JP2004056599A - Image distribution system and charging method usable in the image distribution system - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technology that appropriately performs charging processing in accordance with an image distribution condition. <P>SOLUTION: When an image distribution server receives a distribution request for an image from a user terminal (S100), the server sets distribution conditions such as the number of key frames, the resolution, the compression rate and the accuracy of a correspondence point file in response to the request (S102), and distributes to the user a file in response to the distribution conditions (S104). The image distribution server determines a proper charge amount in response to the distribution conditions (S106) and charges the user for the amount (S108). <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

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。ｍｉｎ_{ｘ≦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。
【００２３】
Ｐ^{（ｍ，０）}＝α（ｘ）α（ｙ）ｐ^{（ｍ＋１，０）}
Ｐ^{（ｍ，１）}＝α（ｘ）β（ｙ）ｐ^{（ｍ＋１，１）}
Ｐ^{（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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
［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ｆ^{（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。
【００３０】
【数３】

ここでσ（ｉ）∈｛０，１，２，３｝である。
【００３１】
［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。
【００３２】
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／２^ｎ−ｍ×Ｉ／２^ｎ−ｍ→Ｉ／２^ｎ−ｍ×Ｉ／２^ｎ−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ｑ_{ｆ（ｉ，ｊ）}と記述する。
【００３３】
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、
【００３４】
【数４】

を考える（ｉ＝０，…，２^ｍ−１、ｊ＝０，…，２^ｍ−１）。ここでＲの各辺（エッジ）の方向を以下のように定める。
【００３５】
【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、
【００３６】
【数６】

は、以下の全単射条件を満たす必要がある。
【００３７】
１．四辺形ｆ^{（ｍ，ｓ）}（Ｒ）のエッジは互いに交差しない。
【００３８】
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）。
【００３９】
３．緩和条件として収縮写像（リトラクション：ｒｅｔｒａｃｔｉｏｎｓ）を許す。
【００４０】
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。
【００４１】
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^ｍ−１，ｊ＝０，ｊ＝２^ｍ−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。
【００４２】
［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。
【００４３】
【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。
【００４４】
【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Ｄ_ｆ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^ｍ−１，ｊ＝０，…，２^ｍ−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。
【００４５】
【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、
【００４６】
【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_０は（ｉ，ｊ）及びｆ（ｉ，ｊ）の距離で決まる。Ｅ_０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_０は、後に別のエネルギー関数で置き換える。Ｅ_１は写像の滑らかさを保証する。Ｅ_１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_ｆは次式で定まる。
【００４７】
【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）} _ｆ＋Ｄ^{（ｍ，ｓ）} _ｆ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。
【００４８】
【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^ｍ−１及びｊ＝０，…，２^ｍ−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）} _ｆ＋λＤ^{（ｍ，ｓ）} _ｆ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）} _ｆ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。
【００４９】
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。
【００５０】
［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。
【００５１】
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ｐ^{（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。
【００５２】
【数１６】

ｐ^{（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。
【００５３】
【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。
【００５４】
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。
【００５５】
先に定義したエネルギーＥ_０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。
【００５６】
【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。
【００５７】
【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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
［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。
【００６１】
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）} _ｆ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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
３．その結果、式１４においてＤ^{（ｍ，ｓ）} _ｆが急激に増加しようとする。
【００６５】
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）} _ｆ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）} _ｆが増加する。
【００６６】
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）} _ｆ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）} _ｆの挙動を検査し、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。
【００６７】
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。
【００６８】
［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）} _ｆ＋Ｄ^{（ｍ，ｓ）} _ｆによって定義される。式９のＤ^{（ｍ，ｓ）} _ｆ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_０もＥ_１も増加していく。Ｅ_１は整数であるから、Ｄ^{（ｍ，ｓ）} _ｆ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）} _ｆは１以上増加するため、λＣ^{（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。
【００６９】
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。Ｃ^{（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^２である画素の数である。λｌ^２≧１が成り立つために、例えばｌ^２＝１／λの場合を考える。λがλ_１からλ_２まで微小量変化するとき、
【００７０】
【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）} _ｆの値が、
【００７１】
【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）} _ｆ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）} _ｆ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。
【００７２】
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、
【００７３】
【数２７】

となる。これがＣ^{（ｍ，ｓ）} _ｆの一般式である（Ｃは定数）。
【００７４】
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ｐ_０と仮定する。この場合、
【００７５】
【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。
【００７６】
【数２９】

従って、
【数３０】

は定数である。仮にｈ（ｌ）＝Ｈｌ^ｋを仮定するとき、例えば、
【００７７】
【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、Ｂ_０λ^{３／２＋ｋ／２}／２^ｍの値が異常値Ｂ_{０ｔｈｒｅｓ}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、Ｂ_１λ^{３／２＋ｋ／２}／２^ｍの値が異常値Ｂ_{１ｔｈｒｅｓ}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_１を確認する。ファクター２^ｍ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）} _ｆ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。
【００７８】
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。
【００７９】
［１．４．２］ヒストグラムｈ（ｌ）
Ｃ^{（ｍ，ｓ）} _ｆ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）} _ｆ）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、Ｂ_０λ^２とＢ_１λ^２を検査した。仮にｋの本当の値が１未満であれば、Ｂ_０λ^２とＢ_１λ^２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。
【００８０】
ここで次式のごとく始点画像を中心が（ｘ_０，ｙ_０）、半径ｒの円形のオブジェクトであると仮定する。
【００８１】
【数３２】

一方、終点画像は、次式のごとく中心（ｘ_１，ｙ_１）、半径がｒのオブジェクトであるとする。
【００８２】
【数３３】

ここでｃ（ｘ）はｃ（ｘ）＝ｘ^ｋの形であるとする。中心（ｘ_０，ｙ_０）及び（ｘ_１，ｙ_１）が十分遠い場合、ヒストグラムｈ（ｌ）は次式の形となる。
【００８３】
【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。
【００８４】
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２^ｍ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２^ｍを導入した。
【００８５】
［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） _ｆ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） _ｆ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。
【００８６】
【数３５】

ηが０のとき、Ｄ^（ｎ） _ｆ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） _ｆ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） _ｆ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_ｆである。
【００８７】
この方法でＣ^（ｎ） _ｆ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） _ｆ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） _ｆ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。
【００８８】
［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、
【００８９】
【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、
【００９０】
【数３７】

は、
【数３８】

によって与えられた。
【００９１】
［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）} _ｆが大きくなりすぎ、正しい評価がしずらいためである。
【００９２】
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。
【００９３】
［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。
【００９４】
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ｑ_{ｆ（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、ｑ_{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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
【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。
【００９９】
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。
【０１００】
［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。
【０１０１】
［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）}ｐ_{（ｉ＋１，ｊ）}ｐ_{（ｉ，ｊ＋１）}ｐ_{（ｉ＋１，ｊ＋１）}が終点画像平面上の四辺形ｑ_{ｆ（ｉ，ｊ）}ｑ_{ｆ（ｉ＋１，ｊ）}ｑ_{ｆ（ｉ，ｊ＋１）}ｑ_{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。
【０１０２】
【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。
【０１０３】
【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。
【０１０４】
［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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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_ｓ個の画素、
【０１０８】
【数４４】

を特定するとき、以下の値を決める。
【０１０９】
【数４５】

始点画像の他の画素の変位量は、ｐ_{（ｉｈ，ｊｈ）}（ｈ＝０，…，ｎ_ｓ−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。
【０１１０】
【数４６】

ただしここで、
【数４７】

【数４８】

とする。
【０１１１】
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、
【０１１２】
【数４９】

である。ただし、
【０１１３】
【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。
【０１１４】
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_２ ^{（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。
【０１１５】
［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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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（Ｓ１０）、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。
【０１１８】
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^ｎ×２^ｎとする。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）}、ｐ^{（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（Ｓ１０２）。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）であり、ひとつの始点画像から４種類の副画像が生成される。
【０１１９】
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２^ｍ−１×２^ｍ−１になる。
【０１２０】
つづいてｍをデクリメントし（図８のＳ１０３）、ｍが負になっていないことを確認し（Ｓ１０４）、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。
【０１２１】
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Ｓ１による処理が完了する。
【０１２２】
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）} _ｆ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）} _ｆ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）} _ｆ＋Ｄ^{（ｍ，ｓ）} _ｆがそれであり、［１．３．２．２］で導入したηを用いれば、
【０１２３】
【数５２】

となる。ただし、総和はｉ、ｊについてそれぞれ０、１…、２^ｍ−１で計算する。以上でマッチング評価の準備が整う。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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ｆ^{（ｍ，ｓ）}（ｓ＝０，１，２，３）を求める（Ｓ２１）。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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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）}を新たな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。
【０１２８】
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１４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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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Ｓ２２）、ｍがｎを超えていないことを確かめて（Ｓ２３）、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。
【０１３７】
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（Ｓ２４）。新たなηが所定の探索打切り値η_ｍａｘ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η_ｍａｘを超えたときＳ２６に進み、後述の方法で最適なη＝η_ｏｐｔを決定し、ｆ^（ｎ）（η＝η_ｏｐｔ）を最終的に写像ｆ^（ｎ）とする。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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λ_ｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２１３）、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＝λ_ｏｐｔを決定し、ｆ^{（ｍ，ｓ）}（λ＝λ_ｏｐｔ）を最終的に写像ｆ^{（ｍ，ｓ）}とする（Ｓ２１４）。
【０１４０】
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。
【０１４１】
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）} _ｆ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）} _ｆは減少する。しかし、λが最適値を超えるとＣ^{（ｍ，ｓ）} _ｆは増加に転じる。そこで本前提技術ではＣ^{（ｍ，ｓ）} _ｆが極小値をとるときのλをλ_ｏｐｔと決める。同図のようにλ＞λ_ｏｐｔの範囲で再度Ｃ^{（ｍ，ｓ）} _ｆ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。λ_ｏｐｔ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。
【０１４２】
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） _ｆ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） _ｆは減少するが、ηが最適値を超えるとＣ^（ｎ） _ｆは増加に転じる。そこでＣ^（ｎ） _ｆが極小値をとるときのηをη_ｏｐｔ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。η_ｏｐｔが決まればｆ^（ｎ）を最終決定することができる。
【０１４３】
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。
【０１４４】
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。
【０１４５】
（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。
【０１４６】
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_０と画素の位置的なずれに関するエネルギーＥ_１のふたつを評価式とし、これらの線形和Ｅ_ｔｏｔ＝αＥ_０＋Ｅ_１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Ｅ_ｔｏｔ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_１が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。
【０１４７】
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_１と１／Ｅ_２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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
（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）} _ｆ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_０＋βＥ_１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。
【０１５０】
（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。
【０１５１】
（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。
【０１５２】
（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。
【０１５３】
［３］前提技術の改良点
以上の前提技術を基本とし、マッチング精度を向上させるためのいくつかの改良がなされている。ここではその改良点を述べる。
【０１５４】
［３．１］色情報を考慮に入れた特異点フィルタおよび副画像
画像の色情報を有効に用いるために、特異点フィルタを以下のように変更した。まず色空間としては、人間の直感に最も合致するといわれているＨＩＳを用い、色を輝度に変換する式には、人間の目の感度に最も近いといわれているものを選んだ。
【０１５５】
【数５３】

ここで画素ａにおけるＹ（輝度）をＹ（ａ）として、次のような記号を定義する。
【０１５６】
【数５４】

上の定義を用いて以下のような５つのフィルタを用意する。
【０１５７】
【数５５】

このうち上から４つのフィルタは改良前の前提技術におけるフィルタとほぼ同じで、輝度の特異点を色情報も残しながら保存する。最後のフィルタは色の彩度の特異点をこちらも色情報を残しながら保存する。
【０１５８】
これらのフィルタによって、各レベルにつき５種類の副画像（サブイメージ）が生成される。なお、最も高いレベルの副画像は元画像に一致する。
【０１５９】
【数５６】

［３．２］エッジ画像およびその副画像
輝度微分（エッジ）の情報をマッチングに利用するため、一次微分エッジ検出フィルタを用いる。このフィルタはあるオペレータＨとの畳み込み積分で実現できる。
【０１６０】
【数５７】

ここでＨは演算スピードなども考慮し、以下のようなオペレータを用いた。
【０１６１】
【数５８】

次にこの画像を多重解像度化する。フィルタにより０を中心とした輝度をもつ画像が生成されるため、次のような平均値画像が副画像としては最も適切である。
【０１６２】
【数５９】

式５９の画像は後述するＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅ、すなわち初回副写像導出ステージの計算の際、エネルギー関数に用いられる。
【０１６３】
エッジの大きさ、すなわち絶対値も計算に必要である。
【０１６４】
【数６０】

この値は常に正であるため、多重解像度化には最大値フィルタを用いる。
【０１６５】
【数６１】

式６１の画像は後述するＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅの計算の際、計算する順序を決定するのに用いられる。
【０１６６】
［３．３］計算処理手順
計算は最も粗い解像度の副画像から順に行う。副画像は５つあるため、各レベルの解像度において計算は複数回行われる。これをターンと呼び、最大計算回数をｔで表すことにする。各ターンは前記Ｆｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅと、副写像再計算ステージであるＲｅｆｉｎｅｍｅｎｔ　Ｓｔａｇｅという二つのエネルギー最小化計算から構成される。図１８は第ｍレベルにおける副写像を決める計算のうち改良点に係るフローチャートである。
【０１６７】
同図のごとく、ｓをゼロクリアする（Ｓ４０）。つぎにＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅ（Ｓ４１）において始点画像ｐから終点画像ｑへの写像ｆ^{（ ｍ，ｓ ）}をエネルギー最小化によって求める。ここで最小化するエネルギーは、対応する画素値によるエネルギーＣと、写像の滑らかさによるエネルギーＤの線形和である。
【０１６８】
エネルギーＣは、輝度の差によるエネルギーＣ_Ｉ（前記改良前の前提技術におけるエネルギーＣと等価）と、色相、彩度によるエネルギーＣ_Ｃ、輝度微分（エッジ）の差によるエネルギーＣ_Ｅで構成され、それぞれ次のように表される。
【０１６９】
【数６２】

エネルギーＤは前記改良前の前提技術と同じものを用いる。ただし前記改良前の前提技術において、写像の滑らかさを保証するエネルギーＥ_１を導出する際、隣接する画素のみを考慮していたが、周囲の何画素を考慮するかをパラメータｄで指定できるように改良した。
【０１７０】
【数６３】

次のＲｅｆｉｎｅｍｅｎｔ　Ｓｔａｇｅに備えて、このステージでは終点画像ｑから始点画像ｐへの写像ｇ^{（ｍ，ｓ）}も同様に計算する。
【０１７１】
Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ　Ｓｔａｇｅ（Ｓ４２）ではＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅにおいて求めた双方向の写像ｆ^{（ｍ，ｓ）}およびｇ^{（ｍ，ｓ）}を基に、より妥当な写像ｆ’^{（ｍ，ｓ）}を求める。ここでは新たに定義されるエネルギーＭについてエネルギー最小化計算を行う。エネルギーＭは終点画像から始点画像への写像ｇとの整合度Ｍ_０と、もとの写像との差Ｍ_１より構成される。
【０１７２】
【数６４】

対称性を損なわないように、終点画像ｑから始点画像ｐへの写像ｇ’^{（ｍ，ｓ）}も同様の方法で求めておく。
【０１７３】
その後、ｓをインクリメントし（Ｓ４３）、ｓがｔを超えていないことを確認し（Ｓ４４）、次のターンのＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅ（Ｓ４１）に進む。その際前記Ｅ_０を次のように置き換えてエネルギー最小化計算を行う。
【０１７４】
【数６５】

［３．４］写像の計算順序
写像の滑らかさを表すエネルギーＥ_１を計算する際、周囲の点の写像を用いるため、それらの点がすでに計算されているかどうかがエネルギーに影響を与える。すなわち、どの点から順番に計算するかによって、全体の写像の精度が大きく変化する。そこでエッジの絶対値画像を用いる。エッジの部分は情報量を多く含むため、エッジの絶対値が大きいところから先に写像計算を行う。このことによって、特に二値画像のような画像に対して非常に精度の高い写像を求めることができるようになった。
【０１７５】
［画像配信に伴う課金処理に関する実施の形態］
前提技術を利用することで、第１のキーフレームから第２のキーフレームに遷移する過程における、任意の時間タイミングで中間フレームを生成できる。したがって、前提技術を動画再生手段として利用できる。また、中間フレームのデータを伝送する必要がないので、優れた動画圧縮手段としても利用できる。現実に実験ではＭＰＥＧを超える画質と圧縮率の両立が確認されはじめている。
【０１７６】
このように、キーフレームと、キーフレーム間の対応点情報とを、ユーザに提供することにより、データ量が少なく、かつ画質の高い動画の提供サービスが実現される。このとき、動画の配信に用いられるネットワークの伝送性能、ユーザが動画の再生に用いるビュアの精度、画質や料金などに対するユーザの希望などに応じて、柔軟に配信条件を設定することが可能である。たとえば、ネットワークの伝送能力が劣っている場合、ユーザが低料金の動画配信を所望している場合など、動画のデータ量を抑えたい場合には、キーフレーム間の間隔を広くとって動画を構成するキーフレームの数を削減する、キーフレーム自体を圧縮する、キーフレームの解像度を落とす、対応点情報の精度を低くする、などの措置をとればよい。キーフレームの枚数、キーフレームの解像度または圧縮率、対応点情報の精度または圧縮率などの値を調節することで、データ量や画質を任意に調整することが可能であるから、配信環境やユーザの希望に応じて、柔軟かつ適切に配信条件を設定することができる。
【０１７７】
また、ユーザが、キーフレームと対応点情報から中間フレームを生成して動画を再生することが可能なビュアを有していない場合に、キーフレームのみを配信してもよい。キーフレーム自体は、ＪＰＥＧなど既知のフォーマットの画像であってよいから、ユーザは特別なビュアを有していなくてもキーフレームを表示して、動画の一部を離散的にコマ送り再生させることができる。これにより、正規のビュアを有しないユーザにも本サービスを体験させることができ、本サービスへの加入を促す効果が期待できる。正規のビュアを有するユーザに対しても、まずキーフレームのみをサンプルとして配信し、ユーザがそのキーフレームを見て動画の配信を希望すれば、さらに対応点情報を配信するという配信形態をとりうる。
【０１７８】
上述のように、本実施の形態の画像配信技術によれば、ユーザの希望や環境に応じて非常に柔軟性の高い画像配信サービスを実現することができるが、このとき、配信条件に応じて適切に課金額を設定し、ユーザに対する課金処理を管理する技術が重要となる。以下、動画配信に伴う課金処理を行う技術について説明する。
【０１７９】
（第１の実施の形態）
図１９は、第１の実施の形態に係る画像配信システム１００の全体構成を示す。画像配信システム１００において、動画を配信する画像配信サーバ１０、および動画の配信サービスを受けるユーザ端末４０は、それぞれインターネット９０に接続されている。画像配信サーバ１０は、画像配信装置の一例であり、インターネット９０を介してユーザ端末４０に動画を配信し、それに伴う課金処理を行う。
【０１８０】
図２０は、本実施の形態の画像配信システム１００における画像配信手順を概略的に示すシーケンス図である。画像配信サーバ１０は、ユーザ端末４０から画像の配信要求を受け付けると（Ｓ１００）、ユーザが所望する配信条件をユーザから受け付けて、または予め登録されていた配信条件を読み出して設定する（Ｓ１０２）。そして、その配信条件に応じて必要なファイルを用意し、インターネット９０を介してユーザ端末４０に配信する（Ｓ１０４）。画像配信サーバ１０は、配信条件に応じてユーザに課すべき対価を決定し（Ｓ１０６）、その金額をユーザに課金する処理を行う（Ｓ１０８）。
【０１８１】
図２１は、本実施の形態に係る画像配信サーバ１０の内部構成を示す。通信制御部２８は、インターネット９０を介したユーザ端末４０との通信を制御する。通信制御部２８は、モデムなどの通信に必要なハードウェアと、そのハードウェアを制御するドライバなどの構成を含む。フレーム保存部２０は、動画ストリームを構成するフレームＦ_ｉを外部から取得してコンテンツごとに保持する。配信要求受付部２２は、ユーザから動画の配信要求を受け付ける。配信要求受付部２２は、たとえばユーザから配信要求を受け付けるためのウェブページなどを提供し、そのウェブページを介して配信要求を受け付けてもよい。その場合、画像配信サーバ１０は、ウェブサーバとしての機能を実現するための構成を備える。配信条件設定部２４は、ユーザに対する動画の配信条件を設定する。配信条件は、たとえば、キーフレームの間隔、枚数、解像度、圧縮率、対応点ファイルの配信の有無、精度、キーフレーム及び対応点ファイルの配信経路などであり、配信要求受付部２２を介してユーザから受け付けてもよいし、予め受け付けた配信条件をユーザデータベース３０に保持しておき、それを読み出して設定してもよい。また、ユーザの通信環境に応じて配信条件を設定してもよい。
【０１８２】
キーフレーム選定部１２は、配信条件設定部２４により設定された配信条件に応じて、必要なキーフレームを選定してフレーム保存部２０から読み出す。マッチングプロセッサ１４は、キーフレーム間で前提技術を用いたマッチングを計算し、対応点ファイルを生成する。このとき、フレームを複数のメッシュに分割し、メッシュごとに対応情報を生成してもよい。マッチングプロセッサ１４は、配信条件設定部２４により設定された条件に応じて、メッシュの大きさを変化させるなどして、生成する対応点ファイルの精度を調整してもよい。ストリーム生成部１６は、キーフレームおよび対応点ファイルを含む符号化データストリームＣＢＳ（Ｃｏｄｅｄ　Ｂｉｔ　Ｓｔｒｅａｍ：以下単に「データストリーム」という）を生成する。ストリーム保存部１８は、ストリーム生成部１６にて生成されたデータストリームを保持する。ストリーム配信部１９は、データストリームをユーザ端末４０に配信する。
【０１８３】
課金部２６は、配信条件設定部２４により設定された配信条件をもとに、配信条件と課金額とを対応づけて格納した課金額テーブル３２を参照して、ユーザに対する課金額を決定し、課金処理を行う。課金部２６は、決定した課金額を課金データベース３４に記録する。課金データベース３４に記録された課金額は、任意のタイミングでユーザに通知され、オンラインまたはオフラインにて決済される。
【０１８４】
図２２は、ユーザデータベース３０の内部データの例を示す。ユーザデータベース３０には、ユーザＩＤ欄２００、ビュアタイプ欄２０２、通信条件欄２０４、および配信条件欄２０６が設けられている。これらの情報は、本システムが提供するサービスにユーザが入会するときに、図示しないユーザ登録部にて予め受け付けてもよい。ビュアタイプ欄２０２は、ユーザが所有するビュアのタイプを格納する。ビュアは、ユーザが本サービスに登録したときに、ユーザに対して配信されてもよい。このとき、ユーザ登録料またはビュアの配信料金をユーザに対して課金してもよい。ビュアのタイプとして、たとえば、キーフレームと対応点ファイルから中間フレームを生成して動画を再生することが可能なＣＰＦビュア、キーフレームのみを再生可能なＫＦビュアなどがある。ＣＰＦビュアには、そのビュアを搭載する装置の種類に応じて、たとえばＰＣ版、携帯機器版などが用意されてもよい。ビュアの配信料金は、そのビュアのタイプに応じて決定されてもよい。
【０１８５】
通信条件欄２０４は、ユーザが動画の配信を受けるときに利用する通信の環境を格納する。通信条件欄２０４には、たとえば、通信経路、転送レート、通信機器の種別、ユーザ端末の種別などを格納してもよい。配信条件欄２０６は、たとえば、「画質を優先する」、「料金が安いことを優先する」など、ユーザが希望する条件を格納する。配信条件設定部２４は、これらの情報を参照し、ユーザが所有するビュアの種別、ユーザの通信環境などに基づいて、そのユーザに対する配信条件を設定してもよい。ユーザデータベース３０には、その他、ユーザの氏名、住所、連絡先、決済方法、嗜好情報などを格納してもよい。
【０１８６】
図２３は、課金額テーブル３２の内部データの例を示す。課金額テーブル３２には、コンテンツＩＤ欄２１０と、複数の配信タイプ欄２１２とが設けられており、それぞれの配信タイプ欄２１２には、キーフレーム間隔欄２１４、解像度欄２１６、圧縮率欄２１８、精度欄２２０、および課金額欄２２２が設けられている。図２３の例では、１つの動画コンテンツにつき複数の配信形式が用意されており、それぞれの配信形式について配信条件と課金額とが設定されている。
【０１８７】
キーフレーム間隔欄２１４は、動画ストリームを構成するフレームのうち、ユーザに配信すべきキーフレームの間隔を格納する。キーフレーム選定部１２は、この情報に基づいてキーフレームを選択するが、必ずしもこの間隔に縛られる必要はなく、たとえばシーンチェンジがあったときなどは、指定された間隔に関係なく、シーンチェンジの直後のフレームをキーフレームとして選択してもよい。解像度欄２１６は、キーフレームの解像度を格納する。フレーム保存部２０に複数の解像度のフレームを用意しておき、キーフレーム選定部１２が、その中から指定された解像度のフレームをキーフレームとして選択してもよい。圧縮率欄２１８は、キーフレームの圧縮率を格納する。フレーム保存部２０に複数の圧縮率にて圧縮されたフレームを用意しておいてもよいし、図示しない圧縮部により指定された圧縮率にてキーフレームを圧縮してもよい。圧縮の方式は、ＪＰＥＧその他任意の方式であってもよい。精度欄２２０は、対応点ファイルの精度を格納する。マッチングプロセッサ１４は、この情報に基づいて生成する対応点ファイルの精度を決定する。課金額欄２２２は、コンテンツを指定された配信条件で配信したときの課金額を格納する。課金部２６は、この課金額をユーザに対して課金する。図２３に示した例では、配信条件と課金額とを対応づけて格納しているので、予め課金額テーブル３２に設定されていた配信条件で動画コンテンツを配信する形態に適している。たとえば、１つの動画コンテンツについて、複数の配信条件により用意された動画ストリームを予めストリーム保存部１８に格納しておき、ユーザが配信を希望したときにそれを読み出して配信する形態をとる場合は、この例のように、コンテンツごとに配信条件に応じた課金額を設定しておくとよい。
【０１８８】
図２４は、課金額テーブル３２の他の例を示す。図２４に示した例では、課金額テーブル３２には、コンテンツＩＤ欄２５０、キーフレーム欄２５２、および対応点ファイル欄２５４が設けられており、配信条件に応じてキーフレームおよび対応点ファイルの単価が定められている。たとえば、コンテンツＩＤが「０００１」のコンテンツについて、解像度が「６００ドット×４８０ドット」で圧縮率が「高」のキーフレームを配信した場合、キーフレーム１枚につき「０．１円」を課金する。図２４に示した例では、配信条件に応じてキーフレームおよび対応点ファイルの単価を設定しているので、より柔軟な配信形態に対応することができる。たとえば、ユーザ端末４０においてリアルタイムに再生表示される動画を配信するときに、刻々と変動する通信環境に応じて、配信するデータ量をリアルタイムに変化させる場合などに適している。すなわち、通信環境の変動に追随するように、キーフレーム間隔や対応点ファイルの精度などを適宜調整しながら符号化してユーザに配信する場合、配信したファイルの種別と数量を記録しておき、課金額を決定すればよい。
【０１８９】
図２５は、課金データベース３４の内部データの例を示す。課金データベース３４には、ユーザＩＤ欄２３０、ユーザへの配信履歴を格納する複数の配信履歴欄２３２、および合計課金額欄２３４が設けられている。それぞれの配信履歴欄２３２には、コンテンツＩＤ欄２３６、配信日時欄２３８、および課金額欄２４０が設けられている。課金部２６は、ユーザに動画コンテンツを配信したとき、そのユーザのユーザＩＤに対応するレコードのコンテンツＩＤ欄２３６に配信したコンテンツのコンテンツＩＤを記録し、配信日時欄２３８に配信日時を記録し、課金額欄２４０に課金額を記録するとともに、合計課金額欄２３４に課金額を加算する。課金データベース３４は、その他、決済方法、決済履歴などを格納してもよい。
【０１９０】
図２６は、本実施の形態に係るユーザ端末４０の内部構成を示す。通信制御部５６は、インターネット９０を介した画像配信サーバ１０との通信を制御する。ストリーム入力部４２は、画像配信サーバ１０から配信されたデータストリームＣＢＳを取得して復号し、キーフレームＫＦと対応点ファイルＣ_ｉ，ｊを取得する。中間画像生成部４４は、キーフレーム間に挿入される中間フレームとして、隣接するキーフレーム間の補間計算により補間画像ＶＩＦを生成する。表示部５０は、キーフレームＫＦ間に補間画像ＶＩＦを挿入して所定の間隔で連続的に表示装置に表示させ、動画を再生表示する。ユーザ端末４０は、符号化ストリームをダウンロードしながらリアルタイムで動画を再生表示してもよいし、いったん全てのファイルをダウンロードしてから再生表示してもよい。
【０１９１】
図２７は、配信要求受付部２２がユーザ端末４０に提供する動画配信受付画面の例を示す。動画配信受付画面３００は、ユーザ端末４０の図示しないウェブブラウザにより表示装置に表示される。動画配信受付画面３００には、複数の動画コンテンツについて、配信条件と課金額とが表示されている。これらの情報は、課金額テーブル３２から読み出されて表示される。ユーザがダウンロードボタンをクリックすると、配信条件設定部２４は、ユーザが希望した配信条件を設定する。このとき、ユーザデータベース３０に格納されたユーザの情報をさらに考慮して配信条件を設定してもよい。たとえば、解像度など表示状態に直接寄与するパラメータについてはユーザにその都度指定させ、キーフレーム間隔、キーフレームの圧縮率、対応点ファイルの精度などのパラメータについては、通信環境や価格に対する希望などを考慮して微調整してもよい。
【０１９２】
（第２の実施の形態）
図２８は、第２の実施の形態に係る画像配信システム１００の全体構成を示す。第１の実施の形態では、画像配信サーバ１０が画像の配信と課金処理の双方を行っていたが、本実施の形態では、画像配信サーバ１０が画像の配信を行い、課金サーバ６０が課金処理を行う。図２８に示した例では、画像配信サーバ１０、課金サーバ６０、およびユーザ端末４０は、それぞれインターネット９０に接続されているが、画像配信サーバ１０と課金サーバ６０は専用線またはＬＡＮなどにより接続されていてもよい。
【０１９３】
図２９は、本実施の形態に係る画像配信サーバ１０の内部構成を示す。本実施の形態の画像配信サーバ１０は、図２１に示した第１の実施の形態の画像配信サーバ１０に比べて、通知部３６が新たに設けられており、課金部２６、課金額テーブル３２、および課金データベース３４が省かれている。図２１に示した構成と同様な構成には同一の符号を付している。以下、第１の実施の形態と異なる点を中心に説明する。
【０１９４】
通知部３６は、画像配信サーバ１０がユーザに対して動画コンテンツを配信したとき、そのユーザを特定するための識別情報と、そのユーザに対して課金すべき金額を特定するための課金情報とを対応づけて課金サーバ６０装置に通知する。課金情報は、たとえば、配信したファイルの種別や数量、通信環境、その他課金に必要な情報を含む。画像配信サーバ１０に課金額テーブル３２を備えておき、動画コンテンツの配信に伴う課金額を決定し、その課金額を課金サーバ６０に通知してもよい。その他の構成および動作は、第１の実施の形態と同様である。
【０１９５】
図３０は、本実施の形態に係る課金サーバ６０の内部構成を示す。課金サーバ６０は、通信制御部６２、課金情報受付部６４、課金部２６、課金額テーブル３２、および課金データベース３４を含む。課金情報受付部６４は、画像配信サーバ１０から課金情報を受け付ける。課金部２６は、課金情報受付部６４が受け付けた課金情報をもとに、課金すべきユーザと課金額を特定し、課金データベース３４を更新して課金処理を行う。課金額テーブル３２と課金データベース３４の構成は、第１の実施の形態と同様である。
【０１９６】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。こうした変形例として以下のものがある。
【０１９７】
実施の形態では、画像配信サーバ１０は、動画ストリームを取得して符号化を行いデータストリームを生成する画像符号化装置としての機能を有していたが、別の例では、画像配信サーバ１０はこれらの構成を有していなくてもよく、その場合、既に生成されたデータストリームを取得してストリーム保存部１８に保持し、ユーザから配信要求を受け付けたときに、ストリーム保存部１８から要求されたコンテンツを読み出してユーザへ配信すればよい。
【０１９８】
【発明の効果】
本発明によれば、画像の配信条件に応じて適切に課金処理を行う技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１（ａ）と図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_ｆ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）} _ｆ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） _ｆの挙動を示す図である。
【図１８】改良後の前提技術において第ｍレベルにおける副写像を求めるフローチャートである。
【図１９】第１の実施の形態に係る画像配信システムの全体構成を示す図である。
【図２０】第１の実施の形態に係る画像配信システムにおける画像配信手順を概略的に示す図である。
【図２１】第１の実施の形態に係る画像配信サーバの内部構成図である。
【図２２】ユーザデータベースの内部データを示す図である。
【図２３】課金額テーブルの内部データを示す図である。
【図２４】課金額テーブルの他の例の内部データを示す図である。
【図２５】課金データベースの内部データを示す図である。
【図２６】第１の実施の形態に係るユーザ端末の内部構成図である。
【図２７】ユーザ端末に表示される動画配信受付画面の例を示す図である。
【図２８】第２の実施の形態に係る画像配信システムの全体構成を示す図である。
【図２９】第２の実施の形態に係る画像配信サーバの内部構成図である。
【図３０】第２の実施の形態に係る課金サーバの内部構成図である。
【符号の説明】
１０　画像配信サーバ、　１２　キーフレーム選定部、　１４　マッチングプロセッサ、　１６　ストリーム生成部、　１８　ストリーム保存部、　１９　ストリーム配信部、　２０　フレーム保存部、　２２　配信要求受付部、　２４　配信条件設定部、　２６　課金部、　３０　ユーザデータベース、　３２　課金額テーブル、　３４　課金データベース、　３６　通知部、　４０　ユーザ端末、　６０　課金サーバ、　６４　課金情報受付部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a charging technique, and more particularly, to a technique for performing a charging process associated with the distribution of image data including information on corresponding points between key frames.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Information such as audio and video, which has been conventionally processed as an analog signal, is now processed as a digital signal due to improvements in computer processing capabilities and advances in data transmission technologies such as networks and broadcasting. Video recording, transmission, and display are shifting from analog-based video processing such as film, NTSC, and PAL to digital-based processing such as MPEG (Motion Picture Expert Group).
[0003]
In such a video processing technique, a plurality of still images (hereinafter, referred to as “frames”) are switched at predetermined intervals, and an image is displayed as if it were a moving image using the afterimage effect of the eyes. For example, in the NTSC system, 30 frames are displayed at a constant interval per second. Conventionally, when a moving image is distributed to a user, efforts have been made to reduce the amount of data by compressing frame data or the like, but basically, a method of distributing all frames has been adopted.
[0004]
Although the amount of data that can be transmitted per unit time has been dramatically improved with the advancement of communication technology, while maintaining the quality of moving images from the perspective of reducing communication costs and effectively using transmission media, Further, efforts to further reduce the amount of data are desired. The present applicant proposed in Japanese Patent No. 2927350 a multi-resolution singularity filter technology and an image matching processing technology using the technology, and demonstrated that high-quality moving images can be obtained with a small amount of data by using these technologies. . That is, an intermediate frame that should exist between the key frames is generated by interpolation from the key frames selected from the frames and the corresponding point file describing the matching result between the key frames. By using this technology, it is not necessary to distribute all frames, and a high-quality moving image can be distributed with a small amount of data.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
According to the above method, extremely flexible image distribution can be achieved by appropriately adjusting distribution conditions such as the number of key frames, resolution, compression ratio, and accuracy of a corresponding point file according to a user's desire and environment. A service can be realized, but at this time, a technique for appropriately setting a billing amount according to distribution conditions and managing a billing process for a user is important.
[0006]
The present invention has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to provide a charging technique that can appropriately cope with various image distribution modes.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
One embodiment of the present invention relates to an image distribution system. The image distribution system includes an image distribution device that distributes image data, and the image distribution device transmits, from a user, an image file storing key frames and a corresponding point file obtained by matching calculation between key frames. A distribution request receiving unit that receives a distribution request of image data including, a setting unit that sets a file to be distributed according to the distribution request, a transmission unit that transmits image data including a file to be distributed to the user, A billing unit that determines a billing amount according to image data distribution conditions and performs a billing process. As a result, the accounting process can be appropriately performed according to the distribution conditions.
[0008]
Another embodiment of the present invention also relates to an image distribution system. The image distribution system includes an image distribution device that distributes image data, and a billing device that performs a billing process associated with the distribution of the image. A distribution request receiving unit that receives a distribution request of image data including a corresponding point file obtained by matching calculation between frames, a setting unit that sets a file to be distributed according to the distribution request, and a file to be distributed. A transmitting unit that transmits the image data including the image data to the user, identification information for specifying the user, and charging information for specifying the amount to be charged to the user, and the charging unit is notified to the charging device. A charging unit that receives the charging information; and a charging unit for the user based on the charging information. To determine the amount, including, an accounting unit that performs the billing process. Also according to this configuration, it is possible to appropriately perform the charging process according to the distribution conditions. Further, by separately providing the image distribution device and the charging device, the processing load can be distributed.
[0009]
The charging unit may determine a charging amount according to a type of a viewer owned by the user. For example, the billing amount may be changed depending on whether or not a viewer capable of generating and displaying an intermediate frame from a key frame and a corresponding point file is possessed.
[0010]
The charging unit may determine a charging amount according to the number of key frames to be distributed to a user. The charging unit may determine a charging amount according to a resolution of a key frame to be distributed to a user. The transmitting unit, when transmitting the key frame, transmits data obtained by compressing the key frame to the user, and the charging unit determines a charging amount according to a compression rate of the key frame to be delivered to the user. Is also good. The billing unit may determine a billing amount depending on whether or not to distribute the corresponding point file to the user. The billing unit may determine the billing amount according to the accuracy of the corresponding point file delivered to the user. As described above, the charge amount may be determined according to the type of the file to be distributed to the user.
[0011]
The billing unit may determine a billing amount according to a status of a communication path for delivering image data to a user. For example, the charge amount may be determined according to the traffic of the communication path, the communication speed, the type of hardware for communication, and the like. The key frame and the corresponding point file may be distributed via different routes. With this, even if a key frame or a corresponding point file is erroneously delivered to a user who has not paid for the video, the key frame and the corresponding point file are distributed by different routes, so both the key frame and the corresponding point file are acquired and the moving image is acquired. Can be greatly reduced.
[0012]
The image distribution device may further include a user database that stores distribution conditions previously received from a user. The information processing apparatus may further include a charging amount table storing distribution conditions and charging amounts in association with each other, and the charging unit may determine the charging amount with reference to the charging amount table. The charging amount table may store a charging amount according to distribution conditions for each content to be distributed. Image data corresponding to a plurality of distribution modes may be prepared for each content, and the unit price of the image data may be determined. The billing amount table may store a billing amount according to a distribution condition for each file to be distributed. A file to be distributed to the user may be prepared according to the distribution condition, and the unit price of the file may be determined.
[0013]
Yet another embodiment of the present invention relates to a charging method. According to this method, when distributing an image file storing a key frame and a corresponding point file obtained by matching calculation between key frames to a user via a network, the distribution condition and the billing amount are associated with each other. The billing amount for the user is determined with reference to the stored table.
[0014]
The corresponding point file may be information indicating the correspondence of pixels between key frames, and may further include information indicating the amount of change in the color of the pixel, that is, luminance or saturation. The corresponding point file may indicate the correspondence of all pixels, or may indicate, for example, the correspondence of the grid points for each mesh. The corresponding point file may be generated by performing a pixel-by-pixel matching calculation based on the correspondence between singularities detected by performing a two-dimensional search on adjacent key frames. The corresponding point file is obtained by multiplying the resolution of adjacent key frames by extracting the singular points, and then performing matching calculation in pixel units between the same resolution levels, and inheriting the result to different resolution levels. May be generated by finally acquiring the correspondence in pixel units at the finest level of resolution. The prerequisite technologies described below can be applied to these technologies.
[0015]
Any of the above configurations, or any or all of the expressions between the method and the device, or additions or expressions changed to computer programs, recording media, etc., are also effective as the present invention. .
[0016]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
First, a multi-resolution singularity filter technique used for generating an intermediate frame in the embodiment and an image matching process using the technique will be described in detail as “prerequisite technique”. These techniques have already been obtained by the present applicant in Japanese Patent No. 2927350, and are optimal for combination with the present invention. However, the image matching technology that can be adopted in the embodiment is not limited to this. From FIG. 19, the image distribution system and the billing method using the base technology will be specifically described.
[0017]
[Embodiment of the base technology]
First, the basic technology of the base technology is described in detail in [1], and the processing procedure is specifically described in [2]. Further, [3] describes improvements made based on the base technology.
[0018]
[1] Details of elemental technology
[1.1] Introduction
A new multi-resolution filter called a singularity filter is introduced to accurately calculate matching between images. No prior knowledge of the object is required. The calculation of matching between images is calculated at each resolution while proceeding through the resolution hierarchy. At that time, the hierarchy of the resolution is sequentially traced from a coarse level to a fine level. The parameters required for the calculation are set completely automatically by dynamic calculations similar to the human visual system. It is not necessary to manually specify corresponding points between images.
[0019]
The base technology can be applied to, for example, completely automatic morphing, object recognition, stereoscopic photogrammetry, volume rendering, generation of a smooth moving image from a small number of frames, and the like. When used for morphing, a given image can be automatically transformed. When used for volume rendering, intermediate images between sections can be accurately reconstructed. The same applies to the case where the distance between sections is long and the shape of the section changes greatly.
[0020]
[1.2] Hierarchy of singularity filter
The multi-resolution singularity filter according to the base technology can save the luminance and the position of each singularity included in the image while reducing the resolution of the image. Here, the width of the image is N and the height is M. Hereinafter, for simplicity, N = M = 2ⁿ(N is a natural number). Also, the section [0, N] ⊂R is described as I. Let the pixel of the image at (i, j) be p_{(I, j)}(I, j∈I).
[0021]
Here, a multi-resolution hierarchy is introduced. The hierarchized image group is generated by a multi-resolution filter. The multi-resolution filter performs a two-dimensional search on the original image to detect a singular point, and extracts the detected singular point to generate another image having a lower resolution than the original image. . Here, the size of each image at the m-th level is 2^m× 2^m(0 ≦ m ≦ n). The singularity filter recursively constructs the following four types of new hierarchical images in a direction descending from n.
[0022]
(Equation 1)

However, here
(Equation 2)

And Hereinafter, these four images are called sub-images (sub-images). min_{x ≦ t ≦ x + 1}, Max_{x ≦ t ≦ x + 1}Are described as α and β, respectively, the sub-images can be described as follows.
[0023]
P^{(M, 0)}= Α (x) α (y) p^{(M + 1,0)}
P^{(M, 1)}= Α (x) β (y) p^{(M + 1,1)}
P^{(M, 2)}= Β (x) α (y) p^{(M + 1,2)}
P^{(M, 3)}= Β (x) β (y) p^{(M + 1,3)}
That is, they are considered to be like the tensor product of α and β. Each sub-image corresponds to a singular point. As is apparent from these equations, the singularity filter detects a singularity for each block composed of 2 × 2 pixels in the original image. At this time, a point having a maximum pixel value or a minimum pixel value is searched for in two directions of each block, that is, in the vertical and horizontal directions. As the pixel value, the luminance is adopted in the base technology, but various numerical values relating to the image can be adopted. The pixel with the maximum pixel value in both directions is the local maximum point, the pixel with the minimum pixel value in both directions is the local minimum point, the maximum pixel value in one of the two directions, and the minimum pixel value in the other. Are detected as saddle points.
[0024]
The singularity filter reduces the resolution of the image by representing the image of the block (here, four pixels) with the image of the singularity (here, one pixel) detected inside each block. From a theoretical point of view of the singularity, α (x) α (y) preserves the minimum point, β (x) β (y) preserves the maximum point, α (x) β (y) and β (x) α (y) preserves the saddle point.
[0025]
First, a singular point filter process is separately performed on a start point (source) image and an end point (destination) image to be matched to generate a series of image groups, that is, a start point hierarchical image and an end point hierarchical image. The start point hierarchical image and the end point hierarchical image are respectively generated in four types corresponding to the types of singular points.
[0026]
Thereafter, matching between the start hierarchical image and the end hierarchical image in a series of resolution levels is performed. First p^{(M, 0)}Is used to match the minimum point. Next, based on the result, p^{(M, 1)}Is used to match the saddle point, and p^{(M, 2)}Is used to match other saddle points. And finally p^{(M, 3)}Is used to match the maximum point.
[0027]
FIGS. 1C and 1D show the sub-image p of FIGS. 1A and 1B, respectively.^(5,0)Is shown. Similarly, FIGS. 1E and 1F show p^(5,1), FIG. 1 (g) and FIG. 1 (h)^(5,2), FIG. 1 (i) and FIG. 1 (j)^(5,3)Are respectively shown. As can be seen from these figures, the matching of the characteristic portions of the image is facilitated by using the sub-image. First p^(5,0)The eyes become clear. This is because the eyes are the minimum point of luminance in the face. p^(5,1)According to the mouth becomes clear. This is because the mouth has low brightness in the horizontal direction. p^(5,2)According to the vertical lines on both sides of the neck are clear. Finally, p^(5,3)This clarifies the brightest spots on the ears and cheeks. This is because these are the maximum points of luminance.
[0028]
Since the features of the image can be extracted using the singularity filter, for example, by comparing the features of the image captured by the camera with the features of several objects recorded in advance, the subject shown in the camera can be identified. can do.
[0029]
[1.3] Calculation of mapping between images
Let the pixel at the position (i, j) of the starting image be p^(N) _{(I, j)}And the pixel at the position (k, l) of the end point image is q^(N) _{(K, l)}Described by i, j, k, l∈I. Defines the energy of mapping between images (described below). This energy is determined by the difference between the luminance of the pixel of the start image and the luminance of the corresponding pixel of the end image, and the smoothness of the mapping. P with the lowest energy first^{(M, 0)}And q^{(M, 0)}Mapping f^{(M, 0)}: P^{(M, 0)}→ q^{(M, 0)}Is calculated. f^{(M, 0)}P with minimum energy^{(M, 1)}, Q^{(M, 1)}Mapping f^{(M, 1)}Is calculated. This procedure is p^{(M, 3)}And q^{(M, 3)}The mapping f between^{(M, 3)}It continues until the calculation of is completed. Each mapping f^{(M, i)}(I = 0, 1, 2,...) Is called a submapping. f^{(M, i)}Can be rearranged as follows for the convenience of the calculation of The reason why the sorting is necessary will be described later.
[0030]
(Equation 3)

Here, σ (i) {0, 1, 2, 3}.
[0031]
[1.3.1] Bijective
When the matching between the start image and the end image is expressed by a mapping, the mapping should satisfy the bijection condition between the two images. This is because there is no conceptual advantage between the two images, and each pixel should be connected in a bijective and injective manner. However, unlike the usual case, the mapping to be constructed here is a digital version of the bijection. In the base technology, pixels are specified by grid points.
[0032]
The mapping from the starting sub-image (the sub-image provided for the starting image) to the ending sub-image (the sub-image provided for the ending image) is f^{(M, s)}: I / 2^nm× I / 2^nm→ I / 2^nm× I / 2^nm(S = 0, 1,...). Where f^{(M, s)}(I, j) = (k, l) is p of the starting image^{(M, s)} _{(I, j)}Is the q of the end point image^{(M, s)} _{(K, l)}Means to be mapped to For simplicity, when f (i, j) = (k, l) holds, pixel q_{(K, l)}To q_{f (i, j)}It is described.
[0033]
When data is discrete like pixels (grid points) handled in the base technology, the definition of bijection is important. Here, they are defined as follows (i, i ', j, j', k, and l are all integers). First, each square area represented by R in the plane of the starting image,
[0034]
(Equation 4)

(I = 0, ..., 2^m-1, j = 0, ..., 2^m-1). Here, the direction of each side (edge) of R is determined as follows.
[0035]
(Equation 5)

This square must be mapped by mapping f to a quadrilateral in the destination image plane. f^{(M, s)}A quadrilateral indicated by (R),
[0036]
(Equation 6)

Must satisfy the following bijection conditions:
[0037]
1. Quadrilateral f^{(M, s)}The edges of (R) do not cross each other.
[0038]
2. f^{(M, s)}The directions of the edges of (R) are equal to those of R (clockwise in FIG. 2).
[0039]
3. As a relaxation condition, a contraction map (retractions) is allowed.
[0040]
This is because there is only a unit mapping that completely satisfies the bijection condition unless some relaxation condition is set. Where f^{(M, s)}The length of one edge of (R) is 0, that is, f^{(M, s)}(R) may be a triangle. However, it should not be a figure whose area is 0, that is, one point or one line segment. When FIG. 2 (R) is the original quadrilateral, FIGS. 2 (A) and 2 (D) satisfy the bijection condition, but FIGS. 2 (B), 2 (C), and 2 (E). ) Is not satisfied.
[0041]
In an actual implementation, the following conditions may be further imposed to easily guarantee that the mapping is surjective. That is, each pixel on the boundary of the start image is mapped to a pixel occupying the same position in the end image. That is, f (i, j) = (i, j) (where i = 0, i = 2^m-1, j = 0, j = 2^m-1 on four lines). This condition is hereinafter also referred to as “additional condition”.
[0042]
[1.3.2] Energy of mapping
[1.3.2.1] Cost related to pixel luminance
Define the energy of the mapping f. The goal is to find a mapping that minimizes energy. The energy is mainly determined by the difference between the luminance of the pixel of the start image and the luminance of the pixel of the corresponding end image. That is, the mapping f^{(M, s)}Energy C at point (i, j)^{(M, s)} _{(I, j)}Is determined by the following equation.
[0043]
(Equation 7)

Here, V (p^{(M, s)} _{(I, j)}) And V (q^{(M, s)} _{f (i, j)}) Is the pixel p^{(M, s)} _{(I, j)}And q^{(M, s)} _{f (i, j)}Is the brightness of the image. f total energy C^{(M, s)}Is one evaluation expression for evaluating the matching.^{(M, s)} _{(I, j)}Can be defined as the sum of
[0044]
(Equation 8)

[1.3.2.2] Cost related to pixel location for smooth mapping
To obtain a smooth mapping, another energy D for the mapping_fIs introduced. This energy is independent of the brightness of the pixel,^{(M, s)} _{(I, j)}And q^{(M, s)} _{f (i, j)}(I = 0, ..., 2^m-1, j = 0, ..., 2^m-1). Mapping f at point (i, j)^{(M, s)}Energy D^{(M, s)} _{(I, j)}Is defined by the following equation.
[0045]
(Equation 9)

Here, the coefficient parameter η is a real number of 0 or more, and
(Equation 10)

[Equation 11]

And here,
[0046]
(Equation 12)

And f (i ′, j ′) is determined to be 0 for i ′ <0 and j ′ <0. E₀Is determined by the distance between (i, j) and f (i, j). E₀Prevents pixels from being mapped to pixels that are too far apart. Where E₀Will later be replaced by another energy function. E₁Guarantees the smoothness of the mapping. E₁Is p_{(I, j)}Represents the distance between the displacement of an adjacent point and the displacement of its adjacent point. Based on the above considerations, energy D which is another evaluation formula for evaluating matching_fIs determined by the following equation.
[0047]
(Equation 13)

[1.3.2.3] Total energy of mapping
The total energy of the mapping, that is, the comprehensive evaluation formula relating to the integration of multiple evaluation formulas is λC^{(M, s)} _f+ D^{(M, s)} _fIs defined by Here, the coefficient parameter λ is a real number of 0 or more. The purpose is to detect a state where the comprehensive evaluation expression takes an extreme value, that is, to find a mapping giving the minimum energy represented by the following expression.
[0048]
[Equation 14]

Note that for λ = 0 and η = 0, the mapping is a unitary mapping (ie, all i = 0,..., 2^m-1 and j = 0, ..., 2^mF for -1^{(M, s)}(I, j) = (i, j)). As will be described later, in the base technology, since the case where λ = 0 and η = 0 are evaluated first, the mapping can be gradually deformed from the unit mapping. Suppose that the position of λ in the comprehensive evaluation formula is changed and C^{(M, s)} _f+ ΛD^{(M, s)} _fIf λ = 0 and η = 0, the overall evaluation formula is C^{(M, s)} _f, And pixels that have no relation at all are simply associated with each other simply because of their close luminance, and the mapping becomes meaningless. There is no point in transforming a mapping based on such a meaningless mapping. For this reason, consideration is given to how to give the coefficient parameters so that the unit mapping is selected as the best mapping at the start of the evaluation.
[0049]
Similarly to this base technology, the optical flow also takes into account the difference in brightness between pixels and the smoothness. However, optical flow cannot be used for image conversion. This is because only the local movement of the object is considered. A global correspondence can be detected by using the singularity filter according to the base technology.
[0050]
[1.3.3] Determination of mapping by introducing multiple resolutions
A mapping f that gives the minimum energy and satisfies the bijection condition_minIs obtained using a multi-resolution hierarchy. At each resolution level, the mapping between the starting sub-image and the ending sub-image is calculated. Starting from the highest level (the coarsest level) in the resolution hierarchy, the mapping at each resolution level is determined taking into account the mapping at other levels. The number of mapping candidates at each level is limited by using higher, or coarser, levels of mapping. More specifically, when determining a mapping at a certain level, a mapping obtained at a level one coarser than that is imposed as a kind of constraint condition.
[0051]
First,
(Equation 15)

Holds, p^{(M-1, s)} _{(I ', j')}, Q^{(M-1, s)} _{(I ', j')}To p^{(M, s)} _{(I, j)}, Q^{(M, s)} _{(I, j)}Will be referred to as "parent." [X] is the maximum integer not exceeding x. Also p^{(M, s)} _{(I, j)}, Q^{(M, s)} _{(I, j)}To p^{(M-1, s)} _{(I ', j')}, Q^{(M-1, s)} _{(I ', j')}Child. The function parent (i, j) is defined by the following equation.
[0052]
(Equation 16)

p^{(M, s)} _{(I, j)}And q^{(M, s)} _{(K, l)}The mapping f between^{(M, s)}Is determined by performing an energy calculation to find the minimum. f^{(M, s)}The value of (i, j) = (k, l) is f^{(M-1, s)}By using (m = 1, 2,..., N), it is determined as follows. First, q^{(M, s)} _{(K, l)}Imposes the condition that it must be inside the following quadrilateral, and narrows down those mappings that satisfy the bijection condition that are more realistic.
[0053]
[Equation 17]

However, here
(Equation 18)

It is. The quadrilateral thus determined is referred to as p^{(M, s)} _{(I, j)}Is referred to as an inherited quadrilateral. The pixel that minimizes the energy inside the inherited quadrilateral is determined.
[0054]
FIG. 3 shows the above procedure. In the figure, pixels A, B, C, and D of the start image are mapped to A ', B', C ', and D' of the end image at the (m-1) th level, respectively. Pixel p^{(M, s)} _{(I, j)}Is a pixel q existing inside the inherited quadrilateral A'B'C'D '.^{(M, s)} _{f (m) (i, j)}Must be mapped to With the above considerations, the mapping from the (m-1) th level mapping to the mth level mapping is performed.
[0055]
Energy E defined earlier₀Is the submap f at the m-th level^{(M, 0)}Is replaced by the following equation to calculate
[0056]
[Equation 19]

Also, the submap f^{(M, s)}The following equation is used to calculate.
[0057]
(Equation 20)

In this way, a mapping is obtained that keeps the energy of all submappings at a low value. According to Equation 20, the submappings corresponding to different singularities are associated within the same level so that the submappings have a high degree of similarity. Equation 19 gives f^{(M, s)}It shows the distance between (i, j) and the position of the point to be projected at (i, j) when considered as a part of the pixel at the (m-1) th level.
[0058]
If there is no pixel satisfying the bijection condition inside the inherited quadrilateral A'B'C'D ', the following measures are taken. First, a pixel whose distance from the boundary line of A'B'C'D 'is L (initially L = 1) is examined. If the one with the minimum energy satisfies the bijection condition,^{(M, s)}Select as the value of (i, j). If such a point is found or L is its upper limit L^(M)L is increased until it reaches max. L^(M)max is fixed for each level m. If no such point is found, a mapping in which the area of the destination quadrilateral becomes zero by temporarily ignoring the third condition of bijection is recognized, and f^{(M, s)}(I, j) is determined. If a point satisfying the condition is still not found, the first and second conditions for bijection are removed.
[0059]
An approximation using multiple resolutions is essential to determine the global correspondence between images while avoiding the mapping being affected by image details. Unless an approximation method based on multiple resolutions is used, it is impossible to find the correspondence between pixels at a long distance. In that case, the size of the image must be limited to a very small one, and only images with small changes can be handled. Furthermore, since the mapping is usually required to be smooth, it is difficult to find the correspondence between such pixels. This is because the energy of mapping from a pixel at a distance to the pixel is high. According to the approximation method using multiple resolutions, an appropriate correspondence between such pixels can be found. This is because those distances are small at the upper level (coarse level) of the resolution hierarchy.
[0060]
[1.4] Automatic determination of optimal parameter values
One of the major drawbacks of existing matching techniques is the difficulty of parameter adjustment. In most cases, parameter adjustments are made manually and it is extremely difficult to choose the optimal value. According to the method according to the base technology, the optimal parameter value can be completely automatically determined.
[0061]
The system according to the base technology includes two parameters, λ and η. In short, λ is the weight of the difference in luminance between pixels, and η indicates the rigidity of the mapping. The initial values of these parameters are 0. First, λ is fixed to 0 and λ is gradually increased from 0. When increasing the value of λ and minimizing the value of the overall evaluation expression (Equation 14), C^{(M, s)} _fGenerally decreases. This basically means that the two images have to match better. However, when λ exceeds the optimum value, the following phenomenon occurs.
[0062]
1. Pixels that should not correspond to each other are incorrectly associated simply because the luminance is close.
[0063]
2. As a result, the correspondence between the pixels becomes incorrect, and the mapping starts to be lost.
[0064]
3. As a result, in equation 14, D^{(M, s)} _fTries to increase sharply.
[0065]
4. As a result, the value of equation (14) tends to increase rapidly, so that D^{(M, s)} _fF to suppress the rapid increase of^{(M, s)}Changes, and as a result, C^{(M, s)} _fIncrease.
[0066]
Therefore, while maintaining the state where Equation 14 takes the minimum value while increasing λ, C^{(M, s)} _fIs detected, and λ is set as an optimum value at η = 0. Next, increase η little by little and C^{(M, s)} _fIs automatically determined by the method described later. Λ is also determined corresponding to the η.
[0067]
This method is similar to the operation of the focus mechanism of the human visual system. In the human visual system, matching of the images of the left and right eyes is performed while moving one eye. When an object is clearly recognizable, its eyes are fixed.
[0068]
[1.4.1] Dynamic determination of λ
λ is increased from 0 at a predetermined interval, and the submapping is evaluated each time the value of λ changes. As in Equation 14, the total energy is λC^{(M, s)} _f+ D^{(M, s)} _fDefined by D in equation 9^{(M, s)} _fRepresents smoothness, and theoretically becomes minimum in the case of unit mapping, and the more distorted the mapping, the more E₀Also E₁Will also increase. E₁Is an integer, so D^{(M, s)} _fHas a minimum step size of 1. Therefore, the current λC^{(M, s)} _{(I, j)}If the change (decrease amount) is not more than 1, the total energy cannot be reduced by changing the mapping. Because, as the mapping changes, D^{(M, s)} _fIncreases by one or more, so that λC^{(M, s)} _{(I, j)}This is because the total energy does not decrease unless the value decreases by one or more.
[0069]
Under these conditions, as λ increases, C^{(M, s)} _{(I, j)}Decrease. C^{(M, s)} _{(I, j)}Is described as h (l). h (l) is the energy C^{(M, s)} _{(I, j)}Is l²Is the number of pixels. λl²To satisfy ≧ 1, for example, l²Consider the case of = 1 / λ. λ is λ₁To λ₂When it changes by a very small amount
[0070]
(Equation 21)

A pixels represented by
(Equation 22)

Changes to a more stable state with the energy of Here, it is assumed that the energy of these pixels is all zero. This equation is C^{(M, s)} _fIs the value of
[0071]
[Equation 23]

Only change, so that
(Equation 24)

Holds. Since h (l)> 0, C^{(M, s)} _fDecreases. However, when λ is going to exceed the optimum value, the above phenomenon, ie, C^{(M, s)} _fIncrease occurs. By detecting this phenomenon, the optimum value of λ is determined.
[0072]
When H (h> 0) and k are constants,
(Equation 25)

Assuming that
(Equation 26)

Holds. At this time, if k ≠ -3,
[0073]
[Equation 27]

It becomes. This is C^{(M, s)} _f(C is a constant).
[0074]
When detecting the optimal value of λ, the number of pixels that violates the bijection condition may be examined for safety. Here, when determining the mapping of each pixel, the probability of violating the bijection condition is p₀Assume that in this case,
[0075]
[Equation 28]

Holds, the number of pixels that violate the bijection condition increases at the following rate.
[0076]
(Equation 29)

Therefore,
[Equation 30]

Is a constant. Assuming that h (l) = Hl^kWhen assuming, for example,
[0077]
(Equation 31)

Becomes a constant. However, when λ exceeds the optimal value, the above value increases rapidly. When this phenomenon is detected, B₀λ^{3/2 + k / 2}/ 2^mIs abnormal value B_0thresTo determine the optimal value of λ. Similarly, B₁λ^{3/2 + k / 2}/ 2^mIs abnormal value B_1thres, The rate of increase B in pixels that violates the third condition of bijection₁Check. Factor 2^mThe reason for introducing is described later. This system is not sensitive to these two thresholds. These thresholds are determined by the energy C^{(M, s)} _fCan be used to detect over-distortion of the missed mapping.
[0078]
In the experiment, the submap f^{(M, s)}When calculating λ, if λ exceeds 0.1, f^{(M, s)}Stop calculating f^{(M, s + 1)}Was moved to the calculation. This is because when λ> 0.1, only a difference of “3” in the luminance level 255 of the pixel affected the calculation of the submapping, and when λ> 0.1, it was difficult to obtain a correct result. .
[0079]
[1.4.2] Histogram h (l)
C^{(M, s)} _fDoes not depend on the histogram h (l). In testing for bijection and its third condition, it may be affected by h (l). Actually (λ, C^{(M, s)} _f), K is usually around 1. In the experiment, k = 1 was used, and B₀λ²And B₁λ²Was inspected. If the true value of k is less than 1, then B₀λ²And B₁λ²Is not a constant and the factor λ^{(1-k) / 2}Gradually increase according to. If h (l) is a constant, for example, the factor is λ^1/2It is. However, the difference is equal to the threshold B_0thresCan be absorbed by setting it correctly.
[0080]
Here, the center of the starting point image is (x₀, Y₀), Assume a circular object of radius r.
[0081]
(Equation 32)

On the other hand, the end point image has the center (x₁, Y₁), Assume that the object has a radius of r.
[0082]
[Equation 33]

Where c (x) is c (x) = x^kIt is assumed that Center (x₀, Y₀) And (x₁, Y₁) Is sufficiently far, the histogram h (l) has the form:
[0083]
(Equation 34)

When k = 1, the image shows objects with sharp boundaries embedded in the background. This object is darker in the center and brighter as you go around. When k = -1, the image represents an object with ambiguous boundaries. This object is brightest in the center and gets darker as it goes around. The generality of objects can be considered to be intermediate between these two types of objects without loss of generality. Therefore, k can cover most cases as −1 ≦ k ≦ 1, and it is guaranteed that Equation 27 is generally a decreasing function.
[0084]
As can be seen from Equation 34, r is affected by the resolution of the image, that is, r is 2^mNote that it is proportional to For this reason, the factor 2 in [1.4.1]^mWas introduced.
[0085]
[1.4.3] Dynamic determination of η
The parameter η can be automatically determined in the same manner. First, η = 0, and the final mapping f at the finest resolution^(N)And energy C^(N) _fIs calculated. Then, η is increased by a certain value Δη, and again the final mapping f at the finest resolution^(N)And energy C^(N) _fIs recalculated. This process is continued until an optimum value is obtained. η indicates the rigidity of the mapping. This is because the weight of the following equation is used.
[0086]
(Equation 35)

When η is 0, D^(N) _fIs determined independently of the immediately preceding submapping, and the current submapping is elastically deformed and excessively distorted. On the other hand, when η is a very large value, D^(N) _fIs almost completely determined by the immediately preceding submap. At this time, the submapping is very rigid, and the pixels are projected to the same place. As a result, the mapping becomes a unit mapping. When the value of η gradually increases from 0, C^(N) _fGradually decreases. However, when the value of η exceeds the optimum value, the energy starts increasing as shown in FIG. In the figure, the X axis is η and the Y axis is C_fIt is.
[0087]
In this way C^(N) _fTo obtain the optimal value of η. However, as compared with the case of λ, various factors affect the calculation.^(N) _fChanges with small fluctuations. This is because in the case of λ, the submapping is only recalculated once each time the input changes by a small amount, but in the case of η, all the submappings are recalculated. Therefore, the obtained C^(N) _fIt cannot be immediately determined whether the value of is minimum. If a candidate for the minimum value is found, it is necessary to search for the true minimum value by setting a finer section.
[0088]
[1.5] Super sampling
When determining the correspondence between pixels, to increase the degree of freedom, f^{(M, s)}Can be extended to R × R (R is a set of real numbers). In this case, the brightness of the pixel of the end point image is interpolated, and the non-integer point,
[0089]
[Equation 36]

F with luminance at^{(M, s)}Is provided. That is, super sampling is performed. In the experiment, f^{(M, s)}Is allowed to take integer and half-integer values,
[0090]
(37)

Is
[Equation 38]

Given by.
[0091]
[1.6] Normalization of pixel luminance of each image
When the start-point image and the end-point image include extremely different objects, it is difficult to directly use the luminance of the original pixel for calculating the mapping. Energy C related to luminance due to large difference in luminance^{(M, s)} _fIs too large and correct evaluation is difficult.
[0092]
For example, consider a case where a human face and a cat face are matched. The cat's face is covered with hair and contains very bright and very dark pixels. In this case, the sub-image is first normalized in order to calculate the sub-map between the two faces. That is, the brightness of the darkest pixel is set to 0, the brightness of the brightest pixel is set to 255, and the brightness of the other pixels is obtained by linear interpolation.
[0093]
[1.7] Implementation
A recursive method is used in which the calculation proceeds linearly according to the scanning of the starting image. First, for the leftmost pixel (i, j) = (0,0) at the top, f^{(M, s)}Determine the value of. Next, while increasing i by 1, each f^{(M, s)}Determine the value of (i, j). When the value of i reaches the width of the image, the value of j is increased by 1 and i is returned to 0. After that, f^{(M, s)}(I, j) is determined. If pixel correspondence is determined for all points, one mapping f^{(M, s)}Is determined.
[0094]
Some p_{(I, j)}Corresponding point q_{f (i, j)}Is determined, then p_{(I, j + 1)}Corresponding point q_{f (i, j + 1)}Is determined. At this time, q_{f (i, j + 1)}Is q to satisfy the bijection condition_{f (i, j)}Is limited by the position of Therefore, the priority of the system becomes higher as the corresponding point is determined first. If the state where (0,0) always has the highest priority continues, an extra deflection is added to the final mapping required. In the base technology, in order to avoid this state, f^{(M, s)}Is determined by the following method.
[0095]
First, when (s mod 4) is 0, the values are determined while gradually increasing i and j starting from (0, 0). When (s mod 4) is 1, the right end point of the uppermost line is set as a start point, and i is decreased and j is increased. When (s mod 4) is 2, the rightmost point in the bottom row is set as a starting point, and the values are determined while decreasing i and j. When (s mod 4) is 3, the left end point of the bottom line is set as a start point, and i is increased and j is decreased while being determined. Since the concept of the submapping, that is, the parameter s does not exist at the n-th level having the finest resolution, the two directions are continuously calculated assuming that s = 0 and s = 2.
[0096]
In an actual implementation, a penalty is given to a candidate that violates the bijection condition, so that the f^{(M, s)}(I, j) (m = 0,..., N) were selected. The energy D (k, l) of a candidate that violates the third condition is multiplied by φ, while a candidate that violates the first or second condition is multiplied by ψ. In this case, φ = 2 and ψ = 100000 were used.
[0097]
In order to check the bijection condition described above, (k, l) = f^{(M, s)}The following tests were performed in determining (i, j). That is, f^{(M, s)}For each lattice point (k, l) included in the inherited quadrilateral of (i, j), it is checked whether or not the z component of the outer product of the following equation is 0 or more.
[0098]
[Equation 39]

However, here
(Equation 40)

(Equation 41)

(Where the vector is a three-dimensional vector and the z-axis is defined in an orthogonal right-handed coordinate system). If W is negative then D for that candidate^{(M, s)} _{(K, l)}Give a penalty by multiplying by ψ, and try to make as few choices as possible.
[0099]
FIGS. 5A and 5B show the reason for checking this condition. FIG. 5A shows a candidate without a penalty, and FIG. 5B shows a candidate with a penalty. Mapping f for adjacent pixel (i, j + 1)^{(M, s)}When determining (i, j + 1), if the z component of W is negative, no pixel satisfies the bijection condition on the source image plane. Because q^{(M, s)} _{(K, l)}Is to cross the boundary of an adjacent quadrilateral.
[0100]
[1.7.1] Order of submapping
The implementation uses σ (0) = 0, σ (1) = 1, σ (2) = 2, σ (3) = 3, σ (4) = 0 when the resolution level is even, In this case, σ (0) = 3, σ (1) = 2, σ (2) = 1, σ (3) = 0, and σ (4) = 3 were used. As a result, the sub-mapping was shuffled appropriately. Note that there are originally four types of submappings, and s is one of 0 to 3. However, processing corresponding to s = 4 was actually performed. The reason will be described later.
[0101]
[1.8] Interpolation calculation
After the mapping between the start image and the end image is determined, the brightness of the corresponding pixels is interpolated. In the experiment, trilinear interpolation was used. Square p in the source image plane_{(I, j)}p_{(I + 1, j)}p_{(I, j + 1)}p_{(I + 1, j + 1)}Is a quadrangle q on the destination image plane_{f (i, j)}q_{f (i + 1, j)}q_{f (i, j + 1)}q_{f (i + 1, j + 1)}Assume that it is projected to For simplicity, the distance between images is set to 1. The pixel r (x, y, t) (0 ≦ x ≦ N−1, 0 ≦ y ≦ M−1) of the intermediate image whose distance from the starting image plane is t (0 ≦ t ≦ 1) is as follows. Is required. First, the position of the pixel r (x, y, t) (where x, y, t ， R) is obtained by the following equation.
[0102]
(Equation 42)

Subsequently, the luminance of the pixel at r (x, y, t) is determined using the following equation.
[0103]
[Equation 43]

Here, dx and dy are parameters and change from 0 to 1.
[0104]
[1.9] Mapping when constraints are imposed
He described the determination of the mapping when no constraints existed. However, when the correspondence between the specific pixels of the start point image and the end point image is defined in advance, the mapping can be determined based on this as a constraint.
[0105]
The basic idea is to roughly deform the start-point image by a rough mapping that moves a specific pixel of the start-point image to a specific pixel of the end-point image, and then calculate the mapping f accurately.
[0106]
First, a rough mapping that projects a specific pixel of the start image to a specific pixel of the end image and projects other pixels of the start image to an appropriate position is determined. That is, a pixel that is close to a particular pixel is a mapping that is projected near where the particular pixel is projected. Here, the rough mapping of the m-th level is F^(M)It is described.
[0107]
The rough mapping F is determined in the following manner. First, mappings are specified for some pixels. N for the starting image_sPixels,
[0108]
[Equation 44]

When specifying, determine the following values:
[0109]
[Equation 45]

The displacement amount of the other pixels of the starting image is p_{(Ih, jh)}(H = 0, ..., n_sThis is an average obtained by weighting the displacement of -1). That is, the pixel p_{(I, j)}Is projected to the following pixels of the end point image.
[0110]
[Equation 46]

However, here
[Equation 47]

[Equation 48]

And
[0111]
Then, F^(M), So that the candidate map f close to has less energy,^{(M, s)} _{(I, j)}To change. To be precise, D^{(M, s)} _{(I, j)}Is
[0112]
[Equation 49]

It is. However,
[0113]
[Equation 50]

And κ, ρ ≧ 0. Finally, f is completely determined by the automatic mapping process described above.
[0114]
Where f^{(M, s)}(I, j) is F^(M)When they are close enough to (i, j), that is, their distance is
(Equation 51)

Within E₂ ^{(M, s)} _{(I, j)}Should be zero. The reason for such definition is that each f^{(M, s)}(I, j) is F^(M)This is because, as long as the value is sufficiently close to (i, j), it is desired to automatically determine the value so as to settle to an appropriate position in the end point image. For this reason, the exact correspondence need not be specified in detail, and the start image is automatically mapped to match the end image.
[0115]
[2] Specific processing procedure
The flow of processing by each element technology of [1] will be described.
[0116]
FIG. 6 is a flowchart showing the overall procedure of the base technology. As shown in the figure, first, processing using a multi-resolution singularity filter is performed (S1), and then matching between the start point image and the end point image is performed (S2). However, S2 is not essential, and processing such as image recognition may be performed based on the features of the image obtained in S1.
[0117]
FIG. 7 is a flowchart showing details of S1 in FIG. Here, it is assumed that the start image and the end image are matched in S2. Therefore, the starting point image is first hierarchized by the singular point filter (S10), and a series of starting point hierarchical images is obtained. Subsequently, the end image is hierarchized by the same method (S11) to obtain a series of end hierarchical images. However, the order of S10 and S11 is arbitrary, and the start hierarchical image and the end hierarchical image can be generated in parallel.
[0118]
FIG. 8 is a flowchart showing details of S10 in FIG. Original source image size is 2ⁿ× 2ⁿAnd Since the starting hierarchical image is created in order from the one with the smallest resolution, the parameter m indicating the resolution level to be processed is set to n (S100). Next, the m-th level image p^{(M, 0)}, P^{(M, 1)}, P^{(M, 2)}, P^{(M, 3)}, A singular point is detected using a singular point filter (S101), and the m-th level image p^(M-1,0), P^{(M-1, 1)}, P^{(M-1, 2)}, P^{(M-1, 3)}Is generated (S102). Here, since m = n, p^{(M, 0)}= P^{(M, 1)}= P^{(M, 2)}= P^{(M, 3)}= P^(N)Thus, four types of sub-images are generated from one start-point image.
[0119]
FIG. 9 shows the correspondence between a part of the m-th level image and a part of the (m-1) th level image. Numerical values in the figure indicate the luminance of each pixel. P in FIG.^{(M, s)}Is p^{(M, 0)}~ P^{(M, 3)}Symbolizes the four images of^(M-1,0)To generate^{(M, s)}Is p^{(M, 0)}I believe that. According to the rule shown in [1.2], p^(M-1,0)Is, for example, “3”, p among the four pixels included in the block in which the luminance is written in FIG.^{(M-1, 1)}Is "8", p^{(M-1, 2)}Is "6", p^{(M-1, 3)}Is obtained, and this block is replaced with one obtained pixel. Therefore, the size of the sub-image at the (m-1) th level is 2^m-1× 2^m-1become.
[0120]
Subsequently, m is decremented (S103 in FIG. 8), it is confirmed that m is not negative (S104), and the process returns to S101 to generate a sub-image having a coarse resolution. As a result of this repetitive processing, S = 0 ends when m = 0, that is, when the 0th level sub-image is generated. The size of the 0th level sub-image is 1 × 1.
[0121]
FIG. 10 illustrates the starting hierarchical image generated in S10 in a case where n = 3. Only the first start point image is common to the four series, and the sub-images are generated independently thereafter depending on the type of the singular point. Note that the processing in FIG. 8 is common to S11 in FIG. 7, and the destination hierarchical image is also generated through the same procedure. Thus, the process in S1 of FIG. 6 is completed.
[0122]
In the base technology, a preparation for matching evaluation is made in order to proceed to S2 in FIG. FIG. 11 shows the procedure. As shown in the figure, first, a plurality of evaluation expressions are set (S30). Energy C for the pixel introduced in [1.3.2.1]^{(M, s)} _fAnd the energy D related to the smoothness of the mapping introduced in [1.3.2.2]^{(M, s)} _fThat is it. Next, these evaluation expressions are integrated to form a comprehensive evaluation expression (S31). Total energy λC introduced in [1.3.2.3]^{(M, s)} _f+ D^{(M, s)} _fThat is, using the η introduced in [1.3.2.2],
[0123]
(Equation 52)

It becomes. Here, the sum is 0, 1, ..., 2 for i and j, respectively.^mCalculate with -1. The preparation for the matching evaluation is now completed.
[0124]
FIG. 12 is a flowchart showing details of S2 of FIG. As described in [1], matching between the start hierarchical image and the end hierarchical image is performed between images having the same resolution level. In order to obtain good global matching between images, matching is calculated in order from the level with the lowest resolution. Since the start point hierarchical image and the end point hierarchical image are generated using the singular point filter, the position and luminance of the singular point are clearly preserved even at the coarse resolution level, and the result of global matching is lower than in the past. It will be very good.
[0125]
As shown in FIG. 12, first, the coefficient parameter η is set to 0 and the level parameter m is set to 0 (S20). Subsequently, matching is calculated between each of the four m-level sub-images in the start hierarchical image and each of the m-th four sub-images in the destination hierarchical image, and the bijection condition is satisfied and the energy is satisfied. Four kinds of submappings f that minimize^{(M, s)}(S = 0, 1, 2, 3) is obtained (S21). The bijection condition is checked using the inheritance quadrilateral described in [1.3.3]. At this time, as shown in Expressions 17 and 18, the sub-mappings at the m-th level are constrained by those at the (m-1) -th level, so that matching at a lower resolution level is sequentially used. This is a vertical reference between different levels. It should be noted that although m = 0 now and there is no coarser level, this exceptional processing will be described later with reference to FIG.
[0126]
On the other hand, horizontal reference within the same level is also performed. As in Equation 20 of [1.3.3], f^{(M, 3)}Is f^{(M, 2)}And f^{(M, 2)}Is f^{(M, 1)}And f^{(M, 1)}Is f^{(M, 0)}To be similar to each other. The reason is that even if the types of singularities are different, it is unnatural that the submappings are completely different as long as they are originally included in the same start image and end image. As can be seen from Expression 20, the closer the submappings are, the smaller the energy is, and the matching is considered to be good.
[0127]
Note that f to be determined first^{(M, 0)}Since there is no sub-mapping that can be referred to at the same level, one coarse level is referred to as shown in Expression 19. However, in the experiment, f^{(M, 3)}After this is obtained, f^{(M, 0)}Was updated once. This substitutes s = 4 into equation 20, and f^{(M, 4)}The new f^{(M, 0)}Is equivalent to f^{(M, 0)}And f^{(M, 3)}In order to avoid the tendency of the relevance of the to be too low, this measure improved the experimental results. In addition to this measure, the experiment also shuffled the submap shown in [1.7.1]. This is also intended to keep the degree of relevance between submappings originally determined for each type of singularity closely. The point at which the position of the start point is changed according to the value of s in order to avoid the deflection depending on the start point of the processing is as described in [1.7].
[0128]
FIG. 13 is a diagram showing how the sub-mapping is determined at the 0th level. At level 0, each sub-image consists of only one pixel, so four sub-maps^{f (0, s)}Are automatically determined to be unit maps. FIG. 14 is a diagram showing how the sub-mapping is determined at the first level. At the first level, each sub-image is composed of four pixels. In the figure, these four pixels are indicated by solid lines. Now p^{(1, s)}The corresponding point of point x of q^{(1, s)}Take the following steps when searching for
[0129]
1. An upper left point a, an upper right point b, a lower left point c, and a lower right point d of the point x are obtained at the first level of resolution.
[0130]
2. A pixel to which the points a to d belong at one coarse level, that is, the 0th level, is searched. In the case of FIG. 14, points a to d belong to pixels A to D, respectively. However, the pixels A to C are virtual pixels that do not originally exist.
[0131]
3. The corresponding points A 'to D' of the pixels A to D already determined at the 0th level are q^{(1 , S)}Plot in. Pixels A 'to C' are virtual pixels and are assumed to be at the same positions as pixels A to C, respectively.
[0132]
4. Assuming that the corresponding point a 'of the point a in the pixel A is in the pixel A', the point a 'is plotted. At this time, it is assumed that the position occupied by the point a in the pixel A (in this case, the lower right) is the same as the position occupied by the point a 'in the pixel A'.
[0133]
The corresponding points b 'to d' are plotted in the same manner as in 5.4, and an inherited quadrilateral is formed at points a 'to d'.
[0134]
6. The corresponding point x 'of the point x is searched so as to minimize the energy in the inherited quadrilateral. The candidates for the corresponding point x 'may be limited to, for example, those in which the center of the pixel is included in an inherited quadrilateral. In the case of FIG. 14, all four pixels are candidates.
[0135]
The above is the procedure for determining the corresponding point of the point x. The same processing is performed for all other points to determine a submapping. At the second and higher levels, the shape of the inherited quadrilateral is considered to gradually collapse, so that a situation occurs in which the pixels A 'to D' are spaced apart as shown in FIG.
[0136]
When the four sub-maps of the m-th level are determined in this way, m is incremented (S22 in FIG. 12), it is confirmed that m does not exceed n (S23), and the process returns to S21. Hereinafter, each time the process returns to S21, a sub-mapping of a finer resolution level is obtained, and when the process returns to S21, the mapping f of the n-th level is obtained.^(N)Decide. Since this mapping is fixed with respect to η = 0, f^(N)(Η = 0).
[0137]
Next, η is shifted by Δη and m is cleared to zero in order to obtain mappings for different η (S24). The new η is the predetermined search censoring value η_maxIs not exceeded (S25), the process returns to S21, and the mapping f^(N)(Η = Δη) is obtained. This processing is repeated, and in S21, f^(N)(Η = iΔη) (i = 0, 1,...) Is obtained. η is η_maxIs exceeded, the process proceeds to S26, and the optimum η = η is determined by the method described later._optAnd f^(N)(Η = η_opt) Is finally mapped f^(N)And
[0138]
FIG. 15 is a flowchart showing details of S21 in FIG. According to this flowchart, a submapping at the m-th level is determined for a certain fixed η. When determining the submapping, the base technology determines the optimum λ independently for each submapping.
[0139]
As shown in the figure, first, s and λ are cleared to zero (S210). Next, the submap f that minimizes the energy for λ at that time (and implicitly for η)^{(M, s)}(S211), and this is^{(M, s)}Write (λ = 0). To find the mappings for different λ, λ is shifted by Δλ and the new λ is_maxIs not exceeded (S213), the process returns to S211 and f^{(M, s)}(Λ = iΔλ) (i = 0, 1,...) Is obtained. λ is λ_maxIs exceeded, the process proceeds to S214, and the optimal λ = λ_optAnd f^{(M, s)}(Λ = λ_opt) Is finally mapped f^{(M, s)}(S214).
[0140]
Next, to obtain another submapping at the same level, λ is cleared to zero and s is incremented (S215). Confirm that s does not exceed 4 (S216), and return to S211. If s = 4, then f^{(M, 3)}Using f^{(M, 0)}Is updated, and the determination of the sub-mapping at that level is completed.
[0141]
FIG. 16 shows f obtained by changing λ for certain m and s.^{(M, s)}(Λ = iΔλ) (i = 0, 1,...) Energy C^{(M, s)} _fIt is a figure showing the behavior of. As described in [1.4], when λ increases, usually C^{(M, s)} _fDecreases. However, when λ exceeds the optimum value, C^{(M, s)} _fTurns to increase. Therefore, in this base technology, C^{(M, s)} _fIs the minimum value of λ_optDecide. As shown in FIG._optAgain in the range of^{(M, s)} _fEven if is small, the mapping is already distorted at that point and it is meaningless, so it is sufficient to pay attention to the first minimum point. λ_optIs determined independently for each submap, and finally f^(N)One is also determined.
[0142]
On the other hand, FIG. 17 shows f obtained while changing η.^(N)Energy corresponding to (η = iΔη) (i = 0, 1,...)^(N) _fIt is a figure showing the behavior of. Again, if η increases, usually C^(N) _fDecreases, but when η exceeds the optimal value, C^(N) _fTurns to increase. So C^(N) _fIs the minimum value of η_optDecide. FIG. 17 may be considered as an enlarged view of the vicinity of zero on the horizontal axis in FIG. η_optF is decided^(N)Can be finally determined.
[0143]
As described above, according to the base technology, various advantages can be obtained. First, since there is no need to detect an edge, the problem of the conventional edge detection type technology can be solved. Also, a priori knowledge of the objects included in the image is not required, and automatic detection of corresponding points is realized. According to the singular point filter, the luminance and position of the singular point can be maintained even at a coarse resolution level, which is extremely advantageous for object recognition, feature extraction, and image matching. As a result, it is possible to construct an image processing system that significantly reduces manual work.
[0144]
In addition, the following modified technologies are also conceivable for the base technology.
[0145]
(1) In the base technology, parameters are automatically determined when matching is performed between the start hierarchical image and the end hierarchical image, but this method performs matching between two normal images, not between hierarchical images. Available for all cases.
[0146]
For example, the energy E related to the difference in pixel brightness between two images₀And the energy E related to the positional deviation of the pixel₁Are the evaluation expressions, and their linear sum E_tot= ΑE₀+ E₁Is defined as a comprehensive evaluation formula. Attention is paid to the vicinity of the extreme value of this comprehensive evaluation formula, and α is automatically determined. That is, for various α, E_totFind a mapping that minimizes Of those mappings, E₁Is determined as an optimal parameter when the value of the minimum takes a minimum value. The mapping corresponding to the parameter is finally regarded as the optimal matching between the two images.
[0147]
There are various other methods for setting the evaluation formula, for example, 1 / E₁And 1 / E₂For example, the larger the evaluation result is, the larger the evaluation result becomes. The comprehensive evaluation formula does not necessarily need to be a linear sum, and an n-th sum (n = 2, 、, −1, −2, etc.), a polynomial, an arbitrary function, or the like may be appropriately selected.
[0148]
The parameter may be any parameter such as only α, two cases of η and λ as in the base technology, and more cases. If the parameter is 3 or more, it is determined by changing it one by one.
[0149]
(2) In the base technology, after determining the mapping so that the value of the comprehensive evaluation formula is minimized, C is one evaluation formula that constitutes the comprehensive evaluation formula.^{(M, s)} _fThe parameter at which the minimum value was detected was determined. However, in place of such a two-stage process, depending on the situation, it is effective to simply determine the parameters so that the minimum value of the comprehensive evaluation formula is minimized. In that case, for example, αE₀+ ΒE₁May be taken as a comprehensive evaluation formula, and a constraint condition of α + β = 1 may be provided to take measures such as treating each evaluation formula equally. This is because the essence of automatic parameter determination is to determine parameters so that energy is minimized.
[0150]
(3) In the base technology, four types of sub-images related to four types of singular points are generated at each resolution level. However, of course, one, two, and three of the four types may be selectively used. For example, if there is only one bright point in the image, f^{(M, 3)}Even if a hierarchical image is generated only by itself, an appropriate effect should be obtained. In that case, different sub-mappings at the same level are not required, so that there is an effect that the calculation amount regarding s is reduced.
[0151]
(4) In the base technology, when the level is advanced by one by the singular point filter, the number of pixels is reduced to 1/4. For example, a configuration in which one block is 3 × 3 and a singular point is searched in the block is possible. In this case, if the level advances by one, the pixel becomes 1/9.
[0152]
(5) If the start image and the end image are color, they are first converted to black and white images, and the mapping is calculated. The color image at the starting point is converted using the mapping obtained as a result. As another method, a submap may be calculated for each of the RGB components.
[0153]
[3] Improvements of the underlying technology
Based on the above prerequisite technology, some improvements have been made to improve matching accuracy. Here we describe the improvements.
[0154]
[3.1] Singularity filter and sub-image considering color information
In order to use the color information of the image effectively, the singularity filter was changed as follows. First, as the color space, HIS, which is said to best match human intuition, was used, and an expression for converting color to luminance was selected that is said to be closest to the sensitivity of human eyes.
[0155]
[Equation 53]

Here, the following symbol is defined assuming that Y (luminance) in the pixel a is Y (a).
[0156]
(Equation 54)

Using the above definition, the following five filters are prepared.
[0157]
[Equation 55]

Of these, the top four filters are almost the same as the filters in the base technology before the improvement, and store the luminance singularities while retaining the color information. The last filter stores the singularities of the color saturation, again leaving the color information.
[0158]
With these filters, five types of sub-images (sub-images) are generated for each level. Note that the highest level sub-image matches the original image.
[0159]
[Equation 56]

[3.2] Edge image and its sub-image
In order to use the information of the luminance derivative (edge) for matching, a primary derivative edge detection filter is used. This filter can be realized by convolution with a certain operator H.
[0160]
[Equation 57]

Here, H was used in consideration of the calculation speed and the like, and the following operators were used.
[0161]
[Equation 58]

Next, this image is multi-resolutionized. Since an image having a luminance centered at 0 is generated by the filter, the following average image is most appropriate as the sub-image.
[0162]
[Equation 59]

The image of Expression 59 is used as an energy function at the time of Forward @ Stage described later, that is, at the time of calculation of the first submapping derivation stage.
[0163]
The size of the edge, that is, the absolute value, is also required for the calculation.
[0164]
[Equation 60]

Since this value is always positive, a maximum value filter is used for multi-resolution processing.
[0165]
[Equation 61]

The image of Expression 61 is used to determine the order of calculation when calculating Forward @ Stage described later.
[0166]
[3.3] Calculation processing procedure
The calculation is performed in order from the sub-image having the coarsest resolution. Since there are five sub-images, the calculation is performed a plurality of times at each level of resolution. This is called a turn, and the maximum number of calculations is represented by t. Each turn is composed of two energy minimization calculations, namely, Forward @ Stage and Refinement @ Stage, which is a submapping recalculation stage. FIG. 18 is a flowchart relating to an improvement in the calculation for determining the sub-mapping at the m-th level.
[0167]
As shown in the figure, s is cleared to zero (S40). Next, in Forward @ Stage (S41), a mapping f from the start image p to the end image q^{( m, s )}Is determined by energy minimization. Here, the energy to be minimized is a linear sum of the energy C based on the corresponding pixel value and the energy D based on the smoothness of the mapping.
[0168]
Energy C is energy C due to the difference in luminance._I(Equivalent to the energy C in the base technology before the improvement), and the energy C based on hue and saturation._C, Energy C due to difference in luminance derivative (edge)_EAnd are represented as follows.
[0169]
(Equation 62)

Energy D is the same as the prerequisite technology before the improvement. However, in the base technology before the improvement, the energy E that guarantees the smoothness of the mapping is obtained.₁When deriving, only adjacent pixels were considered, but the number of surrounding pixels to be considered has been improved so that the parameter d can be specified.
[0170]
[Equation 63]

In preparation for the next Refinement @ Stage, this stage maps the end point image q to the start point image p.^{(M, s)}Is similarly calculated.
[0171]
In Refinement @ Stage (S42), bidirectional mapping f obtained in Forward @ Stage^{(M, s)}And g^{(M, s)}, A more appropriate mapping f ′^{(M, s)}Ask for. Here, energy minimization calculation is performed for the newly defined energy M. The energy M is the degree of matching M with the mapping g from the end image to the start image.₀And the difference M from the original mapping₁It is composed of
[0172]
[Equation 64]

A mapping g ′ from the end image q to the start image p so as not to lose the symmetry^{(M, s)}Is obtained in a similar manner.
[0173]
Thereafter, s is incremented (S43), it is confirmed that s does not exceed t (S44), and the process proceeds to Forward @ Stage (S41) in the next turn. At this time, the E₀Is replaced as follows to perform the energy minimization calculation.
[0174]
[Equation 65]

[3.4] Mapping calculation order
Energy E representing the smoothness of the mapping₁Is calculated using the mapping of surrounding points, so whether or not those points have already been calculated affects the energy. In other words, the accuracy of the whole mapping greatly changes depending on from which point the calculation is performed in order. Therefore, the absolute value image of the edge is used. Since the edge portion contains a large amount of information, the mapping calculation is performed first from the position where the absolute value of the edge is large. This makes it possible to obtain a very accurate mapping, especially for an image such as a binary image.
[0175]
[Embodiment relating to charging process accompanying image distribution]
By using the base technology, an intermediate frame can be generated at an arbitrary time timing in the process of transition from the first key frame to the second key frame. Therefore, the prerequisite technology can be used as moving image reproducing means. Further, since there is no need to transmit the data of the intermediate frame, it can be used as an excellent moving picture compression means. In fact, experiments have begun to confirm that both image quality and compression ratio surpassing MPEG.
[0176]
As described above, by providing the user with the key frames and the corresponding point information between the key frames, a moving image providing service with a small data amount and high image quality is realized. At this time, the distribution conditions can be flexibly set according to the transmission performance of the network used for distributing the moving image, the accuracy of the viewer used for reproducing the moving image, the user's desire for the image quality, the fee, and the like. . For example, when the transmission capacity of the network is inferior, or when the user wants to deliver a low-cost moving image, and wants to reduce the amount of moving image data, the moving image can be configured by increasing the interval between key frames. For example, measures such as reducing the number of key frames to be performed, compressing the key frame itself, reducing the resolution of the key frame, and reducing the accuracy of the corresponding point information may be taken. By adjusting values such as the number of keyframes, the resolution or compression ratio of keyframes, and the accuracy or compression ratio of corresponding point information, the data amount and image quality can be arbitrarily adjusted. , The distribution conditions can be set flexibly and appropriately.
[0177]
Alternatively, if the user does not have a viewer capable of generating an intermediate frame from the key frame and the corresponding point information and reproducing the moving image, only the key frame may be distributed. Since the key frame itself can be an image in a known format such as JPEG, the user can display the key frame even if the user does not have a special viewer and play back a part of the moving image discretely frame by frame. Can be. This allows a user who does not have a regular viewer to experience this service, and an effect of encouraging the user to subscribe to this service can be expected. Even to a user having a legitimate viewer, first, only a key frame is distributed as a sample, and if the user views the key frame and desires to distribute a moving image, a distribution form in which corresponding point information is further distributed can be adopted. .
[0178]
As described above, according to the image distribution technology of the present embodiment, an extremely flexible image distribution service can be realized according to the user's desire and environment. It is important to appropriately set the charge amount and to manage the charging process for the user. Hereinafter, a technique for performing a billing process associated with moving image distribution will be described.
[0179]
(First Embodiment)
FIG. 19 shows the overall configuration of the image distribution system 100 according to the first embodiment. In the image distribution system 100, the image distribution server 10 that distributes a moving image and the user terminal 40 that receives a moving image distribution service are connected to the Internet 90, respectively. The image distribution server 10 is an example of an image distribution device, and distributes a moving image to the user terminal 40 via the Internet 90, and performs an associated billing process.
[0180]
FIG. 20 is a sequence diagram schematically showing an image distribution procedure in image distribution system 100 of the present embodiment. Upon receiving an image distribution request from the user terminal 40 (S100), the image distribution server 10 receives a distribution condition desired by the user from the user, or reads and sets a previously registered distribution condition (S102). Then, a necessary file is prepared according to the distribution condition, and distributed to the user terminal 40 via the Internet 90 (S104). The image distribution server 10 determines a consideration to be charged to the user according to the distribution conditions (S106), and performs a process of charging the user for the amount (S108).
[0181]
FIG. 21 shows an internal configuration of the image distribution server 10 according to the present embodiment. The communication control unit 28 controls communication with the user terminal 40 via the Internet 90. The communication control unit 28 includes hardware such as a modem, which is necessary for communication, and a configuration such as a driver that controls the hardware. The frame storage unit 20 stores the frame F_iIs acquired from the outside and stored for each content. The distribution request receiving unit 22 receives a moving image distribution request from a user. The distribution request receiving unit 22 may provide, for example, a web page for receiving a distribution request from a user, and may receive the distribution request via the web page. In that case, the image distribution server 10 has a configuration for realizing a function as a web server. The distribution condition setting unit 24 sets distribution conditions of a moving image to a user. The distribution conditions include, for example, key frame intervals, number of sheets, resolution, compression ratio, presence / absence of distribution of corresponding point files, accuracy, distribution paths of key frames and corresponding point files, and the like. May be received from the server, or the distribution conditions received in advance may be stored in the user database 30 and read out and set. Further, distribution conditions may be set according to the communication environment of the user.
[0182]
The key frame selecting unit 12 selects a necessary key frame according to the distribution condition set by the distribution condition setting unit 24 and reads out the key frame from the frame storage unit 20. The matching processor 14 calculates matching between key frames using the base technology, and generates a corresponding point file. At this time, the frame may be divided into a plurality of meshes, and corresponding information may be generated for each mesh. The matching processor 14 may adjust the accuracy of the corresponding point file to be generated, for example, by changing the size of the mesh according to the condition set by the distribution condition setting unit 24. The stream generation unit 16 generates an encoded data stream CBS (Coded Bit Stream: hereinafter simply referred to as “data stream”) including a key frame and a corresponding point file. The stream storage unit 18 holds the data stream generated by the stream generation unit 16. The stream delivery unit 19 delivers the data stream to the user terminal 40.
[0183]
The billing unit 26 determines a billing amount for the user with reference to the billing amount table 32 storing the distribution conditions and the billing amounts in association with each other based on the distribution conditions set by the distribution condition setting unit 24, Perform billing processing. The charging unit 26 records the determined charging amount in the charging database 34. The charge amount recorded in the charge database 34 is notified to the user at an arbitrary timing, and is settled online or offline.
[0184]
FIG. 22 shows an example of internal data of the user database 30. The user database 30 is provided with a user ID column 200, a viewer type column 202, a communication condition column 204, and a distribution condition column 206. These pieces of information may be received in advance by a user registration unit (not shown) when a user joins a service provided by the present system. The viewer type column 202 stores the type of the viewer owned by the user. The viewer may be delivered to the user when the user registers for the service. At this time, the user may be charged a user registration fee or a viewer distribution fee. Viewer types include, for example, a CPF viewer that can generate an intermediate frame from a key frame and a corresponding point file to reproduce a moving image, and a KF viewer that can reproduce only a key frame. For the CPF viewer, for example, a PC version, a mobile device version, or the like may be prepared according to the type of the device on which the viewer is mounted. The distribution fee of the viewer may be determined according to the type of the viewer.
[0185]
The communication condition column 204 stores a communication environment used when the user receives distribution of a moving image. The communication condition column 204 may store, for example, a communication route, a transfer rate, a type of a communication device, a type of a user terminal, and the like. The distribution condition column 206 stores conditions desired by the user, such as "priority to image quality" and "priority to low charge". The distribution condition setting unit 24 may refer to these pieces of information and set distribution conditions for the user based on the type of viewer owned by the user, the communication environment of the user, and the like. In addition, the user database 30 may store a user's name, address, contact information, settlement method, preference information, and the like.
[0186]
FIG. 23 shows an example of internal data of the billing amount table 32. The charging amount table 32 includes a content ID column 210 and a plurality of distribution type columns 212. Each distribution type column 212 includes a key frame interval column 214, a resolution column 216, a compression ratio column 218, An accuracy column 220 and a charging amount column 222 are provided. In the example of FIG. 23, a plurality of distribution formats are prepared for one moving image content, and a distribution condition and a charging amount are set for each distribution format.
[0187]
The key frame interval column 214 stores an interval between key frames to be delivered to the user among frames constituting the moving image stream. The key frame selecting unit 12 selects a key frame based on this information, but is not necessarily limited to this interval. For example, when there is a scene change, regardless of the designated interval, a scene change The frame immediately after may be selected as a key frame. The resolution column 216 stores the resolution of the key frame. A plurality of resolution frames may be prepared in the frame storage unit 20, and the key frame selection unit 12 may select a frame having the specified resolution from among them as a key frame. The compression ratio column 218 stores the compression ratio of a key frame. A frame compressed at a plurality of compression ratios may be prepared in the frame storage unit 20, or a key frame may be compressed at a compression ratio specified by a compression unit (not shown). The compression method may be JPEG or any other method. The precision column 220 stores the precision of the corresponding point file. The matching processor 14 determines the accuracy of the corresponding point file generated based on this information. The charging amount column 222 stores the charging amount when the content is distributed under the specified distribution conditions. The billing unit 26 bills this billing amount to the user. In the example shown in FIG. 23, the distribution condition and the billing amount are stored in association with each other, so that the embodiment is suitable for a mode of distributing the moving image content under the distribution condition set in the billing amount table 32 in advance. For example, in a case where a moving image stream prepared under a plurality of distribution conditions for one moving image content is stored in the stream storage unit 18 in advance, and when a user desires distribution, the content is read out and distributed. As in this example, it is preferable to set a billing amount according to the distribution condition for each content.
[0188]
FIG. 24 shows another example of the billing amount table 32. In the example shown in FIG. 24, the charging amount table 32 is provided with a content ID column 250, a key frame column 252, and a corresponding point file column 254, and the unit price of the key frame and the corresponding point file according to the distribution condition. Is stipulated. For example, if a key frame with a resolution of "600 dots.times.480 dots" and a compression ratio of "high" is distributed for a content having a content ID of "0001", "0.1 yen" is charged for each key frame. . In the example shown in FIG. 24, since the unit price of the key frame and the corresponding point file is set according to the distribution condition, it is possible to cope with a more flexible distribution form. For example, when distributing a moving image reproduced and displayed on the user terminal 40 in real time, it is suitable for a case where the amount of data to be distributed is changed in real time according to a constantly changing communication environment. That is, when encoding and distributing to the user while appropriately adjusting the key frame interval and the accuracy of the corresponding point file so as to follow the fluctuation of the communication environment, the type and quantity of the distributed file are recorded, and You only have to decide the amount.
[0189]
FIG. 25 shows an example of internal data of the accounting database 34. The charging database 34 is provided with a user ID column 230, a plurality of distribution history columns 232 for storing distribution histories to users, and a total charging amount column 234. Each distribution history column 232 includes a content ID column 236, a distribution date / time column 238, and a charge amount column 240. When distributing the moving image content to the user, the accounting unit 26 records the content ID of the distributed content in the content ID column 236 of the record corresponding to the user ID of the user, records the distribution date and time in the distribution date and time column 238, The charge amount is recorded in the charge amount column 240, and the charge amount is added to the total charge amount column 234. The billing database 34 may store a settlement method, a settlement history, and the like.
[0190]
FIG. 26 shows an internal configuration of user terminal 40 according to the present embodiment. The communication control unit 56 controls communication with the image distribution server 10 via the Internet 90. The stream input unit 42 acquires and decodes the data stream CBS distributed from the image distribution server 10, and stores the key frame KF and the corresponding point file C_{i, j}To get. The intermediate image generation unit 44 generates an interpolated image VIF by performing interpolation between adjacent key frames as an intermediate frame inserted between key frames. The display unit 50 inserts the interpolated image VIF between the key frames KF, continuously displays the interpolated image VIF at a predetermined interval on the display device, and reproduces and displays the moving image. The user terminal 40 may reproduce and display a moving image in real time while downloading the encoded stream, or may reproduce and display all the files once.
[0191]
FIG. 27 illustrates an example of a moving image distribution reception screen provided by the distribution request reception unit 22 to the user terminal 40. The moving image distribution reception screen 300 is displayed on a display device by a web browser (not shown) of the user terminal 40. The moving image distribution reception screen 300 displays distribution conditions and billing amounts for a plurality of moving image contents. These pieces of information are read from the billing amount table 32 and displayed. When the user clicks the download button, the distribution condition setting unit 24 sets the distribution condition desired by the user. At this time, the distribution condition may be set in further consideration of the user information stored in the user database 30. For example, let the user specify parameters that directly contribute to the display state, such as resolution, each time, and consider parameters such as the key frame interval, key frame compression ratio, and the accuracy of the corresponding point file, taking into account the communication environment and price requirements. May be fine-tuned.
[0192]
(Second embodiment)
FIG. 28 shows the overall configuration of an image distribution system 100 according to the second embodiment. In the first embodiment, the image distribution server 10 performs both the image distribution and the billing process. However, in the present embodiment, the image distribution server 10 distributes the image, and the billing server 60 performs the billing process. I do. In the example shown in FIG. 28, the image distribution server 10, the billing server 60, and the user terminal 40 are respectively connected to the Internet 90, but the image distribution server 10 and the billing server 60 are connected by a dedicated line or a LAN. May be.
[0193]
FIG. 29 shows the internal configuration of the image distribution server 10 according to the present embodiment. The image distribution server 10 according to the present embodiment is different from the image distribution server 10 according to the first embodiment shown in FIG. , And the billing database 34 are omitted. The same components as those shown in FIG. 21 are denoted by the same reference numerals. Hereinafter, the points different from the first embodiment will be mainly described.
[0194]
When the image distribution server 10 distributes the moving image content to the user, the notifying unit 36 transmits identification information for specifying the user and charging information for specifying the amount to be charged to the user. The corresponding information is notified to the accounting server 60. The billing information includes, for example, the type and quantity of the distributed file, the communication environment, and other information necessary for billing. The image delivery server 10 may be provided with a billing amount table 32, determine the billing amount associated with the distribution of the moving image content, and notify the billing server 60 of the billing amount. Other configurations and operations are the same as those of the first embodiment.
[0195]
FIG. 30 shows the internal configuration of charging server 60 according to the present embodiment. The billing server 60 includes a communication control unit 62, a billing information receiving unit 64, a billing unit 26, a billing amount table 32, and a billing database 34. The billing information receiving unit 64 receives billing information from the image distribution server 10. The charging unit 26 specifies a user to be charged and a charging amount based on the charging information received by the charging information receiving unit 64, updates the charging database 34, and performs a charging process. The configurations of the billing amount table 32 and the billing database 34 are the same as in the first embodiment.
[0196]
The present invention has been described based on the embodiments. It should be understood by those skilled in the art that the embodiments are exemplifications, and that various modifications can be made to the combination of each component and each processing process, and that such modifications are also within the scope of the present invention. . Such modifications include the following.
[0197]
In the embodiment, the image distribution server 10 has a function as an image encoding device that acquires a moving image stream, performs encoding, and generates a data stream, but in another example, the image distribution server 10 It is not necessary to have these configurations, in which case, the already generated data stream is acquired and stored in the stream storage unit 18, and when a distribution request is received from the user, the data stream is requested from the stream storage unit 18. The content may be read and distributed to the user.
[0198]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to provide a technique for appropriately performing a billing process according to image distribution conditions.
[Brief description of the drawings]
FIGS. 1 (a) and 1 (b) are images obtained by applying an averaging filter to the faces of two persons, and FIGS. 1 (c) and 1 (d) are images of the two persons. P required by face technology for face^(5,0)The images of FIGS. 1 (e) and 1 (f) show the p obtained by the base technology for the faces of two persons.^(5,1)The images of FIGS. 1 (g) and 1 (h) show p obtained by the base technology for the faces of two persons.^(5,2)FIGS. 1 (i) and 1 (j) show the images of p obtained by the base technology for the faces of two persons.^(5,3)2 is a photograph of a halftone image in which each of the images is displayed on a display.
2 (R) is a diagram showing an original quadrilateral, and FIGS. 2 (A), 2 (B), 2 (C), 2 (D), and 2 (E) are respectively It is a figure which shows an inheritance quadrilateral.
FIG. 3 is a diagram illustrating a relationship between a start point image and an end point image, and a relationship between an m-th level and an (m-1) th level, using an inherited quadrilateral.
FIG. 4 shows parameter η and energy C_fFIG.
5 (a) and 5 (b) are diagrams showing how a mapping for a certain point satisfies a bijection condition from an outer product calculation.
FIG. 6 is a flowchart illustrating an overall procedure of a base technology.
FIG. 7 is a flowchart showing details of S1 in FIG. 6;
FIG. 8 is a flowchart showing details of S10 in FIG. 7;
FIG. 9 is a diagram illustrating a correspondence relationship between a part of an m-th level image and a part of an (m−1) -th level image;
FIG. 10 is a diagram showing a starting hierarchical image generated by the base technology.
FIG. 11 is a diagram showing a procedure for preparing a matching evaluation before proceeding to S2 of FIG. 6;
FIG. 12 is a flowchart showing details of S2 in FIG. 6;
FIG. 13 is a diagram showing how a sub-mapping is determined at the 0th level.
FIG. 14 is a diagram showing how a sub-mapping is determined at the first level.
FIG. 15 is a flowchart illustrating details of S21 in FIG. 12;
FIG. 16 shows an f^{(M, s)}F obtained while changing λ^{(M, s)}Energy C corresponding to (λ = iΔλ)^{(M, s)} _fIt is a figure showing the behavior of.
FIG. 17 shows f obtained while changing η.^(N)Energy corresponding to (η = iΔη) (i = 0, 1,...)^(N) _fIt is a figure showing the behavior of.
FIG. 18 is a flowchart for obtaining a sub-mapping at the m-th level in the base technology after improvement.
FIG. 19 is a diagram illustrating an overall configuration of an image distribution system according to the first embodiment.
FIG. 20 is a diagram schematically illustrating an image distribution procedure in the image distribution system according to the first embodiment.
FIG. 21 is an internal configuration diagram of the image distribution server according to the first embodiment.
FIG. 22 is a diagram showing internal data of a user database.
FIG. 23 is a diagram showing internal data of a billing amount table.
FIG. 24 is a diagram showing internal data of another example of the billing amount table.
FIG. 25 is a diagram showing internal data of a charging database.
FIG. 26 is an internal configuration diagram of a user terminal according to the first embodiment.
FIG. 27 is a diagram illustrating an example of a moving image distribution reception screen displayed on a user terminal.
FIG. 28 is a diagram illustrating an overall configuration of an image distribution system according to a second embodiment.
FIG. 29 is an internal configuration diagram of the image distribution server according to the second embodiment.
FIG. 30 is an internal configuration diagram of a charging server according to a second embodiment.
[Explanation of symbols]
10 image distribution server, {12} key frame selection unit, {14} matching processor, {16} stream generation unit, {18} stream storage unit, {19} stream distribution unit, {20} frame storage unit, {22} distribution request receiving unit, {24} distribution condition setting unit, {26} charging unit , {30} user database, {32} charging amount table, {34} charging database, {36} notification unit, {40} user terminal, {60} charging server, and {64} charging information receiving unit.

Claims (16)

Including an image distribution device that distributes image data,
The image distribution device,
A distribution request receiving unit that receives, from a user, a distribution request of image data including an image file storing a key frame and a corresponding point file obtained by a matching calculation between the key frames;
A setting unit for setting a file to be distributed according to the distribution request;
A transmitting unit that transmits image data including a file to be distributed to the user,
A billing unit that determines a billing amount according to a distribution condition of the image data, and performs a billing process;
An image distribution system comprising: Including an image distribution device that distributes image data, and a charging device that performs a charging process associated with distribution of the image,
The image distribution device,
A distribution request receiving unit that receives, from a user, a distribution request of image data including an image file storing a key frame and a corresponding point file obtained by a matching calculation between the key frames;
A setting unit for setting a file to be distributed according to the distribution request;
A transmitting unit that transmits image data including a file to be distributed to the user,
A notification unit that notifies the charging device by associating identification information for specifying the user with charging information for specifying an amount to be charged to the user,
The billing device,
A charging information receiving unit that receives the charging information;
A billing unit that determines a billing amount for the user based on the billing information, and performs a billing process;
An image distribution system comprising: 3. The image distribution system according to claim 1, wherein the charging unit determines a charging amount according to a type of a viewer owned by the user. 4. The image distribution system according to claim 1, wherein the charging unit determines a charging amount according to the number of key frames to be distributed to a user. 5. The image delivery system according to claim 1, wherein the billing unit determines a billing amount according to a resolution of a key frame to be delivered to a user. The transmitting unit, when transmitting the key frame, transmits data compressed to the key frame to the user,
The image distribution system according to claim 1, wherein the charging unit determines a charging amount according to a compression rate of a key frame to be distributed to a user. The image distribution system according to claim 1, wherein the charging unit determines a charging amount according to whether to distribute a corresponding point file to a user. The image delivery system according to claim 1, wherein the billing unit determines a billing amount according to accuracy of a corresponding point file delivered to a user. The image distribution system according to claim 1, wherein the charging unit determines a charging amount according to a status of a communication path that distributes image data to a user. 10. The image distribution system according to claim 1, wherein the key frame and the corresponding point file are distributed by different routes. The image distribution system according to claim 1, wherein the image distribution device further includes a user database that stores distribution conditions received in advance from a user. A billing amount table that stores delivery conditions and billing amounts in association with each other;
The image distribution system according to claim 1, wherein the charging unit determines a charging amount by referring to the charging amount table. 13. The image distribution system according to claim 12, wherein the charging amount table stores a charging amount according to a distribution condition for each content to be distributed. 13. The image distribution system according to claim 12, wherein the charging amount table stores a charging amount according to a distribution condition for each file to be distributed. When distributing the image file storing the key frames and the corresponding point file obtained by the matching calculation between the key frames to the user via the network, a table storing the distribution conditions and the billing amounts in association with each other is provided. A billing method comprising determining a billing amount for the user by referring to the billing amount. When distributing the image file storing the key frames and the corresponding point file obtained by the matching calculation between the key frames to the user via the network, a table storing the distribution conditions and the billing amounts in association with each other is provided. A computer program for causing a computer to execute a function of determining a charge amount for a user with reference to the computer.

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