JP2003523654A - 時間的に前方及び後方の動きを分類する方法及び装置 - Google Patents

時間的に前方及び後方の動きを分類する方法及び装置

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哲二郎 近藤
カリッグ，ジェームス，ジェー
フジモリ，ヤスヒロ
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ソニー エレクトロニクス インク
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Abstract

(57)【要約】 ターゲットデータの時間的に前方の動きクラスを判定し（８１０）、ターゲットデータの時間的に後方の動きクラスを判定し（８２０）、動きクラスのうちの１つの動きクラスを選択し（８３０）、選択された動きクラスに関連したフィルタを用いて、ターゲットデータをフィルタリングする（８４０）。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 本発明は、画像信号、音声信号又はその他の関連した信号の処理に関し、特に
、時間的に前方及び後方の動きを分類する（past and future motion classific
ation）方法、装置及び製品に関する。
【０００２】 本発明の背景技術 従来、誤り回復（error recovery）は、相関評価法（correlation evaluation
）により行われてきた。例えば、幾つかの誤り回復は、従来型の誤り画素回復法
を用いて実現されている。ここでは、隣接するデータを用いて、ターゲットデー
タの空間的傾き（spatial inclinations）が検出される。例えば、隣接するデー
タを用いた所定の式に基づいて、４方向の傾きが評価される。さらに、算出され
た４つの値のうち、傾きの値（inclination value）Ｅｉが最小となる補間フィ
ルタ（interpolation filter）が選択される。この空間的傾きに加え、誤り回復
のために、動き要素（motion factor）も評価される。動きのある領域について
は、選択された空間フィルタが誤り回復に使用される。一方、動きのない領域に
ついては、ターゲットデータと同じ位置の前フレーム内のデータが誤り回復に使
用される。
【０００３】 上述した従来の誤り回復処理は、特にオブジェクトの端部において、データの
置換（changing data）に関する重大な劣化を生じさせることがある。実際の信
号分布は、通常、広範囲に亘って変化するため、このような問題が生じやすい。
したがって、劣化した信号を劣化のない信号に復元する（restore）手法におい
て、データの置換に関する劣化を最小化する手法が望まれている。
【０００４】 発明の開示 本発明に係るフィルタリング方法は、ターゲットデータの時間的に前方の動き
クラスを判定するステップ（８１０）と、ターゲットデータの時間的に後方の動
きクラスを判定するステップ（８２０）と、動きクラスのうちの１つの動きクラ
スを選択するステップ（８３０）と、選択された動きクラスに関連したフィルタ
を用いて、ターゲットデータをフィルタリングするステップ（８４０）とを有す
る。
【０００５】 詳細な説明 以下の本発明の具体的な説明においては、本出願の一部として添付され、本発
明を実現する特定の実施の形態を例示的に示した図面を参照する。ここで、本発
明の範囲を逸脱することなく、他の実施の形態を用いてもよく、説明する具体例
の構成を変更してもよいことは明らかである。
【０００６】 以下、時間的に前方及び後方の動きを分類する（past and future motion cla
ssification）方法及び装置について説明する。さらに、以下の本発明の詳細な
説明では、多数の具体的詳細事項を記載する。しかし、本発明をこれらの具体的
詳細事項を用いずに実施することができることは、当業者にとって明らかである
。また、本発明の特徴を不必要に曖昧にしないために、ブロック図に示される既
知の構成及び装置については、詳細な説明を省略する。
【０００７】 以下の詳細な説明のうちの幾つかの部分は、アルゴリズム及びコンピュータメ
モリ内のデータビットに対する処理の記号的表記（symbolic representation）
として表される。これらのアルゴリズム的記述及び表記は、データ処理の技術分
野の技術者が当業者に技術内容を最も効率的に伝えるために用いる手法である。
ここで、アルゴリズムは、ここでも一般的にも、所望の結果を導く一貫したステ
ップ又はインストラクションのシーケンスであると考えられる。これらのステッ
プは、物理量の物理的操作を必要とするステップである。通常、必ずしもそうで
はないが、これらの物理量は、コンピュータシステムにおいて記憶、転送、組合
せ、比較、その他の操作を行うことができる電気又は磁気信号の形態をとる。場
合によっては、主として共通して使用するために、これらの信号をビット（bit
）、値（value）、エレメント（element）、記号（symbol）、文字（character
）、用語（term）、数字（number）等として表すことが好都合である。
【０００８】 なお、これらの用語及び同様の用語は全て、適切な物理量に関連するものであ
り、単に、これらの物理量に付された便宜的なラベルにすぎない。以下の説明か
ら明らかなように具体的に記述がない限り、本発明では、「処理（processing）
」、「演算（computing）」、「計算（calculating）」、「判定（determining
）」、「表示（display）」、等の用語を用いた説明は、コンピュータシステム
又は同様の電子計算装置の動作やプロセスについてであり、このようなコンピュ
ータシステムは、そのコンピュータシステムのレジスタ又はメモリ内に物理（電
子）量として表されるデータを操作して、同様にコンピュータシステムのレジス
タ又はメモリ、あるいは他の情報記憶装置、伝送装置又は表示装置内に物理量と
して表される他のデータに変換する。
【０００９】 本発明は、以下に説明する処理を実行する装置を提供する。この装置は、必要
な処理を実行するために特別に設計された回路又は装置であってもよく、あるい
は、インストールされたコンピュータプログラムにより選択的にアクティブ化又
は再構成される汎用コンピュータであってもよい。このようなコンピュータプロ
グラムは、例えば、以下に限定されるものではないが、フロッピーディスク（登
録商標）、光ディスク、コンパクトディスク読出専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、
光磁気ディスク等のあらゆる種類のディスク、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラム可能読出専用メモリＲＯＭ
（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去書込可能読出専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、磁気又
は光カード、又は電子的命令の格納に適した他のあらゆる種類の媒体であって、
コンピュータのシステムバスに接続されたコンピュータにより読取り可能な媒体
に格納してもよい。
【００１０】 以下に説明するアルゴリズム及び表示は、特定のコンピュータ又は他の装置に
依存するものではない。ここで説明するプログラムは、様々な汎用システムにお
いて実行できるが、処理に必要なステップを実行する特別な装置を構成した方が
効率的である。これらの様々なシステムに必要とされる構造は、以下の説明によ
り明らかとなる。さらに、以下の説明は、特定のプログラム言語に基づくもので
はない。すなわち、以下に開示される本発明に係る処理は、様々なプログラミン
グ言語を用いて実現できることは明らかである。
【００１１】 分類適応誤り回復とは、分類適応フィルタリング処理を用いた技術である。入
力信号の特性に基づいて、劣化した入力信号に関する適切な分類が行われる。誤
り回復処理に先行して、各クラス用の適応フィルタが準備される。
【００１２】 複数のクラスを生成するために、２つ以上の分類法を用いてもよい。生成され
るクラスは、例えば動きクラス、エラークラス、空間的アクティビティクラス、
空間クラス等である。複数のクラスを生成するために、適応クラスタップ構造（
adaptive class tap structure）を用いてもよい。適応フィルタタップ構造（ad
aptive filter tap structure）は、例えば、各劣化した入力信号において検出
されたクラスに基づいて使用してもよい。適応フィルタタップ構造は、マルティ
プルタップ（multiple taps）に基づいて拡張してもよい。マルティプルタップ
に同じ係数を割り当てることにより、記憶すべきフィルタ係数の数を削減するこ
とができる。この処理をフィルタタップ拡張（filter tap expansion）と呼ぶ。
劣化した入力信号は、周辺の誤りデータを前処理することにより変更してもよい
。空間クラス削減の式（spatial class elimination formula）により、空間ク
ラスを削減することもできる。
【００１３】 本発明は、他の形式の関連したデータ、例えば、これらに限定されるものでは
ないが、ビデオ又はその他の２次元動画像、３次元動画像、ステレオ方式の音声
ストリーム等に適用することができる。この説明において、値という用語は、具
体例によっては、受信又は生成されたデータ内の成分（component）を指すこと
もある。さらに、データ点とは、ポジション（position）、場所（place）、時
点（instance）、位置（location）又はデータ内の範囲を指すものとする。
【００１４】 説明を明瞭にするために、ここでは、画素ストリームを含むビデオデータを中
心として本発明を説明する。しかしながら、本発明は、ビデオデータ以外の種類
のデータに適用してもよく、ここで本発明を説明するために用いる語句は、広範
囲に亘るアプリケーション及びデータ種類を包含するものとする。例えば、適応
クラスタップ構造は、マルティプル分類（multiple classification）において
使用されているクラスタップ定義の適応構造である。空間クラス、動きクラス、
エラークラスは、構造を定義するために使用される。フィルタタップ構造は、対
応するクラスに基づくフィルタタップ定義の適応構造である。
【００１５】 クラスは、ターゲットデータの１つ以上の特性に基づいて定義してもよい。さ
らに、例えば、クラスは、ターゲットデータを含むグループの１つ以上の特性に
基づいて定義してもよい。クラスＩＤは、特定の特性についてターゲットデータ
を記述し、他のデータから区別するために使用されるクラス内の特定の値である
。クラスＩＤは、数値、シンボル、定義された範囲内のコードのいずれにより表
現してもよい。データを評価、推定又は分類するために、所定の又は可変の量と
してのパラメータを使用してもよい。例えば、特定の動きクラスＩＤは、ターゲ
ットデータを含むブロックの動き量のレベルと、例えば所定の閾値であるパラメ
ータとを比較することにより決定してもよい。
【００１６】 動きクラスは、ターゲットデータの動き特性を記述するための特定の値の集合
である。一具体例において、動きクラスは、ターゲットデータを含むブロックに
関する、例えば、動きなし、小さな動き、大きな動き等、異なる動きレベルに基
づいて定義される。動きクラスＩＤは、ターゲットデータの動き量の特定のレベ
ルを表すために使用される動きクラス内の特定の値である。例えば、動きクラス
ＩＤ「０」は、動きがないことを表し、動きクラスＩＤ「３」は大きな動きがあ
ることを表す。
【００１７】 本発明は、１つ以上のデータクラスの組に対応するデータを生成する適応処理
を実現する方法及び装置を提供する。この処理は「分類（classification）」と
して知られている。分類は、信号分布（signal distribution）の様々な属性に
基づいて実現することができる。例えば、適応ダイナミックレンジコーディング
（Adaptive Dynamic Range Coding：以下、ＡＤＲＣという。）を用いて各クラ
スを空間クラスとして生成することができるが、本発明の普遍性を失うことなく
、動きクラス、エラークラス、空間的アクティビティクラス等のこの他のクラス
を用いてもよいことは、当業者にとって明らかである。
【００１８】 各クラスに対して、信号復元（signal restoration）のための適切なフィルタ
が適応処理用に準備される。一具体例において、各フィルタは、データに適用さ
れるフィルタ係数の行列により表現される。フィルタ係数は、フィルタリング処
理より前に準備処理として実行される、後述のトレーニング処理により生成する
ことができる。
【００１９】 Ｆｉｇ．１Ａは、クラスタップが４つの具体例を示す図である。１ビットＡＤ
ＲＣを用いる一具体例においては、式３によって得られる１６個のＡＤＲＣクラ
スＩＤを使用することができる。ＡＤＲＣは以下に示す式２によって実現される
。局所的なダイナミックレンジ（ＤＲ）は、以下の式１により求められる。
【００２０】
【数１】
【００２１】
【数２】
【００２２】
【数３】
【００２３】 ここで、ｃはＡＤＲＣクラスＩＤに対応し、ＤＲは４つのデータ領域のダイナミ
ックレンジを表し、ＭＡＸは４つのデータの最大レベルを表し、ＭＩＮは４つの
データの最小レベルを表し、ｑｉはＱコードとも呼ばれるＡＤＲＣ符号化された
データを表し、Ｑは量子化ビット数を表す。演算子［・］は、丸め処理を表す。
【００２４】 例えば、１ビットＡＤＲＣ方式において、ｃはＱ＝１に対して０〜１５の値を
とる。この処理は、空間分類の一種であるが、本発明の普遍性を失うことなく、
例えば、差分ＰＣＭ（ＤＰＣＭ）、ベクトル量子化（ＶＱ）、離散コサイン変換
（ＤＣＴ）等を含む他の空間分類を用いてもよいことは、当業者にとって明らか
である。ターゲットデータの分布を分類できるものであれば、いかなる方法を用
いてもよい。
【００２５】 Ｆｉｇ．１Ｂに示す具体例では、各適応フィルタは１２個のタップを有してい
る。出力データは、次の式４に示す線形組合せ処理により生成される。
【００２６】
【数４】
【００２７】 ここで、ｘｉは入力データであり、ｗｉは各フィルタ係数を表し、ｙは誤り回復
処理の後の出力データを表す。誤り回復処理に先立って実行されるトレーニング
処理により、各クラスＩＤに対応するフィルタ係数を生成することができる。
【００２８】 上述のように、フィルタ係数は、トレーニング処理により生成することができ
る。トレーニング処理は、例えば次のような基準に基づいて実行することができ
る。
【００２９】
【数５】
【００３０】 ここで、Ｘ、Ｗ及びＹは、次のような行列を表す。すなわち、Ｘは式６により定
義される入力データ行列を表し、Ｗは式７により定義される係数行列を表し、Ｙ
は式８により定義されるターゲットデータ行列を表す。
【００３１】
【数６】
【００３２】
【数７】
【００３３】
【数８】
【００３４】 係数ｗｉは式５に基づいて得ることができ、これにより、ターゲットデータに
関する推定誤差が最小限に抑えられる。
【００３５】 本発明の他の具体例においては、空間分類に加えて、動き分類を用いて時間的
特性を簡潔に定義してもよい。さらに、分類適応誤り回復法にマルティプル分類
を加えてもよい。例えば、動きクラス、エラークラス、空間的アクティビティク
ラス及び上述の空間クラス等、様々な種類のクラスが存在する。これらの異なる
分類法を２つ以上組み合わせることにより、分類の精度を向上させることができ
る。
【００３６】 Ｆｉｇ．２は、動きクラスタップ構造の具体例を示す図である。この具体例は
、ターゲットの誤りデータに隣接する８つのタップを示す。この具体例において
は、８つのタップの時間的差分の総和は、以下に示す式９により評価することが
でき、また、以下に示す式１０に基づく閾値により、４種類の動きクラスに分類
される。本発明の一具体例では、閾値ｔｈ０を３とし、閾値ｔｈ１を８とし、閾
値ｔｈ２を２４とする。
【００３７】
【数９】
【００３８】
【数１０】
【００３９】 これらの式において、ｆｄは時間的差分の累算値を表し、ｘｉは現フレームの
動きクラスタップデータを表し、ｘ’ｉは現フレームに対応する前フレームのタ
ップデータを表し、ｍｃは動きクラスＩＤを表す。この動き分類のために、３つ
の閾値ｔｈ０、ｔｈ１、ｔｈ２を用いることができる。
【００４０】 適応フィルタリング処理では、例えば、動き分類を用いて、適切なフィルタリ
ングを選択する。この動き分類は、時間的に前方及び現在の入力データ（past a
nd present input data）を比較し、検討中の画素の周囲のオブジェクトの動き
の推定値を判定する処理を含んでいてもよい。画像フィルタリング処理に遅延処
理を加えることにより、時間的に後方のデータ（future data）を現在のデータ
と比較することができ、時間的に後方のデータを動き分類、検出及びフィルタリ
ングに使用することもできる。
【００４１】 時間的に前方の動き分類及び時間的に後方の動き分類の両方を行うことにより
、特に、前方に動きがあるが後方に動きがない静止画素が現れる領域において、
フィルタリング結果を向上させることができる。時間的に前方及び後方の動き分
類に基づくフィルタリング法は、アップコンバージョン処理（up conversion）
又は画素復元処理に用いることができる。
【００４２】 ２つのフィールドをインタレースして１つの画像フレームを生成する処理は、
画像の垂直解像度に影響を与える。インタレースビデオ方式においては、Ｆｉｇ
．３Ａ及びＦｉｇ．３Ｂに示すように、現在のフィールドに由来するデータは、
１本おきの走査線上にのみ存在する。最高の解像度に対応する処理モードは、時
間的に前方又は後方のデータを用いて残りの走査線を埋める。
【００４３】 高速で移動するオブジェクトの画素をフィルタリングする場合、高いコストの
動き補償法を行わない限り、安全に使用できる情報は、現在のフィールドの情報
のみである。高速に移動するオブジェクトをフィルタリングした場合、所定の位
置の時間的に前方又は後方のデータは、正確であるとは限らないため、最も高い
解像度に対応する処理モードは使用できない。このため、高速に移動するオブジ
ェクトの垂直解像度は、５０％程度低下する。
【００４４】 ここで、オブジェクトが十分に速く移動していれば、水平解像度の低下は、人
間の目には認識されない。しかしながら、新たに出現する画素（以下、出現画素
という。）又は消滅する画素（以下、消滅画素という。）が動き画素として処理
されると、画質の劣化が顕著なものとなる。
【００４５】 ここで、説明のため、出現画素は、前景のオブジェクトにより隠されなくなっ
たために現れる背景オブジェクトに属する画素と定義する。一方、消滅画素は、
前景オブジェクトにより隠される背景オブジェクトに属する画素と定義する。
【００４６】 出現画素及び消滅画素を動き画素として取り扱うことによる視覚的効果につい
て、３つの連続するビデオフィールドを示すＦｉｇ．４Ａ〜Ｆｉｇ．４Ｃを用い
て説明する。これらの図は、木目を背景として、蠅が図面の左から右に素速く飛
んでいく様子を示す漫画を示している。
【００４７】 例えば、Ｆｉｇ．４Ａに示す過去の位置からＦｉｇ．４Ｂに示す現在の位置へ
の蠅の移動により、Ｆｉｇ．５に示すような、蠅に続く低解像度の陰り（cloud
）が生じる。Ｆｉｇ．５において、黒及び灰色の陰の領域（black and gray sha
ded area）は、所定の領域の時間的に前方及び現在のデータを比較することによ
り動きクラスを判定した場合、動き領域に分類される画素を示している。
【００４８】 黒の領域は、移動する前景オブジェクトを表し、この領域は１つのフィールド
のみを用いて処理できる。灰色の領域は、現在のデータに高い相関性を有するが
、時間的に前方のデータに対しては相関性を有さない出現画素を表している。時
間的に後方のフレームにおいては、これらの画素は、２つのフィールドデータを
用いて処理することができる。
【００４９】 この灰色の領域の画素が現在動き画素であると分類される場合、これらの画素
は、１つのみのフィールドを用いて処理される。この結果、出現画素に関する解
像度の変化が知覚される。出現画素の解像度の低下により、蠅に続く低解像度の
陰りが発生する。
【００５０】 Ｆｉｇ．６に示すように、Ｆｉｇ．４Ｂ及びＦｉｇ．４Ｃに示す現在及び時間
的に後方のデータのみを使用した場合も、同様の問題が生じる。Ｆｉｇ．６に示
す黒の領域は、移動する前景オブジェクトを示し、この領域は、１つのフィール
ドのみを用いて処理される。灰色の領域は、消滅画素を示し、この領域は時間的
に後方のデータに高い相関性を有するが、現在のデータに対しては相関性を有さ
ない。消滅画素が動き画素として分類される場合、これらの画素は、１つのフィ
ールドのみを用いて処理される。この結果、消滅画素の解像度が低下し、これに
より、蠅の前に低解像度の陰りが発生する。
【００５１】 Ｆｉｇ．４Ａ及びＦｉｇ．４Ｃに示す時間的に前方及び後方のデータをＦｉｇ
．４Ｂに示す現在のデータと共に用いて、画像内の画素を静止画素、出現画素、
消滅画素又は動き画素に分類することができる。動きクラス内において、例えば
、速度又は方向等の異なる下位分類を含めてもよい。時間的に前方及び後方のデ
ータを現在のデータと比較することにより、Ｆｉｇ．７Ａに示すように、現在の
データにより高い相関性を有するデータを用いて画像をフィルタリングすること
ができる。すなわち、Ｆｉｇ．７Ｂに示すように、静止画素及び消滅画素は、時
間的に前方及び現在のフィールドデータを用いてフィルタリングされ、出現画素
は、現在及び時間的に後方のフィールドデータを用いてフィルタリングされる。
この他の動きの下位範疇（subcategories）に含まれる画素は、１つのフィール
ド又は複数のフィールドフィルタを用いて処理してもよい。
【００５２】 Ｆｉｇ．８は、最小動き分類の手順の具体例を示している。ステップ８１０に
おいては、現在のデータと時間的に前方のデータとを比較し時間的に前方の動き
クラスを判定する。ステップ８２０においては、現在のデータと時間的に後方の
データとを比較し、時間的に後方の動きクラスを判定する。ステップ８３０にお
いては、現在のデータに高い相関性を有する動きクラスを選択することにより、
最小動きクラスを判定する。ステップ８４０においては、最小動きクラスを用い
て、画像をフィルタリングする。
【００５３】 例えば、現在の動きクラスが時間的に後方の動きクラスより小さい場合、フィ
ルタにおいては、時間的に前方及び現在のデータのみを使用する。一方、時間的
に後方の動きクラスが時間的に前方の動きクラスより小さい場合、フィルタにお
いては、現在及び時間的に後方のデータのみを使用する。
【００５４】 例えば、動きが４段階の速度に分類されている場合、順方向の動きクラス（fo
rward morion class：ＦＭＣ）は、以下のように表される。
【００５５】 ＦＭＣ∈｛０，１，２，３｝ 逆方向の動きクラス（backward morion class：ＢＭＣ）は、以下のように表
される。
【００５６】 ＢＭＣ∈｛０，１，２，３｝ 最小動きクラス（minimum morion class：ＭＭＣ）は、以下のように表される
。
【００５７】 ＭＭＣ＝ｍｉｎ（ＦＭＣ，ＢＭＣ） 最小動き方向（minimum morion direction）は、以下のようにして検出される
。
【００５８】 ｛ＦＭＣ＜ＢＭＣの場合順方向 その他の場合逆方向｝ ＢＭＣ及びＦＭＣの値に応じて、画像のフィルタリングに使用されるデータの
具体例を以下の表１に示す。
【００５９】
【表１】
【００６０】 上述した最小の動きに基づくフィルタリング処理を実行する装置の構成をＦｉ
ｇ．９に示す。時間的に前方、現在及び時間的に後方のデータを含む画像データ
は、フィールド遅延器９１０、９２０に供給される。現在及び時間的に後方のデ
ータは、後方動きクラス検出器（future motion class detector）９３０に供給
される。後方動きクラス検出器９３０は、現在及び時間的に後方のデータを比較
し、後方動きクラスを生成する。また、前方動きクラス検出器（past motion cl
ass detector）９４０には、現在及び時間的に前方のデータが供給され、前方動
きクラス検出器９４０は、これらのデータに基づいて、前方動きクラスを生成す
る。前方動きクラス及び後方動きクラスは、最小動き論理回路（minimize morio
n logic）９５０に供給され、最小動き論理回路は、これらのクラスのうちの１
つを最小動きクラスとして選択する。選択された動きクラスは、係数メモリ９６
０に供給される。フィルタ選択器９７０は、適切な係数の組及び及びフィルタを
選択し、フィルタ９８０は、選択された係数を用いて、この範囲内の画素をフィ
ルタリングする。
【００６１】 本発明の一具体例においては、時間的に前方及び後方の動きを分類する方法及
び装置により、画素の誤り回復を行ってもよい。また、変形例においては、この
時間的に前方及び後方の動きを分類する方法及び装置を用いて、アップコンバー
ジョン処理を行ってもよい。
【００６２】 本発明を特定の装置環境における具体例により説明したが、添付した請求の範
囲に基づく本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、変形された、この他の
又は異なるハードウェア及びソフトウェア環境により本発明を実現できることは
、当業者にとって明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 Ｆｉｇ．１Ａ及びＦｉｇ．１Ｂは、分類適応エラークラスの具体例を示す図で
ある。
【図２】 Ｆｉｇ．２は、動きクラスタップ構造の具体例を示す図である。
【図３】 Ｆｉｇ．３Ａ及びＦｉｇ．３Ｂは、インタレースビデオの具体例を示す図であ
る。
【図４】 Ｆｉｇ．４Ａ〜Ｆｉｇ．４Ｃは、３つの連続するビデオフィールドを示す図で
ある。
【図５】 Ｆｉｇ．５は、出現画素による動き領域の劣化を示す図である。
【図６】 Ｆｉｇ．６は、消滅画素による動き領域の劣化を示す図である。
【図７】 Ｆｉｇ．７Ａは、時間的に前方及び後方のデータのフィルタリングを説明する
図である。
【図８】 Ｆｉｇ．７Ｂは、時間的に前方及び後方のデータのフィルタリングを説明する
図である。
【図９】 Ｆｉｇ．８は、最小動き分類の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】 最小動きフィルタリングを実行する装置の構成を示すブロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ， ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ， ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ， ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 フジモリ，ヤスヒロ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 95014 クーパチーノ ウエストショワー コート 11693 (72)発明者 カリー，ウィリアム，ノックス アメリカ合衆国 カリフォルニア州 95126 サンホセ マッケンドリエ スト リート 1355 Ｆターム(参考） 5C059 KK01 NN01 RC32 RF02 RF05 RF09 SS06 SS20 UA02 UA11 UA38 UA39 5L096 FA34 GA32 GA55 HA02

Claims (19)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ターゲットデータの時間的に前方の動きクラスを判定するステ
    ップ（８１０）と、 上記ターゲットデータの時間的に後方の動きクラスを判定するステップ（８２
    ０）と、 上記動きクラスのうちの１つの動きクラスを選択するステップ（８３０）と、 上記選択された動きクラスに関連したフィルタを用いて、上記ターゲットデー
    タをフィルタリングするステップ（８４０）とを有するフィルタリング方法。
  2. 【請求項２】 上記時間的に前方の動きクラスを判定するステップは、現在の
    データと時間的に前方のデータとを比較するステップを有することを特徴とする
    請求項１記載のフィルタリング方法。
  3. 【請求項３】 上記時間的に後方の動きクラスを判定するステップは、現在の
    データと時間的に後方のデータとを比較するステップを有することを特徴とする
    請求項１記載のフィルタリング方法。
  4. 【請求項４】 上記動きクラスを選択するステップは、上記時間的に後方のク
    ラス及び時間的に前方のクラスのうち、最小の動きクラスを選択するステップを
    有することを特徴とする請求項１記載のフィルタリング方法。
  5. 【請求項５】 上記時間的に前方の動きクラスが上記時間的に後方の動きクラ
    スより小さい又は等しい場合、該時間的に前方の動きクラスを選択することを特
    徴とする請求項１記載のフィルタリング方法。
  6. 【請求項６】 上記時間的に後方の動きクラスが上記時間的に前方の動きクラ
    スより小さい場合、該時間的に後方の動きクラスを選択することを特徴とする請
    求項１記載のフィルタリング方法。
  7. 【請求項７】 上記時間的に後方の動きクラスに関連したフィルタは、上記時
    間的に前方の動きクラスに関連したフィルタに対して、時間的に対称のフィルタ
    であることを特徴とする請求項１記載のフィルタリング方法。
  8. 【請求項８】 処理装置により実行され、フィルタリング方法を実行する命令
    を含むコンピュータにより読取り可能な媒体において、 上記フィルタリング方法は、 ターゲットデータの時間的に前方の動きクラスを判定するステップ（８１０）
    と、 上記ターゲットデータの時間的に後方の動きクラスを判定するステップ（８２
    ０）と、 上記動きクラスのうちの１つの動きクラスを選択するステップ（８３０）と、 上記選択された動きクラスに関連したフィルタを用いて、上記ターゲットデー
    タをフィルタリングするステップ（８４０）とを有することを特徴とするコンピ
    ュータにより読取り可能な媒体。
  9. 【請求項９】 上記時間的に前方の動きクラスを判定するステップは、現在の
    データと時間的に前方のデータとを比較するステップを有することを特徴とする
    請求項８記載のコンピュータにより読取り可能な媒体。
  10. 【請求項１０】 上記時間的に後方の動きクラスを判定するステップは、現在
    のデータと時間的に後方のデータとを比較するステップを有することを特徴とす
    る請求項８記載のコンピュータにより読取り可能な媒体。
  11. 【請求項１１】 上記動きクラスを選択するステップは、上記時間的に後方の
    クラス及び時間的に前方のクラスのうち、最小の動きクラスを選択するステップ
    を有することを特徴とする請求項８記載のコンピュータにより読取り可能な媒体
    。
  12. 【請求項１２】 ターゲットデータの時間的に前方の動きクラスを判定する前
    方動きクラス判定手段（９４０）と、 上記ターゲットデータの時間的に後方の動きクラスを判定する後方動きクラス
    判定手段（９３０）と、 上記動きクラスのうちの１つの動きクラスを選択する選択手段（９５０）と、 上記選択された動きクラスに関連したフィルタを用いて、上記ターゲットデー
    タをフィルタリングするフィルタリング手段（９８０）とを備えるフィルタリン
    グ装置。
  13. 【請求項１３】 上記前方動きクラス判定手段は、現在のデータと時間的に前
    方のデータとを比較する現在／前方データ比較手段を備えることを特徴とする請
    求項１２記載のフィルタリング装置。
  14. 【請求項１４】 上記後方動きクラス判定手段は、現在のデータと時間的に後
    方のデータとを比較する現在／後方データ比較手段を備えることを特徴とする請
    求項１２記載のフィルタリング装置。
  15. 【請求項１５】 上記選択手段は、上記時間的に後方のクラス及び時間的に前
    方のクラスのうち、最小の動きクラスを選択する最小動きクラス選択手段を備え
    ることを特徴とする請求項１２記載のフィルタリング装置。
  16. 【請求項１６】 ターゲットデータの時間的に前方の動きクラスを判定する前
    方動きクラス判定論理回路と、 上記ターゲットデータの時間的に後方の動きクラスを判定する後方動きクラス
    判定論理回路と、 上記動きクラスのうち、最小の動きクラスを選択する最小動きクラス選択論理
    回路と、 上記選択された動きクラスに関連したフィルタを用いて、上記ターゲットデー
    タをフィルタリングするフィルタリング論理回路とを備えるフィルタリング装置
    。
  17. 【請求項１７】 上記前方動きクラス判定論理回路は、現在のデータと時間的
    に前方のデータとを比較する現在／前方データ比較論理回路を備えることを特徴
    とする請求項１６記載のフィルタリング装置。
  18. 【請求項１８】 上記後方動きクラス判定論理回路は、現在のデータと時間的
    に後方のデータとを比較する現在／後方データ比較論理回路を備えることを特徴
    とする請求項１６記載のフィルタリング装置。
  19. 【請求項１９】 上記最小動きクラス選択論理回路は、上記時間的に後方のク
    ラス及び時間的に前方のクラスのうち、最小の動きクラスを選択することを特徴
    とする請求項１６記載のフィルタリング装置。
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