JP2010211255A - 撮像装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

撮像装置、画像処理方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】被写体領域の抽出を一回の撮影で簡便に行う。
【解決手段】撮像装置100であって、背景内に被写体が存在する被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する非平坦度演算部6と、演算された被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する非平坦度判定部8aと、非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、被写体存在画像の周縁部分から被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成部8bと、抽出用背景画像と被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、被写体存在画像から被写体領域を抽出する切抜画像生成部8eとを備えている。
【選択図】図1

Description

本発明は、撮像された画像から被写体領域を抽出する撮像装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
従来、撮像装置を用いて、背景内に被写体が存在する画像と被写体が存在しない背景画像を撮影して、背景画像と被写体が存在する画像から差分情報を生成し、被写体のみを抜き出すアプリケーションが知られている(例えば、特許文献1参照)。
特開平10−21408号公報
しかしながら、上記特許文献1のように、背景内に被写体が存在する画像と被写体が存在しない背景画像とを2回に分けて撮影する場合、2回の撮影の間に画角の移動が生じ易く、被写体を抽出する処理にて背景自体の画素値に差分が発生して背景部分を被写体と誤認識して被写体の抽出を適正に行うことができないといった問題がある。この場合には、再度の撮影が必要となり、被写体の切り抜き画像の生成作業が煩雑となる。
そこで、本発明の課題は、被写体領域の抽出を一回の撮影で簡便に行うことができる撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供することである。
上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明の撮像装置は、
背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像する第1撮像手段と、前記第1撮像手段により撮像された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する第1非平坦度演算手段と、前記第1非平坦度演算手段により演算された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する第1判定手段と、前記第1判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成手段と、前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、を備えたことを特徴としている。
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の撮像装置において、
前記被写体存在画像の周縁部分を複数の画像領域に分割する分割手段を更に備え、前記第1非平坦度演算手段は、前記分割手段により分割された前記複数の画像領域の各々の非平坦度を演算し、前記第1判定手段は、前記第1非平坦度演算手段により演算された前記複数の画像領域の各々について非平坦度が所定値以下であるか否かを判定し、前記背景生成手段は、前記第1判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された画像領域が複数ある場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記抽出用背景画像を生成することを特徴としている。
請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の撮像装置において、
前記第1非平坦度演算手段は、前記非平坦度として、前記分割手段により分割された前記複数の画像領域の各々の特徴点を抽出し、前記第1判定手段は、更に、前記第1非平坦度演算手段により抽出された前記複数の画像領域の特徴点が所定値以下であるか否かを判定し、前記背景生成手段は、更に、前記第1判定手段により特徴点が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記抽出用背景画像を生成することを特徴としている。
請求項4に記載の発明は、請求項2又は3に記載の撮像装置において、
前記第1非平坦度演算手段は、前記非平坦度として、前記分割手段により分割された前記複数の画像領域内の画素値のばらつき量を演算し、前記第1判定手段は、更に、前記第1非平坦度演算手段により演算された前記複数の画像領域内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定し、前記背景生成手段は、更に、前記第1判定手段により画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記抽出用背景画像を生成することを特徴としている。
請求項5に記載の発明は、請求項1〜4の何れか一項に記載の撮像装置において、
前記背景生成手段は、前記被写体存在画像の周縁部分の色と同じ色の前記抽出用背景画像を生成することを特徴としている。
請求項6に記載の発明は、請求項1〜5の何れか一項に記載の撮像装置において、
前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出するためのマスク画像を生成するマスク生成手段を更に備え、前記被写体抽出手段は、前記マスク生成手段により生成されたマスク画像を用いて前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出することを特徴としている。
請求項7に記載の発明は、請求項1〜6の何れか一項に記載の撮像装置において、
被写体が存在しない背景画像を撮像して当該背景画像の画像フレームを順次生成する背景撮像手段と、前記背景画像の画像フレームの非平坦度を演算する第2非平坦度演算手段と、前記第2非平坦度演算手段により演算された前記背景画像の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する第2判定手段と、を更に備え、前記第1撮像手段は、前記第2判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記背景画像と略同一の背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像することを特徴としている。
請求項8に記載の発明は、請求項7に記載の撮像装置において、
前記第2非平坦度演算手段は、前記非平坦度として、前記背景画像から特徴点を抽出し、前記第2判定手段は、更に、前記第2非平坦度演算手段により抽出された前記背景画像の複数の画像領域の特徴点が所定値以下であるか否かを判定し、前記第1撮像手段は、更に、前記第2判定手段により特徴点が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像を撮像することを特徴としている。
請求項9に記載の発明は、請求項7又は8に記載の撮像装置において、
前記第2非平坦度演算手段は、前記非平坦度として、前記背景画像の複数の画像領域内の画素値のばらつき量を演算し、前記第2判定手段は、更に、前記第2非平坦度演算手段により演算された前記背景画像の複数の画像領域内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定し、前記第1撮像手段は、更に、前記第2判定手段により画像領域の画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像を撮像することを特徴としている。
請求項10に記載の発明は、請求項7〜9の何れか一項に記載の撮像装置において、
前記第2判定手段により非平坦度が所定値よりも多いと判定された場合に、前記被写体存在画像の撮像後、当該被写体存在画像の背景と同一の背景内に前記被写体の存在しない被写体非存在画像を撮像する第2撮像手段と、前記被写体存在画像と前記被写体非存在画像との位置合わせを行う位置合わせ手段と、を更に備え、前記被写体抽出手段は、前記位置合わせ手段により位置合わせされた前記被写体存在画像と前記被写体非存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出することを特徴としている。
請求項11に記載の発明の画像処理方法は、
背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像する撮像手段を備える撮像装置に、前記撮像手段により撮像された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する処理と、演算された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する処理と、非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する処理と、前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出する処理と、を実行させることを特徴としている。
請求項12に記載の発明のプログラムは、
背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像する撮像手段を備える撮像装置のコンピュータを、前記撮像手段により撮像された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する非平坦度演算手段、前記非平坦度演算手段により演算された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する判定手段、前記判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成手段、前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出する被写体抽出手段、として機能させることを特徴としている。
本発明によれば、被写体存在画像の撮影を一回行うだけで被写体領域の抽出を簡便に行うことができる。
本発明を適用した一実施形態の撮像装置の概略構成を示すブロック図である。 図1の撮像装置による被写体切り抜き処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図2の被写体切り抜き処理の続きを示すフローチャートである。 図2の被写体切り抜き処理における背景生成処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図2の被写体切り抜き処理における領域検出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図2の被写体切り抜き処理を説明するための画像の一例を模式的に示す図である。 図2の被写体切り抜き処理を説明するための画像の一例を模式的に示す図である。 図2の被写体切り抜き処理を説明するための画像の一例を模式的に示す図である。
以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
図1は、本発明を適用した一実施形態の撮像装置100の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態の撮像装置100は、背景内に被写体Sが存在する被写体存在画像P1aの周縁部分の非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、当該被写体存在画像P1aの周縁部分から被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成して、抽出用背景画像と被写体存在画像P1aの対応する各画素の差分情報に基づいて、被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出する。
具体的には、図1に示すように、撮像装置100は、レンズ部1と、電子撮像部2と、撮像制御部3と、画像データ生成部4と、画像メモリ5と、非平坦度演算部6と、ブロックマッチング部7と、画像処理部8と、記録媒体9と、表示制御部10と、表示部11と、操作入力部12と、CPU13とを備えている。
また、撮像制御部3と、非平坦度演算部6と、ブロックマッチング部7と、画像処理部8と、CPU13は、例えば、カスタムLSI1Aとして設計されている。
レンズ部1は、複数のレンズから構成され、ズームレンズやフォーカスレンズ等を備えている。
また、レンズ部1は、図示は省略するが、被写体Sの撮像の際に、ズームレンズを光軸方向に移動させるズーム駆動部、フォーカスレンズを光軸方向に移動させる合焦駆動部等を備えていても良い。
電子撮像部2は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal-oxide Semiconductor)等のイメージセンサから構成され、レンズ部1の各種レンズを通過した光学像を二次元の画像信号に変換する。
撮像制御部3は、図示は省略するが、タイミング発生器、ドライバなどを備えている。そして、撮像制御部3は、タイミング発生器、ドライバにより電子撮像部2を走査駆動して、所定周期毎に光学像を電子撮像部2により二次元の画像信号に変換させ、当該電子撮像部2の撮像領域から1画面分ずつ画像フレームを読み出して画像データ生成部4に出力させる。
また、撮像制御部3は、AF(自動合焦処理)、AE(自動露出処理)、AWB(自動ホワイトバランス)等の被写体Sの撮像条件の調整制御を行う。
また、撮影時にライブビュー画像表示を行う場合には、撮像処理部3は、電子撮像部2により被写体Sを所定の撮像フレームレートで連続して撮像させて、ライブビュー画像表示用の画像フレームを逐次生成させる。具体的には、撮像制御部3は、レンズ部1を通過した背景内に被写体Sが存在しない背景画像P2(図6(b)参照)の光学像を電子撮像部2により所定のフレームレートで連続して撮像させて、当該背景画像P2のライブビュー画像表示用の画像フレームを順次生成させる。
ここで、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3は、被写体Sが存在しない背景画像P2を撮像して画像フレームを順次生成する背景撮像手段を構成している。
また、撮像モードとして被写体切り抜きモード(後述)が設定されている場合に、ユーザによるシャッタボタン12aの撮像指示操作に基づいて、撮像制御部3は、レンズ部1を通過した背景内に被写体Sが存在する被写体存在画像P1a(図6(c)参照)の光学像を所定の撮像条件で電子撮像部2により二次元の画像信号に変換させ、当該電子撮像部2の撮像領域から被写体存在画像P1aに係る画像フレームを読み出させる。
ここで、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3は、背景内に被写体Sが存在する被写体存在画像P1aを撮像する第1撮像手段を構成している。
また、ライブビュー画像(背景画像P2)の非平坦度の判定処理(後述)にて、特徴点やブロック内の画素値のばらつき量が所定値よりも多いと判定された後、被写体存在画像P1b(図8(a)参照)が撮像された場合には、撮像制御部3は、当該被写体存在画像P1bの撮像の際の撮像条件を固定した状態を維持する。そして、ユーザによるシャッタボタン12aの撮像指示操作に基づいて、撮像制御部3は、レンズ部1を通過した被写体存在画像P1bの背景と同一の背景内に被写体Sの存在しない被写体非存在画像P3(図8(b)参照)の光学像を、被写体存在画像P1bの撮像後に固定された撮像条件で電子撮像部2により二次元の画像信号に変換させ、当該電子撮像部2の撮像領域から被写体非存在画像P3に係る画像フレームを読み出させる。
ここで、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3は、判定処理にて非平坦度が所定値よりも多いと判定された場合に、被写体存在画像P1bの撮像後、当該被写体存在画像P1bの背景と同一の背景内に前記被写体Sの存在しない被写体非存在画像P3を撮像する第2撮像手段を構成している。
画像データ生成部4は、電子撮像部2から転送された画像フレームのアナログ値の信号に対してRGBの各色成分毎に適宜ゲイン調整した後に、サンプルホールド回路(図示略)でサンプルホールドしてA/D変換器(図示略)でデジタルデータに変換し、カラープロセス回路(図示略)で画素補間処理及びγ補正処理を含むカラープロセス処理を行った後、デジタル値の輝度信号Y及び色差信号Cb,Cr(YUVデータ)を生成する。
カラープロセス回路から出力される輝度信号Y及び色差信号Cb,Crは、図示しないDMAコントローラを介して、バッファメモリとして使用される画像メモリ5にDMA転送される。
なお、A/D変換後のデジタルデータを現像するデモザイク部(図示略)が、カスタムLSI1Aに実装されていても良い。
画像メモリ5は、例えば、DRAM等により構成され、非平坦度演算部6と、ブロックマッチング部7と、画像処理部8と、CPU13等によって処理されるデータ等を一時記憶する。
非平坦度演算部6は、特徴量演算部6aを具備する。
特徴量演算部6aは、背景画像P2や被写体存在画像P1aから特徴点を抽出する特徴抽出処理を行う。
具体的には、特徴量演算部6aは、ライブビュー画像表示用の画像フレームとして生成された背景画像P2のYUVデータに基づいて、高周波成分の多い特徴の高いブロック領域(例えば、16×16画素の正方形)を特徴点として抽出する。
また、非平坦度演算部6は、背景生成処理にて、被写体存在画像P1aのYUVデータに基づいて、当該被写体存在画像P1aの周縁部分(図7(a)参照)を複数の画像ブロックBに分割する分割部6bを具備する。特徴量演算部6aは、この分割部6bにより分割された各画像ブロックBの特徴点を抽出する。ここで、分割部6bは、被写体存在画像P1aの周縁部分を複数の画像ブロック(画像領域)Bに分割する分割手段を構成している。
また、特徴量演算部6aは、被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3との位置合わせ処理にて、被写体非存在画像P3を基準として、当該被写体非存在画像P3から特徴点を抽出する処理を行う。具体的には、特徴量演算部6aは、被写体非存在画像P3のYUVデータに基づいて、多数の候補ブロックから追跡に都合の良い所定数(或いは、所定数以上)の特徴の高いブロック領域(特徴点)を選択して、当該ブロックの内容をテンプレート(例えば、16×16画素の正方形)として抽出する。
また、非平坦度演算部6は、ブロック内の画素値のばらつき量を算出するばらつき量算出部6cを具備している。
ばらつき量算出部6cは、ライブビュー画像表示用の画像フレームとして生成された背景画像P2の各ブロック領域内のばらつき量として、標準偏差を下記式(1)に従って算出する。
また、ばらつき量算出部6cは、背景生成処理にて、被写体存在画像P1aの周縁部分の複数の画像ブロックBの各々についてのばらつき量として、標準偏差を下記式(1)に従って算出する。
Figure 2010211255
なお、上記式(1)において、b:各ブロック領域の画素値としては、例えば、輝度値が挙げられる。
このように、特徴量演算部6a及びばらつき量算出部6bは、被写体存在画像P1aの周縁部分の非平坦度を演算する第1非平坦度演算手段、背景画像P2の非平坦度を演算する第2非平坦度演算手段を構成している。
つまり、特徴量演算部6aは、非平坦度として、被写体存在画像P1aの周縁部分の特徴点や、背景画像P2の特徴点を抽出する。また、ばらつき量算出部6cは、非平坦度として、被写体存在画像P1aの周縁部分の複数の画像ブロック(画像領域)内の画素値のばらつき量や、背景画像P2の複数のブロック領域(画像領域)内のばらつき量を演算する。
ブロックマッチング部7は、被写体非存在画像P3(基準画像)と被写体存在画像P1b(対象画像)の位置合わせのためのブロックマッチング処理を行う。具体的には、ブロックマッチング部7は、特徴抽出処理にて抽出されたテンプレートが被写体存在画像P1b内のどこに対応するか、つまり、被写体存在画像P1b内にてテンプレートの画素値が最適にマッチする位置(対応領域)を探索する。そして、画素値の相違度の評価値(例えば、差分二乗和(SSD)や差分絶対値和(SAD)等)が最も良かった被写体非存在画像P3と被写体存在画像P1b間の最適なオフセットを当該テンプレートの動きベクトルとして算出する。
画像処理部8は、非平坦度演算処理にて演算された非平坦度の判定を行う非平坦度判定部8aを具備している。
非平坦度判定部8aは、ライブビュー画像表示用の画像フレームとして生成された背景画像P2の特徴点、即ち、特徴量演算部6aにより抽出された特徴の高いブロック領域が所定値以下であるか否か(背景画像P2の特徴量が多いか否か)を判定する。また、非平坦度判定部8aは、ばらつき量算出部6cにより算出された背景画像P2のブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定する。
ここで、非平坦度判定部8aは、背景画像P2の特徴点が所定値以下であるか否か、及び、背景画像P2のブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定する第2判定手段を構成している。
また、非平坦度判定部8aは、背景生成処理にて、特徴量演算部6aによって被写体存在画像P1aの周縁部分の複数の画像ブロックBについて抽出された特徴点が所定値以下であるか否か(被写体存在画像P1aの周縁部分の特徴量が多いか否か)を判定する。また、非平坦度判定部8aは、ばらつき量算出部6cにより算出された各画像ブロックBのばらつき量が所定値以下であるか否かを判定する。
さらに、非平坦度判定部8aは、特徴点が所定値以下であり、且つ、ブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された画像ブロックBを計数して、画像ブロックBが複数あるか否かを判定する。
ここで、非平坦度判定部8aは、被写体存在画像P1aの周縁部分の特徴点が所定値以下であるか否か、及び、周縁部分の複数の画像ブロックBのブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定する第1判定手段を構成している。
また、画像処理部は、クロマキー技術を利用して被写体領域を抽出するための抽出用背景画像を生成する背景生成部8bを具備している。
背景生成部8bは、非平坦度判定部8aによって、被写体存在画像P1aの周縁部分の特徴点が所定値以下であり、且つ、ブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下である画像ブロックB、即ち、特徴量の少ない画像ブロックBが複数あると判定された場合に、当該画像ブロックBの色と同じ色を背景色とする抽出用背景画像を生成する。例えば、図6(b)に示すように、特徴量の少ない無地の背景をバックに被写体Sを撮影した場合には、被写体存在画像P1aの周縁部分の特徴量が少なくなり、当該被写体存在画像P1aの周縁部分と同じ色の抽出用背景画像を生成する。
なお、クロマキーとは、特定の色背景を用いて一の画像データから被写体Sを切り抜く手法である。クロマキーでは、通常、背景に被写体Sと補色の関係にある青や緑のスクリーンを用いるようになっており、被写体存在画像P1aの周縁部分と同じ色の抽出用背景画像を生成することで、抽出用背景画像と被写体存在画像P1aの色情報を基にして背景部分と被写体部分を分離することができる。
ここで、背景生成部8bは、被写体存在画像P1aの周縁部分の非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、当該被写体存在画像P1aの周縁部分から被写体存在画像P1a中の被写体Sが含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成手段を構成している。
また、画像処理部8は、被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3との位置合わせを行う位置合わせ部8cを具備している。
位置合わせ部8cは、被写体非存在画像P3から抽出した特徴点に基づいて、被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3との位置合わせを行う。即ち、位置合わせ部8cは、被写体非存在画像P3から抽出した特徴点に基づいて、被写体非存在画像P3に対する被写体存在画像P1bの各画素の座標変換式(射影変換行列)を算出し、当該座標変換式に従って被写体存在画像P1bを座標変換して被写体非存在画像P3と位置合わせを行う。
具体的には、位置合わせ部8cは、ブロックマッチング部7により算出された複数のテンプレートの動きベクトルを多数決により演算して、統計的に所定%(例えば、50%)以上となると判断された動きベクトルを全体の動きベクトルとして、当該動きベクトルに係る特徴点対応を用いて被写体存在画像P1bの射影変換行列を算出する。そして、位置合わせ部8cは、射影変換行列に従って被写体存在画像P1bを座標変換して被写体非存在画像P3と位置合わせを行う。
ここで、位置合わせ部8cは、被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3との位置合わせを行う位置合わせ手段を構成している。
また、画像処理部は、被写体存在画像P1a(P1b)から被写体領域を抽出するためのマスク画像を生成するマスク生成部8dを具備している。
マスク生成部8dは、背景画像P2(抽出用背景画像や被写体非存在画像P3)と被写体存在画像P1a(P1b)の対応する各画素の相違度Dを下記式(2)に従って算出して相違度マップを生成する。
Figure 2010211255
なお、上記式にあっては、背景画像のYUVデータを「Y」、「U」、「V」で表し、被写体存在画像のYUVデータを「Yc」、「Uc」、「Vc」で表す。また、Gは、色差信号U、Vのゲインを表している。
そして、マスク生成部8dは、生成した相違度マップを所定の閾値で二値化(0、255)してマスク画像を生成する。
また、マスク生成部8dは、細かいノイズを除去するための収縮処理を行って所定値よりも小さい画素集合を除いた後、収縮分を修正するための膨張処理を行い、その後、同じ連結成分を構成する画素集合に同じ番号を付けるラベリング処理により、有効領域の構成画素数における所定の比率以下の領域を有効領域に置き換えることで穴埋めも行う。さらに、マスク生成部8dは、領域情報に対して平均化フィルタをかけて領域の縁部に合成階調をつける。
ここで、マスク生成部8dは、抽出用背景画像と被写体存在画像P1a(P1b)の対応する各画素の相違度(差分情報)Dに基づいて、被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出するためのマスク画像を生成するマスク生成手段を構成している。
また、画像処理部8は、被写体Sの画像を所定の単一色背景画像P5と合成して被写体切り抜き画像P4の画像データを生成する切抜画像生成部8eを具備している。
切抜画像生成部8eは、クロマキー技術を利用して、マスク生成部8dにより生成されたマスク画像を用いて被写体存在画像P1a(P1b)から被写体領域を切り出して、単一色背景画像P5と合成して被写体切り抜き画像P4の画像データを生成する。なお、マスク画像の縁部分には、合成階調がつけられているため、切り出された被写体領域と単一色背景画像P5との境界部分がはっきりしていない自然な感じに合成することができる。
ここで、切抜画像生成部8eは、抽出用背景画像と被写体存在画像P1a(P1b)の対応する各画素の差分情報に基づいて、被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出する被写体抽出手段を構成している。
記録媒体9は、例えば、不揮発性メモリ(フラッシュメモリ)等により構成され、画像処理部8のJPEG圧縮部(図示略)により符号化された撮像画像の記録用の画像データを記憶する。
また、記録媒体9は、画像処理部8のマスク生成部8dにより生成されたマスク画像と、被写体切り抜き画像P4の画像データをそれぞれ圧縮した上で対応付けて、当該被写体切り抜き画像P4の画像データの拡張子を「.jpe」として保存する。
表示制御部10は、画像メモリ5に一時的に記憶されている表示用画像データを読み出して表示部11に表示させる制御を行う。
具体的には、表示制御部10は、VRAM、VRAMコントローラ、デジタルビデオエンコーダなどを備えている。そして、デジタルビデオエンコーダは、CPU13の制御下にて画像メモリ5から読み出されてVRAM(図示略)に記憶されている輝度信号Y及び色差信号Cb,Crを、VRAMコントローラを介してVRAMから定期的に読み出して、これらのデータを元にビデオ信号を発生して表示部11に出力する。
表示部11は、例えば、液晶表示装置であり、表示制御部10からのビデオ信号に基づいて電子撮像部2により撮像された画像などを表示画面11aに表示する。具体的には、表示部11は、撮像モードにて、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3による被写体Sの撮像により生成された複数の画像フレームに基づいてライブビュー画像を表示したり、本撮像画像として撮像されたレックビュー画像を表示する。
操作入力部12は、当該撮像装置100の所定操作を行うためのものである。具体的には、操作入力部12は、被写体Sの撮影指示に係るシャッタボタン12a、メニュー画面にて撮像モードや機能等の選択指示に係るモードボタン12b、ズーム量の調整指示に係るズームボタン(図示略)等を備え、これらのボタンの操作に応じて所定の操作信号をCPU13に出力する。
CPU13は、撮像装置100の各部を制御するものである。具体的には、CPU13は、撮像装置100用の各種処理プログラム(図示略)に従って各種の制御動作を行うものである。
次に、撮像装置100による画像処理方法に係る被写体切り抜き処理について、図2〜図8を参照して説明する。
図2及び図3は、被写体切り抜き処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
被写体切り抜き処理は、ユーザによる操作入力部12のモードボタン12bの所定操作に基づいて、メニュー画面に表示された複数の撮像モードの中から被写体切り抜きモードが選択指示された場合に実行される処理である。
図2に示すように、先ず、CPU13は、画像メモリのフラグテーブル(図示略)に背景撮影フラグ=0を書き込んだ後(ステップS1)、表示制御部10に、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3による被写体Sの撮像により順次生成された画像フレームに基づいてライブビュー画像を表示部11の表示画面11aに表示させるとともに、当該ライブビュー画像に重畳させて、背景指示メッセージ(例えば、「背景に向けてください」等)を表示部11の表示画面11aに表示させる(ステップS2;図6(a)参照)。
そして、CPU13は、表示制御部10に、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3による被写体Sの撮像により順次生成された画像フレームに基づいてライブビュー画像を更新させる制御を行い(ステップS3)、ライブビュー画像表示用の画像フレーム(背景画像P2)のYUVデータに基づいて、特徴の高いブロック領域(特徴点)を特徴量演算部6aに抽出させるとともに、各ブロック領域内のばらつき量としての標準偏差を式(1)に従ってばらつき量算出部6cに算出させる(ステップS4)。
Figure 2010211255
次に、CPU13は、特徴量演算部6aにより抽出された特徴の高いブロック領域が所定値以下であるか否か、及びばらつき量算出部6cにより算出された背景画像P2のブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定させることで、特徴点及び当該ブロック内の画素値のばらつき量がないか否かを非平坦度判定部8aに判断させる(ステップS5)。
ここで、特徴点及び当該ブロック内の画素値のばらつき量がないと判断されると(ステップS5;YES)、即ち、例えば、特徴量の少ない無地の背景をバックに被写体Sを撮影する場合(図6(b)参照)、CPU13は、表示制御部10に、ライブビュー画像に重畳させて撮像指示メッセージ(例えば、「被写体Sを撮影してください」等)を表示部11の表示画面11aに表示させる(ステップS6)。
その後、CPU13は、表示制御部10に、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3による被写体Sの撮像により順次生成された画像フレームに基づいてライブビュー画像を更新させる制御を行うとともに(ステップS7)、ユーザにより操作入力部12のシャッタボタン12aが撮像指示操作されたか否かを判定する(ステップS8)。
この後、ユーザは、被写体Sを画角内に移動させる、或いは被写体Sが移動するのを待った後(図6(c)参照)、ステップS8にて、シャッタボタン12aが撮像指示操作されたと判定されると(ステップS8;YES)、CPU13は、被写体存在画像P1aの光学像を所定の撮像条件で電子撮像部2により撮像させ、電子撮像部2から転送された被写体存在画像P1aの画像フレームに基づいて、被写体存在画像P1aのYUVデータを画像データ生成部4に生成させて、当該YUVデータを画像メモリ5に一時記憶させる(ステップS9)。
これにより、特徴量の少ない背景をバックに被写体Sが撮影された被写体存在画像P1aが生成される。
一方、ステップS6にて、特徴点及び当該ブロック内の画素値のばらつき量があると判断されると(ステップS5;YES)、即ち、例えば、特徴量の多い背景をバックに被写体Sを撮影する場合(図8(a)参照)、CPU13は、ユーザにより操作入力部12のシャッタボタン12aが撮像指示操作されたか否かを判定する(ステップS10)。
ここで、シャッタボタン12aが撮像指示操作されていないと判定されると(ステップS10;NO)、CPU13は、処理をステップS3に移行させる。一方、シャッタボタン12aが撮像指示操作されたと判定されると(ステップS10;YES)、CPU13は、画像メモリのフラグテーブル(図示略)に背景撮影フラグ=1を書き込んだ後(ステップS11)、処理をステップS9に移行させて、被写体Sの撮影を行う。
これにより、特徴量の多い背景をバックに被写体Sが撮影された被写体存在画像P1bが生成される。
次に、図3に示すように、CPU13は、背景撮影フラグ=0であるか否かを判定する(ステップS12)。
ここで、背景撮影フラグ=0であると判定されると(ステップS12;YES)、CPU13は、非平坦度演算部6及び画像処理部に、被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出するための抽出用背景画像を生成させる背景生成処理を行わせる(ステップS13)。
ここで、背景生成処理について図4を参照して詳細に説明する。
図4は、背景生成処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
図4に示すように、非平坦度演算部6の分割部6bは、被写体存在画像P1aのYUVデータに基づいて、当該被写体存在画像P1aの周縁部分を複数の画像ブロックBに分割して(図7(a)参照)、各画像ブロックBの特徴点を抽出する(ステップS31)。
続けて、画像処理部のばらつき量算出部6cは、被写体存在画像P1aの周縁部分の複数の画像ブロックBの各々について画素値のばらつき量としての標準偏差を式(1)に従って算出する(ステップS32)。
Figure 2010211255
次に、非平坦度判定部8aは、被写体存在画像P1aの周縁部分の複数の画像ブロックBについて抽出された特徴点が所定値以下であるか否かを判定するとともに、各画像ブロックBのばらつき量が所定値以下であるか否かを判定し、当該判定の結果、特徴点が所定値以下であり、且つ、ブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された画像ブロックBを計数して、画像ブロックBが複数あるか否かを判断する。さらに、ばらつきがないとされた画像ブロックBの内、同じ色の画像ブロックBを計数する。そして、ばらつきがなく、同じ色の画像ブロックBの数が所定値(例えば画像全体のブロック数の半分)以上であるか否かを判定する(ステップS33)。
ここで、ばらつきがなく、同じ色の画像ブロックBが所定値以上あると判断されると(ステップS33;YES)、背景生成部8bは、当該画像ブロックBの色と同じ色を背景色とする抽出用背景画像のYUVデータを生成(ステップS34)して、背景生成成功とする(ステップS35)。
一方、ステップS33にて、ばらつきがなく、同じ色の画像ブロックBが所定値に満たないと判断されると(ステップS33;NO)、例えば、ばらつきのない安定した画像ブロックBがあっても、同じ色のブロックがない場合等には背景が特定できないため、抽出用背景画像を生成せずに、背景生成失敗とする(ステップS36)。
これにより、背景生成処理を終了する。
図3に示すように、次に、CPU13は、背景生成部8bに、背景生成が成功したか否かを判定させる(ステップS14)。
ここで、背景生成が成功したと判定されると(ステップS14;YES)、CPU13は、画像処理部に、被写体存在画像P1aから被写体Sが含まれる被写体領域を検出する領域検出処理を行わせる(ステップS15)。
ここで、領域検出処理について図5を参照して詳細に説明する。
図5は、領域検出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
図5に示すように、画像処理部のマスク生成部8dは、抽出用背景画像(背景画像)のYUVデータと被写体存在画像P1aのYUVデータとの間で対応する各画素の相違度Dを式(2)に従って算出して相違度マップを生成する(ステップS41)。
Figure 2010211255
次に、マスク生成部8dは、生成した相違度マップを所定の閾値で二値化してマスク画像データを生成する(ステップS42)。そして、マスク生成部8dは、例えば、背景(二値化;0)の領域が著しく小さいか否か等を判定することで、二値化が成功したか否かを判断する(ステップS43)。
ここで、二値化に成功したと判断されると(ステップS43;YES)、マスク生成部8dは、被写体領域の周辺部の残り過ぎを修正したり細かいノイズを除去するため、マスク画像データに対する収縮処理を行って所定値よりも小さい画素集合を除いた後(ステップS44)、収縮分を修正するための膨張処理を行う(ステップS45)。
続けて、被写体Sに背景色と似たような色がある場合、マスク画像の被写体領域内が欠損するため、マスク生成部8dは、同じ連結成分を構成する画素集合に同じ番号を付けるラベリング処理により、マスク画像データの有効領域の構成画素数における所定の比率以下の領域を有効領域に置き換えることで穴埋めを行う(ステップS46)。
その後、マスク生成部8dは、マスク画像データに対して平均化フィルタをかけて、被写体領域の縁部に合成階調をつけて(ステップS47)、領域検出成功とする(ステップS48)。
一方、ステップS43にて、二値化に成功しなかったと判断されると(ステップS43;NO)、例えば、背景(二値化;0)の領域が著しく小さい場合などには、マスク生成部8dは、二値化に失敗したとみなして領域検出失敗とする(ステップS49)。
これにより、領域検出処理を終了する。
図3に示すように、ステップS14にて、背景生成が成功しなかったと判定されると(ステップS14;NO)、CPU13は、被写体Sの切り抜きの失敗に係る所定のメッセージ(例えば、「被写体Sの切り抜きに失敗しました」等)を表示部11の表示画面11aに表示させて(ステップS16)、被写体切り抜き処理を終了する。
また、ステップS12にて、背景撮影フラグ=0ではないと判定されると(ステップS12;NO)、即ち、背景撮影フラグ=1となっている場合には、CPU13は、表示制御部10に、ライブビュー画像に重畳させて、被写体存在画像P1bの半透過の表示態様の画像と被写体非存在画像P3の撮像指示メッセージ(例えば、「背景を撮影してください」等)を表示部11の表示画面11aに表示させる(ステップS17;図8(b)参照)。
その後、CPU13は、表示制御部10に、撮像レンズ部1、電子撮像部2及び撮像制御部3による被写体Sの撮像により順次生成された画像フレームに基づいてライブビュー画像を更新させる制御を行うとともに(ステップS18)、ユーザにより操作入力部12のシャッタボタン12aが撮像指示操作されたか否かを判定する(ステップS19)。
この後、ユーザは、被写体Sを画角外に移動させる、或いは被写体Sが移動するのを待った後(図8(b)参照)、ステップS8にて、シャッタボタン12aが撮像指示操作されたと判定されると(ステップS19;YES)、CPU13は、被写体存在画像P3の光学像を所定の撮像条件で電子撮像部2により撮像させ、電子撮像部2から転送された被写体存在画像P3の画像フレームに基づいて、被写体存在画像P3のYUVデータを画像データ生成部4に生成させて、当該YUVデータを画像メモリ5に一時記憶させる(ステップS20)。
これにより、被写体Sが存在しない特徴量の多い背景が撮影された被写体存在画像P3が生成される。
次に、CPU13は、非平坦度演算部6、ブロックマッチング部7及び画像処理部8に、被写体非存在画像P3のYUVデータを基準として、被写体存在画像P1bのYUVデータと被写体非存在画像P3のYUVデータとを位置合わせする処理を行わせる(ステップS21)。
具体的には、特徴量演算部6aは、被写体非存在画像P3のYUVデータに基づいて、所定数(或いは、所定数以上)の特徴の高いブロック領域(特徴点)を選択して、当該ブロックの内容をテンプレートとして抽出する。そして、ブロックマッチング部7は、特徴抽出処理にて抽出されたテンプレートの画素値が最適にマッチする位置を被写体存在画像P1b内にて探索して、画素値の相違度の評価値が最も良かった被写体非存在画像P3と被写体存在画像P1b間の最適なオフセットを当該テンプレートの動きベクトルとして算出する。
そして、画像処理部8の位置合わせ部8cは、ブロックマッチング部7により算出された複数のテンプレートの動きベクトルに基づいて全体の動きベクトルを統計的に算出し、当該動きベクトルに係る特徴点対応を用いて被写体存在画像P1bの射影変換行列を算出した後、当該射影変換行例に基づいて被写体存在画像P1bを射影変換することで、被写体存在画像P1bのYUVデータと被写体非存在画像P3のYUVデータとを位置合わせする処理を行わせる。
次に、CPU13は、画像処理部8に、位置合わせが成功したか否かを判定させる(ステップS22)。即ち、画像処理部8は、ステップS21にて、複数のテンプレートの動きベクトルから全体の動きベクトルを統計的に算出でき、当該動きベクトルに係る特徴点対応を用いて被写体存在画像P1bの射影変換行列を算出することができたか否かを判定する。
ここで、位置合わせが成功したと判定されると(ステップS22;YES)、CPU13は、処理をステップS15に移行させて、画像処理部8のマスク生成部8dに領域検出処理(図5参照)を行わせる(ステップS15)。
ここでの領域検出処理は、背景画像として被写体非存在画像P3を用いる以外の点で上述した内容と略同一であり、その詳細な説明は省略する。即ち、マスク生成部8dは、背景画像としての被写体非存在画像P3のYUVデータと被写体存在画像P1bのYUVデータとの間で対応する各画素の相違度Dを式(2)に従って算出して相違度マップを生成する(ステップS41)。
Figure 2010211255
その後、上記したように、マスク生成部8dは、相違度マップを二値化してマスク画像データを生成する処理(ステップS42)、二値化が成功したか否かを判断する処理(ステップS43)、マスク画像データに対する収縮処理(ステップS44)、収縮分を修正するための膨張処理(ステップS45)、ラベリングにより、マスク画像データの所定の比率以下の領域を有効領域に置き換える処理(ステップS46)、平均化フィルタをかけて被写体領域の縁部に合成階調をつける処理(ステップS46)等を行う。
一方、ステップS21にて、位置合わせが成功しなかったと判定されると(ステップS21;NO)、CPU13は、処理をステップS16に移行させて、被写体Sの切り抜きの失敗に係る所定のメッセージを表示部11の表示画面11aに表示させた後(ステップS16)、被写体切り抜き処理を終了する。
そして、領域検出処理(ステップS15)の終了後、CPU13は、マスク生成部8dに、被写体領域の検出が成功したか否かを判定させる(ステップS23)。
ここで、被写体領域の検出が成功したと判定されると(ステップS23;YES)、CPU13は、切抜画像生成部8eに、クロマキー技術を利用して、領域検出処理にて生成されたマスク画像を用いて被写体存在画像P1a(P1b)から被写体領域を切り出して、所定の単一色背景画像P5と合成して被写体切り抜き画像P4(図7(b)参照)の画像データを生成させる(ステップS24)。
具体的には、切抜画像生成部8eは、被写体存在画像P1a(P1b)、単一色背景画像P5及びマスク画像データを読み出して画像メモリ5に展開した後、被写体存在画像P1a(P1b)のうち、マスク画像データの塗りつぶした部分(被写体S以外の部分)で覆われる画素については、単一色背景画像P5の所定の単一色で塗りつぶす一方で、被写体部分の画素については、何もせずに所定の単一色に対して透過させないようにする。なお、マスク画像の縁部分には、合成階調がつけられているため、切り出された被写体領域と単一色背景画像P5との境界部分がはっきりしていない自然な感じとなる。
その後、CPU13は、表示制御部10に、切抜画像生成部8eにより生成された被写体切り抜き画像P4の画像データに基づいて、所定の単一色背景画像P5に被写体Sが重畳された被写体切り抜き画像P4を表示部11の表示画面11aに表示させる(図7(c)参照)。
次に、CPU13は、記録媒体9の所定の記憶領域に、画像処理部8のマスク生成部8dにより生成されたマスク画像データと被写体切り抜き画像P4の画像データを対応付けて、当該被写体切り抜き画像P4の画像データの拡張子を「.jpe」として一ファイルで保存させる(ステップS25)。
これにより、被写体切り抜き処理を終了する。
一方、ステップS23にて、位置合わせが成功しなかったと判定されると(ステップS22;NO)、CPU13は、処理をステップS16に移行させて、被写体Sの切り抜きの失敗に係る所定のメッセージを表示部11の表示画面11aに表示させた後(ステップS16)、被写体切り抜き処理を終了する。
以上のように、本実施形態の撮像装置100によれば、背景内に被写体Sが存在する被写体存在画像P1aの周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定し、非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、当該被写体存在画像P1aの周縁部分から被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成して、抽出用背景画像と被写体存在画像P1aの対応する各画素の相違度Dに基づいて、被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出して被写体切り抜き画像P4を生成する。
具体的には、被写体存在画像P1aの周縁部分を複数の画像ブロックBに分割して、複数の画像ブロックBの各々の特徴点を抽出し、複数の画像ブロックBの各々について特徴点が所定値以下であるか否かを判定する。また、複数の画像ブロックBのブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定する。そして、特徴点が所定値以下であると判定され、且つ、ブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された画像ブロックBが複数ある場合に、被写体存在画像P1aの周縁部分の色と同じ色の抽出用背景画像を生成する。そして、抽出用背景画像と被写体存在画像P1aの対応する各画素の相違度Dに基づいてマスク画像を生成して、当該マスク画像を用いて被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出する。
従って、被写体存在画像P1aの撮影を一回行うだけで、背景画像P2の撮像を別途行わなくとも抽出用背景画像を生成することができ、当該抽出用背景画像を用いて生成されたマスク画像を利用して被写体存在画像P1aから被写体領域を簡便に抽出することができる。
また、被写体存在画像P1aの周縁部分を複数の画像ブロックBに分割して、画像ブロックB毎に、被写体存在画像P1aの周縁部分に同じ色の画像ブロックBが複数あるか否かやブロック内の画素値のばらつきがあるか否かを行うことで、背景画像が抽出用背景画像の生成に好適な無地で単色の背景であるか否かの判定を適正に行うことができる。
また、ライブビュー画像表示用の画像フレームとして順次生成された背景画像P2の画像フレームから特徴点を抽出して、当該背景画像P2の特徴点が所定値以下であるか否かを判定する。また、背景画像P2の複数のブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定する。これにより、例えば、特徴量の少ない背景をバックに被写体Sを撮影する場合のように(図6(b)参照)、特徴点が所定値以下であり、且つ、ブロック内の画素値のばらつき量が所定値以下であると判定されると、背景画像P2と略同一の背景内に被写体Sが存在する被写体存在画像P1aを撮像することで、当該被写体存在画像P1aの周縁部分から抽出用背景画像を生成することができる。
このように、ライブビュー画像表示用の画像フレームを利用することで、被写体Sの切り抜きに最適な環境を見つけることができ、より使い勝手の良い撮像装置を提供することができる。
これに対して、例えば、特徴量の多い背景をバックに被写体Sを撮影する場合のように(図8(a)参照)、特徴点が所定値よりも多いと判定されると、被写体存在画像P1bの撮像後、当該被写体存在画像P1bの背景と同一の背景内に被写体Sの存在しない被写体非存在画像P3を撮像することで、これら被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3との位置合わせを行った後、位置合わせされた被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3の対応する各画素の相違度Dに基づいて、被写体存在画像P1bから被写体領域を抽出することができる。
つまり、特徴量の多い背景をバックに被写体Sを撮影する場合であっても、被写体非存在画像P3を撮像することで、被写体存在画像P1bと被写体非存在画像P3の対応する各画素の相違度Dに基づいてマスク画像を生成して、当該マスク画像を用いて被写体存在画像P1bから被写体領域を抽出することができる。
なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、抽出用背景画像の生成の際に、被写体存在画像P1aの周縁部分の複数の画像ブロックBの各々の特徴点及びブロック内の画素値のばらつき量の両方について所定値以下であるか否かを判定するようにしたが、これに限られるものではなく、特徴点及びばらつき量の少なくとも一方を判定することで画像ブロックBの非平坦度の判定を行って、非平坦度が所定値以下であると判定された場合に抽出用背景画像を生成するようにしても良い。
また、ライブビュー画像が表示されている際に、ライブビュー画像表示用として生成された背景画像P2の画像フレームの特徴点及びブロック内の画素値のばらつき量の両方について所定値以下であるか否かを判定するようにしたが、これに限られるものではなく、特徴点及びばらつき量の少なくとも一方を判定することで背景画像の非平坦度の判定を行って、非平坦度が所定値以下であると判定された場合に背景画像P2と略同一の背景内に被写体Sが存在する被写体存在画像P1aを撮像するようにしても良い。
さらに、生成された被写体切り抜き画像P4と所定の背景用画像(図示略)とを合成して被写体合成画像(図示略)を生成しても良い。
この被写体合成画像を生成する処理においては、被写体切り抜き画像P4の画像データについて、マスク画像データの塗りつぶした部分(被写体S以外の部分)で覆われる画素については、背景用画像の色で塗りつぶし、一方、被写体部分の画素については、何もせずに所定の背景用画像の色に対して透過させないようにする。これにより、被写体切り抜き画像P4の被写体領域が所定の背景用画像(図示略)に重畳された被写体合成画像を生成することができる。
また、上記実施形態にあっては、マスク画像データと被写体切り抜き画像P4の画像データを対応付けて一ファイルで保存させるようにしたが、マスク画像データと被写体存在画像P1aの画像データを対応付けて一ファイルで記録媒体(記憶手段)9に保存させるようにしても良い。この場合、当該ファイルの再生には、被写体存在画像P1aを再生させるモードと、再生時にマスク画像データを適用して被写体切り抜き画像P4を合成して表示する2モードを用意しておくとよい。
さらに、撮像装置100の構成は、上記実施形態に例示したものは一例であり、これに限られるものではない。
加えて、上記実施形態にあっては、抽出手段、判定手段、背景生成手段、被写体抽出手段としての機能を、CPU13の制御下にて、画像処理部8が駆動することにより実現される構成としたが、これに限られるものではなく、CPU13によって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
即ち、プログラムを記憶するプログラムメモリ(図示略)に、非平坦度演算処理ルーチン、判定処理ルーチン、背景生成処理ルーチン、被写体抽出処理ルーチンを含むプログラムを記憶しておく。そして、非平坦度演算処理ルーチンによりCPU13を、撮像手段により撮像された被写体存在画像P1aの周縁部分の非平坦度を演算する非平坦度演算手段として機能させるようにしても良い。また、判定処理ルーチンによりCPU13を、抽出処理にて抽出された被写体存在画像P1aの周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する判定手段として機能させるようにしても良い。また、背景生成処理ルーチンによりCPU13を、判定処理にて非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、被写体存在画像P1aの周縁部分から被写体存在画像P1a中の被写体Sが含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成手段として機能させるようにしても良い。また、被写体抽出処理ルーチンによりCPU13を、抽出用背景画像と被写体存在画像P1aの対応する各画素の差分情報に基づいて、被写体存在画像P1aから被写体領域を抽出する被写体抽出手段として機能させるようにしても良い。
100 撮像装置
1 レンズ部
2 電子撮像部
3 撮像制御部
6 非平坦度演算部
6a 特徴量演算部
6b 分割部
6c ばらつき量算出部
7 ブロックマッチング部
8 画像処理部
8a 非平坦度判定部
8b 背景生成部
8c 位置合わせ部
8d マスク生成部
8e 切抜画像生成部
11 表示部
13 CPU

Claims (12)

  1. 背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像する第1撮像手段と、
    前記第1撮像手段により撮像された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する第1非平坦度演算手段と、
    前記第1非平坦度演算手段により演算された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する第1判定手段と、
    前記第1判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成手段と、
    前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出する被写体抽出手段と、
    を備えたことを特徴とする撮像装置。
  2. 前記被写体存在画像の周縁部分を複数の画像領域に分割する分割手段を更に備え、
    前記第1非平坦度演算手段は、
    前記分割手段により分割された前記複数の画像領域の各々の非平坦度を演算し、
    前記第1判定手段は、
    前記第1非平坦度演算手段により演算された前記複数の画像領域の各々について非平坦度が所定値以下であるか否かを判定し、
    前記背景生成手段は、
    前記第1判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された画像領域が複数ある場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記抽出用背景画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。
  3. 前記第1非平坦度演算手段は、
    前記非平坦度として、前記分割手段により分割された前記複数の画像領域の各々の特徴点を抽出し、
    前記第1判定手段は、
    更に、前記第1非平坦度演算手段により抽出された前記複数の画像領域の特徴点が所定値以下であるか否かを判定し、
    前記背景生成手段は、
    更に、前記第1判定手段により特徴点が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記抽出用背景画像を生成することを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。
  4. 前記第1非平坦度演算手段は、
    前記非平坦度として、前記分割手段により分割された前記複数の画像領域内の画素値のばらつき量を演算し、
    前記第1判定手段は、
    更に、前記第1非平坦度演算手段により演算された前記複数の画像領域内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定し、
    前記背景生成手段は、
    更に、前記第1判定手段により画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記抽出用背景画像を生成することを特徴とする請求項2又は3に記載の撮像装置。
  5. 前記背景生成手段は、
    前記被写体存在画像の周縁部分の色と同じ色の前記抽出用背景画像を生成することを特徴とする請求項1〜4の何れか一項に記載の撮像装置。
  6. 前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出するためのマスク画像を生成するマスク生成手段を更に備え、
    前記被写体抽出手段は、
    前記マスク生成手段により生成されたマスク画像を用いて前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出することを特徴とする請求項1〜5の何れか一項に記載の撮像装置。
  7. 被写体が存在しない背景画像を撮像して当該背景画像の画像フレームを順次生成する背景撮像手段と、
    前記背景画像の画像フレームの非平坦度を演算する第2非平坦度演算手段と、
    前記第2非平坦度演算手段により演算された前記背景画像の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する第2判定手段と、を更に備え、
    前記第1撮像手段は、
    前記第2判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記背景画像と略同一の背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像することを特徴とする請求項1〜6の何れか一項に記載の撮像装置。
  8. 前記第2非平坦度演算手段は、
    前記非平坦度として、前記背景画像から特徴点を抽出し、
    前記第2判定手段は、
    更に、前記第2非平坦度演算手段により抽出された前記背景画像の複数の画像領域の特徴点が所定値以下であるか否かを判定し、
    前記第1撮像手段は、
    更に、前記第2判定手段により特徴点が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像を撮像することを特徴とする請求項7に記載の撮像装置。
  9. 前記第2非平坦度演算手段は、
    前記非平坦度として、前記背景画像の複数の画像領域内の画素値のばらつき量を演算し、
    前記第2判定手段は、
    更に、前記第2非平坦度演算手段により演算された前記背景画像の複数の画像領域内の画素値のばらつき量が所定値以下であるか否かを判定し、
    前記第1撮像手段は、
    更に、前記第2判定手段により画像領域内の画素値のばらつき量が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像を撮像することを特徴とする請求項7又は8に記載の撮像装置。
  10. 前記第2判定手段により非平坦度が所定値よりも多いと判定された場合に、前記被写体存在画像の撮像後、当該被写体存在画像の背景と同一の背景内に前記被写体の存在しない被写体非存在画像を撮像する第2撮像手段と、
    前記被写体存在画像と前記被写体非存在画像との位置合わせを行う位置合わせ手段と、を更に備え、
    前記被写体抽出手段は、
    前記位置合わせ手段により位置合わせされた前記被写体存在画像と前記被写体非存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出することを特徴とする請求項7〜9の何れか一項に記載の撮像装置。
  11. 背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像する撮像手段を備える撮像装置に、
    前記撮像手段により撮像された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する処理と、
    演算された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する処理と、
    非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する処理と、
    前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出する処理と、
    を実行させることを特徴とする画像処理方法。
  12. 背景内に被写体が存在する被写体存在画像を撮像する撮像手段を備える撮像装置のコンピュータを、
    前記撮像手段により撮像された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度を演算する非平坦度演算手段、
    前記非平坦度演算手段により演算された前記被写体存在画像の周縁部分の非平坦度が所定値以下であるか否かを判定する判定手段、
    前記判定手段により非平坦度が所定値以下であると判定された場合に、前記被写体存在画像の周縁部分から前記被写体存在画像中の被写体が含まれる被写体領域の抽出用の抽出用背景画像を生成する背景生成手段、
    前記抽出用背景画像と前記被写体存在画像の対応する各画素の差分情報に基づいて、前記被写体存在画像から前記被写体領域を抽出する被写体抽出手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。
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