"特定形状を有する対象物と推定される複数の個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する個別画像領域抽出部と、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する個別線画像生成部と、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する除去部と、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める推定形状決定部と、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する判定部と、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する対象物形状特定部と、を備えることを特徴とする形状抽出装置。前記除去部は、前記個別画像領域が重複している場合に、先に形状が特定された前記対象物に係る前記修正済み線画像の輪郭線も除去することを特徴とする請求の範囲第1項記載の形状抽出装置。前記除去部は、前記個別画像領域の境界に接している輪郭線も除去することを特徴とする請求の範囲第1項または第2項記載の形状抽出装置。前記推定形状決定部は、前記修正済み線画像を複数の領域に分けて、複数の領域それぞれから輪郭線を選択し、この選択した複数の輪郭線に基づいて前記推定形状を決定することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第3項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記除去部は、前記推定形状の外側の輪郭線を除去することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第4項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像の中から線画像に変換する画像を抽出するための閾値がそれぞれ異なる複数の変換画像抽出フィルタを有し、前記複数の変換画像抽出フィルタのいずれかを用いて抽出された画像を線画像に変換して前記個別線画像を生成し、前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記個別線画像生成部は、前記変換画像抽出フィルタを変更して新たな個別線画像を生成することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第5項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像の中から線画像に変換する画像を抽出するための閾値がそれぞれ異なる複数の変換画像抽出フィルタを有し、前記各変換画像抽出フィルタを用いて抽出された画像をそれぞれ線画像に変換して、1つの前記個別画像領域に対して複数の前記個別線画像を生成し、前記推定形状決定部は、前記複数の個別線画像それぞれを用いて複数の推定形状を決定し、前記判定部は、前記複数の推定形状それぞれを判定し、前記対象物形状特定部は、前記複数の推定形状のうち、前記判定部での評価が最も高い1つを前記対象物の形状として特定することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第5項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を複数有し、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を前記複数の閾値のいずれかに基づいて2値化して前記個別線画像を生成し、前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記個別線画像生成部は、前記閾値を変更して新たな個別線画像を生成することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第5項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を複数有し、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を前記複数の閾値それぞれに基づいて2値化して、1つの前記個別画像領域に対して複数の前記個別線画像を生成し、前記推定形状決定部は、前記複数の個別線画像それぞれを用いて複数の推定形状を決定し、前記判定部は、前記複数の推定形状それぞれを判定し、前記対象物形状特定部は、前記複数の推定形状のうち、前記判定部での評価が最も高い1つを前記対象物の形状として特定することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第5項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を算出する閾値算出部を備え、前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を、前記閾値算出部で算出された閾値に基づいて2値化して前記個別線画像を生成し、前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記閾値算出部は、新たな閾値を算出し、前記個別線画像生成部は、前記新たな閾値に基づいて新たな個別線画像を生成することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第5項いずれか1つ記載の形状抽出装置。前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を複数算出する閾値算出部を備え、前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を前記複数の閾値それぞれに基づいて2値化して、1つの前記個別画像領域に対して複数の前記個別線画像を生成し、前記推定形状決定部は、前記複数の個別線画像それぞれを用いて複数の推定形状を決定し、前記判定部は、前記複数の推定形状それぞれを判定し、前記対象物形状特定部は、前記複数の推定形状のうち、前記判定部での評価が最も高い1つを前記対象物の形状として特定することを特徴とする請求の範囲第1項ないし第5項いずれか1つ記載の形状抽出装置。特定形状を有する対象物と推定される個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する個別画像領域抽出部と、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する個別線画像生成部と、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する除去部と、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める推定形状決定部と、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する判定部と、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する対象物形状特定部と、前記対象物を撮影するときの前記対象物までの距離を測定する距離測定部と、前記対象物形状特定部で特定された対象物形状の寸法を測定する寸法測定部と、前記距離測定部で測定された距離と、前記寸法測定部で測定された寸法とに基づいて、前記対象物の実寸法を算出する実寸法算出部と、を備えることを特徴とする寸法測定装置。前記対象物を撮影するときの撮影倍率を入力する倍率入力部を備え、前記実寸法算出部は、前記距離測定部で測定された距離と、前記寸法測定部で測定された寸法と、前記倍率入力部から入力された撮影倍率とに基づいて、前記対象物の実寸法を算出することを特徴とする請求の範囲第12項記載の寸法測定装置。特定形状を有する対象物と推定される個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する個別画像領域抽出部と、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する個別線画像生成部と、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する除去部と、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める推定形状決定部と、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する判定部と、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する対象物形状特定部と、前記対象物の実寸法を入力する実寸法入力部と、前記対象物形状特定部で特定された対象物形状の寸法を測定する寸法測定部と、前記実寸法入力部で入力された実寸法と、前記寸法測定部で測定された寸法とに基づいて、前記対象物を撮影するときの前記対象物までの距離を算出する距離算出部と、を備えることを特徴とする距離測定装置。前記対象物を撮影するときの撮影倍率を入力する倍率入力部を備え、前記距離算出部は、前記実寸法入力部で入力された実寸法と、前記寸法測定部で測定された寸法と、前記倍率入力部から入力された撮影倍率とに基づいて、前記対象物までの距離を算出することを特徴とする請求の範囲第14項記載の距離測定装置。特定形状を有する対象物と推定される個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する個別画像領域抽出ステップと、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する個別線画像生成ステップと、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する除去ステップと、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める推定形状決定ステップと、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する判定ステップと、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する対象物形状特定ステップと、を備えることを特徴とする形状抽出方法。線画像への変換には、エッジ検出の手法が用いられ、検出したエッジから輪郭線を形成する。したがって、輪郭線で表した線画像の中には、対象物画像の外形を表す輪郭線外形輪郭線の他に、対象画像内の部分画像や模様線疑似輪郭線も含んでいる。そこで、対象物画像の形状を正確に抽出するには、線画像の中から外形輪郭線を正しく抽出することが必要となる。特許文献1に記載された装置では、画像の境界に接している疑似輪郭線は除去されるが、それ以外の疑似輪郭線、例えば、外形輪郭線の内側にある疑似輪郭線や、外形輪郭線の外側にあって画像の境界に接していない疑似輪郭線は除去されない。このため、外形輪郭線以外にも多数の疑似輪郭線が抽出されてしまい、対象物画像の形状を正確に抽出することができない。本発明の目的は、対象物画像の形状を正確に抽出することができる形状抽出方法及び装置、並びに寸法測定装置及び距離測定装置を提供することにある。上記目的を達成するため、本発明の形状抽出装置は、個別画像領域抽出部と、個別線画像生成部と、除去部と、推定形状決定部と、判定部と、対象物形状特定部と、を備えている。前記個別画像領域抽出部は、特定形状を有する対象物と推定される複数の個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する。前記個別線画像生成部は、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する。前記除去部は、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する。前記推定形状決定部は、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める。前記判定部は、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する。前記対象物形状特定部は、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する。なお、前記対象物としては、丸太や箱等が挙げられる。また、前記対象物の識別方法としては、形状による識別、色による識別等が挙げられる。また、前記除去部は、前記個別画像領域が重複している場合に、先に形状が特定された前記対象物に係る前記修正済み線画像の輪郭線も除去することが好ましい。さらに、前記除去部は、前記個別画像領域の境界に接している輪郭線も除去することが好ましい。また、前記推定形状決定部は、前記修正済み線画像を複数の領域に分けて、複数の領域それぞれから輪郭線を選択し、この選択した複数の輪郭線に基づいて前記推定形状を決定することが好ましい。さらに、前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記除去部は、前記推定形状の外側の輪郭線を除去することが好ましい。また、前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像の中から線画像に変換する画像を抽出するための閾値がそれぞれ異なる複数の変換画像抽出フィルタを有することが好ましい。前記個別線画像生成部は、前記複数の変換画像抽出フィルタのいずれかを用いて抽出された画像を線画像に変換して前記個別線画像を生成する。前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記個別線画像生成部は、前記変換画像抽出フィルタを変更して新たな個別線画像を生成する。さらに、前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像の中から線画像に変換する画像を抽出するための閾値がそれぞれ異なる複数の変換画像抽出フィルタを有することが好ましい。前記個別線画像生成部は、前記各変換画像抽出フィルタを用いて抽出された画像をそれぞれ線画像に変換して、1つの前記個別画像領域に対して複数の前記個別線画像を生成する。前記推定形状決定部は、前記複数の個別線画像それぞれを用いて複数の推定形状を決定する。前記判定部は、前記複数の推定形状それぞれを判定する。前記対象物形状特定部は、前記複数の推定形状のうち、前記判定部での評価が最も高い1つを前記対象物の形状として特定する。また、前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を複数有することが好ましい。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を前記複数の閾値のいずれかに基づいて2値化して前記個別線画像を生成する。前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記個別線画像生成部は、前記閾値を変更して新たな個別線画像を生成する。さらに、前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を複数有することが好ましい。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を前記複数の閾値それぞれに基づいて2値化して、1つの前記個別画像領域に対して複数の前記個別線画像を生成する。前記推定形状決定部は、前記複数の個別線画像それぞれを用いて複数の推定形状を決定する。前記判定部は、前記複数の推定形状それぞれを判定する。前記対象物形状特定部は、前記複数の推定形状のうち、前記判定部での評価が最も高い1つを前記対象物の形状として特定する。また、閾値算出部を備えることが好ましい。前記閾値算出部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を算出する。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を、前記閾値算出部で算出された閾値に基づいて2値化して前記個別線画像を生成する。前記推定形状が適正でないと判定されたときに、前記閾値算出部は、新たな閾値を算出する。前記個別線画像生成部は、前記新たな閾値に基づいて新たな個別線画像を生成する。さらに、閾値算出部を備えることが好ましい。前記閾値算出部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を2値化して前記個別線画像を生成するための閾値を複数算出する。前記個別線画像生成部は、前記選択された個別画像領域に含まれる画像を前記複数の閾値それぞれに基づいて2値化して、1つの前記個別画像領域に対して複数の前記個別線画像を生成する。前記推定形状決定部は、前記複数の個別線画像それぞれを用いて複数の推定形状を決定する。前記判定部は、前記複数の推定形状それぞれを判定する。前記対象物形状特定部は、前記複数の推定形状のうち、前記判定部での評価が最も高い1つを前記対象物の形状として特定する。本発明の寸法測定装置は、個別画像領域抽出部と、個別線画像生成部と、除去部と、推定形状決定部と、判定部と、対象物形状特定部と、距離測定部と、寸法測定部と、実寸法算出部と、を備えている。前記個別画像領域抽出部は、特定形状を有する対象物と推定される複数の個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する。前記個別線画像生成部は、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する。前記除去部は、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する。前記推定形状決定部は、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める。前記判定部は、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する。前記対象物形状特定部は、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する。前記距離測定部は、前記対象物を撮影するときの前記対象物までの距離を測定する。前記寸法測定部は、前記対象物形状特定部で特定された対象物形状の寸法を測定する。前記実寸法算出部は、前記距離測定部で測定された距離と、前記寸法測定部で測定された寸法とに基づいて、前記対象物の実寸法を算出する。また、倍率入力部を備えることが好ましい。前記倍率入力部は、前記対象物を撮影するときの撮影倍率を入力する。前記実寸法算出部は、前記距離測定部で測定された距離と、前記寸法測定部で測定された寸法と、前記倍率入力部から入力された撮影倍率とに基づいて、前記対象物の実寸法を算出する。本発明の距離測定装置は、個別画像領域抽出部と、個別線画像生成部と、除去部と、推定形状決定部と、判定部と、対象物形状特定部と、実寸法入力部と、寸法測定部と、距離算出部と、を備えている。前記個別画像領域抽出部は、特定形状を有する対象物と推定される複数の個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する。前記個別線画像生成部は、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する。前記除去部は、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する。前記推定形状決定部は、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める。前記判定部は、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する。前記対象物形状特定部は、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する。前記実寸法入力部は、前記対象物の実寸法を入力する。前記寸法測定部は、前記対象物形状特定部で特定された対象物形状の寸法を測定する。前記距離算出部は、前記実寸法入力部で入力された実寸法と、前記寸法測定部で測定された寸法とに基づいて、前記対象物を撮影するときの前記対象物までの距離を算出する。また、倍率入力部を備えることが好ましい。前記倍率入力部は、前記対象物を撮影するときの撮影倍率を入力する。前記距離算出部は、前記実寸法入力部で入力された実寸法と、前記寸法測定部で測定された寸法と、前記倍率入力部から入力された撮影倍率とに基づいて、前記対象物までの距離を算出する。本発明の形状抽出方法は、個別画像領域抽出ステップと、個別線画像生成ステップと、除去ステップと、推定形状決定ステップと、判定ステップと、対象物形状特定ステップと、を備えている。前記個別画像領域抽出ステップは、特定形状を有する対象物と推定される個別画像を画面内から識別し、前記各個別画像が存在する個別画像領域を前記画面内から抽出する。前記個別線画像生成ステップは、前記各個別画像領域を順番に選択し、選択された前記個別画像領域内の前記個別画像を含む画像をそれぞれ線画像に変換して、個別線画像を生成する。前記除去ステップは、前記各個別線画像に含まれる輪郭線の中から、前記個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが前記個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は前記輪郭線自身の中心点と前記個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、不要な輪郭線として除去する。前記推定形状決定ステップは、前記不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、前記特定形状を最適な大きさとした推定形状を定める。前記判定ステップは、前記推定形状と前記修正済み線画像との重なり度合いを評価して、前記推定形状の適否を判定する。前記対象物形状特定ステップは、前記推定形状が適正であると判定されたときに、前記推定形状を前記画面から抽出された前記対象物の形状として特定する。本発明では、個別線画像に含まれる輪郭線の中から、個別線画像の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが個別線画像のほぼ半分以下の輪郭線、及び/又は、輪郭線の中心点と個別線画像の中心点とを結ぶ直線上に存在する輪郭線を、除去する。そして、この不要な輪郭線を除去した修正済み線画像に対応するように、特定形状を最適な大きさとした推定形状を定めて、この推定形状を用いて、対象物の形状を特定する。これにより、対象物の形状を正確に抽出することができる。また、個別画像領域が重複している場合に、先に形状が特定された対象物に係る輪郭線も削除するから、対象物の形状をより一層正確に特定することができる。[第1実施形態]図1に示すように、デジタルカメラ10は、カメラ本体10aの前面に、レンズ鏡筒11が設けられている。レンズ鏡筒11には、撮像レンズ12が組み込まれている。レンズ鏡筒11は、デジタルカメラ10が電源オフ状態にある際に、カメラ本体10aの内部に収納され、電源オン状態ではカメラ本体10aの前面から突出してワイド位置にセットされる。撮像レンズ12として、変倍レンズ12a、フォーカスレンズ12b図3参照を有するズームレンズが用いられる。カメラ本体10aの前面には、フラッシュ発光部15が設けられている。フラッシュ発光部15は、CPU40図3参照によって作動され、被写体に向けてフラッシュ光を照射する。また、カメラ本体10aの上面には、電源ボタン17、レリーズボタン18等が設けられている。デジタルカメラ10は、静止画を撮影する撮影モードと、撮影した画像を再生表示する再生モードと、対象物を撮影してその実寸法を測定する測定モードとが設けられている。また、測定モードには、対象物の種類に応じた複数の測定モード例えば、丸太測定モード、箱測定モード等が設けられている。レリーズボタン18は、2段押しの構造とされている。撮影モード及び測定モードでは、レリーズボタン18を軽く押圧半押しすると、露出調整や焦点調整などの撮影準備動作が行われる。この状態でさらに押圧全押しすると、撮影動作が行われる。図2に示すように、カメラ本体10aの背面には、画像や各種設定条件が表示されるLCD20、撮影条件の設定やモードの選択を行うためのメニューキー21、撮像レンズ12の倍率を変更するズームボタン22が設けられている。ズームボタン22の操作により、広角位置と望遠位置との間で変倍レンズ12aが移動され、画像の拡大及び縮小が行われる。図3に示すように、撮像レンズ12の背後には、撮像レンズ12を透過した被写体光が入射するカラーイメージセンサ、例えばCCD31が配置されている。このCCD31は、周知のように被写体像を光電変換して時系列の3色信号を発生し、これを相関二重サンプリング回路CDS32に送る。TGタイミングジェネレータ38は、CPU40によって制御され、駆動タイミング信号を発生して、CCD31を駆動する。このCCD31から発生された3色信号は、CDS32でノイズ成分が除去され、CCD31の各セルの蓄積電荷量に正確に対応した3色信号に変換される。CDS32から出力された3色信号は、ISO感度に応じて増幅器AMP33で増幅され、A/D変換器34に送られる。A/D変換器34は、3色信号をデジタル変換して3色画像データ以下、単に画像データというに変換する。ズーム用モータ39a、フォーカス用モータ39bは、モータドライバ図示せずを介してCPU40により駆動され、変倍レンズ12a、フォーカスレンズ12bを移動してズーミングとフォーカシングとを行う。CPU40には、周知のように、各種制御用のプログラムや設定情報などが記録されたEEPROM図示せずが接続されている。CPU40は、EEPROM内のプログラムを読み取って、各部を制御する。画像入力コントローラ36は、スルー画の表示中は、A/D変換器34からの画像データを、ビデオメモリ41に送り、撮影中は、バッファメモリ42に送る。スルー画撮影では、解像度の低いスルー画の画像データが、ビデオメモリ41に一時的に記録される。このスルー画像データは、データバス37を介してLCDドライバ43に送られ、スルー画がLCD20に表示される。撮影モード及び測定モードでレリーズボタン18が全押しされた撮影時には、撮像された高解像度の画像データが、バッファメモリ42に一時的に記録される。バッファメモリ42から読み出された画像データは、メモリコントローラ44によってメモリカード45に記録される。また、CPU40はメモリコントローラ44を介して、レリーズボタン18が全押しされたときのズーム倍率撮影倍率を表す焦点距離をメモリカード45に記録する。測光測距部47は、レリーズボタン18が半押しされたときに、スルー画の画像データに基づいて、被写体の輝度、および被写体までの距離を検出し、この検出結果からホワイトバランス補正量、およびレンズ合焦位置を決定する。測光測距部47は、スルー画の表示中は所定のサイクルで作動している。なお、被写体距離は、周知の位相差検出等によって測定することができる。測光測距部47は、輝度および被写体距離の検出結果をCPU40に逐次送信する。CPU40は、測光測距部47からのレンズ合焦位置に基づいて、フォーカスレンズ12bを移動させる。また、CPU40は、測光測距部47からの輝度に基づいて、CCD31のシャッタスピード電荷蓄積時間及びフラッシュ発光部15の動作を制御する。バッテリ48は、デジタルカメラ10の内部に収納され、LCD20やCPU40などの各部へ電力を供給する。バッテリ48の制御回路図示せずによって各部への電力供給が制御される。測定モードでは、レリーズボタン18が全押しされると、個別画像領域抽出部51は、バッファメモリ42内の撮影画像52を読み込む。そして、図4Aに示すように、個別画像領域抽出部51は、撮影画像52において予め決められた特定形状丸太測定モードでは丸太の断面形状である楕円形、箱測定モードでは四角形を有する個別画像を識別する。本実施形態では、丸太測定モードが選択されており、撮影画像52には、12個の丸太画像54A~54Lが含まれている。個別画像領域抽出部51は、識別結果に基づいて、図4Bに示すように、撮影画像52内の各対象物丸太の個別画像が存在する個別画像領域53A~53Lを抽出する。図4A及び図4Bにおいては、細かい線の図示を省略している。なお、抽出した個別画像領域を解析して、画像の色により、丸太の画像とそれ以外の物の画像とを判別し、丸太の画像を含まないもの、例えば丸太に似た円形の画像を含む個別画像領域を最初に排除してもよい。図5Aに示すように、個別線画像生成部61図3参照は、個別画像領域抽出部51で抽出された個別画像領域53A~53Lの1つ例えば、個別画像領域53Aを選択する。個別線画像生成部61には、選択した個別画像領域内の画像から、線画像に変換されるべき画像を抽出する変換画像抽出フィルタ63が設けられている。この変換画像抽出フィルタ63は、選択した個別画像領域内の色の変化を数値解析して、予め設定された抽出用閾値よりも色の変化が大きい画像を抽出する。図5Bに示すように、個別線画像生成部61は、変換画像抽出フィルタ63で抽出された画像を線画像に変換して個別線画像62を生成する。本実施形態では、個別線画像生成部61は、個別画像領域53A、個別画像領域53B、個別画像領域53C個別画像領域53K、個別画像領域53Lの順に選択して、それぞれに対応した個別線画像62を生成する。除去部66図3参照は、個別線画像62に含まれる輪郭線の中から、個別線画像62の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが個別線画像62のほぼ半分以下の中心付近輪郭線71図5Bにおける点線で囲まれた領域に含まれる輪郭線と、個別画像領域53Aの境界に接している境界輪郭線72と、輪郭線自身の中心重心である中心点CP1と個別線画像62の中心点CP2とを結ぶ直線図5Bにおける2点鎖線上にある周辺輪郭線73とを除去する。なお、輪郭線自身の中心点CP1は、1本の輪郭線の画素座標上のX及びY座標それぞれの平均値の点である。また、1本の輪郭線の両端を結ぶ直線の中央座標の点を、輪郭線自身の中心点CP1としてもよい。さらに、中心付近輪郭線71を決める領域は適宜変更可能である。図6に示すように、推定形状決定部67図3参照は、除去部66で各輪郭線71~73が除去された修正済み線画像64に対して、周知のフィッティング方法により楕円フィッティングを行う。そして、推定形状決定部67は、修正済み線画像64に対応するように、楕円特定形状を最適な大きさとした推定楕円形状76を決定する。なお、箱測定モードでは、箱形状のフィッティングを行い、推定箱形状を決定する。推定形状判定部81図3参照は、推定楕円形状76を評価して、その適否を判定する。推定形状判定部81は、修正済み線画像64内にある残存輪郭線75と、推定楕円形状76とで重なる部分の総画素数を検出し、その総画素数が予め設定された閾値を超えているときには、推定楕円形状76が適正であると判定し、総画素数が閾値以下であるときには、推定楕円形状76が適正でないと判定する。なお、閾値を変更可能にし、ユーザが決定してもよい。除去部66は、推定形状判定部81で推定楕円形状76が適正でないと判定されたときに、推定楕円形状76の外側にある輪郭線を除去する。そして、再び推定楕円形状76の決定及び判定を行い、これを推定楕円形状76が適正であると評価されるまで繰り返す。対象物形状特定部83は、推定形状判定部81で推定楕円形状76が適正であると判定されたときに、その推定楕円形状76を丸太の形状として特定する。寸法測定部84は、対象物形状特定部83で特定された推定楕円形状76の寸法撮影画像上の丸太の寸法を測定する。なお、寸法測定部84は、推定楕円形状76の高さ及び幅を測定する。実寸法算出部85は、寸法測定部84で測定された寸法と、測光測距部47で検出された丸太までの距離と、撮影レンズ12の焦点距離ズーム倍率とに基づいて、丸太の実寸法を算出する。この算出された丸太の実寸法データは、メモリカード45に記録される。また、図7に示すように、個別画像領域53Gに含まれる画像を線画像に変換して個別線画像62を生成するときには、個別画像領域53A~53Fは、既に推定楕円形状が決定されて丸太の形状も特定されている。このため、除去部66は、各輪郭線71~73に加えて、個別線画像62内の左側や下側にある輪郭線であって、既に形状が特定された個別画像の決定済み輪郭線74個別画像領域53A~53Fで用いられた輪郭線も除去する。同様に、個別画像領域53B~53F,53H~53Lで丸太の形状特定を行うときには、各輪郭線71~73に加えて決定済み輪郭線74も除去する。次に、上記第1実施形態の作用について、図8のフローチャートを参照して説明する。丸太測定モードステップ以下、S1でレリーズボタン18を半押しすると、測光測距部47により丸太対象物までの距離被写体距離が検出される。さらにレリーズボタン18を全押しして撮影を行うとS2、CCD31で撮影された画像の画像データがバッファメモリ42に記録された後、個別画像領域抽出部51に取り込まれるS3。個別画像領域抽出部51は、撮影画像52上の楕円形を識別することで、撮影画像52内の丸太の個別画像領域53A~53Lを抽出するS4。個別線画像生成部61は、個別画像領域抽出部51で抽出された個別画像領域53A~53Lの1つ例えば、個別画像領域53Aを選択する。変換画像抽出フィルタ63は、個別画像領域53A内の色の変化を数値解析して、抽出用閾値よりも色の変化が大きい画像を抽出する。個別線画像生成部61は、この抽出された画像を線画像に変換して個別線画像62を生成するS5。除去部66は、個別線画像62に含まれる輪郭線の中から、個別線画像62の中心とほぼ同じ位置に中心を有し、上下方向及び左右方向の長さが個別線画像62のほぼ半分以下の中心付近輪郭線71と、個別画像領域53Aの境界に接している境界輪郭線72と、輪郭線自身の中心点CP1と個別線画像62の中心点CP2とを結ぶ直線上にある周辺輪郭線73と、この前に形状が特定された推定楕円形状76に係る決定済み輪郭線74とを除去するS6。推定形状決定部67は、各輪郭線71~74が除去された修正済み線画像64に対して楕円フィッティングを行い、丸太の形状を推定して推定楕円形状76を決定するS7。推定形状判定部81は、修正済み線画像64内にある残存輪郭線75と、推定楕円形状76とで重なる部分の総画素数を検出し、その総画素数が閾値を超えているか否かを判定するS8。総画素数が閾値を超えているときS8でYには、推定楕円形状76が適正であると判定され、対象物形状特定部83は、その推定楕円形状76を丸太の形状として特定するS9。寸法測定部84は、特定した推定楕円形状76の寸法撮影画像上の丸太の寸法を測定するS10。実寸法算出部85は、寸法測定部84で測定された寸法と、測光測距部47で検出された丸太までの距離と、焦点距離とに基づいて、丸太の実寸法を算出するS11。この算出された丸太の実寸法データは、メモリカード45に記録される。一方、総画素数が閾値以下であるときS8でNには、推定楕円形状76が適正でないと判定され、除去部66は、推定楕円形状76の外側にある輪郭線を除去するS12。そして、再びS7以降が実行される。このS1~S12は、個別画像領域53A~53Lの全てに対して行われる。このように、個別線画像62に含まれる輪郭線の中から、中心付近輪郭線71、境界輪郭線72、周辺輪郭線73及び決定済み輪郭線74を除去し、各輪郭線71~74が除去された修正済み線画像64を用いて丸太の形状を特定する。これにより、各輪郭線71~74を含む個別線画像62を用いて丸太の形状を特定するものに比べて、丸太の形状が正確に特定される。[第2実施形態]図9に示す第2実施形態は、修正済み線画像64を4つの領域に分割し、推定形状決定部67は各領域から少なくとも1つずつ輪郭線を選択する。なお、第1実施形態と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。推定形状決定部67は、修正済み線画像64を第1~第4領域64a~64dに分割して、各領域64a~64dの所定位置例えば、中心にある輪郭線を例えば1つずつ選択する。そして、選択した4つの輪郭線に対して楕円フィッティングを行い、推定楕円形状76を決定する。これにより、修正済み線画像64内の全ての輪郭線に対して楕円フィッティングを行うものに比べて、推定楕円形状76の決定にかかる時間が短くなる。なお、修正済み線画像64を分割する数は4分割に限らず、適宜変更可能である。分割するときには、修正済み線画像64の中心点を中心にして均等に分割することが好ましい。また、各領域から選択する輪郭線の数は1つに限らず、適宜変更可能である。[第3実施形態]図10及び図11に示す第3実施形態のデジタルカメラ100は、測光測距部が省略され、寸法測定部84で測定された寸法を用いて、丸太までの距離を算出する。なお、第1実施形態と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。図10に示すように、デジタルカメラ100は、丸太対象物までの距離を算出する距離算出部101が設けられている。丸太測定モードで撮影を行うときには、ユーザは、メニューキー21を操作して対象物である丸太の実寸法を入力する。距離算出部101は、寸法測定部84で測定された寸法と、入力された丸太の実寸法と、焦点距離とに基づいて丸太までの距離を算出する。次に、上記第3実施形態の作用について、図11のフローチャートを参照して説明する。丸太測定モードS101で、メニューキー21を操作して対象物である丸太の実寸法を入力しS102、レリーズボタン18を全押しするとS103、撮影した画像データが個別画像領域抽出部51に入力されるS104。なお、S105~S111,S113は、第1実施形態のS4~S10,S12と同様であるから、説明を省略する。寸法測定部84で、推定楕円形状76の寸法撮影画像上の丸太の寸法を測定するとS111、距離算出部101は、寸法測定部84で測定された寸法と、入力された丸太の実寸法と、焦点距離とに基づいて、丸太までの距離を算出するS112。この算出された丸太までの距離データは、メモリカード45に記録される。このS101~S113は、個別画像領域53A~53Lの全てに対して行われる。[第4実施形態]図12及び図13に示す第4実施形態のデジタルカメラ110は、推定形状判定部81で推定楕円形状76が適正でないと判定されたときに、新たな個別線画像62を生成する。図12に示すように、個別線画像生成部111には、選択した個別画像領域内の画像の中から線画像に変換されるべき画像を抽出するための複数例えば、10個の変換画像抽出フィルタ112a~112jが設けられている。各変換画像抽出フィルタ112a~112jは、線画像に変換する画像を抽出するための抽出用閾値がそれぞれ異なる。個別線画像生成部111は、変換画像抽出フィルタ112a~112jのいずれかを用いて、線画像に変換する画像を抽出する。そして、個別線画像生成部111は、抽出された画像を線画像に変換して個別線画像62を生成する。推定形状判定部81で推定楕円形状76が適正でないと判定されたときに、個別線画像生成部111は、変換画像抽出フィルタ112a~112jのうち使用するものを変更して画像を再度抽出し、新たな個別線画像62を生成する。これを、推定楕円形状76が適正であると判定されるまで繰り返し行う。本実施形態では、個別線画像生成部111は、変換画像抽出フィルタ112a、変換画像抽出フィルタ112b、変換画像抽出フィルタ112c変換画像抽出フィルタ112i、変換画像抽出フィルタ112jの順に使用する。また、変換画像抽出フィルタ112a~112jの全てで、推定楕円形状76が適正でないと判定されたときには、対象物形状特定部83は、評価結果が最も高い推定楕円形状76を丸太の形状として特定する。次に、上記第4実施形態の作用について、図13のフローチャートを参照して説明する。丸太測定モードS201でレリーズボタン18を全押しするとS202、撮影した画像データが個別画像領域抽出部51に入力されるS203。個別画像領域抽出部51は、撮影画像52内の丸太の個別画像領域53A~53Lを抽出するS204。個別線画像生成部111は、個別画像領域抽出部51で抽出された個別画像領域53A~53Lの1つ例えば、個別画像領域53Aを選択する。変換画像抽出フィルタ112a~112jのいずれか例えば、変換画像抽出フィルタ112aは、個別画像領域53A内の色の変化を数値解析して、抽出用閾値よりも色の変化が大きい画像を抽出する。個別線画像生成部111は、抽出された画像を線画像に変換して個別線画像62を生成するS205。なお、S206~S211は、第1実施形態のS6~S11と同様であるから、説明を省略する。総画素数が閾値以下であるときS208でNには、推定楕円形状76が適正でないと判定される。この場合、変換画像抽出フィルタ112a~112jのうち使用するものを変更してS212、線画像に変換する画像を再度抽出する。個別線画像生成部111は、新たに抽出された画像に基づいて新たな個別線画像62を生成するS205。そして、再びS206以降が実行される。このS201~S212は、個別画像領域53A~53Lの全てに対して行われる。なお、この第4実施形態の構成を第3実施形態に適用して、丸太までの距離を測定してもよい。[第5実施形態]図14及び図15に示す第5実施形態のデジタルカメラ120は、1個の個別画像領域から複数例えば、5個の個別線画像62を生成する。個別線画像生成部121には、選択した個別画像領域に含まれる画像の中から線画像に変換されるべき画像を抽出するための複数例えば、5個の変換画像抽出フィルタ122a~122eが設けられている。各変換画像抽出フィルタ122a~122eは、線画像に変換する画像を抽出するための抽出用閾値がそれぞれ異なる。個別線画像生成部121は、変換画像抽出フィルタ122a~122eそれぞれを用いて画像を抽出し、それぞれに対応した5個の個別線画像62を生成する。推定形状決定部67は、5個の個別線画像62を用いて5個の推定楕円形状76を決定する。推定形状判定部81は、これら5個の推定楕円形状76を評価及び判定する。対象物形状特定部83は、推定形状判定部81での評価結果が最も高い推定楕円形状76を丸太の形状として特定する。寸法測定部84は、この特定した推定楕円形状76の寸法を測定する。次に、上記第5実施形態の作用について、図15のフローチャートを参照して説明する。丸太測定モードS301でレリーズボタン18を全押しするとS302、撮影した画像データが個別画像領域抽出部51に入力されるS303。個別画像領域抽出部51は、撮影画像52内の丸太の個別画像領域53A~53Lを抽出するS304。個別線画像生成部61は、個別画像領域抽出部51で抽出された個別画像領域53A~53Lの1つ例えば、個別画像領域53Aを選択する。変換画像抽出フィルタ122a~122eは、それぞれ個別画像領域53A内の色の変化を数値解析して、抽出用閾値よりも色の変化が大きい画像を抽出する。個別線画像生成部111は、各フィルタ122a~122eで抽出された画像をそれぞれ線画像に変換して、各フィルタ122a~122eに対応した5個の個別線画像62を生成するS305。除去部66は、5個の個別線画像62それぞれで、中心付近輪郭線71、境界輪郭線72、周辺輪郭線73及び決定済み輪郭線74を除去するS306。推定形状決定部67は、5個の修正済み線画像64それぞれに対して楕円フィッティングを行い、5個の推定楕円形状76を決定するS307。推定形状判定部81は、5個の推定楕円形状76それぞれで、残存輪郭線75と重なる部分の総画素数を検出する。そして、検出されたそれぞれの総画素数に基づいて、推定形状判定部81は5個の推定楕円形状76を評価するS308。対象物形状特定部83は、推定形状判定部81での評価結果が最も高い推定楕円形状76を丸太の形状として特定するS309。寸法測定部84は、この特定した推定楕円形状76の寸法を測定するS310。実寸法算出部85は、寸法測定部84で測定された寸法と、測光測距部47で検出された丸太までの距離と、焦点距離とに基づいて、丸太の実寸法を算出するS311。このS301~S311は、個別画像領域53A~53Lの全てに対して行われる。なお、この第5実施形態の構成を第3実施形態に適用して、丸太までの距離を測定してもよい。[第6実施形態]図16及び図17に示す第6実施形態のデジタルカメラ130は、選択した個別画像領域に含まれる画像の中から線画像に変換する画像を抽出するための抽出用閾値を算出する閾値算出部131を備える。図16に示すように、閾値算出部131は、選択した個別画像領域内の色相を解析して、その色相値のヒストグラムを作成し、ヒストグラムのピーク値に定数を加算することで抽出用閾値を算出する。なお、ピーク値に定数を減算して抽出用閾値を算出してもよい。また、ピーク値から頻度が一定の差または比率の値や、ピーク値から極小の差の値を抽出用閾値としてもよい。個別線画像生成部132は、閾値算出部131で算出された抽出用閾値に基づいて、個別画像領域に含まれる画像を2値化抽出用閾値よりも色相値が高い画像を抽出して、個別線画像62を生成する。閾値算出部131は、推定楕円形状76が適正でないと判定されたときには、ピーク値に加算する定数を変えて、抽出用閾値を再度算出する。そして、個別線画像生成部132は、新たな抽出用閾値に基づいて新たな個別線画像62を生成する。これを、推定楕円形状76が適正であると判定されるまで繰り返し行う。次に、上記第6実施形態の作用について、図17のフローチャートを参照して説明する。丸太測定モードS401でレリーズボタン18を全押しするとS402、撮影した画像データが個別画像領域抽出部51に入力されるS403。個別画像領域抽出部51は、撮影画像52内の丸太の個別画像領域53A~53Lを抽出するS404。個別線画像生成部132は、個別画像領域抽出部51で抽出された個別画像領域53A~53Lの1つ例えば、個別画像領域53Aを選択する。閾値算出部131は、個別画像領域53A内の色相を解析して、その色相値のヒストグラムを作成する。閾値算出部131は、作成したヒストグラムのピーク値に定数を加算することで抽出用閾値を算出するS405。個別線画像生成部132は、個別画像領域53Aに含まれる画像の中から、閾値算出部131で算出された抽出用閾値よりも色相値が高い画像を抽出する。個別線画像生成部132は、この抽出した画像を線画像に変換して個別線画像62を生成するS406。なお、S407~S412は、第1実施形態のS6~S11と同様であるから、説明を省略する。総画素数が閾値以下であるときS409でNには、推定楕円形状76が適正でないと判定される。この場合、閾値算出部131は、個別画像領域53Aの色相値のヒストグラムピーク値に加算する定数を変えて、新たな抽出用閾値を算出するS413。個別線画像生成部132は、新たな抽出用閾値を用いて個別画像領域53Aから画像を抽出して、この新たに抽出された画像に基づいて新たな個別線画像62を生成するS406。そして、再びS407以降が実行される。このS401~S413は、個別画像領域53A~53Lの全てに対して行われる。なお、この第6実施形態の構成を第3実施形態に適用して、丸太までの距離を測定してもよい。なお、上記実施形態では、デジタルカメラについて説明しているが、デジタルカメラ及びパソコン等から構成される画像処理装置システムにも、本発明を適用することができる。この場合、デジタルカメラで撮像された撮影画像に基づいて、パソコンで、個別画像領域の抽出、個別線画像の生成、不要な輪郭線の除去、推定形状の決定、推定形状の適否判定、対象物の形状特定、対象物の寸法測定を行う。さらには、複数の視点から撮影して複数の視点画像を取得するステレオカメラや、カメラ付き携帯電話等にも、本発明を適用することができる。なお、ステレオカメラに適用する場合には、複数の視点画像に基づいて、正面から見たときの画像である正体化画像を生成して、この正体化画像に基づいて各処理を行う。また、上記実施形態では、対象物の形状を特定し、これに基づいて対象物の実寸法、または対象物までの距離を測定しているが、少なくとも対象物の形状が特定できればよい。また、上記実施形態では、個別線画像に含まれる輪郭線の中から、中心付近輪郭線、境界輪郭線、周辺輪郭線及び決定済み輪郭線を除去しているが、中心付近輪郭線と周辺輪郭線の少なくとも一方を除去すればよい。さらに、各個別画像領域の選択は、例えば、形状の一致度が高い順や、解像度が高い順に丸太の寸法測定を行ってもよい。さらには、ユーザが順番を決定してもよい。また、上記実施形態では、推定楕円形状と修正済み線画像内の輪郭線との重なる部分の総画素数に応じて、推定楕円形状の適否判定を行っている。この代わりに、推定楕円形状から所定距離内にある輪郭線の画素数に応じて適否判定を行ってもよく、この場合、推定楕円形状から近い順に、輪郭線に重み付けすることが好ましい。さらに、上記第6実施形態では、推定楕円形状が適正でないと判定されたときに、閾値算出部は、抽出用閾値を再度算出しているが、予め閾値算出部で複数の抽出用閾値を算出して、これら複数の抽出用閾値を用いて複数の個別線画像を生成してもよい。この場合、複数の個別線画像のうちの評価結果が最も高い個別線画像を用いて丸太の実寸法を算出する。また、上記第6実施形態では、閾値算出部で抽出用閾値を算出しているが、予め複数の抽出用閾値を設定しておいてもよい。"