JP2000182065A - 動画像リアルタイム変換方法、キ―フレ―ム選択方法、及び動画像変換システム - Google Patents
動画像リアルタイム変換方法、キ―フレ―ム選択方法、及び動画像変換システムInfo
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Abstract
イムで変換する方法を提供する。 【解決手段】 この方法は、動画像を複数のフレームに
デジタル化するステップ(12)と、主要点から成る、
フレームの重要部分を選択するステップ(14)と、主
要点に関する変化をリアルタイムで計算することによ
り、重要部分の大域動作を識別するステップ(16、1
8)と、大域動作を含むフレームから、動画像を表す1
組の静的フレームから成るキーフレームを選択するステ
ップ(20)とから成る。
Description
amic video data)を、動画像内の選択された重要な情報
から成る、静的フレームの表現コンパイルに変換するこ
とに関する。このようなコンパイルは、消費するメモリ
スペースがより少なくて済むだけでなく、好都合なイン
デックスを動画像に付与することもできる。より具体的
には、本発明は、データ処理を動画像のかなり主要な点
のみに限定することにより、大域動作を含む動画像の一
部分から、静的キーフレームをリアルタイムで選択する
ことに関する。
のへ変換するには、動的媒体(動画像、アニメーショ
ン)を、動的媒体内の選択された重要な情報を含む多数
の静止画像で表す。例えば、単なるパン又はズームシー
ケンス(即ち、大域動作)から成る動画像の場合には、
パン又はズームの開始、中間、及び終了フレームを含む
のが効率的な表現である。会社により製造されるいろい
ろな製品のショートクリップから成る商用の動画像の場
合には、動画像に示されている各製品から1つの画像を
含むのが効率的な表現である。オペレータが動画像全体
を見れば、これらの画像を見出すことは容易であるが、
このような編集精製は非常に時間がかかる。従って、動
的媒体情報をリアルタイムで分析して、動的媒体を表し
ているキーフレームを適切に選択することのできる方法
及びシステムが、かなり必要とされている。
むシーンから、複数のキーフレームをリアルタイムで選
択する、改良された方法に特に適用することができる。
は、フレーム間における大域動作の概算である。時間領
域大域動作概算方法は、特徴対応方法、オプティカルフ
ロー方法、及び直接的方法の3つのグループに分類する
ことができる。特徴対応方法は、2つ又は3つのフレー
ム間において多数の点を対応させる必要があり、これ
は、アプリオリとして知られる又は概算される。動作パ
ラメータは、これらの対応から計算される。その他の2
つの方法は、異なる特徴点を決定する必要はないが、そ
の代わりに、2つの対応するビュー間においてオプティ
カルフロー制約(optical flow constraint)を用いる。
オプティカルフロー方法は、2つのステップ、つまり、
オプティカルフローフィールドを概算するステップと、
この概算されたオプティカルフローを用いて動作パラメ
ータを再生するステップとから成る。一方、直接的方法
は、時空画像輝度勾配のみを用いて動作を概算する。こ
れらのカテゴリーのそれぞれに関して、多くの動作概算
器が文献に提案されてきたが、これらの方法は全て何ら
かの欠点があり、専らオフラインで計算するように設計
されている。
る特定の値を識別するのに必要とされるデータの量によ
り、上述した従来技術の方法はいずれも、リアルタイム
で動作を概算し、動画像を表す静的キーフレームを判断
することができない。従って、リアルタイムで計算を行
って、遅れるオフライン計算という欠点を回避できるよ
うに、必要な計算を減らすことのできる方法もまた必要
とされている。
題及びその他の問題を克服する新しい改良された方法及
びシステムを意図し、動画像における大域動作を識別す
る新しい方法を提供する。この方法において、動画像の
大域動作部分を表す複数の静的キーフレームを生成する
ための基本的な計算は、リアルタイムで行うことができ
る。
を、動画像の大域動作部分を表す1組の静的キーフレー
ムに、リアルタイムで変換する方法が提供される。この
方法は、動画像を時間的に連続する静止画像フレームに
デジタル化するステップと、主要点から成るフレームの
重要部分を指定するステップと、主要点に関する変化を
リアルタイムで計算して、主要点の動作軌道をトラッキ
ングすることにより、大域動作を識別するステップと、
大域動作を含むフレームから、動画像を表す1組の静的
フレームから成るキーフレームを選択するステップとか
ら成る。この重要部分は、高勾配領域を含む動画像内の
画像フレームの部分又はエッジから成るのが好ましい。
計算処理が行われる主要点は、フレームを分散格子で仕
切り、各格子セルから主要点を1つだけ選択することに
より、さらに減らされる。従って、最小化された主要
点、即ち減らされた数のピクセルにおける差を計算する
だけで、計算時間を最小化し、動画像を1組の静的フレ
ームにリアルタイムで迅速に処理することができる。
決定された時間における動作軌道に沿った主要点の一定
輝度を概算して、大域動作を識別する。この概算は、動
作軌道を、選択されたオプティカルフロー式からの複数
のアフィンパラメータで表すことにより、行われる。こ
のアフィンパラメータにおける変化は、予め選択された
しきい値と比較されて、大域動作が生じているかいない
かが判断される。大域動作が検出される場合には、大域
動作時間中に、予め決定された割合でフレームを捕らえ
ることにより、キーフレームが選択される。
数のキーフレームを選択する方法であって、前記複数の
キーフレームは動画像を表す一連の複数の静止画像から
成っており、この方法は、動画像を表す1つのデータス
トリームを、処理デバイスで受信するステップと、前記
データストリームを、各々動画像に対応する複数のピク
セルから成る一連の複数のフレームにセグメント化する
ステップと、画像の重要な特徴と関連するフレームか
ら、一定のピクセルを選択するステップと、前記一定の
ピクセルを選択された時間にわたり比較して、前記重要
な特徴の大域動作を識別するステップと、前記大域動作
中に、前記連続フレームからキーフレームを選択するス
テップとを含む。
キーフレームのコンパイルから成る表現に変換するシス
テムであって、動画像を、各々複数のピクセルから成る
複数の静的フレームにセグメント化する手段と、高勾配
位置におけるピクセルを識別する複数の手段を含み、前
記複数のピクセルから重要な主要ピクセルを選択する手
段と、前記重要な主要ピクセルから、1組の連続静的フ
レームが大域動作をイメージングしているかどうかを決
定する手段と、前記大域動作をイメージングしている静
的フレームから、静的キーフレームを選択する手段とを
備える。
利点は、動画像データのストリームを受信すると同時に
主要点のピクセル値を比較して、キーフレームをリアル
タイムで選択することができる点である。
は、主要点を予め選択された重要な領域、即ち、例えば
黒から白への変わり目のような、高勾配を有しエッジ部
分を示す領域に限定することにより、フレームにおいて
得られる全てのピクセルから主要点を選択して、リアル
タイムでの計算を容易にする方法である。フレームを格
子に分割し、各格子セルに対して主要点を1つだけ選択
することにより、主要点はさらに限定される。誤差を概
算する従来の処理オペレータで、主要点の値における変
化を判断することにより、フレーム全体にわたって分散
された主要点を観察し、大域動作を識別することができ
る。
プ、並びにアレンジした部分及びステップにおいて、物
理的形式を取り得る。本発明の好適な実施の形態及び別
の実施の形態について、本明細書中に詳細に説明し、本
発明の一部を形成する添付した図面に示す。
は、本発明の好適な実施の形態を例示する目的で示され
ているにすぎず、本発明を限定する目的で示されている
のではない。本発明は、動画像のより小さな静的表現、
即ちドキュメントコンパイルを生成する方法及びシステ
ムに関する。このようなコンパイルは、メモリスペース
の消費、並びに処理における容易性及び利便性に関して
大きな利点を有し、また、好都合なインデックスをオリ
ジナル動画像データベースに付与することもできる。本
発明は特に、動画像の特定の部分、即ち、一般的に動画
像の、例えばパノラマ式走査、ズーミング、又はトラッ
キングというような大域動作を含む部分に対する、静的
フレームコンパイルを生成することに関する。上述した
ように、時間と共に変化して大域動作を含むピクセルデ
ータは、全てのピクセルデータにおける変化を測定しよ
うとすることが実現不可能になるほど大量のデータから
成り得る。しかし、本発明は、動画像全体から比較的少
数の選択されたキーフレームのみを選んで、必要とされ
る完全な大域動作の適切な表現をもたらす場合には、大
域動作全体の十分な静的表現を得るのに、このような変
化の全てが必要なわけではない、ということを利用す
る。
つ別の重要な態様は、選択されたキーフレームを識別す
る処理がリアルタイムで、即ち、オリジナル動画像デー
タ自体を得るのと本質的に同時に行われるということで
ある。これにより、従来技術のシステムで行われていた
ような、大量の動画像データを得て格納し、このデータ
をオフラインで長時間にわたって処理して、キーフレー
ムを識別するという、周知である従来の問題が克服され
る。
のフローチャートが示されている。この方法では第1の
ステップにおいて、動画像を受信し(10)、この動画
像を時間的に連続する複数の静止画像フレームにデジタ
ル化することにより、動画像ストリームを異なるセグメ
ントに分割する(12)。各画像フレームは、シーン内
容に対応する関連したピクセル信号レベルを有する、多
数のデジタル化された画素又はピクセルの2次元座標ア
レイから成る。
化された静止画像フレームをごく簡単に表しているが、
本発明の原理を伝えるにはこれで十分である。図2の複
数のフレームは、それぞれがデジタル値を有する複数の
ピクセルから成る。従来技術の動作概算システムのほと
んどは、画像全体のピクセルデータを処理する必要があ
った。本発明は、画像全体の一部分のみに対するピクセ
ルデータの差を識別することにより、計算時間を短縮す
るという、重要な特徴を有する。選択された差は大域動
作を概算するのに用いられ、この計算はリアルタイムで
行うことができる。注目するべき重要な点は、画像の観
察しやすい部分だけでなく、動作を示す可能性が高い部
分も見る、また、選択された時間にわたりトラッキング
された場合には、最終的に大域動作部分を見る、という
ことだけである。従って、図1の方法における第3のス
テップでは、適切な主要点を選択する(14)。
エッジラインは高勾配領域から成る。この領域は従来の
さまざまなオペレータで容易に識別され、主要点から成
るピクセル位置が識別される。例えば、画像エッジライ
ン上の“x”で示された領域30、32、及び34は全
て、図2の画像フレームにおいて識別することのできる
主要点全体の一部から成る。これらの主要点は、時間の
経過に伴う大域動作を示すように意図されている、とい
うことに注目することは重要である。動作概算オペレー
タは典型的には画像微分係数に依存するので、高勾配点
位置が、このタイプの計算処理の好都合な要素として選
択される。高勾配点は従来のさまざまなオペレータ(図
示せず)で得られ、得られた高勾配点はしきい値処理さ
れて、最終的に選択される主要点の候補となり得る全て
の点が得られる。以下のプロセッサは本質的には、画像
全体にわたって格子36を配置し、主要点の候補数を各
格子セル即ちます目につき1つに減らすことによって、
主要点の総数を減らすだけでなく、画像全体にわたって
主要点を確実に均一に分散させる。格子は画像全体にわ
たって配置されるので、30、32、及び34で識別さ
れる主要点は、選択される主要点の候補となり得る。格
子の各セルは、8×8ピクセルから成るのが好ましい
が、その他の格子サイズも可能である。
を識別することであり、像におけるただ1つの対象が移
動するかどうかを識別することではない、ということに
留意されたい。格子36の各セルに対して主要点を1つ
に制限することにより、主要点を十分に分散させ、主要
点が極度に集まってしまうのを避けることができる。
1)における次の重要なステップでは、その主要点の構
成が時間と共に異なっているかどうかを検出する(1
6)。より具体的には、動作概算オペレータが、時間の
経過に伴う主要点の動作、即ちオプティカルフローをト
ラッキングするのに用いられる。実際の計算において、
大域動作は、動作軌道をトラッキングする動作概算オペ
レータによって、軌道に沿った一定輝度を概算すること
により、特に、オプティカルフロー式の概算における誤
差を定義することにより、検出される。下の式は、従来
の動作概算オペレータから成り、ここで、大域動作は6
つのアフィンパラメータで表すことができるとする。ま
た、ピクセルデータの輝度は動作軌道に沿って一定であ
るとすると、オプティカルフロー式における誤差は、次
のように定義される。
微分係数を示し、Itは時間t及びt+1におけるフレ
ーム間のピクセル差を示し、Sは演算において用いられ
る画像ピクセルの組を示し、a0及びa3はそれぞれ水平
方向及び垂直方向における移動を表し、a1、a2、
a4、a5は回転及び均一なスケーリングを表す。アフィ
ンパラメータa0〜a5は基本的には変換の係数である。
この変換は本質的には、オプティカルフローの最小誤差
を計算する機能を果たし、これにより、選択された主要
点のピクセルデータの移動、スケーリング、及び回転を
トラッキングすることができる。言い換えれば、2つの
画像間における時間の経過に伴うピクセルデータの差に
関して、アフィンパラメータのゼロ点誤差値を計算する
ことにより、その画像間における動作をトラッキングす
ることができ、しきい値処理が行われている場合には、
大域動作が生じているかどうかを決定するのに、しきい
値を用いることができる。上記組“S”は、演算処理で
きる可能性のある全てのピクセル位置の主要点を表して
いる、ということに留意されたい。というのは、画像デ
ータフレーム全体は、アフィンパラメータに関して式
(1)を式(2)に最小化することが実現不可能なほど
大量のデータから成っており、また、1組の主要点
“B”が、下の式(2)を解くのに必要とされる計算を
実質的に減らして、アフィンパラメータに対する概算を
もたらすからである。
配領域から成る選択された主要点のみが計算の対象とな
る効果があり、演算及び計算全体から、画像の主要点で
ない点全てが取り除かれる。このように計算対象を減ら
すことにより、動作をリアルタイムで概算し、所望の大
域動作を検出し、最終的にはキーフレームを選択するこ
とができる。
プであり、アフィンパラメータをしきい値処理し、この
しきい値と、選択された時間にわたり前に概算した値と
を比較して、大域動作があるかないかを決定する。しき
い値は経験的に選択されるが、これにはノイズを最小化
する効果がある。比較によって、概算された動作はパタ
ーンを伴うか伴わないかが決定される。パターンが検出
される場合、システムは、動作の終わりまで1秒あたり
予め選択された割合でフレームを捕らえる。このように
フレームを捕らえることによって、大域動作フレームか
らキーフレームを選択する(20)。捕らえる割合とし
ては、大域動作の終わりまで1秒あたり4フレームが適
当である。
おける動作ベクトルの差を計算するステップを説明す
る、フローチャートが示されている。ステップ40で計
算処理は初期化される。ここで、“i”はフレームの数
を表し、“n”は大域動作が判断されるフレームの数を
表す。連続フレーム間における動作情報miが、ステッ
プ42で計算され、ステップ43でしきい値0によるし
きい値処理される。すぐ次のフレームに対する動作情報
が、ステップ44で計算され、ステップ45でしきい値
0によるしきい値処理される。このようなしきい値処理
によって、これらのフレームは大域動作状態にあるとみ
なすことができるほど、十分な動作がフレーム間にある
かどうかが決定される。ステップ46で差の計算Kiが
行われ、この動作ベクトルの差が、ステップ48で示さ
れているように、予め決定されたしきい値、即ちしきい
値1よりも小さい場合には、大域動作が存在する可能性
があるということがわかる。しかし、しきい値計算はノ
イズにも応じてしまうことがあるので、動作が一定数の
フレーム(パラメータn)に及んでいるかどうかを検出
するのに、パラメータを1つ余分に増やす必要がある。
nが一定のしきい値、即ち同じく予め選択された値であ
るしきい値2よりも大きい場合には、システムは、大域
動作パターンが検出されたということを示している。従
って、ステップ50でnがインクリメントされ、ステッ
プ52で比較が行われて、評価されたフレームの数が予
め選択されたしきい値、即ちしきい値2よりも大きいか
どうかが決定される。しきい値2よりも大きい場合に
は、大域動作が検出される(54)。あるいはまた、動
作ベクトルの差Kiがしきい値1では十分でない場合に
は、nは再度初期化される(49)。また、適切な数の
フレームが評価されなかったため、nがしきい値2より
も小さい場合には、その次の増加されたフレームとの間
における動作情報が計算される(56)。次に、動画像
の終わりまで、動画像における動作情報の領域全てを識
別することができる(58)。1つの好適な実施の形態
において、動画像が20フレーム/秒であった場合、し
きい値2として7が選択された。
ータ全体に対してシーンカット処理を行うプロセッサに
組み込むことにより、オペレータは、大域動作がある場
合には2つ以上のフレームを、動作が全くない又は局所
動作しかない場合には1つのフレームのみを捕らえて、
動画像全体を表す選択されたキーフレームの適切なコン
パイルをもたらすことができる。
るヒストグラム及びピクセルの差に基づいたシーンカッ
ト検出アルゴリズムと、組み合わせることができる。こ
のような検出アルゴリズムは、まずヒストグラム及びフ
レームの差を分析することができるので、その両方が一
定のしきい値よりも大きい場合には、そのフレームはキ
ーフレームとして識別される。しきい値よりも小さい場
合には、その動作情報は本発明を用いて分析されて、大
域動作が検出される場合には、2つ以上のフレームがキ
ーフレームとして選択される。このように総合的に組み
合わせることにより、動画像を、シーンカット及び大域
動作の選択されたキーフレームに精製して、キーフレー
ムがパンニング、ズーミング、及び急激なシーンカット
から成るようにすることができる。
詳細に説明されてきた。本発明の趣旨から逸脱しなけれ
ばさまざまな変更を行ってもよい、ということが意図さ
れる。例えば、この好適な実施の形態は、プリントシス
テムに関して言えるような、画像ではなくドキュメント
形態を生成することに関して述べられてきたが、本発明
は、ディスプレイシステムにおいても適用することがで
き、容易に実行することができる。さらに、本発明は、
ASIC、即ちプログラム可能なゲートアレイにおい
て、又はソフトウェアにおいても容易に実行することが
できるので、この処理を走査デバイス、電子サブシステ
ム、プリンタ、又はディスプレイデバイスに組み込むこ
とができる。さらに、本発明は、高勾配主要点を識別す
るのに適した範囲内に動画像があり、二進又はデジタル
処理システムには必ずというわけではないが、あらゆる
レンダリングシステムに適用することができるような、
処理システムにおいても実行することができる、という
ことが意図される。
白黒環境に対してだけでなく、カラー環境に対しても、
容易に適用することができる。
されてきた。明らかに、第三者が本明細書を読み理解す
れば、変更した形態及び別の形態を思いつくであろう。
上記の特許請求の範囲又はそれと同等の範囲内であれ
ば、そのような変更した形態及び別の形態は全て本発明
に含まれる、ということが意図される。
れた静的フレームを表す図である。
ートである。
Claims (3)
- 【請求項1】 動画像を1組の静止画像フレームにリア
ルタイムで変換する方法であって、 前記動画像を複数のフレームにデジタル化するステップ
と、 主要点から成る、フレームの重要部分を選択するステッ
プと、 前記主要点に関する変化をリアルタイムで計算すること
により、前記重要部分の大域動作を識別するステップ
と、 前記大域動作を含むフレームから、動画像を表す1組の
静的フレームから成るキーフレームを選択するステップ
と、 から成る前記方法。 - 【請求項2】 動画像から複数のキーフレームを選択す
る方法であって、前記複数のキーフレームは動画像を表
す一連の複数の静止画像から成っており、 動画像を表す1つのデータストリームを、処理デバイス
で受信するステップと、 前記データストリームを、各々動画像に対応する複数の
ピクセルから成る一連の複数のフレームにセグメント化
するステップと、 画像の重要な特徴と関連するフレームから、一定のピク
セルを選択するステップと、 前記一定のピクセルを選択された時間にわたり比較し
て、前記重要な特徴の大域動作を識別するステップと、 前記大域動作中に、前記連続フレームからキーフレーム
を選択するステップと、 を含む前記方法。 - 【請求項3】 動画像を静的キーフレームのコンパイル
から成る表現に変換するシステムであって、 動画像を、各々複数のピクセルから成る複数の静的フレ
ームにセグメント化する手段と、 高勾配位置におけるピクセルを識別する複数の手段を含
み、前記複数のピクセルから重要な主要ピクセルを選択
する手段と、 前記重要な主要ピクセルから、1組の連続静的フレーム
が大域動作をイメージングしているかどうかを決定する
手段と、 前記大域動作をイメージングしている静的フレームか
ら、静的キーフレームを選択する手段と、 を備える前記システム。
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