JP5419560B2 - 撮像装置 - Google Patents

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Description

本発明は、デジタルビデオカメラのような撮像装置に関する。
特開平10−224786号公報 特開平7−236138号公報
近年のマルティメディアの発展に伴い様々な動画像圧縮符号化方式が提案されている。その代表的なものに、MPEG(Moving Pictures of Experts Group)−1,2,4やH.264がある。H.264は、AVC(Advanced Video Coding)とも呼ばれる。これらの圧縮符号化の処理は、動画像に含まれる原画像(画像)をブロックと呼ばれる所定の領域に分割し、このブロックを単位として動き補償予測やDCT変換等の変換処理を施すものである。また、動き補償予測を行う場合、符号化済みの画像データを局所復号化して得られた画像を参照画像とするので、符号化側にも復号化処理が必要となる。
MPEG方式に準拠して画像の圧縮符号化を行う場合、その符号量は一般に、画像自体の特性である空間周波数特性やシーン及び量子化スケール値に応じて大きく異なる。このような特性を有する画像符号化において良好な画質と高い圧縮率を実現するための重要な技術が、量子化制御(符号量制御)である。
MPEG方式における量子化制御アルゴリズムの一つとして、TM5(Test Model 5)が知られている。TM5による量子化制御アルゴリズムは、GOP(Group Of Picture)毎にビットレートが一定になるように以下に挙げる3つのステップ1〜3で符号量が制御される。
ステップ1では、今から符号化を行うピクチャの目標符号量を決定する。現在のGOP(Group Of Pictures)において利用可能な符号量であるRgopが、以下の式(1)により演算される。
Rgop=(ni+np+nb)×(bits_rate/picture_rate) (1)
ここで、ni,np,nbはそれぞれ、I,P,Bピクチャの現GOPにおける残りのピクチャ数であり、bits_rateは目標ビットレート、picture_rateはピクチャレートを表す。
更に、I,P,Bピクチャ毎に符号化結果からピクチャの複雑度を以下の式(2)で求める。
Xi=Ri×Qi
Xp=Rp×Qp
Xb=Rb×Qb (2)
ここで、Xi,Xp,Xbは、コンプレキシティ(Complexity)とも呼ばれる。Ri、Rp及びRbは、それぞれI,P,Bピクチャを符号化した結果得られる符号量である。Qi、Qp及びQbは、それぞれI,P,Bピクチャ内のすべてのマクロブロックにおけるQスケールの平均値である。
式(1)及び式(2)から、I,P,Bピクチャそれぞれについての目標符号量Ti,Tp及びTbは、以下の式(3)で求めることができる。
Ti=max{(Rgop/(1+((Np×Xp)/(Xi×Kp))+((Nb×Xb)/(Xi×Kb))))(bit_rate/(8×picture_rate))}
Tp=max{(Rgop/(Np+(Nb×Kp×Xb)/(Kb×Xp)))(bit_rate/(8×picture_rate))}
Tb=max{(Rgop/(Nb+(Np×Kb×Xp)/(Kp×Xb)))(bit_rate/(8×picture_rate))} (3)
ただし、Np及びNbは、現GOP内のそれぞれP及びBピクチャの残りの枚数であり、定数Kp,Kbは、
Kp=1.0
Kb=1.4
である。
ステップ2において、I,P及びBピクチャ毎に3つの仮想バッファを使用し、式(3)で求めた目標符号量と発生符号量との差分を管理する。仮想バッファのデータ蓄積量をフィードバックし、そのデータ蓄積量に基づいて実際の発生符号量が目標符号量に近づくように、次にエンコードするマクロブロックに対するQスケールの参照値が設定される。例えば、現在のピクチャタイプがPピクチャの場合には、目標符号量と発生符号量との差分は、以下の式(4)に従う演算処理により求めることができ、
p,j =dp,0+Bp,j-1-((Tp×(j-1))/MB_cnt) (4)
となる。ここで、添字jはピクチャ内のマクロブロックの番号であり、dp,0は仮想バッファの初期フルネスを示し、Bp,jはj番目のマクロブロックまでの総符号量、MB_cntはピクチャ内のマクロブロック数を示す。
次に、dp,j(以後、djと略す。) を用いて、j番目のマクロブロックにおけるQスケールの参照値を求めると、下記式(5)ように、
j= (dj×31)/r (5)
となる。ここで、
r = 2×bits_rate/picture_rate (6)
である。
ステップ3では、視覚特性、即ち、復号画像の画質が良好になるように、エンコード対象のマクロブロックの空間アクティビティに基づいて、量子化スケールを最終的に決定する。具体的には、下記式(7)で、
ACTj=1+min(vblk1,vblk2,……,vblk8) (7)
を計算する。式(7)で、vblk1〜vblk4はフレーム構造のマクロブロックにおける8×8画素のサブブロックにおける空間アクティビティを示す。vblk5〜vblk8はフィールド構造のマクロブロックにおける8×8画素のサブブロックの空間アクティビティを示す。ここで、空間アクティビティの演算は、以下の式(8)、(9)式により求めることができる。
vblk = Σ(Pi−Pbar)2 (8)
Pbar = (1/64 )×ΣPi (9)
ここで、Piはi番目のマクロブロックにおける画素値であり、式(8)、(9)中のΣはi=1〜64の累積加算である。
次に、式(7)で求めたACTjを、以下の(10)式により正規化する。
N_ACTj=(2×ACTj+AVG_ACT)/(ACTj+AVG_ACT) (10)
ここで、AVG_ACTは、以前に符号化したピクチャにおけるACTjの参照値である。最終的に、量子化スケール(Qスケール値)MQUANTjは、以下の式(11)
MQUANTj=Qj×N_ACTj (11)
により、求められる。
以上のTM5のアルゴリズムによれば、ステップ1の処理によりIピクチャに対して多くの符号量を割り当ている。更に、ピクチャ内においては、視覚的に劣化の目立ちやすい平坦部(空間アクティビティが低い部分)に符号量が多く配分されるようになる。これにより、予め定めたビットレート内で、画質の劣化を抑えた符号量制御、すなわち量子化制御を実現できる(例えば、特許文献1参照)。
また、空間アクティビティだけでなく、注視領域である顔の高画質化を行うために、顔のアクティビティを下げる手法も提案されている(例えば、特許文献2参照)。顔が画像の特定の位置に存在すると仮定し、画像内で顔が存在しそうな領域に対する量子化スケールを、それ以外の領域に対する量子化スケールよりも小さく設定することで、顔部分を高画質化する。
TM−5や特許文献1に記載される手法は、画像のアクティビティを用いて量子化スケールに重み付けをする。従って、仮想バッファの占有量が低い場合、画像によっては発生符号量が大きく変動し、仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性がある。
特許文献2に記載される手法は、予め定めた領域に対する量子化スケールを設定するので、実際に顔が存在する領域に対して量子化スケールを下げることが難しい。また、仮想バッファの占有量が低く、画像全体に対して顔が占める面積よっては、TM−5や、特許文献1に示した課題と同様に仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性がある。
そこで、本発明は、仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性を低減するとともに、領域の高画質化を可能とする撮像装置を提示することを目的とする。
本発明に係る撮像装置は、撮像を行う撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された画像を複数の画像ブロックに分割し、各画像ブロックに対して所定の圧縮符号化処理を行う圧縮符号化手段と、前記圧縮符号化手段によって生成された符号データを格納するためのバッファの占有量を計算するバッファ占有量計算手段と、前記撮像手段によって撮像された画像に含まれる顔を検出し、検出された顔についての顔面積を計算する顔検出手段と、前記撮像手段によって撮像された画像の目標符号量に基づいて計算された第1の量子化スケールを第2の量子化スケールに変更するための変数を、前記占有量と前記顔面積とに基づいて決定する変数決定手段と、前記圧縮符号化手段が前記所定の圧縮符号化処理を行う場合に前記画像ブロックに適用される量子化スケールを決定する量子化制御手段とを有し、前記変数決定手段は、前記占有量が小さくなる場合は、前記占有量が小さくなることに応じて前記変数を1.0に向けて小さくなるように決定し、前記顔面積が大きくなる場合は、前記顔面積が大きくなることに応じて前記変数を1.0に向けて小さくなるように決定し、前記量子化制御手段は、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックでない場合は、前記第1の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定し、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックである場合は、前記第2の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定することを特徴とする。
本発明によれば、仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性を低減するとともに、領域の高画質化が可能となる。
本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。 図1に示す実施例の記録動作のフローチャートである。 リアクションパラメータrpの説明図である。 マクロブロック番号nの説明図である。 複数の顔から特定の顔を選択することの説明図である。 本発明の別の実施例の概略構成ブロック図である。
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
図1は、本発明に係る撮像装置の第1実施の概略構成ブロック図を示す。符号化方式にMPEG(Moving Pictures of Experts Group)またはH.264/AVC(Advanced Video Coding)を用いるデジタルビデオカメラ等に適用される。図2は、本実施例の動作フローチャートを示す。
図1において、要素10乃至28がカメラ系処理部を構成し、要素30乃至62が、記録系処理部を構成する。
カメラ系処理部では、フォーカスレンズを含む結像光学系10が、被写体の光学像をCCDまたはCMOSなどの撮像素子12の受光面に結像し、撮像素子12は一定周期で光学像に対応する画像信号を出力する。カメラ信号処理部14は、撮像素子12からの画像信号に色分離、ガンマ補正、ホワイトバランス調整等の必要な信号処理を施し、輝度・色差信号を形成してフレームメモリ16に格納する。画像変倍部18は、フレームメモリ16に格納された輝度・色差信号の、任意の画像範囲を読み出し、所定の画素補間処理により画像拡大・縮小を行い、所定の記録フォーマットに変換する。
セレクタ20は、カメラ信号処理部14の出力信号と、画像変倍部18の出力信号(記録フォーマットの信号)の一方を選択して顔検出部22に供給する。セレクタ20は、顔検出部22の性能に依存して入力を切り替える。説明上、画像変倍部18で変換された画像サイズがカメラ信号処理部14の出力画像サイズよりも小さいと仮定する。顔検出部22の処理性能が十分高い場合、または高い精度で顔検出を行う場合、入力画像をそのまま顔検出に使用するのが好ましいので、セレクタ20は、カメラ信号処理部14の出力信号を顔検出部22に供給する。逆に、処理性能が十分ではない場合、または顔検出精度が高い必要がない場合、セレクタ20は、画像変倍部18で記録フォーマットに変換された信号を顔検出部22に供給する。システムとしてどちらの信号を選択しても良いし、検出する顔の数などの関係からダイナミックに切り替えても良く、この選択方法は、本発明を限定しない。
顔検出部22は入力画像から顔を検出すると、顔領域の面積と位置の情報を含む顔検出情報をレンズ制御部24、カメラ制御部26及びカメラ系コントローラ28に送信する。レンズ制御部24は、顔検出部22からの顔検出情報に従い、顔にピントが合うように結像光学系10のフォーカスレンズを制御する。カメラ制御部26は顔検出部22からの顔検出情報に従い、顔の画質を向上させるための露出補正や美肌処理をカメラ信号処理部14に行わせる。
画像変倍部18から出力される記録フォーマットの画像信号は、記録系処理部のフレームメモリ30に格納される。フレーム並べ替え部32は、フレームメモリ30に格納された画像信号を読み出し、符号化フォーマットに準拠したフレーム順序に並び替え、符号化のブロック順に出力する。フレーム並べ替え部32で並べ替えられた画像は、複数の画像ブロック(マクロブロック)に分割された後、各画像ブロックに対して直交変換、量子化及び可変長符号化により圧縮符号化が施される。具体的には、符号化ピクチャがフレーム内符号化(イントラ符号化)方式の場合、直交変換部36がマクロブロック(MB)内の画像データを直交変換し、量子化部38が直交変換部36からの変換係数を量子化する。
H.264のようにフレーム内符号化でイントラ予測(画面内予測)を用いる符号化方式では、画面内ですでに符号化されたマクロブロックに対して逆量子化部46が逆量子化を、逆直交変換部48が逆直交変換処理を行ってローカルデコード画像を作成する。そして、減算器34が、今から符号化するマクロブロックとローカルデコード画像から適切な予測モードで作成された予測画像との間で差分値(差分画像)を算出する。直交変換部36が差分画像を直交変換し、量子化部38が直交変換部36からの変換係数を量子化する。
また、符号化ピクチャがフレーム間符号化ピクチャ(インター符号化)の場合、すでに符号化されたピクチャに対して逆量子化部46が逆量子化を、逆直交変換部48が逆直交変換処理を行ってローカルデコード画像を作成する。その後、動き予測動き補償部54が、今から符号化するピクチャとローカルデコード画像との対比から、動きを予測および補償した予測画像を生成する。減算器34が、今から符号化するマクロブロックとローカルデコード画像から予測画像を減算して差分画像を算出する。直交変換部36が差分画像を直交変換し、量子化部38が直交変換部36からの変換係数を量子化する。
フレーム内符号化かフレーム間符号化かに関わらず、可変長符号化部40が、量子化部38で量子化された変換係数を可変長符号化する。可変長符号化部40から出力される符号データは、ストリームバッファ42に一時記憶され、HDDや光ディスク等の記録媒体44に書き込まれる。
量子化制御部60は、今から符号化するピクチャの目標符号量を算出し、この目標符号量と可変長符号化部40の出力符号量(発生符号量)とを一致させるように基準量子化スケールを求める。この基準量子化スケールをQ0とする。
本実施例では、符号化対象マクロブロックが顔領域に含まれない場合、基準量子化スケールQ0を用いて量子化を行う。他方、符号化対象マクロブロックが顔領域に含まれる場合、基準量子化スケールQ0とリアクションパラメータrpを用いて(20)式に従って計算ないし修整した量子化スケールQfを用いて量子化を行う。すなわち、実際に適用する量子化スケールQfを、
f=Q0×(1/rp) (20)
とする。
このような量子化スケールの制御とリアクションパラメータrpの決定方法を図2に示すフローチャートと、図3乃至図5を参照して説明する。
AC電源やバッテリーなどから電力供給が行われると、図2に示すフローがスタートする。カメラ系処理部および記録系処理部を始めとする本装置の各ブロックが記録スタンバイ状態に移行して初期化処理が行われる(S1)。
記録開始の指示が与えられたかどうかを監視する(S2)。記録開始の指示が与えられたら(S2)、結像光学系10、撮像素子12およびカメラ信号処理部14を介して顔検出部22に被写体を示す画像信号が入力する(S3)。なお、顔検出部22以外の画像信号の流れは、上述した通りである。記録開始の指示が与えられなければ(S2)、指示が与えられるまでこの状態を保持する。
顔検出部22が、入力画像から顔を検出し、画像全体に対して顔が占める面積(顔面積)の割合を算出する(S4)。この割合値は、カメラ系コントローラ28を経由して記録系コントローラ62に送信される。なお、割合として、顔面積そのものを用いても良い。
バッファ占有量算出部58が、記録が終了した時点でのバッファ占有量を算出し、その値を記録系コントローラ62に送信する(S5)。
記録系コントローラ62が、バッファ占有量と顔面積に応じてリアクションパラメータrpを決定する(S6)。
図3は、バッファ占有量と顔面積に対するリアクションパラメータrpのグラフを示す。x軸はバッファ占有量を示す。原点位置でバッファ占有量が規定バッファサイズと同じであり、原点から離れるに連れてバッファ占有量が低くなることを示す。y軸は画像の中での顔面積の割合を示す。原点位置で顔面積がゼロ(顔が検出されない)、原点から離れるに連れて顔面積の割合が大きくなることを示す。z軸はリアクションパラメータrpを示す。原点位置で1.0、原点から離れるに連れてリアクションパラメータrpが大きくなることを示している。
図4は、画像上のマクロブロックに付けた番号を示す。図4において、バッファ占有量がバッファサイズと同じで、顔面積の割合がゼロの場合、すなわち、顔が検出されなかった場合、量子化スケールを小さくするマクロブロックは少なく、バッファがアンダーフローする可能性が少ない。従って、この場合には、リアクションパラメータrpを最大値(rpmax)にする。この最大値rpmaxは予め設定された値であるが、任意に設定可能である。
一方、バッファ占有量が低くなるか、または、顔面積の割合が大きくなる(原点から離れる)と、量子化スケールを小さくするマクロブロックが多く、バッファがアンダーフローする可能性が出てくる。そこで、このような場合には、リアクションパラメータrpを1.0に向けて小さくする。x軸とy軸でリアクションパラメータrpの推移の仕方は同じでなくてもよく、この推移のさせ方自体は、本実施例を限定するものではない。
符号化対象マクロブロックを示す変数nをゼロで初期化する(S7)。この変数nは、図4に示すように、画像をマクロブロックに分割し、左上のマクロブロックを0として右下方向に向かって値が1ずつ上昇するものである。また、右下のマクロブロックの番号をN−1とする。Nはマクロブロックの総数である。
符号化対象マクロブロックnに対して目標符号量と可変長符号化部40による発生符号量とが一致するように、基準量子化スケールQ0を算出する(S8)。
顔検出部22で検出した顔の位置情報から、符号化対象マクロブロックnが顔を構成するマクロブロックであるかどうかを判定する(S9)。符号化対象マクロブロックnが顔を構成するマクロブロックと判定される場合(S9)、実際に適用する量子化スケールQfを基準量子化スケールQ0とS6で決定したリアクションパラメータrpを用いて計算又は修整する(S10)。顔を構成しないマクロブロックと判定される場合(S9)、実際に適用する量子化スケールQfとして基準量子化スケールQ0を採用する(S11)。
直交変換部36からの変換係数に対し、量子化部38がステップS10またはS11で決定された量子化スケールQfで量子化を実行し、可変長符号化部40が、量子化部38の出力を可変長符号化する(S12)。可変長符号化部40の出力符号データは、バッファ42に一時記憶される。
符号化対象マクロブロックnがN−1と等しいかどうかを判定する(S13)。nがN−1に等しくない場合には(S13)、nを1だけインクリメントして、ステップS8以降を繰り返す。nがN−1に一致する場合(S13)、画面内の全マクロブロックを符号化したことになり、バッファ42に格納される符号データを所定データ量単位で記録媒体44に書き出す(S14)。もちろん、何れかのマクロブロックを符号化している間に、バッファ42の符号データを順次、記録媒体44に書き出してもよい。
ユーザからの記録停止の指示が入力されるまで(S15)、ステップS3以降を繰り返す。ユーザからの記録停止の指示が入力されると(S15)、記録処理を終了する。
画面内に複数の顔を検出した場合、検出した複数の顔の中から代表となる1または複数の顔を選択し、その顔の面積を基に顔が占める面積、従って、顔の割合を算出しても良い。例えば、複数ある顔の中からフォーカスが合った顔を選択する方法がある。顔検出部22が、例えば、図5(a)に示す画面70に対し3つの顔72,74,76を検出したとする。そして、顔検出情報を用いてレンズ制御部24およびカメラ制御部26が、複数の顔72,74,76の中からある特定の顔、例えば、顔76にフォーカスを合わせたとする。このとき、顔76の面積を、顔面積として算出する。その後、顔76の面積とその時のバッファ占有量とから、図3を参照して説明したように、リアクションパラメータrpが決定される。このリアクションパラメータrpを用いて顔76に対して新たな量子化スケールが設定され、量子化が行われる。なお、顔72,74に対しては、顔76以外の量子化スケール、例えば基準量子化スケールがそのまま設定されて、量子化が行われる。
このような構成により、人物が複数人いた場合、特定人物の顔に対して高画質化を図ることが可能になる。
複数の人物が撮影画像に入っている場合、画面内の特定エリアに存在する顔を代表として選択する方法がある。例えば、顔検出部22が、図5(b)に示す画面80のように、複数の顔82,84,86を検出したとする。注視領域として予め設定された領域88に存在する顔(図5では顔84)の面積を顔面積とする。その後、顔84の面積と、その時のバッファ占有量とから、図3を参照して説明したように、リアクションパラメータrpが決定される。このリアクションパラメータrpを用いて顔84に対して新たな量子化スケールが設定され、量子化が行われる。なお、顔82,86に対しては、顔84以外の量子化スケール、例えば、基準量子化スケールがそのまま設定され、量子化が行われる。
図6は、人物が複数の顔に対応する実施例の概略構成ブロック図を示す。図1に示す構成に対し、表示部129が追加されている。その他の要素110〜128,130〜162は、それぞれ、図1に示す実施例の要素10〜28,30〜62と同じ機能を果たす。
表示部129は、撮像素子112による撮影画像と、この撮影画像に対する顔検出部122による顔検出結果(例えば、顔枠の表示)とを同時に表示可能である。さらに表示部129は、タッチパネル等の指示入力部材を含む構成であり、撮影者は、顔の面積を算出する代表として、表示部129の画面上に表示された任意の人物の顔を指定できる。指定された顔の面積が、顔面積とされ、上記実施例と同様の手法でリアクションパラメータrpが決定される。そして、指定した顔に対して新たな量子化スケールが設定され、量子化が行われる。なお、撮影者が指定しなかった顔は、指定された顔以外の量子化スケールがそのまま設定され、量子化が行われる。
以上、図面を参照して本発明の実施例を詳述したが、本発明の技術的範囲を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。
10:結像光学系 12:撮像素子 14:カメラ信号処理部 18:画像変倍部 20:セレクタ 22顔検出部 36:直交変換部、38:量子化部 40:可変長符号化部、42:バッファ 58:バッファ占有量算出部 60:量子化制御部

Claims (4)

  1. 撮像を行う撮像手段と、
    前記撮像手段によって撮像された画像を複数の画像ブロックに分割し、各画像ブロックに対して所定の圧縮符号化処理を行う圧縮符号化手段と、
    前記圧縮符号化手段によって生成された符号データを格納するためのバッファの占有量を計算するバッファ占有量計算手段と、
    前記撮像手段によって撮像された画像に含まれる顔を検出し、検出されたについての顔面積計算する顔検出手段と、
    前記撮像手段によって撮像された画像の目標符号量に基づいて計算された第1の量子化スケールを第2の量子化スケールに変更するための変数を、前記占有量と前記顔面積とに基づいて決定する変数決定手段と、
    前記圧縮符号化手段が前記所定の圧縮符号化処理を行う場合に前記画像ブロックに適用される量子化スケールを決定する量子化制御手段と
    有し、
    前記変数決定手段は、前記占有量が小さくなる場合は、前記占有量が小さくなることに応じて前記変数を1.0に向けて小さくなるように決定し、前記顔面積が大きくなる場合は、前記顔面積が大きくなることに応じて前記変数を1.0に向けて小さくなるように決定し、
    前記量子化制御手段は、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックでない場合は、前記第1の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定し、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックである場合は、前記第2の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定する
    ことを特徴とする撮像装置。
  2. 前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合に、フォーカスが合っている顔を前記複数の顔の中から選択する選択手段をさらに有し、
    前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合、前記顔検出手段は、前記選択手段によって選択された顔についての顔面積を計算する
    ことを特徴とする請求項に記載の撮像装置。
  3. 前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合に、所定の領域に存在する顔を前記複数の顔の中から選択する選択手段をさらに有し、
    前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合、前記顔検出手段は、前記選択手段によって選択された顔についての顔面積を計算する
    ことを特徴とする請求項に記載の撮像装置。
  4. 前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合に、検出された複数の顔の中のいずれか一つを指定するための指定手段をさらにし、
    前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合、前記顔検出手段は、前記指定手段によって指定された顔についての顔面積を計算する
    ことを特徴とする請求項に記載の撮像装置。
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