"逆光状態の画像を検知する逆光検知装置であって、画像における各画素の画素値を取得する画素値取得装置と、前記画像における集光位置を決定する集光位置決め装置と、領域成長により、前記集光位置から、前記画像の画素値に応じて対象領域を決定し、前記画像を対象領域と背景領域に分ける対象領域決定装置と、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差を算出する輝度差演算装置と、前記輝度差から前記逆光状態の画像を判断する逆光判断装置と、を有する、逆光検知装置。前記画像は、階層的カラー画像であり、前記画素値は、画素の輝度チャネル値、レッドチャネル値、グリーンチャネル値、ブルーチャネル値を含む、請求項1に記載の逆光検知装置。前記画像が、撮像装置からの最終形成画像よりも解像度の低い画像である、請求項1に記載の逆光検知装置。前記集光位置決め装置は、前記画像における顔の有無を判断し、顔ありの場合は、顔領域を検知して前記集光位置とする顔検知装置と、前記顔検知装置による判断結果が顔なしの場合は、自動集光プロセスを実行し、自動集光領域を取得して前記集光位置とする自動集光装置と、を有する、請求項1に記載の逆光検知装置。前記逆光判断装置は、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差が所定閾値を超えると、前記画像が逆光状態の画像であると判断する、請求項1に記載の逆光検知装置。前記逆光検知装置は、前記画像の輝度ヒストグラムから、前記画像が候補逆光画像または非候補逆光画像であるかを初歩的に判断する初歩的判断装置をさらに有し、前記画像が候補逆光画像であると初歩的に判断されると、前記画像を前記集光位置決め装置へ出力し、前記画像が非候補逆光画像であると初歩的に判断されると、前記画像への処理を終了する、請求項1に記載の逆光検知装置。前記初歩的判断装置は、複数の既存の逆光状態であるサンプル画像及び既存の非逆光状態であるサンプル画像を用いてトレーニングを行い、分類関数を取得する、請求項6に記載の逆光検知装置。逆光状態の画像を検知する逆光検知方法であって、画像における各画素の画素値を取得する画素値取得ステップと、前記画像における集光位置を決定する集光位置決めステップと、領域成長により、前記集光位置から、前記画像の画素値に応じて対象領域を決定し、前記画像を対象領域と背景領域に分ける対象領域決定ステップと、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差を算出する輝度差演算ステップと、前記輝度差から前記逆光状態の画像を判断する逆光判断ステップと、を有する、逆光検知方法。前記集光位置決めステップは、前記画像における顔の有無を判断し、顔ありの場合は、顔領域を検知して前記集光位置とする顔検知ステップと、前記顔検知ステップによる判断結果が顔なしの場合は、自動集光プロセスを実行し、自動集光領域を取得して前記集光位置とする自動集光ステップと、を有する、請求項8に記載の逆光検知方法。前記逆光検知方法は、前記画像の輝度ヒストグラムから、前記画像が候補逆光画像または非候補逆光画像であるかを初歩的に判断する初歩的判断ステップをさらに有し、前記画像が候補逆光画像であると初歩的に判断されると、前記画像を前記集光位置決めステップへ出力し、前記画像が非候補逆光画像であると初歩的に判断されると、前記画像への処理を終了する、請求項8に記載の逆光検知方法。本発明の目的は、従来技術における前記問題点を鑑みてなされており、逆光状態の画像を検知する逆光検知装置及び逆光検知方法を提供することにある。本発明の逆光検知装置及び逆光検知方法は、デジタルカメラやビデオカメラ等の撮像装置に用いることができ、予め対象領域と背景領域を決定することなく、換言すると、固定不変の対象領域と背景領域がない状態で、自動的に逆光状態を検知する。本発明の実施例においては、輝度のみによる対象領域決定は行っていない。本発明の実施例において、対象領域は、集光位置からの領域成長により、自動的に位置決められる。また、対象領域と背景領域との間の輝度差から逆光状態を判断することが可能となる。本発明の1局面によると、逆光状態の画像を検知する逆光検知装置は、画像における各画素の画素値を取得する画素値取得装置と、前記画像における集光位置を決定する集光位置決め装置と、領域成長により、前記集光位置から、前記画像の画素値に応じて対象領域を決定し、前記画像を対象領域と背景領域に分割する対象領域決定装置と、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差を算出する輝度差演算装置と、前記輝度差から前記逆光状態の画像を判断する逆光判断装置と、を有する。本発明の他の局面によると、逆光状態の画像を検知する逆光検知方法は、画像における各画素の画素値を取得する画素値取得ステップと、前記画像における集光位置を決定する集光位置決めステップと、領域成長により、前記集光位置から、前記画像の画素値に応じて対象領域を決定し、前記画像を対象領域と背景領域に分割する対象領域決定ステップと、前記対象領域と前記背景領域間の輝度差を算出する輝度差演算ステップと、前記輝度差から前記逆光状態の画像を判断する逆光判断ステップと、を有する。さらに、集光位置の決定前に、輝度ヒストグラムから初歩的な判断を行い、逆光状態の画像ではないことが明らかな場合は、直接排除し以降の処理は行わないことで、検知の加速化を図るようにしてもよい。本発明の実施例による、逆光状態の画像を検知可能な逆光検知装置及び逆光状態の画像を検知可能な逆光検知方法は、各種撮像装置の逆光判断に用いることができ、最終画像形成前に実施されてもよく、最終画像形成後の後処理中に実施されてもよい。本発明は、逆光状態の画像を検出する逆光検知装置及び逆光検知方法を提供することができる。以下、図面を参照しながら、本発明の例示的な実施例について説明する。図1は、本発明の実施例における逆光検知装置全体のブロック図である。本発明の実施例における逆光状態の画像を検知する逆光検知装置は、画像における各画素の画素値を取得する画素値取得装置11と、前記画像における集光位置を決定する集光位置決め装置12と、領域成長により、前記集光位置から、前記画像の画素値に応じて対象領域を決定し、前記画像を対象領域と背景領域に分割する対象領域決定装置13と、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差を算出する輝度差演算装置14と、前記輝度差から前記逆光状態の画像を判断する逆光判断装置15と、を有する。また、処理負担を軽減し検知速度を加速化するために、初歩的判断装置20をさらに設けてもよい。本発明の実施例における逆光検知装置は、テジタルカメラやビデオカメラ等の撮像装置から形成される階層的カラー画像を処理することができ、画素値取得装置11は、階層的カラー画像の各画素の4つのチャネル値である、画素の輝度チャネル値L、レッドチャネル値R、グリーンチャネル値G、ブルーチャネル値Bを取得することができる。R、G、Bは、それぞれ、レッド、グリーン、ブルーの輝度値であり、R、G、B及びL値は、従来の撮像装置において従来技術により画像取得過程で自動的に得られる。画素値取得装置11は、画像における各画素の画素値の信号を取得し、以降の逆光検知工程に用いる。逆光検知を目的とするため、撮像装置により最終的に形成された画像の解像度よりも低いモニタ信号画像に対して処理を行うことができる。これにより、例えば、撮像装置へのリアルタイム処理の要求を満足することができる。低解像度のモニタ信号画像は、例えば、カメラ、ビデオカメラ等の撮像装置による自動的かつ直接的な測定により得られ、現実における例として、例えば、デジタルカメラ、ビデオカメラの撮像前の液晶画面上に表示される画像であり、その解像度が前記撮像装置の同等条件下で撮影される画像よりも低くなっている。もちろん、本発明の実施例は、撮像装置の最終的な撮影画像に対して実施することができる。図2は、本発明の実施例における集光位置決め装置の構成概略図である。集光位置決め装置12は、画像における人間の顔の有無を判断し、顔ありの場合は、顔領域を検知して集光位置とする顔検知装置121と、前記顔検知装置121による判断結果が顔なしの場合は、自動集光プロセスを実行し、自動集光領域を取得して集光位置とする自動集光装置122と、を有する。顔検知装置121は、従来の顔検知技術により、顔の位置とサイズを取得することができ、検知した顔数が0の画像を、顔なしと判断してもよく、サイズに関する閾値を予め設定し、検知した顔領域が該閾値未満の場合は、無視してもよく、再度画像から検知した顔領域が該閾値未満の場合は、依然として顔なしと判断する。顔検知装置121は、様々な従来の顔検知技術を用いて顔の判断と検知を行うことができる。例えば、米国特許出願第US20080232693号明細書に開示された顔検知方法や、非特許文献3PaulViolaandMichaelJJonesRobustReal-TimeFaceDetectionInternationalJournalofComputerVision2004や、非特許文献4SZLiLZhuZQZhangABlakeHJZhangandHarryShumStatisticalLearningofMutiViewFaceDetectionProceedingsofthe7thEuropeanConferenceonComputerVision2002に開示された顔検知技術等がある。顔検知装置121は、画像中に顔なしと判断すると、画像を自動集光装置122に転送し、自動集光装置122により、画像への自動集光を行い、自動集光領域を得ている。自動集光は、従来の撮像装置により従来の技術を用いて行うことができる。対象領域決定装置13は、従来の領域成長演算法により、画像における対象領域の位置決めを行うことができる。例えば、対象領域決定装置13は、先ず、m行n列のマトリックスMm、nとも自然数を構築し、マトリックスMのサイズと処理される画像のサイズは同じであり、即ち、マトリックスMにおける各要素は、処理される画像の各画素にそれぞれ対応される。マトリックスMにおける各要素の初期値は、0と設定する。さらに、マトリックスMと同等のサイズのm×nのマトリックスbを構築し、これにより、マトリックスbにおける各要素も、処理される画像の各画素にそれぞれ対応される。集光位置決め装置12の集光結果に応じて、マトリックスbの、画像における集光位置にある画素に対応する要素を、1に初期設定し、他の要素を、0に初期設定する。次に、領域成長プロセスを行う。マトリックスbにおける各要素を、bx、yと標記し、マトリックスMにおける各要素を、Mx、yと標記し、xとyは、それぞれ、要素のマトリックスにおける行位置と列位置を表し、x、yとも、自然数である。マトリックスbにおける各要素bx、yを順次検査し、bx、y値が1で、かつMx、y値が0の場合は、Mx、y値を1と設定し、かつx、yを開始点とし、その隣接点に向けて成長プロセスを開始する。ある開始点を、x0、y0とした場合、下記式1さえ満足すれば、該開始点x0、y0と隣接点xi、yiを融合すべきと判断する。ここで、iは、索引であり、1~8の自然数である。ここで、dは、予め設定された閾値であり、abcは、絶対値を表し、R、G、Bは、それぞれ、対応する位置の画素のR、G、Bチャネル値を表す。ある開始点からの領域成長が完了すると、該開始点に近接しかつ類似の色表現の画素は、マトリックスMにおいて1と設定される。マトリックスbにおける全要素への検査が全て完了すると、対象領域決定装置13は、マトリックスMを対象領域位置決めの結果として出力する。ここで、値が1の要素に対応する画素で対象領域が構成され、値が0の元素に対応する画素で背景領域が構成される。前記プロセスは、以下のプログラムの形式で表示することができる。ステップ1:mnマトリックスMを構築し、ここで、要素値を0に初期化し、即ち、Mi、j=0ステップ2:スタックSを構築し、空スタックに初期化する。ステップ3:x=0、y=0.閾値dを設定する。ステップ4:if0ANDb1ステップ4.1:M1ステップ4.2:Spushステップ4.3:Sが空であると、ステップ5に進み、空でないと、Spopステップ4.4:Mx0、y0の対応画素bx0、y0に対し、その8つの隣接画素bxi、yii=1...8を考慮する。ステップ4.4.1:ステップ442::if0M1Spushステップ4.5:ステップ43に進む。ステップ5:x=x1ステップ6:if:x=0y=y1ステップ7:ifエスケープし、そうでないと、ステップ4に進む。図3A、3Bは、本発明の実施例における対象領域決定装置による、例示的な画像への対象領域と背景領域の分割を例示的に示した図であり、図3Aは、例示的な画像を示し、図3Bは、図3Aの例示的な画像への対象領域と背景領域の分割結果を示す。図3Aにおける矩形フレーム内の部分が集光位置で、図3Bにおける白い部分が背景領域で、黒い部分が対象領域である。輝度差演算装置14は、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差を算出し、前記逆光判断装置15は、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差が所定閾値または所定値を超えると、前記画像が逆光状態の画像或いは逆光画像と判断し、そうでなければ、前記画像が非逆光状態の画像或いは非逆光画像と判断する。例示的な実施例への更なる改善として、図1に示されているように、集光位置決め装置12は、集光位置の決定プロセスの前に、初歩的判断装置20を用いて明らかに非逆光状態の画像を排除することで、検知速度の高速化を図ることができる。例えば、初歩的判断装置20は、画素値取得装置11により取得された画像における各画素の画素値における輝度値を用いることができ、該画像の輝度ヒストグラムから、前記画像を候補逆光画像または非候補逆光画像に初歩的に判断し、前記画像が候補逆光画像と初歩的に判断されると、該画像を前記集光位置決め装置へ出力し、前記画像が非候補逆光画像と初歩的に判断されると、該画像への処理を終了する。前記初歩的判断装置20は、複数の既存の逆光状態であるサンプル画像及び既存の非逆光状態であるサンプル画像を用いてトレーニングを行い、分類関数を取得する。図4は、本発明の実施例における初歩的判断装置の機能概略図であり、破線の左側が、サンプル画像により行うトレーニングプロセスを表し、破線の右側が、処理される画像へのテストプロセスを表す。トレーニングプロセスにおいて、初歩的判断装置20は、処理201に各サンプル画像の輝度値から各画像の輝度ヒストグラムを抽出し、例えば、可能な輝度値範囲は、0~1020であり、16個の輝度レベルに量子化する。輝度ヒストグラムにおける16個の輝度レベルにそれぞれ対応する画素数の初期値は、0とする。各画像画素については、その輝度値は16個の輝度レベルのいずれか一つに入ることになる。この場合、該輝度レベルに対応する画素数は、1加算される。画像における各画素への走査により、該画像における全ての画素から最終的に抽出した輝度ヒストグラムが得られ、該画像の特徴として用いることができる。図5A、5Bは、逆光状態の画像の輝度ヒストグラムの例を示した図ある。図6A、6Bは、非逆光状態の画像の輝度ヒストグラムの例を示した図ある。各輝度ヒストグラムにおいて、横軸が輝度レベルを示し、縦軸が1つの例示的画像における各輝度レベルに対応する画素数を示し、各ヒストグラムは、単なる例として示される。図5A、5Bから分かるように、逆光画像の場合、その輝度ヒストグラムは、通常、輝度レベルの両端にそれぞれピーク値を有する。また、図6A、6Bから分かるように、非逆光画像の場合の輝度ヒストグラムは、前記逆光画像の輝度ヒストグラムの特性を有しない。このため、トレーニング処理202において、分類器は、逆光画像と非逆光画像のヒストグラムの相違を学習し、分類判断のための分類関数を形成する。分類器に対してトレーニング処理202を行い、分類関数を形成する意図としては、大部分の明らかに非逆光画像の場合を排除し、候補逆光画像を保留して以降の処理を行うためである。本実施例においては、従来の線形カーネルサポートベクトルマシンSVM技術により分類関数を構築する。SVMは、従来の演算法であり、非特許文献5V.Vapnik,TheNatureofStatisticalLearningTheory,Springer-Verlag,NewYork,1995にその関連記載がある。テスト処理プロセスにおいて、初歩的判断装置20は、処理されるテスト画像への処理を行い、処理211において、テスト画像の輝度ヒストグラムを抽出し、該画像の特徴とする。初歩的判断処理211において、トレーニングにより得られた分類関数を用いて、テスト画像の輝度ヒストグラム特徴への演算を行い、該テスト画像が逆光画像であるか否かを初歩的に判断する。初歩的判断であるため、ここで、逆光画像だと初歩的に判断した画像を候補逆光画像と呼ぶ。非候補逆光画像だと初歩的に判断されると、該テスト画像への処理を終了し、候補逆光画像だと初歩的に判断されると、該テスト画像を集光位置決め装置12へ転送し、以降の処理を行う。具体的には、サポートベクトルマシンSVM方法により、トレーニングプロセスにおいて、既にマークした逆光画像と非逆光画像をそれぞれプラスサンプル正のサンプルとマイナスサンプル負のサンプルとする。各サンプルについて、特徴ベクトルfiを抽出し、iはサンプルの索引で、自然数であり、特徴サンプルは、例えば、輝度ヒストグラムである。p個のプラスサンプルとq個のマイナスサンプルを用い、総量k=pqで、k、p、qは、自然数であると仮定すると、特徴ベクトル集合Ffii1...kが得られ、フラグ集合Yyii1...kが得られる。ここで、yiは、特徴ベクトルfiに対応するフラグであり、下記式2で定義される。トレーニング処理202の前は、先ず、カーネル関数Kを選択する。本実施例においては、下記式3で定義される線形カーネルを選択する。即ち、g、hの2つのベクトルに対し、カーネル関数Kは、その内積を求める。トレーニング処理中は、SVMトレーニング演算法により、特徴ベクトル集合Fから、nv個ベクトルを選出し、サポートベクトル集合Vviを構成し、分類関数の決定に用いる。ここで、iは索引で、i=1~nvであり、該演算法により、各ベクトルViに1つの重み付きaiを割り当てる。テスト処理プロセスでは、初歩的判断操作212において、処理されるテスト画像の特徴ベクトルvヒストグラム抽出処理211で抽出した輝度ヒストグラムに対し、下記式4で定義される分類関数funにより判断を行う。ここで、yiは、特徴ベクトルViに対応するフラグであり、bは、該SVMトレーニング演算法により算出された定数である。線形カーネルを用いる場合、前記分類関数は、下記方式で導き出し、下記式5が得られる。ここで、yiaivinvともトレーニング中の既知量であるため、をwに表示し、wは予め演算可能であるため、テスト処理における判断時間に影響を及ぼさない。処理されるテスト画像の特徴ベクトルvについて、そのフラグyvは、下記式6で定義することができる。分類関数funの特徴ベクトルvへの演算結果が、0以上であると、特徴ベクトルvのフラグは、1となり、特徴ベクトルvに対応するテスト画像をプラスサンプルに分類可能なことを示し、本実施例においては、該画像が候補逆光画像だと初歩的に判断することを表し、以降の一連の判断処理を行うことになる。分類関数funの特徴ベクトルvへの演算結果が、0未満であると、特徴ベクトルvのフラグは、0となり、特徴ベクトルvに対応するテスト画像をマイナスサンプルに分類可能なことを示し、本実施例においては、該画像が非候補逆光画像だと初歩的に判断することを表し、該画像への処理を終了し、以降の一連の判断処理は行わない。前述のサポートベクトルマシンSVM方法は、単なる1つの例として、どのようにトレーニングを行い、どのように処理される画像への初歩的な分類への判断を行うかを説明したもので、当業者はその他のマシン学習方法を用いてもよいことを理解することができる。例えば、k-NN、adaboost等の従来方法により、分類器のトレーニングを行い、逆光画像の初歩的な判断を行ってもよい。本発明は、さらに、画像における各画素の画素値を取得する画素値取得装置11による画素値取得ステップと、画像における集光位置を決定する集光位置決め装置12による集光位置決めステップと、領域成長により、前記集光位置から、前記画像の画素値に応じて対象領域を決定し、画像を対象領域と背景領域に分ける対象領域決定装置13による対象領域決定ステップと、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差を算出する輝度差演算装置14による輝度差演算ステップと、前記輝度差から前記逆光状態の画像を判断する逆光判断装置15による逆光判断ステップと、を有する、逆光状態の画像を検知する逆光検知方法として実施することができる。ここで、前記画像は、階層的カラー画像であってもよく、前記画素値は、画素の輝度チャネル値、レッドチャネル値、グリーンチャネル値、ブルーチャネル値を含んでもよい。なお、前記画像は、撮像装置からの最終形成画像よりも解像度の低いモニタ信号画像であってもよい。前記集光位置決めステップは、画像における顔の有無を判断し、顔ありの場合は、顔領域を検知して集光位置とする顔検知装置121による顔検知ステップと、前記顔検知装置による判断結果が顔なしの場合は、自動集光プロセスを実行し、自動集光領域を取得して集光位置とする自動集光装置122による自動集光ステップを含む。前記逆光判断ステップは、前記対象領域と前記背景領域との間の輝度差が所定閾値を超えていると、前記画像が逆光状態である画像と判断する。本発明の実施例の逆光検知方法は、前記画像の輝度ヒストグラムから、前記画像が候補逆光画像または非候補逆光画像であるかを初歩的に判断する初歩的判断装置20による初歩的判断ステップがさらに含み、前記画像が候補逆光画像だと初歩的に判断されると、該画像を前記集光位置決めステップへ出力し、前記画像が非候補逆光画像だと初歩的に判断されると、該画像の処理を終了する。ここで、前記初歩的判断ステップにおいては、複数の既存の逆光状態であるサンプル画像及び既存の非逆光状態であるサンプル画像を用いてトレーニングを行い、分類関数を取得する。前述の一連の操作は、ハードウェア、ソフトウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせにより行うことができる。ソフトウェアにより一連の操作を行う場合は、その中のコンピュータプログラムを、専用のハードウェアを内蔵したコンピュータの記憶装置にインストールし、コンピュータに該コンピュータプログラムを実行させることができる。あるいは、コンピュータプログラムを、多様な種類の処理が実行可能な汎用コンピュータにインストールし、該コンピュータにコンピュータプログラムを実行させることができる。例えば、コンピュータプログラムを予め記録媒体であるハードディスクやROM等に記憶しておいてもよく、一時的に或いはいは永久的にフロッピディスク、CD-ROM、MO、DVD、ディスク、半導体メモリ等の移動可能な記録媒体に、コンピュータプログラムを記憶しておいてもよい。このような移動可能な記録媒体は、パッケージソフトウェアとして提供することができる。以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の範囲に属する。"