(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影光学系による被写体像を撮像して画像を出力する撮像素子と、
前記被写体像の撮像の際に、撮影画面内の複数のフォーカスエリアにおける複数の焦点検出信号を出力する測距手段と、
前記撮像素子が撮影指示前に取得した撮影指示前の画像に基づき複数の画素濃度特徴量と、前記測距手段が前記撮影指示前に取得した複数の焦点検出信号に基づき複数の被写体距離特徴量とをそれぞれ算出する第１の演算手段と、
前記複数の画素濃度特徴量と前記複数の被写体距離特徴量とから構成される特徴量空間を主成分分析によって第１及び第２の主成分特徴量から構成される２次元の特徴量空間に変換する特徴量空間変換手段と、
複数のサンプル画像と前記複数のサンプル画像のそれぞれの撮影時に取得された複数の焦点検出信号とに基づき前記第１の演算手段によって複数の画素濃度特徴量及び複数の被写体距離特徴量を算出し、当該複数の画素濃度特徴量及び当該複数の被写体距離特徴量に対する前記特徴量空間変換手段による変換処理によって変換される２次元の特徴量空間において分類された複数の特徴量群を予め作成する特徴量群作成手段と、
前記特徴量群作成手段によって作成された前記複数の特徴量群の各々ごとに特徴量の平均値情報を格納する格納手段と、
前記特徴量群作成手段によって作成された前記複数の特徴量群の中から、前記撮影指示前の画像に関する前記第１及び第２の主成分特徴量が最も近い前記平均値情報に対応する特徴量群を選択する第２の演算手段と、
前記第２演算手段で選択された特徴量群に対応する撮影シーンを決定する決定手段と、
前記決定された撮影シーンに応じたカメラ設定を行う制御手段と、を備えることを特徴とする電子カメラ。
【請求項２】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記複数の画素濃度特徴量は、画像下部の色情報の濃度と画像上部の色情報の濃度との割合に関する特徴量と、画像全体の画素濃度値のばらつきを示す標準偏差値と、画像全体の色情報の濃度値の平均値と、画像全体の輝度濃度情報の平均値とを含むことを特徴とする電子カメラ。
【請求項３】
請求項１または２に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記測距手段は、前記撮影画面の上部に位置する上部フォーカスエリアと、前記撮影画面の下部に位置する下部フォーカスエリアと、前記上部及び下部フォーカスエリアの中間に位置する中部フォーカスエリアとにおいてそれぞれ焦点検出信号を出力し、
前記複数の被写体距離特徴量は、前記上部フォーカスエリアの焦点検出信号に基づく特徴量と、前記下部フォーカスエリアの焦点検出信号に基づく特徴量と、前記中部フォーカスエリアの焦点検出信号に基づく特徴量とを含むことを特徴とする電子カメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子カメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を分類する技術が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−１３４３４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、撮影前に、いわゆる撮影シーンを分類できなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による電子カメラは、撮影光学系による被写体像を撮像して画像を出力する撮像素子と、前記被写体像の撮像の際に、撮影画面内の複数のフォーカスエリアにおける複数の焦点検出信号を出力する測距手段と、前記撮像素子が撮影指示前に取得した撮影指示前の画像に基づき複数の画素濃度特徴量と、前記測距手段が前記撮影指示前に取得した複数の焦点検出信号に基づき複数の被写体距離特徴量とをそれぞれ算出する第１の演算手段と、前記複数の画素濃度特徴量と前記複数の被写体距離特徴量とから構成される特徴量空間を主成分分析によって第１及び第２の主成分特徴量から構成される２次元の特徴量空間に変換する特徴量空間変換手段と、複数のサンプル画像と前記複数のサンプル画像のそれぞれの撮影時に取得された複数の焦点検出信号とに基づき前記第１の演算手段によって複数の画素濃度特徴量及び複数の被写体距離特徴量を算出し、当該複数の画素濃度特徴量及び当該複数の被写体距離特徴量に対する前記特徴量空間変換手段による変換処理によって変換される２次元の特徴量空間において分類された複数の特徴量群を予め作成する特徴量群作成手段と、前記特徴量群作成手段によって作成された前記複数の特徴量群の各々ごとに特徴量の平均値情報を格納する格納手段と、前記特徴量群作成手段によって作成された前記複数の特徴量群の中から、前記撮影指示前の画像に関する前記第１及び第２の主成分特徴量が最も近い前記平均値情報に対応する特徴量群を選択する第２の演算手段と、前記第２演算手段で選択された特徴量群に対応する撮影シーンを決定する決定手段と、前記決定された撮影シーンに応じたカメラ設定を行う制御手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明による電子カメラでは、撮影前に判定した撮影シーンに応じたカメラ設定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。
（第一の実施形態）
図１は、本発明の第一の実施形態による電子カメラ１の要部構成を説明するブロック図である。電子カメラ１は、メインＣＰＵ１１によって制御される。
【０００８】
撮影レンズ２１は、撮像素子２２の撮像面上に被写体像を結像させる。撮像素子２２はＣＣＤイメージセンサなどで構成され、撮像面上の被写体像を撮像し、撮像信号を撮像回路２３へ出力する。撮像素子２２の撮像面には、それぞれＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）のカラーフィルタが画素位置に対応するように設けられている。撮像素子２２がカラーフィルタを通して被写体像を撮像するため、撮像素子２２から出力される光電変換信号は、ＲＧＢ表色系の色情報を有する。
【０００９】
撮像回路２３は、撮像素子２２から出力される光電変換信号に対するアナログ処理（ゲインコントロールなど）を行う他、内蔵するＡ／Ｄ変換回路でアナログ撮像信号をディジタルデータに変換する。
【００１０】
メインＣＰＵ１１は、各ブロックから出力される信号を入力して所定の演算を行い、演算結果に基づく制御信号を各ブロックへ出力する。画像処理回路１２は、たとえばＡＳＩＣとして構成され、撮像回路２３から入力されるディジタル画像信号に対して画像処理を行う。画像処理には、たとえば、輪郭強調や色温度調整（ホワイトバランス調整）処理、画像信号に対するフォーマット変換処理が含まれる。
【００１１】
画像圧縮回路１３は、画像処理回路１２による処理後の画像信号に対して、JPEG方式で所定の圧縮比率の画像圧縮処理を行う。表示画像作成回路１５は、撮像画像を液晶モニタ１６に表示させるための表示データを作成する。
【００１２】
記録媒体３０は、電子カメラ１に対して着脱可能なメモリカードなどで構成される。記録媒体３０には、メインＣＰＵ１１からの指示によって撮影画像のデータおよびその情報を含む画像ファイルが記録される。記録媒体３０に記録された画像ファイルは、メインＣＰＵ１１からの指示によって読み出しが可能である。
【００１３】
バッファメモリ１４は、画像処理前後および画像処理途中のデータを一時的に格納する他、記録媒体３０へ記録する前の画像ファイルを格納したり、記録媒体３０から読み出した画像ファイルを格納したりするために使用される。
【００１４】
操作部材１７は、電子カメラ１の各種ボタンやスイッチ類を含み、レリーズボタンの押下操作、モード切替スイッチの切換操作など、各操作部材の操作内容に応じた操作信号をメインＣＰＵ１１へ出力する。
【００１５】
焦点検出装置１８は、焦点検出領域に対応する光束を用いて、周知の位相差検出方式によって撮影レンズ２１による焦点調節状態の検出を行う。具体的には、焦点検出光学系（不図示）を介して一対の被写体像をオートフォーカスセンサ（不図示）上に結像させる。メインＣＰＵ１１は、センサ上の一対の被写体像の相対間隔に基づいて撮影レンズ２１による焦点位置の調節状態（デフォーカス量）を算出する。
【００１６】
レンズ駆動機構１９は、メインＣＰＵ１１からの指示によって撮影レンズ２１を構成するフォーカスレンズ（不図示）を光軸方向に進退移動させる。これにより、ピント調節が行われる。
【００１７】
電子カメラ１は、レリーズボタンが全押し操作されるまでスルー画像の取得、および該スルー画像を液晶モニタ１６に表示させる動作を繰り返すように構成されている。スルー画像は、撮影指示（本画像の取得指示）前に取得するモニタ用画像である。
【００１８】
電子カメラ１は、スルー画像信号を用いて自動露出演算（ＡＥ）を行い、適正露出が得られるようにシャッター速度および絞り値を決定する。たとえば、平均測光方式によって被写体の明るさ（輝度）情報を検出する場合には、スルー画像を構成する信号値を平均して得た値を被写体の輝度情報とする。電子カメラ１は、この被写体輝度情報に基づいてシャッター速度および絞り値を決定する。
【００１９】
電子カメラ１は、次フレームのスルー画像データを取得する際、前フレームのスルー画像の信号値から算出した輝度情報に基づいて、撮像素子２２の蓄積時間および絞り値を制御する。
【００２０】
本実施形態の電子カメラ１は、上記スルー画像を解析して撮影シーンを判定する機能を備える。撮影シーンを判定した電子カメラ１は、判定したシーンの撮影に適したカメラ設定を自動的に行う。カメラ設定は、露光感度やホワイトバランス調整係数などの設定、フラッシュ装置への発光許可／禁止設定などを含む。露光感度（ＩＳＯ感度）は、撮像回路２３に増幅ゲインとしてセットさせる。 ホワイトバランス調整係数は、画像処理回路１２にセットされる。
【００２１】
電子カメラ１が判定する撮影シーンは、たとえば、「ポートレート」、「風景」、「夜景」、「スポーツ」、「花接写」、および「山岳風景」の６通りである。
【００２２】
《撮影シーン判定に必要なデータ》
撮影シーン判定に用いるデータについて説明する。メインＣＰＵ１１内の不揮発性メモリ領域１１ａには、撮影シーン判定のためのデータが格納されている。このデータは、上記６通りの撮影シーンに該当する複数のサンプル画像データを用いてあらかじめ算出されたものである。以下、データの生成手順について説明する。
【００２３】
＜特徴量算出＞
各撮影シーンに該当する複数のサンプル画像データのそれぞれについて、７つの特徴量を算出する。図２に例示するフローチャートは、特徴量算出処理の流れを説明するフローチャートである。図２のステップＳ１２１では、特徴量Ｂｈを算出する。
【００２４】
特徴量１（＝Ｂｈ）は、画像の上部（たとえば画像を垂直方向に略等分に３分割した場合の上部領域）に含まれるＢ（青）成分の画素データの濃度値（たとえば８ビット階調の場合に０〜２５５）の平均値を、画像の下部（たとえば画像を垂直方向に略等分に３分割した場合の下部領域）に含まれるＢ（青）成分の画素データの濃度値の平均値で除算した値とする。
【００２５】
ステップＳ１２２では、特徴量Ｓｔｄを算出する。特徴量２（＝Ｓｔｄ）は、画像全体に含まれる画素データの濃度値のばらつきを示す標準偏差値とする。ステップＳ１２３では、特徴量Ｂを算出する。特徴量３（＝Ｂ）は、画像全体に含まれるＢ（青）成分の画素データの濃度値の平均値とする。
【００２６】
ステップＳ１２４では、特徴量Ｙを算出する。特徴量４（＝Ｙ）は、次式（１）で算出される輝度情報の平均値とする。つまり、画像を構成する全画素データの中でＹ成分の濃度値の平均を算出する。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ    …（１）
【００２７】
ステップＳ１２５では、特徴量Ｕを算出する。特徴量５（＝Ｕ）は、画像の上部（たとえば画像を垂直方向に略等分に３分割した場合の上部領域）に含まれる被写体距離情報とする。具体的には、画像の上から略１／３の領域にピント合わせに採用したフォーカスエリアが存在する場合、当該フォーカスエリアについてのデフォーカス量で示される距離情報を画像上部の距離情報Ｕとする。画像の上から略１／３の領域にピント合わせに採用したフォーカスエリアが存在しない場合、当該領域に含まれる複数のフォーカスエリアについての各デフォーカス量で示される距離情報の平均を画像上部の距離情報Ｕとする。
【００２８】
距離情報の無限遠（∞）距離はレンズによって変化する。たとえば、焦点距離２００mmレンズならほぼ２０m以上の被写体は全て∞となり、焦点距離５０mmレンズならほぼ５m以上の被写体は全て∞となる。したがって、得られた距離を対数圧縮して正規化を行う。たとえば、底１０の常用対数を使えば、２０mの場合は１．３、５mの場合は０．７となり、２００mmレンズと５０mmレンズの無限遠（∞）距離の比は、元々４倍であるのが２倍以下に圧縮される。
【００２９】
ステップＳ１２６では、特徴量Ｍを算出する。特徴量６（＝Ｍ）は、画像の中部（たとえば画像を垂直方向に略等分に３分割した場合の中部領域）に含まれる被写体距離情報とする。具体的には、画像中部である略１／３の領域にピント合わせに採用したフォーカスエリアが存在する場合、当該フォーカスエリアについてのデフォーカス量で示される距離情報を画像中部の距離情報Ｍとする。画像中部である略１／３の領域にピント合わせに採用したフォーカスエリアが存在しない場合、当該領域に含まれる複数のフォーカスエリアについての各デフォーカス量で示される距離情報の平均を画像中部の距離情報Ｍとする。
【００３０】
ステップＳ１２７では、特徴量Ｌを算出する。特徴量７（＝Ｌ）は、画像の下部（たとえば画像を垂直方向に略等分に３分割した場合の下部領域）に含まれる被写体距離情報とする。具体的には、画像下部である略１／３の領域にピント合わせに採用したフォーカスエリアが存在する場合、当該フォーカスエリアについてのデフォーカス量で示される距離情報を画像下部の距離情報Ｌとする。画像下部である略１／３の領域にピント合わせに採用したフォーカスエリアが存在しない場合、当該領域に含まれる複数のフォーカスエリアについての各デフォーカス量で示される距離情報の平均を画像下部の距離情報Ｌとする。
【００３１】
以上説明した特徴量算出処理により、１画像につき７種の特徴量が算出される。図３は、サンプル画像ごとに算出された特徴量を例示する図である。
【００３２】
＜統計値による特徴量評価＞
図３に例示した特徴量群に統計学手法の主成分分析を行うと、各特徴量ごとに第１主成分情報、第２主成分情報、…、および第７主成分情報がそれぞれ得られる。図４は、第１主成分情報から第７主成分情報を例示する図である。なお、図４によって示される主成分で表されるベクトルを固有ベクトル(pcs)と呼ぶ。
【００３３】
＜特徴量空間変換＞
本実施形態において特徴量空間の変換とは、上述した７つの特徴量軸で示される７次元の特徴量空間から、主成分分析によって得られる主成分軸で示される他次元の特徴量空間へ変換することをいう。本実施形態では、主成分分析で得られる第１主成分軸から第７主成分軸のうち第１主成分軸からび第２主成分軸までを採用し、これらの２つの主成分軸で示される２次元の特徴量空間への変換を行う。ここで、第１主成分についてタイトルをつけるとすれば、「被写体距離と空」を表す特徴量である。また、第２主成分の場合は「色合い・明るさ・めりはり」を表す特徴量である。
【００３４】
特徴量空間変換は、サンプル画像データのそれぞれについて、元の特徴量空間から新たな特徴量空間へ上記固有ベクトルを用いて行う。具体的には、あるサンプル画像データについての７つの特徴量（Ｂｈ，Ｓｔｄ，Ｂ，Ｙ，Ｕ，Ｍ，Ｌ）が（a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7）の場合、新たな特徴量空間での第１主成分データは、0.1761×a1−0.0188×a2＋0.1288×a3＋0.0210×a4＋0.5946×a5＋0.6010×a6＋0.4866×a7で算出される。同様に、新たな特徴量空間での第２主成分データは、0.0413×a1−0.3751×a2−0.06190×a3−0.6839×a4＋0.0503×a5＋0.0428×a6＋0.0496×a7で算出される。
【００３５】
＜クラスタリング＞
新たな特徴量空間において、サンプル画像をクラスタリングする。図５に例示するフローチャートは、クラスタリング処理の流れを説明するフローチャートである。ステップＳ５１では、１画像（すなわち、新たな特徴量空間における１データ）を１クラスターとする。ステップＳ５２では、各クラスター間の距離ｄ（Ｒ，Ｑ）を群間平均を算出する次式（２）を用いて算出し、ステップＳ５３へ進む。
【数１】
0005181687.tif 000002
ただし、Ｒ、Ｑはそれぞれクラスターを表す。
【００３６】
ステップＳ５３では、クラスター相互の距離のうち距離最小の一対のクラスターを１つのクラスターに併合する。この処理により、クラスター数が減少する。ステップＳ５４では、クラスター数が所定数か否かを判定する。クラスター数が所定数まで減少した場合にステップＳ５４を肯定判定して図５の処理を終了する。クラスター数が所定数まで減少していない場合にはステップＳ５４を否定判定し、ステップＳ５２へ戻る。ステップＳ５２へ戻る場合はクラスタリング処理を続行する。
【００３７】
本実施形態では所定数を、たとえば６とすることにより、クラスター数が６になるまでクラスタリング処理を行う。この結果、サンプル画像が６つのグループに分類される。これらの６グループは、それぞれ「ポートレート」、「風景」、「夜景」、「スポーツ」、「花接写」、および「山岳風景」の撮影シーンに対応する。図６は、クラスタリング後のデータ分布を例示する図であり、とくに「スポーツ」、「風景」、および「ポートレート」の３分類を表したものである。各クラスター内に存在するデータに対応する画像は、は類似性が高い。
【００３８】
＜共分散逆行列の算出＞
「ポートレート」、「風景」、「夜景」、「スポーツ」、「花接写」、および「山岳風景」に対応する各分布について、分布の分散共分散の逆行列をそれぞれ算出する。たとえば、「風景」についての共分散逆行列(Inv1)を次式（３）に例示する。また、「ポートレート」についての共分散逆行列(Inv2)を次式（４）に例示する。分散値は、図６における各分布の広がりに対応する。
【数２】
0005181687.tif 000003
【数３】
0005181687.tif 000004
【００３９】
＜特徴量の平均値の算出＞
「ポートレート」、「風景」、「夜景」、「スポーツ」、「花接写」、および「山岳風景」に対応する各分布について、分布の特徴量の平均値をそれぞれ算出する。たとえば、「風景」についての平均値(m1)を次式（５）に例示する。また、「ポートレート」についての平均値(m2)を次式（６）に例示する。平均値は、図６における各分布の重心に対応する。
【数４】
0005181687.tif 000005
【数５】
0005181687.tif 000006
【００４０】
メインＣＰＵ１１内の不揮発性メモリ領域１１ａには、以上のように生成された撮影シーン判定のためのデータ、すなわち、固有ベクトル(pcs)、６つの分布ごとの共分散逆行列、および６つの分布ごとの特徴量の平均値が、それぞれ格納される。本実施形態では、元の特徴量空間を構成する特徴量が７つ、１分布当たりの共分散逆行列が４データ、１分布当たりの特徴量の平均値が２データであるため、７×２＋（４＋２）×６＝５０データがメインＣＰＵ１１内に格納される。このうち、固有ベクトル(pcs)は７×２＝１４データである。次式（７）は固有ベクトル(pcs)を例示する。
【数６】
0005181687.tif 000007
【００４１】
《撮影シーン判定処理》
図７は、電子カメラ１のメインＣＰＵ１１が行う撮影シーン判定処理の流れを説明するフローチャートである。図７による処理を行うプログラムは、電子カメラ１が撮影モードにセットされた場合に起動される。図７のステップＳ１１において、メインＣＰＵ１１は、撮像素子２２および撮像回路２３を駆動制御してスルー画像の取得を開始させてステップＳ１２へ進む。これにより、撮像回路２３から入力されたスルー画像用の画像信号に画像処理回路１２が画像処理を行い、画像処理後のスルー画像が表示画像作成回路１５によって液晶モニタ１６に表示される。
【００４２】
ステップＳ１２において、メインＣＰＵ１１は、バッファメモリ１４上に展開されているスルー画像データを用いて特徴量を算出し、ステップＳ１３へ進む。特徴量算出は、上述したサンプル画像データの場合と同様に７つの特徴量を算出する。ただし、距離情報Ｕ、Ｍ、Ｌの算出に用いるフォーカスエリアについてのデフォーカス量は、焦点検出装置１８によって取得されている情報を使用する。これにより、スルー画像における被写体の距離情報が得られる。ステップＳ１３において、メインＣＰＵ１１は特徴量空間変換を行う。
【００４３】
特徴量空間変換は、上述したサンプル画像データの場合と同様に行う。これにより、スルー画像データが、元の特徴量空間から新たな特徴量空間へ上記固有ベクトルを用いて変換される。ステップＳ１４において、メインＣＰＵ１１はグループ（分布）判定してステップＳ１５へ進む。具体的には、新たな特徴量空間でスルー画像に最も近い分布を探す。メインＣＰＵ１１は、たとえば、ユークリッド距離を用いて至近分布を選ぶ。図６においてスルー画像データをｘとすれば、｜ｘ−m1｜および｜ｘ−m2｜のうち小さい方の分布（「風景」）を選ぶ。この場合のメインＣＰＵ１１は、撮影シーンが「風景」であると判定する。
【００４４】
ステップＳ１５において、メインＣＰＵ１１は「ポートレート」か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「ポートレート」と判定した場合はステップＳ１５を肯定判定してステップＳ１６へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「ポートレート」と判定していない場合はステップＳ１５を否定判定してステップＳ１７へ進む。ステップＳ１６において、メインＣＰＵ１１はポートレート設定してステップＳ２７へ進む。具体的には、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などを「ポートレート」に適した値に設定する。
【００４５】
ステップＳ１７において、メインＣＰＵ１１は「風景」か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「風景」と判定した場合はステップＳ１７を肯定判定してステップＳ１８へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「風景」と判定していない場合はステップＳ１７を否定判定してステップＳ１９へ進む。ステップＳ１８において、メインＣＰＵ１１は風景設定してステップＳ２７へ進む。具体的には、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などを「風景」に適した値に設定する。
【００４６】
ステップＳ１９において、メインＣＰＵ１１は「夜景」か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「夜景」と判定した場合はステップＳ１９を肯定判定してステップＳ２０へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「夜景」と判定していない場合はステップＳ１９を否定判定してステップＳ２１へ進む。ステップＳ２０において、メインＣＰＵ１１は夜景設定してステップＳ２７へ進む。具体的には、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などを「夜景」に適した値に設定する。
【００４７】
ステップＳ２１において、メインＣＰＵ１１は「スポーツ」か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「スポーツ」と判定した場合はステップＳ２１を肯定判定してステップＳ２２へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「スポーツ」と判定していない場合はステップＳ２１を否定判定してステップＳ２３へ進む。ステップＳ２２において、メインＣＰＵ１１はスポーツ設定してステップＳ２７へ進む。具体的には、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などを「スポーツ」に適した値に設定する。
【００４８】
ステップＳ２３において、メインＣＰＵ１１は「花接写」か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「花接写」と判定した場合はステップＳ２３を肯定判定してステップＳ２４へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「花接写」と判定していない場合はステップＳ２３を否定判定してステップＳ２５へ進む。ステップＳ２４において、メインＣＰＵ１１は花接写設定してステップＳ２７へ進む。具体的には、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などを「花接写」に適した値に設定する。
【００４９】
ステップＳ２５において、メインＣＰＵ１１は「山岳風景」か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「山岳風景」と判定した場合はステップＳ２５を肯定判定してステップＳ２６へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１４にて「山岳風景」と判定していない場合はステップＳ２５を否定判定してステップＳ２７へ進む。ステップＳ２５を否定判定する場合は、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などは現設定内容を維持する。ステップＳ２６において、メインＣＰＵ１１は山岳風景設定してステップＳ２７へ進む。具体的には、露光感度や、ホワイトバランス調整係数などを「山岳風景」に適した値に設定する。
【００５０】
ステップＳ２７において、メインＣＰＵ１１は撮影指示されたか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、レリーズボタンが全押し操作された場合にステップＳ２７を肯定判定してステップＳ２８へ進む。メインＣＰＵ１１は、レリーズボタンが全押し操作されない場合にはステップＳ２７を否定判定し、ステップＳ１１へ戻る。ステップＳ２８において、メインＣＰＵ１１は、本撮影処理を行って図７による処理を終了する。
【００５１】
以上説明した第一の実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。
（１）画像を構成する画素データ、および撮影時の測距情報に基づく画像の特徴量によって表される特徴量空間から、主成分分析を用いて他の特徴量空間へ変換した。これにより、分散値が大きい特徴量であって、特徴量間の相関が低い特徴量で構成される新たな特徴量空間へ変換することができる。
【００５２】
（２）上記（１）による変換後の新たな特徴量空間を、第１主成分と第２主成分による二次元空間としたので、元の７つの特徴量で構成される七次元空間に比べて、特徴量空間変換処理の負担を軽くすることができる。
【００５３】
（３）上記（１）による変換後の新たな特徴量空間で、クラスタリング処理を行って撮影シーン判定に用いるデータを生成するようにした。クラスタリング処理は分類対象であるデータの集合を複数の部分集合に分割するものであるが、画像を表す特徴量データの集合を複数の部分集合に分割することで、類似度が高い画像の特徴量データの集合（クラスタリング処理後のクラスター）が得られる。クラスター内の各特徴量データを平均することで、各クラスター（各撮影シーン）に含まれる画像の特徴量分布の重心情報が得られる。
【００５４】
（４）また、クラスター内の各特徴量データ分布の分散共分散の逆行列を算出することで、各クラスター（各撮影シーン）に含まれる画像の特徴量分布の広がり情報が得られる。
【００５５】
（５）上記特徴量空間変換に用いる固有ベクトル、各クラスター（各撮影シーン）に含まれる画像の特徴量分布の重心情報、および広がり情報をそれぞれ電子カメラ１内に格納しておく。撮影指示前に取得されるスルー画像について、上記固有ベクトルを用いて特徴量空間変換を行い、変換後の新たな特徴量空間において撮影シーンの判定を行う。すなわち、スルー画像の特徴量に最も近い（その重心が至近距離に位置する）クラスターを、当該スルー画像に対応する撮影シーンであると判定する。これにより、撮影シーンの判定を高精度で行うことができる。
【００５６】
（６）判定した撮影シーンに応じたカメラ設定を自動的に行うようにしたので、撮影者の負担を軽減し、使い勝手のよいカメラを提供できる。
【００５７】
（７）画素データが示す濃度に基づく特徴量（たとえば、Ｂｈ、Ｓｔｄ、Ｂ、Ｙ）で表した特徴空間でクラスタリング処理を行うので、濃淡や色合いが類似する撮影シーンを判定できる。
【００５８】
（８）撮影画面を分割した複数の異なる領域から抽出された特徴量の比を特徴量とした（たとえば、Ｂｈ）ので、領域間のコントラストが類似する撮影シーンを判定できる。
【００５９】
（９）測距情報に基づく特徴量（たとえば、Ｕ、Ｍ、Ｌ）で表した空間でクラスタリング処理を行うので、被写体距離が類似する撮影シーンを判定できる。
【００６０】
（１０）撮影画面を分割した複数の領域からそれぞれ測距情報に基づく特徴量を抽出した（たとえば、Ｕ、Ｍ、Ｌ）ので、撮影画面の一部の測距情報を特徴量に用いて撮影シーンを判定できる。
【００６１】
（変形例１）
マハラノビス距離を用いて至近の分布を選んでもよい。この場合のメインＣＰＵ１１は、図６においてスルー画像データをｘとすれば、｜ｘ−m1｜／σ1および｜ｘ−m2｜／σ2のうち小さい方の分布（「ポートレート」）を選び、撮影シーンが「ポートレート」であると判定する。ただし、σ1は「ポートレート」についての分散共分散であり、σ2は「風景」についての分散共分散である。
【００６２】
（変形例２）
上記（１）による変換後の新たな特徴量空間の特徴量の数は、上述した第１主成分と第２主成分に限らず、第１主成分〜第３主成分よる三次元空間としても、第１主成分〜第４主成分よる三次元空間としても構わない。
【００６３】
（変形例３）
撮影シーンを判定した電子カメラ１が行うカメラ設定に、本撮影時のシャッター速度や絞り値の設定、自動露出演算方式の設定、測光方式の設定などを含めてよいのはいうまでもない。
【００６４】
（変形例４）
上述した説明では、本撮影用の画像データを取得する撮像素子２２でスルー画像用の画像データを取得した。この代わりに、たとえば測色用の撮像素子を撮像素子２２と別に備えている場合には、測光用の撮像素子による撮影指示前の取得画像を用いて撮影シーンを判定するようにしてもよい。測色用の撮像素子は、色温度情報を得るための撮像素子であって、その撮像面にＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）のカラーフィルタが画素位置に対応するように設けられていることにより、ＲＧＢ表色系の色情報が得られるものを用いる。
【００６５】
（第二の実施形態）
特徴量空間変換後の新たな特徴量空間において撮影シーンの判定を行う代わりに、特徴量空間変換をすることなく、スルー画像の特徴量によって表される特徴量空間で撮影シーンの判定を行うようにしてもよい。この場合には、メインＣＰＵ１１内の不揮発性メモリ領域１１ａに格納する撮影シーン判定のためのデータの生成時、および、撮影シーンの判定時において、それぞれ特徴量空間変換処理をスキップする。
【００６６】
つまり、撮影シーン判定のためのデータの生成時は、複数のサンプル画像について、特徴量空間変換をしない特徴量空間でクラスタリング処理を行って撮影シーン判定に用いるデータを生成する。この場合にも、クラスター内の各特徴量データを平均することで、各クラスター（各撮影シーン）に含まれる画像の特徴量分布の重心情報が得られる。
【００６７】
また、クラスター内の各特徴量データ分布の分散共分散の逆行列を算出することで、各クラスター（各撮影シーン）に含まれる画像の特徴量分布の広がり情報が得られる。そして、各クラスター（各撮影シーン）に含まれる画像の特徴量分布の重心情報、および広がり情報を、それぞれ電子カメラ１内の不揮発性メモリ領域１１ａに格納しておく。
【００６８】
撮影シーン判定時は、撮影指示前に取得されるスルー画像から得た特徴量によって表される特徴量空間において撮影シーンの判定を行う。すなわち、スルー画像の特徴量に最も近い（その重心が至近距離に位置する）クラスターを、当該スルー画像に対応する撮影シーンであると判定する。これにより、撮影シーンの判定を高精度で行うことができる。
【００６９】
以上説明した第二の実施形態によれば、特徴量の分散値が大きい場合や、特徴量間の相関が低い場合には、特徴量空間変換をしなくても第一の実施形態と同様に撮影シーンの判定を高精度に行うことができる。
【００７０】
以上の説明はあくまで一例であり、上記の実施形態の構成に何ら限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の第一の実施形態による電子カメラの要部構成を説明するブロック図である。
【図２】特徴量算出処理の流れを説明するフローチャートである。
【図３】特徴量を例示する図である。
【図４】第１主成分情報から第７主成分情報を例示する図である。
【図５】クラスタリング処理の流れを説明するフローチャートである。
【図６】クラスタリング後のデータ分布を例示する図である。
【図７】撮影シーン判定処理の流れを説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００７２】
１…電子カメラ
１１…メインＣＰＵ
１１ａ…不揮発性メモリ
１２…画像処理回路
１４…バッファメモリ
１７…操作部材
１８…焦点検出装置
２２…撮像素子
３０…記録媒体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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