(57)【要約】      （修正有）【課題】注目被写体のブレを低減させて自動的に流し撮りを行なうことができる撮像装置及びそのプログラムを実現する。【解決手段】デジタルカメラのスイング中に、（Ｂ）に示すような画角の周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群が、（Ａ）に示すような中央領域３１の中にあるか否かを判断し、異質な動きベクトルのブロック群が中央領域３１の中にある場合は、流し撮りを行おうとしていると判定し、該ブロック群を注目被写体領域として特定し、該特定した注目被写体領域内の各ブロックの動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトルのスカラー量が閾値より小さい場合は、流し撮りであり、且つ、被写体のブレがないと判断して自動撮影を行なう。【選択図】図３
2010104005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子と、
前記撮像素子により撮像された画像データに基づいて、該画像データの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により動きベクトル量が所定量より小さいと判断された場合に、前記撮像素子を用いて自動的に静止画撮影を行う自動撮影制御手段と、
を備えたことを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された所定領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定することを特徴とする請求項１記載の撮像装置。
【請求項３】
前記所定領域は、画角の周囲領域又は任意に指定された領域であることを特徴とする請求項２記載の撮像装置。
【請求項４】
前記特定手段は、
画角の中央領域又は任意に指定された領域の中から該ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の撮像装置。
【請求項５】
前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルの量又は向きとは異なる量又は向きの動きベクトルを有する領域を特定することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の撮像装置。
【請求項６】
前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルの量より小さい量の動きベクトルを有する領域を特定することを特徴とする請求項５記載の撮像装置。
【請求項７】
前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルの量より所定の比率以上小さい量の動きベクトル、または、所定値より小さい量の動きベクトルを有する領域を特定することを特徴とする請求項６記載の撮像装置。
【請求項８】
前記撮像装置がスイング中であるか否かを判定する判定手段を備え、
前記特定手段は、
前記判定手段によりスイング中であると判定された場合に、前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定し、
前記判断手段は、
前記判定手段によりスイング中であると判定された場合に、前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいか否かを判断することを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載の撮像装置。
【請求項９】
前記判定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された動きベクトルの量が所定量以上の場合に、スイング中であると判定することを特徴とする請求項８記載の撮像装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、
前記動きベクトル検出手段により同一の動きベクトルが所定数以上検出され、且つ、該所定数以上検出された動きベクトルの量が所定量以上の場合に、スイング中であると判定することを特徴とする請求項９記載の撮像装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された動きベクトルの方向が、前回検出された動きベクトルの方向と類似性がある場合に、スイング中であると判定することを特徴とする請求項８乃至１０の何れかに記載の撮像装置。
【請求項１２】
加速度センサ又は角加速度センサを備え、
前記判定手段は、
前記加速度センサ又は角加速度センサにより検出された動き量が一定量以上の場合に、スイング中であると判定することを特徴とする請求項８記載の撮像装置。
【請求項１３】
加速度センサ又は角加速度センサを備え、
前記判定手段は、
前記加速度センサ又は角速度センサにより検出された動きの方向が、前回検出された動きの方向と類似性がある場合に、スイング中であると判定することを特徴とする請求項８記載の撮像装置。
【請求項１４】
前記動きベクトル検出手段は、
前記撮像素子により周期的に撮像された画像データに基づいて、各画像データの動きベクトルを検出していくことを特徴とする請求項１乃至１３の何れかに記載の撮像装置。
【請求項１５】
前記判断手段により前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいと判断されるまでは、前記撮像素子により撮像される画像データのシャッタ速度を、前記自動撮影制御手段による撮影のシャッタ速度より早いシャッタ速度で撮像を行う撮像制御手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至１４の何れかに記載の撮像装置。
【請求項１６】
撮像素子を備えたコンピュータを、
前記撮像素子により撮像された画像データに基づいて、該画像データの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により動きベクトル量が所定量より小さいと判断された場合に、前記撮像素子を用いて自動的に静止画撮影を行う自動撮影制御手段と、
として機能させることを特徴とするプログラム。  
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置及びそのプログラムに係り、詳しくは、自動的に撮影する機能を有した撮像装置及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から自動撮影機能を搭載したデジタルカメラが考案されている。
たとえば、下記特許文献１には、検出されたカメラの角速度又は角加速度が所定の条件を満たした場合、流し撮りと判断して自動的に撮影して記録する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】公開特許公報 特開２００１−２３５７８２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１においては、流し撮りを自動的に行うことができるが、注目被写体（撮影したい主要被写体）まで流れて（ブレて）しまうといった問題がある。
【０００５】
そこで本発明は、かかる従来の問題点に鑑みてなされたものであり、注目被写体のブレを低減させて自動的に流し撮りを行なうことができる撮像装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的達成のため、請求項１記載の発明による撮像装置は、撮像素子と、
前記撮像素子により撮像された画像データに基づいて、該画像データの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により動きベクトル量が所定量より小さいと判断された場合に、前記撮像素子を用いて自動的に静止画撮影を行う自動撮影制御手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、例えば、請求項２に記載されているように、前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された所定領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定するようにしてもよい。
【０００８】
また、例えば、請求項３に記載されているように、前記所定領域は、画角の周囲領域又は任意に指定された領域であるようにしてもよい。
【０００９】
また、例えば、請求項４に記載されているように、前記特定手段は、
画角の中央領域又は任意に指定された領域の中から該ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定するようにしてもよい。
【００１０】
また、例えば、請求項５に記載されているように、前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルの量又は向きとは異なる量又は向きの動きベクトルを有する領域を特定するようにしてもよい。
【００１１】
また、例えば、請求項６に記載されているように、前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルの量より小さい量の動きベクトルを有する領域を特定するようにしてもよい。
【００１２】
また、例えば、請求項７に記載されているように、前記特定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルの量より所定の比率以上小さい量の動きベクトル、または、所定値より小さい量の動きベクトルを有する領域を特定するようにしてもよい。
【００１３】
また、例えば、請求項８に記載されているように、前記撮像装置がスイング中であるか否かを判定する判定手段を備え、
前記特定手段は、
前記判定手段によりスイング中であると判定された場合に、前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定し、
前記判断手段は、
前記判定手段によりスイング中であると判定された場合に、前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいか否かを判断するようにしてもよい。
【００１４】
また、例えば、請求項９に記載されているように、前記判定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された動きベクトルの量が所定量以上の場合に、スイング中であると判定するようにしてもよい。
【００１５】
また、例えば、請求項１０に記載されているように、前記判定手段は、
前記動きベクトル検出手段により同一の動きベクトルが所定数以上検出され、且つ、該所定数以上検出された動きベクトルの量が所定量以上の場合に、スイング中であると判定するようにしてもよい。
【００１６】
また、例えば、請求項１１に記載されているように、前記判定手段は、
前記動きベクトル検出手段により検出された動きベクトルの方向が、前回検出された動きベクトルの方向と類似性がある場合に、スイング中であると判定するようにしてもよい。
【００１７】
また、例えば、請求項１２に記載されているように、加速度センサ又は角加速度センサを備え、
前記判定手段は、
前記加速度センサ又は角加速度センサにより検出された動き量が一定量以上の場合に、スイング中であると判定するようにしてもよい。
【００１８】
また、例えば、請求項１３に記載されているように、加速度センサ又は角加速度センサを備え、
前記判定手段は、
前記加速度センサ又は角速度センサにより検出された動きの方向が、前回検出された動きの方向と類似性がある場合に、スイング中であると判定するようにしてもよい。
【００１９】
また、例えば、請求項１４に記載されているように、前記動きベクトル検出手段は、
前記撮像素子により周期的に撮像された画像データに基づいて、各画像データの動きベクトルを検出していくようにしてもよい。
【００２０】
また、例えば、請求項１５に記載されているように、前記判断手段により前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいと判断されるまでは、前記撮像素子により撮像される画像データのシャッタ速度を、前記自動撮影制御手段による撮影のシャッタ速度より早いシャッタ速度で撮像を行う撮像制御手段を備えるようにしてもよい。
【００２１】
上記目的達成のため、請求項１６記載の発明によるプログラムは、撮像素子を備えたコンピュータを、
前記撮像素子により撮像された画像データに基づいて、該画像データの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
前記動きベクトル検出手段により検出された、ある領域の動きベクトルとは異なる動きベクトルを有する領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された領域の動きベクトル量が所定量より小さいか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により動きベクトル量が所定量より小さいと判断された場合に、前記撮像素子を用いて自動的に静止画撮影を行う自動撮影制御手段と、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、注目被写体のブレがない、若しくは少ない流し撮りを自動的に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施の形態のデジタルカメラのブロック図である。
【図２】スルー画像表示中にデジタルカメラ１を左方向に動かして流し撮りを行おうとしているときに検出される動きベクトルの様子の一例を示す図である。
【図３】画角の中央領域と周囲領域の様子の一例を示す図である。
【図４】実施の形態のデジタルカメラ１の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態のデジタルカメラ１の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本実施の形態について、本発明の撮像装置をデジタルカメラに適用した一例として図面を参照して詳細に説明する。
［実施形態］
Ａ．デジタルカメラの構成
図１は、本実施の形態におけるデジタルカメラ１の電気的な概略構成を示すブロック図である。
デジタルカメラ１は、撮影レンズ２、レンズ駆動ブロック３、絞り兼用シャッタ４、ＣＣＤ５、垂直ドライバ６、ＴＧ（timing generator）７、ユニット回路８、ＤＭＡコントローラ（以下、ＤＭＡという）９、ＣＰＵ１０、キー入力部１１、メモリ１２、ＤＲＡＭ１３、ＤＭＡ１４、動きベクトル検出部１５、ＤＭＡ１６、画像生成部１７、ＤＭＡ１８、ＤＭＡ１９、表示部２０、ＤＭＡ２１、圧縮伸張部２２、ＤＭＡ２３、フラッシュメモリ２４、バス２５を備えている。
【００２５】
撮影レンズ２は、図示しない複数のレンズ群から構成されるフォーカスレンズ、ズームレンズを含む。そして、撮影レンズ２には、レンズ駆動ブロック３が接続されている。レンズ駆動ブロック３は、フォーカスレンズ、ズームレンズをそれぞれ光軸方向に駆動させるフォーカスモータ、ズームモータ（図示略）と、ＣＰＵ１０から送られてくる制御信号にしたがって、フォーカスレンズ、ズームレンズを光軸方向に駆動させるフォーカスモータドライバ、ズームモータドライバ（図示略）とから構成されている。
【００２６】
絞り兼用シャッタ４は、図示しない駆動回路を含み、駆動回路はＣＰＵ１０から送られてくる制御信号にしたがって絞り兼用シャッタ４を動作させる。この絞り兼用シャッタは、絞りとシャッタとして機能する。
絞りとは、撮影レンズ２から入ってくる光の量を制御する機構のことをいい、シャッタとは、ＣＣＤ５に光を当てる時間を制御する機構のことをいう。ＣＣＤ５に光を当てる時間は、シャッタの開閉の速度（シャッタ速度）によって変わってくる。露光は、この絞りとシャッタ速度によって定めることができる。
【００２７】
ＣＣＤ５は、垂直ドライバ６によって走査駆動され、一定周期毎に被写体像のＲＧＢ値の各色の光の強さを光電変換して撮像信号としてユニット回路８に出力する。この垂直ドライバ６、ユニット回路８の動作タイミングはＴＧ７を介してＣＰＵ１０によって制御される。なお、ＣＣＤ５はベイヤー配列の色フィルターを有しており、また、電子シャッタとしての機能も有する。この電子シャッタのシャッタ速度は、垂直ドライバ６、ＴＧ７を介してＣＰＵ１０によって制御される。
【００２８】
ユニット回路８には、ＴＧ７が接続されており、ＣＣＤ５から出力される撮像信号を相関二重サンプリングして保持するＣＤＳ（Correlated Double Sampling）回路、そのサンプリング後の撮像信号の自動利得調整を行なうＡＧＣ（Automatic Gain Control）回路、その自動利得調整後のアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器から構成されており、ＣＣＤ５によって得られた撮像信号はユニット回路８を経た後、ＤＭＡ９によってベイヤーデータの状態でバッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶される。
【００２９】
ＣＰＵ１０は、ＡＥ処理、ＡＦ処理、撮像処理などを行う機能を有すると共に、デジタルカメラ１の各部を制御するワンチップマイコンであり、時刻を計時するクロック回路も含む。
特に、ＣＰＵ１０は、動きベクトル検出部１５により検出された動きベクトルに基づいてデジタルカメラ１がスイング中であるか否かを判定する機能、流し撮りを行おうとしているか否かを判定する機能、動きベクトル検出部１５により検出された画角の周囲領域の動きベクトルと異質な動きベクトルを有する領域を特定する機能、該特定された領域の動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さいか否かを判断する機能、該特定された領域の動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さいと判断された場合は、自動的に静止画撮影を行う機能を有する。
【００３０】
キー入力部１１は、半押し操作全押し操作可能なシャッタボタン、モード切替キー、十字キー、ＳＥＴキー等の複数の操作キーを含み、ユーザのキー操作に応じた操作信号をＣＰＵ１０に出力する。
【００３１】
メモリ１２には、ＣＰＵ１０がデジタルカメラ1の各部を制御するのに必要な制御プログラム、及び必要なデータ（閾値ｖ、閾値ｓ等）が記録されており、ＣＰＵ１０は、該プログラムに従い動作する。
【００３２】
ＤＲＡＭ１３は、ＣＣＤ５によって撮像された画像データを一時記憶するバッファメモリとして使用されるとともに、ＣＰＵ１０のワーキングメモリとしても使用される。
【００３３】
ＤＭＡ１４は、バッファメモリに記憶されているベイヤーデータ若しくは後述する輝度色差信号の画像データを読み出して、動きベクトル検出部１５に出力するものである。
動きベクトル検出部１５は、フレーム画像データのある領域の動きベクトルを検出するものであり、代表点マッチング法や、ブロックマッチング法などを用いて該画像データの動きベクトルを検出する。
【００３４】
ここでは、撮像されたフレーム画像データ（現フレーム画像データ）を複数のブロック（ｍ画素×ｎ画素毎）に分け、該分けられた各ブロック（各領域）の画像データと、現フレーム画像データの前に撮像されたフレーム画像データ（前フレーム画像データ）とに基づいて、該各ブロックの動きベクトルを検出するので、撮像されたフレームを一定時間保持する記憶回路も含む。この検出された動きベクトルは、ＤＭＡ１４を介してＣＰＵ１０に送られる。
【００３５】
ＤＭＡ１６は、バッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶されたベイヤーデータの画像データを読み出して画像生成部１７に出力するものである。
画像生成部１７は、ＤＭＡ１６から送られてきた画像データに対して、画素補間処理、γ補正処理、ホワイトバランス処理などの処理を施すとともに、輝度色差信号（ＹＵＶデータ）の生成も行なう。つまり、画像処理を施す部分である。
ＤＭＡ１８は、画像生成部１７で画像処理が施された輝度色差信号の画像データ（ＹＵＶデータ）をバッファメモリに記憶させるものである。
【００３６】
ＤＭＡ１９は、バッファメモリに記憶されているＹＵＶデータの画像データを表示部２０に出力するものである。
表示部２０は、カラーＬＣＤとその駆動回路を含み、ＤＭＡ１９から出力された画像データの画像を表示させる。
【００３７】
ＤＭＡ２１は、バッファメモリに記憶されているＹＵＶデータの画像データや圧縮された画像データを圧縮伸張部２２に出力したり、圧縮伸張部２２により圧縮された画像データや、伸張された画像データをバッファメモリに記憶させたりするものである。
圧縮伸張部２２は、画像データの圧縮・伸張（例えば、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ形式等の圧縮・伸張）を行なう部分である。
ＤＭＡ２３は、バッファッメモリに記憶されている圧縮画像データを読み出してフラッシュメモリ２４に記録させたり、フラッシュメモリ２４に記録された圧縮画像データをバッファメモリに記憶させるものである。
【００３８】
Ｂ．次に自動撮影について詳しく説明する。
ここでは、自動撮影の種類として、ブレ検出自動撮影と流し撮り自動撮影とがあるので、各種類の自動撮影について説明する。
【００３９】
Ｂ−１．ブレ検出自動撮影について
ブレ検出自動撮影とは、撮像された画像データの像のブレ量が閾値ｖより小さくなると自動撮影を行うというものである。
したがって、動きベクトル検出部１５により検出された画像データの各ブロックの動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さくなると、画像データの像のブレ量が少ないと、若しくは、無いと判断して自動撮影を行う。
つまり、ブレ検出自動撮影においては、何れかのブロックの動きベクトルのスカラー量が閾値ｖ以上の場合は自動撮影を行わないことになる。
【００４０】
Ｂ−２．流し撮り検出自動撮影について
流し撮り検出自動撮影とは、スイング中であると判定され、さらに流し撮りを行おうとしていると判定された後、撮像された画像データのうち、流し撮りの対象となる注目被写体領域を特定し、該注目被写体領域内の像のブレ量が閾値ｖより小さくなると自動撮影を行うというものである。
【００４１】
したがって、動きベクトル検出部１５により検出された注目被写体領域の各ブロックの動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さくなると、画像データの像のブレ量が少ないと、若しくは、無いと判断して自動撮影を行う。
ここで、ブレ検出自動撮影と違う点は、自動撮影を行うか否かの判断の元となる動きベクトルの領域が異なるということである。つまり、ブレ検出自動撮影では、画像データの全領域の動きベクトル量が閾値ｖよりも小さくなったか否かを判断しているが、流し撮り検出自動撮影では、注目被写体領域の動きベクトル量が閾値ｖよりも小さくなったか否かを判断している点で異なる。
【００４２】
次に、流し撮りを行おうとしているか否かの判定、注目被写体領域の特定について詳しく説明する。
まず、流し撮りを行おうとする場合は、撮影者は、注目被写体が画角の中央に位置するように、該注目被写体の移動に合わせてデジタルカメラ１を動かすのが通常であるから、注目被写体は画角の中央にほぼ固定状態で存在し、背景は注目被写体が移動している方向とは逆方向に移動していることになる。
【００４３】
したがって、背景の動きベクトルは一方向を向いており、注目被写体の動きベクトルは背景の動きベクトルとは異質なものということになる。なお、確実に注目被写体を画角の中央で捉えている場合は、注目被写体の動きベクトルはほぼ０ということになる。
【００４４】
図２は、スルー画像表示中に、左方向に走行している車に対して、デジタルカメラ１を左方向に動かして流し撮りを行おうとしているときに検出される動きベクトルの様子の一例を示す図であり、図２を見るとわかるように、背景の動きベクトルが一方向を向いており、注目被写体の動きベクトルは背景の動きベクトルと比べ異質なものとなっている。
この原理を応用して流し撮りを行おうとしているか否かの判定、注目被写体領域の特定を行なうことになる。
【００４５】
ここで、図３は、画角の中央領域と周囲領域の様子の一例を示す図である。
図３（Ａ）は、画角の中央領域の様子の一例を示しており、図３（Ａ）を見るとわかるように、フレーム画像データが複数のブロックに分けられており、中央領域３１は、画角の中央にある複数のブロック（斜線で表示されているブロック）から構成されている。
【００４６】
また、図３（Ｂ）は、画角の周囲領域の様子の一例を示しており、図３（Ｂ）を見るとわかるように、周囲領域３２は、主に画角の外側にあるブロック（薄暗く表示されているブロック）から構成されている。なお、周囲領域３２は、画角の外側にあるブロックから構成されていればよく、図３（Ｂ）に示すように、画角の全周囲のブロックから構成される必要はない。
図３を見ると、この画角の中央領域３１、周囲領域３２は、共に重なり合う領域があるのがわかるが、互いに重なり合う領域がないように中央領域３１、周囲領域３２を定めてもよいし、また、中央領域３１以外の領域を周囲領域３２としてもよい。
【００４７】
まず、流し撮りを行おうとしているか否かの判定をする前に、デジタルカメラ１がスイング中であるか、つまり、パーンが行われているか否かを判断する。スイング中でなければ流し撮りを行おうとしていないからである。
このスイング中であるか否かの判断は、画角の周囲領域３２の動きベクトルのスカラー量が閾値ｓ以上の場合は、スイング中であると判定する。
【００４８】
ここで、画角の周囲領域３２の動きベクトルのスカラー量が閾値ｓ以上か否かを判断する理由は、手ブレと流し撮りのスイングとを区別するためである。動きベクトルのスカラー量が閾値ｓより小さい場合は単なる手ブレと見ることができるからである。
【００４９】
また、画角の周囲領域３２の動きベクトルとは、周囲領域３２の各ブロックの動きベクトルのうち、最も多かった動きベクトル、若しくは、所定数以上あった動きベクトルのことをいう。なお、スイング中は、周囲領域３２（背景領域）のブロックの動きベクトルの検出は失敗しやすく、常に全ての周囲領域３２のブロックの動きベクトルが検出されるとは限らないことに留意されたい。例えば、現フレーム画像データの周囲領域３２のブロックの画像が前フレーム画像データの中にない場合は、該ブロックの動きベクトルの検出に失敗することになる。
【００５０】
そして、スイング中であると判定されると、中央領域３１の各ブロックの中で、周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群（ブロックのかたまり）がある場合は、流し撮りを行おうとしていると判定する。この異質なブロック群が注目被写体領域となる。つまり、異質な動きベクトルのブロック群がなければ、単にカメラをパーンした状態であるからである。
【００５１】
ここでは、異質な動きベクトルは、周囲領域３２（背景領域）の動きベクトルの量より所定の比率（たとえば、２対１の比率）以上小さい量の動きベクトルのことをいう。なお、異質な動きベクトルを、所定値より小さい量の動きベクトルとするようにしてもよいし、単に周囲領域３２の動きベクトルの量より小さい量の動きベクトルとするようにしてもよい。また、異質な動きベクトルを、周囲領域３２の動きベクトルの向きと異なる向きの動きベクトルとするようにしてもよいし、周囲領域３２の動きベクトルの量及び向きと異なる量及び向きの動きベクトルとするようにしてもよい。
【００５２】
また、ここで、「ブロック群」としたのは、周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロックが所定数以上ない、例えば、１つしかなかった場合に流し撮りを行おうとしていると判定されてしまうといった不具合を防止するためである。つまり、異質な動きベクトルが所定数以上なかった場合は、単なる動きベクトルの誤検出と考えられるからである。
【００５３】
そして、流し撮りを行おうとしていると判定されると、中央領域３１の中にある、周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群（ブロックのかたまり）を注目被写体領域として特定する。
【００５４】
ここで、周囲領域３２の動きベクトルを基準とし、中央領域３１の中に該周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルを有する領域（ブロック群）がある場合に流し撮りを行おうとしていると判定して該異質な動きベクトルを有する領域を注目被写体領域として特定するとしたのは、流し撮りにおいては、通常、注目被写体を画角の中央となるようにデジタルカメラ１を動かすのが通常であるから、画角の周囲領域３２は背景（注目被写体以外の被写体）と考えられる。したがって、中央領域３１の中で画角の周囲領域３２の動きベクトルと同じ動きベクトルを有する領域は背景と考えられ、中央領域３１の中で画角の周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルを有する領域のみが注目被写体領域と見ることができ、流し撮りを行おうとしていると見ることができるからである。
【００５５】
そして、該特定した注目被写体領域のブロックの中で最も大きい動きベクトルが閾値ｖより小さい場合は、自動撮影を行う。つまり、流し撮り検出自動撮影においては、注目被写体領域の何れかのブロックの動きベクトルのスカラー量が閾値ｖ以上の場合は自動撮影を行わないことになる。
【００５６】
Ｃ.デジタルカメラ１の動作
実施の形態におけるデジタルカメラ１の動作を図４及び図５のフローチャートにしたがって説明する。
ユーザのキー入力部１１のモード切替キーの操作により自動撮影モードに設定されると、ＣＰＵ１０は、自動撮影の種類を一覧表示させる（ステップＳ１）。ここでは、自動撮影の種類として、ブレ検出自動撮影と流し撮り検出自動撮影とを一覧表示させる。このとき、どちらか一方の種類の自動撮影にカーソルを合わせた状態で表示させる。
【００５７】
次いで、ＣＰＵ１０は、ユーザによって自動撮影の種類が選択されたか否かを判断する（ステップＳ２）。この判断は、ＳＥＴキーの操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
ここで、ユーザは、十字キーの操作を行うことにより、一覧表示されたブレ検出自動撮影、流し撮り検出自動撮影の何れかにカーソルを合わせることができ、該カーソルが合わさっている種類の自動撮影でＯＫと思う場合は、ＳＥＴキーの操作を行うことにより、現在カーソルが合わさっている種類の自動撮影を選択することができる。
【００５８】
ステップＳ２で、自動撮影の種類が選択されたと判断すると、ＣＰＵ１０は、該選択された種類の自動撮影で設定する（ステップＳ３）。これにより、設定された種類の自動撮影が行われることになる。
【００５９】
自動撮影の設定を行うと、ＣＰＵ１０は、所定のフレームレートでＣＣＤ５による被写体の撮像を開始させ、画像生成部１７によって順次生成されてバッファメモリ（ＤＲＡＭ１３）に記憶された輝度色差信号のフレーム画像データを表示部２０に表示させていく、といういわゆるスルー画像表示を開始する（ステップＳ４）。
【００６０】
次いで、ＣＰＵ１０は、ユーザによってシャッタボタンの半押し操作が行われた否かを判断する（ステップＳ５）。この判断は、シャッタボタンの半押し操作に対応する操作信号がキー入力部１１から送られてきたか否かにより判断する。
【００６１】
ステップＳ５で、シャッタボタンが半押し操作されていないと判断すると、半押し操作されるまでステップＳ５に留まり、シャッタボタンの半押し操作が行われたと判断すると、ＣＰＵ１０は、動きベクトル検出部１５に、撮像されバッファメモリに記憶されたフレーム画像データを順次出力させて、動きベクトル検出部１５に撮像された各フレーム画像データの各ブロックの動きベクトルを検出させる処理を開始させる（ステップＳ６）。
【００６２】
次いで、ＣＰＵ１０は、動きベクトル検出部１５により検出されたに直近のフレーム画像データの各ブロックの動きベクトルを取得する（ステップＳ７）。
次いで、ＣＰＵ１０は、自動撮影の種類として流し撮り検出自動撮影が設定されているか否かを判断する（ステップＳ８）。
【００６３】
ステップＳ８で、流し撮り検出自動撮影が設定されていないと判断すると、つまり、ブレ検出自動撮影が設定されていると判断すると、ＣＰＵ１０は、ステップＳ７で取得したフレーム画像データの各ブロックの動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトル（最大動きベクトル）を選択して（ステップＳ９）、ステップＳ１５に進む。
【００６４】
ステップＳ１５に進むと、ＣＰＵ１０は、該選択した最大動きベクトルのスカラー量と閾値ｖを比較し、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さいか否かを判断する（ステップＳ１６）。
ステップＳ１６で、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さくないと判断するとステップＳ７に戻り、直近のフレーム画像データの各ブロックの動きベクトルを取得して上記した動作を繰り返す。
なお、動きベクトル検出部１５は、直近に撮像されたフレーム画像データの各ブロックの動きベクトルを、次のフレーム画像データのＣＣＤ５からの読み出しが終了するまでに検出し、また、ステップＳ７〜ステップＳ９、ステップＳ１５、ステップＳ１６の一連の処理も、次のフレーム画像データのＣＣＤ５からの読出しが終了するまでに行なうものとする。つまり、各フレーム画像データ毎に、自動撮影を行なうか否かを判断することになる。これにより、一番最初に到来した自動撮影のタイミングを逃すことがない。
【００６５】
一方、ステップＳ１６で、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さいと判断すると、ＣＰＵ１０は、自動撮影記録処理を行う（ステップＳ１７）。つまり、ユーザの撮影指示操作がなくても自動的に静止画撮影処理（流し撮り）を行い、圧縮伸張部２２で圧縮された静止画像データをＤＭＡ２３を介してフラッシュメモリ２４に記録する。この静止画撮影処理は、少なくとも動きベクトルの検出中（シャッタ半押し後から自動撮影を行なうまでの間）の撮像のシャッタ速度より遅いシャッタ速度で行なう。動きベクトルの検出中の撮像のときも、遅いシャッタ速度で撮像してしまうと、得られる画像の像ブレが大きく、精度よく動きベクトルを検出できないからである。
【００６６】
また、ステップＳ８で、自動撮影の種類として流し撮り検出自動撮影が設定されていると判断すると、図５のステップＳ１０に進み、ＣＰＵ１０は、図４のステップＳ７で取得したフレーム画像データの周囲領域３２の動きベクトルに基づいてスイング中であるか否かを判定する。
【００６７】
このスイング中であるか否かの判定は、画角の周囲領域３２の動きベクトルの量が閾値ｓ以上であるか否かによって判定する。また、画角の周囲領域３２の動きベクトルとは、周囲領域３２の各ブロックの動きベクトルのうち、最も多い動きベクトル、または、所定数以上ある動きベクトルのことをいう。
【００６８】
次いで、ＣＰＵ１０は、スイング中であると判定されたか否かを判断する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１で、スイング中であると判定されたと判断すると、ＣＰＵ１０は、画角の周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルの集まりが画角の中央領域３１の中にあるか否かを判断する（ステップＳ１２）。
つまり、画角の周囲領域３２の各ブロックの動きベクトルのうち、最も多い動きベクトル、又は、所定数以上ある動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群が中央領域３１の中にあるか否かを判断する。
【００６９】
ステップＳ１１でスイング中であると判定されていないと判断した場合、ステップＳ１２で画角の周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルの集まりが画角の中央領域３１の中にないと判断した場合は、図４のステップＳ７に戻り、直近のフレーム画像データの各ブロックの動きベクトルを取得して上記した動作を繰り返す。異質な動きベクトルのブロック群が中央領域３１にない場合は流し撮りを行おうとしていない、つまり、単なるデジタルカメラ１をパーンしただけだと考えられるからである。
【００７０】
一方、ステップＳ１２で、画角の周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルの集まりが画角の中央領域３１の中にあると判断すると、ＣＰＵ１０は、流し撮りを行なおうとしていると判定し、流し撮りの対象となる注目被写体領域を特定する（ステップＳ１３）。つまり、中央領域３１の中にある周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群を特定する。
次いで、ＣＰＵ１０は、該特定した注目被写体領域のブロックの動きベクトルのうち、最も大きい動きベクトル（最大動きベクトル）を選択して（ステップＳ１４）、図４のステップＳ１５に進む。
【００７１】
ステップＳ１５に進むと、上述したように、ＣＰＵ１０は、該選択した最大動きベクトルのスカラー量と閾値ｖを比較し、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さいか否かを判断する（ステップＳ１６）。
そして、ステップＳ１６で、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さくないと判断するとステップＳ７に戻り、直近のフレーム画像データの各ブロックの動きベクトルを取得して上記した動作を繰り返し、ステップＳ１６で、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さいと判断すると、流し撮りであり、且つ、被写体のブレがないと判断して、ＣＰＵ１０は、自動撮影記録処理（流し撮り）を行う（ステップＳ１７）。
なお、図４のステップＳ７、ステップＳ８、図５のステップＳ１０〜ステップＳ１４、図４のステップＳ１５、ステップＳ１６の一連の処理は、次のフレーム画像データのＣＣＤ５からの読出しが終了するまでに行なうものとする。つまり、各フレーム画像データ毎に、自動撮影を行なうか否かを判断することになる。これにより、一番最初に到来した自動撮影のタイミングを逃すことがない。
【００７２】
以上のように、実施の形態においては、中央領域３１内にある周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群を注目被写体領域として特定し、該特定した注目被写体領域の最大動きベクトルが閾値ｖより小さい場合は、ユーザの撮影指示を待つことなく自動的に静止画撮影を行うようにしたので、注目被写体のブレがない、若しくは少ない流し撮りを自動で行うことができる。
【００７３】
また、画角の周囲領域３２の動きベクトルのスカラー量が閾値ｓ以上か否かによってスイング中であるか否かを判定するようにしたので、精度よくスイング中であるか、手ブレであるかを区別することができる。
また、スイング中の場合に、該周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルのブロック群が中央領域３１内にある場合に流し撮りを行おうとしていると判定するようにしたので、精度良く流し撮りを行おうとしている状態か、単にデジタルカメラ１をパーンしている状態かを区別することができる。
【００７４】
［変形例］
上記実施の形態は、以下のような変形例も可能である。
【００７５】
（０１）上記実施の形態においては、画角の周囲領域３２を背景領域とし、周囲領域３２の動きベクトルに基づいてスイング中であるか、また、周囲領域３２と異質な動きベクトルがあるか否かによって流し撮りを行おうとしているかを判定するようにしたが、ユーザによって任意に指定された領域を背景領域として、スイング中であるかの判定等を行うようにしてもよい。
また、背景領域を定めず、各ブロックの動きベクトルの中で、最も多い同一の動きベクトルのブロックと、該最も多い同一の動きベクトルに類似するブロックとを背景領域とするようにしてもよい。この場合は、中央領域３１の中から注目被写体領域（異質な動きベクトルのブロック群）を探すのではなく、背景領域以外の領域の中から注目被写体領域を探すようにしてもよいし、画角の全領域の中から注目被写体領域を探すようにしてもよい。
これによっても、注目被写体のブレがない、若しくは少ない流し撮りを自動で行うことができる。
【００７６】
（０２）また、上記実施の形態において、中央領域３１の中から注目被写体領域（異質な動きベクトルのブロック群）を探すようにしたが、画角の全領域、若しくは、ユーザによって任意に指定された領域の中から、注目被写体領域を探すようにしてもよい。
【００７７】
（０３）また、上記実施の形態において、周囲領域３２の動きベクトルのスカラー量が閾値ｓ以上の場合は、スイング中であると判定するようにしたが、周囲領域３２の動きベクトルのスカラー量が閾値ｓ以上であり、且つ、該周囲領域３２の動きベクトルの方向が、前に検出された周囲領域３２の動きベクトルの方向と類似性がある（動きベクトルの方向がある程度一致する）場合のみ、スイング中であると判定するようにしてもよい。
流し撮りを行おうとしている場合は、デジタルカメラ１の移動方向が同じであるのに対し、手ブレの場合は動きベクトルの方向が容易に揺らぎ、場合によっては方向が逆になるからである。
これにより、手ブレと、スイングとを精度よく区別することができる。
【００７８】
また、周囲領域３２の動きベクトルのスカラー量が閾値ｓ以上の場合は、スイング中であると判定するようにしたが、これに代えて、周囲領域３２の動きベクトルの方向が、前回検出された周囲領域３２の動きベクトルの方向と類似性がある（動きベクトルの方向がある程度一致する）場合のみ、スイング中であると判定するようにしてもよい。これにより、手ブレと、スイングとを区別することができる。
【００７９】
（０４）また、上記実施の形態において、図５のステップＳ１０で、スイング中であるか否かを判定するようにしたが、スイング中の判定を行わずに、画角の周囲領域３２の動きベクトルと異質な動きベクトルの集まりが画角の中央領域３１の中にあるか否かを判断するようにしてもよい。この場合は、図４のステップＳ８で、流し撮り検出自動撮影が設定されていると判断すると、図５のステップＳ１２に進む。
【００８０】
（０５）また、上記実施の形態においては、周囲領域３２の動きベクトルに基づいて、スイング中であるか否かを判定するようにしたが、加速度センサ又は角加速度センサ、若しくは角速度センサを設け、該加速度センサ、角加速度センサ、角速度センサにより検出された動きの量が所定の閾値以上である場合はスイング中であると判断するようにしてもよいし、加速度センサ又は角加速度センサ、若しくは角速度センサを設け、該加速度センサ、角加速度センサ、角速度センサにより検出された動きの量が所定の閾値以上であり、且つ、該検出された動きの方向が前に検出された動きの方向と類似性がある場合にスイング中であると判断するようにしてもよいし、また、該加速度センサ又角加速度センサ、若しくは角速度センサにより検出された動きの方向と前に検出された動きの方向と類似性がある場合にスイング中であると判断するようにしてもよい。これにより、手ブレと、スイングとを区別することができる。
【００８１】
（０６）また、上記実施の形態においては、図４のステップＳ９で最大動きベクトルを選択し、該選択した最大動きベクトルのスカラー量と閾値ｖとを比較し（ステップＳ１５）、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さい場合は、自動撮影記録を行うようにしたが（ステップＳ１６、ステップＳ１７）、各ブロックの動きベクトルのスカラー量の平均値、又は、各ブロックの動きベクトルの平均の動きベクトルのスカラー量と閾値ｖとを比較し、閾値ｖより小さい場合は、自動撮影記録を行うようにしてもよい。要は、画像データの全領域のブレ量が閾値ｖより小さいか否かを判断するものであればよい。
また、同様に、図５のステップＳ１４で特定した注目被写体領域の最大動きベクトルを選択し、該選択した最大動きベクトルのスカラー量と閾値ｖとを比較し（ステップＳ１５）、最大動きベクトルのスカラー量が閾値ｖより小さい場合は、自動撮影記録を行うようにしたが（ステップＳ１６、ステップＳ１７）、注目被写体領域内の各ブロックの動きベクトルのスカラー量の平均値、又は、注目被写体領域内の各ブロックの動きベクトルの平均の動きベクトルのスカラー量と閾値ｖとを比較し、閾値ｖより小さい場合は、自動撮影記録を行なうようにしてもよい。要は、注目被写体領域のブレ量が閾値ｖより小さいか否かを判断するものであればよい。
【００８２】
（０７）また、上記実施の形態においては、フレーム画像データ毎に、自動撮影を行なうか否かを判断するようにしたが、所定のフレーム毎に自動撮影を行なうか否かを判断するようにしてもよい。要は、所定の周期で自動撮影を行なうか否かを判断するものであればよい。
【００８３】
（０８）また、上記実施の形態、上記変形例（０１）乃至（０７）を任意に組み合わせた態様であってもよい。
【００８４】
（０９）また、本発明の上記実施形態及び各変形例は、何れも最良の実施形態としての単なる例に過ぎず、本発明の原理や構造等をより良く理解することができるようにするために述べられたものであって、添付の特許請求の範囲を限定する趣旨のものでない。
したがって、本発明の上記実施形態に対してなされ得る多種多様な変形ないし修正はすべて本発明の範囲内に含まれるものであり、添付の特許請求の範囲によって保護されるものと解さなければならない。
【００８５】
最後に、上記各実施の形態においては、本発明の撮像装置をデジタルカメラ１に適用した場合について説明したが、上記の実施の形態に限定されるものではなく、要は、被写体を撮像することができる機器であれば適用可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１ デジタルカメラ
２ 撮影レンズ
３ レンズ駆動ブロック
４ 絞り兼用シャッタ
５ ＣＣＤ
６ 垂直ドライバ
７ ＴＧ
８ ユニット回路
９ ＤＭＡ
１０ ＣＰＵ
１１ キー入力部
１２ メモリ
１３ ＤＲＡＭ
１４ ＤＭＡ
１５ 動きベクトル検出部
１６ ＤＭＡ
１７ 画像生成部
１８ ＤＭＡ
１９ ＤＭＡ
２０ 表示部
２１ ＤＭＡ
２２ 圧縮伸張部
２３ ＤＭＡ
２４ フラッシュメモリ
２５ バス  
【図１】
2010104005.tif 000003
【図２】
2010104005.tif 000004
【図３】
2010104005.tif 000005
【図４】
2010104005.tif 000006
【図５】
2010104005.tif 000007