(57)【要約】【課題】カメラの三次元位置が動いている場合であっても画像において生じたブレを補正する。【解決手段】ブレ補正装置は、画像を取得する画像取得部と、画像をタイル形状の小画像に分割する画像分割部と、画像及び小画像に基づいて画像の撮影における露出時間中におけるカメラのカメラ運動であって６自由度を用いて表されるカメラ運動を推定するカメラ運動推定部と、推定されたカメラ運動に基づいてブレ補正カーネルを算出するブレ補正カーネル算出部と、算出されたブレ補正カーネルを用いて小画像それぞれに対してブレ補正を行うブレ補正部と、ブレ補正が施された小画像を統合して画像と同じサイズの出力画像を生成する画像統合部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブレ補正装置が行うブレ補正方法であって、
画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像をタイル形状の小画像に分割する画像分割ステップと、
前記画像及び前記小画像に基づいて前記画像の撮影における露出時間中におけるカメラのカメラ運動であって６自由度を用いて表されるカメラ運動を推定するカメラ運動推定ステップと、
推定されたカメラ運動に基づいてブレ補正カーネルを算出する第１のブレ補正カーネル算出ステップと、
算出されたブレ補正カーネルを用いて前記小画像それぞれに対してブレ補正を行う第１のブレ補正ステップと、
ブレ補正が施された小画像を統合して前記画像と同じサイズの出力画像を生成する画像統合ステップと、
を有することを特徴とするブレ補正方法。
【請求項２】
請求項１に記載のブレ補正方法であって、
前記カメラ運動推定ステップは、
複数のカメラ運動の仮説を生成するカメラ運動仮説生成ステップと、
前記カメラ運動の仮説ごとにブレ補正カーネルを算出する第２のブレ補正カーネル算出ステップと、
前記第２のブレ補正カーネル算出ステップにおいて算出されたブレ補正カーネルを用いて前記小画像のブレを補正する第２のブレ補正ステップと、
前記第２のブレ補正ステップにおいてブレ補正が施された小画像から前記カメラ運動の仮説それぞれに対応する仮説画像を生成する仮説画像生成ステップと、
前記カメラ運動の仮説それぞれに対応する仮説画像の精鋭度を算出する評価ステップと、
前記仮説画像それぞれの精鋭度に基づいて前記カメラ運動を決定するカメラ運動決定ステップと、
を有することを特徴とするブレ補正方法。
【請求項３】
画像を取得する画像取得部と、
前記画像をタイル形状の小画像に分割する画像分割部と、
前記画像及び前記小画像に基づいて前記画像の撮影における露出時間中におけるカメラのカメラ運動であって６自由度を用いて表されるカメラ運動を推定するカメラ運動推定部と、
推定されたカメラ運動に基づいてブレ補正カーネルを算出するブレ補正カーネル算出部と、
算出されたブレ補正カーネルを用いて前記小画像それぞれに対してブレ補正を行うブレ補正部と、
ブレ補正が施された小画像を統合して前記画像と同じサイズの出力画像を生成する画像統合部と、
を備えることを特徴とするブレ補正装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載のブレ補正方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像におけるブレを補正するブレ補正方法、ブレ補正装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータビジョン分野では、撮影の際における露出不足などにより画像にブレが生じてしまった場合にこのブレを補正し、鮮明な画像を復元する研究が多く行われている。例えば、非特許文献１には、ブレが生じている画像を、露出時間中において異なるカメラの姿勢から撮影された鮮明な画像を足し合わせた画像と定義し、カメラの姿勢と鮮明な画像と同時に復元する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Oliver Whyte, Josef Sivic, Andrew Zisserman, and Jean Ponce, "Non-uniform Deblurring for Shaken Images", International Journal of Computer Vision, Volume 98, Issue 2, June 2012, p.168-186
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述のように、カメラの姿勢と鮮明な画像とを同時に復元する方法では、露出時間中にカメラは大きく動かないという前提を考慮することで高速な演算を可能としている。また、非特許文献１に記載の方法では、露出時間中におけるカメラの三次元位置は不変であり、カメラの姿勢（向き）がブレの要因であるという仮定の下に画像の復元を行っている。
【０００５】
しかしながら、前述の仮定は撮影者による画像の撮影といった一般的な条件の下で成り立つことがあるものの、ウェアラブルカメラ、アクションカメラなど呼ばれている人間の身体に取り付けるカメラで撮影するような場合では、身体の動きに合わせてカメラ自体も大きく動くことがあるため、前述の仮定が成立しない状況が生じる。このような状況では、非特許文献１に記載の方法では、ブレを補正することができないことがあるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、カメラの三次元位置が動いている場合であっても、画像において生じたブレを補正することができるブレ補正方法、ブレ補正装置及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、ブレ補正装置が行うブレ補正方法であって、画像を取得する画像取得ステップと、前記画像をタイル形状の小画像に分割する画像分割ステップと、前記画像及び前記小画像に基づいて前記画像の撮影における露出時間中におけるカメラのカメラ運動であって６自由度を用いて表されるカメラ運動を推定するカメラ運動推定ステップと、推定されたカメラ運動に基づいてブレ補正カーネルを算出する第１のブレ補正カーネル算出ステップと、算出されたブレ補正カーネルを用いて前記小画像それぞれに対してブレ補正を行う第１のブレ補正ステップと、ブレ補正が施された小画像を統合して前記画像と同じサイズの出力画像を生成する画像統合ステップと、を有することを特徴とするブレ補正方法である。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記のブレ補正方法において、前記カメラ運動推定ステップは、複数のカメラ運動の仮説を生成するカメラ運動仮説生成ステップと、前記カメラ運動の仮説ごとにブレ補正カーネルを算出する第２のブレ補正カーネル算出ステップと、前記第２のブレ補正カーネル算出ステップにおいて算出されたブレ補正カーネルを用いて前記小画像のブレを補正する第２のブレ補正ステップと、前記第２のブレ補正ステップにおいてブレ補正が施された小画像から前記カメラ運動の仮説それぞれに対応する仮説画像を生成する仮説画像生成ステップと、前記カメラ運動の仮説それぞれに対応する仮説画像の精鋭度を算出する評価ステップと、前記仮説画像それぞれの精鋭度に基づいて前記カメラ運動を決定するカメラ運動決定ステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、画像を取得する画像取得部と、前記画像をタイル形状の小画像に分割する画像分割部と、前記画像及び前記小画像に基づいて前記画像の撮影における露出時間中におけるカメラのカメラ運動であって６自由度を用いて表されるカメラ運動を推定するカメラ運動推定部と、推定されたカメラ運動に基づいてブレ補正カーネルを算出するブレ補正カーネル算出部と、算出されたブレ補正カーネルを用いて前記小画像それぞれに対してブレ補正を行うブレ補正部と、ブレ補正が施された小画像を統合して前記画像と同じサイズの出力画像を生成する画像統合部と、を備えることを特徴とするブレ補正装置である。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記のブレ補正方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像に基づいて当該画像を撮影した際の露出時間中のカメラ運動を推定し、推定結果に基づいてブレ補正を施すので、カメラの三次元位置が動いている場合であっても画像において生じたブレを補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明に係る実施形態におけるブレ補正装置１の構成例を示すブロック図である。
【図２】同実施形態における画像分割部１２による画像分割の一例を示す図である。
【図３】同実施形態におけるブレ補正装置１が行うブレ補正処理を示すフローチャートである。
【図４】カメラ運動推定部１３がカメラ運動を推定するステップＳ３０３の処理を示すフローチャートである。
【図５】カメラ運動推定部１３が投票の際に用いるテーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明に係る実施形態におけるブレ補正方法、ブレ補正装置及びプログラムを説明する。図１は、本発明に係る実施形態におけるブレ補正装置１の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、ブレ補正装置１は、画像取得部１１、画像分割部１２、カメラ運動推定部１３、ブレ補正カーネル算出部１４、ブレ補正部１５、画像統合部１６、及び、仮説評価記憶部２１を備えている。
【００１４】
画像取得部１１は、撮影などにより得られた画像データを取得する。画像取得部１１は、例えば、デジタルカメラやビデオカメラ等における画像センサー（撮像素子）であってもよいし、デジタルカメラなどの外部の装置により得られた画像を入力するインターフェースであってもよい。
【００１５】
画像分割部１２は、画像取得部１１が取得した画像を、予め定められたサイズのタイル形状の小画像に分割する。このとき、画像分割部１２は、隣り合うタイル形状の小画像がオーバーラップするように画像を分割する。図２は、本実施形態における画像分割部１２による画像分割の一例を示す図である。図２に示すように、画像を一定サイズのタイル形状の領域に分割し、複数のタイル形状の領域を含む小画像に分ける。このとき、隣り合う小画像は、タイル形状の領域を重複して含むように定められる。例えば、図２に示す例では、画像における小画像Ａと小画像Ｂとは、領域ａと領域ｂとを重複して含むように定められている。
【００１６】
カメラ運動推定部１３は、画像取得部１１が取得した画像を撮影したカメラのカメラ運動について複数の仮説を予測する。カメラ運動推定部１３は、予測した仮説ごとに、当該仮説が正しいとした場合のカメラ運動を用いて小画像それぞれのブレ補正カーネルを算出し、算出したブレ補正カーネルで小画像のブレを補正する。カメラ運動推定部１３は、ブレが補正された各小画像を統合して復元した画像に対する評価を行う。カメラ運動推定部１３は、カメラ運動についての仮説ごとに、評価結果を対応付けて仮説評価記憶部２１に記憶させる。カメラ運動推定部１３は、仮説ごとに算出した評価結果に基づいて、尤もらしいカメラ運動を仮説から推定する。
【００１７】
ブレ補正カーネル算出部１４は、カメラ運動推定部１３が推定したカメラ運動に基づいて、画像における小画像それぞれに対するブレ補正カーネルを算出する。
ブレ補正部１５は、小画像ごとにブレ補正カーネル算出部１４が算出したブレ補正カーネルを用いて、画像分割部１２から入力する各小画像に対するブレ補正を行う。
画像統合部１６は、ブレ補正部１５によってブレ補正が施された各小画像を統合して鮮明な画像を生成する。画像統合部１６は、生成した画像を出力画像として外部に出力する。
【００１８】
図３は、本実施形態におけるブレ補正装置１が行うブレ補正処理を示すフローチャートである。ブレ補正装置１においてブレ補正処理が開始されると、画像取得部１１がカメラなどにより撮影された画像データＩｍを取得する（ステップＳ３０１）。
【００１９】
画像分割部１２は、画像取得部１１が取得した画像データＩｍが示す画像を複数の小画像に分割する（ステップＳ３０１）。このとき、画像分割部１２は、図２に示したように、隣接する小画像同士がオーバーラップされて配置されるように画像を分割する。分割数（小画像の数）やオーバーラップの度合いなどは予め定めておく。各小画像に対して周波数領域の演算を行うため、画像分割部１２は、小画像に窓関数をかけておく。例えば、オーバーラップの度合いを小画像の面積に対して５０％とし、窓関数にバートレット・ハン（Bartlett-Han）窓関数を利用すると重畳演算で元画像に統合できる。
【００２０】
カメラ運動推定部１３は、画像分割部１２によって得られた小画像に基づいて、露出時間中におけるカメラ運動を推定する（ステップＳ３０３）。
【００２１】
図４は、カメラ運動推定部１３がカメラ運動を推定するステップＳ３０３の処理を示すフローチャートである。カメラ運動推定部１３は、カメラ運動の推定を開始すると、カメラ運動の仮説を予測する（ステップＳ４０１）。カメラ運動は、三次元位置とカメラの姿勢との６自由度のパラメータ（Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ，θｘ，θｙ，θｚ）で表される。なお、（Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ）が予め定められた世界座標系における三次元位置であり、（θｘ，θｙ，θｚ）が世界座標系におけるＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸に対する回転量である。
【００２２】
露出開始時刻におけるカメラ運動を（０，０，０，０，０，０）とする。また、露出時間内のサンプリング数ｋを事前に定めておくことにする。一般的には露出時間中におけるカメラは自由に運動を行うが、カメラ運動の仮説は、初期位置から終点位置まで等速でカメラが運動することを仮定して仮説を予測する。すなわち、終点（ｋ回目のサンプリング）におけるカメラ運動をＭｋ＝（Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ，θｘ，θｙ，θｚ）とした場合、露出開始時刻から露出終了時刻（ｋ回目のサンプリング）までの間における時刻（ｉ回目のサンプリング）のカメラ運動Ｍｉは、Ｍｉ＝（ｉ−１）Ｍｋ／（ｋ−１）で表すことができる。
【００２３】
仮説の予測は、ランダムサンプリングにより行う。カメラ運動の要素（Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ，θｘ，θｙ，θｚ）それぞれが取り得る値の範囲を予め定めておき、一様分布からランダムにサンプリングを行って得られた値の組み合わせを仮説とする。カメラ運動推定部１３は、最終的に６つのパラメータの組み合わせを予め定められたＮ個選択し、選択した各パラメータの値の組み合わせを仮説として立てる。
【００２４】
カメラ運動推定部１３は、立てた仮説（ランダムにサンプリングしたパラメータ値の組み合わせ）に基づいて、各小画像のブレ補正カーネルを算出する（ステップＳ４０２）。ブレ補正カーネルは、小画像ごとに一様とする近似を行うことで、全体として自由運動に伴う非均一なブレ補正カーネルを算出する。
【００２５】
なお、処理の対象になる画像を撮影するカメラで既知のパターンを撮影するなどして、カメラ校正を事前に行い、カメラの内部パラメータを示す内部行列を予め取得しておく。カメラ運動推定部１３は、立てた仮説と内部行列などに基づいて、公知の技術を用いてブレ補正カーネルａを算出する。公知の技術として、例えば次の参考文献１に記載の技術を用いることができる。なお、カメラ運動推定部１３は、参考文献１に記載されている技術と同様に、デプスは任意の一つの値をとることとする。
［参考文献１］Neel Joshi, Sing Bing Kang, C.Lawrence Zitnick, and Richard Szeliski, "Image Deblurring using Inertial Measurement Sensors", ACM Transactions on Graphics, Volume 29, Issue. 4, July 2010, Article No.30
【００２６】
カメラ運動推定部１３は、小画像ごとに算出したブレ補正カーネルａを利用して、各小画像の補正を行う（ステップＳ４０３）。小画像のデータをｇとした場合、次式（１）により周波数空間での演算によってブレ補正後の小画像ｆを算出することができる。
【００２７】
【数１】
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【００２８】
式（１）において、Ｆ（・）はフーリエ変換による周波数空間への変換を行う関数を示す。Ｆ−１（・）は逆変換、すなわち逆フーリエ変換による時間空間への変換を行う関数を示す。また、○は、対応ベクトル要素同士の積演算を示すオペレーション記号である。また、Ｆ（・）＊はＦ（・）の複素共役を表す。
【００２９】
カメラ運動推定部１３は、式（１）による補正で得られた各小画像ｆを用いて、補正後の一枚の画像を生成する（ステップＳ４０４）。カメラ運動推定部１３が各小画像ｆから生成する画像は、画像取得部１１が取得した画像と同じサイズの画像である。各小画像ｆからの画像の生成は、例えば、画像を小画像に分割する際にオーバーラップの度合いを５０％とし、窓関数にバートレット・ハン窓関数を利用した場合には単純な重畳演算で行うことができる。すなわち、元の画像における小画像ｇの領域に、補正で得られた小画像ｆを足し込む処理となる。
【００３０】
カメラ運動推定部１３は、小画像ｆから生成した画像を評価する（ステップＳ４０５）。小画像ｆから生成した画像、すなわち補正後の画像の評価は、例えば参考文献２に記載されている画像に対する精鋭度（Sharpness metric）の評価指標を利用して画像の評価を行うことができる。参考文献２に記載されている評価指標以外にも、画像におけるブレの度合いに反比例した評価値や、画像における被写体などのエッジの尖鋭度を算出できれば、任意の評価関数を用いることができる。
［参考文献２］Rony Ferzli and Lina J. Karam, "A No-Reference Objective Image Sharpness Metric Based on the Notion of Just Noticeable Blur(JNB)", IEEE Transaction on Image Processing, Vol.18, No.4, April 2009, p.717-727
【００３１】
カメラ運動推定部１３は、仮説と、当該仮説に基づいた補正で得られた画像の評価結果を示すスコアＳとを対応付けて仮説評価記憶部２１に記憶させる（ステップＳ４０６）。
カメラ運動推定部１３は、仮説評価記憶部２１に記憶させた仮説とスコアＳとの組の数が予め定められた数Ｎに達したか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
【００３２】
記憶させた仮説とスコアＳとの組の数がＮに達していない場合（ステップＳ４０７：ＮＯ）、カメラ運動推定部１３は処理をステップＳ４０１に戻して、新たな仮説を立てる。
一方、記憶させた仮説とスコアＳとの組の数がＮに達している場合（ステップＳ４０７：ＹＥＳ）、カメラ運動推定部１３は、仮説評価記憶部２１に記憶されているＮ個の仮説とスコアＳとの組を用いて、露出時間内におけるカメラ運動を決定する（ステップＳ４０８）。
【００３３】
カメラ運動の推定において、カメラ運動推定部１３は、「（Ｎ個の仮説に対するスコアＳの総和）×（露出時間内のサンプリング数ｋ）」が１となるように、各仮説に対するスコアＳを正規化する。また、６自由度のカメラ運動を量子化した投票箱を用意し、すべての仮説のカメラ運動について正規化を行ったスコアＳ’を対応する投票箱に投票する。
【００３４】
カメラ運動推定部１３による投票について具体的に説明する。図５は、カメラ運動推定部１３が投票の際に用いるテーブルの一例を示す図である。投票に用いられるテーブルは、カメラ運動を示す各パラメータが取り得る範囲の値を量子化して予め作成される。図５に示すように、テーブルは、量子化された値の組み合わせを識別する番号と、カメラ運動を示す各パラメータ（Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ，θｘ，θｙ，θｚ）と、投票数との項目を示す列を有し、量子化された値の組み合わせ（投票箱）ごとの行を有する。
【００３５】
カメラ運動を示す各パラメータは、例えば０≦Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ＜１０、０≦θｘ，θｙ，θｚ＜３６０のように取り得る値を制限することができる。また、図５に示されている例では、パラメータＴｘは０．１単位に量子化されている。他のパラメータについても同様に量子化される。例えば、テーブルには、番号「２」、カメラ運動（０．１，０，０，０，０，０）及び投票数「０．０３」の投票箱が存在する。
【００３６】
カメラ運動推定部１３は、Ｎ個の仮説を用いて投票を行う。このとき、カメラ運動推定部１３は、各仮説を構成するｋ個のカメラ運動ごとに投票を行う。各カメラ運動に対応するスコアＳ’は、当該カメラ運動のパラメータに最も近いパラメータの組み合わせの投票箱に投票される。ここで、最も近いパラメータの組み合わせは、例えば投票箱のパラメータ値とカメラ運動との距離（パラメータごとの差の二乗和平方根）が最も小さいものや、パラメータごとの差の総和が最も小さいものである。
【００３７】
前述の投票の結果、投票数の高い投票箱に対応するパラメータで示されるカメラ運動は、露出時間中においてカメラが当該カメラ運動で示される位置及び姿勢であった時間が長いことを示すことになる。カメラ運動推定部１３は、投票数の最も高いカメラ運動を露出時間中におけるカメラ運動の推定結果としてブレ補正カーネル算出部１４に出力する。
【００３８】
また、この投票により、仮説の条件であったカメラ運動が等速であるという条件は当てはまらず、量子化された三次元位置及び姿勢はスコアによる重み付けがなされており、一般的な６自由度のカメラ運動を表現することができる。
【００３９】
これにより、カメラ運動の推定空間の次元を六次元と低く保ちながらサンプリング数ｋ×六次元のカメラ運動を表現することができる。また、Ｎ個の仮説それぞれに対する処理（ステップＳ４０１からステップＳ４０７までの各処理）は並列して演算することが可能であるため、並列演算を行うことにより、カメラ運動の推定に要する時間を短縮することが可能である。
【００４０】
なお、図５に示したテーブルにおける投票箱では、６パラメータのうち１つのパラメータ以外が０であるパラメータの組み合わせが例示されているが、６パラメータの各値の組み合わせは、カメラ運動において取り得る範囲の値を量子化した値の任意の組み合わせ或いはすべての組み合わせであってもよい。
【００４１】
図３に戻りブレ補正処理の説明を続ける。
カメラ運動推定部１３がカメラ運動を推定すると、ブレ補正カーネル算出部１４は、カメラ運動推定部１３が推定したカメラ運動を用いて、各小画像に対するブレ補正カーネルを算出する（ステップＳ３０４）。なお、ブレ補正カーネル算出部１４によるブレ補正カーネルの算出は、ステップＳ４０２におけるカメラ運動推定部１３が行う処理と同様である。
【００４２】
ブレ補正部１５は、ブレ補正カーネル算出部１４により算出されたブレ補正カーネルを用いて、各小画像におけるブレ補正を行う（ステップＳ３０５）。ブレ補正部１５による各小画像におけるブレ補正は、ステップＳ４０３におけるカメラ運動推定部１３が行う処理と同様である。
【００４３】
画像統合部１６は、ブレ補正部１５によりブレ補正が行われた各小画像を統合して出力画像を生成し、生成した画像を出力し（ステップＳ３０６）、ブレ補正処理を終了させる。画像統合部１６による各小画像の統合は、ステップＳ４０４におけるカメラ運動推定部１３が行う処理と同様である。
【００４４】
本実施形態のブレ補正装置１は、上述したブレ補正処理において、画像を撮影する際の露出時間中にカメラが動いたためにブレが生じた画像から、カメラの動きであるカメラ運動を推定し、推定結果に基づいたブレ補正カーネルで小画像ごとにブレ補正を行い、ブレ補正された小画像からブレ補正された画像を生成する。このブレ補正処理によって、ブレが生じた画像から、鮮明なブレのない画像を算出することができる。また、前述のように、カメラ運動を推定する際の処理は、並列化が容易であるので、演算に要する時間を短縮して鮮明なブレのない画像を短時間で得ることが可能となる。
【００４５】
また、本実施形態のブレ補正装置１によれば、撮影の露出時間中にカメラが動いたためにブレが生じた画像からブレのない画像を得ることができるので、ウェアラブルカメラやアクションカメラのようにカメラが大きく動くような場合においてもブレを補正した画像を得ることができる。
【００４６】
また、本実施形態のブレ補正装置１では、カメラ運動推定部１３がランダムサンプリングにより定めたＮ個の仮説に基づいてカメラ運動の推定を行うことにより、推定に用いる事前の情報として画像と画像を取得するカメラの内部パラメータ（内部行列）があれば十分であるため、様々な利用シーンに適用することが容易である。
【００４７】
上述した実施形態におけるブレ補正装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。更に「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、更に前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。
【００４８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４９】
１…ブレ補正装置
１１…画像取得部
１２…画像分割部
１３…カメラ運動推定部
１４…ブレ補正カーネル算出部
１５…ブレ補正部
１６…画像統合部
２１…仮説評価記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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