JP2010079655A - 画像処理装置及び画像処理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】 本発明に係わる画像処理装置は、時間的に連続するフレームを処理する画像処理装置であって、それぞれのフレームに対して複数のベクトル検出領域で動きベクトルを検出するベクトル検出手段と、フレームごとに前記ベクトル検出手段にて検出した前記動きベクトルに基づいて前記動きベクトル検出領域をグループ化したグループ領域を設定する設定手段と、異なるフレーム間で前記グループ領域同士を比較することで、当該フレーム間で対応するグループ領域を判定する判定手段とを有することを特徴とする。
【選択図】 図7
Description
図1は、本発明の一実施形態に係わる画像処理装置を組み込んだ撮像装置としてのビデオ又はカメラの構成を示すブロック図である。図1は、一実施形態のビデオカメラの電気的構成を示すブロック図である。
(X1,Y1),(X1,Y2),(X1,Y3),(X2,Y1),(X2,Y2),(X2,Y3)
このとき、G02=(GX02,GY02)、及びZ02を求める計算式を(式1)、(式2)、(式3)に示す。グループ1の重心座標G01=(GX01,GY01)、及びベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値Z01についても、同様の方法で求めることができる。
GX02=(X1+X1+X1+X2+X2+X2)/6 (式1)
GY02=(Y1+Y2+Y3+Y1+Y2+Y3)/6 (式2)
Z02=[{(X1−GX02)2+(Y1−GY02)2}+{(X1−GX02)2+(Y2−GY02)2}+
{(X1−GX02)2+(Y3−GY02)2}+{(X2−GX02)2+(Y1−GY02)2}+
{(X2−GX02)2+(Y2−GY02)2}+{(X2−GX02)2+(Y3−GY02)2}]/6 (式3)
図6(B)に、図4(C)におけるグループ1及びグループ2の画面内における重心座標の位置を示す。また、図6(C)に図4(C)のグループ1及びグループ2の代表動きベクトルの大きさとベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値の大きさの関係を表すグラフを示す。 図7に示すフローチャートに戻り、次にステップS13において、動きベクトル制御回路31は前フィールドで複数個の動きベクトルのグループが検出されたかどうかの判定を行う。前フィールドで複数個の動きベクトルのグループが検出されていない場合は、ステップS14に進み、前フィールドで複数個の動きベクトルのグループが検出されている場合は、ステップS15に進む。
ΔG[21]=|G11−G21|={(GX11−GX21)2+(GY11−GY21)2}1/2 (式4)
ΔG[22]=|G11−G22|={(GX11−GX22)2+(GY11−GY22)2}1/2 (式5)
NTSC方式においてはフィールド間の期間が1/60秒という短い時間であり、動きベクトルの各グループの重心座標が前フィールドと現フィールドで大きく変わる可能性は低い。よって、現フィールドにおける複数のグループのうち、前フィールドで決定された移動被写体が存在しないグループの重心座標と、重心座標の距離が近い方のグループが、現フィールドにおいて移動被写体が存在しない可能性が高い。よって、前フィールドで画面全体の動きベクトルとして決定されたグループの重心座標と、現フィールドで検出された複数の動きベクトルのグループの重心座標との距離の差分を演算したときに、差分が最も小さいグループを画面全体の動きベクトルとして決定する。こうすることで、移動被写体の存在しないベクトル検出領域のグループをより確実に決定することが可能となる。
ステップS15の移動被写体識別処理の2つ目の方法について、図8に示す画面の状態図と図10に示すフローチャートを用いて説明する。
ΔZ[1]=|Z21−Z11| (式6)
ΔZ[2]=|Z22−Z11| (式7)
NTSC方式においてはフィールド間の期間が1/60秒という短い時間であり、現フィールドと1つ前のフィールドでは、ばらつき度合いを示す値が前フィールドと現フィールドで大きく変わる可能性は低い。よって、現フィールドにおける複数のグループのうち、前フィールドで決定された移動被写体が存在しないグループと、ばらつき度合いを示す値が近い方のグループが、現フィールドにおいて移動被写体が存在しない可能性が高い。また、前フィールドで画面全体の動きベクトルとして決定されたグループのばらつき度合いを示す値と、現フィールドで検出された複数の動きベクトルのグループのばらつき度合いを示す値との差分を演算する。そのときに、差分の最も小さいグループを画面全体の動きベクトルとすれば、移動被写体の存在しないベクトル検出領域をより確実に決定することが可能となる。
ステップS15の移動被写体識別処理の3つ目の方法について、図11に示す画面の状態図と図12に示すフローチャートを用いて説明する。
ΔZ[41]=|Z41−Z31| (式8)
ΔZ[42]=|Z42−Z31| (式9)
図11(C)、図11(F)よりΔZ[41]<ΔZ[42]となるため、ステップS43の処理において、グループ41を、グループ31と同じ移動被写体が存在しないグループと判断することが出来る。ステップS43の処理によって、ステップS41の演算結果において、図11(E)に示すように、グループ41とグループ42の重心座標G41とG42が一致する場合であっても、ベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値の差分を用いることによって、移動被写体が存在しないグループを判定することが可能となる。
ステップS15の移動被写体識別処理の4つ目の方法について、図13に示す画面の状態図と図14に示すフローチャートを用いて説明する。
ΔG[61]=|G61−G51| (式10)
ΔG[62]=|G62−G51| (式11)
図13(B)、図11(E)よりΔG[61]<ΔG[62]となるため、ステップS53の処理において、グループ61を、グループ51と同じ移動被写体が存在しないグループと判断することが出来る。ステップS53の処理によって、ステップS51の演算結果において、図13(F)に示すように、グループ61とグループ62のベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値Z61とZ62が一致する場合であっても、重心座標の距離の差分を用いることによって、移動被写体が存在しないグループを判定することが可能となる。
ステップS14の別の実施例として、画面の半分以上を占めるほど大きな移動被写体が存在する場合の実施例を挙げる。
なお、本発明は、以下の構成でも達成され得る。
Claims (20)
- 時間的に連続するフィールドを処理する画像処理装置であって、
それぞれのフィールドに対して、複数のベクトル検出領域で動きベクトルを検出するベクトル検出手段と、
フィールドごとに、前記ベクトル検出手段にて検出した前記動きベクトルに基づいて前記ベクトル検出領域をグループ化したグループ領域を設定する設定手段と、
異なるフィールド間で前記グループ領域同士を比較することで、当該フィールド間で対応するグループ領域を判定する判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記判定手段は、異なるフィールド間で前記グループ領域の座標の重心を比較することで、当該フィールド間で対応するグループ領域を判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記判定手段は、異なるフィールド間で前記グループ領域の重心同士の距離が予め定められた値よりも小さい場合は、前記異なるフィールド間で前記グループ領域の座標のばらつきの値同士を比較することで、当該フィールド間で対応するグループ領域を判定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記判定手段は、異なるフィールド間で前記グループ領域の座標のばらつきの値同士を比較することで、当該フィールド間で対応するグループ領域を判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記判定手段は、異なるフィールド間で前記グループ領域の座標のばらつきの値同士の差が予め定められた値よりも小さい場合は、前記異なるフィールド間で前記グループ領域の重心同士を比較することで、当該フィールド間で対応するグループ領域を判定することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記設定手段は、前記ベクトル検出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ベクトル検出領域ごとの動きベクトルを1つ以上のグループに分類し、分類された動きベクトルが対応する領域をグループ領域として設定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- フィールドに複数のベクトル検出領域を設定し、フィールド間の相関から、設定されたそれぞれのベクトル検出領域において動きベクトルを検出する検出手段と、
前記それぞれのベクトル検出領域にて検出される動きベクトルに基づいて、前記それぞれのベクトル検出領域をグループに分類する領域分類手段と、
前記領域分類手段により分類された結果、前記それぞれのベクトル検出領域が複数のグループに分類された場合に、当該複数のグループから基準となる1つのグループを決定する決定手段とを備え、
前記決定手段は、前記複数のグループの重心と、前フィールドにおいて決定された1つのグループの重心との距離の差分から、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに対応するグループを決定することを特徴とする画像処理装置。 - 前記決定手段は、前記複数のグループの重心と、基準となる画像データにおいて決定された1つのグループの重心との距離の差分が所定値より小さい場合には、
現在のフィールドにおける前記複数のグループそれぞれのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値と、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに属するベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値との差分から、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに対応するグループを決定することを特徴とする、請求項7に記載の画像処理装置。 - フィールドに複数のベクトル検出領域を設定し、フィールド間の相関から、設定されたそれぞれのベクトル検出領域において動きベクトルを検出する検出手段と、
前記それぞれのベクトル検出領域にて検出される動きベクトルに基づいて、前記それぞれのベクトル検出領域をグループに分類する領域分類手段と、
前記領域分類手段により分類された結果、前記それぞれのベクトル検出領域が複数のグループに分類された場合に、当該複数のグループから基準となる1つのグループを決定する決定手段とを備え、
前記決定手段は、前記複数のグループのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値と、前フィールドにおいて決定された1つのグループのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値との差分から、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに対応するグループを決定することを特徴とする画像処理装置。 - 前記決定手段は、前記複数のグループのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値と、基準となる画像データにおいて決定された1つのグループのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値との差分が所定値より小さい場合には、
現在のフィールドにおける前記複数のグループそれぞれのベクトル検出領域の重心と、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに属するベクトル検出領域の重心から、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに対応するグループを決定することを特徴とする、請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記領域分類手段は、前記それぞれのベクトル検出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ベクトル検出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ことを特徴とする請求項7乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記領域分類手段により分類された結果、前記それぞれのベクトル検出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、該複数のグループのうちベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値が最も大きいグループを決定することを特徴とする請求項7乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記領域分類手段により分類された結果、前記それぞれのベクトル検出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、該複数のグループのうちベクトル検出領域の数が最も多いグループを決定することを決定とする請求項7乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 請求項1ないし13いずれか1項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする撮像装置。
- 前記撮像装置は、更に前記画像処理装置の出力に基づいて振れを補正する振れ補正手段を備えることを特徴とする請求項14に記載の撮像装置。
- 時間的に連続するフィールドを処理する画像処理方法であって、
それぞれのフィールドに対して、複数のベクトル検出領域で動きベクトルを検出するベクトル検出工程と、
フィールドごとに、前記ベクトル検出手段にて検出した前記動きベクトルに基づいて前記ベクトル検出領域をグループ化したグループ領域を設定する設定工程と、
異なるフィールド間で前記グループ領域同士を比較することで、当該フィールド間で対応するグループ領域を判定する判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - フィールドに複数のベクトル検出領域を設定し、フィールド間の相関から、設定されたそれぞれのベクトル検出領域において動きベクトルを検出する検出工程と、
前記それぞれのベクトル検出領域にて検出される動きベクトルに基づいて、前記それぞれのベクトル検出領域をグループに分類する領域分類工程と、
前記領域分類工程により分類された結果、前記それぞれのベクトル検出領域が複数のグループに分類された場合に、当該複数のグループから基準となる1つのグループを決定する決定工程とを備え、
前記決定工程は、前記複数のグループの重心と、前フィールドにおいて決定された1つのグループの重心との距離の差分から、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに対応するグループを決定することを特徴とする画像処理方法。 - フィールドに複数のベクトル検出領域を設定し、フィールド間の相関から、設定されたそれぞれのベクトル検出領域において動きベクトルを検出する検出工程と、
前記それぞれのベクトル検出領域にて検出される動きベクトルに基づいて、前記それぞれのベクトル検出領域をグループに分類する領域分類工程と、
前記領域分類工程により分類された結果、前記それぞれのベクトル検出領域が複数のグループに分類された場合に、当該複数のグループから基準となる1つのグループを決定する決定工程とを備え、
前記決定工程は、前記複数のグループのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値と、前フィールドにおいて決定された1つのグループのベクトル検出領域のばらつき度合いを示す値との差分から、前記前フィールドにおいて決定された1つのグループに対応するグループを決定することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項16乃至18の何れか1項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項19のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
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