(57)【要約】【課題】従来よりも簡単にかつ正確に撮影範囲の状況を判別する。【解決手段】撮影範囲に写る画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する全体画像取得部１０１と、全体画像のそれぞれの分割領域の画像の色情報および輝度情報を取得するセル色情報取得部１０２と、全体画像の各分割領域に属する画像に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を各分割領域の色情報および輝度情報に基づいて求める被写体度合算出部１０３と、各分割領域の確からしさ情報に基づいて目標物および目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別する被写体状況判別部１０６と、を設ける。【選択図】図３
2005295465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影範囲に写る画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する全体画像取得手段と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得する色情報取得手段と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求める、確からしさ算出手段と、
前記各分割領域の前記確からしさ情報に基づいて前記目標物および前記目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別する状況判別手段と、
を有することを特徴とする撮影範囲状況判別装置。
【請求項２】
撮影範囲に写る画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する全体画像取得手段と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得する色情報取得手段と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求める、確からしさ算出手段と、
前記目標物が写っている確からしさが第一の値を上回る分割領域である第一の分割領域の前記確からしさ情報に基づいて、前記目標物の重心の位置である第一の重心を求める、第一の重心位置算出手段と、
前記各第一の分割領域の前記確からしさ情報および前記第一の重心位置算出手段によって算出された前記第一の重心に基づいて、前記目標物の写っている領域である第一の領域を求める第一の領域算出手段と、
前記目標物以外の物が写っている確からしさが第二の値を上回る分割領域の前記確からしさ情報に基づいて、前記目標物以外の物が写っている部分の重心の位置である第二の重心を求める、第二の重心位置算出手段と、
前記各第二の分割領域の前記確からしさ情報および前記第二の重心位置算出手段によって算出された前記第二の重心に基づいて、前記目標物以外の物が写っている領域である第二の領域を求める第二の領域算出手段と、
前記第一の重心、前記第二の重心、前記第一の領域、前記第二の領域、および前記各分割領域の前記色情報、前記輝度情報、および前記確からしさ情報に基づいて前記撮影範囲において前記目標物および前記目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別する状況判別手段と、
を有することを特徴とする撮影範囲状況判別装置。
【請求項３】
前記第一の領域算出手段は、前記第一の重心の位置と前記各第一の分割領域の位置との差の標準偏差を算出することによって前記第一の領域のサイズを求め、
前記第二の領域算出手段は、前記第二の重心の位置と前記各第二の分割領域の位置との差の標準偏差を算出することによって前記第二の領域のサイズを求める、
請求項２記載の目標物領域検出装置。
【請求項４】
前記状況判別手段は、前記第一の重心と前記第二の重心との離れ具合に基づいて前記状況を判別する、
請求項２または請求項３記載の目標物領域検出装置。
【請求項５】
前記状況判別手段は、前記第一の領域と前記第二の領域とのサイズの較差に基づいて前記状況を判別する、
請求項２ないし請求項４のいずれかに記載の目標物領域検出装置。
【請求項６】
確からしさ算出手段は、前記目標物が写っている確からしさおよび前記目標物以外の物が写っている確からしさのうちのいずれか一方を正の値として出力し他方は負の値として出力し、かつ、確からしさが高いほどその確からしさを示す値の絶対値が大きくなるように出力する、
請求項２ないし請求項５のいずれかに記載の目標物領域検出装置。
【請求項７】
前記確からしさ算出手段は、前記分割領域の前記色情報に示される色が肌色に近いほど、当該分割領域の前記確からしさ情報を、前記目標物が写っている確からしさが高い値を示すように出力する、
請求項２ないし請求項６記載の目標物領域検出装置。
【請求項８】
予備撮影によって得られる画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する全体画像取得手段と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得する色情報取得手段と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求める、確からしさ算出手段と、
前記各分割領域の前記確からしさに基づいて前記目標物がどのような状況にあるのかを判別する状況判別手段と、
前記状況判別手段による判別結果に基づいて焦点および／または露出レベルの調節を行って本撮影を行う撮影制御手段と、
を有することを特徴とする撮影装置。
【請求項９】
撮影範囲に写る画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得するステップと、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得するステップと、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求めるステップと、
前記各分割領域の前記確からしさ情報に基づいて前記目標物および前記目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別するステップと、
を有することを特徴とする撮影範囲状況判別方法。
【請求項１０】
撮影範囲の状況を判別するためのコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
撮影範囲に写る画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する処理と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得する処理と、
前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求める処理と、
前記各分割領域の前記確からしさ情報に基づいて前記目標物および前記目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別する処理と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影範囲の状況を判別する装置などに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、撮影の目標物つまり被写体が撮影範囲内のいずれの領域に位置するのかを検知しまたは目標物の状況を検知する方法およびその検知結果に基づいてカメラの焦点および露光レベルの自動調節を行う方法が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載される方法によると、撮影画像からエッジを検出し、そのエッジの形状を判別することによって被写体である人物を抽出する。そして、複数人物が検出された場合はいずれかの人物を主要被写体とする。
【０００４】
特許文献２に記載される方法によると、被写体が逆光の状況にあるか否かを判別し、判別結果に基づいて自動レベル調整を行う。
【０００５】
特許文献３に記載される方法によると、ユーザが指定した部分の領域を被写体領域とする。例えば、赤いシャツを着ている人を被写体とする場合には、赤いシャツを被写体領域とする。
【０００６】
しかし、特許文献１に記載される方法では、画素単位で被写体の領域の抽出処理を実行するので、非常に多くの時間が掛かってしまう。よって、処理回路が大規模になってしまう。
【０００７】
特許文献２に記載される方法によると、従来よりも露出の制御を好適に行うことができる。しかし、逆光であるか否かに応じて制御するにすぎない。したがって、より好適な撮影を行うためには、より正確な撮影範囲の状況を検知することが望まれる。
【０００８】
特許文献３に記載される方法では、ユーザによる指定の操作が必要となる。よって、係る方法は、デジタルカメラのような手軽に撮影するための撮影装置には、あまり向いていない。
【特許文献１】特開２００２−５１２５５号公報
【特許文献２】特開平６−８６１５６号公報
【特許文献３】特開平７−１５４６６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記のような問題点に鑑み、大規模な処理回路を要することなく従来よりも簡単にかつ正確に撮影範囲の状況を判別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る撮影範囲状況判別装置は、撮影範囲に写る画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する全体画像取得手段と、前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得する色情報取得手段と、前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求める、確からしさ算出手段と、前記各分割領域の前記確からしさ情報に基づいて前記目標物および前記目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別する状況判別手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
好ましくは、前記目標物が写っている確からしさが第一の値を上回る分割領域である第一の分割領域の前記確からしさ情報に基づいて、前記目標物の重心の位置である第一の重心を求める、第一の重心位置算出手段と、前記各第一の分割領域の前記確からしさ情報および前記第一の重心位置算出手段によって算出された前記第一の重心に基づいて、前記目標物の写っている領域である第一の領域を求める第一の領域算出手段と、前記目標物以外の物が写っている確からしさが第二の値を上回る分割領域の前記確からしさ情報に基づいて、前記目標物以外の物が写っている部分の重心の位置である第二の重心を求める、第二の重心位置算出手段と、前記各第二の分割領域の前記確からしさ情報および前記第二の重心位置算出手段によって算出された前記第二の重心に基づいて、前記目標物以外の物が写っている領域である第二の領域を求める第二の領域算出手段と、を有し、前記状況判別手段は、前記第一の重心、前記第二の重心、前記第一の領域、前記第二の領域、および前記各分割領域の前記色情報、前記輝度情報、および前記確からしさ情報に基づいて前記撮影範囲において前記目標物および前記目標物以外の物がどのような状況にあるのかを判別する。
【００１２】
または、確からしさ算出手段は、前記目標物が写っている確からしさおよび前記目標物以外の物が写っている確からしさのうちのいずれか一方を正の値として出力し他方は負の値として出力し、かつ、確からしさが高いほどその確からしさを示す値の絶対値が大きくなるように出力する。前記分割領域の前記色情報に示される色が肌色に近いほど、当該分割領域の前記確からしさ情報を、前記目標物が写っている確からしさが高い値を示すように出力するようにしてもよい。
【００１３】
本発明に係る撮影装置は、予備撮影によって得られる画像を、複数の分割領域からなる全体画像として取得する全体画像取得手段と、前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に属する部分の画像の色情報および輝度情報を取得する色情報取得手段と、前記全体画像の前記各分割領域について、当該分割領域に撮影の目標物が写っている確からしさまたは前記目標物以外の物が写っている確からしさを示す確からしさ情報を当該分割領域の前記色情報および前記輝度情報に基づいて求める、確からしさ算出手段と、前記各分割領域の前記確からしさに基づいて前記目標物がどのような状況にあるのかを判別する状況判別手段と、前記状況判別手段による判別結果に基づいて焦点および／または露出レベルの調節を行って本撮影を行う撮影制御手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、大規模な処理回路を要することなく従来よりも簡単にかつ正確に撮影範囲の状況を判別することができる。請求項２ないし請求項７の発明によると、主被写体の領域および背景の領域に基づいて撮影範囲内の主被写体および背景の状況をより正確に判別することができる。
【００１５】
請求項３ないし請求項７の発明によると、主被写体の領域および背景の領域をより正確に求めることができ、主被写体および背景の状況をより正確に判別することができる。請求項４ないし請求項７の発明によると、主被写体と背景との位置関係に基づいて、主被写体および背景の状況をより正確に判別することができる。請求項５ないし請求項７の発明によると、主被写体と背景との大小関係に基づいて、主被写体および背景の状況をより正確に判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１はデジタルカメラ１の外観の例を示す図、図２はデジタルカメラ１の内部構成の例を示す図、図３はデジタルカメラ１の機能的構成の例を示す図、図４は全体画像ＧＡの例を示す図である。
【００１７】
本発明に係るデジタルカメラ１は、図１および図２に示すように、金属または合成樹脂などの材料で構成された筐体２１の内部または表面に、プロセッサ３１、メモリ３２、ＣＣＤなどの撮像素子３３、シャッタユニット３４、絞りユニット３５、十字キー２２、撮影光学系２３、フラッシュ２４、ファインダ２５、電源スイッチ２６、液晶パネル２７、およびレリーズボタン２８などが設けられて構成される。
【００１８】
プロセッサ３１は、図３に示す全体画像取得部１０１、セル色情報取得部１０２、被写体度合算出部１０３、主被写体関連情報算出部１０４、背景関連情報算出部１０５、被写体状況判別部１０６、および撮影制御部１０７などによって構成されており、ユーザの所望する物（目標物）を好条件で撮影するために、図１および図２に示す各構成要素に対する制御を行う。図３の各部の処理は基本的にハードウェア処理によって行われるが、一部についてはメモリ３２に記憶（保存）されているプログラムを実行するなどしてソフトウェア処理によって行われる。また、メモリ３２には、撮影によって得られた画像の画像データが保存される。
【００１９】
撮影光学系２３は、複数のレンズおよび鏡胴などによって構成され、ズーム機能を有している。撮影光学系２３は、レンズが受光した光を撮像素子３３に結像させる。撮像素子３３は、結像された光を電荷に変換する。これにより、例えば図４に示すような画像の画像データが得られる。この画像には、撮像範囲（撮影範囲）にある物、すなわち、撮影の目標物とそれ以外の物（すなわち、背景）とが写っている。以下、このような撮影範囲全体の画像を「全体画像ＧＡ」と記載する。この全体画像ＧＡの各画素のＲＧＢ値は、例えば、２５６階調で表される。
【００２０】
ファインダ２５は、ユーザが接眼して撮影対象および撮影領域を確認するためのものである。液晶パネル２７には、撮像素子３３に現在写っている画像、過去に撮影した画像、メニュー画面、および設定画面などを表示することができる。
【００２１】
十字キー２２は、上下左右の４方向のボタンからなり、ユーザが種々のモードを選択しまたは設定するためのものである。レリーズボタン２８は、筐体２１の上面に設けられており、ユーザによる半押し状態と全押し状態とを区別して検出可能な２段階押し込みスイッチである。
【００２２】
シャッタユニット３４は、レリーズボタン２８によって検出された状態（半押し状態または全押し状態）に基づいて撮像素子３３をリセットするタイミングおよび電荷変換を行うタイミングなどを制御する。絞りユニット３５は、撮像素子３３が受光する光量の調節などを行う。
【００２３】
次に、ユーザがデジタルカメラ１を操作して目標物の撮影を行う際の、図３に示す各部の処理内容などについて説明する。なお、以下、撮影の目標物を「主被写体」と記載することがある。
【００２４】
図５は複数のセルＣＬに分割した全体画像ＧＡの例を示す図、図６は色空間変換処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００２５】
図３の全体画像取得部１０１は、レリーズボタン２８が半押しされたタイミングで、撮像素子３３に写った最新の全体画像ＧＡの画像データを取得する。そして、その全体画像ＧＡを、垂直方向にＭ個および水平方向にＮ個に等分する。つまり、Ｎ×Ｍ個の矩形の領域に分割する。以下、図５に示すように、図４の全体画像ＧＡが１０×７個の領域に分割された場合を例に説明する。分割によって得られた領域を「セルＣＬ」と記載する。また、セルＣＬ同士を区別するために、「セルＣＬ１」、「セルＣＬ２」、…のように番号ｋを付すことがある。本実施形態では、ｊ行目ｉ列目に位置するセルＣＬの番号ｋを、「ｋ＝ｊ×Ｎ＋ｉ」、とする。ただし、０≦ｊ≦Ｍ−１、１≦ｉ≦Ｎ、Ｍ＝７、Ｎ＝１０である。
【００２６】
セル色情報取得部１０２は、図６に示すような手順で各セルＣＬのセル色情報を取得する。図６において、まず、各セルＣＬのＲＧＢ値、輝度値（Ｙ）、およびホワイトバランスを示す情報を取得する（＃１０１）。これらの値は、そのセルＣＬに含まれる各画素のＲＧＢ値および輝度値などの平均的な値であり、公知のハードウェア処理によって簡単に取得できる。なお、輝度値として、ＲＧＢ値を公知の変換式に代入して算出した値を用いてもよい。
【００２７】
求められたＲＧＢ値および輝度値を次の（１）式および（２）式に代入することによって、赤色差値（ＣｒＳ）および青色差値（ＣｂＳ）を求める（＃１０２）。
ＣｒＳ［ｋ］＝（Ｒ［ｋ］−Ｙ［ｋ］）／１６  …  （１）
ＣｂＳ［ｋ］＝（Ｂ［ｋ］−Ｙ［ｋ］）／１６  …  （２）
ただし、ＣｒＳ［ｋ］およびＣｂＳ［ｋ］は、それぞれ、セルＣＬｋの赤色差値および青色差値である。Ｙ［ｋ］は、セルＣＬｋの輝度値である。Ｒ［ｋ］、Ｇ［ｋ］、Ｂ［ｋ］は、それぞれ、セルＣＬｋのＲＧＢ値の赤色成分値、緑色成分値、青色成分値である。
【００２８】
このようにして求められたＹ［ｋ］、ＣｒＳ［ｋ］、およびＣｂＳ［ｋ］の値が、セルＣＬｋのセル色情報となる。
【００２９】
図７は被写体度合算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図８はセル色等の検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図９は赤色差および青色差による色空間における色の分布の例を示す図、図１０は肌色検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１１は赤色検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１２は緑色検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１３は空色検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１４は異常高輝度検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１５は異常低輝度検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１６は色または異常輝度と被写体度合との関係の例を示す図、図１７はセルＣＬの被写体度合の分布の例を示す図である。
【００３０】
図３の被写体度合算出部１０３は、セル色情報取得部１０２によって得られた各セルＣＬのセル色情報に基づいて、各セルＣＬに写っている物が何である蓋然性が高いかを求める。具体的には、その物が主被写体である蓋然性（確からしさ）がどれくらいの高さであるかまたは主被写体以外の物すなわち背景である蓋然性（確からしさ）がどれくらいの高さであるかを示す度合（値）を求める。以下、係る度合を「被写体度合」と記載する。本実施形態では、被写体度合が正である場合はその物が背景よりも主被写体である蓋然性が高いことを示し、負である場合は主被写体よりも背景である蓋然性が高いことを示す。また、被写体度合の絶対値が大きいほど、それぞれの蓋然性がより高いことを示す。各セルＣＬの被写体度合は、図７に示すような手順で求められる。
【００３１】
図７において、次の（３）式のように、各セルＣＬの被写体度合（ｄｅｇ＿Ｓ）を初期化し、「＋１」に設定しておく（＃１１１）。
ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝＋１  …  （３）
ただし、ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］は、セルＣＬｋの被写体度合を示す。
【００３２】
各セルＣＬが肌色（本実施形態では、ベージュ色を肌色とする。）であるか、赤色であるか、緑色（本実施形態では、植物の葉の色を緑色とする。）であるか、空色であるか、輝度が異常に高いか、または輝度が異常に低いかを、図８〜図１５に示すような手順で検知する（＃１１２）。
【００３３】
まず、セルＣＬごとに肌色フラグ、赤色フラグ、緑色フラグ、空色フラグ、異常高輝度フラグ、および異常低輝度フラグをそれぞれ１つずつ用意し、これらのフラグをオフにしておく。また、肌色セルカウンタ、赤色セルカウンタ、緑色セルカウンタ、空色セルカウンタ、異常高輝度カウンタ、および異常低輝度カウンタをすべて「０」にしておく（図８の＃１２１）。
【００３４】
図９に示すように、赤色差および青色差がそれぞれ縦軸および横軸をなす２次元空間を仮想する。この２次元空間において、「ｋ＝１」であるセルＣＬ（つまりセルＣＬ１）の赤色差値および青色差値が示す座標（以下、「色差座標」と記載する。）が図９の肌色領域ＲＡ１に含まれる場合は、被写体度合算出部１０３は、セルＣＬ１が肌色であると検知する（＃１２２）。具体的には、次の（４ａ）式または（４ｂ）式のいずれかを満たし、かつ、（４ｃ）式を満たす場合に（図１０の＃１３１〜＃１３３でＹｅｓ）、セルＣＬ１が肌色であると検知する。
０＜ＣｒＳ［ｋ］≦２０  かつ  −１８≦ＣｂＳ［ｋ］＜０      …  （４ａ）
２０＜ＣｒＳ［ｋ］≦４５  かつ  −３５≦ＣｂＳ［ｋ］＜−８  …  （４ｂ）
ＣｒＳ［ｋ］≦−２×ＣｂＳ［ｋ］                            …  （４ｃ）
条件を満たす場合は、セルＣＬ１の肌色フラグをオンにセットし（＃１３４）、肌色セルカウンタに「１」を加算する（＃１３５）。
【００３５】
セルＣＬ１の色差座標が赤色領域ＲＡ２に含まれる場合は、セルＣＬ１が赤色であると検知する（図８の＃１２３）。具体的には、次の（５ａ）式または（５ｂ）式のいずれかを満たし、かつ、（５ｃ）式を満たす場合に（図１１の＃１４１〜＃１４３でＹｅｓ）、セルＣＬ１が赤色であると検知する。
３＜ＣｒＳ［ｋ］≦４０  かつ  −２０≦ＣｂＳ［ｋ］＜０        …  （５ａ）
４０＜ＣｒＳ［ｋ］≦７０  かつ  −３５≦ＣｂＳ［ｋ］＜−１０  …  （５ｂ）
ＣｒＳ［ｋ］＞−２×ＣｂＳ［ｋ］                              …  （５ｃ）
この場合は、セルＣＬ１の赤色フラグをオンにセットし（＃１４４）、赤色セルカウンタに「１」を加算する（＃１４５）。
【００３６】
セルＣＬ１の色差座標が緑色領域ＲＡ３に含まれかつ輝度値が所定の値未満である場合は、セルＣＬ１が緑色であると検知する（図８の＃１２４）。具体的には、次の（６）式を満たす場合に（図１２の＃１５１でＹｅｓ）、セルＣＬ１が緑色であると検知する。
−２０＜ＣｒＳ［ｋ］≦０  かつ  −３０≦ＣｂＳ［ｋ］＜０
かつ  Ｙ［ｋ］＜４８０  …  （６）
この場合は、セルＣＬ１の緑色フラグをオンにセットし（＃１５２）、緑色セルカウンタに「１」を加算する（＃１５３）。
【００３７】
セルＣＬ１の色差座標が空色領域ＲＡ４に含まれかつ輝度値が所定の値を超える場合は、セルＣＬ１が緑色であると検知する（図８の＃１２５）。具体的には、次の（７ａ）式または（７ｂ）式のいずれかを満たす場合に（図１３の＃１６１または＃１６２のいずれかでＹｅｓ）、セルＣＬ１が空色であると検知する。
−２０＜ＣｒＳ［ｋ］≦０  かつ  ０≦ＣｂＳ［ｋ］＜４０
かつ  Ｙ［ｋ］＞８００        …  （７ａ）
−４０＜ＣｒＳ［ｋ］≦−１５  かつ  ４０≦ＣｂＳ［ｋ］＜８０
かつ  Ｙ［ｋ］＞６００  …  （７ｂ）
この場合は、セルＣＬ１の空色フラグをオンにセットし（＃１６３）、空色セルカウンタに「１」を加算する（＃１６４）。
【００３８】
輝度が異常に高いか否かを検知する（図８の＃１２６）。具体的には、セルＣＬ１の輝度値Ｙ［１］が２０００を超える場合に（図１４の＃１７１でＹｅｓ）、輝度が異常に高いことを検知する。この場合は、セルＣＬ１の異常高輝度フラグをオンにセットし（＃１７２）、異常高輝度カウンタに「１」を加算する（＃１７３）。輝度が異常に低いか否かを検知する（図８の＃１２７）。具体的には、セルＣＬ１の輝度値Ｙ［１］が１００未満である場合に（図１５の＃１８１でＹｅｓ）、輝度が異常に低いことを検知する。この場合は、セルＣＬ１の異常低輝度フラグをオンにセットし（＃１８２）、異常低輝度カウンタに「１」を加算する（＃１８３）。
【００３９】
そして、残りのセルＣＬ２〜ＣＬ７０についても、同様の検知処理を実行する（図８の＃１２８でＮｏ）。このようにして、各セルＣＬの色および異常輝度を検知する。
【００４０】
図７に戻って、ステップ＃１１２の処理の後、被写体度合算出部１０３は、肌色フラグ、赤色フラグ、緑色フラグ、空色フラグ、異常高輝度フラグ、および異常低輝度フラグの状態に基づいて、各セルＣＬの被写体度合（ｄｅｇ＿Ｓ）の値を次のように更新する（＃１１３）。
セルＣＬｋの肌色フラグがオン：ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝＋１６
セルＣＬｋの赤色フラグがオン：ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝＋４
セルＣＬｋの緑色フラグがオン：ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝−４
セルＣＬｋの空色フラグがオン：ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝−８
セルＣＬｋの異常高輝度フラグがオン：ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝−１６
セルＣＬｋの異常低輝度フラグがオン：ｄｅｇ＿Ｓ［ｋ］＝−１６
これは、図１６に示す、色または輝度と被写体度合との関係に基づいている。図１６に示すように、本実施形態では、係る関係は、主被写体の画像によく見られる色ほどｄｅｇ＿Ｓの値が大きくなるように設定され、背景の画像によく見られる色とｄｅｇ＿Ｓの値が小さくなるように設定されている。係る関係は、実験的に求められたものである。
【００４１】
更新の結果、図４の全体画像ＧＡの各セルＣＬのｄｅｇ＿Ｓの値の分布は、図１７に示すようになる。なお、いずれのフラグもオフであるセルＣＬのｄｅｇ＿Ｓの値は、初期値の「＋１」のままである。
【００４２】
図１８は主被写体重心算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１９は主被写体領域算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図２０は主被写体の重心座標、背景の重心座標、主被写体領域ＲＹＳ、および背景領域ＲＹＢの例を示す図、図２１は主被写体セル平均等算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【００４３】
図３の主被写体関連情報算出部１０４は、主被写体重心算出部１４１、主被写体領域算出部１４２、および主被写体パラメータ算出部１４３によって構成される。
【００４４】
主被写体重心算出部１４１は、図１７のｄｅｇ＿Ｓの値の分布に基づいて、図１８に示すような手順で、全体画像ＧＡに写っている主被写体の中心的な位置（以下、「重心」と記載する。）を求める。まず、被写体度合（ｄｅｇ＿Ｓ）が２以上であるセルＣＬに注目し（＃１９１）、そのセルの個数（ｎｕｍ＿Ｓ）をカウントする（＃１９２）。係るセルＣＬが１つ以上ある場合は（＃１９３でＹｅｓ）、これらのセルＣＬのｄｅｇ＿Ｓの値、Ｘ座標の値、およびＹ座標の値を、次の（８）式に代入する（＃１９４）。
【００４５】
【数１】
2005295465.tif 000003
【００４６】
ただし、Ｐｘ［ｋ］、Ｐｙ［ｋ］は、それぞれ、注目したセルＣＬｋのＸ座標の値、Ｙ座標の値である。座標（Ｐｘ［ｋ］，Ｐｙ［ｋ］）は、セルＣＬｋの所定の位置（例えば、中心）の画素の座標である。
【００４７】
このようにして求められた座標（ｘ＿ｃｇＳ，ｙ＿ｃｇＳ）が、主被写体の重心の座標となる。
【００４８】
一方、被写体度合が２以上であるセルＣＬが１つもない場合は（＃１９３でＮｏ）、全体画像ＧＡの中心を主被写体の重心の座標とする（＃１９５）。
【００４９】
図３の主被写体領域算出部１４２は、図１９に示すような手順で、全体画像ＧＡの中から主被写体の写っている矩形の領域（以下、「主被写体領域ＲＹＳ」と記載する。）を求める。まず、ｄｅｇ＿Ｓが２以上であるセルＣＬに注目し（＃２０１）、そのセルの個数（ｎｕｍ＿Ｓ）をカウントする（＃２０２）。係るセルＣＬが１つ以上ある場合は（＃２０３でＹｅｓ）、これらのセルＣＬのｄｅｇ＿Ｓの値、Ｘ座標の値、Ｙ座標の値、およびｎｕｍ＿Ｓの値を次の式（９）に代入する（＃２０４）。
【００５０】
【数２】
2005295465.tif 000004
【００５１】
つまり、主被写体の重心座標のＸ座標の値およびＹ座標の値に対する標準偏差の値をそれぞれ求め、さらにその値をそれぞれ２倍する。このようにして求められたｘ＿ｄｅｖＳおよびｙ＿ｄｅｖＳの値が、それぞれ、主被写体領域ＲＹＳの幅および高さを示している。
【００５２】
求められた主被写体の幅（ｘ＿ｄｅｖＳ）および高さ（ｙ＿ｄｅｖＳ）の中心をそれぞれ重心座標のＸ座標（ｘ＿ｃｇＳ）およびＹ座標（ｙ＿ｃｇＳ）と一致させる（＃２０５）。以上のようにして、図２０に示すような主被写体領域ＲＹＳが求められる。
【００５３】
一方、被写体度合が２以上であるセルＣＬが１つもない場合は（＃２０３でＮｏ）、「ｘ＿ｄｅｖＳ＝０」かつ「ｙ＿ｄｅｖＳ＝０」とし、主被写体領域ＲＹＳの面積はないものと判別する（＃２０６）。
【００５４】
図３の主被写体パラメータ算出部１４３は、図２１に示すような手順で、被写体度合が２以上であるセルＣＬの平均値および分布密度を算出する。まず、ｄｅｇ＿Ｓが２以上であるセルＣＬに注目し（＃２１１）、次の式（１０）に基づいて、これらのセルＣＬの被写体度合（ｄｅｇ＿Ｓ）の平均値を算出する（＃２１２でＹｅｓ、＃２１３）。
【００５５】
【数３】
2005295465.tif 000005
【００５６】
ただし、このようなセルＣＬが１つもない場合は（＃２１２でＮｏ）、「ｄｅｇ＿Ｓ＿ａｖｅ＝０」とする（＃２１４）。
【００５７】
さらに、次の式（１１）に基づいて、被写体度合の分布密度を算出する（＃２１５でＮｏ、＃２１６）。
【００５８】
【数４】
2005295465.tif 000006
【００５９】
ただし、主被写体領域ＲＹＳの面積が「０」である場合は（＃２１５でＹｅｓ）、「ｄｅｇ＿Ｓ＿ｄｉｓｂ＝０」とする（＃２１７）。
【００６０】
図２２は背景重心算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図２３は背景領域算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図２４は背景セル平均等算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【００６１】
図３の背景関連情報算出部１０５は、背景重心算出部１５１、背景領域算出部１５２、および背景パラメータ算出部１５３によって構成される。
【００６２】
背景重心算出部１５１は、図１７の被写体度合（ｄｅｇ＿Ｓ）の値の分布に基づいて、図２２に示すような手順で、全体画像ＧＡに写っている背景の重心を求める。まず、被写体度合が−２以下であるセルＣＬに注目し（＃２２１）、そのセルの個数（ｎｕｍ＿Ｂ）をカウントする（＃２２２）。係るセルＣＬが１つ以上ある場合は（＃２２３でＹｅｓ）、これらのセルＣＬのｄｅｇ＿Ｓの値、Ｘ座標の値、およびＹ座標の値を、次の（１２）式に代入する（＃２２４）。
【００６３】
【数５】
2005295465.tif 000007
【００６４】
このようにして求められた座標（ｘ＿ｃｇＢ，ｙ＿ｃｇＢ）が、背景の重心の座標となる。
【００６５】
一方、被写体度合が２以上であるセルＣＬが１つもない場合は（＃２２３でＮｏ）、全体画像ＧＡの中心を背景の重心の座標とする（＃２２５）。
【００６６】
図３の背景領域算出部１５２は、図２３に示すような手順で、全体画像ＧＡの中から背景の写っている矩形の領域（以下、「背景領域ＲＹＢ」と記載する。）を求める。まず、ｄｅｇ＿Ｓが−２以下であるセルＣＬに注目し（＃２３１）、そのセルの個数（ｎｕｍ＿Ｂ）をカウントする（＃２３２）。係るセルＣＬが１つ以上ある場合は（＃２３３でＹｅｓ）、これらのセルＣＬのｄｅｇ＿Ｓの値、Ｘ座標の値、Ｙ座標の値、およびｎｕｍ＿Ｂの値を次の式（１３）に代入する（＃２３４）。
【００６７】
【数６】
2005295465.tif 000008
【００６８】
つまり、主被写体の場合と同様に、背景の重心座標のＸ座標の値およびＹ座標の値に対する標準偏差の値をそれぞれ求め、さらにその値をそれぞれ２倍する。このようにして求められたｘ＿ｄｅｖＢおよびｙ＿ｄｅｖＢの値が、それぞれ、背景領域ＲＹＢの幅および高さを示している。
【００６９】
求められた背景の幅（ｘ＿ｄｅｖＢ）および高さ（ｙ＿ｄｅｖＢ）の中心をそれぞれ重心座標のＸ座標（ｘ＿ｃｇＢ）およびＹ座標（ｙ＿ｃｇＢ）と一致させる（＃２３５）。以上のようにして、図２０に示すような背景領域ＲＹＢが求められる。
【００７０】
一方、被写体度合が−２以下であるセルＣＬが１つもない場合は（＃２３３でＮｏ）、「ｘ＿ｄｅｖＢ＝０」かつ「ｙ＿ｄｅｖＢ＝０」とし、背景領域ＲＹＢの面積はないものと判別する（＃２３６）。
【００７１】
図３の背景パラメータ算出部１５３は、図２４に示すような手順で、被写体度合が−２以下であるセルＣＬの平均値および分布密度を算出する。まず、ｄｅｇ＿Ｓが−２以下であるセルＣＬに注目し（＃２４１）、次の式（１４）に基づいて、これらのセルＣＬの被写体度合の平均値を算出する（＃２４２でＹｅｓ、＃２４３）。
【００７２】
【数７】
2005295465.tif 000009
【００７３】
ただし、このようなセルＣＬが１つもない場合は（＃２４２でＮｏ）、「ｄｅｇ＿Ｂ＿ａｖｅ＝０」とする（＃２４４）。
【００７４】
さらに、次の式（１５）に基づいて、被写体度合の分布密度を算出する（＃２４５でＮｏ、＃２４６）。
【００７５】
【数８】
2005295465.tif 000010
【００７６】
ただし、背景領域ＲＹＢの面積が「０」である場合は（＃２４５でＹｅｓ）、「ｄｅｇ＿Ｂ＿ｄｉｓｂ＝０」とする（＃２４７）。
【００７７】
図２５はシーン判別処理の流れの例を説明するフローチャート、図２６は主被写体位置テーブルＴＢ１の例を示す図、図２７は主背距離レベルテーブルＴＢ２の例を示す図、図２８は領域大小関係テーブルＴＢ３の例を示す図、図２９は領域サイズレベルテーブルＴＢ４の例を示す図、図３０はシーンテーブルＴＢ５の例を示す図である。
【００７８】
図３の被写体状況判別部１０６は、主被写体関連情報算出部１０４および背景関連情報算出部１０５によって算出された各値に基づいて、主被写体および背景がどのような状況（シーン）であるのかを判別する処理を行う。判別の処理は、図２５に示すような手順で行われる。
【００７９】
図２５において、主被写体の重心のＸ座標およびＹ座標と背景の重心のＸ座標およびＹ座標との間の較差（ｘ＿ｄｃｇＢＳ、ｙ＿ｄｃｇＢＳ）を、次の（１６ａ）式および（１６ｂ）式より算出する（＃２５１）。
ｘ＿ｄｃｇＢＳ＝ｘ＿ｃｇＢ−ｘ＿ｃｇＳ  …  （１６ａ）
ｙ＿ｄｃｇＢＳ＝ｙ＿ｃｇＢ−ｙ＿ｃｇＳ  …  （１６ｂ）
主被写体領域ＲＹＳの幅および高さと背景領域ＲＹＢの幅および高さと較差（ｘ＿ｄｄｅｖＢＳ、ｙ＿ｄｄｅｖＢＳ）を、次の（１７ａ）式および（１７ｂ）式より算出する（＃２５２）。
ｘ＿ｄｄｅｖＢＳ＝ｘ＿ｄｅｖＢ−ｘ＿ｄｅｖＳ  …  （１７ａ）
ｙ＿ｄｄｅｖＢＳ＝ｙ＿ｄｅｖＢ−ｙ＿ｄｅｖＳ  …  （１７ｂ）
主被写体の重心が全体画像ＧＡの中のどの辺りに（本実施形態では、全体画像ＧＡを３×３に等分した領域のうちのいずれの領域に）位置するのかを示す主被写体位置情報（Ｉｍ＿ｐｏｓ）を、主被写体の重心座標（ｘ＿ｃｇＳ，ｙ＿ｃｇＳ）および図２６の主被写体位置テーブルＴＢ１に基づいて求める（＃２５３）。
【００８０】
全体画像ＧＡにおいて主被写体の重心と背景の重心とがどれくらい離れているのかのレベルを示す主背位置差情報（ｄｐｏｓ＿ＢＳ）を、ステップ＃２５１で算出したｘ＿ｄｃｇＢＳ、ｙ＿ｄｃｇＢＳおよび図２７の主背距離レベルテーブルＴＢ２に基づいて求める（＃２５４）。本実施形態では、距離が離れている順に「遠遠」、「遠」、「中」、および「近」などのレベルが定義されている。なお、「主背」とは、「主被写体および背景の」を意味する。
【００８１】
主被写体領域ＲＹＳと背景領域ＲＹＢとの大きさの差を示す主背領域差情報（ｄａｒｅａ＿ＢＳ）をステップ＃２５２で算出したｘ＿ｄｄｅｖＢＳ、ｙ＿ｄｄｅｖＢＳおよび図２８の領域大小関係テーブルＴＢ３に基づいて算出する（＃２５５）。なお、図２８において、「主大」、「主小」、「背大」、および「背小」は、それぞれ、「主被写体が大きい」、「主被写体が小さい」、「背景が大きい」、および「背景が小さい」を意味する。後に説明する各図のテーブルにおいて、同じである。
【００８２】
全体画像ＧＡにおける主被写体領域ＲＹＳおよび背景領域ＲＹＢの大きさのレベルを示す主背領域状況情報（ａｒｅａ＿ＢＳ）を、ｘ＿ｄｅｖＳ、主背領域差情報、および図２９に示す領域サイズレベルテーブルＴＢ４に基づいて求める（＃２５６）。
【００８３】
全体画像ＧＡに写っている状況（シーン）を、主背領域情報情報、主背位置差情報、および図３０のシーンテーブルＴＢ５に基づいて判別する（＃２５７）。具体的には、被写界が屋内であるか屋外であるか、主被写体と背景とが接近しているか離れている（分離している）か、マクロであるかポートレートであるか風景であるか、などのシーンを判別する。
【００８４】
背景の状況を、空色が検知されたセルＣＬの個数（ｎｕｍ＿ｓｋｙ）、緑色が検知されたセルＣＬの個数（ｎｕｍ＿ｇｒｅｅｎ）、および異常高輝度が検知されたセルＣＬの個数（ｎｕｍ＿ｈｉｇｈ）に基づいて（図８、図１２、図１３、および図１４参照）次のように判別する（＃２５８）。
【００８５】
ｎｕｍ＿ｓｋｙとｎｕｍ＿ｈｉｇｈとの和が全体画像ＧＡのすべてのセルＣＬの個数（Ｎ×Ｍ個）の１／３を上回る場合は、空が背景であると判別する。そして、背景の状況を示す変数「ｂａｃｋ＿ｊｄｇ」に「空背景」を代入する。ｎｕｍ＿ｓｋｙとｎｕｍ＿ｈｉｇｈとの和が１／３以下であった場合は、ｎｕｍ＿ｇｒｅｅｎが全体画像ＧＡのすべてのセルＣＬの個数の１／３を上回るか否かを判別する。上回る場合は、芝や森などが背景であると判別し、「ｂａｃｋ＿ｊｄｇ＝緑背景」とする。これらのいずれにも該当しない場合は、「ｂａｃｋ＿ｊｄｇ＝その他背景」とする。
【００８６】
図３１は焦点調節処理の流れの例を説明するフローチャート、図３２は露出レベル調節処理の流れの例を説明するフローチャート、図３３は測光方法テーブルＴＢ６の例を示す図、図３４は測光方法の例を示す図である。
【００８７】
図３の撮影制御部１０７は、本撮影のために必要な、焦点の調節および露出レベルの調節を、それぞれ、図３１および図３２に示すような手順で行う。
【００８８】
図３１において、主被写体重心算出部１４１によって求められた主被写体の重心座標（ｘ＿ｃｇＳ，ｙ＿ｃｇＳ）の近傍の、コントラストの高い領域を探索する（＃２６１）。見つかったその領域が合焦領域となるように、図１の撮影光学系２３などの制御（ＡＦ）を行う（＃２６２）。
【００８９】
図３２において、主被写体の重心座標を測光の中心に決定し（＃２７１）、被写体状況判別部１０６による判別結果（ｂａｃｋ＿ｊｄｇ、ｓｃｅｎｅ＿ｊｄｇ）および図３３に示す測光方法テーブルＴＢ６に基づいて測光方法を決定する（＃２７２）。本実施形態では、主被写体の位置を重視した平均測光、主被写体に対するスポット測光、および画面全域の平均測光、の３通りの測光方法のうちのいずれかに決定する。また、「ｓｃｅｎｅ＿ｊｄｇ＝空背景」の場合は逆光であるものと判別し、低輝度重視で測光を行うものと決定する。「ｓｃｅｎｅ＿ｊｄｇ＝緑背景」の場合は反逆光（逆逆光）であるものと判別し、高輝度重視で測光を行うものと決定する。「ｓｃｅｎｅ＿ｊｄｇ＝その他背景」の場合は順光であるものと判別し、通常の輝度重視で測光を行うものと決定する。
【００９０】
ステップ＃２７２で決定した測光方法で測光を行う（＃２７３）。例えば、主被写体の位置を重視した平均測光の場合は、図３４（ａ）に示すように、主被写体の重心に近い領域ほど重みを持たせるようにして測光を行う。画面全域の平均測光の場合は、図３４（ｂ）に示すように、多分割測光を行ってもよい。
【００９１】
測光の結果に応じた露出レベルを決定し（＃２７４）、図２の絞りユニット３５を制御する（＃２７５）。
【００９２】
図３５は撮影時におけるデジタルカメラ１の全体の処理の流れの例を説明するフローチャート、図３６は被写体諸情報算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図３７は全体画像ＧＡのシーンの例を示す図である。
【００９３】
次に、デジタルカメラ１の動作または処理内容について、フローチャートを参照して説明する。図３５において、図１の電源スイッチ２６がオンになると、メモリのリセットなどの前処理を行う（＃１）。ユーザは、撮影の目標物がデジタルカメラ１の被写界に入るようにデジタルカメラ１をその目標物の方に向け、撮影のための操作を開始する。レリーズボタン２８が半押し状態になると（＃２でＹｅｓ）、予備撮影を行って全体画像ＧＡの画像データを取得し、さらに、レンズに関するデータおよびモードやスイッチの設定などに関するデータを取得する（＃３〜＃５）。取得したデータに基づいて、現在の主被写体および背景の位置などに関する情報を算出する処理を行う（＃６）。係る処理は、図３６に示す手順で行われる。
【００９４】
全体画像ＧＡを複数のセルＣＬに分割し、各セルＣＬのＹＣｒＣｂ値を算出する（図３６の＃６１）。算出したＹＣｒＣｂ値に基づいてそれぞれのセルＣＬが肌色であるか、赤色であるか、緑色であるか、空色であるか、輝度が異常に高いか、または輝度が異常に低いかを検知するなどして、各セルＣＬの被写体度合（ｄｅｇ＿Ｓ）などを算出する（＃６２）。
【００９５】
そして、これらの被写体度合などに基づいて主被写体の重心座標、主被写体領域ＲＹＨ、平均値（ｄｅｇ＿Ｓ＿ａｖｅ）、および分布密度（ｄｅｇ＿Ｓ＿ｄｉｓｂ）を算出する（＃６３〜＃６５）。また、背景の重心座標、背景領域ＲＹＢ、平均値（ｄｅｇ＿Ｂ＿ａｖｅ）、および分布密度（ｄｅｇ＿Ｂ＿ｄｉｓｂ）も算出する（＃６６〜＃６８）。ステップ＃６１、＃６２、６３、＃６４、＃６５、＃６６、＃６７、および＃６８の処理の内容は、それぞれ、前に図６、図７、図１８、図１９、図２１、図２２、図２３、および図２４で説明した通りである。
【００９６】
図３５に戻って、ステップ＃６の処理によって得られた情報に基づいて、全体画像ＧＡに写っている主被写体および背景の状況（シーン）を判別する（＃７）。判別結果に応じて焦点の調整および露出レベルの調整を行う（＃８、＃９）。ステップ＃７、＃８、および＃９の処理の内容は、前に図２５、図３１、および図３２で説明した通りである。
【００９７】
その結果、例えば、図３７（ａ）に示すように、主被写体の重心と背景の重心とが近くかつ主被写体および背景が大きいシーンの場合は、主被写体の位置を重視した平均測光を行い、調整を行う。図３７（ｂ）に示すように、両重心が遠くかつ主被写体および背景が大きいシーンの場合は、主被写体の位置を重視した平均測光を行い、調整を行う。図３７（ｃ）に示すように、両重心が近く、主被写体が小さく、かつ背景が大きいシーンの場合は、画面全域の平均測光を行い、調整を行う。図３７（ｄ）に示すように、両重心が遠く、主被写体が小さく、かつ背景が大きいシーンの場合は、画面全域の平均測光を行い、調整を行う。
【００９８】
ステップ＃４〜＃９の処理と並行して、ステップ＃３で取得した全体画像ＧＡを図１の液晶パネル２７に表示する（＃１０）。
【００９９】
他の条件が揃ってスタンバイが完了し（＃１１でＹｅｓ）かつレリーズボタン２８が全押し状態になったときに（＃１２でＹｅｓ）、本撮影の動作を行う（＃１３）。つまり、レリーズボタン２８が全押し状態になったときの全体画像ＧＡの画像データを取得し、保存用の記録媒体（ＳＤメモリカードまたはマルチメディアカード（ＭＭＣ）など）に記録する。また、このとき取得した全体画像ＧＡを液晶パネル２７に表示する。撮影の終了後、ステップ＃１に戻って、ユーザからの指示を待つ。レリーズボタン２８が半押し状態になったら、上に述べた処理を再び実行する。
【０１００】
本実施形態によると、主被写体と背景との位置関係および大小関係、および背景の様子に基づいて従来よりも簡単にかつ正確に撮影範囲の状況を判別し、的確な撮影条件で撮影を行うことができる。
【０１０１】
図３の全体画像取得部１０１、セル色情報取得部１０２、被写体度合算出部１０３、主被写体関連情報算出部１０４、背景関連情報算出部１０５、および被写体状況判別部１０６の機能をパーソナルコンピュータなどにおいて実現してもよい。この場合は、図３５のステップ＃３〜＃７で説明した処理を実行するためのコンピュータプログラムをパーソナルコンピュータにインストールしておく。全体画像ＧＡは、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、またはスキャナなどの画像入力装置から取得する。または、ネットワークを介して他のコンピュータから取得するようにしてもよい。
【０１０２】
その他、デジタルカメラ１の全体または各部の構成、セルＣＬの形状、セルＣＬの色および異常輝度を検知するために用いる値の色空間、処理内容、処理順序などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
本発明は、撮影範囲の状況を簡単にかつ正確に検出することができる。よって、特に、デジタルカメラなどの測光、露出調整、および焦点調整などの制御のために好適に用いられる。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】デジタルカメラの外観の例を示す図である。
【図２】デジタルカメラの内部構成の例を示す図である。
【図３】デジタルカメラの機能的構成の例を示す図である。
【図４】全体画像の例を示す図である。
【図５】複数のセルに分割した全体画像の例を示す図である。
【図６】色空間変換処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図７】被写体度合算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図８】セル色等の検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図９】赤色差および青色差による色空間における色の分布の例を示す図である。
【図１０】肌色検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１１】赤色検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１２】緑色検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１３】空色検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１４】異常高輝度検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１５】異常低輝度検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１６】色または異常輝度と被写体度合との関係の例を示す図である。
【図１７】セルの被写体度合の分布の例を示す図である。
【図１８】主被写体重心算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１９】主被写体領域算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２０】主被写体の重心座標、背景の重心座標、主被写体領域、および背景領域の例を示す図である。
【図２１】主被写体セル平均等算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２２】背景重心算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２３】背景領域算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２４】背景セル平均等算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２５】シーン判別処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図２６】主被写体位置テーブルの例を示す図である。
【図２７】主背距離レベルテーブルの例を示す図である。
【図２８】領域大小関係テーブルの例を示す図である。
【図２９】領域サイズレベルテーブルの例を示す図である。
【図３０】シーンテーブルの例を示す図である。
【図３１】焦点調節処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３２】露出レベル調節処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３３】測光方法テーブルの例を示す図である。
【図３４】測光方法の例を示す図である。
【図３５】撮影時におけるデジタルカメラの全体の処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３６】被写体諸情報算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３７】全体画像のシーンの例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０５】
１  デジタルカメラ（撮影範囲状況判別装置、撮影装置）
１０１  全体画像取得部（全体画像取得手段）
１０２  セル色情報取得部（色情報取得手段）
１０３  被写体度合算出部（確からしさ算出手段）
１０６  被写体状況判別部（状況判別手段）
１４１  主被写体重心算出部（第一の重心位置算出手段）
１４２  主被写体領域算出部（第一の領域算出手段）
１５１  背景重心算出部（第二の重心位置算出手段）
１５２  背景領域算出部（第二の領域算出手段）
ＣＬ  セル（分割領域）
ＧＡ  全体画像
【図１】
2005295465.tif 000011
【図２】
2005295465.tif 000012
【図３】
2005295465.tif 000013
【図４】
2005295465.tif 000014
【図５】
2005295465.tif 000015
【図６】
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【図７】
2005295465.tif 000017
【図８】
2005295465.tif 000018
【図９】
2005295465.tif 000019
【図１０】
2005295465.tif 000020
【図１１】
2005295465.tif 000021
【図１２】
2005295465.tif 000022
【図１３】
2005295465.tif 000023
【図１４】
2005295465.tif 000024
【図１５】
2005295465.tif 000025
【図１６】
2005295465.tif 000026
【図１７】
2005295465.tif 000027
【図１８】
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【図１９】
2005295465.tif 000029
【図２０】
2005295465.tif 000030
【図２１】
2005295465.tif 000031
【図２２】
2005295465.tif 000032
【図２３】
2005295465.tif 000033
【図２４】
2005295465.tif 000034
【図２５】
2005295465.tif 000035
【図２６】
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【図２７】
2005295465.tif 000037
【図２８】
2005295465.tif 000038
【図２９】
2005295465.tif 000039
【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
2005295465.tif 000042
【図３３】
2005295465.tif 000043
【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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