JPH05204012A - Jiggle signal prediction device - Google Patents
Jiggle signal prediction deviceInfo
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- JPH05204012A JPH05204012A JP1137392A JP1137392A JPH05204012A JP H05204012 A JPH05204012 A JP H05204012A JP 1137392 A JP1137392 A JP 1137392A JP 1137392 A JP1137392 A JP 1137392A JP H05204012 A JPH05204012 A JP H05204012A
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は手ぶれ信号予測装置に
関し、特にカメラやビデオカメラ等の被写体の画像を記
憶する光学装置に於ける撮影者と被写体の相対的な移動
により画質を劣化させる振動、所謂手ぶれ振動の影響を
補正防止する手ぶれ信号予測装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a camera shake signal predicting device, and more particularly to a vibration which deteriorates image quality due to relative movement between a photographer and a subject in an optical device for storing an image of the subject such as a camera or a video camera. The present invention relates to a camera shake signal prediction device that prevents and corrects the effects of so-called camera shake vibration.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来から、撮影した画質の手ぶれによる
劣化を防止する装置が提案されている。2. Description of the Related Art Conventionally, there has been proposed a device for preventing deterioration of photographed image quality due to camera shake.
【0003】これらの装置は、手ぶれ振動を検出するた
めに、機械的な振動センサ(角速度センサや加速度セン
サ等)を用いていたり、CCD等の画像信号センサの出
力の時系列変化や被写体の輝度の変化を検出している。
また、具体的に手ぶれによる画質の劣化を防ぐ方法とし
て、光学系をぶれがないように補正駆動したり、ぶれの
大きい場合に撮像を禁止したり、1つの画像の取込みの
ための時間を短くするようにしている。また、画像デー
タを一旦記憶装置に記憶し、ぶれの信号に応じて画像の
読出すアドレスを変更して、ぶれのない画像データを出
力する方法も提案されている。These devices use a mechanical vibration sensor (such as an angular velocity sensor or an acceleration sensor) to detect camera shake, or a time series change in the output of an image signal sensor such as a CCD or the brightness of an object. The change of is detected.
Further, as a specific method for preventing deterioration of image quality due to camera shake, correction driving of the optical system is performed so that there is no camera shake, imaging is prohibited when the camera shake is large, and the time for capturing one image is shortened. I am trying to do it. Further, a method has also been proposed in which image data is temporarily stored in a storage device, an address for reading an image is changed according to a blur signal, and image data without blur is output.
【0004】これらの手ぶれ防止の方法は、その効果を
大きなものとする場合には、手ぶれ信号の予測が必要に
なる。例えば、CCD等の画像センサでぶれを検出する
場合には、画像信号の取込みのための画素上での光電流
の積分時間や時系列データから、被写体像の移動を検出
するための時間により、手ぶれ信号検出の時間的遅延が
生じる。また、機械的な振動センサ等であっても、セン
サ信号にハム等によるノイズが重畳する場合に、その有
害成分の除去のためのフィルタが必要になる。したがっ
て、そのために有効な手ぶれ信号が遅れてしまうことも
ある。この遅れを補正するために予測が必要になる。[0004] These methods for preventing camera shake require prediction of the camera shake signal when the effect is to be large. For example, in the case of detecting a blur with an image sensor such as a CCD, the integration time of the photocurrent on the pixel for capturing the image signal or the time for detecting the movement of the subject image from the time series data There is a time delay in camera shake signal detection. Further, even in the case of a mechanical vibration sensor or the like, when noise due to hum or the like is superimposed on the sensor signal, a filter for removing the harmful component is required. Therefore, the effective camera shake signal may be delayed due to this. Prediction is required to correct this delay.
【0005】また、手ぶれを検出してその値が大きいと
きに露光を禁止し、手ぶれが小さくなる場合に露光を許
可する場合には、露光する前にその露光中のぶれの大き
さを知る必要がある。そのため、露光開始以前に露光中
に起きるであろう手ぶれの大きさを予測する必要があ
る。In addition, when the camera shake is detected and the exposure is prohibited when the value is large and the exposure is permitted when the camera shake is small, it is necessary to know the size of the camera shake during the exposure before the exposure. There is. Therefore, it is necessary to predict the amount of camera shake that will occur during exposure before the start of exposure.
【0006】更に、手ぶれ信号に基いて光学系等を積極
的に移動させて撮像系上の像のぶれを無くするように工
夫された手ぶれ防止装置の場合には、光学系を駆動する
ためのアクチュエータのレスポンスによる遅れが生じ
る。この遅れについても予測した方が、手ぶれ防止の効
果が高くなる。Further, in the case of a camera shake prevention device devised so as to eliminate the image blur on the image pickup system by actively moving the optical system or the like based on the camera shake signal, it is necessary to drive the optical system. A delay occurs due to the response of the actuator. It is more effective to prevent camera shake if this delay is also predicted.
【0007】この、手ぶれ信号を予測するための方法と
して、従来、手ぶれ振動を単振動に近似してその周期や
周波数を検出して手ぶれを予測したり、ぶれの無くなる
タイミングを予測する方法が考えられている。また、手
ぶれ振動の時系列データを、最小自乗法等を用いて、直
線や2次以上の高次の回帰線に近似して外挿する方法も
提案されている。更に、ニューラルネットワークや、フ
ァジィ推論エンジンを予測に応用するアイディアも提出
されている。Conventionally, as a method for predicting the camera shake signal, there has been considered a method of approximating the camera shake vibration to a simple vibration and detecting its cycle or frequency to predict the camera shake, or predict the timing when the camera shake will disappear. Has been. Also, a method has been proposed in which time-series data of camera shake vibration is approximated to a straight line or a higher-order regression line of quadratic or higher using a least square method or the like and extrapolated. Furthermore, ideas for applying neural networks and fuzzy inference engines to prediction have been submitted.
【0008】[0008]
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した単
振動による近似の場合、実際の手ぶれの振動はきれいな
単振動ではなく、像の位置の次元では10Hz以下の振
動が複雑に重ね合わさった状態である。このため、単振
動による予測は精度が悪いものであった。By the way, in the case of approximation by the above-mentioned simple vibration, the actual vibration of the camera shake is not a clean simple vibration, and the vibration of 10 Hz or less in the dimension of the position of the image is complicatedly superimposed. is there. For this reason, the prediction based on simple vibration was inaccurate.
【0009】また、回帰線近似の場合、統計的な手法を
用いるために、それなりの精度が期待されるが、演算が
複雑であると共にその演算量も大きなものになってしま
い、カメラやビデオカメラのような小型な普及品に応用
する場合、必要以上の高性能なコンピュータ等の実装が
必要になる。そのため、コスト的に実用的でないものに
なってしまう。更に、現時点では、カメラ等に実装可能
で安価な、有効なニューラルネットワークやファジィ推
論チップは実現されていない。Further, in the case of regression line approximation, since a statistical method is used, a certain degree of accuracy is expected, but the calculation is complicated and the calculation amount becomes large, so that a camera or a video camera is required. When it is applied to such a small popular item, it is necessary to mount a computer with higher performance than necessary. Therefore, the cost becomes impractical. Furthermore, at the present time, an effective neural network or fuzzy inference chip that can be mounted on a camera or the like and is inexpensive has not been realized.
【0010】この発明は上記課題に鑑みてなされたもの
で、カメラやビデオカメラ等の被写体の画像を記録する
光学装置に於ける手ぶれ振動の振動影響を補正防止する
手ぶれ防止装置に於いて、簡単な構成と簡単な演算で精
度の高い手ぶれ信号の予測演算をすることのできる手ぶ
れ信号予測装置を提供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above problems, and is a simple image stabilization device for correcting and preventing the vibration effect of camera shake in an optical device for recording an image of a subject such as a camera or a video camera. It is an object of the present invention to provide a camera shake signal prediction device capable of performing highly accurate camera shake signal prediction calculation with a simple configuration and simple calculation.
【0011】[0011]
【課題を解決するための手段】すなわちこの発明は、図
1の概念図に示されるように、被写体の画像を記録する
光学装置に於ける手ぶれ防止装置に於いて、手ぶれ振動
を検出する手ぶれ信号検出部11と、この手ぶれ信号検
出部11からの出力を少なくとも1個以上記憶する手ぶ
れ信号記憶部12と、所定時間後の手ぶれ信号を予測す
るための少なくとも2種以上の予測係数を記憶している
手ぶれ予測係数記憶部13と、上記手ぶれ信号検出部1
1の出力及び/若しくは上記手ぶれ信号記憶部12の出
力と上記手ぶれ予測係数記憶部13の出力を、乗算及び
加算して予測手ぶれ信号を演算する演算部14とを具備
することを特徴とする。That is, according to the present invention, as shown in the conceptual diagram of FIG. 1, in a camera shake prevention device in an optical device for recording an image of a subject, a camera shake signal for detecting camera shake vibration. A detection unit 11, a camera shake signal storage unit 12 that stores at least one output from the camera shake signal detection unit 11, and at least two types of prediction coefficients for predicting a camera shake signal after a predetermined time are stored. Camera shake prediction coefficient storage unit 13 and the camera shake signal detection unit 1
1 and / or the output of the camera-shake signal storage unit 12 and the output of the camera-shake prediction coefficient storage unit 13 are multiplied and added to calculate a predicted camera-shake signal.
【0012】[0012]
【作用】この発明の手ぶれ信号予測装置にあっては、手
ぶれ信号検出部11により手ぶれ振動が検出され、手ぶ
れ信号記憶部12にて上記手ぶれ信号検出部11からの
出力が少なくとも1個以上記憶される。また、手ぶれ予
測係数記憶部13では、所定時間後の手ぶれ信号を予測
するための少なくとも2種以上の予測係数が記憶され
る。そして、上記手ぶれ信号検出部11の出力及び/若
しくは上記手ぶれ信号記憶部12の出力と、上記手ぶれ
予測係数記憶部13の出力が、演算部14に於いて乗算
及び加算されることにより、予測手ぶれ信号が演算され
る。尚、この演算部14に入力される手ぶれ信号のうち
の最新データは、手ぶれ信号検出部11から直接演算部
14に入力させても、手ぶれ信号記憶部12を経由して
入力させても何れでもよい。In the camera shake signal predicting apparatus of the present invention, the camera shake signal detection unit 11 detects camera shake vibration, and the camera shake signal storage unit 12 stores at least one output from the camera shake signal detection unit 11. It The camera shake prediction coefficient storage unit 13 stores at least two or more kinds of prediction coefficients for predicting a camera shake signal after a predetermined time. Then, the output of the camera shake signal detection unit 11 and / or the output of the camera shake signal storage unit 12 and the output of the camera shake prediction coefficient storage unit 13 are multiplied and added in the calculation unit 14 to obtain the predicted camera shake. The signal is calculated. The latest data of the camera shake signal input to the calculation unit 14 may be directly input from the camera shake signal detection unit 11 to the calculation unit 14 or may be input via the camera shake signal storage unit 12. Good.
【0013】[0013]
【実施例】以下、図面を参照してこの発明の手ぶれ信号
予測装置を説明する。初めに、この発明に於ける手ぶれ
予測の原理について説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A camera shake signal predicting apparatus of the present invention will be described below with reference to the drawings. First, the principle of camera shake prediction in the present invention will be described.
【0014】いま、手ぶれ信号をX(i)、予測した結
果の予測手ぶれ信号を(Y)とする。ここで、(i)の
値は、少なくとも0と1の値をとり、予測するデータの
必要な精度により、2以上のある自然数(N)まで用い
られる。現時点での手ぶれ信号をX(0)、1時点過去
の手ぶれ信号をX(1)、2時点過去の信号をX
(2)、i時点過去での手ぶれ信号であるならX(i)
と表す。Now, it is assumed that the camera shake signal is X (i) and the predicted camera shake signal resulting from the prediction is (Y). Here, the value of (i) takes at least values of 0 and 1, and is used up to a natural number (N) of 2 or more depending on the required accuracy of the data to be predicted. The shake signal at the present time is X (0), the shake signal at the past one time point is X (1), and the signal at the past two time points is X (1).
(2), X (i) if there is a camera shake signal at time i past
Express.
【0015】このX(0)の信号は、上記した手ぶれ信
号検出部11から出力される。また、過去の手ぶれ信号
X(i)は、順次手ぶれ信号記憶部12に記憶されてい
き、古くなって不必要なデータから破棄され、新しい手
ぶれ信号に更新される。更に、手ぶれ予測係数記憶部1
3には、予測のために用いられる係数として、上記X
(0)、X(1)、…、X(i)に対応してA(0)、
(1)、…、A(i)が記憶されている。この予測係数
の決め方については後述する。上記演算部14では、上
記手ぶれ信号X(0)と予測係数A(0)を乗じ、中間
データW(0)を、数1の関係式により求める。This X (0) signal is output from the above-mentioned camera shake signal detecting section 11. The past camera shake signal X (i) is sequentially stored in the camera shake signal storage unit 12, is discarded from unnecessary data that is old, and is updated with a new camera shake signal. Furthermore, the camera shake prediction coefficient storage unit 1
3 is the above-mentioned X as a coefficient used for prediction.
(0), X (1), ..., A (0) corresponding to X (i),
(1), ..., A (i) are stored. How to determine the prediction coefficient will be described later. The arithmetic unit 14 multiplies the camera shake signal X (0) by the prediction coefficient A (0) to obtain the intermediate data W (0) by the relational expression of Equation 1.
【0016】[0016]
【数1】 同様に、上記演算部14は、中間データW(i)を、数
2の関係式により求める。[Equation 1] Similarly, the arithmetic unit 14 obtains the intermediate data W (i) by the relational expression of Equation 2.
【0017】[0017]
【数2】 但し、(i)は、1から(N)までの自然数である。更
に、上記演算部14では、上記中間データW(i)か
ら、予測手ぶれ信号(Y)を数3の関係式より求める。[Equation 2] However, (i) is a natural number from 1 to (N). Further, the calculation unit 14 obtains the predicted camera shake signal (Y) from the intermediate data W (i) by the relational expression of Equation 3.
【0018】[0018]
【数3】 または、上記中間データW(i)の算出を省略し、数4
の関係式のようにして求める。[Equation 3] Alternatively, the calculation of the intermediate data W (i) is omitted, and
It asks like a relational expression of.
【0019】[0019]
【数4】 次に、図2、図3及び図4を参照して、この発明の実施
例について説明する。[Equation 4] Next, with reference to FIGS. 2, 3 and 4, an embodiment of the present invention will be described.
【0020】この実施例は、角速度センサで手ぶれを検
出し、その検出値に基いてアクチュエータを動作させ、
このアクチュエータに連動して撮像部材のレンズの光軸
に対する位置を変更して、撮影される写真の手ぶれによ
る劣化を防止する装置に適用したものである。In this embodiment, a camera shake is detected by an angular velocity sensor, an actuator is operated based on the detected value,
The present invention is applied to a device that changes the position of the lens of the imaging member with respect to the optical axis in conjunction with the actuator to prevent deterioration of a photographed photograph due to camera shake.
【0021】図3に示されるように、カメラに対して、
x、y、zの3つの軸を設定する。手ぶれは、画面の横
方向と縦方向に発生するが、説明を簡略化するため、画
面の横方向の手ぶれに対して手ぶれの補正を行う場合に
ついて説明を行うが、他の方向に対しても同様である。As shown in FIG. 3, for the camera,
Set three axes of x, y, and z. Although camera shake occurs in the horizontal and vertical directions of the screen, in order to simplify the explanation, we will explain the case of correcting camera shake in the horizontal direction of the screen, but also in other directions. It is the same.
【0022】図2は、この発明の実施例の構成を示すブ
ロック図であり、角速度センサ15は、カメラの横方向
の手ぶれを検出するために、図3のy軸回りの回転によ
る角速度を検出するようにその感度軸を合わせてある。
この角速度センサ15は、その出力段にA/Dコンバー
タ(図示せず)を有しており、その出力はデジタル化さ
れる。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the embodiment of the present invention. The angular velocity sensor 15 detects the angular velocity due to rotation around the y-axis in FIG. 3 in order to detect camera shake in the lateral direction of the camera. The sensitivity axis is adjusted so that
The angular velocity sensor 15 has an A / D converter (not shown) at its output stage, and its output is digitized.
【0023】ここで、この実施例では、最新の角速度セ
ンサの手ぶれ信号を含め、10msec間隔での4個の
手ぶれ信号から、手ぶれ量を予測するものとする。つま
り、予測演算を開始する時点のデータX(0)と、この
時点より10msec、20msec、30msecそ
れぞれ過去のデータX(1)、X(2)、X(3)とを
用いて予測する。Here, in this embodiment, it is assumed that the amount of camera shake is predicted from four camera shake signals at 10 msec intervals including the latest camera shake signal of the angular velocity sensor. That is, the prediction is performed using the data X (0) at the time when the prediction calculation is started and the past data X (1), X (2), and X (3) at 10 msec, 20 msec, and 30 msec from this time, respectively.
【0024】角速度センサ15の出力は、1msec毎
に、RAMで構成される手ぶれ信号記憶部12に取込ま
れる。最新の現在の手ぶれデータの記憶エリアを含め
て、この記憶部の記憶エリアの大きさは31個必要にな
る。30msecを越える過去のデータは、新しいデー
タによって更新されるようになっている。The output of the angular velocity sensor 15 is taken into the camera shake signal storage unit 12 composed of a RAM every 1 msec. Including the storage area for the latest current camera shake data, 31 storage areas are required for the storage area. The past data exceeding 30 msec is updated by new data.
【0025】手ぶれ予測係数記憶部13はRAMで構成
されるもので、現在の最新の手ぶれ信号のための係数
(A(0))と、それぞれ10msec、20mse
c、30msec過去の手ぶれ信号データのための係数
(A(1)、A(2)、A(3))が記憶されている。The camera shake prediction coefficient storage unit 13 is composed of a RAM. The coefficient (A (0)) for the current latest camera shake signal and 10 msec and 20 mse, respectively.
c, coefficients (A (1), A (2), A (3)) for camera shake signal data in the past 30 msec are stored.
【0026】乗算演算部16では、現在の最新の手ぶれ
信号をX(0)及び手ぶれ信号記憶部12に記憶されて
いる過去の手ぶれ信号のうち、10msec、20ms
ec、30msec過去のデータX(1)、X(2)、
X(3)と、上記係数A(0)〜A(3)とにより、各
々の時点のデータの演算結果を中間データとして出力す
る。In the multiplication operation unit 16, the latest camera shake signal of the present time is selected from X (0) and the camera shake signal of the past stored in the camera shake signal storage unit 12, and 10 msec, 20 ms.
ec, 30 msec past data X (1), X (2),
The calculation result of the data at each time is output as intermediate data by X (3) and the coefficients A (0) to A (3).
【0027】すなわち、中間データをW(i)とする
と、上記数2と同じ関係式 W(i)=(X(i)×A(i)) (但し、(i)は、0から3までの自然数)なる演算を
行う。That is, assuming that the intermediate data is W (i), the same relational expression as in the above equation 2 W (i) = (X (i) × A (i)) (where (i) is from 0 to 3) A natural number of).
【0028】この中間データ(W)は、手ぶれ信号予測
演算部17によって加算され、この加算結果を予測手ぶ
れデータとして用いる。すなわち、予測手ぶれデータを
Yとすると、上記手ぶれ信号予測演算部17は、数5の
関係式で表される演算を行い、予測手ぶれデータ(Y)
を出力する。This intermediate data (W) is added by the camera shake signal prediction calculation unit 17, and the addition result is used as the predicted camera shake data. That is, assuming that the predicted camera shake data is Y, the camera shake signal prediction calculation unit 17 performs the calculation represented by the relational expression (5) to calculate the predicted camera shake data (Y).
Is output.
【0029】[0029]
【数5】 尚、この演算は、中間データ(W)を使わずとも、直接
的に数6の関係式で表される演算で行ってもよい。[Equation 5] Note that this calculation may be directly performed by the calculation represented by the relational expression of Equation 6 without using the intermediate data (W).
【0030】[0030]
【数6】 上記手ぶれ予測係数記憶部13、上記乗算演算部16及
び手ぶれ信号予測演算部17は、CPU18により構成
されている。[Equation 6] The camera shake prediction coefficient storage unit 13, the multiplication calculation unit 16, and the camera shake signal prediction calculation unit 17 are configured by a CPU 18.
【0031】アクチュータ制御回路19は、この予測手
ぶれ信号(Y)に基いて、この予測された手ぶれ信号を
打消す方向にアクチュエータ20を速度駆動制御するも
のである。更に、このアクチュエータ20には、撮像部
21が機械的に連結されており、アクチュエータ20の
動作に応じて、撮像部21のカメラのレンズに対する光
軸のx軸方向の位置を移動させる。これにより、撮像部
21上の被写体の像の手ぶれによる劣化を防止する。こ
れら一連の動作は、1msec以内に行われ、1mse
c毎の予測手ぶれ信号に基づいて手ぶれ防止が行われ
る。The actuator control circuit 19 controls the speed of the actuator 20 based on the predicted camera shake signal (Y) so as to cancel the predicted camera shake signal. Further, an image pickup unit 21 is mechanically connected to the actuator 20, and moves the position of the optical axis in the x-axis direction with respect to the lens of the camera of the image pickup unit 21 according to the operation of the actuator 20. This prevents deterioration of the image of the subject on the imaging unit 21 due to camera shake. These series of operations are performed within 1 msec, and 1 mse
The camera shake prevention is performed based on the predicted camera shake signal for each c.
【0032】次に、図4のフローチャートを参照して、
同実施例の動作を説明する。ここでは、マイクロコンピ
ュータ内に手ぶれ予測係数記憶部13、乗算演算部1
6、手ぶれ信号予測演算部17を内蔵させた場合のプロ
グラムの流れについて説明する。電源オン、レリーズ釦
の押圧等、撮影動作の初期に、この演算のサブルーチン
がコールされる。Next, referring to the flow chart of FIG.
The operation of the embodiment will be described. Here, the shake prediction coefficient storage unit 13 and the multiplication calculation unit 1 are provided in the microcomputer.
6. The flow of the program when the camera shake signal prediction calculation unit 17 is incorporated will be described. This calculation subroutine is called at the initial stage of the photographing operation such as turning on the power supply and pressing the release button.
【0033】先ず、ステップS1で、手ぶれ信号予測係
数記憶部13より手ぶれの予測のために必要な係数(A
(0)、A(1)、A(2)、A(3))を)読出す。
次いで、ステップS2で、手ぶれ信号をマイクロコンピ
ュータの書込み読出し自由な記憶領域(RAM)に書込
む際に使用するためのデータポインタに、手ぶれ信号を
の格納するための連続的なPAM領域の先頭アドレス
(#V0)を代入する。最新の手ぶれ信号を含め、31
個のデータの格納がなされる領域の先頭アドレスであ
る。First, in step S1, the coefficient (A) necessary for predicting the camera shake is stored in the camera shake signal prediction coefficient storage unit 13.
(0), A (1), A (2), A (3)) are read.
Then, in step S2, the start address of the continuous PAM area for storing the camera shake signal is stored in the data pointer used for writing the camera shake signal in the free write / read storage area (RAM) of the microcomputer. Substitute (# V0). 31 including the latest shake signal
This is the start address of the area in which the individual pieces of data are stored.
【0034】そして、ステップS3では、予測を行なう
ために必要な手ぶれ信号が手ぶれ信号記憶部12(上記
RAM領域)に記憶されたことを検出するためのカウン
タとしてのプリデータカウンタをクリアする。このカウ
ンタは最初に31個のデータが格納されるまでカウント
アップを行う。Then, in step S3, a pre-data counter as a counter for detecting that the camera shake signal necessary for the prediction is stored in the camera shake signal storage unit 12 (RAM area) is cleared. This counter counts up until the first 31 pieces of data are stored.
【0035】次に、手ぶれ信号として角速度センサの出
力を角速度センサ15からステップS4で読込む。次
に、ステップS5で、一般的な間接アドレッシングの手
法を用いて、上記のデータポインタの示すRAMのエリ
アにこの角速度データを記憶する。Next, the output of the angular velocity sensor is read from the angular velocity sensor 15 as a camera shake signal in step S4. Next, in step S5, this angular velocity data is stored in the RAM area indicated by the above-mentioned data pointer by using a general indirect addressing method.
【0036】そして、ステップS6に於いて、プリデー
タカウンタの値を調べ、予測するために充分なデータの
個数を既に手ぶれ信号記憶部12に記憶しているか否か
を調べる。まだ充分なデータが記憶されていない場合に
はステップS7へ、必要なデータがそろっている場合に
は後述するステップS13へ進む。Then, in step S6, the value of the pre-data counter is checked to see if a sufficient number of data for prediction has already been stored in the camera shake signal storage unit 12. If sufficient data is not yet stored, the process proceeds to step S7, and if all the necessary data are available, the process proceeds to step S13 described later.
【0037】ステップS7へ進んだ場合は、先ずここで
データポインタの値を次のデータのエリアを示すために
インクリメントする。次いで、ステップS8にて、デー
タポインタの値が手ぶれ信号を格納するエリアから越え
ていないかを調べる。同実施例の場合、上述したよう
に、最新の手ぶれ信号を含み合計31個のデータを記憶
しているため、先頭アドレスから記憶領域が31個分を
越えた場合に、ステップS9に於いてデータポインタの
値を先頭アドレス(#V0)に再設定する。When the process proceeds to step S7, the value of the data pointer is first incremented here to indicate the area of the next data. Next, in step S8, it is checked whether or not the value of the data pointer exceeds the area for storing the camera shake signal. In the case of the embodiment, as described above, since 31 pieces of data including the latest camera shake signal are stored, when the storage area exceeds 31 pieces from the start address, the data is stored in step S9. The pointer value is reset to the start address (# V0).
【0038】次に、ステップS10に於いて、プリデー
タカウンタが予測に不十分なデータであるか否かを調
べ、不十分である場合はステップS11に進んでプリデ
ータカウンタを1進める。Next, in step S10, it is checked whether or not the pre-data counter is insufficient for prediction, and if it is insufficient, the process proceeds to step S11 to increment the pre-data counter by one.
【0039】続いて、ステップS12にて、このルーチ
ンの処理を終わるかどうかを調べる。終了のための信号
は、レリーズ釦の押圧解除等、撮影者のスイッチ操作に
よったり、制御を開始してからの経過時間等で定められ
ている。終了の条件に該当する場合は、このサブルーチ
ンの処理を終了する。一方、終了の条件に合わない場合
は、上記ステップS4へ戻る。Then, in step S12, it is checked whether or not the processing of this routine is completed. The signal for termination is determined by the switch operation of the photographer such as release of the release button, the elapsed time from the start of control, or the like. If the termination condition is met, the processing of this subroutine is terminated. On the other hand, if the termination condition is not met, the process returns to step S4.
【0040】上記ステップS6に於ける判断で、予測に
充分な過去のデータの蓄積があると判断された場合、ス
テップS13に進み、先ず現在のデータポインタの値が
意味する最新の手ぶれ信号の格納アドレスからデータを
読出して、変数(X(0))に代入する。ここで、まだ
取込んだ最新のデータを保持しているならば、その値を
代入してもよい。If it is determined in the above step S6 that the past data sufficient for prediction has been accumulated, the process proceeds to step S13, and the latest camera shake signal storage indicated by the current data pointer value is stored. The data is read from the address and assigned to the variable (X (0)). Here, if the latest captured data is still held, that value may be substituted.
【0041】次に、ステップS14からステップS16
に於いて、10msec過去のデータを読出す。そのた
めに先ず、現在のデータポインタから10個分小さなア
ドレスが、手ぶれ信号を格納しているRAM領域の先頭
アドレス(#V0)より大きいかを調べる。ここで、#
V0より大きい場合には、そのままステップS15で、
間接アドレスによりデータポインタより−10分小さな
値のアドレス情報を用いて10msec過去のデータを
読出し、変数(X(1))に代入する。Next, steps S14 to S16
At, the data of 10 msec past is read. For that purpose, first, it is checked whether the address which is smaller by 10 from the current data pointer is larger than the start address (# V0) of the RAM area storing the camera shake signal. here,#
If it is larger than V0, in step S15,
The indirect address is used to read the data 10 msec past using address information that is smaller than the data pointer by -10 minutes, and substitute it into the variable (X (1)).
【0042】上記ステップS14で、先頭アドレス(#
V0)より、データポインタ−10の値が小さくなって
しまった場合は、現在のデータポインタの値より21個
分大きなアドレスに10msec過去のデータが格納さ
れているので、ステップS16に進んで、その値を変数
(X(1))に代入する。In step S14, the start address (#
If the value of the data pointer -10 becomes smaller than V0), the data of 10 msec past is stored in the address 21 larger than the current value of the data pointer, so the process proceeds to step S16, Substitute the value into the variable (X (1)).
【0043】次に、ステップS17からステップS19
に於いて、上記と同様の方法で20msec過去のデー
タを読出し、変数(X(2))に代入する。更に、ステ
ップS20からステップS22にて、上記と同様の方法
で30msec過去のデータを読出し、変数(X
(3))に代入する。Next, steps S17 to S19
At the same time, the data in the past 20 msec is read by the same method as above and is substituted into the variable (X (2)). Further, in steps S20 to S22, 30 msec past data is read by the same method as above, and the variable (X
(3)) is substituted.
【0044】このようにして求めた、現在と、過去10
msec、20msec、30msecの4個の手ぶれ
信号と、ステップS1で読出した予測係数とを用いて、
ステップS23からステップS27に於いて、予測手ぶ
れ信号(Y)を演算する。ここでは、乗算演算部16と
手ぶれ信号予測演算部17の動作を複合的にソフトウェ
アに展開してある。The present and the past 10 thus obtained
Using four shake signals of msec, 20 msec, and 30 msec and the prediction coefficient read in step S1,
In steps S23 to S27, the predicted camera shake signal (Y) is calculated. Here, the operations of the multiplication calculation unit 16 and the camera shake signal prediction calculation unit 17 are developed in software in a complex manner.
【0045】先ず、ステップS23で、予測手ぶれ信号
の変数(Y)に、乗算(X(0)×A(0))の結果の
値を代入する。次いで、ステップS24からステップS
26に於いて、変数(Y)に乗算(X(1)×A
(1))の結果、乗算(X(2)×A(2))の結果、
乗算(X(3)×A(3))を次々に加算代入する。こ
の結果求められた変数(Y)が、予測される手ぶれ信号
の値である。そして、最後にステップS27で、この手
ぶれ予測信号を出力した後、ステップS7へ戻り、上述
した動作を繰返す。First, in step S23, the value of the result of multiplication (X (0) × A (0)) is substituted into the variable (Y) of the predicted camera shake signal. Then, from step S24 to step S
26, the variable (Y) is multiplied (X (1) × A
(1)) result, multiplication (X (2) × A (2)) result,
The multiplication (X (3) × A (3)) is successively added and substituted. The variable (Y) obtained as a result is the predicted shake signal value. Then, finally, in step S27, after the camera shake prediction signal is output, the process returns to step S7 and the above-described operation is repeated.
【0046】尚、上述したフローチャートでは、乗算演
算部16への手ぶれ信号を、最新のデータを含めて常に
手ぶれ信号記憶部12から取出すようにしている。しか
しながら、最新のデータのみ検出手段としての角速度セ
ンサ15から取出す場合は、図4のフローチャートのス
テップS13を、図5のフローチャートに示されるよう
に、ステップS28に置換えればよい。この場合、他の
ステップについては図4のフローチャートと同じである
ので、ここでの説明は省略する。In the above-mentioned flow chart, the camera shake signal to the multiplication operation unit 16 is always fetched from the camera shake signal storage unit 12 including the latest data. However, when only the latest data is taken out from the angular velocity sensor 15 as the detection means, step S13 in the flowchart of FIG. 4 may be replaced with step S28 as shown in the flowchart of FIG. In this case, the other steps are the same as those in the flowchart of FIG. 4, and thus the description thereof is omitted here.
【0047】ところで、予測演算のために、手ぶれ信号
予測手段に記憶されている係数は、角速度センサの遅れ
の量と、手ぶれ補正のための機械的な遅れの量により定
まる。これらの遅れは、予測したい未来までの時間であ
る。以下、この係数の定め方について述べる。By the way, the coefficient stored in the camera-shake signal predicting means for the prediction calculation is determined by the amount of delay of the angular velocity sensor and the amount of mechanical delay for camera-shake correction. These delays are the time to the future we want to predict. Hereinafter, how to determine this coefficient will be described.
【0048】いま、検出した手ぶれ信号についての階差
を考える。1階の階差をΔ1、2階の階差をΔ2、3階
の階差をΔ3とする。すると、数7、数8及び数9の関
係式のように表され、従って数10、数11及び数12
の関係式が求められる。Now, consider the difference in the detected hand-shake signal. The difference on the first floor is Δ1, the difference on the second floor is Δ2, and the difference on the third floor is Δ3. Then, it can be expressed as the relational expressions of the formulas 7, 8 and 9, and accordingly, the formulas 10, 11 and 12
The relational expression of is required.
【0049】[0049]
【数7】 [Equation 7]
【0050】[0050]
【数8】 [Equation 8]
【0051】[0051]
【数9】 [Equation 9]
【0052】[0052]
【数10】 [Equation 10]
【0053】[0053]
【数11】 [Equation 11]
【0054】[0054]
【数12】 [Equation 12]
【0055】また、予測手ぶれ信号(Y)と、最新の手
ぶれ信号X(0)についての階差をΔ1(Y)とする。
すると、数13、数14及び数15の関係式より、数1
6、数17及び数18の関係式が求められる。The difference between the predicted camera shake signal (Y) and the latest camera shake signal X (0) is Δ1 (Y).
Then, from the relational expressions of Equations 13, 14, and 15, Equation 1
The relational expressions 6, 6, 17 and 18 are obtained.
【0056】[0056]
【数13】 [Equation 13]
【0057】[0057]
【数14】 [Equation 14]
【0058】[0058]
【数15】 [Equation 15]
【0059】[0059]
【数16】 [Equation 16]
【0060】[0060]
【数17】 [Equation 17]
【0061】[0061]
【数18】 更に、手ぶれ信号(X)の検出の時間間隔をΔt、予測
したい時間を(S)とする。また、その比を(k)とす
る。すると、数19の関係式が成立する。[Equation 18] Further, the time interval for detecting the camera shake signal (X) is Δt, and the time to be predicted is (S). Moreover, the ratio is set to (k). Then, the relational expression of Expression 19 is established.
【0062】[0062]
【数19】 [Formula 19]
【0063】手ぶれ信号の時間的な推移について、ある
程度滑らかに推移するとして、その滑らかさを、いま3
次の導関数が定数と仮定する。いま、離散的な手ぶれ信
号を扱っているために、手ぶれ信号は滑らかに推移する
ためには3次の階差はデータの間隔時間に比例するはず
である。つまり、数20の関係式のようになる。Assuming that the hand movement signal changes in time with a certain degree of smoothness, its smoothness is now 3
Assume the following derivative is a constant. Now, since a discrete camera shake signal is handled, in order for the camera shake signal to make a smooth transition, the third order difference should be proportional to the data interval time. In other words, it becomes like the relational expression of Expression 20.
【0064】[0064]
【数20】 この数20の関係式と上記数18、数17及び数16の
関係式から、数21、数22及び数23の関係式が求め
られる。[Equation 20] From the relational expression of the equation 20 and the relational expressions of the equations 18, 17, and 16, the relational expressions of the equations 21, 22, and 23 are obtained.
【0065】[0065]
【数21】 [Equation 21]
【0066】[0066]
【数22】 [Equation 22]
【0067】[0067]
【数23】 そして、この数23の関係式と数7、数10及び数12
の関係式から、数24の関係式が求められ、故に数25
の関係式が成立する。[Equation 23] Then, the relational expression of the equation 23 and the equations 7, 10 and 12
From the relational expression of, the relational expression of Equation 24 is obtained, and therefore, Equation 25
The relational expression of is established.
【0068】[0068]
【数24】 [Equation 24]
【0069】[0069]
【数25】 [Equation 25]
【0070】この数25の関係式で表わされるように、
過去の手ぶれ信号と、現在の手ぶれ信号とに所定の係数
を乗じて、未来の手ぶれ信号を予測することができる。
この係数が、予測係数である。この例では、3階の階差
についての予測する時間とデータの時間間隔との比で比
例を考ているが、手ぶれ信号の予測の精度を上げるため
に、更に、高次の階差について考えることも勿論可能で
ある。As expressed by the relational expression (25),
By multiplying the past camera shake signal and the current camera shake signal by a predetermined coefficient, the future camera shake signal can be predicted.
This coefficient is the prediction coefficient. In this example, the ratio of the predicted time and the time interval of the data regarding the difference of the third floor is considered to be proportional. However, in order to improve the accuracy of the prediction of the camera shake signal, a higher order difference is further considered. Of course, it is possible.
【0071】尚、上記の方法で設定した、予測のための
係数では、予測の精度が不十分であると判断できる場合
がある。これは、手ぶれ独特の振動やアクチュエータの
レスポンスが、簡単な線形の関数の形で記述できないこ
とによると考えられる。In some cases, it may be possible to judge that the accuracy of prediction is insufficient with the coefficient for prediction set by the above method. It is considered that this is because the vibrations peculiar to camera shake and the response of the actuator cannot be described in the form of a simple linear function.
【0072】この誤差を小さくするために、手ぶれ防止
装置の設計や製作段階に於いて手ぶれ信号を測定し、予
測した手ぶれ信号と実際の手ぶれ信号との差異が最も小
さくなるようにこの係数を設定してもよい。一例として
は、現在と過去の手ぶれ信号による重回帰分析を行うこ
とで、各手ぶれ信号の重みの係数を最小自乗法で求める
ことができる。In order to reduce this error, the camera shake signal is measured at the stage of designing and manufacturing the camera shake preventive device, and this coefficient is set so that the difference between the predicted camera shake signal and the actual camera shake signal is minimized. You may. As an example, by performing multiple regression analysis using the current and past camera shake signals, the coefficient of the weight of each camera shake signal can be obtained by the least square method.
【0073】具体的に、手ぶれ検出センサの検出の遅れ
時間後の手ぶれ信号を予測する場合の予測係数の最適化
を行う例を記すと、以下の如くである。尚、データの個
数や測定の回数は必要に応じて増やすことができる。Concretely, an example of optimizing the prediction coefficient when predicting the camera shake signal after the delay time of the detection of the camera shake detection sensor is as follows. The number of data and the number of measurements can be increased as necessary.
【0074】実験で得られた手ぶれ信号を考えると、い
ま、1msec毎のサンプル間隔で2秒間に得た200
1個の手ぶれ信号をB(j)(jは0から2000)と
する。また、この手ぶれ検出センサは、出力信号に30
msecの遅延を有しているとする。Considering the camera shake signal obtained in the experiment, it is now assumed that 200 samples obtained in 2 seconds at a sampling interval of 1 msec.
One shake signal is B (j) (j is 0 to 2000). In addition, this camera shake detection sensor outputs 30
It is assumed that it has a delay of msec.
【0075】いま、同じ時点でのデータについて、同じ
値の添え字(j)で表された手ぶれ信号列C0(j)、
C1(j)、C2(j)、C3(j)について考える。
ここで、C0(j)には予測を行う時点の最新の手ぶれ
信号、C1(j)、C2(j)、C3(j)には、それ
ぞれ10msec過去の手ぶれ信号、20mec過去の
データ、30msec過去のデータが入るものとする。
また、予測したい時間後の実際の手ぶれ量をD(j)と
する。この信号列に上記の実測した手ぶれ信号を当ては
めると、表1に示されるようになる。Now, for the data at the same time, the camera shake signal sequence C0 (j) represented by the subscript (j) having the same value,
Consider C1 (j), C2 (j), C3 (j).
Here, C0 (j) is the latest camera shake signal at the time of prediction, and C1 (j), C2 (j), and C3 (j) are each 10 msec past camera shake signal, 20 mec past data, and 30 msec past. The data of
In addition, the actual amount of camera shake after the time to be predicted is D (j). When the above-mentioned actually measured camera shake signal is applied to this signal train, it becomes as shown in Table 1.
【0076】[0076]
【表1】 予測するために用いるデータと基準のデータの組は、1
941個になる。[Table 1] The data set used for prediction and the reference data set is 1
There will be 941 pieces.
【0077】ここで、予測係数をA0、A1、A2、A
3とする。これらは、それぞれ0msec、10mse
c、20msec、30msecの過去のデータに乗ず
るための係数である。予測のための演算式は、時点
(j)での予測値をY(j)とすると、数26の関係式
のように表される。Here, the prediction coefficients are A0, A1, A2, A
Set to 3. These are 0 msec and 10 mse, respectively.
c is a coefficient for multiplying past data of 20 msec and 30 msec. An arithmetic expression for prediction is expressed as a relational expression of Expression 26, where Y (j) is a predicted value at time (j).
【0078】[0078]
【数26】 時点(j)での実際の手ぶれ信号と予測値の誤差e
(j)は、数27の関係式のようになる。[Equation 26] Error e between the actual camera shake signal and the predicted value at time (j)
(J) is expressed by the relational expression of Expression 27.
【0079】[0079]
【数27】 そして、誤差の平方和(E)は、数28の関係式のよう
に表される。[Equation 27] Then, the sum of squares (E) of the errors is expressed as the relational expression of Expression 28.
【0080】[0080]
【数28】 [Equation 28]
【0081】次いで、最小自乗法に基いて、この誤差の
平方和(E)を最小にする予測係数の組合わせを求め
る。そのために、数29及び数30の関係式で示される
行列(G)を考える。(j)は、ここでは0から194
1の値である。Then, based on the least squares method, a combination of prediction coefficients that minimizes the sum of squares (E) of the errors is obtained. For that purpose, consider a matrix (G) represented by the relational expressions of the equations (29) and (30). (J) is 0 to 194 here
It is a value of 1.
【0082】[0082]
【数29】 [Equation 29]
【0083】[0083]
【数30】 そして、行列(G)の逆行列(G)-1を数31の関係式
より求める。[Equation 30] Then, the inverse matrix (G) −1 of the matrix (G) is obtained from the relational expression of Expression 31.
【0084】[0084]
【数31】 [Equation 31]
【0085】このような演算を行い、予測係数を定める
ことで、実際の手ぶれの発生に合わせた予測係数の最適
化を行うことができる。この係数を予め記憶手段に記憶
させればよい。尚、ここでは、手ぶれ検出センサの出力
の遅延を補正する例を示したが、これにアクチュエータ
の遅れ等を考慮すれば、更に実際に即した予測が行われ
る。By performing such an operation and determining the prediction coefficient, it is possible to optimize the prediction coefficient in accordance with the actual occurrence of camera shake. This coefficient may be stored in the storage means in advance. Here, an example in which the delay of the output of the camera shake detection sensor is corrected has been shown, but if the delay of the actuator and the like are taken into consideration, a more practical prediction is performed.
【0086】また、上述した例では、手ぶれ検出センサ
の実際の値からある時間後の同一の手ぶれ検出センサの
値を予測する例を示したが、これらの予測係数の最適化
は、カメラの設計段階や製造段階で行われ、撮影者が操
作する以前にカメラの手ぶれ予測係数記憶手段に予め記
憶されることを考えれば、予測係数の最適化段階に於い
て、より精度の高い手ぶれ検出装置による手ぶれ信号を
基準に用いて、カメラ内の手ぶれ検出センサで予測する
ための予測係数を最適化することで、カメラ内の実装し
た手ぶれ検出センサが持つ誤差を減らすことが可能にな
る。Further, in the above-mentioned example, an example of predicting the value of the same camera-shake detecting sensor after a certain time from the actual value of the camera-shake detecting sensor is shown. However, optimization of these prediction coefficients is performed by designing the camera. Considering that it is performed in the stage or manufacturing stage, and is stored in advance in the camera shake prediction coefficient storage means of the camera before the photographer operates it, in the prediction coefficient optimization step, a more accurate camera shake detection device is used. By using the camera shake signal as a reference and optimizing the prediction coefficient for prediction by the camera shake detection sensor in the camera, it is possible to reduce the error of the camera shake detection sensor mounted in the camera.
【0087】また、交換レンズやズームレンズのように
焦点距離が変更され、角速度と像のぶれの関係が変化す
る場合、焦点距離に応じてこの予測の係数を記憶してお
くことでその補正も可能になる。これは、同一の予測の
係数に焦点距離に応じた補正を行うことでも達成するこ
とができる。更に、被写体距離で変化する場合でも、同
様に、距離により係数を記憶しておくか、距離に応じて
係数を補正することで精度の向上を図ることができる。Further, when the focal length is changed like an interchangeable lens or a zoom lens and the relationship between the angular velocity and the blurring of the image changes, the correction can be made by storing the coefficient of this prediction according to the focal length. It will be possible. This can also be achieved by correcting the same prediction coefficient according to the focal length. Further, even when the distance changes depending on the subject distance, the accuracy can be improved by storing the coefficient according to the distance or correcting the coefficient according to the distance.
【0088】尚、上述した実施例では、手ぶれ信号の検
出手段に角速度センサを使用したが、これは、CCD等
の撮像装置を用いた手ぶれ検出であっても、無論、原理
的にその方法、効果に差異があるものではない。次に、
予測に用いるデータの時間間隔について説明する。In the above-described embodiment, the angular velocity sensor is used as the camera shake signal detecting means. However, even if this is a camera shake detection using an image pickup device such as a CCD, of course, in principle, There is no difference in effect. next,
The time interval of data used for prediction will be described.
【0089】上述した実施例では、このデータの間隔時
間(△t)について、10msecとしてきた。しかし
ながら、この時間については、手ぶれの信号に対してそ
の軌跡を充分にトレースするサンプルを可能にする時間
であればよく、この値について規定するものではない。
充分に、手ぶれを表すためには、手ぶれ信号の高周波の
周波数に対して充分に検出できる値であればよい。In the above-mentioned embodiment, the interval time (Δt) of this data is 10 msec. However, this time is not limited as long as it is a time that allows the sample to sufficiently trace the trajectory of the camera shake signal.
In order to sufficiently represent the camera shake, a value that can be sufficiently detected with respect to the high frequency of the camera shake signal may be used.
【0090】従来からの手ぶれについての現象解析によ
り、画像の劣化を招く手ぶれの周波数は最大でも10H
z程度と求められているので、この10Hzを正確に検
出することのできる間隔であればよい。これは、サンプ
ルの定理より、8倍以上の周波数での検出を行えばよ
い。つまり、予測用のデータの時間間隔は、12mse
cより、高速であればよいものと考えられる。予測の時
間が長い場合には、この間隔は長めに設定し、短時間の
場合には、短めに設定することにより、予測の精度は向
上する。According to the conventional analysis of the phenomenon of camera shake, the frequency of camera shake causing image deterioration is 10 H at maximum.
Since it is required to be about z, it is sufficient if the interval can accurately detect this 10 Hz. According to the sample theorem, this may be detected at a frequency of 8 times or more. That is, the time interval of the prediction data is 12 mse
It is considered that a speed higher than c is sufficient. When the prediction time is long, the interval is set long, and when the prediction time is short, the interval is set short to improve the accuracy of the prediction.
【0091】また、予測に用いるデータがノイズを含む
場合には、ソフト的にローパスフィルタや、平均化等の
手法により、ノイズを低減することができる。この場合
は、このフィルタによる信号の遅延についても予測する
ことで、信号の遅延を補正防止することができる。Further, when the data used for prediction includes noise, it is possible to reduce the noise by means of software such as a low-pass filter or averaging. In this case, it is possible to prevent the signal delay from being corrected by also predicting the signal delay due to this filter.
【0092】[0092]
【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、信号の
予測について、複雑な最小自乗法等を用いての直線や2
次以上の高次の回帰線に近似し外挿する等の複雑な演算
が必要なく、カメラやビデオカメラのような小型な普及
品に応用する場合にコンピュータ等への負荷が小さくな
る。また、同時に、手ぶれを検出するセンサの時間的遅
延やぶれ補正機構の機械的時定数によるレスポンス遅れ
があっても、手ぶれ信号を精度良く予測することで手ぶ
れ防止の効果の低下を防ぎ、手ぶれがあってもぶれによ
る画質の劣化を最小限にすることができる。As described above, according to the present invention, a straight line or two lines obtained by using a complicated least square method or the like is used for signal prediction.
There is no need for complicated calculations such as approximating to a higher-order regression line of order higher or higher and extrapolation, and the load on a computer or the like is reduced when applied to a small popular product such as a camera or a video camera. At the same time, even if there is a time delay in the sensor that detects camera shake or a response delay due to the mechanical time constant of the camera shake correction mechanism, the effect of camera shake prevention can be prevented from decreasing by accurately predicting the camera shake signal, and there is camera shake. Even if the image blurs, the deterioration of the image quality can be minimized.
【図1】この発明の撮影装置の手ぶれ防止装置の概念を
示すブロック構成図である。FIG. 1 is a block diagram showing the concept of a camera shake prevention device of an image pickup apparatus according to the present invention.
【図2】この発明の実施例に従った撮影装置の手ぶれ防
止装置の基本構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a basic configuration of a camera shake prevention device for an image pickup apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図3】カメラに対するx軸、y軸及びz軸の関係を示
した図である。FIG. 3 is a diagram showing a relationship between an x-axis, a y-axis, and a z-axis with respect to a camera.
【図4】この発明の実施例の動作を説明するフローチャ
ートである。FIG. 4 is a flowchart illustrating the operation of the embodiment of the present invention.
【図5】この発明の他の実施例の動作を説明するフロー
チャートである。FIG. 5 is a flowchart explaining the operation of another embodiment of the present invention.
11…手ぶれ信号検出部、12…手ぶれ信号記憶部、1
3…手ぶれ予測係数記憶部、14…演算部、15…角速
度センサ、16…乗算演算部、17…手ぶれ信号予測演
算部、19…アクチュエータ制御回路、20…アクチュ
エータ、21…撮像部。11 ... camera shake signal detection unit, 12 ... camera shake signal storage unit, 1
3 ... Hand shake prediction coefficient storage unit, 14 ... Calculation unit, 15 ... Angular velocity sensor, 16 ... Multiplication calculation unit, 17 ... Hand shake signal prediction calculation unit, 19 ... Actuator control circuit, 20 ... Actuator, 21 ... Imaging unit.
Claims (3)
る手ぶれ防止装置に於いて、 手ぶれ振動を検出する手ぶれ信号検出手段と、 この手ぶれ信号検出手段からの出力を少なくとも1個以
上記憶する手ぶれ信号記憶手段と、 所定時間後の手ぶれ信号を予測するための少なくとも2
種以上の予測係数を記憶している手ぶれ予測係数記憶手
段と、 上記手ぶれ信号検出手段出力及び/若しくは上記手ぶれ
信号記憶手段出力と上記手ぶれ予測係数記憶手段出力を
乗算及び加算して予測手ぶれ信号を演算する演算手段と
を具備することを特徴とする手ぶれ信号予測装置。1. An image stabilization device in an optical device for recording an image of a subject, an image stabilization device for detecting image stabilization vibration, and an image stabilization device for storing at least one output from the image stabilization signal detection device. A signal storage means and at least two for predicting a camera shake signal after a predetermined time
A camera shake prediction coefficient storage unit that stores more than one kind of prediction coefficient, and a predicted camera shake signal by multiplying and adding the output of the camera shake signal detection unit and / or the output of the camera shake signal storage unit and the output of the camera shake prediction coefficient storage unit. A camera shake signal predicting device comprising: a calculating unit for calculating.
少なくとも10Hzの手ぶれの振動を検出できる時間間
隔に設定されている請求項1に記載の手ぶれ信号予測装
置。2. The camera-shake signal predicting device according to claim 1, wherein the camera-shake signal detecting means is set at a time interval at which an output of the camera-shake signal detecting means can detect a camera shake vibration of at least 10 Hz.
測データとの誤差が小さくなるように最適化された係数
である請求項1に記載の手ぶれ信号予測装置。3. The camera shake signal prediction apparatus according to claim 1, wherein the camera shake prediction coefficient is a coefficient optimized so that an error between the prediction data and the actual measurement data becomes small.
Priority Applications (1)
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1992
- 1992-01-24 JP JP1137392A patent/JP3135153B2/en not_active Expired - Fee Related
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