JP4654874B2 - 被写体解析装置、撮像装置、および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像信号を複数の画像領域に分割する被写体解析装置およびそのプログラムに関する。また、本発明は、その被写体解析装置を搭載する撮像装置に関する。

特許文献１には、画像信号を色相のヒストグラムに変換し、このヒストグラムの単峰の山毎に、画像領域を分割する技術が開示されている。
特開平５−１００３２８号公報

ところで、特許文献１のように色相のヒストグラムで画像領域を分割した場合、画像信号を色相に変換しなければならず、演算の手間が増えるという問題点があった。また、類似した色相であっても、輝度の異なる別被写体を分別できないという問題点もあった。
そこで、本発明では、画像信号をヒストグラムに基づいて複数の画像領域に分割する別の技術を提供することを目的とする。

《１》 本発明の被写体解析装置は、ヒストグラム解析部、および領域分割部を備える。
ヒストグラム解析部は、Ｒ色成分のヒストグラムとＧ色成分のヒストグラムとＢ色成分のヒストグラムとを作成し、各ヒストグラムを山型の分布範囲に区分けする。
領域分割部は、ヒストグラム解析部によって区分けされたＲ色成分の分布範囲と、ヒストグラム解析部によって区分けされたＧ色成分の分布範囲と、ヒストグラム解析部によって区分けされたＢ色成分の分布範囲とを組み合わせて、画像信号を複数の画像領域に分割する。
《２》 なお好ましくは、ヒストグラム解析部は、各ヒストグラムを区分けした後の分布範囲の数が予め設定される目標分割数よりも少ない又は多い場合、再度の区分けを行う。
《３》 なお好ましくは、領域分類部は、複数の画像領域の色が類似し、且つ隣接する領域同士を領域結合する。
《４》 また好ましくは、領域分類部は、複数の画像領域を面積に基づいて、類似する色を有する隣接領域と領域結合する。
《５》 なお好ましくは、領域分類部は、被写界の距離情報に基づいて、距離情報が実質的に等しい隣接領域同士を領域結合する。
《６》 また好ましくは、領域分類部は、被写界の距離情報に基づいて、画像領域の領域内に距離情報が実質的に異なる箇所を含む場合には、その画像領域について、色成分別のヒストグラムによる領域分割を更に実施する。
《７》 なお好ましくは、複数の画像領域から、面積、距離情報、または色のいずれかに基づいて主要被写体領域を判別する主要被写体判別手段を備える。
《８》 本発明の撮像装置は、上記《１》ないし《７》のいずれか１項に記載の被写体解析装置と、被写体を撮像して画像信号を生成する撮像部とを備える。この撮像装置は、撮像部で生成された画像信号を、被写体解析装置で処理して複数の画像領域に分割する機能を有する。
《９》 なお好ましくは、被写界の複数箇所について距離情報を求める撮像制御部を備え
る。
《１０》 なお好ましくは、本発明の撮像装置は、被写体解析装置による画像領域の画像信号または分割結果に基づいて、露出制御、焦点制御、ホワイトバランス制御、および階調制御の少なくとも一つを実施する撮像制御部を備える。
《１１》 また好ましくは、撮像制御部は、複数の画像領域の中から主要被写体領域を判別し、主要被写体領域に応じて露出制御、焦点制御、ホワイトバランス制御、および階調制御の少なくとも一つを実施する。
《１２》 本発明の画像処理プログラムは、上記《１》ないし《７》のいずれか１項に記載の被写体解析装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。

本発明では、画像信号について、２つ以上の色成分別ヒストグラムを求め、各ヒストグラムを山型の分布範囲に区分けする。これらの分布範囲は、該当する色成分の信号レベルを度数集中の単位で切り分けた範囲である。
一般的な画像信号は、これら分布範囲の単位に従って、画面内の被写体を区分することができる。しかしながら、１つの色成分による区分では、異なる被写体間において色成分の値がたまたま接近することが多く、あくまでも大まかな区分となる。
そこで、本発明では、２つ以上（好ましくは３つ以上）の色成分について、分布範囲を組み合わせることで、より細かな区分を可能になる。その結果、画像信号を、実際の被写体区分に近い精細な画像領域に分割することが可能になる。

［実施形態の構成説明］
図１は、電子カメラ１１（被写体解析装置を含む）の構成を説明する図である。
図１において、電子カメラ１１には、撮影レンズ１２が装着される。この撮影レンズ１２には、フォーカス駆動や絞り駆動やズーム駆動などを行うレンズ駆動部１３、撮影レンズ１２のレンズ位置を検出する距離検出部１４、およびレンズ側マイコン１５が設けられる。このレンズ側マイコン１５は、レンズ駆動部１３および距離検出部１４を制御すると共に、レンズマウント部の接点１６を介して、電子カメラ１１側のボディ側マイコン１７と情報通信を行う。

撮影レンズ１２の像空間には、クイックリターンミラー２０が設けられる。このクイックリターンミラー２０の一部を透過した光束は、サブミラー２０ａに反射され、瞳分割位相差検出方式などの焦点検出部２０ｂに導かれる。一方、クイックリターンミラー２０の反射光束は、拡散板２１にファインダ像を結像する。ユーザーは、接眼レンズ２４およびペンタ光学系２２を介して、このファインダ像を観察する。

このようなファインダ像の観察光路上には、ビームスプリッタ２３が配置される。ビームスプリッタ２３による分岐光は、再結像レンズ２５を介して、画像取得部２６に再結像する。この画像取得部２６は、ＲＧＢベイヤーなどのカラー撮像素子（ＣＣＤ，ＣＭＯＳ等）であり、一万画素〜数十万画素以上の画素数を持つことが好ましい。撮像駆動部２６ａは、この画像取得部２６を駆動して、電子シャッタ動作および画像信号の読み出し動作を制御する。画像取得部２６から読み出された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部２７および信号処理部２８を介して、メモリ２９に一時蓄積される。

一方、撮影時には、クイックリターンミラー２０が跳ね上げられ、撮影レンズ１２の被写体光束は、開口したシャッター３１を通過して、撮像素子３２に結像する。撮像駆動部３２ａは、この撮像素子３２を駆動する。撮像素子３２から読み出された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部３３および信号処理部３４を介して、メモリ２９に一時蓄積される。
なお、電子カメラ１１内には、データバスやシステムバスなどからなるバス３５が設けられる。このバス３５には、ボディ側マイコン１７、メモリ２９、撮像駆動部３２ａ、撮像駆動部２６ａ、画像処理部４０、モニタ表示部４１、記録部４２などが接続される。ボディ側マイコン１７には、レリーズ釦などの操作部１７ａや焦点検出部２０ｂなども接続される。また、記録部４２は、画像信号を記録媒体４３に圧縮記録する。

［本実施形態の動作説明］
図２は、本実施形態の動作を説明する流れ図である。この動作は、電子カメラ１１のレリーズ半押し状態で実行される動作である。以下、この図２に沿って、本実施形態の動作を説明する。

ステップＳ１： ボディ側マイコン１７は、焦点検出部２０ｂの出力信号を取り込み、複数のオートフォーカスエリア（以下『ＡＦエリア』という）について、デフォーカス量を検出する。

ステップＳ２： ボディ側マイコン１７は、ユーザー指定またはステップＳ１２（後述）で選択されたＡＦエリア（以下『選択ＡＦエリア』という）について、デフォーカス量をレンズ側マイコン１５に送信する。レンズ側マイコン１５は、このデフォーカス量に応じて、選択ＡＦエリアの合焦に必要なレンズ繰り出し量を決定する。レンズ側マイコン１５は、このレンズ繰り出し量の分だけ、レンズ駆動部１３を介して撮影レンズ１２を繰り出す。ボディ側マイコン１７は、焦点検出部２０ｂの出力信号により選択ＡＦエリアが合焦判定されるまで、この焦点制御を繰り返す。
選択ＡＦエリアの合焦判定後、距離検出部１４は、レンズ位置（レンズ繰り出し量や距離環の回転角度など）を検出する。レンズ側マイコン１５は、このレンズ位置を、レンズ内のデータテーブルに照会することによって、選択ＡＦエリアの被写体距離を求める。レンズ側マイコン１５は、この選択ＡＦエリアの被写体距離を、ボディ側マイコン１７にデータ送信する。

ステップＳ３： ボディ側マイコン１７は、複数のＡＦエリアについて、現時点のデフォーカス量を検出する。ボディ側マイコン１７は、選択ＡＦエリアの被写体距離と、それ以外のＡＦエリアのデフォーカス量から、被写界の複数箇所について距離情報を求める。

ステップＳ４： ボディ側マイコン１７は、撮像駆動部２６ａを介して、画像取得部２６を駆動し、ファインダ像を撮像する。画像取得部２６から読み出された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部２７および信号処理部２８を介して処理され、メモリ２９に一時蓄積される。

ステップＳ５： ボディ側マイコン１７は、このファインダ像の画像信号からＲＧＢ色成分を読み出し、各色成分についてヒストグラム解析を実施する。

ステップＳ６： ボディ側マイコン１７は、色成分別のヒストグラムについて、度数分布の谷検出を実施する。なお、谷検出に際して、ヒストグラム上の微小な谷やノイズ成分を検出させないため、ヒストグラム特性を予め平滑化処理することが好ましい。

図３は、この谷検出のサブルーチンを示す図である。ここでは、下記の手順で、谷検出が実行される。
（ステップＳ３１） まず、ボディ側マイコン１７は、色成分値Ｘ（実際にはＲＧＢのいずれか）をゼロに初期設定する。さらに、ボディ側マイコン１７は、下記の変数についても初期設定をそれぞれ行う。
ａ＝０, ｎ＝１，Ｖａ（０）＝０
（ステップＳ３２） ボディ側マイコン１７は、色成分値Ｘの画素数が、色成分値（Ｘ−ｍ）から色成分値（Ｘ＋ｍ）までの範囲内において、最小画素数か否かを判定する。なお、範囲を決定する変数ｍは、検出する谷と谷の間隔を調整するためのパラメータである。
最小画素数の場合、ボディ側マイコン１７はステップＳ３３に動作を移行する。
最小画素数ではない場合、ボディ側マイコン１７はステップＳ３４に動作を移行する。
（ステップＳ３３） 最小画素数の場合、図４に示すように、色成分値Ｘは、ヒストグラムの谷と判断できる。この場合、ボディ側マイコン１７は、谷値を示すＶａ（ｎ）に、現在の色成分値Ｘを保存する。この処理後、ボディ側マイコン１７は、谷数を示す変数ｎの値を１つ増やす。
（ステップＳ３４） ボディ側マイコン１７は、色成分値Ｘの値を１つ増やす。なお、色成分値Ｘを２以上増やすことにより、谷検出を粗く実施しても実用上問題はない。この場合、谷検出にかかる処理時間を短縮することができる。
（ステップＳ３５） ボディ側マイコン１７は、色成分値Ｘが色成分の最大値（ここでは２５５）に到達したか否かを判断する。
最大値に到達していない場合、ボディ側マイコン１７は、ステップＳ３２に動作を戻す。
最大値に到達した場合、ボディ側マイコン１７は、ステップＳ３６に動作を移行する。
（ステップＳ３６） ボディ側マイコン１７は、最後の谷値Ｖａ（ｎ）として、色成分の最大値を代入する。
以上の手順を、色成分別のヒストグラムごとに繰り返すことにより、個々のヒストグラムについて谷検出が完了する。

なお、最終的な谷数ｎが、予め設定される目標分割数よりも少ない場合、範囲を決定する変数ｍを小さくして、再度の谷検出を行うことが好ましい。
また、最終的な谷数ｎが、予め設定される目標分割数よりも多い場合、範囲を決定する変数ｍを大きくして、再度の谷検出を行うことが好ましい。

ステップＳ７： 図５［Ａ］は、Ｒ色成分について検出した谷値により、Ｒ色成分のヒストグラムを山型の分布範囲Ｒ１〜Ｒ３に区分けしたものである。
図５［Ｂ］は、Ｇ色成分について検出した谷値により、Ｇ色成分のヒストグラムを山型の分布範囲Ｇ１〜Ｇ３に区分けしたものである。
図５［Ｃ］は、Ｂ色成分について検出した谷値により、Ｂ色成分のヒストグラムを山型の分布範囲Ｂ１〜Ｂ３に区分けしたものである。
このような分布範囲を色成分間で組み合わせることにより、複数の分類（図６に示すＡ１〜Ａ８など）を得ることができる。ボディ側マイコン１７は、画像信号の局所的な色成分が、これら分類のどこに属するかによって領域分割を行い、図６に示すような複数の画像領域を得る。
このとき、画素単位にＲＧＢ色成分が揃っている画像信号であれば、画素単位に領域分割を行うことが可能である。
また例えば、ＲＡＷデータのように画素単位に色成分が揃わない画像信号であれば、色成分が揃う局所ブロックの単位に領域分割を行うことが可能である。また、色補間によって画素単位の色成分を一旦揃えた後に、画素単位に領域分割を行うことも可能である。

ステップＳ８： 次に、ボディ側マイコン１７は、区分された画像領域について色判定を行い、類似色を判別する。ボディ側マイコン１７は、類似色と判定された隣接領域同士を領域結合することにより、画像領域の区分を再構成する。

ステップＳ９： 次に、ボディ側マイコン１７は、図７に示すように、複数の画像領域について面積（画像領域内の画素数など）を求める。ボディ側マイコン１７は、求めた面積を閾値や面積比率などで判定して、小面積の画像領域を選び出す。次に、ボディ側マイコン１７は、小面積の画像領域と、その隣接領域との間で色を比較し、小面積の画像領域により色が近い隣接領域を選択する。ボディ側マイコン１７は、小面積の画像領域を、この色が近かった隣接領域に領域結合することにより、画像領域の区分を再構成する。

ステップＳ１０： ボディ側マイコン１７は、ステップＳ３で求めた距離情報（図８［Ａ］に示すＦ１〜Ｆ１１）に基づいて、個々の画像領域について距離情報を求める。このとき、隣接領域同士の距離情報が実質的に等しい場合、ボディ側マイコン１７は、この隣接領域同士を領域結合する。
例えば、人物ポートレートの画像信号であれば、人体の厚みを許容する距離範囲を『距離情報が実質的に等しい範囲』とすることが好ましい。図８［Ｂ］では、この条件に合致して距離情報Ｆ９，Ｆ１０が実質的に等しかったため、該当する隣接領域同士（人物の体の日向部分と日陰部分）が領域結合される。

ステップＳ１１： 次に、ボディ側マイコン１７は、一つの画像領域の内側に、距離情報が実質的に異なる箇所が存在するか否かを判定する。もし異なる箇所が存在する場合、その画像領域内には、異なる被写体が存在すると判断できる。この場合、ボディ側マイコン１７は、その画像領域の部分について、色成分別ヒストグラムに基づく領域分割を追加で実施する。
以上説明した領域分割および領域結合を経ることにより、図９に示すような画像領域が最終的に得られる。

ステップＳ１２： ボディ側マイコン１７は、これらの画像領域から、面積、距離情報、または色のいずれかに基づいて主要被写体領域を判別する。
例えば、人物ポートレートであれば、肌色を所定面積以上含み、かつ至近に位置する画像領域を、主要被写体領域に決定する。
ボディ側マイコン１７は、この主要被写体領域に該当するＡＦエリアを、焦点制御に使用する選択ＡＦエリアに決定する。

ステップＳ１３： さらに、ボディ側マイコン１７は、複数の画像領域を重み平均して、評価測光値を算出する。この場合、ステップＳ１２で求めた主要被写体領域の重み比率を大きくすることで、被写体区分に配慮した評価測光値を得ることが好ましい。ボディ側マイコン１７は、このように求めた評価測光値に基づいて露出計算を行い、露出設定を決定する。
なお、主要被写体領域と、それ以外の画像領域（背景など）との双方について、白飛びや黒潰れなどのバランスを考慮して、露出設定を決定してもよい。
また、風景画像のように主要被写体が特定しにくいものについては、画面全体に対して良好な露出を与えるように、露出設定を決定してもよい。

ステップＳ１４： ここで、ボディ側マイコン１７は、操作部１７ａを介して、レリーズ釦が全押しされたか否かを判定する。
半押し状態のままであれば、ボディ側マイコン１７は、ステップＳ１に動作を戻す。この場合、画像取得部２６から画像信号を新たに取得し、画像領域の分割を再び実施することになる。この場合、時間的に前後する画像領域の分割結果を対比することで、各画像領域の移動方向や移動速度を推定し、より正確な領域分割を実現することが可能になる。
一方、レリーズ釦が全押しされた場合、ボディ側マイコン１７は、ステップＳ１５に動作を移行する。

ステップＳ１５： レリーズ全押しに応じて、ボディ側マイコン１７は、クイックリターンミラー２０の跳ね上げ、撮影レンズ１２の絞り制御、およびシャッター３１の開閉制御を実施する。このような露出制御は、ステップＳ１３で決定された露出設定に合わせて実施される。
この露出制御により、撮像素子３２は、撮影レンズ１２による被写体像を撮像する。撮像素子３２で撮像された画像信号（以下『本画像信号』という）は、撮像駆動部３２ａによって読み出され、Ａ／Ｄ変換部３３および信号処理部３４を介して、メモリ２９に一時蓄積される。
なお、シャッター３１のメカニカル制御ではなく、撮像素子３２の電子シャッタ制御によって、本画像信号の電荷蓄積時間を調整してもよい。

ステップＳ１６： 画像処理部４０は、画像領域の画像信号またはその分割結果に基づいて、本画像信号のホワイトバランス調整および階調制御を実施する。
例えば、画像処理部４０は、ステップＳ１２で求めた主要被写体領域の画像再現性を重視した設定で、ホワイトバランス調整および階調制御を実施する。
なお、主要被写体領域と、それ以外の画像領域（背景など）との双方について、色再現や階調再現などのバランスを考慮して、ホワイトバランス調整および階調制御を実施してもよい。
また、風景画像のように主要被写体が特定しにくいものについては、画面全体に対して良好な色再現や階調再現が得られるように、ホワイトバランス調整および階調制御を実施してもよい。

ステップＳ１７： 記録部４２は、画像処理を終えた本画像信号を、記録媒体４３に圧縮記録する。

［本実施形態の効果など］
以上説明したように、本実施形態では、Ｒ色成分で同じ分布範囲に分類されても、Ｇ色成分やＢ色成分の分布範囲が異なれば、異なる画像領域に分割される。その結果、より細かな画像領域に分割することが可能になる。

さらに、本実施形態では、類似色の隣接領域同士を領域結合する。その結果、類似色の被写体が必要以上に細かく分割される弊害が少なくなり、より適切な領域分割が実現する。

また、本実施形態では、小面積と判定された画像領域を、色のより近い隣接領域と結合する。その結果、小面積の画像領域を、より適切な隣接領域の側に併合することが可能となり、適切な大きさに画像領域をまとめることができる。

さらに、本実施形態では、距離情報が実質的に等しい隣接領域同士を領域結合する。その結果、色成分の違いによって必要以上に細かく分割されてしまった画像領域を、距離情報という別の観点からまとめることが可能になり、より適切な領域分割が実現する。

また、本実施形態では、異なる距離情報を複数有する画像領域について、領域分割を更に細かく実施する。したがって、１回目では領域分割できなかった被写体を、距離情報という別の観点で検出して、改めて分割することが可能になる。

さらに、本実施形態では、求めた複数の画像領域を、面積、距離情報、または色に基づいて判定することにより、主要被写体の条件に近い画像領域を主要被写体領域として検出することができる。

また、本実施形態では、求めた複数の画像領域の画像信号や分割結果に基づいて、露出制御、焦点制御、ホワイトバランス制御、および階調制御をそれぞれ実施する。その結果、画面内の被写体の配置状況や、主要被写体の画像再現性などに配慮した画像信号を得ることが可能になる。

さらに、本実施形態では、画像信号から直接得られるＲＧＢ色成分を用いて、領域分割を実施する。したがって、被写体解析に際して、色相や彩度などを新たに計算する必要が特になく、比較的少ない処理負荷で適切な被写体解析を行うことが可能になる。

また、本実施形態では、明暗情報との相関が強い色成分（ここではＧ色成分）を含めた複数の色成分に基づいて領域分割を実施する。したがって、輝度の異なる別被写体を良好に分別することも可能になる。

［実施形態の補足事項］
なお、本実施形態では、電子カメラ１１において画像信号を領域分割するケースについて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述した画像信号を領域分割する処理（図２参照）をプログラムコード化して、画像処理プログラムを作成してもよい。この画像処理プログラムをコンピュータで実行することにより、コンピュータ上において、画像信号の領域分割を実行することができる。なお、この場合は、電子カメラ側において、焦点検出などから求めた被写界の距離情報を画像信号に付随記録しておくことが好ましい。この場合、コンピュータ側では、この距離情報を考慮した、適切な領域分割を実施できる。

また、本実施形態では、画像領域に基づいて、露出制御、焦点制御、ホワイトバランス制御、および階調制御を実施するケースについて説明した。しかしながら、これらのいずれかを実施するものでもよい。また例えば、画像領域の区分形状に基づいて、マスクパターンを生成してもよい。このマスクパターンを使用することにより、画面内から一部被写体を切り出したり、画面内の一部被写体に画像処理を施すことが容易になる。

なお、本実施形態では、ＲＧＢ色成分別のヒストグラムに基づいて、領域分割を実施している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の表色系（ＹＣｂＣｒなど）の色成分別ヒストグラムに基づいて、領域分割を行ってもよい。また例えば、色相や彩度などのヒストグラムによる領域分割と組み合わせことによって、更に精細な領域分割を実施してもよい。

また、本実施形態では、３つの色成分別のヒストグラムに基づいて、領域分割を実施している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、２つ以上の色成分別のヒストグラムに基づいて、領域分割を実施してもよい。

なお、本実施形態では、画像取得部２６から取得した画像信号について、画像領域の分割を実行している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、撮像素子３２から取得した本画像信号について、画像領域の分割を実行してもよい。

また、本実施形態では、一眼レフタイプの電子カメラについて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、コンパクトタイプの電子カメラに本発明を適用することもできる。

以上説明したように、本発明は、画像信号の領域分割処理などに利用可能な技術である。

電子カメラ１１（被写体解析装置を含む）の構成を説明する図である。 本実施形態の動作を説明する流れ図である。 谷検出のサブルーチンを示す図である。 谷検出の処理動作を説明する図である。 色成分別ヒストグラムの一例を示す図である。 色成分別ヒストグラムによる画像区分を示す図である。 画像領域の面積比較を示す図である。 距離情報を考慮した領域分割の様子を示す図である。 領域分割の最終結果の一例を示す図である。

符号の説明

１１…電子カメラ，１２…撮影レンズ，１３…レンズ駆動部，１４…距離検出部，１５…レンズ側マイコン，１７…ボディ側マイコン，１７ａ…操作部，２０ｂ…焦点検出部，２６…画像取得部，２６ａ…撮像駆動部，２９…メモリ，３２…撮像素子，４０…画像処理部，４２…記録部

Claims (12)

1. 画像信号について、Ｒ色成分のヒストグラムとＧ色成分のヒストグラムとＢ色成分のヒストグラムとを作成し、各ヒストグラムを山型の分布範囲に区分けするヒストグラム解析部と、
   前記ヒストグラム解析部によって区分けされた前記Ｒ色成分の分布範囲と、前記ヒストグラム解析部によって区分けされた前記Ｇ色成分の分布範囲と、前記ヒストグラム解析部によって区分けされた前記Ｂ色成分の分布範囲とを組み合わせて、前記画像信号を複数の画像領域に分割する領域分類部と
   を備えたことを特徴とする被写体解析装置。
2. 請求項１に記載の被写体解析装置において、
   前記ヒストグラム解析部は、前記各ヒストグラムを区分けした後の前記分布範囲の数が予め設定される目標分割数よりも少ない又は多い場合、再度の区分けを行うことを特徴とする被写体解析装置。
3. 請求項１に記載の被写体解析装置において、
   前記領域分類部は、
   複数の前記画像領域の色が類似し、且つ隣接する領域同士を領域結合する
   ことを特徴とする被写体解析装置。
4. 請求項１に記載の被写体解析装置において、
   前記領域分類部は、
   複数の前記画像領域を面積に基づいて、類似する色を有する隣接領域と領域結合する
   ことを特徴とする被写体解析装置。
5. 請求項１に記載の被写界解析装置において、
   前記領域分類部は、
   前記被写界の距離情報に基づいて、前記距離情報が実質的に等しい隣接領域同士を領域結合する
   ことを特徴とする被写体解析装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の被写界解析装置において、
   前記領域分類部は、
   前記被写界の距離情報に基づいて、前記画像領域の領域内に距離情報が実質的に異なる箇所を含む場合には、その画像領域について、前記色成分別のヒストグラムによる領域分割を更に実施する
   ことを特徴とする被写体解析装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の被写体解析装置において、
   複数の前記画像領域から、面積、距離情報、または色のいずれかに基づいて主要被写体領域を判別する主要被写体判別手段を備えた
   ことを特徴とする被写体解析装置。
8. 請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の被写体解析装置と、
   被写体を撮像して画像信号を生成する撮像部とを備え、
   前記撮像部で生成された画像信号を、前記被写体解析装置で処理して複数の画像領域に分割する機能を有する
   ことを特徴とする撮像装置。
9. 請求項８に記載の撮像装置において、
   前記被写界の複数箇所について距離情報を求める撮像制御部を備えた
   ことを特徴とする撮像装置。
10. 請求項８または請求項９に記載の撮像装置において、
    前記被写体解析装置による前記画像領域の画像信号または分割結果に基づいて、露出制御、焦点制御、ホワイトバランス制御、および階調制御の少なくとも一つを実施する撮像制御部を備えた
    ことを特徴とする撮像装置。
11. 請求項１０に記載の撮像装置において、
    前記撮像制御部は、前記複数の画像領域の中から主要被写体領域を判別し、前記主要被写体領域に応じて前記露出制御、前記焦点制御、前記ホワイトバランス制御、および前記階調制御の少なくとも一つを実施する
    ことを特徴とする撮像装置。
12. 請求項１ないし請求項７のいずれか１項に被写体解析装置として、コンピュータを機能させるための画像処理プログラム。

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