JP5380336B2 - 撮像装置及びパノラマ画像合成方法並びにそのプログラム - Google Patents

撮像装置及びパノラマ画像合成方法並びにそのプログラム Download PDF

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Description

本発明は撮像装置及びパノラマ画像合成方法並びにそのプログラムに係り、特に、容易かつ高精度にパノラマ画像を合成することができる撮像装置及びパノラマ画像合成方法並びにそのプログラムに関する。
カメラ(撮像装置)で被写体の静止画像を撮影する場合、カメラの視野角には限度があるため、一回の撮影で広大な視野の撮影はできない。そこで、例えば水平方向(左右方向)に連続する複数枚の静止画像を撮り、これらを一枚に貼り合わせることで、広視野角のパノラマ画像を合成することが行われる。
デジタルカメラが普及したため、デジタルの静止画像データをパノラマ合成するのが容易となり、パノラマ合成機能を搭載したデジタルカメラも増えてきている。
デジタルカメラでパノラマ画像を撮影する場合、ユーザがデジタルカメラを手で持って水平方向にパンさせながら動画を撮影し、あるいは静止画を連写することで、水平方向に連続する複数枚の画像データを得ることができる。
そして、下記の特許文献1に記載されている様に、隣接する2枚の画像から特徴点を検出してその特徴点の2枚の画像間の移動ベクトルを算出し、この移動ベクトルを用いて2枚の画像データのうち重複する領域を見つけ出し、重複領域が重なるように2枚の画像データを貼り合わせ合成することが行われる。
しかし、写っている画像が変化の乏しい空間周波数の低い模様の場合、特徴点の検出や移動ベクトルの算出が難しくなり、重複する領域を見つけ出すのが困難で、合成精度の低いパノラマ画像しか生成できないという問題が生じる。
そこで、下記の特許文献2記載のデジタルカメラの様に、カメラ内にジャイロセンサを搭載しておけば、2枚の画像比較によって重なり領域を高精度に検出できなくても、センサ出力からカメラ移動距離を計算して2枚の画像の重なり領域を算出することが可能となる。
特許第3421859号公報 特開平6―105214号公報
近年のデジタルカメラは低価格化が進み、高価なジャイロセンサ等を搭載することができなくなってきている。このため、カメラの移動距離を検出するハードウェアとしてのセンサを搭載することなく、精度の高いパノラマ合成を行うことが可能なデジタルカメラに対する要望が高くなっている。
本発明の目的は、カメラ移動距離を検出するセンサを用いずに高精度なパノラマ合成を可能にする撮像装置及びそのパノラマ画像合成方法並びにそのプログラムを提供することにある。
本発明のパノラマ画像合成方法は、撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行い、前記類似性の低い画像を合成するときは該類似性の低い部分の前記合成箇所の画像をぼかし処理してからパノラマ合成することを特徴とする。
本発明のパノラマ画像合成方法は、撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行い、1枚目の画像と2枚目の画像の合成箇所の類似性が所定閾値より低いときは前回のパノラマ撮影時に算出されている移動量の平均値で代用して前記1枚目と前記2枚目の画像のパノラマ合成を行うことを特徴とする。
本発明のパノラマ画像合成方法は、撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行い、前回のパノラマ撮影時に算出された移動量の分布曲線のデータを保持しておき、今回のパノラマ撮影時に移動量が算出できなかったときは該分布曲線から求めた移動量によりパノラマ合成を行うことを特徴とする。
本発明のパノラマ画像合成プログラムは、上記記載のパノラマ画像合成方法を処理ステップ順に記載したことを特徴とする。
本発明の撮像装置は、上記記載のパノラマ画像合成プログラムと該パノラマ画像合成プログラムを実行する制御装置を搭載したことを特徴とする。
本発明によれば、高価なセンサ類を撮像装置に搭載しなくても、高精度にパノラマ合成を行うことが可能となる。
本発明の一実施形態に係る撮像装置の機能ブロック図である。 図1に示す撮像装置が実行するパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 図2に示すパノラマ合成処理の説明図である。 本発明の別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 図4のパノラマ合成処理の説明図である。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 図6のパノラマ合成処理の説明図である。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 図8のパノラマ合成処理の説明図である。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 図15のパノラマ合成処理の説明図である。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。 本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る撮像装置(この例ではデジタルスチルカメラ)20の機能構成図である。この撮像装置20は、撮影レンズ21と、撮影レンズ背部に設けられた撮像素子22と、撮像素子22から出力されるアナログの画像データを自動利得調整(AGC)や相関二重サンプリング処理等のアナログ処理するアナログ信号処理部23と、アナログ信号処理部23から出力されるアナログ画像データをデジタル画像データに変換するアナログデジタル変換部(A/D)24と、後述のシステム制御部(CPU)25からの指示によって撮像素子22の駆動制御を行う駆動部26とを備える。
本実施形態の撮像装置20は更に、デジタル信号処理部30と、メモリ制御部36と、メモリ制御部36に接続されたメインメモリ37と、メディアインタフェース38と、メディアインタフェース38に着脱自在に接続された記録メディア39とを備える。メモリ制御部36,デジタル信号処理部30,メディアインタフェース38は、制御バス40を通してCPU25からの指示を受けデータバス27上のデータに対して処理を行う。
デジタル信号処理部30は、入出力処理回路31と、画像合成箇所模様周波数判断部32と、画像処理部33と、制御部34とを備え、A/D24からデータバス27に出力されるデジタル画像データを取り込み周知のデジタル画像処理(補間処理,ホワイトバランス補正,RGB/YC変換処理,同時化処理等)を行うと共に、後述するパノラマ合成処理を行う。
システム制御部(CPU)25は、メモリ25aを持っており、パノラマ合成処理を行うための後述する移動量Lをメモリ25aに保存し、あるいは更新する様になっている。なお、本実施形態ではメモリ25aをシステム制御部25に内蔵させているが、メモリ37の一部領域を利用しても、また、バス40,27に接続される別のメモリとしても良い。
本実施形態のデジタルカメラでは、ユーザがカメラを手持ちでパンさせながら静止画像を連写し、あるいは動画像を撮像し、撮像素子22から出力された連続する複数枚の画像データに対して夫々周知の画像処理を施し、各々をJPEG画像データとして記録メディア39に保存しておく。そして、その後に、記録メディア32から一連の画像データを読み出し、隣接する画像間の重複領域を見つけ出してパノラマ合成し、合成後のパノラマ画像データを記録メディア32に保存する様になっている。
あるいは、システム制御部25やデジタル画像処理部33の処理速度が高速である場合には、次々と撮像素子22から出力される画像データを取り込み、連写中に次々とパノラマ合成することも可能である。
図2は、上記のパノラマ合成を行うときにシステム制御部25が配下のデジタル信号処理部30を使用して行うパノラマ画像合成プログラムの処理手順を示すフローチャートである。このプログラムがスタートすると、1枚目の画像データと2枚目の画像データの合成箇所(重複領域)のサーチを行い(ステップS1)、1枚目の画像データと2枚目の画像データとをパノラマ合成する(ステップS2)。そして、この合成箇所の一枚目の位置と2枚目の位置との差すなわち移動量Lを算出して図1のメモリ25aに保存し(ステップS3)、以下のステップAとステップBとの間の一連の処理を繰り返す処理に入り、連続する撮影枚数の画像の全てに対して処理を行う。
繰り返し処理では、先ず、ステップS11で、N枚目の画像データとN+1枚目の画像データの合成箇所のサーチを行い、次のステップS12でこの合成箇所の類似度を判断するために合成箇所に写っている模様の空間周波数Fを算出する。
そして、この空間周波数Fが所定閾値以上であるか未満であるかを判定し(ステップS13)、閾値以上の場合にはステップS14で新たな移動量Lを求めてメモリ25a内の移動量Lの更新を行い、この新たな移動量Lを用いてN枚目の画像データとN+1枚目の画像データをパノラマ合成し(ステップS15)、ステップBからステップAに戻る。
ステップS13の判定の結果、ステップS12で求めた空間周波数Fが閾値未満である場合には、両画像データから求めた特徴点とその移動ベクトルは不正確であると判断してステップS16に進み、前回算出しメモリ25a内に保存されている以前の移動量(以下、移動距離ともいう。)Lを用いてN枚目の画像データとN+1枚目の画像データのパノラマ合成を行い、ステップBに進む。パノラマ撮影を行い、何枚か連続して空間周波数Fが閾値未満となったときこのステップS16が繰り返し実行されるため、ある期間移動量を算出できなくても、精度の高いパノラマ合成が可能となる。
図3は、図2における処理内容を説明する図である。N−2枚目の画像は山及びその裾野が写っており、次のN−1枚目の画像は山の裾野から海に至る部分が写っている。このため、画像の空間周波数は高く、パンした移動距離Lは精度良く求まる。
次のN枚目の画像は、海と空の画像が大部分を占め、画像の空間周波数は低い。このN枚目の画像と、N−1枚目の画像のうち右端領域(海と空とが大部分を示す領域)とを比較しても、模様の変化が乏しいため、両者間の移動距離を精度良く求めることはできない。そこで、本実施形態では、N枚目の画像とN−1枚目の画像を合成するとき、両者間の移動距離として、N−2枚目とN−1枚目の移動距離を用いてパノラマ合成する。
人が手持ちでカメラをパンする場合、連写毎の各間隔での移動速度の変化は小さく一定も見なすこともできる。このため、本実施形態では、今回の移動距離の算出が不正確であると判断したとき、直前に求めた移動距離Lを用いてパノラマ合成し、精度の高いパノラマ合成画像を得るようにしている。
図4は、本発明の別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態では、図3の繰り返し処理(ステップA,ステップB)間の処理が異なり、ステップS1,S2,S3,S11,S12,S13までは図3の実施形態と同じである。但しステップS3で求めた移動距離をL1とする。
本実施形態では、ステップS13の判定の結果、ステップS15でN枚目とN+1枚目のパノラマ合成を行い、次のステップS17で、N枚目とN+1枚目の移動量をL1としてメモリ25aに保持(更新)し、ステップBに進む。
ステップS13の判定の結果、空間周波数Fが閾値未満の場合には、ステップS18で移動距離の算出時の撮影枚数を判定し、移動距離がN枚目とN+1枚目の画像から算出されたものであることが撮影枚数から分かった場合には、ステップS18からステップS16に進み、この移動距離を用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、ステップBに進む。
ステップS18の判定の結果、否定すなわち移動距離が直前に算出されたものでなく、それより前に算出されたデータであると判別された場合には、その移動距離を用いてパノラマ合成すると、合成精度が劣化してしまう。そこで、この場合には、ステップS18からステップS20に進み、N+1枚目とN+2枚目の合成箇所をサーチして、この合成箇所の画像の空間周波数Fを算出する(ステップS21)。
そして、次のステップS22で、空間周波数Fが所定の閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上の場合にはステップS23に進み、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像から移動距離L2を算出する。次のステップS24では、移動距離L2の値を用いてN枚目の画像とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。
即ち、本実施形態では、図5に示す様に、N枚目の画像とN+1枚目の画像から算出される移動距離L1が不明な場合には、N+1枚目とN+2枚目の画像から求められる移動距離L2を用いてN枚目の画像とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。これにより、N枚目の画像とN+1枚目の画像のパノラマ合成の精度が向上する。
図4のステップS24の次のステップS25では、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像を移動距離L2を用いてパノラマ合成し、次のステップS26では変数NをN+1に置き換えて、次のステップS27で移動距離L2を移動距離L1としてメモリ25aに保存し以前のデータを更新する。そして、ステップBに入る。
ステップ22の判定の結果、空間周波数Fが閾値未満の場合には、メモリ25aに保存されている移動量L1の値を用いてN枚目の画像とN+1枚目の画像をパノラマ合成し(ステップS28)、ステップBに入る。
この様に、本実施形態では、直前の画像間で移動量の算出ができなかった場合には、直後の画像間で算出した移動量を用いてパノラマ合成を行うため、センサを用いなくてもパノラマ合成精度を向上させることが可能となる。
図6は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図4の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。
図6に示す処理手順では、図4のステップS18,S16が無く、ステップS13の判定結果が「空間周波数F<閾値」のときステップS20に進む点が異なる。また、ステップS24の代わりにステップS24aを設けている。ステップS24aでは、ステップS23で求めた移動距離L2と、メモリ25a内の移動距離L1との「平均値L=(L1+L2)/2」を求め、この平均値Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成している。
この実施形態では、図7に示す様に、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動距離L1が分かっており、N枚目の画像とN+1枚目の画像の移動距離Lが低周波画像のため不明で、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像の移動距離L2が分かったときに、不明な移動距離Lを、その前後の移動距離L1,L2の平均値と仮定してパノラマ合成する構成となっている。これにより、センサを用いなくてもパノラマ合成精度を向上させることが可能となる。
図8は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図6の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。
本実施形態では、ステップS13でN枚目とN+1枚目の合成箇所の空間周波数Fが閾値未満のときステップS20aに進み、一枚前のN−1枚目とN+1枚目の合成箇所をサーチし、次のステップS21aで合成箇所の空間周波数Fを求め、ステップS22で、その周波数Fが閾値以上か未満かを判定する。
ステップS22の判定の結果、閾値以下のときは2枚の画像間(N−1枚目とN+1枚目)の移動量L2を算出し、次のステップS24bで、L=L2−L1としてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、次のステップS27aで、N枚目とN+1枚目の移動量Lをメモリ25aにL1として保存し、ステップBに進む。
この実施形態では、図9に示す様に、N枚目とN+1枚目の画像間の移動量Lが不明なとき、N+1枚目とN−1枚目の画像間の移動量L2と、N枚目とN−1枚目の画像間の移動量L1とから不明な移動量LをL=L2−L1として算出し、これを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。これにより、センサを用いなくても合成精度が向上する。
図10は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図8の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。図8の処理では、図9において、N枚目とN+1枚目の移動距離L=L2−L1を算出したが、本実施形態では、L2を用い、N−1枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成してしまう点が異なる。
即ち、ステップS23でN−1枚目とN+1枚目の移動距離L2を算出したら、ステップS24cで、N−1枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、次のステップS27bで、移動距離L=L2−L1をメモリ25a内にL1として保持し、次のステップS26で変数NをN+1としてステップBに進む。
本実施形態によれば、図8の実施形態に比べてN枚目とN+1枚目のパノラマ合成処理を省き、パノラマ合成処理量を削減することが可能となる。
図11は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。
図2のステップS13で空間周波数Fが閾値未満のときステップS16で旧移動距離Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成したが、本実施形態では、ステップS16の前段のステップS5において、N枚目とN+1枚目の合成部分に対してボカシ処理を施し、その後にステップS16でパノラマ合成する様にしている。
この実施形態によれば、画像が低周波模様のとき合成部分をぼかしてからパノラマ合成するため、2つの画像間のずれを緩和でき、パノラマ画像の画質を向上させることが可能となる。
図12は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。
2枚の画像間で移動量が不明となるのは、低周波画像に起因する他、繰り返し模様の画像の場合もある。そこで、本実施形態では、ステップS13の判定結果が空間周波数F≧閾値となったとき次にステップS6で合成箇所に繰り返し模様があるか否かを判定し、繰り返し模様がない場合にステップS14に進み、繰り返し模様がある場合にはステップS16に進んでメモリ25a内の旧移動距離Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成する。
パノラマ合成箇所に繰り返し模様を含む場合、N枚目とN+1枚目の画像間での特徴点がずれる虞が高く、パノラマ合成精度が低下する可能性がある。そこで、本実施形態では、繰り返し模様が存在する場合には、繰り返し模様の無いN−1枚目とN枚目との間で算出された旧移動量Lを用いてN枚目とN+1枚目の画像をパノラマ合成し、パノラマ画像の画質向上を図る。
図13は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。
図2の処理手順では、ステップS13で合成箇所における空間周波数を判定したが、本実施形態では、空間周波数は用いずに、特徴点個数で判定している。即ち、ステップS11でN枚目とN+1枚目の合成箇所をサーチし、次のステップS7で、合成箇所の特徴点個数を判定する。特徴点個数が閾値以上の場合にはステップS14に進み、特徴点個数が閾値未満のときステップS16に進む。
本実施形態では、合成箇所の特徴点個数が多いときは、今回算出した移動量を用いてパノラマ合成を行い、特徴点個数が少ないときは、以前に算出した移動量を用いてパノラマ合成を行う。これにより、パノラマ合成した画質の向上を図ることが可能となる。
図14は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のパノラマ合成処理手順は、図2の処理手順と基本的に同じであるため、同一処理ステップには同一ステップ番号を付してその詳細な説明は省略する。
図2の処理手順のステップS1〜S3は、1枚目と2枚目の画像が低周波画像でないことを前提として移動量Lが求まるものとしている。しかし、実際には、1枚目,2枚目の画像が低周波画像であることも起こり得ることであり、移動量Lが算出できない事態が生じる。
そこで、本実施形態では、この様な事態に対処すべく、例えば前日に行った前回撮影時の移動量Lを記憶しておき、今日の撮影時にそのデータを利用することとしている。即ち、ステップS1で1枚目と2枚目の合成箇所をサーチしたあと、次のステップS31で、合成箇所の空間周波数Fを算出する。そして、ステップS32で、空間周波数Fが閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上の場合に移動量Lを算出し(ステップS33)、この移動量を用いて次のステップS2で1枚目と2枚目の画像をパノラマ合成する。
ステップS32の判定の結果、空間周波数Fが閾値未満の場合にはステップS36に進み、前回撮影時の平均移動距離Laveを用いて1枚目と2枚目の画像のパノラマ合成を行う。
ステップS2又はステップS36の次にステップS35に進み、移動量平均値を現す変数Laveを“0”とする(即ち、初期化を行う。)。そして、繰り返し処理のステップAに進む。繰り返し処理では、図2のステップS11,S12,S13,S14,S15,S16は同じであるが、本実施形態では、ステップS15の次のステップS41で、Lave=Lave+Lとし、ステップBが終わった後のステップS42で、「Lave=Lave/移動量算出回数」として今回撮影時の移動量Lの平均値を求め、メモリ25aに保存しておく。
これにより、センサを用いなくても、1枚目と2枚目の画像のパノラマ合成精度を向上させることができる。
図15は、例えば全周囲360度の超広角のパノラマ画像を合成するときの処理手順を示すフローチャートであり、図16はその概念説明図である。ユーザが手持ちでカメラをパンさせ超広角のパノラマ画像を撮影する場合、カメラで1枚撮影する毎の移動距離がばらついても、全体の移動曲線は所定の曲線上にある蓋然性は高い。
そこで、図16に例示する様に、1回目,2回目,…,9回目の各撮影時の前回からの移動距離を算出し、撮開開始からの時間に対する分布を求める。そして、図16では、5回目の撮影時の前回からの移動距離が算出できなかったが、この移動距離は、全体の移動分布曲線から求めることが可能となる。なお、6回目の移動距離は、前述した実施形態と同様に、前々回からの移動距離や7回目の移動距離から求める。
そこで、図15の処理手順では、撮影枚数だけ繰り返すステップAとステップBとの間の繰り返し処理を行う。この繰り返し処理では、先ず、ステップS51でN枚目の画像とN+1枚目の画像の合成箇所をサーチし、ステップS52で、合成箇所の空間周波数Fを算出し、ステップS53で、空間周波数Fが閾値以上であるか否かを判定する。ステップS53で空間周波数F≧閾値と判定された場合には次のステップS54で移動量Lnを記録し、ステップBからステップAに戻る。ステップS53で空間周波数F<閾値と判定された場合にはステップBからステップAに戻る。
このステップA―ステップBの繰り返し処理が終了した後はステップS55に進み、図16の移動分布曲線を求める。そして、次のステップCとステップDとの間の繰り返し処理を、移動量が算出できなかった箇所の数だけ繰り返す。
ステップCとステップDとの間の繰り返し処理では、先ず、ステップS56で移動分布曲線から移動量算出ができなかった箇所の移動量Lnを算出し、ステップDに進む。
この繰り返し処理が終わった後は、次にステップEとステップF間の繰り返し処理を撮影枚数だけ繰り返し、この処理を終了する。即ち、ステップE,F間の繰り返し処理では、ステップS57でN枚目とN+1枚目の画像を移動量Lnを用いてパノラマ合成を行い、ステップFに進む。これにより、移動量が大きく変化する箇所についての移動量算出精度を向上させることができ、超広角のパノラマ画像が精度良く合成可能となる。
図17は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態では、2枚の低周波画像の比較によって移動量Lが算出できなかった場合に、過去の図16に示す移動分布曲線に基づいて今回の超広角撮影時に移動量が算出できなかった箇所の移動量を求め、この移動量により超広角のパノラマ合成を行うことを特徴とする。
先ず、ステップAとステップBとの間の繰り返し処理を撮影枚数分行うのであるが、ステップS61で、N枚目とN+1枚目の合成箇所をサーチし、ステップS62で、合成箇所の空間周波数Fを算出する。そして、この空間周波数Fが所定の閾値以上であるか否かを判定し(ステップS63)、空間周波数F≧閾値の場合には次のステップS64で移動量Lを求めてメモリ25aに記録し、N枚目とN+1枚目の画像のパノラマ合成を行い(ステップS65)、ステップBからステップAに戻る。
ステップS63の判定の結果、空間周波数F<閾値の場合にはステップS66に進み、過去の移動分布曲線から移動量を算出し、N枚目とN+1枚目の画像のパノラマ合成を行って(ステップS67)、ステップBからステップAに戻る。
上記の繰り返し処理が終了した後は、ステップS68に進み、今回の超広角パノラマ撮影時の移動分布曲線を求め、ステップS69で、以前に算出した移動分布曲線と今回の移動分布曲線との平均値を算出し、最後のステップS70で、平均値の移動分布曲線をメモリ25aに記録してこの処理を終了する。
撮影者がカメラを手で持ち、自身を中心に一周回転して周囲360度の超広角のパノラマ撮影を行う場合、一周する間は、毎回ある程度は同様の移動曲線を描くものと考えられる。そこで、過去の撮影時における移動曲線から今回の移動量が算出できなかった区間の移動量を求めても、同じ移動量であったと推定でき、センサを用いなくても、高精度なパノラマ合成が可能となる。
図18は、本発明の更に別実施形態に係るパノラマ合成処理手順を示すフローチャートである。本実施形態は基本的に図17の実施形態と同じである。図17では、過去の移動分布曲線を利用したが、この移動分布曲線は、カメラユーザ毎に異なる曲線になることが予想される。
カメラを複数のユーザが使用する場合、移動分布曲線をユーザ毎に記録し使用した方が高精度のパノラマ合成を行うことが可能となる。そこで、本実施形態では、図17の処理手順に入る前に、ステップS45とステップS46を行ってから、図17の処理に入る。
ステップS45では、カメラがユーザ(撮影者)情報を取得する。この取得方法はどの様な方法でも良い。ユーザ自身がメニュー画面から指定する方法でも良い。あるいは、カメラが認識装置(例えば指紋認識装置)を持ち、判断しても良い。次のステップS46では、メモリ25aを検索し、該当ユーザの過去の移動分布曲線を取り出してから、ステップAに入る。
これにより、ユーザ毎のクセを勘案してパノラマ合成を行うため、移動量算出の精度低下を防ぐことができ、高精度のパノラマ合成処理が可能となる。
なお、上述した各実施形態では、デジタルカメラ内でパノラマ合成を行うものとして説明したが、個々の撮影画像をパーソナルコンピュータに読み出し、パーソナルコンピュータ内で合成する場合にも同様に適用可能である。
以上述べた実施形態を夫々個別に説明したが複数の実施形態を併用してパノラマ合成を行うことも可能である。例えば、低周波画像のため以前の移動量を用いてパノラマ合成を行うとき、図11のステップS5で説明したように、合成箇所の画像をぼかして合成することも可能である。
以上述べた様に、実施形態のパノラマ画像合成方法は、撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行うことを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法の前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の空間周波数が閾値以上であるか否かで判断することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法の前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の特徴点の数が所定数より多いか否かで判断することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、N枚目の画像とN+1枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)として、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L1)と、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像の移動量(L2)との平均値(L=(L1+L2)/2)として算出することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)を、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離(L2)とN−2枚目の画像とN−1枚目の画像の移動距離(L1)との差(L=L2−L1)から算出することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、N−1枚目の画像とN枚目の画像のパノラマ合成を止め、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離を用いてN−2枚目の画像とN枚目の画像をパノラマ合成することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、前記類似性の低い画像を合成するときは該類似性の低い部分の前記合成箇所の画像をぼかし処理してからパノラマ合成することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、前記合成箇所に繰り返し模様が存在する場合には両画像間に共通の繰り返し模様が無い状態で算出された移動量を用いてパノラマ合成を行うことを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、1枚目の画像と2枚目の画像の合成箇所の類似性が所定閾値より低いときは前回のパノラマ撮影時に算出されている移動量の平均値で代用して前記1枚目と前記2枚目の画像のパノラマ合成を行うことを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、算出された前記移動量の移動量分布曲線を算出し、該移動量分布曲線から途中の移動量算出ができなかった移動量を推定してパノラマ合成を行うことを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法は、前回のパノラマ撮影時に算出された移動量の分布曲線のデータを保持しておき、今回のパノラマ撮影時に移動量が算出できなかったときは該分布曲線から求めた移動量によりパノラマ合成を行うことを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成方法の前記移動量の分布曲線のデータは撮影者別に保持して使用することを特徴とする。
また、実施形態のパノラマ画像合成プログラムは、上記のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法を処理ステップ順に記載したパノラマ画像合成プログラム。
また、実施形態の撮像装置は、上記のパノラマ画像合成プログラムと該パノラマ画像合成プログラムを実行する制御装置を搭載したことを特徴とする。
以上述べた実施形態によれば、ジャイロセンサや位置センサを搭載しない撮像装置でも高精度にパノラマ画像を合成することが可能となる。
本発明に係る撮像装置及びパノラマ画像合成方法は、センサを用いずに高精度にパノラマ画像合成が行えるため、コンパクトなデジタルカメラ等に適用すると有用であり、また、画像データを外部のコンピュータに取り出してコンピュータ上でパノラマ合成する場合にも好適である。
20 撮像装置
21 撮影レンズ
22 撮像素子
25 CPU
25a 移動量メモリ
30 デジタル信号処理部

Claims (11)

  1. 撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行い、前記類似性の低い画像を合成するときは該類似性の低い部分の前記合成箇所の画像をぼかし処理してからパノラマ合成するパノラマ画像合成方法。
  2. 撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行い、1枚目の画像と2枚目の画像の合成箇所の類似性が所定閾値より低いときは前回のパノラマ撮影時に算出されている移動量の平均値で代用して前記1枚目と前記2枚目の画像のパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。
  3. 撮像装置を移動させながら連続して撮影した複数の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法であって、N枚目とN+1枚目の画像の合成箇所を探索し、N枚目の画像の前記合成箇所とN+1枚目の画像の前記合成箇所との類似性が所定閾値より低いためN枚目の画像とN+1枚目の画像との間の移動量が算出できないときN枚目の画像より前又はN+1枚目の画像より後の連続する2枚の画像から算出した前記移動量を用いてパノラマ合成を行い、前回のパノラマ撮影時に算出された移動量の分布曲線のデータを保持しておき、今回のパノラマ撮影時に移動量が算出できなかったときは該分布曲線から求めた移動量によりパノラマ合成を行うパノラマ画像合成方法。
  4. 請求項に記載のパノラマ画像合成方法であって、前記移動量の分布曲線のデータは撮影者別に保持して使用するパノラマ画像合成方法。
  5. 請求項1乃至4のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の空間周波数が閾値以上であるか否かで判断するパノラマ画像合成方法。
  6. 請求項1乃至4のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、前記類似性の高低は、前記合成箇所の画像の特徴点の数が所定数より多いか否かで判断するパノラマ画像合成方法。
  7. 請求項1乃至請求項のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、N枚目の画像とN+1枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)として、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L1)と、N+1枚目の画像とN+2枚目の画像の移動量(L2)との平均値(L=(L1+L2)/2)として算出するパノラマ画像合成方法。
  8. 請求項1乃至請求項のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、該移動量(L)を、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離(L2)とN−2枚目の画像とN−1枚目の画像の移動距離(L1)との差(L=L2−L1)から算出するパノラマ画像合成方法。
  9. 請求項1乃至請求項のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法であって、N−1枚目の画像とN枚目の画像の移動量(L)が算出できないときは、N−1枚目の画像とN枚目の画像のパノラマ合成を止め、N−2枚目の画像とN枚目の画像の移動距離を用いてN−2枚目の画像とN枚目の画像をパノラマ合成するパノラマ画像合成方法。
  10. 請求項1乃至請求項のいずれかに記載のパノラマ画像合成方法を処理ステップ順に記載したパノラマ画像合成プログラム。
  11. 請求項10に記載のパノラマ画像合成プログラムと該パノラマ画像合成プログラムを実行する制御装置を搭載した撮像装置。
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