JP6223161B2 - 画像処理装置およびそれを備えた撮像装置、画像処理方法 - Google Patents

画像処理装置およびそれを備えた撮像装置、画像処理方法 Download PDF

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Description

本発明は、画像処理装置に関し、カメラのブレ状況に応じて、画質劣化を最小限に抑えつつ像振れを抑制する技術に関する。
撮像装置(カメラ)の回転、並進の姿勢変化は、その画角変化がブレとして画像に影響を及ぼすため、レンズ内に配置されたブレ補正用の像振れ補正レンズ(像振れ補正光学系)を制御、駆動することで、好適にブレを抑圧することができる。また、信号処理で射影変換などの自由度の高い幾何変形処理を施すことで、より好適にブレを抑圧することができる。
しかし、撮像装置の大きな揺れを補正するために像振れ補正レンズの駆動量を大きくした場合、像振れ補正レンズが光軸中心から外れることによる偏心収差による画像歪み、解像度劣化の影響が避けられなくなる。さらに、この偏心収差は光学的性質が複雑であるため、偏心収差を含む収差の画像歪みに対する補正処理は現実的には補正しきれず、補正残りや過補正による画質劣化が避けられない。
カメラのブレ状況に応じて、画質劣化を最小限に抑えつつ、像振れを抑制する技術としては、特許文献1、特許文献2がある。
特開2009−296561号公報 特開2009−284394号公報
特許文献1では、カメラのブレ量、焦点距離、画像サイズまたは圧縮率を含む画質パラメータによって決定するタイミングで撮像素子からの画像を読み出す連続撮影を行い、複数撮影された画像を合成することで、ブレを低減した画像を生成している。
しかしながら、偏心収差を伴うブレ補正では、連続撮影による画像の歪み変化、解像度変化は複雑となるため、補正後に生じる補正残りや過補正による画質劣化を考慮する必要がある。
特許文献2では、カメラのブレ量、焦点距離、画像サイズまたは圧縮率を含む画質パラメータによって決定する露光時間で撮像素子の露光制御を行った連続撮影を行い、複数撮影された画像を合成することで、ブレを低減した画像を生成している。
しかしながら、偏心収差を伴うブレ補正では、連続撮影による画像の歪み変化、解像度変化は複雑となるため、補正後に生じる補正残りや過補正による画質劣化を考慮する必要がある。
本発明は、上記課題を鑑み、像振れ補正光学系の駆動による画質劣化を抑制する画像処理装置およびそれを備えた撮像装置、画像処理方法を提供することを目的とする。
本発明の一側面としての画像処理装置は、撮像装置の振れを補正する像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画像の第1の変形量を推定する第1の推定手段と、前記像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画質劣化量を示す画質劣化情報を生成する生成手段と、前記画像の第1の変形量と前記画質劣化情報に基づいて前記像振れ補正光学系の駆動量を制限する制限手段と、前記制限手段により制限された前記像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画像の第2の変形量を推定する第2の推定手段と、前記画像の第2の変形量に基づいて画像に幾何変形処理を施す処理手段と、を有することを特徴とする。
本発明によれば、像振れ補正光学系の駆動による画質劣化を抑制する画像処理装置およびそれを備えた撮像装置、画像処理方法を提供することができる。
本発明の実施例1である撮像装置の構成を示すブロック図である。 実施例1の撮像装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例2である撮像装置の構成を示すブロック図である。 実施例2の撮像装置の動作を示すフローチャートである。 像振れ補正レンズの動作を表す図である。 像振れ補正レンズの駆動量と画質劣化量の関係を示す図である。 偏心収差を伴う歪みを示す図である。 像振れ補正レンズの駆動情報から歪み補正した場合の結果を示す図である。 本発明の実施例1で、画質劣化情報で重み付けして歪み補正した場合の結果を示す図である。 本発明の実施例2で、画質劣化情報と幾何変形重点領域指示で重み付けして歪み補正した場合の結果を示す図である。 本発明の実施例2で、画質劣化情報で重み付けして歪み補正した場合の結果を示す図である。 本発明の実施例2で、画質劣化情報と幾何変形重点領域指示で重み付けして歪み補正した場合の結果を示す図である。
以下、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
図1に、本発明の実施例1である撮像装置の構成を示す。
図1において、101は被写体像を形成する撮像光学系であり、102は撮像光学系内部に配置され、撮像光学系101の光軸とは異なる方向に駆動可能な像振れ補正レンズ(像振れ補正光学系)である。103は撮像光学系101により形成された被写体像を光電変換するCCDセンサやCMOSセンサ等の撮像素子である。
104は撮像素子103から出力される電気信号から映像信号を形成する現像処理部である。現像処理部104は、不図示のA/D変換部、オートゲイン制御部(AGC)、オートホワイトバランス部(AWB)を含み、撮像素子103から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換処理する。
撮像素子103及び現像処理部104により、画像の生成を行う撮像系が構成される。
105は、現像処理部104により形成された映像信号の1フレーム又は複数のフレーム画像を一時的に記憶保持するメモリである。
106は姿勢変化検出部であり、手ぶれやカメラワーク等の撮像装置の動き(すなわち、姿勢変化量、状態)の情報を取得する角速度センサ(ジャイロセンサ)等の検出装置で構成される。この姿勢変化検出部106は、主に撮像装置の動き(姿勢変化量、状態)を検出する状態検出手段として機能する。撮像装置の動きの情報を取得する方法としては、上記ジャイロセンサを使用する以外にも、加速度センサ(シフトセンサ)等のセンシングデバイスを使用する方法の他、入力画像と過去の参照画像から動きを検出する、所謂動きベクトル検出による方法がある。
第1幾何変形パラメータ推定部108(第1の推定手段)は、姿勢変化検出部106からの動き情報及び像振れ補正レンズの駆動情報から、フレーム画像間のぶれの動き及び像振れ補正レンズ102の収差の補正量を、幾何変形パラメータとして出力する。
画質劣化予測部107は、第1幾何変形パラメータ推定部108からの補正パラメータから画質劣化を予測し、画質劣化情報を生成する。
防振処理制御部109は、画質劣化予測部107の画質劣化情報に基づいて、像振れ補正レンズ駆動部114及び第2幾何変形パラメータ推定部110を制御する。像振れ補正レンズ駆動部114は、像振れ補正レンズ102を撮像光学系101の光軸とは異なる方向(たとえば、光軸に対し直交する方向)に駆動する像振れ補正レンズ駆動手段として機能する。また、像振れ補正レンズ駆動部114は、像振れ補正レンズ102の駆動量または位置(駆動情報)を検出することができ、像振れ補正レンズ102の駆動情報を検出する像振れ補正レンズ検出手段としても機能する。
第2幾何変形パラメータ推定部110(第2の推定手段)は、防振処理制御部109の指示に従い、フレーム画像間のぶれの動き及び像振れ補正レンズ102の収差の補正量を、幾何変形パラメータとして出力する。
111は、撮像系(撮像素子103及び現像処理部104)で生成された撮影画像をメモリ105を介して取得する画像取得手段としての機能を有する幾何変形処理部である。幾何変形処理部111は、防振及び収差補正の為の幾何変形パラメータに基づいて、フレーム画像に対してぶれ及び像振れ補正レンズ102の収差を補正するための幾何変形処理を行い、メモリ105に画像を書き出す。画質劣化予測部107、第1幾何変形パラメータ推定部108、防振処理制御部109、第2幾何変形パラメータ推定部110、および幾何変形処理部111により、画像の劣化を低減する画像処理部(画像処理装置)が構成される。
画像記録部112は、防振処理の施された画像を記録媒体に記録し、画像表示部113は防振処理及び像振れ補正レンズ102の収差補正の施された映像を不図示のディスプレイへ表示する。
以上のように構成された本発明の撮像装置における幾何変形処理制御について、図2に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
ステップS201では、姿勢変化検出部106において撮像装置の動き情報(すなわち、姿勢変化量、状態)を取得する。動き情報取得の一例としてジャイロセンサを使用した場合には、撮像装置のYaw、Pitch、Roll方向の動き情報を得ることが出来る。例えば、カメラの姿勢が図5(A)のように傾いた場合、その傾きの速度を角速度として検知する。ここでは動き情報の取得手段としてジャイロセンサについて述べているが、特にこれに限られるものではなく、画像からの動きベクトル検出で撮像装置の動き情報を取得しても良い。
ステップS202では、像振れ補正レンズ102の駆動量は、図5(B)に示すように、姿勢変化検出部106から得られるYaw、Pitchの回転角を戻すように、防振処理制御部109によって指示される。このとき、像振れ補正レンズ102で生じる偏心収差は像振れ補正レンズ102の駆動量に応じて発生しており、光学設計上、ある程度の駆動量までは偏心収差を小さく抑えることができる。しかし、像振れ補正レンズ102の駆動量がある程度大きくなると偏心収差量が増大し、図7に示すような歪みを生じる。
ステップS203では、第1幾何変形パラメータ推定部108は、ステップS201で得られる撮像装置の動き情報と、ステップS202で得られる像振れ補正レンズ102の駆動量に基づいて、フレーム画像間の幾何変形パラメータ(第1の変形量)を推定する。本実施例では、幾何変形を表す手段の一例としてホモグラフィ行列と呼ばれる3×3の行列式を用いる場合について説明する。
まず、画像上のある点a、
が次フレームにおいて点a′、
に移動したとする。ここで、添え字Tは転置行列であること示す。
式1の点aと式2の点a′の対応関係は、ホモグラフィ行列Hを用いることにより、
と表すことができる。
ホモグラフィ行列Hは画像間の並進、回転、変倍、せん断、あおりによる変形量を示す行列式であり、以下の式により表すことができる。
ホモグラフィ行列Hの各要素は、ステップS201で得られる撮像装置の姿勢変化量と、ステップS202で得られる像振れ補正レンズ102の駆動量により求めることが出来る。
ここで、式4のホモグラフィ行列Hでは、パラメータh13、h23が並進の動き成分、h11、h12、h21、h22が回転、変倍、せん断の動き成分を表し、そしてh31、h32があおりの動き成分を表している。
あおりの動き成分までを防振の対象とする場合には上記の8個のパラメータ全てを推定しなければならないため、8自由度の最小二乗法を使用する必要がある。
回転の動き成分までを防振の対象とする場合には、あおりの動き成分を表すパラメータであるh31及びh32を推定する必要が無いため、それ以外の6個のパラメータ推定、つまり6自由度での最小二乗法による推定を行えば良いことになる。
並進の動き成分のみを防振の対象とする場合には、式4におけるh13及びh23のパラメータについてのみ推定を行えば良い。
上記の方法で推定されたホモグラフィ行列Hは、撮像装置のぶれによる画像の変形量に、像振れ補正レンズ102の偏心収差を合成したものを表す。
姿勢変化検出部106がジャイロセンサの場合、Yaw、Pitch、Rollでそれぞれγ、β、αの回転ブレを検出すると、ホモグラフィとして得られる幾何変形パラメータは、以下の式により表すことができる。
一方、像振れ補正レンズ102の水平方向、垂直方向の駆動量を、それぞれδ、θとすると、以下の式により表すことができる。
これらを合成すると、
となる。このため、画像のぶれ及び像振れ補正レンズ102の偏心収差の歪みを補正するには、変形を打ち消すような画像変形量となるようにホモグラフィ行列Hを変換する必要がある。
つまり、ホモグラフィ行列H(幾何変形パラメータ)を逆行列H-1(幾何変形補正パラメータ)に変換することにより、点a′と点aの対応関係は、
と表すことが出来る。
式8により、ぶれが生じた後の点a´を、ぶれが生じる前の点aと同じ座標に戻すことが可能となる。
ここで求められた逆行列H-1(補正情報)で補正をした場合は図8のようになるが、画像内全体を均一に補正することができず、補正残り、過補正を生じる結果となる。
ステップS204では、ステップS202で得られる像振れ補正レンズ102の駆動量に基づいて画質劣化予測を行う。像振れ補正レンズによる偏心収差量が増大するにつれ、偏心収差による歪みが複雑になり、結果として補正後に生じる補正残りや過補正による画質劣化が顕著となる。ここで、図6は、像振れ補正レンズ駆動量対画質劣化量の特性例を示したものである。なお、図6のデータは、画質劣化予測部107の不図示のメモリに記憶されている。画質劣化予測部107は、例えば図6の画質劣化量を正規化した係数k(画質劣化情報)を生成し、画質劣化のない状況なら1.0、非常に画質劣化のある状況では0.0となるように多値で出力する。換言すれば、画質劣化予測部107は、画質劣化情報を生成する生成手段および出力する出力手段として機能する。ただし、ステップS204は、ステップS202で得られた像振れ補正レンズ102の駆動量からステップS203で算出された幾何変形パラメータ(を変換した幾何変形補正パラメータ)に基づいて画質劣化予測を行うようにしてもよい。つまり、ステップS204では、ステップS203で算出された幾何変形パラメータ(を変換した幾何変形補正パラメータ)による補正残差を画像内の座標に関連付け、画像内の幾何変形残差情報を画質劣化情報として出力する。
ステップS205、S206では、防振処理制御部109は、画質劣化予測部107からの出力である係数kと、第1幾何変形パラメータ推定部108からの補正パラメータから、幾何変形パラメータの重み付け及び像振れ補正レンズの駆動量を決定する。まず、防振処理制御部109は、画質劣化予測部107からの画質劣化情報に基づいて、画質劣化の高い領域に対し幾何変形パラメータの重みを付ける。ここで、画質劣化の高い領域は、画像間の変形量および画像内の特定領域の少なくとも1つに基づいて決定される。式7の各項(各成分)のうち、補正残り、過補正による画質の影響が大きいのは、あおり項のh31、h32、回転、変倍、せん断のh11、h12、h21、h22、並進のh13、h23の順である。従って防振処理制御部109は、この項が順次小さくなるように、係数kで、像振れ補正レンズ102の駆動量δ、θを制限した駆動量δ’、θ’を出力する。あるいは、像振れ補正レンズ102の駆動量δ、θは姿勢変化検出部106のYaw、Pitchの回転ブレγ、βで決まるため、係数kで回転ブレγ、βを制限し、制限した回転ブレγ’、β’を出力しても良い。ただし、この場合は像振れ補正レンズの駆動量を抑えることができないため、補正残り、過補正による画質の影響が残りやすい。このように、防振処理制御部109は、像振れ補正レンズ102の駆動量を制限する制限手段として機能する。
ステップS207では、第2幾何変形パラメータ推定部110は、ステップS205で得られる像振れ補正レンズ102の駆動量δ’、θ’、 回転ブレγ’、β’、α’から、幾何変形パラメータ(画像間の第2の変形量)を推定する。本実施例では、幾何変形を表す手段の一例としてホモグラフィ行列と呼ばれる3×3の行列式を用いる場合について説明しており、その計算は結果として、第1幾何変形パラメータ推定部108の説明の式7、式8と同様の解を得る。そのため、ここでの説明は省略する。ここで求められた幾何変形パラメータで補正した場合、図9に示すように、画像の周辺部901の歪みに重みづけされた補正ができていることになる。
ステップS208では、幾何変形処理部111において、ステップS207で得られた防振の為の幾何変形量を用いて画像に幾何変換処理を施すことで防振を行う。換言すれば、幾何変形処理部111は、画像に幾何変形処理を施す処理手段として機能する。
以上説明したように、像振れ補正レンズ102の駆動量に応じて画質劣化を予測した防振制御ができるため、防振処理における像振れ補正レンズ102の補正残り、過補正による画質劣化を好適に抑制することができる。
図3に、本発明の実施例2である撮像装置の構成を示す。
本実施例では、画質劣化予測部107への入力情報に、特徴抽出部115が加わっている。
図3において、図1に示した構成要素と共通するものについては、図1と同符号を付しているため、本実施例では、図3において実施例1と異なる処理を行う部分についてのみ説明する。
図3において、画質劣化予測部107は、第1幾何変形パラメータ推定部108からの補正パラメータおよび特徴抽出部115からの特徴情報から画質劣化を予測し、画質劣化情報を生成する。上記以外は全て図1と同様である。
以上のように構成された撮像装置における幾何変形処理制御について、図4に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
図4において、図2に示した処理と共通するものについては、図2と同符号を付しているため、本実施例では、図4において実施例1と異なる処理を行う部分についてのみ説明する。
実施例1と異なるのは、ステップS209、S204であるため、それ以外の説明は省略する。
ステップS209では、現像処理部104の出力である画像信号は特徴抽出部115に入力され、画像内の特徴がどのように分布しているかを画像内の座標位置に関連付けて出力する。ここでいう特徴とは、画像の歪みに対して主観的な影響が大きい成分、例えば、被写体の全体または被写体の一部である人の顔(主被写体)、高周波成分、幾何学テクスチャである。このように、特徴抽出部115は、画像(画像信号)から特徴部(特徴情報)を抽出する抽出手段として機能する。
ステップS204では、ステップS203で推定された幾何変形パラメータおよびステップS209で取得された特徴情報から画質劣化予測を行う。像振れ補正レンズによる偏心収差量が増大するにつれ、偏心収差による歪みが複雑になり、結果として補正後に生じる補正残りや過補正による画質劣化が顕著となる。画質劣化予測部107は、例えば図6の画質劣化量を正規化した係数k1を生成し、画質劣化のない状況なら1.0、非常に画質劣化のある状況では0.0となるように出力する。さらに、特徴抽出部115の特徴情報を正規化した係数k2を生成し、図11、12のように、画像内で特徴の分布密度の高い領域(特徴領域1101,1201)を1.0、特徴がなく非常に分布密度が低い領域を0.0となるように出力する。また、図10、12のように、不図示の操作部により幾何変形重点領域(特定領域1001,1202)を指示(指定)して、この幾何変形重点領域を1.0、それ以外の領域を0.0となるように出力しても構わない。このk1、k2を合成し、最終的な画質重み係数kを出力する。k1、k2の合成方法は、単純加算でもよいし、像振れ補正レンズの歪みによる画質劣化と、画像内特徴との重みを変えた加重加算でもよい。このようにして、第2幾何変形パラメータ推定部で求められた幾何変形パラメータで補正した場合、図10、11、12に示すように、画像の一部の特徴領域、かつ/または画像周辺部の歪みに重みづけされた補正ができていることになる。
以上説明したように、像振れ補正レンズ102の駆動量に加え、被写体の歪みの画質に対する影響に応じて画質劣化を予測した防振制御ができるため、防振処理における像振れ補正レンズ102の補正残り、過補正による画質劣化を好適に抑制することができる。
本発明によれば、ブレ状況、画像の特徴に応じて像振れ補正レンズの駆動量、収差補正の重心を制御することで、画質劣化を抑制したブレ補正、収差補正を実現することができる。
画質劣化を好適に抑制する効果が得られる画像処理装置及び撮像装置を実現できる。
107・・・画質劣化予測部
108・・・第1幾何変形パラメータ推定部
109・・・防振処理制御部
110・・・第2幾何変形パラメータ推定部
111・・・幾何変形処理部

Claims (9)

  1. 撮像装置の振れを補正する像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画像の第1の変形量を推定する第1の推定手段と、
    前記像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画質劣化量を示す画質劣化情報を生成する生成手段と、
    前記画像の第1の変形量と前記画質劣化情報に基づいて前記像振れ補正光学系の駆動量を制限する制限手段と、
    前記制限手段により制限された前記像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画像の第2の変形量を推定する第2の推定手段と、
    前記画像の第2の変形量に基づいて画像に幾何変形処理を施す処理手段と、
    を有することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記生成手段は、前記像振れ補正光学系の駆動量から算出した前記画像の第1の変形量に基づいて前記画質劣化情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記制限手段は、前記画質劣化情報に基づいて、画質劣化の高い領域に前記画像の第1の変形量の重みを付けることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  4. 前記画質劣化の高い領域は、画像の変形量および画像内の特定領域の少なくとも1つに基づくことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
  5. 前記制限手段は、前記画像の第1の変形量の各成分が順次小さくなるように前記画質劣化情報に基づいて前記駆動量を制限することを特徴とする請求項3または4に記載の画像処理装置。
  6. 画像から特徴部を抽出する抽出手段をさらに有し、
    前記生成手段は、前記像振れ補正光学系の駆動量と前記抽出手段により抽出された特徴部とに基づいて前記画質劣化情報を生成することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  7. 像振れ補正光学系を含む撮像光学系と、
    前記撮像光学系により形成された被写体像を光電変換する撮像素子と、
    請求項1から6のいずれか一項に記載の画像処理装置と、を備えた撮像装置。
  8. 撮像装置の振れを補正する像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画像の第1の変形量を推定する第1の推定ステップと、
    前記像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画質劣化量を示す画質劣化情報を生成する生成ステップと、
    前記画像の第1の変形量と前記画質劣化情報に基づいて前記像振れ補正光学系の駆動量を制限する制限ステップと、
    前記制限ステップにより制限された前記像振れ補正光学系の駆動量に基づいて画像の第2の変形量を推定する第2の推定ステップと、
    前記画像の第2の変形量に基づいて画像に幾何変形処理を施す処理ステップと、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
  9. 画像から特徴部を抽出する抽出ステップをさらに有し、
    前記生成ステップは、前記像振れ補正光学系の駆動量と前記抽出ステップにより抽出された特徴部とに基づいて前記画質劣化情報を生成することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。


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