JP2022181272A - Imaging apparatus - Google Patents
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Images
Landscapes
- Cameras Adapted For Combination With Other Photographic Or Optical Apparatuses (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Exposure Control For Cameras (AREA)
Abstract
Description
本開示は、撮影装置に関する。 The present disclosure relates to imaging devices.
従来、店舗や公共施設などにおいて、撮影用の筐体内においてユーザの写真を撮影する撮影ボックスが設置されており、証明写真の撮影用途などに用いられている。また、クロマキー処理に適した光を被写体に照射するため、定常光を用いて撮影を行う装置も開発されている(特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, in stores, public facilities, etc., a photographing box for photographing a user is installed in a housing for photographing, and is used for photographing an ID photograph. Further, in order to irradiate a subject with light suitable for chromakey processing, an apparatus has also been developed that uses ambient light for photographing (see Patent Document 1).
証明写真などを撮影する際、被写体を鮮明に写すために、ストロボ発光により閃光を発光することが行われている。一方、自然な表情を撮影するためには、ストロボ発光を用いた場合よりも、室内光などの定常光の下で撮影をした方が、好ましいことが知られている。しかしながら、定常光下で撮影を行う場合、外光の影響を受けやすく、露出やカラーバランスが安定しないことがある。また、光の当たり方や影の出来方などにも影響を受ける。 2. Description of the Related Art When taking an ID photograph or the like, a strobe is used to emit a flash of light in order to take a clear image of a subject. On the other hand, it is known that, in order to photograph a natural expression, it is preferable to photograph under constant light such as room light rather than using strobe light emission. However, when shooting under constant light, it is easily affected by outside light, and exposure and color balance may not be stable. It is also affected by how the light hits it and how shadows are formed.
そこで、本開示は、定常光下で撮影を行う場合に、良好な撮影画像を得ることが可能な撮影装置を提供することを課題とする。 Accordingly, an object of the present disclosure is to provide an imaging apparatus capable of obtaining a good captured image when performing imaging under constant light.
上記課題を解決するため、本開示では、
複数の照明部と、
撮影を行う撮影部と、
前記撮影部により得られた撮影画像を解析して照明状態を検出する照明状態検出手段と、
前記照明状態に基づいて、前記照明部の光量を調整する光量調整手段と、
前記光量調整手段による調整後に前記撮影部により得られた撮影画像を出力する画像出力部と、
を有する撮影装置を提供する。
In order to solve the above problems, in the present disclosure,
a plurality of lighting units;
a shooting unit that shoots,
lighting state detection means for analyzing a photographed image obtained by the photographing unit and detecting a lighting state;
light amount adjusting means for adjusting the light amount of the illumination unit based on the lighting state;
an image output unit for outputting a photographed image obtained by the photographing unit after adjustment by the light amount adjusting means;
To provide an imaging device having
また、本開示の撮影装置における、
前記照明状態検出手段は、
教師データを用いた機械学習による学習モデルを用いて照明状態を推測してもよい。
In addition, in the imaging device of the present disclosure,
The illumination state detection means is
A learning model based on machine learning using teacher data may be used to estimate the lighting state.
また、本開示の撮影装置は、
複数の光量センサをさらに有し、
前記照明状態検出手段は、
前記撮影画像を解析して求められた照明状態を、前記光量センサの出力に基づいて修正してもよい。
Further, the imaging device of the present disclosure is
further having a plurality of light intensity sensors,
The illumination state detection means is
The illumination state obtained by analyzing the photographed image may be corrected based on the output of the light amount sensor.
また、本開示の撮影装置は、
ストロボ発光部をさらに有し、
前記照明状態が所定の条件を満たす場合に、前記ストロボ発光部による発光を行い、
前記画像出力部は、前記ストロボ発光部による発光後の撮影画像を出力してもよい。
Further, the imaging device of the present disclosure is
further having a strobe light emitting part,
When the illumination state satisfies a predetermined condition, the strobe light emitting unit emits light;
The image output section may output a photographed image after light emission by the strobe light emission section.
また、本開示の撮影装置は、
複数のサービスモードごとに前記照明状態の基準値を記憶しておき、
前記光量調整手段は、選択された前記サービスモードに対応する前記基準値に近付くように、前記照明部の光量を調整してもよい。
Further, the imaging device of the present disclosure is
storing a reference value of the illumination state for each of a plurality of service modes;
The light quantity adjusting means may adjust the light quantity of the illumination unit so as to approach the reference value corresponding to the selected service mode.
本開示によれば、定常光下で撮影を行う場合に、良好な撮影画像を得ることが可能となる。 According to the present disclosure, it is possible to obtain a good photographed image when photographing under constant light.
以下、本開示の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
<1.装置構成>
図1は、本開示の一実施形態に係る撮影装置の概略側面図である。本実施形態に係る撮影装置100の全体構造は、従来の撮影ボックスと同様、躯体内に空間SPを有し、躯体に設けられた筐体10内に撮影部110等の構成要素を備えたものとなっている。空間SP内には、椅子CHが設置されており、人物が空間SP内に入室し、椅子CHに座った状態で撮影部110により撮影可能となっている。本実施形態に係る撮影装置100は、空間SP内の室内光として定常光を照射する照明部103を有している。図1の例では、5つの照明部103a~103eを有している。
Preferred embodiments of the present disclosure will be described in detail below with reference to the drawings.
<1. Device configuration>
1 is a schematic side view of an imaging device according to an embodiment of the present disclosure; FIG. The overall structure of the photographing
照明部103aは利用者の前面上、照明部103bは利用者の前面下、照明部103cは利用者の上面前、照明部103dは利用者の上面後、照明部103eは利用者の背面、をそれぞれ照らす位置に設置されている。図示は省略するが、空間SPと外部を仕切るカーテンが設置されている。入室後にカーテンを閉めると、5つの照明部103により空間SPが一定の明るさに保たれる。カーテンを閉めることにより、空間SPは定常光で照らされることになる。定常光とは、経時変化が少なく、ムラの少ない光である。したがって、太陽光に影響される外光や、ストロボによる閃光は除外される。
The
撮影装置100は、店舗や公共施設などに設置された撮影用の装置である。図2は、撮影装置100のハードウェア構成図である。図1の概略側面図に示すように、撮影装置100は筐体10が設けられた躯体を有し、その内部に人が入れる空間SPを設け、液晶ディスプレイ等の表示部105やカメラ等の撮影部110が、ユーザに認識可能な状態で筐体10内に設置されている。
A photographing
図2に示すように、撮影装置100は、装置全体の制御や各種の演算処理を行う制御部101と、制御部101が実行するプログラムやデータを記憶するための不揮発性の記憶装置102(例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等)と、空間SPを照らす照明部103と、キーボード、タッチパネル等の指示入力部104と、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ等の表示部105と、撮影画像等のデータをプリンタ出力するためのプリンタ106と、他の端末やサーバコンピュータとネットワークを介して通信を行う通信部107と、光量を測定する光量センサ108と、人物を検知する人感センサ109と、被写体であるユーザを撮影する撮影部110(CCDカメラ等)と、閃光を発するストロボ発光部111を備え、バスを介して互いに電気的に接続されている。
As shown in FIG. 2, the
制御部101は、コンピュータにより実現することができる。例えば、制御部101は、CPU(Central Processing Unit)と、メインメモリであるRAM(Random Access Memory)を備え、不揮発性の記憶装置102に記憶されたプログラムをRAMに読み出して実行することにより様々な演算や制御を実現する。
The
照明部103は、照明機器により実現される。照明機器としては、光量を調整可能なものであれば、LED、蛍光灯、電球等、様々なものを用いることができる。照明部103を実現する照明機器としては、取り扱い性、コスト等の観点から、LEDを用いることが好ましい。照明部103は、照度および色温度が可変な調光機能を有している。照明部103は、例えば、R、G、Bの各個別のLEDをまとめてユニット化して実現することができる。また、メインとなる白色LEDに光量アップ用、色味調整用としてR、G、Bの各個別のLEDまたは色可変式LEDライトを追加したユニットを用いてもよい。
The
指示入力部104と表示部105は、様々な態様で実現できるが、本実施形態では、指示入力部104と表示部105は、タッチパネル式ディスプレイとして実現されている。したがって、タッチパネル式ディスプレイは、指示入力部104と表示部105を兼ねている。通信部107は、インターネット等のコンピュータネットワークを介して通信を行う。通信部107は、インターネットを介して、撮影画像等のデータを、ユーザが保持するスマートフォン等に送信することができる。更に、他の端末とネットワークを介さずに直接無線通信を行う近距離無線通信部を備えていてもよい。近距離無線通信部が用いる通信方式としては、比較的近距離で無線通信を行う形式であれば特に限定されないが、例えばbluetooth、無線LAN等の公知の様々な方式を用いることができる。プリンタ106は、撮影画像をプリント出力する画像出力部112、通信部107および近距離無線通信部は、撮影画像をデータ出力する画像出力部112として機能する。図2に示した各構成要素は、図1に示したような外観の筐体に納められている。
The
光量センサ108は、光量を測定するセンサであり、フォトダイオード、フォトトランジスタ等を用いた公知の照度計等により実現される。光量センサ108としては、照度等の光量を検出するものであるが、さらに色を検出できるものであってもよい。光量センサ108は、撮影画像に写り込む範囲の光量を測定するために適した位置に設置される。光量センサ108の設置数および設置位置は、適宜定めることができる。図3は、光量センサ108の設置個所を示す図である。図3は、図1におけるA-A線の側から見た図である。本実施形態では、光量センサ108a~108eの5個の光量センサを有している。図3に示すように、5個の光量センサは、ユーザの背面側の躯体の壁面に設置されている。光量センサ108aはユーザの上方、光量センサ108bはユーザの右側(図3における左側)上部、光量センサ108cは利用者の右側(図3における左側)下部、光量センサ108dはユーザの左側(図3における右側)上部、光量センサ108eはユーザの左側(図3における右側)下部、にそれぞれ設置されている。
The
図4は、撮影装置100の機能ブロック図である。図2に示したハードウェア構成において、CPUが記憶装置102に記憶されたプログラムをRAMに読み込んで実行することにより、制御部101は、照明状態検出手段101a、光量調整手段101bを実現する。
FIG. 4 is a functional block diagram of the
照明状態検出手段101aは、撮影部110により得られた撮影画像を解析して外光による影響を含む照明状態を求める。光量調整手段101bは、照明状態検出手段101aにより算出された照明状態に基づいて、照明部103の光量を調整する。画像出力部112は、光量の調整後に得られる撮影画像を出力する。画像出力部112は、撮影画像をプリント出力するプリンタ106、撮影画像をデータ出力する通信部107により実現される。近距離無線通信部を画像出力部112として用いてもよい。
The lighting state detection means 101a analyzes the photographed image obtained by the photographing
記憶装置102は、照明状態検出手段101a、光量調整手段101bを実現するためのプログラム以外にも、制御部101が実現する様々な機能を実行するためのプログラムを記憶している。また、記憶装置102は、撮影装置100の処理に必要な様々なデータも記憶している。記憶装置102は、照明状態の基準値を記憶した基準値記憶手段としての機能も実現している。
The
基準値記憶手段には、各サービスモードに対応付けて、照明状態の基準値が記憶されている。照明状態の基準値とは、外光の影響を含まず、照明部103による光(定常光)のみの照明状態を示す値である。サービスモードとは、撮影画像の態様を定めるモードである。サービスモードとしては、例えば、証明写真モード、ファンフォトモード等がある。証明写真モードは、各種証明写真用のモードであり、ファンフォトモードは、見て楽しむための写真用のモードである。これらの各モードでは、撮影画像を撮影する際の照明の態様が異なっている。そのため、照明状態の基準値もサービスモードにより異なる。
The reference value storage means stores the reference value of the illumination state in association with each service mode. The reference value of the illumination state is a value indicating the illumination state of only the light (steady light) from the
<2.処理動作>
次に、図1に示した本実施形態に係る撮影装置の処理動作について説明する。図5は、撮影装置による処理動作を示すフローチャートである。撮影装置100においては、人感センサ109が作動している。そして、人物が入室すると人感センサ109が人物を検知する(ステップS1)。人物を検知すると、人感センサ109は、人物を検知した旨の信号を制御部101に送信する。人感センサ109から人物を検知した旨の信号を受信すると、撮影装置100では、制御部101は、照明部103を点灯させる(ステップS2)。具体的には、制御部101が、事前に定められた所定の照度、色味で点灯するように各照明部103a~103eの制御を行う。
<2. Processing operation>
Next, the processing operation of the photographing apparatus according to this embodiment shown in FIG. 1 will be described. FIG. 5 is a flow chart showing processing operations by the imaging device. In the photographing
続いて、制御部101は、表示部105にサービスモードを選択させる画面を表示する。具体的には、表示部105は、その画面に複数のサービスモードを選択可能に表示する(ステップS3)。本実施形態では、表示部105と指示入力部104をタッチパネルにより実現している。そのため、表示画面の所定の領域に、サービスの名称を表示しておき、その領域が触れられた際に、そのサービスモードが選択されたものと判定することができる。
Subsequently, the
より具体的には、サービスモードを表示する際、そのサービスに対応した金額も表示する。そして、利用者によりサービスモードが選択されると、図示しない課金処理部により選択されたサービスモードに対応する課金処理を行う。 More specifically, when displaying the service mode, the amount corresponding to the service is also displayed. When a service mode is selected by the user, a billing process corresponding to the selected service mode is performed by a billing processing unit (not shown).
サービスモードが選択されると、制御部101は、記憶装置102を参照し、選択されたサービスモードに対応する照明状態の基準値を取得する(ステップS4)。さらに、ステップS4の処理と並行して、撮影および光量測定を開始する(ステップS5)。ステップS5においては、撮影部110が撮影を開始する。具体的には、撮影部110が撮影を行って画像データである撮影画像を取得する。撮影部110は、所定の撮影レートで撮影を行い、取得した撮影画像を制御部101に送る。そして、制御部101は、取得した撮影画像を順次、表示部105に送る。表示部105では、制御部101から取得した撮影画像を順次表示する。すなわち、撮影部110は、連続撮影を行い、撮影により得られた撮影画像は連続させることで動画撮影される。
When the service mode is selected, the
撮影レート(fps:フレーム/秒)は、適宜設定することができる。例えば、撮影レートを30fpsとした場合、1秒間に30枚の撮影画像が取得され、表示部105では、1秒間に30枚の撮影画像が順次表示される。したがって、ユーザは、表示部105に表示された撮影画像を動画として認識することができる。このため、表示部105では、いわゆるライブビュー表示が行われることになる。
The shooting rate (fps: frames per second) can be set as appropriate. For example, when the shooting rate is 30 fps, 30 shot images are obtained per second, and the
一方、ステップS5においては、光量の測定を開始する。具体的には、制御部101が、光量センサ108に信号を送信し、光量の測定を行わせる。光量センサ108は、測定により光量を取得する。光量は、例えば明るさ(照度:単位ルクス)で取得することができる。各光量センサ108a~108eは、取得した光量を制御部101に送信する。
On the other hand, in step S5, measurement of the amount of light is started. Specifically, the
また、制御部101では、順次取得する撮影画像の中から、任意のタイミングで1つの撮影画像を抽出する。そして、照明状態検出手段101aが、抽出された撮影画像を解析して外光の影響を含む照明状態を検出する(ステップS6)。本実施形態では、ステップS6において、撮影画像の解析だけでなく、光量センサ108a~108eから取得した光量の値も用いて照明状態を特定する。照明状態としては、照明状態を反映した指標であれば、どのような指標を用いてもよい。本実施形態では、光量に対応する照度(単位ルクス)を用いている。ステップS6において検出された照明状態は、外光の影響を含んだものとなる。ステップS6における照明状態の検出の詳細については後述する。
Further, the
照明状態が検出されたら、検出された照明状態が補正可能な範囲であるか否かを判定する(ステップS7)。照明状態が補正可能な範囲であるか否かは、照明状態が所定の条件を満たすか否かにより判定することができる。所定の条件としては、目標とする照明状態に応じて適宜設定することができる。例えば、検出された照明状態が設置値に対して所定の比率未満であることを所定の条件とすることができる。具体的には、制御部101が、選択されたサービスモードで基準値記憶手段である記憶装置102を参照し、サービスモードに対応する照明状態の基準値を取得する。そして、制御部101は、ステップS6で検出された照明状態と、取得した基準値を比較し、検出された照明状態が設置値に対して所定の比率未満である場合は、補正可能な範囲であると判定し、算出された照明状態が所定の比率以上である場合は、補正可能な範囲でないと判定する。ここで、所定の比率としては、適宜設定することができる。算出された照明状態が基準値に対して所定の比率以上である場合、外光の影響が大き過ぎることを意味している。この場合、照明部103による定常光では、適切にユーザを照らすことが難しいため、照明部103による補正は不可能と判定するようにしている。
After the lighting condition is detected, it is determined whether or not the detected lighting condition is within a correctable range (step S7). Whether or not the illumination state is within a correctable range can be determined by whether or not the illumination state satisfies a predetermined condition. The predetermined condition can be appropriately set according to the target illumination state. For example, the predetermined condition may be that the detected lighting condition is less than a predetermined ratio to the set value. Specifically, the
補正可能な範囲であると判定された場合には(ステップS7:YES)、検出された照明状態に基づいて、照明部の照度を調整する(ステップS8)。具体的には、光量調整手段101bは、選択されたサービスモードに対応する基準値に近付くように、照明部103の光量を調整する。照明状態と照明部103の光量の関係は、様々な態様で設定することができる。例えば、撮影画像において、各照明部に影響される領域(画素ブロック、画素の集合)を影響領域として設定しておき、撮影画像を解析して得られた各影響領域の照明状態に応じて、対応する照明部103の光量を調整してもよい。さらに、撮影部110における露出を調整するようにしてもよい。この場合、制御部101は、撮影部110のレンズ面に平行に設置された絞りの開口制御を行い、露出を調整する。
If it is determined that the correction is possible (step S7: YES), the illuminance of the lighting unit is adjusted based on the detected lighting state (step S8). Specifically, the light amount adjusting means 101b adjusts the light amount of the
一方、ステップS7において、補正可能な範囲でないと判定された場合には(ステップS7:NO)、ストロボ撮影に変更する(ステップS9)。具体的には、ストロボ発光部111の制御を行って、ストロボ発光の準備を行う。
On the other hand, if it is determined in step S7 that it is out of the correctable range (step S7: NO), the photographing is changed to strobe photography (step S9). Specifically, the strobe
ステップS8またはステップS9の処理を終えたら、撮影画像の出力を行う(ステップS10)。具体的には、制御部101が、光量調整手段101bによる照明部103の光量の調整後、またはストロボ発光後に撮影した撮影画像を取得し、画像出力部112に渡す。そして、画像出力部112は、制御部101から取得した撮影画像を出力する。この際、制御部101は、撮影画像の出力に用いる静止画像の取り込みを行う。この時、撮影画像を高解像度にするために高画質モードに切り替えたり、静止画撮影モードに切り替えたりしても良い。撮影画像をプリント出力する場合は、画像出力部112であるプリンタ106からプリント出力し、撮影画像をデータ出力する場合は、画像出力部112である通信部107から、インターネットを介して、ユーザのスマートフォン等に撮影画像を送信して出力する。すなわち、照明状態が所定の条件を満たす場合に、ストロボ発光部111による発光を行い、画像出力部112は、ストロボ発光部111による発光後の撮影画像を出力する。
After completing the process of step S8 or step S9, the captured image is output (step S10). Specifically, the
<照明状態の検出>
ステップS6における照明状態の検出について説明する。照明状態の検出は、制御部101により抽出された撮影画像を、照明状態検出手段101aが画像解析することにより行われる。照明状態検出手段101aによる画像解析は、機械学習による学習済みの学習モデルを用いてもよいし、画像解析アルゴリズムを用いてもよい。
<Detection of lighting conditions>
The detection of the illumination state in step S6 will be described. The detection of the illumination state is performed by image analysis of the photographed image extracted by the
学習モデルを用いる場合、ニューラルネットワークに代表されるAI(人工知能)を用いたディープラーニングによる学習モデルを利用する。この場合、照明状態検出手段101aは、教師データを用いた機械学習による学習モデルを用いて照明状態を推測する。照明状態検出手段101aが備える学習モデルは、入力層G1A、複数の中間層G1B、出力層G1Cを有している。入力層G1Aは、入力される撮影画像の画素数と同数のノードを有している。例えば入力される撮影画像の画素数が横X×縦Yである場合、X×Y個の入力ノードを有する。中間層G1Bは、入力層G1Aと出力層G1Cの間に位置する層であり、複数層を有している。各層間においては、ノード間の重み及びバイアス等のパラメータが設定されており、このパラメータを更新することにより、出力側のノードの値が異なるようになっている。入力層G1Aには、各撮影画素の画素値が入力され、出力層G1Cの各出力ノードには、所定の領域に対応した照明状態が出力される。 When using a learning model, a learning model based on deep learning using AI (artificial intelligence) represented by a neural network is used. In this case, the lighting state detection means 101a estimates the lighting state using a learning model based on machine learning using teacher data. A learning model provided in the illumination state detection means 101a has an input layer G1A, a plurality of intermediate layers G1B, and an output layer G1C. The input layer G1A has the same number of nodes as the number of pixels of the captured image to be input. For example, when the number of pixels of an input photographed image is horizontal X×vertical Y, there are X×Y input nodes. The intermediate layer G1B is a layer positioned between the input layer G1A and the output layer G1C and has multiple layers. In each layer, parameters such as weights and biases between nodes are set, and by updating these parameters, the values of the nodes on the output side are made different. A pixel value of each shooting pixel is input to the input layer G1A, and an illumination state corresponding to a predetermined area is output to each output node of the output layer G1C.
所定の領域とは、撮影画像における1以上の画素からなる領域である。1画素を1つの領域とする場合には、画素数と同数の出力ノードが必要となる。各領域を小さい単位で設定する程、詳細な位置を特定した照明状態の算出が可能となる。照明状態としては、照明状態を反映した指標であれば、どのような指標を用いてもよい。本実施形態では、光量に対応する照度(単位ルクス)を用いている。 The predetermined area is an area made up of one or more pixels in the captured image. If one pixel constitutes one region, the same number of output nodes as the number of pixels are required. As each area is set in smaller units, it becomes possible to calculate an illumination state with a more detailed position specified. Any index may be used as the illumination state as long as it reflects the illumination state. In this embodiment, illuminance (unit lux) corresponding to the amount of light is used.
学習モデルの学習段階においては、まず、教師データを用意する。教師データとしては、撮影画像と、その撮影画像を撮影した際に、実際に領域ごとに測定した照明状態の組を用いる。このときの照明状態としては、完全に外光を遮断した状態の光量の理論値と、実運用時と同じ環境において光量センサで測定した光量の実測値との差を用いる。実運用時と同じ環境では、外光の影響を受けた光量が得られる。 In the learning stage of the learning model, first, teacher data is prepared. As training data, a set of a photographed image and a lighting condition actually measured for each region when the photographed image was photographed is used. As the illumination state at this time, the difference between the theoretical value of the amount of light in a state in which external light is completely blocked and the actual value of the amount of light measured by a light amount sensor in the same environment as during actual operation is used. In the same environment as during actual operation, the amount of light affected by outside light is obtained.
そして、学習モデルの出力値を、教師データである照明状態を用いて評価する。具体的には、出力層G1Cからの出力結果である照明状態と、教師データに含まれる照明状態とに基づく誤差関数(目的関数、損失関数又はコスト関数ともいう)を用いて、出力結果を評価する。 Then, the output value of the learning model is evaluated using the illumination state, which is teacher data. Specifically, the output result is evaluated using an error function (also referred to as an objective function, a loss function, or a cost function) based on the lighting state, which is the output result from the output layer G1C, and the lighting state included in the teacher data. do.
次に、得られた評価の結果に基づいて、中間層G1Bで用いられるノード間の重み及びバイアス等のパラメータを更新するか否かを判定する。例えば、最急降下法等の勾配降下法によって誤差関数を最適化(最小化又は最大化)する過程で、誤差関数が閾値以下(又は閾値以上)となった場合、パラメータを更新しないと判定する。例えば、誤差関数が閾値を超えた(又は閾値未満となった)場合、パラメータを更新すると判定する。この閾値は任意に設定することができる。パラメータを更新すると判定した場合、中間層G1Bで用いられるパラメータを更新する。このような処理を多数の教師データについて行うことにより、学習済みの学習モデルが得られる。 Next, based on the obtained evaluation result, it is determined whether or not to update parameters such as weights and biases between nodes used in the intermediate layer G1B. For example, in the process of optimizing (minimizing or maximizing) the error function by a gradient descent method such as the steepest descent method, if the error function is below (or above) a threshold, it is determined not to update the parameters. For example, when the error function exceeds the threshold (or becomes less than the threshold), it is determined to update the parameters. This threshold can be set arbitrarily. If it is determined to update the parameters, the parameters used in the intermediate layer G1B are updated. A trained learning model is obtained by performing such processing on a large number of teacher data.
上記のようにして学習が行われた学習モデルを備えた照明状態検出手段101aは、撮影画像を取得すると、各画素の値を入力層の各入力ノードに入力し、各領域の照明状態を出力する。学習済みの学習モデルを実現するプログラムおよびデータは、記憶装置に記憶しておき、処理時に制御部101が読み込むようにして実行することができる。
The lighting condition detection means 101a equipped with the learning model trained as described above receives the captured image, inputs the value of each pixel to each input node of the input layer, and outputs the lighting condition of each area. do. A program and data for realizing a learned learning model can be stored in a storage device and read by the
学習モデルを用いず、画像解析アルゴリズムを用いる場合、例えば、照明状態検出手段101aは、CPUが画像解析アルゴリズムを用いたプログラムを実行することにより実現される。画像解析アルゴリズムとしては、例えば、所定の領域ごとに画素値を用いて明るさ(明度)を検出し、周囲の画素との関係から各領域における照度を推定する。 When an image analysis algorithm is used without using a learning model, for example, the illumination state detection means 101a is implemented by the CPU executing a program using the image analysis algorithm. As an image analysis algorithm, for example, pixel values are used for each predetermined area to detect brightness (brightness), and the illuminance in each area is estimated from the relationship with surrounding pixels.
<光量センサによる測定値の反映>
ステップS6においては、撮影画像の解析のみにより照明状態を検出することもできる。しかし、本実施形態では、より検出精度を高めるため、光量センサ108a~108eから取得した光量の値も用いて照明状態を特定する。すなわち、照明状態検出手段101aは、撮影画像を解析して求められた照明状態を、光量センサ108a~108eの出力に基づいて修正する。具体的には、学習モデルまたは画像解析アルゴリズムを用いて得られた照度の値を、光量センサ108a~108eから得られた照度の値を用いて修正する。
<Reflection of measured value by light intensity sensor>
In step S6, the illumination state can also be detected only by analyzing the photographed image. However, in this embodiment, in order to further improve the detection accuracy, the illumination state is specified using the light amount values obtained from the
各光量センサ108a~108eで測定される光量が、撮影画像におけるどの領域にどの程度影響を与えるかについては事前に設定しておくことができる。このため、撮影画像における各領域の照度が、各光量センサ108a~108eの測定値に基づいて、対応する撮影画像内の領域の照度を修正することができる。例えば、光量センサ108aにおける測定値がA領域における照度に30%影響し、B領域における照度に20%影響する設定であったとする。この場合、A領域の照度を光量センサ108aの照度との差分の30%に応じた値だけ修正し、B領域の照度を光量センサ108aの照度との差分の20%に応じた値だけ修正する。同様にして、撮影画像における各領域の照度の値を光量センサの値に応じて修正し、各領域における照明状態とする。
It is possible to set in advance which areas in the captured image are affected by the light amounts measured by the
以上、本開示の好適な実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態に係る撮影装置では、表示部と指示入力部をタッチパネルにより構成するようにしたが、指示入力部を制御部101に電気的に接続された物理的なボタンとしてもよい。
Although the preferred embodiments of the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to the above embodiments, and various modifications are possible. For example, in the imaging apparatus according to the above embodiment, the display unit and the instruction input unit are configured by a touch panel, but the instruction input unit may be physical buttons electrically connected to the
100・・・撮影装置
101a・・・照明状態検出手段
101b・・・光量調整手段
101・・・制御部
102・・・記憶装置
103・・・照明部
104・・・指示入力部
105・・・表示部
106・・・プリンタ
107・・・通信部
108・・・光量センサ
109・・・人感センサ
110・・・撮影部
111・・・ストロボ発光部
112・・・画像出力部
DESCRIPTION OF
Claims (5)
撮影を行う撮影部と、
前記撮影部により得られた撮影画像を解析して照明状態を検出する照明状態検出手段と、
前記照明状態に基づいて、前記照明部の光量を調整する光量調整手段と、
前記光量調整手段による調整後に前記撮影部により得られた撮影画像を出力する画像出力部と、
を有する撮影装置。 a plurality of lighting units;
a shooting unit that shoots,
lighting state detection means for analyzing a photographed image obtained by the photographing unit and detecting a lighting state;
light amount adjusting means for adjusting the light amount of the illumination unit based on the lighting state;
an image output unit for outputting a photographed image obtained by the photographing unit after adjustment by the light amount adjusting means;
A photographing device having a
教師データを用いた機械学習による学習モデルを用いて照明状態を推測する、請求項1に記載の撮影装置。 The illumination state detection means is
2. The photographing device according to claim 1, wherein the lighting state is estimated using a learning model based on machine learning using teacher data.
前記照明状態検出手段は、
前記撮影画像を解析して求められた照明状態を、前記光量センサの出力に基づいて修正する、請求項1または請求項2に記載の撮影装置。 further having a plurality of light intensity sensors,
The illumination state detection means is
3. The photographing apparatus according to claim 1, wherein the illumination state obtained by analyzing the photographed image is corrected based on the output of the light amount sensor.
前記照明状態が所定の条件を満たす場合に、前記ストロボ発光部による発光を行い、
前記画像出力部は、前記ストロボ発光部による発光後の撮影画像を出力する、請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の撮影装置。 further having a strobe light emitting part,
When the illumination state satisfies a predetermined condition, the strobe light emitting unit emits light;
4. The photographing apparatus according to claim 1, wherein said image output section outputs a photographed image after light emission by said strobe light emitting section.
前記光量調整手段は、選択された前記サービスモードに対応する前記基準値に近付くように、前記照明部の光量を調整する、請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の撮影装置。 storing a reference value of the illumination state for each of a plurality of service modes;
5. The photographing apparatus according to claim 1, wherein said light amount adjusting means adjusts the light amount of said lighting section so as to approach said reference value corresponding to said selected service mode.
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