"画像から、特定被写体と思われる領域である被写体領域を検出する被写体検出手段と、前記画像を複数の領域に分割する分割手段と、前記複数の領域のうち、前記被写体領域と重複している領域の各々について、領域の代表色を表す色情報を算出する色情報算出手段と、前記被写体領域と重複している領域の各々について、重みを決定する重み決定手段と、前記色情報の各々に、当該色情報を求めた前記被写体領域と重複している領域について決定された前記重みを適用して積算する積算手段と、前記色情報の積算結果と、予め定められた目標色の情報とから、前記代表色が前記目標色となるようなホワイトバランス制御値を算出するホワイトバランス制御値算出手段と、を有し、前記重み決定手段が、前記被写体検出手段が検出した被写体領域の大きさが、前記複数の領域のうち全体が該被写体領域に含まれる領域が、前記被写体領域の前記画像における位置によらず1つ以上存在する大きさの閾値Th未満であれば、前記重みを0に決定し、前記閾値Th以上であれば、前記重みを0より大きな値に決定することを特徴とするホワイトバランス制御装置。前記重み決定手段が、前記被写体領域が前記閾値Thに等しい大きさから大きくなるに従って段階的または徐々に前記重みが最大値に近づくように前記重みを決定することを特徴とする請求項1記載のホワイトバランス制御装置。前記色情報算出手段が、前記領域に含まれる画素値を色成分ごとに平均した色平均値を前記色情報として算出することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のホワイトバランス制御装置。前記重み決定手段が、前記重みを0に決定しない場合、前記被写体領域と重複している割合が小さい領域ほど前記重みが小さくなるように前記重みを決定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。前記重み決定手段が、前記重みを0に決定しない場合、前記被写体領域と重複している領域のうち、前記代表色として取得することが望ましい色が多く含まれる可能性の高い領域に対する重みが、他の領域に対する重みによりも大きくなるように前記重みを決定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。複数の前記被写体領域が検出され、かつ前記重みを0に決定しない場合、前記重み決定手段は、前記被写体領域と重複する領域のうち、前記複数の前記被写体領域のうち主要被写体として選択された被写体領域と重複する領域に対する重みが、他の被写体領域と重複する領域に対する重みより大きくなるように前記重みを決定することを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。前記重み決定手段が前記重みを0に決定した場合、前記ホワイトバランス制御値算出手段が、前記複数の領域のうち白色であると判断される領域の色情報からホワイトバランス制御値を算出することを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。前記画像を撮像する撮像手段と、請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置と、前記ホワイトバランス制御値を前記画像に反映する反映手段と、を有することを特徴とする撮像装置。被写体検出手段が、画像から、特定被写体と思われる領域である被写体領域を検出する被写体検出工程と、分割手段が、前記画像を複数の領域に分割する分割工程と、色情報算出手段が、前記複数の領域のうち、前記被写体領域と重複している領域の各々について、領域の代表色を表す色情報を算出する色情報算出工程と、重み決定手段が、前記被写体領域と重複している領域の各々について、重みを決定する重み決定工程と、積算手段が、前記色情報の各々に、当該色情報を求めた前記被写体領域と重複している領域について決定された前記重みを適用して積算する積算工程と、ホワイトバランス制御値算出手段が、前記色情報の積算結果と、予め定められた目標色の情報とから、前記代表色が前記目標色となるようなホワイトバランス制御値を算出するホワイトバランス制御値算出工程と、を有し、前記重み決定工程では、前記被写体検出手段が検出した被写体領域の大きさが、前記複数の領域のうち全体が該被写体領域に含まれる領域が、前記被写体領域の前記画像における位置によらず1つ以上存在する大きさの閾値Th未満であれば、前記重みを0に決定し、前記閾値Th以上であれば、前記重みを0より大きな値に決定することを特徴とするホワイトバランス制御方法。コンピュータを、請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置の各手段として機能させるためのプログラム。特許文献1では、顔領域から得られる色情報が肌色を示すことを前提としてホワイトバランス制御値を補正している。しかしながら、色情報は画像を分割したブロック単位で求められ、ブロックの大きさや形状は顔領域の大きさや位置とは独立して定められている。そのため、顔領域と重複するブロックに肌色画素が支配的に含まれているとは限らない。つまり、ブロックサイズと顔領域の大きさや位置との関係により、顔領域と重複するブロックから正しい肌色の情報が得られない場合もある。例えば、同じシーンで複数の画像を連続して撮像している途中に被写体の向きや位置が変わった場合、同じシーンで撮像した画像であっても、顔領域と重複するブロックから正しい肌色が取得できたりできなかったりする。この場合、特許文献1の手法では、顔検出情報を用いて算出されるホワイトバランス制御値が大きく変動する可能性があり、同じシーンで連続して撮像した画像であっても、色調が一定しない原因となる。本発明はこのような従来技術の課題に鑑みてなされたものであり、被写体領域から得られる色情報を用いて算出するホワイトバランス制御値のばらつきを抑制することが可能なホワイトバランス制御装置および制御方法を提供する。すなわち、本発明に係るホワイトバランス制御装置は、画像から、特定被写体と思われる領域である被写体領域を検出する被写体検出手段と、画像を複数の領域に分割する分割手段と、複数の領域のうち、被写体領域と重複している領域の各々について、領域の代表色を表す色情報を算出する色情報算出手段と、被写体領域と重複している領域の各々について、重みを決定する重み決定手段と、色情報の各々に、当該色情報を求めた被写体領域と重複している領域について決定された重みを適用して積算する積算手段と、色情報の積算結果と、予め定められた目標色の情報とから、代表色が目標色となるようなホワイトバランス制御値を算出するホワイトバランス制御値算出手段と、を有し、重み決定手段が、被写体検出手段が検出した被写体領域の大きさが、複数の領域のうち全体が被写体領域に含まれる領域が、被写体領域の画像における位置によらず1つ以上存在する大きさの閾値Th未満であれば、重みを0に決定し、閾値Th以上であれば、重みを0より大きな値に決定することを特徴とする。このような構成により、本発明によれば、被写体領域から得られる色情報を用いて算出するホワイトバランス制御値のばらつきを抑制することが可能なホワイトバランス制御装置および制御方法を提供することができる。以下、添付図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を詳細に説明する。図1は、本発明の実施形態に係るホワイトバランス制御装置を用いた撮像装置100の機能構成例を示すブロック図である。なお、撮像装置が有する、レンズや撮像素子といった撮像に係る構成や、撮像画像の記録に係る構成は、本発明のホワイトバランス制御装置に必須でない。また、ホワイトバランス制御を行う画像のデータ形式は任意であり、例えばRAWデータであってもJPEGデータであっても構わない。被写体像は、結像光学系であるレンズ1000により、撮像素子1010の撮像面に結像される。本実施形態において撮像素子1010は、例えば、一般的な原色カラーフィルタを備える単板カラー撮像素子とする。原色カラーフィルタは、各々650nm、550nm、450nm近傍に透過主波長帯を持つ3種類の色フィルタからなり、各々R赤、G緑、B青に対応する色プレーンを撮影する。単板カラー撮像素子では、各画素が1色のフィルタに対応するよう、3色のフィルタを規則的に配列したカラーフィルタを用いるので、各画素では単一色プレーンの輝度を得ることしかできない。このため、撮像素子1010からは色モザイク画像が出力される。A/D変換部1020では撮像素子から画素毎のアナログ電圧として出力される色モザイク画像を、以降の画像処理に適するデジタルデータへと変換する。被写体検出部1030では、デジタルデータに変換した画像に対して、周知の任意の方法によって特定の被写体検出処理を行い、特定被写体と思われる領域被写体領域ごとに位置、大きさ、信頼度などの情報を求める。なお、本実施形態では特定被写体として人間の顔を検出する。ホワイトバランス制御部1040は、後述する処理により、ホワイトバランス制御値を求め、画像に適用する。具体的には白くあるべき領域のR,G,Bが等色になるようなゲインをホワイトバランス制御値として求め、画像のR,G,B成分に適用する。色分離部1050は、色モザイク画像を補間することによって、全ての画素がR、G、Bの情報を有するカラー画像を生成する。生成されたカラー画像は、マトリクス変換部1060およびガンマ変換部1070を経て基本的なカラー画像が生成される。色調整部1080は、例えば、ノイズ低減、彩度強調、色相補正、エッジ強調といった画像の見栄えを改善するための処理を適用する。色調整部1080の出力する画像を原画像と称し、メモリ1120に蓄える。もしくは、圧縮部1090で原画像をJPEG等の方法で圧縮し、記録部1100にてメモリカード等の記録媒体に記録する。制御部1110は、撮像装置100全体の処理を制御する。制御部1110は、例えば制御プログラムを記憶するROMと、制御プログラムを実行するCPUと、CPUが制御プログラムの実行時にワークエリアとして用いるRAMを有していてよい。メモリ1120は、各部における処理で用いる中間データの保存などに用いられる。操作部1130は、ユーザが撮像装置100に各種指示や設定を行うためのスイッチやボタンなどを有する。また、操作部1130はEVFとして用いたり、各種情報を表示したりするための表示装置を有していてもよい。レンズ1000を除く各部は、バス1140を通じて互いに通信可能に接続される。図2に示すフローチャートを参照して、被写体検出部1030の処理顔検出処理を説明する。S3100で被写体検出部1030は、A/D変換部1020が出力する画像から、顔検出に適するような輝度情報を抽出するといった前処理を行う。S3200で被写体検出部1030は、抽出した輝度情報から顔の特徴量を抽出する。S3300で被写体検出部1030は、抽出した顔の特徴量から、1つまたは複数の、顔と思われる領域顔領域を検出する。そして、被写体検出部1030は、顔領域ごとに、画像内の位置や大きさ、顔のパーツ目や鼻など位置、顔としての信頼度などの顔検出情報を検出結果として取得する。顔検出の方法や、顔検出情報の構成について特に限定はなく、任意の公知技術を用いることができる。ホワイトバランス制御部の全体動作図3に示すフローチャートを参照して、ホワイトバランス制御部1040の全体動作を説明する。S4100において、ホワイトバランス制御部1040は、画像から得られる色情報より第1のオートホワイトバランス制御値を求める。S4200において、ホワイトバランス制御部1040は、被写体検出部1030の顔検出結果に基づいて第2のオートホワイトバランス制御値を求める。S4300において、ホワイトバランス制御部1040は、第2のオートホワイトバランス制御値、もしくは妥当な第2のオートホワイトバランス制御値が得られなかった場合は第1のオートホワイトバランス制御値を、最終的なオートホワイトバランス制御値とする。S4400において、ホワイトバランス制御部1040は、操作部1130からのユーザー指示により、複数の選択肢から、画像に反映するホワイトバランス制御値を決定する。この選択肢には、オートホワイトバランス制御値を含むプリセットホワイトバランス制御値や、マニュアルホワイトバランス制御値などが含まれる。このように、反映手段としてのホワイトバランス制御部1040では、ユーザーの選択したホワイトバランス制御値を画像に反映することができる。また、ユーザーがオートホワイトバランス制御値を選択した場合、顔検出情報を用いたホワイトバランス制御値を反映することができる。なお、S4400において画像に反映するホワイトバランス制御値をユーザが逐一決定する必要はなく、例えば予め決定されたホワイトバランス制御値を反映させてもよい。第1のオートホワイトバランス制御値算出処理図4に示すフローチャートを用いて、ホワイトバランス制御部1040が図3のS4100で行う第1のオートホワイトバランス制御値の算出処理について説明する。まず、ホワイトバランス制御部1040は、A/D変換部1020からメモリ1120に記憶された画像を読み出し、複数のブロックに分割するS4101。分割数をmmは2以上の整数とする。画像を分割する方法に制限はないが、例えば、同サイズの四角形や六角形の領域に分割することができる。S4102~S4106は、分割した各ブロックに対して行われる。ホワイトバランス制御部1040は、各ブロックに含まれる画素値を色成分ごとに平均して色平均値Ri、Gi、Biを算出するS4102。さらにホワイトバランス制御部1040は、以下の式1を用いてブロックごとに色評価値Cxi、Cyiを算出するS4103。CxiRi-BiYi×1024CyiRiBi-2GiYi×1024式1ただし、YiRi2GiBi、i1m次に、ホワイトバランス制御部1040は、S4103で算出したi番目のブロックの色評価値Cxi、Cyiが、予め設定した白検出範囲に含まれるかどうかを判断するS4104。白検出範囲とは、白色物体を特性色温度などの異なる光源下で予め撮影し、算出した色評価値の、CxCy座標系における範囲である。算出した色評価値Cxi、Cyiが白検出範囲に含まれる場合S4104でYES、ホワイトバランス制御部1040はそのブロックが白色であると判断する。そして、ホワイトバランス制御部1040は、白色であると判断したブロックの色平均値Ri、Gi、Biを積算するS4105。一方、色評価値Cxi、Cyiが白検出範囲に含まれない場合、ホワイトバランス制御部1040は、そのブロックの色平均値を積算せずに処理をS4106に進める。このS4104及びS4105における処理白抽出処理は、以下の式2により表すことができる。SumRwiRiSumGwiGiSumBwiBi式2ただし、i1m式2において、色評価値Cxi、Cyiが白検出範囲に含まれる場合は加算重みwiを1に、含まれない場合には加算重みwiを0とする。これにより、色評価値Cxi、Cyiが白検出範囲に含まれるブロックの色平均値Ri、Gi、Biのみが積算される。S4106でホワイトバランス制御部1040は、すべてのブロックについてS4102~S4105の処理を行ったかどうかを判断し、未処理のブロックがあれば処理をS4102に戻し、すべてのブロックで処理したならば処理をS4107に進める。S4107でホワイトバランス制御部1040は、得られた色平均値の積分値SumR、SumG、SumBから、以下の式3式を用いて、第1のオートホワイトバランス制御値WBColR1、WBColG1、WBColB1を算出する。WBColR1SumY×1024SumRWBColG1SumY×1024SumGWBColB1SumY×1024SumB式3ただし、SumYSumR2×SumGSumB4第2のオートホワイトバランス制御値算出処理図5に示すフローチャートを用いて、ホワイトバランス制御部1040が図3のS4200で行う第2のオートホワイトバランス制御値の算出処理について説明する。まず、分割手段としてのホワイトバランス制御部1040は、A/D変換部1020からメモリ1120に記憶された画像を読み出し、複数のブロックに分割するS4201。分割数をnnは2以上の整数とする。この分割処理は、ホワイトバランス制御部1040の処理負荷を軽減する観点からは、S4101における分割と同じ方法同じブロックの形状および大きさ。すなわちn=mで行うことが望ましい。ただし、処理能力やメモリに十分な余裕がある場合には、撮像条件や顔検出結果などの条件に応じてS4101とS4201での分割数と分割形状の少なくとも一方が異なってもよい。S4202~S4206は、分割した各ブロックに対して行われる。色情報算出手段としてのホワイトバランス制御部1040は、ブロックの少なくとも一部が、被写体検出部1030で検出された顔領域と重複するか判別しS4202、重複するブロックについて、ブロックの代表色を表す色情報を算出する。本実施形態において、ホワイトバランス制御部1040は、ブロックに含まれる画素値を色成分ごとに平均した色平均値Ri、Gi、Biを色情報として算出するS4203。ただし、顔領域内の肌色部分について色平均値を精度よく算出するためには、ブロック全体が顔領域内に含まれていることが望ましい。重み決定手段としてのホワイトバランス制御部1040は、ブロック内の画素から得られる情報や被写体検出部1030から得られる情報顔検出結果を基に、処理中のブロックに対する加算重みwiを算出するS4204。そして、積算手段としてのホワイトバランス制御部1040は、上述した式2式を用い、ブロックの色平均値Ri、Gi、Biにブロックの加算重みwiを適用して積算加重加算するS4205。一方、処理中のブロックが顔領域と全く重複しない場合S4202,No、ホワイトバランス制御部1040は、ブロックの色平均値を積算せずに処理をS4206に進める。これは、顔領域と重複しないブロックに対するブロックの加算重みwiを0とすることに相当する。S4206でホワイトバランス制御部1040は、S4201で分割したすべてのブロックについてS4202~S4205の処理を行ったかどうかを判断する。そして、ホワイトバランス制御部1040は、未処理のブロックがあれば処理をS4202に戻し、すべてのブロックで処理したならば処理をS4207に進める。S4207でホワイトバランス制御値算出手段としてのホワイトバランス制御部1040は、以下の式4式を用いて、第2のオートホワイトバランス制御値WBColR2、WBColG2、WBColB2を算出する。WBColR2SumY×SkinR×1024SumRWBColG2SumY×SkinG×1024SumGWBColB2SumY×SkinB×1024SumB式4ただし、SumYSumR2×SumGSumB4、SumR、SumG、SumBは得られた色平均値の加重加算値積算結果、SkinR、SkinG、SkinBは目標とする肌色のカラーバランス制御値である。第2のオートホワイトバランス制御値は、顔領域と重複するブロックの代表色が肌色の目標色となるようなホワイトバランス制御値である。本実施形態で、ホワイトバランス制御部1040は、図3のS4300において、通常は第2のオートホワイトバランス制御値を最終的なオートホワイトバランス制御値とする。しかし、被写体検出部1030において顔領域が検出できなかった場合など、S4205で求める色平均値の加重加算値がオートホワイトバランス制御値を求めるための値として妥当な値でない場合がある。このような場合、ホワイトバランス制御部1040は、S4300において第1のオートホワイトバランス制御値を最終的なオートホワイトバランス制御値とする。加重重みの算出処理次に、図6を用いて、図5のS4204における加重重みwiの処理の例について説明する。ここでは、被写体検出部1030から得られる検出結果のうち、顔領域の大きさ情報を基に加算重みを算出する方法を説明する。ブロックの大きさが顔領域より小さい場合であっても、顔の位置によっては、顔領域に全体が含まれるブロックが存在しない場合がある。一方、ブロックの大きさには処理の高速化や色評価値の信頼性などの観点から下限がある。そのため、図6aで示すように顔領域が小さい場合には特に、顔領域に全体が含まれるブロックが存在しない確率が高くなる。顔領域が検出できていても、顔領域に全体が含まれるブロックが存在しない場合、顔領域に一部が重複するブロックの色情報に基づいて算出される第2のオートホワイトバランス制御値は安定しない。そのため、同じシーンを連続して撮像した画像間での色調が一定しないことが生じうる。そのため、本実施形態では、S4201における画像の分割数及び分割形状と、顔領域の大きさとの関係に応じて、各ブロックの加算重みを決定することを特徴とする。より具体的には、顔領域の大きさが、顔領域の位置によらず、顔領域に全体が含まれるブロックが1つ以上存在する大きさを有するか否かにより、加算重みを決定する。顔領域の位置によらず、顔領域に全体が含まれるブロックが1つ以上存在するという条件を満たす顔領域の大きさは、画像の分割数と分割形状、顔領域の検出形状に応じて判定することができる。例えば、ブロックの分割形状、顔領域の検出形状とも正方形の場合、顔領域の大きさが、縦横2×2ブロック分以上であれば、顔領域が画像中どの位置にあっても顔領域に全体が含まれるブロックが1つ以上存在するという条件を満たす。本実施形態では、図6bで示すように、被写体検出部1030から得られる顔領域の大きさが、顔領域の位置によらず、全体が含まれるブロックが1つ以上存在する大きさTh未満の場合、顔領域と重複するブロックも加算重みwiを0とする。従って、SumR、SumG、SumBはすべて0となり、第2のオートホワイトバランス制御値は算出されず、S4300では第1のオートホワイトバランス制御値が最終的なオートホワイトバランス制御値となる。一方、顔領域の大きさがTh以上の場合には、顔領域との重複を有するブロックの加算重みwiを0より大とする。なお、顔領域の大きさがTh以上の場合、一律に加算重みwiを1としてもよい。しかし、その場合、顔領域の大きさがTh付近で変動すると最終的なオートホワイトバランス制御値が第2のオートホワイトバランス制御値と第1のオートホワイトバランス制御値との間で頻繁に切り替わることが起こりうる。これは、オートホワイトバランス制御を適用した場合のショット間で色調がばらつく要因となる。そのため本実施形態では、加算重みwiの値を、顔領域の大きさがThから大きくなるにつれて段階的もしくは徐々に最大値Wmaxここでは1に近づくように決定する。顔領域の大きさがThとなってから加算重みwiが最大値に達するまでの変化率図6bにおける加算重みの増加部分の傾きは、小さすぎると顔検出結果を十分利用できなくなり、大きすぎると上述の変動の問題が大きくなる。そのため、適切な値を例えば実験などにより求めて設定する。なお、図6bのように1次直線的に増加させてもよいし、Th付近での増加率は低く、その後は増加率を高くする2次曲線的に増加させてもよい。変形例図6aでは説明及び理解を容易にするため、顔領域の傾きもしくは回転がない場合を例示した。しかし、図6cに示すように、顔領域が傾きもしくは回転している場合、Thの値は変化する図6aのようなブロック分割を行う場合、傾きがない場合よりもThが大きくなる。そのため、顔領域の大きさ閾値Thを、顔領域の傾きもしくは回転の量を考慮して求めることで、第2のオートホワイトバランス制御値をさらに安定させることが可能である。以上説明したように、本実施形態では、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実でない場合、顔領域と重複しているブロックに対しても加算重みを0とする。そのため、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実でない場合には、画像全体の情報に基づく第1のオートホワイトバランスが最終的なオートホワイトバランス制御値となる。そして、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実な場合には、顔領域と重複するブロックの色平均値に基づく第2のオートホワイトバランス制御値を算出し、最終的なオートホワイトバランス制御値とする。これにより、顔領域と重複するブロックの色情報に基づいて算出されるオートホワイトバランス制御値のバラツキが小さくなり、同じシーンを連続して撮像した画像間の色調の変化を抑制することが可能になる。さらに、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実となる顔領域の大きさ閾値Thから顔領域が大きくなるに従って段階的もしくは徐々に加算重みwiを最大値に近づけることで、顔領域の大きさが閾値Th付近で変化した際の問題を緩和できる。第2の実施形態次に、本発明の第2の実施形態について説明する。本実施形態は、第2のオートホワイトバランス制御値算出処理における、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みwiの決定方法以外第1の実施形態と同様である。そのため、加算重みwiの決定方法についてのみ説明する。第1の実施形態においては、顔領域の大きさが閾値Th以上である場合に、顔領域と重複を有するブロックの色評価値色平均値に対する加算重みを一律の値に設定していた。しかし、顔領域から肌の色だけを精度よく抽出しようとした場合、顔領域内に全体が含まれるブロックが多数存在することが望ましい。しかし、図7aに示すように顔領域が小さい場合には、顔領域と重複したブロックの総数9個に対して顔領域に全体が含まれるブロックの数1個が少なくなる。この場合、9個のブロックに対して一律の加算重みで色平均値を加重加算すると、顔領域内に全体が含まれるブロックから得られる最も良好な色平均値が加重加算値に占める割合が小さくなる。そのため、本実施形態では、顔領域と重複するブロックに対する加算重みwiの値を、顔領域と重複する割合が小さいほど小さくすることで、肌色画素があまり含まれていないと考えられるブロックの色平均値の重みを小さくする。例えば、顔領域と9割重複しているブロックであれば、顔領域内に全体が含まれるブロックの加算重みの9割の値に削減したり、顔領域と1割未満が重複するブロックの加算重みの9倍に増加したりする。図7bには、図7aの状況において、顔領域内に全体が含まれるブロックの加算重みを10とした場合の加算重みの相対的な大きさの例を示している。例えば、第1の実施形態において図6bのような顔領域の大きさと加算重みの関係に従って求めた、基準となる加算重みに対して係数を乗じることによって上述のような加算重みを決定することができる。本実施形態によれば、顔領域内に全体が含まれるブロックの数が少ない場合であっても、顔領域内に全体が含まれるブロックの色平均値が十分に反映された加重加算結果が得られる。そのため、第1の実施形態による効果に加え、第2のオートホワイトバランス制御値の精度をさらに向上させることが可能となる。第3の実施形態次に、本発明の第3の実施形態について説明する。本実施形態も、第2の実施形態と同様、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みwiの決定方法以外第1の実施形態と同様である。そのため、加算重みwiの決定方法についてのみ説明する。本実施形態は、被写体検出部1030における顔検出処理結果として得られる顔パーツ目や鼻などの情報に基づいて、顔領域と重複するブロックに対する加算重みwiを補正することを特徴とする。より純粋な肌の色を取得できた場合、より高精度な第2のオートホワイトバランス制御値が得られる。そこで、本実施形態では、ブロックの代表色として取得することが望ましい色が多く含まれる可能性の高い位置のブロックの色平均値に対する加算重みを、その他の部分に該当するブロックの色平均値に対する加算重みよりも大きくする。特定被写体が人間の顔であれば、例えば頬や額など、顔の中でもより平坦な部分に該当するブロックの色平均値に対する加算重みを、その他の部分に該当するブロックの色平均値に対する加算重みよりも大きくする。頬や額の位置は、顔検出処理結果として与えられてもよいし、顔検出処理で通常検出される目や鼻の位置から推定してもよい。そして、顔領域に全体が含まれるブロックのうち、頬や額と重複するブロックの加算重みwiを、その他の部位と重複するブロックの加算重みwiよりも大きくする。例えば、頬や額と重複するブロックの加算重みwiは、その他の顔検出領域と重複するブロックの加算重みwiの2倍とする図8a及びb参照。例えば、第1の実施形態において図6bのような顔領域の大きさと加算重みの関係に従って求めた、基準となる加算重みに対して係数を乗じることによって上述のような加算重みを決定することができる。本実施形態によっても、色平均値の積分値に占める、より純粋な肌の色から得られる色平均値の割合が高くなるので、第2の実施形態と同様、第2のオートホワイトバランス制御値の精度をさらに向上させることが可能となる。第4の実施形態次に、本発明の第4の実施形態について説明する。本実施形態も、第2、第3の実施形態と同様、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みwiの決定方法以外第1の実施形態と同様である。そのため、加算重みwiの決定方法についてのみ説明する。本実施形態は第2または第3の実施形態と組み合わせることができる。本実施形態は、被写体検出部1030において複数の顔領域が検出された場合の、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みwiの決定方法に関する。例えば、公園や街中で撮像する場合のように、意図した被写体主要被写体以外の人物が撮像されて複数の顔領域が検出される場合がある。複数の顔領域が検出された場合、個々の顔領域から得られる情報を活用することで、より高精度な第2のオートホワイトバランス制御値を得ることが可能となると思われる。しかしながら、一般には主要被写体のホワイトバランスが適切であることが望まれることを考慮し、複数の顔領域からの色平均値の積分値における主要被写体の色平均値の占める割合を高くすることが望ましい。このような観点から、本実施形態では、顔領域と重複するブロックのうち、主要被写体の顔領域と重複するブロックに対する加算重みwiを、主要被写体以外の人物の顔領域と重複するブロックに対する加算重みwiよりも大きくする。例えば、主要被写体の顔領域と重複するブロックに対する加算重みwiを、主要被写体以外の人物の顔領域と重複するブロックに対する加算重みwiの3倍とする図9a及びb参照。この方法を用いることで、色平均値の積分値に占める、主要被写体から得られる色平均値の割合が高くなる。例えば、第1の実施形態において図6bのような顔領域の大きさと加算重みの関係に従って求めた、基準となる加算重みに対して係数を乗じることによって上述のような加算重みを決定することができる。なお、被写体検出部1030において検出された複数の顔領域のうち、どの顔領域を主要被写体として選択するかは、任意の方法によることができる。例えば、最も大きな顔領域、最も画像の中央に近い顔領域、顔検出の信頼度が最も高い顔領域などの条件で主要被写体を決定してもよい。また、合焦度合デフォーカス量、笑顔度、目線の位置などの情報を用いて主要被写体を決定してもよい。これら条件を複数組み合わせて用いてもよい。あるいは、ユーザーに主被写体とする顔を選択させるようにしてもよい。なお、本実施形態においては、少なくとも主要被写体とする顔領域の大きさが、第1の実施形態で説明した閾値Th以上でなければ、第2のオートホワイトバランス制御値の算出が行われない加算重みが全ブロックで0となるため。しかし、主要被写体とする顔領域の大きさがTh以上であれば、他の顔領域の大きさは閾値Th未満であってもよい。これは、上述した加算重みの決定により、主要被写体でない人物の顔領域から得られる色平均値が色平均値の積分値に占める割合が小さいためである。本実施形態を第2又は第3の実施形態と組み合わせる場合、図9bのように求めた主要被写体の加算重みに対し、第2又は第3の実施形態で説明した補正を適用すればよい。本実施形態によれば、顔領域が複数検出されている場合、個々の顔領域から得られる情報を有効に活用することで第2のオートホワイトバランス制御値の精度向上が期待される。さらに、主要被写体の色調が適切となるような第2のオートホワイトバランス制御値を得ることができる。また、第2又は第3の実施形態と組み合わせることで、これら実施形態の効果も合わせて実現できる。その他の実施形態上述の実施形態では、第1のホワイトバランス制御値と、第2のオートホワイトバランス制御値の両方を算出し、第2のオートホワイトバランス制御値が算出できない場合や信頼度が低い場合にのみ第1のホワイトバランス制御値を用いる構成を説明した。しかし、本発明の課題は顔領域から得られる色情報を用いて算出する第2のオートホワイトバランス制御値のばらつき、特に同一シーンで得られる第2のオートホワイトバランス制御値のばらつきを抑制することである。そのため、第1のホワイトバランス制御値の算出は本発明において必須ではない。さらに、上述の実施形態では、第2のオートホワイトバランス制御値の算出に人物の顔領域から得られる色情報を用いる場合を説明した。しかし、本発明は、予め目標となる色がわかっている任意の特定被写体の領域から得られる色情報を用いた第2のオートホワイトバランス制御値の算出に対して適用可能である。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。"