(57)【要約】【課題】  画像データの補正の要否を、自動で適切に判断することができるカメラおよび画像処理プログラムを提供すること。【解決手段】  光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成する撮像手段と、被写体の情報に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断する判断手段と、判断手段により補正が必要であると判断された場合に、補正に用いる補正値を算出する算出手段とを備える。【選択図】      図１
2007166017.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成する撮像手段と、
前記被写体の情報に基づいて、前記光学系に起因する画像劣化に関する前記画像データの補正の要否を判断する判断手段と、
前記判断手段により前記補正が必要であると判断された場合に、前記補正に用いる補正値を算出する算出手段と
を備えたことを特徴とするカメラ。
【請求項２】
複数の撮影モードのうち何れかの撮影モードを設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記撮影モードに応じた撮影条件で、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成する撮像手段と、
前記設定手段により設定された前記撮影モードの種類に基づいて、前記光学系に起因する画像劣化に関する前記画像データの補正の要否を判断する判断手段と、
前記判断手段により前記補正が必要であると判断された場合に、前記補正に用いる補正値を算出する算出手段と
を備えたことを特徴とするカメラ。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のカメラにおいて、
前記算出手段が算出した前記補正値を用いて、前記撮像手段が生成した前記画像データを補正する補正手段を更に備える
ことを特徴とするカメラ。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載のカメラにおいて、
前記撮像手段が生成した前記画像データと、前記算出手段が算出した前記補正値とを関連付けて記録する記録手段を更に備える
ことを特徴とするカメラ。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載のカメラにおいて、
前記撮像手段が生成した前記画像データと、前記判断手段による判断結果とを関連付けて記録する記録手段を更に備える
ことを特徴とするカメラ。
【請求項６】
請求項１または請求項２に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記光学系の収差に起因する画像劣化と前記光学系における周辺減光に起因する画像劣化との少なくとも一方の補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項７】
請求項１に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記被写体における主要被写体の分布情報に基づいて、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項８】
請求項７に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記主要被写体の数の情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項９】
請求項７に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記主要被写体の前記被写体全体に対する面積比率の情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１０】
請求項７に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記画像劣化が発生する劣化領域に前記主要被写体が存在するか否かの情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１１】
請求項１に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記被写体のコントラスト情報に基づいて、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１２】
請求項１１に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記画像劣化が発生する劣化領域におけるコントラストの情報を前記コントラスト情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１３】
請求項１０または請求項１２に記載のカメラにおいて、
前記判断手段は、前記光学系の情報に基づいて、前記劣化領域を決定する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１４】
請求項１に記載のカメラにおいて、
前記被写体における主要被写体の分布を判断し、分布情報を生成する分布情報生成手段と、
前記分布情報に基づいて、前記撮像手段が生成した前記画像データの画像に、前記撮像手段の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、前記画像データに対して実行するか否かを判断する第２判断手段とを更に備える
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１５】
請求項１に記載のカメラにおいて、
前記被写体における主要被写体の分布を判断し、分布情報を生成する分布情報生成手段と、
前記分布情報に基づいて、前記撮像手段が生成した前記画像データの画像に、前記撮像手段の撮影条件を示す画像を前記画像データに対して画像処理することによって挿入する位置を決定する決定手段とを更に備える
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１６】
請求項２に記載のカメラにおいて、
前記設定手段により設定された前記撮影モードの種類に基づいて、前記撮像手段が生成した前記画像データの画像に、前記撮像手段の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、前記画像データに対して実行するか否かを判断する第２判断手段を更に備える
ことを特徴とするカメラ。
【請求項１７】
処理対象の画像データに対する画像処理をコンピュータで実現するための画像処理プログラムであって、
前記処理対象の画像データと、前記処理対象の画像データの生成時に使用された光学系の情報とを取得する取得手順と、
前記処理対象の画像データの情報に基づいて、前記光学系に起因する画像劣化に関する前記画像データの補正の要否を判断する判断手順と、
前記判断手順により前記補正が必要であると判断された場合に、前記補正に用いる補正値を算出する算出手順と
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記算出手順により算出された前記補正値を用いて、前記処理対象の画像データを補正する補正手順を更に有する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１９】
請求項１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記取得手順では、前記光学系の収差と前記光学系における周辺減光との少なくとも一方を取得する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２０】
請求項１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記取得手順では、前記光学系の収差と前記光学系における周辺減光との少なくとも一方に基づいて決定された補正情報を取得する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２１】
請求項１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記処理対象の画像データにおける主要被写体の分布情報に基づいて、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記主要被写体の数の情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２３】
請求項２１に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記主要被写体の前記処理対象の画像データの画像全体に対する面積比率の情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２４】
請求項２１に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記光学系に起因する画像劣化が発生する劣化領域に前記主要被写体が存在するか否かの情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２５】
請求項１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記処理対象の画像データのコントラスト情報に基づいて、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記光学系に起因する画像劣化が発生する劣化領域におけるコントラストの情報を前記コントラスト情報とすることにより、前記補正の要否を判断する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２７】
請求項２４または請求項２６に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記判断手順では、前記光学系の情報に基づいて、前記劣化領域を決定する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２８】
選択可能な複数の撮影モードのうち何れかの撮影モードに応じた撮影条件で、光学系を介した被写体の像を撮像して生成された画像データに対する画像処理をコンピュータで実現するための画像処理プログラムであって、
前記画像データと、前記画像データの生成時に設定された撮影モードの種類とを取得する取得手順と、
前記撮影モードの種類に基づいて、前記光学系に起因する画像劣化に関する前記画像データの補正の要否を判断する判断手順と、
前記判断手順により前記補正が必要であると判断された場合に、前記補正に用いる補正値を算出する算出手順と
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学系に起因する画像劣化を補正するカメラおよび画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラにおいては、光学系に起因して部分的な歪みや減光などが発生する場合がある。このような場合に、画像処理の手法を用いて、部分的な歪みや減光などを補正する技術が考えられている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の電子カメラは、撮像光学系に応じた画像処理を施す画像処理モードを備えることにより、レンズの種類に関わらず、高画質な画像を得ることができる。
【特許文献１】特開平１１−３４１３４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上述した特許文献１の電子カメラでは、前述した画像処理モードを実行するか否かをユーザが選択する。したがって、ユーザの経験や知識が必要とされる。また、前述した画像処理モードによる処理には通常よりも長い処理時間を要する。したがって、画像処理モードを実行するか否かの選択が適切に行われないと、無駄に処理時間が長くなることが懸念される。
【０００４】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、画像データの補正の要否を、自動で適切に判断することができるカメラおよび画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のカメラは、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成する撮像手段と、前記被写体の情報に基づいて、前記光学系に起因する画像劣化に関する前記画像データの補正の要否を判断する判断手段と、前記判断手段により前記補正が必要であると判断された場合に、前記補正に用いる補正値を算出する算出手段とを備える。
本発明の別のカメラは、複数の撮影モードのうち何れかの撮影モードを設定する設定手段と、前記設定手段により設定された前記撮影モードに応じた撮影条件で、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成する撮像手段と、前記設定手段により設定された前記撮影モードの種類に基づいて、前記光学系に起因する画像劣化に関する前記画像データの補正の要否を判断する判断手段と、前記判断手段により前記補正が必要であると判断された場合に、前記補正に用いる補正値を算出する算出手段とを備える。
【０００６】
なお、好ましくは、前記算出手段が算出した前記補正値を用いて、前記撮像手段が生成した前記画像データを補正する補正手段を更に備えても良い。
また、好ましくは、前記撮像手段が生成した前記画像データと、前記算出手段が算出した前記補正値とを関連付けて記録する記録手段を更に備えても良い。
また、好ましくは、前記撮像手段が生成した前記画像データと、前記判断手段による判断結果とを関連付けて記録する記録手段を更に備えても良い。
【０００７】
また、好ましくは、前記判断手段は、前記光学系の収差に起因する画像劣化と前記光学系における周辺減光に起因する画像劣化との少なくとも一方の補正の要否を判断しても良い。
また、好ましくは、前記判断手段は、前記被写体における主要被写体の分布情報に基づいて、前記補正の要否を判断しても良い。
【０００８】
また、好ましくは、前記判断手段は、前記主要被写体の数の情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断しても良い。
また、好ましくは、前記判断手段は、前記主要被写体の前記被写体全体に対する面積比率の情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断しても良い。
また、好ましくは、前記判断手段は、前記画像劣化が発生する劣化領域に前記主要被写体が存在するか否かの情報を前記分布情報とすることにより、前記補正の要否を判断しても良い。
【０００９】
また、好ましくは、前記判断手段は、前記被写体のコントラスト情報に基づいて、前記補正の要否を判断しても良い。
また、好ましくは、前記判断手段は、前記画像劣化が発生する劣化領域におけるコントラストの情報を前記コントラスト情報とすることにより、前記補正の要否を判断しても良い。
【００１０】
また、好ましくは、前記判断手段は、前記光学系の情報に基づいて、前記劣化領域を決定しても良い。
また、好ましくは、前記被写体における主要被写体の分布を判断し、分布情報を生成する分布情報生成手段と、前記分布情報に基づいて、前記撮像手段が生成した前記画像データの画像に、前記撮像手段の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、前記画像データに対して実行するか否かを判断する第２判断手段とを更に備えても良い。
【００１１】
また、好ましくは、前記被写体における主要被写体の分布を判断し、分布情報を生成する分布情報生成手段と、前記分布情報に基づいて、前記撮像手段が生成した前記画像データの画像に、前記撮像手段の撮影条件を示す画像を前記画像データに対して画像処理することによって挿入する位置を決定する決定手段とを更に備えても良い。
また、好ましくは、前記設定手段により設定された前記撮影モードの種類に基づいて、前記撮像手段が生成した前記画像データの画像に、前記撮像手段の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、前記画像データに対して実行するか否かを判断する第２判断手段を更に備えても良い。
【００１２】
なお、上記発明に関する構成を、処理対象の画像に対する画像処理を実現するための画像処理プログラムに変換して表現したものも本発明の具体的態様として有効である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明のカメラおよび画像処理プログラムによれば、画像データの補正の要否を、自動で適切に判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
＜第１実施形態＞
以下、図面を用いて本発明の第１実施形態について説明する。第１実施形態では、電子カメラを例に挙げて説明を行う。
図１は、第１実施形態の電子カメラ１の構成を示す図である。電子カメラ１は、図１に示すように、光学系２、光学系制御部３、光学系検知部４、撮像素子５、画像処理部６、メモリ７、記録部８、記録媒体９、操作部１０、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）１１、時計回路１２、ＣＰＵ１３を備える。光学系２は、レンズや絞りなどを含む。また、光学系２は、交換可能である。光学系制御部３は、絞りやレンズの焦点位置の制御を行う。光学系検知部４は、装着された光学系２に関する情報を検知して、ＣＰＵ１３に出力する。光学系２に関する情報とは、例えば、レンズの種類、焦点距離、画角、Ｆ値、周辺減光の情報などである。撮像素子５は、光学系２を介して結像された被写体像を画像データに変換して、画像処理部６に出力する。画像処理部６は、色信号生成、マトリクス変換処理、γ変換処理、補正処理、撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理など各種のディジタル信号処理を行う。なお、色信号生成、マトリクス変換処理、γ変換処理を含む通常の画像処理の具体的な方法は公知技術と同様であるため、説明を省略する。メモリ７は、画像処理部６による画像処理後の画像データを一時記録する。記録部８は、メモリ７に一時記録された画像データを記録媒体９に記録する。記録媒体９は、メモリカードなどのリムーバブルメモリである。操作部１０は、不図示の電源釦、レリーズ釦、撮影モード選択ダイヤルなどを含む。ＧＰＳ１１は、電子カメラ１の位置情報を取得する。時計回路１２は、撮影日時の情報を有する。ＣＰＵ１３は、各部を統合的に制御する。また、ＣＰＵ１３は、補正の要否を判断する。判断の詳細は後述する。また、ＣＰＵ１３は、各処理を実行するためのプログラムを予め記録している。
【００１５】
また、電子カメラ１は、複数の撮影モードを備える。複数の撮影モードは、「集合写真モード」、「美術館モード」、「ポートレートモード」、「オートモード」などを含む。ユーザは、操作部１０を操作して、何れかの撮影モードを設定する。ＣＰＵ１３は、設定された撮影モードに応じた条件で撮像を行う。
一般に、カメラにおいては、光学系に起因して部分的な歪みや減光などが発生する場合がある。例えば、図２Ａに示すように複数の人物を含む被写体の像を撮像すると、図２Ｂに示すように、周辺歪みが発生する場合がある。また、色収差などの各種収差が発生する場合がある。また、中央部分に比べて、周辺部分の光量が減少する（減光する）場合がある。ＣＰＵ１３は、このような光学系２に起因する画像劣化に関する画像データの補正要否を判断する。
【００１６】
次に、電子カメラ１における撮影時のＣＰＵ１３の動作について、図３のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ１：ＣＰＵ１３は、電子カメラ１の電源がＯＮされたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、電源がＯＮされるとステップＳ２に進む。
ステップＳ２：ＣＰＵ１３は、光学系検知部４を制御し、光学系２に関する情報を検知する。そして、ＣＰＵ１３は、光学系検知部４から、光学系２に関する情報を取得する。
【００１７】
ステップＳ３：ＣＰＵ１３は、レリーズ釦が半押しされたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、レリーズ釦が半押しされたと判定すると、ステップＳ４に進む。
ステップＳ４：ＣＰＵ１３は、撮影モードが、「集合写真モード」または「美術館モード」であるか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、撮影モードが、「集合写真モード」または「美術館モード」であると判定すると、ステップＳ５に進む。一方、撮影モードが、「集合写真モード」または「美術館モード」以外の撮影モードであると判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ１２に進む。
【００１８】
ステップＳ５：ＣＰＵ１３は、レリーズ釦が全押しされたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、レリーズ釦が全押しされたと判定すると、ステップＳ６に進む。
ステップＳ６：ＣＰＵ１３は、各部を制御して、光学系２を介した被写体の像を撮像して、画像データを生成する。そして、ＣＰＵ１３は、生成した画像データをメモリ７に一時記録する。
【００１９】
ステップＳ７：ＣＰＵ１３は、画像処理部６を制御して、メモリ７に一時記録した画像データに対してディストーション補正を行う。ディストーション補正とは、周辺歪みなど、光学系２の収差に起因する画像劣化に関する画像データの補正処理である。ＣＰＵ１３は、ステップＳ２で取得した光学系２に関する情報を用いて補正値を算出する。そして、ＣＰＵ１３は、算出した補正値を用いて、補正処理を行う。
【００２０】
ステップＳ８：ＣＰＵ１３は、画像処理部６を制御して、ステップＳ７でディストーション補正を施した画像データに対して周辺減光補正を行う。周辺減光補正とは、光学系２に起因する周辺減光に関する画像データの補正処理である。ＣＰＵ１３は、ステップＳ２で取得した光学系２に関する情報を用いて補正値を算出する。そして、ＣＰＵ１３は、算出した補正値を用いて、補正処理を行う。ＣＰＵ１３は、周辺減光補正後の画像データをメモリ７に一時記録する。
【００２１】
ステップＳ９：ＣＰＵ１３は、ＧＰＳ１１を制御し、電子カメラ１の位置情報を取得する。そして、ＣＰＵ１３は、ＧＰＳ１１から、電子カメラ１の位置情報を取得する。また、ＣＰＵ１３は、時計回路１２から、撮影日時の情報を取得する。
ステップＳ１０：ＣＰＵ１３は、画像処理部６を制御して、メモリ７に一時記録した画像データに対して、位置情報および撮影日時を画像に挿入するための画像処理を行う。
【００２２】
ステップＳ１１：ＣＰＵ１３は、各部を制御して、メモリ７に一時記録した画像データを、記録媒体９に記録する。なお、ＣＰＵ１３は、画像データに付帯するタグ情報として、補正値、光学系２に関する情報、位置情報、撮影日時を記録媒体９に記録する。補正値は、ステップＳ７およびステップＳ８の補正処理に使用した補正値である。光学系２に関する情報は、ステップＳ２で取得したものである。位置情報および撮影日時の情報は、ステップＳ９で取得したものである。
【００２３】
ステップＳ１２：ＣＰＵ１３は、レリーズ釦が全押しされたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、レリーズ釦が全押しされたと判定すると、ステップＳ１３に進む。
ステップＳ１３：ＣＰＵ１３は、各部を制御して、光学系２を介した被写体の像を撮像して、画像データを生成する。
ステップＳ１４：ＣＰＵ１３は、各部を制御して、人物抽出を行う。人物抽出の詳細は後述する。
【００２４】
ステップＳ１５：ＣＰＵ１３は、ステップＳ１４で抽出した人物の人数が１０人より多いか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、人物の人数が１０人より多いと判定すると、ステップＳ７に進む。そして、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ７からステップＳ１１の各処理を行う。
一方、人物の人数が１０人以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、ステップＳ１６に進む。
【００２５】
ステップＳ１６：ＣＰＵ１３は、ステップＳ１４で抽出した人物の顔面積の積算が所定値Ｍ１より大きいか否かを判定する。なお、所定値Ｍ１は、予め定められた閾値である。そして、ＣＰＵ１３は、人物の顔面積の積算が所定値Ｍ１より大きいと判定すると、ステップＳ７に進む。そして、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ７からステップＳ１１の各処理を行う。
【００２６】
一方、人物の顔面積の積算が所定値Ｍ１以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、ステップＳ１１に進む。そして、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ１１の処理を行う。
次に、図３のフローチャートのステップＳ１４で説明した人物抽出の詳細について、図４のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ２１：ＣＰＵ１３は、メモリ７に一時記録した画像データに対して、色空間変換を行う。ＣＰＵ１３は、メモリ７に一時記録した画像データの色空間を、例えば、ＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間へと変換する。
【００２７】
ステップＳ２２：ＣＰＵ１３は、肌色検出を行う。ＣＰＵ１３は、予め定められた肌色を示すテーブルを用いて、肌色領域を検出する。
ステップＳ２３：ＣＰＵ１３は、ステップＳ２２で検出した肌色領域に目が存在するか否かを判定する。ＣＰＵ１３は、予め定められた目を示す情報（色、大きさなど）のテーブルを用いて、目が存在するか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、目が存在すると判定すると、ステップＳ２４に進む。一方、ＣＰＵ１３は、目が存在しないと判定すると、ステップＳ２４をスキップして人物抽出の処理を終了する。
【００２８】
ステップＳ２４：ＣＰＵ１３は、ステップＳ２３において、目が存在すると判定した肌色領域を人物として抽出する。なお、ステップＳ２２で、複数の肌色領域を検出した場合、ＣＰＵ１３は、ステップＳ２３およびステップＳ２４の処理をそれぞれの肌色領域について繰り返し行う。
図４のフローチャートを用いて説明した一連の処理により、被写体に含まれる主要被写体である人物の人数や、人物の顔面積が明らかになる。ＣＰＵ１３は、これらの情報を用いて、図３のフローチャートのステップＳ１５およびステップＳ１６の処理を行う。
【００２９】
以上説明したように、第１実施形態によれば、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成し、被写体の情報に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断する。そして、補正が必要であると判断された場合に、補正に用いる補正値を算出する。したがって、画像データの補正の要否を、被写体に応じて自動で適切に判断することができる。
【００３０】
また、第１実施形態によれば、複数の撮影モードのうち何れかの撮影モードを設定する設定手段を備え、設定手段により設定された撮影モードに応じた撮影条件で、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成するとともに、設定手段により設定された撮影モードの種類に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断する。そして、補正が必要であると判断された場合に、補正に用いる補正値を算出する。したがって、画像データの補正の要否を、撮影モードの種類に応じて自動で適切に判断することができる。
【００３１】
このように、被写体や撮影モードの種類に応じて判断を行うことにより、人数の多い集合写真や記念写真を撮る場合には、画像データの補正が必要と判断することができる。また、美術館における撮影のように、周辺領域に直線要素が多く含まれる画像データについても、画像データの補正が必要と判断することができる。
また、第１実施形態によれば、算出した補正値を用いて、撮像により生成した画像データを補正する。したがって、画像データの補正が必要な場合にのみ補正を行うことができる。
【００３２】
また、第１実施形態によれば、光学系の収差に起因する画像劣化と光学系における周辺減光に起因する画像劣化との少なくとも一方の補正の要否を判断する。したがって、光学系の収差に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否や光学系における周辺減光に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を、被写体に応じて自動で適切に判断することができる。
【００３３】
また、第１実施形態によれば、被写体における主要被写体の分布情報に基づいて、補正の要否を判断する。したがって、主要被写体の画像に前述した画像劣化が発生するか否かに基づいて補正の要否を適切に判断することができる。
また、第１実施形態によれば、主要被写体の数の情報を分布情報とすることにより、補正の要否を判断する。したがって、主要被写体が多い場合には、集合写真など、周辺部分まで主要被写体が存在すると判断することができる。そのため、補正の要否を適切に判断することができる。
【００３４】
また、第１実施形態によれば、主要被写体の被写体全体に対する面積比率の情報を分布情報とすることにより、補正の要否を判断する。したがって、主要被写体の被写体全体に対する面積比率が高い場合には、集合写真など、周辺部分まで主要被写体が存在すると判断することができる。そのため、補正の要否を適切に判断することができる。
また、第１実施形態によれば、被写体における主要被写体の分布を判断し、分布情報を生成する。そして、生成した分布情報に基づいて、撮像により生成した画像データの画像に、撮像時の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、画像データに対して実行するか否かを判断する。したがって、主要被写体の分布に応じて、必要な場合にのみ撮像時の撮影条件を示す画像を挿入することができる。
【００３５】
また、第１実施形態によれば、設定手段により設定された撮影モードの種類に基づいて、撮像時の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、画像データに対して実行するか否かを判断する。したがって、撮影モードの種類に応じて、必要な場合にのみ撮像時の撮影条件を示す画像を挿入することができる。
＜第２実施形態＞
以下、図面を用いて本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態と同様に、電子カメラを例に挙げて説明する。なお、第２実施形態では、第１実施形態と異なる部分についてのみ説明する。また、第１実施形態と同様の部分については、第１実施形態と同じ符号を用いる。また、第１実施形態と同様の部分については、説明は省略し、相違点について説明する。
【００３６】
第２実施形態の電子カメラは、第１実施形態の電子カメラ１と同様の構成を有する。
第２実施形態と第１実施形態との相違点について、図５のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ３１からステップＳ３３：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ１からステップＳ３と同様の処理を行う。
【００３７】
ステップＳ３４：ＣＰＵ１３は、撮影モードが、「集合写真モード」であるか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、撮影モードが、「集合写真モード」であると判定すると、ステップＳ３５に進む。一方、撮影モードが、「集合写真モード」以外の撮影モードであると判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ４５に進む。
ステップＳ３５およびステップＳ３６：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ５およびステップＳ６と同様の処理を行う。
【００３８】
ステップＳ３７：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ１４と同様に人物抽出を行う。
ステップＳ３８：ＣＰＵ１３は、ステップＳ３７で抽出した人物の人数が５人より多いか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、人物の人数が５人より多いと判定すると、後述するステップＳ４０に進む。一方、人物の人数が５人以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、ステップＳ３９に進む。
【００３９】
ステップＳ３９：ＣＰＵ１３は、ステップＳ３７で抽出した人物の顔面積の積算が所定値Ｍ２より大きいか否かを判定する。なお、所定値Ｍ２は、予め定められた閾値である。所定値Ｍ２は、図３のフローチャートのステップＳ１６で説明した所定値Ｍ１よりも小さい値である。そして、ＣＰＵ１３は、人物の顔面積の積算が所定値Ｍ２より大きいと判定すると、ステップＳ４０に進む。一方、人物の顔面積の積算が所定値Ｍ２以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ４４に進む。
【００４０】
ステップＳ４０からステップＳ４７：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ７からステップＳ１４と同様の処理を行う。
ステップＳ４８：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ１５と同様に、ステップＳ４７で抽出した人物の人数が１０人より多いか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、人物の人数が１０人より多いと判定すると、ステップＳ４０に進む。そして、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ４０からステップＳ４４の各処理を行う。
【００４１】
一方、人物の人数が１０人以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、ステップＳ４９に進む。
ステップＳ４９：ＣＰＵ１３は、ステップＳ４７で抽出した人物の顔面積の積算が所定値Ｍ１より大きいか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１３は、人物の顔面積の積算が所定値Ｍ１より大きいと判定すると、ステップＳ４０に進む。そして、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ４０からステップＳ４４の各処理を行う。
【００４２】
一方、人物の顔面積の積算が所定値Ｍ１以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ４４に進む。そして、ＣＰＵ１３は、上述したステップＳ４４の処理を行う。
以上説明したように、第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００４３】
なお、第１実施形態および第２実施形態において、撮影モードの種類に応じて補正の要否を判断する例を示したが、撮影モードの種類はこの例に限定されない。また、人物の人数や顔面積の積算を用いて補正の要否を判断する例を示したが、他のファクターを利用する構成としても良い。また、人数と顔面積の積算とを別のステップで判断する例を示したが、１つのステップで判断する構成としても良い。
【００４４】
また、第２実施形態では、ステップＳ３８およびステップＳ３９における判断基準を、ステップＳ４８およびステップＳ４９における判断基準よりも緩くする例を示した。このように判断基準を緩くする度合いや方法はこの例に限定されない。例えば、ステップＳ４８およびステップＳ４９に代えて、２つの条件を同時に満たすか否かの判断ステップを設ける。そして、ステップＳ３８およびステップＳ３９に代えて、上述の２つの条件のうち一方の条件を満たすか否かの判断ステップを設ける。このようなステップを設けることにより、判断基準を緩くすることができる。
【００４５】
また、第１実施形態および第２実施形態では、撮像時の撮影条件を示す画像を挿入するための画像処理を、画像データに対して実行するか否かを判断する例を示した。この処理に加えて、さらに、撮像時の撮影条件を示す画像を挿入する位置を決定する構成としても良い。位置を決定する際には、人物抽出の結果を用い、人物と重複しない部分を挿入する位置とすれば良い。
【００４６】
例えば、撮影条件を示す画像を挿入する位置が、デフォルトで右下に指定されている場合を考える。このような場合、図６Ａの例に示すように、主要被写体である人物が撮影条件を示す画像Ｄ１と重複することがある。このような不具合を回避するために、人物抽出の結果を用い、人物と重複しない部分を撮影条件を示す画像を挿入する位置とすれば良い。例えば、図６Ｂの例に示すように、主要被写体である人物と重複しない右上の位置を、撮影条件を示す画像Ｄ２を挿入する位置とすれば良い。
【００４７】
また、第１実施形態および第２実施形態では、撮像時の撮影条件として、位置情報と撮影日時とを示したが、他の撮影条件を示す画像を挿入する構成としても良い。例えば、シャッタスピードや露出値などの撮影条件を挿入する構成としても良い。
＜第３実施形態＞
以下、図面を用いて本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第１実施形態と同様に、電子カメラを例に挙げて説明する。なお、第３実施形態では、第１実施形態と異なる部分についてのみ説明する。また、第１実施形態と同様の部分については、第１実施形態と同じ符号を用いる。また、第１実施形態と同様の部分については、説明は省略し、相違点について説明する。
【００４８】
第３実施形態の電子カメラは、第１実施形態の電子カメラ１と同様の構成を有する。
第３実施形態と第１実施形態との相違点について、図７のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ５１からステップＳ５３：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ１からステップＳ３と同様の処理を行う。
【００４９】
ステップＳ５４からステップＳ５５：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ５からステップＳ６と同様の処理を行う。
ステップＳ５６：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ１４と同様に、人物抽出を行う。
ステップＳ５７：ＣＰＵ１３は、ステップＳ５６で抽出した人物が、劣化領域に存在するか否かを判定する。劣化領域とは、光学系２に起因する画像劣化が発生すると推測される領域である。この劣化領域は、ＣＰＵ１３に予め定められていても良い。また、ステップＳ５２で取得した光学系２に関する情報に基づいて、ＣＰＵ１３により決定しても良い。劣化領域は、例えば、図８Ａの斜線部分に示すように、被写体の周辺部分の領域である。なお、劣化領域の形状、位置、大きさは、図８Ａの例に限定されない。また、人物が、劣化領域に存在するか否かの判定において、人物の全ての部分が劣化領域に存在するか否かを判定しても良い。また、人物の一部が劣化領域に存在するか否かを判定しても良い。
【００５０】
そして、ＣＰＵ１３は、人物が、劣化領域に存在すると判定すると、ステップＳ５８に進む。一方、人物が、劣化領域に存在しないと判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ６０に進む。
ステップＳ５８およびステップＳ５９：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ７およびステップＳ８と同様の処理を行う。
【００５１】
ステップＳ６０：ＣＰＵ１３は、図３のフローチャートのステップＳ１１と同様に、画像データを記録する。
以上説明したように、第３実施形態によれば、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成するとともに、被写体の情報に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断する。そして、補正が必要であると判断された場合に、補正に用いる補正値を算出する。したがって、画像データの補正の要否を、被写体に応じて自動で適切に判断することができる。
【００５２】
特に、第３実施形態によれば、画像劣化が発生する劣化領域に主要被写体が存在するか否かの情報を分布情報とすることにより、補正の要否を判断する。したがって、主要被写体が被写体の劣化領域に存在する場合には、主要被写体に画像劣化が発生するおそれがあると判断することができる。そのため、補正の要否を適切に判断することができる。
＜第４実施形態＞
以下、図面を用いて本発明の第４実施形態について説明する。第４実施形態は、第３実施形態の変形例である。そこで、第３実施形態と同様の部分については、第３実施形態と同様に、第１実施形態と同じ符号を用いる。以下では、第３実施形態との相違点について説明する。
【００５３】
第４実施形態の電子カメラ１は、図８Ｂに示すように、９つのエリア（Ｅ１からＥ９）において焦点調節が可能である。ユーザは、操作部１０を操作して、何れかのエリアを選択することができる。
第４実施形態の電子カメラ１における撮影時のＣＰＵ１３の動作について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
ステップＳ７１からステップＳ７６：ＣＰＵ１３は、図７のフローチャートのステップＳ５１からステップＳ５６と同様の処理を行う。
ステップＳ７７：ＣＰＵ１３は、周辺領域のエリアを用いて焦点調節を行ったか否かを判定する。周辺領域は、ＣＰＵ１３に予め定められていても良い。また、ステップＳ５２で取得した光学系２に関する情報に基づいて、ＣＰＵ１３により決定しても良い。周辺領域は、例えば、図８Ｂの斜線部分に示すように、被写体の周辺部分の領域である。この領域のエリアであるＥ１，Ｅ４，Ｅ６，Ｅ８を用いて焦点調節を行った場合には、主要被写体に画像劣化が発生すると推測される。なお、周辺領域の形状、位置、大きさは、図８Ｂの例に限定されない。
【００５５】
そして、ＣＰＵ１３は、周辺領域のエリアを用いて焦点調節を行ったと判定すると、ステップＳ７８に進む。一方、周辺領域以外の領域のエリアを用いて焦点調節を行ったと判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ８０に進む。
ステップＳ７８からＳ８０：ＣＰＵ１３は、図７のフローチャートのステップＳ５８からステップＳ６０と同様の処理を行う。
【００５６】
以上説明したように、第４実施形態によれば、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成するとともに、被写体の情報に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断する。そして、補正が必要であると判断された場合に、補正に用いる補正値を算出する。したがって、画像データの補正の要否を、被写体に応じて自動で適切に判断することができる。
【００５７】
特に、第４実施形態によれば、焦点調節エリアの情報を用いて、画像劣化が発生する劣化領域に主要被写体が存在するか否かを判断する。したがって、主要被写体が被写体の劣化領域に存在する場合には、主要被写体に画像劣化が発生するおそれがあると判断することができる。そのため、補正の要否を適切に判断することができる。
＜第５実施形態＞
以下、図面を用いて本発明の第５実施形態について説明する。第５実施形態では、第３実施形態の変形例である。そこで、第３実施形態と同様の部分については、第３実施形態と同様に、第１実施形態と同じ符号を用いる。以下では、第３実施形態との相違点について説明する。
【００５８】
第５実施形態の電子カメラ１は、撮像素子５により生成した画像データのコントラストに基づいて、コントラスト評価値を算出する。そして、算出したコントラスト評価値に基づいて焦点調節を行う。
第５実施形態の電子カメラ１における撮影時のＣＰＵ１３の動作について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
ステップＳ９１からステップＳ９７：ＣＰＵ１３は、図７のフローチャートのステップＳ５１からステップＳ５７と同様の処理を行う。なお、ステップＳ９７において、劣化領域に主要被写体が存在しないと判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ１０１に進む。
ステップＳ９８：ＣＰＵ１３は、劣化領域に存在する主要被写体の画像のコントラスト評価値が所定値Ｃより大きいか否かを判定する。なお、所定値Ｃは、予め定められた閾値である。劣化領域とは、第３実施形態でも説明したように、光学系２に起因する画像劣化が発生すると推測される領域である。この劣化領域は、ＣＰＵ１３に予め定められていても良い。また、ステップＳ５２で取得した光学系２に関する情報に基づいて、ＣＰＵ１３により決定しても良い。劣化領域は、例えば、図１１Ａの斜線部分に示すように、被写体の周辺部分の領域である。ＣＰＵ１３は、この劣化領域に存在する主要被写体の画像のコントラスト評価値が所定値Ｃより大きいか否かを判定する。
【００６０】
なお、光学系２に関する情報に基づいて、劣化領域を決定する場合には、例えば、図１１Ｂに示すように、３つの領域（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３）を定めておき、光学系２に関する情報に基づいて、各領域の重み付けを変更するようにしても良い。例えば、光学系２に含まれるレンズが標準的なレンズである場合や、レンズ情報が存在しない場合には、３つの領域の重み付けをＲ１：Ｒ２：Ｒ３＝２：０：０とする。一方、光学系２に含まれるレンズが広角レンズである場合や、画像劣化が発生しやすいレンズである場合には、３つの領域の重み付けをＲ１：Ｒ２：Ｒ３＝２：１：０とする。
【００６１】
また、光学系２に関する情報に基づいて、劣化領域を決定する式やテーブルを予め定めておいても良い。なお、劣化領域の形状、位置、大きさは、図１１Ａおよび図１１Ｂの例に限定されない。
そして、ＣＰＵ１３は、劣化領域に存在する主要被写体の画像のコントラスト評価値が所定値Ｃより大きいと判定すると、ステップＳ９９に進む。一方、劣化領域に存在する主要被写体の画像のコントラスト評価値が所定値Ｃ以下であると判定すると、ＣＰＵ１３は、後述するステップＳ１０１に進む。
【００６２】
ステップＳ９９からＳ１０１：ＣＰＵ１３は、図７のフローチャートのステップＳ５８からステップＳ６０と同様の処理を行う。
以上説明したように、第５実施形態によれば、光学系を介した被写体の像を撮像して画像データを生成するとともに、被写体の情報に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断する。そして、補正が必要であると判断された場合に、補正に用いる補正値を算出する。したがって、画像データの補正の要否を、被写体に応じて自動で適切に判断することができる。
【００６３】
特に、第５実施形態によれば、主要被写体のコントラスト情報に基づいて補正の要否を判断する。したがって、画像データの補正の要否を、主要被写体のコントラスト情報に応じて自動で適切に判断することができる。
また、第５実施形態によれば、画像劣化が発生する劣化領域におけるコントラストの情報をコントラスト情報とすることにより、補正の要否を判断する。したがって、主要被写体が被写体の劣化領域に存在する場合には、主要被写体に画像劣化が発生するおそれがあると判断することができる。そのため、補正の要否を適切に判断することができる。
【００６４】
また、第５実施形態によれば、光学系の情報に基づいて、劣化領域を決定する。したがって、光学系の特性に応じて、補正の要否を適切に判断することができる。
なお、第３実施形態から第５実施形態の各処理において、第１実施形態および第２実施形態と同様に、位置情報および撮影日時を画像に挿入するための画像処理を行う構成としても良い。
【００６５】
また、第１実施形態から第５実施形態では、被写体の情報や撮影モードの種類に基づいて、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断し、補正が必要であると判断すると、補正値を算出して補正する例を示した。しかし、補正が必要であると判断した場合に、補正を行わずに、算出した補正値を画像データとを関連付けて記録する構成としても良い。また、補正が必要であると判断した場合に、補正値の算出および補正を行わずに、補正が必要であるという補正推奨情報と画像データとを関連付けて記録する構成としても良い。このように、補正を行わずに、各種情報と画像データとを関連付けて記録することにより、ユーザが、コンピュータなどの外部装置において補正を行いたい場合にも対応することができる。
【００６６】
＜第６実施形態＞
以下、図面を用いて本発明の第６実施形態について説明する。第６実施形態では、コンピュータを例に挙げて説明を行う。
図１２は、第６実施形態のコンピュータ１００の構成を示す図である。コンピュータ１００は、図１２に示すように、画像処理部１０６、メモリ１０７、記録部１０８、操作部１１０、ＣＰＵ１１３、取得部１２０を備える。画像処理部１０６は、取得部１２０により取得した画像データや記録部１０８に記録された画像データに対する画像処理を行う。メモリ１０７は、取得部１２０により取得した画像データや画像処理部１０６による画像処理後の画像データなどを一時記録する。記録部１０８は、メモリ１０７に一時記録された画像データなどを記録する。操作部１１０は、電源釦、マウス、キーボードなどを含む。ＣＰＵ１１３は、各部を統合的に制御する。また、ＣＰＵ１１３は、補正の要否を判断する。判断の詳細は後述する。また、ＣＰＵ１１３は、各処理を実行するためのプログラムを予め記録している。取得部１２０は、有線、無線、記録媒体用のドライブなどを介して、電子カメラなどの外部機器や記録媒体から画像データを取得する。
【００６７】
次に、コンピュータ１００におけるＣＰＵ１１３の動作について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ１１１：ＣＰＵ１１３は、コンピュータ１００の電源がＯＮされたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１１３は、電源がＯＮされるとステップＳ１１２に進む。
ステップＳ１１２：ＣＰＵ１１３は、画像データの取得が指示されたか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１１３は、画像データの取得が指示されたと判定すると、ステップＳ１１３に進む。
【００６８】
一方、画像データの取得以外の指示が行われた場合には、ＣＰＵ１１３は、指示にしたがった処理を行う。処理の具体的な方法は公知技術と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ１１３：ＣＰＵ１１３は、取得部１２０を制御して、外部機器や記録媒体から画像データを取得する。このとき、ＣＰＵ１１３は、画像データとともにタグ情報を取得する。そして、ＣＰＵ１１３は、取得した画像データおよびタグ情報をメモリ１０７に一時記録する。
【００６９】
なお、タグ情報には、撮影モードの種類、補正情報、光学系の情報などの情報が含まれる。撮影モードの種類とは、画像データの撮影時の撮影モードの種類を示す情報である。補正情報は、補正推奨情報や補正値を含む。補正推奨情報とは、画像データを生成したカメラなどの機器において、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正の要否を判断し、その判断結果を、タグ情報として記録したものである。また、補正値とは、画像データを生成したカメラなどの機器において、光学系に起因する画像劣化に関する画像データの補正に用いる補正値を算出し、算出した補正値をタグ情報として記録したものである。光学系の情報とは、画像データの生成時に使用された光学系の収差情報や周辺減光の情報などである。
【００７０】
ステップＳ１１４：ＣＰＵ１１３は、タグ情報に画像データの撮影時の撮影モードが記録されている場合には、その撮影モードが、「集合写真モード」または「美術館モード」であるか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１１３は、撮影モードが、「集合写真モード」または「美術館モード」であると判定すると、後述するステップＳ１１７に進む。一方、撮影モードが、「集合写真モード」または「美術館モード」以外の撮影モードである場合や、撮影モードの種類がタグ情報に記録されいない場合には、ＣＰＵ１１３は、ステップＳ１１５に進む。
【００７１】
ステップＳ１１５：ＣＰＵ１１３は、タグ情報に補正推奨情報が存在するか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１１３は、タグ情報に補正推奨情報が存在すると判定すると、後述するステップＳ１１７に進む。一方、補正推奨情報が存在しないと判定すると、ＣＰＵ１１３は、後述するステップＳ１１６に進む。
なお、ＣＰＵ１１３は、タグ情報に補正値が存在するか否かを判定しても良い。そして、補正値が存在すると判定すると、ＣＰＵ１１３は、補正が必要であると判定してステップＳ１１７に進む。一方、補正値が存在しないと判定すると、ＣＰＵ１１３は、補正が不要であると判定してステップＳ１１６に進む。
【００７２】
ステップＳ１１６：ＣＰＵ１１３は、補正が必要であるか否かを判定する。ＣＰＵ１１３は、上述した第１実施形態から第５実施形態と同様に、補正の要否を判断する。この判断は、ステップＳ１１３で取得した画像データやタグ情報に含まれる情報に応じて適宜行う構成とすれば良い。
例えば、第１実施形態の例では、ＣＰＵ１１３は、図３のフローチャートのステップＳ１４からステップＳ１６と同様に補正の要否を判断する。
【００７３】
また、第２実施形態の例では、ＣＰＵ１１３は、図５のフローチャートのステップＳ３７からステップＳ３９またはステップＳ４７からステップＳ４９と同様に補正の要否を判断する。
第１実施形態および第２実施形態と同様の判断において、ＣＰＵ１１３は、ステップＳ１１３で取得した画像データにおける主要被写体の数や、画像データの画像全体に対する主要被写体の面積比率の情報を、主要被写体の分布情報とする。そして、この分布情報に基づいて、補正の要否を判断する。
【００７４】
また、第３実施形態の例では、ＣＰＵ１１３は、図７のフローチャートのステップＳ５６からステップＳ５７と同様に補正の要否を判断する。この判断において、ＣＰＵ１１３は、ステップＳ１１３で取得した画像データにおいて、光学系に起因する画像劣化が発生する劣化領域に主要被写体が存在するか否かの情報を、主要被写体の分布情報とする。そして、この分布情報に基づいて、補正の要否を判断する。
【００７５】
また、第４実施形態の例では、ＣＰＵ１１３は、図９のフローチャートのステップＳ７６からステップＳ７７と同様に補正の要否を判断する。この判断において、ＣＰＵ１１３は、周辺領域のエリアを用いて焦点調節を行ったか否かを判定する。次に、ＣＰＵ１１３は、判定結果に基づいて、ステップＳ１１３で取得した画像データにおいて、光学系に起因する画像劣化が発生する劣化領域に主要被写体が存在するか否かの情報を得る。そして、ＣＰＵ１１３は、この情報を主要被写体の分布情報とし、分布情報に基づいて補正の要否を判断する。
【００７６】
また、第５実施形態の例では、ＣＰＵ１１３は、図１０のフローチャートのステップＳ９６からステップＳ９８と同様に補正の要否を判断する。この判断において、ＣＰＵ１１３は、光学系に起因する画像劣化が発生する劣化領域に存在する主要被写体の画像のコントラストの情報に基づいて、補正の要否を判断する。
また、ＣＰＵ１１３は、タグ情報に補正値が存在する場合に、補正値の大きさに基づいて、補正が必要であるか否かを判定しても良い。すなわち、補正値と所定の閾値と比較して、比較結果に基づいて、補正の要否を判断しても良い。
【００７７】
そして、ＣＰＵ１１３は、補正が必要であると判定すると、ステップＳ１１７に進む。一方、補正が必要でないと判定すると、ＣＰＵ１１３は、後述するステップＳ１１９に進む。
ステップＳ１１７：ＣＰＵ１１３は、第１実施形態から第５実施形態と同様に、ディストーション補正を行う。
【００７８】
ステップＳ１１８：ＣＰＵ１１３は、第１実施形態から第５実施形態と同様に、周辺減光補正を行う。ＣＰＵ１１３は、周辺減光補正後の画像データをメモリ１０７に一時記録する。
なお、ステップＳ１１７およびステップＳ１１８においては、ステップＳ１１３で取得したタグ情報に基づいて、各補正を行う。タグ情報に、補正情報として補正値が記録されている場合には、その補正値を用いて補正を行っても良い。また、タグ情報に、光学系の情報として光学系の収差情報や周辺減光の情報が記録されている場合には、その情報に基づいて補正値を算出し、算出した補正値を用いて補正を行っても良い。
【００７９】
ステップＳ１１９：ＣＰＵ１１３は、メモリ７に一時記録した画像データを記録部１０８に記録する。
以上説明したように、第６実施形態によれば、処理対象の画像データに対する画像処理をコンピュータで実現するための画像処理プログラムにより、第１実施形態から第５実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００８０】
なお、第６実施形態において、第１実施形態および第２実施形態と同様に、位置情報および撮影日時を画像に挿入するための画像処理を行う構成としても良い。
また、上記各実施形態を適宜組み合わせて実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】第１実施形態の電子カメラ１の構成を示す図である。
【図２】周辺歪みについて説明する図である。
【図３】第１実施形態の電子カメラ１の動作を示すフローチャートである。
【図４】人物抽出について説明するフローチャートである。
【図５】第２実施形態の電子カメラ１の動作を示すフローチャートである。
【図６】撮像時の撮影条件を示す画像を挿入する位置について説明する図である。
【図７】第３実施形態の電子カメラ１の動作を示すフローチャートである。
【図８】劣化領域および焦点調節エリアについて説明する図である。
【図９】第４実施形態の電子カメラ１の動作を示すフローチャートである。
【図１０】第５実施形態の電子カメラ１の動作を示すフローチャートである。
【図１１】コントラスト評価値について説明する図である。
【図１２】第６実施形態のコンピュータ１００の構成を示す図である。
【図１３】第６実施形態のコンピュータ１００の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８２】
１，電子カメラ  ２，光学系  ３，光学系制御部  ４，光学系検知部  ５，撮像素子  ６・１０６，画像処理部  ８・１０８，記録部  １１，ＧＰＳ  １２，時計回路  １３・１１３，ＣＰＵ  １００，コンピュータ  １２０，取得部
【図１】
2007166017.tif 000003
【図２】
2007166017.tif 000004
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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