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JP5756099B2 - 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents
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撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、撮像時の手振れによるぼやけを減少させた復元画像を生成する撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
デジタルカメラで画像の取得(撮像)を行うと、CCD(Charge−Coupled Device)、あるいはCMOSの読み出し回路の特性や伝送路の特性により画像にノイズが加わることがある。また、撮像時にフォーカスが合っていないこと(焦点外れ:out−of−focus)による画像のぼやけ(ブラー:blur)や、手振れ(camera shake)などによる画像のぼやけが発生する。このように撮像画像には、撮像画像固有の特性によるノイズに、撮影時の人為的な操作を起因とするぼやけが加わることにより、画像が劣化することになる。これらの「ぼやけ」のうち、撮影(露光)中におけるカメラの運動による画像のぼやけを「ブレ(motion blur)」と称する場合がある。
近年、特に高感度撮影の需要が増大していることにより、ぼやけによって劣化した画像(以下、「劣化画像」という)を元の画像(以下、「理想画像」という)にできるだけ近い画像に復元することが必要となる。高感度撮影に要求される、明るくノイズやぼやけのない画像を実現するために、大別して感度をあげるという考え方と、露光時間を長くするという考え方がある。
しかしながら、感度を高めるとノイズも増幅してしまう、そのため、信号がノイズに埋もれてしまい、ノイズが大半を占める画像になることが多い。一方で露光時間を長くすることで、その場で生じる光を多く蓄積し、ノイズの少ない画像が得られる。この場合、信号がノイズで埋もれることはないが、手振れによって画像にブレが生じ易いという問題がある。
そこで、従来、2通りの考え方で露光時間を長くする場合の対処法がとられていた。一つは、レンズシフトやセンサシフトといった光学式手振れ補正である。他方は、得られた画像やセンサによってブレの方向/大きさを求め、そこから信号処理によって画像を復元するという方法(信号処理による復元方法)である。
光学式手振れ補正では、補正の範囲に限界がある。露光時間を長くすると、手振れが発生しやすくなるため、レンズやセンサの稼動範囲を大きくする必要がある。しかし、稼動範囲が大きくなるとレンズやセンサの移動の際に時間遅れが生じるという問題がある。また、大型化にはサイズの物理的な限界がある。
信号処理による復元方法は、例えば特許文献1、特許文献2、非特許文献1、非特許文献2などに開示されている。以下、信号処理による復元方法を説明する。
ここでは、撮像素子の撮像面に形成される画像の輝度分布をI(x,y)で表すことにする。座標(x,y)は、撮像面の画素(光感知セル)の位置を示す2次元座標である。画像が例えば行列状に配列されたM×N個の画素からなる場合において、xおよびyが、それぞれ、0≦x≦M−1、0≦y≦N−1の関係を満足する整数であるとすると、画像を構成する個々の画素の位置を座標(x,y)によって特定することができる。ここでは、座標の原点(0、0)を画像の左上隅に置き、x軸は垂直方向、y軸は水平方向に延びるものとする。ただし、座標のとり方は、任意である。
ぼやけ(blur)のない画像(理想画像または元画像)の輝度分布をL(x,y)とし、ぼやけを規定するPSF、すなわち「点広がり関数(Point Spread Function)」をPSF(x,y)、ノイズをn(x,y)とすると、以下の式1が成立する。
Figure 0005756099
ここで、記号「*」は、2次元の畳み込み演算(コンボリューション)を示している。
手振れの点広がり関数PSF(x,y)は、撮影(露光)中における手振れの軌跡に依存する。手振れの軌跡はカメラ撮影毎に異なるため、PSF(x,y)もカメラ撮影毎に変化する。
撮影中の手振れの軌跡がジャイロセンサなどによって検出され、PSF(x,y)が既知の場合は、このPSF(x,y)を用いて逆畳み込み演算(デコンボリューション)を行うことにより、劣化画像I(x、y)から画像L(x、y)を復元することが可能になる。一方、PSF(x,y)が既知ではない場合は、劣化画像I(x、y)からPSF(x,y)を推定し、画像L(x,y)を復元する必要がある。前者を「ノンブラインド・デコンボリューション」、後者を「ブラインド・デコンボリューション」と称する。ブラインド・デコンボリューションでは、PSF(x,y)および画像L(x,y)の両方を劣化画像I(x,y)から推定する必要があるため、ノンブラインド・デコンボリューションよりもぼやけの低減が難しくなる。
手振れによるぼやけを規定するPSFの畳み込み演算は、線形フィルタによって行われる。2次元畳み込み演算の線形フィルタは、通常、N×N画素のサイズを有する係数行例からなる積分核(カーネル)によって表される。ここで、Nは3以上の整数である。ぼやけを規定するPSFは、ブラーカーネル(blur kernel)によって表現され得る。ぼやけのある画像から、ぼやけを低減した画像(ぼやけを除去した画像を含む)を復元するには、ぼやけを規定するブラーカーネルを推定する必要がある。
信号処理による画像復元として、例えば非特許文献1は、ぼやけのある1枚の画像からブラーカーネルおよび復元画像を推定する場合において、多重スケール推定法(multi−scale inference scheme)を用いることを開示している。この多重スケール推定法では、最初に解像度の低い劣化画像を用いて3×3画素のサイズを有するブラーカーネルを推定している。そして、推定に用いる劣化画像の解像度を徐々に高めることにより、ブラーカーネルの解像度も高めていく。図19(a)〜(h)は、非特許文献1に開示されている方法を説明するための図である。図19(a)の上段は3×3画素のブラーカーネルを示し、下段は対応する解像度の復元画像を示している。図19(b)〜(h)も同様であるが、徐々に解像度が向上している。
解像度の低い劣化画像では、画素数が少ないため、手振れによるぼやけの画素サイズも小さくなる。その結果、解像度の低い劣化画像では、ブラーカーネルのサイズも小さくなり、ブラーカーネルを推定するために必要な計算量も少なくなる。また、最初から画素数の大きな高解像度の劣化画像を用いてブラーカーネルの推定を行うと、真のブラーカーネルとは異なるブラーカーネル(局所解:local minima)に収束が生じてしまう可能性がある。多重スケール推定法によれば、ブラーカーネルの推定精度を高めることができる。
また、特許文献1には、連続して取得した2枚の画像から、ブレを低減させた復元画像を得る方法が開示されている。この方法では、第1の画像、および第1の画像よりも短時間の露光によって取得された第2の画像の各々からブラーカーネルが推定される。推定された2つのブラーカーネルを合成することによって得られる合成ブラーカーネルと、第1の画像および第2の画像を合成して得られる合成画像とから1つの復元画像が生成される。この方法によれば、第1の画像に含まれるブレの程度が大きい場合のみ、復元処理が行われ、ブレの程度が小さい場合には復元処理は行われない。
特開2008−99025号公報 特開2009−111596号公報
Rob Fergus et al., "Removing camera shake from a single image", Barun Singh Aaron Hertzmann, SIGGRAPH 2006 "High-quality Motion Deblurring from a Single Image", Qi Shan, Jiaya Jia, and Aseem Agarwala, SIGGRAPH 2008
従来技術によれば、最終的なブラーカーネルのサイズは予め固定値に設定される。そのため、ブレの程度が大きい劣化画像に対して正しく復元処理を行うためには、ブラーカーネルのサイズを大きい値に設定しておく必要がある。設定されたブラーカーネルのサイズを超える大きなブレを含む劣化画像は正しく復元できない。
特に、暗い環境で撮影するときは、十分な受光量を確保するために、露光時間を長くする必要がある。露光時間を長くすると、カメラの動きに起因する画像のブレの程度は一般に大きくなる。従って、暗いシーンを撮影するために露光時間を長くする場合、予めブラーカーネルのサイズを大きい値に設定しておく必要がある。
しかしながら、ブラーカーネルのサイズを大きくすると、ブレの程度が小さい画像に対しても、大きいサイズを有するブラーカーネルによる復元処理が行われるため、復元処理に要する計算量が多くなるという課題がある。例えば、ブラーカーネルのサイズが100×100画素に設定されているとき、そのうちの10×10画素でブレを規定できる画像を復元する場合、100×100−10×10=9900画素に対する計算が不必要に発生する。
本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものである。本発明の目的は、劣化画像のブレの程度が小さい場合に復元処理に要する計算量を抑えることができ、かつ、劣化画像のブレの程度が大きい場合であっても正しく復元画像を得ることができる画像復元技術を提供することにある。
本発明による撮像装置は、撮像時の手振れによるぼやけを減少させた復元画像を生成する撮像装置であって、1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像部と、前記撮像部によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行う画像処理部とを備えている。前記画像処理部は、前記撮像部によって取得された前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定するブラーカーネルを決定するブラーカーネル決定部と、決定された前記ブラーカーネルを用いて復元画像を生成する画像復元部とを有し、前記ブラーカーネル決定部は、前記第1の画像を取得する際の露光時間に応じて前記ブラーカーネルのサイズを変化させる。
ある実施形態において、前記ブラーカーネル決定部は、前記露光時間が長いほど前記ブラーカーネルのサイズを大きくする。
ある実施形態において、撮像装置は、前記露光時間と前記ブラーカーネルのサイズとの間の対応関係を規定する変換テーブルをさらに備え、前記ブラーカーネル決定部は、前記変換テーブルに基づいて前記ブラーカーネルのサイズを決定する。
ある実施形態において、前記変換テーブルは、前記露光時間と、前記ブラーカーネルの基準サイズからの倍率との間の対応関係を規定する。
ある実施形態において、前記ブラーカーネルを第1のブラーカーネルとするとき、前記ブラーカーネル決定部は、前記第2の画像における手振れによるぼやけを規定する第2のブラーカーネルを決定し、前記画像復元部は、前記第1のブラーカーネルおよび前記第2のブラーカーネルを用いて前記復元画像を生成する。
ある実施形態において、前記画像処理部は、前記第1の画像および前記第2の画像を合成して第3の画像を生成する画像合成部を有し、前記復元部は、前記第1のブラーカーネルおよび前記第2のブラーカーネルを用いて前記第3の画像から前記復元画像を生成する。
ある実施形態において、前記画像処理部は、複数の画像を合成する画像合成部を有し、前記画像復元部は、前記第1のブラーカーネルを用いて前記第1の画像から第1の復元過程の画像を生成し、前記第2のブラーカーネルを用いて前記第2の画像から第2の復元過程の画像を生成し、前記画像合成部は、前記第1の復元過程の画像および前記第2の復元過程の画像を合成することによって前記復元画像を生成する。
ある実施形態において、撮像装置は、前記撮像部によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を比較することによって前記第1の画像のぼやけの程度を求めるぼやけ検出部をさらに備え、前記ぼやけ検出部によって求められた前記第1の画像のぼやけの程度が基準値よりも大きい場合には前記画像処理部における復元処理を行い、前記第1の画像のぼやけの程度が前記基準値よりも小さい場合には前記画像処理部における復元処理を行わない。
ある実施形態において、前記ブラ―カーネル決定部は、さらに、前記第1の画像を取得する際のズーム倍率に応じて、前記ブラ―カーネルのサイズを変化させる。
本発明による画像処理装置は、1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行う。前記画像処理装置は、前記第1の画像、前記第2の画像、および前記第1の画像を取得する際の露光時間を取得する画像取得部と、前記撮像部によって取得された前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定するブラーカーネルを決定するブラーカーネル決定部と、決定された前記ブラーカーネルを用いて復元画像を生成する画像復元部とを有し、前記ブラーカーネル決定部は、前記第1の画像を取得する際の露光時間に応じて前記ブラーカーネルのサイズを変化させる。
本発明による画像処理プログラムは、1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行うためのプログラムである。前記プログラムは、コンピュータに対し、前記第1の画像、前記第2の画像、および前記第1の画像取得時の露光時間を示す情報を取得するステップと、前記第1の画像取得時の露光時間に基づいて前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定するブラーカーネルのサイズを決定するステップと、前記ブラーカーネルを決定するステップと、決定された前記ブラーカーネルを用いて復元画像を生成するステップとを実行させる。
本発明による画像処理方法は、1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行う画像処理方法である。前記画像処理方法は、前記第1の画像、前記第2の画像、および前記第1の画像取得時の露光時間を示す情報を取得するステップと、前記第1の画像取得時の露光時間に基づいて前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定するブラーカーネルのサイズを決定するステップと、前記ブラーカーネルを決定するステップと、決定された前記ブラーカーネルを用いて復元画像を生成するステップとを含む。
本発明によれば、劣化画像のブレの程度が小さい場合に復元処理に要する計算量を抑えることができ、かつ、劣化画像のブレの程度が大きい場合であっても正しく復元画像を得ることができる。
本発明の撮像装置の概略構成の一例を示す図である。 本発明の画像処理装置の概略構成の一例を示す図である。 画像処理部あるいは画像処理装置による画像復元処理の流れの概略を示すフロー図である。 (a)は、3×3画素のサイズを有するブラーカーネルの一例を示す図であり、(b)は、ぼやけの無い画像の画素値の配列例を示す図である。 図2(b)の画像における位置(x,y)=(2,2)の画素に対する畳み込み演算結果を示す図である。 図2(b)の画像における位置(x,y)=(2,3)の画素に対する畳み込み演算結果を示している。 (a)は、9×9画素のブラーカーネルの係数行列の一例を示す図であり、(b)は、(a)に示す係数のうち、ゼロでない値を有する要素を黒く塗りつぶし、ゼロの値を有する要素を白く塗りつぶした図である。 露光時間に対するブラーカーネルサイズの変化を例示的に示す図である。 (a)は、想定される手振れが小さい場合に、ブラーカーネルのサイズが小さい値に設定されることを示す図であり、(b)は、想定される手振れが大きい場合に、ブラーカーネルのサイズが大きい値に設定されることを示す図である。 本発明の実施形態における撮像装置の概略構成を示すブロック図である。 撮像部100における撮像素子10、撮影レンズ20の概略構成を模式的に示す図である。 撮像素子10の撮像面10aの模式的な上面図である。 露光中に1つの光感知セルに蓄積される電荷量の時間変化の例を示す図である。 図6に示す画像処理部220の構成例を示すブロック図である。 (a)は実施形態における変換テーブルの一例を示す図であり、(b)は実施形態における変換テーブルの他の例を示す図である。 本発明の実施形態において実行され得る処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態において実行され得る復元処理の流れの第1の例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において実行され得る復元処理の流れの第2の例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において実行され得る復元処理の流れの第3の例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において実行され得る復元処理の流れの第4の例を示すフローチャートである。 (a)はズーム倍率および露光時間の組み合わせに関する変換テーブルの一例を示す図であり、(b)はズーム倍率および露光時間の組み合わせに関する変換テーブルの他の例を示す図である。 (a)〜(h)は、非特許文献1に開示されている方法を説明するための図である。
以下、本発明の好ましい実施形態を説明する前に、本発明の基本的原理を説明する。なお、本明細書では、画像またはブラーカーネルの「サイズ」を、それらの「画素数」または「画素サイズ」と同じ意味で使用する。
図1Aは、本発明の撮像装置の概略構成の一例を示す図である。撮像装置は、画像を取得する撮像部100と、撮像部100で取得された画像を用いて復元処理を行う画像処理部220とを備えている。撮像部100は、1回の撮影において、第1の画像と、第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像とを取得する。画像処理部220は、撮像部100によって取得された第1の画像のブレを規定するブラーカーネルを決定するブラーカーネル決定部226と、復元画像を生成する画像復元部224とを有している。ブラーカーネル決定部226は、第1の画像を取得する際の露光時間に応じてブラーカーネルのサイズを変化させることができる。
図1Bは、本発明の画像処理装置の概略構成の一例を示す図である。画像処理装置250は、1回の撮影において、第1の画像、および第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された2つの画像を用いて復元処理を行う。画像処理装置250は、第1の画像、第2の画像、および第1の画像を取得する際の露光時間を示す情報を取得する画像取得部と、第1の画像のブレを規定するブラーカーネルを決定するブラーカーネル決定部と、復元画像を生成する画像復元部とを備えている。ブラーカーネル決定部は、第1の画像を取得する際の露光時間に応じてブラーカーネルのサイズを変化させることができる。
図1Cは、画像処理部220あるいは画像処理装置250による画像復元処理の流れの概略を示すフローチャートである。まず、ステップS101において、撮像装置によって取得された2枚の劣化画像および露光時間情報が取得される。次に、ステップ102において、劣化画像のブレの程度を規定するブラ―カーネルサイズが決定される。続いて、ステップS103において、ブラ―カーネルが決定される。そして、ステップ104において、決定したブラ―カーネルを用いて復元画像が生成される。以上の処理により、2枚の劣化画像からブレが除去された復元画像が得られる。本発明によれば、画像を取得する際の露光時間に基づいてブラ―カーネルのサイズを適切に決定することにより、演算量を抑えながら高精度の復元が可能となる。各処理の詳細については後述する。
次に、図2を参照しながら、本発明のブラーカーネルを具体的に説明する。
図2(a)は、3×3画素のサイズを有するブラーカーネルの一例を示している。このブラーカーネルは、露光中の手振れにより、カメラが水平方向に3画素だけ移動した場合のぼやけの一例を規定している。図2(b)は、ぼやけのない画像の画素値の配列例を示す図である。このぼやけのない画像は、5×5画素のサイズを有しているものとする。図2(b)に示される25個の数値は、画像を構成する画素の輝度値の例である。
図2(a)に示すブラーカーネルで表される手振れによるぼやけが発生した場合、劣化画像は、図2(a)のブラーカーネルによる2次元畳み込み演算を図2(b)の画像に対して実行することによって得られる。
ブラーカーネルをK、元画像をL、ノイズをNとすると、撮影によって取得された画像(劣化画像)Iは、以下の式2によって表される。
Figure 0005756099
図3Aは、図2(b)の画像における位置(x,y)=(2,2)の画素に対する畳み込み演算結果を示している。この演算は、図3Aの左端の画像における破線の矩形に囲まれた3×3画素=9個の画素値に対して行われる。ブラーカーネルにおける9つの係数のうちの3つの要素は、0.2、0.4、0.4の値を有しているが、他の6つの要素はゼロの値を有している。このブラーカーネルを用いた畳み込み演算を行うと、0.2、0.4、0.4の係数は、それぞれ、画像内の位置(2,1)、(2,2)、(2,3)の画素値にかけられ、総和が求められる。その結果、18×0.2+19×0.4+21×0.4=19.6の値が得られ、この値が演算後の画素値として位置(2,2)に格納される。
一方、図3Bは、図2(b)の画像における位置(x,y)=(2,3)の画素に対する畳み込み演算結果を示している。この演算は、図3Bの左端の画像における破線の矩形に囲まれた3×3画素=9個の画素値に対して行われる。ブラーカーネルを用いた畳み込み演算を行うと、0.2、0.4、0.4の係数は、それぞれ、画像内に位置(2,2)、(2,3)、(2,4)の画素値にかけられ、総和が求められる。その結果、19×0.2+21×0.4+18×0.4=19.4の値が得られ、この値が演算後の画素値として位置(2,3)に格納される。
与えられた解像度(画素数)の画像の画素値に対してブラーカーネルの中心位置をシフトさせながら上記の計算を行うことにより、畳み込み演算後の画像、すなわち、手振れによるぼやけを有する画像(劣化画像)が定まることになる。
劣化画像から、ぼやけの無い画像を復元するためには、劣化の原因となるブラーカーネルの係数行列を推定する必要がある。ブラーカーネルが推定されれば、逆畳み込み演算によって劣化前の画像を得ること(復元)ができる。
図4(a)は、9×9画素のブラーカーネルの係数行列の一例を示している。この係数行列のうち、ゼロでない係数の総和は1に等しくなるように規格化されている。図4(b)は、図4(a)に示す係数のうち、ゼロでない値を有する要素を黒く塗りつぶし、ゼロの値を有する要素を白く塗りつぶした図である。図4(b)の黒い要素の集合は、手振れの軌跡に対応している。露光中における手振れの軌跡に応じて、図4(b)の黒い要素の集合は、異なるパターンを有する。
手振れは、露光中におけるカメラの動きによって生じるため、その軌跡は、始点と終点とを結ぶ直線または曲線によって構成される。図4(b)に示すように、有限のサイズを有するブラーカーネルによって表現される手振れ軌跡では、その一部に含まれる「曲線」も、2つの画素を直線で結ぶことによって得られる。
本発明では、ブラーカーネルのサイズは、撮影前に予め設定されるのではなく、撮影時の露光時間に基づいて適応的に決定される。
図5は、画像のブレの程度と露光時間との関係を例示的に示すグラフである。図示されるように、一般に露光時間が長いほど、画像のブレの程度は大きくなる。これは、露光時間が長いほど手振れによるぼやけが多く蓄積されるためである。
以下、本発明において設定され得るブラーカーネルのサイズの例を示す。図6(a)は、ブレの程度が比較的小さい画像におけるブラーカーネルのサイズを示している。これは、露光時間が比較的短い場合に対応する。このとき、ブラーカーネルのサイズは、相対的に小さいサイズに設定される。一方、図6(b)は、ブレの程度が比較的大きい画像におけるブラーカーネルのサイズの例を示している。これは、露光時間が比較的長い場合に対応する。このとき、ブラーカーネルのサイズは、相対的に大きいサイズに設定される。
このように、本発明によれば、露光時間から想定されるブレの程度に適合したブラーカーネルのサイズが設定される。その結果、ブレの程度が小さい画像に対する復元処理において、必要以上に計算量が多くなることを防ぐことができる。また、従来技術とは異なり、ブラーカーネルのサイズが予め固定されていないため、ブレの程度が大きい画像に対しても正しく復元できる。
以下、図7から図13を参照しながら本発明の好ましい実施形態を説明する。以下の説明において、同一の構成要素には同じ参照符号を付している。
(実施形態)
図7は、本実施形態の撮像装置の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の撮像装置は、手振れ補正機能を備えるデジタル式の電子カメラである。撮像装置は、撮像部100と、各種信号処理を行う信号処理部200と、撮像によって取得した画像を表示する撮像表示部300と、画像のデータを記録する記録媒体400と、各部を制御するシステム制御部500とを備えている。
撮像部100は、撮像面上に配列された複数の光感知セル(フォトダイオード)を備える撮像素子(イメージセンサ)10と、絞り機能を有するシャッタ15と、撮像素子10の撮像面上に像を形成するための撮影レンズ20とを有している。撮像素子10の典型例は、CCDまたはCMOSセンサである。本実施形態における撮影レンズ20は、公知の構成を有しており、現実には複数のレンズから構成されたレンズユニットである。シャッタ15および撮影レンズ20は、不図示の機構によって駆動され、光学ズーミング、自動露光(AE:Auto Exposure)、自動焦点(AF:Auto Focus)に必要な動作が実行される。
さらに、撮像部100は、撮像素子10を駆動する撮像素子駆動部30を有している。撮像素子駆動部30は、例えばCCDドライバなどのLSIから構成されている。撮像素子駆動部30は、撮像素子10を駆動することにより、撮像素子10からアナログ信号を読み出してデジタル信号に変換する。
信号処理部200は、画像処理部(イメージプロセッサ)220、メモリ240、インターフェース(IF)部260、および変換テーブル280を備えている。変換テーブル280は、撮影時の露光時間と、ブラーカーネルのサイズとの関係を規定するテーブルである。変換テーブル280の情報に基づいて、画像処理部220は、ブラーカーネルのサイズを変化させる。なお、変換テーブル280は、メモリ240や他の記録媒体に格納されていてもよい。以下、変換テーブルに記録された情報を「変換テーブル情報」と呼ぶ。また、信号処理部200は、液晶表示パネルなどの表示部300、および、メモリカードなどの記録媒体400に接続されている。記録媒体は撮像装置から取り外し可能である。
画像処理部220は、色調補正、解像度変更、自動露光、自動焦点、データ圧縮などの動作に必要な各種信号処理を行うほか、本発明による劣化画像の復元処理を実行する。画像処理部220は、公知のデジタル信号処理プロセッサ(DSP)などのハードウェアと、本発明に係る画像復元の処理を含む画像処理を実行するソフトウェアとの組合せによって好適に実現される。メモリ240は、DRAMなどによって構成される。このメモリ240は、撮像部100から得られた画像データを記録するとともに、画像処理部220によって各種の画像処理を受けた画像データや、圧縮された画像データを一時的に記録する。これらの画像データは、アナログ信号に変換された後、表示部300によって表示されたり、デジタル信号のままインターフェース部260を介して記録媒体400に記録される。
上記の構成要素は、不図示の中央演算処理ユニット(CPU)およびフラッシュメモリを含むシステム制御部500によって制御される。なお、本実施形態の撮像装置は、ビューファインダ、電源(電池)、フラッシュライトなどの公知の構成要素を備え得るが、それらの説明は本発明の理解に特に必要でないため省略する。
次に図8および図9を参照しながら、撮像部100の構成を説明する。
図8は、撮像部100における撮像素子10およびレンズ20の概略構成を模式的に示している。図示されるように、撮像素子10は、撮像面10aを有している。撮像面10a上には、複数の光感知セルが配列されている。
図9は、撮像面10aを模式的に表す上面図である。この例では、光感知セル11が行列状に配列されている。なお、光感知セル11の配列形態は、図示されている例に限られず、個々の光感知セルの平面形状も正方形に限定されない。カラーの画像信号を生成するため、典型的には、原色カラーフィルタまたは補色カラーフィルタが個々の光感知セル11の上に配置されている。ただし、3つの撮像素子を備え、例えばRGBの3色に光を分離した後、それぞれの色の光を別々の撮像素子で受ける構成を採用してもよい。
以上の構成により、撮像部100は、撮像によって画像を取得することができる。本実施形態における撮像部100は、手振れ補正を行う場合、1回の撮影において、露光時間の異なる2枚の画像を取得するように構成されている。図10は、本実施形態における画像の取得方法を例示的に表すグラフである。図示されるグラフにおいて、横軸は時刻、縦軸は1つの光感知セルにおける蓄積電荷量を表している。なお、図10では、上記の2回の露光に対応する蓄積電荷量のみを表しており、プレビュー表示に用いられる画像に対応する蓄積電荷量などは図示されていない。ユーザによってシャッタボタンが押下されると、まず比較的短い時間TSで露光が行われ、第1の画像(短時間露光画像)が取得される。続いて、TSよりも長い時間TLで2回目の露光が行われ、第2の画像(長時間露光画像)が取得される。なお、短時間露光画像および長時間露光画像の取得の順序は逆であってもよい。このようにして得られた長時間露光画像は、短時間露光画像よりも長い露光時間で取得されるため、輝度レベルが大きく、手振れによるぼやけの程度が大きい画像となる。一方、短時間露光画像は、輝度レベルが小さく、手振れによるぼやけの程度が小さい画像となる。これらの2枚の画像は、露光時間を示す情報(露光時間情報)とともに信号処理部200に入力され、画像復元処理に用いられる。
次に、図11を参照しながら画像処理部220の構成を説明する。
図11は、画像処理部220の概略構成を示すブロック図である。画像処理部220は、長時間露光画像、短時間露光画像、露光時間情報、変換テーブル情報を取得し、長時間露光画像よりも手振れによるぼやけが低減された復元画像を出力する。画像処理部220は、画像取得部222、ぼやけ検出部224、画像合成部225、ブラーカーネル決定部226、画像復元部228、パラメータ更新部229を含んでいる。ブラーカーネル決定部226は、カーネルサイズ決定部226a、初期カーネル設定部226b、カーネル推定部226cを含んでいる。
画像取得部222は、撮像部100から長時間露光画像、短時間露光画像、および露光時間情報を取得する。
ぼやけ検出部224は、画像取得部222によって取得された長時間露光画像と短時間露光画像とを比較し、長時間露光画像に含まれるブレの程度を求める。例えば、公知の代表点マッチング法やブロックマッチング法を用いて2枚の画像における各対応点の動きベクトルを求めることによってブレの程度を示す評価値を求めることができる。また、2枚の画像の高域周波数成分の強度の比に基づいてブレを評価する方法や、テンプレートマッチングによって2枚の画像の相関を求めることによってブレを評価する方法を用いることができる。これらの評価方法は、例えば特開2009−111596に開示されている。本実施形態では、ぼやけ検出部224によって求められたブレの程度を示す評価値が予め設定された閾値よりも大きい場合のみ、後述する画像復元処理が行われる。なお、閾値は任意の値に設定され得る。
画像合成部225は、長時間露光画像と短時間露光画像とを合成して1つの合成劣化画像を生成する。画像合成部225は、例えば、長時間露光画像および短時間露光画像の対応する画素の輝度値を加算することによって合成劣化画像を生成する。ここで、対応する画素を単純に加算するのではなく、長時間露光画像および短時間露光画像の輝度レベルが同程度になるように重み付けを行ってから加算してもよい。
カーネルサイズ決定部226aは、撮像部100から取得した露光時間情報および変換テーブル280に記録された変換テーブル情報に基づいてブラーカーネルのサイズを決定する。具体的には、露光時間に応じた「ブラーカーネル倍率」を変換テーブルから求め、求めたブラーカーネル倍率を基準サイズに掛けた値をブラーカーネルのサイズとして決定する。ここで、「露光時間」とは、長時間露光画像および短時間露光画像を取得した際の合計の露光時間TL+TSを意味する。なお、「基準サイズ」は、予め固定値として撮像装置に設定されていてもよいし、ユーザによって手動で設定されてもよい。ブラーカーネルのサイズがユーザによって手動で設定される場合、ユーザの違いによるブレの程度の違いを考慮した、より好ましい基準サイズを設定することができる。あるいは、画像取得時の各種の撮影パラメータに基づいて撮影ごとに異なるサイズが決定されてもよい。変換テーブルの詳細については後述する。
初期カーネル設定部226bは、復元処理に必要な初期ブラーカーネルを設定する。初期ブラーカーネルは、手動で設定してもよいし、予め固定の係数行列として設定されていてもよい。あるいは、画像取得時の各種の撮影パラメータに基づいて撮影ごとに異なる初期ブラーカーネルが決定されてもよい。画像処理に要する時間を短縮するという観点から、初期ブラーカーネルは、実際のブラーカーネルに近いことが好ましいが、必ずしも近くなくても復元処理は可能である。なお、初期ブラーカーネルのサイズは、後述する復元アルゴリズムによって異なる値に設定され得る。例えば、非特許文献1に開示されたアルゴリズムを用いる場合、初期ブラーカーネルのサイズは、3×3画素などの比較的小さい値に設定される。また、復元過程でブラーカーネルのサイズの変化を伴わないアルゴリズムを用いる場合、初期ブラーカーネルのサイズは、上記のカーネルサイズ決定部226aによって決定されるサイズに設定される。
画像復元部228は、初期ブラーカーネルを用いて画像合成部225で生成された合成劣化画像から復元画像を生成する。カーネル推定部226cは、合成劣化画像、および画像復元部224によって生成された復元画像に基づいてブラーカーネルの推定を行う。パラメータ更新部229は、カーネル推定部226cによって推定されたブラーカーネルで初期ブラーカーネルを更新する。更新された初期ブラーカーネルは、画像復元部228に与えられ、画像復元部228、カーネル推定部226c、パラメータ更新部229による上記の処理が繰り返し実行される。
図11に示される構成は、画像処理部220の機能ブロックの一例を示すものであり、画像処理部220は他の機能ブロックに分割され得る。画像処理部220は、例えば公知のハードウェアに画像処理のソフトウェアを組み込むことによっても好適に実現される。
次に、本実施形態における変換テーブルを説明する。図12(a)は、本実施形態における変換テーブルの一例を示す図である。この例では、変換テーブルには、露光時間の範囲とブラーカーネル倍率との間の対応関係が規定されている。このような変換テーブルを参照することにより、カーネルサイズ決定部226aは、例えば露光時間(TL+TS)がT1からT2までの範囲内にあるとき、ブラーカーネルの倍率をA1倍に設定すべきであることを知る。図12(b)は、変換テーブルの他の例を示す図である。この例のように、露光時間に応じてブラーカーネルのサイズが直接決定されるように規定されていてもよい。例えば露光時間(TL+TS)がT2からT3までの範囲内にあるとき、ブラーカーネルのサイズは、N2×N2(N2:3以上の整数)に設定される。この場合、上述のブラーカーネルの基準サイズを設定する必要はない。なお、変換テーブルは、上記のものに限らず、露光時間とブラーカーネルのサイズとの間の対応関係を示すものであれば、どのようなテーブルであってもよい。
変換テーブルは、予め事前情報として作成される。以下、変換テーブルの作成方法の一例を説明する。
まず、露光時間がある値になる条件で複数人が複数回にわたって目印となる物体(画像内で移動距離が計測できるようなチャートや点光源など)を撮影し、移動量をそれぞれ計測する。次に、他の露光時間を変えて同様の計測を行い、露光時間ごとに移動量の平均を求める。このようにして得られた平均移動量と露光時間との関係を示す情報が変換テーブルに記録される。
なお、変換テーブルに格納された情報は、必要に応じて書き換えられてもよい。例えば、撮像装置は、ユーザが過去に行った撮影における画像のブレの傾向を学習し、当該ユーザに合わせて変換テーブルを書き換える機能を備えていてもよい。
次に、図13を参照しながら、本実施形態の撮像装置を使用して撮影を行う際の概略手順の例を説明する。
まず、ユーザは被写体に撮像装置を向け、ユーザがシャッタボタンを半押しすると、自動焦点動作により被写体に焦点が合う。ユーザがシャッタボタンを深く押し込むと、「露光」が開始される(ステップS1)。このとき、撮像素子10の撮像面に被写体の像が形成される。露光中にユーザによって撮像装置が不安定に動くと、撮像素子10の撮像面上を像が移動するため、手振れによるぼやけが画像に付加されることになる。露光開始から比較的短い時間Tsが経過すると、一旦露光が停止し、撮像素子10による信号電荷の読み出しが行われ、短時間露光画像が取得される(ステップS2)。続いて、2回目の露光が開始し、比較的長い時間TLが経過するまで露光が継続する。時間TLが経過すると露光は終了し、再び撮像素子10による信号電荷の読み出しが行われ、長時間露光画像が取得される(ステップS3)。なお、上述のとおり、ステップS2およびステップS3の順序は逆であってもよい。
短時間露光画像および長時間露光画像が取得されると、撮像部100は、取得した2つの画像および露光時間情報を信号処理部200における画像処理部220に入力する。画像処理部220は、入力された情報に基づいて画像復元処理を行い、長時間露光画像よりも手振れによるぼやけが減少した復元画像を生成する(ステップS4)。生成された復元画像は、表示部300または記録媒体400に送られ、表示または記録される(ステップS5)。
次に、図14を参照しながら画像処理部220によるステップS4の画像復元処理の手順を説明する。
まず、画像取得部222は、ステップS41において、短時間露光画像および長時間露光画像を取得する。続いて、ステップS42において、ぼやけ検出部224は、取得した2つの画像におけるブレの程度を示すブレ評価値を求める。ブレ評価値は、上述したように公知の方法を利用して求められる。次に、ステップS43において、ぼやけ検出部224によって求められたブレ評価値に基づいてブレの大きさが判断される。ブレ評価値が予め設定された閾値以下である場合、復元処理は行われず、処理は終了する。この場合、復元結果として長時間露光画像がメモリ240に格納される。一方、ブレ評価値が予め設定された基準値よりも大きい場合、以下のステップS44〜S50が実行される。
まず、ステップS44において、画像取得部222は、露光時間情報を取得する。次に、画像合成部225は、ステップS45において、短時間露光画像と長時間露光画像とを合成して合成劣化画像を生成する。続いて、ステップS46において、カーネルサイズ決定部226aによって、ブラーカーネルのサイズが決定される。このとき、カーネルサイズ決定部226aは、変換テーブル情報を参照して露光時間(TL+TS)に対応するブラーカーネルのサイズを決定する。その後、ステップS47において、初期ブラーカーネル設定部222によって初期ブラーカーネルが決定される。
次に、ステップS48において、画像復元部228は、ステップS45で生成された合成劣化画像とステップS47で設定された初期ブラーカーネルとを用いて画像復元処理を実行し、復元画像を生成する。この画像復元処理は、公知の復元アルゴリズムによって実行される。画像復元部228は、得られた復元画像を一旦メモリ240に記録する。ステップS49では、カーネル推定部226cが復元画像からブラーカーネルの推定を行い、パラメータ更新部228が、推定されたブラーカーネルによって以前のブラーカーネルを更新する。
続いてステップS50において、更新前後のブラーカーネル、および、更新前後の復元画像の変化が所定の閾値よりも小さいか否かを判定する。変化が閾値以上である場合は、再びステップS48の処理が行われ、以後、変化が閾値よりも小さくなるまでステップS48〜S50が繰り返される。変化が閾値よりも小さくなった場合は処理が収束したと判断され、復元結果がメモリ240に格納される。
なお、上記の処理の流れはあくまでも一例であり、各処理の順序は必ずしも図14に示す順序である必要はない。例えば、ステップS45の合成画像の生成は、ステップS44の露光時間情報の取得よりも前に行われてもよい。
以下、ステップS48、S49で行われ得るブラーカーネルの推定および画像復元の詳細を説明する。
ここでは、非特許文献2に開示されている信号処理法による画像復元方法を説明する。非特許文献2の信号処理法による場合、まずステップS47で設定された初期ブラーカーネルに基づいて、第1の画像復元が行われる。この段階のブラーカーネルは、必ずしも真のブラーカーネル(正解)に一致しているものではないが、復元される結果は、劣化画像に比べると元画像に近づいたものとなる。
続いて、第1の画像復元の結果である第1の復元画像からブラーカーネルの推定を行う。第1の復元画像が劣化画像よりも元画像に近づいているため、推定されるブラーカーネルは正解に近づく。ここで推定したブラーカーネルを用いて、すなわち、初期ブラーカーネルを次のブラーカーネルで更新して、第2の画像復元を行う。この処理をブラーカーネルの変化、および、画像復元結果の変化がなくなるまで繰り返し行うことにより、ブラーカーネル推定と画像復元を同時に行う。
以下、画像復元処理の更に具体的な方法を述べる。
画像復元部228は、与えられたブラーカーネル(最初は初期値、次からは更新値)と劣化画像により、画像の復元を行う。この処理に使用する評価式ELを式3に示す。
Figure 0005756099

ここで、Iは劣化画像、Lはぼやけのない画像L、fはブラーカーネルである。変数wk、λ1、λ2は手動で設定される「重み」である。Θは、どのような微分を画像に施すかを規定する演算子のセットである。Θは、具体的には、0回微分、1回微分(x、y方向それぞれ)、2回微分(x方向に2回、y方向に2回、xとy方向に1回ずつ)の合計6個の微分パラメータを持つ。d*は、微分演算子である。d*を用いてΘを表現すると、Θ={d0、dx、dy、dxx、dxy、dyy}と表される。d*により、輝度情報とエッジ情報の両方を用いた処理を行うことが可能になり、輝度だけでは得られない情報も得ることができる。Mは、2次元のマスクであり、画像中の平坦な領域、すなわち局所的なスムーズな領域(Ω)に含まれる画素では「1」の要素、それ以外の画素では「0」の要素を有している。||・||pは、pノルム演算子である。Φ(x)は、自然に観察される画像中の輝度勾配xとその分布密度(対数表示)との関係を近似的に示す関数である。
式3の右辺における第1項は、復元画像Lとブラーカーネルfとの畳み込みを行って得られる画像と劣化画像Iとの差(距離)を示す項である。画像に対して6個の微分パラメータによる演算を施すことにより、輝度以外の情報に基づいて画像の近似度を評価できる。
式3の右辺における第2項は、画像内の輝度勾配の性質(「heavy tail」と呼ばれる)を示す項である。Φ(dxL)、Φ(dyL)は、復元画像の輝度勾配をヒストグラム化したときに、勾配が0付近に出現確率の急激なピークが現れ、勾配が大きくなるにつれ出現確率が小さくなるという、統計的性質を持つ。第2項では、x方向の勾配とy方向の勾配のそれぞれに対して、上記の統計的性質を示す分布からの距離を算出している。この統計的性質は、非特許文献1に開示されている方法でも利用されている。
式3の右辺における第3項は、マスクMと微分劣化画像と微分復元画像を用いて、平坦度の評価を行う項である。平坦な領域では、劣化画像と復元画像との間で輝度の勾配値が近い値を持つ。そのため、x、y方向の勾配値の誤差を評価値として用いる。
式3の右辺を最小化するLを求めることにより、復元画像Lを求めることができる(Lの最適化)。Lの最適化の具体的な計算方法は、非特許文献2に開示されている。
次に、復元画像Lが得られた後に行う、ブラーカーネル推定部226cによる処理を詳しく説明する。
ブラーカーネル推定は、画像復元部228で得られた復元画像Lと劣化画像Iとを用いてブラーカーネルfを推定する問題である。fは、以下の式4の右辺を最小化するようにfを決定することにより、ブラーカーネルfを求めることができる(fの最適化)。
Figure 0005756099
式4の右辺における第1項は、式3の右辺における第1項に相当し、復元画像Lとブラーカーネルfとの畳み込みが劣化画像Iに近いか否かを示す評価基準を与える。式4の右辺における第2項は、ブラーカーネルfの1ノルムである。第2項は、スパースコーディングと呼ばれる考え方に基づく項である。ブラーカーネルfの行例における大部分の要素が0(動きがない)であることから、この最適化項が用いられる。本実施形態では、非特許文献2と同様に「interior point method」による最適化を行い、全体最適化を実現できる。
なお、画像復元の手順は、上記の例に限定されない。例えば、非特許文献1に開示された方法や、その他のブラインド・デコンボリューション法を用いることができる。
本実施形態における画像復元で重要な点は、撮影時の露光時間の変化に応じてブラーカーネルのサイズを変化させることにある。これにより、画像のブレが生じ易い長時間の露光による撮影時にはブラーカーネルのサイズは大きい値に設定されるため、ブラーカーネルのサイズが予め設定されたサイズを超えることを防止できる。逆に、短時間の露光による撮影時にはブラーカーネルのサイズは小さい値に設定されるため、計算量が必要以上に多くなることを防止できる。
なお、図13の画像復元処理S4における処理の流れは、図14に示すフロー以外にも種々の態様が考えられる。例えば、図15から図17に示すフローのいずれかを採用することができる。以下、各フローを説明する。
図15に示すフローでは、長時間露光画像と短時間露光画像とを合成することなく、長時間露光画像のみを用いてブラーカーネルの推定および復元画像の生成が行われる。まず、ステップS51からステップS54までは図14のステップS41からステップS44までと同様である。ステップS55において、長時間露光画像におけるブラーカーネルサイズが決定される。このとき、カーネルサイズ決定部226aは、長時間露光画像を取得した際の露光時間TLに対応するブラーカーネル倍率を変換テーブルから求める。続くステップS56からステップS59までの処理は、図14のステップS46からステップS49までの処理と同様である。ステップS56からステップS59までの処理が長時間露光画像に対して行われることによって、復元画像が生成される。図15に示すフローを採用する場合、画像合成部225は不要である。
図16に示すフローでは、長時間露光画像と短時間露光画像とを合成することなく、長時間露光画像および短時間露光画像のそれぞれに対してブラーカーネルの推定および復元画像の生成が行われる。生成された2つの復元画像は、最後に合成され、合成復元画像が生成される。まず、ステップS61からステップS64までは図14のステップS41からステップS44までと同様である。続いて、ステップS65aからステップS69aにおいて、長時間露光画像に対するブラーカーネルの推定および復元画像の生成が行われる。同様に、ステップS65bからステップS69bにおいて、短時間露光画像に対するブラーカーネルの推定および復元画像の生成が行われる。ステップS65a〜S69aおよびステップS65b〜S69bの処理は、図14のステップS46〜S50の処理と同様である。ここで、長時間露光画像におけるブラーカーネルサイズは、長時間露光画像を取得した際の露光時間TLに基づいて変換テーブルから決定される。同様に、短時間露光画像におけるブラーカーネルサイズは、短時間露光画像を取得した際の露光時間TSに基づいて変換テーブルから決定される。最後に、ステップS70において、画像合成部225によって長時間露光画像に対する復元画像および短時間露光画像に対する復元画像が合成され、合成復元画像が生成される。生成された合成復元画像は、最終的な復元結果としてメモリ240に記録される。図16に示すフローを採用する場合、画像合成部225は、長時間露光画像と短時間露光画像とを合成することなく、ステップS70における復元画像の合成処理を行う。
図17に示すフローでは、長時間露光画像および短時間露光画像のそれぞれに対してブラーカーネルが推定され、推定された2つのブラーカーネルから合成ブラーカーネルが生成される。この合成ブラーカーネルを用いて合成画像を復元することによって復元画像が生成される。このフローは、例えばジャイロセンサなどの手振れ検知機構を撮像装置が備えている場合にも適用され得る。まず、ステップS71からステップS75までは図14のステップS41からステップS45までと同様である。続いて、ステップS76a、S77aにおいて、長時間露光画像におけるブラーカーネルサイズの決定およびブラーカーネルの推定が行われる。同様に、ステップS76b、S77bにおいて、長時間露光画像におけるブラーカーネルサイズの決定およびブラーカーネルの推定が行われる。ここで、長時間露光画像におけるブラーカーネルサイズは、長時間露光画像を取得した際の露光時間TLに基づいて変換テーブルから決定される。同様に、短時間露光画像におけるブラーカーネルサイズは、短時間露光画像を取得した際の露光時間TSに基づいて変換テーブルから決定される。ステップS77a、S77bにおけるブラーカーネルの推定方法としては、例えば撮像装置に備えられた手振れ検知機構によって求められる手振れの大きさからブラーカーネルを推定する等の公知の方法を用いることができる。続いて、ステップS78において、求められた2つのブラーカーネルが合成される。最後に、画像復元部228は、ステップS79において、合成されたブラーカーネルを用いてステップS75で得られた合成画像を復元することによって復元画像を生成する。図17に示すフローを採用する場合、ステップS79において、公知のウィーナーフィルタ法やリチャードソン・ルーシー(RL)法などのノンブラインド・デコンボリューション法を用いて復元画像を得ることができる。
以上の図15から図17のいずれかのフローを用いた場合でも、露光時間に応じて適応的にブラーカーネルサイズを変化させることができ、本実施形態の効果を得ることができる。なお、図15から図17の各フローにおいて、個々の処理の順序は可能な範囲で図示された順序と異なっていてもよい。
なお、ジャイロセンサなどの手振れ検知機構を備える場合、撮像装置は、長時間露光画像を先に取得し、その際の手振れの大きさが所定の閾値よりも小さいときには短時間露光画像を取得しないように構成されていてもよい。このような構成により、手振れ補正が必要な場合だけ短時間露光画像の取得および画像復元処理が行われるため、処理時間を短縮することができる。
また、本実施形態において、画像処理部220は、必ずしもぼやけ検出部224を備えている必要はない。ぼやけ検出部224がない場合、図14におけるステップS42、S43、あるいは図15から図17における対応するステップの処理は省略され、長時間露光画像のブレの程度に関わらず画像復元処理が行われる。
さらに、本実施形態において、露光時間の変化に応じてブラーカーネルのサイズを適切に変化させることができれば、必ずしも変換テーブルを用いる必要はない。例えば、露光時間とブラーカーネルサイズとの関係を表す関数を用いれば同様の処理が可能となる。この場合、まず、予め既知の撮影対象を露光時間を変えながら撮影し、撮影ごとにブラーカーネルサイズを取得する。次に、露光時間を横軸とし、ブラーカーネルサイズを縦軸とする二次元空間に取得したデータをプロットする。続いて、プロットされたデータに対して線形回帰や曲線当てはめを行い、露光時間とブラーカーネルサイズとの間の関係を多次元関数として表す。このようにして多次元関数が求まれば、撮影時に得られる露光時間を、求めた多次元関数に入力することにより、ブラーカーネルサイズが得られる。このような方法によれば変換テーブルは不要である。
以上の実施形態では、ブラ―カーネルサイズは、撮影時の露光時間のみによって決定されるが、画像のブレの程度に影響を及ぼす他の情報も考慮してブラ―カーネルサイズを決定してもよい。例えば、画像のブレの程度は、露光時間のみならず、撮影時のズーム倍率によっても影響される。すなわち、遠くの被写体を撮影するために光学系のズーム倍率(または焦点距離)を大きくする場合、ズーム倍率が小さい場合よりも、画像のブレの程度は大きくなる。したがって、遠くのシーンを撮影するためにズーム倍率を大きくする場合、ブラーカーネルのサイズを大きくすることが好ましい。ここで、「ズーム倍率」とは、撮像装置における光学系の最小(広角側)焦点距離に対する撮影時の焦点距離の割合を意味するものとする。
ズーム倍率も考慮してブラ―カーネルサイズを決定する場合、撮像装置は、露光時間およびズーム倍率の両方の変化に応じてブラーカーネルのサイズを変化させることになる。この場合、ズーム倍率に関する変換テーブルおよび露光時間に関する変換テーブルの両方が撮像装置に記録されていればよい。例えば、図12(a)に示す変換テーブルに類似する変換テーブルがズーム倍率に関しても用意されていれば、各テーブルから得られる倍率を基準サイズに掛けることによってブラーカーネルのサイズを決定できる。
ズーム倍率に関する変換テーブルと露光時間に関する変換テーブルとは、1つのテーブルに統合されていてもよい。図18は、これらの情報が統合されたテーブルの例を示す図である。図18(a)は、ズーム倍率および露光時間の組み合わせと、ブラ―カーネル倍率との対応関係を規定する変換テーブルの例を示している。図18(b)は、ズーム倍率および露光時間の組み合わせと、ブラ―カーネルサイズとの対応関係を規定する変換テーブルの例を示している。図18(a)、図18(b)のいずれの変換テーブルを用いても、ズーム倍率および露光時間の両方の情報を加味して最適なブラ―カーネルのサイズを決定することができる。例えば、図18(a)に示す変換テーブルを用いた場合、ズーム倍率がz2からz3までの間の範囲内にあり、露光時間がT2からT3までの範囲内にあるとき、ブラ―カーネル倍率はC22に設定される。
以上の実施形態における画像復元処理は、撮像装置に内蔵された画像処理部に限らず、撮像装置とは独立した画像処理装置によっても実行され得る。例えば、撮像装置によって取得された各画像、露光時間情報などを画像処理装置に入力し、例えば図14から図15のいずれかに示す処理を規定するプログラムをその画像処理装置内のコンピュータに実行させることによっても復元画像を得ることができる。
本発明の撮像装置は、手振れによってぼやけが生じ得る撮像装置に適用して高い産業上の利用可能性がある。PSFが未知の状況下でPSFおよび復元画像の両方を推定することができるため、特別の手振れ防止機構を設けることなく、あるいは、そのような手振れ防止機構とともに、ぼやけの少ない画像を得ることが可能になる。
本発明の画像処理装置は、撮像装置に内蔵される必要は無く、撮像装置によって取得された画像のデータを受け取り、処理するように構成され得る。
10 撮像素子
11 光感知セル
15 絞り機能を有するシャッタ
20 撮影レンズ
30 撮像素子駆動部
100 撮像部
200 信号処理部
220 画像処理部
222 画像取得部
224 ぼやけ検出部
225 画像合成部
226 ブラーカーネル決定部
226a カーネルサイズ決定部
226b 初期カーネル設定部
226c カーネル推定部
228 画像復元部
229 パラメータ更新部
240 メモリ
260 インターフェース(IF)
280 変換テーブル
300 表示部
400 記録媒体
500 システム制御部

Claims (9)

  1. 撮像時の手振れによるぼやけを減少させた復元画像を生成する撮像装置であって、
    1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像部と、
    前記撮像部によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行う画像処理部と、
    を備え、
    前記画像処理部は、
    前記撮像部によって取得された前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定する第1のブラーカーネル、および前記第2の画像における手振れによるぼやけを規定する第2のブラーカーネルを決定するブラーカーネル決定部と、
    決定された前記第1のブラーカーネルを用いて前記第1の画像から第1の復元過程の画像を生成し、前記第2のブラーカーネルを用いて前記第2の画像から第2の復元過程の画像を生成する画像復元部と、
    前記第1の復元過程の画像および前記第2の復元過程の画像を合成することによって復元画像を生成する画像合成部と、
    を有し、
    前記ブラーカーネル決定部は、前記第1の画像を取得する際の露光時間に応じて前記第1のブラーカーネルのサイズを変化させる、
    撮像装置。
  2. 前記ブラーカーネル決定部は、前記露光時間が長いほど前記ブラーカーネルのサイズを大きくする、請求項1に記載の撮像装置。
  3. 前記露光時間と前記ブラーカーネルのサイズとの間の対応関係を規定する変換テーブルをさらに備え、
    前記ブラーカーネル決定部は、前記変換テーブルに基づいて前記ブラーカーネルのサイズを決定する、請求項1または2に記載の撮像装置。
  4. 前記変換テーブルは、前記露光時間と、前記ブラーカーネルの基準サイズからの倍率との間の対応関係を規定する、請求項3に記載の撮像装置。
  5. 前記撮像部によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を比較することによって前記第1の画像のぼやけの程度を求めるぼやけ検出部をさらに備え、
    前記ぼやけ検出部によって求められた前記第1の画像のぼやけの程度が予め定められた基準値よりも大きい場合には前記画像処理部における復元処理を行い、前記第1の画像のぼやけの程度が前記基準値よりも小さい場合には前記画像処理部における復元処理を行わない、請求項1からのいずれかに記載の撮像装置。
  6. 前記ブラ―カーネル決定部は、さらに、前記第1の画像を取得する際のズーム倍率に応じて、前記ブラ―カーネルのサイズを変化させる、請求項1からのいずれかに記載の撮像装置。
  7. 1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行う画像処理装置であって、
    前記第1の画像、前記第2の画像、および前記第1の画像を取得する際の露光時間を取得する画像取得部と、
    前記撮像部によって取得された前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定する第1のブラーカーネル、および前記第2の画像における手振れによるぼやけを規定する第2のブラーカーネルを決定するブラーカーネル決定部と、
    決定された前記第1のブラーカーネルを用いて前記第1の画像から第1の復元過程の画像を生成し、前記第2のブラーカーネルを用いて前記第2の画像から第2の復元過程の画像を生成する画像復元部と、
    前記第1の復元過程の画像および前記第2の復元過程の画像を合成することによって復元画像を生成する画像合成部と、を有し、
    前記ブラーカーネル決定部は、前記第1の画像を取得する際の露光時間に応じて前記第1のブラーカーネルのサイズを変化させる、
    画像処理装置。
  8. 1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行うためのプログラムであって、
    コンピュータに対し、
    前記第1の画像、前記第2の画像、および前記第1の画像取得時の露光時間を示す情報を取得するステップと、
    前記第1の画像取得時の露光時間に基づいて前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定する第1のブラーカーネルのサイズを決定するステップと、
    前記第1のブラーカーネル、および前記第2の画像における手振れによるぼやけを規定する第2のブラーカーネルを決定するステップと、
    前記第1のブラーカーネルを用いて前記第1の画像から第1の復元過程の画像を生成し、前記第2のブラーカーネルを用いて前記第2の画像から第2の復元過程の画像を生成するステップと、
    前記第1の復元過程の画像および前記第2の復元過程の画像を合成することによって復元画像を生成するステップと、
    を実行させるプログラム。
  9. 1回の撮影において、第1の画像、および前記第1の画像よりも短い露光時間で取得される第2の画像を取得する撮像装置によって取得された前記第1の画像および前記第2の画像を用いて復元処理を行う画像処理方法であって、
    前記第1の画像、前記第2の画像、および前記第1の画像取得時の露光時間を示す情報を取得するステップと、
    前記第1の画像取得時の露光時間に基づいて前記第1の画像における手振れによるぼやけを規定する第1のブラーカーネルのサイズを決定するステップと、
    前記第1のブラーカーネル、および前記第2の画像における手振れによるぼやけを規定する第2のブラーカーネルを決定するステップと、
    前記第1のブラーカーネルを用いて前記第1の画像から第1の復元過程の画像を生成し、前記第2のブラーカーネルを用いて前記第2の画像から第2の復元過程の画像を生成するステップと、
    前記第1の復元過程の画像および前記第2の復元過程の画像を合成することによって復元画像を生成するステップと、
    を含む画像処理方法。
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Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011145297A1 (ja) * 2010-05-21 2011-11-24 パナソニック株式会社 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
KR101896026B1 (ko) * 2011-11-08 2018-09-07 삼성전자주식회사 휴대 단말기에서 움직임 블러를 생성하는 장치 및 방법
KR101844332B1 (ko) * 2012-03-13 2018-04-03 삼성전자주식회사 블러 영상 및 노이즈 영상으로 구성된 멀티 프레임을 이용하여 비균일 모션 블러를 제거하는 방법 및 장치
KR101810876B1 (ko) * 2012-03-13 2018-01-26 삼성전자주식회사 타일 단위를 기반으로 큰 입력 영상의 비균일 모션 블러를 제거하는 방법 및 장치
US9143687B2 (en) * 2012-03-14 2015-09-22 University Of Dayton Method of analyzing motion blur using double discrete wavelet transform
US8917330B1 (en) * 2012-06-01 2014-12-23 Gopro, Inc. Cinematic image blur in digital cameras based on exposure timing manipulation
WO2014048475A1 (en) * 2012-09-27 2014-04-03 Metaio Gmbh Method of determining a position and orientation of a device associated with a capturing device for capturing at least one image
WO2014122804A1 (ja) * 2013-02-05 2014-08-14 富士フイルム株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法及びプログラム
EP2973403B1 (en) 2013-03-15 2019-01-30 The Regents of the University of Colorado 3-d localization and imaging of dense arrays of particles
WO2015017194A1 (en) * 2013-07-29 2015-02-05 Nikon Corporation Multiple phase method for image deconvolution
CN105493493B (zh) * 2013-08-01 2018-08-28 富士胶片株式会社 摄像装置、摄像方法及图像处理装置
EP3386183A1 (en) * 2013-08-30 2018-10-10 Nikon Corporation Image processing device and image processing program
US9066014B2 (en) 2013-10-11 2015-06-23 Facebook, Inc. Applying video stabilization to a multimedia clip
US9299132B2 (en) * 2013-10-23 2016-03-29 Adobe Systems Incorporated Automatically determining the size of a blur kernel
CN103839233B (zh) * 2014-01-20 2017-05-10 左旺孟 一种相机抖动造成的模糊图像复原方法
CN106663312B (zh) * 2014-06-12 2021-02-02 杜克大学 用于改善计算成像的系统和方法
US9749532B1 (en) 2014-08-12 2017-08-29 Amazon Technologies, Inc. Pixel readout of a charge coupled device having a variable aperture
US9787899B1 (en) 2014-08-12 2017-10-10 Amazon Technologies, Inc. Multiple captures with a variable aperture
US9646365B1 (en) 2014-08-12 2017-05-09 Amazon Technologies, Inc. Variable temporal aperture
US9749534B2 (en) * 2014-12-31 2017-08-29 Canon Kabushiki Kaisha Devices, systems, and methods for estimation of motion blur from a single image
US9684970B2 (en) * 2015-02-27 2017-06-20 Qualcomm Incorporated Fast adaptive estimation of motion blur for coherent rendering
CN106033595B (zh) * 2015-03-13 2021-06-22 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于局部约束的图像盲去模糊方法
KR101596203B1 (ko) * 2015-06-16 2016-02-22 중앙대학교 산학협력단 모션 블러 이미지 복원 방법 및 장치
JP6789620B2 (ja) * 2015-10-08 2020-11-25 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム
US10007990B2 (en) * 2015-12-24 2018-06-26 Intel Corporation Generating composite images using estimated blur kernel size
US10311560B2 (en) * 2016-09-07 2019-06-04 Huazhong University Of Science And Technology Method and system for estimating blur kernel size
CN108665417B (zh) * 2017-03-30 2021-03-12 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种车牌图像去模糊方法、装置及系统
CN108881703B (zh) * 2017-05-09 2020-07-21 杭州海康威视数字技术股份有限公司 防抖控制方法和装置
CN107395961A (zh) * 2017-07-07 2017-11-24 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种图像数据的复原方法和装置
JP2020115607A (ja) * 2019-01-17 2020-07-30 日本電気株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラム
US11475571B2 (en) * 2019-03-13 2022-10-18 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus, image processing apparatus, and control method
JP7292145B2 (ja) * 2019-08-06 2023-06-16 キヤノン株式会社 回転半径演算装置および回転半径演算方法
US11120538B2 (en) * 2019-12-27 2021-09-14 Zoox, Inc. Sensor degradation detection and remediation
TW202143101A (zh) * 2020-05-11 2021-11-16 大陸商上海耕岩智能科技有限公司 用於成像系統的模糊函數處理方法及裝置、圖像採集設備、儲存介質、圖像處理方法及裝置、成像設備
US12165291B2 (en) * 2020-07-09 2024-12-10 Technoimaging, Llc Joint minimum entropy method for simultaneous processing and fusion of multi-physics data and images
US11449979B2 (en) * 2020-10-09 2022-09-20 Applied Materials Israel Ltd. Measuring a pattern
CN113347352B (zh) * 2021-05-21 2023-10-03 Oppo广东移动通信有限公司 拍摄参数调整方法及装置、电子设备、计算机存储介质
EP4295568A1 (en) * 2021-07-22 2023-12-27 Google LLC Joint video stabilization and motion deblurring
CN113870134B (zh) * 2021-09-28 2023-04-07 南京诺源医疗器械有限公司 手持式摄像镜数据处理方法及装置
US11425304B1 (en) * 2021-12-06 2022-08-23 Black Sesame Technologies Inc. Reducing global motion and rolling shutter in a dual camera system
CN114928694A (zh) * 2022-04-25 2022-08-19 深圳市慧鲤科技有限公司 图像获取方法和装置、设备、介质
EP4589939A1 (de) * 2024-01-18 2025-07-23 Robert Bosch GmbH Verfahren zum bereitstellen einer farbkorrektur für einen spezifischen kamerasensor

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005064851A (ja) * 2003-08-12 2005-03-10 Fuji Photo Film Co Ltd デジタルカメラ及び固体撮像装置
JP2008011424A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Eastman Kodak Co 画像処理装置及び画像処理プログラム
JP2008011492A (ja) * 2005-12-27 2008-01-17 Kyocera Corp 撮像装置およびその方法
JP2008061217A (ja) * 2006-07-31 2008-03-13 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP2008099025A (ja) * 2006-10-12 2008-04-24 Kyocera Corp 撮像装置、ぶれ補正方法及び撮像方法
US20080166115A1 (en) * 2007-01-05 2008-07-10 David Sachs Method and apparatus for producing a sharp image from a handheld device containing a gyroscope
JP2009111596A (ja) * 2007-10-29 2009-05-21 Sanyo Electric Co Ltd 撮像装置
US20100123807A1 (en) * 2008-11-19 2010-05-20 Seok Lee Image processing apparatus and method
JP5499050B2 (ja) * 2009-12-22 2014-05-21 パナソニック株式会社 画像処理装置、撮像装置、及び画像処理方法
JP5596138B2 (ja) * 2010-05-21 2014-09-24 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6429895B1 (en) 1996-12-27 2002-08-06 Canon Kabushiki Kaisha Image sensing apparatus and method capable of merging function for obtaining high-precision image by synthesizing images and image stabilization function
EP1793587B8 (en) 2004-09-14 2012-12-26 Fujitsu Ltd. Image processor, image processing method and image processing program
JP2006129236A (ja) 2004-10-29 2006-05-18 Sanyo Electric Co Ltd リンギング除去装置およびリンギング除去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
US7643062B2 (en) * 2005-06-08 2010-01-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for deblurring an image based on motion tracking
WO2007063918A1 (ja) * 2005-11-29 2007-06-07 Kyocera Corporation 撮像装置およびその方法
CN100550996C (zh) * 2006-07-31 2009-10-14 株式会社理光 图像处理装置,成像装置以及图像处理方法
US8306348B2 (en) * 2007-04-24 2012-11-06 DigitalOptics Corporation Europe Limited Techniques for adjusting the effect of applying kernels to signals to achieve desired effect on signal
US20090086174A1 (en) 2007-09-28 2009-04-02 Sanyo Electric Co., Ltd. Image recording apparatus, image correcting apparatus, and image sensing apparatus
JP4661922B2 (ja) * 2008-09-03 2011-03-30 ソニー株式会社 画像処理装置、撮像装置、固体撮像素子、画像処理方法およびプログラム
JP5179398B2 (ja) 2009-02-13 2013-04-10 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005064851A (ja) * 2003-08-12 2005-03-10 Fuji Photo Film Co Ltd デジタルカメラ及び固体撮像装置
JP2008011492A (ja) * 2005-12-27 2008-01-17 Kyocera Corp 撮像装置およびその方法
JP2008011424A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Eastman Kodak Co 画像処理装置及び画像処理プログラム
JP2008061217A (ja) * 2006-07-31 2008-03-13 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP2008099025A (ja) * 2006-10-12 2008-04-24 Kyocera Corp 撮像装置、ぶれ補正方法及び撮像方法
US20080166115A1 (en) * 2007-01-05 2008-07-10 David Sachs Method and apparatus for producing a sharp image from a handheld device containing a gyroscope
JP2009111596A (ja) * 2007-10-29 2009-05-21 Sanyo Electric Co Ltd 撮像装置
US20100123807A1 (en) * 2008-11-19 2010-05-20 Seok Lee Image processing apparatus and method
JP5499050B2 (ja) * 2009-12-22 2014-05-21 パナソニック株式会社 画像処理装置、撮像装置、及び画像処理方法
JP5596138B2 (ja) * 2010-05-21 2014-09-24 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム

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