JP2012109823A - 被写体領域特定方法、被写体領域特定装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被写体領域の特定を簡便に、且つ、適正に行う。
【解決手段】背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定して抽出するサーバ３であって、所定の表示領域に表示される被写体存在画像にて、任意に境界線を指定する境界線指定部３０５と、境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定部３０８と、特定された領域を基準として、被写体存在画像における複数の区分領域の中から被写体領域を特定する被写体抽出部３０９とを備えている。
【選択図】図４

Description

本発明は、被写体領域特定方法、被写体領域特定装置及びプログラムに関する。

従来、画像上に順次入力される座標データに基づいて輪郭線を描画して、当該画像から輪郭線で囲まれた対象物を抽出する画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０００−４８２１３号公報

しかしながら、上記特許文献１の場合、複数の輪郭線から特定領域を囲む閉曲線を形成するため、これら複数の輪郭線を指定する作業が煩雑となってしまうといった問題がある。
また、複数の輪郭線を連結しても完全な閉曲線が形成されない場合には、最寄りの不連続点どうしを直線や所定の曲線で自動的に連結して閉曲線を形成するため、ユーザ所望の対象物が適正に囲まれない虞もあり、この場合には、輪郭線を再度指定し直さなければならないといった問題が生じてしまう。一方、輪郭線が完全な閉曲線で形成されていない状態では、画像における輪郭線により区分される複数の領域の中で、いずれの領域を抽出するかを指定しなければならないといった問題もある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、本発明の課題は、被写体領域の特定を簡便に、且つ、適正に行うことができる被写体領域特定方法、被写体領域特定装置及びプログラムを提供することである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の被写体領域特定方法は、
背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定方法であって、任意に指定された境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する前記被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定ステップと、この領域特定ステップにより特定された前記領域を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定する被写体領域特定ステップと、を含むことを特徴としている。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体領域特定ステップは、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域から前記領域特定ステップにより特定された前記領域を除外して、前記被写体領域を特定することを特徴としている。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体存在画像の複数の画像境界のうち、所定の表示領域に表示された状態の当該被写体存在画像における下側画像境界を特定する境界特定ステップを更に備え、前記領域特定ステップは、更に、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域で、前記境界特定ステップにより特定された下側画像境界を構成する画素数を計数せずに所定の演算を行って、前記領域を特定することを特徴としている。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体存在画像から被写体の顔を検出する検出ステップを更に備え、前記境界特定ステップは、更に、前記被写体存在画像の複数の画像境界のうち、前記検出ステップにより検出された被写体の顔の向きに対して下側となる画像境界を前記下側画像境界として特定することを特徴としている。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体存在画像から被写体の顔を検出する検出ステップを更に備え、前記被写体領域特定ステップは、更に、前記検出ステップによる検出結果を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定することを特徴としている。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体領域特定ステップは、更に、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中で、前記検出ステップにより検出された被写体の顔の向きに対して下側の画像境界を最も多く含む区分領域を、前記被写体領域として特定することを特徴としている。

請求項７に記載の発明は、請求項５に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体領域特定ステップは、更に、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中で、前記検出ステップにより検出された被写体の顔を含む区分領域を、前記被写体領域として特定することを特徴としている。

請求項８に記載の発明は、請求項１〜７の何れか一項に記載の被写体領域特定方法において、
被写体となる人の胸から上を撮像した前記被写体存在画像から前記被写体領域を特定するための所定のモードを設定する設定ステップを更に備え、前記設定ステップにより前記所定のモードが設定された場合に、前記領域特定ステップにより前記領域を特定する処理と、前記被写体領域特定ステップにより前記被写体領域を特定する処理とを行うことを特徴としている。

請求項９に記載の発明は、請求項１〜８の何れか一項に記載の被写体領域特定方法において、
前記被写体領域特定ステップは、更に、前記被写体存在画像から特定された前記被写体領域を抽出する処理を行うことを特徴としている。

請求項１０に記載の発明の被写体領域特定方法は、
背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定方法であって、境界線を任意に指定する指定ステップと、前記被写体存在画像における前記境界線により区分される複数の区分領域の中から、各区分領域の縁部を構成する画素のうち、当該被写体存在画像の下側画像境界を構成する画素を計数せずに、前記被写体存在画像の画像境界の画素の数が最も少ない区分領域を、被写体領域として特定する特定ステップと、を含むことを特徴としている。

請求項１１に記載の発明の被写体領域特定装置は、
背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定装置であって、所定の表示領域に表示される前記被写体存在画像にて、任意に境界線を指定する指定手段と、この指定手段により指定された境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する前記被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定手段と、この領域特定手段により特定された前記領域を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定する被写体領域特定手段と、を備えることを特徴としている。

請求項１２に記載の発明のプログラムは、
背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定装置のコンピュータを、所定の表示領域に表示される前記被写体存在画像にて、任意に境界線を指定する指定手段、この指定手段により指定された境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する前記被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定手段、この領域特定手段により特定された前記領域を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定する被写体領域特定手段、として機能させることを特徴としている。

本発明によれば、被写体領域の特定を簡便に、且つ、適正に行うことができる。

本発明を適用した一実施形態の被写体切り抜きシステムの概略構成を示すブロック図である。 被写体切り抜きシステムを構成する撮像装置の概略構成を示すブロック図である。 被写体切り抜きシステムを構成するユーザ端末の概略構成を示すブロック図である。 被写体切り抜きシステムを構成するサーバの概略構成を示すブロック図である。 被写体切り抜きシステムによる被写体切り抜き処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図５の被写体切り抜き処理の続きを示すフローチャートである。 図５の被写体切り抜き処理に係る画像の一例を模式的に示す図である。 被写体切り抜き処理の変形例を示すフローチャートである。

以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
図１は、本発明を適用した一実施形態の被写体切り抜きシステム１００の概略構成を示すブロック図である。

本実施形態の被写体切り抜きシステム１００は、サーバ３が、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…から、各区分領域Ａの縁部を構成する被写体存在画像Ｐ１の画像境界Ｂの画素数が当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域Ａｃを特定する。そして、サーバ３が、特定した領域Ａｃを基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定する。
具体的には、図１に示すように、被写体切り抜きシステム１００は、撮像装置１と、ユーザ端末２と、サーバ３とを備え、ユーザ端末２とサーバ３とが所定の通信ネットワークＮを介して各種情報を送受信可能に接続されている。

先ず、撮像装置１について図２を参照して説明する。
ここで、図２は、撮像装置１の概略構成を示すブロック図である。
図２に示すように、撮像装置１は、レンズ部１０１と、電子撮像部１０２と、ユニット回路部１０３と、撮像制御部１０４と、画像処理部１０５と、表示部１０６と、記録媒体制御部１０７と、バッファメモリ１０８と、プログラムメモリ１０９と、操作入力部１１０と、中央制御部１１１とを備えている。

レンズ部１０１は、例えば、図示は省略するが、ズームレンズ、フォーカスレンズ、絞り等を有し、これらレンズを通過した被写体の光学像を結像する。

電子撮像部１０２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-oxide Semiconductor）等のイメージセンサ等から構成され、レンズ部１０１の各種レンズを通過した光学像を当該電子撮像部１０２により二次元の画像信号（ＲＧＢ画像データ）に変換して、ユニット回路部１０３に出力する。

ユニット回路部１０３は、例えば、図示は省略するが、ＣＤＳ（Correlated Double Sampling：相関二重サンプリング回路）、ＡＧＣ（Auto Gain Control：ゲイン調整アンプ）、ＡＤＣ（Analog to Digital Converter：アナログ／デジタル変換器）等を具備している。そして、ユニット回路部１０３は、電子撮像部１０２から出力されて入力される被写体の光学像に応じたアナログの画像信号をＣＤＳにより保持し、当該画像信号をＡＧＣにより増幅した後、増幅された画像信号をＡＤＣによりデジタルの画像信号に変換する。

撮像制御部１０４は、中央制御部１１１からの指令に基づいて、被写体の撮像の際に、レンズ部１０１、電子撮像部１０２、ユニット回路部１０３等の動作を制御する。具体的には、撮像制御部１０４は、レンズ部１０１のズームレンズやフォーカスレンズ等を光軸上で移動させるためのレンズモータ（図示略）の駆動を制御したり、電子撮像部１０２を走査駆動するタイミングを制御したり、電子撮像部１０２の駆動タイミングに基づいてユニット回路部１０３の駆動タイミングを制御する。

画像処理部１０５は、Ａ／Ｄ変換後の画像信号に対して、画素毎のＲ，Ｇ，Ｂの色成分データ（ＲＧＢデータ）を生成するＲＧＢ補間処理、ＲＧＢデータから輝度信号（Ｙ）と色差信号（Ｕ、Ｖ）からなるＹＵＶデータを画素毎に生成するＹＵＶ変換処理、さらに自動ホワイトバランスや輪郭強調などの画品質向上のためのデジタル信号処理を行う。そして、画像処理部１０５は、変換後の各画像フレームのＹＵＶデータをバッファメモリ１０８に順次出力し、当該バッファメモリ１０８に格納させる。

表示部１０６は、バッファメモリ１０８に格納された１フレーム分のＹＵＶデータをビデオ信号に変換した後、ライブビュー画像として表示画面に表示する。具体的には、表示部１０６は、被写体の撮像により生成された複数の画像フレームに基づいてライブビュー画像を所定の表示フレームレートで表示したり、本撮像画像として撮像されたレックビュー画像を表示する。

記録媒体制御部１０７は、記録媒体Ｍが着脱自在に構成され、装着された記録媒体Ｍからのデータの読み出しや記録媒体Ｍに対するデータの書き込みを制御する。即ち、記録媒体制御部１０７は、画像処理部１０５のＪＰＥＧ圧縮部（図示略）により符号化された撮像画像の記録用の画像データを記録媒体Ｍに記録させる。具体的には、記録媒体制御部１０７は、背景と被写体とが存在する被写体存在画像Ｐ１（図７（ａ）参照）の記録用の画像データを記録媒体Ｍに記録させる。
なお、記録媒体Ｍは、例えば、不揮発性メモリ（フラッシュメモリ）等により構成されるが、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。

バッファメモリ１０８は、画像データ等を一時的に記録するバッファであるとともに、中央制御部１１１などのワーキングメモリ等としても使用される。

プログラムメモリ１０９には、当該撮像装置１の機能に係る各種プログラムやデータが格納されている。また、プログラムメモリ１０９には、例えば、静止画撮像時、連続撮像時、ライブビュー画像撮像時等の各撮像時における適正な露出値(ＥＶ)に対応する絞り値(Ｆ)とシャッタースピードとの組み合わせを示すプログラム線図を構成するプログラムＡＥデータや、ＥＶ値表（何れも図示略）も格納されている。

操作入力部１１０は、当該撮像装置１の所定操作を行うためのものである。具体的には、操作入力部１１０は、例えば、被写体の撮影指示に係るシャッタボタン、撮像モードや機能等の選択指示に係る選択決定用ボタン、ズーム量の調整指示に係るズームボタン等を備え（何れも図示略）、これらのボタンのユーザ操作に応じて所定の操作信号を中央制御部１１１に出力する。

中央制御部１１１は、例えば、撮像装置１の各部を制御するＣＰＵを具備するワンチップマイコン等から構成されている。
また、中央制御部１１１は、操作入力部１１０から出力され入力された操作信号に基づいて、撮像装置１の各部を制御する。具体的には、中央制御部１１１は、操作入力部１１０のシャッタボタンの所定操作に従って出力された記録指示信号が入力されると、プログラムメモリ１０９に記憶されている所定のプログラムに従って、撮像制御部１０４により電子撮像部１０２及びユニット回路部１０３の駆動タイミングを制御して静止画像を撮影する処理を実行する。この静止画像の撮影によりバッファメモリ１０８に格納された１フレーム分のＹＵＶデータは、画像処理部１０５にてＪＰＥＧ方式等により圧縮され符号化されて、記録媒体Ｍに静止画像データとして記録される。

次に、ユーザ端末２について図３を参照して説明する。
ユーザ端末２は、例えば、パーソナルコンピュータ等により構成され、サーバ３により開設されるＷｅｂページ（例えば、被写体抽出用ページ）にアクセスして、当該Ｗｅｂページ上で被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌの指定指示を入力する。

図３は、ユーザ端末２の概略構成を示すブロック図である。
図３に示すように、ユーザ端末２は、具体的には、中央制御部２０１と、通信制御部２０２と、表示部２０３と、記録媒体制御部２０４と、操作入力部２０５等を備えている。

中央制御部２０１は、ユーザ端末２の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部２０１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ（何れも図示略）を備え、ＲＯＭに記憶されたユーザ端末２用の各種処理プログラム（図示略）に従って各種の制御動作を行う。その際に、ＣＰＵは、ＲＡＭ内の格納領域内に各種処理結果を格納させ、必要に応じてその処理結果を表示部２０３に表示させる。
ＲＡＭは、例えば、ＣＰＵにより実行される処理プログラム等を展開するためのプログラム格納領域や、入力データや上記処理プログラムが実行される際に生じる処理結果等を格納するデータ格納領域などを備える。
ＲＯＭは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されたプログラム、具体的には、ユーザ端末２で実行可能なシステムプログラム、当該システムプログラムで実行可能な各種処理プログラムや、これら各種処理プログラムを実行する際に使用されるデータ等を記憶する。

通信制御部２０２は、例えば、モデム（MODEM:Modulater/DEModulater）、ターミナルアダプタ（Terminal Adapter）等によって構成され、所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３等の外部機器との間で情報の通信制御を行うためのものである。

なお、通信ネットワークＮは、例えば、専用線や既存の一般公衆回線を利用して構築された通信ネットワークＮであり、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の様々な回線形態を適用することが可能である。また、通信ネットワークＮには、例えば、電話回線網、ＩＳＤＮ回線網、専用線、移動体通信網、通信衛星回線、ＣＡＴＶ回線網等の各種通信回線網と、それらを接続するインターネットサービスプロバイダ等が含まれる。

表示部２０３は、例えば、ＬＣＤ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のディスプレイから構成され、中央制御部２０１のＣＰＵの制御下にて各種情報を表示画面に表示する。
具体的には、表示部２０３は、例えば、サーバ３から送信され通信制御部２０２により受信されたＷｅｂページ（例えば、被写体抽出用ページ）のページデータに基づいて、対応するＷｅｂページを表示画面に表示する。

記録媒体制御部２０４は、記録媒体Ｍが着脱自在に構成され、装着された記録媒体Ｍからのデータの読み出しや記録媒体Ｍに対するデータの書き込みを制御する。即ち、記録媒体制御部２０４は、撮像装置１から取り外されて装着された記録媒体Ｍから被写体切り抜き処理（後述）に係る被写体存在画像Ｐ１の画像データを読み出して通信制御部２０２に出力する。
そして、通信制御部２０２は、入力された被写体存在画像Ｐ１の画像データをサーバ３に所定の通信ネットワークＮを介して送信する。

操作入力部２０５は、例えば、数値、文字等を入力するためのデータ入力キーや、データの選択、送り操作等を行うための上下左右移動キーや各種機能キー等によって構成されるキーボードやマウス等を備え、ユーザにより押下されたキーの押下信号やマウスの操作信号を中央制御部２０１のＣＰＵに出力する。
具体的には、操作入力部２０５は、ユーザによる所定操作に基づいて、被写体切り抜き処理（後述）の際に表示部２０３の表示画面に表示されている被写体存在画像Ｐ１にて境界線Ｌを構成する複数の点の座標（x, y）の設定指示を入力する。例えば、操作入力部２０５は、ユーザによるマウスの所定操作に基づいて被写体存在画像Ｐ１上に描画された境界線Ｌを構成する複数の点の座標の設定指示を入力する。そして、操作入力部２０５は、当該操作に応じた所定の設定信号を中央制御部２０１のＣＰＵに出力する。
ＣＰＵは、操作入力部２０５から出力され入力された設定信号を通信制御部２０２により所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３に送信させる。

なお、操作入力部２０５としてタッチパネル（図示略）を表示部２０３の表示画面に配設して、タッチパネルの接触位置に応じて境界線Ｌを構成する複数の点の座標（x, y）の設定指示を入力するような構成としても良い。

次に、サーバ３について図４を参照して説明する。
サーバ３は、Ｗｅｂ（World Wide Web）サーバ３としてインターネット上にＷｅｂページ（例えば、被写体抽出用ページ）を開設する機能を具備するものであり、ユーザ端末２からのアクセスに応じて当該ユーザ端末２にＷｅｂページのページデータを送信する。また、サーバ３は、被写体抽出装置として、ユーザ端末２から出力された境界線Ｌの複数の点の座標（x, y）の設定指示の入力に基づいて境界線Ｌを指定し、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…の中から、被写体が含まれる被写体領域Ａｓを特定する。

図４は、サーバ３の概略構成を示すブロック図である。
図４に示すように、サーバ３は、具体的には、中央制御部３０１と、記憶部３０２と、表示部３０３と、通信制御部３０４と、境界線指定部３０５と、顔検出部３０６と、画像境界特定部３０７と、領域特定部３０８と、被写体抽出部３０９等を備えて構成されている。

中央制御部３０１は、サーバ３の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部３０１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ（何れも図示略）を備え、ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されたサーバ３用の各種処理プログラム（図示略）に従って各種の制御動作を行う。その際に、ＣＰＵは、ＲＡＭ内の格納領域内に各種処理結果を格納させ、必要に応じてその処理結果を表示部３０３に表示させる。
ＲＡＭは、例えば、ＣＰＵにより実行される処理プログラム等を展開するためのプログラム格納領域や、入力データや上記処理プログラムが実行される際に生じる処理結果等を格納するデータ格納領域などを備える。
ＲＯＭは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されたプログラム、具体的には、サーバ３で実行可能なシステムプログラム、当該システムプログラムで実行可能な各種処理プログラムや、これら各種処理プログラムを実行する際に使用されるデータ等を記憶する。

記憶部３０２は、例えば、半導体の不揮発メモリやＨＤＤ（Hard Disc Drive）等により構成され、ユーザ端末２に送信されるＷｅｂページのページデータ等を記憶する。

表示部３０３は、例えば、ＬＣＤ、ＣＲＴ等のディスプレイから構成され、中央制御部３０１のＣＰＵの制御下にて各種情報を表示画面に表示する。

通信制御部３０４は、例えば、モデム、ターミナルアダプタ等によって構成され、所定の通信ネットワークＮを介してユーザ端末２等の外部機器との間で情報の通信制御を行うためのものである。
具体的には、通信制御部３０４は、例えば、被写体切り抜き処理（後述）にてユーザ端末２から所定の通信ネットワークＮを介して送信された被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌを構成する複数の点の座標の設定信号を受信して、当該設定信号を中央制御部３０１のＣＰＵに出力する。

境界線指定部３０５は、被写体存在画像Ｐ１における境目をなす境界線Ｌを指定する。
即ち、被写体切り抜き処理にて、境界線指定部３０５は、ユーザ端末２から所定の通信ネットワークＮを介して送信され通信制御部３０４により受信した被写体存在画像Ｐ１の画像データ及び当該被写体存在画像Ｐ１上に描画された境界線Ｌを構成する複数の点の座標の設定信号に基づいて、当該被写体存在画像Ｐ１上にて複数の点の座標を指定し、これら複数の点どうしを連結して境界線Ｌを指定する。
なお、境界線Ｌは、ある領域を完全に囲む閉じられた形態であっても良いし、当該被写体存在画像Ｐ１の画像境界Ｂの異なる位置に境界線Ｌの始点及び終点が存するような形態（図７（ｂ）参照）であっても良い。
このように、境界線指定部３０５は、指定手段として、被写体存在画像Ｐ１にて境目をなす境界線Ｌを指定する。

顔検出部３０６は、被写体存在画像Ｐ１から被写体の顔が含まれる顔領域を検出する。
即ち、顔検出部３０６は、ユーザ端末２から所定の通信ネットワークＮを介して送信され通信制御部３０４により受信した被写体存在画像Ｐ１の画像データを取得して、当該画像データに対して所定の顔検出処理を行って顔領域を検出する。
また、顔検出処置にあっては、被写体としての人以外の顔、例えば、動物の顔などの顔領域を検出しても良い。なお、顔検出処理は、公知の技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。
このように、顔検出部３０６は、検出手段として、被写体存在画像Ｐ１から被写体の顔を検出する。

画像境界特定部３０７は、被写体存在画像Ｐ１の複数の画像境界Ｂ、…の中から下側画像境界Ｂｄを特定する。
即ち、画像境界特定部３０７は、ユーザ端末２から所定の通信ネットワークＮを介して送信され通信制御部３０４により受信した被写体存在画像Ｐ１の画像データを取得して、当該画像データにおける上下左右の４つの画像境界Ｂｔ、Ｂｄ、Ｂｌ、Ｂｒの中で、ユーザ端末２の表示部２０３等の所定の表示領域に表示された状態の当該被写体存在画像Ｐ１にて下側となる下側画像境界Ｂｄを特定する。具体的には、画像境界特定部３０７は、被写体存在画像Ｐ１の複数の画像境界Ｂ、…のうち、顔検出部３０６により検出された被写体の顔領域の顔の向きに対して下側となる画像境界Ｂを下側画像境界Ｂｄとして特定する。
つまり、被写体存在画像Ｐ１が、例えば、被写体となる人の胸から上のバストショットを撮像した画像である場合、画像境界特定部３０７は、被写体存在画像Ｐ１の上下左右の４つの画像境界Ｂｔ、Ｂｄ、Ｂｌ、Ｂｒの中で、人の顔よりも下側の画像領域が重なる画像境界Ｂを下側画像境界Ｂｄとして特定する。
また、画像境界特定部３０７は、例えば、被写体存在画像Ｐ１にExifタグ情報として付加されている当該被写体存在画像Ｐ１の撮像の際の画像の向きに関する情報を取得して、当該被写体存在画像Ｐ１の下側画像境界Ｂｄを特定しても良い。
このように、画像境界特定部３０７は、境界特定手段として、被写体存在画像Ｐ１の複数の画像境界Ｂ、…のうち、所定の表示領域に表示された状態の当該被写体存在画像Ｐ１における下側画像境界Ｂｄを特定する。

領域特定部３０８は、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…の中から、被写体領域Ａｓの特定の基準となる領域Ａｃを特定する。
即ち、領域特定部３０８は、被写体存在画像Ｐ１の複数の画像境界Ｂ、…と境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…を特定し、各区分領域Ａの縁部を構成する画素数を算出する。例えば、図７（ｂ）に示すように、領域特定部３０８は、被写体存在画像Ｐ１の上下左右の４つの画像境界Ｂｔ、Ｂｄ、Ｂｌ、Ｂｒと境界線Ｌにより区分される区分領域Ａとして、左区分領域Ａｌ、右区分領域Ａｒ及び中区分領域Ａｍを特定する。また、領域特定部３０８は、特定された複数の区分領域Ａ、…の各々の縁部に沿う複数の画素を合計した全画素数をそれぞれ算出する。
そして、領域特定部３０８は、複数の区分領域Ａ、…、即ち、左区分領域Ａｌ、右区分領域Ａｒ及び中区分領域Ａｍの中から、各区分領域Ａの縁部を構成する画像境界Ｂの画素数が当該縁部の全画素数に対して所定の割合（例えば、４０％等）以上となる領域Ａｃを特定する。例えば、左区分領域Ａｌの場合、左側画像境界Ｂｌと、上側画像境界Ｂｔの左側の一部分と、下側画像境界Ｂｄの左側の一部分と、被写体の向かって左半身に沿って描画されている境界線Ｌの一部分のそれぞれの画素数を加算した値が全画素数となり、領域特定部３０８は、左側画像境界Ｂｌと上側画像境界Ｂｔの左側の一部分と下側画像境界Ｂｄの左側の一部分のそれぞれの画素数を加算した値が全画素数に対して所定の割合以上となるか否かを判定する。同様に、領域特定部３０８は、右区分領域Ａｒ、中区分領域Ａｍについても判定する。
このとき、領域特定部３０８は、領域Ａｃを特定しても良い。即ち、領域特定部３０８は、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中で、下側画像境界Ｂｄ以外の画像境界Ｂであって、各区分領域Ａの縁部を構成する画像境界Ｂの画素数が当該縁部の全画素数（下側画像境界Ｂｄの画素数を加算してもしなくても良い）に対して所定の割合以上となる所定領域Ａｃを特定しても良い。
ここで、例えば、図７（ｂ）に示すように、左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒについては、領域特定部３０８は、各区分領域Ａの縁部を構成する画像境界Ｂの画素数が縁部の全画素数に対して所定の割合以上であると判定して、当該左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒを所定領域Ａｃとして特定する。
このように、領域特定部３０８は、領域特定手段として、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…から、各区分領域Ａの縁部を構成する被写体存在画像Ｐ１の画像境界Ｂの画素数が当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる所定領域Ａｃを特定する。

被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定して抽出する。
即ち、被写体抽出部３０９は、領域特定部３０８により特定された所定領域Ａｃを基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定する。具体的には、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、領域特定部３０８により特定された領域Ａｃ（例えば、左区分領域Ａｌ、右区分領域Ａｒ等）を被写体領域Ａｓの候補領域から除外して、被写体領域Ａｓを特定する。
このとき、被写体抽出部３０９は、顔検出部３０６による検出結果を基準として、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定しても良い。具体的には、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、顔検出部３０６により検出された被写体の顔の向きに対して下側の画像境界Ｂｄを構成する画素を最も多く含む区分領域Ａ（例えば、中区分領域Ａｍ等）を、被写体領域Ａｓとして特定しても良い。
例えば、図７（ｂ）に示すように、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、領域Ａｃとしての左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒを被写体領域Ａｓの候補から除外し、さらに、下側画像境界Ｂｄの構成画素を最も多く含む中区分領域Ａｍを、被写体領域Ａｓとして特定する。そして、被写体抽出部３０９は、後述する所定の抽出方法に従って被写体領域Ａｓを抽出して、被写体画像を生成する。

ここで、被写体領域Ａｓの抽出方法の一例について詳細に説明する。
被写体抽出部３０９は、先ず、被写体存在画像Ｐ１の左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒが背景であると推定して、当該左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒの各画素の画素値に基づいて所定の演算を行って、被写体の背景色を所定の単一色として推定する。そして、被写体抽出部３０９は、所定の単一色の背景用画像と被写体存在画像Ｐ１との間で対応する各画素の差分情報（例えば、相違度マップ等）を生成する。
その後、被写体抽出部３０９は、生成した差分情報の各画素の画素値を所定の閾値と比較して二値化した後、細かいノイズや手ぶれによる相違が存在する領域を除去するための収縮処理を行って所定値よりも小さい画素集合や手ぶれによる細線画素集合を除外する。そして、被写体抽出部３０９は、同じ連結成分を構成する画素集合に同じ番号を付けるラベリング処理を行って面積が最大の画素集合を被写体部分とする。その後、被写体抽出部３０９は、収縮分を修正するための膨張処理を行った後、被写体部分内のみのラベリング処理を行うことで被写体部分ラベルに対して所定の割合以下のラベルの画素集合を被写体部分に置き換えることで穴埋めも行う。

また、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１における被写体領域Ａｓの位置を示し、当該被写体領域Ａｓを抽出するための抽出用画像を生成する。ここで、抽出用画像としては、例えば、被写体存在画像Ｐ１の各画素について、被写体画像を所定の背景に対してアルファブレンディングする際の重みをアルファ値（０≦α≦１）として表したアルファマップが挙げられる。例えば、被写体抽出部３０９は、上記の面積が最大の画素集合が１、その他の部分が０である二値化された差分情報に対してローパスフィルタを施して境界部分に中間値を生じさせることでアルファ値を作成する。この場合、被写体領域Ａｓはアルファ値が１となり、被写体存在画像Ｐ１の所定の背景に対する透過度が０％となる。一方、被写体の背景部分はアルファ値が０となり、当該被写体存在画像Ｐ１の所定の背景に対する透過度が１００％となる。
その後、被写体抽出部３０９は、生成された抽出用画像（アルファマップ）に基づいて、被写体存在画像Ｐ１の各画素のうち、アルファ値が１の画素を所定の単一色画像Ｐ３に対して透過させずに、且つ、アルファ値が０の画素を透過させるように、被写体画像を所定の単一色画像Ｐ３と合成して被写体切り抜き画像Ｐ２の画像データを生成する。

このように、被写体抽出部３０９は、被写体領域特定手段として、領域特定部３０８により特定された領域Ａｃを基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定する。
なお、被写体抽出部３０９は、被写体領域Ａｓの特定後、当該被写体領域Ａｓを抽出するようにしたが、必ずしも被写体領域Ａｓの抽出を行う必要はない。即ち、被写体領域Ａｓの特定と抽出とを独立して行う専用のロジック回路をそれぞれ設けても良い。

次に、ユーザ端末２及びサーバ３を用いた被写体切り抜き処理について図５〜図７を参照して説明する。
ここで、図５及び図６は、被写体切り抜き処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。また、図７（ａ）〜図７（ｃ）は、被写体切り抜き処理に係る画像の一例を模式的に示す図である。
なお、以下の説明にあっては、撮像装置１により生成された被写体存在画像Ｐ１の画像データが記録された記録媒体Ｍがユーザ端末２の記録媒体制御部２０４に装着されているものとする。

図５に示すように、ユーザ端末２の中央制御部２０１は、ユーザによる操作入力部２０５の所定操作に基づいて、サーバ３により開設される被写体抽出用ページのアクセス指示が入力されると、中央制御部２０１のＣＰＵは、当該アクセス指示を通信制御部２０２により所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３に送信させる（ステップＳ１）。
サーバ３の通信制御部３０４によって、ユーザ端末２から送信されたアクセス指示が受信されると、中央制御部３０１のＣＰＵは、被写体抽出用ページのページデータを通信制御部３０４により所定の通信ネットワークＮを介してユーザ端末２に送信させる（ステップＳ２）。
そして、ユーザ端末２の通信制御部２０２によって、被写体抽出用ページのページデータが受信されると、表示部２０３は、当該被写体抽出用ページのページデータに基づいて、所定の被写体抽出用ページを表示画面に表示する。

次に、ユーザ端末２の記録媒体制御部２０４は、記録媒体Ｍから当該被写体切り抜き処理に係る被写体存在画像Ｐ１の画像データを読み出した後、表示部２０３は、当該被写体存在画像Ｐ１の画像データを表示画面に表示する（ステップＳ３）。

また、通信制御部２０２は、読み出された被写体存在画像Ｐ１の画像データをサーバ３に所定の通信ネットワークＮを介して送信する（ステップＳ４）。
そして、サーバ３の通信制御部３０４は、ユーザ端末２から送信された被写体存在画像Ｐ１の画像データを受信する（ステップＳ５）。

その後、ユーザ端末２の中央制御部２０１は、ユーザによる操作入力部２０５の所定操作に基づいて、表示部２０３の表示画面に表示されている被写体存在画像Ｐ１にて境界線Ｌの始点の座標（第１座標）が入力されたか否かを判定する（ステップＳ６）。即ち、中央制御部２０１は、ユーザによるマウスの所定操作に基づいて被写体存在画像Ｐ１上に連続して描画される境界線Ｌを構成する複数の点の座標のうち、最初に描画された点を始点として、その始点の第１座標が入力されたか否かを判定する。
ステップＳ６の判定処理は、境界線Ｌの始点の第１座標が入力されたと判定されるまで（ステップＳ６；ＹＥＳ）、繰り返し実行される。
そして、ステップＳ６にて、境界線Ｌの始点の第１座標が入力されたと判定されると（ステップＳ６；ＹＥＳ）、中央制御部２０１のＣＰＵは、操作入力部２０５から出力され入力された第１座標の設定指示信号を通信制御部２０２により所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３に送信させる（ステップＳ７）。

サーバ３の通信制御部３０４によって、ユーザ端末２から送信された第１座標の設定指示信号が受信されると、境界線指定部３０５は、第１座標の設定指示信号並びに被写体存在画像Ｐ１の画像データに基づいて、当該被写体存在画像Ｐ１にて境界線Ｌの始点の座標を指定する（ステップＳ８）。
次に、ユーザ端末２の中央制御部２０１は、ユーザによる操作入力部２０５の所定操作に基づいて、表示部２０３の表示画面に表示されている被写体存在画像Ｐ１にて境界線Ｌの終点の座標（第２座標）が入力されたか否かを判定する（ステップＳ９）。即ち、中央制御部２０１は、ユーザによるマウスの所定操作に基づいて被写体存在画像Ｐ１上に連続して描画される境界線Ｌを構成する複数の点の座標のうち、最後に描画された点を終点として、その終点の第２座標が入力されたか否かを判定する。
ステップＳ９の判定処理は、境界線Ｌの終点の第２座標が入力されたと判定されるまで（ステップＳ９；ＹＥＳ）、繰り返し実行され、ユーザによるマウスの所定操作に基づいてユーザ端末２からサーバ３に被写体存在画像Ｐ１上に連続して描画される境界線Ｌを構成する複数の点の座標が順次送信される。
そして、ステップＳ９にて、境界線Ｌの終点の第２座標が入力されたと判定されると（ステップＳ９；ＹＥＳ）、中央制御部２０１のＣＰＵは、操作入力部２０５から出力され入力された第２座標の設定指示信号を通信制御部２０２により所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３に送信させる（ステップＳ１０）。

サーバ３の通信制御部３０４によって、ユーザ端末２から送信された第２座標の設定指示信号が受信されると、境界線指定部３０５は、第２座標の設定指示信号並びに被写体存在画像Ｐ１の画像データに基づいて、当該被写体存在画像Ｐ１にて境界線Ｌの終点の座標を指定する（ステップＳ１１）。
続けて、境界線指定部３０５は、被写体存在画像Ｐ１上に連続して描画された境界線Ｌを構成する複数の点の座標を連結して、始点から終点まで連続した境界線Ｌを指定する（ステップＳ１２）。

次に、顔検出部３０６は、被写体存在画像Ｐ１の画像データを取得して、当該画像データに対して所定の顔検出処理を行って顔領域を検出する（ステップＳ１３）。
続けて、画像境界特定部３０７は、被写体存在画像Ｐ１の複数の画像境界Ｂ、…のうち、下側画像境界Ｂｄを特定する（ステップＳ１４）。具体的には、画像境界特定部３０７は、被写体存在画像Ｐ１の画像データを取得して、当該画像データにおける上下左右の４つの画像境界Ｂｔ、Ｂｄ、Ｂｌ、Ｂｒのうち、顔検出部３０６により検出された被写体の顔領域の顔の向きに対して下側となる画像境界Ｂを下側画像境界Ｂｄとして特定する。なお、ステップＳ１３において顔領域が検出されなかった場合は、単純にユーザ端末２の表示部２０３に表示されている被写体存在画像Ｐ１の下側の画像境界を下側画像境界Ｂｄとしても良い。

その後、領域特定部３０８は、被写体存在画像Ｐ１の上下左右の４つの画像境界Ｂｔ、Ｂｄ、Ｂｌ、Ｂｒと境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…として、左区分領域Ａｌ、右区分領域Ａｒ及び中区分領域Ａｍを特定する（ステップＳ１５）。また、領域特定部３０８は、特定された複数の区分領域Ａ、…の各々の縁部に沿う複数の画素を合計した全画素数をそれぞれ算出する。
続けて、領域特定部３０８は、特定された複数の区分領域Ａ、…、即ち、左区分領域Ａｌ、右区分領域Ａｒ及び中区分領域Ａｍの中から、各区分領域Ａの縁部を構成する画像境界Ｂの画素数が当該縁部の全画素数に対して所定の割合（例えば、４０％等）以上となる領域Ａｃを特定する（ステップＳ１６）。例えば、領域特定部３０８は、左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒの各々の縁部を構成する画像境界Ｂの画素数が各縁部の全画素数に対して所定の割合以上であると判定して、当該左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒを領域Ａｃとして特定する。

次に、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定する（ステップＳ１７）。具体的には、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、領域Ａｃとしての左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒを被写体領域Ａｓの候補から除外し、さらに、下側画像境界Ｂｄの構成画素を最も多く含む中区分領域Ａｍを、被写体領域Ａｓとして特定する。

続けて、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１から所定の抽出方法に従って被写体領域Ａｓを抽出する処理を行って、被写体存在画像Ｐ１における被写体領域Ａｓの位置を示す抽出用画像としてアルファマップを生成する（ステップＳ１８）。
その後、被写体抽出部３０９は、生成されたアルファマップを用いて被写体存在画像Ｐ１から被写体領域Ａｓを切り出して、所定の単一色画像Ｐ３と合成して被写体切り抜き画像Ｐ２（図７（ｃ）参照）の画像データを生成する（ステップＳ１９）。具体的には、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の全ての画素について、アルファ値が０の画素については、透過させ、アルファ値が０＜α＜１の画素については、所定の単一色とブレンディングを行い、アルファ値が１の画素については、何もせずに所定の単一色に対して透過させないようにする。なお、アルファマップの縁部分には、合成階調がつけられているため、切り出された被写体領域Ａｓと単一色画像Ｐ３（背景）との境界部分がはっきりしていない自然な感じとなる。
また、生成された被写体切り抜き画像Ｐ２の画像データは、抽出用画像であるアルファマップと対応付けて記憶部３０２に記憶される。

中央制御部３０１のＣＰＵは、生成された被写体切り抜き画像Ｐ２の画像データを通信制御部３０４により所定の通信ネットワークＮを介してユーザ端末２に送信させる（ステップＳ２０）。
そして、ユーザ端末２の通信制御部２０２によって、被写体切り抜き画像Ｐ２の画像データが受信されると（ステップＳ２１）、表示部２０３は、当該被写体切り抜き画像Ｐ２の画像データに基づいて、被写体画像を表示画面に表示する（ステップＳ２２）。
これにより、被写体切り抜き処理を終了する。

以上のように、本実施形態の被写体切り抜きシステム１００によれば、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…の中から、被写体領域Ａｓの特定の基準となる領域Ａｃを特定し、当該領域Ａｃを基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定するので、境界線Ｌを完全に閉じられた形態で形成する必要がないだけでなく、さらに、当該境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…の中で何れか一の区分領域Ａを指定する必要もなくなる。特に、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から領域Ａｃを除外することにより、被写体領域Ａｓの特定を適正に行うことができる。
このように、被写体領域Ａｓの特定を簡便に、且つ、適正に行うことができる。

また、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中で、当該被写体存在画像Ｐ１における下側画像境界Ｂｄを構成する画素数を計数せずに所定の演算を行って、領域Ａｃを特定するので、例えば、被写体存在画像Ｐ１として、人の胸から上のバストショットを撮像した被写体存在画像Ｐ１から被写体領域Ａｓを特定する場合などに、被写体領域Ａｓの特定の基準となる領域Ａｃの特定を適正に行うことができる。
即ち、例えば、境界線Ｌが完全に閉じられた形態で形成されていない場合に、当該境界線Ｌと被写体存在画像Ｐ１の下側画像境界Ｂｄとによって囲まれた領域を被写体領域としても、被写体が画像中心よりも左右の何れか一側にずれて左右の何れか一側の画像境界にかかっていると、境界線Ｌを完全に閉じられた形態とすることができずに被写体領域の特定を適正に行えないといった問題が生じる。また更に、境界線Ｌが完全に閉じられた形態で形成されていない場合に、当該境界線Ｌと被写体存在画像Ｐ１の画像境界Ｂとによって囲まれた領域を被写体存在領域として特定しようとしても、そのような領域が複数存在する場合、被写体領域の特定を適正に行えないといった問題が生じる。
これに対して、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中で、当該被写体存在画像Ｐ１における下側画像境界Ｂｄを構成する画素数を計数せずに所定の演算を行って領域Ａｃを特定し、当該領域Ａｃを基準として被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定することで、境界線Ｌを完全に閉じられた形態としなくても被写体領域Ａｓの特定を適正に行うことができる。
さらに、被写体存在画像Ｐ１の複数の画像境界Ｂ、…のうち、顔検出処理により検出された被写体の顔の向きに対して下側となる画像境界Ｂを被写体存在画像Ｐ１における下側画像境界Ｂｄとして特定することで、下側画像境界Ｂｄの特定を適正に行うことができ、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中で領域Ａｃ及び被写体領域Ａｓの特定を適正に行うことができる。

さらに、顔検出処理による検出結果を基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定する。より具体的には、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中で、検出された被写体の顔の向きに対して下側の画像境界Ｂを最も多く含む区分領域Ａを、被写体領域Ａｓとして特定するので、例えば、被写体存在画像Ｐ１として、人の胸から上のバストショットを撮像した被写体存在画像Ｐ１から被写体領域Ａｓを特定する場合などに、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から、被写体領域Ａｓを適正に特定することができる。

また、被写体存在画像Ｐ１から特定された被写体領域Ａｓを抽出するので、被写体切り抜き画像Ｐ２の生成を適正に行うことができる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施形態にあっては、被写体存在画像Ｐ１に対して顔検出処理を行って、検出された顔を基準として、被写体存在画像Ｐ１の下側画像境界Ｂｄの特定や被写体領域Ａｓの特定を行うようにしたが、人の胸から上のバストショットを撮像した被写体存在画像Ｐ１から被写体領域Ａｓを特定する場合には、必ずしも顔検出部３０６による顔検出処理を行う必要はない。

以下に、被写体切り抜き処理の変形例について図８を参照して説明する。
ここで、図８に示す被写体切り抜き処理は、図５の被写体切り抜き処理の各処理に続けて行われる処理であり、図５の被写体切り抜き処理の各処理の詳細な説明は省略する。

即ち、図８に示すように、ユーザ端末２は、ステップＳ１０（図５参照）にて、通信制御部２０２が第２座標の設定指示信号を所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３に送信した後、中央制御部２０１は、ユーザによる操作入力部２０５の所定操作に基づいて、人の胸から上のバストショットを撮像した被写体存在画像Ｐ１から被写体領域Ａｓを抽出するバストショット抽出モードの設定指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ５１）。
ここで、バストショット抽出モードの設定指示が入力されたと判定されると（ステップＳ５１；ＹＥＳ）、中央制御部２０１のＣＰＵは、操作入力部２０５から出力され入力された設定指示信号を通信制御部２０２により所定の通信ネットワークＮを介してサーバ３に送信させる（ステップＳ５２）。
一方、ステップＳ５１にて、バストショット抽出モードの設定指示が入力されていないと判定されると（ステップＳ５１；ＮＯ）、中央制御部２０１のＣＰＵは、ステップＳ５２の処理をスキップする。

サーバ３の通信制御部３０４によって、ユーザ端末２から送信されたバストショット抽出モードの設定指示信号が受信されると、中央制御部３０１のＣＰＵは、被写体切り抜き処理がバストショット抽出モードにて行われることを設定する（ステップＳ５３）。
その後、中央制御部３０１のＣＰＵは、バストショット抽出モードが設定済みであるか否かを判定し（ステップＳ５４）、バストショット抽出モードが設定済みであると判定されると（ステップＳ５４；ＹＥＳ）、中央制御部３０１のＣＰＵは、ステップＳ１３の処理をスキップして、処理をステップＳ１４に移行させる。
このステップＳ１４では、画像境界特定部３０７は、被写体存在画像Ｐ１の画像データを取得して、当該被写体存在画像Ｐ１にExifタグ情報として付加されている画像の向きに関する情報に基づいて、当該画像データにおける下側画像境界Ｂｄを特定する。

一方、ステップＳ５４にて、バストショット抽出モードが設定済みでないと判定されると（ステップＳ５４；ＮＯ）、中央制御部３０１のＣＰＵは、上記実施形態と同様に、処理をステップＳ１３に移行する。
なお、ステップＳ１４以降の処理（ステップＳ１５〜Ｓ２２）は、上記実施形態と同様であり、その詳細な説明は省略する。

従って、バストショット抽出モードが設定されている場合には、顔検出処理を行うことなく、領域特定部３０８により被写体領域Ａｓの抽出の基準となる領域Ａｃを特定する処理と、被写体抽出部３０９により被写体領域Ａｓを特定する処理とを自動的に行うことができ、顔検出処理にかかる処理負担を軽減して被写体領域Ａｓの特定をより高速に行うことができる。

また、上記実施形態にあっては、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、顔検出部３０６により検出された被写体の顔の向きに対して下側の画像境界Ｂを構成する画素を最も多く含む区分領域Ａ（例えば、中区分領域Ａｍ等）を、被写体領域Ａｓとして特定するようにしたが、被写体領域Ａｓの特定方法はこれに限られるものではない。即ち、例えば、顔検出処理により検出された被写体の顔の大きさが所定の大きさ以上であったり画像中心に存している場合には、当該顔が含まれる区分領域Ａを被写体領域Ａｓとして特定しても良く、これにより、複数の区分領域Ａ、…の中で、被写体の顔の向きに対して下側の画像境界Ｂを構成する画素を最も多く含む区分領域Ａを特定する必要がなくなって、被写体領域Ａｓの特定をより高速に行うことができる。

また、上記実施形態にあっては、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…の中から、領域特定部３０８によって、被写体領域Ａｓの特定の基準となる領域Ａｃを特定し、当該領域Ａｃを基準として、被写体抽出部３０９が被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定するようにしたが、領域Ａｃを特定せずに、被写体領域Ａｓを特定するようにしてもよい。即ち、被写体抽出部３０９は、各区分領域Ａの縁部を構成する画素のうち、下側画像境界Ｂｄの画像境界Ｂを構成する画素を画像境界Ｂの画素として計数せずに画像境界Ｂの画素の数が最も少ない区分領域Ａ（例えば、中区分領域Ａｍ等）を、被写体領域Ａｓとして特定するようにしてもよい。

また例えば、上記実施形態においては、被写体抽出部３０９は、被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、領域Ａｃとしての左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒを被写体領域Ａｓの候補から除外し、さらに、下側画像境界Ｂｄの構成画素を最も多く含む中区分領域Ａｍを、被写体領域Ａｓとして特定したが、下側画像境界Ｂｄの構成画素を最も多く含む領域を被写体領域Ａｓとして特定しなくてもよい。即ち、単純に被写体存在画像Ｐ１の複数の区分領域Ａ、…の中で、領域Ａｃとしての左区分領域Ａｌ及び右区分領域Ａｒを被写体領域Ａｓの候補から除外して残った領域を被写体領域Ａｓとして特定するようにしてもよい。

また、上記実施形態にあっては、ユーザ端末２の中央制御部２０１は、ユーザによる操作入力部２０５（例えば、マウス）の所定操作に基づいてユーザ端末２からサーバ３に被写体存在画像Ｐ１上に連続して描画される境界線Ｌを構成する複数の点の座標をサーバ３に順次送信するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、ユーザによる操作入力部２０５の所定操作に基づいて被写体存在画像Ｐ１上に始点及び終点を含む境界線Ｌを描画してから、その境界線Ｌを構成する複数数の点の座標をサーバ３に送信するようにしてもよい。

さらに、上記実施形態にあっては、ユーザによるユーザ端末２の所定操作に基づいて、Ｗｅｂサーバとして機能するサーバ（被写体領域特定装置）３によって被写体領域Ａｓを特定するようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、被写体領域特定装置の構成は適宜任意に変更可能である。即ち、被写体領域Ａｓの特定に係る境界線指定部３０５、領域特定部３０８、被写体抽出部３０９の機能をソフトウェアにより実現される構成として、ユーザ端末２にインストールすることで通信ネットワークＮを必要とすることなく、当該ユーザ端末２単体で被写体切り抜き処理を行うようにしても良い。
つまり、ユーザ端末２は、表示部２０３に表示された被写体存在画像Ｐ１にて境目をなす境界線Ｌを指定することで、被写体存在画像Ｐ１における境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…の中から、被写体領域Ａｓの特定の基準となる領域Ａｃを特定し、特定された領域Ａｃを基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定するようにしても良い。

また、上記実施形態にあっては、ユーザ端末２として、パーソナルコンピュータを例示したが、一例であってこれに限られるものではなく適宜任意に変更可能であり、例えば、携帯電話機等を適用しても良い。

さらに、被写体切り抜きシステム１００にプリント装置を備え、当該プリント装置によって、サーバ３により生成された被写体切り抜き画像Ｐ２の被写体画像を所定のプリント用基材に対して所定の印刷方式により印刷して、被写体画像のプリントを作成するようにしても良い。また、サーバ３は、生成した被写体切り抜き画像Ｐ２をアルファマップを利用して所定の背景画像と合成して被写体合成画像（図示略）を生成しても良く、この場合には、プリント装置は、当該被写体合成画像のプリントを作成するようにしても良い。
なお、被写体切り抜き画像Ｐ２や被写体合成画像の画像データには、ユーザによる所定の改変を禁止する制御情報を埋め込むようにしても良い。

加えて、上記実施形態にあっては、指定手段、領域特定手段、被写体領域特定手段としての機能を、中央制御部３０１の制御下にて、境界線指定部３０５、領域特定部３０８、被写体抽出部３０９が駆動することにより実現される構成としたが、これに限られるものではなく、中央制御部３０１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
即ち、プログラムを記憶するプログラムメモリ（図示略）に、指定処理ルーチン、領域特定処理ルーチン、被写体領域特定処理ルーチンを含むプログラムを記憶しておく。そして、指定処理ルーチンにより中央制御部３０１のＣＰＵを、所定の表示領域に表示される被写体存在画像Ｐ１にて、任意に境界線Ｌを指定する指定手段として機能させるようにしても良い。また、領域特定処理ルーチンにより中央制御部３０１のＣＰＵを、指定手段により指定された境界線Ｌにより区分される複数の区分領域Ａ、…から、各区分領域Ａの縁部を構成する被写体存在画像Ｐ１の画像境界Ｂの画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域Ａｃを特定する領域特定手段として機能させるようにしても良い。また、被写体領域特定処理ルーチンにより中央制御部３０１のＣＰＵを、領域特定手段により特定された領域Ａｃを基準として、被写体存在画像Ｐ１における複数の区分領域Ａ、…の中から被写体領域Ａｓを特定する被写体領域特定手段として機能させるようにしても良い。

同様に、境界特定手段、検出手段についても、サーバ３の中央制御部３０１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。

さらに、上記の各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＲＯＭやハードディスク等の他、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを所定の通信回線を介して提供する媒体としては、キャリアウェーブ（搬送波）も適用される。

１００ 被写体切り抜きシステム
１ 撮像装置
２ ユーザ端末
２０３ 表示部
３ サーバ
３０１ 中央制御部
３０４ 通信制御部
３０５ 境界線指定部
３０６ 顔検出部
３０７ 画像境界特定部
３０８ 領域特定部
３０９ 被写体抽出部
Ｍ 記録媒体
Ｎ 通信ネットワーク

Claims (12)

1. 背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定方法であって、
   任意に指定された境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する前記被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定ステップと、
   この領域特定ステップにより特定された前記領域を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定する被写体領域特定ステップと、
   を含むことを特徴とする被写体領域特定方法。
2. 前記被写体領域特定ステップは、
   前記被写体存在画像における前記複数の区分領域から前記領域特定ステップにより特定された前記領域を除外して、前記被写体領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の被写体領域特定方法。
3. 前記被写体存在画像の複数の画像境界のうち、所定の表示領域に表示された状態の当該被写体存在画像における下側画像境界を特定する境界特定ステップを更に備え、
   前記領域特定ステップは、更に、
   前記被写体存在画像における前記複数の区分領域で、前記境界特定ステップにより特定された下側画像境界を構成する画素数を計数せずに所定の演算を行って、前記領域を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の被写体領域特定方法。
4. 前記被写体存在画像から被写体の顔を検出する検出ステップを更に備え、
   前記境界特定ステップは、更に、
   前記被写体存在画像の複数の画像境界のうち、前記検出ステップにより検出された被写体の顔の向きに対して下側となる画像境界を前記下側画像境界として特定することを特徴とする請求項３に記載の被写体領域特定方法。
5. 前記被写体存在画像から被写体の顔を検出する検出ステップを更に備え、
   前記被写体領域特定ステップは、更に、
   前記検出ステップによる検出結果を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の被写体領域特定方法。
6. 前記被写体領域特定ステップは、更に、
   前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中で、前記検出ステップにより検出された被写体の顔の向きに対して下側の画像境界を最も多く含む区分領域を、前記被写体領域として特定することを特徴とする請求項５に記載の被写体領域特定方法。
7. 前記被写体領域特定ステップは、更に、
   前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中で、前記検出ステップにより検出された被写体の顔を含む区分領域を、前記被写体領域として特定することを特徴とする請求項５に記載の被写体領域特定方法。
8. 被写体となる人の胸から上を撮像した前記被写体存在画像から前記被写体領域を特定するための所定のモードを設定する設定ステップを更に備え、
   前記設定ステップにより前記所定のモードが設定された場合に、前記領域特定ステップにより前記領域を特定する処理と、前記被写体領域特定ステップにより前記被写体領域を特定する処理とを行うことを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の被写体領域特定方法。
9. 前記被写体領域特定ステップは、更に、
   前記被写体存在画像から特定された前記被写体領域を抽出する処理を行うことを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の被写体領域特定方法。
10. 背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定方法であって、
    境界線を任意に指定する指定ステップと、
    前記被写体存在画像における前記境界線により区分される複数の区分領域の中から、各区分領域の縁部を構成する画素のうち、当該被写体存在画像の下側画像境界を構成する画素を計数せずに、前記被写体存在画像の画像境界の画素の数が最も少ない区分領域を、被写体領域として特定する特定ステップと、
    を含むことを特徴とする被写体領域特定方法。
11. 背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定装置であって、
    所定の表示領域に表示される前記被写体存在画像にて、任意に境界線を指定する指定手段と、
    この指定手段により指定された境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する前記被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定手段と、
    この領域特定手段により特定された前記領域を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定する被写体領域特定手段と、
    を備えることを特徴とする被写体領域特定装置。
12. 背景と被写体とが存在する被写体存在画像から被写体が含まれる被写体領域を特定する被写体領域特定装置のコンピュータを、
    所定の表示領域に表示される前記被写体存在画像にて、任意に境界線を指定する指定手段、
    この指定手段により指定された境界線により区分される複数の区分領域から、各区分領域の縁部を構成する前記被写体存在画像の画像境界の画素数が、当該縁部の全画素数に対して所定の割合以上となる領域を特定する領域特定手段、
    この領域特定手段により特定された前記領域を基準として、前記被写体存在画像における前記複数の区分領域の中から前記被写体領域を特定する被写体領域特定手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。

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