JP2012100066A - 撮像装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】動き領域の検出精度を上げて、巡回NRなどの性能向上を目的とする。
【解決手段】画像入力手段と、入力画像の現フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、入力画像の過去フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、現フレームの複数の解像度画像と過去フレームの複数の解像度画像から複数解像度の動き量を算出する動き量算出手段と、前記複数解像度の動き量を比較し、入力画像の領域または画素ごとに動き判定情報を生成する手段と、さらに、少なくとも撮像部とジャイロセンサと撮像システム制御部を構成し、撮像装置本体の加速度の撮像付加情報に基づき、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更することを特徴とする撮像装置。
【選択図】 図1

Description

本発明は画像処理装置に関し、特に映像信号の時間的に異なるフレーム間における、被写体の動き量に基づく処理を行う機能に関するものである。
ビデオカメラ等の撮像装置では、従来より、フィールドまたはフレーム間の時間方向の差分情報から、被写体の動き量を求めて、その動き量に応じた処理を行うことがある。
例えば、フィールド巡回やフレーム巡回といった、時間方向に処理する巡回型フィルタを用いたノイズ抑圧処理(以下、巡回NRと呼ぶ)では、動いている被写体に対して巡回NRを強くかけると残像してしまうため、画素ごとにフレーム間の差分求め、動き量を推定し、これに応じた比率で、巡回NRの強さを変更することで、動き部分では残像を抑えながらも、動きが小さい部分ではノイズ抑圧効果を高めることが行われている。この技術は特許文献1に記載されている。
例えば、インターレース信号をプログレッシブ信号に変換する処理(以下、IP変換と呼ぶ)においては、同様に画素毎の動き量を求め、これに応じた比率でフィールド内補間による信号とフィールド間補間による信号を混合してプログレッシブ信号への変換を行うことで、動き部分、動きが小さい部分のどちらにも適した変換を行う技術が開示されている。この技術は特許文献2に記載されている。
特開2007−274067号公報 特開昭58−077373号公報
しかしながら従来の技術では、比較的大きく写された被写体が動いていて、その被写体内にコントラストの小さい領域があると、フィールド間またはフレーム間の差分をとった場合に、差分が小さい部分が生じてしまう。そのため、その被写体としては動いているにも関わらず、被写体の一部分が静止しているものと誤判定されるという問題がある。
これは、特許文献1においては、動いている被写体の領域内で、巡回NRの効果が均一とならず、違和感が発生するという問題がある。
特許文献2でも同様に、被写体は動いているのに画素間の差分が小さく、動きが小さいと判定されてしまうと、その領域はフィールド間補間となってしまい、動き領域内で補間結果が均一とならず、画質が低下するという問題がある。
さらに、ビデオカメラの撮影方法や、被写体の種類によっては、こうした問題がより目立ちやすい状況があり、上記従来の技術では不十分であった。
上記課題を解決するための、本発明の第1の特徴としては、
画像入力手段と、入力画像の現フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、入力画像の過去フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、現フレームの複数の解像度画像と過去フレームの複数の解像度画像から複数解像度の動き量を算出する動き量算出手段と、前記複数解像度の動き量を比較し、入力画像の領域または画素ごとに動き判定情報を生成する手段と、さらに、少なくとも撮像部とジャイロセンサと撮像システム制御部を構成し、撮像装置本体の加速度の撮像付加情報に基づき、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更する点がある。
さらに、本発明の第2の特徴としては、
前記撮影付加情報は、撮像装置本体の加速度から得られるパンニング情報であって、パンニング中は、前記複数解像度の動き量のうち、低解像度側の動き量を大きく参照する点がある。
さらに、本発明の第3の特徴としては、
画像入力手段と、入力画像の現フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、入力画像の過去フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、現フレームの複数の解像度画像と過去フレームの複数の解像度画像から複数解像度の動き量を算出する動き量算出手段と、前記複数解像度の動き量を比較し、入力画像の領域または画素ごとに動き判定情報を生成する手段と、さらに、入力画像または複数の解像度画像を解析する画像解析手段と、システム制御部を構成し、前記画像解析手段により得られる画像解析情報に基づき、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更する点がある。
さらに、本発明の第4の特徴としては、
前記画像解析情報は、色域情報であって、前記色域情報に応じて、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更する点がある。
さらに、本発明の第5の特徴としては、
前記画像解析情報は、少なくとも顔のサイズ情報を含む顔検出情報であって、前記顔のサイズに応じて前記複数解像度の動き量の比較内容を変更する点がある。
以上説明したように、本発明に係る第1の発明によれば、複数の解像度の画像から動き量を算出することで、比較的大きく写された被写体が動く場合に、コントラストの低い領域内の動き量を、従来に比べてより明確に検出することができるので、前記従来の技術の問題を改善することができる。さらに、流し撮りなどのビデオカメラの撮影方法に対して、前記複数の解像度の画像からの動き量の算出内容を調整することにより、前記従来の技術の問題を改善することができる。
さらに、本発明に係る第2の発明によれば、被写体に応じて前記複数の解像度の画像からの動き量の算出内容を調整することにより、前記従来の技術の問題を改善することができる。
本発明の第1の実施形態に関わる撮像装置の構成を示すブロック図 本発明の第1の実施形態に関わる第1の動き量合成手段114、および第2の動き量合成手段116の構成を示すブロック図 第1の動き量合成手段114、および第2の動き量合成手段116の動作を説明する図 重み付け係数の例1 本発明の第2の実施形態に関わる撮像装置の構成を示すブロック図 重み付け係数の例2 本発明の第3の実施形態に関わる撮像装置の構成を示すブロック図 重み付け係数の例3
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
[実施例1]
図1は本発明の第1の実施例であって、ビデオカメラ装置に適用した例である。図1の構成要素としては、101は結像光学系、102イメージエリアセンサ、103はカメラ信号処理手段、104は第1の縮小処理手段、105は第2の縮小処理手段、106は第3の縮小処理手段、107は第4の縮小処理手段、108は第1の動き量算出手段、109は第2の動き量算出手段、110は第3の動き量算出手段、111は第1の拡大処理手段、112はジャイロセンサ、113はマイコン、114は第1の動き量合成手段、115は第2の拡大処理手段、116は第2の動き量合成手段、117は巡回NR手段、118はメモリである。
また、図1の信号、データとしては、S101は撮像画像、S102は第1の縮小画像、S103は第2の縮小画像、S104は第3の縮小画像、S105は第4の縮小画像、S106は第1階層の差分画像、S107は第2階層の差分画像、S108は第3階層の差分画像、S109は第3階層の拡大差分画像、S112は第2階層の合成差分画像、S113は第2階層の拡大差分画像、S114は巡回NR用動き判定画像、S115は巡回NR処理後の画像信号、S116は1フレーム前の画像信号、S110は加速度データ、S111は合成制御データである。
次に、本発明の第1の実施例の動作について、説明する。前記101の結像光学系を通じて、前記102のイメージエリアセンサの受光面上に結像された光学像は、前記102のイメージエリアセンサにて光電変換され、センサー出力映像信号として生成され、前記103のカメラ信号処理手段にて相関二重サンプリングおよびA/D変換、周知のカメラ信号処理がなされて、撮像画像S101が生成される。
前記103のカメラ信号処理手段から出力された前記撮像画像S101は、前記117の巡回NR手段、前記104の第1の縮小処理手段、および前記108の第1の動き量算出手段に入力される。
前記118のメモリは、前記巡回NR手段117からの前記巡回NR処理後の画像信号S115を1フレーム保持し、前記117の巡回NR手段、前記106の第3の縮小処理手段、および前記108の第1の動き量算出手段に、前記1フレーム前の画像信号S116として出力する。
前記117の巡回NR手段は、前記撮像画像S101と前記1フレーム前の画像信号S116について、前記巡回NR用動き判定画像S114を用いて画素ごとに動き判定を行い、前記巡回NR処理後の画像信号S115を出力する。
前記104の第1の縮小処理手段から出力された前記第1の縮小画像S102は、周知のガウシアンフィルタ等による帯域制限および間引き処理により、水平垂直共に1/2の画像サイズとされる。前記第1の縮小画像S102は、前記105の第2の縮小処理手段、および前記109の第2の動き量算出手段に入力される。
前記105の第2の縮小処理手段から出力された前記第2の縮小画像S103は、前記第1の縮小画像S102のさらに1/2の画像サイズとされる。前記第2の縮小画像S103は、前記110の第3の動き量算出手段に入力される。
前記106の第3の縮小処理手段から出力された前記第3の縮小画像S104は、前記107の第4の縮小処理手段、および前記109の第2の動き量算出手段に入力される。
前記107の第4の縮小処理手段から出力された前記第4の縮小画像S105は、前記110の第3の動き量算出手段に入力される。
このように前記第1の縮小画像S102、前記第2の縮小画像S103は、前記撮像画像S101に対して階層化された多重解像度画像となっており、前記第3の縮小画像S104、前記第4の縮小画像S105は、前記1フレーム前の画像信号S116に対して階層化された多重解像度画像となっている。
前記108の第1の動き量算出手段は、前記撮像画像S101と前記1フレーム前の画像信号S116を用いて、前記116の第2の動き量合成手段に、前記第1階層の差分画像S106を出力する。
前記109の第2の動き量算出手段は、前記104の第1の縮小処理手段から出力された前記第1の縮小画像S102と、前記106の第3の縮小処理手段から出力された前記第3の縮小画像S104を用いて、前記114の第1の動き量合成手段に、前記第2階層の差分画像S107を出力する。
前記110の第3の動き量算出手段は、前記105の第2の縮小処理手段から出力された前記第2の縮小画像S103と、前記107の第4の縮小処理手段から出力された前記第4の縮小画像S105を用いて、前記111の第1の拡大処理手段に、前記第3階層の差分画像S108を出力する。
このように、前記108〜110の第1〜第3の動き量算出手段は、2枚の画像の差分を動き量とみなす周知の動き量算出を行う。従って、前記108〜110の第1〜第3の動き量算出手段の出力は、各々入力された2枚の画像の画素単位で動き量となっている。
従って、前記第1階層の差分画像S106、前記第2階層の差分画像S107、前記第3階層の差分画像S108は、階層化された多重解像度画像の各階層毎の動き量が、各階層の画素毎に得られた結果を示すものである。
前記111の第1の拡大処理手段は、周知の多重解像度画像の拡大方法により、前記第3階層の差分画像S108を水平・垂直共に2倍の画像サイズに拡大処理し、前記114の第1の動き量合成手段に、前記第3階層の拡大差分画像S109を出力する。従って、前記第3階層の拡大差分画像S109の画像サイズは前記第2階層の差分画像S107と同じとなる。
前記114の第1の動き量合成手段は、同一画像サイズである前記第2階層の差分画像S107と前記第3階層の拡大差分画像S109から、前記合成制御データS111を用いて、前記第2階層の合成差分画像S112を生成し、前記115の第2の拡大処理手段に出力する。
前記115の第2の拡大処理手段は、上記と同様に前記第2階層の合成差分画像S112を水平・垂直共に2倍に拡大処理し、前記116の第2の動き量合成手段に、前記第2階層の拡大差分画像S113を出力する。前記第2階層の拡大差分画像S113は、前記第1階層の差分画像S106と同じ画像サイズとなり、即ち、前記撮像画像S101と同じ画像サイズに戻ったものとなる。
前記116の第2の動き量合成手段は、前記第1階層の差分画像S106と前記第2階層の拡大差分画像S113から、前記合成制御データS111を用いて、前記巡回NR用動き判定画像S114を生成し、前記117の巡回NR手段に出力する。前記巡回NR用動き判定画像S114は、前記撮像画像S101、前記巡回NR処理後の画像信号S115、前記1フレーム前の画像信号S116と同じ画像サイズとなる。
図2は、図1の前記114の第1の動き量合成手段、および前記116の第2の動き量合成手段の内部構成例である。
前記動き量合成部の詳細について述べる。図2において、201は合成制御手段、202、203は乗算器、204は大小選択手段である。また、S201は高解像度画像信号、S202は低解像度画像信号、S203は合成制御データ、S204は高解像度重み付け信号、S205は低解像度重み付け信号、S206は重み付け後の高解像度画像信号、S207は重み付け後の低解像度画像信号、S208は大小選択制御信号、S209は動き量合成出力信号である。
前記201の合成制御手段は、入力された前記合成制御データS203に基づいて、前記高解像度重み付け信号S204、前記低解像度重み付け信号S205、前記大小選択制御信号S208を生成し、それぞれ前記202の乗算器、前記203の乗算器、前記204の大小選択手段に出力する。
前記202の乗算器は、入力された前記高解像度画像信号S201と前記高解像度重み付け信号S204を乗算して、前記大小選択手段204に、前記重み付け後の高解像度画像信号S206を出力する。
同様に前記203の乗算器は、前記入力された低解像度画像信号S202と前記低解像度重み付け信号S205を乗算して、前記大小選択手段204に、前記重み付け後の低解像度画像信号S207を出力する。
前記204の大小選択手段では、入力された前記重み付け後の高解像度画像信号S206と前記重み付け後の低解像度画像信号S207の大きさを比較し、前記大小選択信号S208が0の場合は小さい方、1の場合は大きい方を選択して出力する。どのような場合に大小選択を切り替えるかについては後述する。
前記動き量合成部の動作の概要を図に示す。図3(a)は、ある時刻T1から1フレーム後の時刻T2の間で被写体が移動した様子を示している。ラインA−A’上にあるのが相対的に面積の大きな被写体で、ラインB−B’上にあるのが相対的に細かな被写体である。
図3(a)のA−A’のように被写体が動いたとき、前後のフレームで被写体の一部(領域C)が重なる場合を考える。即ち、T1における被写体は、例えば図1の前記第3の縮小画像S104、T2における被写体は、例えば図1の前記第1の縮小画像S102を意味する。
この場合、前記第1の縮小画像S102と前記第3の縮小画像S104の差分、即ち前記第2階層の差分画像S107は、A−A’、B−B’においての輝度差が同一とすれば図3(b)に示す通りとなる。
このとき、領域Cについては被写体が動いているので動き量が検出されることが望まれるが、被写体のコントラストが低い場合、差分が小さく、静止領域とされる場合がある。
そこで、T1とT2における1階層下の解像度の画像である前記第2の縮小画像S103と前記第4の縮小画像S105の差分である前記第3階層の差分画像S108を拡大した前記第3階層の拡大差分画像S109に着目すると、一旦、周波数帯域を水平・垂直共に1/2に落として得られた前記第3階層の差分画像S108に基づくので、前記第3階層の拡大差分画像S109におけるA−A’、B−B’の動き量は図3(c)となる。
次に、図3(b)と図3(c)のそれぞれの動き量から値の大きい方を各画素で選択し合成すれば図3(d)のような動き量が得られ、領域Cについても動き情報を得ることが出来る。
一方で、相対的に細かい被写体の動きB−B’については、一旦、周波数帯域を1/2に落として得られた前記第3階層の差分画像S108に基づく前記第3階層の拡大差分画像S109は、画素値が小さくなるので、大概、上位階層である前記第2階層の差分画像S107の動き量が選択される。
こうして、A−A’のような相対的に大きな被写体の動きと、B−B’のような相対的に小さな被写体の動きが両方共に上手く選択され、前記第2階層の合成差分画像S112となる。
前記114の第1の動き量合成手段から得られた合成後の動き量は、前記115の第2の拡大処理手段によって拡大処理された後に、再び前記116の第2の動き量合成手段で前記第1階層の差分画像S106と合成される。この前記116の第2の動き量合成手段の動作は、前記114の第1の動き量合成手段と同様である。
以上で第1階層、第2階層および第3階層の画像における動き量が全て合成され、最終的に前記巡回NR用動き判定画像S114が得られる。
前記巡回NR用動き判定画像S114を巡回係数として周知のフレーム巡回NRによるノイズ抑圧が行われる。前記巡回NR用動き判定画像S114を巡回係数として与えるので、動きの大きい画素は巡回係数が大きくなり、逆に動きの小さい画素は巡回係数が小さくなる。そのため、静止している領域に対しては巡回NRを強くかけ、図3(a)の相対的に面積の大きい被写体や細かな被写体の動きに対しても巡回NRを適切に弱めるという所望のNRが得られることになる。
前記112のジャイロセンサは、前記113のマイコンに前記加速度データS110を出力する。前記113のマイコンは、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段に、前記合成制御データS111を出力する。
前記114の第1の動き量合成手段および前記116の第2の動き量合成手段は、前記112のジャイロセンサから前記113のマイコンを通じて得られるカメラの速度情報に基づいて、各階層画像における動き量の合成比を変更する。
カメラ、とりわけビデオカメラの撮影において、動いている被写体の動きに合わせて撮影する流し撮りというものがある。流し撮りでは通常被写体の動き量は小さく、背景の動き量が大きくなる。また被写体に追従してカメラを動かす速度が早いほど、被写体と背景の動き量の差が大きくなり、被写体と背景の境界部分の動き量の変化が急峻になる。
巡回NRによるノイズ抑圧を行う場合、動き量の小さい被写体に対してはノイズ抑圧を強く、動き量の大きな背景に対してはノイズ抑圧を弱くしたいが、被写体と背景の境界部分で残像が出ないようにする必要がある。そのためには、被写体と背景の境界部分における動き量の変化をなだらかにして、ノイズ抑圧の強さをなだらかに変化させれば良い。これは下位階層の低解像度画像における動き量を重視して、前記巡回NR用動き判定画像S114を生成することで実現される。
また、境界部分の動き量の変化が急峻な程、つまりカメラを動かす速度が速い程、より低解像度画像の動き量を重視して、動き量の変化をなだらかにする効果を強めることがより望ましい。
流し撮りを行うことにより、前記112のジャイロセンサからは、カメラ本体の動き量が前記113のマイコンに出力され、前記113のマイコンはカメラ本体の動き量に応じて、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段に、前記合成制御データS111を設定する。
前記合成制御データS111は、例えば図4に示すように、前記カメラの動き量を大、中、小と3つのカテゴリに分類したとして、動き量が小ならば前記合成制御データS111を0とし、動き量が中ならば1とし、動き量が大ならば2という値とする。
前記201の合成制御手段は、入力された前記合成制御データS111(すなわち、図2の前記合成制御データS203)が0のとき、すなわち動き量が小のとき、前記高解像度重み付け信号S204を0.5、前記低解像度重み付け信号S205を0.5とするように出力する。よって、動き量が小のとき、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段においては、上位階層側の重みが0.5となり、下位階層側の重みが0.5となるので、前記動き量合成出力信号S209は、前記高解像度画像信号S201と前記低解像度画像信号S202のちょうど平均になる。
従って、前記117の巡回NR手段に与えられる前記巡回NR用動き判定画像S114は、面積の大きな被写体の低コントラスト領域が静止寄りに誤判定されることを防止する効果と、細かい被写体の動き判定精度を保つ効果が、ほぼ均等にバランス取りされる状況を実現する。
一方で、前記201の合成制御手段は、入力された前記合成制御データS111(すなわち、図2の前記合成制御データS203)が1のとき、すなわち動き量が中のとき、前記高解像度重み付け信号S204を0.3、前記低解像度重み付け信号S205を0.7とするように出力する。よって、動き量が中のときは、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段においては、上位階層側の重みが0.3となり、下位階層側の重みが0.7となるので、前記高解像度画像信号S201が30%、前記低解像度画像信号S202が70%使用されることになる。
従って、前記117の巡回NR手段に与えられる前記巡回NR用動き判定画像S114は、面積の大きな被写体の低コントラスト領域が静止寄りに誤判定されることを防止する効果を強める。このとき、細かい被写体の動き判定精度は落ちてしまうが、前記112のジャイロセンサから得られるカメラ本体の動きが大きいので、画像の動きブレがあるので、画質への影響は少ない。
さらに前記201の合成制御手段は、入力された前記合成制御データS111(すなわち、図2の前記合成制御データS203)が2のとき、すなわち動き量が大のとき、前記高解像度重み付け信号S204を0.1、前記低解像度重み付け信号S205を0.9とするように出力する。よって、動き量が大のときは、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段においては、上位階層側の重みが0.1となり、下位階層側の重みが0.9となるので、前記高解像度画像信号S201が10%、前記低解像度画像信号S202が90%使用され、ほとんど前記低解像度画像信号S202が使用されることになる。
従って、前記117の巡回NR手段に与えられる前記巡回NR用動き判定画像S114は、面積の大きな被写体の低コントラスト領域が静止寄りに誤判定されることを防止する効果をより一層強める動作となる。
このように、前記112のジャイロセンサから得られるカメラ本体の動きから、流し撮りの状態を想定して、巡回NRの掛け方を、より細かく制御することができる。なお、図1においては、巡回NRの例としたが、もちろん、IP変換のような画素毎の動き量に応じて処理を行うものに対して適用することも可能である。
[実施例2]
図5は本発明の第2の実施例であって、ビデオカメラ装置に適用した例である。図5において、図1の本発明の第1の実施例と同様の構成要素、信号およびデータに対しては、図1と同じ符号を付加し、説明を省略する。
図5において、512は顔検出手段、S510は顔検出情報である。本発明の第2の実施例において、前記本発明の第1の実施例と異なる点は、前記114の第1の動き量合成手段および前記116の第2の動き量合成手段が、前記512の顔検出手段から得られる前記顔検出情報S510を用いて、各階層画像における動き量の合成比を変えるということである。
前記512の顔検出手段は、周知の検出アルゴリズムを用いて、前記撮像画像S101内の顔領域を検出し、前記113のマイコンに顔検出情報S510を出力する。前記顔検出情報S510は、顔の位置、サイズ、向き等の情報から成る。また、前記113のマイコンは、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段に、前記合成制御データS111を出力する。
前記114の第1の動き量合成手段および前記116の第2の動き量合成手段は、前記512の顔検出手段から前記113のマイコンを通じて得られる前記顔検出情報S510に基づいて、各階層画像における動き量の合成比を変える。
カメラ、とりわけビデオカメラの撮影において、人の顔を撮影するとき、顔が小さく写っている場合には顔パーツ、すなわち目や睫毛、口元などの細かなものの動きはあまり目立たず、顔全体の動きが主である。従って、顔のサイズが小さい場合は、額や頬の部分のようなコントラストの低い領域でも動きを検出して巡回NRによる違和感を防止すべきである。
一方で、顔が大きく写っている場合には顔パーツの動きが主となり、顔全体の動きはあまり目立たない。従って、顔サイズが大きい場合には、顔パーツの動きと、それ以外の静止状態を明確に区別して、巡回NRを実施すべきである。
そこで、前記113のマイコンは前記顔検出情報S510の顔サイズに応じて、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段に前記合成制御データS111を設定する。
例えば、例えば図6に示すように、前記顔のサイズ情報を大、小と2つのカテゴリに分類したとして、顔のサイズ情報が小ならば前記合成制御データS111を0とし、顔のサイズ情報が大ならば1という値とする。
前記201の合成制御手段は、前記合成制御データS111が0のとき、すなわち顔のサイズが小のとき、前記高解像度重み付け信号S204を0.5、前記低解像度重み付け信号S205を0.5とするように出力する。よって、顔のサイズが小のとき、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段においては、上位階層側の重みが0.5となり、下位階層側の重みが0.5となるので、前記巡回NR用動き判定画像S209は、前記高解像度画像信号S201と前記低解像度画像信号S202のちょうど平均になる。
従って、前記117の巡回NR手段に与えられる前記巡回NR用動き判定画像S114は、額や頬の部分のような低コントラスト領域が静止寄りに誤判定されることを防止する効果と、細かい被写体の動き判定精度を保つ効果が、ほぼ均等にバランス取りされる状況を実現する。
前記201の合成制御手段は前記合成制御データS111が1のとき、すなわち顔のサイズが大のとき、前記高解像度重み付け信号S204を0.8、前記低解像度重み付け信号S205を0.2とするように出力する。よって、顔のサイズが大のとき、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段においては、上位階層側の重みが0.8となり、下位階層側の重みが0.2となるので、前記高解像度画像信号S201が80%、前記低解像度画像信号S202が20%使用され、ほとんど前記高解像度画像信号S201が使用されることになる。
従って、前記117の巡回NR手段に与えられる前記巡回NR用動き判定画像S114は、顔パーツのような細かい被写体の動き判定精度が向上する効果を強める動作となる。
このように、前記512の顔検出手段から得られる顔のサイズから被写体(顔)の動きを想定して、巡回NRのかけ方をより細かく制御できる。
なお、図5においては、巡回NRの例としたが、もちろん、IP変換のような画素毎の動き量に応じて処理を行うものに対して適用することも可能である。
[実施例3]
図7は本発明の第3の実施例であって、ビデオカメラ装置に適用した例である。図7において、図1の本発明の第1の実施例と同様の構成要素、信号およびデータに対しては、図1と同じ符号を付加し、説明を省略する。
図7において、612は色域検出手段、S610は色域情報である。本発明の第3の実施例において、前記本発明の第1の実施例と異なる点は、前記114の第1の動き量合成手段および前記116の第2の動き量合成手段が、前記612の色域検出手段から得られる前記色域情報S610を用いて、各階層画像における動き量の合成比を変えるということである。
前記612の色域検出手段は、周知の検出アルゴリズムを用いて、前記撮像画像S101内の色域を検出し、前記113のマイコンに前記色域情報S610を出力する。前記113のマイコンは、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段に、前記合成制御データS111を出力する。
前記114の第1の動き量合成手段および前記116の第2の動き量合成手段は、前記612の色域検出手段から前記113のマイコンを通じて得られる前記色域情報S610に基づいて、各階層画像における動き量の合成比を変える。
カメラ、とりわけビデオカメラの撮影において、空色を検出した場合、被写体は空や海である可能性が高く、これらは大きな動きを伴わず静止していることが予測される。従って、静止していると想定される空色の被写体に対しては巡回NRを強くかけるべきである。
また、肌色を検出した場合には、被写体が人である可能性があり、大きな動きを伴うことが予測される。従って、人肌のようなコントラストの低い領域でも動きを検出して巡回NRによる違和感を防止すべきである。
そこで、前記113のマイコンは前記色域情報S610に応じて、前記114の第1の動き量合成手段と前記116の第2の動き量合成手段に前記合成制御データS111を設定する。
前記設定比は、例えば、例えば図8に示すように、前記色域情報を空色、肌色、その他の色と3つのカテゴリに分類したとして、色域が空色ならば前記合成制御データS111を0とし、色域が肌色ならば1とし、色域がその他の色ならば2という値とする。
前記201の合成制御手段は、入力された前記合成制御データS111(すなわち、図2の前記合成制御データS203)が0のとき、すなわち色域が空色のとき、前記高解像度重み付け信号S204を0.5、前記低解像度重み付け信号S205を0.5とし、同時に前記204の大小選択手段は、前記大小選択信号S208を0とする。
これにより、入力された前記重み付け後の高解像度画像信号S206と前記重み付け後の低解像度画像信号S207のうち、小さい方が選択されることになる。これは図7でいえば、例えば前記第2階層の差分画像S107と前記第3階層の拡大差分画像S109の小さい方、つまり動き量の小さい方が選択されるので、静止状態の検出を重視することとなる。従って、静止が予測される空色の色域で、より確実に静止状態を検出することになる。
前記合成制御データS111が1、すなわち、肌色の色域にある場合は、前記高解像度重み付け信号S204=0.5、前記低解像度重み付け信号S205 = 0.5、前記大小選択信号S208=1とする。これによる動作、効果は、第2の実施例と同様のため、説明は省略する。
前記合成制御データS111が2、すなわち、他の色域にある場合は、前記高解像度重み付け信号S204=1、前記低解像度重み付け信号S205 = 0、前記大小選択信号S208=1とする。この場合、図7の前記116の第2の動き量合成手段において、前記第1階層の差分画像S106が100%使用される。これは通常の巡回NR処理となる。
このように、前記612の色域検出手段から得られる色域情報から被写体の動きを想定して、巡回NRのかけ方をより細かく制御できる。
なお、図7においては、巡回NRの例としたが、もちろん、IP変換のような画素毎の動き量に応じて処理を行うものに対して適用することも可能である。
101は結像光学系
102はイメージエリアセンサ
103はカメラ信号処理手段
104は第1の縮小処理手段
105は第2の縮小処理手段
106は第3の縮小処理手段
107は第4の縮小処理手段
108は第1の動き量算出手段
109は第2の動き量算出手段
110は第3の動き量算出手段
111は第1の拡大処理手段
112はジャイロセンサ
113はマイコン
114は第1の動き量合成手段
115は第2の拡大処理手段
116は第2の動き量合成手段
117は巡回NR手段
118はメモリ

Claims (5)

  1. 画像入力手段と、入力画像の現フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、入力画像の過去フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、現フレームの複数の解像度画像と過去フレームの複数の解像度画像から複数解像度の動き量を算出する動き量算出手段と、前記複数解像度の動き量を比較し、入力画像の領域または画素ごとに動き判定情報を生成する手段と、さらに、少なくとも撮像部とジャイロセンサと撮像システム制御部を構成し、撮像装置本体の加速度の撮像付加情報に基づき、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更することを特徴とする撮像装置。
  2. 前記撮影付加情報は、撮像装置本体の加速度から得られるパンニング情報であって、パンニング中は、前記複数解像度の動き量のうち、低解像度側の動き量を大きく参照することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。
  3. 画像入力手段と、入力画像の現フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、入力画像の過去フレームの複数の解像度画像を生成する手段と、現フレームの複数の解像度画像と過去フレームの複数の解像度画像から複数解像度の動き量を算出する動き量算出手段と、前記複数解像度の動き量を比較し、入力画像の領域または画素ごとに動き判定情報を生成する手段と、さらに、入力画像または複数の解像度画像を解析する画像解析手段と、システム制御部を構成し、前記画像解析手段により得られる画像解析情報に基づき、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更することを特徴とする撮像装置。
  4. 前記画像解析情報は、色域情報であって、前記色域情報に応じて、前記複数解像度の動き量の比較内容を変更することを特徴とする請求項3に記載の撮像装置。
  5. 前記画像解析情報は、少なくとも顔のサイズ情報を含む顔検出情報であって、前記顔のサイズに応じて前記複数解像度の動き量の比較内容を変更することを特徴とする請求項3に記載の撮像装置。
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