JP2015198388A - 画像処理装置、その制御方法、および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影画像からトリミング画像を生成する際、当該トリミング画像が単調な画像となることを抑止する。【解決手段】撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う際、特徴領域抽出部１０３は画像において特徴的な領域を特徴領域として検出し、トリミング領域抽出結果出力部１０７は特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定めた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、その制御方法、および制御プログラムに関し、特に、撮影の結果得られた画像に応じてトリミング画像を生成する画像処理装置に関する。

一般に、画像処理装置の一つであるデジタルカメラなどの撮像装置において、撮影の結果得られた画像（撮影画像）から特定の領域を抽出して、当該抽出した領域に基づいて撮影画像からトリミング画像を生成するようにしたものがある。

例えば、撮影画像から注目する被写体を特定の領域として抽出し、当該被写体領域を含む複数のトリミング枠を抽出するようにしたものがある（特許文献１参照）。そして、ここでは、複数のトリミング枠に基づいて、撮影画像から複数のトリミング画像を生成するようにしている。

さらに、撮影画像から主要被写体の位置を検出し、当該主要被写体の位置が所定の位置になるようにトリミング領域を決定するようにしたものがある（特許文献２参照）。ここでは、トリミング領域についてトリミング処理を行って、撮影画像からトリミング画像を生成するようにしている。

特開２０１１−２１１６２９号公報 特開２０１０−１０３９７２号公報

ところで、上述の特許文献１および特許文献２に記載の手法では、トリミング画像を生成する際、トリミング画像が単調となることがある。

従って、本発明の目的は、撮影画像からトリミング画像を生成する際、当該トリミング画像が単調な画像となることを抑止することのできる画像処理装置、その制御方法、および制御プログラムを提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明による画像処理装置は、撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う画像処理装置であって、前記画像において特徴的な領域を特徴領域として検出する検出手段と、前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する出力手段と、を有することを特徴とする。

本発明による制御方法は、撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う画像処理装置の制御方法であって、前記画像において特徴的な領域を特徴領域として検出する検出ステップと、前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する出力ステップと、を有することを特徴とする。

本発明による制御プログラムは、撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う画像処理装置で用いられる制御プログラムであって、前記画像処理装置が備えるコンピュータに、前記画像において特徴的な領域を特徴領域として検出する検出ステップと、前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する出力ステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、画像において特徴的な領域である特徴領域の少なくとも一部を含む領域であって、かつ当該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する。これによって、撮影画像からトリミング画像を生成する際、当該トリミング画像が単調な画像となることを抑止することができる。

本発明の実施の形態による画像処理装置の一例についてその構成を示すブロック図である。 図１に示す特徴領域抽出部で行われる特徴領域候補の抽出処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示す特徴領域抽出部で行われる領域分割を説明するための図であり、（ａ）は色相ヒストグラムの一例を示す図、（ｂ）は領域分割の一例を示す図である。 図１に示す特徴領域抽出部で行われる特徴評価値の算出処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示すトリミング領域候補抽出部でおいて主被写体領域の位置をパラメータとするトリミング領域候補の抽出を説明するための図である。 図１に示すトリミング領域候補抽出部でおいて主要被写体領域の含有率をパラメータとするトリミング領域候補の設定を説明するための図である。 図１に示すトリミング領域候補抽出部でおいてトリミングサイズをパラメータとするトリミング領域候補の設定を説明するための図である。 図１に示すトリミング領域評価部で行われるトリミング領域候補の特徴量に応じた評価値の算出を説明するためのフローチャートである。 図１に示すトリミング領域評価部で行われる分布幅の算出を説明するための図であり、（ａ）はその一例を示す図、（ｂ）は他の例を示す図である。 図１に示すトリミング領域評価部で用いられる主要被写体領域の含有率と評価値との関係の一例を示す図である。

以下に、本発明の実施の形態による画像処理装置の一例について、図面を参照して説明する。

＜画像処理装置の構成＞
図１は、本発明の実施の形態による画像処理装置の一例についてその構成を示すブロック図である。

図示の画像処理装置は、例えば、デジタルカメラ（以下単にカメラと呼ぶ）などの撮像装置に備えられているが、撮像装置に限らず、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの情報処理装置が画像処理装置であってもよい。

図示の画像処理装置は、撮影の結果得られた画像（以下撮影画像と呼ぶ）においてトリミング領域を抽出して、当該トリミング領域に基づいて撮影画像についてトリミング処理を行う。

画像処理装置は、画像信号入力部１０１を有しており、画像信号入力部１０１からデジタル画像信号を入力する。ここでは、カメラにおいて、レンズなどで構成される光学部（図示せず）を介してＣＣＤなどの撮像素子（図示せず）が光学像を受ける。そして、撮像素子は光学像に応じたアナログ画像信号を出力する。Ａ／Ｄ変換部（図示せず）は、撮像素子の出力であるアナログ画像信号に対してサンプリング、ゲイン調整、Ａ／Ｄ変換処理を行ってデジタル画像信号を撮影画像として出力する。

画像処理部１０２は、画像信号入力部１０１から入力されたデジタル画像信号に対して各種の画像処理を行って、処理済みデジタル画像信号として出力する。例えば、画像処理部１０２はデジタル画像信号をＹＵＶ画像信号に変換する。

特徴領域抽出部１０３は、ＹＵＶ画像信号（つまり、画像）において、複数の画素で構成されるブロックがその特徴によって連結された連結領域を特徴領域として抽出する。例えば、特徴領域抽出部１０３は、画像を色毎にブロックに分割して、同一色の隣接するブロックを同一色グループとしてグルーピングする。そして、特徴領域抽出部１０３は、同一色グループにおいてその特徴量に基づいて特徴領域を抽出する。

トリミング領域候補抽出部１０４は特徴領域の少なくとも一部を含む枠をトリミング領域候補として抽出する。トリミング領域評価部１０５は、トリミング領域候補抽出部１０４によって抽出されたトリミング領域候補について、特徴量に基づいて好適度を示す評価値（評価結果）を算出する。

好適度を示す評価値を算出する際には、トリミング領域評価部１０５は、少なくともトリミング領域候補における特徴量である輝度ヒストグラムに基づいて評価値（評価結果）を算出する。例えば、トリミング領域評価部１０５は、輝度ヒストグラムにおいて輝度分布が広い程、評価値を高くする。この際には、トリミング領域評価部１０５は、例えば、所定の閾値以上の頻度となる区間の幅を求めて、当該幅が大きい程、評価値を高くする。

トリミング領域抽出部１０６は、前述の好適度を示す評価値に基づいて、トリミング領域候補抽出部１０４によって抽出されたトリミング領域候補からトリミング領域を決定して当該トリミング領域を抽出する。トリミング領域は、トリミング領域評価部１０５で算出された評価値が所定の条件を満たす領域（例えば、評価値が最も高い領域）である。トリミング領域抽出結果出力部１０７は、トリミング領域抽出部１０６によって出出されたトリミング領域をトリミング領域抽出結果として出力する。

＜特徴領域候補抽出処理＞
図２は、図１に示す特徴領域抽出部１０３で行われる特徴領域候補の抽出処理を説明するためのフローチャートである。なお、ここでは、画像を複数のブロックに分割して、その特徴量が類似する隣接ブロックを同一色グループにグルーピングして、同一色グループにおいて特徴領域候補を抽出する場合について説明する。

特徴領域抽出部１０３は、画像処理部１０２の出力であるＹＵＶ画像信号（以下単に画像と呼ぶ）を予め設定された複数のブロックに分割する（ステップＳ２０１）。ここでは、例えば、特徴領域抽出部１０３は、画像を横方向に２０分割、縦方向に１５分割の計３００のブロックに分割する。

続いて、特徴領域抽出部１０３は、ブロックの各々において画素における色相の平均値を算出して、当該平均値をブロックの代表値とするステップＳ２０３）。そして、特徴領域抽出部１０３はブロックの代表値を要素とする色相ヒストグラムを作成する（ステップＳ２０３）。この際、特徴領域抽出部１０３は彩度が所定の閾値以上のブロックのみを用いて色相ヒストグラムを作成する。つまり、特徴領域抽出部１０３は、彩度の低いブロックは色相の信頼性が低いとして、彩度の低いブロックを色相ヒストグラムの作成から除外する。

次に、特徴領域抽出部１０３は、色相ヒストグラムに応じて同一色の領域毎にブロックをグルーピングして画像を領域分割する（ステップＳ２０４）。

図３は、図１に示す特徴領域抽出部１０３で行われる領域分割を説明するための図である。そして、図３（ａ）は色相ヒストグラムの一例を示す図であり、図３（ｂ）は領域分割の一例を示す図である。

図３（ａ）において、画像の領域分割を行う際には、特徴領域抽出部１０３は色相ヒストグラムの全区間を走査して、最も高い山（つまり、頻度が最も多い色相）Ｈｉｇｈｅｓｔ Ｐｅａｋ１を検出する。次に、特徴領域抽出部１０３は、Ｈｉｇｈｅｓｔ Ｐｅａｋ１から、左右両側に向かって走査を行って、頻度が所定の第１の閾値以下となるか又はＨｉｇｈｅｓｔ Ｐｅａｋ１からの区間距離が所定の範囲閾値ＴＨ＿ＨｕｅＲａｎｇｅに達するまでの区間を同一領域範囲とする。そして、特徴領域抽出部１０３はその代表値が同一領域範囲に含まれるブロックを同一色領域としてグルーピングし、当該同一色領域をグルーピング処理済み区間として内蔵するメモリに記録する。

続いて、図３（ｂ）に示すように、特徴領域抽出部１０３は、グルーピング処理済み区間を除いて、色相ヒストグラムの残りの区間を再び走査して、残りの区間で最も高い山Ｈｉｇｈｅｓｔ Ｐｅａｋ２を検出する。そして、特徴領域１０３は、前述のようにして、Ｈｉｇｈｅｓｔ Ｐｅａｋ２から両側に向かって走査を行って同一色領域を得る。この際、Ｈｉｇｈｅｓｔ Ｐｅａｋ２からから谷の方向に向かって走査して、その頻度が第１の閾値以下となる区間となる前にグルーピング処理済み区間となると、特徴領域抽出部１０３は、グルーピング処理済み区間となるまでの区間を同一色領域とする。

上述のグルーピング処理は、色ヒストグラムの全区間がグルーピング処理済み区間とされるまで繰り返される。この処理によって、各ブロックを同一色領域毎にグルーピングすることができる。そして、特徴領域抽出部１０３は全ブロックを走査して、隣接していない同一色領域を別グループとするラベリング処理を行う。これによって、特徴領域抽出部１０３は、同一色領域となったが、隣接していない（つまり、離れている）ブロックを、別の領域として認識する。

再び図２を参照して、特徴領域抽出部１０３は、ステップＳ２０４による領域分割で得られた同一色領域において画像が示す画面の端に接触する同一色領域を背景領域とする（ステップＳ２０５）。そして、特徴領域抽出部１０３は、ステップＳ２０４で得られた同一色領域から背景領域を除外した残りの同一色領域を特徴領域候補として抽出して（ステップＳ２０６）、特徴領域候補抽出処理を終了する。

＜特徴評価値の算出処理＞
図４は、図１に示す特徴領域抽出部１０３で行われる特徴評価値の算出処理を説明するためのフローチャートである。ここでは、一例として、位置、面積、および形状に応じて特徴評価値を算出する場合について説明する。

まず、特徴領域抽出部１０３は、画像における特徴領域候補の位置、面積、および形状を示す候補領域情報を得る（ステップＳ３０１）。そして、特徴領域抽出部１０３は、候補領域情報に基づいて、位置および面積に応じた評価値を算出する（ステップＳ３０２）。ここでは、例えば、特徴領域抽出部１０３は、その位置が画面中心に近い程、位置による評価値（位置評価値）を高くし、面積が大きい程、面積による評価値（面積評価値）を高くする。

続いて、特徴領域抽出部１０３は、候補領域情報に基づいて、形状に応じた評価値（形状評価値）を算出する（ステップＳ３０３）。

ステップＳ３０３の処理では、まず、特徴領域抽出部１０３は特徴領域候補の重心と当該重心から最も遠い特徴領域候補上の点との距離（以下最遠点距離と呼ぶ）を求める。最遠点距離を算出する際には、特徴領域抽出部１０３は、特徴領域候補の外縁のいずれかのブロックを始点として、注目ブロックと重心との距離を算出する。そして、時計回りに特徴領域候補の外縁に位置するブロックを辿って一周して、最も長い距離を最遠点距離とする。

次に、特徴領域抽出部１０３は、特徴領域候補の重心を中心とし、最遠点距離を半径として描いた円の面積と候補領域情報が示す面積との比によって偏平度を求める。つまり、特徴領域抽出部１０３は、（最遠点距離^２×π）／（特徴領域候補の面積）によって扁平度を求める。偏平度は、特徴領域候補の形状が細長く偏平である程、その値が大きくなり、特徴領域候補の形状が円に近づく程、その値が小さくなる。そして、特徴領域抽出部１０３は偏平度に応じて形状による評価値（形状評価値）を算出する。例えば、特徴領域抽出部１０３は、偏平度が高い特徴領域候補ほど形状評価値を低くする。

続いて、特徴領域抽出部１０３は、形状評価値に係る補正係数を求めて、当該補正係数によって形状評価値を補正する（ステップＳ３０４）。前述のように、サイズ比が小さい程、分割領域（つまり、ここでは特徴領域候補）の形状と実際の形状とに誤差が生じる。この形状の誤差によって、偏平度および偏平度による形状評価値には形状の誤差の度合いに応じた誤差を生じる。つまり、サイズ比が小さい領域程、本来の形状評価値よりも形状評価値が高くなる恐れがある。

そこで、特徴領域候補の各々について、そのサイズ比を求めて、特徴領域抽出部１０３はサイズ比に応じて形状による誤差を補正するための補正係数を求める。例えば、特徴領域抽出部１０３はサイズ比が小さい特徴領域候補ほど、その補正係数を小さくする。そして、特徴領域抽出部１０３は補正係数を形状評価値に乗算して、補正後の形状評価値を得る。これによって、サイズ比が小さい特徴領域候補の形状評価値が低くなって、形状の誤評価による誤検出を低減することができる。

続いて、特徴領域抽出部１０３は、位置評価値、面積評価値、および形状評価値を加算して特徴評価値を求める（ステップＳ３０５）。そして、特徴領域抽出部１０３は、特徴評価値が最も大きい特徴領域候補を特徴領域として抽出して、特徴評価値算出処理を終了する。なお、以下の説明では、特徴領域を主要被写体領域と呼ぶ。

＜トリミング領域候補の抽出処理＞
次に、図１に示すトリミング領域候補抽出部１０４によるトリミング領域候補の抽出について説明する。図５は、図１に示すトリミング領域候補抽出部１０４でおいて主被写体領域の位置をパラメータとするトリミング領域候補の設定を説明するための図である。

いま、図４で説明したステップＳ３０５で得られた主要被写体領域（つまり、特徴領域）５０１の重心（つまり、トリミング領域の位置）５０２から画面において上方向に線分を描画して、この線（基準線）５０３を角度０°と定義する。この基準線５０３を基準として角度４５°毎に合計８本の線分５０３〜５１０を描画する。そして、トリミング領域候補抽出部１０４は、上記の８本の線分５０３〜５１０上のいずれかに中心座標が存在するようにトリミング領域候補５１１を設定する。

図６は、図１に示すトリミング領域候補抽出部１０４でおいて主要被写体領域の含有率をパラメータとするトリミング領域候補の設定を説明するための図である。

ここでは、トリミング領域候補抽出部１０４は、例えば、主要被写体領域５０１の含有率を５割から１０割まで１割刻みで変化させて、トリミング領域候補を設定する。なお、図示の例では、トリミング領域候補としてトリミング領域候補６０１〜６０４のみが示されているが、図５と同様に、８本の線分５０３〜５１０上のいずれかに中心座標が存在するように設定される。

図７は、図１に示すトリミング領域候補抽出部１０４でおいてトリミングサイズをパラメータとするトリミング領域候補の設定を説明するための図である。

トリミング領域候補抽出部１０４には、複数のトリミングサイズが記憶されており、これら複数のトリミングサイズのいずかを選択して（例えば、ユーザの選択）、トリミング領域候補を設定する。ここでは、主要被写体領域５０１の重心５０２に対して、同心状にトリミング領域候補７０１、７０２、７０３、又は７０４が設定される。

＜トリミング領域候補評価処理＞
図８は、図１に示すトリミング領域評価部１０５で行われるトリミング領域候補の特徴量に応じた評価値（トリミング領域候補評価値）の算出を説明するためのフローチャートである。ここでは、トリミング領域候補における輝度ヒストグラムの特徴量に基づく評価値が算出される。

まず、トリミング領域評価部１０５は、上述のようにして設定したトリミング領域候補に含まれる主要被写体領域の輝度ヒストグラムを作成する（ステップＳ１００１）。続いて、トリミング領域評価部１０５は輝度ヒストグラムの全区間を走査して、最も頻度の高いポイント（Ｐｅａｋ Ｐｏｉｎｔ）を検出する（ステップＳ１００２）。そして、トリミング領域評価部１０５はＰｅａｋ Ｐｏｉｎｔに対して所定の割合（例えば、１０％）の値を第２の閾値として設定する（ステップＳ１００３）。

次に、トリミング領域評価部１０５は、輝度ヒストグラムの全区間を走査して第２の閾値以上である区間の幅（分布幅）を算出する（ステップＳ１００４）。

図９は、図１に示すトリミング領域評価部１０５で行われる分布幅の算出を説明するための図である。そして、図９（ａ）はその一例を示す図であり、図１（ｂ）は他の例を示す図である。

図９（ａ）に示す例では、第２の閾値以上の区間の幅が大きく、図９（ｂ）に示す例では、第２の閾値以上の区間の幅が小さい。

再び図８を参照して、トリミング領域評価部１０５は分布幅が大きい程、当該トリミング領域候補に係る評価値を高くする（ステップＳ１００５）。つまり、分布幅が小さい領域では、被写体の明るさが一様なため単調な画像となり易い。このような領域をトリミング領域として切り出されてトリミング処理されることを防止するため、トリミング領域評価部１０５は分布幅に応じてトリミング領域候補に係る評価値（トリミング領域候補評価値）を設定することになる。

次に、トリミング領域評価部１０５は、ステップＳ１００５で求めたトリミング領域候補評価値をトリミング領域候補に付与して（ステップＳ１００６）、トリミング領域候補評価処理を終了する。

なお、図８において、輝度ヒストグラムを用いてトリミング領域候補評価値を算出するようにしたが、トリミング領域候補の色相分布を示す色相ヒストグラムを用いてトリミング領域候補評価値を求めるようにしてもよい。

ここで、主要被写体領域における特徴的な領域の含有に基づく評価値の算出について説明する。

まず、トリミング領域評価部１０５は、主要被写体領域において複数の画素で構成されたブロックがその特徴によって連結された連結領域において、１つの特徴的な領域を検出する。例えば、トリミング領域評価部１０５は、主要被写体領域を色毎にブロック分割して同一色の隣接ブロックを同一色グループとしてグルーピングする。なお、グルーピング処理において、図２で説明したステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理と同様の処理が行われる。

トリミング領域評価部１０５は、同一色グループから、主要被写体領域として検出された領域と同色のグループを除いた同一色グループについて、その領域面積の大きさおよび主要被写体領域の重心からの距離に基づいて評価値を付与する。例えば、トリミング領域評価部１０５は、同一色グループの領域面積が大きい程、そして、重心座要が主要被写体領域の重心座標に近い程、評価値を高くする。トリミング領域評価部１０５は当該評価値に基づいて同一色グループのいずれか１つの領域を特徴的な領域として抽出する。

なお、トリミング領域候補における特徴的な領域の含有に基づいて評価値を算出するようにしてもよい。ここでは、特徴的な領域が含まれているトリミング領域候補については、高い評価値を付与し、特徴的な領域が含まれていないトリミング領域候補ついては評価値を付与しないようにする。

続いて、主要被写体領域の含有率に基づく評価値の算出について説明する。ここでは、トリミング領域候補に主要被写体領域の何割が含まれているかを示す主要被写体含有率に基づいて評価値を算出する。

図１０は、図１に示すトリミング領域評価部１０５で用いられる主要被写体領域の含有率と評価値との関係の一例を示す図である。

図１０に示す例では、主要被写体領域の含有率が低いトリミング領域候補について評価値を低くする。そして、主要被写体領域の含有率が６０％で評価値が”１００”となる。評価値”１００”の状態は主要被写体の含有率が８０％まで続き、その後、評価値は徐々に低下する。

図１０に示すように、主要被写体領域の含有率と評価値との関係を設定すると、トリミング処理の際に、主要被写体領域が過大に切り取られて、トリミング処理されることがなくなる。よって、画角における主題を維持しつつ、かつ平凡でない領域を切り出してトリミング処理を行うことができる。

＜トリミング領域抽出処理＞
トリミング領域抽出部１０６は、トリミング領域候補評価値に応じて、複数のトリミング領域候補からトリミング領域を抽出する。そして、トリミング領域抽出部１０６は当該トリミング領域についてトリミング処理を行ってトリミング画像を生成する。

例えば、トリミング領域抽出部１０６はトリミング領域候補に付与された全ての評価値の総和を求めて、当該総和が最大であるトリミング領域候補をトリミング領域として抽出してトリミング処理を行う。

なお、別に所定の第３の閾値を設定して、全ての評価値の総和が第３の閾値以上であるトリミング領域候補からランダムにその一つを選択して、当該選択したトリミング領域候補をトリミング領域としてトリミング処理を行うようにしてもよい。また、主要被写体領域は、人物の顔を示す顔領域としてしてもよい。

このように、本発明の実施の形態では、トリミング領域候補に含まれる主要被写体領域の輝度に基づいて、トリミング領域候補の評価値を算出して、当該評価値に基づいてトリミング領域を抽出する。よって、被写体の明るさが一様なために単調な領域が抽出されてトリミング処理が行われることを防止することができる。つまり、撮影画像からトリミング画像を生成する際、当該トリミング画像が単調な画像となることを抑止することができる。

上述の説明から明らかなように、図１に示す例においては、特徴領域抽出部１０３が検出手段として機能し、トリミング領域候補抽出部１０４が設定手段として機能する。また、トリミング領域評価部１０５が評価手段として機能し、トリミング領域抽出部１０６が出力手段として機能する。

以上、本発明について実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。

例えば、上記の実施の形態の機能を制御方法として、この制御方法を画像処理装置に実行させるようにすればよい。また、上述の実施の形態の機能を有するプログラムを制御プログラムとして、当該制御プログラムを画像処理装置が備えるコンピュータに実行させるようにしてもよい。なお、制御プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録される。

上記の制御方法および制御プログラムの各々は、少なくとも検出ステップおよび出力ステップを有している。

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。つまり、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種の記録媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出して実行する処理である。

１０１ 画像信号入力部
１０２ 画像処理部
１０３ 特徴領域抽出部
１０４ トリミング領域候補抽出部
１０５ トリミング領域評価部
１０６ トリミング領域抽出部
１０７ トリミング領域抽出結果出力部

Claims (14)

1. 撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う画像処理装置であって、
   前記画像において特徴的な領域を特徴領域として検出する検出手段と、
   前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する出力手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域をトリミング領域候補として設定する設定手段と、
   前記トリミング領域候補についてその特徴量に応じて領域評価を行って評価結果を得る評価手段と、を有し、
   前記出力手段は、前記評価結果に応じて、前記トリミング領域候補から前記トリミング領域を選択して出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記評価手段は、前記特徴量として、前記トリミング領域候補における輝度分布を示す輝度ヒストグラムを用いて前記領域評価を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記評価手段は、前記特徴量として、前記トリミング領域候補における色相分布を示す色相ヒストグラムを用いて前記領域評価を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記検出手段は、前記特徴領域として被写体を示す被写体領域を検出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記特徴領域は、人物の顔を示す顔領域であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記設定手段は、前記トリミング領域候補に含まれる前記特徴領域の割合を示す含有率が予め設定された所定の範囲に納まるように、前記トリミング領域候補を設定することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記評価手段は、前記トリミング領域候補に含まれる前記特徴領域の割合を示す含有率に応じて、前記評価結果を得ることを特徴とする請求項２〜４および７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記評価手段は、前記輝度ヒストグラムにおいて所定の閾値以上の頻度の区間を示す分布幅に基づいて前記トリミング領域候補に係る評価結果を求めることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
10. 前記評価手段は、前記色相ヒストグラムにおいて所定の閾値以上の頻度の区間を示す分布幅に基づいて前記トリミング領域候補に係る評価結果を求めることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
11. 前記出力手段は、前記評価結果が最大であるトリミング領域候補を前記トリミング領域として選択することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記出力手段は、前記評価結果が予め定められた閾値以上であるトリミング領域候補から一つをランダムに前記トリミング領域として選択することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う画像処理装置の制御方法であって、
    前記画像において特徴的な領域を特徴領域として検出する検出ステップと、
    前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する出力ステップと、
    を有することを特徴とする制御方法。
14. 撮影の結果得られた画像からトリミング領域を抽出してトリミング処理を行う画像処理装置で用いられる制御プログラムであって、
    前記画像処理装置が備えるコンピュータに、
    前記画像において特徴的な領域を特徴領域として検出する検出ステップと、
    前記特徴領域の少なくとも一部を含む領域であり、かつ、該領域に含まれる特徴量に応じた評価結果が予め定められた条件を満たす領域を、トリミング領域として出力する出力ステップと、
    を実行させることを特徴とする制御プログラム。