JP4639555B2 - Motion vector detection apparatus and method, camera shake correction apparatus and method, and imaging apparatus - Google Patents

Motion vector detection apparatus and method, camera shake correction apparatus and method, and imaging apparatus Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば手振れによる動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置および方法、手振れ補正装置および方法、並びに撮像装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
カメラ一体型撮像装置により被写体を撮影する時に、手振れによって撮像画像が揺れる問題があり、これを補正するために、動きベクトルを検出し、撮像画像の揺れを補正する手振れ補正が行なわれている。動きベクトルは、前のフィールド(またはフレーム)と現在のフィールド(またはフレーム)間の相関を検出することで求められる。手振れ補正による動きは、画面全体の動きであり、画面全体の動きベクトルが検出される。
【0003】
従来の動きベクトル検出装置は、前フィールドに設定された代表点と現フィールドにおける画素の輝度レベルの相関を演算することで動きベクトルを検出していた。例えば代表点と現フィールドのサーチ範囲内の複数の画素の値のフィールド差の絶対値を演算し、1フィールドまたは1検出領域に関して差の絶対値を積分し、積分値の最小値の位置から動きベクトルを検出していた。さらに、検出された動きベクトルが手振れを反映したものであるかどうかの信頼性を判断し、信頼性が低い、すなわち、動きベクトルが手振れを反映したものでないと判断される場合では、検出された動きベクトルを無効として扱っていた。従来、動きベクトルの信頼性は、積分値の最小値、平均値、勾配等に基づいて判別していた。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、撮影画像が縞模様の場合に、手振れを検出すると、本来の手振れではない動きベクトルを検出する場合がある。この本来の手振れと異なった動きベクトルは、信頼性判別で無効としなければならないが、従来の信頼性の判別方法は、縞模様の信号の場合に検出された動きベクトルを排除することが難しかった。
【0005】
したがって、この発明の目的は、かかる問題点を解決し、縞模様を撮像した時の本来の手振れとは異なった動きベクトルを排除することができる動きベクトル検出装置および方法、手振れ補正装置および方法、並びに撮像装置を提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、請求項1の発明は、撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出する動きベクトル検出装置において、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶手段と、
現在のフィールドまたはフレームに代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と代表点との相関値を演算する相関値演算手段と、
入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、相関値演算手段からの相関値を検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分手段と、
積分手段からの相関値の積分値に基づいて検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
積分手段からの相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定手段と、
動きベクトル検出手段からの動きベクトルと、信頼性判定手段からの信頼性の情報とが供給され、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを備え、
信頼性判定手段は、検出領域内に積分値の極値が複数存在することを検出し、極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、動きベクトル検出手段によって検出された検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
動きベクトル決定手段が信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル検出装置である。請求項2の発明は、このような信頼性の判定を行う動きベクトル検出方法である。
【0007】
請求項3の発明は、撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出し、検出された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正装置において、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶手段と、
現在のフィールドまたはフレームに代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と代表点との相関値を演算する相関値演算手段と、
入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、相関値演算手段からの相関値を検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分手段と、
積分手段からの相関値の積分値に基づいて検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
積分手段からの相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定手段と
動きベクトル検出手段からの動きベクトルと、信頼性判定手段からの信頼性の情報とが供給され、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを備え、
信頼性判定手段は、検出領域内に積分値の極値が複数存在することを検出し、極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、動きベクトル検出手段によって検出された検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
動きベクトル決定手段が信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して画面全体の動きベクトルを決定し、決定された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正装置である。請求項4の発明は、動きベクトル決定手段で求められた信頼性が高い動きベクトルに基づいて、手振れを補正する手振れ補正方法である。
【0008】
請求項5の発明は、撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出し、検出された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正装置を備えた撮像装置において、
手振れ補正装置は、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶手段と、
現在のフィールドまたはフレームに代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と代表点との相関値を演算する相関値演算手段と、
入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、相関値演算手段からの相関値を検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分手段と、
積分手段からの相関値の積分値に基づいて検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
積分手段からの相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定手段と
動きベクトル検出手段からの動きベクトルと、信頼性判定手段からの信頼性の情報とが供給され、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを備え、
信頼性判定手段は、検出領域内に積分値の極値が複数存在することを検出し、極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、動きベクトル検出手段によって検出された検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
動きベクトル決定手段が信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して画面全体の動きベクトルを決定し、決定された動きベクトルによって手振れを補正するように構成された撮像装置である。
【0009】
この発明では、積分値の極値が複数存在することを検出し、極値の一番目のものと、少なくとも2番目に小さい極値が近いレベルであることを検出した場合には、縞模様の画像によって積分値が生成されたものと推定し、その場合では、検出された動きベクトルを信頼性が低いと判定する。したがって、信頼性の低い動きベクトルを用いて手振れ補正をすることを回避できる。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施形態について図面を参照して説明する。この発明の理解を容易とするために、手振れ補正装置の一例を説明する。図1は、かかる手振れ補正装置を示し、参照符号1は、手振れ補正の対象となるディジタル映像信号の入力端子である。入力映像信号は、撮像装置により撮像されたものである。入力映像信号が動きベクトル検出装置2およびフィールドメモリ4に供給される。動きベクトル検出装置2が動きベクトルを検出し、検出した動きベクトルの信頼性を判断し、信頼性の高い動きベクトルから画面全体の動きベクトルを検出する。動きベクトル検出装置2で検出された動きベクトルが補正制御部3に供給される。
【0011】
補正制御部3は、検出された動きベクトルに基づいた手振れ補正を行う。補正制御部3からの動きベクトルがフィールドメモリ4に供給される。フィールドメモリ4には、撮像部からの入力映像信号(ディジタル)が蓄積されている。例えば撮像部は、出力画像領域より大きな領域とされ、それによって生じた余剰エリアを使用して手振れ補正を行うようにされている。フィールドメモリ4には、かかる余剰エリアを含む画像が蓄積され、動きベクトルに基づいて出力画像領域として切り出す位置を変更することによって手振れを補正している。フィールドメモリ4は、手振れ補正の内で、整数画素単位の補正を行う。すなわち、手振れと逆の方向に画像をシフトする処理がなさる。このシフトの処理を行う時に、余剰エリアを利用することによって画像の欠落を生じないようになされる。撮像部の読み出しを制御したり、撮像した画像を拡大してフィールドメモリ4に蓄積しても良い。
【0012】
フィールドメモリ4から読み出された映像信号が補間部5に供給される。補間部5では、補正制御部3で求められた動きベクトルに基づく補正量のうちで、整数画素以下の補正量が補間によって補正される。補間は、整数画素以下の補正量に応じた重み付け加算で実現される。水平方向の動きベクトルの成分が例えば0.5画素であれば、隣接する2画素の平均値によって水平方向に0.5画素ずれた画像が生成される。垂直方向に関しても同様の補間がなされる。
【0013】
なお、本説明では、1フィールドを1画面として扱うが、1フレームを1画面として扱うようにしても良い。また、映像信号は、インターレース信号およびノンインターレース信号の何れでも良い。さらに、この発明は、カラー映像信号の手振れ補正に対しても適用できる。但し、動きベクトルは、輝度信号を使用して検出され、手振れ補正が輝度信号およびカラーコンポーネント信号の両者に施される。
【0014】
動きベクトル検出装置2では、代表点マッチング法によって動きベクトルを検出する。代表点マッチング法は、前フィールドに代表点を設定し、現フィールドのサーチ範囲の画素の輝度レベルと前フィールドの代表点の輝度レベルとを比較し、サーチ範囲の画素のうち代表点の画素に最も近い画素から動きベクトルを検出する方法である。
【0015】
図2は、代表点マッチング法による動きベクトル検出方法を示すものである。
現フィールドに複数の画素からなるサーチ範囲SRnが設定される。サーチ範囲SRnと同一位置で、同一の大きさの前フィールドの領域SRn-1 の例えば中心位置の画素の値が代表点St-1(Xk,Yk)とされる。代表点St-1(Xk,Yk)と 、サーチ範囲SRn内の複数の画素との輝度レベルの差の絶対値が演算される。サーチ範囲で発生した差の絶対値が相関値である。1フィールド内には、複数のサーチ範囲が設定され、各サーチ範囲で求められた相関値が1フィールドにわたって積分されることによって、相関値の積分値が形成される。この積分値から動きベクトルが検出される。
【0016】
このように、輝度レベルの相関を表す相関値は、代表点の輝度レベルとサーチ範囲SRnの各画素の輝度レベルの差の絶対値であり、相関が高い場合では、相関値が小さくなる関係にある。相関値としては、差の自乗を使用しても良い。相関値が積分された積分値から動きベクトルが検出される。サーチ範囲SRnを相関値の積分値とした場合、積分値が最小の位置aが検出される。代表点の位置と検出された位置aとの偏移から動きベクトルMvが検出される。
【0017】
撮影時の手振れにより発生する画像の揺れは、画面全体の揺れであり、手振れ補正は、フィールドメモリ4を使用して画面全体を手振れで発生した動きベクトルと逆の方向にシフトする処理である。画面全体の動きベクトルを求める方法の一例についてより具体的に説明する。
【0018】
図3は、撮像された1画面に設定される検出領域の例である。各フィールド(各画面)をほぼ4分割した各分割領域に検出領域D0,D1,D2,D3が設定される。各検出領域の動きベクトルが求められ、各検出領域の動きベクトルの中で信頼性の高いものを使用して画面全体の動きベクトルが求められる。
【0019】
図4は、検出領域Di(i=0,1,2,3)の一例を詳細に示す。前フィールドの検出領域には、複数例えば水平方向に8個、垂直方向に6個の合計48個の代表点が含まれる。各代表点に対応する空間的位置に、代表点と同数のサーチ範囲SRn(n=0〜47)が現フィールドに設定される。サーチ範囲は、水平方向の位置が(0,1,2,・・・,X)とされ、垂直方向の位置が(0,1,2,・・・,Y)とされる。この両方の位置によって、各画素の位置が規定される。代表点の位置は、例えばサーチ範囲と同一位置の領域の中心位置である。そして、代表点の位置に対する偏移x、偏移yが規定される。代表点と同一位置では、偏移xおよびyが共に0である。
【0020】
検出領域Diのそれぞれにおいて、各サーチ範囲で、各画素毎に相関値例えば代表点と各画素の差の絶対値が求められる。相関値が検出領域毎に積分され、相関値の積分値(以下、適宜検出領域の積分値と称する)からその検出領域の動きベクトルが求められる。図5は、相関値の積分値を求める方法を示す。図5では、1つの検出領域内にZ+1個のサーチ範囲SR0〜SRzが含まれる例である。
【0021】
図5の最上段には、サーチ範囲SR0で求められた相関値が示されている。各画素の位置に対応して相関値が発生するので、各相関値の位置が示されている。他のサーチ範囲の相関値も、同様に各画素の位置で発生する。そして、検出領域内の全てのサーチ範囲の相関値の中で、同じ位置のものが加算されることによって、相関値の積分値SRdが求められる。例えば(0,0,0)の位置の相関値、(0,0,1)の位置相関値、・・・、(0,0,Z)の位置の相関値が合計された値が相関値の積分値SRdの(0,0)の位置の成分である。
【0022】
図6は、このようにして求められた1つの検出領域の相関値の積分値を3次元(偏移xおよびyと相関値の大きさ)で表すものである。図6において、積分値が最小となる位置aから動きベクトルを検出する。すなわち、位置aに対応する偏移xおよびyの値をその検出領域の相関値積分値の最小値とする。なお、上述したように、1つの検出領域内に複数のサーチ範囲を持つことによって、検出精度の低下を防止することができる。さらに、1つの検出領域内に設定される複数のサーチ範囲が互いにオーバーラップ部分を持つようにしても良い。
【0023】
図7は、動きベクトル検出装置2における動きベクトル検出部20の一例の構成を示す。入力端子21から映像信号が入力され、フィルタ処理回路22に供給される。フィルタ処理回路22によって動き検出に不要な周波数成分を除去する。フィルタ処理回路22の出力信号が代表点記憶回路23および減算器24の一方の入力端子に供給される。減算器24の他方の入力端子には、代表点記憶回路23からの代表点の値が供給される。
【0024】
代表点記憶回路23によって、サーチ範囲に対応する2次元領域の中心位置の画素の値が代表点として記憶される。例えば、代表点記憶回路23は、現フィールドの代表点を選択的に記憶するメモリと、前フィールドの代表点を保持するメモリとから構成される。代表点記憶回路23から減算器24の他方の入力端子に対しては、前フィールドの代表点の値が供給される。
【0025】
減算器24では、代表点からサーチ範囲内の各画素値が減算される。減算器24からの差のデータが絶対値変換回路25に供給され、差の絶対値に変換される。差の絶対値が相関値である。相関値が累積加算回路26に供給され、図5を参照して説明したように、検出領域に含まれる全ての相関値が積分される。累積加算回路26によって、1検出領域の相関値の積分値が得られる。
【0026】
累積加算回路26からの相関値の積分値が動きベクトル発生回路27に供給される。動きベクトル発生回路27では、積分値の最小値を検出し、その偏移xおよびyから動きベクトルを検出し、出力する。出力される動きベクトルは、1つの検出領域で検出されたものである。
【0027】
図8は、動きベクトル検出装置2の構成の一例を示す。動きベクトル検出装置2の内の動きベクトル検出部20については、図7と対応する部分に同一符号を付してその説明は、重複を避けるために省略する。動きベクトル検出装置2は、動きベクトル検出部20の他に、ベクトル特徴検出回路31、信頼性判別回路32およびベクトル決定回路33によって構成される。動きベクトル検出部20の累算加算回路26から出力される相関値の積分値が動きベクトル発生回路27と共に、ベクトル特徴検出回路31に供給される。
【0028】
ベクトル特徴検出回路31は、図6に示す最小値の点aの周辺の特徴、相関値積分値の特徴を検出する回路である。ベクトル特徴検出回路31で検出された特徴が信頼性判別回路32に供給される。信頼性判別回路32は、検出された特徴に基づいて信頼性の程度を示す信頼性情報を生成し、信頼性情報をベクトル決定回路33に供給する。ベクトル決定回路33では、信頼性情報を使用して信頼性の高い動きベクトルを決定する。動きベクトル決定回路33は、信頼性情報と各検出領域の動きベクトルとを使用して画面全体の動きベクトルを決定し、決定された動きベクトルを出力する。
【0029】
図3を参照して説明したように、1画面に4個の検出領域D1〜D4を設定している。動きベクトル検出部20では、D1から順に各検出領域の動きベクトルを検出し、ベクトル決定回路33には、検出領域D1、D2、D3、D4の順で、検出された動きベクトルと各検出領域の信頼性情報とが供給される。なお、各検出領域の動きベクトルを並列的に求めても良い。また、動きベクトル検出装置2の全体または一部の機能をソフトウェア処理で実現しても良い。
【0030】
ベクトル決定回路33では、4個の検出領域でそれぞれ求められた動きベクトルと信頼性の情報から画面全体の動きベクトルを検出する。このアルゴリズムは、種々のものが可能である。単純な例としては、最も信頼性が高いと判別された動きベクトルが画面全体の動きベクトルとして選択される。他の例としては、信頼性の高い動きベクトルが複数あった場合に、それらの平均値を画面全体の動きベクトルとして採用する。これら以外の方法も可能である。
【0031】
信頼性判別回路32は、動きベクトル検出部20から出力される動きベクトルが本来の手振れによる動きベクトルと異なることがあるために設けられている。
従来では、最小値、積分値の平均値に基づいて信頼性が判別されていた。
【0032】
図9において、参照符号41は、通常の被写体の偏移に対する積分値の変化を示し、41avがその平均値を示す。積分値の分布は、図6に示すように、3次元分布であるが、図9では、簡単のため1つの偏移(例えばXまたはY)に沿ったレベル変化が示されている。参照符号42は、移動物体が画面に進入した場合の積分値の変化を示す。この場合では、極値のレベルが通常の場合のものに比して大きくなる。参照符号43は、低コントラスト時の積分値の変化を示す。低コントラスト時では、平均値が小さくなる。これらの場合に検出された動きベクトルは、手振れを正確に反映しないことが多いので、信頼性が低いものと判別される。
【0033】
縞模様でない被写体の場合では、図6および図10に示すように、偏移に対する相関値の積分値のレベル分布は、1つの極値のみ存在するか、たとえ複数の極値が存在しても図11に示すようにそれらのレベルは、最小の極値と大きく異なっている。これらの場合では、従来の信頼性判定の方法を検出された動きベクトルに対して適用することができる。
【0034】
しかしながら、検出領域内の被写体の輝度レベルが2値的な縞模様の場合では、図12に示すように、積分値の分布として、複数の極値(図12では、位置aおよびb)が存在する場合が多く、レベルが比較的近い極値が存在する。また、図13に示すように、レベルが比較的近い複数の極値が存在する場合もある。そのため、本来の動きベクトルを点bの位置から検出すべきであるにもかかわらず、レベルが最小の極値の位置aから動きベクトルが検出される。この動きベクトルは、本来の手振れベクトルとは異なるものである。
【0035】
被写体が縞模様である場合では、積分値の最小値のレベルや、平均値に基づく従来の信頼性の判別構成では、本来手振れ動きベクトルとは異なったものが有効な動きベクトルとして扱われ、その結果、手振れ補正時に不自然な手振れ補正がなされる問題があった。
【0036】
この発明は、検出領域に縞模様が存在する場合においても、信頼性を判別できるようにするものである。すなわち、積分値の分布の中で複数の極値を検出し、最も積分値が小さい極値を最小(1番目の)極値とし、それ以外の極値と比較することによって、最小極値と、少なくとも2番目に小さい極値が近いレベルであることを検出した場合に、検出された動きベクトルの信頼性が低いと判定するものである。これは、動きベクトルとして検出される最小極値に対してレベルが近い極値が存在することによる誤動作を防止するためである。但し、信頼性判別回路がこの発明による信頼性判別の方法と共に、従来の最小値のレベル、平均値等の特徴を使用した信頼性の判別を併用するようにしても良い。
【0037】
最小極値と全ての極値を比較するのが1つの方法である。他の方法は、2番目に積分値が小さい点(第2極値)だけを最小極値と比較する方法である。第2極値以外に、極値の積分値に関する情報が無くても、充分に判別を行うことができる。このように、全ての極値ではなく、二つの極値しか扱わなければ、回路規模を抑えることができる。
【0038】
そこで、図12に示したように、偏移−相関値のグラフにおいて、複数の極値が存在する場合、最小極値と第2極値(2番目に小さい値)を用いて、次式に示す判別式を満たす場合に信頼性がないと判定される。ABS( )は、絶対値を意味する。
【0039】
第2極値/最小極値 ≦しきい値
【0040】
または、ABS(第2極値−最小極値)≦しきい値
【0041】
存在する極値を全て用いる場合では、次式によって信頼性が判定される。Σは、最小極値以外に存在する全ての極値の数の総和を意味する。
【0042】
ΣABS(極値−最小極値)/最小極値以外の全極値の数≦しきい値
【0043】
一実施形態では、ベクトル特徴検出回路31において、積分値の分布に存在する複数の極値の位置と、極値のレベルを検出する。検出された極値の位置とレベルの情報が信頼性判別回路32に供給され、信頼性判別回路32が上述した判別式に基づいて動きベクトルの信頼性を判別する。信頼性の有無の情報がベクトル決定回路33に供給され、ベクトル決定回路33は、例えば4個の検出領域のそれぞれで検出され、且つ信頼性が高いと判別された動きベクトルのみを使用して画面全体の動きベクトルを決定する。
【0044】
この発明は、上述したこの発明の一実施形態等に限定されるものでは無く、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば極値のレベルは、0からのレベルに限らず、積分値の最大値(例えば8ビットデータの場合の255)との差によって規定しても良い。
【0045】
【発明の効果】
この発明では、輝度レベルが2値的な被写体例えば縞模様の被写体を撮影した場合では、積分値の分布において、複数の極値が発生し、しかも、1番目のものと少なくとも2番目のものとが近いレベルとなることに着目し、そのような場合では、検出された動きベクトルの信頼性を低いものと判定する。この信頼性判定処理によって、画面全体の動きベクトルを決定する場合に、信頼性の低い動きベクトルを排除することができ、手振れ補正時に不自然な補正をする等の誤動作を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】手振れ補正装置の一例を示すブロック図である。
【図2】動きベクトル検出方法の説明に用いる略線図である。
【図3】動きベクトル検出のための検出領域を示す略線図である。
【図4】動きベクトル検出のための代表点とサーチ範囲の関係を示す略線図である。
【図5】相関値の積分値を説明するための略線図である。
【図6】相関値の積分値を3次元的に示す略線図である。
【図7】動きベクトル検出部の一例のブロック図である。
【図8】動きベクトル検出装置の一例のブロック図である。
【図9】偏移−積分値の例を示す略線図である。
【図10】通常の被写体から求められた偏移−積分値の例を示す略線図である。
【図11】通常の被写体から求められた偏移−積分値の例を示す略線図である。
【図12】縞模様のような2値的な被写体から求められた偏移−積分値の例を示す略線図である。
【図13】縞模様のような2値的な被写体から求められた偏移−積分値の例を示す略線図である。
【符号の説明】
2・・・動きベクトル検出装置、3・・・補正制御部、4・・・フィールドメモリ、31・・・ベクトル特徴検出回路、32・・・信頼性判別回路、33・・・動きベクトル決定回路
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a motion vector detection apparatus and method, a camera shake correction apparatus and method, and an imaging apparatus that detect a motion vector due to camera shake, for example.
[0002]
[Prior art]
When a subject is imaged by a camera-integrated imaging apparatus, there is a problem that a captured image is shaken by camera shake. To correct this, camera shake correction is performed to detect a motion vector and correct the shake of the captured image. The motion vector is obtained by detecting the correlation between the previous field (or frame) and the current field (or frame). The motion due to camera shake correction is the motion of the entire screen, and the motion vector of the entire screen is detected.
[0003]
A conventional motion vector detection device detects a motion vector by calculating the correlation between the representative point set in the previous field and the luminance level of the pixel in the current field. For example, the absolute value of the field difference between the representative point and the value of a plurality of pixels within the search range of the current field is calculated, the absolute value of the difference is integrated for one field or one detection area, and the movement starts from the position of the minimum value of the integral value The vector was detected. Further, the reliability of whether or not the detected motion vector reflects camera shake is determined. If the reliability is low, that is, the motion vector is determined not to reflect camera shake, the detected motion vector is detected. The motion vector was treated as invalid. Conventionally, the reliability of a motion vector has been determined based on the minimum value, average value, gradient, etc. of the integral value.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, when a camera shake is detected when the captured image is a striped pattern, a motion vector that is not an original camera shake may be detected. The motion vector different from the original camera shake must be invalidated in the reliability determination, but the conventional reliability determination method is difficult to eliminate the motion vector detected in the case of a striped signal. .
[0005]
Therefore, an object of the present invention is to solve such problems and to eliminate a motion vector that is different from the original camera shake when a striped pattern is imaged, a motion vector detection apparatus and method, a camera shake correction apparatus and method, An object is to provide an imaging apparatus.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problem, the invention according to claim 1 is a motion vector detection device that detects a motion vector caused by camera shake of an imaging device from an input video signal.
Representative point storage means for extracting and storing a plurality of representative points from a temporally previous field or frame;
Correlation value calculating means for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating a correlation value between the plurality of pixels in each search range and the representative points;
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and integration means for integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
A motion vector detection means for detecting a motion vector for each detection region based on the integration value of the correlation value from the integration means ;
Reliability determination means for determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value from the integration means;
Motion vector determination means for determining the motion vector of the entire screen, which is supplied with the motion vector from the motion vector detection means and the reliability information from the reliability determination means ,
The reliability determination means detects that there are a plurality of integrated extreme values in the detection region, and detects that the first extreme value and at least the second extreme value are close to each other. , Determining that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection means is not reliable ,
A motion vector detecting device in which a motion vector determining means for determining a motion vector of the entire screen by excluding motion vectors determined to be low reliability. The invention of claim 2 is a motion vector detection method for performing such reliability determination.
[0007]
The invention of claim 3 is a camera shake correction device that detects a motion vector caused by a camera shake of an imaging device from an input video signal and corrects the camera shake based on the detected motion vector.
Representative point storage means for extracting and storing a plurality of representative points from a temporally previous field or frame;
Correlation value calculating means for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating a correlation value between the plurality of pixels in each search range and the representative points;
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and integration means for integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
A motion vector detection means for detecting a motion vector for each detection region based on the integration value of the correlation value from the integration means ;
Reliability determination means for determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value from the integration means;
Motion vector determination means for determining the motion vector of the entire screen, which is supplied with the motion vector from the motion vector detection means and the reliability information from the reliability determination means ,
The reliability determination means detects that there are a plurality of integrated extreme values in the detection region, and detects that the first extreme value and at least the second extreme value are close to each other. , Determining that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection means is not reliable ,
By excluding motion vectors by the motion vector determining means it is determined to be low reliability determining the motion vector of the entire screen, a camera-shake correction device for correcting the motion vector thus a shake determined. The invention of claim 4 is a camera shake correction method for correcting camera shake based on a highly reliable motion vector obtained by the motion vector determining means.
[0008]
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an imaging apparatus including a camera shake correction apparatus that detects a motion vector caused by camera shake of the imaging apparatus from an input video signal and corrects the camera shake using the detected motion vector.
The image stabilizer is
Representative point storage means for extracting and storing a plurality of representative points from a temporally previous field or frame;
Correlation value calculating means for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating a correlation value between the plurality of pixels in each search range and the representative points;
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and integration means for integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
A motion vector detection means for detecting a motion vector for each detection region based on the integration value of the correlation value from the integration means ;
Reliability determination means for determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value from the integration means;
Motion vector determination means for determining the motion vector of the entire screen , which is supplied with the motion vector from the motion vector detection means and the reliability information from the reliability determination means,
The reliability determination means detects that there are a plurality of integrated extreme values in the detection region, and detects that the first extreme value and at least the second extreme value are close to each other. , Determining that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection means is not reliable ,
Motion vector determination means determines the motion vector of the entire screen by excluding motion vectors determined to be low reliability, it is constructed imaging apparatus to correct a shake Accordingly hand to the determined motion vector.
[0009]
In the present invention, when it is detected that there are a plurality of extreme values of the integral value and it is detected that the first extreme value and at least the second smallest extreme value are close to each other, It is presumed that an integral value has been generated by the image, and in this case, the detected motion vector is determined to have low reliability. Therefore, it is possible to avoid camera shake correction using a motion vector with low reliability.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In order to facilitate understanding of the present invention, an example of a camera shake correction apparatus will be described. FIG. 1 shows such a camera shake correction apparatus, and reference numeral 1 is an input terminal for a digital video signal to be subjected to camera shake correction. The input video signal is picked up by the image pickup apparatus. An input video signal is supplied to the motion vector detection device 2 and the field memory 4. The motion vector detection device 2 detects the motion vector, determines the reliability of the detected motion vector, and detects the motion vector of the entire screen from the highly reliable motion vector. The motion vector detected by the motion vector detection device 2 is supplied to the correction control unit 3.
[0011]
The correction control unit 3 performs camera shake correction based on the detected motion vector. A motion vector from the correction control unit 3 is supplied to the field memory 4. The field memory 4 stores input video signals (digital) from the imaging unit. For example, the imaging unit is configured to be an area larger than the output image area, and to perform camera shake correction using the surplus area generated thereby. In the field memory 4, an image including the surplus area is accumulated, and camera shake is corrected by changing a position to be cut out as an output image area based on the motion vector. The field memory 4 performs correction in units of integer pixels in camera shake correction. That is, a process for shifting the image in the direction opposite to the camera shake is performed. When this shift process is performed, the excess area is used so that no image is lost. The readout of the imaging unit may be controlled, or the captured image may be enlarged and stored in the field memory 4.
[0012]
The video signal read from the field memory 4 is supplied to the interpolation unit 5. In the interpolation unit 5, among the correction amounts based on the motion vector obtained by the correction control unit 3, correction amounts equal to or smaller than integer pixels are corrected by interpolation. Interpolation is realized by weighted addition according to a correction amount equal to or less than an integer pixel. If the horizontal motion vector component is 0.5 pixels, for example, an image shifted by 0.5 pixels in the horizontal direction is generated by the average value of two adjacent pixels. Similar interpolation is performed in the vertical direction.
[0013]
In this description, one field is handled as one screen, but one frame may be handled as one screen. The video signal may be either an interlace signal or a non-interlace signal. Furthermore, the present invention can be applied to camera shake correction of a color video signal. However, the motion vector is detected using the luminance signal, and camera shake correction is performed on both the luminance signal and the color component signal.
[0014]
The motion vector detection device 2 detects a motion vector by a representative point matching method. In the representative point matching method, a representative point is set in the previous field, the luminance level of the pixel in the search field of the current field is compared with the luminance level of the representative point in the previous field, and the pixel of the representative point in the pixels in the search range is compared. In this method, a motion vector is detected from the nearest pixel.
[0015]
FIG. 2 shows a motion vector detection method based on the representative point matching method.
A search range SRn composed of a plurality of pixels is set in the current field. For example, the value of the pixel at the center position of the region SRn-1 of the previous field having the same size and the same position as the search range SRn is set as the representative point St-1 (Xk, Yk). The absolute value of the difference in luminance level between the representative point St-1 (Xk, Yk) and a plurality of pixels in the search range SRn is calculated. The absolute value of the difference generated in the search range is the correlation value. A plurality of search ranges are set in one field, and correlation values obtained in each search range are integrated over one field, thereby forming an integrated value of correlation values. A motion vector is detected from this integrated value.
[0016]
As described above, the correlation value representing the correlation between the luminance levels is the absolute value of the difference between the luminance level of the representative point and the luminance level of each pixel in the search range SRn. When the correlation is high, the correlation value becomes small. is there. As the correlation value, the square of the difference may be used. A motion vector is detected from the integrated value obtained by integrating the correlation values. When the search range SRn is the integral value of the correlation value, the position a having the minimum integral value is detected. A motion vector Mv is detected from the deviation between the position of the representative point and the detected position a.
[0017]
Image shake caused by camera shake at the time of shooting is shake of the entire screen, and camera shake correction is a process of using the field memory 4 to shift the entire screen in the direction opposite to the motion vector generated by camera shake. An example of a method for obtaining the motion vector of the entire screen will be described more specifically.
[0018]
FIG. 3 is an example of a detection area set in one captured image. Detection areas D0, D1, D2, and D3 are set in each divided area obtained by dividing each field (each screen) into four. A motion vector of each detection area is obtained, and a motion vector of the entire screen is obtained using a highly reliable motion vector of each detection area.
[0019]
FIG. 4 shows an example of the detection area Di (i = 0, 1, 2, 3) in detail. The detection area of the previous field includes a total of 48 representative points, for example, 8 in the horizontal direction and 6 in the vertical direction. At the spatial position corresponding to each representative point, the same number of search ranges SRn (n = 0 to 47) as the representative points are set in the current field. The search range has a horizontal position of (0, 1, 2,..., X) and a vertical position of (0, 1, 2,..., Y). Both positions define the position of each pixel. The position of the representative point is, for example, the center position of the area at the same position as the search range. Then, deviation x and deviation y with respect to the position of the representative point are defined. At the same position as the representative point, the deviations x and y are both zero.
[0020]
In each of the detection areas Di, a correlation value, for example, an absolute value of a difference between the representative point and each pixel is obtained for each pixel in each search range. The correlation value is integrated for each detection region, and the motion vector of the detection region is obtained from the integration value of the correlation value (hereinafter referred to as the integration value of the detection region as appropriate). FIG. 5 shows a method for obtaining the integral value of the correlation value. FIG. 5 is an example in which Z + 1 search ranges SR0 to SRz are included in one detection region.
[0021]
In the uppermost part of FIG. 5, the correlation value obtained in the search range SR0 is shown. Since a correlation value is generated corresponding to the position of each pixel, the position of each correlation value is shown. Correlation values of other search ranges are similarly generated at the positions of the respective pixels. Then, among the correlation values of all the search ranges in the detection area, those at the same position are added to obtain the integral value SRd of the correlation values. For example the correlation value at position (0,0,0), the correlation value at position (0,0,1), · · ·, (0,0, Z) is the value of the correlation value is the sum of the position of the correlation This is the component at the position (0, 0) of the integrated value SRd of the value.
[0022]
FIG. 6 shows the integral value of the correlation value of one detection area thus obtained in three dimensions (shifts x and y and the magnitude of the correlation value). In FIG. 6, a motion vector is detected from a position a where the integral value is minimum. That is, the values of the deviations x and y corresponding to the position a are set as the minimum value of the correlation value integral value in the detection region. Note that, as described above, by having a plurality of search ranges in one detection region, it is possible to prevent a decrease in detection accuracy. Furthermore, a plurality of search ranges set in one detection area may have overlapping portions.
[0023]
FIG. 7 illustrates an exemplary configuration of the motion vector detection unit 20 in the motion vector detection device 2. A video signal is input from the input terminal 21 and supplied to the filter processing circuit 22. The filter processing circuit 22 removes frequency components unnecessary for motion detection. The output signal of the filter processing circuit 22 is supplied to one input terminal of the representative point storage circuit 23 and the subtractor 24. The value of the representative point from the representative point storage circuit 23 is supplied to the other input terminal of the subtracter 24.
[0024]
The representative point storage circuit 23 stores the value of the pixel at the center position of the two-dimensional region corresponding to the search range as a representative point. For example, the representative point storage circuit 23 includes a memory that selectively stores a representative point of the current field and a memory that holds a representative point of the previous field. The value of the representative point of the previous field is supplied from the representative point storage circuit 23 to the other input terminal of the subtractor 24.
[0025]
In the subtracter 24, each pixel value in the search range is subtracted from the representative point. The difference data from the subtractor 24 is supplied to the absolute value conversion circuit 25 and converted into the absolute value of the difference. The absolute value of the difference is the correlation value. The correlation value is supplied to the cumulative addition circuit 26, and all the correlation values included in the detection region are integrated as described with reference to FIG. The cumulative addition circuit 26 obtains an integral value of the correlation values of one detection area.
[0026]
The integral value of the correlation value from the cumulative addition circuit 26 is supplied to the motion vector generation circuit 27. The motion vector generation circuit 27 detects the minimum integral value, detects a motion vector from the deviations x and y, and outputs it. The output motion vector is detected in one detection area.
[0027]
FIG. 8 shows an example of the configuration of the motion vector detection device 2. Regarding the motion vector detection unit 20 in the motion vector detection device 2, the same reference numerals are given to portions corresponding to those in FIG. 7, and the description thereof is omitted to avoid duplication. In addition to the motion vector detection unit 20, the motion vector detection device 2 includes a vector feature detection circuit 31, a reliability determination circuit 32, and a vector determination circuit 33. The integral value of the correlation value output from the cumulative addition circuit 26 of the motion vector detection unit 20 is supplied to the vector feature detection circuit 31 together with the motion vector generation circuit 27.
[0028]
The vector feature detection circuit 31 is a circuit that detects a feature around the minimum value point a shown in FIG. 6 and a feature of the correlation value integral value. Features detected by the vector feature detection circuit 31 are supplied to the reliability determination circuit 32. The reliability determination circuit 32 generates reliability information indicating the degree of reliability based on the detected feature, and supplies the reliability information to the vector determination circuit 33. The vector determination circuit 33 determines a highly reliable motion vector using the reliability information. The motion vector determination circuit 33 determines the motion vector of the entire screen using the reliability information and the motion vector of each detection area, and outputs the determined motion vector.
[0029]
As described with reference to FIG. 3, four detection areas D1 to D4 are set on one screen. The motion vector detection unit 20 detects the motion vector of each detection region in order from D1, and the vector determination circuit 33 detects the detected motion vector and each detection region in the order of detection regions D1, D2, D3, and D4. Reliability information is provided. In addition, you may obtain | require the motion vector of each detection area | region in parallel. Moreover, you may implement | achieve the whole or one part function of the motion vector detection apparatus 2 by software processing.
[0030]
The vector determination circuit 33 detects the motion vector of the entire screen from the motion vector and reliability information obtained in each of the four detection areas. Various algorithms are possible. As a simple example, the motion vector determined to have the highest reliability is selected as the motion vector for the entire screen. As another example, when there are a plurality of highly reliable motion vectors, the average value thereof is adopted as the motion vector of the entire screen. Other methods are possible.
[0031]
The reliability determination circuit 32 is provided because the motion vector output from the motion vector detection unit 20 may be different from the original motion vector due to camera shake.
Conventionally, the reliability is determined based on the average value of the minimum value and the integral value.
[0032]
In FIG. 9, reference numeral 41 indicates a change in the integrated value with respect to a normal subject shift, and 41 av indicates an average value thereof. The integrated value distribution is a three-dimensional distribution as shown in FIG. 6, but in FIG. 9, the level change along one shift (for example, X or Y) is shown for simplicity. Reference numeral 42 indicates a change in the integral value when a moving object enters the screen. In this case, the extreme value level is larger than that in the normal case. Reference numeral 43 indicates a change in the integral value at the time of low contrast. At low contrast, the average value is small. Since the motion vector detected in these cases often does not accurately reflect camera shake, it is determined that the reliability is low.
[0033]
In the case of a subject that is not a striped pattern, as shown in FIGS. 6 and 10, the level distribution of the integral value of the correlation value with respect to the deviation exists even if there is only one extreme value, or even if there are multiple extreme values. As shown in FIG. 11, these levels are significantly different from the minimum extreme values. In these cases, a conventional reliability determination method can be applied to the detected motion vector.
[0034]
However, in the case where the luminance level of the subject in the detection area is a binary striped pattern, as shown in FIG. 12, there are a plurality of extreme values (positions a and b in FIG. 12) as an integrated value distribution. In many cases, there are extreme values whose levels are relatively close. In addition, as shown in FIG. 13, there may be a plurality of extreme values having relatively close levels. Therefore, although the original motion vector should be detected from the position of the point b, the motion vector is detected from the position a having the minimum level. This motion vector is different from the original camera shake vector.
[0035]
When the subject has a striped pattern, the conventional reliability determination configuration based on the minimum value of the integral value or the average value treats a motion vector different from the original motion vector as an effective motion vector. As a result, there is a problem that unnatural camera shake correction is performed during camera shake correction.
[0036]
The present invention makes it possible to determine the reliability even when a striped pattern exists in the detection region. That is, by detecting a plurality of extreme values in the distribution of integrated values, the extreme value with the smallest integrated value is set as the minimum (first) extreme value, and compared with the other extreme values, When it is detected that at least the second smallest extreme value is at a close level, it is determined that the reliability of the detected motion vector is low. This is to prevent malfunction due to the existence of an extreme value whose level is close to the minimum extreme value detected as a motion vector. However, the reliability determination circuit may be used together with the reliability determination method according to the present invention in combination with the conventional reliability determination using features such as the minimum value level and the average value.
[0037]
One method is to compare the minimum extreme value with all extreme values. The other method is a method of comparing only the second smallest integrated value (second extreme value) with the minimum extreme value. Even if there is no information regarding the integral value of the extreme value other than the second extreme value, the determination can be made sufficiently. Thus, if only two extreme values are handled instead of all extreme values, the circuit scale can be reduced.
[0038]
Therefore, as shown in FIG. 12, in the deviation-correlation value graph, when there are a plurality of extreme values, the minimum extreme value and the second extreme value (second smallest value) are used to obtain the following equation: If the discriminant shown is satisfied, it is determined that there is no reliability. ABS () means an absolute value.
[0039]
Second extreme value / minimum extreme value ≦ threshold
Or ABS (second extreme value−minimum extreme value) ≦ threshold
In the case of using all existing extreme values, the reliability is determined by the following equation. Σ means the sum of the number of all extremums that exist other than the minimum extremum.
[0042]
ΣABS (extreme value−minimum extreme value) / number of all extreme values other than minimum extreme value ≦ threshold
In one embodiment, the vector feature detection circuit 31 detects the positions of a plurality of extreme values existing in the integral value distribution and the levels of the extreme values. Information on the position and level of the detected extreme value is supplied to the reliability determination circuit 32, and the reliability determination circuit 32 determines the reliability of the motion vector based on the above-described discriminant. Information on the presence / absence of reliability is supplied to the vector determination circuit 33. The vector determination circuit 33 uses only motion vectors detected in each of, for example, four detection areas and determined to have high reliability. Determine the overall motion vector.
[0044]
The present invention is not limited to the above-described embodiment of the present invention, and various modifications and applications can be made without departing from the gist of the present invention. For example, the level of the extreme value is not limited to the level from 0 but may be defined by the difference from the maximum value of the integrated value (for example, 255 in the case of 8-bit data).
[0045]
【The invention's effect】
In the present invention, when a subject having a binary luminance level, such as a striped subject, is photographed, a plurality of extreme values are generated in the distribution of integral values, and the first one and at least the second one are obtained. In such a case, it is determined that the reliability of the detected motion vector is low. With this reliability determination process, when determining the motion vector of the entire screen, motion vectors with low reliability can be eliminated, and malfunctions such as unnatural correction during camera shake correction can be prevented.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a camera shake correction apparatus.
FIG. 2 is a schematic diagram used for explaining a motion vector detection method;
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a detection region for motion vector detection.
FIG. 4 is a schematic diagram showing a relationship between a representative point for motion vector detection and a search range.
FIG. 5 is a schematic diagram for explaining an integral value of correlation values;
FIG. 6 is a schematic diagram illustrating an integral value of a correlation value in a three-dimensional manner.
FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a motion vector detection unit.
FIG. 8 is a block diagram of an example of a motion vector detection device.
FIG. 9 is a schematic diagram illustrating an example of a deviation-integral value.
FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example of a deviation-integral value obtained from a normal subject.
FIG. 11 is a schematic diagram illustrating an example of a deviation-integral value obtained from a normal subject.
FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a deviation-integral value obtained from a binary subject such as a striped pattern.
FIG. 13 is a schematic diagram illustrating an example of a deviation-integral value obtained from a binary subject such as a striped pattern.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 2 ... Motion vector detection apparatus, 3 ... Correction control part, 4 ... Field memory, 31 ... Vector feature detection circuit, 32 ... Reliability discrimination circuit, 33 ... Motion vector determination circuit

Claims (5)

撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出する動きベクトル検出装置において、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶手段と、
現在のフィールドまたはフレームに上記代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と上記代表点との相関値を演算する相関値演算手段と、
上記入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、上記相関値演算手段からの相関値を上記検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分手段と、
上記積分手段からの相関値の積分値に基づいて上記検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
上記積分手段からの相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定手段と、
上記動きベクトル検出手段からの上記動きベクトルと、上記信頼性判定手段からの信頼性の情報とが供給され、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを備え、
上記信頼性判定手段は、上記検出領域内に上記積分値の極値が複数存在することを検出し、上記極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、上記動きベクトル検出手段によって検出された上記検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
上記動きベクトル決定手段が上記信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル検出装置。
In a motion vector detection device that detects a motion vector generated by camera shake of an imaging device from an input video signal,
Representative point storage means for extracting and storing a plurality of representative points from a temporally previous field or frame;
Correlation value calculation means for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating a correlation value between the plurality of pixels in each search range and the representative points When,
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and integration means for integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
Motion vector detection means for detecting a motion vector for each detection region based on an integration value of the correlation value from the integration means ;
Reliability determination means for determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value from the integration means;
Motion vector determination means for determining the motion vector of the entire screen, supplied with the motion vector from the motion vector detection means and reliability information from the reliability determination means ;
The reliability determination means detects that there are a plurality of extreme values of the integral value in the detection region, and determines that at least the second extreme value is close to the first extreme value. If detected, it is determined that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection means has low reliability ,
A motion vector detection apparatus for determining a motion vector of the entire screen by excluding a motion vector determined by the motion vector determination means as having low reliability .
撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出する動きベクトル検出方法において、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶ステップと、
現在のフィールドまたはフレームに上記代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と上記代表点との相関値を演算する相関値演算ステップと、
上記入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、上記相関値演算手段からの相関値を上記検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分ステップと、
求められた相関値の積分値に基づいて上記検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
上記相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定ステップと、
上記動きベクトル検出ステップにより検出された上記動きベクトルと、上記信頼性の情報とから、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定ステップとを有し、
上記信頼性判定ステップは、上記検出領域内に上記積分値の極値が複数存在することを検出し、上記極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、上記動きベクトル検出ステップによって検出された上記検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
上記動きベクトル決定ステップにおいて上記信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して上記画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル検出方法。
In a motion vector detection method for detecting a motion vector caused by camera shake of an imaging device from an input video signal,
A representative point storing step of extracting and storing a plurality of representative points from the previous field or frame in time;
Correlation value calculating step for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating correlation values between the plurality of pixels in each search range and the representative points When,
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and an integration step of integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
A motion vector detection step for detecting a motion vector for each detection region based on an integral value of the obtained correlation values ;
A reliability determination step of determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value;
A motion vector determination step for determining a motion vector of the entire screen from the motion vector detected by the motion vector detection step and the reliability information;
The reliability determination step detects that there are a plurality of extreme values of the integral value in the detection region, and determines that at least a second extreme value is close to the first extreme value. If detected, it is determined that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection step has low reliability ,
A motion vector detection method for determining a motion vector of the entire screen by excluding motion vectors determined to have low reliability in the motion vector determination step .
撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出し、検出された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正装置において、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶手段と、
現在のフィールドまたはフレームに上記代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と上記代表点との相関値を演算する相関値演算手段と、
上記入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、上記相関値演算手段からの相関値を上記検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分手段と、
上記積分手段からの相関値の積分値に基づいて上記検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
上記積分手段からの相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定手段と
上記動きベクトル検出手段からの上記動きベクトルと、上記信頼性判定手段からの信頼性の情報とが供給され、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを備え、
上記信頼性判定手段は、上記検出領域内に上記積分値の極値が複数存在することを検出し、上記極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、上記動きベクトル検出手段によって検出された上記検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
上記動きベクトル決定手段が上記信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して上記画面全体の動きベクトルを決定し、決定された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正装置。
In a camera shake correction apparatus that detects a motion vector caused by a camera shake of an imaging device from an input video signal and corrects the camera shake based on the detected motion vector.
Representative point storage means for extracting and storing a plurality of representative points from a temporally previous field or frame;
Correlation value calculation means for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating a correlation value between the plurality of pixels in each search range and the representative points When,
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and integration means for integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
Motion vector detection means for detecting a motion vector for each detection region based on an integration value of the correlation value from the integration means ;
Reliability determination means for determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value from the integration means;
Motion vector determination means for determining the motion vector of the entire screen, supplied with the motion vector from the motion vector detection means and reliability information from the reliability determination means ;
The reliability determination means detects that there are a plurality of extreme values of the integral value in the detection region, and determines that at least the second extreme value is close to the first extreme value. If detected, it is determined that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection means has low reliability ,
Shake correction apparatus the motion vector determining means excludes the determined motion vector is low the reliability determining the motion vector of the entire screen, shake to correct Accordingly hand to the determined motion vector.
撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出し、検出された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正方法において、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶ステップと、
現在のフィールドまたはフレームに上記代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と上記代表点との相関値を演算する相関値演算ステップと、
上記入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、上記相関値演算手段からの相関値を上記検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分ステップと、
求められた相関値の積分値に基づいて上記検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
上記相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定ステップと、
上記動きベクトル検出ステップにより検出された上記動きベクトルと、上記信頼性の情報とから、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定ステップとを有し、
上記信頼性判定ステップは、上記検出領域内に上記積分値の極値が複数存在することを検出し、上記極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、上記動きベクトル検出ステップによって検出された上記検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
上記動きベクトル決定ステップにおいて上記信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して上記画面全体の動きベクトルを決定し、決定された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正方法。
In a camera shake correction method for detecting a motion vector caused by a camera shake of an imaging device from an input video signal and correcting the camera shake by the detected motion vector,
A representative point storing step of extracting and storing a plurality of representative points from the previous field or frame in time;
Correlation value calculating step for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating correlation values between the plurality of pixels in each search range and the representative points When,
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and an integration step of integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
A motion vector detection step for detecting a motion vector for each detection region based on an integral value of the obtained correlation values ;
A reliability determination step of determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value ;
A motion vector determination step for determining a motion vector of the entire screen from the motion vector detected by the motion vector detection step and the reliability information ;
The reliability determination step detects that there are a plurality of extreme values of the integral value in the detection region, and determines that at least a second extreme value is close to the first extreme value. If detected, it is determined that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection step has low reliability ,
Shake correction method for correcting by excluding motion vectors determined to be low the reliability in the motion vector determining step determines the motion vector of the entire screen, vibration thus hand determined motion vector.
撮像装置の手振れにより生じる動きベクトルを入力映像信号から検出し、検出された動きベクトルによって手振れを補正する手振れ補正装置を備えた撮像装置において、
上記手振れ補正装置は、
時間的に前のフィールドまたはフレームから複数の代表点を抽出して記憶する代表点記憶手段と、
現在のフィールドまたはフレームに上記代表点のそれぞれと同一の位置の画素を含む複数のサーチ範囲を設定し、各サーチ範囲内の複数の画素と上記代表点との相関値を演算する相関値演算手段と、
上記入力映像信号の画面が分割されて複数の検出領域が設定され、上記相関値演算手段からの相関値を上記検出領域のそれぞれの範囲で積分する積分手段と、
上記積分手段からの相関値の積分値に基づいて上記検出領域毎に動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
上記積分手段からの相関値の積分値を使用して検出された動きベクトルの信頼性を判定する信頼性判定手段と
上記動きベクトル検出手段からの上記動きベクトルと、上記信頼性判定手段からの信頼性の情報とが供給され、画面全体の動きベクトルを決定する動きベクトル決定手段とを備え、
上記信頼性判定手段は、上記検出領域内に上記積分値の極値が複数存在することを検出し、上記極値の1番目のものと、少なくとも2番目の極値が近いレベルであることを検出した場合に、上記動きベクトル検出手段によって検出された上記検出領域の動きベクトルの信頼性が低いと判定し、
上記動きベクトル決定手段が上記信頼性が低いと判定された動きベクトルを除外して上記画面全体の動きベクトルを決定し、決定された動きベクトルによって手振れを補正するように構成された撮像装置。
In an imaging apparatus provided with a camera shake correction device that detects a motion vector caused by camera shake of the imaging device from an input video signal and corrects the camera shake based on the detected motion vector.
The camera shake correction device
Representative point storage means for extracting and storing a plurality of representative points from a temporally previous field or frame;
Correlation value calculation means for setting a plurality of search ranges including pixels at the same position as each of the representative points in the current field or frame, and calculating a correlation value between the plurality of pixels in each search range and the representative points When,
A plurality of detection areas are set by dividing the screen of the input video signal, and integration means for integrating the correlation values from the correlation value calculation means in respective ranges of the detection areas ;
Motion vector detection means for detecting a motion vector for each detection region based on an integration value of the correlation value from the integration means ;
Reliability determination means for determining the reliability of the motion vector detected using the integral value of the correlation value from the integration means;
Motion vector determination means for determining the motion vector of the entire screen , supplied with the motion vector from the motion vector detection means and reliability information from the reliability determination means;
The reliability determination means detects that there are a plurality of extreme values of the integral value in the detection region, and determines that at least the second extreme value is close to the first extreme value. If detected, it is determined that the motion vector in the detection area detected by the motion vector detection means has low reliability ,
The motion vector determining means excludes the determined motion vector is low the reliability determining the motion vector of the entire screen, constructed imaging apparatus to correct a shake Accordingly hand to the determined motion vector.
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