JP4893471B2

JP4893471B2 - 画像処理装置及びプログラム

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Publication number: JP4893471B2
Application number: JP2007137926A
Authority: JP
Inventors: 博清水
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 2007-05-24
Filing date: 2007-05-24
Publication date: 2012-03-07
Anticipated expiration: 2027-05-24
Also published as: US8411154B2; US20080291285A1; JP2008294737A

Description

本発明は、動画像情報を構成する複数の画像フレームの全体動きベクトルを算出する画像処理装置及びプログラムに関する。

従来、デジタルカメラ等の撮像装置として、動画像の撮像により生じた手ぶれを画像処理にて補正する、所謂、ぶれ補正を行うものが知られている。
ぶれ補正を行う上で、画像フレームの全体動きベクトルを算出するためには、例えば、細分化した小さなブロック毎に算出した複数の動きベクトルを用いる。この場合、画面内に動く被写体が存すると、手ぶれに係る動きベクトルとは異なる動く被写体成分に係る動きベクトルが局所的に存在する場合がある。この影響を避けるために、各エリアの動きベクトルの平均値と標準偏差によって定まる範囲内のもののみを選択し、更に各エリアのコントラスト係数を求め、それをもとに重み付け係数を求めたのち重み付け平均を求めこれを全体の動きベクトルとする。これにより信頼性の高低を評価して全体の動きベクトルを適確に求める技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−１５３７６号公報

しかしながら、上記方法では、画面内である程度の大きさの動く被写体が存すると、判定の基となる平均値と標準偏差自体が影響を受けてしまい、適正な全体動きベクトルを算出することができないといった問題がある。

そこで、本発明の課題は、動画像情報を構成する複数の画像フレームの全体動きベクトルを適正に算出することができる画像処理装置及びプログラムを提供することである。

請求項１に記載の発明の画像処理装置は、
動画像情報を構成する複数の画像フレームのうち、少なくとも何れか一の画像フレームを複数のブロックに分割するブロック分割手段と、
前記ブロック分割手段により分割されたブロックを前記一の画像フレームの前後のうちの何れか一方の画像フレームにて追跡して、当該ブロックの動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
前記動きベクトル算出手段により算出された複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較することにより、前記一の画像フレームの全体動きベクトルを算出する全体動きベクトル算出手段と、
前記全体動きベクトル算出手段による前記全体動きベクトルの算出の際に、前記評価対象としての一の動きベクトルの比較対象から除外される、当該一の動きベクトルに係るブロックから所定距離以内に存するブロックを特定するブロック特定手段と、
を備えることを特徴としている。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、
前記全体動きベクトル算出手段は、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較して当該評価対象の動きベクトルを投票するか否かを決定し、前記一の画像フレームの全体動きベクトルを多数決により決定することを特徴としている。

請求項３に記載の発明のプログラムは、
画像処理装置に、
動画像情報を構成する複数の画像フレームのうち、少なくとも何れか一の画像フレームを複数のブロックに分割する機能と、
分割されたブロックを前記一の画像フレームの前後のうちの何れか一方の画像フレームにて追跡して、当該ブロックの動きベクトルを算出する機能と、
算出された複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較することにより、前記一の画像フレームの全体動きベクトルを算出する機能と、
前記全体動きベクトルの算出の際に、前記評価対象としての一の動きベクトルの比較対象から除外される、当該一の動きベクトルに係るブロックから所定距離以内に存するブロックを特定する機能と、
を実現させることを特徴としている。

本発明によれば、動画像情報を構成する複数の画像フレームの全体動きベクトルの算出の際に、動く被写体成分の影響を受け難くすることができ、全体動きベクトルを適正に算出することができる。

以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
図１は、本発明を適用した一実施形態の撮像装置１００の概略構成を示すブロック図である。

本実施形態の撮像装置１００は、動画像の撮像により生成される各画像フレームＦの全体動きベクトルを算出する際に、当該一の画像フレームＦの複数のマクロブロックＭＢ、…の動きベクトルについて、評価対象の動きベクトルに係るブロックから所定距離ｄ以内に存するブロックの動きベクトルを比較対象から除外して、他の動きベクトルと比較して当該評価対象の動きベクトルを投票するか否かを決定する処理を行う。
具体的には、撮像装置１００は、例えば、図１に示すように、撮像部１と、撮像補助部２と、表示部３、操作部４と、記録媒体５と、ＵＳＢ端子６と、制御部７等を備えて構成されている。

撮像部１は、撮像手段として、被写体を連続して撮像して複数の画像フレームＦ、…を生成する。具体的には、撮像部１は、撮像レンズ群１１と、電子撮像部１２と、映像信号処理部１３と、画像メモリ１４と、撮影制御部１５等を備えている。

撮像レンズ群１１は、複数の撮像レンズから構成されている。
電子撮像部１２は、撮像レンズ群１１を通過した被写体像を二次元の画像信号に変換するＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-oxide Semiconductor）等の撮像素子から構成されている。
映像信号処理部１３は、電子撮像部１２から出力される画像信号に対して所定の画像処理を施すものである。
画像メモリ１４は、画像処理後の画像信号を一時的に記憶する。

撮影制御部１５は、ＣＰＵ７１の制御下にて、電子撮像部１２及び映像信号処理部１３を制御する。具体的には、撮影制御部１５は、電子撮像部１２に所定の露出時間で被写体を撮像させ、当該電子撮像部１２の撮像領域から画像信号（画像フレームＦ）を所定のフレームレートで読み出す処理の実行を制御する。

撮像補助部２は、撮像部１による被写体の撮像の際に駆動するものであり、例えば、フォーカス駆動部２１と、ズーム駆動部２２等を備えている。

フォーカス駆動部２１は、撮像レンズ群１１に接続されたフォーカス機構部（図示略）を駆動させる。
ズーム駆動部２２は、撮像レンズ群１１に接続されたズーム機構部（図示略）を駆動させる。
なお、フォーカス駆動部２１、ズーム駆動部２２は、撮影制御部１５に接続され、撮影制御部１５の制御下にて駆動する。

表示部３は、撮像部１により撮像された画像を表示するものであり、例えば、表示制御部３１と、画像表示部３２等を備えている。

表示制御部３１は、ＣＰＵ７１から適宜出力される表示データを一時的に保存するビデオメモリ（図示略）を備えている。
画像表示部３２は、表示制御部３１からの出力信号に基づいて撮像部１により撮像された画像（図２及び図５等参照）等の所定画像を表示する液晶モニタ等を備えている。

操作部４は、当該撮像装置１００の所定操作を行うためのものであり、例えば、操作入力部４１と、入力回路４２等を備えている。

操作入力部４１は、例えば、撮像部１による被写体の撮像を指示するシャッターボタン４１ａ等を備えている。
入力回路４２は、操作入力部４１から入力された操作信号をＣＰＵ７１に入力するためのものである。

記録媒体５は、例えば、カード型の不揮発性メモリ（フラッシュメモリ）やハードディスク等により構成され、撮像部１により撮像された画像の画像ファイルを複数記憶する。

ＵＳＢ端子６は、外部機器との接続用の端子であり、ＵＳＢケーブル（図示略）等を介してデータの送受信を行う。

制御部７は、撮像装置１００の各部を制御するものであり、例えば、ＣＰＵ７１と、プログラムメモリ７２と、データメモリ７３等を備えている。

ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２に記憶された撮像装置１００用の各種処理プログラムに従って各種の制御動作を行うものである。

データメモリ７３は、例えば、フラッシュメモリ等により構成され、ＣＰＵ７１によって処理されるデータ等を一時記憶する。

プログラムメモリ７２は、ＣＰＵ７１の動作に必要な各種プログラムやデータを記憶するものである。具体的には、プログラムメモリ７２は、ブロック分割プログラム７２ａ、動きベクトル算出プログラム７２ｂ、動きベクトル選択プログラム７２ｃ、ブロック特定プログラム７２ｄ、全体動きベクトル算出プログラム７２ｅ、ぶれ補正プログラム７２ｆ等を記憶している。

ブロック分割プログラム７２ａは、ＣＰＵ７１をブロック分割手段として機能させるものである。即ち、ブロック分割プログラム７２ａは、撮像部１により生成された動画像情報を構成する複数の画像フレームＦ、…（図３参照）のうち、少なくとも何れか一の画像フレームＦを複数のブロックに分割するブロック分割処理の実行に係る機能をＣＰＵ７１に実現させるためのプログラムである。
具体的には、ＣＰＵ７１がブロック分割プログラム７２ａを実行することで、複数の画像フレームＦ、…の各々について、１６×１６画素の正方領域であるマクロブロックＭＢ単位に分割する。

動きベクトル算出プログラム７２ｂは、ＣＰＵ７１を動きベクトル算出手段として機能させるものである。即ち、動きベクトル算出プログラム７２ｂは、ブロック分割処理にて分割された所定のブロックを一の画像フレームＦの前後のうちの何れか一方の画像フレームＦにて追跡して、当該ブロックの動きベクトルを算出する動きベクトル算出処理に係る機能をＣＰＵ７１に実現させるためのプログラムである。
具体的には、ＣＰＵ７１が動きベクトル算出プログラム７２ｂを実行することで、一の画像フレームＦを４×４の計１６個のマクロブロックＭＢからなるエリアに分割し、各エリアから特徴ある一のマクロブロックＭＢを選択する。そして、当該一のマクロブロックＭＢを一つ後の画像フレームＦ（或いは、一つ前の画像フレームＦ）にて追跡して、当該マクロブロックＭＢの動きベクトルを算出する（図２参照）。

動きベクトル選択プログラム７２ｃは、ＣＰＵ７１を動きベクトル選択手段として機能させるものである。即ち、ＣＰＵ７１が動きベクトル選択プログラム７２ｃを実行することで、動きベクトル算出処理にて算出された複数の動きベクトルのうち、全体動きベクトル算出処理（後述）に係る評価対象としての一の動きベクトルをランダム（任意）に選択する（ランダム選択処理）。

ブロック特定プログラム７２ｄは、ＣＰＵ７１をブロック特定手段として機能させるものであり。即ち、ブロック特定プログラム７２ｄは、全体動きベクトル算出処理の際に、評価対象としての一の動きベクトルの比較対象から除外される、当該一の動きベクトルに係るブロックから所定距離以内に存するブロック（図４参照）を特定するブロック特定処理に係る機能をＣＰＵ７１に実現させるためのプログラムである。
具体的には、ＣＰＵ７１がブロック特定プログラム７２ｄを実行することで、ランダム選択処理にて選択された評価対象の一の動きベクトル以外の比較対象となる動きベクトルＭＶｎの中で、下記の一般式（１）を満たすマクロブロックＭＢを特定する。
（Ｈｍ−Ｈｎ）２＋（Ｖｍ−Ｖｎ）２＜ｄ式（１）
ここで、評価対象の動きベクトルＭＶｍに係るマクロブロックＭＢの位置をＰｍ（Ｈｍ，Ｖｍ）とし、比較対象の動きベクトルＭＶｎに係るマクロブロックＭＢの位置をＰｎ（Ｈｎ，Ｖｎ）とし、所定距離をｄとする。
これにより、評価対象の動きベクトルＭＶｍに係るマクロブロックＭＢから所定距離ｄ以内に存するマクロブロックＭＢ、即ち、全体動きベクトル算出処理の際に、評価対象の動きベクトルの比較対象から除外されるマクロブロックＭＢが特定される。

全体動きベクトル算出プログラム７２ｅは、ＣＰＵ７１を全体動きベクトル算出手段として機能させるものである。即ち、全体動きベクトル算出プログラム７２ｅは、一の画像フレームＦの複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較して当該評価対象の動きベクトルに対して投票するか否かを決定し、一の画像フレームＦの全体動きベクトルを多数決により算出する全体動きベクトル算出処理に係る機能をＣＰＵ７１に実現させるためのプログラムである。
つまり、ＣＰＵ７１が全体動きベクトル算出プログラム７２ｅを実行することで、一の画像フレームＦからランダムに選択された評価（投票）対象となる一の動きベクトルについて、他の動きベクトルから投票を得て、最も票を得られた動きベクトルを全体動きベクトルとする。
具体的には、一の画像フレームＦから例えば、１００個（ｎ＝０〜９９）の動きベクトルＭＶ_ｎ（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）が算出されたとすると、評価対象の動きベクトルＭＶ_ｋ（ｋ；０〜９９の任意の実数）がブロック特定処理にて特定されたマクロブロックＭＢ以外の他のマクロブロックＭＢの動きベクトルを評価対象として下記の一般式（２）を満たす場合に、投票する。
（Ｘ_ｎ−Ｘ_ｋ）^２＋（Ｙ_ｎ−Ｙ_ｋ）^２＜ｔ式（２）
ここで、ｔは、しきい値とする。
これをｎ＝０〜９９について行うことで、動きベクトルＭＶ_ｋについての投票が完了する。

そして、評価対象となる動きベクトルＭＶ_ｋを所定回数変更して上記の投票を繰り返し、最終的に最も投票数が多かった動きベクトルを全体動きベクトルとして採用する。
例えば、図２及び図５に係る画像フレームＦにあっては、手ぶれに係る動きベクトル（図中、実線で示す）は左斜め上向きであり、全体動きベクトルとしては当該動きベクトルが選択されるのが好ましいが、当該画像フレームＦ中に存する自動車（動く被写体）に係る動きベクトル（図中、破線で示す）は、左下の自動車はやや左斜め下向きであり、他の自動車も手ぶれに係る左斜め上向きとは異なる方向の動きベクトル（図中、破線で示す）である。このような場合に、評価対象となる動きベクトルＭＶ_ｍに係るマクロブロックＭＢから所定距離ｄ以内に存するマクロブロックＭＢ（太線で囲まれた領域Ｒ内のマクロブロックＭＢ）については、全体動きベクトルの算出処理に用いないこととすることで、同一の被写体に係るものと思われる動きベクトルどうしの投票を回避することができ、動く被写体成分の影響を受け難くすることができる。

ぶれ補正プログラム７２ｆは、全体動きベクトル算出処理にて算出された一の画像フレームＦの全体動きベクトルに応じて、手ぶれ等を相殺するように撮像画像のぶれ補正処理に係る機能をＣＰＵ７１に実現させるためのプログラムである。
具体的には、ＣＰＵ７１がぶれ補正プログラム７２ｆを実行することで、一の画像フレームＦの全体動きベクトルに基づいて、一の画像フレームＦと当該一の画像フレームＦに隣接する画像フレームＦとの位置合わせを行ったり、撮像素子や撮像レンズを所定方向に移動させて撮像画像のぶれ補正を実行する。

次に、撮像処理について図６及び図７を参照して説明する。
図６及び図７は、撮像処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、撮像部１による被写体の撮像が開始されると、ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２からブロック分割プログラム７２ａを読み出して実行し、撮像部１により生成された動画像情報を構成する複数の画像フレームＦ、…（図３参照）の各々についてマクロブロックＭＢ単位に分割する（ステップＳ１）。
次に、ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２から動きベクトル算出プログラム７２ｂを読み出して実行し、一の画像フレームＦを４×４の計１６個のマクロブロックＭＢからなるエリアＡに分割し（ステップＳ２；図３参照）、各エリアＡから特徴ある一のマクロブロックＭＢを選択する（ステップＳ３）。そして、ＣＰＵ７１は、選択された全てのマクロブロックＭＢの動きベクトルを算出する（ステップＳ４）。

その後、ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２から動きベクトル選択プログラム７２ｃを読み出して実行し、複数の動きベクトルのうち、評価対象となる一の動きベクトルをランダムに選択する（ステップＳ５）。そして、ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２からブロック特定プログラム７２ｄを読み出して実行し、複数の動きベクトルの中で、評価対象の一の動きベクトル以外の動きベクトルを比較対象として選択して（ステップＳ６）、一般式（１）に基づいて評価対象の動きベクトルと比較対象の動きベクトル間の距離を計算する（ステップＳ７；図４参照）。続けて、ＣＰＵ７１は、動きベクトル間の距離が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ８）。
ここで、所定値以上であると判定されると（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２から全体動きベクトル算出プログラム７２ｅを読み出して実行し、評価対象の動きベクトルと比較対象の動きベクトルとの差（ベクトル差）を一般式（２）に基づいて計算する（ステップＳ９）。続けて、ＣＰＵ７１は、ベクトル差が所定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１０）。
ここで、所定値以下であると判定されると（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、ＣＰＵ７１は、評価対象の動きベクトルが他の比較対象の動きベクトルから支持が得られたと判断して投票する（ステップＳ１１）。

次に、ＣＰＵ７１は、一の評価対象の動きベクトルについて、他の全ての動きベクトルを比較対象として演算したか否かを判定する（ステップＳ１２）。
なお、ステップＳ８にて、動きベクトル間の距離が所定値以上ではないと判定されるか（ステップＳ８；ＮＯ）、或いは、ステップＳ１０にて、ベクトル差が所定値以下ではないと判定されると（ステップＳ１０；ＮＯ）、ＣＰＵ７１は、ステップＳ１２の処理を実行する。
そして、ステップＳ１２にて、比較対象としていないと判定されると（ステップＳ１２；ＮＯ）、ステップＳ６に戻る。

その後、ＣＰＵ７１は、評価対象とした動きベクトルの数が所定値に達したか否かを判定する（ステップＳ１３）。
ここで、所定値に達していないと判定されると（ステップＳ１３；ＮＯ）、ステップＳ５に戻る。
一方、所定値に達したと判定されると（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、ＣＰＵ７１は、最も投票数の多かった動きベクトルを全体動きベクトルとして採用する（ステップＳ１４）。
その後、ＣＰＵ７１は、プログラムメモリ７２からぶれ補正プログラム７２ｆを読み出して実行し、算出された全体動きベクトルに応じて、手ぶれ等を相殺するように撮像画像のぶれ補正処理を行う（ステップＳ１５）。

以上のように、本実施形態の撮像装置１００によれば、複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較して当該評価対象の動きベクトルに投票するか否かを決定し、一の画像フレームＦの全体動きベクトルを多数決により算出する際に、評価対象としての一の動きベクトルに係るマクロブロックＭＢから所定距離以内に存するマクロブロックＭＢを特定して、評価対象の一の動きベクトルの比較対象から除外することができる。
即ち、一の画像フレームＦ中に、手ぶれに係る動きベクトルとは異なる動く被写体成分に係る動きベクトルが局所的に存在する場合であっても、評価対象とした一の動きベクトルに係るマクロブロックＭＢから所定距離以内に存するマクロブロックＭＢの動きベクトルを全体動きベクトルの算出に用いないので、同一の被写体に係るものと思われる動きベクトルどうしの投票を回避することができ、全体動きベクトルの算出の際に、動く被写体成分の影響を受け難くすることができる。従って、画像フレームＦの全体に満便なく分布する背景等に係る動きベクトルから全体動きベクトルを適正に算出することができる。

また、評価対象としての一の動きベクトルをランダムに選択することによって、一の画像フレームの中から評価対象となる動きベクトルを満便なく選択していくことができる。そして、評価対象や比較対象の動きベクトルの数を十分に大きくしていくことで、当該集合全体の解を適正に求めることができる。従って、処理の効率化及び高速化を図ることができる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、撮像処理のステップＳ１３にて評価対象とした動きベクトルの数が所定値に達したと判定された場合に、全体動きベクトルを特定するようにしたが、これに限られるものではなく、例えば、一の動きベクトルの投票数が過半数を超えたと判定された場合に、当該動きベクトルを全体動きベクトルとして採用するようにしても良い。
さらに、上記実施形態では、全体動きベクトル算出処理にて、複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較して当該評価対象の動きベクトルに対して投票するか否かを決定し、一の画像フレームＦの全体動きベクトルを多数決により算出するようにしたが、全体動きベクトルの算出方法はこれに限られるものではない。即ち、評価対象の動きベクトルと他の動きベクトルとを比較することにより、一の画像フレームの全体動きベクトルを算出する処理に係る方法であれば如何なる方法であっても良い。

また、上記実施形態では、全体動きベクトルの算出の際に、マクロブロックＭＢをランダムに選択するようにしたが、これに限られるものではなく、例えば、各エリアＡについて予め定められた位置のマクロブロックＭＢを選択するようにしても良い。

さらに、撮像装置１００の構成は、上記実施形態に例示したものは一例であり、これに限られるものではない。
また、画像処理装置として撮像装置１００を例示したが、これに限られるものではなく、例えば、撮像部１により取得した動画像を構成する複数の画像フレームＦをＵＳＢ端子６を介して接続された外部機器に出力して、当該外部機器にてぶれ補正に係る、ブロック分割処理、動きベクトル算出処理、動きベクトル選択処理、ブロック特定処理、全体動きベクトルの算出処理等を行うようにしても良い。

加えて、上記実施形態では、ブロック分割手段、動きベクトル算出手段、ブロック特定手段、全体動きベクトル算出手段、動きベクトル選択手段としての機能を、ＣＰＵ７１によって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としたが、これに限られるものではなく、例えば、各種機能を実現するためのロジック回路等から構成しても良い。

本発明を適用した一実施形態の撮像装置の概略構成を示すブロック図である。図１の撮像装置の表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図である。図１の撮像装置の撮像部により生成された画像フレームの一例を模式的に示す図である。図３の画像フレームの一部分を拡大して模式的に示す図である。図１の撮像装置の表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図である。図１の撮像装置による撮像処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。図６の撮像処理の続きを示す図である。

符号の説明

１００撮像装置
７１ＣＰＵ（ブロック分割手段、動きベクトル算出手段、ブロック特定手段、全体動きベクトル算出手段、動きベクトル選択手段）
Ａエリア
Ｆ画像フレーム
ＭＢマクロブロック

Claims

動画像情報を構成する複数の画像フレームのうち、少なくとも何れか一の画像フレームを複数のブロックに分割するブロック分割手段と、
前記ブロック分割手段により分割されたブロックを前記一の画像フレームの前後のうちの何れか一方の画像フレームにて追跡して、当該ブロックの動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段と、
前記動きベクトル算出手段により算出された複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較することにより、前記一の画像フレームの全体動きベクトルを算出する全体動きベクトル算出手段と、
前記全体動きベクトル算出手段による前記全体動きベクトルの算出の際に、前記評価対象としての一の動きベクトルの比較対象から除外される、当該一の動きベクトルに係るブロックから所定距離以内に存するブロックを特定するブロック特定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
前記全体動きベクトル算出手段は、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較して当該評価対象の動きベクトルを投票するか否かを決定し、前記一の画像フレームの全体動きベクトルを多数決により決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
画像処理装置に、
動画像情報を構成する複数の画像フレームのうち、少なくとも何れか一の画像フレームを複数のブロックに分割する機能と、
分割されたブロックを前記一の画像フレームの前後のうちの何れか一方の画像フレームにて追跡して、当該ブロックの動きベクトルを算出する機能と、
算出された複数の動きベクトルの各々について、何れか一の動きベクトルを評価対象として、他の動きベクトルと比較することにより、前記一の画像フレームの全体動きベクトルを算出する機能と、
前記全体動きベクトルの算出の際に、前記評価対象としての一の動きベクトルの比較対象から除外される、当該一の動きベクトルに係るブロックから所定距離以内に存するブロックを特定する機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。