(57)【要約】【課題】画像内から被写体を抽出すること。【解決手段】カメラ１００は、２次元で表した色差空間上で、色差の値に基づいて画像を複数に区分する区分手段と、区分手段によって区分された複数の区分ごとに画像を２値化して２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、２値化画像生成手段によって生成された２値化画像に基づいて、画像内から被写体を抽出する被写体抽出手段とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元で表した色差空間上で、色差の値に基づいて画像を複数に区分する区分手順と、
前記区分手順で区分した複数の区分ごとに前記画像を２値化して２値化画像を生成する２値化画像生成手順と、
前記２値化画像生成手順で生成した２値化画像に基づいて、前記画像内から被写体を抽出する被写体抽出手順とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理方法において、
前記色差空間は、縦軸をＣｂ値、横軸にＣｒ値として２次元で表した色差空間であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理方法において、
前記２値化画像生成手順は、Ｃｂ値とＣｒ値との大小関係、Ｃｂ値の符号、およびＣｒ値の符号に基づいて、前記複数の区分ごとに前記画像を２値化することを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
２次元で表した色差空間上で、色差の値に基づいて画像を複数に区分する区分手段と、
前記区分手段によって区分された複数の区分ごとに前記画像を２値化して２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、
前記２値化画像生成手段によって生成された２値化画像に基づいて、前記画像内から被写体を抽出する被写体抽出手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記色差空間は、縦軸をＣｂ値、横軸にＣｒ値として２次元で表した色差空間であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記２値化画像生成手段は、Ｃｂ値とＣｒ値との大小関係、Ｃｂ値の符号、およびＣｒ値の符号に基づいて、前記複数の区分ごとに前記画像を２値化することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、および画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような画像処理装置が知られている。この画像処理装置は、画像データを色差空間座標で表現される画像データに変換した後、変換後の画像データに基づいて特定色を検出する（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３７１６４６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の画像処理装置のように、画像データを色差空間座標で表される画像データに変換して変換後の画像データに基づいて特定色を検出した場合には、中間色の弁別性が良くない。このため、従来の方法によって特定した特定色に基づいて、画像内の被写体を抽出しようとすると、被写体の抽出精度が低下するおそれがあった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による画像処理方法は、２次元で表した色差空間上で、色差の値に基づいて画像を複数に区分する区分手順と、区分手順で区分した複数の区分ごとに画像を２値化して２値化画像を生成する２値化画像生成手順と、２値化画像生成手順で生成した２値化画像に基づいて、画像内から被写体を抽出する被写体抽出手順とを有することを特徴とする。
本発明による画像処理装置は、２次元で表した色差空間上で、色差の値に基づいて画像を複数に区分する区分手段と、区分手段によって区分された複数の区分ごとに画像を２値化して２値化画像を生成する２値化画像生成手段と、２値化画像生成手段によって生成された２値化画像に基づいて、画像内から被写体を抽出する被写体抽出手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、中間色の弁別性を向上させて、被写体の抽出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】カメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】ＣＩＥＬＡＢ色度図の具体例を示す図である。
【図３】ＣＩＥＬＡＢ色度図に基づいて作成された２値化区分画像の具体例を示す図である。
【図４】被写体特定処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】色差空間８つの区分に分割した場合の具体例を示す図である。
【図６】ＣＩＥＬＡＢ色度図を対象画像として８区分に２値化して８枚の２値化画像を作成した例を示す図である。
【図７】色差空間１６個の区分に分割した場合の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本実施の形態におけるカメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。カメラ１００は、操作部材１０１と、レンズ１０２と、撮像素子１０３と、制御装置１０４と、メモリカードスロット１０５と、モニタ１０６とを備えている。操作部材１０１は、使用者によって操作される種々の入力部材、例えば電源ボタン、レリーズボタン、ズームボタン、十字キー、決定ボタン、再生ボタン、削除ボタンなどを含んでいる。
【０００９】
レンズ１０２は、複数の光学レンズから構成されるが、図１では代表して１枚のレンズで表している。撮像素子１０３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどのイメージセンサーであり、レンズ１０２により結像した被写体像を撮像する。そして、撮像によって得られた画像信号を制御装置１０４へ出力する。
【００１０】
制御装置１０４は、撮像素子１０３から入力された画像信号に基づいて所定の画像形式、例えばＪＰＥＧ形式の画像データ（以下、「本画像データ」と呼ぶ）を生成する。また、制御装置１０４は、生成した画像データに基づいて、表示用画像データ、例えばサムネイル画像データを生成する。制御装置１０４は、生成した本画像データとサムネイル画像データとを含み、さらにヘッダ情報を付加した画像ファイルを生成してメモリカードスロット１０５へ出力する。本実施の形態では、本画像データとサムネイル画像データとは、いずれもＲＧＢ表色系で表された画像データであるものとする。
【００１１】
メモリカードスロット１０５は、記憶媒体としてのメモリカードを挿入するためのスロットであり、制御装置１０４から出力された画像ファイルをメモリカードに書き込んで記録する。また、メモリカードスロット１０５は、制御装置１０４からの指示に基づいて、メモリカード内に記憶されている画像ファイルを読み込む。
【００１２】
モニタ１０６は、カメラ１００の背面に搭載された液晶モニタ（背面モニタ）であり、当該モニタ１０６には、メモリカードに記憶されている画像やカメラ１００を設定するための設定メニューなどが表示される。また、制御装置１０４は、使用者によってカメラ１００のモードが撮影モードに設定されると、撮像素子１０３から時系列で取得した画像の表示用画像データをモニタ１０６に出力する。これによってモニタ１０６にはスルー画が表示される。
【００１３】
制御装置１０４は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路により構成され、カメラ１００を制御する。なお、制御装置１０４を構成するメモリには、ＳＤＲＡＭやフラッシュメモリが含まれる。ＳＤＲＡＭは、揮発性のメモリであって、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリとして使用されたり、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。また、フラッシュメモリは、不揮発性のメモリであって、制御装置１０４が実行するプログラムのデータや、プログラム実行時に読み込まれる種々のパラメータなどが記録されている。
【００１４】
本実施の形態では、制御装置１０４は、撮像素子１０３によって撮像される画像データに基づいて取得される画像を、画像内の色を用いて複数の領域に分割して、画像内から特定の色の被写体を抽出する。
【００１５】
従来、図２に示すＣＩＥＬＡＢ色度図を色別に複数の領域に分けることによって、画像内を色によって複数の領域に分割する方法が知られている。しかしながら、この方法を用いて画像を複数の領域に分割して被写体を抽出した場合には、中間色の弁別性が低いため、被写体の抽出精度が高くないという問題があった。以下、従来の方法の問題点について、具体的に説明する。
【００１６】
従来の方法では、ＲＧＢ表色系で表された対象画像の画像データをＹＣｂＣｒ形式の画像に変換し、Ｙ成分の画像（Ｙプレーン画像）、Ｃｒ成分の画像（Ｃｒプレーン画像）、および、Ｃｂ成分の画像（Ｃｂプレーン画像）をそれぞれ生成する。具体的には、ＲＧＢ表色系で表されている対象画像を次式（１）〜（３）を用いてＹＣｂＣｒ色空間における輝度成分（Ｙ成分）からなる輝度画像であるＹプレーン画像と、色差成分（Ｃｂ成分、Ｃｒ成分）とからなる色差画像であるＣｂプレーン画像、およびＣｒプレーン画像とに変換する。また、Ｙプレーン画像の白画素と黒画素を反転させたＹ補数プレーン画像を生成する。
Ｙ  ＝  ０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ  ・・・（１）
Ｃｂ＝−０．１６９Ｒ−０．３３２Ｇ＋０．５００Ｂ  ・・・（２）
Ｃｒ＝  ０．５００Ｒ−０．４１９Ｇ−０．０８１Ｂ  ・・・（３）
【００１７】
そして、生成したＹプレーン画像、Ｃｂプレーン画像、およびＣｒプレーン画像、Ｙ補数プレーン画像のそれぞれについて、画像内の全画素の濃度値を調べ、各濃度値の平均値Ｍと各濃度の標準偏差σとを算出する。さらに、Ｙプレーン画像、Ｃｂプレーン画像、Ｃｒプレーン画像、およびＹ補数プレーン画像の各画素を各々の平均値Ｍ＋標準偏差σ、平均値Ｍ、平均値Ｍ−標準偏差σでそれぞれ２値化し、１６枚の２値化区分画像を作成する。
【００１８】
これにより、図２に示したＣＩＥＬＡＢ色度図に基づいて、図３（ａ）〜図３（ｐ）に示すような１６枚の２値化区分画像が生成される。この図３に示す２値化区分画像によると、縦一列で示されている各プレーン画像ごとの２値化区分画像においては、４枚の画像間での白画素領域の重なりは少ないが、１６枚全体でみると、１６枚の画像間では多くの範囲で白画素領域の重なりが生じており、色の弁別性が良くない。
【００１９】
例えば、図３（ｅ）〜図３（ｈ）に示すＣｂプレーン画像についての４枚の２値化区分画像と、図３（ｉ）〜図３（ｌ）に示すＣｒプレーン画像についての４枚の２値化区分画像との２列に着目すると、図３（ｆ）、（ｇ）、（ｊ）、（ｋ）の４枚の２値化区分画像では、中間色に相当する円の中心部分で白画素領域の重なりが生じており、中間色の弁別性が悪くなっている。
【００２０】
一方、図３（ｅ）、（ｈ）の２枚の２値化区分画像では、白画素領域は、青系の色に相当する円の上側と黄系に相当する円の下側とに分かれており重なりは生じていない。しかしながら、この２枚の２値化区分画像によれば、青系の色と黄系の色については弁別ができているが、赤系の色と緑系の色については弁別ができていない。また、図３（ｉ）、（ｌ）の２枚の２値化区分画像では、白画素領域は、赤系の色に相当する円の右側と緑系に相当する円の左側とに分かれており重なりは生じていない。しかしながら、この２枚の２値化区分画像によれば、赤系の色と緑系の色については弁別ができているが、青系の色と黄系の色については弁別ができていない。さらに、図３（ｅ）、（ｈ）、（ｉ）、（ｌ）の４枚の２値化区分画像を用いれば、青系の色、黄系の色、赤系の色、緑系の色のそれぞれについて弁別できるが、円の中心部分の中間色の弁別ができない。
【００２１】
このように、Ｙプレーン画像、Ｃｂプレーン画像、Ｃｒプレーン画像、およびＹ補数プレーン画像のそれぞれについて、１６枚の２値化区分画像を用いる従来の方法では、青系の色、黄系の色、赤系の色、緑系の色以外の中間色の弁別性が悪く、この方法によって、色を用いて画像を分類した場合には、被写体の特定精度が低下するおそれがあった。
【００２２】
そこで、本実施の形態では、制御装置１０４は、図４に示す処理を実行することにより、中間色の弁別性を向上させて画像の領域分割を行い、精度高く被写体を特定することを可能にする。なお、図４は、本実施の形態における被写体特定処理の流れを示すフローチャートであり、図４に示す処理は、撮像素子１０３からのスルー画の入力が開始されると起動するプログラムとして、制御装置１０４により実行される。
【００２３】
ステップＳ１０において、制御装置１０４は、入力されるスルー画を対象画像とし、ＲＧＢ表色系で表された対象画像の画像データを式（１）〜（３）を用いてＹＣｂＣｒ形式の画像データに変換する。これによって、上述したＹ成分の画像（Ｙプレーン画像）、Ｃｒ成分の画像（Ｃｒプレーン画像）、および、Ｃｂ成分の画像（Ｃｂプレーン画像）が生成される。その後、ステップＳ２０へ進む。
【００２４】
ステップＳ２０では、制御装置１０４は、ＹＣｂＣｒ形式に変換した画像データを用いて、対象画像を色差空間上で８区分に２値化する。本実施の形態では、制御装置１０４は、図５に示すように、縦軸をＣｂ値、横軸にＣｒ値として２次元で表した色差空間（Ｃｂ−Ｃｒ空間）を等角度間隔で８つの区分５ａ〜５ｈに分割する。そして、制御装置１０４は、対象画像と同じ大きさの区分画像を区分５ａ〜５ｈのそれぞれに対応させて８枚用意し、それら８枚の区分画像の全ての画素値を０としておく。
【００２５】
制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値を用いて、次式（４）〜（１１）を用いて対象画像を区分５ａ〜５ｈの８区分に２値化する。すなわち、制御装置１０４は、対象画像のＣｂ値とＣｒ値との大小関係、Ｃｂ値の符号、およびＣｒ値の符号に基づいて、対象画像を区分５ａ〜５ｈの各区分ごとに２値化する。
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  ｜Ｃｒ｜≧｜Ｃｂ｜  ＝区分５ａ・・・（４）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  ｜Ｃｒ｜＜｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｂ・・・（５）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  ｜Ｃｒ｜≦｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｃ・・・（６）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  ｜Ｃｒ｜＞｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｄ・・・（７）
Ｃｂ＜０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  ｜Ｃｒ｜＞｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｅ・・・（８）
Ｃｂ＜０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  ｜Ｃｒ｜≦｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｆ・・・（９）
Ｃｂ＜０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  ｜Ｃｒ｜＜｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｇ・・・（１０）
Ｃｂ＜０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  ｜Ｃｒ｜≧｜Ｃｂ｜  ＝区分５ｈ・・・（１１）
【００２６】
具体的には、制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（４）を満たす場合には、区分５ａの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更する。また、制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（５）を満たす場合には、区分５ｂの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更する。同様に、制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（６）を満たす場合には、区分５ｃの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更し、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（７）を満たす場合には、区分５ｄの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更する。
【００２７】
また、制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（８）を満たす場合には、区分５ｅの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更し、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（９）を満たす場合には、区分５ｆの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更する。また、制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（１０）を満たす場合には、区分５ｇの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更し、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する画素の画素値が式（１１）を満たす場合には、区分５ｈの区分画像の対応する画素の画素値を１に変更する。
【００２８】
制御装置１０４は、Ｃｂプレーン画像とＣｒプレーン画像との対応する全ての画素について、上記式（４）〜（１１）を用いた判定を行うことにより、８枚の区分画像に基づいて、８枚の２値化画像を生成する。これにより、対象画像を区分５ａ〜５ｈの８区分に２値化することができる。図６は、図２に示したＣＩＥＬＡＢ色度図を対象画像として、式（４）〜（１１）を用いて８区分に２値化して、８枚の２値化画像６ａ〜６ｈを作成した例を示している。この図６に示す８枚の２値化画像においては、全ての２値化画像間で白画素が重なることはなく、かつ全ての画像について各画素の論理和をとると全ての画素が１となる。
【００２９】
図６に示すように、本実施の形態における方法で作成した８枚の２値化画像６ａ〜６ｈでは、青系、黄系、赤系、緑系の全ての色が弁別できており、さらに円の中心部においても白画素の重なりがないため、中間色も弁別することができている。
【００３０】
その後、ステップＳ３０へ進み、制御装置１０４は、上述した処理により作成した８枚の２値化画像６ａ〜６ｈに基づいて、対象画像内から被写体を抽出する。上述したように、８枚の２値化画像６ａ〜６ｈによって中間色も含めて全ての色の弁別することができれば、対象画像内に存在する特定の色を有する被写体を精度高く抽出することができる。
【００３１】
例えば、被写体の色が赤色である場合には、２値化画像６ｈにより被写体を抽出することができる。すなわち、２値化画像６ｈ内における白画素領域の位置により、対象画像内における赤色の被写体の位置を特定することができ、さらに白画素領域の大きさや形状に基づいて、赤色の被写体の大きさや形状を特定することができる。また、被写体の色が緑色である場合には、２値化画像６ｄ、６ｅ、６ｆにより被写体を特定することができる。すなわち、２値化画像６ｄ、６ｅ、６ｆの各白画素領域を組み合わせ、組み合わせ後の白画素領域の位置、大きさ、形状に基づいて、対象画像内における緑色の被写体の位置、大きさ、形状を特定することができる。制御装置１０４は、このように特定した被写体の位置、大きさ、形状に基づいて、対象画像内から特定の色の被写体を抽出することができる。
【００３２】
なお、特定対象の被写体の色は、使用者によってあらかじめ指定されていてもよいし、制御装置１０４があらかじめ使用者に対して被写体を撮影するように促し、その結果撮影された画像に基づいて被写体の色を特定するようにしてもよい。
【００３３】
その後、ステップＳ４０へ進み、制御装置１０４は、スルー画の入力が終了したか否かを判断する。ステップＳ４０で否定判断した場合には、ステップＳ１０へ戻り、次のフレームを対象として上述した処理を実行する。これにより、時系列で入力されるスルー画の各フレームで被写体を抽出して、フレーム間で被写体を追尾することが可能となる。これに対して、ステップＳ４０で肯定判断した場合には、処理を終了する。
【００３４】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置１０４は、縦軸をＣｂ値、横軸にＣｒ値として２次元で表した色差空間上で、色差の値に基づいて対象画像を８つの区分５ａ〜５ｈに区分し、各区分ごとに対象画像を２値化して２値化画像を生成する。そして、制御装置１０４は、生成した２値化画像に基づいて、対象画像内から被写体を抽出するようにした。これによって、中間色の弁別性を向上させて、対象画像内から特定の色の被写体を精度高く抽出することができる。
【００３５】
（２）制御装置１０４は、Ｃｂ値とＣｒ値との大小関係、Ｃｂ値の符号、およびＣｒ値の符号に基づいて、対象画像を各区分ごとに２値化するようにした。これによって、全ての２値化画像間で白画素が重ならないように２値化画像を生成することができるため、２値化画像によって、青系、黄系、赤系、緑系の全ての色が弁別でき、さらに中間色の弁別性も向上させることができる。
【００３６】
―変形例―
なお、上述した実施の形態のカメラは、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、制御装置１０４は、ＹＣｂＣｒ形式に変換した画像データを用いて、式（４）〜（１１）により、対象画像を色差空間上で８区分に２値化する例について説明した。しかしながら、対象画像を色差空間上で８以外の区分数に区分して２値化するようにしてもよい。例えば、制御装置１０４は、図７に示すように、色差空間（Ｃｂ−Ｃｒ空間）を等角度間隔で１６個の区分７ａ〜７ｐに分割し、次式（１２）〜（２７）により、対象画像を色差空間上で１６区分に２値化するようにしてもよい。
【００３７】
Ｃｂ＞０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  Ｃｂ≦０．５Ｃｒ  ＝区分７ａ  ・・・（１２）
Ｃｂ＞０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  Ｃｒ≧Ｃｂ>０.5Ｃｒ  ＝区分７ｂ  ・・・（１３）
Ｃｂ＞０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  2Ｃｒ≧Ｃｂ>Ｃｒ  ＝区分７ｃ  ・・・（１４）
Ｃｂ＞０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  Ｃｂ＞2Ｃｒ  ＝区分７ｄ  ・・・（１５）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  Ｃｂ ≧−2Ｃｒ  ＝区分７ｅ  ・・・（１６）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  −Ｃｒ≦Ｃｂ＜−2Ｃｒ  ＝区分７ｆ  ・・・（１７）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  −０.5Ｃｒ≦Ｃｂ＜−Ｃｒ  ＝区分７ｇ  ・・・（１８）
Ｃｂ≧０  かつ  Ｃｒ＜０  かつ  Ｃｂ＜−０.5Ｃｒ  ＝区分７ｈ  ・・・（１９）
Ｃｂ＜０   かつ  Ｃｒ<０  かつ  Ｃｂ≧０.5Ｃｒ  ＝区分７ｉ  ・・・（２０）
Ｃｂ＜０   かつ  Ｃｒ<０  かつ  Ｃｒ≦Ｃｂ＜０.5Ｃｒ  ＝区分７ｊ  ・・・（２１）
Ｃｂ＜０   かつ  Ｃｒ<０  かつ  ２Ｃｒ≦Ｃｂ＜Ｃｒ  ＝区分７ｋ  ・・・（２２）
Ｃｂ＜０   かつ  Ｃｒ<０  かつ  Ｃｂ＜２Ｃｒ  ＝区分７ｌ  ・・・（２３）
Ｃｂ≦０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  Ｃｂ＜−２Ｃｒ  ＝区分７ｍ  ・・・（２４）
Ｃｂ≦０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  −２Ｃｒ≦Ｃｂ＜−Ｃｒ  ＝区分７ｎ  ・・・（２５）
Ｃｂ≦０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  −Ｃｒ≦Ｃｂ＜−０.5Ｃｒ  ＝区分７ｏ  ・・・（２６）
Ｃｂ≦０  かつ  Ｃｒ≧０  かつ  Ｃｂ≧−０.5Ｃｒ  ＝区分７ｐ・・・（２７）
【００３８】
（２）上述した実施の形態では、制御装置１０４は、スルー画を対象として図４に示す処理を実行し、スルー画の各フレームにおいて被写体を抽出する例について説明した。しかしながら、１枚の静止画を対象として図４のステップＳ１０〜ステップＳ３０の処理を実行して被写体を抽出してもよい。あるいは、複数フレームにより構成される動画データの各フレームを対象として図４の処理を実行して、動画を構成する各フレームで被写体を抽出し、複数フレーム間で被写体を追尾してもよい。
【００３９】
（３）上述した実施の形態では、本発明をカメラに適用する場合について説明した。しかしながら、本発明は、画像を撮影することができる他の装置、例えばカメラ付き携帯端末等に適用することも可能である。
【００４０】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００４１】
１００  カメラ、１０１  操作部材、１０２  レンズ、１０３  撮像素子、１０４  制御装置、１０５  メモリカードスロット、１０６  モニタ
【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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