JP6604783B2 - Image processing apparatus, imaging apparatus, and image processing program - Google Patents

Image processing apparatus, imaging apparatus, and image processing program Download PDF

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本発明は、光学系を通した撮像により生成された画像に対する像振れ補正を行う画像処理技術に関する。   The present invention relates to an image processing technique for performing image blur correction on an image generated by imaging through an optical system.

撮像により画像を生成する際に、連続した複数の画像(フレーム)から検出した動きベクトルやジャイロセンサ等の動きセンサからの出力を用いて像振れを補正するための画像処理を行うカメラが従来提案されている。特許文献1には、魚眼光学系を用いた撮像において動きベクトルを用いて像振れ量を検出するカメラが開示されている。この特許文献1のカメラでは、像高によって被写体像の歪曲率が異なることを考慮し、像高に応じて魚眼画像のうち動きベクトルを検出する領域(切り出し領域)を変更する。以下の説明において、被写体像の歪曲率が高いことを、該被写体像を撮像して生成された画像の圧縮率が高いという。また、特許文献2には、魚眼光学系を用いた撮像により生成された魚眼画像間の像振れ量を検出し、該像振れ量が所定値以下のときに画素ずらし(シフト)を行うカメラが開示されている。この特許文献2のカメラは、該カメラの所定量以上の回転運動を検出したときにのみ動きセンサにより検出された動き量に応じて切り出し領域を変更する。   Conventionally proposed is a camera that performs image processing to correct image blur using motion vectors detected from multiple consecutive images (frames) and outputs from motion sensors such as gyro sensors when images are generated by imaging. Has been. Patent Document 1 discloses a camera that detects an image blur amount using a motion vector in imaging using a fisheye optical system. In the camera of Patent Document 1, in consideration of the fact that the distortion rate of the subject image varies depending on the image height, the region (cutout region) for detecting the motion vector in the fisheye image is changed according to the image height. In the following description, the high distortion rate of the subject image means that the compression rate of the image generated by capturing the subject image is high. In Patent Document 2, an image shake amount between fisheye images generated by imaging using a fisheye optical system is detected, and pixel shift is performed when the image shake amount is a predetermined value or less. A camera is disclosed. The camera of this patent document 2 changes the cutout region according to the amount of motion detected by the motion sensor only when a rotational motion of a predetermined amount or more of the camera is detected.

特開2006−295626号公報JP 2006-295626 A 特開平8−307753号公報JP-A-8-307753

しかしながら、特許文献1にて開示されたカメラでは、動きベクトルのみを用いて像振れ補正を行うので、画像の圧縮率が高い高像高領域で動きベクトルを検出すると、動きベクトルの検出精度が低くなり、結果として像振れ補正精度が低下してしまう。また、特許文献2にて開示されたカメラでは、画像から取得したシフト量と動きセンサにより検出された動き量の両方を用いて像振れ補正を行うが、シフト量と動き量のそれぞれの特性を考慮して組み合わせた像振れ補正までは行われない。   However, since the camera disclosed in Patent Document 1 performs image blur correction using only a motion vector, if a motion vector is detected in a high image height region where the image compression rate is high, the motion vector detection accuracy is low. As a result, the image blur correction accuracy decreases. Further, in the camera disclosed in Patent Document 2, image blur correction is performed using both the shift amount acquired from the image and the motion amount detected by the motion sensor. The image blur correction combined with consideration is not performed.

本発明は、歪曲像の撮像により生成された画像に対して、動きベクトルの検出結果と動きセンサによる動きの検出結果とを併せ用いて像振れ補正を行う場合に、より高精度な像振れ補正を行うことが可能な画像処理装置等を提供する。   In the present invention, when image blur correction is performed on an image generated by capturing a distorted image using both a motion vector detection result and a motion detection result by a motion sensor, more accurate image blur correction is performed. An image processing apparatus capable of performing the above is provided.

本発明の一側面としての画像処理装置は、撮像手段による歪曲像の撮像により生成された入力画像に対して像振れ補正を行う画像処理装置であって、前記入力画像としての連続した複数の画像間で動きベクトルを検出し、該動きベクトルから第1の動き量を取得する第1の動き量取得手段と、前記撮像における前記撮像手段の動きを検出する動き検出手段の出力から第2の動き量を取得する第2の動き量取得手段と、前記第1の動き量と前記第2の動き量とを所定比率で使用して第3の動き量を取得し、該第3の動き量を用いて前記像振れ補正のための補正量を取得する補正量取得手段とを有し、前記補正量取得手段は、前記入力画像における像高、前記撮像における前記撮像手段の動き量および前記撮像における被写体距離のうち少なくとも1つに応じて前記所定比率を変更することを特徴とする。 An image processing apparatus according to an aspect of the present invention is an image processing apparatus that performs image blur correction on an input image generated by capturing a distorted image by an imaging unit, and includes a plurality of continuous images as the input image. A first motion amount acquisition means for detecting a motion vector between them and acquiring a first motion amount from the motion vector; and a second motion from an output of the motion detection means for detecting a motion of the imaging means in the imaging. A second motion amount acquisition means for acquiring the amount, the third motion amount is acquired using the first motion amount and the second motion amount at a predetermined ratio, and the third motion amount is obtained. Correction amount acquisition means for acquiring a correction amount for the image blur correction using the correction amount acquisition means, the correction amount acquisition means, the image height in the input image, the movement amount of the imaging means in the imaging, and the imaging At least the subject distance And changes the predetermined ratio in response to one.

なお、上記画像処理装置と撮像手段とを有する撮像装置も、本発明の他の一側面を構成する。   Note that an imaging apparatus having the above-described image processing apparatus and imaging means also constitutes another aspect of the present invention.

また、本発明の他の一側面としての画像処理プログラムは、撮像手段による歪曲像の撮像により生成された入力画像に対して像振れ補正を行う画像処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、前記画像処理は、前記入力画像としての連続した複数の画像間で動きベクトルを検出し、該動きベクトルから第1の動き量を取得する処理と、前記撮像における前記撮像手段の動きを検出する動き検出手段の出力から第2の動き量を取得する処理と、前記第1の動き量と前記第2の動き量とを所定比率で使用して第3の動き量を取得し、該第3の動き量を用いて前記像振れ補正のための補正量を取得する補正量取得処理とを含み、前記補正量取得処理において、前記入力画像における像高、前記撮像における前記撮像手段の動き量および前記撮像における被写体距離のうち少なくとも1つに応じて前記所定比率を変更することを特徴とする。 An image processing program according to another aspect of the present invention is a computer program that causes a computer to execute image processing for performing image blur correction on an input image generated by imaging a distorted image by an imaging unit. In the image processing, a motion vector is detected between a plurality of consecutive images as the input image, a first motion amount is obtained from the motion vector, and a motion for detecting a motion of the imaging unit in the imaging A process for obtaining a second motion amount from the output of the detection means, and using the first motion amount and the second motion amount at a predetermined ratio, obtains a third motion amount, and a correction amount acquisition processing for acquiring the correction amount for the image blur corrected using the motion amount in the correction amount acquisition processing, image height in the input image, motion of the imaging unit in the imaging And changes the predetermined ratio in response to at least one of the object distance in the amount and the imaging.

本発明によれば、歪曲像の撮像により生成された画像に対して、動きベクトルの検出結果と動きセンサによる動きの検出結果とを併せ用いて像振れ補正を行う場合に、より高精度な像振れ補正を行うことができる。


According to the present invention, when image blur correction is performed on an image generated by capturing a distorted image using both the motion vector detection result and the motion detection result by the motion sensor, a more accurate image can be obtained. Shake correction can be performed .


本発明の実施例1である画像処理装置の構成を示すブロック図。1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus that is Embodiment 1 of the present invention. 実施例1における画像処理を示すフローチャート。3 is a flowchart showing image processing in Embodiment 1. 実施例1における第1および第2の動き量の検出比率を算出する処理を示すフローチャート。7 is a flowchart illustrating processing for calculating a detection ratio of first and second motion amounts in the first embodiment. 実施例1における苦手条件ごとの検出比率を説明する図。FIG. 6 is a diagram for explaining a detection ratio for each weak condition in the first embodiment. 本発明の実施例2における検出比率を算出する処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the process which calculates the detection ratio in Example 2 of this invention. 実施例1における動きベクトルの検出方法を説明する図。FIG. 5 is a diagram for explaining a motion vector detection method according to the first embodiment. 実施例1における像振れ補正量の制限を説明する図。FIG. 4 is a diagram for explaining a restriction on an image blur correction amount in the first embodiment. 実施例1においてジャイロセンサによる動き量検出と動きベクトルによる動き検出が苦手とする条件を示す図。FIG. 6 is a diagram illustrating a condition in which motion amount detection by a gyro sensor and motion detection by a motion vector are not good in the first embodiment.

以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1には、本発明の実施例1である画像処理装置100を含む撮像装置の構成を示している。撮像光学系Lは、不図示の被写体からの光束を結像させて被写体像を形成する。本実施例における撮像光学系Lは、魚眼光学系(例えば全周魚眼光学系)であり、被写体の歪曲像である魚眼被写体像を形成する。撮像素子110は、CCDセンサやCMOSセンサ等の光電変換素子により構成され、被写体像を電気信号(アナログ信号)に変換する。撮像光学系Lおよび撮像素子110により撮像手段が構成される。   FIG. 1 shows a configuration of an imaging apparatus including an image processing apparatus 100 that is Embodiment 1 of the present invention. The imaging optical system L forms a subject image by forming a light beam from a subject (not shown). The imaging optical system L in the present embodiment is a fisheye optical system (for example, an all-around fisheye optical system), and forms a fisheye subject image that is a distorted image of the subject. The image sensor 110 is configured by a photoelectric conversion element such as a CCD sensor or a CMOS sensor, and converts a subject image into an electrical signal (analog signal). The imaging optical system L and the imaging element 110 constitute imaging means.

A/D変換器120は、撮像素子110から出力されたアナログ信号をデジタル信号としての撮像信号に変換して画像処理装置100に入力する。画像処理装置100において、制御部108は、画像信号処理部110、記憶部112、動き検出部114、振れ情報取得部116、像振れ補正量算出部118、像振れ補正部120および画像切り出し部122の動作とこれらにおけるデータの流れとを制御する。画像信号処理部110は、A/D変換器120から入力された撮像信号に対して、同時化処理、ホワイトバランス処理、γ処理およびノイズリダクション処理等の画像信号処理を行って画像データ、すなわち入力画像としての撮像画像を生成する。本実施例にいう撮像画像は、魚眼光学系である撮像光学系Lを通した撮像により生成された魚眼画像(例えば、全周魚眼画像)である。また、本実施例にいう撮像画像は、動画を構成する連続した複数のフレーム画像や連続撮像により生成された複数の静止画像を含む。記憶部112は、画像信号処理部110にて生成された撮像画像を記憶(保持)したり、像振れ補正部120にて像振れ補正がなされた画像(以下、像振れ補正画像という)を記憶したりする。   The A / D converter 120 converts the analog signal output from the image sensor 110 into an image signal as a digital signal and inputs the image signal to the image processing apparatus 100. In the image processing apparatus 100, the control unit 108 includes an image signal processing unit 110, a storage unit 112, a motion detection unit 114, a shake information acquisition unit 116, an image shake correction amount calculation unit 118, an image shake correction unit 120, and an image cutout unit 122. And the flow of data in these. The image signal processing unit 110 performs image signal processing such as synchronization processing, white balance processing, γ processing, and noise reduction processing on the imaging signal input from the A / D converter 120 to obtain image data, that is, input A captured image as an image is generated. The captured image referred to in the present embodiment is a fisheye image (for example, an all-round fisheye image) generated by imaging through the imaging optical system L that is a fisheye optical system. The captured image referred to in the present embodiment includes a plurality of continuous frame images constituting a moving image and a plurality of still images generated by continuous imaging. The storage unit 112 stores (holds) the captured image generated by the image signal processing unit 110 or stores an image that has been subjected to image blur correction by the image blur correction unit 120 (hereinafter referred to as an image blur correction image). To do.

動き検出部(第1の動き量取得手段)114は、記憶部112に記憶された撮像画像を用いて、画像処理装置100を含む撮像装置の動き量を検出する。   The motion detection unit (first motion amount acquisition unit) 114 detects the motion amount of the imaging device including the image processing device 100 using the captured image stored in the storage unit 112.

振れ情報取得部(第2の動き量取得手段)116は、撮像装置の振れ(動き)を検出する振れセンサ(動き検出手段)を含み、該振れセンサからの信号を用いて撮像装置の振れ量(動き量)の情報を取得する。本実施例の振れ情報取得部116は、ジャイロセンサを用いる。   The shake information acquisition unit (second motion amount acquisition means) 116 includes a shake sensor (motion detection means) that detects a shake (motion) of the imaging apparatus, and uses the signal from the shake sensor to determine the shake amount of the imaging apparatus. Get (motion amount) information. The shake information acquisition unit 116 of the present embodiment uses a gyro sensor.

像振れ補正量算出部(補正量取得手段)118は、後述するように動き検出部114にて検出された動き量と振れ情報取得部116にて取得された振れ量とを用いて像振れ補正量を決定する。   The image shake correction amount calculation unit (correction amount acquisition unit) 118 uses the amount of motion detected by the motion detection unit 114 and the amount of shake acquired by the shake information acquisition unit 116 as will be described later to correct image shake. Determine the amount.

像振れ補正部(補正手段)120は、像振れ補正量算出部118で決定された像振れ補正量を用いて撮像画像に対する像振れ補正を行う。以下では、この像振れ補正がなされた撮像画像を像振れ補正画像という。   An image blur correction unit (correction unit) 120 performs image blur correction on the captured image using the image blur correction amount determined by the image blur correction amount calculation unit 118. Hereinafter, the captured image that has been subjected to the image blur correction is referred to as an image blur correction image.

画像切り出し部(画像生成手段)122は、像振れ補正部120にて生成された像振れ補正画像のうちユーザにより指定された位置(像高)を中心とした部分画像を歪曲補正して切り出す(以下、この部分画像を切り出し画像という)。画像処理装置100は、この切り出し画像を出力する。   The image cutout unit (image generation unit) 122 cuts out a partial image centered on a position (image height) designated by the user from the image shake correction image generated by the image shake correction unit 120 by correcting distortion (image generation unit). Hereinafter, this partial image is referred to as a cutout image). The image processing apparatus 100 outputs this cut-out image.

図2のフローチャートには、画像処理装置100が行う画像処理を示す。コンピュータによって構成された画像処理装置100は、コンピュータプログラムとしての画像処理プログラムに従ってこの画像処理を実行する。画像処理の制御は制御部108が行う。   The flowchart in FIG. 2 shows image processing performed by the image processing apparatus 100. The image processing apparatus 100 configured by a computer executes this image processing according to an image processing program as a computer program. The control of the image processing is performed by the control unit 108.

まず、ステップS200で、画像信号処理部110は、記憶部112に記憶された撮像画像(複数のフレーム画像または複数の静止画像:以下、これらをまとめて連続画像という)を読み込む。   First, in step S200, the image signal processing unit 110 reads captured images (a plurality of frame images or a plurality of still images: these are collectively referred to as a continuous image hereinafter) stored in the storage unit 112.

次に、ステップS202で、動き検出部114は、連続画像のうち、後のステップS210にて画像切り出し部122が像振れ補正画像から切り出す切り出し画像に対応する画像領域で動きベクトルを検出(算出)する。   Next, in step S202, the motion detection unit 114 detects (calculates) a motion vector in an image region corresponding to the cutout image cut out from the image blur correction image by the image cutout unit 122 in the subsequent step S210 among the continuous images. To do.

動きベクトルの検出方法は種々提案されているが、本実施例の動き検出部114は、図6に示すテンプレートマッチングを利用する。テンプレートマッチングを用いる動き検出部114は、基準画像610内にテンプレート領域601を設定する。そして、テンプレート領域601の画像(以下、テンプレート画像という)を参照画像612上で走査し、参照画像612のうちテンプレート画像との類似度が最も高い画像領域をテンプレート画像に対応する画像領域(以下、対応画像という)として検出する。類似度は、例えば差分絶対値和SAD(Sum Of Difference)を用いる。すなわち、参照画像612内の複数の画像領域のうち、テンプレート画像との画素値の差分の絶対値和が最も小さくなる画像領域をそのテンプレート画像に対する対応画像とする。そして、動き検出部114は、基準画像610上でのテンプレート画像の位置(座標)と参照画像612上での対応画像の位置との差分から動きベクトル621を算出する。   Various motion vector detection methods have been proposed, but the motion detection unit 114 of this embodiment uses template matching shown in FIG. The motion detection unit 114 using template matching sets a template region 601 in the reference image 610. Then, an image of the template region 601 (hereinafter referred to as a template image) is scanned on the reference image 612, and an image region (hereinafter referred to as a template image) corresponding to the template image is selected as the image region having the highest similarity with the template image. Detected as a corresponding image). As the similarity, for example, a sum of absolute differences SAD (Sum Of Difference) is used. That is, among the plurality of image areas in the reference image 612, an image area having the smallest absolute value sum of pixel value differences from the template image is set as a corresponding image for the template image. Then, the motion detection unit 114 calculates a motion vector 621 from the difference between the position (coordinates) of the template image on the standard image 610 and the position of the corresponding image on the reference image 612.

本実施例では、図6に点線で示すように、テンプレート領域601を複数(図では12個)設定し、テンプレート領域601ごとに上述した動きベクトルを算出する。   In this embodiment, as shown by a dotted line in FIG. 6, a plurality of template regions 601 (12 in the figure) are set, and the above-described motion vector is calculated for each template region 601.

ただし、図中のテンプレート領域602のように低コントラストな領域は、動きベクトルを高精度に算出することできないため、動きベクトルの算出対象から除外する。この結果、図6の例では、参照画像612上に示したように7つの動きベクトルが算出される。そして、これら7つの動きベクトルが示す動き量のうち最頻値を第1の動き量とする。また、第1の動き量の水平成分をX1とし、垂直成分をY1とする。   However, a low-contrast region such as the template region 602 in the figure is excluded from the motion vector calculation target because the motion vector cannot be calculated with high accuracy. As a result, in the example of FIG. 6, as shown on the reference image 612, seven motion vectors are calculated. The mode value among the motion amounts indicated by these seven motion vectors is set as the first motion amount. Further, the horizontal component of the first motion amount is X1, and the vertical component is Y1.

さらに、ステップS204において、振れ情報取得部116は、ジャイロセンサからの角速度信号を積分して振れ角度を算出する。本実施例では、水平(Yaw)方向および垂直(Pitch)方向のそれぞれについて像振れ補正を行う。水平方向での振れ角度をβとし、垂直方向での振れ角度をγとする。このとき、水平方向の振れ量X2と垂直方向の振れ量Y2はそれぞれ以下の式(1),(2)で算出される。   Further, in step S204, the shake information acquisition unit 116 integrates the angular velocity signal from the gyro sensor and calculates the shake angle. In this embodiment, image blur correction is performed in each of the horizontal (Yaw) direction and the vertical (Pitch) direction. Let β be the shake angle in the horizontal direction and γ be the shake angle in the vertical direction. At this time, the horizontal shake amount X2 and the vertical shake amount Y2 are calculated by the following equations (1) and (2), respectively.

X2=f・tanβ (1)
Y2=f・tanγ (2)
以下、これら振れ量X2,Y2をまとめて第2の動き量とする。
X2 = f · tanβ (1)
Y2 = f · tanγ (2)
Hereinafter, the shake amounts X2 and Y2 are collectively referred to as a second motion amount.

次に、ステップS206では、画像信号処理部110は、動き検出部114により検出された第1の動き量と振れ情報取得部116により取得された第2の動き量とを用いて、像振れ補正量を算出(取得)する補正量取得処理を行う。図3のフローチャートには、本ステップで行う処理を示している。   Next, in step S206, the image signal processing unit 110 uses the first motion amount detected by the motion detection unit 114 and the second motion amount acquired by the shake information acquisition unit 116 to perform image blur correction. A correction amount acquisition process for calculating (acquiring) the amount is performed. The flowchart of FIG. 3 shows the processing performed in this step.

ここで、上述したように、動き検出部114は動きベクトルの検出によって第1の動き量を取得し、振れ情報取得部116はジャイロセンサによる振れの検出によって第2の動き量を取得するが、それぞれの検出精度が低くなる4つの条件(苦手条件)がある。図8には、これら4つの苦手条件を示している。なお、本実施例では、該4つの苦手条件のうち像高に関する条件について説明し、他の3つの条件については後述する実施例2において説明する。   Here, as described above, the motion detection unit 114 acquires the first motion amount by detecting the motion vector, and the shake information acquisition unit 116 acquires the second motion amount by detecting the shake by the gyro sensor. There are four conditions (bad conditions) that reduce the detection accuracy of each. FIG. 8 shows these four weak conditions. In the present embodiment, among the four weak conditions, a condition relating to image height will be described, and the other three conditions will be described in a second embodiment described later.

本実施例では、撮像光学系Lとして全周魚眼光学系を用いるが、全周魚眼光学系は、正射影、等距離射影、立体射影および等立体角射影の4種類の射影方式で被写体像を形成する。正射影および等立体角射影は、像高が高くなるほど被写体像の歪曲率(つまりは画像の圧縮率)が高くなる射影方式であり、立体射影は像高が低くなるほど歪曲率が高くなる射影方式である。また、等距離射影は、像高によらず被写体像の歪曲率が不変となる射影方式である。   In this embodiment, an all-around fish-eye optical system is used as the imaging optical system L. The all-around fish-eye optical system uses four types of projection methods: orthographic projection, equidistant projection, stereoscopic projection, and equisolid angle projection. Form an image. Orthographic projection and equi-solid angle projection are projection methods in which the distortion rate of the subject image (that is, the compression rate of the image) increases as the image height increases, and stereoscopic projection is a projection method in which the distortion rate increases as the image height decreases. It is. The equidistant projection is a projection method in which the distortion rate of the subject image is not changed regardless of the image height.

本実施例では、図6を用いて説明した通り、動きベクトルをテンプレートマッチングを利用して算出する。しかし、正射影や等立体角射影のように像高が高くなるにつれて画像の圧縮率が高くなる射影方式での高像高では、被写体像の変形量が大きいために、テンプレートマッチングを行った際の類似度が低下し、高い精度で動きベクトルを検出することができない。また、立体射影のように像高が低くなるにつれて画像の圧縮率が高くなる射影方式での低像高でも、同様の理由により高い精度で動きベクトルを検出することができない。この結果、動きベクトルを用いた第1の動き量の検出精度は、連続画像において動きベクトルを検出する画像領域の像高、つまりは切り出し画像の像高である切り出し像高によって影響を受ける。これに対して、ジャイロセンサによる第2の動き量の検出精度はこのような像高による影響を受けない。   In the present embodiment, as described with reference to FIG. 6, the motion vector is calculated using template matching. However, at high image heights in the projection method in which the image compression rate increases as the image height increases, such as orthographic projection and equisolid angle projection, the amount of deformation of the subject image is large, so when performing template matching , And the motion vector cannot be detected with high accuracy. Further, even with a low image height in the projection method in which the image compression rate increases as the image height decreases as in the case of a three-dimensional projection, a motion vector cannot be detected with high accuracy for the same reason. As a result, the detection accuracy of the first motion amount using the motion vector is affected by the image height of the image area in which the motion vector is detected in the continuous image, that is, the cut-out image height that is the image height of the cut-out image. On the other hand, the detection accuracy of the second motion amount by the gyro sensor is not affected by such an image height.

図8の「像高」の欄には、正射影や等立体角射影のように像高が高くなるにつれて画像の圧縮率が高くなる射影方式での苦手条件として、切り出し像高が「高像高」である場合を示している。本実施例では、切り出し像高が高いと動きベクトル(つまりは第1の動き量)の検出精度が低くなることを考慮して後述する検出比率を設定する。立体射影のように像高が低くなるにつれて画像の圧縮率が高くなる射影方式においては、切り出し像高が低くなるにつれて動きベクトル(つまりは第1の動き量)の検出精度が低くなることを考慮して検出比率を設定すればよい。   In the column of “image height” in FIG. 8, as a weak condition in the projection method in which the image compression rate increases as the image height increases, such as orthographic projection and equisolid angle projection, the cut-out image height is “high image”. The case of “high” is shown. In the present embodiment, the detection ratio described later is set in consideration of the fact that the detection accuracy of the motion vector (that is, the first motion amount) decreases when the cut-out image height is high. In the projection method in which the compression rate of the image increases as the image height decreases as in the case of the stereoscopic projection, it is considered that the detection accuracy of the motion vector (that is, the first motion amount) decreases as the clipped image height decreases. Thus, the detection ratio may be set.

図3のステップS300で、像振れ補正量算出部118は、動きベクトルの検出に対する条件(パラメータ)としての切り出し像高(ユーザ指定された像高)に応じて第1の動き量(X1,Y1)と第2の動き量(X2,Y2)との検出比率を選択(設定)する。本実施例では、第1の動き量と第2の動き量とを所定比率で使用(合成)して第3の動き量を算出する。この所定比率を本実施例では検出比率(あるいは使用比率または合成比率)という。   In step S300 in FIG. 3, the image blur correction amount calculation unit 118 determines the first motion amount (X1, Y1) according to the cutout image height (image height specified by the user) as a condition (parameter) for motion vector detection. ) And the second motion amount (X2, Y2) are selected (set). In the present embodiment, the third motion amount is calculated by using (combining) the first motion amount and the second motion amount at a predetermined ratio. In the present embodiment, this predetermined ratio is referred to as a detection ratio (or use ratio or synthesis ratio).

切り出し像高が高いほど第1の動き量の検出精度が低下する本実施例では、図4(a)に示すように、切り出し像高が高いほど第1の動き量を使用する比率が低くなり、第2の動き量を使用する比率が高くなるように検出比率αを算出する。   In the present embodiment in which the detection accuracy of the first motion amount decreases as the cutout image height increases, as shown in FIG. 4A, the ratio of using the first motion amount decreases as the cutout image height increases. The detection ratio α is calculated so that the ratio of using the second motion amount is high.

そして、ステップS302で、像振れ補正量算出部118は、検出比率αを用いて以下の式(3),(4)により第3の動き量(水平成分X3および垂直成分Y3)を算出する。   In step S302, the image blur correction amount calculation unit 118 calculates the third motion amount (the horizontal component X3 and the vertical component Y3) by the following equations (3) and (4) using the detection ratio α.

X3=α・X1+(1-α)・X2 (3)
Y3=α・Y1+(1-α)・Y2 (4)
続いて、ステップS304で、像振れ補正量算出部118は、第3の動き量(X3,Y3)を用いて像振れ補正量(−X3,−Y3)を算出する。こうして像振れ補正量が決定されると、処理が図2のステップS208に進む。
X3 = α · X1 + (1−α) · X2 (3)
Y3 = α · Y1 + (1−α) · Y2 (4)
Subsequently, in step S304, the image blur correction amount calculation unit 118 calculates the image blur correction amount (−X3, −Y3) using the third motion amount (X3, Y3). When the image blur correction amount is determined in this way, the process proceeds to step S208 in FIG.

ステップS208では、像振れ補正部120は、ステップS206で決定された像振れ補正量を用いて撮像画像の像振れ補正を行う。具体的には、撮影画像を像振れ補正量(−X3,−Y3)だけ並行シフトさせる。   In step S208, the image blur correction unit 120 performs image blur correction of the captured image using the image blur correction amount determined in step S206. Specifically, the captured image is shifted in parallel by the image blur correction amount (−X3, −Y3).

ここで、ステップS208での像振れ補正では撮像画像のうち切り出し画像に対応する領域の周辺に存在する画素を補正用画像として使用するが、像振れ補正量が大きすぎると、撮像画像内で補正用画素を確保できなくなる。このため、図7に示すように、像振れ補正量が所定値と等しいか又はこれよりも小さくなるように、第3の動き量の増加に対する像振れ補正量の増加を制限してもよい。   Here, in the image blur correction in step S208, pixels existing around the area corresponding to the clipped image in the captured image are used as a correction image. If the image blur correction amount is too large, correction is performed in the captured image. It becomes impossible to secure pixels for use. For this reason, as shown in FIG. 7, the increase in the image blur correction amount with respect to the increase in the third motion amount may be limited so that the image blur correction amount is equal to or smaller than the predetermined value.

次に、ステップS210で、画像切り出し部122は、ステップS208で生成された像振れ補正画像(魚眼画像)からユーザ指定の像高の部分画像を歪曲補正して切り出して切り出し画像を生成する。魚眼画像から部分画像を歪曲補正して切り出す方法は、どのような方法でもよいが、例えば特開2010−224691号公報にて開示されているように、正像変換式を用いる方法を採用してもよい。   Next, in step S210, the image cutout unit 122 generates a cutout image by correcting the distortion of the partial image having the image height specified by the user from the image blur correction image (fisheye image) generated in step S208. Any method may be used for distortion correction of a partial image from a fisheye image, but a method using a normal image conversion formula is employed as disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2010-224691. May be.

制御部108は、切り出し画像を画像処理装置100から出力する。切り出し画像の出力は、有線や無線の通信で不図示のパーソナルコンピュータや、プロジェクタ、モニタ等の表示装置に対して行われたり、半導体メモリや光ディスク等の記録媒体への保存として行われたりする。   The control unit 108 outputs the cutout image from the image processing apparatus 100. The output of the cut-out image is performed on a display device such as a personal computer (not shown), a projector, or a monitor by wired or wireless communication, or is stored as a storage medium such as a semiconductor memory or an optical disk.

次に、ステップS212で、制御部108は、別の切り出し画像の生成および出力を行うか否かを判定し、行う場合はステップS200に戻り、ステップS200〜S210の処理を繰り返す。別の切り出し画像の生成および出力を行わない場合は本画像処理を終了する。   Next, in step S212, the control unit 108 determines whether to generate and output another clipped image. If so, the process returns to step S200 and repeats the processes of steps S200 to S210. When the generation and output of another clipped image are not performed, the image processing is terminated.

本実施例では、動きベクトルから得られる第1の動き量とジャイロセンサにより得られる第2の動き量とを切り出し像高に応じた検出比率で使用して第3の動き量を求め、該第3の動き量から像振れ補正量を設定する。これにより、像高に応じて圧縮率(歪曲率)が変化する魚眼画像から良好に像振れ補正がなされ、かつ歪曲補正がなされた切り出し画像を生成することができる。   In the present embodiment, the third motion amount is obtained by using the first motion amount obtained from the motion vector and the second motion amount obtained by the gyro sensor at a detection ratio corresponding to the cut-out image height. The image blur correction amount is set from the motion amount of 3. As a result, it is possible to generate a cutout image in which image blur correction is favorably performed and distortion correction is performed from a fish-eye image whose compression rate (distortion rate) changes according to the image height.

次に、本発明の実施例2である画像処理装置が行う画像処理について、図5を用いて説明する。本実施例における画像処理は、実施例1において図2に示したフローチャートのうちステップS206で行う補正量取得処理として、図3のフローチャートに示した処理に代えて図5のフローチャート示す処理を行う。また、本実施例における画像処理は、実施例1(図1)の画像処理装置100と同様の構成を有するコンピュータとしての画像処理装置によりコンピュータプログラムである画像処理プログラムに従って実行される。画像処理装置における実施例1と共通する構成要素には、実施例1と同符号を付す。また、実施例1では、動きベクトル(つまりは第1の動き量)の検出に対して像高に関する苦手条件があることを説明したが、ジャイロセンサを用いた振れ量(第2の動き量)の検出に対しても苦手条件がある。また、動きベクトルの検出に対しても、像高以外の苦手条件がある。   Next, image processing performed by the image processing apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In the image processing in the present embodiment, as the correction amount acquisition processing performed in step S206 in the flowchart illustrated in FIG. 2 in the first embodiment, the processing illustrated in the flowchart in FIG. 5 is performed instead of the processing illustrated in the flowchart in FIG. Further, the image processing in the present embodiment is executed according to an image processing program that is a computer program by an image processing device as a computer having the same configuration as the image processing device 100 of the first embodiment (FIG. 1). Components common to the first embodiment in the image processing apparatus are denoted by the same reference numerals as in the first embodiment. In the first embodiment, it has been described that there is a weak condition regarding the image height with respect to the detection of the motion vector (that is, the first motion amount). However, the shake amount (second motion amount) using the gyro sensor is described. There are also conditions that are not good at detecting this. In addition, there are conditions other than image height that are poor for detecting motion vectors.

まず、振れ周波数に関する苦手条件について説明する。ジャイロセンサは一般に高周波の振れの検出性能に対して、低周波の振れの検出性能が劣る。一方、動きベクトルの検出については、このような振れ周波数による検出精度の低下はそれほどない。このため、本実施例では、ジャイロセンサを用いた第2の動き量の検出に関しては振れ周波数が低いと検出精度が低くなることを考慮して第1および第の動き量の検出比率を設定する。   First, the weak condition regarding the vibration frequency will be described. The gyro sensor is generally inferior in the detection performance of low-frequency vibration to the detection performance of high-frequency vibration. On the other hand, regarding the detection of the motion vector, there is not much decrease in detection accuracy due to such a shake frequency. For this reason, in the present embodiment, regarding the detection of the second motion amount using the gyro sensor, the detection ratios of the first and first motion amounts are set in consideration that the detection accuracy is lowered when the shake frequency is low. .

次に、手振れ等による撮像装置の振れ量(以下、カメラ振れ量という)に関する苦手条件について説明する。本実施例でも、実施例1で説明したように、動きベクトルをテンプレートマッチングを用いて算出する。また、魚眼画像では、像高によって圧縮率が変化する。このため、カメラ振れ量が大きいと、同じ被写体を撮像しても像高による圧縮率の変化によって連続画像間での被写体の形状が変化し、この結果、テンプレートマッチングにおける類似度が低下して動きベクトルの検出精度が低下する。これに対し、ジャイロセンサによる振れ検出には、カメラ振れ量による検出精度の低下は特にない。このため、本実施例では、動きベクトルを用いた第1の動き量の検出に関してはカメラ振れ量が大きいと検出精度が低くなることを考慮して第1および第の動き量の検出比率を設定する。   Next, a description will be given of poor conditions regarding the shake amount of the imaging apparatus (hereinafter referred to as camera shake amount) due to camera shake or the like. Also in the present embodiment, as described in the first embodiment, the motion vector is calculated using template matching. In a fish-eye image, the compression ratio changes depending on the image height. For this reason, if the camera shake amount is large, even if the same subject is imaged, the shape of the subject changes between successive images due to the change in the compression ratio due to the image height, and as a result, the similarity in template matching decreases and moves. Vector detection accuracy decreases. On the other hand, in the shake detection by the gyro sensor, there is no particular decrease in detection accuracy due to the camera shake amount. For this reason, in this embodiment, regarding the detection of the first motion amount using the motion vector, the detection ratio of the first and first motion amounts is set in consideration that the detection accuracy is lowered when the camera shake amount is large. To do.

次に、被写体距離に関する苦手条件について説明する。被写体距離が遠くなるほど像振れ量における並進成分が減少し、回転成分が増加する。このため、遠い被写体を撮像して得られた撮像画像の複数の位置で検出される複数の動きベクトルはいずれも回転方向に沿った動きを示す。したがって、実施例1で説明したようにそれらの動きベクトルが示す動き量の最頻値を求めても、画像全体の像振れを表す動きベクトルを精度良く取得することが難しい。これに対し、ジャイロセンサによる振れ検出には、被写体距離による検出精度の低下は特にない。このため、本実施例では、動きベクトルを用いた第1の動き量の検出に関しては被写体距離が遠いと検出精度が低くなることを考慮して第1および第の動き量の検出比率を設定する。   Next, conditions for poor subject distance will be described. As the subject distance increases, the translation component in the image blur amount decreases and the rotation component increases. For this reason, all of the plurality of motion vectors detected at a plurality of positions in the captured image obtained by imaging a distant subject indicate movement along the rotation direction. Therefore, as described in the first embodiment, even if the mode value of the motion amount indicated by these motion vectors is obtained, it is difficult to accurately obtain a motion vector representing the image shake of the entire image. On the other hand, in the shake detection by the gyro sensor, there is no particular decrease in detection accuracy due to the subject distance. For this reason, in the present embodiment, regarding the detection of the first motion amount using the motion vector, the detection ratio of the first and first motion amounts is set in consideration of the fact that the detection accuracy is lowered when the subject distance is long. .

このように、本実施例では、動きベクトルの検出に対する条件である切り出し像高、カメラ振れ量および被写体距離と、ジャイロセンサによる振れ検出に対する条件である振れ周波数とに応じて第1および第2の動き量の検出比率を変更する。   As described above, in the present embodiment, the first and second conditions depend on the cut-out image height, the camera shake amount, the subject distance, which are conditions for motion vector detection, and the shake frequency, which is a condition for shake detection by the gyro sensor. Change the motion amount detection ratio.

図5のステップS500では、像振れ補正量算出部118は、図3のステップS300で図4(a)を用いて説明したように第1および第2の動き量の検出比率を算出する。すなわち、切り出し像高が高いほど第1の動き量を使用する比率が低くなり、第2の動き量を使用する比率が高くなるように検出比率を算出する。ここで算出される検出比率を第1の検出比率α1とする。   In step S500 of FIG. 5, the image blur correction amount calculation unit 118 calculates the detection ratio of the first and second motion amounts as described with reference to FIG. 4A in step S300 of FIG. That is, the detection ratio is calculated such that the higher the cut-out image height, the lower the ratio of using the first motion amount and the higher the ratio of using the second motion amount. The detection ratio calculated here is defined as a first detection ratio α1.

次に、ステップS502では、像振れ補正量算出部118は、図4(b)に示すように振れ周波数が高いほど第1の動き量を使用する比率が低くなり、第2の動き量を使用する比率が高くなるように第1および第2の動き量の検出比率を算出する。ここで算出される検出比率を第2の検出比率α2とする。   Next, in step S502, as shown in FIG. 4B, the image blur correction amount calculation unit 118 uses the second motion amount because the ratio of using the first motion amount decreases as the shake frequency increases. The detection ratio of the first and second motion amounts is calculated so that the ratio to be increased becomes high. The detection ratio calculated here is a second detection ratio α2.

次に、ステップS504では、像振れ補正量算出部118は、図4(c)に示すようにカメラ振れ量が大きいほど第1の動き量を使用する比率が低くなり、第2の動き量を使用する比率が高くなるように第1および第2の動き量の検出比率を算出する。ここで算出される検出比率を第3の検出比率α3とする。   Next, in step S504, as shown in FIG. 4C, the image blur correction amount calculation unit 118 decreases the ratio of using the first motion amount as the camera shake amount increases, and sets the second motion amount. The detection ratios of the first and second motion amounts are calculated so that the ratio to be used becomes high. The detection ratio calculated here is a third detection ratio α3.

次に、ステップS506では、像振れ補正量算出部118は、図4(d)に示すように被写体距離が遠いほど第1の動き量を使用する比率が低くなり、第2の動き量を使用する比率が高くなるように第1および第2の動き量の検出比率を算出する。ここで算出される検出比率を第4の検出比率α4とする。   Next, in step S506, the image blur correction amount calculation unit 118 uses the second motion amount as the ratio of using the first motion amount decreases as the subject distance increases as illustrated in FIG. The detection ratio of the first and second motion amounts is calculated so that the ratio to be increased becomes high. The detection ratio calculated here is a fourth detection ratio α4.

次に、ステップS508では、像振れ補正量算出部118は、第1、第2、第3および第4の検出比率α1,α2,α3,α4を用いて最終的な検出比率αを算出し、その算出比率αを用いて第3の動き量を算出する。さらに、第3の動き量から像振れ補正量を決定する。最終的な検出比率αは、例えば以下の式(5)に示すようにα1〜α4の積の比から算出する。
α=α1・α2・α3・α4
/[α1・α2・α3・α4+(1−α1)(1−α2)(1−α3)(1−α4)]
(5)
また、以下の式(6)に示すように、α1,α2,α3,α4の加重加算の結果の比から算出してもよい。
α=(k1・α1+k2・α2+k3・α3+k4・α4)
/[k1・α1+k2・α2+k3・α3+k4・α4
+k1・(1−α1)+k2×(1−α2)
+k3・(1−α3)+k4・(1−α4)]
=(k1・α1+k2・α2+k3・α3+k4・α4)/(k1+k2+k3+k4)
(6)
ここで、k1,k2,k3,k4はα1,α2,α3,α4に対する重み係数である。
Next, in step S508, the image blur correction amount calculation unit 118 calculates the final detection ratio α using the first, second, third, and fourth detection ratios α1, α2, α3, α4, A third motion amount is calculated using the calculation ratio α. Further, an image blur correction amount is determined from the third motion amount. The final detection ratio α is calculated from the product ratio of α1 to α4, for example, as shown in the following formula (5).
α = α1, α2, α3, α4
/ [Α1, α2, α3, α4 + (1-α1) (1-α2) (1-α3) (1-α4)]
(5)
Further, as shown in the following equation (6), it may be calculated from the ratio of the results of the weighted addition of α1, α2, α3, and α4.
α = (k1, α1 + k2, α2 + k3, α3 + k4, α4)
/ [K1, α1 + k2, α2 + k3, α3 + k4, α4
+ K1 · (1-α1) + k2 × (1-α2)
+ K3 · (1-α3) + k4 · (1-α4)]
= (K1 · α1 + k2 · α2 + k3 · α3 + k4 · α4) / (k1 + k2 + k3 + k4)
(6)
Here, k1, k2, k3, k4 are weighting coefficients for α1, α2, α3, α4.

なお、式(5),(6)ではα1,α2,α3,α4の全てを用いて最終的な検出比率αを算出する場合について説明した。しかし、α1,α2,α3,α4のうち少なくとも1つ(または少なくとも2つ)を選択して使用して検出比率αを算出してもよい。   In the equations (5) and (6), the case where the final detection ratio α is calculated using all of α1, α2, α3, and α4 has been described. However, the detection ratio α may be calculated by selecting and using at least one (or at least two) of α1, α2, α3, and α4.

本実施例では、動きベクトルから得られる第1の動き量とジャイロセンサにより得られる第2の動き量とを、切り出し像高、振れ周波数、カメラ振れ量および被写体距離に応じた検出比率で使用して第3の動き量を求め、該第3の動き量から像振れ補正量を設定する。これにより、魚眼画像から良好に像振れ補正がなされ、かつ歪曲補正がなされた切り出し画像を生成することができる。   In this embodiment, the first motion amount obtained from the motion vector and the second motion amount obtained by the gyro sensor are used at a detection ratio corresponding to the cut-out image height, the shake frequency, the camera shake amount, and the subject distance. Thus, the third motion amount is obtained, and the image blur correction amount is set from the third motion amount. As a result, it is possible to generate a cut-out image that has been subjected to good image blur correction and distortion correction from a fisheye image.

上記実施例1,2では撮像装置に設けられた画像処理装置について説明したが、パーソナルコンピュータ等、撮像装置とは別体の画像処理装置であってもよい。   In the first and second embodiments, the image processing apparatus provided in the imaging apparatus has been described. However, an image processing apparatus separate from the imaging apparatus such as a personal computer may be used.

また、上記実施例1,2では魚眼画像から画像切り出しを行う場合について説明したが、他の歪を有する画像(歪曲像を形成する撮像光学系を通した撮像により生成された画像)から画像切り出しを行う場合に、実施例1,2で説明した画像処理を行ってもよい。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
In the first and second embodiments, the case where the image is cut out from the fisheye image has been described. However, the image is obtained from an image having another distortion (an image generated by imaging through an imaging optical system that forms a distorted image). When cutting out, the image processing described in the first and second embodiments may be performed.
(Other examples)
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.

以上説明した各実施例は代表的な例にすぎず、本発明の実施に際しては、各実施例に対して種々の変形や変更が可能である。   Each embodiment described above is only a representative example, and various modifications and changes can be made to each embodiment in carrying out the present invention.

100 画像処理装置
114 動き検出部
116 振れ情報取得部
118 像振れ補正量算出部
120 像振れ補正部
122 画像切り出し部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Image processing apparatus 114 Motion detection part 116 Shake information acquisition part 118 Image blur correction amount calculation part 120 Image blur correction part 122 Image clipping part

Claims (9)

撮像手段による歪曲像の撮像により生成された入力画像に対して像振れ補正を行う画像処理装置であって、
前記入力画像としての連続した複数の画像間で動きベクトルを検出し、該動きベクトルから第1の動き量を取得する第1の動き量取得手段と、
前記撮像における前記撮像手段の動きを検出する動き検出手段の出力から第2の動き量を取得する第2の動き量取得手段と、
前記第1の動き量と前記第2の動き量とを所定比率で使用して第3の動き量を取得し、該第3の動き量を用いて前記像振れ補正のための補正量を取得する補正量取得手段とを有し、
前記補正量取得手段は、前記入力画像における像高、前記撮像における前記撮像手段の動き量および前記撮像における被写体距離のうち少なくとも1つに応じて前記所定比率を変更することを特徴とする画像処理装置。
An image processing apparatus that performs image blur correction on an input image generated by imaging a distorted image by an imaging unit,
First motion amount acquisition means for detecting a motion vector between a plurality of consecutive images as the input image and acquiring a first motion amount from the motion vector;
Second movement amount acquisition means for acquiring a second movement amount from an output of a movement detection means for detecting movement of the imaging means in the imaging;
The third motion amount is obtained using the first motion amount and the second motion amount at a predetermined ratio, and the correction amount for the image blur correction is obtained using the third motion amount. Correction amount acquisition means to
The correction amount acquisition unit changes the predetermined ratio according to at least one of an image height in the input image, a movement amount of the imaging unit in the imaging, and a subject distance in the imaging. apparatus.
記撮像手段の射影方式が像高が高いほど前記歪曲像の歪曲率が高くなる方式である場合において、前記補正量取得手段は、前記像高が高いほど前記所定比率における前記第1の動き量の比率を低くして前記第2の動き量の比率を高くすることを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。 In the case projection method before Symbol imaging means is a method that the distortion rate increases in the distorted image higher image height, the correction amount acquisition unit, the first movement in the predetermined ratio as the image height is high The image processing apparatus according to claim 1 , wherein a ratio of the amount is decreased to increase a ratio of the second motion amount. 記撮像手段の射影方式が像高が低いほど前記歪曲像の歪曲率が高くなる方式である場合において、前記補正量取得手段は、前記像高が低いほど前記所定比率における前記第1の動き量の比率を低くして前記第2の動き量の比率を高くすることを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。 In the case projection method before Symbol imaging means is a method that the distortion rate increases in the distorted image the lower the image height, the correction amount acquisition unit, the first movement in the predetermined ratio the image height as a lower The image processing apparatus according to claim 1 , wherein a ratio of the amount is decreased to increase a ratio of the second motion amount. 記補正量取得手段は、前記動き量が大きいほど前記所定比率における前記第1の動き量の比率を低くして前記第2の動き量の比率を高くすることを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。 Before SL correction amount acquisition unit, to claim 1, characterized in that said back in about the amount of motion is large low ratio of the first amount of movement in the predetermined ratio to increase the ratio of the second amount of movement The image processing apparatus described. 記補正量取得手段は、前記被写体距離が遠いほど前記所定比率における前記第1の動き量の比率を低くして前記第2の動き量の比率を高くすることを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。 Before SL correction amount acquisition unit, to claim 1, wherein the object distance is to lower the farther ratio of the first amount of movement in the predetermined ratio to increase the ratio of the second amount of movement The image processing apparatus described. 前記像振れ補正量取得手段は、前記像振れ補正量が所定値より小さくなるように、前記第3の動き量の増加に対する前記像振れ補正量の増加を制限することを特徴とする請求項1からのいずれか一項に記載の画像処理装置。 2. The image blur correction amount acquisition unit limits an increase in the image blur correction amount with respect to an increase in the third motion amount so that the image blur correction amount is smaller than a predetermined value. 6. The image processing device according to any one of items 1 to 5 . 前記像振れ補正がなされた前記入力画像のうち指定された像高の部分画像を歪曲補正して切り出す画像生成手段を有することを特徴とする請求項1からのいずれか一項に記載の画像処理装置。 Image according to any one of claims 1 to 6, characterized in that it comprises an image generating means for cutting the distortion correction to the partial image of the specified image height of the image blur correction is made an the input image Processing equipment. 請求項1からのいずれか一項に記載の画像処理装置と、
前記撮像手段とを有することを特徴とする撮像装置。
An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7 ,
An imaging apparatus comprising the imaging means.
撮像手段による歪曲像の撮像により生成された入力画像に対して像振れ補正を行う画像処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
前記画像処理は、
前記入力画像としての連続した複数の画像間で動きベクトルを検出し、該動きベクトルから第1の動き量を取得する処理と、
前記撮像における前記撮像手段の動きを検出する動き検出手段の出力から第2の動き量を取得する処理と、
前記第1の動き量と前記第2の動き量とを所定比率で使用して第3の動き量を取得し、該第3の動き量を用いて前記像振れ補正のための補正量を取得する補正量取得処理とを含み、
前記補正量取得処理において、前記入力画像における像高、前記撮像における前記撮像手段の動き量および前記撮像における被写体距離のうち少なくとも1つに応じて前記所定比率を変更することを特徴とする画像処理プログラム。
A computer program for causing a computer to execute image processing for performing image blur correction on an input image generated by imaging a distorted image by an imaging unit,
The image processing is
Detecting a motion vector between a plurality of consecutive images as the input image, and obtaining a first motion amount from the motion vector;
A process of obtaining a second motion amount from an output of a motion detection means for detecting a motion of the imaging means in the imaging;
The third motion amount is obtained using the first motion amount and the second motion amount at a predetermined ratio, and the correction amount for the image blur correction is obtained using the third motion amount. Correction amount acquisition processing to be performed,
In the correction amount acquisition processing, the predetermined ratio is changed according to at least one of an image height in the input image, a movement amount of the imaging unit in the imaging, and a subject distance in the imaging. program.
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