以下、本発明を実施するための最良の形� ��を図面を参照して説明する。

 [第1実施例]
 図1に示すように、本発明の第1実施例に係� �画像処理装置が適用された撮像装置は、撮� �部1、A/D変換器2、信号処理回路3、メモリ4、� ��索領域の顔検出回路5A、画像合成回路6、出� ��部7、及びCPU8を含む。

 上記撮像部1は、レンズ系11、絞り12、及� �CCD13を含む。この撮像部1のCCD13で撮影された 画像は、上記A/D変換器2でデジタル信号に変� �される。このA/D変換器2からのデジタル信号� ��変換された画像信号は、上記信号処理回路3 へ入力されてノイズ低減処理が施された後、 上記メモリ4へ処理対象画像の画像信号とし� �記憶される。このメモリ4に記憶された画像� ��号は、上記探索領域の顔検出回路5Aへ入力� �れる。この探索領域の顔検出回路5Aは、上記 メモリ4から入力された画像信号から特徴を� �出し、その抽出した特徴に応じて、上記メ� �リ4から入力された画像信号に対して階調変� ��を行う。そして、その階調変換した画像信� ��から顔検出を行う。この顔検出結果は上記� ��像合成回路6に入力される。この画像合成回 路6には、上記メモリ4から画像信号も入力さ� ��る。この画像合成回路6は、上記メモリ4か� �入力された画像信号に、上記探索領域の顔� �出回路5Aから入力された顔検出結果を合成す る。例えば、上記メモリ4から入力された画� �信号に対し、顔と検出された位置に枠の画� �を合成する。この顔検出結果が合成された� �像信号は、上記出力部7へ入力される。この� ��記出力部7は、メモリーカードや表示素子な どを含む。上記CPU8は、上記A/D変換器2、上記� ��号処理回路3、上記探索領域の顔検出回路5A� ��上記画像合成回路6及び上記出力部7を制御� �る。

 なお、上記CPU8は、上記顔検出結果を用い て、顔と検出された位置にピントが合うよう に、撮像部1のレンズ系11のフォーカス調整を 行えることは言うまでもない。

 上記探索領域の顔検出回路5Aは、図2に示� ��ように、輝度値の最大値及び最小値算出回� ��51A、輝度値の最大値と最小値の差の算出回� ��52A、階調変換曲線選定回路53A、階調変換回� ��54A、LUT部55A、及び顔検出回路56Aを含む。

 上記輝度値の最大値及び最小値算出回路5 1Aは、上記メモリ4から処理対象画像における 探索領域の画像信号を読み出し、該探索領域 の輝度値の最大値及び最小値を算出する。こ こで、探索領域は、上記CPU8の一機能として� �探索領域設定部81によって設定される。図3� �示すように、探索領域frame1は、処理対象画� �PIに対して所定のサイズを有している。探索 領域設定部81は、この探索領域frame1を、処理� ��象画像PIの左上から右下に向かって順に移� �するよう設定する。その移動量は、1画素単� ��でも良いし、所定画素分だけ重なりを持っ� ��移動しても良い。

 この輝度値の最大値及び最小値算出回路5 1Aで算出された輝度値の最大値及び最小値は� ��上記輝度値の最大値と最小値の差の算出回� ��52Aへ入力されると共に、上記階調変換曲線� ��定回路53Aへも入力される。上記輝度値の最� ��値と最小値の差の算出回路52Aは、入力され� ��輝度値の最大値と最小値との差を算出し、� ��の算出した差の値を上記階調変換曲線選定� ��路53Aに入力する。上記階調変換曲線選定回� ��53Aは、予め設定された階調変換曲線の中か� ��、階調変換に使用する階調変換曲線を選定� ��る。その選定は、上記輝度値の最大値及び� ��小値算出回路51Aから入力された輝度値の最� ��値及び最小値と、上記輝度値の最大値と最� ��値の差の算出回路52Aから入力された輝度値� ��最大値と最小値との差の値とに基づいて行� ��れる。その選定結果は、上記階調変換回路5 4Aに入力される。

 上記階調変換回路54Aは、以下のようにし� ��、上記メモリ4から読み出した処理対象画像 PIにおける上記探索領域frame1の画像信号の各� ��素の階調値を、上記階調変換曲線の選定結� ��に応じた階調値に変換する。即ち、予め複� ��の階調変換曲線がLUTの形態で上記LUT部55Aに� ��憶されている。上記階調変換回路54Aは、上� ��メモリ4から読み出した処理対象画像PIにお� ��る上記探索領域frame1の画像信号の各画素の� ��調値を、上記選定された階調変換曲線に相� ��するLUT部55AのLUTに与える。LUT部55Aの当該LUT� ��らは、その階調値に対応する変換された階� ��値が出力されるので、上記階調変換回路54A� ��、それを取得する。こうして階調変換され� ��探索領域frame1の画像信号は、上記顔検出回� ��56Aに入力される。上記顔検出回路56Aでは、� ��の入力された階調変換後の画像信号に対し� ��さらに輝度値の分散を正規化し、その正規� ��後の画像信号から顔検出を行う。

 次に、図4を参照して全体処理の流れを説明 する。 
 この処理は、例えば、図示しない2段式のシ ャッタボタンの1段目の押下に応じて開始す� �ものである。

 即ち、まず、信号処理回路3において、撮 像部1で撮影した処理対象画像PIの画像信号に 対して、前処理としてノイズ低減処理を行う (ステップS1)。その後、探索領域設定部81によ り、上記ノイズ低減処理した画像信号に探索 領域frame1を設定する(ステップS2)。

 次に、探索領域の顔検出回路5Aにより、� �索領域frame1の各画素の輝度値I(x,y)を抽出す� �(ステップS3)。そして、上記輝度値I(x,y)に応� ��て階調変換処理を行った後、顔検出処理を� ��う(ステップS4)。その後、階調変換処理及び 顔検出処理が、処理対象画像PIの全画面に対� ��て行われたか否かを判定する(ステップS5)。 ここで、まだ全画面を終了していない場合に は、上記ステップS2に戻り、探索領域frame1を� ��動設定して、上記の処理を繰り返す。

 而して、処理対象画像PIの全画面に対し� �階調変換処理及び顔検出処理を終了したな� �ば(ステップS5)、画像合成回路6によって、顔 検出結果を処理対象画像PIに合成する(ステッ プS6)。なお、この顔検出結果が合成された処 理対象画像PIは、メモリーカードや表示素子� ��どの出力部7へ出力される。

 次に、上記ステップS4で実施される階調� �換及び顔検出処理の流れを、図5を参照して� ��明する。

 まず、上記ステップS3で抽出された上記探� �領域frame1の各画素の輝度値I(x,y)から、輝度� �の最大値及び最小値算出回路51Aにより探索� �域frame1の輝度値の最大値I _max 及び最小値I _min を算出する(ステップS41)。次に、輝度値の最� ��値と最小値の差の算出回路52Aにより、上記� ��索領域frame1の輝度値の最大値I _max と最小値I _min の差dを算出する(ステップS42)。そして、それ ら算出した、最小値I _min の値、及び最大値I _max と最小値I _min の差d、に応じて、階調変換曲線群を図6A~図6E に示す階調変換曲線群A~Eの中より選定する(� �テップS43)。

 その後、階調変換回路54Aによって、上記� ��定された階調変換曲線群の一つの階調変換� ��線を用いて上記探索領域frame1の階調変換を� ��う(ステップS44)。そして、顔検出回路56Aに� �り、上記探索領域frame1の顔検出処理を行い(� ��テップS45)、顔があるか否かを判定する(ス� �ップS46)。

 ここで、顔がないと判定した場合には、� ��記ステップS44に戻り、上記選定した階調変� ��曲線群の別の階調変換曲線を用いて探索領� ��frame1の階調変換を行う。

 而して、上記ステップS46で顔があると判� ��した場合には、該階調変換処理及び顔検出� ��理を終了して、上位のルーチンに戻る。

 次に、図7を参照して、上記階調変換曲線選 定回路53Aによる上記ステップS43の階調変換曲 線群の選定処理の詳細を説明する。ここでは 、Th _a 及びTh _b を輝度値の閾値とし、輝度値を0~255の256階調� ��して説明する。

 即ち、まず、上記探索領域frame1の輝度値の� ��大値I _max と最小値I _min の差dが閾値Th _a より小さい(d<Th _a )か否かを判別する(ステップS431)。ここで、d& lt;Th _a であると判別した場合には、更に、探索領域 frame1の輝度値の最小値I _min が閾値Th _a 以下である(I _min ≦Th _a )か否かを判別する(ステップS432)。そして、I _min ≦Th _a であると判別した場合、つまり、d<Th _a 且つI _min ≦Th _a であれば、図8に示す領域Aに当てはまるとし� ��、図6Aに示すような階調変換曲線群Aを選定� ��て(ステップS433)、上位のルーチンに戻る。

 これに対して、上記ステップS432でI _min ≦Th _a ではないと判別した場合には、更に、探索領 域frame1の輝度値の最小値I _min が閾値Th _a より大きく且つ閾値Tb以下である(Th _a <I _min ≦Th _b )か否かを判別する(ステップS434)。ここで、Th _a <I _min ≦Th _b であると判別した場合、つまり、d<Th _a 且つTh _a <I _min ≦Th _b であれば、図8の領域Bに当てはまるとして、� ��6Bに示すような階調変換曲線群Bを選定して( ステップS435)、上位のルーチンに戻る。また� ��Th _a <I _min ≦Th _b ではないと判別した場合、つまり、d<Th _a 且つTh _b <I _min ≦255であれば、図8の領域Cに当てはまるとし� ��、図6Cに示すような階調変換曲線群Cを選定� ��て(ステップS436)、上位のルーチンに戻る。

 一方、上記ステップS431においてd<Th _a でないと判別した場合には、上記探索領域fra me1の輝度値の最大値I _max と最小値I _min の差dが閾値Ta以上であり且つ閾値Tbより小さ� ��(Th _a ≦d<Th _b )か否かを判別する(ステップS437)。そして、Th _a ≦d<Th _b であると判別した場合には、更に、探索領域 frame1の輝度値の最小値I _min が閾値Th _a 以下である(I _min ≦Th _a )か否かを判別する(ステップS438)。そして、I _min ≦Th _a であると判別した場合、つまり、Th _a ≦d<Th _b 且つI _min ≦Th _a であれば、図8の領域Dに当てはまるとして、� ��6Dに示すような階調変換曲線群Dを選定して( ステップS439)、上位のルーチンに戻る。

 これに対して、上記ステップS438でI _min ≦Th _a ではないと判別した場合には、更に、探索領 域frame1の輝度値の最小値I _min が閾値Th _a より大きく且つ閾値Tb以下である(Th _a <I _min ≦Th _b )か否かを判別する(ステップS4310)。ここで、T h _a <I _min ≦Th _b であると判別した場合、つまり、Th _a ≦d<Th _b 且つTh _a <I _min ≦Th _b であれば、図8の領域Eに当てはまるとして、� ��6Eに示すような階調変換曲線群Eを選定して( ステップS4311)、上位のルーチンに戻る。

 なお、Th _a <I _min ≦Th _b ではないと判別した場合、つまり、上記階調 変換曲線選定のどの条件にも当てはまらない 場合には、何れの階調変換曲線群も選定せず に上位のルーチンに戻る。

 而して、上記ステップS44において、選定� ��れた階調変換曲線群の階調変換曲線を用い� ��階調変換処理が行われる。ただし、上記ス� ��ップS43にて何れの階調変換曲線群も選定さ� ��なかった場合には、このステップS44の階調� ��換処理を行わずに、ステップS45の顔検出処� ��を行うこととなる。

 次に、上記選定した階調変換曲線群の階� ��変換曲線を用いた階調変換処理の流れを図6 A~図6Eを参照して説明する。なお、各変換曲� �の横軸が入力輝度値、縦軸が変換出力輝度� �を表す。

 階調変換曲線群A~Eの何れを選定した場合� ��、ステップST1,ステップST2,…と順に1ステッ� ��ずつ階調変換曲線を用いて階調変換を行い� ��1ステップ階調変換が終了すると顔検出処理 を行う。

 階調変換曲線群A及び階調変換曲線群Cは� �ステップST1~ステップST6まで階調変換曲線が� ��定されており、階調変換曲線群B、階調変換 曲線群D及び階調変換曲線群EはステップST1と� ��テップST2の階調変換曲線が設定されている� ��

 また、階調変換曲線群A及び階調変換曲線 群Cにおいて、ステップST3では、階調変換曲� �Tone3を用いて階調変換した後さらに続いて階 調変換曲線Tone4を用いて階調変換を行い、そ� ��後、顔検出処理へと進む。ステップST4~ステ ップST6においても上記ステップST3と同様に、 2種類の階調変換曲線を続けて用いて階調変� �を行う。即ち、ステップST4では、階調変換� �線Tone5,階調変換曲線Tone6の順に用いる。ステ ップST5では、階調変換曲線Tone7,階調変換曲線 Tone8の順に用いる。ステップST6では、階調変� ��曲線Tone9,階調変換曲線Tone10の順に用いる。

 ここで、図6A~図6Eを図8と併せて参照し、� ��調変換曲線群A~Eの特徴を説明する。

 図8に示す領域Aは、輝度値の最大値I _max 及び最小値I _min が暗い領域にあり、且つ、輝度値の最大値I _max と最小値I _min の差dが比較的小さい。従って、探索領域frame 1が全体的に暗く、コントラストが弱いと考� �られる。そのため、階調変換曲線群A(図6A)は 、まず、探索領域frame1の明るさを全体的に上 げるような階調変換を行うものとなっている (図6AのステップST1とステップST2)。そして、� �れでも顔検出されない場合は、探索領域frame 1の明るさを全体的に上げ且つコントラスト� �強めるような階調変換を行うようになって� �る(図6AのステップST3~ST6)。

 図8に示す領域Bは、輝度値の最大値I _max 及び最小値I _min が中間の領域にあり、且つ、輝度値の最大値 I _max と最小値I _min の差dが比較的小さい。従って、探索領域frame 1は全体的に明るさは顔検出に適しているが� �コントラストが弱いと考えられる。そのた� �、階調変換曲線群B(図6B)は、探索領域frame1の コントラストを強めるような階調変換を行う ものとなっている(図6BのステップST1とステッ プST2)。

 図8に示す領域Cは、輝度値の最大値I _max 及び最小値I _min が明るい領域にあり、且つ、輝度値の最大値 I _max と最小値I _min の差が比較的小さい。従って、探索領域frame1 が全体的に明るく、コントラストが弱いと考 えられる。そのため、階調変換曲線群C(図6C)� ��、探索領域frame1の明るさを全体的に下げる� ��うな階調変換を行うものとなっている(図6C� ��ステップST1とステップST2)。そして、それで も顔検出しない場合は、探索領域frame1の明る さを全体的に下げ且つコントラストを強める ような階調変換を行うようになっている(図6A のステップST3~ST6)。

 図8に示す領域Dは、輝度値の最大値I _max が中間の領域にあり、且つ、最小値I _min が暗い領域にある。従って、探索領域frame1が 全体的に比較的暗い領域にあると考えられる 。そのため、階調変換曲線群D(図6D)は、探索� ��域frame1の明るさを全体的に上げるような階� ��変換を行うものとなっている(図6Dのステッ� ��ST1とステップST2)。上記階調変換曲線群Aで� �、ステップST1でカーブが大きい階調変換曲� �を用いて、先に探索領域frame1の明るさを大� �く上げるようにしている。上記領域Aと比較� ��ると、この領域Dは輝度値の最大値I _max が明るい領域にある。そのため、この階調変 換曲線群Dでは、ステップST1で比較的カーブ� �小さい階調変換曲線を用いて、徐々に探索� �域frame1の明るさを上げるような階調変換を� �うようにしている。

 図8に示す領域Eは、輝度値の最大値I _max が明るい領域にあり、且つ、最小値I _min が中間の領域にある。従って、探索領域frame1 が全体的に比較的明るい領域にあると考えら れる。そのため、階調変換曲線群E(図6E)は、� ��索領域frame1の明るさを全体的に下げるよう� ��階調変換を行うものとなっている(図6Eのス� ��ップST1とステップST2)。上記階調変換曲線群 Cでは、ステップST1でカーブの大きい階調変� �曲線を用いて、先に探索領域frame1の明るさ� �大きく下げるようにしている。上記領域Cと� ��較すると、この領域Eは輝度値の最小値I _min が暗い領域にある。そのため、この階調変換 曲線群Eでは、ステップST1で比較的カーブの� �さい階調変換曲線を用いて、徐々に探索領� �frame1の明るさを下げるような階調変換を行� �ようにしている。

 上記ステップS45の顔検出処理では、階調� ��換回路54Aで階調変換を行った信号に対して� ��顔検出回路56Aで顔検出を行う。本実施例で� ��、顔検出回路56Aは、図2に示すように、分散 の正規化部56A1と顔検出部56A2を備える。分散� ��正規化部56A1では、階調変換を行った後の信 号に対して、輝度値の分散の正規化処理を行 う。顔検出部56A2では、輝度値の分散の正規� �処理を行った信号に対して顔検出を行う。� �散の正規化処理は、例えば、輝度値の頻度� �布(ヒストグラム)を平滑化し、コントラスト を正規化するということを行う。これにより 照明条件の変化による明るさの変化の影響を 最小限にすることが可能である。顔検出は、 例えば、Viola-Jonesの顔検出方法を用いて顔検� ��を行う。このViola-Jonesの顔検出方法の詳細� �、P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection u sing a boosted cascade of simple features," Proc. of  CVPR, 2001に開示されている。このViola-Jonesの 顔検出方法は、Adaboostの学習によって選択さ� ��た顔検出に最適な矩形フィルタを顔検出対� ��画像に照合させ、顔を検出する方法である� ��上記矩形フィルタをカスケード型に配する� ��とで処理を高速化している。

 以上のように、本第1実施例によれば、顔検 出を行う前に、探索領域frame1の特徴として輝 度値の最大値I _max と最小値I _min の関係をとり、探索領域frame1が暗い場合は明 るくコントラストを強めるような階調変換を 、また探索領域frame1が白飛びしている場合に は探索領域frame1を暗くコントラストを強める ような階調変換を、また上記のような条件に 当てはまらない場合は探索領域frame1のコント ラストを強めるような階調変換を行う。この ように、状況に応じた階調変換を行うように しているので、顔領域が暗い場合や白飛びし ている場合、コントラストが弱い場合でも顔 検出が可能となる。即ち、条件に応じた階調 変換を行うことにより、顔検出に最適な階調 変換を行っているので、顔検出の検出率の向 上が可能となる。

 なお、上記のような探索領域frame1の階調� ��換及び顔検出の処理を、探索領域frame1のサ� ��ズを変えて数パターン行えば、更に顔検出� ��検出率向上が図れることは言うまでもない� ��

 また、本第1実施例では、分割された探索 領域frame1に対して顔検出を行うので、顔検出 を高速に実行できる。この場合、探索領域fra me1を移動させていくことで、処理対象画像PI� ��体から顔検出が行える。更に、顔が検出さ� ��れば次の探索領域frame1の処理に進むことが� ��きるので、高速に処理対象画像PI全体から� �検出が行える。

 また、探索領域frame1の特徴として輝度値� ��使用することで、容易に特徴検出が行える� ��共に、顔領域が暗い場合や白飛びしている� ��合でも顔検出が可能となる。

 [第2実施例]
 次に、本発明の第2実施例を説明する。なお 、上記第1実施例と同様の構成については、� �一の参照符号を付し、その説明は省略する� �

 本発明の第2実施例に係る画像処理装置が 適用された撮像装置においては、図9に示す� �うに、メモリ4に記憶された画像信号が階調� ��換回路5Bへ入力されて、処理対象領域毎の� �調変換が行われる。そして、顔検出回路9に� ��いて、それら階調変換された各処理対象領� ��の画像信号に対する顔検出が行われる。

 上記処理対象領域とは、処理対象画像PI� �全画面を16分割や32分割等の複数に分割した� ��の、分割された領域それぞれを指す。例え� ��、図10は、16分割したした際の処理対象領域 frame2を示している。階調変換及び顔検出は処 理対象領域frame2毎に全対象領域に対して行う 。即ち、上記第1実施例では、対象領域を探� �領域frame1として、処理対象画像PI上を移動さ せていくものとした。これに対して、本実施 例は、予め決められたサイズに区切った固定 の位置を、処理対象領域frame2として設定した ものである。勿論、分割は、図10に示すよう� ��処理対象画像PIの全画面を等分割するもの� �限らない。図11に示すように、一般に顔が存 在する確率の高い画像中央を細かいサイズで 分割するというような、画像上の位置によっ て変えたものであっても良い。

 上記階調変換回路5Bは、図12に示すように 、輝度値の最大値及び最小値算出回路51B、輝 度値の最大値と最小値の差の算出回路52B、階 調変換曲線選定回路53B、対象領域の階調変換 回路54B、LUT部55B、及びメモリ57Bを含む。

 上記輝度値の最大値及び最小値算出回路5 1Bは、上記メモリ4から処理対象画像PIにおけ� ��予め設定された処理対象領域frame2の一つの� ��像信号を読み出し、該処理対象領域frame2の� ��度値の最大値及び最小値を算出する。

 この輝度値の最大値及び最小値算出回路5 1Bで算出された処理対象領域frame2の輝度値の� ��大値及び最小値は、上記輝度値の最大値と� ��小値の差の算出回路52Bへ入力されると共に� ��上記階調変換曲線選定回路53Bへも入力され� ��。上記輝度値の最大値と最小値の差の算出� ��路52Bは、入力された処理対象領域frame2の輝� ��値の最大値と最小値との差を算出し、その� ��出した差の値を上記階調変換曲線選定回路5 3Bに入力する。上記階調変換曲線選定回路53B� ��、予め設定された階調変換曲線の中から、� ��該処理対象領域frame2に対する階調変換曲線� ��選定する。その選定は、上記輝度値の最大� ��及び最小値算出回路51Bから入力された処理� ��象領域frame2の輝度値の最大値及び最小値と� ��上記輝度値の最大値と最小値の差の算出回� ��52Bから入力された処理対象領域frame2の輝度� ��の最大値と最小値との差の値とに基づいて� ��われる。その選定結果は、上記階調変換回� ��54Bに入力される。

 本実施例においても上記第1実施例と同様 に、予め複数の階調変換曲線がLUTの形態でLUT 部55Bに記憶されている。階調変換回路54Bは、 上記メモリ4から読み出した処理対象画像PIに おける当該処理対象領域frame2の画像信号の各 画素の階調値を、上記LUT部55Bの当該処理対象 領域frame2について上記選定された階調変換曲 線に相当するLUTに与える。そして、上記LUT部 55Bの当該LUTからその階調値に対応する変換さ れた階調値を取得する。こうして階調変換さ れた処理対象領域frame2の画像信号は、上記メ モリ57Bの当該処理対象領域frame2に対応するエ リアに記憶される。

 その後、同様に、予め設定された次の一� ��の処理対象領域frame2に対して上記処理を行� ��て、当該処理対象領域frame2の階調変換を行� ��、その結果を上記メモリ57Bに記憶する。以� ��、同様にして、処理対象画像PIの予め設定� �れた全処理対象領域frame2について階調変換� �行い、その結果を上記メモリ57Bの当該処理� �象領域frame2に対応するエリアに記憶する。

 そして、全ての処理対象領域frame2の階調� ��換が終了したならば、顔検出回路9では、上 記メモリ57Bに記憶された階調変換後の画像信 号に対してさらに輝度値の分散を正規化し、 その正規化後の画像信号から顔検出を行う。 即ち、上記顔検出回路9は、分散の正規化部9a と顔検出部9bを含む。これら分散の正規化部9 a及び顔検出部9bは、上記第1実施例の分散の� �規化部56A1及び顔検出部56A2と同様の処理を行 う。

 それ以外の点は、上記第1実施例と同様で ある。

 以上のように、本第2実施例によれば、顔検 出を行う前に、処理対象領域frame2の特徴とし て輝度値の最大値I _max と最小値I _min の関係をとり、処理対象領域frame2が暗い場合 は明るくコントラストを強めるような階調変 換を、また処理対象領域frame2が白飛びしてい る場合には処理対象領域frame2を暗くコントラ ストを強めるような階調変換を、また上記の ような条件に当てはまらない場合は処理対象 領域frame2のコントラストを強めるような階調 変換を行う。このように、状況に応じた階調 変換を行うようにしているので、顔領域が暗 い場合や白飛びしている場合、コントラスト が弱い場合でも顔検出が可能となる。即ち、 条件に応じた階調変換を行うことにより、顔 検出に最適な階調変換を行っているので、顔 検出の検出率の向上が可能となる。

 また、処理対象画像PI全体に階調変換を� �うのではなく、それよりも小さい処理対象� �域frame2を単位に階調変換が行えるので、局� �的に特徴が異なっている場合でも、その特� �に応じた階調変換が行え、顔検出の検出率� �向上できる。

 なお、処理対象画像PIの全画面を、例え� �、16分割,32分割,64分割,…のように複数の分� �パターンで分割し、分割パターン毎に処理� �象領域frame2を予め設定しておくようにして� �良い。この場合、それぞれのパターンでの� �割領域それぞれについて階調変換を行って� �モリ57Bに記憶し、顔検出回路9では、メモリ5 7Bに記憶された全ての分割パターンについて� ��検出処理を行う。そして、それぞれの分割� ��ターンで得られた顔検出結果を、画像合成� ��路6で元の処理対象画像PIと合成する。

 このように、処理対象領域frame2の階調変� ��及び顔検出の処理を、処理対象領域frame2の� ��イズを変えて数パターン行えば、更に顔検� ��の検出率向上が図れる。

 なお、上記1つの又は複数の分割パターン における各処理対象領域frame2のサイズ、位置 については、予め決められており、輝度値の 最大値及び最小値算出回路51B及び対象領域の 階調変換回路54Bに予め設定されている。しか しながら、ユーザの選択に応じてCPU8が選択� �るパターンを切り替えて、使用する処理対� �領域frame2を設定するようにしても良いこと� �勿論である。

 以上実施例に基づいて本発明を説明した� ��、本発明は上述した実施例に限定されるも� ��ではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の� ��形や応用が可能なことは勿論である。