JP5223399B2

JP5223399B2 - 投影装置

Info

Publication number: JP5223399B2
Application number: JP2008070527A
Authority: JP
Inventors: 友哉牧野
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 2008-03-19
Filing date: 2008-03-19
Publication date: 2013-06-26
Anticipated expiration: 2028-03-19
Also published as: JP2009225383A

Description

本発明は、投影装置、投影制御プログラム及び静止画動画判定方法に関するものである。

従来、投影表示する画像が静止画であるか動画であるかを判定し、この判定結果に基づき処理を施すことにより、静止画及び動画に応じて最適な画像投影を行うプロジェクタが提案されるに至っている。このプロジェクタは、輝度分布変化量算出部、静止画動画判定部、階調補正処理部及び表示部を備えている。輝度分布変化量算出部は、比較する前後フレーム間における画像の輝度分布の変化量を算出し、静止画動画判定部は、前記輝度分布の変化量に基づいて前記画像が静止画及び動画の何れかの画像であるかを判定する。

つまり、前記変化量が大きい場合には動画と判定し、小さい場合には静止画と判定する。階調補正処理部は、静止画動画判定部の判定結果に基づいて所定の階調補正処理を行い、表示部は、階調補正処理された画像を投影表示する（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−３２２０７号公報

しかしながら、今日における投影環境においては、画像データに影響を及ぼす雑多かつ不特定的なノイズが存在することから、プロジェクタが投影に用いるフレーム画像データもノイズによる影響を受ける場合がある。このため、ノイズに起因して、静止画であっても前後フレーム間に大きな変化量が生ずる場合もあり、逆に動画であっても前後フレーム間の変化量が小さい場合も生ずる。したがって、従来のように単に前後フレームの変化量に基づいて静止画動画判定を行うと、ノイズに起因して誤判定が生ずるという問題があった。

本発明は、かかる従来の課題に鑑みてなされたものであり、静止画動画判定の判定精度を向上させることのできる投影装置、投影制御プログラム及び静止画動画判定方法を提供することを目的とする。

前記課題を解決するために請求項１記載の発明に係る投影装置にあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置において、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項２記載の発明に係る投影装置にあっては、前記検出手段は、順次取り込まれた隣接する前後フレームの差分値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする。

また、請求項３記載の発明に係る投影装置にあっては、前記検出手段は、取り込まれたフレームに含まれている当該画像データの規格毎に異なる規格情報を検出する規格情報検出手段と、この規格情報検出手段により規格情報と、予め記憶されている規格情報との差分値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする。

また、請求項４記載の発明に係る投影装置にあっては、前記判別手段は、前記差分値に対応して前記状態を記憶した記憶手段と、この記憶手段から前記差分値に対応する状態を読み出す読出手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項５記載の発明に係る投影装置にあっては、前記判別手段は、前記算出手段により算出された差分値が複数種のレベルのいずれに属すかを判別し、このレベル判別結果を前記画像データの状態として前記設定手段に提供し、前記設定手段は、前記レベル判別結果に応じて前記フレーム数を設定することを特徴とする。

また、請求項６記載の発明にあっては、前記算出手段により算出された差分値が「０」もしくは所定値以下であるか否かを判断する判断手段と、この判断手段により前記差分値が「０」もしくは所定値以下であると判断された場合、静止画であると判定して、前記設定手段及び静止画動画判定手段を動作させることなく、前記判定結果に応じた処理を実行する処理手段を備えることを特徴とする。

また、請求項７記載の発明に係る投影装置にあっては、前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける隣接するフレーム間の差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする。

また、請求項８記載の発明に係る投影装置にあっては、前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける先頭フレームと他のフレームとの差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする。

また、請求項９記載の発明に係る投影制御プログラムにあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置が有するコンピュータを、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、して機能させることを特徴とする。

また、請求項１０記載の発明に係る静止画動画判定方法にあっては、画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置における静止画動画判定方法であって、前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出ステップと、この検出ステップより検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定ステップと、この設定ステップにより設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、静止画動画判定の判定精度を向上させることができ、これにより精度よく静止画及び動画に応じた適切な処理を行って投影することができる。

以下、本発明の一実施の形態を図にしたがって説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の各実施の形態に共通するプロジェクタ１の電気的構成を示すブロック図である。このプロジェクタ１は、制御部１１、入出力インターフェイス１２、画像変換部１３、表示エンコーダ１４、表示駆動部１５等を有するものであって、入出力コネクタ部１６から入力された各種規格の画像信号（画像データ）は、入出力インターフェイス１２、システムバス１７を介して、画像変換部１３で表示に適した所定フォーマットの画像信号に統一するように変換された後、表示エンコーダ１４に送られる。

表示エンコーダ１４は、送られてきた画像信号をビデオＲＡＭ１８に展開記憶させた上で、このビデオＲＡＭ１８の記憶内容からビデオ信号を生成して表示駆動部１５に出力するものである。

表示エンコーダ１４からビデオ信号が入力される表示駆動部１５は、送られてきた画像信号に対応して適宜フレームレートで空間的光変調素子（ＳＯＭ）である表示素子１９を駆動する。そして、光源装置２０から射出された光線束を、光源側光学系を介して表示素子１９に入射することにより、表示素子１９の反射光で光像を形成し、投影側光学系とする可動レンズ群２１を介して図示しないスクリーンに画像を投影表示する。この投影側光学系の可動レンズ群２１は、レンズモータ２２によりズーム調整やフォーカス調整のための駆動が行われる。

画像圧縮／伸張部２３は、画像信号における輝度信号及び色差信号をＡＤＴＣ及びハフマン符号化等の処理により、データ圧縮して着脱自在な記録媒体であるメモリカード２４に書き込む記録処理や、メモリカード２４に記録された画像データを読み出して、一連の動画を構成する個々の画像データを１フレーム単位で伸張して画像変換部１３を介して表示エンコーダ１４に送り、メモリカード２４に記憶された画像データに基づいて動画等の表示を可能にするものである。

制御部１１は、プロジェクタ１内における各回路の動作を制御するものであって、ＣＰＵ及びその周辺回路、ＲＯＭ１１１、ＲＡＭ１１２等で構成されている。ＲＯＭ１１１には、各種セッティング等のプログラム、後述するフローチャートにより示すプログラムやデータ等が予め記憶されており、ＲＡＭ１１２は、ワークメモリ等として使用される。

キー／インジケータ部２５は、本体ケース等に設けられているメインキー及びインジケータ等により構成され、その操作信号は制御部１１に送出される。また、リモートコントローラからのキー操作信号は、Ｉｒ受信部２６で受信され、Ｉｒ処理部２７で復調されてコード信号が制御部１１に送られる。

前記ＲＯＭ１１１には、前記プログラム等とともに図２に示すレベル設定テーブルＬＴが記憶されている。このレベル設定テーブルＬＴには、差分値、レベル、設定フレーム数が対応して記憶されている。差分値は、入出力コネクタ部１６から入出力インターフェイス１２を介して順次入力される各種規格の画像データにおける、前後フレーム間の画像データの差の値であり、「０以上Ａ未満」、「Ａ以上Ｂ未満」、「Ｂ以上Ｃ未満」、「Ｃ以上」に分けられる。レベルは、これら各差分値に対応するレベル値であって、「１」乃至「４」からなる。設定フレーム数は、各レベルに対応して設定され、後述する静止画動画判定に用いるフレーム数を示す。

以上の構成に係る本第１の実施の形態において、プロジェクタ１の制御部１１は、ＲＯＭ１１１に記憶されたプログラムに基づき、図３のフローチャートに示すように処理を実行する。すなわち、入出力コネクタ部１６にパソコン等から供給される当該画像データの規格に従ったフレームレートで供給される画像データ、あるいはメモリカード２４から当該規格に従ったフレームレートで読み出した画像データを順次入力する（ステップＳＡ１）。次に、前フレームの画像データをキャプチャして、後フレームの画像データと比較することにより、その差分値を算出する（ステップＳＡ２）。

つまり、前フレームの画像データにおける各画素と後フレームの画像データにおける対応する画素とを比較し、その相違を数値化する。そして、これら画素毎に数値化した差の値を、平均化しあるいは合算する等により前後フレームの画像データの差分値を１フレーム分算出する。

引き続き、このステップＳＡ２で算出した差分値をレベル化する（ステップＳＡ３）。この差分値のレベル化は、図２に示したレベル設定テーブルＬＴを参照して行う。すなわち、ステップＳＡ２で算出した差分値が「０以上Ａ未満」である場合には「レベル１」、「Ａ以上Ｂ未満」である場合には「レベル２」、「Ｂ以上Ｃ未満」である場合には「レベル３」、「Ｃ以上」である場合には「レベル４」を設定する。

次に、このステップＳＡ３で設定したレベルが「レベル１」乃至「レベル３」のいずれであるかを判断する（ステップＳＡ４、ＳＡ６、ＳＡ８）。そして、レベル設定テーブルＬＴを参照し、「レベル１」である場合には３フレームを設定し（ステップＳＡ５）、「レベル２」である場合には４フレームを設定し（ステップＳＡ７）、「レベル３」である場合には５フレームを設定する（ステップＳＡ９）。また、ステップＳＡ８の判断がＮＯであって、「レベル１」乃至「レベル３」のいずれでもない場合には、ステップＳＡ３で設定したレベルは「レベル４」であるから、６フレームを設定する（ステップＳＡ１０）。

このとき、レベルは前記差分値が大きいほど大きい値であることから、差分値の大きさに比例したフレーム数を設定することができる。このようにして、フレーム数３乃至６を設定したならば、この設定したフレーム数で静止画動画判定処理を実行する（ステップＳＡ１１）。なお、この静止画動画判定処理については後述する。

そして、このステップＳＡ１１での判定の結果が静止画であるか否かを判断し（ステップＳＡ１２）、静止画である場合には差分値をノイズとして減衰する演算処理を実行する（ステップＳＡ１３）。つまり、静止画であればノイズが全くない状態では連続する各フレームにおける差分値は「０」となるはずであるから、静止画であって差分値が算出されたとすると、当該差分値はノイズ成分に他ならない。よって、対象画像データに対して、前記ステップＳＡ２で算出された差分値を減衰する演算処理を施す。

次に、それぞれに最適な処理、つまり静止画、動画毎に最適な処理を施して（ステップＳＡ１４）、投影する。すなわち、特開平２００４−３２２０７にも開示されているように、階調補正等を行って投影する。

このとき、前述のように前後フレームの差分値に応じたフレーム数で静止画動画判定がされることから、静止画動画判定の判定精度を高めることができる。よって、精度よく静止画と動画とを判定することができ、その結果、静止画、動画に応じて適切に最適な処理を行って投影することができる。

図４、図６、図７は、前記ステップＳＡ１１における設定したフレーム数で静止画動画判定処理のサブルーチンを示すフローチャートである。

図４の静止画動画判定処理（１）においては、隣接する前後フレームの差分値を算出し（ステップＳ１１１）、この算出した差分値をＲＡＭ１１２に記憶する（ステップＳ１１２）。次に、以上の処理を設定フレーム数分まで実行したか否かを判断し（ステップＳ１１３）、設定フレーム数分処理するまでステップＳ１１１〜Ｓ１１３の処理を繰り返す。

したがって、前記ステップＳＡ９の処理が実行されて「５フレーム」設定されているとすると、図５（ａ）に示すように、前記ステップＳ１１１〜Ｓ１１３が４回繰り返され、差分値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４がそれぞれ算出されることとなる。

そして、ステップＳ１１３に続くステップＳ１１４においては、これら差分値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４の平均値を算出する。引き続き、この算出した平均値が所定値以下であるか否かを判断し（ステップＳ１１５）、所定値以下である場合には静止画と判定し（ステップＳ１１６）、所定値を超える場合には、動画と判定する（ステップＳ１１７）。

すなわち、動画の場合には、基本的には隣接フレームにおいて画像が異なることから、図５（ｂ）に示すように、得られる差分値は平均的に高いものと推定することができる。これに対し、静止画の場合には、隣接フレームにおいて画像は同一であることから、差分値はノイズに起因するものであって、図５（ｃ）に示すように、差分値は平均的に低いものと推定することができる。したがって、差分値の平均値に基づき静止画、動画判定を行うことにより精度よく判定を行うことができる。

図６の静止画動画判定処理（２）において、Ｓ１２１〜Ｓ１２３の処理は、図４のフローチャートにおけるステップＳ１１１〜Ｓ１２３の処理と同一である。したがって、前記ステップＳＡ９の処理が実行されて「５フレーム」設定されているとすると、図５（ａ）に示すように、前記ステップＳ１２１〜Ｓ１２３が４回繰り返され、差分値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４がそれぞれ算出されることとなる。

そして、ステップＳ１２３に続くステップＳ１２４においては、これら差分値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４のバラツキが所定以上あるか否かを判断して（ステップＳ１２４）、所定以上である場合つまりバラツキが多い場合には静止画と判定し（ステップＳ１２５）、所定未満である場合つまりバラツキが少ない場合には動画と判定する（ステップＳ１２６）。

すなわち、動画の場合には、基本的には隣接フレームにおいて画像が少しずつ異なっていくことから、図５（ｂ）に示すように、差分値は比較的安定し、バラツキは少ないものと推定することができる。これに対し、静止画の場合には、隣接フレームにおいて画像は同一であって、差分値は不特定的に発生するノイズに起因するものであるから、隣接するフレーム間でノイズがあるところとないところが生じ、差分値のバラツキは大きくなると推定することができる。したがって、差分値のバラツキに基づき静止画、動画判定を行うことにより精度よく静止画と動画とを識別することができる。

図７の静止画動画判定処理（３）においては、最初のフレームとの差分値を算出し（ステップＳ１３１）、この算出した差分値をＲＡＭ１１２に記憶する（ステップＳ１３２）。次に、以上の処理を設定フレーム数まで実行したか否かを判断し（ステップＳ１３３）、設定フレーム数分処理するまでステップＳ１３１〜Ｓ１３３の処理を繰り返す。

したがって、前記ステップＳＡ９の処理が実行されて「５フレーム」設定されているとすると、図８（ａ）に示すように、前記ステップＳ１３１〜Ｓ１３３が４回繰り返され、差分値Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４がそれぞれ算出されることとなる。

そして、ステップＳ１３３に続くステップＳ１３４においては、これら差分値Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４はフレームを追うごとに増加しているか否かを判断する（ステップＳ１３４）。そして、フレームを追うごとに増加していない場合には、静止画と判定し（ステップＳ１３５）、フレームを追うごとに増加している場合には、動画と判定する（ステップＳ１３６）。

すなわち、動画の場合には、基本的にはフレームを経るごとに順次画像が異なっていくことから、図８（ｂ）に示すように、フレーム１に対する差分値はフレームを追うごとに増加するものと推定することができる。これに対し、静止画の場合には、隣接フレームにおいて画像は同一であることから、差分値はノイズに起因するものであって、図８（ｃ）に示すように、フレーム１に対する差分値にはバラツキが生じ、フレーム１に対する差分値はフレームを追うごとに増加することはないと推定することができる。したがって、フレーム１に対する差分値がフレームを追うごとに増加するか否かに基づき静止画、動画判定を行うことにより精度よく判定を行うことができる。

なお、本実施の形態においては、図２のレベル設定テーブルＬＴに示すように、設定フレーム数を「３」乃至「６」とし、最低フレーム数を「３」とした。これは、ステップＳＡ２の処理において、フレーム数「２」の場合は既に差分値が算出されていることから、再度フレーム数を「２」に設定してステップＳＡ１１で差分値を算出することは無意味であるからである。したがって、最低フレーム数を「３」とすることにより、レベルに応じたフレーム数を意味あるものにすることができる。無論、これらのフレーム数は一例であって、より多いフレーム数としてもよい。

（第１の実施の形態の変形例）
図９は、第１の実施の形態の変形例を示すフローチャートである。このフローチャートにおいて、ステップＳＡ１〜ＳＡ１４は、図３のフローチャートと同一の処理である。しかし、この変形例においてはステップＳＡ２に続くステップＳＡ２０１において、ステップＳＡ２で算出された差分値が所定値以下であるか否かを判断する。そして、差分値が所定値以下である場合には、静止画と判定し（ステップＳＡ２０２）、前述したステップＳＡ３〜ＳＡ１３の処理を行うことなく、ステップＳＡ１４に進む。

この変形例は、前記ステップＳＡ２で算出された差分値が、動画による一般的な差分値と比較して明らかに小さい値であった場合を想定するもので、例えば、静止画であってノイズがほとんどない状態であれば、前後フレーム間の差もほとんどなくフレーム間の差分値は微少値となる。したがって、この場合にはステップＳＡ３〜ＳＡ１３の処理を行わずにステップＳＡ２０１の時点で静止画であると判定し、ステップＳＡ１４に進んで、静止画に最適な処理を実行する。

したがって、本変形例によれば、ノイズによる外乱の少ない状態で静止画を投影した際には、無用なステップＳＡ３〜ＳＡ１３の処理を実行しないことにより、制御部１１の処理負担を軽減することができる。

なお、本第一の実施の形態の変形例は、入力信号がノイズのまったくかかっていない静止画であったとしても、外部環境や機器の状態などの様々な要因によってステップＳＡ２で算出される差分値が完全に「０」となる場合はほとんどなく、実際は微小の差分値が検出されてしまうため、このように所定値以下は静止画であると判定することによってより現実的な動画静止画判定を下すことができるものである。

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態においては、図１０に示すように前記ＲＯＭ１１１に波形データテーブルＷＴが記憶されている。この波形データテーブルＷＴには、「アナログＲＧＢ」等の前記入出力コネクタ部１６等から入力される画像データの各種規格名に対応して、そのシンク信号波形が記憶されている。

図１１は、本実施の形態における処理手順の要部を示すフローチャートである。すなわち、入出力コネクタ部１６にパソコン等から供給される当該画像データの規格に従ったフレームレートで供給される画像データ、あるいはメモリカード２４から当該規格に従ったフレームレートで読み出した画像データを順次入力する（ステップＳＢ１）。

次に、この入力信号の規格を識別する（ステップＳＢ２）。この入力信号の規格を識別するに際しては、入力信号におけるシンク信号の波形と波形データテーブルＷＴに記憶されているシンク信号波形を比較し、最も近似しているシンク信号に対応する規格の規格名を当該画像データの信号規格であると識別してもよいし、キー／インジケータ部２５にてユーザにより入力された規格により識別してもよいし、入力信号に自身の規格情報が付加されていれば、それに基づいて識別してもよい。

引き続き、この識別した規格のシンク信号波形を波形データテーブルＷＴから読み出し（ステップＳＢ３）、前記入力信号のシンク信号波形と比較する（ステップＳＢ４）。そして、その差分値を波形劣化度としてレベル化する（ステップＳＢ５）。このレベル化は、前述した第１の実施の形態と同様に、図２に示したレベル設定テーブルＬＴを用いて行えばよい。

したがって、このステップＳＢ５に続いて、図３に示したフローチャートにおけるステップＳＡ４以降の処理を行うことにより、同様に静止画と動画の判定精度を高めることができ、静止画、動画に応じて適切な処理を行って投影することができる。

また、本第２の実施の形態においては、定型的な信号であるシンク信号を利用することから、前記差分値はノイズに起因するものであることが明らかとなる。よって、ノイズによる影響の大きさに応じて適切に、静止画動画判定に用いるフレーム数を決定することができる。

なお、本第２の実施の形態で用いた当該規格のシンク信号波形と入力信号のシンク信号波形の差分値と、及び第１の実施の形態で用いた前後フレームの差分値との両者を用いて総合的にレベル化するようにしてもよい。これにより、一層適切にレベル化して一層適切
なフレーム数で静止画動画判定を行うことができる。

本発明の一実施の形態に係るプロジェクタの回路構成を示すブロック図である。レベル設定テーブルを示す概念図である。本発明の第１の実施の形態における処理手順を示すフローチャートである。静止画動画判定（１）の処理手順を示すフローチャートである。静止画動画判定（１）及び（２）に対応する説明図である。静止画動画判定（２）の処理手順を示すフローチャートである。静止画動画判定（３）の処理手順を示すフローチャートである。静止画動画判定（３）に対応する説明図である。本発明の第１の実施の形態の変形例における処理手順を示すフローチャートである。波形データテーブルを示す概念図である。本発明の第２の実施の形態における処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１プロジェクタ
１１制御部
１２入出力インターフェイス
１３画像変換部
１４表示エンコーダ
１５表示駆動部
１６入出力コネクタ部
１７システムバス
１８ビデオＲＡＭ
１９表示素子
２０光源装置
２１可動レンズ群
２３画像圧縮／伸張部
２４メモリカード
２５キー／インジケータ部
１１１ＲＯＭ
１１２ＲＡＭ
ＬＴレベル設定テーブル
ＷＴ波形データテーブル

Claims

画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置において、
前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、
この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、
この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、
を備えることを特徴とする投影装置。
前記検出手段は、
順次取り込まれた隣接する前後フレームの差分値を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、
前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする請求項１記載の投影装置。
前記検出手段は、
取り込まれたフレームに含まれている当該画像データの規格毎に異なる規格情報を検出する規格情報検出手段と、
この規格情報検出手段により規格情報と、予め記憶されている規格情報との差分値を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された前記差分値に基づき、前記画像データの状態を判別する判別手段とを備え、
前記設定手段は、前記判別手段により判別された画像データの状態に応じて、前記フレーム数を設定することを特徴とする請求項１又は２記載の投影装置。
前記判別手段は、前記差分値に対応して前記状態を記憶した記憶手段と、
この記憶手段から前記差分値に対応する状態を読み出す読出手段と、
を備えることを特徴とする請求項２又は３記載の投影装置。
前記判別手段は、前記算出手段により算出された差分値が複数種のレベルのいずれに属すかを判別し、このレベル判別結果を前記画像データの状態として前記設定手段に提供し、
前記設定手段は、前記レベル判別結果に応じて前記フレーム数を設定することを特徴とする請求項２、３又は４記載の投影装置。
前記算出手段により算出された差分値が所定値以下であるか否かを判断する判断手段と、
この判断手段により前記差分値が所定値以下であると判断された場合、静止画であると判定して、前記設定手段及び静止画動画判定手段を動作させることなく、前記判定結果に応じた処理を実行する処理手段を備えることを特徴とする請求項２記載の投影装置。
前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける隣接するフレーム間の差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする請求項１から６にいずれか記載の投影装置。
前記静止画動画判定手段は、前記設定手段により設定された数のフレームにおける先頭フレームと他のフレームとの差分値に基づき、前記静止画動画判定を実行することを特徴とする請求項１から６にいずれか記載の投影装置。
画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置が有するコンピュータを、
前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出手段と、
この検出手段より検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定手段と、
この設定手段により設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定手段と、
して機能させることを特徴とする投影制御プログラム。
画像データを順次フレーム単位で取り込み、この取り込んだ画像データに対する静止画動画判定を実行するとともに、その判定結果に応じた処理を実行する投影装置における静止画動画判定方法であって、
前記取り込んだ画像データの状態を検出する検出ステップと、
この検出ステップより検出された前記状態に応じて、フレーム数を可変設定する設定ステップと、
この設定ステップにより設定されたフレーム数の画像データに基づき、前記静止画動画判定を実行する静止画動画判定ステップと、
を含むことを特徴とする静止画動画判定方法。