JP2007235369A - 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適正な階調処理条件を設定する。
【解決手段】撮影により取得された第１の画像の撮影時の「３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離」及び「被写体距離」から撮影倍率を取得する（ステップＳ５）。また、第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得し（ステップＳ６）、第２の画像に基づいて撮影シーンを判別する（ステップＳ７）。撮影シーンの判別結果に基づいて、第１の画像に対する階調処理条件を設定する際に、撮影倍率及び肌色画素比率に基づいて、階調処理条件を補正する（ステップＳ８）。具体的には、撮影倍率と肌色画素比率との関係に基づいて、肌色領域が顔でない可能性が高い場合には、撮影シーンの判別結果に基づいて算出された階調変換量を抑制するように補正する。
【選択図】図１３

Description

本発明は、カラー画像を取得する撮像装置、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

近年、デジタルスチルカメラ（携帯電話機やラップトップパソコン等の機器に組み込まれたものを含む。以下、ＤＳＣと略称する。）が広く普及し、従来のカラー写真フィルムのシステムと同様に、ハードコピー画像として出力したり、ＣＲＴ等の媒体に表示したり、ＣＤ−Ｒ（ＣＤ−Recordable）等の記録媒体に記録したりするシステムが広く利用されている。

ＤＳＣ等で撮影された画像を、種々の媒体を通じて画像として鑑賞する際には、撮影時の露出調整の不備等により、そのままでは鑑賞用画像として適切でない場合が多い。

そこで、例えば、ＤＳＣで撮影された画像をプリンタで出力する際に、画像データの輝度ヒストグラムを解析することにより、画像のシーンを判別し、画像シーンに応じて画像処理を自動的に施す方法（特許文献１参照）や、ＤＳＣの撮影時に、分割測光結果から画面内コントラストの強弱や輝度分布状態等の被写体情報を得て、この被写体情報からＤＳＣ内で撮影画像データの階調を補正する方法（特許文献２参照）が提案されている。

また、デジタル画像中から肌色画素を検出し、肌色画素の統計量に基づいて算出された明度調整量をデジタル画像に適用することで、画像の明度を改善する方法が提案されている（特許文献３参照）。一般的な画像においては、鑑賞されるときに最も注目される部位は当然、人物の顔であり、高い品質の画像とするためには人物の顔を適正な明るさにする必要があるので、肌色画素に基づいた画像補正を行うことは重要である。
特開２０００−１３４４６７号公報 特開２００１−５４０１４号公報 特開２００３−１０８９８８号公報

しかしながら、画像中から肌色画素を抽出する場合に、その肌色画素が本当に人物の顔であるか否かを判断することは困難であった。例えば、画像中の異なる位置に複数の顔がある場合に、その全ての顔に対して取りこぼしが無いようにするためには、肌色画素の抽出条件を広めに設定することが一般的である。しかし、条件を広めにすることで、画像の背景に写った“赤いレンガ”等を誤抽出し、かえって好ましくない画像補正を行ってしまう場合があった。

本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、適正な階調処理条件を設定することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、撮影により取得された第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得手段と、前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得手段と、前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理手段と、前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定手段と、を備え、前記階調処理条件設定手段は、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正することを特徴とする撮像装置である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の撮像装置において、前記階調処理条件設定手段は、前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出し、前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の撮像装置において、前記階調処理条件設定手段により設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理手段を備えたことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の撮像装置において、前記シーン判別処理手段は、前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得手段と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出手段と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出手段と、前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出手段と、前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出手段と、前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出手段と、少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出手段と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出手段と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出手段と、前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、撮影された画像を取得した第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得手段と、前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得手段と、前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理手段と、前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定手段と、を備え、前記階調処理条件設定手段は、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正することを特徴とする画像処理装置である。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の画像処理装置において、前記階調処理条件設定手段は、前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出し、前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載の画像処理装置において、前記階調処理条件設定手段により設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理手段を備えたことを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項５〜７の何れか一項に記載の画像処理装置において、前記シーン判別処理手段は、前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得手段と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出手段と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出手段と、前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出手段と、前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出手段と、前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出手段と、少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出手段と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出手段と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出手段と、前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、撮影された画像を取得した第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得工程と、前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得工程と、前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得工程と、前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理工程と、前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定工程と、を含み、前記階調処理条件設定工程では、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正することを特徴とする画像処理方法である。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の画像処理方法において、前記階調処理条件設定工程では、前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出し、前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定することを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載の画像処理方法において、前記階調処理条件設定工程において設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理工程を含むことを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、請求項９〜１１の何れか一項に記載の画像処理方法において、前記シーン判別処理工程は、前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得工程と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出工程と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出工程と、前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出工程と、前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出工程と、前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出工程と、少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出工程と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出工程と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出工程と、前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別工程と、を含むことを特徴とする。

請求項１３に記載の発明は、コンピュータに、撮影された画像を取得した第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得機能と、前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得機能と、前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得機能と、前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理機能と、前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定機能と、を実現させるための画像処理プログラムであって、前記階調処理条件設定機能を実現させる際に、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正させることを特徴とする。

請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の画像処理プログラムにおいて、前記階調処理条件設定機能を実現させる際に、前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出させ、前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定させることを特徴とする。

請求項１５に記載の発明は、請求項１３又は１４に記載の画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータに、さらに、前記階調処理条件設定機能により設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理機能を実現させることを特徴とする。

請求項１６に記載の発明は、請求項１３〜１５の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、前記シーン判別処理機能は、前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得機能と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出機能と、前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出機能と、前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出機能と、前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出機能と、前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出機能と、少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出機能と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出機能と、前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出機能と、前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別機能と、を含むことを特徴とする。

請求項１、２、５、６、９、１０、１３、１４に記載の発明によれば、撮影シーンの判別結果に加えて、撮影倍率及び肌色画素情報に基づいて階調処理条件を設定するので、適正な階調処理条件を設定することができる。

請求項３、７、１１、１５に記載の発明によれば、第１の画像に対して適正な階調変換処理を行うことができる。

請求項４、８、１２、１６に記載の発明によれば、撮影シーンを正確に特定することができる。

［第１の実施形態］
（撮像装置１００の構成）
まず、本発明の第１の実施形態における撮像装置１００の構成について説明する。
図１（ａ）は、撮像装置１００の前面図であり、図１（ｂ）は、撮像装置１００の背面図である。撮像装置１００は、例えば、デジタルカメラであり、金属又は合成樹脂等の材料で構成された筐体１の内部又は表面に、十字キー２、撮影光学系３、フラッシュ４、ファインダ５、電源スイッチ６、表示部７、レリーズボタン８が設けられている。

図２に、撮像装置１００の内部構成を示す。撮像装置１００は、図２に示すように、プロセッサ３１、メモリ３２、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子３３、撮影光学系３、画像データ出力部３４、操作部３５、タイミングジェネレータ３６、シャッタユニット３７、絞りユニット３８、フォーカスユニット３９、表示部７により構成される。プロセッサ３１は、画像処理を行う画像処理部１０と、撮影制御や撮影画像の処理を行う撮影処理部２０とを含む。

十字キー２は、上下左右の４方向のボタンからなり、ユーザが種々のモードを選択又は設定するためのものである。

撮影光学系３は、複数のレンズ、鏡胴等によって構成され、ズーム機能を有している。撮影光学系３は、レンズが受光した光を撮像素子３３に結像させる。フラッシュ４は、被写体輝度が低い時に、プロセッサ３１からの制御信号により補助光を照射する。

ファインダ５は、ユーザが接眼して撮影対象及び撮影領域を確認するためのものである。電源スイッチ６は、撮像装置１００における動作のＯＮ／ＯＦＦを操作するためのスイッチである。

表示部７は、液晶パネルにより構成され、プロセッサ３１から入力される表示制御信号に従って、撮像素子３３に現在写っている画像、過去に撮影した画像、メニュー画面、設定画面等を表示する。

レリーズボタン８は、筐体１の上面に設けられており、ユーザによる半押し状態（予備撮影）と全押し状態（本撮影）とを区別して検出可能な２段階押し込みスイッチである。

メモリ３２は、撮影によって得られた画像データを記憶（保存）する。また、メモリ３２は、撮像装置１００において実行される各種処理プログラム及び当該処理プログラムで利用されるデータ等を記憶する。

画像データ出力部３４は、保存用の記録媒体（ＳＤメモリカード又はマルチメディアカード（ＭＭＣ）等）にメモリ３２内の画像データを転送し、記録する。あるいは外部装置へ転送する。画像データ出力部３４はプロセッサ３１により制御される。

撮像素子３３は、結像された光を電荷に変換する。これにより、例えば、図１２（ａ）に示すような画像データが得られる。この画像には、撮像範囲（撮影範囲）にある物、すなわち、撮影対象物（撮影の目標物）とそれ以外の物（背景）とが含まれている。この全体画像の各画素のＲＧＢ値は、例えば、２５６階調で表される。

シャッタユニット３７は、レリーズボタン８によって検出された状態（半押し状態又は全押し状態）に基づいて撮像素子３３をリセットするタイミング及び電荷変換を行うタイミング等を制御する。タイミングの制御はタイミングジェネレータ３６により行われる。

撮像素子３３が受光する光量の調節は、絞りユニット３８及び／又はシャッタユニット３７によって行われる。フォーカスユニット３９は、撮影光学系３を駆動させ撮影被写体に対して焦点を合わせる制御動作を実行する。

（撮影処理部２０の内部構成）
図３に、撮影処理部２０の内部構成を示す。撮影処理部２０は、撮影時に撮影条件に関わる制御や、撮影された画像の処理を行う。

図３に示すように、撮影処理部２０は、撮影条件に関わるＡＥ制御部２１、ＡＦ制御部２２、画素補間部２３、ＡＷＢ制御部２４、ガンマ補正部２５等により構成される。

ＡＥ制御部２１は、画像撮影時にその露光量の自動制御を行う。通常、撮影待機時の露光量制御は、絞り開放でシャッタ速度を制御することによって行われ、撮影時の露光量は絞りとシャッタ速度とで制御される。

図４（ａ）のフローチャートを参照して、ＡＥ制御部２１における撮影待機時の露光量制御例を説明する。

まず、絞りユニット３８により、絞りが開放固定絞りに設定される（ステップＳ１１１）。ＡＥ制御部２１により、撮像素子３３によって得られた画像データから所定の測光エリアのデータが読み出され（ステップＳ１１２）、輝度値に相当する情報が取得される（ステップＳ１１３）。この輝度値に相当する情報は、ＡＥ制御のための情報として用いられ、簡易的にＲＧＢ３色成分のうちのＧ値が用いられることが多い（以下、これを輝度情報Ｇと呼ぶ）。この輝度情報Ｇに応じて撮像素子３３の次のフレームにおける電荷蓄積時間が設定され（ステップＳ１１４）、タイミングジェネレータ３６により、所定の輝度レベルとなるように、次のフレームにおける電荷蓄積時間が制御される（ステップＳ１１７）。これがシャッタ速度の制御であり、電荷が蓄積される様子を図５に示す。すなわち、取得した輝度レベルが大きい（明るい）ときは電荷蓄積時間が短くなり、輝度レベルが小さい（暗い）ときは電荷蓄積時間が長くなることで、露光量を安定させる。

このように撮影待機時の露光量制御が行われることにより、撮影者は液晶等の表示部７で露光量制御されたライブビュー画像を見ることができる。

実際の撮影時には、上記のシャッタ速度制御に加えて、絞りの制御も行われる。図４（ｂ）は、ＡＥ制御部２１における実際の撮影時の露光量制御例を示すフローチャートである。上記同様（ステップＳ１１２、Ｓ１１３）に得られた測光エリアの輝度情報Ｇに応じて、絞りユニット３８が制御され、絞り値が設定される（ステップＳ１１６）。すなわち、取得した輝度レベルが大きい（明るい）ときは絞り値を小さくし、輝度レベルが小さい（暗い）ときは絞り値を大きくすることで、露光量を安定させる。シャッタ速度と組み合わせての調節レベルは、予め定められたプログラム線図のデータに基づき、例えば、撮像素子３３の電荷蓄積時間が絞り値に応じて調整される等の制御が行われる（ステップＳ１１５、Ｓ１１７）。

このように撮影時に露光量制御が行われることで、撮影者は任意の、あるいは既定の、絞り値とシャッタ速度の組み合わせで、撮影画像に対する露光量設定を自動的に行うことができる。

ＡＦ制御部２２は、画像撮影時に画像の焦点を合わせる自動制御を行う。この合焦点制御は、例えば、図６のフローチャートに示すように、撮影光学系３を駆動することで合焦点位置を検知し、その位置に合わせて停止させることで行われる。

撮影光学系３の駆動が開始されると（ステップＳ１２１）、その駆動に伴い逐次、ＡＦ制御部２２により、撮像素子３３によって得られた画像データから所定の測距エリアのデータが読み出され（ステップＳ１２２）、このデータに応じてコントラスト情報が取得される（ステップＳ１２３）。これは、合焦点位置に達したかどうかを検知するためであり、次のように判定される。すなわち、コントラスト情報は、測距エリアのデータの各隣接画素間の差を取ることにより、エッジ部のシャープさに依存するように設定、算出されるものであり、測距エリア全体での総和が最大に達した状態が合焦点と判断される（ステップＳ１２４、Ｓ１２５）。合焦点位置でないと判断された場合は（ステップＳ１２５；Ｎｏ）、撮影光学系３の駆動が継続される（ステップＳ１２６）。

撮影光学系３の移動に伴うコントラスト情報の変化と合焦点位置検出の様子を図７に示す。上記動作は、光学系を駆動しながら逐次コントラスト情報を取得して、合焦点位置を求めるという測距演算が行われたものであり、その焦点距離に合わせて撮影光学系３は停止される（ステップＳ１２７）。

このようなＡＦ制御により、撮影時に常に自動的にピントの合った撮影画像を得ることができる。

画素補間部２３は、撮像素子３３におけるＲＧＢ各色成分を分散配置したＣＣＤ配列に対して、各色成分毎に画素間の補間を行い、同一画素位置で各色成分値が得られるように画像データを処理する。

図８のフローチャートに示すように、画素補間部２３は、撮像素子３３によって得られたＲＧＢ画像データ（ステップＳ１３１）をＲＧＢの各画素フィルタパターンでマスキングし（ステップＳ１３２、Ｓ１３４、Ｓ１３６）、その後で平均補間（画素補間ともいう）を行う（ステップＳ１３３、Ｓ１３５、Ｓ１３７）。このうち、高帯域にまで画素を有するＧの画素フィルタパターンは、周辺４画素の中間２値の平均値に置換して平均補間を行うメディアン（中間値）フィルタであり、ＲとＢの画素フィルタパターンは、周辺９画素から同色に対して平均補間を行うものである。

ＡＷＢ制御部２４は、撮影画像におけるホワイトバランスを自動的に調整する。撮影された画像は、その中にＲＧＢのカラーバランスがとれている（総和すればホワイト）被写体領域があるものという想定で、その領域のホワイトバランスを達成するように、画像のＲＧＢの各成分値に対するレベル調整を行う。このホワイトバランス処理は、例えば以下のように行われる。

図９のフローチャートに示すように、ＡＷＢ制御部２４は、撮像素子３３によって得られた画像データの輝度や彩度のデータから（ステップＳ１４１）、本来ホワイトであると思われる領域を推測する（ステップＳ１４２）。その領域について、ＲＧＢ各成分値の平均強度、及びＧ／Ｒ比、Ｇ／Ｂ比を求め、Ｇ値に対するＲ値、Ｂ値の補正ゲインを算出する（ステップＳ１４３、Ｓ１４４）。これに基づき、画像全体における各色成分に対するゲインの補正を行う（ステップＳ１４５）。

このようなＡＷＢ制御により、撮影時に生ずる画面全体のカラーバランスの崩れを自動的に補正することができ、実際の被写体の照明状態に拘わらず、安定した色調の画像を得ることができる。

ガンマ補正部２５は、撮影画像の階調性を出力機器のガンマ特性に適するように変換する処理を行う。

ガンマ特性とは階調特性のことであり、入力階調に対してどのように出力階調を設定するかを補正値あるいは補正曲線等で示すものである。図１０に、入力値に対して、補正した出力値を示す補正曲線の例を示す。ガンマ補正は、この補正値あるいは補正曲線等に従い、入力値に対する出力値への変換を行う変換処理である。出力機器によってこの階調特性は異なるため、その出力機器に適した階調とするために、このガンマ特性の補正を行う必要がある。これにより撮影されたリニア画像はノンリニア画像に変換されることになる。

出力機器としては一般的にはモニタが設定され、一般的なモニタのガンマ特性に合うように撮影画像のガンマ補正が行われる。

（画像処理部１０の内部構成）
図１１に、画像処理部１０の内部構成を示す。画像処理部１０は、撮像装置１００における撮影画像に対して、シーン判別に基づく階調の補正動作を制御するものであり、撮影処理部２０での処理後に、あるいはその処理とは独立して、画像取得、シーン判別、階調処理条件設定等の一連の処理を実行する。

図１１に示すように、画像処理部１０は、第１画像取得部１１、第２画像取得部１２、占有率算出部１３、指標算出部１４、シーン判別部１５、階調処理条件設定部１６、階調変換処理部１７により構成される。

第１画像取得部１１は、レリーズボタン８が全押しされたタイミングで、撮像素子３３に写った最新の画像の画像データを第１の画像として取得する。また、撮影時における撮影条件も合わせて取得する。撮影条件には、少なくとも、「３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離」、「被写体距離」が含まれる。取得した第１の画像の画像データ及び撮影条件はメモリ３２に保持される。

第２画像取得部１２は、取得した第１の画像を、Ｎ×Ｍ個の矩形の領域（垂直方向にＭ個及び水平方向にＮ個に分割された領域）に分割する。図１２（ａ）に、第１の画像の一例を示し、図１２（ｂ）に、当該第１の画像が２２×１４個の領域に分割された例を示す。なお、分割領域の数は特に限定されない。分割された各領域が第２の画像の画像データの１画素に相当する。すなわち、第２の画像は、実質的に画像サイズが縮小された画像となる。この縮小された画像が第２の画像であり、上記操作により第２の画像を取得することになる。

占有率算出部１３は、第２の画像の画像データ、すなわち画像を構成する各画素から色情報を取得する。取得された色情報に基づいて、画像の各画素を、明度と色相の組み合わせからなる所定の階級に分類し（図１６参照）、分類された階級毎に、当該階級に属する画素が画像全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する。

また、占有率算出部１３は、各画素を、第２の画像の画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる所定の階級に分類し（図１７参照）、分類された階級毎に、当該階級に属する画素が画像全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する。

占有率算出部１３において実行される占有率算出処理については、後に図１５を参照して詳細に説明する。

指標算出部１４は、占有率算出部１３で算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標１及び指標２を算出する。すなわち、指標算出部１４は、第１の指標算出手段及び第２の指標算出手段として機能する。

また、指標算出部１４は、占有率算出部１３で算出された第２の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標３を算出する。すなわち、指標算出部１４は、第３の指標算出手段として機能する。

さらに、指標算出部１４は、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値（指標７とする）、最大輝度値と平均輝度値との差分値等に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標４を算出する。すなわち、指標算出部１４は、第４の指標算出手段として機能する。

また、指標算出部１４は、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値（指標７とする）と、指標１及び指標３に、それぞれ、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより、新たな指標５を算出する。すなわち、指標算出部１４は、第５の指標算出手段として機能する。

また、指標算出部１４は、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値と、指標２及び指標３に、それぞれ、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより、新たな指標６を算出する。すなわち、指標算出部１４は、第６の指標算出手段として機能する。

指標算出部１４において実行される指標算出処理については、後に図１８を参照して詳細に説明する。

シーン判別部１５は、指標算出部１４で算出された各指標に基づいて、第１の画像の撮影シーンを特定する。ここで、撮影シーンとは、順光、逆光、近接フラッシュ等の被写体を撮影する時の光源条件を示しており、主要被写体（主に人物のことを指すが、これに限るものではない）のオーバー度、アンダー度等もこれに含まれる。撮影シーンの判別方法については、後に詳細に説明する。

以上のように、占有率算出部１３、指標算出部１４、そしてシーン判別部１５がシーン判別処理手段として機能する。

階調処理条件設定部１６は、シーン判別部１５で判別された撮影シーンに基づいて、第１の画像に対する階調処理条件を設定する。その際に、階調処理条件設定部１６は、第１の画像の撮影時の撮影倍率及び第２の画像の肌色画素情報（例えば、肌色画素比率）に基づいて、撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正する。
肌色画素比率＝肌色色相領域の画素数／全画素数
なお、肌色画素比率は、後述する占有率算出処理（図１５参照）で算出される第１の占有率を利用して算出することができる。

階調処理条件設定部１６は、まず、指標算出部１４で算出された各指標に基づいて、第１の画像に対する階調調整のための階調調整パラメータを算出する。そして、階調調整パラメータ、撮影倍率と肌色画素比率との関係に基づいて階調変換量を算出し、階調変換量に基づいて第１の画像に対する階調処理条件を設定する。階調処理条件の設定については、後に図２４を参照して詳細に説明する。

階調変換処理部１７は、階調処理条件設定部１６において設定された階調処理条件に基づいて、第１の画像に対して階調変換処理を行う。

プロセッサ３１は、画像処理部１０で行われる処理以外に、公知技術に基づいて、自動ホワイトバランス処理、ガンマ変換処理等の撮影処理部２０での処理や、その他の画像処理、画像フォーマット変換、画像データの記録等の処理動作を制御する機能を有する。

またプロセッサ３１における各部の処理は、基本的にハードウェア処理によって行われるが、一部についてはメモリ３２に記憶（保存）されているプログラムを実行する等してソフトウェア処理によって行われる。

（撮像装置１００の動作）
次に、本実施形態における撮像装置１００の動作について説明する。以下では、撮影対象物を「主要被写体」と呼ぶことにする。

まず、図１３のフローチャートを参照して、撮像装置１００で実行される処理の全体の流れを説明する。

まず、電源スイッチ６がＯＮに操作されると（電源が投入されると）、メモリ３２のリセット等の前処理が行われる。ユーザは、主要被写体が撮像装置１００の被写界に入るように撮像装置１００をその主要被写体の方に向け、撮影のための操作を関始する。レリーズボタン８が押されて撮影が行われると（ステップＳ１）、撮像素子３３に結像した画像は電気信号として取り込まれ、ＣＣＤ配列に基づく補間処理が行われる（ステップＳ２）。そして、第１画像取得部１１により、撮影画像として第１の画像が取得され、メモリ３２に保持される（ステップＳ３）。第１の画像はリニア画像（ＲＡＷ画像）である。

撮影により取得された第１の画像には、ＡＷＢ（自動ホワイトバランス）処理が施される（ステップＳ４）。ＡＷＢ処理は、第２の画像の取得が行われてから、第１の画像と第２の画像とに対して別々に処理されてもよい。

一方、撮影が行われると、「３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離」、「被写体距離」等の撮影条件が取得され、撮影倍率が取得される（ステップＳ５）。撮影倍率βは、被写体距離をｕ、３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離をｆ’として、次のような式で表される。 １／β＝ｕ／ｆ’

フィルム面距離をｔ、レンズ焦点距離をｆとすると、フィルム面距離ｔとレンズ焦点距離ｆは既知であるので、１／ｔ＋１／ｕ＝１／ｆより、被写体距離ｕを求めることができる。また、３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離ｆ’は、レンズ焦点距離ｆに係数をかけて求めることができる。この係数は３５ｍｍフィルムのサイズと撮像素子（ＣＣＤ）のサイズの比であり、撮像素子の画角と３５ｍｍフィルムの画角が異なることを補正するものである。一般に、撮像素子は３５ｍｍフィルムより画角が小さいため、画像を３５ｍｍフィルムと同一サイズに伸ばした状態で比較すると倍率は大きくなり、ｆ’はｆより大きくなる。

撮影条件は、後に撮影画像がＥｘｉｆ形式（Exchangeable Image File Format）で記録される際に、合わせて記録されるものである。取得した撮影条件はメモリ３２に保持される。

ＡＷＢ処理の後、第２画像取得部１２により、第１の画像の画像データの画像サイズが縮小され、第２の画像として取得される（ステップＳ６）。実際の画像データのサイズ縮小方法は、単純平均やバイリニア法やバイキュービック法等の公知の技術を用いることができる。

次いで、取得された第２の画像の画像データに基づいて、撮影シーンを判別するシーン判別処理が行われる（ステップＳ７）。シーン判別処理については、後に図１４を参照して説明する。

次いで、シーン判別処理で得られた各指標及び撮影シーンの判別結果、撮影倍率、肌色画素比率に基づいて、第１の画像の階調変換処理のために必要な条件を設定する階調処理条件設定が行われる（ステップＳ８）。階調処理条件設定については、後に図２４を参照して説明する。

一方、ＡＷＢ処理後の第１の画像については、ガンマ変換処理が行われ、ノンリニア画像に変換される（ステップＳ９）。ただし、ガンマ変換処理は階調の変換処理であり、次に述べるステップＳ１０の階調変換処理と合わせて行ってもよい。

次いで、第２の画像に基づいて設定された階調処理条件に基づいて、撮影画像である第１の画像の画像データに対する階調変換処理が行われる（ステップＳ１０）。ステップＳ９のガンマ変換は視覚に合わせてノンリニアの階調に変換するものであるが、ステップＳ１０の階調変換処理は撮影シーンの光源条件等による階調への影響を補正するものである。

次いで、階調変換処理後の画像データに対して、その他の画像処理（ノイズ処理やシャープネス処理等）が行われる（ステップＳ１１）。

次いで、画像記録のため、ＪＰＥＧ形式、ＴＩＦＦ形式、ＢＭＰ形式等の画像へと画像フォーマットの変換が行われる（ステップＳ１２）。その後、画像フォーマット変換後の画像データが、保存用の記録媒体（ＳＤメモリカード又はマルチメディアカード（ＭＭＣ）等）に記録される（ステップＳ１３）。次の撮影に移るか、あるいは電源スイッチ６がＯＦＦに操作されると、撮像装置１００における動作は終了する。

（シーン判別処理１）
次に、図１４〜図２３を参照して、撮像装置１００でのシーン判別処理１（図１３のステップＳ７）について説明する。

シーン判別処理は、図１４に示すように、色空間変換処理（ステップＳ２０）、占有率算出処理（ステップＳ２１）、指標算出処理（ステップＳ２２）、シーン判別（ステップＳ２３）の各処理により構成される。以下、図１４に示す各処理について詳細に説明する。

＜色空間変換処理＞
図１４のステップＳ２０の色空間変換処理では、まず、撮影された第１の画像から得られた第２の画像の各画素のＲＧＢ値、輝度値及びホワイトバランスを示す情報が取得される。なお、輝度値としては、ＲＧＢ値を公知の変換式に代入して算出した値を用いてもよい。次いで、取得されたＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換され、画像の色情報が取得される。ＨＳＶ表色系とは、画像データを色相（Hue）、彩度（Saturation）、明度（Value又はBrightness）の３つの要素で表すものであり、マンセルにより提案された表色体系を元にして考案されたものである。ＨＳＶ表色系への変換は、ＨＳＶ変換プログラム等を用いて行われ、通常、入力であるＲ、Ｇ、Ｂに対して、算出された色相値Ｈは、スケールを０〜３６０と定義し、彩度値Ｓ、明度値Ｖは、単位を０〜２５５と定義している。

なお、本実施形態において、「明度」は特に注釈を設けない限り一般に用いられる「明るさ」の意昧である。以下の記載において、ＨＳＶ表色系のＶ（０〜２５５）を「明度」として用いるが、他の如何なる表色系の明るさを表す単位系を用いてもよい。その際、本実施形態で記載する各種係数等の数値を、改めて算出し直すことは言うまでもない。

また、本実施形態において、「色相」は特に注釈を設けない限り一般に用いられる「色」の意味である。以下の記載において、ＨＳＶ表色系のＨ（０〜３６０）を「色相」として用いるが、例えば赤色差値（Ｃｒ）や青色差値（Ｃｂ）によって表現される色を用いてもよい。その際、本実施形態で記載する各種係数等の数値を、改めて算出し直すことは言うまでもない。ステップＳ２０では、上記のようにして求められたＨ、Ｓ、Ｖの値が色情報として取得される。

＜占有率算出処理１＞
次に、図１５のフローチャートを参照して、占有率算出処理（図１４のステップＳ２１）について説明する。

まず、色空間変換処理で算出されたＨＳＶ値に基づいて、第２の画像の各画素が、色相と明度の組み合わせからなる所定の階級に分類され、分類された階級毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ３０）。

図１６に、明度と色相の組み合わせからなる階級を示す。ステップＳ３０では、明度（Ｖ）は、明度値が０〜５（ｖ１）、６〜１２（ｖ２）、１３〜２４（ｖ３）、２５〜７６（ｖ４）、７７〜１０９（ｖ５）、１１０〜１４９（ｖ６）、１５０〜２５５（ｖ７）の７つの階級に分割される。図１６に示すように、最も低明度の階級における明度の範囲よりも、最も高明度の階級における明度の範囲の方が広い。

色相（Ｈ）は、色相値が０〜３９、３３０〜３５９の肌色色相領域（Ｈ１及びＨ２）、色相値が４０〜１６０の緑色色相領域（Ｈ３）、色相値が１６１〜２５０の青色色相領域（Ｈ４）、赤色色相領域（Ｈ５）の４つの領域に分割される。なお、赤色色相領域（Ｈ５）は、撮影シーンの判別への寄与が少ないとの知見から、以下の計算では用いていない。肌色色相領域は、さらに、肌色領域（Ｈ１）と、それ以外の領域（Ｈ２）に分割される。以下、肌色色相領域（Ｈ＝０〜３９、３３０〜３５９）のうち、下記の式（１）を満たす色相’（Ｈ）を肌色領域（Ｈ１）とし、式（１）を満たさない領域を（Ｈ２）とする。

10＜彩度（Ｓ）＜175；
色相’（Ｈ）＝色相（Ｈ）＋60 （0≦色相（Ｈ）＜300のとき）；
色相’（Ｈ）＝色相（Ｈ）−300 （300≦色相（Ｈ）＜360のとき）．
輝度（Ｙ）＝Ｒ×0.30＋Ｇ×0.59＋Ｂ×0.11 （Ａ）
として、
色相’（Ｈ）／輝度（Ｙ）＜3.0×（彩度（Ｓ）／255）＋0.7 （１）

従って、第２の画像を明度と色相の組み合わせからなる階級に分類した場合の階級の数は４×７＝２８個となる。また、最大の明度値（２５５）の１割の値以内に、少なくとも３つの階級（ｖ１、ｖ２、ｖ３）を有する。なお、式（Ａ）及び式（１）において明度（Ｖ）を用いることも可能である。

ステップＳ３０の後、第２の画像の各画素が、画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる所定の階級に分類され、分類された階級毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ３１）。

図１７（ａ）に、ステップＳ３１において、第２の画像の画面の外縁からの距離に応じて分割された３つの領域ｎ１〜ｎ３を示す。領域ｎ１が外枠であり、領域ｎ２が外枠の内側の領域であり．領域ｎ３が第２の画像の中央部の領域である。ここで、ｎ１〜ｎ３は略同等の画素数となるように分割することが好ましい。また本実施形態においては３つの分割としたがこれに限定されるものではない。また、ステップＳ３１において、明度は、上述のようにｖ１〜ｖ７の７つの領域に分割するものとする。図１７（ｂ）に、３つの領域ｎ１〜ｎ３と明度の組み合わせからなる階級を示す。図１７（ｂ）に示すように、第２の画像を画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類した場合の階級の数は３×７＝２１個となる。

ステップＳ３０において２次元ヒストグラムが作成されると、色相と明度の組み合わせからなる所定の階級毎に算出された累積画素数の全画素数（Ｎ×Ｍ個）に占める割合を示す第１の占有率が算出される（ステップＳ３２）。すなわち、ステップＳ３０及びステップＳ３２は第１の占有率算出工程に相当する。

明度領域ｖi、色相領域Ｈjの組み合わせからなる階級において算出された第１の占有率をＲijとすると、各階級における第１の占有率は表１のように表される。

ステップＳ３１において２次元ヒストグラムが作成されると、画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる所定の階級毎に算出された累積画素数の全画素数に占める割合を示す第２の占有率が算出され（ステップＳ３３）、占有率算出処理が終了する。すなわち、ステップＳ３１及びステップＳ３３は第２の占有率算出工程に相当する。

明度領域ｖi、画面領域ｎjの組み合わせからなる各階級において算出された第２の占有率をＱijとすると、各階級における第２の占有率は表２のように表される。

なお、各画素を画面の外縁からの距離、明度及び色相からなる階級に分類し、分類された階級毎に累積画素数を算出することによって３次元ヒストグラムを作成してもよい。以下では、２次元ヒストグラムを用いる方式を採用するものとする。

＜指標算出処理１＞
次に、図１８のフローチャートを参照して、指標算出処理（図１４のステップＳ２２）について説明する。

まず、占有率算出処理において階級毎に算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数（第１の係数）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標１が算出される（ステップＳ４０）。指標１は、主要被写体のオーバー度を表す指標であり、「主要被写体がオーバー」と判別されるべき画像のみを他の撮影シーンから分離するためのものである。

次いで、同じく階級毎に算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された第１の係数とは異なる係数（第２の係数）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標２が算出される（ステップＳ４１）。指標２は、空色高明度、顔色低明度等の逆光撮影時の特徴を複合的に表す指標であり、「逆光」、「主要被写体がアンダー」と判別されるべき画像のみを他の撮影シーンから分離するためのものである。

以下、指標１及び指標２の算出方法について詳細に説明する。
表３に、指標１を算出するために必要な第１の係数を階級別に示す。表３に示された各階級の係数は、表１に示した各階級の第１の占有率Ｒijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

表３によると、高明度（ｖ６）の肌色色相領域（Ｈ１）に分布する領域から算出される第１の占有率には、正（＋）の係数が用いられ、それ以外の色相である青色色相領域から算出される第１の占有率には、負（−）の係数が用いられる。図１９は、肌色領域（Ｈ１）における第１の係数と、その他の領域（緑色色相領域（Ｈ３））における第１の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表３及び図１９によると、高明度（Ｖ＝７７〜１５０）の領域では、肌色領域（Ｈ１）における第１の係数の符号は正（＋）であり、その他の領域（例えば、緑色色相領域（Ｈ３））における第１の係数の符号は負（−）であり、両者の符号が異なっていることがわかる。

明度領域ｖi、色相領域Ｈjにおける第１の係数をＣijとすると、指標１を算出するためのＨｋ領域の和は、式（２）のように定義される。

従って、Ｈ１〜Ｈ４領域の和は、下記の式（２−１）〜（２−４）のように表される。
Ｈ１領域の和＝Ｒ11×0＋Ｒ21×0＋(中略)…＋Ｒ71×(-8) （２−１）
Ｈ２領域の和＝Ｒ12×(-2)＋Ｒ22×(-1)＋(中略)…＋Ｒ72×(-10) （２−２）
Ｈ３領域の和＝Ｒ13×5＋Ｒ23×(-2)＋(中略)…＋Ｒ73×(-12) （２−３）
Ｈ４領域の和＝Ｒ14×0＋Ｒ24×(-1)＋(中略)…＋Ｒ74×(-12) （２−４）

指標１は、式（２−１）〜（２−４）で示されたＨ１〜Ｈ４領域の和を用いて、式（３）のように定義される。
指標１＝Ｈ１領域の和＋Ｈ２領域の和＋Ｈ３領域の和＋Ｈ４領域の和＋1.5
（３）

表４に、指標２を算出するために必要な第２の係数を階級別に示す。表４に示された各階級の係数は、表１に示した各階級の第１の占有率Ｒijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

表４によると、肌色色相領域（Ｈ１）の中間明度に分布する領域（ｖ４、ｖ５）から算出される占有率には負（−）の係数が用いられ、肌色色相嶺域（Ｈ１）の低明度（シャドー）領域（ｖ２、ｖ３）から算出される占有率には係数０が用いられる。図２０は、肌色領域（Ｈ１）における第２の係数を、明度全体にわたって連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表４及び図２０によると、肌色色相領域の、明度値が２５〜１５０の中間明度領域の第２の係数の符号は負（−）であり、明度値６〜２４の低明度（シャドー）領域の第２の係数は０であり、両領域での係数に大きな違いがあることがわかる。

明度領域ｖi、色相領域Ｈjにおける第２の係数をＤijとすると、指標２を算出するためのＨｋ領域の和は、式（４）のように定義される。

従って、Ｈ１〜Ｈ４領域の和は、下記の式（４−１）〜（４−４）のように表される。
Ｈ１領域の和＝Ｒ11×0＋Ｒ21×0＋(中略)…＋Ｒ71×2 （４−１）
Ｈ２領域の和＝Ｒ12×(-2)＋Ｒ22×(-1)＋(中略)…＋Ｒ72×2 （４−２）
Ｈ３領域の和＝Ｒ13×2＋Ｒ23×1＋(中略)…＋Ｒ73×3 （４−３）
Ｈ４領域の和＝Ｒ14×0＋Ｒ24×(-1)＋(中略)…＋Ｒ74×3 （４−４）

指標２は、式（４−１）〜（４−４）で示されたＨ１〜Ｈ４領域の和を用いて、式（５）のように定義される。
指標２＝Ｈ１領域の和＋Ｈ２領域の和＋Ｈ３領域の和＋Ｈ４領域の和＋1.7
（５）

指標１及び指標２は、第２の画像の明度と色相の分布量に基づいて算出されるため、画像がカラー画像である場合の撮影シーンの判別に有効である。

指標１及び指標２が算出されると、占有率算出処理において階級毎に算出された第２の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された第３の係数（第１の係数、第２の係数とは異なる係数）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標３が算出される（ステップＳ４２）。指標３は、主要被写体がアンダーな逆光と主要被写体がオーバーな画像間における、画像データの画面の中心と外側の明暗関係の差異を示すものである。

以下、指標３の算出方法について説明する。
表５に、指標３を算出するために必要な第３の係数を階級別に示す。表５に示された各階級の係数は、表２に示した各階級の第２の占有率Ｑijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

図２１は、画面領域ｎ１〜ｎ３における第３の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。

明度領域ｖi、画面領域ｎjにおける第３の係数をＥijとすると、指標３を算出するためのｎｋ領域（画面領域ｎｋ）の和は、式（６）のように定義される。

従って、ｎ１〜ｎ３領域の和は、下記の式（６−１）〜（６−３）のように表される。
ｎ１領域の和＝Ｑ11×12＋Ｑ21×10＋(中略)…＋Ｑ71×0 （６−１）
ｎ２領域の和＝Ｑ12×5＋Ｑ22×3＋(中略)…＋Ｑ72×0 （６−２）
ｎ３領域の和＝Ｑ13×(-1)＋Ｑ23×(-4)＋(中略)…＋Ｑ73×(-8) （６−３）

指標３は、式（６−１）〜（６−３）で示されたｎ１〜ｎ３領域の和を用いて、式（７）のように定義される。
指標３＝ｎ１領域の和＋ｎ２領域の和＋ｎ３領域の和＋0.7 （７）

指標３は、第２の画像の明度の分布位置による構図的な特徴（全体画像の画面の外縁からの距離）に基づいて算出されるため、カラー画像だけでなくモノクロ画像の撮影シーンを判別するのにも有効である。

また、例えば公知の方法によって検出された焦点検出領域に応じて、画面の外縁からの距離と明度の所定の階級から算出される第２占有率に対して乗算される第３の係数の重みを変えることで、より高精度にシーンを判別する指標を算出することが可能である。

指標１〜３が算出されると、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値、第２の画像の最大輝度植と平均輝度値との差分値等に、撮影条件に応じて予め設定された係数（第４の係数）を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標４が算出される（ステップＳ４３）。

以下、図２２のフローチャートを参照して、指標４算出処理について詳細に説明する。
まず、第２の画像のＲＧＢ（Red、Green、Blue）値から、式（Ａ）を用いて輝度Ｙが算出される。次いで、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値ｘ１が算出される（ステップＳ５０）。ここで、画面中央部とは、例えば図１７（ａ）に示した領域ｎ３により構成される領域である。次いで、第２の画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値ｘ２＝最大輝度値−平均輝度値が算出される（ステップＳ５１）。

次いで、第２の画像の輝度の標準偏差ｘ３が算出され（ステップＳ５２）、画面中央部における平均輝度値ｘ４が算出される（ステップＳ５３）。次いで、第２の画像における肌色領域の最大輝度値Ｙskin_maxと最小輝度値Ｙskin_minの差分値と、肌色領域の平均輝度値Ｙskin_aveとの比較値ｘ５が算出される（ステップＳ５４）。この比較値ｘ５は、下記の式（８−１）のように表される。
ｘ５＝（Ｙskin_max−Ｙskin_min）／２−Ｙskin_ave （８−１）

次いで、ステップＳ５０〜Ｓ５４で算出された値ｘ１〜ｘ５の値の各々に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、指標４が算出され（ステップＳ５５）、指標４算出処理が終了する。指標４は、下記の式（８−２）のように定義される。
指標４＝0.05×ｘ１＋1.41×ｘ２＋(-0.01)×ｘ３
＋(-0.01)×ｘ４＋0.01×ｘ５−5.34 （８−２）

この指標４は、第２の画像の画面の構図的な特徴だけでなく、輝度ヒストグラム分布情報を持ち合わせており、特に、主要被写体がオーバーである撮影シーンとアンダー撮影シーンの判別に有効である。

図１８に戻り、指標４が算出されると、指標１、指標３及び第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値に、撮影条件に応じて予め設定された重み係数（第５の係数）を乗算することにより、指標５が算出される（ステップＳ４４）。

さらに、指標２、指標３及び第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値に、撮影条件に応じて予め設定された重み係数（第６の係数）を乗算することにより、指標６が算出され（ステップＳ４５）、本指標算出処理が終了する。

以下、指標５及び指標６の算出方法について詳細に説明する。
第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値を指標７とする。ここでの画面中央部とは、例えば、図１７（ａ）の領域ｎ２及び領域ｎ３から構成される領域である。このとき、指標５は、指標１、指標３、指標７を用いて式（９）のように定義され、指標６は、指標２、指標３、指標７を用いて式（１０）のように定義される。
指標５＝0.54×指標１＋0.50×指標３＋0.01×指標７−0.65 （９）
指標６＝0.83×指標２＋0.23×指標３＋0.01×指標７−1.17 （１０）

なお、図２２における平均輝度値（例えば、全体平均輝度値）の算出方法としては、撮像装置１００の各受光部から得られた個別輝度データの単純な加算平均値を求めてもよいし、撮像装置１００の測光方式としてよく用いられる中央重点平均測光に類似した、画面中心付近の受光部より得られた輝度データに重み付けを高く、画面の周辺付近の受光部より得られた輝度データに重み付けを低くして加算平均値を求める手法を用いてもよい。また、焦点検出領域に対応した受光部付近より得られた輝度データに重み付けを高くし、焦点検出位置から離れた受光部より得られた輝度データに重み付けを低くして加算平均値を求める手法等を用いてもよい。

＜シーン判別＞
図１４に戻って、シーン判別（ステップＳ２３）を説明する。
指標４〜６が算出されると、これらの指標の値に基づいて撮影シーンが判別される。表６に、指標４、指標５及び指標６の値による撮影シーンの判別内容を示す。

図２３は、表６に示した判別内容を、指標４〜６の座標系を用いて表した判別マップである。

（階調処理条件設定）
次に、図２４のフローチャートを参照して、第１の画像のガンマ変換処理後の画像に対する階調処理条件設定（図１３のステップＳ８）について説明する。

まず、判別された撮影シーンに応じて、第１の画像データのガンマ変換処理後に対する階調調整方法が決定され（ステップＳ６０）、階調調整パラメータが算出される（ステップＳ６１）。そして、階調調整パラメータ、撮影倍率及び肌色画素比率に基づいて階調変換量が算出され（ステップＳ６２）、撮影シーン及び階調変換量に基づいて階調処理条件（階調変換曲線）が設定される（ステップＳ６３）。なお、本実施形態では、階調調整方法と階調変換量の双方を決定する場合を示すが、階調変換量のみであってもよい。

＜階調調整方法決定＞
ステップＳ６０で階調調整方法を決定する場合、図２５に示すように、撮影シーンが順光である場合は階調調整方法Ａ（図２５（ａ））が選択され、逆光である場合は階調調整方法Ｂ（図２５（ｂ））が選択され、主要被写体がオーバーである場合は階調調整方法Ｃ（図２５（ｃ））が選択され、アンダーである場合は、階調調整方法Ｂ（図２５（ｂ））が選択される。

なお、本実施形態においては、第１の画像のガンマ変換後の画像へ適用する階調変換曲線を決定する方法を示したが、階調変換処理をガンマ変換の前に実施する場合には、図２５の階調変換曲線に対して、ガンマ変換の逆変換を施した曲線で階調変換が行われる。

＜階調調整パラメータ算出＞
階調調整方法が決定されると、ステップＳ６１では、指標算出処理で算出された各指標に基づいて、階調調整に必要なパラメータが算出される。以下、階調調整パラメータの算出方法について説明する。なお、以下では、８bitの撮影画像データは１６bitへと事前に変換されているものとし、撮影画像データの値の単位は１６bitであるものとする。

階調調整に必要なパラメータ（階調調整パラメータ）として、下記のＰ１〜Ｐ９のパラメータが算出される。
Ｐ１：撮影画面全体の平均輝度
Ｐ２：ブロック分割平均輝度
Ｐ３：肌色領域（Ｈ１）の平均輝度
Ｐ４：輝度補正値１＝Ｐ１−Ｐ２
Ｐ５：再現目標修正値＝輝度再現目標値（30360）−Ｐ４
Ｐ６：オフセット値１＝Ｐ５−Ｐ１
Ｐ７：キー補正値
Ｐ７’：キー補正値２
Ｐ８：輝度補正値２
Ｐ９：オフセット値２＝Ｐ５−Ｐ８−Ｐ１

ここで、図２６及び図２７を参照して、パラメータＰ２（ブロック分割平均輝度）の算出方法について説明する。
まず、画像データを正規化するために、ＣＤＦ（累積密度関数）を作成する。次いで、得られたＣＤＦから最大値と最小値を決定する。この最大値と最小値は、ＲＧＢ毎に求める。ここで、求められたＲＧＢ毎の最大値と最小値を、それぞれ、Ｒmax、Ｒmin、Ｇmax、Ｇmin、Ｂmax、Ｂminとする。

次いで、画像データの任意の画素（Ｒx、Ｇx、Ｂx）に対する正規化画像データを算出する。ＲプレーンにおけるＲxの正規化データをＲpoint、ＧプレーンにおけるＧxの正規化データをＧpoint、ＢプレーンにおけるＢxの正規化データをＢpointとすると、正規化データＲpoint、Ｇpoint、Ｂpointは、それぞれ、式（１１）〜式（１３）のように表される。

Ｒpoint＝｛（Ｒx−Ｒmin）／（Ｒmax−Ｒmin）｝×65535 （１１）；
Ｇpoint＝｛（Ｇx−Ｇmin）／（Ｇmax−Ｇmin）｝×65535 （１２）；
Ｂpoint＝｛（Ｂx−Ｂmin）／（Ｂmax−Ｂmin）｝×65535 （１３）．

次いで、式（１４）により画素（Ｒx、Ｇx、Ｂx）の輝度Ｎpointを算出する。
Ｎpoint＝（Ｂpoint＋Ｇpoint＋Ｒpoint）／３ （１４）

図２６（ａ）は、正規化する前のＲＧＢ画素の輝度の度数分布（ヒストグラム）である。図２６（ａ）において、横軸は輝度、縦軸は画素の頻度である。このヒストグラムは、ＲＧＢ毎に作成する。輝度のヒストグラムが作成されると、式（１１）〜式（１３）により、画像データに対し、プレーン毎に正規化を行う。図２６（ｂ）は、式（１４）により算出された輝度のヒストグラムを示す。撮影画像データが６５５３５で正規化されているため、各画素は、最大値が６５５３５で最小値が０の間で任意の値をとる。

図２６（ｂ）に示す輝度ヒストグラムを所定の範囲で区切ってブロックに分割すると、図２６（ｃ）に示すような度数分布が得られる。図２６（ｃ）において、横軸はブロック番号（輝度）、縦軸は頻度である。

次いで、図２６（ｃ）に示された輝度ヒストグラムから、ハイライト、シャドー領域を削除する処理を行う。これは、白壁や雪上シーンでは、平均輝度が非常に高くなり、暗闇のシーンでは平均輝度は非常に低くなっているため、ハイライト、シャドー領域は、平均輝度制御に悪影響を与えてしまうことによる。そこで、図２６（ｃ）に示した輝度ヒストグラムのハイライト領域、シャドー領域を制限することによって、両領域の影響を減少させる。図２７（ａ）（又は図２６（ｃ））に示す輝度ヒストグラムにおいて、高輝度領域（ハイライト領域）及び低輝度領域（シャドー領域）を削除すると、図２７（ｂ）のようになる。

次いで、図２７（ｃ）に示すように、輝度ヒストグラムにおいて、頻度が所定の閾値より大きい領域を削除する。これは、頻度が極端に多い部分が存在すると、この部分のデータが、撮影画像全体の平均輝度に強く影響を与えてしまうため、誤補正が生じやすいことによる。そこで、図２７（ｃ）に示すように、輝度ヒストグラムにおいて、閾値以上の画素数を制限する。図２７（ｄ）は、画素数の制限処理を行った後の輝度ヒストグラムである。

正規化された輝度ヒストグラムから、高輝度領域及び低輝度領域を削除し、さらに、累積画素数を制限することによって得られた輝度ヒストグラム（図２７（ｄ））の各ブロック番号と、それぞれの頻度に基づいて、輝度の平均値を算出したものがパラメータＰ２である。

パラメータＰ１は、画像データ全体の輝度の平均値であり、パラメータＰ３は、画像データのうち肌色領域（Ｈ１）の輝度の平均値である。パラメータＰ７のキー補正値、パラメータＰ７’のキー補正値２、パラメータＰ８の輝度補正値２は、それぞれ、式（１５）、式（１６）、式（１７）のように定義される。

Ｐ７（キー捕正値）＝{Ｐ３−((指標６／６)×18000＋22000)}／24.78 （１５）
Ｐ７’（キー補正値２）＝{Ｐ３−((指標４／６)×10000＋30000)}／24.78
（１６）
Ｐ８（輝度補正値２）＝（指標５／６）×17500 （１７）

＜階調変換量算出＞
図２４に戻り、階調調整パラメータが算出されると、ステップＳ６２で階調調整パラメータ、撮影倍率及び肌色画素比率に基づいて、階調変換量が算出される。具体的には、既に判別された撮影シーンに応じて、階調調整パラメータから仮の階調変換量Ｘが選択され、撮影倍率と肌色画素比率に基づいて仮の階調変換量Ｘが補正されて階調変換量Ｚが算出される。

ここで、既に仮の階調変換量Ｘが選択されたものとして、撮影倍率及び肌色画素比率に基づく階調変換量Ｚの算出処理について説明する。撮影シーンに応じた階調調整パラメータからの仮の階調変換量Ｘの選択については、後で述べる。

階調変換量Ｚは、撮影倍率及び肌色画素比率に基づく重み係数をＷとして、次の（１８）式によって算出される。
階調変換量Ｚ＝仮の階調変換量Ｘ×Ｗ （１８）

重み係数Ｗは、撮影倍率と肌色画素比率との関係に基づいて決定される。図２８に示すＧ１は、標準的な撮影倍率と肌色画素比率との関係である。図２８の横軸は「１／撮影倍率」、縦軸は「肌色画素比率（％）」である。このように、撮影倍率と肌色画素比率には相関関係がある。撮影倍率が大きいほど、人の顔（肌色領域）の占める割合が大きいことがわかる。

撮影倍率と肌色画素比率との関係が、図２８においてＧ２より下に位置する場合には、Ｗ＝１とする。すなわち、撮影倍率と肌色画素比率との関係が一般的な範囲にある場合には、階調変換量Ｚは仮の階調変換量Ｘと等しくなる。また、撮影倍率と肌色画素比率との関係が、図２８においてＧ３より上に位置する場合には、肌色画素として抽出された画素が人の顔ではない可能性が高いため、Ｗ＝０．５とする。また、撮影倍率と肌色画素比率との関係が、Ｇ３とＧ２の間に位置する場合にはＷ＝０．５〜１の値を連続的にとるものとする。すなわち、Ｇ２からＧ３へ近づくにつれて、階調変換の効果を抑制するように仮の階調変換量Ｘを補正する。

このように、撮影倍率と肌色画素比率に基づいて、仮の階調変換量Ｘから階調変換量Ｚを算出し、次の階調処理条件の設定に移る。

＜シーン毎の階調処理条件設定＞
ステップＳ６３では、既に決定された階調調整方法に対応して予め設定された複数の階調変換曲線の中から、階調変換量Ｚに対応する階調変換曲線が選択（決定）される。あるいは、階調変換量Ｚに基づいて、階調変換曲線を算出するようにしてもよい。
以下、各撮影シーン（光源条件及び露出条件）毎に、階調変換曲線の決定方法について説明する。

＜＜順光の場合＞＞
撮影シーンが順光である場合、パラメータＰ６を仮の階調変換量Ｘとして選択する。パラメータＰ６＝Ｐ５−Ｐ１なので、仮の階調変換量Ｘ＝Ｐ６とするということは、階調変換量Ｚ＝仮の階調変換量Ｘであれば、Ｐ１をＰ５と一致させるオフセット補正（８bit値の平行シフト）を下記の式（１９）により行うことである。
出力画像のＲＧＢ値＝入力画像のＲＧＢ値＋Ｚ （１９）

ただし、撮影倍率と肌色画素比率との関係により重み係数Ｗが１未満の場合には、補正量はＺ＝Ｐ６の場合よりも小さめとなる。

従って、撮影シーンが順光の場合、図２５（ａ）に示す複数の階調変換曲線の中から、式（１９）に対応する階調変換曲線が選択される。又は、式（１９）に基づいて階調変換曲線を算出（決定）してもよい。

＜＜逆光の場合＞＞
撮影シーンが逆光である場合、パラメータＰ７（キー補正値）を仮の階調変換量Ｘとして選択する。従って、仮の階調変換量Ｘから算出した階調変換量Ｚに基づいて、図２５（ｂ）に示す複数の階調変換曲線の中から、式（１８）に示す階調変換量Ｚに対応する階調変換曲線が選択される。図２５（ｂ）の階調変換曲線の具体例を図２９に示す。階調変換量Ｚの値と、選択される階調変換曲線の対応関係を以下に示す。

−50＜Ｚ＜＋50 の場合→Ｌ３
＋50≦Ｚ＜＋150 の場合→Ｌ４
＋150≦Ｚ＜＋250 の場合→Ｌ５
−150＜Ｚ≦−50 の場合→Ｌ２
−250＜Ｚ≦−150 の場合→Ｌ１

なお、撮影シーンが逆光の場合、この階調変換処理とともに、覆い焼き処理を併せて行うことが好ましい。この場合、逆光度を示す指標６に応じて覆い焼き処理の程度も調整されることが望ましい。

＜＜アンダーの場合＞＞
撮影シーンがアンダーである場合、パラメータＰ７’（キー補正値２）を仮の階調変換量Ｘとして選択する。従って、仮の階調変換量Ｘから算出した階調変換量Ｚに基づいて、図２５（ｂ）に示す複数の階調変換曲線の中から、式（１８）に示す階調変換量Ｚに対応する階調変換曲線が選択される。具体的には、撮影シーンが逆光の場合の階調変換曲線の選択方法と同様に、図２９に示す階調変換曲線の中から、階調変換量Ｚの値に対応した階調変換曲線が選択される。なお、撮影シーンがアンダーである場合は、逆光の場合に示したような覆い焼き処理は行わない。

＜＜主要被写体がオーバーの場合＞＞
主要被写体がオーバーである場合、パラメータＰ９を仮の階調変換量Ｘとして選択する。従って、仮の階調変換量Ｘから算出した階調変換量Ｚに基づいて、オフセット補正（８bit値の平行シフト）を式（２０）により行う。
出力画像のＲＧＢ値＝入力画像のＲＧＢ値十Ｚ （２０）

従って、主要被写体がオーバーの場合、図２５（ｃ）に示す複数の階調変換曲線の中から、式（１８）に示す階調変換量Ｚに対応する階調変換曲線が選択される。または、式（２０）に基づいて階調変換曲線を算出（決定）してもよい。なお、式（２０）の階調変換量Ｚの値が、予め設定された所定値αを上回った場合、図２９に示す曲線Ｌ１〜Ｌ５の中から、キー補正値がＺ−αに対応する曲線が選択される。

なお、本実施形熊では、実際に撮影画像データに対して階調変換処理を施す場合、上述の階調変換処理条件を１６bitから８bitへ変更するものとする。

以上説明したように、撮像装置１００によれば、撮影シーンの判別結果に加えて、撮影倍率及び肌色画素情報に基づいて階調処理条件を設定するので、適正な階調処理条件を設定し、階調変換処理を行うことができる。例えば、肌色画素として抽出された画素が顔でない場合には、撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件をそのまま適用すると、過補正又は補正不足となってしまう場合があるが、撮影倍率と肌色画素情報との関係に基づいて、肌色画素の誤抽出の可能性を判断することにより、好ましくない階調変換処理を防ぐことができる。

［第２の実施形態］
（画像処理装置２００の外観構成）
次に、本発明の第２の実施形態における画像処理装置２００について説明する。
図３０に、画像処理装置２００の外観構成の一例を示す。図３０に示すように、画像処理装置２００は、筐体４１の一側面に感光材料を装填する装填部４２を備えている。筐体４１の内部には、感光材料に露光する露光処理部６６と、露光された感光材料を現像処理してプリントを作成するプリント作成部４３を備えている。筐体４１の他側面には、プリント作成部４３で作成されたプリントを排出するトレー４４を備えている。

筐体４１の上部には、表示装置としてのＣＲＴ（Cathode Ray Tube）６５、透過原稿を読み込む装置であるフィルムスキャナ部６１、反射原稿入力装置６２、操作部５１を備えている。さらに筐体４１には、各種デジタル記録媒体に記録された画像情報を読み取り可能な画像読み込み部４５、各種デジタル記録媒体に画像信号を書き込み可能な画像書き込み部４６を備え、また筐体４１の内部には、これらの各部を制御する制御部５２を備えている。画像読み込み部４５は後述の画像転送手段６３を含み、画像書き込み部４６は後述の画像搬送部６８を含んでいる。

これらの各構成要素はすべてが必要なわけではなく、また一体的に備えられた構造になっている必要もない。何れか一つ以上を画像処理装置２００と別体として切り離す、あるいは外部装置として接続するようにしてもよい。

（画像処理装置２００の構成）
図３１に、画像処理装置２００の概略構成を示す。画像処理装置２００は、図３１に示すように、操作部５１、制御部５２、画像処理部１０、フィルムスキャンデータ処理部５３、反射原稿スキャンデータ処理部５４、画像データ書式解読処理部５５、ＣＲＴ固有処理部５６、プリンタ固有処理部Ａ５７、プリンタ固有処理部Ｂ５８、画像データ書式作成処理部５９により構成される。

フィルムスキャンデータ処理部５３は、フィルムスキャナ部６１から入力された画像データに対し、フィルムスキャナ部６１固有の校正操作、ネガポジ反転（ネガ原稿の場合）、ゴミキズ除去、コントラスト調整、粒状ノイズ除去、鮮鋭化強調等の処理を施し、処理済の画像データを画像処理部１０に出力する。また、フィルムサイズ、ネガポジ種別、フィルムに光学的あるいは磁気的に記録された主要被写体に関わる情報、撮影条件に関する情報（例えば、ＡＰＳの記載情報内容）等も併せて画像処理部１０に出力する。

反射原稿スキャンデータ処理部５４は、反射原稿入力装置６２から入力された画像データに対し、反射原稿入力装置６２固有の校正操作、ネガポジ反転（ネガ原稿の場合）、ゴミキズ除去、コントラスト調整、ノイズ除去、鮮鋭化強調等の処理を施し、処理済の画像データを画像処理部１０に出力する。

画像データ書式解読処理部５５は、画像転送手段６３及び／又は通信手段（入力）６４から入力された画像データに対し、その画像データのデータ書式に従って、必要に応じて圧縮符号の復元、色データの表現方法の変換等の処理を施し、画像処理部１０内の演算に適したデータ形式に変換し、画像処理部１０に出力する。

また、画像データ書式解読処理部５５は、操作部５１、通信手段（入力）６４、画像転送手段６３の何れかから出力画像の条件が指定された場合、その指定された情報を検出し、画像処理部１０に出力する。なお、画像転送手段６３により指定される出力画像の条件についての情報は、画像転送手段６３が取得した画像データのヘッダ情報、タグ情報に埋め込まれている。

画像処理部１０は、操作部５１又は制御部５２の指令に基づいて、フィルムスキャナ部６１、反射原稿入力装置６２、画像転送手段６３、通信手段（入力）６４の何れかから受け取った画像データに対し、後述の画像処理（図１４、図１５、図１８及び図２４参照）を施して、出力媒体上での鑑賞に最適化された画像形成用のデジタル画像データを生成し、ＣＲＴ固有処理部５６、プリンタ固有処理部Ａ５７、プリンタ固有処理部Ｂ５８、画像データ書式作成処理部５９の何れかに出力する。
画像処理部１０の内部構成については、後で図１１を用いて説明する。

ＣＲＴ固有処理部５６は、画像処理部１０から入力された画像データに対して、必要に応じて画素数変更やカラーマッチング等の処理を施し、制御情報等表示が必要な情報と合成した表示用の画像データをＣＲＴ６５に出力する。

プリンタ固有処理部Ａ５７は、必要に応じてプリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等の処理を行い、処理済の画像データを露光処理部６６に出力する。

画像処理装置２００に、外部プリンタ６７が接続可能な場合には、接続するプリンタ装置毎にプリンタ固有処理部Ｂ５８が備えられている。このプリンタ固有処理部Ｂ５８は、プリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等の処理を施し、処理済の画像データを外部プリンタ６７に出力する。

画像データ書式作成処理部５９は、画像処理部１０から入力された画像データに対して、必要に応じてＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ、ビットマップ等に代表される各種の汎用画像フォーマットへの変換を施し、処理済の画像データを画像搬送部６８や通信手段（出力）６９に出力する。

なお、図３１に示したフィルムスキャンデータ処理部５３、反射原稿スキャンデータ処理部５４、画像データ書式解読処理部５５、画像処理部１０、ＣＲＴ固有処理部５６、プリンタ固有処理部Ａ５７、プリンタ固有処理部Ｂ５８、画像データ書式作成処理部５９、という区分は、画像処理装置２００の機能の理解を助けるために設けた区分であり、必ずしも物理的に独立したデバイスとして実現される必要はなく、例えば、単一のＣＰＵによるソフトウェア処理の種類の区分として実現されてもよい。

（画像処理部１０の内部構成）
図１１に、画像処理部１０の内部構成を示す。画像処理部１０は、画像処理装置２００の入力画像に対して、シーン判別に基づく階調の補正動作を制御するものであり、画像取得、シーン判別、階調処理条件設定等の一連の処理を実行する。本実施形態では入力画像が撮影画像データであるとする。

図１１に示すように、画像処理部１０は、第１画像取得部１１、第２画像取得部１２、占有率算出部１３、指標算出部１４、シーン判別部１５、階調処理条件設定部１６、そして階調変換処理部１７により構成される。

第１画像取得部１１は、各入力処理部５３〜５５からの入力画像データを取得する。入力画像は撮影画像データであるので、画像転送手段６３又は通信手段（入力）６４を経て画像データ書式解読処理部５５に入力された撮影画像データが、その画像データのデータ書式に従って、必要に応じて圧縮符号の復元、データの表現方法の変換等の処理が施され、画像処理部１０によって第１の画像として取得される。撮影画像データは通常撮影時にＪＰＥＧ形式等のノンリニア画像に変換され、記録されている。ここではノンリニア画像に変換後の画像を第１の画像として取得するものとする。もちろん、撮影時のリニア画像（ＲＡＷ画像）を取得してもかまわない。

また、第１画像取得部１１は、入力画像から、撮影時に記録されるＥｘｉｆ情報等を読み出し、撮影時における撮影条件も合わせて取得する。撮影条件には、少なくとも、「３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離」、「被写体距離」が含まれる。取得した第１の画像の画像データ及び撮影条件は画像処理部１０内のメモリ（不図示）に保持される。

第２画像取得部１２は、取得した第１の画像から、実質的に画像サイズを縮小した第２の画像を取得する。

以下、第１の実施形態の撮像装置１００の場合と同様の機能を有する構成要素については、説明を簡略にする。

占有率算出部１３は、第２の画像の画像データから取得した色情報に基づいて、画像を明度と色相の組み合わせからなる所定の階級に分類し、分類された階級毎に各階級に属する画素が画像全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する。

また、占有率算出部１３は、第２の画像を画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる所定の階級に分類し、各階級毎に第２の占有率を算出する。

占有率算出部１３において実行される占有率算出処理について、第１の実施形態の場合と異なる部分は、後に図１５を参照して説明する。

指標算出部１４は、占有率算出部１３において算出された第１の占有率から指標１及び指標２を算出する。また、指標算出部１４は、占有率算出部１３において算出された第２の占有率から指標３を算出する。

さらに、指標算出部１４は、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値と、最大輝度値と平均輝度値との差分値等から指標４を算出する。また、指標算出部１４は、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値と、指標１及び指標３から新たな指標５を算出する。また、指標算出部１４は、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値と、指標２及び指標３から新たな指標６を算出する。

指標算出部１４において実行される指標算出処理について、第１の実施形態の場合と異なる部分は、後に図１８を参照して詳細に説明する。

シーン判別部１５は、指標算出部１４で算出された各指標に基づいて、第１の画像の撮影シーンを特定する。

以上のように、第２の実施形態においても、第１の実施形態の場合と同様に、占有率算出部１３、指標算出部１４、そしてシーン判別部１５がシーン判別処理手段として機能する。

階調処理条件設定部１６は、シーン判別部１５で判別された撮影シーンに基づいて、第１の画像に対する階調処理条件を設定する。その際に、階調処理条件設定部１６は、第１の画像の撮影時の撮影倍率及び第２の画像の肌色画素情報（例えば、肌色画素比率）に基づいて、撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正する。階調処理条件の設定方法は、第１の実施形態の場合と同様である。

階調変換処理部１７は、階調処理条件設定部１６において設定された階調処理条件に基づいて、第１の画像に対して階調変換処理を行う。

（画像処理装置２００の動作）
次に、本実施形態における画像処理装置２００の動作について説明する。以下では、撮影画像を対象とし、その撮影対象物を「主要被写体」と呼ぶことにする。

まず、図３２のフローチャートを参照して、画像処理装置２００で実行される処理の全体の流れを説明する。

まず、画像処理装置２００への入力操作が行われると、各入力処理部５３〜５５の何れかで入力処理が行われる。撮影画像は、画像データ書式解読処理部５５での処理を経て、画像処理部１０に送られ、画像処理部１０の第１画像取得部１１により、第１の画像として取得される（ステップＳ１０１）。第１の画像はノンリニア画像である。

一方、取得した第１の画像に付加されたＥｘｉｆ情報が読み出され、「３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離」、「被写体距離」等の撮影条件が取得される。そして、「３５ｍｍフィルム換算レンズ焦点距離」を「被写体距離」で割った値が撮影倍率として取得される（ステップＳ１０２）。取得した撮影倍率はメモリに保持される。

その後、第２画像取得部１２により、第１の画像の画像データの画像サイズが縮小され、第２の画像として取得される（ステップＳ１０３）。

次いで、取得された第２の画像の画像データに基づいて、撮影シーンを判別するシーン判別処理が行われる（ステップＳ１０４）。シーン判別処理については、後に図１４を参照して、第１の実施形態の場合と異なる部分を説明する。

次いで、シーン判別処理で得られた各指標及び撮影シーンの判別結果、撮影倍率、肌色画素比率に基づいて、第１の画像の階調変換処理
のために必要な条件を設定する階調処理条件設定が行われる（ステップＳ１０５）。

次いで、第２の画像に基づいて設定された階調処理条件に基づいて、撮影画像である第１の画像の画像データに対する階調変換処理が行われる（ステップＳ１０６）。この階調変換処理は、撮影シーンの光源条件等による階調への影響を補正するものである。

次いで、階調変換処理後の画像データに対して、その他の画像処理（ノイズ処理やシャープネス処理等）が行われる（ステップＳ１０７）。その後、画像データは各出力処理部５６〜５９で処理され、出力される。あるいは、保存用の記録媒体（ＳＤメモリカード又はマルチメディアカード（ＭＭＣ）等）に記録される。出力又は記録が終わると、画像処理装置２００における動作は終了する。

（シーン判別処理２）
次に、図１４、図１５、図１８、図２２及び図３３〜図３６を参照して、画像処理装置２００でのシーン判別処理２（図３２のステップＳ１０４）について説明する。ここでは、第１の実施形態（撮像装置１００）と異なる部分について説明し、第１の実施形態と同様の部分については適宜省略する。

シーン判別処理は、第１の実施形態と同様、図１４に示すように、色空間変換処理（ステップＳ２０）、占有率算出処理（ステップＳ２１）、指標算出処理（ステップＳ２２）、シーン判別（ステップＳ２３）の各処理により構成される。

＜色空間変換処理＞
ステップＳ２０における色空間変換処理の処理内容は、第１の実施形態の場合と同様であるため、説明を省略する。

＜占有率算出処理２＞
次に、図１５のフローチャートを参照して、占有率算出処理（図１４のステップＳ２１）について説明する。

まず、色空間変換処理で算出されたＨＳＶ値に基づいて、第２の画像の各画素が、色相と明度の組み合わせからなる所定の階級に分類され、分類された階級毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ３０）。

明度の分割については、第１の実施形態の場合と異なる。これはリニア画像とノンリニア画像との違いによるものである。ステップＳ３０では、明度（Ｖ）は、明度値が０〜２５（ｖ１）、２６〜５０（ｖ２）、５１〜８４（ｖ３）、８５〜１６９（ｖ４）、１７０〜１９９（ｖ５）、２００〜２２４（ｖ６）、２２５〜２５５（ｖ７）の７つの階級に分割される。

色相（Ｈ）をＨ１〜Ｈ４の階級に分類する方法については、第１の実施形態の場合と同様であるため、説明を省略する。従って、第２の画像を明度と色相の組み合わせからなる階級に分類した場合の階級の数は４×７＝２８個となる。

次に、第２の画像の各画素が、画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる所定の階級に分類され、分類された階級毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ３１）。

図３３に、ステップＳ３１において、第２の画像の画面の外縁からの距離に応じて分割された４つの領域ｎ１〜ｎ４を示す。領域ｎ１が外枠であり、領域ｎ２が外枠の内側の領域であり．領域ｎ３が領域ｎ２のさらに内側の領域であり、領域ｎ４が第２の画像の中央部の領域である。また、ステップＳ３１において、明度は、上述のようにｖ１〜ｖ７の７つの領域に分割するものとする。従って、第２の画像を画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類した場合の階級の数は４×７＝２８個となる。

次いで、色相と明度の組み合わせからなる所定の階級毎に算出された累積画素数の全画素数に占める割合を示す第１の占有率が算出される（ステップＳ３２）。

明度領域ｖi、色相領域Ｈjの組み合わせからなる階級において算出された第１の占有率をＲijとすると、各階級における第１の占有率は表７のように表される。

次いで、画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる所定の階級毎に算出された累積画素数の全画素数に占める割合を示す第２の占有率が算出される（ステップＳ３３）。

明度領域ｖi、画面領域ｎjの組み合わせからなる各階級において算出された第２の占有率をＱijとすると、各階級における第２の占有率は表８のように表される。

＜指標算出処理２＞
次に、図１８のフローチャートを参照して、指標算出処理（図１４のステップＳ２２）について説明する。

まず、第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算して和をとることにより、指標１が算出され（ステップＳ４０）、次いで、同じく第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算して和をとることにより、指標２が算出される（ステップＳ４１）。

以下、指標１及び指標２の算出方法について説明する。
表９に、指標１を算出するために必要な第１の係数を階級別に示す。表９に示された各階級の係数は、表７に示した各階級の第１の占有率Ｒijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

表９によると、高明度（ｖ５、ｖ６）の肌色色相領域（Ｈ１）に分布する領域から算出される第１の占有率には、正（＋）の係数が用いられ、それ以外の色相である青色色相領域から算出される第１の占有率には、負（−）の係数が用いられる。図３４は、肌色領域（Ｈ１）における第１の係数と、その他の領域（緑色色相領域（Ｈ３））における第１の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表９及び図３４によると、高明度（Ｖ＝１７０〜２２４）の領域では、肌色領域（Ｈ１）における第１の係数の符号は正（＋）であり、その他の領域（例えば、緑色色相領域（Ｈ３））における第１の係数の符号は負（−）であり、両者の符号が異なっていることがわかる。

明度領域ｖi、色相領域Ｈjにおける第１の係数をＣijとすると、指標１を算出するためのＨｋ領域の和は、前述した式（２）のように定義される。

Ｈ１〜Ｈ４領域の和は、下記の式（２−５）〜（２−８）のように表される。
Ｈ１領域の和＝Ｒ11×(-44)＋Ｒ21×(-16)＋(中略)…＋Ｒ71×(-11.3) （２−５）
Ｈ２領域の和＝Ｒ12×0＋Ｒ22×8.6＋(中略)…＋Ｒ72×(-11.1) （２−６）
Ｈ３領域の和＝Ｒ13×0＋Ｒ23×(-6.3)＋(中略)…＋Ｒ73×(-10) （２−７）
Ｈ４領域の和＝Ｒ14×0＋Ｒ24×(-1.8)＋(中略)…＋Ｒ74×(-14.6) （２−８）

指標１は、式（２−５）〜（２−８）で示されたＨ１〜Ｈ４領域の和を用いて、式（２１）のように定義される。
指標１＝Ｈ１領域の和＋Ｈ２領域の和＋Ｈ３領域の和＋Ｈ４領域の和＋4.424
（２１）

表１０に、指標２を算出するために必要な第２の係数を階級別に示す。表１０に示された各階級の係数は、表７に示した各階級の第１の占有率Ｒijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

表１０によると、肌色色相領域（Ｈ１）の中間明度に分布する領域（ｖ４）から算出される占有率には負（−）の係数が用いられ、肌色色相嶺域（Ｈ１）の低明度（シャドー）領域（ｖ２、ｖ３）から算出される占有率には正（＋）の係数が用いられる。図３５は、肌色領域（Ｈ１）における第２の係数を、明度全体にわたって連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表１０及び図３５によると、肌色色相領域の、明度値が２６〜８４の低明度領域の第２の係数の符号は正（＋）であり、明度値０〜２５の最低明度領域と明度値８５〜２５５の中間及び高明度領域の第２の係数の符号は負（−）であり、両領域での係数に大きな違いがあることがわかる。

明度領域ｖi、色相領域Ｈjにおける第２の係数をＤijとすると、指標２を算出するためのＨｋ領域の和は、前述した式（４）のように定義される。

Ｈ１〜Ｈ４領域の和は、下記の式（４−５）〜（４−８）のように表される。
Ｈ１領域の和＝Ｒ11×(-27)＋Ｒ21×4.5＋(中略)…＋Ｒ71×(-24) （４−５）
Ｈ２領域の和＝Ｒ12×0＋Ｒ22×4.7＋(中略)…＋Ｒ72×(-8.5) （４−６）
Ｈ３領域の和＝Ｒ13×0＋Ｒ23×0＋(中略)…＋Ｒ73×0 （４−７）
Ｈ４領域の和＝Ｒ14×0＋Ｒ24×(-5.1)＋(中略)…＋Ｒ74×7.2 （４−８）

指標２は、式（４−５）〜（４−８）で示されたＨ１〜Ｈ４領域の和を用いて、式（２２）のように定義される。
指標２＝Ｈ１領域の和＋Ｈ２領域の和＋Ｈ３領域の和＋Ｈ４領域の和＋1.554
（２２）

指標１及び指標２が算出されると、第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算して和をとることにより、指標３が算出される（ステップＳ４２）。

以下、指標３の算出方法について説明する。
表１１に、指標３を算出するために必要な第３の係数を階級別に示す。表１１に示された各階級の係数は、表８に示した各階級の第２の占有率Ｑijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

図３６は、画面領域ｎ１〜ｎ４における第３の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。

明度領域ｖi、画面領域ｎjにおける第３の係数をＥijとすると、指標３を算出するためのｎｋ領域（画面領域ｎｋ）の和は、前述した式（６）のように定義される。

ｎ１〜ｎ４領域の和は、下記の式（６−５）〜（６−８）のように表される。
ｎ１領域の和＝Ｑ11×40.1＋Ｑ21×37＋(中略)…＋Ｑ71×22 （６−５）
ｎ２領域の和＝Ｑ12×(-14.8)＋Ｑ22×(-10.5)＋(中略)…＋Ｑ72×0 （６−６）
ｎ３領域の和＝Ｑ13×24.6＋Ｑ23×12.1＋(中略)…＋Ｑ73×10.1 （６−７）
ｎ４領域の和＝Ｑ14×1.5＋Ｑ24×(-32.9)＋(中略)…＋Ｑ74×(-52.2) （６−８）

指標３は、式（６−５）〜（６−８）で示されたｎ１〜ｎ４領域の和を用いて、式（２３）のように定義される。
指標３＝ｎ１領域の和＋ｎ２領域の和＋ｎ３領域の和＋ｎ４領域の和＋12.6201
（２３）

指標１〜３が算出されると、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値、第２の画像の最大輝度植と平均輝度値との差分値等に、予め設定された係数（第４の係数）を乗算することにより、指標４が算出される（ステップＳ４３）。

図２２に示す指標４算出処理において、ステップＳ５０〜ステップＳ５４については、第１の実施形態の場合と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ５０〜Ｓ５４で算出された値ｘ１〜ｘ５の値の各々に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、指標４が算出され（ステップＳ５５）、指標４算出処理が終了する。指標４は、下記の式（８−３）のように定義される。
指標４＝0.06×ｘ１＋1.13×ｘ２＋0.02×ｘ３＋(-0.01)×ｘ４＋0.03×ｘ５−6.50
（８−３）

図１８に戻り、指標４が算出されると、指標１、指標３及び第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値に、撮影条件に応じて予め設定された重み係数（第５の係数）を乗算することにより、指標５が算出される（ステップＳ４４）。

さらに、指標２、指標３及び第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値に、撮影条件に応じて予め設定された重み係数（第６の係数）を乗算することにより、指標６が算出され（ステップＳ４５）、本指標算出処理が終了する。

以下、指標５及び指標６の算出方法について説明する。
第１の実施形態と同様、第２の画像の画面中央部における肌色領域の平均輝度値を指標７とする。ここでの画面中央部とは、例えば、図３３の領域ｎ２、領域ｎ３及び領域ｎ４から構成される領域である。このとき、指標５は、指標１、指標３、指標７を用いて式（２４）のように定義され、指標６は、指標２、指標３、指標７を用いて式（２５）のように定義される。
指標５＝0.46×指標１＋0.61×指標３＋0.01×指標７−0.79 （２４）
指標６＝0.58×指標２＋0.18×指標３＋(-0.03)×指標７＋3.34 （２５）

＜シーン判別＞
図１４のステップＳ２３におけるシーン判別方法については、第１の実施形態の場合と同様であるため、説明を省略する。

（階調処理条件設定）
第１の画像に対する階調処理条件設定（図３２のステップＳ１０５）については、第１の実施形態の場合と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、画像処理装置２００によれば、撮影シーンの判別結果に加えて、撮影倍率及び肌色画素情報に基づいて階調処理条件を設定するので、適正な階調処理条件を設定し、階調変換処理を行うことができる。

なお、上記各実施形態における記述は、本発明に係る撮像装置及び画像処理装置の例であり、これに限定されるものではない。各装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

本発明の第１の実施形態における撮像装置１００の外観構成図である。 撮像装置１００の内部構成を示すブロック図である。 撮影処理部２０の内部構成を示すブロック図である。 ＡＥ制御部２１での露光量制御を示すフローチャートである。 シャッタ速度の制御において撮像素子に電荷が蓄積される様子を示す図である。 ＡＦ制御部２２での画像の焦点を合わせる制御を示すフローチャートである。 撮影光学系３の移動に伴うコントラスト情報の変化と合焦点位置検出の様子を示す図である。 画素補間部２３での、ＲＧＢ各色成分毎に画素間の補間を行う画像データの処理を示すフローチャートである。 ＡＷＢ制御部２４での、撮影画像におけるホワイトバランスを自動的に調整する処理を示すフローチャートである。 ガンマ補正曲線の例を示す図である。 画像処理部１０の内部構成を示すブロック図である。 （ａ）は、撮影された第１の画像の一例を示す図であり、（ｂ）は、第１の画像を分割し、Ｎ×Ｍ画素の縮小画像とした第２の画像の一例を示す図である。 撮像装置１００において実行される処理の全体の流れを示すフローチャートである。 シーン判別処理を示すフローチャートである。 占有率算出処理を示すフローチャートである。 明度と色相からなる階級を示す図である。 （ａ）は、画面の外縁からの距離に応じて決定される領域ｎ１〜ｎ３を示す図であり、（ｂ）は、領域ｎ１〜ｎ３と明度からなる階級を示す図である。 指標算出処理を示すフローチャートである。 指標１を算出するための、第１の占有率に乗算する第１の係数を表す曲線を示す図である。 指標２を算出するための、第１の占有率に乗算する第２の係数を表す曲線を示す図である。 指標３を算出するための、第２の占有率に乗算する第３の係数を表す曲線を領域別（ｎ１〜ｎ３）に示す図である。 指標４算出処理を示すフローチャートである。 撮影シーン（順光、ストロボ、逆光、アンダー）と指標４〜６の関係を示すプロット図である。 階調処理条件設定を示すフローチャートである。 各階調調整方法に対応する階調変換曲線を示す図である。 （ａ）は、輝度の度数分布（ヒストグラム）であり、（ｂ）は、正規化されたヒストグラムであり、（ｃ）は、ブロック分割されたヒストグラムである。 （ａ）及び（ｂ）は、輝度のヒストグラムからの低輝度領域及び高輝度領域の削除を説明する図であり、（ｃ）及び（ｄ）は、輝度の頻度の制限を説明する図である。 撮影倍率と肌色画素比率との関係から重み係数Ｗを決定する方法を説明するための図である。 撮影シーンが逆光又はアンダーである場合の階調処理条件を表す階調変換曲線を示す図である。 本発明の第２の実施形態における画像処理装置２００の外観構成図である。 画像処理装置２００の概略構成を示すブロック図である。 画像処理装置２００において実行される処理の全体の流れを示すフローチャートである。 画面の外縁からの距離に応じて決定される領域ｎ１〜ｎ４を示す図である。 指標１を算出するための、第１の占有率に乗算する第１の係数を表す曲線を示す図である。 指標２を算出するための、第１の占有率に乗算する第２の係数を表す曲線を示す図である。 指標３を算出するための、第２の占有率に乗算する第３の係数を表す曲線を領域別（ｎ１〜ｎ４）に示す図である。

符号の説明

１００ 撮像装置
１ 筐体
２ 十字キー
３ 撮影光学系
４ フラッシュ
５ ファインダ
６ 電源スイッチ
７ 表示部
８ レリーズボタン
１０ 画像処理部
１１ 第１画像取得部
１２ 第２画像取得部
１３ 占有率算出部
１４ 指標算出部
１５ シーン判別部
１６ 階調処理条件設定部
１７ 階調変換処理部
２０ 撮影処理部
２１ ＡＥ制御部
２２ ＡＦ制御部
２３ 画素補間部
２４ ＡＷＢ制御部
２５ ガンマ補正部
３１ プロセッサ
３２ メモリ
３３ 撮像素子
３４ 画像データ出力部
３５ 操作部
３６ タイミングジェネレータ
３７ シャッタユニット
３８ 絞りユニット
３９ フォーカスユニット
２００ 画像処理装置
４１ 筐体
４２ 装填部
４３ プリント作成部
４４ トレー
４５ 画像読み込み部
４６ 画像書き込み部
５１ 操作部
５２ 制御部
５３ フィルムスキャンデータ処理部
５４ 反射原稿スキャンデータ処理部
５５ 画像データ書式解読処理部
５６ ＣＲＴ固有処理部
５７ プリンタ固有処理部Ａ
５８ プリンタ固有処理部Ｂ
５９ 画像データ書式作成処理部
６１ フィルムスキャナ部
６２ 反射原稿入力装置
６３ 画像転送手段
６４ 通信手段（入力）
６５ ＣＲＴ
６６ 露光処理部
６７ 外部プリンタ
６８ 画像搬送部
６９ 通信手段（出力）

Claims (16)

1. 撮影により取得された第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、
   前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得手段と、
   前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得手段と、
   前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理手段と、
   前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定手段と、
   を備え、
   前記階調処理条件設定手段は、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正することを特徴とする撮像装置。
2. 前記階調処理条件設定手段は、
   前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出し、
   前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記階調処理条件設定手段により設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の撮像装置。
4. 前記シーン判別処理手段は、
   前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得手段と、
   前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出手段と、
   前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出手段と、
   前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出手段と、
   前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出手段と、
   前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出手段と、
   少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出手段と、
   前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出手段と、
   前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出手段と、
   前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の撮像装置。
5. 撮影された画像を取得した第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、
   前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得手段と、
   前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得手段と、
   前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理手段と、
   前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定手段と、
   を備え、
   前記階調処理条件設定手段は、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正することを特徴とする画像処理装置。
6. 前記階調処理条件設定手段は、
   前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出し、
   前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記階調処理条件設定手段により設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理手段を備えたことを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。
8. 前記シーン判別処理手段は、
   前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得手段と、
   前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出手段と、
   前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出手段と、
   前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出手段と、
   前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出手段と、
   前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出手段と、
   少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出手段と、
   前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出手段と、
   前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出手段と、
   前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項５〜７の何れか一項に記載の画像処理装置。
9. 撮影された画像を取得した第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得工程と、
   前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得工程と、
   前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得工程と、
   前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理工程と、
   前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定工程と、
   を含み、
   前記階調処理条件設定工程では、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正することを特徴とする画像処理方法。
10. 前記階調処理条件設定工程では、
    前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出し、
    前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記階調処理条件設定工程において設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理工程を含むことを特徴とする請求項９又は１０に記載の画像処理方法。
12. 前記シーン判別処理工程は、
    前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得工程と、
    前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出工程と、
    前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出工程と、
    前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出工程と、
    前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出工程と、
    前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出工程と、
    少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出工程と、
    前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出工程と、
    前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出工程と、
    前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別工程と、
    を含むことを特徴とする請求項９〜１１の何れか一項に記載の画像処理方法。
13. コンピュータに、
    撮影された画像を取得した第１の画像から画像サイズを縮小した第２の画像を取得する第２の画像取得機能と、
    前記第１の画像の撮影時の撮影倍率を取得する撮影倍率取得機能と、
    前記第２の画像の肌色画素情報を取得する肌色画素情報取得機能と、
    前記第２の画像に基づいて撮影シーンを判別するシーン判別処理機能と、
    前記撮影シーンの判別結果に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定する階調処理条件設定機能と、
    を実現させるための画像処理プログラムであって、
    前記階調処理条件設定機能を実現させる際に、前記撮影倍率及び前記肌色画素情報に基づいて、前記撮影シーンの判別結果に基づく階調処理条件を補正させることを特徴とする画像処理プログラム。
14. 前記階調処理条件設定機能を実現させる際に、
    前記撮影倍率と前記肌色画素情報との関係に基づいて階調変換量を算出させ、
    前記撮影シーンの判別結果及び前記算出された階調変換量に基づいて、前記第１の画像に対する階調処理条件を設定させることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理プログラム。
15. 前記コンピュータに、さらに、
    前記階調処理条件設定機能により設定された階調処理条件に基づいて、前記第１の画像に対して階調変換処理を行う階調変換処理機能を実現させることを特徴とする請求項１３又は１４に記載の画像処理プログラム。
16. 前記シーン判別処理機能は、
    前記第２の画像の画像データから色情報を取得する色情報取得機能と、
    前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを所定の明度と色相の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出機能と、
    前記取得された色情報に基づいて、前記画像データを画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類し、当該分類された階級毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２の占有率算出機能と、
    前記第１の占有率に予め設定された第１の係数を乗算することにより、第１の指標を算出する第１の指標算出機能と、
    前記第１の占有率に予め設定された第２の係数を乗算することにより、第２の指標を算出する第２の指標算出機能と、
    前記第２の占有率に予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第３の指標算出機能と、
    少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第４の指標算出機能と、
    前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第５の係数を乗算することにより、第５の指標を算出する第５の指標算出機能と、
    前記第１の指標、前記第２の指標及び前記第３の指標のうち少なくとも一つ以上の指標に予め設定された第６の係数を乗算することにより、第６の指標を算出する第６の指標算出機能と、
    前記第４の指標、前記第５の指標及び前記第６の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを特定するシーン判別機能と、
    を含むことを特徴とする請求項１３〜１５の何れか一項に記載の画像処理プログラム。

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