JP6723092B2 - 撮像装置およびその制御方法ならびにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、撮像装置およびその制御方法ならびにプログラムに関する。

従来、間欠的な撮像（タイムラプス撮影ともいわれる）を行って、撮像した複数枚の画像をそれぞれ別個の画像ファイル或いは１つのファイルとして記録するものがある。特許文献１には、間欠的に撮像された複数の静止画を合成した合成画像や動画を生成する撮像装置が提案されている。間欠的に撮像した複数枚の静止画データを動画として再生する場合、通常の時間の進行では見ることのできないゆっくりした動きを時間的に短縮してみることができる。しかし、撮影状況に適した撮影間隔が設定されていない場合、冗長な画像が多くなったり画像が不足してしまったりする場合がある。

一方、特許文献２には、連続した画像間の差分を考慮して撮影間隔を動的に変更しながら間欠的に撮像する技術が提案されている。

特開２０１３−６２７４０号公報 特開２００２−２１８３０９号公報

しかしながら、特許文献２で提案された技術では、連続した画像間の差分が大きくなる場合に適切な撮影間隔が設定できない場合がある。これは、例えば風景の雲の動きや人の流れを撮影する場合など、画像の差分が大きくなる場合があっても適切な撮影間隔が比較的長いシーンがあるように、その適切な撮影間隔はシーンによって異なるためである。

他方、タイムラプス撮影に馴染みのないユーザにとって、シーンごとに適切な撮影間隔を設定することは容易ではなく、長時間を費やして撮影を行っても所望の撮影結果を得られない場合もある。

本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、間欠的な撮像において、シーンに適した撮像間隔の設定を容易にすることが可能な撮像装置及びその制御方法ならびにプログラムを提供することを目的とする。

この課題を解決するため、例えば本発明の撮像装置は以下の構成を備える。すなわち、所定の時間間隔で間欠的な撮像を行うことが可能な撮像装置であって、撮像手段を用いて被写体を撮像することで得られる画像データの特徴量を取得する取得手段と、ユーザによるシーンの選択によらず、前記特徴量に基づいてシーンを自動的に判定する判定手段と、前記判定手段により判定された前記シーンに基づいて、前記所定の時間間隔を設定する設定手段と、を有し、前記設定手段は、前記判定手段によって判定されたシーンとして、前記画像データの輝度により得られた明るさが低い第１のシーンの方が、前記第１のシーンよりも前記画像データの輝度により得られた明るさが高い第２のシーンよりも、前記所定の時間間隔を長く設定することを特徴とする。

本発明によれば、間欠的な撮像において、シーンに適した撮像間隔の設定を容易にすることが可能になる。

本発明の実施形態に係る撮像装置の一例としてのデジタルカメラの機能構成例を示すブロック図 本実施形態に係る間欠的な撮像に係る一連の動作を示すフローチャート 本実施形態に係る判定対象となるシーンの例を示す図 本実施形態に係る顔領域の検出処理の例を示す図 本実施形態に係る領域分割とヒストグラムを用いた処理の例を説明する図 本実施形態に係る被写体領域の判定方法の例を示す図 本実施形態に係る被写体評価値の算出方法の例を説明する図 本実施形態に係る被写体の変動に対する撮影間隔の例を示す図 本実施形態に係るマクロ被写体に対する被写体領域の例を示す図 本実施形態に係るマクロ被写体の動き判定処理を説明する図

以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明では、タイムラプス撮影を間欠的な撮像として説明する。また、タイムラプス動画を、間欠的な撮像によって取得された時間的に連続する複数の画像データを時系列順につなぎ合せて取得した動画として説明する。以下では撮像装置の一例として、間欠的な撮像が可能な任意のデジタルカメラを用いる例を説明する。しかし、本実施形態は、デジタルカメラに限らず、間欠的な撮像が可能な任意の電子機器にも適用可能である。これらの機器には、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォンを含む携帯電話機、ゲーム機、タブレット端末、時計型や眼鏡型の情報端末、医療機器、監視カメラや車載用カメラなどが含まれてよい。

（デジタルカメラ１００の構成）
図１は、本実施形態の撮像装置の一例としてデジタルカメラ１００の機能構成例を示すブロック図である。なお、図１に示す機能ブロックの１つ以上は、ＡＳＩＣやプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ＣＰＵやＭＰＵ等のプログラマブルプロセッサがソフトウェアを実行することによって実現されてもよい。また、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。従って、以下の説明において、異なる機能ブロックが動作主体として記載されている場合であっても、同じハードウェアが主体として実現されうる。

操作部１０１は、ユーザがデジタルカメラ１００に対する各種指示を入力するために操作するスイッチ、ボタン、ダイヤル等から構成され、例えばシャッタースイッチ、タッチセンサ（表示装置をタッチすることで操作が可能となるもの）が含まれる。操作部１０１は、ユーザによって指示が入力されると制御部１０２へ操作に関する情報を出力する。

制御部１０２は、ＣＰＵ（ＭＰＵ）を含み、不揮発性メモリ１２０に記憶されたプログラムを揮発性メモリ１１７に展開し実行することによりデジタルカメラ１００全体の動作を制御したり、各ブロック間でのデータ転送を制御したりする。また、操作部１０１からの指示に応じて各部を制御する。揮発性メモリ１１７は、例えばＳＤＲＡＭなどの揮発メモリを含み、画像処理部１０５から出力される画像データや音声データ等の各種のデータ、或いは、制御部１０２の処理に必要なデータ等を記憶する。

センサ部１０３は、光電変換素子を有する画素が複数、２次元的に配列された構成を含む。レンズ１０８ａ、メカ機構１０９ａを介して入射された光を各画素で光電変換し、その光量に応じた電荷をアナログ画像信号として出力する。センサ部１０３は、例えばＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどであってよい。Ａ／Ｄ変換部１０４は、センサ部１０３から出力されたアナログ画像信号に対して、例えばサンプリング、ゲイン調整、Ａ／Ｄ変換等の処理を行って、デジタル画像信号を出力する。

画像処理部１０５は、Ａ／Ｄ変換部１０４から出力されたデジタル画像信号に対して、色信号の変換や現像処理などの各種の画像処理を行い、処理済みのデジタル画像信号を出力する。例えば、Ａ／Ｄ変換部１０４から受けたＲＧＢ形式のデジタル画像信号を、ＹＵＶ画像信号（画像データ）に変換して出力する。また、タイムラプス撮影によって取得された複数の画像データを、取得順（撮影順）に結合してタイムラプス動画を生成する。

表示部１０７は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー等の表示デバイスを含み、撮影された画像や画像記録部１１３から読み出した画像を表示する。また、ユーザがデジタルカメラ１００を操作するためのメニュー画面を表示する。

ＡＦ処理部１０８は、画像処理部１０５から出力された画像データを用いて合焦状態を評価し、評価結果に基づいてレンズ１０８ａに含まれるフォーカスレンズの位置を制御することにより、センサ部１０３に結像する光学像のピントを合わせる。ＡＥ処理部１０９は、画像処理部１０５から出力された画像データから得られる輝度と適正輝度との差分を算出し、当該差分に基づいてメカ機構１０９ａに含まれる絞りの動作を制御することにより、センサ部１０３に入射する光量を適正にする。なお、適正輝度に関する情報は、後述する不揮発性メモリ１２０に予め格納されているものとする。

ＥＦ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｆｌａｓｈ）処理部１１０は、制御部１０２により発光判断がされた場合に、被写体の明るさが適正となりうる光量を、発光装置であるストロボ部１１１に発光させる。エンコーダー部１１２は、画像処理部１０５から出力された画像データのフォーマットを例えばＪＰＥＧなどの所定のフォーマットに変換し、画像記録部１１３に出力する。画像記録部１１３は、不揮発性メモリ等の記録媒体を含み、エンコーダー部１１２から入力された所定のフォーマットの画像データを記録する。また、記録媒体が着脱可能に構成される場合、デジタルカメラ１００に挿入された外部メモリに記憶させてもよい。また、必要に応じてエンコーダー部１１２から入力された画像データを揮発性メモリ１１７に一時的に記憶させてもよい。外部接続部１１４は、例えば通信回路や通信モジュールを含み、有線通信又は無線通信により外部機器と接続して、画像データや制御信号を送受信する。

被写体検出部１１６は、画像データに基づいて画面内の被写体を検出して、検出した被写体に関する被写体情報を出力する。なお、被写体検出部１１６は、本実施形態の例では、検出対象として人物を優先的に検出し、画面内に人物が含まれていない場合若しくは人物が小さい場合には、画面内を領域分割して主被写体を検出する。シーン判別部１１８では、画像処理部１０５、被写体検出部１１６から得られる被写体情報、画面内の被写体距離情報、明るさ情報、及び、画面内の動き情報に基づいて撮影画像のシーンを判定する。撮影間隔設定部１１９では、シーン判別部１１８によって判定されたシーンに応じて、タイムラプス撮影を行う際の撮影間隔を設定する。不揮発性メモリ１２０は、半導体メモリや磁気ディスク等から構成され、制御部１０２におけるＣＰＵのためのプログラムや、動作用の定数などを記憶する。

（間欠的な撮像に係る一連の動作）
次に、図２を参照して、間欠的な撮像に係る一連の動作を説明する。本処理では、本撮影の開始前に画像データから特徴量を取得する。そして、取得した特徴量に基づき、図３を参照して後述する各シーンを区別し、シーンに適した撮影間隔を設定する。その後、設定された撮影間隔で間欠的な撮像を行ってタイムラプス動画のための複数の画像データを取得する。なお、本処理は、例えばユーザが操作部１０１に含まれる電源スイッチを押下し、これにより制御部１０２がデジタルカメラ１００を構成する各部に電源を供給した場合に開始される。また、本処理は、制御部１０２が不図示のＲＯＭに記憶されたプログラムを揮発性メモリ１１７の作業用領域に展開、実行すると共に、被写体検出部１１６等の各部を制御することにより実現される。

Ｓ２０１において、操作部１０１は、制御部１０２の指示に応じてタイムラプス撮影期間を設定する。このステップでは、１秒、３０秒、１時間、１０時間といった、タイムラプス動画の生成に用いる画像データの取得間隔ではなく、タイムラプス撮影を実行する総撮影時間を設定する。なお、この例では、総撮影時間を設定することにより最終的に撮影を終了させるようにしているが、設定によっては無制限にしておき、ユーザが終了したいタイミングで撮影を終了させるようにしてもよい。また、総撮影時間ではなく、タイムラプス撮影を行う総撮像回数を設定するような構成であってもよい。

Ｓ２０２において、制御部１０２は各部を制御してライブビュー表示に用いるライブ画像（スルー画像）を取得する。具体的には、各部に電源が供給されてシャッターが開くと、センサ部１０３は、レンズ１０８ａ、メカ機構１０９に含まれる絞りを介して光を受光して、画素ごとに蓄積した電荷を読み出し、アナログ画像信号として出力する。Ａ／Ｄ変換部１０４は、センサ部１０３から出力されたアナログ画像信号に対して、サンプリング、ゲイン調整、Ａ／Ｄ変換等を行い、デジタル画像信号として出力する。さらに、画像処理部１０５は、Ａ／Ｄ変換部１０４から出力されたデジタル画像信号に対して各種画像処理を行って画像データを出力する。なお、後述するＡＦ処理及びＡＥ処理では、この時点における画像データを用いて処理を行い、以降のライブ画像の撮影に最適なピント及び露出設定条件を取得する。

Ｓ２０３において、制御部１０２は、得られたライブ画像から顔が検出されたかを判定する。具体的には、被写体検出部１１６は、制御部１０２の指示に応じて、得られたライブ画像に基づいて顔検出を行い、顔の位置、大きさ、（必要に応じて）表情を検出する。被写体検出部１１６は、例えば、図４（ａ）に示すような画像に対して、まず画像中の輝度信号のエッジを検出する（図４（ｂ））。そして、例えば頬の勾配、目鼻口のエッジパターンなどの人物の顔となる特徴点を抽出し（図４（ｃ））、これら特徴点を含む領域を顔領域１０００とする（図４（ｄ））。また、表情に関しては、目、口、頬の特徴点位置に基づいて解析し、例えば、口角の端点が予め定めた真顔である場合の基準より顔上寄りに移動している場合、笑顔であると判定する。制御部１０２は、顔が検出されなかったと判定した場合にはＳ２０４へ処理を進め、顔が検出された場合には検出した顔の位置及び大きさを示す顔情報を生成してＳ２０６に処理を進める。

Ｓ２０４において、被写体検出部１１６は、制御部１０２の指示に応じて画像内の領域を各ブロックに分割する。すなわち、画像から顔が検出されなかったため、人物以外の主被写体を検出するために画像内の領域を分割処理する。まず、被写体検出部１１６は、図５（ａ）に示すように各ブロックにおける色相、彩度、輝度を取得する。次に、ブロック分割された画像の色相情報から図５（ｂ）に示すような色相ヒストグラムを作成する。そして、被写体検出部１１６は、色相ヒストグラムに基づいて色相のグループ分けを行う。例えば、ヒストグラムの最も値の大きい位置を中心に、ヒストグラムが谷に当たるまでの範囲の色を同一グループとみなす。図５（ｃ）にはヒストグラムの山と谷の関係からグループ分けを行う例を示している。例えば、図５（ｃ）の左側に示すように、ヒストグラムの値が０になった場合を谷とする。また、図５（ｃ）の右側に示すように、山から谷方向に関してヒストグラムの極小点Ａよりも一定割合大きい点Ｂが存在する場合、その極小点Ａを谷とする。このような処理を繰り返して全ての色相に対してグループ分けを行ってグループＮｏを付与する。

Ｓ２０５において、被写体検出部１１６は、主被写体を判定する。被写体検出部１１６は、まず、画面内の複数に分割されたブロックを左上端から１ラインずつ読み込み、Ｓ２０４におけるグループ分けにより割り振られたグループＮｏに基づいて同一領域を判定する。例えば、被写体検出部１１６は、隣接ブロックが同一のグループである場合に、当該隣接するブロックが同一領域であると判定していく。図６（ａ）〜（ｆ）は、同一領域の判定の例を示している。Ｓ２０４においてグループＮｏが付与されたブロック（図６（ａ））に対して、被写体検出部１１６は、左上（０行目、０列目）のブロックからグループＮｏを判定してゆく。現在の判定対象であるブロックと隣接する走査済みブロックとが同一グループである場合、走査済みブロックと同一領域と判定し（図６（ｂ））、現在の判定対象であるブロックが新たなグループである場合、領域を区別する（図６（ｃ））。被写体検出部１１６は、以降同様の処理を行いながら走査を続行し（図６（ｄ）〜（ｅ））、画面内の全てのブロックについてグループ分けを行う（図６（ｆ））。なお、本実施形態では、色相による領域分割の例を説明したが、画面内の被写体領域を判定することができれば他の方法であってもよく、輝度や彩度による領域分割等であってもよい。

次に、被写体検出部１１６は、同一領域であると判定された領域ごとに被写体評価値を算出する。例えば、本実施形態では、被写体評価値を、主被写体である可能性を表す指標として各領域の大きさ（size）、画面中心からの距離（dist）に基づいて算出する（図７（ａ））。この例では、画面中心から被写体重心までの距離が遠いほどWeight_distが低くなり（図７（ｂ））、被写体の大きさに応じてWeight_Sizeが所定の値まで増加する（図７（ｃ））ように設定したパラメータを算出する。そして、これらを掛け合わせることにより、各領域の評価値Ｓｎ（ｎ＝１、２、・・）を算出し、最も高いＳｎを有する領域を主被写体として検出する。得られた主被写体領域情報は、制御部１０２を介してＡＥ処理部１０９、ＡＦ処理部１０８に伝達される。なお、本実施形態では、Ｓ２０３において顔が検出された場合にＳ２０４〜Ｓ２０５の処理を行わずに処理負荷を軽減している。しかし、顔が検出された場合、例えば図７（ａ）に示すように、被写体評価値の算出を、顔の領域を含めて算出してもよい。

Ｓ２０６において、ＡＦ処理部１０８は、得られたライブ画像に基づく測距処理を行って、被写体検出部１１６により算出された主被写体に対する適切なピントを取得する（ＡＦ処理）。測距処理では、レンズ１０８ａに含まれるフォーカスレンズ（不図示）をシフトさせて被写体領域に最適なピント位置を検出し、そのピント位置の情報から被写体距離情報を算出することができる。

Ｓ２０７において、ＡＥ処理部１０９は、得られたライブ画像に基づく測光処理を行って、被写体検出部１１６により算出された主被写体の領域に適した明るさ情報を取得する（ＡＥ処理）。測光処理では、画面内を複数ブロックに分割し、各ブロック内の輝度値を積分したブロック積分値を用いて画面の平均輝度（測光値）を算出する。また、得られた測光値と目標輝度からのずれΔＢｖを算出し、測光値にこのΔＢｖを加えたものを本撮影時の外光輝度Ｂｖとする。そして、算出した外光輝度ΔＢｖに基づいて、本撮影の露出値を算出する。すなわち、本ＡＥ処理により適正露出が保持される。なお、主被写体の領域の重み付けの度合いを大きくして測光値を算出し、当該算出後の測光値とデフォルトの目標輝度とを比較することで外光輝度Ｂｖとしてもよい。

Ｓ２０８において、制御部１０２は、撮影を開始するかを判定する。例えば、制御部１０２は、操作部１０１に含まれるシャッタースイッチが押下された場合、処理をＳ２０９に進めて、シーン判別部１１８にシーン判別処理を開始させる。Ｓ２０９以降において説明するように、シーン判別処理では、例えば図３（ａ）〜（ｇ）に示す「日中」、「夜景」、「星空」、「近い人物」、「遠い人物」、「マクロ被写体動き観測」、「マクロ静止物定点観測」のシーンを区別する。これらのシーンは、後述するように、画像データから得られる特徴量により特徴付けられている。そして、撮影間隔設定部１１９は、区別されたシーンごとに撮影間隔を設定する。なお、上述したステップで得られた被写体距離情報、明るさ情報（Ｂｖ値）、被写体情報（顔情報、主被写体領域情報）、各領域分割情報が、特徴量としてシーン判別部１１８に入力される。一方、制御部１０２は、シャッタースイッチが押下されていない場合、処理をＳ２０２に戻して処理を繰り返す。

Ｓ２０９において、シーン判別部１１８は、被写体距離が遠いかを判定する。例えば、シーン判別部１１８は、ＡＦ処理によって得られた被写体距離情報が所定の距離以上（例えば１００ｍ以上）である場合、被写体距離が遠い（すなわち遠景や無限遠を含む）と判定する。シーン判別部１１８は、被写体距離が遠いと判定した場合、処理をＳ２１０に進める。一方、被写体距離が所定の距離未満である場合、被写体距離が遠くないと判定して、人物の有無を判定するためにＳ２１５に処理を進める。

Ｓ２１０において、シーン判別部１１８は、遠景を含むシーンの明るさを判定する。例えば、ＡＥ処理によって得られた明るさ情報（Ｂｖ値）がＢｖ＞０である場合、撮影しているシーンが日中シーン（図３（ａ））であると判定する。そして、Ｓ２１１において、撮影間隔設定部１１９は、日中シーンに対する撮影間隔を５ｓ（秒）に設定する。なお、日中シーンでは、雲の動きや太陽の動きなどの太陽光下での自然変動を抽出することを目的としているため、本実施形態では、遠景における自然変動に対する最適な時間間隔を例えば５ｓとしている。

一方、Ｓ２１０においてＢｖ＞０で無かった場合、シーン判別部１１８は、Ｓ２１２において明るさ情報が−５＜Ｂｖ≦０であるかを判定する。明るさ情報が−５＜Ｂｖ≦０である場合、シーン判別部１１８は撮影しているシーンが夜景シーン（図３（ｂ））であると判定する。そして、Ｓ２１３において、撮影間隔設定部１１９は、夜景シーンに対する撮影間隔を１５ｓに設定する。なお、夜景シーンは、日中シーンに比べ、画角内の動く被写体が少なくなり、また露出追従のために露光時間を長くとる必要もあるため、本実施形態では、最適な時間間隔を例えば１５ｓとしている。

一方、Ｓ２１２において、Ｂｖ≦−５である場合、シーン判別部１１８は、撮影しているシーンが星空シーン（図３（ｃ））であると判定する。そして、Ｓ２１４において、撮影間隔設定部１１９は、星空シーンに対する撮影間隔を３０ｓに設定する。星空を撮影する場合、星をなるべく多めに写すために夜景よりも長い露光時間を設定することが望ましいため、本実施形態では、最適な撮影間隔を３０ｓとしている。

なお、本実施形態では、被写体距離を遠景とそれ以外とで区別したが、これに限らない。被写体距離が遠ければ遠いほど被写体の画面内の変化が小さくなるため、被写体距離が遠いほどより長い時間間隔を設定にしてもよい。

次に、撮影しているシーンが遠景ではない（すなわち被写体距離が遠くない）と判定された場合の判別処理について説明する。Ｓ２１５において、シーン判別部１１８は、顔情報を用いて画像内に人物が存在するかを判定し、人物が存在する場合には、更にＳ２１６において顔領域の大きさを判定する。本実施形態では、図３（ｄ）に示すような比較的大きな人物の被写体が存在するような人物シーンを「近い人物」シーンとして想定している。従って、人物の顔の大きさが画像横幅の１／４以上であるか否かに応じて「近い人物」シーンであるか「遠い人物」シーンであるかを区別する。シーン判別部１１８は、顔領域の大きさが顔領域の閾値（画像横幅の１／４）以上である場合、撮影しているシーンが近い人物のシーンであると判定してＳ２１７に処理を進める。一方、顔領域の大きさが顔領域の閾値未満である場合には、撮影しているシーンが遠い人物のシーンであると判定してＳ２１８に処理を進める。

Ｓ２１７において、撮影間隔設定部１１９は、顔の位置変動及び大きさの変動に応じて撮影間隔を設定する。撮影間隔設定部１１９は、例えば、図８（ａ）に示すように、顔の位置の変動量が大きいほど撮影間隔を大きく設定する。このとき、顔の位置の変動量は、例えば、近くにある顔ほど移動量が大きくなることを考慮して、顔の移動量と顔の大きさの比率を用いて表す。また、図８（ｂ）に示すように、顔の大きさが元の大きさからどの程度変動したかに応じて撮影間隔を設定する。なお、顔の位置及び大きさの変動の判定は、実験等により予め定められた時間間隔だけ離れた複数のライブ画像を用いて行われる。例えば、撮影間隔設定部１１９は、顔の大きさが大きく、かつ、位置変動又はサイズ変動が最大である場合、撮影間隔を比較的短い０．５秒に設定する。一方、位置変動、サイズ変動が小さい場合、撮影間隔を比較的長い１秒に設定する。

一方、撮影間隔設定部１１９は、遠い人物のシーンでは、近い人物シーンよりも長い撮影間隔を設定する。本実施形態では、図３（ｅ）のような人の往来を撮影するシーンを「遠い人物」シーンとして想定している。なお、本ステップにおいても、Ｓ２１７と同様に、顔の変動に応じて１〜５秒の間で撮影間隔を調整する。

更に、撮影しているシーンが遠景でなく、かつ、人物が存在しないシーンである場合について、Ｓ２１９以降の処理を説明する。本実施形態では、このようなシーンとして、例えば図３（ｆ）又は（ｇ）に示すようなマクロ被写体を撮影するシーンを想定している。

Ｓ２１９において、シーン判別部１１８は、上述した領域分割によって検出された主被写体領域情報を用いて、連続したライブ画像において主被写体を追跡してその移動量を判定する。例えば、図３（ｆ）と図３（ｇ）について、それぞれ図９（ａ）、図９（ｂ）のように領域分割され、被写体評価値を算出した結果、各領域に付与された番号順に優先順位が算出されているものとする。従って、図９（ａ）及び図９（ｂ）において、それぞれ１番の付与された領域が主被写体領域を表す。そして、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、連続したライブ画像を用いて主被写体領域の検出を繰り返し、この主被写体領域の領域中心の移動量が所定の閾値以上である場合、撮影しているシーンがマクロ動体の動き観測のシーンであると判定する。この場合、Ｓ２２０において撮影間隔設定部１１９は、撮影間隔を１秒に設定する。一方、Ｓ２１９において、シーン判別部１１８は、上記移動量が所定の閾値未満である場合、撮影しているシーンがマクロ静止物の定点観測のシーンであると判定する。この場合、Ｓ２２１において、撮影間隔設定部１１９は、撮影間隔を長めの１０秒に設定する。

以上のように、撮影間隔設定部１１９により撮影間隔が決定されると、制御部１０２は処理をＳ２２２に進める。

Ｓ２２２において、制御部１０２は、この時点における被写体情報をＡＥ処理部１０９、ＡＦ処理部１０８に伝達して改めてＡＦ処理及びＡＥ処理を行わせる。そして、現時点における被写体距離情報、明るさ情報に基づき、Ｓ２２３における静止画の撮影（いわゆる本撮影）を開始する。制御部１０２は、静止画を撮影し、画像記録部１１３に記録すると、設定された時間間隔が経過するまで、デジタルカメラ１００を一端休止状態にする。また、制御部１０２は、不図示のタイマーの値を参照して設定された時間間隔が経過した場合に休止状態から復帰する。

Ｓ２２４において、制御部１０２は、Ｓ２０１において設定された総撮影時間を経過したかを判定する。当該総撮影時間を経過していないと判定した場合には、再度Ｓ２２２に処理を戻して、再びＡＦ処理等及び静止画の撮影を繰り返す。このように処理を繰り返すことにより、間欠的な撮像（すなわちタイムラプス撮影）を実行する。一方、制御部１０２は、時刻が総撮影時間を経過したと判定した場合、Ｓ２２５に処理を進めて撮影を終了する。得られた複数の静止画は、画像処理部１０５によってタイムラプス動画として結合された後に、エンコーダー部１１２によって動画フォーマットに変換される。変換された動画フォーマットは、画像記録部１１３によって所定のメモリに記録される。

なお、本実施形態では、撮影前に取得した情報に基づいてシーンを判別し、撮影間隔を決定したうえで、決定した撮影間隔により静止画撮影を行う例を説明した。しかし、静止画撮影中に上述したシーン判別処理を実行し、状況の変化に応じて撮影間隔を変更するようにしてもよい。

以上説明したように本実施形態では、所定の時間間隔で間欠的な撮像を行う場合に、画像データから得られる特徴量に基づいて撮影しているシーンを区別し、区別されたシーンに応じて、所定の時間間隔を設定するようにした。このようにすることで、間欠的な撮像においてユーザが手動で時間間隔を設定することなく、星空、風景、或いは人や車の流れ等のシーンに応じて適切な時間間隔を設定するが可能になる。すなわち、間欠的な撮像において、シーンに適した撮像間隔の設定を容易にすることが可能となる。

なお、上述した実施形態では、ライブ画像とは別にタイムラプス撮影を行うことで取得した画像データに基づいてタイムラプス動画を生成する構成について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、取得されたライブ画像の中から、上述した処理によって設定された撮像間隔に基づいてタイムラプス動画用の間欠的な画像データを設定する構成であってもよい。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０２…制御部、１１６…被写体検出部、１１８…シーン判定部、１１９…撮影間隔設定部

Claims (17)

1. 所定の時間間隔で間欠的な撮像を行うことが可能な撮像装置であって、
   撮像手段を用いて被写体を撮像することで得られる画像データの特徴量を取得する取得手段と、
   ユーザによるシーンの選択によらず、前記特徴量に基づいてシーンを自動的に判定する判定手段と、
   前記判定手段により判定された前記シーンに基づいて、前記所定の時間間隔を設定する設定手段と、を有し、
   前記設定手段は、前記判定手段によって判定されたシーンとして、前記画像データの輝度により得られた明るさが低い第１のシーンの方が、前記第１のシーンよりも前記画像データの輝度により得られた明るさが高い第２のシーンよりも、前記所定の時間間隔を長く設定することを特徴とする撮像装置。
2. 前記特徴量が被写体までの被写体距離を含む場合、前記判定手段は、前記特徴量により特徴付けられる前記シーンを、前記被写体距離に応じて判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記特徴量が被写体として検出された顔領域の情報を含む場合、前記判定手段は、前記特徴量により特徴付けられる前記シーンを、前記顔領域の存在及びその大きさに応じて判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
4. 前記特徴量が被写体までの被写体距離を更に含む場合、前記判定手段は、前記被写体距離が所定の距離未満であるときに、前記顔領域の存在及びその大きさに応じて判定する、ことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
5. 前記特徴量が前記画像データの輝度により得られた明るさを含む場合、前記判定手段は、前記特徴量により特徴付けられる前記シーンを、前記明るさに応じて判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
6. 前記特徴量が被写体までの被写体距離を更に含む場合、前記判定手段は、前記被写体距離が所定の距離以上であるときに、前記明るさに応じて判定する、ことを特徴とする請求項５に記載の撮像装置。
7. 前記特徴量が画面内を分割した領域ごとの動き情報を含む場合、前記判定手段は、前記特徴量により特徴付けられる前記シーンを、前記領域ごとの動き情報に応じて判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
8. 前記設定手段は、前記判定手段によって判定されたシーンとして、被写体までの被写体距離が遠い第３のシーンの方が、前記第３のシーンよりも被写体距離が近い第４のシーンよりも、前記所定の時間間隔を長く設定する、ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の撮像装置。
9. 前記設定手段は、前記判定手段によって判定されたシーンとして、顔領域の大きさが大きい第５のシーンの方が、前記第５のシーンよりも前記顔領域の大きさが小さい第６のシーンよりも、前記所定の時間間隔を短く設定する、ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の撮像装置。
10. 前記設定手段は、前記判定手段によって判定されたシーンとして、顔領域ではない主被写体の領域の動き量が大きい第７のシーンの方が、前記第７のシーンよりも前記主被写体の領域の動き量が小さい第８のシーンよりも、前記所定の時間間隔を短く設定する、ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の撮像装置。
11. 前記設定手段は、前記判定手段によって判定されたシーンとして、所定の被写体の領域の大きさの変動が大きい第９のシーンの方が、前記第９のシーンよりも前記所定の被写体の領域の大きさの変動が小さい第１０のシーンよりも、前記所定の時間間隔を短く設定する、ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の撮像装置。
12. 所定の範囲に含まれる色相を有する画面内の領域のうち、互いに隣接する領域を同一領域と判定することにより被写体領域を検出する検出手段を更に有する、ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の撮像装置。
13. 前記設定手段により前記所定の時間間隔が設定された後に、前記間欠的な撮像を開始させるように撮像手段を制御する制御手段を更に有する、ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の撮像装置。
14. 前記間欠的な撮像を行いながら前記設定手段によって新たな前記所定の時間間隔を設定し、該新たな前記所定の時間間隔で前記間欠的な撮像を行うように撮像手段を制御する制御手段を更に有する、ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の撮像装置。
15. 前記間欠的な撮像によって得られた複数の画像を時系列順につなぎ合せたタイムラプス動画を生成する生成手段を更に有する、ことを特徴とする請求項１から１４のいずれか１項に記載の撮像装置。
16. 撮像手段を備え、所定の時間間隔で間欠的な撮像を行うことが可能な撮像装置の制御方法であって、
    前記撮像手段を用いて被写体を撮像することで得られる画像データの特徴量を取得する取得工程と、
    ユーザによるシーンの選択によらず、前記特徴量に基づいてシーンを自動的に判定する判定工程と、
    前記判定工程で判定された前記シーンに基づいて、前記所定の時間間隔を設定する設定工程と、を有し、
    前記設定工程では、前記判定工程で判定されたシーンとして、前記画像データの輝度により得られた明るさが低い第１のシーンの方が、前記第１のシーンよりも前記画像データの輝度により得られた明るさが高い第２のシーンよりも、前記所定の時間間隔を長く設定することを特徴とする撮像装置の制御方法。
17. コンピュータを、請求項１から１５のいずれか１項に記載の撮像装置の各手段として機能させるためのプログラム。