JP2001076161A5 - - Google Patents

Description

【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、
時間的に離れた画像データとの間で、当該ブロック単位で動き量を算出する動き量算出ステップと、
当該動き量算出ステップで算出した動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、抽出対象に対応する抽出対象ブロック・グループ、当該抽出対象の背景に対応する背景ブロック・グループ及び当該抽出対象と当該背景の境界となる境界ブロック・グループの何れかに分類するブロック分類ステップと、
当該ブロック分類ステップの分類結果に従い、当該抽出対象の初期輪郭を生成する初期輪郭生成ステップと、
当該初期輪郭生成ステップで生成された当該初期輪郭に基づいて当該抽出対象の輪郭を決定する輪郭決定ステップ
とを具備することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
当該ブロック分類ステップは、当該動き量算出ステップで算出された動き量の発生頻度に従い、当該画像データの各ブロックを、当該抽出対象ブロック・グループ、当該背景ブロック・グループ及び当該境界ブロック・グループの何れかに分類する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
当該ブロック分類ステップは、当該動き量算出ステップで算出された動き量の発生頻度に従い、発生頻度の１番目に多いグループのブロックを当該抽出対象ブロック・グループに分類し、発生頻度の２番目に多いグループのブロックを当該背景ブロック・グループに分類し、発生頻度の３番目以降に多いグループのブロックを当該境界ブロック・グループに分類する請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
当該ブロック分類ステップが、３番目以降に発生頻度の高いグループのブロックの動き量が、１番目に発生頻度の高いグループのブロックの動き量及び２番目に発生頻度の高いグループのブロックの動き量の何れと類似するかを判定する類似度判定ステップと、
当該類似度判定ステップの判定結果に従い、３番目以降に発生頻度の高いグループのブロックを、類似度の高いグループに再分類ステップ
とを具備する請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
当該類似度判定ステップが、当該動き量算出ステップで算出される動き量のベクトル内積を計算する請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
当該類似度判定ステップが、当該動き量算出ステップで算出される動き量のベクトル距離を計算する請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項７】
当該ブロック分類ステップは、当該動き量算出ステップで算出された近隣ブロックの動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、当該抽出対象ブロック・グループ、当該背景ブロック・グループ及び当該境界ブロック・グループの何れかに分類する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項８】
当該ブロック分類ステップは、当該動き量算出ステップで算出された動き量の発生頻度及び近隣ブロックの動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、当該抽出対象ブロック・グループ、当該背景ブロック・グループ及び当該境界ブロック・グループの何れかに分類する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項９】
当該ブロック分類ステップが、１番目に発生頻度の多いグループのブロックを当該背景ブロック・グループに分類し、２番目以降に発生頻度の多いグループのブロックのうち、１番目に発生頻度の多いグループのブロックに隣接するブロックを当該境界ブロック・グループに分類する請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
当該ブロック分類ステップが、２番目に発生頻度の多いグループのブロックを当該抽出対象ブロック・グループに分類し、１番目に発生頻度の多いグループのブロックの内、２番目に発生頻度の多いグループのブロックに隣接するブロックを当該境界ブロック・グループに分類する請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
当該ブロック分類ステップが、３番目以降に発生頻度の高いグループのブロックの動き量が、１番目に発生頻度の高いグループのブロックの動き量及び２番目に発生頻度の高いグループのブロックの動き量の何れと類似するかを判定する類似度判定ステップと、
当該類似度判定ステップの判定結果に従い、３番目以降に発生頻度の高いグループのブロックを、類似度の高いグループに再分類ステップ
とを具備する請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
当該類似度判定ステップが、当該動き量算出ステップで算出される動き量のベクトル内積を計算する請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
当該類似度判定ステップが、当該動き量算出ステップで算出される動き量のベクトル距離を計算する請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
更に、当該ブロック分類ステップの分類結果に応じて所定のブロックのサイズを変更するブロックサイズ変更ステップと、
サイズを変更されたブロックに対し、当該動き量算出ステップ及び当該ブロック分類ステップを再実行させる繰り返し制御ステップ
とを具備する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
当該所定のブロックが、３番目以降に発生頻度の多いグループのブロックである請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
当該所定のブロックが、１番目に発生頻度の多いグループのブロックに隣接するブロックであって２番目に発生頻度の多いグループに所属するブロックと、３番目以降に発生頻度の多いグループのブロックとからなる請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
当該所定のブロックが、２番目に発生頻度の多いグループのブロックに隣接するブロックであって１番目に発生頻度の多いグループに所属するブロックと、３番目以降に発生頻度の多いグループのブロックとからなる請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
画像データを複数のブロックに分割するブロック分割手段と、
時間的に離れた画像データとの間で、当該ブロック単位で動き量を算出する動き量算出手段と、
当該動き量算出手段で算出した動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、抽出対象に対応する抽出対象ブロック・グループ、当該抽出対象の背景に対応する背景ブロック・グループ及び当該抽出対象と当該背景の境界となる境界ブロック・グループの何れかに分類するブロック分類手段と、
当該ブロック分類手段の分類結果に従い、当該抽出対象の初期輪郭を生成する初期輪郭生成手段と、
当該初期輪郭生成手段で生成された当該初期輪郭に基づいて当該抽出対象の輪郭を決定する輪郭決定手段
とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
画像データを複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、
時間的に離れた画像データとの間で、当該ブロック単位で動き量を算出する動き量算出ステップと、
当該動き量算出ステップで算出した動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、抽出対象に対応する抽出対象ブロック・グループ、当該抽出対象の背景に対応する背景ブロック・グループ及び当該抽出対象と当該背景の境界となる境界ブロック・グループの何れかに分類するブロック分類ステップと、
当該ブロック分類ステップの分類結果に従い、当該抽出対象の初期輪郭を生成する初期輪郭生成ステップと、
当該初期輪郭生成ステップで生成された当該初期輪郭に基づいて当該抽出対象の輪郭を決定する輪郭決定ステップ
とを具備する画像処理方法のプログラム・ソフトウエアを記憶することを特徴とする記憶媒体。

【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理方法は、画像データを複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、時間的に離れた画像データとの間で、当該ブロック単位で動き量を算出する動き量算出ステップと、当該動き量算出ステップで算出した動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、抽出対象に対応する抽出対象ブロック・グループ、当該抽出対象の背景に対応する背景ブロック・グループ及び当該抽出対象と当該背景の境界となる境界ブロック・グループの何れかに分類するブロック分類ステップと、当該ブロック分類ステップの分類結果に従い、当該抽出対象の初期輪郭を生成する初期輪郭生成ステップと、当該初期輪郭生成ステップで生成された当該初期輪郭に基づいて当該抽出対象の輪郭を決定する輪郭決定ステップとを具備することを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、画像データを複数のブロックに分割するブロック分割手段と、時間的に離れた画像データとの間で、当該ブロック単位で動き量を算出する動き量算出手段と、当該動き量算出手段で算出した動き量に従い、当該画像データの各ブロックを、抽出対象に対応する抽出対象ブロック・グループ、当該抽出対象の背景に対応する背景ブロック・グループ及び当該抽出対象と当該背景の境界となる境界ブロック・グループの何れかに分類するブロック分類手段と、当該ブロック分類手段の分類結果に従い、当該抽出対象の初期輪郭を生成する初期輪郭生成手段と、当該初期輪郭生成手段で生成された当該初期輪郭に基づいて当該抽出対象の輪郭を決定する輪郭決定手段とを具備することを特徴とする。