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JPH0561090A - Camera jiggle detecting device - Google Patents

Camera jiggle detecting device

Info

Publication number
JPH0561090A
JPH0561090A JP22025191A JP22025191A JPH0561090A JP H0561090 A JPH0561090 A JP H0561090A JP 22025191 A JP22025191 A JP 22025191A JP 22025191 A JP22025191 A JP 22025191A JP H0561090 A JPH0561090 A JP H0561090A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
variation
blur
value
image
jiggle
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.)
Withdrawn
Application number
JP22025191A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshiaki Matsuzawa
良紀 松澤
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.)
Olympus Corp
Original Assignee
Olympus Optical Co Ltd
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 Olympus Optical Co Ltd filed Critical Olympus Optical Co Ltd
Priority to JP22025191A priority Critical patent/JPH0561090A/en
Publication of JPH0561090A publication Critical patent/JPH0561090A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

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  • Adjustment Of Camera Lenses (AREA)

Abstract

PURPOSE:To convert a signal on the locus of jiggle into a signal for displaying a jiggle quantity by a simple calculation and in a method close to the functional judgement of a person viewing a photograph. CONSTITUTION:Object position information on the plane of the screen of an object, on a time corresponding to an exposure time, is outputted by a jiggle detecting part 1, and a variation on the plane is calculated from the object position signal by a variation calculating part 2. Then, a variation standardizing value (k) for standarzing a jiggle value is outputted by a variation standardizing value output value 3, so that the jiggle quantity when jiggle occurs on a straight line at equal speed, is displayed by the length of the locus of the jiggling, and the variation on the plane from a variation calculating part 2 and the variation standardizing value from the variation standardizing value output part 3 are received to calculate the jiggle quantity, by a jiggle quantity calculating part 4.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明はカメラ等による写真撮影
において、ぶれを検出するためのぶれ検出装置に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a blur detecting device for detecting a blur in photographing with a camera or the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】一般に、カメラで被写体を撮影する場
合、撮影者の体の揺らぎ、或は、被写体の移動により、
フィルム上の被写体像が移動し、出来上がった写真がぶ
れの状態になることが知られている。
2. Description of the Related Art Generally, when a subject is photographed by a camera, the body of the photographer shakes or the subject moves.
It is known that the subject image on the film moves and the resulting photograph becomes blurred.

【0003】そして、カメラの撮影レンズに変倍光学系
(ズームレンズ)が一般的に使用されるようになり、焦
点距離の長いレンズまたは開放口径の暗いレンズが主流
になってきた昨今では、このぶれ現象、手ぶれ現象が従
来より問題になっており、そのために手ぶれの検出装置
が考案されている。
A variable-magnification optical system (zoom lens) has come to be generally used as a photographing lens of a camera, and nowadays, a lens having a long focal length or a lens having a dark aperture is mainly used. The camera shake phenomenon and the camera shake phenomenon have been problems in the past, and a camera shake detecting device has been devised for that purpose.

【0004】この手ぶれの検出装置においては、CCD
等の光電変換素子を使用して被写体の像の移動を検出す
る方法、或は、角速度センサー等の振動センサーを使用
してカメラの動きを検出する方法が適用されている。こ
こでは、これらの検出装置を総称して手ぶれ検出装置と
呼ぶ。上記ぶれ検出装置は、画面の平面上でのぶれの状
態を表すように、例えば、画面のX方向、Y方向各々の
ぶれに関する信号を検出・出力する。
In this camera shake detection device, a CCD is used.
A method of detecting movement of an image of a subject by using a photoelectric conversion element such as, or a method of detecting movement of a camera by using a vibration sensor such as an angular velocity sensor is applied. Here, these detection devices are collectively referred to as a shake detection device. The blur detection device detects and outputs a signal regarding blur in each of the X direction and the Y direction of the screen so as to represent the blur state on the plane of the screen.

【0005】ところで、カメラの制御の中心としてCP
Uがカメラに搭載され、カメラの制御がデジタル化され
ている為、ぶれの検出信号をCPUで処理することが考
えられる。上記手ぶれ検出装置からのぶれの信号は、ぶ
れの軌跡についての信号、或は、ぶれの速度についての
信号として処理される。
By the way, as the center of camera control, CP
Since U is mounted on the camera and the control of the camera is digitized, it is possible to process the detection signal of the blur by the CPU. The blur signal from the camera shake detection device is processed as a signal regarding the trajectory of the blur or a signal regarding the speed of the blur.

【0006】そして、カメラにぶれを補正するための装
置(ぶれ補正光学系やぶれ補正画像処理装置等)がつい
ている場合には、これらの信号は、そのままぶれ補正の
為の信号として利用できる。
If the camera is equipped with a device for correcting blur (blur correction optical system, blur correction image processing device, etc.), these signals can be used as they are as signals for blur correction.

【0007】この場合、これらは検出の主感度方向を補
正の方向と合わせておくことや、CPU等で検出と補正
の軸方向を一致させるように、2軸の検出信号を信号処
理され使用される。
In this case, these are used by processing the detection signals of the two axes so that the main sensitivity direction of the detection is aligned with the direction of the correction, and that the CPU and the like match the axial directions of the detection and the correction. It

【0008】ところで、手ぶれの大きさについて検出す
る場合、上記の手ぶれ検出装置で検出された信号は、ぶ
れの軌跡についてかなり正確な信号であるが、ぶれの大
きさとは一致しないことが考えられる。
By the way, in the case of detecting the amount of camera shake, the signal detected by the above-described camera shake detection device is a fairly accurate signal about the trajectory of the camera shake, but it is considered that it does not match the amount of camera shake.

【0009】これは、「ぶれの大きさ」ということが、
概念的であり、また、写真を視る人間の官能的判断によ
るところが大きく、更に、ぶれ検出信号が平面上の移動
に関する情報であり、その軌跡について記述する際に扱
う変数(パラメータ)が多く一言では表されないためで
ある。
This means that "the size of blur" is
It is conceptual and largely due to the sensory judgment of the person who views the photograph. Furthermore, the blur detection signal is information related to movement on a plane, and there are many variables (parameters) to be dealt with when describing the trajectory. This is because it is not expressed in words.

【0010】この平面上での移動を、一言で表されるぶ
れの大きさを表す値に変換する方法として従来、考えら
れている方法としては、図10(a)に示すような露光
時間に相当する時間内での、ぶれの軌跡の最大幅をぶれ
の大きさとする方法や、図10(b)に示すようなXY
の最大幅によるエリアの面積や対角線の長さで表す方法
がある。
As a method conventionally considered as a method of converting the movement on the plane into a value representing the magnitude of blurring expressed in one word, an exposure time as shown in FIG. The method of setting the maximum width of the blur trajectory within the time corresponding to
There is a method of expressing it by the maximum area width of the area and the length of the diagonal line.

【0011】[0011]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た各方法は、ぶれの軌跡の長さにのみ着目しているた
め、写真上の軌跡の濃度による影響が無視され、その
為、写真を視る人間の受けるぶれに関する印象と大きく
埀離する場合が多い。
However, in each of the above methods, since the focus is only on the length of the trajectory of the blur, the influence of the density of the trajectory on the photograph is ignored, and therefore the photograph is viewed. In many cases, it greatly separates from the impression of the blur received by humans.

【0012】また、CPUで演算処理する場合、ぶれの
軌跡上の2点間の最大の長さを求める演算は、演算・比
較の繰り返しとなり、演算に要する時間が多大なものに
なりCPUに求められる性能が非常に良いものになりコ
スト的に欠点が生ずる。
Further, in the case of arithmetic processing by the CPU, the arithmetic operation for obtaining the maximum length between two points on the trajectory of blurring requires repeated arithmetic / comparison, which requires a large amount of time for the arithmetic operation. The resulting performance is very good, and there is a cost disadvantage.

【0013】本発明は、これらの問題に鑑みてなされた
もので、比較的簡単な単純演算で、しかも、写真を視る
人間の官能的判断により近い方法で、ぶれの軌跡に関す
る信号をぶれの大きさを表す信号に変換することができ
るカメラのぶれ検出装置を提供することを目的とする。
The present invention has been made in view of these problems, and it is possible to blur a signal relating to a trajectory of a blur by a relatively simple and simple operation and in a method closer to the sensory judgment of a person who views a photograph. An object of the present invention is to provide a camera shake detection device that can be converted into a signal representing a magnitude.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明のカメラのぶれ検出装置は、露出時間相当の間
についての被写体像の画面平面上での被写体像位置情報
を出力するぶれ検出手段と、上記ぶれ検出手段からの被
写体像位置信号から平面上のバラツキ値を演算するバラ
ツキ演算手段と、直線上で等速度でぶれが発生した場合
のぶれの大きさをその軌跡の長さで表すようにぶれ値を
規格化するのに使うバラツキ規格化値(k)を出力する
バラツキ規格化値出力手段と、上記バラツキ演算部から
の平面上でのバラツキ値と、上記バラツキ規格化値出力
部からのバラツキ規格化値を受け、ぶれの大きさを演算
するぶれ大きさ演算手段とを具備することを特徴とす
る。
In order to achieve the above object, a camera shake detecting apparatus of the present invention detects a camera shake by outputting object image position information on a screen plane of an object image during an exposure time. Means, a variation calculating means for calculating a variation value on a plane from the subject image position signal from the blur detecting means, and a magnitude of the blur when a blur occurs at a constant speed on a straight line by the length of its trajectory. As shown, a variation standardized value output means for outputting a variation standardized value (k) used to standardize the blurring value, a variation value on the plane from the variation calculation unit, and the variation standardized value output. And a blur size calculating means for calculating the size of the blur by receiving the variation standardized value from the unit.

【0015】[0015]

【作用】即ち、本発明のカメラのぶれ検出装置では、ぶ
れ検出手段1により、露出時間相当の間についての被写
体像の画面平面上での被写体の像位置情報が出力され、
バラツキ演算手段2により、この被写体像位置信号から
平面上のバラツキ値が算出される。そして、バラツキ規
格化値出力手段3により、直線上で等速度でぶれが発生
した場合のぶれの大きさをその軌跡の長さで表すように
ぶれ値を規格化するのに使うバラツキ規格化値(k)が
出力され、ぶれ大きさ演算手段4により、上記バラツキ
演算手段2からの平面上でのバラツキ値と、上記バラツ
キ規格化値出力手段3からのバラツキ規格化値を受け、
ぶれの大きさが演算される。よって、比較的簡単な単純
演算で、しかも、写真を視る人間の官能的判断により近
い方法でぶれの軌跡に関する信号をぶれの大きさを表す
信号に変換するカメラのぶれ検出装置を提供することが
できる。
That is, in the camera shake detecting apparatus of the present invention, the shake detecting means 1 outputs the image position information of the object on the screen plane of the object image during the exposure time,
The variation calculation unit 2 calculates the variation value on the plane from the subject image position signal. Then, the variation standardized value output means 3 is used to standardize the blur value so that the magnitude of the blur when the blur occurs at a constant speed on the straight line is represented by the length of the trajectory. (K) is output, and the blur magnitude computing means 4 receives the variation value on the plane from the variation computing means 2 and the variation normalized value from the variation normalized value output means 3,
The amount of blur is calculated. Therefore, it is possible to provide a camera shake detection device that converts a signal related to a trajectory of a blur into a signal representing the magnitude of the blur by a relatively simple and simple operation and in a method closer to the sensory judgment of a person who views a photograph. You can

【0016】[0016]

【実施例】以下、図1乃至図8を参照して本発明の第1
の実施例について説明する。図1は本発明の第1の実施
例のカメラのぶれ検出装置の構成を示すブロック図であ
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The first embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
An example will be described. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a camera shake detection device according to a first embodiment of the present invention.

【0017】本実施例のカメラのぶれ検出装置は、露出
時間相当の間についての被写体像の画面平面上での被写
体像位置信号を出力するぶれ検出部1と、上記ぶれ検出
部からの被写体像位置信号から平面上のバラツキ値を演
算するバラツキ演算部2と、直線上で等速度でぶれが発
生した場合のぶれの大きさを、その軌跡の長さで表すよ
うにぶれ値を規格化するためのバラツキ規格化値(k)
を出力するバラツキ規格化演算部3と、上記バラツキ演
算部2からの平面上でのバラツキ値と、上記バラツキ規
格化値出力部3からのバラツキ規格化値を受け、ぶれの
大きさを演算するぶれ大きさ演算部4により構成されて
いる。
The camera shake detection apparatus of the present embodiment comprises a shake detection unit 1 for outputting a subject image position signal on the screen plane of the subject image during the exposure time, and the subject image from the shake detection unit. A variation calculation unit 2 that calculates a variation value on a plane from a position signal, and a blur value is standardized so that the magnitude of the blur when a blur occurs at a constant speed on a straight line is represented by the length of its trajectory. Variation standardized value (k)
And a variation standardization value from the variation standardization value output section 3 and a variation standardization value from the variation standardization value output section 3 are calculated. It is composed of a blur size calculator 4.

【0018】上記したぶれ検出部1は、露出時間相当の
間についてNo.0からNo.N迄の(N+1)個の画
像平面上における被写体像位置情報5を、バラツキ演算
部2に出力するためのものであり、この被写体像位置情
報は、X軸、Y軸の2軸方向の信号(X(i)、Y
(i)、i=0〜N)となっている。これらの軸の方向
は図2のようになっている。そして、図3に示すよう
に、上記ぶれ検出部1は更に、画像検出部11と、画像
記憶部12と、ぶれ量演算部13により構成されてい
る。ここで、上記画像記憶部12は、演算の基準となる
時間に於ける画像検出部11の出力である画像信号を記
憶している。
The blur detection unit 1 described above is No. 1 during the exposure time. 0 to No. The object image position information 5 on (N + 1) image planes up to N is output to the variation calculation unit 2. This object image position information is a signal in the two axial directions of the X axis and the Y axis. (X (i), Y
(I), i = 0 to N). The directions of these axes are as shown in FIG. As shown in FIG. 3, the blur detection unit 1 further includes an image detection unit 11, an image storage unit 12, and a blur amount calculation unit 13. Here, the image storage unit 12 stores the image signal which is the output of the image detection unit 11 at the time serving as the reference of the calculation.

【0019】そして、上記ぶれ量演算部13は、基準の
上記画像検出部11の出力である上記画像記憶部12の
基準画像信号と、今回の上記画像検出部11の出力であ
る画像信号とを比較し、画面のX軸方向、Y軸方向各々
に被写体像が各々の時間で、どの位置に移動したかを演
算・出力する。以下、図4を参照して、このような構成
のぶれ検出部1によるぶれ量の演算過程について説明す
る。ある測距エリア内の各画素の値をY方向、X方向に
それぞれ投影加算し、それぞれ、X方向画像データ、Y
方向画像データを生成する。
Then, the blur amount calculation unit 13 outputs the reference image signal of the image storage unit 12 which is the output of the reference image detection unit 11 and the image signal which is the output of the image detection unit 11 this time. By comparison, the position where the subject image moves in each of the X-axis direction and the Y-axis direction of the screen at each time is calculated and output. Hereinafter, with reference to FIG. 4, a process of calculating the blur amount by the blur detection unit 1 having such a configuration will be described. The values of each pixel in a certain distance measurement area are projected and added in the Y direction and the X direction, respectively.
Generate orientation image data.

【0020】そして、まず基準画像信号によるX方向画
像データ44と今回の比較画像信号によるX方向画像デ
ータ46とを用いた相関演算47によりX方向像移動量
49を求める。
Then, first, an X-direction image movement amount 49 is obtained by a correlation calculation 47 using the X-direction image data 44 based on the reference image signal and the X-direction image data 46 based on the current comparison image signal.

【0021】次に、Y方向についても同様に、まず基準
画像信号によるY方向画像データ43と今回の比較画像
信号によるY方向画像データ45とを用いた相関演算4
8によりY方向像移動量50を求める。本実施例では、
上記のX・Y方向の像移動量を検出する事にし、画像の
取り込みに応じたこの値を、X、Y方向それぞれ、X
(i)、Y(i)とする。
Similarly for the Y direction, first, the correlation calculation 4 using the Y direction image data 43 based on the reference image signal and the Y direction image data 45 based on the comparison image signal this time is performed.
8, the Y direction image movement amount 50 is obtained. In this example,
The amount of image movement in the X and Y directions is detected, and this value according to the image capture is set to X and Y directions respectively.
(I) and Y (i).

【0022】ここで、前回と今回との間の画像信号の取
り込みの時間間隔をΔt、露出時間(シャッタースピー
ド)をtsとすると、露出時間に相当する時間の内では
画像の信号の個数Mは、 M=(ts/Δt)+1 …(1) と表される。そして、N=M−1とすると、各々の時間
での上記の像位置は、 X(i)、Y(i)、i=0〜N(M個) と表される。尚、i=0の場合には、基準になる画像信
号しか無いため、 X(0)=Y(0)=0 …(2) となる。上記したバラツキ演算部2は、上記ぶれ検出手
段1からの上記被写体像位置情報から平面上のバラツキ
値(σ)6を演算するためのものである。
Here, when the time interval of capturing the image signal between the previous time and this time is Δt and the exposure time (shutter speed) is ts, the number M of image signals in the time corresponding to the exposure time is , M = (ts / Δt) +1 (1) Then, assuming N = M-1, the image positions at each time are expressed as X (i), Y (i), i = 0 to N (M). When i = 0, there is only a reference image signal, so X (0) = Y (0) = 0 (2). The above-mentioned variation calculation unit 2 is for calculating the variation value (σ) 6 on the plane from the subject image position information from the blur detection unit 1.

【0023】そして、上記バラツキ演算部2は図5に示
すように、更に、X軸バラツキ演算部21と、Y軸バラ
ツキ演算部22と、平面バラツキ演算部23により構成
されている。
As shown in FIG. 5, the variation calculation section 2 further includes an X-axis variation calculation section 21, a Y-axis variation calculation section 22, and a plane variation calculation section 23.

【0024】上記X軸バラツキ演算部21は、上記ぶれ
検出部1からの上記被写体位置信号(X(i)、Y
(i))を、平面上のバラツキ値(σ)を演算する為
に、まず、X軸方向のバラツキを分散(sx )として求
める。同様に、Y軸バラツキ演算部22は、Y軸方向の
バラツキを分散(sy )として求める。そして、平面バ
ラツキ演算部23では、各々の軸方向のバラツキ情報
(sx 、sy )を、平面上のバラツキ値(σ)に変換演
算する。この場合の演算式は、通常の分散を求める式を
用いて、 sx ={Σ(X(i)−Xm 2 }/M ={Σ(X(i)2 −(ΣX(i))2 /M}/M (i=0〜N、Xm はX(i)の平均) …(3) sy ={Σ(Y(i)−Ym 2 }/M ={Σ(Y(i)2 −(ΣY(i))2 /M}/M (i=0〜N、Ym はY(i)の平均) …(4) と表すことができる。これらの式上では、 (分散)=(標準偏差)2
The X-axis variation calculation unit 21 receives the subject position signals (X (i), Y from the blur detection unit 1).
(I)) In order to calculate the variation value (σ) on the plane, first, the variation in the X-axis direction is obtained as the variance (s x ). Similarly, the Y-axis variation calculation unit 22 obtains the variation in the Y-axis direction as the variance (s y ). Then, the plane variation calculation unit 23 converts the variation information (s x , s y ) in each axial direction into a variation value (σ) on the plane. The arithmetic expression in this case is s x = {Σ (X (i) −X m ) 2 } / M = {Σ (X (i) 2 -(ΣX (i)) 2 / M} / M (i = 0 to N, X m is the average of X (i)) (3) s y = {Σ (Y (i) −Y m ) 2 } / M = {Σ (Y (i) 2 -(ΣY (i)) 2 / M} / M (i = 0 to N, Y m is the average of Y (i)) (4) In these equations, (variance) = (standard deviation) 2

【0025】であるから、平面上での標準偏差を、X・
Y軸の標準偏差の平方平均で表すと、 σ=(sx +sy 1/2 …(5) と表すことが出来る。
Therefore, the standard deviation on the plane is X.
When expressed by the square average of the standard deviation of the Y axis, σ = (s x + s y ) 1/2 It can be expressed as (5).

【0026】これらの演算は、ほとんどが加算、積和と
言った単純な演算の繰り返しであるため、条件の分岐等
の複雑な演算処理が無く、CPUで処理する場合に比較
的容易にプログラムを作ることができ、実行できる。
Since most of these operations are repetitions of simple operations such as addition and sum of products, there is no complicated operation processing such as conditional branching, and the program can be executed relatively easily when processed by the CPU. Can be made and can be executed.

【0027】上記したバラツキ規格化値演算部3は、バ
ラツキ規格化値(k)を演算する為のものであり、該バ
ラツキ規格化値(k)は、直線上に等速度でぶれが発生
した場合の、ぶれの大きさをその軌跡の長さで表すよう
に、ぶれ値(S)を規格化するのに使われる。以下、図
6を参照して、直線上に等速度でぶれが発生する場合の
バラツキ規格化値(k)の算出過程を説明する。今、ぶ
れの大きさを求めようとしている時間の中での各画素の
取り込みに対応する像の位置は、 X(i)=X・i …(6) Y(i)=Y・i …(7) となる。但し、X、Yは等速度で移動するぶれの速度を
意味し、また、画像の取り込み間隔Δt内に像が移動す
る量である。この場合、ぶれの大きさは、時間ts に移
動する像の長さでよいから、ぶれの大きさをS0 とする
と、 S0 ={(X・N)2 +(Y・N)2 1/2 …(8) となる。ところで、上記の式(3),式(4),式
(5)から、ぶれのバラツキ値(σ)を求めると、 i=0〜Nとして、 sx ={Σ(X(i)2 )−(ΣX(i))2 /M}/M …(3) ={Σ{(X・i)2 }−{Σ(X・i)2 /M}/M ={X2 ・Σi2 −X2 ・(Σi)2 /M}/M =X2 ・{Σi2 −(Σi)2 /M}/M …(9) ところで、 Σi2 =N・(N+1)(2・N+1)/6 (i=0〜N) Σi =N・(N+1)/2 (i=0〜N) M =N+1 より、上記式(9)は、 sx =X2 ・(N・(N+1)・(2・N+1)/6) −{N・(N+1)/2}2 /(N+1))/(N+1) =X2 ・(N・(N+1)・(N+2)/12)/(N+1) =X2 ・N・(N+2)/12 …(10) =(X・N)2 ・{(N+2)/(12・N)} …(11) となる。同様に、Y軸については、 sy =Y2 ・N・(N+2)/12 …(12) =(Y・N)2 ・{(N+2)/(12・N)} …(13) となる。 σ=(sx +sy 1/2 …(5) より、 σ={{(X・N)2 +(Y・N)2 } ・{(N+2)/(12・N}}1/2 ={{(X・N)2 +(Y・N)2 1/2 ・{(N+2)/(12・N}}1/2 …(14) となり、上記式(8)と式(14)を比較し、その比を
(k)とすると、 k=S0 /σ=(12・N)/(N+2)}1/2 …(15) となる。こうして、バラツキ値(σ)をk倍すると、等
速直線で発生したぶれの大きさが求められ、この比
(k)をバラツキ規格化値とする。
The above-described variation standardized value calculation unit 3 is
It is for calculating the standardized value of the roughness (k).
As for the standardized value (k) for rattling, blurring occurs at a constant speed on a straight line.
When you do, the size of the blur is represented by the length of the trajectory.
It is used to normalize the blur value (S). Below, figure
Refer to 6 in the case where blurring occurs at a constant speed on a straight line
The process of calculating the variation standardized value (k) will be described. Now
Of each pixel in the time trying to find the size of
The position of the image corresponding to the capture is as follows: X (i) = X · i (6) Y (i) = Y · i (7) However, X and Y are the speed of the shake that moves at a constant speed.
Means that the image moves within the image capture interval Δt.
Amount. In this case, the magnitude of the blur is the time tsMoved to
Since the length of the moving image is sufficient, the size of the blur is S0To
And S0= {(X · N)2 + (Y / N)2 }1/2  … (8) By the way, the above equation (3), equation (4), equation
When the variation value (σ) of the blur is calculated from (5), i = 0 to N, sx= {Σ (X (i)2 )-(ΣX (i))2 / M} / M (3) = {Σ {(X · i)2 }-{Σ (X · i)2 / M} / M = {X2 ・ Σi2 -X2 ・ (Σi)2 / M} / M = X2 ・ {Σi2 -(Σi)2 / M} / M (9) By the way, Σi2 = N · (N + 1) (2 · N + 1) / 6 (i = 0 to N) Σi = N · (N + 1) / 2 (i = 0 to N) M = N + 1 From the above formula (9), sx= X2 * (N * (N + 1) * (2 * N + 1) / 6)-{N * (N + 1) / 2}2 / (N + 1)) / (N + 1) = X2 ・ (N ・ (N + 1) ・ (N + 2) / 12) / (N + 1) = X2 ・ N ・ (N + 2) / 12 (10) = (X ・ N)2 ・ {(N + 2) / (12 · N)} (11) Similarly, for the Y axis, sy= Y2 ・ N ・ (N + 2) / 12 (12) = (YN)2 ・ {(N + 2) / (12 · N)} (13) σ = (sx+ Sy)1/2  From (5), σ = {{(X · N)2 + (Y / N)2 } {(N + 2) / (12.N}}1/2  = {{(X · N)2 + (Y / N)2 }1/2  ・ {(N + 2) / (12 ・ N}}1/2  ... (14) becomes, and the above equation (8) and equation (14) are compared, and the ratio is
If (k), then k = S0/ Σ = (12 · N) / (N + 2)}1/2  … (15) Thus, multiplying the variation value (σ) by k gives
The magnitude of the blur generated on the straight line is calculated, and this ratio
Let (k) be the variation normalized value.

【0028】上記したぶれ大きさ演算部4は、上記バラ
ツキ演算部2からの平面上でのバラツキ値(σ)6と、
上記バラツキ規格化値演算部3からのバラツキ規格化値
(k)7を受け、ぶれ値(S)を演算・出力するための
ものであり、該バラツキ規格化値(k)は、直線上に等
速度でぶれが発生した場合のぶれの大きさをその軌跡の
長さで表すように、ぶれ値(S)を規格化するのに使わ
れる。そして、この場合の演算式は、 S=k・σ …(16) となる。図7は上記バラツキ規格化値(k)を縦軸に、
横軸にサンプルデータ数(N)を用いたグラフを示した
ものである。上記の実施例で示したバラツキ規格化値
(k)は、 k={(12・N)・(N+2)}1/2 であるが、このグラフから判るように、Nが大きいとき
には、(k)は、3.464程度に集束する。よって、
規格化値として、3.464或は、3と言った値を用い
て近似的にぶれ値(S)を求めるようにすることが出来
る。また、平面バラツキ演算部2に於ては、平面上のバ
ラツキ値(σ)を演算する為に、 Σ(X(i)2 )、Σ(X(i))、Σ(Y
(i)2 )、Σ(Y(i))
The blur size calculator 4 is arranged to
The variation value (σ) 6 on the plane from the variation calculation unit 2,
Variation standardization value from the above variation standardization value calculation unit 3
(K) for receiving 7 and calculating and outputting the blur value (S)
The variation standardized value (k) is equal to
If there is a blur at the speed,
Used to normalize the blur value (S), as expressed by the length
Be done. The arithmetic expression in this case is S = k · σ (16) In FIG. 7, the variation standardized value (k) is plotted on the vertical axis,
A graph using the number of sample data (N) is shown on the horizontal axis.
It is a thing. Variance normalized values shown in the above examples
(K) is k = {(12 · N) · (N + 2)}1/2  However, as can be seen from this graph, when N is large
(K) converges to about 3.464. Therefore,
Use a value such as 3.464 or 3 as the standardized value.
It is possible to obtain the blur value (S) approximately by
It Also, in the plane variation calculation unit 2, the plane variation
To calculate the roughness value (σ), Σ (X (i)2 ), Σ (X (i)), Σ (Y
(I)2 ), Σ (Y (i))

【0029】の演算式を用いているが、連続的にぶれの
大きさを演算する場合、この加算演算、積和演算につい
ては、前回の演算値から一番古いデータ分を減算し、今
回新しく得られたX、Yについての値分を加算すること
で、演算に要する時間を飛躍的に減らすことが可能であ
る。これを式で表すと次式(17)で表すことができ
る。
Although the calculation formula (3) is used, in the case of continuously calculating the amount of blur, regarding this addition calculation and product-sum calculation, the oldest data is subtracted from the previous calculation value By adding the obtained values for X and Y, it is possible to dramatically reduce the time required for the calculation. This can be expressed by the following expression (17).

【0030】[0030]

【数1】 以下、図8のフローチャートを参照して、第1の実施例
のカメラのぶれ検出装置によるぶれの検出過程について
説明する。
[Equation 1] Hereinafter, with reference to the flowchart of FIG. 8, a process of detecting a blur by the blur detecting device for a camera according to the first embodiment will be described.

【0031】本実施例では、まずサンプルデータ数
(N)を設定し(ステップS81)、該サンプルデータ
数より規格化値(k)を算出する(ステップS82)。
そして、基準となる画像を取り込む(ステップS8
3)。
In this embodiment, first, the sample data number (N) is set (step S81), and the standardized value (k) is calculated from the sample data number (step S82).
Then, the reference image is captured (step S8).
3).

【0032】次に、比較のための画像を上記サンプル数
だけ順次取り込み、その都度、上記基準画像と比較し、
X軸方向、Y軸方向の像移動量を演算する(ステップS
84)。そして、X軸方向のバラツキ(Sx)を演算し
(ステップS85)、Y軸のバラツキ(Sy)を演算す
る(ステップS86)。
Next, images for comparison are sequentially taken in by the number of samples, and each time they are compared with the reference image,
The image movement amount in the X-axis direction and the Y-axis direction is calculated (step S
84). Then, the variation (Sx) in the X-axis direction is calculated (step S85), and the variation (Sy) in the Y-axis is calculated (step S86).

【0033】そして、上記X軸方向のバラツキ(Sx)
及び、Y軸のバラツキ(Sy)から平面バラツキ(σ)
を演算し(ステップS87)、上記規格化値と上記平面
バラツキの積を演算することにより、ぶれの大きさが算
出される(ステップS88)。こうして、カメラによる
写真撮影時のぶれを検出することができる。
Then, the variation in the X-axis direction (Sx)
Also, from the Y-axis variation (Sy) to the plane variation (σ)
Is calculated (step S87), and the product of the standardized value and the plane variation is calculated to calculate the magnitude of blurring (step S88). In this way, it is possible to detect blurring when taking a picture with the camera.

【0034】以上説明した第1の実施例では、ぶれ検出
部1のぶれ量演算部13は、基準の画像検出部11の出
力である画像記憶部12の基準画像信号と、今回の画像
検出部11の出力である画像信号とを比較し、画像のX
軸方向、Y軸方向各々に被写体像が各々の時間で、どの
位置に移動したかを演算・出力するが、この他の方法と
して、画像信号を検出する度の被写体像のずれを検出す
る方法等も考えられる。
In the first embodiment described above, the blur amount calculation unit 13 of the blur detection unit 1 outputs the reference image signal of the image storage unit 12 which is the output of the reference image detection unit 11 and the current image detection unit. 11 is compared with the image signal output, and X
The position at which the subject image moves in each of the axial direction and the Y-axis direction is calculated and output, but as another method, a method of detecting the shift of the subject image each time the image signal is detected And so on.

【0035】これは、画像の移動の速度を検出する方法
であり、この場合も上記の実施例と同様に、画像の位置
のバラツキ程度を考えることで、ぶれの大きさを正確に
求めることが出来る。
This is a method of detecting the moving speed of an image, and in this case also, similarly to the above-described embodiment, the magnitude of the blur can be accurately obtained by considering the degree of variation in the position of the image. I can.

【0036】また、上記の第1の実施例において、ぶれ
検出部1は、画像検出部11と画像記憶部12とぶれ量
演算部13とで構成されていたが、イメージセンサだけ
でなく、角速度センサー等のメカ的振動センサーを用い
ても、同様に、ぶれ信号の処理は可能である。次に、図
9を参照して、本発明のカメラのぶれ検出装置を実際に
カメラに適用した第2の実施例について説明する。本実
施例では、前述したカメラのぶれ検出装置がCPU99
により構成されている。カメラ本体90に装着されたレ
ンズ91には絞り92が設けられている。
Further, in the first embodiment described above, the blur detection unit 1 is composed of the image detection unit 11, the image storage unit 12, and the blur amount calculation unit 13, but not only the image sensor but also the angular velocity. Even if a mechanical vibration sensor such as a sensor is used, the blur signal can be processed in the same manner. Next, a second embodiment in which the camera shake detection apparatus of the present invention is actually applied to a camera will be described with reference to FIG. In the present embodiment, the above-described camera shake detection device is the CPU 99.
It is composed by. A lens 92 mounted on the camera body 90 is provided with a diaphragm 92.

【0037】上記カメラ本体90にはレンズ91を通っ
た光束をファインダーへ反射するハーフミラー93と、
該ハーフミラー93を通過した光束の一部をエリアセン
サ95に導くサブミラー94が設けられ、さらにフィル
ム97の前面にシャッター96が配置されている。そし
て、エリアセンサ95からの影像信号は、インターフェ
イス回路98を介して、CPU99において、前述した
ようにぶれの大きさが演算される。
On the camera body 90, a half mirror 93 for reflecting the light flux passing through the lens 91 to the finder,
A sub-mirror 94 that guides a part of the light flux that has passed through the half mirror 93 to an area sensor 95 is provided, and a shutter 96 is arranged in front of the film 97. Then, the image signal from the area sensor 95 is calculated by the CPU 99 via the interface circuit 98 as described above for the amount of blur.

【0038】上記CPU99には、2段スイッチで構成
されたレリーズスイッチ102,103と、不図示の表
示部を制御する表示制御回路104、さらに前述のハー
フミラー93を駆動するためのミラー駆動回路100と
シャッター96を駆動するシャッター駆動回路101が
接続されている。
In the CPU 99, release switches 102 and 103 composed of two-stage switches, a display control circuit 104 for controlling a display unit (not shown), and a mirror drive circuit 100 for driving the half mirror 93 described above. And a shutter drive circuit 101 for driving the shutter 96 are connected.

【0039】このような構成のカメラのぶれ検出装置に
おいて、ファーストレリーズスイッチ102,あるいは
セカンドレリーズスイッチ103がONされた後に、前
述したぶれの大きさが所定値、具体的には許容錯乱円以
上の時には、CPU99は表示部に警告表示を行わせる
べく表示制御回路104を制御するとともに、ミラー駆
動回路100、シャッター駆動回路101へ駆動禁止信
号を出すことで、ぶれた写真が撮影されるのが防止され
る。
In the camera shake detecting device having such a structure, after the first release switch 102 or the second release switch 103 is turned on, the above-described shake amount is a predetermined value, specifically, a permissible circle of confusion or more. At times, the CPU 99 controls the display control circuit 104 so as to display a warning on the display unit, and outputs a drive prohibition signal to the mirror drive circuit 100 and the shutter drive circuit 101 to prevent a blurred photograph from being taken. To be done.

【0040】又、レリーズスイッチ102,103がO
Nされた後に前述したぶれの大きさの検出を繰り返し、
そのぶれの大きさが所定値以下になるまで前記駆動禁止
信号を出し、所定値以下になった時に、許可信号を出す
ようにすれば、レリーズスイッチON後、ぶれが小さい
時点で露出動作を開始するようにすることができる。以
上詳述したように、本発明によるカメラのぶれ検出装置
では、ぶれ信号を離散的時間の像の位置として扱うが、
これはデジタル処理にもよく適合している。つまり、連
続する2時点間でのぶれの移動状態を信号処理するので
はなく、離散的時間の像の位置のバラツキ状態について
処理するために、一般的な統計処理手法を用いればよ
い。
Further, the release switches 102 and 103 are turned off.
After the N is detected, the above-described detection of the amount of blurring is repeated,
If the drive prohibition signal is output until the magnitude of the blur is less than a predetermined value and the permission signal is output when the magnitude is less than the predetermined value, the exposure operation is started when the blur is small after the release switch is turned on. You can As described above in detail, in the camera shake detection apparatus according to the present invention, the shake signal is treated as the position of the image of discrete time.
It is also well suited for digital processing. That is, a general statistical processing method may be used in order to process not the signal processing of the moving state of the blurring between two consecutive time points but the processing of the variation state of the image position at discrete time.

【0041】そして、写真を視る人間の官能的判断によ
り近い方法でぶれの軌跡に関する信号をぶれの大きさを
表す信号に変換する方法をとるため、客観的なぶれの大
きさの情報を精度よく求めることが出来る。
Since the method of converting the signal relating to the trajectory of the blur into the signal representing the magnitude of the blur by a method closer to the sensory judgment of the person who views the photograph, the information on the objective blur magnitude can be accurately calculated. You can ask well.

【0042】[0042]

【発明の効果】本発明によれば、比較的簡単な単純演算
で、しかも、写真を視る人間の官能的判断により近い方
法で、ぶれの軌跡に関する信号をぶれの大きさを表す信
号に変換することができるカメラのぶれ検出装置を提供
することができる。
According to the present invention, the signal relating to the trajectory of the blur is converted into the signal representing the magnitude of the blur by a relatively simple simple operation and in a method closer to the sensory judgment of the person who views the photograph. It is possible to provide a camera shake detection device capable of doing the above.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1の実施例のぶれ検出装置の構成を
示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a blur detection device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】カメラにおけるX軸、Y軸の2軸方向を示した
図である。
FIG. 2 is a diagram showing a biaxial direction of an X axis and a Y axis in a camera.

【図3】図1中のぶれ検出部の構成を示すブロック図で
ある。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a blur detection unit in FIG.

【図4】図3のぶれ検出部におけるぶれ量の演算方法に
ついて説明するための図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining a method of calculating a blur amount in the blur detection unit of FIG.

【図5】図1中のバラツキ演算部の構成を示すブロック
図である。
5 is a block diagram showing a configuration of a variation calculation unit in FIG.

【図6】直線上に等速度でぶれが発生する場合における
規格化値の算出過程について説明するための図である。
FIG. 6 is a diagram for explaining a process of calculating a standardized value when blurring occurs on a straight line at a constant speed.

【図7】サンプルデータ数に対するバラツキ規格化値の
グラフを示したものである。
FIG. 7 is a graph showing variation standardized values with respect to the number of sample data.

【図8】第1の実施例のぶれ値の検出過程について説明
するためのフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart illustrating a process of detecting a blur value according to the first embodiment.

【図9】本発明のぶれ検出装置を実際にカメラに適用し
た第2の実施例の構成を示した図である。
FIG. 9 is a diagram showing a configuration of a second embodiment in which the blur detection device of the present invention is actually applied to a camera.

【図10】ぶれ検出信号をぶれの大きさに変換する従来
の方法について説明するための図である。
FIG. 10 is a diagram for explaining a conventional method of converting a blur detection signal into a blur magnitude.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…ぶれ検出部、2…バラツキ演算部、3…バラツキ規
格化演算部、4…ぶれ大きさ演算部。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Blurring detection part, 2 ... Variation calculation part, 3 ... Variance standardization calculation part, 4 ... Blur size calculation part.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 露出時間相当の間についての被写体像の
画面平面上での被写体像位置情報を出力するぶれ検出手
段と、 上記ぶれ検出手段からの被写体像位置信号から平面上の
バラツキ値を演算するバラツキ演算手段と、 直線上で等速度でぶれが発生した場合のぶれの大きさ
を、その軌跡の長さで表すようにぶれ値を規格化するた
めのバラツキ規格化値を出力するバラツキ規格化値出力
手段と、 上記バラツキ演算手段からの平面上でのバラツキ値と、
上記バラツキ規格化値出力手段からのバラツキ規格化値
を受け、ぶれの大きさを演算するぶれ大きさ演算手段
と、を具備することを特徴とするカメラのぶれ検出装
置。
1. A blur detecting means for outputting subject image position information of a subject image on a screen plane during exposure time, and a plane variation value calculated from a subject image position signal from the blur detecting means. Variation calculation means and variation standard to output the variation standardization value to standardize the variation value so that the magnitude of the variation when it occurs on a straight line at a constant speed is represented by the length of its trajectory. Variation value output means, the variation value on the plane from the variation calculation means,
A shake detection apparatus for a camera, comprising: a shake size calculation unit that receives a dispersion standardized value from the dispersion standardized value output unit and calculates a shake size.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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US7218341B2 (en) 1997-09-09 2007-05-15 Minolta Co., Ltd. Apparatus capable of shake estimation

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