JP3754391B2

JP3754391B2 - camera

Info

Publication number: JP3754391B2
Application number: JP2002119713A
Authority: JP
Inventors: 健一菊地
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 2002-04-22
Filing date: 2002-04-22
Publication date: 2006-03-08
Anticipated expiration: 2022-04-22
Also published as: JP2003319242A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、カメラに関し、特にたとえばディジタルカメラに適用され、被写界に応じた撮影モードで当該被写界を撮影する、カメラに関する。
【０００２】
【従来技術】
従来のこの種のカメラとして、人の顔の撮影に適したポートレートモードを備えるものがある。この撮影モードでは、絞りが開放されかつ露光時間が短縮されるようにプログラム線図が補正され、人物の肌色の変化が抑えられるように白バランス調整ゲインが補正される。これによって、背景をぼかした状態で健康的な表情の顔を撮影することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来技術では、撮影モードを手動で設定する必要があり、操作性に問題があった。
【０００４】
それゆえに、この発明の主たる目的は、操作性を向上させることができる、カメラを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明に従うカメラは、被写界に応じた撮影モードのパラメータを用いて撮影を行うカメラにおいて、被写界に存在する主要被写体までの距離を測定する第１測定手段、人物の顔が占めるべき顔領域を第１測定手段によって測定された距離に基づいて被写界から特定する特定手段、被写界から肌色領域を検出する検出手段、および特定手段によって特定された顔領域と検出手段によって検出された肌色領域とに基づいて撮影モードをポートレートモードに決定する決定手段を備えることを特徴とする。
【０００６】
【作用】
被写界に存在する主要被写体までの距離が第１測定手段によって測定されると、特定手段が、人物の顔が占めるべき顔領域を測定された距離に基づいて被写界から特定する。一方、肌色領域は、検出手段によって被写界から検出される。決定手段は、特定手段によって特定された顔領域と検出手段によって検出された肌色領域とに基づいて撮影モードをポートレートモードに決定する。被写界は、決定された撮影モードのパラメータを用いて撮影される。
【０００７】
人物の顔の大きさは予め想定できるため、主要被写体までの距離が測定されると、被写界から顔領域を特定することができる。撮影モードは、こうして特定された顔領域と被写界の肌色領域とに基づいて決定される。
【０００８】
ズームレンズを備える場合、主要被写体までの距離はズームレンズの位置に基づいて測定すればよい。
【０００９】
好ましくは、フォーカスレンズを経た被写界の光学像がイメージセンサの受光面に入射され、フォーカスレンズと当該受光面との間隔が第２測定手段によって測定される。特定手段は、主要被写体までの距離とフォーカスレンズおよび受光面の間隔とに基づいて、受光面に投影された被写界像の顔領域を特定する。
【００１０】
好ましくは、決定手段は、顔領域に含まれる第１肌色領域のサイズと顔領域から外れる第２肌色領域のサイズとを判別し、第１肌色領域および第２肌色領域のサイズに基づいて撮影モードをポートレートモードに設定する。
【００１１】
決定手段によって決定された撮影モードに対応するメッセージを出力するようにすれば、オペレータは、当該撮影モードが所望のモードであるかどうかを容易に判別することができる。
【００１２】
【発明の効果】
この発明によれば、主要被写体までの距離に基づいて特定された顔領域と被写界の肌色領域とに基づいて撮影モードを決定するようにしたため、カメラの操作性を向上させることができる。
【００１３】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【００１４】
【実施例】
図１を参照して、この実施例のディジタルカメラ１０は、ズームレンズ１２，フォーカスレンズ１４，絞り機構１６およびシャッタ機構１８を含む。被写界の光学像は、これらの部材を介してイメージセンサ２０の受光面に入射する。イメージセンサ１２の有効画素数は約４００万画素であり、受光面の水平方向および垂直方向には２３００画素および１７４０ラインが存在する。受光面はＣｙ（シアン），Ｙｅ（イエロー），Ｍｇ（マゼンダ）およびＧ（グリーン）がモザイク状に配列された色フィルタ（図示せず）によって覆われており、光電変換によって生成される生画像信号の各画素は、Ｃｙ，Ｙｅ，ＭｇまたはＧの色情報を有する。
【００１５】
電源が投入されると、ＣＰＵ３２は、被写体のリアルタイム動画像（スルー画像）をモニタ４４に表示するべく、ＴＧ（Timing Generator）３０に１／６の垂直間引き読み出しを命令し、ズーム回路３４の水平ズーム倍率および垂直ズーム倍率を“１／４”および“１”に設定する。ＴＧ３０は、イメージセンサ２０に間引き読み出しを施し、これによって、Ｃｙ，Ｙｅ，・・・のラインおよびＭｇ，Ｇ・・・のラインが交互に含まれる２３００画素×２９０ラインの生画像信号が、１／３０秒に１フレームの割合でイメージセンサ２０から出力される。
【００１６】
イメージセンサ２０から出力された各フレームの生画像信号は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路２２によってノイズ除去およびレベル調整を施される。Ａ／Ｄ変換器２４は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路２２から出力された生画像信号をディジタル信号に変換する。電源が投入された当初、スイッチＳＷ１は端子Ｓ１と接続され、Ａ／Ｄ変換器２４から出力された生画像信号はスイッチＳＷ１を介して信号処理回路２６に入力される。
【００１７】
信号処理回路２６は、図２に示すように構成される。生画像信号を形成する各画素はＣｙ，Ｙｅ，ＭｇおよびＧのいずれか１つの色情報しか持たないため、まず色分離回路２６ａによって各画素が不足する色情報が補完される。ＲＧＢ変換回路２６ｂは色分離回路２６ｂから出力された補色画像信号にＲＧＢ変換を施し、白バランス調整回路２６ｃはＲＧＢ変換回路２６ｂから出力された原色画像信号に白バランス調整を施す。白バランス調整が施された原色画像信号は、ＹＵＶ変換回路２６ｄによってＹＵＶ信号に変換される。生成されたＹＵＶ信号は、Ｙ：Ｕ：Ｖ＝４：２：２の比率を有する。
【００１８】
白バランス調整回路２６ｃから出力された原色画像信号は積分回路２６ｅにも入力され、ＹＵＶ変換回路２６ｄから出力されたＹＵＶ信号を形成するＹ信号もまた積分回路２６ｆに与えられる。図３を参照して、被写界（画面）は、垂直方向および水平方向の各々において１６分割され、画面上には２５６個のブロックが形成されている。各ブロックには、垂直位置番号ｉ（＝０〜１５）および水平位置番号ｊ（＝０〜１５）が割り当てられる。
【００１９】
積分回路２６ｄは、原色画像信号を形成するＲ信号，Ｇ信号およびＢ信号の各々をブロック毎に積分し、積分回路２６ｆは、Ｙ信号をブロック毎に積分する。これによって、Ｒ信号に関する２５６個の積分値ｒ（ｉ，ｊ），Ｇ信号に関する２５６個の積分値ｇ（ｉ，ｊ）およびＢ信号に関する２５６個の積分値ｂ（ｉ，ｊ）が積分回路２６ｅから１フレーム期間毎に出力され、Ｙ信号に関する２５６個の積分値ｙ（ｉ，ｊ）が積分回路２６ｆから１フレーム期間毎に出力される。
【００２０】
図１に戻って、信号処理回路２６から出力されたＹＵＶ信号は、ズーム回路３４に与えられる。当該ＹＵＶ信号は２３００画素×２９０ラインの解像度を有し、ズーム回路３４の水平ズーム倍率および垂直ズーム倍率は“１／４”および“１”に設定されているため、ズーム回路３４からは５７５画素×２９０ラインのＹＵＶ信号が出力される。
【００２１】
ズーム回路３４から出力されたＹＵＶ信号は、メモリ制御回路３６によってＳＤＲＡＭ３８の表示画像エリア３８ａ（図４参照）に書き込まれ、その後、メモリ制御回路３６によって表示画像エリア３８ａから読み出される。読み出されたＹＵＶ信号の解像度は擬似フレーム化回路４０によって５７５画素×５８０ラインに変換され、変換されたＹＵＶ信号はビデオエンコーダ４２によって６４０画素×４８０ラインのコンポジットビデオ信号にエンコードされる。エンコードされたコンポジットビデオ信号はモニタ４４に与えられ、この結果、被写体のスルー画像が画面に表示される。
【００２２】
図２に示す積分回路２６ｆから出力された２５６個の積分値ｙ（ｉ，ｊ）は、ＣＰＵ３２によって取り込まれ、レジスタｒｇｓｔ１に設定される。積分値ｙ（ｉ，ｊ）は１フレーム期間毎に生成されるため、レジスタｒｇｓｔ１の設定値は１フレーム期間毎に更新される。
【００２３】
ズームボタン５６が操作されると、対応する状態信号がシステムコントローラ５２からＣＰＵ３２に与えられる。ＣＰＵ３２はドライバ２８ａを制御し、これによってズームレンズ１２が光軸方向に移動する。モニタ４４に表示されたスルー画像のズーム倍率は、ズームボタン５６の操作に応答して変化する。
【００２４】
シャッタボタン５４が半押しされると、対応する状態信号がシステムコントローラ５２からＣＰＵ３２に与えられる。ＣＰＵ３２は、シャッタボタン５４の半押し後に積分回路２６ｆから出力された２５６個の積分値ｙ（ｉ，ｊ）をレジスタｒｇｓｔ２に設定する。この結果、連続する２フレームの積分値ｙ（ｉ，ｊ）がレジスタｒｇｓｔ１およびｒｇｓｔ２内に得られる。ＣＰＵ３２は、こうして得られた積分値ｙ（ｉ，ｊ）に基づいて被写界がスポーツシーンである可能性を算出する。
【００２５】
スポーツシーンの可能性判断が完了すると、ＣＰＵ３２は、フォーカス調整を行う。フォーカスレンズ１４は、ドライバ２８ｂによって光軸方向に移動し、合焦位置に設定される。フォーカス調整が完了すると、ＣＰＵ３２は、積分回路２６ｅから出力された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ）およびｂ（ｉ，ｊ）ならびに積分回路２６ｅから出力された積分値ｙ（ｉ，ｊ）をレジスタｒｇｓｔ３に設定する。１フレーム分の積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ）およびｙ（ｉ，ｊ）の取り込みが完了すると、ＣＰＵ３２は、ポートレートシーンの可能性，夕景シーンの可能性および夜景シーンの可能性を判別する。
【００２６】
ポートレートシーンの可能性は、ズームレンズ１２から主要被写体までの距離、フォーカスレンズ１４とイメージセンサ２０との間隔、ならびにレジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ）およびｂ（ｉ，ｊ）に基づいて算出される。また、夕景シーンの可能性は、レジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ）およびｙ（ｉ，ｊ）に基づいて算出される。さらに、夜景シーンの可能性は、レジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｙ（ｉ，ｊ）に基づいて算出される。
【００２７】
こうしてスポーツシーン，ポートレートシーン，夕景シーンおよび夜景シーンの各々の可能性が算出されると、最も可能性が高いシーンが被写界シーンとして確定する。カメラ設定つまり撮影モードは確定したシーンに応じて変更され、モニタ４４には確定したシーンに対応するメッセージが表示される。
【００２８】
スポーツシーンに確定すると、ＣＰＵ３２は、動きのある被写体が鮮明に撮影されるように露光調整用のプログラム線図を補正する。これによって、撮影モードがスポーツモードとなる。ポートレートシーンに確定すると、ＣＰＵ３２は、背景がぼけるようにプログラム線図を補正し、人物の肌色の変化が抑えられるように白バランス調整ゲインを補正する。これによって、撮影モードがポートレートモードとなる。夕景シーンに確定すると、ＣＰＵ３２は、遠景が鮮明に撮影されるようにプログラム線図を補正し、夕焼けの色の変化が抑えられるように白バランス調整ゲインを補正する。これによって、撮影モードが夕景モードとなる。夜景シーンに確定すると、ＣＰＵ３２は、イルミネーションが際立つようにプログラム線図を補正する。これによって、撮影モードが夜景モードとなる。
【００２９】
いずれのシーンに確定しても、プログラム線図が補正される。このため、シーン判別が完了した後、ＣＰＵ３２は、レジスタｒｇｓｔ２に設定された積分値ｙ（ｉ，ｊ）と補正されたプログラム線図とに基づいて、絞り量および露光時間を調整する。
【００３０】
このような露光調整が完了した後にシャッタボタン５４が全押しされると、対応する状態信号がシステムコントローラ５２からＣＰＵ３２に与えられる。ＣＰＵ３２は、撮影処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ３２は、本露光をＴＧ３０に命令し、ＴＧ３０による本露光が完了した時点でドライバ２８ｄによってシャッタ機構１６を駆動する。シャッタ機構１６の駆動によって、イメージセンサ２０への入射光が遮断される。ＣＰＵ３２はまた、本露光によって得られた１フレーム分の生画像信号をイメージセンサ２０から出力するべく、ＴＧ３０に全画素読み出しを命令する。これによって、２３００画素×１７４０ラインの生画像信号がインタレーススキャン方式でイメージセンサ２０から読み出される。
【００３１】
この生画像信号は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路２２およびＡ／Ｄ変換器２４を介してメモリ制御回路３６に与えられ、メモリ制御回路３６によってＳＤＲＡＭ３８の生画像エリア３８ｂ（図４参照）に書き込まれる。この２３００画素×１７４０ラインの生画像信号はインタレーススキャン信号であるため、生画像エリア３８ｂの前半に奇数フィールド信号が格納され、生画像エリア３８ｂの後半に偶数フィールド信号が格納される。つまり、生画像エリア３８ｂの中に、奇数フィールドエリアおよび偶数フィールドエリアが形成される。
【００３２】
生画像エリア３８ｂへの書き込みが完了した後、メモリ制御回路３６は、当該生画像信号を奇数フィールドエリアおよび偶数フィールドエリアから１ライン毎に交互に読み出す。これによって、インタレーススキャン信号がプログレッシブスキャン信号に変換される。スイッチＳＷ１は、シャッタボタン５４が全押しされた時点で端子Ｓ２と接続される。このため、メモリ制御回路３６によって読み出された生画像信号は、スイッチＳＷ１を介して信号処理回路２２に与えられる。信号処理回路２２では、色分離，ＲＧＢ変換，白バランス調整およびＹＵＶ変換の一連の処理が実行され、これによって２３００画素×１７４０ラインのＹＵＶ信号（主要ＹＵＶ信号）が生成される。
【００３３】
ズーム回路３４の水平ズーム倍率および垂直ズーム倍率は、シャッタボタン５４が全押しされた時点で“１／４”および“１／６”にそれぞれ設定される。このため、信号処理回路２２から出力されたＹＵＶ信号の解像度は、２３００画素×１７４０ラインから５７５画素×２９０ラインに変換される。ズーム回路３４から出力された５７５画素×２９０ラインのＹＵＶ信号は、メモリ制御回路３６によって図４に示す表示画像エリア３８ａに書き込まれる。これ以降はスルー画像を表示するときと同じ処理が行われ、これによってシャッタボタン５４が操作された時点のフリーズ画像がモニタ４４に表示される。
【００３４】
信号処理回路２６から出力された２３００画素×１７４０ラインの主要ＹＵＶ信号はまた、そのままメモリ制御回路３６に与えられ、メモリ制御回路３６によってＳＤＲＡＭ３８の主画像エリア３８ｃ（図４参照）に書き込まれる。書き込みが完了すると、ＣＰＵ３２がこの２３００画素×１７４０ラインの主要ＹＵＶ信号に基づいて１６０画素×１２０ラインの縮小ＹＵＶ信号を作成する。具体的には、ＣＰＵ３２は、メモリ制御回路３６を介してＳＤＲＡＭ３８にアクセスし、ソフトウェア処理によって縮小ＹＵＶ信号を生成する。生成された縮小ＹＵＶ信号は、ＳＤＲＡＭ３８の縮小画像エリア３８ｄ（図４参照）に書き込まれる。
【００３５】
メモリ制御回路３６は、主要ＹＵＶ信号および縮小ＹＵＶ信号をＳＤＲＡＭ３８から読み出し、各々のＹＵＶ信号をＪＰＥＧコーデック４６に与える。ＪＰＥＧコーデック４６は、与えられた主要ＹＵＶ信号および縮小ＹＵＶ信号をＪＰＥＧフォーマットに従って圧縮し、圧縮主要ＹＵＶ信号および圧縮縮小ＹＵＶ信号を生成する。生成された圧縮主要ＹＵＶ信号および圧縮縮小ＹＵＶ信号は、メモリ制御回路３６によってＳＤＲＡＭ３８の圧縮主画像エリア３８ｅおよび圧縮縮小画像エリア３８ｆ（図４参照）に書き込まれる。
【００３６】
こうして撮影処理が完了すると、ＣＰＵ３２は、記録処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ３２は、メモリ制御回路３６を介してＳＤＲＡＭ３８にアクセスし、圧縮主要ＹＵＶ信号および圧縮縮小ＹＵＶ信号を圧縮主画像エリア３８ｅおよび圧縮縮小画像エリア３８ｆからそれぞれ読み出す。ＣＰＵ４６はさらに、読み出された圧縮主要ＹＵＶ信号および圧縮縮小ＹＵＶ信号をファイル形式で記録媒体５０に記録する。なお、記録媒体５０は着脱自在であり、記録媒体５０へのアクセスはＩ／Ｆ４８を介して行われる。
【００３７】
ＣＰＵ３２は、具体的には、図５〜図１２、図１５〜図１６、図２２〜図２４、図２９〜図３０に示すフロー図に対応する制御プログラムを実行する。なお、この制御プログラムは、ＲＯＭ５８に記憶される。
【００３８】
まず図５に示すステップＳ１で表示系を起動する。具体的には、ＴＧ３０に間引き読み出しを命令し、ズーム回路３４の水平ズーム倍率および垂直ズーム倍率を“１／４”および“１”に設定する。これによって、被写体のスルー画像がモニタ４４に表示される。
【００３９】
ステップＳ３ではＴＧ３０から３０ｆｐｓの垂直同期信号が発生したかどうか判断し、ＹＥＳであればステップＳ５で積分値取込処理１を実行する。これによって、図３に示す２５６個のブロックに個別に対応する２５６個の積分値ｙ（ｉ，ｊ）がレジスタｒｇｓｔ１に設定される。ステップＳ７ではシャッタボタン５４が半押しされたかどうか判断し、ステップＳ９ではズームボタン５６が操作されたかどうか判断する。ズームボタン５６が操作されたときはステップＳ９からステップＳ１１に進み、ドライバ２８ａを制御してズームレンズ１２を光軸方向に移動させる。ステップＳ１１の処理が完了すると、ステップＳ３に戻る。
【００４０】
シャッタボタン５４が半押しされたときはステップＳ７でＹＥＳと判断し、ステップＳ１３で積分値取込処理２を行う。これによって、２５６個の積分値ｙ（ｉ，ｊ）がレジスタｒｇｓｔ２に設定される。ステップＳ１５では、レジスタｒｇｓｔ１および２に設定された連続２フレームの積分値ｙ（ｉ，ｊ）に基づいて被写界がスポーツシーンである可能性を判断する。可能性は、パーセンテージで表現される。
【００４１】
ステップＳ１５の処理が完了すると、ステップＳ１７でフォーカス調整を行う。具体的には、ドライバ２８ｂを制御してフォーカスレンズ１４を光軸方向に移動させ、これによって検出された合焦位置にフォーカスレンズ１４を設定する。フォーカス調整が完了すると、垂直同期信号の発生を待ってステップＳ１９からステップＳ２１に進み、信号処理回路２６から積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ）およびｙ（ｉ，ｊ）を取り込む。取り込まれた積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ）およびｙ（ｉ，ｊ）は、レジスタｒｇｓｔ３に設定される。
【００４２】
ステップＳ２３では、ズームレンズ１２から主要被写体までの距離、フォーカスレンズとイメージセンサ２０との間隔、ならびにレジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ）およびｂ（ｉ，ｊ）に基づいて、被写界がポートレートシーンである可能性を判断する。ステップＳ２５では、レジスタ３に設定された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ）およびｙ（ｉ，ｊ）に基づいて、被写界が夕景シーンである可能性を判断する。ステップＳ２７では、レジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｙ（ｉ，ｊ）に基づいて被写界が夜景シーンである可能性を判断する。なお、ここでも、可能性はパーセンテージで表現される。
【００４３】
ステップＳ２９では、ステップＳ１５，Ｓ２３，Ｓ２５およびＳ２７で求められた可能性の中からパーセンテージが最も高い可能性を特定し、特定した可能性に対応するシーンを被写界として確定する。ステップＳ２９ではさらに、確定したシーンに対応するカメラ設定（撮影モード設定）を行う。被写界がスポーツシーンに確定したときは、動きのある被写体が鮮明に撮影されるようにプログラム線図を補正する（スポーツモード設定）。被写界がポートレートシーンに確定したときは、背景がぼけるようにプログラム線図を補正し、かつ人物の肌色の変化が抑えられるように白バランス調整ゲインを補正する（ポートレートモード設定）。被写界が夕景シーンに確定したときは、遠景が鮮明に撮影されるようにプログラム線図を補正し、夕焼けの色の変化が抑えられるように白バランス調整ゲインを補正する（夕景モード設定）。被写界が夜景シーンに確定したときは、イルミネーションが際立つようにプログラム線図を補正する（夜景モード設定）。
【００４４】
ステップＳ３１では、キャラクタジェネレータ（図示せず）を駆動して、確定したシーンに対応するキャラクタをモニタ４４にＯＳＤ表示する。ＣＰＵ３２による自動判別では被写界の誤判別の可能性があるため、この実施例では、いずれのシーンに確定したかを可視メッセージによってオペレータに通知するようにしている。これによって操作性が向上する。なお、詳しい説明は省略しているが、スポーツシーン，ポートレートシーン，夕景シーンまたは夜景シーンの設定は、オペレータの手動操作によって変更することができる。
【００４５】
ステップＳ３３では、レジスタｒｇｓｔ２に設定された積分値ｙ（ｉ，ｊ）とステップＳ２９のカメラ設定によって補正されたプログラム線図とに基づいて最適絞り量および最適露光時間を特定し、最適絞り量をドライバ２８ｃによって絞り機構１６に設定する。シャッタ機構１８は、後述するステップＳ３９において、本露光の開始から最適露光時間が経過した時点で駆動する。
【００４６】
ステップＳ３５では、シャッタボタン５４が全押しされたかどうか判断し、ステップＳ３７ではシャッタボタン５４の操作が解除されたかどうか判断する。シャッタボタン５４が全押しされたときは、ステップＳ３７における撮影処理／記録処理を経てステップＳ１に戻る。撮影処理および記録処理によって、被写体像が記録媒体５０に記録される。シャッタボタン５４の操作が解除されたときは、撮影処理／記録処理を行うことなくステップＳ１に戻る。
【００４７】
ステップＳ５の積分値取込処理１は、図７および図８に示すサブルーチンに従う。まずステップＳ４１で垂直位置番号ｉを“４”に設定し、ステップＳ４３で水平位置番号ｊを“４”に設定する。ステップＳ４５では、積分値ｙ（ｉ，ｊ）をレジスタｒｇｓｔ１から読み出し、当該積分値ｙ（ｉ，ｊ）を特定積分値Ｙｓｐ１（ｉ，ｊ）としてｒｇｓｔ４に設定する。ステップＳ４７では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ４９ではインクリメントされた垂直値番号ｊを“１２”と比較する。そして、ｊ＜１２であればステップＳ４５に戻るが、ｊ＝１２であれば、ステップＳ５１で垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ５３でインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１２”と比較する。ここで、ｉ＜１２であればステップＳ４３に戻り、ｉ＝１２となるとステップＳ５５に進む。
【００４８】
ステップＳ５５では垂直位置番号ｉを“０”に設定し、続くステップＳ５７では水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ５９では、垂直位置番号ｉおよび水平位置番号ｊが０＜ｉ＜１５および０＜ｊ＜１５の条件を満たすかどうかを判断する。両方の条件が満たされたときは、そのままステップＳ６３に進む。一方、上述の条件のいずれか一方でも満たされなければ、ステップＳ６１でレジスタｒｇｓｔ１の積分値ｙ（ｉ，ｊ）を特定積分値Ｙｓｐ１（ｉ，ｊ）としてｒｇｓｔ４に設定し、その後ステップＳ６３に進む。ステップＳ６３では水平位置番号ｊをインクメントし、続くステップＳ６５ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ５９に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ６７に進む。ステップＳ６７では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ６９ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ５７に戻るが、ｉ＝１６であれば上階層のルーチンに復帰する。
【００４９】
このような処理によって、図１３に示す中央領域ＣＴＲ１を形成する６４ブロックおよび周辺領域ＡＲＤ１を形成する６０ブロックに関する合計１２４個の特定積分値Ｙｓｐ１（ｉ，ｊ）が求められる。
【００５０】
図５に示すステップＳ１３の積分値取込処理２は、図９および図１０に示すサブルーチンに従う。ただし、このサブルーチンは、ステップＳ７５およびＳ９１において、レジスタｒｇｓｔ２に格納された積分値ｙ（ｉ，ｊ）を特定積分値Ｙｓｐ２（ｉ，ｊ）としてレジスタｒｇｓｔ２に設定する点を除き、図７および図８に示すサブルーチンと同じであるため、重複した説明は省略する。この処理によって、図１３に示す中央領域ＣＴＲ１および周辺領域ＡＲＤ１を形成する１２４個の特定積分値Ｙｓｐ２（ｉ，ｊ）が求められる。
【００５１】
図５に示すステップＳ１５の可能性判断処理は、図１１および図１２に示すサブルーチンに従う。まずステップＳ１０１で変数ＣｃｔｒおよびＣａｒｄを“０”に設定し、ステップＳ１０３およびＳ１０５で垂直位置番号ｉおよび水平位置番号ｊを“４”に設定する。ステップＳ１０７では数１に従って特定積分値Ｙｓｐ１（ｉ，ｊ）およびＹｓｐ２（ｉ，ｊ）の差分絶対値ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）を算出し、続くステップＳ１０９では算出された差分絶対値ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）を閾値Ｙｔｈ１と比較する。
【００５２】
【数１】
ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）＝｜Ｙｓｐ１（ｉ，ｊ）−Ｙｓｐ２（ｉ，ｊ）｜
ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）≧Ｙｔｈ１であれば、ステップＳ１０９でＹＥＳと判断し、ステップＳ１１１で変数ＣｃｔｒをインクリメントしてからステップＳ１１３に進む。一方、ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）＜Ｙｔｈであれば、ステップＳ１０９でＮＯと判断し、そのままステップＳ１１３に進む。
【００５３】
ステップＳ１１３では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ１１５ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１２”と比較する。そして、ｊ＜１２であればステップＳ１０７に戻るが、ｊ＝１２であればステップＳ１１７に進む。ステップＳ１１７では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ１１９ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１２”と比較する。そして、ｉ＜１２であればステップＳ１０５に戻り、ｉ＝１２であればステップＳ１２１に進む。
【００５４】
ステップＳ１０７で算出される差分絶対値ΔＹｓｐ（ｉ、ｊ）は、中央領域ＣＴＲ１を形成する各ブロック（ｉ，ｊ）での被写体の動き量に相当する。この動き量が大きければ、ステップＳ１０９でＹＥＳと判断され、変数Ｃｃｔｒがインクリメントされる。したがって、動き量が大きな被写体が中央領域ＣＴＲ１に占める割合が大きいほど、変数Ｃｃｔｒは大きな値を示す。
【００５５】
ステップＳ１２１では垂直位置番号ｉを“０”に設定し、続くステップＳ１２３では水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ１２５では垂直位置番号ｉおよび水平位置番号ｊが０＜ｉ＜１５および０＜ｊ＜１５の条件を満たすかどうかを判断し、両方の条件が満たされればそのままステップＳ１３１に進むが、いずれか一方でも満たされなければステップＳ１２６に進む。ステップＳ１２６では上述の数１に従って特定積分値Ｙｓｐ１（ｉ，ｊ）およびＹｓｐ２（ｉ，ｊ）の差分絶対値ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）を算出し、続くステップＳ１２７では算出された差分絶対値ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）を閾値Ｙｔｈ１と比較する。そして、ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）≧ＹｔｈであればステップＳ１２９で変数ＣａｒｄをインクリメントしてからステップＳ１３１に進むが、ΔＹｓｐ（ｉ，ｊ）＜ＹｔｈであればそのままステップＳ１３１に進む。
【００５６】
ステップＳ１３１では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ１３３ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ１２５に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ１３５に進む。ステップＳ１３５では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ１３７ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ１２３に戻り、ｉ＝１６であればステップＳ１３９に進む。
【００５７】
ステップＳ１２６で算出される差分絶対値ΔＹｓｐ（ｉ、ｊ）は、周辺領域ＡＲＤ１を形成する各ブロック（ｉ，ｊ）での被写体の動き量に相当する。この動き量が大きければ、ステップＳ１２７でＹＥＳと判断され、変数Ｃａｒｄがインクリメントされる。したがって、動き量が大きな被写体が周辺領域ＡＲＤ１に占める割合が大きいほど、変数Ｃａｒｄは大きな値を示す。
【００５８】
ステップＳ１３９では、被写界がスポーツシーンである可能性Ｐｓｐｒｔを数２〜数４に従って算出する。可能性Ｐｓｐｒｔが算出されると、上階層のルーチンに復帰する。
【００５９】
【数２】
Ｒｃｒｔ＝Ｃｃｔｒ／６４＊１００
【００６０】
【数３】
Ｒａｒｄ＝Ｃａｒｄ／６０＊１００
【００６１】
【数４】
Ｐｓｐｒｔ＝Ｒｃｔｒ−ａ＊Ｒａｒｄ
ａ：定数
中央領域ＣＴＲ１を形成するブロックの数は“６４”であり、周辺領域ＡＲＤ１を形成するブロックの数は“６０”である。このため、変数Ｃｃｔｒを“６４”で割り算しかつ割り算値に“１００”を掛け算することで、動き量が大きな被写体が中央領域ＣＴＲ１に占める割合Ｒｃｔｒが求められる。また、変数Ｃａｒｄを“６０”で割り算しかつ割り算値に“１００”を掛け算することで、動き量が大きな被写体が周辺領域ＡＲＤ１に占める割合Ｒａｒｄが求められる。中央領域ＣＲＴ１に存在する被写体のみの動きを判別するには被写界全体の動きを排除する必要があるため、割合Ｒａｒｄに定数ａを掛け算し、割合Ｒｃｔｒから掛け算値ａ＊Ｒａｒｄを引算している。これによって、可能性Ｐｓｐｒｔがパーセンテージで求められる。なお、図１４に示すような野球のピッチャーがボールを投げるシーンを撮影したときに、可能性Ｐｓｐｒｔは高い数値を示す。
【００６２】
図６に示すステップＳ２３の可能性判断処理は、図１５および図１６に示すサブルーチンに従う。まずステップＳ１４１でズームレンズ１２およびフォーカスレンズ１４の位置を検出し、ステップＳ１４３およびＳ１４５でズームレンズ１２から主要被写体までの距離Ｌ１およびフォーカスレンズ１４とイメージセンサ２０との間隔Ｌ２を検出する（図１８参照）。
【００６３】
ＲＯＭ５８には、図１７に示すグラフが格納されている。図１７によれば、横軸および縦軸はそれぞれ、ズームレンズ１２およびフォーカスレンズ１４の位置である。ズームレンズ１２の位置はドライバ２８ａに設けられたステッピングモータ（図示せず）のステップ数によって表され、フォーカスレンズ１４の位置はドライバ２８ｂに設けられたステッピングモータ（図示せず）のステップ数によって表される。このような縦軸および横軸によって形成された平面上に、主要被写体までの距離に応じた複数の曲線Ａ〜Ｉが描かれる。曲線Ａ〜Ｉはそれぞれ、被写体までの距離が０．４ｍ，０．５ｍ，０．６ｍ，０．８ｍ，１．０ｍ，１．５ｍ，２．０ｍ，３．０ｍおよび無限遠（∞）であるときのレンズ位置関係を示す。
【００６４】
したがって、ステップＳ１４３では、ステップＳ１４１で求められたズームレンズ１２およびフォーカスレンズ１４の位置と図１７に示すグラフとに基づいて距離Ｌ１を検出する。また、ステップＳ１４５では、ステップＳ１４１で求められたフォーカスレンズ１４の位置から間隔Ｌ２を検出する。
【００６５】
ステップＳ１４７では、画面つまり被写界において人物の顔が占めるべき領域（顔領域）の垂直ブロック数ＦＣを数５〜数６に従って算出する。
【００６６】
【数５】
ｆａｃｅ２＝ｆａｃｅ１＊Ｌ２／Ｌ１
ｆａｃｅ１：人物の顔の長さ（定数：３０ｃｍ）
ｆａｃｅ２：受光面に投影された顔画像の長さ
【００６７】
【数６】
ＦＣ＝１６＊ｆａｃｅ２／ｈ
ｈ：イメージセンサに形成された受光面の垂直サイズ
図１８を参照して、顔の長さがｆａｃｅ１の人物（主要被写体）がズームレンズ１２から距離Ｌ１だけ離れた位置に存在すると仮定した場合、イメージセンサ２０の受光面に投影される顔画像の長さｆａｃｅ２は、ｆａｃｅ１にＬ２／Ｌ１を掛け算した値に相当する。また、受光面に投影された顔領域の垂直ブロック数ＦＣは、ｆａｃｅ２を受光面の垂直サイズｈで割り算し、割り算値に“１６”を掛け算した値に相当する。
【００６８】
図１５に戻って、ステップＳ１４９およびＳ１５１では、算出された垂直ブロック数ＦＣを判別する。垂直ブロック数ＦＣが“２”を下回るときは、ステップＳ１５３で垂直ブロック数ＦＣを“２”に設定してからステップＳ１５６に進む。垂直ブロック数ＦＣが“８”を上回るときは、ステップＳ１５５で垂直ブロック数ＦＣを“８”に設定してからステップＳ１５６に進む。一方、２≦ＦＣ≦８の条件が満たされたときは、そのままステップＳ１５６に進む。こうして顔領域の面積が２ブロック×２ブロック〜８ブロック×８ブロックの範囲で設定される。
【００６９】
ステップＳ１５６では、変数ＣｉｎおよびＣｏｕｔを“０”に設定し、ステップＳ１５７およびＳ１５９では垂直位置番号ｉおよび水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ１６１では、レジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ）およびｂ（ｉ、ｊ）を読み出し、数７に従ってブロック（ｉ，ｊ）の色評価値ＲおよびＧを算出する。
【００７０】
【数７】
Ｒ＝ｒ（ｉ，ｊ）／（ｒ（ｉ，ｊ）＋ｇ（ｉ，ｊ）＋ｂ（ｉ、ｊ））
Ｇ＝ｇ（ｉ，ｊ）／（ｒ（ｉ，ｊ）＋ｇ（ｉ，ｊ）＋ｂ（ｉ、ｊ））
ステップＳ１６３では算出された色評価値ＲおよびＢが図１９に示す肌色領域ＳＫＮの属するかどうか判断し、ＮＯであればそのままステップＳ１７１に進む。一方、ステップＳ１６３でＹＥＳであればステップＳ１６５に進み、ブロック（ｉ，ｊ）がステップＳ１４７〜Ｓ１５５で求められたサイズによって規定される顔領域に属するかどうかを判断する。具体的には、数８に示す条件および数９に示す条件の両方が満たされるかどうか判断する。そして、これらの条件の両方が満たされればブロック（ｉ，ｊ）は顔領域に属するとみなし、これらの条件のいずれか一方でも満たされなければ、ブロック（ｉ，ｊ）は顔領域に属さないとみなす。
【００７１】
【数８】
８−ＦＣ／２≦ｉ≦７＋ＦＣ／２
【００７２】
【数９】
８−ＦＣ／２≦ｊ≦７＋ＦＣ／２
数８および数９によれば、顔領域は、画面中央に形成される。たとえばＦＣ＝６であれば、図２０に斜線で示す領域ＦＡＣＥが顔領域とされる。ブロック（ｉ，ｊ）がこのような顔領域に属するときは、ステップＳ１６７で変数ＣｉｎをインクリメントしてからステップＳ１７１に進むが、ブロック（ｉ，ｊ）が顔領域に属さないときは、ステップＳ１６９で変数ＣｏｕｔをインクリメントしてからステップＳ１７１に進む。
【００７３】
ステップＳ１７１では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ１７３ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ１６１に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ１７５に進む。ステップＳ１７５では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ１７７ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ１５９に戻るが、ｉ＝１６であればステップＳ１７９に進む。このような処理が実行されることで、変数Ｃｉｎは顔領域に属する肌色ブロックの数を示し、変数Ｃｏｕｔは顔領域に属しない肌色ブロックの数を示すこととなる。
【００７４】
ステップＳ１７９では、被写界がポートレートシーンである可能性Ｐｐｔｒｔを数１０に従って算出する。可能性Ｐｐｔｒｔが算出されると、上階層のルーチンに復帰する。
【００７５】
【数１０】
Ｐｐｔｒｔ＝（Ｃｉｎ−Ｃｏｕｔ＊ｎ）／ＦＣ²＊１００
ｎ：定数
顔領域に属する肌色ブロック数が多いほど被写体が人物の顔が存在する可能性が高く、顔領域に属する肌色ブロック数が少ないほど被写体が人物の顔が存在する可能性が低い。ただし、顔領域以外の領域に存在する肌色ブロックが多いほど、被写体が人物の顔である可能性は低い。そこで、変数Ｃｏｕｔに定数ｎを掛け算した掛け算値によって変数Ｃｉｎを引き算している。一方、ＦＣ²は、顔領域に属するブロックの総数であり、引き算値をブロック総数で割り算し、割り算値に“１００”を掛けることによって、被写界がポートレートシーンである可能性Ｐｐｔｒｔがパーセンテージで求められる。なお、図２１に示すような人物が画面中央に存在するシーンを撮影したときに、可能性Ｐｐｔｒｔは高い数値を示す。
【００７６】
図６に示すステップＳ２５の可能性判断処理は、図１１および図１２に示すサブルーチンに従う。まずステップＳ１８１で変数Ｃｓｓを“０”に設定し、ステップＳ１８３で垂直位置番号ｉを“０”に設定し、そしてステップＳ１８５で水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ１８７では垂直位置番号ｉおよび水平位置番号ｊが６≦ｉ≦９および６≦ｊ≦９の条件を満たすかどうか判断する。そして、いずれの条件も満たされなければステップＳ１９７に進むが、少なくとも一方の条件が満たされればステップＳ１８９に進む。
【００７７】
ステップＳ１８９では、レジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ）およびｂ（ｉ、ｊ）を読み出し、上述の数７に従ってブロック（ｉ，ｊ）の色評価値ＲおよびＧを算出する。ステップＳ１９１では、算出された色評価値ＲおよびＧが図２７に斜線で示す夕景色領域ＥＶＥＮに属するかどうか判断し、ＮＯであればステップＳ１９５に進むが、ＹＥＳであればステップＳ１９３に進む。ステップＳ１９３では、レジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｙ（ｉ，ｊ）を読み出し、当該積分値ｙ（ｉ，ｊ）が高輝度であるかどうか判断する。具体的には、ｙ（ｉ，ｊ）が閾値Ｙｔｈ２を上回るかどうかを判断する。そして、ｙ（ｉ，ｊ）≦Ｙｔｈ２であればそのままステップＳ１９７に進むが、ｙ（ｉ，ｊ）＞Ｙｔｈ２であればステップＳ１９５で変数ＣｓｓをインクリメントしてからステップＳ１９７に進む。
【００７８】
ステップＳ１９７では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ２０１ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ１８７に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ２０１に進む。ステップＳ２０１では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ２０３ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ１８５に戻るが、ｉ＝１６であればステップＳ２０５に進む。
【００７９】
このような処理が実行されることで、図２５に斜線で示す十字領域ＣＲＳ１を形成する各々のブロックについて、夕景色であるかどうかの判別処理および高輝度であるかどうかの判別処理が行われる。変数Ｃｓｓは、夕景色でかつ高輝度のブロックの数を示すこととなる。
【００８０】
図２３に示すステップＳ２０５では、周辺輝度値Ｙｕｐｐｅｒ，Ｙｌｏｗｅｒ，ＹｌｅｆｔおよびＹｒｉｇｈｔを“０”に設定する。また、ステップＳ２０７およびＳ２０９では垂直位置番号ｉおよび水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ２１１では０≦ｉ≦１の条件が満たされるかどうかを判断し、ステップＳ２１５では１４≦ｉ≦１５の条件が満たされるかどうかを判断し、ステップＳ２１９では０≦ｊ≦１の条件が満たされるかどうかを判断し、そしてステップＳ２２５では１４≦ｊ≦１５の条件が満たされるかどうかを判断する。
【００８１】
ステップＳ２１１でＹＥＳと判断されるとステップＳ２１３に進み、レジスタｒｇｓｔ３に格納された積分値ｙ（ｉ，ｊ）を周辺輝度値Ｙｕｐｐｅｒに加算する。ステップＳ２１５でＹＥＳと判断されるとステップＳ２１７に進み、レジスタｒｇｓｔ３に格納された積分値ｙ（ｉ，ｊ）を周辺輝度値Ｙｌｏｗｅｒに加算する。ステップＳ２１９でＹＥＳと判断されるとステップＳ２２１に進み、レジスタｒｇｓｔ３に格納された積分値ｙ（ｉ，ｊ）を周辺輝度値Ｙｌｅｆｔに加算する。ステップＳ２２５でＹＥＳと判断されるとステップＳ２２７に進み、レジスタｒｇｓｔ３に格納された積分値ｙ（ｉ，ｊ）を周辺輝度値Ｙｒｉｇｈｔに加算する。
【００８２】
ステップＳ２２９では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ２３１ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ２１１に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ２３３に進む。ステップＳ２３３では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ２３５ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ２０９に戻るが、ｉ＝１６であればステップＳ２３７に進む。
【００８３】
このような処理によって求められた周辺輝度値Ｙｕｐｐｅｒ，Ｙｌｏｗｅｒ，ＹｌｅｆｔおよびＹｒｉｇｈｔはそれぞれ、図２６に示す斜線および太線で示す周辺領域ＡＲＤ２ａ，ＡＲＤ２ｂ，ＡＲＤ２ｃおよびＡＲＤ２ｄの輝度を示す。
【００８４】
ステップＳ２３７では、周辺輝度値ＹｕｐｐｅｒおよびＹｌｏｗｅｒの差分を検出し、当該差分に基づいて画面の上下の輝度差が大きいかどうかを判断する。ステップＳ２３９では、周辺輝度値ＹｌｅｆｔおよびＹｒｉｇｈｔの差分を検出し、当該差分に基づいて画面の左右の輝度差が大きいかどうかを判断する。具体的には、ステップＳ２３７では数１１の条件が満たされるかどうかを判断し、ステップＳ２３９では数１２の条件が満たされるかどうかを判断する。
【００８５】
【数１１】
｜Ｙｕｐｐｅｒ−Ｙｌｏｗｅｒ｜＞Ｙｔｈ３
【００８６】
【数１２】
｜Ｙｌｅｆｔ−Ｙｒｉｇｈｔ｜＞Ｙｔｈ４
そして、数１１の条件および数１２の条件のいずれも満たされなければステップＳ２４１に進み、被写界が夕景シーンである可能性Ｐｅｖｅｎを“０”に設定する。一方、数１１の条件および数１２の条件の少なくとも一方が満たされれば、ステップＳ２４３で数１３に従って可能性Ｐｅｖｅｎを算出する。ステップＳ２４１またはＳ２４３の処理を終えると、上階層のルーチンに復帰する。
【００８７】
【数１３】
Ｐｅｖｅｎ＝Ｃｓｓ／１１２＊１００
図２５に示す十字領域ＣＲＳ１を形成するブロックの数は“１１２”であり、変数Ｃｓｓは十字領域ＣＲＳ１を形成するブロックのうち夕景色で高輝度のブロックの数である。このため、変数Ｃｓｓを“１１２”で割り算した割り算値に“１００”を掛けることで、被写界が夕景シーンである可能性Ｐｅｖｅｎがパーセンテージで求められる。なお、図２８に示すような夕日が山に沈むシーンを撮影したときに、可能性Ｐｅｖｅｎが高い数値を示す。
【００８８】
図６に示すステップＳ２７の可能性判断処理は、図２９および図３０に示すサブルーチンに従う。まずステップＳ２５１で輝度総和値Ｙｓｕｍを“０”に設定し、ステップＳ２５３で垂直位置番号ｉを“０”に設定し、ステップＳ２５５で水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ２５７では、レジスタｒｇｓｔ３から積分値ｙ（ｉ，ｊ）を読み出し、当該積分値ｙ（ｉ，ｊ）を輝度総和値Ｙｓｕｍに加算する。
【００８９】
ステップＳ２５９では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ２６１ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ２５７に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ２６３に進む。ステップＳ２６３では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ２６５ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ２５５に戻るが、ｉ＝１６であればステップＳ２６７で数１４に従って輝度平均値Ｙａｖｒを算出する。
【００９０】
【数１４】
Ｙａｖｒ＝Ｙｓｕｍ／２５６
ステップＳ２５５〜Ｓ２６５の繰り返しによって、輝度総和値Ｙｓｕｍはレジスタｒｇｓｔ３に設定された積分値ｙ（ｉ，ｊ）の総和を示す。画面に形成されたブロックの総数は“２５６”であるため、数１４によって求められる輝度平均値は、画面の平均輝度を示すこととなる。
【００９１】
ステップＳ２６９では、変数Ｃｎｉを“０”に設定し、ステップＳ２７１では垂直位置番号ｉを“０”に設定し、ステップＳ２７３では水平位置番号ｊを“０”に設定する。ステップＳ２７５では、レジスタｒｇｓｔ３から積分値ｙ（ｉ，ｊ）を読み出し、当該積分値ｙ（ｉ，ｊ）が数１５に示す条件を満たすかどうか判断する。
【００９２】
【数１５】
ｙ（ｉ，ｊ）＞Ｙａｖｒ＊ｍ
ｍ：定数
数１５に示す条件が満たされなければそのままステップＳ２７９に進むが、数１５に示す条件が満たされるときはステップＳ２７７で変数ＣｎｉをインクリメントしてからステップＳ２７９に進む。
【００９３】
ステップＳ２７９では水平位置番号ｊをインクリメントし、ステップＳ２８１ではインクリメントされた水平位置番号ｊを“１６”と比較する。そして、ｊ＜１６であればステップＳ２７５に戻るが、ｊ＝１６であればステップＳ２８３に進む。ステップＳ２８３では垂直位置番号ｉをインクリメントし、ステップＳ２８５ではインクリメントされた垂直位置番号ｉを“１６”と比較する。そして、ｉ＜１６であればステップＳ２７３に戻るが、ｉ＝１６であればステップＳ２８７に進む。
【００９４】
ステップＳ２７３〜Ｓ２８５の繰り返しによって、画面を形成する全てのブロックの積分値ｙ（ｉ，ｊ）が輝度平均値Ｙａｖｒに定数ｍを掛け算した掛け算値と比較される。変数Ｃｎｉは、画面を形成する２５６個のブロックのうち積分値ｙ（ｉ，ｊ）が掛け算値を上回る高輝度ブロックの数に相当する。
【００９５】
ステップＳ２８７では輝度平均値Ｙａｖｒを閾値Ｙｎｉｇｈｔと比較し、Ｙａｖｒ≧Ｙｎｉｇｈｔであれば、ステップＳ２８９で被写界が夜景シーンである可能性Ｐｎｉｇｈｔを“０”に設定する。一方、Ｙａｖｒ＜Ｙｎｉｇｈｔであれば、ステップＳ２９１で変数Ｃｎｉを閾値Ｃｍａｘと比較する。そして、Ｃｎｉ≦ＣｍａｘであればそのままステップＳ２９５に進むが、Ｃｎｉ＞ＣｍａｘであればステップＳ２９３で変数Ｃｎｉを閾値Ｃｍａｘに設定してからステップＳ２９５に進む。ステップＳ２９５では、数１６に従って可能性Ｐｎｉｇｈｔを算出する。ステップＳ２８９またはＳ２９５の処理を終えると、上階層のルーチンに復帰する。
【００９６】
【数１６】
Ｐｎｉｇｈｔ＝Ｃｎｉ／Ｃｍａｘ＊１００
輝度平均値Ｙａｖｒが低ければ被写界が夜景シーンである可能性があるため、Ｙａｖｒ＜Ｙｎｉｇｈｔの条件が満たされるときに数１６の演算が行われる。輝度平均値Ｖａｖｒが十分に小さい状況化で注目される変数Ｃｎｉは、夜景に点在する高輝度領域の数とみなすことができる。さらに、高輝度領域が多いほど輝度平均値Ｙａｖｒが大きくなるにも関わらず、処理がステップＳ２９５に進むのは、高輝度領域以外の領域の輝度がかなり低い場合である。したがって、輝度平均値Ｙａｖｒが十分低いときに実行される演算において、高輝度領域のサイズに関連する変数Ｃｎｉを重視することで、被写界が夜景シーンである可能性Ｐｎｉｇｈｔが求められる。なお、図３１に示すような窓の明かりが点在する夜の高層ビル群を撮影したときに、可能性Ｐｎｉｇｈｔが高い数値を示す。
【００９７】
以上の説明から分かるように、ポートレートシーンの可能性判断にあたっては、ズームレンズ１２およびフォーカスレンズ１４の位置に基づいて被写界に存在する主要被写体までの距離Ｌ１が測定され（Ｓ１４１，Ｓ１４３）、フォーカスレンズ１４の位置に基づいてフォーカスレンズ１４とイメージセンサ２０との間隔Ｌ２が測定される（Ｓ１４５）。イメージセンサ１４の受光面において人物の顔が占めるべき顔領域は、測定された距離Ｌ１および間隔Ｌ２に基づいて特定される（Ｓ１４７〜Ｓ１５５）。一方、被写界の肌色領域は、積分値ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ）およびｂ（ｉ，ｊ）に基づいて検出される（Ｓ１６３）。撮影モードは、顔領域に含まれる肌色領域のサイズと顔領域から外れる肌色領域のサイズとに基づいて決定される（Ｓ１７９，Ｓ２９）。つまり、各々のサイズに基づいて算出される可能性ｐｔｒｔが最も大きければ、撮影モードはポートレートモードに決定される。被写界は、決定された撮影モードで撮影される（Ｓ３９）。
【００９８】
このように、主要被写体までの距離Ｌ１に基づいて特定された顔領域と被写界の肌色領域との関係に基づいて撮影モードを決定するようにしたため、カメラの操作性を向上させることができる。
【００９９】
なお、この実施例では、ディジタルカメラを用いて説明したが、この発明は、アナログ方式のビデオカメラや銀塩カメラにも適用できることはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】図１実施例に適用される信号処理回路の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】画面に形成されたブロックの一例を示す図解図である。
【図４】図１実施例に適用されるＳＤＲＡＭのマッピング状態の一例を示す図解図である。
【図５】図１実施例の動作の一部を示すフロー図である。
【図６】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【図７】図１実施例の動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図８】図１実施例の動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。
【図９】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１０】図１実施例の動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図１１】図１実施例の動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。
【図１２】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１３】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図１４】スポーツシーンの一例を示す図解図である。
【図１５】図１実施例の動作の一部を示すフロー図である。
【図１６】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１７】ズームレンズ位置およびフォーカスレンズ位置と被写体距離との関係を示すグラフである。
【図１８】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図１９】色評価値の分布状態を示す平面図である。
【図２０】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図２１】ポートレートシーンの一例を示す図解図である。
【図２２】図１実施例の動作の一部を示すフロー図である。
【図２３】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【図２４】図１実施例の動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図２５】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図２６】図１実施例の動作の他の一部を示す図解図である。
【図２７】色評価値の分布状態を示す平面図である。
【図２８】夕景シーンの一例を示す図解図である。
【図２９】図１実施例の動作の一部を示すフロー図である。
【図３０】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【図３１】夜景シーンの一例を示す図解図である。
【符号の説明】
１０…ディジタルカメラ
１２…ズームレンズ
１４…フォーカスレンズ
２０…イメージセンサ
２６…信号処理回路
３２…ＣＰＵ
３６…メモリ制御回路
３８…ＳＤＲＡＭ
４４…モニタ
４６…ＪＰＥＧコーデック
４８…記録媒体
５４…シャッタボタン
５６…ズームボタン[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a camera, and more particularly to a camera that is applied to a digital camera, for example, and photographs the scene in a shooting mode corresponding to the scene.
[0002]
[Prior art]
Some conventional cameras of this type have a portrait mode suitable for photographing a human face. In this shooting mode, the program diagram is corrected so that the aperture is opened and the exposure time is shortened, and the white balance adjustment gain is corrected so that the change in the skin color of the person is suppressed. This makes it possible to photograph a face with a healthy expression with the background blurred.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the prior art, it is necessary to manually set the shooting mode, and there is a problem in operability.
[0004]
Therefore, a main object of the present invention is to provide a camera capable of improving operability.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The camera according to the present invention should be occupied by the first measurement means for measuring the distance to the main subject existing in the scene, the face of the person in the camera that performs shooting using the parameters of the shooting mode according to the scene. Identification means for identifying the face area from the scene based on the distance measured by the first measurement means, detection means for detecting the skin color area from the scene, and detection by the face area and detection means identified by the identification means it you wherein comprising determining means for determining the portrait mode shooting mode based on the skin color region.
[0006]
[Action]
When the distance to the main subject existing in the scene is measured by the first measuring means, the specifying means specifies the face area that the person's face should occupy from the scene based on the measured distance. On the other hand, the skin color region is detected from the object scene by the detection means. Determining means determines the photographing mode based on the skin color regions detected by the specified face region detecting means by a particular means portrait mode. The object scene is shot using the determined shooting mode parameters .
[0007]
Since the size of the person's face can be assumed in advance, when the distance to the main subject is measured, the face region can be specified from the object scene. Imaging mode, thus is determined based on the specified face region and subject field of the skin color region.
[0008]
When a zoom lens is provided, the distance to the main subject may be measured based on the position of the zoom lens.
[0009]
Preferably, the optical image of the object scene that has passed through the focus lens is incident on the light receiving surface of the image sensor, and the distance between the focus lens and the light receiving surface is measured by the second measuring means. The specifying unit specifies the face area of the object scene image projected on the light receiving surface based on the distance to the main subject and the distance between the focus lens and the light receiving surface.
[0010]
Preferably, the determining unit determines the size of the first skin color area included in the face area and the size of the second skin color area outside the face area, and the shooting mode is based on the sizes of the first skin color area and the second skin color area. Set to portrait mode.
[0011]
By outputting a message corresponding to the shooting mode determined by the determining means, the operator can easily determine whether or not the shooting mode is a desired mode.
[0012]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to improve the order was to determine the shooting mode based on the specified face region and subject field of the skin color area, the camera of operability based on the distance to the main subject.
[0013]
The above object, other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the drawings.
[0014]
【Example】
Referring to FIG. 1, the digital camera 10 of this embodiment includes a zoom lens 12, a focus lens 14, a diaphragm mechanism 16 and a shutter mechanism 18. The optical image of the object scene enters the light receiving surface of the image sensor 20 through these members. The number of effective pixels of the image sensor 12 is about 4 million pixels, and there are 2300 pixels and 1740 lines in the horizontal and vertical directions of the light receiving surface. The light receiving surface is covered with a color filter (not shown) in which Cy (cyan), Ye (yellow), Mg (magenta), and G (green) are arranged in a mosaic pattern, and a raw image generated by photoelectric conversion Each pixel of the signal has Cy, Ye, Mg or G color information.
[0015]
When the power is turned on, the CPU 32 instructs the TG (Timing Generator) 30 to perform 1/6 vertical thinning readout so that a real-time moving image (through image) of the subject is displayed on the monitor 44. The zoom magnification and vertical zoom magnification are set to “1/4” and “1”. The TG 30 performs thinning-out reading on the image sensor 20, whereby a raw image signal of 2300 pixels × 290 lines including alternating lines of Cy, Ye,... And Mg, G. Output from the image sensor 20 at a rate of 1 frame per 30 seconds.
[0016]
The raw image signal of each frame output from the image sensor 20 is subjected to noise removal and level adjustment by the CDS / AGC circuit 22. The A / D converter 24 converts the raw image signal output from the CDS / AGC circuit 22 into a digital signal. When the power is turned on, the switch SW1 is connected to the terminal S1, and the raw image signal output from the A / D converter 24 is input to the signal processing circuit 26 via the switch SW1.
[0017]
The signal processing circuit 26 is configured as shown in FIG. Since each pixel forming the raw image signal has only one color information of Cy, Ye, Mg, and G, first, the color information that each pixel lacks is complemented by the color separation circuit 26a. The RGB conversion circuit 26b performs RGB conversion on the complementary color image signal output from the color separation circuit 26b, and the white balance adjustment circuit 26c performs white balance adjustment on the primary color image signal output from the RGB conversion circuit 26b. The primary color image signal subjected to the white balance adjustment is converted into a YUV signal by the YUV conversion circuit 26d. The generated YUV signal has a ratio of Y: U: V = 4: 2: 2.
[0018]
The primary color image signal output from the white balance adjustment circuit 26c is also input to the integration circuit 26e, and the Y signal forming the YUV signal output from the YUV conversion circuit 26d is also supplied to the integration circuit 26f. Referring to FIG. 3, the object scene (screen) is divided into 16 parts in each of the vertical direction and the horizontal direction, and 256 blocks are formed on the screen. Each block is assigned a vertical position number i (= 0-15) and a horizontal position number j (= 0-15).
[0019]
The integration circuit 26d integrates each of the R, G, and B signals forming the primary color image signal for each block, and the integration circuit 26f integrates the Y signal for each block. As a result, 256 integration values r (i, j) for the R signal, 256 integration values g (i, j) for the G signal, and 256 integration values b (i, j) for the B signal are integrated into the integration circuit. 26e is output every frame period, and 256 integral values y (i, j) relating to the Y signal are output from the integration circuit 26f every frame period.
[0020]
Returning to FIG. 1, the YUV signal output from the signal processing circuit 26 is provided to the zoom circuit 34. The YUV signal has a resolution of 2300 pixels × 290 lines, and the horizontal zoom magnification and vertical zoom magnification of the zoom circuit 34 are set to “1/4” and “1”. A Y290 signal of × 290 lines is output.
[0021]
The YUV signal output from the zoom circuit 34 is written into the display image area 38a (see FIG. 4) of the SDRAM 38 by the memory control circuit 36, and then read out from the display image area 38a by the memory control circuit 36. The resolution of the read YUV signal is converted into 575 pixels × 580 lines by the pseudo-framing circuit 40, and the converted YUV signal is encoded into a composite video signal of 640 pixels × 480 lines by the video encoder 42. The encoded composite video signal is supplied to the monitor 44. As a result, a through image of the subject is displayed on the screen.
[0022]
The 256 integral values y (i, j) output from the integration circuit 26f shown in FIG. 2 are captured by the CPU 32 and set in the register rgst1. Since the integral value y (i, j) is generated every frame period, the set value of the register rgst1 is updated every frame period.
[0023]
When the zoom button 56 is operated, a corresponding status signal is given from the system controller 52 to the CPU 32. The CPU 32 controls the driver 28a, whereby the zoom lens 12 moves in the optical axis direction. The zoom magnification of the through image displayed on the monitor 44 changes in response to the operation of the zoom button 56.
[0024]
When the shutter button 54 is half-pressed, a corresponding status signal is given from the system controller 52 to the CPU 32. The CPU 32 sets 256 integration values y (i, j) output from the integration circuit 26f after the shutter button 54 is half-pressed in the register rgst2. As a result, integral values y (i, j) of two consecutive frames are obtained in the registers rgst1 and rgst2. The CPU 32 calculates the possibility that the object scene is a sports scene based on the integral value y (i, j) thus obtained.
[0025]
When the determination of the possibility of the sports scene is completed, the CPU 32 performs focus adjustment. The focus lens 14 is moved in the optical axis direction by the driver 28b, and is set to the in-focus position. When the focus adjustment is completed, the CPU 32 integrates the integration values r (i, j), g (i, j) and b (i, j) output from the integration circuit 26e and the integration value y (output from the integration circuit 26e. i, j) is set in the register rgst3. When the integration of r (i, j), g (i, j), b (i, j) and y (i, j) for one frame is completed, the CPU 32 determines the possibility of a portrait scene, evening scene Determine the possibility of a scene and the possibility of a night scene.
[0026]
The possibility of the portrait scene includes the distance from the zoom lens 12 to the main subject, the distance between the focus lens 14 and the image sensor 20, and the integral values r (i, j) and g (i, j set in the register rgst3. ) And b (i, j). The possibility of an evening scene is calculated based on the integral values r (i, j), g (i, j), b (i, j) and y (i, j) set in the register rgst3. . Furthermore, the possibility of a night scene is calculated based on the integral value y (i, j) set in the register rgst3.
[0027]
When the possibility of each of the sports scene, portrait scene, evening scene, and night scene is calculated in this way, the most likely scene is determined as the scene scene. The camera setting, that is, the shooting mode is changed according to the confirmed scene, and a message corresponding to the confirmed scene is displayed on the monitor 44.
[0028]
When the sport scene is determined, the CPU 32 corrects the exposure adjustment program diagram so that a moving subject is clearly captured. As a result, the shooting mode becomes the sports mode. When the portrait scene is determined, the CPU 32 corrects the program diagram so that the background is blurred, and corrects the white balance adjustment gain so that the change in the skin color of the person can be suppressed. As a result, the photographing mode becomes the portrait mode. When the sunset scene is determined, the CPU 32 corrects the program diagram so that the distant view is clearly captured, and corrects the white balance adjustment gain so that the color change of the sunset is suppressed. As a result, the shooting mode becomes the evening scene mode. When the night scene is determined, the CPU 32 corrects the program diagram so that the illumination stands out. As a result, the shooting mode becomes the night view mode.
[0029]
Regardless of the scene, the program diagram is corrected. For this reason, after the scene determination is completed, the CPU 32 adjusts the aperture amount and the exposure time based on the integral value y (i, j) set in the register rgst2 and the corrected program diagram.
[0030]
When the shutter button 54 is fully pressed after such exposure adjustment is completed, a corresponding status signal is given from the system controller 52 to the CPU 32. The CPU 32 executes shooting processing. Specifically, the CPU 32 instructs the TG 30 to perform the main exposure, and drives the shutter mechanism 16 by the driver 28d when the main exposure by the TG 30 is completed. The incident light to the image sensor 20 is blocked by driving the shutter mechanism 16. The CPU 32 also instructs the TG 30 to read all pixels in order to output the raw image signal for one frame obtained by the main exposure from the image sensor 20. Thus, a raw image signal of 2300 pixels × 1740 lines is read from the image sensor 20 by the interlace scan method.
[0031]
This raw image signal is supplied to the memory control circuit 36 via the CDS / AGC circuit 22 and the A / D converter 24, and is written into the raw image area 38b (see FIG. 4) of the SDRAM 38 by the memory control circuit 36. Since the raw image signal of 2300 pixels × 1740 lines is an interlace scan signal, the odd field signal is stored in the first half of the raw image area 38b, and the even field signal is stored in the second half of the raw image area 38b. That is, an odd field area and an even field area are formed in the raw image area 38b.
[0032]
After the writing to the raw image area 38b is completed, the memory control circuit 36 alternately reads the raw image signal from the odd field area and the even field area for each line. As a result, the interlaced scan signal is converted into a progressive scan signal. The switch SW1 is connected to the terminal S2 when the shutter button 54 is fully pressed. Therefore, the raw image signal read by the memory control circuit 36 is given to the signal processing circuit 22 through the switch SW1. In the signal processing circuit 22, a series of processes of color separation, RGB conversion, white balance adjustment, and YUV conversion are executed, thereby generating a YUV signal (main YUV signal) of 2300 pixels × 1740 lines.
[0033]
The horizontal zoom magnification and the vertical zoom magnification of the zoom circuit 34 are respectively set to “1/4” and “1/6” when the shutter button 54 is fully pressed. Therefore, the resolution of the YUV signal output from the signal processing circuit 22 is converted from 2300 pixels × 1740 lines to 575 pixels × 290 lines. The YUV signal of 575 pixels × 290 lines output from the zoom circuit 34 is written into the display image area 38 a shown in FIG. 4 by the memory control circuit 36. Thereafter, the same processing as that for displaying a through image is performed, and a freeze image at the time when the shutter button 54 is operated is displayed on the monitor 44.
[0034]
The main YUV signal of 2300 pixels × 1740 lines output from the signal processing circuit 26 is also supplied to the memory control circuit 36 as it is, and is written into the main image area 38c (see FIG. 4) of the SDRAM 38 by the memory control circuit 36. When the writing is completed, the CPU 32 creates a reduced YUV signal of 160 pixels × 120 lines based on the main YUV signal of 2300 pixels × 1740 lines. Specifically, the CPU 32 accesses the SDRAM 38 via the memory control circuit 36 and generates a reduced YUV signal by software processing. The generated reduced YUV signal is written in the reduced image area 38d (see FIG. 4) of the SDRAM 38.
[0035]
The memory control circuit 36 reads the main YUV signal and the reduced YUV signal from the SDRAM 38 and supplies each YUV signal to the JPEG codec 46. The JPEG codec 46 compresses the supplied main YUV signal and reduced YUV signal according to the JPEG format, and generates a compressed main YUV signal and a compressed reduced YUV signal. The generated compressed main YUV signal and compressed reduced YUV signal are written by the memory control circuit 36 into the compressed main image area 38e and the compressed reduced image area 38f (see FIG. 4) of the SDRAM 38.
[0036]
When the photographing process is completed in this way, the CPU 32 executes a recording process. Specifically, the CPU 32 accesses the SDRAM 38 via the memory control circuit 36, and reads the compressed main YUV signal and the compressed reduced YUV signal from the compressed main image area 38e and the compressed reduced image area 38f, respectively. The CPU 46 further records the read compressed main YUV signal and compressed reduced YUV signal on the recording medium 50 in a file format. The recording medium 50 is detachable, and access to the recording medium 50 is performed via the I / F 48.
[0037]
Specifically, the CPU 32 executes a control program corresponding to the flowcharts shown in FIGS. 5 to 12, 15 to 16, 22 to 24, and 29 to 30. This control program is stored in the ROM 58.
[0038]
First, the display system is activated in step S1 shown in FIG. Specifically, the TG 30 is instructed to perform decimation readout, and the horizontal zoom magnification and vertical zoom magnification of the zoom circuit 34 are set to “1/4” and “1”. As a result, a through image of the subject is displayed on the monitor 44.
[0039]
In step S3, it is determined whether or not a vertical synchronization signal of 30 fps has been generated from TG 30. If YES, integral value fetching processing 1 is executed in step S5. As a result, 256 integral values y (i, j) individually corresponding to the 256 blocks shown in FIG. 3 are set in the register rgst1. In step S7, it is determined whether the shutter button 54 is half-pressed, and in step S9, it is determined whether the zoom button 56 has been operated. When the zoom button 56 is operated, the process proceeds from step S9 to step S11, and the driver 28a is controlled to move the zoom lens 12 in the optical axis direction. When the process of step S11 is completed, the process returns to step S3.
[0040]
When the shutter button 54 is half-pressed, YES is determined in the step S7, and an integral value capturing process 2 is performed in a step S13. As a result, 256 integral values y (i, j) are set in the register rgst2. In step S15, the possibility that the object scene is a sports scene is determined based on the integral value y (i, j) of two consecutive frames set in the registers rgst1 and 2. Possibilities are expressed as percentages.
[0041]
When the process of step S15 is completed, focus adjustment is performed in step S17. Specifically, the driver 28b is controlled to move the focus lens 14 in the optical axis direction, and the focus lens 14 is set at the in-focus position detected thereby. When the focus adjustment is completed, the process proceeds from step S19 to step S21 after waiting for the generation of the vertical synchronization signal, and the integrated values r (i, j), g (i, j), b (i, j) and Take y (i, j). The fetched integral values r (i, j), g (i, j), b (i, j) and y (i, j) are set in the register rgst3.
[0042]
In step S23, the distance from the zoom lens 12 to the main subject, the distance between the focus lens and the image sensor 20, and the integral values r (i, j), g (i, j) and b (i set in the register rgst3. , J), the possibility that the object scene is a portrait scene is determined. In step S25, the scene is an evening scene based on the integral values r (i, j), g (i, j), b (i, j) and y (i, j) set in the register 3. Judge the possibility. In step S27, the possibility of the scene being a night scene is determined based on the integral value y (i, j) set in the register rgst3. Again, the likelihood is expressed as a percentage.
[0043]
In step S29, the possibility with the highest percentage is specified from the possibilities obtained in steps S15, S23, S25 and S27, and the scene corresponding to the identified possibility is determined as the object scene. In step S29, camera settings (shooting mode settings) corresponding to the confirmed scene are further performed. When the object scene is determined to be a sports scene, the program diagram is corrected so that a moving subject is photographed clearly (sport mode setting). When the scene is determined to be a portrait scene, the program diagram is corrected so that the background is blurred, and the white balance adjustment gain is corrected so that the change in the skin color of the person is suppressed (portrait mode setting). When the scene is determined to be a sunset scene, the program diagram is corrected so that the distant view is clearly captured, and the white balance adjustment gain is corrected so that changes in sunset colors can be suppressed (set sunset mode) . When the object scene is confirmed as a night scene, the program diagram is corrected so that the illumination stands out (night scene mode setting).
[0044]
In step S31, a character generator (not shown) is driven to display the character corresponding to the confirmed scene on the monitor 44 as an OSD. In the automatic discrimination by the CPU 32, there is a possibility that the scene is erroneously discriminated. In this embodiment, the operator is notified by visual message which scene has been determined. This improves the operability. Although detailed explanation is omitted, the setting of the sports scene, portrait scene, sunset scene or night scene can be changed by manual operation of the operator.
[0045]
In step S33, the optimum aperture amount and the optimum exposure time are specified based on the integral value y (i, j) set in the register rgst2 and the program diagram corrected by the camera setting in step S29, and the optimum aperture amount is determined. The diaphragm mechanism 16 is set by the driver 28c. The shutter mechanism 18 is driven when the optimum exposure time has elapsed from the start of the main exposure in step S39 to be described later.
[0046]
In step S35, it is determined whether or not the shutter button 54 has been fully pressed. In step S37, it is determined whether or not the operation of the shutter button 54 has been released. When the shutter button 54 is fully pressed, the process returns to step S1 through the photographing process / recording process in step S37. The subject image is recorded on the recording medium 50 by the photographing process and the recording process. When the operation of the shutter button 54 is released, the process returns to step S1 without performing the photographing process / recording process.
[0047]
The integral value fetching process 1 in step S5 follows the subroutine shown in FIGS. First, in step S41, the vertical position number i is set to “4”, and in step S43, the horizontal position number j is set to “4”. In step S45, the integral value y (i, j) is read from the register rgst1, and the integral value y (i, j) is set to rgst4 as the specific integral value Ysp1 (i, j). In step S47, the horizontal position number j is incremented, and in step S49, the incremented vertical value number j is compared with “12”. If j <12, the process returns to step S45. If j = 12, the vertical position number i is incremented in step S51, and the incremented vertical position number i is compared with “12” in step S53. If i <12, the process returns to step S43. If i = 12, the process proceeds to step S55.
[0048]
In step S55, the vertical position number i is set to “0”, and in the subsequent step S57, the horizontal position number j is set to “0”. In step S59, it is determined whether the vertical position number i and the horizontal position number j satisfy the conditions of 0 <i <15 and 0 <j <15. When both conditions are satisfied, the process proceeds to step S63 as it is. On the other hand, if any one of the above conditions is not satisfied, the integral value y (i, j) of the register rgst1 is set to rgst4 as the specific integral value Ysp1 (i, j) in step S61, and then the process proceeds to step S63. . In step S63, the horizontal position number j is incremented, and in the subsequent step S65, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S59. If j = 16, the process proceeds to step S67. In step S67, the vertical position number i is incremented, and in step S69, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S57. If i = 16, the process returns to the upper-level routine.
[0049]
Through such processing, a total of 124 specific integration values Ysp1 (i, j) are obtained for the 64 blocks forming the central region CTR1 and the 60 blocks forming the peripheral region ARD1 shown in FIG.
[0050]
The integral value fetching process 2 in step S13 shown in FIG. 5 follows the subroutine shown in FIGS. However, in this subroutine, in steps S75 and S91, the integral value y (i, j) stored in the register rgst2 is set in the register rgst2 as the specific integral value Ysp2 (i, j). Since this is the same as the subroutine shown in FIG. By this processing, 124 specific integration values Ysp2 (i, j) forming the central region CTR1 and the peripheral region ARD1 shown in FIG. 13 are obtained.
[0051]
The possibility determination process in step S15 shown in FIG. 5 follows a subroutine shown in FIGS. First, variables Cctr and Card are set to “0” in step S101, and vertical position number i and horizontal position number j are set to “4” in steps S103 and S105. In step S107, the difference absolute value ΔYsp (i, j) between the specific integral values Ysp1 (i, j) and Ysp2 (i, j) is calculated according to the equation 1, and in the subsequent step S109, the calculated difference absolute value ΔYsp (i, j, j) is compared with a threshold Yth1.
[0052]
[Expression 1]
ΔYsp (i, j) = | Ysp1 (i, j) −Ysp2 (i, j) |
If ΔYsp (i, j) ≧ Yth1, YES is determined in step S109, the variable Cctr is incremented in step S111, and the process proceeds to step S113. On the other hand, if ΔYsp (i, j) <Yth, NO is determined in step S109, and the process directly proceeds to step S113.
[0053]
In step S113, the horizontal position number j is incremented, and in step S115, the incremented horizontal position number j is compared with “12”. If j <12, the process returns to step S107. If j = 12, the process proceeds to step S117. In step S117, the vertical position number i is incremented, and in step S119, the incremented vertical position number i is compared with “12”. If i <12, the process returns to step S105, and if i = 12, the process proceeds to step S121.
[0054]
The difference absolute value ΔYsp (i, j) calculated in step S107 corresponds to the amount of movement of the subject in each block (i, j) forming the central region CTR1. If the amount of movement is large, YES is determined in step S109, and the variable Cctr is incremented. Therefore, the variable Cctr shows a larger value as the proportion of the subject with a large amount of movement in the central region CTR1 is larger.
[0055]
In step S121, the vertical position number i is set to “0”, and in the subsequent step S123, the horizontal position number j is set to “0”. In step S125, it is determined whether the vertical position number i and the horizontal position number j satisfy the conditions of 0 <i <15 and 0 <j <15, and if both conditions are satisfied, the process proceeds to step S131 as it is. If neither is satisfied, the process proceeds to step S126. In step S126, the difference absolute value ΔYsp (i, j) of the specific integral values Ysp1 (i, j) and Ysp2 (i, j) is calculated according to the above-described equation 1, and in the subsequent step S127, the calculated difference absolute value ΔYsp ( i, j) is compared with the threshold Yth1. If ΔYsp (i, j) ≧ Yth, the variable Card is incremented in step S129 and the process proceeds to step S131. If ΔYsp (i, j) <Yth, the process proceeds to step S131.
[0056]
In step S131, the horizontal position number j is incremented, and in step S133, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S125. If j = 16, the process proceeds to step S135. In step S135, the vertical position number i is incremented, and in step S137, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S123, and if i = 16, the process proceeds to step S139.
[0057]
The absolute difference value ΔYsp (i, j) calculated in step S126 corresponds to the amount of movement of the subject in each block (i, j) that forms the peripheral area ARD1. If this amount of movement is large, YES is determined in the step S127, and the variable Card is incremented. Therefore, the variable Card shows a larger value as the proportion of the subject with the larger amount of movement in the peripheral area ARD1 increases.
[0058]
In step S139, the possibility Psprt that the object scene is a sports scene is calculated according to Equations 2 to 4. When the possibility Psprt is calculated, the routine returns to the upper layer routine.
[0059]
[Expression 2]
Rcrt = Cctr / 64 * 100
[0060]
[Equation 3]
Rard = Card / 60 * 100
[0061]
[Expression 4]
Psprt = Rctr-a * Rard
a: The number of blocks forming the constant central region CTR1 is “64”, and the number of blocks forming the peripheral region ARD1 is “60”. Therefore, by dividing the variable Cctr by “64” and multiplying the divided value by “100”, the ratio Rctr that the subject having a large amount of motion occupies in the central region CTR1 is obtained. Further, by dividing the variable Card by “60” and multiplying the divided value by “100”, the ratio Rard that the subject having a large amount of motion occupies in the peripheral area ARD1 is obtained. Since it is necessary to exclude the movement of the entire object field in order to determine the movement of only the subject existing in the central area CRT1, the constant Rard is multiplied by the constant a, and the multiplication value a * Rard is subtracted from the ratio Rctr. ing. This determines the probability Psprt as a percentage. Note that when a scene in which a baseball pitcher throws a ball as shown in FIG. 14 is shot, the possibility Psprt shows a high numerical value.
[0062]
The possibility determination process in step S23 shown in FIG. 6 follows the subroutine shown in FIGS. First, the positions of the zoom lens 12 and the focus lens 14 are detected in step S141, and the distance L1 from the zoom lens 12 to the main subject and the distance L2 between the focus lens 14 and the image sensor 20 are detected in steps S143 and S145 (FIG. 18). reference).
[0063]
The ROM 58 stores the graph shown in FIG. According to FIG. 17, the horizontal axis and the vertical axis are the positions of the zoom lens 12 and the focus lens 14, respectively. The position of the zoom lens 12 is represented by the number of steps of a stepping motor (not shown) provided in the driver 28a, and the position of the focus lens 14 is represented by the number of steps of a stepping motor (not shown) provided in the driver 28b. Is done. A plurality of curves A to I corresponding to the distance to the main subject are drawn on the plane formed by the vertical axis and the horizontal axis. Curves A to I have distances to the subject of 0.4 m, 0.5 m, 0.6 m, 0.8 m, 1.0 m, 1.5 m, 2.0 m, 3.0 m, and infinity (∞), respectively. The lens positional relationship at a certain time is shown.
[0064]
Accordingly, in step S143, the distance L1 is detected based on the positions of the zoom lens 12 and the focus lens 14 obtained in step S141 and the graph shown in FIG. In step S145, the interval L2 is detected from the position of the focus lens 14 obtained in step S141.
[0065]
In step S147, the number of vertical blocks FC of the area (face area) that the person's face should occupy on the screen, that is, the object scene, is calculated according to Expressions 5 to 6.
[0066]
[Equation 5]
face2 = face1 * L2 / L1
face1: The length of a person's face (constant: 30 cm)
face2: length of the face image projected on the light receiving surface
[Expression 6]
FC = 16 * face2 / h
h: Vertical size of the light-receiving surface formed on the image sensor Referring to FIG. 18, when it is assumed that a person (main subject) whose face length is face1 is located at a distance L1 from the zoom lens 12, The length face2 of the face image projected on the light receiving surface of the image sensor 20 corresponds to a value obtained by multiplying face1 by L2 / L1. The number of vertical blocks FC of the face area projected on the light receiving surface corresponds to a value obtained by dividing face2 by the vertical size h of the light receiving surface and multiplying the divided value by “16”.
[0068]
Returning to FIG. 15, in steps S149 and S151, the calculated number of vertical blocks FC is determined. When the number of vertical blocks FC is less than “2”, the number of vertical blocks FC is set to “2” in step S153, and the process proceeds to step S156. When the number of vertical blocks FC exceeds “8”, the number of vertical blocks FC is set to “8” in step S155, and the process proceeds to step S156. On the other hand, when the condition of 2 ≦ FC ≦ 8 is satisfied, the process proceeds to step S156 as it is. Thus, the area of the face area is set in the range of 2 blocks × 2 blocks to 8 blocks × 8 blocks.
[0069]
In step S156, variables Cin and Cout are set to “0”, and in steps S157 and S159, vertical position number i and horizontal position number j are set to “0”. In step S161, the integral values r (i, j), g (i, j) and b (i, j) set in the register rgst3 are read, and the color evaluation value R and the block (i, j) according to Equation 7 G is calculated.
[0070]
[Expression 7]
R = r (i, j) / (r (i, j) + g (i, j) + b (i, j))
G = g (i, j) / (r (i, j) + g (i, j) + b (i, j))
In step S163, it is determined whether or not the calculated color evaluation values R and B belong to the skin color area SKN shown in FIG. 19, and if NO, the process directly proceeds to step S171. On the other hand, if “YES” in the step S163, the process proceeds to a step S165 to determine whether or not the block (i, j) belongs to the face area defined by the size obtained in the steps S147 to S155. Specifically, it is determined whether or not both the condition shown in Expression 8 and the condition shown in Expression 9 are satisfied. If both of these conditions are satisfied, the block (i, j) is considered to belong to the face area, and if either of these conditions is not satisfied, the block (i, j) does not belong to the face area. It is considered.
[0071]
[Equation 8]
8-FC / 2 ≦ i ≦ 7 + FC / 2
[0072]
[Equation 9]
8-FC / 2 ≦ j ≦ 7 + FC / 2
According to Equations 8 and 9, the face area is formed at the center of the screen. For example, if FC = 6, an area FACE indicated by hatching in FIG. 20 is a face area. When the block (i, j) belongs to such a face area, the variable Cin is incremented in step S167 and then the process proceeds to step S171. When the block (i, j) does not belong to the face area, step S169. In step S171, the variable Cout is incremented.
[0073]
In step S171, the horizontal position number j is incremented, and in step S173, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S161. If j = 16, the process proceeds to step S175. In step S175, the vertical position number i is incremented, and in step S177, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S159. If i = 16, the process proceeds to step S179. By executing such processing, the variable Cin indicates the number of skin color blocks belonging to the face area, and the variable Cout indicates the number of skin color blocks not belonging to the face area.
[0074]
In step S179, the possibility Pptrt that the object scene is a portrait scene is calculated according to Equation 10. When the possibility Pptrt is calculated, the routine returns to the upper layer routine.
[0075]
[Expression 10]
Pptrt = (Cin−Cout * n) / FC ² * 100
n: The higher the number of skin color blocks belonging to the constant face area, the higher the possibility that the subject has a human face, and the smaller the number of skin color blocks belonging to the face area, the lower the possibility that the subject has a human face. However, the more skin color blocks that exist in the area other than the face area, the lower the possibility that the subject is a human face. Therefore, the variable Cin is subtracted by a multiplication value obtained by multiplying the variable Cout by a constant n. On the other hand, FC ² is the total number of blocks belonging to the face area. By dividing the subtracted value by the total number of blocks and multiplying the divided value by “100”, the possibility that the object scene is a portrait scene is Pptrt. Is required. It should be noted that the possibility Pptrt shows a high numerical value when a scene where a person as shown in FIG.
[0076]
The possibility determination process in step S25 shown in FIG. 6 follows the subroutine shown in FIGS. First, the variable Css is set to “0” in step S181, the vertical position number i is set to “0” in step S183, and the horizontal position number j is set to “0” in step S185. In step S187, it is determined whether the vertical position number i and the horizontal position number j satisfy the conditions of 6 ≦ i ≦ 9 and 6 ≦ j ≦ 9. If neither condition is satisfied, the process proceeds to step S197. If at least one of the conditions is satisfied, the process proceeds to step S189.
[0077]
In step S189, the integral values r (i, j), g (i, j) and b (i, j) set in the register rgst3 are read out, and the color evaluation value of the block (i, j) according to the above equation 7 R and G are calculated. In step S191, it is determined whether or not the calculated color evaluation values R and G belong to the evening scene area EVEN shown by hatching in FIG. 27. If NO, the process proceeds to step S195. If YES, the process proceeds to step S193. In step S193, the integral value y (i, j) set in the register rgst3 is read, and it is determined whether or not the integral value y (i, j) has high luminance. Specifically, it is determined whether y (i, j) exceeds a threshold Yth2. If y (i, j) ≦ Yth2, the process proceeds directly to step S197. If y (i, j)> Yth2, the variable Css is incremented in step S195, and then the process proceeds to step S197.
[0078]
In step S197, the horizontal position number j is incremented, and in step S201, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S187. If j = 16, the process proceeds to step S201. In step S201, the vertical position number i is incremented, and in step S203, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S185. If i = 16, the process proceeds to step S205.
[0079]
As a result of such processing being performed, for each block forming the cross area CRS1 indicated by the diagonal lines in FIG. 25, determination processing for determining whether it is an evening scene and determination processing for determining whether it is high-intensity are performed. . The variable Css indicates the number of blocks with evening scenes and high brightness.
[0080]
In step S205 shown in FIG. 23, the peripheral luminance values Yupper, Ylower, Yleft, and Yright are set to “0”. In steps S207 and S209, the vertical position number i and the horizontal position number j are set to “0”. In step S211, it is determined whether the condition 0 ≦ i ≦ 1 is satisfied, in step S215, it is determined whether the condition 14 ≦ i ≦ 15 is satisfied, and in step S219, the condition 0 ≦ j ≦ 1 is satisfied. In step S225, it is determined whether or not the condition of 14 ≦ j ≦ 15 is satisfied.
[0081]
If “YES” is determined in the step S211, the process proceeds to a step S213, and the integral value y (i, j) stored in the register rgst3 is added to the peripheral luminance value Yupper. If YES is determined in the step S215, the process proceeds to a step S217 so as to add the integral value y (i, j) stored in the register rgst3 to the peripheral luminance value Ylower. If “YES” is determined in the step S219, the process proceeds to a step S221 so as to add the integral value y (i, j) stored in the register rgst3 to the peripheral luminance value Yleft. If YES is determined in the step S225, the process proceeds to a step S227 so as to add the integrated value y (i, j) stored in the register rgst3 to the peripheral luminance value Yright.
[0082]
In step S229, the horizontal position number j is incremented, and in step S231, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S211. If j = 16, the process proceeds to step S233. In step S233, the vertical position number i is incremented, and in step S235, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S209. If i = 16, the process proceeds to step S237.
[0083]
The peripheral luminance values Yupper, Ylower, Yleft, and Yright obtained by such processing indicate the luminances of the peripheral areas ARD2a, ARD2b, ARD2c, and ARD2d, which are indicated by diagonal lines and thick lines shown in FIG.
[0084]
In step S237, the difference between the peripheral luminance values Yupper and Ylower is detected, and it is determined whether the luminance difference between the upper and lower sides of the screen is large based on the difference. In step S239, the difference between the peripheral luminance values Yleft and Yright is detected, and it is determined whether the luminance difference between the left and right sides of the screen is large based on the difference. Specifically, in step S237, it is determined whether or not the condition of Equation 11 is satisfied. In Step S239, it is determined whether or not the condition of Equation 12 is satisfied.
[0085]
## EQU11 ##
| Yupper-Ylower |> Yth3
[0086]
[Expression 12]
| Yleft-Yright |> Yth4
If neither the condition of equation 11 nor the condition of equation 12 is satisfied, the process proceeds to step S241, and the possibility Peven that the object scene is an evening scene is set to “0”. On the other hand, if at least one of the condition of Expression 11 and the condition of Expression 12 is satisfied, the possibility Peven is calculated according to Expression 13 in step S243. When the process of step S241 or S243 is completed, the process returns to the upper hierarchy routine.
[0087]
[Formula 13]
Peven = Css / 112 * 100
The number of blocks forming the cross area CRS1 shown in FIG. 25 is “112”, and the variable Css is the number of high-intensity blocks in the evening scene among the blocks forming the cross area CRS1. Therefore, by multiplying the division value obtained by dividing the variable Css by “112” by “100”, the possibility Peven that the object scene is an evening scene is obtained as a percentage. It should be noted that, when a scene in which the sunset is set in the mountains as shown in FIG.
[0088]
The possibility determination process in step S27 shown in FIG. 6 follows a subroutine shown in FIGS. First, in step S251, the total luminance value Ysum is set to “0”, the vertical position number i is set to “0” in step S253, and the horizontal position number j is set to “0” in step S255. In step S257, the integral value y (i, j) is read from the register rgst3, and the integral value y (i, j) is added to the luminance sum value Ysum.
[0089]
In step S259, the horizontal position number j is incremented, and in step S261, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S257, but if j = 16, the process proceeds to step S263. In step S263, the vertical position number i is incremented, and in step S265, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S255. If i = 16, the luminance average value Yavr is calculated according to the equation 14 in step S267.
[0090]
[Expression 14]
Yavr = Ysum / 256
By repeating steps S255 to S265, the luminance summation value Ysum indicates the summation of the integral values y (i, j) set in the register rgst3. Since the total number of blocks formed on the screen is “256”, the luminance average value obtained by Equation 14 indicates the average luminance of the screen.
[0091]
In step S269, the variable Cni is set to “0”, the vertical position number i is set to “0” in step S271, and the horizontal position number j is set to “0” in step S273. In step S275, the integral value y (i, j) is read from the register rgst3, and it is determined whether or not the integral value y (i, j) satisfies the condition shown in Equation 15.
[0092]
[Expression 15]
y (i, j)> Yavr * m
m: If the condition represented by the constant number 15 is not satisfied, the process proceeds to step S279 as it is. If the condition represented by expression 15 is satisfied, the variable Cni is incremented in step S277, and then the process proceeds to step S279.
[0093]
In step S279, the horizontal position number j is incremented, and in step S281, the incremented horizontal position number j is compared with “16”. If j <16, the process returns to step S275. If j = 16, the process proceeds to step S283. In step S283, the vertical position number i is incremented, and in step S285, the incremented vertical position number i is compared with “16”. If i <16, the process returns to step S273. If i = 16, the process proceeds to step S287.
[0094]
By repeating steps S273 to S285, the integral value y (i, j) of all the blocks forming the screen is compared with a multiplication value obtained by multiplying the luminance average value Yavr by a constant m. The variable Cni corresponds to the number of high-luminance blocks whose integrated value y (i, j) exceeds the multiplied value among 256 blocks forming the screen.
[0095]
In step S287, the luminance average value Yavr is compared with the threshold value Ynight. If Yavr ≧ Ynight, the possibility Pnight that the scene is a night scene is set to “0” in step S289. On the other hand, if Yavr <Ynight, the variable Cni is compared with the threshold Cmax in step S291. If Cni ≦ Cmax, the process proceeds directly to step S295. If Cni> Cmax, the variable Cni is set to the threshold value Cmax in step S293, and then the process proceeds to step S295. In step S295, the possibility Pnight is calculated according to Equation 16. When the process of step S289 or S295 is completed, the process returns to the upper hierarchy routine.
[0096]
[Expression 16]
Pnight = Cni / Cmax * 100
If the luminance average value Yavr is low, the object scene may be a night scene. Therefore, the calculation of Expression 16 is performed when the condition of Yavr <Ynight is satisfied. The variable Cni that is noticed in a situation where the luminance average value Vavr is sufficiently small can be regarded as the number of high luminance regions scattered in the night scene. Furthermore, although the average luminance value Yavr increases as the number of high-luminance regions increases, the process proceeds to step S295 when the luminance of regions other than the high-luminance region is considerably low. Therefore, in the calculation executed when the luminance average value Yavr is sufficiently low, the possibility Pnight that the scene is a night scene is obtained by emphasizing the variable Cni related to the size of the high luminance region. In addition, when the night skyscraper group dotted with the light of a window as shown in FIG. 31 is imaged, the possibility Pnight shows a high numerical value.
[0097]
As can be seen from the above description, in determining the possibility of a portrait scene, the distance L1 to the main subject existing in the object field is measured based on the positions of the zoom lens 12 and the focus lens 14 (S141, S143). The distance L2 between the focus lens 14 and the image sensor 20 is measured based on the position of the focus lens 14 (S145). The face area that the human face should occupy on the light receiving surface of the image sensor 14 is specified based on the measured distance L1 and interval L2 (S147 to S155). On the other hand, the skin color area of the object scene is detected based on the integral values r (i, j), g (i, j) and b (i, j) (S163). The shooting mode is determined based on the size of the skin color area included in the face area and the size of the skin color area outside the face area (S179, S29). That is, if the possibility ptrt calculated based on each size is the largest, the shooting mode is determined to be the portrait mode. The object scene is shot in the determined shooting mode (S39).
[0098]
Thus, since the shooting mode is determined based on the relationship between the face area specified based on the distance L1 to the main subject and the skin color area of the object scene, the operability of the camera can be improved. .
[0099]
In this embodiment, the digital camera has been described. However, the present invention can be applied to an analog video camera or a silver salt camera.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing an example of a configuration of a signal processing circuit applied to the embodiment in FIG. 1;
FIG. 3 is an illustrative view showing one example of blocks formed on a screen;
4 is an illustrative view showing one example of a mapping state of the SDRAM applied to the embodiment in FIG. 1; FIG.
FIG. 5 is a flowchart showing a part of the operation of the embodiment in FIG. 1;
6 is a flowchart showing another part of the operation of FIG. 1 embodiment; FIG.
FIG. 7 is a flowchart showing another part of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 8 is a flowchart showing still another part of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 9 is a flowchart showing another part of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 10 is a flowchart showing still another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 11 is a flowchart showing still another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1;
12 is a flowchart showing another part of the operation of the embodiment in FIG. 1; FIG.
FIG. 13 is an illustrative view showing one portion of operation of FIG. 1 embodiment;
FIG. 14 is an illustrative view showing one example of a sports scene.
FIG. 15 is a flowchart showing a part of the operation of FIG. 1 embodiment;
FIG. 16 is a flowchart showing another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 17 is a graph showing the relationship between the zoom lens position and focus lens position and the subject distance.
FIG. 18 is an illustrative view showing one portion of operation of FIG. 1 embodiment;
FIG. 19 is a plan view showing a distribution state of color evaluation values.
FIG. 20 is an illustrative view showing one portion of operation of FIG. 1 embodiment;
FIG. 21 is an illustrative view showing one example of a portrait scene.
FIG. 22 is a flowchart showing a part of the operation of FIG. 1 embodiment;
FIG. 23 is a flowchart showing another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 24 is a flowchart showing still another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 25 is an illustrative view showing one portion of operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 26 is an illustrative view showing another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1;
FIG. 27 is a plan view showing a distribution state of color evaluation values.
FIG. 28 is an illustrative view showing one example of an evening scene.
FIG. 29 is a flowchart showing a part of the operation of the embodiment in FIG. 1;
30 is a flowchart showing another portion of the operation of the embodiment in FIG. 1; FIG.
FIG. 31 is an illustrative view showing one example of a night view scene;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Digital camera 12 ... Zoom lens 14 ... Focus lens 20 ... Image sensor 26 ... Signal processing circuit 32 ... CPU
36 ... Memory control circuit 38 ... SDRAM
44 ... Monitor 46 ... JPEG codec 48 ... Recording medium 54 ... Shutter button 56 ... Zoom button

Claims

被写界に応じた撮影モードのパラメータを用いて撮影を行うカメラにおいて、
前記被写界に存在する主要被写体までの距離を測定する第１測定手段、
人物の顔が占めるべき顔領域を前記第１測定手段によって測定された距離に基づいて前記被写界から特定する特定手段、
前記被写界から肌色領域を検出する検出手段、および
前記特定手段によって特定された顔領域と前記検出手段によって検出された肌色領域とに基づいて前記撮影モードをポートレートモードに決定する決定手段を備えることを特徴とする、カメラ。In a camera that shoots using parameters of the shooting mode according to the scene,
First measuring means for measuring a distance to a main subject existing in the object field;
A specifying means for specifying a face area to be occupied by a person's face from the object scene based on a distance measured by the first measuring means;
Detecting means for detecting a skin color area from the object scene, and a determination means for determining the photographing mode to the portrait mode based on the detected skin color region by said detecting means and the identified face region by said specifying means A camera characterized by comprising.

ズームレンズをさらに備え、
前記第１測定手段は前記ズームレンズの位置に基づいて前記距離を測定する、請求項１記載のカメラ。A zoom lens,
The camera according to claim 1, wherein the first measuring unit measures the distance based on a position of the zoom lens.

フォーカスレンズ、
前記フォーカスレンズを経た前記被写界の光学像が受光面に入射されるイメージセンサ、および
前記フォーカスレンズと前記受光面との間隔を測定する第２測定手段をさらに備え、
前記特定手段は前記第１測定手段によって測定された距離と前記第２測定手段によって測定された間隔とに基づいて前記受光面に投影された被写界像の顔領域を特定する、請求項１または２記載のカメラ。Focus lens,
An image sensor in which an optical image of the object scene that has passed through the focus lens is incident on a light receiving surface; and a second measuring unit that measures a distance between the focus lens and the light receiving surface;
The identification means identifies a face area of the object scene image projected on the light receiving surface based on a distance measured by the first measurement means and an interval measured by the second measurement means. Or the camera of 2.

前記決定手段は、前記顔領域に含まれる第１肌色領域のサイズを判別する第１肌色領域判別手段、前記顔領域から外れる第２肌色領域のサイズを判別する第２肌色領域判別手段、および前記第１肌色領域のサイズおよび前記第２肌色領域のサイズに基づいて前記撮影モードを前記ポートレートモードに設定するモード設定手段を含む、請求項１ないし３のいずれかに記載のカメラ。The determining means includes first skin color area determining means for determining a size of a first skin color area included in the face area, second skin color area determining means for determining a size of a second skin color area outside the face area, and includes a mode setting means for setting the photographing mode to the portrait mode based on the size of the size and the second color region of the first color region, the camera according to any one of claims 1 to 3.

前記決定手段によって決定された撮影モードに対応するメッセージを出力する出力手段をさらに備える、請求項１ないし４のいずれかに記載のカメラ。 The camera according to claim 1, further comprising an output unit that outputs a message corresponding to the shooting mode determined by the determination unit.