JP2015008385A - 画像選択装置、撮像装置および画像選択プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来、連写画像や取り直し画像などのように、同じような構図の画像が多く含まれる場合、実質的に扱う画像の枚数が多くなるという問題があった。【解決手段】本発明では、予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括手段と、前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択手段とを備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、画像選択装置、撮像装置および画像選択プログラムに関する。

近年の電子カメラの普及によって、撮影枚数を気にせずに画像を撮影するようになり、同じような構図で撮影される画像の枚数が増えている。このため、保存や印刷などに用いる代表的な画像を探す手間が掛かり、簡単に最適な画像を選択して保存や印刷などを行うことが難しい。

そこで、フォーカス状態や露出状態により失敗画像を検出して除去し、お勧め画像を選択する方法が検討されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００１−３２０６２１号公報

ところが、電子カメラの技術の進歩によって失敗画像が減少し、除去できる失敗画像の枚数は少なくなっている。また、短時間に連続して画像を撮影する連写機能の普及により、以前よりも多くの画像の中から失敗画像を除去することが求められている。さらに、電子カメラだけでなく、パーソナルコンピュータ（パソコン）やストレージサーバーなどにおいても、連写などにより同じ撮影シーンで撮影された複数枚の画像の中から最適な画像を選択することが難しくなってきている。

上記課題に鑑み、本発明の目的は、連写などにより同じ撮影シーンで撮影された複数枚の画像が含まれる撮影済の画像を扱う場合に、実質的に扱う画像の枚数を少なくすることができる画像選択装置、撮像装置および画像選択プログラムを提供することである。

本発明に係る画像選択装置は、予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括手段と、前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る撮像装置は、画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段により撮影された画像のうち、予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括手段と、前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された前記代表画像を撮影画像として記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像選択プログラムは、画像を入力する画像入力ステップと、前記画像入力ステップにより入力された画像のうち、予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括ステップと、前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択ステップとを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像選択装置、撮像装置および画像選択プログラムは、連写などにより同じ撮影シーンで撮影された複数枚の画像が含まれる撮影済の画像を扱う場合に、実質的に扱う画像の枚数を少なくすることができる。

本実施形態に係る電子カメラ１００の構成例を示す図である。 メモリカード１０９ａに保存された撮影済の画像例を示す図である。 連写画像と撮り直し画像の判別方法を示す図である。 画像ファイルの一例を示す図である。 代表画像の選択例を示す図である。 失敗画像の一例を示す図である。 画像選択処理の一例を示すフローチャートである。 重要度の判別方法を示す図である。 親密度の判別例を示す図である。 親密度の判別方法を示す図である。

以下、本発明に係る画像選択装置、撮像装置および画像選択プログラムの実施形態について、図面を用いて詳しく説明する。尚、本実施形態では、本発明に係る画像選択装置が搭載された電子カメラの例を挙げて説明するが、撮影済みの画像を入力して画像処理を行うパソコンのプログラムや単体の画像選択装置であっても構わない。また、電子カメラだけでなく、カメラが搭載されたスマートフォン、携帯電話、ゲーム機器などの端末であっても構わない。

［電子カメラ１００の構成例］
図１は、電子カメラ１００の構成を示すブロック図である。図１において、電子カメラ１００は、レンズ部１０１と、撮像部１０２と、画像バッファ１０３と、画像処理部１０４と、制御部１０５と、表示部１０６と、操作部１０７と、メモリ１０８と、メモリカードＩＦ（インターフェース）１０９と、時計部１１０とを有する。さらに、電子カメラ１００は、他の電子カメラやサーバー装置、或いはプリンターなどに画像データを送信するための通信部１１１を備えてもよい。ここで、本発明に係る画像選択装置は、図１において、レンズ部１０１および撮像部１０２を除くブロックで構成可能である。また、本発明に係る画像選択プログラムは、制御部１０５により実行されるプログラムに相当する。

レンズ部１０１は、光学レンズを有し、被写体から入射する光を撮像部１０２の受光面に結像する。

撮像部１０２は、撮像素子、Ａ／Ｄ変換器などを有する。そして、レンズ部１０１により撮像素子の受光面に結像される被写体像は、光量に応じた電気信号に変換され、さらに、Ａ／Ｄ変換器でデジタルの画像データに変換されて画像バッファ１０３に取り込まれる。

画像バッファ１０３は、例えば、高速で読み書きが可能なメモリが用いられ、撮像部１０２で撮影された画像を一時的に記憶する。また、画像バッファ１０３は、後で説明する画像処理部１０４や制御部１０５が画像データの処理を行う時のバッファとしても使用される。

画像処理部１０４は、制御部１０５により指定される画像処理を画像バッファ１０３に取り込まれた画像データに対して実行する。例えば、画像処理部１０４は、ホワイトバランス処理、ガンマ補正処理、輪郭強調処理などの画像処理を行う。また、画像処理部１０４は、画像処理後の画像データにＪＰＥＧ規格などによる画像圧縮処理を施す。さらに、画像処理部１０４は、例えば画像内に写っている顔を検出して、画面内の顔の数や位置、或いは顔の個体識別などを行う。

制御部１０５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、インターフェース回路などを有し、ＣＰＵ内部のメモリ（メモリ１０８でもよい）に予め記憶されたプログラムコードに従って動作し、電子カメラ１００の各部の動作を制御する。尚、制御部１０５の詳細な動作については、後で詳しく説明する。

表示部１０６は、例えば液晶モニタが用いられ、制御部１０５により出力される画像や操作メニューなどが表示される。

操作部１０７は、電源をＯＮ／ＯＦＦするための電源ボタン、撮影指示を行うためのレリーズボタン、撮影モードを選択するための選択ダイヤル、各種設定を行うためのメニューボタン、メニュー項目を選択するためのカーソルボタンや決定ボタン、再生ボタンなどの操作部材を有する。

メモリ１０８は、電源がＯＦＦされている時でも記憶内容を保持できる不揮発性のメモリなどが用いられる。メモリ１０８は、電子カメラ１００の内蔵メモリとして、外部メモリのメモリカード１０９ａと同様に、撮影された画像を保存することができる。或いは、メモリ１０８は、制御部１０５のプログラムコードや動作に必要なパラメータなども記憶される。

メモリカードＩＦ１０９は、外部メモリのメモリカード１０９ａを接続するためのインターフェース回路である。制御部１０５は、メモリカードＩＦ１０９を介してメモリカード１０９ａにアクセスし、画像データの書き込みや読み出しを行う。

時計部１１０は、時計機能を有し、日時の情報を制御部１０５に出力する。そして、制御部１０５は、時計部１１０から撮影日時の情報を取得したり、撮影間隔の時間を計測する。

通信部１１１は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）または赤外線などにより、ネットワーク上のサーバー装置やストレージ装置、他の電子カメラやパソコンなどとの間で画像データの送受信を行うための通信用のインターフェースである。例えば、制御部１０５は、メモリ１０８やメモリカード１０９ａに保存されている画像データを通信部１１１を介して他の装置に転送する。

このように、本実施形態に係る電子カメラ１００は、操作部１０７の操作によって画像を撮影してメモリ１０８やメモリカード１０９ａに保存することができる。そして、電子カメラ１００は、撮影した画像を表示部１０６に表示したり、通信部１１１を介して他の装置に画像を転送したり、他の装置のプリンターなどで画像を印刷することができる。
［制御部１０５の構成］
次に、制御部１０５の処理について説明する。図１において、制御部１０５は、撮影処理部１５１と、表示処理部１５２と、記録処理部１５３と、統括処理部１５４と、選択処理部１５５と、通信処理部１５６とを有する。

撮影処理部１５１は、例えば、撮像部１０２で画像を撮影する時の露出条件（絞り値、シャッター速度、ＩＳＯ感度など）を制御する。また、撮影処理部１５１は、操作部１０７のレリーズボタンが押下されると、撮像部１０２で画像を撮影して画像バッファ１０３に取り込み、画像処理部１０４で画像処理を行う。尚、撮影処理部１５１は、撮影日時を時計部１１０から取得して、画像バッファ１０３に取り込まれた画像データに付加する。

表示処理部１５２は、画像バッファ１０３に取り込まれた画像を表示部１０６に表示する処理を行う。また、表示処理部１５２は、操作部１０７の再生ボタンが押下されると、例えばメモリ１０８またはメモリカードＩＦ１０９に保存された撮影済みの画像を順番に読み出して表示部１０７に表示するスライドショーなどの処理を行う。

記録処理部１５３は、画像バッファ１０３に取り込まれて画像処理部１０４が処理した画像の画像データを外部メモリ（メモリカードＩＦ１０９に装着されているメモリカード１０９ａ）に保存する処理を行う。或いは、記録処理部１５３は、電子カメラ１００の内蔵メモリ（メモリ１０８）に保存されている撮影済みの複数枚の画像をメモリカード１０９ａに移動または複写する処理を行う。尚、画像データは、ヘッダ情報として撮影日時が付加された状態で、外部メモリや内蔵メモリに保存される。

統括処理部１５４は、画像バッファ１０３、メモリ１０８およびメモリカード１０９ａなどに記憶されている複数枚の画像の中から同じ撮影シーンで撮影されたと推測される画像を判別して、判別された複数枚の画像を１つの画像群としてまとめて扱う処理を行う。

図２は、メモリカード１０９ａに保存されている撮影済の複数枚の画像の例を示している。図２の例では、メモリカード１０９ａは、画像１から画像２５までの２５枚の画像を記憶している。そして、図２の例において、画像６から画像１５までの１０枚の画像は、連写で撮影された画像である。また、画像２３から画像２５までの３枚の画像は、撮り直しで撮影された同じ撮影シーンの画像である。例えば、旅行中に参加者全員が記念撮影を行うような重要な撮影シーンの場合、撮影者は、目瞑りや手振れなどの失敗画像になることを心配して、念のために同じような構図で複数枚の画像を撮影する。このような場合に、同じ撮影シーンの画像が複数枚撮影されて、メモリ１０８やメモリカード１０９ａに保存される。

ここで、本実施形態では、同じ撮影シーンで撮影された類似する複数枚の画像をまとめて画像群と称している。図２の例では、連写撮影された画像６から画像１５までの画像群２０１と、撮り直し画像２３から画像２５までの画像群２０２とを有する。

尚、統括処理部１５４は、例えば連写機能により撮影された複数枚の画像、撮り直しで撮影された複数枚の画像、など、予め設定された時間内に撮影され、且つ、構図が類似している画像を同じ撮影シーンで撮影された類似する画像を１つの画像群にまとめる。また、本実施形態では、統括処理部１５４は、画像内に写っている被写体や被写体の数、或いは被写体の位置などを判別して、同じような構図であるか否かを判別する。
（撮影間隔による統括処理）
例えば、連写機能では、５コマ／秒や１０コマ／秒など、撮影間隔が短いので、類似した構図の画像が撮影されることが多い。また、集合写真などで撮り直しされる複数枚の画像の撮影間隔は、連写機能の撮影間隔よりも長いが例えば規定時間（３分間など）よりも短い撮影間隔になることが多いと考えることができる。

そこで、連写機能による撮影間隔の上限をＴｒ秒、撮り直し撮影による撮影間隔の上限（規定時間）をＴｓ秒、とすると、選択処理部１５５は、撮影間隔Ｔが（式１）を満たす場合に撮り直し撮影された画像であると判断する。
Ｔｒ ＜ Ｔ ＜ Ｔｓ ・・・（式１）
図３は、連写画像と撮り直し画像の撮影間隔の例を示す図である。図３（ａ）は、横軸を時間ｔとして、時刻ｔ１から時刻ｔ５までに連写間隔Ｔｒで撮影される画像ＩＭＧｔ１から画像ＩＭＧｔ５の５枚の画像例を示している。尚、連写間隔Ｔｒは、例えば１０コマ／秒に設定されている場合、Ｔｒ＝１００ミリ秒となる。一方、図３（ｂ）は、横軸を時間ｔとして、時刻ｔ１で画像ＩＭＧｔ１を撮影してから撮影間隔Ｔｂ後の時刻ｔ１０で画像ＩＭＧｔ１０を撮影している。さらに、図３（ｃ）は、横軸を時間ｔとして、時刻ｔ１で画像ＩＭＧｔ１を撮影してから撮影間隔Ｔｃ後の時刻ｔ２０で画像ＩＭＧｔ２０を撮影している。尚、撮影間隔Ｔｂおよび撮影間隔Ｔｃは、撮影者が手動で撮影するので、電子カメラ１００が自動的に連続して撮影する時の連写間隔Ｔｒよりも十分に長くなる。

ここで、本実施形態に係る電子カメラ１００は、取り直し画像であるか、別の撮影シーンの画像であるかの判別を最初の画像ＩＭＧｔ１が撮影された時刻ｔ１を基準とする撮影間隔で判断する。例えば図３（ｂ）において、最初の画像ＩＭＧｔ１が撮影された時刻ｔ１を基準として、撮り直し画像と判断する撮影間隔の上限がＴｓに設定されている場合、統括処理部１５４は、上限の撮影間隔Ｔｓよりも短い撮影間隔Ｔｂで撮影された画像ＩＭＧｔ１０を、画像ＩＭＧｔ１の取り直し画像であると判断し、画像ＩＭＧｔ１と画像ＩＭＧｔ１０とを１つの画像群として扱う。一方、図３（ｃ）に示したように、統括処理部１５４は、上限の撮影間隔Ｔｓよりも長い撮影間隔Ｔｃで撮影された画像ＩＭＧｔ２０を、画像ＩＭＧｔ１とは別の画像であると判断し、画像ＩＭＧｔ１と画像ＩＭＧｔ２０とを１つの画像群として扱わない。

尚、統括処理部１５４は、各画像データのヘッダなどに付加されている撮影日時の情報から撮影間隔Ｔｒ，ＴｂおよびＴｃを知ることができる。
（構図による統括処理）
例えば、イベントなどの出席者を集めて撮影する集合写真などにおいて、撮り直しで複数枚の画像が撮影される場合、各画像内の人物の数や人物の位置が概ね同じになることが多い。そこで、統括処理部１５４は、画像処理部１０４から得られる顔の数や顔の位置（或いは個体識別した顔の位置）などの情報を用いて、複数の画像の構図が類似しているか否かを判断する。例えば、階段の上段に４人、下段に５人が整列した合計９人の人物の集合写真の場合、統括処理部１５４は、画面内の上部に４つの顔、下部に５つの顔が検出された画像を類似した構図の画像であると判断する。或いは、画像内で検出された顔の数が９つであれば類似した構図の画像であると判断してもよい。または、統括処理部１５４は、画像処理部１０４が画像内の顔を個体識別した結果を用いて、同じ人物が画面内の類似する位置（別の画像で写っている画面内の位置に近い位置）である場合に類似した構図の画像であると判断してもよい。

このように、統括処理部１５４は、撮影間隔や構図などにより、複数枚の画像の中から同じ撮影シーンで撮影された類似する画像であるか否かを判別して、判別された複数枚の画像を１つの画像群としてまとめて扱う処理を行う。尚、上記の説明では、撮影間隔と構図に分けて説明したが、構図が類似する複数枚の画像、撮影間隔が規定時間以下で撮影された複数枚の画像、の少なくとも１つの条件に合致する場合に、統括処理部１５４は、条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱ってもよい。また、統括処理部１５４は、１つの画像群としてまとめられた複数枚の画像の画像データに、同じ画像群であることを示す識別子を付加するようにしてもよい。或いは、連写機能で撮影された画像の画像データに連写情報（連写画像を示すフラグ、連写間隔、連写枚数など）を付加して記録するようにしてもよい。この場合、統括処理部１５４は、画像データに付加された連写情報を参照して容易に１つの画像群にまとめることができる。

図４（ａ）は、Ｅｘｉｆ規格などに対応する画像ファイル３５１の例を示している。図４（ａ）において、画像ファイル３５１は、画像データ３５２と、ヘッダ３５３とを有する。そして、本実施形態に係る電子カメラ１００は、ファイル名、撮影日時などの情報と共に、画像群を示す識別子をヘッダ３５３に格納する。これにより、電子カメラ１００は、同じ複数枚の画像に対して、１つの画像群にまとめる処理を再び行う必要がなく、また別のアプリケーションにおいても、類似する複数枚の画像を１つの画像群として扱うことができる。

選択処理部１５５は、統括処理部１５４により１つの画像群にまとめられた複数枚の画像の中から少なくとも１枚の代表画像を選択する処理を行う。

図５は、メモリカード１０９ａに保存されている撮影済の複数枚の画像の例を示している。尚、図５は、図２と同じ例を示し、メモリカード１０９ａは、画像１から画像２５までの２５枚の画像を記憶している。そして、画像６から画像１５までの１０枚の画像は、連写で撮影された画像で、統括処理部１５４により、画像群２０１としてまとめられている。また、画像２３から画像２５までの３枚の画像は、撮り直しのために撮影された画像で、統括処理部１５４により、画像群２０２としてまとめられている。

ここで、本実施形態では、選択処理部１５５は、画像群毎に１枚の代表画像を選択する処理を行うが、２枚以上の代表画像を選択するようにしてもよい。本実施形態に係る電子カメラ１００では、例えば図５の場合、選択処理部１５５は、画像群２０１に対して画像１３を代表画像、画像群２０２に対して画像２５を代表画像として選択する。

図６は、１つの画像群にまとめられた画像ＩＭＧ−１から画像ＩＭＧ−７の７枚の画像の例を示している。例えば図６において、画像ＩＭＧ−１は露出オーバーの画像、画像ＩＭＧ−２は手振れ画像、画像ＩＭＧ−３は目を閉じている画像、画像ＩＭＧ−４は適正露出で笑顔の画像、画像ＩＭＧ−５は露出アンダーの画像、画像ＩＭＧ−６は障害物がある画像、画像ＩＭＧ−７は画像ＩＭＧ−４と同様に適正露出で笑顔の画像、である。このように、１つの画像群は、露出過不足や手振れなどの明らかな失敗がある画像（失敗画像）、明らかな失敗がない画像（適正画像）などが複数枚含まれている。そこで、選択処理部１５５は、１つの画像群の中から最良と思われる画像を判別し、この画像を代表画像として選択する処理を行う。

次に、代表画像を選択する方法について説明する。本実施形態では、選択処理部１５５は、同じ画像群の複数枚の画像について、各画像の写り具合を評価して、評価が高い少なくとも１枚の画像を代表画像として選択する。写り具合の評価は、例えば、露出状態、フォーカス状態、顔が移っている場合は顔の状態などの項目について行う。露出状態の評価は、例えば、画像の明るさを評価値として、白飛びや黒潰れなどがある画像（露出がオーバーやアンダーの画像）の評価値を低くし、最適な露出の画像の評価値を高くする。同様に、フォーカス状態の評価は、例えば、コントラストを評価値として、コントラストの低い画像（フォーカスがずれている画像）の評価値を低くし、コントラストの高い画像（フォーカスが合っている画像）の評価値を高くする。顔の状態の評価は、例えば、目を閉じている場合、顔の一部が写っていない場合、顔がブレている場合、などの画像の評価値を低くするか、または対象外とし、笑顔の場合の評価値を高くする。さらに、口の開きや目の細さなどを判別して笑顔の度合いを細かく分類し、例えば、笑顔の度合いが小さい場合（口の開きが規定値より小さいなど）は評価値を低くし、笑顔の度合いが大きい場合（口の開きが規定値より大きいなど）は評価値を高くするようにしてもよい。

このようにして、選択処理部１５５は、同じ画像群の中の複数枚の画像について、各画像の写り具合を評価して、評価値が高い方から少なくとも１枚の画像を代表画像として選択する。図６の例では、選択処理部１５５は、適正露出で笑顔、且つ、手振れや障害物がない画像ＩＭＧ−４と画像ＩＭＧ−７とを代表画像の候補として選択する。尚、図６の例では、適正露出で笑顔、且つ、手振れや障害物がない画像は、画像ＩＭＧ−４と画像ＩＭＧ−７の２枚であったが、１枚の代表画像を選択する場合は、笑顔の度合いなどの評価値が高い方を選択してもよいし、評価値に差が無い場合は、乱数や撮影時間などにより選択してもよい。例えば、画像ＩＭＧ−７よりも画像ＩＭＧ−４の方が撮影時間が早い場合、選択処理部１５５は、画像ＩＭＧ−４を選択する。或いは、選択処理部１５５は、撮影時間が遅い方の画像ＩＭＧ−７を選択してもよい。また、複数枚（例えば２枚など）の代表画像を選択する場合、選択処理部１５５は、画像ＩＭＧ−４と画像ＩＭＧ−７の２枚を代表画像として選択する。

尚、上記の例では、露出状態、フォーカス状態および顔の状態などについて、個別に説明したが、露出状態、フォーカス状態および顔の状態の少なくとも２つの評価値を組み合わせて評価してもよい。この場合、例えば、フォーカス状態に係数１．０、露出状態に係数０．８、顔の状態に係数０．５のように、各状態の評価値に重み付けをして合計の評価値を求めてもよい。また、露出状態、フォーカス状態および顔の状態以外の評価値を用いて、同じ画像群の複数枚の画像を評価して、代表画像を選択するようにしてもよい。また、選択処理部１５５は、選択された代表画像の画像データに、同じ画像群の代表画像であることを示す識別子を付加するようにしてもよい。

図４（ｂ）は、Ｅｘｉｆ規格などに対応する画像ファイル３５１ａの例を示している。図４（ｂ）は、先に説明した図４（ａ）に対応する図である。図４（ｂ）に示した画像ファイル３５１ａは、画像データ３５２と、ヘッダ３５３ａとを有する。そして、本実施形態に係る電子カメラ１００は、図４（ａ）のヘッダ３５３のファイル名、撮影日時、画像群を示す識別子などの情報と共に、代表画像であることを示す識別子がヘッダ３５３ａに格納される。これにより、電子カメラ１００は、同じ画像群の中でどの画像が代表画像であるのかを容易に知ることができ、同じ画像群の中から代表画像を選択する処理を再び行う必要がなく、常に同じ画像を代表画像として選択することができる。また、異なるアプリケーションや別の装置で同じ画像群を参照する場合でも、同じ代表画像を使用することができる。
［画像選択処理］
図７は、本実施形態に係る電子カメラ１００における画像選択処理のフローチャートである。ここで、図７の処理は、例えば撮影済の複数枚の画像を一括してストレージ装置に保存する場合やまとめて印刷する場合、或いはスライドショーで表示する場合、などの出力処理において、出力対象の複数枚の画像に対して統括処理や選択処理を実行し、実質的に出力する画像の枚数を削減することができる。尚、図７に示した処理は、図１に示した制御部１０５により実行される。
（ステップＳ１０１）制御部１０５は、画像選択処理を行う対象を設定する。例えば、ユーザーは、操作部１０７を操作して、メモリ１０８やメモリカード１０９ａに記憶されている画像の中からスライドショーで表示する画像を選択する。この時、ユーザーは、個々の画像を指定せず、例えばフォルダや撮影日（２０１３年５月５日など）を指定する。そして、制御部１０５は、ユーザーにより指定されたフォルダや撮影日などの条件に合致する画像を画像選択処理の対象として設定する。
（ステップＳ１０２）制御部１０５は、ユーザーが操作部１０７に設けられたスライドショーの開始ボタンを押下したか否かを判別する。そして、制御部１０５は、スライドショーの開始ボタンが押下されていない場合はステップＳ１０１の処理に戻り、開始ボタンが押下された場合はステップＳ１０３の処理に進む。
（ステップＳ１０３）統括処理部１５４は、ステップＳ１０１で指定された条件に合致する複数枚の画像に対して、画像群を判別する処理を実行する。例えば、統括処理部１５４は、指定された撮影日に撮影された複数枚の画像の中に連写画像や取り直し画像などが含まれている場合、連写画像や取り直し画像を画像群にまとめる処理を実行する。
（ステップＳ１０４）選択処理部１５５は、ステップＳ１０３で判別された各画像群の画像に対して、写り具合を評価する処理を実行する。例えば図６で説明したように、選択処理部１５５は、同じ画像群の中の複数枚の画像の露出状態、フォーカス状態、顔が移っている場合は顔の状態などの項目について評価値を算出する処理を実行する。
（ステップＳ１０５）選択処理部１５５は、ステップＳ１０４で算出された評価値に基づいて、失敗画像を除去して、評価値が最も高い画像を代表画像として選択する処理を画像群毎に実行する。或いは、複数の画像の評価値が同じである場合、選択処理部１５５は、乱数や撮影時間などで１枚（または複数枚）の代表画像を選択する。
（ステップＳ１０６）制御部１０５は、選択処理部１５５により選択された画像群毎の代表画像を用いて、ステップＳ１０１で設定した処理対象画像に対する処理を実行する。例えば、制御部１０５は、処理対象画像を一括してストレージ装置に保存する処理やまとめて印刷する処理、或いはスライドショーで表示する処理などのアプリケーションを実行する。或いは、メモリが一杯になった時の緊急機能として、操作部１０７に「不要画像の削除ボタン」を設けておき、ユーザーがこのボタンを押下すると、制御部１０５は、図７に示した処理を実行し、ステップＳ１０５で同じ画像群の中で代表画像に選択されなかった画像をメモリ１０８やメモリカード１０９ａから削除する処理を実行するようにしてもよい。

このようにして、本実施形態に係る電子カメラ１００は、画像選択処理を実行するので、処理対象に設定された複数枚の画像の中に、連写画像や取り直し画像など同じような構図の画像が多く含まれる場合でも、実質的に使用する画像の枚数を削減することができる。例えば、２０１３年５月５日の撮影日を指定してスライドショーを実行する場合、本実施形態に係る電子カメラ１００は、スライドショーの対象となる複数枚の画像に対して、図７に示した画像選択処理を実行するので、連写画像や取り直し画像など同じような構図の画像に対しては少なくとも１枚の代表画像だけがスライドショーで表示される。これにより、スライドショーの鑑賞者は、連写画像や取り直し画像など同じような構図の画像を延々と見ることがなくなり、且つ、失敗画像を除去した最適な代表画像だけを鑑賞することができる。
［応用例１］
次に、上記で説明した処理を利用する応用例１について説明する。応用例１は、電子カメラ１００により撮影された複数枚の画像に対して、イベント毎に撮影された画像の枚数を判別し、複数のイベントの中でどのイベントが重要であるかを示す重要度を推測するアプリケーションである。例えば、電子カメラ１００は、例えば「重要イベントの検出モード」を有し、表示部１０６の画面に表示される操作メニューでユーザーが重要イベントの検出開始ボタンを押下すると、制御部１０５は、重要イベントの検出処理を実行する。

図８は、イベント毎に撮影される画像の枚数の一例を示す図である。ここで、同じイベントであるか否かの判別は、撮影者が手動で設定してもよいし、撮影時間帯や撮影日、撮影場所や撮影対象などが同じ条件で撮影された画像を自動的に判別して分類してもよい。例えば、撮影時間帯で自動的にイベントを分類する場合は、撮影画像を撮影時間に応じて時系列に並べて、前後の画像の撮影間隔が５分以内の時、同じイベントで撮影された画像とする。或いは、撮影場所で自動的にイベントを分類する場合、電子カメラ１００にＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などの位置情報取得手段を設けて、ＧＰＳなどから得られる位置情報により自動的に分類できる。さらに、撮影対象で自動的にイベントを分類する場合は、顔の個体認識や風景の識別により同じ人物や同じ風景が撮影されている画像を自動的に分類できる。或いは、ユーザーが撮影した画像を保存するフォルダをイベント毎に作成して、フォルダ毎に分類してもよい。

図８の例では、制御部１０５は、メモリカード１０９ａに記憶されている撮影済の複数枚の画像をイベント１からイベントＮ（Ｎは２以上の整数）までのＮ個イベントに分類する。例えば図８の場合、イベント１に分類される画像の撮影枚数は２０枚、イベント２に分類される画像の撮影枚数は３５枚、イベント３に分類される画像の撮影枚数は２枚、イベントＮに分類される画像の撮影枚数は３８枚である。ここで、例えば、撮影枚数が１０枚未満のイベントを重要度：低、撮影枚数が１０枚以上３０枚未満のイベントを重要度：中、撮影枚数が３０枚以上のイベントを重要度：高、のように予め閾値を設定してメモリ１０８などに記憶しておく。そして、図８の例では、制御部１０５は、重要度が高いイベントがイベント２とイベントＮであると認識する。

ところが、イベント毎に撮影された複数枚の画像の中に連写画像や取り直し画像が含まれている場合、そのイベントの撮影枚数が多くなるため、制御部１０５は、誤って重要度が高いと判定してしまう心配がある。そこで、制御部１０５は、先に説明したように、統括処理および選択処理により同じ撮影シーンで撮影されたと推測される複数枚の画像を１つの画像群として扱い、画像群毎に代表画像を選択する処理を実行する。そして、制御部１０５は、連写画像や撮り直し画像と推測される画像群毎に代表画像を選択する処理を行い、例えば画像群に含まれる画像の枚数（例えば５枚）を代表画像の枚数（例えば１枚）に置き換えて撮影枚数をカウントする。

図８の例において、制御部１０５は、イベントＮで撮影された３８枚の画像の中に連写で撮影された一連の画像が１０枚含まれていると判定した場合、制御部１０５は、連写画像の１０枚の画像を１つの画像群として扱い、その画像群の中の１枚を代表画像として選択する。これにより、図８において、イベントＮで撮影された画像の実質的な枚数は、３８枚から９枚少なくなって２９枚となる。これにより、制御部１０５は、イベントＮの重要度を「高」から「中」に変更し、イベント２が最も重要であると判断する。

このようにして、本実施形態に係る電子カメラ１００は、処理対象とする複数枚の画像の中に、連写画像（或いは取り直し画像）が含まれる場合でも、撮影者が意図的に撮影しようとした１つの撮影シーンに対する撮影枚数を実質的に１枚としてカウントするので、精度良く重要度の判定処理を行うことができる。
［応用例２］
次に、応用例２について説明する。応用例２は、電子カメラ１００により撮影された人物の顔が写っている複数枚の画像に対して、人物の顔を個体識別して、画像に写っている人物間の親密度を推測するアプリケーションの例である。ここで、電子カメラ１００は、「親密度の検出モード」を有し、表示部１０６の画面に表示される操作メニューでユーザーが親密度の検出開始ボタンを押下すると、制御部１０５は、親密度の検出処理を実行する。

図９は、人物が撮影された複数枚の画像の一例を示す図である。図９の例では、画像ＩＭＧ１１から画像ＩＭＧ２２までの１２枚の画像がメモリカード１０９ａに記憶されている。ここで、制御部１０５は、各画像に写っている顔を個体識別して、一緒に写っている人物を特定する。例えば図９において、制御部１０５は、先ず、１２枚の画像から人物Ａ、人物Ｂ、人物Ｃおよび人物Ｄの異なる４人の人物がいることを認識する。そして、制御部１０５は、画像ＩＭＧ１１には人物Ａと人物Ｂ、画像ＩＭＧ１２には人物Ｃと人物Ｄ、画像ＩＭＧ１３には人物Ａと人物Ｂと人物Ｄ、がそれぞれ写っていると判別する。尚、人物Ａが太郎、人物Ｂが花子などのように、ユーザーが個人情報をメモリ１０８などに予め登録しておいてもよい。

そして、制御部１０５は、２人ずつの人物の組み合わせに分けて、それぞれの組み合わせ毎に画像の枚数をカウントする。例えば図９において、人物Ａと人物Ｂが一緒に写っている画像は、画像ＩＭＧ１１、画像ＩＭＧ１３および画像ＩＭＧ２１の３枚である。同様に、人物Ａと人物Ｃが一緒に写っている画像は、画像ＩＭＧ１９の１枚である。このようにして、制御部１０５は、二人の人物の組み合わせ毎に画像の枚数をカウントする。

図１０は、４人の人物のうち２人ずつの人物の組み合わせ毎に撮影されている画像の枚数をカウントした結果を示している。図１０において、人物Ａと人物Ｂは３枚、人物Ａと人物Ｃは１枚、人物Ａと人物Ｄは２枚、人物Ｂと人物Ｃは０枚、人物Ｂと人物Ｄは５枚、人物Ｃと人物Ｄは４枚である。ここで、ユーザーは、親密度の判定の閾値を予め設定し、制御部１０５は、ユーザーにより設定された閾値をメモリ１０８などに記憶しておく。そして、例えば、閾値が４枚に設定されている場合、制御部１０５は、二人の人物の組み合わせ毎の画像の枚数が４枚以上の場合に親密度が高いと判定する。図１０の例では、制御部１０５は、人物Ｂと人物Ｄの親密度および人物Ｃと人物Ｄの親密度とが高いと判定し、例えば表示部１０６に判定結果を表示する。

このようにして、電子カメラ１００は、人物の顔が写っている複数枚の画像に対して、人物の顔を個体識別して、画像に写っている人物間の親密度を推測することができる。

ところが、連写画像や取り直し画像が含まれている場合、そのイベントの撮影枚数が多くなるため、制御部１０５は、誤って親密度が高いと判定してしまう心配がある。そこで、制御部１０５は、先に説明した統括処理および選択処理により同じ撮影シーンで撮影されたと推測される複数枚の画像を１つの画像群として扱い、画像群毎に代表画像を選択する処理を実行する。そして、制御部１０５は、連写画像や撮り直し画像と推測される画像群毎に代表画像を選択する処理を行い、例えば画像群に含まれる画像の枚数（例えば５枚）を代表画像の枚数（例えば１枚）に置き換えて撮影枚数をカウントする。図９の例において、制御部１０５が人物Ｂと人物Ｄとが撮影されている画像ＩＭＧ１４と画像ＩＭＧ１５と画像ＩＭＧ１６とが撮り直し画像であると判定した場合、制御部１０５は、画像ＩＭＧ１４と画像ＩＭＧ１５と画像ＩＭＧ１６との３枚の画像を１つの画像群として扱い、例えばそのうちの１枚の画像ＩＭＧ１５を代表画像として選択する。これにより、図１０において、人物Ｂと人物Ｄとが撮影された実質的な画像の枚数は、５枚から３枚となる。これにより、制御部１０５は、人物Ｃと人物Ｄの親密度が最も高いと判定し、例えば表示部１０６に判定結果を表示する。

このようにして、本実施形態に係る電子カメラ１００は、処理対象とする複数枚の画像の中に、取り直し画像（或いは連写画像）が含まれる場合でも、精度良く親密度の判定処理を行うことができる。
［応用例３］
次に、応用例３について説明する。応用例３は、電子カメラ１００により撮影された複数枚の画像をプリンターで印刷したり、インターネット上のストレージサーバー装置やスマートフォン、フォトビューワーなどの装置に転送するアプリケーションの例である。ここで、ユーザーは、表示部１０６の画面に表示される操作メニューで印刷や転送したい複数枚の画像を選択し、一括して印刷や転送を開始するボタンを押下する。そして、制御部１０５は、ユーザーにより選択された複数枚の画像をプリンターや他の装置に送信する。

ところが、選択した複数枚の画像に連写画像や取り直し画像が含まれている場合、同じような撮影シーンの画像が大量に印刷されたり、フォトビューワーにスライドショーで表示されることになるため、印刷用紙が無駄に消費されたり、同じような場面の画像が延々とスライドショーで表示される心配が生じる。

そこで、先に説明したように、制御部１０５は、統括処理および選択処理により同じ撮影シーンで撮影されたと推測される複数枚の画像を１つの画像群として扱い、画像群毎に代表画像を選択する処理を実行する。この場合、制御部１０５は、連写された複数枚の画像や取り直し画像に対して代表画像を選択する処理を行って、例えば１枚の代表画像に置き換えてプリンターで印刷したり、他の装置に送信したり、スライドショーで表示する。これにより、同じような撮影シーンの画像が大量に印刷されて印刷用紙が無駄に消費されたり、同じような場面の画像が延々とスライドショーで表示されるなどの問題が解消される。

尚、応用例３では、印刷や他の装置への転送、或いはスライドショー表示する場合について説明したが、本実施形態に係る電子カメラ１００は、上記以外の場合でも、複数枚の画像を何らかの出力手段に出力するアプリケーションであれば同様の効果が得られる。例えば、電子カメラ１００の内蔵のメモリ１０８に記録されている複数枚の画像をメモリカード１０９ａにコピーやムーブ（削除を伴うコピー）を行う場合でも、制御部１０５は、統括処理および選択処理により同じ撮影シーンで撮影されたと推測される複数枚の画像を１つの画像群として扱い、代表画像だけをメモリカード１０９ａにコピーやムーブを行うことにより、メモリカード１０９ａのメモリ容量を効率よく利用することができる。

このようにして、本実施形態に係る電子カメラ１００は、同じ撮影シーンの複数枚の画像の中から自動的に少なくとも１枚の代表画像を選択することにより、実質的に扱う画像の枚数を少なくすることができる。

また、撮影枚数を利用した機能（例えば、重要度や親密度など判別する機能）において、連写画像や取り直し画像のように同じような構図の画像が多く含まれる場合でも、実質的な撮影枚数をカウントできるので適切な判別を行うことができる。

尚、本実施形態では、電子カメラ１００の例について説明したが、電子カメラ１００のような撮像装置だけでなく、大量の画像データを保存する記憶装置から画像を取り出す専用の画像選択装置にも本実施形態で説明した画像選択処理を適用することができる。

また、撮像装置や画像選択装置だけでなく、制御部１０５が行う画像選択処理を画像選択プログラムとしてパソコンなどのコンピュータにインストールして実行してもよい。この場合、画像処理プログラムは、ハードディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された画像やネットワーク上に存在する画像に対して統括処理および選択処理を実行し、同じ撮影シーンで撮影されたと推測される複数枚の画像を１つの画像群として扱い、画像群毎に代表画像を選択する処理を行う。

以上、本発明に係る画像選択装置、撮像装置および画像選択プログラムについて、実施形態で例を挙げて説明してきたが、その精神またはその主要な特徴から逸脱することなく他の多様な形で実施することができる。そのため、上述した実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明は、特許請求の範囲によって示されるものであって、本発明は明細書本文にはなんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内である。

１００・・・電子カメラ；１０１・・・レンズ部；１０２・・・撮像部；１０３・・・画像バッファ；１０４・・・画像処理部；１０５・・・制御部；１０６・・・表示部；１０７・・・操作部；１０８・・・メモリ；１０９・・・メモリカードＩＦ；１１０・・・時計部；１１１・・・通信部；１５１・・・撮影処理部；１５２・・・表示処理部；１５３・・・記録処理部；１５４・・・統括処理部；１５５・・・選択処理部；１５６・・・通信処理部

Claims (10)

1. 予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括手段と、
   前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択手段と
   を備えることを特徴とする画像選択装置。
2. 請求項１に記載の画像選択装置において、
   前記統括手段は、構図が類似する画像、予め設定された規定時間以下の撮影間隔で撮影された画像、の少なくとも一方の条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う
   ことを特徴とする画像選択装置。
3. 請求項１に記載の画像選択装置において、
   前記統括手段は、１回の連写で撮影された複数枚の画像を１つの画像群として扱う
   ことを特徴とする画像選択装置。
4. 請求項１に記載の画像選択装置において、
   前記統括手段は、構図が類似する画像、且つ、連写の撮影間隔よりも長く、予め設定された規定時間よりも短い撮影間隔で撮影された画像、の両方の条件に合致する画像を取り直し画像と判断し、取り直し画像と判断された複数枚の画像を１つの画像群として扱う
   ことを特徴とする画像選択装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の画像選択装置において、
   前記統括手段は、１つの画像群として扱われる複数枚の画像の各画像データに同じ画像群であることを示す識別子を付加する
   ことを特徴とする画像選択装置。
6. 請求項１から５のいずれか一項に記載の画像選択装置において、
   他装置に複数枚の画像を送信する場合、記憶装置に複数枚の画像を保存する場合、表示装置に複数枚の画像を表示する場合、印刷装置で複数枚の画像を印刷する場合、の少なくとも１つの処理を行う出力手段を更に設け、
   前記出力手段は、前記複数枚の画像の中に前記統括手段により統括された前記画像群に属する画像が含まれる場合、前記画像群に属する画像の代わりに前記選択手段により選択された前記代表画像を出力する
   ことを特徴とする画像選択装置。
7. 請求項１から５のいずれか一項に記載の画像選択装置において、
   イベント毎に撮影された画像の枚数をカウントして前記イベントの重要性を推測する推測手段を更に設け、
   前記推測手段は、前記イベント毎に撮影された複数枚の画像の中に前記統括手段により統括された前記画像群に属する画像が含まれる場合、前記画像群に属する画像の枚数を前記代表画像の枚数に置き換えてカウントし、前記イベントの重要性を推測する
   ことを特徴とする画像選択装置。
8. 請求項１から５のいずれか一項に記載の画像選択装置において、
   画像に写っている人物同士の親密度を、同じ人物同士で撮影された画像の枚数により推測する推測手段を更に設け、
   前記推測手段は、複数枚の画像の中に前記統括手段により統括された前記画像群に属する画像が含まれる場合、前記画像群に属する画像の枚数を前記代表画像の枚数に置き換えてカウントし、前記人物同士の親密度を推測する
   ことを特徴とする画像選択装置。
9. 画像を撮影する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮影された画像のうち、予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括手段と、
   前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択された前記代表画像を撮影画像として記憶する記憶手段と
   を備えることを特徴とする撮像装置。
10. 画像を入力する画像入力ステップと、
    前記画像入力ステップにより入力された画像のうち、予め決められた条件に合致する複数枚の画像を１つの画像群として扱う統括ステップと、
    前記画像群毎に少なくとも１枚の代表画像を選択する選択ステップと
    を備えることを特徴とするコンピュータで実行可能な画像選択プログラム。

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