JP2010252052A - 撮影装置、撮影方法及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】ユーザが所望する被写体を容易に優先して撮影できるようにする。
【解決手段】本発明は、画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出手段と、前記撮影手段により撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御手段と、前記特徴検出手段により特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御手段によるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録手段と、前記特徴検出手段により複数の特徴部分が検出された場合、前記登録手段により登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定手段とを有することを特徴とする。
【選択図】図2

Description

本発明は、ビデオカメラ等の撮影装置、撮影方法及びプログラムに関する。特に、被写体を認識してカメラ制御を行う撮影装置、撮影方法及びプログラムに用いられて好適である。
近年、撮影している画像から顔等の注目すべき被写体を認識するスチルカメラや監視用カメラが知られている。このようなカメラでは、複数の被写体が画像内にいる場合に、被写体の画像内における位置や大きさから主たる被写体を判断し、主たる被写体に対するフォーカスや露出等のカメラ制御を行う。
例えば、特許文献1では、撮影画像から複数の顔を検出して、本体に登録されている人物と一致する顔があった場合、その顔を優先して顔部分に対するフォーカスや露出の制御を行い、顔部分に枠表示を行うデジタルカメラが提案されている。
また、特許文献2では、撮影画像に対する複数の測距部分から、中央部分を優先してフォーカスを制御するスチルカメラが提案されている。
また、特許文献3では、複数のカメラを用いて、ユーザが入力装置によって指定した人物を主たる被写体とするシステムが提案されている。
特開2004−320287号公報 特開07−140374号公報 特開2001−235675号公報
しかしながら、従来のカメラでは、ユーザが所望の人物の顔を撮影しているときに、他の人物が撮影範囲に入ってくると、他の人物の画像内での位置や大きさによってユーザが所望しない他の人物が主たる被写体として優先されてしまうことがあった。それによって所望の人物に対してフォーカスや露出の制御が行われなかったり、顔に検出枠が表示されなかったりする等の問題があった。特に、スチルカメラの場合には、ユーザがレリーズ前に所望の被写体が優先されるように操作することができるが、ビデオカメラの場合には連続して撮影を行うため、所望の人物に対するフォーカスや露出の制御が外れてしまうと、画質面で大きな問題となっていた。
また、特許文献1に提案されているデジタルカメラでは、所望の被写体を判別するために、登録済みの人物の顔と一致するかを判定する処理が必要で、ハードウェアが複雑化し、ソフトウェアの処理時間が長くなってしまう問題があった。
また、特許文献2に提案されているスチルカメラでは、撮影対象の人物の後で通行人等が撮影範囲の中央を通り過ぎた場合には、所望しない他の人物が優先される問題があった。
また、特許文献3に提案されている主たる被写体を指定できるシステムでは、主たる被写体を指定するための入力装置が必要であった。また、ユーザが主たる被写体の選択のため繁雑な操作を行う必要があるといった問題があった。
本発明は、上述したような問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザが所望する被写体を容易に優先して撮影できるようにすることを目的とする。
本発明の撮影装置は、画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出手段と、前記撮影手段により撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御手段と、前記特徴検出手段により特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御手段によるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録手段と、前記特徴検出手段により複数の特徴部分が検出された場合、前記登録手段により登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定手段とを有することを特徴とする。
本発明の撮影方法は、画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにより撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出ステップと、前記撮影ステップにより撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御ステップと、前記特徴検出ステップにより特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御ステップによるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録ステップと、前記特徴検出ステップにより複数の特徴部分が検出された場合、前記登録ステップにより登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定ステップとを有することを特徴とする。
本発明は、画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにより撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出ステップと、前記撮影ステップにより撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御ステップと、前記特徴検出ステップにより特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御ステップによるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録ステップと、前記特徴検出ステップにより複数の特徴部分が検出された場合、前記登録ステップにより登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
発明によれば、検出された複数の被写体から、ユーザが所望する被写体を容易に優先して撮影することができる。
撮影装置の構成を示す図である。 被写体リストを更新する処理動作を示すフローチャートである。 被写体リストの一例を示す図である。 第1の実施形態に係る複数被写体を撮影したときの出力画像の図である。 第1の実施形態に係るズームインしたときの出力画像の図である。 第1の実施形態に係るズームアウトしたときの出力画像の図である。 第1の実施形態に係る被写体の距離に応じた点数の対応を示す図である。 第1の実施形態に係る被写体の幅に応じた点数の対応を示す図である。 第2の実施形態に係る複数被写体を撮影したときの出力画像の図である。 第2の実施形態に係るズームインしたときの出力画像の図である。 第2の実施形態に係るズームアウトしたときの出力画像の図である。 第2の実施形態に係る人物がユーザに向かって移動したときの出力画像の図である。 第2の実施形態に係る被写体の距離に応じた点数の対応を示す図である。 第2の実施形態に係る被写体の幅に応じた点数の対応を示す図である。 第2の実施形態に係るズーム情報に応じた点数の対応を示す図である。
以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照して説明する。
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態に係る撮影装置の構成を示す図である。本実施形態では、撮影装置として、ディスク型の記録媒体に動画像を記録するデジタルビデオカメラ(以下、ビデオカメラという)を例にして説明する。
まず、ビデオカメラ100の構成について説明する。
ビデオカメラ100は、CPU101、RAM102、ROM103、操作部104及び内部バス105の制御系ブロックを含んで構成されている。CPU101は、内部バス105により、RAM102、ROM103及びその他の各ブロックに接続されている。また、CPU101はROM103に格納されたプログラムに基づいて各ブロックの制御を行う。CPU101は、動作時の一時的なデータの格納場所としてRAM102を用いる。また、CPU101に接続された操作部104は、ユーザによる各種の操作レバーやボタン等の入力をCPU101に伝える。CPU101は、操作部104を介したユーザの指示に応じ、各種処理を行うことができる。
また、ビデオカメラ100は、変倍レンズ110、フォーカスレンズ111、絞り112、レンズドライバ113、CCDイメージセンサ114及びAFE115のカメラ系ブロックを含んで構成されている。変倍レンズ110、フォーカスレンズ111を通過した光は、CCDイメージセンサ114の撮像面上に結像し、撮像面の光学像が電気信号に変換される。レンズドライバ113は、CPU101の制御により、変倍レンズ110、フォーカスレンズ111及び絞り112を駆動して、ズーム倍率の変更によるズーム処理やフォーカスと絞り量の調整を行う。なお、CPU101は、ズーム制御手段の一例に対応する。AFE115は、CPU101に指示されたシャッター速度に基づき、CCDイメージセンサ114を駆動して画像信号を読み出し、画像信号のサンプル・ホールドと増幅、デジタル信号への変換を行う。
また、ビデオカメラ100は、画像入力部120、画像処理部121、バッファメモリ122、フォーカス評価部123、露出評価部124及び特徴検出部125の画像処理系ブロックを含んで構成されている。画像入力部120は、CPU101の制御により、画像信号を撮影時にはAFE115から、再生時にはCODEC130から受信し、画像処理部121に入力する。画像処理部121は、バッファメモリ122を用いて、色変換や解像度変換、画像の切り出しによるズーム処理といった各種の画像信号処理を行う。
フォーカス評価部123及び露出評価部124は、画像処理部121から取得した画像信号に含まれる複数の領域に対して、フォーカス及び露出の状態をそれぞれ評価する。特徴検出部125は、バッファメモリ122から読み出した画像信号から、画像に含まれる特徴部分の数とそれらの大きさ、位置を検出する。ここで、本実施形態での特徴部分とは、人物の顔部分である。特徴検出部125はバッファメモリ122から読み出したフレームの画像信号から特徴部分の検出を終えると、すぐに別のフレームの画像信号を読み出して特徴部分の検出を行う。これを繰り返すことにより、動画像に含まれる特徴部分を時間的に連続して検出することができる。そして、前後のフレーム間でその位置や大きさが近い値を持つ特徴部分を同一被写体における特徴部分と判断することによって、同一被写体を追跡することができる。そして、特徴検出部125は、特徴部分を検出する度に被写体リストとして検出した特徴部分の大きさや位置をRAM102に格納する。また、特徴検出部125は、そのときのズーム処理の状態に応じて、被写体リストにズーム情報を登録する。
また、ビデオカメラ100は、CODEC130、バッファメモリ131、ディスクコントローラ132及びディスク133のレコーダ系ブロックを含んで構成されている。撮影画像の記録時、CODEC130は、CPU101の制御により、画像処理部121から取得した画像信号を符号化してバッファメモリ131に書き出す。ディスクコントローラ132は、その符号データをディスク133(DVD等の記録媒体)に記録する。一方、記録画像の再生時には、ディスクコントローラ132は、CPU101の制御により、ディスク133から読み出した符号データをバッファメモリ131に書き出す。CODEC130は、その符号データを復号化する。
また、ビデオカメラ100は、描画処理部140、バッファメモリ141、LCDコントローラ142、LCD143、外部出力コントローラ145及び外部端子146の表示系ブロックを含んで構成されている。描画処理部140は、CPU101の制御により、画像処理部121から取得した画像信号に対して、描画した文字や図形等を重畳して、バッファメモリ141に書き出す。LCDコントローラ142は、バッファメモリ141から読み込んだ画像信号をLCD143に出力して表示する。また、外部出力コントローラ145は、バッファメモリ141より読み込んだ画像信号を、外部端子146に接続ケーブル150を介して接続されている外部出力装置151に出力して表示させる。
次に、ビデオカメラが被写体リストを更新する処理動作について、図2に示すフローチャートを参照して説明する。この処理は、動画中のいずれかのフレームの画像信号から特徴部分の検出が行われる度に実行され、CPU101がROM103に格納されたプログラムを実行することにより実現する。
ここで、被写体リストとは、被写体の特徴部分の情報が記憶された登録情報であり、RAM102等に格納されている。被写体リストには、図3に示すように、複数の被写体の特徴部分の位置(水平位置x,垂直位置y)と、特徴部分の幅wと、ズーム情報Zoとが登録される。なお、本実施形態の特徴検出部125は、特徴部分を含む正方形の幅wを、特徴部分の大きさとして検出する。この特徴部分の位置と幅の情報は、ズーム倍率が広角端(ワイド端)にあるときの座標に換算されて登録される。ズーム倍率をあげた状態で撮影された画像信号の画角は、ズーム倍率が広角端であるときの画角の中央の一部を切り取ったものに相当する。そこで、ズーム倍率の設定値から、撮影された画像信号の画角が、ズーム倍率が広角端であるときの中央何割の画角に相当するかを演算すれば、検出された特徴部分の位置と幅の情報を、ズーム倍率が広角端にあるときの座標に換算して登録することができる。ズーム倍率の設定値は、操作部104に含まれるズームレバーの操作量から求めた値でも、センサで検出した変倍レンズ110の位置から求めた値でもかまわない。また、本実施形態でのズーム情報Zoとは、特徴検出部125が検出する特徴部分が1つになるまでズーム倍率を上げられた(ズームインされた)被写体であるか否かを示す情報である。特徴部分が1つになるまでズームインされた被写体には、図3の登録番号1のズーム情報Zoに示すように、ズーム情報に1が登録される。一方、特徴部分が1つになるまでズームインされていない被写体には、図3の登録番号2のズーム情報Zoに示すように、ズーム情報に0が登録される。なお、特徴部分が1つになるまでズームインされていない被写体には、被写体リストのズーム情報に何も登録しないようにしてもよい。
まず、図2に示すフローチャートのステップS201では、CPU101は、特徴検出部125が検出した特徴部分の数Nを取得する。
次に、ステップS202では、CPU101は、あるフレームの画像信号から検出されたN個の特徴部分のうち、被写体リストと照合していない特徴部分が残っているか否かを判定する。照合していない特徴部分がある場合、ステップS203に処理を進める。ステップS203において、CPU101は、n番目の特徴部分の情報、具体的には特徴部分の大きさと位置を取得する。(ここで1≦n≦Nであり、nは初期値として1が設定され、ステップS202に戻るたびにカウントアップされる)。
続いて、ステップS204では、CPU101は、取得した特徴部分の大きさ及び位置をズーム倍率が広角端にあるときの座標に換算し、これと同じ要素又は近い要素が、被写体リストに登録されているか否かの照合を行う。被写体リストには、それよりも前のフレームの画像信号から検出された特徴部分の大きさと位置が、ズーム倍率が広角端にあるときの座標に換算された値で保持されている。すなわち、新たに取得した特徴部分の大きさ及び位置と同じ又は近い要素がそれよりも前のフレームの画像信号から検出されていれば、その特徴部分は、前のフレームにて既に特徴部分が検出されている被写体と同一被写体のものであると判断する。反対に、検出されなければ、その特徴部分は、それよりも前のフレームの画像信号にて既に検出された被写体とは別の被写体のものであると判断する。そして、該当する要素が被写体リストに登録されている場合、ステップS205に処理を進める。
ステップS205では、CPU101は、該当する要素の大きさと位置を、新たに取得した特徴部分の大きさと位置になるように、被写体リストを更新する。
一方、ステップS204において、該当する要素が被写体リストに登録されていない場合、すなわち、それよりも前のフレームの画像信号にて既に検出された被写体とは別の被写体の特徴部分が検出されたと判断された場合にはステップS206に処理を進める。
ステップS206では、CPU101は、新たな要素として、取得した特徴部分の大きさと位置を被写体リストに登録する。
ステップS207では、CPU101は、該当する要素が判定条件に合致するか否かを判定する。ここで、本実施形態における判定条件とは、ズームインがされていること、かつ、そのフレームの画像信号から検出された特徴部分が1つであるという条件である。ここで、特徴部分が1つであるとは、出力画像に顔部分が1つ、すなわち人物が1人しか検出されていない場合を意味する。該当する要素が判定条件に合致していない場合、ステップS202に処理を戻す。該当する要素が判定条件に合致している場合、ステップS208に処理を進める。
ステップS208では、CPU101は、特徴検出部125を制御して、該当する要素における被写体リストのズーム情報に1を登録する。
一方、ステップS202において、全ての特徴部分の照合が終了している場合、ステップS209に処理を進める。
ステップS209では、CPU101は、一定時間内に同じ又は近い要素が新たに検出され、その要素が更新された特徴部分については、その新たに検出された要素をリストに記憶させる。反対に、一定時間更新されなかった要素については、被写体リストから削除し、そのズーム情報を0にクリアして、処理を終了する。
CPU101は、被写体リストの中からズーム情報が1の被写体を優先すべき被写体として判断し、ズーム情報が1の被写体がない場合は、複数の被写体の位置及び大きさから優先すべき被写体を判断する。なお、CPU101は、優先決定手段の一例に対応する。
次に、ズーム処理を行って、複数の人物を撮影したときのビデオカメラの動作処理について図4を参照して説明する。
図4に示す出力画像400は、ユーザによる操作部104のレバー操作によって、CPU101がレンズドライバ113又は画像処理部121を制御しズームインを行っているときに、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像である。出力画像400には、ユーザが撮影しようとしている人物410と、他の人物420とが写っている。
ここで、特徴検出部125は、出力画像400に基づいて、人物410、420の顔部分を特徴部分として、その大きさと位置を検出する。この処理は、上述した図2に示すフローチャートのステップS203に対応する。
CPU101は、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS205に対応する。
次に、CPU101は、検出されている特徴部分が上述したズーム情報の判定条件に合致するかを判定する。この処理は、図2に示すステップS207に対応する。より具体的に説明すると、図4に示す出力画像400では、ズームインという条件を満たすものの、特徴検出部125によって検出された特徴部分が1つという条件を満たさない。したがって、CPU101は、特徴検出部125を制御して、被写体リストのズーム情報を0のままにする。この処理は、ステップS207をNOに進む場合に対応する。
被写体リストのズーム情報が全て0の場合、つまり人物410、420に対応する被写体リストのズーム情報が0の場合、CPU101は、人物410、420の特徴部分の位置及び大きさに基づいて、所定の評価基準から判断して、優先すべき被写体を決定する。ここでは、図7及び図8を参照して後述する優先すべき被写体を判断する方法により、人物420を優先すべき被写体として決定されたものとして説明する。
CPU101は、優先すべき被写体である人物420の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果をフォーカス評価部123及び露出評価部124から取得する。CPU101は、取得したフォーカス、露出の評価結果に基づいて、レンズドライバ113とAFE115とを制御して、フォーカスと露出(絞り量とシャッター速度)の調整を行う。
また、CPU101は、描画処理部140を制御して、優先すべき被写体と判断した人物420の顔部分に対して実線で検出枠421を描画し、他の被写体である人物410の顔部分に対して破線で検出枠411を描画し、画像信号に重畳して出力する。
次に、上述したズーム情報が全て0の場合に、優先すべき被写体を判断する方法について、図7及び図8を参照して説明する。図7及び図8は、CPU101が優先すべき被写体を判断する際、被写体の位置、大きさを考慮する割合をそれぞれ点数(評価値)で示したグラフである。このグラフのデータは、例えばビデオカメラ100のROM103に格納されている。
まず、図7において、横軸は被写体の特徴部分の位置(x,y)と画像の中心(X0,Y0)との距離dを示し、縦軸は点数pを示している。ここでの被写体の特徴部分の位置(x,y)と画像の中心(X0,Y0)との距離dは、ズーム倍率が広角端にあるときの座標に換算する必要はない。図7に示す対応線700によれば、特徴部分の位置が画像の中心に近いほど点数は高く、画像の中心から最も遠い距離Dmaxに近づくと急峻に点数が低くなり0に至る。ここで、図4を参照して具体的に説明すると、図4に示した人物410の顔画像と画像の中心との距離をD1とすると、CPU101は、図7に示す対応線700から点数Pd1を取得する。一方、図4に示す人物420の顔画像と画像の中心との距離をD2とすると、CPU101は、図7に示す対応線700から点数Pd2を取得する。
次に、図8において、横軸は被写体の特徴部分の幅wを示し、縦軸は点数pを示している。ここでの被写体の特徴部分の幅wは、ズーム倍率が広角端にあるときの座標に換算する必要はない。図8に示す対応線800によれば、特徴検出部125が検出できる最も小さい特徴部分の幅Wminに近いほど点数は低く、検出できる最も大きい特徴部分の幅Wmaxに近づくほど点数が高くなる。ここで、図4に示す人物410の顔画像を含む正方形を幅W1とすると、CPU101は、図8に示す対応線800から点数Pw1を取得する。一方、図4に示す人物420の顔画像を含む正方形を幅W2とすると、CPU101は、図8に示す対応線800から点数Pw2を取得する。
そして、図4に示す人物410、420の被写体リストにおいて、何れもズーム情報が0である場合、CPU101は、人物410の合計点数Pd1+Pw1と、人物420の合計点数Pd2+Pw2とを比較する。そして、CPU101は、合計点数が高い人物420を優先すべき被写体と判断する。
次に、図4に示す出力画像400の状態から更にズーム処理を行って、1人のみの人物を撮影したときのビデオカメラの動作処理について図5を参照して説明する。
図5に示す出力画像500は、撮影したい人物410に対して、ユーザによって画角が少し横に移動され、かつ、ユーザによる操作部104のレバー操作によってズームインを行ったときに、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像である。出力画像500には、人物410が拡大されて表示されていると共に、人物420が撮影範囲から外れて(フレームアウトして)表示されている。
ここで、特徴検出部125は、出力画像500に基づいて、人物410の顔部分を特徴部として、その大きさと位置を検出する。この処理は、上述した図2に示すフローチャートのステップS203に対応する。
CPU101は、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS205に対応する。
次に、CPU101は、検出されている特徴部分が上述したズーム情報の判定条件に合致するかを判定する。この処理は、図2に示すステップS207に対応する。より具体的に説明すると、図5に示す出力画像500では、ズームインが行われ、かつ特徴検出部125によって検出された特徴部分が1つという条件を満たす。したがって、CPU101は、特徴検出部125を制御して、被写体リストにおける人物410に対応する要素のズーム情報に1を登録する。この処理は、ステップS208の処理に対応する。
被写体リストのズーム情報に1がある場合、CPU101は、ズーム情報が1に対応する人物410の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果に基づいて、フォーカスと露出の調整を行う。
また、CPU101は、描画処理部140を制御して、人物410の顔部分に対して実線で検出枠511を描画し、画像信号に重畳して出力する。
次に、図5に示す出力画像500の状態からビデオカメラでズーム倍率を下げる処理(ズームアウト)を行って、複数の人物を撮影したときのビデオカメラの動作処理について図6を参照して説明する。
図6に示す出力画像600は、ユーザによる操作部104のレバー操作によって、ズームアウトを行われ、かつ、ユーザによって画角が元に位置に移動されたときに、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像の一例である。出力画像600には、人物420が再び撮影範囲に含まれるように(フレームイン)表示されている。
ここで、特徴検出部125は、出力画像600に基づいて、人物410の特徴部分に加え新たに人物420の特徴部分の大きさと位置を検出する。この処理は、上述した図2に示すフローチャートのステップS203に対応する。
CPU101は、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この特徴部分の位置と幅の情報は、ズーム倍率が広角端にあるときの座標に換算されて登録されているため、ズームインが行われた画像とズームアウトが行われた画像とで、検出された特徴部分が同一被写体のものであるか否かを判断することが可能である。また、ズームインが行われた画像とズームアウトが行われた画像とで画角がずれていても、画角がずれる過程で検出された特徴部分の位置と幅を随時比較することで、どの特徴部分が同一被写体のものであるか否かを判断することができる。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS204、S205に対応する。
次に、CPU101は、検出されている特徴部分が上述したズーム情報の判定条件に合致するかを判定する。この処理は、図2に示すステップS207に対応する。より具体的に説明すると、図6に示す出力画像600では、ズームインでなくズームアウトが行われ、特徴検出部125によって検出された特徴部分が1つではないためズーム情報の判定条件に合致しない。すなわち、CPU101は、特徴検出部125を制御して、被写体リストのズーム情報において、ズームインが行われたときに1人だけ特徴部分が検出された人物410に対応する要素のズーム情報を1のままにし、人物420に対応する要素のズーム情報を0にする。
被写体リストのズーム情報に1がある場合、CPU101は、ズーム情報に1が登録されている要素に対応する人物410を優先すべき被写体と決定する。
CPU101は、優先すべき被写体である人物410の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果に基づいて、フォーカスと露出の調整を行う。
また、CPU101は、描画処理部140を制御して、優先すべき被写体と判断した人物410の顔部分に対して実線で検出枠611を描画し、他の被写体である人物420の顔部分に対して破線で検出枠621を描画し、画像信号に重畳して出力する。
このように、本実施形態によれば、ユーザが撮影しようとする人物に対して、一度、ズームインを行い、撮影範囲内に写る人物が1人になるよう撮影することで、所望の人物を優先して撮影することができる。そして、所望する人物に対して、フォーカスや露出等のカメラ制御を行ったり、検出枠の描画処理を行ったりすることができる。
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態に係るビデオカメラについて説明する。第2の実施形態のビデオカメラは、第1の実施形態のビデオカメラに比べて、ズーム情報の判定条件と優先すべき被写体を判断する方法が異なる。本実施形態の判定条件とは、特徴検出部125が検出する特徴部分の数によらず、被写体に対してズームインされていることを条件とする。したがって、全ての被写体に対して、ズームインされたものか(=1)、否か(=0)のズーム情報が被写体リストに登録される。また、本実施形態では、優先すべき被写体をズーム情報、特徴部分の位置及び大きさを総合的に考慮して判断する。なお、本実施形態のビデオカメラの構成や被写体リストを更新する処理動作は、第1の実施形態と同様である。
まず、ズーム処理を行わず、複数の人物を撮影したときのビデオカメラの動作処理について図9を参照して説明する。
図9に示す出力画像900は、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像である。出力画像900には、ユーザが撮影しようとしている人物910と、他の人物920、人物930とが写っている。このとき、撮影開始時からズーム処理は一度も行われていないものとする。
ここで、特徴検出部125は、出力画像900に基づいて、人物910、920、930の顔部分を特徴部分として、その大きさと位置を検出する。この処理は、上述した図2に示すフローチャートのステップS203に対応する。
CPU101は、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS205に対応する。なお、CPU101は、ズームインを行っていないため、被写体リストにおける各人物に対応する要素のズーム情報は0のままである。
次に、CPU101は、人物910、920、930のズーム情報、位置及び大きさに基づいて、後述する所定の評価基準から判断して、優先すべき被写体を決定する。ここでは、ユーザが撮影したい人物910と異なる人物920が優先すべき被写体として決定されたものとする。
CPU101は、優先すべき被写体である人物920の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果をフォーカス評価部123及び露出評価部124から取得する。CPU101は、取得したフォーカス、露出の評価結果に基づいて、レンズドライバ113とAFE115とを制御して、フォーカスと露出(絞り量とシャッター速度)の調整を行う。
また、CPU101は、描画処理部140を制御して、優先すべき被写体とした人物920の顔部分に対して実線で検出枠921を描画し、他の被写体である人物910、930の顔部分に対して破線で検出枠911、931を描画し、画像信号に重畳して出力する。
次に、上述した優先すべき被写体を判断する方法について、図13、図14及び図15を参照して説明する。図13、図14及び図15は、CPU101が優先すべき被写体を判断する際、被写体の位置、大きさ及びズーム情報を考慮する割合をそれぞれ点数(評価値)で示したグラフである。このグラフのデータは、例えばビデオカメラ100のROM103に格納されている。
まず、図13において、横軸は被写体の特徴部分の位置(x,y)と画像の中心(X0,Y0)との距離dを示し、縦軸は点数pを示している。図13に示す対応線1300によれば、特徴部分の位置が画像の中心に近いほど点数は高く、画像の中心から最も遠い距離Dmaxに近づくと急峻に点数が低くなり0に至る。ここで、図9を参照して具体的に説明すると、図9に示した人物910の顔画像と画像の中心との距離をD1とすると、CPU101は、図13に示す対応線1300から点数Pd1を取得する。また、図9に示す人物920の顔画像と画像の中心との距離をD2とすると、CPU101は、図13に示す対応線1300から点数Pd2を取得する。また、図9に示す人物930の顔画像と画像の中心との距離をD3とすると、CPU101は、図13に示す対応線1300から点数Pd3を取得する。ここで、CPU101は、第1の評価値取得手段の一例に対応する。
次に、図14において、横軸は特徴部分の幅wを示し、縦軸は点数pを示している。図14に示す対応線1400によれば、特徴検出部125が検出できる最も小さい特徴部分の幅Wminに近いほど点数は低く、検出できる最も大きい特徴部分の幅Wmaxに近づくほど点数が高くなる。ここで、図9に示す人物410の顔画像を含む正方形を幅W1とすると、CPU101は、図14に示す対応線1400から点数Pw1を取得する。また、図9に示す人物920の顔画像を含む正方形を幅W2とすると、CPU101は、図14に示す対応線1400から点数Pw2を取得する。また、図9に示す人物930の顔画像を含む正方形を幅W3とすると、CPU101は、図14に示す対応線1400から点数Pw3を取得する。ここで、CPU101は、第2の評価値取得手段の一例に対応する。
次に、図15において、横軸は特徴部分のズーム情報の値Zoを示し、縦軸は点数pを示す。図15に示す対応によれば、Zoは0か1であり、CPU101は、それぞれの値に対応した固定の点数を取得する。ここでは、Zoが1とすると、CPU101は、点数PZoを取得する。ここで、CPU101は、第3の評価値取得手段の一例に対応する。
そして、CPU101は、各人物の特徴部分の位置、大きさ及びズーム情報における合計点数を算出し、最も合計点数が高い人物を優先すべき被写体として決定する。ここで、CPU101は、優先決定手段の一例に対応する。
具体的に、図9に示す人物910、920、930の場合、ズーム情報はそれぞれ0であるため、CPU101は、人物910の合計点数Pd1+Pw1と、人物920の合計点数Pd2+Pw2と、人物930の合計点数Pd3+Pw3とを比較する。その結果、CPU101は、合計点数が最も高い人物920を優先すべき被写体と判断する。
次に、図9に示す出力画像900の状態からズーム処理を行って、撮影したい人物910を撮影したときのビデオカメラの動作処理について図10を参照して説明する。
図10は、図9に示す出力画像から撮影したい人物910に対してユーザによる操作部104のレバー操作によってズームインを行ったときに、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像の一例である。出力画像1000には、人物910、人物930が拡大されて表示されていると共に、人物920がフレームアウトされている。
CPU101は、第1の実施形態と同様の方法にて、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS205に対応する。
次に、CPU101は、検出されている特徴部分がズーム情報の判定条件に合致するかを判定する。この処理は、図2に示すステップS207に対応する。本実施形態のズーム情報の判定条件とは、ズームインが行われているという条件である。ここでは、ズームインが行われているため、CPU101は、特徴検出部125を制御して、被写体リストにおける人物910、930に対応する要素のズーム情報に1を登録する。この処理は、ステップS208の処理に対応する。
次に、CPU101は、上述した図13、図14及び図15を用いた評価基準から判断して、優先すべき被写体を決定する。具体的には、人物910と人物930の特徴部分の幅Wが同じで、ズーム情報も同じなので、特徴部分の位置が画像中心に近い人物910の合計点数が高くなる。したがって、CPU101は人物910を優先すべき被写体と判断する。
CPU101は、優先すべき被写体である人物919の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果に基づいて、フォーカスと露出の調整を行う。
また、CPU101は、描画処理部140を制御して、優先すべき被写体と判断した人物910の顔部分に対して実線で検出枠1011を描画し、他の被写体である人物930の顔部分に対して破線で検出枠1031を描画し、画像信号に重畳して出力する。
次に、図10に示す出力画像1000の状態からズームアウトを行って、撮影したときのビデオカメラの動作処理について図11を参照して説明する。
図11に示す出力画像1100は、ユーザによる操作部104のレバー操作によって、ズームアウトを行ったときに、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像の一例である。出力画像1100には、人物920が再びフレームインしている。なお、各人物の画像内における特徴部分の位置、大きさは図9の出力画像900と同じものとする。
ここで、特徴検出部125は、出力画像1100に基づいて、人物910、930の特徴部分に加えて、新たに人物920の特徴部分の大きさと位置を検出する。この処理は、上述した図2に示すフローチャートのステップS203に対応する。
CPU101は、第1の実施形態と同様の方法にて、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS205に対応する。
次に、CPU101は、検出されている特徴部分がズーム情報の判定条件に合致するかを判定する。ここでは、ズーム処理として、ズームインでなくズームアウトが行われたので、CPU101は、被写体リストにおける各人物に対応する要素のズーム情報を変更しない。
次に、CPU101は、上述した図13、図14及び図15を用いた評価基準から判断して、優先すべき被写体を決定する。具体的には、人物910、920、930の画像内における特徴部分の位置、大きさは図9と同じである。また人物910と人物930とには、ズーム情報として1が登録されている。したがって、人物910の合計点数はPd1+Pw1+Pzo1であり、人物920の合計点数はPd2+Pw2であり、人物930の合計点数はPd3+Pw1+Pzo1となる。ズーム情報による点数の追加によって人物910の合計点数が人物920の合計点数より高くなり、CPU101は、人物910を優先すべき被写体と判断する。
CPU101は、優先すべき被写体である人物910の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果に基づいて、フォーカスと露出の調整を行う。
CPU101は、描画処理部140を制御して、優先すべき被写体とした人物910の顔部分に対して実線で検出枠1111を描画し、他の被写体である人物920、930の顔部分に対して破線で検出枠1121、1131を描画し、画像信号に重畳して出力する。
次に、図11に示す出力画像1100の状態から人物920がビデオカメラに向かって移動したときのビデオカメラの動作処置について図12を参照して説明する。
図12は、LCD143又は外部出力装置151に表示された画像の一例である。図11から図12に示す出力画像1200に遷移する間、ズーム処理は行われていないものとする。また、出力画像1200は、人物920がビデオカメラ(ユーザ)に向かって手前方向に移動したために、より中心に近い位置で大きく写っている。なお、ユーザは、人物910に代わって、人物920を主たる被写体として撮ろうとしており、人物920が画像中心に大きく入ってきても、そのままの位置で撮影し続けているものとする。
CPU101は、特徴検出部125の検出結果に基づいて、被写体リストを更新する。この処理は、図2に示すフローチャートのステップS205に対応する。ここでは、新しく検出された特徴部分はないので、CPU101は、すでに検出されている特徴部分の大きさと位置を更新する。
次に、CPU101は、検出されている特徴部分がズーム情報の判定条件に合致するかを判定する。ここでは、ズーム処理が行われていないので、CPU101は、被写体リストにおける各人物に対応する要素のズーム情報を変更しない。
次に、CPU101は、上述した図13、図14及び図15を用いた評価基準から判断して、優先すべき被写体を決定する。具体的には、図12の出力画像1200では、図11に示す出力画像1100の人物910、930の画像内における特徴部分の位置、大きさ及びズーム情報が同じであるため、合計点数も図11に示す出力画像1100の場合と同じである。しかし、人物920は画像の中心近くに位置しているので、人物920の特徴部分と画像の中心との距離がD2´となり、図13に示す対応線1300から点数はPd2´になる。また、人物920の特徴部分も大きくなっているので、人物920の顔画像を含む正方形が幅W2´となり、図14に示す対応線1400から点数はPw2´になる。したがって、人物920の合計点数はPd2´+Pw2´となり、人物910の合計点数より高くなるので、CPU101は人物920を優先すべき被写体と判断する。
CPU101は、優先すべき被写体である人物920の顔部分に対するフォーカス、露出の評価結果に基づいて、フォーカスと露出の調整を行う。
CPU101は、描画処理部140を制御して、優先すべき被写体と判断した人物920の顔部分に対して実線で検出枠1211を描画し、他の被写体である人物910、930の顔部分に対して破線で検出枠1211、1231を描画し、画像信号に重畳して出力する。
このように本実施形態によれば、ユーザが撮影しようとする人物に対してズームインを行ったり、より中心に近く又は大きく撮影されていたりすれば、それらの要素を総合的に判断して、所望の人物を優先して撮影することができる。そして、所望する人物に対して、フォーカスや露出等のカメラ制御を行ったり、検出枠の描画処理を行ったりすることができる。
なお、第1と第2の実施形態では、優先すべき被写体と判断した人物の顔部分に対して実線で検出枠を描画し、他の被写体である人物の顔部分に対して破線で検出枠を描画する場合について説明したが、この場合に限られない。実線の検出枠は、ユーザが優先すべき被写体であることが識別できる表示であればよい。また、破線の検出枠は、優先すべき被写体ではないことが識別できる表示であればよい。したがって、ユーザが優先すべき被写体と他の被写体との間で検出枠の色が異なるように表示してもよい。
また、第1と第2の実施形態では、優先すべき被写体を判断する場合に、特徴検出部により検出された特徴部分の位置及び大きさの両方を考慮する場合について説明したが、この場合に限られない。例えば、特徴部分の位置又は特徴部分の大きさの何れかを考慮して優先すべき被写体を判断してもよい。
また、上述した本発明の実施形態における撮影方法の各ステップは、撮影装置(コンピュータ)のRAMやROM等に記憶されたプログラムをCPUが実行することにより実現できる。このプログラム及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。
また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器からなるシステムに適用してもよい。
なお、本発明は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム又は装置に直接、又は遠隔から供給してもよい。そして、そのシステム又は装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
100 撮影装置
101 CPU
114 CCD
121 画像処理部
123 フォーカス評価部
124 露出評価部
125 特徴検出部
140 描画処理部

Claims (8)

  1. 画像を撮影する撮影手段と、
    前記撮影手段により撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出手段と、
    前記撮影手段により撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御手段と、
    前記特徴検出手段により特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御手段によるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録手段と、
    前記特徴検出手段により複数の特徴部分が検出された場合、前記登録手段により登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定手段とを有することを特徴とする撮影装置。
  2. 前記登録手段は、前記ズーム制御手段により画像のズーム倍率が上げられた場合、特徴部分に対するズーム情報を登録することを特徴とする請求項1に記載の撮影装置。
  3. 前記登録手段は、前記特徴検出手段により1つのみの特徴部分が検出された場合、特徴部分に対するズーム情報を登録することを特徴とする請求項1に記載の撮影装置。
  4. 前記優先決定手段は、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する場合、特徴部分の大きさ及び前記撮影手段により撮影された画像の中心から特徴部分までの距離の少なくとも何れか1つとズーム情報とに基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の撮影装置。
  5. 前記撮影手段により撮影された画像の中心から特徴部分までの距離に応じた評価値を取得する第1の評価値取得手段と、
    前記特徴部分の大きさに応じた評価値を取得する第2の評価値取得手段と、
    前記ズーム情報に応じた評価値を取得する第3の評価値取得手段とを更に有し、
    前記優先決定手段は、前記第1の評価値取得手段、前記第2の評価値取得手段及び前記第3の評価値取得手段により算出された評価値に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する請求項4に記載の撮影装置。
  6. 前記優先決定手段により決定された特徴部分に対してフォーカス及び露出の調整を行う調整手段を更に有することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の撮影装置。
  7. 画像を撮影する撮影ステップと、
    前記撮影ステップにより撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出ステップと、
    前記撮影ステップにより撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御ステップと、
    前記特徴検出ステップにより特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御ステップによるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録ステップと、
    前記特徴検出ステップにより複数の特徴部分が検出された場合、前記登録ステップにより登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定ステップとを有することを特徴とする撮影方法。
  8. 画像を撮影する撮影ステップと、
    前記撮影ステップにより撮影される画像から特徴部分を検出する特徴検出ステップと、
    前記撮影ステップにより撮影される画像のズーム倍率を制御するズーム制御ステップと、
    前記特徴検出ステップにより特徴部分が検出されたときの前記ズーム制御ステップによるズーム制御の状態に応じて、前記特徴部分に対するズーム情報を登録する登録ステップと、
    前記特徴検出ステップにより複数の特徴部分が検出された場合、前記登録ステップにより登録されたズーム情報に基づいて、前記複数の特徴部分のうち優先する特徴部分を決定する優先決定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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