JP2012160780A - 撮像装置、画像処理装置、画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】撮像装置は、被写体を撮像する撮像部と、振れ量を検出する振れ検出部と、前記撮像部により時系列に撮像された複数のフレーム画像において、前記フレーム画像を複数の画像領域に分割するフレーム画像分割部と、前記画像領域毎に当該画像領域の動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、前記複数のフレーム画像が撮像される際に、前記振れ検出部により検出される前記撮像装置の振れ量が所定量以上の場合、前記動きベクトル検出部により検出される前記画像領域の動きベクトルに基づいて、前記複数の画像領域のうち当該動きベクトルが小さい画像領域を、主要被写体が含まれる領域であると推定する主要被写体推定部と、を備える。
【選択図】図1
Description
<第1実施形態>
図1は、この発明の第1実施形態による撮像装置100の構成を示す概略ブロック図である。図1に示す撮像装置100は、撮像部2、制御部3、画像処理部(画像処理装置)4、記憶部5、バッファメモリ部6、表示部7、振れ検出センサ8(振れ検出部)、振れ補正部9、操作部11、カードコネクタ12、及びバス15を有している。
なお、上述したレンズ部21は、撮像装置100に取り付けられて一体とされていてもよいし、撮像装置100に着脱可能に取り付けられてもよい。
以下の実施形態において、時系列に撮像された複数のフレーム画像が動画である場合を例にして説明する。例えば、動きベクトル検出部41は、撮像装置100により撮像された動画の複数のフレーム画像それぞれを、フレーム画像分割部40によって分割された各画像領域毎に動きベクトルを検出する。
図2を用いて、動きベクトル検出部41が検出した動きベクトルに基づいて、主要被写体推定部42が主要被写体領域を推定する処理について説明する。図2の(a)は、動きのある主要被写体Aの動きに合わせて、撮影者が撮像装置100をパンニングさせながら動画を撮像している場合を示している。図2の(a)において、主要被写体Aが位置A(1)から位置A(2)まで水平に右から左へ移動する動きに合わせて、撮影者は、撮像装置100の撮像方向を位置B(1)から位置B(2)まで水平に右から左へ移動させている。ここでは、撮影者が主要被写体Aを画角の中央になるように撮像装置100をパンニングさせて撮像している場合として説明する。この場合、撮像された動画のフレーム画像内の動きベクトルは、画角の中央付近すなわち主要被写体Aが撮像された領域では小さくなり、画角の端付近すなわち主要被写体A以外の背景が撮像された背景領域では大きくなる。
図3は、本第1実施形態における主要被写体推定処理を示すフローチャートである。
本第2実施形態において、制御部3は、振れ検出センサ8により検出された撮像装置100の振れ量及び振れ方向と、動きベクトル検出部41により検出された画像の動きベクトルとの両方の検出結果に基づいて、動画が撮像される期間の撮像装置100の振れ量が所定の振れ量以上であるか否かを判定する。本第2実施形態の撮像装置100の他の構成は、図1を用いて説明した第1実施形態の構成と同様であり、その説明を省略する。
水平方向の右:動きベクトルの角度が、0度以上45度未満、または315度以上360度未満の場合。
水平方向の左:動きベクトルの角度が、45度以上135度未満。
垂直方向の上:動きベクトルの角度が、135度以上225度未満。
垂直方向の下:動きベクトルの角度が、225度以上315度未満。
以下、図4が示すフローチャートを用いて、本第2実施形態における撮像装置100の主要被写体推定処理を説明する。ここで、図4のステップS11〜ステップS12は、図3のステップS1〜ステップS2と対応しており、その説明を省略する。
本第3実施形態においては、本第2実施形態と同様に、制御部3は、振れ検出センサ8により検出された撮像装置100の振れ量及び振れ方向と、動きベクトル検出部41により検出された画像の動きベクトルとの両方の検出結果に基づいて、時系列画像が撮像される期間の撮像装置100の振れ量が所定の振れ量以上であるか否かを判定する。本第3実施形態においては、背景領域(所定の画像領域群)における画像の動きベクトルの方向の検出方法が第2実施形態と相違する。本第3実施形態の撮像装置100の他の構成は、図1を用いて説明した第1実施形態の構成と同様であり、その説明を省略する。
以下、図5が示すフローチャートを用いて、本第3実施形態における撮像装置100の主要被写体推定処理を説明する。ここで、図5のステップS21〜S22及びステップS24〜S26は、図4のステップS11〜S12及びステップS14〜S16と対応しておりその説明を省略し、ステップS23についてのみ説明する。
本第4実施形態においては、複数のフレーム画像が撮像される期間に、撮像装置100の振れ量が所定の振れ量以上であるか否かによって、主要被写体を推定する処理を切替える例を示す。本第4実施形態の撮像装置100の他の構成は、図1を用いて説明した第1実施形態の構成と同様であり、その説明を省略する。
以下、図6が示すフローチャートを用いて、本第4実施形態における撮像装置100の主要被写体推定処理を説明する。ここで、図6のステップS1〜ステップS6は、図3のステップS1〜ステップS6と同様の処理である。
本第5実施形態においては、画像処理部4が推定した主要被写体領域に基づいて、撮像装置100において主要被写体領域の撮像される位置を補正する処理について説明する。本第5実施形態の撮像装置100の他の構成は、図1を用いて説明した第1実施形態の構成と同様であり、その説明を省略する。
以下、図7が示すフローチャートを用いて、本第5実施形態における撮像装置100の主要被写体推定処理を説明する。
(1)撮像装置100は、推定した主要被写体領域における特徴から主要被写体の種類(例えば、人物、動物、車、または建物等)を推定してもよい。また、撮像装置100は、推定した主要被写体の種類の情報を各フレーム画像に関連付けて記録してもよい。また、撮像装置100は、主要被写体の種類の情報を関連付けて記録する場合、画像データファイルに記録してもよいし、画像データファイルと関連付けられた別のデータファイルに記録してもよい。
(2)撮像装置100は、推定した主要被写体領域に基づいて、当該領域に着目したAF(Auto Focus)、AE(Auto Exposure)、またはAWB(Auto White Balance)等のAUTO制御を実行してもよい。例えば、撮像装置100は、推定した主要被写体領域に優先してフォーカスが合うようにAFを制御してもよい。また、撮像装置100は、逆光シーン等のように背景領域が明るく主要被写体領域が暗く撮像されてしまう場合があるようなシーンにおいて、推定した主要被写体領域の明るさが適正になるようにAEを制御してもよい。また、撮像装置100は、異なる色味の複数光源(例えば、電球、タングステン光、及び蛍光灯等)があるシーン等のように、撮像領域内においてホワイトバランスの基準が複数あるようなシーンにおいて、推定した主要被写体領域に優先してAWBを制御してもよい。
(3)撮像装置100は、推定した主要被写体領域の位置が、予め設定されたフレーム画像内の位置になることに応じて「静止画を撮像する、または動画の撮像を開始すること」を許容する、あるいは自動的に当該動作を行うといった制御を実行してもよい。
(4)撮像装置100は、撮像されたフレーム画像の中から推定した主要被写体領域が存在しないフレーム画像を抽出してもよい。そして、抽出した画像を削除する、または、主要被写体領域が存在するフレーム画像に置き換えるといった制御をしてもよい。
(5)撮像装置100は、推定した主要被写体領域の大きさが小さい場合、主要被写体領域を予め定められた(撮像に適した)大きさになるようにズームを望遠側に制御してもよい。これらは、撮像装置100において、推定した主要被写体領域を利用した制御の一例であって、推定した主要被写体領域をその他の制御に利用してもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
Claims (11)
- 被写体を撮像する撮像部と、
振れ量を検出する振れ検出部と、
前記撮像部により時系列に撮像された複数のフレーム画像において、前記フレーム画像を複数の画像領域に分割するフレーム画像分割部と、
前記画像領域毎に当該画像領域の動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、
前記複数のフレーム画像が撮像される際に、前記振れ検出部により検出される前記撮像装置の振れ量が所定量以上の場合、前記動きベクトル検出部により検出される前記画像領域の動きベクトルに基づいて、前記複数の画像領域のうち当該動きベクトルが小さい画像領域を、主要被写体が含まれる領域であると推定する主要被写体推定部と、
を備えることを特徴とする撮像装置。 - 前記動きベクトル検出部により検出される前記複数のフレーム画像内における所定の画像領域の動きベクトルの方向と、前記複数のフレーム画像が撮像される際の前記振れ検出部により検出される前記撮像装置の振れ方向とが、所定のフレーム数以上継続して同じ方向である場合、
前記主要被写体推定部は、
前記動きベクトル検出部により検出される前記画像領域の動きベクトルに基づいて、前記複数の画像領域のうち当該動きベクトルが小さい画像領域を、主要被写体領域であると推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。 - 前記所定の画像領域は、前記複数の画像領域のうちの所定の画像領域群であり、
前記動きベクトル検出部は、
前記所定の画像領域群における動きベクトルの方向を、前記所定の画像領域群内の複数の画像領域のうち最大の動きベクトルを持つ画像領域における動きベクトルの方向とする、
ことを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。 - 前記所定の画像領域は、前記複数の画像領域のうちの所定の画像領域群であり、
前記動きベクトル検出部は、
前記所定の画像領域群における動きベクトルの方向を、前記所定の画像領域群内の複数の画像領域のうち画像領域毎における動きベクトルの方向が最も多い動きベクトルの方向とする、
ことを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。 - 前記主要被写体推定部により推定された前記主要被写体領域における動きベクトルが小さくなる方向に、前記撮像部により撮像される前記フレーム画像内における前記主要被写体領域の位置を補正する位置補正制御部、
を備えることを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項に記載の撮像装置。 - 前記位置補正制御部は、
前記主要被写体推定部により推定された前記主要被写体領域が、前記フレーム画像内の予め定められた位置に位置するように、前記撮像部により撮像される前記フレーム画像内における前記主要被写体領域の位置を補正する、
ことを特徴とする請求項5に記載の撮像装置。 - 撮像装置の振れ情報が入力される振れ情報入力部と、
前記撮像装置により時系列に撮像された複数のフレーム画像が入力されるフレーム画像入力部と、
前記フレーム画像を複数の画像領域に分割するフレーム画像分割部と、
前記画像領域毎に当該画像領域の動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、
前記振れ情報入力部から入力される前記複数のフレーム画像が撮像される際の前記撮像装置の振れ量が所定量以上の場合、前記動きベクトル検出部により検出される前記画像領域の動きベクトルに基づいて、前記複数の画像領域のうち当該動きベクトルが小さい画像領域を、主要被写体が含まれる領域であると推定する主要被写体推定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記動きベクトル検出部により検出される前記複数のフレーム画像内における所定の画像領域の動きベクトルの方向と、前記振れ情報入力部から入力される前記複数のフレーム画像が撮像される際の前記撮像装置の振れ方向とが、所定のフレーム数以上継続して同じ方向である場合、
前記主要被写体推定部は、
前記動きベクトル検出部により検出される前記画像領域の動きベクトルに基づいて、前記複数の画像領域のうち当該動きベクトルが小さい画像領域を、主要被写体領域であると推定する、
ことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記所定の画像領域は、前記複数の画像領域のうちの所定の画像領域群であり、
前記動きベクトル検出部は、
前記所定の画像領域群における動きベクトルの方向を、前記所定の画像領域群内の複数の画像領域のうち最大の動きベクトルを持つ画像領域における動きベクトルの方向とする、
ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 - 前記所定の画像領域は、前記複数の画像領域のうちの所定の画像領域群であり、
前記動きベクトル検出部は、
前記所定の画像領域群における動きベクトルの方向を、前記所定の画像領域群内の複数の画像領域のうち画像領域毎における動きベクトルの方向が最も多い動きベクトルの方向とする、
ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 - 画像処理装置としてのコンピュータに、
撮像装置の振れ情報を入力する振れ情報入力手順と、
前記撮像装置により時系列に撮像された複数のフレーム画像を入力するフレーム画像入手順と、
前記フレーム画像を複数の画像領域に分割するフレーム画像分割手順と、
前記画像領域毎に当該画像領域の動きベクトルを検出する動きベクトル検出手順と、
前記複数のフレーム画像が撮像される際の前記撮像装置の振れ量が所定量以上の場合、前記動きベクトル検出手順により検出される前記画像領域の動きベクトルに基づいて、前記複数の画像領域のうち当該動きベクトルが小さい画像領域を、主要被写体が含まれる領域であると推定する主要被写体推定手順と、
を実行させるための画像処理プログラム。
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