专利名称：图像处理装置及图像评价方法
技术领域：
本发明涉及图像处理装置及图像评价方法。
背景技术：
已知有从多个图像中选择最佳拍摄的相机(参照专利文献1)。在现有技术中，选择无像抖动的图像，并基于该无像抖动的图像的柱状图而选择最佳曝光的图像。专利文献1 日本特开2006-311340号公报在现有技术中，以全部的图像为对象，进行是否存在像抖动的判定，而选择最佳拍摄候补图像，因此存在处理花费时间的问题。即，以全部图像为对象实施基于最佳因子(无像抖动)的判定。
发明内容
本发明的图像处理装置的特征在于，包含对于输入的图像组中包含的多个图像分别计算基于第一因子的评价值的第一运算部；基于第一运算部的运算结果从图像组中对该运算结果满足规定条件的图像进行排除处理的排除部；对排除处理后的图像组中包含的各图像分别计算基于第二因子的评价值的第二运算部，该第二因子包含与第一因子不同的因子；以及基于第二运算部的运算结果对排除处理后的图像组中的各图像建立序列的评价处理部。本发明的图像评价方法的特征在于，包括第一步骤，输入包含多个图像的图像组；第二步骤，对所述图像组中包含的各图像分别计算基于第一因子的评价值；第三步骤， 基于所述第二步骤的运算结果，将该运算结果满足规定条件的图像从所述图像组排除；第四步骤，对所述第三步骤后的所述图像组中包含的各图像，分别计算基于第二因子的评价值，该第二因子包含与所述第一因子不同的因子；以及第五步骤，基于所述第四步骤的运算结果，对所述第三步骤后的所述图像组中的各图像建立序列。发明效果根据本发明，能够迅速地选择最佳拍摄候补图像。
图1是说明本发明一实施方式的电子相机的主要部分结构的框图。图2是说明预拍拍摄模式下的图像的取得时间的图。图3是说明主CPU执行的图像评价处理的流程的流程图。图4是说明标志Case_PF及标志Case_MV与对应的评价处理项目之间的关系的图。图5(a)是例示横向位置时的离开屏幕区域的图，(b)是例示纵向位置时的离开屏幕区域的图。图6是例示AF区域及中心微小区域的图。
图7是例示评价对象区域的图。图8是说明构图最佳度的评价值的算出的图。图9是例示计算机装置的图。图10是例示液晶监视器的显示画面的图。附图标记说明1电子相机11 主 CPU14显示图像生成电路15缓冲存储器18操作部件19液晶监视器22摄像元件
具体实施例方式以下，参照附图，说明用于实施本发明的方式。图1是说明本发明的一实施方式的电子相机1的主要部分结构的框图。电子相机1由主CPUll控制。拍摄透镜21使被拍摄体像在摄像元件22的摄像面上成像。摄像元件22包括CXD 图像传感器或CMOS图像传感器，拍摄摄像面上的被拍摄体像，并将摄像信号向摄像电路23 输出。摄像电路23除了对从摄像元件22输出的光电转换信号进行模拟处理(增益控制等)之外，还通过内置的A/D转换电路将模拟摄像信号转换成数字数据。主CPUll输入从各程序段输出的信号而进行规定的运算，并将基于运算结果的控制信号向各程序段输出。图像处理电路12例如构成ASIC(AppliCati0n Specific Intergrated Circuits 专用集成电路)，对从摄像电路23输入的数字图像信号进行图像处理。图像处理中包含例如轮廓强调或色温调整(白平衡调整)处理、对图像信号的格式变换处理。图像压缩电路13对由图像处理电路12处理后的图像信号例如以JPEG方式进行规定压缩比率的图像压缩处理。显示图像生成电路14生成用于将拍摄图像显示在液晶监视器19上的显示用信号。液晶监视器19由液晶面板构成，基于从显示图像生成电路14输入的显示用信号显示图像或操作菜单画面等。影像输出电路20基于从显示图像生成电路14输入的显示用信号生成并输出用于将图像或操作菜单画面等显示在外部显示装置上的影像信号。缓冲存储器15除了临时存储图像处理前、图像处理后及图像处理过程中的数据之外，还用于存储向记录介质30记录之前的图像文件或存储从记录介质30读出的图像文件。在本实施方式中，还用于对在拍摄指示前(释放按钮的全按操作前)通过摄像元件22 以规定帧率取得的预拍图像进行临时存储。关于预拍图像在后面进行叙述。闪存器16存储主CPUll执行的程序或主CPUll进行处理所需的数据等。闪存器 16存储的程序或数据的内容能够根据来自主CPUll的指示进行追加、改变。卡接口(I/F)17具有连接器(未图示)，该连接器上连接有存储卡等记录介质30。 卡接口 17根据来自主CPUll的指示进行对连接的记录介质30的数据写入或来自记录介质30的数据读入。记录介质30由内置有半导体存储器的存储卡或硬盘驱动器等构成。操作部件18包含电子相机1的各种按钮或开关类，将模式切换开关的切换操作等与各操作部件的操作内容对应的操作信号向主CPUll输出。半按开关18a及全按开关18b 与释放按钮(未图示)的按下操作连动，分别将接通信号向主CPUll输出。来自半按开关 18a的接通信号(半按操作信号)在释放按钮被进行按下操作至通常行程的一半程度时输出，并通过解除半行程的按下操作而解除输出。来自全按开关18b的接通信号(全按操作信号)在释放按钮被进行按下操作至通常行程时输出，在解除通常行程的按下操作时解除输出。半按操作信号指示主CPUll开始进行拍摄准备。全按操作信号指示主CPUll开始取得记录用图像。<拍摄模式>电子相机1具有通常的拍摄模式，根据上述全按操作信号，逐帧地取得拍摄图像，向记录介质30进行记录；和预拍拍摄模式，接收到上述半按操作信号时，以120帧/每秒(120fps)对高速快门秒(例如快于125分之一秒)时的静止图像进行连拍拍摄，取得多个帧的连拍拍摄图像，接收到上述全按操作信号时，将接收到该全按操作信号的时刻的前后的规定帧图像分别向记录介质30记录。各拍摄模式能够根据来自操作部件18的操作信号进行切换。<重放模式>重放模式的电子相机1将上述各拍摄模式中记录的图像按各帧或按规定数量的帧，向液晶监视器19进行重放显示。由于本实施方式的特征在于上述预拍拍摄模式，因此以下的说明中以预拍拍摄模式为中心进行。图2是说明预拍拍摄模式下的图像的取得时间的图。〈预拍拍摄〉在图2中，在时刻t0输入半按操作信号时，主CPUll开始释放待机处理。在释放待机处理中，例如，以120帧/秒(120fps)的帧率拍摄被拍摄体像，进行曝光运算或焦点调节，并将取得的图像数据依次向缓冲存储器15存储。用于预拍拍摄的缓冲存储器15的存储器容量预先确保充分的容量。在时刻t0之后，当缓冲存储器15内存储的帧图像的帧张数达到规定张数(例如A张)时，主CPUll从旧的帧图像依次进行覆盖消去。由此，能够限制用于预拍拍摄的缓冲存储器15的存储器容量。在时刻tl输入全按操作信号时，主CPUll开始释放处理。在释放处理中，将在时刻tl之前拍摄到的A张帧图像和在时刻tl之后拍摄到的B张帧图像相加后的(A+B)张帧图像作为向记录介质30的记录候补图像。主CPUll从(A+B)张帧图像中选出预先通过菜单操作指示的C张帧图像(C < A+B)，对该C张帧图像建立关联，分别向记录介质30存储。图2中的黑色带表示取得记录候补图像即(A+B)张帧图像的区间。斜线带表示取得虽然临时存储于缓冲存储器15但被覆盖消去的帧图像的区间。在本实施方式中，作为记录方式，能够根据来自操作部件18的操作信号，对将 (A+B)张帧图像中的C张帧图像向记录介质30记录的第一记录方式和将(A+B)张帧图像全部向记录介质30记录的第二记录方式进行切换。在本实施方式中，说明选择第一记录方式的情况。如下所述，主CPUll从(A+B)张帧图像中选择C张帧图像。图3是说明主CPUll 执行的图像评价处理的流程的流程图。主CPUll将(A+B)张帧图像向缓冲存储器15输入时，启动图3的处理。在图3的步骤SlO中，主CPUll判定帧图像中是否包含人物的“脸部”。主CPUll 对于(A+B) =N张帧图像依次实施“脸部”检测处理。“脸部”检测处理由于公知，因此省略说明。主CPUll判定为帧图像中含有“脸部”时，对步骤SlO作出肯定判定，进入步骤S20。 主CPUll判定为帧图像中不含“脸部”时，对步骤SlO作出否定判定，进入步骤S90。在步骤S20中，主CPUll判定人物是否为主要被拍摄体。例如在第n(其中， 1 ^ η ^ N)个帧图像中，构成检测到的“脸部”的像素数为规定数量以上时，将计数器h(n) 置为1，在第η个帧图像中，未检测到“脸部”时或构成检测到的“脸部”的像素数不满足规定数量时，将计数器h(n)置为0。主CPUll对N张帧图像进行计数PF=Eh(Ii)的结果是， 当PF>th_pf(其中，th_pf为规定的判定阈值)成立时，对步骤S20作出肯定判定，进入步骤S30。这种情况下，判断为人物是主要的被拍摄体。主CPUll在PF<th_pf成立时，对步骤S20作出否定判定，进入步骤S90。这种情况下，判断为人物不是主要的被拍摄体。在步骤S30中，主CPUll将判断为人物是主要被拍摄体的情况作为“Case_A”。这种情况下的主CPUll将标志Case_PF置为1，将标志Case_MV置为1，进入步骤S40。标志 Case_PF是在人物是主要的被拍摄体时为1、且在人物不是主要的被拍摄体时为0的标志。 标志Case_MV是表示帧图像之间是否产生差分的标志，在人物为主要被拍摄体时，为了方便，置为1。 在步骤S90中，主CPUl 1判定被拍摄体有无移动。通常，被拍摄体移动时，进行变焦操作而导致视场角变动时及电子相机1进行摇摄时，分别在帧图像之间产生差分。在本实施方式中，在第一个和第N个帧之间按像素依次算出对应的图像数据的差分，求出总和(下式⑴)。Delk_FR = Σ xy 11 (χ, y, 11 _1 (χ, y, N) | (1)其中，第一帧的图像数据(x，y)为l(X，y，l)，第N帧的图像数据(x，y)为1 (x，y， N)。主CPUll在上式(1)的运算结果是Del_FR> th_fr(其中，th_fr是规定的判定阈值)成立时，对步骤S90作出肯定判定，进入步骤S100。这种情况下，通过被拍摄体的移动、 视场角变动及摇摄中发生至少一个，判断为帧之间存在移动。主CPUll在Del_FR < th_fr 成立时，对步骤S90作出否定判定，进入步骤S110。这种情况下，判断为帧之间没有移动，为大致静止状态。在步骤SlOO中，主CPUll将判断为人物不是主要被拍摄体、且帧图像之间存在移动的情况作为“Case_B”。这种情况的主CPUll将标志Case_PF置为0，将标志Case_MV置为1，进入步骤S40。标志Case_MV是表示帧图像之间是否产生差分的标志。需要说明的是， 在“Case_B”的情况下，例如，将存在于最近距离的被拍摄体、或存在于由用户或相机选择为应对焦区域的区域中的被拍摄体判断为“主要被拍摄体”，进行以后的处理。在步骤SllO中，主CPUll将判断为人物不是主要被拍摄体、且帧图像之间不存在移动的情况作为“Case_C”。这种情况的主CPUll将标志Case_PF置为0，将标志Case_MV置为0，进入步骤S40。在步骤S40中，主CPUl 1根据标志Case_PF及标志Case_MV的值(即，根据为 "Case_A,\"Case_B"还是“Case_A” )确定评价处理项目，进入步骤S50。图4是说明标志 Case_PF及标志Case_MV与对应的评价处理项目之间的关系的表。在本实施方式中，算出表中记为“ON”的评价处理项目的评价值，而关于记为“OFF”的评价处理项目，省略评价值的计算。在本实施方式中，评价处理项目41 评价处理项目46是用于从N张帧图像中排除X张帧图像以保留C张帧图像的评价值计算中所使用的评价因子，因此称为无用因子。X 大于N/2时，后述的序列附加处理负担减轻，因而优选。而且，评价处理项目45 评价处理项目50是用于对C张帧图像附加表示优劣的序列的评价值计算中所使用的评价因子，因此称为必要因子(或最佳评价因子)。评价处理项目45及46在无用因子及必要因子之间进行重复。关于各评价因子在后面进行叙述。在步骤S50中，主CPUll使用与在步骤S40中确定的评价处理项目相对应的评价因子，进行评价值计算，进入步骤S60。在步骤S60中，主CPUll从评价值低(无用度高)的帧图像依次选出X张的帧图像(无用图像)，并从N张帧图像排除而保留C张帧图像，进入步骤S70。在步骤S70中，主CPUll使用与在步骤S40中确定的评价处理项目相对应的评价因子，进行评价值计算，进入步骤S80。在步骤S80中，主CPUll对于C张帧图像的帧图像， 从评价值高的帧图像依次建立序列，而结束图3的处理。关于上述的评价因子，以下进行详细说明。<多个人物间接近度检测>在评价处理项目41中，算出表示评价对象图像中的多个人物间的接近度的评价值Hl (η)。主CPUll在关于构成N张帧图像的各帧图像η (其中，1 ^ η ^ N)检测出的“脸部”区域的面积S超过预先设定的规定面积时，取得以下的值。面积以例如构成“脸部”区域的像素数表示。主CPUll在帧图像η中对检测出的面积S超过规定面积的“脸部”进行计数，并将计数得出的“脸部”的数量(即人数)设为KS (η)。并且，将在帧图像η中检测出的“脸部” 区域的面积设为Sk(n)。而且，将帧图像η中的与“脸部”区域的中心相当的坐标设为(χ_ k(n)，y_k(n))。此外，将该“脸部”区域的等级方向的边表示为Lx_k(n)，将该“脸部”区域的垂直方向的边表示为Ly_k(n)。在此，η是表示构成N张连拍图像的帧图像的帧编号，k 是表示在帧图像η中超过上述规定面积的“脸部”区域的“脸部”编号。主CPUll在KS(n) ( 1时，不考虑人物间的接近，因此表示多个人物间接近度的评价值Hl (η) =1。另一方面，KS(n) > 1时，反复进行m次以下的循环处理。其中，m = Combination(KS(η). 2)。例如，以KS (η) = 2的情况为例进行说明，通过Rlx = |Χ_1(η)-Χ_2(η) |，算出“脸部”区域的中心间的等级方向的长度X，通过Rlx = |y_l(n)+y_2(n) |，算出“脸部”区域的中心间的垂直方向的长度y，通过R2x = (Lx_l(n)+Lx_2(n))/2，加上“脸部”区域的等级方向的边的1/2，通过R2y = (Ly_l (η)+Ly_2 (η))/2，加上“脸部”区域的垂直方向的边的1/2。
并且，在Rlx < R2x、Rly < R2y 成立时，hm(n) = 1，在上述以外时，hm(n) = 0。此外，反复进行m次“脸部”的数量(即人数)的全组合。如上所述，关于上述hm(η)的总和，在Σ hm(n) > 0成立时，设为帧图像η中的接近评价值Hl (n) =O0另一方面，关于上述hm (η)的总和，在Ehm(n) =0成立时，设为接近评价值Hl (η) = 1。<脸部无用物检测>在评价处理项目42中，算出表示评价对象图像中的“脸部”检测的可靠度的评价值Η2(η)。主CPUll对于构成N张帧图像的各帧图像η(其中，1彡η彡N)检测出的“脸部” 区域面积S最大的“脸部”区域，取得在该“脸部”检测处理时得到的可靠度信息(最小值 0 最大值为1)。可靠度信息也可以使用“脸部”相似度或“脸部”曲率的指数。在此，在 “脸部”相似度的情况下，从脸部检测的“脸部”区域的图像抽出各种特征量(颜色信息、脸部的各部分(眼、鼻、口等)的配置关系的信息等)，对它们进行综合性的判断而测量作为 “脸部”检测的可靠度的“脸部相似度”。在“脸部”曲率的情况下，通过研究利用边缘检测等方法抽出的脸部轮廓的曲率是否发生不自然变化，而算出“脸部”检测的可靠度。例如，对于抽出的边缘(轮廓)应用曲线(或椭圆)，在急剧的边缘变化(轮廓不平滑)时，推定为发生头发或手等挡住脸等的情况，进行降低可靠度(评价值Η2(η))的处理。主CPUll使帧图像η下的脸部无用部分评价值Η2 (n)=可靠度信息。<闭眼检测>在评价处理项目43中，算出表示评价对象图像中有无闭眼的评价值Η3(η)。主 CPUll对于构成N张帧图像的各帧图像η (其中，1彡η彡N)检测出的“脸部”区域面积S最大的“脸部”区域，进行闭眼检测。由于闭眼检测处理为公知，因此省略说明。主CPUll使用闭眼检测结果，当存在闭眼时，使帧图像η下的闭眼评价值Η3(η) =0。另一方面，不存在闭眼时，使闭眼评价值Η3 (η) = 1。<离开屏幕检测>在评价处理项目44中，在“Case_A”的情况下，算出表示评价对象图像中的“脸部” 区域是否偏离屏幕的评价值H4 (η)，在“Case_B”的情况下，算出表示推定为人物以外的主要被拍摄体的“主要被拍摄体”的区域是否偏离屏幕的评价值H4 (η)。主CPUll在构成N张帧图像的各帧图像η(其中，1彡η彡N)检测出的“脸部”区域(“主要被拍摄体”区域)即该“脸部”(“主要被拍摄体”)的面积S超过规定面积的区域中，取得距画面中心最远的“脸部”(“主要被拍摄体”)区域的中心坐标(F0_x,F0_y)。并且，设定图5(a)及图5(b)所例示的离开屏幕区域，根据取得的(F0_x，F0_y)是否包含在离开屏幕区域中而如下所述地确定离开屏幕评价值H4(n)。图5(a)是例示帧图像η为横向位置时的离开屏幕区域的图。主CPUll在上述中心坐标(F0_x，F0_y)包含在斜线部51中时相当于离开屏幕，设帧图像η下的离开屏幕评价值H4(n) = 0。另一方面，在上述中心坐标(F0_x，F0_y)未包含在斜线部51中时相当于没有离开屏幕，设离开屏幕评价值H4(η) = 1。图5(b)是例示帧图像η为纵向位置时的离开屏幕区域的图。与横向位置的情况同样地，主CPUll根据上述中心坐标(F0_x，F0_y)是否包含在斜线部51中来确定离开屏幕评价值H4 (η)。帧图像中的斜线部51及52的范围例如相对于等级边的长度为左右各1/8，相对于垂直边的长度距下方为1/8。
需要说明的是，也可以取代使用距画面中心最远的“脸部”(“主要被拍摄体”)区域的中心坐标(F0_x，F0_y)来判定是否离开屏幕的情况，而使用与用于对焦的焦点(焦距区域(AF区域)的中心)中的距画面中心最远的区域相对应的坐标(FP_x，FP_y)，根据该坐标(FP_x, FP_y)是否包含在图5(a)、图5(b)的斜线部51、52中，而判定是否离开屏幕。<AF、脸部区域抖动检测/清晰度〉在评价处理项目45中，分别算出表示评价对象图像中的抖动程度的评价值 H50(n)及表示评价对象图像中的清晰度的评价值H51 (η)。主CPUll对于构成N张帧图像的各帧图像η(其中，1彡η彡N)检测出的“脸部”区域面积S最大的“脸部”区域(“CaSe_ Α”的情况)，取得HPF (高通滤波器)的输出值的平均值HPF_aV(n)。平均值HPF_av (η)是从“脸部”区域中包含的像素数据抽出高频率成分并进行平均后的值，因此适于判定对比度是高还是低。主CPUll在HPF_av (η) < HPF_k成立时设为帧图像η下的抖动评价值Η50 (n)= HPF_av(n)/HPF_k。另一方面，在HPF_av (η)彡HPF_k成立时，设为抖动评价值Η50 (η) = 1。 其中，HPF_k为规定值，例如，在预先对焦时，使用算出的HPF输出值的平均值HPF_av (η)。另外，主CPUll为帧图像η下的清晰度评价值Η51 (n) = HPF_av(η)/HPF_k0其中， HPF_k为上述规定值。需要说明的是，在上述的说明中，通过取得面积S最大的“脸部”区域中包含的图像数据中的HPF(高通滤波器)的输出平均值HPF_aV(n)，而得到“脸部”的抖动评价值 H50(n)及“脸部”的清晰度评价值H51 (η)。也可以取代这种情况，而取得用于对焦的焦距区域(AF区域)中包含的像素数据的HPF(高通滤波器)的输出值平均值HPF_av(n)(“Case_ B”、“Case_C”使用这些方法)。关于AF区域中包含的像素数据，通过取得HPF(高通滤波器)的输出平均值，而得到用于对焦的被拍摄体的抖动评价值H50(n)及用于对焦的被拍摄体的清晰度评价值H51(n)。<整体亮度柱状图>在评价处理项目46中，算出表示评价对象图像中的曝光过度或曝光不足的频率的评价值H6 (η)。主CPUll对于构成N张帧图像的各帧图像η (其中，1彡η彡N)，算出图像整体(使用构成图像的全部像素数据)的亮度柱状图。设最大灰度值(8位数据的情况下为255)的频率为HL，最小灰度值(0)的频率为LL。主CPUll设为曝光过度、曝光不足的规格化频率比例即评价值Η6 (n) = (HL+LL)/(全部像素数)。需要说明的是，也可以是使最大灰度值的频率为规定的第一判定阈值以上的数据的频率，而使最小灰度值的频率为规定的第二判定阈值以下的数据的频率。<脸部面积检测>在评价处理项目47中，算出表示评价对象图像中的“脸部”的最大面积的评价值 Η7(η)。主CPUll算出对于构成N张帧图像的各帧图像η(其中，1彡η彡N)检测出的“脸部”区域面积S最大的“脸部”区域的面积S (η)。如上所述，面积由构成“脸部”区域的像素数表示。主CPUll设为脸部面积评价值Η7 (n) = S (η)。〈笑脸度检测〉在评价处理项目48中，算出表示评价对象图像中的“脸部”的笑脸程度的评价值 Η8(η)。主CPUll取得构成N张帧图像的各帧图像η(其中，1彡η彡N)检测出的“脸部”的笑脸等级。笑脸等级的判定在上述“脸部”检测时进行。笑脸等级例如分为等级3 (大笑)、 等级2(中笑)、等级1(微笑)这三个等级。主CPUll设为笑脸程度的评价值H8(n)=笑脸等级。<被拍摄体的大小检测>在评价处理项目49中，算出表示评价对象图像中的被拍摄体的大小的评价值 H9 (η)。主CPUll对于构成N张帧图像的各帧图像η (其中，1彡η彡N)，由用于对焦的焦距区域(AF区域)，求出中心微小区域(例如3X3像素)的平均亮度YO及平均颜色(CrO， CbO)。图6是例示AF区域61及中心微小区域62的图。中心微小区域62是用于以下说明的区域解析的基准区域。主CPUll使用各帧图像η下的平均亮度YO及平均颜色(CrO，CbO)，按照以下的顺序算出被拍摄体的尺寸评价值H9 (η)。(i)对中心微小区域，将标志置为1。(ii)周围的像素值在规定的容许值rn(其中，η = 1 :Y，2 :Cr，3 :Cb)以内时，对标志进行置位。具体来说，(|Y(x, y) -YO > rl)成立时，置位成Flagl = 0，不成立时，置位成Flagl = 1。(I Cr (x,y) -CrO > r2)成立时，置位成 Flag2 = 0，不成立时，置位成 Flag2 = 1。(| Cb (x,y) -CbO > r3)成立时，置位成 Flag3 = 0，不成立时，置位成 Flag3 = 1。关于上述Flagl Flag3，在(Flagl*Flag2*Flag3 = 1)成立时，置位成 Flag = 1，在不成立时，置位成Flag = O。(iii)使评价对象区域从包围基准区域即微小区域62的边开始，使其周围边逐级增加(第一评价区域71 —第二评价区域72 —第三评价区域73…)，在Flag全成为0的时刻结束处理。图7是例示增加的评价对象区域71 73的图。(iv)算出Flag成为1的面积D。主CPUll使第η图像下的被拍摄体的尺寸评价值 H9(n) = D0〈构图最佳度检测〉在评价处理项目50中，算出表示评价对象图像中的构图的最佳度的评价值 HlO (η)。主CPUll对于构成N张帧图像的各帧图像η (其中，1彡η彡N)，取得用于对焦的焦距区域(AF区域)或检测的“脸部”区域的中心坐标Oix，Qy)。如图8所例示，主CPUll还分别在画面内设置5点的构图评价坐标点Pl Ρ5，通过下式⑵分别算出该5点与上述中心坐标0)X，Qy)的距离KS(m)(其中，m= 1，2，···5)。
权利要求
1.一种图像处理装置，其特征在于，包含第一运算部，对于输入的图像组中包含的多个图像中的各个图像，分别计算基于第一因子的评价值；排除部，基于所述第一运算部的运算结果，从所述图像组中对该运算结果满足规定条件的图像进行排除处理；第二运算部，对所述排除处理后的所述图像组中包含的各图像，分别计算基于第二因子的评价值，该第二因子包含与所述第一因子不同的因子；以及评价处理部，基于所述第二运算部的运算结果，对所述排除处理后的所述图像组中的各图像建立序列。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于， 所述图像组包含连拍拍摄的多个图像。
3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一运算部根据拍摄所述图像组时的拍摄场景改变所述第一因子的内容。
4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一运算部根据所述图像组中包含的被拍摄体像有无移动及该被拍摄体像中有无人物中的至少一方改变所述第一因子的内容。
5.根据权利要求1 4中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述排除部基于所述第一运算部的运算结果从所述图像组将半数以上的图像排除。
6.根据权利要求1 5中任一项所述的图像处理装置，其特征在于， 所述第一因子的一部分与所述第二因子的一部分共用。
7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，共用的所述因子包含构成所述图像组的各图像的规定区域中的清晰度信息及所述各图像的整个区域的亮度分布信息中的至少一方。
8.根据权利要求1 7中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述第二因子包含与所述图像组中含有的被拍摄体像中的人物表情相关的因子、与该人物的脸部面积相关的因子以及与该被拍摄体像的抖动相关的因子中的至少一个。
9.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，还具备使由所述排除部排除的图像显示在显示装置上的显示控制部。
10.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，还具备控制部，该控制部以不将通过所述显示控制部显示在所述显示装置上的图像中的规定图像排除的方式对所述排除部进行控制。
11.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，还具备用于追加所述第一因子及所述第二因子中的至少一方的因子的因子追加部。
12.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于， 所述排除部从所述图像组中排除规定数量的图像， 所述规定数量能够改变。
13.根据权利要求12所述的图像处理装置，其特征在于，所述排除部在基于所述第一运算部的运算结果无法排除所述规定数量的图像时不进行所述排除，所述第二运算部在所述排除部不进行所述排除时对所述输入的全部图像组分别计算基于所述第二因子的评价值，所述评价处理部基于所述第二运算部的运算结果对所述输入的全部图像组中的各图像建立序列。
14.根据权利要求12所述的图像处理装置，其特征在于，所述排除部在基于所述第一运算部的运算结果无法排除所述规定数量的图像时从所述图像组中排除比所述规定数量少的第二规定数量的图像，所述第二运算部在所述排除部排除了所述第二规定数量的图像时对所述排除处理后的图像组中包含的各图像分别计算基于第二因子的评价值，该第二因子包含与所述第一因子不同的因子，所述评价处理部基于所述第二运算部的运算结果对所述排除处理后的图像组中的各图像建立序列。
15.根据权利要求13或14所述的图像处理装置，其特征在于，还具备选择部，该选择部基于由所述评价处理部附加的所述序列选择作为保存对象的图像。
16.根据权利要求15所述的图像处理装置，其特征在于，所述选择部在所述序列不存在差别时选择最接近拍摄指示时间地取得的图像和基于所述第二因子的评价值最高的图像。
17.一种图像评价方法，其特征在于，包括 第一步骤，输入包含多个图像的图像组；第二步骤，对所述图像组中包含的各图像分别计算基于第一因子的评价值； 第三步骤，基于所述第二步骤的运算结果，将该运算结果满足规定条件的图像从所述图像组排除；第四步骤，对所述第三步骤后的所述图像组中包含的各图像，分别计算基于第二因子的评价值，该第二因子包含与所述第一因子不同的因子；以及第五步骤，基于所述第四步骤的运算结果，对所述第三步骤后的所述图像组中的各图像建立序列。
18.根据权利要求17所述的图像评价方法，其特征在于， 所述图像组包含连拍拍摄的多个图像。
19.根据权利要求17或18所述的图像评价方法，其特征在于，所述第二步骤根据拍摄所述图像组时的拍摄场景改变所述第一因子的内容。
20.根据权利要求19所述的图像评价方法，其特征在于，所述第二步骤根据所述图像组中包含的被拍摄体有无移动及被拍摄体像中有无人物中的至少一方改变所述第一因子的内容。
21.根据权利要求17 20中任一项所述的图像评价方法，其特征在于， 所述第一因子的一部分与所述第二因子的一部分共用。
22.根据权利要求21所述的图像评价方法，其特征在于，共用的所述因子包含构成所述图像组的各图像的规定区域中的清晰度信息及所述各图像的整个区域的亮度分布信息中的至少一方。
23.根据权利要求17 22中任一项所述的图像评价方法，其特征在于，所述第二因子包含与所述图像组中含有的被拍摄体像中的人物表情相关的因子、与该人物的脸部面积相关的因子以及与该被拍摄体像的抖动相关的因子中的至少一个。
24.根据权利要求17所述的图像评价方法，其特征在于，还执行使由所述第三步骤排除的图像显示在显示装置上的第六步骤。
25.根据权利要求M所述的图像评价方法，其特征在于，所述第三步骤将通过所述第六步骤显示在所述显示装置上的图像中的规定图像排除。
26.根据权利要求17所述的图像评价方法，其特征在于，所述第三步骤基于所述第二步骤的运算结果从所述图像组排除规定数量的图像， 所述规定数量能够改变。
27.根据权利要求沈所述的图像评价方法，其特征在于，所述第三步骤在基于所述第二步骤的运算结果无法排除所述规定数量的图像时不进行所述排除，所述第四步骤在所述第三步骤不进行所述排除时对通过所述第一步骤输入的全部图像组分别计算基于所述第二因子的评价值，所述第五步骤基于所述第四步骤的运算结果对所述输入的全部图像组中的各图像建立序列。
28.根据权利要求沈所述的图像评价方法，其特征在于，所述第三步骤在基于所述第二步骤的运算结果无法排除所述规定数量的图像时从所述图像组中排除比所述规定数量少的第二规定数量的图像，所述第四步骤在所述第三步骤排除了所述第二规定数量时对所述排除处理后的图像组中包含的各图像分别计算基于第二因子的评价值，该第二因子包含与所述第一因子不同的因子，所述第五步骤基于所述第四步骤的运算结果对所述第三步骤后的图像组中的各图像建立序列。
29.根据权利要求27或观所述的图像评价方法，其特征在于，还执行基于由所述第五步骤附加的所述序列来选择作为保存对象的图像的第七步骤。
30.根据权利要求四所述的图像评价方法，其特征在于，所述第七步骤在所述序列不存在差别时选择最接近拍摄指示时间地取得的图像和基于所述第二因子的评价值最高的图像。
31.一种图像处理装置，其特征在于，具备能够执行权利要求17 30中任一项所述的图像评价方法的计算机， 从记录有多个图像的记录介质输入所述图像组，并执行所述图像评价方法的各步骤。
全文摘要
提供一种迅速地选择最佳拍摄候补图像的图像处理装置及图像评价方法。图像处理装置(1)包含第一运算部(11)，对于输入的图像组中包含的多个图像中的各个图像，分别计算基于第一因子的评价值；排除部(11)，基于第一运算部(11)的运算结果，从图像组中对该运算结果满足规定条件的图像进行排除处理；第二运算部(11)，对排除处理后的图像组中包含的各图像，分别计算基于第二因子的评价值，其中该第二因子包含与第一因子不同的因子；以及评价处理部(11)，基于第二运算部(11)的运算结果，对排除处理后的图像组中的各图像建立序列。
文档编号H04N17/00GK102209196SQ20111008362
公开日2011年10月5日 申请日期2011年3月30日 优先权日2010年3月30日
发明者坂本浩一 申请人:株式会社尼康