(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を複数の領域に分割し、各領域ごとに明度を求め、所定のしきい値以上の明度を有する領域数に基づいて逆光シーンか否かの第１判定を行い、さらに
全画像データから彩度分布の分散値を求め、該分散値に基づいて逆光シーンか否かの第２判定を行う逆光シーン判定方法。
【請求項２】
第１判定において、各領域のそれぞれに含まれる複数の測定点ごとに明度を求め、各測定点の明度のうち最も多数を占める値を当該領域の明度とすることを特徴とする請求項１記載の逆光シーン判定方法。
【請求項３】
各領域の明度をそれぞれ隣接する領域の明度と比較し、連続して同じ明度を有する一群の領域又はそれぞれ異なった明度を有する単独の領域を１つの等明度領域とし、画像内に同じ明度を有する等明度領域が複数存在する場合であっても、それぞれ別の物体又は同じ物体の別の部分として認識することを特徴とする請求項２記載の逆光シーン判定方法。
【請求項４】
所定値以下の明度を有し、かつ互いに連続する複数の等明度領域を暗所領域として統合し、暗所領域に含まれる領域数の全領域数に対する比率に基づいて第１判定を行うことを特徴とする請求項３記載の逆光シーン判定方法。
【請求項５】
所定値以下の明度を有し、かつ互いに連続する複数の等明度領域を暗所領域として統合し、暗所領域に含まれる各領域の各明度の平均値と、暗所領域に隣接し、かつ所定値よりも高い明度を有する領域の各明度の平均値との比率に基づいて第１判定を行うことを特徴とする請求項３記載の逆光シーン判定方法。
【請求項６】
各領域は、画像を縦及び横方向にそれぞれ所定数に分割した矩形領域であることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の逆光シーン判定方法。
【請求項７】
画像全体に含まれる全測定点の彩度からヒストグラムを求め、ヒストグラムの分散値と所定のしきい値とを比較することにより第２判定を行うことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の逆光シーン判定方法。
【請求項８】
入力画像を複数の領域に分割し、各領域ごとに明度を求める処理、所定のしきい値以上の明度を有する領域数に基づいて第１判定を行う処理、さらに
全画像データから彩度分布の分散値を求め、該分散値に基づいて第２判定を行う処理を含む逆光シーン判定方法プログラムを記録したコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。
【請求項９】
被写体画像を入力するための撮像素子を用いた画像入力装置と、
画像入力装置により入力された画像を表示する画像表示装置と、入力された画像を複数の領域に分割し、各領域ごとの明度を検出する明度検出手段と、
検出された各領域の明度に基づいて逆光シーンか否かを判定する第１判定手段と、
第１判定手段により逆光シーンであると判定された場合に、画像入力手段からの画像データを用いて画像全体の彩度分布の分散値を求める彩度分布演算手段と、彩度分布演算手段により得られた分散値に基づいて逆光シーンか否かを判定する第２判定手段
を具備する画像処理装置。
【請求項１０】
第１判定結果に基づいて画像中に所定値以上の明暗差のある部分が存在するか否か及び画像全体の明度差が所定値以下か否かをさらに判定し、第１判定結果及び第２判定結果に基づいて画像データを補正することを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
第１判定結果及び第２判定の結果をキーワードとして、画像データと共に記録することを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー固体撮像素子を用いたディジタルカメラやスキャナにおいて、入力された画像が逆光シーンか否かを判定する逆光シーン判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に逆光シーンとは、主要被写体の背後に光源等の非常に明るい部分が存在し、主要被写体が陰になっているような状態をいう。このような条件下でカメラの自動露光調整を行うと、露出計や固体撮像素子等の輝度センサが明るい部分の輝度の影響を受けて、主要被写体の部分が露光不足となる。従って、従来よりこのような逆光シーンをカメラ側で自動的に判別し、露出計や固体撮像素子等により得られた露光条件を補正することが提案されている。例えば、画面内を複数の領域に分割し、分割した各領域ごとに輝度を測定し、あるしきい値以上の明るい領域としきい値以下の暗い領域の比率を求めることにより、逆光シーンであるか否かを判定することが可能である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の方法では、もし画面内に主要被写体以外の暗い箇所が存在した場合、実際には逆光シーンでないにも関わらず、所定のしきい値以下の暗い領域の比率が高くなり、逆光シーンであると誤判定してしまうおそれがあった。
【０００４】
本発明は、上記従来例の問題点を解決するためになされたものであり、主要被写体以外に暗い箇所がある場合であっても、誤判定することなく逆光シーンであるか否かを判定しうる逆光シーン判定方法を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の逆光シーン判定方法は、入力画像を複数の領域に分割し、各領域ごとに明度を求め、所定のしきい値以上の明度を有する領域数に基づいて逆光シーンか否かの第１判定を行い、さらに全画像データから彩度分布の分散値を求め、該分散値に基づいて逆光シーンか否かの第２判定を行う。
【０００６】
また、第１判定において、各領域のそれぞれに含まれる複数の測定点ごとに明度を求め、各測定点の明度のうち最も多数を占める値を当該領域の明度としてもよい。
【０００７】
また、各領域の明度をそれぞれ隣接する領域の明度と比較し、連続して同じ明度を有する一群の領域又はそれぞれ異なった明度を有する単独の領域を１つの等明度領域とし、画像内に同じ明度を有する等明度領域が複数存在する場合であっても、それぞれ別の物体又は同じ物体の別の部分として認識するように構成しても良い。
【０００８】
また、所定値以下の明度を有し、かつ互いに連続する複数の等明度領域を暗所領域として統合し、暗所領域に含まれる領域数の全領域数に対する比率に基づいて第１判定を行うように構成しても良い。
【０００９】
または、所定値以下の明度を有し、かつ互いに連続する複数の等明度領域を暗所領域として統合し、暗所領域に含まれる各領域の各明度の平均値と、暗所領域に隣接し、かつ所定値よりも高い明度を有する領域の各明度の平均値との比率に基づいて第１判定を行うように構成しても良い。
【００１０】
また、各領域を、画像を縦及び横方向にそれぞれ所定数に分割した矩形領域としても良い。
【００１１】
また、画像全体に含まれる全測定点の彩度からヒストグラムを求め、ヒストグラムの分散値と所定のしきい値とを比較することにより第２判定を行っても良い。
【００１２】
また、本発明の逆光シーン判定方法プログラムを記録したコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体は、入力画像を複数の領域に分割し、各領域ごとに明度を求める処理、所定のしきい値以上の明度を有する領域数に基づいて第１判定を行う処理、さらに第１判定において逆光シーンであると判定した場合に、全画像データから彩度分布の分散値を求め、該分散値に基づいて第２判定を行う処理を記憶している。
【００１３】
また、本発明の画像処理装置は、被写体画像を入力するための撮像素子を用いた画像入力装置と、画像入力装置により入力された画像を表示する画像表示装置と、入力された画像を複数の領域に分割し、各領域ごとの明度を検出する明度検出手段と、検出された各領域の明度に基づいて逆光シーンか否かを判定する第１判定手段と、第１判定手段により逆光シーンであると判定された場合に、画像入力手段からの画像データを用いて画像全体の彩度分布の分散値を求める彩度分布演算手段と、彩度分布演算手段により得られた分散値に基づいて逆光シーンか否かを判定する第２判定手段を具備する。
【００１４】
また、第１判定結果に基づいて画像中に所定値以上の明暗差のある部分が存在するか否か及び画像全体の明度差が所定値以下か否かをさらに判定し、第１判定結果及び第２判定結果に基づいて画像データを補正するように構成しても良い。
【００１５】
また、第１判定結果及び第２判定の結果をキーワードとして、画像データと共に記録しても良い。
【００１６】
一般に、逆光シーン特にポートレートシーン等の場合、背景の大部分はぼけている（ピントがあっていない）ので、明度が高くても彩度は低い。また、主要被写体（ピントが合っている部分）は陰になっており、明度及び彩度が共に低い。従って、真に逆光シーンである場合、画像全体の彩度が低く、彩度分布も小さな値に集中する。上記本発明の逆光シーン判定方法によれば、画像の複数点の明度（輝度）データから逆光シーンであるか否かを判定し、さらに彩度分布の分散値を用いて逆光シーンであるか否かを判定し、第１判定と第２判定の両方において逆光シーンであると判別された場合にのみ逆光シーンとして処理するので、真に逆光シーンである場合と、画像の一部に暗い部分がある場合とを区別することができる。その結果、逆光シーンの誤判定を防止することが可能となる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。図１は、周知のパーソナルコンピュータ１に、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等の画像表示装置２、キーボード３、スキャナ４、ディジタルカメラ５、プリンタ６等を接続してなる一般的な画像処理装置の構成を示す図である。本発明の逆光シーン判別方法のプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体１０に記憶されており、パーソナルコンピュータ１のハードディスク装置にインストールし、ハードディスク装置から起動することにより使用可能となる。
【００１８】
第１の実施形態の画像処理装置の場合のブロック構成を図２に示す。撮像部１０１は、外部接続されたスキャナ４やディジタルカメラ５等の撮像装置である。撮像部１０１からディジタル画像データは、入出力インターフェース等で構成された画像入力部１０２を介して、ＣＰＵやＲＡＭ等で構成される演算処理部１００に入力され、後述する一連の画像処理を受ける。画像処理前、画像処理中及び画像処理後の画像データは、一時的にＲＡＭやハードディスク装置等の記憶部１０３に記憶され、保存される。また、演算処理部１００により処理された画像データは、入出力インターフェース等で構成された画像出力部１０４を介して、画像表示装置２等で構成された画像表示部に表示されると共に、選択によりプリンタ６等で構成される出力部１０６によりプリントアウトされる。また、フロッピーディスクドライブやメモリカードドライブ等で構成された外部記憶部１０７に記憶される。さらに、図示していないが、インターネットやＬＡＮ等を通じて、他のパーソナルコンピュータに出力しても良い。
【００１９】
次に、第１の実施形態の逆光シーン判別方法について説明する。例えばディジタルカメラ等により撮影された逆光シーン画像及びその画像処理例を図３から図５に示す。また、逆光シーン判別方法のフローチャートを図６及び図７に示す。
【００２０】
まず、撮像部１０１を操作してディジタル信号化された画像データを入力する（ステップＳ１００）。撮像部１０１は、ＣＣＤ等の固体撮像素子により画像データを取り込み、ディジタル信号に変換して出力するものであり、固体撮像素子の各画素についてそれぞれＲ（赤）、Ｇ（緑）及びＢ（青）の各色の輝度データを出力する。例えば固体撮像素子を１枚のみ使用する単板式の場合、１つの画素からはＲ、Ｇ、Ｂいずれかの色についての１つの輝度データしか得られないが、隣接する画素からのデータを補間しあうことにより、各画素ごとにＲ、Ｇ、Ｂ各色についても輝度データが得られる。なお、本発明は入力された画像が逆光シーンであるか否かを判定することを目的としているため、撮像及び画像信号のＡ／Ｄ変換に関する説明は省略する。
【００２１】
画像データが入力されると、演算処理部１００は、撮像部１０１の固体撮像素子の各画素について、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色ごとの輝度データからその画素における色相(Hue)Ｈ、彩度(Saturation)Ｓ及び明度(Lightness)Ｌを演算する（ステップＳ１０５）。ここで、ある画素についてのＲ、Ｇ、Ｂ各色ごとの輝度データをそれぞれｒ、ｇ、ｂとし、その画素における色相Ｈ、彩度Ｓ及び明度Ｌは、それぞれ以下の演算式により求められる。
【００２２】
【数１】
0004057147.tif 000002
【００２３】
なお、この演算は、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色の輝度データを色相Ｈ、彩度Ｓ及び明度Ｌの各データに変換するものであり、色空間変換と呼ぶ。また、演算結果をハードディスク装置等にバックアップ保存しても良い。結果的に、固体撮像素子の各画素をそれぞれ１つの測定点と見なすことができ、各測定点ごとに色相データ、彩度データ及び明度データを測定した場合と等価となる。
【００２４】
次に、演算処理部１００は、図３に示すように、仮想の画像を縦方向及び横方向にそれぞれ所定数（この場合、縦方向及び横方向共に８個）の矩形領域に分割する（ステップＳ１１０）。なお、説明を容易にするため、仮に分割された各矩形領域について、図中左上から右方向にそれぞれ順に、１−１、１−２・・・１−８、２−１、２−２・・・２−８・・・８−１、８−２・・・８−８と番地を付する。
【００２５】
次に、演算処理部１００は、分割された各矩形領域１−１〜８−８について順にその矩形領域に含まれる全ての画素について、上記式（１）により演算された明度Ｌを、例えば暗い側から明るい側に０〜９の十段階に量子化し、明度Ｌのヒストグラムを作成する。そして、最も多くの画素が示す明度をその矩形領域の明度とする。この処理を全ての矩形領域に対して行い、矩形領域１−１〜８−８について合計６４個の明度Ｌを決定する（ステップＳ１１５）。図３の逆光シーン画像の明度分布の一例を図４に示す。
【００２６】
例えば図３における矩形領域（例えば２−３）に主要被写体と背景の輪郭部分が含まれる場合、主要被写体部分と背景部分のうちいずれか面積の大きい方の明度がその矩形領域の明度となる。一方、この矩形領域２−３に隣接する各矩形領域２−２、２−４、３−３等の明度は、主要被写体部分の明度か背景部分の明度のいずれかであるので、各矩形領域の明度を比較することにより、主要被写体の輪郭を特定することが可能となる。なお、各矩形領域の複数の測定点の明度を平均化したものをその矩形領域の明度とすると、主要被写体部分の明度と背景部分の明度の中間の値を示すことになり、主要被写体の輪郭が不鮮明となるおそれがある。
【００２７】
明度分布が得られると、演算処理部１００は、各矩形領域の明度をそれぞれ隣接する矩形領域の明度と比較し、連続して同じ明度を有する一群の矩形領域又はそれぞれ異なった明度を有する単独の矩形領域を１つの等明度領域とする（ステップＳ１２０）。例えば図４において、第１行の左から右へから順に各矩形領域の明度Ｌの値を比較し、同じ明度を示している矩形領域には同じラベルを付する。また、第２行以下の各行については、同じ行の隣りの矩形領域とだけではなく、１つ上の行の同じ列の矩形領域の明度とも比較を行う。そして連続して同じ明度を示す矩形領域が続く限り、それらの矩形領域には同じラベルを付し、同じラベルが付された領域を１つの等明度領域とし、明度分布を複数の等明度領域に分割する。図４の明度分布を等明度領域に分割した結果を図５に示す。
【００２８】
図４と図５を比較して、例えば図４において明度７を示す矩形領域は全て連続しているので、図５ではこれらを第１等明度領域としてラベル「０」を付する。同様にして図４において明度８を示す矩形領域も連続しているので第２等明度領域としてラベル「１」を付する。これに対して、図５の左下の明度６を示す矩形領域６−２、６−３、７−２、８−２と、図中右下の明度６を示す矩形領域５−６、６−６、６−７、６−８、７−７、７−８、８−７、８−８とは離れているので、同じ明度を示しているけれども異なる等明度領域としてそれぞれラベル「５」と「４」を付する。ラベルの番号は最初に現れた領域の順である。
【００２９】
次に、演算処理部１００は、所定値以下の明度を有し、かつ互いに連続する複数の等明度領域を暗所領域として統合する（ステップＳ１２５）。図４及び図５に示す例では、最も暗く、かつ連続して明度０を示すラベル「３」の領域と、ラベル「３」の領域に連続し、かつ２番目に暗い明度１を示すラベル「２」の領域を統合する。図４及び図５に示す例には存在しないけれども、もし同じ画像内に明度０を示す別の領域が存在している場合、その領域は連続しておらず、かつラベルが異なるので統合しない。結果的に、画像内に同じ明度を有する領域が複数存在する場合であっても、それぞれ別の物体又は同じ物体の別の部分として認識することが可能である。なお、図３から図５に示す例では、暗所領域として統合する領域は、明度０を示すラベル「３」の領域と明度１を示すラベル「２」の領域であるが、必ずしもこれに限定されるものではなく、画像の状態によっては３番目に暗い明度２の領域やその他の領域を統合しても良い。
【００３０】
次に、演算処理部１００は、全矩形領域数に占める統合した暗所領域の矩形領域数の比率（占有率）を求め、占有率が所定値、例えば２０％以上か否かを判定する（第１判定：ステップＳ１３０）。例えば、明度１以下の暗所領域数が全体の２０％以上を占める場合、逆光シーンであると判定する。
【００３１】
第１判定において逆光シーンであると判定された場合（ステップＳ１３０でＹＥＳ）、演算処理部１００は暗所領域に隣接する周辺領域を検索する（ステップＳ１３５）。例えば図４及び図５に示す例では、演算処理部１００は暗所領域として最初に現れる矩形領域２−４を検索すると、矩形領域２−４に隣接する矩形領域１−４を周辺領域とする。同様に暗所領域に含まれる矩形領域２−５、３−３、３−６・・・８−５について周辺領域を検索する。
【００３２】
周辺領域が検索されると、演算処理部１００は検索された周辺領域に含まれる全ての矩形領域の明度の平均値を演算し（ステップＳ１４０）、演算した明度の平均値と所定値、例えば明度３．５とを比較する（ステップＳ１４５）。暗所領域の明度は０か１であり、周辺領域の明度の平均値が３．５以下であれば、明度差はそれほど大きくなく、画面全体は暗いが通常撮影と判定しうる。
【００３３】
周辺領域の明度の平均値が３．５よりも大きい場合（ステップＳ１４５でＹＥＳ）、主要被写体と背景との明度差（コントラスト）が大きく、逆光シーンである可能性が高い。そこで、演算処理部１００はステップＳ１０５で演算した各画素の彩度データから彩度のヒストグラムを作成し（ステップＳ１５０）、ヒストグラムから彩度分布の分散値を演算する（ステップＳ１５５）。さらに、演算した分散値が所定値６００よりも小さいか否かを判定する（第２判定：ステップＳ１６０）。例えば彩度が０〜２５５の２５６段階で表されている場合、第２所定値を６００とする。
【００３４】
ポートレート撮影であって逆光シーンの場合、背景の大部分はぼけている（ピントがあっていない）ので、明度が高くても彩度は低い。また、主要被写体（ピントが合っている部分）は陰になっており、明度及び彩度が共に低い。従って、真に逆光シーンである場合、画像全体の彩度が低く、彩度分布も小さな値に集中する。従って、分散値が第２所定値よりも小さい場合（ステップＳ１６０でＮＯ）、演算処理部１００は逆光シーンであると判定する。
【００３５】
また、暗所領域の占有率が２０％よりも小さい場合（ステップＳ１３０でＮＯ）、明度平均値が３．５よりも小さい場合（ステップＳ１４５でＮＯ）及び彩度の分算値が６００よりも大きい場合（ステップＳ１６０でＮＯ）、演算処理部１００は通常シーン画像であると判定する。
【００３６】
このように、第１の実施形態によれば、画像の複数点の明度（輝度）データから逆光シーンであるか否かを判定し、逆光シーンである可能性が高い場合に、さらに彩度分布を用いて逆光シーンであるか否かを判定するので、真に逆光シーンである場合と、画像の一部に暗い部分がある場合とを区別することができる。その結果、逆光シーンの誤判定を防止することが可能となる。
【００３７】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態について図面を参照しつつ説明する。図８は第２の実施形態の画像シーン判定及び画像補正方法を示すフローチャートであり、図９は判定結果に応じて画像データを補正する際のγ曲線を示す。なお、第２の実施形態のハードウエア構成は実質的に第１の実施形態の場合と同じであり、その説明を省略する。また、ソフトウエア構成に関しても、第１の実施形態と重複する部分についてはその説明を省略する。
【００３８】
まず、撮像部１０１を操作してディジタル信号化された画像データを入力し（ステップＳ２００）、各画素ごとにＲ、Ｇ、Ｂ各色について輝度データを得る。演算処理部１００は、第１の実施形態で説明した色空間変換方法を用いて、撮像部１０１の固体撮像素子の各画素について、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色ごとの輝度データからその画素における色相Ｈ、彩度Ｓ及び明度Ｌを演算する（ステップＳ２０５）。
【００３９】
次に、演算処理部１００は、仮想の画像を縦方向及び横方向にそれぞれ所定数の矩形領域に分割し（ステップＳ２１０）、分割された各矩形領域について明度を決定する（ステップＳ２１５）。各矩形領域の明度が決定されると、演算処理部１００は、各矩形領域の明度をそれぞれ隣接する矩形領域の明度と比較し、画像を複数の等明度領域に分割する（ステップＳ２２０）。
【００４０】
次に、演算処理部１００は、各等明度領域ごとの明度差を演算し（ステップＳ２２５）、最大明度差が所定値（例えば明度差７）以上か否か、すなわち画像シーンがハイコントラストシーンか否かを判定する（ステップＳ２３０）。ハイコントラストシーンとは、画像中に極端に明るい部分と暗い部分があり、かつ明度の最も低い（暗い）部分の占有率が、例えば２０％以下の場合を言い、逆光シーンとは区別される。
【００４１】
ハイコントラストシーンでないと判定した場合（ステップＳ２３０でＮＯ）、演算処理部１００は、最大明度差が所定値（例えば明度差３）以下か否か、すなわち画像シーンがローコントラストシーンか否かを判定する（ステップＳ２３５）。ローコントラストシーンとは、画像全体の明度がほぼ一定であるような場合を言う。
【００４２】
ローコントラストでないと判定した場合（ステップＳ２３５でＮＯ）、演算処理部１００は、画像が逆光シーンか否かを判定する（ステップＳ２４０）。逆光シーンか否かの判定は、図６及び図７に示す第１の実施形態のフローチャートの内、ステップＳ１２５からＳ１６０までと同じ手順であるので、その説明を省略する。逆光シーンではないと判定した場合（ステップＳ２４０でＮＯ）、通常シーン画像であるので、演算処理部１００は、その画像データを補正を行わずに、画像表示装置２等に出力する。
【００４３】
一方、ハイコントラストシーンであると判定した場合（ステップＳ２３０でＹＥＳ）、ローコントラストシーンであると判定した場合（ステップＳ２３５でＹＥＳ）及び逆光シーンであると判定した場合（ステップＳ２４０でＹＥＳ）、演算処理部１００は、ステップＳ２０５の色空間変換処理により演算した明度及び彩度と領域の大きさ等に基づいて、それぞれの場合に画像補正を行う対象領域を抽出し（ステップＳ２４５）、あらかじめ記憶部１０３等に記憶されている複数の補正γ曲線の中から最適な補正γ曲線を選択する（ステップＳ２５０）。例えばハイコントラストシーン又は逆光シーンであると判定した場合、演算処理部１００は、例えば図９（ａ）に示すような補正γ曲線を選択し、明るすぎる部分をやや暗くし、逆に暗すぎる部分をやや明るくする。また、ローコントラストシーンであると判定した場合、演算処理部１００は、例えば図９（ｂ）に示すような補正γ曲線を選択する。なお、補正γ曲線は、例えばルックアップテーブルの形で記憶されており、入力画像濃度に対応する値をルックアップテーブルの中から探し出し、その値を出力画像濃度としてもよい。
【００４４】
このように、第２の実施形態によれば、ディジタルカメラ５等により撮像した画像から、ハイコントラストシーンか、ローコントラストシーンか、逆光シーンかを判定し、判定結果に応じて画像データを補正して表示又はプリントするので、好適な画像が得られる。
【００４５】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態について図面を参照しつつ説明する。図１０は第３の実施形態の画像シーン判定方法及びキーワード付与を示すフローチャートである。なお、第３の実施形態のハードウエア構成も実質的に第１の実施形態の場合と同じであり、その説明を省略する。また、ソフトウエア構成に関しても、第２の実施形態と大部分を共通するため、重複する部分についてはその説明を省略する。
【００４６】
図１０に示すフローチャートにおいて、ハイコントラストシーンであると判定した場合（ステップＳ２３０でＹＥＳ）、ローコントラストシーンであると判定した場合（ステップＳ２３５でＹＥＳ）及び逆光シーンであると判定した場合（ステップＳ２４０でＹＥＳ）、演算処理部１００は、それぞれハイコントラスト、ローコントラスト及び逆光等のキーワードを選択し（ステップＳ２６０）、画像データと共にキーワードをデータベースに保存する（ステップＳ２６５）。
【００４７】
第３の実施形態では、ハイコントラストシーン、ローコントラストシーン及び逆光シーンと判定しても画像補正を行わずに、それぞれキーワードを付与してデータベースに保存するので、パーソナルコンピュータ上での画像の整理、保管及び検索が容易になる。
【００４８】
（その他の実施態様）
上記各実施形態では、パーソナルコンピュータ１に、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等の画像表示装置２、キーボード３、スキャナ４、ディジタルカメラ５、プリンタ６等を接続してなる一般的な画像処理装置に、本発明の逆光シーン判別方法のプログラムを起動して逆光シーン判定及び画像処理等を実行するように構成したが、これに限定されるものではなく、ディジタルカメラ等のような撮像装置に逆光シーン判別機能や画像処理機構を付加した専用の装置であっても良い。
【００４９】
また、上記各実施形態では、明度による第１判定の後に彩度による第２判定を行っているが、これに限定されるののではなく、第１判定と第２判定の順序が逆であっても良い。
【００５０】
さらに、上記各実施形態では、ＨＳＬ色空間の明度と彩度により判定するように構成したが、この色空間に限定されず、明度、彩度と同等の評価ができるパラメータであれば、代用が可能である。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力画像を複数の領域に分割し、各領域ごとに明度を求め、所定のしきい値以上の明度を有する領域数に基づいて逆光シーンか否かの第１判定を行い、さらに全画像データから彩度分布の分散値を求め、該分散値に基づいて逆光シーンか否かの第２判定を行うので、画像全体の彩度が低く彩度分布も小さな値に集中する真の逆光シーンと画像の一部に暗い部分がある場合とを区別することができ、逆光シーンの誤判定を防止することが可能となる。
【００５２】
また、第１判定において、各領域のそれぞれに含まれる複数の測定点ごとに明度を求め、各測定点の明度のうち最も多数を占める値を当該領域の明度とすることにより、１つの領域に主要被写体と背景の輪郭が含まれる場合に、主要被写体に該当する部分の明度と輪郭に相当する部分の明度が急激に変化するので、主要被写体の輪郭を峻別することが可能となる。
【００５３】
また、各領域の明度をそれぞれ隣接する領域の明度と比較し、連続して同じ明度を有する一群の領域又はそれぞれ異なった明度を有する単独の領域を１つの等明度領域とし、画像内に同じ明度を有する等明度領域が複数存在する場合であっても、それぞれ別の物体又は同じ物体の別の部分として認識することにより、真の逆光シーンと画像の一部分が暗い場合とを区別することが可能となる。
【００５４】
また、画像全体に含まれる全測定点の彩度からヒストグラムを求め、ヒストグラムの分散値と所定のしきい値とを比較することにより第２判定を行うことにより、画像全体の彩度が低く彩度分布も小さな値に集中する真の逆光シーンと画像の一部に暗い部分がある場合とを区別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  一般的な画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】  本発明の第１の実施形態の画像処理装置のブロック構成を示す図である。
【図３】  例えばディジタルカメラ等により撮影された逆光シーン画像を示す図である。
【図４】  図３に示す逆光シーン画像の明度分布を示す図である。
【図５】  図４に示す明度分布から等しい明度を有する領域に分割した状態を示す図である。
【図６】  第１の実施形態の逆光シーン判別方法を示すフローチャートである。
【図７】  図６のフローチャートの続きである。
【図８】  本発明の第２の実施形態の画像シーン判定及び画像補正方法を示すフローチャートである。
【図９】  （ａ）及び（ｂ）は、それぞれ第２の実施形態において画像補正に用いる補正γ曲線を示す図である。
【図１０】  本発明の第３の実施形態の画像シーン判定及びキーワード付与方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１：パーソナルコンピュータ
２：画像表示装置
３：キーボード
４：スキャナ
５：ディジタルカメラ
６：プリンタ
１０：記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ）
１１：外部記憶媒体
１００：演算処理部
１０１：撮像部
１０２：画像入力部
１０３：記憶部
１０４：画像出力部
１０５：画像表示部
１０６：出力部
１０７外部記憶部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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