JPH0638091A - 画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置 - Google Patents
画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置Info
- Publication number
- JPH0638091A JPH0638091A JP4213584A JP21358492A JPH0638091A JP H0638091 A JPH0638091 A JP H0638091A JP 4213584 A JP4213584 A JP 4213584A JP 21358492 A JP21358492 A JP 21358492A JP H0638091 A JPH0638091 A JP H0638091A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は例えばカメラ一体型ビデオテープレコ
ーダにおいて、手振れ等によつて生じる画像ブレを検出
及び補正しようとするものである。 【構成】入力画像情報をｘ方向及びｙ方向それぞれに加
算平均し、その加算平均結果から得られる輝度傾斜部に
基づいて画像ぶれを検出するようにしたことにより、少
ない情報量で画像ぶれを検出でき、また加算平均された
画像又は各傾斜部の重心を時間軸方向につなぎ合わせて
画面全体として同一の波形パターンを確認すれば、視覚
的に画像ぶれを検出することができる。
ーダにおいて、手振れ等によつて生じる画像ブレを検出
及び補正しようとするものである。 【構成】入力画像情報をｘ方向及びｙ方向それぞれに加
算平均し、その加算平均結果から得られる輝度傾斜部に
基づいて画像ぶれを検出するようにしたことにより、少
ない情報量で画像ぶれを検出でき、また加算平均された
画像又は各傾斜部の重心を時間軸方向につなぎ合わせて
画面全体として同一の波形パターンを確認すれば、視覚
的に画像ぶれを検出することができる。
Description
【０００１】
【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段（図１及び図５） 作用（図１） 実施例（図１〜図１２） 発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明は画像ぶれ検出装置及び画
像ぶれ補正装置に関し、例えばカメラ一体型ビデオテー
プレコーダ（ＶＴＲ）に適用して好適なものである。
像ぶれ補正装置に関し、例えばカメラ一体型ビデオテー
プレコーダ（ＶＴＲ）に適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、カメラ一体型ＶＴＲとして例えば
ハンデイカメラを用いて撮影した画像には、撮影する被
写体の移動やカメラの移動（パン、チルト）、レンズの
動き（ワイド、テレ）又はカメラの振動によつて生じる
動きが含まれる。
ハンデイカメラを用いて撮影した画像には、撮影する被
写体の移動やカメラの移動（パン、チルト）、レンズの
動き（ワイド、テレ）又はカメラの振動によつて生じる
動きが含まれる。
【０００４】ここで撮影する被写体の移動、カメラの移
動及びレンズの動きによつて生じる画像の動きは、主に
撮影者の意図するものであるが、撮影者の手振れや自動
車等の乗物に乗つて撮影した際に生じるカメラの振動
は、撮影者の意図しないものであり再生時に不要な画像
ぶれとなる。そこで従来、カメラ本体にジヤイロセンサ
を利用して振動を抑制するいわゆるジヤイロスタビライ
ザを内蔵してカメラの振動を抑制するようになされたも
の（特開平1-269370号公報）や二次元画像内相関を用い
て動きベクトルを検出して不要な画像ぶれを補正するよ
うになされたもの（特開平2-157980号公報）がある。
動及びレンズの動きによつて生じる画像の動きは、主に
撮影者の意図するものであるが、撮影者の手振れや自動
車等の乗物に乗つて撮影した際に生じるカメラの振動
は、撮影者の意図しないものであり再生時に不要な画像
ぶれとなる。そこで従来、カメラ本体にジヤイロセンサ
を利用して振動を抑制するいわゆるジヤイロスタビライ
ザを内蔵してカメラの振動を抑制するようになされたも
の（特開平1-269370号公報）や二次元画像内相関を用い
て動きベクトルを検出して不要な画像ぶれを補正するよ
うになされたもの（特開平2-157980号公報）がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところがジヤイロスタ
ビライザを内蔵してカメラ自体の振動を抑制しようとす
ると、装置自体が大型化すると共に重量も重くなるとい
う問題があり、特に家庭用のビデオカメラとしては実用
が困難であつた。また二次元画像内相関を用いて動きベ
クトルを検出して画像ぶれを補正するためには、時間的
に連続する２フレーム間の画像の相関計算をすることに
よつて動きベクトルを算出するため、相関計算に必要な
計算量が膨大になるという欠点があつた。また規則的な
パターンなど相関に不向きな画像に対しては正しい動き
ベクトルを求めるのが困難であるという問題があつた。
ビライザを内蔵してカメラ自体の振動を抑制しようとす
ると、装置自体が大型化すると共に重量も重くなるとい
う問題があり、特に家庭用のビデオカメラとしては実用
が困難であつた。また二次元画像内相関を用いて動きベ
クトルを検出して画像ぶれを補正するためには、時間的
に連続する２フレーム間の画像の相関計算をすることに
よつて動きベクトルを算出するため、相関計算に必要な
計算量が膨大になるという欠点があつた。また規則的な
パターンなど相関に不向きな画像に対しては正しい動き
ベクトルを求めるのが困難であるという問題があつた。
【０００６】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、簡易な構成で手振れ等による不要な画像ぶれを検出
し補正し得る画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置を
提案しようとするものである。
で、簡易な構成で手振れ等による不要な画像ぶれを検出
し補正し得る画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置を
提案しようとするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、順次入力される画像信号Ｓ１につ
いて、各画像の横方向及び縦方向の加算平均を順次算出
し、演算結果でなる第１及び第２の加算平均信号Ｓ３及
びＳ４を送出する第１及び第２の加算平均算出手段８Ａ
及び８Ｂと、第１及び第２の加算平均信号Ｓ３及びＳ４
の変化に応じた傾斜部を検出し、検出結果として第１及
び第２の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６を送出する第１及び第
２の傾斜部検出手段１０Ａ及び１０Ｂと、第１及び第２
の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６を時系列的に検出して、それ
ぞれ画像信号Ｓ１の横方向及び縦方向の画像ぶれＭＶx
及びＭＶy として送出する第１及び第２の動き検出手段
１１Ａ及び１１Ｂとを備えるようにする。
め本発明においては、順次入力される画像信号Ｓ１につ
いて、各画像の横方向及び縦方向の加算平均を順次算出
し、演算結果でなる第１及び第２の加算平均信号Ｓ３及
びＳ４を送出する第１及び第２の加算平均算出手段８Ａ
及び８Ｂと、第１及び第２の加算平均信号Ｓ３及びＳ４
の変化に応じた傾斜部を検出し、検出結果として第１及
び第２の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６を送出する第１及び第
２の傾斜部検出手段１０Ａ及び１０Ｂと、第１及び第２
の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６を時系列的に検出して、それ
ぞれ画像信号Ｓ１の横方向及び縦方向の画像ぶれＭＶx
及びＭＶy として送出する第１及び第２の動き検出手段
１１Ａ及び１１Ｂとを備えるようにする。
【０００８】また本発明においては、順次入力される画
像信号Ｓ１を帯域制限した後加算平均算出手段８Ａ及び
８Ｂにより加算平均信号Ｓ３及びＳ４を得ると共に、加
算平均信号Ｓ３及びＳ４に含まれる雑音を除去した後傾
斜部検出手段１０Ａ及び１０Ｂに加算平均信号を送出す
るようにする。
像信号Ｓ１を帯域制限した後加算平均算出手段８Ａ及び
８Ｂにより加算平均信号Ｓ３及びＳ４を得ると共に、加
算平均信号Ｓ３及びＳ４に含まれる雑音を除去した後傾
斜部検出手段１０Ａ及び１０Ｂに加算平均信号を送出す
るようにする。
【０００９】また本発明においては、動き検出手段１１
Ａ及び１１Ｂは、所定時点の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６と
直前の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６とに対応する傾斜部が存
在するか否か判断する傾斜部整合手段１２と、傾斜部整
合手段１２で対応すると判断された各時点の傾斜部を、
直前の傾斜部に時系列的に連結させて傾斜部リストとし
て記憶する傾斜部軌跡メモリ１３と、傾斜部リストの長
さｌ1 〜ｌ5 に応じて傾斜部軌跡メモリ１３に記憶され
ている傾斜部の動きの分布を求め、分布の集中する傾斜
部の動きｍｖ1 を画像ぶれＭＶx として送出する連続加
重手段１４とを備えるようにする。
Ａ及び１１Ｂは、所定時点の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６と
直前の傾斜部情報Ｓ５及びＳ６とに対応する傾斜部が存
在するか否か判断する傾斜部整合手段１２と、傾斜部整
合手段１２で対応すると判断された各時点の傾斜部を、
直前の傾斜部に時系列的に連結させて傾斜部リストとし
て記憶する傾斜部軌跡メモリ１３と、傾斜部リストの長
さｌ1 〜ｌ5 に応じて傾斜部軌跡メモリ１３に記憶され
ている傾斜部の動きの分布を求め、分布の集中する傾斜
部の動きｍｖ1 を画像ぶれＭＶx として送出する連続加
重手段１４とを備えるようにする。
【００１０】さらに本発明においては、画像ぶれ検出装
置２と、画像信号Ｓ１を画像ぶれ検出装置２の処理時間
に応じた時間分だけ遅延させる画像遅延手段５と、画像
遅延手段５から出力される画像信号を記憶する画像メモ
リ６と、画像ぶれ検出装置２より検出された横方向及び
縦方向の画像ぶれＭＶx 及びＭＶy に基づいて、実際の
移動量を算出する移動量演算手段１５と、移動量演算手
段１５より得られる移動量に基づいて、画像メモリ６の
読み出しアドレスＳ７を発生するアドレス発生手段１６
とを備え、アドレス発生手段１６で発生した読み出しア
ドレスＳ７によつて画像メモリ６を読み出して、画像信
号Ｓ１の画像ぶれを補正した補正画像信号ＳＶを得るよ
うにする。
置２と、画像信号Ｓ１を画像ぶれ検出装置２の処理時間
に応じた時間分だけ遅延させる画像遅延手段５と、画像
遅延手段５から出力される画像信号を記憶する画像メモ
リ６と、画像ぶれ検出装置２より検出された横方向及び
縦方向の画像ぶれＭＶx 及びＭＶy に基づいて、実際の
移動量を算出する移動量演算手段１５と、移動量演算手
段１５より得られる移動量に基づいて、画像メモリ６の
読み出しアドレスＳ７を発生するアドレス発生手段１６
とを備え、アドレス発生手段１６で発生した読み出しア
ドレスＳ７によつて画像メモリ６を読み出して、画像信
号Ｓ１の画像ぶれを補正した補正画像信号ＳＶを得るよ
うにする。
【００１１】
【作用】入力画像信号Ｓ１を横方向及び縦方向それぞれ
に加算平均して得られる第１及び第２の加算平均信号Ｓ
３及びＳ４に基づいて傾斜部を検出し、傾斜部の傾斜部
情報Ｓ５及びＳ６を時系列的に検出して、当該検出結果
をそれぞれ画像信号Ｓ１の横方向及び縦方向の画像ぶれ
ＭＶx 及びＭＶy としたことにより、全体として少ない
計算量及び記憶容量で画像ぶれを検出することができる
と共に画像ぶれを視覚的に確認することができる。
に加算平均して得られる第１及び第２の加算平均信号Ｓ
３及びＳ４に基づいて傾斜部を検出し、傾斜部の傾斜部
情報Ｓ５及びＳ６を時系列的に検出して、当該検出結果
をそれぞれ画像信号Ｓ１の横方向及び縦方向の画像ぶれ
ＭＶx 及びＭＶy としたことにより、全体として少ない
計算量及び記憶容量で画像ぶれを検出することができる
と共に画像ぶれを視覚的に確認することができる。
【００１２】
【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。
する。
【００１３】図１において、１は全体として画像処理装
置を示し、入力される画像情報信号Ｓ１に含まれる画像
ぶれを検出する画像ぶれ検出装置２と、この画像ぶれ検
出装置２によつて検出された画像ぶれを用いて画像情報
信号Ｓ１の画像ぶれを補正する画像ぶれ補正装置３とに
より構成されている。
置を示し、入力される画像情報信号Ｓ１に含まれる画像
ぶれを検出する画像ぶれ検出装置２と、この画像ぶれ検
出装置２によつて検出された画像ぶれを用いて画像情報
信号Ｓ１の画像ぶれを補正する画像ぶれ補正装置３とに
より構成されている。
【００１４】実際上連続入力される画像情報Ｓ１を時間
軸ｔ方向に整列させると、図２に示すように画像情報が
時系列的に表された三次元時空間直方体を想定すること
ができる。この直方体の所定の時点における画像を、縦
方向及び横方向に順次加算平均して時間軸ｔ方向に並べ
ると、それぞれ図３及び図４に示すように、画像情報の
動きに応じた波形形状の濃淡帯模様を有する時空間画像
ができる。
軸ｔ方向に整列させると、図２に示すように画像情報が
時系列的に表された三次元時空間直方体を想定すること
ができる。この直方体の所定の時点における画像を、縦
方向及び横方向に順次加算平均して時間軸ｔ方向に並べ
ると、それぞれ図３及び図４に示すように、画像情報の
動きに応じた波形形状の濃淡帯模様を有する時空間画像
ができる。
【００１５】この画像ぶれ検出装置２においては、上述
のようにして得られる縦方向及び横方向についての時空
間画像中に含まれる濃淡帯模様のうち、時間軸ｔ方向で
画像全体として同様の波形パターンでなるものを、それ
ぞれ縦方向及び横方向の画像ぶれとして検出することを
原理としている。
のようにして得られる縦方向及び横方向についての時空
間画像中に含まれる濃淡帯模様のうち、時間軸ｔ方向で
画像全体として同様の波形パターンでなるものを、それ
ぞれ縦方向及び横方向の画像ぶれとして検出することを
原理としている。
【００１６】すなわち画像処理装置１においては、画像
信号入力端子４から連続入力される画像情報信号Ｓ１を
フイルタ回路７に供給すると共に、画像ぶれ補正装置３
の遅延回路５を通じて画像ぶれ検出装置２の処理時間分
遅延させて画像メモリ６に書き込む。フイルタ回路７は
例えば 720× 486画素でなる画像情報信号Ｓ１を 256×
256画素に帯域制限し、この結果得られる画像情報信号
Ｓ２を、それぞれ画像の横方向及び縦方向すなわちｘ方
向及びｙ方向の画像ぶれを検出するｘ方向画像ぶれ検出
部２Ａ及びｙ方向画像ぶれ検出部２Ｂの加算平均回路８
Ａ及び８Ｂに送出する。
信号入力端子４から連続入力される画像情報信号Ｓ１を
フイルタ回路７に供給すると共に、画像ぶれ補正装置３
の遅延回路５を通じて画像ぶれ検出装置２の処理時間分
遅延させて画像メモリ６に書き込む。フイルタ回路７は
例えば 720× 486画素でなる画像情報信号Ｓ１を 256×
256画素に帯域制限し、この結果得られる画像情報信号
Ｓ２を、それぞれ画像の横方向及び縦方向すなわちｘ方
向及びｙ方向の画像ぶれを検出するｘ方向画像ぶれ検出
部２Ａ及びｙ方向画像ぶれ検出部２Ｂの加算平均回路８
Ａ及び８Ｂに送出する。
【００１７】加算平均回路８Ａは、入力される画像情報
信号Ｓ２の各画素の輝度レベルを用いて、次式
信号Ｓ２の各画素の輝度レベルを用いて、次式
【数１】 の演算を実行し、画像のｘ方向の画素ｉ（ｉ＝１、２、
３、……、 256）ごとに順次加算平均すると共に平均値
を算出し、このようにして画像情報信号Ｓ２の各画像に
ついてｘ方向の加算平均信号Ｓ３を求める。
３、……、 256）ごとに順次加算平均すると共に平均値
を算出し、このようにして画像情報信号Ｓ２の各画像に
ついてｘ方向の加算平均信号Ｓ３を求める。
【００１８】同様に加算平均回路８Ｂは、入力される画
像情報信号Ｓ２の各画素の輝度レベルを用いて、次式
像情報信号Ｓ２の各画素の輝度レベルを用いて、次式
【数２】 の演算を実行し、画像のｙ方向の画素ｊ（ｊ＝１、２、
３、……、 256）ごとに順次加算平均すると共に平均値
を算出し、このようにして画像情報信号Ｓ２の各画像に
ついてｙ方向の加算平均信号Ｓ４を求める。
３、……、 256）ごとに順次加算平均すると共に平均値
を算出し、このようにして画像情報信号Ｓ２の各画像に
ついてｙ方向の加算平均信号Ｓ４を求める。
【００１９】なお（１）式及び（２）式において、ａij
は画像中の座標（ｉ、ｊ）における画素の輝度レベルを
表し、またｈt 及びｖt はそれぞれ時点ｔにおけるｘ方
向及びｙ方向のｉ番目及びｊ番目の画素ラインの加算平
均結果を表し、Ｍ及びＮはそれぞれ各画像の縦方向及び
横方向の画素数を表す。ここで加算平均回路８Ａによつ
て得られる加算平均信号Ｓ３は、フイルタ回路９Ａによ
り雑音除去された後微分回路１０Ａに与えられる。
は画像中の座標（ｉ、ｊ）における画素の輝度レベルを
表し、またｈt 及びｖt はそれぞれ時点ｔにおけるｘ方
向及びｙ方向のｉ番目及びｊ番目の画素ラインの加算平
均結果を表し、Ｍ及びＮはそれぞれ各画像の縦方向及び
横方向の画素数を表す。ここで加算平均回路８Ａによつ
て得られる加算平均信号Ｓ３は、フイルタ回路９Ａによ
り雑音除去された後微分回路１０Ａに与えられる。
【００２０】微分回路１０Ａは加算平均回路８Ａによる
各時点ｔの加算平均結果に基づいてｘ方向に１次偏微分
をし、これにより各時点ｔの加算平均画像の濃淡エツジ
部を抽出して各時点ｔにおけるｘ方向の輝度レベル曲線
を作成するようになされている。因に、ここで抽出され
る濃淡エツジ部は輝度レベルが変化しているため輝度レ
ベル曲線上に傾斜部として表わされる。
各時点ｔの加算平均結果に基づいてｘ方向に１次偏微分
をし、これにより各時点ｔの加算平均画像の濃淡エツジ
部を抽出して各時点ｔにおけるｘ方向の輝度レベル曲線
を作成するようになされている。因に、ここで抽出され
る濃淡エツジ部は輝度レベルが変化しているため輝度レ
ベル曲線上に傾斜部として表わされる。
【００２１】従つて、微分回路１０Ａは各時点ｔの加算
平均結果について順次微分計算をすることにより各時点
ｔごとのｘ方向の輝度レベル曲線を検出し、当該検出結
果を傾斜部情報信号Ｓ５として動きべクトル検出回路１
１Ａに出力する。動きベクトル検出回路１１Ａは、図５
に示すように、マツチング判定回路１２、ＲＡＭ（ラン
ダムアクセスメモリ）構成の傾斜部軌跡メモリ１３及び
連続加重回路１４により構成され、マツチング判定回路
１２によつて各時点間で対応している輝度傾斜部を検出
し、この輝度傾斜部の傾斜部データを傾斜部軌跡メモリ
１３に書き込むようになされている。
平均結果について順次微分計算をすることにより各時点
ｔごとのｘ方向の輝度レベル曲線を検出し、当該検出結
果を傾斜部情報信号Ｓ５として動きべクトル検出回路１
１Ａに出力する。動きベクトル検出回路１１Ａは、図５
に示すように、マツチング判定回路１２、ＲＡＭ（ラン
ダムアクセスメモリ）構成の傾斜部軌跡メモリ１３及び
連続加重回路１４により構成され、マツチング判定回路
１２によつて各時点間で対応している輝度傾斜部を検出
し、この輝度傾斜部の傾斜部データを傾斜部軌跡メモリ
１３に書き込むようになされている。
【００２２】このときマツチング判定回路１２は前の時
点において書き込まれた傾斜部データを傾斜部軌跡メモ
リ１３から読み出して、当該傾斜部データと現在時点に
おける傾斜部データとを比較することにより、現在時点
の傾斜部とその前の時点における傾斜部とが対応してい
るかどうか判定するようになされている。
点において書き込まれた傾斜部データを傾斜部軌跡メモ
リ１３から読み出して、当該傾斜部データと現在時点に
おける傾斜部データとを比較することにより、現在時点
の傾斜部とその前の時点における傾斜部とが対応してい
るかどうか判定するようになされている。
【００２３】すなわちマツチング判定回路１２は、ｘ方
向の輝度レベル曲線を示す図６において、ある時点ｔ
i+1 とその前の時点ｔi における輝度レベル曲線Ｒi+1
及びＲi の傾斜部分を抽出して、当該傾斜部分の幅の差
｜ｘi+1 −ｘi ｜及び高さの差｜ｈi+1 −ｈi ｜が所定
のしきい値以下の場合かつ傾斜の正負が一致した場合
に、当該傾斜部分が対応していると判定するようになさ
れている。
向の輝度レベル曲線を示す図６において、ある時点ｔ
i+1 とその前の時点ｔi における輝度レベル曲線Ｒi+1
及びＲi の傾斜部分を抽出して、当該傾斜部分の幅の差
｜ｘi+1 −ｘi ｜及び高さの差｜ｈi+1 −ｈi ｜が所定
のしきい値以下の場合かつ傾斜の正負が一致した場合
に、当該傾斜部分が対応していると判定するようになさ
れている。
【００２４】このときマツチング判定回路１２は、図７
に示すように、時点間で対応していると判定した傾斜部
の重心座標ｇ、傾斜開始座標ｓｔ、傾斜終了座標ｅｄ、
高さｈ、及び前の時点から現在時点までの各傾斜部の重
心の移動ベクトルｍｖ（図６）を求め、これらのデータ
を傾斜部データとして各時点ｔごとに順次傾斜部軌跡メ
モリ１３に書き込むようになされている。
に示すように、時点間で対応していると判定した傾斜部
の重心座標ｇ、傾斜開始座標ｓｔ、傾斜終了座標ｅｄ、
高さｈ、及び前の時点から現在時点までの各傾斜部の重
心の移動ベクトルｍｖ（図６）を求め、これらのデータ
を傾斜部データとして各時点ｔごとに順次傾斜部軌跡メ
モリ１３に書き込むようになされている。
【００２５】ここで傾斜部軌跡メモリ１３に書き込まれ
た各傾斜部の重心座標ｇを時間軸ｔ方向に配列させる
と、図８に示すような重心の時空間画像を得ることがで
きる。図９は同様にして入力画像情報信号Ｓ１を加算平
均回路８Ｂによつてｙ方向に加算平均した加算平均結果
を微分及びマツチング判定することにより得られた各傾
斜部の重心の時空間画像である。これにより、この重心
の軌跡から画像全体に亘つてほぼ同一の動きを検出でき
れば、この重心の動きは被写体の動きによるものではな
く、画像ぶれに基づく動きであると判定できる。
た各傾斜部の重心座標ｇを時間軸ｔ方向に配列させる
と、図８に示すような重心の時空間画像を得ることがで
きる。図９は同様にして入力画像情報信号Ｓ１を加算平
均回路８Ｂによつてｙ方向に加算平均した加算平均結果
を微分及びマツチング判定することにより得られた各傾
斜部の重心の時空間画像である。これにより、この重心
の軌跡から画像全体に亘つてほぼ同一の動きを検出でき
れば、この重心の動きは被写体の動きによるものではな
く、画像ぶれに基づく動きであると判定できる。
【００２６】そこで傾斜部軌跡メモリ１３には、図１０
に示すように、各時点ｔにおける各傾斜部の傾斜部デー
タ（重心座標ｇ、傾斜開始座標ｓｔ、傾斜終了座標ｅ
ｄ、高さｈ及び重心の移動ベクトルｍｖ）が各傾斜パタ
ーンＦＮ１、ＦＮ２……ごとに順次メモリブロツク２０
内に時系列的に連結するように格納されており、これに
より各傾斜パターンＦＮ１、ＦＮ２……ごとの傾斜部リ
ストが形成されるようになされている。
に示すように、各時点ｔにおける各傾斜部の傾斜部デー
タ（重心座標ｇ、傾斜開始座標ｓｔ、傾斜終了座標ｅ
ｄ、高さｈ及び重心の移動ベクトルｍｖ）が各傾斜パタ
ーンＦＮ１、ＦＮ２……ごとに順次メモリブロツク２０
内に時系列的に連結するように格納されており、これに
より各傾斜パターンＦＮ１、ＦＮ２……ごとの傾斜部リ
ストが形成されるようになされている。
【００２７】ここで、図１０において斜線を引いて示す
メモリブロツク２０ａは、マツチング判定回路１２によ
つてある時点及びその前の時点により対応すると判定し
得る傾斜部があり、その傾斜部データがメモリブロツク
２０内に格納されている状態を示す一方、空白のメモリ
ブロツク２１ｂはある時点及びその前の時点により対応
すると判定し得る傾斜部がなく、メモリブロツク２０内
に傾斜部データが存在しない状態を示すものである。
メモリブロツク２０ａは、マツチング判定回路１２によ
つてある時点及びその前の時点により対応すると判定し
得る傾斜部があり、その傾斜部データがメモリブロツク
２０内に格納されている状態を示す一方、空白のメモリ
ブロツク２１ｂはある時点及びその前の時点により対応
すると判定し得る傾斜部がなく、メモリブロツク２０内
に傾斜部データが存在しない状態を示すものである。
【００２８】また傾斜部軌跡メモリ１３は傾斜部リスト
が所定の長さ以上になつた場合には格納している傾斜部
データを時間ｔの古い順に順次消去しながら新しい傾斜
部データを順次格納するようになされている。このよう
に傾斜部軌跡メモリ１３内に書き込まれた傾斜部リスト
は続く連続加重回路１４によつて各時点ｔごとに順次読
み出されるようになされている。
が所定の長さ以上になつた場合には格納している傾斜部
データを時間ｔの古い順に順次消去しながら新しい傾斜
部データを順次格納するようになされている。このよう
に傾斜部軌跡メモリ１３内に書き込まれた傾斜部リスト
は続く連続加重回路１４によつて各時点ｔごとに順次読
み出されるようになされている。
【００２９】因に、各傾斜パターンＦＮ１、ＦＮ２……
ごとに得られた傾斜部リストにおいては、リスト長の短
い情報は雑音又は被写体の動きによる情報であると考え
られるため、リスト長の長い情報ほど画像ぶれ情報とし
て確からしいと判断できる。そこで、連続加重回路１４
は各傾斜パターンＦＮ１、ＦＮ２……のリスト長を重み
として、時点ｔごとに各重心の移動ベクトルｍｖ1 、ｍ
ｖ2 ……の度数分布を調べ、当該度数分布においてある
移動ベクトルが所定度数以上の場合にこの移動ベクトル
をその時点ｔにおける画像ぶれ要素と判定するようにな
されている。
ごとに得られた傾斜部リストにおいては、リスト長の短
い情報は雑音又は被写体の動きによる情報であると考え
られるため、リスト長の長い情報ほど画像ぶれ情報とし
て確からしいと判断できる。そこで、連続加重回路１４
は各傾斜パターンＦＮ１、ＦＮ２……のリスト長を重み
として、時点ｔごとに各重心の移動ベクトルｍｖ1 、ｍ
ｖ2 ……の度数分布を調べ、当該度数分布においてある
移動ベクトルが所定度数以上の場合にこの移動ベクトル
をその時点ｔにおける画像ぶれ要素と判定するようにな
されている。
【００３０】連続加重回路１４は、例えば横軸方向に各
傾斜部の前の時点ｔi+N-1 から現在時点ｔi+N までの移
動ベクトル値ｍｖ1 、ｍｖ2 ……をとると共に、縦軸方
向に当該移動ベクトル値をとる各傾斜部パターンＦＮ
１、ＦＮ２……のリスト長を重みづけしてつなぎ合わせ
るように加算することにより、図１１に示すようなヒス
トグラムを想定して現在時点における各移動ベクトルｍ
ｖ1 、ｍｖ2 ……の画像ぶれとしての信頼性を調べるに
ようになされている。
傾斜部の前の時点ｔi+N-1 から現在時点ｔi+N までの移
動ベクトル値ｍｖ1 、ｍｖ2 ……をとると共に、縦軸方
向に当該移動ベクトル値をとる各傾斜部パターンＦＮ
１、ＦＮ２……のリスト長を重みづけしてつなぎ合わせ
るように加算することにより、図１１に示すようなヒス
トグラムを想定して現在時点における各移動ベクトルｍ
ｖ1 、ｍｖ2 ……の画像ぶれとしての信頼性を調べるに
ようになされている。
【００３１】実施例の場合、連続加重回路１４は、図１
０に示す傾斜部リストにおいて、例えば傾斜パターンＦ
Ｎ１の重心が前の時点ｔi+N-1 から現在時点ｔi+N 間
に、ｍｖ1 移動しかつリスト長ｌ1 、傾斜パターンＦＮ
３の重心がｍｖ2 移動しかつリスト長ｌ2 、傾斜パター
ンＦＮ４の重心がｍｖ3 移動しかつリスト長ｌ3 、傾斜
パターンＦＮ５の重心がｍｖ1 移動しかつリスト長
ｌ4 、傾斜パターンＦＮ６の重心がｍｖ1 移動しかつリ
スト長ｌ5 の場合には、各リスト長を最大の傾斜部リス
ト長ｌmax （実施例の場合ｌmax ＝ｌ1 ）で割つて重み
づけをすることにより、図１１に示すように、移動ベク
トルｍｖ1 のグラフ長が（ｌ1 ＋ｌ4 ＋ｌ5 ）／ｌ1 、
及び移動ベクトルｍｖ2 のグラフ長がｌ2 ／ｌ1 、並び
に移動ベクトルｍｖ3 のグラフ長がｌ3 ／ｌ1 で表わさ
れるヒストグラムを想定するようになされている。
０に示す傾斜部リストにおいて、例えば傾斜パターンＦ
Ｎ１の重心が前の時点ｔi+N-1 から現在時点ｔi+N 間
に、ｍｖ1 移動しかつリスト長ｌ1 、傾斜パターンＦＮ
３の重心がｍｖ2 移動しかつリスト長ｌ2 、傾斜パター
ンＦＮ４の重心がｍｖ3 移動しかつリスト長ｌ3 、傾斜
パターンＦＮ５の重心がｍｖ1 移動しかつリスト長
ｌ4 、傾斜パターンＦＮ６の重心がｍｖ1 移動しかつリ
スト長ｌ5 の場合には、各リスト長を最大の傾斜部リス
ト長ｌmax （実施例の場合ｌmax ＝ｌ1 ）で割つて重み
づけをすることにより、図１１に示すように、移動ベク
トルｍｖ1 のグラフ長が（ｌ1 ＋ｌ4 ＋ｌ5 ）／ｌ1 、
及び移動ベクトルｍｖ2 のグラフ長がｌ2 ／ｌ1 、並び
に移動ベクトルｍｖ3 のグラフ長がｌ3 ／ｌ1 で表わさ
れるヒストグラムを想定するようになされている。
【００３２】これにより、連続加重回路１４は当該ヒス
トグラムのグラフ長に基づいて各ベクトルｍｖ1 、ｍｖ
2 及びｍｖ3 の信頼性を判定し、グラフ長が最大の移動
ベクトル（実施例の場合ｍｖ1 ）を現在時点ｔi+N にお
ける画像ぶれ要素と判断して、この移動ベクトル値ｍｖ
1 をｘ方向の動きベクトルＭＶx として移動値演算部１
５に出力する。
トグラムのグラフ長に基づいて各ベクトルｍｖ1 、ｍｖ
2 及びｍｖ3 の信頼性を判定し、グラフ長が最大の移動
ベクトル（実施例の場合ｍｖ1 ）を現在時点ｔi+N にお
ける画像ぶれ要素と判断して、この移動ベクトル値ｍｖ
1 をｘ方向の動きベクトルＭＶx として移動値演算部１
５に出力する。
【００３３】ただし、当該ヒストグラムの分散σmvが所
定の基準値より大きい場合には、時空間画像中に画像ぶ
れ要素以外の多数の画像の動き（例えば被写体の動き）
があると考えられ、これにより必ずしもグラフ長が最大
の移動ベクトルが画像ぶれであると判断できないため移
動値演算部１５に動きベクトルＭＶx の値として０ベク
トルを出力するようになされている。
定の基準値より大きい場合には、時空間画像中に画像ぶ
れ要素以外の多数の画像の動き（例えば被写体の動き）
があると考えられ、これにより必ずしもグラフ長が最大
の移動ベクトルが画像ぶれであると判断できないため移
動値演算部１５に動きベクトルＭＶx の値として０ベク
トルを出力するようになされている。
【００３４】これと同様に、加算平均信号Ｓ４はフイル
タ回路９Ｂ及び微分回路１０Ｂに順次入力され、微分回
路１０Ｂは各時点ごとのｙ方向の輝度レベル曲線を検出
して当該検出結果を傾斜部情報信号Ｓ６として動きベク
トル検出回路１１Ｂに送出するようになされている。動
きベクトル検出回路１１Ｂは動きベクトル検出回路１１
Ａと同様の構成を有し、傾斜部情報信号Ｓ６に基づいて
ｙ方向の動きベクトルＭＶy を検出して当該動きベクト
ルＭＶy を移動値演算部１５に送出するようになされて
いる。
タ回路９Ｂ及び微分回路１０Ｂに順次入力され、微分回
路１０Ｂは各時点ごとのｙ方向の輝度レベル曲線を検出
して当該検出結果を傾斜部情報信号Ｓ６として動きベク
トル検出回路１１Ｂに送出するようになされている。動
きベクトル検出回路１１Ｂは動きベクトル検出回路１１
Ａと同様の構成を有し、傾斜部情報信号Ｓ６に基づいて
ｙ方向の動きベクトルＭＶy を検出して当該動きベクト
ルＭＶy を移動値演算部１５に送出するようになされて
いる。
【００３５】移動値演算部１５は、ｘ方向及びｙ方向そ
れぞれについて求められた動きベクトルＭＶx 及びＭＶ
y から画像ぶれ量を算出してアドレス発生回路１６に出
力する。アドレス発生回路１６は移動値演算部１５によ
り算出された画像ぶれ量に基づいて読み出しアドレスデ
ータＳ７を作成して画像メモリ回路６に出力する。
れぞれについて求められた動きベクトルＭＶx 及びＭＶ
y から画像ぶれ量を算出してアドレス発生回路１６に出
力する。アドレス発生回路１６は移動値演算部１５によ
り算出された画像ぶれ量に基づいて読み出しアドレスデ
ータＳ７を作成して画像メモリ回路６に出力する。
【００３６】画像メモリ回路６は、遅延回路５から出力
される所定時間だけ遅延された画像情報信号Ｓ１を図１
２に示すように、画角の大きな有効画像Ｍ１として順次
所定領域に格納すると共に、当該格納された有効画像Ｍ
１から読出しアドレスデータＳ７に基づいて、通常の画
角の画像Ｍ２を切り出すように映像信号ＳＶを出力し、
これにより画像ぶれした分だけ変位した位置から撮像画
像を切り出して出力し画像ぶれを補正することができる
ようになされている。
される所定時間だけ遅延された画像情報信号Ｓ１を図１
２に示すように、画角の大きな有効画像Ｍ１として順次
所定領域に格納すると共に、当該格納された有効画像Ｍ
１から読出しアドレスデータＳ７に基づいて、通常の画
角の画像Ｍ２を切り出すように映像信号ＳＶを出力し、
これにより画像ぶれした分だけ変位した位置から撮像画
像を切り出して出力し画像ぶれを補正することができる
ようになされている。
【００３７】以上の構成において、画像処理装置１は画
像ぶれ検出装置２によつて入力画像情報Ｓ１からｘ方向
及びｙ方向それぞれの輝度傾斜部を抽出し、当該輝度傾
斜部に基づいて統計処理を行うことによりｘ方向及びｙ
方向の動きベクトルＭＶx 及びＭＶy を検出して、画像
ぶれ補正装置３に送出する。画像ぶれ補正装置３は、動
きベクトルＭＶx 及びＭＶy に基づいて、画像メモリ６
内に記憶されている画角の大きい入力画像Ｍ１から画像
ぶれを打ち消すように画角の小さい画像Ｍ２を切り出し
て画像ぶれを補正する。
像ぶれ検出装置２によつて入力画像情報Ｓ１からｘ方向
及びｙ方向それぞれの輝度傾斜部を抽出し、当該輝度傾
斜部に基づいて統計処理を行うことによりｘ方向及びｙ
方向の動きベクトルＭＶx 及びＭＶy を検出して、画像
ぶれ補正装置３に送出する。画像ぶれ補正装置３は、動
きベクトルＭＶx 及びＭＶy に基づいて、画像メモリ６
内に記憶されている画角の大きい入力画像Ｍ１から画像
ぶれを打ち消すように画角の小さい画像Ｍ２を切り出し
て画像ぶれを補正する。
【００３８】以上の構成によれば、入力画像情報Ｓ１を
ｘ方向及びｙ方向それぞれに加算平均し、その加算平均
結果から得られる輝度傾斜部の動きに基づいて画像ぶれ
を検出するようにしたことにより、少ない情報量で画像
ぶれを検出でき、また加算平均された画像又は各傾斜部
の重心を時間軸ｔ方向につなぎ合わせて画面全体として
同一の波形パターンを確認すれば、視覚的に画像ぶれを
確認することができる。
ｘ方向及びｙ方向それぞれに加算平均し、その加算平均
結果から得られる輝度傾斜部の動きに基づいて画像ぶれ
を検出するようにしたことにより、少ない情報量で画像
ぶれを検出でき、また加算平均された画像又は各傾斜部
の重心を時間軸ｔ方向につなぎ合わせて画面全体として
同一の波形パターンを確認すれば、視覚的に画像ぶれを
確認することができる。
【００３９】なお上述の実施例においては、入力画像の
輝度信号に基づいて画像ぶれを検出する場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、輝度信号に代え入力画
像の色差信号に基づいて加算平均し、当該加算平均結果
から画像ぶれを検出するようにしても良い。
輝度信号に基づいて画像ぶれを検出する場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、輝度信号に代え入力画
像の色差信号に基づいて加算平均し、当該加算平均結果
から画像ぶれを検出するようにしても良い。
【００４０】また上述の実施例においては、画像ぶれ検
出結果に基づいて画角の大きな有効画像Ｍ１から画角の
小さい画像Ｍ２を切り出すことにより画像ぶれを補正す
るようにしたが、本発明はこれに限らず、例えば画像ぶ
れ検出結果に基づいて画面の拡大操作をすることによつ
てぶれの少ない画像を得るようにしても良く、また光学
系全体が首を振るように、撮像素子に対して光学系全体
を上下左右に回動させ、これにより直接撮像面上に形成
される撮像画像のぶれを補正する等、種々の補正方法を
適用することができる。
出結果に基づいて画角の大きな有効画像Ｍ１から画角の
小さい画像Ｍ２を切り出すことにより画像ぶれを補正す
るようにしたが、本発明はこれに限らず、例えば画像ぶ
れ検出結果に基づいて画面の拡大操作をすることによつ
てぶれの少ない画像を得るようにしても良く、また光学
系全体が首を振るように、撮像素子に対して光学系全体
を上下左右に回動させ、これにより直接撮像面上に形成
される撮像画像のぶれを補正する等、種々の補正方法を
適用することができる。
【００４１】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、時間的に
連続する画像から求めたｘ方向及びｙ方向それぞれの時
空間画像から抽出した画像ぶれパターンを特徴記述する
ようにメモリ内に記憶し、当該記憶されたぶれパターン
を統計的に処理することにより、少ない計算量で画像ぶ
れを検出できると共に、画像ぶれを視覚的に確認するこ
とができる。
連続する画像から求めたｘ方向及びｙ方向それぞれの時
空間画像から抽出した画像ぶれパターンを特徴記述する
ようにメモリ内に記憶し、当該記憶されたぶれパターン
を統計的に処理することにより、少ない計算量で画像ぶ
れを検出できると共に、画像ぶれを視覚的に確認するこ
とができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例による画像処理装置を示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図２】入力画像の三次元時空間直方体を想定した略線
図である。
図である。
【図３】入力画像情報をｘ方向に加算平均した加算平均
結果を時間軸方向につなぎ合わせた時空間画像を示す略
線図である。
結果を時間軸方向につなぎ合わせた時空間画像を示す略
線図である。
【図４】入力画像情報をｙ方向に加算平均した加算平均
結果を時間軸方向につなぎ合わせた時空間画像を示す略
線図である。
結果を時間軸方向につなぎ合わせた時空間画像を示す略
線図である。
【図５】本発明の一実施例による動きベクトル検出回路
を示すブロツク図である。
を示すブロツク図である。
【図６】傾斜部のマツチング判定の説明に供する特性曲
線図である。
線図である。
【図７】傾斜部データの説明に供する特性曲線図であ
る。
る。
【図８】ｘ方向の加算平均結果を微分及びマツチング判
定して得られる傾斜部の重心を時間軸方向につなぎ合わ
せて示す時空間画像である。
定して得られる傾斜部の重心を時間軸方向につなぎ合わ
せて示す時空間画像である。
【図９】ｙ方向の加算平均結果を微分及びマツチング判
定して得られる傾斜部の重心を時間軸方向につなぎ合わ
せて示す時空間画像である。
定して得られる傾斜部の重心を時間軸方向につなぎ合わ
せて示す時空間画像である。
【図１０】傾斜部軌跡メモリに記憶される傾斜部リスト
を示す略線図である。
を示す略線図である。
【図１１】各移動ベクトルの分布を示すヒストグラムで
ある。
ある。
【図１２】画像ぶれを補正する際の画像の切り出しを示
す略線図である。
す略線図である。
１……画像処理装置、２……画像ぶれ検出装置、３……
画像ぶれ補正装置、５……遅延回路、６……画像メモ
リ、７、９Ａ、９Ｂ……フイルタ回路、８Ａ、８Ｂ……
加算平均回路、１０Ａ、１０Ｂ……微分回路、１１Ａ、
１１Ｂ……動きベクトル検出回路、１２……マツチング
判定回路、１３……傾斜部軌跡メモリ、１４……連続加
重回路、１５……移動値演算部、１６……アドレス発生
回路、Ｓ３、Ｓ４……加算平均信号、Ｓ５、Ｓ６……傾
斜部情報信号、Ｓ７……アドレスデータ、ｍｖ1 、ｍｖ
2 、ｍｖ3 ……移動ベクトル、ＭＶx 、ＭＶy ……動き
ベクトル、ｌ1 〜ｌ5 ……傾斜部リスト長。
画像ぶれ補正装置、５……遅延回路、６……画像メモ
リ、７、９Ａ、９Ｂ……フイルタ回路、８Ａ、８Ｂ……
加算平均回路、１０Ａ、１０Ｂ……微分回路、１１Ａ、
１１Ｂ……動きベクトル検出回路、１２……マツチング
判定回路、１３……傾斜部軌跡メモリ、１４……連続加
重回路、１５……移動値演算部、１６……アドレス発生
回路、Ｓ３、Ｓ４……加算平均信号、Ｓ５、Ｓ６……傾
斜部情報信号、Ｓ７……アドレスデータ、ｍｖ1 、ｍｖ
2 、ｍｖ3 ……移動ベクトル、ＭＶx 、ＭＶy ……動き
ベクトル、ｌ1 〜ｌ5 ……傾斜部リスト長。
Claims (4)
- 【請求項１】順次入力される画像信号について、各画像
の横方向及び縦方向の加算平均を順次算出し、当該演算
結果でなる第１及び第２の加算平均信号を送出する第１
及び第２の加算平均算出手段と、 上記第１及び第２の加算平均信号の変化に応じた傾斜部
を検出し、当該検出結果として第１及び第２の傾斜部情
報を送出する第１及び第２の傾斜部検出手段と、 上記第１及び第２の傾斜部情報を時系列的に検出して、
それぞれ上記画像信号の横方向及び縦方向の画像ぶれと
して送出する第１及び第２の動き検出手段とを具えるこ
とを特徴とする画像ぶれ検出装置。 - 【請求項２】順次入力される画像信号を帯域制限した後
上記加算平均算出手段により上記加算平均信号を得ると
共に、当該加算平均信号に含まれる雑音を除去した後上
記傾斜部検出手段に加算平均信号を送出するようにした
ことを特徴とする請求項１に記載の画像ぶれ検出装置。 - 【請求項３】上記動き検出手段は、所定時点の上記傾斜
部情報と直前の上記傾斜部情報とに対応する上記傾斜部
が存在するか否か判断する傾斜部整合手段と、 当該傾斜部整合手段で対応すると判断された各時点の上
記傾斜部を、直前の上記傾斜部に時系列的に連結させて
傾斜部リストとして記憶する傾斜部軌跡メモリと、 上記傾斜部リストの長さに応じて上記傾斜部軌跡メモリ
に記憶されている上記傾斜部の動きの分布を求め、当該
分布の集中する上記傾斜部の動きを画像ぶれとして送出
する連続加重手段と、 を具えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載
の画像ぶれ検出装置。 - 【請求項４】上記画像ぶれ検出装置と、 上記画像信号を上記画像ぶれ検出装置の処理時間に応じ
た時間分だけ遅延させる画像遅延手段と、 上記画像遅延手段から出力される上記画像信号を記憶す
る画像メモリと、 上記画像ぶれ検出装置より検出された横方向及び縦方向
の画像ぶれに基づいて、実際の移動量を算出する移動量
演算手段と、 当該移動量演算手段より得られる上記移動量に基づい
て、上記画像メモリの読み出しアドレスを発生するアド
レス発生手段とを具え、上記アドレス発生手段で発生し
た読み出しアドレスによつて上記画像メモリを読み出し
て、上記画像信号の画像ぶれを補正した補正画像信号を
得るようにしたことを特徴とする画像ぶれ補正装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4213584A JPH0638091A (ja) | 1992-07-17 | 1992-07-17 | 画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4213584A JPH0638091A (ja) | 1992-07-17 | 1992-07-17 | 画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0638091A true JPH0638091A (ja) | 1994-02-10 |
Family
ID=16641624
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4213584A Pending JPH0638091A (ja) | 1992-07-17 | 1992-07-17 | 画像ぶれ検出装置及び画像ぶれ補正装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0638091A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008511258A (ja) * | 2004-08-23 | 2008-04-10 | インターグラフ ソフトウェアー テクノロジーズ カンパニー | リアルタイム画像安定化 |
| JP2009303236A (ja) * | 2004-02-13 | 2009-12-24 | Qualcomm Inc | 適応的画像安定 |
-
1992
- 1992-07-17 JP JP4213584A patent/JPH0638091A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009303236A (ja) * | 2004-02-13 | 2009-12-24 | Qualcomm Inc | 適応的画像安定 |
| US7880769B2 (en) | 2004-02-13 | 2011-02-01 | Qualcomm Incorporated | Adaptive image stabilization |
| JP2008511258A (ja) * | 2004-08-23 | 2008-04-10 | インターグラフ ソフトウェアー テクノロジーズ カンパニー | リアルタイム画像安定化 |
| US7859569B2 (en) | 2004-08-23 | 2010-12-28 | Intergraph Technologies Company | Real-time image stabilization |
| US8462218B2 (en) | 2004-08-23 | 2013-06-11 | Intergraph Software Technologies Company | Real-time image stabilization |
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