JP2019168999A - 撮像装置、撮像方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 撮像手段の撮影時における姿勢を簡単かつ適切に特定できるようにすることである。【解決手段】 撮像装置（画像処理装置）の制御部１は、撮像部７より撮影された画像を取得して、その画像を第１の姿勢（例えば、横撮り姿勢、又は縦撮り姿勢）の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別し、その判別結果に基づいて、撮像装置（撮像部７）の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する。【選択図】 図１

Description

本発明は、撮像手段の撮影時における姿勢を特定する撮像装置、撮像方法及びプログラムに関する。

コンパクトカメラなどの撮像装置においては、被写体に対して撮像装置の向きが大きく変えられた場合、例えば、横撮り姿勢から縦撮り姿勢に変えられた場合、又は縦撮り姿勢から横撮り姿勢に変えられた場合に、その画像の再生時には、撮像装置の撮影時における姿勢に応じて、被写体が正しい向きとなるようにその画像を回転して表示するようにしている。すなわち、被写体を縦構図で撮影する場合には縦撮り姿勢で撮影が行われ、被写体を横構図で撮影する場合には横撮り姿勢で撮影が行われるが、撮像装置は、この撮影時の姿勢を姿勢検出センサが検出すると、この検出した傾き角に基づいて撮影時の姿勢を特定すると共に、その姿勢を示す情報をその画像ファイルのメタデータに付加する。そして、画像再生時には、この姿勢を示す情報を読み出して撮影時の姿勢を特定し、その姿勢の向きに被写体が向くように画像を回転して表示（横長表示又は縦長表示）するようにしている。

この場合、姿勢検出センサによる傾き角と、予め設定されている所定の閾値とを比較し、その比較結果に基づいて、撮影時の姿勢を特定するようにしているが、この所定の閾値は、横撮り姿勢であるか縦撮り姿勢であるかを判別するために基準となる閾値で、傾き角がその閾値の前後、つまり、閾値付近の場合には姿勢を正確に判別することが困難なものとなる。一方、姿勢検出センサを使用しないで撮影時の姿勢を特定する技術として、従来、例えば、被写体を撮影した画像と、撮影者自身を撮影した画像に基づいて、横撮り姿勢であるか縦撮り姿勢であるかを判別するようにした技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２００９−３０２９１０号公報

上述した特許文献の技術にあっては、撮影者自身を撮影した画像が必要になり、被写体が横撮り姿勢なのか縦撮り姿勢なのかの判別が煩雑であった。

本発明の課題は、撮像手段の撮影時における姿勢を簡単かつ適切に特定できるようにすることである。

上述した課題を解決するために本発明の画像処理装置は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、各々向きの異なる第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する特定手段を備えた画像処理装置であって、
前記撮像手段によって撮影された画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第１の判別手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
また、上述した課題を解決するために本発明の画像処理装置は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、各々向きの異なる第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する特定手段を備えた画像処理装置であって、
前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第１の判別手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記第１の判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。

本発明によれば、撮像手段の撮影時における姿勢を簡単かつ適切に特定することができる。

撮像装置として適用したコンパクトカメラの基本的な構成要素を示したブロック図。 （１）〜（３）は、撮像装置の撮影時における姿勢を特定する方法を説明するための具体例を示した図。 （１）〜（３）は、撮像装置の撮影時における姿勢を特定する方法を説明するための他の具体例を示した図。 撮影モードに切り替えられた際に実行開始される撮像装置の動作（本実施形態の特徴的な動作）を説明するためのフローチャート。 図４のステップＡ７（被写体による姿勢特定方法）を詳細に説明するためのフローチャート。 （１）〜（３）は、第２実施形態において、魚眼レンズ（超広角レンズ）を備えた撮像装置の撮影時における姿勢が第１の姿勢の場合を説明するための図。 （１）〜（３）は、第２実施形態において、魚眼レンズを備えた撮像装置の撮影時における姿勢が第２の姿勢の場合を説明するための図。 第２実施形態において、図４のステップＡ７（被写体による姿勢特定方法）を詳細に説明するためのフローチャート。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
まず、図１〜図５を参照して本発明の第１実施形態を説明する。
第１実施形態は、撮像装置（画像処理装置）としてコンパクトカメラに適用した場合を例示したもので、図１は、撮像装置（コンパクトカメラ）の基本的な構成要素を示したブロック図である。
制御部１は、電源部（二次電池）２からの電力供給によって動作し、記憶部３内に格納されている各種のプログラムに応じてこの撮像装置の全体動作を制御するもので、この制御部１には図示しないＣＰＵ（中央演算処理装置）やメモリなどが設けられている。記憶部３は、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどを有する構成で、図４及び図５に示した動作手順に応じて第１実施形態を実現するためのプログラムや各種のアプリケーションなどが格納されているプログラムメモリ３ａ、フラグなどのデータを一時記憶するワークメモリ３ｂ、撮影された画像を記憶保存する画像メモリ３ｃなどを有している。

記憶部３は、例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリなど、着脱自在な可搬型メモリ（記録メディア）を含む構成であってもよく、通信機能を介してネットワークに接続されている状態においては所定のサーバ装置側の記憶領域を含むものであってもよい。操作部４は、図示省略しているが、電源オン／オフを行う電源キー、撮像モードと再生モードとを切り替えるモードキー、撮像開始を指示するレリーズキー、ズームレバー、露出やシャッタースピードなどの撮像パラメータを任意に設定する設定キーなどを備えている。表示部５は、高精細液晶ディスプレイなどで、撮像画像（ライブビュー画像）をリアルタイムに表示するモニタ画面（ライブビュー画面）となったり、撮影済み画像を再生する再生画面となったりする。無線通信部６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格の短距離無線通信機能、又は無線ＬＡＮ機能を構成する。

撮像部７は、被写体を高精細に撮影可能なカメラ部を構成するもので、図示省略したが、通常の標準レンズ、ズームレンズ、フォーカスレンズ（合焦レンズ）、絞り・シャッタ、撮像素子を有する構成で、制御部１からの指示に応じて、自動焦点調整（ＡＦ）、自動露出調整（ＡＥ）、撮影開始／終了などを行う。この撮像部７によって光電変換された画像信号（アナログ値の信号）は、デジタル変換されてライブビュー画像として表示部２にモニタ表示される。制御部１は、撮影された画像に対して手ブレ補正、ホワイトバランス、シャープネスなどの画像処理を施した後、所定のサイズに圧縮して記憶部３の画像メモリ（例えば、ＳＤカード）３ｃに記録保存させる。

傾き検出部８は、各種のセンサとして、例えば、３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の加速度センサ・ジャイロセンサを有し、加速度、傾き、方向などを検出する構成で、各センサ特性の違いに応じて、ゆっくりとした動き及び素早い動きなど、あらゆる動作に対応することが可能な三次元モーションセンサであり、撮像装置（撮像部７）の撮影時における姿勢（撮影時の姿勢）を検出するためのセンサとして使用される。すなわち、互いに直交する３軸を回転軸とする回転角度を検出することにより制御部１は、撮影時の姿勢として重力方向に対する傾き角を検出すると共に、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度成分を比較して大きい方を傾き方向として検出する。なお、撮像装置は、その全体が長方形の薄型筐体によって構成されており、例えば、その筐体の短辺の方向を３軸のＸ軸方向、筐体の長辺の方向を３軸のＹ軸方向、筐体の厚さ方向を３軸のＺ軸方向としている。なお、Ｘ軸・Ｙ軸・Ｚ軸回りの回転角度を、例えば、オイラー角で表現すると、Ｙ軸回りの傾き角は、ロール角、Ｘ軸回りの傾き角は、ピッチ角、Ｚ軸回りの傾き角は、ヨー角となる。

制御部１は、傾き検出を部８による傾き角に基づいて、撮像装置（撮像部７）の撮影時における姿勢（撮影時の姿勢）が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしている。すなわち、第１の姿勢を特定するための角度範囲、第２の姿勢を特定するための角度範囲が設定されている状態において、制御部１は、傾き検出部８による傾き角が、何れの角度範囲にあるかを判別し、その判別結果に基づいて、撮影時の姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしている。ここで、第１実施形態において「第１の姿勢」とは、横構図の画像を得る横撮り姿勢を意味し、「第２の姿勢」とは、縦構図の画像を得る縦撮り姿勢を意味しており、撮像装置の光軸が水平向きとなるように構えた状態においては、Ｚ軸回りの回転角度（傾き角）に基づいて、撮影時の姿勢が第１の姿勢（横撮り姿勢）であるか第２の姿勢（縦撮り姿勢）であるかを特定する。すなわち、長方形の筐体の撮像装置が横長に把持されている状態、つまり、その筐体の長辺方向（Ｙ軸方向）が左右方向となる姿勢を、第１の姿勢（横撮り姿勢）として特定し、撮像装置が縦長に把持されている状態、つまり、筐体の短辺方向（Ｘ軸方向）が左右方向となる姿勢を、第２の姿勢（縦撮り姿勢）として特定する。

この第１の姿勢と第２の姿勢の中間には、横撮り姿勢と縦撮り姿勢とを判別するための基準値（境界閾値）が設定されている。制御部１は、この所定の閾値（境界閾値）と、傾き検出部８による傾き角と比較し、その比較結果に基づいて、撮影時の姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する。以下、傾き検出部８による傾き角に基づいて、撮影時に姿勢を特定する方法を「傾き角による姿勢特定方法」と称すると、第１実施形態では、更に、「被写体による姿勢特定方法（後述する）」が備えられており、この「傾き角による姿勢特定方法」と、「被写体による姿勢特定方法」の何れかを使用して、撮影時の姿勢を特定するようにしている。

この２つの特定方法の何れを使用するかは、傾き検出部８による傾き角が、所定の角度範囲にあるか否かに基づいて選択するようにしている。この「所定の角度範囲」は、撮影時の姿勢を特定する方法を選択するための基準として予め設定されたもので、制御部１は、この所定の角度範囲（選択基準範囲）を参照し、傾き検出部８による傾き角が、この基準範囲になければ、「傾き角による姿勢特定方法」を選択し、基準範囲にあれば、「被写体による姿勢特定方法」を選択するようにしている。ここで、上述した所定の閾値（境界閾値）を“θ”とし、その前後の所定角度を“α”とすると、第１実施形態では、選択基準範囲を“θ±α”、つまり、境界閾値付近の角度範囲としている。

例えば、“θ＝４５°”、“α＝１０°”とすると、上述の選択基準範囲、つまり、境界閾値付近の角度範囲は、“４５°±１０°”の角度範囲となる。この“α”の値は、ユーザ操作によって任意に設定可能となっており、例えば、“α＝５”に変更されると、選択基準範囲は、“４５°±５°”となってその角度範囲は狭くなり、“α＝１５”に変更されると、“４５°±１５°”となってその角度範囲は広くなる。なお、撮像装置を構える際の持ち方やユーザの癖などを考慮して、“α”の値を任意に設定するようにしているが、その際、３軸共に同じ値に設定するようにしてもよいが、ユーザの癖などを考慮して、若干異なる値に設定するようにしてもよい。

なお、上述した例は、姿勢特定方法を選択するための基準となる角度範囲（選択基準範囲）を、境界閾値付近の角度範囲とした場合を示したが、選択基準範囲は、これに限らない。例えば、第１の姿勢を特定するための角度範囲を“０°±２０°”、第２の姿勢を特定するための角度範囲を“９０°±２０°”とした場合、つまり、傾き検出部８による傾き角が第１の姿勢側の角度範囲“０°±２０°内となった際に第２の姿勢から第１の姿勢への切り替え、第２の姿勢側の角度範囲“９０°±２０°内となった際に第１の姿勢から第２の姿勢への切り替えが行われたものとする場合に、選択基準範囲を、第１の姿勢側と第２の姿勢側の角度範囲の間、つまり、“２０°〜７０°”の角度範囲としてもよい。

図２は、「被写体による姿勢特定方法」を説明するための具体例を示した図である。
図２（１）は、撮影時の姿勢として、撮像装置が略斜め４５°の角度に傾いている状態、つまり、傾き検出部８による傾き角が第１の姿勢を特定するための角度範囲にあるのか第２の姿勢を特定するための角度範囲にあるのかを特定することが困難な角度範囲（例えば、境界閾値４５°付近の角度範囲として“４５°±１０°”）の状態において、文字列を被写体として撮影した場合を例示した図である。

図２（２）は、図２（１）のように斜めに傾いている状態の画像を時計方向に回転させて第１の姿勢（横撮り姿勢）に対応するように横向きに変えた場合の画像を示している。制御部１は、この第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を実行する。例えば、第１の姿勢（横撮り姿勢）に対応するように横向きに変えた横向き画像に対してその一方向（横方向）に逐次走査（シングル走査）する簡易な画像認識処理（文字認識処理）を実行する。その結果、第１の姿勢の向きに対応する被写体として認識した文字の数を計数する。図示の例は、２０文字中１８文字を認識することができた場合を示している。

図２（３）は、図２（１）の画像（斜め４５°の角度で撮影した画像）を反時計方向に回転させて第２の姿勢（縦撮り姿勢）に対応するように縦向きに変えた状態の画像を示している。制御部１は、この第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を実行する。例えば、第２の姿勢（縦撮り姿勢）に対応するように縦向きに変えた縦向き画像に対してその一方向（縦方向）に逐次走査（シングル走査）する簡易な画像認識処理（文字認識処理）を実行する。その結果、第２の姿勢の向きに対応する被写体として認識した文字の数を計数する。図示の例では、２０文字中１２文字を認識することができた場合を示している。そして、制御部１は、この横撮り姿勢と縦撮り姿勢に対応する各文字認識処理で認識した文字数を比較し、その比較結果に基づいて、撮影時の姿勢を特定するようにしている。

図３は、「被写体による姿勢特定方法」を説明するための他の具体例を示した図である。
ここで、図３は、被写体として複数の人物とした場合が異なり、その他は、図２の場合と基本的には同様である。すなわち、図３（１）は、撮像部７が所定の閾値（境界閾値）の斜め４５°の角度に傾いている状態で、複数の人物を被写体として撮影した場合を例示したもので、図２（１）に示した場合と同様に、撮影時の姿勢を特定することが困難な場合である。

図３（２）は、図２（１）の場合と同様に図３（１）の画像（斜め４５°の角度で撮影した画像）を時計方向に回転させて第１の姿勢（横撮り姿勢）に対応するように横向きに変えた状態の画像を示している。制御部１は、この第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を実行する。例えば、第１の姿勢（横撮り姿勢）に対応するように横向きに変えた横向き画像に対してその一方向（横方向）に逐次走査（シングル走査）する簡易な画像認識処理（顔検出処理）を実行する。その結果、第２の姿勢の向きに対応する被写体として認識した顔の人数を計数する。図示の例は、３人中１人を認識することができた場合を示している。

図３（３）は、図２（１）の画像（斜め４５°の角度で撮影した画像）を反時計方向に回転させて第２の姿勢（縦撮り姿勢）に対応するように縦向きに変えた状態を示している。制御部１は、この第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を実行する。例えば、第２の姿勢（縦撮り姿勢）に対応するように縦向きに変えた縦向き画像に対してその一方向（縦方向）に逐次走査（シングル走査）する簡易な画像認識処理（顔検出処理）を実行する。その結果、第２の姿勢の向きに対応する被写体として認識した顔の人数を計数する。図示の例は、３人中３人を認識することができた場合を示している。そして、制御部１は、横撮り姿勢、及び縦撮り姿勢に対応する各顔検出処理によって認識した人数を比較し、その比較結果に基づいて、撮影時の姿勢を特定する。

次に、第１実施形態における撮像装置の動作概念を図４及び図５に示すフローチャートを参照して説明する。ここで、これらのフローチャートに記述されている各機能は、読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されており、このプログラムコードにしたがった動作が逐次実行される。また、ネットワークなどの伝送媒体を介して伝送されてきた上述のプログラムコードに従った動作を逐次実行することもできる。このことは後述する他の実施形態においても同様であり、記録媒体の他に、伝送媒体を介して外部供給されたプログラム／データを利用して本実施形態特有の動作を実行することもできる。なお、図４及び図５は、撮像装置の全体動作のうち、本実施形態の特徴部分の動作概要を示したフローチャートであり、この図４及び図５のフローから抜けた際には、全体動作のメインフロー（図示省略）に戻る。

図４は、撮影モードに切り替えられた際に実行開始される撮像装置の動作（本実施形態の特徴的な動作）を説明するためのフローチャートである。
まず、制御部１は、撮像部７から取得した画像をライブビュー画像としてモニタ表示（ステップＡ１）させると共に、ＡＦ（自動焦点調整）処理及びＡＥ（自動露出調整）処理を行う（ステップＡ２）。そして、傾き検出部８から検出信号を取得して（ステップＡ３）、撮像装置（撮像部７）の傾き角を算出する処理（ステップＡ４）を行うと共に、姿勢特定方法を選択するために基準となる角度範囲（選択基準範囲）、例えば、境界閾値４５°付近の角度範囲として“４５°±１０°”を取得する（ステップＡ５）。そして、傾き角は、選択基準範囲の“４５°±１０°”内であるか否かを判別する（ステップＡ６）。

ここで、傾き角が選択基準範囲でなければ（ステップＡ６でＮＯ）、傾き角による姿勢特定方法を選択し、その方法にしたがった特定処理を実行する（ステップＡ８）。すなわち、第１の姿勢（横撮り姿勢）と第２の姿勢（縦撮り姿勢）との角度範囲を特定するための所定の閾値として、例えば、境界閾値４５°が設定されているものとすると、この所定の閾値を境にして、傾き検出部８による傾き角は、横撮り姿勢側（０°側）の角度範囲であるか、縦撮り姿勢側（９０°側）の角度範囲であるかに基づいて、横撮り姿勢であるか縦撮り姿勢であるかを特定する処理を実行する。一方、傾き検出部８による傾き角が選択基準範囲であれば（ステップＡ６でＹＥＳ）、被写体による姿勢特定方法を選択し、その方法にしたがった特定処理を実行する（ステップＡ７）。

図５は、図４のステップＡ７（被写体による姿勢特定方法）を詳細に説明するためのフローチャートである。
まず、制御部１は、ユーザ操作によって予め任意に設定されている所定の被写体の種類（本実施形態においては、文字列、又は人物の顔）を取得する（ステップＢ１）。いま、所定の被写体の種類として“文字列”が設定されている場合には、図２（１）のように斜めに傾いている状態で撮影された画像を横向き画像（図２（２）参照）に変える処理（ステップＢ２）を行った後、この横向き画像を横方向に逐次走査する文字認識処理を実行する。即ち、横向き画像に対応する被写体を文字認識処理し（ステップＢ３）、認識した文字の数を計数する（ステップＢ４）。同様に、所定の被写体の種類として人物の顔が設定されている場合には、図３（１）のように斜めに傾いている状態で撮影された画像を横向き画像（図３（２）参照）に変えた後（ステップＢ２）、この横向き画像を横方向に逐次走査する顔検出処理を実行する。即ち、横向き画像に対応する被写体を顔検出処理し（ステップＢ３）、顔を認識した人数を計数する（ステップＢ４）。

次に、図２（１）又は図３（１）に示すように斜めに傾いている状態で撮影された画像を回転させて第２の姿勢（縦撮り姿勢）に対応するように縦向き画像（図２（３）又は図３（３）参照）に変える処理（ステップＢ５）を行った後、この縦向き画像を縦方向に逐次走査する文字認識処理又は顔検出処理を実行し（ステップＢ６）、認識した所定の被写体（文字数又は人数）を計数する（ステップＢ７）。
このように横向き画像及び縦向き画像を、異なる方向（横方向又は縦方向）から別々に逐次走査する画像認識処理（文字認識処理又は顔検出処理）を実行することによって認識した所定の被写体（文字数又は人数）を計数すると、この各認識処理で得られた処理結果（所定の被写体の数）を比較し、その比較結果に基づいて、撮像装置（撮像部７）の撮影時における姿勢を特定する（ステップＢ８〜Ｂ１３）。

すなわち、まず、被写体の数（文字数又は人数）を比較（ステップＢ８）した結果、両者の被写体の数は相違するかを判別する（ステップＢ９）。ここで、被写体の数が相違していれば（ステップＢ９でＹＥＳ）、被写体の数が多い方に対応する向きを、撮影時の姿勢として特定する。例えば、図２（２）に示すように横向き画像に対して横方向に逐次走査した結果、１８文字を認識した場合と、図２（３）に示すように縦向き画像に対して縦方向に逐次走査した結果、１２文字を認識した場合とであれば、文字数の多い方の向き（横向き）に対応する横撮り姿勢（第１の姿勢）が撮影時の姿勢として特定される。

同様に、図３（２）に示すように横向き画像に対して横方向に逐次走査した結果、１人を認識した場合と、図３（３）に示すように縦向き画像に対して縦方向に逐次走査した結果、３人を認識した場合とであれば、人数の多い方の向き（縦向き）に対応する縦撮り姿勢（第２の姿勢）が撮影時の姿勢として特定される。一方、両者の被写体の数が同じであれば（ステップＢ９でＮＯ）、ユーザ操作によって撮影時の姿勢を選択可能とする特定処理に移る（ステップＢ１１）。

このようにして撮影時の姿勢が特定されると（図４のステップＡ７、Ａ８）、レリーズボタンが操作されたかを判別し（ステップＡ９）、レリーズボタンが操作されるまで上述のステップＡ１に戻り、以下、上述の動作を繰り返す。いま、レリーズボタンが操作されると（ステップＡ９でＹＥＳ）、その操作時の画像を取得し、現像などの画像処理を施して画像ファイル（例えば、Ｅｘｉｆファイル）を生成する（ステップＡ１０）。そして、レリーズボタンの操作時に特定した撮影時の姿勢を示す情報を、その画像ファイルのＥｘｉｆ情報（メタデータ）に追加記憶させる（ステップＡ１１）。その後、この画像ファイルを圧縮して画像メモリ（例えば、ＳＤカード）３ｃに記憶保存（ステップＡ１２）させた後、撮影モードが終了したか、つまり、再生モードなどの他のモードに切り替えられたかを判別し（ステップＡ１３）、撮影モードのままであれば上述のステップＡ１に戻り、以下、上述の動作を繰り返す。

他方、再生モードに切り替えられた状態において、再生対象の画像が選択されると、制御部１は、再生対象として選択された画像ファイルのＥｘｉｆ情報（メタデータ）から姿勢を示す情報を読み出すことにより撮影時の姿勢を特定し、その姿勢の向きに被写体が向くように画像を回転表示（横長表示又は縦長表示）させるようにしている。

なお、上述した図５の例では、横向き画像を横方向に逐次走査する文字認識処理（ステップＢ２〜Ｂ４）を実行した後、縦向き画像を縦方向に逐次走査する文字認識処理（ステップＢ５〜Ｂや）を実行するようにしたが、上述のステップＢ４の段階で撮影時の姿勢を特定可能となった時、すなわち、認識した被写体の数が所定数以上であれば、その時点で撮影時の姿勢を特定するようにしてもよい。また、ステップＢ２からステップＢ４とステップＢ５からステップＢ７は入れ替えてもよい。

以上のように、第１実施形態において撮像装置の制御部１は、撮影された画像を取得して、その画像を第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別し、その判別結果に基づいて、撮像装置（撮像部７）の撮影時における姿勢（撮影時の姿勢）が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたので、例えば、一方向にシングル走査するという簡易な画像認識処理を実行するだけで、撮像部７の姿勢を簡単かつ適切に特定することが可能となる。

制御部１は、撮影された画像を第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別した第１の判別結果と、その画像を第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別した第２の判別結果に基づいて、撮影時の姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたので、簡易な画像認識処理を組合せることにより撮影時の姿勢をより確実に特定することが可能となる。

制御部１は、上述した第１の判別結果（所定の被写体の数）と、上述した第２の判別結果（所定の被写体の数）とを比較し、その比較結果に基づいて、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたので、撮影時の姿勢の向きに被写体が向いている数を基に、撮影時の姿勢を特定することができ、その姿勢をより確実に特定することが可能となる。

制御部１は、傾き検出部８による傾き角が、予め設定されている所定の角度範囲にあれば、上述した第１の判別結果に基づいて、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたので、姿勢の特定を常に行うものに比べて処理負担が軽減して消費電力を抑制することができる。

制御部１は、傾き角による姿勢特定方法と、被写体による姿勢特定方法のうち、その何れかの方法を使用して撮影時の姿勢を特定するようにしたので、特定方法を適宜使い分けることが可能となる。

制御部１は、傾き検出部８による傾き角が、所定の角度範囲にあれば、第１の特定方法を使用し、所定の角度範囲になければ、第２の特定方法を使用するようにしたので、傾き角に応じて特定方法を使い分けることが可能となる。

第１の特定方法は、撮影された画像を第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別した第１の判別結果と、その画像を第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別した第２の判別結果に基づいて、撮影時の姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたから、姿勢の特定がより確実なものとなる。

所定の角度範囲を示す情報をユーザ操作によって任意に設定可能としたので、例えば、撮像装置を構える際の持ち方やユーザの癖などを考慮した所定の角度範囲の設定が可能となる。

第１の姿勢は、横構図の画像を得る横撮り姿勢であり、第２の姿勢は、縦構図の画像を得る縦撮り姿勢であるので、撮影時の姿勢に被写体の横縦の向きを合わせることが可能となる。

なお、上述した第１実施形態においては、撮影された画像を第１の姿勢の向きに対応する一方向に逐次走査する画像認識処理と、第２の姿勢の向きに対応する一方向に逐次走査する画像認識処理を行い、その両者の処理結果に基づいて撮影時の姿勢を特定するようにしたが、第１の姿勢、又は第２の姿勢に対応する方向に逐次走査する画像認識処理のみを行い、その処理結果だけから撮影時の姿勢を特定するようにしてもよい。

上述した第１実施形態においては、図５に示した被写体による姿勢特定方法において、図２（１）又は図３（１）に示すように斜めに傾いている状態で撮影された画像を回転させることにより、第１の姿勢（横撮り姿勢）に対応するように横向き画像（図２（２）又は図３（２）参照）に変えたり、第２の姿勢（縦撮り姿勢）に対応するように縦向き画像（図２（３）又は図３（３）参照）に変えたりした後、一方向（横方向又は縦方向）に逐次走査する画像認識処理を行うようにしたが、斜めに傾いている画像を回転してその向きを変えず、一方向（その斜めに平行する方向、又は斜めに直交する方向）に逐次走査する画像認識処理を行うようにしてもよい。

上述した実施形態においては、第１の姿勢と第２の姿勢の向きに対応する画像認識処理を実行した結果、両者の被写体の数が同じであれば（図５のステップＢ９でＮＯ）、ユーザ操作によって撮影時の姿勢を選択可能とする特定処理（ステップＢ１１）に移るようにしたが、これに限らず、例えば、横向き画像又は縦向き画像の向きを所定角度（例えば、±２〜３°）微調整した後に、再度、上述のステップＢ３、Ｂ４、Ｂ６、Ｂ７と同様の画像認識処理を行うようにしてもよい。この場合、再認識処理を実行可能な回数に限度（例えば、２回）を設けるようにしてもよい。また、両者の被写体の数が同じであれば（図５のステップＢ９でＮＯ）、図４のステップＡ８に移り、傾き角による姿勢特定方法を選択して実行するようにしてもよい。

上述した第１実施形態においては、所定の被写体として、文字列、人物の顔を例示したが、これに限らず、建物、樹木などを所定の被写体としてもよい。また、ステップＢ１で利用される所定の被写体の種類は、画像認識によって自動で設定するような構成にしてもよい。

（第２実施形態）
以下、この発明の第２実施形態について図６〜図８を参照して説明する。
なお、上述した第１実施形態は、通常の標準レンズを備えた撮像装置に適用した場合を示したが、この第２実施形態は、魚眼レンズ（超広角レンズ）を備えた撮像装置に適用した場合を示したものである。ここで、両実施形態において基本的あるいは名称的に同一のものは、同一符号を付して示し、その説明を省略すると共に、以下、第２実施形態の特徴部分を中心に説明するものとする。

図６（１）〜（３）は、魚眼レンズ（超広角レンズ）１０を備えた撮像装置の撮影時の姿勢が第１の姿勢の場合を説明するための図である。図７（１）〜（３）は、魚眼レンズ１０を備えた撮像装置の撮影時の姿勢が第２の姿勢の場合を説明するための図である。図６（１）、図７（１）は、撮影時の姿勢を示した図で、図６（１）は、魚眼レンズ１０の光軸方向が重力方向に対して略直交する状態（光軸が水平向き状態：第１の姿勢）を示し、図７（１）は、魚眼レンズ１０の光軸方向を天頂に向けた状態、つまり、重力方向に対して略逆方向となる状態（光軸が垂直向き状態：第２の姿勢）を示している。

制御部１は、傾き検出部８の検出結果に基づいて、撮影時の姿勢を特定するようにしている。すなわち、撮像装置の光軸が水平向きの状態となる姿勢（第１の姿勢）であるか、光軸が垂直向きの状態となる姿勢（第２の姿勢）であるかを特定する。なお、図中、破線で示した半天球は、画角が略１８０゜という魚眼レンズ１０の撮影範囲を示している。図６（２）、図７（２）は、魚眼レンズ１０によって撮影された半天球画像を示し、図６（２）は、第１の姿勢で撮影された半天球画像、図７（２）は、第２の姿勢で撮影された半天球画像を示している。なお、魚眼レンズ１０の撮影画像は、円形の半天球画像（魚眼画像）となるが、射影方式を採用しているため、その画像の中心部から端部（周辺部）の方に向かうほど、大きく歪んだものとなる。

図６（３）は、撮像部７の光軸が水平向き状態となる第１の姿勢で撮影された半天球画像において、その画像の中心部の領域（図中、破線を付して示した領域）に対して画像認識処理が行われることを示した図である。この画像認識処理は、半天球画像の中心部の領域に所定の被写体（例えば、人物）が存在しているか否かを判別する処理である。このように画像認識処理の対象領域として、第１の姿勢と画像中心部の領域とを対応付けるようにしている。この画像認識処理の結果、画像の中心部の領域（画像の中心部の領域）に所定の被写体が存在していれば、撮影時の姿勢は、第１の姿勢であると判断する。

図７（３）は、撮像部７の光軸が垂直向き状態となる第２の姿勢で撮影された半天球画像において、その画像の周辺部の領域（図中、破線を付して示した領域）に対して画像認識処理が行われることを示した図である。この画像認識処理は、半天球画像の周辺部の領域に所定の被写体（例えば、人物）が存在しているか否かを判別する処理である。このように画像認識処理の対象領域として、第２の姿勢と画像周辺部の領域とを対応付けるようにしている。その結果、画像の周辺部の領域に所定の被写体が存在していれば、撮影時の姿勢は、図７（１）に示す姿勢（第２の姿勢）であると判断する。

図８は、第２実施形態において、図４のステップＡ７（被写体による姿勢特定方法）を詳細に説明するためのフローチャートである。
まず、制御部１は、予め任意に設定されている所定の被写体の種類（例えば、建物、又は人物）を取得する（ステップＣ１）。そして、半天球画像を取得し、その中心部の領域を画像認識処理の対象領域として指定し（ステップＣ２）、この指定領域内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する画像認識処理を行う（ステップＣ３）。次に、半天球画像の周辺部の領域を画像認識処理の対象領域として指定し（ステップＣ４）、この指定領域内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する画像認識処理を行う（ステップＣ５）。

そして、上述のステップＣ３、Ｃ５による処理結果に基づいて、撮影時の姿勢は、撮像部７の光軸が水平向きの状態となる姿勢（第１の姿勢）であるか、光軸が垂直向きの状態となる姿勢（第２の姿勢）であるかを特定する（ステップＣ６）。例えば、半天球画像の中心部の領域には所定の被写体が存在しているが、半天球画像の周辺部の領域には所定の被写体が存在していなければ、撮影時の姿勢は、第１の姿勢であると特定する。逆に、半天球画像の周辺部の領域には所定の被写体が存在しているが、半天球画像の中心部の領域には所定の被写体が存在していなければ、撮影時の姿勢は、第２の姿勢であると特定する。

なお、この場合においても第１実施形態と同様に、認識した所定の被写体の数を計数し、その数の多い方を撮影時の姿勢として特定するようにしてもよい。また、両方の領域に所定の被写体が存在していたり、存在していなかったりした場合には、ユーザ操作による選択を受け付けて撮影時の姿勢を特定するようにしてよい。また、ステップＣ１で利用される所定の被写体の種類は、画像認識によって自動で設定するような構成にしてもよい。

また、ステップＣ３の段階で撮影時の姿勢を特定可能となった時、すなわち、認識した被写体の数が所定数以上であれば、その時点で撮影時の姿勢を特定するようにしてよい。また、ステップＣ２からステップＣ３とステップＣ４からステップＣ５は入れ替えてもよい。

以上のように、第２実施形態において撮像装置の制御部１は、撮影された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域を逐次走査する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別し、その判別結果に基づいて、撮影時の姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたので、撮影時の姿勢に対応する一部の領域を走査するという簡易な画像認識処理を実行するだけで、撮影時の姿勢を簡単かつ適切に特定することが可能となる。

制御部１は、撮影された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域（一方の領域）を逐次走査する画像認識処理を行うことにより画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別した第１の判別結果と、第２の姿勢に対応付けられている何れかの領域（他方の領域）を逐次走査する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別した第２の判別結果に基づいて、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたので、簡易な画像認識処理の組合せにより撮影時の姿勢をより確実に特定することが可能となる。

制御部１は、半天球画像の中央部領域に所定の被写体が存在していることが判別された場合には、撮像部７の光軸が水平向き状態となる第１の姿勢であると特定し、半天球画像の周辺部領域に所定の被写体が存在していることが判別された場合には、撮像部７の光軸が垂直向き状態となる第２の姿勢であると特定するようにしたので、魚眼レンズ（超広角レンズ）１０を使用した撮影に適した姿勢を適切に特定することができる。

なお、上述した第２実施形態においては、撮影された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域（一方の領域）を逐次走査する画像認識処理と、第２の姿勢に対応付けられている何れかの領域（他方の領域）を逐次走査する画像認識処理を行い、その両者の処理結果に基づいて、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定するようにしたが、第１の姿勢、又は第２の姿勢に対応付けられている何れかの領域を逐次走査する画像認識処理のみを行い、その処理結果から撮影時の姿勢を特定するようにしてもよい。

なお、上述した第２実施形態においては、第１の姿勢と画像の中心部の領域とを対応付けると共に、第２の姿勢と画像の周辺部の領域とを対応付けるようにしたが、被写体の位置などに応じて、それらの対応関係を任意に変更可能としてもよい。

また、上述した各実施形態においては、撮像装置としてコンパクトカメラに適用した場合を示したが、これに限らず、カメラ機能付きパーソナルコンピュータ・ＰＤＡ（個人向け携帯型情報通信機器）・タブレット端末装置・スマートフォンなどの携帯電話機・電子ゲーム・音楽プレイヤー・電子腕時計などであってもよい。また、撮像手段によって撮影された画像に本実施形態における傾き情報（この場合、撮像手段の撮影時における姿勢（傾き）に関する情報）を付加した上で、他の外部装置（他の画像処理装置）に転送し、当該外部装置でもって、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを判定するような構成であってもよい。

また、上述した各実施形態において示した“装置”や“部”とは、機能別に複数の筐体に分離されていてもよく、単一の筐体に限らない。また、上述したフローチャートに記述した各ステップは、時系列的な処理に限らず、複数のステップを並列的に処理したり、別個独立して処理したりするようにしてもよい。

以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明は、これに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲を含むものである。
以下、本願出願の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
（付記）
（請求項１）
請求項１に記載の発明は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、各々向きの異なる第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する特定手段を備えた画像処理装置であって、
前記撮像手段によって撮影された画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第１の判別手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項２）
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、
前記取得手段によって取得された画像を前記第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
を更に備え、
前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項３）
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、
前記第１の判別手段によって前記所定の被写体が存在していることが判別される毎にその所定被写体の数を計数した値を第１の計数値として求めると共に、前記第２の判別手段によって前記所定の被写体が存在していることが判別される毎にその所定被写体の数を計数した値を第２の計数値として求める計数手段と、
前記計数手段によって計数された前記第１の計数値と前記第２の計数値とを比較する比較手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記比較手段による比較結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項４）
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記撮像手段の撮影時における傾き角を検出する傾き検出手段と、
を更に備え、
前記特定手段は、前記傾き検出手段によって検出された傾き角が、予め設定されている所定の角度範囲にあれば、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項５）
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記撮像手段の撮影時における傾き角を検出する傾き検出手段と、
を更に備え、
前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する第１の特定手段と、前記傾き検出手段によって検出された傾き角と所定の閾値との比較結果に基づいて前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する第２の特定手段と、を有する、
ことを特徴とする。
（請求項６）
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の画像処理装置において、
前記特定手段は、前記傾き検出手段によって検出された傾き角が、予め設定されている所定の角度範囲にあれば、前記第１の特定手段により、前記第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定し、前記所定の角度範囲になければ、前記第２の特定手段により、前記第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項７）
請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載の画像処理装置において、
前記取得手段によって取得された画像を前記第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
を更に備え、
前記特定手段による前記第１の特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項８）
請求項８に記載の発明は、請求項４又は６に記載の画像処理装置において、
前記所定の角度範囲を示す情報を任意に設定する設定手段と、
を更に備える、
ことを特徴とする。
（請求項９）
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置において、
前記第１の姿勢は、横構図の画像を得る横撮り姿勢であり、前記第２の姿勢は、縦構図の画像を得る縦撮り姿勢である、
ことを特徴とする。
（請求項１０）
請求項１０に記載の発明は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、各々向きの異なる第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する特定手段を備えた画像処理装置であって、
前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第１の判別手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記第１の判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項１１）
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の画像処理装置において、
前記取得手段によって取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第２の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項１２）
請求項１２に記載の発明は、請求項１０に記載の画像処理装置において、
前記取得手段によって取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第２の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
を備え、
前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項１３）
請求項１３に記載の発明は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、
前記撮像手段によって撮影された画像を取得する処理と、
前記取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する処理と、
を含み、
前記特定する処理は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項１４）
請求項１４に記載の発明は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する機能を備えた画像処理装置のコンピュータに対して、
前記撮像手段によって撮影された画像を取得する機能と、
前記取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する機能と、
を実現させ、
前記特定する機能は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とするプログラムである。
（請求項１５）
請求項１５に記載の発明は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、
前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する処理と、
前記取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する処理と、
を含み、
前記特定する処理は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とする。
（請求項１６）
請求項１６に記載の発明は、
撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する機能を備えた画像処理装置のコンピュータに対して、
前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する機能と、
前記取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する機能と、
を実現させ、
前記特定する機能は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
ことを特徴とするプログラムである。

１ 制御部
３ 記憶部
３ａ プログラムメモリ
３ｃ 画像メモリ
７ 撮像部
８ 傾き検出部
１０ 魚眼レンズ

Claims (16)

1. 撮像手段の撮影時における姿勢が、各々向きの異なる第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する特定手段を備えた画像処理装置であって、
   前記撮像手段によって撮影された画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第１の判別手段と、
   を備え、
   前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記取得手段によって取得された画像を前記第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
   を更に備え、
   前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１の判別手段によって前記所定の被写体が存在していることが判別される毎にその所定被写体の数を計数した値を第１の計数値として求めると共に、前記第２の判別手段によって前記所定の被写体が存在していることが判別される毎にその所定被写体の数を計数した値を第２の計数値として求める計数手段と、
   前記計数手段によって計数された前記第１の計数値と前記第２の計数値とを比較する比較手段と、
   を備え、
   前記特定手段は、前記比較手段による比較結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記撮像手段の撮影時における傾き角を検出する傾き検出手段と、
   を更に備え、
   前記特定手段は、前記傾き検出手段によって検出された傾き角が、予め設定されている所定の角度範囲にあれば、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記撮像手段の撮影時における傾き角を検出する傾き検出手段と、
   を更に備え、
   前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する第１の特定手段と、前記傾き検出手段によって検出された傾き角と所定の閾値との比較結果に基づいて前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する第２の特定手段と、を有する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記特定手段は、前記傾き検出手段によって検出された傾き角が、予め設定されている所定の角度範囲にあれば、前記第１の特定手段により、前記第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定し、前記所定の角度範囲になければ、前記第２の特定手段により、前記第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記取得手段によって取得された画像を前記第２の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識処理を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
   を更に備え、
   前記特定手段による前記第１の特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。
8. 前記所定の角度範囲を示す情報を任意に設定する設定手段と、
   を更に備える、
   ことを特徴とする請求項４又は６に記載の画像処理装置。
9. 前記第１の姿勢は、横構図の画像を得る横撮り姿勢であり、前記第２の姿勢は、縦構図の画像を得る縦撮り姿勢である、
   ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置。
10. 撮像手段の撮影時における姿勢が、各々向きの異なる第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する特定手段を備えた画像処理装置であって、
    前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する取得手段と、
    前記取得手段によって取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第１の判別手段と、
    を備え、
    前記特定手段は、前記第１の判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
    ことを特徴とする画像処理装置。
11. 前記取得手段によって取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第２の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する第２の判別手段と、
    を備え、
    前記特定手段は、前記第１の判別手段による判別結果、及び前記第２の判別手段による判別結果に基づいて、前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記特定手段は、前記第１の判別手段によって前記半天球画像の中央部領域に前記所定の被写体が存在していることが判別された場合には、前記撮像手段の光軸が水平向き状態となる第１の姿勢であると特定し、前記半天球画像の周辺部領域に前記所定の被写体が存在していることが判別された場合には、前記撮像手段の光軸が垂直向き状態となる第２の姿勢であると特定する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
13. 撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、
    前記撮像手段によって撮影された画像を取得する処理と、
    前記取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する処理と、
    を含み、
    前記特定する処理は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
    ことを特徴とする画像処理方法。
14. 撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する機能を備えた画像処理装置のコンピュータに対して、
    前記撮像手段によって撮影された画像を取得する機能と、
    前記取得された画像を前記第１の姿勢の向きに対応する被写体を認識する画像認識を行うことにより前記画像内に所定の被写体が存在しているか否かを判別する機能と、
    を実現させ、
    前記特定する機能は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
    ことを特徴とするプログラム。
15. 撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、
    前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する処理と、
    前記取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する処理と、
    を含み、
    前記特定する処理は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する、
    ことを特徴とする画像処理方法。
16. 撮像手段の撮影時における姿勢が、第１の姿勢であるか第２の姿勢であるかを特定する機能を備えた画像処理装置のコンピュータに対して、
    前記撮像手段によって撮影された半天球画像を取得する機能と、
    前記取得された半天球画像の周辺部領域及び中心部領域のうち、前記第１の姿勢に対応付けられている何れかの領域の被写体を認識する画像認識処理を行うことにより当該領域に所定の被写体が存在しているか否かを判別する機能と、
    を実現させ、
    前記特定する機能は、前記判別結果に基づいて、前記撮像手段の撮影時における姿勢が前記第１の姿勢であるか前記第２の姿勢であるかを特定する、
    ことを特徴とするプログラム。

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