JP2015032991A - 撮像装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの欲する画像を得る。
【解決手段】撮像装置は、被写体を撮像して、第１画像データを生成する生成手段と、生成手段により生成された第１画像データを複数の部分領域に分割する分割手段と、分割手段によって分割された複数の部分領域と、所定の被写体に関連するテンプレートとに基づいて、複数の部分領域のそれぞれについて被写体らしさを算出する算出手段と、算出手段により複数の部分領域ごとに算出された被写体らしさに応じて、第１画像データに対して第１画像処理を施す第１画像処理手段とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、撮像装置に関する。

従来、分割された各領域の被写体の前後関係を、距離情報を用いてグループに区分して、特定被写体の指示操作に応じて、異なる空間周波数フィルタを適用する撮像装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００６−６７５２１号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載に記載のような従来の撮像装置においては、同じ距離にある被写体は同じグループに区分されてしまう可能性があり、ユーザの欲する画像を得られない可能性があった。

請求項１に記載の撮像装置は、被写体を撮像して、第１画像データを生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記第１画像データを複数の部分領域に分割する分割手段と、前記分割手段によって分割された前記複数の部分領域と、所定の被写体に関連するテンプレートとに基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれについて被写体らしさを算出する算出手段と、前記算出手段により前記複数の部分領域ごとに算出された前記被写体らしさに応じて、前記第１画像データに対して第１画像処理を施す第１画像処理手段とを備えることを特徴とする。
請求項１２に記載の撮像装置は、被写体を撮像して、画像データを生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記画像データを複数の部分領域に分割する分割手段と、前記分割手段によって分割された前記複数の部分領域と、所定の被写体に関連するテンプレートとに基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれについて被写体らしさを算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記複数の部分領域ごとに前記被写体らしさに応じて、前記画像データに対して前記複数の部分領域のそれぞれについて度合の異なる画像処理を施す画像処理手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの欲する画像を得ることができる。

本発明の実施の形態によるデジタルカメラの要部構成を説明するブロック図 焦点検出領域の配置の一例を説明する図 実施の形態によるデジタルカメラの画像処理部の機能を説明するブロック図 画像処理部による処理の概要を示す模式図 生成された画像データの一例を示す図 テンプレート画像の一例を示す図 評価値の決定方法を説明する図 テンプレート画像とプリ分割画像とを比較した場合を説明する図 被写体マップの一例を説明する図 αブレンドマップの生成方法を模式的に示す図 実施の形態によるデジタルカメラの動作を説明するフローチャート

図面を参照して、本発明による実施の形態におけるデジタルカメラを説明する。図１はデジタルカメラ１の要部構成を示すブロック図である。デジタルカメラ１は、撮影レンズＬ１、撮像素子１１、制御回路１２、ＬＣＤ駆動回路１３、液晶表示器１４、操作部１５およびメモリカードインタフェース２０を備えている。撮影レンズＬ１は、結像レンズや焦点調節レンズ等の種々の光学レンズ群を含んで構成される。なお、図１では撮影レンズＬ１を１枚のレンズで代表して表している。

撮像素子１１は、撮像面上において、例えば行列状に多数配列されたＣＣＤやＣＭＯＳ等の光電変換素子（画素）や画素の駆動を制御する各種の回路により構成される。撮像素子１１は、撮影レンズＬ１を通して入力される被写体像を撮像し、撮像して得た撮像信号を制御回路１２に出力する。撮像素子１１の各画素にはＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーフィルタが設けられ、出力される撮像信号には、Ｒ、Ｇ、Ｂの色情報が含まれる。また、撮像素子１１には、後述する焦点検出領域に対応した部分に焦点検出用画素が組み込まれている。

制御回路１２は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを有し、制御プログラムに基づいて、デジタルカメラ１の各構成要素を制御したり、各種のデータ処理を実行したりする演算回路である。制御プログラムは、制御回路１２内の不図示の不揮発性メモリに格納されている。制御回路１２は、撮像素子１１から出力された撮像信号を用いて画像データを生成する画像処理部１６と、焦点調節部１７とを備えている。制御回路１２が有するこれらの各部は、制御回路１２が上述の制御プログラムを実行することにより、ソフトウェア的に実現されている。なお、これらの各部を、同等の機能を有する電子回路として構成してもよい。

画像処理部１６は、撮像信号に対して種々の画像処理を施して画像データを生成する。画像処理部１６は、生成した画像データを後述するメモリカード２１等の記録媒体に記録する。また、画像処理部１６は、内部メモリ（不図示）に格納されている画像データやメモリカード２１に記録されている画像データに基づいて、後述する液晶表示器１４に表示するための表示画像データを生成する。なお、画像処理部１６の詳細については、説明を後述する。

焦点調節部１７は、撮像素子１１の焦点検出用画素から出力された焦点検出用信号に基づく焦点検出演算と撮影レンズＬ１の焦点調節とを行う。焦点調節部１７は、たとえば公知の位相差方式によりデフォーカス量を各焦点検出領域ごとに検出する。本実施の形態では、たとえば図２に一例を示すように複数の焦点検出領域４０ａ〜４０ｋが設定されているものとする。焦点調節部１７は、検出したそれぞれの焦点検出領域４０ａ〜４０ｋに対応するデフォーカス量を用いて焦点調節レンズの駆動量を算出し、撮影レンズＬ１に含まれるフォーカスレンズ（不図示）を駆動させる。

ＬＣＤ駆動回路１３は、制御回路１２の命令に基づいて液晶表示器１４を駆動する回路である。液晶表示器１４は、画像処理部１６で作成された表示画像データに対応する画像の表示を行う。さらに、液晶表示器１４には、デジタルカメラ１の各種動作を設定するためのメニュー画面が表示される。

操作部１５はユーザによって操作される種々の操作部材を含み、操作部材の操作に応じた操作信号を制御回路１２へ出力する。操作部材は、たとえばレリーズボタンや、液晶表示器１４にメニュー画面を表示させるためのメニューボタンや、各種の設定等を選択操作する時に操作される十字キー、十字キーにより選択された設定等を決定するための決定ボタン、撮影モードと再生モードを切替えるモード切替ボタン等を含む。また、撮影モードとして、後述するように、主要被写体である人物に優先的にデジタルライティング処理を施すモードが含まれている。ここで、デジタルライティング処理は、デジタル画像処理により画像を明るくする処理である。

メモリカードインタフェース２０は、メモリカード２１が着脱可能なインタフェースである。メモリカードインタフェース２０は、制御回路１２の制御に基づいて、画像データをメモリカード２１に書き込んだり、メモリカード２１に記録されている画像データを読み出すインタフェース回路である。メモリカード２１はコンパクトフラッシュ（登録商標）やＳＤカードなどの半導体メモリカードである。

図３は、画像処理部１６の機能を説明するブロック図である。図３（ａ）は、人物が一人の場合、図３（ｂ）は、人物が複数の場合の例を示している。以下、画像中の処理対象とする被写体が人物である場合を用いて説明する。画像処理部１６は、画像生成部１６ａ、特定部１６ｂ、領域分割部１６ｃ、評価値算出部１６ｄ、被写体マップ生成部１６ｅ、αブレンドマップ生成部１６ｆ、処理部１６ｇおよび合成部１６ｈを備える。画像処理部１６は、ユーザにより画像処理モードが選択されると、主要被写体である人物に対して優先的にデジタルライティング処理を施す。画像生成部１６ａは、撮像素子１１から出力された撮像信号を用いて、画像データを生成する。特定部１６ｂは、画像生成部１６ａにより生成された画像データから主要被写体、たとえば人物の顔を検出することにより、対象とする被写体を包含する領域を特定する。領域分割部１６ｃは、画像生成部１６ａにより生成された画像データ全体のうち、特定部１６ｂにより特定された領域を複数の部分領域に分割する。なお、当該部分領域に分割するための分割処理については後述する。

評価値算出部１６ｄは、領域分割部１６ｃにより分割された複数の部分領域のそれぞれについて、被写体が人物である確度（人物らしさ）を表す評価値を算出する。被写体マップ生成部１６ｅは、領域分割部１６ｃにより分割された複数の部分領域と、評価値算出部１６ｄにより算出された部分領域ごとの評価値とに基づいて、被写体マップを生成する。αブレンドマップ生成部１６ｆは、被写体マップ生成部１６ｅにより生成された被写体マップに基づいて、αブレンド処理用のαブレンドマップを生成する。処理部１６ｇは、画像生成部１６ａにより生成された画像データ全体に対して、デジタルライティング処理を施して、処理済画像データを生成する。合成部１６ｈは、画像生成部１６ａにより生成された画像データと、処理部１６ｇにより生成された処理済画像データとを、αブレンドマップ生成部１６ｆにより生成されたαブレンドマップに基づくαブレンド処理により合成して、合成画像データを生成する。

以下、上記の機能を備える画像処理部１６による処理について詳細に説明する。

図４は、画像処理部１６による処理の概要を示す模式図である。まず、画像生成部１６ａが、撮像素子１１から出力された撮像信号から、画像処理の対象となる画像データである元画像データ５０を生成する。その後、処理部１６ｇは、元画像データ５０にデジタルライティング処理を施した画像データである処理済画像データ５１０を生成する。αブレンドマップ生成部１６ｆは、元画像データ５０からαブレンドマップ５１１を生成する。最後に、合成部１６ｈが、αブレンドマップ５１１に基づいて処理済画像データ５１０を元画像データ５０に合成（αブレンド）することで、合成画像データ５１２と称する画像データを生成する。

以下、（１）元画像データ５０からαブレンドマップ５１１を生成するマップ作成処理、（２）元画像データ５０から処理済画像データ５１０を生成する画像効果処理、（３）αブレンドマップ５１１に基づいて処理済画像データ５１０を元画像データ５０に合成して合成画像データ５１２を生成する合成処理について、順に説明する。なお、以下の説明においては、撮影された主要被写体となる人物が一人の場合と複数の場合とに分けて説明を行う。

−人物が一人の場合−
（１）マップ作成処理の説明
図５（ａ）は、画像生成部１６ａにより生成された元画像データ５０の一例を模式的に示した図である。元画像データ５０は、主要被写体である人物５１と、３つの背景領域５２、５３、５４とから構成される画像データである。この元画像データ５０に対して、特定部１６ｂは、公知の顔検出処理を行う。顔検出処理によって、元画像データ５０から主要被写体である人物の顔の位置および大きさが検出される。図５（ａ）では、特定部１６ｂが元画像データ５０から検出した人物の顔の位置および大きさを、矩形の枠５０１により模式的に図示している。なお、元画像データ５０に多数の人物が含まれていれば、特定部１６ｂはそれら多数の人物の各々について、当該人物の顔の位置および大きさを検出する。

特定部１６ｂにより検出された人物の顔が所定の大きさに満たない場合には、主要被写体として適切な人物ではないと見做し、画像処理部１６は以下に説明する処理を行わない。

特定部１６ｂは、検出した人物の顔の位置および大きさから、当該人物の、例えば上半身全体が含まれる被写体領域５０２を特定する。例えば、顔の位置および大きさを模式的に示す枠５０１を、上下左右にそれぞれ所定の割合だけ拡大することにより、被写体領域５０２が特定される。元画像データ５０に写っている人物は、例えば体格、姿勢、向きなどにより、さまざまな状態をとることが考えられる。特定部１６ｂは、演算量を軽減する為には小さな範囲とするのが望ましい。一方、人物がどのような状態であっても、出来るだけ上半身全体が含まれるよう、被写体領域５０２を必要最小限の大きさに特定する。

このように、特定部１６ｂは、特定した被写体領域５０２を元画像データ５０から抽出し、トリミング画像データ５０２１（図５（ｂ））を作成する。なお、被写体領域５０２、すなわち上記のトリミングの領域は、後述する複数のテンプレート（例えば５０５ａ、５０５ｂ、５０５ｃ）の領域を包含する大きさに設定することが好ましい。

領域分割部１６ｃは、トリミング画像データ５０２１に対して画素のグルーピング処理を実行し、トリミング画像データ５０２１を複数の部分領域に分割する。画素のグルーピング処理は、例えばある画素の色情報と隣接する画素の色情報とが同一の色情報または近似する色情報の場合に、これらの画素を同じ領域に属する画素としてグルーピングする処理である。

図５（ｃ）は、領域分割部１６ｃにより分割された複数の部分領域５０３の例を示す図である。同図よりわかるように、グルーピングされた部分領域は、各々、グルーピング処理がなされた少なくとも１つの他の部分領域と接している。図５（ｃ）は、一例として、トリミング画像データ５０２１が１８個の部分領域５０３ａ〜５０３ｒに分割された場合を示している。なお、以後の説明では、複数の部分領域５０３に分割されたトリミング画像データ５０２１をプリ分割画像データ５０４と呼ぶ。

評価値算出部１６ｄは、上述のようにして領域分割部１６ｃにより分割された複数の部分領域５０３のそれぞれに対して、人物らしさを示す評価値を算出する。評価値算出部１６ｄは、複数のテンプレート画像５０５から選択した１つのテンプレート画像５０５を用いて評価値を算出する。複数のテンプレート画像５０５は、それぞれ、姿勢、性別、年齢、撮影場所、撮影された国等が異なる人物の形状データに基づいて生成された画像データであり、制御回路１２内のメモリ（不図示）に予め記録されている。

図６にテンプレート画像５０５の一例を示す。本実施の形態では、一例として、左を向いている人物用のテンプレート画像５０５ａと、正面を向いている人物用のテンプレート画像５０５ｂと、右を向いている人物用のテンプレート画像５０５ｃとが予め記録されている場合を示す。テンプレート画像５０５は、それぞれ異なる人物の形状をを所定の規則に従って合成した画像データである。テンプレート画像５０５には、基となったそれぞれの人物形状が重複し合う重複領域と重複しない非重複領域とが存在する。図６では、テンプレート画像５０５における重複領域５０６１にドットを付して示している。上述したように、重複領域５０６１には、複数の人物形状を重ね合わせた領域であるので、重なった人物形状の数に応じて密度の異なる領域が存在する。すなわち、重ねあわされた人物形状の数が多い領域ほど、重複領域５０６１内で密度が濃くなる。図６においては、重複領域５０６１の密度が濃い程ドットが密になるように描いている。

図６（ａ）のテンプレート画像５０５ａは、左を向いている多数の人物形状データを合成したものである。左を向いている人物には、例えば自転車に乗っている人物、走っている人物など、種々の姿勢の人物が含まれる。テンプレート画像５０５ａは、それら種々の状態の人物の形状データを重ね合わせて合成したものであり、やや斜めになった重複領域５０６１を有している。同様に、図６（ｂ）のテンプレート画像５０５ｂは、正面を向いている多数の人物形状データを合成したものであり、図６（ｃ）のテンプレート画像５０５ｃは、右を向いている多数の人物形状データを合成したものである。

評価値算出部１６ｄは、特定部１６ｂにより検出された人物の顔の向きに応じて、３つのテンプレート画像５０５ａ、５０５ｂ、５０５ｃからいずれか１つを選択する。たとえば、検出された人物の顔が右を向いている場合、評価値算出部１６ｄは顔が右を向いている人物用のテンプレート画像５０５ｃを選択する。図５（ａ）に示した元画像データ５０には、正面を向いている人物が写っているので、評価値算出部１６ｄはテンプレート画像５０５ｂを選択する。

評価値算出部１６ｄは、プリ分割画像データ５０４と選択したテンプレート画像５０５ｂとの間で一致度合いの評価を行う。評価値算出部１６ｄは、プリ分割画像データ５０４とテンプレート画像５０５ｂとを重ね合わせることにより比較を行う。評価値算出部１６ｄは、比較の結果、プリ分割画像データ５０４の各部分領域５０３とテンプレート画像５０５ｂの重複領域５０６１との重複度合に応じて、各部分領域５０３に評価値を付与する。特に、部分領域５０３が重複領域５０６１のうち密度が濃い範囲（図６（ｂ）のドットが密の範囲）と重複するほど、評価値算出部１６ｄは、その部分領域５０３は人物である確からしさが高いと判断し、当該部分領域５０３に高い評価値を付与する。なお、評価値算出部１６ｄは、テンプレート画像５０５ｂとプリ分割画像データ５０４との大きさが異なる場合には、テンプレート画像５０５ｂの大きさをプリ分割画像データ５０４の大きさと位置とに応じて修正する。すなわち、評価値算出部１６ｄは、選択したテンプレート画像５０５ｂの重複領域５０６１（人物の形状に対応する領域）の大きさとプリ分割画像データ５０４の人物の大きさとが実質的に同程度となるように、選択したテンプレート画像５０５ｂを拡大、あるいは縮小する。

図７は、評価値算出部１６ｄによる評価値の決定方法の一例を模式的に示す図である。図７は、プリ分割画像データ５０４とテンプレート画像５０５ｂとを重ね合わせた際の一部を拡大して示している。図７の領域Ａ、Ｂ、Ｃはプリ分割画像データ５０４の部分領域５０３に相当する。図７では、領域Ａのうちの半分程度の範囲が重複領域５０６１と重複し、領域Ｂの全範囲が重複領域５０６１と重複し、領域Ｃのうちの１／４程度の範囲が重複領域５０６１と重複している。更に、領域Ｂは、領域Ａや領域Ｃよりも、重複領域５０６１の密度が高い範囲と重複している。このような場合には、評価値算出部１６ｄは、たとえば、領域Ａには評価値として２０点、領域Ｂには５０点、領域Ｃには５点を付与する。すなわち、評価値算出部１６ｄは、部分領域５０３が重複領域５０６１と重複する範囲と、重複領域５０６１の密度とに応じて、部分領域５０３に付与する評価値を算出する。

例えば、テンプレート画像５０５ｂを構成する各画素には、０〜１００の画素値が割り当てられる。非重複領域（図６（ｂ）において白地の領域）に含まれる画素の画素値は０である。重複領域５０６１に含まれる画素の画素値は、密度が高いほど高い数値である。評価値算出部１６ｄは、各々の部分領域５０３について、テンプレート画像５０５ｂ全体から当該部分領域５０３に含まれる画素を抽出する。そして、抽出した画素の画素値の合計値を抽出した画素の数で割ることにより、画素値の平均値を算出する。当該部分領域５０３が、より密度の高い重複領域５０６１の範囲に重複しているほど、この平均値は大きくなる。逆に、当該部分領域５０３が重複領域５０６１の範囲に全く重複していない場合、この平均値は０になる。評価値算出部１６ｄは、このようにして算出した部分領域５０３ごとの平均値に基づいて、部分領域５０３ごとの評価値を算出する。

図８は、プリ分割画像データ５０４に対して、テンプレート画像５０５ｂを重ね合わせて比較した場合を示している。図８に示す例では、部分領域５０３ｂ、５０３ｃ、５０３ｅ、５０３ｆ、５０３ｇ、５０３ｉ、５０３ｊ、５０３ｋ、５０３ｌ、５０３ｎ、５０３ｐ、５０３ｏ、５０３ｑと重複領域５０６１とが重複する。特に、部分領域５０３ｂ、５０３ｅは重複領域５０６１の密度が高い範囲と重複する範囲が広いので、高い評価値が付与される。

被写体マップ生成部１６ｅは、プリ分割画像データ５０４とテンプレート画像５０５ｂとの比較結果、すなわち評価値算出部１６ｄにより算出された部分領域５０３ごとの評価値に基づいて、評価マップを作成する。評価マップは、プリ分割画像データ５０４の各部分領域５０３と、それぞれの部分領域５０３に付与された評価値との関係を示すマップである。

図９は、図８の比較結果に基づいて作成された評価マップ５０６の一例を示している。図９においては、各部分領域５０３に付与された評価値が高いほど、ドットを密に描いている。図９に示すように、評価マップ５０６では、特定部１６ｂにより特定された人物の顔に対応する部分領域５０３ｂには非常に高い評価値が与えられ、同様の部分領域５０３ｃには部分領域５０３ｂよりもやや低い評価値が与えられている。人物の首や胸等（顔に近い部分）に対応する部分領域５０３ｅには非常に高い評価値が与えられている。人物の腕や腹等（顔から遠い部分）に対応する部分領域５０３ｆ、５０３ｇ、５０３ｊには、中程度の評価値が与えられ、同様の部分領域５０３ｉ、５０３ｋ、５０３ｌ、５０３ｎ、５０３ｏ、５０３ｐ、５０３ｑでは低い評価値が与えられている。人物以外の背景に対応する部分領域５０３ａ、５０３ｄ、５０３ｈ、５０３ｍ、５０３ｒには非常に低い評価値が与えられている。このように、評価マップ５０６においては、人物の顔や顔に近い部分領域５０３の評価値が高くなる傾向があり、顔から離れるほど評価値が低くなる傾向がある。そして、背景部分には最低の評価値が与えられる。

次に被写体マップ生成部１６ｅは、各部分領域５０３に割り当てられた評価値を、当該部分領域５０３に含まれる各画素に割り当てた被写体マップを生成する。つまり、評価マップ５０６では部分領域５０３に対して割り当てられた情報である評価値を、各画素に対して割り当てられた情報とする。換言すると、被写体マップは、評価値をプリ分割画像データ５０４に含まれる画素と同様に二次元状に配列したデータである。

被写体マップ生成部１６ｅは、被写体マップに対して平滑化処理を施す。例えば図９に示した評価マップ５０６において、互いに隣接する部分領域５０３ｅと部分領域５０３ｄとは、割り当てられた評価値に大きな差がある。被写体マップ生成部１６ｅは、平滑化処理を施すことにより、これら２つの部分領域５０３ｅ、５０３ｄ間の評価値の変化を滑らかにする。被写体マップ生成部１６ｅは、例えば周知の３×３タップの二次元ローパスフィルタを適用することにより、平滑化処理を施す。その後、被写体マップ生成部１６ｅは、平滑化処理を施した被写体マップに含まれる各評価値を、例えば０〜１の範囲に正規化する。

このように平滑化処理を行うのは、最終的な合成画像データ５１２において、部分領域５０３ごとにデジタルライティング処理の度合いが急激に変化すると違和感が生じてしまうためである。平滑化処理により、部分領域５０３の間でデジタルライティング処理の強度が滑らかに変化するようになり、違和感が軽減される。

なお、元画像データ５０全体のうち、特に注目度が高い領域（例えば人物の顔とその周辺の領域）には、平滑化処理が弱く施されるように、二次元ローパスフィルタの係数を変更することが望ましい。これは、平滑化処理によるテクスチャの劣化が、上述したデジタルライティング処理の強度の急激な変化による違和感とは別種の違和感を引き起こすことがあるためである。

図１０は、αブレンドマップの生成方法を模式的に示す図である。αブレンドマップ生成部１６ｆは、被写体マップ生成部１６ｅにより生成された被写体マップ５０７に基づいて、αブレンドマップ５１１を生成する。αブレンドマップ５１１は、元画像データ５０の画素の代わりに、後述するαブレンド用のα値を二次元状に配列したデータである。αブレンドマップ５１１のサイズは、元画像データ５０のサイズと同一である。つまり、αブレンドマップ５１１は、元画像データ５０に含まれる各々の画素に対するα値を含む。

αブレンドマップ生成部１６ｆは、まず、α値がすべて０であり、元画像データ５０のサイズと同一のサイズであるαブレンドマップ５１１を用意する。そして、図１０に模式的に示すように、元画像データ５０における被写体領域５０２に相当する位置に、被写体マップ生成部１６ｅにより生成された被写体マップ５０７を貼り付けることにより、αブレンドマップ５１１を生成する。これにより、被写体マップ５０７に含まれる０〜１の評価値をα値として有するαブレンドマップ５１１が生成される。なお、被写体マップ５０７と被写体領域５０２のサイズとが異なる場合、αブレンドマップ生成部１６ｆは、人物の顔の位置を基準として、被写体マップ５０７のサイズを拡大または縮小することにより、被写体マップ５０７と被写体領域５０２とのサイズを合わせる。

（２）画像効果処理の説明
処理部１６ｇは、元画像データ５０を複製し、複製した元画像データ５０全体に対して、画像をデジタル的に明るくするデジタルライティング処理を施し、処理済画像データ５１０を生成する。

（３）合成処理の説明
合成部１６ｈは、処理部１６ｇによって生成された処理済画像データ５１０を、元画像データ５０と合成することによって、合成画像データ５１２（図４）を生成する。このとき、合成部１６ｈは、上述したαブレンドマップ５１１を参照しながら、以下の式（１）を用いて、合成画像データを生成する。
Ｉ＝αＡ＋（１−α）Ｂ …（１）
なお、αはαブレンドマップ５１１に示される、合成の比率を示すαブレンド率（０≦α≦１）、Ａは処理済画像データ５１０、Ｂは元画像データ５０、Ｉは合成画像データ５１２を表す。

合成部１６ｈは、αブレンドマップ５１１を参照することにより、部分領域５０３のそれぞれに付与された評価値に応じて、αブレンド処理を行う。すなわち、合成部１６ｈは、評価値が高い部分領域５０３についてはαブレンド率を高くし、評価値が低い部分領域５０３についてはαブレンド率を低く設定する。そのため、合成部１６ｈにより合成されて生成される合成画像データ５１２では、評価値が高い部分領域５０３では処理部１６ｇによるデジタルライティング処理の効果が多く反映され、評価値が低い部分領域５０３では処理部１６ｇによるデジタルライティング処理の効果が限定的に反映される。

図９に示す評価マップ５０６に基づくαブレンドマップ５１１を用いて合成画像データ５１２を生成した場合、評価値が非常に高い部分領域５０３ｂ、５０３ｅには、デジタルライティング処理の効果が多く反映されることになる。また、評価値が高から中程度の部分領域５０３ｃ、５０３ｆ、５０３ｇ、５０３ｊには、部分領域５０３ｂ、５０３ｅに比べてデジタルライティング処理の効果が反映される割合が少ない。評価値が低い部分領域５０３ｉ、５０３ｋ、５０３ｌ、５０３ｎ、５０３ｏ、５０３ｐ、５０３ｑでは、処理部１６ｇによるデジタルライティング処理の結果よりも、処理部１６ｇによるデジタルライティング処理が施されていない元画像データ５０が多く反映される。評価値が非常に低い部分領域５０３ａ、５０３ｄ、５０３ｈ、５０３ｍ、５０３ｒでは、処理部１６ｇによるデジタルライティング処理が施されていない元画像データ５０がより多く反映される。

このように、合成画像データ５１２上において、人物の確度が高い部分にデジタルライティング処理の効果が多く反映されるので、顔や胸部などの、人体の主要な部分を中心に明るくなる。一方で、背景の領域では、デジタルライティング処理の効果は反映されず元画像データ５０のままとなる為、人物が強調された好ましい画像とすることができる。
また、下半身や腕先などに近い部分では、人体の主要な部分に比べて元画像データ５０の割合が多くなるので、背景領域と人物領域で度合いを異ならせるような処理であるにも関わらず、違和感のない画像とすることができる。

また、デジタルライティング処理は、人体の主要な部分を中心に反映される為、合成画像データ５１２の全体が明るくなり白みがかった画像となることを防ぎつつ、人物を明るくする効果を得ることができる。

さらに、αブレンドマップ５１１は、評価マップ５０６に対して、上述した平滑化処理を施して作成した被写体マップ５０７を用いている為、人体と背景の境界で、デジタルライティング処理の反映の度合いが急激に変化することによる違和感の発生を防ぐとともに、特に注目度が高い顔周辺の領域では、上述した平滑化処理を弱く施している為、平滑化処理によって発生する違和感の発生も防いでいる。

−人物が複数の場合−
特定部１６ｂによって複数の異なる人物の顔が検出された場合には、画像処理部１６は検出された人物の顔が所定数以上か否かを判定する。特定部１６ｂによって所定数未満の人物の顔、すなわち所定数未満の複数の被写体領域５０２が検出された場合には、画像処理部１６の領域分割部１６ｃ、評価値算出部１６ｄおよび被写体マップ生成部１６ｅは、検出されたそれぞれの人物に対して独立に上述の処理を行う。その結果、各人物について被写体マップ５０７が生成される。

αブレンドマップ生成部１６ｆは、複数の人物が検出された場合には、各人物について被写体マップ生成部１６ｅにより生成された複数の被写体マップ５０７を、単一のαブレンドマップ５１１に貼り付けることにより、単一のαブレンドマップ５１１を生成する。なお、αブレンドマップ５１１に被写体マップ５０７を貼り付ける際に、複数の被写体マップ５０７が重複する領域がある場合には、重複する部分の評価値のうちの最大値をαブレンドマップ５１１のα値とする。

画像効果処理および合成処理は、人物が一人の場合と同様であるため、説明を省略する。つまり、人物が複数検出された場合の処理と、人物が一人検出された場合の処理との違いは、それら複数の人物の各々について被写体マップ５０７を生成するという点と、それら複数の被写体マップ５０７を貼り付けることにより単一のαブレンドマップ５１１を生成するという点である。

なお、画像処理部１６が所定数以上の人物の顔が検出されたと判定した場合には、画像処理部１６は上記の処理を行わない。集合写真のように多数の人物が撮影されるような画像に対して上述した処理を行っても、人物が明るくなることにより好印象となる効果が小さく、また、多数の人物に対する処理を行う場合には、処理負荷も増大するためである。

図１及び図３において、合成部１６ｈは、生成した合成画像データ５１２をメモリカードインタフェース２０を介してメモリカード２１に記録する。この際、合成部１６ｈは、各部分領域５０３と評価値とが対応付けられている被写体マップ５０７を圧縮して、画像データの付加情報部に記録する。画像処理部１６は、合成部１６ｈにより生成された合成画像データを用いて表示用画像データを生成して、ＬＣＤ駆動回路１３を介して液晶表示器１４に対応する画像を表示させる。なお、元画像データ５０と被写体マップ５０７と合成画像データ５１２とを互いに関連付けてメモリカード２１に記録するものや、元画像データ５０と被写体マップ５０７と合成画像データ５１２とから、たとえばマルチピクチャーフォーマット形式の画像ファイルを生成してメモリカード２１に記録するものについても本発明の一態様に含まれる。

図１１のフローチャートを参照しながら、上述したデジタルカメラ１の動作を説明する。図１１の処理は制御回路１２でプログラムを実行して行われる。このプログラムは、メモリ（不図示）に格納されており、画像処理モードが設定されている状態で、ユーザによるレリーズボタンや、処理開始を指示するボタンなどの操作部材の操作に応じて操作部１５から操作信号が出力されると制御回路１２により起動され、実行される。

ステップＳ１では、画像生成部１６ａは撮像素子１１から出力された撮像信号を用いて元画像データ５０を生成してステップＳ１０へ進む。ステップＳ１０では、特定部１６ｂは周知の顔検出処理を実行し、元画像データ５０から人物の顔の位置およびサイズを検出してステップＳ２０へ進む。なお、人物の顔が所定数以上の場合には以下の処理を行わず、元画像データ５０をメモリカード２１に記録して処理を終了する。ステップＳ２０では、特定部１６ｂは、元画像データ５０において検出した人物の顔から処理対象となる（まだ処理していない）人物の顔を１つ特定してステップＳ３０に進む。ステップＳ３０では、特定部１６ｂは、ステップＳ２０で特定した顔の大きさが所定値以上か否かを、判定する。顔の大きさが所定値未満の場合には、ステップＳ３０が否定判定されて、後述するステップＳ８０に進む。顔の大きさが所定値以上の場合には、ステップＳ３０が肯定判定されて、ステップＳ４０に進む。ステップＳ４０では、特定部１６ｂは、元画像データ５０から被写体領域５０２を特定、トリミング画像データ５０２１を生成してステップＳ５０へ進む。

ステップＳ５０では、領域分割部１６ｃは、トリミング画像データ５０２１を複数の部分領域５０３に分割しプリ分割画像データ５０４を生成する領域分割処理を実行してステップＳ６０へ進む。ステップＳ６０では、評価値算出部１６ｄは、プリ分割画像データ５０４と選択したテンプレート画像５０５とを比較して、各部分領域５０３について評価値を算出してステップＳ７０へ進む。

ステップＳ７０では、被写体マップ生成部１６ｅは、プリ分割画像データ５０４と算出した評価値とに基づいて、被写体マップ５０７を作成してステップＳ８０へ進む。

ステップＳ８０では、特定部１６ｂにより検出された全ての人物についてステップＳ３０〜Ｓ７０までの処理が完了したか否かを判定する。全ての人物について処理が完了していた場合には、ステップＳ８０が肯定判定されて後述するステップＳ９０へ進む。未処理の人物が残っている場合には、ステップＳ８０が否定判定されてステップＳ２０へ進む。

ステップＳ９０では、αブレンドマップ生成部１６ｆは、ステップＳ７０で作成された１つ乃至複数の被写体マップ５０７に基づいてαブレンドマップ５１１を作成してステップＳ１００に進む。ステップＳ１００では、処理部１６ｇは、元画像データ５０にデジタルライティング処理を施して処理済画像データ５１０を生成してステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０では、合成部１６ｈによって、αブレンドマップ５１１に基づいて、処理済画像データ５１０と元画像データ５０とを合成して合成画像データ５１２を生成する。合成部１６ｈにより生成された合成画像データ５１２はメモリカード２１に記録される。この際、合成部１６ｈは、各部分領域５０３と評価値とが対応付けられている被写体マップ５０７を圧縮して、合成画像データ５１２の付加情報部に記録する。

上述した実施の形態によるデジタルカメラによれば、次の作用効果が得られる。
（１）領域分割部１６ｃは、元画像データ５０（第１画像データ）を複数の部分領域５０３に分割し、評価値算出部１６ｄは、部分領域５０３のそれぞれについて評価値を割り当てる。そして、合成部１６ｈは、割り当てられた評価値に応じて、元画像データ５０に対して画像処理済画像データ５１０とのαブレンド処理（第１画像処理）を施すようにした。したがって、元画像データ５０（第１画像データ）に対し、処理部１６ｇによる画像処理を、部分的に異なる度合いで反映させた画像を生成することが出来る。このため、画像処理の処理負担を軽減することができる。

（２）評価値算出部１６ｄは、部分領域５０３のそれぞれについて人物らしさを表す評価値を割り当てる。合成部１６ｈは、複数の部分領域５０３ごとの人物らしさに応じた評価値に基づいて、元画像データ５０と処理済画像データ５１０とを合成して合成画像データ５１２を生成するようにした。したがって、画像中の人体の主要な部分を中心に処理済画像データ５１０を反映させた画像を生成することが出来る。

（３）評価値算出部１６ｄは、画像処理部１６に予め記憶されているテンプレート画像５０５と複数の部分領域５０３とを比較して、部分領域５０３ごとに被写体らしさ（人物らしさ）を示す評価値を算出するようにした。ここで、テンプレート画像５０５は複数種類が有り、その中から、特定部１６ｂにより特定された被写体領域５０２の特徴に応じたテンプレート画像５０５を選択するようにした。被写体領域５０２の特徴には、顔の向き、姿勢、性別、年齢、撮影場所、撮影された国等も含まれる。したがって、検出した人物の形状に類似した形状のテンプレート画像５０５を用いることができるので、評価値を算出する際の精度を向上させることができる。

（４）処理部１６ｇは、元画像データ５０に対してデジタルライティング処理（第２画像処理）を施して処理済画像データ５１０（第２画像データ）を生成する。合成部１６ｈは、複数の部分領域５０３ごとの人物らしさに応じた評価値に基づいて、元画像データ５０と処理済画像データ５１０とを合成して合成画像データ５１２を生成するようにした。したがって、画像中の人物が他と比べて明るく補正された好ましい画像を生成できる。

（５）特定部１６ｂによって複数の被写体領域５０２が特定され、かつ複数の被写体領域５０２が重複している場合、すなわち複数の人物が重複している場合には、合成部１６ｈは、複数の人物が重複している部分については、最も高い評価値に基づいて、合成画像データ５１２を生成するようにした。すなわち、複数の人物が重複している部分については、最も評価値が高い部分領域５０３の評価値に従って、αブレンド率が決定される。したがって、複数の人物が重複している部分において、何れかの人物の評価値が低いことで低い評価値が割り当てられることが無くなり、重複している部分に対しても、処理済画像データ５１０を好ましく反映させた画像を生成することが出来る。

（６）集合写真のように多数の人物が写っている画像では、明るさの補正のように、人物を強調するような処理を画像中の各人体の主要な部分を中心に反映させても好印象となる効果は小さい。本実施形態では、特定部１６ｂによって所定数以上の被写体領域５０２、すなわち所定数以上の人物が特定された場合には、画像処理部１６は合成画像データ５１２の生成を行わないようにした。したがって、効果の少ない画像に対しては、処理を行わないで済むことになる。

（７）画像内に小さく写っている人物に対しては、明るさの補正のように、人物を強調するような処理を人体の主要な部分を中心に反映させても好印象となる効果は小さい。本実施形態では、画像内に小さく写っている人物が所定以下の大きさの場合には、合成画像データ５１２の生成を行わないようにした。したがって、効果の少ない画像に対しては、処理を行わないで済むことになる。

（８）被写体マップ作成部１６ｅは、複数の部分領域５０３のそれぞれに評価値が与えられた評価マップ５０６に対し平滑化処理を施して作成する。したがって、互いに隣接する部分領域５０３に割り当てられた評価値に大きな差がある場合でも、画像処理の反映の度合いが急激に変化することで合成画像データ５１２に違和感が発生することを防止することが出来る。

（９）合成部１６ｈは、特定部位において、平滑化処理の度合を異ならせるようにした。したがって、例えば、人物画像の場合、合成画像データ５１２において、人物画像で特に注目の集まる人物の顔付近では、平滑化処理の度合を小さくすることで、平滑化処理によって発生する違和感を減ずることができる。ここでの違和感は、例えば、平滑化処理によって明るさ補正が人物以外の領域ににも反映される現象である。

次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形
態と組み合わせることも可能である。

（変形例１）
処理部１６ｇは、画像処理としてデジタルライティング処理を行うものに代えて、ソフトフィルタ処理を施して、合成画像データ５１２上でソフトフィルタ効果が得られるようにしてよい。なお、ソフトフィルタ処理は、人物の顔には弱く施され（あるいは全く施されず）、背景には強く施されることが望ましい。従って、処理部１６ｇがソフトフィルタ処理を施す場合、上式（１）ではなく、次式（２）を用いてαブレンド処理を行うことが望ましい。
Ｉ＝（１−α）Ａ＋αＢ …（２）

また、処理部１６ｇは、画像処理としてデジタルライティング処理およびソフトフィルタ処理を含み、ユーザによる選択操作等に応じてデジタルライティング処理およびソフトフィルタ処理の何れかを施すものでもよい。さらに、処理部１６ｇは、Ｄライティング処理に代えて、主要被写体の輝度を低くする、すなわち暗くする処理（逆デジタルライティング処理）を行ってもよい。

（変形例２）
上記実施形態で説明した平滑化処理に代えて、あるいは加えて、αブレンドマップ生成の際に、図１０に示される被写体マップ５０７とその周辺領域との境界部に対して平滑化処理を行う構成としてもよい。このような構成とすれば、被写体の領域が、トリミングした領域（被写体領域５０２）の端まで存在するような場合でも、トリミング領域の画像データとそれ以外の画像データの間で、急激な明るさの変化が抑制されるため、自然な合成画像を得ることができる。

（変形例３）
合成部１６ｈは、特定部１６ｂにより検出された人物の大きさに応じて、合成画像データ５１２を生成する際のαブレンドの割合を変化させてもよい。たとえば、遠方の人物に対しては、αブレンドマップ生成部１６ｆは、αブレンドの割合を小さくする。

（変形例４）
主要被写体として人物の場合を例として説明したが、これに限定されるものではない。特定部１６ｂは、主要被写体として、たとえば車両や動物等を特定した場合であっても、評価値算出部１６ｄは、上述したようにして車両や動物等である確度として被写体らしさを表す評価値を算出するものについても本発明の一態様に含まれる。この場合、車両や動物等の形状を表す複数のテンプレート画像５０５が予め記録されていれば良い。

（変形例５）
領域分割部１６ｃは、トリミング画像データ５０２１からプリ分割画像データ５０４を生成するものに代えて、元画像データ５０の全領域を分割して複数の部分領域５０３を生成してもよい。

（変形例６）
画像処理部１６は、元画像データ５０を所定サイズに縮小した縮小画像データに対して処理を行ってもよい。この場合、画像処理部１６の処理負荷を軽減できる。

（変形例７）
合成画像データ５１２をメモリカード２１に記録するものに代えて、処理済画像データ５１０と被写体マップ５０７（またはαブレンドマップ５１１）と元画像データ５０とを関連付けて記録してもよい。この場合、合成部１６ｈは、再生時にメモリカード２１から処理済画像データ５１０と被写体マップ５０７（またはαブレンドマップ５１１）と元画像データ５０とを読み出して、被写体マップ５０７（またはαブレンドマップ５１１）を参照しながら、上述したようにして処理済画像データ５１０と元画像データ５０とを合成して合成画像データ５１２を生成すればよい。

さらには、階調変換などの所定の処理が施されていない、所謂ＲＡＷ画像データをもとに被写体マップを作成し、さらに、当該ＲＡＷ画像データと、被写体マップ５０７あるいはαブレンドマップ５１１とを関連付けて記録する構成としてもよい。このような構成とすれば、非線形処理が施されていない画像空間上で、部分領域への分割処理がなされるので、より的確な部分領域への分割処理を行うことができる。

（変形例８）
画像処理部１６が撮像素子１１から出力された撮像信号を用いて合成画像データ５１２を生成するものに代えて、メモリカード２１や不図示の内部メモリに記録されている元画像データ５０を用いて合成画像データ５１２を生成するものも本発明の一態様に含まれる。この場合、画像処理部１６の各部は、メモリカード２１から読み出された元画像データ５０に対して、上述した各処理をそれぞれ行えばよい。

（変形例９）
上述した実施の形態では、人物の顔の向きに応じた３つのテンプレート画像５０５ａ、５０５ｂ、５０５ｃを用いる例について説明した。本発明はこのような実施の形態に限定されず、人物の顔の向き以外の基準に基づいて用意された複数のテンプレート画像５０５を用いるように構成することも可能である。

（変形例１０）
上述の実施の形態で説明した、複数の被写体（人物）に対して、上記のデジタルライティング処理、あるいは／及び、ソフトフィルタ処理を行う際に、上記各種の演算処理を行う処理時間を短縮する為に、処理対象とする被写体数を所定数に制限することができる。このような場合には、被写体の一部である特定部位（顔）の特性の順（例えば顔の大きさの大きい順）に所定数の処理対象被写体を選択する構成としてもよい。

さらに、このような場合には、上記の特性の順が同じ順位の被写体が、画面内に複数存在することにより、処理対象としたい被写体の数が、上記の所定数より多くなってしまう可能性がある。この場合には、上記の特性（例えば顔の大きさ）の順が同じ順位の被写体において、上記の特性とは異なる、１または複数の特性（例えば、画面内の被写体の位置）を比較し、この比較結果に基づいて、所定数の処理対象被写体を選択する構成としてもよい。

上記の１または複数の特性としては、例えば、上記の特性（例えば顔の大きさ）の順が同じ順位の各被写体の、画面内の被写体の位置、笑顔度、デフォーカス量、目つぶりの度合い、顔認識結果の信頼度などを挙げることができる。

ここで、画面内の被写体の位置は、画面内の所定位置（例えば、画面中央や、画面を３分割した線）から被写体までの距離をもとに評価し、当該距離が近いほど、処理対象被写体として選択される可能性が高くなるように評価値を設定する。笑顔度は、笑顔の度合いが高いほど、処理対象被写体として選択される可能性が高くなるように評価値を設定する。デフォーカス量は、デフォーカス量が小さいほど、処理対象被写体として選択される可能性が高くなるように評価値を設定する。目つぶりの度合いは、目つぶりである可能性が低いほど、処理対象被写体として選択される可能性が高くなるように評価値を設定する。また、顔認識結果の信頼度は、当該信頼度が高いほど、処理対象被写体として選択される可能性が高くなるように評価値を設定する。上述の同じ順位の被写体について、このような特性のうちの、１または複数の特性により特性の比較を行うことで、特性の順が同じ順位の被写体が、画面内に複数存在する場合であっても、所定数の被写体を選択する構成とすることができる。

（変形例１１）
上記変形例１０のように、処理対象とする被写体数を所定数に制限する場合、合成画像上で、処理対象として選択された被写体と選択されなかった被写体との間で、上記のデジタルライティング処理、あるいは／及び、ソフトフィルタ処理による画像効果の差が発生し、視覚上、違和感を生じる可能性がある。このような場合に対応する為に、処理対象として選択された被写体と選択されなかった被写体との間の画面上の距離、あるいは／及び処理対象として選択された被写体と選択されなかった被写体との間の画面上の大きさの差によって、上記のデジタルライティング処理、あるいは／及び、ソフトフィルタ処理による画像効果を変更する構成としてもよい。例えば、処理対象として選択された被写体と選択されなかった被写体との距離が大きく、両被写体の大きさの差が大きい場合には、上記のデジタルライティング処理、あるいは／及び、ソフトフィルタ処理による画像効果が大きくなるように、αブレンドマップを設定し、処理対象として選択された被写体と選択されなかった被写体との距離が小さく、両被写体の大きさの差が小さい場合には、上記のデジタルライティング処理、あるいは／及び、ソフトフィルタ処理による画像効果が小さくなるように、αブレンドマップを設定する。このような構成とすることにより、視覚上の違和感を抑制することができる。

（変形例１２）
上述の実施の形態における、処理対象とする画面中の被写体を、被写体、あるいはその特定部位の大きさ、画面内の被写体の位置、笑顔度、デフォーカス量、目つぶりの度合い、顔認識結果の信頼度に応じて、自動的に設定する構成としてもよい。

（変形例１３）
上述の実施の形態において、特定部１６ｂにより、複数の被写体領域５０２が特定された場合には、合成部１６ｆは、画面内の所定部（例えば、画面中央部）に近い被写体に対してαブレンドの比率を高くし、他の被写体に対しては、画面内所定部に近い被写体との間の距離（画面内の距離、あるいは焦点調節部１７より得られるデフォーカス量に基づいて算出された撮影レンズＬ１の光軸方向の距離）、あるいは／及び当該被写体の大きさに基づいて、αブレンド率を調整し、設定する構成としてもよい。このような構成とすれば、合成画像において、被写体間で画像処理の効果に極端な差が発生することを抑制することができる。

（変形例１４）
上述の実施の形態で説明した処理の結果、生成された合成画像は、極力早く液晶表示器１４に表示することが望まれる。このような場合に対応する為に、元画像データ５０に対してリサイズ（縮小）処理を行い、処理画素数を低減した上で、上述の各処理を行って、液晶表示器１４への表示用の合成画像データを生成する処理を、元画像データ５０に対して上述の各処理を行って、例えばメモリカード２１に記録する記録用の合成画像データを生成する処理に先だって優先的に行う構成としてもよい。このような構成とすれば、ユーザは、合成画像データを迅速に確認することができる。

（変形例１５）
実施の形態においてはデジタルカメラ１を例として説明したが、たとえばパーソナルコンピュータ等の画像処理装置において合成画像データ５１２を生成するものについても本発明の一態様に含まれる。この場合、画像処理装置は、デジタルカメラ１の画像処理部１６が備える特定部１６ｂ、領域分割部１６ｃ、評価値算出部１６ｄ、被写体マップ生成部１６ｅ、αブレンドマップ生成部１６ｆ、処理部１６ｇおよび合成部１６ｈを機能として備えている。そして、画像処理装置は、デジタルカメラにて撮影され記録された元画像データ５０を、メモリカード２１等を介して読み込み、特定部１６ｂ、領域分割部１６ｃ、評価値算出部１６ｄ、被写体マップ生成部１６ｅ、αブレンドマップ生成部１６ｆ、処理部１６ｇおよび合成部１６ｈが上述した各処理をそれぞれ行えばよい。

本発明の特徴を損なわない限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。

１…デジタルカメラ、１１…撮像素子、１２…制御回路、１６…画像処理部、１６ａ…画像生成部、１６ｂ…特定部、１６ｃ…領域分割部、１６ｄ…評価値算出部、１６ｅ…被写体マップ生成部、１６ｆ…αブレンドマップ生成部、１６ｇ…処理部、１６ｈ…合成部

Claims (15)

1. 被写体を撮像して、第１画像データを生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された前記第１画像データを複数の部分領域に分割する分割手段と、
   前記分割手段によって分割された前記複数の部分領域と、所定の被写体に関連するテンプレートとに基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれについて被写体らしさを算出する算出手段と、
   前記算出手段により前記複数の部分領域ごとに算出された前記被写体らしさに応じて、前記第１画像データに対して第１画像処理を施す第１画像処理手段とを備えることを特徴とする撮像装置。
2. 請求項１に記載の撮像装置において、
   前記第１画像処理手段は、前記第１画像データの前記複数の部分領域ごとに、当該部分領域の前記被写体らしさに応じた前記第１画像処理を施すことを特徴とする撮像装置。
3. 請求項２に記載の撮像装置において、
   前記第１画像データに対して所定の第２画像処理を施して第２画像データを生成する第２画像処理手段と、
   前記第１画像データから被写体候補領域を特定する特定手段とをさらに備え、
   前記分割手段は、前記特定手段により特定された前記被写体候補領域を含む所定の領域を前記複数の部分領域に分割し、
   前記第１画像処理手段は、前記分割手段によって分割された前記複数の部分領域ごとの前記被写体らしさに応じた設定情報に基づいて、前記第１画像データに前記第２画像データを合成する前記第１画像処理を施すことを特徴とする撮像装置。
4. 請求項３に記載の撮像装置において、
   前記テンプレートは複数種類のテンプレートによって構成され、
   前記算出手段は、前記複数種類のテンプレートのうち、前記特定手段により特定された前記被写体候補領域の特徴に応じて前記被写体らしさの算出に用いるテンプレートを選択することを特徴とする撮像装置。
5. 請求項４に記載の撮像装置において、
   前記算出手段は、前記選択されたテンプレートと前記複数の部分領域とを比較して、前記部分領域ごとに前記設定情報として前記被写体らしさを示す評価値を算出することを特徴とする撮像装置。
6. 請求項３乃至５の何れか一項に記載の撮像装置において、
   前記第２画像処理手段は、前記第１画像データに対して、明るさを補正するまたは周波数成分を変更する前記第２画像処理を施して前記第２画像データを生成することを特徴とする撮像装置。
7. 請求項３乃至６の何れか一項に記載の撮像装置において、
   前記算出手段は、前記特定手段によって特定された前記被写体候補領域の前記第１画像データにおける位置と大きさとに応じて、前記テンプレートの位置と大きさとを設定することを特徴とする撮像装置。
8. 請求項３乃至７の何れか一項に記載の撮像装置において、
   前記特定手段は、前記複数種類のテンプレートのうちの全てが包含される大きさとなるように前記被写体候補領域を特定することを特徴とする撮像装置。
9. 請求項３乃至８の何れか一項に記載の撮像装置において、
   前記特定手段によって複数の前記被写体候補領域が特定され、かつ前記複数の被写体候補領域が重複している場合には、前記第１画像処理手段は、前記複数の被写体候補領域のうちの重複している領域については、前記被写体らしさが最も高い前記設定情報に基づいて、前記第１画像データと前記第２画像データとを合成することを特徴とする撮像装置。
10. 請求項３乃至９の何れか一項に記載の撮像装置において、
    前記特定手段によって所定数以上の前記被写体候補領域が特定された場合に、前記複数の被写体候補領域の特性に基づいて、前記複数の被写体候補領域から前記所定数の前記被写体候補領域を選択する選択手段をさらに備え、
    前記第１画像処理手段は、前記特定手段によって所定数以上の前記被写体候補領域が特定された場合、前記第１画像処理において、前記選択手段により選択されなかった前記被写体候補領域に関する前記設定情報を用いないことを特徴とする撮像装置。
11. 請求項３乃至１０の何れか一項に記載の撮像装置において、
    前記被写体らしさを示す情報を圧縮して、前記第１画像処理を施した前記第１画像データの付加情報に記録する記録手段をさらに備えることを特徴とする撮像装置。
12. 被写体を撮像して、画像データを生成する生成手段と、
    前記生成手段により生成された前記画像データを複数の部分領域に分割する分割手段と、
    前記分割手段によって分割された前記複数の部分領域と、所定の被写体に関連するテンプレートとに基づいて、前記複数の部分領域のそれぞれについて被写体らしさを算出する算出手段と、
    前記算出手段により算出された前記複数の部分領域ごとに前記被写体らしさに応じて、前記画像データに対して前記複数の部分領域のそれぞれについて度合の異なる画像処理を施す画像処理手段とを備えることを特徴とする撮像装置。
13. 請求項１２に記載の撮像装置において、
    前記画像処理手段は、前記複数の部分領域を含む領域と前記画像データとの境界においては前記画像処理の度合を徐々に変化させることを特徴とする撮像装置。
14. 請求項１２に記載の撮像装置において、
    前記画像処理手段は、前記複数の部分領域のうち人物の顔に対応する部分領域に対しては、他の部分領域とは前記画像処理の変化の度合を異ならせることを特徴とする撮像装置。
15. 請求項１２に記載の撮像装置において、
    前記画像処理手段は、前記画像データの人物の顔の大きさに応じて、前記画像処理の変化の度合を異ならせることを特徴とする撮像装置。

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