(57)【要約】【課題】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。【解決手段】電子カメラ１は、撮像素子２２と、測距手段１８と、撮像素子２２が取得した画像の画素濃度、および測距手段１８が取得した測距情報の少なくとも一方に基づいて特徴量を算出する演算手段１１と、演算手段１１で算出された特徴量に応じて撮影シーンを決定する決定手段１１と、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１１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】
撮像素子と、
測距手段と、
前記撮像素子が取得した画像の画素濃度、および前記測距手段が取得した測距情報の少なくとも一方に基づいて特徴量を算出する演算手段と、
前記演算手段で算出された特徴量に応じて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、
前記演算手段は、画像全体の画素濃度に基づいて特徴量を算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項３】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、画像を分割した異なる領域の画素濃度に基づいて複数の特徴量をそれぞれ算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項４】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、画像全体の画素濃度の変化量に基づいて特徴量を算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項５】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、画像の所定領域の画素濃度の変化量に基づいて特徴量を算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項６】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、被写体の測距情報に基づく特徴量を算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項７】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、画像全体の測距情報の変化量に基づいて特徴量を算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項８】
請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、画像の所定領域の測距情報の変化量に基づいて特徴量を算出することを特徴とする電子カメラ。
【請求項９】
撮像素子と、
測距手段と、
前記撮像素子が取得した 画像の画素濃度、主要被写体についての画素濃度の変化量、前記測距手段が取得した主要被写体についての測距情報、背景についての測距情報、前記主要被写体についての測距情報の変化量のうち、少なくとも２つに基づく特徴量をそれぞれ算出する演算手段と、
前記演算手段で算出された特徴量に応じて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１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の発明による電子カメラにおいて、
前記演算手段は、前記撮像素子が撮影指示前に取得した画像の画素濃度、および前記測距手段が前記撮影指示前に取得した測距情報に基づいて特徴量を算出する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】
（１）本発明による電子カメラは、撮像素子と、測距手段と、撮像素子が取得した画像の画素濃度、および測距手段が取得した測距情報の少なくとも一方に基づいて特徴量を算出する演算手段と、演算手段で算出された特徴量に応じて撮影シーンを決定する決定手段と、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。
（２）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、画像全体の画素濃度に基づいて特徴量を算出することもできる。
（３）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、画像を分割した異なる領域の画素濃度に基づいて複数の特徴量をそれぞれ算出することもできる。
（４）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、画像全体の画素濃度の変化量に基づいて特徴量を算出することもできる。
（５）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、画像の所定領域の画素濃度の変化量に基づいて特徴量を算出することもできる。
（６）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、被写体の測距情報に基づく特徴量を算出することもできる。
（７）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、画像全体の測距情報の変化量に基づいて特徴量を算出することもできる。
（８）請求項１に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、画像の所定領域の測距情報の変化量に基づいて特徴量を算出することもできる。
（９）他の発明による電子カメラは、撮像素子と、測距手段と、撮像素子が取得した 画像の画素濃度、主要被写体についての画素濃度の変化量、測距手段が取得した主要被写体についての測距情報、背景についての測距情報、主要被写体についての測距情報の変化量のうち、少なくとも２つに基づく特徴量をそれぞれ算出する演算手段と、演算手段で算出された特徴量に応じて撮影シーンを決定する決定手段と、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。
（１０）請求項１〜９のいずれか一項に記載の発明による電子カメラにおいて、演算手段は、撮像素子が撮影指示前に取得した画像の画素濃度、および測距手段が撮影指示前に取得した測距情報に基づいて特徴量を算出することもできる。
【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。図１は、本発明の一実施の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画素からの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】
本実施形態の電子カメラ１が判定する撮影シーンは、たとえば、「山岳風景」、「ポートレート」、および「スポーツ」の３通りである。
【００２２】
《撮影シーン判定処理》
図２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２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２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。
【００２３】
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。特徴量算出の詳細については後述する。ステップＳ１３において、メインＣＰＵ１１は判定処理を行ってステップＳ１４へ進む。判定処理は、特徴量に応じて撮影シーンの判定を行うものであり、その詳細については後述する。
【００２４】
ステップＳ１４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Ｓ１３にて「山岳風景」と判定した場合はステップＳ１４を肯定判定してステップＳ１５へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１３にて「山岳風景」と判定していない場合はステップＳ１４を否定判定してステップＳ１６へ進む。ステップＳ１５において、メインＣＰＵ１１は山岳風景の設定を行ってステップＳ２０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」シーンの撮影に適した値に設定する。
【００２５】
ステップＳ１６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Ｓ１３にて「ポートレート」と判定した場合はステップＳ１６を肯定判定してステップＳ１７へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１３にて「ポートレート」と判定していない場合はステップＳ１６を否定判定してステップＳ１８へ進む。ステップＳ１７において、メインＣＰＵ１１はポートレートの設定を行ってステップＳ２０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」の撮影に適した値に設定する。
【００２６】
ステップＳ１８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Ｓ１３にて「スポーツ」と判定した場合はステップＳ１８を肯定判定してステップＳ１９へ進む。メインＣＰＵ１１は、ステップＳ１３にて「スポーツ」と判定していない場合はステップＳ１８を否定判定してステップＳ２０へ進む。ステップＳ１８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Ｓ１９において、メインＣＰＵ１１はスポーツの設定を行ってステップＳ２０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」シーンの撮影に適した値に設定する。
【００２７】
ステップＳ２０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Ｓ２０を肯定判定してステップＳ２１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Ｓ２０を否定判定し、ステップＳ１１へ戻る。ステップＳ２１において、メインＣＰＵ１１は、本撮影処理を行って図２による処理を終了する。
【００２８】
＜特徴量算出＞
メインＣＰＵ１１は、スルー画像データを用いて８つの特徴量を算出する。図３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３のステップＳ１２１では、特徴量Ｂｈを算出する。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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）
【００３２】
ステップＳ１２５では、特徴量Ｄを算出する。特徴量Ｄは被写体距離情報とする。具体的には、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。
【００３３】
ステップＳ１２８では、特徴量Ａを算出する。特徴量８（＝Ａ）は、時系列に並ぶ複数のスルー画像のフレーム間から次式（２）で算出される２階差分とする。つまり、離散画像の加速度量（変化量）を算出する。
ｄ２Ｆ／ｄｔ２＝｜Ｆi-1−２×Ｆi＋Ｆi+1｜                    （２）
ただし、ｔは離散時間であり、Ｆはスルー画像であり、iはフレーム番号を表す。通常、直近の３フレーム分のスルー画像データを用いて演算する。
【００３４】
上式（２）によれば、スポーツシーンのように動きが激しい被写体を含む場合は大きな加速度量が算出され、静止している被写体を含む場合は小さな加速度量が算出される。以上説明した特徴量算出処理により、１フレームのスルー画像データから７種の特徴量が算出され、複数フレームのスルー画像データから１つの特徴量が算出される。
【００３５】
＜撮影シーン判定＞
メインＣＰＵ１１は、算出した特徴量を用いて撮影シーンを判定する。図４に例示するフローチャートは、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４のステップＳ１３１において、メインＣＰＵ１１は、特徴量Ｂｈが第１所定値以上かつ特徴量Ｄが無限大か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、特徴量Ｂｈが、たとえば０．４以上かつ特徴量Ｄが無限大の場合にステップＳ１３１を肯定判定してステップＳ１３２へ進む。メインＣＰＵ１１は、特徴量Ｂｈが０．４以上でない、もしくは特徴量Ｄが無限大でなければステップＳ１３１を否定判定してステップＳ１３４へ進む。図５は、特徴量Ｂｈ＝０．６７の画像を例示する図である。なお、０．６７は正規化後の値である。画像の上部に含まれるＢ（青）成分の画素データの濃度値が高い場合は、山岳風景である確率が高い。図４のステップＳ１３２において、メインＣＰＵ１１は撮影シーンが「山岳風景」であると判定し、図４による処理を終了する。
【００３６】
ステップＳ１３４において、メインＣＰＵ１１は、特徴量Ｄが１．５ｍ〜５ｍの範囲に含まれるか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、特徴量Ｄが１．５ｍ〜５ｍの場合にステップＳ１３４を肯定判定してステップＳ１３５へ進む。メインＣＰＵ１１は、特徴量Ｄが１．５ｍ〜５ｍでなければステップＳ１３４を否定判定してステップＳ１３７へ進む。ステップＳ１３５において、メインＣＰＵ１１は、撮影シーンが「ポートレート」であると判定し、図４による処理を終了する。
【００３７】
ステップＳ１３７において、メインＣＰＵ１１は、特徴量Ａが第３所定値以上か否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、たとえば、上式（２）による２階差分演算の結果として得られる画像について、当該画像を構成する全画素データの中で濃度値が所定値を超える画素データの割合が０．３以上の場合にステップＳ１３７を肯定判定してステップＳ１３８へ進む。メインＣＰＵ１１は、上記画素データの割合が０．３未満であればステップＳ１３７を否定判定してステップＳ１３９へ進む。
【００３８】
図６は、上式（２）による演算結果を例示する図である。図６(a)はフレーム(i-1)のスルー画像、図６(b)はフレーム(i)のスルー画像、図６(c)はフレーム(i＋1)のスルー画像である。図６(d)は、２階差分画像である。図６(d)によれば、フレーム間で変化がない（被写体が動かない（流れない））領域の画素濃度が低下することがわかる。被写体に動きがある場合はスポーツ写真である確率が高い。図４のステップＳ１３８において、メインＣＰＵ１１は、撮影シーンが「スポーツ」であると判定し、図４による処理を終了する。
【００３９】
図７は、上式（２）による他の演算結果を例示する図である。図７(a)はフレーム(i-1)のスルー画像、図７(b)はフレーム(i)のスルー画像、図７(c)はフレーム(i＋1)のスルー画像である。図７(d)は、２階差分画像である。図７(d)によれば、画像の全域においてフレーム間で変化がない場合は、画像全域で画素濃度が低下することがわかる。
【００４０】
図４のステップＳ１３９において、メインＣＰＵ１１は、フレーム間で特徴量Ｄが異なっているか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、たとえば、直近の２フレームのスルー画像データから得られる特徴量Ｄがフレーム間で異なる場合にステップＳ１３９を肯定判定してステップＳ１３８へ進む。フレーム間で被写体距離が異なる場合はスポーツ写真である確率が高い。メインＣＰＵ１１は、直近の２フレームのスルー画像データから得られる特徴量Ｄがフレーム間で共通する場合には、ステップＳ１３９を否定判定して図４の処理を終了する。
【００４１】
以上説明した実施形態によれば、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、撮影時の測距情報、フレーム間の画素データの変化量に基づく画像の特徴量を用いて撮影シーンの判定を行うようにした。これにより、撮影シーンの判定を精度よく行うことができる。
【００４２】
（２）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。
【００４３】
（３）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）を得るので、濃淡や色合いが類似する撮影シーンの判定に好適である。
【００４４】
（４）撮影画面を分割した複数の領域からそれぞれの濃度による特徴量を算出したので、所定領域での色合いや濃淡が類似する撮影シーンの判定に好適である。
【００４５】
（５）撮影画面を分割した複数の異なる領域についての特徴量を算出し、さらに領域間の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の判定に好適である。
【００４６】
（６）測距情報に基づく特徴量Ｄを得るので、被写体距離が類似する撮影シーンの判定に好適である。
【００４７】
（７）フレーム間の濃度の変化量に基づく特徴量（たとえば、Ａ）を得るので、動きがある撮影シーンの判定に好適である。
【００４８】
（８）フレーム間の測距情報の変化量を撮影シーンの判定に用いたので、動きがある撮影シーンの判定に好適である。
【００４９】
（変形例１）
図４に例示した判定処理は一例であるので、各ステップの処理の順序を適宜入れ替えてもよい。たとえば、ステップＳ１３１、Ｓ１３３、Ｓ１３４、Ｓ１３７およびＳ１３９は、いずれの処理を先に行ってもよく、いずれの処理を後から行ってもよい。また、各ステップの処理の順序の入れ替えは、被写体の明るさに応じて行ってもよいし、不図示のフラッシュ装置の発光が許可されているか否かに応じて行うようにしてもよい。
【００５０】
（変形例２）
特徴量Ｂｈが第１所定値以上（ステップＳ１３１を肯定判定）の場合に山岳風景判定を行うようにしたが、他の判定条件を満足する場合に山岳風景判定を行うようにしてもよい。具体的には、特徴量Ｂｈが第１所定値以上であって、かつフレーム間の特徴量Ｄの変化量が所定の判定閾値以上である場合に山岳風景判定を行う。
【００５１】
（変形例３）
特徴量Ａが第３所定値以上（ステップＳ１３７を肯定判定）の場合にスポーツ判定を行うようにしたが、他の判定条件を満足する場合にスポーツ判定を行うようにしてもよい。具体的には、特徴量Ａが第３所定値以上であって、かつフレーム間の特徴量Ｄの変化量が所定の判定閾値以上である場合にスポーツ判定を行う。
【００５２】
（変形例４）
特徴量Ａを算出する際、画像の全域の画素データについて上式（２）による２階差分（すなわち変化量）を算出するようにした。この代わりに、主要被写体（たとえば至近被写体）を含む領域（画像の一部）のみに含まれる画素データについて上式（２）による２階差分を算出してもよい。あるいは、主要被写体と異なる背景領域のみに含まれる画素データについて上式（２）による２階差分を算出してもよい。
【００５３】
（変形例５）
撮影画面を分割した複数の領域からそれぞれの測距情報に基づく特徴量（たとえば、画面上部の測距情報に基づく特徴量Ｕ、画面中部の測距情報に基づく特徴量Ｍ、画面下部の測距情報に基づく特徴量Ｌ）を得るようにしてもよい。この場合には、所定領域での測距情報が類似する撮影シーンの判定に好適である。
【００５４】
（変形例６）
上述した判定処理で用いた特徴量Ｂｈ、Ｄ，Ａの他に、特徴量Ｓｔｄ，Ｂ，Ｙを判定処理に加えてもよい。これにより、画素データが示す濃度、画像の領域間の濃度の比、画像の測距情報、画像の領域間の測距情報の差、フレーム間の画素データの差、フレーム間の測距情報の差に基づいた撮影シーンの判定を行うことができる。
【００５５】
（変形例７）
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。
【００５６】
（変形例８）
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。
【００５７】
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】
【００５８】
【図１】本発明の一実施の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】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３】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４】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５】特徴量Ｂｈ＝０．６７の画像を例示する図である。
【図６】(a)フレーム(i-1)のスルー画像、(b)フレーム(i)のスルー画像、(c)フレーム(i＋1)のスルー画像、(d)２階差分画像である。
【図７】(a)フレーム(i-1)のスルー画像、(b)フレーム(i)のスルー画像、(c)フレーム(i＋1)のスルー画像、(d)２階差分画像である。
【符号の説明】
【００５９】
１…電子カメラ
１１…メインＣＰＵ
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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