JP4212430B2 - Multiple image creation apparatus, multiple image creation method, multiple image creation program, and program recording medium - Google Patents

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本発明は、多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体に関し、特に、デジタルスチルカメラ(以下デジカメと略す)やカメラ付き携帯電話機などにより撮影(連写)した複数のカメラ画像や、ムービーから切り出した複数のフレーム画像を多重合成し、1枚の静止画像を作成する多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体に関する。   The present invention relates to a multiple image creation apparatus, a multiple image creation method, a multiple image creation program, and a program recording medium, and more particularly, a plurality of images (continuous shooting) taken by a digital still camera (hereinafter abbreviated as a digital camera) or a mobile phone with a camera. The present invention relates to a multiple image creation apparatus, a multiple image creation method, a multiple image creation program, and a program recording medium that multiplex-synthesizes a plurality of frame images cut out from a camera image and a movie to create one still image.

従来、複数の画像を重ね合せて1枚の静止画像を作成する場合、複数の各画像の同一位置の画素値を複数画像に亘って平均を取って平均値を求め、該平均値を多重静止画像の前記同一位置の画素値として設定する手法が一般的である。また、オブジェクト追跡やエッジ追跡などにより、画像中に存在する監視対象物を認識し、監視対象物の移動を追跡するといった画像処理を用いる手法を適用している場合もある。しかし、後者のオブジェクト追跡やエッジ追跡などの画像処理技術を用いる方法は、高度な画像処理を行なうことが必要であり、高速の演算処理装置(CPU)や専用画像処理ハードウェアが必要となり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などの小型軽量化が必須の分野においては実現が困難である。   Conventionally, when a single still image is created by superimposing a plurality of images, an average value is obtained by averaging pixel values at the same position of each of the plurality of images over a plurality of images, and the average value is subjected to multiple still images. A method of setting the pixel value at the same position in the image is common. In some cases, a technique using image processing such as recognizing a monitoring target in an image and tracking the movement of the monitoring target by object tracking or edge tracking may be applied. However, the latter method using image processing techniques such as object tracking and edge tracking requires high-level image processing, requires a high-speed arithmetic processing unit (CPU) and dedicated image processing hardware. This is difficult to achieve in fields where miniaturization and weight reduction such as mobile phones with cameras are essential.

一方、前者の平均値を算出する場合の改良として、特許文献1に示す特開2002−298143号公報「運動動作解析支援装置」や特許文献2に示す特開平10−290450号公報「フレーム多重画像作成方法」などが提案されている。
前記特許文献1に記載の技術は、まず、複数の画像の平均を求めることにより基準とする基準画像を生成し、該基準画像と各処理対象画像とを比較し、両者の輝度情報の差が予め設定されている閾値以上にあって、かつ、最大の部分を、動きを伴う部分として基準画像に重ね合わせるという技術であり、稀にしか生じないような動きを伴う軌跡を示す画像部分が埋もれてしまうことを防ぐことを目的としている。
On the other hand, as an improvement in calculating the former average value, Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2002-298143 “Exercise Motion Analysis Support Device” disclosed in Patent Document 1 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-290450 disclosed in “Patent Document 2”. The “creation method” has been proposed.
The technique described in Patent Document 1 first generates a reference image as a reference by obtaining an average of a plurality of images, compares the reference image with each processing target image, and the difference in luminance information between the two is determined. This is a technology that superimposes the largest part on the reference image as a part with motion that is greater than or equal to a preset threshold value, and the image part showing the trajectory with motion that rarely occurs is buried. The purpose is to prevent it.

前記特許文献2に記載の技術は、複数の画像の同一画素位置における画素値の平均値及び標準偏差を算出して、重ね合せる画像枚数に応じて予め設定している重み係数を用いて、標準偏差が大きい即ち各画像間のばらつきの大なる画素には大きな重み係数を、小なる画素には小さな重み係数を与えて、それぞれに与えられた該重み係数と画素値とを掛け合せた重み付け結果を加算して、多重画像を作成するという技術であり、重ね合せた際に、動きがある部分の画素値の平均値が小さくなって見えなくなってしまうことを防止することを目的としている。   The technique described in Patent Document 2 calculates an average value and a standard deviation of pixel values at the same pixel position of a plurality of images, and uses a weighting factor that is set in advance according to the number of images to be overlaid. A pixel having a large deviation, that is, a pixel having a large variation between images is given a large weighting factor, a small pixel is given a small weighting factor, and a weighting result obtained by multiplying the given weighting factor and the pixel value is obtained. It is a technique of adding and creating a multiple image, and it is intended to prevent the average value of pixel values in a portion where there is a movement from becoming too small to be seen when superimposed.

特開2002−298143号公報JP 2002-298143 A 特開平10−290450号公報Japanese Patent Laid-Open No. 10-290450

しかしながら、1枚の画面上に運動軌跡を重ねて多重静止画像として表示する場合、従来の各種の多重画像作成方法においては、前述した各特許文献に示す技術も含めて、いずれも、以下に示すような理由により、汎用的かつ簡易には重ね合せた多重静止画像を求めることができず、メモリ容量も小さく、かつ、演算処理性能も小さいデジカメやカメラ付き携帯電話機などの小型軽量化が必須の分野には適用することが不可能であった。かかる事情について図5を用いて説明する。ここに、図5は、3数の画像を重ね合せて1枚の静止画像を作成する処理例を説明するための模式図である。図5において、50,51,52は元になる3枚の画像である。元画像50,51,52それぞれの白地で表されている部分540,541,542が動きのない部分(以下背景54という)、斜線で表されている部分550,551,552が動きのある部分(以下物体55という)である。 However, when the motion trajectory is superimposed on a single screen and displayed as a multiple still image, all the conventional multiple image creation methods, including the technologies described in the above-mentioned patent documents, are all shown below. For these reasons, it is not possible to obtain multiple still images that are overlaid for general and simple use, and it is essential to reduce the size and weight of digital cameras and camera-equipped mobile phones with low memory capacity and low processing performance. It was impossible to apply to the field. Such circumstances will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a schematic diagram for explaining an example of processing for creating one still image by superimposing three images. In FIG. 5, 50, 51, and 52 are the three original images. The portions 54 0 , 54 1 , and 54 2 represented by white backgrounds of the original images 50, 51, and 52, respectively, have no movement (hereinafter referred to as the background 54), and the portions 55 0 , 55 1 , 55 represented by diagonal lines Reference numeral 2 denotes a moving part (hereinafter referred to as an object 55).

53は3枚の元画像50,51,52を重ね合せて作成した多重静止画像である。多重静止画像53においては、一般に、3枚の元画像50,51,52全ての背景54が重なる部分56と、3枚の元画像50,51,52のうちいずれか2枚の元画像の背景54と残りの1枚の元画像の物体55とが重なる部分57と、3枚の元画像50,51,52のうちいずれか1枚の元画像の背景54と残りの2枚の元画像の物体55とが重なる部分58と、3枚の元画像50,51,52全ての物体55が重なる部分59とが現れる。   Reference numeral 53 denotes a multiple still image created by superimposing three original images 50, 51, and 52. In the multiple still image 53, in general, a portion 56 where the backgrounds 54 of all three original images 50, 51, 52 overlap, and the background of any two original images 50, 51, 52 of the three original images 50, 51, 52. 54 and a portion 57 where the remaining one original image object 55 overlaps, a background 54 of any one of the three original images 50, 51, and 52 and the remaining two original images. A portion 58 where the object 55 overlaps and a portion 59 where all the three original images 50, 51, 52 overlap the object 55 appear.

ここで、3枚の元画像50,51,52の単純な平均値を求めるような方法を適用した場合においては、例えば背景が2枚・物体が1枚重なる部分57では物体55の値が小さくなる。而して、合成する元画像の枚数が多くなるに従って、物体55が見えにくくなっていくという問題がある。   Here, when a method for obtaining a simple average value of the three original images 50, 51, 52 is applied, for example, the value of the object 55 is small in the portion 57 where two backgrounds and one object overlap. Become. Thus, there is a problem that the object 55 becomes difficult to see as the number of original images to be combined increases.

また、前記特許文献1に示した特開2002−298143号公報では、画像枚数が少ない場合においては、動きのある物体55の部分とは逆の背景54が選択されてしまう可能性がある。図5に示した模式図の例について言えば、背景が1枚・物体が2枚重なる部分58では、基準画像として算出されている平均値が物体55の色に近づいている値となっているために、基準画像である平均値との差は、物体55よりも背景54の方が大きくなる。従って、部分58においては、物体55ではなく背景54が選択されることになる。   In Japanese Patent Laid-Open No. 2002-298143 disclosed in Patent Document 1, when the number of images is small, there is a possibility that the background 54 opposite to the portion of the moving object 55 is selected. In the example of the schematic diagram shown in FIG. 5, the average value calculated as the reference image is close to the color of the object 55 in the portion 58 where one background and two objects overlap. Therefore, the background 54 is larger than the object 55 in the difference from the average value that is the reference image. Accordingly, in the portion 58, the background 54 is selected instead of the object 55.

また、前記特許文献2に示した特開平10−290450号公報では、合成する元画像の枚数をk枚としたとき、画素位置(i,j)毎に適用される全ての枚数kに亘るそれぞれの重み係数w(i,j)の総和Σw(i,j;k)は‘1’でなければならなく、かつ、ばらつき(標準偏差)が或る閾値範囲内に収まっているか否かを判定して選択する重み係数w(i,j)の値が枚数kに依存して異なってしまうので、元画像の枚数kに依存した重み係数w(i,j;k)を設定したテーブルを予め備えていることが必要となる。従って、小型軽量化を必須とするデジカメや携帯電話機のように、あまり大きなメモリを備えていない機器に対しては適用することが困難である。   Further, in Japanese Patent Laid-Open No. 10-290450 shown in Patent Document 2, when the number of original images to be combined is k, each of all the number k applied for each pixel position (i, j) is provided. The sum Σw (i, j; k) of the weighting factors w (i, j) must be “1” and it is determined whether or not the variation (standard deviation) is within a certain threshold range. Since the value of the weighting factor w (i, j) to be selected differs depending on the number k, a table in which the weighting factor w (i, j; k) depending on the number k of the original images is set in advance. It is necessary to have. Therefore, it is difficult to apply to a device that does not have a very large memory, such as a digital camera or a mobile phone that requires a reduction in size and weight.

以上のごとき事情に鑑みるに、デジカメやカメラ付き携帯電話機などの携帯用機器のように、小型軽量化が必須な分野においても、複数の画像を重ね合せて1枚の多重静止画像を作成することを可能とするためには、大きなメモリを備えることができず、かつ、演算処理性能(CPU性能)も低い機器であっても、実現可能な汎用的かつ簡易な多重画像作成装置や多重画像作成方法が必要である。   In view of the circumstances as described above, a single multiple still image is created by superimposing a plurality of images even in a field where a small size and light weight are essential, such as a portable device such as a digital camera or a mobile phone with a camera. In order to make it possible, a versatile and simple multiple image creation device or multiple image creation that can be realized even with a device that cannot be equipped with a large memory and has low arithmetic processing performance (CPU performance) A method is needed.

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、複数の元画像の同一位置に位置する各画素情報を取り出して、各画素情報間の隔たりを示す距離情報や、該各画素情報から生成される輝度情報や色情報などの情報に基づいて、取り出した各画素情報をいくつかのクラスタに分割し、クラスタ毎に、各画素情報を形成する各要素に関する平均値をクラスタ平均値Aiとして算出し、更に、算出されたクラスタ平均値Aiの平均を求めることにより、あるいは、算出されたクラスタ平均値Aiを重み付けした総和を求めることにより、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報を生成することを可能とし、もって、大きなメモリや高性能の演算処理装置(CPU)を備えていない機器であっても、簡単に多重静止画像を作成することができることを目的としている。   The present invention has been made in view of such circumstances, and each pixel information located at the same position in a plurality of original images is extracted and generated from distance information indicating a gap between the pixel information and each pixel information. Based on information such as luminance information and color information, each extracted pixel information is divided into several clusters, and an average value for each element forming each pixel information is calculated as a cluster average value Ai for each cluster. Further, by calculating the average of the calculated cluster average value Ai, or by calculating the total weighted with the calculated cluster average value Ai, the pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized is generated. Therefore, even a device that does not have a large memory or a high-performance arithmetic processing unit (CPU) can easily create multiple still images. It is aimed at.

更には、クラスタ平均値Aiを重み付けした総和を取る際に用いる、複数のクラスタ平均値Aiそれぞれを重み付けするための重み付け係数を予め設定することを可能とし、もって、ユーザが所望する画素情報(例えば、人肌を示す画素情報)をより強調した多重静止画像を作成することも可能とすることを目的としている。   Furthermore, it is possible to set in advance a weighting coefficient for weighting each of the plurality of cluster average values Ai, which is used when taking the total weighted with the cluster average value Ai, so that the pixel information desired by the user (for example, It is an object to make it possible to create a multiple still image in which pixel information indicating human skin) is further emphasized.

第1の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。   The first technical means includes storage processing means for storing a plurality of images in a storage section, and pixel information at the same position of each of the images stored in the storage section, and distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing unit that divides each pixel information into a plurality of clusters based on: a cluster average value obtaining unit that obtains an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster; and An average image of cluster average values is taken, and a multiple image creating apparatus is provided that includes image generation means for generating pixel information at the same position of an image to be multiplexed and synthesized.

第2の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される1次元の任意の情報からなる1次元情報を生成する情報生成手段と、前記1次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。   The second technical means reads storage information means for storing a plurality of images in the storage section, and reads out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage section. Information generating means for generating one-dimensional information consisting of one-dimensional arbitrary information represented by the color information, cluster dividing means for dividing each pixel information into a plurality of clusters based on the one-dimensional information, Cluster average value acquisition means for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and pixel information at the same position of an image to be averaged and multiplexed and synthesized A multiple image creating apparatus including an image generating unit that generates the image as a feature of

第3の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、各前記色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。   The third technical means reads out the storage processing means for storing a plurality of images in the storage unit, and reads out each color information of the pixel at the same position of each of the images stored in the storage unit, and based on each of the color information, Cluster dividing means for dividing the color information of each pixel into a plurality of clusters, cluster average value obtaining means for obtaining an average value of color information of each pixel as a cluster average value for each cluster, and the cluster average value It is characterized in that it is a multiplex image creating apparatus provided with image generating means for taking each average and generating as each color information of the pixel at the same position of the image to be multiplexed and synthesized.

第4の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。   A fourth technical means is a storage processing means for storing a plurality of images in a storage unit, and reads out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit, and distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing unit that divides each pixel information into a plurality of clusters based on: a cluster average value obtaining unit that obtains an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster; The image forming means includes an image generation means for taking the sum total weighted with the cluster average value and generating as the pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized.

第5の技術手段は、前記第4の技術手段に記載の多重画像作成装置において、前記画像生成手段が、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定手段を備えたことを特徴とする。   According to a fifth technical means, in the multiple image creating apparatus according to the fourth technical means, each of the plurality of cluster average values used when the image generating means takes a sum total weighted with the cluster average values. A weighting coefficient setting unit capable of presetting a weighting coefficient for weighting to an arbitrary value is provided.

第6の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。   A sixth technical means is a storage processing step for storing a plurality of images in a storage unit, and reads out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit, and distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing step of dividing each pixel information into a plurality of clusters based on the above, a cluster average value obtaining step for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and An average image of cluster average values is taken, and an image generation step for generating the pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized is provided.

第7の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される1次元の任意の情報からなる1次元情報を生成する情報生成ステップと、前記1次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。   The seventh technical means reads a storage processing step of storing a plurality of images in the storage unit, reads out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit, and determines luminance information or any one based on the pixel information. An information generating step for generating one-dimensional information consisting of one-dimensional arbitrary information represented by the color information, and a cluster dividing step for dividing each pixel information into a plurality of clusters based on the one-dimensional information, A cluster average value obtaining step for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and pixel information at the same position of an image to be multiplexed and averaged by the cluster average value And a method for generating a multiple image having an image generation step of generating as follows.

第8の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、前記各色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。   The eighth technical means stores a plurality of images in a storage unit, reads out each color information of a pixel at the same position of each of the images stored in the storage unit, and reads each of the color information based on the color information. A cluster dividing step of dividing pixel color information into a plurality of clusters, a cluster average value obtaining step for obtaining an average value of color information of each pixel as a cluster average value for each cluster, and each of the cluster average values And an image generation step for generating each color information of the pixels at the same position of the image to be multiplexed and synthesized.

第9の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。   A ninth technical means is a storage processing step for storing a plurality of images in a storage unit, and reads out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit, and distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing step of dividing each pixel information into a plurality of clusters based on the above, a cluster average value obtaining step for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and a plurality of steps An image generation step of generating a weighted sum of the cluster average values and generating as pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized.

第10の技術手段は、前記第9の技術手段に記載の多重画像作成方法において、前記画像生成ステップが、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定ステップを有することを特徴とする。   According to a tenth technical means, in the multiple image creation method according to the ninth technical means, each of the plurality of cluster average values used when the image generation step takes a sum total weighted with the cluster average values. It has a weighting coefficient setting step in which a weighting coefficient for weighting can be set in advance to an arbitrary value.

第11の技術手段は、前記第6乃至第10の技術手段のいずれかに記載の多重画像作成方法をプログラム論理化して、コンピュータにより実行されるプログラムとして構成する多重画像作成プログラムとすることを特徴とする。   According to an eleventh technical means, a multiple image creation method according to any one of the sixth to tenth technical means is formed into a program logic to form a multiple image creation program configured as a program executed by a computer. And

第12の技術手段は、前記第11の技術手段に記載の多重画像作成プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するプログラム記録媒体とすることを特徴とする。   A twelfth technical means is a program recording medium for recording the multiple image creation program described in the eleventh technical means on a computer-readable recording medium.

以上のごとき各技術手段により構成される本発明においては、以下のごとき効果が得られる。
即ち、本発明によれば、複数の元画像の同一位置に位置する各画素情報を取り出し、各画素情報間の隔たりを示す距離情報や、該各画素情報から生成される輝度情報や色情報などの1次元情報に基づいて、いくつかのグループ(クラスタ)に分割し、分割されたクラスタ毎に、各画素情報を形成する各要素例えばR,G,Bそれぞれの平均値をクラスタ平均値Aiとして算出し、算出されたクラスタ平均値Aiの平均を求めることにより、あるいは、算出されたクラスタ平均値Aiを重み付けした総和を求めることにより、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報を生成することを可能としており、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのように、大きなメモリや高性能の演算処理装置(CPU)を備えていない機器であっても、多重静止画像を簡単な計算により高速に作成することができ、かつ、たとえ、元画像の枚数が増加した場合であっても、元画像の枚数に依存することなく、きれいな多重静止画像を簡単に得ることができる。
In the present invention constituted by each technical means as described above, the following effects can be obtained.
That is, according to the present invention, each pixel information located at the same position of a plurality of original images is extracted, distance information indicating a gap between the pixel information, luminance information and color information generated from the pixel information, etc. Is divided into several groups (clusters) based on the one-dimensional information, and for each divided cluster, the average value of each element forming each pixel information, for example, R, G, B, is set as the cluster average value Ai. Calculating and calculating the average of the calculated cluster average value Ai, or generating the pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized by calculating the weighted sum of the calculated cluster average value Ai. Even devices that do not have a large memory or a high-performance processing unit (CPU) such as a digital camera or a mobile phone with a camera can Images can be created at high speed by simple calculation, and even if the number of original images increases, it is easy to obtain a clean multiple still image without depending on the number of original images. Can do.

また、クラスタ平均値Aiを重み付けした総和を取る際に、クラスタ平均値Aiそれぞれを重み付けする重み付け係数を予め設定することを可能とすることにより、ユーザが所望するクラスタ平均値Ai(例えば、人肌を示すクラスタ平均値Ai)を有する特定のクラスタ(例えば、色)をより強調した多重静止画像を作成することも可能である。   In addition, when taking the sum total weighted with the cluster average value Ai, it is possible to set in advance a weighting coefficient for weighting each cluster average value Ai, so that the cluster average value Ai desired by the user (for example, human skin) It is also possible to create a multiple still image in which a specific cluster (for example, color) having a cluster average value Ai) indicating more is emphasized.

本発明は、複数の元画像を記憶処理手段(又は記憶処理ステップ)により記憶部に記憶し、クラスタ分割手段(又はクラスタ分割ステップ)によって、記憶部に記憶された各元画像の同一位置の画素情報を読み出し、それぞれの画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて、各画素情報を複数のクラスタに分割して、クラスタ平均値取得手段(又はクラスタ平均値取得ステップ)により、分割されたクラスタ毎に、各画素情報を形成する各要素例えばR,G,Bの各色情報毎の平均値をクラスタ平均値として求め、しかる後に、画像生成手段(又は画像生成ステップ)により、複数のクラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成することを特徴としており、大きなメモリを必要とせずに、かつ、簡単な計算により、多重静止画像を作成可能とするものである。   The present invention stores a plurality of original images in a storage unit by storage processing means (or storage processing step), and pixels at the same position of each original image stored in the storage unit by cluster dividing means (or cluster division step). The information is read, and each pixel information is divided into a plurality of clusters based on the distance information indicating the distance between each pixel information, and the cluster is obtained by the cluster average value acquisition means (or cluster average value acquisition step). For each of the elements forming each pixel information, for example, an average value for each color information of R, G, B is obtained as a cluster average value, and thereafter, a plurality of cluster average values are obtained by the image generation means (or image generation step). And is generated as the pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized without requiring a large memory. The Do calculation, and makes it possible to create a multiple still images.

また、クラスタ分割手段(又はクラスタ分割ステップ)は、画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各画素情報を複数のクラスタに分割する代わりに、各画素情報に基づいて情報生成手段(又は情報生成ステップ)によって生成された、輝度情報又はいずれかの色情報に代表される1次元情報により各画素情報を複数のクラスタに分割するようにして、クラスタに分割する際の計算をより簡単にするようにしても良いし、あるいは、各画素情報を構成する色情報それぞれに応じて各画素情報を複数のクラスタに分割するようにして、クラスタに分割する際の計算を更により簡単にするようにしても良い。   Further, the cluster dividing means (or cluster dividing step) is configured to generate information (or information) based on each pixel information instead of dividing each pixel information into a plurality of clusters based on distance information indicating a gap between pixel information. Each pixel information is divided into a plurality of clusters based on the one-dimensional information typified by luminance information or any color information generated by the generation step), thereby simplifying the calculation when dividing into the clusters. Alternatively, each pixel information may be divided into a plurality of clusters according to the color information constituting each pixel information, so that the calculation for dividing the information into clusters is further simplified. May be.

また、画像生成手段(又は画像生成ステップ)が、前記クラスタ平均値の平均を取ることにより多重合成する画像の画素情報を生成する代わりに、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取ることによって、多重合成する画像の画素情報を生成するようにして、ユーザが所望するクラスタ平均値(例えば、人肌を示すクラスタ平均値)を有する特定のクラスタ(例えば、色)をより強調した多重静止画像を簡単に作成するようにしても良い。   Further, the image generation means (or image generation step) takes a sum total weighted by the plurality of cluster average values instead of generating pixel information of an image to be multiplexed and synthesized by taking an average of the cluster average values. A multiple still image in which pixel information of an image to be multiplexed and synthesized is generated, and a specific cluster (for example, color) having a cluster average value (for example, a cluster average value indicating human skin) desired by the user is more emphasized. May be created easily.

以下、本発明に係る多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体の実施の形態について、4つの場合を例に取って、図面を参照しながら説明する。   Hereinafter, embodiments of a multiple image creating apparatus, a multiple image creating method, a multiple image creating program, and a program recording medium according to the present invention will be described with reference to the drawings taking four cases as examples.

(第1の実施の形態)
まず、第1の実施の形態について説明する。図1は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第1の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像10a1,…,10anが記憶部10に記憶される(ステップS11)。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部10に記憶されている所望の複数の元画像10a1,…,10anを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像10bとして出力する動作が起動される。多重画像作成処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像10a1,…,10anの位置情報(i,j)の初期設定を行なう(ステップS101)。
(First embodiment)
First, the first embodiment will be described. FIG. 1 is an operation flowchart for explaining a first embodiment of a multiple image creation apparatus and multiple image creation method according to the present invention.
First, the storage process is started, a plurality of original image 10a 1 by the operation of the storage processing step, ..., 10a n are stored in the storage unit 10 (step S11). In this state, multi-image creation processing is activated, the desired plurality of original images 10a 1 stored in the storage unit 10, ..., to create a multiple still images superposed 10a n, as an output image 10b The operation to output is started. When multiple image creation processing is started, first, a desired plurality of original images 10a 1, ..., performs initial setting of the positional information 10a n (i, j) (step S101).

次に、各画像情報を複数のクラスタ(グループ)に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報(i,j)により特定される複数の各元画像10a1,…,10anの同一位置の画素情報P1,…,Pnを取得する(ステップS102)。ここで、画素情報Pk(k=1,…,n)を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、RGB、YUV、YCC等如何なる表現方法であっても良いが、以下の説明においては、RGBの色表現を用いている場合として説明を行なう。 Next, is started cluster dividing step of dividing each image information into a plurality of clusters (groups), first, the position information (i, j) each of the plurality of original images 10a 1 specified by, ..., of 10a n Pixel information P 1 ,..., P n at the same position is acquired (step S102). Here, as each element forming the pixel information P k (k = 1,..., N), that is, color expression, any expression method such as RGB, YUV, YCC, etc. may be used in the present invention. In FIG. 2, the case where RGB color expression is used will be described.

次に、取得された各元画像10a1,…,10anの画素情報P1,…,Pnを、各元画像それぞれの画像情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて、適当な個数のクラスタに分割する(ステップS103)。ここで、画像情報間の距離情報に基づいてクラスタに分割するアルゴリズムについては、適切な距離関数と閾値とが与えられれば、種々のアルゴリズムを用いて実現することができ、公知技術として多くの技術が公開されている。 Next, the original image 10a 1 has been acquired, ..., pixel information P 1 of 10a n, ..., and P n, based on the distance information indicating the distance between the original image each image information, the appropriate number Divide into clusters (step S103). Here, the algorithm for dividing into clusters based on the distance information between the image information can be realized using various algorithms as long as an appropriate distance function and threshold value are given. Is published.

例えば、画素P0,P1の各画素情報間の距離情報を、色情報を数値化するカラーモデルの一つである、黒に対する白の度合いを示す明度L(Lightness)と、緑から赤の範囲の要素(a)と、青から黄の範囲の要素(b)の2つの色彩要素とによって構成されているLab系に変換して表現した場合、画素P0,P1の各画素情報間の距離関数として
色差:ΔE=sqrt{(L0−L1)^2+(a0−a1)^2
+(b0−b1)^2}
を用いて、クラスタリングを行なうことが考えられる。なお、この式以外にも、R,G,B情報を用いて、例えば、次のいずれかの式に基づいて、距離関数を算出してクラスタリングを行なうことも考えられる。
ΔE=sqrt{(R0−R1)^2+(G0−G1)^2
+(B0−B1)^2}
又は、
ΔE=|R0−R1|+|G0−G1|+|B0−B1|
For example, distance information between each pixel information of the pixels P0 and P1 is one of color models for quantifying the color information. The lightness L (Lightness) indicating the degree of white with respect to black and the range from green to red. As a distance function between the pixel information of the pixels P0 and P1, when expressed by converting to a Lab system composed of the element (a) and two color elements ranging from blue to yellow (b) Color difference: ΔE = sqrt {(L0−L1) ^ 2 + (a0−a1) ^ 2
+ (B0−b1) ^ 2}
It is conceivable to perform clustering using. In addition to this expression, it is also conceivable to perform clustering by calculating a distance function based on, for example, one of the following expressions using R, G, B information.
ΔE = sqrt {(R0−R1) ^ 2 + (G0−G1) ^ 2
+ (B0-B1) ^ 2}
Or
ΔE = | R0−R1 | + | G0−G1 | + | B0−B1 |

かくのごときいずれかのクラスタ分割技術を適用して得られた各クラスタについて、次に、クラスタ平均値取得ステップにより、クラスタ毎に、画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値Aiとして求めるクラスタ平均値計算を行なう(ステップS104)。ここで、クラスタ平均値計算とは、前述のごとく、各画素としてRGBの色表現を用いている場合、各要素RGBそれぞれの平均値を求めるものであり、クラスタCsのクラスタ平均値Aiは、当該クラスタCsに属する各画素の要素Rに関する平均、当該クラスタCsに属する各画素の要素Gに関する平均、当該クラスタCsに属する各画素の要素Bに関する平均である。   For each cluster obtained by applying any of the cluster division techniques as described above, the average value of each element forming the pixel information is set as the cluster average value Ai for each cluster in the cluster average value acquisition step. The obtained cluster average value is calculated (step S104). Here, as described above, the cluster average value calculation is to obtain the average value of each element RGB when RGB color representation is used as each pixel, and the cluster average value Ai of the cluster Cs is These are the average for the element R of each pixel belonging to the cluster Cs, the average for the element G of each pixel belonging to the cluster Cs, and the average for the element B of each pixel belonging to the cluster Cs.

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、まず、算出されているクラスタ平均値Aiの平均Asを求めて、即ち、クラスタ毎に算出されているR,G,Bそれぞれのクラスタ平均値Aiに関する平均Asを求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像10bの対応位置(i,j)に画素情報として書き込む(ステップS105)。   Next, image generation means for generating multiple still images is activated, and first, an average As of the calculated cluster average value Ai is obtained, that is, each of R, G, B calculated for each cluster is obtained. The average As for the cluster average value Ai is obtained and written as pixel information in the corresponding position (i, j) of the output image 10b, which is a multiple still image to be multiplexed and synthesized (step S105).

最後に、全ての位置(i,j)について処理が終了したかチェックを行ない(ステップS106)、全ての位置(i,j)についてまだ処理が終了していなければ(ステップS106のNO)、位置(i,j)に関する情報として次の位置例えば位置(i+1,j)に更新して(ステップS107)、次の位置情報(i+1,j)における各画像10a1,…,10anの画素情報P1,…,Pnを取得するためにステップS102に戻る。一方、全ての位置(i,j)について処理が終了していれば(ステップS106のYES)、所望の複数の元画像10a1,…,10anが重ね合された多重静止画像即ち出力画像10bが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。 Finally, it is checked whether the processing has been completed for all positions (i, j) (step S106). If the processing has not been completed for all positions (i, j) (NO in step S106), the position (i, j) is updated to the next position, for example position as the information about the (i + 1, j) (step S107), the image 10a 1 at the next location (i + 1, j), ..., pixel information P of 10a n Return to step S102 to obtain 1 ,..., P n . On the other hand, (YES in step S106) all at position (i, j) if the processing for the ends and the desired plurality of original images 10a 1, ..., multi still image or the output image 10b 10a n is superposed Is completed, the multiple image creation process is terminated.

以上の処理のうち、ステップS105におけるクラスタ平均値Aiの平均Asの算出方法を、各画素情報を形成する一つの要素であるR要素を例に採って、図5の模式図に示す例を用いて説明すれば、次の通りである。
ここで、話を簡単にするため、ステップS103のクラスタ分割ステップにおいて複数のクラスタに分割する際に、図5に示すように、それぞれの元画像50,51,52について背景540,541,542と物体550,551,552との2つのクラスタに分割するようにクラスタ分割がなされるものとし、ステップS104におけるクラスタ平均値取得ステップにおいて、例えば、各画素情報を形成する一つの要素であるR要素に関して背景クラスタ54(540,541,542のいずれか)のクラスタ平均値Aiをa、物体クラスタ55(550,551,552のいずれか)のクラスタ平均値Aiをbとする。
Among the processes described above, the calculation method of the average As of the cluster average value Ai in step S105 is taken as an example shown in the schematic diagram of FIG. 5, taking the R element as one element forming each pixel information as an example. This is as follows.
Here, in order to simplify the story, when dividing into a plurality of clusters in the cluster dividing step of step S103, as shown in FIG. 5, backgrounds 54 0 , 54 1 , Cluster division is performed so as to divide into two clusters of 54 2 and objects 55 0 , 55 1 , and 55 2. In the cluster average value acquisition step in step S 104, for example, one piece of pixel information is formed. The cluster average value Ai of the background cluster 54 (any of 54 0 , 54 1 , 54 2 ) is set to a and the cluster average value of the object cluster 55 (any one of 55 0 , 55 1 , 55 2 ) regarding the R element as the element. Let Ai be b.

ステップS105における画像生成手段において、出力画像10bとなる多重静止画像53を生成する際に、背景54が3枚重なる位置にある部分56では、背景クラスタ54に関するR要素数は‘3’、物体クラスタ55に関するR要素数は‘0’であるので、出力画像10b(多重静止画像53)における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Aiの平均AsのR要素(色)は、背景クラスタ54の平均値aとなる。   In the image generation means in step S105, when generating the multiple still image 53 to be the output image 10b, in the portion 56 where the background 54 is overlapped, the number of R elements related to the background cluster 54 is “3”, and the object cluster Since the number of R elements related to 55 is “0”, the R element (color) of the average As of the cluster average value Ai regarding the pixel information at the corresponding position in the output image 10 b (the multiple still image 53) is the average of the background cluster 54. It becomes the value a.

一方、背景54が2枚・物体55が1枚重なる部分57では、背景クラスタ54に関するR要素数は‘2’、物体クラスタ55のR要素数は‘1’であり、背景クラスタ54の平均値aと物体クラスタ55の平均値bとの平均{(a+b)/2}が、出力画像10b(多重静止画像53)における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Aiの平均AsのR要素(色)となる。   On the other hand, in the portion 57 where two backgrounds 54 and one object 55 overlap each other, the number of R elements related to the background cluster 54 is “2” and the number of R elements of the object cluster 55 is “1”. The average {(a + b) / 2} of a and the average value b of the object cluster 55 is the R element (color) of the average As of the cluster average value Ai regarding the pixel information at the corresponding position in the output image 10b (multiple still image 53). )

背景54が1枚・物体55が2枚重なる部分58でも、同様に、{(a+b)/2}が、出力画像10b(多重静止画像53)における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Aiの平均AsのR要素(色)となる。
また、物体55が3枚重なる部分59では、物体クラスタ55の平均値bが、出力画像10b(多重静止画像53)における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Aiの平均AsのR要素(色)となる。
Similarly, in the portion 58 where one background 54 overlaps two objects 55, {(a + b) / 2} is the cluster average value Ai relating to the pixel information of the corresponding position in the output image 10b (multiple still image 53). The average As R element (color).
In the portion 59 where the three objects 55 overlap, the average value b of the object cluster 55 is an R element (color) of the average As of the cluster average value Ai related to pixel information at the corresponding position in the output image 10b (multiple still image 53). )

即ち、たとえ、元画像の枚数が3枚以上に増加したとしても、全ての元画像が背景54となる位置の画像部分では、出力画像10bにおけるクラスタ平均値Aiの平均Asの色は背景クラスタ54の平均値aの色となり、全ての元画像が物体55となる位置の画像部分では、出力画像10bにおけるクラスタ平均値Aiの平均Asの色は物体クラスタ55の平均値bの色になり、それ以外の背景54と物体55とが混在する位置の画像部分では、背景クラスタ54の平均値aと物体クラスタ55の平均値bとの平均{(a+b)/2}の色が、出力画像10bにおけるクラスタ平均値Aiの平均Asの色となり、元画像の枚数に依存することなく、簡単な計算によりきれいな多重静止画像を得ることができるようになる。   That is, even if the number of original images is increased to 3 or more, the average As color of the cluster average value Ai in the output image 10b is the background cluster 54 in the image portion where all the original images are the background 54. The average As color of the cluster average value Ai in the output image 10b becomes the color of the average value b of the object cluster 55 in the image portion where all the original images become the object 55. In the image portion at the position where the background 54 and the object 55 are mixed, the average {(a + b) / 2} of the average value a of the background cluster 54 and the average value b of the object cluster 55 is the color in the output image 10b. The average As color of the cluster average value Ai is obtained, and a beautiful multiple still image can be obtained by a simple calculation without depending on the number of original images.

以上のごとき多重画像作成処理を行なうことにより、多重静止画像を作成すれば、大きなメモリも不要であり、かつ、高い演算処理性能も不要であり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのような、大きなメモリを持たず、演算処理性能(CPU性能)が低い機器であっても、多重静止画像を容易に作成することが可能である。   If multiple still images are created by performing multiple image creation processing as described above, a large memory is not necessary and high arithmetic processing performance is not necessary, such as a digital camera or a mobile phone with a camera. Even a device that does not have a memory and has low processing performance (CPU performance) can easily create multiple still images.

(第2の実施の形態)
次に、第2の実施の形態について説明する。図2は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第2の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像20a1,…,20anが記憶部20に記憶される(ステップS21)。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部20に記憶されている所望の複数の元画像20a1,…,20anを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像20bとして出力する動作が起動される。多重画像作製処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像20a1,…,20anの位置情報(i,j)の初期設定を行なう(ステップS201)。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described. FIG. 2 is an operation flowchart for explaining a second embodiment of the multiple image creating apparatus and the multiple image creating method according to the present invention.
First, the storage process is started, a plurality of original image 20a 1 by the operation of the storage processing step, ..., 20a n is stored in the storage unit 20 (step S21). In this state, multi-image creation processing is activated, the storage unit desired plurality of original images 20a 1 stored in the 20, ..., to create a multiple still images superposed 20a n, as an output image 20b The operation to output is started. When multiple image producing process is started, first, a desired plurality of original images 20a 1, ..., performs initial setting of the positional information 20a n (i, j) (step S201).

次に、各画像情報を複数のクラスタ(グループ)に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報(i,j)により特定される複数の各元画像20a1,…,20anの同一位置の画素情報P1,…,Pnを取得する(ステップS202)。ここで、画素情報Pk(k=1,…,n)を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、RGB、YUV、YCC等如何なる表現方法であっても良いが、いずれの場合でも3次元情報として表現されている。以下の説明においては、RGBの色表現を用いている場合として説明を行なう。 Next, is started cluster dividing step of dividing each image information into a plurality of clusters (groups), first, the position information (i, j) each of the plurality of original images 20a 1 specified by, ..., of 20a n Pixel information P 1 ,..., P n at the same position is acquired (step S202). Here, as each element forming the pixel information P k (k = 1,..., N), that is, color expression, in the present invention, any expression method such as RGB, YUV, YCC may be used. But it is expressed as 3D information. In the following description, description will be made assuming that RGB color representation is used.

次に、各画素情報PK(k=1,…,n)に関する1次元情報を生成する情報生成ステップにより、取得された各元画像20a1,…,20anの画素情報P1,…,Pnを形成している要素RGBの3次元情報に基づいて、輝度情報や緑色などいずれかの色情報により代表される予め特定した1次元の任意の情報からなる1次元情報を生成する情報生成を行なう(ステップS203)。 Then, each pixel data P K (k = 1, ... , n) by the information generating step of generating a one-dimensional information about each original image 20a 1 has been acquired, ..., pixel information P 1 of 20a n, ..., Information generation for generating one-dimensional information consisting of one-dimensional arbitrary information specified in advance represented by one of color information such as luminance information and green, based on the three-dimensional information of element RGB forming P n Is performed (step S203).

次に、各画像情報を複数のクラスタ(グループ)に分割するクラスタ分割ステップにより、ステップS203において生成された1次元情報の値を用いて、各元画像20a1,…,20anの画素情報P1,…,Pnを、適当な個数のクラスタに分割する(ステップS204)。
次いで、クラスタ平均値取得ステップにより、分割された複数のクラスタ毎に、画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値Aiとして求めるクラスタ平均値計算を行なう(ステップS205)。
Then, the cluster dividing step of dividing each image information into a plurality of clusters (groups), using the values of one-dimensional information generated in step S203, the original image 20a 1, ..., pixel information P of 20a n 1 ,..., P n are divided into an appropriate number of clusters (step S204).
Next, in the cluster average value acquisition step, for each of the plurality of divided clusters, cluster average value calculation is performed to obtain the average value of each element forming the pixel information as the cluster average value Ai (step S205).

ここで、クラスタ平均値計算とは、前述のごとく、各画素としてRGBの色表現を用いている場合、各要素RGBそれぞれの平均値を求めるものであり、クラスタCsのクラスタ平均値Aiは、第1の実施の形態における場合と同様、当該クラスタCsに属する各画素の要素Rに関する平均、当該クラスタCsに属する各画素の要素Gに関する平均、当該クラスタCsに属する各画素の要素Bに関する平均である。   Here, as described above, the cluster average value calculation is to obtain the average value of each element RGB when RGB color representation is used as each pixel, and the cluster average value Ai of the cluster Cs As in the case of the first embodiment, the average for the element R of each pixel belonging to the cluster Cs, the average for the element G of each pixel belonging to the cluster Cs, and the average for the element B of each pixel belonging to the cluster Cs. .

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、第1の実施の形態と同様の手法により、まず、算出されているクラスタ平均値Aiの平均Asを求めて、即ち、クラスタ毎に算出されているR,G,Bそれぞれのクラスタ平均値Aiに関する平均Asを求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像20bの対応位置(i,j)に画素情報として書き込む(ステップS206)。   Next, image generation means for generating multiple still images is activated, and the average As of the calculated cluster average value Ai is first obtained by the same method as in the first embodiment, that is, for each cluster. The average As for the cluster average values Ai of R, G, and B calculated in the above is obtained, and is written as pixel information in the corresponding position (i, j) of the output image 20b that is the multiple still image to be multiplexed and synthesized (step S206). ).

最後に、全ての位置(i,j)について処理が終了したかチェックを行ない(ステップS207)、全ての位置(i,j)についてまだ処理が終了していなければ(ステップS207のNO)、位置(i,j)に関する情報として次の位置例えば位置(i+1,j)に更新して(ステップS208)、次の位置情報(i+1,j)における各画像20a1,…,20anの画素情報P1,…,Pnを取得するためにステップS202に戻る。一方、全ての位置(i,j)について処理が終了していれば(ステップS207のYES)、所望の複数の元画像20a1,…,20anが重ね合された多重静止画像即ち出力画像20bが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。 Finally, it is checked whether the processing has been completed for all positions (i, j) (step S207). If the processing has not been completed for all positions (i, j) (NO in step S207), the position (i, j) is updated to the next position, for example position as the information about the (i + 1, j) (step S208), the image 20a 1 at the next location (i + 1, j), ..., pixel information P of 20a n Return to step S202 to obtain 1 ,..., P n . On the other hand, (YES in step S207) all at position (i, j) if the processing for the ends and the desired plurality of original images 20a 1, ..., multi still image or the output image 20b 20a n is superposed Is completed, the multiple image creation process is terminated.

以上のごとき多重画像作成処理を行なうことにより、多重静止画像を作成すれば、第1の実施の形態と同様に、大きなメモリも不要であり、かつ、高い演算処理性能も不要であり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのような、大きなメモリを持たず、演算処理性能(CPU性能)が低い機器であっても、多重静止画像を容易に作成することが可能である。
更に、複数のクラスタに分割する際の距離関数としては、ステップS203の情報生成ステップにおいて生成された1次元情報のみを用いるので、第1の実施の形態に比して、該距離関数の計算がより簡単になり、演算処理性能(CPU性能)がより低い環境にあっても、処理の高速化を期待することができる。
If a multiple still image is created by performing the multiple image creation process as described above, a large memory is not required and a high arithmetic processing performance is unnecessary as in the first embodiment. Even a device that does not have a large memory and has low arithmetic processing performance (CPU performance) such as a camera-equipped mobile phone can easily create multiple still images.
Furthermore, since only the one-dimensional information generated in the information generation step of step S203 is used as the distance function when dividing into a plurality of clusters, the distance function can be calculated as compared with the first embodiment. Even in an environment where the processing becomes simpler and the processing performance (CPU performance) is lower, it is possible to expect a higher processing speed.

(第3の実施の形態)
次に、第3の実施の形態について説明する。図3は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第3の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像30a1,…,30anが記憶部30に記憶される(ステップS31)。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部30に記憶されている所望の複数の元画像30a1,…,30anを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像30bとして出力する動作が起動される。多重画像作製処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像30a1,…,30anの位置情報(i,j)の初期設定を行なう(ステップS301)。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described. FIG. 3 is an operation flowchart for explaining a third embodiment of the multiple image creating apparatus and the multiple image creating method according to the present invention.
First, the storage process is started, a plurality of original image 30a 1 by the operation of the storage processing step, ..., 30a n is stored in the storage unit 30 (step S31). In this state, multi-image creation processing is activated, the memory unit 30 desired plurality of original images 30a stored in 1, ..., to create a multiple still images superposed 30a n, as an output image 30b The operation to output is started. When multiple image producing process is started, first, a desired plurality of original images 30a 1, ..., performs initial setting of the positional information 30a n (i, j) (step S301).

次に、各画像情報を複数のクラスタ(グループ)に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報(i,j)により特定される複数の各元画像30a1,…,30anの同一位置の画素情報P1,…,Pnを取得する(ステップS302)。ここで、画素情報Pk(k=1,…,n)を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、RGB、YUV、YCC等如何なる表現方法であっても良いが、いずれの場合でも3次元情報として表現されている。以下の説明においては、RGBの色表現を用いている場合について説明を行なうものとして、画素情報P1,…,Pnを形成する各要素R,G,Bの各色に対して、以下に示す各処理が、それぞれ独立に実施されるように構成されている。 Next, is started cluster dividing step of dividing each image information into a plurality of clusters (groups), first, the position information (i, j) each of the plurality of original images 30a 1 specified by, ..., of 30a n Pixel information P 1 ,..., P n at the same position is acquired (step S302). Here, as each element forming the pixel information P k (k = 1,..., N), that is, color expression, in the present invention, any expression method such as RGB, YUV, YCC may be used. But it is expressed as 3D information. In the following description, as an explanation for the case of using the RGB color representation, pixel information P 1, ..., the elements R for forming the P n, G, for each color of B, submitted below Each process is configured to be performed independently.

次に、取得された画素情報P1,…,Pnを形成する各要素即ち色情報R,G,Bのうち、いずれかの色情報を選択して、選択されたいずれかの該色情報を用いて、各元画像30a1,…,30anの画素情報P1,…,Pnを形成する当該色情報を、適当な個数のクラスタに分割する(ステップS303)。
次いで、クラスタ平均値取得ステップにより、分割された複数のクラスタ毎に、当該色情報に関する平均値をクラスタ平均値Aiとして求めるクラスタ平均値計算を行なう(ステップS304)。
Next, any color information is selected from among the elements forming the acquired pixel information P 1 ,..., P n, that is, color information R, G, B, and any of the selected color information is selected. with each original image 30a 1, ..., pixel information P 1 of 30a n, ..., the color information forming the P n, divided into appropriate number of clusters (step S303).
Next, in the cluster average value acquisition step, for each of the plurality of divided clusters, cluster average value calculation is performed to obtain an average value related to the color information as the cluster average value Ai (step S304).

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、第1の実施の形態と同様の手法により、まず、クラスタ毎に算出されている当該色情報に関するクラスタ平均値Aiの平均Asを求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像30bの対応位置(i,j)に画素情報を形成する当該色情報として書き込む(ステップS305)。   Next, image generation means for generating multiple still images is activated, and the average As of the cluster average value Ai relating to the color information calculated for each cluster is first calculated by the same method as in the first embodiment. Then, it is written as the color information for forming pixel information at the corresponding position (i, j) of the output image 30b to be a multiple still image to be multiplexed and synthesized (step S305).

次に、全ての色情報について処理を行なったか否かをチェックして(ステップS306)、まだ処理していない色情報が残っている場合は(ステップS306のNO)、当該色情報を次の色情報に更新して(ステップS308)、ステップS302に戻り、前述した処理を次の色情報について繰り返す。   Next, it is checked whether or not all color information has been processed (step S306). If color information that has not yet been processed remains (NO in step S306), the color information is changed to the next color. The information is updated (step S308), the process returns to step S302, and the above-described processing is repeated for the next color information.

一方、全ての色情報について処理が終了している場合は(ステップS306のYES)、最後に、全ての位置(i,j)について処理が終了したかチェックを行ない(ステップS307)、全ての位置(i,j)についてまだ処理が終了していなければ(ステップS307のNO)、位置(i,j)に関する情報として次の位置例えば位置(i+1,j)に更新して(ステップS309)、次の位置情報(i+1,j)における各画像30a1,…,30anの画素情報P1,…,Pnを取得するためにステップS302に戻る。一方、全ての位置(i,j)について処理が終了していれば(ステップS307のYES)、所望の複数の元画像30a1,…,30anが重ね合された多重静止画像即ち出力画像30bが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。 On the other hand, if the processing has been completed for all the color information (YES in step S306), it is finally checked whether the processing has been completed for all positions (i, j) (step S307). If the process has not been completed for (i, j) (NO in step S307), the information on the position (i, j) is updated to the next position, for example, the position (i + 1, j) (step S309). position information (i + 1, j) each image 30a 1 at a, ..., pixel information P 1 of 30a n, ..., the flow returns to step S302 to acquire the P n. On the other hand, (YES in step S307) all at position (i, j) if the processing for the ends and the desired plurality of original images 30a 1, ..., multi still image or the output image 30b 30a n is superposed Is completed, the multiple image creation process is terminated.

以上のごとき多重画像作成処理を行なうことにより、多重静止画像を作成すれば、第1の実施の形態と同様に、大きなメモリも不要であり、かつ、高い演算処理性能も不要であり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのような、大きなメモリを持たず、演算処理性能(CPU性能)が低い機器であっても、多重静止画像を容易に作成することが可能である。
更に、複数のクラスタに分割する際の距離関数としては、いずれか1つの色情報のみを用いるので、前述した第2の実施の形態の場合と同様に、第1の実施の形態に比して、該距離関数の計算がより簡単になり、演算処理性能(CPU性能)がより低い環境にあっても、処理の高速化を期待することができる。
特に、各元画像30a1,…,30anの位置情報(i,j)の対応色情報について平均値よりも大きいか小さいかに基づいて、2つのクラスタのみに分割することとすれば、より計算が簡単になり、更なる高速化が期待できる。
If a multiple still image is created by performing the multiple image creation process as described above, a large memory is not required and a high arithmetic processing performance is unnecessary as in the first embodiment. Even a device that does not have a large memory and has low arithmetic processing performance (CPU performance) such as a camera-equipped mobile phone can easily create multiple still images.
Furthermore, since only one of the color information is used as the distance function when dividing into a plurality of clusters, as in the case of the second embodiment described above, compared to the first embodiment. The calculation of the distance function becomes easier, and even in an environment where the arithmetic processing performance (CPU performance) is lower, it is possible to expect a higher processing speed.
In particular, each of the original image 30a 1, ..., position information (i, j) of 30a n based on whether larger or smaller than the average value for the corresponding color information, if it is divided only into two clusters, more The calculation is simplified and further speedup can be expected.

(第4の実施の形態)
次に、第4の実施の形態について説明する。図4は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第4の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像40a1,…,40anが記憶部40に記憶される(ステップS41)。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部40に記憶されている所望の複数の元画像40a1,…,40anを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像40bとして出力する動作が起動される。多重画像作製処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像40a1,…,40anの位置情報(i,j)の初期設定を行なう(ステップS401)。
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment will be described. FIG. 4 is an operation flowchart for explaining a fourth embodiment of the multiple image creating apparatus and the multiple image creating method according to the present invention.
First, the storage process is started, a plurality of original image 40a 1 by the operation of the storage processing step, ..., 40a n are stored in the storage unit 40 (step S41). In this state, multi-image creation processing is activated, the desired plurality of original images 40a 1 stored in the storage unit 40, ..., to create a multiple still images superposed 40a n, as an output image 40b The operation to output is started. When multiple image producing process is started, first, a desired plurality of original images 40a 1, ..., performs initial setting of the positional information 40a n (i, j) (step S401).

次に、各画像情報を複数のクラスタ(グループ)に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報(i,j)により特定される複数の各元画像40a1,…,40anの同一位置の画素情報P1,…,Pnを取得する(ステップS402)。ここで、画素情報Pk(k=1,…,n)を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、RGB、YUV、YCC等如何なる表現方法であっても良いが、以下の説明においては、RGBの色表現を用いている場合として説明を行なう。 Next, is started cluster dividing step of dividing each image information into a plurality of clusters (groups), first, the position information (i, j) each of the plurality of original images 40a 1 specified by, ..., of 40a n Pixel information P 1 ,..., P n at the same position is acquired (step S402). Here, as each element forming the pixel information P k (k = 1,..., N), that is, color expression, any expression method such as RGB, YUV, YCC, etc. may be used in the present invention. In FIG. 2, the case where RGB color expression is used will be described.

次に、取得された各元画像40a1,…,40anの画素情報P1,…,Pnを、各元画像それぞれの画像情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて、適当な個数のクラスタに分割する(ステップS403)。ここで、画像情報間の距離情報に基づいてクラスタに分割するアルゴリズムについては、適切な距離関数と閾値とが与えられれば、前述したように、種々のアルゴリズムを用いて実現することができ、公知技術として多くの技術が公開されている。 Next, the original image 40a 1 has been acquired, ..., pixel information P 1 of 40a n, ..., and P n, based on the distance information indicating the distance between the original image each image information, the appropriate number Divide into clusters (step S403). Here, the algorithm for dividing into clusters based on the distance information between the image information can be realized using various algorithms as described above as long as an appropriate distance function and threshold value are given. Many technologies are disclosed as technologies.

例えば、前述した第1の実施の形態の場合と同様に、画素P0,P1の各画素情報間の距離情報をLab系に変換して表現した場合、画素P0,P1の各画素情報間の距離関数として
色差:ΔE=sqrt{(R0−R1)^2+(a0−a1)^2
+(b0−b1)^2}
を用いて、クラスタリングを行なうことが考えられる。なお、この式以外にも、R,G,B情報を用いて、例えば、次のいずれかの式に基づいて、距離関数を算出してクラスタリングを行なうことも考えられる。
ΔE=sqrt{(R0−R1)^2+(G0−G1)^2
+(B0−B1)^2}
又は、
ΔE=|R0−R1|+|G0−G1|+|B0−B1|
For example, as in the case of the first embodiment described above, when the distance information between the pixel information of the pixels P0 and P1 is expressed by being converted to the Lab system, the distance between the pixel information of the pixels P0 and P1 is expressed. Color difference as a function: ΔE = sqrt {(R0−R1) ^ 2 + (a0−a1) ^ 2
+ (B0−b1) ^ 2}
It is conceivable to perform clustering using. In addition to this expression, it is also conceivable to perform clustering by calculating a distance function based on, for example, one of the following expressions using R, G, B information.
ΔE = sqrt {(R0−R1) ^ 2 + (G0−G1) ^ 2
+ (B0-B1) ^ 2}
Or
ΔE = | R0−R1 | + | G0−G1 | + | B0−B1 |

かくのごときいずれかのクラスタ分割技術を適用して得られた各クラスタについて、次に、クラスタ平均値取得ステップにより、クラスタ毎に、画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値Aiとして求めるクラスタ平均値計算を行なう(ステップS404)。ここで、クラスタ平均値計算とは、前述のごとく、各画素としてRGBの色表現を用いている場合、各要素RGBそれぞれの平均値を求めるものであり、クラスタCsのクラスタ平均値Aiは、当該クラスタCsに属する各画素の要素Rに関する平均、当該クラスタCsに属する各画素の要素Gに関する平均、当該クラスタCsに属する各画素の要素Bに関する平均である。   For each cluster obtained by applying any of the cluster division techniques as described above, the average value of each element forming the pixel information is set as the cluster average value Ai for each cluster in the cluster average value acquisition step. The obtained cluster average value is calculated (step S404). Here, as described above, the cluster average value calculation is to obtain the average value of each element RGB when RGB color representation is used as each pixel, and the cluster average value Ai of the cluster Cs is These are the average for the element R of each pixel belonging to the cluster Cs, the average for the element G of each pixel belonging to the cluster Cs, and the average for the element B of each pixel belonging to the cluster Cs.

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、第1の実施の形態に示したクラスタ平均値Aiの平均Asを求める手法とは異なり、まず、算出されているクラスタ平均値Aiを、各クラスタ平均値Aiを構成する要素について重み付けして加算することにより重み付けした総和を求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像10bの対応位置(i,j)に画素情報として書き込む(ステップS405)。   Next, unlike the method of obtaining the average As of the cluster average value Ai shown in the first embodiment by starting the image generation means for generating the multiple still images, first, the calculated cluster average value Ai is calculated. Are weighted with respect to the elements constituting each cluster average value Ai, and a weighted sum is obtained, and written as pixel information in the corresponding position (i, j) of the output image 10b to be a multiple still image to be multiplexed and synthesized. (Step S405).

最後に、全ての位置(i,j)について処理が終了したかチェックを行ない(ステップS406)、全ての位置(i,j)についてまだ処理が終了していなければ(ステップS406のNO)、位置(i,j)に関する情報として次の位置例えば位置(i+1,j)に更新して(ステップS407)、次の位置情報(i+1,j)における各画像40a1,…,40anの画素情報P1,…,Pnを取得するためにステップS402に戻る。一方、全ての位置(i,j)について処理が終了していれば(ステップS406のYES)、所望の複数の元画像40a1,…,40anが重ね合された多重静止画像即ち出力画像40bが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。 Finally, it is checked whether the processing has been completed for all positions (i, j) (step S406). If the processing has not been completed for all positions (i, j) (NO in step S406), the position (i, j) is updated to the next position, for example position as the information about the (i + 1, j) (step S407), the image 40a 1 at the next location (i + 1, j), ..., pixel information P of 40a n Return to step S402 to obtain 1 ,..., P n . On the other hand, (YES in step S406) all at position (i, j) if the processing for the ends and the desired plurality of original images 40a 1, ..., multi still image or the output image 40b 40a n is superposed Is completed, the multiple image creation process is terminated.

なお、重み付けに適用される重み付け係数としては、クラクタ平均値Aiを形成する各要素に関して、図4に図示していない重み付け係数設定ステップを用いて、ユーザは任意の要素について所望する任意の係数値を予め設定しておくことが可能であり、例えば、所望する色情報や輝度情報として予め設定した特定の色や輝度に近いクラスタ平均値Aiを持つクラスタがある場合には、当該クラスタのクラスタ平均値Aiの重み付け係数を大きくし、該当していない他のクラスタのクラスタ平均値Aiの重み付け係数を小さく予め設定することが可能である。従って、特定の色や輝度に近いクラスタ平均値Aiを持つクラスタが全く存在していないような場合には、各クラスタ平均値Aiの重み付けは、全てのクラスタに対して均等になり、前述した第1の実施の形態の場合におけるクラスタ平均値Aiの平均Asを用いた場合と全く同様になる。ここで、複数の各クラスタ平均値Aiそれぞれを重み付けする重み付け係数の総和は‘1’に設定されている。   In addition, as a weighting coefficient applied to weighting, with respect to each element forming the average value Ai, the user uses a weighting coefficient setting step not shown in FIG. For example, when there is a cluster having a cluster average value Ai close to a specific color or luminance set in advance as desired color information or luminance information, the cluster average of the cluster It is possible to increase the weighting coefficient of the value Ai and set the weighting coefficient of the cluster average value Ai of other clusters not applicable in advance to be small. Therefore, when there is no cluster having a cluster average value Ai close to a specific color or brightness, the weight of each cluster average value Ai is equal to all the clusters, and the above-mentioned first This is exactly the same as the case of using the average As of the cluster average value Ai in the case of the first embodiment. Here, the sum of the weighting coefficients for weighting each of the plurality of cluster average values Ai is set to “1”.

而して、例えば、人間の動きを示す複数の元画像を重複させた多重静止画像を作成するような場合には、人間の肌色(に近い色)の重み付け係数を大きく設定すべき特定の色として予め選択して、人間の肌色(に近い色)が存在するクラスタのクラスタ平均値Aiの重み付け係数を大きく予め設定することにより、人間の動きを強調した多重静止画像の出力画像40bを生成することが可能である。   Thus, for example, when creating a multiple still image in which a plurality of original images showing human movement are overlapped, a specific color for which a weighting coefficient for human skin color (close color) should be set large Is selected in advance, and the weighting coefficient of the cluster average value Ai of the cluster in which human skin color (close color) exists is set large in advance, thereby generating an output image 40b of a multiple still image in which human motion is emphasized. It is possible.

以上に説明した各実施の形態においては、動作フローチャートに基づいて多重静止画像を簡易に作成することができる多重画像作成方法について説明したが、該動作フローチャートに示した各ステップの処理内容をそれぞれ実現する専用のハードウェア手段を備えた多重画像再生装置として実現しても良いし、あるいは、かかる動作をプログラム論理化してコンピュータにより実行可能な多重画像作成プログラムとして実現しても良いし、更には、該多重画像作成プログラムをコンピュータにより読み取り可能なプログラム記録媒体に記録するようにしても良い。   In each of the embodiments described above, a multiplex image creation method that can easily create a multiplex still image based on the operation flowchart has been described. However, the processing contents of each step shown in the operation flowchart are realized. It may be realized as a multiple image playback device provided with dedicated hardware means, or may be realized as a multiple image creation program that can be executed by a computer by performing such program logic, The multiple image creation program may be recorded on a computer-readable program recording medium.

本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第1の実施例を説明するための動作フローチャートである。3 is an operation flowchart for explaining a first embodiment of a multiple image creating apparatus and a multiple image creating method according to the present invention. 本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第2の実施例を説明するための動作フローチャートである。It is an operation | movement flowchart for demonstrating the 2nd Example of the multiple image production apparatus and multiple image production method which concern on this invention. 本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第3の実施例を説明するための動作フローチャートである。It is an operation | movement flowchart for demonstrating the 3rd Example of the multiple image production apparatus and multiple image production method which concern on this invention. 本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第4の実施例を説明するための動作フローチャートである。It is an operation | movement flowchart for demonstrating the 4th Example of the multiple image production apparatus and multiple image production method which concern on this invention. 3数の画像を重ね合せて1枚の静止画像を作成する処理例を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the process example which overlaps 3 images and produces one still image.

符号の説明Explanation of symbols

10,20,30,40…記憶部、10a1,〜,10an,20a1,〜,20an,30a1,〜,30an,40a1,…,40an…元画像、10b,20b,30b,40b…出力画像、50…1枚目の元画像、51…2枚目の元画像、52…3枚目の元画像、53…多重静止画像、54,540,541,542…背景(背景クラスタ)、55,550,551,552…物体(物体クラスタ)、56…背景が3枚重なる部分、57…背景が2枚・物体が1枚重なる部分、58…背景が1枚・物体が2枚重なる部分、59…物体が3枚重なる部分。 10, 20, 30, 40 ... storage unit, 10a 1, ~, 10a n , 20a 1, ~, 20a n, 30a 1, ~, 30a n, 40a 1, ..., 40a n ... original image, 10b, 20b, 30b, 40b ... output image, 50 ... first original image, 51 ... second original image, 52 ... third original image, 53 ... multiple still images, 54, 54 0 , 54 1 , 54 2 ... background (background cluster), 55, 55 0 , 55 1 , 55 2 ... object (object cluster), 56 ... part where three backgrounds overlap, 57 ... part where two backgrounds and one object overlap, 58 ... background Is a part where two objects overlap, 59 ... a part where three objects overlap.

Claims (12)

複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。   Storage processing means for storing a plurality of images in the storage unit, pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit is read, and each pixel information based on distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing means for dividing the cluster information into a plurality of clusters, a cluster average value obtaining means for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and taking an average of the cluster average values. And an image generation means for generating pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される1次元の任意の情報からなる1次元情報を生成する情報生成手段と、前記1次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。   Storage processing means for storing a plurality of images in the storage unit, pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit is read, and represented by luminance information or any color information based on the pixel information. Information generating means for generating one-dimensional information consisting of arbitrary one-dimensional information, cluster dividing means for dividing each pixel information into a plurality of clusters based on the one-dimensional information, and for each cluster, Cluster average value acquisition means for obtaining an average value of each element forming the pixel information as a cluster average value, and image generation means for taking the average of the cluster average values and generating them as pixel information at the same position of an image to be multiplexed and combined A multi-image creating apparatus comprising: 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、各前記色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。   Storage processing means for storing a plurality of images in the storage unit, each color information of the pixel at the same position of each of the images stored in the storage unit is read, and the color information of each of the pixels based on each of the color information, respectively Cluster dividing means for dividing into a plurality of clusters, cluster average value obtaining means for obtaining an average value of color information of each pixel as a cluster average value for each cluster, and averaging each of the cluster average values An apparatus for generating multiple images, comprising: image generation means for generating each color information of pixels at the same position of an image to be combined. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。   Storage processing means for storing a plurality of images in the storage unit, pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit is read, and each pixel information based on distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing means for dividing the cluster information into a plurality of clusters, a cluster average value obtaining means for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and weighting the plurality of cluster average values And an image generation means for generating pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized. 請求項4に記載の多重画像作成装置において、前記画像生成手段が、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定手段を備えたことを特徴とする多重画像作成装置。   5. The multiple image creation device according to claim 4, wherein the image generation unit uses a weighting coefficient for weighting each of the plurality of cluster average values, which is used when taking a sum total obtained by weighting the cluster average values. A multi-image creating apparatus comprising weighting coefficient setting means capable of presetting a value. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。   A storage processing step for storing a plurality of images in a storage unit, and reading out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit, and each pixel information based on distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing step of dividing the cluster information into a plurality of clusters, a cluster average value obtaining step of obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and taking an average of the cluster average values And an image generation step of generating as pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される1次元の任意の情報からなる1次元情報を生成する情報生成ステップと、前記1次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。   A storage processing step for storing a plurality of images in a storage unit, pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit is read out, and is represented by luminance information or any color information based on the pixel information. An information generating step for generating one-dimensional information consisting of arbitrary one-dimensional information, a cluster dividing step for dividing each pixel information into a plurality of clusters based on the one-dimensional information, and for each cluster, A cluster average value obtaining step for obtaining an average value of each element forming the pixel information as a cluster average value, and an image generating step for taking the average of the cluster average values and generating them as pixel information at the same position of the image to be multiplexed and combined A method of creating multiple images, comprising: 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、前記各色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。   A storage processing step of storing a plurality of images in a storage unit, and reading out each color information of a pixel at the same position of each of the images stored in the storage unit, and a plurality of color information of each pixel based on each color information A cluster dividing step for dividing the cluster into clusters, a cluster average value obtaining step for obtaining an average value of color information of each pixel as a cluster average value for each cluster, and taking an average of each of the cluster average values to perform multiple synthesis And an image generation step of generating as each color information of the pixel at the same position of the image to be performed. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。   A storage processing step for storing a plurality of images in a storage unit, and reading out pixel information at the same position of each of the images stored in the storage unit, and each pixel information based on distance information indicating a gap between the pixel information A cluster dividing step of dividing the cluster information into a plurality of clusters, a cluster average value obtaining step for obtaining an average value of each element forming each pixel information as a cluster average value for each cluster, and weighting the plurality of cluster average values And an image generation step of generating as the pixel information at the same position of the image to be multiplexed and synthesized. 請求項9に記載の多重画像作成方法において、前記画像生成ステップが、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定ステップを有することを特徴とする多重画像作成方法。   10. The multiple image creation method according to claim 9, wherein the image generation step uses a weighting coefficient for weighting each of the plurality of cluster average values, which is used when taking the sum total obtained by weighting the cluster average values. A method for creating multiple images, comprising a weighting coefficient setting step capable of presetting a value. 請求項6乃至10のいずれかに記載の多重画像作成方法をプログラム論理化して、コンピュータにより実行されるプログラムとして構成することを特徴とする多重画像作成プログラム。   11. A multiplex image creation program comprising the program logic of the multiplex image creation method according to claim 6 configured as a program executed by a computer. 請求項11に記載の多重画像作成プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録することを特徴とするプログラム記録媒体。   A program recording medium, wherein the multiple image creating program according to claim 11 is recorded on a computer-readable recording medium.
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