JP6150419B2 - カメラおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、カメラおよびプログラムに関する。

従来から、画像の分割領域から特定の対象物を抜き出す一手法として、ユーザのトレースした軌跡の近傍でエッジ検出を行って対象物を切り出すことが行われている。

特開２０００−４８２１３号公報

しかし、従来の技術では、対象物の領域の周囲をトレースする操作が煩雑である点で改善の余地があった。また、画像の領域分割結果を用いて、２つの画像間の類否を判定することは行われていなかった。

本発明の一例としてのカメラは、撮像した画像を入力画像として出力する撮像部と、入力画像を取得する取得部と、取得部により取得された入力画像を複数もしくは単一の領域に分割する領域分割部と、領域のうち少なくとも１つを指定領域として指定する指定部と、指定領域に対してユーザによる操作がされたとき、指定領域の大きさを変化させる制御部と、取得部により取得された入力画像を表示する表示装置とを有し、制御部は、指定部により指定領域が指定された後、ユーザにより指定領域に対する操作がされる毎に指定領域の大きさを大きくし、指定領域が所定の大きさよりも大きくなった後、ユーザにより指定領域に対する操作がされる毎に指定領域の大きさを小さくする制御を行う。
本発明の一例としてのプログラムは、撮像された入力画像を取得する処理と、入力画像を複数もしくは単一の領域に分割する処理と、領域のうち少なくとも１つを指定領域として指定する処理と、指定領域に対してユーザによる操作がされたとき、指定領域の大きさを変化させる処理と、取得された入力画像を表示装置に表示する処理と、をコンピュータに実行させる。そして、指定領域が指定された後、ユーザにより指定領域に対する操作がされる毎に指定領域の大きさを大きくし、指定領域が所定の大きさよりも大きくなった後、ユーザにより指定領域に対する操作がされる毎に指定領域の大きさを小さくする処理をコンピュータに実行させる。

本発明の一例によれば、簡易な操作で対象物の領域を指定できる。

一の実施形態での画像処理装置の構成例を示す図 一の実施形態での画像処理装置の動作例を示す流れ図 （ａ）：入力画像の例を示す図、（ｂ）：領域情報の例を示す図、（ｃ）：出力画像の例を示す図 注目領域の指定例を示す図 注目領域の指定例を示す図 注目領域の候補範囲を変更するときの一例を示す図 注目領域の候補範囲を変更するときの別例を示す図 画像処理の一例（注目領域の削除）を示す図 画像処理の一例（注目領域の移動）を示す図 画像処理の一例（注目領域へのフィルタ処理）を示す図 タグ情報の付与の例を示す図 認識対象の抽出処理の一例を示す図 立体画像復元時の対応点の探索例を示す図 画像の類否判定の例を示す図 画像の圧縮処理の例を示す図 動きベクトルの演算例を示す図 他の実施形態での撮像装置の構成例を示す図

＜一の実施形態での画像処理装置の構成例＞
図１は、一の実施形態での画像処理装置の構成例を示す図である。一の実施形態では、画像処理装置の一例として、入力画像の領域分割処理を行うコンピュータを説明する。

画像処理装置１１は、入出力Ｉ／Ｆ１２と、画像蓄積部１３と、領域分割部１４と、領域情報蓄積部１５と、画像処理部１６と、制御部の一例としてのＣＰＵ１７と、プログラム記憶部１８を備える。

画像処理装置１１の入出力Ｉ／Ｆ１２には、入力デバイス１９（キーボード、ポインティングデバイスなど）と、出力デバイス２０（モニタ、プリンタなど）と、データ読込部２１とが接続されている。データ読込部２１は、領域分割処理の対象となる入力画像のデータや、プログラムを外部から読み込むときに用いられる。データ読込部２１は、例えば、着脱可能な記憶媒体からデータを取得する読込デバイス（光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクの読込装置など）や、公知の通信規格に準拠して外部装置と通信を行う通信デバイス（ＵＳＢインターフェース、ＬＡＮモジュール、無線ＬＡＮモジュールなど）である。なお、一の実施形態の入力デバイス１９は、出力デバイス２０であるモニタ（表示装置）に重畳して配置され、モニタ上の位置を接触により入力可能なタッチパネルであってもよい。

入出力Ｉ／Ｆ１２は、入力デバイス１９やデータ読込部２１からのデータを受け付けるとともに、出力デバイス２０に対して画像のデータを出力する。

画像蓄積部１３は、入力画像のデータを記憶する記憶媒体である。画像蓄積部１３の入力画像のデータは、ＣＰＵ１７の制御により、領域分割部１４に出力される。

領域分割部１４は、入力画像のエッジ情報を用いて、入力画像を複数の領域に分割する。そして、領域分割部１４は、入力画像の領域分割結果を示すエッジ画像（領域情報）を出力する。

領域情報蓄積部１５は、上記の領域情報を記憶する記憶媒体である。なお、領域情報蓄積部１５の領域情報は、ＣＰＵ１７の制御により画像処理部１６に出力される。

画像処理部１６は、領域情報による境界線を入力画像に重畳して出力画像を生成する。また、画像処理部１６は、領域情報を用いて、入力画像の部分領域ごとに各種の画像処理（例えば、領域別のぼかし処理、領域別のタグ情報の付与、画像分割、被写体抽出を伴う画像合成など）を施すこともできる。

ＣＰＵ１７は、プログラムの実行により画像処理装置１１の動作を統括的に制御するプロセッサである。

プログラム記憶部１８は、ＣＰＵ１７の実行するプログラムや、プログラムの実行に必要となる各種のデータを記憶する。例えば、プログラム記憶部１８は、ハードディスクや不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体である。

ここで、図１に示す画像処理装置１１内の機能ブロックは、ハードウェア的には任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムによって実現される。例えば、領域分割部１４、画像処理部１６は、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)であってもよく、またはＣＰＵ１７によって処理されるプログラムモジュールであってもよい。なお、画像蓄積部１３および分割情報蓄積部は、同一のメモリ上に確保されている複数の記憶領域であってもよい。

＜一の実施形態での画像処理装置の動作例＞
図２は、一の実施形態での画像処理装置１１の動作例を示す流れ図である。図２の流れ図の処理は、ユーザからの処理開始指示を受け付けたときに、ＣＰＵ１７がプログラムを実行することによって開始される。

ステップ＃１０１：画像処理装置１１は、データ読込部２１を介して入力画像を取得する。入力画像のデータは、ＣＰＵ１７の制御により画像蓄積部１３に記録される。なお、図３（ａ）は入力画像の一例を示す図である。

ステップ＃１０２：領域分割部１４は、入力画像の領域分割処理を実行する。例えば、領域分割処理は、以下のように行われる。

まず、領域分割部１４は、バンドパスフィルタ（例えばローパスフィルタ）により、入力画像のノイズ成分を除去する前処理を行う。次に、領域分割部１４は、例えば微分フィルタやラプラシアンフィルタなどの公知のエッジ検出処理を実行し、入力画像のエッジ画素を検出する。次に、領域分割部１４は、入力画像からエッジ画素に囲まれた閉空間（部分領域）を抽出する。このとき、領域分割部１４は、必要に応じて閉空間を形成していないエッジを、近傍のエッジ画素に連結されるように補間する。そして、領域分割部１４は、画像の特徴が類似する隣接領域を統合する統合処理を行い、上記の統合処理後の各領域を示すエッジ画像（領域情報）を出力する。なお、図３（ｂ）は、図３（ａ）に対応する領域情報の一例を示す図である。

なお、＃１０２でのエッジ検出処理は上記の例に限定されない。例えば、領域分割部１４は、入力画像の各位置で求めたエッジフロー(EdgeFlow)ベクトルを用いてエッジ画素を検出してもよい（例えば、Wei-Ying Ma, et al. ”EdgeFlow: A Technique for Boundary Detection and Image Segmentation” IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL9, NO.8, AUGUST 2000参照）。なお、エッジフローベクトルによるエッジ画素の検出では、エッジフローベクトルを各ベクトルの方向に伝搬させて合成し、合成後のエッジフローベクトルが画像内で対向する位置からエッジ画素が検出される。

ステップ＃１０３：画像処理部１６は、領域分割処理の結果を出力する。例えば、＃１０３での画像処理部１６は、領域情報による境界線を入力画像に重畳して出力画像を生成する。そして、ＣＰＵ１７は、出力画像を出力デバイス２０に表示させる。なお、図３（ｃ）は、図３（ａ），（ｂ）に対応する出力画像の一例を示す図である。

なお、＃１０３でのＣＰＵ１７は、必要に応じて、入力画像の複数の領域のうちから、後述の画像処理の対象となる注目領域を指定してもよい。なお、＃１０３での注目領域の指定については後述する。

ステップ＃１０４：画像処理部１６は、領域情報を用いて入力画像に各種の画像処理を施す。＃１０４で実行される画像処理の具体例については後述する。その後、ＣＰＵ１７は、画像処理後の画像を出力デバイス２０に出力する。なお、ＣＰＵ１７は、画像処理後の画像のデータをデータ読込部２１に接続された記録媒体や画像蓄積部１３に記録してもよい。以上で、図２の流れ図の説明を終了する。

＜注目領域の指定の例＞
ここで、注目領域の指定（＃１０３）について詳述する。例えば、＃１０３でのＣＰＵ１７は、以下の（Ａ１）〜（Ａ３）のいずれかの処理により、画像処理の対象となる注目領域を指定する。

（Ａ１）：ＣＰＵ１７は、入力画像から主要被写体に対応する関心領域（ROI:Region of Interest）の抽出を行う。そして、ＣＰＵ１７は、領域分割処理の結果を用いて、入力画像の領域のうち、抽出されたＲＯＩの外縁に近似する１以上の領域を注目領域として指定する（図４参照）。なお、上記のＲＯＩの抽出には、例えば、特開2012-146179号公報に開示されているテンプレートマッチングの処理などを適用すればよい。

一般に、ＲＯＩの抽出で主要被写体を抽出する場合、所定のブロック単位で抽出処理が行われるため、主要被写体の大まかな位置を検出できても、主要被写体の厳密な境界まで明確に検出することが困難である。そのため、上記のように、ＲＯＩの抽出結果と領域分割処理の結果とを組み合わせることで、入力画像から主要被写体の領域を精度よく抽出することが可能となる。

（Ａ２）：ＣＰＵ１７は、入力デバイス１９（例えばタッチパネル）によってユーザが画像上でトレースした範囲から注目領域を指定してもよい。例えば、タッチパネル上でユーザが表示されている画像の一部を指で囲む操作をすることで、ＣＰＵ１７は、画像のトレースされた範囲の指定入力を受け付ける。そして、ＣＰＵ１７は、領域分割処理の結果を用いて、入力画像の領域のうち、画像のトレースされた範囲内に存在する１以上の領域を注目領域として指定する（図５参照）。上記の場合には、ユーザの大まかな範囲指定の操作で注目領域を指定できる。

（Ａ３）：ＣＰＵ１７は、入力デバイス１９（例えばタッチパネル）によってユーザが画像上で指示した指定領域に基づいて注目領域を指定してもよい。

例えば、タッチパネル上で表示されている画像の一点をユーザが指でポイントする操作をすることで、ＣＰＵ１７は画像上での指定領域の入力操作を受け付ける。そして、ＣＰＵ１７は、領域分割処理の結果を用いて、入力画像の領域のうちで指定した点の属する領域（指定領域）を注目領域の候補範囲とし、表示装置に候補範囲を画像に重畳して表示させる。このとき、画像上の指定領域の一点が連続してポイントされた場合、ＣＰＵ１７は注目領域の候補範囲を変化させるとともに、表示装置に変更後の候補範囲を画像に重畳して表示させる。なお、上記の場合、厳密に同じ位置が連続してポイントされる必要はなく、例えば、指定領域で連続してポイントされた場合に、ＣＰＵ１７が注目領域の候補範囲を変化させてもよい。

図６は、注目領域の候補範囲を変更するときの一例を示す図である。図６の例は、同心状に配置された複数の領域のうち、最も中心の領域が指定領域である場合を示している。図６の例において、指定領域の一点が連続してポイントされた場合、ＣＰＵ１７は、同心状に配置された外側の領域を順次候補範囲に追加してゆく。そして、候補範囲が一定の大きさになった状態で指定領域の一点がさらにポイントされた場合、ＣＰＵ１７は外側の領域を候補範囲から除外することで、候補範囲を縮小してゆく。

図７は、注目領域の候補範囲を変更するときの別例を示す図である。図７の例は、指定領域の周囲に複数の領域が接触している場合を示している。図７の例において、指定領域の一点が連続してポイントされた場合、ＣＰＵ１７は、指定領域の周囲の領域を順次候補範囲に追加してゆく。そして、指定領域およびその周囲の領域が候補範囲に含まれる状態で指定領域の一点がさらにポイントされた場合、ＣＰＵ１７は指定領域以外を候補範囲から除外することで、候補範囲を縮小してゆく。

なお、図６、図７の例において、注目領域の決定入力をユーザから受け付けると、ＣＰＵ１７は、決定入力時の候補範囲の領域をグループ化して注目領域として決定する。

上記の場合には、ユーザは画面上の指定領域の一点をポイントする簡易な操作で注目領域を指定することができる。

なお、上記の例では、指定領域の一点をポイントした入力回数に応じて注目領域の候補範囲を変化させる場合を説明したが、ＣＰＵ１７は、指定領域をポイントする継続時間の長さに応じて候補領域を変更するようにしてもよい。

＜領域情報を用いた画像処理の例＞
次に、領域情報を用いた画像処理（＃１０４）について詳述する。例えば、＃１０４でのＣＰＵ１７は、以下の（Ｂ１）〜（Ｂ８）の画像処理を画像処理部１６に実行させる。

（Ｂ１：塗り絵用の元画像の生成）
例えば、ＣＰＵ１７は、領域情報（エッジ画像）を塗り絵用の元画像として出力してもよい。なお、画像処理部１６は、必要に応じて線幅の正規化やスパイクノイズ除去などの処理をエッジ画像に施して塗り絵用の元画像を生成してもよい。

（Ｂ２：注目領域のレタッチ）
画像処理部１６は、入力画像の注目領域に対してレタッチを施してもよい。

一例として、画像処理部１６は、注目領域の被写体を削除するとともに、削除で欠損した部分を補間する処理を行ってもよい（図８参照）。ここで、画像の補間は、周囲の領域の画素値で単純に補間してもよいが、例えば、河合紀彦 他,「パターン類似度に基づくエネルギー最小化による画像修復」 電子情報通信学会 技術研究報告,PRMU2006-106,Dec.2006に開示の手法を適用してもよい。上記の処理により、領域分割の結果を用いて後処理工程で入力画像の被写体を選択的に削除できるので、ユーザにとって好ましい画像を得ることができる。

また、他の一例として、画像処理部１６は、注目領域の被写体の位置を移動させる処理を行ってもよい（図９参照）。この場合、画像処理部１６は、注目領域の被写体の位置をユーザの操作に応じて画像内で移動させる。そして、画像処理部１６は、注目領域の被写体を移動先の位置に合成するとともに、画像の欠損部分（注目領域の移動元）を補間する。上記の処理により、領域分割の結果を用いて後処理工程で入力画像上の被写体の位置を調整できるので、ユーザにとって好ましい画像を得ることができる。

また、他の一例として、画像処理部１６は、注目領域の被写体に対して選択的にフィルタ処理を施してもよい。図１０は、注目領域の被写体（人物）にぼかしフィルタをかけた例を示している。なお、注目領域に施すフィルタは、例えばノイズ除去フィルタ、エッジ強調フィルタ、モザイクフィルタなどであってもよい。上記の処理により、領域分割の結果を用いて後処理工程で入力画像上の任意の部分に所望の画像効果を付与できるので、ユーザにとって好ましい画像を得ることができる。

（Ｂ３：注目領域へのタグ情報の付与）
画像処理部１６は、ユーザの指定した注目領域に対してタグ情報（メタデータ）を付与してもよい（図１１参照）。タグ情報は、例えば、注目領域の属性（人名、山、建物等）やユーザのコメントを記述したテキスト情報や、領域の画像サイズ、画像のデータ量、色情報、入力画像上での領域の位置、などの画像情報を含む概念である。タグ情報のうち、テキスト情報は例えばユーザによって入力され、画像情報は例えば画像処理装置１１によって生成される。なお、上記のタグ情報は、例えば、画像検索のツールや、ユーザのメモとして使用することができる。

一の実施形態では、領域分割の結果を用いて注目領域を簡単に指定できるので、ユーザは所望の被写体の領域に効率よくタグ情報を付与できる。

（Ｂ４：認識対象の抽出処理）
画像処理部１６は、領域分割の結果を用いて、入力画像から所定の認識対象を抽出する処理を実行してもよい。この場合、画像の特徴により認識対象か否かを判別する識別器を画像処理部１６に予め準備する。上記の識別器は、例えば、ニューラルネットワークによる識別モデルや、サポートベクターマシンなどの公知のパターン認識手段で構成される。そして、画像処理部１６は、入力画像の各領域をそれぞれ識別器に入力し、領域毎に認識対象であるか否かを判定する。そして、画像処理部１６は、認識対象と判定された領域を示す表示を入力画像に重畳させて表示装置に表示させる。なお、画像内での認識対象の有無や認識対象の位置の情報は、例えば、画像のシーン認識や、類似画像の検索に用いることもできる。

図１２は、認識対象の抽出処理の一例を示す図である。図１２では、看板を認識対象とする識別器を用いて、入力画像から看板に対応する領域を抽出し、その抽出結果の画像を表示する例を示している。なお、識別器による認識対象は上記に限定されることなく適宜変更することができる。例えば、識別器は、文字、バーコードや、特定種類の被写体（金網など）を認識対象とするものであってもよい。

一の実施形態では、領域分割の結果を用いて領域毎に認識対象を判定することで、効率よく認識対象の抽出を行うことができる。

（Ｂ５：立体画像復元時の対応点の探索）
各々の撮影位置が異なる複数の画像から立体画像を復元するときに、画像処理部１６は、領域分割の結果を用いて画像間の対応点を探索してもよい。

図１３は、立体画像復元時の対応点の探索例を示す図である。一般に立体画像を復元するときには、撮影位置の異なる画像間でそれぞれ対応点を求め、対応点間の位置変化から被写体の三次元形状を推定する。図１３の例では、画像処理部１６は、例えば色成分ヒストグラムのマッチング等の公知の手法によって、２画像間で同じ物体の領域を探索する。そして、画像処理部１６は、２画像間の同じ物体の領域から対応点を探索する。一の実施形態では、領域分割の結果を用いて、対応する物体の範囲内から対応点を探索するので、画像全体から対応点を探索する場合と比べて、効率よく対応点を探索できる。

（Ｂ６：画像の類否判定）
また、画像処理部１６は、領域分割の結果を用いて２画像間の類否を判定してもよい。

図１４は、画像の類否判定の例を示す図である。ここで、類否判定の基準となる入力画像を基準画像と称し、類否を判定される入力画像を処理対象画像と称する。なお、基準画像および処理対象画像には、それぞれ領域分割部１４で領域分割処理が施されることを前提とする。

図１４の例では、まず、基準画像の注目領域を、処理対象画像の各領域とマッチングするマッチング処理を画像処理部１６が実行する。このマッチング処理では、画像処理部１６は、対比する２領域の相関の高さを示す評価値を求めるものとする。基準画像の注目領域と処理対象画像の領域とが合致する場合、画像処理部１６は相対的に高い評価値を算出する。例えば、上記の領域間のマッチング処理は、例えばコーナーを特徴量とするマッチングや、色成分ヒストグラムによるマッチングなどの公知の手法を適用できる。

ここで、画像処理部１６は、領域のサイズや画像の差違に応じて、上記の評価値を重み付けする。例えば、面積の大きい領域ほど画像の類否に大きな影響を与えるため、画像処理部１６は、マッチングする領域の面積が大きいほど評価値の重み係数を大きくする。また、基準画像の注目領域の位置と、処理対象画像で対応する領域の位置とが画像上で乖離している場合、物体の位置ズレを画像の類否に反映させるため、画像処理部１６は領域位置の乖離量の大きさに応じて評価値の重み係数を小さくする。

また、画像処理部１６は、マッチング処理のときに、比較する領域の一方に対して、拡大、縮小、回転などの幾何学的変換を行ってもよい。上記の幾何学的変換により領域のマッチングが成功した場合、物体のサイズや向きの違いを画像の類否に反映させるため、画像処理部１６は幾何学的変換の度合いの大きさに応じて評価値の重み係数を小さくする。

画像処理部１６は、基準画像の全ての領域を順次注目領域に指定し、処理対象画像の領域とのマッチング処理で算出された評価値をそれぞれ求める。そして、画像処理部１６は、求めた評価値による演算結果（例えば、領域ごとに算出した評価値の積算値をパラメータとする値）が閾値以上の場合には処理対象画像が基準画像に類似すると判定し、求めた評価値による演算結果が閾値未満の場合には処理対象画像が基準画像に類似しないと判定する。

図１４の例において、処理対象画像１のように基準画像と類似する画像は、基準画像と多くの領域が合致するため評価値の演算結果は高い値を示す。一方、処理対象画像２のように、基準画像と大きく異なる画像は、基準画像とほとんどの領域が合致しないため、評価値の演算結果は低い値を示す。よって、一の実施形態では、上記の評価値の演算結果により、基準画像との総合的な類否を判定できる。

（Ｂ７：画像圧縮）
また、画像処理部１６は、領域分割の結果を用いて、分割された領域単位で画像の圧縮率を変化させてもよい。例えば、画像処理部１６は注目領域の画像の圧縮率を低くし、注目領域以外の画像の圧縮率を高くしてもよい（図１５参照）。上記の場合には、ユーザが注目する主要被写体の情報を保持しつつ、画像全体のデータ量を効率よく削減することができる。なお、画像の圧縮率は、ユーザの指定や、ＲＯＩの領域内での注目度の平均値や、領域内での高周波数成分の量に応じて変更してもよい。

（Ｂ８：動きベクトルの演算）
また、画像処理部１６は、領域分割の結果を用いて、動画撮影時に分割された領域単位で被写体の動きベクトルを求めてもよい（図１６参照）。上記の場合には、通常のブロックよりも大きなサイズの領域単位でマッチングを行うことでマッチングの回数を少なくできる。また、領域の面積や形状の特徴を考慮してマッチングを行うことで、フレーム間で大きな動きがある場合にも誤検出のおそれを低減させることができる。

＜他の実施形態の説明＞
図１７は、他の実施形態での撮像装置の構成例を示す図である。他の実施形態は、上記の一の実施形態の画像処理装置１１を電子カメラ３１に実装した例であって、電子カメラ３１の撮像部３３から画像処理装置が入力画像を取得する。

電子カメラ３１は、撮影レンズ３２と、撮像部３３と、画像処理エンジン３４と、第１メモリ３５および第２メモリ３６と、記録Ｉ／Ｆ３７と、操作部３８とを備えている。ここで、撮像部３３、第１メモリ３５、第２メモリ３６、記録Ｉ／Ｆ３７および操作部３８は、それぞれ画像処理エンジン３４と接続されている。

撮像部３３は、撮影レンズ３２によって結像された被写体の像を撮像（撮影）するモジュールである。例えば、撮像部３３は、光電変換を行う撮像素子と、アナログ信号処理を行うアナログフロントエンド回路と、Ａ／Ｄ変換およびデジタル信号処理を行うデジタルフロントエンド回路とを含んでいる。

画像処理エンジン３４は、電子カメラ３１の動作を統括的に制御するプロセッサである。例えば、画像処理エンジン３４は、撮影モードにおいて、ユーザの撮影指示入力に応じて、画像を撮像部３３に撮像させる。また、画像処理エンジン３４は、プログラムの実行により、一の実施形態の画像処理装置１１における領域分割部１４、画像処理部１６、ＣＰＵ１７として動作する。

第１メモリ３５は、画像のデータ等を一時的に記憶するメモリであって、例えば揮発性の記憶媒体であるＳＤＲＡＭである。この第１メモリ３５は、一の実施形態の画像処理装置１１における画像蓄積部１３、領域情報蓄積部１５として動作する。

第２メモリ３６は、画像処理エンジン３４の実行するプログラム等を記憶するメモリであって、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。この第２メモリ３６は、一の実施形態の画像処理装置１１におけるプログラム記憶部１８として動作する。

記録Ｉ／Ｆ３７は、不揮発性の記憶媒体３９を接続するためのコネクタを有している。そして、記録Ｉ／Ｆ３７は、コネクタに接続された記憶媒体３９に対して画像のデータの書き込み／読み込みを実行する。上記の記憶媒体３９は、例えば、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードである。なお、図１７では記憶媒体３９の一例としてメモリカードを図示する。

操作部３８は、ユーザの操作を受け付ける複数のスイッチを有している。この操作部３８は、例えば、記録用の静止画像の撮影指示を受け付けるレリーズ釦などを含む。

以下、他の実施形態での電子カメラ３１の動作例を簡単に説明する。他の実施形態の電子カメラ３１では、撮像部３３が画像を撮影する。これにより、図２の＃１０１の処理に相当する入力画像の取得が行われる。なお、入力画像は、ユーザの撮影指示に応じて取得された静止画像であってもよく、撮影モード下で所定の時間間隔ごとに取得される観測用の画像（スルー画像）であってもよい。そして、画像処理エンジン３４は、図２の＃１０２〜＃１０４の処理を実行する。かかる他の実施形態においても、上記の一の実施形態とほぼ同様の効果を得ることができる。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。

１１…画像処理装置、１２…入出力Ｉ／Ｆ、１３…画像蓄積部、１４…領域分割部、１５…領域情報蓄積部、１６…画像処理部、１７…ＣＰＵ、１８…プログラム記憶部、１９…入力デバイス、２０…出力デバイス、２１…データ読込部

Claims (3)

1. 撮像した画像を入力画像として出力する撮像部と、
   前記入力画像を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記入力画像を複数もしくは単一の領域に分割する領域分割部と、
   前記領域のうち少なくとも１つを指定領域として指定する指定部と、
   前記指定領域に対してユーザによる操作がされたとき、前記指定領域の大きさを変化させる制御部と、
   前記取得部により取得された前記入力画像を表示する表示装置とを有し、
   前記制御部は、前記指定部により前記指定領域が指定された後、前記ユーザにより前記指定領域に対する操作がされる毎に前記指定領域の大きさを大きくし、前記指定領域が所定の大きさよりも大きくなった後、前記ユーザにより前記指定領域に対する操作がされる毎に前記指定領域の大きさを小さくする制御を行うカメラ。
2. 請求項１に記載されたカメラであって、
   前記制御部は、大きさが変化した前記指定領域を前記表示装置に表示させる制御を行うカメラ。
3. 撮像された入力画像を取得する処理と、
   前記入力画像を複数もしくは単一の領域に分割する処理と、
   前記領域のうち少なくとも１つを指定領域として指定する処理と、
   前記指定領域に対してユーザによる操作がされたとき、前記指定領域の大きさを変化させる処理と、
   取得された前記入力画像を表示装置に表示する処理と、
   をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記指定領域が指定された後、前記ユーザにより前記指定領域に対する操作がされる毎に前記指定領域の大きさを大きくし、前記指定領域が所定の大きさよりも大きくなった後、前記ユーザにより前記指定領域に対する操作がされる毎に前記指定領域の大きさを小さくする処理を実行するプログラム。