JP2011188035A - Imaging device, panoramic image synthesis method, and program therefor - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an imaging device for synthesizing images to form a panoramic image with high accuracy without requiring any sensor on a camera, and to provide a synthesis method. <P>SOLUTION: The panoramic image synthesis method synthesizes a plurality of images captured continuously while moving an imaging device to form a panoramic image. The method includes:searching for areas to be synthesized in an N-th image and an N+1-th image (step S11); and when the amount of movement between the N-th image and the N+1-th image cannot be computed since the similarity between the areas to be synthesized in the N-th image and the N+1-th image is lower than a predetermined threshold (less than the threshold in step S13), panoramic synthesis is performed using the amount of movement computed from two continuous images before the N-th image or after the N+1-th image. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は撮像装置及びパノラマ画像合成方法並びにそのプログラムに係り、特に、容易かつ高精度にパノラマ画像を合成することができる撮像装置及びパノラマ画像合成方法並びにそのプログラムに関する。   The present invention relates to an imaging device, a panoramic image synthesis method, and a program thereof, and more particularly, to an imaging device, a panoramic image synthesis method, and a program thereof that can synthesize a panoramic image easily and with high accuracy.

カメラ(撮像装置)で被写体の静止画像を撮影する場合、カメラの視野角には限度があるため、一回の撮影で広大な視野の撮影はできない。そこで、例えば水平方向(左右方向)に連続する複数枚の静止画像を撮り、これらを一枚に貼り合わせることで、広視野角のパノラマ画像を合成することが行われる。   When shooting a still image of a subject with a camera (imaging device), there is a limit to the viewing angle of the camera, so a wide field of view cannot be shot with a single shot. Therefore, for example, a plurality of still images that are continuous in the horizontal direction (left-right direction) are taken, and these are combined into one to synthesize a panoramic image with a wide viewing angle.

デジタルカメラが普及したため、デジタルの静止画像データをパノラマ合成するのが容易となり、パノラマ合成機能を搭載したデジタルカメラも増えてきている。   As digital cameras have become widespread, it has become easier to panoramicly synthesize digital still image data, and an increasing number of digital cameras have a panorama synthesizing function.

デジタルカメラでパノラマ画像を撮影する場合、ユーザがデジタルカメラを手で持って水平方向にパンさせながら動画を撮影し、あるいは静止画を連写することで、水平方向に連続する複数枚の画像データを得ることができる。   When shooting a panoramic image with a digital camera, the user can hold the digital camera with his hand and pan the video in the horizontal direction to shoot a movie, or take a series of still images to continuously capture multiple images in the horizontal direction. Can be obtained.

そして、下記の特許文献1に記載されている様に、隣接する2枚の画像から特徴点を検出してその特徴点の2枚の画像間の移動ベクトルを算出し、この移動ベクトルを用いて2枚の画像データのうち重複する領域を見つけ出し、重複領域が重なるように2枚の画像データを貼り合わせ合成することが行われる。   Then, as described in Patent Document 1 below, a feature point is detected from two adjacent images, a movement vector between the two images of the feature point is calculated, and this movement vector is used. An overlapping area is found out of the two pieces of image data, and the two pieces of image data are combined and combined so that the overlapping areas overlap.

しかし、写っている画像が変化の乏しい空間周波数の低い模様の場合、特徴点の検出や移動ベクトルの算出が難しくなり、重複する領域を見つけ出すのが困難で、合成精度の低いパノラマ画像しか生成できないという問題が生じる。   However, if the captured image has a low spatial frequency pattern with little change, it will be difficult to detect feature points and calculate movement vectors, it will be difficult to find overlapping areas, and only panoramic images with low synthesis accuracy can be generated. The problem arises.

そこで、下記の特許文献2記載のデジタルカメラの様に、カメラ内にジャイロセンサを搭載しておけば、2枚の画像比較によって重なり領域を高精度に検出できなくても、センサ出力からカメラ移動距離を計算して2枚の画像の重なり領域を算出することが可能となる。   Therefore, if a gyro sensor is installed in the camera as in the digital camera described in Patent Document 2 below, the camera can be moved from the sensor output even if the overlapping area cannot be detected with high accuracy by comparing the two images. It is possible to calculate the overlapping area of two images by calculating the distance.

特許第3421859号公報Japanese Patent No. 3421859 特開平6―105214号公報JP-A-6-105214

近年のデジタルカメラは低価格化が進み、高価なジャイロセンサ等を搭載することができなくなってきている。このため、カメラの移動距離を検出するハードウェアとしてのセンサを搭載することなく、精度の高いパノラマ合成を行うことが可能なデジタルカメラに対する要望が高くなっている。   In recent years, the price of digital cameras has been reduced, and it has become impossible to mount an expensive gyro sensor or the like. For this reason, there is an increasing demand for a digital camera capable of performing panoramic composition with high accuracy without mounting a sensor as hardware for detecting the moving distance of the camera.

本発明の目的は、カメラ移動距離を検出するセンサを用いずに高精度なパノラマ合成を可能にする撮像装置及びそのパノラマ画像合成方法並びにそのプログラムを提供することにある。   An object of the present invention is to provide an imaging apparatus, a panoramic image synthesizing method thereof, and a program thereof that enable high-accuracy panoramic synthesis without using a sensor that detects a camera moving distance.

本発明のパノラマ画像合成方法は、撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行うことを特徴とする。   The panoramic image composition method of the present invention is a panoramic image composition method for performing panoramic composition of a plurality of images taken continuously while moving an imaging device, and searches for a synthesis location of the Nth and N + 1th images. Since the similarity between the synthesis location of the Nth image and the synthesis location of the (N + 1) th image is lower than a predetermined threshold, the amount of movement between the Nth image and the (N + 1) th image cannot be calculated. At this time, panorama synthesis is performed using the movement amount calculated from the image before the Nth image or after the N + 1th image.

本発明のパノラマ画像合成プログラムは、上記記載のパノラマ画像合成方法を処理ステップ順に記載したことを特徴とする。   The panoramic image synthesis program of the present invention is characterized in that the panoramic image synthesis method described above is described in the order of processing steps.

本発明の撮像装置は、上記記載のパノラマ画像合成プログラムと該パノラマ画像合成プログラムを実行する制御装置を搭載したことを特徴とする。   An imaging apparatus according to the present invention includes the panoramic image synthesis program described above and a control device that executes the panoramic image synthesis program.

本発明によれば、高価なセンサ類を撮像装置に搭載しなくても、高精度にパノラマ合成を行うことが可能となる。   According to the present invention, it is possible to perform panorama synthesis with high accuracy without mounting expensive sensors in the imaging apparatus.

本発明の一実施形態に係る撮像装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the imaging device concerning one embodiment of the present invention. 図1に示す撮像装置が実行するパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure executed by the imaging apparatus shown in FIG. 1. 図2に示すパノラマ合成処理の説明図である。It is explanatory drawing of the panorama synthetic | combination process shown in FIG. 本発明の別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 図4のパノラマ合成処理の説明図である。It is explanatory drawing of the panorama synthetic | combination process of FIG. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 図6のパノラマ合成処理の説明図である。It is explanatory drawing of the panorama synthetic | combination process of FIG. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 図8のパノラマ合成処理の説明図である。It is explanatory drawing of the panorama synthetic | combination process of FIG. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 図15のパノラマ合成処理の説明図である。It is explanatory drawing of the panorama synthetic | combination process of FIG. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention. 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the panorama synthetic | combination processing procedure which concerns on another embodiment of this invention.

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明の一実施形態に係る撮像装置(この例ではデジタルスチルカメラ)20の機能構成図である。この撮像装置20は、撮影レンズ21と、撮影レンズ背部に設けられた撮像素子22と、撮像素子22から出力されるアナログの画像データを自動利得調整(AGC)や相関二重サンプリング処理等のアナログ処理するアナログ信号処理部23と、アナログ信号処理部23から出力されるアナログ画像データをデジタル画像データに変換するアナログデジタル変換部(A/D)24と、後述のシステム制御部(CPU)25からの指示によって撮像素子22の駆動制御を行う駆動部26とを備える。   FIG. 1 is a functional configuration diagram of an imaging apparatus (in this example, a digital still camera) 20 according to an embodiment of the present invention. The imaging device 20 includes an imaging lens 21, an imaging element 22 provided on the back of the imaging lens, and analog image data output from the imaging element 22 such as automatic gain adjustment (AGC) and correlated double sampling processing. An analog signal processing unit 23 to process, an analog / digital conversion unit (A / D) 24 that converts analog image data output from the analog signal processing unit 23 into digital image data, and a system control unit (CPU) 25 to be described later And a drive unit 26 that controls the drive of the image sensor 22 in response to the instruction.

本実施形態の撮像装置20は更に、デジタル信号処理部30と、メモリ制御部36と、メモリ制御部36に接続されたメインメモリ37と、メディアインタフェース38と、メディアインタフェース38に着脱自在に接続された記録メディア39とを備える。メモリ制御部36,デジタル信号処理部30,メディアインタフェース38は、制御バス40を通してCPU25からの指示を受けデータバス27上のデータに対して処理を行う。   The imaging device 20 of the present embodiment is further detachably connected to the digital signal processing unit 30, the memory control unit 36, the main memory 37 connected to the memory control unit 36, the media interface 38, and the media interface 38. A recording medium 39. The memory control unit 36, digital signal processing unit 30, and media interface 38 process data on the data bus 27 in response to an instruction from the CPU 25 through the control bus 40.

デジタル信号処理部30は、入出力処理回路31と、画像合成箇所模様周波数判断部32と、画像処理部33と、制御部34とを備え、A/D24からデータバス27に出力されるデジタル画像データを取り込み周知のデジタル画像処理(補間処理,ホワイトバランス補正,RGB/YC変換処理,同時化処理等)を行うと共に、後述するパノラマ合成処理を行う。   The digital signal processing unit 30 includes an input / output processing circuit 31, an image composition location pattern frequency determination unit 32, an image processing unit 33, and a control unit 34, and a digital image output from the A / D 24 to the data bus 27. Data is captured, and well-known digital image processing (interpolation processing, white balance correction, RGB / YC conversion processing, synchronization processing, etc.) is performed, and panorama synthesis processing described later is performed.

システム制御部(CPU)25は、メモリ25aを持っており、パノラマ合成処理を行うための後述する移動量Lをメモリ25aに保存し、あるいは更新する様になっている。なお、本実施形態ではメモリ25aをシステム制御部25に内蔵させているが、メモリ37の一部領域を利用しても、また、バス40,27に接続される別のメモリとしても良い。   The system control unit (CPU) 25 has a memory 25a, and saves or updates a movement amount L, which will be described later, for performing panorama synthesis processing in the memory 25a. In this embodiment, the memory 25a is built in the system control unit 25. However, a partial area of the memory 37 may be used, or another memory connected to the buses 40 and 27 may be used.

本実施形態のデジタルカメラでは、ユーザがカメラを手持ちでパンさせながら静止画像を連写し、あるいは動画像を撮像し、撮像素子22から出力された連続する複数枚の画像データに対して夫々周知の画像処理を施し、各々をJPEG画像データとして記録メディア39に保存しておく。そして、その後に、記録メディア32から一連の画像データを読み出し、隣接する画像間の重複領域を見つけ出してパノラマ合成し、合成後のパノラマ画像データを記録メディア32に保存する様になっている。   In the digital camera of the present embodiment, the user continuously captures still images while panning the camera by hand, or captures a moving image, and is well known for each of a plurality of continuous image data output from the image sensor 22. Image processing is performed, and each is stored in the recording medium 39 as JPEG image data. Thereafter, a series of image data is read from the recording medium 32, an overlapping area between adjacent images is found and panorama synthesized, and the combined panorama image data is stored in the recording medium 32.

あるいは、システム制御部25やデジタル画像処理部33の処理速度が高速である場合には、次々と撮像素子22から出力される画像データを取り込み、連写中に次々とパノラマ合成することも可能である。   Alternatively, when the processing speed of the system control unit 25 or the digital image processing unit 33 is high, it is also possible to capture image data output from the image sensor 22 one after another and synthesize panoramas one after another during continuous shooting. is there.

図2は、上記のパノラマ合成を行うときにシステム制御部25が配下のデジタル信号処理部30を使用して行うパノラマ画像合成プログラムの処理手順を示すフローチャートである。このプログラムがスタートすると、1枚目の画像データと2枚目の画像データの合成箇所(重複領域)のサーチを行い(ステップS1)、1枚目の画像データと2枚目の画像データとをパノラマ合成する(ステップS2)。そして、この合成箇所の一枚目の位置と2枚目の位置との差すなわち移動量Lを算出して図1のメモリ25aに保存し(ステップS3)、以下のステップAとステップBとの間の一連の処理を繰り返す処理に入り、連続する撮影枚数の画像の全てに対して処理を行う。   FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of a panoramic image synthesis program performed by the system control unit 25 using the subordinate digital signal processing unit 30 when performing the above-described panoramic synthesis. When this program is started, a search is performed for a synthesis portion (overlapping area) of the first image data and the second image data (step S1), and the first image data and the second image data are obtained. Panorama composition is performed (step S2). Then, the difference between the position of the first sheet and the position of the second sheet, that is, the movement amount L is calculated and stored in the memory 25a of FIG. 1 (step S3). A series of processes is repeated, and the process is performed on all the continuous images.

繰り返し処理では、先ず、ステップS11で、N枚目の画像データとN+1枚目の画像データの合成箇所のサーチを行い、次のステップS12でこの合成箇所の類似度を判断するために合成箇所に写っている模様の空間周波数Fを算出する。   In the iterative process, first, in step S11, a search is made for a synthesis location of the Nth image data and the N + 1th image data, and in the next step S12, the synthesis location is determined to determine the similarity of this synthesis location. The spatial frequency F of the reflected pattern is calculated.

そして、この空間周波数Fが所定閾値以上であるか未満であるかを判定し(ステップS13)、閾値以上の場合にはステップS14で新たな移動量Lを求めてメモリ25a内の移動量Lの更新を行い、この新たな移動量Lを用いてN枚目の画像データとN+1枚目の画像データをパノラマ合成し(ステップS15)、ステップBからステップAに戻る。   Then, it is determined whether the spatial frequency F is equal to or greater than a predetermined threshold (step S13). If the spatial frequency F is equal to or greater than the threshold, a new movement amount L is obtained in step S14, and the movement amount L in the memory 25a is calculated. Update is performed, and the N-th image data and the (N + 1) -th image data are panorama synthesized using the new movement amount L (step S15), and the process returns from step B to step A.

ステップS13の判定の結果、ステップS12で求めた空間周波数Fが閾値未満である場合には、両画像データから求めた特徴点とその移動ベクトルは不正確であると判断してステップS16に進み、前回算出しメモリ25a内に保存されている以前の移動量(以下、移動距離ともいう。)Lを用いてN枚目の画像データとN+1枚目の画像データのパノラマ合成を行い、ステップBに進む。パノラマ撮影を行い、何枚か連続して空間周波数Fが閾値未満となったときこのステップS16が繰り返し実行されるため、ある期間移動量を算出できなくても、精度の高いパノラマ合成が可能となる。   If the result of determination in step S13 is that the spatial frequency F determined in step S12 is less than the threshold, it is determined that the feature points determined from both image data and their movement vectors are inaccurate, and the process proceeds to step S16. Panorama synthesis of the Nth image data and the (N + 1) th image data is performed using the previous movement amount (hereinafter also referred to as movement distance) L calculated and stored in the memory 25a. move on. Step S16 is repeatedly executed when the panorama shooting is performed and the spatial frequency F becomes less than the threshold value continuously for several frames. Therefore, even if the movement amount cannot be calculated for a certain period, high-accuracy panorama composition is possible. Become.

図3は、図2における処理内容を説明する図である。N−2枚目の画像は山及びその裾野が写っており、次のN−1枚目の画像は山の裾野から海に至る部分が写っている。このため、画像の空間周波数は高く、パンした移動距離Lは精度良く求まる。   FIG. 3 is a diagram for explaining the processing contents in FIG. The N-2nd image shows a mountain and its base, and the next N-1st image shows a portion from the base of the mountain to the sea. For this reason, the spatial frequency of the image is high, and the panned moving distance L can be obtained with high accuracy.

次のN枚目の画像は、海と空の画像が大部分を占め、画像の空間周波数は低い。このN枚目の画像と、N−1枚目の画像のうち右端領域(海と空とが大部分を示す領域)とを比較しても、模様の変化が乏しいため、両者間の移動距離を精度良く求めることはできない。そこで、本実施形態では、N枚目の画像とN−1枚目の画像を合成するとき、両者間の移動距離として、N−2枚目とN−1枚目の移動距離を用いてパノラマ合成する。   In the next Nth image, the image of the sea and the sky occupies most, and the spatial frequency of the image is low. Even if this Nth image is compared with the rightmost region (region where the sea and sky show the most part) of the N-1th image, the change in pattern is scarce. Cannot be obtained with high accuracy. Therefore, in the present embodiment, when the Nth image and the (N-1) th image are combined, a panorama is used by using the N-2th and N-1th movement distances as the movement distance between them. Synthesize.

人が手持ちでカメラをパンする場合、連写毎の各間隔での移動速度の変化は小さく一定も見なすこともできる。このため、本実施形態では、今回の移動距離の算出が不正確であると判断したとき、直前に求めた移動距離Lを用いてパノラマ合成し、精度の高いパノラマ合成画像を得るようにしている。   When a person pans the camera by hand, the change in the moving speed at each interval for each continuous shooting is small and can be regarded as constant. For this reason, in this embodiment, when it is determined that the calculation of the current movement distance is inaccurate, panorama synthesis is performed using the movement distance L obtained immediately before, and a high-accuracy panorama composite image is obtained. .

図4は、本発明の別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態では、図3の繰り返し処理(ステップA,ステップB)間の処理が異なり、ステップS1,S2,S3,S11,S12,S13までは図3の実施形態と同じである。但しステップS3で求めた移動距離をL1とする。   FIG. 4 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to another embodiment of the present invention. In the present embodiment, the process between the repeated processes (step A, step B) in FIG. 3 is different, and steps S1, S2, S3, S11, S12, and S13 are the same as in the embodiment in FIG. However, the movement distance obtained in step S3 is L1.

本実施形態では、ステップS13の判定の結果、ステップS15でN枚目とN+1枚目のパノラマ合成を行い、次のステップS17で、N枚目とN+1枚目の移動量をL1としてメモリ25aに保持(更新)し、ステップBに進む。   In the present embodiment, as a result of the determination in step S13, panorama composition of the Nth and N + 1th sheets is performed in step S15, and in the next step S17, the movement amount of the Nth and N + 1th sheets is set to L1 in the memory 25a. Hold (update) and proceed to Step B.

ステップS13の判定の結果、空間周波数Fが閾値未満の場合には、ステップS18で移動距離の算出時の撮影枚数を判定し、移動距離がN枚目とN+1枚目の画像から算出されたものであることが撮影枚数から分かった場合には、ステップS18からステップS16に進み、この移動距離を用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、ステップBに進む。   If the result of determination in step S13 is that the spatial frequency F is less than the threshold value, the number of shots at the time of calculating the moving distance is determined in step S18, and the moving distance is calculated from the Nth and N + 1th images. If it is found from the number of shots, the process proceeds from step S18 to step S16, and the Nth and N + 1th images are panorama synthesized using this moving distance, and the process proceeds to step B.

ステップS18の判定の結果、否定すなわち移動距離が直前に算出されたものでなく、それより前に算出されたデータであると判別された場合には、その移動距離を用いてパノラマ合成すると、合成精度が劣化してしまう。そこで、この場合には、ステップS18からステップS20に進み、N+1枚目とN+2枚目の合成箇所をサーチして、この合成箇所の画像の空間周波数Fを算出する(ステップS21)。   If the result of determination in step S18 is negative, that is, if it is determined that the movement distance is not the data calculated immediately before but the data is calculated before that, the panorama composition is performed using the movement distance. Accuracy will deteriorate. Therefore, in this case, the process proceeds from step S18 to step S20, where the N + 1 and N + 2 synthesis locations are searched, and the spatial frequency F of the image at this synthesis location is calculated (step S21).

そして、次のステップS22で、空間周波数Fが所定の閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上の場合にはステップS23に進み、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像から移動距離L2を算出する。次のステップS24では、移動距離L2の値を用いてN枚目の画像とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。   Then, in the next step S22, it is determined whether or not the spatial frequency F is equal to or greater than a predetermined threshold value. If the spatial frequency F is equal to or greater than the threshold value, the process proceeds to step S23, and the moving distance from the (N + 1) th image and the (N + 2) th image. L2 is calculated. In the next step S24, the Nth image and the (N + 1) th image are panorama synthesized using the value of the movement distance L2.

即ち、本実施形態では、図5に示す様に、N枚目の画像とN+1枚目の画像から算出される移動距離L1が不明な場合には、N+1枚目とN+2枚目の画像から求められる移動距離L2を用いてN枚目の画像とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。これにより、N枚目の画像とN+1枚目の画像のパノラマ合成の精度が向上する。   That is, in the present embodiment, as shown in FIG. 5, when the moving distance L1 calculated from the Nth image and the (N + 1) th image is unknown, it is obtained from the (N + 1) th image and the (N + 2) th image. The Nth image and the (N + 1) th image are panorama synthesized by using the movement distance L2. This improves the accuracy of panoramic synthesis of the Nth image and the (N + 1) th image.

図4のステップS24の次のステップS25では、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像を移動距離L2を用いてパノラマ合成し、次のステップS26では変数NをN+1に置き換えて、次のステップS27で移動距離L2を移動距離L1としてメモリ25aに保存し以前のデータを更新する。そして、ステップBに入る。   In step S25 following step S24 of FIG. 4, panoramic synthesis is performed using the movement distance L2 for the (N + 1) th image and the (N + 2) th image. In the next step S26, the variable N is replaced with N + 1, and the next step In S27, the movement distance L2 is stored in the memory 25a as the movement distance L1, and the previous data is updated. Then, step B is entered.

ステップ22の判定の結果、空間周波数Fが閾値未満の場合には、メモリ25aに保存されている移動量L1の値を用いてN枚目の画像とN+1枚目の画像をパノラマ合成し(ステップS28)、ステップBに入る。   If the result of determination in step 22 is that the spatial frequency F is less than the threshold value, the Nth image and the N + 1th image are panorama synthesized using the value of the movement amount L1 stored in the memory 25a (step S28), Step B is entered.

この様に、本実施形態では、直前の画像間で移動量の算出ができなかった場合には、直後の画像間で算出した移動量を用いてパノラマ合成を行うため、センサを用いなくてもパノラマ合成精度を向上させることが可能となる。   As described above, in this embodiment, when the movement amount cannot be calculated between the immediately preceding images, the panorama synthesis is performed using the movement amount calculated between the immediately following images, so that a sensor is not used. It is possible to improve the panorama synthesis accuracy.

図6は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図4の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。   FIG. 6 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 4, the same processing steps are given the same step numbers, and detailed descriptions thereof are omitted.

図6に示す処理手順では、図4のステップS18,S16が無く、ステップS13の判定結果が「空間周波数F<閾値」のときステップS20に進む点が異なる。また、ステップS24の代わりにステップS24aを設けている。ステップS24aでは、ステップS23で求めた移動距離L2と、メモリ25a内の移動距離L1との「平均値L=(L1+L2)/2」を求め、この平均値Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成している。   The processing procedure shown in FIG. 6 is different in that the process proceeds to step S20 when steps S18 and S16 in FIG. 4 are not present and the determination result in step S13 is “spatial frequency F <threshold”. Further, step S24a is provided instead of step S24. In step S24a, “average value L = (L1 + L2) / 2” between the movement distance L2 obtained in step S23 and the movement distance L1 in the memory 25a is obtained, and the Nth and N + 1 sheets are obtained using this average value L. A panoramic composition of the eye image.

この実施形態では、図7に示す様に、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動距離L1が分かっており、N枚目の画像とN+1枚目の画像の移動距離Lが低周波画像のため不明で、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像の移動距離L2が分かったときに、不明な移動距離Lを、その前後の移動距離L1,L2の平均値と仮定してパノラマ合成する構成となっている。これにより、センサを用いなくてもパノラマ合成精度を向上させることが可能となる。   In this embodiment, as shown in FIG. 7, the moving distance L1 between the (N-1) th image and the Nth image is known, and the moving distance L between the Nth image and the (N + 1) th image is determined. It is unknown because it is a low-frequency image, and when the moving distance L2 between the (N + 1) th image and the (N + 2) th image is known, the unknown moving distance L is assumed to be the average value of the moving distances L1, L2 before and after that Panorama composition. This makes it possible to improve the panorama synthesis accuracy without using a sensor.

図8は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図6の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。   FIG. 8 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 6, the same processing steps are given the same step numbers, and detailed descriptions thereof are omitted.

本実施形態では、ステップS13でN枚目とN+1枚目の合成箇所の空間周波数Fが閾値未満のときステップS20aに進み、一枚前のN−1枚目とN+1枚目の合成箇所をサーチし、次のステップS21aで合成箇所の空間周波数Fを求め、ステップS22で、その周波数Fが閾値以上か未満かを判定する。   In the present embodiment, when the spatial frequency F of the Nth and N + 1th synthesis locations is less than the threshold value in step S13, the process proceeds to step S20a, and the previous N-1th and N + 1th synthesis locations are searched. Then, in the next step S21a, the spatial frequency F of the synthesis location is obtained, and in step S22, it is determined whether the frequency F is greater than or less than a threshold value.

ステップS22の判定の結果、閾値以下のときは2枚の画像間(N−1枚目とN+1枚目)の移動量L2を算出し、次のステップS24bで、L=L2−L1としてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、次のステップS27aで、N枚目とN+1枚目の移動量Lをメモリ25aにL1として保存し、ステップBに進む。   If the result of determination in step S22 is equal to or less than the threshold value, the movement amount L2 between the two images (N−1 and N + 1) is calculated, and in the next step S24b, N = L2−L1 The panorama composition of the Nth image and the N + 1th image is performed, and in the next step S27a, the movement amount L of the Nth and N + 1th images is stored as L1 in the memory 25a, and the process proceeds to Step B.

この実施形態では、図9に示す様に、N枚目とN+1枚目の画像間の移動量Lが不明なとき、N+1枚目とN−1枚目の画像間の移動量L2と、N枚目とN−1枚目の画像間の移動量L1とから不明な移動量LをL=L2−L1として算出し、これを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。これにより、センサを用いなくても合成精度が向上する。   In this embodiment, as shown in FIG. 9, when the movement amount L between the Nth and N + 1th images is unknown, the movement amount L2 between the N + 1th and N−1th images, The unknown movement amount L is calculated as L = L2−L1 from the movement amount L1 between the first and N−1th images, and the Nth and N + 1th images are panorama synthesized using this. This improves the synthesis accuracy without using a sensor.

図10は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図8の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。図8の処理では、図9において、N枚目とN+1枚目の移動距離L=L2−L1を算出したが、本実施形態では、L2を用い、N−1枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成してしまう点が異なる。   FIG. 10 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 8, the same step number is assigned to the same processing step, and detailed description thereof is omitted. In the process of FIG. 8, the movement distance L = L2−L1 of the Nth and N + 1th sheets in FIG. 9 is calculated, but in this embodiment, L2 is used and the N−1th and N + 1th images are used. The difference is that panorama composition is performed.

即ち、ステップS23でN−1枚目とN+1枚目の移動距離L2を算出したら、ステップS24cで、N−1枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、次のステップS27bで、移動距離L=L2−L1をメモリ25a内にL1として保持し、次のステップS26で変数NをN+1としてステップBに進む。   That is, after calculating the (N−1) th and (N + 1) th moving distance L2 in step S23, the N−1th and N + 1th images are panorama synthesized in step S24c, and in the next step S27b, the moving distance is calculated. L = L2−L1 is held as L1 in the memory 25a, and in the next step S26, the variable N is set to N + 1 and the process proceeds to step B.

本実施形態によれば、図8の実施形態に比べてN枚目とN+1枚目のパノラマ合成処理を省き、パノラマ合成処理量を削減することが可能となる。   According to the present embodiment, it is possible to omit the N-th and (N + 1) -th panorama composition processing and reduce the amount of panorama composition processing compared to the embodiment of FIG.

図11は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。   FIG. 11 is a flowchart showing a panorama composition processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 2, the same step number is assigned to the same processing step, and detailed description thereof is omitted.

図2のステップS13で空間周波数Fが閾値未満のときステップS16で旧移動距離Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成したが、本実施形態では、ステップS16の前段のステップS5において、N枚目とN+1枚目の合成部分に対してボカシ処理を施し、その後にステップS16でパノラマ合成する様にしている。   When the spatial frequency F is less than the threshold value in step S13 in FIG. 2, panoramic synthesis is performed on the Nth and N + 1th images using the old movement distance L in step S16. In the present embodiment, the step preceding step S16 is performed. In S5, blur processing is performed on the Nth and N + 1th combined portions, and then panoramic combining is performed in step S16.

この実施形態によれば、画像が低周波模様のとき合成部分をぼかしてからパノラマ合成するため、2つの画像間のずれを緩和でき、パノラマ画像の画質を向上させることが可能となる。   According to this embodiment, when the image has a low-frequency pattern, panorama synthesis is performed after blurring the combined portion, so that the shift between the two images can be alleviated and the image quality of the panoramic image can be improved.

図12は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。   FIG. 12 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 2, the same step number is assigned to the same processing step, and detailed description thereof is omitted.

2枚の画像間で移動量が不明となるのは、低周波画像に起因する他、繰り返し模様の画像の場合もある。そこで、本実施形態では、ステップS13の判定結果が空間周波数F≧閾値となったとき次にステップS6で合成箇所に繰り返し模様があるか否かを判定し、繰り返し模様がない場合にステップS14に進み、繰り返し模様がある場合にはステップS16に進んでメモリ25a内の旧移動距離Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。   The amount of movement between the two images is unclear due to the low-frequency image and may be a repetitive pattern image. Therefore, in the present embodiment, when the determination result in step S13 is the spatial frequency F ≧ threshold value, it is next determined in step S6 whether or not there is a repetitive pattern in the combined portion. If there is a repetitive pattern, the process proceeds to step S16, and the Nth and N + 1th images are panorama synthesized using the old movement distance L in the memory 25a.

パノラマ合成箇所に繰り返し模様を含む場合、N枚目とN+1枚目の画像間での特徴点がずれる虞が高く、パノラマ合成精度が低下する可能性がある。そこで、本実施形態では、繰り返し模様が存在する場合には、繰り返し模様の無いN−1枚目とN枚目との間で算出された旧移動量Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、パノラマ画像の画質向上を図る。   When the panorama synthesis part includes a repeated pattern, there is a high possibility that the feature points between the Nth and N + 1th images are shifted, and the panorama synthesis accuracy may be lowered. Therefore, in this embodiment, when there is a repeated pattern, the Nth and N + 1th sheets are calculated using the old movement amount L calculated between the (N−1) th sheet and the Nth sheet without the repeated pattern. Panorama images are combined to improve the image quality of the panorama images.

図13は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。   FIG. 13 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 2, the same step number is assigned to the same processing step, and detailed description thereof is omitted.

図2の処理手順では、ステップS13で合成箇所における空間周波数を判定したが、本実施形態では、空間周波数は用いずに、特徴点個数で判定している。即ち、ステップS11でN枚目とN+1枚目の合成箇所をサーチし、次のステップS7で、合成箇所の特徴点個数を判定する。特徴点個数が閾値以上の場合にはステップS14に進み、特徴点個数が閾値未満のときステップS16に進む。   In the processing procedure of FIG. 2, the spatial frequency at the synthesis location is determined in step S <b> 13, but in this embodiment, the spatial frequency is not used and the determination is based on the number of feature points. That is, in step S11, the Nth and N + 1th synthesis points are searched, and in the next step S7, the number of feature points at the synthesis point is determined. If the number of feature points is greater than or equal to the threshold, the process proceeds to step S14. If the number of feature points is less than the threshold, the process proceeds to step S16.

本実施形態では、合成箇所の特徴点個数が多いときは、今回算出した移動量を用いてパノラマ合成を行い、特徴点個数が少ないときは、以前に算出した移動量を用いてパノラマ合成を行う。これにより、パノラマ合成した画質の向上を図ることが可能となる。   In the present embodiment, when the number of feature points at the composition location is large, panorama composition is performed using the amount of movement calculated this time, and when the number of feature points is small, panorama composition is performed using the amount of movement calculated previously. . As a result, it is possible to improve the image quality of panorama synthesis.

図14は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。   FIG. 14 is a flowchart showing a panorama composition processing procedure according to still another embodiment of the present invention. Since the panorama synthesis processing procedure of the present embodiment is basically the same as the processing procedure of FIG. 2, the same step number is assigned to the same processing step, and detailed description thereof is omitted.

図2の処理手順のステップS1〜S3は、1枚目と2枚目の画像が低周波画像でないことを前提として移動量Lが求まるものとしている。しかし、実際には、1枚目,2枚目の画像が低周波画像であることも起こり得ることであり、移動量Lが算出できない事態が生じる。   In steps S1 to S3 in the processing procedure of FIG. 2, the movement amount L is obtained on the assumption that the first and second images are not low-frequency images. However, in practice, the first and second images may be low-frequency images, and the movement amount L cannot be calculated.

そこで、本実施形態では、この様な事態に対処すべく、例えば前日に行った前回撮影時の移動量Lを記憶しておき、今日の撮影時にそのデータを利用することとしている。即ち、ステップS1で1枚目と2枚目の合成箇所をサーチしたあと、次のステップS31で、合成箇所の空間周波数Fを算出する。そして、ステップS32で、空間周波数Fが閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上の場合に移動量Lを算出し(ステップS33)、この移動量を用いて次のステップS2で1枚目と2枚目の画像をパノラマ合成する。   Therefore, in this embodiment, in order to deal with such a situation, for example, the movement amount L at the previous shooting performed on the previous day is stored, and the data is used at the time of shooting today. In other words, after searching for the first and second composite locations in step S1, the spatial frequency F of the composite location is calculated in the next step S31. In step S32, it is determined whether or not the spatial frequency F is equal to or higher than the threshold value. If the spatial frequency F is equal to or higher than the threshold value, the movement amount L is calculated (step S33). Panorama synthesis of the eye and second image.

ステップS32の判定の結果、空間周波数Fが閾値未満の場合にはステップS36に進み、前回撮影時の平均移動距離Laveを用いて1枚目と2枚目の画像のパノラマ合成を行う。   As a result of the determination in step S32, if the spatial frequency F is less than the threshold value, the process proceeds to step S36, and panorama synthesis of the first and second images is performed using the average moving distance Lave at the time of previous shooting.

ステップS2又はステップS36の次にステップS35に進み、移動量平均値を現す変数Laveを“0”とする(即ち、初期化を行う。)。そして、繰り返し処理のステップAに進む。繰り返し処理では、図2のステップS11,S12,S13,S14,S15,S16は同じであるが、本実施形態では、ステップS15の次のステップS41で、Lave=Lave+Lとし、ステップBが終わった後のステップS42で、「Lave=Lave/移動量算出回数」として今回撮影時の移動量Lの平均値を求め、メモリ25aに保存しておく。   After step S2 or step S36, the process proceeds to step S35, and a variable Lave representing the movement amount average value is set to “0” (that is, initialization is performed). Then, the process proceeds to step A of the iterative process. In the iterative process, steps S11, S12, S13, S14, S15, and S16 in FIG. 2 are the same, but in this embodiment, after step S41, Lave = Lave + L is set in step S41 after step S15. In step S42, the average value of the movement amount L at the time of the current photographing is obtained as “Lave = Lave / movement amount calculation number” and stored in the memory 25a.

これにより、センサを用いなくても、1枚目と2枚目の画像のパノラマ合成精度を向上させることができる。   Accordingly, it is possible to improve the panorama synthesis accuracy of the first and second images without using a sensor.

図15は、例えば全周囲360度の超広角のパノラマ画像を合成するときの処理手順を示すフローチャートであり、図16はその概念説明図である。ユーザが手持ちでカメラをパンさせ超広角のパノラマ画像を撮影する場合、カメラで1枚撮影する毎の移動距離がばらついても、全体の移動曲線は所定の曲線上にある蓋然性は高い。   FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure when, for example, a super wide-angle panoramic image having 360 degrees around the entire periphery is synthesized, and FIG. 16 is a conceptual explanatory diagram thereof. When a user pans the camera with his hand to shoot a panoramic image with a wide angle, the probability that the entire movement curve is on a predetermined curve is high even if the movement distance varies every time one image is taken with the camera.

そこで、図16に例示する様に、1回目,2回目,…,9回目の各撮影時の前回からの移動距離を算出し、撮開開始からの時間に対する分布を求める。そして、図16では、5回目の撮影時の前回からの移動距離が算出できなかったが、この移動距離は、全体の移動分布曲線から求めることが可能となる。なお、6回目の移動距離は、前述した実施形態と同様に、前々回からの移動距離や7回目の移動距離から求める。   Therefore, as illustrated in FIG. 16, the movement distance from the previous time at the first, second,..., Ninth shooting is calculated, and the distribution with respect to time from the start of shooting is obtained. In FIG. 16, the movement distance from the previous time at the time of the fifth shooting cannot be calculated, but this movement distance can be obtained from the entire movement distribution curve. Note that the sixth movement distance is obtained from the movement distance from the previous time or the seventh movement distance, as in the above-described embodiment.

そこで、図15の処理手順では、撮影枚数だけ繰り返すステップAとステップBとの間の繰り返し処理を行う。この繰り返し処理では、先ず、ステップS51でN枚目の画像とN+1枚目の画像の合成箇所をサーチし、ステップS52で、合成箇所の空間周波数Fを算出し、ステップS53で、空間周波数Fが閾値以上であるか否かを判定する。ステップS53で空間周波数F≧閾値と判定された場合には次のステップS54で移動量Lnを記録し、ステップBからステップAに戻る。ステップS53で空間周波数F<閾値と判定された場合にはステップBからステップAに戻る。   Therefore, in the processing procedure of FIG. 15, the repetitive processing between step A and step B is repeated for the number of shots. In this iterative process, first, in step S51, the synthesis location of the Nth image and the (N + 1) th image is searched, the spatial frequency F of the synthesis location is calculated in step S52, and the spatial frequency F is calculated in step S53. It is determined whether or not the threshold value is exceeded. If it is determined in step S53 that the spatial frequency F is greater than or equal to the threshold value, the movement amount Ln is recorded in the next step S54, and the process returns from step B to step A. If it is determined in step S53 that the spatial frequency F <threshold, the process returns from step B to step A.

このステップA―ステップBの繰り返し処理が終了した後はステップS55に進み、図16の移動分布曲線を求める。そして、次のステップCとステップDとの間の繰り返し処理を、移動量が算出できなかった箇所の数だけ繰り返す。   After the repetition of step A-step B is completed, the process proceeds to step S55, and the movement distribution curve of FIG. 16 is obtained. Then, the iterative process between the next step C and step D is repeated as many times as there are places where the movement amount cannot be calculated.

ステップCとステップDとの間の繰り返し処理では、先ず、ステップS56で移動分布曲線から移動量算出ができなかった箇所の移動量Lnを算出し、ステップDに進む。   In the repetitive processing between Step C and Step D, first, the movement amount Ln of the part where the movement amount cannot be calculated from the movement distribution curve is calculated in Step S56, and the process proceeds to Step D.

この繰り返し処理が終わった後は、次にステップEとステップF間の繰り返し処理を撮影枚数だけ繰り返し、この処理を終了する。即ち、ステップE,F間の繰り返し処理では、ステップS57でN枚目とN+1枚目の画像を移動量Lnを用いてパノラマ合成を行い、ステップFに進む。これにより、移動量が大きく変化する箇所についての移動量算出精度を向上させることができ、超広角のパノラマ画像が精度良く合成可能となる。   After this repetitive processing is completed, the repetitive processing between step E and step F is then repeated for the number of shots, and this processing ends. That is, in the repetitive processing between steps E and F, panorama synthesis is performed using the movement amount Ln for the Nth and N + 1th images in step S57, and the process proceeds to step F. Thereby, it is possible to improve the movement amount calculation accuracy for a portion where the movement amount greatly changes, and it is possible to synthesize an ultra-wide-angle panoramic image with high accuracy.

図17は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態では、2枚の低周波画像の比較によって移動量Lが算出できなかった場合に、過去の図16に示す移動分布曲線に基づいて今回の超広角撮影時に移動量が算出できなかった箇所の移動量を求め、この移動量により超広角のパノラマ合成を行うことを特徴とする。   FIG. 17 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. In this embodiment, when the amount of movement L cannot be calculated by comparing two low-frequency images, the amount of movement cannot be calculated at the time of this ultra-wide-angle shooting based on the movement distribution curve shown in FIG. It is characterized in that the amount of movement of the location is obtained, and panoramic composition with an ultra wide angle is performed based on the amount of movement.

先ず、ステップAとステップBとの間の繰り返し処理を撮影枚数分行うのであるが、ステップS61で、N枚目とN+1枚目の合成箇所をサーチし、ステップS62で、合成箇所の空間周波数Fを算出する。そして、この空間周波数Fが所定の閾値以上であるか否かを判定し(ステップS63)、空間周波数F≧閾値の場合には次のステップS64で移動量Lを求めてメモリ25aに記録し、N枚目とN+1枚目の画像のパノラマ合成を行い(ステップS65)、ステップBからステップAに戻る。   First, the iterative process between step A and step B is performed for the number of shots. In step S61, the Nth and N + 1th combined points are searched, and in step S62, the spatial frequency F of the combined point is searched. Is calculated. Then, it is determined whether or not the spatial frequency F is equal to or higher than a predetermined threshold (step S63). If the spatial frequency F is equal to or greater than the threshold, the movement amount L is obtained and recorded in the memory 25a in the next step S64, Panorama synthesis of the Nth and N + 1th images is performed (step S65), and the process returns from step B to step A.

ステップS63の判定の結果、空間周波数F<閾値の場合にはステップS66に進み、過去の移動分布曲線から移動量を算出し、N枚目とN+1枚目の画像のパノラマ合成を行って(ステップS67)、ステップBからステップAに戻る。   If the result of determination in step S63 is that the spatial frequency F <threshold, the process proceeds to step S66, where the amount of movement is calculated from the past movement distribution curve, and panorama synthesis of the Nth and N + 1th images is performed (step S66). S67), the process returns from step B to step A.

上記の繰り返し処理が終了した後は、ステップS68に進み、今回の超広角パノラマ撮影時の移動分布曲線を求め、ステップS69で、以前に算出した移動分布曲線と今回の移動分布曲線との平均値を算出し、最後のステップS70で、平均値の移動分布曲線をメモリ25aに記録してこの処理を終了する。   After the above repetitive processing is completed, the process proceeds to step S68 to obtain a movement distribution curve at the time of the current super wide-angle panorama shooting, and at step S69, the average value of the movement distribution curve calculated previously and the current movement distribution curve. In the last step S70, the movement distribution curve of the average value is recorded in the memory 25a, and this process ends.

撮影者がカメラを手で持ち、自身を中心に一周回転して周囲360度の超広角のパノラマ撮影を行う場合、一周する間は、毎回ある程度は同様の移動曲線を描くものと考えられる。そこで、過去の撮影時における移動曲線から今回の移動量が算出できなかった区間の移動量を求めても、同じ移動量であったと推定でき、センサを用いなくても、高精度なパノラマ合成が可能となる。   If the photographer holds the camera by hand and rotates around itself to perform 360-degree super wide-angle panoramic shooting, it is considered that the same movement curve is drawn to some extent during one round. Therefore, even if the movement amount of the section where the current movement amount could not be calculated from the movement curve at the time of past shooting, it can be estimated that it was the same movement amount, and high accuracy panorama synthesis can be performed without using a sensor. It becomes possible.

図18は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態は基本的に図17の実施形態と同じである。図17では、過去の移動分布曲線を利用したが、この移動分布曲線は、カメラユーザ毎に異なる曲線になることが予想される。   FIG. 18 is a flowchart showing a panorama synthesis processing procedure according to still another embodiment of the present invention. This embodiment is basically the same as the embodiment of FIG. In FIG. 17, a past movement distribution curve is used. However, this movement distribution curve is expected to be different for each camera user.

カメラを複数のユーザが使用する場合、移動分布曲線をユーザ毎に記録し使用した方が高精度のパノラマ合成を行うことが可能となる。そこで、本実施形態では、図17の処理手順に入る前に、ステップS45とステップS46を行ってから、図17の処理に入る。   When a camera is used by a plurality of users, it is possible to perform panoramic synthesis with high accuracy by recording and using a movement distribution curve for each user. Therefore, in this embodiment, step S45 and step S46 are performed before entering the processing procedure of FIG.

ステップS45では、カメラがユーザ(撮影者)情報を取得する。この取得方法はどの様な方法でも良い。ユーザ自身がメニュー画面から指定する方法でも良い。あるいは、カメラが認識装置(例えば指紋認識装置)を持ち、判断しても良い。次のステップS46では、メモリ25aを検索し、該当ユーザの過去の移動分布曲線を取り出してから、ステップAに入る。   In step S45, the camera acquires user (photographer) information. This acquisition method may be any method. A method in which the user himself designates from the menu screen may be used. Alternatively, the camera may have a recognition device (for example, a fingerprint recognition device) and make a determination. In the next step S46, the memory 25a is searched, and the past movement distribution curve of the corresponding user is extracted, and then step A is entered.

これにより、ユーザ毎のクセを勘案してパノラマ合成を行うため、移動量算出の精度低下を防ぐことができ、高精度のパノラマ合成処理が可能となる。   Thereby, since panorama synthesis is performed in consideration of the habit of each user, it is possible to prevent a reduction in the accuracy of movement amount calculation and to perform high-accuracy panorama synthesis processing.

なお、上述した各実施形態では、デジタルカメラ内でパノラマ合成を行うものとして説明したが、個々の撮影画像をパーソナルコンピュータに読み出し、パーソナルコンピュータ内で合成する場合にも同様に適用可能である。   In each of the above-described embodiments, the panoramic composition is described as being performed in the digital camera. However, the present invention can be similarly applied to a case where individual captured images are read out to a personal computer and combined in the personal computer.

以上述べた実施形態を夫々個別に説明したが複数の実施形態を併用してパノラマ合成を行うことも可能である。例えば、低周波画像のため以前の移動量を用いてパノラマ合成を行うとき、図11のステップS5で説明したように、合成箇所の画像をぼかして合成することも可能である。   Although the embodiments described above have been described individually, it is also possible to perform panorama synthesis using a plurality of embodiments in combination. For example, when performing panoramic synthesis using a previous movement amount for a low-frequency image, as described in step S5 in FIG.

以上述べた様に、実施形態のパノラマ画像合成方法は、撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行うことを特徴とする。   As described above, the panoramic image synthesis method according to the embodiment is a panoramic image synthesis method for panoramic synthesis of a plurality of images taken continuously while moving the imaging apparatus, and the Nth and N + 1th images. Since the similarity between the synthesis location of the Nth image and the synthesis location of the (N + 1) th image is lower than a predetermined threshold value, the Nth image is between the N + 1th image and the N + 1th image. Panoramic composition is performed using the movement amount calculated from two consecutive images before the N-th image or after the N + 1-th image when the movement amount cannot be calculated.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法の前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の空間周波数が閾値以上であるか否かで判断することを特徴とする。   Further, the level of similarity in the panoramic image synthesis method of the embodiment is determined by determining whether or not the spatial frequency of the image at the synthesis location is equal to or higher than a threshold value.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法の前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の特徴点の数が所定数より多いか否かで判断することを特徴とする。   Further, the level of similarity in the panoramic image synthesis method of the embodiment is characterized in that it is determined by whether or not the number of feature points of the image at the synthesis location is greater than a predetermined number.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、N枚目の画像とN+1枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)として、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L1)と、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像の移動量(L2)との平均値(L=(L1+L2)/2)として算出することを特徴とする。   In addition, when the movement amount (L) of the Nth image and the (N + 1) th image cannot be calculated, the panoramic image composition method of the embodiment uses the N−1th image as the movement amount (L). It is calculated as an average value (L = (L1 + L2) / 2) of the movement amount (L1) of the Nth image and the movement amount (L2) of the (N + 1) th image and the (N + 2) th image. To do.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)を、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離(L2)とN−2枚目の画像とN−1枚目の画像の移動距離(L1)との差(L=L2−L1)から算出することを特徴とする。   Further, when the panoramic image composition method of the embodiment cannot calculate the movement amount (L) of the (N−1) -th image and the N-th image, the movement amount (L) is set to the (N−2) -th image. It is calculated from the difference (L = L2−L1) between the moving distance (L2) between the image and the Nth image and the moving distance (L1) between the N−2th image and the N−1th image. Features.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、N−1枚目の画像とN枚目の画像のパノラマ合成を止め、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離を用いてN−2枚目の画像とN枚目の画像をパノラマ合成することを特徴とする。   In addition, the panoramic image synthesis method according to the embodiment, when the movement amount (L) between the (N−1) th image and the Nth image cannot be calculated, The panorama synthesis is stopped, and the N-2th image and the Nth image are panorama synthesized using the moving distance between the N-2th image and the Nth image.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、前記類似性の低い画像を合成するときは該類似性の低い部分の前記合成箇所の画像をぼかし処理してからパノラマ合成することを特徴とする。   The panoramic image synthesis method of the embodiment is characterized in that when synthesizing the low-similarity image, panoramic synthesis is performed after blurring the image of the synthesis portion of the low-similarity part.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、前記合成箇所に繰り返し模様が存在する場合には両画像間に共通の繰り返し模様が無い状態で算出された移動量を用いてパノラマ合成を行うことを特徴とする。   The panoramic image composition method of the embodiment performs panoramic composition using a movement amount calculated in a state where there is no common repetitive pattern between both images when there is a repetitive pattern at the composition location. And

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、1枚目の画像と2枚目の画像の合成箇所の類似性が所定閾値より低いときは前回のパノラマ撮影時に算出されている移動量の平均値で代用して前記1枚目と前記2枚目の画像のパノラマ合成を行うことを特徴とする。   In addition, the panoramic image synthesis method of the embodiment uses the average value of the movement amount calculated at the previous panorama shooting when the similarity between the synthesis position of the first image and the second image is lower than a predetermined threshold. Instead, panoramic composition of the first and second images is performed.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、算出された前記移動量の移動量分布曲線を算出し、該移動量分布曲線から途中の移動量算出ができなかった移動量を推定してパノラマ合成を行うことを特徴とする。   In the panoramic image synthesis method of the embodiment, a movement amount distribution curve of the calculated movement amount is calculated, and a movement amount that could not be calculated on the way from the movement amount distribution curve is estimated to perform panorama synthesis. It is characterized by performing.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、前回のパノラマ撮影時に算出された移動量の分布曲線のデータを保持しておき、今回のパノラマ撮影時に移動量が算出できなかったときは該分布曲線から求めた移動量によりパノラマ合成を行うことを特徴とする。   In addition, the panoramic image composition method of the embodiment retains data of the movement amount distribution curve calculated at the previous panorama shooting, and when the movement amount cannot be calculated at the current panorama shooting, the distribution curve is calculated from the distribution curve. The panoramic composition is performed according to the obtained movement amount.

また、実施形態のパノラマ画像合成方法の前記移動量の分布曲線のデータは撮影者別に保持して使用することを特徴とする。   Further, the movement amount distribution curve data of the panoramic image synthesis method of the embodiment is stored and used for each photographer.

また、実施形態のパノラマ画像合成プログラムは、上記のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法を処理ステップ順に記載したパノラマ画像合成プログラム。   The panoramic image synthesis program according to the embodiment is a panoramic image synthesis program in which the panoramic image synthesis method described above is described in the order of processing steps.

また、実施形態の撮像装置は、上記のパノラマ画像合成プログラムと該パノラマ画像合成プログラムを実行する制御装置を搭載したことを特徴とする。   In addition, the imaging apparatus according to the embodiment includes the panorama image synthesis program and a control device that executes the panorama image synthesis program.

以上述べた実施形態によれば、ジャイロセンサや位置センサを搭載しない撮像装置でも高精度にパノラマ画像を合成することが可能となる。   According to the embodiment described above, it is possible to synthesize a panoramic image with high accuracy even in an imaging apparatus that does not include a gyro sensor or a position sensor.

本発明に係る撮像装置及びパノラマ画像合成方法は、センサを用いずに高精度にパノラマ画像合成が行えるため、コンパクトなデジタルカメラ等に適用すると有用であり、また、画像データを外部のコンピュータに取り出してコンピュータ上でパノラマ合成する場合にも好適である。   The imaging apparatus and panoramic image synthesis method according to the present invention can be used for a compact digital camera or the like because panoramic image synthesis can be performed with high accuracy without using a sensor, and image data is taken out to an external computer. It is also suitable for panoramic composition on a computer.

20 撮像装置
21 撮影レンズ
22 撮像素子
25 CPU
25a 移動量メモリ
30 デジタル信号処理部
20 Imaging device 21 Shooting lens 22 Imaging element 25 CPU
25a Movement amount memory 30 Digital signal processing unit

Claims (14)

撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。   A panoramic image composition method for performing panorama composition of a plurality of images taken continuously while moving an imaging device, searching for a composition portion of an Nth image and an (N + 1) th image, and combining the Nth image If the amount of movement between the Nth image and the (N + 1) th image cannot be calculated because the similarity between the location and the N + 1th image is lower than a predetermined threshold, or before the Nth image A panoramic image synthesis method for performing panorama synthesis using the movement amount calculated from two consecutive images after an N + 1th image. 請求項1に記載のパノラマ画像合成方法であって、前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の空間周波数が閾値以上であるか否かで判断するパノラマ画像合成方法。   The panoramic image synthesis method according to claim 1, wherein the similarity level is determined based on whether a spatial frequency of an image at the synthesis location is equal to or higher than a threshold value. 請求項1に記載のパノラマ画像合成方法であって、前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の特徴点の数が所定数より多いか否かで判断するパノラマ画像合成方法。   The panoramic image synthesis method according to claim 1, wherein the similarity level is determined based on whether or not the number of feature points of the image at the synthesis location is greater than a predetermined number. 請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、N枚目の画像とN+1枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)として、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L1)と、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像の移動量(L2)との平均値(L=(L1+L2)/2)として算出するパノラマ画像合成方法。   4. The panoramic image synthesis method according to claim 1, wherein when the movement amount (L) of the Nth image and the N + 1th image cannot be calculated, the movement amount (L). As an average value (L = (L1 + L2) of the movement amount (L1) of the (N-1) th image and the Nth image and the movement amount (L2) of the (N + 1) th image and the (N + 2) th image. / 2) Panorama image synthesis method. 請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)を、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離(L2)とN−2枚目の画像とN−1枚目の画像の移動距離(L1)との差(L=L2−L1)から算出するパノラマ画像合成方法。   4. The panoramic image composition method according to claim 1, wherein when the movement amount (L) between the N−1th image and the Nth image cannot be calculated, the movement amount ( L) is the difference (L1) between the movement distance (L2) of the (N-2) th image and the Nth image and the movement distance (L1) of the (N-2) th image and the (N-1) th image. = P2-L1) Panorama image synthesis method. 請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、N−1枚目の画像とN枚目の画像のパノラマ合成を止め、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離を用いてN−2枚目の画像とN枚目の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法。   4. The panoramic image synthesis method according to claim 1, wherein when the movement amount (L) between the N−1th image and the Nth image cannot be calculated, N−1 images. Stop panorama synthesis of the Nth image and the Nth image, and panoramicly compose the N-2th image and the Nth image using the moving distance of the N-2th image and the Nth image Panorama image synthesis method. 請求項1乃至請求項6のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、前記類似性の低い画像を合成するときは該類似性の低い部分の前記合成箇所の画像をぼかし処理してからパノラマ合成するパノラマ画像合成方法。   The panoramic image synthesis method according to any one of claims 1 to 6, wherein when the image with low similarity is synthesized, the image at the synthesis portion of the low similarity portion is blurred. A panoramic image composition method for panoramic composition. 請求項1乃至請求項6のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、前記合成箇所に繰り返し模様が存在する場合には両画像間に共通の繰り返し模様が無い状態で算出された移動量を用いてパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。   The panoramic image synthesis method according to any one of claims 1 to 6, wherein when there is a repetitive pattern at the synthesis location, a movement amount calculated in a state where there is no common repetitive pattern between both images. A panoramic image composition method for performing panorama composition using the. 請求項1乃至請求項8のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、1枚目の画像と2枚目の画像の合成箇所の類似性が所定閾値より低いときは前回のパノラマ撮影時に算出されている移動量の平均値で代用して前記1枚目と前記2枚目の画像のパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。   9. The panoramic image synthesizing method according to claim 1, wherein when the similarity between the synthesis positions of the first image and the second image is lower than a predetermined threshold, the previous panorama shooting is performed. A panoramic image synthesis method for performing panoramic synthesis of the first image and the second image instead of using the calculated average value of movement amounts. 請求項1乃至請求項9のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、算出された前記移動量の移動量分布曲線を算出し、該移動量分布曲線から途中の移動量算出ができなかった移動量を推定してパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。   10. The panoramic image synthesis method according to claim 1, wherein a movement amount distribution curve of the calculated movement amount is calculated, and an intermediate movement amount cannot be calculated from the movement amount distribution curve. Panorama image composition method for performing panorama composition by estimating the amount of movement. 請求項1乃至請求項9のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、前回のパノラマ撮影時に算出された移動量の分布曲線のデータを保持しておき、今回のパノラマ撮影時に移動量が算出できなかったときは該分布曲線から求めた移動量によりパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。   10. The panoramic image synthesis method according to claim 1, wherein movement amount distribution curve data calculated at the previous panorama shooting is stored, and the movement amount at the current panorama shooting is stored. A panoramic image composition method for performing panorama composition based on a movement amount obtained from the distribution curve when calculation cannot be performed. 請求項12に記載のパノラマ画像合成方法であって、前記移動量の分布曲線のデータは撮影者別に保持して使用するパノラマ画像合成方法。   13. The panoramic image synthesis method according to claim 12, wherein the movement amount distribution curve data is stored and used for each photographer. 請求項1乃至請求項12のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法を処理ステップ順に記載したパノラマ画像合成プログラム。   A panoramic image synthesis program in which the panoramic image synthesis method according to any one of claims 1 to 12 is described in the order of processing steps. 請求項13に記載のパノラマ画像合成プログラムと該パノラマ画像合成プログラムを実行する制御装置を搭載した撮像装置。   An image pickup apparatus equipped with the panorama image composition program according to claim 13 and a control device that executes the panorama image composition program.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013172311A1 (en) * 2012-05-14 2013-11-21 日立アロカメディカル株式会社 Ultrasound diagnostic device and image evaluation display method
CN105430375A (en) * 2015-11-11 2016-03-23 深圳进化动力数码科技有限公司 Method and device for detecting joint applicable distance of panoramic camera
JP2018152803A (en) * 2017-03-15 2018-09-27 オムロン株式会社 Image composition device, image composition method, and image composition program
US10805609B2 (en) 2017-08-23 2020-10-13 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus to generate panoramic image, image pickup apparatus to generate panoramic image, control method of image processing apparatus to generate panoramic image, and non-transitory computer readable storage medium to generate panoramic image

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000069352A (en) * 1998-08-26 2000-03-03 Konica Corp Method and device for image input
JP2007259106A (en) * 2006-03-23 2007-10-04 Fujifilm Corp Method of detecting moving object in picked-up image and apparatus thereof
JP2008167092A (en) * 2006-12-28 2008-07-17 Casio Comput Co Ltd Image synthesizer, image synthesis program and image synthesizing method
JP2009260671A (en) * 2008-04-17 2009-11-05 Canon Inc Image processing apparatus and imaging device
JP2009278351A (en) * 2008-05-14 2009-11-26 Olympus Imaging Corp Imaging apparatus
JP2009278432A (en) * 2008-05-15 2009-11-26 Olympus Imaging Corp Imaging apparatus, and imaging method in imaging apparatus
JP2010034739A (en) * 2008-07-28 2010-02-12 Fujitsu Ltd Panoramic photography device and method, and camera unit loaded with panoramic photography device

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000069352A (en) * 1998-08-26 2000-03-03 Konica Corp Method and device for image input
JP2007259106A (en) * 2006-03-23 2007-10-04 Fujifilm Corp Method of detecting moving object in picked-up image and apparatus thereof
JP2008167092A (en) * 2006-12-28 2008-07-17 Casio Comput Co Ltd Image synthesizer, image synthesis program and image synthesizing method
JP2009260671A (en) * 2008-04-17 2009-11-05 Canon Inc Image processing apparatus and imaging device
JP2009278351A (en) * 2008-05-14 2009-11-26 Olympus Imaging Corp Imaging apparatus
JP2009278432A (en) * 2008-05-15 2009-11-26 Olympus Imaging Corp Imaging apparatus, and imaging method in imaging apparatus
JP2010034739A (en) * 2008-07-28 2010-02-12 Fujitsu Ltd Panoramic photography device and method, and camera unit loaded with panoramic photography device

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013172311A1 (en) * 2012-05-14 2013-11-21 日立アロカメディカル株式会社 Ultrasound diagnostic device and image evaluation display method
CN105430375A (en) * 2015-11-11 2016-03-23 深圳进化动力数码科技有限公司 Method and device for detecting joint applicable distance of panoramic camera
JP2018152803A (en) * 2017-03-15 2018-09-27 オムロン株式会社 Image composition device, image composition method, and image composition program
US10805609B2 (en) 2017-08-23 2020-10-13 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus to generate panoramic image, image pickup apparatus to generate panoramic image, control method of image processing apparatus to generate panoramic image, and non-transitory computer readable storage medium to generate panoramic image

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