JP2009147757A - 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法及び撮像装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像データを複数のブロック領域に分割して、分割されたそれぞれのブロック領域ごとに動きベクトルを検出する検出部106と、それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルを、その大きさを階級とする度数分布上に振り分け、度数の大きさと階級間の距離に基づいて前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルを1つ以上のグループに分類する動きベクトル分類部30と、分類された複数のグループから1つのグループを選択して代表となる1つの動きベクトルを定める選択部31とを備え、選択部は、過去の画像データにおける複数グループの代表となる階級値の大小関係と、現在の画像データにおける複数のグループの代表となる階級値の大小関係とに基づき、現在の画像データにおける複数のグループから1つのグループを選択する。
【選択図】図2
Description
Vmove(T2)=Vstate(T2)+Vspeed …(2)
よって、Vspeedが正であれば以下の式が成り立つ。
Vmove(T2)>Vstate(T2) …(4)
式(3)及び式(4)では、共に移動物の動きベクトルの方がその他の領域の動きベクトルよりも大きくなっている。移動物の速度の符号が入れ替わる、即ち移動物の移動方向が変わるまでの時間は、多くの場合、撮像装置のぶれによる画像ぶれの周期よりも長い。そのため、移動物が一方向に移動している間は、移動物とその他の領域との動きベクトルの大小関係が一定になる。このことを利用し、移動物とその他の領域との動きベクトルの識別を容易に行うことが可能となる。
また、各実施形態の目的は、次のような方法によっても達成される。すなわち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体(または記録媒体)を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、本発明には次のような場合も含まれる。すなわち、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。
Claims (8)
- 画像データを複数のブロック領域に分割して、分割されたそれぞれのブロック領域ごとに動きベクトルを検出する検出手段と、
前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルを、その大きさを階級とする度数分布上に振り分け、度数の大きさと階級間の距離に基づいて前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルを1つ以上のグループに分類する動きベクトル分類手段と、
前記動きベクトル分類手段により分類された結果、前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルが複数のグループに分類された場合に、該複数のグループから1つのグループを選択して代表となる1つの動きベクトルを定める選択手段と、
前記代表となる1つの動きベクトルに基づいて画像ぶれを補正するぶれ補正手段とを備え、
前記選択手段は、過去の画像データにおける前記複数のグループのそれぞれの代表となる階級値の大小関係と、現在の画像データにおける前記複数のグループのそれぞれの代表となる階級値の大小関係とに基づいて、現在の画像データにおける前記複数のグループから前記1つのグループを選択することを特徴とする動きベクトル検出装置。 - 前記動きベクトル分類手段は、前記度数分布において、度数が所定度数以上であるとともに階級間の距離が所定量以上離れているときに、互いに別のグループとして分類することを特徴とする請求項1に記載の動きベクトル検出装置。
- 前記選択手段は、過去の画像データにおいて前記動きベクトル分類手段により分類されたグループが複数存在せず、現在の画像データにおいて初めて前記動きベクトル分類手段により分類されたグループが複数存在する状態になった場合は、現在の画像データの前記度数分布において、最も度数が大きい階級を含むグループを選択して代表となる1つの動きベクトルを定めることを特徴とする請求項1又は2に記載の動きベクトル検出装置。
- 前記選択手段は、過去の画像データにおいて前記動きベクトル分類手段により分類されたグループが複数存在せず、現在の画像データにおいて初めて前記動きベクトル分類手段により分類されたグループが複数存在する状態になった場合は、過去の画像において定められた前記代表となる1つの動きベクトルの大きさに最も近い階級を含むグループを選択して代表となる1つの動きベクトルを定めることを特徴とする請求項1又は2に記載の動きベクトル検出装置。
- 前記選択手段は、現在の画像データおよび過去の画像データにおいて前記動きベクトル分類手段により分類されたグループがそれぞれ複数存在したときに、過去の画像において選択されたグループが当該過去の画像データにおける他のグループと比較したときに何番目に大きな階級値を持つかの順位を記憶しておき、
現在の画像データにおいて前記動きベクトル分類手段により分類されたグループを大きな階級値を持つ順に並べたときに、度数の大きさに関わらず、前記順位と同順位のグループを選択して代表となる1つの動きベクトルを定めることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の動きベクトル検出装置。 - 請求項1ないし5のいずれか1項に記載の動きベクトル検出装置を備えることを特徴とする撮像装置。
- 画像データを複数のブロック領域に分割して、分割されたそれぞれのブロック領域ごとに動きベクトルを検出する検出工程と、
前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルを、その大きさを階級とする度数分布上に振り分け、度数の大きさと階級間の距離に基づいて前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルを1つ以上のグループに分類する動きベクトル分類工程と、
前記動きベクトル分類工程により分類された結果、前記それぞれのブロック領域ごとの動きベクトルが複数のグループに分類された場合に、該複数のグループから1つのグループを選択して代表となる1つの動きベクトルを定める選択工程と、
前記代表となる1つの動きベクトルに基づいて画像ぶれを補正するぶれ補正工程とを備え、
前記選択工程は、過去の画像データにおける前記複数のグループのそれぞれの代表となる階級値の大小関係と、現在の画像データにおける前記複数のグループのそれぞれの代表となる階級値の大小関係とに基づいて、現在の画像データにおける前記複数のグループから前記1つのグループを選択することを特徴とする動きベクトル検出方法。 - 請求項7に記載の動きベクトル検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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