JP2014023057A - 画像処理装置、撮像装置、および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 被写体の色情報の分布に応じて好適な被写体領域の抽出を行うこと。
【解決手段】 処理対象の画像データを取得する取得部と、画像データにより示される特徴量を算出し、特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出部と、画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出部と、評価値算出部により算出した評価値に基づいて、領域検出部による被写体領域の検出方法を決定する制御部とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像処理装置、撮像装置、および画像処理プログラムに関する。

従来、被写体抽出および被写体抽出結果を利用する様々な技術が考えられている。例えば、特許文献１の発明では、被写体抽出により抽出した被写体形状の変化量に応じてＡＦ測距枠を変形することにより、被写体がカメラ方向に移動する場合でも、被写体に対して最適に自動焦点調節する撮像装置が開示されている。

特開２００９−０６９７４８号公報

ところで、被写体抽出は一般的に色情報に基づいて行われる場合が多い。しかし、実際の被写体は様々な色相を有するものである。例えば、色味の少ない無彩色の被写体や、特定の色相に偏った被写体を撮像して生成した画像においては、被写体抽出が困難になるという問題がある。

本発明は、前記の点に鑑みてなされたものであり、被写体の色情報の分布に応じて好適な被写体領域の抽出を行うことを目的とする。

本発明の画像処理装置は、処理対象の画像データを取得する取得部と、前記画像データにより示される特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出部と、前記画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出した前記評価値に基づいて、前記領域検出部による前記被写体領域の検出方法を決定する制御部とを備える。

なお、前記領域検出部は、前記特徴量として複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて前記被写体領域を検出し、前記制御部は、前記評価値に基づいて、前記複数の特徴量における優先度を決定し、決定した前記優先度に基づいて前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行っても良い。

また、前記領域検出部は、前記特徴量として、少なくとも輝度に関する特徴量を算出し、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記輝度に関する特徴量の前記優先度を、前記画像が無彩色の画像でない場合より高く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行っても良い。

また、前記領域検出部は、前記特徴量として、少なくとも色に関する特徴量を算出し、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記色に関する特徴量の前記優先度を、前記画像が無彩色の画像でない場合より低く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行っても良い。

また、前記領域検出部は、前記特徴量として、少なくとも色に関する特徴量を算出し、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における任意の色相への偏り具合を示す評価値を算出し、前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が前記任意の色相に偏った画像であるか否かを判定し、前記画像が前記任意の色相に偏った画像である場合には、前記色に関する特徴量のうち、前記任意の色相に関連する特徴量の前記優先度を、前記画像が前記任意の色相に偏った画像でない場合より高く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行っても良い。

また、前記領域検出部は、前記特徴量として複数の特徴量を算出するとともに、前記複数の特徴量のうち、第１の特徴量に基づいて定まる第１の領域と、前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量に基づいて定まる第２の領域とが重なる重複領域を前記被写体領域として検出し、前記制御部は、前記評価値に基づいて、前記第１の領域および前記第２の領域の少なくとも一方の検出方法を決定しても良い。

また、前記領域検出部は、前記第１の特徴量として、輝度に関する特徴量を算出し、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記第１の領域のみに基づいて前記重複領域を検出しても良い。

また、前記領域検出部は、前記第２の特徴量として、色に関する特徴量を算出し、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記２の領域の検出方法を変更しても良い。

また、前記領域検出部は、前記第２の特徴量として、色に関する特徴量を算出し、前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における任意の色相への偏り具合を示す評価値を算出し、前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が前記任意の色相に偏った画像であるか否かを判定し、前記画像が前記任意の色相に偏った画像である場合には、前記第２の特徴量のうち、前記任意の色相に関連する特徴量に基づく前記第２の領域の前記重みを、前記画像が前記任意の色相に偏った画像でない場合より高く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行っても良い。

本発明の撮像装置は、光学系による像を撮像して画像データを生成する撮像部と、前記撮像部により生成した前記画像データにより示される特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出部と、前記撮像部により生成した前記画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出した前記評価値に基づいて、前記領域検出部による前記被写体領域の検出方法を決定する制御部とを備える。

本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに、処理対象の画像データを取得する取得手順と、前記画像データにより示される特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出手順と、前記画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出手順と、前記評価値算出手順において算出した前記評価値に基づいて、前記領域検出手順における前記被写体領域の検出方法を決定する制御手順とを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、被写体の色情報の分布に応じて好適な被写体領域の抽出を行うことができる。

レンズ鏡筒１０と、撮像装置２０と、記憶媒体４０との構成を示すブロック図である。 自動検出モード実行時のＣＰＵ２６の動作を示すフローチャートである。 マスク抽出処理（Ｉ）について説明する図である。 マスク抽出処理（Ｉ）について説明する別の図である。 マスク抽出処理（Ｉ）について説明する別の図である。 マスク抽出処理（Ｉ）について説明する別の図である。 マスク抽出処理（Ｉ）について説明する別の図である。 マスク抽出処理（II）について説明する図である。 マスク抽出処理（III）について説明する図である。 マスク抽出処理（III）について説明する別の図である。 マスク抽出処理（IV）について説明する図である。

以下、実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

本実施形態では、図１に示すようなレンズ鏡筒１０と、撮像装置２０と、記録媒体４０とからなる装置を例に挙げて説明する。

撮像装置２０は、レンズ鏡筒１０から入射される光学像を撮像する。得られた画像は静止画又は動画の画像として、記憶媒体４０に記憶される。

レンズ鏡筒１０は、焦点調整レンズ（以下、「ＡＦ（Ａｕｔｏ Ｆｏｃｕｓ）レンズ」と称する）１１と、レンズ駆動部１２と、ＡＦエンコーダ１３と、鏡筒制御部１４とを備える。なお、レンズ鏡筒１０は、撮像装置２０に着脱可能に接続されてもよいし、撮像装置２０と一体であってもよい。

撮像装置２０は、撮像部２１と、画像処理装置２２と、表示部２３と、バッファメモリ部２４と、記憶部２５と、ＣＰＵ２６と、操作部２７と、通信部２８とを備える。撮像部２１は、撮像素子２９と、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換部３０とを備える。撮像部２１は、設定された撮像条件（例えば絞り値、露出値等）に従って、ＣＰＵ２６により制御される。

レンズ鏡筒１０において、ＡＦレンズ１１は、レンズ駆動部１２により駆動され、撮像装置２０の撮像素子２９の受光面（光電変換面）に、光学像を導く。ＡＦエンコーダ１３は、ＡＦレンズ１１の移動を検出し、ＡＦレンズ１１の移動量に応じた信号を、鏡筒制御部１４に出力する。ここで、ＡＦレンズ１１の移動量に応じた信号とは、例えば、ＡＦレンズ１１の移動量に応じて位相が変化するサイン（ｓｉｎ）波信号であってもよい。

鏡筒制御部１４は、撮像装置２０のＣＰＵ２６から入力される駆動制御信号に応じて、レンズ駆動部１２を制御する。ここで、駆動制御信号とは、ＡＦレンズ１１を光軸方向に駆動させる制御信号である。鏡筒制御部１４は、駆動制御信号に応じて、例えば、レンズ駆動部１２に出力するパルス電圧のステップ数を変更する。また、鏡筒制御部１４は、ＡＦレンズ１１の移動量に応じた信号に基づいて、レンズ鏡筒１０におけるＡＦレンズ１１の位置（フォーカスポジション）を、撮像装置２０のＣＰＵ２６に出力する。ここで、鏡筒制御部１４は、例えば、ＡＦレンズ１１の移動量に応じた信号を、ＡＦレンズ１１の移動方向に応じて積算することで、レンズ鏡筒１０におけるＡＦレンズ１１の移動量（位置）を算出してもよい。レンズ駆動部１２は、鏡筒制御部１４の制御に応じてＡＦレンズ１１を駆動し、ＡＦレンズ１１をレンズ鏡筒１０内で光軸方向に移動させる。

撮像装置２０において、撮像素子２９は、光電変換面を備え、レンズ鏡筒１０（光学系）により光電変換面に結像された光学像を電気信号に変換して、Ａ／Ｄ変換部３０に出力する。撮像素子２９は、例えば、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの光電変換素子で構成される。また、撮像素子２９は、光電変換面の一部の領域について、光学像を電気信号に変換するようにしてもよい（画像切り出し）。また、撮像素子２９は、操作部２７を介してユーザからの撮影指示を受け付けた際に得られる画像を、Ａ／Ｄ変換部３０および通信部２８を介して記憶媒体４０に出力する。一方、撮像素子２９は、操作部２７を介してユーザからの撮影指示を受け付ける前の状態において、連続的に得られる画像をスルー画像として、バッファメモリ部２４及び表示部２３に、Ａ／Ｄ変換部３０を介して出力する。

Ａ／Ｄ変換部３０は、撮像素子２９によって変換された電気信号をデジタル化して、デジタル信号である画像をバッファメモリ部２４等に出力する。

画像処理装置２２は、記憶部２５に記憶されている画像処理条件に基づいて、バッファメモリ部２４に一時的に記憶されている画像に対する画像処理を行う。そして、画像処理後の画像は、通信部２８を介して記憶媒体４０に記憶される。また、画像処理装置２２は、バッファメモリ部２４に一時的に記憶されている画像に対して、マスク抽出処理を行う（詳細は後述する）。そして、抽出したマスクに関する情報は、ＣＰＵ２６に出力されるとともに、記憶部２５や記憶媒体４０等に記憶される。

表示部２３は、例えば液晶ディスプレイであって、撮像部２１によって生成された画像、及び操作画面等を表示する。バッファメモリ部２４は、撮像部２１によって生成された画像を一時的に記憶する。記憶部２５は、撮像条件や、各種判定の際にＣＰＵ２６によって参照される判定条件などを記憶する。

ＣＰＵ２６は、画像処理部２２や記憶部２５などから適宜必要な情報を取得し、取得した情報に基づいて、撮像装置２０内の各部を統括的に制御する。ＣＰＵ２６による制御には、焦点調整（ＡＦ）の設定、露出調整（ＡＥ）の設定、ホワイトバランス調整（ＡＷＢ）の設定、閃光の発光量の変更の設定、被写体追尾の設定、各種撮影モードの設定、各種画像処理の設定、各種表示の設定、ズーム倍率に連動した明るさの最適化の設定などが含まれる。また、ＣＰＵ２６は、操作部２７の操作状態を監視するとともに、表示部２３への画像データの出力を行う。

操作部２７は、例えば、電源スイッチ、シャッタボタン、マルチセレクタ（十字キー）、又はその他の操作キーを備え、ユーザによって操作されることでユーザの操作入力を受け付け、操作入力に応じた信号をＣＰＵ２６に出力する。

通信部２８は、カードメモリ等の取り外しが可能な記憶媒体４０と接続され、この記憶媒体４０への情報（画像データ、領域の情報など）の書込み、読み出し、あるいは消去を行う。

記憶媒体４０は、撮像装置２０に対して着脱可能に接続される記憶部であって、情報（画像データ、領域の情報など）を記憶する。なお、記憶媒体４０は、撮像装置２０と一体であってもよい。

撮像装置２０は、撮影時に、焦点調節情報に基づいて主要被写体領域を検出する通常モードの他に、自動で主要被写体領域を検出する自動検出モードを備える。自動検出モードは、構図確認用のスルー画像等に基づいて、主要被写体領域を自動で継続的に検出するモードである。この自動検出モードは操作部２７を介したユーザ操作により設定可能であっても良いし、ＣＰＵ２６により自動で設定可能であっても良い。

以下、自動検出モード実行時のＣＰＵ２６の動作について、図２のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ１０１において、ＣＰＵ２６は、撮像部２１を制御して、スルー画像の取得を開始する。取得されたスルー画像の画像情報はバッファメモリ部２４に一時的に記憶される。このスルー画像は、所定の時間間隔で連続して生成される。そして、ＣＰＵ２６によるスルー画像の取得は、時間的に連続して順次行われる。

ステップＳ１０２において、ＣＰＵ２６は、画像処理装置２２を制御して通常の画像処理を行う。通常の画像処理とは、ホワイトバランス調整、補間処理、色調補正処理、階調変換処理などである。各処理の具体的な方法は公知技術と同様であるため説明を省略する。画像処理装置２２は、バッファメモリ部２４から対象となる画像の画像データを取得し、画像処理を施した後に、再びバッファメモリ部２４に出力する。

ステップＳ１０３において、ＣＰＵ２６は、画像処理装置２２を制御して、画像における無彩色度合を示す評価値Ｄａを算出する。評価値Ｄａは、画像における色情報の分布を示す一評価値であり、対象の画像が無彩色に近いほど小さい値となり、無彩色から遠く、カラフルであるほど大きい値となる。評価値Ｄａは公知技術と同様にどのような方法で求められても良い。

例えば、画像処理装置２２は、ステップＳ１０２で通常の画像処理を施した画像をバッファメモリ部２４から読み出し、適宜リサイズ処理および色空間変換処理を行い、ＹＵＶ（例えば、ＹＣｂＣｒ）画像を生成する。そして、色差を示すＣｂ画像およびＣｒ画像の偏差に基づいて、上述した評価値Ｄａを算出する。画像処理装置２２は、Ｃｂ画像の中央の所定領域における偏差Ｃｂσ、およびＣｒ画像の中央の所定領域における偏差Ｃｒσを算出し、評価値Ｄａとする。なお、偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが小さいということは、すなわち、色のバリエーションが少ないということであり、言い換えれば、無彩色に近いということである。また、上述した所定領域は予め定められた領域である。この領域は、必ずしも中央である必要はなく、また、大きさも、画像全体を含めてどのようなものであっても良い。さらに、上述した所定領域の大きさや位置などをＡＦレンズ１１におけるズーム倍率に応じて可変としても良い。

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０３で算出した評価値Ｄａ＜Ｔ１であるか否かを判定する。ＣＰＵ２６は、評価値Ｄａ＜Ｔ１であると判定すると後述するステップＳ１１０に進む。一方、評価値Ｄａ≧Ｔ１であると判定すると、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０５に進む。上述したＴ１は、予め定められた閾値である。Ｔ１は、偏差Ｃｂσに対する閾値と偏差Ｃｒσに対する閾値とを含む。なお、２つの閾値は同じ値であっても良いし、異なる値であっても良い。ＣＰＵ２６は、偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσの両方について閾値未満である場合に評価値Ｄａ＜Ｔ１であると判定する。評価値Ｄａ＜Ｔ１である場合とは、対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが十分に小さく、対象の画像が非常に無彩色に近い、あるいは無彩色である場合である。具体的には、白黒画像に近い、あるいは白黒画像である場合や、雪景色などの画像が考えられる。

ステップＳ１０５において、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０３で算出した評価値Ｄａ＜Ｔ２であるか否かを判定する。ＣＰＵ２６は、評価値Ｄａ＜Ｔ２であると判定すると後述するステップＳ１０９に進む。一方、評価値Ｄａ≧Ｔ２であると判定すると、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０６に進む。上述したＴ２は、予め定められた閾値であり、Ｔ１＜Ｔ２である。Ｔ２は、上述したＴ１と同様に、偏差Ｃｂσに対する閾値と偏差Ｃｒσに対する閾値とを含む。なお、２つの閾値は同じ値であっても良いし、異なる値であっても良い。ＣＰＵ２６は、偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσの両方について閾値未満である場合に評価値Ｄａ＜Ｔ２であると判定する。評価値Ｄａ＜Ｔ２である場合とは、Ｔ１≦評価値Ｄａ＜Ｔ２である場合であり、対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが比較的小さく、対象の画像が無彩色に近い場合である。具体的には、冬枯れの風景などの画像が考えられる。

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０３で算出した評価値Ｄａ＜Ｔ３であるか否かを判定する。ＣＰＵ２６は、評価値Ｄａ＜Ｔ３であると判定すると後述するステップＳ１０８に進む。一方、評価値Ｄａ≧Ｔ３であると判定すると、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０７に進む。上述したＴ３は、予め定められた閾値であり、Ｔ１、Ｔ２＜Ｔ３である。Ｔ３は、上述したＴ１およびＴ２と同様に、偏差Ｃｂσに対する閾値と偏差Ｃｒσに対する閾値とを含む。なお、２つの閾値は同じ値であっても良いし、異なる値であっても良い。ＣＰＵ２６は、偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσの両方について閾値未満である場合に評価値Ｄａ＜Ｔ３であると判定する。

評価値Ｄａ＜Ｔ３である場合とは、Ｔ１、Ｔ２≦評価値Ｄａ＜Ｔ３である場合であり、対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσがやや小さい場合である。具体的には、一般的な風景などの画像が考えられる。一方、評価値Ｄａ≧Ｔ３である場合とは、対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが平均的な値である場合である。

なお、ステップＳ１０４からステップＳ１０６で説明した各閾値（Ｔ１〜Ｔ３）をＡＦレンズ１１におけるズーム倍率に応じて可変としても良い。例えば、ズーム倍率が高い場合、対象となる画像は拡大された画像である。この場合、色味がある部分も拡大されるため、各閾値（Ｔ１〜Ｔ３）の値も大きくする必要がある。また、ステップＳ１０４からステップＳ１０６における各判定では、偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσの両方について閾値未満であるか否かを判定する例を示したが、何れか一方のみについて閾値未満であるか否かを判定する構成としても良い。

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ２６は、画像処理装置２２を制御してマスク抽出処理（Ｉ）を行う。マスク抽出処理とは、画像における特徴量を算出し、特徴量に基づいて被写体領域を検出するための一手法である。例えば、画像における特徴量を求め、同様の特徴量を有する連続領域を求めることによりマスク抽出を行う。

マスク抽出処理（Ｉ）について図３〜図７の模式図を参照して説明する。画像処理装置２２は、上述したＹＵＶ画像のＹ画像、Ｃｂ画像およびＣｒ画像のそれぞれに基づいて、マスク画像を作成する。

画像処理装置２２は、図３に示すように、Ｙ画像、Ｃｂ画像およびＣｒ画像のそれぞれからＹマスクＭ[Ｙ]、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]を作成する。画像処理装置２２は、Ｙ画像から、例えば、Ｙ画像の中心の４画素における平均画素値Ｙａｖｅに対して、所定の範囲（例えば、Ｙａｖｅ＋Ｋ・σ）の２値化画像を生成する。そして、生成したＹ２値化画像に対してラベリング処理を行い、不要なマスクを排除することによりＹマスクＭ[Ｙ]を作成する。なお、上述したＫは所定の係数（例えば、Ｋ＝０．６）であり、σはＹａｖｅからの偏差である。また、２値化処理およびラベリング処理は公知技術と同様であるため説明を省略する。画像処理装置２２は、同様の処理を行ってＣｂ画像からＣｂマスクＭ[Ｃｂ]を作成し、Ｃｒ画像からＣｒマスクＭ[Ｃｒ]を作成する。

また、画像処理装置２２は、図３に示すように、作成したＹマスクＭ[Ｙ]、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]から中心マスクＭ[ａ]を作成する。中心マスクＭ[ａ]は、ＹマスクＭ[Ｙ]、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]が重なる重複領域からなるマスクである。なお、中心マスクＭ[ａ]を作成する際には、領域を例えば中央領域に限定して重複領域を求めても良い。あるいは、中央を含むマスクに限定しても良い。以降の処理では、最終的に作成した中心マスクＭ[ａ]のみを使用する。

また、画像処理装置２２は、図４に示すように、Ｙ画像から３種類の輝度マスクを作成する（ただし、Ｙ画像から４種類以上のマスクを作成しても良い。）。画像処理装置２２は、Ｙ画像の各画素値を入力値とし、補正（例えばガンマ補正）後の各画素値を出力値とする。そして、出力値に応じて３つの区分の２値化画像を生成する。図４に示すように、Ｙ画像のハイライト部分からはＹハイライト２値化画像が生成され、Ｙ画像の中間以上の部分からはＹ中間以上２値化画像が生成され、Ｙ画像のシャドー部分からはＹシャドー２値化画像が生成される。そして、画像処理装置２２は、生成した３種類の２値化画像のそれぞれに対してラベリング処理を行い、不要なマスクを排除することにより、ＹハイライトマスクＭ[Ｙ１]、Ｙ中間以上マスクＭ[Ｙ２]およびＹシャドーマスクＭ[Ｙ３]の各輝度マスクを作成する。

また、画像処理装置２２は、図５に示すように、Ｃｂ画像およびＣｒ画像のそれぞれから、３種類ずつの色マスクを作成する。画像処理装置２２は、Ｃｂ画像に対して、上述した図４の例と同様に、出力値に応じて３つの所定区分の２値化画像を生成する。図５に示すように、Ｃｂ画像からは、青側を中心としたＣｂ青側２値化画像、中間成分を中心としたＣｂ中間２値化画像、黄側を中心としたＣｂ黄側２値化画像が生成される。同様に、Ｃｒ画像からは、赤側を中心としたＣｒ赤側２値化画像、中間成分を中心としたＣｒ中間２値化画像、緑側を中心としたＣｒ緑側２値化画像が生成される。そして、画像処理装置２２は、生成した６種類の２値化画像のそれぞれに対してラベリング処理を行い、不要なマスクを排除することにより、Ｃｂ青側マスクＭ[Ｃｂ１]、Ｃｂ中間マスクＭ[Ｃｂ２]、Ｃｂ黄側マスクＭ[Ｃｂ３]、Ｃｒ赤側マスクＭ[Ｃｒ１]、Ｃｒ中間マスクＭ[Ｃｒ２]、Ｃｒ緑側マスクＭ[Ｃｒ３]の６種類の色マスクを作成する。

また、画像処理装置２２は、図６に示すように、Ｃｂ画像およびＣｒ画像から純色マスクを作成する。純色マスクとは、任意の一定の領域を有する「絶対的に純度の高い被写体」を抽出したマスクである。純色マスクの作成は、公知技術と同様に行われるため説明を省略する。画像処理装置２２は、図６に示すように、Ｃｂ画像およびＣｒ画像から、例えば、純色赤マスクＭ[Ｒ]を作成する。なお、純色赤マスクＭ[Ｒ]以外の純色マスクをさらに作成しても良い。

なお、上述した各マスクの作成時には、適宜２値化画像を生成する例を示したが、２値化画像を生成することなく、多値画像に対するラベリングマスクを直接作成する構成としても良い。

以上説明した処理により、画像処理装置２２は、図３に示した１種類のマスク（中心マスクＭ[ａ]）と、図４に示した３種類の輝度マスクと、図５に示した６種類の色マスクと、図６に示した１種類の純色マスクの合計１１種類のマスクを作成する。

次に、画像処理装置２２は、作成した１１種類のマスクに対して、不要なマスクを排除し、残ったマスクについて優先度を決定する。優先度とは、１１種類のマスクから、実際に被写体領域の抽出に用いるマスクを決定する際の優先度合を示す。

一般的な画像を対象とした通常のマスク抽出処理であるマスク抽出処理（Ｉ）においては、例えば、図７に示すように、３段階の優先度が予め定められる。優先度１位は、純色マスクである純色赤マスクＭ[Ｒ]であり、優先度２位は、色マスクのうちＣｂ青側マスクＭ[Ｃｂ１]およびＣｂ黄側マスクＭ[Ｃｂ３]であり、優先度３位はその他のマスクである。なお、図７に示す優先度は一例であり、複数段階であれば何段階であっても良い。

また、図７における各マスクの各優先度への振り分けは一例である。図７に示すように、優先度は、色情報に関するマスクの優先度が相対的に高く決定されている。そして、画像処理装置２２は、これらの優先度に応じて、優先度の高い各マスクを優先しつつ、一定評価値以上のマスクを求め、被写体領域を抽出するためのマスクとする。なお、被写体領域を抽出するためのマスクを選択する方法は、公知技術などどのような方法であっても良い。最後に、画像処理装置２２は、選択したマスクに基づいて被写体領域を抽出し、後述するステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１０８において、ＣＰＵ２６は、画像処理装置２２を制御してマスク抽出処理（II）を行う。マスク抽出処理（II）とは、一般的な風景などの画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσがやや小さい画像）を対象としたマスク抽出処理である。以下では、ステップＳ１０７で説明したマスク抽出処理（Ｉ）との相違点についてのみ説明する。

画像処理装置２２は、ステップＳ１０７で説明した１１種類のマスクを作成する。そして、画像処理装置２２は、作成した１１種類のマスクに対して、不要なマスクを排除し、残ったマスクについて優先度を決定する。ここで、画像処理装置２２は、ステップＳ１０７とは異なり、輝度マスクのうちＹハイライトマスクＭ[Ｙ１] の優先度を相対的に高く決定し、各種色マスクの優先度を相対的に低く設定する。例えば、図８に示すように、ＹハイライトマスクＭ[Ｙ１]の優先度を優先度１位とし、その他のマスクの優先度を優先度２位とする。このように優先度を決定するのは、対象画像が一般的な風景などの画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσがやや小さい画像）であることを鑑みたことによるものであり、マスク抽出処理（Ｉ）と比較して、マスク抽出において、色に関する特徴量への依存度をさらに下げるためである。そして、画像処理装置２２は、ステップＳ１０７と同様に、優先度の高い各マスクを優先しつつ、一定評価値以上のマスクを求め、被写体領域を抽出するためのマスクとして選択する。最後に、画像処理装置２２は、選択したマスクに基づいて被写体領域を抽出し、後述するステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１０９において、ＣＰＵ２６は、画像処理装置２２を制御してマスク抽出処理（III）を行う。マスク抽出処理（III）とは、対象の画像が無彩色に近い冬枯れの風景などの画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが比較的小さい画像）を対象としたマスク抽出処理である。以下では、ステップＳ１０７およびＳ１０８で説明した各処理との相違点についてのみ説明する。

画像処理装置２２は、ステップＳ１０７で説明した１１種類のマスクのうち、１種類の純色マスクを除く１０種類のマスクを作成する。ただし、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]を作成する際には、マスク抽出処理（Ｉ）およびマスク抽出処理（II）とは条件を変える。

図９は、マスク抽出処理（III）におけるＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]の作成について説明する図である。図９Ａは、マスク抽出処理（III）の対象である無彩色に近い冬枯れの風景などの画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが比較的小さい画像）を対象として、マスク抽出処理（Ｉ）およびマスク抽出処理（II）と同様の処理を行った場合の例を示す。対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが比較的小さい画像である場合、色に関する情報が少ないため、マスク抽出処理（Ｉ）およびマスク抽出処理（II）と同様の処理を行うと、２値化の段階でノイズを拾ってしまう可能性が高くなる。すなわち、もともと狭い色幅をさらに２値化することにより、１つの被写体領域が分離された２値化画像が生成されてしまうことがある。そこで、マスク抽出処理（III）においては、図９Ｂに示すように、Ｃｂ画像における２値化の範囲をＣｂａｖｅ（Ｃｂ画像の中心４画素における平均画素値）±Ｋ１・σ（ただし、Ｋ１＞Ｋ）とすることにより、より広い適切な被写体領域を抜き出すとともに、ノイズを低減する。Ｃｒ画像についても、同様に、Ｃｒ画像における２値化の範囲をＣｒａｖｅ（Ｃｒ画像の中心４画素における平均画素値）±Ｋ１・σ（ただし、Ｋ１＞Ｋ）とする。

さらに、中心マスクＭ[ａ]については、ＹマスクＭ[Ｙ]、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]が重なる重複領域を求める代わりに、ＹマスクＭ[Ｙ]のみを用いて中心マスクＭ[ａ]を作成する。すなわち、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]を用いずに（作成せずに）、ＹマスクＭ[Ｙ]そのものを中心マスクＭ[ａ]とする。このとき、中心マスクＭ[ａ]は、輝度に関する特徴量のみに基づいて作成されるので、色空間ではなく輝度空間に限定された中心マスクＭ[ａ]が作成されることになる。これは、対象画像が無彩色に近い冬枯れの風景などの画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが比較的小さい画像）であることを鑑みたことによるものであり、マスク抽出処理（Ｉ）およびマスク抽出処理（II）と比較して、マスク抽出において、色に関する特徴量への依存度をさらに下げるためである。

そして、画像処理装置２２は、作成した１０種類のマスクに対して、不要なマスクを排除し、残ったマスクについて優先度を決定する。例えば、図１０に示すように、輝度マスクのうちＹハイライトマスクＭ[Ｙ１]、色マスクのうちＣｂ青側マスクＭ[Ｃｂ１]、Ｃｂ黄側マスクＭ[Ｃｂ３]、Ｃｒ赤側マスクＭ[Ｃｒ１]の優先度を優先度１位とし、その他のマスクの優先度を優先度２位とする。そして、画像処理装置２２は、ステップＳ１０７と同様に、優先度の高い各マスクを優先しつつ、一定評価値以上のマスクを求め、被写体領域を抽出するためのマスクとして選択する。最後に、画像処理装置２２は、選択したマスクに基づいて被写体領域を抽出し、後述するステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１１０において、ＣＰＵ２６は、画像処理装置２２を制御してマスク抽出処理（IV）を行う。マスク抽出処理（IV）とは、対象の画像が非常に無彩色に近い、あるいは無彩色である白黒画像、白黒画像に近い画像、雪景色などの画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが十分に小さい画像）を対象としたマスク抽出処理である。以下では、ステップＳ１０７からＳ１０９で説明した各処理との相違点についてのみ説明する。

画像処理装置２２は、ステップＳ１０７で説明した１１種類のマスクのうち、６種類の色マスクと、１種類の純色マスクとを除く４種類のマスクを作成する。すなわち、中心マスクＭ[ａ]と、３種類の輝度マスクとを作成する。

中心マスクＭ[ａ]については、ＹマスクＭ[Ｙ]、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]が重なる重複領域を求める代わりに、ＹマスクＭ[Ｙ]のみを用いて中心マスクＭ[ａ]を作成する。すなわち、ＣｂマスクＭ[Ｃｂ]およびＣｒマスクＭ[Ｃｒ]を用いずに（作成せずに）、ＹマスクＭ[Ｙ]そのものを中心マスクＭ[ａ]とする。このとき、中心マスクＭ[ａ]は、輝度に関する特徴量のみに基づいて作成されるので、色空間ではなく輝度空間に限定された中心マスクＭ[ａ]が作成されることになる。このように中心マスクＭ[ａ]を作成するのは、対象画像が非常に無彩色に近い、あるいは無彩色である画像（対象の画像に基づく偏差Ｃｂσおよび偏差Ｃｒσが十分に小さい画像）であることを鑑みたことによるものであり、色に関する特徴量に基づくマスクを用いずに被写体領域の抽出を行うためである。

そして、画像処理装置２２は、作成した４種類のマスクに対して、不要なマスクを排除し、残ったマスクについて優先度を決定する。例えば、図１１に示すように、輝度マスクのうちＹハイライトマスクＭ[Ｙ１]の優先度を優先度１位とし、その他のマスクの優先度を優先度２位とする。そして、画像処理装置２２は、ステップＳ１０７と同様に、優先度の高い各マスクを優先しつつ、一定評価値以上のマスクを求め、被写体領域を抽出するためのマスクとして選択する。最後に、画像処理装置２２は、選択したマスクに基づいて被写体領域を抽出し、ステップＳ１１１に進む。

なお、ステップＳ１０７からステップＳ１１０で説明した各マスク抽出処理において、画像処理装置２２は、１つの被写体領域のみ抽出しても良いし、複数の被写体領域を抽出しても良い。また、ステップＳ１０７からステップＳ１１０で説明した各マスク抽出処理における、使用しないマスクの選択方法、中心マスクＭ[ａ]の作成方法、優先度の変更方法は一例である。いずれにせよ、対象画像の無彩色度合を示す評価値Ｄａに応じて、色に関する特徴量への依存度を調整すれば良い。

ステップＳ１１１において、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０７からＳ１１０の何れかのマスク抽出処理の結果を、被写体情報としてバッファメモリ部２４や記憶部２５等に記録する。被写体情報には、マスク抽出処理の抽出条件（色区分やマスク区分など）、マスクの位置、マスクの大きさや形状、抽出した被写体領域の位置、被写体領域の大きさや形状などの情報が含まれる。

ステップＳ１１２において、ＣＰＵ２６は、撮影指示が行われたか否かを判定する。ＣＰＵ２６は、撮影指示が行われたと判定するとステップＳ１１３に進む。一方、撮影指示が行われないと判定すると、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１０２に戻り、次のフレームの画像に対してステップＳ１０２以降の処理を行う。撮影指示は、操作部２７のシャッタボタンを介したユーザ操作により行われる。

ステップＳ１１３において、ＣＰＵ２６は、各部を制御して撮影を実行する。このとき、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１１３で記録した被写体情報に基づいて撮影を行う。ＣＰＵ２６は、ステップＳ１１３で記録した被写体情報に基づいて、焦点調整（ＡＦ）の設定処理、露出調整（ＡＥ）の設定処理、ホワイトバランス調整処理（ＡＷＢ）の３Ａ処理を行うとともに、画像処理装置２２における各種画像処理の条件等を決定する。

なお、焦点調整（ＡＦ）の設定処理において、ＣＰＵ２６は、抽出した被写体領域を整形し、コントラストスキャンを実行する。そして、ＣＰＵ２６は、コントラストスキャンの結果に基づいて、ＡＦレンズ１１により合焦させる（合焦駆動）。

また、マスク抽出処理および被写体情報の記録が完了していない状態で撮影指示が行われてしまった場合には、ＣＰＵ２６は、通常の３Ａ処理を行い、この３Ａ処理の結果に基づいて撮影を実行すればよい。または、マスク抽出処理および被写体情報の記録が完了するまで、撮影指示に関するユーザ操作の受付を禁止しても良い。

ステップＳ１１４において、ＣＰＵ２６は、撮像により生成した画像を、通信部２８を介して記憶媒体４０に記録して一連の処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、処理対象の画像データを取得し、画像データにより示される特徴量を算出し、特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する。さらに、画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値（無彩色度合を示す評価値）を算出し、算出した評価値に基づいて、被写体領域の検出方法を決定する。したがって、対象画像の色情報の分布（色の濃さ等）に応じて好適な被写体領域の抽出を行うことができる。

特に、本実施形態によれば、対象画像の色情報の分布（色の濃さ等）に応じて各マスクの算出方法や各マスクの優先度を変更することにより、被写体に応じたマスクを抽出することができるので、被写体領域抽出の精度を向上させることができる。

また、本実施形態によれば、対象の画像が無彩色の画像である場合には、輝度に関する特徴量の優先度を、画像が無彩色の画像でない場合より高く設定して、被写体領域の検出を行う。したがって、被写体領域の検出における色情報への依存を抑え、好適な被写体領域の抽出を行うことができる。また、対象の画像が無彩色の画像である場合には、輝度に関する特徴量に基づいて定まる第１の領域と、輝度に関する特徴量とは異なる第２の特徴量に基づいて定まる第２の領域とが重なる重複領域を検出する際に、第１の領域のみに基づいて重複領域を検出することにより、同様の効果を得ることができる。また、対象の画像が無彩色の画像である場合には、色に関する特徴量の優先度を、画像が無彩色の画像でない場合より低く設定して、被写体領域の検出を行うことにより、同様の効果を得ることができる。また、対象の画像が無彩色の画像である場合には、第１の特徴量に基づいて定まる第１の領域と、第１の特徴量とは異なる色に関する特徴量に基づいて定まる第２の領域とが重なる重複領域を検出する際に、第２の領域の検出方法を変更することにより、同様の効果を得ることができる。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

上記実施形態では、各マスク抽出処理（図２ステップＳ１０７からＳ１１０）において、使用するマスクのみを作成する例を示したが、常に全てのマスクを作成し、使用するマスクを適宜変更する構成としても良い。

上記実施形態では、対象の画像における色情報の分布を示す評価値として、対象の画像における無彩色度合を示す評価値Ｄａを用いる例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、対象の画像における任意の色相への偏り（いわゆる色かぶり、任意の色相の色が画面を占めること）具合を示す評価値を用いても良い。この場合、評価値は、例えば、分布の幅（例えば、偏差）に相当する。この評価値が、対象の画像が任意の色相へ偏るほど小さい値となり、色相の広がりが大きいほど大きい値となるものである場合、例えば、森林が被写体である場合など、緑系の色相への偏り具合が著しい画像については、評価値は小さくなる。また、夕日が被写体である場合など、赤から橙系の色相への偏り具合が著しい画像についても同様である。一方、様々な色の被写体が含まれるカラフルな画像など、任意の色相への偏り具合が低い画像については、評価値は高くなる。そして、この評価値に応じて各マスクの算出方法や各マスクの優先度を変更することにより、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、緑系の色相への偏り具合が著しい画像については、色マスク（図５参照）や純色マスク（図６参照）を作成する際に閾値を変更することにより区分を変更し、緑系の相対的な分解能を変更すると良い。例えば、緑系のマスクに関する分解能を低くしても良いし、逆に、緑系以外のマスクに関する分解能を高くしても良い。つまり、任意の色相への偏り具合が著しい画像については、ドミナント色への感度を落とす（つまり、分解能を下げる）か、非ドミナント色への感度を上げる（つまり、分解能を上げる）ことにより、相対的な分解能を変更すると良い。

また、色マスク（図５参照）や純色マスク（図６参照）のうち、緑系のマスクの優先度を高くしても良い。逆に、様々な色の被写体が含まれるカラフルな画像については、上述した実施形態のマスク抽出処理（Ｉ）と同様の処理を行うと良い。

また、上記実施形態では、ＹＵＶ（例えば、ＹＣｂＣｒ）画像に基づいて、対象の画像における色情報の分布を示す評価値を算出する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、Ｌａｂ画像に基づいて、対象の画像における色情報の分布を示す評価値を算出しても良い。Ｌａｂ画像に基づいて評価値を算出する際には、Ｙ成分の代わりに明度を意味する次元Ｌを用い、Ｃｂ成分およびＣｒ成分の代わりに補色次元のａおよびｂを用いて、本実施形態に倣った処理を行うことにより、本実施形態と同様の効果を得ることができる。

また、上記の実施形態においては、構図確認用のスルー画像に基づいて、一連の処理を行う例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、一眼レフカメラなどにおいて生成される構図確認用のライブビュー画像を対象とする場合にも、本発明を同様に適用することができる。また、記録媒体４０等に記録された動画像を対象とする場合にも、本発明を同様に適用することができる。

また、上記の実施形態においては、すべてのフレームを対象として一連の処理を行う例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、時間的に離散して生成された複数の画像を対象としても良い。具体的には、適宜フレーム間引きを行った複数の画像を対象としても良い。このような処理を行うことにより、処理負荷を軽減することができる。

また、コンピュータと画像処理プログラムとからなる「コンピュータシステム」により、上述した実施形態で説明した画像処理をソフトウェア的に実現しても良い。この場合、実施形態で説明したフローチャートの処理の一部または全部をコンピュータシステムで実行する構成とすれば良い。例えば、図２のステップＳ１０１からステップＳ１１１の処理の一部または全部をコンピュータで実行しても良い。このような構成とすることにより、上述した実施形態と同様の処理を実施することが可能になる。

また、「コンピュータシステム」は、ｗｗｗシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

２０…撮像装置、２１…撮像部、２２…画像処理装置、２３‥表示部、２６…ＣＰＵ

Claims (11)

1. 処理対象の画像データを取得する取得部と、
   前記画像データにより示される特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出部と、
   前記画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値算出部により算出した前記評価値に基づいて、前記領域検出部による前記被写体領域の検出方法を決定する制御部と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記特徴量として複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて前記被写体領域を検出し、
   前記制御部は、前記評価値に基づいて、前記複数の特徴量における優先度を決定し、決定した前記優先度に基づいて前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行う
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記特徴量として、少なくとも輝度に関する特徴量を算出し、
   前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、
   前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記輝度に関する特徴量の前記優先度を、前記画像が無彩色の画像でない場合より高く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行う
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記特徴量として、少なくとも色に関する特徴量を算出し、
   前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、
   前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記色に関する特徴量の前記優先度を、前記画像が無彩色の画像でない場合より低く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行う
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記特徴量として、少なくとも色に関する特徴量を算出し、
   前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における任意の色相への偏り具合を示す評価値を算出し、
   前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が前記任意の色相に偏った画像であるか否かを判定し、前記画像が前記任意の色相に偏った画像である場合には、前記色に関する特徴量のうち、前記任意の色相に関連する特徴量の前記優先度を、前記画像が前記任意の色相に偏った画像でない場合より高く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行う
   ことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記特徴量として複数の特徴量を算出するとともに、前記複数の特徴量のうち、第１の特徴量に基づいて定まる第１の領域と、前記第１の特徴量とは異なる第２の特徴量に基づいて定まる第２の領域とが重なる重複領域を前記被写体領域として検出し、
   前記制御部は、前記評価値に基づいて、前記第１の領域および前記第２の領域の少なくとも一方の検出方法を決定する
   ことを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項６に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記第１の特徴量として、輝度に関する特徴量を算出し、
   前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、
   前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記第１の領域のみに基づいて前記重複領域を検出する
   ことを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項６に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記第２の特徴量として、色に関する特徴量を算出し、
   前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における無彩色度合を示す評価値を算出し、
   前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が無彩色の画像であるか否かを判定し、前記画像が無彩色の画像である場合には、前記２の領域の検出方法を変更する
   ことを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項６に記載の画像処理装置において、
   前記領域検出部は、前記第２の特徴量として、色に関する特徴量を算出し、
   前記評価値算出部は、前記評価値として、前記画像における任意の色相への偏り具合を示す評価値を算出し、
   前記制御部は、前記評価値と所定の閾値とを比較することにより、前記画像が前記任意の色相に偏った画像であるか否かを判定し、前記画像が前記任意の色相に偏った画像である場合には、前記第２の特徴量のうち、前記任意の色相に関連する特徴量に基づく前記第２の領域の前記重みを、前記画像が前記任意の色相に偏った画像でない場合より高く設定して、前記領域検出部による前記被写体領域の検出を行う
   ことを特徴とする画像処理装置。
10. 光学系による像を撮像して画像データを生成する撮像部と、
    前記撮像部により生成した前記画像データにより示される特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出部と、
    前記撮像部により生成した前記画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出部と、
    前記評価値算出部により算出した前記評価値に基づいて、前記領域検出部による前記被写体領域の検出方法を決定する制御部と
    を備えることを特徴とする撮像装置。
11. コンピュータに、
    処理対象の画像データを取得する取得手順と、
    前記画像データにより示される特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて定まる被写体領域を検出する領域検出手順と、
    前記画像データにより示される画像の色情報の分布を示す評価値を算出する評価値算出手順と、
    前記評価値算出手順において算出した前記評価値に基づいて、前記領域検出手順における前記被写体領域の検出方法を決定する制御手順と
    を実行させるための画像処理プログラム。

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