JP7799754B2 - Image processing device and method, electronic device, program and storage medium - Google Patents
Image processing device and method, electronic device, program and storage mediumInfo
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Description
本発明は、画像処理装置及び方法、電子機器、プログラム及び記憶媒体に関し、特に露出制御に用いる測光値を求める方法に関する。 The present invention relates to image processing devices and methods, electronic devices, programs, and storage media, and in particular to a method for determining photometric values used for exposure control.
デジタルカメラ等において露出制御を行う場合、測光用に撮影した画像を格子状のブロックに分割して各ブロックの輝度値を取得し、取得した輝度値の平均値から求めた評価値をもとに露出制御を行う手法が知られている。この評価値を適正輝度に収束させる露出補正値を求め、絞り、シャッター、ISO等の露出制御にフィードバックすることで、撮影するシーンの画像の明るさを適正に保つことが可能となる。更に、被写体の顔や頭部を検出し、得られた検出領域を用いて顔が適正輝度となるような露出補正値を算出する手法も知られている。しかし、顔検出された領域内に背景や髪の毛が含まれる場合、それらの影響を受けて、適正輝度からずれてしまう可能性がある。 When controlling exposure in digital cameras, etc., a known method involves dividing the image captured for photometry into grid-like blocks, obtaining the brightness value of each block, and then controlling exposure based on an evaluation value calculated from the average of the obtained brightness values. By calculating an exposure compensation value that converges this evaluation value to the appropriate brightness and feeding it back to exposure controls such as aperture, shutter, and ISO, it is possible to maintain appropriate brightness in the image of the scene being photographed. Another known method involves detecting the subject's face or head and using the resulting detection area to calculate an exposure compensation value that will give the face appropriate brightness. However, if the detected face area includes the background or hair, these may affect the brightness and cause it to deviate from the appropriate level.
特許文献1では、肌色検出を用いて、被写体検出領域に含まれる肌色を示す画素を検出し、検出した画素の輝度値に基づいて露出補正パラメータを計算する仕組みが提案されている。これにより、顔領域の輝度が適切となる露出補正値を算出することが可能となる。 Patent document 1 proposes a mechanism that uses skin color detection to detect pixels that indicate skin color within the subject detection area, and calculates exposure compensation parameters based on the luminance values of the detected pixels. This makes it possible to calculate an exposure compensation value that provides appropriate luminance for the face area.
しかしながら、特許文献1に記載されているような肌色検出を用いても、意図した領域での露出補正が実行できない可能性があった。例えば、肌の色に近い色の服や木の幹等は誤判定され易い。また、後頭部のように下地の肌が見え易い箇所も肌色の検出がされ易く、露出が適正に補正されない可能性がある。 However, even when using skin color detection as described in Patent Document 1, there is a possibility that exposure correction may not be performed in the intended area. For example, clothing or tree trunks that are close in color to skin are likely to be misidentified. Furthermore, areas where the underlying skin is easily visible, such as the back of the head, are likely to be detected as skin color, which may result in inappropriate exposure correction.
また、被写体検出で得られた領域を用いて被写体に適切な露出値を算出しようとした場合、例えば図12(a)に示すように、検出枠の位置やサイズのばらつきにより、背景や髪の毛が検出枠に含まれてしまうことがある。特に、逆光シーン等で顔が暗く、背景が明るい、といった、輝度が乖離した状況で枠がずれると、抽出したい暗い顔の輝度と明るい背景の輝度とが混ざった状態で平均化されてしまい、想定よりも高い輝度値が算出されることとなる。このように枠ずれが発生した状態で輝度値が算出されてしまうと、目標とする輝度との差にずれが生じてしまうため、適切な露出値を設定することができない。また、マスクやサングラス等の装飾品に枠が重複してしまう場合も、同様のずれが発生してしまう。 Furthermore, when attempting to calculate an appropriate exposure value for a subject using the area obtained through subject detection, variations in the position and size of the detection frame may result in the background or hair being included in the detection frame, as shown in Figure 12(a), for example. In particular, if the frame shifts in situations where there is a luminance discrepancy, such as a backlit scene where the face is dark and the background is bright, the luminance of the dark face that you want to extract and the luminance of the bright background will be mixed and averaged, resulting in a luminance value that is higher than expected. When a luminance value is calculated in this state where the frame is shifted, there will be a discrepancy from the target luminance, making it impossible to set an appropriate exposure value. Similar discrepancies will also occur if the frame overlaps with accessories such as masks or sunglasses.
これに対し、図12(b)に示すように、肌検出によって肌のみを対象として露出値を算出した場合、背景や装着物による輝度のずれは回避可能となる。しかしながら、図12(c)に示すように、後頭部のような下地の肌が見え易い箇所も肌として検出され易く、同様に適切な露出値を設定できないという懸念がある。 In contrast, as shown in Figure 12(b), if exposure values are calculated using skin detection and targeting only the skin, it is possible to avoid brightness discrepancies caused by the background or clothing. However, as shown in Figure 12(c), areas where the underlying skin is easily visible, such as the back of the head, are also likely to be detected as skin, raising concerns that an appropriate exposure value may not be set.
本発明は上記問題点を鑑みてなされたものであり、被写体の状態に関わらず、被写体が適切な明るさとなるように露出制御することを目的とする。 The present invention was made in consideration of the above problems, and aims to control exposure so that the subject is appropriately bright regardless of the subject's condition.
上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像を入力する入力手段と、前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出手段と、前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出手段と、前記被写体の状態を判定する判定手段と、前記判定手段により前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出手段と前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定手段と、を有し、前記判定手段により前記状態が前記条件を満たさないと判定された場合に、前記決定手段は、前記第1の領域の輝度値を用いて算出した測光値を用いて露出値を決定する。
In order to achieve the above-mentioned object, the image processing device of the present invention comprises an input means for inputting an image, a first detection means for detecting a first area indicating a subject included in the image, a second detection means for detecting a second area included in the image having a predetermined first characteristic, a judgment means for judging the state of the subject, a calculation means for calculating a photometric value using the luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when the judgment means judges that the state of the subject satisfies a predetermined condition, and a determination means for determining an exposure value based on the photometric value, and when the judgment means judges that the state does not satisfy the condition, the determination means determines the exposure value using the photometric value calculated using the luminance value of the first area .
本発明によれば、被写体の状態に関わらず、被写体が適切な明るさとなるように露出制御することができる。 This invention allows exposure control so that the subject is appropriately illuminated regardless of the subject's condition.
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。 The following describes the embodiments in detail with reference to the attached drawings. Note that the following embodiments do not limit the invention as defined by the claims. While the embodiments describe multiple features, not all of these features are necessarily essential to the invention, and multiple features may be combined in any desired manner. Furthermore, in the attached drawings, the same reference numbers are used to designate identical or similar components, and redundant explanations will be omitted.
<第1の実施形態>
以下、本発明の第1の実施形態について説明する。
●撮像装置の構成
図1は、第1の実施形態における撮像装置100の機能構成を示すブロック図である。
図1において、ブロックとして表現されている構成は、ASICやFPGAのような集積回路(IC)によって、ディスクリート回路によって、あるいはメモリと、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサとの組み合わせによって実現されうる。また、1つのブロックが複数の集積回路パッケージによって実現されてもよいし、複数のブロックが1つの集積回路パッケージによって実現されてもよい。また、同一のブロックが動作環境や要求される能力等に応じて異なる構成で実施されてもよい。
First Embodiment
A first embodiment of the present invention will now be described.
Configuration of the Imaging Apparatus FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of an imaging apparatus 100 according to the first embodiment.
1, the configurations represented as blocks can be realized by integrated circuits (ICs) such as ASICs or FPGAs, by discrete circuits, or by a combination of a memory and a processor that executes a program stored in the memory. Furthermore, one block may be realized by multiple integrated circuit packages, or multiple blocks may be realized by a single integrated circuit package. Furthermore, the same block may be implemented in different configurations depending on the operating environment, required capabilities, etc.
また、以下の実施形態では、本発明をデジタルカメラ等の撮像装置で実施する場合について説明するが、本発明は撮像機能を有する任意の電子機器でも実施可能である。このような電子機器には、撮像装置のほか、コンピュータ機器(パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、メディアプレーヤ、PDA等)、携帯電話機、スマートフォン、ゲーム機、ロボット、ドローン、ドライブレコーダ等が含まれる。なお、これらは例示であり、本発明は他の電子機器でも実施可能である。 In the following embodiments, the present invention will be described as being implemented in an imaging device such as a digital camera, but the present invention can also be implemented in any electronic device with an imaging function. Such electronic devices include imaging devices as well as computer equipment (personal computers, tablet computers, media players, PDAs, etc.), mobile phones, smartphones, game consoles, robots, drones, drive recorders, etc. Note that these are merely examples, and the present invention can also be implemented in other electronic devices.
操作部101は、撮像装置100の操作者が各種の指示を入力するために操作するスイッチやボタン等の各種操作部材により構成され、シャッタースイッチや、タッチセンサ(表示装置をタッチすることで操作が可能となるもの)を含む。なお、シャッタースイッチは、例えば、操作途中(例えば半押し)でONとなり、撮影準備を指示するSW1と、操作完了(例えば全押し)でONとなり、一連の撮像処理の動作開始を指示するSW2を含む。 The operation unit 101 is composed of various operating members such as switches and buttons that the operator of the imaging device 100 operates to input various instructions, and includes a shutter switch and a touch sensor (which can be operated by touching the display device). The shutter switch includes, for example, SW1, which turns ON during operation (e.g., halfway pressing) and instructs preparation for shooting, and SW2, which turns ON when operation is completed (e.g., fully pressed) and instructs the start of a series of imaging processing operations.
制御部102は、CPU、不揮発性メモリ、RAMを備え、CPUが、不揮発性メモリに格納されたプログラムを実行することにより、種々の機能を実現することができる。例えば、制御部102は、操作部101からの指示に応じて図1に示す各部の動作を制御する。
センサ部103は、レンズ1081、絞り等のメカ機構1091を含む光学系を介して入射する光を受光し、その光量に応じて電荷に変換して得られたアナログ画像信号を出力する。センサ部103、レンズ1081、及びメカ機構1091は、撮像部を構成する。
The control unit 102 includes a CPU, a nonvolatile memory, and a RAM, and can realize various functions by the CPU executing programs stored in the nonvolatile memory. For example, the control unit 102 controls the operation of each unit shown in FIG. 1 in response to instructions from the operation unit 101.
The sensor unit 103 receives light incident thereon through an optical system including a mechanical mechanism 1091 such as a lens 1081 and an aperture, converts the received light into an electric charge according to the amount of light, and outputs an analog image signal. The sensor unit 103, the lens 1081, and the mechanical mechanism 1091 constitute an imaging unit.
A/D変換部104は、センサ部103から出力されたアナログ画像信号に対して、サンプリング、ゲイン調整、A/D変換等を行い、得られたデジタル画像信号を出力する。
画像処理部105は、A/D変換部104から出力されたデジタル画像信号に対して各種の画像処理を行い、処理済みのデジタル画像信号(画像データ)を出力する。例えば、画像処理部105は、A/D変換部104から出力されたデジタル画像信号を、YUV画像信号に変換して出力する。
輝度算出部106は、画像処理部105から出力された画像データを用いて輝度を算出すると共に、適正輝度との差分を算出する。
The A/D converter 104 performs sampling, gain adjustment, A/D conversion, etc. on the analog image signal output from the sensor unit 103, and outputs the resulting digital image signal.
The image processing unit 105 performs various image processing on the digital image signal output from the A/D conversion unit 104 and outputs the processed digital image signal (image data). For example, the image processing unit 105 converts the digital image signal output from the A/D conversion unit 104 into a YUV image signal and outputs it.
The luminance calculation unit 106 calculates the luminance using the image data output from the image processing unit 105, and calculates the difference from the appropriate luminance.
被写体検出部107は、画像処理部105から得られた画像データを用いて、画像内の被写体を検出する。ここで検出する被写体は人物を想定しており、被写体の顔及び頭部の画像内での領域を取得する。被写体検出には、人体の輪郭形状からパターンマッチングによって領域を抽出する方法や、目や鼻口等の特徴のある重要器官を検出し、それらを含む頭部領域を検出する方法や、人物の顔領域をマシンラーニングによって学習したアルゴリズムによる方法等、公知の方法を用いることができる。例えば、マシンラーニングを用いた手法では、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習を行う。人物を学習させる際には、多様な人種、年齢、性別、顔向き、頭髪の人物の画像を用いて学習させる。また検出領域は顔以外にも、頭部、胴体、手足、上半身、下半身、全身といった、区分別にすることも可能とする。 The subject detection unit 107 detects subjects within the image using image data obtained from the image processing unit 105. The subject detected here is assumed to be a person, and the area of the subject's face and head within the image is obtained. Subject detection can be performed using known methods, such as extracting an area using pattern matching from the contours of the human body, detecting important organs with distinctive features such as the eyes, nose, and mouth and detecting the head area containing them, or using an algorithm that learns a person's facial area through machine learning. For example, in machine learning techniques, learning is performed by relating concepts of each granularity, from the overall image of the object to the fine details, in a hierarchical structure. When learning about people, images of people of various races, ages, genders, facial orientations, and hair types are used. Furthermore, the detection area can be divided into categories other than the face, such as the head, torso, limbs, upper body, lower body, and entire body.
被写体状態判定部117は、被写体検出部107により検出した被写体の顔の状態を判定する。ここで判定する顔の状態とは、例えば、顔の上下左右の向き、頭髪や髭の有無、マスクやサングラス等の装飾品の有無を含む。 The subject state determination unit 117 determines the facial state of the subject detected by the subject detection unit 107. The facial state determined here includes, for example, the orientation of the face (up, down, left, or right), the presence or absence of hair or beard, and the presence or absence of accessories such as a mask or sunglasses.
肌検出部118は、画像内における肌を検出し、その領域を取得する。肌検出には、肌色と定義した所定範囲の色域を抽出する方法や、肌領域をマシンラーニングによって学習したアルゴリズムによる方法等、公知の方法を用いることができる。例えば、マシンラーニングを用いた手法では、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習を行う。肌を学習させる際に、多様な人種、年齢、性別の人物の画像を用いて学習させることで、人によって皮膚色の濃淡に差があったとしても、肌として検出することが可能となる。 The skin detection unit 118 detects skin within an image and acquires its area. Skin detection can be performed using known methods, such as extracting a specified color gamut defined as skin color, or using an algorithm that learns skin areas through machine learning. For example, in machine learning techniques, concepts of each granularity, from the overall image of the object to the finer details, are related in a hierarchical structure for learning. When learning skin, using images of people of various races, ages, and genders makes it possible to detect skin even if there are differences in the shade of skin color between people.
表示部115は、液晶ディスプレイ等により構成され、A/D変換部104から出力されたデジタル画像信号に基づく画像を表示する。
外部接続部114は、外部モニタやパーソナルコンピュータ等を接続するための接続部である。例えば、外部接続部114を介して外部モニタを接続することにより、表示部115に表示される画像を外部モニタに表示することが可能となる。
The display unit 115 is configured with a liquid crystal display or the like, and displays an image based on the digital image signal output from the A/D conversion unit 104 .
The external connection unit 114 is a connection unit for connecting an external monitor, a personal computer, etc. For example, by connecting an external monitor via the external connection unit 114, it becomes possible to display an image displayed on the display unit 115 on the external monitor.
AF処理部108は、画像処理部105から出力された画像データに基づいて焦点状態を求め、レンズ1081を制御してピントを合わせる。 The AF processing unit 108 determines the focus state based on the image data output from the image processing unit 105 and controls the lens 1081 to adjust the focus.
AE処理部109は、輝度算出部106により求められた、画像処理部105から出力された画像データを用いて算出された輝度と適正輝度との輝度の差分に基づいて、メカ機構1091を制御する。これにより、例えば、絞り値やシャッタースピードが制御される。また、A/D変換部104で行われるゲイン調整に用いるゲインを制御するように構成してもよい。また、センサ部103が電子シャッター機能を有する場合、センサ部103における電荷蓄積時間を制御することによりシャッタースピードを制御しても良い。
更に、輝度の差分に応じて、フラッシュ部111を発光させるかどうかを判断し、発光させると判断した場合に、EF処理部110に発光指示を発行しても良い。なお、発光の判断及び発光指示は、制御部102がAE処理部109と連携して行っても良い。
EF処理部110は、発光すると判断された場合に、発光指示に応じて、被写体の明るさが適正となりうる光量の光をフラッシュ部111に発光させる。
The AE processing unit 109 controls the mechanical mechanism 1091 based on the difference in brightness between the appropriate brightness and the brightness calculated by the brightness calculation unit 106 using the image data output from the image processing unit 105. This controls, for example, the aperture value and the shutter speed. The AE processing unit 109 may also be configured to control the gain used in the gain adjustment performed by the A/D conversion unit 104. If the sensor unit 103 has an electronic shutter function, the shutter speed may be controlled by controlling the charge accumulation time in the sensor unit 103.
Furthermore, it may determine whether to emit light from the flash unit 111 depending on the difference in brightness, and if it is determined that light should be emitted, it may issue a light emission instruction to the EF processing unit 110. Note that the determination of light emission and the light emission instruction may be performed by the control unit 102 in cooperation with the AE processing unit 109.
If it is determined that light should be emitted, the EF processing unit 110 causes the flash unit 111 to emit light in an amount that will provide the appropriate brightness for the subject in response to the light emission instruction.
エンコーダー部112は、画像処理部105から出力された画像データのフォーマットを、例えばJPEG等のフォーマットに変換して画像記録部113に出力する。
画像記録部113は、エンコーダー部112から出力されたフォーマット変換済みの画像データを、撮像装置100内の不図示のメモリや、撮像装置100に挿入されている不図示の外部メモリ等に記録する処理を行う。
メモリ部116は、制御部102、画像処理部105及びエンコーダー部112等が処理中の画像データを一時的に格納する。
露出補正値算出部119は、被写体状態判定部117の判定結果に基づいて、被写体検出部107により検出した被写体領域(顔領域または頭部領域)と、肌検出部118により検出した肌領域とが重畳した領域の画像信号を用いて、露出補正値を算出する。
The encoder unit 112 converts the format of the image data output from the image processing unit 105 into a format such as JPEG, and outputs the converted data to the image recording unit 113 .
The image recording unit 113 performs a process of recording the format-converted image data output from the encoder unit 112 in a memory (not shown) within the imaging device 100 or an external memory (not shown) inserted into the imaging device 100.
The memory unit 116 temporarily stores image data being processed by the control unit 102, the image processing unit 105, the encoder unit 112, and the like.
The exposure compensation value calculation unit 119 calculates an exposure compensation value based on the judgment result of the subject state judgment unit 117, using the image signal of the area where the subject area (face area or head area) detected by the subject detection unit 107 and the skin area detected by the skin detection unit 118 overlap.
なお、画像処理部105、輝度算出部106、被写体検出部107、被写体状態判定部117、肌検出部118、露出補正値算出部119は、それぞれプロセッサがソフトウエアを実行することにより実現されてもよいし、専用のハードウエアにより実現されてもよい。また、画像処理部105、輝度算出部106、被写体検出部107、被写体状態判定部117、肌検出部118、露出補正値算出部119を制御部102と別の構成として示したがこれに限られるものではない。画像処理部105、輝度算出部106、被写体検出部107、被写体状態判定部117、肌検出部118、露出補正値算出部119の少なくとも一部の機能が、制御部102に含まれてもよい。その場合、制御部102に含まれる機能は、例えば、CPUが不揮発性メモリに格納されたプログラムを実行することにより実現される。
The image processing unit 105, brightness calculation unit 106, subject detection unit 107, subject state determination unit 117, skin detection unit 118, and exposure compensation value calculation unit 119 may each be realized by a processor executing software, or by dedicated hardware. Although the image processing unit 105, brightness calculation unit 106, subject detection unit 107, subject state determination unit 117, skin detection unit 118, and exposure compensation value calculation unit 119 are illustrated as being separate from the control unit 102, this is not limitative. At least some of the functions of the image processing unit 105, brightness calculation unit 106, subject detection unit 107, subject state determination unit 117, skin detection unit 118, and exposure compensation value calculation unit 119 may be included in the control unit 102. In this case, the functions included in the control unit 102 are realized, for example, by the CPU executing a program stored in a non-volatile memory .
●露出制御
次に、上記構成を有する撮像装置100による第1の実施形態における露出制御について、撮影動作の流れに沿って、図2のフローチャートを参照しながら説明する。
Exposure Control Next, exposure control in the first embodiment using the imaging device 100 having the above configuration will be described along the flow of the photographing operation with reference to the flowchart in FIG.
先ず、ステップS201において、撮像装置100の操作者が、操作部101に含まれている電源スイッチをオンにすると、制御部102はこれを検知し、撮像装置100を構成する各部への電源供給を開始する。 First, in step S201, when the operator of the imaging device 100 turns on the power switch included in the operation unit 101, the control unit 102 detects this and begins supplying power to each unit that makes up the imaging device 100.
撮像装置100を構成する各部に電力が供給されると、ステップS202において、シャッターが開き、カメラ前面に配置されたレンズ1081、メカ機構1091を介して、センサ部103に光が入射する。センサ部103は、入射した光量に応じて光電変換により蓄積された電荷を読み出し、A/D変換部104にアナログ画像信号として出力する。 When power is supplied to each component of the imaging device 100, the shutter opens in step S202, and light enters the sensor unit 103 via the lens 1081 and mechanical mechanism 1091 located in front of the camera. The sensor unit 103 reads out the charge accumulated by photoelectric conversion according to the amount of incident light, and outputs it to the A/D conversion unit 104 as an analog image signal.
A/D変換部104は、センサ部103から出力されたアナログ画像信号に対して、サンプリング、ゲイン調整、A/D変換等を行い、デジタル画像信号として出力する。そして画像処理部105は、A/D変換部104から出力されたデジタル画像信号に対して各種画像処理を行い、処理済みのデジタル画像信号(以下、「ライブ画像」と呼ぶ。)を出力する。 The A/D conversion unit 104 performs sampling, gain adjustment, A/D conversion, etc. on the analog image signal output from the sensor unit 103, and outputs it as a digital image signal. The image processing unit 105 then performs various image processing on the digital image signal output from the A/D conversion unit 104, and outputs the processed digital image signal (hereinafter referred to as the "live image").
次に、ステップS203において、輝度算出部106は、画像処理部105から出力されたライブ画像全体の輝度値(画像輝度値)を算出する。本実施形態では、まず、画像全体を格子状のブロックに分割し、ブロック毎に画素の輝度値を加算平均して、各ブロックの輝度値を求める。そして、求めた各ブロックの輝度値に各ブロックに対して予め決められた重みをかけて求めた平均輝度値を、画像輝度値とする。 Next, in step S203, the brightness calculation unit 106 calculates the brightness value (image brightness value) of the entire live image output from the image processing unit 105. In this embodiment, the entire image is first divided into grid-like blocks, and the brightness values of the pixels in each block are averaged to determine the brightness value of each block. The brightness value of each block thus determined is then multiplied by a predetermined weight for each block to determine the average brightness value, which is then used as the image brightness value.
ここで算出する画像輝度値について、図3を参照して説明する。
図3(a)は、画像処理部105から出力されたライブ画像の一例を示す。図3(b)は、図3(a)に示すライブ画像をブロックに分割した例を示し、図3(c)は、図3(b)に示す各ブロックの輝度値の例を示す。画像輝度値は、図3(c)に示す各ブロックの輝度に重み付け加算することにより得られる。
The image luminance value calculated here will be described with reference to FIG.
Fig. 3(a) shows an example of a live image output from the image processing unit 105. Fig. 3(b) shows an example of dividing the live image shown in Fig. 3(a) into blocks, and Fig. 3(c) shows an example of the luminance value of each block shown in Fig. 3(b). The image luminance value is obtained by weighting and adding the luminance of each block shown in Fig. 3(c).
次に、ステップS204において、被写体検出部107が被写体を検出する。ここでは、ライブ画像内の人物を検出し、その顔または頭部の領域を被写体として検出する。 Next, in step S204, the subject detection unit 107 detects a subject. Here, a person is detected in the live image, and the area of their face or head is detected as the subject.
次に、ステップS205において、被写体状態判定部117にて、被写体の状態を判定する。ここで判定する被写体の状態とは、顔の領域、全身領域、顔の向き、マスクやサングラスといった装飾品の有無及び種類、頭髪の有無や髪色、髭の有無等を示す。本実施形態では、被写体状態判定部117が、被写体検出部107により検出された顔領域から顔の目や鼻、口といった重要器官情報を取得し、それが顔領域のどの位置にあるかに基づいて顔の向きを判定する。 Next, in step S205, the subject state determination unit 117 determines the state of the subject. The state of the subject determined here refers to the face area, whole body area, facial orientation, the presence and type of accessories such as a mask or sunglasses, the presence and color of hair, the presence or absence of a beard, etc. In this embodiment, the subject state determination unit 117 obtains information on important facial organs such as the eyes, nose, and mouth from the face area detected by the subject detection unit 107, and determines the orientation of the face based on the position of these organs in the face area.
具体的には、図7に示すように、被写体状態判定部117は、顔領域内で重要器官に特徴点座標を設定する。
例えば、図7(a)のように正面を向いた顔の場合、図7(b)に示すように、目の位置は検出された顔領域の中心線を対象に1つずつ、鼻は画面中心やや下、口は画面下部で中心線を対象に存在している。この場合、被写体状態判定部117は、顔は正面を向いている(顔の角度が0°)と判定する。図7(c)では、図7(b)に比べて目や鼻の位置が全体的にやや左方向にシフトしているため、被写体状態判定部117は、顔の角度が30°と判定する。また、図7(d)ではさらに左方向にシフトしているため60°、図7(e)では目が一つになり、鼻も枠の右端、口も枠の右側に寄っているため、90°と判定する。なお、上述した図7(b)~(e)に示した角度はあくまで顔の向きがどれだけ横を向いているかを示すための一例に過ぎず、被写体状態判定部117が顔の向きについて、その大小関係を把握可能な指標であればこれに限られない。
Specifically, as shown in FIG. 7, the subject state determination unit 117 sets feature point coordinates for important organs within the face area.
For example, in the case of a face facing forward as shown in FIG. 7( a), as shown in FIG. 7( b), the eyes are positioned one by one relative to the center line of the detected face area, the nose is slightly below the center of the screen, and the mouth is located at the bottom of the screen relative to the center line. In this case, the subject state determination unit 117 determines that the face is facing forward (face angle is 0°). In FIG. 7( c), the positions of the eyes and nose are shifted slightly to the left overall compared to FIG. 7( b), so the subject state determination unit 117 determines the face angle to be 30°. In FIG. 7( d), the face angle is shifted further to the left, so it is determined to be 60°. In FIG. 7( e), the eye is united, and the nose and mouth are also shifted to the right edge of the frame, so it is determined to be 90°. Note that the angles shown in FIGS. 7( b) to 7( e) above are merely examples for indicating how far the face is facing sideways, and any indicator that allows the subject state determination unit 117 to grasp the magnitude relationship of the face orientation is not limited to these.
また、被写体状態判定部117は、マスク等の装着物に関しても器官情報の有無で判定する。図8(a)に示すように、顔検出枠内で重要器官が両目しか検出されず、鼻口部分を肌以外のものが覆っている場合には、マスクを着用していると判定する。また、図8(b)に示すように、顔検出枠内で重要器官が口と鼻しか検出されず、目部分を肌以外のものが覆っている場合には、サングラスや眼鏡を着用していると判定する。髪部分においては、被写体状態判定部117が頭部領域の上部に肌以外の色を持つ物体があるか判定し、その色に応じて黒髪、栗毛、金髪、赤毛、白髪等に分類する。 The subject state determination unit 117 also determines whether or not the subject is wearing an item such as a mask based on the presence or absence of organ information. As shown in Figure 8(a), if only the eyes are detected as important organs within the face detection frame and the nose and mouth are covered by something other than skin, it is determined that the subject is wearing a mask. As shown in Figure 8(b), if only the mouth and nose are detected as important organs within the face detection frame and the eyes are covered by something other than skin, it is determined that the subject is wearing sunglasses or glasses. With regard to hair, the subject state determination unit 117 determines whether there is an object with a color other than skin above the head region, and classifies the hair as black hair, chestnut hair, blonde hair, red hair, white hair, etc. depending on the color.
次に、ステップS206において、肌検出部118により、ライブ画像内に存在する肌を検出する。ここで、検出可能な肌領域とは、肌の色や輝度の差に関わらず、人物の肌とし、顔の肌領域だけでなく、手や足の肌領域についても検出可能とする。 Next, in step S206, the skin detection unit 118 detects skin present in the live image. Here, a detectable skin area is defined as human skin, regardless of differences in skin color or brightness, and is capable of detecting not only facial skin areas but also skin areas on the hands and feet.
次に、ステップS207において、被写体状態判定部117は、ステップS205で判定した被写体の状態に基づいて、顔の向きが正面(正面顔)もしくは横(横顔)であるかを判断する。正面顔または横顔と判断された場合は、ステップS208に進み、正面及び横顔ではないと判断された場合は、ステップS213に進む。 Next, in step S207, the subject state determination unit 117 determines whether the face is facing forward (frontal face) or side (profile) based on the state of the subject determined in step S205. If it is determined to be facing forward or side, the process proceeds to step S208; if it is determined not to be facing forward or side, the process proceeds to step S213.
なお、本実施形態では、横顔の条件として、顔が正面の位置から±90°程度の範囲内の、首を左右に振っている状態とする。これは頭部領域の肌領域の輝度値を取得するのに十分な面積が確保でき、且つ、露出のばらつきを抑えられるレベルとして想定している。90°を超える角度の場合は、肌領域の面積が輝度値を取得するのに十分ではないものとして判断する。 In this embodiment, the profile condition is defined as a state in which the face is tilted from side to side within a range of approximately ±90° from the front position. This is assumed to be a level that ensures a sufficient area to obtain the brightness value of the skin area in the head region and also reduces exposure variations. If the angle exceeds 90°, it is determined that the area of the skin area is not sufficient to obtain a brightness value.
ステップS208において、輝度算出部106は、ステップS204で検出した顔領域と、ステップS206で検出した肌領域のうち、重畳する重畳領域を対象として、肌平均輝度SkinYを算出する。ここで、図3に示す例を参照して、肌平均輝度SkinYの算出方法について説明する。 In step S208, the luminance calculation unit 106 calculates the average skin luminance SkinY for the overlapping area between the face area detected in step S204 and the skin area detected in step S206. Here, the method for calculating the average skin luminance SkinY will be described with reference to the example shown in Figure 3.
輝度算出部106は、まず、図3(a)に示すライブ画像において、被写体検出部107により検出された顔領域が、図3(b)に示す分割されたブロックのうち、どのブロックに存在するかを判定する。この場合、図3(d)のブロック領域301が該当する。 The brightness calculation unit 106 first determines in which of the divided blocks shown in FIG. 3(b) the face area detected by the subject detection unit 107 exists in the live image shown in FIG. 3(a). In this case, this corresponds to block area 301 in FIG. 3(d).
次に輝度算出部106は、図3(a)に示すライブ画像において、肌検出部118により検出された肌領域が、図3(b)に示す分割されたブロックのうち、どのブロックに存在するかを判定する。この場合、図3(f)のブロック領域302が該当する。 Next, the brightness calculation unit 106 determines in which of the divided blocks shown in Figure 3(b) the skin area detected by the skin detection unit 118 in the live image shown in Figure 3(a) is present. In this case, this corresponds to block area 302 in Figure 3(f).
そして、ブロック領域301とブロック領域302に共通して含まれるブロックの輝度を加算平均することで、肌平均輝度SkinYを求める。図3に示す例では、174、168、197、204の平均値185.75が肌平均輝度SkinYとして得られる。 Then, the average skin luminance SkinY is calculated by averaging the luminance values of the blocks commonly included in block area 301 and block area 302. In the example shown in Figure 3, the average value of 174, 168, 197, and 204, 185.75, is obtained as the average skin luminance SkinY.
ここで、肌領域の数が少ない場合、肌平均輝度SkinYがばらつく懸念がある。肌平均輝度SkinYがばらつくと、後のS210で算出する測光値がばらつき、最終的な露出のばらつきにつながる。
そこで求める肌平均輝度SkinYとして、時間方向に平均したものを用いても良い。具体的には、過去Nフレーム分の肌平均輝度SkinYを平均した値を使う。つまり、現在のフレームTにおける肌平均輝度をSkinY(T)とすると、肌平均輝度SkinY=(SkinY(T)+SkinY(T-1)+SkinY(T-2)+・・・SkinY(T-N-1))/Nで計算される。
Here, if the number of skin regions is small, there is a concern that the average skin luminance SkinY may vary. Variation in the average skin luminance SkinY will lead to variation in the photometric value calculated later in S210, which will lead to variation in the final exposure.
Therefore, the average skin luminance SkinY obtained may be a value averaged in the time direction. Specifically, the average skin luminance SkinY of the past N frames is used. In other words, if the average skin luminance of the current frame T is SkinY(T), the average skin luminance SkinY is calculated as follows: SkinY(T) + SkinY(T-1) + SkinY(T-2) + ... SkinY(T-N-1))/N.
また別の方法として、前回算出した値との差分が所定の値を超えないときは前回算出した値を用いてもよい。つまり、SkinY(T)-SkinY(T-1)が所定の閾値以上の時はSkinY(T)を使い、閾値未満の時はSkinY(T-1)を用いる。
肌平均輝度SkinYのばらつきを抑える処理は肌領域の面積が小さいときに限って行っても良い。すなわち、肌領域面積がTH1未満の場合はNフレーム分の肌平均輝度SkinYの平均値を使用し、TH1以上の場合は、S208で算出した現在のフレームの肌平均輝度SkinYの値を使用する。
なお、肌平均輝度SkinYのばらつきを抑える方法については上記方法に限らない。これらの方法により測光値のばらつきを抑え、露出の安定化させることができる。
Alternatively, the previously calculated value may be used if the difference between the previous calculated value and the current value does not exceed a predetermined value. In other words, SkinY(T) is used when SkinY(T) - SkinY(T-1) is equal to or greater than a predetermined threshold, and SkinY(T-1) is used when it is less than the threshold.
The process of suppressing the variation in the average skin luminance SkinY may be performed only when the area of the skin region is small. That is, when the area of the skin region is less than TH1, the average value of the average skin luminance SkinY for N frames is used, and when the area is TH1 or more, the value of the average skin luminance SkinY for the current frame calculated in S208 is used.
The method for suppressing the variation in the average skin luminance SkinY is not limited to the above method. By using these methods, the variation in the photometric value can be suppressed and the exposure can be stabilized.
次に、ステップS209において、輝度算出部106は、肌平均輝度SkinYを用いて、予め決められた顔の目標輝度値からの差分ΔBvFaceを算出する。差分ΔBvFaceは、目標輝度値をReferenceYとすると、以下の式(1)で求められる。
ΔBvFace=LOG2(SkinY/ReferenceY) …(1)
Next, in step S209, the luminance calculation unit 106 calculates a difference ΔBvFace from a predetermined target luminance value of the face using the average skin luminance SkinY. The difference ΔBvFace can be calculated by the following equation (1), where ReferenceY is the target luminance value .
ΔBvFace=LOG 2 (SkinY/ReferenceY)...(1)
次に、ステップS210において、輝度算出部106は、差分ΔBvFaceを用いて、適正な測光値を算出する。ここで算出される測光値をBvとすると、以下の式(2)で算出される。
Bv=CtrlBv+ΔBvFace+BvCorr …(2)
ここで、CtrlBvは画像を取得した露出値である。また、BvCorrは各種補正値であり、被写体の逆光度合いに基づく補正、高輝度領域である空の割合に基づく補正、夜景補正等を含む。
Next, in step S210, the brightness calculation unit 106 calculates an appropriate photometric value using the difference ΔBvFace. If the photometric value calculated here is Bv, it is calculated using the following equation (2).
Bv=CtrlBv+ΔBvFace+BvCorr…(2)
Here, CtrlBv is the exposure value at which the image was acquired, and BvCorr is various correction values, including correction based on the degree of backlighting of the subject, correction based on the proportion of the sky that is a high-brightness area, night view correction, etc.
その後、ステップS211において、ステップS210で得られた測光値を顔の向きが正面及び横以外であるときのために保持しておく。 Then, in step S211, the photometric value obtained in step S210 is stored in case the face orientation is other than front or side.
なお、測光値を、ステップS203で求めた画像輝度値を更に用いて算出しても良い。
画像輝度値を更に用いる場合、測光値Bvは式(2)に代わり、以下の式(3)により算出される。
Bv=(CtrlBv+ΔBvEa)×a+(CtrlBv+ΔBvFace)×b
+BvCorr …(3)
ここで、ΔBvEaはステップS203で求めた画像輝度値から求めた輝度値の目標輝度値との差分である。また、a及びbは画像全体輝度と肌領域の輝度の使用率を決定する調整する係数であり、a+b=1.0である。
The photometric value may be calculated by further using the image luminance value obtained in step S203.
When the image luminance value is further used, the photometric value Bv is calculated by the following equation (3) instead of equation (2).
Bv=(CtrlBv+ΔBvEa)×a+(CtrlBv+ΔBvFace)×b
+BvCorr…(3)
Here, ΔBvEa is the difference between the image luminance value calculated in step S203 and the target luminance value. Also, a and b are adjustment coefficients that determine the usage rate of the overall image luminance and the luminance of the skin region, and a+b=1.0.
上記のように画像輝度値を考慮して測光値を算出することで、顔だけではなく、画像全体の明るさが適正となるように露出を制御することができる。 By calculating the photometric value taking into account the image brightness value as described above, exposure can be controlled so that the brightness of the entire image, not just the face, is appropriate.
一方、ステップS207において、顔の向きが正面もしくは横顔以外の状態、例えば、図12(c)に示すように、後頭部と判定された状態で、髪の下地となっている肌領域の影響で肌を検出してしまった場合、髪領域に対して測光値を算出してしまい、黒髪の場合は露出がオーバーになってしまう。これを回避するため、ステップS213において、直近のステップS211で保持された測光値を用いると決定する。 On the other hand, if step S207 determines that the face is facing away from the front or in profile, for example, as shown in Figure 12(c), and skin is detected due to the influence of the skin area underlying the hair, the photometric value will be calculated for the hair area, which will result in overexposure in the case of black hair. To avoid this, step S213 determines that the photometric value stored in the most recent step S211 will be used.
そして、ステップS212において、露出補正値算出部119が、ステップS210またはS213で得られた測光値に基づいて露出値を算出し、AE処理部109へとフィードバックし、AE処理部109が適正露出への収束制御を行う。 Then, in step S212, the exposure compensation value calculation unit 119 calculates an exposure value based on the photometric value obtained in step S210 or S213, and feeds this back to the AE processing unit 109, which then performs convergence control to the appropriate exposure.
このように、露出補正値算出部119では、検出した被写体状態が、正面顔または横顔の状態で肌領域を十分な大きさで検出できている場合に、検出した被写体領域と肌検出領域とが重畳した領域に対する、露出補正値を算出する。一方、検出した被写体状態が、正面顔または横顔の状態ではなく、肌領域を十分な大きさで検出できていない場合に、保持しておいた測光値を用いる。 In this way, the exposure compensation value calculation unit 119 calculates an exposure compensation value for the area where the detected subject area and skin detection area overlap when the detected subject state is a frontal or profile face and the skin area has been detected at a sufficient size. On the other hand, when the detected subject state is not a frontal or profile face and the skin area has not been detected at a sufficient size, the stored photometric value is used.
ステップS214では、制御部102が、操作部101に含まれるシャッタースイッチの操作によりSW1がONされたかどうかを判定し、ONされていなければ、ステップS202に戻ってS212で制御された露出値によりライブ画像が取得され、取得したライブ画像に対して上記処理を繰り返す。 In step S214, the control unit 102 determines whether SW1 has been turned ON by operating the shutter switch included in the operation unit 101. If it has not been turned ON, the process returns to step S202, where a live image is acquired using the exposure value controlled in S212, and the above processing is repeated for the acquired live image.
ステップS214においてSW1がONとなると、ステップS215において、最終測光値を取得する。なお、この時、AF処理部108も、この時点における画像情報を用いてAF処理を行い、被写体に合焦するようにレンズ1081を制御する。
When SW1 is turned ON in step S214, the final photometric value is acquired in step S215. At this time, the AF processing unit 108 also performs AF processing using the image information at this time point, and controls the lens 1081 to focus on the subject.
そして、ステップS216において、制御部102が、シャッタースイッチの操作によりSW2がONされたかどうかを判定し、ONされていなければ、ステップS214に戻り、ONされていれば、ステップS217に進んで、本露光へと移行し、レンズ、露出機構を介してセンサ部103に入射した光に応じた電荷を読み出し、A/D変換部104にアナログ画像信号として出力する。 Then, in step S216, the control unit 102 determines whether SW2 has been turned ON by operating the shutter switch. If it has not been turned ON, the process returns to step S214. If it has been turned ON, the process proceeds to step S217, where the main exposure begins. The charge corresponding to the light incident on the sensor unit 103 via the lens and exposure mechanism is read out, and this is output to the A/D conversion unit 104 as an analog image signal.
A/D変換部104は、センサ部103から出力されたアナログ画像信号に対して、サンプリング、ゲイン調整、A/D変換等を行い、デジタル画像信号として出力する。画像処理部105はデジタル画像信号に対して各種の画像処理を行い、処理済みのデジタル画像信号を出力する。 The A/D conversion unit 104 performs sampling, gain adjustment, A/D conversion, etc. on the analog image signal output from the sensor unit 103, and outputs it as a digital image signal. The image processing unit 105 performs various image processing on the digital image signal, and outputs the processed digital image signal.
画像処理部105から出力されたデジタル信号は、エンコーダー部112にてJPEG等のフォーマットに変換され、画像記録部113に出力される。画像記録部113は、フォーマット変換された画像データを所定のメモリに記録する処理を行う。 The digital signal output from the image processing unit 105 is converted into a format such as JPEG by the encoder unit 112 and output to the image recording unit 113. The image recording unit 113 performs processing to record the format-converted image data in a specified memory.
上記の通り第1の実施形態によれば、被写体領域と被写体情報、肌領域を取得し、十分に肌領域が確保できる状態かどうかを判定し、顔の肌領域の明るさが適切となるように露出を制御することで、後頭部や装着物等の影響を受けることなく、露出を制御することができる。 As described above, according to the first embodiment, the subject area, subject information, and skin area are acquired, and it is determined whether there is sufficient skin area. By controlling the exposure so that the brightness of the facial skin area is appropriate, it is possible to control the exposure without being affected by the back of the head, attached items, etc.
なお、上述した例では、被写体の状態のうち、十分に肌領域が確保できる状態かどうかを判定するために、顔の向きを用いたが、本発明は顔の向きに限られるものではない。被写体状態判定部117にて判定した、顔の領域、全身領域、マスクやサングラスといった装飾品の有無の情報を総合的に用いて、例えば、顔の領域や全身領域から得られる顔の領域のサイズに基づいて判定しても良いし、被写体がマスクをしているか否かに応じて判定しても良い。また、これらの判定方法を組み合わせて判定しても良い。 In the above example, the face direction was used to determine whether the subject's state allows for a sufficient skin area, but the present invention is not limited to face direction. Information on the face area, full body area, and the presence or absence of accessories such as a mask or sunglasses determined by the subject state determination unit 117 may be used comprehensively to make a determination based on, for example, the size of the face area obtained from the face area and full body area, or based on whether the subject is wearing a mask. It is also possible to make a determination using a combination of these determination methods.
<第2の実施形態>
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、正面顔のように十分に肌領域を検出できる状態ではない場合における露出制御について説明する。
Second Embodiment
Next, a second embodiment of the present invention will be described, which deals with exposure control in a case where the skin region cannot be detected sufficiently, such as in the case of a frontal face.
●撮像装置の構成
図4は、第2の実施形態における撮像装置100の機能構成を示すブロック図である。なお、図4に示す構成において、図1に示す構成と同様の構成については同じ参照番号を付し、説明を省略する。
Configuration of the Imaging Apparatus Fig. 4 is a block diagram showing the functional configuration of the imaging apparatus 100 according to the second embodiment. Note that in the configuration shown in Fig. 4, the same components as those shown in Fig. 1 are given the same reference numerals, and descriptions thereof will be omitted.
髪検出部401は、画面内の頭髪や髭を検出し、その領域を取得する。髪の検出には、髪色と定義した所定範囲の色域を抽出する方法や、髪領域をマシンラーニングによって学習したアルゴリズムによる方法、また、顔検出した領域から頭髪や髭の存在する位置を推定しパターンマッチング領域を抽出する方法等、公知の方法を用いることができる。例えば、マシンラーニングを用いた手法では、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習を行う。髪を学習させる際には、多様な人種、年齢、性別の人物の画像を用いて学習させる。 The hair detection unit 401 detects hair and beard on the screen and acquires their area. Hair detection can be performed using known methods, such as extracting a predetermined color gamut defined as hair color, using an algorithm that learns hair areas through machine learning, or estimating the location of hair and beard from a detected face area and extracting a pattern matching area. For example, machine learning techniques involve learning by relating concepts of each granularity, from the overall image of the object to the fine details, in a hierarchical structure. When learning about hair, images of people of various races, ages, and genders are used.
露出補正算出部402は、被写体状態判定部117の判定結果に基づいて、被写体検出部107により検出された被写体領域(顔領域または頭部領域)と、肌検出部118により検出された肌領域、及び、髪検出部401により検出された頭髪や髭の領域と、がそれぞれ重畳した領域の画像信号を用いて、露出補正値を算出する。 Based on the determination result of the subject state determination unit 117, the exposure compensation calculation unit 402 calculates an exposure compensation value using image signals of the areas where the subject area (face area or head area) detected by the subject detection unit 107, the skin area detected by the skin detection unit 118, and the hair or beard area detected by the hair detection unit 401 overlap.
●露出動作
次に、上記構成を有する撮像装置100による第2の実施形態における露出制御について、撮影動作の流れに沿って、図5のフローチャートを参照しながら説明する。ただし、図2に示す第1の実施形態と同様の処理については、同じステップ番号を付し、適宜説明を省略する。
Exposure Operation Next, exposure control in the second embodiment using the imaging device 100 having the above configuration will be described along the flow of the shooting operation with reference to the flowchart in Fig. 5. However, the same steps as those in the first embodiment shown in Fig. 2 are given the same step numbers, and descriptions thereof will be omitted as appropriate.
ステップS202で撮影したライブ画像に基づいて、各ブロックの輝度値及び画像輝度値の算出(ステップS203)、被写体検出(ステップS204)、被写体状態の判定(ステップS205)を終えると、次のステップS501において、肌検出部118がライブ画像内に存在する肌領域を検出する。ここで、検出可能な肌領域とは、肌の色や輝度の差に関わらず、人物の肌とし、顔の肌領域だけでなく、手や足の肌領域についても検出可能とする。
また同時に髪検出部401がライブ画像内に存在する髪領域を検出する。ここで、検出可能な髪領域とは、人種や年齢、性別に関わらず、人物の頭髪及び髭を検出可能とし、白髪、黒髪、赤髪等の色の情報に依存せず検出可能とする。
After the calculation of the luminance value and image luminance value of each block (step S203), the detection of the subject (step S204), and the determination of the subject state (step S205) are completed based on the live image captured in step S202, the skin detection unit 118 detects the skin area present in the live image in the next step S501. Here, the detectable skin area refers to the skin of a person regardless of differences in skin color or luminance, and is capable of detecting not only the skin area of the face but also the skin areas of the hands and feet.
At the same time, the hair detection unit 401 detects hair regions present in the live image. Here, a detectable hair region is one that can detect a person's hair and beard regardless of race, age, or sex, and that can be detected without relying on color information such as white hair, black hair, or red hair.
そして、ステップS502において、輝度算出部106は、ステップS204で検出した顔領域と、ステップS501で検出した肌領域のうち、図3に示すように、重畳する領域を対象として、肌平均輝度SkinYを算出する。同様にして、輝度算出部106は、ステップS204で検出した顔領域と、ステップS501で検出した髪領域のうち、重畳する領域を対象として、髪平均輝度HairYを算出する。 Then, in step S502, the luminance calculation unit 106 calculates the average skin luminance SkinY for the overlapping areas of the face area detected in step S204 and the skin area detected in step S501, as shown in FIG. 3. Similarly, the luminance calculation unit 106 calculates the average hair luminance HairY for the overlapping areas of the face area detected in step S204 and the hair area detected in step S501.
そして、ステップS503において、ステップS502で算出した肌平均輝度SkinY及び髪平均輝度HairYと、目標輝度値とから、肌のBv値SkinBvと髪のBv値HairBvとを算出して保持しておく。画像を取得した露出値をCtrlBv、目標輝度値をReferenceYとした場合、肌のBv値SkinBvと髪のBv値HairBvは、以下の式(4)により求められる。
SkinBv=CtrlBv+LOG2(SkinY/ReferenceY)
HairBv=CtrlBv+LOG2(HairY/ReferenceY)
…(4)
Then, in step S503, the Bv value of skin, SkinBv, and the Bv value of hair, HairBv, are calculated and stored from the average skin luminance, SkinY, and the average hair luminance, HairY, calculated in step S502, and the target luminance value. When the exposure value at which the image was acquired is CtrlBv and the target luminance value is ReferenceY, the Bv value of skin, SkinBv, and the Bv value of hair, HairBv, are calculated by the following formula (4):
SkinBv=CtrlBv+LOG 2 (SkinY/ReferenceY)
HairBv=CtrlBv+LOG 2 (HairY/ReferenceY)
…(4)
次にステップS504において、このようにして得られた肌のBv値SkinBvと髪のBv値HairBvとから、以下の式(5)により、肌と髪の輝度段差ΔBvSHを算出する。
ΔBvSH=|SkinBv-HairBv| …(5)
Next, in step S504, the brightness difference ΔBvSH between the skin and hair is calculated from the thus obtained Bv value SkinBv of the skin and the Bv value HairBv of the hair, using the following equation (5).
ΔBvSH=|SkinBv−HairBv|…(5)
次に、ステップS207において、被写体状態判定部117は、ステップS205で検出した被写体の状態に基づいて、顔の向きが正面もしくは横であるかを判断する。正面顔または横顔と判定された場合は、ステップS506に進み、正面顔または横顔ではないと判定された場合は、ステップS505に進む。 Next, in step S207, the subject state determination unit 117 determines whether the face is facing forward or sideways based on the state of the subject detected in step S205. If it is determined that the face is facing forward or sideways, the process proceeds to step S506; if it is determined that the face is not facing forward or sideways, the process proceeds to step S505.
ステップS506において、輝度算出部106は、ステップS502で算出した肌平均輝度SkinYを用いて、顔の目標輝度値からの差分ΔBvFaceを算出する。ΔBvFaceは式(1)に基づいて算出される。 In step S506, the luminance calculation unit 106 calculates the difference ΔBvFace from the target luminance value of the face using the average skin luminance SkinY calculated in step S502. ΔBvFace is calculated based on equation (1).
そして、ステップS507において、ステップS504で算出された肌と髪の輝度段差ΔBvSHを、次回、正面顔及び横顔以外と判定された場合のために前回値preΔBvSHとして保持しておく。 Then, in step S507, the brightness difference ΔBvSH between the skin and hair calculated in step S504 is stored as the previous value preΔBvSH for the next time the face is determined to be other than a frontal or profile face.
そして、ステップS210において、輝度算出部106は、差分ΔBvFaceを用いて、適正な測光値を算出する。測光値Bvは、式(2)に基づいて算出される。その後、ステップS211において前記ステップS210で得られた測光値を正面及び横顔以外の顔角度が検出されたときのために保持しておく。 Then, in step S210, the brightness calculation unit 106 uses the difference ΔBvFace to calculate an appropriate photometric value. The photometric value Bv is calculated based on equation (2). Then, in step S211, the photometric value obtained in step S210 is stored in case a face angle other than frontal or profile is detected.
一方、ステップS207で、顔向きが正面もしくは横顔ではないと判定された場合、ステップS505に進む。例えば、図12(c)に示すように、後頭部と判定された状態で、髪の下地となっている肌領域の影響で肌を検出してしまった場合、髪領域に対して適切でない測光値を算出してしまう可能性がある。この場合、髪領域に対して露出が不安定になってしまう。これを回避するため、ステップS504で算出した肌と髪の輝度段差ΔBvSHと、前回値PreΔBvSHとの差分(変化量)が予め決められた閾値未満かどうかを判定する。差分が予め決められた閾値未満であれば、ステップS506へ進んで、ステップS502で算出した肌平均輝度SkinYを用いて差分ΔBvFaceを算出する。また、差分が予め決められた閾値以上であればステップS213へ進んで、直近のステップS211で保持された露出値を用いると決定する。これにより、露出の変動を抑えることができる。
On the other hand, if step S207 determines that the face orientation is not forward or in profile, the process proceeds to step S505. For example, as shown in FIG. 12C, if the back of the head is determined and skin is detected due to the influence of the skin region underlying the hair, an inappropriate photometric value for the hair region may be calculated. In this case, the exposure for the hair region may become unstable. To avoid this, the process determines whether the difference (amount of change) between the brightness difference ΔBvSH between the skin and hair calculated in step S504 and the previous value PreΔBvSH is less than a predetermined threshold. If the difference is less than the predetermined threshold, the process proceeds to step S506, where the difference ΔBvFace is calculated using the average skin brightness SkinY calculated in step S502. If the difference is equal to or greater than the predetermined threshold, the process proceeds to step S213, where it is determined that the exposure value held in the most recent step S211 will be used. This reduces fluctuations in exposure.
図6(a)は、顔が横向きである場合に検出された被写体領域、肌領域及び髪領域、図6(b)は、このときの肌領域の輝度の分布及び髪領域の輝度の分布の一例を示す概念図である。また、図6(c)は、顔が後ろ向きである場合に検出された被写体領域、肌領域604及び髪領域603、図6(d)は、このときの肌領域の輝度の分布及び髪領域の輝度の分布の一例を示す概念図である。顔が後ろ向きの場合、顔が横向きである場合よりも、肌領域604の輝度と髪領域603の輝度の分布が近いことが分かる。すなわち、前回の輝度段差ΔBvSHと今回算出した輝度段差とを比較することで、顔の向きの変化の有無等を判定することができる。
Fig. 6(a) is a conceptual diagram showing an example of the subject region, skin region, and hair region detected when the face is turned sideways, and Fig. 6(b) is a conceptual diagram showing an example of the luminance distribution of the skin region and the luminance distribution of the hair region at this time. Fig. 6(c) is a conceptual diagram showing an example of the subject region, skin region 604 , and hair region 603 detected when the face is turned backward, and Fig. 6(d) is a conceptual diagram showing an example of the luminance distribution of the skin region and the luminance distribution of the hair region at this time. It can be seen that when the face is turned backward, the luminance distribution of the skin region 604 and the luminance distribution of the hair region 603 are closer than when the face is turned sideways. In other words, by comparing the previous luminance step ΔBvSH with the luminance step calculated this time, it is possible to determine whether or not the face orientation has changed.
そして、ステップS212において、露出補正値算出部119が、ステップS210またはS213で得られた測光値に基づいて露出値を算出し、AE処理部109へとフィードバックし、AE処理部109が適正露出への収束制御を行う。 Then, in step S212, the exposure compensation value calculation unit 119 calculates an exposure value based on the photometric value obtained in step S210 or S213, and feeds this back to the AE processing unit 109, which then performs convergence control to the appropriate exposure.
上記の通り第2の実施形態によれば、被写体領域と被写体情報、肌領域及び髪領域を取得し、十分に肌領域が確保できる状態かどうか、及び、外光環境が安定しているかどうかを判定し、顔に適切な露出となるように制御することで、後頭部や装着物等の影響を受けることなく、適切な露出設定が可能となる。 As described above, according to the second embodiment, the subject area, subject information, skin area, and hair area are acquired, and it is determined whether there is sufficient skin area and whether the external light environment is stable. By controlling the exposure to be appropriate for the face, it is possible to set appropriate exposure without being affected by the back of the head, attached items, etc.
なお、上述した第1及び第2の実施形態では、ブロック単位で輝度値を算出する場合について説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、画素単位で算出してもよい。 In the first and second embodiments described above, the luminance values are calculated on a block-by-block basis, but the present invention is not limited to this, and the luminance values may also be calculated on a pixel-by-pixel basis.
<第3の実施形態>
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。第3の実施形態では、被写体の状態が正面顔または横顔ではあるが、肌領域が小さい場合の処理について説明する。
なお、第3の実施形態における撮像装置の構成は、図1を参照して第1の実施形態で説明したものと同様であるため、説明を省略する。
Third Embodiment
Next, a third embodiment of the present invention will be described. In the third embodiment, processing will be described for a case where the subject is a front face or a profile face, but the skin area is small.
The configuration of the imaging device in the third embodiment is the same as that described in the first embodiment with reference to FIG. 1, and therefore a description thereof will be omitted.
●露出動作
次に、撮像装置100による第3の実施形態における露出制御について、撮影動作の流れに沿って、図9のフローチャートを参照しながら説明する。ただし、図2に示す第1の実施形態と同様の処理については、同じステップ番号を付し、適宜説明を省略する。
Exposure Operation Next, exposure control in the third embodiment by the imaging device 100 will be described along the flow of the shooting operation with reference to the flowchart in Fig. 9. However, the same steps as those in the first embodiment shown in Fig. 2 are given the same step numbers, and descriptions thereof will be omitted as appropriate.
ステップS202で撮影したライブ画像に基づいて、各ブロックの輝度値及び画像輝度値の算出(ステップS203)、被写体検出(ステップS204)、被写体状態の判定(ステップS205)、肌領域検出(ステップS206)を終えると、ステップS207において、被写体状態判定部117は、ステップS205で検出した被写体の状態に基づいて、顔の向きが正面もしくは横であるかを判断する。正面顔または横顔と判定された場合は、ステップS901に進み、正面顔または横顔ではないと判定された場合は、ステップS213に進む。
After the calculation of the brightness value and image brightness value of each block (step S203), the detection of the subject (step S204), the determination of the subject state (step S205), and the detection of the skin region (step S206) are completed based on the live image captured in step S202, in step S207, the subject state determination unit 117 determines whether the face is facing forward or sideways based on the state of the subject detected in step S205. If it is determined to be a frontal or sideways face, the process proceeds to step S901, and if it is determined not to be a frontal or sideways face, the process proceeds to step S213.
ステップS901において、肌領域の面積が大きいかどうかを判定する。ステップS207では、顔向きの条件から肌領域の輝度を取得するのに十分な肌面積が確保できるかどうかを判定する。しかしながら、正面顔や横顔でも画像に対して顔が小さい場合、あるいはマシンラーニングを用いた肌検出手法で検出が苦手なシーンでは、肌領域が十分に検出できない場合がある。そのためステップS901において、正面顔や横顔と判定されていた場合に肌領域の面積を評価する。ここで評価する面積は、具体的には、画像を所定の大きさのブロックに分割した際のブロック数、あるいはステップS204において検出した被写体の顔または頭部の領域に対する肌領域のブロック数の比率である。ステップS901では、面積が所定の閾値TH以上かどうかを判定する。閾値TH以上であると判定された場合はステップS208に進み、閾値TH未満であると判定された場合はステップS902に進む。 In step S901, it is determined whether the area of the skin region is large. In step S207, it is determined whether a sufficient skin area can be secured to obtain the brightness of the skin region based on the face orientation conditions. However, even if the face is a frontal or profile face, if the face is small relative to the image, or in scenes where detection using machine learning is difficult, the skin region may not be detected sufficiently. For this reason, in step S901, the area of the skin region is evaluated if the face is determined to be a frontal or profile face. The area evaluated here is specifically the number of blocks when the image is divided into blocks of a predetermined size, or the ratio of the number of skin region blocks to the face or head region of the subject detected in step S204. In step S901, it is determined whether the area is equal to or greater than a predetermined threshold value TH. If it is determined to be equal to or greater than the threshold value TH, proceed to step S208; if it is determined to be less than the threshold value TH, proceed to step S902.
なお、ステップS901における判定を、複数の閾値を用いて行ってもよい。具体的には、図10及び図11に示すようなフラグFlgを用いて判定する。まず、ステップS1001において、肌領域の面積が第1の閾値TH1以上であるかを判定する。第1の閾値TH1未満の場合はステップS1002においてFlg=Trueに設定する。その後のステップS1001において、肌領域の面積が第1の閾値TH1以上となると、S1003において肌領域の面積が第2の閾値TH2以上であるかどうかを判定する。第2の閾値TH2は第1の閾値TH1よりも大きい値に設定された所定の閾値である。肌領域の面積が第2の閾値TH2未満の場合は、前回の判定結果を保持し、第2の閾値TH以上の場合、ステップS1004においてFlg=Falseに設定する。このように、第1の閾値TH1を下回るとTrueとなり、その後、第1の閾値TH1よりも大きい第2の閾値TH2以上になるまでFalseとならないフラグを生成する。 The determination in step S901 may be made using multiple thresholds. Specifically, the determination is made using a flag Flg as shown in Figures 10 and 11. First, in step S1001, it is determined whether the area of the skin region is greater than or equal to a first threshold TH1. If it is less than the first threshold TH1, Flg is set to True in step S1002. Thereafter, in step S1001, if the area of the skin region is greater than or equal to the first threshold TH1, it is determined in step S1003 whether the area of the skin region is greater than or equal to a second threshold TH2. The second threshold TH2 is a predetermined threshold set to a value greater than the first threshold TH1. If the area of the skin region is less than the second threshold TH2, the previous determination result is retained; if it is greater than or equal to the second threshold TH, Flg is set to False in step S1004. In this way, a flag is generated that becomes True when the value falls below the first threshold TH1, and does not become False until the value thereafter reaches or exceeds the second threshold TH2, which is greater than the first threshold TH1.
図11は、肌領域の面積とフラグFlgを時間方向に図式化したものである。フラグFlgは、肌領域の面積が第1の閾値TH1を下回ると立ちあがり、その後、第2の閾値TH2以上になると立ち下がる。 Figure 11 shows a diagram of the area of the skin region and the flag Flg over time. The flag Flg rises when the area of the skin region falls below the first threshold TH1, and then falls when it reaches or exceeds the second threshold TH2.
このようにして設定されたフラグFlgが立っているときは、ステップS901の判定をNOとし、フラグFlgが立っていないときにはステップS901の判定をYESとする。 When the flag Flg set in this manner is set, the judgment in step S901 is NO; when the flag Flg is not set, the judgment in step S901 is YES.
これにより、図9におけるステップS901における判定において1つの閾値で肌領域の輝度を使って測光値を算出するか顔領域の輝度を使って測光値を算出するかを切り替えるよりも輝度算出方法が頻繁に変更されなくなることによって、測光値のばらつきを抑えることができる。
This reduces variation in the photometric value by preventing the luminance calculation method from being changed more frequently than when switching between calculating the photometric value using the luminance of the skin area or the luminance of the face area at a single threshold value in the determination in step S901 in FIG. 9 .
また、ステップS901における肌領域の面積の判定において、マシンラーニングを用いた肌検出手法のばらつきによって、判定結果がばらつく懸念がある。その結果、肌領域の輝度を使って測光値を算出するか顔領域の輝度を使って測光値を算出するかが頻繁に変更され、測光値のちらつきにつながる。 Furthermore, when determining the area of the skin region in step S901, there is a concern that the determination results may vary due to variations in the skin detection method using machine learning. As a result, whether the photometric value is calculated using the luminance of the skin region or the luminance of the face region may change frequently, leading to flickering of the photometric value.
そこで、肌領域の面積として、時間方向に平均したものを用いても良い。具体的には、Nフレーム分の肌領域の面積を平均した値を使う。つまり、現在のフレームTにおける肌領域の面積をSkinNum(T)とすると、肌領域の面積SkinNum=(SkinNum(T-1)+SkinNum(T-2)+・・・SkinNum(T-1))/Nで計算される。 Therefore, the area of the skin region can be calculated by averaging it over time. Specifically, the area of the skin region over N frames is used. In other words, if the area of the skin region in the current frame T is SkinNum(T), the area of the skin region is calculated as SkinNum = (SkinNum(T-1) + SkinNum(T-2) + ... SkinNum(T-1))/N.
また別の方法として、前回算出した値との差分が所定の値を超えないときは前回算出した値を用いてもよい。つまり、SkinNum(T)-SkinNum(T-1)が所定の閾値以上の時はSkinNum(T)を使い、閾値未満の時はSkinNum(T-1)を使う。
なお、SkinYのばらつきを抑える方法については上記方法に限らない。
Alternatively, the previously calculated value may be used if the difference between the previous calculated value and the current value does not exceed a predetermined value. In other words, SkinNum(T) is used when SkinNum(T) - SkinNum(T-1) is equal to or greater than a predetermined threshold, and SkinNum(T-1) is used when it is less than the threshold.
The method for suppressing the variation in SkinY is not limited to the above method.
これにより、図9のステップS901における判定において肌領域の輝度を使って測光値を算出するか顔領域の輝度を使って測光値を算出するかが頻繁に変更されなくなることによって、測光値のばらつきを抑えることができる。 This prevents frequent changes in whether the photometric value is calculated using the luminance of the skin region or the luminance of the face region in the determination in step S901 of Figure 9, thereby reducing variation in the photometric value.
ステップS901において肌領域が小さいと判定された場合は、ステップS902において顔領域の輝度FaceYを算出する。顔領域はステップS204において検出された顔領域である。次にステップS903において、検出対象の被写体に対して過去に肌領域の測光をしたかどうかを判定する。肌領域の測光とはステップS208で算出される肌平均輝度SkinYを用いた測光値の演算のことである。ステップS208において、本実施形態では、正面顔や横顔でかつ肌領域が閾値TH以上検出できている顔に対してのみ肌領域の輝度を用いた測光演算を行う。過去に肌領域の測光を行っていない場合、保持する直近のS210で演算される測光値が存在しない。その場合はステップS904に進み、S902で算出された顔領域の輝度FaceYを用いて、予め決められた顔の目標輝度値からの差分ΔBvFaceを算出する。差分ΔBvFaceは式(1)におけるSkinYをFaceYに置き換えた式に基づいて算出される。 If step S901 determines that the skin area is small, step S902 calculates the luminance FaceY of the face area. The face area is the face area detected in step S204. Next, step S903 determines whether photometry of the skin area of the subject to be detected has been performed in the past. Photometry of the skin area refers to the calculation of a photometric value using the average skin luminance SkinY calculated in step S208. In this embodiment, in step S208, photometric calculation using the luminance of the skin area is performed only for faces that are frontal or profile and for which the skin area has been detected to be equal to or greater than the threshold TH. If photometry of the skin area has not been performed in the past, there is no photometric value stored to be calculated in S210. In this case, proceed to step S904, and use the luminance FaceY of the face area calculated in S902 to calculate the difference ΔBvFace from a predetermined target luminance value for the face. The difference ΔBvFace is calculated based on equation (1) in which SkinY is replaced with FaceY.
次に、ステップS210において、輝度算出部106は、差分ΔBvFaceを用いて、適正な測光値を算出する。測光値Bvは、式(2)に基づいて算出される。 Next, in step S210, the brightness calculation unit 106 uses the difference ΔBvFace to calculate an appropriate photometric value. The photometric value Bv is calculated based on equation (2).
なお、測光値算出の際、顔領域の輝度を用いるため、肌領域に比べて、マスクやサングラス等の装飾物または髪領域を含む可能性がある。例えば顔領域が白マスクの一部を含む場合、肌領域の輝度に比べて測光値が明るく出るため、最終的な露出としては肌領域の輝度を用いた場合よりも暗くなってしまう。一方、サングラスを含む場合、肌領域の輝度に比べて測光値が暗く出るため、最終的な露出としては肌領域の輝度を用いた場合よりも明るくなってしまう。同様に横顔時の顔枠を使った測光では、髪領域を含むことで測光値が暗く算出されることから、最終的な露出として肌領域の輝度を用いた場合よりも明るくなってしまう。これらの事象を鑑み、ステップS210における測光値算出の際の差分ΔBvFaceの寄与度を下げる。
Note that when calculating the photometric value, the luminance of the face area is used, so compared to the skin area , there is a possibility that accessories such as masks and sunglasses or hair areas may be included. For example, if the face area includes part of a white mask, the photometric value will be brighter than the luminance of the skin area, resulting in a final exposure that is darker than when the luminance of the skin area is used. On the other hand, if sunglasses are included, the photometric value will be darker than the luminance of the skin area, resulting in a final exposure that is brighter than when the luminance of the skin area is used. Similarly, when photometry is performed using a face frame for a profile shot, the inclusion of the hair area causes the calculated photometric value to be darker, resulting in a final exposure that is brighter than when the luminance of the skin area is used. In consideration of these factors, the contribution of the difference ΔBvFace to the photometric value calculation in step S210 is reduced.
具体的には、測光値算出にあたり、式(2)の代わりに以下の式(6)を使用する。
Bv=(CtrlBv+ΔBvFace)×k+BvCorr …(6)
ここで、kは0~1.0の範囲をとる係数である。顔領域の輝度を用いる場合は、測光値Bvに対する差分ΔBvFaceの寄与度を下げる。一方で、肌領域の輝度SkinYを用いる場合は寄与度を下げない。そこで、ステップS209においてk=k1に設定し、ステップS904においてk=k2に設定する。ここでk1及びk2はk1>k2を満たす所定の値であり、例えばk1=1.0、k2=0.5である。以上の処理により、顔領域の測光時は肌領域の測光時よりも顔領域の輝度の影響が抑えられるため、マスクやサングラス等の装飾物や髪の測光値への影響を抑えることができる。
Specifically, in calculating the photometric value, the following equation (6) is used instead of equation (2).
Bv=(CtrlBv+ΔBvFace)×k+BvCorr…(6)
Here, k is a coefficient ranging from 0 to 1.0. When the luminance of the face region is used, the contribution of the difference ΔBvFace to the photometric value Bv is reduced. On the other hand, when the luminance of the skin region SkinY is used, the contribution is not reduced. Therefore, k is set to k1 in step S209, and k is set to k2 in step S904. Here, k1 and k2 are predetermined values that satisfy k1 > k2, for example, k1 = 1.0 and k2 = 0.5. Through the above processing, the influence of the luminance of the face region is reduced when metering the photometry of the face region compared to when metering the photometry of the skin region, and therefore the influence of accessories such as masks and sunglasses and hair on the photometric value can be reduced.
なお、差分ΔBvFaceの影響を抑制する方法としては、露出補正値BvCorrに含まれる値に適用しても良い。例えば、露出補正値BvCorrの一種である逆光補正値AlphaCorrは以下のように計算される。
AlphaCorr=(ΔBvFace-ΔBvEa)×α …(7)
逆光補正値AlphaCorrは、顔領域の輝度と目標値との差分ΔBvFaceと、全体輝度と目標値の差分ΔBvEaとの差分から被写体の逆光度合いを算出し、測光値に作用させる補正量である。αは逆光度合いをどれくらい測光値に反映させるかを調整する係数である。前述した差分ΔBvFaceに直接作用させるkの代わりに、肌領域の輝度を使って測光値を算出する場合と顔領域の輝度を使って測光値を算出する場合でαの値を変更するようにしても良い。
Note that a method for suppressing the influence of the difference ΔBvFace may be applied to a value included in the exposure compensation value BvCorr. For example, the backlight compensation value AlphaCorr, which is one type of the exposure compensation value BvCorr, is calculated as follows:
AlphaCorr=(ΔBvFace−ΔBvEa)×α…(7)
The backlight correction value AlphaCorr is a correction amount that is applied to the photometric value by calculating the degree of backlighting of the subject from the difference ΔBvFace between the luminance of the face area and the target value and the difference ΔBvEa between the overall luminance and the target value. α is a coefficient that adjusts how much the degree of backlighting is reflected in the photometric value. Instead of k, which is applied directly to the difference ΔBvFace described above, the value of α may be changed depending on whether the photometric value is calculated using the luminance of the skin area or the luminance of the face area.
その後、ステップS211においてステップS210で得られた測光値を顔の向きが正面及び横以外であるとき、肌領域の面積が小さいときのために保持しておく。 Then, in step S211, the photometric value obtained in step S210 is stored in case the face orientation is other than front or side, or the area of the skin region is small.
なお、測光値を、ステップS203で求めた画像輝度値を更に用いて算出しても良い。画像輝度値を考慮して測光値を算出することで、顔だけではなく、画像全体の明るさが適正となるように露出を制御することができる。その際の、測光値Bvは式(3)に、式(6)で用いた係数kを加えた以下の式(8)に基づいて算出される。
Bv=(CtrlBv+ΔBvEa)×a
+(CtrlBv+ΔBvFace)×b×k+BvCorr …(8)
The photometric value Bv may be calculated by further using the image luminance value calculated in step S203. By calculating the photometric value taking the image luminance value into consideration, it is possible to control the exposure so that the brightness of the entire image, not just the face, is appropriate. In this case, the photometric value Bv is calculated based on the following equation (8), which is obtained by adding the coefficient k used in equation (6) to equation (3).
Bv=(CtrlBv+ΔBvEa)×a
+(CtrlBv+ΔBvFace)×b×k+BvCorr…(8)
S207において、顔の向きが正面もしくは横顔以外の状態、またはステップS903において、過去に肌領域の測光をしていた、つまりステップS210で演算した測光値が存在する場合、ステップS213に進み、直近のステップS211で保持された測光値を用いると決定する。 In S207, if the face orientation is other than front or profile, or if in step S903 photometry of the skin area has been performed in the past, i.e., if a photometry value calculated in step S210 exists, the process proceeds to step S213, where it is determined that the photometry value stored in the most recent step S211 will be used.
そして、ステップS212において、露出補正値算出部119が、ステップS210またはS213で得られた測光値に基づいて露出値を算出し、AE処理部109へとフィードバックし、AE処理部109が適正露出への収束制御を行う。 Then, in step S212, the exposure compensation value calculation unit 119 calculates an exposure value based on the photometric value obtained in step S210 or S213, and feeds this back to the AE processing unit 109, which then performs convergence control to the appropriate exposure.
上記の通り第3の実施形態によれば、肌領域が検出されにくく、肌領域の輝度を用いた測光値のばらつきが懸念されるシーンの場合、顔領域の輝度を用いることで、安定して測光演算を行うことができる。さらに十分な肌領域が検出されて肌領域の輝度を用いることができるようになれば、直近の肌領域の測光値を使用することができるため、肌領域を用いた適切な露出を算出することができる。 As described above, according to the third embodiment, in scenes where it is difficult to detect skin areas and there is a concern about variations in the photometric value using the luminance of the skin area, stable photometric calculations can be performed by using the luminance of the face area. Furthermore, once a sufficient number of skin areas are detected and the luminance of the skin area can be used, the photometric value of the most recent skin area can be used, making it possible to calculate appropriate exposure using the skin area.
<他の実施形態>
なお、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
<Other Embodiments>
The present invention may be applied to a system made up of a plurality of devices, or to an apparatus made up of a single device.
また、本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。 The present invention can also be realized by supplying a program that realizes one or more of the functions of the above-described embodiments to a system or device via a network or storage medium, and having one or more processors in the computer of that system or device read and execute the program. It can also be realized by a circuit (e.g., an ASIC) that realizes one or more functions.
<まとめ>
本実施形態の開示は、以下の構成を含む。
<Summary>
The disclosure of this embodiment includes the following configuration.
(項目1)
画像を入力する入力手段と、
前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出手段と、
前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出手段と、
前記被写体の状態を判定する判定手段と、
前記判定手段により前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出手段と
前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
(項目2)
前記判定手段により前記状態が前記条件を満たさないと判定された場合に、前記決定手段は、直近で決定した測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする項目1に記載の画像処理装置。
(項目3)
前記判定手段により前記状態が前記条件を満たさないと判定された場合に、前記決定手段は、前記第1の領域の輝度値を用いて算出した測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする項目1に記載の画像処理装置。
(項目4)
前記算出手段は、前記第1の領域の輝度値を用いて測光値を算出する際、前記第1の領域の輝度値の、前記測光値に対する寄与度を下げることを特徴とする項目3に記載の画像処理装置。
(項目5)
前記算出手段は、過去に得られた予め決められた数の前記輝度値を平均した輝度値に基づいて、前記測光値を算出することを特徴とするc項目1に記載の画像処理装置。
(項目6)
前記算出手段は、直近に得られた前記輝度値の変化量に基づいて、前記測光値を算出することを特徴とする項目1に記載の画像処理装置。
(項目7)
前記画像に含まれる前記第1の特徴と異なる予め決められた第2の特徴を有する第3の領域を検出する第3の検出手段を更に有し、
前記決定手段は、前記判定手段により前記被写体の状態が予め決められた条件を満たさないと判定された場合に、前記第1の重畳領域の輝度値と、前記第1の領域と前記第3の領域とが重畳する第2の重畳領域の輝度値の差の変化量が予め決められた閾値未満であれば、前記測光値を用いて露出値を決定し、前記差の変化量が予め決められた閾値以上であれば、前記算出手段により直近で算出された測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする項目1に記載の画像処理装置。
(項目8)
前記被写体は人の顔であって、前記第2の特徴を有する領域は、頭髪および髭であることを特徴とする項目7に記載の画像処理装置。
(項目9)
前記条件は、前記被写体に含まれる前記第2の領域の大きさに関する条件であることを特徴とする項目1乃至8のいずれか1項目に記載の画像処理装置。
(項目10)
前記第2の領域の大きさに関する条件は、第2の領域の大きさの予め決められた第1の閾値に対する大小であることを特徴とする項目9に記載の画像処理装置。
(項目11)
前記第2の領域の大きさに関する予め決められた第1の閾値および前記第1の閾値よりも大きい予め決められた第2の閾値を備え、
前記判定手段は、前記第2の領域の大きさが前記第1の閾値未満になった後、前記第2の閾値以上になるまで、前記条件の判定結果を変更しないことを特徴とする項目9に記載の画像処理装置。
(項目12)
前記判定手段は、過去に得られた予め決められた数の前記第2の領域の大きさを平均した値に基づいて、前記条件の判定を行うこと特徴とする項目9に記載の画像処理装置。
(項目13)
前記判定手段は、直近に得られた前記第2の領域の大きさの変化量に基づいて、前記条件の判定を行うことを特徴とする項目9に記載の画像処理装置。
(項目14)
前記第2の領域の大きさは、前記画像を所定の面積を持つブロックに分割した際のブロック数であることを特徴とする項目9に記載の画像処理装置。
(項目15)
前記第2の領域の大きさは、前記第1の領域に対する前記第2の領域の比率であることを特徴とする項目9に記載の画像処理装置。
(項目16)
前記被写体は人の顔であって、前記被写体の状態は、顔の向き、装着物の有無および種類、髭および頭髪の有無と色の少なくともいずれかを含むことを特徴とする項目1乃至9のいずれか1項目に記載の画像処理装置。
(項目17)
前記条件は、顔の向きが、正面から予め決められた角度の範囲内にあることを特徴とする項目16に記載の画像処理装置。
(項目18)
前記算出手段は、前記第1の重畳領域の輝度値と、予め決められた目標輝度値との差に基づいて、前記測光値を算出することを特徴とする項目1乃至17のいずれか1項目に記載の画像処理装置。
(項目19)
前記被写体は人の顔であって、前記第1の特徴を有する領域は、肌であることを特徴とする項目1乃至18のいずれか1項目に記載の画像処理装置。
(項目20)
前記算出手段は、更に、前記画像の画像全体の輝度値を用いて、前記測光値を算出することを特徴とする項目1乃至19のいずれか1項目に記載の画像処理装置。
(項目21)
項目1乃至20のいずれか1項目に記載の画像処理装置と、
画像を撮影して出力する撮像手段と、
前記決定手段により決定された露出値に基づいて、露出を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする電子機器。
(項目22)
画像を入力する入力工程と、
前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出工程と、
前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出工程と、
前記被写体の状態を判定する判定工程と、
前記判定工程で前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出工程と
前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
(項目23)
前記画像に含まれる前記第1の特徴と異なる予め決められた第2の特徴を有する第3の領域を検出する第3の検出工程を更に有し、
前記決定工程では、前記判定工程で前記被写体の状態が予め決められた条件を満たさないと判定された場合に、前記第1の重畳領域の輝度値と、前記第1の領域と前記第3の領域とが重畳する第2の重畳領域の輝度値の差の変化量が予め決められた閾値未満であれば、前記測光値を用いて露出値を決定し、前記差の変化量が予め決められた閾値以上であれば、前記算出工程で直近で算出された測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする項目22に記載の画像処理方法。
(項目24)
コンピュータを、項目1乃至20のいずれか1項目に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
(項目25)
項目24に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
(Item 1)
an input means for inputting an image;
a first detection means for detecting a first region representing a subject included in the image;
a second detection means for detecting a second region having a predetermined first characteristic included in the image;
a determination means for determining the state of the subject;
a calculation means for calculating a photometric value using a luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when the determination means determines that the state of the subject satisfies a predetermined condition; and a determination means for determining an exposure value based on the photometric value.
1. An image processing device comprising:
(Item 2)
2. The image processing device according to item 1, wherein, when the determining means determines that the state does not satisfy the condition, the determining means determines the exposure value using the most recently determined photometric value.
(Item 3)
2. The image processing device according to item 1, characterized in that, when the determining means determines that the state does not satisfy the condition, the determining means determines the exposure value using a photometric value calculated using the luminance value of the first region.
(Item 4)
4. The image processing device according to item 3, wherein when calculating a photometric value using the luminance value of the first region, the calculation means reduces the contribution of the luminance value of the first region to the photometric value.
(Item 5)
Item c: The image processing device according to item 1, wherein the calculation means calculates the photometric value based on a luminance value obtained by averaging a predetermined number of luminance values obtained in the past.
(Item 6)
2. The image processing device according to item 1, wherein the calculation means calculates the photometric value based on the amount of change in the luminance value obtained most recently.
(Item 7)
a third detection means for detecting a third region having a predetermined second feature included in the image and different from the first feature;
Item 1 is an image processing device according to item 1, characterized in that, when the judgment unit judges that the state of the subject does not satisfy a predetermined condition, if the change in the difference between the luminance value of the first overlapping region and the luminance value of a second overlapping region in which the first region and the third region overlap is less than a predetermined threshold, the determination unit determines an exposure value using the photometric value, and if the change in the difference is equal to or greater than the predetermined threshold, the determination unit determines an exposure value using the photometric value most recently calculated by the calculation unit.
(Item 8)
8. The image processing device according to item 7, wherein the subject is a human face, and the region having the second feature is hair and beard.
(Item 9)
9. The image processing device according to any one of items 1 to 8, wherein the condition is a condition relating to the size of the second region included in the subject.
(Item 10)
10. The image processing device according to item 9, wherein the condition regarding the size of the second region is whether the size of the second region is larger or smaller than a predetermined first threshold value.
(Item 11)
a predetermined first threshold value for the size of the second region and a predetermined second threshold value that is greater than the first threshold value;
10. The image processing device according to item 9, wherein the determining means does not change the determination result of the condition after the size of the second region becomes less than the first threshold value until the size becomes equal to or greater than the second threshold value.
(Item 12)
10. The image processing device according to item 9, wherein the determining means determines whether the condition is met based on an average value of the sizes of a predetermined number of the second regions obtained in the past.
(Item 13)
10. The image processing device according to item 9, wherein the determining means determines whether the condition is met based on the amount of change in size of the second region most recently obtained.
(Item 14)
10. The image processing device according to item 9, wherein the size of the second region is the number of blocks when the image is divided into blocks each having a predetermined area.
(Item 15)
10. The image processing device according to item 9, wherein the size of the second region is a ratio of the second region to the first region.
(Item 16)
The image processing device described in any one of items 1 to 9, characterized in that the subject is a human face, and the state of the subject includes at least one of the orientation of the face, the presence and type of attachment, and the presence and color of beard and hair.
(Item 17)
Item 17. The image processing device according to item 16, wherein the condition is that the orientation of the face is within a predetermined angle range from the front.
(Item 18)
18. The image processing device according to any one of items 1 to 17, wherein the calculation means calculates the photometric value based on the difference between the luminance value of the first overlapping region and a predetermined target luminance value.
(Item 19)
19. The image processing device according to any one of items 1 to 18, wherein the subject is a human face, and the region having the first feature is skin.
(Item 20)
20. The image processing device according to any one of items 1 to 19, wherein the calculation means further calculates the photometric value using a luminance value of the entire image of the image.
(Item 21)
21. The image processing device according to any one of items 1 to 20,
an imaging means for capturing and outputting an image;
a control means for controlling exposure based on the exposure value determined by the determination means;
An electronic device comprising:
(Item 22)
an input step of inputting an image;
a first detection step of detecting a first region representing a subject included in the image;
a second detection step of detecting a second region having a predetermined first characteristic included in the image;
a determination step of determining a state of the subject;
a calculation step of calculating a photometric value using a luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when the determination step determines that the state of the subject satisfies a predetermined condition; and a determination step of determining an exposure value based on the photometric value.
An image processing method comprising:
(Item 23)
a third detection step of detecting a third region having a predetermined second feature included in the image, the second feature being different from the first feature;
Item 23. The image processing method according to item 22, wherein, in the determination step, if it is determined in the determination step that the state of the subject does not satisfy a predetermined condition, and if the amount of change in the difference between the luminance value of the first overlapping region and the luminance value of a second overlapping region in which the first region and the third region overlap is less than a predetermined threshold, the exposure value is determined using the photometric value, and if the amount of change in the difference is equal to or greater than the predetermined threshold, the exposure value is determined using the photometric value most recently calculated in the calculation step.
(Item 24)
21. A program for causing a computer to function as each means of the image processing device according to any one of items 1 to 20.
(Item 25)
25. A computer-readable storage medium storing the program according to item 24.
発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。 The invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and variations are possible without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the following claims are appended to clarify the scope of the invention.
101:操作部、102:制御部、103:センサ部、104:A/D変換部、105:画像処理部、106:輝度算出部、107:被写体検出部、108:AF処理部、1081:レンズ、109:AE処理部、1091:メカ機構、110:EF処理部、111:ストロボ部、112:エンコーダー部、113:画像記録部、114:外部接続部、115:表示部、116:メモリ部、117:被写体状態判定部、118:肌検出部、119:402:露出補正算出部、401:髪検出部 101: Operation unit, 102: Control unit, 103: Sensor unit, 104: A/D conversion unit, 105: Image processing unit, 106: Brightness calculation unit, 107: Subject detection unit, 108: AF processing unit, 1081: Lens, 109: AE processing unit, 1091: Mechanical mechanism, 110: EF processing unit, 111: Flash unit, 112: Encoder unit, 113: Image recording unit, 114: External connection unit, 115: Display unit, 116: Memory unit, 117: Subject condition determination unit, 118: Skin detection unit, 119: 402: Exposure compensation calculation unit, 401: Hair detection unit
Claims (33)
前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出手段と、
前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出手段と、
前記被写体の状態を判定する判定手段と、
前記判定手段により前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出手段と
前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定手段と、
を有し、
前記判定手段により前記状態が前記条件を満たさないと判定された場合に、前記決定手段は、前記第1の領域の輝度値を用いて算出した測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする画像処理装置。 an input means for inputting an image;
a first detection means for detecting a first region representing a subject included in the image;
a second detection means for detecting a second region having a predetermined first characteristic included in the image;
a determination means for determining the state of the subject;
a calculation means for calculating a photometric value using a luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when the determination means determines that the state of the subject satisfies a predetermined condition; and a determination means for determining an exposure value based on the photometric value.
and
An image processing device characterized in that, when the judgment means determines that the state does not satisfy the condition, the determination means determines an exposure value using a photometric value calculated using the luminance value of the first area .
前記判定手段は、前記第2の領域の大きさが前記第1の閾値未満になった後、前記第2の閾値以上になるまで、前記条件の判定結果を変更しないことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 a predetermined first threshold value for the size of the second region and a predetermined second threshold value that is greater than the first threshold value;
4. The image processing device according to claim 3, wherein the determining means does not change the determination result of the condition until the size of the second region becomes equal to or greater than the second threshold value after the size of the second region becomes less than the first threshold value.
前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出手段と、a first detection means for detecting a first region representing a subject included in the image;
前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出手段と、a second detection means for detecting a second region having a predetermined first characteristic included in the image;
前記画像に含まれる前記第1の特徴と異なる予め決められた第2の特徴を有する第3の領域を検出する第3の検出手段と、a third detection means for detecting a third region having a predetermined second feature included in the image, the second feature being different from the first feature;
前記被写体の状態を判定する判定手段と、a determination means for determining the state of the subject;
前記判定手段により前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出手段とa calculation means for calculating a photometric value using a luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when the determination means determines that the state of the subject satisfies a predetermined condition; and
前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定手段と、a determining means for determining an exposure value based on the photometric value;
を有し、and
前記決定手段は、前記判定手段により前記被写体の状態が予め決められた条件を満たさないと判定された場合に、前記第1の重畳領域の輝度値と、前記第1の領域と前記第3の領域とが重畳する第2の重畳領域の輝度値との差について、直近の差と、前記直近の1つ前に取得した差、とを比較したの変化量が予め決められた閾値未満であれば、前記測光値を用いて露出値を決定し、前記差の変化量が予め決められた閾値以上であれば、前記算出手段により直近で算出された測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする画像処理装置。The image processing device is characterized in that, when the judgment means judges that the state of the subject does not satisfy a predetermined condition, the determination means compares the most recent difference between the luminance value of the first overlapping area and the luminance value of the second overlapping area where the first area and the third area overlap, and if the change in the difference between the most recent difference and the difference obtained just before the most recent difference is less than a predetermined threshold, the determination means determines the exposure value using the photometric value, and if the change in the difference is greater than or equal to the predetermined threshold, the determination means determines the exposure value using the photometric value calculated most recently by the calculation means.
前記判定手段は、前記第2の領域の大きさが前記第1の閾値未満になった後、前記第2の閾値以上になるまで、前記条件の判定結果を変更しないことを特徴とする請求項17に記載の画像処理装置。18. The image processing device according to claim 17, wherein the determining means does not change the determination result of the condition until the size of the second region becomes equal to or greater than the second threshold value after the size of the second region becomes less than the first threshold value.
画像を撮影して出力する撮像手段と、
前記決定手段により決定された露出値に基づいて、露出を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする電子機器。 an image processing device according to any one of claims 1 to 28 ;
an imaging means for capturing and outputting an image;
a control means for controlling exposure based on the exposure value determined by the determination means;
An electronic device comprising:
前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出工程と、
前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出工程と、
前記被写体の状態を判定する判定工程と、
前記判定工程で前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出工程と
前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定工程と、
を有し、
前記判定工程において前記状態が前記条件を満たさないと判定された場合に、前記決定工程にて、前記第1の領域の輝度値を用いて算出した測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする画像処理方法。 an input step of inputting an image;
a first detection step of detecting a first region representing a subject included in the image;
a second detection step of detecting a second region having a predetermined first characteristic included in the image;
a determination step of determining a state of the subject;
a calculation step of calculating a photometric value using a luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when the determination step determines that the state of the subject satisfies a predetermined condition; and a determination step of determining an exposure value based on the photometric value.
and
An image processing method characterized in that, if it is determined in the judgment step that the state does not satisfy the condition, in the determination step, an exposure value is determined using a photometric value calculated using the luminance value of the first area .
前記画像に含まれる被写体を示す第1の領域を検出する第1の検出工程と、
前記画像に含まれる予め決められた第1の特徴を有する第2の領域を検出する第2の検出工程と、
前記画像に含まれる前記第1の特徴と異なる予め決められた第2の特徴を有する第3の領域を検出する第3の検出工程と、
前記被写体の状態を判定する判定工程と、
前記判定工程で前記被写体の状態が予め決められた条件を満たすと判定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とが重畳する第1の重畳領域の輝度値を用いて、測光値を算出する算出工程と
前記測光値に基づいて、露出値を決定する決定工程と、
を有し、
前記決定工程では、前記判定工程で前記被写体の状態が予め決められた条件を満たさないと判定された場合に、前記第1の重畳領域の輝度値と前記第1の領域と前記第3の領域とが重畳する第2の重畳領域の輝度値との差について、直近の差と、前記直近の1つ前に取得した差、とを比較した変化量が予め決められた閾値未満であれば、前記測光値を用いて露出値を決定し、前記差の変化量が予め決められた閾値以上であれば、前記算出工程で直近で算出された測光値を用いて露出値を決定することを特徴とする画像処理方法。 an input step of inputting an image;
a first detection step of detecting a first region representing a subject included in the image;
a second detection step of detecting a second region having a predetermined first characteristic included in the image;
a third detection step of detecting a third region having a predetermined second feature included in the image, the second feature being different from the first feature;
a determination step of determining a state of the subject;
a calculation step of calculating a photometric value using a luminance value of a first overlapping area where the first area and the second area overlap when it is determined in the determination step that the state of the subject satisfies a predetermined condition;
a determining step of determining an exposure value based on the photometric value;
and
In the determination step, when it is determined in the judgment step that the state of the subject does not satisfy a predetermined condition, if the change in the difference between the luminance value of the first overlapping area and the luminance value of the second overlapping area where the first area and the third area are overlapped, between the most recent difference and the difference obtained immediately before, is less than a predetermined threshold, the exposure value is determined using the photometric value, and if the change in the difference is equal to or greater than the predetermined threshold, the exposure value is determined using the photometric value calculated most recently in the calculation step.
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