JP4487191B2 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents
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Description
また、別の手ぶれ補正の手法として、ぶれた画像に対し逆変換フィルタをかけることでぶれを目立たなくさせる技術もある。こうした技術を上記の個々の短時間露出画像に適用することも考え得るがこれにも問題が生じる。すなわち、上記のような露光不足の画像は撮像素子の持つノイズを多く含んでおり、一方、手ぶれ補正用の逆変換フィルタは一般に高域を強調する特性がある為、逆にノイズ成分を強調してしまうことから根本的な解決に至らない。
A.構成
(1)全体構成
図1は、本発明の一実施形態であるデジタルカメラの概略構成を示すブロック図である。この図において、操作部10は、電源スイッチやシャッターキー等の各種操作キーを有し、キー操作に応じたキーイベントを発生して制御部20に供給する。制御部20は、CPU等から構成され、操作部10から入力されるキーイベントに応じて各部を制御する制御信号を発生する。撮像部30は、撮影レンズ群およびシャッタ機構を備える光学系と、被写体像を撮像して所定のフレーム周期でカラー画像信号を生成するCCD等のカラーイメージセンサとを有し、制御部20から供給される制御信号に基づいて設定されるシャッター速度や露出値に従って撮像して得た画像信号を出力する。
図2は画像処理部40の構成を示すブロック図である。この図に示す構成は、画像処理部40が実行する手ぶれ補正処理に対応した機能要素を図示している。図2において、信号処理部41は、撮像部30から入力される画像信号を、輝度成分および色差成分とからなる画像データに変換する。夜間や暗い室内など長時間露出を必要とする環境で撮影する場合、信号処理部41には、図2(b)に図示した通り、Nフレーム分の画像データが連続的に撮像部30から供給される。
一時記憶メモリ43は、特徴点抽出部42により抽出された複数の特徴点と、特徴点抽出したフレームの画像データとを組にして一時記憶する。この一時記憶メモリ43は、画像処理部40が備える個別のメモリであっても良いし、前述した画像記憶部60が有するメモリ領域の一部を用いる形態としても構わない。
動きベクトル検出とは、図4(b)に図示するように、先フレーム画像中の特徴点Pの位置を次フレーム画像に射影し、その射影点から所定範囲に特徴点Pと一致する属性の類似特徴点が存在する場合に、射影点と類似特徴点との差分(dx,dy)を求める処理である。射影点に対応する類似特徴点が検索されない場合には、他の特徴点を用いて動きベクトルを検出する。動き検出部44では、一時記憶メモリ43から読み出した先フレームの画像データに、決定した「ぶれの方向」を属性として付加して次段のグループ分け制御部45に出力する。
g(x)=f(x)*h(x) …(1)
ここで、*はコンボリューション(畳み込み演算)を表す。
G(u)=F(u)×H(u) …(2)
つまり、単純な乗算で表現されるから、上記(2)式の両辺をH(u)で除算すすると、次式(3)となる。
F(u)=G(u)/H(u) …(3)
上記(1)〜(3)式より、画像のぶれ具合(PSF)であるh(x)が判れば、ぶれた画像のフーリエ変換G(u)を、ぶれ具合のフーリエ変換H(u)で除算し、それを逆フーリエ変換することによってぶれていない画像f(x)を得ることができる。これにより、逆変換フィルタM(u)は次式(4)で表現される。
M(u)=1/H(u) …(4)
すなわち、ぶれ具合h(x)は、|x|<2.5の場合に「1/5」、|x|≧2.5の場合に「0」となる。こうした特性のぶれ具合h(x)を上記(1)式に代入することで逆変換フィルタM(u)を求めることができる。なお、この逆変換フィルタM(u)は、ノイズ混入を考慮しない理想的なものであり、実際には周知のウィーナーフィルタリングによる画像復元手法を用いればよい。
次に、図6〜図8を参照して、上記構成による実施形態において実行される手振れ補正処理の動作を説明する。なお、図6は画像処理部40が実行する手ぶれ補正処理の概略動作を示すフローチャート、図7は特徴点抽出部42が実行する特徴点抽出処理の動作を示すフローチャート、図8は動き検出部44、グループ分け制御部45および画像合成部47が実行する移動方向分類処理の動作を示すフローチャートである。
すなわち、先ずステップSA1では、撮像部30から入力される画像信号を画像データに変換する。続いて、ステップSA2では、入力される画像データから複数の特徴点を抽出する特徴点抽出処理を実行する。特徴点抽出処理は、図7に図示するステップSB1〜SB4から構成される。
ぶれの方向θが「3π/8<θ<5π/8又は11π/8<θ<13π/8」であれば、ステップSC3の判断結果が「YES」になり、該当する画像データをグループ保存メモリ46の記憶エリア2にグループ登録する。
ぶれの方向θが「5π/8<θ<7π/8又は13π/8<θ<15π/8」であれば、ステップSC4の判断結果が「YES」になり、該当する画像データをグループ保存メモリ46の記憶エリア3にグループ登録する。
ぶれの方向θが「15π/8<θ<π/8又は7π/8<θ<9π/8」の場合には、上記ステップSC2〜SC4の各判断結果が「NO」になり、該当する画像データをグループ保存メモリ46の記憶エリア4にグループ登録する。
20 制御部
30 撮像部
40 画像処理部
41 信号処理部
42 特徴点抽出部
43 一時記憶メモリ
44 動き検出部
45 グループ分け制御部
46 グループ保存メモリ
47 画像合成部
50 表示部
60 画像記憶部
Claims (4)
- 連続した複数の画像の特徴点の動きから各画像のぶれ方向を判別し、同じぶれ方向の画像をグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によりグループ化された画像同士の特徴点が一致するように位置補正して重ね合わせたグループ合成画像を、各グループ毎に生成するグループ合成画像生成手段と、
前記グループ合成画像生成手段により生成された各グループ毎のグループ合成画像に対してそれぞれ対応するぶれ方向成分を補正し、補正された各グループ合成画像の特徴点が一致するように位置補正して重ね合わせた手ぶれ補正画像を生成する補正画像生成手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 所定時間の露光を繰り返して撮像してなる連続した複数フレームの画像から特徴点を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された先フレームの画像の特徴点を参照して次フレームの画像の動きベクトルを検出し、検出した動きベクトルから先フレームの画像のぶれ方向を判別する操作を繰り返して各フレームの画像のぶれ方向を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された各フレームの画像のぶれ方向を参照して同じぶれ方向の画像を選び出してグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によりグループ化された画像同士の特徴点が一致するように位置補正して重ね合わせたグループ合成画像を、各グループ毎に生成するグループ合成画像生成手段と、
前記グループ合成画像生成手段により生成された各グループ合成画像のそれぞれに、対応するぶれ方向成分を補正する逆変換フィルタリングを施してグループ別の手ぶれ補正を行う補正手段と、
前記補正手段により手ぶれ補正された各グループ合成画像同士の特徴点が互いに一致するように位置補正して重ね合わせた手ぶれ補正画像を生成する補正画像生成手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 連続した複数の画像の特徴点の動きから各画像のぶれ方向を判別し、同じぶれ方向の画像をグループ化するグループ化処理と、
前記グループ化処理によりグループ化された画像同士の特徴点が一致するように位置補正して重ね合わせたグループ合成画像を、各グループ毎に生成するグループ合成画像生成処理と、
前記グループ合成画像生成処理により生成された各グループ毎のグループ合成画像に対してそれぞれ対応するぶれ方向成分を補正し、補正された各グループ合成画像の特徴点が一致するように位置補正して重ね合わせた手ぶれ補正画像を生成する補正画像生成処理と
をコンピュータで実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 所定時間の露光を繰り返して撮像してなる連続した複数フレームの画像から特徴点を抽出する抽出処理と、
前記抽出処理により抽出された先フレームの画像の特徴点を参照して次フレームの画像の動きベクトルを検出し、検出した動きベクトルから先フレームの画像のぶれ方向を判別する操作を繰り返して各フレームの画像のぶれ方向を判別する判別処理と、
前記判別処理により判別された各フレームの画像のぶれ方向を参照して同じぶれ方向の画像を選び出してグループ化するグループ化処理と、
前記グループ化処理によりグループ化された画像同士の特徴点が一致するように位置補正して重ね合わせたグループ合成画像を、各グループ毎に生成するグループ合成画像生成処理と、
前記グループ合成画像生成処理により生成された各グループ合成画像のそれぞれに、対応するぶれ方向成分を補正する逆変換フィルタリングを施してグループ別の手ぶれ補正を行う補正処理と、
前記補正処理により手ぶれ補正された各グループ合成画像同士の特徴点が互いに一致するように位置補正して重ね合わせた手ぶれ補正画像を生成する補正画像生成処理と
をコンピュータで実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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