JP2012227593A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】カメラの露光制御の安定化等を実現可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置１００において、画像取得手段１４０は、撮像手段１１によって撮像された画像３０を顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで取得する。顔検出手段１４１は、画像取得手段１４０によって取得された画像３０から人の顔部を検出する。顔画像正規化手段１４３は、顔検出手段１４１によって検出された顔部を所定の大きさに正規化して正規化顔画像を取得する。顔部輝度情報取得手段１４４は、正規化顔画像中の顔部の平均輝度値を取得する。露光制御値決定手段１４７は、平均輝度値に基づいて撮像手段１１の露光制御値５０を決定する。通信手段１１３は、露光制御値を撮像手段１１の露光制御手段１２へ送信する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置に関し、特にカメラの露光制御値を決定するために画像処理を行う装置に関する。

撮像カメラの露光制御技術では、例えば、
（i）画面内の測光範囲を複数の測光エリアに分割し、各測光エリアについて測光を行う多分割測光方式（露光は各測光エリアの測光結果に基づいて制御される）、
（ii）画面の中央部に加重をおいて測光する中央重点測光方式、
（iii）画面の中央部の数十％のみを測光する部分測光方式、
（iv）画面の中央部の数％を測光するスポット測光方式、
が知られている。いずれの方式においても、測光領域の明るさ等に基づいて、ゲイン、アイリス、シャッタースピード等の制御パラメータを自動的に最適化する技術が用いられることが多い。

特に顔照合を行う場合の露光制御技術として、下記特許文献１〜３に記載の技術が挙げられる。

特許文献１の装置は、撮像カメラに静態した人物の顔部の写りを最適にすることを目的とする。具体的に当該装置は、撮像対象の人物の顔領域を検出し、その顔領域の明るさに基づいて露光制御を行う。

特許文献２の装置は、歩行者を対象として顔認識を行う。具体的に当該装置は、顔領域の画像情報だけでなく撮像カメラ以外の外部センサによって取得された情報も利用し、予め計測して求めた顔認識性能が最適になるようなカメラ制御基準に基づいてカメラを制御する。

特許文献３の装置は、歩行者の顔領域の明るさを最適にするために、歩行者の移動動作に伴う変動を検知し、変動要素を含む画像を除外し、顔領域の明るさが最適となるようにカメラの調整要素を制御する。

特開２００３−１０７５５５号公報 特開２００５−２０２７３１号公報 特開２００７−１４８９８８号公報

上記（i）〜（iv）の測光方式では、人物についての露光が適正にならない場合がある。より具体的には、多分割測光方式（i）によれば、画面全体の露光が適切になるように露出制御が行われるので、画面内の人物の露光が適正にならない場合が生じうる。また、中央重点測光方式（ii）、部分測光方式（iii）、およびスポット測光方式（iv）によれば、測光エリアが人物の位置に一致しなければ、人物の露光は適正にならない。

特許文献１の装置によれば、顔領域を対象にしてカメラを制御するので、強い背景光の影響や、洋服の色の変化といった影響を受けにくくなると考えられる。しかし、当該装置は、静態を対象としているが、歩行者のような動態、換言すれば歩行による変動（顔向き変動、歩行速度、照明変動）には対応していない。

特許文献２の装置は、歩行者の顔領域を対象にしており、顔識別に適したカメラ制御に外部センサ情報も利用するが、歩行による変動（顔向き変動、歩行速度、照明変動）については考慮されていない。

特許文献３には、歩行による変動（顔向き変動、歩行速度、照明変動）に対して、
（ａ）人物の移動動作に伴う変動要素（顔向き、移動速度等）を検出し、入力画像の取得制御を行うという技術、
（ｂ）撮像対象領域を所定の間隔に区分し、各区分点で得られた入力画像に対し画像取得制御を行うことによって、広域な撮像対象領域における環境変動（照明変動等）を吸収するという技術、
が開示されている。

しかし、上記技術（ａ）は人物の移動動作に伴う変動要素（顔向き、移動速度等）の有無に応じて入力画像を制御するので、変動の有無によって露光制御の結果が大きく変動することが予想される。そうすると、露光制御系の連続性が無くなり不安定な系となってしまう。

また、人物の顔が検出されない場合には撮像カメラの制御を撮像カメラ側の露光制御に切り替えるとしているので、この観点からも露光制御系の安定性に欠くと考えられる。

また、一般に、撮像カメラの露光制御パラメータを変化させると、制御が収束するまでに一定の期間が必要である。

また、人物の顔が断続的に検出される場合を想定すると、顔部分の露光制御と撮像カメラ側の制御とを繰り返すことになる。その結果、人物の顔画像の輝度値が安定せず、後段の顔照合処理に弊害をもたらすことになる。

他方、上記技術（ｂ）は、室内照明のみの閉じられた空間における撮像に対して有効であると考えられる。しかし、例えば明かり取り窓や店の出入口のように照明環境が外光に大きく影響される場所では、上記技術（ｂ）によっても十分な効果を期待できないと考えられる。なぜならば、外光の強度は一日の内での周期的変化、季節変化、天候変化等に応じて変化するので、それに伴って照明環境も変化してしまうからである。

本発明は、露光制御の安定化等を実現可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、撮像手段によって撮像された画像を顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された前記画像から人の顔部を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段によって検出された前記顔部を所定の大きさに正規化して正規化顔画像を取得する顔画像正規化手段と、前記正規化顔画像中の前記顔部の平均輝度値を取得する顔部輝度情報取得手段と、前記平均輝度値に基づいて前記撮像手段の露光制御値を決定する露光制御値決定手段と、前記露光制御値を前記撮像手段の露光制御手段へ送信する通信手段とを含む画像処理装置が提供される。

上記の一態様によれば、撮像手段の露光制御値を決定するのに際し、顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで撮像画像を取得する。したがって、より多くの画像を利用することが可能であるので、顔部の輝度情報を精度良く得ることができる。これにより露光制御値の精度を向上させことができ、その結果、露光制御の安定化を図ることができる。

また、上記のように、露光制御値の決定のために、顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで撮像画像を取得する。つまり、露光制御値の決定処理は顔照合処理とは別個に実行可能である。したがって、露光制御値決定に係る処理性能等を、顔照合処理との兼ね合いを気にせずに設計することができる。

また、上記の一態様によれば、所定の大きさに調整された正規化顔画像を用いて、顔部の輝度情報を取得する。したがって、撮像画像中において顔部の大きさが、例えば顔向きや被写体の移動速度によって変動しても、各画像の顔部輝度情報を相互に単純比較可能な関係にすることができる。換言すれば、各顔部輝度情報が、ある基準下で正規化される。このため、露光制御値の決定を安定的に行うことができ、その結果、露光制御の安定化を図ることができる。

本発明の目的、特徴、局面、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１についてカメラシステムを例示するブロック図である。 実施の形態１についてカメラシステムを例示するブロック図である。 実施の形態１について顔画像正規化処理を概説する模式図である。 実施の形態１について顔部輝度情報取得処理を概説する模式図である。 実施の形態１について移動平均取得処理を例示するフローチャートである。 実施の形態１について移動平均取得処理を概説する模式図である。 実施の形態１について移動平均取得処理を概説する模式図である。 実施の形態１について露光制御値決定処理を例示するフローチャートである。 実施の形態１についてカメラシステム１における露光制御の流れを例示するフローチャートである。 実施の形態２についてカメラシステムを例示するブロック図である。

＜実施の形態１＞
＜カメラシステム１＞
図１に、実施の形態１に係るカメラシステム１を例示するブロック図を示す。カメラシステム１は、カメラ１０と、画像処理装置１００とに大別される。

ここでは、カメラ１０は店舗に配置され、画像処理装置１００は店舗とは別の場所の制御センタに配置され、カメラ１０と画像処理装置１００とがインターネットを介して接続されている構成を例示する。

但し、カメラ１０と画像処理装置１００の配置関係はこの例に限定されるものではない。例えば、カメラ１０と画像処理装置１００とを同じ建物、店舗等に配置しても構わない。この場合、カメラ１０と画像処理装置１００とは、インターネットを使わずに、例えば通信ケーブルで接続可能である。さらに、画像処理装置１００の一部または全部をカメラ１０内に盛り込んでもよい。

また、１台のカメラ１０と１台の画像処理装置１００が組み合わされる場合を例示するが、この例に限定されるものではない。例えば、１台の画像処理装置１００が複数台のカメラ１０を制御する構成を採用することも可能である。

画像処理装置１００は、図１の例では、顔照合処理部１０１と、露光制御値決定処理部１０２部とを含んでいる。

顔照合処理部１０１は、概略として、カメラ１０によって撮像された画像から人の顔部を検出し、検出された顔部をデータベースと照合し、撮像された人物を特定する処理を行う。

顔照合処理部１０１によれば、例えば、店舗への来店者の顔をデータベースと照合し、照合一致した場合には既登録者の来店を、顔画像（すなわち顔部の画像）や登録時の付帯情報とともに、店員にリアルタイムに通知することが可能になる。かかる例の場合、カメラシステム１は店舗管理支援システムとして利用されることになる。

あるいは、同様の使い方ではあるが、例えば防犯用途の監視システムとして、カメラシステム１を利用可能である。

露光制御値決定処理部１０２は、概略として、カメラ１０の露光制御値を決定する処理を行う。露光制御値決定処理部１０２は、露光の最適化によって、顔照合処理部１０１の処理精度の向上に貢献する。

カメラシステム１はカメラ１０の露光制御値の決定処理に特徴があるため、以下では露光制御を中心に説明する。

なお、顔照合処理部１０１および露光制御値決定処理部１０２における各種処理は、ソフトウェアによって、より具体的にはマイクロプロセッサ（ＭＰＵ、ＣＰＵ、マイクロコンピュータとも称される）が所定のプログラムに記述された処理ステップ（換言すれば処理手順）を実行することによって、具現化可能である。但し、各種処理の一部または全部の内容をハードウェアによって具現化することも可能である。

図２に、カメラシステム１のより具体的なブロック図を例示する。

＜カメラ１０＞
カメラ１０は、図２の例では、撮像手段１１と、露光制御手段１２と、通信手段１３とを含んでいる。なお、図２では例えば「撮像手段」を「撮像」と表記しており、同様の表記手法を他の要素および他の図面についても用いる場合がある。

撮像手段１１は、所定領域を撮像する手段であり、カメラ１０の主たる機能を担う。より具体的には、撮像手段１１は、レンズ等を含む光学系、光学系によって取り込まれた像を電気信号に変換する光電素子等を含む電気系、光学系の調整を機械的に行う機械系、等によって構成される。撮像手段１１は、撮像した画像のデータ３０を出力する。画像データ３０は、光電変換された後のデータであり、このため電気的に取り扱い可能である。なお、以下では「画像データ」を「画像」と称する場合もある。また、説明を簡単にするため「画像」と「画像データ」と同義に扱う場合もある。

ここでは、撮像手段１１、換言すればカメラ１０は店舗入り口に向けられている場合を例示する。但し、カメラ１０の設置場所、向き等はこの例に限定されるものではない。

露光制御手段１２は、画像処理装置１００から露光制御値５０を取得し、露光制御値５０に従って撮像手段１１のシャッター、アイリス、ゲイン等を制御する。

通信手段１３は、カメラ１０をインターネットに接続するためのインターフェース（Ｉ／Ｆ）である。通信手段１３は、撮像手段１１から画像データ３０を取得し、当該データ３０をインターネットを介して画像処理装置１００へ送信する。また、通信手段１３は、インターネットを介して画像処理装置１００から露光制御値５０を受信し、当該露光制御値５０を露光制御手段１２へ転送する。

＜画像処理装置１００＞
画像処理装置１００は、図２の例では、操作手段１１１と、記憶手段１１２と、通信手段１１３とを含んでいる。これらの手段１１１〜１１３は、ここでは、顔照合処理部１０１と露光制御値決定処理部１０２で共用される（図１参照）。

また、画像処理装置１００は、図２の例では、第１の画像取得手段１２０と、第１の顔検出手段１２１と、第１の顔追跡手段１２２と、第１の顔画像正規化手段１２３と、特徴点抽出手段１２４と、仮登録顔画像データベース１２５と、登録顔画像データベース１２６と、照合手段１２７と、仮照合手段１２８と、通知手段１２９とを含んでいる。これらの手段１２０〜１２９は顔照合処理部１０１（図１参照）に含まれる。なお、図面および以下の説明では「データベース」を「ＤＢ」と表記する場合もある。

また、画像処理装置１００は、図２の例では、第２の画像取得手段１４０と、第２の顔検出手段１４１と、第２の顔追跡手段１４２と、第２の顔画像正規化手段１４３と、顔部輝度情報取得手段１４４と、移動平均取得手段１４５と、差分取得手段１４６と、露光制御値決定手段１４７とを含んでいる。これらの手段１４０〜１４７は露光制御値決定処理部１０２（図１参照）に含まれる。

＜操作手段１１１＞
操作手段１１１は、画像処理装置１００とオペレータとを繋ぐマン・マシン・インターフェースである。操作手段１１１から入力されたオペレータの指示等は、各種処理に供される。なお、図２では、図面の煩雑化を避けるため、操作手段１１１と、入力された指示等の伝達先とを繋ぐ矢印の詳細な図示を省略している。操作手段１１１は、キーボード、マウス、装置筐体に設けられる操作パネル、リモートコントローラ等の各種の入力装置によって構成される。

＜記憶手段１１２＞
記憶手段１１２は、１つまたは複数の記憶装置（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、書き換え可能な不揮発性メモリ（ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスク装置等）によって構成可能である。なお、複数の記憶装置が設けられる場合、これらを総称して記憶手段１１２と称することにする。

記憶手段１１２は、画像処理装置１００内の各所で利用されるデータを記憶するために利用される。例えば、画像処理装置１００に予め与えられているデータ、オペレータが操作手段１１１を介して入力したデータ、カメラ１０から取得したデータ、処理途中のデータ、処理結果に関するデータ、等が記憶手段１１２に格納される。なお、図２では、図面の煩雑化を避けるため、記憶手段１１２とデータ入出力先とを繋ぐ矢印の詳細な図示は省略している。

また、記憶手段１１２は、上記マイクロプロセッサが実行するプログラムを格納し、また、プログラムを実行するための作業領域を提供する。

＜通信手段１１３＞
通信手段１１３は、画像処理装置１００をインターネットに接続するためのＩ／Ｆである。通信手段１１３は、インターネットを介してカメラ１０から画像データ３０を受信し、当該データ３０を画像取得手段１２０，１４０へ転送する。また、通信手段１１３は、露光制御値決定手段１４７から露光制御値５０を取得し、当該露光制御値５０をインターネットを介してカメラ１０へ送信する。

＜第１の画像取得手段１２０＞
第１の画像取得手段１２０は、カメラ１０から送信される画像データ３０を取得する。画像取得手段１２０は、顔照合処理用に設けられている。画像取得手段１２０では、後段の顔照合の処理負荷をできるだけ軽減するために、画像３０の取得レート（単位時間あたりの画像取得枚数）が比較的低く設定されている。撮像画像の取得レートを例えば毎秒５枚程度に抑え、これにより顔照合の性能維持と処理負荷の両立を保っている。

＜第１の顔検出手段１２１＞
第１の顔検出手段１２１は、第１の画像取得手段１２０によって取得された各画像３０に対して、撮像画像３０中に人の顔があるか否かを検出する。顔検出は既存の各種技術によって実行可能である。

第１の顔検出手段１２１は、顔照合に適した顔画像を取得するために、できるだけ正面を向いた顔画像を検出し、下や横を向いた顔画像は検出しないように設定されている。例えば、真正面を向いた顔に対して横方向に±１５°および上下方向に±１０°の角度範囲に向いた顔を検出する。顔の向きの判断は、例えば特許文献３の段落００３９に紹介されている顔向き推定技術を利用可能である。

＜第１の顔追跡手段１２２＞
第１の顔追跡手段１２２は、第１の顔検出手段１２１によって検出された顔画像の動きを予測して、顔画像ごとに識別番号を付与する。顔追跡は既存の各種技術によって実行可能である。

＜第１の顔画像正規化手段１２３＞
第１の顔画像正規化手段１２３は、第１の顔追跡手段１２２によって識別番号が付与された顔画像を所定の大きさに切り揃える。より具体的には、第１の顔画像正規化手段１２３は、識別番号が付与された顔画像から特徴点（瞳、鼻孔、口端等）を抽出し、これらを基準点として顔画像を所定の大きさに補正し、当該所定の大きさの顔画像を切り出す。なお、大きさ補正と切り出しとはいずれを先に実行しても構わない。これにより、大きさの揃った、すなわち正規化された顔画像が生成される。

かかる正規化処理によれば、顔部の輪郭を正確に抽出しやすくなり、その結果、後段の処理の精度（顔画像の輝度等の算出精度、移動平均の算出精度、等）を向上させることができる。

ここで、図３に、顔画像正規化処理を概説する模式図を示す。図３の上段および中段に示すように、カメラ１０によって撮像された画像３０中から顔部が検出され、顔部を囲むように顔部枠３１が設定される。そして、図３の下段に示すように、顔部枠３１内の画像について特徴点が抽出され、これらを基準点として顔画像が切り出され、所定の大きさに拡大または縮小される。これにより、正規化顔画像３２が得られる。なお、例えば、顔部の検出および顔部枠３１の設定は顔検出手段１２１によって実行され、顔画像の切り出しおよび拡大／縮小は顔画像正規化手段１２３によって実行される。

＜特徴点抽出手段１２４＞
特徴点抽出手段１２４は、第１の顔画像正規化手段１２３によって正規化された顔画像から特徴点を抽出する。

＜仮登録顔画像ＤＢ１２５、登録顔画像ＤＢ１２６＞
仮登録顔画像ＤＢ１２５には、第１の顔画像正規化手段１２３によって正規化された顔画像が、特徴点抽出手段１２４によって抽出された特徴点の情報とともに、識別番号ごとに登録されている。なお、仮登録顔画像ＤＢ１２５には、仮照合手段１２８による照合結果に基づいてデータが登録される。

登録顔画像ＤＢ１２６には、仮登録顔画像ＤＢ１２５に登録されているデータの中からオペレータが選択したデータが、個別の情報（氏名、所属など）と関連付けられて登録されている。オペレータはデータの選択、個別情報の入力等の作業を操作手段１１１によって行うことが可能である。

これらのＤＢ１２５，１２６は、登録対象のデータを記憶装置（記憶手段１１２を構成する記憶装置であってもよい）に蓄積することによって、構築可能である。

＜照合手段１２７、仮照合手段１２８＞
照合手段１２７は、特徴点抽出手段１２４によって抽出された特徴点の情報を、登録顔画像ＤＢ１２６内のデータと照合する。より具体的には、照合手段１２７は、抽出された特徴点と登録顔画像ＤＢ１２６内の各データとの類似度を数値化し、当該類似度が予め設定された閾値以上である場合、対比した両データは一致する（換言すれば同一視できる）と判定する。他方、照合手段１２７は、上記類似度が上記閾値未満である場合、対比した両データは一致しないと判定する。一致しないと判定された場合、抽出された特徴点は仮照合手段１２８において仮登録顔画像ＤＢ１２５内のデータと照合される。

仮照合手段１２８は、上記と同様の照合手法によって、特徴点抽出手段１２４によって抽出された特徴点を、仮登録顔画像ＤＢ１２５内のデータと照合する。仮照合手段１２８は、照合の結果、照合対象の特徴点が仮登録顔画像ＤＢ１２５に登録されていないと判定した場合、当該照合対象の特徴点の情報を、対応する顔画像とともに、仮登録顔画像ＤＢ１２５へ新規に登録する。他方、仮照合手段１２８は、照合対象の特徴点が仮登録顔画像ＤＢ１２５に既に登録されていると判定した場合、当該照合対象の特徴点の情報および対応する顔画像を、既に登録されている顔画像のデータに対して追加登録する。

＜通知手段１２９＞
通知手段１２９は、ここでは、照合手段１２７による照合の結果、登録顔画像ＤＢ１２６内に照合対象の特徴点に一致するデータが見つかったことを、画像処理装置１００の外部へ通知するために設けられている。ここでは、通知手段１２９による通知動作は照合手段１２７によって制御される。通知手段１２９は、例えばＬＥＤ等の点灯装置、液晶パネル等の表示装置、等によって構成可能である。

＜第２の画像取得手段１４０＞
第２の画像取得手段１４０は、カメラ１０から送信される画像データ３０を取得する。第２の画像取得手段１４０は基本的には第１の画像取得手段１２０と同様の機能を有するが、第２の画像取得手段１４０は露光制御用に設けられている。顔画像の輝度や輝度分布の標準偏差の算出精度を高めるためにはできるだけ多くの顔画像を得ることが好ましい点に鑑み、第２の画像取得手段１４０では画像３０の取得レートが比較的高く設定されている。すなわち、第２の画像取得手段１４０の画像取得レートは、第１の画像取得手段１２０の画像取得レートよりも高い。画像取得レートを例えば毎秒１５〜３０枚程度に設定し、これにより、できるだけ多くの顔画像が取得られるようにしている。

＜第２の顔検出手段１４１＞
第２の顔検出手段１４１は、第２の画像取得手段１４０によって取得された各画像３０に対して、撮像画像３０中に人の顔があるか否かを検出する。かかる機能については第２の顔検出手段１４０は第１の顔検出手段１２１と同様に構成されるが、第２の顔検出手段１４０はできるだけ多くの顔画像を検出するように設定されている。このため、第２の顔検出手段１４１では顔の向きによる顔画像の取捨選択の基準が、第１の顔検出手段１２１に比べて緩和されている。例えば、真正面を向いた顔に対して横方向に±３０°および上下方向に±１５°の角度範囲に向いた顔を検出する。

多くの顔画像を検出することによって、後段の処理の精度（顔追跡の精度、顔画像の輝度等の算出精度、等）を向上させることができ、その結果、露光制御の精度を向上させることができる。

ここで、第２の顔検出手段１４１は顔検出の結果に係る情報を通信手段１１３へ出力する。より具体的には、人の顔が検出された旨、または、人の顔が検出されなかった旨が通信手段１１３へ通知される。これによれば、通信手段１１３は、例えば、人の顔が検出されていない期間を選んで露光制御値５０を送信することが可能である。

＜第２の顔追跡手段１４２＞
第２の顔追跡手段１４２は、第２の顔検出手段１４１によって検出された顔画像の動きを予測して、顔画像ごとに識別番号を付与する。第２の顔追跡手段１４２は、第１の顔追跡手段１２２と同様に構成可能である。

＜第２の顔画像正規化手段１４３＞
第２の顔画像正規化手段１４３は、第２の顔追跡手段１４２によって識別番号が付与された顔画像を所定の大きさに切り揃える。すなわち顔画像を正規化する。第２の顔画像正規化手段１４３は、第１の顔画像正規化手段１２３と同様に構成可能である。

＜顔部輝度情報取得手段１４４＞
顔部輝度情報取得手段１４４は、第２の顔画像正規化手段１４３によって正規化された顔画像ごとに、顔部の輝度情報（ここでは顔部の平均輝度値と、顔部の輝度分布の標準偏差値が例示される）を取得する。

ここで、図４に、顔部の輝度情報の取得処理を概説する模式図を示す。図４に示すように、当該処理では、正規化顔画像３２のうちで顔の輪郭部よりも少し内側へ（換言すれば顔の中央部側へ）後退した領域３３を、処理対象としている。なお、図４では、輝度情報取得対象領域３３を分かりやすくするために、当該領域３３に斜線を施している。

対象領域３３の外縁に輪郭部を設定しない理由は、顔の輪郭部は顔部の輝度情報の精度を低下させる要因となり得るからである。精度低下の要因として、例えば、輪郭部は様々な角度からの光を反射することが挙げられる。また、例えば、輪郭部には髪の毛が掛かることが多い点や、輪郭部は動きによるブレの影響が出やすい点も精度低下の要因として挙げられる。

輪郭部の検出は既存の各種技術によって実行可能である。検出された輪郭部から所定の距離（例えば所定の画素数）だけ顔の中央部側へ寄った位置を、処理対象領域の外縁に設定すればよい。

顔部の平均輝度値および輝度分布の標準偏差値は、例えば上記のようにして設定された対象領域３３内の各画素の画素値（その画素の輝度値に対応する）等を、平均値および標準偏差値に関する公知の公式に当てはめることによって、算出可能である。

なお、標準偏差値に代えて、分散（一般に標準偏差の２乗で与えられる）等の値、すなわち顔部の輝度分布の偏差（換言すれば分布の広がり）を表す他の指標値を採用しても構わない。

＜移動平均取得手段１４５＞
移動平均取得手段１４５は、顔部輝度情報取得手段１４４によって取得された顔画像３２ごとの平均輝度値の移動平均値を取得する。より具体的な処理内容を図５のフローチャートを参照して例示する。

図５に例示の移動平均取得処理ＳＴ１００では、まず、顔部輝度情報取得手段１４４によって算出された顔画像３２の輝度の平均値Ａおよび標準偏差値σを取得する（ステップＳＴ１０１）。そして、顔部輝度情報取得手段１４４によって取得された輝度情報が所定の条件を満たすか否かを判断する（ステップＳＴ１０２）。ここでは、所定条件として、対応する標準偏差値σが予め設定された値ＳＤmin以上であることという条件（σ≧ＳＤmin）が用いられる。そして、上記所定条件を満たす場合、その平均輝度値Ａを移動平均算出用のデータ列に加える（ステップＳＴ１０３）。他方、上記所定条件を満たさない場合、その平均輝度値Ａは移動平均算出に利用せず、上記ステップＳＴ１０１へ戻って次の顔画像３２の平均輝度値Ａおよび輝度標準偏差値σを取得する。

そして、移動平均算出用のデータ列に所定数（ここではＬ個とする）分の平均輝度値Ａが収集されているか否かを判断する（ステップＳＴ１０４）。Ｌ個の平均輝度値Ａが収集されている場合、そのＬ個の平均輝度値Ａの平均値（すなわち移動平均値ＭＡ）を算出する（ステップＳＴ１０５）。他方、上記ステップＳＴ１０４においてＬ個の平均輝度値Ａが未だ集まっていないと判断された場合、上記ステップＳＴ１０１へ戻る。

ここで、移動平均算出用のデータ列に既にＬ個の平均輝度値Ａが収集されている状態において、上記ステップＳＴ１０３によって新規の平均輝度値Ａが追加される場合、現状のＬ個のうちで収集順が最古の平均輝度値Ａを当該データ列から除外する。これにより、カメラ１０から受信済みの画像３０のうちで上記条件（σ＜ＳＤmin）を満たし且つ撮像順序が直近のＬ枚の顔画像３２の平均輝度値Ａが、当該データ列に含まれることになる。

このようにして新規の平均輝度値Ａが追加されるたびに移動平均算出用データ列は順次更新され、これに伴って移動平均値ＭＡも順次更新される。

例えば移動平均算出用データ列にｍ番目に追加された平均輝度値をＡ_mと表し、ｍ＝ｎであるＡ_nが直近に追加された移動平均値であるとすると、そのときの移動平均値ＭＡ_nは、
ＭＡ_n＝｛Ａ_n＋Ａ_n-1＋…＋Ａ_n-(L-1)｝／Ｌ …（１）
によって算出される。

また、平均輝度値Ａ_n+1が新たに追加される場合、更新後の移動平均値ＭＡ_n+1は更新前の移動平均値ＭＡ_nを使って、
ＭＡ_n+1＝ＭＡ_n＋｛Ａ_n+1−Ａ_n-(L-1)｝／Ｌ …（２）
によって算出可能である。

図６および図７に移動平均算出処理を概説する模式図を示す。図６は、カメラ１０から順次受信する撮像画像３０の群を例示している。図６において右側に行くほど受信時刻が新しいものとする。図７は、移動平均算出に利用する顔画像３２の群を例示している。なお、顔画像３２は上記のように正規化されるが、図７と図６の対応を分かりやすくするために、図７では顔画像３２を図６の撮像画像３０で代用している。上記のように移動平均値ＭＡの算出には所定条件を満たす顔画像３２が選択的に利用されるため、図７ではそのように選択された顔画像３２のみが図示されている。

なお、図７において、顔画像３２_nは、移動平均算出のために選択された顔画像３２のうちで撮像順が最新のものである。これに対して、顔画像３２_n-(L-1)は、移動平均算出のために選択された顔画像３２のうちで撮像順が最古のものである。移動平均の算出に際し、顔画像３２_n，３２_n-(L-1)が平均輝度値Ａ_n，Ａ_n-(L-1)をそれぞれ提供する。

ここで、移動平均算出に用いる平均輝度値Ａの収集は、時間的に管理されるのが好ましい。具体的には、移動平均算出用データ列に含まれる平均輝度値Ａは、予め設定された時間内に収集されたものであることが好ましい。なぜならば、あまりに長時間に渡る画像群について平均輝度値Ａを収集しても、画像間で連続性が無ければ、有用な移動平均値ＭＡを得ることができないからである。

かかる不都合を回避するためには、例えば、移動平均算出用データ列に含まれているＬ個の平均輝度値Ａのうちで最古に追加された平均輝度値Ａ_n-(L-1)から直近に追加された平均輝度値Ａ_nまでの時間差が所定の管理時間を超えた場合には、当該データ列をリセットするようにすればよい。あるいは、例えば平均輝度値Ａの収集の時間間隔で以て、リセットの要否を判断してもよい。

また、カメラ１０からの画像送信が間欠的に行われる場合、１回の画像送信に含まれる画像群について移動平均値ＭＡが算出されるのが好ましい。これは、ある送信回の画像群と次の送信回の画像群との間で連続性が確保されない場合があるからである。

かかる例の場合、移動平均算出用データ列に含まれているＬ個の平均輝度値Ａについて、最古の平均輝度値Ａ_n-(L-1)が収集されてから最新の平均輝度値Ａ_nが収集されるまでの時間差が画像送信間隔よりも長い場合には、当該データ列をリセットするようにすればよい。この場合、各回の画像送信における先頭の撮像画像３０が常に、移動平均算出用の平均輝度値Ａを提供する１番目の候補になる。

＜差分取得手段１４６＞
差分取得手段１４６は、移動平均取得手段１４５によって取得された移動平均値ＭＡと、移動平均値の目標値（以下「目標移動平均値」とも称する）Ｔとの差分を取得する。より具体的には、移動平均値ＭＡと目標移動平均値Ｔとの差分絶対値｜ＭＡ−Ｔ｜を算出する。

＜露光制御値決定手段１４７＞
露光制御値決定１４７は、差分取得手段１４６によって取得された、移動平均値ＭＡと目標移動平均値Ｔとの差分に応じて露光制御値５０を決定する。より具体的には、差分絶対値｜ＭＡ−Ｔ｜が予め設定された範囲内に収まるように露光制御値５０を決定する。

図８に、露光制御値決定処理を例示するフローチャートを示す。ここで、画像処理装置１００による露光制御は被写体である歩行者の顔画像を適切に取得することを主目的とする。このため、図８に例示の露光制御値決定処理ＳＴ２００では、カメラ１０のシャッタースピードは歩行者の動きに追従可能な値（例えば１/１２０、１/１００等）に固定しておき、他の制御パラメータ（ここではアイリス、ゲイン）を調整するフローを採用している。

露光制御値決定手段１４７は、まず、露光制御に関連する各種データを取得する（ステップＳＴ２０１）。例えば、アイリスＦの現在の設定値Ｆset、許容最小値Ｆminおよび許容最大値Ｆmax、ゲインＧの現在の設定値Ｇset、許容最小値Ｇminおよび許容最大値Ｇmax、移動平均取得手段１４５によって取得された移動平均値ＭＡ、目標移動平均値Ｔ、差分絶対値｜ＭＡ−Ｔ｜の最大許容値Ｒav、等が準備される。

より具体的には、ＦsetおよびＧsetはカメラ１０から取得可能である。あるいは、画像処理装置１００の起動時のみカメラ１０からＦsetおよびＧsetを取得し、その後は画像処理装置１００内で管理してもよい。Ｆmin，Ｆmax，Ｇmin，Ｇmaxはカメラ１０から取得してもよいし、オペレータが操作手段１１１を介して入力してもよい。ＭＡは移動平均取得手段１４５から取得可能である。Ｔ，Ｒavはオペレータが操作手段１１１を介して入力可能である。但し、Ｔ，Ｒavに代えて後述のＴmin，Ｔmaxを採用してもよく、この場合、Ｔmin，Ｔmaxはオペレータが操作手段１１１を介して入力可能である。

そして、露光制御値５０の変更が必要であるか否かが判断される（ステップＳＴ２０２，ＳＴ２０３）。すなわち、差分絶対値｜ＭＡ−Ｔ｜が予め設定された範囲内に在るか否かが判断される。

まず、
｜ＭＡ−Ｔ｜≦Ｒav …（３）
を満たす場合、現在の露光制御値５０、すなわちアイリスＦの現在の設定値ＦsetおよびゲインＧの現在の設定値Ｇsetは適切である。このため、露光制御値決定手段１４７は、現在の設定値Ｆset，Ｇsetをそのまま出力する（ステップＳＴ２１０）。

これに対し、
｜ＭＡ−Ｔ｜＞Ｒav …（４）
が成り立つ場合、現在の露光制御値５０は不適切であるので、変更を要する。

ここで、
Ｔ−Ｒav＝Ｔmin、Ｔ＋Ｒav＝Ｔmax …（５）
と定義すると、上記式（３），（４）は｛ＭＡ−Ｔmin｝と０との対比、および、｛ＭＡ−Ｔmax｝と０との対比として把握される（ステップＳＴ２０２，ＳＴ２０３）。換言すれば、上記式（３），（４）はＭＡとＴminとの対比、および、ＭＡとＴmaとの対比として把握される。

移動平均値ＭＡがＴminよりも小さい場合（ＭＡ＜Ｔmin。ステップＳＴ２０２）、画面が暗すぎるので明るくする方向に露光を制御する必要がある。この場合、アイリスＦを１段階（換言すれば調整可能な最小単位）開放するか、あるいは、ゲインＧを１段階上げればよい（ステップＳＴ２０５，ＳＴ２０６）。

ここで、一般に、露光制御後に撮像画像の輝度変化が収束までの期間は、アイリスＦを変更した場合の方が、ゲイン変更した場合に比べて長くなる。かかる点に鑑みると、ゲインＧを調整可能な状況では、ゲインＧの調整をアイリスＦの調整よりも優先させるのが好ましい。

かかる点に鑑み、図８の露光制御値決定処理ＳＴ２００では、ゲインＧを調整可能か否か（ここではゲインＧを増大可能か否か）を判断するために、ゲインＧが最大値Ｇmaxに達しているか否かを判断する（ステップＳＴ２０４）。当該ステップＳＴ２０４の判断結果に応じて、アイリスＦを１段階開放するステップＳＴ２０５またはゲインＧを１段階上げるステップＳＴ２０６のいずれかを実行する。そして、ステップＳＴ２０５またはステップＳＴ２０６によって決定された値が露光制御値決定手段１４７から出力される（ステップＳＴ２１０）。

これに対し、移動平均値ＭＡがＴmaxよりも大きい場合（ＭＡ＞Ｔmax。ステップＳＴ２０３）、画面が明るすぎるので暗くする方向に露光を制御する必要がある。この場合、アイリスＦを１段階絞るか、あるいは、ゲインＧを１段階下げればよい（ステップＳＴ２０８，ＳＴ２０９）。

この場合も上記と同様に、ゲインＧを調整可能な状況ではゲインＧの調整をアイリスＦの調整よりも優先させるという観点に基づいて、ステップＳＴ２０８，ＳＴ２０９が実行される。具体的には、ゲインＧを調整可能か否か（ここではゲインＧを減少可能か否か）を判断するために、ゲインＧが最小値Ｇminに達しているか否かを判断する（ステップＳＴ２０７）。当該ステップＳＴ２０７の判断結果に応じて、アイリスＦを１段階絞るステップＳＴ２０８またはゲインＧを１段階下げるステップＳＴ２０９のいずれかを実行する。そして、ステップＳＴ２０８またはステップＳＴ２０９によって決定された値が露光制御値決定手段１４７から出力される（ステップＳＴ２１０）。

なお、露光制御値５０の変更が必要か否かを判断する上記ステップＳＴ２０２，ＳＴ２０３はいずれを先に実行してもよい。

露光制御値決定手段１４７で決定された露光制御値５０は、通信手段１１３を介してカメラ１０へ定期的に送信される。例えばカメラ１０での露光制御が数秒間隔で行われるように露光制御値５０を送信する。これにより、カメラ１０は良好な露光状態を保持することができる。

なお、上記のように、第２の顔検出手段１４１は顔検出の結果を通信手段１１３へ出力するので、通信手段１１３は、例えば、人の顔が検出されていない期間を選んで露光制御値５０を送信することが可能である。

＜露光制御＞
図９に、カメラシステム１における露光制御の流れを例示するフローチャートを示す。図９に例示の露光制御処理ＳＴ３００によれば、まず、カメラ１０および画像処理装置１００において初期設定が行われる（ステップＳＴ３０１）。

例えばカメラ１０のシャッタースピード、アイリス、ゲインの初期値を、カメラ１０の設置環境下で、ある程度のレベルの撮像画像が取得できる条件に手動で設定する。ここでは被写体である歩行者の顔をブレを抑えて撮像する必要があるので、シャッタースピードは歩行者の動きに追従可能な値（例えば１/１２０、１/１００等）に設定される。なお、露光制御処理ＳＴ３００では、シャッタースピードの設定値は固定しておき、他の制御パラメータ（ここではアイリス、ゲイン）を制御対象にする。また、画像処理装置１００については、上記のように、各種処理に必要なパラメータ等を設定する。

その後、カメラ１０によって撮像が行われ（ＳＴ３０２）、撮像画像３０がカメラ１０から送信される（ＳＴ３０３）。

カメラ１０から送信された撮像画像３０は、画像処理装置１００において第２の画像取得手段１４０によって所定のレートで取得される（ステップＳＴ３０４）。第２の画像取得手段１４０によって取得された画像３０は、第２の顔検出手段１４１による顔検出処理（ステップＳＴ３０５）、第２の顔追跡手段１４２による顔追跡処理（ステップＳＴ３０６）、顔画像正規化手段１４３による顔画像正規化処理（ＳＴ３０７）に供される。

そして、顔部輝度情報取得手段１４４が正規化顔画像３２について、顔部輝度情報（顔部の平均輝度値と、顔部の輝度分布の標準偏差値）を取得し（ステップＳＴ３０８）、得られた平均輝度値の移動平均を移動平均取得手段１４５が取得する（ステップＳＴ３０９）。当該ステップＳＴ３０９では、例えば上記の移動平均取得処理ＳＴ１００（図５参照）が実行される。

次に、ステップＳＴ３０９で得られた移動平均とその目標値との差分を取得して（ステップＳＴ３１０）、その差分に応じて露光制御値５０を決定する（ステップＳＴ３１１）。当該ステップＳＴ３１１では、例えば上記の露光制御値決定処理ＳＴ２００（図８参照）が実行される。

ステップＳＴ１１１で決定した露光制御値５０は、画像処理装置１００から送信され（ステップＳＴ３１２）、カメラ１０に受信される（ＳＴ３１３）。カメラ１０は、受信した露光制御値５０に基づいて露光制御を行う（ＳＴ３１４）。

なお、図９の露光制御処理ＳＴ３００は露光制御を１回行う場合を例示しており、例えばステップＳＴ３０２〜ＳＴ３１４を繰り返し実行することによって露光制御を定常的に行うことができる。

上記のように、撮像手段１１の露光制御値５０を決定するのに際し、第２の画像取得手段１４０は顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで撮像画像３０を取得する。したがって、より多くの撮像画像３０を利用することが可能であるので、顔部の輝度情報（上記では平均輝度値および輝度分布の標準偏差が例示された）を精度良く得ることができる。これにより露光制御値５０の精度を向上させことができ、その結果、露光制御の安定化を図ることができる。

また、上記のように、露光制御値５０の決定のために、顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで撮像画像３０を取得する。つまり、露光制御値５０の決定処理は顔照合処理とは別個に実行可能である。より具体的には、露光制御値の決定処理に関連する上記手段１４０〜１４７は、顔照合処理に関連する上記手段１２０〜１２９とは別個に設けられている。したがって、露光制御値決定に係る処理性能等を、顔照合処理との兼ね合いを気にせずに設計することができる。

また、上記のように、所定の大きさに調整された正規化顔画像３２を用いて、顔部の輝度情報を取得する。したがって、撮像画像３０中において顔部の大きさが、例えば顔向きや被写体の移動速度によって変動しても、各画像３２の顔部輝度情報を相互に単純比較可能な関係にすることができる。換言すれば、各顔部輝度情報が、ある基準下で正規化される。このため、露光制御値の決定を安定的に行うことができ、その結果、露光制御の安定化を図ることができる。

また、上記のように、露光制御値５０の決定に、顔部の平均輝度値Ａの移動平均値ＭＡを利用する。平均輝度値Ａのそれぞれを用いて露光制御値５０を決定することも可能であるが、移動平均値ＭＡの利用によれば、平均輝度値Ａの変動の影響を抑制して、露光制御値の決定の安定化、すなわち露光制御の安定化を図ることができる。

また、上記のように、移動平均値ＭＡの算出には、標準偏差値σが予め設定された値ＳＤmin以上である正規化顔画像３２の平均輝度値Ａが選択的に用いられる。すなわち、コントラストのある顔画像のみを対象として移動平均値ＭＡが算出される。かかる点からも、露光制御の安定化を図ることができる。

また、上記のように、露光制御値５０の決定に際し、アイリスＦまたはゲインＧを１段階ずつ変化させる。このため、露光制御値５０を一度に大きく変化させる制御とは異なり、露光制御が収束できなくなるような不安定な状態を回避することができる。つまり、露光制御の安定化を図ることができる。

このようにして露光制御が安定化することによって、顔照合の安定化、精度向上等がもたらされる。

また、上記のように顔部が検出されていない期間を選んで露光制御値５０を送信することによって、カメラ１０はそのような期間において露光制御をすることが可能である。これによれば、顔照合に利用可能な画像を撮像している最中に露光制御を実行しないようにすることができる。したがって、有用な画像を撮像中に輝度が変化してしまう不都合が防止され、顔照合処理に影響を来さないようにすることができる。

＜実施の形態２＞
図１０に、実施の形態２に係るカメラシステム１Ｂを例示するブロック図を示す。カメラシステム１Ｂは、上記カメラシステム１（図２参照）において画像処理装置１００を画像処理装置１００Ｂに代えた構成を有している。画像処理装置１００Ｂは、上記画像処理装置１００に露光制御値ＤＢ１４８を追加した構成を有している。なお、露光制御値ＤＢ１４８は露光制御値決定処理部１０２（図１参照）に含まれる。

露光制御値ＤＢ１４８は、露光制御値５０が、当該露光制御値５０の取得に利用された画像３０の撮像日時および撮像時の気象情報と関連付けられたデータを蓄積している。露光制御値ＤＢ１４８へのデータ蓄積は、例えば露光制御値決定手段１４７によって定期的に（例えば数時間ごとに）行われる。

なお、撮像日時はカメラ１０から取得してもよいし、あるいは、画像処理装置１００Ｂによる画像受信日時を撮像日時として扱ってもよい。また、露光制御値は、露光制御値決定手段１４７によって決定される制御パラメータ（上記ではアイリスＦおよびゲインＧが例示された）だけでなく、他の制御パラメータ（シャッタースピードが例示される）も含むことが、より好ましい。気象情報はカメラ１０の設置場所の天候、気温等である。気象情報は、例えばカメラ１０に気象情報を計測するセンサを設けることによって、インターネット経由でカメラ１０から取得可能である。あるいは、気象情報は、インターネット上の気象情報提供サイトにおいてカメラ１０の設定場所を指定することによって、当該サイトから取得可能である。

カメラシステム１Ｂでは、システムの起動時に、露光制御値決定手段１４７が気象情報６０を取得する。露光制御値決定手段１４７は、起動日時を撮像日時に対応させるとともに、取得した気象情報６０を撮像時の気象情報に対応させて、露光制御値ＤＢ１４８を検索する。

より具体的には、起動日時を検索キーにして露光制御値ＤＢ１４８に蓄積されている撮像日時のデータを検索するとともに、起動に伴って取得した気象情報６０を検索キーにして露光制御値ＤＢ１４８に蓄積されている撮像時の気象情報のデータを検索する。かかる検索により、起動日時と同等の（換言すれば同一視可能な）撮像日時と、起動時の気象情報６０と同等の撮像時の気象情報との両方を有する、上記関連付けられたデータが抽出される。なお、同様の情報とは、換言すれば同一視可能な情報であり、例えば顔照合におけるＤＢ検索について例示したように、対比する情報の類似度を利用すれば、同等であるか否かを判断可能である。

そして、露光制御値決定手段１４７は、当該抽出データに含まれている露光制御値５０を、起動時の初期値として通信手段１１３を介してカメラ１０へ送信する。

カメラシステム１Ｂによれば、システム起動時の初期設定を自動で行うことができる。したがって、手動設定の手間を省くことができ、利便性が向上する。また、最適値に近似していると推定される露光制御値を初期値に設定するので、現状での最適値に到達するまでの時間を短縮化することができる。

本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、本発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、本発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

１，１Ｂ カメラシステム、１０ カメラ、１１ 撮像手段、１２ 露光制御手段、１３ 通信手段、３０ 画像データ、３２ 正規化顔画像、５０ 露光制御値、６０ 気象情報、１００，１００Ｂ 画像処理装置、１０１ 顔照合処理部、１０２ 露光制御値決定処理部、１１３ 通信手段、１４０ 第２の画像取得手段、１４１ 第２の顔検出手段、１４２ 第２の顔追跡手段、１４３ 第２の顔画像正規化手段、１４４ 顔部輝度情報取得手段、１４５ 移動平均取得手段、１４６ 差分取得手段、１４７ 露光制御値決定手段、１４８ 露光制御値データベース、ＳＴ１００ 移動平均取得処理、ＳＴ２００ 露光制御値決定処理、ＳＴ３００ 露光制御処理。

Claims (6)

1. 撮像手段によって撮像された画像を顔照合用の画像取得レートよりも高い画像取得レートで取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記画像から人の顔部を検出する顔検出手段と、
   前記顔検出手段によって検出された前記顔部を所定の大きさに正規化して正規化顔画像を取得する顔画像正規化手段と、
   前記正規化顔画像中の前記顔部の平均輝度値を取得する顔部輝度情報取得手段と、
   前記平均輝度値に基づいて前記撮像手段の露光制御値を決定する露光制御値決定手段と、
   前記露光制御値を前記撮像手段の露光制御手段へ送信する通信手段と
   を備える画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記画像取得手段によって取得された複数の画像について前記平均輝度値の移動平均値を取得する移動平均取得手段をさらに備え、
   前記露光制御値決定手段は、前記移動平均値に基づいて前記露光制御値を決定する、
   画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記顔部輝度情報取得手段は、前記正規化顔画像中の前記顔部の輝度分布の偏差も取得し、
   前記移動平均取得手段は、前記偏差の値が所定値以上である前記正規化顔画像の前記平均輝度値を選択的に用いて前記移動平均値を取得する、
   画像処理装置。
4. 請求項１ないし請求項３のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記露光制御値決定手段は、前記露光制御値を１段階ずつ変化させる、
   画像処理装置。
5. 請求項１ないし請求項４のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記通信手段は、前記顔検出手段による検出結果に基づいて前記顔部が検出されていない期間に前記露光制御値を送信する、
   画像処理装置。
6. 請求項１ないし請求項５のうちのいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記露光制御値が当該露光制御値の取得に利用された前記画像の撮像日時および撮像時の気象情報と関連付けられたデータを蓄積している露光制御値データベースをさらに備え、
   前記露光制御値決定手段は、
   起動時に当該起動時の気象情報を取得し、
   起動日時を前記撮像日時に対応させるとともに前記起動時の気象情報を前記撮像時の気象情報に対応させて前記露光制御値データベースを検索して、前記起動日時と同等の前記撮像日時および前記起動時の気象情報と同等の前記撮像時の気象情報の両方を有する前記データを抽出し、抽出した前記データの前記露光制御値を起動時の初期値として前記通信手段を介して前記露光制御手段へ送信する、
   画像処理装置。

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