JP2003037842A - 画像符号化方法、復号方法および画像符号化装置、復号装置 - Google Patents

画像符号化方法、復号方法および画像符号化装置、復号装置

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JP2003037842A
JP2003037842A JP2001225512A JP2001225512A JP2003037842A JP 2003037842 A JP2003037842 A JP 2003037842A JP 2001225512 A JP2001225512 A JP 2001225512A JP 2001225512 A JP2001225512 A JP 2001225512A JP 2003037842 A JP2003037842 A JP 2003037842A
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Giyouzo Akiyoshi
仰三 秋吉
Nobuo Akiyoshi
信雄 秋吉
Yoshihisa Shinagawa
嘉久 品川
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Monolith Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 動画データストリームを軽く、かつ短い符号
化時間で、しかも高い画質で生成することは難しい。 【解決手段】 画像入力部12は第1画像I1と第2画
像I2を入力する。マッチングプロセッサ14はそれら
の画像間で多重解像度解析をして画素マッチングを行う
が、最終解像度に達する前に処理をやめる。簡易処理部
30はマッチングよりも軽い計算に切り替え、最終解像
度における対応点情報を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、画像処理技術に
関し、とくにふたつの画像をマッチング技術をもとに補
間する符号化と復号技術に関する。
【0002】
【従来の技術】動画圧縮の事実上の世界標準であるMP
EG(Motion Picture Expert Group)は、CDなどス
トレージメディアからネットワークや放送などの伝送メ
ディアへとそのターゲットエリアが広がった。放送のデ
ジタル化はMPEGを中心とする圧縮符号化技術なしに
考えることはできない。放送と通信の垣根が崩れ、サー
ビス事業者の多様化は必須になり、ブロードバンド時代
にデジタル文化がいかなる進展を遂げるか、予測がつき
にくい状況にある。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】そうした混沌の中で
も、動画の圧縮技術に関する方向性について確かなこと
がある。すなわち、より高い圧縮率と画質の両立であ
る。MPEGは周知のごとく高圧縮化をブロック歪みが
阻むことがある。また、動画の配信が現実的になるにし
たがい、リアルタイム処理に対するいままで以上の配慮
が必要になる。
【0004】本発明はこうした現状に鑑みてなされたも
のであり、その目的は、画像データの効率的圧縮を実現
する符号化および復号技術の提供にある。別の目的は、
画質の維持と圧縮率の向上という相反する要望に適う画
像符号化および復号技術の提供にある。さらに別の目的
は、画像の符号化をより高速化することの可能な処理技
術を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】本発明は画像符号化およ
び復号技術に関する。この技術は本出願人が先に特許第
2927350号にて提案した画像マッチング技術(以
下「前提技術」という)を利用することができる。
【0006】本発明のある態様は、画像符号化方法に関
する。この方法は、画像を多重解像度解析する際、当該
解析を最終解像度よりも前の段階でうち切り、残りの解
像度における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施す
る。
【0007】多重解像度解析は、画像を複数の解像度に
変換した後、それら異なる解像度にわたる解析をいう。
一般には、低い解像度から順に高い解像度へと処理が進
むことが多く、以下必要なときはその例によるが、それ
に限る趣旨ではない。
【0008】本発明の別の態様も画像符号化方法によ
る。この方法は、第1および第2画像をそれぞれ多重解
像度解析してそれらの対応点情報を生成する工程と、生
成された対応点情報を出力する工程とを含み、前記生成
する工程は、前記解析を第1および第2画像の最終解像
度よりも前の段階でうち切り、残りの解像度に関する解
析を他の簡易的手法に切り替えて実施する。
【0009】前記生成する工程は、第1画像について二
次元的な探索を行って検出した特異点と、第2画像につ
いて二次元的な探索を行って検出した特異点との対応を
もとに画素単位のマッチング計算を行ってもよい。ま
た、第1画像と第2画像を、それぞれ前記特異点を抽出
することによって多重解像度化したうえで、同一解像度
レベル間で画像単位のマッチング計算を行い、その結果
を異なる解像度レベルにおけるマッチング計算に継承し
ながら、次第に解像度の細かいレベルにおける画素単位
の対応関係を取得してもよい。
【0010】前記簡易的手法は、その時点までに検出さ
れている、最終ではない解像度における第1および第2
画像間の対応点情報をそのまま最終解像度における第1
および第2画像に投影して詳細化する処理であってもよ
い。ただし、簡易的手法の実施を画像復号側で実施する
前提で、解析をうち切った時点で生成されている対応点
情報を出力してもよい。
【0011】本発明の別の態様は画像復号方法に関す
る。この方法は、画像を多重解像度解析して符号化され
たデータを復号するもので、前記解析が最終解像度より
も前の段階でうち切られている場合、残りの解像度にお
ける解析を他の簡易的手法に切り替えて実施し、復号側
にて一旦必要な詳細度を有する符号化データを完成させ
る。その後、所定の手法で復号することになる。
【0012】本発明の別の態様も画像復号方法に関す
る。この方法は、符号化側にて、第1および第2画像を
それぞれ多重解像度解析してそれらの対応点情報が生成
されたものの、前記解析が第1および第2画像の最終解
像度よりも前の段階でうち切られているとき、残りの解
像度に関する解析を他の簡易的手法に切り替えて実施
し、復号側にて一旦必要な詳細度を有する符号化データ
を完成させる。
【0013】この復号方法はさらに、完成された符号化
データをもとに、第1および第2画像の中間画像を生成
して出力する工程を含んでもよい。
【0014】以上の態様のうち、第1および第2画像間
の対応点情報を生成する符号化方法、およびそれを利用
して中間画像を生成する復号方法は、前提技術を利用す
ることができる。ただし、本発明は前提技術を必須とは
しない。また、以上の各構成、工程を任意に入れ替えた
り、方法と装置の間で表現を一部または全部入れ替え、
または追加したり、表現をコンピュータプログラム、記
録媒体等に変更したものもまた、本発明として有効であ
る。
【0015】
【発明の実施の形態】はじめに、実施の形態で利用する
多重解像度特異点フィルタ技術とそれを用いた画像マッ
チング処理を「前提技術」として詳述する。これらの技
術は本出願人がすでに特許第2927350号を得てい
る技術であり、本発明との組合せに最適である。ただ
し、実施の形態で採用可能な画像マッチング技術はこれ
に限られない。図18以降、前提技術を利用した画像処
理技術を具体的に説明する。
【0016】[前提技術の背景]最初に[1]で前提技術
の要素技術の詳述し、[2]で処理手順を具体的に説明
する。さらに[3]で実験の結果を報告する。
【0017】[1]要素技術の詳細 [1.1]イントロダクション 特異点フィルタと呼ばれる新たな多重解像度フィルタを
導入し、画像間のマッチングを正確に計算する。オブジ
ェクトに関する予備知識は一切不要である。画像間のマ
ッチングの計算は、解像度の階層を進む間、各解像度に
おいて計算される。その際、粗いレベルから精細なレベ
ルへと順に解像度の階層を辿っていく。計算に必要なパ
ラメータは、人間の視覚システムに似た動的計算によっ
て完全に自動設定される。画像間の対応点を人手で特定
する必要はない。
【0018】本前提技術は、例えば完全に自動的なモー
フィング、物体認識、立体写真測量、ボリュームレンダ
リング、少ないフレームからの滑らかな動画像の生成な
どに応用できる。モーフィングに用いる場合、与えられ
た画像を自動的に変形することができる。ボリュームレ
ンダリングに用いる場合、断面間の中間的な画像を正確
に再構築することができる。断面間の距離が遠く、断面
の形状が大きく変化する場合でも同様である。
【0019】[1.2]特異点フィルタの階層 前提技術に係る多重解像度特異点フィルタは、画像の解
像度を落としながら、しかも画像に含まれる各特異点の
輝度及び位置を保存することができる。ここで画像の幅
をN、高さをMとする。以下簡単のため、N=M=2
(nは自然数)と仮定する。また、区間[0,N]⊂R
をIと記述する。(i,j)における画像の画素をp
(i,j)と記述する(i,j∈I)。
【0020】ここで多重解像度の階層を導入する。階層
化された画像群は多重解像度フィルタで生成される。多
重解像度フィルタは、もとの画像に対して二次元的な探
索を行って特異点を検出し、検出された特異点を抽出し
てもとの画像よりも解像度の低い別の画像を生成する。
ここで第mレベルにおける各画像のサイズは2×2
(0≦m≦n)とする。特異点フィルタは次の4種類の
新たな階層画像をnから下がる方向で再帰的に構築す
る。
【0021】
【数1】 ただしここで、
【数2】 とする。以降これら4つの画像を副画像(サブイメー
ジ)と呼ぶ。minx≦t ≦x+1、max
x≦t≦x+1をそれぞれα及びβと記述すると、副画
像はそれぞれ以下のように記述できる。
【0022】 P(m,0)=α(x)α(y)p(m+1,0) (m,1)=α(x)β(y)p(m+1,1) (m,2)=β(x)α(y)p(m+1,2) P(m,3)=β(x)β(y)p(m+1,3) すなわち、これらはαとβのテンソル積のようなものと
考えられる。副画像はそれぞれ特異点に対応している。
これらの式から明らかなように、特異点フィルタはもと
の画像について2×2画素で構成されるブロックごとに
特異点を検出する。その際、各ブロックのふたつの方
向、つまり縦と横について、最大画素値または最小画素
値をもつ点を探索する。画素値として、前提技術では輝
度を採用するが、画像に関するいろいろな数値を採用す
ることができる。ふたつの方向の両方について最大画素
値となる画素は極大点、ふたつの方向の両方について最
小画素値となる画素は極小点、ふたつの方向の一方につ
いて最大画素値となるとともに、他方について最小画素
値となる画素は鞍点として検出される。
【0023】特異点フィルタは、各ブロックの内部で検
出された特異点の画像(ここでは1画素)でそのブロッ
クの画像(ここでは4画素)を代表させることにより、
画像の解像度を落とす。特異点の理論的な観点からすれ
ば、α(x)α(y)は極小点を保存し、β(x)β
(y)は極大点を保存し、α(x)β(y)及びβ
(x)α(y)は鞍点を保存する。
【0024】はじめに、マッチングをとるべき始点(ソ
ース)画像と終点(デスティネーション)画像に対して
別々に特異点フィルタ処理を施し、それぞれ一連の画像
群、すなわち始点階層画像と終点階層画像を生成してお
く。始点階層画像と終点階層画像は、特異点の種類に対
応してそれぞれ4種類ずつ生成される。
【0025】この後、一連の解像度レベルの中で始点階
層画像と終点階層画像のマッチングがとれらていく。ま
ずp(m,0)を用いて極小点のマッチングがとられ
る。次に、その結果に基づき、p(m,1)を用いて鞍
点のマッチングがとられ、p m,2)を用いて他の鞍
点のマッチングがとられる。そして最後にp(m,3)
を用いて極大点のマッチングがとられる。
【0026】図1(c)と図1(d)はそれぞれ図1
(a)と図1(b)の副画像p(5, 0)を示してい
る。同様に、図1(e)と図1(f)はp(5,1)
図1(g)と図1(h)はp(5,2)、図1(i)と
図1(j)はp(5,3)をそれぞれ示している。これ
らの図からわかるとおり、副画像によれば画像の特徴部
分のマッチングが容易になる。まずp(5,0)によっ
て目が明確になる。目は顔の中で輝度の極小点だからで
ある。p(5,1)によれば口が明確になる。口は横方
向で輝度が低いためである。p(5,2)によれば首の
両側の縦線が明確になる。最後に、p(5,3)によっ
て耳や頬の最も明るい点が明確になる。これらは輝度の
極大点だからである。
【0027】特異点フィルタによれば画像の特徴が抽出
できるため、例えばカメラで撮影された画像の特徴と、
予め記録しておいたいくつかのオブジェクトの特徴を比
較することにより、カメラに映った被写体を識別するこ
とができる。
【0028】[1.3]画像間の写像の計算 始点画像の位置(i,j)の画素をp(n) (i,j)
と書き、同じく終点画像の位置(k,l)の画素をq
(n) (k,l)で記述する。i,j,k,l∈Iとす
る。画像間の写像のエネルギー(後述)を定義する。こ
のエネルギーは、始点画像の画素の輝度と終点画像の対
応する画素の輝度の差、及び写像の滑らかさによって決
まる。最初に最小のエネルギーを持つp(m,0)とq
(m,0)間の写像f(m,0):p(m,0)→q
(m,0)が計算される。f(m,0 に基づき、最小
エネルギーを持つp(m,1)、q(m,1)間の写像
(m ,1)が計算される。この手続は、p(m,3)
とq(m,3)の間の写像f m,3)の計算が終了す
るまで続く。各写像f(m,i)(i=0,1,2,
…)を副写像と呼ぶことにする。f(m,i)の計算の
都合のために、iの順序は次式のように並べ替えること
ができる。並べ替えが必要な理由は後述する。
【0029】
【数3】 ここでσ(i)∈{0,1,2,3}である。
【0030】[1.3.1]全単射 始点画像と終点画像の間のマッチングを写像で表現する
場合、その写像は両画像間で全単射条件を満たすべきで
ある。両画像に概念上の優劣はなく、互いの画素が全射
かつ単射で接続されるべきだからである。しかしながら
通常の場合とは異なり、ここで構築すべき写像は全単射
のディジタル版である。前提技術では、画素は格子点に
よって特定される。
【0031】始点副画像(始点画像について設けられた
副画像)から終点副画像(終点画像について設けられた
副画像)への写像は、f(m,s):I/2n−m×I
/2 n−m→I/2n−m×I/2n−m(s=0,
1,…)によって表される。ここで、f
(m,s)(i,j)=(k,l)は、始点画像のp
(m,s) (i, j)が終点画像のq(m,s)
(k,l)に写像されることを意味する。簡単のため
に、f(i,j)=(k,l)が成り立つとき画素q
(k,l)をqf(i ,j)と記述する。
【0032】前提技術で扱う画素(格子点)のようにデ
ータが離散的な場合、全単射の定義は重要である。ここ
では以下のように定義する(i,i’,j,j’,k,
lは全て整数とする)。まず始めに、始点画像の平面に
おいてRによって表記される各正方形領域、
【数4】 を考える(i=0,…,2−1、j=0,…,2
1)。ここでRの各辺(エッジ)の方向を以下のように
定める。
【0033】
【数5】 この正方形は写像fによって終点画像平面における四辺
形に写像されなければならない。f(m,s)(R)に
よって示される四辺形、
【数6】 は、以下の全単射条件を満たす必要がある。
【0034】1.四辺形f(m,s)(R)のエッジは
互いに交差しない。 2.f(m,s)(R)のエッジの方向はRのそれらに
等しい(図2の場合、時計回り)。 3.緩和条件として収縮写像(リトラクション:retrac
tions)を許す。
【0035】何らかの緩和条件を設けないかぎり、全単
射条件を完全に満たす写像は単位写像しかないためであ
る。ここではf(m,s)(R)のひとつのエッジの長
さが0、すなわちf(m,s)(R)は三角形になって
もよい。しかし、面積が0となるような図形、すなわち
1点または1本の線分になってはならない。図2(R)
がもとの四辺形の場合、図2(A)と図2(D)は全単
射条件を満たすが、図2(B)、図2(C)、図2
(E)は満たさない。
【0036】実際のインプリメンテーションでは、写像
が全射であることを容易に保証すべく、さらに以下の条
件を課してもよい。つまり始点画像の境界上の各画素
は、終点画像において同じ位置を占める画素に写影され
るというものである。すなわち、f(i,j)=(i,
j)(ただしi=0,i=2−1,j=0,j=2
−1の4本の線上)である。この条件を以下「付加条
件」とも呼ぶ。
【0037】[1.3.2]写像のエネルギー [1.3.2.1]画素の輝度に関するコスト 写像fのエネルギーを定義する。エネルギーが最小にな
る写像を探すことが目的である。エネルギーは主に、始
点画像の画素の輝度とそれに対応する終点画像の画素の
輝度の差で決まる。すなわち、写像f(m,s)の点
(i,j)におけるエネルギーC(m,s) (i,j)
は次式によって定まる。
【0038】
【数7】 ここで、V(p(m,s) (i,j))及びV(q
(m,s) f(i,j))はそれぞれ画素p(m,s)
(i,j)及びq(m,s) f(i,j)の輝度であ
る。fのトータルのエネルギーC(m,s)は、マッチ
ングを評価するひとつの評価式であり、つぎに示すC
(m,s) (i,j)の合計で定義できる。
【0039】
【数8】 [1.3.2.2]滑らかな写像のための画素の位置に
関するコスト滑らかな写像を得るために、写像に関する
別のエネルギーDfを導入する。このエネルギーは画素
の輝度とは関係なく、p(m,s) (i,j)およびq
(m ,s) f(i,j)の位置によって決まる(i=
0,…,2−1,j=0,…,2−1)。点(i,
j)における写像f(m,s)のエネルギーD(m,s
(i,j)は次式で定義される。
【0040】
【数9】 ただし、係数パラメータηは0以上の実数であり、ま
た、
【数10】
【数11】 とする。ここで、
【数12】 であり、i’<0およびj’<0に対してf(i’,
j’)は0と決める。Eは(i,j)及びf(i,
j)の距離で決まる。Eは画素があまりにも離れた画
素へ写影されることを防ぐ。ただしEは、後に別のエ
ネルギー関数で置き換える。Eは写像の滑らかさを保
証する。Eは、p(i,j)の変位とその隣接点の変
位の間の隔たりを表す。以上の考察をもとに、マッチン
グを評価する別の評価式であるエネルギーDは次式で
定まる。
【0041】
【数13】 [1.3.2.3]写像の総エネルギー 写像の総エネルギー、すなわち複数の評価式の統合に係
る総合評価式はλC m,s) +D(m,s) で定
義される。ここで係数パラメータλは0以上の実数であ
る。目的は総合評価式が極値をとる状態を検出するこ
と、すなわち次式で示す最小エネルギーを与える写像を
見いだすことである。
【0042】
【数14】 λ=0及びη=0の場合、写像は単位写像になることに
注意すべきである(すなわち、全てのi=0,…,2
−1及びj=0,…,2−1に対してf
(m ,s)(i,j)=(i,j)となる)。後述のご
とく、本前提技術では最初にλ=0及びη=0の場合を
評価するため、写像を単位写像から徐々に変形していく
ことができる。仮に総合評価式のλの位置を変えてC
(m,s) +λD(m ,s) と定義したとすれば、
λ=0及びη=0の場合に総合評価式がC(m, s)
だけになり、本来何等関連のない画素どうしが単に輝度
が近いというだけで対応づけられ、写像が無意味なもの
になる。そうした無意味な写像をもとに写像を変形して
いってもまったく意味をなさない。このため、単位写像
が評価の開始時点で最良の写像として選択されるよう係
数パラメータの与えかたが配慮されている。
【0043】オプティカルフローもこの前提技術同様、
画素の輝度の差と滑らかさを考慮する。しかし、オプテ
ィカルフローは画像の変換に用いることはできない。オ
ブジェクトの局所的な動きしか考慮しないためである。
前提技術に係る特異点フィルタを用いることによって大
域的な対応関係を検出することができる。
【0044】[1.3.3]多重解像度の導入による写
像の決定 最小エネルギーを与え、全単射条件を満足する写像f
minを多重解像度の階層を用いて求める。各解像度レ
ベルにおいて始点副画像及び終点副画像間の写像を計算
する。解像度の階層の最上位(最も粗いレベル)からス
タートし、各解像度レベルの写像を、他のレベルの写像
を考慮に入れながら決定する。各レベルにおける写像の
候補の数は、より高い、つまりより粗いレベルの写像を
用いることによって制限される。より具体的には、ある
レベルにおける写像の決定に際し、それよりひとつ粗い
レベルにおいて求められた写像が一種の拘束条件として
課される。
【0045】まず、
【数15】 が成り立つとき、p(m−1,s) (i’,j’)、q
(m−1,s) (i’, j’)をそれぞれp(m,s)
(i,j)、q(m,s) (i,j)のparentと
呼ぶことにする。[x]はxを越えない最大整数であ
る。またp(m,s (i,j)、q(m,s)
(i,j)をそれぞれ
(m−1,s) (i’,j ’)、q(m−1,s)
(i’,j’)のchildと呼ぶ。関数parent
(i,j)は次式で定義される。
【0046】
【数16】 (m,s) (i,j)とq(m,s) (k,l)の間
の写像f(m,s)は、エネルギー計算を行って最小に
なったものを見つけることで決定される。f m,s)
(i,j)=(k,l)の値はf(m−1,s)(m=
1,2,…,n)を用いることによって、以下のように
決定される。まず、q(m,s) (k, l)は次の四辺
形の内部になければならないという条件を課し、全単射
条件を満たす写像のうち現実性の高いものを絞り込む。
【0047】
【数17】 ただしここで、
【数18】 である。こうして定めた四辺形を、以下p(m,s)
(i,j)の相続(inherited)四辺形と呼ぶことにす
る。相続四辺形の内部において、エネルギーを最小にす
る画素を求める。
【0048】図3は以上の手順を示している。同図にお
いて、始点画像のA,B,C,Dの画素は、第m−1レ
ベルにおいてそれぞれ終点画像のA’,B’,C’,
D’へ写影される。画素p(m,s) (i,j)は、相
続四辺形A’B’C’D’の内部に存在する画素q
(m,s) f(m)(i,j)へ写影されなければなら
ない。以上の配慮により、第m−1レベルの写像から第
mレベルの写像への橋渡しがなされる。
【0049】先に定義したエネルギーEは、第mレベ
ルにおける副写像f(m,0)を計算するために、次式
に置き換える。
【0050】
【数19】 また、副写像f(m,s)を計算するためには次式を用
いる。
【0051】
【数20】 こうしてすべての副写像のエネルギーを低い値に保つ写
像が得られる。式20により、異なる特異点に対応する
副写像が、副写像どうしの類似度が高くなるように同一
レベル内で関連づけられる。式19は、f
(m,s)(i,j)と、第m−1レベルの画素の一部
と考えた場合の(i,j)が射影されるべき点の位置と
の距離を示している。
【0052】仮に、相続四辺形A’B’C’D’の内部
に全単射条件を満たす画素が存在しない場合は以下の措
置をとる。まず、A’B’C’D’の境界線からの距離
がL(始めはL=1)である画素を調べる。それらのう
ち、エネルギーが最小になるものが全単射条件を満たせ
ば、これをf(m,s)(i,j)の値として選択す
る。そのような点が発見されるか、またはLがその上限
のL(m)maxに到達するまで、Lを大きくしてい
く。L(m)maxは各レベルmに対して固定である。
そのような点が全く発見されない場合、全単射の第3の
条件を一時的に無視して変換先の四辺形の面積がゼロに
なるような写像も認め、f(m,s)(i,j)を決定
する。それでも条件を満たす点が見つからない場合、つ
ぎに全単射の第1及び第2条件を外す。
【0053】多重解像度を用いる近似法は、写像が画像
の細部に影響されることを回避しつつ、画像間の大域的
な対応関係を決定するために必須である。多重解像度に
よる近似法を用いなければ、距離の遠い画素間の対応関
係を見いだすことは不可能である。その場合、画像のサ
イズはきわめて小さなものに限定しなければならず、変
化の小さな画像しか扱うことができない。さらに、通常
写像に滑らかさを要求するため、そうした画素間の対応
関係を見つけにくくしている。距離のある画素から画素
への写像のエネルギーは高いためである。多重解像度を
用いた近似法によれば、そうした画素間の適切な対応関
係を見いだすことができる。それらの距離は、解像度の
階層の上位レベル(粗いレベル)において小さいためで
ある。
【0054】[1.4]最適なパレメータ値の自動決定 既存のマッチング技術の主な欠点のひとつに、パレメー
タ調整の困難さがある。大抵の場合、パラメータの調整
は人手作業によって行われ、最適な値を選択することは
きわめて難しい。前提技術に係る方法によれば、最適な
パラメータ値を完全に自動決定することができる。
【0055】前提技術に係るシステムはふたつのパレメ
ータ、λ及びηを含む。端的にいえば、λは画素の輝度
の差の重みであり、ηは写像の剛性を示している。これ
らのパラメータの値は初期値が0であり、まずη=0に
固定してλを0から徐々に増加させる。λの値を大きく
しながら、しかも総合評価式(式14)の値を最小にす
る場合、各副写像に関するC(m,s) の値は一般に
小さくなっていく。このことは基本的にふたつの画像が
よりマッチしなければならないことを意味する。しか
し、λが最適値を超えると以下の現象が発生する。
【0056】1.本来対応すべきではない画素どうし
が、単に輝度が近いというだけで誤って対応づけられ
る。 2.その結果、画素どうしの対応関係がおかしくなり、
写像がくずれはじめる。
【0057】3.その結果、式14においてD
(m,s) が急激に増加しようとする。 4.その結果、式14の値が急激に増加しようとするた
め、D(m,s) の急激な増加を抑制するようf
(m,s)が変化し、その結果C(m,s) が増加す
る。 したがって、λを増加させながら式14が最小値をとる
という状態を維持しつつC(m,s) が減少から増加
に転じる閾値を検出し、そのλをη=0における最適値
とする。つぎにηを少しづつ増やしてC(m,s)
挙動を検査し、後述の方法でηを自動決定する。そのη
に対応してλも決まる。
【0058】この方法は、人間の視覚システムの焦点機
構の動作に似ている。人間の視覚システムでは、一方の
目を動かしながら左右両目の画像のマッチングがとられ
る。オブジェクトがはっきりと認識できるとき、その目
が固定される。
【0059】[1.4.1]λの動的決定 λは0から所定の刻み幅で増加されていき、λの値が変
わる度に副写像が評価される。式14のごとく、総エネ
ルギーはλC(m,s) +D(m,s) によって定
義される。式9のD(m,s) は滑らかさを表すもの
で、理論的には単位写像の場合に最小になり、写像が歪
むほどEもEも増加していく。Eは整数であるか
ら、D(m,s) の最小刻み幅は1である。このた
め、現在のλC(m,s) (i,j)の変化(減少量)
が1以上でなければ、写像を変化させることによって総
エネルギーを減らすことはできない。なぜなら、写像の
変化に伴ってD(m,s) は1以上増加するため、λ
(m,s) (i,j)が1以上減少しない限り総エネ
ルギーは減らないためである。
【0060】この条件のもと、λの増加に伴い、正常な
場合にC(m,s) (i,j)が減少することを示す。
(m,s) (i,j)のヒストグラムをh(l)と記
述する。h(l)はエネルギーC(m,s) (i,j)
がlである画素の数である。λl≧1が成り立つた
めに、例えばl=1/λの場合を考える。λがλ
らλまで微小量変化するとき、
【数21】 で示されるA個の画素が、
【数22】 のエネルギーを持つより安定的な状態に変化する。ここ
では仮に、これらの画素のエネルギーがすべてゼロにな
ると近似している。この式はC(m,s) の値が、
【数23】 だけ変化することを示し、その結果、
【数24】 が成立する。h(l)>0であるから、通常C
(m,s) は減少する。しかし、λが最適値を越えよ
うとするとき、上述の現象、つまりC(m,s) の増
加が発生する。この現象を検出することにより、λの最
適値を決定する。
【0061】なお、H(h>0)及びkを定数とすると
き、
【数25】 と仮定すれば、
【数26】 が成り立つ。このときk≠−3であれば、
【数27】 となる。これがC(m,s) の一般式である(Cは定
数)。
【0062】λの最適値を検出する際、さらに安全を見
て、全単射条件を破る画素の数を検査してもよい。ここ
で各画素の写像を決定する際、全単射条件を破る確率を
と仮定する。この場合、
【数28】 が成立しているため、全単射条件を破る画素の数は次式
の率で増加する。
【0063】
【数29】 従って、
【数30】 は定数である。仮にh(l)=Hlを仮定するとき、
例えば、
【数31】 は定数になる。しかしλが最適値を越えると、上の値は
急速に増加する。この現象を検出し、Bλ
3/2+k/2/2の値が異常値B0thresを越
えるかどうかを検査し、λの最適値を決定することがで
きる。同様に、Bλ3/2 +k/2/2の値が異常
値B1thresを越えるかどうかを検査することによ
り、全単射の第3の条件を破る画素の増加率Bを確認
する。ファクター2を導入する理由は後述する。この
システムはこれら2つの閾値に敏感ではない。これらの
閾値は、エネルギーC(m,s) の観察では検出し損
なった写像の過度の歪みを検出するために用いることが
できる。
【0064】なお実験では、副写像f(m,s)を計算
する際、もしλが0.1を越えたらf(m,s)の計算
は止めてf(m,s+1)の計算に移行した。λ>0.
1のとき、画素の輝度255レベル中のわずか「3」の
違いが副写像の計算に影響したためであり、λ>0.1
のとき正しい結果を得ることは困難だったためである。
【0065】[1.4.2]ヒストグラムh(l) C(m,s) の検査はヒストグラムh(l)に依存し
ない。全単射及びその第3の条件の検査の際、h(l)
に影響を受けうる。実際に(λ,C(m,s) )をプ
ロットすると、kは通常1付近にある。実験ではk=1
を用い、Bλ とBλを検査した。仮にkの本当
の値が1未満であれば、BλとBλは定数にな
らず、ファクターλ(1−k)/2に従って徐々に増加
する。h(l)が定数であれば、例えばファクターはλ
1/2である。しかし、こうした差は閾値B
0thresを正しく設定することによって吸収するこ
とができる。
【0066】ここで次式のごとく始点画像を中心が(x
,y)、半径rの円形のオブジェクトであると仮定
する。
【数32】 一方、終点画像は、次式のごとく中心(x,y)、
半径がrのオブジェクトであるとする。
【数33】 ここでc(x)はc(x)=xの形であるとする。中
心(x,y)及び(x,y)が十分遠い場合、
ヒストグラムh(l)は次式の形となる。
【数34】 k=1のとき、画像は背景に埋め込まれた鮮明な境界線
を持つオブジェクトを示す。このオブジェクトは中心が
暗く、周囲にいくに従って明るくなる。k=−1のと
き、画像は曖昧な境界線を持つオブジェクトを表す。こ
のオブジェクトは中心が最も明るく、周囲にいくに従っ
て暗くなる。一般のオブジェクトはこれらふたつのタイ
プのオブジェクトの中間にあると考えてもさして一般性
を失わない。したがって、kは−1≦k≦1として大抵
の場合をカバーでき、式27が一般に減少関数であるこ
とが保障される。
【0067】なお、式34からわかるように、rは画像
の解像度に影響されること、すなわちrは2mに比例す
ることに注意すべきである。このために[1.4.1]
においてファクター2mを導入した。
【0068】[1.4.3]ηの動的決定 パラメータηも同様の方法で自動決定できる。はじめに
η=0とし、最も細かい解像度における最終的な写像f
(n)及びエネルギーC(n) を計算する。つづい
て、ηをある値Δηだけ増加させ、再び最も細かい解像
度における最終写像f(n)及びエネルギーC(n)
を計算し直す。この過程を最適値が求まるまで続ける。
ηは写像の剛性を示す。次式の重みだからである。
【0069】
【数35】 ηが0のとき、D(n) は直前の副写像と無関係に決
定され、現在の副写像は弾性的に変形され、過度に歪む
ことになる。一方、ηが非常に大きな値のとき、D
(n) は直前の副写像によってほぼ完全に決まる。こ
のとき副写像は非常に剛性が高く、画素は同じ場所に射
影される。その結果、写像は単位写像になる。ηの値が
0から次第に増えるとき、後述のごとくC(n) は徐
々に減少する。しかしηの値が最適値を越えると、図4
に示すとおり、エネルギーは増加し始める。同図のX軸
はη、Y軸はCである。
【0070】この方法でC(n) を最小にする最適な
ηの値を得ることができる。しかし、λの場合に比べて
いろいろな要素が計算に影響する結果、C(n) は小
さく揺らぎながら変化する。λの場合は、入力が微小量
変化するたびに副写像を1回計算しなおすだけだが、η
の場合はすべての副写像が計算しなおされるためであ
る。このため、得られたC(n) の値が最小であるか
どうかを即座に判断することはできない。最小値の候補
が見つかれば、さらに細かい区間を設定することによっ
て真の最小値を探す必要がある。
【0071】[1.5]スーパーサンプリング 画素間の対応関係を決定する際、自由度を増やすため
に、f(m,s)の値域をR×Rに拡張することができ
る(Rは実数の集合)。この場合、終点画像の画素の輝
度が補間され、非整数点、
【数36】 における輝度を持つf(m,s)が提供される。つまり
スーパーサンプリングが行われる。実験では、f
(m,s)は整数及び半整数値をとることが許され、
【数37】 は、
【数38】 によって与えられた。
【0072】[1.6]各画像の画素の輝度の正規化 始点画像と終点画像がきわめて異なるオブジェクトを含
んでいるとき、写像の計算に元の画素の輝度がそのまま
では利用しにくい。輝度の差が大きいために輝度に関す
るエネルギーC(m,s) が大きくなりすぎ、正しい
評価がしずらいためである。
【0073】例えば、人の顔と猫の顔のマッチングをと
る場合を考える。猫の顔は毛で覆われており、非常に明
るい画素と非常に暗い画素が混じっている。この場合、
ふたつの顔の間の副写像を計算するために、まず副画像
を正規化する。すなわち、最も暗い画素の輝度を0、最
も明るいそれを255に設定し、他の画素の輝度は線形
補間によって求めておく。
【0074】[1.7]インプリメンテーション 始点画像のスキャンに従って計算がリニアに進行する帰
納的な方法を用いる。始めに、1番上の左端の画素
(i,j)=(0,0)についてf(m,s)の値を決
定する。次にiを1ずつ増やしながら各f
(m,s)(i,j)の値を決定する。iの値が画像の
幅に到達したとき、jの値を1増やし、iを0に戻す。
以降、始点画像のスキャンに伴いf(m,s)(i,
j)を決定していく。すべての点について画素の対応が
決まれば、ひとつの写像f(m,s)が決まる。
【0075】あるp(i,j)について対応点q
f(i,j)が決まれば、つぎにp(i, j+1)の対
応点qf(i,j+1)が決められる。この際、q
f(i,j+1 の位置は全単射条件を満たすために、
f(i,j)の位置によって制限される。したがっ
て、先に対応点が決まる点ほどこのシステムでは優先度
が高くなる。つねに(0,0)が最も優先される状態が
つづくと、求められる最終の写像に余計な偏向が加わ
る。本前提技術ではこの状態を回避するために、f
(m,s)を以下の方法で決めていく。
【0076】まず(s mod 4)が0の場合、(0,
0)を開始点としi及びjを徐々に増やしながら決めて
いく。(s mod 4)が1の場合、最上行の右端点を
開始点とし、iを減少、jを増加させながら決めてい
く。(s mod 4)が2のとき、最下行の右端点を開
始点とし、i及びjを減少させながら決めていく。(s
mod 4)が3の場合、最下行の左端点を開始点と
し、iを増加、jを減少させながら決めていく。解像度
が最も細かい第nレベルには副写像という概念、すなわ
ちパラメータsが存在しないため、仮にs=0及びs=
2であるとしてふたつの方向を連続的に計算した。
【0077】実際のインプリメンテーションでは、全単
射条件を破る候補に対してペナルティを与えることによ
り、候補(k,l)の中からできる限り全単射条件を満
たすf(m,s)(i,j)(m=0,…,n)の値を
選んだ。第3の条件を破る候補のエネルギーD(k、
l)にはφを掛け、一方、第1または第2の条件を破る
候補にはψを掛ける。今回はφ=2、ψ=100000
を用いた。
【0078】前述の全単射条件のチェックのために、実
際の手続として(k,l)=f(m ,s)(i,j)を
決定する際に以下のテストを行った。すなわちf
(m,s)(i,j)の相続四辺形に含まれる各格子点
(k,l)に対し、次式の外積のz成分が0以上になる
かどうかを確かめる。
【0079】
【数39】 ただしここで、
【数40】
【数41】 である(ここでベクトルは三次元ベクトルとし、z軸は
直交右手座標系において定義される)。もしWが負であ
れば、その候補についてはD(m,s) (k,l にψ
を掛けることによってペナルティを与え、できるかぎり
選択しないようにする。
【0080】図5(a)、図5(b)はこの条件を検査
する理由を示している。図5(a)はペナルティのない
候補、図5(b)はペナルティがある候補をそれぞれ表
す。隣接画素(i,j+1)に対する写像f(m,s)
(i,j+1)を決定する際、Wのz成分が負であれば
始点画像平面上において全単射条件を満足する画素は存
在しない。なぜなら、q(m,s) (k,l)は隣接す
る四辺形の境界線を越えるためである。
【0081】[1.7.1]副写像の順序 インプリメンテーションでは、解像度レベルが偶数のと
きにはσ(0)=0、σ(1)=1、σ(2)=2、σ
(3)=3、σ(4)=0を用い、奇数のときはσ
(0)=3、σ(1)=2、σ(2)=1、σ(3)=
0、σ(4)=3を用いた。このことで、副写像を適度
にシャッフルした。なお、本来副写像は4種類であり、
sは0〜3のいずれかである。しかし、実際にはs=4
に相当する処理を行った。その理由は後述する。
【0082】[1.8]補間計算 始点画像と終点画像の間の写像が決定された後、対応し
あう画素の輝度が補間される。実験では、トライリニア
補間を用いた。始点画像平面における正方形p
(i,j)(i+1,j)(i,j+1)
(i+1,j+1)が終点画像平面上の四辺形q
f(i,j)f(i+1,j)f(i,j+1)
f(i +1,j+1)に射影されると仮定する。簡単の
ため、画像間の距離を1とする。始点画像平面からの距
離がt(0≦t≦1)である中間画像の画素r(x,
y,t)(0≦x≦N−1,0≦y≦M−1)は以下の
要領で求められる。まず画素r(x,y,t)の位置
(ただしx,y,t∈R)を次式で求める。
【0083】
【数42】 つづいてr(x,y,t)における画素の輝度が次の式
を用いて決定される。
【0084】
【数43】 ここでdx及びdyはパラメータであり、0から1まで
変化する。
【0085】[1.9]拘束条件を課したときの写像 いままでは拘束条件がいっさい存在しない場合の写像の
決定を述べた。しかし、始点画像と終点画像の特定の画
素間に予め対応関係が規定されているとき、これを拘束
条件としたうえで写像を決定することができる。
【0086】基本的な考えは、まず始点画像の特定の画
素を終点画像の特定の画素に移す大まかな写像によって
始点画像を大まかに変形し、しかる後、写像fを正確に
計算する。
【0087】まず始めに、始点画像の特定の画素を終点
画像の特定の画素に射影し、始点画像の他の画素を適当
な位置に射影する大まかな写像を決める。すなわち、特
定の画素に近い画素は、その特定の画素が射影される場
所の近くに射影されるような写像である。ここで第mレ
ベルの大まかな写像をF(m)と記述する。
【0088】大まかな写像Fは以下の要領で決める。ま
ず、いくつかの画素について写像を特定する。始点画像
についてn個の画素、
【数44】 を特定するとき、以下の値を決める。
【数45】 始点画像の他の画素の変位量は、p(ih,jh)(h
=0,…,n−1)の変位に重み付けをして求められ
る平均である。すなわち画素p(i,j)は、終点画像
の以下の画素に射影される。
【0089】
【数46】 ただしここで、
【数47】
【数48】 とする。
【0090】つづいて、F(m)に近い候補写像fがよ
り少ないエネルギーを持つように、その写像fのエネル
ギーD(m,s) (i,j)を変更する。正確には、D
(m ,s) (i,j)は、
【数49】 である。ただし、
【数50】 であり、κ,ρ≧0とする。最後に、前述の写像の自動
計算プロセスにより、fを完全に決定する。
【0091】ここで、f(m,s)(i,j)がF
(m)(i,j)に十分近いとき、つまりそれらの距離
が、
【数51】 以内であるとき、E (m,s) (i,j)が0になる
ことに注意すべきである。そのように定義した理由は、
各f(m,s)(i,j)がF(m)(i,j)に十分近い限
り、終点画像において適切な位置に落ち着くよう、その
値を自動的に決めたいためである。この理由により、正
確な対応関係を詳細に特定する必要がなく、始点画像は
終点画像にマッチするように自動的にマッピングされ
る。
【0092】[2]具体的な処理手順 [1]の各要素技術による処理の流れを説明する。図6
は前提技術の全体手順を示すフローチャートである。同
図のごとく、まず多重解像度特異点フィルタを用いた処
理を行い(S1)、つづいて始点画像と終点画像のマッ
チングをとる(S2)。ただし、S2は必須ではなく、
S1で得られた画像の特徴をもとに画像認識などの処理
を行ってもよい。
【0093】図7は図6のS1の詳細を示すフローチャ
ートである。ここではS2で始点画像と終点画像のマッ
チングをとることを前提としている。そのため、まず特
異点フィルタによって始点画像の階層化を行い(S1
0)、一連の始点階層画像を得る。つづいて同様の方法
で終点画像の階層化を行い(S11)、一連の終点階層
画像を得る。ただし、S10とS11の順序は任意であ
るし、始点階層画像と終点階層画像を並行して生成して
いくこともできる。
【0094】図8は図7のS10の詳細を示すフローチ
ャートである。もとの始点画像のサイズは2×2
する。始点階層画像は解像度が細かいほうから順に作ら
れるため、処理の対象となる解像度レベルを示すパラメ
ータmをnにセットする(S100)。つづいて第mレ
ベルの画像p(m,0)、p(m,1)
(m,2 、p(m,3)から特異点フィルタを用い
て特異点を検出し(S101)、それぞれ第m−1レベ
ルの画像p(m−1,0)、p(m−1,1)、p
(m−1 ,2)、p(m−1,3)を生成する(S10
2)。ここではm=nであるため、p(m,0)=p
(m,1)=p(m,2)=p(m,3)=p(n)
あり、ひとつの始点画像から4種類の副画像が生成され
る。
【0095】図9は第mレベルの画像の一部と、第m−
1レベルの画像の一部の対応関係を示している。同図の
数値は各画素の輝度を示す。同図のp(m,s)はp
(m, 0)〜p(m,3)の4つの画像を象徴するもの
で、p(m−1,0)を生成する場合には、p
(m,s)はp(m,0)であると考える。[1.2]
で示した規則により、p(m−1,0)は例えば同図で
輝度を記入したブロックについて、そこに含まれる4画
素のうち「3」、p(m−1,1)は「8」、p
(m−1 ,2)は「6」、p(m−1,3)を「10」
をそれぞれ取得し、このブロックをそれぞれ取得したひ
とつの画素で置き換える。したがって、第m−1レベル
の副画像のサイズは2m−1×2m−1になる。
【0096】つづいてmをデクリメントし(図8のS1
03)、mが負になっていないことを確認し(S10
4)、S101に戻ってつぎに解像度の粗い副画像を生
成していく。この繰り返し処理の結果、m=0、すなわ
ち第0レベルの副画像が生成された時点でS10が終了
する。第0レベルの副画像のサイズは1×1である。
【0097】図10はS10によって生成された始点階
層画像をn=3の場合について例示している。最初の始
点画像のみが4つの系列に共通であり、以降特異点の種
類に応じてそれぞれ独立に副画像が生成されていく。な
お、図8の処理は図7のS11にも共通であり、同様の
手順を経て終点階層画像も生成される。以上で図6のS
1による処理が完了する。
【0098】前提技術では、図6のS2に進むためにマ
ッチング評価の準備をする。図11はその手順を示して
いる。同図のごとく、まず複数の評価式が設定される
(S30)。[1.3.2.1]で導入した画素に関す
るエネルギーC(m,s) と[1.3.2.2]で導
入した写像の滑らかさに関するエネルギーD(m,s)
がそれである。つぎに、これらの評価式を統合して総
合評価式を立てる(S31)。[1.3.2.3]で導
入した総エネルギーλC(m,s) +D(m, s)
がそれであり、[1.3.2.2]で導入したηを用い
れば、 ΣΣ(λC(m,s) (i,j)+ηE (m,s) (i,j)+E (m ,s) (i,j) ) (式52) となる。ただし、総和はi、jについてそれぞれ0、1
…、2−1で計算する。以上でマッチング評価の準備
が整う。
【0099】図12は図6のS2の詳細を示すフローチ
ャートである。[1]で述べたごとく、始点階層画像と
終点階層画像のマッチングは互いに同じ解像度レベルの
画像どうしでとられる。画像間の大域的なマッチングを
良好にとるために、解像度が粗いレベルから順にマッチ
ングを計算する。特異点フィルタを用いて始点階層画像
および終点階層画像を生成しているため、特異点の位置
や輝度は解像度の粗いレベルでも明確に保存されてお
り、大域的なマッチングの結果は従来に比べて非常に優
れたものになる。
【0100】図12のごとく、まず係数パラメータηを
0、レベルパラメータmを0に設定する(S20)。つ
づいて、始点階層画像中の第mレベルの4つの副画像と
終点階層画像中の第mレベルの4つの副画像のそれぞれ
の間でマッチングを計算し、それぞれ全単射条件を満た
し、かつエネルギーを最小にするような4種類の副写像
(m,s)(s=0,1,2,3)を求める(S2
1)。全単射条件は[1.3.3]で述べた相続四辺形
を用いて検査される。この際、式17、18が示すよう
に、第mレベルにおける副写像は第m−1レベルのそれ
らに拘束されるため、より解像度の粗いレベルにおける
マッチングが順次利用されていく。これは異なるレベル
間の垂直的参照である。なお、いまm=0であってそれ
より粗いレベルはないが、この例外的な処理は図13で
後述する。
【0101】一方、同一レベル内における水平的参照も
行われる。[1.3.3]の式20のごとく、f
(m,3)はf(m,2)に、f(m,2)はf
(m,1)に、f (m,1)はf(m,0)に、それぞ
れ類似するように決める。その理由は、特異点の種類が
違っても、それらがもともと同じ始点画像と終点画像に
含まれている以上、副写像がまったく異なるという状況
は不自然だからである。式20からわかるように、副写
像どうしが近いほどエネルギーは小さくなり、マッチン
グが良好とみなされる。
【0102】なお、最初に決めるべきf(m,0)につ
いては同一のレベルで参照できる副写像がないため、式
19に示すごとくひとつ粗いレベルを参照する。ただ
し、実験ではf(m,3)まで求まった後、これを拘束
条件としてf(m,0)を一回更新するという手続をと
った。これは式20にs=4を代入し、f(m,4)
新たなf(m,0)とすることに等しい。f(m,0)
とf(m,3)の関連度が低くなり過ぎる傾向を回避す
るためであり、この措置によって実験結果がより良好に
なった。この措置に加え、実験では[1.7.1]に示
す副写像のシャッフルも行った。これも本来特異点の種
類ごとに決まる副写像どうしの関連度を密接に保つ趣旨
である。また、処理の開始点に依存する偏向を回避する
ために、sの値にしたがって開始点の位置を変える点は
[1.7]で述べたとおりである。
【0103】図13は第0レベルにおいて副写像を決定
する様子を示す図である。第0レベルでは各副画像がた
だひとつの画素で構成されるため、4つの副写像
f(0,s はすべて自動的に単位写像に決まる。図1
4は第1レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図
である。第1レベルでは副画像がそれぞれ4画素で構成
される。同図ではこれら4画素が実線で示されている。
いま、p(1,s)の点xの対応点をq(1,s)の中
で探すとき、以下の手順を踏む。
【0104】1.第1レベルの解像度で点xの左上点
a、右上点b、左下点c、右下点dを求める。 2.点a〜dがひとつ粗いレベル、つまり第0レベルに
おいて属する画素を探す。図14の場合、点a〜dはそ
れぞれ画素A〜Dに属する。ただし、画素A〜Cは本来
存在しない仮想的な画素である。 3.第0レベルですでに求まっている画素A〜Dの対応
点A’〜D’をq(1 ,s)の中にプロットする。画素
A’〜C’は仮想的な画素であり、それぞれ画素A〜C
と同じ位置にあるものとする。 4.画素Aの中の点aの対応点a’が画素A’の中にあ
るとみなし、点a’をプロットする。このとき、点aが
画素Aの中で占める位置(この場合、右下)と、点a’
が画素A’の中で占める位置が同じであると仮定する。 5.4と同様の方法で対応点b’〜d’をプロットし、
点a’〜d’で相続四辺形を作る。 6.相続四辺形の中でエネルギーが最小になるよう、点
xの対応点x’を探す。対応点x’の候補として、例え
ば画素の中心が相続四辺形に含まれるものに限定しても
よい。図14の場合、4つの画素がすべて候補になる。
【0105】以上がある点xの対応点の決定手順であ
る。同様の処理を他のすべての点について行い、副写像
を決める。第2レベル以上のレベルでは、次第に相続四
辺形の形が崩れていくと考えられるため、図3に示すよ
うに画素A’〜D’の間隔が空いていく状況が発生す
る。
【0106】こうして、ある第mレベルの4つの副写像
が決まれば、mをインクリメントし(図12のS2
2)、mがnを超えていないことを確かめて(S2
3)、S21に戻る。以下、S21に戻るたびに次第に
細かい解像度のレベルの副写像を求め、最後にS21に
戻ったときに第nレベルの写像f(n)を決める。この
写像はη=0に関して定まったものであるから、f
(n)(η=0)と書く。
【0107】つぎに異なるηに関する写像も求めるべ
く、ηをΔηだけシフトし、mをゼロクリアする(S2
4)。新たなηが所定の探索打切り値ηmaxを超えて
いないことを確認し(S25)、S21に戻り、今回の
ηに関して写像f(n)(η=Δη)を求める。この処
理を繰り返し、S21でf(n)(η=iΔη)(i=
0,1,…)を求めていく。ηがηmaxを超えたとき
S26に進み、後述の方法で最適なη=ηoptを決定
し、f(n)(η=ηopt)を最終的に写像f (n)
とする。
【0108】図15は図12のS21の詳細を示すフロ
ーチャートである。このフローチャートにより、ある定
まったηについて、第mレベルにおける副写像が決ま
る。副写像を決める際、前提技術では副写像ごとに最適
なλを独立して決める。
【0109】同図のごとく、まずsとλをゼロクリアす
る(S210)。つぎに、そのときのλについて(およ
び暗にηについて)エネルギーを最小にする副写像f
(m, s)を求め(S211)、これをf
(m,s)(λ=0)と書く。異なるλに関する写像も
求めるべく、λをΔλだけシフトし、新たなλが所定の
探索打切り値λmaxを超えていないことを確認し(S
213)、S211に戻り、以降の繰り返し処理でf
(m,s)(λ=iΔλ)(i=0,1,…)を求め
る。λがλ maxを超えたときS214に進み、最適な
λ=λoptを決定し、f(m,s (λ=λopt
を最終的に写像f(m,s)とする(S214)。
【0110】つぎに、同一レベルにおける他の副写像を
求めるべく、λをゼロクリアし、sをインクリメントす
る(S215)。sが4を超えていないことを確認し
(S216)、S211に戻る。s=4になれば上述の
ごとくf(m,3)を利用してf(m,0)を更新し、
そのレベルにおける副写像の決定を終了する。
【0111】図16は、あるmとsについてλを変えな
がら求められたf(m,s)(λ=iΔλ)(i=0,
1,…)に対応するエネルギーC(m,s) の挙動を
示す図である。[1.4]で述べたとおり、λが増加す
ると通常C(m,s) は減少する。しかし、λが最適
値を超えるとC(m,s) は増加に転じる。そこで本
前提技術ではC(m,s) が極小値をとるときのλを
λoptと決める。同図のようにλ>λoptの範囲で
再度C(m,s) が小さくなっていっても、その時点
ではすでに写像がくずれていて意味をなさないため、最
初の極小点に注目すればよい。λoptは副写像ごとに
独立して決めていき、最後にf(n)についてもひとつ
定まる。
【0112】一方、図17は、ηを変えながら求められ
たf(n)(η=iΔη)(i=0,1,…)に対応す
るエネルギーC(n) の挙動を示す図である。ここで
もηが増加すると通常C(n) は減少するが、ηが最
適値を超えるとC(n) は増加に転じる。そこでC
(n) が極小値をとるときのηをηoptと決める。
図17は図4の横軸のゼロ付近を拡大した図と考えてよ
い。ηoptが決まればf(n)を最終決定することが
できる。
【0113】以上、本前提技術によれば種々のメリット
が得られる。まずエッジを検出する必要がないため、エ
ッジ検出タイプの従来技術の課題を解消できる。また、
画像に含まれるオブジェクトに対する先験的な知識も不
要であり、対応点の自動検出が実現する。特異点フィル
タによれば、解像度の粗いレベルでも特異点の輝度や位
置を維持することができ、オブジェクト認識、特徴抽
出、画像マッチングに極めて有利である。その結果、人
手作業を大幅に軽減する画像処理システムの構築が可能
となる。
【0114】なお、本前提技術について次のような変形
技術も考えられる。 (1)前提技術では始点階層画像と終点階層画像の間で
マッチングをとる際にパラメータの自動決定を行った
が、この方法は階層画像間ではなく、通常の2枚の画像
間のマッチングをとる場合全般に利用できる。
【0115】たとえば2枚の画像間で、画素の輝度の差
に関するエネルギーEと画素の位置的なずれに関する
エネルギーEのふたつを評価式とし、これらの線形和
ot=αE+Eを総合評価式とする。この総合
評価式の極値付近に注目してαを自動決定する。つま
り、いろいろなαについてEtotが最小になるような
写像を求める。それらの写像のうち、αに関してE
極小値をとるときのαを最適パラメータと決める。その
パラメータに対応する写像を最終的に両画像間の最適マ
ッチングとみなす。
【0116】これ以外にも評価式の設定にはいろいろな
方法があり、例えば1/Eと1/Eのように、評価
結果が良好なほど大きな値をとるものを採用してもよ
い。総合評価式も必ずしも線形和である必要はなく、n
乗和(n=2、1/2、−1、−2など)、多項式、任
意の関数などを適宜選択すればよい。
【0117】パラメータも、αのみ、前提技術のごとく
ηとλのふたつの場合、それ以上の場合など、いずれで
もよい。パラメータが3以上の場合はひとつずつ変化さ
せて決めていく。
【0118】(2)本前提技術では、総合評価式の値が
最小になるよう写像を決めた後、総合評価式を構成する
ひとつの評価式であるC(m,s) が極小になる点を
検出してパラメータを決定した。しかし、こうした二段
回処理の代わりに、状況によっては単に総合評価式の最
小値が最小になるようにパラメータを決めても効果的で
ある。その場合、例えばαE+βEを総合評価式と
し、α+β=1なる拘束条件を設けて各評価式を平等に
扱うなどの措置を講じてもよい。パラメータの自動決定
の本質は、エネルギーが最小になるようにパラメータを
決めていく点にあるからである。
【0119】(3)前提技術では各解像度レベルで4種
類の特異点に関する4種類の副画像を生成した。しか
し、当然4種類のうち1、2、3種類を選択的に用いて
もよい。例えば、画像中に明るい点がひとつだけ存在す
る状態であれば、極大点に関するf(m,3)だけで階
層画像を生成しても相応の効果が得られるはずである。
その場合、同一レベルで異なる副写像は不要になるた
め、sに関する計算量が減る効果がある。
【0120】(4)本前提技術では特異点フィルタによ
ってレベルがひとつ進むと画素が1/4になった。例え
ば3×3で1ブロックとし、その中で特異点を探す構成
も可能であり、その場合、レベルがひとつ進むと画素は
1/9になる。
【0121】(5)始点画像と終点画像がカラーの場
合、それらをまず白黒画像に変換し、写像を計算する。
その結果求められた写像を用いて始点のカラー画像を変
換する。それ以外の方法として、RGBの各成分につい
て副写像を計算してもよい。
【0122】[画像符号化と復号に関する実施の形態]
以上の前提技術を利用した画像処理技術を説明する。符
号化の特徴は、ふたつのキーフレームである第1および
第2画像を前提技術にしたがってそれぞれ多重解像度解
析してそれらの対応点情報を生成する際、前提技術とは
異なり、最も精細な解像度(以下最終解像度という)ま
でマッチングを計算せずに、途中で止める点にある。前
提技術では、ひとつ解像度の階層が進むたびに画素の数
が4倍に増えるため、解析のための計算量が4倍または
それ以上に増加する。いま評価を単純化し、いちばん粗
い解像度、すなわちマッチングの開始の解像度における
計算量を「1」とすると、階層が進むたびに計算量は、
1、4、16、64、...と進むため、最終解像度の
マッチングをスキップするだけで計算量は全体の1/5
〜1/4に抑えることができる。最終解像度、およびそ
のひとつ前の解像度(これを最終直前解像度という)を
スキップすれば、計算量は実に約1/20になる。この
実施の形態では、符号化のための時間を短縮するため
に、こうしたマッチング計算のスキップを行う。以下、
これを単にスキップとよび、以下、最終解像度のみをス
キップする例を考える。
【0123】最終解像度をスキップをすると、最終解像
度におけるマッチングの結果(以下これを最終対応点情
報といい、単に対応点情報というときはこれを指す)が
得られず、最終直前解像度におけるマッチング結果(以
下中途対応点情報いう)しか存在しない。そのため符号
化側は、以下のいずれかの方法をとる。 1)簡易的手法によってマッチング処理を引き継ぐ。す
なわち、中途対応点情報を最終解像度の画像へ投影して
詳細化し、最終対応点情報を生成する。 2)中途対応点情報をそのまま出力する。 3)別のオプショナルな簡易的手法は、中途対応点情報
をもとにブロックマッチングを加えて最終解像度におけ
る対応点情報を取得する。
【0124】図18、図19は、1)の処理の概念を示
す。図18のごとく、最終直前解像度において、第1画
像I1の画素p0が第2画像I2の画素q0に対応して
いる。一方、図19は最終解像度における第1画像I1
の画像p0と第2画像I2の画素q0の様子を示す。最
終解像度でもこれらの画素はそのまま対応するとし、す
なわち中途対応点情報がそのまま最終解像度に投影され
る。さらに最終解像度の画像において、画素p0の内部
に存在する4画素p10、p11、p12、p13が、
それぞれ平行移動した先の画素q0内部の4画素q1
0、q11、q12、q13に対応するとする。すなわ
ち、中途対応点情報から最終対応点情報が、(p10,
q10)(p11,q11)(p12,q12)(p1
3,q13)として詳細化される。最終直前解像度にお
ける他の画素についても同様の投影および平行移動によ
る詳細化が実施され、この結果が符号化データに組み込
まれる。
【0125】一方、2)の場合、単に中途対応点情報が
符号化データに組み込まれ、出力される。このとき、い
ずれの解像度においてマッチング処理を中止したかに関
する情報(以下打切り解像度という)を符号化データに
付加してもよい。復号側は、2)の場合であっても、打
切り解像度がわかれば、図19同様の処理によって近似
的に最終対応点情報を生成することができる。すなわ
ち、復号側で符号化データが完成されることになる。
【0126】なお、打切り解像度は、1)の場合でも組
み込むことにメリットがある。つまり、1)の場合は
「最終解像度」、2)の場合は「最終直前解像度」その
他の解像度を記述しておけば、復号側は符号化側が
1)、2)のいずれを行ったかがわかり、かつ2)の場
合はいま与えられている対応点情報の1画素が最終対応
点情報の何画素に対応するかわかり、いずれの場合も正
しい処理ができる。
【0127】図20は、3)の処理の概念を示す。3)
はある程度計算を要するため、いずれかというとオプシ
ョナルな処理といえる。ただし、最終対応点情報の精度
は1)より高い可能性が高い。前提は図18と同じであ
るが、図18における中途対応点情報をもとにブロック
マッチングを施し、最終対応点情報を取得する。ブロッ
クマッチングは最終解像度にて行い、そのブロックは最
終直前解像度における第1画像I1の画素p0である。
この画素p0を第2画像I2において中途対応点情報で
求められた画素q0を中心に所定の範囲200で動か
し、4画素それぞれの差分の累積値が最小になる位置を
もって対応位置とし、最終対応点情報を確定する。差分
の累積値は、各画素の差分の絶対値の総和や二乗和な
ど、いろいろな方法がある。ただし、3)の処理も必ず
しも符号化側で行う必要はなく、符号化側が2)のと
き、3)の処理を復号側で実施してもよい。
【0128】なお、ブロックは必ずしもスキップ前の解
像度における1画素を単位としなくてもよく、その大き
さは適宜定めればよい。符号化側の処理が3)の可能性
もある場合、符号化データ列には、1)、2)、3)の
いずれの処理がなされたかを記述してもよい。ただし、
1)と3)は、方法は違っても最終対応点情報が得られ
るため、それらと2)の区別がつけば復号側で対応可能
であり、上述の打切り解像度に関する記述があれば必要
かつ十分である。
【0129】図21は実施の形態に係る画像符号化装置
10の構成を示す。この装置10は、外部の記憶装置や
撮影カメラ等から第1画像I1、第2画像I2を取得す
る画像入力部12と、それらの画像に前提技術その他の
技術によってマッチング計算を施すマッチングプロセッ
サ14と、そのプロセッサによるマッチング計算が中途
で打ち切られたとき簡易的手法によって最終対応点情報
を生成する簡易処理部30と、第1画像I1と第2画像
I2その他のキーフレームをイントラフレーム形式で圧
縮するキーフレーム圧縮部32と、圧縮されたキーフレ
ーム、マッチングプロセッサ14による最終対応点情報
または中途対応点情報、および存在する場合には簡易処
理部30による最終対応点情報を入力し、符号化画像の
データストリームCI(以下単に符号化ストリームとい
う)を生成するストリーム生成部34を含む。対応点情
報は「対応点ファイルF」として生成され、必要に応じ
て画像データ保持部16へ保存され、または通信部22
を介して任意のネットワーク等へ出力される。
【0130】マッチングプロセッサ14は、前提技術に
よって第1画像I1と第2画像I2の対応点を検出す
る。ただし、そのための計算時間や計算負荷が大きいと
予想され、または実際に大きい場合、処理の最初から、
または処理中に動的にマッチングをスキップする。その
場合、中途対応点情報は簡易処理部30へ送られ、ここ
で最終対応点情報が生成される。ただし簡易処理部30
の処理は復号側に委ねてもよい。簡易処理部30は前述
の1)または3)の処理をなすが、これらに限られな
い。
【0131】キーフレーム圧縮部32は、キーフレーム
をJPEGその他任意の方法でフレーム内圧縮する。ス
トリーム生成部34は、前述の各種データに加え、マッ
チングのスキップがあった場合、打切り解像度をマッチ
ングプロセッサ14から取得して符号化ストリームへ組
み込む。ただし、簡易処理部30が最終対応点情報を生
成してスキップ処理をリカバーしたときは、打切り解像
度の組込みは通常は不要である。
【0132】一方、図22はこうして生成された符号化
ストリームCIを入力し、動画像を再生する画像復号装
置100の構成を示す。通信部40はネットワークその
他を介して符号化ストリームCIを取得し、これを簡易
処理部30およびキーフレーム復号部42へ送信する。
符号化側にてスキップがあった場合、簡易処理部30は
打切り解像度に関する情報を符号化ストリームから検出
し、1)、3)その他の方法でいったん最終対応点情報
を生成し、これを中間画像生成部18へ渡す。なお、符
号化側で最終対応点情報が生成されている場合、簡易処
理部30の処理はNOP(処理なし)となる。
【0133】キーフレーム復号部42は、圧縮されたキ
ーフレーム、すなわちここでは第1画像I1と第2画像
I2を復号し、これらを中間画像生成部18へ渡す。キ
ーフレームの復号はこれらふたつの画像にとどまらず連
続的に行われればよく、その結果ある程度長い動画像の
再生が可能になる。
【0134】中間画像生成部18は、復号された第1画
像I1と第2画像I2、および最終対応点情報をもと
に、前提技術でも説明したとおり、対応点どうしの位置
と画素値を内挿補間することによりキーフレーム間の中
間フレームを生成する。キーフレームと中間フレームで
動画像が再生できるため、これが表示部20に出力さ
れ、再生処理が完結する。
【0135】以下、変形例等を説明する。実施の形態は
動画の符号化と復号を考えたが、必ずしも時間的な補間
である必要はない。多視点画像間を空間的に補間する場
合も当然この実施の形態は利用できる。
【0136】画像符号化装置10は、所定の制限時間に
到達したときマッチングプロセッサ14はスキップ処理
をしてもよい。テレビカメラで動画像を撮影してリアル
タイムまたはほぼそれに近い時間で符号化を完了する必
要がある場合、制限時間によって動的にスキップの有無
を決め、または打切り解像度を変化させることには実用
上の意味がある。
【0137】同様に画像復号装置100において、通常
は3)の処理をしつつ、こちらも制限時間に達したら
1)の処理に切り替えてもよい。復号側はユーザがその
動画像を鑑賞することを考えて設計されるべきため、こ
の方法には製品設計上の意味がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】 図1(a)とは図1(b)は、ふたりの人物
の顔に平均化フィルタを施して得られる画像、図1
(c)と図1(d)は、ふたりの人物の顔に関して前提
技術で求められるp(5,0)の画像、図1(e)と図
1(f)は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求め
られるp(5,1)の画像、図1(g)と図1(h)
は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるp
(5,2)の画像、図1(i)と図1(j)は、ふたり
の人物の顔に関して前提技術で求められるp(5,3)
の画像をそれぞれディスプレイ上に表示した中間調画像
の写真である。
【図2】 図2(R)はもとの四辺形を示す図、図2
(A)、図2(B)、図2(C)、図2(D)、図2
(E)はそれぞれ相続四辺形を示す図である。
【図3】 始点画像と終点画像の関係、および第mレベ
ルと第m−1レベルの関係を相続四辺形を用いて示す図
である。
【図4】 パラメータηとエネルギーCの関係を示す
図である。
【図5】 図5(a)、図5(b)は、ある点に関する
写像が全単射条件を満たすか否かを外積計算から求める
様子を示す図である。
【図6】 前提技術の全体手順を示すフローチャートで
ある。
【図7】 図6のS1の詳細を示すフローチャートであ
る。
【図8】 図7のS10の詳細を示すフローチャートで
ある。
【図9】 第mレベルの画像の一部と、第m−1レベル
の画像の一部の対応関係を示す図である。
【図10】 前提技術で生成された始点階層画像を示す
図である。
【図11】 図6のS2に進む前に、マッチング評価の
準備の手順を示す図である。
【図12】 図6のS2の詳細を示すフローチャートで
ある。
【図13】 第0レベルにおいて副写像を決定する様子
を示す図である。
【図14】 第1レベルにおいて副写像を決定する様子
を示す図である。
【図15】 図12のS21の詳細を示すフローチャー
トである。
【図16】 あるf(m,s)についてλを変えながら
求められたf(m, s)(λ=iΔλ)に対応するエネ
ルギーC(m,s) の挙動を示す図である。
【図17】 ηを変えながら求められたf(n)(η=
iΔη)(i=0,1,…)に対応するエネルギーC
(n) の挙動を示す図である。
【図18】 最終直前解像度において、第1画像と第2
画像間である画素の対応する様子を示す図である。
【図19】 図18の対応を最終解像度に投影した様子
を示す図である。
【図20】 ブロックマッチングを用いて最終対応点情
報を求める方法を示す図である。
【図21】 実施の形態に係る画像符号化装置の構成図
である。
【図22】 実施の形態に係る画像復号装置の構成図で
ある。
【符号の説明】
10 画像処理装置 12 画像データ入力部 14 マッチングプロセッサ 16 画像データ保持部 18 中間画像生成部 20 表示部 22,40 通信部 30 簡易処理部 32 キーフレーム圧縮部 34 ストリーム生成部 42 キーフレーム復号部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 品川 嘉久 東京都江戸川区西葛西5−10−26−204 Fターム(参考) 5C059 KK11 MA35 MB06 PP04 UA02 UA05 UA39 5J064 AA02 AA03 BA00 BB04 BC11 BC26 BC29 BD02 BD04

Claims (30)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 画像を多重解像度解析する際、当該解析
    を最終解像度よりも前の段階でうち切り、残りの解像度
    における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施するこ
    とを特徴とする画像符号化方法。
  2. 【請求項2】 第1および第2画像をそれぞれ多重解像
    度解析してそれらの対応点情報を生成する工程と、 生成された対応点情報を出力する工程とを含み、 前記生成する工程は、前記解析を第1および第2画像の
    最終解像度よりも前の段階でうち切り、残りの解像度に
    関する解析を他の簡易的手法に切り替えて実施すること
    を特徴とする画像符号化方法。
  3. 【請求項3】 前記生成する工程は、第1画像について
    二次元的な探索を行って検出した特異点と、第2画像に
    ついて二次元的な探索を行って検出した特異点との対応
    をもとに画素単位のマッチング計算を行う請求項2に記
    載の方法。
  4. 【請求項4】 前記生成する工程は、第1画像と第2画
    像を、それぞれ前記特異点を抽出することによって多重
    解像度化したうえで、同一解像度レベル間で画像単位の
    マッチング計算を行い、その結果を異なる解像度レベル
    におけるマッチング計算に継承しながら、次第に解像度
    の細かいレベルにおける画素単位の対応関係を取得する
    請求項3に記載の方法。
  5. 【請求項5】 前記簡易的手法は、その時点までに検出
    されている、最終ではない解像度における第1および第
    2画像間の対応点情報をそのまま最終解像度における第
    1および第2画像に投影して詳細化する処理である請求
    項2〜4のいずれかに記載の方法。
  6. 【請求項6】 前記簡易的手法の実施を画像復号側で実
    施する前提で、前記解析をうち切った時点で生成されて
    いる対応点情報を出力する請求項2〜5のいずれかに記
    載の方法。
  7. 【請求項7】 第1および第2画像をそれぞれイントラ
    フレーム形式で圧縮する工程をさらに含み、その圧縮デ
    ータが前記対応点情報とともに出力される請求項2〜6
    のいずれかに記載の方法。
  8. 【請求項8】 画像を多重解像度解析して符号化された
    データを復号する方法であって、前記解析が最終解像度
    よりも前の段階でうち切られている場合、残りの解像度
    における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施し、復
    号側にて一旦必要な詳細度を有する符号化データを完成
    させることを特徴とする画像復号方法。
  9. 【請求項9】 符号化側にて、第1および第2画像をそ
    れぞれ多重解像度解析してそれらの対応点情報が生成さ
    れたものの、前記解析が第1および第2画像の最終解像
    度よりも前の段階でうち切られているとき、残りの解像
    度に関する解析を他の簡易的手法に切り替えて実施し、
    復号側にて一旦必要な詳細度を有する符号化データを完
    成させることを特徴とする画像復号方法。
  10. 【請求項10】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報をそのまま最終解像度における
    第1および第2画像に投影して詳細化する処理である請
    求項9に記載の方法。
  11. 【請求項11】 完成された符号化データをもとに、第
    1および第2画像の中間画像を生成して出力する工程を
    さらに含む請求項10に記載の方法。
  12. 【請求項12】 画像を多重解像度解析する際、当該解
    析を最終解像度よりも前の段階でうち切り、残りの解像
    度における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施する
    ことを特徴とする画像符号化装置。
  13. 【請求項13】 第1および第2画像をそれぞれ多重解
    像度解析してそれらの対応点情報を生成するマッチング
    プロセッサと、 生成された対応点情報を符号化データとして出力するス
    トリーム生成部とを含み、 前記マッチングプロセッサは、前記解析を第1および第
    2画像の最終解像度よりも前の段階でうち切り、残りの
    解像度に関する解析を他の簡易的手法に切り替えて実施
    することを特徴とする画像符号化装置。
  14. 【請求項14】 前記マッチングプロセッサは、第1画
    像について二次元的な探索を行って検出した特異点と、
    第2画像について二次元的な探索を行って検出した特異
    点との対応をもとに画素単位のマッチング計算を行う請
    求項13に記載の装置。
  15. 【請求項15】 前記マッチングプロセッサは、第1画
    像と第2画像を、それぞれ前記特異点を抽出することに
    よって多重解像度化したうえで、同一解像度レベル間で
    画像単位のマッチング計算を行い、その結果を異なる解
    像度レベルにおけるマッチング計算に継承しながら、次
    第に解像度の細かいレベルにおける画素単位の対応関係
    を取得する請求項13に記載の装置。
  16. 【請求項16】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報をそのまま最終解像度における
    第1および第2画像に投影して詳細化する処理である請
    求項13〜15のいずれかに記載の装置。
  17. 【請求項17】 前記簡易的手法の実施を画像復号側で
    実施する前提で、前記解析をうち切った時点で生成され
    ている対応点情報を符号化データとして出力する請求項
    13〜16のいずれかに記載の装置。
  18. 【請求項18】 第1および第2画像をそれぞれイント
    ラフレーム形式で圧縮するキーフレーム圧縮部をさらに
    含み、その圧縮データが前記符号化データに組み込まれ
    て出力される請求項13〜17のいずれかに記載の装
    置。
  19. 【請求項19】 画像を多重解像度解析して符号化され
    たデータを復号する方法であって、前記解析が最終解像
    度よりも前の段階でうち切られている場合、残りの解像
    度における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施し、
    復号側にて一旦必要な詳細度を有する符号化データを完
    成させることを特徴とする画像復号装置。
  20. 【請求項20】 符号化側にて、第1および第2画像を
    それぞれ多重解像度解析してそれらの対応点情報が生成
    されたものの、前記解析が第1および第2画像の最終解
    像度よりも前の段階でうち切られているとき、残りの解
    像度に関する解析を他の簡易的手法に切り替えて実施
    し、復号側にて一旦必要な詳細度を有する符号化データ
    を完成させることを特徴とする画像復号装置。
  21. 【請求項21】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報をそのまま最終解像度における
    第1および第2画像に投影して詳細化する処理である請
    求項20に記載の装置。
  22. 【請求項22】 完成された符号化データをもとに、第
    1および第2画像の中間画像を生成する中間画像生成部
    をさらに含む請求項21に記載の方法。
  23. 【請求項23】 画像を多重解像度解析する際、当該解
    析を最終解像度よりも前の段階でうち切り、残りの解像
    度における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施する
    処理をコンピュータに実行せしめることを特徴とするコ
    ンピュータプログラム。
  24. 【請求項24】 画像を多重解像度解析して符号化され
    たデータを復号する方法であって、前記解析が最終解像
    度よりも前の段階でうち切られている場合、残りの解像
    度における解析を他の簡易的手法に切り替えて実施し、
    復号側にて一旦必要な詳細度を有する符号化データを完
    成させる処理をコンピュータに実行せしめることを特徴
    とするコンピュータプログラム。
  25. 【請求項25】 前記生成する工程は、多重解像度特異
    点フィルタによって実行される請求項2に記載の方法。
  26. 【請求項26】 前記マッチングプロセッサは、多重解
    像度特異点フィルタが実装されたものである請求項13
    に記載の装置。
  27. 【請求項27】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報を基礎として、ブロックマッチ
    ングを加えて最終解像度における対応点情報を取得する
    処理である請求項2〜4のいずれかに記載の方法。
  28. 【請求項28】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報を基礎として、ブロックマッチ
    ングを加えて最終解像度における対応点情報を取得する
    処理である請求項9に記載の方法。
  29. 【請求項29】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報を基礎として、ブロックマッチ
    ングを加えて最終解像度における対応点情報を取得する
    処理である請求項13〜15のいずれかに記載の装置。
  30. 【請求項30】 前記簡易的手法は、その時点までに検
    出されている、最終ではない解像度における第1および
    第2画像間の対応点情報を基礎として、ブロックマッチ
    ングを加えて最終解像度における対応点情報を取得する
    処理である請求項20に記載の装置。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7627552B2 (en) 2003-03-27 2009-12-01 Microsoft Corporation System and method for filtering and organizing items based on common elements
US7421438B2 (en) 2004-04-29 2008-09-02 Microsoft Corporation Metadata editing control
US7665028B2 (en) 2005-07-13 2010-02-16 Microsoft Corporation Rich drag drop user interface
US8948260B2 (en) * 2005-10-17 2015-02-03 Qualcomm Incorporated Adaptive GOP structure in video streaming
AU2008256256B2 (en) * 2007-06-01 2014-05-08 Kba-Notasys Sa Authentication of security documents, in particular of banknotes
KR101624648B1 (ko) * 2009-08-05 2016-05-26 삼성전자주식회사 장면에 따른 해상도 및 화질 변경 기능을 갖는 디지털 영상 신호 처리 방법, 상기 방법을 기록한 기록 매체, 디지털 영상 처리 장치
CN102622595A (zh) * 2011-01-28 2012-08-01 北京千橡网景科技发展有限公司 用于定位图像中包含的图片的方法和设备
CN102903071B (zh) * 2011-07-27 2015-04-01 阿里巴巴集团控股有限公司 水印添加方法及系统、水印识别方法及系统
US9300980B2 (en) 2011-11-10 2016-03-29 Luca Rossato Upsampling and downsampling of motion maps and other auxiliary maps in a tiered signal quality hierarchy
US10621446B2 (en) * 2016-12-22 2020-04-14 Texas Instruments Incorporated Handling perspective magnification in optical flow processing

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5144688A (en) * 1990-03-23 1992-09-01 Board Of Regents, The University Of Texas System Method and apparatus for visual pattern image coding
US5414469A (en) * 1991-10-31 1995-05-09 International Business Machines Corporation Motion video compression system with multiresolution features
US5657402A (en) * 1991-11-01 1997-08-12 Massachusetts Institute Of Technology Method of creating a high resolution still image using a plurality of images and apparatus for practice of the method
US5692073A (en) * 1996-05-03 1997-11-25 Xerox Corporation Formless forms and paper web using a reference-based mark extraction technique
JP2927350B2 (ja) * 1997-03-27 1999-07-28 株式会社モノリス 多重解像度フィルタ処理方法およびその方法を利用することのできる画像マッチング方法
EP1033884B1 (en) * 1998-09-18 2006-05-31 Sony Corporation Data converting device and method and recording medium
US6650779B2 (en) * 1999-03-26 2003-11-18 Georgia Tech Research Corp. Method and apparatus for analyzing an image to detect and identify patterns
JP4209061B2 (ja) * 2000-02-09 2009-01-14 富士フイルム株式会社 画像処理符号復号化方法および画像処理符号復号化システム、画像処理符号化装置および画像処理復号化装置、並びに記録媒体
US20020089549A1 (en) * 2001-01-09 2002-07-11 Munro James A. Image having a hierarchical structure

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