JP2014077649A - ボケ画像検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ピンボケ画像であるか否かの判定は人間の目視に頼らずに自動で行うことができるので、判定作業を簡素化することができる。
【解決手段】一部が重複するように撮影した画像を“第１撮影画像Ｑ_ｉ−１”“第２撮影画像Ｑ_ｉ”とし、それぞれにおける重複する部分を“第１重複部Ｒ_ｉ−１”“第２重複部Ｒ_ｉ”として図１に示すような処理を行う。例えば、第１撮影画像Ｑ_ｉ−１がピンボケ画像であると、差分値｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜や積算値［ｉ−１］は０に近い値となる。そして、例えば、特徴量算出工程Ｓ_３において特徴量Ａｉ＝［i］−［ｉ−１］≒０が算出されたとすると、第２重複部Ｒ_ｉの差分値｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜や積算値［i］はほぼ０であるということで、第２撮影画像Ｑｉはピンボケ画像であると自動判定される。
【選択図】図１

Description

本発明は、被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像からピンボケ画像を検出するボケ画像検出方法に関する。

従来、コンクリート表面（例えば、トンネル壁面）のひび割れや段差等の有無を検知するために該コンクリート表面をカメラで連続撮影することが行われている（例えば、特許文献１及び２参照）。

図４は、コンクリート表面を連続撮影する様子の一例を示す斜視図であり、符号１００は、被写体であるトンネル壁面を示し、符号１０１は、該トンネル壁面１００を撮影するためのカメラを示し、符号１０２は、該カメラ１０１を搭載して移動させる台車（車両）を示す。この装置では、該台車１０２を一定速度で走行させながらカメラ１０１のシャッターを一定間隔で切ることにより、トンネル壁面１００を連続撮影できるようになっている。

特開２０１１−１１７７８８号公報 特開２０１２−０９８１７０号公報

しかしながら、上述のようにして撮影した多数の画像の中には、いわゆるピンボケ画像（つまり、焦点が合わずに全体的にぼやけた画像であり、エッジ強度の弱い画像）が混ざってしまう場合もある。このようなピンボケ画像はひび割れ等の検出には利用できないので、ピンボケ画像かどうかを判定する必要があるが、人間が目視により判定していたのでは作業が煩雑になってしまうという問題がある。

本発明は、上述の問題を解消することのできるボケ画像検出方法を提供することを目的とするものである。

請求項１に係る発明は、図１及び図２(a) (b) に例示するものであって、被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像（図２(a)
中の符号Ｑ_ｉ−２，Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ，Ｑ_ｉ＋１，Ｑ_ｉ＋２参照）からピンボケ画像を検出するボケ画像検出方法において、
一部が重複するように連続撮影された２枚の画像（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）を“第１撮影画像”及び“第２撮影画像”とし、該第１撮影画像（Ｑ_ｉ−１）における該第２撮影画像（Ｑ_ｉ）との重複部（図２(b) の符号Ｒ_ｉ−１参照）を“第１重複部”とし、該第２撮影画像（Ｑ_ｉ）における該第１撮影画像（Ｑ_ｉ−１）との重複部（図２(b)
の符号Ｒ_ｉ参照）を“第２重複部”とした場合に、
前記第１撮影画像（Ｑ_ｉ−１）がピンボケ画像か否かを目視により判定する第１撮影画像判定工程（図１のＳ_０参照）と、
前記第１撮影画像（Ｑ_ｉ−１）において前記第１重複部（Ｒ_ｉ−１）を特定する第１重複部特定工程（Ｓ_１１）と、
前記第１重複部（Ｒ_ｉ−１）における各画素の画素値（以下、“第１処理前画素値”とする）（Ｐ_１（ｊ））を取得する第１処理前画素値取得工程（Ｓ_１２）と、
前記第１重複部（Ｒ_ｉ−１）をフィルタ処理する第１フィルタ処理工程（Ｓ_１３）と、
該フィルタ処理された後の該第１重複部（Ｒ_ｉ−１）における各画素の画素値（以下、“第１処理後画素値”とする）（Ｐ_１ｍ（ｊ））を取得する第１処理後画素値取得工程（Ｓ_１４）と、
各画素について前記第１処理前画素値（Ｐ_１（ｊ））と前記第１処理後画素値（Ｐ_１ｍ（ｊ））との差分値の絶対値（以下、“第１差分値”とする）（｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜）を取得する第１差分値取得工程（Ｓ_１５）と、
各画素の前記第１差分値（｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜）を前記第１重複部（Ｒ_ｉ−１）について積算する第１差分値積算工程（Ｓ_１６）と、
前記第２撮影画像（Ｑ_ｉ）において前記第２重複部（Ｒ_ｉ）を特定する第２重複部特定工程（Ｓ_２１）と、
前記第２重複部（Ｒ_ｉ）における各画素の画素値（以下、“第２処理前画素値”とする）（Ｐ_２（ｊ））を取得する第２処理前画素値取得工程（Ｓ_２２）と、
前記第２重複部（Ｒ_ｉ）をフィルタ処理する第２フィルタ処理工程（Ｓ_２３）と、
該フィルタ処理された後の該第２重複部（Ｒ_ｉ）における各画素の画素値（以下、“第２処理後画素値”とする）（Ｐ_２ｍ（ｊ））を取得する第２処理後画素値取得工程（Ｓ_２４）と、
各画素について前記第２処理前画素値（Ｐ_２（ｊ））と前記第２処理後画素値（Ｐ_２ｍ（ｊ））との差分値の絶対値（以下、“第２差分値”とする）（｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜）を取得する第２差分値取得工程（Ｓ_２５）と、
各画素の前記第２差分値を前記第２重複部（Ｒ_ｉ）について積算する第２差分値積算工程（Ｓ_２６）と、
前記第１差分値積算工程（Ｓ_１６）で得られた値（以下、“第１積算値”とする）（［ｉ−１］）と前記第２差分値積算工程（Ｓ_２６）で得られた値（以下、“第２積算値”とする）（［ｉ］）とから該第１積算値（［ｉ−１］）及び該第２積算値（［ｉ］）を元にした値（以下、“特徴量”とする）を算出する特徴量算出工程（Ｓ_３）と、
該特徴量算出工程（Ｓ_３）にて算出された前記特徴量に基づき前記第２撮影画像（Ｑ_ｉ）がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定工程（Ｓ_４）と、を備えたことを特徴とする。

なお、括弧内の番号などは、図面における対応する要素を示す便宜的なものであり、従って、本記述は図面上の記載に限定拘束されるものではない。

請求項１に係る発明によれば、前記第１撮影画像以外の画像（つまり、第２撮影画像や他の撮影画像）がピンボケ画像であるか否かの判定は人間の目視に頼らずに自動で行うことができるので、判定作業を簡素化することができる。

図１は、本発明に係るボケ画像検出方法の具体例を示すフローチャート図である。 図２(a) は、撮影の様子の一例を示す斜視図であり、同図(b) は、２枚の画像（第１撮影画像と第２撮影画像）の位置関係等を説明するための斜視図である。 図３は、差分値取得工程の概略を説明するための図である。 図４は、コンクリート表面を連続撮影する様子の一例を示す斜視図である。

以下、図１乃至図３に沿って、本発明の実施の形態について説明する。

本発明に係るボケ画像検出方法は、被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像（図２(a) 中の符号Ｑ_ｉ−２，Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ，Ｑ_ｉ＋１，Ｑ_ｉ＋２参照）からピンボケ画像を検出（特定）する方法である。

ここで、前記被写体としてはトンネルのコンクリート壁面を挙げることができる。また、本明細書における「連続撮影」とは、いわゆる連写のように時間的に連続させて撮影する（つまり、立て続けにシャッターを切る）という意味ではなく、撮影エリアが位置的に連続するように 被写体中の“一のエリア”と“該一のエリアに隣接する他のエリア”とをそれぞれ撮影するという意味であり、時間的に連続させて撮影するかどうかは問わない。この連続撮影は、デジタルカメラ等の撮影手段（図２(a) 中の符号１参照）を搭載した車両（不図示）を移動させながら行うことが効率的であるが、そのような車両を使わない撮影を本発明の範囲から除外するものではない。また、該車両を用いて連続撮影をする場合は、車両の走行速度をほぼ一定とした状態でシャッターをほぼ一定の間隔で切ることが好ましいが、車両の走行速度やシャッターを切るタイミングを一定とはせずに変化させる場合を本発明の範囲から除外するものでは無い。さらに、本明細書における「ピンボケ画像」とは、焦点が合わずに全体的にぼやけて撮影された画像（エッジ強度の弱い画像）のことをいう。

ところで、本発明によるボケ画像の判定は、一部が重複するように連続撮影された２枚の画像（例えば、Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）を用いて行うが、説明の便宜上、該２枚の画像Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉを“第１撮影画像”及び“第２撮影画像”と称することとし、該第１撮影画像Ｑ_ｉ−１における該第２撮影画像Ｑ_ｉとの重複部（図２(b) の符号Ｒ_ｉ−１参照）を“第１重複部”と称し、該第２撮影画像Ｑ_ｉにおける該第１撮影画像Ｑ_ｉ−１との重複部（図２(b)
の符号Ｒ_ｉ参照）を“第２重複部”と称することとする。

＜第１撮影画像判定工程＞
本発明に係るボケ画像検出方法は、前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１がピンボケ画像か否かを人間が目視により判定する第１撮影画像判定工程Ｓ_０を備えている。

＜重複部特定工程＞
本発明に係るボケ画像検出方法は、
・ 前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１において前記第１重複部Ｒ_ｉ−１を特定する第１重複部特定工程Ｓ_１１と、
・ 前記第２撮影画像Ｑ_ｉにおいて前記第２重複部Ｒ_ｉを特定する第２重複部特定工程Ｓ_２１と、
を備えている。

該第１重複部Ｒ_ｉ−１及び該第２重複部Ｒ_ｉは被写体の同じエリアを撮影している部分であるので、当然ながら前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１と前記第２撮影画像Ｑ_ｉとが同じサイズである限り、該第１重複部Ｒ_ｉ−１と該第２重複部Ｒ_ｉとは同じ形状で同じサイズである。なお、該第１重複部Ｒ_ｉ−１及び該第２重複部Ｒ_ｉの特定は、
・ 前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１や前記第２撮影画像Ｑ_ｉをパソコンのモニター上に表示させた状態で操作者がそれらの撮影画像を見ながら手動（つまり、マウス等の操作）で行うようにしても、或いは、
・ パソコンにより自動で行うようにしても、
どちらでも良い。なお、後者の方法（つまり、パソコン自体が前記重複部Ｒ_ｉ−１，Ｒ_ｉの特定を自動で行う方法）としては、
・ 前記車両の走行速度が略一定の場合において、該走行速度のデータとシャッターを切るタイミングについてのデータとから前記重複部Ｒ_ｉ−１，Ｒ_ｉを特定する方法、
・ 前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１と前記第２撮影画像Ｑ_ｉとをマッチング技術により比較して重複部Ｒ_ｉ−１，Ｒ_ｉの位置や形状等を特定する方法
を挙げることができる。また、前記第１重複部Ｒ_ｉ−１及び前記第２重複部Ｒ_ｉの特定は、
・ 前記第１重複部Ｒ_ｉ−１や前記第２重複部Ｒ_ｉを“画像”として各撮影画像Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉから切り出すようにしても、或いは、
・ “画像”として切り出さずに、前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１において前記第１重複部Ｒ_ｉ−１の位置や形状を数値（例えば、画素のアドレス）で特定し、前記第２撮影画像Ｑ_ｉにおいて前記第２重複部Ｒ_ｉの位置や形状を数値（例えば、画素のアドレス）で特定するようにしても、
どちらでも良い。

＜処理前画素値取得工程＞
また、本発明に係るボケ画像検出方法は、
・ 前記第１重複部Ｒ_ｉ−１における各画素の画素値（以下、“第１処理前画素値”とする）Ｐ_１（ｊ）を取得する第１処理前画素値取得工程Ｓ_１２と、
・ 前記第２重複部Ｒ_ｉにおける各画素の画素値（以下、“第２処理前画素値”とする）Ｐ_２（ｊ）を取得する第２処理前画素値取得工程Ｓ_２２と、
を備えている。

＜フィルタ処理工程＞
さらに、本発明に係るボケ画像検出方法は、
・ 前記第１重複部Ｒ_ｉ−１をフィルタ処理する第１フィルタ処理工程Ｓ_１３と、
・ 前記第２重複部Ｒ_ｉをフィルタ処理する第２フィルタ処理工程Ｓ_２３と、
を備えている。ここで、各重複部Ｒ_ｉ−１，Ｒ_ｉのフィルタ処理としては、例えば、メディアンフィルタ処理（つまり、周辺画素値の大きさを順に並べ、中央値（Ｍｅｄｉａｎ）を注目画素の画素値とするフィルタ処理であって、周辺画素値と比較して大きく異なる領域（画素値）を除去するための処理）を挙げることができる。このようなフィルタ処理を行った場合、重複部Ｒ_ｉ−１，Ｒ_ｉからはノイズやエッジ（例えば、被写体であるコンクリート壁面の微細な凹凸や、施工跡、クラック跡、遊離石灰などのエッジとなる部分で、画素値の変化が急峻な箇所）が除去・抑制されることとなる。

＜処置後画素値取得工程＞
また、本発明に係るボケ画像検出方法は、
・ 前記フィルタ処理された後の該第１重複部Ｒ_ｉ−１における各画素の画素値（以下、“第１処理後画素値”とする）Ｐ_１ｍ（ｊ）を取得する第１処理後画素値取得工程Ｓ_１４と、
・ 前記フィルタ処理された後の該第２重複部Ｒ_ｉにおける各画素の画素値（以下、“第２処理後画素値”とする）Ｐ_２ｍ（ｊ）を取得する第２処理後画素値取得工程Ｓ_２４と、
を備えている。

＜差分値取得工程＞
さらに、本発明に係るボケ画像検出方法は、
・ 各画素について前記第１処理前画素値Ｐ_１（ｊ）と前記第１処理後画素値Ｐ_１ｍ（ｊ）との差分値の絶対値（以下、“第１差分値”とする）“｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜”を取得する第１差分値取得工程Ｓ_１５と、
・ 各画素について前記第２処理前画素値Ｐ_２（ｊ）と前記第２処理後画素値Ｐ_２ｍ（ｊ）との差分値の絶対値（以下、“第２差分値”とする）“｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜”を取得する第２差分値取得工程Ｓ_２５と、
を備えている。図３は、該差分値取得工程の概略を説明するための図であり、横軸には画素（画素位置）を縦軸には画素値を取っている。また、図中に符号Ｄで示す折れ線（実線）は各画素の処理前画素値Ｐ（ｊ）を示し、符号Ｅで示す折れ線（破線）は処理後画素値Ｐ_ｍ（ｊ）を示し、符号Ｆで示す折れ線（実線）は差分値｜Ｐ_ｍ（ｊ）−Ｐ（ｊ）｜を示している。このようにして、前記第１差分値取得工程Ｓ_１５により、前記第１重複部Ｒ_ｉ−１において、画素の変化が急峻な箇所（ノイズやエッジがある画素）が抽出（検出）され、前記第２差分値取得工程Ｓ_２５により、前記第２重複部Ｒ_ｉにおいて、画素の変化が急峻な箇所（ノイズやエッジがある画素）が抽出（検出）される。

＜差分値積算工程＞
また、本発明に係るボケ画像検出方法は、
・ 各画素の前記第１差分値｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜を前記第１重複部Ｒ_ｉ−１について積算する第１差分値積算工程Ｓ_１６と、
・ 各画素の前記第２差分値｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜を前記第２重複部Ｒ_ｉについて積算する第２差分値積算工程Ｓ_２６と、
を備えている。なお、前記第１差分値積算工程Ｓ_１６にて前記第１差分値｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜を前記第１重複部Ｒ_ｉ−１について積算した値（エッジ総量）［ｉ−１］を“第１積算値”と称することとし、前記第２差分値積算工程Ｓ_２６にて前記第２差分値｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜を前記第２重複部Ｒ_ｉについて積算した値（エッジ総量）［ｉ］を“第２積算値”と称することとする。なお、該第１積算値［ｉ−１］及び該第２積算値［ｉ］は下式で示されるものである。

＜特徴量算出工程＞
さらに、本発明に係るボケ画像検出方法は、前記第１積算値［ｉ−１］と前記第２積算値［ｉ］とから該第１積算値［ｉ−１］及び該第２積算値［ｉ］を元にした値（以下、“特徴量”とする）を算出する特徴量算出工程Ｓ_３を備えている。なお、この特徴量としては、
・ 前記第１積算値［ｉ−１］と前記第２積算値［ｉ］との差、すなわち、Ａｉ＝［i］−［ｉ−１］
・ 前記第１積算値［ｉ−１］を前記第２積算値［ｉ］で割った値、すなわち、Ｂｉ＝［i］÷［ｉ−１］
・ ［ｉ−１］＞［i］の場合はＣｉ＝−（［ｉ−１］÷［i］）＋１．０とし、［ｉ−１］≦［i］の場合はＣｉ＝＋（［ｉ］÷［i−１］）−１．０
などを挙げることができる。

＜ボケ画像判定工程＞
また、本発明に係るボケ画像検出方法は、該特徴量算出工程Ｓ_３にて算出された前記特徴量に基づき前記第２撮影画像Ｑ_ｉがボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定工程Ｓ_４を備えている。例えば、前記第１撮影画像判定工程Ｓ_０において前記第１撮影画像Ｑ_ｉ−１がピンボケ画像であると目視により判定されると、前記第１処理前画素値Ｐ_１（ｊ）と前記第１処理後画素値Ｐ_１ｍ（ｊ）とはほぼ等しくなり、前記第１差分値｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜や前記第１積算値［ｉ−１］は０に近い値となる。そして、例えば、前記特徴量算出工程Ｓ_３においてＡｉ＝［i］−［ｉ−１］≒０と算出されたとすると、前記第２差分値｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜や前記第２積算値［i］はほぼ０であるということで、第２撮影画像Ｑｉはピンボケ画像であると判定される。

なお、
・ 第１重複部特定工程Ｓ_１１は、第１処理前画素値取得工程Ｓ_１２や第１フィルタ処理工程Ｓ_１３や第１処理後画素値取得工程Ｓ_１４や第１差分値取得工程Ｓ_１５や第１差分値積算工程Ｓ_１６の前に実施する必要があり、
・ 第２重複部特定工程Ｓ_２１は、第２処理前画素値取得工程Ｓ_２２や第２フィルタ処理工程Ｓ_２３や第２処理後画素値取得工程Ｓ_２４や第２差分値取得工程Ｓ_２５や第２差分値積算工程Ｓ_２６の前に実施する必要があり、
・ 第１処理後画素値取得工程Ｓ_１４は第１フィルタ処理工程Ｓ_１３の後に実施する必要があり、
・ 第２処理後画素値取得工程Ｓ_２４は第２フィルタ処理工程Ｓ_２３の後に実施する必要があり、
・ 第１差分値取得工程Ｓ_１５は第１処理前画素値取得工程Ｓ_１２や第１処理後画素値取得工程Ｓ_１４の後に実施する必要があり、
・ 第２差分値取得工程Ｓ_２５は第２処理前画素値取得工程Ｓ_２２や第２処理後画素値取得工程Ｓ_２４の後に実施する必要があり、
・ 第１差分値積算工程Ｓ_１６は第１差分値取得工程Ｓ_１５の後に実施する必要があり、
・ 第２差分値積算工程Ｓ_２６は第２差分値取得工程Ｓ_２５の後に実施する必要があり、
・ 第１撮影画像判定工程Ｓ_０はボケ画像判定工程Ｓ_４の前に実施する必要がある
が、それ以外の工程の実施順序は適宜変更するようにしても良い。

一方、前記第２撮影画像Ｑ_ｉに連続する他の撮影画像を“第３撮影画像Ｑ_ｉ＋１”とすると、該第２撮影画像Ｑ_ｉと該第３撮影画像Ｑ_ｉ＋１との関係においても上述の工程Ｓ_１１，Ｓ_１２，…，Ｓ_２１，Ｓ_２２，…，Ｓ_３，Ｓ_４を実施して前記第３撮影画像Ｑ_ｉ＋１のピンボケ判定を行うようにすると良い。また、該第３撮影画像Ｑ_ｉ＋１と第４撮影画像Ｑ_ｉ＋２の関係においても上述の工程Ｓ_１１，Ｓ_１２，…，Ｓ_２１，Ｓ_２２，…，Ｓ_３，Ｓ_４を実施して前記第４撮影画像Ｑ_ｉ＋２のピンボケ判定を行うようにすると良い。

本発明によれば、前記第１撮影画像以外の画像（つまり、第２撮影画像Ｑ_ｉ，第３撮影画像Ｑ_ｉ＋１，…）がピンボケ画像であるか否かの判定は人間の目視に頼らずに自動で行うことができるので、判定作業を簡素化することができる。

［ｉ−１］ 第１積算値
［ｉ］ 第２積算値
Ｐ_１（ｊ） 第１処理前画素値
Ｐ_１ｍ（ｊ） 第１処理後画素値
｜Ｐ_１ｍ（ｊ）−Ｐ_１（ｊ）｜ 第１差分値
Ｐ_２（ｊ） 第２処理前画素値
Ｐ_２ｍ（ｊ） 第２処理後画素値
｜Ｐ_２ｍ（ｊ）−Ｐ_２（ｊ）｜ 第２差分値
Ｑ_ｉ−１ 第１撮影画像
Ｑ_ｉ 第２撮影画像
Ｒ_ｉ−１ 第１重複部
Ｒ_ｉ 第２重複部
Ｓ_０ 第１撮影画像判定工程
Ｓ_１１ 第１重複部特定工程
Ｓ_１２ 第１処理前画素値取得工程
Ｓ_１３ 第１フィルタ処理工程
Ｓ_１４ 第１処理後画素値取得工程
Ｓ_１５ 第１差分値取得工程
Ｓ_１６ 第１差分値積算工程
Ｓ_２１ 第２重複部特定工程
Ｓ_２２ 第２処理前画素値取得工程
Ｓ_２３ 第２フィルタ処理工程
Ｓ_２４ 第２処理後画素値取得工程
Ｓ_２５ 第２差分値取得工程
Ｓ_２６ 第２差分値積算工程
Ｓ_３ 特徴量算出工程
Ｓ_４ ボケ画像判定工程

Claims (1)

1. 被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像からピンボケ画像を検出するボケ画像検出方法において、
   一部が重複するように連続撮影された２枚の画像を“第１撮影画像”及び“第２撮影画像”とし、該第１撮影画像における該第２撮影画像との重複部を“第１重複部”とし、該第２撮影画像における該第１撮影画像との重複部を“第２重複部”とした場合に、
   前記第１撮影画像がピンボケ画像か否かを目視により判定する第１撮影画像判定工程と、
   前記第１撮影画像において前記第１重複部を特定する第１重複部特定工程と、
   前記第１重複部における各画素の画素値（以下、“第１処理前画素値”とする）を取得する第１処理前画素値取得工程と、
   前記第１重複部をフィルタ処理する第１フィルタ処理工程と、
   該フィルタ処理された後の該第１重複部における各画素の画素値（以下、“第１処理後画素値”とする）を取得する第１処理後画素値取得工程と、
   各画素について前記第１処理前画素値と前記第１処理後画素値との差分値の絶対値（以下、“第１差分値”とする）を取得する第１差分値取得工程と、
   各画素の前記第１差分値を前記第１重複部について積算する第１差分値積算工程と、
   前記第２撮影画像において前記第２重複部を特定する第２重複部特定工程と、
   前記第２重複部における各画素の画素値（以下、“第２処理前画素値”とする）を取得する第２処理前画素値取得工程と、
   前記第２重複部をフィルタ処理する第２フィルタ処理工程と、
   該フィルタ処理された後の該第２重複部における各画素の画素値（以下、“第２処理後画素値”とする）を取得する第２処理後画素値取得工程と、
   各画素について前記第２処理前画素値と前記第２処理後画素値との差分値の絶対値（以下、“第２差分値”とする）を取得する第２差分値取得工程と、
   各画素の前記第２差分値を前記第２重複部について積算する第２差分値積算工程と、
   前記第１差分値積算工程で得られた値（以下、“第１積算値”とする）と前記第２差分値積算工程で得られた値（以下、“第２積算値”とする）とから該第１積算値及び該第２積算値を元にした値（以下、“特徴量”とする）を算出する特徴量算出工程と、
   該特徴量算出工程にて算出された前記特徴量に基づき前記第２撮影画像がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定工程と、
   を備えたことを特徴とするボケ画像検出方法。

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