Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2011059147A - Method and device for evaluating image blur - Google Patents

Method and device for evaluating image blur Download PDF

Info

Publication number
JP2011059147A
JP2011059147A JP2009205399A JP2009205399A JP2011059147A JP 2011059147 A JP2011059147 A JP 2011059147A JP 2009205399 A JP2009205399 A JP 2009205399A JP 2009205399 A JP2009205399 A JP 2009205399A JP 2011059147 A JP2011059147 A JP 2011059147A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
evaluation
shake
evaluated
frame
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2009205399A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Toshio Ihi
敏男 井比
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP2009205399A priority Critical patent/JP2011059147A/en
Publication of JP2011059147A publication Critical patent/JP2011059147A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Adjustment Of Camera Lenses (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To evaluate whether or not an image blur has occurred based on a fixed criteria regardless of the size of an image to be evaluated. <P>SOLUTION: The method for evaluating the image blur evaluates the image blur caused on an image to be evaluated, which is photographed by an image pickup device. The method includes: a take-in step 102 of taking in an image to be evaluated; a frame setting step 103 of setting an evaluation frame to a region of interest in the image to be evaluated for the image taken in the take-in process; a position setting step 104 of setting an evaluation image position in the evaluation frame; an operation step 105 of performing evaluation image operation for a partial image in the evaluation image position set in the position setting step; a determination step 106 of determining the image blur based on the image blur evaluation value calculated in the operation step; and a result output step of outputting the determination result of the determination step. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&amp;INPIT

Description

本発明は、撮影された画像の振れ評価を行う画像振れ評価方法および画像振れ評価装置に関するものである。   The present invention relates to an image shake evaluation method and an image shake evaluation apparatus for evaluating shake of a photographed image.

撮像装置では、手振れや振動により被写体の画像が振れてしまい、見づらい画像となってしまうことがよくある。最近では高倍率のレンズが採用されており、特にテレ側の時は画像振れが大きく目立つ。このような手振れ等に対して画像振れ補正を行う装置を有する撮像装置が数多く提案されている。この種の撮像装置において、画像振れ補正の効果を示す指標としてシャッタスピードの段数が一般的に用いられており、画像振れ補正の効果を示すシャッタスピード段数を算出するためには、画像振れを評価することが求められている。   In an imaging apparatus, an image of a subject is often shaken by camera shake or vibration, and the image is often difficult to see. Recently, a high-magnification lens has been adopted, and image blurring is particularly noticeable especially on the telephoto side. Many image pickup apparatuses having an apparatus that corrects image shake for such camera shake have been proposed. In this type of imaging apparatus, the number of steps of shutter speed is generally used as an index indicating the effect of image blur correction. In order to calculate the number of shutter speed steps indicating the effect of image blur correction, image blur is evaluated. It is requested to do.

また、例えば紙などの画質形成媒体上に形成された画像の画質を評価する方法および装置が数多く提案されている。画質の評価方法には、画質心理評価と、物理評価とがある。画質心理評価は、人間が画像を目視して、心理的に感じる“美しさ”や“好ましさ”の程度を数値化するいわゆる官能評価である。また、物理評価は、画質を左右する複数の画質要因(画質評価項目)、例えば階調性、色再現域等のそれぞれに着目して、画像構造の性質を客観的に測定した値で評価するものである。   Many methods and apparatuses for evaluating the image quality of an image formed on an image quality forming medium such as paper have been proposed. Image quality evaluation methods include image quality psychological evaluation and physical evaluation. The image quality psychological evaluation is a so-called sensory evaluation in which the degree of “beauty” and “preferability” that a person feels psychologically by visually observing an image is quantified. In the physical evaluation, attention is paid to each of a plurality of image quality factors (image quality evaluation items) that influence the image quality, for example, gradation and color reproduction range, and the evaluation is performed based on objectively measured values of the image structure. Is.

上記画質心理評価と物理評価とを結び付けた画質評価を行う場合において、両評価結果の相関関係を良好なものとした画質評価方法および装置が提案されている(例えば、特許文献1)。   In the case of performing image quality evaluation in which the image quality psychological evaluation and physical evaluation are combined, an image quality evaluation method and apparatus have been proposed in which the correlation between both evaluation results is good (for example, Patent Document 1).

特開平10−63859号公報JP 10-63859 A

しかしながら、上記特許文献1では、画質心理評価と画質物理評価を結び付けた画質評価を行うものであり、画像の振れを評価することが出来ない。   However, in the above-mentioned patent document 1, image quality evaluation that combines image quality psychological evaluation and image quality physical evaluation is performed, and image blur cannot be evaluated.

(発明の目的)
本発明の目的は、被評価画像の大きさによらず、一定の基準で、振れの無い画像であるか、振れの有る画像かを評価することのできる画像振れ評価方法および画像振れ評価装置を提供しようとするものである。
(Object of invention)
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an image shake evaluation method and an image shake evaluation apparatus capable of evaluating whether an image has no shake or an image with shake on a constant basis regardless of the size of the image to be evaluated. It is something to be offered.

上記目的を達成するために、本発明の画像振れ評価方法は、撮像装置により撮影された被評価画像の振れを評価する画像振れ評価方法であって、前記被評価画像を取り込む取込工程と、前記取込工程において取り込んだ画像に対して、前記被評価画像の注目領域に対して評価枠を設定する枠設定工程と、前記評価枠内において、評価画像位置を設定する位置設定工程と、前記位置設定工程において設定された前記評価画像位置の部分画像に対して評価画像演算を行う演算工程と、前記演算工程において算出された振れ評価値に基づいて振れ画像の判定を行う判定工程と、前記判定工程の判定結果を出力する結果出力工程とを有することを特徴とするものである。   In order to achieve the above object, an image shake evaluation method of the present invention is an image shake evaluation method for evaluating shake of an image to be evaluated photographed by an imaging apparatus, and a capturing step for capturing the image to be evaluated, For the image captured in the capturing step, a frame setting step for setting an evaluation frame for the attention area of the image to be evaluated, a position setting step for setting an evaluation image position in the evaluation frame, and A calculation step of performing an evaluation image calculation on the partial image at the evaluation image position set in the position setting step, a determination step of determining a shake image based on a shake evaluation value calculated in the calculation step; And a result output step of outputting a determination result of the determination step.

以上説明したように、本発明によれば、被評価画像の大きさによらず、一定の基準で、振れの無い画像であるか、振れの有る画像かを評価することができる。   As described above, according to the present invention, it is possible to evaluate whether an image has no shake or an image with shake on a constant basis regardless of the size of the image to be evaluated.

本発明の実施例1に係る画像振れ評価装置を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating an image blur evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. 実施例1に係る被評価画像の好ましい一部の例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a preferable part of an image to be evaluated according to Example 1. 実施例1における評価枠設定部の動作を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating an operation of an evaluation frame setting unit according to the first embodiment. 実施例1における評価枠設定の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the evaluation frame setting in Example 1. FIG. 実施例1における評価画像位置設定の例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of evaluation image position setting in the first embodiment. 実施例1における評価画像演算部の動作を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating an operation of an evaluation image calculation unit according to the first embodiment. 実施例1おける黒色と白色の輝度値を正規化する例を示す図である。It is a figure which shows the example which normalizes the luminance value of black and white in Example 1. FIG. 実施例1における評価画像位置での輝度値分布を示す図である。6 is a diagram illustrating a luminance value distribution at an evaluation image position in Example 1. FIG. 実施例2における評価画像演算部の動作を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an operation of an evaluation image calculation unit according to the second embodiment. 実施例2における評価画像位置での輝度値分布を示す図である。It is a figure which shows the luminance value distribution in the evaluation image position in Example 2. FIG.

本発明を実施するための形態は、以下の実施例1ないし2に示す通りである。   The mode for carrying out the present invention is as shown in Examples 1 and 2 below.

図1は本発明の実施例1に係る画像振れ評価装置の全体構成を示すブロック図である。画像振れ評価装置は、当該画像振れ評価装置の各部を制御する中心のコンピュータであるホストコンピュータ101、評価画像取り込み部102、評価枠設定部103、評価画像位置設定部104を備える。さらに、評価画像演算部105、評価判定部106、評価結果出力部107を備える。   FIG. 1 is a block diagram illustrating an overall configuration of an image blur evaluation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. The image blur evaluation apparatus includes a host computer 101 that is a central computer that controls each unit of the image blur evaluation apparatus, an evaluation image capturing unit 102, an evaluation frame setting unit 103, and an evaluation image position setting unit 104. Furthermore, an evaluation image calculation unit 105, an evaluation determination unit 106, and an evaluation result output unit 107 are provided.

上記の評価画像取り込み部102は、撮像装置により撮影された被評価画像を画像振れ評価装置に取り込むものである。被評価画像は画像振れの方向を判定することが容易であるため、縦と横の線を持つ画像を想定している。例えば図2(a)〜(c)に示すチャートを撮影した画像を被評価画像とする。なお、画像振れ評価では、輝度値変化の大きい画像(図2のようなチャート)を撮影することを想定しているため、一般的な画像は評価対象としない。   The evaluation image capturing unit 102 captures an evaluation image captured by the imaging device into the image shake evaluation device. Since the image to be evaluated can easily determine the direction of image blur, an image having vertical and horizontal lines is assumed. For example, an image obtained by photographing the charts shown in FIGS. In the image shake evaluation, since it is assumed that an image having a large change in luminance value (chart as shown in FIG. 2) is taken, a general image is not an evaluation target.

評価枠設定部103は、評価画像取り込み部102によって取り込まれた被評価画像のうち、注目する被評価画像の一部の領域(注目領域)を検出し、検出した領域に対して評価枠を設定するものである。以下、図3のフローチャートを用いて、評価枠設定部103における評価枠の設定の動作について説明する。   The evaluation frame setting unit 103 detects a partial region (attention region) of the target image to be evaluated among the evaluation images captured by the evaluation image capturing unit 102, and sets an evaluation frame for the detected region. To do. Hereinafter, the operation of setting the evaluation frame in the evaluation frame setting unit 103 will be described using the flowchart of FIG.

まず、ステップS301にて、被評価画像の水平ラインの走査を開始し、次のステップS303にて、輝度値変化の有無を判定する。水平ラインに輝度値変化が無い場合にはステップS302から直ちにステップS304へ進む。水平ラインに輝度値変化が有る場合には、ステップS302からステップS303へ進み、輝度値変化の発生した水平方向の位置座標を記録する。そして、次のステップS304にて、被評価画像の全水平ラインに対して走査が終了したか否かを調べ、終了していなければステップS301へ戻り、同様の動作を繰り返す。   First, in step S301, scanning of the horizontal line of the image to be evaluated is started, and in the next step S303, it is determined whether there is a change in luminance value. If there is no change in luminance value on the horizontal line, the process proceeds from step S302 to step S304 immediately. If there is a luminance value change in the horizontal line, the process proceeds from step S302 to step S303, and the horizontal position coordinate where the luminance value change has occurred is recorded. Then, in the next step S304, it is checked whether scanning has been completed for all horizontal lines of the image to be evaluated. If not, the process returns to step S301, and the same operation is repeated.

その後、被評価画像の全水平ラインに対して走査が終了するとステップS304からステップS305へ進み、今度は被評価画像の垂直ラインの走査を開始し、次のステップS306にて、輝度値変化の有無を判定する。垂直ラインに輝度値変化が無い場合にはステップS306からステップS304へ進む。垂直ラインの輝度値変化が有る場合には、ステップS306から直ちにステップS307へ進み、輝度値変化の発生した垂直方向の位置座標を記録する。そして、次のステップS308にて、被評価画像の全垂直ラインに対して走査が終了したか否かを調べ、終了していなければステップS305へ戻り、同様の動作を繰り返す。   Thereafter, when scanning is completed for all horizontal lines of the image to be evaluated, the process proceeds from step S304 to step S305. This time, scanning of the vertical line of the image to be evaluated is started. In the next step S306, whether there is a change in luminance value or not. Determine. If there is no luminance value change in the vertical line, the process proceeds from step S306 to step S304. If there is a change in the brightness value of the vertical line, the process immediately proceeds from step S306 to step S307, and the vertical position coordinates where the brightness value change has occurred are recorded. Then, in the next step S308, it is checked whether or not scanning has been completed for all the vertical lines of the image to be evaluated. If not, the process returns to step S305 and the same operation is repeated.

被評価画像の全垂直ラインに対して走査が終了するとステップS308からステップS309へ進み、被評価画像の全水平ラインおよび全垂直ラインの輝度値変化の位置座標をもとに評価枠を設定する。   When scanning is completed for all vertical lines of the image to be evaluated, the process advances from step S308 to step S309, and an evaluation frame is set based on the position coordinates of the luminance value changes of all horizontal lines and all vertical lines of the image to be evaluated.

上記のような処理を経ることで評価枠を設定することで、評価枠が画像の光軸中心とずれている図4(a)や図4(b)のような被評価画像に対しても適切な評価枠108を設定することが出来る。なお、水平方向および垂直方向の走査は画像の左上の位置から開始する。   By setting the evaluation frame through the above processing, the evaluation frame is also shifted from the center of the optical axis of the image with respect to the image to be evaluated as shown in FIGS. 4A and 4B. An appropriate evaluation frame 108 can be set. Note that the horizontal and vertical scanning starts from the upper left position of the image.

図1に戻り、評価画像位置設定部104は、評価枠設定部103により設定された評価枠内において、注目する評価画像位置を設定するものである。図5に示すように、縦と横の線に対してそれぞれ垂直な数箇所に注目し、評価画像位置を設定している。図5では、例えば縦線に10箇所、横線に10箇所の評価画像位置を設定しているが、評価画像位置はこの位置に限定されるものではなく、必要に応じて変更することができる。   Returning to FIG. 1, the evaluation image position setting unit 104 sets a target evaluation image position within the evaluation frame set by the evaluation frame setting unit 103. As shown in FIG. 5, the evaluation image position is set by paying attention to several points perpendicular to the vertical and horizontal lines. In FIG. 5, for example, 10 evaluation image positions are set on the vertical line and 10 evaluation image positions are set on the horizontal line. However, the evaluation image position is not limited to this position, and can be changed as necessary.

評価画像演算部105は、評価画像位置設定部104において設定された評価画像位置に対して評価画像演算を行うものである。以下、図6のフローチャートを用いて、評価画像演算部105における評価画像演算について説明する。   The evaluation image calculation unit 105 performs evaluation image calculation on the evaluation image position set by the evaluation image position setting unit 104. Hereinafter, the evaluation image calculation in the evaluation image calculation unit 105 will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、ステップS601では、被評価画像に対して白色、黒色の輝度値の正規化を行う。このステップS601における黒色と白色の輝度値を正規化する位置を、図7に示す。   First, in step S601, white and black luminance values are normalized with respect to the image to be evaluated. FIG. 7 shows the positions for normalizing the black and white luminance values in step S601.

図7に示すように、評価枠108内の点201を白色の基準とし、評価枠外の点202を黒色の基準としている。図7では例えば評価枠内の4点、評価枠外の4点を基準としているが、正規化のサンプル点数はこの数に限定されるものではなく、必要に応じて変更することができる。このように黒色と白色の輝度値を正規化し、被評価画像における黒色と白色の基準となる輝度値を設定することで、被評価画像の色による評価誤差を抑えることができる。なお、正規化する際には評価枠内の4点の輝度平均値を白色の基準とし、評価枠外の4点の輝度平均値を黒色の基準としてもよい。   As shown in FIG. 7, a point 201 in the evaluation frame 108 is used as a white reference, and a point 202 outside the evaluation frame is used as a black reference. In FIG. 7, for example, four points within the evaluation frame and four points outside the evaluation frame are used as a reference. However, the number of sample points for normalization is not limited to this number, and can be changed as necessary. In this way, by normalizing the black and white luminance values and setting the luminance values serving as the black and white standards in the image to be evaluated, it is possible to suppress evaluation errors due to the color of the image to be evaluated. In normalization, the luminance average value of four points in the evaluation frame may be used as a white reference, and the luminance average value of four points outside the evaluation frame may be used as a black reference.

また、評価画像位置での輝度値分布は、図8のようになる。   Further, the luminance value distribution at the evaluation image position is as shown in FIG.

図6に戻り、ステップS602では、図8のような輝度値分布に対して、所定レベル以上を白色領域、所定レベル以下を黒色領域、その他の部分を灰色領域に分割する。そして、次のステップS603にて、上記のように分割された輝度領域に対して下記の式
振れ評価値=灰色領域/(灰色領域+黒色領域)
を適用し、画像の振れ評価値を算出する。この振れ評価値は灰色領域が小さいほど小さくなる。つまり、振れ評価値が小さいほど灰色領域が小さく、白色領域と黒色領域の境界が強調されており、振れの少ない画像ということができる。
Returning to FIG. 6, in step S602, the luminance value distribution as shown in FIG. 8 is divided into a white region above the predetermined level, a black region below the predetermined level, and a gray region below the other portions. Then, in the next step S603, the following formula is applied to the luminance area divided as described above: shake evaluation value = gray area / (gray area + black area)
Is applied to calculate an image shake evaluation value. This shake evaluation value becomes smaller as the gray area becomes smaller. That is, the smaller the shake evaluation value is, the smaller the gray area is, and the boundary between the white area and the black area is emphasized, so that an image with less shake can be obtained.

次のステップS604では、評価画像位置設定部104により設定された全評価画像位置に対して振れ評価値を算出したかどうか判定する。そして、全評価画像位置に対して振れ評価値が算出されていない場合にはステップS605へ進み、次の評価画像位置に移動し、振れ評価値の算出を行い、ステップS602へ戻り、同様の動作を繰り返す。このように、振れ評価値は設定された評価画像位置ごとに算出される。   In the next step S604, it is determined whether or not a shake evaluation value has been calculated for all evaluation image positions set by the evaluation image position setting unit 104. If no shake evaluation value has been calculated for all evaluation image positions, the process proceeds to step S605, moves to the next evaluation image position, calculates a shake evaluation value, returns to step S602, and performs the same operation. repeat. Thus, the shake evaluation value is calculated for each set evaluation image position.

上記ステップS604にて全評価画像位置に対して振れ評価値が算出されたことを判定するとステップS606へ進み、算出された全評価画像位置の振れ評価値の合計または平均化を行い、被評価画像全体としての振れ評価値演算を行う。この被評価画像全体としての振れ評価値算出の際には、算出した振れ評価値のばらつきを考え、最大値または最大値に近い数点、および最小値または最小値に近い数点を省いた中間の数点を使用して、被評価画像全体としての振れ評価値を算出してもよい。   If it is determined in step S604 that the shake evaluation values have been calculated for all the evaluation image positions, the process proceeds to step S606, where the calculated shake evaluation values of all the evaluation image positions are summed or averaged, and the image to be evaluated The overall runout evaluation value is calculated. When calculating the shake evaluation value for the entire image to be evaluated, considering the variation of the calculated shake evaluation value, omitting the maximum value or several points close to the maximum value and some points close to the minimum value or minimum value. The shake evaluation value of the entire image to be evaluated may be calculated using several points.

図1に戻り、評価判定部106は、評価画像演算部105において算出された振れ評価値に基づいて画像の振れが有るか無いかの判定を行うものである。つまり、画像の振れ評価値が所定の値より小さい画像は振れの無い画像であり、画像の振れ評価値が所定の値より大きい画像は振れの有る画像と判定する。また、評価結果出力部107は、評価判定部106での判定結果を出力するものである。なお、評価判定部106の出力は、例えばディスプレイやプリンタにより出力される。   Returning to FIG. 1, the evaluation determination unit 106 determines whether there is an image shake based on the shake evaluation value calculated by the evaluation image calculation unit 105. That is, an image with an image shake evaluation value smaller than a predetermined value is an image without shake, and an image with an image shake evaluation value larger than a predetermined value is determined as an image with shake. The evaluation result output unit 107 outputs the determination result from the evaluation determination unit 106. Note that the output of the evaluation determination unit 106 is output by, for example, a display or a printer.

ホストコンピュータ101は、各部の動作を制御するとともに各部での画像データおよび画像処理演算データを記憶するものである。   The host computer 101 controls the operation of each unit and stores image data and image processing calculation data in each unit.

以上の実施例1によれば、被評価画像の評価枠内の評価画像位置の輝度値を算出し、白領域、黒領域、灰色領域に分割し、黒領域と灰色領域の割合を計算して画像の振れ評価値とするようにしている。よって、被評価画像の大きさによらず、常に一定の基準で信頼性の高い画像振れ判定、つまり振れの無い画像であるか、振れの有る画像かを評価することができる。   According to the first embodiment described above, the luminance value at the evaluation image position within the evaluation frame of the image to be evaluated is calculated, divided into a white area, a black area, and a gray area, and the ratio of the black area to the gray area is calculated. Image blur evaluation values are used. Therefore, regardless of the size of the image to be evaluated, it is possible to always perform reliable image shake determination on a constant basis, that is, to evaluate whether the image has no shake or an image with shake.

次に、本発明の実施例2に係る画像振れ評価装置について説明する。なお、画像振れ評価装置の回路構成要素は図1に示したものと同一であり、その説明は省略する。   Next, an image shake evaluation apparatus according to Embodiment 2 of the present invention will be described. The circuit components of the image blur evaluation device are the same as those shown in FIG.

図9のフローチャートを用いて、本発明の実施例2に係わる評価画像演算部105での評価画像演算について説明する。   The evaluation image calculation in the evaluation image calculation unit 105 according to the second embodiment of the present invention will be described using the flowchart of FIG.

まず、ステップS901では、被評価画像に対して白色、黒色の輝度値の正規化を行う。このように黒色と白色の輝度値を正規化し、被評価画像における黒色と白色の基準となる輝度値を設定することで、被評価画像の色による評価誤差を抑えることができる。次のステップS902では、評価画像位置での輝度値分布に対して、所定レベル以上を白色領域、所定レベル以下を黒色領域、その他の部分を灰色領域に分割する。続くステップS603では、灰色領域において、輝度値に応じてさらに数種類の灰色領域に分割する。評価画像位置での輝度値分布は、図10のようになる。図10では、例えば灰色領域を3領域に分割しているが、分割数は選択することができる。   First, in step S901, white and black luminance values are normalized for the image to be evaluated. In this way, by normalizing the black and white luminance values and setting the luminance values serving as the black and white standards in the image to be evaluated, it is possible to suppress evaluation errors due to the color of the image to be evaluated. In the next step S902, with respect to the luminance value distribution at the evaluation image position, a predetermined level or higher is divided into a white area, a predetermined level or lower is divided into a black area, and the other parts are divided into gray areas. In subsequent step S603, the gray region is further divided into several types of gray regions according to the luminance value. The luminance value distribution at the evaluation image position is as shown in FIG. In FIG. 10, for example, the gray area is divided into three areas, but the number of divisions can be selected.

次のステップS904では、上記のように分割された輝度領域に対して下記の式を適用し、振れ評価値を算出する。これは、灰色領域を輝度値に応じて複数の領域に分割し、それぞれの領域に重み付けを行ったものを

Figure 2011059147
なる式により振れ評価値として算出している。なお、灰色領域をn個に分割し、各灰色領域に対する重み付け量をKxとする。この振れ評価値は灰色領域が小さいほど小さくなる。つまり、振れ評価値が小さいほど灰色領域が小さく、白色領域と黒色領域の境界が強調されており、振れの少ない画像ということができる。 In the next step S904, a shake evaluation value is calculated by applying the following formula to the luminance region divided as described above. This is because the gray area is divided into a plurality of areas according to the luminance value, and each area is weighted.
Figure 2011059147
As a runout evaluation value, the following formula is used. Note that the gray area is divided into n, and the weighting amount for each gray area is Kx. This shake evaluation value becomes smaller as the gray area becomes smaller. That is, the smaller the shake evaluation value is, the smaller the gray area is, and the boundary between the white area and the black area is emphasized, so that an image with less shake can be obtained.

次のステップS905では、評価画像位置設定部104により設定された全評価画像位置に対して振れ評価値を算出したかどうか判定する。そして、全評価画像位置に対して振れ評価値が算出されていない場合にはステップS906へ進み、次の評価画像位置に移動し、振れ評価値の算出を行い、ステップS902へ戻り、同様の動作を繰り返す。このように、振れ評価値は設定された評価画像位置ごとに算出される。   In the next step S905, it is determined whether or not a shake evaluation value has been calculated for all evaluation image positions set by the evaluation image position setting unit 104. If no shake evaluation value has been calculated for all the evaluation image positions, the process proceeds to step S906, moves to the next evaluation image position, calculates a shake evaluation value, returns to step S902, and performs the same operation. repeat. Thus, the shake evaluation value is calculated for each set evaluation image position.

上記ステップS905にて全評価画像位置に対して振れ評価値が算出されたと判定した場合にはステップS907へ進み、算出された全評価画像位置の振れ評価値の合計または平均化を行い、被評価画像全体としての振れ評価値演算を行う。この被評価画像全体としての振れ評価値算出の際には、算出した振れ評価値のばらつきを考え、最大値または最大値に近い数点、および最小値または最小値に近い数点を省いた中間の数点を使用して被評価画像全体の振れ評価値を算出してもよい。   If it is determined in step S905 that the shake evaluation values have been calculated for all the evaluation image positions, the process proceeds to step S907, where the calculated shake evaluation values of all the evaluation image positions are summed or averaged, and evaluated. The shake evaluation value calculation for the entire image is performed. When calculating the shake evaluation value for the entire image to be evaluated, considering the variation of the calculated shake evaluation value, omitting the maximum value or several points close to the maximum value and some points close to the minimum value or minimum value. The shake evaluation value of the entire image to be evaluated may be calculated using several points.

以上の実施例2によれば、被評価画像の所定位置の輝度値を算出し、白領域、黒領域、灰色領域に分割する。さらに、輝度値に応じて灰色領域を複数領域に分割し、黒領域と分割された灰色領域に重み付けを行った値に対して、黒領域と灰色領域の割合を画像の振れ評価値として算出する。   According to the second embodiment described above, the luminance value at a predetermined position of the image to be evaluated is calculated and divided into a white area, a black area, and a gray area. Further, the gray area is divided into a plurality of areas according to the luminance value, and the ratio of the black area to the gray area is calculated as an image shake evaluation value with respect to a value obtained by weighting the black area and the divided gray area. .

上記のように灰色領域に対する重み付けを行い、目視の際に振れと感じる部分を強調するように設定することで、人間の目視の感覚に近い振れ評価を行うことができる。   By performing weighting on the gray area as described above and setting so as to emphasize a part that is felt to be shaken at the time of visual observation, it is possible to perform shake evaluation that is close to a human visual sense.

上記の各実施例によれば、撮像装置により撮影された被評価画像の画像振れを評価する画像振れ評価装置もしくは画像振れ評価方法に関し、以下の手段を用いて(もしくは工程によって)画像の画像振れ評価を行うものである。詳しくは、被評価画像を取り込む取込手段(工程)と、取込手段(工程)において取り込んだ画像に対して、被評価画像の注目領域に対して評価枠を設定する枠設定手段(工程)を有する。さらに、評価枠内において、評価画像位置を設定する位置設定手段(工程)と、位置設定手段(工程)において設定された評価画像位置の部分画像に対して評価画像演算を行う演算手段(工程)を有する。さらに、演算手段(工程)において算出された振れ評価値に基づいて振れ画像の判定を行う判定手段(工程)と、判定手段(工程)の判定結果を出力する結果出力手段(工程)とを有する。   According to each of the embodiments described above, the image shake evaluation apparatus or the image shake evaluation method for evaluating the image shake of the image to be evaluated photographed by the image pickup apparatus is used with the following means (or by a process). An evaluation is performed. More specifically, a capturing unit (process) that captures an image to be evaluated, and a frame setting unit (process) that sets an evaluation frame for a region of interest of the evaluated image with respect to the image captured by the capturing unit (process). Have Further, within the evaluation frame, position setting means (step) for setting the evaluation image position, and calculation means (step) for performing evaluation image calculation on the partial image at the evaluation image position set in the position setting means (step). Have Furthermore, it has a determination means (step) for determining a shake image based on the shake evaluation value calculated in the calculation means (step), and a result output means (step) for outputting the determination result of the determination means (step). .

上記枠設定手段(工程)では、被評価画像の水平方向および垂直方向の輝度値が変化する位置によって評価枠を設定する。また、演算手段(工程)では、評価枠内および評価枠外の輝度値を使用して、評価画像位置の輝度値の正規化を行う。また、演算手段(工程)では、輝度値に応じて複数の領域に分割する。また、演算手段(工程)では、複数に分割されたそれぞれの領域に対して重み付けを行った振れ評価値を算出する。   In the frame setting means (step), an evaluation frame is set according to the position where the horizontal and vertical luminance values of the image to be evaluated change. Further, the calculation means (process) normalizes the luminance value at the evaluation image position using the luminance values inside and outside the evaluation frame. Further, the calculation means (process) divides the image into a plurality of areas according to the luminance value. Further, the calculation means (step) calculates a shake evaluation value obtained by weighting each of the divided areas.

以上のように、被評価画像の評価枠内の評価画像位置の輝度値を算出し、白領域、黒領域、灰色領域に分割し、黒領域と灰色領域の割合を計算して振れ評価値とすることで、被評価画像の大きさによらず、常に一定の基準で信頼性の高い振れ判定を行うことができる。詳しくは、画素数で振れ評価を行うとチャート撮影時に発生する画角の変化(チャートの線の太さ)のために適切に振れ判定ができない(ここでは一定距離のチャート間距離で撮影することを想定しているが、意図せず微妙に撮影撮影立ち位置が前後した場合など)。それに対し本実施例では、黒領域と灰色領域の割合で画像の振れを評価するため、微妙な画角の変化があっても振れ判定に影響ない。   As described above, the luminance value of the evaluation image position within the evaluation frame of the image to be evaluated is calculated, divided into the white region, the black region, and the gray region, the ratio of the black region and the gray region is calculated, and the shake evaluation value and By doing so, a highly reliable shake determination can always be performed on a constant basis regardless of the size of the image to be evaluated. Specifically, if shake evaluation is performed with the number of pixels, the shake cannot be determined properly due to a change in the angle of view (chart line thickness) that occurs during chart shooting (here, shooting at a certain distance between charts) However, if the shooting position is slightly moved back and forth unintentionally). On the other hand, in this embodiment, since the shake of the image is evaluated by the ratio of the black area and the gray area, even if there is a slight change in the angle of view, the shake determination is not affected.

101 ホストコンピュータ
102 評価画像取り込み部
103 評価枠設定部
104 評価画像位置設定部
105 評価画像演算部
106 評価判定部
107 評価結果出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 Host computer 102 Evaluation image taking-in part 103 Evaluation frame setting part 104 Evaluation image position setting part 105 Evaluation image calculating part 106 Evaluation determination part 107 Evaluation result output part

Claims (5)

撮像装置により撮影された被評価画像の振れを評価する画像振れ評価方法であって、
前記被評価画像を取り込む取込工程と、
前記取込工程において取り込んだ画像に対して、前記被評価画像の注目領域に対して評価枠を設定する枠設定工程と、
前記評価枠内において、評価画像位置を設定する位置設定工程と、
前記位置設定工程において設定された前記評価画像位置の部分画像に対して評価画像演算を行う演算工程と、
前記演算工程において算出された振れ評価値に基づいて振れ画像の判定を行う判定工程と、
前記判定工程の判定結果を出力する結果出力工程とを有することを特徴とする画像振れ評価方法。
An image shake evaluation method for evaluating shake of an image to be evaluated photographed by an imaging device,
A capturing step for capturing the image to be evaluated;
A frame setting step for setting an evaluation frame for the attention area of the image to be evaluated for the image captured in the capturing step;
Within the evaluation frame, a position setting step for setting an evaluation image position;
A calculation step of performing an evaluation image calculation on the partial image at the evaluation image position set in the position setting step;
A determination step of determining a shake image based on the shake evaluation value calculated in the calculation step;
And a result output step of outputting a determination result of the determination step.
前記枠設定工程において、被評価画像の水平方向および垂直方向の輝度値が変化する位置によって前記評価枠を設定することを特徴とする請求項1に記載の画像振れ評価方法。   The image blur evaluation method according to claim 1, wherein in the frame setting step, the evaluation frame is set according to a position where a luminance value in a horizontal direction and a vertical direction of the image to be evaluated changes. 前記演算工程において、前記評価枠内および前記評価枠外の輝度値を使用して前記評価画像位置の輝度値の正規化を行い、前記正規化された輝度値の分布を複数のレベルによって複数の輝度領域に分割し、前記分割された輝度領域に基づいて前記振れ評価値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像振れ評価方法。   In the calculation step, the luminance values at the evaluation image position are normalized using the luminance values inside and outside the evaluation frame, and the distribution of the normalized luminance values is divided into a plurality of luminance levels according to a plurality of levels. The image blur evaluation method according to claim 1, wherein the blur evaluation value is calculated based on the divided luminance area. 前記演算工程において、前記複数に分割された輝度領域に対してそれぞれ重み付けを行って前記振れ評価値を算出することを特徴とする請求項4に記載の画像振れ評価方法。   5. The image blur evaluation method according to claim 4, wherein, in the calculation step, the blur evaluation value is calculated by weighting each of the plurality of divided luminance regions. 撮像装置により撮影された被評価画像の振れを評価する画像振れ評価装置であって、
前記被評価画像を取り込む取込手段と、
前記取込手段において取り込んだ画像に対して、前記被評価画像の注目領域に対して評価枠を設定する枠設定手段と、
前記評価枠内において、評価画像位置を設定する位置設定手段と、
前記位置設定手段により設定された前記評価画像位置の部分画像に対して評価画像演算を行う演算手段と、
前記演算手段により算出された振れ評価値に基づいて振れ画像の判定を行う判定手段と、
前記判定手段の判定結果を出力する結果出力手段とを有することを特徴とする画像振れ評価装置。
An image shake evaluation apparatus for evaluating shake of an image to be evaluated photographed by an imaging apparatus,
Capture means for capturing the image to be evaluated;
Frame setting means for setting an evaluation frame for the attention area of the image to be evaluated for the image captured by the capturing means;
Position setting means for setting an evaluation image position within the evaluation frame;
A calculation means for performing an evaluation image calculation on a partial image at the evaluation image position set by the position setting means;
Determination means for determining a shake image based on a shake evaluation value calculated by the calculation means;
An image blur evaluation apparatus comprising: a result output unit that outputs a determination result of the determination unit.
JP2009205399A 2009-09-07 2009-09-07 Method and device for evaluating image blur Pending JP2011059147A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009205399A JP2011059147A (en) 2009-09-07 2009-09-07 Method and device for evaluating image blur

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009205399A JP2011059147A (en) 2009-09-07 2009-09-07 Method and device for evaluating image blur

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2011059147A true JP2011059147A (en) 2011-03-24

Family

ID=43946896

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009205399A Pending JP2011059147A (en) 2009-09-07 2009-09-07 Method and device for evaluating image blur

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2011059147A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10997696B2 (en) Image processing method, apparatus and device
KR101662846B1 (en) Apparatus and method for generating bokeh in out-of-focus shooting
AU2007324081B2 (en) Focus assist system and method
JP5911296B2 (en) Image processing apparatus, imaging apparatus, microscope system, image processing method, and image processing program
KR20060048033A (en) Display evaluation method and apparatus
CN114584700B (en) Focusing marking method, marking device and electronic equipment
JP5083011B2 (en) Method for evaluating camera shake correction function of image pickup apparatus and method for generating camera shake model waveform
JP2004222231A (en) Image processing apparatus and image processing program
WO2014013792A1 (en) Noise evaluation method, image processing device, imaging device, and program
JP5223912B2 (en) Imaging apparatus and focus determination program
JP2009211023A5 (en)
JP2007096437A (en) Determination of image creator&#39;s intention
JP6479178B2 (en) Image processing apparatus, imaging apparatus, microscope system, image processing method, and image processing program
JP2007104249A (en) Image correcting apparatus, image correcting method, program and recording medium
JP2011130167A (en) Imaging apparatus and image processing method thereof
JP2013239917A (en) Color processing device and method thereof
JP2022126588A (en) Imaging apparatus, imaging apparatus control method, and program
JP2004222233A (en) Image processing apparatus and image processing program
JP2011059147A (en) Method and device for evaluating image blur
JP4831344B2 (en) Eye position detection method
US12125177B2 (en) Information processing apparatus, control method of information processing apparatus, and non-transitory computer readable medium for use in mixed reality
JP2020025224A (en) Camera evaluation value measuring device and camera evaluation value measuring method
JP6381212B2 (en) Imaging apparatus and control method thereof
CN114993627B (en) Virtual image viewing distance measuring method of optical system
US11750938B2 (en) Image pickup apparatus that can assist user, control method therefor, and storage medium storing control program therefor