生命科学関連特許情報
| タイトル： | 公開特許公報(A)_ボケ画像検出方法 |
| 出願番号： | 2012223920 |
| 年次： | 2014 |
| IPC分類： | G01N 21/954,G01N 21/88,G06T 5/20,G06T 7/00 |
特許情報キャッシュ
塩崎 正人 河村 圭 JP 2014077649 公開特許公報(A) 20140501 2012223920 20121009 ボケ画像検出方法 三井住友建設株式会社 000174943 相田 伸二 100083138 塩崎 正人 河村 圭 G01N 21/954 20060101AFI20140404BHJP G01N 21/88 20060101ALI20140404BHJP G06T 5/20 20060101ALI20140404BHJP G06T 7/00 20060101ALI20140404BHJP JPG01N21/954 AG01N21/88 ZG06T5/20 AG06T7/00 Q 1 1 ＯＬ 10 2G051 5B057 5L096 2G051AA82 2G051AA90 2G051AB02 2G051AB07 2G051AC16 2G051AC17 2G051CA20 2G051CB01 2G051EA08 2G051EA09 2G051EB10 2G051ED07 2G051ED21 2G051GC03 2G051GD03 5B057CA08 5B057CA12 5B057CA16 5B057CB08 5B057CB12 5B057CB16 5B057CE04 5B057CE06 5B057CH09 5B057CH11 5B057DA12 5B057DB02 5B057DB09 5B057DC05 5B057DC22 5B057DC32 5L096AA06 5L096CA04 5L096GA08 5L096GA55 本発明は、被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像からピンボケ画像を検出するボケ画像検出方法に関する。 従来、コンクリート表面（例えば、トンネル壁面）のひび割れや段差等の有無を検知するために該コンクリート表面をカメラで連続撮影することが行われている（例えば、特許文献１及び２参照）。 図４は、コンクリート表面を連続撮影する様子の一例を示す斜視図であり、符号１００は、被写体であるトンネル壁面を示し、符号１０１は、該トンネル壁面１００を撮影するためのカメラを示し、符号１０２は、該カメラ１０１を搭載して移動させる台車（車両）を示す。この装置では、該台車１０２を一定速度で走行させながらカメラ１０１のシャッターを一定間隔で切ることにより、トンネル壁面１００を連続撮影できるようになっている。特開２０１１−１１７７８８号公報特開２０１２−０９８１７０号公報 しかしながら、上述のようにして撮影した多数の画像の中には、いわゆるピンボケ画像（つまり、焦点が合わずに全体的にぼやけた画像であり、エッジ強度の弱い画像）が混ざってしまう場合もある。このようなピンボケ画像はひび割れ等の検出には利用できないので、ピンボケ画像かどうかを判定する必要があるが、人間が目視により判定していたのでは作業が煩雑になってしまうという問題がある。 本発明は、上述の問題を解消することのできるボケ画像検出方法を提供することを目的とするものである。 請求項１に係る発明は、図１及び図２(a) (b) に例示するものであって、被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像（図２(a)中の符号Ｑｉ−２，Ｑｉ−１，Ｑｉ，Ｑｉ＋１，Ｑｉ＋２参照）からピンボケ画像を検出するボケ画像検出方法において、 一部が重複するように連続撮影された２枚の画像（Ｑｉ−１，Ｑｉ）を“第１撮影画像”及び“第２撮影画像”とし、該第１撮影画像（Ｑｉ−１）における該第２撮影画像（Ｑｉ）との重複部（図２(b) の符号Ｒｉ−１参照）を“第１重複部”とし、該第２撮影画像（Ｑｉ）における該第１撮影画像（Ｑｉ−１）との重複部（図２(b)の符号Ｒｉ参照）を“第２重複部”とした場合に、 前記第１撮影画像（Ｑｉ−１）がピンボケ画像か否かを目視により判定する第１撮影画像判定工程（図１のＳ０参照）と、 前記第１撮影画像（Ｑｉ−１）において前記第１重複部（Ｒｉ−１）を特定する第１重複部特定工程（Ｓ１１）と、 前記第１重複部（Ｒｉ−１）における各画素の画素値（以下、“第１処理前画素値”とする）（Ｐ１（ｊ））を取得する第１処理前画素値取得工程（Ｓ１２）と、 前記第１重複部（Ｒｉ−１）をフィルタ処理する第１フィルタ処理工程（Ｓ１３）と、 該フィルタ処理された後の該第１重複部（Ｒｉ−１）における各画素の画素値（以下、“第１処理後画素値”とする）（Ｐ１ｍ（ｊ））を取得する第１処理後画素値取得工程（Ｓ１４）と、 各画素について前記第１処理前画素値（Ｐ１（ｊ））と前記第１処理後画素値（Ｐ１ｍ（ｊ））との差分値の絶対値（以下、“第１差分値”とする）（｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜）を取得する第１差分値取得工程（Ｓ１５）と、 各画素の前記第１差分値（｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜）を前記第１重複部（Ｒｉ−１）について積算する第１差分値積算工程（Ｓ１６）と、 前記第２撮影画像（Ｑｉ）において前記第２重複部（Ｒｉ）を特定する第２重複部特定工程（Ｓ２１）と、 前記第２重複部（Ｒｉ）における各画素の画素値（以下、“第２処理前画素値”とする）（Ｐ２（ｊ））を取得する第２処理前画素値取得工程（Ｓ２２）と、 前記第２重複部（Ｒｉ）をフィルタ処理する第２フィルタ処理工程（Ｓ２３）と、 該フィルタ処理された後の該第２重複部（Ｒｉ）における各画素の画素値（以下、“第２処理後画素値”とする）（Ｐ２ｍ（ｊ））を取得する第２処理後画素値取得工程（Ｓ２４）と、 各画素について前記第２処理前画素値（Ｐ２（ｊ））と前記第２処理後画素値（Ｐ２ｍ（ｊ））との差分値の絶対値（以下、“第２差分値”とする）（｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜）を取得する第２差分値取得工程（Ｓ２５）と、 各画素の前記第２差分値を前記第２重複部（Ｒｉ）について積算する第２差分値積算工程（Ｓ２６）と、 前記第１差分値積算工程（Ｓ１６）で得られた値（以下、“第１積算値”とする）（［ｉ−１］）と前記第２差分値積算工程（Ｓ２６）で得られた値（以下、“第２積算値”とする）（［ｉ］）とから該第１積算値（［ｉ−１］）及び該第２積算値（［ｉ］）を元にした値（以下、“特徴量”とする）を算出する特徴量算出工程（Ｓ３）と、 該特徴量算出工程（Ｓ３）にて算出された前記特徴量に基づき前記第２撮影画像（Ｑｉ）がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定工程（Ｓ４）と、を備えたことを特徴とする。 なお、括弧内の番号などは、図面における対応する要素を示す便宜的なものであり、従って、本記述は図面上の記載に限定拘束されるものではない。 請求項１に係る発明によれば、前記第１撮影画像以外の画像（つまり、第２撮影画像や他の撮影画像）がピンボケ画像であるか否かの判定は人間の目視に頼らずに自動で行うことができるので、判定作業を簡素化することができる。図１は、本発明に係るボケ画像検出方法の具体例を示すフローチャート図である。図２(a) は、撮影の様子の一例を示す斜視図であり、同図(b) は、２枚の画像（第１撮影画像と第２撮影画像）の位置関係等を説明するための斜視図である。図３は、差分値取得工程の概略を説明するための図である。図４は、コンクリート表面を連続撮影する様子の一例を示す斜視図である。 以下、図１乃至図３に沿って、本発明の実施の形態について説明する。 本発明に係るボケ画像検出方法は、被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像（図２(a) 中の符号Ｑｉ−２，Ｑｉ−１，Ｑｉ，Ｑｉ＋１，Ｑｉ＋２参照）からピンボケ画像を検出（特定）する方法である。 ここで、前記被写体としてはトンネルのコンクリート壁面を挙げることができる。また、本明細書における「連続撮影」とは、いわゆる連写のように時間的に連続させて撮影する（つまり、立て続けにシャッターを切る）という意味ではなく、撮影エリアが位置的に連続するように 被写体中の“一のエリア”と“該一のエリアに隣接する他のエリア”とをそれぞれ撮影するという意味であり、時間的に連続させて撮影するかどうかは問わない。この連続撮影は、デジタルカメラ等の撮影手段（図２(a) 中の符号１参照）を搭載した車両（不図示）を移動させながら行うことが効率的であるが、そのような車両を使わない撮影を本発明の範囲から除外するものではない。また、該車両を用いて連続撮影をする場合は、車両の走行速度をほぼ一定とした状態でシャッターをほぼ一定の間隔で切ることが好ましいが、車両の走行速度やシャッターを切るタイミングを一定とはせずに変化させる場合を本発明の範囲から除外するものでは無い。さらに、本明細書における「ピンボケ画像」とは、焦点が合わずに全体的にぼやけて撮影された画像（エッジ強度の弱い画像）のことをいう。 ところで、本発明によるボケ画像の判定は、一部が重複するように連続撮影された２枚の画像（例えば、Ｑｉ−１，Ｑｉ）を用いて行うが、説明の便宜上、該２枚の画像Ｑｉ−１，Ｑｉを“第１撮影画像”及び“第２撮影画像”と称することとし、該第１撮影画像Ｑｉ−１における該第２撮影画像Ｑｉとの重複部（図２(b) の符号Ｒｉ−１参照）を“第１重複部”と称し、該第２撮影画像Ｑｉにおける該第１撮影画像Ｑｉ−１との重複部（図２(b)の符号Ｒｉ参照）を“第２重複部”と称することとする。＜第１撮影画像判定工程＞ 本発明に係るボケ画像検出方法は、前記第１撮影画像Ｑｉ−１がピンボケ画像か否かを人間が目視により判定する第１撮影画像判定工程Ｓ０を備えている。＜重複部特定工程＞ 本発明に係るボケ画像検出方法は、・ 前記第１撮影画像Ｑｉ−１において前記第１重複部Ｒｉ−１を特定する第１重複部特定工程Ｓ１１と、・ 前記第２撮影画像Ｑｉにおいて前記第２重複部Ｒｉを特定する第２重複部特定工程Ｓ２１と、を備えている。 該第１重複部Ｒｉ−１及び該第２重複部Ｒｉは被写体の同じエリアを撮影している部分であるので、当然ながら前記第１撮影画像Ｑｉ−１と前記第２撮影画像Ｑｉとが同じサイズである限り、該第１重複部Ｒｉ−１と該第２重複部Ｒｉとは同じ形状で同じサイズである。なお、該第１重複部Ｒｉ−１及び該第２重複部Ｒｉの特定は、・ 前記第１撮影画像Ｑｉ−１や前記第２撮影画像Ｑｉをパソコンのモニター上に表示させた状態で操作者がそれらの撮影画像を見ながら手動（つまり、マウス等の操作）で行うようにしても、或いは、・ パソコンにより自動で行うようにしても、どちらでも良い。なお、後者の方法（つまり、パソコン自体が前記重複部Ｒｉ−１，Ｒｉの特定を自動で行う方法）としては、・ 前記車両の走行速度が略一定の場合において、該走行速度のデータとシャッターを切るタイミングについてのデータとから前記重複部Ｒｉ−１，Ｒｉを特定する方法、・ 前記第１撮影画像Ｑｉ−１と前記第２撮影画像Ｑｉとをマッチング技術により比較して重複部Ｒｉ−１，Ｒｉの位置や形状等を特定する方法を挙げることができる。また、前記第１重複部Ｒｉ−１及び前記第２重複部Ｒｉの特定は、・ 前記第１重複部Ｒｉ−１や前記第２重複部Ｒｉを“画像”として各撮影画像Ｑｉ−１，Ｑｉから切り出すようにしても、或いは、・ “画像”として切り出さずに、前記第１撮影画像Ｑｉ−１において前記第１重複部Ｒｉ−１の位置や形状を数値（例えば、画素のアドレス）で特定し、前記第２撮影画像Ｑｉにおいて前記第２重複部Ｒｉの位置や形状を数値（例えば、画素のアドレス）で特定するようにしても、どちらでも良い。＜処理前画素値取得工程＞ また、本発明に係るボケ画像検出方法は、・ 前記第１重複部Ｒｉ−１における各画素の画素値（以下、“第１処理前画素値”とする）Ｐ１（ｊ）を取得する第１処理前画素値取得工程Ｓ１２と、・ 前記第２重複部Ｒｉにおける各画素の画素値（以下、“第２処理前画素値”とする）Ｐ２（ｊ）を取得する第２処理前画素値取得工程Ｓ２２と、を備えている。＜フィルタ処理工程＞ さらに、本発明に係るボケ画像検出方法は、・ 前記第１重複部Ｒｉ−１をフィルタ処理する第１フィルタ処理工程Ｓ１３と、・ 前記第２重複部Ｒｉをフィルタ処理する第２フィルタ処理工程Ｓ２３と、を備えている。ここで、各重複部Ｒｉ−１，Ｒｉのフィルタ処理としては、例えば、メディアンフィルタ処理（つまり、周辺画素値の大きさを順に並べ、中央値（Ｍｅｄｉａｎ）を注目画素の画素値とするフィルタ処理であって、周辺画素値と比較して大きく異なる領域（画素値）を除去するための処理）を挙げることができる。このようなフィルタ処理を行った場合、重複部Ｒｉ−１，Ｒｉからはノイズやエッジ（例えば、被写体であるコンクリート壁面の微細な凹凸や、施工跡、クラック跡、遊離石灰などのエッジとなる部分で、画素値の変化が急峻な箇所）が除去・抑制されることとなる。＜処置後画素値取得工程＞ また、本発明に係るボケ画像検出方法は、・ 前記フィルタ処理された後の該第１重複部Ｒｉ−１における各画素の画素値（以下、“第１処理後画素値”とする）Ｐ１ｍ（ｊ）を取得する第１処理後画素値取得工程Ｓ１４と、・ 前記フィルタ処理された後の該第２重複部Ｒｉにおける各画素の画素値（以下、“第２処理後画素値”とする）Ｐ２ｍ（ｊ）を取得する第２処理後画素値取得工程Ｓ２４と、を備えている。＜差分値取得工程＞ さらに、本発明に係るボケ画像検出方法は、・ 各画素について前記第１処理前画素値Ｐ１（ｊ）と前記第１処理後画素値Ｐ１ｍ（ｊ）との差分値の絶対値（以下、“第１差分値”とする）“｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜”を取得する第１差分値取得工程Ｓ１５と、・ 各画素について前記第２処理前画素値Ｐ２（ｊ）と前記第２処理後画素値Ｐ２ｍ（ｊ）との差分値の絶対値（以下、“第２差分値”とする）“｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜”を取得する第２差分値取得工程Ｓ２５と、を備えている。図３は、該差分値取得工程の概略を説明するための図であり、横軸には画素（画素位置）を縦軸には画素値を取っている。また、図中に符号Ｄで示す折れ線（実線）は各画素の処理前画素値Ｐ（ｊ）を示し、符号Ｅで示す折れ線（破線）は処理後画素値Ｐｍ（ｊ）を示し、符号Ｆで示す折れ線（実線）は差分値｜Ｐｍ（ｊ）−Ｐ（ｊ）｜を示している。このようにして、前記第１差分値取得工程Ｓ１５により、前記第１重複部Ｒｉ−１において、画素の変化が急峻な箇所（ノイズやエッジがある画素）が抽出（検出）され、前記第２差分値取得工程Ｓ２５により、前記第２重複部Ｒｉにおいて、画素の変化が急峻な箇所（ノイズやエッジがある画素）が抽出（検出）される。＜差分値積算工程＞ また、本発明に係るボケ画像検出方法は、・ 各画素の前記第１差分値｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜を前記第１重複部Ｒｉ−１について積算する第１差分値積算工程Ｓ１６と、・ 各画素の前記第２差分値｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜を前記第２重複部Ｒｉについて積算する第２差分値積算工程Ｓ２６と、を備えている。なお、前記第１差分値積算工程Ｓ１６にて前記第１差分値｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜を前記第１重複部Ｒｉ−１について積算した値（エッジ総量）［ｉ−１］を“第１積算値”と称することとし、前記第２差分値積算工程Ｓ２６にて前記第２差分値｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜を前記第２重複部Ｒｉについて積算した値（エッジ総量）［ｉ］を“第２積算値”と称することとする。なお、該第１積算値［ｉ−１］及び該第２積算値［ｉ］は下式で示されるものである。＜特徴量算出工程＞ さらに、本発明に係るボケ画像検出方法は、前記第１積算値［ｉ−１］と前記第２積算値［ｉ］とから該第１積算値［ｉ−１］及び該第２積算値［ｉ］を元にした値（以下、“特徴量”とする）を算出する特徴量算出工程Ｓ３を備えている。なお、この特徴量としては、・ 前記第１積算値［ｉ−１］と前記第２積算値［ｉ］との差、すなわち、Ａｉ＝［i］−［ｉ−１］・ 前記第１積算値［ｉ−１］を前記第２積算値［ｉ］で割った値、すなわち、Ｂｉ＝［i］÷［ｉ−１］・ ［ｉ−１］＞［i］の場合はＣｉ＝−（［ｉ−１］÷［i］）＋１．０とし、［ｉ−１］≦［i］の場合はＣｉ＝＋（［ｉ］÷［i−１］）−１．０などを挙げることができる。＜ボケ画像判定工程＞ また、本発明に係るボケ画像検出方法は、該特徴量算出工程Ｓ３にて算出された前記特徴量に基づき前記第２撮影画像Ｑｉがボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定工程Ｓ４を備えている。例えば、前記第１撮影画像判定工程Ｓ０において前記第１撮影画像Ｑｉ−１がピンボケ画像であると目視により判定されると、前記第１処理前画素値Ｐ１（ｊ）と前記第１処理後画素値Ｐ１ｍ（ｊ）とはほぼ等しくなり、前記第１差分値｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜や前記第１積算値［ｉ−１］は０に近い値となる。そして、例えば、前記特徴量算出工程Ｓ３においてＡｉ＝［i］−［ｉ−１］≒０と算出されたとすると、前記第２差分値｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜や前記第２積算値［i］はほぼ０であるということで、第２撮影画像Ｑｉはピンボケ画像であると判定される。 なお、・ 第１重複部特定工程Ｓ１１は、第１処理前画素値取得工程Ｓ１２や第１フィルタ処理工程Ｓ１３や第１処理後画素値取得工程Ｓ１４や第１差分値取得工程Ｓ１５や第１差分値積算工程Ｓ１６の前に実施する必要があり、・ 第２重複部特定工程Ｓ２１は、第２処理前画素値取得工程Ｓ２２や第２フィルタ処理工程Ｓ２３や第２処理後画素値取得工程Ｓ２４や第２差分値取得工程Ｓ２５や第２差分値積算工程Ｓ２６の前に実施する必要があり、・ 第１処理後画素値取得工程Ｓ１４は第１フィルタ処理工程Ｓ１３の後に実施する必要があり、・ 第２処理後画素値取得工程Ｓ２４は第２フィルタ処理工程Ｓ２３の後に実施する必要があり、・ 第１差分値取得工程Ｓ１５は第１処理前画素値取得工程Ｓ１２や第１処理後画素値取得工程Ｓ１４の後に実施する必要があり、・ 第２差分値取得工程Ｓ２５は第２処理前画素値取得工程Ｓ２２や第２処理後画素値取得工程Ｓ２４の後に実施する必要があり、・ 第１差分値積算工程Ｓ１６は第１差分値取得工程Ｓ１５の後に実施する必要があり、・ 第２差分値積算工程Ｓ２６は第２差分値取得工程Ｓ２５の後に実施する必要があり、・ 第１撮影画像判定工程Ｓ０はボケ画像判定工程Ｓ４の前に実施する必要があるが、それ以外の工程の実施順序は適宜変更するようにしても良い。 一方、前記第２撮影画像Ｑｉに連続する他の撮影画像を“第３撮影画像Ｑｉ＋１”とすると、該第２撮影画像Ｑｉと該第３撮影画像Ｑｉ＋１との関係においても上述の工程Ｓ１１，Ｓ１２，…，Ｓ２１，Ｓ２２，…，Ｓ３，Ｓ４を実施して前記第３撮影画像Ｑｉ＋１のピンボケ判定を行うようにすると良い。また、該第３撮影画像Ｑｉ＋１と第４撮影画像Ｑｉ＋２の関係においても上述の工程Ｓ１１，Ｓ１２，…，Ｓ２１，Ｓ２２，…，Ｓ３，Ｓ４を実施して前記第４撮影画像Ｑｉ＋２のピンボケ判定を行うようにすると良い。 本発明によれば、前記第１撮影画像以外の画像（つまり、第２撮影画像Ｑｉ，第３撮影画像Ｑｉ＋１，…）がピンボケ画像であるか否かの判定は人間の目視に頼らずに自動で行うことができるので、判定作業を簡素化することができる。 ［ｉ−１］ 第１積算値 ［ｉ］ 第２積算値 Ｐ１（ｊ） 第１処理前画素値 Ｐ１ｍ（ｊ） 第１処理後画素値 ｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜ 第１差分値 Ｐ２（ｊ） 第２処理前画素値 Ｐ２ｍ（ｊ） 第２処理後画素値 ｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜ 第２差分値 Ｑｉ−１ 第１撮影画像 Ｑｉ 第２撮影画像 Ｒｉ−１ 第１重複部 Ｒｉ 第２重複部 Ｓ０ 第１撮影画像判定工程 Ｓ１１ 第１重複部特定工程 Ｓ１２ 第１処理前画素値取得工程 Ｓ１３ 第１フィルタ処理工程 Ｓ１４ 第１処理後画素値取得工程 Ｓ１５ 第１差分値取得工程 Ｓ１６ 第１差分値積算工程 Ｓ２１ 第２重複部特定工程 Ｓ２２ 第２処理前画素値取得工程 Ｓ２３ 第２フィルタ処理工程 Ｓ２４ 第２処理後画素値取得工程 Ｓ２５ 第２差分値取得工程 Ｓ２６ 第２差分値積算工程 Ｓ３ 特徴量算出工程 Ｓ４ ボケ画像判定工程 被写体中の隣接する複数のエリアを連続撮影して取得した複数枚の画像からピンボケ画像を検出するボケ画像検出方法において、 一部が重複するように連続撮影された２枚の画像を“第１撮影画像”及び“第２撮影画像”とし、該第１撮影画像における該第２撮影画像との重複部を“第１重複部”とし、該第２撮影画像における該第１撮影画像との重複部を“第２重複部”とした場合に、 前記第１撮影画像がピンボケ画像か否かを目視により判定する第１撮影画像判定工程と、 前記第１撮影画像において前記第１重複部を特定する第１重複部特定工程と、 前記第１重複部における各画素の画素値（以下、“第１処理前画素値”とする）を取得する第１処理前画素値取得工程と、 前記第１重複部をフィルタ処理する第１フィルタ処理工程と、 該フィルタ処理された後の該第１重複部における各画素の画素値（以下、“第１処理後画素値”とする）を取得する第１処理後画素値取得工程と、 各画素について前記第１処理前画素値と前記第１処理後画素値との差分値の絶対値（以下、“第１差分値”とする）を取得する第１差分値取得工程と、 各画素の前記第１差分値を前記第１重複部について積算する第１差分値積算工程と、 前記第２撮影画像において前記第２重複部を特定する第２重複部特定工程と、 前記第２重複部における各画素の画素値（以下、“第２処理前画素値”とする）を取得する第２処理前画素値取得工程と、 前記第２重複部をフィルタ処理する第２フィルタ処理工程と、 該フィルタ処理された後の該第２重複部における各画素の画素値（以下、“第２処理後画素値”とする）を取得する第２処理後画素値取得工程と、 各画素について前記第２処理前画素値と前記第２処理後画素値との差分値の絶対値（以下、“第２差分値”とする）を取得する第２差分値取得工程と、 各画素の前記第２差分値を前記第２重複部について積算する第２差分値積算工程と、 前記第１差分値積算工程で得られた値（以下、“第１積算値”とする）と前記第２差分値積算工程で得られた値（以下、“第２積算値”とする）とから該第１積算値及び該第２積算値を元にした値（以下、“特徴量”とする）を算出する特徴量算出工程と、 該特徴量算出工程にて算出された前記特徴量に基づき前記第２撮影画像がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定工程と、 を備えたことを特徴とするボケ画像検出方法。 【課題】ピンボケ画像であるか否かの判定は人間の目視に頼らずに自動で行うことができるので、判定作業を簡素化することができる。【解決手段】一部が重複するように撮影した画像を“第１撮影画像Ｑｉ−１”“第２撮影画像Ｑｉ”とし、それぞれにおける重複する部分を“第１重複部Ｒｉ−１”“第２重複部Ｒｉ”として図１に示すような処理を行う。例えば、第１撮影画像Ｑｉ−１がピンボケ画像であると、差分値｜Ｐ１ｍ（ｊ）−Ｐ１（ｊ）｜や積算値［ｉ−１］は０に近い値となる。そして、例えば、特徴量算出工程Ｓ３において特徴量Ａｉ＝［i］−［ｉ−１］≒０が算出されたとすると、第２重複部Ｒｉの差分値｜Ｐ２ｍ（ｊ）−Ｐ２（ｊ）｜や積算値［i］はほぼ０であるということで、第２撮影画像Ｑｉはピンボケ画像であると自動判定される。【選択図】図１