"カメラによってキャプチャーされたビデオフレーム内のモーションベクトルの変換から補償されるカメラ動きを表わす補償変換を識別する段階と、補償ウィンドウcompensationwindowの過度なオーバーエクスカーションover-excursionを防止するために、非線形的に正規化された時積分されたエクスカーションnon-linearlynormalizedtime-integratedexcursionsに基づいて補償変換を適応的フィルタリングfilteringする段階と、を含むことを特徴とするビデオデータ処理方法。前記適応的フィルタリングする段階は、前記補償変換の強補償SCフィルタリングを行う高周波数-選択的高次線形時不変循環フィルターhighlyfrequency-selectivehigh-orderlineartime-invariantrecursivefilterと、前記補償変換の弱補償WCフィルタリングを行う低周波数-選択的高次線形時不変循環フィルターlowerfrequency-selectivehigh-order、または低周波数-選択的低次線形時不変循環フィルターlower-orderlineartime-invariantrecursivefilterとのスカラー組み合わせscalarcombinationを含むことを特徴とする請求項1に記載のビデオデータ処理方法。前記適応的フィルタリングする段階は、小さなエクスカーションヒストリーsmallexcursionhistoryに基づいて現在フレームに対して、前記強補償SCフィルターの大きな影響力を配分する段階と、大きなエクスカーションヒストリーlargeexcursionhistoryに対して、前記現在フレームに対して弱補償WCフィルターの大きな影響力を配分する段階と、を含むことを特徴とする請求項2に記載のビデオデータ処理方法。複数の中間エクスカーションmediumexcursionsのエクスカーションヒストリーに対して、前記強補償SCフィルターと前記弱補償WCフィルターとの影響力の比率を配分する段階をさらに含むことを特徴とする請求項3に記載のビデオデータ処理方法。前記非線形的に正規化された時積分されたエクスカーションは、前記エクスカーションヒストリーの少なくとも4つの時積分されたエクスカーションサイズのうちから最大サイズMnを選択することを特徴とする請求項1に記載のビデオデータ処理方法。Enは、小さなエクスカーションから大きなエクスカーションまでのヒストリーから区間[0、1]でMnの非線形的に正規化された値であることを特徴とする請求項5に記載のビデオデータ処理方法。前記強補償SCフィルタリングは、前記弱補償WCフィルタリングに対して設定された遮断周波数より低い遮断周波数で設定されることを特徴とする請求項2に記載のビデオデータ処理方法。前記強補償SCフィルタリングは、前記弱補償WCフィルタリングでのロールオフより急激なロールオフrolloffの使用を含むことを特徴とする請求項7に記載のビデオデータ処理方法。前記強補償フィルタリングは、ほぼ1Hz程度の遮断周波数を有することを特徴とする請求項7に記載のビデオデータ処理方法。前記強補償SCフィルター及び前記弱補償WCフィルターの前記影響力の配分は、0から1までの連続区間内で非線形的に正規化された値に基づくことを特徴とする請求項3に記載のビデオデータ処理方法。イメージデータのフレームを受信するための受信器と、第1モーション特性を有するモーションベクトルの第1グループと、第2モーション特性を有するモーションベクトルの第2グループとを保存するためのメモリと、前記モーションベクトルの前記第1グループと前記第2グループとの変換から補償されるカメラ動きを表わす補償変換を識別するための変換選択器と、非線形的に正規化された時積分されたエクスカーションに基づいて、補償ウィンドウの過度なオーバーエクスカーションを防止するための適応フィルターと、を含むことを特徴とするイメージ処理回路。前記補償変換の強補償フィルタリングを行うためのさらに高い周波数-選択的な高次線形時不変フィルターと前記補償変換の弱補償フィルタリングを行うためのさらに低い周波数-選択的な低次線形時不変フィルターとを組み合わせるためのミキサーmixerをさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のイメージ処理回路。前記適応フィルターは、小さなエクスカーションのエクスカーションヒストリーに基づいて、現在フレームに対する前記強補償フィルターのさらに大きな影響力を配分し、大きなエクスカーションのエクスカーションヒストリーに対する前記現在フレームに対する前記弱補償フィルターのさらに大きな影響力を配分することを特徴とする請求項12に記載のイメージ処理回路。複数の中間エクスカーションのエクスカーションヒストリーに対する前記強補償フィルターと前記弱補償フィルターとの影響力の比率を配分する段階をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のイメージ処理回路。非線形的に正規化された信号を出力するために、エクスカーションヒストリーの4つの時積分されたエクスカーションサイズのうちから最大サイズを計算するための調節因子計算器をさらに含むことを特徴とする請求項12に記載のイメージ処理回路。前記非線形的に正規化された信号は、0から1の範囲内で前記強補償フィルターと前記弱補償フィルターとのスカラー値でミキシングすることを調節するために前記ミキサーに入力されることを特徴とする請求項15に記載のイメージ処理回路。前記強補償フィルターは、前記弱補償フィルターに対して設定された遮断周波数よりさらに低い遮断周波数で設定されたことを特徴とする請求項13に記載のイメージ処理回路。前記強補償フィルターは、前記弱補償フィルターでのロールオフより急激なロールオフの使用を含むことを特徴とする請求項17に記載のイメージ処理回路。前記適応フィルターは、循環フィルターの使用によってエクスカーションヒストリーを保存することを特徴とする請求項11に記載のイメージ処理回路。前記モーションベクトルの前記第1グループの変換は、選択された特徴点の動作を表現し、前記モーションベクトルの前記第2グループの変換は、ビデオフレームから分割された重ならないタイルの動作を表現することを特徴とする請求項11に記載のイメージ処理回路。イメージをキャプチャーするためのイメージセンサーと、キャプチャーされたイメージをイメージデータのフレームに変換するためのイメージデータ回路と、イメージ処理回路と、を含み、前記イメージ処理回路は、前記イメージデータの前記フレームを受信するための受信器と、客体の動作を感知し、モーションベクトルを生成するためのモーションベクトル感知器と、前記モーションベクトルの変換から補償されるカメラ動きを表現する補償変換を識別するための変換選択器と、補償ウィンドウのオーバーエクスカーションをフィルタリングするための適応フィルターと、前記補償変換と前記適応フィルターの出力に基づいて、キャプチャーされたイメージを調節するための補償ユニットと、を含むことを特徴とするカメラ。前記モーションベクトルを特徴点グループとタイルグループとを含む少なくとも2つ以上のグループのうちの1つにグループ化するためのグループ化回路をさらに含み、前記タイルグループは、ビデオフレームから分割された重ならないタイルを含むことを特徴とする請求項21に記載のカメラ。前記変換選択器は、ヒストリースコア、モーションスコア、特徴スコア、及び規模スコアから選択された複数のスコアリング関数に基づいて前記補償変換を識別することを特徴とする請求項21に記載のカメラ。前記適応フィルターは、非線形的に正規化された時積分されたエクスカーションに基づいて補償ウィンドウの過度なオーバーエクスカーションを防止することを特徴とする請求項21に記載のカメラ。前記適応フィルターは、循環フィルターの使用によってエクスカーションヒストリーを保存することを特徴とする請求項21に記載のカメラ。本発明は、上記従来技術に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、補償ウィンドウオーバーエクスカーションのヒストリーhistoryに基づいてビデオフレームの場面で止められた/背景客体を代表する主要principal変換/補償変換Pnを適応的にフィルタリングする段階を含むデジタルイメージ安定化方法を提供することにある。また、本発明の目的は、強補償strongcompensation、SCフィルターを用いて高効率と予測可能なジッタ除去方法とを提供することにある。前記SCフィルターは、高周波数-選択的な高次線形時不変デジタルフィルターhighlyfrequency-selectivehigh-orderlineartime-invariantdigitalfilterである。前記SCフィルターを使ったジャーキー入力ビデオの効果的なフィルタリングは、キャプチャーされた入力ビデオフレームの間の補償ウィンドウの意味のある動きを意味する。与えられたクロッピング比率に対して、前記補償ウィンドウの動きの量は、補償ウィンドウエクスカーションexcursionと呼ばれる。キャプチャーされた入力ビデオフレーム境界を越えた補償ウィンドウの動きは、補償ウィンドウオーバーエクスカーションと呼ばれる。入力ビデオの大きな移動のための前記SCフィルターの厳格な適用は、さらに多い補償ウィンドウオーバーエクスカーションの代価で非常に安定した出力ビデオを生産する。一方、さらに低い周波数-選択的なlowerfrequency-selective特性を有する弱補償weakcompensation、WCフィルターは、さらに低い安定性の出力ビデオの代価でさらに低い補償ウィンドウオーバーエクスカーションを生産する。また、本発明の目的は、優れたビデオ安定性の特性を保持する一方、入力ビデオの大きな動きとともに発生する過度なオーバーエクスカーションを防止するために構成される適応的補償adaptivecompensation、ACフィルターを提供することにある。上記目的を達成するためになされた本発明の一実施態様による線形時不変フィルターlineartime-variantfilterは、予測可能な特性を提供するために、SCフィルターを補完するWCフィルターを含む。WCフィルターとSCフィルターとの組み合わせは、複数のKフレームの間に補償ウィンドウエクスカーションのヒストリーに基づいて制御される。ヒストリー内の小さなエクスカーションは、現在フレームnに対するSCフィルターの大きな影響を許容する一方、ヒストリー内の大きなエクスカーションは、現在フレームnに対するWCフィルターの大きな影響を妥当なものに作る。ヒストリー内の中間値mediumのエクスカーションは、SCフィルターとWCフィルターとの比例的な影響を配分する。上記目的を達成するためになされた本発明の一実施態様による線形時不変フィルターに含まれたDIS方法を行うためのデジタルイメージ安定化回路は、ビデオカメラ内に含まれ、キャプチャーされたビデオフレームの保存に先立って例えば、ビデオカメラがリアルタイムMPEGエンコーダencoderを含むとすれば、MEPGエンコーディングencodingに先立って、またはMPEGエンコーディングを行う間に、リアルタイムでジッタを除去することに活性化されうる。選択的に連続したビデオフレームのカメラ軌跡を推定し、ビデオフレームの保存されたシーケンスからジッタをフィルタリングできるDIS回路は、デジタルイメージ安定化方法を行うのに最適化されたASICapplicationspecificintegratedcircuitに具現されたMEPGビデオエンコーダのように、一般的な目的のデジタルイメージ安定化方法を具現するためのソフトウェアによって制御されるマイクロコンピュータmicrocomputerまたは専用ハードウェアであり得る。本発明の概念による実施形態の特徴は、計算された主要変換/補償Pn変換を計算し、オーバーエクスカーションの除去に最適化されたフィルタリングされた主要/補償P’nを出力するためのフィルタリング強度を選択するための補償ウィンドウオーバーエクスカーションヒストリーデータの連続した保存である。前記方法は、垂直方向-上側、垂直方向-下側、水平方向-右側、及び水平方向-左側を同時に測定し、フィルタリング係数Enを選択するために、それらのうちから極点peakを検出する。本発明の一実施形態によって、各キャプチャーされたビデオフレームは、デジタルイメージ安定化に適するように優れた特徴点分布featurepointdistributionを提供する特徴点をアルゴリズム的に選択する目的で、少ない数の重ならないタイルtiles、典型的に、標準画質のための4×4タイル、及び高画質のための6×6タイルに分けられる。前記イメージの他の部分は、適した特徴点の他の密度を有しうる。極端的な場合、例えば、雲一つない青空の場合に、フレームの部分は、如何なる適した特徴点を有さないこともある。他の部分で、潜在的な特徴点は、非常に稠密である。得られた特徴点分布は、ビデオフレーム、例えば、重ならないタイルの小さな部分に基づき、各タイル内の特徴点の個数が、前記タイルの発光イメージデータの分散σ2によって線形的に増加する。さらに関心のあるイメージデータのタイルと、それによるさらに多い特徴点に対する要求は、さらに高い分散σ2を有することが予測される。同時に係留中である出願番号8729-357デジタルイメージ安定化装置及び方法を見れば、同時に、単に小さなローカル状態情報のみを要求するにもかかわらず、各タイルに含まれた特徴点の間の最小距離MIN_DISTを設定することによって、ハードウェア具現コストを減少させる過程が描写されている。前記出願番号8729-357の公開文献は、参照文献としてこれに含まれる。もし、場面が低光条件lowlightconditionでキャプチャーされれば、それは、相対的にさらに多いノイズを有し、特徴点のピクセルpixelsの個数は、タイル内のピクセルの個数より遥かに少ないために、ノイズ効果は、タイルより特徴点にさらに大きく作用する。タイル内のピクセルのさらに大きな個数は、ノイズ消去効果を提供し、このような場合に、ダウンサンプリングされたタイル基盤モーションベクトルdownsampledtile-basedmotionvectorがさらに正確である。たとえ場面が低光条件でキャプチャーされないとしても、もし場面が過度にフラットflatになれば、タイル基盤モーションベクトルtile-basedmotionvectorは、さらに正確である。もし、タイル場面が、曇った空または青い空のように非常にフラットになれば、若干の特徴点があり、フラットタイルflattile内のこのような特徴点は、次のフレーム内の多くの場所内のマッチング点matchingpointと類似したレベルを見つけることができる。しかし、タイル基盤マッチングtile-basedmatchingは、小さな特徴点探索領域にのみ依存するものではなく、タイルのあらゆるパターンが、タイルマッチングプロセスに貢献することができる。結果的に、タイル基盤モーションベクトルは、場面がフラットになる時にさらに信頼することができる。特徴点モーションベクトルグループfeaturepointmotionvectorgroupsの最も高いスコアがスレショルド値thresholdより小さい時、我々は、特徴点基盤モーションベクトルの代わりに、タイル基盤モーションベクトルtile-basedmotionvectorsを使うように決定し、このような方策は、高いノイズまたはフラットな場面で効果的に作用する。本発明の概念の実施形態によって、我々は、背景と大きな客体の動きとを表わす推定されたモーションベクトルを選択する一方、さらに小さな物体は、それらと関連した正確なモーションベクトルを有する必要がない。さらに小さな客体に対するある不正確なベクトルは、DISアルゴリズムの以後の段階で除去されうる。グローバル動きglobalmovementまたはカメラ動きcameramovementのために、意味のあるofsignificance大きな静的な物体の特徴点は、一貫した経路を移動することが予測される。我々は、独立して動く十分に大きな物体は、少なくとも1つのタイルのほとんどをカバーcoverすることを認知し、したがって、小さな物体のモーションがタイル自体のモーションベクトルで少ない効果を有する限り、それらのモーションは、タイル自体の優勢predominateモーションとして推定されうる。我々は、最低の解像度でブロックマッチングblockmatchingを用いてタイル毎に1つのモーションベクトルを得る。タイル基盤モーションベクトルは、高いノイズまたはフラット場面ビデオのような特別な場合でのカメラ軌跡決定のために使われる。与えられたタイルに対するモーションベクトルは、絶対差の和sumofabsolutedifference:SADを最小にすることである。そして、各タイル内の特徴点のモーションベクトルを計算するプロセスは、階層的モーション推定アルゴリズムの使うことによって、そして、タイルのモーションベクトルを開始ベクトルとして使って、ローカル動き上のタイル動きを使用してpreferring、計算量を減らすように変更されうる。少なくとも一つのタイルのほとんどをカバーする十分に大きな物体は、燐接したタイルに確張することができるために、各タイル内のいくつかの特徴点は、それらが発見されたタイルのモーションベクトルより燐接したタイルのモーションベクトルにさらに強く関連づけることができる。したがって、あらゆる隣接したタイルのモーションベクトルを、ある与えられたタイルの特徴点のモーションベクトルに対するブロックマッチング探索のマルチプルmultiple開始ベクトルとして使うことが効果的である。したがって、選択された特徴点のモーションベクトルを得るために使われる開始ベクトルは、それが存在するならば、四方向の直接的な隣接タイル上側タイル、左側タイル、右側タイル、下側タイルに属するモーションベクトルと同様に特徴点が属するタイルのモーションベクトルである。使われる開始ベクトルごとに、我々は、単に特徴点モーションベクトルに対するローカル探索localsearchのために、非常に小さな範囲を使う。これの目的は、それぞれの、そして、あらゆる特徴点に対する正確なベクトルを決定するものではないバッドbadモーションベクトルは、DISプロセッシングチェーンchain内において後で分類される。むしろ、関心のある特徴点は、単に背景または大きな客体に属するものである。そのような特徴点に対して、タイルモーションベクトルのうちの1つは、良いか、関心のある特徴点のモーションベクトルに近くなければならず、それにより、各選択されたタイルモーションベクトルに対する小さなローカル探索は十分である。小さなローカルブロックマッチング探索smalllocalblockmatchingsearchは、タイル内のあらゆる選択された特徴点に対する開始ベクトルの集合setのそれぞれ周辺の高解像度ドメインこれは、オリジナルビデオ解像度、または2または4のfs3要素によって副標本化されたsubsampledものであり得るで行われる。図1は、本発明の概念の実施形態と関連したDIS方法を行うデジタルイメージ安定化DIS回路のブロック図である。前記DIS回路は、受信されたジャーキービデオjerkyvideoを分析し、インターフレーム変換inter-frametransforms;Tinを出力する感知ユニットdetectionunit2000、インターフレーム変換Tinのうちから選択された主要変換/補償変換Pnを出力する軌跡ユニットtrajectoryunit4000、及び選択された主要変換/補償変換Pnを用いて、ジャーキービデオを修正して安定化したビデオを出力する補償ユニットcompensationunit6000を含む。感知ユニット2000は、ビデオデータの受信されたフレーム内の特徴点FPのインターフレームモーションベクトルと重ならないタイルタイルベクトルのインターフレームモーションベクトルとを推定する。感知ユニット2000は、FPモーションベクトルグループ変換FPmotionvectorgrouptransformsとタイルベクトルグループ変換Tinとをさらに出力する。軌跡ユニット4000は、インターフレーム変換Tinのうち1つを主要変換Pnとして選択し、小さな移動客体と動いて全体フレームをカバーすることができる大きな移動客体のインターフレーム変換を除く。図2は、図1のDIS回路のDIS方法の段階としてタイルベクトルグループのアフィン変換を計算する図1のDIS回路内の感知ユニットのブロック図である。感知ユニット2000は、特徴点回路featurepointcircuit3000、モーションベクトルMVグループ化回路motionvectorMVgroupingcircuit1300、及びモーションベクトルMVグループアフィン変換計算器motionvectorMVgroupaffinetransformcalculator2010を含む。特徴点回路3000は、ビデオデータの各フレームを受信し、各ビデオフレームを重ならないタイルの小さな数字j×kで割る。タイルの個数j×kは、SDビデオstandarddefinitionvideoのための4×4からHDビデオHigh-definitionvideoのための6×6までの範囲を有し、4..8×4..8の範囲内の他の数字も可能であり、有利である。前記タイルサイズは、独立して動く十分に大きな物体が少なくとも1つのタイルのほとんどをカバーできるように選択され、小さな客体のモーションは無視してもよい一方、十分に大きな客体のモーションは、DIS目的によってキャプチャーされうる。特徴点回路3000は、受信されたビデオフレーム内の特徴点SFPsを識別して選択し、特徴点とタイルのモーションベクトルSFPMVsandTileMVsとを出力する。特徴点回路3000は、特徴点選択器featurepointselectorとモーションベクトル計算器motion-vectorcalculatorと共有されたRAMメモリ350とを含む。特徴点選択器は、ハリスコーナー特徴点候補識別器Harris-Cornerfeaturepointcandidateidentifier、及び特徴点候補分類器featurepointcandidatesorterをさらに含む。コンピュータパワーcomputationalpowerを節約し、要求される複数の動作operationsの個数を減少させるために、特徴点回路3000は、ルーマlumaデータにのみ動作し、1つ以上のダウンサンプラーdownsamplers及び階層的ブロックマッチング探索ユニットhierarchicalblock-matchingsearchunitを含む。特徴点回路3000は、あらゆるタイルに対する1つのモーションベクトルを推定する。タイルモーションベクトルTileMV推定は、入力イメージの中央をカバーする重ならないタイル例えば、特徴点分類アルゴリズムfeaturepointsortingalgorithm内に使われる同じタイルに基づいて行われる。タイルのそれぞれに対して、フルブロックマッチング探索fullblockmatchingsearchは、十分にダウンサンプリングされたdownsampledイメージに行われる。フル探索ブロックマッチングfull-searchblockmatchingは、あらゆるタイルに対して行われ、タイルモーションベクトルTileMVは、以後の使用、例えば、特徴点352に保存されたSFPMVのモーションベクトルを得るか、静的な客体感知のための階層的ブロックマッチング探索ユニット内で開始ベクトルとしての使用のために保存される356。特徴点回路3000は、望ましくは、ビデオフレームのタイルと呼ばれる小さな部分タイルに基づいた分布を有する特徴点のリスト352を提供する。タイル別特徴点の最大個数は、タイルの発光イメージデータluminanceimagedataの分散σ2によって線形的に増加する。DIS方法のための優れた特徴点は、適したモーション推定アルゴリズムが適用される時、曖昧ではないnon-ambiguousモーションベクトルを算出する点である。イメージ内の特徴点を識別するために、ハリスコーナー感知アルゴリズムHarrisCornerdetectionalgorithmは、このようなピクセルが特徴点として如何ほど適するかを測定するために、ビデオフレームのピクセルに適用される。イメージの相異なる部分タイルは、識別された特徴点候補の相異なる密度を有しうる。特徴点回路3000は、好ましくは、各タイルのモーションベクトルを計算するためのタイルベクトル計算器tile-vectorcalculatorの関数を行うモーションベクトル計算器motion-vectorcalculator及び各選択された特徴点selectedfeaturepoint;SFPのモーションベクトルを決定し、出力するための階層的ブロックマッチング検索ユニットhierarchicalblock-matchingsearchunitを含む。タイルベクトル計算器は、現在フレームFtの十分にダウンサンプリングされたルーマデータを使って、各タイルのモーションベクトルを計算する。階層的ブロックマッチング検索ユニットは、最大解像度のまたは2つの連続したフレームのダウンサンプリングされたルーマデータを用いて選択された特徴点のそれぞれのモーションベクトルを決定し、タイルベクトルを開始ベクトルとして使用できる。データに関連したあらゆる特徴点とタイルは、次のDISブロック、具体的に、モーションベクトルグループ化回路motionvectorgroupingcircuit1300に伝達される。モーションベクトルグループ化回路1300は、FPモーションベクトルとタイルモーションベクトルとに対してグループ化アルゴリズムを行う。モーションベクトルグループ化回路1300は、ペアリングアルゴリズムコントローラpairingalgorithmcontroller1302によって選択されたベクトルの各対を比較することによって、グループ化決定groupingdecisionsを行うモーションベクトル比較器motionvectorcomparator1310を含む。特徴点グループ化回路featurepointgroupingcircuit1300は、連続したビデオフレームの間で客体の認知されたperceived関連動作に基づいて、FPモーションベクトルを場面内の客体とともに選択された特徴点SFPsのモーションベクトルで関連するようにグループ化する。特徴点グループ化回路1300は、また連続したビデオフレームの間で客体の認知された関連動作に基づいて、タイルモーションベクトルを場面内の客体と関連するようにグループ化する。特徴点グループ化回路1300は、RAMメモリ350を特徴点回路3000と共有する。メモリ350のSPFMVリストSPFMVlist352部分は、選択された特徴点SFPsの位置とモーションベクトルのリストとを含む。メモリ350のタイルMVリストtileMVlist356部分は、重ならないタイルの位置とモーションベクトルのリストとを含む。ペアリングアルゴリズムコントローラpairingalgorithmcontroller1302は、ある特徴点とタイルモーションベクトルとがある他のものと以前にペアリングされたか、如何なるものがアンペアunpairとして残ったか、及び如何なるものが全体的にグループ化から除外されるかについてのトラックを保持する。ペアリングアルゴリズムは、反復的にモーションベクトルの対ベクトルAベクトルBをMV比較器1310への入力として提供する。特徴点グループ化回路1300内のペアリングアルゴリズムコントローラ1302は、SPFMVリスト352とタイルMVリスト356とにアクセスaccessし、モーションベクトル比較器1310内の比較のためのベクトルAとベクトルBとを選択する。一連のベクトルA-ベクトルBの比較結果、1つ以上のベクトルのグループ、例えば、選択された特徴点のグループとタイルのグループとである場合、ペアリングアルゴリズムコントローラ1302は、グループ化されたモーションベクトルまたはその技術的なリストdescriptivelistをメモリ350のFPMVグループインベントリinventories354部分とタイルMVグループインベントリ358部分とに書き込みする。モーションベクトルMVグループアフィン変換計算器2010は、特徴点モーションベクトルの各グループのインターフレーム変換を計算し、タイルモーションベクトルの各グループのインターフレーム変換を計算し、それらをいずれもTinとして出力する。図3は、図1のDIS回路のDIS方法の段階と関連したタイルグループ変換と特徴グループ変換Tinとのスコアリング方法に基づいて主要静的な/背景変換Pnを選択するための図1のDIS回路の軌跡ユニットTU4000のブロック図である。軌跡ユニットtrajectoryunit;図3の4000は、タイルグループ変換スコアリング及び選択回路tilegrouptransformscoringandselectioncircuit4100-1または、図4のAの4100、特徴グループ変換スコアリング及び選択回路featuregrouptransformscoringandselectioncircuit4100-2図4のAの4100、コレクティブグループ選択回路collectivegroupselectioncircuit;図5の4200、移動客体除外回路movingobjectexclusioncircuit;図6の4400、及び適応的補償フィルターadaptivecompensationfilter;図10及び図11の8000を含む。軌跡ユニット4000は、場面内の移動客体を無視する一方、アンステディunsteadyカメラによって引き起こされる主要モーションPnを識別し、選択された主要変換Pnをフィルタリングし、補償変換compensationtransform;Cnを出力する。軌跡ユニット4000は、受信されたインターフレーム変換Tinのうちから主要変換Pnを選択するように多数の連続したスコアリング関数を使う。図4のAは、図1のDIS回路の軌跡ユニット4000のグループ変換スコアリング及び選択回路grouptransformscoringandselectioncircuit4100のブロック図である。グループ変換スコアリング及び選択回路4100は、変換スコア計算器transformscorecalculator4150、変換品質計算器transformqualitycalculator4160、及び図1のDIS回路のDIS方法の段階を行うグループ変換及び品質選択器grouptransformandqualityselector4170を含む。グループ変換スコアリング及び選択回路4100は、タイルグループインターフレーム変換tilegroupinter-frametransform;TTile,inからタイルグループ主要変換tilegroupprincipaltransform;GPTilenを出力し4100-1、FPインターフレーム変換FPinter-frametransform;TFP,inから特徴グループ主要変換featuregroupprincipaltransform;GPFPnを出力する4100-2。図4のBは、図4のAのグループ変換スコアリング及び選択回路4100内のヒストリースコア計算ユニットhistoryscorecalculationunit4110-1の一実施形態のブロック図である。図4のA及びBを参照すると、グループ変換スコアリング及び選択回路4100は、ヒストリースコア計算ユニット4110例えば、4110-1、モーションスコア計算ユニット4120、特徴スコア計算ユニット4130に加えて規模スコア計算ユニット4140、変換スコアSin計算器4150、変換品質Qin計算器4160、及びグループ変換及び品質選択器4170例えば、4170-1を含む。図4のAのグループ変換スコアリング及び選択回路4100のグループ変換及び品質選択器4170は、全体変換スコア計算器4150から受信された各インターフレーム変換Tinの全体変換スコアSinに基づいて小さな移動客体のインターフレーム変換を排除させることで、インターフレーム変換Tinのうち1つをグループ主要変換GPnとして選択し、グループ主要変換GPnとそれに関連した品質Qnとを出力する。Tinは、感知ユニット2000から受信されたあらゆる受信された変換候補transformcandidatesのうちi番目の変換である。ここで、nは、フレームと時間的に連続した性質timesequencenatureを表わす。GPnは、フレーム時間nでの選択されたグループ主要変換selectedgroupprincipaltransformである。すなわち、選択されたiに対して、GPn=Tinである。各Tinに対して、全体変換スコアSin計算器4150は、ヒストリースコア計算ユニット4110例えば、4110-1からヒストリースコアHinを受信し、モーションスコア計算ユニット4120からモーションスコアMinを受信し、特徴スコア計算ユニット4130から特徴スコアFinを受信し、規模スコア計算ユニット4140から規模スコアEinを受信し、全体変換スコアSinを下記の式に基づいて計算する。Sin=HinMinFinEin各Tinに対して、変換品質Qin計算器4160は、特徴スコア計算ユニット4130から特徴スコアFinを受信し、規模スコア計算ユニット4140から規模スコアEinを受信し、下記の式に基づいて変換品質Qinを計算する。Qin=FinEin最も大きな値Sinを有するTinは、図4のAのグループ変換スコアリング及び選択回路4100のグループ変換選択器4170によってグループ主要変換GPnとして選択されうる。したがって、実施形態によって、図1のDIS回路のDIS補償ユニット6000内で、最も高いスコアSinを有するインターフレーム変換候補Tinは、グループ主要変換GPnとして選択され、ジッタカメラモーションを補償するための補償変換Cnを生産するために適応的にフィルタリングされる。ヒストリースコア計算ユニット4110例えば、4110-1は、グループ主要変換GPnのヒストリーを保存し、グループ主要変換GPnの保存されたヒストリーの所定長HLに基づいて、各Tinに対するヒストリースコアHinを計算し、例えば、感知ユニット2000から各Tinが受信された順に計算する。HLは、先行フレームの所定の個数を表わす整数である。入ってくるTinは、数学的に以前に選択されたグループ主要変換GPn-1...GPn-kを保存するHLのそれぞれと比較される。ここで、kは、1直前フレーム:n-1を意味するからHK時間的にさらに遠いフレーム:n-HKまでの範囲を有するインテグラルフレームタイムインデックスintegralframe-timeindexである。Tinの変換は、以前に選択されたグループ主要変換GPn-1からGPn-HLを保存するHLとさらに高いコリレーションcorrelationを有するほどさらに高いヒストリースコアHinとを有する。Tinと各GPn-kとの間のコリレーションHi,knは、範囲[0、1]内で1から正規化されたノルムnormalizednormを差引いた値1-|Tin-GPn-k|であり、1のようなHi,knの値は、最も高いコリレーションを示す。各コリレーションHi,kn1-|Tin-GPn-k|の貢献は、相応するヒストリーウエートhistory-weight;HWkによってウェイティングされるweighted。ヒストリースコアHinは、全体コリレーションであり、Hi,knの和にウェイティングされたHWn-kである。ここで、1<k<HLであり、HLは、ヒストリー長以前フレームの個数である。したがって、Hin=Σ[1-|Tin-GPn-k|HWk]1<k<HLウエートweightsのHWn-HLで、HWn-1はそれらの和が1と同じであり、ヒストリースコアHin出力が非線形的に正規化され、連続した範囲[0、1]を有するように選択される。図4のBに示されたヒストリースコア計算ユニット4110のハードウェア具現例4110-1は、保存されたコンテンツを比較器4114に出力するためにn-1でn-HLに対する、HLタップHLtapsを有するHLを以前に選択されたグループ主要変換GPn-1ないしGPn-HLに保存するためのFIFOfirst-in-first-outメモリバッファmemorybufferを含む。比較器4114は、電流Tinを以前に選択されたグループ主要変換GPn-1ないしGPn-HLに保存されたHLのそれぞれと比較し、ヒストリーウエートHWn-1ないしHWn-HLによってウェイティングされた各比較結果を、連続区間[0、1]で全体コリレーションを全体ヒストリースコアHinとして出力する全体ヒストリースコア計算器4116に出力する。モーションスコア計算ユニットmotionscorecalculationunit4120は、各Tinを受信し、Tinにのみ基づいて、そのモーションスコアMinを計算する。他の実施形態において、モーションスコア計算ユニット4120は、モーションスコアMinを計算するための目的で感知ユニット2000から保存された情報を受信することができる。小さなモーションに対する変換は、高いモーションスコアMinを有し、グループ主要変換GPnになることがさらに好ましい。Tinのうちから各インターフレーム変換に対して、モーションスコア計算ユニット4120は、モーションスコアMinを計算する。Minは、小さなモーションに対応して大きな値を有し、大きなモーションに対応して小さな値を有する。モーションMinは、変換の水平、垂直、または全体線形移動に基づくことができる。モーションスコアMinは、線形移動に反対に関連し、より適切に連続区間[0、1]を有するように非線形的に正規化される。特徴スコア計算ユニット4130は、各Tinを受信し、Tinにのみ基づいて、その特徴スコアFinを計算する。他の実施形態によって、特徴スコア計算ユニット4130は、特徴スコアFinを計算するための目的で感知ユニット2000から保存された情報を受信することができる。Tinのうちの各インターフレーム変換に対して、特徴スコア計算ユニット4130は、特徴スコアFinを計算する。特徴スコアFinは、Tinのうちから各インターフレーム変換によって表現される特徴点グループを作るためにともにグループ化された特徴点の個数と関連する。Tinのうちの変換は、グループ別特徴点をさらに多く有するほどさらに高い特徴スコアFinを有する。特徴スコアFinは、より適切に連続区間[0、1]を有するように非線形的に正規化される。規模スコア計算ユニットextentscorecalculationunit4140は、各Tinを受信し、Tinに基づいて、その規模スコアEinを計算する。他の実施形態において、規模スコア計算ユニット4140は、規模スコアEinを計算するための目的で感知ユニット2000から保存された情報を受信することができる。Tinのうちから各インターフレーム変換に対して、規模スコア計算ユニット4140は、規模スコアEinを計算する。広い領域をカバーする特徴点を有するTinの変換は、カバーする領域が大きいほど、さらに高くスコアリングされる。規模スコアEinは、さらに広い領域をカバーすることに対応してさらに大きな値を有し、反対にさらに狭い領域をカバーすることに対応してさらに小さな値を有する。規模スコアEinは、変換のグループのあらゆる特徴点を含む長方形領域の高さと幅との積に関連する。規模スコアEinは、より適切に連続区間[0、1]を有するように非線形的に正規化される。本発明の概念による多様な実施形態は、除外させなければ、ビデオ安定化に所望しない結果を引き起こす全体場面を横切って動く大きな客体を除くために、場面ヒストリー分析を使う。適切な場面ヒストリー分析がなければ、主要変換選択器は、大きな移動客体特に、それが全体画面をカバーするならばに対応する変換候補を選択する。我々は、大きな客体が横切って動いて全体場面を満たす場合、変換候補Tinは、アンステディカメラに対応する主要変換Pnを含まないことが分かる。図5は、図1のDIS回路の軌跡ユニット4000のコレクティブ変換スコアリング及び選択回路collectivetransformscoringandselectioncircuit4200の一実施形態のブロック図である。コレクティブ変換スコアリング及び選択回路4200は、コレクティブ判定collectivedecision;CDnを計算するコレクティブ判定計算器collectivedecisioncalculator4250と図1のDIS回路のDIS方法の段階としてコレクティブ主要変換collectiveprincipaltransform;CPnを出力するコレクティブ変換選択器collectivetransformselector4260とを含む。図5のコレクティブ判定計算器4250は、特徴グループ変換品質featuregrouptransformquality;QFPn、タイルグループ変換品質tilegrouptransformquality;QTilen、及び感知ユニット2000から受信された特徴グループ変換候補featuregrouptransformcandidates;KFGnの個数からコレクティブ判定CDnを算出する。実施形態において、コレクティブ判定計算器4250は、特徴グループの個数KFGnから非線形的に正規化されたフラグメンテーションメジャーfragmentationmeasure;ΘFnを計算し、ΘFnは、KFGnが小さい時に0であり、ΘFnは、KFGnが大きい時に1である。したがって、ΘFn値が1に近いことは、ビデオ場面のあらゆる特徴点が多くの特徴グループに分割されたものを表わし、反対に、ΘFn値が0に近いことは、ビデオ場面のあらゆる特徴点が、少ない特徴グループに分割されたものを表わす。コレクティブ判定計算器4250は、QFnとΘFnQTnとを比較することによって、コレクティブ判定CDnを出力し、もし、QFn>ΘFnQTnであれば、コレクティブ判定CDnは、特徴グループを選択するように設定される。そして、もし、QFn<=ΘFnQTnであれば、コレクティブ判定CDnは、タイルグループを選択するように設定される。この公式で、もし特徴グループが分割されていないならば、ΘFn値が0に近く、特徴グループは、さらに選択されやすい。一方、もし特徴グループが分割されたならば、ΘFn値が1に近く、タイルグループ変換品質QTilenは、特徴グループ変換品質QFPnと対等の立場で比較される。コレクティブ変換選択器4260は、特徴グループ主要変換GPFPnとタイルグループ主要変換GPTilenとの間で選択を行う。コレクティブ変換選択器4260は、コレクティブ判定CDnによって制御されて、出力コレクティブ主要変換CPnは、CDnが特徴グループとして設定される時、特徴グループ主要変換GPFPnとして設定され、そうではない場合、タイルグループ主要変換GPTilenとして設定される。本実施形態で、コレクティブ変換スコアリング及び選択回路4200は、特徴グループ変換品質QFPn及びタイルグループ変換品質QTilenに基づいて選択を行う。このようなグループ変換品質は、特徴スコア計算ユニット4130と規模スコア計算ユニット4140とからの入力を受信する図4Aの変換品質計算器4160によって計算される。特徴スコア計算ユニットfeaturescorecalculationunit4130は、その特徴基盤feature-basedとタイル基盤tile-based変換Tinの特徴スコアFinを計算する。本実施形態で、特徴スコア計算ユニット4130は、特徴スコアFinを計算する目的で感知ユニット2000から保存された情報を受信する。Tin間の各インターフレーム変換に対して、特徴スコア計算ユニット4130は、特徴スコアFinを計算する。1つのグループのさらに多い特徴点または1つのグループのさらに多いタイルの変換Tinは、さらに高い特徴スコアFinを有し、これは、特徴グループ変換品質QFPnまたはタイルグループ変換品質QTilenのそれぞれがさらに高くなるようにする。実施形態において、タイル別特徴点の個数は、特徴基盤変換Tinのスコア特徴スコアFinを支配することができる。他の実施形態において、タイルの個数は、タイル基盤変換Tinのスコア特徴スコアFinを支配することができる。タイル別特徴点の個数、及び/またはタイルベクトルの各グループ内のタイルの個数は、感知ユニット2000から直接得ることができる。規模スコア計算ユニット4140は、特徴基盤及びタイル基盤変換Tinの規模スコアEinを計算する。本実施形態で、特徴スコア計算ユニット4130は、特徴スコアFinを計算するための目的で感知ユニット2000から保存された情報を受信する。特徴点またはタイルの変換は、さらに広い領域に亘るほどさらに高くスコアリングされうる。特徴点の個数とタイルベクトルの各グループ内のタイルの次元は、感知ユニット2000から直接得ることができる。同様に、特徴基盤モーションベクトルの各グループの水平及び垂直方向の規模は、感知ユニット2000から直接得ることができる。特徴グループまたはタイルグループは、さらに広い領域に亘るほどさらに高い規模スコアEinを有し、その結果、特徴グループ変換品質QFPnまたはタイルグループ変換品質QTilenのそれぞれはさらに高くなる。本実施形態で、規模スコア計算ユニット4140は、規模スコアEinを計算するための目的で感知ユニット2000から保存された規模情報を受信する。コレクティブ主要変換CPnが、コレクティブ変換スコアリング及び選択回路4200によって選択された後、大型客体除外ハードウェアlargeobjectexclusionhardwareは、選択されたコレクティブ主要変換CPnが全体場面で動き、全体場面をカバーする大型移動客体であるか否かを判断する。前記除外exclusionが効果的な場合、単位変換unitytransform;UTが代替物として生成され、DISシステムの補償回路のために選択された主要変換Pnとして提供されて、安定化されたビデオは、不正確にまたは不明に大型移動客体の変換をしない。実施形態において、移動客体除外方法は、2種の観測に基づいて活性化される。ここで、前記2種の観測は、既に存在する静的な背景Pnのヒストリーによって指示されると、静的な背景と大型移動客体の共存の時間周期である。移動客体除外方法は、次のシナリオを扱うのに非常に効果的である。場面は、移動客体があるかないかのほとんど静的な背景である。大型移動客体は、場面に進入し、漸次的にさらに大きな領域をカバーする。前記大型移動客体は、全体場面をカバーする。前記大型移動客体は、場面を離れ始め、背景が再び表われ始める。前記大型移動客体は、遂に消える。移動客体分析器movingobjectanlayzerは、除外シナリオIFを感知する。連続して静的なMVグループの存在は、ほとんど静的な背景になった場面を示している。連続して類似した速度のMVグループのカウント増加は、場面内に入ってくる客体を示している。前述のトレンドが続き、時間nで連続して類似した速度のMVグループが全体場面をカバーし、静的なMVグループが消えれば、除外シナリオが検出される。除外判定EDnは、除外変換選択器に送られる。除外変換選択器は、EDnが除外シナリオを指示しなければ、コレクティブ主要変換CPnを選択し、そのシナリオ内で主要変換Pnは、基準変換として設定される。したがって、大型移動客体が全体場面をカバーする時にも、安定化されたビデオは大型移動客体に不正確に追従しない。図6は、図1のDIS回路の軌跡ユニット4000の移動客体除外回路4400の一実施形態のブロック図である。移動客体除外回路4400は、移動客体分析器4470及び図1のDIS回路のDIS方法内の段階を行う除外変換選択器4480を含む。移動客体除外回路4400は、場面のヒストリーを保存するための複数のグループヒストリー回路4410、4420、4430、及び4440、及び移動客体分析器4470を含む。いつでも、指定された静的なグループG0が1つだけあるが、0またはそれ以上の現在existingモーショングループGKk>0があり得る。また、次のフレームの間に、k例えば、kn1=kn1現在モーショングループGkのうち1つになりうる新たなモーショングループGNがあり得る。静的なグループG0は、関連したグループヒストリーGH0を有する。k現在モーショングループGkは、関連したモーションベクトルMkだけではなく、関連したグループヒストリーGHkも有する。各現在モーショングループGkは、基本的にフレームnまで経時的に類似した速度のTinのそれぞれに対して低域通過フィルターがかけられたlow-passfiltered|Tin|であるモーションベクトルMkを有する。新たなモーショングループGNの各々は、その生成creationの時間に初期化された関連したグループヒストリーGHNnを有する。移動客体分析器4470は、複数のグループヒストリーGH0n、GH1n、...GHJn、及びGHKnを含む場面ヒストリーとGHNnとを受信し、それらから除外判定exclusiondecision;EDnを計算する。除外変換選択器exclusiontransformselector4480は、単位変換UTとコレクティブ主要変換CPnとの間の選択を行う。除外変換選択器4480は、除外判定EDnによって制御されて、EDnが活性化された時、出力主要変換Pnは、単位変換UTとして設定され、そうではない場合には、コレクティブ主要変換CPnとして設定される。単位変換UTは、補償ユニットが補償の間に何もしないようにしうる。したがって、移動客体分析器4470が大型移動客体シナリオを感知し、除外判定EDnを活性化する時、そうではない場合、主要変換Pnとして選択されうる大型移動客体の変換は、選択された主要変換Pnになるものから除外される。要するに、大型移動客体の変換は、感知された時には、図1の補償ユニット6000によって行われる補償から除外される。図7は、図6の移動客体除外回路4400内のモーショングループヒストリー回路の一実施形態で行われる段階を詳しく説明するための複合ブロックダイヤグラムフローチャートであり、図1のDIS回路のDIS方法を実施する段階で構成されている。図7は、静的なグループG0、現在モーショングループGk、及び新たに生成されたモーショングループGN1にそれぞれ対応する代表的なグループヒストリー回路4410、4430、及び4440を詳しく図示する。図6の移動客体除外回路4400の移動客体分析器4470によってグループヒストリー回路例えば、4410から受信されたグループヒストリー例えば、H0nは、各グループと関連した2種のヒストリーデータ、選択ヒストリー例えば、SH0nと現在ヒストリーExistence-History、例えば、EH0nとを含む。移動客体分析器movingobjetanalyzer4470は、次のように除外シナリオを感知する。静的な変換G0nのグループヒストリーGH0内で指示された連続した存在existence及び選択は、多数のフレームの間に存在したほとんどの静的な背景の場面を示している。具体的なモーショングループGkのグループヒストリーGHK内の連続する存在の漸次的に増加する数字は、客体が場面内に入ってくるということを表わす。もし、存在及びモーションの現趨勢が持続されれば、そして、時間nで選択された変換PnがGKに結合するものを除き、静的な変換がG0に属しなければ、大型移動客体シナリオが感知され、活性化された除外判定EDnが主要変換選択器4160-2に送られる。もし、EDnが大型客体除外シナリオlargeobjectexclusionscenarioを指示するならば、主要変換Pnは、単位変換として設定され、そうではない場合には、主要変換Pnは、Tinのあるスコアリング関数によって選択される。グループヒストリー回路4410、4420、4430、及び4440のそれぞれは、受信されたインターフレーム変換Tinのうちの1つに関連した各グループに対するヒストリー情報の3種類の保存及び処理を行う。グループヒストリーの前記3種類は、選択ヒストリー、現在ヒストリーexistence-history、及びモーションヒストリーである。静的なグループG0は、映像安定化開始時に空いているヒストリーとともに生成される。静的なグループG0のモーションヒストリーは省略され、ヌルnullと推定されうる。モーショングループG1、...、GK、...、GNは、DISビデオプロセッシングのコースの間にダイナミックにdynamically生成されるか、削除されうる。図7を参照すると、静的なグループG0、N現在モーショングループGk、及び新たに生成されたモーショングループGN1にそれぞれ対応するグループヒストリー回路4410、4430、及び4440は、グループヒストリーGH0、GHK、及びGHN1を提供する。モーショングループG0のグループヒストリー回路4410は、選択ヒストリーSH0と存在ヒストリーEH0との保存のためのヒストリーメモリを含む。存在ヒストリーEH0は、インターフレーム変換Tinが以前フレーム内のモーショングループG0に結合されたか否かを示す過去フレーム値当たり1ビットである。選択ヒストリーSH0は、モーショングループG0に結合されたインターフレーム変換Tinが以前フレーム内の主要変換Pnとして選択されたか否かを示す過去フレーム値当たり1ビットである。グループG0が静的とみなされ、選択された主要変換Pnを含む如何なるTinが静的なグループG0に属するか否かの判定判定段階dS4418について、Tinを多様なヒストリーに基づいたモーションベクトルM0よりスレショルド値thd0と比較することに依存するために、静的なグループG0のグループヒストリー回路4410は、モーションヒストリーM0を省略する。静的なグループG0は、ビデオ安定化開始時に空いているヒストリーとともに作られる。もし、フレームnの間にTinが、|Tin|<thd0を満足すれば判定段階dS4418のはいのブランチ、このTinは、G0に属し、存在ヒストリーEH0は、フレームnで静的な変換の存在を指示するためにアップデートされる。もし、Pin=Tinであれば、選択ヒストリーSH0は、Tin選択を指示するためにアップデートされる。Tinが、|Tin|<thd0を満足しない場合判定段階dS4418のいいえのブランチ、フレームの間に|Tin|<thd0を満足させなければ、Tinは、存在モーショングループG1~GN内のそれぞれのグループヒストリーと比較される。モーショングループGkのグループヒストリー回路4430は、選択ヒストリーSHK、及び存在ヒストリーEHK、及びモーションヒストリーMkの保存のためのヒストリーKメモリを含む。存在ヒストリーEHKは、インターフレーム変換Tinが以前フレーム内のモーショングループGkに属するか否かを示す過去フレーム値当たり1ビットである。選択ヒストリーSHKは、モーショングループGkに属したインターフレーム変換Tinが以前フレーム内の主要変換Pnとして選択されたか否かを示す以前フレーム値当たり1ビットである。モーションヒストリーMkは、グループGkの全体的なモーションのベクトルMkを指示する情報を保存する。各Tinは、またモーションベクトルMでマッピングmapする。各モーショングループGKは、モーションベクトルMkでマッピングする。|Tin|をTinのモーションベクトルのサイズとし、|Tin-MK|を1≦K≦NNは、現在の現在モーショングループの個数で現在モーショングループGkのモーションベクトルMkからTinの偏差とする。N個存在するモーショングループのうち最小の|Tin-MJ|を有するモーショングループGJは、Tinに対する最もマッチングされるグループGJを示す。ジョインjoin判断は、|Tin-MJ|を所定のスレショルド値thd1と比較して決定されうる。したがって、例えば、判定段階dS4438で、もし、1とNとの間の特定のJ及びすべてのKで|Tin-MJ|≦|Tin-MK|であり、|Tin-MJ|<thd1であれば判定段階dS4438のはいのブランチ、Tinは、存在するモーショングループGJにジョインする。もし、すべてのKに対して、|Tin-MJ|<thd1であり、|Tin-MJ|<|Tin-MK|であれば判定段階dS4438のはいのブランチ、Tinは、GJに属する。モーションヒストリーMJは、新たに属したTinを反映するように調整される。現在ヒストリーEHJは、フレームnでモーショングループGJの存在を指示するためにアップデートupdateされる。もし、Pn=Tinであれば、選択ヒストリーSHJは、Tin=Pnの選択を指示するためにアップデートされる。一方、もし、判定段階dS4438がTin及びあらゆる存在するモーショングループG1~GNのために反復され、MKのうちいずれも|Tin-MK|<thd1を満足させなかったならば判定段階dS4438のいいえのブランチ、Tinは、新たに形成されたモーショングループGN1に属するS4449段階。もし、このTinが、新たに形成されたモーショングループGN1に属するならばS4449段階、Tinは、新たに形成されたモーショングループGN1に属する。モーションヒストリーMN1は、このTinのモーションベクトルとして設定される。存在ヒストリーEHN1は、フレームnで新たなモーショングループGN1の存在を指示するために初期化される。もし、Pn=Tinであれば、選択ヒストリーSHN1は、Tin=Pnの選択を指示するためにアップデートされる。時間の拡張された期間フレームにジョインjoinするTinを除くモーショングループG0~GJのうちのは、削除される。図8は、時間nにおける、キャプチャーされたビデオフレームと主要変換Pnから計算された補償変換Cnに対応する補償ウィンドウとを示す図であり、減少した垂直オーバーエクスカーションv1を示している。補償ウィンドウの垂直オーバーエクスカーションは、本発明の実施形態によるDIS方法の段階で垂直オーバーエクスカーションv1として測定される。図8を参照すると、キャプチャーされたビデオフレームの補償変換Cnに相応する補償ウィンドウは、垂直オーバーエクスカーションv0またはv1、水平オーバーエクスカーションu0またはu1、または垂直オーバーエクスカーションv0またはv1、及び水平オーバーエクスカーションu0またはu1いずれもを有しうる。それぞれの潜在的なオーバーエクスカーションv0、v1、u0、及びu1は、補償変換Cnの並進成分、補償変換Cnの回転成分、または補償変換Cnの並進成分及び回転成分の組み合わせによって発生することがある。エクスカーションのヒストリーに基づいて、各キャプチャーされたビデオフレームに対するフィルタリングされた補償変換Cnを出力するために、主要変換Pnを適応的にフィルタリングすることによって、オーバーエクスカーションv0、v1、u0、及びu1を最小化することが望ましい。図9は、本発明の概念による他の実施形態によってDISを行うDIS回路のブロック図である。DIS回路は、受信されたジャーキービデオを分析し、インターフレーム変換Tinを出力する感知ユニット2000、Tinのうちから主要変換Pnを識別する主要変換選択回路4100、4200、及び4400、及び主要変換Pnを補償変換Cnにフィルタリングする適応的補償フィルター8000を含む軌跡ユニット4000、及びジャーキービデオフレームを補償変換Cnの使用により修正することによって、安定化されたビデオを出力する補償ユニット6000を含む。主要変換選択回路4100、4200、及び4400は、場面内の移動客体のインターフレーム変換Tinを無視し、アンステディカメラによって発生したグローバルモーションのインターフレーム変換Tinを識別することによって、インターフレーム変換Tinのうちから1つを主要変換Pnとして選択し、その選択したものを計算された主要変換Pnとして出力する。したがって、DIS回路の主要変換選択回路4100、4200、及び4400は、インターフレーム変換Tinのうち1つを計算された主要変換Pnとして選択して出力する。補償変換Cnは、主要変換Pnを適応的にフィルタリングすることで得られる。補償変換Cnは、相応する入力ビデオイメージとの関係で安定化されたビデオイメージ補償ウィンドウの幾何学的構造の表現である。前記表現は、位置、アングルangle、サイズなどを含む。補償変換に使われるいくつかは、普通類似変換similaritytransform及びアフィン変換であるが、本発明の概念は前記変換に限定されないが、ここでは、本発明の概念による一実施形態の方法の説明のためにアフィン変換を使う。主要変換選択回路4100、4200、及び4400は、順にフレームの連続したシーケンスの選択された主要変換Pn-∞、...Pn-1、Pnを適応的補償フィルター8000に出力する。主要変換Pn-∞は、反復的な無限インパルス応答infiniteimpulseresponse、IIRフィルターの使用を指示する。適応的補償フィルター8000は、主要変換Pn-∞、...Pn-1、Pnの配列によって表現されるジッタモーションから意図されたカメラ軌跡を推定し、推定したカメラ軌跡によって補償変換Cnを出力する。安定化されたビデオの視覚的効果は、適応的補償フィルター8000の品質に大きく依存する。従来の軌跡推定方法は、モーションベクトル積分とカルマンフィルターKalmanfilterなどを含む。しかし、これらと他の従来の軌跡推定方法は、ジャーキービデオ特性の広い範囲で正しく行われない。本発明の概念による実施形態では、適応的補償フィルター8000がジャーキーモーションjerkymotionsをフィルタリングし、安定化されたビデオを生産するのに使われる。図10は、本発明の一実施形態による図9に示されたDIS回路の軌跡ユニット4000の適応的補償フィルター8000のブロック図である。適応的補償フィルター8000は、補償ウィンドウエクスカーションのヒストリーに基づいて主要変換Pnを適応的にフィルタリングする。適応的補償フィルター8000は、フレームの連続したシーケンスの受信された主要変換Pn-∞、...Pn-1、Pnに基づいて主要変換Pnをフィルタリングし、適応的にフィルタリングされた補償変換Cnを出力する。適応的補償フィルター8000は、強補償フィルターstrongcompensationSCfilter8700、弱補償フィルターweakcompensationWCfilter8600、コントロール信号Enを出力するための適応的フィルターコントロール回路8500、及びエクスカーション調節ミキサーexcursionmodulatedmixer8200を含む。強補償フィルター8700は、高周波数-選択的高次線形時不変デジタルフィルターhighlyfrequency-selectivehigh-orderlineartime-invariantdigitalfilterであり、非常にジャーキーな入力ビデオのフィルタリングに効果的である。一方、弱補償フィルター8600は、より少なめに安定した出力ビデオで少ない補償ウィンドウオーバーエクスカーションを生産するさらに低い周波数-選択的性質を有する。適応的補償フィルター8000は、強補償フィルター8700と弱補償フィルター8600との効果的な組み合わせである。エクスカーション調節ミキサー8200は、生成されたコントロール信号Enに基づいて出力する強補償フィルター8700と弱補償フィルター8600とのミキシングmixingを行い、補償ウィンドウエクスカーションのヒストリーに基づいて適応的フィルターコントローラ8500によって出力する。図11は、図9のDIS回路の軌跡ユニット4000の適応的補償フィルター8000の最初の実施形態8000-1のブロック図である。本実施形態において、適応的補償フィルター8000-1は、強補償フィルター8700と弱補償フィルター8600、及び適応的フィルターコントローラ8500-1のエクスカーション計算器8510へのフィードバックループfeedbackloopを含む。図11を参照すると、強補償フィルター8700は、視覚的によく安定化されたビデオを得て高周波数-選択的な出力Fnを有するために、1.0Hzでカットオフcutoff周波数を有し、急激なロールオフrolloffを有する高次線形時不変循環デジタルフィルターhigh-orderlineartime-invariantrecursivedigitalfilterである。弱補償フィルター8600は、高次または低次線形時不変循環デジタルフィルターである。弱補償フィルター8600は、オーバーエクスカーションを減らすために、1Hzよりさらに高いカットオフ周波数を有し、緩やかなロールオフを有するさらに低い周波数-選択的な出力Gnを有する。適応的補償フィルター8000-1のエクスカーション調節ミキサー8200-1は、スカラーコントロール信号Enによって強補償フィルター8700の出力Fnと弱補償フィルター8600の出力Gnとを結合するエクスカーション調節適応的フィルタリングを行う。強補償フィルター8700の出力Fnと弱補償フィルター8600の出力Gnは、いずれも中間に起こる補償変換であり、エクスカーション調節ミキサー8200-1の出力Cnも補償変換である。エクスカーション調節ミキサー8200-1は、CnCn=1-EnFnEnGnを出力する。ここで、Enは、[0、1]の範囲での非線形的に正規化されたスカラーコントロール信号である。は、スカラーと変換との間の乗算演算であり、変換にマッピングされる。は、2つの変換の間の加算演算であり、変換にマッピングされる。したがって、本実施形態で、適応的補償フィルター8000-1は、強補償フィルター8700と弱補償フィルター8600との線形結合であり、適応的補償フィルター8000-1は、線形重畳linearsuperpositionの原則によって知られた安定した性質を有する効果的な高次線形時不変循環デジタルフィルターである。線形結合された補償変換Cnは、補償ウィンドウエクスカーションのヒストリーに基づいてスカラーコントロール信号Enによって制御される。ヒストリー内の小さなエクスカーションは、小さなEnを生産するので、現在フレームnに対する強補償フィルター8700の影響は大きくなる一方、ヒストリー内の大きなエクスカーションは、1に近いEnを生産するので、現在フレームnに対する弱補償フィルター8600の影響が大きくなる。ヒストリー内の中間値のエクスカーションは、強補償フィルター8700と弱補償フィルター8600との影響に比例するように割り当てられる。したがって、強補償フィルター8700は、小さなエクスカーションに主たる貢献を提供し、それは、高周波数ジッタをフィルタリングするのに非常に効果的である。そして、さらに大きなエクスカーションで弱補償フィルター8600の貢献がさらに多くなるために、オーバーエクスカーションの発生が急減する。適応的補償フィルター8000-1は、優れたビデオ安定化の性質を保持しながら、入力ビデオの大きな動きによる過度なオーバーエクスカーションを防止することができる。図11を参照すると、適応的フィルターコントローラ8500-1は、エクスカーション計算器8510、4つのエクスカーションヒストリー積分器8520、及び調節因子計算器8530-1を含む。適応的フィルターコントローラ8500-1は、フィードバックループの一部である。エクスカーション計算器8510は、以前の適応的補償フィルター出力Cn-∞、...Cn-2、Cn-1から得られたEnを出力する。ここでnは、時間連続した性質を表わし、EnとCnは、実現不可能な遅延のないループを形成しない。したがって、本実施形態は、リアルタイムビデオ安定化に適し、予測可能な性質の概略的な線形時不変フィルターを含む。エクスカーション計算器8510は、エクスカーション調節ミキサー8200-1によって出力された補償変換Cnのフィードバックを受信する。エクスカーション計算器8510は、補償ウィンドウの4つのエッジの位置に基づいてフレームごとに左側、右側、下方、上側のエクスカーションを別途に計算するために、u0計算器、u1計算器、v0計算器、及びv1計算器を含む図8参照。適応的補償フィルター8000-1は、循環フィルターを通したエクスカーションヒストリーを含む。エクスカーション計算器8510の各面の出力は、本質的に低域通過循環フィルターlow-passrecursivefilterであるエクスカーションヒストリー積分器によってそれぞれ時間に対して積分される。各低域通過循環フィルターHu0、Hu1、Hv0、及びHv1の出力は、調節因子計算器8530-1に供給される。調節因子計算器8530-1は、4つの時間に対して積分されたエクスカーション量Hu0、Huu1、Hv0、及びHv1のうちから最大値を選択し、連続区間[0、1]で非線形的に正規化されたスカラーコントロール信号Enを生成する。調節因子計算器8530-1は、FnとGnとのミキシングを調節するために、非線形的に正規化されたスカラーコントロール信号Enを出力する。小さな値のEnは、小さなエクスカーションのヒストリーを意味し、大きな値のEnは、大きなエクスカーションのヒストリーを意味する。したがって、補償変換Cnを生成させ、出力するためのスカラーコントロール信号Enの制御下のFnとGnとのミキシングは、補償ウィンドウエクスカーションのヒストリーに基づく。本実施形態は、周波数オーバーエクスカーションのない優れた安定化を提供し、公知の周波数応答と予測可能な安定化性質とを有し、リアルタイムビデオ安定化に適切である。上記開示した説明事項は、実施形態として考慮されたものであるので、本発明は、これに制限されてはならず、添付の請求項は、発明の思想によって変形、添加、及び他の実施形態まで含むものと理解しなければならない。したがって、本発明の範囲は、法によって許容される最大の範囲まで許容されなければならず、前述した詳細な説明によって制限的に解釈されてはならない。"