(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フリッカ検出装置であって、
ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算する第１計算手段であって、ｎは１以上の整数である、第１計算手段と、
前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算する第２計算手段と、
前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算する第３計算手段と、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値、並びに前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和に基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出する第１フリッカ検出手段と、を含み、
前記第１フリッカ検出手段は、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きいという所定条件を満たしている場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在すると決定する第１検出手段と、
前記所定条件を満たしていない場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在しないと決定する第２検出手段と、を含む、装置。
【請求項２】
前記第１検出手段は、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値が前記第２平均検出値よりも大きい場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第１周波数であると決定する第３検出手段と、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値が前記第２平均検出値よりも小さい場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第２周波数であると決定する第４検出手段と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
ｎは２〜４の整数である、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記ビデオ画像の現在のフレームの動き状態を検出する動き検出手段と、
前記ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値を計算するための、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算する第４計算手段と、をさらに含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記第４計算手段は、
前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去する除去手段と、
前記隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと、前フレームの一部の画素の除去された、後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと同一の長さの各平均値行ベクトルとの合致度を計算する第５計算手段と、
前記隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトル、及び前記合致度が最も高い、前フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルに基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを計算する第６計算手段と、を含む、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記第１計算手段、前記第２計算手段、前記第３計算手段及び前記第１フリッカ検出手段は、前記ビデオ画像の現在のフレームの直前のｍ個のフレームのフリッカをさらに検出し、ｍは１以上の整数であり、
前記装置は、
第１周波数及び第２周波数の、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比に基づいて、前記ビデオ画像のフリッカを検出する第２フリッカ検出手段、をさらに含み、
前記第２フリッカ検出手段は、
前記第１周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、前記ビデオ画像のフリッカ周波数が前記第１周波数であると決定する第５検出手段と、
前記第１周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ前記第２周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、前記ビデオ画像のフリッカ周波数が前記第２周波数であると決定する第６検出手段と、
前記第１周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ前記第２周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下である場合に、前記ビデオ画像にフリッカがないと決定する第７検出手段と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
フリッカ検出方法であって、
ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算するステップであって、ｎは１以上の整数である、ステップと、
前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算するステップと、
前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算するステップと、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値、並びに前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和に基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出するステップと、を含み、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値、並びに前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和に基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出するステップは、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きいという所定条件を満たしている場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在すると決定するステップと、
前記所定条件を満たしていない場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在しないと決定するステップと、を含む、方法。
【請求項８】
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きいという所定条件を満たしている場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在すると決定するステップは、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値が前記第２平均検出値よりも大きい場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第１周波数であると決定するステップと、
前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ前記第１平均検出値が前記第２平均検出値よりも小さい場合に、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第２周波数であると決定するステップと、を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ｎは２〜４の整数である、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記ビデオ画像の現在のフレームの動き状態を検出するステップと、
前記ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値を計算するための、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算するステップと、をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値を計算するための、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算するステップは、
前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去するステップと、
前記隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと、前フレームの一部の画素の除去された、後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと同一の長さの各平均値行ベクトルとの合致度を計算するステップと、
前記隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトル、及び前記合致度が最も高い、前フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルに基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを計算するステップと、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ビデオ画像の現在のフレームの直前のｍ個のフレームのフリッカを検出するステップであって、ｍは１以上の整数である、ステップと、
第１周波数及び第２周波数の、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比に基づいて、前記ビデオ画像のフリッカを検出するステップと、をさらに含み、
前記第１周波数及び第２周波数の、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比に基づいて、前記ビデオ画像のフリッカを検出するステップは、
前記第１周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、前記ビデオ画像のフリッカ周波数が前記第１周波数であると決定するステップと、
前記第１周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ前記第２周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、前記ビデオ画像のフリッカ周波数が前記第２周波数であると決定するステップと、
前記第１周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ前記第２周波数の前記ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下である場合に、前記ビデオ画像にフリッカがないと決定するステップと、を含む、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術の分野に関し、特にフリッカ検出装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ：相補型金属酸化膜半導体）等の画像センサは、各種の画像捕集装置、例えばデジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、スマートフォン等に広く適用されている。光電変換プロセスでは、各画素又は各行の画素の光電変換のタイミングが異なるため、蛍光灯照明又は輝度が周期的に変化する他の照明条件の下で画像捕集を行う場合は、捕集された画像には明暗の横縞が存在する。このような照明光が周期的に変換することによる捕集画像における横縞はフリッカ（ｆｌｉｃｋｅｒ）と称される。
【０００３】
画像におけるフリッカを抑制するために、フリッカの周波数に基づいて露光時間を設定する必要がある。よって、画像中のフリッカの存在及びフリッカ周波数に対する検出は重要である。
【０００４】
従来のフリッカ検出方法では、光検出器を用いて光信号を検出し、異なる周波数の方形波及び光信号の計算結果を用いてフリッカを検出したり、１つのフレームの画像の列を複数の部分に分割し、各行における各列部分の平均値を計算し、異なる周波数の方形波を用いて各列部分の平均ベクトルを計算し、計算結果を比較することでフリッカを検出する。
【０００５】
なお、背景技術に関する上記の説明は、単なる本発明の技術案をより明確、完全に説明するためのものであり、当業者を理解させるために説明するものであり。これら技術案が本発明の背景技術の部分に説明されているから当業者にとって周知の技術であると解釈してはならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の従来方法を用いてフリッカを検出する場合は、検出効率及び正確さが低い。
【０００７】
本発明の実施例は、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各隣接フレームのペアについて取得された平均検出値に基づいてビデオ画像におけるフリッカを検出することで、フリッカを効率的に検出でき、正確な検出結果を取得できるフリッカ検出装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施例の第１の態様では、フリッカ検出装置であって、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算する第１計算手段であって、ｎは１以上の整数である、第１計算手段と、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算する第２計算手段と、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算する第３計算手段と、前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値、並びに前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和に基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出する第１フリッカ検出手段と、を含む、装置を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第２の態様では、フリッカ検出方法であって、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算するステップであって、ｎは１以上の整数である、ステップと、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算するステップと、前記ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算するステップと、前記第１平均検出値及び前記第２平均検出値のうち最大値、並びに前記第１平均検出値と前記第２平均検出値との和に基づいて、前記ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出するステップと、を含む、方法を提供する。
【００１０】
本発明の有益な効果としては、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各隣接フレームのペアについて取得された平均検出値に基づいてビデオ画像におけるフリッカを検出することで、フリッカを効率的に検出でき、正確な検出結果を取得できる。
【００１１】
下記の説明及び図面に示すように、本発明の特定の実施形態が詳細に開示され、本発明の原理を採用できる方式が示される。なお、本発明の実施形態の範囲はこれらに限定されない。本発明の実施形態は、添付される特許請求の範囲の要旨及び項目の範囲内において、変更されたもの、修正されたもの及び均等的なものを含む。
【００１２】
１つの実施形態に記載された特徴及び／又は示された特徴は、同一又は類似の方式で１つ又はさらに多くの他の実施形態で用いられてもよいし、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよいし、他の実施形態における特徴に代わってもよい。
【００１３】
なお、本文では、用語「包括／含む」は、特徴、部材、ステップ又はコンポーネントが存在することを指し、一つ又は複数の他の特徴、部材、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本発明の実施例１のフリッカ検出装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施例１の第１方形波群及び第２方形波群の波形を示す図である。
【図３】本発明の実施例１の第１フリッカ検出部１０４の構成を示す図である。
【図４】本発明の実施例１の第１検出部３０１の構成を示す図である。
【図５】本発明の実施例１の第４計算部１０６の構成を示す図である。
【図６】本発明の実施例１のｋ番目のフレーム及びｋ−１番目のフレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルを示す図である。
【図７】本発明の実施例１の第２フリッカ検出部１０７の構成を示す図である。
【図８】本発明の実施例１のビデオ画像のフリッカの検出方法のフローチャートである。
【図９】本発明の実施例２の電子機器の構成を示す図である。
【図１０】本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施例３のフリッカ検出方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１６】
＜実施例１＞
図１は本発明の実施例１のフリッカ検出装置の構成を示す図である。図１に示すように、フリッカ検出装置１００は、第１計算部１０１、第２計算部１０２、第３計算部１０３、及び第１フリッカ検出部１０４を含む。
【００１７】
第１計算部１０１は、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算する。ｎは１以上の整数である。
【００１８】
第２計算部１０２は、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算する。
【００１９】
第３計算部１０３は、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算する。
【００２０】
第１フリッカ検出部１０４は、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値、並びに第１平均検出値と第２平均検出値との和に基づいて、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出する。
【００２１】
上記実施例によれば、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各隣接フレームのペアについて取得された平均検出値に基づいてビデオ画像におけるフリッカを検出することで、フリッカを効率的に検出でき、正確な検出結果を取得できる。
【００２２】
本実施例では、ビデオ画像は、従来方法を用いて取得されてもよく、例えばデジタルカメラ、デジタルビデオカメラ等の電子機器の撮影により取得される。
【００２３】
本実施例では、ビデオ画像の直前のｎ個のフレームは、現在のフレームの直前のｎ個のフレーム、即ち合計ｎ個のフレームの画像を指す。このため、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームは合計ｎ＋１個のフレームの画像を含み、ここで、ｎは１以上の整数であり、例えばｎは２〜４の整数である。
【００２４】
本実施例では、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルは従来方法を用いて取得されてもよい。以下は、本実施例の平均値行ベクトルの計算方法を例示的に説明する。
【００２５】
本実施例では、ビデオ画像がカラー画像である場合は、カラー画像をグレースケール画像に変換する必要がある。カラー画像をグレースケール画像に変換した後に、各フレームのグレースケール画像について、全ての行に対してその平均値行ベクトルを計算してもよいし、該画像に対して平均サンプリングして得られたサンプリング行を選択して計算してもよい。本実施例では、サンプリング行を選択して平均値行ベクトルを計算することを一例にして説明する。
【００２６】
本実施例では、各フレームの画像の高さがｈｅｉｇｈｔであり、幅がｗｉｄｔｈであると仮定すると、各フレームの画像はｈｅｉｇｈｔ行、ｗｉｄｔｈ列の画素を有する。
【００２７】
本実施例では、下記の式（１）及び（２）に従って平均値行ベクトルを計算してもよい。
【００２８】
ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ，ｉ）＝ｍｅａｎ（ｆｒａｍｅ（ｋ，ｉＲｏｗ，：））    （１）
ｉＲｏｗ＝（ｉ−１）×ｆｌｏｏｒ（ｈｅｉｇｈｔ／２５６）＋１    （２）
ここで、ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ，ｉ）はｋ番目のフレームの、サンプリング行のｉ番目の行の平均値行ベクトルを表し、ｍｅａｎ（）は平均値を求める関数を表し、記号「：」は全ての列を表し、ｉＲｏｗは該フレーム画像のｉ番目の行の行ベクトルを表し、ｆｌｏｏｒ（ｈｅｉｇｈｔ／２５６）はサンプリング間隔を表し、ｆｌｏｏｒ（）関数は整数を求めることを表し、ｈｅｉｇｈｔは該フレーム画像の高さを表し、ｋ及びｉは正の整数である。
【００２９】
本実施例では、ビデオ画像の現在のフレームは例えばｋ番目のフレームであり、現在のフレームの直前の１つのフレームはｋ−１番目のフレームであり、他も同様である。
【００３０】
本実施例では、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの各フレームの平均値行ベクトルを取得した後に、第１計算部１０１は、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算する。
【００３１】
ここで、行ベクトルの差分ベクトルの計算は従来方法を用いてもよく、例えば下記の式（３）及び（４）に従って隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを計算してもよい。
【００３２】
ｄｉｆｆ＿ｆｒａｍｅ（ｋ）＝ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）−ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ−１）            （３）
ｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）＝ｄｉｆｆ＿ｆｒａｍｅ（ｋ）−ｍｅａｎ（ｄｉｆｆ＿ｆｒａｍｅ（ｋ））            （４）
ここで、ｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）はｋ番目のフレームとｋ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルを表し、ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）はｋ番目のフレームの平均値行ベクトルを表し、ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ−１）はｋ−１番目のフレームの平均値行ベクトルを表し、ｍｅａｎ（）は平均値を求める関数を表し、ｋは正の整数である。
【００３３】
本実施例では、第２計算部１０２及び第３計算部１０３は、第１周波数を有する第１方形波群及び第２周波数を有する第２方形波群を用いて第１平均検出値及び第２平均検出値をそれぞれ計算する。
【００３４】
本実施例では、方形波の構築は従来方法を用いてもよい。ここで、第１方形波群の第１周波数及び第２方形波群の第２周波数は現在の商用電力の周波数に対応してもよい。蛍光灯の照射環境を一例にして、フリッカの発生原因は交流電流に周波数が存在することであるため、現在の世界中の商用電力の周波数は通常５０Ｈｚ又は６０Ｈｚであるから、フリッカが存在する場合は、その周波数は１００Ｈｚ又は１２０Ｈｚである可能性はある。
【００３５】
図２は本発明の実施例１の第１方形波群及び第２方形波群の波形を示す図である。図２に示すように、第１方形波群の第１周波数は１００Ｈｚであり、第１方形波群は第１方形波ＳｑＷｖ１０及び第２方形波ＳｑＷｖ１１を有し、第１方形波ＳｑＷｖ１０と第２方形波ＳｑＷｖ１１との位相差は９０度であり、第２方形波群の第２周波数は１２０Ｈｚであり、第２方形波群は第３方形波ＳｑＷｖ２０及び第４方形波ＳｑＷｖ２１を有し、第３方形波ＳｑＷｖ２０と第４方形波ＳｑＷｖ２１との位相差は９０度である。
【００３６】
本実施例では、第１方形波群及び第２方形波群における各方形波の有する各周期の要素の長さは、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルの長さと同一であり、ここで、方形波の各周期の要素は下記の式（５）に従って計算されてもよい。
【００３７】
ＣｙｃｌｅＥｌｍ＝ｆｌｏｏｒ（（ｈｅｉｇｈｔ・ＦＰＳ）／（ｆｌｏｏｒ（ｈｅｉｇｈｔ／２５６）・ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ））        （５）
ここで、ＣｙｃｌｅＥｌｍは方形波の各周期の要素を表し、ＦＰＳはビデオ画像の各秒のフレーム数を表し、ｈｅｉｇｈｔは各フレームの画像の高さを表し、ｆｒｅｑｕｅｎｃｙは方形波の周波数を表す。
【００３８】
本実施例では、第２計算部１０２は、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１方形波ＳｑＷｖ１０及び第２方形波ＳｑＷｖ１１との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算し、第３計算部１０３は、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第３方形波ＳｑＷｖ２０及び第４方形波ＳｑＷｖ２１との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算する。
【００３９】
例えば、第２計算部１０２及び第３計算部１０３は、下記の式（６）及び（７）に従って現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１方形波ＳｑＷｖ１０及び第２方形波ＳｑＷｖ１１との点乗積の絶対値の和、並びに現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第３方形波ＳｑＷｖ２０及び第４方形波ＳｑＷｖ２１との点乗積の絶対値の和を計算してもよい。
【数１】
0006784130.tif 000002
【００４０】
ここで、ｓｕｍ＿Ｓｑｒ＿Ｆ１（ｋ）はｋ番目のフレーム及びｋ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１方形波ＳｑＷｖ１０及び第２方形波ＳｑＷｖ１１との点乗積の絶対値の和を表し、ｓｕｍ＿Ｓｑｒ＿Ｆ２（ｋ）はｋ番目のフレーム及びｋ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルと第３方形波ＳｑＷｖ２０及び第４方形波ＳｑＷｖ２１との点乗積の絶対値の和を表し、ｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）はｋ番目のフレームとｋ−１番目のフレームとの行ベクトルの差分ベクトルを表す。
【００４１】
第２計算部１０２及び第３計算部１０３は下記の式（８）及び（９）に従って、式（６）及び（７）により算出された絶対値の和の平均値、即ち第１平均検出値及び第２平均検出値を計算してもよい。
【数２】
0006784130.tif 000003
【００４２】
ここで、ａｖｅ＿Ｓｑｒ＿Ｆ１（ｋ）はｋ番目のフレームの第１平均検出値を表し、ａｖｅ＿Ｓｑｒ＿Ｆ２（ｋ）はｋ番目のフレームの第２平均検出値を表し、ｎは用いられる現在のフレームの前のフレーム数を表し、ｎは正の整数であり、ｓｕｍ＿Ｓｑｒ＿Ｆ１（ｉ）はｉ番目のフレーム及びｉ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１方形波ＳｑＷｖ１０及び第２方形波ＳｑＷｖ１１との点乗積の絶対値の和を表し、ｓｕｍ＿Ｓｑｒ＿Ｆ２（ｉ）はｉ番目のフレーム及びｉ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルと第３方形波ＳｑＷｖ２０及び第４方形波ＳｑＷｖ２１との点乗積の絶対値の和を表し、ｋ−ｎ＋１≦ｉ≦ｋ、ｋ及びｉは正の整数である。
【００４３】
本実施例では、第１平均検出値及び第２平均検出値を算出した後に、第１フリッカ検出部１０４は、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値、並びに第１平均検出値と第２平均検出値との和に基づいて、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出する。以下は、本実施例の第１フリッカ検出部１０４の構成及び現在のフレームのフリッカの検出方法を例示的に説明する。
【００４４】
図３は本発明の実施例１の第１フリッカ検出部１０４の構成を示す図である。図３に示すように、第１フリッカ検出部１０４は第１検出部３０１及び第２検出部３０２を含む。
【００４５】
第１検出部３０１は、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きいという所定条件を満たしている場合に、ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在すると決定する。
【００４６】
第２検出部３０２は、該所定条件を満たしていない場合に、ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在しないと決定する。
【００４７】
本実施例では、第１閾値及び第２閾値は実際の要求に応じて設定されてもよく、本発明の実施例はその数値に限定されない。
【００４８】
図４は本発明の実施例１の第１検出部３０１の構成を示す図である。図４に示すように、第１検出部３０１は、第３検出部４０１及び第４検出部４０２を含む。
【００４９】
第３検出部４０１は、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値が第２平均検出値よりも大きい場合に、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第１周波数であると決定する。
【００５０】
第４検出部４０２は、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値が第２平均検出値よりも小さい場合に、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第２周波数であると決定する。
【００５１】
例えば、第２フリッカ検出部１０４は、下記の式（１０）に従って現在のフレーム（ｋ番目のフレーム）のフリッカを検出してもよい。
【数３】
0006784130.tif 000004
【００５２】
ここで、ＦＬＦＤ（ｋ）はｋ番目のフレームのフリッカ周波数を表し、ｍａｘ＿Ｓｑｒ（ｋ）はｋ番目のフレームの第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値を表し、ｓｕｍ＿Ｓｑｒ（ｋ）はｋ番目のフレームの第１平均検出値と第２平均検出値との和を表し、ＴｈｒｅＭＡＸは第１閾値を表し、ＴｈｒｅＳＵＭは第２閾値を表し、ｎｏｎｅはフリッカなしを表す。
【００５３】
本実施例では、第１閾値ＴｈｒｅＭＡＸ及び第２閾値ＴｈｒｅＳＵＭは実際の要求に応じて設定されてもよく、例えば第１閾値ＴｈｒｅＭＡＸは７であり、第２閾値ＴｈｒｅＳＵＭは２である。本発明の実施例は閾値の具体的な数値に限定されない。
【００５４】
本実施例では、フリッカ検出装置１００は、動き検出部１０５及び第４計算部１０６をさらに含んでもよい。
【００５５】
動き検出部１０５は、ビデオ画像の現在のフレームの動き状態を検出する。
【００５６】
第４計算部１０６は、ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、第１平均検出値及び第２平均検出値を計算するための、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算する。
【００５７】
本実施例では、動き検出部１０５及び第４計算部１０６はオプションの構成部であり、図１において破線ボックスで示されている。
【００５８】
このように、動き状態に基づいて隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算することで、撮像装置が揺れている場合であっても正確な検出を行うことができ、動きの許容度を向上できる。
【００５９】
本実施例では、動き検出部１０５は従来方法を用いて現在のフレーム（ｋ番目のフレーム）の動き状態を検出してもよい。例えば、下記の式（１１）及び（１２）に従って現在のフレームの動き状態を検出してもよい。
【数４】
0006784130.tif 000005
【００６０】
ここで、ｍｏｔｉｏｎ＿ｆｒａｍｅ（ｋ）はｋ番目のフレームの動き状態を表し、１は動きありを表し、０は動きなしを表し、Ｔｈｒｅ＿ｍｄｆは所定閾値を表し、例えばＴｈｒｅ＿ｍｄｆ＝１、ｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）はｋ番目のフレームの画像とｋ−１番目のフレームの画像との行ベクトルの差分ベクトルを表し、ｍｅａｎ（）は平均値を求める関数を表し、ａｂｓ（）は絶対値を求める関数を表す。
【００６１】
第４計算部１０６は、ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、第１平均検出値及び第２平均検出値を計算するための、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算する。
【００６２】
図５は本発明の実施例１の第４計算部１０６の構成を示す図である。図５に示すように、第４計算部１０６は、除去部５０１、第５計算部５０２及び第６計算部５０３を含む。
【００６３】
除去部５０１は、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去する。
【００６４】
第５計算部５０２は、隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと、前フレームの一部の画素の除去された、後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと同一の長さの各平均値行ベクトルとの合致度を計算する。
【００６５】
第６計算部５０３は、隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトル、及び合致度が最も高い、前フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルに基づいて、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを計算する。
【００６６】
以下は、ｋ番目のフレームとｋ−１番目のフレームとの行ベクトルの差分ベクトルｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）の再計算を一例にして説明する。
【００６７】
図６は本発明の実施例１のｋ番目のフレーム及びｋ−１番目のフレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルを示す図である。図６に示すように、ｋ番目のフレームの平均値行ベクトルｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）について、所定の比率で先頭及び末尾の一部の画素を除去し、一部の画素が除去された平均値行ベクトルの長さはＭＳ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗであり、ｋ−１番目のフレームの平均値行ベクトルｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ−１）について、一部の画素が除去された後の長さＭｔ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗがＭＳ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗに等しい候補の平均値行ベクトルは複数ある。
【００６８】
本実施例では、第５計算部５０２は、これらの候補の平均値行ベクトルとＭＳ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗとの合致度を計算し、例えば下記の式（１３）に従って合致度を計算してもよい。
【００６９】
ｍａｔｃｈｉｎｇＲａｔｅ＝ｓｕｍ（ａｂｓ（ＭＳ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ−Ｍｔ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ））        （１３）
ここで、ｍａｔｃｈｉｎｇＲａｔｅは合致度を表し、ＭＳ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗは一部の画素が除去されたｋ番目のフレームの平均値行ベクトルを表し、Ｍｔ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗは一部の画素が除去されたｋ−１番目のフレームの平均値行ベクトルを表し、ａｂｓ（）は絶対値を求める関数を表し、ｓｕｍ（）は和を求める関数を表す。
【００７０】
ｋ−１番目のフレームの全ての候補の平均値行ベクトルの合致度を算出した後に、合致度の最も高い候補の平均値行ベクトルをＭＭ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗとして決定し、第６計算部５０３は、該決定されたＭＭ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗ及びＭＳ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗに基づいて、ｋ番目のフレームとｋ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）を再計算する。例えば、下記の式（１４）及び（１５）に従ってｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）を再計算してもよい。
【００７１】
ｄｉｆｆ＿ｆｒａｍｅ＿ＭＭ（ｋ）＝ＭＳ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗ−ＭＭ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗ        （１４）
ｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）＝ｄｉｆｆ＿ｆｒａｍｅ＿ＭＭ（ｋ）−ｍｅａｎ（ｄｉｆｆ＿ｆｒａｍｅ＿ＭＭ（ｋ））        （１５）
ここで、ｄｉｆｆ＿ｍｅａｎ＿ｒｏｗ（ｋ）は再計算されたｋ番目のフレームとｋ−１番目のフレームの行ベクトルの差分ベクトルを表し、ＭＳ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗはｋ番目のフレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルを表し、ＭＭ＿Ｍｅａｎ＿ｒｏｗは合致度の最も高いｋ−１番目のフレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルを表す。
【００７２】
本実施例では、第１計算部１０１、第２計算部１０２、第３計算部１０３及び第１フリッカ検出部１０４は、ビデオ画像の現在のフレームの直前のｍ個のフレームのフリッカをさらに検出してもよく、ｍは１以上の整数であり、例えばｍは１０〜２０の整数である。ここで、直前のｍ個のフレームのフリッカの検出方法は、現在のフレームのフリッカの検出方法と同じであり、ここでその説明が省略される。
【００７３】
フリッカ検出装置１００は、第２フリッカ検出部１０７をさらに含む。
【００７４】
第２フリッカ検出部１０７は、第１周波数及び第２周波数の、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比に基づいて、ビデオ画像のフリッカを検出する。
【００７５】
本実施例では、第２フリッカ検出部１０７はオプションの構成部であり、図１において破線ボックスで示されている。
【００７６】
このように、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームのフリッカを検出し、検出結果デューティ比に基づいてビデオ画像のフリッカを検出することで、検出結果の連続性を向上できる。
【００７７】
以下は、本実施例の第２フリッカ検出部１０７の構成及び検出方法を例示的に説明する。
【００７８】
図７は本発明の実施例１の第２フリッカ検出部１０７の構成を示す図である。図７に示すように、第２フリッカ検出部１０７は、第５検出部７０１、第６検出部７０２及び第７検出部７０３を含む。
【００７９】
第５検出部７０１は、第１周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、ビデオ画像のフリッカ周波数が第１周波数であると決定する。
【００８０】
第６検出部７０２は、第１周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、ビデオ画像のフリッカ周波数が第２周波数であると決定する。
【００８１】
第７検出部７０３は、第１周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下である場合に、ビデオ画像にフリッカがないと決定する。
【００８２】
図８は本発明の実施例１のビデオ画像のフリッカの検出方法のフローチャートである。図８に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００８３】
ステップ８０１：第１周波数及び第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ１及びＯｃｐ＿Ｆｒｅ２をそれぞれ計算する。
【００８４】
ステップ８０２：Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ１が第３閾値Ｔｈｒｅ＿Ｏｃｐよりも大きいか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合は、ステップ８０３に進み、判断結果が「ＮＯ」の場合は、ステップ８０４に進む。
【００８５】
ステップ８０３：ビデオ画像のフリッカ周波数が第１周波数であると決定する。
【００８６】
ステップ８０４：Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ２が第３閾値Ｔｈｒｅ＿Ｏｃｐよりも大きいか否かを判断し、判断結果が「ＹＥＳ」の場合は、ステップ８０５に進み、判断結果が「ＮＯ」の場合は、ステップ８０６に進む。
【００８７】
ステップ８０５：ビデオ画像のフリッカ周波数が第２周波数であると決定する。
【００８８】
ステップ８０６：ビデオ画像にフリッカがないと決定する。
【００８９】
本実施例では、第１周波数及び第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ１及びＯｃｐ＿Ｆｒｅ２の計算は従来技術を用いてもよく、例えば、下記の式（１６）及び（１７）に従ってＯｃｐ＿Ｆｒｅ１及びＯｃｐ＿Ｆｒｅ２を計算してもよい。
【００９０】
Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ１＝ｌｅｎ＿Ｆｒｅ１／ＢＬ        （１６）
Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ２＝ｌｅｎ＿Ｆｒｅ２／ＢＬ        （１７）
ここで、Ｏｃｐ＿Ｆｒｅ１及びＯｃｐ＿Ｆｒｅ２は第１周波数及び第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比をそれぞれ表し、ｌｅｎ＿Ｆｒｅ１及びｌｅｎ＿Ｆｒｅ２はｍ＋１個のフレームにおける検出結果が第１周波数及び第２周波数である回数をそれぞれ表し、ＢＬはフレーム総数、即ちｍ＋１を表す。
【００９１】
本実施例では、第３閾値は実際の要求に応じて設定されてもよく、例えば第３閾値は０．６である。
【００９２】
上記実施例によれば、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各隣接フレームのペアについて取得された平均検出値に基づいてビデオ画像におけるフリッカを検出することで、フリッカを効率的に検出でき、正確な検出結果を取得できる。
【００９３】
＜実施例２＞
本発明の実施例は電子機器をさらに提供し、図９は本発明の実施例２の電子機器の構成を示す図である。図９に示すように、電子機器９００はフリッカ検出装置９０１を含み、フリッカ検出装置９０１の構成及び機能は実施例１に記載されたものと同様であり、ここでその説明が省略される。
【００９４】
本実施例では、該電子機器は例えばデジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、スマートフォン等の画像捕集機能を有する機器である。
【００９５】
図１０は本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。図１０に示すように、電子機器１０００は、中央処理装置１００１及び記憶装置１００２を含んでもよく、記憶装置１００２は中央処理装置１００１に接続される。なお、該図は単なる例示的なものであり、電気通信機能又は他の機能を実現するように、他の種類の構成を用いて、該構成を補充又は代替してもよい。
【００９６】
図１０に示すように、電子機器１０００は、入力部１００３、ディスプレイ１００４及び電源１００５をさらに含んでもよい。
【００９７】
１つの態様では、実施例１のフリッカ検出装置の機能は中央処理装置１００１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置１００１は、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算し、ｎは１以上の整数であり、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算し、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算し、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値、並びに第１平均検出値と第２平均検出値との和に基づいて、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出してもよい。
【００９８】
ここで、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値、並びに第１平均検出値と第２平均検出値との和に基づいて、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出するステップは、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きいという所定条件を満たしている場合に、ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在すると決定するステップと、所定条件を満たしていない場合に、ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在しないと決定するステップと、を含む。
【００９９】
ここで、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きいという所定条件を満たしている場合に、ビデオ画像の現在のフレームにフリッカが存在すると決定するステップは、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値が第２平均検出値よりも大きい場合に、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第１周波数であると決定するステップと、第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値が第１閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値と第２平均検出値との和が第２閾値よりも大きく、且つ第１平均検出値が第２平均検出値よりも小さい場合に、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカ周波数が第２周波数であると決定するステップと、を含む。
【０１００】
ここで、ｎは２〜４の整数である。
【０１０１】
ここで、中央処理装置１００１は、ビデオ画像の現在のフレームの動き状態を検出し、ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、第１平均検出値及び第２平均検出値を計算するための、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算する。
【０１０２】
ここで、ビデオ画像の現在のフレームが動いている場合に、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去し、第１平均検出値及び第２平均検出値を計算するための、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを再計算するステップは、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各フレームの平均値行ベクトルの一部の画素を除去するステップと、隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと、前フレームの一部の画素の除去された、後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルと同一の長さの各平均値行ベクトルとの合致度を計算するステップと、隣接フレームのうち後フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトル、及び合致度が最も高い、前フレームの一部の画素の除去された平均値行ベクトルに基づいて、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルを計算するステップと、を含む。
【０１０３】
ここで、中央処理装置１００１は、ビデオ画像の現在のフレームの直前のｍ個のフレームのフリッカを検出し、ｍは１以上の整数であり、第１周波数及び第２周波数の、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比に基づいて、ビデオ画像のフリッカを検出する。
【０１０４】
ここで、第１周波数及び第２周波数の、現在のフレーム及び直前のｍ個のフレームの合計ｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比に基づいて、ビデオ画像のフリッカを検出するステップは、第１周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、ビデオ画像のフリッカ周波数が第１周波数であると決定するステップと、第１周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値よりも大きい場合に、ビデオ画像のフリッカ周波数が第２周波数であると決定するステップと、第１周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下であり、且つ第２周波数のｍ＋１個のフレームにおける検出結果デューティ比が第３閾値以下である場合に、ビデオ画像にフリッカがないと決定するステップと、を含む。
【０１０５】
もう１つの態様では、実施例１のフリッカ検出装置は中央処理装置１００１とそれぞれ構成されてもよく、例えばフリッカ検出装置は中央処理装置１００１に接続されたチップであり、中央処理装置１００１の制御により文書画像の向き検出装置の機能を実現してもよい。
【０１０６】
本実施例における電子機器１０００は、図１０に示されている全ての構成部を含まなくてもよい。
【０１０７】
図１０に示すように、中央処理装置１００１は、コントローラ又は操作制御部とも称され、マイクロプロセッサ又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでもよく、中央処理装置１００１は入力を受信し、電子機器１０００の各部の操作を制御する。
【０１０８】
記憶装置１００２は、例えばバッファ、フラッシュメモリ、ハードディスク、移動可能な媒体、発揮性メモリ、不発揮性メモリ、又は他の適切な装置の１つ又は複数であってもよい。また、中央処理装置１００１は、記憶装置１００２に記憶されたプログラムを実行し、情報の記憶又は処理などを実現してもよい。他の部材は従来技術に類似するため、ここでその説明が省略される。電子機器１０００の各部は、本発明の範囲から逸脱することなく、特定のハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせによって実現されてもよい。
【０１０９】
上記実施例によれば、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各隣接フレームのペアについて取得された平均検出値に基づいてビデオ画像におけるフリッカを検出することで、フリッカを効率的に検出でき、正確な検出結果を取得できる。
【０１１０】
＜実施例３＞
本発明の実施例は、実施例１のフリッカ検出装置に対応するフリッカ検出方法をさらに提供する。図１１は本発明の実施例３のフリッカ検出方法のフローチャートである。図１１に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【０１１１】
ステップ１１０１：ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームの平均値行ベクトルに基づいて、ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルをそれぞれ計算する。ｎは１以上の整数である。
【０１１２】
ステップ１１０２：ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第１周波数を有する第１方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第１平均検出値として計算する。
【０１１３】
ステップ１１０３：ビデオ画像の現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルと第２周波数を有する第２方形波群のうち全ての方形波との点乗積の絶対値の和の平均値を、現在のフレームの第２平均検出値として計算する。
【０１１４】
ステップ１１０４：第１平均検出値及び第２平均検出値のうち最大値、並びに第１平均検出値と第２平均検出値との和に基づいて、ビデオ画像の現在のフレームのフリッカを検出する。
【０１１５】
本実施例では、隣接フレームの行ベクトルの差分ベクトルの計算方法、第１平均検出値及び第２平均検出値の計算方法、並びに第１平均検出値及び第２平均検出値に基づくフリッカの検出方法は実施例１の記載内容と同様であり、ここでその説明が省略される。
【０１１６】
上記実施例によれば、現在のフレーム及び直前のｎ個のフレームのうち各隣接フレームのペアについて取得された平均検出値に基づいてビデオ画像におけるフリッカを検出することで、フリッカを効率的に検出でき、正確な検出結果を取得できる。
【０１１７】
本発明の実施例は、フリッカ検出装置又は電子機器においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、実施例３に記載のフリッカ検出方法を該フリッカ検出装置又は電子機器において実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【０１１８】
本発明の実施例は、コンピュータに、実施例３に記載のフリッカ検出方法をフリッカ検出装置又は電子機器において実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【０１１９】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムはロジック部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気的ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等にさらに関する。
【０１２０】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【図１】
0006784130.tif 000006
【図２】
0006784130.tif 000007
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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