JP2006332985A - Stereoscopic image format decision device - Google Patents

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博明 矢部
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    • H04N2213/007Aspects relating to detection of stereoscopic image format, e.g. for adaptation to the display format

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a stereoscopic image format decision device capable of automatically deciding a stereoscopic image format. <P>SOLUTION: The stereoscopic image format decision device has an image data division section which divides an image to be decided into two images by a specified division system and a similarity decision section which decides the similarity between the two images, and decides the format of the image to be decided by the division system when the similarity decision section has decided that the two images are similar to each other. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、立体画像のフォーマットを判定する立体画像フォーマット判定装置に関する。   The present invention relates to a stereoscopic image format determination apparatus that determines the format of a stereoscopic image.

従来から、左目と右目に異なる画像を表示することで、立体表示を可能とする立体写真や3次元ディスプレイについて様々な研究がなされている。古くは、カメラのレンズの位置を調整し、人間の左目から見たことに相当する写真と、右目から見たことに相当する写真を並べて、それを双眼鏡型のアダプタを通して見る手法がある。   Conventionally, various studies have been made on stereoscopic photographs and three-dimensional displays that enable stereoscopic display by displaying different images on the left and right eyes. In the old days, there is a method of adjusting the position of the lens of a camera, arranging a photograph corresponding to what is viewed from the left eye of a human and a photograph corresponding to viewing from the right eye, and viewing it through a binocular adapter.

最近では、録画時にはビデオカメラと液晶シャッタを組み合わせることで、右目画像と左目画像を1フレームごと交互に録画し、再生時には液晶シャッタを2枚左右両眼のレンズの代わりに用いた眼鏡を使用し、交互に液晶シャッタをオン/オフすることで、立体表示を可能とする手法や、液晶パネルの前面に、光の透過を制御するスリット板を設置し、特殊なメガネなしに裸眼で立体視を可能とする立体ディスプレイがある。   Recently, by combining a video camera and a liquid crystal shutter during recording, the right-eye image and the left-eye image are alternately recorded for each frame, and during playback, glasses using two liquid crystal shutters instead of the left and right binocular lenses are used. By turning the liquid crystal shutter on and off alternately, a method that enables stereoscopic display and a slit plate that controls the transmission of light on the front of the liquid crystal panel are installed, and stereoscopic vision can be achieved with the naked eye without special glasses. There are 3D displays that make it possible.

一方、立体ディスプレイに表示するための立体画像を記述するための、汎用の立体画像フォーマットが特に規定されていないため、立体画像の格納方法として、左目用画像、右目用画像を、別々の画像ファイルとして格納し、立体画像を構成する左目用画像と右目用画像の対応関係を別途記録しておく方法や、左目用画像と、右目用画像を、一枚の画像として合成した画像を、立体画像として格納する方法等、様々な方法で、立体画像が格納されている。   On the other hand, since a general-purpose stereoscopic image format for describing a stereoscopic image to be displayed on a stereoscopic display is not specifically defined, a left-eye image and a right-eye image are stored in separate image files as a stereoscopic image storage method. As a three-dimensional image, or a method of separately recording the correspondence between the left-eye image and the right-eye image constituting the stereoscopic image, or a composite image of the left-eye image and the right-eye image as a single image. The stereoscopic image is stored by various methods such as a method for storing the image as a stored image.

一般に、立体画像の格納方法として、左目用画像、右目用画像を、別々の画像ファイルとして格納した場合、片方の画像が欠如したり、左右画像の対応関係が分からなくなる問題が発生するため、左目用画像と、右目用画像を、一枚の画像として合成したものを、立体画像として扱うことが多いが、どのように左右画像をどのように一枚の画像として合成するかについて、特別な規定が存在しない。   In general, when the left-eye image and the right-eye image are stored as separate image files as a stereoscopic image storage method, there is a problem that one of the images is missing or the correspondence between the left and right images is not known. Often, a combination of the image for the right eye and the image for the right eye as a single image is treated as a three-dimensional image, but there is a special rule on how to combine the left and right images as a single image. Does not exist.

ここで、左右画像を一枚の画像に合成する時の合成方法を、立体画像フォーマットという語句により定義し、以後の説明で用いる。   Here, the synthesis method when the left and right images are synthesized into one image is defined by the phrase “stereoscopic image format” and used in the following description.

一例として、左目用画像と右目用画像を合成して一枚の画像とする立体画像フォーマットでは、左目用画像と右目用画像を左右に並べて配置する方法や、左右に並べて配置した後、更に横方向に半分に縮小して片眼画像と同じ解像度の画像にする方法が用いられている。   As an example, in a stereoscopic image format in which a left-eye image and a right-eye image are combined to form a single image, a left-eye image and a right-eye image are arranged side by side, A method is used in which an image having the same resolution as a one-eye image is reduced in half in the direction.

横方向に半分に圧縮する手法では、片眼当りの画像の情報量は半分になってしまうが、立体動画でMPEG等の既存の動画圧縮技術を使うことができるという利点がある。MPEGでは、取り扱うことができる画像の解像度が限定されるため、立体画像として、単純に左右画像を並べた合成方法では、MPEGを用いることが出来ないが、片眼画像と同じ解像度に縮小することで、MPEGを用いて、立体画像を取り扱うことが可能になる。   In the method of compressing in half in the horizontal direction, the amount of image information per eye is halved, but there is an advantage that an existing moving image compression technique such as MPEG can be used for stereoscopic moving images. In MPEG, since the resolution of images that can be handled is limited, MPEG cannot be used in a composition method in which left and right images are simply arranged as a three-dimensional image, but it can be reduced to the same resolution as a one-eye image. Thus, it becomes possible to handle stereoscopic images using MPEG.

更に、左目用画像と右目用画像を合成する時に、左右に並べて配置する左右配置形式だけでなく、上下配置する形式や、上下配置された画像を更に上下方向に圧縮する形式、フィールドシーケンシャル方式と呼ばれる、左目用画像と右目用画像を1ラインごとに縦向に交互に並べる方法、裸眼式立体ディスプレイにそのまま表示できるように、左目用画像と右目用画像を横方向に交互に並べる方法等、立体画像を記述する方法として、多種多様な立体画像フォーマットが使われている。
特開2004−104368号公報
Furthermore, when combining the left-eye image and the right-eye image, not only the left-right arrangement format arranged side by side, but also the vertical arrangement format, the vertical arrangement image compression format, the field sequential method, The method of arranging the left-eye image and the right-eye image alternately in the vertical direction for each line, the method of alternately arranging the left-eye image and the right-eye image in the horizontal direction so that they can be displayed as they are on the autostereoscopic display, etc. A variety of stereoscopic image formats are used as a method for describing a stereoscopic image.
JP 2004-104368 A

このような多彩なフォーマットの立体画像を、様々な立体ディスプレイに表示するためには、表示元となる立体画像から、左目用画像成分と右目用画像成分を取り出し、その後、立体ディスプレイに表示するための形式に変換処理する必要がある。   In order to display such various formats of stereoscopic images on various stereoscopic displays, the left-eye image component and the right-eye image component are extracted from the stereoscopic image that is the display source, and then displayed on the stereoscopic display. It is necessary to convert to the format.

例えば、特開2004−104368に、立体画像の各種フォーマットの変換方法について提案されている。   For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-104368 proposes a conversion method for various formats of stereoscopic images.

しかし、従来の方法では、ユーザーが事前に、変換元の立体画像の立体画像フォーマットを判別し、立体画像の識別情報を付加する必要があった。   However, in the conventional method, it is necessary for the user to determine the stereoscopic image format of the stereoscopic image to be converted in advance and add identification information of the stereoscopic image.

表示する立体画像が大量にあった場合、全ての立体画像に対し、画像一枚ごとに、それらの立体画像がどの立体画像フォーマットか目視で判断し、識別情報を付加することは、非常に手間のかかる作業である。   When there are a large number of stereoscopic images to be displayed, it is very troublesome to visually determine which stereoscopic image format each stereoscopic image has for each of the stereoscopic images and add identification information. It takes a lot of work.

また、立体視の知識の全くないユーザーが、入力画像の種類を正しく判別することは困難である。   In addition, it is difficult for a user who has no knowledge of stereoscopic vision to correctly determine the type of input image.

その上、一般に用いられている2D画像フォーマットに、立体画像の識別情報を格納するフィールドが用意されていないため、立体画像の識別情報を付加する場合には、独自の画像フォーマットを用いる必要があり、既存の2D画像フォーマットと互換性がとれなくなる問題も生じる。   In addition, since a field for storing stereoscopic image identification information is not provided in the commonly used 2D image format, it is necessary to use a unique image format when adding stereoscopic image identification information. Also, there is a problem that compatibility with the existing 2D image format cannot be achieved.

そこで、本発明の目的は、立体画像フォーマットを自動的に判別することができる立体画像フォーマット判別装置を提供することにある。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a stereoscopic image format discrimination device that can automatically discriminate a stereoscopic image format.

本発明による立体画像フォーマット判定装置は、判定対象の画像を所定の分割方式によって2つの画像に分割する画像データ分割部と、上記2つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部と、を有し、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、上記分割方式に基づいて、上記判定対象の画像のフォーマットを判定する。   A stereoscopic image format determination apparatus according to the present invention includes an image data division unit that divides an image to be determined into two images by a predetermined division method, a similarity determination unit that determines the similarity between the two images, When the similarity determination unit determines that the two images are similar, the format of the determination target image is determined based on the division method.

上記画像データ分割部が判定対象の画像を左半分及び右半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は左右合成方式の立体画像データであると判定する。   When the image data dividing unit divides the determination target image into an image composed of a left half and a right half, and the similarity determination unit determines that the two images are similar, the determination target image is It is determined that the stereoscopic image data is a left-right composition method.

上記画像データ分割部が判定対象の画像を上半分及び下半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は上下合成方式の立体画像データであると判定する。   When the image data dividing unit divides the image to be determined into images composed of an upper half and a lower half, and the similarity determining unit determines that the two images are similar, the image to be determined is It is determined that the image is stereoscopic image data of the up-and-down composition method.

上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数フィールド及び偶数フィールドからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像はフィールドシーケンシャル方式の立体画像データであると判定する。   When the image data dividing unit divides the image to be determined into an image having an odd field and an even field, and the similarity determining unit determines that the two images are similar, the image to be determined is It is determined that it is field sequential type stereoscopic image data.

上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数ライン及び偶数ラインからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は縦ストライプ方式の立体画像データであると判定する。   When the image data dividing unit divides the image to be determined into images composed of odd lines and even lines, and the similarity determining unit determines that the two images are similar, the image to be determined is It is determined that the image data is vertical stripe type stereoscopic image data.

本発明によると、立体画像フォーマットを自動的に判別することができる。   According to the present invention, the stereoscopic image format can be automatically determined.

図1〜図4を参照して立体画像フォーマットの例を説明する。図1(a)に示す例では、左目用画像101と右目用画像102を左右に並べて配置し、そのまま1つの合成画像103を生成する。この画像を、以下に、左右合成画像103と称する。左右合成画像103の横方向の寸法は、元の画像101、102の横方向の寸法の2倍になる。   An example of the stereoscopic image format will be described with reference to FIGS. In the example shown in FIG. 1A, the left-eye image 101 and the right-eye image 102 are arranged side by side, and one composite image 103 is generated as it is. Hereinafter, this image is referred to as a left / right composite image 103. The horizontal dimension of the left and right composite image 103 is twice the horizontal dimension of the original images 101 and 102.

図1(b)に示す画像104は、図1(a)の左右合成画像103を横方向に半分に縮小して生成したものである。この画像を、以下に、左右合成縮小画像104と称する。左右合成縮小画像104の横方向の寸法は、図1(a)に示した元の画像101、102の横方向の寸法に等しい。   An image 104 shown in FIG. 1B is generated by reducing the left-right composite image 103 of FIG. 1A in half in the horizontal direction. Hereinafter, this image is referred to as a left / right composite reduced image 104. The horizontal dimension of the left and right composite reduced image 104 is equal to the horizontal dimension of the original images 101 and 102 shown in FIG.

図2(a)に示す例では、左目用画像201と右目用画像202を上下に並べて配置し、そのまま1つの合成画像203を生成する。この画像を、以下に、上下合成画像203と称する。上下合成画像203の縦方向の寸法は、元の画像201、202の縦方向の寸法の2倍になる。   In the example shown in FIG. 2A, the left-eye image 201 and the right-eye image 202 are arranged one above the other and a single composite image 203 is generated as it is. Hereinafter, this image is referred to as an upper / lower composite image 203. The vertical dimension of the upper and lower composite image 203 is twice the vertical dimension of the original images 201 and 202.

図2(b)に示す画像204は、図2(a)の上下合成画像203を縦方向に半分に縮小して生成したものである。この画像を、以下に、上下合成縮小画像204と称する。上下合成縮小画像204の縦方向の寸法は、図2(a)に示した元の画像201、202の縦方向の寸法に等しい。   An image 204 shown in FIG. 2B is generated by reducing the vertical composite image 203 of FIG. 2A in half in the vertical direction. Hereinafter, this image is referred to as an upper / lower composite reduced image 204. The vertical dimension of the vertically combined reduced image 204 is equal to the vertical dimension of the original images 201 and 202 shown in FIG.

図3は、フィールドシーケンシャル画像を示す。図3(a)に示すように、フィールドシーケンシャル画像の奇数フィールド301の集合によって左目用画像が生成され、偶数フィールド302の集合によって右目画像が生成される。従って、図3(b)に示すように、1つのフィールドシーケンシャル画像303は、左目用画像と右目画像を含む。   FIG. 3 shows a field sequential image. As shown in FIG. 3A, a left-eye image is generated by a set of odd fields 301 of a field sequential image, and a right-eye image is generated by a set of even fields 302. Therefore, as shown in FIG. 3B, one field sequential image 303 includes a left-eye image and a right-eye image.

図4は、縦ストライプ画像を示す。図4(a)に示すように、縦ストライプ画像の奇数ライン401の集合によって左目用画像が生成され、偶数ライン402の集合によって右目画像が生成される。従って、図4(b)に示すように、1つの縦ストライプ画像403は、左目用画像と右目画像を含む。   FIG. 4 shows a vertical stripe image. As shown in FIG. 4A, a left-eye image is generated by a set of odd lines 401 in a vertical stripe image, and a right-eye image is generated by a set of even lines 402. Accordingly, as shown in FIG. 4B, one vertical stripe image 403 includes a left-eye image and a right-eye image.

図5を参照して本発明による立体画像フォーマット判定装置の構成を説明する。本例の立体画像フォーマット判定装置は、ハードディスクやネットワーク等から立体画像データを入力する画像データ入力部501、入力した画像データを2つの画像に分割する画像データ分割部502、画像データ分割部によって2つに分割された画像データの特徴量をそれぞれ算出する特徴量計算部503、2つの特徴量から2つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部504、及び、画像が縮小されているかどうかを判定する縮小判定部505を有する。   With reference to FIG. 5, the structure of the stereoscopic image format determination apparatus according to the present invention will be described. The stereoscopic image format determination apparatus of this example includes an image data input unit 501 that inputs stereoscopic image data from a hard disk, a network, and the like, an image data dividing unit 502 that divides the input image data into two images, and an image data dividing unit. A feature amount calculation unit 503 that calculates the feature amounts of the image data divided into two, a similarity determination unit 504 that determines the similarity between two images from the two feature amounts, and whether the image is reduced It has a reduction determination unit 505 for determining whether or not.

図6を参照して、本発明による立体画像フォーマット判定装置における処理の流れを説明する。ステップS1では、入力した立体画像データが、図1(a)に示した左右合成画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部502は、入力した立体画像データを左半分と右半分の2つに分割する。次に、特徴量計算部503は、分割された2つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部504は、特徴量に基づいて類似度を計算し、2つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるが、基本的には、類似している。従って、分割された2つの画像が類似していれば、入力した立体画像データは図1(a)に示した左右合成画像であると判定する。   With reference to FIG. 6, the flow of processing in the stereoscopic image format determination apparatus according to the present invention will be described. In step S1, it is determined whether or not the input stereoscopic image data is the left-right composite image shown in FIG. First, the image data dividing unit 502 divides the input stereoscopic image data into two parts, a left half and a right half. Next, the feature amount calculation unit 503 calculates the feature amounts of the two divided image data. The similarity determination unit 504 calculates the similarity based on the feature amount and determines whether the two images are similar. There is a difference in the amount of information corresponding to parallax between the left-eye image and the right-eye image, but they are basically similar. Therefore, if the two divided images are similar, it is determined that the input stereoscopic image data is the left-right composite image shown in FIG.

ステップS1で、入力した立体画像データが左右合成画像であると判定された場合、ステップS2で、縮小判定部505は、左右合成画像が、図1(b)に示した左右合成縮小画像であるか否かを判定する。縮小判定部505における処理は後に説明する。   If it is determined in step S1 that the input stereoscopic image data is a left-right composite image, in step S2, the reduction determination unit 505 determines that the left-right composite image is the left-right composite reduced image shown in FIG. It is determined whether or not. The processing in the reduction determination unit 505 will be described later.

ステップS1で、入力した立体画像データが左右合成画像でないと判定された場合、ステップS3に進む。   If it is determined in step S1 that the input stereoscopic image data is not a left-right composite image, the process proceeds to step S3.

ステップS3では、入力した立体画像データが、図2(a)に示した上下合成画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部502は、入力した立体画像データを上半分と下半分の2つに分割する。次に、特徴量計算部503は、分割された2つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部504は、特徴量に基づいて類似度を計算し、2つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるが、基本的には、類似している。従って、分割された2つの画像が類似していれば、入力した立体画像データが、図2(a)に示した上下合成画像であると判定する。   In step S3, it is determined whether or not the input stereoscopic image data is the upper and lower composite image shown in FIG. First, the image data dividing unit 502 divides the input stereoscopic image data into two parts, an upper half and a lower half. Next, the feature amount calculation unit 503 calculates the feature amounts of the two divided image data. The similarity determination unit 504 calculates the similarity based on the feature amount and determines whether the two images are similar. There is a difference in the amount of information corresponding to parallax between the left-eye image and the right-eye image, but they are basically similar. Accordingly, if the two divided images are similar, it is determined that the input stereoscopic image data is the upper and lower composite image shown in FIG.

ステップS3で、入力した立体画像データが上下合成画像であると判定された場合、ステップS4で、縮小判定部505は、上下合成画像が、図2(b)に示した上下合成縮小画像であるか否かを判定する。縮小判定部505における処理は後に説明する。   When it is determined in step S3 that the input stereoscopic image data is an upper / lower composite image, in step S4, the reduction determination unit 505 determines that the upper / lower composite image is the upper / lower composite reduced image shown in FIG. It is determined whether or not. The processing in the reduction determination unit 505 will be described later.

ステップS3で、入力した立体画像データが上下合成画像でないと判定された場合、ステップS5に進む。   If it is determined in step S3 that the input stereoscopic image data is not a vertically synthesized image, the process proceeds to step S5.

ステップS5では、入力した立体画像データが、図3に示したフィールドシーケンシャル画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部502は、入力した立体画像データを奇数フィールドの画像と偶数フィールドの画像に分割する。次に、特徴量計算部503は、分割された2つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部504は、特徴量に基づいて類似度を計算し、2つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるため、分割された2つの画像が類似していなければ、入力した立体画像データが、図3に示したフィールドシーケンシャル画像であると判定する。分割された2つの画像が類似していれば、入力した立体画像データが、図3に示したフィールドシーケンシャル画像でないと判定する。この場合、ステップS6に進む。   In step S5, it is determined whether or not the input stereoscopic image data is the field sequential image shown in FIG. First, the image data dividing unit 502 divides the input stereoscopic image data into an odd field image and an even field image. Next, the feature amount calculation unit 503 calculates the feature amounts of the two divided image data. The similarity determination unit 504 calculates the similarity based on the feature amount and determines whether the two images are similar. Since there is a difference in information amount corresponding to parallax between the left-eye image and the right-eye image, if the two divided images are not similar, the input stereoscopic image data is the field shown in FIG. It is determined that the image is a sequential image. If the two divided images are similar, it is determined that the input stereoscopic image data is not the field sequential image shown in FIG. In this case, the process proceeds to step S6.

ここで、左目用画像と右目用画像が類似していればフィールドシーケンシャル画像であると判定すると、2D画像もフィールドシーケンシャル画像であると判定されてしまうため、ステップS5では、ステップS1やステップS3とは逆に、左目用画像と右目用画像が類似していなことで、フィールドシーケンシャル画像と判定する。   Here, if the image for the left eye and the image for the right eye are similar, if it is determined that the image is a field sequential image, the 2D image is also determined to be a field sequential image. Therefore, in step S5, steps S1 and S3 are performed. On the contrary, since the left-eye image and the right-eye image are not similar, it is determined as a field sequential image.

ステップS6では、入力した立体画像データが、図4に示した縦ストライプ画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部502は、入力した立体画像データを奇数ラインの画像と偶数ラインの画像に分割する。次に、特徴量計算部503は、分割された2つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部504は、特徴量に基づいて類似度を計算し、2つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるため、分割された2つの画像が類似していなければ、入力した立体画像データが、図4に示した縦ストライプ画像であると判定する。分割された2つの画像が類似していれば、入力した立体画像データが、図4に示した縦ストライプ画像でないと判定する。   In step S6, it is determined whether or not the input stereoscopic image data is the vertical stripe image shown in FIG. First, the image data dividing unit 502 divides the input stereoscopic image data into an odd line image and an even line image. Next, the feature amount calculation unit 503 calculates the feature amounts of the two divided image data. The similarity determination unit 504 calculates the similarity based on the feature amount and determines whether the two images are similar. Since there is a difference in information amount corresponding to the parallax between the left-eye image and the right-eye image, if the two divided images are not similar, the input stereoscopic image data is displayed in the vertical direction shown in FIG. It is determined that the image is a stripe image. If the two divided images are similar, it is determined that the input stereoscopic image data is not the vertical stripe image shown in FIG.

ここで、左目用画像と右目用画像が類似していれば縦ストライプ画像であると判定すると判定すると、2D画像も縦ストライプ画像であると判定されてしまうため、ステップS6では、ステップS1やステップS3とは逆に、左目用画像と右目用画像が類似していなことで、縦ストライプ画像と判定する。   Here, if it is determined that the image for the left eye is similar to the image for the right eye and it is determined that the image is a vertical stripe image, the 2D image is also determined to be a vertical stripe image. Contrary to S3, the image for the left eye and the image for the right eye are not similar, so that it is determined as a vertical stripe image.

ステップS6にて、縦ストライプ画像でないと判定された場合には、入力された画像の立体画像フォーマットは不明となる。一般的に複数の立体画像データがある場合、それらは全て同じ立体画像フォーマットである可能性が高い。従って、立体画像フォーマットが不明であると判定された場合、直前に判定した立体画像フォーマットと同一であると判定してもよい。又は、2D画像であると判定してもよい。   If it is determined in step S6 that the image is not a vertical stripe image, the stereoscopic image format of the input image is unknown. In general, when there are a plurality of stereoscopic image data, it is highly likely that they are all in the same stereoscopic image format. Therefore, when it is determined that the stereoscopic image format is unknown, it may be determined that it is the same as the stereoscopic image format determined immediately before. Or you may determine with it being a 2D image.

本例では、入力した立体画像データが、図1(a)の左右合成画像、図1(b)の左右合成縮小画像、図2(a)の上下合成画像、図2(b)の上下合成縮小画像、図3のフィールドシーケンシャル画像、及び、図4の縦ストライプ画像のいずれかであることを判定することができるが、ステップS6の下に、更に、他の立体画像フォーマットを判定するステップを接続することにより、他の立体画像フォーマットを判定することができる。   In this example, the input stereoscopic image data is the left-right composite image in FIG. 1A, the left-right composite reduced image in FIG. 1B, the top-bottom composite image in FIG. 2A, and the top-bottom composite in FIG. Although it can be determined that the image is any one of the reduced image, the field sequential image in FIG. 3 and the vertical stripe image in FIG. 4, a step of determining another stereoscopic image format is further performed under step S6. By connecting, another stereoscopic image format can be determined.

例えば、左右画像が斜めに配置されている立体画像フォーマット等も同様に判定可能であり、判定する立体画像フォーマットの種類を増やすことは容易である。   For example, a stereoscopic image format in which left and right images are arranged obliquely can be determined in the same manner, and it is easy to increase the types of stereoscopic image formats to be determined.

図6の立体画像フォーマット判定装置における処理は、コンピュータに実行させることができる。本発明は、図6の処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータに読み込み可能なプログラムとして構成されてよい。   The processing in the stereoscopic image format determination apparatus in FIG. 6 can be executed by a computer. The present invention may be configured as a computer-readable program for causing a computer to execute the processing of FIG.

図7を参照して、特徴量計算部503の動作を説明する。特徴量計算部503は、画像データ分割部502によって分割された2つの画像データの特徴ベクトル(FV)を特徴量として、それぞれ算出する。図7(a)に示すように、画像データ中の1画素P(x,y)は、RGBの色情報を持ったサブピクセルからなる。従って、1画素P(x,y)の各サブピクセルの色情報を、R(x,y),G(x,y),B(x,y)とする。   With reference to FIG. 7, the operation of the feature amount calculation unit 503 will be described. The feature amount calculation unit 503 calculates the feature vectors (FV) of the two image data divided by the image data division unit 502 as feature amounts, respectively. As shown in FIG. 7A, one pixel P (x, y) in the image data is composed of sub-pixels having RGB color information. Accordingly, the color information of each sub-pixel of one pixel P (x, y) is R (x, y), G (x, y), and B (x, y).

次に、図7(b)に示すように、画像を縦横それぞれ3等分することで、画像全体を9個のエリアに分割する。9個のエリアに、左上から右下にかけて、横方向に順に番号Ai(i=1〜9)を付する。そして、各エリアAi(i=1〜9)ごとに色平均R_i,G_i,B_iを算出する。各エリアAiごとの色平均から、特徴量として、27次元の特徴ベクトルFV=(R_1,G_1,B_1,R_2,G_2,B_3,…,R_9,G_9,B_9)を決定する。   Next, as shown in FIG. 7B, the entire image is divided into nine areas by dividing the image vertically and horizontally into three equal parts. Numbers Ai (i = 1 to 9) are assigned to the nine areas sequentially from the upper left to the lower right in the horizontal direction. Then, color averages R_i, G_i, and B_i are calculated for each area Ai (i = 1 to 9). From the color average for each area Ai, a 27-dimensional feature vector FV = (R_1, G_1, B_1, R_2, G_2, B_3,..., R_9, G_9, B_9) is determined.

次に、類似度判定部504の動作を説明する。類似度判定部504は、一方の画像データの特徴ベクトルFV_lと他方の画像データの特徴ベクトルFV_rを正規化し、その内積を類似度simとする。類似度simは次の式によって表される。   Next, the operation of the similarity determination unit 504 will be described. The similarity determination unit 504 normalizes the feature vector FV_l of one image data and the feature vector FV_r of the other image data, and sets the inner product as the similarity sim. The similarity sim is expressed by the following equation.

Figure 2006332985
Figure 2006332985

類似度simは0から1の間の値をとり(0≦sim≦1)、類似度simが1に近いほど、2つの画像が類似していることを示し、類似度が1(sim=1)であれば、2つの画像は完全に一致していることを意味する。上述のように、左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるが、基本的には、類似している。類似度判定部504は、類似度simが所定の値以上であれば、2つの画像は類似していると判断する。   The similarity sim takes a value between 0 and 1 (0 ≦ sim ≦ 1). The closer the similarity sim is to 1, the more similar the two images are, and the similarity is 1 (sim = 1) ) Means that the two images are completely coincident. As described above, there is a difference in information amount corresponding to parallax between the left-eye image and the right-eye image, but they are basically similar. The similarity determination unit 504 determines that the two images are similar if the similarity sim is equal to or greater than a predetermined value.

ここで、所定の値は統計的に定める。本発明では、2つの画像の類似度を判定するための、特徴ベクトルの内積を計算したが、2つの画像の類似度を判定することができるなら、他の方法を使用してもよい。   Here, the predetermined value is statistically determined. In the present invention, the inner product of the feature vectors for determining the similarity between two images is calculated, but other methods may be used as long as the similarity between two images can be determined.

ここで、ステップS6の縦ストライプ画像であるか否かの判定処理について更に説明する。上述のように、画像データ分割部502は、入力した立体画像データを奇数ラインの画像と偶数ラインの画像に分割する。図7(a)に示すように、1画素は横方向に並んだRGBのサブピクセルからなる。従って、奇数ラインスと偶数ラインは、それぞれ1画素(1ドット)の幅であってもよいが、1サブピクセルの幅でもよい。この場合、入力画像データを、RGBのサブピクセル毎に奇数ラインスと偶数ラインに分割し、RGBのサブピクセル毎に、奇数ラインの画像と偶数ラインの画像を生成する。また、RGBのサブピクセル毎に、奇数ラインの画像と偶数ラインの画像が互いに類似しているか否かを判定する。   Here, the process of determining whether or not the image is a vertical stripe image in step S6 will be further described. As described above, the image data dividing unit 502 divides the input stereoscopic image data into an odd line image and an even line image. As shown in FIG. 7A, one pixel is composed of RGB sub-pixels arranged in the horizontal direction. Accordingly, the odd lines and the even lines may each be one pixel (one dot) wide, but may be one subpixel wide. In this case, the input image data is divided into odd lines and even lines for each RGB subpixel, and an odd line image and an even line image are generated for each RGB subpixel. Further, for each RGB sub-pixel, it is determined whether the odd-numbered line image and the even-numbered line image are similar to each other.

次に、図8及び図9を参照して縮小判定部505の動作を説明する。先ず、図8を参照して、図6のステップS2における、入力画像データが左右合成縮小画像であるか否かを判定する処理を説明する。ここでは、判定対象の画像のアスペクト比が所定の閾値より小さい場合に、左右合成縮小画像であると判定する。   Next, the operation of the reduction determination unit 505 will be described with reference to FIGS. First, with reference to FIG. 8, the process for determining whether or not the input image data is a left-right composite reduced image in step S2 of FIG. 6 will be described. Here, when the aspect ratio of the determination target image is smaller than a predetermined threshold, it is determined that the image is a left-right combined reduced image.

一般に画像のアスペクト比(横:縦、又は、横/縦)は、テレビのスタンダード画像では4:3、ハイビジョン画像では16:9であり、35mmフィルムでは3:2である。図8は、ハイビジョン画像(16:9)から生成したハイビジョン左右合成画像103H、スタンダード画像(4:3)から生成したスタンダード左右合成画像103S、ハイビジョン左右合成画像103Hを縮小して生成したハイビジョン左右合成縮小画像104H、スタンダード左右合成画像103Sを縮小して生成したスタンダード左右合成縮小画像104Sを示す。   In general, the aspect ratio (horizontal: vertical or horizontal / vertical) of an image is 4: 3 for a standard television image, 16: 9 for a high-definition image, and 3: 2 for a 35 mm film. FIG. 8 shows a high-definition left-right composite image 103H generated from a high-definition left-right composite image 103H, a standard left-right composite image 103S generated from a standard image (4: 3), and a high-definition left-right composite image 103H. A standard left-right composite reduced image 104S generated by reducing the reduced image 104H and the standard left-right composite image 103S is shown.

判定対象の画像が、左右合成画像103S、103Hであるか又は左右合成縮小画像104H、104Sであるかを判定する閾値として、判定する画像集団の最も横長の画像のアスペクト比以上且つ最も縦長の画像の2倍のアスペクト比未満の値を設定する。図8の例では、ハイビジョン画像のアスペクト比16:9以上且つスタンダード左右合成画像103Sのアスペクト比8:3未満の値を設定する。   As a threshold for determining whether the determination target image is the left / right composite image 103S, 103H or the left / right composite reduced image 104H, 104S, the image having the aspect ratio of the most horizontally long image of the image group to be determined and the most vertically long image A value less than twice the aspect ratio is set. In the example of FIG. 8, the aspect ratio of the high-definition image is set to 16: 9 or more and the aspect ratio of the standard left / right composite image 103S is set to less than 8: 3.

例えば、閾値として、アスペクト比16:9を設定する。アスペクト比16:9より大きい画像は、縮小しない合成画像であると判定し、アスペクト比16:9より小さい画像は、縮小した合成画像であると判定する。   For example, an aspect ratio of 16: 9 is set as the threshold value. An image having an aspect ratio larger than 16: 9 is determined to be a combined image that is not reduced, and an image having an aspect ratio smaller than 16: 9 is determined to be a reduced combined image.

次に、図9を参照して、図6のステップS4における、入力画像データが上下合成縮小画像であるか否かを判定する処理を説明する。ここでは、判定対象の画像のアスペクト比が所定の閾値より大きい場合に、上下合成縮小画像であると判定する。図9は、ハイビジョン画像(16:9)から生成したハイビジョン上下合成画像203H、スタンダード画像(4:3)から生成したスタンダード上下合成画像203S、ハイビジョン上下合成画像203Hを縮小して生成したハイビジョン上下合成縮小画像204H、スタンダード上下合成画像203Sを縮小して生成したスタンダード上下合成縮小画像204Sを示す。   Next, with reference to FIG. 9, the process for determining whether or not the input image data is a vertically synthesized reduced image in step S4 of FIG. 6 will be described. Here, when the aspect ratio of the determination target image is larger than a predetermined threshold, it is determined that the image is a vertically combined reduced image. FIG. 9 shows a high-definition vertical composite image 203H generated from a high-definition image (16: 9), a standard vertical composite image 203S generated from a standard image (4: 3), and a high-definition vertical composite image 203H. A standard vertical composite reduced image 204S generated by reducing the reduced image 204H and the standard vertical composite image 203S is shown.

判定対象の画像が、上下合成画像203S、203Hであるか又は上下合成縮小画像204H、204Sであるかを判定する閾値として、判定する画像集団の最も縦長の画像のアスペクト比以上且つ最も横長の画像の2倍のアスペクト比未満の値を設定する。図9の例では、スタンダード画像のアスペクト比4:3以上且つハイビジョン上下合成画像203Hのアスペクト比16:18未満の値を設定する。   As a threshold for determining whether the determination target image is the upper / lower composite image 203S, 203H or the upper / lower composite reduced image 204H, 204S, the image having the aspect ratio of the most vertically long image of the image group to be determined and the most horizontally long image A value less than twice the aspect ratio is set. In the example of FIG. 9, the aspect ratio of the standard image is set to 4: 3 or more and the aspect ratio of the high-definition upper / lower composite image 203H is set to less than 16:18.

例えば、閾値として、アスペクト比4:3を設定する。アスペクト比4:3より大きい画像は、縮小した合成画像であると判定し、アスペクト比4:3より小さい画像は、縮小しない合成画像であると判定する。   For example, an aspect ratio of 4: 3 is set as the threshold value. An image with an aspect ratio greater than 4: 3 is determined to be a reduced composite image, and an image with an aspect ratio less than 4: 3 is determined to be a non-reduced composite image.

本実施例では、判定する画像として、一般に使われている、4:3、16:9、3:2のアスペクト比を持つ画像を仮定したが、判定する画像のアスペクト比によって、縮小されているかどうかを判定する閾値は、変更する必要がある。   In this embodiment, an image having an aspect ratio of 4: 3, 16: 9, or 3: 2 that is generally used is assumed as an image to be determined. However, the image is reduced depending on the aspect ratio of the image to be determined. It is necessary to change the threshold for determining whether or not.

以上、本発明の例を説明したが、本発明は上述の例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲にて様々な変更が可能であることは当業者に理解されよう。   The example of the present invention has been described above, but the present invention is not limited to the above-described example, and various modifications can be made by those skilled in the art within the scope of the invention described in the claims. It will be understood.

本発明の立体画像フォーマット判定装置を用いて、例えば、立体画像を集めたウェブサイトを、異なる立体ディスプレイで立体表示可能な、ウェブブラウザーを作成することができる。ウェブサイト中にある、立体画像データのフォーマットを解析し、表示する立体ディスプレイに合わせて、立体画像を変換することで実装できる。   Using the stereoscopic image format determination device of the present invention, for example, a web browser capable of stereoscopically displaying a website in which stereoscopic images are collected on different stereoscopic displays can be created. It can be implemented by analyzing the format of the stereoscopic image data in the website and converting the stereoscopic image in accordance with the stereoscopic display to be displayed.

左右合成画像及び左右合成縮小画像を説明する図である。It is a figure explaining the left-right synthesized image and the left-right synthesized reduced image. 上下合成画像及び上下合成縮小画像を説明する図である。It is a figure explaining an up-and-down synthesized image and an up-and-down synthesized reduced image. フィールドシーケンシャル画像を説明する図である。It is a figure explaining a field sequential image. 縦ストライプ画像を説明する図である。It is a figure explaining a vertical stripe image. 本発明の立体画像フォーマット判定装置のシステム構成図である。It is a system configuration | structure figure of the stereo image format determination apparatus of this invention. 本発明の立体画像フォーマット判定装置の処理の流れを示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the flow of a process of the stereo image format determination apparatus of this invention. 本発明の画像特徴量を説明する図である。It is a figure explaining the image feature-value of this invention. 左右合成画像のアスペクト比を説明する図である。It is a figure explaining the aspect-ratio of a right-and-left composite image. 上下合成画像のアスペクト比を説明する図である。It is a figure explaining the aspect ratio of an up-and-down synthetic image.

符号の説明Explanation of symbols

501…画像データ入力部、502…画像データ分割部、503…特徴量計算部、504…類似度判定部、505…縮小判定部 501... Image data input unit, 502... Image data division unit, 503... Feature amount calculation unit, 504 .. similarity determination unit, 505.

Claims (12)

判定対象の画像を所定の分割方式によって2つの画像に分割する画像データ分割部と、上記2つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部と、を有し、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、上記分割方式に基づいて、上記判定対象の画像のフォーマットを判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   An image data dividing unit that divides the image to be determined into two images by a predetermined dividing method; and a similarity determining unit that determines the similarity between the two images. The similarity determining unit A stereoscopic image format determination device, wherein when it is determined that the two images are similar, the format of the determination target image is determined based on the division method. 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を左半分及び右半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は左右合成方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 1, wherein the image data dividing unit divides the image to be determined into an image composed of a left half and a right half, and the similarity determination unit is similar to the two images. A stereoscopic image format determination apparatus, wherein the determination target image is determined to be stereoscopic image data of a left-right synthesis method. 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を上半分及び下半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は上下合成方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 1, wherein the image data dividing unit divides the image to be determined into an image composed of an upper half and a lower half, and the similarity determination unit is similar to the two images. A stereoscopic image format determining apparatus that determines that the determination target image is stereoscopic image data of an up-and-down composition method. 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数フィールド及び偶数フィールドからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像はフィールドシーケンシャル方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   2. The stereoscopic image format determination device according to claim 1, wherein the image data dividing unit divides the image to be determined into an image composed of an odd field and an even field, and the similarity determination unit is similar to the two images. A stereoscopic image format determining apparatus that determines that the determination target image is stereoscopic image data of a field sequential method. 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数ライン及び偶数ラインからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記2つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は縦ストライプ方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 1, wherein the image data dividing unit divides the image to be determined into an image composed of odd lines and even lines, and the similarity determination unit is similar to the two images. A stereoscopic image format determination apparatus, wherein the determination target image is determined to be vertical stripe type stereoscopic image data. 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記判定対象の画像が縮小されているかどうかを判定する縮小判定部が設けられ、該縮小判定部は、判定対象の画像が左右合成方式の立体画像データと判定されたとき、横方向に縮小されているか否かを判定し、判定対象の画像が上下合成方式の立体画像データであると判定されたとき、縦方向に縮小されているか否かを判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 1, further comprising a reduction determination unit that determines whether or not the image to be determined is reduced, and the reduction determination unit is a stereoscopic image in which the determination target image is a left-right composite method. When it is determined as data, it is determined whether or not the image is reduced in the horizontal direction. When it is determined that the determination target image is stereoscopic image data of the up-and-down composition method, it is determined whether or not the image is reduced in the vertical direction. A stereoscopic image format determination apparatus characterized by determining. 請求項6記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記縮小判定部は、上記判定対象の画像のアスペクト比が横方向の縮小判定用閾値より小さいとき、判定対象の画像は横方向に縮小されていると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   7. The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 6, wherein the reduction determination unit reduces the determination target image in the horizontal direction when an aspect ratio of the determination target image is smaller than a horizontal reduction determination threshold. A stereoscopic image format determination device characterized in that determination is made as follows. 請求項7記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記横方向の縮小判定用閾値は、判定対象の画像のうち最も横長の画像のアスペクト比以上且つ最も縦長の画像の2倍のアスペクト比未満の値であることを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   8. The stereoscopic image format determination device according to claim 7, wherein the threshold value for determination of reduction in the horizontal direction is a value that is greater than or equal to the aspect ratio of the most horizontally long image and less than twice the aspect ratio of the most vertically long image among the determination target images. A stereoscopic image format determination device characterized by 請求項6記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記縮小判定部は、上記判定対象の画像のアスペクト比が縦方向の縮小判定用閾値より大きいとき、判定対象の画像は縦方向に縮小されていると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 6, wherein the reduction determination unit reduces the determination target image in the vertical direction when an aspect ratio of the determination target image is larger than a vertical reduction determination threshold. A stereoscopic image format determination device characterized in that determination is made as follows. 請求項9記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記縦方向の縮小判定用閾値は、判定対象の画像のうち最も縦長の画像のアスペクト比以上且つ最も横長の画像の2倍のアスペクト比未満の値であることを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   10. The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 9, wherein the threshold value for vertical reduction determination is a value that is not less than the aspect ratio of the most vertically long image and less than twice the aspect ratio of the most horizontally long image among the determination target images. A stereoscopic image format determination device characterized by 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部によって2つに分割された画像データの特徴量をそれぞれ算出する特徴量計算部が設けられ、上記類似度判定部は該特徴量に基づいて上記2つの画像の間の類似度を判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   2. The stereoscopic image format determination apparatus according to claim 1, further comprising a feature amount calculation unit that respectively calculates a feature amount of the image data divided into two by the image data division unit, and the similarity determination unit includes the feature amount And determining a similarity between the two images based on the three-dimensional image format determination apparatus. 請求項1記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記特徴量は、画像の特徴ベクトルであり、上記類似度は2つの画像の特徴ベクトルの内積であることを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。   2. The stereoscopic image format determining apparatus according to claim 1, wherein the feature amount is a feature vector of an image, and the similarity is an inner product of feature vectors of two images.
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