(57)【要約】【課題】撮像画像中の動体位置及び動きベクトルを少ない演算量で高速に求める。【解決手段】第１画面と第２画面の夫々の画像を同一複数領域に分割し、各分割領域毎に、第１画面から切り出した基準画像と第２画面から位置をずらしながら切り出した各比較画像との夫々の相関性値を求め、各分割領域毎に、相関性値の最高値を示す比較画像の位置と当該分割領域における基準画像の位置との差から移動ベクトルk１〜の１６を算出し、各分割領域毎の移動ベクトルを所要範囲内で同一方向，同一長さに入る第１種の移動ベクトルｋ１，ｋ２，…と該所要範囲内に入らない第２種の移動ベクトルｋ９，ｋ１５とに区別し、第２種の移動ベクトルｋ９，ｋ１５が算出された分割領域の位置に動体画像が存在すると判断する。第１種の移動ベクトルの平均値を求め、第２種の移動ベクトルｋ９，ｋ１５と前記平均値との差分ベクトルを動体画像の動きベクトルとする。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画面と第２画面の夫々の画像を同一複数領域に分割し、各分割領域毎に、前記第１画面から切り出した基準画像と前記第２画面から位置をずらしながら切り出した各比較画像との夫々の相関性値を求め、各分割領域毎に、前記相関性値の最高値を示す比較画像の位置と当該分割領域における前記基準画像の位置との差から移動ベクトルを算出し、各分割領域毎の前記移動ベクトルを所要範囲内で同一方向，同一長さに入る第１種の移動ベクトルと該所要範囲内に入らない第２種の移動ベクトルとに区別し、第２種の移動ベクトルが算出された分割領域の位置に動体画像が存在すると判断することを特徴とする撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項２】
前記第１種の移動ベクトルの平均値を求め、前記第２種の移動ベクトルと前記平均値との差分ベクトルを前記動体画像の動きベクトルとすることを特徴とする請求項１に記載の撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項３】
前記各分割領域の各々から切り出した基準画像を評価し、評価値が所定閾値に達しない基準画像が存在する分割領域の前記移動ベクトルの算出を停止し前記所定閾値以上の基準画像が存在する分割領域の前記移動ベクトルを算出すること特徴とする撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項４】
前記評価値は、基準画像のダイナミックレンジ評価値，シャープネス評価値，空間周波数評価値のいずれか１つまたは複数の組み合わせで算出することを特徴とする請求項３に記載の撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項５】
基準画像のダイナミックレンジが小さいとき前記ダイナミック評価値が低いことを特徴とする請求項３に記載の撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項６】
基準画像のシャープネスが小さいとき前記シャープネス評価値が低いことを特徴とする請求項３に記載の撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項７】
基準画像の空間周波数が単一周波数に集中しているとき、または高周波側に集中しているとき、または低周波側に集中しているとき、前記空間周波数評価値が低いことを特徴とする請求項３に記載の撮像画像中の動体の検出方法。
【請求項８】
第１画面と第２画面の夫々の画像を同一複数領域に分割し各分割領域毎に前記第１画面から切り出した基準画像と前記第２画面から位置をずらしながら切り出した各比較画像との夫々の相関性値を求める第１手段と、各分割領域毎に前記相関性値の最高値を示す比較画像の位置と当該分割領域における前記基準画像の位置との差から移動ベクトルを算出する第２手段と、各分割領域毎の前記移動ベクトルを所要範囲内で同一方向，同一長さに入る第１種の移動ベクトルと該所要範囲内に入らない第２種の移動ベクトルとに区別し第２種の移動ベクトルが算出された分割領域の位置に動体画像が存在すると判断する第３手段とを備えることを特徴とする撮像画像中の動体の検出装置。
【請求項９】
前記第３手段は、第１種の移動ベクトルの平均値を求め前記第２種の移動ベクトルと前記平均値との差分ベクトルを前記動体画像の動きベクトルとして算出することを特徴とする請求項８に記載の撮像画像中の動体の検出装置。
【請求項１０】
前記各分割領域の各々から切り出した基準画像を評価し、評価値が所定閾値に達しない基準画像が存在する分割領域の前記移動ベクトルの算出を停止し前記所定閾値以上の基準画像が存在する分割領域の前記移動ベクトルを算出すること特徴とする撮像画像中の動体の検出装置。
【請求項１１】
前記評価値は、基準画像のダイナミックレンジ評価値，シャープネス評価値，空間周波数評価値のいずれか１つまたは複数の組み合わせで算出することを特徴とする請求項１０に記載の撮像画像中の動体の検出装置。
【請求項１２】
基準画像のダイナミックレンジが小さいとき前記ダイナミック評価値が低いことを特徴とする請求項１０に記載の撮像画像中の動体の検出装置。
【請求項１３】
基準画像のシャープネスが小さいとき前記シャープネス評価値が低いことを特徴とする請求項１０に記載の撮像画像中の動体の検出装置。
【請求項１４】
基準画像の空間周波数が単一周波数に集中しているとき、または高周波側に集中しているとき、または低周波側に集中しているとき、前記空間周波数評価値が低いことを特徴とする請求項１０に記載の撮像画像中の動体の検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像中の動体を検出する動体検出方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、動画撮影機能を有するデジタルスチルカメラやビデオカメラ等で動画を撮影し、ＭＰＥＧ（Moving Picture Expert Group）形式で動画像を圧縮する場合、画面中の動きのある領域を静止している領域と区別する必要がある。
【０００３】
図６は、動き検出の原理を説明する図である。図６（ａ）に示すＮフレーム目の画像１中の所定アドレスで示されるブロック２内の画像を基準画像とすると、図６（ｂ）に示す（Ｎ＋１）フレーム目の画像３中の同一所定アドレスで示されるブロック４によって切り出された比較画像が基準画像と同一であれば、ブロック２内の画像は動いていないことになる。
【０００４】
しかし、ブロック２内に撮影されている画像が動いていれば、この画像は、Ｎ＋１フレーム画像ではブロック４内には存在しない。そこで、ブロック４をＮ＋１フレーム画像中で４ａ，４ｂ，４ｃ，…と、Ｘ方向（水平方向），Ｙ方向（垂直方向）に１画素単位または数画素単位でずらしながら、各ブロック４ａ，４ｂ，４ｃ，…内の夫々の画像を基準画像（ブロック２内の画像）と比較し、基準画像と最も相関性が高い比較画像を切り出したブロック位置を求める。
【０００５】
図６（ｂ）に示す例で、ブロック２の基準画像に対し最も相関性の高い比較画像がブロック４ｃで切り出されたとすると、ブロック２内の基準画像が移動した移動量及び移動方向は、移動ベクトルＫで示すことができる。
【０００６】
尚、動き検出に関連する従来技術として、下記特許文献１等がある。
【０００７】
【特許文献１】特開２００５―２２８２７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
基準画像と比較画像の相関性を求める演算は、基準画像と比較画像の１画素１画素を比較し画素データ間の差分（不一致値）のブロック内総画素の総和（積算値）の最小値を求めることで行うため、演算負荷が高く、演算に要する時間も長くなる。
【０００９】
しかも、画像１中の何処に動体の画像が存在するか分からないため、基準画像を切り出すブロック２も１画素単位または数画素単位に移動させる必要があり、そして各基準画像に対して比較する比較画像の切り出しブロックも１画素単位または数画素単位に移動させるため、高性能で高コストの演算処理装置を使用しないと、次々と入力してくる画像を逐次圧縮するのに間に合わなくなってしまう。
【００１０】
本発明の目的は、撮像画像中の動体の位置やその動きベクトルを少ない演算量で高速に検出することができる撮像画像中の動体の検出方法及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその装置は、第１画面と第２画面の夫々の画像を同一複数領域に分割し、各分割領域毎に、前記第１画面から切り出した基準画像と前記第２画面から位置をずらしながら切り出した各比較画像との夫々の相関性値を求め、各分割領域毎に、前記相関性値の最高値を示す比較画像の位置と当該分割領域における前記基準画像の位置との差から移動ベクトルを算出し、各分割領域毎の前記移動ベクトルを所要範囲内で同一方向，同一長さに入る第１種の移動ベクトルと該所要範囲内に入らない第２種の移動ベクトルとに区別し、第２種の移動ベクトルが算出された分割領域の位置に動体画像が存在すると判断することを特徴とする。
【００１２】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその装置は、前記第１種の移動ベクトルの平均値を求め、前記第２種の移動ベクトルと前記平均値との差分ベクトルを前記動体画像の動きベクトルとすることを特徴とする。
【００１３】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその装置は、前記各分割領域の各々から切り出した基準画像を評価し、評価値が所定閾値に達しない基準画像が存在する分割領域の前記移動ベクトルの算出を停止し前記所定閾値以上の基準画像が存在する分割領域の前記移動ベクトルを算出すること特徴とする。
【００１４】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその装置では、前記評価値は、基準画像のダイナミックレンジ評価値，シャープネス評価値，空間周波数評価値のいずれか１つまたは複数の組み合わせで算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその装置では、基準画像のダイナミックレンジが小さいとき前記ダイナミック評価値が低いことを特徴とする。
【００１６】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその装置では、基準画像のシャープネスが小さいとき前記シャープネス評価値が低いことを特徴とする。
【００１７】
本発明の撮像画像中の動体の検出方法及びその内では、基準画像の空間周波数が単一周波数に集中しているとき、または高周波側に集中しているとき、または低周波側に集中しているとき、前記空間周波数評価値が低いことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、撮像画像中の動体の位置及びその動きベクトルの算出を、少ない演算量で高速に算出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２０】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る動き検出装置を搭載した動画撮影機能付デジタルスチルカメラの要部構成図である。図示しない固体撮像素子から出力された画像データは、フレームメモリ１０に格納され、各種画像処理が施された後に画像圧縮回路１１により圧縮され、記録メディア１２に格納される。
【００２１】
画像圧縮回路１１が画像データを圧縮処理するとき、動き検出装置が算出した移動ベクトル（動きベクトル）が用いられ、動画圧縮データが作成され記録メディア１２に格納される。
【００２２】
動き検出装置は、固体撮像素子から出力された画像データを取り込み間引き処理する前処理部２１と、前処理部２１で間引き処理され生成された縮小画像データを保存する２つのメモリ２２，２３と、２つのメモリ２２，２３の一方を前処理部２１に切替接続するスイッチ２４とを備える。
【００２３】
この移動ベクトル算出装置は更に、基準画像切出回路２６と、比較画像切出回路２７と、基準画像切出回路２６及び比較画像切出回路２７とメモリ２２，２３との間に設けられメモリ２２，２３の一方を基準画像切出回路２６に接続したときメモリ２２，２３の他方を比較画像切出回路２７に接続する接続切替回路２８と、両切出回路２６，２７の出力画像データを比較して相関性の演算処理等を行うことで撮像画像中の動体の位置や動きベクトル（移動ベクトル）を算出し画像圧縮回路１１に出力する比較演算処理部２９とを備える。
【００２４】
図２（ａ）は１画面を４行４列の計１６個の分割領域５に分割した例を示す図である。本実施形態の動き検出装置は、１６個の分割領域５毎に、分割領域５内の固定ブロック２で切り出したＮフレーム目の基準画像を、同一大きさのブロックで切り出した次フレームの同一分割領域５内の比較画像と比較し、図２（ｂ）に示す様に、分割領域５毎の移動ベクトルｋ１〜ｋ１６を算出する。
【００２５】
動き検出装置には、Ｎフレーム目の画像データ，Ｎ＋１フレーム目の画像データ，Ｎ＋２フレーム目の画像データ，……が次々と入力してくる。前処理部２１は、各フレームの画像データを次々と間引き処理し縮小画像データを生成して出力し、スイッチ２４はフレーム切替信号によって切り替え制御される。
【００２６】
これにより、Ｎフレーム目の縮小画像データがメモリ２２に格納され、Ｎ＋１フレーム目の縮小画像データがメモリ２３に格納されると、メモリ２２の格納画像データ（今回の基準画像データ）に対するメモリ２３の格納画像データ（今回の比較画像データ）の移動ベクトルが算出される。
【００２７】
次にＮ＋２フレーム目の縮小画像データがメモリ２２に上書きされると、メモリ２３の格納画像データ（Ｎ＋１フレーム目の縮小画像データ：次回の基準画像データ）に対するメモリ２２の格納画像データ（次回の比較画像データ）の移動ベクトルが算出され、以後、同様の処理が繰り返される。
【００２８】
この様に、移動ベクトルを算出する場合、比較演算処理部２９の処理負荷の軽減と処理速度の高速化を図るために縮小画像データを用いて行うのが好ましいが、縮小しない画像データを用いて行うことも可能である。
【００２９】
接続切換回路２８は、フレーム切替信号により、基準画像とする方の縮小画像データを格納したメモリ２２，２３の一方を選択して基準画像切出回路２６に接続し、メモリ２２，２３の他方を比較画像切出回路２７に接続する。
【００３０】
基準画像切出回路２６は、先ず、Ｎフレームの縮小画像データの中の図２（ａ）に示す第１行第１列の分割領域５を選択し、ブロック２によって基準画像を切り出して比較演算処理部２９に出力する。
【００３１】
比較画像切出回路２７も同様に、Ｎ＋１フレームの縮小画像データの中から第１行第１列の分割領域５を探索範囲として選択し、この探索範囲の中からブロック２と同一大きさの比較画像切出ブロックによって比較画像を切り出し、比較演算処理部２９に出力する。
【００３２】
比較演算処理部２９は、切出回路２６，２７から取り込んだ両画像を１画素単位に比較して各画素毎の差分、例えば、輝度の差分，色差の差分，原色系フィルタの場合はＲＧＢ色毎の差分，補色系フィルタの場合は補色毎の差分等を求め、各差分のブロック内総画素の積算値を算出し、自身内の内部メモリ（図示せず）に保存しておく。
【００３３】
積算値が算出された後、比較演算処理部２９は比較画像切出回路２７に移動指令を出力する。これにより、比較画像切出ブロックが探索範囲内で次位置に移動し（縮小画像データを用いているため、移動は、縮小画像上の１画素単位となる。）、次の比較画像が切り出され、比較演算処理部２９はこの比較画像と基準画像との比較演算を行い、各画素の差分の上記積算値を同様にして求める。
【００３４】
以下同様にして、次々と探索範囲（第１行第１列の分割領域５）内の比較画像を切り出し、各比較画像毎の積算値を求め、各積算値のうちの最小値（相関性の最高値＝不一致量の最小値）を求める。
【００３５】
比較演算処理部２９は、第１行第１列の分割領域における処理が終了した後は、次に、基準画像切出回路２６と比較画像切出回路２７に探索範囲切替指示を出力する。これにより、次に、図２（ａ）に示す第１行第２列の分割領域５が探索範囲となり、上記の処理が繰り返される。
【００３６】
以下同様にして、図２（ａ）に示す４行４列に分割された１６個の探索範囲ｉ（ｉ＝１〜１６）における夫々の上記最小値Ｍｉ（ｉ＝１〜１６）を求める。
【００３７】
そして、各分割領域５において、基準画像切出ブロック位置と、積算値の最小値が得られた比較画像を切り出したブロック位置との差（移動方向，移動距離）を求めることで、図２（ｂ）に示すように、各分割領域５毎の移動ベクトルｋ１，ｋ２，…，ｋ１６が得られる。
【００３８】
図示する例では、１６個の移動ベクトルのうち１４個の移動ベクトルが所定許容範囲内で同一方向，同一長さとなっており、２個の移動ベクトルｋ９，ｋ１５の方向が異なっている。
【００３９】
撮影者がカメラを手に持って動画を撮影しているとき、手振れが発生する。手振れは、同一画面では略同一方向，略同一距離（手振れ成分には、若干の回転成分があるため、画面の右上隅と左下隅で正確に一致することは稀である。）だけずれる。つまり、上記の１４個の移動ベクトルは、手振れに起因する移動ベクトルであるは判断できる。
【００４０】
これに対し、移動ベクトルｋ９，ｋ１５は、手振れに起因せず、この分割領域内に動体の画像が含まれると判断できる。このため、比較演算処理部２９は、移動ベクトルｋ９が算出された第３行第１列の分割領域に移動体画像が存在し、移動ベクトルｋ１５が算出された第４行第３列の分割領域にも移動体画像が存在すると判断する。
【００４１】
そして、上記１４個の移動ベクトルの平均値Ｌを求めてこれを手振れによる移動ベクトルＬとし、移動ベクトルｋ９と平均値Ｌとの差を、第３行第１列の分割領域の動きベクトルとして画像圧縮回路１１に通知する。また、移動ベクトルｋ１５と平均値Ｌとの差を、第４行第３列の分割領域の動きベクトルとして画像圧縮回路１１に通知する。
【００４２】
尚、分割領域毎に切り出す基準画像を固定位置のブロック２で切り出して移動体画像が存在する分割領域を特定した後、この分割領域内で、基準画像を切り出すブロック２の位置も１画素単位または数画素単位に移動させ、更に、基準画像，比較画像を切り出すブロックの大きさも、公知の動き検出技術と同様に、適応的に拡大または縮小し、精度の高い動体位置及び動きベクトルを検出する構成とすることも可能である。この場合でも、探索範囲が限定されるため、少ない演算量で高速に移動体画像の位置及び動きベクトルを算出することができる。
【００４３】
（第２の実施形態）
図３は、図１に示す比較演算処理部が行う別実施形態に係る動き検出処理手順を示すフローチャートである。上述した第１の実施形態では、図２（ａ）に示す１６個の分割領域全てで積算値を算出する演算処理を実行し、１６個の移動ベクトルを算出した。
【００４４】
しかし、各分割領域内の基準画像の種類によっては、動きベクトルを算出するのに不適当な画像が存在し、斯かる画像に基づき比較演算処理を実行しても有益な情報を得ることができず、無駄な演算処理となる。そこで、本実施形態では、比較演算処理を行う分割領域を、１６個の分割領域の全てではなく、以下の様に制限する。
【００４５】
先ず、変数ｉ＝１とし（ステップＳ１）、基準画像ｉを取り込む（ステップＳ２）。例えば、図２（ａ）で第１行第１列の探索範囲をｉ＝１，第１行第２列の探索範囲をｉ＝２，…，第４行第４列の探索範囲をｉ＝１６としておく。
【００４６】
次のステップＳ３では、基準画像ｉの評価処理を行う。図４は、基準画像ｉの評価処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【００４７】
基準画像ｉの評価処理では、先ず、ステップＳ３１で、基準画像ｉのダイナミックレンジＤｉを評価する。ダイナミックレンジＤｉは、例えば、基準画像ｉ中の最高輝度値と最低輝度値との差として求める。
【００４８】
ダイナミックレンジが大きい画像は明暗差の大きい画像である。このため、ダイナミックレンジの大きい基準画像に対して相関性の高い（不一致量が小さい）比較画像を検出するのは容易である。
【００４９】
しかし、ダイナミックレンジの小さい画像は、例えば、壁などの様に明暗の変化が乏しいノッペリとした画像であり、基準画像と比較画像を比較しても相関性が高いのか低いのか良く分からない画像といえる。即ち、ダイナミックレンジの小さい画像は、移動ベクトルを算出するには信頼性が低いといえる。
【００５０】
次のステップＳ３２では、基準画像ｉのシャープネスＳｉを評価する。シャープネスＳｉは、隣接画素間の差分（微分）として求めることができ、差分が大きいほど評価値Ｓｉが大きくなる。
【００５１】
シャープネスが大きい画像は、例えば、画像中のエッヂが明確な画像であるため、この基準画像に対して相関性の高い（不一致量が小さい）比較画像の位置を検出するのは容易である。
【００５２】
しかし、シャープネスが小さい画像は、輪郭が不鮮明な画像であるため、相関性が高いのか低いのか良く分からない画像といえる。即ち、シャープネスの小さい画像は、移動ベクトルを算出するには信頼性が低いといえる。
【００５３】
次のステップＳ３３では、基準画像ｉの空間周波数Ｆｉを評価する。空間周波数は、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換），ＤＣＴ（離散コサイン変換），直交変換，カルーネン・レーベ変換，アダマール変換等で求めることができる。
【００５４】
基準画像ｉ中に、強い繰り返し模様が存在すると、空間周波数分布で１つの周波数にピーク（大きな値）が現れる。この場合、比較画像を切り出すブロックのずらし量が繰り返し模様の周期に一致してしまうと、上記積算値の極小値が周期的に発生することになり（これは、移動ベクトルとなりえる候補が多数存在することを示す。）、移動ベクトル算出の信頼性を低下させることになる。
【００５５】
また、空間周波数が高周波側に集中している場合にも、繰り返し模様が基準画像ｉ中に存在していることを示し、比較画像を切り出すブロックのずらし量に対して不一致量の極小値が周期的に発生することを意味する。即ち、空間周波数が高周波側に集中している画像は、移動ベクトルを算出するには信頼性の低い画像といえる。
【００５６】
また、空間周波数が低周波側に集中している場合は、比較画像を切り出すブロックのずらし量に対する相関性の変化量（不一致量の変化量）が小さくなり、不一致量の最小値を求める精度が低下してしまう。即ち、移動ベクトルを算出するには、信頼性の低い画像といえる。
【００５７】
次のステップＳ３４では、ダイナミックレンジＤｉ，シャープネスＳｉ，空間周波数Ｆｉに基づき、総合評価値Ｔｉを算出する。総合評価値Ｔｉは、Ｄｉ，Ｓｉ，Ｆｉの一次結合式で求めても、積値で求めても良い。
【００５８】
基準画像ｉの総合評価値Ｔｉが求まると、次に、図３のステップＳ４に進み、ｉ＝１６であるか否かを判定する。ｉ＝１６でない場合には、ステップＳ５でｉ＝ｉ＋１として上記のステップＳ２に戻る。これにより、図２（ａ）に示す１６個の探索範囲ｉ（ｉ＝１〜１６）の基準画像ｉに対する総合評価値Ｔｉが算出される。
【００５９】
１６個の探索範囲ｉの基準画像ｉに対する夫々の総合評価値Ｔｉが算出された後は、ステップＳ４からステップＳ６に進み、総合評価値Ｔｉが所定閾値α以上となる基準画像ｉを決定する。
【００６０】
そして、次のステップＳ７では、ステップＳ６で決定したラベルｉで示される探索範囲（分割領域）ｉを比較画像切出回路２７に通知する。
【００６１】
これにより、例えば図５に示す様に、総合評価値Ｔｉが所定閾値α以上となる分割領域の移動ベクトルｋ１，ｋ３，ｋ４，ｋ５，ｋ６，ｋ７，ｋ８，ｋ９，ｋ１０，ｋ１４，ｋ１６だけが算出され、ｉ＝２，１１，１２，１３，１５の移動ベクトルの算出処理はスキップされる。従って、本実施形態では、演算負荷が軽減すると共に、高速に精度の高い動き検出処理が可能となる。
【００６２】
比較演算処理部２９は、図５に示す各移動ベクトルを求めた後、他と異なる移動ベクトルｋ９以外の移動ベクトルの平均値Ｌを算出し、この平均値Ｌを２画面間の手振れによる移動ベクトルとする。そして、移動ベクトルｋ９と平均値Ｌとの差のベクトルを、撮像画像中の動体の動きベクトルとする。
【００６３】
尚、上述した実施形態では、１画面を１６分割した例で説明したが、分割数はこれに限るものではない。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明に係る動き検出方法及びその装置は、動きベクトルを高精度且つ高速に少ない演算量で求めることができるため、動画撮影機能をもったデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等に適用すると有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る動きベクトル検出装置を搭載した動画撮影機能付デジタルスチルカメラの要部構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る動きベクトル検出方法で用いる画面分割例を示す図である。
【図３】図１に示す比較演算処理部が実行する動きベクトル検出処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図３に示す基準画像の評価処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る動きベクトル検出処理によって求めた各分割領域毎の移動ベクトルを例示する図である。
【図６】動きベクトルの検出原理を説明する図である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  フレームメモリ
１１  画像圧縮回路
２２，２３  縮小画像格納用のメモリ
２６  基準画像切出回路
２７  比較画像切出回路
２８  接続切換回路
２９  比較演算処理部
【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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【図６】
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