JP4458173B2 - 画像記録方法、画像記録装置、およびプログラム - Google Patents
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Description
例えば、ブロックマッチング法を用いて、自動的に画像を記録する手法が知られている(特許文献1参照)。すなわち、所定の画像において撮影対象を含むブロックを記憶し、この所定の画像に連続する画像において、撮影対象を含むブロックに類似するブロックを探索する。このようにブロックの移動を検出することにより、撮影対象を追跡して、自動的に画像を記録する。
[外観図および回路構成]
図1(A)は、本実施の形態に係る画像記録装置としての撮像装置1の外観を示す正面図であり、図1(B)は背面図である。
この撮像装置1には、前面に撮像レンズ2が設けられており、上面部にはシャッタボタン3が設けられている。このシャッタボタン3は、半押し操作と全押し操作とが可能な所謂ハーフシャッタ機能を備えるものである。
同図において、撮像レンズ2は、詳細には光学系部材を実装するレンズユニットである。また、駆動制御部7は、撮影者のズーム操作または撮影者のシャッタボタン3の半押し操作の検出による制御部17からのAF(自動合焦)処理に基づく制御信号に基づいて、撮像レンズ2の位置を移動させる回路部である。
ユニット回路9は、撮像部8から出力される被写体の光学像に応じたアナログの撮像信号を、デジタル信号に変換する回路である。このユニット回路9は、入力した撮像信号を保持するCDSと、AE(自動露出調整)処理等に伴って撮像信号を増幅するゲイン調整アンプ(AGC)、増幅された撮像信号をデジタルの撮像信号に変換するA/D変換器(ADC)等から構成されている。
表示部6は、16:9のアスペクト比を備えるLCDからなり、ドライバを内蔵しており、このデジタル信号とドライバを駆動する駆動制御信号とが入力されると、デジタル信号に基づく画像をスルー画像として下位レイヤーに表示する。
また、表示部6は、制御部17から出力されるメッセージやアイコンなどを上位レイヤーに表示する。
さらに、バスライン18には、プログラムメモリ15や連続撮影された画像を一時的に記憶するRAM16が接続されている。プログラムメモリ15には、後述するフローチャートに示す処理を実行するためのプログラムを記憶する。
学習処理部13は、自動記録処理を実行する際に、後述の学習処理を行う回路部である。
次に、撮像装置1における自動記録処理について、図3のフローチャートを参照しながら説明する。
まず、ユーザは、ファンクションキー4およびカーソルキー5を操作して、画像記録モードとし、さらに、自動記録機能を選択する。すると、制御部17は、この操作を検出し、プログラムメモリ15から自動記録処理に係るプログラムを読み出して自動記録処理を実行する。
次に、鳥の挙動を観測しながら、カーソルキー5を右方向若しくは左方向に回転させて追跡範囲62の範囲を調整し、ファンクションキー4を操作して、追跡範囲62の範囲を設定する。
ステップS5では、学習処理の結果、撮影対象を追跡可能であるか否かを判定する。この判定がNOの場合には、撮影対象を追跡不可能である旨を表示部6の表示領域61に表示し(ステップS6)、ステップS3に戻る。一方、この判定がYESの場合には、撮影対象を追跡可能である旨を表示部6の表示領域61に表示し(ステップS7)、ステップS8に移る。
具体的には、図6に示すように、撮影対象である鳥の全体が表示領域61に入るように、ユーザがフレーミングを行うと、追跡対象領域Cおよび追跡範囲62は、鳥のくちばしを追跡して表示領域61内を移動する。
具体的には、図7(A)および図7(B)に示すように、撮影対象である鳥が飛び立とうとしたり水に頭を入れたりすると、この鳥の動作を検出し、その瞬間の画像を記録する。
以下、ステップS4の学習処理について、図8のフローチャートを参照しながら説明する。
上述のように、取得した5枚のスルー画像を評価対象画像として、これら評価対象画像に対して順番に学習処理を行う。
ステップS21では、評価対象画像に所定数の探索点Pを生成する。
具体的には、探索点Pの個数を256個とする。すると、探索点Pの座標は、P[num](Px[num],Py[num])(0<=num<=255)と表される。
本実施形態では、探索点Pの個数を256個としたが、これに限らず、撮像装置1に搭載されるCPUの処理能力に基づいて、適宜決定されてよい。
なお、本実施形態では、理解の容易のためsize=2としたが、これに限らない。すなわち、学習精度を維持しつつ実時間計測を行うため、4<size<10が望ましい。
すなわち、フォーカスエリア63の中心の座標を(Fx,Fy)とすると、探索点P[num]の初期座標は、以下の式(2)のように表される。
評価対象画像のY色空間をSr1、U色空間をSr2、V色空間をSr3とすると、基準画素値B1、B2、B3は、以下の式(3)〜(5)のように表される。
すなわち、平均μ、分散σ2の正規分布に従う乱数をN(μ,σ2)として、探索点P[num]の座標は、以下の式(6)のように更新される。
具体的には、評価対象画像のYUVの各色空間において、探索対象領域T[num]を構成する画素Qの画素値を算出する。そして、これら画素値と、記憶した基準画素値B1〜B3との差分を算出し、この差分が所定範囲内であるものの画素数を計数し、この個数を当該探索点の重みとする。
よって、重みが大きいということは、評価対象画像の探索対象領域T[num]と、1枚目の評価対象画像の追跡対象領域Cと、が類似していることを意味する。
本実施形態では、sizeを2とし、各探索対象領域T[num]を構成する画素Qは25個としたので、重みPw[num]の最小値はゼロであり、最大値は25となる。
すなわち、探索点Pの重みPwの総和を所定値Nとする。次に、N個の識別子を生成し、これらN個の識別子のそれぞれを、重みPwに応じて探索点Pに対応付ける。つまり、探索点Pの重みPwが大きいほど、この探索点Pに対応する識別子の個数が多くなる。
次に、N個の識別子の中の1つをランダムに選択する処理を、探索点Pの個数に等しい回数だけ繰り返し、この選択された識別子に対応する探索点Pを、新たな256個の探索点P[num]として記憶する。ここで、特定の探索点Pが複数回選択される場合があるが、この場合、特定の探索点Pを複数回記憶する。
例えば、探索点P[23]は、重みPwが22であるため、0−21の整数に対応する。探索点P[248]は、重みPwが22であるため、22−43の整数に対応する。
この判定がNOの場合には、撮影対象を追跡できないため、ステップS30に移り、学習エラーを出力する。一方、この判定がYESの場合には、ステップS31に移る。
この判定がNOの場合には、ステップS32に移り、撮影対象を追跡できないため、学習エラーを出力する。一方、この判定がYESの場合には、ステップS33に移る。
鳥が表示された画像では、図14(a)〜(e)に示すように、鳥のくちばしには特徴があるため、探索点Pがそれほど分散せず、学習エラーとならない。一方、建物の壁が表示された画像では、図15(a)〜(e)に示すように、壁面のテクスチャは均一であるため、探索点Pが分散し、学習エラーとなる。
以下、画像記録処理について、図16のフローチャートを参照しながら説明する。
ステップS40〜ステップS43までは、学習処理のステップS25〜ステップS28と同様の処理である。
例えば、以下の式(10)、(11)の両方を満たす場合である。
ステップS47は、学習処理のステップS33と同様の処理である。
追従処理では、撮影対象の現在の座標Pnが中心となるように、表示領域61内で追跡範囲62を移動させる。
なお、この追従処理では、学習処理のステップS25からステップS37までのループ処理を継続して行う。ただし、一旦、撮影対象を追跡可能であると判定したので、ステップS29、ステップS31、およびステップS34のエラー判定を行わないこととする。
また、分散Vの変化量は、学習処理のステップS31および画像記録処理のステップS46の判定で用いられる。
また、追跡範囲の位置や大きさは、学習処理のステップS34および画像記録処理のステップS48の判定で用いられる。
ただし、撮影対象の移動量や撮影対象の形状の変化量が小さくても自動記録するように設定すると、学習処理で学習エラーが出力されやすくなるが、自動記録の感度を高感度とすることができる。
一方、撮影対象の移動量や撮影対象の形状の変化量が大きくなければ自動記録しないように設定すると、自動記録の感度は低感度となるが、学習処理で学習エラーを出力され難くできる。
(1)学習処理において撮影対象を追跡できるか否か、つまり、自動記録可能か否かを判定し、表示部6に表示したので、ユーザがパラメータを再設定することにより、確実に自動記録できる。よって、自動記録処理を安定して動作させることができる。
例えば、動物や昆虫が飛び立つ瞬間、人間がサッカーボールを蹴り出す瞬間、あるいは、ゴルフクラブとゴルフボールとのインパクトの瞬間等を、自動的に記録できる。
例えば、本実施形態では、フォーカスエリア63の中心に1つの追跡対象領域Cを生成して、この1つの追跡対象領域Cに対して学習処理を行ったが、これに限らない。すなわち、図17に示すように、フォーカスエリア63の中心部分に9つの追跡対象領域Cを生成し、これら9つの追跡対象領域Cに対して学習処理を行い、これら9つの追跡対象領域Cのうち分散Vが閾値未満かつ最小となったものに対して、画像記録処理を行ってもよい。
62 追跡範囲
P 探索点
C 追跡対象領域(特定領域)
Pw 探索点の重み
V 分散
Claims (13)
- 連続する画像を順番に取得して、当該画像の中の1つを記録する画像記録方法であって、
前記画像中に特定領域および当該特定領域を囲む追跡範囲を設定する手順と、
当該画像中の前記特定領域の特徴量を記憶する手順と、
当該画像の前記特定領域に、所定数の探索点を生成する手順と、を備える初期設定手順と、
乱数を用いて、前記複数の探索点の座標を更新する手順と、
前記特定領域の特徴量と前記画像における前記更新後の探索点の特徴量とを比較して、類似度が高いほど重みを大きくして、重み付けを行う手順と、
前記探索点を重み付けに応じて選別する手順と、
前記選別した探索点の座標の分散を算出する手順と、
前記選別した探索点の座標の重みつき平均を算出する手順と、を備えるフィルタ手順と、
前記選別した探索点の座標の分散、前記選別した探索点の座標の重みつき平均、および前記追跡範囲に基づいて、当該画像を記録するか否かを判定し、記録すると判定した場合には、当該画像を記録する画像記録判定手順と、を備えることを特徴とする画像記録方法。 - 前記探索点を重み付けに応じて選別する手順は、前記探索点の重みの総和を算出し、この総和に等しい数だけ識別子を生成し、当該識別子のそれぞれを、重みに応じて前記探索点に対応付けておき、当該識別子の中からランダムに前記所定数の回数だけ前記識別子を選択し、選択された識別子に対応する探索点を記憶する手順であることを特徴とする請求項1に記載の画像記録方法。
- 前記探索点を重み付けに応じて選別する手順は、前記重み付けが所定の閾値以下である探索点を除去する手順であることを特徴とする請求項1に記載の画像記録方法。
- 最初の画像に対して前記初期設定手順および前記フィルタ手順を実行し、その後、2番目の画像からk(kは自然数)番目の画像まで、前記フィルタ手順を繰り返す学習手順と、
(k+1)番目以降の画像について、前記フィルタ手順および前記画像記録判定手順を繰り返す画像記録手順と、を備えることを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の画像記録方法。 - 前記学習手順を実行した後、前記画像記録手順を実行するまでの間に、前記フィルタ手順を繰り返して、前記特定領域および前記追跡範囲を追従して移動させることを特徴とする請求項4に記載の画像記録方法。
- 前記学習手順の前記選別した探索点の座標の重みつき平均を算出する手順では、前記選別した探索点の座標の重みつき平均が前記追跡範囲の外に位置する場合、エラーを出力することを特徴とする請求項4または5に記載の画像記録方法。
- 前記学習手順の前記選別した探索点の座標の分散を算出する手順では、前記分散が所定の閾値以上である場合、エラーを出力することを特徴とする請求項4から6のいずれかに記載の画像記録方法。
- 前記学習手順の前記選別した探索点の座標の分散を算出する手順では、前記分散の前回の分散からの変化量が大きい場合、エラーを出力することを特徴とする請求項4から7のいずれかに記載の画像記録方法。
- 前記画像記録手順の前記選別した探索点の座標の重みつき平均を算出する手順では、前記選別した探索点の座標の重みつき平均が前記追跡範囲の外に位置する場合、前記画像を記録することを特徴とする請求項4から8のいずれかに記載の画像記録方法。
- 前記画像記録手順の前記選別した探索点の座標の分散を算出する手順では、前記分散が所定の閾値以上である場合、前記画像を記録することを特徴とする請求項4から9のいずれかに記載の画像記録方法。
- 前記画像記録手順の前記選別した探索点の座標の分散を算出する手順では、前記分散の前回の分散からの変化量が大きい場合、前記画像を記録することを特徴とする請求項4から10のいずれかに記載の画像記録方法。
- 請求項1から11のいずれかに記載の画像記録方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 連続する画像を順番に取得して、当該画像の中の1つを記録する画像記録装置であって、
前記画像中に特定領域および当該特定領域を囲む追跡範囲を設定し、当該画像中の前記特定領域の特徴量を記憶し、当該画像の前記特定領域に、所定数の探索点を生成する初期設定手段と、
乱数を用いて、前記複数の探索点の座標を更新し、前記特定領域の特徴量と前記画像における前記更新後の探索点の特徴量とを比較して、類似度が高いほど重みを大きくして、重み付けを行い、前記探索点を重み付けに応じて選別し、前記選別した探索点の座標の分散を算出し、前記選別した探索点の座標の重みつき平均を算出するフィルタ手段と、
前記選別した探索点の座標の分散、前記選別した探索点の座標の重みつき平均、および前記追跡範囲に基づいて、当該画像を記録するか否かを判定し、記録すると判定した場合には、当該画像を記録する画像記録判定手段と、を備えることを特徴とする画像記録装置。
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