(57)【要約】      （修正有）【課題】  時系列に連続する複数の画像から、ズームアップ/ダウンしているシーンの画像を特定、その画像に基き、ズーム画像を生成。【解決手段】  画像選択部は動画像データから、連続する２画像データを選択。特徴点抽出部は基準画像の特徴点を抽出。対応点探索部は基準画像の特徴点に基き、対象画像の特徴点に対応する対応点を探索。ズーム率検出部は対応する特徴点と対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出、それらズーム率の分散を算出、その分散が閾値以下の場合、選択した２画像データをズームアップ/ダウンしているシーンの画像データとして特定。ズーム画像生成部は特定された２画像データに基き、画像中心点付近画素は、基準画像または対象画像の画素でズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素は、基準画像の画素と対象画像の画素とを合成して、その合成画素で、ズーム画像の画素を構成して、ズーム画像のデータを生成。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定し、該画像データに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成する画像処理装置であって、
時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する画像選択部と、
選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う特徴点抽出部と、
抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する対応点探索部と、
対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定するズーム率検出部と、
特定された前記２つの画像データに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記基準画像及び前記対象画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記基準画像の画素と前記対象画像の画素とを合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成するズーム画像生成部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定する画像処理装置であって、
時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する画像選択部と、
選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う特徴点抽出部と、
抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する対応点探索部と、
対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定するズーム率検出部と、
を備える画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
前記ズーム率検出部は、画像の中心点から各特徴点までの距離及び各対応点までの距離をそれぞれ取得し、対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、その特徴点及び対応点について取得した前記距離に基づいて、前記ズーム率をそれぞれ検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
前記ズーム率検出部は、さらに、前記ズーム率の平均値を算出すると共に、算出した前記平均値が予め定められた範囲内にある場合には、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定しないことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
時系列に連続する２つの画像のデータに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成する画像処理装置であって、
前記２つの画像のデータに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記２つの画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記２つの画像の画素を合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成するズーム画像生成部を備える画像処理装置。
【請求項６】
請求項１または請求項５に記載の画像処理装置において、
前記ズーム画像生成部は、前記中心点から対象となる画素までの距離に基づいて得られる値が、予め定められた効果閾値以上である場合に、その対象となる画素を前記周辺部にある画素であるとし、それ以外の場合に、その対象となる画素を前記中心点の付近にある画素であるとすることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定し、該画像データに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成するための画像処理方法であって、
（ａ）時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する工程と、
（ｂ）選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う工程と、
（ｃ）抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する工程と、
（ｄ）対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定する工程と、
（ｅ）特定された前記２つの画像データに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記基準画像及び前記対象画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記基準画像の画素と前記対象画像の画素とを合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成する工程と、
を備える画像処理方法。
【請求項８】
時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定するための画像処理方法であって、
（ａ）時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する工程と、
（ｂ）選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う工程と、
（ｃ）抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する工程と、
（ｅ）対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定する工程と、
を備える画像処理方法。
【請求項９】
請求項７または請求項８に記載の画像処理方法において、
前記工程（ｅ）は、画像の中心点から各特徴点までの距離及び各対応点までの距離をそれぞれ取得し、対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、その特徴点及び対応点について取得した前記距離に基づいて、前記ズーム率をそれぞれ検出する工程を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項７または請求項８に記載の画像処理方法において、
前記工程（ｅ）は、さらに、前記ズーム率の平均値を算出すると共に、算出した前記平均値が予め定められた範囲内にある場合には、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定しない工程を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
時系列に連続する２つの画像のデータに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成するための画像処理方法であって、
前記２つの画像のデータに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記２つの画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記２つの画像の画素を合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成する工程を備える画像処理方法。
【請求項１２】
請求項７または請求項１１に記載の画像処理方法において、
前記ズーム画像のデータを生成する工程は、前記中心点から対象となる画素までの距離に基づいて得られる値が、予め定められた効果閾値以上である場合に、その対象となる画素を前記周辺部にある画素であるとし、それ以外の場合に、その対象となる画素を前記中心点の付近にある画素であるとする工程を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定し、該画像データに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成するためのプログラムであって、
（ａ）時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する機能と、
（ｂ）選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う工程と、
（ｃ）抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する機能と、
（ｄ）対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定する機能と、
（ｅ）特定された前記２つの画像データに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記基準画像及び前記対象画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記基準画像の画素と前記対象画像の画素とを合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成する機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項１４】
時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定するためのプログラムであって、
（ａ）時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する機能と、
（ｂ）選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う機能と、
（ｃ）抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する機能と、
（ｅ）対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定する機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項１３または請求項１４に記載のプログラムにおいて、
前記機能（ｅ）は、画像の中心点から各特徴点までの距離及び各対応点までの距離をそれぞれ取得し、対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、その特徴点及び対応点について取得した前記距離に基づいて、前記ズーム率をそれぞれ検出する機能を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項１３または請求項１４に記載のプログラムにおいて、
前記機能（ｅ）は、さらに、前記ズーム率の平均値を算出すると共に、算出した前記平均値が予め定められた範囲内にある場合には、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定しない機能を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
時系列に連続する２つの画像のデータに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成するためのプログラムであって、
前記２つの画像のデータに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記２つの画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記２つの画像の画素を合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成する機能を、コンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項１８】
請求項１３または請求項１７に記載のプログラムにおいて、
前記ズーム画像のデータを生成する機能は、前記中心点から対象となる画素までの距離に基づいて得られる値が、予め定められた効果閾値以上である場合に、その対象となる画素を前記周辺部にある画素であるとし、それ以外の場合に、その対象となる画素を前記中心点の付近にある画素であるとする機能を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
請求項１３ないし請求項１８のうちの任意の１つに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを抽出すると共に、その画像データを用いて、放射状に流れるように表現された静止画像のデータを生成することが可能な画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ビデオカメラなどで撮影して得られた動画像データは、時系列に連続する複数のフレーム画像データ（あるいはフィールド画像データ）で構成されている。また、デジタルカメラなどで連写撮影して得られた連写画像データも、画像ファイルとして互いに独立した、時系列に連続する複数の画像データで構成されている。
【０００３】
このような動画像データや連写画像データを用いて、静止画像のデータを生成する場合、従来技術として、例えば、下記の特許文献１に記載の方法などが知られている。
【０００４】
この特許文献１に記載の方法では、連続する（ｎ＋１）個のフレーム画像データから１つのフレーム画像データを基準フレーム画像データとして選択し、この基準フレーム画像データに対する他のｎ個のフレーム画像データの動きベクトルをそれぞれ算出し、各動きベクトルに基づいて、（ｎ＋１）個のフレーム画像データを合成して、１つの高解像度な静止画像データを生成していた。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２４４８５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来技術においては、特に、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像について、中心から周辺へ向かってまたは周辺から中心へ向かって放射状に流れるように表現された静止画像（以下、ズーム画像という）のデータを生成することについては、何ら考慮されていなかった。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、このような従来技術の状況を鑑み、動画像データや連写画像データなどを構成する時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定すると共に、その画像データに基づいて、ズーム画像のデータを生成することが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第１の画像処理装置は、時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定し、該画像データに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成する画像処理装置であって、
時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する画像選択部と、
選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う特徴点抽出部と、
抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する対応点探索部と、
対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定するズーム率検出部と、
特定された前記２つの画像データに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記基準画像及び前記対象画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記基準画像の画素と前記対象画像の画素とを合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成するズーム画像生成部と、
を備えることを要旨とする。
【０００９】
このように、本発明の第１の画像処理装置では、選択した２つの画像データについて、特徴点と対応点を導き出してズーム率を検出し、それらズーム率の分散または標準偏差が閾値以下である場合に、その２つの画像データをズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データとして特定している。従って、時系列に連続する複数の画像データの中から、上記シーンの画像データを自動的に特定することができる。
【００１０】
また、特定された２つの画像データに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、基準画像及び対象画像のうち、何れか一方の画像の画素でズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、基準画像の画素と対象画像の画素とを合成して、その合成により得られた画素で、ズーム画像の画素を構成することより、ズーム画像のデータを生成しているようにしている。従って、特定されたそれら画像データを用いて、周辺部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを容易に生成することができる。
【００１１】
なお、本明細書において、「時系列に連続する複数の画像データ」及び「連続する２つの画像データ」としては、時間的に見て、連続するそれら画像データの間に、別の画像データが存在する場合を排除するものではない。
【００１２】
本発明の第２の画像処理装置は、時系列に連続する複数の画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定する画像処理装置であって、
時系列に連続する前記複数の画像データの中から、連続する２つの画像データを順次選択する画像選択部と、
選択した前記２つの画像データをそれぞれ基準画像のデータ及び対象画像のデータとし、前記基準画像について、特徴点の抽出を行う特徴点抽出部と、
抽出した前記基準画像における特徴点に基づいて、前記対象画像において、それら特徴点にそれぞれ対応する対応点を探索する対応点探索部と、
対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、ズーム率をそれぞれ検出して、それらズーム率の分散または標準偏差を算出し、算出した前記分散または標準偏差が予め定められた閾値以下である場合に、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定するズーム率検出部と、
を備えることを要旨とする。
【００１３】
このように、本発明の第２の画像処理装置においても、第１の画像処理装置の場合と同様に、選択した２つの画像データについて、特徴点と対応点を導き出してズーム率を検出し、それらズーム率の分散または標準偏差が閾値以下である場合に、その２つの画像データをズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データとして特定しているので、時系列に連続する複数の画像データの中から、上記シーンの画像データを自動的に抽出することができる。
【００１４】
本発明の画像処理装置において、前記ズーム率検出部は、画像の中心点から各特徴点までの距離及び各対応点までの距離をそれぞれ取得し、対応する前記特徴点と前記対応点との組み合わせ毎に、その特徴点及び対応点について取得した前記距離に基づいて、前記ズーム率をそれぞれ検出することが好ましい。
【００１５】
このように構成することにより、対応する特徴点と対応点との組み合わせ毎に、ズーム率を容易に検出することができる。
【００１６】
本発明の画像処理装置において、前記ズーム率検出部は、さらに、前記ズーム率の平均値を算出すると共に、算出した前記平均値が予め定められた範囲内にある場合には、選択した前記２つの画像データを、前記シーンの画像データとして特定しないことが好ましい。
【００１７】
このように構成することにより、ズームアップまたはズームダウンしていないシーンを効果的に排除することができる。
【００１８】
本発明の第３の画像処理装置は、時系列に連続する２つの画像のデータに基づいて、画像の一部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを生成する画像処理装置であって、
前記２つの画像のデータに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、前記２つの画像のうち、何れか一方の画像の画素で前記ズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、前記２つの画像の画素を合成して、その合成により得られた画素で、前記ズーム画像の画素を構成することより、前記ズーム画像のデータを生成するズーム画像生成部を備えることを要旨とする。
【００１９】
このように、本発明の第３の画像処理装置においても、第１の画像処理装置の場合と同様に、２つの画像データに基づいて、画像の中心点の付近にある画素については、基準画像及び対象画像のうち、何れか一方の画像の画素でズーム画像の画素を構成し、画像の周辺部にある画素については、基準画像の画素と対象画像の画素とを合成して、その合成により得られた画素で、ズーム画像の画素を構成することより、ズーム画像のデータを生成しているようにしているので、それら画像データを用いて、周辺部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを容易に生成することができる。
【００２０】
本発明の画像処理装置において、前記ズーム画像生成部は、前記中心点から対象となる画素までの距離に基づいて得られる値が、予め定められた効果閾値以上である場合に、その対象となる画素を前記周辺部にある画素であるとし、それ以外の場合に、その対象となる画素を前記中心点の付近にある画素であるとすることが好ましい。
【００２１】
このように構成することにより、対象となる画素が画像の中心点の付近にあるのか、画像の周辺部にあるかを容易に判別することができる。
【００２２】
なお、本発明は、上記した画像処理装置などの装置発明の態様に限ることなく、画像処理方法などの方法発明としての態様で実現することも可能である。さらには、それら方法や装置を構築するためのコンピュータプログラムとしての態様や、そのようなコンピュータプログラムを記録した記録媒体としての態様や、上記コンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号など、種々の態様で実現することも可能である。
【００２３】
また、本発明をコンピュータプログラムまたはそのプログラムを記録した記録媒体等として構成する場合には、上記装置の動作を制御するプログラム全体として構成するものとしてもよいし、本発明の機能を果たす部分のみを構成するものとしてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．装置の構成：
Ｂ．処理の内容：
Ｂ−１．画像特定処理：
Ｂ−２．ズーム画像生成処理：
Ｃ．実施例の効果：
Ｄ．変形例：
【００２５】
Ａ．装置の構成：
図１は本発明の一実施例としての画像処理装置を示すブロック図である。図１に示す画像処理装置１００は、パーソナルコンピュータで構成されており、コンピュータ本体１０２と、そのコンピュータ本体１０２に接続される入力装置であるキーボード１１０，ポインティングデバイス１１２と、同じくコンピュータ本体１０２に接続される出力装置であるモニタ１１４と、同じくコンピュータ本体１０２に接続される印刷装置であるプリンタ１１６と、を備えている。
【００２６】
このうち、コンピュータ本体１０２は、プログラムに従って種々の処理や制御を行なうためのＣＰＵ１０４と、プログラムを記憶したり、処理中に得られたデータなどを記憶したりするためのメモリ１０６と、各種プログラムや各種データを格納するためのハードディスク装置１０８と、各構成要素との間でデータや信号の受け渡しを行うＩ／Ｏ回路部１１８と、ＵＳＢケーブルを介してプリンタ１１６との間でデータのやり取りを行うUSBインターフェイス（Ｉ／Ｆ）回路部１２０と、ネットワーク２００上にあるサーバなどとの間でデータのやり取りを行うネットワークＩ／Ｆ回路部１２２と、を備えており、各部は互いにバスを介して接続されている。
【００２７】
なお、コンピュータ本体１０２は、この他、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置やＰＣカードＩ／Ｆ回路部などを備えていてもよい。また、Ｉ／Ｆ回路部１２０，１２２とともに、あるいは、Ｉ／Ｆ回路部１２０，１２２に代えて、IEEE1394Ｉ／Ｆ回路部や、BluetoothＩ／Ｆ回路部や、SCSIＩ／Ｆ回路部や、パラレルＩ／Ｆ回路部や、シリアルＩ／Ｆ回路部や、IEEE802.11Ｉ／Ｆ回路部などを備えるようにしてもよい。
【００２８】
また、ＣＰＵ１０４は、メモリ１０６に格納されているプログラムのうち、画像処理プログラムを実行することより、後述するような画像選択部１４２，特徴点抽出部１４３，対応点探索部１４４，ズーム率検出部１４５，ズーム画像生成部１４６，ユーザインターフェイス部１４８として機能する。なお、上記画像処理プログラムは、アプリケーションプログラムで構成されるが、その一部をオペレーティングシステムプログラムによって構成するようにしてもよい。
【００２９】
また、本実施例において、画像選択部１４２は請求項における画像選択部に、特徴点抽出部１４３は請求項における特徴点抽出部に、対応点探索部１４４は請求項における対応点探索部に、ズーム率検出部１４５は請求項におけるズーム率検出部に、ズーム画像生成部１４６は請求項におけるズーム画像生成部に、それぞれ相当する。
【００３０】
本実施例では、上記した画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭに記録された形態で提供され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置（図示せず）により読み取られることによって、コンピュータ本体１０２内に取り込まれる。取り込まれたプログラムは、ハードディスク装置１０８に転送され、その後、起動時などにメモリ１０６に転送される。このように、本実施例では、プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する「記録媒体」としてＣＤ−ＲＯＭを利用することを述べたが、その他にも、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ、メモリカード、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置等の、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。また、上記画像処理プログラムは、このような記録媒体に記録された形態で提供される他、ネットワーク２００を介して、プログラムを供給するプログラムサーバ（図示せず）からコンピュータ本体１０２内に取り込むようにしてもよい。
【００３１】
一方、ハードディスク装置１０８には、動画像データや、連写画像データや、それらデータから生成される静止画像データなど、各種画像データを格納する画像データベース部１３２が構築されている。
【００３２】
Ｂ．処理の内容：
それでは、図１に示す画像処理装置１００における処理の内容について説明する。本実施例の画像処理装置１００は、例えば、動画像の再生中に、ユーザが所望のシーンを指定すると、そのシーンの近傍から最適な２枚のフレーム画像を抽出し、その抽出したフレーム画像を用いて、ズーム画像を生成するものである。
【００３３】
まず、ＣＰＵ１０４によって、上記した画像処理プログラムが実行されると、ユーザインターフェイス部１４８は、モニタ１１４にデータ選択ウインドウ（図示せず）を表示させる。そこで、ユーザが、ポインティングデバイス１１２を操作して、例えば、画像データベース部１３２に格納されている画像データの中から、例えば、所望の動画像データを選択すると、ユーザインターフェイス部１４８は、その動画像データを読み出して、メモリ１０６に書き込む。
【００３４】
次に、ユーザインターフェイス部１４８は、モニタ１１４に、データ選択ウインドウに代えて、画像表示ウインドウ（図示せず）を表示させる。そして、ユーザが、ポインティングデバイス１１２を操作して、画像表示ウインドウ内に配置されている再生ボタンを押すと、ユーザインターフェイス部１４８は、メモリ１０６に書き込んだ動画像データを再生し、画像表示ウインドウ内に表示させる。画像表示ウインドウ内には、再生ボタンの他、停止ボタン、早送りボタン、巻き戻しボタン、コマ送りボタン、及びコマ戻しボタンが配置されており、ユーザがポインティングデバイス１１２を操作して、それらボタンを適宜押すと、ユーザインターフェイス部１４８は、その押されたボタンに対応した表示動作を行う。
【００３５】
そこで、例えば、動画像データを再生している際に、ユーザが、ポインティングデバイス１１２を操作して、所望のシーンを指定しようとして、画像表示ウインドウ内に別に配置されているシーン指定ボタンを押すと、ユーザインターフェイス部１４８は、そのタイミングで、画像表示ウインドウ内にその時点で表示されている画像について、動画像データ内における、その表示画像に対応するフレーム画像データの位置を取得して、メモリ１０６に書き込む。フレーム画像データの位置は、フレーム番号ｓとして取得される。
【００３６】
なお、指定するシーンとしては、カメラの位置及び被写体の位置がそれぞれほぼ固定されており、被写体をズームアップまたはズームダウンで撮影したシーンなどが推奨される。
【００３７】
また、表示画像に対応するフレーム画像データのフレーム番号は、ユーザインターフェイス部１４８が、カウンタでカウントすることにより、常に把握されている。
【００３８】
次に、ユーザインターフェイス部１４８は、設定ウインドウ（図示せず）を一時的に表示させ、ユーザに、後述のズーム画像生成の際に用いる効果閾値Ｔｈａを設定させる。
【００３９】
ユーザが、キーボード１１０やポインティングデバイス１１２を操作して、設定ウインドウ内において、効果閾値Ｔｈａを設定すると、ユーザインターフェイス部１４８は、その設定結果をメモリ１０６に書き込み、設定ウインドウを閉じる。
【００４０】
その後、ユーザが、ポインティングデバイス１１２を操作して、ズーム画像を生成しようとして、画像表示ウインドウ内に別に配置されている実行ボタンを押すと、図２に示す画像特定処理が開始され、その後、画像特定処理が終了すると、後述のズーム画像生成処理が開始される。
【００４１】
Ｂ−１．画像特定処理：
図２は本実施例における画像特定処理の処理手順を示すフローチャートである。図２に示す画像特定処理が開始されると、まず、ＣＰＵ１０４によって機能される画像選択部１４２が、動画像データの中から、フレーム番号Ｉのフレーム画像Ｆ（Ｉ）のデータと、そのデータよりも時間的に１つ後のデータである、フレーム番号Ｉ＋１のフレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）のデータと、をそれぞれ選択して抽出し、メモリ１０６に書き込む（ステップＳ１０２）。
【００４２】
初期状態では、画像選択部１４２は、ユーザからの指定により先に取得したフレーム番号ｓを、メモリ１０６から読み出し、そのフレーム番号ｓを、画像選択に用いるフレーム番号Ｉの初期値とする。従って、画像選択部１４２は、フレーム番号ｓのフレーム画像Ｆ（ｓ）のデータと、フレーム番号ｓ＋１のフレーム画像Ｆ（ｓ＋１）のデータと、を選択して、メモリ１０６に書き込むことになる。
【００４３】
なお、以降は、これら２つのフレーム画像Ｆ（Ｉ），Ｆ（Ｉ＋１）のデータに対する一連の処理が完了する毎に、ステップＳ１２０において、画像選択部１４２が、フレーム番号Ｉの値を更新して、順次、フレーム画像のデータを選択することになる。
【００４４】
図３は動画像データから２つのフレーム画像データを選択する選択方法を説明するための説明図である。図３において、横軸は時間軸である。図３では、動画像を構成する複数のフレーム画像が、その時間軸に沿って並んでいる様子を模式的に示している。各フレーム画像の下に記載されている番号は、フレーム番号であり、上に記載されている番号は、フレーム画像データの選択順序を示している。
【００４５】
上述したとおり、ユーザからの指定によって取得したフレーム番号はｓであり、本実施例では、このフレーム番号ｓのフレーム画像を中心として、時間軸に対して左右交互に２つのフレーム画像データを順次選択し、最大で、選択可能範囲内にある２ｅ組のフレーム画像データを選択するようにしている。なお、ｅは、選択可能範囲を表す予め定めされた値である。
【００４６】
具体的には、画像選択部１４２は、フレーム番号Ｉを、ｓを初期値として、ステップＳ１２０において以下の順序で更新する。
Ｉ：ｓ，ｓ−１，ｓ＋１，ｓ−２，ｓ＋２，......，ｓ−ｅ＋２，ｓ＋ｅ−２，ｓ−ｅ＋１，ｓ＋ｅ−１，ｓ−ｅ
【００４７】
このようにフレーム番号Ｉの値を更新することにより、図３に示すごとく、以下の選択順序で、２つのフレーム画像のデータが選択される。
１番目：Ｉ＝ｓ    ；フレーム画像Ｆ（ｓ），Ｆ（ｓ＋１）
２番目：Ｉ＝ｓ−１；フレーム画像Ｆ（ｓ−１），Ｆ（ｓ）
３番目：Ｉ＝ｓ＋１；フレーム画像Ｆ（ｓ＋１），Ｆ（ｓ＋２）
４番目：Ｉ＝ｓ−２；フレーム画像Ｆ（ｓ−２），Ｆ（ｓ−１）
（省略）
２ｅ−２番目：Ｉ＝ｓ−ｅ＋１；フレーム画像Ｆ（ｓ−ｅ＋１），Ｆ（ｓ−ｅ＋２）
２ｅ−１番目：Ｉ＝ｓ＋ｅ−１；フレーム画像Ｆ（ｓ＋ｅ−１），Ｆ（ｓ＋ｅ）
２ｅ    番目：Ｉ＝ｓ−ｅ    ；フレーム画像Ｆ（ｓ−ｅ），Ｆ（ｓ−ｅ＋１）
【００４８】
そして、最終的に、フレーム番号Ｉがｓ＋ｅとなって、選択可能範囲のフレーム画像データについて、全ての選択が完了したら（ステップＳ１１８）、画像選択部１４２は、図２に示す画像特定処理を終了する。
【００４９】
さて、今、前述のステップＳ１０２において、画像選択部１４２が選択した２つのフレーム画像Ｆ（Ｉ），Ｆ（Ｉ＋１）は、図４に示すごとくであるものとする。
【００５０】
図４は選択した２つのフレーム画像の一例を示す説明図である。図４において、（ａ）はフレーム画像Ｆ（Ｉ）を示し、（ｂ）はフレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）を示す。
【００５１】
図４（ｂ）に示すフレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）は、図４（ａ）に示すフレーム画像（Ｆ）よりも時間的に１つ後であるので、これらフレーム画像によって構成される動画像では、被写体をズームアップしていることになる。
【００５２】
なお、ここで、以下、選択した２つのフレーム画像のうち、フレーム画像Ｆ（Ｉ）を基準フレーム画像と呼び、フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）を対象フレーム画像と呼ぶことにする。
【００５３】
以上のような２つのフレーム画像データの選択を終えたら、次に、特徴点抽出部１４３が、選択した２つのフレーム画像のうち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）について、特徴点ＫI（ｎ）の抽出を行う（ステップＳ１０４）。すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）中における被写体の外観的特徴をよく表している特徴点を複数抽出するのである。ここで、抽出される特徴点の個数がＮであれば、ｎ＝１，２，３，...，Ｎである。なお、各特徴点は、必ずしも画素１個分の大きさである必要はなく、複数の画素から構成される領域であっても良い。
【００５４】
具体的には、特徴点抽出部１４３が、ソーベルフィルタその他の輪郭線抽出フィルタを用いて、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）から、点の集合としての輪郭線を抽出する。次に、特徴点抽出部１４３は、抽出された輪郭線としての点の集合から、ＳＲＡ(Side effect resampling Algorithm)その他の再標本化アルゴリズムを用いて特徴点を抽出する。
【００５５】
図５は図４（ａ）に示す基準フレーム画像において抽出した特徴点の一例を示す説明図である。図５において、特徴点は、それぞれ、灰色の丸で示されている。図５に示す例では、被写体である建物における頂点の部分が、それぞれ、外観的特徴を表す特徴点として抽出されている。
【００５６】
なお、このような画像からの特徴点の抽出方法としては、例えば、本出願人により既に出願されている特願２００２−３５３７９０号等に詳細に記載されており、そこに記載されている方法などを用いることができる。
【００５７】
続いて、対応点探索部１４４が、抽出した基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）における特徴点ＫI（ｎ）に基づいて、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）において、それら特徴点ＫI（ｎ）にそれぞれ対応する対応点ＫI+1（ｎ）を探索する（ステップＳ１０６）。すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）における各特徴点ＫI（ｎ）が、ズームアップにより、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）において、それぞれ、どこに移動したかを探索するのである。
【００５８】
具体的には、対応点探索部１４４は、まず、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）における或る特徴点ＫI（ｎ）に対して、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）において、注目点を１つ選択する。次に、対応点探索部１４４は、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）における上記特徴点ＫI（ｎ）の周囲の画素（例えば、３×３の画素または５×５の画素）と、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）における上記注目点の周囲の画素について、中心（すなわち、特徴点または注目点）に対して同じ位置関係にある画素同士の画素値をそれぞれ比較して、各々の画素値の差が所定の閾値以下であるかどうかを判定する。判定の結果、所定の閾値以下であれば、対応点探索部１４４は、その注目点を、上記特徴点ＫI（ｎ）に対応した候補対応点ＮＫI+1（ｎ）として登録し、次の注目点を選択する。こうして、対応点探索部１４４は、次々に注目点を選択して、上記特徴点ＫI（ｎ）に対し、複数の候補対応点ＮＫI+1（ｎ）を見つけ出す。
【００５９】
対応点探索部１４４は、他の特徴点ＫI（ｎ）に対しても、それぞれ、同様にして、複数の候補対応点ＮＫI+1（ｎ）を見つけ出す。
【００６０】
次に、対応点探索部１４４は、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）において、各特徴点ＫI（ｎ）の相互の相対的位置関係を検出する。そして、対応点探索部１４４は、その検出した相対的位置関係と同様の相対的位置関係を、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）において想定し、各特徴点ＫI（ｎ）毎に、それぞれ、その特徴点ＫI（ｎ）に対応する複数の候補対応点ＮＫI+1（ｎ）の中から、想定した上記相対的位置関係に一致するような候補対応点ＮＫI+1（ｎ）を１つずつ選択する。そして、対応点探索部１４４は、こうして、各特徴点ＫI（ｎ）毎に、それぞれ、１ずつ選択した候補対応点ＮＫI+1（ｎ）を、各特徴点ＫI（ｎ）に対応する対応点ＫI+1（ｎ）として決定する。
【００６１】
以上のようにして、対応点探索部１４４は、各特徴点ＫI（ｎ）について、それぞれ、対応点ＫI+1（ｎ）を探索する。
【００６２】
図６は図４（ｂ）に示す対象フレーム画像において探索した対応点の一例を示す説明図である。図６において、対応点は、それぞれ、黒色の丸で示されている。図６に示す例では、図５に示した特徴点に対応して、被写体である建物における頂点の部分が、それぞれ、対応点として探索されている。
【００６３】
なお、このような特徴点に対応する対応点の探索方法としては、例えば、本出願人により既に出願されている特願２００２−２９９７７２号等に詳細に記載されており、そこに記載されている方法などを用いることができる。
【００６４】
ところで、一般に、ズームアップまたはズームダウンしている場合、時系列に連続する各画像において、画像内の各点は、画像の中心点を中心として放射状に移動するという特性がある。従って、この特性を考慮すれば、特徴点ＫI（ｎ）に対応する対応点ＫI+1（ｎ）を、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）においてさらに容易に探索することができる。
【００６５】
例えば、対応点探索部１４４は、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）において、その画像の中心点Ｏから特徴点ＫI（ｎ）を通る直線を求め、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）において、その画像の中心点Ｏから、上記直線と同様の直線を想定し、対応点ＫI+1（ｎ）を探索する範囲を、想定した上記直線上及びその近傍に限定するようにすればよい。
【００６６】
以上のようにしてＮ個全ての特徴点ＫI（ｎ）について、それぞれ、対応点ＫI+1（ｎ）が探索できたら（ｎ＝１，２，３，...，Ｎ）、次に、ズーム率検出部１４５が、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）において、その画像の中心点Ｏから特徴点ＫI（ｎ）までの距離ＲI（ｎ）と、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）において、その画像の中心点Ｏから対応点ＫI+1（ｎ）までの距離ＲI+1（ｎ）と、をそれぞれ取得する（ステップＳ１０８）。基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）における特徴点ＫI（ｎ）の座標及び対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）における対応点ＫI+1（ｎ）の座標は、それぞれ、既知であり、中心点Ｏの座標も既知であるため、それらの距離ＲI（ｎ），ＲI+1（ｎ）は、座標計算によって容易に求めることができる。
【００６７】
図７は図５に示す特徴点と図６に示す対応点の位置関係を示す説明図である。図４に示すフレーム画像の場合、上述したとおり、図４（ａ）に示す基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）に対して図４（ｂ）に示す対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）では、被写体をズームアップしているので、図７に示すように、画像の中心点Ｏ（図示せず）から見て、対応点は特徴点に対し周辺側に位置することになる。
【００６８】
このようにして、Ｎ個全ての特徴点ＫI（ｎ）及び対応点ＫI+1（ｎ）について、画像の中心点Ｏからの距離ＲI（ｎ），ＲI+1（ｎ）を取得したら（ｎ＝１，２，３，...，Ｎ）、次に、ズーム率検出部１４５は、各特徴点ＫI（ｎ），対応点ＫI+1（ｎ）の組み合わせ毎に、取得した画像の中心点Ｏから特徴点ＫI（ｎ）までの距離ＲI（ｎ）と、対応点ＫI+1（ｎ）までの距離ＲI+1（ｎ）と、に基づいて、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）に対する対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）のズーム率Ｚ（ｎ）をそれぞれ検出する（ステップＳ１１０）。
【００６９】
一般に、ズーム率Ｚ（ｎ）は、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）を撮影した時点のズームレンズの焦点距離をＬI（ｎ）とし、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）を撮影した時点のズームレンズの焦点距離をＬI+1（ｎ）とした場合に、式（１）によって表すことができる。
Ｚ（ｎ）＝ＬI+1（ｎ）／ＬI（ｎ）            （１）
【００７０】
一方、図８は基準フレーム画像における特徴点及び対象フレーム画像における対応点の各位置と、基準フレーム画像，対象フレーム画像についての各焦点距離と、の関係を模式的に示した説明図である。図８では、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）とは、それぞれ、各焦点距離ＬI（ｎ），ＬI+1（ｎ）に対応して隔てて配置されている。図８において、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）における特徴点ＫI（ｎ）は、ズームアップによってズームレンズの焦点距離がＬI（ｎ）からＬI+1（ｎ）に変化したことにより、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）では、対応点ＫI+1（ｎ）に移動する。そのため、画像の中心点Ｏから特徴点ＫI（ｎ）までの距離ＲI（ｎ）と、画像の中心点Ｏから対応点ＫI+1（ｎ）までの距離ＲI+1（ｎ）と、の比は、式（２）に示すように、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）についての焦点距離ＬI（ｎ）と、対象フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１）についての焦点距離ＬI+1（ｎ）と、の比に一致する。
ＲI+1（ｎ）／ＲI（ｎ）＝ＬI+1（ｎ）／ＬI（ｎ）        （２）
【００７１】
従って、式（１），（２）に基づいて、ズーム率Ｚ（ｎ）は、画像の中心点Ｏからの距離ＲI（ｎ），ＲI+1（ｎ）を用いて、式（３）に示すように表すことができる。
Ｚ（ｎ）＝ＲI+1（ｎ）／ＲI（ｎ）            （３）
【００７２】
以上のようにして、Ｎ組全ての組み合わせ（特徴点ＫI（ｎ），対応点ＫI+1（ｎ）の組み合わせ）について、ズーム率Ｚ（ｎ）を検出したら（ｎ＝１，２，３，...，Ｎ）、次に、ズーム率検出部１４５は、それらズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖと分散σ2とをそれぞれ算出する（ステップＳ１１２）。
【００７３】
ここで、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１に近いほど、選択した２つのフレーム画像（すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）と対応フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１））の間において、ズームアップもズームダウンもなされていない可能性が高くなる。
【００７４】
従って、ズーム率検出部１４５は、算出したズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖと、予め設定された閾値Ｔｈｂと、を比較して、平均値Ｚｖが、１／Ｔｈｂより大きくＴｈｂより小さいかどうかを判定する（ステップＳ１１４）。但し、閾値Ｔｈｂは、１より大きい値に設定されているものとする（Ｔｈｂ＞１）。
【００７５】
判定の結果、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１／Ｔｈｂより大きくＴｈｂより小さい場合には、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１により近いと言えるので、選択した２つのフレーム画像（すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）と対応フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１））の間で、ズームアップまたはズームダウンがほとんどなされていないと判断できる。
【００７６】
従って、ステップＳ１１８に移行し、画像選択部１４２が、フレーム番号Ｉがｓ＋ｅと等しいか否かを判定して（ステップＳ１１８）、上述したごとく、選択可能範囲内のフレーム画像データについて、全ての選択が完了したかどうかを検出する。そして、全ての選択が完了していたら、上述したごとく、画像選択部１４２は、図２に示す画像特定処理を終了する。
【００７７】
一方、判定の結果、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１／Ｔｈｂ以下であるか、または、Ｔｈｂ以上である場合には、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１から離れていると言えるので、選択した２つのフレーム画像（すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）と対応フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１））の間で、ズームアップまたはズームダウンがなされている可能性が高い。
【００７８】
そこで、次に、ズーム率検出部１４５は、ステップＳ１１２で算出した分散σ2と、予め設定された閾値Ｔｈｃと、を比較して、分散σ2が閾値Ｔｈｃ以下であるかどうかを判定する（ステップＳ１１５）。
【００７９】
判定の結果、分散σ2が閾値Ｔｈｃより大きい場合には、Ｎ組の組み合わせ（特徴点ＫI（ｎ），対応点ＫI+1（ｎ）の組み合わせ）についてそれぞれ算出した各ズーム率Ｚ（ｎ）が、それぞれバラバラの値であると言えるので、選択した２つのフレーム画像（すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）と対応フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１））は、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像でないと判断できる。
【００８０】
従って、ステップ１１８に移行し、画像選択部１４２が、上述したのと同様の処理を行う。
【００８１】
一方、判定の結果、分散σ2が閾値Ｔｈｃ以下である場合には、Ｎ組の組み合わせについてそれぞれ算出したズーム率Ｚ（ｎ）が、各々、一定の値（具体的には平均値Ｚｖ）に揃っていると言える。従って、選択した２つのフレーム画像（すなわち、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）と対応フレーム画像Ｆ（Ｉ＋１））の間では、画像内の各点がその一定のズーム率でズームアップまたはズームダウンして移動したと言えるので、その２つのフレーム画像は、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像であると判断できる。
【００８２】
よって、ズーム率検出部１４５は、その選択している２つのフレーム画像を、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像であると特定すべく、基準フレーム画像Ｆ（Ｉ）のフレーム番号Ｉと、算出したズーム率の平均値Ｚｖと、をそれぞれメモリ１０６の特定の領域に保存する（ステップＳ１１６）。そして、選択可能範囲内のフレーム画像データの全てについて、選択が完了していなくても、画像選択部１４２は、図２に示す画像特定処理を終了する。
【００８３】
Ｂ−２．ズーム画像生成処理：
以上のようにして、画像特定処理が終了すると、次に、ズーム画像生成処理が開始される。このズーム画像生成処理では、画像特定処理で特定した２つのフレーム画像（基準フレーム画像と対象フレーム画像）を用いて、ズーム画像を生成する。なお、ここで、画像の水平方向をｘ方向、垂直方向をｙ方向とすると共に、ズーム画像をＦｃとし、そのズーム画像Ｆｃにおける任意の画素をＰｃ（ｘ，ｙ）とし、その画素値をＱｃ（ｘ，ｙ）とするものとする。また、ズーム画像Ｆｃの大きさは、特定した２つのフレーム画像の大きさと同じである。
【００８４】
図９及び図１０は本実施例におけるズーム画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００８５】
図９に示す処理が開始されると、ズーム画像生成部１４６は、まず、メモリ１０６の特定の領域から、画像特定処理で保存したフレーム番号Ｉとズーム率の平均値Ｚｖをそれぞれ読み出すと共に、ユーザによって設定された効果閾値Ｔｈａをメモリ１０６から読み出す（ステップＳ２０２）。読み出したフレーム番号Ｉが、今、フレーム番号Ｉｃであるとすると、次に、ズーム画像生成部１４６は、動画像データの中から、フレーム番号Ｉｃの基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）のデータと、そのデータよりも時間的に１つ後のデータである、フレーム番号Ｉｃ＋１の対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）のデータと、をそれぞれ抽出する（ステップＳ２０４）。
【００８６】
こうして抽出された基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）のデータ及び対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）のデータは、前述の画像特定処理において、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像であると特定されたデータである。
【００８７】
なお、ここで、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における任意の画素をＰ（ｘ，ｙ）とし、その画素値をＱIc（ｘ，ｙ）とすると共に、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における任意の画素をＰ'（ｘ，ｙ）とし、その画素値をＱIc+1（ｘ，ｙ）とする
次に、ズーム画像生成部１４６は、読み出したズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖと、図２のステップＳ１１４で用いた閾値Ｔｈｂと、を比較して、平均値Ｚｖが１／Ｔｈｂ以下であるか、平均値ＺｖがＴｈｂ以上であるか、を判定する（ステップＳ２０６）。
【００８８】
判定の結果、読み出したズーム率Ｚ（ｎ）の平均値ＺｖがＴｈｂ以上である場合には、閾値Ｔｈｂは１より大きい値であるので、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）は、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）に対してズームアップされていると判断できる。従って、この場合には、ズームアップに適応した処理を行うために、ステップＳ２０８以下の処理に移行する。
【００８９】
一方、判定の結果、読み出したズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１／Ｔｈｂ以下である場合には、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）は、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）に対してズームダウンされていると判断できる。従って、この場合には、ズームダウンに適応した処理を行うために、図１０のステップＳ２２８以下の処理に移行する。
【００９０】
そこで、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値ＺｖがＴｈｂ以上である場合には、まず、ズーム画像生成部１４６は、ズーム画像Ｆｃを生成するために、ズーム画像Ｆｃの中で、生成すべき１つの画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）を選択する（ステップＳ２０８）。本実施例では、（ｘ，ｙ）＝（１，１）を初期値として、ズーム画像生成部１４６は、まず、ズーム画像Ｆｃの左上に位置にする画素Ｐｃ（１，１）を選択する。
【００９１】
なお、以降は、画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）に対する一連の処理が完了する毎に、ステップＳ２２０において、ズーム画像生成部１４６が、ｘ，ｙの値を更新して、順次、画素を選択することになる。本実施例では、例えば、（ｘ，ｙ）を、まず、（１，１）からｘの値を１ずつ増加させて更新し、水平方向に画素を１つずつ選択し、次に、ｙの値を１つ増加させて、垂直方向に１画素分移動させた後、（１，２）からｘの値を１ずつ増加させて更新し、水平方向に画素を１つずつ選択し、以下同様の処理を繰り返して、最終的にズーム画像Ｆｃの右下に位置にする画素になるまで更新する。
【００９２】
なお、ｘ，ｙの初期値及び更新手順については、後述の図１０における処理おいても同様である。
【００９３】
ところで、ズームアップのなされている基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）とを比較した場合、画像の中心点Ｏの付近では、ズームによるずれはわずかであるが、画像の周辺部では、ズームによるずれも大きい。しかも、ズームアップの場合、画像内における被写体の大きさは、時間と共に大きくなるため、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）の方がより小さい。このため、本実施例では、これら基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）及び対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）からズーム画像Ｆｃを生成する場合、画像の中心点Ｏの付近では、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）のみを用いて画像を生成するようにし、画像の周辺部では、画像が放射状に流れるように表現された効果を得るために、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）を合成して画像を生成するようにしている。
【００９４】
そこで、まず、ズーム画像生成部１４６は、選択した画素Ｐ（ｘ，ｙ）の座標と、ズーム画像Ｆｃにおける中心点Ｏの座標と、先に読み出したズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖと、を用いて、式（４）に基づいて、中心点Ｏからの換算距離Ｒを算出する（ステップＳ２１０）。但し、ズーム画像Ｆｃにおける中心点Ｏの座標は、（ｘo，ｙo）とする。
Ｒ＝｛（ｘ−ｘo）2＋（ｙ−ｙo）2｝1/2  ×Ｚｖ        （４）
【００９５】
続いて、ズーム画像生成部１４６は、算出した換算距離Ｒと、先に読み出した効果閾値Ｔｈａと、を比較して、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａ以上であるかどうかを判定する（ステップＳ２１２）。
【００９６】
判定の結果、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａ以上である場合には、画像の周辺部であると判断できるので、式（５）に示すごとく、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）の画素値Ｑｃ（ｘ，ｙ）として、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における画素Ｐ（ｘ，ｙ）の画素値ＱIc（ｘ，ｙ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における画素Ｐ'（ｘ，ｙ）の画素値ＱIc+1（ｘ，ｙ）との平均値を設定し、流し撮り画像Ｆｃのデータとしてメモリ１０６に書き込む（ステップＳ２１４）。
Ｑｃ（ｘ，ｙ）←｛ＱIc（ｘ，ｙ）＋ＱIc+1（ｘ，ｙ）｝／２    （５）
【００９７】
一方、判定の結果、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａより小さい場合には、画像の中心点Ｏの付近であると判断できるので、式（６）に示すごとく、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）の画素値Ｑｃ（ｘ，ｙ）として、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における画素画素Ｐ（ｘ，ｙ）の画素値ＱIc（ｘ，ｙ）を設定し、ズーム画像Ｆｃのデータとしてメモリ１０６に書き込む（ステップＳ２１６）。
Ｑｃ（ｘ，ｙ）←ＱIc（ｘ，ｙ）                    （６）
【００９８】
例えば、今、ステップＳ２０４において抽出された基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）が図４（ａ）に示すごとくであり、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）が図４（ｂ）に示すごとくであるものすると、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａより小さい場合における基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）は、図１１に示すごとくになる。また、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）の対応する画素同士の画素値の平均をとって、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）を合成すると、図１２に示すごとくになる。
【００９９】
図１１は換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａより小さい場合における基準フレーム画像を示す説明図であり、図１２は基準フレーム画像と対象フレーム画像を合成して得られる画像を示す説明図である。
【０１００】
従って、画像の中心点Ｏの付近では、式（６）に従って、図１１に示すような基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における画素Ｐ（ｘ，ｙ）が、そのまま、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）を構成し、画像の周辺部では、式（５）に従って、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における画素Ｐ（ｘ，ｙ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における画素Ｐ'（ｘ，ｙ）とを合成して、その合成により得られた図１２に示すような画素が、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）を構成することになる。
【０１０１】
そして、ズーム画像生成部１４６は、ズーム画像Ｆｃにおける全ての画素について、上記したステップＳ２０８からＳ２１６までの一連の処理を行ったか否かを判定し（ステップＳ２１８）、行っていなければ、ｘ，ｙの値を上述したごとく更新した上で、次の画素を選択し、同様の処理を行う。一方、全ての画素について、上記した一連の処理を完了したら、ズーム画像生成部１４６は、図９に示す処理を終了する。
【０１０２】
一方、ステップＳ２０６において、ズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖが１／Ｔｈｂ以下で、ズームダウンである場合には、前述したとおり、図１０のステップＳ２２８以下の処理に移行し、まず、ズーム画像生成部１４６は、ズーム画像Ｆｃを生成するために、ズーム画像Ｆｃの中で、生成すべき１つの画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）を選択する（ステップＳ２２８）。
【０１０３】
ところで、ズームダウンのなされている基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）とを比較した場合、ズームアップの場合と同様に、画像の中心点Ｏの付近では、ズームによるずれもわずかであるが、画像の周辺部では、ズームによるずれは大きい。しかも、ズームダウンの場合、ズームアップとは反対に、画像内の被写体の大きさは、時間と共に小さくなるため、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）の方がより小さい。このため、本実施例では、これら基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）及び対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）からズーム画像Ｆｃを生成する場合、画像の中心点Ｏの付近では、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）のみを用いて画像を生成するようにし、画像の周辺部では、放射状に流れるように表現された効果を得るために、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）を合成して画像を生成するようにしている。
【０１０４】
そこで、ズーム画像生成部１４６は、選択した画素Ｐ（ｘ，ｙ）の座標と、ズーム画像Ｆｃにおける中心点Ｏの座標と、先に読み出したズーム率Ｚ（ｎ）の平均値Ｚｖと、を用いて、式（７）に基づいて、中心点Ｏからの換算距離Ｒを算出する（ステップＳ２３０）。
Ｒ＝｛（ｘ−ｘo）2＋（ｙ−ｙo）2｝1/2  ×（１／Ｚｖ）      （７）
【０１０５】
なお、式（７）では、式（４）の場合と異なり、平均値Ｚｖではなく、平均値Ｚｖの逆数を乗算している。
【０１０６】
続いて、ズーム画像生成部１４６は、算出した換算距離Ｒと、先に読み出した効果閾値Ｔｈａと、を比較して、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａ以上であるかどうかを判定する（ステップＳ２３２）。
【０１０７】
判定の結果、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａ以上である場合には、画像の周辺部であると判断できるので、前述の式（５）に示すごとく、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）の画素値Ｑｃ（ｘ，ｙ）として、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における画素Ｐ（ｘ，ｙ）の画素値ＱIc（ｘ，ｙ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における画素Ｐ'（ｘ，ｙ）の画素値ＱIc+1（ｘ，ｙ）との平均値を設定し、流し撮り画像Ｆｃのデータとしてメモリ１０６に書き込む（ステップＳ２３４）。
【０１０８】
一方、判定の結果、換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａより小さい場合には、画像の中心点Ｏの付近であると判断できるので、式（８）に示すごとく、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）の画素値Ｑｃ（ｘ，ｙ）として、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における画素Ｐ'（ｘ，ｙ）の画素値ＱIc+1（ｘ，ｙ）を設定し、ズーム画像Ｆｃのデータとしてメモリ１０６に書き込む（ステップＳ２３６）。
Ｑｃ（ｘ，ｙ）←ＱIc+1（ｘ，ｙ）                    （８）
【０１０９】
従って、画像の中心点Ｏの付近では、式（８）に従って、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における画素Ｐ'（ｘ，ｙ）が、そのまま、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）を構成し、画像の周辺部では、式（５）に従って、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）における画素Ｐ（ｘ，ｙ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）における画素Ｐ'（ｘ，ｙ）とを合成して、その合成により得られた画素が、ズーム画像Ｆｃにおける画素Ｐｃ（ｘ，ｙ）を構成することになる。
【０１１０】
そして、ズーム画像生成部１４６は、ズーム画像Ｆｃにおける全ての画素について、上記したステップＳ２２８からＳ２３６までの一連の処理を行ったか否かを判定し（ステップＳ２３８）、行っていなければ、ｘ，ｙの値を上述したごとく更新した上で、次の画素を選択し、同様の処理を行う。一方、全ての画素について、上記した一連の処理を完了したら、ズーム画像生成部１４６は、図１０に示す処理を終了する。
【０１１１】
こうして、ズーム画像生成処理が終了すると、メモリ１０６には、生成されたズーム画像Ｆｃのデータが格納されることになる。
【０１１２】
次に、ユーザインターフェイス部１４８は、モニタ１１４に、ズーム画像表示ウインドウ（図示せず）をさらに表示させ、メモリ１０６から、生成したズーム画像Ｆｃのデータを読み出し、そのデータに基づいて、ズーム画像Ｆｃをズーム画像表示ウインドウ内に表示させる。
【０１１３】
従って、そのズーム画像表示ウインドウには、例えば、ズームアップである場合、図１３に示すようなズーム画像Ｆｃが表示されることになる。
【０１１４】
図１３は図４に示す基準フレーム画像及び対象フレーム画像から生成されたズーム画像を示す説明図である。すなわち、ズームアップの場合には、図１１，図１２と比較すれば明らかなように、図１３に示すズーム画像Ｆｃとして、画像の中心点Ｏの付近については、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）がそのまま表示され、画像の周辺部については、中心から周辺に向かって画像が放射状に流れるように表示されることになる。
【０１１５】
一方、ズームダウンの場合には、ズーム画像Ｆｃとして、画像の中心点Ｏの付近については、対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）がそのまま表示され、画像の周辺部については、周辺から中心に向かって画像が放射状に流れるように表示されることになる。
【０１１６】
また、こうしてズーム画像Ｆｃが表示されている際に、ユーザが、ポインティングデバイス１１２を操作して、例えば、ズーム画像表示ウインドウ内に配置されている保存ボタンを押すと、ユーザインターフェイス部１４８は、生成したズーム画像Ｆｃのデータをメモリ１０６から読み出して、ハードディスク装置１０８における画像データベース部１３２に書き込んで保存する。また、代わりに、ズーム画像表示ウインドウ内に配置されている印刷ボタンを押すと、ユーザインターフェイス部１４８は、ズーム画像Ｆｃのデータをメモリ１０６から読み出して、USBＩ／Ｆ回路部１２０を介してプリンタ１１６に伝送し、プリンタ１１６は、そのデータに基づいて、ズーム画像Ｆｃを印刷する。
【０１１７】
従って、このようにして、生成したズーム画像Ｆｃを保存したり、印刷したりすることも可能である。
【０１１８】
Ｃ．実施例の効果：
以上説明したように、本実施例によれば、動画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを自動的に特定することができると共に、それら画像データに基づいて、周辺部が放射状に流れるように表現されたズーム画像のデータを容易に生成することができる。
【０１１９】
さらに、ユーザが設定した効果閾値Ｔｈａに応じて、画像が放射状に流れるように表現される範囲を自由に変えることができる。
【０１２０】
Ｄ．変形例：
上記した実施例においては、動画像データの中から、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを特定した後、引き続き、それら画像データを用いてズーム画像のデータを生成するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、上記シーンの画像データの特定のみを行うようにしてもよい。
【０１２１】
また、予め、ズームアップまたはズームダウンしているシーンの画像データを用意しておき、それら画像データを用いてズーム画像のデータを生成するようにして、上記シーンの画像データの特定は行わずに、ズーム画像データの生成のみを行うようにしてもよい。
【０１２２】
また、上記した実施例では、動画像データの中から、フレーム画像データを選択するようにしていたが、動画像データが複数のフィールド画像データで構成されている場合には、フィールド画像データを選択するようにしてもよいし、フィールド画像データからフレーム画像データを生成し、そのフレーム画像データを選択するようにしてもよい。
【０１２３】
また、上記した実施例においては、時系列に連続する複数の画像データとして、動画像データを用いていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、上述した連写画像データを用いるようにしてもよい。
【０１２４】
また、上記した実施例においては、動画像データなど時系列に連続する複数の画像データの中から、２つの画像データを選択して特定するようにしていたが、３つ以上の画像データを選択して特定するようにしてもよい。また、ズーム画像のデータを生成する場合も、連続する２つの画像データに基づいて生成していたが、連続する３つ以上の画像データに基づいて生成するようにしてもよい。
【０１２５】
また、上記した実施例においては、ズーム画像を生成する場合、画像の周辺部については、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）の対応する画素同士の画素値の平均をとって、基準フレーム画像Ｆ（Ｉｃ）と対象フレーム画像Ｆ（Ｉｃ＋１）を合成するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、通常の画像処理で用いられている画像合成方法を利用して合成するようにしてもよい。
【０１２６】
また、上記した実施例においては、ズーム率Ｚ（ｎ）の分散σ2を算出し、その分散σ2を閾値と比較して、検出した各ズーム率Ｚ（ｎ）が一定の値に揃っているかどうかを判断するようにしていたが、分散σ2に代えて、分散の正の平方根である標準偏差σを用いるようにしてもよい。
【０１２７】
また、上記した実施例においては、２つのフレーム画像データを選択する際、ユーザから指定されたフレーム番号ｓのフレーム画像を中心として、時間軸に対して左右交互に２つのフレーム画像データを順次選択し、最大で、選択可能範囲内にある２ｅ組のフレーム画像データを選択するようにしていた。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、ユーザから指定されたフレーム番号ｓのフレーム画像を出発点とし、時間軸に沿って２つのフレーム画像データを順次選択し、最大で、所定の選択可能範囲内にあるフレーム画像データを選択するようにしてもよい。
【０１２８】
さらに、上記した実施例においては、画像処理装置はパーソナルコンピュータで構成するようにしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、モバイルコンピュータや、ワークステーションなどで構成するようにしてもよい。あるいは、コンピュータとしての機能を有するデジタルカメラ、ビデオカメラ、ビデオテーププレーヤ、ＤＶＤプレーヤ、ハードディスクプレーヤ、プリンタ、ファクシミリ、スキャナ、携帯電話、携帯情報端末などにおいて、本発明の画像処理装置を構成するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】本発明の一実施例としての画像処理装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例における画像特定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】動画像データから２つのフレーム画像データを選択する選択方法を説明するための説明図である。
【図４】選択した２つのフレーム画像の一例を示す説明図である。
【図５】図４（ａ）に示す基準フレーム画像において抽出した特徴点の一例を示す説明図である。
【図６】図４（ｂ）に示す対象フレーム画像において探索した対応点の一例を示す説明図である。
【図７】図５に示す特徴点と図６に示す対応点の位置関係を示す説明図である。
【図８】基準フレーム画像における特徴点及び対象フレーム画像における対応点の各位置と、基準フレーム画像，対象フレーム画像についての各焦点距離と、の関係を模式的に示した説明図である。
【図９】本発明の一実施例におけるズーム画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施例におけるズーム画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】換算距離Ｒが効果閾値Ｔｈａより小さい場合における基準フレーム画像を示す説明図である。
【図１２】基準フレーム画像と対象フレーム画像を合成して得られる画像を示す説明図である。
【図１３】図４に示す基準フレーム画像及び対象フレーム画像から生成されたズーム画像を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３０】
１００...画像処理装置
１０２...コンピュータ本体
１０４...ＣＰＵ
１０６...メモリ
１０８...ハードディスク装置
１１０...キーボード
１１２...ポインティングデバイス
１１４...モニタ
１１６...プリンタ
１１８...Ｉ／Ｏ回路部
１２０...USBＩ／Ｆ回路部
１２２...ネットワークＩ／Ｆ回路部
１３２...画像データベース部
１４２...画像選択部
１４３...特徴点抽出部
１４４...対応点探索部
１４５...ズーム率検出部
１４６...ズーム画像生成部
１４８...ユーザインターフェイス部
２００...ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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