JP2012165407A - 撮像装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】 ユーザが所望する条件で自動撮影を行なうことができる画像記録装置及びそのプログラムを実現する。
【解決手段】 オートシャッタ条件テーブル１２１には、各種のオートシャッタモード毎に、敏感さレベルを記録した領域、該敏感さレベルに応じて、複数の閾値Ｓのうち、どの閾値を用いるかフラグにより記録管理する領域、及び、各種のオートシャッタモードの敏感さレベル毎に、レベル設定フラグを記録する領域を備えている。そして、各オートシャッタモード毎にユーザによって設定された敏感さレベルに対応する領域にレベル設定フラグが記録される。また、閾値テーブル１２２には各閾値Ｓが記録されている。そして、フレーム画像データに基づいて算出されたブレ評価値ｄＶ又はスマイル評価値ｄＳが設定されているオートシャッタモードで設定された敏感さレベルに対応する閾値Ｓ以上の場合は自動撮影を行なう。
【選択図】 図２
【解決手段】 オートシャッタ条件テーブル１２１には、各種のオートシャッタモード毎に、敏感さレベルを記録した領域、該敏感さレベルに応じて、複数の閾値Ｓのうち、どの閾値を用いるかフラグにより記録管理する領域、及び、各種のオートシャッタモードの敏感さレベル毎に、レベル設定フラグを記録する領域を備えている。そして、各オートシャッタモード毎にユーザによって設定された敏感さレベルに対応する領域にレベル設定フラグが記録される。また、閾値テーブル１２２には各閾値Ｓが記録されている。そして、フレーム画像データに基づいて算出されたブレ評価値ｄＶ又はスマイル評価値ｄＳが設定されているオートシャッタモードで設定された敏感さレベルに対応する閾値Ｓ以上の場合は自動撮影を行なう。
【選択図】 図２
Description
本発明は、自動記録機能を有した撮像装置及びそのプログラムに関する。
従来からシャッターキーの操作検出を待つこと無く、自動的に撮像された画像を記録する機能を搭載したデジタルカメラが考案されている。
たとえば、下記特許文献１には、人物の顔を自動的に検知して記録するものにおいて、記録すべき条件に適した条件、すなわち、笑顔が撮像されているという条件に沿うと自動的に撮影することが記載されている。
たとえば、下記特許文献１には、人物の顔を自動的に検知して記録するものにおいて、記録すべき条件に適した条件、すなわち、笑顔が撮像されているという条件に沿うと自動的に撮影することが記載されている。
しかしながら、このような従来の機能においては、顔の検出や手ブレを検出において、予め固定的に定められた条件に基づいて、記録可能か否かを判断して記録することが一般的であり、真にユーザが所望する条件の画像を自動的に記録するものとは言い難かった。
本発明は、かかる従来の問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザが所望する条件で自動的に画像を記録することができる撮像装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明は、周期的に画像を撮像する撮像手段と、この撮像手段によって撮像された画像を記録する画像記録手段と、この画像記録手段に記録すべき画像の記録条件を設定する設定手段と、前記撮像手段によって周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断する判断手段と、この判断手段によって充足している判断すると、前記周期的に撮像されている画像を前記画像記録手段に記録するよう制御する記録制御手段と、を備えたことを特徴とする。
また、請求項２記載の発明は、上記請求項１記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像と前記設定手段により設定された記録条件との一致度合いを告知する告知手段を更に備えたことを特徴とする。
また、請求項３記載の発明は、上記請求項２記載の発明において、前記告知手段は、前記周期的に撮像されている画像とともに該画像と前記設定手段により設定された記録条件との一致度合いを表示する第１の表示手段を含むことを特徴とする。
また、請求項４記載の発明は、上記請求項１乃至３の何れか記載の発明において、複数の撮影モードと前記記録条件とを対応付けて記憶する撮影モード記憶手段と、前記撮影モード記憶手段に記憶された複数の撮影モードから１つの撮影モードを選択する選択手段と、を更に備え、前記判断手段は、前記周期的に撮像されている画像が前記選択手段によって選択された撮影モードに対応する記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項５記載の発明は、上記請求項４記載の発明おいて、前記選択手段によって選択された撮影モードと、この撮影モードに対応する記録条件とを表示する第２の表示手段を更に備えたことを特徴とする。
また、請求項６記載の発明は、上記請求項１乃至５の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像に基づいてシャッタ速度を算出するシャッタ速度算出手段を更に備え、前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度のシャッタ速度が含まれ、前記判断手段は、前記シャッタ速度算出手段によって算出されたシャッタ速度と前記設定手段により設定されたシャッタ速度とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項７記載の発明は、上記請求項１乃至６の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像に基づいて焦点距離を取得する焦点距離取得手段を更に備え、前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度の焦点距離が含まれ、前記判断手段は、前記焦点距離取得手段によって取得された焦点距離と前記設定手段により設定された焦点距離とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項８記載の発明は、上記請求項１乃至７の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像間における画像領域の移動量を算出する第１の移動量算出手段を更に備え、前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度の画像領域の移動量が含まれ、前記判断手段は、前記第１の移動量算出手段によって算出された移動量と前記設定手段により設定された移動量とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項９記載の発明は、上記請求項１乃至７の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像間おける移動量を画像領域毎に算出する第２の移動量算出手段と、前記周期的に撮像されている画像間おける移動方向を画像領域毎に検出する移動方向検出手段と、前記移動量算出手段が算出した移動量と前記移動方向検出手段が検出した移動方向とから、主要被写体領域に対応する画像領域を特定する特定手段と、を更に備え前記設定手段が設定する前記記録条件には、前記特定手段によって特定される主要被写体領域について記録時に像ブレが発生しない程度の画像の移動量が含まれ、前記判断手段は、前記第２の移動量算出手段によって算出された前記主要被写体領域の移動量と前記設定手段により設定された移動量とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項１０記載の発明は、上記請求項１乃至５の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像から顔画像を検出する顔画像検出手段を更に備えるとともに、前記設定手段が設定する記録条件には、画像に含まれるべき人物の笑顔の状態が含まれ、前記判断手段は、前記顔画像検出手段によって検出された顔画像における笑顔の状態と前記設定手段により設定された笑顔の状態とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項１１記載の発明は、上記請求項１乃至５、１０の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像から人物の顔画像の数を検出する顔画像数検出手段を更に備えるとともに、前記設定手段が設定する記録条件には、画像に含まれるべき全顔画像における笑顔の顔画像の比率が含まれ、前記判断手段は、前記顔画像数検出手段によって検出された顔画像の数における笑顔の顔画像の数の比率と前記設定手段により設定された比率とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、上記目的を達成するため請求項１２記載の発明は、撮像装置が具備するコンピュータを、記録すべき画像の記録条件を設定する設定手段、周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断する判断手段、この判断手段によって充足している判断すると、前記周期的に撮像されている画像を画像記録部に記録するよう制御する記録制御手段、として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、ユーザが所望する条件で自動記録を行うことができる。
以下、本実施の形態について、本発明の画像記録装置をデジタルカメラに適用した一例として図面を参照して詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
Ａ．デジタルカメラの構成
図１は、本実施の形態におけるデジタルカメラ（撮像装置）１の電気的な概略構成を示すブロック図である。
デジタルカメラ１は、撮影レンズ２、レンズ駆動ブロック３、絞り兼用シャッタ４、ＣＣＤ５、垂直ドライバ６、ＴＧ（timing generator）７、ユニット回路８、ＤＭＡコントローラ（以下、ＤＭＡという）９、ＣＰＵ１０、キー入力部１１、メモリ１２、ＤＲＡＭ１３、ＤＭＡ１４、動きベクトル検出部１５、ＤＭＡ１６、画像生成部１７、ＤＭＡ１８、ＤＭＡ１９、表示部２０、ＤＭＡ２１、圧縮伸張部２２、ＤＭＡ２３、フラッシュメモリ２４、バス２５を備えている。
Ａ．デジタルカメラの構成
図１は、本実施の形態におけるデジタルカメラ（撮像装置）１の電気的な概略構成を示すブロック図である。
デジタルカメラ１は、撮影レンズ２、レンズ駆動ブロック３、絞り兼用シャッタ４、ＣＣＤ５、垂直ドライバ６、ＴＧ（timing generator）７、ユニット回路８、ＤＭＡコントローラ（以下、ＤＭＡという）９、ＣＰＵ１０、キー入力部１１、メモリ１２、ＤＲＡＭ１３、ＤＭＡ１４、動きベクトル検出部１５、ＤＭＡ１６、画像生成部１７、ＤＭＡ１８、ＤＭＡ１９、表示部２０、ＤＭＡ２１、圧縮伸張部２２、ＤＭＡ２３、フラッシュメモリ２４、バス２５を備えている。
撮影レンズ２は、図示しない複数のレンズ群から構成されるフォーカスレンズ、ズームレンズを含む。そして、撮影レンズ２には、レンズ駆動ブロック３が接続されている。レンズ駆動ブロック３は、フォーカスレンズ、ズームレンズをそれぞれ光軸方向に駆動させるフォーカスモータ、ズームモータ（図示略）と、ＣＰＵ１０から送られてくる制御信号にしたがって、フォーカスレンズ、ズームレンズを光軸方向に駆動させるフォーカスモータドライバ、ズームモータドライバ（図示略）とから構成されている。
絞り４は、図示しない駆動回路を含み、駆動回路はＣＰＵ１０から送られてくる制御信号にしたがって絞り４を動作させる。
絞りとは、ＣＣＤ５に入射される光の量を制御する機構のことをいう。
露出量は、この絞り値とシャッタ速度によって定められる。
絞りとは、ＣＣＤ５に入射される光の量を制御する機構のことをいう。
露出量は、この絞り値とシャッタ速度によって定められる。
ＣＣＤ５は、垂直ドライバ６によって走査駆動され、一定周期毎に被写体像のＲＧＢ値の各色の光の強さを光電変換して撮像信号としてユニット回路８に出力する。この垂直ドライバ６、ユニット回路８の動作タイミングはＴＧ７を介してＣＰＵ１０によって制御される。なお、ＣＣＤ５はベイヤー配列の色フィルターを有しており、また、電子シャッタとしての機能も有する。この電子シャッタのシャッタ速度は、垂直ドライバ６、ＴＧ７を介してＣＰＵ１０によって制御される。
ユニット回路８には、ＴＧ７が接続されており、ＣＣＤ５から出力される撮像信号を相関二重サンプリングして保持するＣＤＳ（Correlated Double Sampling）回路、そのサンプリング後の撮像信号の自動利得調整を行なうＡＧＣ（Automatic Gain Control）回路、その自動利得調整後のアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器から構成されており、ＣＣＤ５によって得られた撮像信号はユニット回路８を経た後、ＤＭＡ９によってベイヤーデータの状態でバッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶される。
ＣＰＵ１０は、ＡＥ処理、ＡＦ処理、撮像処理などを行う機能を有すると共に、デジタルカメラ１の各部を制御するワンチップマイコンであり、時刻を計時するクロック回路も含む。
特に、ＣＰＵ１０は、周期的にＣＣＤ５に撮像させて画像データを取得する機能、各オートシャッタモードの敏感さレベルを設定する機能、該周期的に撮像された画像データに基づいて設定された敏感さレベルに対応するオートシャッタ条件を充足しているか否かを判断する機能、該オートシャッタ条件を充足している場合に自動記録処理を行う機能、画像データ内にある人の顔を検出する顔検出処理を行う機能、検出された顔の笑顔を検出する笑顔検出処理を行う機能を有する。
特に、ＣＰＵ１０は、周期的にＣＣＤ５に撮像させて画像データを取得する機能、各オートシャッタモードの敏感さレベルを設定する機能、該周期的に撮像された画像データに基づいて設定された敏感さレベルに対応するオートシャッタ条件を充足しているか否かを判断する機能、該オートシャッタ条件を充足している場合に自動記録処理を行う機能、画像データ内にある人の顔を検出する顔検出処理を行う機能、検出された顔の笑顔を検出する笑顔検出処理を行う機能を有する。
キー入力部１１は、半押し操作全押し操作可能なシャッタボタン、撮影モードや再生モードなどに切り替えるモード切替キー、メニューキー、十字キー、ＳＥＴキー、キャンセルキー、オートシャッタモードキー、オートシャッタモード解除キー、ズームキー（「Ｗ」キー、「Ｔ」キー）等の複数の操作キーを含み、ユーザのキー操作に応じた操作信号をＣＰＵ１０に出力する。
メモリ１２は、ＣＰＵ１０がデジタルカメラ１の各部を制御するのに必要な制御プログラム、及び必要なデータが記録された記録媒体であり、ＣＰＵ１０は、この記録媒体に記録されたプログラムをロードすることにより動作する。
メモリ１２には、オートシャッタ条件テーブル１２１及び閾値テーブル１２２が格納されている。
図２（Ａ）は、オートシャッタ条件テーブル１２１の様子を示す図である。
本実施の形態では、ブレ検出オートシャッタモード(Anti blur auto shutter mode)、流し撮り検出オートシャッタモード(Pan auto shutter mode)、笑顔検出オートシャッタモード（Smile detection auto shutter mode）の３種類のオートシャッタモードを有している。
ブレ検出オートシャッタとは、ＣＣＤ５で順次撮り込まれ、ライブビューとして表示される撮像画像において、画角の変化、すなわち、ブレが検出されなくなると自動的にその時点の撮像画像を記録する機能である。
流し撮り検出オートシャッタとは、ＣＣＤ５で順次撮り込まれ、ライブビューとして表示される撮像画像に共通して含まれる主要被写体像の、その位置に変化が検出されなくなると自動的にその時点の撮像画像を記録する機能である。
笑顔検出オートシャッタとは、ＣＣＤ５で順次撮り込まれ、ライブビューとして表示される撮像画像に共通して含まれる人物の顔の表情が、所定以上の笑顔になったことを検知して、自動的にその時点の撮像画像を記録する機能である。
図２（Ａ）は、オートシャッタ条件テーブル１２１の様子を示す図である。
本実施の形態では、ブレ検出オートシャッタモード(Anti blur auto shutter mode)、流し撮り検出オートシャッタモード(Pan auto shutter mode)、笑顔検出オートシャッタモード（Smile detection auto shutter mode）の３種類のオートシャッタモードを有している。
ブレ検出オートシャッタとは、ＣＣＤ５で順次撮り込まれ、ライブビューとして表示される撮像画像において、画角の変化、すなわち、ブレが検出されなくなると自動的にその時点の撮像画像を記録する機能である。
流し撮り検出オートシャッタとは、ＣＣＤ５で順次撮り込まれ、ライブビューとして表示される撮像画像に共通して含まれる主要被写体像の、その位置に変化が検出されなくなると自動的にその時点の撮像画像を記録する機能である。
笑顔検出オートシャッタとは、ＣＣＤ５で順次撮り込まれ、ライブビューとして表示される撮像画像に共通して含まれる人物の顔の表情が、所定以上の笑顔になったことを検知して、自動的にその時点の撮像画像を記録する機能である。
また、オートシャッタ条件テーブル１２１のオートシャッタ条件テーブルには、各種のオートシャッタモード（ブレ検出オートシャッタモード、流し撮り検出オートシャッタモード、笑顔検出オートシャッタモード）毎に、敏感さレベルを記録した領域、該敏感さレベルに応じて、複数の閾値Ｓ（ここではＳ１，Ｓ２，Ｓ３の３つの閾値）のうち、どの閾値を用いるかフラグにより記録管理する領域を備えている。
オートシャッタモードの種類に関わらず、敏感さレベルがＬｖ．１の場合は、閾値Ｓ１のみに１が記録されており（フラグが立っており）、敏感さレベルがＬｖ．２の場合は、閾値Ｓ２にフラグが立っており、敏感さレベルがＬｖ．３の場合は、閾値Ｓ３にフラグが立っている。
敏感さレベルがＬｖ．０の場合は、いずれの閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）においてもフラグが立っていないので、オートシャッタによる記録は行わない。
オートシャッタと敏感さレベルとの関係については、敏感さレベルが低いほどオートシャッタによる記録が実行されにくく、逆に、敏感さレベルが高いほどオートシャッタによる記録が実行されやすい関係にある。
敏感さレベルがＬｖ．０の場合は、いずれの閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）においてもフラグが立っていないので、オートシャッタによる記録は行わない。
オートシャッタと敏感さレベルとの関係については、敏感さレベルが低いほどオートシャッタによる記録が実行されにくく、逆に、敏感さレベルが高いほどオートシャッタによる記録が実行されやすい関係にある。
また、オートシャッタ条件テーブル１２１には、各種のオートシャッタモードの敏感さレベル毎に、レベル設定フラグを記録する領域もある。このレベル設定フラグの記録は、ユーザの任意の操作により敏感さレベルに対応する領域にフラグ“１”を設定することによって行われる。
つまり、このレベル設定フラグに“１”が設定された領域に対応する敏感さレベルが、現在設定されている敏感さレベルであり、適用される閾値Ｓも定まることになる。この敏感さレベルは、各種のオートシャッタモード毎に設定可能である。
つまり、このレベル設定フラグに“１”が設定された領域に対応する敏感さレベルが、現在設定されている敏感さレベルであり、適用される閾値Ｓも定まることになる。この敏感さレベルは、各種のオートシャッタモード毎に設定可能である。
例えば、ブレ検出オートシャッタでは、Ｌｖ．１に対応する領域にレベル設定フラグが“１”が設定されているので、敏感さレベルはＬｖ．１であり、閾値はＳ１ということになる。
流し撮り検出オートシャッタでは、Ｌｖ．３に対応する領域にレベル設定フラグ“１”が設定されているので、敏感さレベルはＬｖ．３であり、閾値はＳ３ということになる。
笑顔検出オートシャッタでは、Ｌｖ．２に対応する領域にレベル設定フラグ“１”が設定されているので、敏感さレベルはＬｖ．２であり、閾値はＳ２ということになる。
このように、レベル設定フラグはオートシャッタモード毎に何れか１つの敏感さレベルに対応して記録されるものとする。
流し撮り検出オートシャッタでは、Ｌｖ．３に対応する領域にレベル設定フラグ“１”が設定されているので、敏感さレベルはＬｖ．３であり、閾値はＳ３ということになる。
笑顔検出オートシャッタでは、Ｌｖ．２に対応する領域にレベル設定フラグ“１”が設定されているので、敏感さレベルはＬｖ．２であり、閾値はＳ２ということになる。
このように、レベル設定フラグはオートシャッタモード毎に何れか１つの敏感さレベルに対応して記録されるものとする。
図２（Ｂ）は、閾値テーブル１２２の様子を示す図である。
この閾値テーブル１２２には、各閾値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の値が記録されている。
敏感さレベルが大きいほど、オートシャッタによる記録が実行されやすくなるので、敏感さレベルが最も大きいＬｖ．３に対応する閾値Ｓ３の値（ここでは、４００）が各閾値Ｓの中で一番小さく、敏感さレベルが低くなるにつれて、対応する閾値Ｓの値が大きくなる。ここでは、閾値Ｓ２の値が１０００、閾値Ｓ１の値が６０００となっている。
この閾値テーブル１２２には、各閾値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の値が記録されている。
敏感さレベルが大きいほど、オートシャッタによる記録が実行されやすくなるので、敏感さレベルが最も大きいＬｖ．３に対応する閾値Ｓ３の値（ここでは、４００）が各閾値Ｓの中で一番小さく、敏感さレベルが低くなるにつれて、対応する閾値Ｓの値が大きくなる。ここでは、閾値Ｓ２の値が１０００、閾値Ｓ１の値が６０００となっている。
ＤＲＡＭ１３は、ＣＣＤ５によって撮像された画像データを一時記憶するバッファメモリとして使用されるとともに、ＣＰＵ１０のワーキングメモリとしても使用される。
ＤＭＡ１４は、バッファメモリに記憶されているベイヤーデータ若しくは輝度色差信号の画像データを読み出して、動きベクトル検出部１５に出力するものである。
ＤＭＡ１４は、バッファメモリに記憶されているベイヤーデータ若しくは輝度色差信号の画像データを読み出して、動きベクトル検出部１５に出力するものである。
動きベクトル検出部１５は、画像データのある領域の動きベクトルの移動量や移動方向を検出するものであり、代表点マッチング法や、ブロックマッチング法などを用いて該画像データの動きベクトルの画素単位の移動量、及び、移動方向を検出する。
ここでは、撮像された画像データを複数の画素領域に分け、該分けられた各画素領域の画像データと、その後に撮像された画像データとに基づいて、該各ブロックの動きベクトルの移動量や移動方向を検出するので、撮像された画像データを一定時間保持する記憶回路も含む。この検出された動きベクトルの移動量及び移動方向は、ＤＭＡ１４を介してＣＰＵ１０に送られる。
動きベクトル検出部１５は、該検出された各画素領域の動きベクトルの移動量、及び、移動方向に基づいて、主要被写体領域を特定する機能も有する。この主要被写体の特定については後で後述する。
ここでは、撮像された画像データを複数の画素領域に分け、該分けられた各画素領域の画像データと、その後に撮像された画像データとに基づいて、該各ブロックの動きベクトルの移動量や移動方向を検出するので、撮像された画像データを一定時間保持する記憶回路も含む。この検出された動きベクトルの移動量及び移動方向は、ＤＭＡ１４を介してＣＰＵ１０に送られる。
動きベクトル検出部１５は、該検出された各画素領域の動きベクトルの移動量、及び、移動方向に基づいて、主要被写体領域を特定する機能も有する。この主要被写体の特定については後で後述する。
ＤＭＡ１６は、バッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶されたベイヤーデータの画像データを読み出して画像生成部１７に出力するものである。
画像生成部１７は、ＤＭＡ１６から送られてきた画像データに対して、画素補間処理、γ補正処理、ホワイトバランス処理などの処理を施すとともに、輝度色差信号（ＹＵＶデータ）の生成も行なう。つまり、画像処理を施す部分である。
ＤＭＡ１８は、画像生成部１７で画像処理が施された輝度色差信号の画像データ（ＹＵＶデータ）をバッファメモリに記憶させるものである。
ＤＭＡ１９は、バッファメモリに記憶されているＹＵＶデータの画像データを表示部２０に出力するものである。
表示部２０は、カラーＬＣＤとその駆動回路を含み、ＤＭＡ１９から出力された画像データの画像を表示させる。
画像生成部１７は、ＤＭＡ１６から送られてきた画像データに対して、画素補間処理、γ補正処理、ホワイトバランス処理などの処理を施すとともに、輝度色差信号（ＹＵＶデータ）の生成も行なう。つまり、画像処理を施す部分である。
ＤＭＡ１８は、画像生成部１７で画像処理が施された輝度色差信号の画像データ（ＹＵＶデータ）をバッファメモリに記憶させるものである。
ＤＭＡ１９は、バッファメモリに記憶されているＹＵＶデータの画像データを表示部２０に出力するものである。
表示部２０は、カラーＬＣＤとその駆動回路を含み、ＤＭＡ１９から出力された画像データの画像を表示させる。
ＤＭＡ２１は、バッファメモリに記憶されているＹＵＶデータの画像データや圧縮された画像データを圧縮伸張部２２に出力したり、圧縮伸張部２２により圧縮された画像データや、伸張された画像データをバッファメモリに記憶させたりするものである。
また、自動記録処理により撮像され、バッファメモリに記憶された画像データ（ＹＵＶデータ）を圧縮伸張部２２に出力する。
圧縮伸張部２２は、画像データの圧縮・伸張（例えば、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ形式の圧縮・伸張）を行なう部分である。
ＤＭＡ２３は、バッファッメモリに記憶されている圧縮画像データを読み出してフラッシュメモリ２４に記録させ、または、フラッシュメモリ２４に記録された圧縮画像データをバッファメモリに記憶させるものである。
また、自動記録処理により撮像され、バッファメモリに記憶された画像データ（ＹＵＶデータ）を圧縮伸張部２２に出力する。
圧縮伸張部２２は、画像データの圧縮・伸張（例えば、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ形式の圧縮・伸張）を行なう部分である。
ＤＭＡ２３は、バッファッメモリに記憶されている圧縮画像データを読み出してフラッシュメモリ２４に記録させ、または、フラッシュメモリ２４に記録された圧縮画像データをバッファメモリに記憶させるものである。
Ｂ.各種オートシャッタモードと自動記録条件との関係
次に、各種のオートシャッタモードとオートシャッタ条件との関係を説明する。
次に、各種のオートシャッタモードとオートシャッタ条件との関係を説明する。
Ｂ−１．ブレ検出オートシャッタと自動記録条件との関係
ここでは、算出されたブレ評価値ｄＶという値がブレ検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ３以上の場合にオートシャッタを行う場合について説明する。
ブレ評価値ｄＶは以下の数式により算出される。
ｄＶ＝Ｋ１×Ｋ２×（１／ｄＰ）・・・数式１
以下、この数式中で表される係数（パラメータ）の、係数ｄＰ、係数Ｋ１、係数Ｋ２について説明する。
ここでは、算出されたブレ評価値ｄＶという値がブレ検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ３以上の場合にオートシャッタを行う場合について説明する。
ブレ評価値ｄＶは以下の数式により算出される。
ｄＶ＝Ｋ１×Ｋ２×（１／ｄＰ）・・・数式１
以下、この数式中で表される係数（パラメータ）の、係数ｄＰ、係数Ｋ１、係数Ｋ２について説明する。
上記数式の係数ｄＰは、動きベクトル検出部１５によって検出された動きベクトルの単位時間当たりの移動量を示している。なお、数式１に代入されるｄＰは、画像データの各画素領域の動きベクトルの移動量の平均値、若しくは、最も移動量の大きい動きベクトルである。
上記数式の係数Ｋ１は、静止画記録時のシャッタ速度に関係して求められる。
シャッタ速度は、記録する画像の像ブレの度合いと影響がある。たとえば、シャッタ速度が１秒以上になるとその分露光時間が長くなる。したがって手ブレや高速移動する被写体による被写体ブレから像ブレを発生させる可能性が高い。一方、シャッタ速度が１／１０００秒以下になると、逆に露光時間が短くなる。したがって、手ブレや被写体ブレが像ブレの発生につながる可能性は低くなる。
上記数式の係数Ｋ１は、静止画記録時のシャッタ速度に関係して求められる。
シャッタ速度は、記録する画像の像ブレの度合いと影響がある。たとえば、シャッタ速度が１秒以上になるとその分露光時間が長くなる。したがって手ブレや高速移動する被写体による被写体ブレから像ブレを発生させる可能性が高い。一方、シャッタ速度が１／１０００秒以下になると、逆に露光時間が短くなる。したがって、手ブレや被写体ブレが像ブレの発生につながる可能性は低くなる。
図３（Ａ）は、メモリ１２に格納される制御プログラムに含まれる、シャッタ速度と係数Ｋ１との関係を示す図である。
同図においては、シャッタ速度が速くなるにつれて係数Ｋ１の値は高くなり、最終的には１００となる。
シャッタ速度が２（秒）を過ぎたあたりから係数Ｋ１の値が急激に上昇し、シャッタ速度が１／１２５（秒）の前あたりから係数Ｋ１の値がなだらかに上昇する。シャッタ速度が約２秒より遅い場合は、露光時間が長く、像ブレが発生しやすくなる。その一方で、シャッタ速度が約１／１２５秒より速い場合は、露光時間が短く、像ブレが発生しにくい。したがって、シャッタ速度が約２秒より遅い場合、及び、シャッタ速度が約１／１２５秒より速い場合は係数Ｋ１の値を大きく変えない。シャッタ速度が約２秒から約１／１２５秒の間は、シャッタ速度の変化が像ブレの発生に大きな影響を与えるので、係数Ｋ１の値は大きく変化する。なお、シャッタ速度と係数Ｋ１の関係はこの図３（Ａ）に限定する必要はなく、要は、シャッタ速度が速くなるにつれ、係数Ｋ１の値が大きくなればよい。
同図においては、シャッタ速度が速くなるにつれて係数Ｋ１の値は高くなり、最終的には１００となる。
シャッタ速度が２（秒）を過ぎたあたりから係数Ｋ１の値が急激に上昇し、シャッタ速度が１／１２５（秒）の前あたりから係数Ｋ１の値がなだらかに上昇する。シャッタ速度が約２秒より遅い場合は、露光時間が長く、像ブレが発生しやすくなる。その一方で、シャッタ速度が約１／１２５秒より速い場合は、露光時間が短く、像ブレが発生しにくい。したがって、シャッタ速度が約２秒より遅い場合、及び、シャッタ速度が約１／１２５秒より速い場合は係数Ｋ１の値を大きく変えない。シャッタ速度が約２秒から約１／１２５秒の間は、シャッタ速度の変化が像ブレの発生に大きな影響を与えるので、係数Ｋ１の値は大きく変化する。なお、シャッタ速度と係数Ｋ１の関係はこの図３（Ａ）に限定する必要はなく、要は、シャッタ速度が速くなるにつれ、係数Ｋ１の値が大きくなればよい。
上記数式の係数Ｋ２は、静止画記録時の焦点距離に関係して求められる。
焦点距離は、記録する画像の像ブレの度合いと影響がある。たとえば、焦点距離が３００ｍｍ前後の望遠距離にあり、光学ズーム倍率が高くなると、手ブレや高速移動する被写体による被写体ブレから像ブレを発生させる可能性が高い。一方、焦点距離が２５ｍｍ前後の広角距離にあり、光学ズーム倍率が低くなると、手ブレや被写体ブレが像ブレの発生につながる可能性は低くなる。
焦点距離は、記録する画像の像ブレの度合いと影響がある。たとえば、焦点距離が３００ｍｍ前後の望遠距離にあり、光学ズーム倍率が高くなると、手ブレや高速移動する被写体による被写体ブレから像ブレを発生させる可能性が高い。一方、焦点距離が２５ｍｍ前後の広角距離にあり、光学ズーム倍率が低くなると、手ブレや被写体ブレが像ブレの発生につながる可能性は低くなる。
図３（Ｂ）は、メモリ１２に格納される制御プログラムに含まれる、焦点距離と係数Ｋ２との関係を示す図である。
同図においては、焦点距離が最も短いとき（例えば焦点距離２５ｍｍ）に係数Ｋ２が１００となり、一方、焦点距離が長くなるにつれて係数Ｋ２の値は徐々に小さくなる。
上述の焦点距離については、動きベクトル検出部１５によって検出される動きベクトルの単位時間当たりの移動量に畳み込まれていると考えることができる。
したがって、係数Ｋ２の値の変化は穏やかになる。
なお、焦点距離と係数Ｋ２の関係は図３（Ｂ）に限定する必要はなく、要は、焦点距離が長くなるにつれ、係数Ｋ２の値が大きくなればよい。
同図においては、焦点距離が最も短いとき（例えば焦点距離２５ｍｍ）に係数Ｋ２が１００となり、一方、焦点距離が長くなるにつれて係数Ｋ２の値は徐々に小さくなる。
上述の焦点距離については、動きベクトル検出部１５によって検出される動きベクトルの単位時間当たりの移動量に畳み込まれていると考えることができる。
したがって、係数Ｋ２の値の変化は穏やかになる。
なお、焦点距離と係数Ｋ２の関係は図３（Ｂ）に限定する必要はなく、要は、焦点距離が長くなるにつれ、係数Ｋ２の値が大きくなればよい。
このように、求められた係数Ｋ１、係数Ｋ２、及び、直近に検出された動きベクトルのdＰ（各画素領域の動きベクトルの移動量の平均値、若しくは、最も大きい動きベクトルの移動量）を数式１に代入し得たｄＶが、上記設定された閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）以上の場合には、ＣＰＵ１０は、その時点で撮像されている画像を自動的に記録する処理を行う。例えば、シャッタ速度が速くなるほど像ブレが発生する可能性は低くなるので係数Ｋ１の値は大きくなり、焦点距離が短くなるほど像ブレが発生する可能性は低くなるので係数Ｋ２の値は大きくなる。また、得られたｄＶが、設定された閾値Ｓより大きければ自動的にその時点で撮像されている画像を記録する。
Ｂ−２．流し撮り検出オートシャッタと自動記録条件との関係
流し撮り検出の場合オートシャッタの場合、そのシャッタを切る条件は、上述のＢ−１とほぼ同様である。「流し撮り検出オートシャッタ」とは、算出されたブレ評価値ｄＶが、流し撮り検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）以上の場合、自動的にその時点で撮像されている画像を記録するというものである。
このｄＶは、上記の数式１によって算出される。
Ｂ−１のブレ検出オートシャッタにおける自動記録条件と違う部分は、ｄＶの算出に用いる動きベクトルの移動量ｄＰを検出する画素領域（動きを注目する画素領域）が異なるという点であり、係数Ｋ１、係数Ｋ２は上記Ｂ−１と同様である。
流し撮り検出の場合オートシャッタの場合、そのシャッタを切る条件は、上述のＢ−１とほぼ同様である。「流し撮り検出オートシャッタ」とは、算出されたブレ評価値ｄＶが、流し撮り検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）以上の場合、自動的にその時点で撮像されている画像を記録するというものである。
このｄＶは、上記の数式１によって算出される。
Ｂ−１のブレ検出オートシャッタにおける自動記録条件と違う部分は、ｄＶの算出に用いる動きベクトルの移動量ｄＰを検出する画素領域（動きを注目する画素領域）が異なるという点であり、係数Ｋ１、係数Ｋ２は上記Ｂ−１と同様である。
図４は、主要被写体（ここでは走行している車）を流し撮りで撮影しているとき（すなわち、ライブビュー表示の状態において、デジタルカメラ１の撮影光軸が移動する主要被写体を追っているとき）に検出される動きベクトルの様子を示す図である。
同図において、撮像画像における主要被写体以外の画素領域の動きベクトルは、ほぼ同一方向にほぼ同一の移動量であり、主要被写体に対応する画素領域の動きベクトルは、上記主要被写体以外の領域の動きベクトルとは方向、移動量共に異なっている。そこで、該異なっている領域の動きベクトルの移動量を、上記数式１のｄＰとして用いることとする。つまり、主要被写体のみのブレに基づいて自動的に記録を実行するか否かを判断するようにする。
同図において、撮像画像における主要被写体以外の画素領域の動きベクトルは、ほぼ同一方向にほぼ同一の移動量であり、主要被写体に対応する画素領域の動きベクトルは、上記主要被写体以外の領域の動きベクトルとは方向、移動量共に異なっている。そこで、該異なっている領域の動きベクトルの移動量を、上記数式１のｄＰとして用いることとする。つまり、主要被写体のみのブレに基づいて自動的に記録を実行するか否かを判断するようにする。
動きベクトル検出部１５は、撮像画像の隅の画素領域の動きベクトルと同じ移動量や移動方向を有する動きベクトルの画素領域を主要被写体以外の領域、また、この動きベクトルと明らかに移動方向や移動量などが異なる動きベクトルの領域を主要被写体の領域と夫々判断し、該主要被写体領域の動きベクトルの移動量ｄＰを決定する。尚、ここで、上記数式のｄＰは、主要被写体として検出された領域の各画素領域の動きベクトルの移動量の平均値であってもよいし、該主要被写体の領域のすべての画素領域の動きベクトルの移動量のうち、最も大きい移動量を有する動きベクトルの移動量であってもよい。
Ｂ−３．笑顔検出オートシャッタと自動記録条件との関係
笑顔検出オートシャッタの場合、自動記録条件は、下記の数式２により算出されたスマイル評価値ｄＳが笑顔検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）以上の場合である。
ｄＳ＝（Ｋ３の平均値）×Ｋ４・・・数式２
以下、この数式の、係数Ｋ３、係数Ｋ４について説明する。
笑顔検出オートシャッタの場合、自動記録条件は、下記の数式２により算出されたスマイル評価値ｄＳが笑顔検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）以上の場合である。
ｄＳ＝（Ｋ３の平均値）×Ｋ４・・・数式２
以下、この数式の、係数Ｋ３、係数Ｋ４について説明する。
まず、係数Ｋ３は、人物の顔の表情における満面の笑顔との一致度（類似度）に対応して定められる。すなわち、撮像画像における人物の顔の表情において、この一致度が高いほど笑顔の度合いは高くなり、笑顔の一致度は低いほど笑顔の度合いは低くなる。
つまり、満面の笑顔を基準とし、撮像画像における人物の顔の表情において、笑顔の度合が変化するにつれて係数Ｋ３の値が変化する。
図５（Ａ）は、満面の笑顔と撮像画像における人物の顔の表情との一致度（％）と係数Ｋ３の関係を示す図である。
同図において、一致度が高くなるにつれて係数Ｋ３の値は高くなり、最終的には１００となる。
また、一致度が３０％を超えたあたりから係数Ｋ３の値が急激に上昇していき、７０％を越えたあたりから係数Ｋ３の値がなだらかに上昇している。なお、この笑顔の一致度とは、予めメモリ１２に記録されている、満面の笑顔のときの顔における目の形や口の形などを示す特徴データと、撮像画像における人物の顔における目の形や口の形などを示す特徴データとの一致度合を示したものである。したがって、双方の特徴データが完全に一致する場合は１００％となり、パーセンテージが低くなるにつれて笑顔の度合は低く、０％は全く笑っていない状態となる。なお、撮像画像に複数の人物が含まれている場合は、複数の人物全て対して一致度が求められる。
つまり、満面の笑顔を基準とし、撮像画像における人物の顔の表情において、笑顔の度合が変化するにつれて係数Ｋ３の値が変化する。
図５（Ａ）は、満面の笑顔と撮像画像における人物の顔の表情との一致度（％）と係数Ｋ３の関係を示す図である。
同図において、一致度が高くなるにつれて係数Ｋ３の値は高くなり、最終的には１００となる。
また、一致度が３０％を超えたあたりから係数Ｋ３の値が急激に上昇していき、７０％を越えたあたりから係数Ｋ３の値がなだらかに上昇している。なお、この笑顔の一致度とは、予めメモリ１２に記録されている、満面の笑顔のときの顔における目の形や口の形などを示す特徴データと、撮像画像における人物の顔における目の形や口の形などを示す特徴データとの一致度合を示したものである。したがって、双方の特徴データが完全に一致する場合は１００％となり、パーセンテージが低くなるにつれて笑顔の度合は低く、０％は全く笑っていない状態となる。なお、撮像画像に複数の人物が含まれている場合は、複数の人物全て対して一致度が求められる。
上記数式２の係数Ｋ４は、撮像画像に複数の人物が含まれる場合における、全ての人物の数と、表情が笑顔になっている人物の数の比率に対応して設定されるものである。
図５（Ｂ）は、笑っている人の比率と係数Ｋ４の関係を示す図である。
同図において、被写体として含まれる全ての人物の数と笑っている人物の数の比率が０％のときに係数Ｋ４は０となり、比率が高くなるにつれて係数Ｋ４の値は大きくなり、最終的には１００となる。
ここで、上記比率は、笑っている人物の数を被写体として含まれる全ての人物の数で除算することによって求められる。たとえば、被写体として含まれる全ての人物の数（顔）が５つあり、笑っている人物（顔）の数が４の場合は、上記比率は８０％となる。
図５（Ｂ）は、笑っている人の比率と係数Ｋ４の関係を示す図である。
同図において、被写体として含まれる全ての人物の数と笑っている人物の数の比率が０％のときに係数Ｋ４は０となり、比率が高くなるにつれて係数Ｋ４の値は大きくなり、最終的には１００となる。
ここで、上記比率は、笑っている人物の数を被写体として含まれる全ての人物の数で除算することによって求められる。たとえば、被写体として含まれる全ての人物の数（顔）が５つあり、笑っている人物（顔）の数が４の場合は、上記比率は８０％となる。
また、笑っている人の顔の数は、上記笑顔の一致度によって定まる。この場合、ユーザによって設定された笑顔の一致度、若しくは所定の一致度（たとえば、２０％など）以上の顔を、笑っている顔として検出するようにする。「笑っている人の顔」とは、どの程度の笑いから笑っている顔であると判断するため、ユーザによって設定された予め定められた一致度によって笑っている顔と笑っていない顔を線引きする。
たとえば、笑顔の一致度が０％以上の顔を笑っている顔と設定すると、笑っていない顔までも笑っている顔として検出されることになり、また、笑顔の一致度が２５％以上の顔を笑っている顔と設定すると、小笑い以上の顔が笑っている顔として検出されることになり、また、笑顔の一致度が８０％以上の顔を笑っている顔と設定すると、ほぼ満面の笑顔以上の顔が笑っている顔として検出されることになる。
たとえば、笑顔の一致度が０％以上の顔を笑っている顔と設定すると、笑っていない顔までも笑っている顔として検出されることになり、また、笑顔の一致度が２５％以上の顔を笑っている顔と設定すると、小笑い以上の顔が笑っている顔として検出されることになり、また、笑顔の一致度が８０％以上の顔を笑っている顔と設定すると、ほぼ満面の笑顔以上の顔が笑っている顔として検出されることになる。
そして、笑っている人物における笑顔の一致度に対応する係数Ｋ３の平均値と、被写体として含まれる全ての人物の数と笑っている人物の数の比率に対応する係数Ｋ４を上記数式２によって乗算することによりｄＳを算出し、この算出されたｄＳが、笑顔検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）以上の場合は自動的にその時点で撮像されている画像を記録する。したがって、係数Ｋ３の平均値が低くても、係数Ｋ４が高いためシャッタを切る場合もあるし、係数Ｋ４の値が低くても、係数Ｋ３の平均値が高いためシャッタを切る場合もある。つまり、係数Ｋ３の平均値、係数Ｋ４がどんな値であろうと、閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３）の値以上であれば、自動的にその時点で撮像されている画像を記録する。
Ｃ.デジタルカメラ１の動作
実施の形態におけるデジタルカメラ１の動作を設定動作と撮影動作とに分けて説明する。
実施の形態におけるデジタルカメラ１の動作を設定動作と撮影動作とに分けて説明する。
Ｃ−１．オートシャッタモードの設定動作
オートシャッタモードの設定動作を図６、７のフローチャートにしたがって説明する。
オートシャッタモードの設定動作がスタートすると、ＣＰＵ１０は、各種のオートシャッタモードの敏感さレベル設定画面の表示を開始する（ステップＳ１）。この敏感さレベル設定画面の表示例については後で説明する。なお、このオートシャッタ設定モードは、モード切替キーの操作により設定することができ、また、ライブビュー表示中や再生モードにおいて、メニューキーを操作することにより行うことができる。
ＣＰＵ１０は、所定のオートシャッタモードの選択を検出する（ステップＳ２）。ここではまず、ブレ検出オートシャッタの選択を検出したものとする。
ＣＰＵ１０は、該選択されたオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルを取得する（ステップＳ３）。この敏感さレベルの取得は、オートシャッタ条件テーブル１２１の選択されているオートシャッタモードの中でレベル設定フラグに“１”が設定されている領域に対応する敏感さレベルを取得する。
オートシャッタモードの設定動作を図６、７のフローチャートにしたがって説明する。
オートシャッタモードの設定動作がスタートすると、ＣＰＵ１０は、各種のオートシャッタモードの敏感さレベル設定画面の表示を開始する（ステップＳ１）。この敏感さレベル設定画面の表示例については後で説明する。なお、このオートシャッタ設定モードは、モード切替キーの操作により設定することができ、また、ライブビュー表示中や再生モードにおいて、メニューキーを操作することにより行うことができる。
ＣＰＵ１０は、所定のオートシャッタモードの選択を検出する（ステップＳ２）。ここではまず、ブレ検出オートシャッタの選択を検出したものとする。
ＣＰＵ１０は、該選択されたオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルを取得する（ステップＳ３）。この敏感さレベルの取得は、オートシャッタ条件テーブル１２１の選択されているオートシャッタモードの中でレベル設定フラグに“１”が設定されている領域に対応する敏感さレベルを取得する。
たとえば、図２（Ａ）に示したオートシャッタ条件テーブル１２１において、選択されているオートシャッタモードがブレ検出オートシャッタモードである場合、レベル設定フラグに“１”が立っている領域に対応する敏感さレベル（設定されている敏感さレベル）として、Ｌｖ．1を取得する。
ＣＰＵ１０は、該選択されたオートシャッタモードの説明文と、該取得した敏感レベルを示すインジケータを敏感さレベル設定画面上に表示させる（ステップＳ４）。ここで、メモリ１２には、各種のオートシャッタモードとその説明文を記録したテーブルが格納されており、該テーブルから選択されたオートシャッタモードの説明文を取得し、図８（Ａ）に示すように表示する。
ＣＰＵ１０は、該選択されたオートシャッタモードの説明文と、該取得した敏感レベルを示すインジケータを敏感さレベル設定画面上に表示させる（ステップＳ４）。ここで、メモリ１２には、各種のオートシャッタモードとその説明文を記録したテーブルが格納されており、該テーブルから選択されたオートシャッタモードの説明文を取得し、図８（Ａ）に示すように表示する。
尚、同図においては、表示領域３６には、ブレ検出オートシャッタモードを示すアイコン３１、流し撮り検出オートシャッタモードを示すアイコン３２、笑顔検出オートシャッタモードを示すアイコン３３、オートシャッタモードのオフを示すアイコン３４、敏感さレベルを示すインジケータ３５が表示されている。また、表示領域３７には、オートシャッタモードの種類と、該オートシャッタモードの説明文が表示されている。
アイコン３１〜アイコン３４のうち、アイコン３１のみが薄暗く表示されているが、これは現在選択されているアイコンであることをユーザに識別させるためである。また、インジケータ３５は、現在選択されているオートシャッタモードの敏感さレベルを示している。このインジケータ３５の中には横に並んだ３つの長方形があり、設定されている敏感さレベルに応じて、左から順に長方形が薄暗く表示されていく。具体的には、敏感さＬｖ．０の場合は、いずれの長方形も薄暗く表示されず、Ｌｖ．１の場合は一番左の長方形が薄暗く表示され、Ｌｖ．２の場合は一番左と真中の長方形が薄暗く表示され、Ｌｖ．３の場合は全部の長方形が薄暗く表示される。
アイコン３１〜アイコン３４のうち、アイコン３１のみが薄暗く表示されているが、これは現在選択されているアイコンであることをユーザに識別させるためである。また、インジケータ３５は、現在選択されているオートシャッタモードの敏感さレベルを示している。このインジケータ３５の中には横に並んだ３つの長方形があり、設定されている敏感さレベルに応じて、左から順に長方形が薄暗く表示されていく。具体的には、敏感さＬｖ．０の場合は、いずれの長方形も薄暗く表示されず、Ｌｖ．１の場合は一番左の長方形が薄暗く表示され、Ｌｖ．２の場合は一番左と真中の長方形が薄暗く表示され、Ｌｖ．３の場合は全部の長方形が薄暗く表示される。
図８（Ａ）においては、選択されているオートシャッタモードはブレ検出オートシャッタモードであることから、アイコン３１が薄暗く表示されている。また、ブレ検出オートシャッタモードで設定されている敏感さレベルは、インジケータ３５により表示される。また、選択されているオートシャッタモードの種類、選択されているオートシャッタはどのような場合にシャッタを切るのかが説明文として表示される。
ステップＳ１の敏感さレベル設定画面の表示開始時は、何れのオートシャッタモードも選択されていないので、アイコン３１〜３４のみが表示され、敏感さレベルを示すインジケータ３５、選択されたオートシャッタの種類及びその説明文は表示されない。そして、何れかのオートシャッタモードが選択されると、該選択されたオートシャッタモードに応じて、インジケータや説明文などが表示される。
ステップＳ１の敏感さレベル設定画面の表示開始時は、何れのオートシャッタモードも選択されていないので、アイコン３１〜３４のみが表示され、敏感さレベルを示すインジケータ３５、選択されたオートシャッタの種類及びその説明文は表示されない。そして、何れかのオートシャッタモードが選択されると、該選択されたオートシャッタモードに応じて、インジケータや説明文などが表示される。
ステップＳ４でオートシャッタの説明、インジケータ３５の表示を行うと、ＣＰＵ１０は、ユーザによってＳＥＴキーの操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ５）。この判断は、ＳＥＴキーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。このとき、ユーザが現在選択されているオートシャッタモード敏感さレベルを変更するためＳＥＴキーを操作した場合は、これを検出することにより敏感さレベルの変更の有無を判断する。
ステップＳ５で、ＳＥＴキーの操作が行われていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、他のオートシャッタモードがユーザによって指定されたか否かを判断する（ステップＳ６）。
ステップＳ６で、他のオートシャッタモードが指定されたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該指定されたオートシャッタモードを選択して（ステップＳ７）、ステップＳ３に戻り、該選択されたオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルを取得し、該取得した敏感さレベルを示すインジケータ等を表示させて（ステップＳ４）、ステップＳ５に進む。
ステップＳ５で、ＳＥＴキーの操作が行われていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、他のオートシャッタモードがユーザによって指定されたか否かを判断する（ステップＳ６）。
ステップＳ６で、他のオートシャッタモードが指定されたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該指定されたオートシャッタモードを選択して（ステップＳ７）、ステップＳ３に戻り、該選択されたオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルを取得し、該取得した敏感さレベルを示すインジケータ等を表示させて（ステップＳ４）、ステップＳ５に進む。
図８（Ａ）に示すような敏感さレベル設定画面が表示されているとき、ユーザが十字キーの「→」もしくは「↓」を操作すると、その度に、流し撮り検出オートシャッタモード→笑顔検出オートシャッタ→オートシャッタモードオフという順に選択される。同図において、敏感さレベル設定画面が表示されているとき、ユーザが、十字キーの「←」もしくは「↑」を操作すると、その度に、オートシャッタモードオフ→笑顔検出オートシャッタモード→流し撮り検出オートシャッタモードというように選択される。
ステップＳ６でオートシャッタモードオフが指定された場合、ＣＰＵ１０は後述する図７のステップＳ１３でオートシャッタオフが指定されたと判断する。
ステップＳ６でオートシャッタモードオフが指定された場合、ＣＰＵ１０は後述する図７のステップＳ１３でオートシャッタオフが指定されたと判断する。
図８（Ｂ）は、流し撮り検出オートシャッタが選択されたときの、ステップＳ４で表示される敏感さレベル設定画面の様子を示の一例を示す図である。
同図においては、アイコン３２が薄暗く表示され、インジケータ３５には流し撮り検出オートシャッタで設定されている敏感さレベルとしてＬｖ．０が示されている。また、現在選択されているオートシャッタモードの種類が流し撮り検出オートシャッタである旨と、この流し撮り検出オートシャッタの説明文が表示される。
このように、オートシャッタモードが選択されていく度に、敏感さレベル設定画面や説明文が切り替わる。
ステップＳ５で、ＳＥＴキーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、敏感さレベルの変更操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ８）。この判断は、十字キーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
同図においては、アイコン３２が薄暗く表示され、インジケータ３５には流し撮り検出オートシャッタで設定されている敏感さレベルとしてＬｖ．０が示されている。また、現在選択されているオートシャッタモードの種類が流し撮り検出オートシャッタである旨と、この流し撮り検出オートシャッタの説明文が表示される。
このように、オートシャッタモードが選択されていく度に、敏感さレベル設定画面や説明文が切り替わる。
ステップＳ５で、ＳＥＴキーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、敏感さレベルの変更操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ８）。この判断は、十字キーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ８で、敏感さレベルの設定変更が行われたと判断すると、該操作に従ってインジケータが示す敏感さレベルを変更させて（ステップＳ９）、ステップＳ１０に進む。
ここで、十字キーの「→」若しくは「↓」の操作が行われる度にインジケータが示す敏感さレベルが１つ増え、「←」若しくは「↑」の操作が行われる度にインジケータが示す敏感さレベルが１つ減る。なお、敏感さレベルがマックス（Ｌｖ．３）の場合に「→」、「↓」が操作されてもそれ以上敏感さレベルは増えず、敏感さレベルがミニマム（Ｌｖ．０）の場合に「←」、「↑」が操作されてもそれ以上敏感さレベルは減らない。
たとえば、図８（Ａ）に示すような敏感さレベル設定画面が表示されているときに、ＳＥＴキーの操作が行われ（ステップＳ５でＹに分岐）、十字キーの「→」が操作されると（ステップＳ８でＹに分岐）、インジケータ３５はＬｖ．２の敏感さレベルを示し、逆に「←」が操作されると、インジケータ３５はＬｖ．０の敏感さレベルを示す。
つまりこの時点で、敏感さレベルの変更操作が行われても、インジケータが示す敏感さレベルが変更されるのみであって、設定されている敏感さレベルが変更されるわけではない。
ここで、十字キーの「→」若しくは「↓」の操作が行われる度にインジケータが示す敏感さレベルが１つ増え、「←」若しくは「↑」の操作が行われる度にインジケータが示す敏感さレベルが１つ減る。なお、敏感さレベルがマックス（Ｌｖ．３）の場合に「→」、「↓」が操作されてもそれ以上敏感さレベルは増えず、敏感さレベルがミニマム（Ｌｖ．０）の場合に「←」、「↑」が操作されてもそれ以上敏感さレベルは減らない。
たとえば、図８（Ａ）に示すような敏感さレベル設定画面が表示されているときに、ＳＥＴキーの操作が行われ（ステップＳ５でＹに分岐）、十字キーの「→」が操作されると（ステップＳ８でＹに分岐）、インジケータ３５はＬｖ．２の敏感さレベルを示し、逆に「←」が操作されると、インジケータ３５はＬｖ．０の敏感さレベルを示す。
つまりこの時点で、敏感さレベルの変更操作が行われても、インジケータが示す敏感さレベルが変更されるのみであって、設定されている敏感さレベルが変更されるわけではない。
ステップＳ８で、敏感さレベルの変更操作が行われていないと判断すると、そのままステップＳ１０に進む。
ステップＳ１０に進むと、ＣＰＵ１０は、ＳＥＴキーの操作が行われたか否かを判断する。このとき、ユーザは、インジケータ３５が示す敏感さレベルに設定変更したい場合にＳＥＴキーの操作を行う。
ステップＳ１０で、ＳＥＴキーの操作が行われていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、ユーザによってキャンセルキーの操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ１１）。この判断は、キャンセルキーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。このとき、ユーザは、現在選択されているオートシャッタモードの敏感さレベルの設定変更をキャンセルしたい場合は、キャンセルキーの操作を行う。
ステップＳ１１で、キャンセルキーの操作が行われていないと判断するとステップＳ８に戻り、キャンセルキーの操作が行われたと判断するとステップＳ５に戻る。
ステップＳ１０で、ＳＥＴキーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、現在選択されているオートシャッタモードの敏感さレベルを、現在インジケータ３５が示す敏感さレベルに設定変更する（ステップＳ１２）。
ステップＳ１０に進むと、ＣＰＵ１０は、ＳＥＴキーの操作が行われたか否かを判断する。このとき、ユーザは、インジケータ３５が示す敏感さレベルに設定変更したい場合にＳＥＴキーの操作を行う。
ステップＳ１０で、ＳＥＴキーの操作が行われていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、ユーザによってキャンセルキーの操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ１１）。この判断は、キャンセルキーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。このとき、ユーザは、現在選択されているオートシャッタモードの敏感さレベルの設定変更をキャンセルしたい場合は、キャンセルキーの操作を行う。
ステップＳ１１で、キャンセルキーの操作が行われていないと判断するとステップＳ８に戻り、キャンセルキーの操作が行われたと判断するとステップＳ５に戻る。
ステップＳ１０で、ＳＥＴキーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、現在選択されているオートシャッタモードの敏感さレベルを、現在インジケータ３５が示す敏感さレベルに設定変更する（ステップＳ１２）。
この設定変更は、オートシャッタ条件テーブル１２１の現在選択されているオートシャッタモードの中のレベル設定フラグの状態を書き換えることにより行われる。つまり、オートシャッタ条件テーブル１２１の現在選択されているオートシャッタモードの中でレベル設定フラグに“０”を設定し、ＳＥＴキー操作時にインジケータが示す敏感さレベルに対応する領域にレベル設定フラグ“１”を設定する。
たとえば、ブレ検出オートシャッタが選択されている場合に、ＳＥＴキーの操作時にインジケータが示す敏感さレベルがＬｖ．２の場合は、図２（Ａ）のオートシャッタ条件テーブル１２１のブレ検出オートシャッタモードのレベル設定フラグが立っている領域に“０”を設定し、敏感さレベルがＬｖ．２に対応する領域にレベル設定フラグ“１”を設定する。
たとえば、ブレ検出オートシャッタが選択されている場合に、ＳＥＴキーの操作時にインジケータが示す敏感さレベルがＬｖ．２の場合は、図２（Ａ）のオートシャッタ条件テーブル１２１のブレ検出オートシャッタモードのレベル設定フラグが立っている領域に“０”を設定し、敏感さレベルがＬｖ．２に対応する領域にレベル設定フラグ“１”を設定する。
ステップＳ５でＳＥＴキーの操作が行われずに、ステップＳ６で他のオートシャッタモードも指定されていないと判断すると、図７のステップＳ１３に進み、ユーザによってオートシャッタオフが指定されたか否かを判断する。
ステップＳ１３で、オートシャッタオフが指定されていないと判断すると、図６のステップＳ５に戻る。
ステップＳ１３で、オートシャッタオフが指定されたと判断すると、ＣＰＵ１０は、オートシャッタオフを選択し、すべてのオートシャッタをオフする旨を敏感さレベル設定画面に表示させる（ステップＳ１４）。
ステップＳ１３で、オートシャッタオフが指定されていないと判断すると、図６のステップＳ５に戻る。
ステップＳ１３で、オートシャッタオフが指定されたと判断すると、ＣＰＵ１０は、オートシャッタオフを選択し、すべてのオートシャッタをオフする旨を敏感さレベル設定画面に表示させる（ステップＳ１４）。
図８（Ｃ）は、オートシャッタオフが選択されたときに表示される敏感さレベル設定画面の一例を示す図である。
同図では、オートシャッタオフを示すアイコン３４が識別表示されているとともに、オートシャッタがオフである旨、及び、オートシャッタオフの説明文が表示されている。またこのとき、敏感さレベルを示すインジケータは表示されない。オートシャッタオフの場合は、各種のオートシャッタオフの敏感さレベルを一律Ｌｖ．０にするからである。なお、ＬＶ．０を示すインジケータ３５を表示させるようにしてもよいが、敏感さレベルをユーザが変更することはできない。
同図では、オートシャッタオフを示すアイコン３４が識別表示されているとともに、オートシャッタがオフである旨、及び、オートシャッタオフの説明文が表示されている。またこのとき、敏感さレベルを示すインジケータは表示されない。オートシャッタオフの場合は、各種のオートシャッタオフの敏感さレベルを一律Ｌｖ．０にするからである。なお、ＬＶ．０を示すインジケータ３５を表示させるようにしてもよいが、敏感さレベルをユーザが変更することはできない。
ＣＰＵ１０は、ユーザによってＳＥＴキーの操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ１５）。
ステップＳ１５でＳＥＴキーの操作が行われていないと判断すると、ステップＳ１６に進み、ＣＰＵ１０は、ユーザ操作によるオートシャッタの指定操作検出の有無を判断する。
ステップＳ１６で、指定操作検出有りと判断すると、図６のステップＳ７に進み、指定操作検出無と判断すると、ステップＳ１５に戻る。
ステップＳ１５で、ＳＥＴキーの操作が行われたと判断すると、全てのオートシャッタモードの敏感さレベルをＬｖ．０に設定する（ステップＳ１７）。
ステップＳ１５でＳＥＴキーの操作が行われていないと判断すると、ステップＳ１６に進み、ＣＰＵ１０は、ユーザ操作によるオートシャッタの指定操作検出の有無を判断する。
ステップＳ１６で、指定操作検出有りと判断すると、図６のステップＳ７に進み、指定操作検出無と判断すると、ステップＳ１５に戻る。
ステップＳ１５で、ＳＥＴキーの操作が行われたと判断すると、全てのオートシャッタモードの敏感さレベルをＬｖ．０に設定する（ステップＳ１７）。
この設定は、オートシャッタ条件テーブル１２１の現在選択されているオートシャッタモードの中のレベル設定フラグの状態を書き換えることにより行われる。
つまり、オートシャッタ条件テーブル１２１の各オートシャッタモードの敏感さレベルがＬｖ．０に対応する領域のみにレベル設定フラグ“１”を設定し、それ以外の敏感さレベル（Ｌｖ．１〜Ｌｖ．３）に対応する領域はすべて“０”を設定する。
つまり、オートシャッタ条件テーブル１２１の各オートシャッタモードの敏感さレベルがＬｖ．０に対応する領域のみにレベル設定フラグ“１”を設定し、それ以外の敏感さレベル（Ｌｖ．１〜Ｌｖ．３）に対応する領域はすべて“０”を設定する。
Ｃ−２．オートシャッタモードの撮影動作
次に、撮影動作を図９〜１２のフローチャートにしたがって説明する。
ユーザのキー入力部１１のモード切替キーの操作を検出することにより撮影モードに設定されると、ステップＳ３１で、ＣＰＵ１０は、ＣＣＤ５により被写体の撮像を開始させ、画像生成部１７によって順次生成されてバッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶された輝度色差信号のフレーム画像データを表示部２０に表示させていく、といういわゆるライブビュー表示を開始する。
ステップＳ２で、ＣＰＵ１０は、オートシャッタモードがオフであるか否かを判断する（ステップＳ３２）。すべてのオートシャッタモードの設定されている敏感さレベルがＬｖ．０に設定されている場合は、オートシャッタモードがオフであると判断する。
次に、撮影動作を図９〜１２のフローチャートにしたがって説明する。
ユーザのキー入力部１１のモード切替キーの操作を検出することにより撮影モードに設定されると、ステップＳ３１で、ＣＰＵ１０は、ＣＣＤ５により被写体の撮像を開始させ、画像生成部１７によって順次生成されてバッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶された輝度色差信号のフレーム画像データを表示部２０に表示させていく、といういわゆるライブビュー表示を開始する。
ステップＳ２で、ＣＰＵ１０は、オートシャッタモードがオフであるか否かを判断する（ステップＳ３２）。すべてのオートシャッタモードの設定されている敏感さレベルがＬｖ．０に設定されている場合は、オートシャッタモードがオフであると判断する。
ステップＳ３２でオートシャッタモードがオフであると判断した場合はそのままステップＳ４１に進み、ステップＳ２でオートシャッタモードがオフでないと判断すると、ＣＰＵ１０は、ユーザによってオートシャッタモードキーの操作が行われたか否かを判断する（ステップＳ３３）。この判断は、オートシャッタモードキーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ３３で、オートシャッタモードキーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示において、逐次撮像されている画像に重畳させて各種のオートシャッタモードの一覧表示を行う（ステップＳ３４）。この一覧表示は、オートシャッタの名称を表示させるようにしてもよいし、上述したアイコンを表示させるようにしてもよい。
ステップＳ３３で、オートシャッタモードキーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示において、逐次撮像されている画像に重畳させて各種のオートシャッタモードの一覧表示を行う（ステップＳ３４）。この一覧表示は、オートシャッタの名称を表示させるようにしてもよいし、上述したアイコンを表示させるようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、ユーザによって何れかのオートシャッタモードの選択がされたか否かを判断する（ステップＳ３５）。
この選択は、ユーザによる十字キーの操作を検出することにより、該一覧表示させた中から選択され、ＳＥＴキーの操作を検出することにより該選択の決定を検出する。
ステップＳ３５で、オートシャッタモードの選択されていないと判断すると、選択されるまでステップＳ３５の状態を維持し、オートシャッタモードの選択がされたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該選択されたオートシャッタモードに設定する（ステップＳ３６）。これにより、該設定されたオートシャッタモードでオートシャッタが行われる。このとき、既にオートシャッタモードが設定されている場合に新たに別のオートシャッタモードを設定する場合は設定を更新する。
この選択は、ユーザによる十字キーの操作を検出することにより、該一覧表示させた中から選択され、ＳＥＴキーの操作を検出することにより該選択の決定を検出する。
ステップＳ３５で、オートシャッタモードの選択されていないと判断すると、選択されるまでステップＳ３５の状態を維持し、オートシャッタモードの選択がされたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該選択されたオートシャッタモードに設定する（ステップＳ３６）。これにより、該設定されたオートシャッタモードでオートシャッタが行われる。このとき、既にオートシャッタモードが設定されている場合に新たに別のオートシャッタモードを設定する場合は設定を更新する。
ＣＰＵ１０は、該設定したオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルをオートシャッタ条件テーブルから取得するとともに、該敏感さレベルに対応する閾値Ｓを閾値テーブル１２２から取得する（ステップＳ３７）。
詳細には、図２（Ａ）に示すように、オートシャッタ条件テーブル１２１から該設定されたオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓを特定し、閾値テーブル１２２から取得する。
そして、ＣＰＵ１０は、該設定されたオートシャッタモードを示す情報と、該取得した敏感さレベルを示すインジケータをライブビュー上に重ねて重畳表示させる処理を開始して（ステップＳ３８）、ステップＳ３９に進む。このオートシャッタモードを示す情報とは、オートシャッタモードの名称や、アイコンであってもよい。また、インジケータとは、図８に示すインジケータ３５のことである。
詳細には、図２（Ａ）に示すように、オートシャッタ条件テーブル１２１から該設定されたオートシャッタモードで設定されている敏感さレベルに対応する閾値Ｓを特定し、閾値テーブル１２２から取得する。
そして、ＣＰＵ１０は、該設定されたオートシャッタモードを示す情報と、該取得した敏感さレベルを示すインジケータをライブビュー上に重ねて重畳表示させる処理を開始して（ステップＳ３８）、ステップＳ３９に進む。このオートシャッタモードを示す情報とは、オートシャッタモードの名称や、アイコンであってもよい。また、インジケータとは、図８に示すインジケータ３５のことである。
図１３は、ライブビューに重畳表示された設定されたオートシャッタモードを示す情報２０１とインジケータ２０２の様子の一例を示す図である。
同図では、ライブビュー上に重ねて設定されたオートシャッタモードを示す情報（ここでは、アイコン）２０１と、インジケータ２０２が表示されている。これにより、ユーザは、現在設定されているオートシャッタモード、敏感さレベルを容易に認識することができる。
一方、ステップＳ３３で、オートシャッタモードキーの操作が行われていないと判断すると、そのままステップＳ３９に進む。
ステップＳ３９に進むと、ＣＰＵ１０は、ユーザによってオートシャッタモード解除キーの操作が行われたか否かを判断する。この判断は、オートシャッタモード解除キーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
同図では、ライブビュー上に重ねて設定されたオートシャッタモードを示す情報（ここでは、アイコン）２０１と、インジケータ２０２が表示されている。これにより、ユーザは、現在設定されているオートシャッタモード、敏感さレベルを容易に認識することができる。
一方、ステップＳ３３で、オートシャッタモードキーの操作が行われていないと判断すると、そのままステップＳ３９に進む。
ステップＳ３９に進むと、ＣＰＵ１０は、ユーザによってオートシャッタモード解除キーの操作が行われたか否かを判断する。この判断は、オートシャッタモード解除キーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ３９で、オートシャッタモード解除キーの操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、オートシャッタモードの設定を解除して（ステップＳ４０）、ステップＳ４１に進み、ステップＳ３９でオートシャッタモード解除キーの操作が行われていないと判断するとそのままステップＳ４１に進む。
なお、ステップＳ３６でオートシャッタモードが設定されていない場合には、オートシャッタモード解除キーが操作されてもステップＳ４０に進むことなくそのままステップＳ４１に進む。
ステップＳ４１に進むと、ユーザによってズーム操作が行われたか否かを判断する。この判断は、ズームキー（「Ｔ」キー、「Ｗ」キー）の操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ４１で、ズーム操作が行われたと判断すると、該操作に従ってズームレンズを移動させて（ステップＳ４２）、ステップＳ４３に進む。
このとき、「Ｔ」キーの操作が行われるとズームレンズを望遠側に移動させ、「Ｗ」キーの操作が行われるとズームレンズを広角側に移動させる。このズームレンズの移動により焦点距離が変わる。
なお、ステップＳ３６でオートシャッタモードが設定されていない場合には、オートシャッタモード解除キーが操作されてもステップＳ４０に進むことなくそのままステップＳ４１に進む。
ステップＳ４１に進むと、ユーザによってズーム操作が行われたか否かを判断する。この判断は、ズームキー（「Ｔ」キー、「Ｗ」キー）の操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ４１で、ズーム操作が行われたと判断すると、該操作に従ってズームレンズを移動させて（ステップＳ４２）、ステップＳ４３に進む。
このとき、「Ｔ」キーの操作が行われるとズームレンズを望遠側に移動させ、「Ｗ」キーの操作が行われるとズームレンズを広角側に移動させる。このズームレンズの移動により焦点距離が変わる。
一方、ステップＳ４１で、ズーム操作が行われていないと判断するとそのままステップＳ４３に進む。
ステップＳ４３に進むと、ユーザによってシャッタボタンが半押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの半押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ４３で、シャッタボタンが半押しされていないと判断するとステップＳ３２に戻り、シャッタボタンが半押しされたと判断すると、図１０のステップＳ５１に進む。
図１０のステップＳ５１に進むと、ＣＰＵ１０は、ブレ検出オートシャッタモードが設定されているか否かを判断する。
ステップＳ５１で、ブレ検出オートシャッタモードが設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、直近に撮像された画像データ（ライブビュー用に間引きされた画像データであっても良い）に基づいて、静止画用のシャッタ速度を算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１を取得する（ステップＳ５２）。
このとき静止画用のシャッタ速度を算出するとともに、絞り値も算出する、つまり、静止画撮影用のＡＥ処理を行う。
ステップＳ４３に進むと、ユーザによってシャッタボタンが半押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの半押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ４３で、シャッタボタンが半押しされていないと判断するとステップＳ３２に戻り、シャッタボタンが半押しされたと判断すると、図１０のステップＳ５１に進む。
図１０のステップＳ５１に進むと、ＣＰＵ１０は、ブレ検出オートシャッタモードが設定されているか否かを判断する。
ステップＳ５１で、ブレ検出オートシャッタモードが設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、直近に撮像された画像データ（ライブビュー用に間引きされた画像データであっても良い）に基づいて、静止画用のシャッタ速度を算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１を取得する（ステップＳ５２）。
このとき静止画用のシャッタ速度を算出するとともに、絞り値も算出する、つまり、静止画撮影用のＡＥ処理を行う。
算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１は、図３（Ａ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。また、所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ１を取得するようにしてもよい。
次いで、ＣＰＵ１０は、現在のズームレンズの位置から焦点距離を取得し、該取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２を取得する（ステップＳ５３）。
この取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２は、図３（Ｂ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。また、所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ２を取得するようにしてもよい。
次いで、ＣＰＵ１０は、順次撮像される画像データを動きベクトル検出部１５に出力させるとともに、動きベクトル検出部１５に各画像データの各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰを検出させる処理を開始する（ステップＳ５４）。
この検出された各画像データの各画像領域の動きベクトルの移動量ｄＰはＣＰＵ１０に送られる。
次いで、ＣＰＵ１０は、現在のズームレンズの位置から焦点距離を取得し、該取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２を取得する（ステップＳ５３）。
この取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２は、図３（Ｂ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。また、所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ２を取得するようにしてもよい。
次いで、ＣＰＵ１０は、順次撮像される画像データを動きベクトル検出部１５に出力させるとともに、動きベクトル検出部１５に各画像データの各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰを検出させる処理を開始する（ステップＳ５４）。
この検出された各画像データの各画像領域の動きベクトルの移動量ｄＰはＣＰＵ１０に送られる。
次いで、ＣＰＵ１０は、取得した係数Ｋ１、係数Ｋ２、及び、直近に検出された画像データの各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰに基づいて、ブレ評価値ｄＶを算出する（ステップＳ５５）。
このブレ評価値ｄＶは、上述した数式１によって求められる。
このとき、直近に検出された動きベクトルの移動量の平均値、若しくは、各画素領域の動きベクトルのうち、最も移動量が大きい動きベクトルの移動量を数式１のｄＰに代入してブレ評価値ｄＶを求める。
次いで、ＣＰＵ１０は、該算出したブレ評価値ｄＶと、ステップＳ３７で取得した閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３のうちの設定されたもの）とを比較し（ステップＳ５６）、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ５７）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ５７で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断するとステップＳ５５に戻り、上記した動作を繰り返す。
このブレ評価値ｄＶは、上述した数式１によって求められる。
このとき、直近に検出された動きベクトルの移動量の平均値、若しくは、各画素領域の動きベクトルのうち、最も移動量が大きい動きベクトルの移動量を数式１のｄＰに代入してブレ評価値ｄＶを求める。
次いで、ＣＰＵ１０は、該算出したブレ評価値ｄＶと、ステップＳ３７で取得した閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３のうちの設定されたもの）とを比較し（ステップＳ５６）、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ５７）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ５７で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断するとステップＳ５５に戻り、上記した動作を繰り返す。
一方、ステップＳ５７で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であると判断すると、ＣＰＵ１０はートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行う（ステップＳ５８）。
つまり、ステップＳ５２で算出されたシャッタ速度、絞り値で静止画撮影処理を行い、画像生成部１７により画像処理が施され、圧縮伸張部２２により圧縮されて、バッファメモリに記憶された静止画像データをフラッシュメモリ２４に記録する。
次いで、ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示に復帰するとともに、該記録した静止画像データの縮小画像を一定時間、ライブビューに重ねて表示させる処理を開始して（ステップＳ５９）、ステップＳ３８に戻る。
なお記録した画像の縮小画像を表示させるようにしたが、オートシャッタよる記録を行った旨を表示させるようにしてもよい。
このようにすれば、オートシャッタによる記録が行なわれたことをユーザは認識することができる。このことは、後述する図１１のステップＳ７２、図１２ステップＳ９０でも同様である。
つまり、ステップＳ５２で算出されたシャッタ速度、絞り値で静止画撮影処理を行い、画像生成部１７により画像処理が施され、圧縮伸張部２２により圧縮されて、バッファメモリに記憶された静止画像データをフラッシュメモリ２４に記録する。
次いで、ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示に復帰するとともに、該記録した静止画像データの縮小画像を一定時間、ライブビューに重ねて表示させる処理を開始して（ステップＳ５９）、ステップＳ３８に戻る。
なお記録した画像の縮小画像を表示させるようにしたが、オートシャッタよる記録を行った旨を表示させるようにしてもよい。
このようにすれば、オートシャッタによる記録が行なわれたことをユーザは認識することができる。このことは、後述する図１１のステップＳ７２、図１２ステップＳ９０でも同様である。
一方、図１０のステップＳ５１で、ブレ検出オートシャッタモードが設定されていないと判断すると、図１１のステップＳ６１に進み、ＣＰＵ１０は、流し撮り検出オートシャッタモードが設定されているか否かを判断する。
ステップＳ６１で、流し撮り検出オートシャッタモードが設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、直近に撮像された画像データ（ライブビュー用に間引きされた画像データであっても良い）に基づいて、静止画用のシャッタ速度を算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１を取得する（ステップＳ６２）。このとき静止画用のシャッタ速度を算出するとともに、絞り値も算出する。つまり、ＡＥ処理を行う。
この算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１は、図３（Ａ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ１を取得するようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、現在のズームレンズの位置から焦点距離を取得し、該取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２を取得する（ステップＳ６３）。
この取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２は、図３（Ｂ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ２を取得するようにしてもよい。
ステップＳ６１で、流し撮り検出オートシャッタモードが設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、直近に撮像された画像データ（ライブビュー用に間引きされた画像データであっても良い）に基づいて、静止画用のシャッタ速度を算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１を取得する（ステップＳ６２）。このとき静止画用のシャッタ速度を算出するとともに、絞り値も算出する。つまり、ＡＥ処理を行う。
この算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１は、図３（Ａ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ１を取得するようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、現在のズームレンズの位置から焦点距離を取得し、該取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２を取得する（ステップＳ６３）。
この取得した焦点距離に対応する係数Ｋ２は、図３（Ｂ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ２を取得するようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、順次撮像された画像データを動きベクトル検出部１５に出力させるとともに、動きベクトル検出部１５に各画像データの各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰを検出させる処理を開始する（ステップＳ６４）。
動きベクトル検出部１５は、該検出された各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰに基づいて主要被写体を特定する処理を行う（ステップＳ６５）。この主要被写体の特定する処理は、画像の周辺部の画素領域の動きベクトルとは明らかに移動方向や移動量などが異なる動きベクトルの移動量ｄＰが含まれる画素領域を主要被写体領域として特定する。
動きベクトル検出部１５は、主要被写体領域を特定することができたか否かを判断する（ステップＳ６６）。
ステップＳ６６で主要被写体領域を特定することができないと判断するとステップＳ６５に戻り、ステップＳ６６で主要被写体領域を特定することができたと判断すると、動きベクトル検出部１５は、該主要被写体領域の動きベクトルの移動量ｄＰの移動量のみを検出する処理を開始する（ステップＳ６７）。この検出された主要被写体領域の動きベクトルの移動量ｄＰはＣＰＵ１０に送られる。
主要被写体領域を特定すると、主要被写体領域の各画素領域の動きベクトルについてのみを検出するようにしたが、順次撮像された画像データの全画素領域の動きベクトルを検出していき、主要被写体領域を特定していくようにしてもよい。
動きベクトル検出部１５は、該検出された各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰに基づいて主要被写体を特定する処理を行う（ステップＳ６５）。この主要被写体の特定する処理は、画像の周辺部の画素領域の動きベクトルとは明らかに移動方向や移動量などが異なる動きベクトルの移動量ｄＰが含まれる画素領域を主要被写体領域として特定する。
動きベクトル検出部１５は、主要被写体領域を特定することができたか否かを判断する（ステップＳ６６）。
ステップＳ６６で主要被写体領域を特定することができないと判断するとステップＳ６５に戻り、ステップＳ６６で主要被写体領域を特定することができたと判断すると、動きベクトル検出部１５は、該主要被写体領域の動きベクトルの移動量ｄＰの移動量のみを検出する処理を開始する（ステップＳ６７）。この検出された主要被写体領域の動きベクトルの移動量ｄＰはＣＰＵ１０に送られる。
主要被写体領域を特定すると、主要被写体領域の各画素領域の動きベクトルについてのみを検出するようにしたが、順次撮像された画像データの全画素領域の動きベクトルを検出していき、主要被写体領域を特定していくようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、該取得した係数Ｋ１、係数Ｋ２、及び、直近に検出された主要被写体領域の動きベクトルの移動量ｄＰに基づいて、ブレ評価値ｄＶを算出する（ステップＳ６８）。
このブレ評価値ｄＶは、上記数式１によって求められるが、直近に算出された主要被写体領域の動きベクトルの移動量の平均値、若しくは、各画素領域の動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトルの移動量を数式１のｄＰに代入してブレ評価値ｄＶを求める。
ＣＰＵ１０は、該算出したブレ評価値ｄＶとステップＳ３７で取得した閾値Ｓとを比較し（ステップＳ６９）、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ７０）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ７０で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断するとステップＳ６７に戻り、ステップＳ７０で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であると判断すると、ＣＰＵ１０はオートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行う（ステップＳ７１）。
ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示に復帰するとともに、該記録した静止画像データの縮小画像を一定時間、ライブビューに重畳表示させる処理を開始して（ステップＳ７２）、ステップＳ３８に戻る。
このブレ評価値ｄＶは、上記数式１によって求められるが、直近に算出された主要被写体領域の動きベクトルの移動量の平均値、若しくは、各画素領域の動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトルの移動量を数式１のｄＰに代入してブレ評価値ｄＶを求める。
ＣＰＵ１０は、該算出したブレ評価値ｄＶとステップＳ３７で取得した閾値Ｓとを比較し（ステップＳ６９）、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ７０）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ７０で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断するとステップＳ６７に戻り、ステップＳ７０で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であると判断すると、ＣＰＵ１０はオートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行う（ステップＳ７１）。
ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示に復帰するとともに、該記録した静止画像データの縮小画像を一定時間、ライブビューに重畳表示させる処理を開始して（ステップＳ７２）、ステップＳ３８に戻る。
ステップＳ６１で、流し撮り検出オートシャッタモードが設定されていないと判断すると、図１２のステップＳ８１に進み、ＣＰＵ１０は、笑顔検出オートシャッタモードが設定されているか否かを判断する。
ステップＳ８１で、笑顔検出オートシャッタモードが設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、順次撮像される画像データに対して顔検出処理を行う（ステップＳ８２）。この顔検出処理は周知技術なので詳しくは説明しないが、たとえば、予め記録された顔の特徴データ（目、眉毛、鼻、口、耳等の形状を示す特徴データ）と順次撮像される画像データとを比較照合することによりどこに人物の顔があるか否かを検出する。
ＣＰＵ１０は、該検出された顔に対して笑顔検出処理を行うことにより、検出された各顔の笑顔の一致度を検出する（ステップＳ８３）。
この笑顔検出処理も周知技術であるが、たとえば、予め記録されている笑顔の状態の顔の特徴データ（笑顔の状態の目の形、口の形などの形状を示す特徴データ）と該検出された顔とを比較し、その一致度を検出する。尚、比較する笑顔の特徴データは満面の笑顔のときのものである。
ステップＳ８１で、笑顔検出オートシャッタモードが設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、順次撮像される画像データに対して顔検出処理を行う（ステップＳ８２）。この顔検出処理は周知技術なので詳しくは説明しないが、たとえば、予め記録された顔の特徴データ（目、眉毛、鼻、口、耳等の形状を示す特徴データ）と順次撮像される画像データとを比較照合することによりどこに人物の顔があるか否かを検出する。
ＣＰＵ１０は、該検出された顔に対して笑顔検出処理を行うことにより、検出された各顔の笑顔の一致度を検出する（ステップＳ８３）。
この笑顔検出処理も周知技術であるが、たとえば、予め記録されている笑顔の状態の顔の特徴データ（笑顔の状態の目の形、口の形などの形状を示す特徴データ）と該検出された顔とを比較し、その一致度を検出する。尚、比較する笑顔の特徴データは満面の笑顔のときのものである。
ＣＰＵ１０は、該検出された各顔の笑顔の一致度にそれぞれ対応する係数Ｋ３を取得し、該取得した係数Ｋ３の平均値を算出する（ステップＳ８４）。この検出した各顔に対応する係数Ｋ３は、図５（Ａ）に示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。また、所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ３を取得するようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、該検出された各顔の笑顔の一致度に基づいて、被写体として含まれる全ての人物の数における笑っている人物の人数の比率を算出し、該算出した比率に対応する係数４を取得する（ステップＳ８５）。
この比率は、ユーザによって指定された一致度、又は所定の一致度以上の顔を笑っている顔と判断し、該笑っている顔と判断された顔の数を、検出された全ての顔の数で除算することにより算出する。この算出した、笑っている人の比率に対応する係数Ｋ４は、FIG. 5Bに示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ４を取得するようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、該取得した係数Ｋ３の平均値、該取得した係数Ｋ４に基づいてスマイル評価値ｄＳを算出する（ステップＳ８６）。このスマイル評価値ｄＶは、上述した数式２によって求めることができる。
ＣＰＵ１０は、該検出された各顔の笑顔の一致度に基づいて、被写体として含まれる全ての人物の数における笑っている人物の人数の比率を算出し、該算出した比率に対応する係数４を取得する（ステップＳ８５）。
この比率は、ユーザによって指定された一致度、又は所定の一致度以上の顔を笑っている顔と判断し、該笑っている顔と判断された顔の数を、検出された全ての顔の数で除算することにより算出する。この算出した、笑っている人の比率に対応する係数Ｋ４は、FIG. 5Bに示すような関係を予めメモリ１２に記録しておき、該関係に基づいて取得する。所定のアルゴリズムによって算出することにより係数Ｋ４を取得するようにしてもよい。
ＣＰＵ１０は、該取得した係数Ｋ３の平均値、該取得した係数Ｋ４に基づいてスマイル評価値ｄＳを算出する（ステップＳ８６）。このスマイル評価値ｄＶは、上述した数式２によって求めることができる。
ＣＰＵ１０は、該算出したスマイル評価値ｄＳと、ステップＳ３７で取得した閾値Ｓとを比較し（ステップＳ８７）、スマイル評価値ｄＳが閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ８８）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ８８で、スマイル評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断するとステップＳ８２に戻り、上記した動作を繰り返す。
ステップＳ８８で、スマイル評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であると判断すると、ＣＰＵ１０はオートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行う（ステップＳ８９）。
ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示に復帰するとともに、該記録した静止画像データの縮小画像を一定時間、ライブビューに重ねて表示させる処理を開始して（ステップＳ９０）、ステップＳ３８に戻る。
ステップＳ８１で、笑顔検出オートシャッタモードが設定されてない、つまり、オートシャッタがオフ、若しくは、何れのオートシャッタモードも設定されていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、直近に撮像された画像データに基づいてＡＥ処理を行う（ステップＳ９１）。これにより、静止画撮影用のシャッタ速度、絞り値が設定される。
ステップＳ８８で、スマイル評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断するとステップＳ８２に戻り、上記した動作を繰り返す。
ステップＳ８８で、スマイル評価値ｄＶが閾値Ｓ以上であると判断すると、ＣＰＵ１０はオートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行う（ステップＳ８９）。
ＣＰＵ１０は、ライブビュー表示に復帰するとともに、該記録した静止画像データの縮小画像を一定時間、ライブビューに重ねて表示させる処理を開始して（ステップＳ９０）、ステップＳ３８に戻る。
ステップＳ８１で、笑顔検出オートシャッタモードが設定されてない、つまり、オートシャッタがオフ、若しくは、何れのオートシャッタモードも設定されていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、直近に撮像された画像データに基づいてＡＥ処理を行う（ステップＳ９１）。これにより、静止画撮影用のシャッタ速度、絞り値が設定される。
ＣＰＵ１０は、ユーザによってシャッタボタンが全押しされたか否かを判断する（ステップＳ９２）。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ステップＳ９２で、シャッタボタンが全押しされていないと判断すると全押しされるまでステップＳ９２に留まり、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該設定されたシャッタ速度、絞り値で記録処理を行って（ステップＳ９３）、ステップＳ３１に戻る。
ステップＳ９２で、シャッタボタンが全押しされていないと判断すると全押しされるまでステップＳ９２に留まり、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該設定されたシャッタ速度、絞り値で記録処理を行って（ステップＳ９３）、ステップＳ３１に戻る。
以上のように、実施の形態においては、複数種のオートシャッタモードを設けるようにしたので、各撮影状況に適した自動記録処理を行なうことができる。
また、敏感さレベル（自動記録条件）をユーザが設定することができるようにしたので、ユーザが所望する条件で自動記録処理を行なうことができる。
さらに、撮像されたフレーム画像に基づいてブレ評価値ｄＶやスマイル評価値ｄＳを算出し、該算出したブレ評価値ｄＶやスマイル評価値ｄＳが設定された敏感さレベルに対応する閾値Ｓを充足しているか（以上か）否かを周期的に判断し、充足している場合に自動記録処理を行なうので、設定された敏感さレベルを満たした場合に自動記録処理を行なうことができる。
また、ブレ検出オートシャッタモードの場合は、検出された画像の動きベクトル、シャッタ速度、及び、焦点距離に基づいて（複数の要素に基づいて）ブレ評価値ｄＶを算出するので、自動記録処理によりどのくらいブレが発生するかを適切に評価することができる。
また、流し撮り検出オートシャッタモードの場合は、シャッタ速度と焦点距離、及び流し撮りの対象となる主要被写体の動きベクトルに基づいて（複数の要素に基づいて）ブレ評価値ｄＶを算出するので、自動記録処理によりどのくらい主要被写体のブレが発生するかを適切に評価することができる。
笑顔検出オートシャッタモードの場合は、各顔の笑顔の一致度（笑顔の度合い）と、笑っている人の比率に基づいて（複数の要素に基づいて）、スマイル評価値ｄＳを算出するので、自動記録処理により記録される笑いの印象の度合いを適切に評価することができる。
また、敏感さレベル（自動記録条件）をユーザが設定することができるようにしたので、ユーザが所望する条件で自動記録処理を行なうことができる。
さらに、撮像されたフレーム画像に基づいてブレ評価値ｄＶやスマイル評価値ｄＳを算出し、該算出したブレ評価値ｄＶやスマイル評価値ｄＳが設定された敏感さレベルに対応する閾値Ｓを充足しているか（以上か）否かを周期的に判断し、充足している場合に自動記録処理を行なうので、設定された敏感さレベルを満たした場合に自動記録処理を行なうことができる。
また、ブレ検出オートシャッタモードの場合は、検出された画像の動きベクトル、シャッタ速度、及び、焦点距離に基づいて（複数の要素に基づいて）ブレ評価値ｄＶを算出するので、自動記録処理によりどのくらいブレが発生するかを適切に評価することができる。
また、流し撮り検出オートシャッタモードの場合は、シャッタ速度と焦点距離、及び流し撮りの対象となる主要被写体の動きベクトルに基づいて（複数の要素に基づいて）ブレ評価値ｄＶを算出するので、自動記録処理によりどのくらい主要被写体のブレが発生するかを適切に評価することができる。
笑顔検出オートシャッタモードの場合は、各顔の笑顔の一致度（笑顔の度合い）と、笑っている人の比率に基づいて（複数の要素に基づいて）、スマイル評価値ｄＳを算出するので、自動記録処理により記録される笑いの印象の度合いを適切に評価することができる。
［第１の実施の形態における種々の変形例］
上記実施の形態は、以下のような変形例も可能である。
(i)上記実施の形態においては、オートシャッタモードの種類に関わらず、敏感さレベルに対応する閾値Ｓの値を同じにしたが、オートシャッタモード毎に、敏感さレベルに対応する閾値Ｓの値を異なるようにしてもよい。
敏感さレベルを、Ｌｖ０〜Ｌｖ．３までの４段階にしたが、３段階、５段階、６段階等であってもよい。つまり、複数の段階（レベル）に設定することができればよい。
(ii)上記実施の形態において、ブレ検出オートシャッタモード、流し撮り検出オートシャッタモードの場合は、シャッタが半押しされると、シャッタ速度を１回算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１と焦点距離に対応する係数Ｋ２と、直近に算出された動きベクトルｄＰとに基づいて、閾値Ｓ以上になるまでブレ評価値を順次算出していくようにした（ステップＳ５２〜ステップＳ５７、ステップＳ６１〜ステップＳ７０）。しかしながらこれに限らず、撮像される度にシャッタ速度を算出していき、焦点距離に対応する係数Ｋ２と、直近に算出されたシャッタ速度に対応する係数Ｋ１と、直近に算出された動きベクトルｄＰとに基づいて、閾値Ｓ以上なるまでブレ評価値を算出していくようにしてもよい。これは、１回のみのシャッタ速度の算出では、算出後に被写体の明るさが変わった場合に、設定された敏感さレベルを満たさない自動記録処理を行ってしまう場合もあるからである。
上記実施の形態は、以下のような変形例も可能である。
(i)上記実施の形態においては、オートシャッタモードの種類に関わらず、敏感さレベルに対応する閾値Ｓの値を同じにしたが、オートシャッタモード毎に、敏感さレベルに対応する閾値Ｓの値を異なるようにしてもよい。
敏感さレベルを、Ｌｖ０〜Ｌｖ．３までの４段階にしたが、３段階、５段階、６段階等であってもよい。つまり、複数の段階（レベル）に設定することができればよい。
(ii)上記実施の形態において、ブレ検出オートシャッタモード、流し撮り検出オートシャッタモードの場合は、シャッタが半押しされると、シャッタ速度を１回算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１と焦点距離に対応する係数Ｋ２と、直近に算出された動きベクトルｄＰとに基づいて、閾値Ｓ以上になるまでブレ評価値を順次算出していくようにした（ステップＳ５２〜ステップＳ５７、ステップＳ６１〜ステップＳ７０）。しかしながらこれに限らず、撮像される度にシャッタ速度を算出していき、焦点距離に対応する係数Ｋ２と、直近に算出されたシャッタ速度に対応する係数Ｋ１と、直近に算出された動きベクトルｄＰとに基づいて、閾値Ｓ以上なるまでブレ評価値を算出していくようにしてもよい。これは、１回のみのシャッタ速度の算出では、算出後に被写体の明るさが変わった場合に、設定された敏感さレベルを満たさない自動記録処理を行ってしまう場合もあるからである。
(iii)上記実施の形態において、ブレ検出オートシャッタモード、流し撮り検出オートシャッタモードの場合、検出された動きベクトルの移動量、シャッタ速度、焦点距離の３要素に基づいて、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断するようにしたが、少なくとも動きベクトル、シャッタ速度、焦点距離のうち、１つ以上の要素に基づいて敏感されベルを満たすか否かを判断するようにしてもよい。これによっても、自動記録処理によりどのくらい全被写体や主要被写体のブレが発生するかを評価することができる。
笑顔検出オートシャッタモードは、各顔の笑顔の一致度（笑顔の度合い）、笑っている人の比率の２つの要素に基づいて設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断するようにしたが、１つ以上の要素に基づいて敏感されベルを満たすか否かを判断するようにしてもよい。これによっても、自動記録処理により記録される笑いの印象の度合いを適切に評価することができる。
(iv)上記実施の形態において、笑顔検出オートシャッタモードは、各顔の笑顔の一致度、笑っている人の比率の２つの要素に基づいて設定された敏感さレベルを満たしているか否かを判断するようにしたが、各顔の大きさも考慮するようにしてもよい。
(v)上記実施の形態においては、ステップＳ８４で、検出された各顔の笑顔の一致度に対応する係数Ｋ３の平均値を算出するようにしたが、ユーザによって指定された一致度若しくは所定の一致度以上の顔のみに対応する係数Ｋ３の平均値を算出するようにしてもよい。
笑顔検出オートシャッタモードは、各顔の笑顔の一致度（笑顔の度合い）、笑っている人の比率の２つの要素に基づいて設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断するようにしたが、１つ以上の要素に基づいて敏感されベルを満たすか否かを判断するようにしてもよい。これによっても、自動記録処理により記録される笑いの印象の度合いを適切に評価することができる。
(iv)上記実施の形態において、笑顔検出オートシャッタモードは、各顔の笑顔の一致度、笑っている人の比率の２つの要素に基づいて設定された敏感さレベルを満たしているか否かを判断するようにしたが、各顔の大きさも考慮するようにしてもよい。
(v)上記実施の形態においては、ステップＳ８４で、検出された各顔の笑顔の一致度に対応する係数Ｋ３の平均値を算出するようにしたが、ユーザによって指定された一致度若しくは所定の一致度以上の顔のみに対応する係数Ｋ３の平均値を算出するようにしてもよい。
(vi)上記実施の形態において、設定された敏感さレベルを満たすと判断すると、自動記録処理を行うようにしたが（ステップＳ５７〜Ｓ５８、ステップＳ７０〜Ｓ７１、ステップＳ８８〜Ｓ８９）、設定された敏感さレベルを満たすと判断すると、直近に撮像されたフレーム画像データを静止画像として記録するようにしてもよい。
(vi)上記実施の形態において、ブレ検出オートシャッタモード、流し撮り検出オートシャッタモードの何れかが設定されている場合には、シャッタボタンを半押ししてから一定時間以上、または、ブレ評価値ｄＶと閾値Ｓとを比較し始めてから一定時間以上、設定された敏感さレベルを満たさないと判断された場合は、ユニット回路８のＡＧＣ回路のゲインを上げるようにしてもよい。この場合は、感度上昇後、再びシャッタ速度を算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１を取得する。感度を上昇させることにより、シャッタ速度が速くなるので、敏感さレベルを満たしやすくすることができる。
(vi)上記実施の形態において、ブレ検出オートシャッタモード、流し撮り検出オートシャッタモードの何れかが設定されている場合には、シャッタボタンを半押ししてから一定時間以上、または、ブレ評価値ｄＶと閾値Ｓとを比較し始めてから一定時間以上、設定された敏感さレベルを満たさないと判断された場合は、ユニット回路８のＡＧＣ回路のゲインを上げるようにしてもよい。この場合は、感度上昇後、再びシャッタ速度を算出し、該算出したシャッタ速度に対応する係数Ｋ１を取得する。感度を上昇させることにより、シャッタ速度が速くなるので、敏感さレベルを満たしやすくすることができる。
(vii)上記実施の形態において、ブレ検出オートシャッタが設定されている場合において、検出された各動きベクトルを解析して、流し撮り撮影であると判断した場合には、自動的に流し撮り検出オートシャッタモードに切り替えるようにしてもよい。このケースにおいては、直ちに流し撮り検出オートシャッタモードに切り替えるのではなく、一定時間記録処理が行なわれなかった場合（敏感さレベルを満たすと判断されなかった場合）に、流し撮り検出オートシャッタモードに切り替えるようにしてもよい。
(ix)上記実施の形態においては、敏感さレベルを満たすと判断した場合は、自動記録処理を行うようにしたが（ステップＳ５７〜５８、ステップＳ７０〜Ｓ７１、ステップＳ８８〜Ｓ８９）、敏感さレベルを満たすと判断した場合は、仮記録処理を行い、ユーザが記録すると判断した場合のみ記録するようにしてもよい。この場合は、仮記録処理により得られた画像データをプレビュー表示させ、ユーザによって記録操作が行われると、該画像データを記録する。このようにすればユーザの意図しないところで勝手に記録されてしまう場合においても、ユーザに記録するか否かを判断させることにより不要な画像を記録せずにすむという効果を得ることができる。
尚、上記実施の形態、上記変形例（i）乃至（ix）を任意に組み合わせた態様であってもよい。
(ix)上記実施の形態においては、敏感さレベルを満たすと判断した場合は、自動記録処理を行うようにしたが（ステップＳ５７〜５８、ステップＳ７０〜Ｓ７１、ステップＳ８８〜Ｓ８９）、敏感さレベルを満たすと判断した場合は、仮記録処理を行い、ユーザが記録すると判断した場合のみ記録するようにしてもよい。この場合は、仮記録処理により得られた画像データをプレビュー表示させ、ユーザによって記録操作が行われると、該画像データを記録する。このようにすればユーザの意図しないところで勝手に記録されてしまう場合においても、ユーザに記録するか否かを判断させることにより不要な画像を記録せずにすむという効果を得ることができる。
尚、上記実施の形態、上記変形例（i）乃至（ix）を任意に組み合わせた態様であってもよい。
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態においては、ユーザが記録指示をしなくても、所望する条件で自動的に記録することが可能だが、該条件が満たすと自動的に記録処理を行ってしまうため、ユーザがシャッターチャンスを意識することなく記録されてしまう。
第２の実施の形態は、現在撮像されている画像が、どの程度該条件満たすか否かをユーザが認識することができるようにしたものである。
第２の実施の形態において、上記第１の実施の形態と説明を同じくするものについては、参照番号を同じとし、その説明は省略する。
第１の実施の形態においては、ユーザが記録指示をしなくても、所望する条件で自動的に記録することが可能だが、該条件が満たすと自動的に記録処理を行ってしまうため、ユーザがシャッターチャンスを意識することなく記録されてしまう。
第２の実施の形態は、現在撮像されている画像が、どの程度該条件満たすか否かをユーザが認識することができるようにしたものである。
第２の実施の形態において、上記第１の実施の形態と説明を同じくするものについては、参照番号を同じとし、その説明は省略する。
Ｄ．改良されたオートシャッタモードの撮影動作
改良されたオートシャッタモードの撮影動作を図１４〜１７にしたがって説明する。
改良されたオートシャッタモードの撮影動作を図１４〜１７にしたがって説明する。
Ｄ−１．改良されたブレ検出オートシャッタモードの撮影動作
図１４（Ａ）、及び、（Ｂ）は、ブレ検出オートシャッタモードにおける撮影動作を示す図１０のフローチャートを部分的に変更したものである。
ＣＰＵ１０は、図１０のステップＳ５３の処理を行うと、ユーザによってシャッタボタンが全押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する（ステップＳ９１）。
ステップＳ９１で、シャッタボタンが全押しされていないと判断するとステップＳ５２に戻り、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ステップＳ５４に移行する。
図１４（Ａ）、及び、（Ｂ）は、ブレ検出オートシャッタモードにおける撮影動作を示す図１０のフローチャートを部分的に変更したものである。
ＣＰＵ１０は、図１０のステップＳ５３の処理を行うと、ユーザによってシャッタボタンが全押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する（ステップＳ９１）。
ステップＳ９１で、シャッタボタンが全押しされていないと判断するとステップＳ５２に戻り、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ステップＳ５４に移行する。
ＣＰＵ１０は、図１０のステップＳ５６の処理を行うと、算出したブレ評価値ｄＶと、図９のステップＳ３７で取得した閾値Ｓ（Ｓ１〜Ｓ３のうちの設定されたもの）とを比較し、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓ（一致度合）が１以上であるか否かを判断する（ステップＳ９２）。つまり、設定された敏感さレベル（オートシャッタ条件）を満たすか否かを判断する。
ステップＳ９２で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが１以上でないと判断すると、ＣＰＵ１０は、該ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓに基づいて、シャッタインジケータをライブビューに重畳表示させて、一致度合を告知する（ステップＳ９３）。
このシャッタインジケータとは、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とが、どのくらい近いかを示すものである。
ステップＳ９２で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが１以上でないと判断すると、ＣＰＵ１０は、該ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓに基づいて、シャッタインジケータをライブビューに重畳表示させて、一致度合を告知する（ステップＳ９３）。
このシャッタインジケータとは、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とが、どのくらい近いかを示すものである。
図１５（Ａ）は、シャッタインジケータ２０３がライブビューに重畳表示されたときの様子を示す図である。このシャッタインジケータ２０３の中において、網線表示された長方形の横の長さが、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とがどのくらい近いかを示すバロメータとなっている。
図１５（Ｂ）は、シャッタインジケータ２０３が示す上記バロメータの変化を示すものであり、網線表示された長方形の横の長さが長いシャッタインジケータ２０４が表示される場合は、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とが離れており、直ちに記録されないことを示し、逆に、網線表示された長方形の横の長さが短いシャッタインジケータ２０６が表示される場合は、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とが近く、直ちに記録されそうな状態を示している。
図１５（Ｂ）は、シャッタインジケータ２０３が示す上記バロメータの変化を示すものであり、網線表示された長方形の横の長さが長いシャッタインジケータ２０４が表示される場合は、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とが離れており、直ちに記録されないことを示し、逆に、網線表示された長方形の横の長さが短いシャッタインジケータ２０６が表示される場合は、順次撮像されている画像と自動的に記録する条件とが近く、直ちに記録されそうな状態を示している。
このシャッタを切る状態までの近さ、遠さは、（ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓ）の値、（スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓ）の値に応じて定まる。つまり、（ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓ）の値が大きければ大きいほどシャッタを切る状態が近くなる。たとえば、（ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓ）の値が０．９の場合は、１にかなり近いので、網線表示される長方形の横の長さがかなり短くなり、（ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓ）の値が０．２の場合は、１から遠いので、網線表示される長方形の横の長さはかなり長くなる。
ステップＳ９４で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが所定値以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在撮像されている画像が自動的に記録するための条件にかなり近いと判断し、現在ＡＦ処理が行われている最中か否かを判断する（ステップＳ９５）。
ステップＳ９５で、現在ＡＦ処理が行われていないと判断された場合は、ＡＦ処理を開始して（ステップＳ９６）、ステップＳ５５に戻り、ステップＳ６１で、現在ＡＦ処理が行われている最中と判断された場合はそのままステップＳ５５に戻る。このＡＦ処理は、所定の領域に対して行うようにしてもよいし、ユーザによって任意に指定された領域に対して行うようにしてもよい。
ステップＳ９４で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが所定値以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在撮像されている画像が自動的に記録するための条件にかなり近いと判断し、現在ＡＦ処理が行われている最中か否かを判断する（ステップＳ９５）。
ステップＳ９５で、現在ＡＦ処理が行われていないと判断された場合は、ＡＦ処理を開始して（ステップＳ９６）、ステップＳ５５に戻り、ステップＳ６１で、現在ＡＦ処理が行われている最中と判断された場合はそのままステップＳ５５に戻る。このＡＦ処理は、所定の領域に対して行うようにしてもよいし、ユーザによって任意に指定された領域に対して行うようにしてもよい。
このように、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが所定値以上の場合は、もうすぐ自動的に記録すると判断し、前もってＡＦ処理を行うことにより、直ちに記録処理を行っても、ピントの合った画像を得ることができる。
オートシャッタ条件を満たすと判断した後に、ＡＦ処理を行ってから撮影する場合は、タイムラグが生じてしまい、オートシャッタ条件を満たさない（像のブレが発生している）画像データが記録されてしまうとう弊害を防止することができる。
ステップＳ９２で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが１以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在ＡＦ処理を行っている最中であるか否かを判断する（ステップＳ９７）。
ステップＳ９７で、現在ＡＦ処理を行っている最中であると判断すると、ＡＦ処理が終了するまでステップＳ９７の処理を維持し、現在ＡＦ処理を行っていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間（例えば、１５秒）が経過しているか否かを判断する（ステップＳ９８）。
ステップＳ９８で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していると判断すると、ＣＰＵ１０は、ＡＦ処理を行って（ステップＳ９９）、ステップＳ１００に進み、ステップＳ９８で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していないと判断するとそのままステップＳ１００に進む。このとき、一度もＡＦ処理が行われていない場合は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過したと判断する。
このように前回のＡＦ処理が行われてから所定時間が経過している場合は、ある程度のタイムラグが生じるがピントの合った画像を優先すべくＡＦ処理を行う。
次いで、ステップＳ１００に進むと、ＣＰＵ１０はオートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行い、ステップＳ５９に移行する。
オートシャッタ条件を満たすと判断した後に、ＡＦ処理を行ってから撮影する場合は、タイムラグが生じてしまい、オートシャッタ条件を満たさない（像のブレが発生している）画像データが記録されてしまうとう弊害を防止することができる。
ステップＳ９２で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが１以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在ＡＦ処理を行っている最中であるか否かを判断する（ステップＳ９７）。
ステップＳ９７で、現在ＡＦ処理を行っている最中であると判断すると、ＡＦ処理が終了するまでステップＳ９７の処理を維持し、現在ＡＦ処理を行っていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間（例えば、１５秒）が経過しているか否かを判断する（ステップＳ９８）。
ステップＳ９８で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していると判断すると、ＣＰＵ１０は、ＡＦ処理を行って（ステップＳ９９）、ステップＳ１００に進み、ステップＳ９８で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していないと判断するとそのままステップＳ１００に進む。このとき、一度もＡＦ処理が行われていない場合は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過したと判断する。
このように前回のＡＦ処理が行われてから所定時間が経過している場合は、ある程度のタイムラグが生じるがピントの合った画像を優先すべくＡＦ処理を行う。
次いで、ステップＳ１００に進むと、ＣＰＵ１０はオートシャッタによる記録、すなわち、自動記録処理を行い、ステップＳ５９に移行する。
Ｄ−２．改良された流し撮り検出オートシャッタモードの撮影動作
図１６（Ａ）、及び、（Ｂ）は、流し撮り検出オートシャッタモードにおける撮影動作を示す図１１のフローチャートを部分的に変更したものである。
ＣＰＵ１０は、FIG. 11のステップＳ６３の処理を行うと、ユーザによってシャッタボタンが全押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する（ステップＳ１０１）。
ステップＳ１０１で、シャッタボタンが全押しされていないと判断するとステップＳ６２に戻り、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ステップＳ６４に移行する。
ＣＰＵ１０は、図１１のステップＳ６７の処理を行うと、取得した係数Ｋ１、係数Ｋ２、及び、該検出された主要被写体領域の各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰに基づいて、ブレ評価値ｄＶを算出する（ステップＳ１０２）。このブレ評価値ｄＶは、上記数式１によって求められる。
図１６（Ａ）、及び、（Ｂ）は、流し撮り検出オートシャッタモードにおける撮影動作を示す図１１のフローチャートを部分的に変更したものである。
ＣＰＵ１０は、FIG. 11のステップＳ６３の処理を行うと、ユーザによってシャッタボタンが全押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する（ステップＳ１０１）。
ステップＳ１０１で、シャッタボタンが全押しされていないと判断するとステップＳ６２に戻り、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ステップＳ６４に移行する。
ＣＰＵ１０は、図１１のステップＳ６７の処理を行うと、取得した係数Ｋ１、係数Ｋ２、及び、該検出された主要被写体領域の各画素領域の動きベクトルの移動量ｄＰに基づいて、ブレ評価値ｄＶを算出する（ステップＳ１０２）。このブレ評価値ｄＶは、上記数式１によって求められる。
ＣＰＵ１０は、該算出したブレ評価値ｄＶと図９ステップＳ３７で取得した閾値Ｓとを比較し（ステップＳ１０３）、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓ（一致度合）が１以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ１０４で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断すると、ＣＰＵ１０は、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓに基づいてシャッタインジケータ２０３（２０４〜２０６）をライブビューに重畳表示させて、一致度合を告知する（ステップＳ１０５）。
この表示態様については、Ｄ−１の改良されたブレ検出オートシャッタの撮影動作と同じであるので、説明は省略する。
ステップＳ１０６で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが所定値以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在撮像されている画像が自動的に記録するための条件にかなり近いと判断し、現在ＡＦ処理が行われている最中か否かを判断する（ステップＳ１０７）。
ステップＳ１０７で、現在ＡＦ処理が行われていないと判断された場合は、ＡＦ処理を開始して（ステップＳ１０８）、ステップＳ６５に戻り、ステップＳ１０７で、現在ＡＦ処理が行われている最中と判断された場合はそのままステップＳ６５に戻る。このＡＦ処理は、所定の領域に対して行うようにしてもよいし、ユーザによって任意に指定された領域に対して行うようにしてもよい。
ステップＳ１０４で、ブレ評価値ｄＶが閾値Ｓ以上でないと判断すると、ＣＰＵ１０は、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓに基づいてシャッタインジケータ２０３（２０４〜２０６）をライブビューに重畳表示させて、一致度合を告知する（ステップＳ１０５）。
この表示態様については、Ｄ−１の改良されたブレ検出オートシャッタの撮影動作と同じであるので、説明は省略する。
ステップＳ１０６で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが所定値以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在撮像されている画像が自動的に記録するための条件にかなり近いと判断し、現在ＡＦ処理が行われている最中か否かを判断する（ステップＳ１０７）。
ステップＳ１０７で、現在ＡＦ処理が行われていないと判断された場合は、ＡＦ処理を開始して（ステップＳ１０８）、ステップＳ６５に戻り、ステップＳ１０７で、現在ＡＦ処理が行われている最中と判断された場合はそのままステップＳ６５に戻る。このＡＦ処理は、所定の領域に対して行うようにしてもよいし、ユーザによって任意に指定された領域に対して行うようにしてもよい。
ステップＳ１０４で、ブレ評価値ｄＶ／閾値Ｓが１以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在ＡＦ処理を行っている最中であるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。
ステップＳ１０９で、現在ＡＦ処理を行っている最中であると判断すると、ＡＦ処理が終了するまでステップＳ１０９の処理を維持し、現在ＡＦ処理を行っていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間（例えば、１５秒）が経過しているか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
ステップＳ１１０で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していると判断すると、ＣＰＵ１０は、ＡＦ処理を行って（ステップＳ１１１）、ステップＳ７１に進み、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していないと判断するとそのままステップＳ７１に進む。このとき、一度もＡＦ処理が行われていない場合は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過したと判断する。
このように前回のＡＦ処理が行われてから所定時間が経過している場合は、ある程度のタイムラグが生じるがピントの合った画像を優先すべくＡＦ処理を行う。
ステップＳ１０９で、現在ＡＦ処理を行っている最中であると判断すると、ＡＦ処理が終了するまでステップＳ１０９の処理を維持し、現在ＡＦ処理を行っていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間（例えば、１５秒）が経過しているか否かを判断する（ステップＳ１１０）。
ステップＳ１１０で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していると判断すると、ＣＰＵ１０は、ＡＦ処理を行って（ステップＳ１１１）、ステップＳ７１に進み、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していないと判断するとそのままステップＳ７１に進む。このとき、一度もＡＦ処理が行われていない場合は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過したと判断する。
このように前回のＡＦ処理が行われてから所定時間が経過している場合は、ある程度のタイムラグが生じるがピントの合った画像を優先すべくＡＦ処理を行う。
Ｄ−３．改良された笑顔検出オートシャッタモードの撮影動作
図１７（Ａ）、及び、（Ｂ）は、笑顔検出オートシャッタモードにおける撮影動作を示すFIG. 12のフローチャートを部分的に変更したものである。
ＣＰＵ１０は、図１２のステップＳ８２の処理を行うと、ユーザによってシャッタボタンが全押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する（ステップＳ１２１）。
ステップＳ１２１で、シャッタボタンが全押しされていないと判断するとステップＳ８２に戻り、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ステップＳ８３に移行する。
ＣＰＵ１０は、FIG. 12のステップＳ８７の処理を行うと、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓが１以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２２）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ１２２で、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓ（一致度合）が１以上でないと判断すると、ＣＰＵ１０は、該スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓに基づいて、ライブビューにシャッタインジケータ２０３（２０４〜２０６）を重畳表示させて、一致度合を告知する（ステップＳ１２３）。
この表示態様については、Ｄ−１の改良されたブレ検出オートシャッタの撮影動作、及び、Ｄ−２の改良された流し撮り検出オートシャッタの撮影動作と同じであるので、説明は省略する。
図１７（Ａ）、及び、（Ｂ）は、笑顔検出オートシャッタモードにおける撮影動作を示すFIG. 12のフローチャートを部分的に変更したものである。
ＣＰＵ１０は、図１２のステップＳ８２の処理を行うと、ユーザによってシャッタボタンが全押しされか否かを判断する。この判断は、シャッタボタンの全押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する（ステップＳ１２１）。
ステップＳ１２１で、シャッタボタンが全押しされていないと判断するとステップＳ８２に戻り、シャッタボタンが全押しされたと判断すると、ステップＳ８３に移行する。
ＣＰＵ１０は、FIG. 12のステップＳ８７の処理を行うと、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓが１以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２２）。つまり、設定された敏感さレベルを満たすか否かを判断する。
ステップＳ１２２で、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓ（一致度合）が１以上でないと判断すると、ＣＰＵ１０は、該スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓに基づいて、ライブビューにシャッタインジケータ２０３（２０４〜２０６）を重畳表示させて、一致度合を告知する（ステップＳ１２３）。
この表示態様については、Ｄ−１の改良されたブレ検出オートシャッタの撮影動作、及び、Ｄ−２の改良された流し撮り検出オートシャッタの撮影動作と同じであるので、説明は省略する。
ステップＳ１２４で、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓが所定値以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在撮像されている画像が自動的に記録するための条件にかなり近いと判断し、現在ＡＦ処理が行われている最中か否かを判断する（ステップＳ１２５）。
ステップＳ１２５で、現在ＡＦ処理が行われていないと判断された場合は、ＡＦ処理を開始して（ステップＳ１２６）、ステップＳ８３に戻り、ステップＳ１２５で、現在ＡＦ処理が行われている最中と判断された場合はそのままステップＳ８３に戻る。このＡＦ処理は、所定の領域に対して行うようにしてもよいし、ユーザによって任意に指定された領域に対して行うようにしてもよい。
ステップＳ１２２で、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓが１以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在ＡＦ処理を行っている最中であるか否かを判断する（ステップＳ１２７）。
ステップＳ１２７で、現在ＡＦ処理を行っている最中であると判断すると、ＡＦ処理が終了するまでステップＳ１２７の処理を維持し、現在ＡＦ処理を行っていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間（例えば、１５秒）が経過しているか否かを判断する（ステップＳ１２８）。
ステップＳ１２５で、現在ＡＦ処理が行われていないと判断された場合は、ＡＦ処理を開始して（ステップＳ１２６）、ステップＳ８３に戻り、ステップＳ１２５で、現在ＡＦ処理が行われている最中と判断された場合はそのままステップＳ８３に戻る。このＡＦ処理は、所定の領域に対して行うようにしてもよいし、ユーザによって任意に指定された領域に対して行うようにしてもよい。
ステップＳ１２２で、スマイル評価値ｄＳ／閾値Ｓが１以上であると判断すると、ＣＰＵ１０は、現在ＡＦ処理を行っている最中であるか否かを判断する（ステップＳ１２７）。
ステップＳ１２７で、現在ＡＦ処理を行っている最中であると判断すると、ＡＦ処理が終了するまでステップＳ１２７の処理を維持し、現在ＡＦ処理を行っていないと判断すると、ＣＰＵ１０は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間（例えば、１５秒）が経過しているか否かを判断する（ステップＳ１２８）。
ステップＳ１２８で、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していると判断すると、ＣＰＵ１０は、ＡＦ処理を行って（ステップＳ１２９）、ステップＳ８９に進み、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過していないと判断するとそのままステップＳ８９に進む。このとき、一度もＡＦ処理が行われていない場合は、前回のＡＦ処理終了時から所定時間が経過したと判断する。
このように前回のＡＦ処理が行われてから所定時間が経過している場合は、ある程度のタイムラグが生じるがピントの合った画像を優先すべくＡＦ処理を行う。
このように前回のＡＦ処理が行われてから所定時間が経過している場合は、ある程度のタイムラグが生じるがピントの合った画像を優先すべくＡＦ処理を行う。
以上のように、第２の実施の形態においては、シャッタ全押し検出後にオートシャッタ条件を満たすか否かを判断するので、シャッタ全押し後、ユーザはカメラから離れて撮像画角に入って記録処理させることもできる。
シャッタインジケータ２０３（２０４〜２０６）をライブビューに重畳表示させるので、あとどのくらいで自動記録条件を満たすのかユーザは認識することができ、記録が行われるタイミングを事前に知ることができる。
自動記録条件を満たしたときに迅速に記録処理を行うことができ、ピントの合った画像を得ることができる。
自動記録条件を満たしてもＡＦ処理が実行中の場合は、ＡＦ処理終了するまで実行を待つので、ピントの合った画像を得ることができる。
前回のＡＦ処理終了時から所定時間経過している場合は、ＡＦ処理を行うので、ピントの合った画像を得ることができる。
シャッタインジケータ２０３（２０４〜２０６）をライブビューに重畳表示させるので、あとどのくらいで自動記録条件を満たすのかユーザは認識することができ、記録が行われるタイミングを事前に知ることができる。
自動記録条件を満たしたときに迅速に記録処理を行うことができ、ピントの合った画像を得ることができる。
自動記録条件を満たしてもＡＦ処理が実行中の場合は、ＡＦ処理終了するまで実行を待つので、ピントの合った画像を得ることができる。
前回のＡＦ処理終了時から所定時間経過している場合は、ＡＦ処理を行うので、ピントの合った画像を得ることができる。
尚、本発明の上記各実施の形態及び各変形例は、何れも最良の実施形態としての単なる例に過ぎず、本発明の原理や構造等をより良く理解することができるようにするために述べられたものであって、添付の特許請求の範囲を限定する趣旨のものでない。
したがって、本発明の上記実施形態に対してなされ得る多種多様な変形ないし修正はすべて本発明の範囲内に含まれるものであり、添付の特許請求の範囲によって保護されるものと解さなければならない。
最後に、上記各実施の形態においては、本発明の画像記録装置をデジタルカメラ１に適用した場合について説明したが、上記の実施の形態に限定されるものではなく、要は、被写体を撮像することができる機器、および上記ＣＰＵ１０が処理するプログラムを格納した記録媒体を有する機器であれば適用可能である。
したがって、本発明の上記実施形態に対してなされ得る多種多様な変形ないし修正はすべて本発明の範囲内に含まれるものであり、添付の特許請求の範囲によって保護されるものと解さなければならない。
最後に、上記各実施の形態においては、本発明の画像記録装置をデジタルカメラ１に適用した場合について説明したが、上記の実施の形態に限定されるものではなく、要は、被写体を撮像することができる機器、および上記ＣＰＵ１０が処理するプログラムを格納した記録媒体を有する機器であれば適用可能である。
１ デジタルカメラ
５ ＣＣＤ
８ ユニット回路
１０ ＣＰＵ
１２ メモリ
１５ 動きベクトル検出部
１７ 画像生成部
２０ 表示部
２２ 圧縮伸張部
２４ フラッシュメモリ
３１、３２、３３、３４、２０１ アイコン
３５、２０２ インジケータ
１２１ オートシャッタ条件テーブル
１２２ 閾値テーブル
２０３、２０４、２０５、２０６ シャッタインジケータ
５ ＣＣＤ
８ ユニット回路
１０ ＣＰＵ
１２ メモリ
１５ 動きベクトル検出部
１７ 画像生成部
２０ 表示部
２２ 圧縮伸張部
２４ フラッシュメモリ
３１、３２、３３、３４、２０１ アイコン
３５、２０２ インジケータ
１２１ オートシャッタ条件テーブル
１２２ 閾値テーブル
２０３、２０４、２０５、２０６ シャッタインジケータ
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明は、周期的に画像を撮像する撮像手段と、この撮像手段によって撮像された画像を記録する画像記録手段と、複数の撮影モードと前記画像記録手段に記録すべき画像の記録条件とを対応付けて記憶する撮影モード記憶手段と、この撮影モード記憶手段に記憶された複数の撮影モードから１つの撮影モードを選択する選択手段と、この選択手段によって選択された撮影モードと対応付けられた記録条件を設定する設定手段と、前記撮像手段によって周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断する判断手段と、この判断手段によって前記周期的に撮像されている画像が前記記録条件を充足していると判断すると、撮像されている画像を前記画像記録手段に記録するよう制御する記録制御手段と、を備えたことを特徴とする。
また、請求項２記載の発明は、上記請求項１記載の発明において、前記選択手段によって選択された撮影モードと、この撮影モードに対応する記録条件とを表示する表示手段を更に備えたことを特徴とする。
また、請求項３記載の発明は、上記請求項１又は２記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像に基づいてシャッタ速度を算出するシャッタ速度算出手段を更に備え、前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度のシャッタ速度が含まれ、前記判断手段は、前記シャッタ速度算出手段によって算出されたシャッタ速度と前記設定手段により設定されたシャッタ速度とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項４記載の発明は、上記請求項１乃至３の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像に基づいて焦点距離を取得する焦点距離取得手段を更に備え、前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度の焦点距離が含まれ、前記判断手段は、前記焦点距離取得手段によって取得された焦点距離と前記設定手段により設定された焦点距離とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項５記載の発明は、上記請求項１乃至４の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像間における画像領域の移動量を算出する第１の移動量算出手段を更に備え、前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度の画像領域の移動量が含まれ、前記判断手段は、前記第１の移動量算出手段によって算出された移動量と前記設定手段により設定された移動量とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項６記載の発明は、上記請求項１乃至４の何れか記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像間おける移動量を画像領域毎に算出する第２の移動量算出手段と、前記周期的に撮像されている画像間おける移動方向を画像領域毎に検出する移動方向検出手段と、前記移動量算出手段が算出した移動量と前記移動方向検出手段が検出した移動方向とから、主要被写体領域に対応する画像領域を特定する特定手段と、を更に備え前記設定手段が設定する前記記録条件には、前記特定手段によって特定される主要被写体領域について記録時に像ブレが発生しない程度の画像の移動量が含まれ、前記判断手段は、前記第２の移動量算出手段によって算出された前記主要被写体領域の移動量と前記設定手段により設定された移動量とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項７記載の発明は、上記請求項１又は２記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像から顔画像を検出する顔画像検出手段を更に備えるとともに、前記設定手段が設定する記録条件には、画像に含まれるべき人物の笑顔の状態が含まれ、前記判断手段は、前記顔画像検出手段によって検出された顔画像における笑顔の状態と前記設定手段により設定された笑顔の状態とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、請求項８記載の発明は、上記請求項１、２、又は、７記載の発明において、前記周期的に撮像されている画像から人物の顔画像の数を検出する顔画像数検出手段を更に備えるとともに、前記設定手段が設定する記録条件には、画像に含まれるべき全顔画像における笑顔の顔画像の比率が含まれ、前記判断手段は、前記顔画像数検出手段によって検出された顔画像の数における笑顔の顔画像の数の比率と前記設定手段により設定された比率とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする。
また、上記目的を達成するため請求項９記載の発明は、複数の撮影モードと前記画像記録手段に記録すべき画像の記録条件とを対応付けて記憶する撮影条件記憶メモリを備える撮像装置が具備するコンピュータを、前記撮影モード記憶手段に記憶された複数の撮影モードから１つの撮影モードの選択を検出する選択検出手段、この選択検出手段によって選択が検出された撮影モードと対応付けられた記録条件を、前記撮影条件記憶メモリの記憶内容に基づいて設定する設定手段、周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断する判断手段、この判断手段によって前記周期的に撮像されている画像が前記記録条件を充足していると判断すると、撮像されている画像を画像記録部に記録するよう制御する記録制御手段、として機能させることを特徴とする。
Claims (12)
- 周期的に画像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段によって撮像された画像を記録する画像記録手段と、
この画像記録手段に記録すべき画像の記録条件を設定する設定手段と、
前記撮像手段によって周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断する判断手段と、
この判断手段によって充足している判断すると、前記周期的に撮像されている画像を前記画像記録手段に記録するよう制御する記録制御手段と、
を備えたことを特徴とする撮像装置。 - 前記周期的に撮像されている画像と前記設定手段により設定された記録条件との一致度合いを告知する告知手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の撮像装置。
- 前記告知手段は、前記周期的に撮像されている画像とともに該画像と前記設定手段により設定された記録条件との一致度合いを表示する第１の表示手段を含むことを特徴とする請求項２記載の撮像装置。
- 複数の撮影モードと前記記録条件とを対応付けて記憶する撮影モード記憶手段と、
前記撮影モード記憶手段に記憶された複数の撮影モードから１つの撮影モードを選択する選択手段と、
を更に備え、
前記判断手段は、前記周期的に撮像されている画像が前記選択手段によって選択された撮影モードに対応する記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至３の何れか記載の撮像装置。 - 前記選択手段によって選択された撮影モードと、この撮影モードに対応する記録条件とを表示する第２の表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項４記載の撮像装置。
- 前記周期的に撮像されている画像に基づいてシャッタ速度を算出するシャッタ速度算出手段を更に備え、
前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度のシャッタ速度が含まれ、
前記判断手段は、前記シャッタ速度算出手段によって算出されたシャッタ速度と前記設定手段により設定されたシャッタ速度とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至５の何れか記載の撮像装置。 - 前記周期的に撮像されている画像に基づいて焦点距離を取得する焦点距離取得手段を更に備え、
前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度の焦点距離が含まれ、
前記判断手段は、前記焦点距離取得手段によって取得された焦点距離と前記設定手段により設定された焦点距離とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至６の何れか記載の撮像装置。 - 前記周期的に撮像されている画像間における画像領域の移動量を算出する第１の移動量算出手段を更に備え、
前記設定手段が設定する記録条件には、記録時において撮像画像の像ブレが発生しない程度の画像領域の移動量が含まれ、
前記判断手段は、前記第１の移動量算出手段によって算出された移動量と前記設定手段により設定された移動量とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至７の何れか記載の撮像装置。 - 前記周期的に撮像されている画像間おける移動量を画像領域毎に算出する第２の移動量算出手段と、
前記周期的に撮像されている画像間おける移動方向を画像領域毎に検出する移動方向検出手段と、
前記移動量算出手段が算出した移動量と前記移動方向検出手段が検出した移動方向とから、主要被写体領域に対応する画像領域を特定する特定手段と、
を更に備え
前記設定手段が設定する前記記録条件には、前記特定手段によって特定される主要被写体領域について記録時に像ブレが発生しない程度の画像の移動量が含まれ、
前記判断手段は、前記第２の移動量算出手段によって算出された前記主要被写体領域の移動量と前記設定手段により設定された移動量とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至７の何れか記載の撮像装置。 - 前記周期的に撮像されている画像から顔画像を検出する顔画像検出手段を更に備えるとともに、前記設定手段が設定する記録条件には、画像に含まれるべき人物の笑顔の状態が含まれ、
前記判断手段は、前記顔画像検出手段によって検出された顔画像における笑顔の状態と前記設定手段により設定された笑顔の状態とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至５の何れか記載の撮像装置。 - 前記周期的に撮像されている画像から人物の顔画像の数を検出する顔画像数検出手段を更に備えるとともに、前記設定手段が設定する記録条件には、画像に含まれるべき全顔画像における笑顔の顔画像の比率が含まれ、
前記判断手段は、前記顔画像数検出手段によって検出された顔画像の数における笑顔の顔画像の数の比率と前記設定手段により設定された比率とを比較することにより、前記周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至５、１０の何れか記載の撮像装置。 - 撮像装置が具備するコンピュータを、
記録すべき画像の記録条件を設定する設定手段、
周期的に撮像されている画像が、前記設定手段により設定された記録条件を充足しているか否かを判断する判断手段、
この判断手段によって充足している判断すると、前記周期的に撮像されている画像を画像記録部に記録するよう制御する記録制御手段、
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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