JP2006319578A - Depth direction movement determining device, blurring correction system having the same, and blurring correction method, program, computer readable record medium recording the program, and electronic apparatus equipped with the blurring correction system - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem wherein a conventional electronic blurring correction technology performs only the detection of blurring and correction of an image in two dimensional direction such as up/down or left/right, but omits the detection of blurring and correction of an image in the depthwise direction, although various technologies, such as optical and electronic ones, are employed as blurring correction technology for a photographing device. <P>SOLUTION: A depthwise direction movement determining device 300 comprises a function for determining movement of an object before and behind in the depthwise direction at the time of photographing based on a local motion vector within an image. A blurring correction system performs image correction based on the determination result of the depthwise direction movement determining device. Also, the depthwise direction move determining method and the blurring correction method, a program for making a computer perform these methods, a computer readable record medium recording these programs, and an electronic apparatus equipped with the blurring correction system are offered. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、撮影装置のぶれなどによる、被写体の撮影装置に対する相対的な奥行方向への移動があるか否かを判定する技術、およびその奥行方向への移動判定技術を用いて撮影された画像情報を補正する技術に関する。   The present invention relates to a technique for determining whether or not there is a movement of a subject in the depth direction relative to the imaging apparatus due to a shake of the imaging apparatus, and an image captured using the movement determination technique in the depth direction. The present invention relates to a technology for correcting information.

通常カメラなどの撮影装置で被写体を撮影する際は、その撮影装置を人が手で支えて撮影を行っている。そのため被写体を撮影する際には、所謂「手ぶれ」などによる撮影画像の品質低下という問題が常に存在している。これを解決するために、従来では、三脚などで撮影装置を固定支持して撮影する方法のほかに、振動ジャイロや角速度センサなどを利用し光学系や撮像素子を駆動制御することによってぶれの撮影への影響を低減させる技術が開示されている。また特許文献1や特許文献2などには、同一の被写体に対して時間的に前後に撮影された撮影画像のデータをソフトウェア上で電子的に比較処理することで、生じたぶれの方向を検出し補正する、電子式とよばれるぶれの方向の検出方法および手ぶれ補正技術も開示されている。
特開平7−177419号公報 特開平5−110931号公報
Usually, when photographing a subject with a photographing device such as a camera, a person supports the photographing device with his / her hand. Therefore, when photographing a subject, there is always a problem that the quality of a photographed image is degraded due to so-called “camera shake”. In order to solve this, conventionally, in addition to the method of shooting with a shooting device fixedly supported by a tripod or the like, shooting of blurring is performed by driving and controlling an optical system and an imaging device using a vibration gyroscope or an angular velocity sensor. Techniques for reducing the impact on the environment are disclosed. Also, in Patent Document 1 and Patent Document 2, the direction of the shake that occurred is detected by electronically comparing, on the software, the data of the captured images taken before and after the same subject. A method of detecting the direction of blurring, called electronic, and a camera shake compensation technique are also disclosed.
JP-A-7-177419 JP-A-5-110931

ところが、例えば上記従来の電子式手ぶれ検出、補正技術では、ぶれの方向の検出において上下あるいは左右という被写体の二次元方向へのぶれのみの検出しかしていない。しかし、実際には、上記二次元方向へのぶれに加え撮影装置に対する奥行方向へのぶれもある。すなわち、従来の電子式手ぶれ検出、補正技術ではその奥行方向へのぶれも考慮に入れたぶれの検出や画像の補正を行っていない、と言う課題がある。   However, for example, in the above-described conventional electronic camera shake detection and correction technology, only the shake of the subject in the two-dimensional direction, up and down or left and right, is detected in the detection of the shake direction. However, in reality, in addition to the blur in the two-dimensional direction, there is also a blur in the depth direction with respect to the photographing apparatus. That is, there is a problem that the conventional electronic camera shake detection and correction technology does not detect the shake and correct the image in consideration of the shake in the depth direction.

特に、技術の進歩により撮影装置の小型、軽量化が図られたため撮影装置を片手で簡単に保持して撮影することが可能になり、従来の両手で支えて撮影するカメラと比べて手ぶれも発生しやすくなっている。とりわけカメラ付携帯電話や、液晶表示モニターなどを一体化して備えたカメラでの撮影においては、従来のファインダーを覗くタイプのカメラと比べて奥行方向の手ぶれの発生が顕著である、とも言える。なぜならば従来型のカメラとカメラ付携帯電話などではその撮影装置の保持方法などその撮影体勢が大きく異なるためである。すなわち、従来のカメラではファインダーを覗いて撮影する必要があるため比較的身体の近くで撮影装置を保持した体勢で撮影するので撮影装置も安定しやすく、奥行方向への手ぶれは比較的発生しにくい。しかし、一般的に腕を伸ばし身体から撮影装置を離し保持するというカメラ付携帯電話などの撮影体勢では、その伸ばした腕が前後にぶれることは容易に起こりうるので奥行方向への手ぶれも比較的発生しやすい、と言える。   In particular, the advancement of technology has made the photographic device smaller and lighter, making it possible to easily hold the photographic device with one hand and shoot, resulting in camera shake compared to conventional cameras that support and shoot with both hands. It is easy to do. In particular, when shooting with a camera with a camera-equipped mobile phone or a liquid crystal display monitor, camera shake in the depth direction is more noticeable than with conventional cameras that look into the viewfinder. This is because a conventional camera and a camera-equipped mobile phone have greatly different photographing postures such as a method of holding the photographing device. In other words, since it is necessary to shoot through the viewfinder with a conventional camera, since the photographic device is photographed in a posture that is relatively close to the body, the photographic device is easy to stabilize, and camera shake in the depth direction is relatively unlikely to occur. . However, in general, in a shooting posture such as a mobile phone with a camera that extends the arm and keeps the imaging device away from the body, it is easy for the extended arm to shake back and forth, so there is relatively little camera shake in the depth direction. It can be said that it is easy to occur.

上記課題を解決するために、本発明は、撮影時の被写体の奥行方向の前後移動を、画像内の局所的な動きベクトルに基づいて判定する機能を備えた奥行方向移動判定装置を提供する。また、その奥行方向移動判定装置の判定結果に基づいて画像補正を行う手ぶれ補正システムも提供する。   In order to solve the above-described problems, the present invention provides a depth direction movement determination device having a function of determining a back and forth movement of a subject in a depth direction at the time of shooting based on a local motion vector in an image. A camera shake correction system that performs image correction based on the determination result of the depth direction movement determination device is also provided.

具体的には、本発明の奥行方向移動判定装置は、画像情報を取得する画像情報取得部と、取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、検出結果に基づいて被写体の奥行方向の前後移動を判定する移動判定部と、いう構成の判定装置である。また、本発明の手ぶれ補正システムは、前記奥行方向移動判定装置と、その奥行方向移動判定装置からの判定結果に基づいて画像情報の補正をする画像情報補正部と、いう構成の装置である。また、本発明では、これら奥行方向移動判定方法および手ぶれ補正方法、それら方法を計算機に実行させるプログラム、それらプログラムを記録した計算機が読み取り可能な記録媒体、および手ぶれ補正システムを備えた電子機器も合わせて提供する。   Specifically, the depth direction movement determination device of the present invention includes an image information acquisition unit that acquires image information, and local motion at a plurality of detection locations in the image based on the acquired plurality of pieces of image information. It is a determination device having a configuration of a motion vector detection unit that detects a vector, and a movement determination unit that determines forward and backward movement of the subject in the depth direction based on the detection result. The camera shake correction system according to the present invention is an apparatus having a configuration called the depth direction movement determination device and an image information correction unit that corrects image information based on a determination result from the depth direction movement determination device. In the present invention, the depth direction movement determination method and the camera shake correction method, a program for causing the computer to execute these methods, a computer-readable recording medium on which the program is recorded, and an electronic device including the camera shake correction system are also combined. To provide.

なお、本発明の奥行方向移動判定および手ぶれ補正は、例えば撮影中に地面が揺れることにより発生するぶれなど、手以外のぶれによる奥行方向への移動の判定、および画像の補正を行うことができるのは言うまでもない。また撮影装置のぶれ以外に、被写体自身の前後移動を判定することも可能である。   In the depth direction movement determination and camera shake correction according to the present invention, it is possible to perform determination of movement in the depth direction due to shaking other than the hand, for example, shake caused by shaking of the ground during shooting, and image correction. Needless to say. In addition to camera shake, it is also possible to determine the subject's own back and forth movement.

上記構成を備えた本発明の奥行方向移動判定装置により、従来行っていた上下左右という二次元方向への被写体のぶれのみならず、撮影時に発生する奥行方向への前後移動のぶれを判定することが可能になる。また、その判定を利用した本発明の手ぶれ補正システムにより撮影装置の奥行方向へのぶれにより発生した撮影画像のぶれを、上下左右方向のぶれではなく、奥行方向へのぶれとしてその方向を正しく検出することができる。また、その正確なぶれ方向の検出に基づいて、撮影画像に対する正確な補正をすることが可能になる。   With the depth direction movement determination device of the present invention having the above-described configuration, it is possible to determine not only the movement of the subject in the two-dimensional direction of up / down / left / right, which has been conventionally performed, but also the movement in the depth direction that occurs during shooting. Is possible. In addition, the camera shake correction system of the present invention that uses this determination correctly detects the direction of the image blur caused by the camera shake in the depth direction as a blur in the depth direction, not in the vertical and horizontal directions. can do. In addition, it is possible to correct the captured image accurately based on the detection of the accurate blur direction.

以下に、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。なお、実施例1は、主に請求項1,4,6,8について説明する。また、実施例2は、主に請求項2,5,7,8について説明する。また、実施例3では、主に請求項3,9,10について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to these embodiments, and can be implemented in various modes without departing from the scope of the invention. In the first embodiment, claims 1, 4, 6 and 8 will be mainly described. In the second embodiment, claims 2, 5, 7, and 8 will be mainly described. In the third embodiment, claims 3, 9, and 10 will be mainly described.

≪実施例1≫ <実施例1の概要> 図1に示すのは、カメラによる撮影に際して生じる撮影装置の「ぶれ」の方向について説明するための図である。なお、図1の(1)は、被写体Aと撮影装置Bとを上方から見た図である。また図1の(2)は、被写体Aと撮影装置Bとを側面から見た図である。まず、図1の(1)の矢印αで示すように、撮影装置Bは被写体Aに対して左右方向へぶれる可能性がある。一方、図1の(2)の矢印βで示すように、撮影装置Bは、被写体Aに対して上下方向へもぶれる可能性がある。しかし撮影装置Bは、これら左右または上下のぶれのみならず、図1の(1)および(2)の矢印γからわかるように、被写体Aに対して奥行方向の前後にぶれる可能性も存在する。   First Embodiment <Outline of First Embodiment> FIG. 1 is a diagram for explaining the direction of “blurring” of a photographing apparatus that occurs during photographing with a camera. Note that (1) in FIG. 1 is a view of the subject A and the photographing apparatus B as viewed from above. Further, (2) of FIG. 1 is a view of the subject A and the photographing device B as seen from the side. First, as indicated by an arrow α in (1) of FIG. 1, the photographing apparatus B may be shaken in the left-right direction with respect to the subject A. On the other hand, as indicated by the arrow β in (2) of FIG. 1, the photographing apparatus B may be shaken in the vertical direction with respect to the subject A. However, the photographing apparatus B may be shaken back and forth in the depth direction with respect to the subject A as can be seen from the arrows γ in (1) and (2) of FIG. .

図2に示すのは、上記説明した撮影装置のぶれにより生じる撮影画像でのぶれの一例を表す図である。なお、この図は、例えば動画像撮影において時間軸上で近傍にある個々のフレーム(コマ)画像を重ね合わせたものである。この図にあるように、例えば図1の矢印αで示すように撮影装置が左右方向へぶれている場合、図2のαに示すように、その撮影画像内で本来実線で示す位置に撮影されるべき被写体が前後のフレームにおいてそれぞれ破線で示すように左右の位置にぶれていることがわかる。同様に図1の矢印βで示す上下方向のぶれがある場合、図2のβで示すような被写体の上下のぶれが発生することがわかる。また、図1の矢印γで示す三次元方向の前後移動のぶれがある場合、図2のγで示すように、二次元の撮影画像内では被写体像の拡大縮小という形でぶれが撮影される。したがってこれを動画像として再生した際には、被写体がぶれて動くという見づらい再生動画像になってしまう。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of blurring in a captured image caused by blurring of the imaging apparatus described above. In this figure, for example, in moving image shooting, individual frame (frame) images in the vicinity on the time axis are superimposed. As shown in this figure, for example, when the photographing apparatus is shaken in the left-right direction as indicated by an arrow α in FIG. 1, it is photographed at a position originally indicated by a solid line in the photographed image as indicated by α in FIG. It can be seen that the subject to be shaken in the left and right positions as indicated by broken lines in the front and rear frames. Similarly, when there is a vertical shake indicated by an arrow β in FIG. 1, it can be seen that a vertical shake of the subject as indicated by β in FIG. 2 occurs. Also, when there is a blur in the three-dimensional direction indicated by the arrow γ in FIG. 1, the blur is captured in the form of enlargement / reduction of the subject image in the two-dimensional captured image, as indicated by γ in FIG. . Therefore, when this is reproduced as a moving image, the reproduced moving image is hard to see because the subject moves in a blurred manner.

そこで従来の手ぶれ補正システムにおける手ぶれの方向判定装置では、図1の矢印αや矢印βに示すような上下左右でのぶれの方向を検出していた。そしてその検出結果から、図2のα、βで示すような手ぶれ撮影画像に対する補正を行っていた。しかし、本実施例の奥行方向移動判定装置ではそれのみならず、矢印γで示すような三次元の奥行方向の前後のぶれについても、その手ぶれの方向を正確に判定できることを特徴としている。そして、それにより従来では手ぶれの方向を正確に検出できず補正が困難であった図2のγで示すような撮影画像に関しても正確な手ぶれ補正を行うことが可能になる。   In view of the above, the camera shake direction determination apparatus in the conventional camera shake correction system detects the shake direction in the vertical and horizontal directions as indicated by the arrows α and β in FIG. Based on the detection result, the camera shake photographed image as indicated by α and β in FIG. 2 is corrected. However, the depth direction movement determination apparatus according to the present embodiment is characterized in that the direction of the camera shake can be accurately determined not only for that but also for the shake before and after the three-dimensional depth direction as indicated by the arrow γ. As a result, it is possible to perform accurate camera shake correction even for a photographed image as indicated by γ in FIG. 2, which has conventionally been difficult to correct because the direction of camera shake cannot be accurately detected.

<実施例1の構成> 図3に示すのは、本実施例の奥行方向移動判定装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「奥行方向移動判定装置」(0300)は、「画像情報取得部」(0301)と、「動きベクトル検出部」(0302)と、「移動判定部」(0303)と、を有している。     <Configuration of Embodiment 1> FIG. 3 is a diagram illustrating an example of functional blocks in the depth direction movement determination device of the present embodiment. As shown in this figure, the “depth direction movement determination device” (0300) of this embodiment includes an “image information acquisition unit” (0301), a “motion vector detection unit” (0302), and a “movement determination unit”. (0303).

なお、以下に記載する本装置の機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、CPU(中央演算処理装置)やバッファメモリ、バス、ハードディスクや不揮発性メモリなどの記憶装置、CD−ROMやDVD−ROMなどの記憶メディア、それらメディアの読取ドライブ、各種通信や印刷機器用の送受信ポート、その他の周辺装置などのハードウェア構成部や、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラム、情報入力に利用されるインターフェースなどが挙げられる。具体的には、メモリ上に展開されたプログラムを順次実行することで、メモリ上のデータや、インターフェースを介して入力されるデータの加工、蓄積、出力などにより各部の機能が実現される。ここで図19にて、本発明の奥行方向移動判定装置を備えた撮像装置のハードウェア構成の一例について示す。以下、図3の機能ブロックと、図19のハードウェア構成とを合わせて本実施例の機能及びそれを実現するための構成の一例について説明する。   Note that the functional blocks of the apparatus described below can be realized as hardware, software, or both hardware and software. Specifically, if a computer is used, a CPU (Central Processing Unit), a buffer memory, a bus, a storage device such as a hard disk or a nonvolatile memory, a storage medium such as a CD-ROM or a DVD-ROM, and the like Hardware components such as media reading drives, transmission / reception ports for various communications and printing devices, other peripheral devices, driver programs and other application programs for controlling those hardware, interfaces used for information input, etc. Is mentioned. Specifically, the functions of the respective units are realized by sequentially executing the programs developed on the memory, by processing, storing, and outputting data on the memory and data input through the interface. Here, FIG. 19 shows an example of the hardware configuration of an imaging apparatus provided with the depth direction movement determination apparatus of the present invention. The function block of FIG. 3 and the hardware configuration of FIG. 19 will be described below together with an example of the function of this embodiment and a configuration for realizing it.

また本発明は、装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、このような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることもできる。さらに、そのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を記録媒体に固定した記録媒体も、当然にこの発明の技術的な範囲に含まれる(本明細書の全体を通じて同様である)。   Further, the present invention can be realized not only as an apparatus or a system but also as a method. In addition, a part of the invention can be configured as software. Furthermore, a software product used for causing a computer to execute such software and a recording medium in which the product is fixed to a recording medium are naturally included in the technical scope of the present invention (the same applies throughout the present specification). Is).

「画像情報取得部」(0301)は、画像情報を取得する機能を有する。「画像情報」には、CCDイメージセンサ(1902)やCMOSイメージセンサなどの光電変換素子やカラーフィルターなどを利用し取得された、画素単位のRGB値やYUV値などの数値で表される画像情報などが挙げられる。なお、この画像情報取得部で取得される画像情報は、同一の被写体に対して時間遷移にともなって複数枚取得される必要がある。なぜならば、後述する動きベクトルを検出する際に、時間的にずれた複数枚の画像情報が必要であるためである。「同一の被写体に対して時間遷移にともなって取得された複数の画像情報」とは、図4に示すように、例えば、動画像の撮影の場合、その動画像を構成する連続した(あるいは非連続の)フレーム(コマ)である複数の画像情報が挙げられる。   The “image information acquisition unit” (0301) has a function of acquiring image information. “Image information” is image information represented by numerical values such as RGB values or YUV values in units of pixels, which are obtained by using a photoelectric conversion element such as a CCD image sensor (1902) or a CMOS image sensor, or a color filter. Etc. Note that a plurality of pieces of image information acquired by the image information acquisition unit need to be acquired with time transition for the same subject. This is because a plurality of pieces of image information shifted in time are necessary when detecting a motion vector described later. As shown in FIG. 4, “a plurality of pieces of image information acquired with time transition for the same subject” means, for example, in the case of shooting a moving image, the continuous (or non-displayed) constituting the moving image. A plurality of pieces of image information which are continuous (frame) frames can be mentioned.

あるいは、静止画像であれば、静止画撮影した被写体について、その直後にも同時に撮影し複数の画像情報を取得する方法が挙げられる。このように時間遷移に応じて同一被写体に対する連続(または所定の間隔で非連続)の画像情報を比較することで、後述するように動きベクトルを検出することが可能になる。   Alternatively, in the case of a still image, a method of capturing a plurality of pieces of image information by capturing an image of a subject that has been photographed at the same time immediately after that. In this way, by comparing continuous (or non-continuous) image information for the same subject in accordance with the time transition, it becomes possible to detect a motion vector as described later.

また、これら画像情報は符号化された情報であり、復号化されることで画像を表示可能な情報であっても構わない。また、その場合、動画像であればフラクタル符号化などを利用して単独で符号化された画像情報であっても構わないし、時間的に前又は/及び後ろの画像情報を参照するフレーム間予測を利用して符号化された画像情報であっても良い。   These pieces of image information are encoded information, and may be information that can be displayed by decoding. In this case, if it is a moving image, it may be image information that is independently encoded using fractal encoding or the like, and inter-frame prediction that refers to temporally previous or / and subsequent image information. It may be image information encoded using.

この「画像情報取得部」による画像の取得は、例えば図19のレンズ(1901)を通った被写体の光が画素単位のCCD素子の集合体であるCCDイメージセンサ(1902)によって光電変換され、変換された電荷の量に応じA/D変換器(1903)によって画像情報を示すデジタルデータが生成され取得する方法が挙げられる。そしてこのように取得された画像情報が、一時記憶メモリ(1905)や記憶装置(1906)内の所定のアドレスの記憶領域にフレーム番号と対応して記憶される。フレーム番号とは、画像情報取得の時間経過に即して割り振られる番号であり、画像情報が動画像情報であれば再生順番を示す情報となる。また画像情報が静止画像であれば例えば連続撮影の撮影順を示す情報となる。このように画像情報がフレーム番号と対応して所定のアドレスに記憶されることで、後述するようにCPUの演算処理によって動きベクトルの検出を行う際に、時間的に前後の画像情報を比較してその検出処理を行うことが可能になる。   Image acquisition by the “image information acquisition unit” is performed by, for example, converting light from a subject passing through the lens (1901) in FIG. 19 by a CCD image sensor (1902), which is an assembly of CCD elements in pixel units, and converting the light. There is a method in which digital data indicating image information is generated and acquired by the A / D converter (1903) in accordance with the amount of the generated charge. The image information acquired in this way is stored in the temporary storage memory (1905) or the storage area of the storage device (1906) corresponding to the frame number in a storage area at a predetermined address. The frame number is a number assigned in accordance with the passage of time of image information acquisition. If the image information is moving image information, the frame number is information indicating the reproduction order. Further, if the image information is a still image, for example, the information indicates the shooting order of continuous shooting. As described above, the image information is stored at a predetermined address corresponding to the frame number, so that when the motion vector is detected by the arithmetic processing of the CPU as will be described later, the image information before and after the time is compared. The detection process can be performed.

「動きベクトル検出部」(0302)は、画像情報取得部(0301)にて取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する機能を有する。図5に示すのは、この動きベクトルの検出の一例について説明するための図である。図5(a)や(b)に示すように、画像情報取得部で取得される画像情報は、例えば分割領域を指定するためのサイズ情報や位置情報などによって、その内部が所定の格子状領域などに分割されている。なお、本実施例では、この格子状領域のうち図6で示す所定の5箇所を検出箇所として、それぞれの検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する例を説明する。もちろん、後述する実施例2のように、上記格子状領域(あるいは格子状以外の形状の領域)のすべてを検出箇所としてそれぞれにおける局所的な動きベクトルを検出しても良い。   The “motion vector detection unit” (0302) has a function of detecting local motion vectors at a plurality of detection points in an image based on a plurality of pieces of image information acquired by the image information acquisition unit (0301). Have. FIG. 5 is a diagram for explaining an example of detection of this motion vector. As shown in FIGS. 5A and 5B, the image information acquired by the image information acquisition unit includes a predetermined grid area, for example, by size information or position information for designating a divided area. It is divided into such as. In the present embodiment, an example will be described in which local motion vectors at each detection location are detected using the predetermined five locations shown in FIG. Of course, as in the second embodiment described later, local motion vectors may be detected using all of the lattice regions (or regions having shapes other than the lattice shape) as detection locations.

図5(a)の画像情報1の画像において、斜線で示す格子状領域(0501)は、上記所定の5箇所の検出箇所のうちの一つである。そして、この検出箇所(0501)における局所的な動きベクトルの検出は、例えば以下のような処理により行われる。すなわち、この検出箇所(0501)内の被写体画像が、時間的にその次以降のフレームである図5(b)の画像情報2の画像においてどの位置に移動しているか、を判断する。   In the image of image information 1 in FIG. 5A, a grid area (0501) indicated by diagonal lines is one of the predetermined five detection points. And the detection of the local motion vector in this detection location (0501) is performed by the following processes, for example. That is, it is determined to which position the subject image in this detection location (0501) has moved in the image of the image information 2 in FIG.

その判断のためには、例えばブロックマッチングなどの画像マッチング処理技術を利用すると良い。ブロックマッチングでは、まず図5(b)の画像情報2の画像内から、前記検出箇所(0501)と同じ位置のブロックを中心として周囲所定個のブロック群で構成される探索範囲(0502)を決定する。そして探索範囲の中から画素値やその分布情報などを利用して、図5(a)の検索箇所(0501)内の被写体画像と最も近似しているブロック(0503)を検出する。そしてその移動量を水平、垂直成分として、検出箇所(0501)における局所的な動きベクトル(0501n)が検出される、という具合である。そして、その他の検出箇所についても同様に動きベクトルの検出を行い、その動きベクトルを、後述する移動判定部において総合的に利用することで、本実施例の奥行方向移動判定装置は、被写体の奥行方向への移動を判定する。   For this determination, an image matching processing technique such as block matching may be used. In block matching, first, a search range (0502) composed of a predetermined number of blocks around the block at the same position as the detection location (0501) is determined from the image of image information 2 in FIG. 5B. To do. A block (0503) that is most approximate to the subject image in the search location (0501) in FIG. 5A is detected from the search range using pixel values and distribution information thereof. Then, the local motion vector (0501n) at the detection location (0501) is detected using the movement amount as the horizontal and vertical components. Then, the motion vector is similarly detected for the other detection points, and the motion vector is comprehensively used in the movement determination unit described later, so that the depth direction movement determination device of the present embodiment can detect the depth of the subject. Determine movement in the direction.

なお、上記ブロックマッチングなどを利用した局所的な動きベクトルの検出は、通常の動画像の符号化において一般的に行われている処理であって、符号化された動画像情報に含まれる情報である。したがって、符号化動画像による記録を行う撮影装置であれば、その符号化における動きベクトル検出部を本発明の奥行方向移動判定装置における動きベクトル検出部と兼用とし、その符号化の際に検出される動きベクトルを再利用する構成としても良い。このように動きベクトルとして符号化時のものを再利用することで、従来の符号化動画像撮影装置にそのほかの判定機能を追加するだけで、本実施例の奥行方向移動判定装置を簡単に実現することができる。したがって、上記検出箇所は、動画像の符号化において動きベクトルの検出に一般的に利用される、サイズが8×8や16×16、4×8画素などの方形のマクロブロックと同一とすることが望ましい。あるいは、動画像符号化において同様に動きベクトルの検出に利用される、エッジ抽出処理で抽出された被写体の輪郭を外縁とするブロックと同一とすることが望ましい。   The detection of a local motion vector using the above block matching or the like is a process generally performed in encoding of a normal moving image, and is information included in the encoded moving image information. is there. Therefore, in the case of a photographing apparatus that records with encoded moving images, the motion vector detection unit in the encoding is also used as the motion vector detection unit in the depth direction movement determination device of the present invention, and is detected during the encoding. The motion vector may be reused. In this way, by reusing the motion vector at the time of encoding, the depth direction movement determination device of the present embodiment can be realized simply by adding another determination function to the conventional encoded moving image capturing device. can do. Therefore, the detection location is the same as a rectangular macroblock having a size of 8 × 8, 16 × 16, 4 × 8 pixels or the like that is generally used for motion vector detection in moving image encoding. Is desirable. Alternatively, it is desirable to use the same block as the outer edge of the contour of the subject extracted by the edge extraction process, which is similarly used for motion vector detection in moving image coding.

しかし、もちろんこの検出箇所の形状は上記には限定されず、六角形や円形など様々な形状であって良い。また、動きベクトルの検出の際にブロックマッチングなどで参照される画像情報は時間的に次以降であってもよいし、それ以前の画像情報であっても良いし、あるいはその両方であっても構わない。   However, of course, the shape of the detection portion is not limited to the above, and may be various shapes such as a hexagon and a circle. In addition, the image information referred to by block matching or the like when detecting a motion vector may be temporally subsequent or subsequent, or may be image information before that, or both. I do not care.

また、上記一つの検出箇所について、時間的にさらにそれ以降や逆に時間的に前のフレームに関しても同様の動きベクトル検出処理を行い、一つの検出箇所について複数の動きベクトルを検出する構成としても良い。その場合、例えば検出箇所(0501)では動きベクトル0501nに加え、別の動きベクトル0501mがさらに検出される、という具合である。   In addition, the same motion vector detection process may be performed for the one detection point in time and further on the contrary, and the previous frame in time, and a plurality of motion vectors may be detected for one detection point. good. In this case, for example, another motion vector 0501m is further detected in addition to the motion vector 0501n at the detection location (0501).

また、前述のとおり上記動きベクトルの検出処理は動画像での処理には限らない。静止画像では、連写でない限り時間的に前後のフレームを比較することはできないが、例えば静止画像撮影した被写体について、その直後にも自動的に撮影し、それら複数枚の静止画像をバッファメモリにいったん保持しておく。そして、それらを上記同様の処理によって比較することで、静止画像における撮影の前後の時間も含めた動きベクトルを検出してもよい。   Further, as described above, the motion vector detection process is not limited to a process using a moving image. For still images, it is not possible to compare the previous and next frames unless they are taken continuously, but for example, a subject that has been shot still images is automatically shot immediately after that, and the multiple still images are stored in the buffer memory. Hold it once. Then, by comparing them by the same processing as described above, a motion vector including a time before and after photographing in a still image may be detected.

この「動きベクトル検出部」による動きベクトルの検出は、例えば以下のような手順にて行う方法が挙げられる。その検出方法の一例とは、まず、奥行方向移動判定装置における移動方向判定モードの実行を指示する実行命令などの検知によって、動きベクトル検出用のプログラムが記憶装置の所定の記憶領域からメモリの主記憶領域に展開され、順次CPUによって実行される。このプログラムの実行により、前述の画像情報取得部の作用でフレーム番号に応じて所定のアドレスに記憶されている画像情報を複数枚読み出すための命令が送出され、その読出命令に基づいて複数枚の画像情報が一時記憶メモリ内に格納される。つづいて、CPUの論理演算処理により、一時記憶メモリ内に格納された複数枚の画像情報の比較が、フレーム番号に応じた時間関係に基づいて行われる。そして、例えば上記ブロックマッチングを利用した前記比較処理などにより、所定の検出箇所における動きベクトルが検出される、という方法である。そして検出された動きベクトルを、その検出箇所と関連付けて、再び一時記憶メモリや記憶装置などの所定のアドレスの記憶領域に記憶する。   For example, a method of detecting a motion vector by the “motion vector detection unit” is performed in the following procedure. As an example of the detection method, first, a motion vector detection program is read from a predetermined storage area of the storage device from the main memory by detecting an execution command or the like instructing execution of the movement direction determination mode in the depth direction movement determination device. The data is expanded in the storage area and sequentially executed by the CPU. By executing this program, a command for reading out a plurality of pieces of image information stored at a predetermined address in accordance with the frame number is sent out by the operation of the above-described image information acquisition unit. Image information is stored in a temporary storage memory. Subsequently, a plurality of pieces of image information stored in the temporary storage memory are compared based on the time relationship corresponding to the frame number by the logical operation processing of the CPU. Then, for example, a motion vector at a predetermined detection location is detected by the comparison process using the block matching. Then, the detected motion vector is associated with the detected location and stored again in a storage area of a predetermined address such as a temporary storage memory or a storage device.

「移動判定部」(0303)は、動きベクトル検出部(0302)での検出結果に基づいて被写体の奥行方向の前後移動を判定する機能を有する。なお、「被写体の奥行方向への前後移動」とは、撮影装置に対して被写体が奥行方向に前後移動することを言う。したがって、被写体だけではなく撮影装置が前後に移動する場合も含むものである。   The “movement determination unit” (0303) has a function of determining the back-and-forth movement of the subject in the depth direction based on the detection result of the motion vector detection unit (0302). Note that “the subject moves back and forth in the depth direction” means that the subject moves back and forth in the depth direction with respect to the imaging apparatus. Therefore, this includes not only the subject but also the case where the photographing apparatus moves back and forth.

図6に示すのは、前記所定の5箇所をサンプル検出箇所として、そのサンプル検出箇所における動きベクトルを利用して行われる移動判定部での判定の一例を説明するための図である。この図にあるように、前記5箇所のサンプル検出箇所は、斜線で示す格子状領域(0601、0602、0603、0604、0605)とする。そしてこの5箇所のサンプル検出箇所についてそれぞれの動きベクトル(0601n、・・・・、0605n)を検出し、この移動判定部において被写体の奥行方向への前後移動の判定を行う。具体的な判定方法の一例としては、動きベクトル0601n、動きベクトル0602n、・・・、動きベクトル0605nを、それぞれ、   FIG. 6 is a diagram for explaining an example of determination by the movement determination unit performed using the predetermined five locations as sample detection locations and using a motion vector at the sample detection locations. As shown in this figure, the five sample detection locations are grid-like regions (0601, 0602, 0603, 0604, 0605) indicated by hatching. Then, the respective motion vectors (0601n,..., 0605n) are detected for these five sample detection locations, and this movement determination unit determines whether the subject is moving back and forth in the depth direction. As an example of a specific determination method, a motion vector 0601n, a motion vector 0602n, ..., a motion vector 0605n,

Figure 2006319578
として、数式
Figure 2006319578
As a formula

Figure 2006319578
により、これらサンプルの動きベクトルを合成する。そして合成された動きベクトルf(a)の成分が、図7で示すように所定の閾値a,b以上A,B以下であれば被写体は奥行方向の前後移動をしている、と判定する。逆に、合成動きベクトルf(a)の成分が所定の閾値A,Bのいずれかを超えていた場合、少なくと上下、または左右方向への移動をしている、と判定する。また、合成動きベクトルf(a)の成分のいずれかが所定の閾値a,bよりも小さい場合はぶれなどによる被写体の動きはなかったと判定する、という具合である。
Figure 2006319578
Thus, the motion vectors of these samples are synthesized. Then, if the component of the combined motion vector f (a) is a predetermined threshold value a, b or more and A or B or less as shown in FIG. 7, it is determined that the subject is moving back and forth in the depth direction. Conversely, if the component of the combined motion vector f (a) exceeds either of the predetermined thresholds A and B, it is determined that the movement is at least up and down or left and right. In addition, when any of the components of the combined motion vector f (a) is smaller than the predetermined thresholds a and b, it is determined that there has been no movement of the subject due to shaking or the like.

このように判定する理由は、画像という2次元平面上では、前後移動は、左右や上下の移動に比べてその移動幅が小さく示される、という前提があるからである。ただし、「上と下」という具合に方向が対になる移動の組が多数存在していた場合、上記式では振れ幅の大きい上下移動しかない場合でも合成した動きベクトルの成分が閾値以下となることがありうる。したがって、上記式では各サンプルの動きベクトル成分の絶対値をとって計算すると良い。   The reason for such a determination is that, on a two-dimensional plane called an image, there is a premise that the movement width is shown smaller than the movement left and right or up and down. However, if there are many pairs of movements whose direction is paired, such as “up and down”, the combined motion vector component may be below the threshold even if there is only a large vertical movement in the above formula. It is possible. Therefore, in the above formula, it is preferable to calculate by taking the absolute value of the motion vector component of each sample.

なお上記判定においては、ベクトル合成の際に画像の中心部分でのぶれをもっとも重要なぶれ判定の要素とし、中心の検出箇所の動きベクトルに重み付けを行い合成し、判定を行うなどしても良い。もちろん、移動判定部における移動の判定方法は上記動きベクトルの成分の合成を利用した方法のみならず、例えば実施例2で後述するような動きベクトルの方向のばらつきから判定する方法など様々な方法で実現されて良い。このようにして、本実施例の奥行方向移動判定装置は、局所的な動きベクトルを利用して被写体が撮影装置に対して相対的に奥行方向に移動しているか、について判定することができる。   In the above determination, the blur at the center of the image may be used as the most important blur determination element during vector synthesis, and the motion vector at the center detection point may be weighted and combined to perform determination. . Of course, the determination method of the movement in the movement determination unit is not limited to the method using the synthesis of the motion vector components, but may be various methods such as a method of determining from the variation in the direction of the motion vector as described later in the second embodiment. May be realized. In this way, the depth direction movement determination apparatus according to the present embodiment can determine whether the subject is moving in the depth direction relative to the imaging apparatus using the local motion vector.

この「移動判定部」による被写体の奥行方向の前後移動の判定は、例えば以下のような手順にて行う方法が挙げられる。その判定方法の一例とは、まず、前述の局所的な動きベクトルの検出終了情報の検知によって、今度は移動方向の判定用プログラムが記憶装置(1906)の所定の記憶領域からメモリの主記憶領域に展開され、順次CPU(1904)によって実行される。この移動方向判定プログラムの実行により、前述のようにして複数の検出箇所ごとに所定のアドレスに記憶された動きベクトルが一時記憶メモリ(1905)上に読み出され、それぞれ所定のアドレスに格納される(もちろん、動きベクトルの検出処理と、この移動方向の判定処理が連続して行われる場合など、最初から複数の動きベクトルが一時記憶メモリの所定のアドレスにそれぞれ格納されていても良い)。つづいてCPUの演算処理によって、この一時記憶メモリ内に格納された複数の動きベクトルの合成処理が行われる。そして、CPUによる処理結果である合成ベクトルを示す情報が一時記憶メモリなどに出力され、所定の記憶領域に格納される。   For example, a method of determining the subject's depth movement in the depth direction by the “movement determination unit” may be performed in the following procedure. As an example of the determination method, first, by detecting the above-described local motion vector detection end information, the moving direction determination program is changed from a predetermined storage area of the storage device (1906) to the main storage area of the memory. And sequentially executed by the CPU (1904). By executing this moving direction determination program, the motion vector stored at a predetermined address for each of a plurality of detection points as described above is read onto the temporary storage memory (1905) and stored at each predetermined address. (Of course, a plurality of motion vectors may be stored at predetermined addresses of the temporary storage memory from the beginning, for example, when the motion vector detection process and the movement direction determination process are continuously performed). Subsequently, a plurality of motion vectors stored in the temporary storage memory are synthesized by arithmetic processing of the CPU. Then, information indicating the combined vector, which is a processing result by the CPU, is output to a temporary storage memory or the like and stored in a predetermined storage area.

また、この移動方向判定プログラムによって、記憶装置のまた別の所定記憶領域に記憶されている判定用の所定値情報(上記例では閾値A、Bなど)が読み出され、一時記憶メモリに格納される。そして一時記憶メモリの所定領域に格納されている合成ベクトルと、別の所定領域に格納されている所定値情報で示される閾値と、がCPUの論理演算処理によって比較される。そしてその比較処理の結果、例えば合成ベクトルが所定の閾値a,b以上A,B以下であるとの比較結果がCPUにより出力されれば、被写体は奥行方向の前後移動をしている、と判定し、その旨を示す情報が生成される、という方法である。そしてその判定情報が一時記憶メモリや記憶装置の所定のアドレスの記憶領域に記憶される。   Also, by this moving direction determination program, predetermined value information for determination (threshold A, B, etc. in the above example) stored in another predetermined storage area of the storage device is read and stored in the temporary storage memory. The Then, the combined vector stored in the predetermined area of the temporary storage memory and the threshold indicated by the predetermined value information stored in another predetermined area are compared by the logical operation processing of the CPU. As a result of the comparison processing, for example, if a comparison result indicating that the combined vector is a predetermined threshold a, b or more and A or B or less is output by the CPU, it is determined that the subject has moved back and forth in the depth direction. In this method, information indicating that is generated. The determination information is stored in a temporary storage memory or a storage area of a predetermined address of the storage device.

そして、このようにしてなされた動きの方向の判定結果を利用して、例えば撮影装置の表示部に「カメラが前後方向にぶれています」などの警告メッセージを表示すると良い。具体的には、例えば1/30秒ごとに上記判定を行い、1秒間30回の判定うち最も多く判定されたぶれの方向に関する警告を表示する、という具合である。   Then, using the determination result of the direction of movement made in this way, for example, a warning message such as “the camera is shaking in the front-rear direction” may be displayed on the display unit of the photographing apparatus. Specifically, for example, the above determination is performed every 1/30 seconds, and a warning regarding the direction of shake determined most frequently in 30 determinations per second is displayed.

<実施例1のその他の例> なお上記では、ぶれの方向を警告するために奥行方向移動判定装置を利用する実施の形態について説明した。しかし、そのような実施の形態のみならず、本実施例の奥行方向移動判定装置は、例えば後述する実施例3のように手ぶれ補正処理に利用したり、その他の画像処理に利用したり、あるいは「横移動の動画」「前後移動の動画」など動画像の移動属性から動画を分類するためのインデックスを付与するために利用したりする、という具合に様々な利用の形態があって良い。     <Other Examples of Example 1> In the above, the embodiment in which the depth direction movement determination device is used to warn of the direction of shaking has been described. However, in addition to such an embodiment, the depth direction movement determination apparatus according to the present embodiment may be used for camera shake correction processing, for example, as described in Embodiment 3 described later, or may be used for other image processing, or There may be various usage forms such as “moving video moving horizontally” and “moving video moving back and forth”, such as using an index for classifying moving images based on moving attribute of moving images.

<実施例1の処理の流れ> 図8に示すのは、本実施例の奥行方向移動判定装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、n枚目の画像情報を取得し(ステップS0801)、続けてn+1枚目の画像情報を取得する(ステップS0802)。次に、前記ステップS0801で取得したn枚目の画像情報で示される画像内の複数の検出箇所に関して、n枚目の画像情報とn+1枚目の画像情報とを比較する(ステップS0803)。さらに、前記ステップS0803での比較結果に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する(ステップS0804)。最後に、前記ステップS0804での検出結果に基づいて被写体の奥行方向の前後移動を判定し(ステップS0805)、その判定結果に基づいて例えば撮影装置のぶれの方向を警告したり、画像の補正を行ったり、あるいは画像分類用のインデックスを付与したりすることができる。     <Processing Flow of First Embodiment> FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a processing flow in the depth direction movement determination device of the present embodiment. As shown in this figure, first, the n-th image information is acquired (step S0801), and then the n + 1-th image information is acquired (step S0802). Next, the n-th image information and the (n + 1) -th image information are compared for a plurality of detection locations in the image indicated by the n-th image information acquired in step S0801 (step S0803). Further, local motion vectors at a plurality of detection points in the image are detected based on the comparison result in step S0803 (step S0804). Finally, based on the detection result in step S0804, the back and forth movement of the subject in the depth direction is determined (step S0805). Based on the determination result, for example, the direction of camera shake is warned, and image correction is performed. Or an index for image classification can be assigned.

<実施例1の効果の簡単な説明> 以上のように、本実施例の奥行方向移動判定装置によって奥行方向への前後移動のぶれを判定することが可能になる。また、その判定結果から、例えば撮影装置のぶれの方向についての警告メッセージを表示することができるようになる。また、後述する本発明の手ぶれ補正システムに組み込まれることで、撮影装置の奥行方向へのぶれにより発生した撮影画像のぶれを、上下左右方向のぶれではなく奥行方向へのぶれとしてその方向を正しく認識し、その正確なずれの方向に応じた補正することが可能になる。あるいは、動画の動きの方向による分類用インデックスを付与することもできるようになる。     <Simple Explanation of Effect of First Embodiment> As described above, it is possible to determine the movement of the forward and backward movement in the depth direction by the depth direction movement determination device of the present embodiment. Further, from the determination result, for example, a warning message about the direction of camera shake can be displayed. In addition, by incorporating it in the camera shake correction system of the present invention, which will be described later, blurring of a captured image caused by blurring of the photographing apparatus in the depth direction is correctly determined as blurring in the depth direction, not in the vertical and horizontal directions. It is possible to recognize and correct according to the direction of the accurate deviation. Alternatively, a classification index based on the direction of motion of the moving image can be added.

≪実施例2≫ <実施例2の概要> 本実施例の奥行方向移動判定装置も、実施例1と同様に動きベクトル検出部で検出した画像内の局所的な動きベクトルを利用して、被写体の奥行方向への移動を判定する機器である。そして本実施例の特徴点は、被写体の奥行方向への移動を、画像内の各検出箇所での動きベクトルがその方向においてどのようなばらつきを見せるか、から判定する点である。このように動きベクトルの方向の、頻度のばらつきから被写体の奥行方向への移動を判定することで、例えば実施例1のサンプリングなどを利用した判定方法よりさらに精度の高い奥行方向への移動の判定を行うことができる。   << Example 2 >> <Outline of Example 2> The depth direction movement determination apparatus of this example also uses the local motion vector in the image detected by the motion vector detection unit in the same manner as in Example 1 to Is a device that determines movement in the depth direction. The feature point of the present embodiment is that the movement of the subject in the depth direction is determined based on how the motion vector at each detection location in the image shows in that direction. Thus, by determining the movement of the subject in the depth direction from the variation in the frequency of the direction of the motion vector, for example, the determination of the movement in the depth direction with higher accuracy than the determination method using sampling or the like of the first embodiment, for example. It can be performed.

<実施例2の構成> 図9に示すのは、本実施例の奥行方向移動判定装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「奥行方向移動判定装置」(0900)は、「画像情報取得部」(0901)と、「動きベクトル検出部」(0902)と、「移動判定部」(0903)と、を有している。なお「画像情報取得部」と「動きベクトル検出部」については、実施例1ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。そして本実施例の奥行方向移動判定装置の特徴点は、その「移動判定部」が、さらに「集計手段」(0904)と、「ばらつき判定手段」(0905)と、「ばらつき依存前後移動判定手段」(0906)とを有する点である。   <Configuration of Second Embodiment> FIG. 9 is a diagram illustrating an example of functional blocks in the depth direction movement determination device of the present embodiment. As shown in this figure, the “depth direction movement determination device” (0900) of this embodiment includes an “image information acquisition unit” (0901), a “motion vector detection unit” (0902), and a “movement determination unit”. (0903). Since the “image information acquisition unit” and the “motion vector detection unit” have already been described in the first embodiment, the description thereof will be omitted. The feature point of the depth direction movement determination device of this embodiment is that the “movement determination unit” further includes “counting means” (0904), “variation determination means” (0905), and “variation dependent forward / backward movement determination means”. (0906).

「集計手段」(0904)は、複数の検出箇所ごとに検出される動きベクトルの方向別の頻度を複数枚の画像にわたって集計する機能を有する。「複数の検出箇所」とは、例えば実施例1の動きベクトルの検出の説明において図5を用いて説明した複数の格子状領域が挙げられる。なお、本実施例では実施例1とは異なり、所定の5箇所ではなく全ての格子状領域における局所的な動きベクトルを利用(集計)し、被写体の移動の判定を行う例について説明する。もちろん、この複数の検出箇所の形状は格子状に限定されず、またその個数も限定されるものではない。   “Aggregating means” (0904) has a function of aggregating the frequency of motion vectors detected for each of a plurality of detection locations in a plurality of images. Examples of the “plurality of detection points” include the plurality of grid-like regions described with reference to FIG. 5 in the description of the motion vector detection in the first embodiment. In the present embodiment, unlike the first embodiment, an example will be described in which local motion vectors are used (aggregated) in all grid areas instead of the predetermined five locations to determine subject movement. Of course, the shape of the plurality of detection points is not limited to a lattice shape, and the number thereof is not limited.

図10、図11、および図12に示すのは、この動きベクトルの方向別頻度の、集計の一例について説明するための図である。まず前述の動きベクトル検出部によって、図10にあるように、画像内の複数の検出箇所である例えば16×16画素のマクロブロックごとに、動きベクトル1001n、動きベクトル1002n、・・・、動きベクトル1030nが検出された。ここで前記それぞれの動きベクトルを、その方向に基づいて、図11に示すような中心角45度で分割された8方向(図中1から8)及び方向なし(図中0)の9方向に分類する(もちろん、前記頻度を集計するための方向は9方向には限定されない)。   10, 11, and 12 are diagrams for explaining an example of totalization of the direction frequency of the motion vector. First, as shown in FIG. 10, the above-described motion vector detection unit detects a motion vector 1001n, a motion vector 1002n,..., A motion vector for each macro block of 16 × 16 pixels that is a plurality of detection locations in the image. 1030n was detected. Here, the motion vectors are divided into 8 directions (1 to 8 in the figure) and 9 directions without direction (0 in the figure) divided at a central angle of 45 degrees as shown in FIG. (Of course, the direction for counting the frequencies is not limited to nine directions).

すると、図12に示すように、その方向が方向0(方向なし)である動きベクトルの検出頻度は「3個」、方向1の動きベクトルの検出頻度は「1個」、方向2の動きベクトルの検出頻度は「4個」、方向3の動きベクトルの検出頻度は「5個」、方向4の動きベクトルの検出頻度は「4個」、方向5の動きベクトルの検出頻度は「3個」、方向6の動きベクトルの検出頻度は「4個」、方向7の動きベクトルの検出頻度は「4個」、方向8の動きベクトルの検出頻度は「2個」、という具合に、9方向別の動きベクトルの頻度が集計される。このようにして、画像内の複数の検出箇所の動きベクトルについて方向別の頻度が集計される。   Then, as shown in FIG. 12, the detection frequency of the motion vector whose direction is direction 0 (no direction) is “3”, the detection frequency of the motion vector in direction 1 is “1”, and the motion vector in direction 2 Detection frequency is “4”, direction 3 motion vector detection frequency is “5”, direction 4 motion vector detection frequency is “4”, and direction 5 motion vector detection frequency is “3”. The direction 6 motion vector detection frequency is “4”, the direction 7 motion vector detection frequency is “4”, the direction 8 motion vector detection frequency is “2”, and so on. The frequency of the motion vectors of is summarized. In this way, the frequency for each direction is totaled for the motion vectors at a plurality of detection locations in the image.

この「集計手段」による動きベクトルの方向別頻度の集計は、例えば以下のような手順にて行う方法が挙げられる。その集計方法の一例とは、まず、実施例1で説明したように例えばCPU(1904)によるブロックマッチングなどの処理により、局所的な動きベクトルが検出され、一時記憶メモリ(1905)内などに格納される。そしてその動きベクトルの検出終了情報の検知によって、今度は動きベクトルの方向別頻度の集計用プログラムが記憶装置(1906)の所定の記憶領域からメモリの主記憶領域に展開され、順次CPUによって実行される。この頻度集計プログラムによって、図11に示すような方向別の分類を示す情報が記憶装置の別の所定記憶領域から読み出され、その方向別分類情報が一時記憶メモリに格納される。つづいてCPUの論理演算処理により、一時記憶メモリ内に格納された動きベクトルで示される方向と、方向別分類情報で示される分類された方向と、が比較される。そして、動きベクトルを、方向別分類情報で示される方向情報と関連付けて記憶装置の所定のアドレスに記憶することで、動きベクトルの方向別分類処理が行われる。そしてその分類にしたがって、CPUにて方向別の動きベクトルの頻度の集計処理が行われる、という方法である。そしてこのようにして集計された動きベクトルの方向別頻度を示す情報が、その方向と関連づけて一時記憶メモリや記憶装置の所定アドレスの記憶領域に格納される。   For example, a method of summing up the frequency of each motion vector by the “aggregating means” may be performed in the following procedure. As an example of the tabulation method, first, as described in the first embodiment, a local motion vector is detected by processing such as block matching by the CPU (1904) and stored in the temporary storage memory (1905) or the like. Is done. Then, by detecting the motion vector detection end information, this time, a program for summing up the frequency according to the direction of the motion vector is expanded from a predetermined storage area of the storage device (1906) to the main storage area of the memory and sequentially executed by the CPU. The By this frequency counting program, information indicating the direction-specific classification as shown in FIG. 11 is read from another predetermined storage area of the storage device, and the direction-specific classification information is stored in the temporary storage memory. Subsequently, the logical operation processing of the CPU compares the direction indicated by the motion vector stored in the temporary storage memory with the classified direction indicated by the direction-specific classification information. Then, by classifying the motion vector in association with the direction information indicated by the direction-specific classification information and storing it at a predetermined address of the storage device, the motion vector-direction classification processing is performed. Then, according to the classification, the CPU sums up the frequency of motion vectors for each direction. Then, information indicating the frequency of motion vectors collected in this way is stored in a temporary storage memory or a storage area of a predetermined address of the storage device in association with the direction.

「ばらつき判定手段」(0905)は、集計手段(0904)にて集計された方向別の頻度のばらつきが、所定のばらつき範囲に含まれているか判定する機能を有する。この方向別の頻度のばらつきを判定する方法としては、例えば標準偏差を利用する方法が挙げられる。すなわち、図12に示すような集計手段で集計された方向別の動きベクトルの頻度に基づいて標準偏差を算出する。そしてその標準偏差の値が所定値以下であれば方向別の頻度にばらつきが無い(所定のばらつき範囲に含まれている)、すなわち複数の検出箇所における動きベクトルの方向は9方向それぞれにほぼまんべんなく検出されている、と判定する方法である。具体的に計算すると、前記動きベクトルの方向別の頻度の平均値は30/9で「3.3」(小数点第二以下、四捨五入)である。したがって、その標準偏差の値は、「1.2」となり、所定値が例えば「1.6」であれば標準偏差は所定値以下となるので、この場合は動きベクトルの頻度のばらつきが所定のばらつき範囲に含まれている、と判定する。   The “variation determination unit” (0905) has a function of determining whether the frequency variation for each direction aggregated by the aggregation unit (0904) is included in a predetermined variation range. As a method of determining the frequency variation for each direction, for example, a method using standard deviation can be cited. That is, the standard deviation is calculated on the basis of the frequency of motion vectors for each direction aggregated by the aggregation means as shown in FIG. If the standard deviation value is less than or equal to the predetermined value, there is no variation in the frequency of each direction (included in the predetermined variation range), that is, the motion vector directions at a plurality of detection points are almost evenly distributed in each of the nine directions. This is a method for determining that the detection has been made. More specifically, the average value of the frequency of each motion vector in the direction is 30/9, which is “3.3” (second decimal place, rounded off). Accordingly, the value of the standard deviation is “1.2”, and if the predetermined value is “1.6”, for example, the standard deviation is equal to or less than the predetermined value. It is determined that it is included in the variation range.

また、逆に標準偏差の値が所定値以上であれば方向別の頻度にばらつきがある(所定のばらつき範囲に含まれていない)、すなわち複数の検出箇所における動きベクトルの方向は9方向のうち特定の方向に寄って検出されている、と判定することができる。   Conversely, if the value of the standard deviation is greater than or equal to a predetermined value, the frequency of each direction varies (not included in the predetermined variation range), that is, the direction of the motion vector at a plurality of detection locations is out of 9 directions. It can be determined that the object is detected in a specific direction.

また、上記方向別頻度のばらつきが所定のばらつき範囲に含まれているかの判定に利用される「所定の値」は、例えば、奥行方向のぶれによる再生動画像などへの影響の度合いに応じた方向別の頻度のばらつきを予め統計的データとして収集し、その統計データに基づいて決定する方法が挙げられる。より具体的には、「所定の値」は、レンズ固有の焦点深度や撮影時の絞り量などのハードウェアに依存する要因と、前記動きベクトルの検出箇所の個数や方向別頻度の個数などのソフトウェアにおいての設定に依存する要因との双方に応じて統計的データが収集され、それに基づいて決定されると良い。   In addition, the “predetermined value” used for determining whether or not the variation in frequency according to the direction is included in a predetermined variation range depends on, for example, the degree of the influence on the moving image or the like due to the blur in the depth direction. There is a method in which variation in frequency for each direction is collected as statistical data in advance and determined based on the statistical data. More specifically, the “predetermined value” is a factor that depends on hardware, such as a lens-specific depth of focus or an aperture value at the time of shooting, and the number of motion vector detection points and the number of frequency in each direction. Statistical data may be collected and determined based on both factors dependent on settings in the software.

この「ばらつき判定手段」による動きベクトルの方向別頻度のばらつきの判定は、例えば以下のような手順にて行う方法が挙げられる。その判定方法の一例とは、まず、前述の頻度集計プログラムの集計終了情報の検知によって、今度は動きベクトルの方向別頻度のばらつきを判定するためのプログラムが記憶装置(1906)の所定の記憶領域からメモリの主記憶領域に展開され、順次CPU(1904)により実行される。このばらつき判定プログラムにより、前述のように一時記憶メモリに格納された動きベクトルの方向別頻度を示す情報に基いてその頻度を示す数値の標準偏差を算出するための演算処理がCPUにて行われる。そしてCPUの演算処理により標準偏差を示す数値が出力され、一時記憶メモリ内に格納される。また、このばらつき判定プログラムにより、上記「所定の値」を示す情報も記憶装置の所定の記憶領域から一時記憶メモリに読み出され格納される。そして、CPUの論理演算処理により、一時記憶メモリに格納された上記標準偏差と所定値との大小比較が行われる。そしてその結果、標準偏差が所定値以下である場合には、動きベクトルの方向別頻度のばらつきが所定のばらつき範囲に含まれている、との判定結果を示す情報が生成される、という方法である。そして、このようにして生成された判定結果を示す情報が一時記憶メモリや記憶装置の所定のアドレスの記憶領域に記憶される。   The determination of the variation in the frequency of each motion vector by the “variation determination unit” may be performed by the following procedure, for example. An example of the determination method is as follows. First, a program for determining variation in frequency of each direction of motion vectors based on detection of count end information of the frequency count program described above is a predetermined storage area of the storage device (1906). To the main storage area of the memory and sequentially executed by the CPU (1904). Based on the information indicating the direction frequency of the motion vector stored in the temporary storage memory as described above, the CPU performs arithmetic processing for calculating the standard deviation of the numerical value indicating the frequency based on the variation determination program. . A numerical value indicating the standard deviation is output by the arithmetic processing of the CPU and stored in the temporary storage memory. In addition, the information indicating the “predetermined value” is also read from the predetermined storage area of the storage device into the temporary storage memory by the variation determination program. Then, the standard deviation stored in the temporary storage memory is compared with a predetermined value by a logical operation process of the CPU. As a result, when the standard deviation is equal to or smaller than the predetermined value, information indicating a determination result that the variation in the frequency of the motion vector according to the direction is included in the predetermined variation range is generated. is there. Information indicating the determination result generated in this way is stored in a temporary storage memory or a storage area of a predetermined address of the storage device.

また、別の動きベクトル頻度のばらつき判定方法として、最大頻度と最小頻度の差分が所定値以下であれば所定のばらつき範囲に含まれていると判定する方法も挙げられる。あるいは、前述の図12に示すようにして集計された動きベクトルの方向別頻度のうち、最大頻度を示す方向における動きベクトルの頻度は全体の頻度数の何割に相当するか、によって方向別の頻度のばらつきを判定する方法も挙げられる。具体的には、上記例のように検出された動きベクトル全体の数が30個であり、集計された動きベクトルの方向別頻度のうち、最大頻度となる方向が方向7の5個であれば、そのばらつきを示す指数は、30分の5、すなわち小数点3位以下四捨五入で17%となる。そして、このようにして算出された指数が、所定のばらつき範囲、例えば20%に含まれているか、をこのばらつき判定手段で判定する。   As another variation determination method for the motion vector frequency, a method for determining that the difference between the maximum frequency and the minimum frequency is within a predetermined variation range if the difference between the maximum frequency and the minimum frequency is equal to or less than a predetermined value. Alternatively, the frequency of motion vectors in the direction indicating the maximum frequency out of the frequency by direction of the motion vectors collected as shown in FIG. 12 described above depends on what percentage of the total number of frequencies corresponds to each direction. A method for determining the variation in frequency is also mentioned. Specifically, if the total number of detected motion vectors is 30 as in the above example, and the direction with the highest frequency is 5 in the direction 7 among the frequency by direction of the aggregated motion vectors, The index indicating the variation is 5/30, that is, 17% rounded off to the third decimal place. Then, this variation determination means determines whether the index calculated in this way is included in a predetermined variation range, for example, 20%.

なお、上記のようにこのばらつき判定手段において「頻度の標準偏差」や「最大頻度と最小頻度の差分」、あるいは「最大頻度の全体頻度における割合」などを利用して、動きベクトルの方向別頻度のばらつきについて所定の範囲内にあるか判定する理由は、次の「ばらつき依存前後移動判定手段」で被写体の奥行方向への前後移動を判定するためである。   In addition, as described above, in this variation determination means, using the “frequency standard deviation”, the “difference between the maximum frequency and the minimum frequency”, or the “ratio of the maximum frequency in the overall frequency”, the frequency of each motion vector by direction The reason why it is determined whether the variation of the subject is within a predetermined range is to determine the forward / backward movement of the subject in the depth direction by the following “variation-dependent forward / backward moving determination unit”.

この、その他のばらつき判定プログラムによるばらつきの判定は、具体的には例えば以下のような手順で行う方法が挙げられる。まず、上記と同様にして動きベクトルの方向別頻度のばらつきを判定するためのプログラムがメモリの主記憶領域に展開され、順次CPUに実行される。また上記「所定の値」が一時記憶メモリに格納される。そして、一時記憶メモリ内に格納された動きベクトルの方向別頻度を示す情報それぞれが、CPUの論理演算処理により大小比較され、その比較処理により最大頻度を示す数値と最小頻度を示す数値とが抽出される。そしてその最大頻度を示す数値と最小頻度を示す数値との差分値がCPUの演算処理により算出される。あるいは、最大頻度を示す数値が全体の頻度を示す数値の何割にあたるかがCPUの演算処理により算出される。そして、そのCPUの演算処理により出力された「最大頻度と最小頻度の差分」、あるいは「最大頻度の全体頻度における割合」を示す数値が、一時記憶メモリや記憶装置の所定の記憶領域に格納される。そして、一時記憶メモリに格納されたこの方向別頻度に基づく数値と、前記「所定の値」とが、CPUの論理演算処理により大小比較され、その比較結果からばらつきの度合いが判定される、という具合である。   Specifically, the determination of the variation by the other variation determination program includes a method of performing the following procedure, for example. First, in the same manner as described above, a program for determining the variation in the frequency of each direction of the motion vector is developed in the main storage area of the memory and is sequentially executed by the CPU. The “predetermined value” is stored in the temporary storage memory. Then, each information indicating the direction frequency of the motion vector stored in the temporary storage memory is compared in magnitude by a logical operation process of the CPU, and a numerical value indicating the maximum frequency and a numerical value indicating the minimum frequency are extracted by the comparison process. Is done. Then, a difference value between the numerical value indicating the maximum frequency and the numerical value indicating the minimum frequency is calculated by the arithmetic processing of the CPU. Alternatively, what percentage of the numerical value indicating the overall frequency the numerical value indicating the maximum frequency is calculated by the arithmetic processing of the CPU. The numerical value indicating the “difference between the maximum frequency and the minimum frequency” or “the ratio of the maximum frequency to the overall frequency” output by the calculation processing of the CPU is stored in a predetermined storage area of the temporary storage memory or the storage device. The Then, the numerical value based on the direction-specific frequency stored in the temporary storage memory and the “predetermined value” are compared in magnitude by the logical operation processing of the CPU, and the degree of variation is determined from the comparison result. Condition.

「ばらつき依存前後移動判定手段」(0906)は、ばらつき判定手段(0905)での判定結果が所定のばらつき範囲内である場合には前記被写体の奥行方向の前後移動があったとの判定をする機能を有する。ここで、ばらつき依存前後移動判定手段において、上記ばらつき判定手段での判定結果に基づいて前後移動の判定を行う理由を、図13を用いて以下に説明する。   The “variation dependent forward / backward movement determination unit” (0906) determines that the subject has moved back and forth in the depth direction when the determination result of the variation determination unit (0905) is within a predetermined variation range. Have Here, the reason why the variation-dependent back-and-forth movement determination unit performs the back-and-forth movement determination based on the determination result of the variation determination unit will be described below with reference to FIG.

図13に示すのは、撮影装置の左右(上下)方向へのぶれと、奥行方向への前後のぶれの違いによって、検出される動きベクトルの方向別の頻度がどのように違うかの一例を説明するための図である。例えば撮影装置が左右(上下)にぶれる場合、図に示すように撮影される画像はその全体において左右(上下)に移動することになる。すると、この図13(1)にあるように、画像内の検出箇所それぞれの動きベクトルは、おおよそ同方向の向きを示す。すると特定方向の動きベクトルの頻度が多くなり、上記ばらつき判定手段での判定では、方向別の頻度にばらつきが生じている(所定のばらつき範囲に含まれない)と判定されることになるからである。したがって、前記ばらつき判定手段において方向別頻度のばらつきが所定のばらつき範囲内に含まれていないと判定されている場合、このばらつき依存前後移動判定手段では、複数の検出箇所における動きベクトルの方向は9方向のうち特定の方向に寄って検出されている、と判定することができる。   FIG. 13 shows an example of how the frequency of the detected motion vector differs depending on the difference between the shake of the photographing apparatus in the left and right (up and down) direction and the forward and backward shake in the depth direction. It is a figure for demonstrating. For example, when the photographing apparatus shakes left and right (up and down), the image taken as shown in the figure moves to the left and right (up and down) as a whole. Then, as shown in FIG. 13 (1), the motion vectors at the respective detection points in the image indicate directions in approximately the same direction. As a result, the frequency of motion vectors in a specific direction increases, and in the determination by the variation determination means, it is determined that variation occurs in the frequency for each direction (not included in the predetermined variation range). is there. Therefore, when it is determined in the variation determination means that the variation in the frequency for each direction is not included in the predetermined variation range, the direction of the motion vector at the plurality of detection points is 9 in the variation dependent back-and-forth movement determination unit. It can be determined that the direction is detected in a specific direction among the directions.

一方、撮影装置がその奥行方向の前後へぶれる場合、上記上下左右の二次元軸での移動とは異なる具合に動きベクトルが検出されることになる。図13(2)にあるように、撮影装置が三次元方向である奥行方向にぶれる場合、二次元平面であるその撮影画像では、撮影装置の焦点(通常中心点1301)に向かって、またはその逆方向に向かって被写体が動くことになり、検出される動きベクトルも図13(2)の矢印に示すようなものとなる。つまり、このように検出される動きベクトルは、その方向が同方向ではなく、検出箇所の位置に応じてそれぞればらばらである、と言える。したがって、検出される動きベクトルの方向別頻度は同程度となり、その動きベクトルの方向別頻度のばらつきは所定のばらつき範囲に含まれる可能性が高くなる。このような理由から、ばらつき依存前後移動判定手段において、ばらつき判定手段(0905)での判定結果が所定のばらつき範囲内である場合には、前記被写体の奥行方向の前後移動があったとの判定をするのである。   On the other hand, when the photographing apparatus is shaken back and forth in the depth direction, the motion vector is detected in a manner different from the movement on the two-dimensional axis in the vertical and horizontal directions. As shown in FIG. 13 (2), when the photographing device is shaken in the depth direction which is a three-dimensional direction, in the photographed image which is a two-dimensional plane, toward the focal point of the photographing device (usually the central point 1301) The subject moves in the opposite direction, and the detected motion vector is as shown by the arrow in FIG. That is, it can be said that the motion vectors detected in this way are not in the same direction, but vary according to the position of the detected part. Therefore, the frequency of the detected motion vector by direction is substantially the same, and the variation in the frequency of the motion vector by direction is likely to be included in the predetermined variation range. For this reason, the variation-dependent back-and-forth movement determination unit determines that the subject has moved back and forth in the depth direction when the determination result of the variation determination unit (0905) is within a predetermined variation range. To do.

この「ばらつき依存前後移動判定手段」による被写体の奥行方向への前後移動の判定は、例えば、まず、前述のばらつき判定プログラムの判定終了情報の検知によって、今度は被写体の奥行方向への前後移動の判定プログラムが記憶装置(1906)の所定の記憶領域からメモリの主記憶領域に展開され、順次CPU(1904)により実行される。そして、前述のようにして判定された動きベクトルの方向別頻度のばらつきの度合いを示す情報から、前記被写体の奥行方向の前後移動があった、あるいは無かった旨の情報が生成され、一時記憶メモリや記憶装置の所定領域に格納される、という具合である。   The determination of the subject's back-and-forth movement in the depth direction by the "variation-dependent back-and-forth movement determination means" is performed by, for example, detecting the determination end information of the above-described variation determination program, and then detecting the movement of the subject in the depth direction. The determination program is expanded from a predetermined storage area of the storage device (1906) to the main storage area of the memory, and is sequentially executed by the CPU (1904). Then, information indicating that the subject has moved back and forth in the depth direction or not has been generated from the information indicating the degree of variation in the direction frequency of the motion vector determined as described above, and the temporary storage memory Or stored in a predetermined area of the storage device.

なお、上記「所定のばらつき範囲」は、例えば前述のとおり検出箇所の個数や頻度を集計するための方向別個数に応じて、出荷製造元などによって予め設定されていても構わない。あるいはユーザーによって予め設定可能とする構成となっており、そのために本実施例の奥行方向移動判定装置は「ばらつき範囲設定部」を備えていても良い。また、本実施例の奥行方向移動判定装置は、後述する手ぶれ補正処理などにおいてズーム時に撮影画像内の被写体に生じる奥行方向への動きを手にれによるものと誤判定することを防ぐために、例えば、ズーム速度と検出した動きベクトルから算出される動きの速度との比較からズームであるか手ぶれなどのぶれであるかを判定する「ズーム判定手段」を備えていても良い。   The “predetermined variation range” may be set in advance by a shipping manufacturer or the like in accordance with, for example, the number of detection locations and the number of distinct directions for counting the frequencies as described above. Alternatively, it can be set in advance by the user, and for this purpose, the depth direction movement determination apparatus of this embodiment may include a “variation range setting unit”. In addition, the depth direction movement determination device according to the present embodiment prevents erroneous determination that movement in the depth direction that occurs in a subject in a captured image during zooming due to camera shake correction processing, which will be described later, is due to hand movement, for example. In addition, a “zoom determination unit” may be provided that determines whether the zoom is a camera shake or a camera shake based on a comparison between the zoom speed and a motion speed calculated from the detected motion vector.

<実施例2の処理の流れ> 図14に示すのは、本実施例の奥行方向移動判定装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、n枚目の画像情報を取得し(ステップS1401)、続けてn+1枚目の画像情報を取得する(ステップS1402)。次に、前記ステップS1401で取得したn枚目の画像情報で示される画像内の複数の検出箇所に関して、n枚目の画像情報とn+1枚目の画像情報とを比較する(ステップS1403)。さらに、前記ステップS1403での比較結果に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する(ステップS1404)。次に、複数の検出箇所ごとに検出される動きベクトルの方向別の頻度を、複数枚の画像にわたって集計する(ステップS1405)。そして、前記ステップS1405にて集計された方向別頻度のばらつきが、所定のばらつき範囲に含まれているか判定する(ステップS1406)。ここで、前記判定結果が所定のばらつき範囲内であれば、前記被写体の奥行方向の前後移動があったとの判定をする(ステップS1407)。一方、前記判定結果が所定のばらつき範囲内でなければ、前記被写体は奥行方向への前後移動ではないとして、例えば手ぶれ補正システムにおける判定処理であれば、上下または左右方向の手ぶれとして従来どおりの補正処理を行う。     <Processing Flow of Second Embodiment> FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a processing flow in the depth direction movement determination device of the present embodiment. As shown in this figure, first, the n-th image information is acquired (step S1401), and then the (n + 1) -th image information is acquired (step S1402). Next, the n-th image information and the (n + 1) -th image information are compared for a plurality of detection locations in the image indicated by the n-th image information acquired in step S1401 (step S1403). Furthermore, local motion vectors at a plurality of detection locations in the image are detected based on the comparison result in step S1403 (step S1404). Next, the frequency according to the direction of the motion vector detected for each of the plurality of detection points is totaled over a plurality of images (step S1405). Then, it is determined whether or not the variation in the frequency for each direction collected in step S1405 is included in a predetermined variation range (step S1406). Here, if the determination result is within a predetermined variation range, it is determined that the subject has moved back and forth in the depth direction (step S1407). On the other hand, if the determination result is not within a predetermined variation range, the subject is not moved back and forth in the depth direction. For example, in the case of determination processing in a camera shake correction system, correction is conventionally performed as camera shake in the vertical or horizontal direction. Process.

<実施例2の効果の簡単な説明> 以上のように、本実施例の奥行方向移動判定装置によって検出された動きベクトルの頻度のばらつきを判定し、それによって精度の高い奥行方向への前後移動の判定を行うことができる。ひいては、例えばより精度の高い奥行方向の前後移動の手ぶれに対する警告メッセージの表示や手ぶれ動画像に対する補正を行うことが可能になる。     <Simple Explanation of Effects of Second Embodiment> As described above, the variation in the frequency of the motion vector detected by the depth direction movement determination device of the present embodiment is determined, thereby moving back and forth in the depth direction with high accuracy. Can be determined. As a result, for example, it is possible to display a warning message for camera shake that moves back and forth in the depth direction with higher accuracy and to correct a camera shake moving image.

≪実施例3≫ <実施例3の概要> 本実施例の手ぶれ補正システムは、上記実施例1や実施例2で説明した奥行方向移動判定装置を利用した手ぶれ補正システムである。つまり、従来の手ぶれ補正機能に加え奥行方向への手ぶれについても判定し、その判定結果に基づいて奥行方向のぶれの補正をも可能とした手ぶれ補正システムである。   Embodiment 3 <Overview of Embodiment 3> The camera shake correction system of the present embodiment is a camera shake correction system using the depth direction movement determination device described in Embodiment 1 and Embodiment 2. In other words, the camera shake correction system is capable of determining the camera shake in the depth direction in addition to the conventional camera shake correction function and correcting the camera shake in the depth direction based on the determination result.

<実施例3の構成> 図15に示すのは、本実施例の手ぶれ補正システムにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「手ぶれ補正システム」(1500)は、「奥行方向移動判定装置」(1501)と、「画像情報補正部」(1502)と、を有する。なお、「奥行方向移動判定装置」は、実施例1で説明したとおり、「画像情報取得部」と、「動きベクトル検出部」と、「移動判定部」と、を有している。あるいは実施例2で説明したように、その「移動判定部」が、さらに「集計手段」と、「ばらつき判定手段」と、「ばらつき依存前後移動判定手段」と、を有している。ただし、これら「奥行方向移動判定装置」における「画像情報取得部」と「動きベクトル検出部」と「移動判定部」と、「集計手段」と「ばらつき判定手段」と「ばらつき依存前後移動判定手段」については、実施例1または実施例2ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。     <Configuration of Third Embodiment> FIG. 15 is a diagram illustrating an example of functional blocks in the camera shake correction system of the present embodiment. As shown in this figure, the “camera shake correction system” (1500) of this embodiment includes a “depth direction movement determination device” (1501) and an “image information correction unit” (1502). Note that the “depth direction movement determination device” includes an “image information acquisition unit”, a “motion vector detection unit”, and a “movement determination unit” as described in the first embodiment. Alternatively, as described in the second embodiment, the “movement determination unit” further includes “aggregation means”, “variation determination means”, and “variation dependent forward / backward movement determination means”. However, the “image information acquisition unit”, “motion vector detection unit”, “movement determination unit”, “aggregation unit”, “variation determination unit”, and “variation dependent forward / backward movement determination unit” in these “depth direction movement determination devices” "Has already been described in Example 1 or Example 2, and the description thereof will be omitted.

「画像情報補正部」(1502)は、奥行方向移動判定装置(1501)からの判定結果に基づいて前記画像情報取得部にて取得される画像情報の補正をする機能を有する。図16に示すのは、この画像情報補正部での補正処理の一例について説明するための図である。図16(a)にあるように、動画像を構成する時間的に連続した3枚の画像情報1,2,3が取得されている。これらはバッファメモリなどに読み込まれ、そこで前述の動きベクトル検出部や移動判定部の処理により奥行方向の前後移動がある、と判定されている。すると、この画像情報補正部において、例えば、まず動きベクトル検出部で検出された複数の検出箇所における動きベクトルの画素単位での平均移動量と、撮影画像の(撮影に有効な)画素領域の画素サイズとの比率から、撮影画像を縮小、拡大補正するための縮小、拡大倍率が算出される。そして算出されたその倍率に基づいて画像情報の補正が行われる。なお、縮小倍率とするか拡大倍率とするかの判断は、検出された動きベクトルの方向が画像の中心方向か否か、などから判断すると良い。   The “image information correction unit” (1502) has a function of correcting the image information acquired by the image information acquisition unit based on the determination result from the depth direction movement determination device (1501). FIG. 16 is a diagram for explaining an example of correction processing in the image information correction unit. As shown in FIG. 16 (a), three pieces of image information 1, 2, 3 that are temporally continuous constituting a moving image are acquired. These are read into a buffer memory or the like, where it is determined that there is a back-and-forth movement in the depth direction by the processing of the motion vector detection unit and the movement determination unit. Then, in this image information correction unit, for example, the average movement amount in pixel units of the motion vector at a plurality of detection points detected by the motion vector detection unit, and the pixels in the pixel region (effective for shooting) of the shot image From the ratio with the size, the reduction and enlargement magnification for reducing and enlarging the captured image are calculated. Then, the image information is corrected based on the calculated magnification. It should be noted that the determination as to the reduction magnification or the enlargement magnification is preferably made based on whether or not the direction of the detected motion vector is the center direction of the image.

あるいは、奥行方向の手ぶれがある場合には画像情報の補正は行わない、とする処理であっても良い。また、その奥行方向への手ぶれが判定された画像情報より時間的に前の画像情報において上下又は左右方向への手ぶれが判定されている場合には、画像情報補正部では補正は行うが補正対象となる画像情報での奥行方向への移動ベクトルに基づく補正は行わず、前記時間的に前の画像情報での移動ベクトルに基づく上下や左右方向への補正のみ行う、という具合の処理を行っても良い。   Alternatively, the processing may be such that the image information is not corrected when there is camera shake in the depth direction. In addition, in the case where image blur in the vertical or horizontal direction is determined in the image information temporally prior to the image information in which the camera shake in the depth direction is determined, the image information correction unit performs correction, but the correction target The correction based on the movement vector in the depth direction in the image information to be performed is not performed, and the correction is performed only in the vertical and horizontal directions based on the movement vector in the previous image information in terms of time. Also good.

もちろん、上記動きベクトル検出部や移動判定部の処理により、奥行方向ではなく上下や左右への手ぶれである、と判定された場合は、検出された動きベクトルから被写体の移動量を算出し、例えば有効画素領域をその移動量の分だけ移動させる、などの通常の手ぶれ補正の処理がこの画像情報補正部で行われると良い。   Of course, if it is determined by the processing of the motion vector detection unit or the movement determination unit that the camera shake is not in the depth direction but up and down or left and right, the movement amount of the subject is calculated from the detected motion vector, for example, It is preferable that this image information correction unit perform normal camera shake correction processing such as moving the effective pixel region by the amount of movement.

この「画像情報補正部」による画像情報の補正は、例えば以下のようにして行われる。まず前述のように、画像情報取得部にて取得された複数枚の画像情報を示す画素ごとの色データや位置データが、画素ごとに対応した図19の一時記憶メモリ(1904)内の所定のアドレスに格納されている。そして実施例1や2で説明した動きベクトルによる被写体の前後移動の判定結果情報が出力されると、それを検知し画像情報を補正するためのプログラムが記憶装置からメモリの主記憶領域に展開され、順次CPUによって実行される。そして上記判定結果から補正をすべき画素データに対して、CPUの演算処理により画素の色データや位置データが補正される。そして補正をすべき画素にたいして上記同様の補正処理が行われ、その補正画像情報を示す各画素のデータが出力される。そして出力されたそれぞれの画素を示す情報が、再び記憶領域などの所定領域に記憶されたり、画像出力用のメモリに描画され、ディスプレイなどに出力されたりする。   The correction of the image information by the “image information correction unit” is performed as follows, for example. First, as described above, the color data and the position data for each pixel indicating the plurality of pieces of image information acquired by the image information acquisition unit are stored in a predetermined memory in the temporary storage memory (1904) of FIG. 19 corresponding to each pixel. Stored in the address. When the determination result information of the subject's back and forth movement based on the motion vector described in the first and second embodiments is output, a program for detecting and correcting the image information is expanded from the storage device to the main storage area of the memory. Are sequentially executed by the CPU. The pixel color data and position data are corrected by the arithmetic processing of the CPU with respect to the pixel data to be corrected from the determination result. Then, the same correction processing as described above is performed on the pixel to be corrected, and data of each pixel indicating the corrected image information is output. Then, the output information indicating each pixel is stored again in a predetermined area such as a storage area, or is drawn in a memory for image output and output to a display or the like.

<実施例3の処理の流れ> 図17に示すのは、本実施例の奥行方向移動判定装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、まず、n枚目の画像情報を取得し(ステップS1701)、続けてn+1枚目の画像情報を取得する(ステップS1702)。次に、前記ステップS1701で取得したn枚目の画像情報で示される画像内の複数の検出箇所に関して、n枚目の画像情報とn+1枚目の画像情報とを比較する(ステップS1703)。さらに、前記ステップS1703での比較結果に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する(ステップS1704)。次に、前記ステップS1704での検出結果に基づいて被写体の奥行方向の前後移動を判定する(ステップS1705)。そして、その判定結果に基づいて、前記ステップS1701にて取得したn枚目の画像情報の補正を行う(ステップS1706)。     <Processing Flow of Third Embodiment> FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a processing flow in the depth direction movement determination device of the present embodiment. As shown in this figure, first, the n-th image information is acquired (step S1701), and then the (n + 1) -th image information is acquired (step S1702). Next, the n-th image information and the n + 1-th image information are compared for a plurality of detection locations in the image indicated by the n-th image information acquired in step S1701 (step S1703). Further, local motion vectors at a plurality of detection locations in the image are detected based on the comparison result in step S1703 (step S1704). Next, based on the detection result in step S1704, it is determined whether the subject is moving back and forth in the depth direction (step S1705). Based on the determination result, the n-th image information acquired in step S1701 is corrected (step S1706).

<実施例3の効果の簡単な説明> 以上のように、本実施例の手ぶれ補正システムによって、従来の手ぶれ補正システム腕では実現されていなかった奥行方向への手ぶれも加味した上で撮影画像に対する補正を行うことができるようになる。したがって、奥行方向の手ぶれにより撮影された画像に対して、誤って上下や左右方向への補正と同じ処理を行ってしまうという事態を避けることが可能になる。     <Simple Explanation of Effects of Third Embodiment> As described above, the camera shake correction system according to the present embodiment takes into account the camera shake in the depth direction, which has not been realized by the conventional camera shake correction system arm. Correction can be performed. Therefore, it is possible to avoid a situation in which the same processing as the correction in the vertical and horizontal directions is erroneously performed on an image photographed due to camera shake in the depth direction.

≪実施例3の手ぶれ補正システムの利用形態例≫ <実施例3の手ぶれ補正システムを備えた電子機器の概要>なお、上記手ぶれ補正システムを備えた電子機器としては、例えばカメラ付無線通信機器やカメラ付携帯情報端末などが挙げられる。これら電子機器は、例えばカメラ付無線通信機器であれば、屋外への携行を前提として考えると、ぶれのおきやすい状態での撮影が多くありうる。したがって、本実施例の手ぶれ補正システムを備えることにより上下左右以外に奥行方向の手ぶれにも対応し多様な補正ができると良い。あるいは、例えばカメラ付の携帯情報端末であれば、前述のとおり片手で腕を若干伸ばし保持されることが多く、奥行方向の前後移動の手ぶれが発生しやすいと言える。したがって本実施例の手ぶれ補正システムを備えることによる効果も高く期待できる。   << Example of Use of Camera Shake Correction System of Example 3 >> <Outline of Electronic Device Provided with Camera Shake Correction System of Example 3> Note that examples of the electronic device provided with the camera shake correction system include a wireless communication device with a camera, For example, a portable information terminal with a camera. If these electronic devices are, for example, wireless communication devices with a camera, taking pictures on the assumption that they are carried outdoors, there are many cases where shooting is likely to occur. Therefore, it is preferable that the camera shake correction system of the present embodiment can be used to perform various corrections corresponding to camera shake in the depth direction in addition to the top, bottom, left, and right. Alternatively, for example, in the case of a portable information terminal with a camera, it is often the case that the arm is slightly stretched and held with one hand as described above, and it is likely that camera shake due to back and forth movement in the depth direction is likely to occur. Therefore, the effect by providing the camera shake correction system of the present embodiment can be expected to be high.

<上記手ぶれ補正システムを備える電子機器の構成> 図18に示すのは、上記手ぶれ補正システムを備えた電子機器における機能ブロックの一例を説明するための図である。この図にあるように、この「電子機器」(1800)は、「手ぶれ補正システム」(1801)と、「補正画像情報取得部」(1802)と、「補正画像情報出力部」(1803)と、を有する。なお、「手ぶれ補正システム」は、実施例3で説明したとおり、「画像情報取得部」と、「動きベクトル検出部」と、「移動判定部」と、「画像情報補正部」と、を有している。あるいは実施例2で説明したように、その「移動判定部」が、さらに「集計手段」と、「ばらつき判定手段」と、「ばらつき依存前後移動判定手段」と、を有している。ただし、これら「手ぶれ補正システム」における「画像情報取得部」と「動きベクトル検出部」と「移動判定部」と「画像情報補正部」と、「集計手段」と「ばらつき判定手段」と「ばらつき依存前後移動判定手段」については、実施例1、実施例2および実施例3ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。     <Configuration of Electronic Device Provided with Camera Shake Correction System> FIG. 18 is a diagram for explaining an example of functional blocks in an electronic device provided with the camera shake correction system. As shown in this figure, the “electronic device” (1800) includes a “camera shake correction system” (1801), a “corrected image information acquisition unit” (1802), and a “corrected image information output unit” (1803). Have. As described in the third embodiment, the “camera shake correction system” includes an “image information acquisition unit”, a “motion vector detection unit”, a “movement determination unit”, and an “image information correction unit”. is doing. Alternatively, as described in the second embodiment, the “movement determination unit” further includes “aggregation means”, “variation determination means”, and “variation dependent forward / backward movement determination means”. However, the “image information acquisition unit”, “motion vector detection unit”, “movement determination unit”, “image information correction unit”, “aggregation unit”, “variation determination unit”, and “variation” in these “camera shake correction systems” Since the “dependent forward / backward movement determination means” has already been described in the first, second, and third embodiments, the description thereof will be omitted.

「補正画像情報取得部」(1802)は、前記手ぶれ補正システムにより補正された画像情報を取得する機能を有する。なお、ここで取得される補正画像情報は、符号化された画像情報であってもかまわない。   The “corrected image information acquisition unit” (1802) has a function of acquiring image information corrected by the camera shake correction system. The corrected image information acquired here may be encoded image information.

「補正画像情報出力部」(1803)は、補正画像情報取得部(1802)で取得した補正画像情報を出力する機能を有する。この補正画像情報出力部での出力の形態としては、例えばディスプレイに表示するための補正画像情報の出力や、記録媒体へ記録するため補正画像情報の出力、ネットワークなどの接続ケーブルを介してその他の外部機器に送信するための補正画像情報の出力などが挙げられる。もちろん符号化されている情報であれば、適宜復号化して出力される。   The “corrected image information output unit” (1803) has a function of outputting the corrected image information acquired by the corrected image information acquisition unit (1802). The output form of the corrected image information output unit is, for example, output of corrected image information for display on a display, output of corrected image information for recording on a recording medium, or other connection via a connection cable such as a network. For example, output of corrected image information to be transmitted to an external device. Of course, if it is encoded information, it is decoded and output as appropriate.

具体的には、例えば前述のようにバッファメモリや記憶装置に記憶された補正画像情報が、図19に示す画像出力ユニット(1907)を介し、アナログモニターであればD/A変換器によりアナログデータに変換され、デジタル表示可能なモニターであればそのままがデジタルデータとしてモニター(1908)に出力され表示される。   Specifically, for example, if the corrected image information stored in the buffer memory or the storage device as described above is an analog monitor via the image output unit (1907) shown in FIG. 19, analog data is output by a D / A converter. If the monitor can be digitally displayed, it is output as digital data to the monitor (1908) for display.

<上記手ぶれ補正システムを備える電子機器の効果の簡単な説明> 以上のように、これら電子機器は手ぶれ補正システムを備えているので、例えば撮影装置の屋外への携行時やカメラ付の携帯情報端末のように片手で腕を若干伸ばし保持されて撮影される場合に発生する奥行方向への手ぶれについても補正可能することができる。そして、この電子機器によって、手ぶれが補正され品質の向上した画像をディスプレイなどの表示装置に出力したり、記録媒体に記録したりすることができる。     <Simple description of the effect of the electronic device provided with the above-described camera shake correction system> As described above, since these electronic devices are provided with the camera shake correction system, for example, when the photographing apparatus is carried outdoors or a portable information terminal with a camera. As described above, it is also possible to correct the camera shake in the depth direction that occurs when the arm is slightly stretched and held with one hand. Then, with this electronic device, an image with improved camera shake and improved quality can be output to a display device such as a display or recorded on a recording medium.

カメラによる撮影に際して生じる撮影装置の「ぶれ」の方向について説明するための図The figure for demonstrating the direction of the "blur" of the imaging device produced at the time of imaging | photography with a camera 撮影装置のぶれにより生じる撮影画像でのぶれの一例を表す図The figure showing an example of the blur in the picked-up image produced by the blur of an imaging device 実施例1の奥行方向移動判定装置における機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the depth direction movement determination apparatus of Example 1. 実施例1の奥行方向移動判定装置の画像情報取得部において、同一の被写体に対して時間遷移にともなって取得された複数の画像情報の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the several image information acquired with the time transition in the image information acquisition part of the depth direction movement determination apparatus of Example 1 with respect to the same subject. 実施例1の奥行方向移動判定装置の動きベクトル検出部における動きベクトルの検出の一例について説明するための図The figure for demonstrating an example of the detection of the motion vector in the motion vector detection part of the depth direction movement determination apparatus of Example 1. FIG. 実施例1の奥行方向移動判定装置の移動判定部でのサンプリングによる判定の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the determination by the sampling in the movement determination part of the depth direction movement determination apparatus of Example 1. FIG. 実施例1の奥行方向移動判定装置の移動判定部でのサンプリングによる判定の一例を説明するための別の図Another figure for demonstrating an example of the determination by the sampling in the movement determination part of the depth direction movement determination apparatus of Example 1. FIG. 実施例1の奥行方向移動判定装置における処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of the process in the depth direction movement determination apparatus of Example 1. 実施例2の奥行方向移動判定装置における機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the depth direction movement determination apparatus of Example 2. 実施例2の奥行方向移動判定装置の集計手段での、動きベクトルの方向別の頻度の集計の一例について説明するための図The figure for demonstrating an example of the total of the frequency according to the direction of a motion vector in the totaling means of the depth direction movement determination apparatus of Example 2. FIG. 実施例2の奥行方向移動判定装置の集計手段での、動きベクトルの方向別の頻度の集計の一例について説明するための別の図Another figure for demonstrating an example of the total of the frequency according to the direction of a motion vector in the totaling means of the depth direction movement determination apparatus of Example 2. FIG. 実施例2の奥行方向移動判定装置の集計手段での、動きベクトルの方向別の頻度の集計の一例について説明するためのさらに別の図Further another figure for demonstrating an example of the total of the frequency according to the direction of a motion vector in the totaling means of the depth direction movement determination apparatus of Example 2. FIG. 実施例2の奥行方向移動判定装置のばらつき判定手段での、撮影装置の上下左右、または奥行方向への前後のぶれの違いによる、検出される動きベクトルの、方向別の頻度の違いの一例を説明するための図An example of the difference in the frequency of each detected motion vector according to the direction due to the difference in blurring in the depth direction movement determination apparatus according to the second embodiment in the vertical and horizontal directions of the image capturing apparatus or in the depth direction. Illustration to explain 実施例2の奥行方向移動判定装置における処理の流れの一例を表すフローチャートThe flowchart showing an example of the flow of the process in the depth direction movement determination apparatus of Example 2. 実施例3の手ぶれ補正システムにおける機能ブロックの一例を表す図The figure showing an example of the functional block in the camera-shake correction system of Example 3. 実施例3の手ぶれ補正システムの画像情報補正部での、補正処理の一例について説明するための図FIG. 10 is a diagram for explaining an example of correction processing in the image information correction unit of the camera shake correction system according to the third embodiment. 実施例3の手ぶれ補正システムにおける処理の流れの一例を表すフローチャート9 is a flowchart illustrating an example of a process flow in the camera shake correction system according to the third embodiment. 実施例3の手ぶれ補正システムを備えた電子機器における、機能ブロックの一例を説明するための図FIG. 10 is a diagram for explaining an example of functional blocks in an electronic apparatus including the camera shake correction system according to the third embodiment. 本発明の奥行方向移動判定装置を備えた撮像装置のハードウェア構成の一例について示す図The figure shown about an example of the hardware constitutions of the imaging device provided with the depth direction movement determination apparatus of this invention

符号の説明Explanation of symbols

0300 奥行方向移動判定装置
0301 画像情報取得部
0302 動きベクトル検出部
0303 移動判定部
0904 集計手段
0905 ばらつき判定手段
0906 ばらつき依存前後移動判定手段
0300 Depth direction movement determination device 0301 Image information acquisition unit 0302 Motion vector detection unit 0303 Movement determination unit 0904 Aggregation unit 0905 Variation determination unit 0906 Variation dependent forward / backward movement determination unit

Claims (10)

画像情報を取得する画像情報取得部と、
前記画像情報取得部にて取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、
前記動きベクトル検出部での検出結果に基づいて被写体の奥行方向の前後移動を判定する移動判定部と、
を有する奥行方向移動判定装置。
An image information acquisition unit for acquiring image information;
A motion vector detection unit that detects local motion vectors at a plurality of detection locations in the image based on the plurality of pieces of image information acquired by the image information acquisition unit;
A movement determination unit that determines the forward and backward movement of the subject in the depth direction based on the detection result in the motion vector detection unit;
A depth direction movement determination device having
前記移動判定部は、
前記複数の検出箇所ごとに検出される動きベクトルの方向別の頻度を複数枚の画像にわたって集計する集計手段と、
前記集計手段にて集計された方向別の頻度のばらつきが所定のばらつき範囲に含まれているか判定するばらつき判定手段と、
前記ばらつき判定手段での判定結果が所定のばらつき範囲内である場合には前記被写体の奥行方向の前後移動があったとの判定をするばらつき依存前後移動判定手段と、
を有する請求項1に記載の奥行方向移動判定装置。
The movement determination unit
Aggregating means for aggregating the frequency according to the direction of the motion vector detected for each of the plurality of detection points over a plurality of images;
Variation determining means for determining whether the variation in the frequency for each direction aggregated by the aggregation means is included in a predetermined variation range;
A variation-dependent back-and-forth movement determination unit that determines that the subject has moved back and forth in the depth direction when the determination result by the variation determination unit is within a predetermined variation range;
The depth direction movement determination apparatus according to claim 1, comprising:
請求項1又は2に記載の奥行方向移動判定装置と、
前記奥行方向移動判定装置からの判定結果に基づいて前記画像情報取得部にて取得される画像情報の補正をする画像情報補正部と、
を有する手ぶれ補正システム。
Depth direction movement determination device according to claim 1 or 2,
An image information correction unit that corrects image information acquired by the image information acquisition unit based on a determination result from the depth direction movement determination device;
An image stabilization system.
画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報取得ステップにて取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
前記動きベクトル検出ステップでの検出結果に基づいて被写体の奥行方向の前後移動を判定する移動判定ステップと、
を有する奥行方向移動判定方法。
An image information acquisition step for acquiring image information;
Based on a plurality of pieces of image information acquired in the image information acquisition step, a motion vector detection step of detecting local motion vectors at a plurality of detection locations in the image;
A movement determination step for determining a back-and-forth movement of the subject in the depth direction based on the detection result in the motion vector detection step;
A depth direction movement determination method comprising:
画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報取得ステップにて取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
前記複数の検出箇所ごとに検出される動きベクトルの方向別の頻度を複数枚の画像にわたって集計する集計ステップと、
前記集計ステップにて集計された方向別の頻度のばらつきが所定のばらつき範囲に含まれているか判定するばらつき判定ステップと、
前記ばらつき判定ステップでの判定結果が所定のばらつき範囲内である場合には前記被写体の奥行方向の前後移動があったとの判定をするばらつき依存前後移動判定ステップと、
を有する奥行方向移動判定方法。
An image information acquisition step for acquiring image information;
Based on a plurality of pieces of image information acquired in the image information acquisition step, a motion vector detection step of detecting local motion vectors at a plurality of detection locations in the image;
A counting step of counting the frequency according to the direction of the motion vector detected for each of the plurality of detection points over a plurality of images;
A variation determination step for determining whether the variation in frequency for each direction aggregated in the aggregation step is included in a predetermined variation range;
A variation-dependent back-and-forth movement determination step for determining that the subject has moved back and forth in the depth direction when the determination result in the variation determination step is within a predetermined variation range;
A depth direction movement determination method comprising:
画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報取得ステップにて取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
前記動きベクトル検出ステップでの検出結果に基づいて前記画像中の被写体の奥行方向の前後移動を判定する移動判定ステップと、
を計算機に実行させる奥行方向移動判定プログラム。
An image information acquisition step for acquiring image information;
Based on a plurality of pieces of image information acquired in the image information acquisition step, a motion vector detection step of detecting local motion vectors at a plurality of detection locations in the image;
A movement determination step for determining a back-and-forth movement of the subject in the image based on a detection result in the motion vector detection step;
Depth direction movement determination program that causes a computer to execute.
画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報取得ステップにて取得される複数枚の画像情報に基づいて、画像内の複数の検出箇所における局所的な動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
前記複数の検出箇所ごとに検出される動きベクトルの方向別の頻度を複数枚の画像にわたって集計する集計ステップと、
前記集計ステップにて集計された方向別の頻度のばらつきが所定のばらつき範囲に含まれているか判定するばらつき判定ステップと、
前記ばらつき判定ステップでの判定結果が所定のばらつき範囲内である場合には前記被写体の奥行方向の前後移動があったとの判定をするばらつき依存前後移動判定ステップと、
を計算機に実行させる奥行方向移動判定プログラム。
An image information acquisition step for acquiring image information;
Based on a plurality of pieces of image information acquired in the image information acquisition step, a motion vector detection step of detecting local motion vectors at a plurality of detection locations in the image;
A counting step of counting the frequency according to the direction of the motion vector detected for each of the plurality of detection points over a plurality of images;
A variation determination step for determining whether the variation in frequency for each direction aggregated in the aggregation step is included in a predetermined variation range;
A variation-dependent back-and-forth movement determination step for determining that the subject has moved back and forth in the depth direction when the determination result in the variation determination step is within a predetermined variation range;
Depth direction movement determination program that causes a computer to execute.
前記請求項6または7に記載の奥行方向移動判定プログラムが記録された、計算機に読み取り可能な記録媒体。   A computer-readable recording medium on which the depth direction movement determination program according to claim 6 or 7 is recorded. 請求項3の手ぶれ補正システムを備え、
前記手ぶれ補正システムにより補正された画像情報を取得する補正画像情報取得部と、
前記補正画像情報取得部で取得した補正画像情報を出力する補正画像情報出力部と、
を有する電子機器。
The image stabilization system of claim 3 is provided,
A corrected image information acquisition unit for acquiring image information corrected by the camera shake correction system;
A corrected image information output unit that outputs the corrected image information acquired by the corrected image information acquisition unit;
Electronic equipment having
カメラ付無線通信機器、またはカメラ付携帯情報端末であることを特徴とする請求項9に記載の電子機器。   The electronic device according to claim 9, wherein the electronic device is a wireless communication device with a camera or a portable information terminal with a camera.
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