或推定出对象物位于低灵敏度区域。
[0082]对于配置于接近图像传感器101的位置的LED光源104而言，也可以减小光度(辐射强度)或光束(辐射束)的值，或者将辐射角度设定得较窄。因此，作为LED光源104，可以采用价格低的低输出的光源。若采用这种光源，则能够抑制部件成本、消耗功率的增加。即，根据本实施方式，仅增设价格相对较低的I个LED光源，就能够实现低灵敏度区域少的运动传感器装置。
[0083]在本实施方式中，通过使用能够连续进行3帧的摄像的、稍微高价的图像传感器，能够检测出到高速移动的对象物的距离、或者对象物的三维的运动。在估计作为测量对象的物体的移动速度充分低的情况下，也可以使用通常的I帧曝光的图像传感器。
[0084]接着，参照图11、图12以及图13，对本实施方式所涉及的运动传感器装置的构成以及动作更详细地进行说明。
[0085]图11是示意性地表示本实施方式所涉及的运动传感器装置的构成的图。该装置具备:图像传感器101;在图像传感器101的摄像面形成被摄体像的透镜系统110 ;多个光源102、103、104 ;和构成为对图像传感器101以及光源102、103、104进行控制的控制部1000图像传感器101以及光源102?104搭载在基板100上。控制部1000的一部分或全部既可以安装在基板100上，也可以安装在其他基板上。此外，控制部1000的功能的一部分也可以通过置于离开的位置的装置来实现。
[0086]在本实施方式中，通过光源102、104，能够稳定地实现到位于从图像传感器101的紧靠左侧到右侧整体的区域的对象物的距离测定。即，使用光源102、104的亮度比时的低灵敏度区域位于图像传感器101的左侧。另一方面，通过光源103、104，能够稳定地实现到位于从图像传感器101的紧靠右侧到左侧整体的区域的对象物的距离测定。即，使用光源103、104的亮度比时的低灵敏度区域位于图像传感器101的右侧。这样，通过利用光源102、104的亮度比、和光源103、104的亮度比，能够排除低灵敏度区域，提高距离检测的稳定度。另外，用于获得为了排除低灵敏度区域而有效的亮度比的光源的组合方式不限定于上述例子。
[0087]图像传感器101具有以像素为单位暂时积累电荷的存储部。因此，无需等待通过第η帧的摄像而得到的图像数据的读出就能够进行第n+1帧的摄像。只要增加图像传感器101内的存储部，就能够实现3帧以上的连续的曝光。作为图像传感器101，也可以是能够根据偶数/奇数行来分别进行曝光的特殊传感器。
[0088]第I光源102配置于从图像传感器101向第I方向离开第I距离的位置。第2光源103配置于从图像传感器101向第2方向离开第2距离的位置。第3光源104配置于从图像传感器101向第3方向离开第3距离的位置。在本实施方式中，第2方向和第3方向不同，并且，第I距离和第2距离不同。本实施方式中的光源102、103、104均为LED光源。
[0089]控制部1000构成为:在第I时间一边使第I光源102发光一边用图像传感器101进行第I帧的摄像，在第2时间一边使第2光源103发光一边用图像传感器101进行第2帧的摄像，在第3时间一边使第3光源104发光一边用图像传感器101进行第3帧的摄像。而且，控制部1000构成为基于通过第I至第3帧的摄像而取得的多个图像，来获得到对象物104的推定距离信息。
[0090]图12是表示本实施方式中的运动传感器装置的构成例的框图。
[0091]摄像装置1101是单眼镜头式的摄像装置，具有图11的图像传感器101以及透镜系统110。透镜系统110也可以为排列在同一光轴上的多个透镜的组。光源装置1102具有包括图11的光源102、103、104在内的多个光源。
[0092]本实施方式中的控制部1000具有CPUl 103和半导体集成电路1104。半导体集成电路1104具有距离计算模块1105、图像滤波模块1106。距离计算模块1105具有极值搜索部1107、定时控制部1108、坐标存储器1109、以及距离计算部1110。
[0093]本实施方式中的光源102、103、104均为LED光源，分别具有图2所示的辐射角与相对辐射强度的关系。另外，在本公开的实施中，各光源102、103、104无需具有相对辐射强度对应于辐射角而变化的特性。但是，实际上，很多光源都具有对应于辐射角而变化的相对辐射强度，因此在本实施方式中，对这一点做出考虑。
[0094]在本实施方式中，图12的定时控制部1108对光源装置1102发出LED光源102的点亮指示信号。此外，定时控制部1108对摄像装置1101发出图像传感器101的曝光指示信号。这样一来，在第I帧取得光源102点亮了的状态下的图像，并送往半导体集成电路1104。
[0095]接下来，定时控制部1108对光源装置1102输出光源103的点亮指示信号，并对摄像装置1101输出图像传感器101的曝光指示信号。这样一来，在第2帧取得光源103点亮了的情况下的图像，并送往半导体集成电路1104。
[0096]再接下来，定时控制部1108对光源装置1102输出光源104的点亮指示信号，并对摄像装置1101输出图像传感器101的曝光指示信号。这样一来，在第3帧取得光源104点亮了的情况下的图像，并送往半导体集成电路1104。
[0097]在半导体集成电路1104中，从摄像装置1101输出的图像帧由图像滤波模块1106进行处理。图像滤波模块1106并非必须。在本实施方式中，在图像处理时由图像滤波模块1106进行去噪滤波等前处理。
[0098]由图像滤波模块1106处理后的图像被送往距离计算模块1105。在距离计算模块1105内，由极值搜索部1107来处理图像。由极值搜索部1107处理的数据的I例，如前述的图5所示那样。在图5中，示出了摄像图像的给定行上的亮度。另外，在图5中，针对2个帧图像，示出了同一行上的亮度分布，但在本实施方式中，能够针对3个帧图像得到同一行上的亮度分布。换言之，只要从3个帧图像中选择2对帧图像，就能够得到分别如图5所示那样的2个曲线图。例如，根据第I帧的图像以及第2帧的图像能够制作如图5所示那样的曲线图。同样，根据第2帧的图像以及第3帧的图像也能够制作如图5所示那样的曲线图。
[0099]在极值搜索部1107中，首先搜索进行检测的物体存在的区域。搜索方法存在多种。例如根据图5的亮度301和亮度302来搜索亮度的极值303、304是很容易的。进而在想要相对于运动来说稳定的极值的情况下，还有获得一定的值以上的区域并将其中央值作为极值的方法。
[0100]接着，将极值303和304作为来自同一物体的极值来对极值彼此进行配对。这既可以采用仅对坐标近的极值彼此进行配对的简单的方法，也可以预先根据将亮度301和亮度302相加得到的值求出区域306作为一定亮度以上的区域等，并在该范围内搜索极值。
[0101]若着眼于图5的亮度301与亮度302的差分，若存在尽管没有差分但还是存在亮度等级的区域，则可以认为这是存在于本装置的外部的系统外的光源所引起的，因此可以考虑作为干扰因素而排除。若成本允许，进行将本系统的光源全部熄灭的状态下的摄像来减掉该干扰因素也能够得到同样的效果。
[0102]极值搜索部1107输出检测出的物体的坐标和极值。坐标可以考虑采用区域306的中心或重心、取得极值303与极值304的中央值等的方法。此外，对于亮度而言，既有直接使用极值303、304的方法，也有求出区域的积分值的方法。
[0103]在此，为了简单，针对特定行的I维上的数据进行了说明。但是，I维的直线也可以为摄像的水平线以外的轴，还可以二维地搜索相对亮度等级高的区域的坐标和亮度。
[0104]由极值搜索部1107输出的物体的坐标和极值，在被保存至坐标存储器1109之后，被送往距离计算部1110。
[0105]距离计算部1110基于从第I帧图像获得的亮度与从第2帧图像获得的亮度之比来算出距离。首先，根据物体的坐标，决定从图像传感器101来看物体位于哪个方位。该方位能够考虑透镜等光学系统的特性而唯一地决定。
[0106]接着，只要知道物体位于该方位的多少距离就能够推定物体的三维位置。
[0107]如前所述，能够针对各方位得到如图6所示那样的LED光源的配置和辐射特性。图6的数据是基于光强度与LED光源和物体的距离的平方成反比地减弱而的。此外，为了提高精度，对应于图2的辐射特性对在各距离下与LED光源之间产生的角度进行了修正。只要有图6所示的数据，就能够根据亮度比来算出物体的距离。
[0108]图6的数据也可以由距离计算部1110利用三角函数计算来算出。此外，也可以通过预先作为表而准备进行了计算或测量的曲线图，并一边根据需要进行补充等一边进行参照的方法来计算。
[0109]距离计算模块1105的结果被送往CPUl 103作为3D运动信息来利用。
[0110]在以上的构成中，能够对图像数据以行为单位进行处理。因此，能够通过I次流程完成物体的检测，实现潜伏时间(latency)少的运动传感器装置。
[0111]即使极值303和极值304的坐标不一定一致，只要对象物的材质在对象区域内大致均匀，则可以使用这些极值303、304作为距离计算的亮度比。着眼于该特性，仅以具有某种程度宽度的物体的单位来进行测量单位。在本实施方式中，首先进行极值搜索，并对所得到的极值进行距离计算。由此，能够实现计算处理量的削减以及高速化。
[0112]在测量人的全身状况的情况下，在某I行摄像得到的数据中，以臂、足、头这种单位求出该各摄像得到的区域的极值。因此，与以各像素进行某些距离运算的方式相比计算次数急剧减少。
[0113]到此为止的处理全部能够仅通过CPU和软件程序来处理。图13中示出在此情况下的软件程序的处理流程图。该处理包括极值搜索步骤1201、阈值判定步骤1202、亮度比计算步骤1203、距离换算步骤1204。
[0114]在极值搜索步骤1201中，从图像数据中搜索亮度值相对高的区域、即包含极值的区域。接下来，在阈值判定步骤1202中判定是否为极值搜索步骤1201应作为追踪对象的物体。若亮度或区域尺寸为一定值以下则视为噪声而判定为“无物体”并进行废弃。阈值判定步骤1202虽然并非必须，但一般为了提高鲁棒性(robustness)是重要的步骤。接下来，在由阈值判定步骤1202判定为有物体的情况下，将对应的极值彼此配对来建立对应并算出亮度比。接着在距离换算步骤1204中利用亮度比和摄像图像位置来换算为距离。
[0115]通过将规定以上步骤的程序保存在磁记录介质、半导体记