JPH11341501A - Electrophotographic image pickup device, electrophotographic image pickup method and medium recorded with electrophotographic image pickup control program - Google Patents

Electrophotographic image pickup device, electrophotographic image pickup method and medium recorded with electrophotographic image pickup control program

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Publication number
JPH11341501A
JPH11341501A JP14412998A JP14412998A JPH11341501A JP H11341501 A JPH11341501 A JP H11341501A JP 14412998 A JP14412998 A JP 14412998A JP 14412998 A JP14412998 A JP 14412998A JP H11341501 A JPH11341501 A JP H11341501A
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JP
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Application
Patent type
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image
evaluation
imaging
means
object
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Application number
JP14412998A
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Japanese (ja)
Inventor
Naoki Kuwata
Yoshihiro Nakami
至宏 中見
直樹 鍬田
Original Assignee
Seiko Epson Corp
セイコーエプソン株式会社
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain the image pickup device by which photographing is hardly failed by expressing an object image by means of dot matrix shaped pixels, applying numerical tabulation processing to the image so as to evaluate the image and evaluating photographing conditions based on the evaluation of the image.
SOLUTION: The image is expressed by dot matrix shaped pixels. An image pickup means C1 forms the object image on an imaging device or the like via an optical path, the means C1 acquires image data in gradation expression of prescribed element colors, and an image evaluating means numerically analyzes the image data. Since each of individual data is provided on each pixel expressed in a dot matrix, some tabulation processing is conducted for the analysis and the result of tabulation is compared with a prescribed evaluation reference and the comparison result gives an evaluation as to the picked-up image. Then the evaluation result as to the picked-up image is inputted to an image pickup condition evaluation means C3, where the evaluation as to the picked-up image is evaluated again to obtain the evaluation as to the image pickup conditions in the image pickup means C1.
COPYRIGHT: (C)1999,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、電子写真撮像装置、電子写真撮像方法、電子写真撮像制御プログラムを記録した媒体に関する。 The present invention relates to the electrophotographic imaging apparatus, electrophotographic imaging method, a medium recording an electrophotographic imaging control program.

【0002】 [0002]

【従来の技術】従来、この種の電子写真撮像装置では、 Conventionally, in an electrophotographic imaging apparatus of this type,
撮影に失敗しないように各種の自動調整が行われている。 Various automatic adjustment of is being carried out so as not to fail the shooting. 例えば、被写体画像の明るさに応じて絞りを調整する自動絞り調整機構であるとか、ピント調整を自動化するオートフォーカス機構などである。 For example, a auto-focus mechanism that automates Toka is an automatic iris adjusting mechanism, a focus adjustment to adjust the aperture according to the brightness of the subject image.

【0003】 [0003]

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の電子写真撮像装置においては、各種の自動調整が行われているとはいうものの、実際に写してみると失敗することも多かった。 In [0008] above-mentioned conventional electrophotographic imaging apparatus, Nevertheless various automatic adjustments have been made, it was often fail when I actually copy. 例えば、逆光条件下で人物像を写した場合は、 For example, when transcribed figures backlit conditions,
背景が明るいので露光調整で光量を低下させてしまうため、本来の被写体と言える人物像の顔が暗く映ってしまう。 Since thus reducing the amount of light exposure adjustment because a light background, the face of a person image can be said that the original object would reflected dark. 逆光条件下であるのかどうかは被写体に応じて相対的な判断に過ぎないので、これを判断することはできなかった。 Since whether a backlit conditions only relative judgment according to the subject, it was not possible to determine this.

【0004】本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、写真撮影をより失敗しにくくすることが可能な電子写真撮像装置、電子写真撮像方法、電子写真撮像制御プログラムを記録した媒体の提供を目的とする。 [0004] The present invention has been made in view of the above problem, an electrophotographic imaging apparatus capable of more difficult fail photographed, providing an electrophotographic imaging process, a medium recording an electrophotographic imaging control program With the goal.

【0005】 [0005]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため、請求項1にかかる発明は、所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像し、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する画像撮像手段と、取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価する画像評価手段と、この評価に基づいて上記画像撮像手段における上記撮影条件についての評価を行う撮影条件評価手段とを具備する構成としてある。 Means for Solving the Problems] To achieve the above object, according to such invention in claim 1, while setting a predetermined imaging condition by capturing a subject image through an optical system path, the same object image dot matrix an image pickup means for obtaining expressed in pixels for each pixel of the image data gradation with a predetermined element color that color separation, the predetermined criterion performed numerical counting processing for acquired the image data an image evaluation means for evaluating the captured image on the basis, on the basis of this evaluation it is constituted comprising an imaging condition evaluation means for evaluating for the photographing condition in the imaging unit.

【0006】上記のように構成した請求項1にかかる発明においては、まず、画像撮像手段にて所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像する。 [0006] In the invention of claim 1 constructed as described above, first, it captures a subject image through an optical system path while setting a predetermined imaging condition by the image pickup means. そして、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する。 Then, to acquire the image data gradation of the same object image in a predetermined element color and color separation expressed with pixels in dot matrix for each pixel. すると、画像評価手段がこの取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い、所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価するので、撮影条件評価手段はこの評価に基づいて上記画像撮像手段における上記撮影条件についての評価を行う。 Then, the image evaluation unit performs numerical counting processing for the acquired the image data, so to evaluate the captured image based on a predetermined evaluation criterion, imaging condition evaluation means said image pickup means on the basis of this evaluation carry out the evaluation of the photographing conditions in the.

【0007】すなわち、被写体画像をドットマトリクス状の画素で表現した上で、数値的な集計処理に付して画像を評価し、その評価に基づいて撮影条件を評価するので、従来のようにいわゆる撮影条件だけについての評価とは一線を画する。 Namely, in terms of representing the object image with pixels in dot matrix, in evaluation of an image subjected to numerical tabulation process, since evaluates the shooting conditions based on the evaluation, so as in the prior art clearly different from the evaluation of the only shooting conditions. 画像評価手段は現実に撮影された画像データについて数値的な集計処理を行って評価する。 The image evaluation unit is evaluated by numerical counting processing for image data photographed in reality.
具体的な集計処理は様々であって特に限定されるものではない。 Specific aggregation process is not limited in particular vary. 画像データを一旦取得する点でたんに撮影条件を評価することとの差異が生じる。 The difference between evaluating the shooting conditions we were in that once acquired the image data is generated. その好適な一例として、請求項2にかかる発明は、請求項1に記載の電子写真撮像装置において、上記画像評価手段は、上記画像データに基づいて被写体画像内におけるオブジェクトの画素を抽出し、当該オブジェクトの画素についての画像データを対象として上記集計処理を行って撮像画像を評価する構成としてある。 As preferable example, the invention according to claim 2, in the electrophotographic imaging apparatus according to claim 1, said image evaluation unit extracts the pixel of the object in the object image based on the image data, the it is constituted to evaluate the captured image as the target image data for the pixel of the object subjected to the aggregation process.

【0008】上記のように構成した請求項2にかかる発明においては、上記画像評価手段は数値的な集計処理の際に被写体画像内におけるオブジェクトだけを対象とする。 [0008] In the invention of claim 2 constructed as described above, and only those objects in the image evaluation unit is subject image during a numerical tabulation process. すなわち、上記画像データに基づいてオブジェクトを構成する画素を抽出し、かかる画素についての画像データだけを対象として集計処理を行なう。 That is, extracts the pixels constituting the object based on the image data, performs aggregation processing only image data for such pixel as a target. 従来のように撮影条件を評価するだけであると本来の被写体を判別することは不可能であり、写真の中央部分についての明るさであるとか全体としての平均的な明るさであるというような予め定めた条件でのみ所望の撮影を得られるにとどまる。 It is possible to determine the original object and only evaluates a conventional imaging condition as it is impossible, as that is the average brightness of the entire Toka a brightness of the central portion of the photo only stay obtain a desired imaging in a predetermined condition. しかしながら、画像データを取得すれば各種の手法によって本来の被写体であるオブジェクトに注目することが可能となり、そのオブジェクトを構成する画素だけを対象として画像を評価することが可能となる。 However, by obtaining the image data it is possible to focus on the object which is the original subject by various techniques, it is possible to evaluate the image only pixels constituting the object as a target.

【0009】オブジェクトであるか否かの判断の一例としては、画像のシャープな部分を抽出する手法を採用可能である。 [0009] As an example of the determination whether or not the object, it is possible to employ a method to extract the sharp parts of the image. 撮影者の心理として被写体についてピントを調整することが当然であり、その部分は自ずからシャープな画像になる。 It is natural to adjust the focus on the subject as the psychology of the photographer, that portion will naturally sharp images. これに対して背景部分はぼけやすい。 The background portion is easy to blur the other hand.
従って、画像のシャープな部分がオブジェクトであることは多い。 Therefore, it is often sharp part of the image is an object. この場合、従来と異なるのはそのオブジェクトがどこに存在していても発見できるという点である。 In this case, different from the conventional one is in that it can discover be present where the object.
例えば、中央部分にオブジェクトが位置することが多いというのでは、従来の撮影条件の評価と異ならないが、 For example, because the object in the central portion is often located is not different from the evaluation of a conventional imaging condition,
撮影範囲の左にいようが、右にいようがシャープな部分であればオブジェクトを発見できることになる。 It will be to the left of the shooting range, but I will be on the right will be able to discover the object if it is sharp part.

【0010】また、手法の一例として、各画素の色度を利用することも可能である。 Further, as an example of a technique, it is possible to use the chromaticity of each pixel. 特定の色によって物体を特定できることがあるからである。 This is because it may be possible to identify the object by a specific color. 例えば、人物であれば肌色の部分を探すことによってターゲットと判断して差し支えない。 For example, no problem it is determined that the target by searching a portion of a skin color if a person. しかしながら、通常の色画像データであれば明るさの要素も含まれているので肌色を特定することは難しい。 However, it is difficult to identify the skin color because it also includes the brightness of the elements would normally color image data. これに対して色度は色の刺激値の絶対的な割合を表しており、明るさには左右されない。 In contrast chromaticity represents an absolute proportion of a color stimulus values, not dependent on the brightness. 従って、肌色の取りうる色度の範囲に入っていれば人物像の画素と判断できる。 Therefore, it can be determined that the pixel of figures if within the range of chromaticity that can be taken of the skin color. むろん、肌色以外にも、木々の緑色の取りうる範囲であるとか青空の青色が取りうる範囲といったものでも同様のことが言える。 Of course, in addition to the skin color, a similar thing can be said one such range that blue sky Toka ranges that can be taken in green trees can take.

【0011】一方、撮影条件評価手段は、撮像画像の評価結果に基づいて撮影条件についての評価を行うが、かかる評価は広義に解するものとする。 Meanwhile, imaging condition evaluation means, performs the evaluation of the imaging conditions based on the evaluation result of the captured image, such assessment shall interpreted broadly. すなわち、撮影条件のここが良いとか悪いとかいうことを撮影者に伝えることを基本としつつも、その評価結果を実際の撮影に反映させるようにすることまで含むものとする。 That is, even while the basic that tell you or something bad Toka here is a good shooting conditions to the photographer, is intended to include up to be so as to reflect the results of the evaluation to the actual shooting. その好適な一例として、請求項3にかかる発明は、請求項1または請求項2のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、上記撮影条件を変更可能であるとともに、上記撮影条件評価手段は、撮像画像に基づく評価を上記撮影条件に反映させるように同画像撮像手段における撮影条件を制御する構成としてある。 As preferred example, with such invention in claim 3, in an electrophotographic imaging apparatus according to claim 1 or claim 2, said image pickup means is capable of changing the photographing conditions, the imaging condition evaluation unit is evaluated based on the captured image as a configuration for controlling the shooting conditions in the image pickup means so as to reflect on the shooting conditions.

【0012】上記のように構成した請求項3にかかる発明においては、画像撮像手段の撮影条件を変更可能としてあるので、撮像画像の評価を撮影条件に反映させるべく、撮影条件評価手段は同画像撮像手段における撮影条件を制御する。 [0012] In the invention of claim 3 constructed as described above, so are the changeable shooting conditions of the image pickup means, to reflect the evaluation of the captured image in the image capturing condition, imaging condition evaluation means the image controlling the imaging condition in the imaging unit. このような能動的な評価については各種の具体的構成が可能である。 It is possible specific configuration of the various for such active evaluation. その好適な一例として、請求項4にかかる発明は、請求項3に記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、被写体画像を照明するストロボを備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における明暗の評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに上記画像撮像手段におけるストロボを動作させる構成としてある。 As preferable example, the invention according to claim 4, in an electrophotographic imaging apparatus according to claim 3, said imaging means comprises a stroboscopic illuminating the object image, the image evaluation unit, the subject image performs evaluation of brightness in said imaging condition evaluation means, the image evaluation unit is a structure for operating the flash in the image pickup means when it is determined that the dark object in the object image.

【0013】上記のように構成した請求項4にかかる発明においては、画像撮像手段が被写体画像を照明するストロボを備えていることを条件として、画像評価手段は被写体画像の明暗の評価を行ない、被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに撮影条件評価手段はストロボを動作させる。 [0013] In the invention of claim 4 constructed as described above, the condition that the imaging means comprises a stroboscopic illuminating the object image, the image evaluation means performs an evaluation of the brightness of the subject image, imaging condition evaluation means when it is determined that the dark object in the object image is to operate the strobe. 従って、全体的には明るいにも関わらず、オブジェクトが未だ暗い場合にもストロボは発光される。 Thus, overall despite the bright, the flash even if the object is still dark emitted. また、他の好適な一例として、請求項5 As another preferred example, claim 5
にかかる発明は、請求項3または請求項4のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、上記光学系路を経て被写体画像を撮像面上に結像されたときにドットマトリクス状の画素で光電気変換する撮像素子と、この撮像素子の変換出力を所定の増幅率で増幅する増幅回路とを備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における明暗の評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに上記増幅回路における増幅率を増加させ、明るいと判断したときに同増幅率を減少させる構成としてある。 According to the invention, in the electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 3 or claim 4, said image pickup means, the dot when it is forming a subject image on the imaging surface through the optical system path comprising an imaging device for converting light electricity matrix of pixels, and an amplifier circuit for amplifying the converted output of the imaging device at a predetermined amplification factor, the image evaluation means performs an evaluation of brightness in the subject image, the imaging condition evaluation means, the image evaluation unit is a structure to reduce the amplification factor when increasing the amplification factor of the amplifier when it is determined that a dark object in the object image, it is determined that the bright.

【0014】上記のように構成した請求項5にかかる発明においては、画像撮像手段が光学系路を経て被写体画像を撮像面上に結像されたときにドットマトリクス状の画素で光電気変換する撮像素子と、この撮像素子の変換出力を所定の増幅率で増幅する増幅回路とを備えている。 [0014] In the invention of claim 5 constructed as described above, converts photoelectric pixels in dot matrix when the image pickup means is forming an object image on an imaging surface through an optical system path It includes an imaging element, and an amplifier circuit for amplifying the converted output of the image sensor at a predetermined amplification factor. 従って、この増幅回路における増幅率次第で画像データとして出力される階調値は変化する。 Therefore, the gradation value is output as the image data depending on the amplification factor in the amplifying circuit is changed. このような場合に、画像評価手段が被写体画像における明暗の評価を行ない、被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに撮影条件評価手段は上記増幅回路における増幅率を増加させる。 In such a case, the image evaluation unit performs evaluation of brightness in the subject image, photographing condition evaluation means when it is determined that the dark object in the object image increases the amplification factor of the amplifier circuit. 従って、暗い場合であっても画像データの階調値は大きくなって出力される。 Therefore, the gradation value of the image data is output increases even when dark. また、被写体画像におけるオブジェクトを明るいと判断したときには、撮影条件評価手段は上記増幅回路における増幅率を減少させ、明るい場合であっても画像データの階調値は小さくなって出力される。 Further, when it is determined that a bright object in the object image is photographed condition evaluation unit reduces the amplification factor of the amplifier circuit, the gradation value of the image data even lighter case is output becomes small.

【0015】また、撮影条件を反映させるにあたって機構的な動作を伴うことも当然に可能であり、その好適な一例として、請求項6にかかる発明は、請求項3〜請求項5のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、上記光学系路における光量を調整する絞りを備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における明暗の評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、 [0015] It is also possible of course with a mechanical operation when reflecting the imaging conditions, As preferable example, the invention according to claim 6, in any of the claims 3 to 5 in electrophotographic imaging apparatus, wherein the imaging means comprises a diaphragm for adjusting the amount of light in the optical system path, the image evaluation means performs an evaluation of brightness in the subject image, the photographing condition evaluating unit,
この画像評価手段が上記被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに上記絞りを開かせ、明るいと判断したときに同絞りを絞る方向に制御する構成としてある。 The image evaluation means to open said aperture when it is determined that a dark object in the object image, a configuration for controlling the direction to narrow the same stop when it is determined that the bright.

【0016】上記のように構成した請求項6にかかる発明においては、画像撮像手段が光学系路における光量を調整する絞りを備えている場合に、画像評価手段は被写体画像における明暗の評価を行ない、被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断すると撮影条件評価手段が上記絞りを開かせる方向に制御するし、同オブジェクトを明るい判断すると撮影条件評価手段が上記絞りを絞る方向に制御する。 [0016] In the invention of claim 6 constructed as described above, when the image capturing means comprises a throttle for adjusting an amount of light in the optical system path, the image evaluation means performs an evaluation of the contrast in the subject image , is an imaging condition evaluation unit determines that the dark object in the object image to be controlled in a direction to open the aperture, the imaging condition evaluation means for bright determines the object is controlled in a direction to narrow the aperture. ここでいう絞りは必ずしも機構的なものに限られるものではなく、例えばCCD素子における荷電時間を調整するものであっても撮影条件を調整するという意味では全く同等と言える。 The term aperture is not necessarily limited to the mechanical ones, for example, it can be said that quite similar in the sense that even adjusts the charging time in the CCD element for adjusting the imaging conditions.

【0017】また、機構的な動作を伴う他の好適な一例として、請求項7にかかる発明は、請求項3〜請求項6 Further, as another preferable example with mechanical operation, the invention according to claim 7, claims 3 6
のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、被写体画像内における所定の被写体にピントを合わせるように上記光学系路を自動調整するオートフォーカス機構を備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における画像のシャープさの評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像をシャープでないと判断したときに上記オートフォーカス機構においてピント合わせの被写体をオブジェクトに変化させる構成としてある。 In electrophotographic imaging apparatus according to any one of the imaging means comprises an autofocus mechanism for automatically adjusting the optical pathway so as to focus on a predetermined subject in the subject image, the image evaluation means performs the evaluation of the sharpness of the image in the subject image, the photographing condition evaluation means, changes the subject focusing on the object in the automatic focusing mechanism when the image evaluation unit is determined not to be sharp the subject image it is constituted to be.

【0018】上記のように構成した請求項7にかかる発明においては、画像撮像手段が被写体画像内における所定の被写体にピントを合わせるように上記光学系路を自動調整するオートフォーカス機構を備えている場合に、 [0018] In the invention of claim 7 constructed as described above, the image capturing means comprises an autofocus mechanism for automatically adjusting the optical pathway so as to focus on a predetermined subject in the subject image In case,
画像評価手段は被写体画像における画像のシャープさの評価を行ない、被写体画像をシャープでないと判断したときに撮影条件評価手段が上記オートフォーカス機構においてピント合わせの被写体をオブジェクトに変化させる。 The image evaluation unit performs evaluation of sharpness of the image in the object image, the imaging condition evaluation means when it is determined the object image is not a sharp changing the subject focusing on an object in the auto-focus mechanism.

【0019】従来のオートフォーカス機構においては焦点対象を中央に固定せざるをえないが、オブジェクトが分かるのでこのオブジェクトに対象を合わせる。 [0019] In the conventional automatic focus mechanism is not forced to fix the focus target in the center, matching the target to the object because the object is seen. さらに、他の好適な一例として、請求項8にかかる発明は、 Further, as another preferable example, the invention according to claim 8,
請求項3〜請求項7のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、複数の要素色毎に明暗についての階調値を生成するとともに個別に出力調整可能であり、上記画像評価手段は、上記被写体画像におけるカラーバランスの評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像のカラーバランスでアンバランスと評価したときに各要素色毎に出力調整させる構成としてある。 In electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 3 to 7, the imaging means can output individually adjusted so as to generate the gradation value of the brightness in a plurality of elements for each color, the the image evaluation unit performs evaluation of color balance in the subject image, the photographing condition evaluation means, to output adjusted for each element color when the image evaluation means evaluates to unbalanced color balance of the object image it is constituted.

【0020】上記のように構成した請求項8にかかる発明においては、画像撮像手段が複数の要素色毎に明暗についての階調値を生成するとともに個別に出力調整可能である場合において、画像評価手段が被写体画像におけるカラーバランスの評価を行ない、被写体画像のカラーバランスでアンバランスと評価されたときに撮影条件評価手段が各要素色毎に出力調整させる。 [0020] In the invention according to claim 8 structured as described above, when it is separately possible output adjustment with the image pickup means to generate a tone value of the brightness in the plurality of elements each color image evaluation means performs evaluation of the color balance in the subject image, photographing condition evaluation unit to output adjusted for each element color when evaluated unbalanced color balance of the object image. このように、被写体画像をドットマトリクス状の画素で表現した上で、 Thus, in terms of representing the object image with pixels in dot matrix,
数値的な集計処理に付して画像を評価し、その評価に基づいて撮影条件を評価する手法は必ずしも実体のある装置に限られる必要はなく、その方法としても機能することは容易に理解できる。 In evaluation of an image subjected to numerical tabulation process, the method of evaluating the photographing condition based on the evaluation is not necessarily limited to a tangible device can readily appreciate that also functions as the method . このため、請求項9にかかる発明は、所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像し、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する電子写真撮像方法であって、上記撮影条件下で被写体画像を撮像して画像データを取得する画像撮像工程と、取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価する画像評価工程と、この評価に基づいて上記画像撮像工程における上記撮影条件についての評価を行う撮影条件評価工程とを具備する構成としてある。 Therefore, given the invention according to claim 9, in which while setting a predetermined imaging condition by capturing a subject image through an optical system path and color separation for each pixel represents the same object image with pixels in dot matrix a electrophotographic imaging method for acquiring image data gradation in the element color, the image capturing step of obtaining image data by imaging a subject image in the photographing conditions, numerical values ​​obtained the image data structure comprising the image evaluation step of evaluating the captured image, an imaging condition evaluation step for evaluating for the photographing condition in the imaging process on the basis of the evaluation based on the aggregations processing predetermined criterion performed there as.

【0021】すなわち、必ずしも実体のある装置に限らず、その方法としても有効であることに相違はない。 [0021] That is, not necessarily limited to a tangible device, there is no difference in that it is effective as the method. ところで、このような電子写真撮像装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、 However, such electrophotographic imaging apparatus to also exist alone, etc. may also be used in a state of being incorporated in certain equipment, not limited to this as the spirit of the invention,
各種の態様を含むものである。 It is intended to include various aspects of the. 従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。 Therefore, like or a hardware or a software, as appropriate, can be changed. 発明の思想の具現化例として電子写真撮像装置のソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用されるといわざるをえない。 If as embodied example of the idea of ​​the present invention the software of an electrophotographic imaging apparatus, also exist naturally on the recording medium for recording such software, it not but said to be utilized.

【0022】その一例として、請求項10にかかる発明は、所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像し、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する際にコンピュータにて制御する電子写真撮像制御プログラムを記録した媒体であって、上記撮影条件下で被写体画像を撮像して画像データを取得する画像撮像ステップと、取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価する画像評価ステップと、この評価に基づいて上記画像撮像工程における上記撮影条件についての評価を行う撮影条件評価ステップとを具備する構成としてある。 [0022] As an example, the invention according to claim 10, while setting a predetermined imaging condition by capturing a subject image through an optical system path, the same object image for each pixel expressed with pixels in dot matrix a medium recording an electrophotographic imaging control program for controlling by a computer when acquiring the image data gradation with a predetermined element color that color separation image data by imaging a subject image in the photographing conditions an image capturing step of obtaining an image evaluation step of evaluating the captured image based on a predetermined evaluation criterion performs numerical counting processing for acquired the image data, the in the image capturing step on the basis of this evaluation it is constituted comprising an imaging condition evaluation step for evaluating for shooting conditions.

【0023】むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。 [0023] Of course, the recording medium may be a may be a magnetic recording medium or a magneto-optical recording medium, can also be considered to be exactly the same in any recording medium developed in the future. また、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。 In addition, the primary reproductions, is equivalent to no room for question at all about the replication phase of such secondary reproductions. その他、供給方法として通信回線を利用して行なう場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。 Other, no difference is that the present invention, even if carried out by utilizing a communication line as a supply method is used. さらに、 further,
一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。 Partially be software, it is loaded as needed in advance and stored at all, not different from a portion on a recording medium in the spirit of the invention even if some are realized by hardware it may be as forms such as.

【0024】 [0024]

【発明の効果】以上説明したように本発明は、一旦、被写体画像を撮影した上で撮影条件を評価することにより、撮影の失敗をより防止することが可能な電子写真撮像装置を提供することができる。 The present invention described above, according to the present invention, once, by evaluating the imaging condition on which photographs a subject image, to provide an electrophotographic imaging apparatus capable of more preventing the failure in photographing can. また、請求項2にかかる発明によれば、本来の被写体を抽出した上で画像を評価するので、失敗の危険性をより低減させることができる。 Further, according to the invention according to claim 2, since the evaluation of an image in terms of extracting the original object, it is possible to further reduce the risk of failure. さらに、請求項3にかかる発明によれば、評価結果を撮影条件に反映させるため、自ら撮影条件を調整しなければならない場合と比較して操作性を向上させることができる。 The present invention according to claim 3, evaluation to reflect results of imaging conditions, thereby improving the comparison to operability and may have to be adjusted their shooting conditions.

【0025】さらに、請求項4にかかる発明によれば、 [0025] The present invention according to claim 4,
逆光のように被写体が暗くなってしまうような場合にも自動的にストロボを発光させることが可能となる。 Even if that object becomes dark as backlight it is possible to automatically use the flash. さらに、請求項5にかかる発明によれば、画像が暗い場合に画像データを取得する段階でできるだけ明るくすることができる。 The present invention according to claim 5, the image can be as much as possible bright at the stage of obtaining the image data when dark. 画像データは以後の過程においてディジタル処理で修正することも可能であるが、画像データを取得する段階で量子化範囲を大きく取れるようにすると、修正処理の範囲が広がることになる。 Image data but it is also possible to modify the digital processing in the subsequent process, when to take a large quantization range at the stage of obtaining the image data, so that the spread range of the correction process.

【0026】さらに、請求項6にかかる発明によれば、 [0026] The present invention according to claim 6,
同様に画像が暗い場合に機構的な動作で明るくすることができる。 Similarly image can be brighter in mechanical behavior when dark. さらに、請求項7にかかる発明によれば、固定的になりがちなオートフォーカス機構でもピント合わせの汎用性が広がる。 The present invention according to claim 7, the versatility of the focusing spreads even tend autofocus mechanism fixed. さらに、請求項8にかかる発明によれば、カラーバランスのような撮影条件下で大きく影響を受けやすいようなものについても調整可能となる。 The present invention according to claim 8, also the adjustment for such things easier greatly affected by imaging conditions, such as color balance.
さらに、請求項9にかかる発明によれば、同様の効果を奏する電子写真撮像方法を提供でき、請求項10にかかる発明によれば、電子写真撮像制御プログラムを記録した媒体を提供することができる。 The present invention according to claim 9, to provide an electrophotographic imaging method provides the same effects, according to the invention according to claim 10, it is possible to provide a medium recording an electrophotographic imaging control program .

【0027】 [0027]

【発明の実施の形態】以下、図面にもとづいて本発明の実施形態を説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, an embodiment of the present invention with reference to the drawings. 図1は、本発明の一実施形態にかかる電子写真撮像装置をクレーム対応図により示している。 Figure 1 is an electrophotographic imaging apparatus according to an embodiment of the present invention shown by the claims corresponds diagram. ディジタルスチルカメラのように被写体画像を画像データに変換する電子写真撮像装置においては、画像はドットマトリクス状の画素で表現され、個々の画素について色や明るさを表している。 In an electrophotographic imaging apparatus for converting an object image into the image data as digital still cameras, the image is represented with pixels in dot matrix, representing the color and brightness for each pixel. 被写体画像を撮像するために画像撮像手段C1には所定の撮影条件を設定する光学系路が備えられ、当該画像撮像手段C1はこの光学系路を経て被写体画像を撮像素子などに結像せしめ、所定の要素色の階調表現からなる画像データを取得するし、 The imaging means C1 to capture a subject image optical pathway is provided for setting a predetermined imaging condition, the imaging unit C1 brought forms an object image such as the image pickup element via the optical system path, We acquire image data of a predetermined element color gradation expression of,
画像評価手段C2は当該画像データを数値的に分析する。 The image evaluation unit C2 analyzes the image data numerically. ドットマトリクス状の各画素について個別のデータを備えているため、当該分析には何らかの集計処理が行われ、集計結果は所定の評価基準と比較されて撮像画像についての評価となる。 Due to the provision of separate data for each pixel of the dot matrix, some aggregation processing is performed in the analysis, aggregation result is evaluation of the captured image is compared to a predetermined criterion. そして、撮像画像についての評価結果は撮影条件評価手段C3に入力され、この評価に基づいて上記画像撮像手段C1における上記撮影条件についての評価となるように再評価する。 The results of the evaluation of the captured image is input to the imaging condition evaluation unit C3, so that re-evaluate the evaluation of the imaging conditions in the imaging unit C1 based on this evaluation. すなわち、撮像画像が暗いという評価であれば、その原因となりうる撮影条件を導き出し、再撮影の際に良好となりうるような評価を与える。 That is, if the evaluation of the captured image is dark, derives an imaging condition that can be the the cause, give an evaluation as may be satisfactory during recapture.

【0028】図2〜図5は、本電子写真撮像装置を適用したディジタルスチルカメラの概略構成をブロック図により示している。 [0028] Figures 2-5 are a schematic structure of a digital still camera according to the present electrophotographic imaging apparatus shown in block diagram. 各種の機構的および電子的な制御を行うのがコントローラ10であり、図3に示すようにその主たる構成はCPU11とROM12とRAM13とであり、これらはバス14を介して相互に接続されるとともにI/O15を介して外部の主構成部品と電気的に接続されている。 A controller 10 to perform the various mechanisms and electronic control of the main constituent as shown in FIG. 3 is a CPU11 as ROM12 and RAM13 Doo, with which are connected to each other via a bus 14 external are mainly components electrically connected through the I / O15. この主構成部品の一つとして撮像部20 Imaging unit as one of the main components 20
がコントローラ10に接続されている。 There is connected to the controller 10. 撮像部20については図4により詳細に示しており、光学系路21の一部として測距部21aとオートフォーカス機構21bとを備えている。 The imaging unit 20 is shown in more detail in FIG. 4, and a distance measuring unit 21a and the auto-focus mechanism 21b as a part of the optical pathway 21. 本実施形態においては、測距部21aにて三角法などによって距離を測定し、オートフォーカス機構21bが測定結果に基づいて焦点合わせを行うようにしている。 In this embodiment, the distance or the like trigonometry measured by the distance measuring unit 21a, the autofocus mechanism 21b is to perform focusing based on the measurement result. この場合、焦点合わせの対象となるのは予め予想された中央位置などとなる。 In this case, the target of focusing becomes like in advance the expected center position. また、撮像部20には、CCD素子からなる撮像素子22と、この撮像素子の出力データを所定増幅率で増幅するAGC回路23 Further, the imaging unit 20, an imaging element 22 consisting of CCD elements, AGC circuit 23 for amplifying the output data of the imaging device at a predetermined amplification factor
と、同AGC回路23のアナログ出力値をディジタルデータに変換するA/Dコンバータ24とが備えられている。 When the A / D converter 24 for converting an analog output value of the AGC circuit 23 into digital data is provided. これらは個々にコントローラ10と接続されて制御されるとともに、撮像データはA/Dコンバータ24の変換データとして画像処理部30に出力されている。 These together are controlled are connected to the controller 10 individually, the imaging data is output to the image processing section 30 as the conversion data of the A / D converter 24.

【0029】画像処理部30は光学系路21の特性であるとか撮像素子22の特性をチューニングするために備えられたハードウェア回路である。 The image processing unit 30 is a hardware circuit provided to tune the characteristics of Toka imaging element 22 is a characteristic of the optical system path 21. 単板のCCD素子の場合には平面的に赤、緑、青の受光素子を配置せざるを得ず、縦横二次元に配列された個別の受光素子に赤緑青(RGB)のフィルタを被せて被写体画像を撮像することになる。 Dimensionally red when the CCD device of a single plate, green, it is inevitable to arrange the light receiving elements of the blue, covered with a filter of red, green and blue (RGB) into individual light receiving elements arranged in a matrix two-dimensional It will capture a subject image. すると、ある画素は緑だけ、他の画素は赤だけ、次の画素は青だけのデータしか存在しないことになってしまうため、周りの画素から他の要素色のデータを補完生成することになる。 Then, a pixel is only green, the other pixels is only red, because the next pixel becomes that there is only data of only blue, it will produce complement other elements color of the data from the surrounding pixels . フィルタ補完回路31はこのような補完をハードウェアで実現するものであり、単板CCD素子からなる撮像素子22において必須となる。 Filter interpolation circuit 31 has been made to realize such supplemented by hardware, is essential in the imaging element 22 consisting of single CCD element.

【0030】単板CCDにおいては各画素の受光感度のバラツキが大きくないにしてもRGBというフィルタを被せているので、自ずからその出力特性間には偏重が生じうる。 [0030] Since variations in the light receiving sensitivity of each pixel in the single CCD is covered with a filter that RGB even in the not large, unbalance may occur between the naturally its output characteristics. 自動ホワイトバランス回路32はこのような偏りを解消するものであるが、ハードウェア回路で実現するので概略的には平均的となるか特定の範囲のデータ分布が一定となるようにすることになる。 The automatic white balance circuit 32 is to eliminate such deviation, the data distribution of a specific range or the average will be made to be constant schematically since implemented in hardware circuitry . また、γ補正回路33は撮像素子22の受光感度をフラットにすることが主たる役割である。 Also, gamma correction circuit 33 is the primary role to the light receiving sensitivity of the imaging device 22 to the flat.

【0031】フィルタ補完回路31についてはデータが入力されれば機械的にそのまま実行されるだけであるが、自動ホワイトバランス回路32やγ補正回路33についてはハードウェア回路で設計された補正機能に加えてコントローラ10からの具体的な指示も入力可能であり、後述するようにホワイトバランスについても意図的にシフトすることが可能であったり、γ補正回路で各要素色毎に異なるγ補正を掛けるなどして能動的な調整を可能としている。 [0031] Although the filter interpolation circuit 31 will only be performed mechanically as if data is input, the automatic white balance circuit 32 and γ correction circuit 33 in addition to the correction features designed hardware circuitry Te specific instructions from the controller 10 is also possible inputs, or be capable of shifting intentionally also white balance as described below, like multiplying different γ correction to each element colors in γ correction circuit thereby enabling the active adjusted.

【0032】このような画像処理部30を経て画像データは、一旦、DRAM40に保存され、画像評価部50 The image data through such image processing section 30 is temporarily stored in the DRAM 40, the image evaluation unit 50
が同DRAM40から画像データを読み出して所定の集計処理を行う。 There performs predetermined aggregation process reads the image data from the DRAM 40. 集計処理結果は撮像画像の評価値としてコントローラ10に入力され、また、同コントローラ1 Aggregation processing result is input to the controller 10 as the evaluation value of the captured image, also, the controller 1
0は評価の対象となった画像データをDRAM40から読み出し、フラッシュメモリ60に保存する。 0 reads the image data as a target of evaluation from the DRAM 40, is stored in the flash memory 60. この際、 On this occasion,
撮像素子22の出力イメージのままでは画像データが大きくなりすぎるため、符号化部70にてJPEGなどの圧縮フォーマットに変換してから保存している。 Since the image data is too large will remain in the output image of the image pickup device 22, it is stored after being converted into a compressed format such as JPEG by the encoding unit 70.

【0033】これらの他、コントローラ10には操作表示部80が接続され、図示しないシャッターボタンなどの各種操作子と共にLCDなどの画像表示パネルも備えられている。 [0033] These other, the operation display unit 80 is connected to the controller 10, it is also provided an image display panel such as an LCD with various operators, such as a shutter button (not shown). むろん、コントローラ10は各操作子の操作状況を逐次入力しているし、撮像した画像を表示パネルに表示する。 Of course, the controller 10 is to have entered the operation status of each operator sequentially displays the captured image on the display panel. また、後述するように撮像画像に対する評価結果も合わせて同表示パネルに表示している。 Also displayed in the display panel to suit also evaluation results of captured images as described below. また、夜間撮影のためにストロボ90も備えられ、上記操作子で操作されたときあるいはコントローラ10によって所定の判断処理が行われたときに発光するようになっている。 Also, strobe 90 for night photography also provided, so as to emit light when a predetermined determination processing is performed by or controller 10 when operated by the operator.

【0034】本実施形態においては、以上のようなハードウェア構成となっているが、ディジタルスチルカメラとしての構成は概略において共通するし、他の構成とすることも当然に可能である。 [0034] In this embodiment, although a hardware configuration described above, the configuration of a digital still camera to be common in the schematic, can be obviously be other configurations. また、この例ではディジタルスチルカメラとして実現しているが、ディジタルビデオカメラなどに組み込んで実現することも可能である。 Further, although implemented as a digital still camera in this example, it is possible to realize by incorporating such a digital video camera.
コントローラ10は本ディジタルスチルカメラの全体的な制御を行うが、図6および図7は被写体画像撮影時の概略的な制御手順をフローチャートにより示している。 The controller 10 performs overall control of the digital still camera, and FIGS. 6 and 7 show the flow chart a schematic control procedure during subject imaging.
概略的には、最初に仮画像として画像を入力し、それに基づいて撮影条件を修正し、画像が適正となれば本撮影を行うという流れである。 Schematically, first enter an image as a temporary image, to correct the imaging conditions based thereon, the flow of image performs the photographing if proper.

【0035】ステップ100では仮入力指示が行われる。 [0035] In step 100 the temporary input instruction is given. シャッターボタンはフルストロークによって本撮影の指示となり、ハーフストロークによって仮画像の入力を指示することとしている。 Shutter button becomes an instruction of the photographing by a full stroke, and decided to instruct the input of the temporary image by the half stroke. 従って、コントローラ10 Thus, the controller 10
はハーフストロークを検出すると仮入力の指示有りと判断する。 To determine when it detects a half-stroke that there is indication of provisional input. 仮入力の指示があると、コントローラ10はステップ105にて仮画像入力を実行する。 When there is an instruction of temporary input, the controller 10 executes a temporary image input in step 105. 仮画像入力とは一般撮影条件での撮影を意味する。 The provisional image input means shooting in general shooting conditions. 従って、測距部2 Therefore, the distance measurement unit 2
1aにて被写体までの距離を測定しつつオートフォーカス機構21bにて焦点合わせを行い、撮像素子22にて明るさを検出しつつ、露出やシャッタースピードを決定し、適正なタイミングで撮像素子22上での結像イメージに対応した画像データをAGC回路23に出力させる。 While measuring the distance to the subject at 1a performs focusing by autofocus mechanism 21b, while detecting the brightness by the image pickup device 22, and determines the exposure or shutter speed, the image pickup device above 22 at an appropriate timing the image data corresponding to the imaging image is output to the AGC circuit 23 in. AGC回路23においても予め定められた調整機能によってゲインを自動調整し、その出力をA/Dコンバータ24にてA/D変換させる。 Also the gain is automatically adjusted according to a predetermined control function in the AGC circuit 23 to A / D converts the output by the A / D converter 24.

【0036】A/D変換後の画像データに基づいて画像処理部30ではフィルタ補完とホワイトバランスの調整とγ補正を行うことにより、ハードウェア的には可能な限りの調整を行った画像データを生成し、DRAM40 [0036] By adjusting the γ correction filter completion and white balance in the image processing unit 30 based on the image data after A / D conversion, the image data was adjusted as much as possible in hardware generated, DRAM40
に書き込んで仮画像入力を終了する。 Writing To exit the provisional image input. 次に、コントローラ10はステップ110〜125においてオブジェクトの抽出と集計処理を同時に行う。 Next, the controller 10 simultaneously performs totalization processing and extraction of the objects at step 110-125. この集計処理では、図8に示すように注目画素を逐次全画像データにわたって移動させながら行っていく。 This aggregation process is intended to make while the pixel of interest is moved over successively all the image data as shown in FIG.

【0037】オブジェクトは他の部分と比較して画像がシャープであるという経験的事実に基づき、本発明においては画像がシャープな画素がオブジェクトの画素であると判断する。 The object is based on the empirical fact that the image as compared to the other portions is sharp, the image in the present invention is determined that the sharp pixel is a pixel of the object. 画像データは各画素ごとにRGBの輝度が階調値で表されており、画像のエッジ部分では隣接する画素間での同データの差分は大きくなる。 Image data is RGB luminance represented by a gray level value for each pixel, the difference of the data between adjacent pixels in an edge portion of the image increases. この差分は輝度勾配であり、これをエッジ度と呼ぶことにし、ステップ110では各画素でのエッジ度を判定する。 This difference is the luminance gradient, which was to be referred to as edge degree determines edge degree at each pixel at step 110. 図9に示すようなXY直交座標を考察する場合、画像の変化度合いのベクトルはX軸方向成分とY軸方向成分とをそれぞれ求めれば演算可能となる。 When considering the XY orthogonal coordinates as shown in FIG. 9, the vector of the degree of change in image is calculable by obtaining an X-axis direction component and the Y-axis direction component, respectively. ドットマトリクス状の画素からなるディジタル画像においては、図10に示すように縦軸方向と横軸方向に画素が隣接しており、その明るさをf(x,y)で表すものとする。 In the digital image composed of pixels in dot matrix, a pixel in the vertical axis direction and horizontal axis direction as shown in FIG. 10 is adjacent, it is intended to refer to the brightness with f (x, y). この場合、f In this case, f
(x,y)はRGBの各輝度であるR(x,y),G (X, y) is the luminance of the RGB R (x, y), G
(x,y),B(x,y)であったり、あるいは全体の輝度Y(x,y)であってもよい、なお、RGBの各輝度であるR(x,y),G(x,y),B(x,y)と全体の輝度Y(x,y)との関係は、厳密には色変換テーブルなどを参照しなければ変換不能であるが、後述するようにして簡易な対応関係を利用するようにしても良い。 (X, y), B (x, y) or a, or the overall luminance Y (x, y) may be a still, a respective brightness of RGB R (x, y), G (x , y), B (x, the relationship between y) and the overall luminance Y (x, y), although strictly a non converted unless referring to a color conversion table, simple as described later it is also possible to use the corresponding relationship.

【0038】図10に示すものにおいて、X方向の差分値fxとY方向の差分値fyは、 fx=f(x+1,y)−f(x,y) fy=f(x,y+1)−f(x,y) のように表される。 [0038] In the one shown in FIG. 10, the difference value fy difference value fx and Y direction in the X direction, fx = f (x + 1, y) -f (x, y) fy = f (x, y + 1) -f (x, y) is expressed as. 従って、これらを成分とするベクトルの大きさ|g(x,y)|は、 |g(x,y)|=(fx**2+fy**2)**(1/ Thus, the magnitude of the vector which these components | g (x, y) | is, | g (x, y) | = (fx ** 2 + fy ** 2) ** (1 /
2) のように表される。 Represented as 2). むろん、エッジ度はこの|g(x, Of course, the edge of the | g (x,
y)|で表される。 y) | is represented by. なお、本来、画素は図11に示すように縦横に升目状に配置されており、中央の画素に注目すると八つの隣接画素がある。 Incidentally, originally, the pixels are arranged in a square shape vertically and horizontally as shown in FIG. 11, there are eight neighboring pixels With attention to the center of the pixel. 従って、同様にそれぞれの隣接する画素との画像データの差分をベクトルで表し、このベクトルの和を画像の変化度合いと判断しても良い。 Thus, represents the difference between similarly image data with each of the adjacent pixels in the vector, it may be determined the sum of this vector and the degree of change in the image.

【0039】以上のようにして各画素についてエッジ度が求められるので、あるしきい値と比較してエッジ度の方が大きい画素をオブジェクトの画素と判断し、ステップ115にて当該画素の画像データを集計対象とする。 [0039] Since the edge degree for each pixel as described above is required, to determine the pixel is larger in the edge of the pixel of the object compared to a certain threshold value, the image data of the pixel in step 115 It is referred to as aggregation.
この集計処理については後述する。 This aggregation process will be described later. 続いてステップ12 Subsequently, in step 12
0では対象画素を図8に示すように移動させ、ステップ125にて全画素について集計が終了したと判断されるまでステップ110からの処理を繰り返す。 0 In the target pixel is moved as shown in FIG. 8, the process is repeated from step 110 until it is determined that the aggregate for all pixels is completed in step 125. むろん、全画素について終了したときにはオブジェクト画素を抽出して集計処理を完了したことになる。 Of course, thus completing the aggregation processing to extract the object pixel when the completed for all the pixels.

【0040】この例では、オブジェクト画素はシャープな画素であるものとの前提で抽出を行ったが、これに限られるものではない。 [0040] In this example, the object pixel extraction was carried out on the assumption of assumed to be a sharp pixels, the present invention is not limited to this. 例えば、スナップ写真であれば人物が被写体としてのオブジェクトとなる。 For example, a person is an object of the subject if snapshots. 従って、ある意味では人物に特有と言える肌色の画素を見つければオブジェクトの抽出といっても差し支えない。 Therefore, no problem to say that the extraction of the object if you find the skin color of the pixel that it can be said that the specific to the person in a sense. 従って、各画素の色度に基づいて肌色らしき画素であるかを判定し、肌色画素数の集計を行うようにしてもよい。 Thus, to determine whether the skin color Rashiki pixels based on the chromaticity of each pixel may be performed an aggregate of the skin color pixel number. 色度については各画素についてのx−y色度を計算する。 Chromaticity calculates the x-y chromaticity for each pixel. いま、対象画素のRGB表色系におけるRGB階調データが(R,G,B)であるとするときに、 r=R/(R+G+B) g=G/(R+G+B) とおくとすると、XYZ表色系における色度座標xc, Now, when the RGB tone data in the RGB color system of the target pixel is (R, G, B), when the r = R / (R + G + B) g = G / (R + G + B) away, XYZ table chromaticity coordinates xc in the color system,
ycとの間には、 xc=(1.1302+1.6387r+0.6215 Between the yc, xc = (1.1302 + 1.6387r + 0.6215
g)/(6.7846−3.0157r−0.3857 g) / (6.7846-3.0157r-0.3857
g) yc=(0.0601+0.9399r+4.5306 g) yc = (0.0601 + 0.9399r + 4.5306
g)/(6.7846−3.0157r−0.3857 g) / (6.7846-3.0157r-0.3857
g) なる対応関係が成立する。 g) consisting of corresponding relationship is established. ここにおいて、色度は明るさに左右されることなく色の刺激値の絶対的な割合を表すものであるから、色度からその画素がどのような対象物かを判断することができるといえる。 Here, it can be said that the chromaticity is because it represents the absolute rate of color stimulus values ​​without depending on the brightness, it can be the pixels from the chromaticity to determine what objects . 肌色の場合は、 In the case of skin color,
0.35<xc<0.400.33<yc<0.36というような範囲に含まれているから、各画素の色度を求めたときにこの範囲内であればその画素は人間の肌を示す画素と考え、オブジェクトを抽出できたと言える。 0.35 <xc <0.400.33 <because included in the range as that yc <0.36, of that pixel is human In this range when determined chromaticity of each pixel skin considered pixels exhibiting the said to be extracted objects. 従って、そのような範囲にあれば集計処理を行えばよい。 Therefore, it is sufficient to aggregation processing if such range.

【0041】ところで、ステップ115の集計処理はステップ130の画像評価処理に対応しており、当該評価処理に応じて集計すべき画像は異なる。 By the way, the aggregation process in step 115 corresponds to the image evaluation process of step 130, the image to be aggregated in accordance with the evaluation process are different. 従って、先ず、 Therefore, first of all,
画像評価処理について説明する。 Image evaluation process will be described. 本実施形態においては、「コントラスト」、「明度」、「カラーバランス」、「彩度」、「シャープネス」の5つの項目について評価を行い、それぞれを表す画像評価値を得るための集計処理を行っている。 In the present embodiment, "contrast", "lightness", "color balance", evaluated for five items of "saturation", "sharpness", performed tabulation process for obtaining an image evaluation value representing each ing. まず、コントラストは画像全体としての輝度の幅を示し、撮像画像についてコントラストを失敗と感じるのは概ねコントラストの幅が狭い場合である。 First, contrast is the width of the luminance of the entire image, is generally the width of the contrast is small feel that failure contrast captured image. ある画像の各画素における輝度の分布をヒストグラムとして集計したものを図12で実線にて示している。 Is indicated by a solid line in FIG. 12 those aggregates distribution of luminance as a histogram for each pixel of an image. 実線に示す分布を取る場合、明るい画素の輝度と暗い画素の輝度との差が少ないが、輝度の分布が一点鎖線に示すように広がっていれば明るい画素の輝度と暗い画素の輝度との差が大きくなり、コントラストの幅が広がることになる。 The difference between the case, the difference between the luminance of the luminance and the dark pixels of the bright pixel is small, the luminance of the luminance and dark pixels of bright pixels if spread like luminance distribution shown in dashed line to take a distribution indicated by a solid line It is increased, so that the width of contrast is spread.

【0042】従って、このようなヒストグラムを作成するとして輝度の最大値から輝度の最小値までの間隔をコントラストの幅として集計処理することが必要である。 [0042] Therefore, it is necessary to aggregating the interval from the maximum value of the luminance as to create such a histogram to the minimum value of the luminance as the width of contrast.
ただし、この場合はあくまでも輝度の変換であり、画像データが輝度を要素として備えていれば直接に集計が可能であるが、画像データはRGBの階調値(256階調)で表現されているので、直接には輝度の値を持っていない。 However, this case is only the luminance conversion, the image data can be directly to aggregate if it has a brightness as an element, the image data is represented by RGB gradation values ​​(256 gradations) because, directly do not have the value of the brightness. 輝度を求めるためにLuv表色空間に色変換する必要があるが、演算量などの問題から得策ではないため、テレビジョンなどの場合に利用されているRGBから輝度を直に求める次式の変換式を利用する。 It is necessary to color conversion to Luv color specification space to determine the brightness, because not expedient from problems such as operation amount, the conversion of the following formula for determining directly the brightness from RGB being utilized in the case of a television to use an expression. Y=0.30R+0.59G+0.11B このようにして輝度を表すとして写真画像の輝度分布は図13に示すように概ね山形に表れる。 Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B luminance distribution of a photographic image as representing the brightness in this way appears to generally chevron as shown in FIG. 13. むろん、その位置、形状についてはさまざまである。 Of course, the position is different in the shape. 輝度分布の幅はこの両端をどこに決めるかによって決定されるが、単に裾野が延びて分布数が「0」となる点を両端とすることはできない。 The luminance width of the distribution is determined by either determining the ends where, simply can not be both ends of the point where the number of distribution extends the foot becomes "0". 裾野部分では分布数が「0」付近で変移する場合があるし、統計的に見れば限りなく「0」に近づきながら推移していくからである。 To the foot part there is a case in which the number of distribution is shifted in the vicinity of "0", it is because we remained while close to "0" as much as possible if you look statistically.

【0043】このため、分布範囲において最も輝度の大きい側と小さい側からある分布割合だけ内側に寄った部分を分布の両端とする。 [0043] Therefore, the most ends of the large end and nearer the portion just inside the distribution percentage of the smaller side of the brightness distribution in the distribution range. 本実施形態においては、同図に示すように、この分布割合を0.5%に設定している。 In the present embodiment, as shown in the figure, it has set this distribution ratio of 0.5%.
むろん、この割合については、適宜、変更することが可能である。 Of course, this ratio is appropriate, it is possible to change. このように、ある分布割合だけ上端と下端をカットすることにより、ノイズなどに起因して生じている白点や黒点を無視することもできる。 Thus, there by only cutting the upper and lower ends distribution ratio, it is also possible to ignore the white spots, black spots occurring due a noise and the like. すなわち、このような処理をしなければ一点でも白点や黒点があればそれが輝度分布の両端となってしまうので、255階調の輝度値であれば、多くの場合において最下端は階調「0」であるし、最上端は階調「255」となってしまうが、上端部分から0.5%の画素数だけ内側に入った部分を端部とすることにより、このようなことが無くなる。 That is, since if there is such a process was unless white spots, black spots even one point it becomes both ends of the luminance distribution, if the luminance value of 255 gradations, the lowermost end in many cases the gradation it is "0", the uppermost end becomes a gradation "255", but by the end of the entered part inwardly by 0.5% the number of pixels from the top portion, that such is no. そして、実際に得られたヒストグラムに基づいて画素数に対する0.5%を演算し、再現可能な輝度分布における上端の輝度値と下端の輝度値から順番に内側に向かいながらそれぞれの分布数を累積し、0.5%の値となった輝度値を最大輝度Ymaxと最小輝度Yminとする。 Then, it calculates the 0.5% for the number of pixels on the basis of the actually obtained histogram, cumulative respective distribution number while facing inwardly in order from the luminance value of the luminance values ​​of the upper and lower ends in the reproducible luminance distribution and, the maximum luminance Ymax and the minimum luminance Ymin of the luminance value was 0.5% of the value.

【0044】輝度分布の幅Ydifは最大輝度Ymax [0044] width Ydif of the luminance distribution is maximum brightness Ymax
と最小輝度Yminの差であり、コントラストの評価値Pcontを100点満点とすると、 Ydif=Ymax−Ymin Pcont=100×Ydif/255 となる。 Minimum luminance is the difference of Ymin, when the evaluation value Pcont contrast to 100 points, the Ydif = Ymax-Ymin Pcont = 100 × Ydif / 255 and. なお、以上のようにして輝度を集計する処理がステップ115にて行われ、評価値Pcontを求める処理がステップ130にて行われることになる。 The processing to aggregate luminance as described above is performed in step 115, the process for obtaining the evaluation values ​​Pcont is to be performed at step 130. 次に、 next,
明度について説明する。 It will be described brightness. ここでいう画像評価値としての明度は画像全体の明暗の指標を意味しており、上述したヒストグラムから求められる分布の中央値(メジアン) The term brightness of an image evaluation value means a indication of the brightness of the entire image, the center value of the distribution obtained from the histogram as described above (median)
Ymedを使用する。 Using the Ymed. 従って、この場合における集計処理はコントラストのための集計処理と同時に行われる。 Therefore, aggregation process in this case is performed simultaneously with aggregation process for contrast.
一方、画像評価値を分析する際には次のようにする。 On the other hand, when analyzing an image evaluation value is as follows.

【0045】明度の評価値Pbrgtは予め決めておいた理想値であるYmed_targetを利用して次式から算出する。 The evaluation value Pbrgt of brightness by using the Ymed_target is an ideal value determined in advance is calculated from the following equation. Pbrgt=100−|Ymed−Ymed_targ Pbrgt = 100- | Ymed-Ymed_targ
et| ここで、Pbrgt<0ならばPbrgt=0とする。 et | Here, it is assumed that the Pbrgt <0 if Pbrgt = 0.
なお、理想値Ymed_targetの実際の値は「1 It should be noted that the actual value of the ideal value Ymed_target is "1
06」を使用しているが、固定的なものではない。 I am using a 06 ", but not fixed. また、好みを反映して変更できるようにしても良い。 In addition, it may be changed to reflect the taste. この場合、明度を100点満点で表すとともに、中央値Ym In this case, the represented by 100-point scale the brightness, median Ym
edが理想値Ymed_targetと比較して大きいか小さいかで画像が明るいか否かを評価する。 ed to evaluate whether the image is bright or greater as compared to the ideal value Ymed_target small. 例えば、 For example,
中央値Ymedが「85」であるとすれば理想値Yme The ideal value Yme if the median Ymed is to be a "85"
d_targetの「106」よりも小さいので、第一次的に「暗い」と評価されるし、第二次的に明度の評価値Pbrgtは「79」と数値的に表現される。 Is smaller than "106" in D_target, to be evaluated and the temporarily "dark", the evaluation value Pbrgt of the secondarily brightness is numerically expressed as "79". 図14 Figure 14
はこのようにして明度の評価値Pbrgtが中央値Ym The median Ym evaluation value Pbrgt of brightness in this manner is
edに基づいて変化する態様をグラフで示している。 Graphically illustrates the manner that varies based on ed. なお、この場合も輝度を集計する処理がステップ115にて行われ、評価値Pbrgtを求める処理がステップ1 In this case also the process of aggregating the brightness is performed in step 115, the process for obtaining the evaluation value Pbrgt steps 1
30にて行われることになる。 It will be carried out at 30.

【0046】図15は輝度のヒストグラムを示しているが、実線で示すように輝度分布の山が全体的に暗い側に寄っている場合には波線で示すように全体的に明るい側に山が移動するようになるのが好ましいと判断できる。 [0046] Although FIG. 15 shows a histogram of luminance, mountains overall bright side as indicated by a broken line if the mountain of the luminance distribution as shown by the solid line is shifted to the overall dark side it can be determined that preferably so moving.
逆に、図16にて実線で示すように輝度分布の山が全体的に明るい側に寄っている場合には波線で示すように全体的に暗い側に山を移動させることが好ましいと判断できる。 Conversely, it can be determined that it is preferable to move the whole mountains dark side as shown by a broken line if the mountain of the luminance distribution is shifted to the overall bright side as indicated by the solid line in FIG. 16 . 次にカラーバランスについて説明する。 Next, a description will be given of color balance. ここでいうカラーバランスとは画像データを構成するR成分、G R component constituting the image data and the color balance here, G
成分、B成分の間に一定のアンバランス傾向があるか否かを指すものとする。 Component, is intended to refer to whether or not there is a certain imbalance trend between the B component. 例えば、写真が赤っぽく見えるとして、それが撮影時の本当の状況を表しているのであれば構わないが、そうではない場合には何らかの悪影響が表れていると言える。 For example, as a photograph looks reddish, but it does not matter if you're represents the true situation at the time of shooting, the case is not the case it can be said that appeared some adverse effects. ただし、このようなアンバランスは実際のところ本当の状況と比較しなければ分からないとも言えるので、事後的に評価すること自体が不可能であるとも考えられる。 However, since such an imbalance can be said that it is not know to be compared with the actual truth of the situation at the, it is also considered to be impossible itself be ex-post evaluation.

【0047】本実施形態において、これを各色毎の度数分布の均一さから評価することにする。 In the present embodiment, to evaluate it from uniformity of the frequency distribution for each color. 撮影時の状況によっては各色成分の度数分布が不均一となることの方が自然な状況もあり得、そのような場合においては色修正すべきではない。 In some situations during photographing also have obtained a natural situation towards the frequency distribution of each color component becomes nonuniform, and should not be modified color in such a case. しかしながら、結果から逆を辿るとすると、各色成分の度数分布がある程度似ている状況では度数分布が均一となっているべきであろうし、度数分布が似ていなければ均一にすべきでないだろうと判断できる。 However, when tracing the reverse results, in situations where the frequency distribution of each color component is somewhat similar to would be the frequency distribution becomes uniform, would not be uniform unless the frequency distribution similar determination it can.

【0048】このため、集計処理においては、後で各色成分毎の度数分布の類似度をチェックするために、各色成分毎のヒストグラムを作成する。 [0048] Therefore, in the aggregation process, in order to later similarity of the frequency distribution of each color component, a histogram of each color component. このとき、全階調値について度数分布を求めるのではなく、256階調の領域を8〜16分割(n分割)し、各領域に属する度数を集計していく。 In this case, instead of obtaining the frequency distribution for all gradation values, 256 area gradation 8-16 divided (n split), continue to aggregate the frequency belonging to each region. 8分割する場合であれば、図17に示すように、「0〜31」、「32〜63」…「224〜2 8 In the case of dividing, as shown in FIG. 17, "0 to 31", "32 to 63" ... "224-2
55」という8つの領域について度数分布を求めていく。 To seek the frequency distribution for eight regions of 55 ". 従って、ステップ115ではこのヒストグラムを作成する処理が該当する。 Therefore, the process is applicable to create a histogram at step 115.

【0049】一方、全画素を対象として各色成分毎に上述したヒストグラムを作成したら、画像評価値の分析では各色毎に各領域に属する画素数(r1、r2…r Meanwhile, when a histogram as described above for each color component as for all the pixels, the analysis of the image evaluation value the number of pixels belonging to each region for each color (r1, r2 ... r
n)、(g1、g2…gn)、(b1,b2…bn) n), (g1, g2 ... gn), (b1, b2 ... bn)
(ここではn=8)を成分としてベクトル化する。 Vector as component (n = 8 in this example). RG RG
Bのそれぞれについて、特徴ベクトルVR,VG,VB For each B, the feature vector VR, VG, VB
を次のように表すとし、 VR=(r1、r2…rn) Σri=1 VG=(g1、g2…gn) Σgi=1 VB=(b1,b2…bn) Σbi=1 これらの特徴ベクトルの相互相関を求める。 Was a expressed as follows, mutual VR = (r1, r2 ... rn) Σri = 1 VG = (g1, g2 ... gn) Σgi = 1 VB = (b1, b2 ... bn) Σbi = 1 These feature vectors determine the correlation. 相互相関は、内積として corr_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG| corr_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB| corr_br=(VB・VR)/|VB|・|VR| で表されるが、ベクトルの内積自体は両ベクトルの類似度を表すといえ、その値は「0」〜「1」となる。 Cross-correlation, Corr_rg as inner product = (VR · VG) / | VR | · | VG | corr_gb = (VG · VB) / | VG | · | VB | corr_br = (VB · VR) / | VB | · | VR | is represented by, Ie when the inner product itself vectors representing the similarity of two vectors, the value is "0" to "1". ここでは、その最小値corr_xに基づいてカラーバランスの評価値Pbalnを100点満点で表す。 Here, represented by 100-point scale evaluation value Pbaln color balance based on the minimum value Corr_x. すなわち、Pbaln=100×corr_xのように評価する。 In other words, evaluated as Pbaln = 100 × corr_x. むろん、この評価値Pbalnを求める処理がステップ130で行われる。 Of course, the process of obtaining the evaluation value Pbaln is performed in step 130.

【0050】なお、カラーバランスを修正するにはn分割した各領域毎に行うようにしても良いが、概略的には各色成分毎に全体的に明るくするか暗くするという対応で対処できるので、γ曲線を利用したRGB値の修正を行えばよい。 [0050] Note that to correct the color balance may be performed for each region divided into n, but since it addressed in correspondence of the schematically darker or brighter overall for each color component, it may be performed to correct the RGB value using the γ curve. 図18はγ補正回路33にてγ曲線を利用して全体的に輝度を上げたり下げたりする調整状況を示しているが、カラーバランスで赤成分が大きいというようであればこのγ補正回路におけるγを調整することによってバランスの調整を図ることが可能となる。 Although Figure 18 shows the adjustment situation to increase or decrease the overall brightness by using the γ curve by γ correction circuit 33, in the γ correction circuit as long as that is larger red component in the color balance it is possible to achieve a balance adjustment by adjusting the gamma.

【0051】次に、彩度について説明する。 Next, a description will be given saturation. ここでいう彩度は画像全体としての色鮮やかさを指すものとする。 Saturation here shall refer to the color vividness of the image as a whole.
例えば、原色のものが色鮮やかに写っているかグレーっぽく写っているかといった評価である。 For example, an evaluation such or not the primary colors are or gray Ppoku reflected is reflected in bright colors. 彩度自体はLu Chroma itself is Lu
v表色空間におけるuv平面内での基準軸からの大きさで表されるものの、上述したように表色空間を変換する演算量は多大であるため、画素の彩度を簡略化して求めることにする。 v Although represented by the magnitude of the reference axis in uv plane in colorimetric space, because the amount of computation to convert the color space as described above is great, it is obtained by simplifying the saturation of the pixel to. これには彩度の代替値Xとして次のように演算する。 This calculates as a substitute value X of the saturation as follows. X=|G+B−2×R|本来的には彩度は、R=G=Bの場合に「0」となり、RGBの単色あるいはいずれか二色の所定割合による混合時において最大値となる。 X = | G + B-2 × R | saturation inherently becomes the maximum value at the time of mixing "0", single-color or a predetermined percentage of any two colors of the RGB in the case of R = G = B. この性質から直に彩度を適切に表すのは可能であるものの、簡略化した上式によっても赤の単色および緑と青の混合色であるシアンであれば最大値の彩度となり、各成分が均一の場合に「0」となる。 Although this is to directly represent the saturation suitably from nature is possible, also becomes the saturation of the maximum value if the cyan is a mixed color of monochromatic and green and blue red by the above equation was simplified, the components It becomes "0" in the case of uniform. また、緑や青の単色についても最大値の半分程度には達している。 In addition, has reached to about half of the maximum value is also the single color of green and blue. むろん、 X'=|R+B−2×G| X”=|G+R−2×B| という式にも代替可能である。 Of course, X '= | R + B-2 × G | X "= | G + R-2 × B | is also possible alternatives to the expression.

【0052】ステップ115の集計処理では、この彩度の代替値Xについてのヒストグラムの分布を求めることになる。 [0052] In summary the process of step 115 would determine the distribution of the histogram for the substitute value X for this saturation. この彩度の代替値Xについてのヒストグラムの分布を求めるとすると彩度が最低値「0」〜最大値「5 If you seek the distribution of the histogram saturation is the lowest value of "0" to the maximum value for the alternative value X of this saturation "5
11」の範囲で分布するので、概略的には図19に示すような分布となる。 Because the distribution in the range of 11 ", is schematically a distribution as shown in FIG. 19. 一方、画像評価値を分析する際には、このヒストグラムに基づいて行う。 On the other hand, when analyzing an image evaluation value is carried out on the basis of the histogram. すなわち、集計されたヒストグラムに基づいてこの画像についての彩度指数というものを決定する。 That is, to determine what that saturation index for the image based on the aggregated histograms. この彩度の代替値Xの分布から上位の「16%」が占める範囲を求め、この範囲内での最低の彩度「S」がこの画像の彩度を表すものとして、彩度の評価値Psatuを次のように求める。 Seeking range occupied by "16%" distribution from a higher alternative value X of the saturation, as saturation "S" lowest within this range represents the saturation of the image, evaluation value of the saturation seek Psatu in the following manner.

【0053】Psatu=25×(S**1/2)/4 ただし、S>256なら Psatu=100とする。 [0053] Psatu = 25 × (S ** 1/2) / 4 However, the Psatu = 100 if S> 256.
このようにして評価値Psatuが得られた場合に、当該評価値Psatuの値が小さければフィルタを使うなどして撮影時に彩度強調しておくことが好ましい。 If this way, the evaluation value Psatu is obtained, it is preferable to saturation emphasis during photographing such as using a filter if the value of the evaluation value Psatu is smaller. むろん、ステップ130にてこの評価値Psatuを得ることになる。 Of course, you will get the evaluation value Psatu step 130. 最後に、シャープネスについて説明する。 Finally, a description will be given of sharpness. 画像評価値としてのシャープネスについては既に利用しているエッジ度で評価する。 The sharpness of the image evaluation value is evaluated at the edge of the already utilized. ただ、各画素についてエッジ度が求められるとしても、全画素のエッジ度を求めて平均化するだけでは画像のシャープ度合いは求められない。 However, even if the edge degree is calculated for each pixel by simply averaging seeking edge of the all pixels sharpness level of the image it is not required. 背景の領域の占める割合によって平均値は容易に変化してしまうので好適ではないといえる。 It can be said that not preferred since the average value is thus easily changed by the ratio of the background area. このため、その画素がエッジ部分であるか否かを判定し、エッジ部分である場合にのみ、同エッジ度Ddifを積算する(Σ Therefore, the pixel is determined whether the edge portion, only when an edge portion, integrating the same edge degree Ddif (sigma
Ddif)とともに、エッジ部分の画素数を積算する(ΣEdge_Pixel)。 With Ddif), accumulating the number of pixels the edge portion (ΣEdge_Pixel). そして、このエッジ部分であるか否かの判断は実質的にあるしきい値との比較によって行われるのであるから、結局はオブジェクト画素について集計して平均化すればよいことになる。 Then, a determination whether or not the edge part because of being carried out by comparison with a threshold that is substantially, eventually it is sufficient to average by summing the object pixel. すなわち、画像評価値を分析する際には、積算しておいたエッジ度(ΣDdif)を画素数(ΣEdge_Pixe That is, when analyzing an image evaluation value, accumulated to keep the edge degree (ΣDdif) the number of pixels (ShigumaEdge_Pixe
l)で割り、エッジ部分におけるエッジ度の平均値Dd Divided by l), the average value Dd of the edge of the edge portion
if_aveを算出する。 To calculate the if_ave. むろん、このエッジ度の平均値Ddif_aveが大きいほどシャープな画像ということになり、評価値Psharpは、 Psharp=4×Ddif_ave (但し、Psharp>100ならばPsharp=1 Of course, now that this edge of the average Ddif_ave larger the sharp images, evaluation value Psharp is, Psharp = 4 × Ddif_ave (where, Psharp> 100 if Psharp = 1
00とする。 00 to be. )として表す。 It expressed as). 従って、ステップ115ではエッジ度Ddifの積算とエッジ部分の画素数の積算を行ない、ステップ130ではエッジ度の平均値Ddi Accordingly, performs pixel number of integration of the integrated edge portion of the step 115 edge degree Ddif, the average value of the edge of the step 130 Ddi
f_aveを求めることになる。 It will be determined f_ave.

【0054】ステップ130で「コントラスト」、「明度」、「カラーバランス」、「彩度」、「シャープネス」の各項目について評価値を得ることにより、従来のように撮影条件だけを観察していただけでは判断できなかったより具体的な失敗を判断できるようになる。 [0054] "Contrast" in step 130, "brightness", "color balance", "Saturation", by obtaining an evaluation value for each item of "sharpness", only had only observed conventional imaging conditions as in so you can determine the specific failure than not determine. 従って、ステップ135では各評価値に基づいて画像が適正かどうかを判断する。 Therefore, it is determined whether the image is appropriate based on the evaluation value in step 135. 画像が適正でない場合にはステップ140にて撮影条件修正動作処理を実施する。 It implements a photographing condition modifying operation process at step 140 when the image is inappropriate. なお、 It should be noted that,
図20〜図22はこのような評価値を操作表示部80の画像表示パネルで表示させる状況を示している。 Figure 20-22 shows a state in which display such evaluation values ​​in the image display panel of the operation display unit 80. この表示はステップ130にて表示する場合の一例である。 This display is an example of displaying at step 130. 図20に示す例では、それぞれの評価値を得点として「得点表示」しつつ、記号や言葉を使ってより実感しやすいように「記号表示」と「評価文字表示」を行うものである。 In the example shown in FIG. 20, it is performed while the respective evaluation value "score display" as the score, as easier to realize with the symbols and words as "symbology" "Evaluation character display".

【0055】「記号表示」と「評価文字表示」では、得点に基づいてクラス分けして表示する。 [0055] In the "designation" and "evaluation character display", and displays the classification based on the score. 例えば、「70 For example, "70
〜89」点に対して「良い」あるいは「○」を対応させ、「90」点以上を「大変良い」あるいは「◎」を対応させ、「50〜69」点に対して「普通」あるいは「△」を対応させ、「49」点以下を「悪い」あるいは「×」を対応させている。 89 "made to correspond to" good "or" ○ "to the point, the more points" 90 "made to correspond to" very good "or" ◎ ", for the" 50 to 69 "points" normal "or" △ "made to correspond to, it is made to correspond to" bad "or" × "the following" 49 "points. 一方、上述したように各評価値は100点満点であるので、得点表示の場合には総合評価を合計点で示しながら、記号表示や評価文字表示については平均点を算出して同様の態様で表示記号や表示文字を決定する。 On the other hand, since the evaluation values ​​as described above is 100 points, while exhibiting a total point a rating in the case of score display, the symbols displayed and evaluated characters displayed in a similar manner by calculating the average score to determine the display symbols and display character.

【0056】一方、図21の例では評価値をバーグラフ表示しているし、図22の例では、スターチャート表示している。 Meanwhile, to displaying bar graph evaluation value in the example of FIG. 21, in the example of FIG. 22, it is displayed star chart. スターチャート表示の場合は直線で結ばれる内部の面積が合計に対応するので敢えて合計を表示していない。 Since the case of star chart shows the inside of the area that are connected by a straight line corresponding to a total of not dare to display the total. むろん、これらの表示は一例に過ぎないし、また、必ずしも表示しなければならないわけでもない。 Of course, do not just these display is an example, nor is it necessarily must be displayed. 図7に示すように撮影条件修正動作では以上のようにして求められた評価値に基づいて撮影条件を再評価しつつ、 While re-evaluate the shooting conditions based on the evaluation value obtained as described above in photographing condition modifying operations as shown in FIG. 7,
この撮影条件に反映させている。 It is reflected on the shooting conditions. 例えば、ステップ20 For example, Step 20
0では評価値Pcontや評価値Pbrgtに基づいてコントラストが低いか否か、および画像が暗いか否かを判断する。 0 the evaluation value Pcont and evaluation values ​​whether a lower contrast on the basis of Pbrgt, and images to determine dark or not. そして、コントラストが低い場合や画像が暗い場合にはステップ205にてストロボフラグをONにする。 When or if the image contrast is low it is dark to ON the flash flag at step 205. このストロボフラグがONとなっていると、次回の撮影時にはストロボ90を発光させることになる。 If the strobe flag is ON, thereby causing the Flash 90 during the next shooting. このような関係は、画像の評価値について撮影条件を再評価したところ、コントラストをより高くする余地があるか、画像をより明るくして撮影する方が好ましいという結果を得られたと考えることができる。 These relationships were re-evaluated photographing condition evaluation value of the image, can be considered if there is room for a higher contrast, and it is obtained the result that preferably brighter for shooting an image . そして、かかる撮影条件にその評価を反映すべくストロボ90を発光させるという制御を行ったことになる。 Then, it means that performs control that causes the Flash 90 to reflect the evaluation in such imaging conditions.

【0057】なお、一般的には画像の評価に撮影条件を反映させることが好ましいとしても、撮影者に対して反映結果を知らせる方がより親切と言えるため、ステップ210にてストロボを発光させる旨のメッセージを操作表示部80の画像表示パネルで表示させることにしている。 [0057] Also in general and that it is preferable to reflect the imaging condition evaluation of the image, for those who gives the results reflected in the photographer said to kinder, indicating that the Flash at Step 210 It is to display the message on the image display panel of the operation display unit 80. この例ではストロボ90を発光させることによって撮影条件に反映させているが、その意味するところは露光量を大きくするということでもある。 Although are reflected in the image capturing condition by electronic flash 90 in this example, it is what it means also that it increases the amount of exposure. 従って、光学式の絞り機構がある場合にはこれを開くことによって撮影条件に反映させるということも可能である。 Therefore, it is possible that reflects the shooting condition by opening this when there is an optical aperture mechanism. また、本実施形態のようにCCD素子からなる撮像素子22を備えている場合には、このCCD素子における荷電時間を長くして露光量を大きくすることも可能である。 Further, when an image pickup device 22 made of CCD elements as in the present embodiment, it is also possible to increase the amount of exposure by increasing the charging time in the CCD element. むろん、 Of course,
これらの場合において逆の制御も同様に可能である。 Reverse control in these cases is also possible.

【0058】また、ステップ215では評価値Pbal [0058] In addition, the evaluation value in step 215 Pbal
nに基づいてカラーバランスの偏りが大きいか否かを判断する。 It determines whether deviation of the color balance is large based on n. そして、偏りが大きいときにはステップ220 Then, step when deviation is large 220
にて各要素色毎にAGC回路のゲインを個別に調整する。 Individually adjusting the gain of the AGC circuit in each element colors at. 例えば、バランスとして赤の成分が他の成分よりも低いという偏りが分かった場合には赤の画素についてのゲインを上げればよい。 For example, it may be increased gain for red pixel when the red component as a balance has been found deviation of less than the other ingredients. 単板CCD素子の場合には各要素色のフィルタを被せた画素毎にゲインを調整可能とすればよいし、3CCD素子の場合には各CCD素子毎にAGC回路のゲインを調整すればよい。 May be a gain adjustable for each pixel covered with a filter of each element color in the case of single CCD element, it may be adjusted gain of the AGC circuit in each CCD element in the case of a 3CCD element.

【0059】いずれにしても、画像の評価値に基づいて撮影条件として自然条件あるいはCCD素子のアンバランスなどを原因とするカラーバランスの不良を突き止め、これを撮影条件に反映させたといえる。 [0059] In any case, locate a defective color balance caused by such imbalance in natural conditions or CCD element as an imaging condition based on the evaluation value of the image, it can be said that was reflected in the shooting conditions. この場合も、ステップ225ではカラーバランスをシフトさせる旨のメッセージを操作表示部80に表示させることにしている。 Again, it is to be displayed a message indicating that shifting the color balance In step 225 the operation display unit 80. 次に、ステップ230では評価値Psharp Next, the evaluation value in step 230 Psharp
に基づいてシャープネスが低いか否かを判断する。 Determining whether a lower sharpness based on. シャープネスを上げるにはオートフォーカス機構21bにて焦点位置を変化させればよいが、測距部21aにて三角法により求めている場合には焦点対象が撮影範囲の中での一定位置になっているため、フォーカスを変えるには撮影範囲をずらすしかない。 To increase the sharpness may be changed focal position at the autofocus mechanism 21b, but if you are determined by triangulation at the distance measuring unit 21a focus target is constant position in the imaging range because you are, to change the focus is not only shifting the shooting range. 従って、ステップ235にてフレーミングを修正する旨の警告を操作表示部80にて表示することにしている。 Accordingly, and to display a warning to the effect that modifying the framing at step 235 by the operation display unit 80. この場合は、画像の評価に基づいて通常のオートフォーカスではオブジェクトのシャープネスが低くなってしまうという撮影条件の不備を評価したと言える。 In this case, in the normal auto-focus based on the evaluation of the image it can be said to have evaluated a poor imaging condition that sharpness of the object becomes lower.

【0060】ただし、オートフォーカスが測距部21a [0060] However, the auto-focus distance measuring unit 21a
を利用するものではない場合には、撮影条件を変化させてシャープネスを大きくすることも可能である。 If does not utilize the may also be changing the photographing condition to increase the sharpness. 例えば、オートフォーカスが画像データに基づいてリアルタイムに空間周波数を求めることによって行われることもある。 For example, sometimes the autofocus is carried out by determining the spatial frequency in real time on the basis of the image data. すなわち、画像の一部についての空間周波数を求め、この空間周波数が高周波側に寄るようにフォーカス位置を変化させることが可能であり、このようにして自動的に焦点位置を調整したものの、画像を評価したところシャープネスが良好とは言えないとした場合、空間周波数を求める画像の部位を変化させてみることが可能である。 That is, obtains a spatial frequency of a portion of the image, it is possible to this spatial frequency changes the focus position, such as by high-frequency side, but was adjusted automatically focus position in this manner, image If sharpness were evaluated were not said to be good, it is possible to try to change the region of the image to determine the spatial frequency. 例えば、それまでは画像の中央部分でかかる空間周波数を求めていたものの、中央よりもやや画像下側の部位に変化させることが有効となる場合が多い。 For example, although until then had sought spatial frequencies according the central portion of the image often be varied slightly to the site of an image lower than the center becomes effective. 人物像を撮影する場合、アップで撮影するのであればオブジェクトの中心は画像の中央部位と言えるが、人体全体を撮影する場合には画像の中央部位から下側にかけての部分に人体像が収まることが多いからである。 When shooting a person image, but it can be said the center of the value, if the object is photographed with up the central region of the image, the human body image fits in portion extending downward from the central portion of the image when photographing the entire human body This is because in many cases. また、縦長に撮影することもあるから、この場合は中央部位から画面右側にかけての部位に焦点を合わせるということも有効と言えるから、以下、利用頻度を参考にして順次焦点位置を変化させていくようにすればよい。 Also, because there be vertically long shot, because said to be effective that this case focuses on site toward the right side of the screen from the central portion, hereinafter, it will be changed sequentially focal position by the use frequency reference It should be so.

【0061】最後に、ステップ240では評価値Psa [0061] Finally, the evaluation value in step 240 Psa
tuに基づいて鮮やかさが高いか低いかを判断する。 To determine whether the high or low saturation on the basis of the tu. 鮮やかさについてはどのような影響であるかを特定することは全く不明である。 It is completely unknown to specify what kind of impact for vividness. すなわち、被写体自身の色合いとして鮮やかさに欠ける場合もあるし、外部的な要因としては照明条件なども影響し得る。 That is, to sometimes lacks vividness as hue of the subject itself, it may also affect lighting conditions as external factors. 従って、カメラ側で可能なのは、「何らかの要素によって鮮やかさが低いから、好ましくはカラー強調フィルタを装着することを勧める」といったことを提案することしかできない。 Therefore, what is possible on the camera, "because there is less vividness by some elements, preferably recommended to mount the color enhancement filter" can only suggest such. このため、ステップ245にてカラー強調フィルタを装着すべき旨の警告を操作表示部80にて表示する。 Therefore, to display a warning to the effect that mounting the color enhancement filter at step 245 by the operation display unit 80. この場合も、画像を評価した結果に基づいて、照明条件などの撮影条件についての評価を行ったと言える。 Again, depending on the evaluation of the image, it can be said that was evaluated for the imaging conditions, such as lighting conditions.

【0062】図23には撮影条件の自動調整項目を表示し、操作者に対してどの要素に関して自動調整すべきか否かを選択させるようにしても良い。 [0062] displays the automatic adjustment items of the imaging conditions in FIG 23, it may be allowed to select whether to automatically adjusted for any element to the operator. この場合は、選択結果をフラグとして記憶し、このフラグをステップ20 In this case, it stores the selection result as a flag, a step 20 the flag
0,215,230,240にて参照して上述したような修正動作を行うか否かを判断させればよい。 Referring to at 0,215,230,240 it is sufficient to determine whether to perform corrective action as described above. 一方、ステップ210,225においては撮影条件を修正しつつ、各種のメッセージを表示しているが、図20に示すように画像に対する評価値等と併せて撮影条件に対する評価を文字などで表示することにしても良い。 On the other hand, while modifying the photographing condition at step 210,225, although displaying various messages, displaying a rating for the photographing condition together with the evaluation value, etc. for the image as shown in FIG. 20 characters, and the like it may be. 例えば、 For example,
コントラストが悪いような場合には「照明の弱さを検出しました。」であるとか「ストロボを発光する方がよいと思われます。」といった評価を表示するようにしても良い。 The contrast is as bad "has detected a weakness of the lighting." "I think it is better for emitting a strobe." Or is such assessment may be displayed. むろん、この場合に撮影条件に反映させるためのマニュアル調整方法を合わせて表示するようにしても良い。 Of course, it may be displayed together manual adjustment methods to reflect in the image capturing condition in this case. かかる表示の変更は概ね図7に示す判定に沿って画像の評価値から対応するメッセージを表示させるだけで実現できる。 The display of the changes can be implemented only by displaying a corresponding message from the evaluation value of the image along a generally determination shown in FIG.

【0063】撮影条件修正動作を終了すると再びステップ105にて仮画像を入力し、上述した評価を行なう。 [0063] Upon completion of the photographing condition modifying operations enter the temporary image again at step 105, for evaluation as described above.
上述したように撮影条件修正動作においては、撮影条件を修正可能なものと修正不能なものとがある。 In photographing condition modifying operations as described above, there are as uncorrectable as modifiable shooting conditions. 修正可能なものについては仮画像を入力し直すことによって修正されるが、修正不能なものについては依然として画像が適正でないと判断されてしまいかねない。 Although the modifiable ones are modified by re-enter the temporary image, still image could cause is determined not to be appropriate for those uncorrectable. 従って、フローチャートには明記していないが、修正不能な撮影条件について警告のメッセージを表示したときにその評価値に対応してフラグを設定しておき、二度目にステップ1 Therefore, although not specified in the flowchart, may be set a flag in response to the evaluation value when a warning message about the uncorrectable photographing condition, Step 1 a second time
35にて画像が適正か否かを判定するときには同フラグを参照し、フラグが設定されていれば評価値が悪くても無視するようにしている。 When determining whether the image is appropriate at 35 is to ignore even worse Referring to the flag, the evaluation value if the flag is set.

【0064】画像が適正となると、ステップ145にてその条件での画像を本撮影して取り込み、上述したようにしてDRAM40に保存され、さらにステップ150 [0064] When the image is appropriate, the uptake and the photographed images at the conditions at step 145, stored in the DRAM40 in the manner as described above, further steps 150
にて符合化部70がJPEGなどの圧縮フォーマットに変換してフラッシュメモリ60に保存している。 Encoding portion 70 is stored in the flash memory 60 is converted to a compressed format such as JPEG by. 次に、 next,
上記構成からなる本実施形態の動作を説明する。 Illustrating the operation of the present embodiment having the above structure. 撮影者が、通常のオート撮影以上に失敗のない写真を撮影したいと希望する場合には、同シャッターボタンをハーフストロークしてみる。 Photographer, if you want want to take a picture without a failure in more than the usual auto-shooting, try to half stroke the same shutter button. すると、コントローラ10内のCP Then, CP in the controller 10
U11はメインルーチンの中のステップ100でこのハーフストロークを検出し、仮入力の指示有りと判断するとともにステップ105にて仮画像入力を実行する。 U11 detects the half stroke in step 100 in the main routine and executes the temporary image input in step 105 with determining that there is an instruction of temporary input. この仮画像入力では一般撮影条件で撮影を行うため、通常どおりに測距部21aにて被写体までの距離を測定しつつオートフォーカス機構21bにて焦点合わせを行なうし、撮像素子22にて明るさを検出して露出やシャッタースピードを決定するし、これに基づく適正なタイミングと適正なAGC回路23のゲインを自動調整する。 Thus to perform photographing by the general photographing conditions are temporary image input, to perform focusing at auto-focus mechanism 21b normally at the distance measuring unit 21a while measuring the distance to the subject, the brightness in the image pickup device 22 it determines the exposure or shutter speed by detecting, automatically adjusts the gain of the proper timing and proper AGC circuit 23 based thereon.

【0065】そして、かかる撮影条件の下で撮像素子2 [0065] Then, the imaging element 2 under such shooting conditions
2上での結像イメージに対応した画像データがAGC回路23に出力され、調整されたゲインで増幅されるとともにA/Dコンバータ24にてA/D変換された後、画像処理部30でフィルタ補完とホワイトバランスの調整とγ補正とが行われる。 After the image data corresponding to the imaging image on 2 is output to the AGC circuit 23, A / D converted by the A / D converter 24 while being amplified by the adjusted gain, filtering the image processing unit 30 completion and the adjustment and the γ correction of the white balance is carried out. これらはハードウェア的に可能な限りの調整であり、かかる調整を経た画像データがD These are adjusted as far as hardware feasible, image data that has undergone such adjustments D
RAM40に書き込まれる。 It is written in the RAM40.

【0066】次に、コントローラ10はステップ110 [0066] Next, the controller 10 is step 110
〜125においてオブジェクトの抽出と集計処理を同時に行ない、ステップ130にて集計結果を参照しながら「コントラスト」、「明度」、「カラーバランス」、 Performs totalization processing and extraction of the objects at the same time in 125, with reference to the counting result in step 130 "contrast", "lightness", "color balance",
「彩度」、「シャープネス」の5つの項目について画像評価値を得る。 Obtain an image evaluation value for the five items of "saturation", "Sharpness". また、得られた画像の評価値に基づいてステップ135にて画像が適正であるか否かを判定し、 The image at step 135 based on the evaluation value of the image obtained is equal to or appropriate,
適正でない場合にはその評価値を利用して撮影条件に反映させるためにステップ140にて撮影条件修正動作を実行する。 If not appropriate to perform the photographing condition modifying operations at step 140 to reflect the shooting conditions by utilizing the evaluation value.

【0067】この撮影条件修正動作を行うことにより、 [0067] By carrying out the shooting conditions corrective action,
コントラストが低ければ次回の撮影時にはストロボが発光されるようになったり、カラーバランスの偏りを修正されたりする。 Or so strobe light is emitted at the time of the next photographing the lower the contrast, or is correcting the bias of color balance. すなわち、撮影条件だけに着目してハードウェア的には可能な限りの調整を行った上で実際に仮画像入力で取り込まれた画像を評価したところ、それでも不良な点があるようであれば、これを更に良好なものとするために撮影条件に反映することになる。 That was evaluated actually images captured in the temporary image input after performing only adjustment as possible in hardware by focusing imaging conditions, but still long as there is a bad point, It will reflect the photographing conditions to this a even more favorable. 従って、 Therefore,
そのように反映された撮影条件でステップ145にて本撮影を行うことにより、写真撮影をより失敗しにくくすることができる。 By performing the imaging at step 145 in such reflected by imaging conditions, can be more difficult fail photographed. また、本撮影された画像データは符合化部70にて所定の圧縮フォーマットでフラッシュメモリ60に対して保存される。 The image data which has been present photographing is stored to the flash memory 60 in a predetermined compression format by encoding unit 70.

【0068】このように、ステップ105にて撮像部2 [0068] the imaging unit 2 in this way, step 105
0にて撮像した画像データをDRAM40に保存した後、コントローラ10内のCPU11はステップ110 0 After saving the captured image data to the DRAM40 in, CPU 11 in the controller 10 step 110
〜125にて同画像データに基づいて集計処理を行ない、ステップ130ではその集計結果に基づいて画像についての評価値を得るようにしており、ステップ135 It performs totalization processing on the basis of the image data at 125, and so as to obtain an evaluation value for an image based on the counting result in step 130, step 135
にて同評価値に基づいて画像が適正か否かを判断しつつ必要に応じてステップ140にて撮影条件を修正するようにしており、現実に撮影された画像データから撮影条件に反映させるようにしたのでより写真撮影の失敗が少なくなる。 At am trying to correct the imaging conditions in the image is necessary while determining whether proper or not step 140 based on the evaluation value, so as to reflect the reality photographed image data in the image capturing condition failure of more photography since to is reduced.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明の一実施形態にかかる電子写真撮像装置のクレーム対応図である。 1 is a claim corresponding diagram of an electrophotographic imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】同電子写真撮像装置を適用したディジタルスチルカメラのブロック図である。 2 is a block diagram of a digital still camera according to the same electrophotographic imaging apparatus.

【図3】同ディジタルスチルカメラにおけるコントローラのブロック図である。 3 is a block diagram of a controller in the digital still camera.

【図4】同ディジタルスチルカメラにおける撮像部のブロック図である。 4 is a block diagram of an image pickup module of the digital still camera.

【図5】同ディジタルスチルカメラにおける画像処理部ブロック図である。 Figure 5 is an image processing block diagram of the digital still camera.

【図6】同ディジタルスチルカメラにおけるメインルーチンのフローチャートである。 6 is a flowchart of a main routine in the digital still camera.

【図7】同ディジタルスチルカメラにおける撮影条件修正動作のフローチャートである。 7 is a flowchart of the shooting condition modifying operations in the digital still camera.

【図8】処理対象画素を移動させていく状態を示す図である。 8 is a diagram showing a state to continue to move the processing target pixel.

【図9】画像の変化度合いを直交座標の各成分値で表す場合の説明図である。 9 is an explanatory diagram of a case where the degree of change in the image represented by the component values ​​of the orthogonal coordinates.

【図10】画像の変化度合いを縦軸方向と横軸方向の隣接画素における差分値で求める場合の説明図である。 10 is an explanatory view of a case of obtaining the degree of change in the image by the difference value in the adjacent pixels and the vertical axis direction and the horizontal direction.

【図11】隣接する全画素間で画像の変化度合いを求める場合の説明図である。 11 is an explanatory view of a case of obtaining the degree of change of an image between all adjacent pixels.

【図12】輝度分布を拡大する場合の分布範囲を示す図である。 12 is a diagram illustrating a distribution range when expanding the luminance distribution.

【図13】輝度分布の端部処理と端部処理にて得られる端部を示す図である。 13 is a diagram illustrating an end portion obtained in the end process and the end processing of the luminance distribution.

【図14】明るさの評価値の変化態様を示すグラフである。 14 is a graph showing a variant of the brightness evaluation value.

【図15】γ補正で明るくする概念を示す図である。 15 is a diagram showing the concept of bright γ correction.

【図16】γ補正で暗くする概念を示す図である。 16 is a diagram illustrating the concept of dark γ correction.

【図17】各色成分毎の特徴ベクトルとするための要素の抽出方法を示す図である。 17 is a diagram illustrating a method for extracting element for a feature vector for each color component.

【図18】γ補正で変更される輝度の対応関係を示す図である。 18 is a diagram showing the correspondence between the luminance change in a γ correction.

【図19】彩度分布の集計状態の概略図である。 FIG. 19 is a schematic diagram of the aggregation state of saturation distribution.

【図20】総合表示を選択した場合の評価値表示画面を示す図である。 FIG. 20 is a diagram showing an evaluation value display screen when the user selects the overall display.

【図21】バーグラフ表示を選択した場合の評価値表示画面を示す図である。 21 is a diagram showing an evaluation value display screen when the user selects the bar graph display.

【図22】スターチャート表示を選択した場合の評価値表示画面を示す図である。 FIG. 22 is a diagram showing an evaluation value display screen in the case of selecting a star chart display.

【図23】自動調整項目を選択する場合の一覧表示画面を示す図である。 FIG. 23 is a diagram showing a list display screen in the case of selecting the automatic adjustment item.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

10…コントローラ 11…CPU 12…ROM 13…RAM 14…バス 20…撮像部 21…光学系路 21a…測距部 21b…オートフォーカス機構 22…撮像素子 23…AGC回路 24…A/Dコンバータ 30…画像処理部 31…フィルタ補完回路 32…自動ホワイトバランス回路 33…γ補正回路 40…DRAM 50…画像評価部 60…フラッシュメモリ 70…符号化部 80…操作表示部 90…ストロボ 10 ... controller 11 ... CPU 12 ... ROM 13 ... RAM 14 ... Bus 20 ... imaging unit 21 ... optical path 21a ... distance measuring unit 21b ... auto-focus mechanism 22 ... imaging device 23 ... AGC circuit 24 ... A / D converter 30 ... The image processing unit 31 ... filter interpolation circuit 32 ... automatic white balance circuit 33 ... gamma correction circuit 40 ... DRAM 50 ... image evaluation unit 60 ... flash memory 70 ... encoding unit 80 ... operation display unit 90 ... flash

Claims (10)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像し、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する画像撮像手段と、 取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価する画像評価手段と、 この評価に基づいて上記画像撮像手段における上記撮影条件についての評価を行う撮影条件評価手段とを具備することを特徴とする電子写真撮像装置。 1. A while setting a predetermined imaging condition by capturing a subject image through an optical system path, gradation of the same object image in a predetermined element color and color separation expressed with pixels in dot matrix for each pixel an image pickup means for acquiring image data expressing an image evaluation means for evaluating the captured image based on a predetermined evaluation criterion performs numerical counting processing for acquired the image data, the image based on this evaluation electrophotographic imaging apparatus characterized by comprising an imaging condition evaluation means for evaluating for the photographing condition in the imaging means.
  2. 【請求項2】 上記請求項1に記載の電子写真撮像装置において、上記画像評価手段は、上記画像データに基づいて被写体画像内におけるオブジェクトの画素を抽出し、当該オブジェクトの画素についての画像データを対象として上記集計処理を行って撮像画像を評価することを特徴とする電子写真撮像装置。 2. A electrophotographic imaging apparatus according to claim 1, said image evaluation unit extracts the pixel of the object in the object image based on the image data, the image data for the pixel of the object electrophotographic imaging apparatus characterized by evaluating the captured image by performing the aggregation process as a target.
  3. 【請求項3】 上記請求項1または請求項2のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、上記撮影条件を変更可能であるとともに、上記撮影条件評価手段は、撮像画像に基づく評価を上記撮影条件に反映させるように同画像撮像手段における撮影条件を制御することを特徴とする電子写真撮像装置。 3. The electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 1 or claim 2, said imaging means may be changed to the photographing condition, the photographing condition evaluation means, the captured image electrophotographic imaging apparatus characterized by controlling the imaging conditions in the imaging means so as to to based evaluation is reflected in the photographing condition.
  4. 【請求項4】 上記請求項3に記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、被写体画像を照明するストロボを備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における明暗の評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに上記画像撮像手段におけるストロボを動作させることを特徴とする電子写真撮像装置。 In electrophotographic imaging apparatus according to claim 4 wherein said third aspect, said image capturing means comprises a stroboscopic illuminating the object image, the image evaluation means performs an evaluation of brightness in the subject image, the imaging condition evaluation means, an electrophotographic imaging apparatus that the image evaluation means, characterized in that to operate the flash in the image pickup means when it is determined that the dark object in the object image.
  5. 【請求項5】 上記請求項3または請求項4のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、上記光学系路を経て被写体画像を撮像面上に結像されたときにドットマトリクス状の画素で光電気変換する撮像素子と、この撮像素子の変換出力を所定の増幅率で増幅する増幅回路とを備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における明暗の評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに上記増幅回路における増幅率を増加させ、明るいと判断したときに同増幅率を減少させることを特徴とする電子写真撮像装置。 In electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 5 wherein the claim 3 or claim 4, said imaging means, when it is forming a subject image on the imaging surface through the optical system path comprising an image sensor for photoelectric conversion with pixels in dot matrix, and an amplifier circuit for amplifying the converted output of the imaging device at a predetermined amplification factor, the image evaluation means performs an evaluation of brightness in the subject image, the imaging condition evaluation means, and characterized in that the image evaluation unit increases the amplification factor of the amplifier when it is determined that a dark object in the object image, reduces the amplification factor when it is determined that the bright electrophotographic imaging device that.
  6. 【請求項6】 上記請求項3〜請求項5のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、 In electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 6] above claims 3 to 5, said imaging means,
    上記光学系路における光量を調整する絞りを備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における明暗の評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像におけるオブジェクトを暗いと判断したときに上記絞りを開かせ、明るいと判断したときに同絞りを絞る方向に制御することを特徴とする電子写真撮像装置。 Comprising a stop for adjusting the amount of light in the optical system path, the image evaluation means performs an evaluation of brightness in the subject image, the photographing condition evaluation means determines the image evaluation means and dark objects in the object image electrophotographic imaging apparatus characterized by then was opened the throttle when controls in a direction to narrow the same stop when it is determined that the bright.
  7. 【請求項7】 上記請求項3〜請求項6のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、 In electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 7] above claims 3 6, the image capturing means,
    被写体画像内における所定の被写体にピントを合わせるように上記光学系路を自動調整するオートフォーカス機構を備え、上記画像評価手段は、上記被写体画像における画像のシャープさの評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像をシャープでないと判断したときに上記オートフォーカス機構においてピント合わせの被写体をオブジェクトに変化させることを特徴とする電子写真撮像装置。 An auto-focus mechanism for automatically adjusting the optical pathway so as to focus on a predetermined subject in the subject image, the image evaluation means performs an evaluation of the image sharpness of the the subject image, the photographing condition evaluation means, electrophotographic imaging apparatus to which the image evaluation unit is characterized by changing the subject focusing on the object in the automatic focusing mechanism when it is determined that no sharp the subject image.
  8. 【請求項8】 上記請求項3〜請求項7のいずれかに記載の電子写真撮像装置において、上記画像撮像手段は、 In electrophotographic imaging apparatus according to any one of claims 8 wherein said claims 3 to 7, said image pickup means is
    複数の要素色毎に明暗についての階調値を生成するとともに個別に出力調整可能であり、上記画像評価手段は、 Is capable of outputting adjusted individually to generate a tone value of the brightness in the plurality of elements each color, the image evaluation means,
    上記被写体画像におけるカラーバランスの評価を行ない、上記撮影条件評価手段は、この画像評価手段が上記被写体画像のカラーバランスでアンバランスと評価したときに各要素色毎に出力調整させることを特徴とする電子写真撮像装置。 Performs evaluation of color balance in the subject image, the photographing condition evaluation means, the image evaluation means, characterized in that to output adjusted for each element color when evaluated unbalanced color balance of the object image electrophotographic imaging device.
  9. 【請求項9】 所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像し、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する電子写真撮像方法であって、上記撮影条件下で被写体画像を撮像して画像データを取得する画像撮像工程と、 取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価する画像評価工程と、 この評価に基づいて上記画像撮像工程における上記撮影条件についての評価を行う撮影条件評価工程とを具備することを特徴とする電子写真撮像方法。 9. while setting a predetermined imaging condition by capturing a subject image through an optical system path, gradation with a predetermined element color that color separation for each pixel represents the same object image with pixels in dot matrix a electrophotographic imaging method for acquiring image data expressing performs an image capturing step of obtaining image data by imaging a subject image in the photographing conditions, the numerical counting processing for acquired the image data an image evaluation step of evaluating the captured image based on a predetermined evaluation criterion, electrophotographic, characterized by comprising an imaging condition evaluation step for evaluating for the photographing condition in the imaging process on the basis of this evaluation imaging method.
  10. 【請求項10】 所定の撮影条件を設定しつつ光学系路を経て被写体画像を撮像し、同被写体画像をドットマトリクス状の画素で表して各画素毎に色分解した所定の要素色で階調表現した画像データを取得する際にコンピュータにて制御する電子写真撮像制御プログラムを記録した媒体であって、 上記撮影条件下で被写体画像を撮像して画像データを取得する画像撮像ステップと、 取得された上記画像データについて数値的な集計処理を行い所定の評価基準に基づいて撮像画像を評価する画像評価ステップと、 この評価に基づいて上記画像撮像工程における上記撮影条件についての評価を行う撮影条件評価ステップとを具備することを特徴とする電子写真撮像制御プログラムを記録した媒体。 10. while setting a predetermined imaging condition by capturing a subject image through an optical system path, gradation with a predetermined element color that color separation for each pixel represents the same object image with pixels in dot matrix a medium recording an electrophotographic imaging control program for controlling by a computer in obtaining image data representing an image captured acquiring image data by imaging a subject image in the photographing conditions, is obtained an image evaluation step of evaluating the captured image based on a predetermined evaluation criterion performs numerical counting processing for the image data, photographing conditions evaluate to evaluate for the photographing condition in the imaging process on the basis of this evaluation medium recording an electrophotographic imaging control program characterized by comprising the steps.
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