JP2005260928A - 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】動きベクトル検出部30は、時間積分効果を有する画像センサにより取得された複数画素からなる画像を用いて動きベクトルの検出を行う。時間解像度創造部50は、検出された動きベクトルと複数画素からなる画像を用いて、時間解像度の高い画像を生成する。動きボケ軽減画像生成手段は、画像内の動きオブジェクトの画素の画素値は、この動きオブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値を移動しながら時間方向に積分した値であるとして、検出された動きベクトルを用いて動きオブジェクトの動きボケが軽減されている動きボケ軽減画像を生成する。
【選択図】 図5
Description
DP15=B15/v+B15/v+F01/v+F02/v+F03/v ・・・(1)
Yt−Yt+1=0 (t=-N-h,・・・,0,・・・,N+h-1)・・・(5)
ステップST3でCPU61は、露光期間パラメータHEを取得してステップST4に進み、ステップST4では、露光期間パラメータHEに基づき、ステップST2で検出した動きベクトルMVの補正を行い動きベクトルMVBを生成する。
ステップST31において、CPU61は、画像センサ10によって生成された画像データDVaを、入力部や通信部等を介して取得し、この取得した画像データDVaを記憶部63に記憶させる。
ステップST33でCPU61は、露光期間パラメータHEを取得してステップST34に進み、ステップST34では、露光期間パラメータHEに基づき、ステップST32で検出した動きベクトルMVの補正を行い動きベクトルMVBを生成する。
Claims (11)
- 時間積分効果を有する画像センサにより取得された複数画素からなる画像を用いて動きベクトルの検出を行う動きベクトル検出手段と、
前記動きベクトル検出手段で検出された動きベクトルと前記複数画素からなる画像を用いて、該画像よりも時間解像度の高い画像を生成する時間解像度創造手段と、
前記画像内の動きオブジェクトの画素の画素値は、該動きオブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値を移動しながら時間方向に積分した値であるとして、前記動きベクトル検出手段で検出された動きベクトルを用いて前記動きオブジェクトの動きボケが軽減されている動きボケ軽減画像を生成する動きボケ軽減画像生成手段とを有する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記動きベクトル検出手段は、画像センサにより取得された複数画素からなる画像を複数用いて動きベクトルを検出し、該検出した動きベクトルに基づき、前記時間解像度の高い画像に対する動きベクトルを生成して、前記時間解像度創造手段に供給する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記動きベクトル検出手段は、画像センサにより取得された複数画素からなる画像を複数用いて動きベクトルを検出し、該検出した動きベクトルを露光期間に応じて補正して、前記動きボケ軽減画像生成手段に供給する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記時間解像度創造手段は、前記動きボケ軽減画像を用いて、該動きボケ軽減画像より時間解像度の高い画像を生成する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記時間解像度創造手段は、
前記動きベクトル検出手段で検出された動きベクトルを用いて、前記生成する前記時間解像度の高い画像内の注目画素の動きベクトルを決定し、前記動きボケ軽減画像から前記注目画素に対応する複数画素をクラスタップとして抽出し、該クラスタップの画素値から前記注目画素に対応するクラスを決定するクラス決定手段と、
前記動きボケ軽減画像に対応する時間解像度の第1の画像と、該第1の画像よりも時間解像度の高い第2の画像との間で、前記第2の画像内の注目画素に対応する前記第1の画像内の複数画素に基づき前記注目画素を予測する予測係数を前記クラス毎に学習し生成された予測係数をクラス毎に記憶する記憶手段と、
前記クラス決定手段により決定されたクラスに対応する予測係数を前記記憶手段から検出し、前記動きボケ軽減画像から、前記生成する画像内の注目画素に対する複数画素を予測タップとして抽出し、前記記憶手段から検出した予測係数と前記予測タップとの線形一次結合により前記注目画素に対応する予測値を生成する予測値生成手段とを備える
ことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 時間積分効果を有する画像センサにより取得された複数画素からなる画像を用いて動きベクトルの検出を行う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検出された動きベクトルと前記複数画素からなる画像を用いて、該画像よりも時間解像度の高い画像を生成する時間解像度創造ステップと、
前記画像内の動きオブジェクトの画素の画素値は、該動きオブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値を移動しながら時間方向に積分した値であるとして、前記動きベクトル検出ステップで検出された動きベクトルを用いて前記動きオブジェクトの動きボケが軽減されている動きボケ軽減画像を生成する動きボケ軽減画像生成ステップとを有する
ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記動きベクトル検出ステップは、画像センサにより取得された複数画素からなる画像を複数用いて動きベクトルを検出し、該検出した動きベクトルに基づき、前記時間解像度の高い画像に対する動きベクトルを生成して、前記時間解像度創造ステップに供給する
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理方法。 - 前記動きベクトル検出ステップは、画像センサにより取得された複数画素からなる画像を複数用いて動きベクトルを検出し、該検出した動きベクトルを露光期間に応じて補正して、前記動きボケ軽減画像生成ステップに供給する
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理方法。 - 前記時間解像度創造ステップは、前記動きボケ軽減画像を用いて、該画像より時間解像度の高い画像を生成する
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理方法。 - 前記時間解像度創造ステップは、
前記動きベクトル検出ステップで検出された動きベクトルを用いて、前記生成する前記時間解像度の高い画像内の注目画素の動きベクトルを決定し、前記動きボケ軽減画像から前記注目画素に対応する複数画素をクラスタップとして抽出し、該クラスタップの画素値から前記注目画素に対応するクラスを決定するクラス決定ステップと、
前記動きボケ軽減画像に対応する時間解像度の第1の画像と、該第1の画像よりも時間解像度の高い第2の画像との間で、前記第2の画像内の注目画素に対応する前記第1の画像内の複数画素に基づき、前記注目画素を予測する予測係数を前記クラス毎に学習し生成された予測係数をクラス毎に記憶する記憶ステップと、
前記クラス決定ステップにより決定されたクラスに対応する予測係数を前記記憶ステップから検出し、前記動きボケ軽減画像から、前記生成する画像内の注目画素に対する複数画素を予測タップとして抽出し、前記記憶ステップから検出した予測係数と前記予測タップとの線形一次結合により前記注目画素に対応する予測値を生成する予測値生成ステップとを備える
ことを特徴とする請求項9記載の画像処理方法。 - コンピュータに、
時間積分効果を有する画像センサにより取得された複数画素からなる画像を用いて動きベクトルの検出を行う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検出された動きベクトルと前記複数画素からなる画像を用いて、該画像よりも時間解像度の高い画像を生成する時間解像度創造ステップと、
前記画像内の動きオブジェクトの画素の画素値は、該動きオブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値を移動しながら時間方向に積分した値であるとして、前記動きベクトル検出ステップで検出された動きベクトルを用いて前記動きオブジェクトの動きボケが軽減されている動きボケ軽減画像を生成する動きボケ軽減画像生成ステップとを実行させるプログラム。
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