JP5893489B2 - 画像処理装置 - Google Patents

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Description

この発明は、画像処理装置に関し、特に拡大画角の画像を作成する、画像処理装置に関する。
この種の装置の一例が、特許文献1に開示されている。この背景技術によれば、撮像装置は、回動中心を中心として回動している状態で、複数の撮像画像を撮像する。撮像装置は、得られた複数の撮像画像のそれぞれから、撮像画像における所定の基準位置により定まる領域を短冊画像として切り出して、それらの短冊画像を並べて合成することにより、撮像空間上の所定の領域を被写体とするパノラマ画像を生成する。撮像装置は、撮像画像からの短冊画像の切り出し位置をずらしながら、複数のパノラマ画像を生成することで、複数のパノラマ画像からなるパノラマ動画像を得る。このパノラマ動画像によれば、撮像画像中の被写体を、動きを持たせて表示させることができる。
特開2011−82917号公報
しかし、背景技術では、撮像装置の動きと無関係に動く物体像が複数の撮像画像に含まれる場合に、その物体像の同一部分または全部を示す画像が異なる短冊画像に跨がって含まれる可能性がある。また、その物体像の一部または全部を示す画像がいずれの短冊画像にも含まれない可能性もある。これによって、合成された画像の品質が低下する恐れがある。
それゆえに、この発明の主たる目的は、合成画像の品質を高めることができる、画像処理装置を提供することである。
この発明に従う画像処理装置(10:実施例で相当する参照符号。以下同じ)は、撮像面で捉えられた複数の画像を撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得手段(16, S25~S27)、取得手段によって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出手段(S39)、取得手段によって取得された複数の画像から検出手段によって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成手段(S43, S53, S55)、および検出手段によって検出された複数の動的物体像の1つと第1作成手段によって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成手段(S49, S57)を備える。
好ましくは、検出手段によって検出された複数の動的物体像に相当する動的物体の属性を識別する識別手段(S225~S235)、および検出手段によって検出された複数の動的物体像の1つを識別手段の識別結果に応じて異なる態様で選択する選択手段(S237~S241)がさらに備えられ、第2作成手段は選択手段によって選択された動的物体像を合成処理の対象とする。
或る局面では、選択手段は、識別結果が顔部を有する特定物体を示すとき顔部の姿勢が既定条件を満足する動的物体像を選択する第1選択処理手段(S239)、および識別結果が特定物体と異なる物体を示すとき既定番目の動的物体像を選択する第2選択処理手段(S241)を含む。
他の局面では、属性は動的物体の向きおよび/または傾きに相当する。
好ましくは、動的物体像は人物の顔画像に相当する。
この発明に従う画像処理プログラムは、画像処理装置(10)のプロセッサ(26)に、撮像面で捉えられた複数の画像を撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ(S25~S27)、取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ(S39)、取得ステップによって取得された複数の画像から検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ(S43, S53, S55)、および検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップ(S49, S57)を実行させるための、画像処理プログラムである。
この発明に従う画像処理方法は、画像処理装置(10)によって実行される画像処理方法であって、撮像面で捉えられた複数の画像を撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ(S25~S27)、取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ(S39)、取得ステップによって取得された複数の画像から検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ(S43, S53, S55)、および検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップ(S49, S57)を備える。
この発明に従う外部制御プログラムは、メモリ(44)に保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサ(26)を備える画像処理装置(10)に供給される外部制御プログラムであって、撮像面で捉えられた複数の画像を撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ(S25~S27)、取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ(S39)、取得ステップによって取得された複数の画像から検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ(S43, S53, S55)、および検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップ(S49, S57)を内部制御プログラムと協働してプロセッサに実行させるための、外部制御プログラムである。
この発明に従う画像処理装置(10)は、外部制御プログラムを取り込む取り込み手段(60)、および取り込み手段によって取り込まれた外部制御プログラムとメモリ(44)に保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサ(26)を備える画像処理装置であって、外部制御プログラムは、撮像面で捉えられた複数の画像を撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ(S25~S27)、取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ(S39)、取得ステップによって取得された複数の画像から検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ(S43, S53, S55)、および検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップ(S49, S57)を内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する。
この発明によれば、動的物体が撮像シーンに存在する場合、パン/チルト動作と並列して取得された複数の画像から複数の動的物体像が検出される。合成画像は、検出された複数の動的物体像がそれぞれ排除された複数の静的物体像と検出された複数の動的物体像の1つとに基づいて作成される。これによって、合成画像の品質が向上する。
この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
この発明の一実施例の基本的構成を示すブロック図である。 この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。 撮像面における評価エリアの割り当て状態の一例を示す図解図である。 パノラマ撮影におけるパン操作を示す図解図である。 図2実施例において参照されるレジスタの構成の一例を示す図解図である。 図2実施例において参照される他のレジスタの構成の一例を示す図解図である。 図2実施例において参照されるその他のレジスタの構成の一例を示す図解図である。 図2実施例において参照されるさらにその他のレジスタの構成の一例を示す図解図である。 被重ね合わせ判定領域の一例を示す図解図である。 重ね合わせ判定領域の一例を示す図解図である。 ずれ量測定処理の一部を示す図解図である。 動き領域検出処理の一部を示す図解図である。 画像合成処理の一部を示す図解図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作の他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作の他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作の他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作の他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作の他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図2実施例に適用されるCPUの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 この発明の他の実施例の構成を示すブロック図である。
以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
[基本的構成]
図1を参照して、この実施例の画像処理装置は、基本的に次のように構成される。取得手段1は、撮像面で捉えられた複数の画像を撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する。検出手段2は、取得手段1によって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する。第1作成手段3は、取得手段1によって取得された複数の画像から検出手段2によって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する。第2作成手段4は、検出手段2によって検出された複数の動的物体像の1つと第1作成手段3によって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する。
動的物体が撮像シーンに存在する場合、パン/チルト動作と並列して取得された複数の画像から複数の動的物体像が検出される。合成画像は、検出された複数の動的物体像がそれぞれ排除された複数の静的物体像と検出された複数の動的物体像の1つとに基づいて作成される。これによって、合成画像の品質が向上する。
[実施例]
図2を参照して、この実施例のディジタルカメラ10は、ドライバ18aおよび18bによってそれぞれ駆動されるフォーカスレンズ12および絞りユニット14を含む。これらの部材を経たシーンの光学像は、イメージセンサ16の撮像面に照射され、光電変換を施される。これによって、シーンを表す電荷が生成される。
電源が投入されると、CPU26は、動画取り込み処理を実行するべく、撮像タスクの下で露光動作および電荷読み出し動作の繰り返しをドライバ18cに命令する。ドライバ18cは、図示しないSG(Signal Generator)から周期的に発生する垂直同期信号Vsyncに応答して、撮像面を露光し、かつ撮像面で生成された電荷をラスタ走査態様で読み出す。イメージセンサ16からは、読み出された電荷に基づく生画像データが周期的に出力される。
前処理回路20は、イメージセンサ16から出力された生画像データにディジタルクランプ,画素欠陥補正,ゲイン制御などの処理を施す。これらの処理を施された生画像データは、メモリ制御回路30を通してSDRAM32に書き込まれる。
後処理回路34は、SDRAM32に格納された生画像データをメモリ制御回路30を通して読み出し、読み出された生画像データに色分離処理,白バランス調整処理およびYUV変換処理を施す。後処理回路34はさらに、YUV形式に従う画像データに対して表示用のズーム処理と探索用のズーム処理とを並列的に実行する。この結果、YUV形式に従う表示画像データが作成される。表示画像データは、メモリ制御回路30によってSDRAM32に書き込まれる。
LCDドライバ36は、SDRAM32に格納された表示画像データをメモリ制御回路30を通して繰り返し読み出し、読み出された画像データに基づいてLCDモニタ38を駆動する。この結果、シーンを表すリアルタイム動画像(スルー画像)がLCDモニタ38に表示される。
図3を参照して、撮像面の中央には評価エリアEVAが割り当てられる。評価エリアEVAは水平方向および垂直方向の各々において16分割され、256個の分割エリアが評価エリアEVAを形成する。また、図2に示す前処理回路20は、上述した処理に加えて、生画像データを簡易的にRGBデータに変換する簡易RGB変換処理を実行する。
AE評価回路22は、前処理回路20によって生成されたRGBデータのうち評価エリアEVAに属するRGBデータを、垂直同期信号Vsyncが発生する毎に積分する。これによって、256個の積分値つまり256個のAE評価値が、垂直同期信号Vsyncに応答してAE評価回路22から出力される。
AF評価回路24は、前処理回路20によって生成されたRGBデータのうち評価エリアEVAに属するRGBデータの高周波成分を、垂直同期信号Vsyncが発生する毎に積分する。これによって、256個の積分値つまり256個のAF評価値が、垂直同期信号Vsyncに応答してAF評価回路24から出力される。
シャッタボタン28shが非操作状態のとき、CPU26は、AE評価回路22からの出力に基づく簡易AE処理を撮像タスクの下で実行し、適正EV値を算出する。算出された適正EV値を定義する絞り量および露光時間はドライバ18bおよび18cにそれぞれ設定され、この結果、スルー画像の明るさが適度に調整される。
シャッタボタン28shが半押しされると、CPU26は撮像タスクの下で、AE評価回路22から出力された256個のAE評価値に基づき、厳格AE処理を実行する。厳格AE処理によって算出された最適EV値を定義する絞り量および露光時間は、ドライバ18bおよび18cにそれぞれ設定される。この結果、スルー画像の明るさが厳格に調整される。
撮像タスクの下でCPU26はまた、AF評価回路24から出力された256個のAF評価値に基づき、AF処理を実行する。この結果、合焦点にフォーカスレンズ12が配置され、スルー画像の鮮鋭度が向上する。
シャッタボタン28shが全押しされると、CPU26は、キー入力装置28に設けられたモード変更ボタン28mdの状態(つまり現時点の撮影モード)を判別する。判別の結果、通常撮影モードに設定されていた場合、CPU26は、撮像タスクの下で静止画取り込み処理と記録処理とを実行する。シャッタボタン28shが全押しされた時点の1フレームの生画像データは、静止画取り込み処理によってSDRAM32に取り込まれる。また、記録処理によって1つの静止画ファイルが記録媒体42に作成される。取り込まれた生画像データは、新規作成された静止画ファイルに記録処理によって記録される。
これに対して、パノラマ撮影モードに設定されていた場合、パノラマ画像を生成する処理が以下の要領で実行される。図4を参照して、パノラマ撮影モードにおいては、操作者は、シャッタボタン28shの全押し後にディジタルカメラ10のカメラ筐体をパン方向に回転させる。CPU26は、垂直同期信号Vsyncが発生する毎に静止画取り込み処理を実行し、SDRAM32に一旦取り込まれた画像データは、フラッシュメモリ44に格納される。静止画取り込み処理は、既定回数の実行または操作者による撮影完了操作によって終了する。
このようにして取り込まれた複数の画像データを用いてパノラマ画像を作成する処理のために、図5に示すずれ量レジスタRGSTgp,図6に示す動き領域レジスタRGSTar,図7に示す顔状態レジスタRGSTfc,および図8に示す代表画像レジスタRGSTrpが準備される。
複数回の静止画取り込み処理の実行後、複数の取り込み画像の互いのずれの量を測定するべく、ずれ量測定処理が実行される。ずれ量測定処理においては、N番目に取り込まれた画像の中央に被重ね合わせ判定領域AR1が割り当てられ(図9参照)、N+1番目に取り込まれた画像の中央に重ね合わせ判定領域AR2が割り当てられる(図10参照)。被重ね合わせ判定領域AR1には、例えば画像全体の90%の領域が割り当てられる。重ね合わせ判定領域AR2には、被重ね合わせ判定領域AR1よりも狭い領域が割り当てられ、例えば画像全体の80%の領域が割り当てられる。
CPU26は、このような2つの画像を用いて重ね合わせ処理を実行する。重ね合わせ処理によって、重ね合わせ判定領域AR2に属する画像が被重ね合わせ判定領域AR1に属する画像の一部と一致する位置が特定される。このようにして特定された位置にN+1番目の取り込み画像を置いたものと仮定して、最初に取り込まれた画像の位置を0とした場合のN+1番目の取り込み画像の位置のX座標およびY座標ならびにN番目の取り込み画像との位置のずれ量GPを、CPU26はずれ量レジスタRGSTgpに登録する。
最初の取り込み画像ないし最終から2番目の取り込み画像に対してこのような重ね合わせ処理が実行され、ずれ量GP1,GP2,…が図11に示す要領で算出される。
CPU26は、ずれ量測定処理の完了後、動き領域検出処理を実行する。図4に示す例では、複数回の静止画取り込み処理の実行中に人物HM1の顔が動いている。操作者のパン操作とは無関係なこのような物体の動きが捉えられた領域が、動き領域検出処理の実行によって動き領域MAとして検出される。
動き領域検出処理においては、M番目の取り込み画像とM+1〜MA+3番目の取り込み画像の各々とが比較され、パン操作とは無関係な物体の動きがあるか否かが検出される。そのような動きが検出された領域が動き領域MAとされる。図12に示すように右方向にパン操作が行われた場合は、動き領域MAの左上位置および右下位置をそれぞれ開始点SPおよび終了点EPとして、最初に取り込まれた画像の左上位置を0とした場合の各々の座標が、動き領域レジスタRGSTarに登録される。
CPU26は次に、画像合成処理を実行する。画像合成処理は、先頭の取り込み画像〜動き領域の直前,動き領域,動き領域の直後〜最終の取り込み画像の直前,および最終の取り込み画像の各領域に分けて実行される。
画像合成処理においては、短冊画像RGが繰り返し作成される。短冊画像RGは、ずれ量測定処理において求められた各画像間のずれ量GPと短冊基準幅RWLTDとに基づいて、短冊幅RWが決定される。例えば図13に示すように右方向にパン操作が行われた場合は、先頭の取り込み画像の左半分に短冊画像RG1が合成され、短冊画像RG2,RG3,…が作成される毎に追加的に右側に合成される。また、短冊画像RGが合成される毎に、合成方向の末端位置FTが定められる。
図13に示す例によると、短冊画像RG4は動き領域MAの直前に合成される。このため、短冊画像RG1,RG2,およびRG3の短冊幅がそれぞれRW1,RW2,およびRW3であるのに対して、短冊画像RG4の短冊幅は、動き領域MAの開始位置SPと末端位置FTとのX座標の差分によって定められる。
動き領域MAの画像合成処理においては、動き領域MA全体を含むいずれかの取り込み画像に基づいて単一の短冊画像RGが作成される。このとき、短冊画像RGの作成元となる取り込み画像の決定のために、人物の顔画像に注目した代表画像抽出処理が実行される。
代表画像抽出処理の実行によって、動き領域MA全体を含む全ての取り込み画像に対して顔検出処理が施され、各々の取り込み画像における顔向き等の顔画像の状態が取り込み順とともに顔状態レジスタRGSTfcに登録される。顔検出処理が完了すると、顔状態レジスタRGSTfcに登録された状態の中から、例えば最も正面を向いている,顔の傾きが最も少ない,または瞼が開いている等の最良の状態の顔画像を代表画像に決定する。このような代表画像を含む取り込み画像の取り込み順が代表画像レジスタRGSTrpに登録される。CPU26は、代表画像レジスタRGSTrpに登録された取り込み画像に基づいて動き領域MAに相当する短冊画像RGを作成し、追加的に画像合成処理を実行する。
動き領域の直後〜最終の取り込み画像の直前の画像合成処理においては、上述のように、各画像間のずれ量GPと短冊基準幅RWLTDとに基づいて決定された短冊幅RWの短冊画像RGが繰り返し作成されて、作成毎に追加的に画像が合成される。
最終の取り込み画像の画像合成処理は、合成画像の末端位置FTおよび取り込み画像の末端位置の間隔を短冊幅とした短冊画像RGが作成されて、追加的に画像が合成される。
このような画像合成処理によってパノラマ画像の作成処理が完了すると、CPU26は、記録処理を実行する。記録処理によって1つの静止画ファイルが記録媒体42に作成され、パノラマ画像の画像データは、新規作成された静止画ファイルに記録処理によって記録される。
CPU26は、図14〜16に示す撮像タスクを含む複数のタスクを並列的に実行する。なお、これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ44に記憶される。
図14を参照して、ステップS1では動画取り込み処理を開始する。この結果、シーンを表すスルー画像がLCDモニタ38に表示される。ステップS3ではシャッタボタン28shが半押しされたか否かを判別し、判別結果がNOの間はステップS5で簡易AE処理を実行する。この結果、スルー画像の明るさが適度に調整される。判別結果がNOからYESに更新されると、ステップS7で厳格AE処理を実行する。この結果、スルー画像の明るさが厳格に調整される。ステップS9では、厳格AF処理を実行する。この結果、合焦点にフォーカスレンズ12が配置され、スルー画像の鮮鋭度が向上する。
ステップS11ではシャッタボタン28shが全押しされたか否かを判別し、判別結果がNOであればシャッタボタン28shの半押し状態が解除されたか否かをステップS13で判別する。ステップS13の判別結果がNOであればステップS11に戻る一方、ステップS13の判別結果がYESであればステップS3に戻る。
ステップS11の判別結果がYESであれば、パノラマ撮影モードに設定されているか否かをステップS15で判別する。ステップS15の判別結果がYESであればステップS21に進む一方、ステップS15の判別結果がNOであればステップS17およびS19の処理を経てステップS3に戻る。
ステップS17では静止画取り込み処理を実行し、ステップS19では記録処理を実行する。シャッタボタン28shが全押しされた時点の1フレームの生画像データは、静止画取り込み処理によってSDRAM32に取り込まれる。また、記録処理によって1つの静止画ファイルが記録媒体42に作成される。取り込まれた生画像データは、新規作成された静止画ファイルに記録処理によって記録される。
ステップS21では変数IMGに“1”を設定し、ステップS23では垂直同期信号Vsyncが発生したか否かを繰り返し判別する。判別結果がNOからYESに更新されると、ステップS25では静止画取り込み処理を実行する。この結果、更新された1フレームの生画像データがSDRAM32に取り込まれる。取り込まれた生画像データはステップS27でフラッシュメモリ44に格納される。
ステップS29では撮影完了操作が行われたか否かを判別し、判別結果がYESであればステップS37に進む一方、判別結果がNOであればステップS31〜S35の処理を経てステップS37に進む。ステップS31では変数IMGをインクリメントする。ステップS33では、既定の取り込み回数LMTを変数IMGが超えたか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS23に戻る一方、判別結果がYESであればステップS35で既定の取り込み回数LMTを変数IMGに設定する。
ステップS37ではずれ量測定処理を実行し、ステップS39では動き領域検出処理を実行する。ステップS41では変数MSに“1”が設定されているか否かを判別し、判別結果がYESであればステップS45に進む一方、判別結果がNOであればステップS43に進む。
ステップS43では、先頭の取り込み画像〜動き領域の直前に対する画像合成処理を実行する。この結果フラグFLG_Fに“1”が設定されたか否かをステップS47で判別する。判別結果がYESであればステップS55に進む一方、判別結果がNOであればステップS49に進む。ステップS45では、変数FTに動き領域MAの開始位置の座標を設定する。
ステップS49では、動き領域MAに対する画像合成処理を実行する。この結果変数MEの値が変数IMGの値以上となったか否かをステップS51で判別し、判別結果がYESであればステップS55に進む一方、判別結果がNOであればステップS53の処理を経てステップS55に進む。
ステップS53では、動き領域MAの直後〜最終の取り込み画像の直前の領域に対する画像合成処理を実行する。ステップS55では、最終の取り込み画像の領域に対する画像合成処理を実行する。この結果、パノラマ画像が作成される。
ステップS57では、作成されたパノラマ画像に対する記録処理を実行する。記録処理によって1つの静止画ファイルが記録媒体42に作成され、パノラマ画像の画像データは、新規作成された静止画ファイルに記録処理によって記録される。
ステップS37のずれ量測定処理は、図17に示すサブルーチンに従って実行される。図17を参照して、ステップS61では変数Nに“1”を設定し、ステップS63ではN番目の取り込み画像をフラッシュメモリ44から読み出す。ステップS65ではN+1番目の取り込み画像をフラッシュメモリ44から読み出す。
ステップS67では、N番目およびN+1番目の取り込み画像を用いて重ね合わせ処理を実行する。重ね合わせ処理によって、重ね合わせ判定領域AR2に属する画像が被重ね合わせ判定領域AR1に属する画像の一部と一致する位置が特定される。このようにして特定された位置にN+1番目の取り込み画像を置いたものと仮定して、最初に取り込まれた画像の位置を0とした場合のN+1番目の取り込み画像の位置のX座標およびY座標ならびにN番目の取り込み画像との位置のずれ量GPを、ステップS69でずれ量レジスタRGSTgpに登録する。
ステップS71では変数Nをインクリメントし、ステップS73では変数IMG−1を変数Nが超えたか否かを判別する。判別結果がNOであればステップS65に戻る一方、判別結果がYESであれば上階層のルーチンに復帰する。
ステップS39の動き領域検出処理は、図18〜20に示すサブルーチンに従って実行される。図18を参照して、ステップS81では変数Mに“1”を設定し、ステップS83では変数CMPに“2”を設定する。ステップS85では変数MSおよびMEに“0”を設定し、ステップS87ではフラグFLG_MSに“0”を設定する。
ステップS89ではフラグFLG_MCに“0”を設定し、ステップS91ではM番目およびCMP番目の取り込み画像を用いて動き検出処理を実行する。この結果動きが検出されたか否かをステップS93で判別し、判別結果がNOであればステップS109に進む一方、判別結果がYESであればステップS95〜ステップS107の処理を経てステップS109に進む。
ステップS95ではフラグFLG_MCに“1”を設定し、ステップS97ではフラグFLG_MSに“1”が設定されているか否かを判別する。判別結果がYESであればステップS105の処理を経てステップS107に進む一方、判別結果がNOであればステップS99〜S103の処理を経てステップS107に進む。
ステップS99ではフラグFLG_MSに“1”を設定し、ステップS101では変数Mが示す値を変数MSに設定する。ステップS103では、動き領域MAの開始点SPおよび終了点EPの各々の座標を動き領域レジスタRGSTarに登録する。ステップS105では、動き領域レジスタRGSTarに登録された動き領域MAの終了点EPの座標を更新する。
ステップS107では変数CMPが示す値を変数MEに設定し、ステップS109では変数CMPをインクリメントする。ステップS111では変数M+3が示す値を変数CMPが超えたか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS91に戻る一方、判別結果がYESであればステップS113に進む。
ステップS113ではフラグFLG_MCに“0”が設定されているか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS117に進む一方、判別結果がYESであればステップS115に進む。ステップS115ではフラグFLG_MSに“1”が設定されているか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS117に進む一方、判別結果がYESであれば上階層のルーチンに復帰する。
ステップS117では変数Mをインクリメントし、ステップS119では変数IMG−3が示す値を変数Mが超えたか否かを判別する。判別結果がYESであれば上階層のルーチンに復帰する一方、判別結果がNOであればステップS121に進む。
ステップS121では変数M+1が示す値を変数CMPに設定する。ステップS121の処理が完了すると、ステップS89に戻る。
ステップS43の先頭の取り込み画像〜動き領域の直前に対する画像合成処理は、図21〜23に示すサブルーチンに従って実行される。図21を参照して、ステップS131ではフラグFLG_Fに“0”を設定し、ステップS133では取り込み画像の幅に0.5を乗じた値を変数FTに設定する。ステップS135では変数Kに“2”を設定し、ステップS137では変数RWに“0”を設定する。
ステップS139では変数RW+K番目の取り込み画像のずれ量GPが示す値を変数RWに設定し、ステップS141ではフラグFLG_MSが“1”を示すか否かを判別する。判別結果がNOであればステップS145に進む一方、判別結果がYESであればステップS143に進む。
ステップS143では変数FT+変数RWが示す値が動き領域MAの開始位置SPのX座標を超えたか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS159に進む一方、判別結果がYESであればステップS145で変数Kをインクリメントする。
ステップS147では変数Kの示す値が変数IMGの示す値以下であるか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS151に進む一方、判別結果がYESであればステップS149に進む。ステップS149では変数RWが短冊基準幅RWLTDを超えるか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS139に戻る一方、判別結果がYESであればステップS153に進む。ステップS151ではフラグFLG_Fに“1”を設定し、その後に上階層のルーチンに復帰する。
ステップS153では変数FTが示す合成画像の末端位置から変数RWが示す短冊幅の短冊画像RGを作成し、作成された短冊画像RGをステップS155で追加的に合成する。ステップS157では変数FT+変数RWが示す値を変数FTに設定して、その後にステップS137に戻る。
ステップS159では変数FTが示す合成画像の末端位置から動き領域MAの開始位置SPまでの領域の短冊画像RGを作成し、作成された短冊画像RGをステップS161で追加的に合成する。ステップS163では変数FT+ステップS159で作成された短冊画像RGの短冊幅が示す値を変数FTに設定して、その後に上階層のルーチンに復帰する。
ステップS49の動き領域MAに対する画像合成処理は、図24に示すサブルーチンに従って実行される。図24を参照して、ステップS171では代表画像抽出処理を実行し、代表画像が抽出された取り込み画像を用いて動き領域MAに相当する短冊画像RGをステップS173で作成する。ステップS173で作成された短冊画像RGをステップS175で追加的に合成する。ステップS177では変数FT+ステップS173で作成された短冊画像RGの短冊幅が示す値を変数FTに設定して、その後に上階層のルーチンに復帰する。
ステップS53の動き領域直後〜最終取り込み画像直前に対する画像合成処理は、図25〜26に示すサブルーチンに従って実行される。図25を参照して、ステップS181では変数FTが示す合成画像の末端位置から動き領域MAを含む最終の取り込み画像の端までの領域に相当する短冊画像RGを作成し、作成された短冊画像RGをステップS183で追加的に合成する。ステップS185では変数FT+ステップS181で作成された短冊画像RGの短冊幅が示す値を変数FTに設定する。
ステップS187では変数ME+1が示す値が変数IMG以上であるか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS189に進む一方、判別結果がYESであれば上階層のルーチンに復帰する。
ステップS189では変数RWに“0”を設定し、ステップS191では変数ME+1が示す値を変数Lに設定する。
ステップS193では変数RW+L番目の取り込み画像のずれ量GPが示す値を変数RWに設定し、ステップS195では変数Lをインクリメントする。ステップS197では変数Lの示す値が変数IMGの示す値以上であるか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS193に戻る一方、判別結果がYESであればステップS199に進む。
ステップS199では変数FTが示す合成画像の末端位置から変数RWが示す短冊幅の短冊画像RGを作成し、作成された短冊画像RGをステップS201で追加的に合成する。ステップS203では変数FT+変数RWが示す値を変数FTに設定して、その後に上階層のルーチンに復帰する。
ステップS55の最終の取り込み画像の画像合成処理は、図27に示すサブルーチンに従って実行される。図27を参照して、ステップS211では変数FTが示す合成画像の末端位置から最終の取り込み画像の端までの領域に相当する短冊画像RGを作成し、作成された短冊画像RGをステップS213で追加的に合成する。ステップS213の処理が完了すると上階層のルーチンに復帰する。
ステップS171の代表画像抽出処理は、図28〜29に示すサブルーチンに従って実行される。図28を参照して、ステップS221では変数MSが示す値を変数Pに設定し、ステップS223では顔状態レジスタRGSTfcの登録内容をクリアする。
ステップS225では探索エリアをP番目の取り込み画像の動き領域MAに設定し、ステップS227では顔検出処理を実行する。ステップS229ではステップS227で発見された顔画像の状態を検出し、検出された顔画像の状態をステップS231で顔状態レジスタRGSTfcに登録する。
ステップS233では変数Pをインクリメントし、ステップS235では変数MEが示す値を変数Pが超えるか否かを判別する。判別結果がNOであればステップS225に戻る一方、判別結果がYESであればステップS237に進む。
ステップS237では顔状態レジスタRGSTfcに登録があるか否かを判別し、判別結果がNOであればステップS241の処理を経て上階層のルーチンに復帰する一方、判別結果がYESであればステップS239の処理を経て上階層のルーチンに復帰する。
ステップS239では、顔状態レジスタRGSTfcに登録された顔画像の状態の中から最良の状態の顔画像を代表画像に決定する。このような代表画像を含む取り込み画像の取り込み順が代表画像レジスタRGSTrpに登録される。
ステップS241では、MS番目の取り込み画像を代表画像に決定し、変数MSが示す値が代表画像レジスタRGSTrpに登録される。
以上の説明から分かるように、CPU26は、イメージセンサ16によって捉えられたシーンを表す複数フレームの画像データを撮像面のパン/チルト動作と並列して取得し(S25~S27)、取得された複数フレームの画像データにそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する(S39)。CPU26はまた、取得された複数フレームの画像データから複数の動的物体像をそれぞれ排除して静的物体像だけが残った複数フレームの静的物体像データを作成し(S43, S53, S55)、複数の動的物体像の1つと複数フレームの静的物体像データとに基づいて単一の合成画像データを作成する(S49, S57)。
動的物体が撮像シーンに存在する場合、パン/チルト動作と並列して取得された複数フレームの画像データから複数の動的物体像が検出される。合成画像データは、検出された複数の動的物体像がそれぞれ排除された複数の静的物体像データと検出された複数の動的物体像の1つとに基づいて作成される。これによって、合成画像データの品質が向上する。
なお、この実施例では、連続した複数の取り込み画像を比較して物体の動きがあるか否かを検出するようにした。しかし、先頭の取り込み画像から順に顔検出処理を施し、人物の顔画像が検出された場合に動きが発生する可能性が高いと判断して、動き領域MAを設定するようにしてもよい。
また、この実施例では、人物の顔画像を検出することによって代表画像を抽出するようにした。しかし、人物以外の顔画像を検出するようにしてもよいし、顔画像以外の物体像を検出するようにしてもよい。
また、この実施例では、パン動作に従ってパノラマ画像を作成するようにした。しかし、チルト動作に従ってパノラマ画像を作成するようにしてもよい。
また、この実施例では、マルチタスクOSおよびこれによって実行される複数のタスクに相当する制御プログラムは、フラッシュメモリ44に予め記憶される。しかし、外部サーバに接続するための通信I/F60を図30に示す要領でディジタルカメラ10に設け、一部の制御プログラムを内部制御プログラムとしてフラッシュメモリ44に当初から準備する一方、他の一部の制御プログラムを外部制御プログラムとして外部サーバから取得するようにしてもよい。この場合、上述の動作は、内部制御プログラムおよび外部制御プログラムの協働によって実現される。
また、この実施例では、CPU26によって実行される処理を、図14〜16に示す撮像タスクを含む複数のタスクに区分するようにしている。しかし、これらのタスクをさらに複数の小タスクに区分してもよく、さらには区分された複数の小タスクの一部を他のタスクに統合するようにしてもよい。また、転送タスクを複数の小タスクに区分する場合、その全部または一部を外部サーバから取得するようにしてもよい。
また、この実施例では、ディジタルスチルカメラを用いて説明したが、本発明は、ディジタルビデオカメラ,携帯電話端末またはスマートフォンなどにも適用することができる。
10 …ディジタルビデオカメラ
16 …イメージセンサ
26 …CPU
32 …SDRAM
38 …LCDモニタ
44 …フラッシュメモリ

Claims (8)

  1. 撮像面で捉えられた複数の画像を前記撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得手段、
    前記取得手段によって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出手段、
    前記取得手段によって取得された複数の画像から前記検出手段によって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成手段、および
    前記検出手段によって検出された複数の動的物体像の1つと前記第1作成手段によって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成手段を備え
    前記検出手段によって検出された複数の動的物体像に相当する動的物体の属性を識別する識別手段、および
    前記検出手段によって検出された複数の動的物体像の1つを前記識別手段の識別結果に応じて異なる態様で選択する選択手段をさらに備え、
    前記第2作成手段は前記選択手段によって選択された動的物体像を合成処理の対象とする、画像処理装置。
  2. 前記選択手段は、前記識別結果が顔部を有する特定物体を示すとき前記顔部の姿勢が既定条件を満足する動的物体像を選択する第1選択処理手段、および前記識別結果が前記特定物体と異なる物体を示すとき既定番目の動的物体像を選択する第2選択処理手段を含む、請求項記載の画像処理装置。
  3. 前記属性は前記動的物体の向きおよび/または傾きに相当する、請求項または記載の画像処理装置。
  4. 前記動的物体像は人物の顔画像に相当する、請求項1ないしのいずれかに記載の画像処理装置。
  5. 画像処理装置のプロセッサに、
    撮像面で捉えられた複数の画像を前記撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像から前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと前記第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップを実行させるための、画像処理プログラムであって、
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像に相当する動的物体の属性を識別する識別ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つを前記識別ステップの識別結果に応じて異なる態様で選択する選択ステップをさらに備え、
    前記第2作成ステップは前記選択ステップによって選択された動的物体像を合成処理の対象とする、画像処理プログラム。
  6. 画像処理装置によって実行される画像処理方法であって、
    撮像面で捉えられた複数の画像を前記撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像から前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと前記第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップを備え
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像に相当する動的物体の属性を識別する識別ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つを前記識別ステップの識別結果に応じて異なる態様で選択する選択ステップをさらに備え、
    前記第2作成ステップは前記選択ステップによって選択された動的物体像を合成処理の対象とする、画像処理方法。
  7. メモリに保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置に供給される外部制御プログラムであって、
    撮像面で捉えられた複数の画像を前記撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像から前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと前記第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップを前記内部制御プログラムと協働して前記プロセッサに実行させるための、外部制御プログラムであって、
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像に相当する動的物体の属性を識別する識別ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つを前記識別ステップの識別結果に応じて異なる態様で選択する選択ステップをさらに備え、
    前記第2作成ステップは前記選択ステップによって選択された動的物体像を合成処理の対象とする、外部制御プログラム。
  8. 外部制御プログラムを取り込む取り込み手段、および
    前記取り込み手段によって取り込まれた外部制御プログラムとメモリに保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置であって、
    前記外部制御プログラムは、
    撮像面で捉えられた複数の画像を前記撮像面のパン/チルト動作と並列して取得する取得ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像にそれぞれ現れた複数の動的物体像を検出する検出ステップ、
    前記取得ステップによって取得された複数の画像から前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像をそれぞれ排除して複数の静的物体像を作成する第1作成ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つと前記第1作成ステップによって作成された複数の静的物体像とに基づいて単一の合成画像を作成する第2作成ステップを前記内部制御プログラムと協働して実行し、
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像に相当する動的物体の属性を識別する識別ステップ、および
    前記検出ステップによって検出された複数の動的物体像の1つを前記識別ステップの識別結果に応じて異なる態様で選択する選択ステップをさらに備え、
    前記第2作成ステップは前記選択ステップによって選択された動的物体像を合成処理の対象とするプログラムに相当する、画像処理装置。
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