JP2010016729A - 撮像装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】撮像前又は撮像中に撮像対象(例えば撮像環境や被写体等)が変化してもユーザに負担をかけることなく、その動画の特徴をよく表したサムネイル画像を生成する撮像装置を提供することを目的とする。
【解決手段】被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体へ記録する撮像装置において、撮像した被写体の映像音声情報が、例えば被写体照度、人物の顔の位置、表情又はまばたきなど、各種検出パラメータを検出し、前記検出パラメータが所定条件を満たした場合に、サムネイル画像を生成し、且つ撮像環境や被写体などの撮像対象を検知し、検知した撮像対象に基づいて、サムネイル画像を生成するための前記所定条件を変化させる。
【選択図】 図3

Description

本発明は、サムネイル生成手段を備えたデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等の撮像装置に関する。
デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等の撮像装置において、記録した動画を再生する際に所望の画像を素早く探すための方法として、記録画像を縮小した画像を作成し一覧として表示するいわゆるサムネイル表示が有効であり多く用いられている。サムネイルを用いた装置の従来の例として、例えば特許文献1がある。
動画用のサムネイル画像は、通常、動画の先頭画像等を縮小した画像となっている。そのようなサムネイル画像は撮像した動画の特徴を表していないことが多く、所望の動画ファイルを効率的に選択して再生することが困難である、という問題がある。
例えば特許文献2では次のようにしてこの問題を解決している。動画の先頭画像等を用いて、一旦サムネイル画像を生成しヘッダファイルに格納する。そして、動画撮像中に所定のトリガ条件が成立した場合には、そのトリガ条件成立時のフレーム画像から新たにサムネイル画像を生成し、ヘッダファイル内のサムネイル画像を新たに生成したサムネイル画像に置き換える。例えば、ズームイン後、一定時間以上画角が固定された場合や、フォーカスロックしてから一定時間が経過した場合などに上記トリガ条件は成立する。
特開平11−289517号公報 特開2007−266655号公報
動画の特徴をよく表したサムネイル画像を生成するためには、撮像環境や被写体等が変化したときに、前記トリガ条件も適切に変化させる必要がある。
上記特許文献2の従来技術では、基本的にトリガ条件は固定されており、撮像前にユーザが前記トリガ条件を設定することは可能であるが、ユーザに余計な手間をかける、という問題がある。
撮像中に、撮像環境や被写体等の撮像対象が変化する可能性もある。上記特許文献2では、撮像中にユーザが前記トリガ条件を設定することは可能であるが、撮像中に撮像装置を操作することは、ユーザが撮像に集中できない等の理由により好ましくない、という問題がある。
そこで本発明では、撮像前又は撮像中に撮像対象(例えば撮像環境や被写体等)が変化してもユーザに負担をかけることなく、その動画の特徴をよく表したサムネイル画像を生成する撮像装置を提供することを目的とする。
上記課題を改善するために一例として本発明に係る撮像装置は、撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を、自動で変化させる制御手段とを有する。
本発明によれば、撮像した映像音声情報について、より動画の特徴をよく表したサムネイル画像を生成することができる。
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。以後特に記述のない限り、記録する情報は映像音声情報として動画の場合を例にして説明する。
図1は本発明による撮像装置の一実施形態を示す構成図である。101はカメラレンズ、102は撮像素子、103は撮像素子102からの映像信号を処理する映像信号処理部、104は撮像装置の記録等の操作をしたり、値を設定したりするための操作キー入力部、105は音声を検出し、例えば音声の大きさの情報(以下、「音強」と呼ぶ)を生成する音声検出部、106は入力された映像や音声の信号を圧縮および伸張する映像の圧縮・伸張処理部であり、内部または外部のマイコン107によって制御される。108は一時的に映像および音声データ等を保存するための信号処理用メモリ、109はタイマや操作キー入力部104などにより現在の日付および時刻を設定し、日付や時刻の情報(以下、「日付時刻情報」と呼ぶ。)を生成する日付時刻設定部、110はAC電源やバッテリ等、電源に何を使用しているかを検出し、その電源の情報(以下、「電源情報」と呼ぶ。)を生成する電源種類検出部、111は記録映像やサムネイル画像を表示する映像表示部、112は記録媒体に対して情報を記録又は再生する記録再生部、113はサムネイル画像を生成するサムネイル生成部である。電源種類検出部110から得られる電源情報は、撮像装置の電源ON直後等にマイコン107を介して信号処理用メモリ108に保存される。日付時刻設定部109から得られる日付時刻情報は、一定時間ごとにマイコン107を介して信号処理用メモリ108に保存される。
図2は映像信号処理部103の内部構成図である。201はカメラレンズ101のフォーカスレンズにより焦点が合っている被写体までの距離を検出し、その検出結果から距離情報(以下、「被写体距離検出値」と呼ぶ。)を生成する被写体距離検出部である。202はカメラレンズ101のズームレンズによるズーム値(倍率、焦点距離、画角など)を検出してズーム倍率(以下、「ズーム値」と呼ぶ。)を生成するズーム値検出部である。203は被写体の明るさ(照度、輝度など)を検出して明度情報(以下、「被写体照度」と呼ぶ。)を生成する被写体明度検出部である。204は入力された映像信号からホワイトバランス調整値を検出して、ホワイトバランス調整値情報(以下、「WB調整値」と呼ぶ。)を生成するWB検出部である。205は手ぶれ補正機能により補正する画角の情報(以下、「手ぶれ補正値」と呼ぶ。)を生成する手ぶれ補正制御部である。206はオートフォーカス機能により変化するフォーカスレンズの位置情報(以下、「AF評価値」と呼ぶ。)を生成するAF評価値検出部である。207は、画面内の被写体の動きを検出しその動きの大きさ情報(以下、「動き検出値」と呼ぶ。)を生成する動き検出部である。208は、人もしくは動物等の顔を検知し、その顔の面積情報(以下、「顔検出面積値」と呼ぶ。)や顔の中心の位置情報(以下、「顔検出中心値」と呼ぶ。)を生成する顔検出部209と、人もしくは動物等の顔の一部分(眉や唇等)の位置や動き等を検出し笑顔かどうかを検知し笑顔の度合い(以下、「笑顔検出値」と呼ぶ。)を生成する笑顔認識部210と、人もしくは動物等のまばたきを検出し、まばたき情報(以下、「まばたき検出値」と呼ぶ。)を生成するまばたき検出部211のうち少なくとも一つを有する顔認識処理部である。
なお映像信号処理部103は201、202、203、204、205、206、207、208、209、210、211のうち少なくとも一つを有していればよい。
なおここでは、音強、日付時刻情報、電源情報、被写体距離検出値、ズーム値、被写体照度、WB調整値、手ぶれ補正値、AF評価値、顔検出面積値、顔検出中心値、笑顔検出値、まばたき検出値など撮像装置から得られる情報をまとめて各種検出値と称する。
(サムネイル画像生成処理)
本発明では例えば、撮像装置による記録前あるいは記録中に、映像信号処理部103、音声検出部105、電源検出部110又は日付設定部109等から得られる各種検出値から、マイコン107により撮像対象(例えば、撮像環境や被写体等)が検知される。さらに、マイコン107により検知された撮像対象に基づき、サムネイル画像を生成するか否かを判断する所定条件(以下、サムネイル生成トリガ条件と称する。)が設定される。すなわちマイコン107により、サムネイル生成トリガ条件が自動で変化するよう制御される。サムネイルトリガ条件が設定され、撮像素子102等から入力された映像音声情報について、サムネイルトリガ条件が合致した場合、サムネイル生成部113により、当該条件が合致したフレームのサムネイル画像が生成される。生成されたサムネイル画像は、当該映像情報を関連付けられて記録され、例えば再生時の再生シーン選択の際などに用いられる。
これにより、例えば撮像中等に、撮像対象が変化した場合であっても、ユーザに負担をかけずに、その映像情報の特徴をよく表したサムネイル画像を生成することができ、撮像装置におけるユーザにとっての使い勝手を向上させることができる。
なお、各種の具体例については後に詳述する。
次に本発明によるサムネイル画像生成処理の手順の一例について図3のサムネイル画像生成処理のフローチャートを用いて説明する。録画開始(S301)後まず1フレーム目からサムネイル画像を生成(S302)し、フラグF_firstを0に初期化(S303)する。その後フラグ判定(S304)を行なうが、1フレーム目のフラグは0なので、S305に移行しフラグを1にして、3画n_frame後のフレームを記録するまで待機(S306)する。次に再度フラグ判定(S304)を行なうがフラグは1であるので、S307の録画中か否かの判定をする。録画中であれば、各種検出値を取得し(S308)これらの値に基づいて、サムネイル画像を生成するか否かを判断するトリガ条件(ここでは、サムネイル生成トリガ条件とする)を設定(S309)する。そして、サムネイル生成トリガ条件に合致していれば、その時点のフレームからサムネイル画像を生成(S311)し、その動画におけるサムネイル画像が決定される(S312)。サムネイル生成トリガ条件に合致しなければ、録画中は△n_frameごとにS304、S307、S308、S309、S310、S306からなるループ処理を繰り返す。このときS304のフラグ判定において、フラグは1フレームのみ0で、他のフレームは必ず1であるので、必ずS307の処理に移る。録画中にS310がYesになれば、S311の処理に移行し、その動画におけるサムネイル画像が決定される(S312)。もし録画中に一度もサムネイル生成トリガ条件に合致しなかった場合は、1フレーム目で生成したサムネイル画像が、その動画に関連付けられたサムネイル画像と決定される。
上記の例では、その動画において初めてサムネイル生成トリガ条件に合致したフレームにおけるサムネイル画像(サムネイル生成トリガ条件に一度も合致しない場合は、1フレーム目のサムネイル画像)を、その動画におけるサムネイル画像としたが、一つの動画の中に複数箇所特徴的な部分が出てくることもある。そのため、例えば次のようにサムネイル画像を決定してもよい。図4は横軸に時間をとり、△n_frameごとに毎回サムネイル生成トリガ条件に合致か否かを判定したときの例を図式化したものである。401のような黒丸はサムネイル生成トリガ条件に合致したフレーム、402のような白抜き丸は合致しなかったフレームである。このように、連続してサムネイル生成トリガ条件に合致した場合、それぞれ最初に合致したフレームからサムネイル画像を生成することとする。図5は、この処理のフローチャートの例である。録画開始(S501)後1フレーム目からサムネイルを生成(S502)し、サムネイル生成フラグF_thumbを0に初期化(S503)する。1フレーム目はサムネイル生成トリガ条件の判定(S507)の否かにかかわらず、S509の処理に移る。録画中は△n_frameごとにS504,S505、S506、S507の処理が行われるが、S507,S510の判断に応じて、3パターンのループ処理が存在する。S507がNoのとき、フラグを1(S508)にする。△n_frame後のS507の判定がYesになったときS510の判定がYesとなり、サムネイルを生成(S511)し、フラグを0(S512)にする。さらに△n_frame後のS507の判定がYesになってもS510により、サムネイルは生成されない。すなわち、サムネイル生成トリガ条件に連続して合致しても、その最初のフレームのみサムネイルを生成し、一旦サムネイル生成トリガ条件に合致しなければフラグが1(S508)となり、その次にサムネイル生成トリガ条件に合致すればそのフレームからサムネイルを生成することになる。これにより、条件の合致する全てのフレームについて、サムネイルを生成することが起こりづらくなり、使い勝手を向上を向上させることができる。
この処理の場合、複数回サムネイル画像を生成する可能性があるが、二回目以降のサムネイル画像生成時に、予め保存してあるサムネイル画像に上書きしてもよいし、上書きせずに複数枚のサムネイル画像を保存してもよい。保存されているサムネイル画像が複数枚のときは、全てまたは一部をサムネイル画像として映像表示部111等に表示してもよい。例えば図6のように、その動画の代表的なサムネイル画像(601)を選択すると、その動画の複数のサムネイル画像(602〜605)を表示する。また例えば、録画終了後などに操作キー入力部104等によって複数のサムネイル画像からユーザが選択できるようにしてもよい。
また例えば、サムネイル生成トリガ条件に連続して合致している部分の全てまたは一部を、動画に関連付けられたサムネイルとして表示してもよい。
また例えば、ユーザがその動画の特徴をよく表した部分のみ再生したいときもあるので、サムネイル生成トリガ条件に合致したフレーム情報をマークするなどして、動画の再生の際にサムネイル生成トリガ条件に連続して合致しているフレームの全てまたは一部を再生するようにしてもよい。これにより、特徴部分のみを抽出した動画をユーザが簡易に再生することができ、再生時におけるユーザの利便性を向上させることができる。
図3のS308や図5のS505の各種検出値取得の際に、必要に応じてフレーム情報とともに各種検出値を信号処理用メモリに保存してもよい。これにより、撮像が終了した後にサムネイル画像生成処理を行なうことが可能となる。
(サムネイル生成トリガ条件の具体例)
次にサムネイル生成トリガ条件に加えるトリガ条件(以下、「各種トリガ条件」と呼ぶ)の具体例について説明する。もちろん本発明の各種トリガ条件はこれらに限定されるものではなく、他の様々な変形例も含まれる。
ズーム値検出部より得られるズーム値を使用したトリガ条件(以下、「ズーム値トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。ズームイン後というのは、その動画の特徴をよく表した部分である可能性が高いため、「ズームイン後、ズーム値がN1回連続で変化がないときズーム値トリガ条件が成立する」とする。また例えば、録画中一度もズームをしないときも多いため、「録画開始後は、ズーム値がN2回連続で変化がないときズーム値トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、ズームアウト後も、その動画の特徴をよく表した部分である可能性が高いため、「ズームアウト後、ズーム値がN3回連続で変化がないときズーム値トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、上記三つのズーム値トリガ条件を論理和や論理積等により組み合わせて、新たなズーム値トリガ条件としてもよい。これにより、動画の特徴をよく表した可能性の高い、ズームインあるいはズームアウト後のフレームについてサムネイル画像を生成することができる。
被写体明度検出部より得られる被写体照度を使用したトリガ条件(以下、「被写体照度トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。被写体照度が高い方が、被写体が綺麗に写りその動画の特徴をよく表した部分である可能性が高いため、「被写体照度が値I1より大きいとき被写体照度トリガ条件が成立する」とする。また例えば、被写体照度が高すぎると、その動画の特徴をよく表した部分でないこともあるので、「被写体照度が値I2より小さいとき被写体照度トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、全体的に被写体照度が低い場合もあるので、「被写体照度が、記録開始から現在までの被写体照度の平均にI3を加えた値より大きいとき被写体照度トリガ条件が成立する」としてもよいし、「被写体照度の変化がN回連続で、予め設定された値ΔI4より小さいとき被写体照度トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、上記四つの被写体照度トリガ条件を論理和や論理積等により組み合わせて、新たな被写体照度トリガ条件としてもよい。これにより、被写体照度が丁度良く、ユーザが映像を確認しやすい場面でサムネイル画像を生成することができる。
手ぶれ補正制御部より得られる手ぶれ補正値を使用したトリガ条件(以下、「手ぶれ補正値トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。手ぶれが発生しているときは、被写体をうまく撮像できていないことが多く、その動画の特徴をよくあらわした部分ではない可能性が高い。そのため「手ぶれ補正値が値B1より小さいとき、手ぶれ補正値トリガ条件が成立する」とする。
AF評価検出部より得られるAF評価値を使用したトリガ条件(以下、「AF評価値トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。フォーカスが合っていないときは、被写体をうまく撮像できていないことが多く、その動画の特徴をよくあらわした部分ではない可能性が高い。そのため「AF評価値が値F1より小さいとき、AF評価値トリガ条件が成立する」とする。また例えば、被写体によってはフォーカスを合わせることが困難な場合もあるので「AF評価値の変化がN回連続で、予め設定された値ΔF2より小さいとき、AF評価値トリガ条件が成立する」としてもよい。これにより、フォーカスのあっていない場面でサムネイル画像を生成する危険を低減することができる。
動き検出部より得られる動き評価値を使用したトリガ条件(以下、「動き評価値トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。画面内の動きが非常に大きいとき、動きに対して映像信号処理が追いつかない、いわゆる動画ボケが生じることがある。動画ボケが生じている状態では、その動画の特徴をよくあらわした部分ではない可能性が高い。そのため「動き評価値が、値R1より小さいとき動き評価値トリガ条件が成立する」とする。
音声検出部より得られる音強を使用したトリガ条件(以下、「音強トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。サッカーのゴールのときなど、音が大きいときはその動画の特徴をよくわらわした部分である可能性が高い。そのため「音強が、値N1より大きいとき、音強トリガ条件が成立する」とする。また例えば、周囲の雑音が大きいとき、検出された音がその動画の特徴をよくあらわした部分のときの音なのか、雑音なのかを判断することが困難である。そこで、「音強が、記録開始から現在までの音強の平均に値N2を加えた値より大きいとき音強トリガ条件が成立する」としてもよい。これにより、例えばサッカーの試合時間全体の中で、試合の盛り上がっている場面を抽出してサムネイル画像を生成することができる。
顔検出部より得られる顔検出位置および顔検出面積値を使用したトリガ条件(以下、「顔検出トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。例えば顔検出部209により撮像した映像音声情報から人物の顔が検知されると、撮像した被写体が人物であると検知される。この場合、被写体の顔の全体に占める割合が高い方が、その動画の特徴をよく表した部分である可能性が高い。そのため「顔検出面積値が値S1より大きいとき顔検出トリガ条件が成立する」とする。また例えば、被写体の顔の全体に占める割合が高すぎても、その動画の特徴をよく表すとは限らない場合もあるため、「顔検出面積値が値S2より小さいとき顔検出トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、被写体の顔が全体の中心付近にある方が、その動画の特徴をよく表した部分である可能性が高いため、「顔検出中心値と画角の中心との距離が、値D1より小さいとき顔検出トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、「顔検出中心値の変化がN回連続で、予め設定された値ΔD2より小さいとき、顔検出トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、上記四つの顔検出トリガ条件を論理和や論理積等により組み合わせて、新たな顔検出トリガ条件としてもよい。これにより、全体の画角の中で、人物の顔の輪郭を的確に捉えたサムネイルを生成することができる。
笑顔認識部より得られる笑顔検出値を使用したトリガ条件(以下、「笑顔認識トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。撮像している被写体が人物であると検知した場合、被写体が笑顔でいるときが、その動画の特徴をよくあらわした部分である可能性が高い。そのため「笑顔検出値がM1より大きいとき笑顔認識トリガ条件が成立する」とする。
まばたき検出部より得られるまばたき検出値を使用したトリガ条件(以下、「まばたき検出トリガ条件」と呼ぶ。)の例について説明する。人物を被写体とする場合、被写体がまばたきをしているときは、その動画の特徴をよく表した部分ではない可能性が高い。そのため「まばたき検出値が値W1より小さいときまばたき検出トリガ条件が成立する」とする。
各種トリガ条件の組合せについて説明する。サムネイル生成トリガ条件は、各種トリガ条件のうち、少なくとも一つ含んでいればよい。そして二つ以上の各種トリガ条件の論理和や論理積等でもよい。例えば、「ズーム値トリガ条件が成立しかつ被写体照度トリガ条件が成立するとき、サムネイル生成トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、「ズーム値トリガ条件が成立し、または被写体照度トリガ条件が成立するとき、サムネイル生成トリガ条件が成立する」としてもよい。また例えば、「ズーム値トリガ条件が成立しかつ被写体照度トリガ条件が成立するか、またはWB調整値トリガ条件が成立するとき、サムネイル生成トリガ条件が成立する」としてもよい。
またズーム値、被写体照度などの各値の全てまたは一部を使用して新たに関数(ここでは、トリガ関数とする)を定義し、その関数の値を使用しサムネイル作成トリガ条件を作成してもよい。例えば、被写体照度I、手ぶれ補正値B、AF評価値Fとして、トリガ関数f(I、B、F)を予め設定された値a、b、cを使用して、f(I、B、F)=aI+bB+cFと定義し、「f(I、B、F)が予め設定された値f1より大きい時、サムネイル作成トリガ条件が成立する」とする。また例えば、「f(I、B、F)が、記録開始からの現在までで最大のとき、サムネイル生成トリガ条件が成立する」としてもよい。これにより、撮像対象に基づいて、細かいサムネイル生成トリガ条件の設定が可能となり、動画の特徴をよく表したサムネイルを生成できる可能性が高くなる。また、新たにトリガ関数を二つ以上作りそれらの論理和や論理積等でサムネイル作成トリガ条件を作成してもよい。例えば上記f(I、B、F)と同様に、各値の全てまたは一部を使用して新たにトリガ関数f、gを定義し、「fが値f1より大きく、かつgが値g1より小さいとき、サムネイル生成トリガ条件が成立する」とする。これにより、さらに細かい条件設定が可能となり、動画の特徴をよく表したサムネイルを生成できる可能性が高くなる。
(撮像対象に基づいたサムネイル生成トリガ条件設定の具体例)
次に、検知した撮像対象に基づいてサムネイル生成トリガ条件を設定する場合の具体例について説明する。各種検出部等より得られる値を用いて、撮像対象(撮像環境や被写体等)を、ある程度検知することができる。検知された撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させることで、その動画の特徴をよくあらわしたサムネイルを生成することができる。
サムネイル生成トリガ条件設定では、サムネイル生成トリガ条件に論理和や論理積等として加える各種トリガ条件を変えてもよいし、各種トリガ条件の閾値や内容を変えてもよい。例えば、「屋内」で「被写体が人物」で「被写体と撮像装置までの距離が短い」とき、人物が最も綺麗に映っているときがその動画の特徴をよくあらわした部分である可能性が高いので、サムネイル生成トリガ条件を例えば「AF評価値がF1より小さく、且つ顔検出面積値がS1より大きく、かつ笑顔認識値がM1より大きく、かつまばたき検出値がW1より小さい」とする。このとき、F1、S1、M1、W1の値はサムネイル生成トリガ条件を設定する度に変えてもよい。
各種検出値から各種トリガ条件の閾値を変えてもよい。例えば、被写体と撮像装置までの距離が大きく、ズームアップした撮像状態のとき、大きく手ぶれする可能性が高い。その状態で手ぶれ補正値トリガ条件を厳しく設定すると、手ぶれ補正値トリガ条件の成立が困難になる。そこで例えば、手ぶれ補正値トリガ条件「手ぶれ補正値が、予め設定された値B1より小さい」のB1をB1=aP+bZのような、被写体距離検出値Pとズーム値Zの関数とする。
撮像対象は、各種検出値の全てまたは一部から判断する。次に判断方法の例を説明する。
WB検出部より得られるWB調整値により、撮像している光源をある程度判断することができ、撮像場所を判断することができる。例えば、光源が日光の場合「屋外」で撮像している可能性が高く、蛍光灯の場合は「屋内」で撮像している可能性が高い。
顔検出処理部より得られる顔検出面積値および顔検出中心値により、被写体が人物か否かを検知することができる。例えば、「顔検出中心地と画角の中心との距離がある一定以下」であれば「被写体が人物」である可能性が高く、「顔検出面積値がある一定以上」であればその可能性はさらに高まる。
電源種類検出部より得られる電源情報により、撮像場所を検知することができる。例えば電源情報がAC電源の場合、その電源を供給するためのコンセントが近距離にある可能性が高いので、撮像場所が「屋内」である可能性が高い。
日付時刻設定部より得られる日付時刻情報により、撮像時の時間帯を判断することができる。例えば日付時刻情報が2008年1月30日午後8時のとき、「夜間」の時間帯の撮像と判断できる。また例えば、同じ午後5時でも、季節による日照時間等の情報を考慮し、2008年6月30日午後5時のときは「夕方」、2008年12月30日午後5時のときは「夜間」の時間帯であると判断してもよい。これにより、撮像対象が昼であるか夜であるか等、より細かな検知が可能となり、動画の特徴をよく表したサムネイルを生成できる可能性が高くなる、
以上を組み合わせて、例えば「2007年10月1日午後8時(夜間)」に「ある一定以上の被写体照度検出値」のとき、「被写体距離検出値がある一定以下」なら撮像対象が「屋内」、「被写体距離検出値がある一定以上」なら撮像対象がスポーツ観戦などの「強いライトが当たっている屋外」と判断できる。
サムネイル生成トリガ条件は、図7のように操作キー入力部等を通してユーザが設定してもよい。これにより、ユーザにとってはさらに利便性が向上する。例えばユーザが撮像対象として「運動会」を選択したとすると、走っている子供を遠くから撮像することが想定される。そのため、例えば「ズームアップ後ズーム値がN1回連続で変化がなく、かつAF評価値が値F1より小さく、かつAF評価値の変化がN2回連続でΔF2より小さく、かつ被写体照度が、記録開始から現在までの被写体照度の平均に値Iを加えた値より大きく、かつ顔検出中心値と画角の中心との距離が、値D1より小さいとき、サムネイル生成トリガ条件が成立する」となるように予め設定しておく。
上記のようにユーザがサムネイル生成トリガ条件を設定した場合も、ユーザが間違って設定したり、実際の撮像対象と異なったりする場合もあるので、図3のS309や図5のS507等のサムネイル生成トリガ条件設定のときに、各種検出値より再設定してもよい。これにより、動画の特徴をよく表したサムネイルを生成するという本発明の目標を、より確実に実現することができる。
検知した撮像対象の情報を、サムネイルに付与してもよい。またその場合サムネイル画像を映像表示部111等に表示する際に、図8のように付与した情報をユーザにわかりやすく、サムネイル画像にマークを付与して表示(801、802、803)したり、判断した撮像対象の情報を表示(804)したりしてもよい。この場合のサムネイル画像は、静止画用サムネイル画像でも構わない。これにより、ユーザが再生時にサムネイルを選択する際に、動画の特徴がよりわかりやすくなり、再生時の使い勝手を向上させることができる。
動画用サムネイル画像は動画(ここでは、サムネイル動画とする)であっても構わない。撮像した動画に対応する音声信号に基づいてサムネイル音声を作成し、サムネイル動画を表示する際、そのサムネイル音声を音検出部105を介して同時に出力するようにしてもよい。なお、サムネイル画像が静止画であるときでも、上記サムネイル音声の出力をしてもよい。
図9から図16に、検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す。
図の下部の式は、撮像対象の検知およびサムネイル生成トリガ条件設定それぞれの方法を示している。数字および小文字アルファベットが、それぞれ撮像対象を検知するためのパラメータと、サムネイルを生成するための各種トリガ条件を表しており、「+」が論理和(or条件)、「×」が論理積(and条件)を表す。条件の厳しさとは、各種トリガ条件が成立する範囲の狭さを表し、「◎」が厳しい条件、「△」が緩い条件、「○」がその中程度を表す。
図9は撮像対象が「屋内にいる人物」であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「2」が被写体が人物であることを表し、「1×3+6」が比較的狭い屋内での撮像を表している。
撮像対象が「屋内にいる人物」のときは、子供を撮るときなど、人物を中心に撮りたい可能性が高い。よって人物の顔と画角の中心距離のトリガ条件(条件番号h)等を厳しめに設定する。また屋内は被写体照度が低く、また屋内を大きく走り回ることも考えにくいので、被写体照度トリガ条件は緩く、動き評価値トリガ条件は厳しく設定する。
図10は撮像対象が「風景の中にいる人物」であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「2×3」が被写体が人物であることを表し、「1×6 ×(4+7)」が日中の屋外での撮像を表している。
撮像対象が「風景の中にいる人物」のときは、旅行のときが考えられ、その土地に来たという記念を残したい可能性が高い。すなわち、人物ももちろんだが風景もより綺麗に撮りたいと考えられる。よって人物に関する各種トリガ条件は緩く設定し、被写体照度トリガ条件およびAF評価値トリガ条件を厳しく設定する。
図11は撮像対象が「風景」であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「2×3」が被写体が風景であることを表し、「1×6 ×(4+7)」が日中の屋外での撮像を表している。
撮像対象が「風景」のときは、旅行のときが考えられ、その土地に来たという記念を残したい可能性が高い。よってAF評価値トリガ条件および動き評価値トリガ条件を厳しく設定する。
図12は撮像対象が「夜景」であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「2×3」が被写体が風景であることを表し、「6 ×(4+7)」が夜間の屋外での撮像を表している。
撮像対象が「夜景」のときは、夜景をより綺麗に撮りたいと考えられる。よって、被写体照度トリガ条件は例えば「被写体照度が、記録開始から現在までの被写体照度の平均にIを加えた値より大きいとき被写体照度トリガ条件が成立する」とし、その動画でより被写体照度が大きいときに被写体照度トリガ条件が成立するように設定する。
図13は撮像対象が「夜景の中にいる人物」であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「2×3」が被写体が人物であることを表し、「1×6 ×(4+7)」が夜間の屋外での撮像を表している。
撮像対象が「夜景の中にいる人物」のときは、人物ももちろんだが夜景をより綺麗に撮りたいと考えられる。よって人物の顔と画角の中心距離のトリガ条件(条件番号h)等は緩めに設定する。被写体照度トリガ条件は例えば「被写体照度が、記録開始から現在までの被写体照度の平均にIを加えた値より大きいとき被写体照度トリガ条件が成立する」とし、その動画の中でより被写体照度が大きいときに設定する。
図14は撮像対象が「近くにある物体」すなわち「接写」されていると検知する場合の一例である。環境判別は、「2×3」が被写体が近距離の物であることを表している。
撮像対象が「接写」されているときは、止まっているもしくは動きの遅いものを撮像していると考えられる。よって、AF評価値トリガ条件および動き評価値トリガ条件を厳しく設定する。
図15は撮像対象が夜間のスタジアムにおけるスポーツの試合、すなわち「ナイター」等であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「1×4」が光源が明るい照明であることを表し、「3×6×7」が夜間の屋外での撮像を表し、「5」がなんらかのイベントを催していることを表す。すなわち撮像対象が「ナイター」などの夜間のスタジアムにおけるスポーツの試合である可能性が高い。
撮像対象が「ナイター」のときは、その試合で盛り上がっている場面がその動画の特徴を最もよく表した部分である可能性が高いので、音強トリガ条件を厳しく設定する。また、遠距離のものを撮る可能性が高いので、手ぶれ補正値トリガ条件は緩く設定する。
図16は撮像対象が「入学式」や「卒業式」等であると検知する場合の一例である。撮像対象の検知は、「2×3」が被写体が遠距離にいる人物であることを表し、「1×4×7」が朝から昼の屋内での撮像を表す。すなわち比較的広い屋内で朝から昼の時間帯での撮像なので、「入学式/卒業式など」の催事である可能性が高い。
撮像対象が「入学式」や「卒業式」等のときは、拍手ときなどが催事が盛り上がっている可能性が高いので、音強トリガ条件を厳しく設定する。また、被写体である人物は遠く離れているので、顔検出面積値トリガ条件は緩く設定する。
以上、例示したように、本発明では撮像環境や被写体等の撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を変化させる。これにより、撮像した映像音声情報の特徴をよく表したサムネイル画像を、ユーザに負担をかけることなく生成することができる。
このようにして生成されたサムネイル画像は、当該映像音声情報と関連付けがされ、例えば図8等のように一覧して表示される。
これによりユーザは映像音声情報を再生する際、所望の映像音声情報の特徴を把握することが容易となり、効率的に選択して再生をすることができる。
ここで、本発明を撮像装置に適用した場合の具体例について、さらに図9、図10及び図13を用いて説明する。
例えば、撮像対象の光源が「日光以外」、被写体が「人物」、被写体距離が「近」と検知され、電源が「バッテリ」であるという場合であって、日付時刻情報により時間帯が「昼」であると検知されたときには、撮像対象が「屋内にいる人物」(図9)として検知され、日付時刻情報により時間帯が「夜」であると検知されたときには、撮像対象が「夜景の中にいる人物」(図13)として検知される。
すなわち、日付時刻情報により時間帯が「昼」であると検知されたときには、人物の顔と画角の中心距離のトリガ条件が厳しく設定され、人物の顔が画角の中心位置に近いところでサムネイルが生成される。一方、日付時刻情報により時間帯が「夜」であると検知されたときには、被写体照度条件が厳しく設定され、撮像した前記映像音声情報のうち被写体照度が高いところでサムネイルが生成される。ここで、人物の顔が画角の中心位置に近いところとは、例えば全画角の横方向の長さを1とした場合に、画角の中心から、左右に0.25以内の位置に人物の顔が収まるところ等と設定すればよい。もちろん、人物の顔の位置が画角の中心付近の適当な位置に配置されていれば、他の変形例を用いてもよい。また、被写体照度が高いとは、例えば撮像した前記映像音声情報のうち、最も被写体照度が高いフレームにおける照度の8割の照度を閾値に設定し、当該閾値を超えているかどうかで検知する等すればよい。もちろん、この設定は、適切な被写体照度でサムネイルを生成することができれば、他の変形例を用いてもよい。これらは、以後の具体例についても同様である。
また、例えば撮像対象の光源が「日光」、被写体が「人物」、被写体距離が「近」及び時間帯が「昼」であると検知された場合であって、電源が「AC電源」のときには、撮像対象が「屋内にいる人物」(図9)として検知され、電源が「バッテリ」のときには、撮像対象が「風景の中にいる人物」(図10)として検知される。
すなわち、電源が「AC電源」のときには、人物の顔と画角の中心距離のトリガ条件が厳しく設定され、人物の顔が画角の中心位置に近いところでサムネイルが生成される。一方、電源が「バッテリ」のときには、被写体照度条件が厳しく設定され、撮像した前記映像音声情報のうち被写体照度が高いところでサムネイルが生成される。
検知した撮像対象をユーザに表示するために、映像表示部等111に、例えば図17などのように表示してもよい。マーク171は検知された撮像対象を表している(例えばマーク171は、撮像対象が夜景の中にいる人物であることを示す)。これにより、ユーザは、撮像中に撮像装置の検知している撮像対象を確認することができ、より安心して撮影を行なうことができる。
以下に環境判別とサムネイル生成トリガ条件設定の手順の一例を図18を用いて説明する。以下、mはnの倍数(例えば、m>n)とし、検知した撮像対象A、Bに対応するサムネイル生成トリガ条件をそれぞれa、bとする。
図18は本撮像装置の一例として、各フィールドで検知された撮像対象と、サムネイル生成トリガ条件を各フィールドごとに時系列に並べたものである。例えば、撮像対象の検知はmフィールドごとに行なう。そして、ある所定範囲(例えば3回)以上連続して特定の撮像対象が検知された場合(例えば、3回連続でAを検知する等)、サムネイル生成トリガ条件をその撮像対象に対応したものに自動で変化させる(例えば、図18でトリガ条件がaからbに変わったフィールド等)。ここで、所定範囲以上連続とは、所定回数以上連続することには限られず、例えば所定時間(例えば、5秒、10秒等)以上連続して特定の撮像対象が検知された場合に、同様の制御を行なうようにしてもよい。
図18のように、検知された撮像対象がBからCに変わっても、ある所定範囲以上、特定の撮像対象が検知されなければ、サムネイル生成トリガ条件が自動で変化されることはない。サムネイル生成トリガ条件が設定された後には、nフィールドごとにサムネイル生成トリガ条件が満たされているか否かの判定を行われる。サムネイル生成トリガ条件が満たされている場合、そのフィールドを元にサムネイル生成が行なわれる。
また、例えばひとつのシーン(例えば、記録開始から記録停止までの間のひとつの映像音声情報)でサムネイル生成トリガ条件を満たしたフィールドが複数あった場合、その全てまたは一部を、手動または自動で選択し、サムネイル生成を行なうフィールドを決定するようにしてもよい。
上述のようにして本実施例では、例えばサムネイル生成トリガ条件が満たされるかどうかを検出するタイミングを、撮像対象の検知を行なうタイミングよりも細かいフィールドごとに行なう。これにより、撮像する外部環境の変動等によって検知される撮像対象がむやみに変わることがなく、且つ所望のチャンスを逃さずにサムネイル生成を行なう可能性を高めることができる。
例えば、撮像対象が「風景」と検知された状態で撮像していて、人物が不意に横切ったような場合には、サムネイル生成トリガ条件は「風景」に対応した所定のトリガ条件のまま保持される可能性が高いので、その見知らぬ人物の写ったフィールドのサムネイルが生成される可能性を低く抑えることができる。
逆に、例えば撮像対象が「部屋の中にいる人物」と検知された状態で、部屋の中で赤ちゃんの映像を撮像している場合には、サムネイル生成トリガ条件は、人物を重視したトリガ条件が設定されている。そして、赤ちゃんが一瞬だけ笑ったとき等、所望のサムネイルを生成するチャンスがわずかしかなかった場合にも、その赤ちゃんの笑顔が写ったフィールドのサムネイルが生成される可能性が高くなる。
これにより、撮像シーンの特徴をよく表したサムネイルを生成する可能性が高くなり、ユーザにとっての利便性を向上させることができる。
また、サムネイル生成トリガ条件が満たされた全フレームについて、サムネイル画像を生成するのではなく、例えば所定範囲(例えば3回、6回又は5秒、10秒等)以上連続してサムネイル生成トリガ条件が満たされたときに、サムネイル画像の生成を行なうよう制御してもよい。この場合、一瞬(例えば、0.5秒、1秒等)の変化に惑わされることなく、サムネイル生成を行なうことができ、不要なサムネイル画像を生成してしまう危険を低減することができるという点で効果を有する。
本発明の実施の形態としての撮像装置についての構成例を示すブロック図である。 図1の映像信号処理部の内部ブロック図である。 本発明のサムネイル生成の手順の一例を示したフローチャートである。 録画中に、サムネイル生成トリガ条件に連続して合致する場所が複数あるときの一例を表した図である。 本発明のサムネイル生成の手順のうち、図3とは別の一例を示したフローチャートである。 一つの動画に対して、サムネイル画像を複数枚保存したときのサムネイル表示方法の一例を示す図である。 ユーザが撮像対象を設定することによって、サムネイル生成トリガ条件を設定するときの画面の一例を示す図である。 検知した撮像対象の情報を、サムネイル画像表示の際に一緒に表示する画面の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象に基づいて、サムネイル生成トリガ条件を自動で変化させる際の一例を示す図である。 検知した撮像対象を映像表示部等に表示する際の一例を示す図である。 本撮像装置の一例として、各フィールドで検知された撮像対象と、サムネイル生成トリガ条件を各フィールドごとに時系列に並べた図である。
符号の説明
101 レンズ
102 撮像素子
103 映像信号処理部
104 操作キー入力部
105 音声検出部
106 映像の圧縮・伸張処理部
107 マイコン
108 信号処理用メモリ
109 日付時刻設定部
110 電源種類検出部
111 映像表示部
112 記録再生部
113 サムネイル生成部
201 被写体距離検出部
202 ズーム値検出部
203 被写体明度検出部
204 WB検出部
205 手ぶれ補正検出部
206 AF評価値検出部
207 動き検出部
208 顔認識処理部
209 顔検出部
210 笑顔認識部
211 まばたき検出部
401 サムネイル生成トリガ条件に合致したフレーム
402 サムネイル生成トリガ条件に合致しなかったフレーム
601 代表的なサムネイル画像を表示する領域
602 代表的なサムネイル画像
603 602に対応する動画に対する複数のサムネイル画像を表示する領域
604 602に対応する動画に対する複数のサムネイル画像の一つ
605 602に対応する動画に対する複数のサムネイル画像の一つ
606 602に対応する動画に対する複数のサムネイル画像の一つ
607 602に対応する動画に対する複数のサムネイル画像の一つ
801 判断した撮像環境や被写体の情報をシンボル化したマークの一例
802 判断した撮像環境や被写体の情報をシンボル化したマークの一例
803 判断した撮像環境や被写体の情報をシンボル化したマークの一例
804 判断した撮像環境や被写体の情報の表示

Claims (17)

  1. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
    前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を、自動で変化させる制御手段と、
    を有することを特徴とする撮像装置。
  2. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
    前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイル生成するための前記所定条件を設定するために、撮像する撮像対象を検知する検知手段と、
    を有することを特徴とする撮像装置。
  3. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
    撮像する撮像対象を検知する検知手段と、
    前記検知手段により検知された撮像対象に基づいて、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイル生成するための前記所定条件を変化させる制御手段と、
    を有することを特徴とする撮像装置。
  4. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
    撮像する撮像対象を検知する検知手段と、
    前記検知手段により検知される撮像対象が、所定範囲連続して検知された場合に、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を変化させる制御手段と、
    を有することを特徴とする撮像装置。
  5. 請求項4に記載の撮像装置であって、
    前記制御手段は前記検知手段により検知される撮像対象が、所定回数連続して検知された場合に、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を変化させることを特徴とする撮像装置。
  6. 請求項4に記載の撮像装置であって、
    前記制御手段は前記検知手段により検知される撮像対象が、所定時間連続して検知された場合に、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を変化させることを特徴とする撮像装置。
  7. 請求項2から6いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    前記検知手段は、撮像した前記映像音声情報のホワイトバランス調整値を検知するホワイトバランス検知手段と、
    前記ホワイトバランス検知手段により検知された前記ホワイトバランス調整値から、撮像した前記映像音声情報の光源が日光であるかどうかを検知する光源検知手段と、
    撮像した前記映像音声情報から人物の顔を検知する顔検知手段と、
    前記顔検知手段により前記映像音声情報から人物の顔が検知された場合に、撮像した前記被写体が人物であると検知する人物検知手段と、
    電源がバッテリであるか、AC電源であるかを検知する電源検知手段と、
    日付時刻情報により時間帯を検知する時間帯検知手段とのうち少なくとも一つを含むことをことを特徴とする撮像装置。
  8. 請求項2から7いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    映像を表示する表示部を有し、
    撮像を行なっている際、前記表示部には前記検知手段により検知された撮像対象についての情報が表示されることを特徴とする撮像装置。
  9. 請求項2から8いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    前記撮像対象を設定する撮像対象設定手段を有し、
    前記撮像対象設定手段により、ユーザが撮像対象を設定可能であることを特徴とする撮像装置。
  10. 請求項1から9いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    前記所定条件は、撮像した前記被写体の照度についての条件と、
    撮像した前記映像音声情報の音強についての条件と、
    撮像した前記被写体の顔の面積についての条件と、
    撮像した前記被写体の顔の位置についての条件とのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする撮像装置。
  11. 請求項1から10いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    撮像した前記被写体が人物であると検知された場合に、前記被写体の笑顔を検出する笑顔検出手段を有し、
    前記所定条件は、前記笑顔検出手段により検出された前記被写体の笑顔についての条件を含むことを特徴とする撮像装置。
  12. 請求項1から11いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    撮像した前記被写体が人物であると検知された場合に、前記被写体のまばたきを検出するまばたき検出手段を有し、
    前記所定条件は、前記まばたき検出手段により検出された前記被写体のまばたきについての条件を含むことを特徴とする撮像装置。
  13. 請求項1から12いずれか1項に記載の撮像装置であって、
    前記サムネイル生成手段により、映像音声情報から生成されたサムネイルを、前記映像音声情報と関連付けて表示する関連付け手段を有することを特徴とする撮像装置。
  14. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
    日付時刻情報により時間帯を検知する時間帯検知手段と、
    前記時間帯検知手段により検知された時間帯に基づいて、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を変化させる制御手段と、
    を有することを特徴とする撮像装置。
  15. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記被写体が人物であると検知され、撮像した前記映像音声情報の光源が日光ではなく、電源がバッテリである場合であって、日付時刻情報により時間帯が昼であると検知されたときには前記人物が画角の中心付近にいるところで前記映像音声情報からサムネイルを生成し、日付時刻情報により時間帯が夜であると検知されたときには撮像した前記映像音声情報のうち被写体照度の高いところで前記映像音声情報からサムネイルを生成する制御手段を有すること、
    を特徴とする撮像装置。
  16. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記映像音声情報が所定条件を満たした場合に、前記映像音声情報からサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
    電源がバッテリであるか、AC電源であるかを検知する電源検知手段と、
    前記電源検知手段により検知された電源がバッテリであるか、AC電源であるかに基づいて、前記サムネイル生成手段により前記映像音声情報からサムネイルを生成するための前記所定条件を変化させる制御手段と、
    を有することを特徴とする撮像装置。
  17. 被写体を撮像し、撮像した映像音声情報を記録媒体に記録する撮像装置であって、
    撮像した前記被写体が人物であり、且つ日付時刻情報により時間帯が昼であると検知され、撮像した前記映像音声情報の光源が日光である場合であって、電源がAC電源のときには前記人物が画角の中心付近にいるところで前記映像音声情報からサムネイルを生成し、電源がバッテリのときには撮像した前記映像音声情報のうち被写体照度の高いところで前記映像音声情報からサムネイルを生成する制御手段を有すること、
    を特徴とする撮像装置。
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