JP2017091291A - 画像評価装置、画像評価方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動体が撮影された複数の画像の評価を適正に行う。
【解決手段】撮像装置１００であって、複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する装置評価部２０６ｃと、複数の画像内における動体の状態を検出する動体評価部２０６ｄと、検出された撮像装置の状態及び動体の状態に基づいて、複数の画像を評価する画像評価部２０６ｅと、を備えている。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像評価装置、画像評価方法及びプログラムに関する。

従来、撮影された複数の画像からより良い画像を選択するために、撮影時における装置のブレ量を特徴量として評価する技術が使用されている。また、特徴量として、画像の水平度を用いる手法も知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−２６２５３１号公報

しかしながら、上記特許文献の場合、例えば、定点撮影のように撮像装置が固定されている状態でインターバル撮影された複数の画像は、装置のブレ量や水平度等を特徴量としても差が生じないという問題がある。特に、動体を撮影する場合、露光時間によっては被写体がブレた画像が撮影される虞があるものの、上記した技術では、画像内で被写体がブレているか否かに関して評価することができない。

そこで、本願発明の課題は、動体が撮影された複数の画像の評価を適正に行うことができる画像評価装置、画像評価方法及びプログラムを提供することである。

上記課題を解決するための本発明の一態様は、画像評価装置であって、
複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する装置状態検出手段と、
前記複数の画像内における動体の状態を検出する動体状態検出手段と、
前記装置状態検出手段により検出された前記撮像装置の状態と、前記動体状態検出手段により検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する画像評価手段と、
を備えたことを特徴としている。

本発明によれば、動体が撮影された複数の画像の評価を適正に行うことができる。

本発明を適用した一実施形態の撮像装置を示す斜視図である。 図１の撮像装置を構成する撮像ユニットの概略構成を示すブロック図である。 図１の撮像装置を構成する制御ユニットの概略構成を示すブロック図である。 図１の撮像装置による画像評価処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図４の画像評価処理に係る複数の画像の一例を模式的に示す図である。 図４の画像評価処理における動体評価処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図６の動体評価処理を説明するための図である。 図６の動体評価処理を説明するための図である。

以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。

図１（ａ）及び図１（ｂ）は、本発明を適用した一実施形態の撮像装置１００の概略構成を示す図である。
図１（ａ）及び図１（ｂ）に示すように、本実施形態の撮像装置１００は、着脱自在に構成された撮像ユニット１と制御ユニット２とを備え、これら撮像ユニット１と制御ユニット２とが所定の無線通信回線を介して無線通信を行う。すなわち、撮像装置１００は、撮像ユニット１と制御ユニット２とを組み合わせた合体状態（図１（ａ）参照）や、撮像ユニット１と制御ユニット２とを分離させた分離状態（図１（ｂ）参照）で使用可能となっている。

具体的には、撮像ユニット１と制御ユニット２とは、着脱機構３を介して着脱自在に接続される。
着脱機構３は、例えば、撮像ユニット１の筐体１Ａの一端に設けられた金属製のプレート３１と、制御ユニット２の筐体の一面側（図１（ａ）及び図１（ｂ）における下面側）に設けられた着脱用スリット（図示略）とを有している。そして、着脱用スリット内にプレート３１が差し込まれ、図示しないロック機構によりロックされることで、撮像ユニット１と制御ユニット２とが分離不可の状態に組み合わされる（図１（ａ）参照）。
また、制御ユニット２の筐体２Ａの側面に設けられた接続解除ボタン３２が押されることで、ロックが解除され、撮像ユニット１と制御ユニット２とを分離可能な状態となる（図１（ｂ）参照）。

また、着脱機構３は、撮像ユニット１の筐体１Ａと制御ユニット２の筐体２Ａの一面どうしを重ね合わせた状態となるように略１８０°回動自在なヒンジ部３３を備えている。これにより、例えば、撮像ユニット１と制御ユニット２の合体状態にて、撮像ユニット１のレンズ部１０３ａ（後述）が被写体側に露出される一方で、制御ユニット２の表示パネル２０４ａ（後述）がユーザ側に露出された状態、すなわち、一般的なデジタルカメラのような形態での使用が可能となる。

次に、撮像ユニット１について、図２を参照して説明する。
図２は、撮像ユニット１の概略構成を示すブロック図である。

撮像ユニット１は、主要な機能を撮像機能とし、被写体を撮影する。具体的には、図２に示すように、撮像ユニット１は、中央制御部１０１と、メモリ１０２と、撮像部１０３と、信号処理部１０４と、動き検出部１０５と、無線制御部１０６と、操作入力部１０７等を備えている。
また、中央制御部１０１、メモリ１０２、撮像部１０３、信号処理部１０４、動き検出部１０５、無線制御部１０６は、バスライン１０８を介して接続されている。

中央制御部１０１は、撮像ユニット１の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部１０１は、図示は省略するが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）を備え、撮像ユニット１用の各種処理プログラム（図示略）に従って各種の制御動作を行う。

メモリ１０２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等により構成され、中央制御部１０１の他、当該撮像ユニット１の各部によって処理されるデータ等を一時的に記録する。

撮像部１０３は、レンズ部１０３ａと、電子撮像部１０３ｂと、撮像制御部１０３ｃとを備えている。

レンズ部１０３ａは、例えば、ズームレンズやフォーカスレンズ等の複数のレンズから構成されている。
電子撮像部１０３ｂは、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）等のイメージセンサ（撮像素子）から構成され、レンズ部１０３ａの各種レンズを通過した光学像を二次元の画像信号に変換する。

撮像制御部１０３ｃは、例えば、タイミング発生器、ドライバ等を備えている。そして、撮像制御部１０３ｃは、タイミング発生器、ドライバにより電子撮像部１０３ｂを走査駆動して、レンズ部１０３ａにより結像された光学像を電子撮像部１０３ｂにより二次元の画像信号に変換させ、当該電子撮像部１０３ｂの撮像領域から１画面分ずつフレーム画像を読み出して信号処理部１０４に出力させる。
また、撮像制御部１０３ｃは、ＡＦ（自動合焦処理）、ＡＥ（自動露出処理）、ＡＷＢ（自動ホワイトバランス）等の制御を行う。

信号処理部１０４は、電子撮像部１０３ｂから転送されたフレーム画像のアナログ値の信号に対して各種の画像信号処理を施す。具体的には、信号処理部１０４は、電子撮像部１０３ｂから転送されたフレーム画像のアナログ値の信号に対してＲＧＢの色成分毎に適宜ゲイン調整した後に、サンプルホールド回路（図示略）でサンプルホールドしてＡ／Ｄ変換器（図示略）でデジタルデータに変換し、カラープロセス回路（図示略）で画素補間処理及びγ補正処理を含むカラープロセス処理を行った後、デジタル値の輝度信号Ｙ及び色差信号Ｃｂ，Ｃｒ（ＹＵＶデータ）を生成する。
また、信号処理部１０４は、生成された各フレーム画像の画像データを無線制御部１０６に出力する。

動き検出部１０５は、３軸角速度センサ１０５ａと、３軸加速度センサ１０５ｂとを具備している。
３軸角速度センサ１０５ａは、例えば、撮像ユニット１の互いに直交する３軸（ロール軸、ピッチ軸及びヨー軸）を中心とする回動の角速度をそれぞれ検出する。そして、動き検出部１０５は、例えば、被写体の撮影の際等に、３軸角速度センサ１０５ａにより逐次検出された信号を角速度情報として無線制御部１０６に出力する。
３軸加速度センサ１０５ｂは、例えば、撮像ユニット１の互いに直交する３軸方向の加速度をそれぞれ検出する。そして、動き検出部１０５は、例えば、被写体の撮影の際等に、３軸加速度センサ１０５ｂにより逐次検出された信号を加速度情報として無線制御部１０６に出力する。

無線制御部１０６は、所定の無線通信回線を介して接続された制御ユニット２との間で通信制御を行う。
すなわち、無線制御部１０６は、例えば、通信アンテナ１０６ａを介して制御ユニット２との間でBluetooth（登録商標）の通信規格に基づく無線通信を行うための制御モジュール（図示略）を具備している。この無線制御部１０６は、例えば、予めペアリングと呼ばれる通信設定処理を行うことで、互いのデバイス情報や認証鍵のデータを無線信号により制御ユニット２と交換する。これにより、その後、通信設定処理を毎回行わなくとも、例えば、撮像ユニット１と制御ユニット２とが電波が届かない範囲に離れれば通信接続が解除される一方で、電波が届く範囲に近づけば自動的に通信接続される。

具体的には、無線制御部１０６は、信号処理部１０４から出力されて入力された画像データを通信アンテナ１０６ａを介して制御ユニット２に送信する。
また、無線制御部１０６は、動き検出部１０５から出力されて入力された角速度情報及び加速度情報を通信アンテナ１０６ａを介して制御ユニット２に送信する。このとき、無線制御部１０６は、画像データと角速度情報及び加速度情報とを対応付けて制御ユニット２に送信しても良い。

操作入力部１０７は、例えば、被写体の撮影指示に係るシャッタボタン、撮影モードや機能等の選択指示に係る選択決定ボタン（何れも図示略）等を備えている。
そして、ユーザにより各種ボタンが操作されると、操作入力部１０７は、操作されたボタンに応じた操作指示を中央制御部１０１に出力する。中央制御部１０１は、操作入力部１０７から出力され入力された操作指示に従って所定の動作を各部に実行させる。

次に、制御ユニット２について、図３を参照して説明する。
図３は、制御ユニット２の概略構成を示すブロック図である。

制御ユニット２は、主要な機能を制御機能や表示機能としている。具体的には、図３に示すように、制御ユニット２は、中央制御部２０１と、メモリ２０２と、無線制御部２０３と、表示部２０４と、画像記録部２０５と、評価制御部２０６と、操作入力部２０７等を備えている。
また、中央制御部２０１、メモリ２０２、無線制御部２０３、表示部２０４、画像記録部２０５及び評価制御部２０６は、バスライン２０８を介して接続されている。

中央制御部２０１は、制御ユニット２の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部２０１は、図示は省略するが、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを備え、制御ユニット２用の各種処理プログラム（図示略）に従って各種の制御動作を行う。

メモリ２０２は、例えば、ＤＲＡＭ等により構成され、中央制御部２０１の他、当該制御ユニット２の各部によって処理されるデータ等を一時的に記録する。

無線制御部２０３は、所定の無線通信回線を介して接続された撮像ユニット１との間で通信制御を行う。
すなわち、無線制御部２０３は、上記撮像ユニット１の無線制御部１０６と略同様の構成をなし、例えば、通信アンテナ２０３ａを介して撮像ユニット１との間でBluetoothの通信規格に基づく無線通信を行うための制御モジュール（図示略）を具備している。
具体的には、無線制御部２０３は、撮像ユニット１から送信された各フレーム画像の画像データを通信アンテナ２０３ａを介して受信する。また、無線制御部２０３は、撮像ユニット１から送信された角速度情報及び加速度情報を通信アンテナ２０３ａを介して受信する。
また、無線制御部２０３は、受信した画像データや角速度情報や加速度情報をメモリ２０２に出力しても良く、当該メモリ２０２は、画像データや角速度情報や加速度情報を一時的に格納する。

表示部２０４は、表示パネル２０４ａの表示画面に画像を表示する。
すなわち、表示部２０４は、静止画像や動画像の撮影モードにて、撮像ユニット１による被写体の撮影により生成された複数のフレーム画像を表示パネル２０４ａに表示する。具体的には、表示部２０４は、撮像ユニット１から送信されて無線制御部２０３により受信された複数のフレーム画像の画像データをメモリ２０２から取得し、所定の再生フレームレートで逐次更新しながら表示パネル２０４ａの表示画面に表示する。
なお、表示パネル２０４ａは、例えば、液晶表示パネルや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示パネル等から構成されているが、一例であってこれらに限られるものではない。

画像記録部２０５は、例えば、不揮発性メモリ（フラッシュメモリ）等により構成され、撮像ユニット１により撮影された被写体の画像を記録する。具体的には、画像記録部２０５は、例えば、撮像ユニット１から送信されて無線制御部２０３により受信された複数のフレーム画像の画像データをメモリ２０２から取得し、取得された画像データを所定の圧縮形式（例えば、ＪＰＥＧ形式等）で符号化して記録用の静止画像の画像データとして記録する。このとき、画像記録部２０５は、各フレーム画像の画像データと角速度情報及び加速度情報とが対応付けられている場合には、当該画像データと角速度情報及び加速度情報とを対応付けて記録しても良い。
なお、画像記録部２０５は、例えば、記録媒体（図示略）が着脱自在に構成され、装着された記録媒体からのデータの読み出しや記録媒体に対するデータの書き込みを制御する構成であっても良い。

評価制御部２０６は、画像取得部２０６ａと、定点撮影判定部２０６ｂと、装置評価部２０６ｃと、動体評価部２０６ｄと、画像評価部２０６ｅと、画像選択部２０６ｆを具備している。
なお、評価制御部２０６の各部は、例えば、所定のロジック回路から構成されているが、当該構成は一例であってこれに限られるものではない。

画像取得部２０６ａは、画像評価処理（後述）の処理対象となる複数の画像Ｉ、…（図５参照）を取得する。
ここで、複数の画像Ｉ、…は、被写体が連続して撮影されたものであれば良く、動画像であっても良いし、所定の撮影時間間隔を空けてインターバル撮影されたものであっても良い。
すなわち、画像取得部２０６ａは、撮像ユニット１により被写体が連続して撮影された複数の画像Ｉ、…を取得する。具体的には、画像取得部２０６ａは、撮像ユニット１から送信されて無線制御部２０３により受信された複数のフレーム画像の画像データの複製をメモリ２０２から取得する。例えば、画像取得部２０６ａは、画角外から動体であるサッカーボール（被写体）が画角内に移動してきて、地面で跳ねて画角から外れるという状態を撮影した五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５を取得する。
なお、画像評価処理の処理対象を画像記録部２０５に記録されている複数の静止画像とする場合には、画像取得部２０６ａは、画像記録部２０５から読み出され復号された複数の静止画像の画像データの複製を取得しても良い。

定点撮影判定部（判定手段）２０６ｂは、撮像装置１００による定点撮影であるか否かを判定する。
すなわち、定点撮影判定部２０６ｂは、画像評価処理の際に、処理対象となる複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００の撮影状況が、当該撮像装置１００による定点撮影であるか否かを判定する。具体的には、定点撮影判定部２０６ｂは、画像取得部２０６ａにより画像評価処理の処理対象として取得された複数の画像Ｉ、…の各々と対応付けられている角速度情報（例えば、ロール軸回りの角速度等）に基づいて、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００のブレ量をそれぞれ算出する。例えば、定点撮影が行われる場合、撮像装置１００が三脚等に固定された状態となるため、当該撮像装置１００自体にブレは生じないと考えられる。
そして、定点撮影判定部２０６ｂは、算出された撮像装置１００のブレ量に基づいて、定点撮影であるか否かを判定する。

なお、定点撮影判定部２０６ｂは、例えば、画像評価処理の処理対象の複数の画像Ｉ、…の各々から特徴点を抽出し、抽出された特徴点どうしにずれが生じているか否かに応じて定点撮影であるか否かを判定するようにしても良い。ここでの判定の具体的な手法は、後述する被写体ブレ評価部ｄ２による判定手法を援用しても良い。

装置評価部（装置評価手段）２０６ｃは、撮像装置１００の状態を評価する。
すなわち、装置評価部２０６ｃは、画像取得部２０６ａにより画像評価処理の処理対象として取得された複数の画像Ｉ、…を連続して撮影した際の撮像装置１００の状態を評価する。具体的には、装置評価部２０６ｃは、装置ブレ評価部ｃ１と、姿勢評価部ｃ２とを具備している。

装置ブレ評価部（装置ブレ評価手段）ｃ１は、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００のブレ量に基づいて当該撮像装置１００の状態を評価する。
すなわち、装置ブレ評価部ｃ１は、複数の画像Ｉ、…間での特徴点のずれ量を撮像装置１００のブレ量として検出する。具体的には、装置ブレ評価部ｃ１は、複数の画像Ｉ、…の各々に対して特徴抽出処理を行い、複数の画像Ｉ、…のうちの、何れか一の画像（例えば、一枚目の画像Ｉ１等）を基準画像として、当該基準画像から所定数の特徴の高いブロック領域（特徴点）を選択し、当該ブロックの内容をテンプレートとして検出する。また、装置ブレ評価部ｃ１は、複数の画像Ｉ、…のうちの、基準画像以外の画像（例えば、二枚目の画像Ｉ２等）内にて各テンプレートがどこに対応するか、つまり、テンプレートの画素値が最適にマッチする位置（対応領域）をそれぞれ探索する探索処理を行う。そして、装置ブレ評価部ｃ１は、例えば、複数の画像Ｉ、…を撮影した撮像ユニット１の撮像部１０３の撮像素子の画素ピッチ、露光時間、焦点距離等に基づいて、複数の画像Ｉ、…間での特徴点のずれ量を撮像素子の画素数に換算して、撮像装置１００のブレ量として検出する。
また、装置ブレ評価部ｃ１は、検出された撮像装置１００のブレ量が大きくなるほど評価が低く（悪く）なるように、撮像装置１００のブレ量を所定数の段階（例えば、５段階等）で評価する。例えば、撮像素子の有効画素数を１２００万画素とした場合、装置ブレ評価部ｃ１は、１画素のズレが生じていないと「100点」、１画素のズレが生じていると「80点」、２画素のズレが生じていると「60点」、３画素のズレが生じていると「40点」、４画素のズレが生じていると「20点」、５画素以上のズレが生じていると「0点」とする評価付けを行う。
そして、装置ブレ評価部ｃ１は、複数の画像Ｉ、…の各々についての評価の結果（点数）を「装置ブレスコア」として画像評価部２０６ｅに出力する。

なお、上記した装置ブレ評価部ｃ１による評価手法は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。また、上記した特徴抽出処理や探索処理は、公知の技術であるので、ここでは詳細な説明は省略する。
また、装置ブレ評価部ｃ１は、複数の画像Ｉ、…を連続して撮影した際の撮像装置１００の角速度情報に基づいて当該撮像装置１００のブレ量を検出しても良い。ここでの判定の具体的な手法は、上記した定点撮影判定部２０６ｂによる判定手法を援用しても良い。

姿勢評価部（姿勢評価手段）ｃ２は、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００の姿勢に基づいて撮像装置１００の状態を評価する。
すなわち、姿勢評価部ｃ２は、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００の水平度に基づいて撮像装置１００の姿勢を検出する。具体的には、姿勢評価部ｃ２は、複数の画像Ｉ、…の各々と対応付けられている加速度情報に基づいて、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００の重力方向に対する傾きをそれぞれ算出する。そして、姿勢評価部ｃ２は、算出された撮像装置１００の重力方向に対する傾きから当該撮像装置１００の水平度を撮像装置１００の姿勢として検出する。
撮像装置１００の水平度とは、当該撮像装置１００の構え方（例えば、横持ちや縦持ち等）に拘わらず、ピッチ軸の延在方向が重力方向と直交する状態を水平として、最も水平度が高く（良く）なる。また、ピッチ軸の延在方向が重力方向に対して４５°傾いた状態が最も水平度が低く（悪く）なる。
例えば、姿勢評価部ｃ２は、検出された撮像装置１００の姿勢が水平に近いほど評価が高くなり、ピッチ軸の延在方向と重力方向とのなす角度が４５°に近いほど評価が低くなるように、撮像装置１００の姿勢を４５°の範囲内で連続的に評価する。具体的には、姿勢評価部ｃ２は、撮像装置１００の姿勢が水平であると「100点」、ピッチ軸の延在方向と重力方向とのなす角度が４５°であると「0点」、ピッチ軸の延在方向と重力方向とのなす角度に応じて「99点」〜「1点」とする評価付けを行う。
そして、姿勢評価部ｃ２は、複数の画像Ｉ、…の各々についての評価の結果（点数）を「装置姿勢スコア」として画像評価部２０６ｅに出力する。

なお、上記した姿勢評価部ｃ２による評価手法は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。

動体評価部（動体評価手段）２０６ｄは、複数の画像Ｉ、…内における動体の状態を評価する。
すなわち、動体評価部２０６ｄは、画像取得部２０６ａにより画像評価処理の処理対象として取得された複数の画像Ｉ、…間にて移動する被写体（動体；例えば、サッカーボール等）の状態を評価する。具体的には、動体評価部２０６ｄは、動体検出評価部ｄ１と、被写体ブレ評価部ｄ２とを具備している。

動体検出評価部（動体検出評価手段）ｄ１は、動体の検出結果に基づいて当該動体の状態を評価する。以下、図７参照。
すなわち、動体検出評価部ｄ１は、複数の画像Ｉ、…間での差分情報に基づいて動体の検出を行い、この動体の検出結果に基づいて動体の状態を評価する。具体的には、動体検出評価部ｄ１は、複数の画像Ｉ、…の各々を対象画像（例えば、一枚目の画像Ｉ１等）とし、対象画像の各々について総当たりで比較画像（対象画像自体を含む）との間で対応する画素どうしの差分の絶対値から差分絶対値画像Ｄをそれぞれ生成する。そして、動体検出評価部ｄ１は、対象画像の各々について、生成された差分絶対値画像Ｄの画素値の総和を差分絶対値和としてそれぞれ算出する。
つまり、移動する被写体を撮影した場合、被写体が写っている画像を対象画像とすると、差分絶対値和の値が大きくなり、一方、被写体が写っていない画像を対象画像とすると、差分絶対値和の値が小さくなる。例えば、動体であるサッカーボールが写っている画像（例えば、二枚目から四枚目の画像Ｉ２〜Ｉ４等）では、差分絶対値和の値が大きくなり、サッカーボールが写っていない画像（例えば、一枚目の画像Ｉ１や五枚目の画像Ｉ５等）では、差分絶対値和の値が小さくなる。
また、動体検出評価部ｄ１は、対象画像の各々について算出された差分絶対値和を「0」〜「100」の範囲の値で正規化し、正規化後の値を評価の結果（「動体検出スコア」）として画像評価部２０６ｅに出力する。

被写体ブレ評価部（被写体ブレ評価手段）ｄ２は、複数の画像Ｉ、…内での被写体のブレ量に基づいて動体の状態を評価する。以下、図８参照。
すなわち、被写体ブレ評価部ｄ２は、複数の画像Ｉ、…間での差分領域における対象画像のエッジ情報に基づいて被写体のブレ量を検出し、検出された被写体のブレ量に基づいて動体の状態を評価する。具体的には、被写体ブレ評価部ｄ２は、複数の画像Ｉ、…の各々を対象画像（例えば、一枚目の画像Ｉ１等）とし、対象画像の各々に対してエッジ検出処理を施してエッジ画像Ｅ（例えば、五枚のエッジ画像Ｅ１〜Ｅ５等）をそれぞれ生成する。また、被写体ブレ評価部ｄ２は、対象画像の各々について、動体検出評価部ｄ１により生成された比較画像（対象画像自体を含む）の各々との間の差分絶対値画像Ｄを取得し、取得された差分絶対値画像Ｄを所定の閾値で二値化した二値化画像Ｂをそれぞれ生成する。そして、被写体ブレ評価部ｄ２は、生成された二値化画像Ｂの各々をマスク処理用の画像として、対象画像の各々についてマスクされていない領域（図中の白抜き部分）内のエッジ強度をそれぞれ算出する。そして、被写体ブレ評価部ｄ２は、対象画像の各々について、算出されたエッジ強度の総和をエッジ強度和としてそれぞれ算出する。
つまり、移動する被写体を撮影した場合、被写体が鮮明に写っている画像を対象画像とすると、エッジ強度和の値が大きくなり、一方、被写体がブレて写っている画像や全く写っていない画像を対象画像とすると、エッジ強度和の値が小さくなる。例えば、動体であるサッカーボールが鮮明に写っている画像（例えば、三枚目の画像Ｉ３等）では、エッジ強度和の値が最も大きくなり、サッカーボールが全く写っていない画像（例えば、一枚目の画像Ｉ１や五枚目の画像Ｉ５等）では、エッジ強度和の値が最も小さくなり、サッカーボールがブレて写っている画像（例えば、二枚目の画像Ｉ２や四枚目の画像Ｉ４等）では、エッジ強度和の値が上記した値の中間程度となる。
また、被写体ブレ評価部ｄ２は、対象画像の各々について算出されたエッジ強度和を「0」〜「100」の範囲の値で正規化し、正規化後の値を評価の結果（「被写体ブレスコア」）として画像評価部２０６ｅに出力する。

画像評価部（画像評価手段）２０６ｅは、装置評価部２０６ｃにより評価された撮像装置１００の状態と、動体評価部２０６ｄにより評価された動体の状態とに基づいて、複数の画像Ｉ、…を総合的に評価する。
すなわち、画像評価部２０６ｅは、装置評価部２０６ｃにより評価された撮像装置１００の状態と、動体評価部２０６ｄにより評価された動体の状態とを統合して、複数の画像Ｉ、…を評価する。ここで、画像評価部２０６ｅは、定点撮影判定部２０６ｂにより定点撮影であると判定された場合に、上記のように、撮像装置１００の状態と動体の状態とを統合して複数の画像Ｉ、…の評価を行っても良い。

具体的には、画像評価部２０６ｅは、動体検出評価部ｄ１から出力された複数の画像Ｉ、…の各々についての「動体検出スコア」を取得するとともに、被写体ブレ評価部ｄ２から出力された複数の画像Ｉ、…の各々についての「被写体ブレスコア」を取得し、これら「動体検出スコア」と「被写体ブレスコア」を加算して、「動体スコア」とする。また、画像評価部２０６ｅは、装置ブレ評価部ｃ１から出力された複数の画像Ｉ、…の各々についての「装置ブレスコア」を取得するとともに、姿勢評価部ｃ２から出力された複数の画像Ｉ、…の各々についての「装置姿勢スコア」を取得する。
そして、画像評価部２０６ｅは、複数の画像Ｉ、…の各々について、下記式（１）に従って「画像スコア」をそれぞれ算出する。
画像スコア＝装置ブレスコア＋装置姿勢スコア＋動体スコア×ｆ …式（１）
なお、上記式において、「ｆ」は、撮像装置１００のブレ量等に応じて規定される係数であるが、例えば、定点撮影判定部２０６ｂによる定点撮影であるか否かの判定結果に応じて簡易的に「0」或いは「1」を用いても良い。つまり、撮像装置１００による定点撮影である場合には、撮像装置１００にブレが生じない状態であると考えられるため、「ｆ」の値を「1」とし、定点撮影でない場合には、撮像装置１００にブレが生じ得る状態であると考えられるため、「ｆ」の値を「0」とする。
上記式（１）によれば、定点撮影である場合には、「装置ブレスコア」や「装置姿勢スコア」自体に変化がほとんどないため、「動体検出スコア」が高くなる被写体（動体）が写っている画像で、且つ、「被写体ブレスコア」が高くなる被写体（動体）が鮮明に写っている画像（例えば、三枚目の画像Ｉ３等）の「画像スコア」が高くなる。また、定点撮影でない場合には、複数の画像Ｉ、…からの動体の検出自体が不可能となるため、「動体スコア」は重視されず、「装置ブレスコア」や「装置姿勢スコア」に応じて「画像スコア」が高くなる。

画像選択部（選択手段）２０６ｆは、複数の画像Ｉ、…の中から画像を選択する。
すなわち、画像選択部２０６ｆは、画像評価部２０６ｅによる評価の結果に基づいて、画像取得部２０６ａにより画像評価処理の処理対象として取得された複数の画像Ｉ、…の中から、画像評価部２０６ｅにより算出された「画像スコア」の最も高かった一の画像（例えば、三枚目の画像Ｉ３）や、「画像スコア」が所定の閾値以上となった所定数の画像を選択する。

操作入力部２０７は、例えば、制御ユニット２本体の電源のＯＮ／ＯＦＦに係る電源ボタン、モードや機能等の選択指示に係る上下左右のカーソルボタンや決定ボタン（何れも図示略）を備えている。
そして、ユーザにより各種ボタンが操作されると、操作入力部２０７は、操作されたボタンに応じた操作指示を中央制御部２０１に出力する。中央制御部２０１は、操作入力部２０７から出力され入力された操作指示に従って所定の動作を各部に実行させる。

なお、操作入力部２０７は、表示パネル２０４ａと一体となって設けられたタッチパネル（図示略）を有していても良く、ユーザによるタッチパネルの所定操作に基づいて、当該所定操作に応じた操作指示を中央制御部２０１に出力しても良い。

＜画像評価処理＞
次に、本実施形態の撮像装置１００による画像評価処理について、図４〜図８を参照して説明する。
図４は、画像評価処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。また、図５（ａ）〜図５（ｅ）は、画像評価処理に係る複数の画像Ｉ、…の一例を模式的に示す図である。

なお、以下に説明する画像評価処理では、撮像ユニット１と制御ユニット２とが所定の無線通信回線（例えば、Bluetooth）を介して接続されているものとする。

図４に示すように、先ず、撮像ユニット１は、被写体を所定の撮影時間間隔を空けて連続して撮影し、信号処理部１０４は、電子撮像部１０３ｂにより光電変換された複数のフレーム画像の画像データを生成する（ステップＳ１）。このとき、動き検出部１０５の３軸角速度センサ１０５ａは、撮像ユニット１の互いに直交する３軸（ロール軸、ピッチ軸及びヨー軸）を中心とする回動の角速度をそれぞれ検出するとともに、３軸加速度センサ１０５ｂは、撮像ユニット１の互いに直交する３軸方向の加速度をそれぞれ検出する。

そして、無線制御部１０６は、信号処理部１０４から複数のフレーム画像の画像データを取得するとともに、動き検出部１０５から角速度情報及び加速度情報を取得し、画像データと角速度情報と加速度情報とを対応付けて制御ユニット２に送信する（ステップＳ２）。この送信処理は、各フレーム画像毎に行われても良いし、撮像ユニット１による撮影の終了後に複数のフレーム画像をまとめて行われても良い。

次に、制御ユニット２の無線制御部２０３は、撮像ユニット１から送信された各フレーム画像の画像データと角速度情報と加速度情報を通信アンテナ２０３ａを介して受信する（ステップＳ３）。そして、無線制御部２０３は、受信した画像データと角速度情報と加速度情報をメモリ２０２に出力して、当該メモリ２０２に一時的に格納させる。

その後、画像取得部２０６ａは、画像評価処理の処理対象として、メモリ２０２に一時的に格納されている複数のフレーム画像の画像データの複製を当該メモリ２０２から取得する（ステップＳ４）。例えば、画像取得部２０６ａは、画角外から動体であるサッカーボール（被写体）が画角内に移動してきて、地面で跳ねて画角から外れるという状態を撮影した五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５を取得する。
続けて、定点撮影判定部２０６ｂは、画像評価処理の処理対象として取得された複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００の撮影状況が、当該撮像装置１００による定点撮影であるか否かを特定する（ステップＳ５）。具体的には、定点撮影判定部２０６ｂは、例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５の各々と対応付けられている角速度情報に基づいて撮像装置１００のブレ量をそれぞれ算出し、算出された撮像装置１００のブレ量に基づいて、定点撮影であるか否かを判定する。
そして、定点撮影判定部２０６ｂは、定点撮影であるか否かの判定結果を画像評価部２０６ｅに出力する。

次に、装置評価部２０６ｃの装置ブレ評価部ｃ１は、複数の画像Ｉ、…の各々について、撮像装置１００のブレ量に基づいて当該撮像装置１００の状態を評価する（ステップＳ６）。具体的には、装置ブレ評価部ｃ１は、例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５の各々について、画像Ｉ間での特徴点のずれ量を撮像素子の画素数に換算して、撮像装置１００のブレ量として検出する。そして、装置ブレ評価部ｃ１は、検出されたブレ量に応じた評価の結果（点数）を「装置ブレスコア」として画像評価部２０６ｅに出力する。
続けて、装置評価部２０６ｃの姿勢評価部ｃ２は、複数の画像Ｉ、…の各々について、撮像装置１００の姿勢に基づいて当該撮像装置１００の状態を評価する（ステップＳ７）。具体的には、姿勢評価部ｃ２は、例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５の各々について、各画像Ｉと対応付けられている加速度情報に基づいて撮像装置１００の重力方向に対する傾きをそれぞれ算出し、撮像装置１００の水平度を撮像装置１００の姿勢として検出する。そして、姿勢評価部ｃ２は、検出された姿勢（水平度）に応じた評価の結果（点数）を「装置姿勢スコア」として画像評価部２０６ｅに出力する。

なお、上記した撮像装置１００のブレ量に基づく当該撮像装置１００の状態の評価と、撮像装置１００の姿勢に基づく当該撮像装置１００の状態の評価の順序は、一例であってこれに限られるものではなく、例えば、逆であっても良い。

次に、動体評価部２０６ｄは、複数の画像Ｉ、…内における動体の状態を評価する動体評価処理（図６参照）を行う（ステップＳ８）。
以下に、動体評価処理について、図６〜図８を参照して詳細に説明する。

＜動体評価処理＞
図６は、動体評価処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。また、図７は、動体評価処理における動体検出評価処理を説明するための図であり、図８は、動体評価処理における被写体ブレ評価処理を説明するための図である。

図６に示すように、動体評価部２０６ｄは、画像評価処理の処理対象として取得された複数の画像Ｉ、…（例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５等）の中で、何れか一の画像（例えば、一枚目の画像Ｉ１等）を対象画像として指定する（ステップＳ２１）。
そして、動体評価部２０６ｄの動体検出評価部ｄ１は、対象画像について総当たりで比較画像（例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５等）との間での差分絶対値画像Ｄをそれぞれ生成する（ステップＳ２２；図７参照）。続けて、動体検出評価部ｄ１は、対象画像について、生成された差分絶対値画像Ｄの画素値の総和を差分絶対値和として算出する（ステップＳ２３）。なお、算出された差分絶対値和の値は、所定の格納手段（例えば、メモリ２０２等）に一時的に格納されても良い。

次に、動体評価部２０６ｄの被写体ブレ評価部ｄ２は、対象画像に対してエッジ検出処理を施してエッジ画像Ｅ（例えば、一枚目の画像Ｉ１のエッジ画像Ｅ１等）を生成する（ステップＳ２４；図８参照）。
続けて、被写体ブレ評価部ｄ２は、対象画像について、動体検出評価部ｄ１により生成された比較画像の各々との間の差分絶対値画像Ｄを所定の閾値で二値化して二値化画像Ｂをそれぞれ生成する（ステップＳ２５）。
そして、被写体ブレ評価部ｄ２は、生成された二値化画像Ｂの各々をマスク処理用の画像として、対象画像についてマスクされていない領域内のエッジ強度をそれぞれ算出し（ステップＳ２６）、算出されたエッジ強度の総和をエッジ強度和として算出する（ステップＳ２７）。なお、算出されたエッジ強度和の値は、所定の格納手段（例えば、メモリ２０２等）に一時的に格納されても良い。

次に、動体評価部２０６ｄは、複数の画像Ｉ、…（例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５等）の全ての画像を画像評価処理の処理対象として処理したか否かを判定する（ステップＳ２８）。
ここで、全ての画像を画像評価処理の処理対象として処理していないと判定されると（ステップＳ２８；ＮＯ）、動体評価部２０６ｄは、複数の画像Ｉ、…（例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５等）の中で、次の画像（例えば、二枚目の画像Ｉ２等）を対象画像として指定する（ステップＳ２９）。そして、動体評価部２０６ｄは、処理をステップＳ２２に戻し、新たに対象画像として指定された画像について、ステップＳ２２以降の各処理を実行する。すなわち、新たに対象画像として指定された画像について、動体検出評価部ｄ１は、差分絶対値和を算出し（ステップＳ２２、Ｓ２３）、被写体ブレ評価部ｄ２は、エッジ強度和を算出する（ステップＳ２４〜Ｓ２７）。

一方、ステップＳ２８にて、全ての画像を画像評価処理の処理対象として処理したと判定されると（ステップＳ２８；ＹＥＳ）、動体検出評価部ｄ１は、対象画像の各々（例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５の各々等）について算出された差分絶対値和を正規化した値を「動体検出スコア」として画像評価部２０６ｅに出力する（ステップＳ３０）。続けて、被写体ブレ評価部ｄ２は、対象画像の各々について算出されたエッジ強度和を正規化した値を「被写体ブレスコア」として画像評価部２０６ｅに出力する（ステップＳ３１）。

なお、上記した動体評価処理では、動体の検出結果に基づく当該動体の状態の評価と、被写体のブレ量に基づく動体の状態の評価の順序は、一例であってこれに限られるものではなく、例えば、逆であっても良い。

図４に戻り、画像評価部２０６ｅは、装置評価部２０６ｃにより評価された撮像装置１００の状態と、動体評価部２０６ｄにより評価された動体の状態とを統合して、複数の画像Ｉ、…（例えば、五枚の画像Ｉ１〜Ｉ５等）を総合的に評価する（ステップＳ９）。
具体的には、画像評価部２０６ｅは、複数の画像Ｉ、…の各々について、動体検出評価部ｄ１から出力された「動体検出スコア」と、被写体ブレ評価部ｄ２から出力された「被写体ブレスコア」とを取得して加算し、「動体スコア」とする。また、画像評価部２０６ｅは、複数の画像Ｉ、…の各々について、装置ブレ評価部ｃ１から出力された「装置ブレスコア」と、姿勢評価部ｃ２から出力された「装置姿勢スコア」を取得する。そして、画像評価部２０６ｅは、複数の画像Ｉ、…の各々について、「装置ブレスコア」、「装置姿勢スコア」及び「動体スコア」（「動体検出スコア」及び「被写体ブレスコア」）に基づいて、上記式（１）に従って「画像スコア」をそれぞれ算出する。

そして、画像選択部２０６ｆは、画像評価部２０６ｅによる評価の結果に基づいて、複数の画像Ｉ、…の中から画像を選択する（ステップＳ１０）。例えば、画像選択部２０６ｆは、複数の画像Ｉ、…の中から、画像評価部２０６ｅにより算出された「画像スコア」の最も高かった一の画像（例えば、三枚目の画像Ｉ３）等を選択する。
なお、選択された画像の画像データは、表示部２０４に転送されて表示パネル２０４ａに表示されても良いし、画像記録部２０５に転送されて記録されても良い。

以上のように、本実施形態の撮像装置１００によれば、複数の画像Ｉ、…を連続して撮影した際の撮像装置１００の状態の評価結果と、複数の画像Ｉ、…内における動体の状態の評価結果とに基づいて、複数の画像Ｉ、…を評価するので、例えば、定点撮影のように撮像装置１００が固定されている状態、すなわち、撮像装置１００のブレ量や水平度といった状態に基づく評価が困難な状況で撮影された複数の画像Ｉ、…であっても、画像Ｉ内での動体の状態を考慮して当該画像Ｉの評価を行うことができ、また、例えば、撮像装置１００が固定されていない状態で撮影された複数の画像Ｉ、…の場合には、従来と略同様に、撮像装置１００の状態を重視して当該画像Ｉの評価を行うことができる。
従って、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮影状況を考慮して、動体が撮影された複数の画像Ｉ、…の評価を適正に行うことができる。さらに、当該複数の画像Ｉ、…の評価の結果に基づいて、複数の画像複数の画像Ｉ、…の中からの画像の選択を適正に行うことができる。

また、例えば、撮像装置１００のブレ量に基づいて、撮像装置１００による定点撮影であるか否かの判定を行い、当該判定結果を利用することで、撮像装置１００の状態を重視して複数の画像Ｉ、…の評価を行ったり、動体の状態も考慮して複数の画像Ｉ、…の評価を行ったりすることができる。

また、複数の画像Ｉ、…間での差分情報に基づいて動体の検出を行い、動体の検出結果に基づいて動体の状態を評価し、さらに、複数の画像Ｉ、…間での差分領域における対象画像のエッジ情報に基づいて被写体のブレ量を検出し、検出された被写体のブレ量に基づいて動体の状態を評価するので、単に動体が検出されたか否かだけでなく、被写体がブレているか否かも考慮して、動体の状態を適正に評価することができる。すなわち、例えば、露光時間を相対的に長くすることによっては被写体がブレた画像が複数撮影された場合であっても、これらの画像の評価を適正に行うことができる。

また、複数の画像Ｉ、…間での特徴点のずれ量や撮像装置１００の角速度を利用して撮像装置１００のブレ量を検出することができ、検出された撮像装置１００のブレ量に基づいて撮像装置１００の状態の評価を適正に行うことができる。さらに、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００の水平度を利用して撮像装置１００の姿勢を検出することができ、検出された撮像装置１００の姿勢に基づいて撮像装置１００の状態の評価を適正に行うことができる。
従って、撮像装置１００による定点撮影であるか否かに拘わらず、撮像装置１００のブレ量や撮像装置１００の姿勢を利用することで、撮像装置１００の状態の評価を適正に行うことができる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施形態にあっては、定点撮影であるか否かの判定を、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮像装置１００のブレ量を基準として行うようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、例えば、撮像ユニット１と制御ユニット２とが一体となっている場合には、撮像装置１００による定点撮影であると判定しても良い。
すなわち、例えば、撮像ユニット１と制御ユニット２の分離状態では、撮像ユニット１をユーザの身体等に装着した状態での撮影が想定されることから、撮像ユニット１と制御ユニット２とを組み合わせた合体状態では、定点撮影判定部２０６ｂは、撮像装置１００のブレ量を判定することなく、定点撮影であると判断する。撮像ユニット１と制御ユニット２が合体状態であるか分離状態であるかの判断は、例えば、着脱用スリット内に差し込まれたプレート３１がロックされている状態であるか否かに応じて行っても良い。

また、上記実施形態にあっては、撮像ユニット１による被写体の撮影が終了した後に、制御ユニット２により複数の画像Ｉ、…の各々を評価する処理を行うようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、例えば、撮像ユニット１による被写体の撮影と並行して制御ユニット２による画像の評価を逐次行うようにしても良い。

また、上記実施形態にあっては、装置状態検出手段としての装置評価部２０６ｃにより検出された複数の画像Ｉ、…を連続して撮影した際の撮像装置１００の状態と、動体状態検出手段としての動体評価部２０６ｄにより検出された複数の画像Ｉ、…内における動体の状態とに基づいて、複数の画像Ｉ、…を評価するようにしても良い。

また、上記実施形態にあっては、例えば、動体評価部２０６ｄが、連続して撮影された複数の画像Ｉ、…内における動体の検出結果及び複数の画像Ｉ、…内での被写体のブレ量に基づいて、当該動体の状態を評価し、画像評価部２０６ｅが、評価された動体の状態と、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮影状況とに基づいて、複数の画像Ｉ、…を評価するようにしても良い。
これにより、例えば、定点撮影のように撮像装置１００が固定されている状態、すなわち、撮像装置１００のブレ量や水平度といった状態に基づく評価が困難な状況で撮影された複数の画像Ｉ、…であっても、画像Ｉ内での動体の状態を考慮して当該画像Ｉの評価を行うことができる。従って、上記実施形態と同様に、複数の画像Ｉ、…を撮影した際の撮影状況を考慮して、動体が撮影された複数の画像Ｉ、…の評価を適正に行うことができる。

さらに、上記した撮像装置１００の構成は、一例であってこれに限られるものではなく、適宜任意に変更可能である。すなわち、撮像装置１００は、必ずしも撮像ユニット１と制御ユニット２とに分離可能に構成されている必要はなく、これらが一体となっている構成であっても良い。
また、撮像ユニット１及び制御ユニット２の構成は、一例であってこれらに限られるものではない。すなわち、撮像ユニット１及び制御ユニット２は、例えば、互いに対応する専用の装置である必要はなく、例えば、撮像ユニット１は、撮像機能を具備するものであれば、デジタルカメラや携帯電話やスマートフォンやＰＤＡ（Personal Data Assistants）等から構成されても良いし、また、制御ユニット２は、少なくとも撮像ユニット１により撮像された画像データ等を取得可能なものであれば、上記と同様に、携帯電話やスマートフォンやＰＤＡ等から構成されても良い。
また、撮像ユニット１は、所定の圧縮形式（例えば、ＪＰＥＧ形式等）で符号化した記録用の画像データを画像記録部（図示略）に記録するように構成され、制御ユニット２による画像評価が行われる際に、必要に応じて画像データを制御ユニット２に送信するようにしても良い。
さらに、撮像ユニット１と制御ユニット２とが無線通信を行うようにしたが、一例であってこれに限られるものではなく、例えば、有線で接続して通信を行っても良い。

また、画像評価装置として、撮像装置１００を例示したが、これに限られるものではなく、撮像機能を具備するか否かは適宜任意に変更可能である。すなわち、撮像装置１００は、撮像ユニット１以外の撮像手段（例えば、外部機器の撮像部等）により撮像された複数の画像Ｉ、…を画像評価処理の処理対象としても良い。

加えて、上記実施形態にあっては、装置状態検出手段、動体状態検出手段、画像評価手段としての機能を、制御ユニット２の中央制御部２０１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
すなわち、プログラムを記録するプログラムメモリ（図示略）に、装置状態検出処理ルーチン、動体状態検出処理ルーチン、画像評価処理ルーチンを含むプログラムを記録しておく。そして、装置状態検出処理ルーチンにより中央制御部２０１のＣＰＵを、複数の画像Ｉ、…を連続して撮影した際の撮像装置１００の状態を検出する手段として機能させるようにしても良い。また、動体状態検出処理ルーチンにより中央制御部２０１のＣＰＵを、複数の画像Ｉ、…内における動体の状態を検出する手段として機能させるようにしても良い。また、画像評価処理ルーチンにより中央制御部２０１のＣＰＵを、検出された撮像装置１００の状態及び動体の状態に基づいて、複数の画像Ｉ、…を評価する手段として機能させるようにしても良い。

同様に、装置評価手段、動体評価手段、判定手段、動体検出評価手段、被写体ブレ評価手段、装置ブレ評価手段、姿勢評価手段、選択手段についても、中央制御部２０１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。

さらに、上記の各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＲＯＭやハードディスク等の他、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを所定の通信回線を介して提供する媒体としては、キャリアウェーブ（搬送波）も適用される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する装置状態検出手段と、
前記複数の画像内における動体の状態を検出する動体状態検出手段と、
前記装置状態検出手段により検出された前記撮像装置の状態と、前記動体状態検出手段により検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する画像評価手段と、
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
＜請求項２＞
前記装置状態検出手段により検出された前記撮像装置の状態を評価する装置評価手段と、
前記動体状態検出手段により検出された前記動体の状態を評価する動体評価手段と、
を更に備え、
前記画像評価手段は、前記装置評価手段による前記撮像装置の状態の評価結果と、前記動体評価手段による前記動体の状態の評価結果とに基づいて、前記複数の画像を評価することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
＜請求項３＞
前記撮像装置による定点撮影であるか否かを判定する判定手段を、更に備え、
前記画像評価手段は、前記判定手段により定点撮影であると判定された場合に、前記動体状態検出手段による前記動体の状態に基づいて、前記複数の画像を評価することを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
＜請求項４＞
前記判定手段は、前記複数の画像を撮影する際に前記装置状態検出手段により検出される前記撮像装置のブレ量に基づいて、定点撮影であるか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
＜請求項５＞
前記撮像装置は、撮像部を備える撮像ユニットと、前記撮像ユニットと着脱自在に構成された制御ユニットとを備え、
前記判定手段は、前記撮像ユニットと前記制御ユニットとが一体となっている場合に、前記撮像装置による定点撮影であると判定することを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
＜請求項６＞
前記動体評価手段は、
前記動体の検出結果に基づいて当該動体の状態を評価する動体検出評価手段と、
前記複数の画像内での被写体のブレ量に基づいて前記動体の状態を評価する被写体ブレ評価手段と、を有することを特徴とする請求項２〜５の何れか一項に記載の画像評価装置。
＜請求項７＞
前記動体検出評価手段は、前記複数の画像間での差分情報に基づいて前記動体の検出を行い、前記動体の検出結果に基づいて前記動体の状態を評価することを特徴とする請求項６に記載の画像評価装置。
＜請求項８＞
前記被写体ブレ評価手段は、前記複数の画像間での差分領域における対象画像のエッジ情報に基づいて前記被写体のブレ量を検出し、検出された前記被写体のブレ量に基づいて前記動体の状態を評価することを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
＜請求項９＞
前記装置評価手段は、
前記複数の画像を撮影した際の前記撮像装置のブレ量に基づいて前記撮像装置の状態を評価する装置ブレ評価手段と、
前記複数の画像を撮影した際の前記撮像装置の姿勢に基づいて前記撮像装置の状態を評価する姿勢評価手段と、を有することを特徴とする請求項２〜８の何れか一項に記載の画像評価装置。
＜請求項１０＞
前記装置ブレ評価手段は、前記複数の画像間での特徴点のずれ量を前記撮像装置のブレ量として検出するか、或いは、前記撮像装置の角速度に基づいて前記撮像装置のブレ量を検出し、検出された前記撮像装置のブレ量に基づいて前記撮像装置の状態を評価することを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
＜請求項１１＞
前記姿勢評価手段は、前記複数の画像を撮影した際の前記撮像装置の水平度に基づいて前記撮像装置の姿勢を検出し、検出された前記撮像装置の姿勢に基づいて前記撮像装置の状態を評価することを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
＜請求項１２＞
前記画像評価手段による評価の結果に基づいて、前記複数の画像の中から画像を選択する選択手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の画像評価装置。
＜請求項１３＞
連続して撮影された複数の画像内における動体の検出結果及び前記複数の画像内での被写体のブレ量に基づいて、当該動体の状態を評価する動体評価手段と、
前記動体評価手段による前記動体の状態の評価結果と、前記複数の画像を撮影した際の撮影状況とに基づいて、前記複数の画像を評価する画像評価手段と、
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
＜請求項１４＞
画像評価装置を用いた画像評価方法であって、
複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する処理と、
前記複数の画像内における動体の状態を検出する処理と、
検出された前記撮像装置の状態と、検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する処理と、
を含むことを特徴とする画像評価方法。
＜請求項１５＞
画像評価装置のコンピュータに、
複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する機能と、
前記複数の画像内における動体の状態を検出する機能と、
検出された前記撮像装置の状態と、検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。

１００ 撮像装置
１ 撮像ユニット
１０３ 撮像部
１０５ 動き検出部
１０５ａ ３軸角速度センサ
１０５ｂ ３軸加速度センサ
２ 制御ユニット
２０６ 評価制御部
２０６ａ 画像取得部
２０６ｂ 定点撮影判定部
２０６ｃ 装置評価部
ｃ１ 装置ブレ評価部
ｃ２ 姿勢評価部
２０６ｄ 動体評価部
ｄ１ 動体検出評価部
ｄ２ 被写体ブレ評価部
２０６ｅ 画像評価部
２０６ｆ 画像選択部

Claims (15)

1. 複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する装置状態検出手段と、
   前記複数の画像内における動体の状態を検出する動体状態検出手段と、
   前記装置状態検出手段により検出された前記撮像装置の状態と、前記動体状態検出手段により検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する画像評価手段と、
   を備えたことを特徴とする画像評価装置。
2. 前記装置状態検出手段により検出された前記撮像装置の状態を評価する装置評価手段と、
   前記動体状態検出手段により検出された前記動体の状態を評価する動体評価手段と、
   を更に備え、
   前記画像評価手段は、前記装置評価手段による前記撮像装置の状態の評価結果と、前記動体評価手段による前記動体の状態の評価結果とに基づいて、前記複数の画像を評価することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
3. 前記撮像装置による定点撮影であるか否かを判定する判定手段を、更に備え、
   前記画像評価手段は、前記判定手段により定点撮影であると判定された場合に、前記動体状態検出手段による前記動体の状態に基づいて、前記複数の画像を評価することを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
4. 前記判定手段は、前記複数の画像を撮影する際に前記装置状態検出手段により検出される前記撮像装置のブレ量に基づいて、定点撮影であるか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
5. 前記撮像装置は、撮像部を備える撮像ユニットと、前記撮像ユニットと着脱自在に構成された制御ユニットとを備え、
   前記判定手段は、前記撮像ユニットと前記制御ユニットとが一体となっている場合に、前記撮像装置による定点撮影であると判定することを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
6. 前記動体評価手段は、
   前記動体の検出結果に基づいて当該動体の状態を評価する動体検出評価手段と、
   前記複数の画像内での被写体のブレ量に基づいて前記動体の状態を評価する被写体ブレ評価手段と、を有することを特徴とする請求項２〜５の何れか一項に記載の画像評価装置。
7. 前記動体検出評価手段は、前記複数の画像間での差分情報に基づいて前記動体の検出を行い、前記動体の検出結果に基づいて前記動体の状態を評価することを特徴とする請求項６に記載の画像評価装置。
8. 前記被写体ブレ評価手段は、前記複数の画像間での差分領域における対象画像のエッジ情報に基づいて前記被写体のブレ量を検出し、検出された前記被写体のブレ量に基づいて前記動体の状態を評価することを特徴とする請求項７に記載の画像評価装置。
9. 前記装置評価手段は、
   前記複数の画像を撮影した際の前記撮像装置のブレ量に基づいて前記撮像装置の状態を評価する装置ブレ評価手段と、
   前記複数の画像を撮影した際の前記撮像装置の姿勢に基づいて前記撮像装置の状態を評価する姿勢評価手段と、を有することを特徴とする請求項２〜８の何れか一項に記載の画像評価装置。
10. 前記装置ブレ評価手段は、前記複数の画像間での特徴点のずれ量を前記撮像装置のブレ量として検出するか、或いは、前記撮像装置の角速度に基づいて前記撮像装置のブレ量を検出し、検出された前記撮像装置のブレ量に基づいて前記撮像装置の状態を評価することを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
11. 前記姿勢評価手段は、前記複数の画像を撮影した際の前記撮像装置の水平度に基づいて前記撮像装置の姿勢を検出し、検出された前記撮像装置の姿勢に基づいて前記撮像装置の状態を評価することを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
12. 前記画像評価手段による評価の結果に基づいて、前記複数の画像の中から画像を選択する選択手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の画像評価装置。
13. 連続して撮影された複数の画像内における動体の検出結果及び前記複数の画像内での被写体のブレ量に基づいて、当該動体の状態を評価する動体評価手段と、
    前記動体評価手段による前記動体の状態の評価結果と、前記複数の画像を撮影した際の撮影状況とに基づいて、前記複数の画像を評価する画像評価手段と、
    を備えたことを特徴とする画像評価装置。
14. 画像評価装置を用いた画像評価方法であって、
    複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する処理と、
    前記複数の画像内における動体の状態を検出する処理と、
    検出された前記撮像装置の状態と、検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する処理と、
    を含むことを特徴とする画像評価方法。
15. 画像評価装置のコンピュータに、
    複数の画像を連続して撮影した際の撮像装置の状態を検出する機能と、
    前記複数の画像内における動体の状態を検出する機能と、
    検出された前記撮像装置の状態と、検出された前記動体の状態とに基づいて、前記複数の画像を評価する機能と、
    を実現させることを特徴とするプログラム。