(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータであるゲイン値又は露光時間が大きくなるほど、第１判定閾値および第２判定閾値を大きくし、前記ゲイン値又は前記露光時間が小さくなるほど、前記第１判定閾値および前記第２判定閾値を小さくするステップと、
前記差分が前記第１判定閾値よりも大きい場合、その差分に対応する領域を前記画像情報における動き領域として判別するステップと、
前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする動き検出プログラム。
【請求項２】
複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータであるゲイン値又は露光時間が大きくなるほど、第２判定閾値を大きくし、前記ゲイン値又は前記露光時間が小さくなるほど、前記第２判定閾値を小さくするステップと、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする動き検出プログラム。
【請求項３】
複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータであるゲイン値又は露光時間が大きくなるほど、第１判定閾値および第２判定閾値を大きくし、前記ゲイン値又は前記露光時間が小さくなるほど、前記第１判定閾値および前記第２判定閾値を小さくするステップと、
前記差分が前記第１判定閾値よりも大きい場合、その差分に対応する領域を前記画像情報における動き領域として判別するステップと、
前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、
を含むことを特徴とする動き検出方法。
【請求項４】
複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータであるゲイン値又は露光時間が大きくなるほど、第２判定閾値を大きくし、前記ゲイン値又は前記露光時間が小さくなるほど、前記第２判定閾値を小さくするステップと、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、
を含むことを特徴とする動き検出方法。
【請求項５】
複数の画像情報の間の差分を算出する差分検出手段と、
前記画像情報の撮影時パラメータであるゲイン値又は露光時間が大きくなるほど、第１判定閾値および第２判定閾値を大きくし、前記ゲイン値又は前記露光時間が小さくなるほど、前記第１判定閾値および前記第２判定閾値を小さくする閾値設定手段と、
前記差分が前記第１判定閾値よりも大きい場合、その差分に対応する領域を前記画像情報における動き領域として判別する第１の判定手段と、
前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定する第２の判定手段と、
を含むことを特徴とする動き検出装置。
【請求項６】
複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータであるゲイン値又は露光時間が大きくなるほど、第２判定閾値を大きくし、前記ゲイン値又は前記露光時間が小さくなるほど、前記第２判定閾値を小さくする閾値設定手段と、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする動き検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動き検出技術に関し、たとえば、連続して撮影された複数の画像情報の差分に基づいて、画像情報内の動きを検出する技術、さらには、検出された動き領域を用いた画像処理等に適用して有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ、デジタルカメラ機能を備えたパーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Asistant）、携帯電話等の電子装置の広範な普及に伴い、撮影された画像情報内における動き検出は、様々な画像処理、画像監視、等の用途を実現する上で重要な技術となっている。
【０００３】
このような画像内の動き検出は、基本的に画像を構成する画素や、複数の画素からなる画素ブロックの輝度や色みの差分を用いて行う。
しかし、この方法では、二つの画像に含まれるノイズ領域が、動きと誤検出される可能性がある。このため、従来では、以下のような動き検出技術が提案されている。
【０００４】
たとえば、特許文献１には、検出対象の映像信号に含まれるノイズを検出するノイズ検出手段と、検出されたノイズ量に応じて動き検出出力を制御する制御手段を備え、ノイズ量が大きい場合には動き検出出力を抑止することで、ノイズを動きとして誤検出することを防止しようとする検出装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、フィールドあるいはフレーム相関を利用したフィールド／フレーム遅延によってノイズ除去を行う映像信号の雑音低減回路において、動き検出の出力信号と、入力映像信号の減算のタイミングを、入力映像信号から分離された同期信号と、入力映像信号に無関係なクロック信号とに基づいて実行する技術が開示されている。
【０００６】
しかし、特許文献１および特許文献２の技術では、動き検出の前処理として、処理の重い画像処理である「ノイズ検出」や「ノイズ除去」を行うので、処理の負荷が大きく、処理時間が長くなる、という技術的課題がある。
【０００７】
上述のように、デジタルカメラ機能を備えた小型の電子装置の普及に伴い、当該小型の電子装置に動き検出機能を含むアプリケーションを実装するためには、処理負荷の軽減は、たとえば処理速度向上、電池による連続稼働時間の延長等の観点から重要な技術的課題である。
【特許文献１】特開平７−１３１６８１号公報
【特許文献２】特開平８−４６８２９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、大きな処理負荷を生じることなく、迅速に、正確な動き検出を実現することが可能な技術を提供することにある。
本発明の他の目的は、画像情報に含まれるノイズを動きと誤検出することなく、小さな処理負荷にて、正確な動き検出を行うことが可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の観点は、複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
をコンピュータに実行させる動き検出プログラムを提供する。
【００１０】
本発明の第２の観点は、複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータに基づいて第２判定閾値を設定するステップと、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、をコンピュータに実行させる動き検出プログラムを提供する。
【００１１】
本発明の第３の観点は、複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値および第２判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、
をコンピュータに実行させる動き検出プログラムを提供する。
【００１２】
本発明の第４の観点は、複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
を含む動き検出方法を提供する。
【００１３】
本発明の第５の観点は、複数の画像情報の間の差分を算出する差分検出手段と、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値を決定する閾値設定手段と、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別する判定手段と、
を含む動き検出装置を提供する。
【００１４】
すなわち、本発明では、複数のフレーム（画像情報）間の差分から動きの有無を判定する第１判定閾値を、当該フレームの撮影状況を示す撮影時パラメータに応じて設定するものである。
【００１５】
すなわち、フレーム間の動きを検出する際、フレーム間の差分を用いる方法が一般的に用いられている。その際、差分値だけで判断すると、ノイズを動きと判断してしまう等、誤検出が多い。ノイズ量は、撮影時パラメータによって変動する。そこで、この撮影時パラメータを用いて動き検出の第１閾値を決定することで、フレームの撮影状況に応じて、高精度に動き検出を行うことができる。
【００１６】
撮影時パラメータの中でも、たとえば、露光時間とゲイン値（感度）がノイズ発生に大きく影響する。そこで、これらを用いて第１判定閾値を制御する。
画像のノイズは、カメラのゲイン値が大きいほど多く発生する。その為、ゲイン値が大きくなる暗所で撮影した画像は、フレーム間の差分を取ると、差分値が大きくなってしまい、ノイズを「動きあり」と誤検出してしまう。そこで、ゲイン値が大きい時は、差分検出時の判定閾値を大きくする。これにより、ゲイン値が大きくなるほど、差分値が大きくなければ動きと判定されないようにする。
【００１７】
また、ノイズは、露光時間が長いほど多く発生する。そこで、上述のゲイン値が大きい時と同様、露光時間が長い時は、第１判定閾値を大きくすることで、露光時間が長くなるほど、差分値が大きくなければ動きと判定されないようにする。
【００１８】
これにより、ノイズ部分が動きとして検出されにくくなる。
ゲイン値と露光時間で第１判定閾値を調整しても、完全にはノイズと動きを分離することはできない。
【００１９】
そこで、第１判定閾値と差分値とで動き検出を行った後、動きと誤検出された画素の固まりを除去する必要がある。
本発明では、第１判定閾値で検出された動き領域の周囲に存在する他の動き検出領域の個数の大小を、第２判定閾値と比較して、当該中心の動き領域が、ノイズか否かを判別する。
【００２０】
この時、第１判定閾値の場合と同様に、第２判定閾値を、撮影時パラメータに応じて変化させる。
すなわち、ゲイン値が大きい場合は、第２判定閾値を大きく設定して、第１判定閾値で検出された動き領域の小さな固まり（孤立点）から大きな固まり（孤立点）まで、ノイズとして除去されるようにする。
【００２１】
同様に、露光時間が大きい場合も、第２判定閾値を大きく設定して、第１判定閾値で検出された動き領域の小さな固まり（孤立点）だけでなく、大きな固まり（孤立点）までを、ノイズとして除去する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、大きな処理負荷を生じることなく、迅速に、正確な動き検出を実現することが可能となる。
また、画像情報に含まれるノイズを動きと誤検出することなく、小さな処理負荷にて、正確な動き検出を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１、図２、図３は、本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置の作用の一例を示すフローチャートである。
【００２４】
図４は、本実施の形態の動き検出装置を含む画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
図４に例示されるように、本実施の形態のシステムは、撮像部１０、撮像制御部２０、動き検出部３０を含んでいる。
【００２５】
撮像部１０は、光／電気変換素子等の撮像素子を備えており、撮像制御部２０の制御下で、任意の被写体Ａの画像を撮影する。
撮像制御部２０は、撮像部１０におけるゲイン値（感度）、露光時間等の撮影条件を制御する。すなわち、撮像制御部２０は、ユーザからの撮影条件２１の入力を受けて、撮像部１０の撮影条件を適宜設定する。
【００２６】
撮像部１０で撮影された画像フレーム等の画像データ４０は、撮像制御部２０を介して後段の動き検出部３０に出力される。
本実施の形態の場合、この画像データ４０とともに、当該画像データ４０の感度、露光時間等の撮影条件を示す撮影時パラメータ５０が、動き検出部３０に対して出力される。
【００２７】
動き検出部３０は、フレームメモリ３１、差分検出部３２、閾値設定部３３、動き判定部３４、孤立点ノイズ判定部３５、判定バッファ３６、を含んでいる。
フレームメモリ３１は、たとえば、撮像部１０において時系列に撮影された複数の画像データ４０（画像４１、画像４２）が格納される。
【００２８】
差分検出部３２は、画像４１と画像４２とにおける同一領域（画素単位または、複数の画素からなる画素ブロック単位）の差分値Δａを算出して、動き判定部３４に出力する。
閾値設定部３３は、撮像制御部２０から入力される撮影時パラメータ５０に応じて、第１判定閾値５１、および第２判定閾値５２を算出し、動き判定部３４および孤立点ノイズ判定部３５にそれぞれ出力する。
【００２９】
すなわち、第１判定閾値５１は、露光時間ｔｅに応じて決定される閾値ｄ_exposure、またはゲイン値ｇに応じて決定される閾値ｄ_gainのいずれかからなる。
第２判定閾値５２も、露光時間ｔｅまたはゲイン値ｇに基づいて、閾値Ｉ_exposure、または閾値Ｉ_gainのように決定される。
【００３０】
動き判定部３４は、差分値Δａの大小に応じて、画像４１と画像４２の対応する当該領域が動き領域か否かを判定する。具体的には、第１判定閾値５１と比較し、差分値Δａが第１判定閾値５１よりも大きい場合に動きあり、と判定し、動き判定結果４３を判定バッファ３６に出力する。
【００３１】
判定バッファ３６は、たとえば、動き判定結果４３をビットマップで記録する。たとえば、画像４１と画像４２の画素（ｘ，ｙ）の領域が動き有りと判定された場合には、ビットマップのＭ（ｘ，ｙ）の位置に“１”が、動きなしの場合は“０”が、設定される。
【００３２】
孤立点ノイズ判定部３５は、さらに、動き判定部３４によって動きあり、と判定された画素のＭ（ｘ，ｙ）が、孤立点ノイズか否かを判別し、ノイズと判定された場合には、当該Ｍ（ｘ，ｙ）を動きなし（“０”）にする。
【００３３】
具体的には、後述のように、注目画素のＭ（ｘ，ｙ）に隣接する周囲の８箇所の判定結果を参照して、動きありと判定された画素の個数をカウントし、このカウント値が、第２判定閾値５２（閾値Ｉ_exposureまたは閾値Ｉ_gain）よりも小さい場合には孤立点ノイズと判定して、当該Ｍ（ｘ，ｙ）を、動きなし（“０”）にする、ノイズ除去処理を行う。
【００３４】
なお、本実施の形態の動き検出方法を実現する動き検出部３０は、デジタルカメラ、カメラ付き携帯電話、カメラ付きＰＤＡ、カメラ付きパーソナルコンピュータ等の電子装置（コンピュータ）で実行される動き検出プログラムとして、ソフトウェアで実現することができる。あるいは、ハードウェアにて動き検出装置としても実現できる。さらには、電子装置等のコンピュータに固定的に組み込まれたソフトウェアであるファームウェアとしても実現できる。
【００３５】
以下、本実施の形態の作用の一例について説明する。
本実施の形態の場合、画像４１、画像４２のフレーム間の差分は、輝度成分や色み成分の差分を取ることで行う。例えば、光の三原色ＲＧＢの各成分を用いて行う場合は、以下のような式で差分値Δａを算出する。
【００３６】
【数１】
0004719584.tif 000002
【００３７】
この式（１）において、Ｒ１（ｘ，ｙ）、Ｇ１（ｘ，ｙ）、Ｂ１（ｘ，ｙ）は、画像４１の位置（ｘ，ｙ）の画素におけるＲＧＢ成分値を示す。同様に、Ｒ２（ｘ，ｙ）、Ｇ２（ｘ，ｙ）、Ｂ２（ｘ，ｙ）は、画像４２の位置（ｘ，ｙ）における画素のＲＧＢの各成分の値を示す。
【００３８】
その際、差分値Δａの算出は、画素単位で実施することに限らず、複数の画素の集合からなる画素ブロック等の小領域単位で処理しても構わない。
本実施の形態の場合、差分値Δａを算出した後、動き領域か否かの判定は、上述のように、撮影時パラメータ５０を用いて行う。例えば、撮影時パラメータ５０として露光時間ｔｅまたはゲイン値ｇを用いて、第１判定閾値５１を制御する。
【００３９】
ここでは、ゲイン値ｇを用いた場合について説明する。ゲイン値ｇに応じて閾値ｄ_gain（第１判定閾値５１）を設定する。ゲイン値ｇが大きい画像は、たとえば、暗い画像を感度、すなわちゲイン値ｇ（電気的な増幅率）を大きくして明るくして得られた画像であるため、ノイズが多いことから、閾値ｄ_gainは、ゲイン値ｇが小さい画像に比べ大きい値を設定する必要がある。差分値Δａが閾値ｄ_gainよりも大きい場合は動き領域とする。
【００４０】
すなわち、Δａ（ｘ、ｙ）＞ｄ_gain、の場合に、画素（ｘ、ｙ）は動き領域と判定され、判定バッファ３６のＭ（ｘ，ｙ）には、“１”が設定される。
撮影時パラメータ５０として露光時間ｔｅを用いる場合も、ゲイン値ｇを用いる場合と同様に第１判定閾値５１を設定する。差分値Δａが閾値ｄ_exposure（第１判定閾値５１）よりも大きい場合は、動き領域とする。
【００４１】
すなわち、Δａ（ｘ、ｙ）＞ｄ_exposure、の場合に、画素（ｘ、ｙ）は動き領域と判定される。
上述のように、本実施の形態では、露光時間ｔｅ、ゲイン値ｇ等の撮影時パラメータ５０を用いることで、画像４１と画像４２の差分値Δａから、動き領域をより高精度に決定することができる。
【００４２】
本実施の形態では、動き領域を判定する際、動き判定結果４３を２値化（白黒）して判定バッファ３６に記録する。すなわち、動いている領域は白（Ｍ（ｘ，ｙ）＝１）、動いていない領域は黒（Ｍ（ｘ，ｙ）＝０）とする。図５は、２枚の異なる画像４１、画像４２から動き検出を行なった結果である。人物４３ａと、背景のドット状のノイズ４３ｂが白で、動き領域と判定されていることがわかる。
【００４３】
図５の動き判定領域において、被写体動き（この場合、人物４３ａ）の他に、ノイズ４３ｂを動き領域として検出している。このドットノイズの動き領域は孤立点として存在している。ノイズ４３ｂが多い画像では、大きな固まりのノイズ４３ｂを動き領域と誤検出している可能性がある。
【００４４】
そこで、撮影時パラメータ５０である露光時間ｔｅやゲイン値ｇが大きい時は、大きな固まりの孤立点を除去してもよい。その際、本実施の形態の場合には、大きい固まりだけでなく、小さい固まりの孤立点もノイズの可能性があるので除去する。
【００４５】
本実施の形態の場合には、撮影時パラメータ５０としての、例えば、ゲイン値ｇ、または露光時間ｔｅに応じて、除去する孤立点の大きさを決める。具体的には、図６に例示されるように、動き領域と判定された注目画素（Ｍ（ｘ，ｙ））に隣接する近傍の８個の画素を参照し、隣接する動き領域（Ｍ（ｘ＋α，ｙ＋β）＝１）の画素の個数をカウントする。α、βは１，０，−１のいずれかである。図６の例では、中心の回りの動き領域（白）の個数Ｎは、４個である。
【００４６】
この個数Ｎの値が、第２判定閾値５２以下の場合は、中心に位置するＭ（ｘ，ｙ）を孤立点ノイズと考え、孤立点を除去する（白から黒にする）。ゲイン値ｇ、露光時間ｔｅが大きいほど、ドットノイズも大きくなると考えられるので第２判定閾値５２を大きくする。こうすることで、ノイズが多い画像では、小さな孤立点だけでなく、大きな固まりの孤立点も除去することが可能となる。
【００４７】
このようにして、図５の下側に示された動き判定結果４３の画像に、孤立点除去の処理を加えることで、判定バッファ３６における動き判定結果４３として、図７の右側に例示されるような、実際に動いた人物４３ａの動き情報のみで、ノイズ４３ｂのない、より高精度の動き領域判定結果を得ることができる。
【００４８】
上述した、本実施の形態の作用を、フローチャートにして説明する。
本実施の形態の全体の動作は、図１のフローチャートのようになる。
すなわち、撮像部１０で画像を撮影し（ステップ１０１）、画像データ４０と、対応する撮影時パラメータ５０を得る（ステップ１０２）。
【００４９】
その後、動き判定部３４において、撮影時パラメータ５０を用いて、画像データ４０（画像４１、画像４２）から動き検出を行い、動き判定結果４３を判定バッファ３６に格納する（ステップ１０３）。
【００５０】
さらに、判定バッファ３６に格納された動き判定結果４３から、孤立点ノイズ判定部３５によって孤立点ノイズを除去する（ステップ１０４）。
そして、最終的に判定バッファ３６に残った動き判定結果４３を、任意のアプリケーションに出力する（ステップ１０５）。
【００５１】
図２を参照して、上述のステップ１０３の動き検出処理２００を説明する。
まず、撮影時パラメータ５０に応じて、閾値設定部３３で、閾値ｄ_exposureまたは閾値ｄ_gainを決定する（ステップ２０１）。
【００５２】
次に、画像データ４０の二つのフレーム（画像４１、画像４２）の対応する個々の画素（ｘ，ｙ）の差分値Δａを、差分検出部３２で算出する（ステップ２０２）。
そして、動き判定部３４において、差分値Δａを、閾値ｄ_gainまたは閾値ｄ_exposureを用いて判定する（ステップ２０３）。
【００５３】
そして、差分値Δａ＞閾値ｄ_gain、または差分値Δａ＞閾値ｄ_exposureならば、当該画素（ｘ，ｙ）を動き領域と見なして、動き判定結果４３として、Ｍ（ｘ，ｙ）＝１を判定バッファ３６のビットマップに格納する（ステップ２０４）。
【００５４】
また、差分値Δａ≦閾値ｄ_gain、または差分値Δａ≦閾値ｄ_exposureならば、当該画素（ｘ，ｙ）を動きなしと見なして、動き判定結果４３として、Ｍ（ｘ，ｙ）＝０を判定バッファ３６のビットマップに格納する（ステップ２０５）。
【００５５】
この処理を、画像４１、画像４２の全画素（領域）について実行する（ステップ２０６）。
次に、図３のフローチャートを参照して、上述のステップ１０４の孤立点除去処理３００について説明する。
【００５６】
まず、閾値設定部３３は、撮影時パラメータ５０としての露光時間ｔｅまたはゲイン値ｇに応じて、第２判定閾値５２として、閾値Ｉ_exposureまたは閾値Ｉ_gainを決定して、孤立点ノイズ判定部３５に設定する（ステップ３０１）。
【００５７】
孤立点ノイズ判定部３５は、判定バッファ３６における動き判定結果４３から、Ｍ（ｘ，ｙ）＝１として動きが検出された画素の判定結果を探索し、その周囲の８個について、動き検出の有無の個数Ｎをカウントする（ステップ３０２）。
【００５８】
図６の例では、中心のＭ（ｘ，ｙ）の回りにおいて、Ｍ（ｘ＋１，ｙ）＝０、Ｍ（ｘ＋１，ｙ＋１）＝０、Ｍ（ｘ，ｙ＋１）＝１、Ｍ（ｘ−１，ｙ−１）＝０、Ｍ（ｘ−１，ｙ）＝１、Ｍ（ｘ−１，ｙ−１）＝１、Ｍ（ｘ，ｙ−１）＝１、Ｍ（ｘ＋１，ｙ−１）＝０、の８個のうち、Ｎ＝４個が１（白）で動き有りとカウントされる。
【００５９】
そして、Ｎ＜閾値Ｉ_exposureまたは閾値Ｉ_gain（第２判定閾値５２）の場合には（ステップ３０３）、中心の画素の状態はノイズ４３ｂと見なして、判定バッファ３６のＭ（ｘ，ｙ）＝１から、Ｍ（ｘ，ｙ）＝０に変更して、中心画素を動きなしにする孤立点ノイズ除去を行う（ステップ３０４）。
【００６０】
この処理を、判定バッファ３６内の全画素につい反復する（ステップ３０５）。
以上、述べたように、本実施の形態では、複数の画像４１、画像４２の差分値Δａを第１判定閾値５１と比較して動きの有無を判定する場合に、画像４１、画像４２におけるゲイン値ｇ、露光時間ｔｅ等の撮影時パラメータ５０の値に応じて第１判定閾値５１の値を決定する。
【００６１】
これにより、たとえば、暗い被写体Ａを、感度（ゲイン値ｇ）を大きくして明るく撮影したり、露光時間ｔｅを長くして撮影する場合のように、画像４１、画像４２に比較的ノイズが多く含まれる場合でも、このノイズ起因する動き領域の誤検出を減らし、高精度にフレーム（画像４１、画像４２）間の動きを検出することが可能となる。
【００６２】
また、差分の演算の前に、個々の画像４１、画像４２からノイズを除去する等の負荷の大きな画像処理は不要である。すなわち、処理負荷を大きくすることなく、高精度な動き検出を実現することができる。
【００６３】
したがって、たとえば、携帯電話や小型の電子装置のような比較的非力なハードウェア環境においても、迅速かつ高精度に動き検出を実現することができる。
さらに、動き判定結果４３に含まれる孤立点ノイズの除去において用いられる第２判定閾値５２（閾値Ｉ_exposure、閾値Ｉ_gain）の決定において、ゲイン値ｇ、露光時間ｔｅ等の撮影時パラメータ５０の値を反映させることで、より的確に、動き判定結果４３から孤立点ノイズの除去を行うことができ、動き領域の検出精度がより向上する。
【００６４】
なお，図３に示す孤立点ノイズの除去は，上述した差分による動き判定方法ではない，例えば従来技術による動き判定方法による動き判定結果を用いた結果に対して行ってもよい。この場合には、図１の撮影時パラメータを用いた動き検出ステップ１０３は、図２に示す方法ではなく従来技術を用いて行うことになる。また図４の矢印51は，省略することになる。
【００６５】
次に、本実施の形態の動き検出技術を、手振れ補正における動き領域の検出に応用する場合について説明する。
デジタルカメラでは、比較的短い露光時間ｔｅで連続して撮影された複数の画像４１、画像４２を合成することで高画質を実現する場合がある。
【００６６】
この場合、時間的に前後する複数の画像４１、画像４２の中で被写体の動きがあった場合、合成した画像は「手振れ画像」となってしまう。
このため、画像４１と画像４２の間における被写体の動き領域を検出し、当該領域を除外（手振れ補正）して合成することが考えられる。この動き検出に、上述の本実施の形態の動き検出技術を適用する。
【００６７】
図８は、このような手振れ補正を含む画像処理４００の一例を示すフローチャートである。
まず、被写体を比較的短い露光時間ｔｅで撮影して時系列に複数の画像４１、画像４２を連写する（ステップ４０１）。
【００６８】
この時の、露光時間ｔｅやゲイン値ｇ等の撮影時パラメータ５０を取得する（ステップ４０２）。
次に、画像４１と画像４２の全体の位置合わせを行う（ステップ４０３）。
【００６９】
さらに、上述の本実施の形態の図２、図３のフローチャートに例示したような動き検出処理２００、孤立点除去処理３００を行い、被写体の動き領域を検出する（ステップ４０４）。
【００７０】
そして、動き判定結果４３を保存する（ステップ４０５）。
その後、時間的に後方の画像４２において、動き判定結果４３で動き領域と判定された領域を除外して、画像４１と合成し、合成画像を得る（ステップ４０６）。
【００７１】
この時、本実施の形態の場合には、動き検出処理２００および孤立点除去処理３００により、画像４２における動き領域が正確に検出されているので、当該動き領域を的確に除外して、多重写しの障害等のない高精度な画像合成を行うことが可能になる。
【００７２】
また、動き検出処理２００、孤立点除去処理３００の処理負荷も小さいので、小型の携帯電話やデジタルカメラ等の電子装置において、電池の消耗や処理時間の増大等を懸念することなく、画像合成における手振れ補正を実装することが可能となる。
【００７３】
なお、本発明は、上述の実施の形態に例示した構成に限らず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
たとえば、本発明の動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置は、画像合成に限らず、画像内の被写体の動きを検出することが必要な用途に広く適用することができる。
【００７４】
（付記１）
複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする動き検出プログラム。
（付記２）
複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータに基づいて第２判定閾値を設定するステップと、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする動き検出プログラム。
（付記３）
付記１または付記２記載の動き検出プログラムにおいて、
前記撮影時パラメータは、前記画像情報の撮影に用いられた撮像装置のゲイン値であることを特徴とする動き検出プログラム。
（付記４）
付記１または付記２記載の動き検出プログラムにおいて、
前記撮影時パラメータは、前記画像情報の撮影時における露光時間であることを特徴とする動き検出プログラム。
（付記５）
付記３記載の動き検出プログラムにおいて、
前記第1判定閾値を決定するステップは、前記ゲイン値が大きいときには前記第１判定閾値を大きく設定し、前記ゲイン値が小さいときには前記第１判定閾値を小さく設定することを特徴とする動き検出プログラム。
（付記６）
付記３記載の動き検出プログラムにおいて
前記第２判定閾値を設定するステップは、前記ゲイン値が大きいときには前記第２判定閾値を大きく設定し、前記ゲイン値が小さいときには前記第２判定閾値を小さく設定することを特徴とする動き検出プログラム。
（付記７）
付記４記載の動き検出プログラムにおいて、
前記第1判定閾値を決定するステップは、前記露光時間が長いときには前記第１判定閾値を大きく設定し、前記露光時間が短いときには前記第１判定閾値を小さく設定することを特徴とする動き検出プログラム。
（付記８）
付記４記載の動き検出プログラムにおいて
前記第２判定閾値を設定するステップは、前記露光時間が長いときには前記第２判定閾値を大きく設定し、前記露光時間が短いときには前記第２判定閾値を小さく設定することを特徴とする動き検出プログラム。
（付記９）
付記１記載の動き検出プログラムにおいて、
さらに、複数の前記画像情報の一方から前記動き領域を除去して、他方の前記画像情報と重ね合わせる手振れ補正処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする動き検出プログラム。
（付記１０）
複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値および第２判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする動き検出プログラム。
（付記１１）
複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
を含むことを特徴とする動き検出方法。
（付記１２）
複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータに基づいて第２判定閾値を設定するステップと、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする動き検出方法。
（付記１３）
複数の画像情報の間の差分を算出するステップと、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値および第２判定閾値を決定するステップと、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別するステップと、
前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定するステップと、
を含むことを特徴とする動き検出方法。
（付記１４）
複数の画像情報の間の差分を算出する差分検出手段と、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値を決定する閾値設定手段と、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別する判定手段と、
を含むことを特徴とする動き検出装置。
（付記１５）
複数の画像情報につき、
前記画像情報の撮影時パラメータに基づいて第２判定閾値を設定する閾値設定手段と、
前記複数の画像情報の間の差分に基づき検出された動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする動き検出装置。
（付記１６）
複数の画像情報の間の差分を算出する差分検出手段と、
前記画像情報の撮影時パラメータに応じて、第１判定閾値および第２判定閾値を決定する閾値設定手段と、
前記差分と前記第１判定閾値とに基づいて前記画像情報における動き領域を判別する処理、および前記動き領域の周囲に存在する他の前記動き領域の数と前記第２判定閾値とによって、当該動き領域が孤立したノイズ領域か否かを判定する処理を行う判定手段と、
を含むことを特徴とする動き検出装置。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置の作用の一例を示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置の作用の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置の作用の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施の形態である動き検出装置を含む画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置における動き検出処理の一例を示す概念図である。
【図６】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置における孤立点ノイズ除去処理の原理を示す概念図である。
【図７】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置における孤立点ノイズ除去処理の一例を示す概念図である。
【図８】本発明の一実施の形態である動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置を、画像合成における手振れ補正に適用した場合の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１０  撮像部
２０  撮像制御部
２１  撮影条件
３０  動き検出部
３１  フレームメモリ
３２  差分検出部
３３  閾値設定部
３４  動き判定部
３５  孤立点ノイズ判定部
３６  判定バッファ
４０  画像データ
４１  画像
４２  画像
４３  動き判定結果
４３ａ  人物
４３ｂ  ノイズ
５０  撮影時パラメータ
５１  第１判定閾値
５２  第２判定閾値
Ａ  被写体
ｄ_exposure  閾値（第１判定閾値）
ｄ_gain  閾値（第１判定閾値）
Ｉ_exposure  閾値（第２判定閾値）
Ｉ_gain  閾値（第２判定閾値）
ｇ  ゲイン値（撮影時パラメータ）
ｔｅ  露光時間（撮影時パラメータ）
【図１】
0004719584.tif 000003
【図２】
0004719584.tif 000004
【図３】
0004719584.tif 000005
【図４】
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【図６】
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【図８】
0004719584.tif 000008
【図５】
0004719584.tif 000009
【図７】
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