JP2547685B2 - Motion vector detector - Google Patents

Motion vector detector

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JP2547685B2 JP3209892A JP3209892A JP2547685B2 JP 2547685 B2 JP2547685 B2 JP 2547685B2 JP 3209892 A JP3209892 A JP 3209892A JP 3209892 A JP3209892 A JP 3209892A JP 2547685 B2 JP2547685 B2 JP 2547685B2
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Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、ビデオカメラの手ぶれ
補正装置等に用いて好適な動きベクトル検出装置に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a motion vector detecting device suitable for use in a camera shake correcting device of a video camera.

【0002】[0002]

【従来の技術】ビデオカメラにおいて、手ぶれ補正を行
うには動きベクトルの検出が必要となる。この動きベク
トルの検出方法の一つにNational Technical Report Vo
l.37No.3 Jun.1991のP48〜54に示される代表点マ
ッチング法がある。
2. Description of the Related Art In a video camera, it is necessary to detect a motion vector in order to perform camera shake correction. One of the methods for detecting this motion vector is the National Technical Report Vo
There is a representative point matching method shown on pages 48 to 54 of l.37 No. 3 Jun. 1991.

【0003】この代表点マッチング法とは、固定の複数
の代表点における1フィールド(或るいは1フレーム)
前の映像信号レベルと代表点を含む検出エリア内のサン
プリング点の映像信号レベルとを比較し、その差がもっ
とも少ない相関性の高い現フィールドのサンプリング点
を求め、このサンプリング点と代表点との位置の差(偏
移)を被写体の動き、即ち、動きベクトルとして特定す
るものである。そして、動きベクトルに応じて手ぶれに
よる画像揺れを補正するよう後述する映像エリアが撮像
エリア内で移動する。
The representative point matching method is one field (or one frame) at a plurality of fixed representative points.
The previous video signal level is compared with the video signal level of the sampling point in the detection area including the representative point, and the sampling point of the current field having the smallest correlation and the highest correlation is obtained. The position difference (shift) is specified as the motion of the subject, that is, as a motion vector. Then, a video area, which will be described later, moves within the imaging area so as to correct the image shake due to the camera shake according to the motion vector.

【0004】次にこの代表点マッチング法を具体的に説
明する。図5は撮像エリアを示し、この撮像エリア内に
は所定範囲の映像エリアが形成されており、この映像エ
リア内には4個の検出ブロックA、B、C及びDが設け
られている。更に、各検出ブロックは16個の検出エリ
アに区分されている。そして、図6に拡大して示す様に
各検出エリアには複数のサンプリング点が存在し、その
中の一つが代表点として定められている。
Next, the representative point matching method will be specifically described. FIG. 5 shows an imaging area. A video area in a predetermined range is formed in this imaging area, and four detection blocks A, B, C and D are provided in this video area. Furthermore, each detection block is divided into 16 detection areas. As shown in an enlarged view in FIG. 6, each detection area has a plurality of sampling points, one of which is defined as a representative point.

【0005】図7に代表点マッチング法による動きベク
トル検出回路のブロック図を示す。
FIG. 7 shows a block diagram of a motion vector detection circuit by the representative point matching method.

【0006】入力端子11に入力されるデジタル映像信
号は代表点メモリ12及び相関値演算回路13に供給さ
れる。この代表点メモリ12には各代表点の輝度レベル
に応じたデジタルデータが保存される。相関値演算回路
13では現フレームの映像信号の輝度レベルに応じたデ
ジタルデータと前記代表点メモリ12からの1フレーム
(或るいは1フィールド)前のデジタルデータとの差の
絶対値、即ち代表点と検出エリア内における代表点に対
して偏移したサンプリング点との輝度の相関値が演算さ
れる。この相関値は相関値メモリ及び加算器を含む累積
加算回路14において、検出ブロック内の代表点に対し
て同一偏移を有するサンプリング点毎に累積加算され
る。この累積加算は4個の検出ブロック毎に行われる。
The digital video signal input to the input terminal 11 is supplied to the representative point memory 12 and the correlation value calculation circuit 13. The representative point memory 12 stores digital data corresponding to the brightness level of each representative point. In the correlation value calculation circuit 13, the absolute value of the difference between the digital data corresponding to the luminance level of the video signal of the current frame and the digital data one frame (or one field) before from the representative point memory 12, that is, the representative point. And the correlation value of the luminance with the sampling point deviated from the representative point in the detection area is calculated. This correlation value is cumulatively added for each sampling point having the same deviation with respect to the representative point in the detection block in a cumulative addition circuit 14 including a correlation value memory and an adder. This cumulative addition is performed for every four detection blocks.

【0007】累積加算回路出力は最小値検出回路15及
び平均値算出回路16に供給される。最小値検出回路1
5は相関累積値が最小のサンプリング点の位置及びその
最小値を検出する。また、平均値算出回路16は相関累
積値の平均を算出する。そして、求められた最小位置、
最小値及び平均値は動きベクトル発生回路17に供給さ
れる。
The output of the cumulative addition circuit is supplied to the minimum value detection circuit 15 and the average value calculation circuit 16. Minimum value detection circuit 1
Reference numeral 5 detects the position of the sampling point having the smallest correlation accumulated value and the minimum value thereof. Further, the average value calculation circuit 16 calculates the average of the correlation cumulative values. And the minimum position found,
The minimum value and the average value are supplied to the motion vector generation circuit 17.

【0008】尚、代表点メモリ12、累積加算回路14
及び平均値算出回路16は制御回路18によりアドレス
及びタイミング等が制御される。
The representative point memory 12 and the cumulative addition circuit 14
The address and timing of the average value calculation circuit 16 are controlled by the control circuit 18.

【0009】前記動きベクトル発生回路17はマイクロ
コンピュータにより構成され、そのソフトウェア処理に
より、まず、各検出ブロック内の相関累積値の最小値が
所定の閾値よりも大きい検出ブロック及び最小値/平均
値が所定の閾値よりも小さい検出ブロックから検出され
た動きベクトルを信頼性の低いものとして除去し、残り
のものから1個の動きベクトルを特定する。
The motion vector generating circuit 17 is composed of a microcomputer, and by software processing thereof, first, a detection block in which the minimum value of the correlation cumulative value in each detection block is larger than a predetermined threshold value and the minimum value / average value are determined. A motion vector detected from a detection block smaller than a predetermined threshold is removed as one having low reliability, and one motion vector is specified from the remaining ones.

【0010】しかしながら、画面内に動く物体が存在す
る場合、検出される動きベクトルは画面の各位置でラン
ダムに異なるため画像の揺れ成分と被写体自身の動きと
を識別することが難しく、正しく動きベクトルを検出す
ることができない。
However, when there is a moving object in the screen, the detected motion vector is different randomly at each position of the screen, so it is difficult to distinguish the shake component of the image from the motion of the subject itself, and the motion vector is correct. Can not be detected.

【0011】そこで、従来は各動きベクトルの平均と各
動きベクトルの差の絶対値の大きさを発散度として求
め、その発散度に応じて得た1以下の係数を平均動きベ
クトルに乗ずることにより、手ぶれ補正を抑圧して誤動
作の影響を軽減するようにしている。
Therefore, conventionally, the magnitude of the absolute value of the difference between the average of each motion vector and each motion vector is obtained as the divergence, and the average motion vector is multiplied by a coefficient of 1 or less obtained according to the divergence. , The image stabilization is suppressed to reduce the influence of malfunction.

【0012】[0012]

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述する従来
例の場合、発散度の小さい部分、即ち映像エリア内の各
ブロックに動体が存在しない場合には、正確な手ぶれ補
正が期待できるものの、特定検出ブロックに動体が進入
した場合、その検出ブロックの動きベクトルが大きくな
り動きベクトルの平均も大きくなるため残りの検出ブロ
ックの手ぶれを正しく示している動きベクトルに悪影響
を与えることがある。
However, in the case of the above-mentioned conventional example, when a moving body does not exist in a portion with a small divergence, that is, in each block in the image area, accurate image stabilization can be expected, but When a moving object enters the detection block, the motion vector of the detection block becomes large and the average of the motion vectors also becomes large, which may adversely affect the motion vector that correctly indicates the shake of the remaining detection block.

【0013】本発明は上記欠点を解消するものであり、
特定の検出ブロックに動体が進入した場合でも正しく手
ぶれを検出できる動きベクトル検出装置を提供するもの
である。
The present invention solves the above drawbacks,
Provided is a motion vector detection device capable of correctly detecting camera shake even when a moving body enters a specific detection block.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】本発明は、各動きベクト
ルを平均化して平均ベクトル特定する平均化手段と、前
記平均ベクトルと前記各動きベクトルとの偏差を求める
偏差演算手段と、前記平均ベクトルに対する前記各偏差
の割合を算出する孤立度演算手段と、基準レベル以下の
孤立度に対応する動きベクトルを選択的に演算処理して
一個の動きベクトルを発生する手段とを配してなる。
According to the present invention, an averaging means for averaging motion vectors to identify an average vector, a deviation calculating means for obtaining a deviation between the average vector and each motion vector, and the average vector. And an isolation degree calculating means for calculating the ratio of each deviation with respect to the above, and a means for selectively calculating the motion vector corresponding to the isolation degree equal to or lower than the reference level to generate one motion vector.

【0015】[0015]

【作用】よって、本発明によれば、一定以上の孤立度を
有する動きベクトルは、平均化に際して除外されて、一
個の動きベクトルが演算される。
Therefore, according to the present invention, a motion vector having an isolation degree of a certain level or more is excluded during averaging, and one motion vector is calculated.

【0016】[0016]

【実施例】以下、本発明を手ぶれ補正機能付きのビデオ
カメラに採用した一実施例につき説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment in which the present invention is applied to a video camera with an image stabilization function will be described below.

【0017】図1は、本実施例の概略機能ブロック図を
示す。この図より明らかなように、撮像素子1より得ら
れる輝度出力は、、特開昭61−201581号(H0
4N7/137)等において周知のブロック別動きベク
トル検出手段1により、A、B、C、Dのブロック内で
1フィールド前の基準点の映像レベルと現フィールドの
映像レベルを比較し、代表点マッチング法で特定したブ
ロック別動きベクトル(XA,YA)(XB,YB)(X
C,YC)(XD,YD)を形成導出している。
FIG. 1 shows a schematic functional block diagram of this embodiment. As is apparent from this figure, the luminance output obtained from the image pickup device 1 is as described in Japanese Patent Laid-Open No. 61-201581 (H0
4N7 / 137) and the like, the block-by-block motion vector detection means 1 compares the video level of the reference point one field before and the video level of the current field in the blocks A, B, C, and D, and the representative point matching is performed. Block-specific motion vector (XA, YA) (XB, YB) (X
C, YC) (XD, YD) are formed and derived.

【0018】このブロック別動きベクトルは、偏差演算
手段2と平均演算手段3と孤立度演算手段4と手ブレ検
出動きベクトル発生回路5に入力される。前記平均演算
手段3は、各ブロック別動きベクトルを平均処理して平
均ベクトルを発生する。前記偏差演算手段2は、X方向
とY方向に関してブロック別動きベクトルと平均ベクト
ルの偏差を求める。前記孤立度演算手段4は、この平均
ベクトルのX方向とY方向の各成分の平均値を絶対値化
してその和を分母として、偏差の絶対値の和を分子とし
てブロック別の孤立度を求めている。更に、手ブレ検出
動きベクトル発生手段5は、孤立度の小さいブロック別
動きベクトルを選択して平均化処理を実行している。
尚、ブロック2〜5はマイクロコンピュータのソフトウ
エア処理により実行される。
This block-by-block motion vector is input to the deviation calculation means 2, the average calculation means 3, the isolation degree calculation means 4, and the camera shake detection motion vector generation circuit 5. The average calculation means 3 averages the motion vectors for each block to generate an average vector. The deviation calculating means 2 calculates the deviation between the block-specific motion vector and the average vector in the X and Y directions. The isolation degree computing means 4 obtains the isolation degree for each block by converting the average value of each component of the average vector in the X direction and the Y direction into an absolute value and using the sum as the denominator and the sum of the absolute values of the deviations as the numerator. ing. Further, the camera shake detection motion vector generation means 5 selects a block-specific motion vector having a small degree of isolation and executes the averaging process.
The blocks 2 to 5 are executed by the software processing of the microcomputer.

【0019】図2は、前記孤立度演算手段4の具体的な
機能ブロック図を示す。この図において、絶対値化手段
41は、まず平均ベクトルをXとYの各成分毎にその絶
対値化を為し、更に偏差データに付いてもXとYの各成
分に付いてそれぞれ絶対値化を為す。積算手段42は、
まず絶対値化された平均ベクトルのXとYの成分を加算
して記憶手段43に記憶せしめ、続いて入力される絶対
値化されたXとYの偏差データに付いても加算して割算
手段44に入力している。この割算手段44は、偏差デ
ータの加算結果を記憶手段43のデータで割算して以下
の数式で示される各孤立度データをブロック毎に算出し
ている。
FIG. 2 shows a specific functional block diagram of the isolation degree calculating means 4. In this figure, the absolute value conversion means 41 first converts the average vector into absolute values for each of the X and Y components, and further, regarding the deviation data, the absolute values of the respective X and Y components are also calculated. Make a change. The accumulating means 42 is
First, the X and Y components of the absolute value-converted average vector are added and stored in the storage means 43, and the absolute value X and Y deviation data that are subsequently input are also added and divided. It is input to the means 44. The dividing unit 44 divides the addition result of the deviation data by the data of the storage unit 43 to calculate each isolation data represented by the following mathematical formula for each block.

【0020】[0020]

【数1】 [Equation 1]

【0021】[0021]

【数2】 [Equation 2]

【0022】[0022]

【数3】 (Equation 3)

【0023】[0023]

【数4】 [Equation 4]

【0024】図3は、手ブレ検出動きベクトル発生手段
5の詳細な機能ブロック図を示す。孤立度データを入力
するデータ比較手段51は、所定レベル以下の孤立度デ
ータを検出する。ベクトル選択手段52は小さい孤立度
に対応するブロック別動きベクトルを選択する。選択ベ
クトル平均化手段53は選択された孤立度の小さい動き
ベクトルを平均化して手ブレ検出動きベクトルを発生す
る。尚、この手ブレ検出動きベクトルの演算方法に関し
ては、上述する実施例に限ることなく他の検出パラメー
タを入力してファジー理論を適用する構成も採用でき、
必要に応じて種々の構成を採用できる。
FIG. 3 is a detailed functional block diagram of the camera shake detection motion vector generating means 5. The data comparison unit 51, which inputs the isolation data, detects the isolation data of a predetermined level or lower. The vector selection means 52 selects a block-specific motion vector corresponding to a small isolation degree. The selection vector averaging means 53 averages the selected motion vectors having a small isolation degree to generate a camera shake detection motion vector. Note that the calculation method of the camera shake detection motion vector is not limited to the above-described embodiment, and a configuration in which other detection parameters are input and the fuzzy theory is applied can be adopted.
Various configurations can be adopted as needed.

【0025】上記実施例においてはベクトル選択手段5
2で選択された動きベクトルの数が少ない場合、孤立度
の信頼性は低くなる。従って、選択された動きベクトル
の数、即ち検出ブロックの数により孤立度の採用を制限
することが必要である。
In the above embodiment, the vector selecting means 5
When the number of motion vectors selected in 2 is small, the reliability of isolation is low. Therefore, it is necessary to limit the adoption of isolation depending on the number of selected motion vectors, that is, the number of detection blocks.

【0026】このような実施例を図4のフローチャート
により説明する。
Such an embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

【0027】ステップS1で各検出ブロックの動きベク
トルを入力し、ステップS2では検出された各検出ブロ
ックの動きベクトルが正しいか否かを判別する。具体的
には、各検出ブロック内の相関累積値の最小値が所定の
閾値よりも大きい検出ブロック及び最小値/平均値が所
定の閾値よりも小さい検出ブロックから検出された動き
ベクトルを信頼性の低いものとする。
In step S1, the motion vector of each detection block is input, and in step S2 it is determined whether or not the detected motion vector of each detection block is correct. Specifically, the motion vector detected from the detection block in which the minimum value of the correlation cumulative value in each detection block is larger than the predetermined threshold value and the detection block in which the minimum value / average value is smaller than the predetermined threshold value is determined as It should be low.

【0028】ステップS3では正しい動きベクトルが3
以上あるかどうかを判別する。Yの場合はステップS4
で孤立度を計算する。そして、ステップS5で孤立度が
所定の閾値を越える動きベクトルを無効とし、ステップ
S6で残りの動きベクトルで平均をとり現フィールドの
動きベクトルとする。
In step S3, the correct motion vector is 3
Determine if there is more than this. If Y, step S4
Calculate the isolation degree with. Then, in step S5, the motion vector whose isolation exceeds the predetermined threshold is invalidated, and in step S6, the remaining motion vectors are averaged to obtain the motion vector of the current field.

【0029】一方、前記ステップS3でNの場合、ステ
ップS7で正しい動きベクトルが2個かどうかを判別す
る。Yの場合、ステップS8で1フィールド前の動きベ
クトルを加えて3つの平均をとり現フィールドの動きベ
クトルとする。
On the other hand, if N in step S3, it is determined in step S7 whether there are two correct motion vectors. In the case of Y, in step S8, the motion vector of the previous field is added and three averages are taken as the motion vector of the current field.

【0030】また、ステップS7でNの場合、ステップ
S9で正しい動きベクトルが1個かどうかを判別する。
Yの場合、ステップS10で1フィールド及び2フィー
ルド前の動きベクトルを加えて3つの平均をとり現フィ
ールドの動きベクトルとし、Nの場合はステップS11
で1フィールド前の動きベクトルに1以下の係数を掛け
て現フィールドの動きベクトルとする。
If N in step S7, it is determined in step S9 whether there is one correct motion vector.
In the case of Y, in step S10, the motion vectors of the previous and second fields are added and the three averages are taken as the motion vector of the current field.
Then, the motion vector of the previous field is multiplied by a coefficient of 1 or less to obtain the motion vector of the current field.

【0031】尚、孤立度の計算式は上記実施例のほかに
も次式でも良い。
In addition to the above embodiment, the isolation degree may be calculated by the following equation.

【0032】[0032]

【数5】 (Equation 5)

【0033】但し、a、b、c、dは各領域の動きベク
トル、mは平均動きベクトルである。
However, a, b, c and d are motion vectors of respective areas, and m is an average motion vector.

【0034】[0034]

【発明の効果】よって、本発明によれば特定ブロック内
に動体が進入する場合、そのブロックの動きベクトルに
左右されず一個の動きベクトルを特定できビデオカメラ
の安定した手ぶれ補正を実現することができる。
As described above, according to the present invention, when a moving body enters a specific block, one motion vector can be specified without being influenced by the motion vector of the block, and stable image stabilization of the video camera can be realized. it can.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例に係る動きベクトル検出装置
の機能ブロック図である。
FIG. 1 is a functional block diagram of a motion vector detection device according to an embodiment of the present invention.

【図2】孤立度演算手段の具体的な機能ブロック図であ
る。
FIG. 2 is a specific functional block diagram of isolation degree calculation means.

【図3】手ブレ検出動きベクトル発生手段の具体的な機
能ブロック図である。
FIG. 3 is a specific functional block diagram of camera shake detection motion vector generation means.

【図4】本発明の他の実施例における動きベクトル検出
装置のフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart of a motion vector detecting device according to another embodiment of the present invention.

【図5】代表点マッチング法における撮像エリアを示す
図である。
FIG. 5 is a diagram showing an imaging area in the representative point matching method.

【図6】同検出エリアの拡大図である。FIG. 6 is an enlarged view of the detection area.

【図7】動きベクトル検出回路の機能ブロック図を示
す。
FIG. 7 shows a functional block diagram of a motion vector detection circuit.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

2 偏差演算手段 3 平均演算手段 4 孤立度演算手段 5 手ブレ検出動きベクトル発生手段 2 deviation calculating means 3 average calculating means 4 isolation degree calculating means 5 camera shake detection motion vector generating means

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 映像エリア内の複数のブロックの動きベ
クトルを代表点マッチング法により検出し、その各動き
ベクトルに基づき一個の動きベクトルを特定する動きベ
クトル検出装置において、 各動きベクトルを平均化して平均ベクトルを特定する平
均化手段と、前記平均ベクトルと前記各動きベクトルと
の偏差を求める偏差演算手段と、前記平均ベクトルに対
する前記各偏差の割合を算出する孤立度演算手段と、基
準レベル以下の孤立度に対応する動きベクトルを選択的
に演算処理して一個の動きベクトルを発生する手段と
前記複数のブロックで検出された各動きベクトルの信頼
性を判別する手段とを設け、信頼性の高い動きベクトル
が所定数以上ある時のみ前記孤立度を演算することを特
徴とする動きベクトル検出装置。
1. A motion vector detection device that detects motion vectors of a plurality of blocks in a video area by a representative point matching method and specifies one motion vector based on each motion vector, and averages each motion vector. Averaging means for specifying an average vector, deviation calculating means for calculating a deviation between the average vector and each motion vector, isolation degree calculating means for calculating a ratio of each deviation to the average vector, and a reference level or less Means for selectively calculating the motion vector corresponding to the isolation degree to generate one motion vector ;
Confidence of each motion vector detected in the blocks
And a highly reliable motion vector
Is calculated only when there are more than a predetermined number of
Motion vector detecting device according to symptoms.
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