JP2001155167A - 領域分割方法及び装置並びに記憶媒体 - Google Patents

領域分割方法及び装置並びに記憶媒体

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JP2001155167A
JP2001155167A JP33907299A JP33907299A JP2001155167A JP 2001155167 A JP2001155167 A JP 2001155167A JP 33907299 A JP33907299 A JP 33907299A JP 33907299 A JP33907299 A JP 33907299A JP 2001155167 A JP2001155167 A JP 2001155167A
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Takuya Kotani
拓矢 小谷
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 動画像フレームの領域分割を高速化する。 【解決手段】 シーンチェンジ検出器１２は、入力フレ
ームと参照フレームからシーンの変化を検出する。セル
生成器１４は、入力フレームの各ブロックについて動き
ベクトルを算出し、セルとブロックを対応させることに
よりセルを生成する。初期分割器１６は、セル生成器１
４によって生成されたセルに領域ラベルの初期値を設定
し、領域に対応するクラスタを設定する。シーンが変化
していない場合、初期分か付き１６は、直前フレームの
領域分割結果を参照して各セルの領域ラベルを初期化す
る。確率計算器１８は、各セルが各クラスタに属する確
率Ｐを計算し、状態値決定器２０が、各セルの確率Ｐが
最大値をとるクラスタを選択し、選択されたクラスタの
クラスタ番号をセルの領域ラベルとする。領域ラベルの
値が変化したセルの割合が予め定めた割合を超えるま
で、確率計算器１８と状態値決定器２０の処理を繰り返
す。分割結果出力器２２が、セルの領域ラベルに従って
分割結果を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、動画像フレームを
複数の領域に分割する方法及び装置、並びに、その方法
を実行するプログラムソフトウエアを記憶する記憶媒体
に関する。
【０００２】
【従来の技術】領域分割は、ある一定の法則に従って画
面内の所望のターゲット又はオブジェクトとそれ以外
（背景）とを区分する処理をいう。動画像の場合、最初
のフレームで領域分割を行なって所望のオブジェクトを
抽出し、その後、オブジェクト・トラッキングによりオ
ブジェクトと背景を切り分ける方法、及び、フレームを
静止画像と見立てて静止画像と同様の方法により領域分
割する方法などがある。
【０００３】前者の方法は、領域分割とオブジェクト抽
出の両方を実行する必要があるので、現在の技術では、
最初のフレームの領域分割を手操作で行う必要がある。
また、シーンが変った場合、シーンの最初のフレームで
の領域分割も手操作で行う必要がある。従って、映画な
どの動画像データに適用した場合、操作性が悪く、利用
しにくい。
【０００４】後者の方法では、領域分割処理のためのパ
ラメータを自動的に設定できれば、領域分割処理を自動
化できる。これによる領域分割の後で、フレーム間で領
域の対応をとることによりオブジェクトを抽出でき、前
者の場合と同様の効果を得ることができる。
【０００５】静止画像の領域分割法は、２つに大別でき
る。１つは、領域の不連続性に注目して方法であり、も
う１つは、領域の連続性に注目する方法である。前者の
例として、エッジ検出法が知られている。エッジ検出法
には、検出されたエッジが閉領域を構成する保証が無い
という欠点がある。後者の例として、リージョン・グロ
ーイング法が知られている。
【０００６】領域分割で問題となるのは、データに乗っ
ているノイズの影響である。例えば、エッジ検出法の場
合、ノイズにより正常にエッジを検出できないことがあ
る。また、リージョン・グローインク法では、ノイズの
影響によって、成長すべき領域が極値にトラップされて
しまう。
【０００７】領域分割の前処理としてディジタル・フィ
ルタ処理を行なうことにより、ノイズの影響を低減でき
る。しかし、単純な平滑化フィルタを適用すると、ノイ
ズでない重要な情報をも無くしてしまう可能性がある。
【０００８】入力データに影響を及ぼさずにノイズを処
理する方法としては、マルコフ確率場ＭＲＦ（Ｍａｒｋ
ｏｖ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｉｅｌｄ）を用いる方法があ
る。ＭＲＦを用いた領域分割法として、ヒート・バス法
などが知られている。ヒート・バス法による領域分割
は、例えば、次のような手段により実現出来る。領域分
割の処理単位をセルと呼ぶ。セルは、セルが属するクラ
スの番号をセルの領域ラベルとして持つ。
【０００９】第１ステップとして、セルの領域ラベルの
初期値を乱数により決定する。各クラスに属するセルに
従い、クラスのパラメータを設定する。例えば、クラス
のパラメータは、クラスに属するセルの平均色などであ
る。
【００１０】第２ステップとして、全てのセルについ
て、セルが各クラスに属する確率を計算し、得られた確
率に応じてセルの領域ラベルを決定する。例えば、確率
の最も高いクラスの番号を、セルの領域ラベルとする。
【００１１】第３ステップとして、クラスのパラメータ
を再設定する。
【００１２】第４ステップとして、領域ラベルが変更さ
れたセルを調べ、領域ラベルが変更されたセルがセル全
体に対して一定の割合より少なくなるまで、ステップ２
に戻り、ステップ２以降を繰り返す。
【００１３】ヒート・バス法の計算量は、セルの数及び
クラスの数と、収束までの第２ステップ及び第３ステッ
プの繰り返し回数によって決まる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】ヒート・バス法を用い
た領域分割処理は、計算コストが非常に高いという問題
点がある。ＭＲＦを用いた領域分割法は、領域分割にお
ける処理単位であるセルの領域ラベルを確率的に決定
し、セルの領域ラベルが安定するまで、状態を繰り返し
更新する方法であるので、処理に膨大な時間がかかる。
従って、１回の更新処理を高速化し、セルの領域ラベル
の収束を早めることが重要である。
【００１５】本発明は、より高速に領域分割結果を得ら
れる領域分割方法及び装置並びに記憶媒体を提示するこ
とを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明に係る領域分割方
法は、動画像フレームを高速に領域分割する方法であっ
て、当該動画像フレームの入力フレームから領域分割の
処理単位となるセルを生成するセル生成ステップと、当
該入力フレームを初期分割し、当該入力フレームの当該
セルを初期化する初期分割ステップと、当該セルが所定
領域ラベルになる確率を算出し、その計算結果から当該
セルの領域ラベルを決定する領域ラベル決定ステップ
と、当該領域ラベル決定ステップの決定に従い分割結果
を出力する分割結果出力ステップとを具備し、当該初期
分割ステップは、時間的に連続するフレームを順次分割
する場合、直前のフレームの分割結果を用いて当該入力
フレームを初期分割することを特徴とする。
【００１７】本発明に係る領域分割装置は、動画像フレ
ームを高速に領域分割する装置であって、当該動画像フ
レームの入力フレームから領域分割の処理単位となるセ
ルを生成するセル生成手段と、当該入力フレームを初期
分割し、当該入力フレームの当該セルを初期化する初期
分割手段と、当該セルが所定領域ラベルになる確率を算
出し、その計算結果から当該セルの領域ラベルを決定す
る領域ラベル決定手段と、当該領域ラベル決定手段の決
定に従い分割結果を出力する分割結果出力手段とを具備
し、当該初期分割手段は、時間的に連続するフレームを
順次分割する場合、直前のフレームの分割結果を用いて
当該入力フレームを初期分割することを特徴とする。
【００１８】本発明に係る記憶媒体には、 上述の領域
分割方法を実行するプログラムソフトウエアが格納され
る。
【００１９】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。
【００２０】図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロ
ック図を示す。ヒートバス法による領域分割アルゴリズ
ムは、ＩＣＭ（Ｉｔｅｒａｔｅｄ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
ａｌＭｏｄｅｓ）法でもメトロポリス法でも良いが、本
実施例では、ＩＣＭ法を用いる。ＩＣＭ法とは、セルが
各クラスに属する確率のうち、最も高い確率のクラスを
セルの領域ラベルとする方法である。
【００２１】本実施例の領域分割装置１０は、シーンチ
ェンジ検出器１２、セルを生成するセル生成器１４、セ
ルを初期分割する初期分割器１６、セルがある領域ラベ
ルになる確率を算出する確率計算器１８、確率計算器１
８の計算結果からセルの領域ラベルを決定する状態値決
定器２０、及びセルと領域ラベルから分割結果を出力す
る分割結果出力器２２からなる。
【００２２】領域分割装置１０には、領域分割のターゲ
ットとなる入力フレームと参照フレームが入力する。シ
ーンチェンジ検出器１２は、入力フレームと参照フレー
ムからシーンが変化したかどうかを判定する。参照フレ
ームは、入力フレームの直前のフレームに限定されな
い。シーンチェンジの検出には、公知の方法を使用し得
る。
【００２３】セル生成器１４は、入力フレームと参照フ
レームをブロックマッチングすることにより入力フレー
ムの各ブロックについて動きベクトルを算出し、セルと
ブロックを対応させることによりセルを生成する。図２
を参照して、ブロックマッチングを具体的に説明する。
ブロックマッチングは、或る入力フレームを分割してで
きる各ブロックが、参照フレーム中のどの位置に最も類
似しているかを調べる処理である。一般に、参照フレー
ム中の全てを走査すると処理時間が膨大になるので、参
照フレームｆｏ上の走査範囲を、入力フレームｆｋのブ
ロックＢｉの中心座標（ｓｉ，ｔｉ）を中心としたＭ×
Ｎの範囲内に限定する。その走査範囲内で、ブロックＢ
ｉと同じ大きさの参照フレームｆｏ中のブロックＢ
ｐと、ブロックＢｉとの一致度ｅを計算する。ブロック
Ｂｉの中心座標（ｓｉ，ｔｉ）から、ブロック間一致度
ｅが最大となるブロックＢｐの中心座標へ向かうベクト
ルをブロックＢｉの動きベクトルとする。
【００２４】ブロックマッチングのアルゴリズムは公知
であり、その何れを用いても良いが、本実施例ではフル
・サーチ法を用いる。フル・サーチ法は、走査範囲内を
１画素単位でずらしてマッチング演算する方法である。
セルは、入力フレームを分割してできるブロックと１対
１に対応する。また、各セルは、前述の方法によって決
定された動きベクトルによって特徴付けされる。
【００２５】初期分割器１６は、セル生成器１４によっ
て生成されたセルに領域ラベルの初期値を設定し、領域
に対応するクラスタを設定する。クラスタには、領域ラ
ベルと対応するクラスタ番号が付与される。
【００２６】確率計算器１８は、各セルが各クラスタに
属する確率Ｐを計算し、状態値決定器２０が、各セルの
確率Ｐが最大値をとるクラスタを選択し、選択されたク
ラスタのクラスタ番号をセルの領域ラベルとする。確率
計算器１８と状態値選択器２０の処理によって領域ラベ
ルの値が変化しなかったセルの割合が予め定めた割合を
超えていない場合、領域ラベルの値が変化したセルの割
合が予め定めた割合を超えるまで、確率計算器１８と状
態値決定器２０の処理を繰り返す。確率計算器１８と状
態値決定器２０の処理を行っている時間を、以後、収束
時間と呼ぶ。
【００２７】最終的に、分割結果出力器２２が、セルの
領域ラベルに従って分割結果を出力する。
【００２８】初期分割器１６、確率計算器１８及び状態
値決定器２０の動作を詳細に説明する。初期分割器１６
は、セルｉの領域ラベルｘｉ（ｃ）の初期値と、同じ値
ｍの領域ラベルｘｉ（ｃ）のセルが属するクラスタｍの
特徴量を計算する。クリークｃは、セルの状態を決める
ための領域であり、本実施例では４近傍のブロックをク
リークｃとする。領域ラベルｘｉ（ｃ）は、予め定めた
値ｊを上限とする自然数であるとする。各セルの領域ラ
ベルｘｉ（ｃ）の初期値には、ｊ以下の自然数の中から
ランダムに選択した値を設定する。この処理により、同
じ値の領域ラベルを持つセルによって構成されるｊ個の
クラスタが生成される。このクラスタの集合をＣａとす
る。Ｃａに属する各クラスタは、クラスタに属するセル
の特徴量の平均で特徴付けられる。
【００２９】この後、シーンチェンジ検出器１２でシー
ンが変っていないと判定されている場合で、なお且つ、
入力フレームの直前のフレームの領域分割をすでに行っ
ている場合に、直前のフレームの分割において形成され
たｋ個のクラスタによって構成されるクラスタの集合Ｃ
ｂを、集合Ｃａに加える。この時、集合Ｃｂに属するク
ラスタの特徴は、直前のフレームの分割終了時の特徴と
同一である。連続したフレームは、シーンが変っていな
い限り似た画面構成になると考えられる。従って、連続
したフレームは、似た特徴を持つクラスタを形成する可
能性が高い。そこで、集合Ｃｂを集合Ｃａに加えること
で、領域ラベルの収束を早めることができる。
【００３０】確率計算器１８は、ブロックｉがクラスタ
ｍに所属する確率Ｐを計算する。ブロックｉの特徴量で
ある動きベクトルｖｉがクラスｍに属する確率Ｐ（ｘ
ｉ（ｃ ）＝ｍ｜ｖｉ）は、次式で与えられる。
【００３１】 P(xi(c)＝ｍ|vi) = {expD(xi(c))expU(vi|xi(c))}/{Z(xi(c))Z(xi(c), vi) P( vi)} （１） 但し、 Z(xi(c), vi) = 2πα／２|σ(xi(c))|1/2 （２） Z(xi(c)) = Σc expU(xi(c)) （３） D(x, vi) = −(1/2)(vi − μx)T σx (vi − μx) （４） x = xi(c) U(xi(c)) = βΣgλg （５） λg = 1 ｘｇ（ｃ）＝ｘｉ（ｃ）のとき λg = −1 ｘｇ（ｃ）≠ｘｉ（ｃ）のとき （６） P(vI)= 1 （７） である。αはｖｉの次元数、βは任意の実数である。σ
ｘ（ｃ）は同じ領域ラベルを持つブロックの動きベクト
ルの分散共分散行列、μｘ（ｃ）は同じ領域ラベルを持
つブロックの動きベクトルの平均である。Σｇは、クリ
ークｃに含まれるｇに対する和算を意味する。
【００３２】以上の手順で、全てのブロックが各クラス
タに属する確率を計算した後、状態値決定器２０が、各
ブロックの領域ラベルを決定する。
【００３３】式（１）の意味を簡単に説明する。式
（１）は、式（２）と式（４）、式（３）と式（５）、
及びＰ（ｖｃ）−１からなる。式（４）は、セルの動き
ベクトルの成分とクラスタの平均ベクトルの成分の距離
を示す。但し、この距離は、クラスタに属するセルの動
きベクトルの成分の分散値により正規化されている（マ
ハラノビス距離）。式（５）は、領域の連続性をＭＲＦ
により計算する。式（５）中のλｇは、式（６）により
与えられる。βは、動きベクトルの成分のマハラノビス
距離に対する領域の連続性の重みを決定するパラメータ
である。式（６）は、周囲のセルの状態値とターゲット
のセルの状態値が一致する割合が高いほど、式（１）全
体の値が高くなるように設定されている。式（７）に示
すようにクリークを制限するライン過程を導入すること
で、単純に領域の連続性を考慮するのではなく、エッジ
を考慮に入れている。式（２）及び式（３）はそれぞ
れ、式（４）及び式（５）を正規化する分配関数であ
り、式（１）を確率として計算するために使用される。
Ｐ（ｖｃ）は、ブロックの出現確率であるので、常に１
となる。
【００３４】図３を参照して、ライン過程を説明する。
ライン過程は、クリークに含まれるセルのうち、ある条
件を満たすセルをＭＲＦの計算から除外する処理であ
る。例えば、本実施例では、ある条件を満たすセルと
は、ターゲットのセルとの間をエッジで区切られたセル
を指す。図４において、セルＲの状態を決める時に、セ
ルＲのクリークに含まれるセルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの状態値
が、それぞれ１，２，３，３であるとする。また、セル
ＲとセルＣ、セルＲとセルＤの間には、エッジが検出さ
れているとする。
【００３５】式（５）のβの値が非常に大きく、動きベ
クトルの成分の近さより領域の連続性が優先される状態
になった場合、ライン過程を導入しなければ、セルＲの
状態値は、エッジによって区切られているにも関わらず
３になってしまう。これに対し、エッジで区切られたセ
ルＣとセルＤを、ライン過程により式（５）のＭＲＦの
計算から除外することによって、セルＲに対して適切な
状態値を設定することが可能になる。例えば、セルＲの
動きベクトルがセルＢの動きベクトルよりセルＡの動き
ベクトルに近い場合、図４に示すように、セルＲの状態
値は１となる。
【００３６】状態値決定器２０は、領域ラベルを決定す
る。各ブロックｉについて、確率Ｐが最も高いクラスタ
のクラスタ番号ｍを、ブロックｉの領域ラベルｘ
ｉ（ｃ）の値とする。状態値決定器２０は、領域ラベル
の値が変化しなかったブロックの割合を計算し、その割
合が予め定められた割合を越えていない場合、定められ
た割合を越えるまで確率計算機１８に確率計算を繰り返
させる。領域ラベルの値が変化しなかったブロックの割
合が予め定められた値を超えていれば、その時点で属す
るセル数が０以上のクラスタの集合をＣｂとして、次の
フレームの領域分割に使用する。
【００３７】図４は、本実施例を動作フローチャートを
示す。セル生成器１４がセルを生成し（Ｓ１）、シーン
チェンジ検出器１２が、シーンの変化を検出する（Ｓ
２）。シーンの変化が検出された場合には（Ｓ３）、初
期分割器１６は、従来のヒート・バス法の初期分割処理
でセル及び領域ラベルの初期値を乱数で決定し（Ｓ
４）、シーンの変化が検出されなかった場合（Ｓ３）、
初期分割器１６は、直前のフレームの分割結果を用いて
初期分割を実行する（Ｓ５）。確率計算機１８がセルの
状態値を確率を計算し（Ｓ６）、状態値決定器２０が領
域ラベルを決定する（Ｓ７）。領域ラベルが安定するま
で（Ｓ８）、確率計算（Ｓ６）と状態値の決定（Ｓ７）
を繰り返す。領域ラベルが安定すると（Ｓ８）、分割結
果生成器２２が、領域ラベルに応じた分割結果を出力す
る（Ｓ９）。
【００３８】以上のように、動画像のフレームの分割に
おいて、画面構成の似た直前のフレームの領域分割の結
果を、初期分割処理における領域ラベルに加味すること
によって、領域分割を高速に実行できるようになる。
【００３９】動画フレームを構成する画素の色と位置の
情報を利用しても、領域分割を高速化できる。そのため
に、セル生成器１４の機能を以下のように変更する。セ
ル生成器１４以外の部分の機能は、先に説明したのと同
じである。
【００４０】ヒート・バス法による領域分割の処理コス
トは、セルの数、クラスの数、並びに収束までの確率計
算器１８及び状態値決定器２０における処理の繰り返し
回数に依存し、セルの数が多いほど計算コストが高くな
る。動きベクトルによる領域分割の場合、フレームをブ
ロックに分割し、ブロック単位で領域分割を行うので、
画素単位で領域分割を行う場合に比べて、セルの数を大
幅に低減することができる。しかし、フレームを構成す
る画素の色と位置の情報を用いて領域分割を行う場合、
画素とセルを１対１に対応させると、セルの数が膨大に
なる。そこで、ここでは、先に説明した収束時間短縮方
法を用いた高速化に加えて、特徴の似た画素の集合を形
成し、それをセルとすることでセル数を低減し、更新処
理を高速化することによって、更なる高速化を達成す
る。
【００４１】そのためのセル生成器１４の機能を、図５
を参照して説明する。先の説明では、セル生成器１４
は、ブロックマッチングにより入力フレームをブロック
に分割し、動きベクトルによる特徴付けを行ったが、こ
の変更実施例では、セル生成器１４は、入力フレームか
ら画素の集合を生成してセルと対応付ける。画素の集合
は、予め定めた分割条件を満たす動画フレームの部分画
像を再帰的にｎ分割することにより生成される。部分画
像の分割には、部分画像内のコントラストに対して閾値
を設定する方法が考えられる。例えば、部分画像内の色
の分散に対して閾値を設定する。
【００４２】このようにして生成した画素の集合をセル
に対応させることにより、セルの数を減らし、１回の更
新処理に必要な計算量を低減できる。
【００４３】
【発明の効果】以上の説明から容易に理解できるよう
に、本発明によれば、ストリームの形で入力される動画
フレームを直前フレームの領域分割結果に従って初期分
割することにより、領域ラベルの収束を早めることがで
き、動画像の領域分割を高速化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施例の概略構成ブロック図であ
る。
【図２】 ブロックマッチングを説明する模式図であ
る。
【図３】 ライン過程を説明する模式図である。
【図４】 本実施例の動作フローチャートである。
【図５】 別のセル生成方法を説明する模式図である。
【符号の説明】
１０：領域分割装置 １２：シーンチェンジ検出器 １４：初期分割器 １８：確率計算器 ２０：状態値決定器 ２２：分割結果出力器

Claims (18)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 動画像フレームを高速に領域分割する方
    法であって、 当該動画像フレームの入力フレームから領域分割の処理
    単位となるセルを生成するセル生成ステップと、 当該入力フレームを初期分割し、当該入力フレームの当
    該セルを初期化する初期分割ステップと、 当該セルが所定領域ラベルになる確率を算出し、その計
    算結果から当該セルの領域ラベルを決定する領域ラベル
    決定ステップと、 当該領域ラベル決定ステップの決定に従い分割結果を出
    力する分割結果出力ステップとを具備し、当該初期分割
    ステップは、時間的に連続するフレームを順次分割する
    場合、前のフレームの分割結果を用いて当該入力フレー
    ムを初期分割することを特徴とする領域分割方法。
  2. 【請求項２】 更に、シーンチェンジ検出ステップを具
    備し、当該初期分割ステップは、当該シーンチェンジ検
    出ステップでシーンチェンジが検出された場合に、直前
    のフレームの分割結果を用いずに、当該入力フレームを
    初期分割する請求項１に記載の領域分割方法。
  3. 【請求項３】 当該セル生成ステップは、当該入力フレ
    ームを任意の方法で分割して出来るブロックに対応して
    当該セルを生成し、ブロックマッチングによって得られ
    る動きベクトルを当該セルの特徴量とする請求項１に記
    載の領域分割方法。
  4. 【請求項４】 当該セル生成ステップは、当該入力フレ
    ームの部分画像のうち所定の分割条件を満たす部分画像
    を再帰的に分割することによって得られる画素の集合に
    対応して当該セルを生成し、当該画素の集合の平均特徴
    ベクトルを当該セルの特徴量とする請求項１に記載の領
    域分割方法。
  5. 【請求項５】 当該平均特徴ベクトルは、当該セルに属
    する画素の集合の平均色ベクトルである請求項４に記載
    の領域分割方法。
  6. 【請求項６】 当該平均特徴ベクトルは、当該セルに属
    する画素の集合の空間周波数を表すベクトルである請求
    項４に記載の領域分割方法。
  7. 【請求項７】 動画像フレームを高速に領域分割する装
    置であって、 当該動画像フレームの入力フレームから領域分割の処理
    単位となるセルを生成するセル生成手段と、 当該入力フレームを初期分割し、当該入力フレームの当
    該セルを初期化する初期分割手段と、 当該セルが所定領域ラベルになる確率を算出し、その計
    算結果から当該セルの領域ラベルを決定する領域ラベル
    決定手段と、 当該領域ラベル決定手段の決定に従い分割結果を出力す
    る分割結果出力手段とを具備し、当該初期分割手段は、
    時間的に連続するフレームを順次分割する場合、前のフ
    レームの分割結果を用いて当該入力フレームを初期分割
    することを特徴とする領域分割装置。
  8. 【請求項８】 更に、シーンチェンジ検出手段を具備
    し、当該初期分割手段は、当該シーンチェンジ検出手段
    がシーンチェンジを検出した場合に、直前のフレームの
    分割結果を用いずに、当該入力フレームを初期分割する
    請求項７に記載の領域分割装置。
  9. 【請求項９】 当該セル生成手段は、当該入力フレーム
    を任意の方法で分割して出来るブロックに対応して当該
    セルを生成し、ブロックマッチングによって得られる動
    きベクトルを当該セルの特徴量とする請求項７に記載の
    領域分割装置。
  10. 【請求項１０】 当該セル生成手段は、当該入力フレー
    ムの部分画像のうち所定の分割条件を満たす部分画像を
    再帰的に分割することによって得られる画素の集合に対
    応して当該セルを生成し、当該画素の集合の平均特徴ベ
    クトルを当該セルの特徴量とする請求項７に記載の領域
    分割装置。
  11. 【請求項１１】 当該平均特徴ベクトルは、当該セルに
    属する画素の集合の平均色ベクトルである請求項１０に
    記載の領域分割装置。
  12. 【請求項１２】 当該平均特徴ベクトルは、当該セルに
    属する画素の集合の空間周波数を表すベクトルである請
    求項１０に記載の領域分割装置。
  13. 【請求項１３】 動画像フレームを高速に領域分割する
    領域分割方法を実行するプログラムソフトウエアを記憶
    する記憶媒体であって、当該領域分割方法が、 当該動画像フレームの入力フレームから領域分割の処理
    単位となるセルを生成するセル生成ステップと、 当該入力フレームを初期分割し、当該入力フレームの当
    該セルを初期化する初期分割ステップと、 当該セルが所定領域ラベルになる確率を算出し、その計
    算結果から当該セルの領域ラベルを決定する領域ラベル
    決定ステップと、 当該領域ラベル決定ステップの決定に従い分割結果を出
    力する分割結果出力ステップとを具備し、当該初期分割
    ステップは、時間的に連続するフレームを順次分割する
    場合、前のフレームの分割結果を用いて当該入力フレー
    ムを初期分割することを特徴とする記憶媒体。
  14. 【請求項１４】 当該領域分割方法が更にシーンチェン
    ジ検出ステップを具備し、当該初期分割ステップは、当
    該シーンチェンジ検出ステップでシーンチェンジが検出
    された場合に、直前のフレームの分割結果を用いずに、
    当該入力フレームを初期分割する請求項１３に記載の記
    憶媒体。
  15. 【請求項１５】 当該セル生成ステップは、当該入力フ
    レームを任意の方法で分割して出来るブロックに対応し
    て当該セルを生成し、ブロックマッチングによって得ら
    れる動きベクトルを当該セルの特徴量とする請求項１３
    に記載の記憶媒体。
  16. 【請求項１６】 当該セル生成ステップは、当該入力フ
    レームの部分画像のうち所定の分割条件を満たす部分画
    像を再帰的に分割することによって得られる画素の集合
    に対応して当該セルを生成し、当該画素の集合の平均特
    徴ベクトルを当該セルの特徴量とする請求項１３に記載
    の記憶媒体。
  17. 【請求項１７】 当該平均特徴ベクトルは、当該セルに
    属する画素の集合の平均色ベクトルである請求項１６に
    記載の記憶媒体。
  18. 【請求項１８】 当該平均特徴ベクトルは、当該セルに
    属する画素の集合の空間周波数を表すベクトルである請
    求項１６に記載の記憶媒体。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112784710A (zh) * 2021-01-07 2021-05-11 上海海事大学 胸腔积液性质分析决策函数的构造方法及基于其的分析方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009163579A (ja) * 2008-01-08 2009-07-23 Olympus Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
US8724847B2 (en) 2008-01-08 2014-05-13 Olympus Corporation Image processing apparatus and program storage medium
CN112784710A (zh) * 2021-01-07 2021-05-11 上海海事大学 胸腔积液性质分析决策函数的构造方法及基于其的分析方法
CN112784710B (zh) * 2021-01-07 2024-01-19 上海海事大学 胸腔积液性质分析决策函数的构造方法及基于其的分析方法

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