JP2004080156A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体並びに画像処理システム - Google Patents
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Abstract
【課題】TV映像の中から重要なテロップを抽出し、テロップを内容毎に分類してテロップリストを生成する。
【解決手段】像処理システム1は、入力画像からテロップリストを作成する画像処理装置10と、入力画像を表示する表示装置20と、テロップリストを表示する表示装置30とから構成されている。画像処理装置10は、人物毎の保存画像及びテロップリストが保存されたメモリ11と、メモリ11に保存されている保存画像と入力画像との類似度を判定する類似度判定部12と、類似度低い入力画像から人物を検出する人物検出部13と、類似度が高い入力画像及び人物検出部13にて人物が検出された画像において、テロップがあるか否かを検出するテロップ出現検出部14と、テロップが検出された場合、メモリ11に記憶されている同一人物のテロップリストを更新するリスト更新部15とを有する。
【選択図】 図5
【解決手段】像処理システム1は、入力画像からテロップリストを作成する画像処理装置10と、入力画像を表示する表示装置20と、テロップリストを表示する表示装置30とから構成されている。画像処理装置10は、人物毎の保存画像及びテロップリストが保存されたメモリ11と、メモリ11に保存されている保存画像と入力画像との類似度を判定する類似度判定部12と、類似度低い入力画像から人物を検出する人物検出部13と、類似度が高い入力画像及び人物検出部13にて人物が検出された画像において、テロップがあるか否かを検出するテロップ出現検出部14と、テロップが検出された場合、メモリ11に記憶されている同一人物のテロップリストを更新するリスト更新部15とを有する。
【選択図】 図5
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テレビジョン放映された映像等からテロップを抽出してリストを生成する画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体並びに画像処理システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
一般的にTV映像中のテロップには有意な情報を含んでいることが多い。そこで、映像の内容を反映した目次を生成して表示する映像目次生成表示方法及び装置が特開平10−112837号公報に開示されている。
【0003】
上記公報に記載の映像目次生成表示方法では、映像からテロップを検出し、検出したテロップを分類し、分類したテロップの時間的存在範囲に基づいて目次を生成して表示するものである。これにより、映像の内容を反映した目次を生成することができる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報に記載の技術において、テロップを分類する際、空間的配置情報、即ち、テロップ出現領域の4隅の1点(x,y)、幅w及び高さhに基づき、テロップが例えばタイトルを示すもの、人名を示すもの等に分類するが、映像に出現する全てのテロップを抽出して分類するため、あまり有意でないテロップも混ざるような場合がある。
【0005】
ところで、テロップは時間がある程度経過すると消えてしまい、有意なテロップを見逃してしまうことがある。そこで、テロップを抽出し、リスト形式で保持して別画面に表示しておくということが考えられるが、単にテロップを抽出してリスト表示すると、異なった内容のテロップ、例えば、ニュースキャスターのニュースのトピックを示すテロップと、会見している人のセリフを示すテロップとが混ざってしまってわかりにくい。また、上述の公報に記載の技術と同様に、あまり有意でないテロップも混ざってしまうという問題点もある。
【0006】
本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、TV映像の中から重要なテロップを抽出し、テロップを内容毎に分類してテロップリストを生成する画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体、並びに画像処理システムを提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有することを特徴とする。
【0008】
本発明に係る画像処理装置は、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有することを特徴とする。
【0009】
本発明に係る画像処理装置は、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有することを特徴とする。
【0010】
本発明においては、入力画像と所定のグループに分類するための保存画像との類似度を判定することにより、入力画像を各グループ毎に分類し、各グループ毎の入力画像に含まれるテロップからテロップリストを生成するため、例えば重要と思われる人物毎にグループ分けすれば、その人物毎にグループ分けしたテロップリストを作成することができ、このテロップリストを表示すれば、使用者は各グループに対応したテロップを見ることができ、極めて見やすく理解しやすいものとなる。
【0011】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、上記テロップ検出工程にてテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程とを有することを特徴とする。
【0012】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出工程と、上記テロップ付き入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程とを有することを特徴とする。
【0013】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像から人物を検出する人物検出工程と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、テロップが検出されたテロップ付き画像と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするために記憶手段に記憶された人物画像との類似度を判定する類似度判定工程と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記人物画像の人物毎に分類する分類工程と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程とを有することを特徴とする。
【0014】
本発明に係る画像処理システムは、1以上の表示装置と、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする。
【0015】
本発明に係る画像処理システムは、1以上の表示装置と、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする。
【0016】
本発明に係る画像処理システムは、1以上の表示装置と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする。
【0017】
本発明においては、入力画像を各グループ毎に分類し、各グループ毎の入力画像に含まれるテロップからテロップリストを生成するため、例えば重要と思われる人物毎にグループ分けし、各人物毎にグループ分けされたテロップリストを作成することができ、このテロップリストを表示装置に表示すれば、使用者は各グループに対応したテロップを見ることができ、極めて見やすく理解しやすいものとなる。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本実施の形態は、TV映像から人物が撮影されている人物画像と共に表示される文字情報(以下、テロップという。)を抽出し、このテロップを人物毎に分類してリストを生成するものであり、複数台のテレビジョン受像機等の表示装置を用いて、一方の表示装置の表示画面20aにて表示される図1(a)に示すテレビジョン放送された映像とは別に、図1(b)に示すように、他方の表示装置の表示画面30aにおいて、映像から重要な人物が表示されていると推定されるときに同時に表示されるテロップを切り出し、これを複数、例えば6つのテロップを切り出し合成したテロップリストとして表示する画像処理システムに適用したものである。
【0019】
一般的に、カメラを静止させて撮影された人物は重要であると考えられる。カメラを静止させて撮影された人物の例としては、図2(a)に示すように、人物の上半身のバストショット(アンカーショット)、又は図2(b)に示すように、人物の顔がクローズアップされたクローズアップショット等がある。このような場合、人物は画面の中央付近領域にある程度の面積をもって大きく表示される。
【0020】
例えば、バストショットとしては、記者会見している人物、又はインタビューを受けている人物等が考えられる。このような場合においては、図3に示すように、画面40に重要な人物41が写っているときに、画面下部中央に出現するテロップ42は、その人物の名前、又はセリフ(の要約)等であり、有意な情報を含んでいると考えられる。そこでこのような重要であると考えられる人物41が出現しているときに、画面中央下部に出現したテロップ42だけを抽出することにより、有意な情報のみを高効率に抽出することができる。
【0021】
更に、異なる人物には異なる内容のテロップが付加されるという傾向がある。例えば、ニュースキャスターには、ニュースのトピックを示すテロップが付加され、インタビューを受けている人にはその人のセリフの内容を示すテロップが付加される。また、インタビューを受けている人のテロップも人によって内容が異なる。即ち、政治家の会見時に付加されるテロップと、スポーツ選手のインタビュー時に付加されるテロップとはその内容は異なる。図4は、映像の流れとテロップの出現の関係を示す模式図である。図4に示すように、人物A及びテロップ1、人物A及びテロップ2、人物B及びテロップ3、人物B及びテロップ4、人物A及びテロップ5が時間順に表示された場合、人物毎、即ち、人物Aについてはテロップ1、テロップ2及びテロップ5、人物Bについてはテロップ3及びテロップ4というように、人物毎にテロップを分類することにより、各テロップの内容が混ざらないように分類することができる。本実施の形態は、このように、人物毎にグループ分けされたテロップリストを生成し表示する画像処理システムである。
【0022】
以下、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理システムについて説明する。図5は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。本実施の形態の画像処理システム1は、入力画像から、人物毎のテロップリストを作成する画像処理装置10と、入力画像を表示する例えばテレビジョン受像機等の表示装置20と、画像処理装置10により作成された人物毎のテロップリストを表示する表示装置30とから構成されている。
【0023】
表示装置20は、TV映像等の入力画像をそのまま通常表示する。また、表示装置30は、画像処理装置10により、TV映像から作成された人物毎にテロップリストを表示するものであり、表示装置20にTV映像にテロップリストを作成した人物が写っているときに、その人物についてのテロップリストを表示するよう制御される。以下、画像処理装置10の構成について説明する。
【0024】
画像処理装置10は、人物毎の保存画像及びテロップリストが保存されたメモリ11と、メモリ11に保存されている保存画像と入力画像との類似度を判定する類似度判定部12と、類似度判定部12により、入力画像がいずれの保存画像にも類似していないと判定された場合に、該入力画像から人物を検出する人物検出部13と、類似度判定部12により類似していると判定され入力画像及び人物検出部13にて人物が検出された画像において、テロップがあるか否かを検出するテロップ出現検出部14と、テロップが検出された場合、メモリ11に記憶されている同一人物のテロップリストを更新するリスト更新部15とを有する。
【0025】
メモリ11は、人物が写っている保存画像(以下、人物画像という。)とその人物に関するテロップをリスト状に表示する画像(以下、テロップリスト画像という。)の組を一定の数だけ保存することができる。人物画像とテロップリスト画像とは一対一に対応している。
【0026】
類似判定部12は、メモリ11に保存されている全ての人物画像と入力画像との類似性を判定し、最も類似度が高い人物画像に対応したテロップリスト画像を出力メモリに書き込み、出力して表示装置30に表示する。メモリ11にデータがない場合、及び類似度が高い人物画像が存在しない場合は、人物検出部13に入力画像を出力する。類似度の判定には、入力画像と人物画像との2つの画像間の輝度値の差分が大きい画素の数を使用し、例えば輝度値の差分値が大きい画素数が所定の閾値以上であるとき、類似していない等とすることができる。また、色ヒストグラムの相関係数等を使用してその類似性を判定することもできる。更に、人物毎の区別は、一般的に、図6に示すように、人物Aと人物Bとでは、夫々背景部分51及び背景部分52が異なること、即ち背景部分が各人物により異なることを利用する等して区別することが可能である。
【0027】
人物検出部13は、画面内に、上述の図2(a)及び(b)に示すように、バストショット又は接写して写っている人物がいるかどうかを検出する。検出する方法は様々あるが、後述する方法、又は例えば、一定面積以上の肌色領域が所定の領域内に存在し、画像変動領域が画像中の中央付近に存在し、連続する2フレーム間の差分がある程度以下の状態がある程度のフレーム数以上続いている状態を検出することにより、画面上に人物が表示されているか否かを判定することができる。
【0028】
テロップ出現検出部14は、類似度判定部12により、入力画像から所定の領域、例えば画面中央の下部におけるテロップの出現を検出する。テロップの出現を検出する方法は、様々あるが、例えば所定領域内において1フレーム前との輝度値の差分が大きい画素の数が一定個数以上存在し、かつ、所定領域内においてエッジと見なされる画素が一定個数以上ある状態を検出する方法等がある。また、テロップ出現検出部の具体例については後述する。
【0029】
リスト更新部15は、類似度判定部12により所定の閾値以上の類似度であると判定され、且つテロップの出現が検出された場合、その人物に対応するテロップリスト画像の更新を行う。また、人物検出部14において人物検出され、且つテロップ出現が検出された場合には、メモリ11内の人物画像とテロップリスト画像の更新を行う。そして、更新したテロップリスト画像を出力メモリに書き込み、表示手段30に表示する。
【0030】
次に、本実施の形態の画像処理装置10の動作について説明する。図7は、画像処理装置10におけるテロップリスト作成方法を示すフローチャートである。図7に示すように、先ず、入力画像を読み込む(ステップS1)。次に、メモリ11内に、保存されている人物画像が1つ以上存在するか否かを判定し(ステップS2)、全ての人物画像と入力画像との類似度を計算し(ステップS3)、最大の類似度を求める(ステップS4)。最大の類似度が一定値以上であれば、その類似度が最大となる人物画像に対応したテロップリスト画像を出力メモリに書き込む(ステップS6)。そして、このデータをテロップ出現検出部14に供給し、ステップS9に進む。
【0031】
メモリ11内に人物画像が一つも存在しない場合、又は存在しても類似度が一定値以上となる画像がない場合は、そのデータを人物検出部13に供給し、その入力画像から人物検出を行う(ステップS7)。そして、人物が検出されたか否かの判定を行い(ステップS8)、人物が検出された場合は、このデータをテロップ出現検出部14に供給し、所定領域においてテロップが出現したかを検出する(ステップS9)。そして、テロップが検出されたか否かの判定を行い(ステップS10)、テロップが検出された場合は、メモリ11内のテロップリストの更新を行い(ステップS11)、更新したテロップリスト画像を出力メモリに書き込む(ステップS12)。このとき、ステップS6において、テロップリスト画像が出力されている場合、ステップS12において出力される新しいテロップリスト画像に表示を切り替える。ここで、ステップS8において人物が検出されなかった場合、及びステップS10にてテロップの出現が検出されなかった場合には処理を終了する。
【0032】
次に、人物検出部12における人物検出方法について説明する。図8は、人物検出方法を示すフローチャートである。また、図9は、画面上に設定される人物の上半身領域及び上半身領域内に設定される顔領域を示す模式図である。図8に示すように、人物検出部12は、入力画像のうち、類似度判定部12において、類似の人物画像がないと判定されたもののフレーム画像及びその1フレーム前の画像を読み込み(ステップS21)、現フレーム画像と1フレーム前の画像との全画面におけるフレーム差分を計算する(ステップS22)。ここで、差分値が閾値以上の画素を変動画素とする。このフレーム差分は、所定のフレーム数分求めるものとする。次に、図9に示す画面60に設定された上半身領域61におけるフレーム差分を計算する(ステップS23)。本実施の形態においては、画面60において、図9(a)に示す中央位置、図9(b)に示す画面左位置、及び図9(c)に示す画面右位置に、所定の大きさの上半身領域61を設定するものとし、これら3つの場合についてフレーム差分を計算して変動画素をカウントする。そして、各上半身顔領域61内の上部中央の所定位置に設定した所定の大きさの顔領域62における肌色画素の数をカウントする(ステップS24)。肌色画素においても、上半身領域61におけるフレーム差分と同様に、図9(a)乃至(c)に示す3通りを計算する。
【0033】
そして、全画面領域におけるフレーム差分の変動画素数が閾値以下である状態が、一定フレーム数継続したか否かを判定し(ステップS25)、継続していない場合は、人物画像と判定せずに終了する(ステップS29)。ステップS25において、全画面領域のフレーム差分の変動画素数が閾値以下である状態が一定フレーム数継続している場合は、次に顔領域における肌色画素の数を判定する(ステップS26)。顔領域における肌色画素の数N(skin)がMin(skin)≦N(skin)≦Max(skin)を満たさない場合は、人物画像と判定せずに終了する(ステップS29)。満たす場合は、ステップS27に進み、上述した図9に示す3通りの上半身領域における変動画素の数を調べる。そして、入力画像の以前又は以降の数フレームの間に上半身領域における変動画素の数N(upper)がMin(upper)≦N(upper)≦Max(upper)を満たしていれば人物画像と判定する(ステップS28)。満たさない場合は人物画像と判定しない(ステップS29)。以上により人物を検出することができる。
【0034】
次に、リスト更新部15におけるリスト更新方法について説明する。図10は、リスト更新方法を示すフローチャートである。図10に示すように、前段階の類似判定部12における結果から入力画像との類似度が一定値以上高い人物画像がメモリ11に存在するか否かを判定し(ステップS31)、存在した場合、即ち類似度が高く、入力画像と同一の人物の人物画像が保存されていると推定された場合は、その人物画像に対応するテロップリスト画像をメモリ11から読み込む(ステップ34)。このテロップリスト画像は、一旦、表示装置30にて表示する。一方、ステップS31で類似度が高い人物画像が存在しない場合、メモリ11に保存されているテロップリスト画像のうち、テロップ領域が1つも書き込まれていないような空のテロップリスト画像があるか否かを調べる(ステップS32)。上述したように、本実施の形態においては、メモリ11内に所定数の人物画像に対応する所定数のテロップリスト画像を保持するものし、1つのテロップリスト画像は所定数のテロップ領域を書き込み可能な保存領域を有する。人物画像が保存されていても、その人物画像に対するテロップが出現していない場合は、その人物画像に対応するテロップリスト画像におけるテロップ領域の全ての保存領域は何も書き込まれていない状態である。このような何も書き込まれていないような空のテロップリスト画像が存在する場合も、ステップS34に進み、それを読み込み、一旦表示装置30にて表示する。即ち、この場合は、表示装置30には、何も表示されない。
【0035】
一方、ステップS32において、空のテロップリスト画像が存在しない場合は、例えばテロップの出現回数が最も少ない人物、又は出現時間が最も短い人物等、所定の人物についてのテロップリスト画像のデータを削除する(ステップS33)。
【0036】
次に、テロップリスト画像に空のテロップ領域が存在するか否かを判定する(ステップS35)。これは、ステップS31において類似度が一定値以上であって、ステップS34でテロップリスト画像を読み込んだ場合には、テロップリスト画像にテロップ保存領域(空のテロップ領域)があるか否かが不明なためである。そして、テロップ領域を書き込むために設けられた保存領域のうち、未使用である空の領域が存在する場合はステップS37に進む。また、ステップS31にて類似度が一定値未満であった人物画像には、これに対応するテロップリスト画像は空であるため、ステップS37に進む。ステップS37では、その空のテロップ領域に検出したテロップ領域を書き込み、テロップリスト画像を更新する。
【0037】
一方、ステップS35にて空のテロップ領域が存在しないと判定された場合、即ち、図11(b)に示すように、例えば、表示画面30aにて表示できるテロップ数が6、即ち保存できるテロップ領域の個数が6つであって、新しいものが順に上から表示されており、空のテロップ保存領域が存在しない場合には、最も古いテロップ領域71のデータを削除して空にし(ステップS36)、この部分に、図11(a)に示す新たに検出したテロップ領域72を書き込み、テロップリスト画像を更新する(ステップS37)。ここで、テロップ領域の書き込みは、テロップを抽出してテロップ部分のみを書き込んでもよい。最後に、更新したテロップリスト画像は出力メモリに書き込み(ステップS38)、入力画像を人物画像に上書きして人物画像を更新する(ステップS39)。
【0038】
図12は、図1に示す表示装置20,30に表示される夫々画面20a及び20bを示す模式図である。図12に示すように、通常のテレビジョン放映された映像を表示する表示装置20の画面20aにおいて、人物Aが表示された場合は、画像処理装置10により、そのメモリ11から人物Aのテロップリスト81が読み出され、テロップリスト画像を表示する表示装置30の画面30aにその人物Aのテロップリスト81を表示する。そして、表示装置20の画面20aに人物Bが表示されると、表示装置30の画面30aに表示されているテロップリスト81が人物Bに対応したテロップリスト82に切り替えられる。再び、表示装置20の画面20aに人物Aが表示されると、人物Bのテロップリスト82から人物Aのテロップリスト81に切り替わり、更に、人物Aが映っている画面20aの画像にテロップ84が出現すると、テロップ出現検出部14によりその出現が検出され、リスト更新部15により、人物Aに対応するテロップリスト81が書き換えられて、更新されたテロップリスト83が表示される。
【0039】
本実施の形態においては、人物毎にテロップ領域を切り出しテロップリストを作成して表示するため、TV番組から有意なテロップだけを抽出し、更に、内容別にまとまった分類をすることが可能になる。
【0040】
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。図13は、本発明の第2の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。第1の実施の形態とは、画像処理装置110が異なり、本第2の実施の形態に係る画像処理システム101の画像処理装置110は、人物毎に、保存画像及びテロップリストが保存されたメモリ111と、入力画像から人物を検出する人物検出部112と、人物検出部112において人物が検出された画像にテロップがあるか否かを検出するテロップ出現検出部113と、テロップが検出された画像とメモリ111に保存されている保存画像との類似度を判定する類似度判定部114と、メモリ111に記憶されている同一人物のテロップリストを更新するリスト更新部115とを有する。
【0041】
本実施の形態においても、画像処理装置110において作成されたテロップリスト画像を表示する表示装置130と、入力画像を表示する表示装置120とを有する。
【0042】
上述の第1の実施の形態では、全ての入力画像とメモリに保存されている保存画像との類似度を判定するものであったが、本実施の形態においては、先ず入力画像から人物を検出し、人物が検出された入力画像からテロップを検出し、テロップが検出された入力画像と保存画像との類似度を判定するものである。
【0043】
以下、本実施の形態における画像処理装置110のテロップリスト作成方法について説明する。図14は、テロップリスト作成方法を示すフローチャートである。図14に示すように、先ず、人物検出部112にて入力画像を読み込み(ステップS41)、上述の第1の実施の形態と同様の方法にて人物検出(アンカーショット検出)を行う(ステップS42)。そして、人物が検出されたか否かを判定し(ステップS43)、人物が検出されなかった場合は、処理を終了する。一方、人物が検出された場合は、後述する具体例、又は例えば所定領域内において1フレーム前との輝度値の差分が大きい画素の数が一定個数以上存在し、かつ、所定領域内においてエッジと見なされる画素が一定個数以上ある状態を検出することによりテロップの出現を検出する(ステップS44)。
【0044】
そして、テロップ出現が検出されたか否かを判定し(ステップS45)、テロップの出現が検出されなかった場合は、メモリ111に記憶されている人物画像と入力画像との類似度を判定する(ステップS46)。ステップS46にて、過去に検出され保存されている人物画像であると判定された場合は、その人物に対応するテロップリスト画像を読み出し、出力メモリに書き込み、表示装置130に表示する(ステップS48)。一方、過去に検出され保存されている人物画像との類似度が低かった場合、即ち、いずれの人物画像とも一致しないと判定された場合は、処理を終了する。
【0045】
一方、ステップS45において、テロップの出現が検出された場合、ステップS47に進み、同様に、過去に検出されメモリ111に保存されている人物画像との類似度を判定し、過去に保存されている人物との類似度が高い場合は、その人物に対応するテロップリスト画像を読み出し、テロップリストを更新する(ステップS48)。また、類似度が低く、いずれの人物画像にも該当しない場合は、新たに新規人物としてこの入力画像及びこの入力画像から切り出したテロップを保存し、新しく保存したテロップリスト画像を出力メモリに書き込む(ステップS48)。
【0046】
ここで、ステップS46及びステップS47において、過去に検出された人物であるか否かの判定はメモリ111内のすべての人物画像と人物が検出された入力画像との類似度を計算し、最大の類似度を求め、最大の類似度が一定値以上であるかどうかにより判定することができる。上述したように、本実施の形態における人物検出方法、テロップ出現検出方法、及びテロップ更新方法は、上述の第1の実施の形態と同様とすることができる。また、テロップの出現の検出方法の一例については後述する。
【0047】
また、本実施の形態においては、人物検出部112において入力画像から人物が検出された場合、テロップ出現検出部113にてテロップ出現検出が行われ、テロップの出現に拘わらず、類似度判定部114にて類似度判定するものとしたが、人物検出部112において、検出した人物と、メモリ111に保存されている人物画像との類似度を判定してもよい。この場合は、後段の類似度判定部114は不要である。人物検出部113にて人物の類似度を判定する場合は、人物毎に識別番号を付す等して人物を識別すればよい。
【0048】
本実施の形態においても、第1の実施の形態と同様の効果を奏し、人物毎にテロップを切り出し、テロップリストを作成して表示するため、TV番組から有意なテロップだけを抽出し、更に、内容別にまとまった分類をすることが可能になる。
【0049】
次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。図15は、本発明の第3の実施の形態に係る映像処理システムを示すブロック図である。本実施の形態においては、図5に示す第1の実施の形態と同様の映像処理装置10に、出力選択部16を介して複数の出力メモリ901〜90n及びテロップリスト用表示装置1001〜100nが接続されたものである。このように、本実施の形態では、テレビジョン受像機等の表示装置が3台以上ある場合に、TV映像から人物毎のテロップリスト画像を作成し、1つのテロップリスト画像と1つの表示装置を対応づけて表示する装置である。なお、図15に示す本実施の形態の画像処理システムにおいて、図5に示す第1の実施の形態における画像処理システムと同一の構成要素には同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。
【0050】
図15に示すように、本実施の形態における画像処理システム2の出力選択部16は、類似判定部12又はリスト更新部15から送られる各テロップリスト画像を、この各テロップリスト画像に対応するように予め設定された表示装置1001〜100nに表示するため、所定の出力メモリ901〜90nに出力する。対応のつけかたとしては、例えば、最も出現数が多いテロップリスト画像は表示装置1001、次に多いものは表示装置1002・・・というように、テロップ出現数が多い順に表示装置1001〜100nに表示したり、最も過去に検出した人物のテロップリスト画像は表示装置1001、次に古い人物のテロップリスト画像は表示装置1002・・・というように、人物画像の出現時間順に表示装置1001〜100nに表示したりすることができる。
【0051】
図16は、表示装置20と、5つのテロップリスト表示用表示装置1001〜1005の表示例を示す模式図である。表示装置20の画面20aには、通常のテレビジョン放映された映像が表示され、表示装置1001〜1005の画面1001a〜1005aには、夫々人物A、B、C、D及びEに対応するテロップリスト画像が表示されている。そして、通常の放送を表示する表示装置20の画面20aに例えば人物Bがテロップと共に表示された場合は、このテロップが切り出され、表示装置1002の画面1002aに表示されている人物Bに対応するテロップリストが更新され表示される。
【0052】
図17は、テロップリスト用表示装置1001〜100nのテロップリストの他の表示例を示す模式図である。図17に示すように、テロップリスト画像150に、テロップリスト151の他に、人物画像の縮小画像152を合成して表示するようにする。これにより、テロップリストがいずれの人物に対応したものかが更にわかりやすくなる。また、テロップリスト画像を保存し、使用者が後から読み出す場合等に便利である。
【0053】
本実施の形態においては、画像処理装置10は、図5に示す第1の実施の形態における画像処理装置と同様のものとしたが、図13に示す第2の実施の形態における画像処理装置110を用いても同様な画像処理システムを構成することができる。
【0054】
次に、上述の第1乃至第3の実施の形態におけるテロップ出現検出部の具体例について詳細に説明する。図18は、本具体例におけるテロップ出現検出部におけるデータの流れを説明する説明図である。図18に示すように、テロップ出現検出部は、入力画像データが供給されるフレーム画像判定部210と、フレーム画像判定部210からのデータが供給され、画面上に予め設定されたテロップ出現領域において、このテロップ出現領域にテロップが出現するか否かを検出するテロップ出現判定部220と、フレーム画像判定部210又はテロップ出現判定部220からフレーム画像が供給され、そのテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値以上であるとき、このテロップ出現領域をテロップ候補として検出するエッジ密度検出部230と、エッジ密度検出部230により検出されたテロップ候補を既検出テロップ候補として記憶する記憶部240と、既検出テロップ候補がこの既検出テロップ候補を有するフレーム画像に時間的に連続する複数のフレーム画像におけるテロップ候補との輝度変化の割合が所定の閾値以下である静止期間を検出しこの静止期間が所定値に達したとき当該既検出テロップ候補をテロップと推定する推定部250と、推定部250により推定されたテロップ候補と、実際に提示済みのテロップとの類似度を比較し、類似していないテロップ候補のみをテロップとして出力するテロップ類似度検出部260と、テロップ類似度検出部260から出力されるテロップを保持し、複数のテロップを合成してリスト状にして提示画像を生成する提示画像生成部270とから構成されている。
【0055】
テロップ出現判定部220は、フレーム全体の輝度変化を検出する候補フレーム画像検出部221とテロップ出現領域の輝度変化を検出する局所変化検出部222とを有する。
【0056】
また、推定部250は、エッジ密度検出部230から供給されるデータと記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補との類似度を比較する類似度検出部251と、既検出テロップ候補が記憶部240に保持される期間を検出する継続カウンタ252と、継続カウンタ252及び類似度検出部251からのデータに基づき既検出テロップ候補の安定度を判定する安定度判定部253から構成されている。
【0057】
以下、このテロップ検出部ついて更に詳細に説明する。テロップ検出部には、時系列のフレーム単位の画像データが入力される。ここで、後述するテロップ出現判定部220においてテロップ出現領域にテロップの出現が検出された時点及びエッジ密度検出部230でテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値以上のもの(テロップ候補(候補ベクトル))が検出された時点で、これを示すフラグ(stateflg)に1が設定される。このフラグ(stateflg)は、その後のフレーム画像のテロップ出現領域がテロップ候補ではないと判定された時点、具体的には、後述するが、エッジ密度検出部230においてテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値未満であることが検出された時点、テロップ類似度検出部260で同様の既に提示済みのテロップが検出された時点、及び提示画像生成部270からテロップと確定されて出力された時点で0が設定されるものである。
【0058】
フレーム画像判定部210は、入力フレーム(iフレーム)が入力された時点で、このフラグ(stateflg)が0であるか、又は1であるかにより、既に文字情報候補が検出されているか否かを判定するものである。上述した如く、テロップは出現した後、一定時間の安定状態を有することから、iフレームが入力された時点で、既に過去のフレームにおいてテロップの出現又はテロップ候補が検出されていれば、iフレームではテロップ出現中とみなすことができる。従って、テロップ出現判定部220における処理は不要であるため、フラグ(stateflg)が1である間は、フレーム画像をエッジ密度検出部230に供給する。
【0059】
テロップ出現判定部220は、フラグ(stateflg)が0である間、判定部210からフレーム画像が供給される。そして、時間的に近接するフレーム画像間の輝度変化からテロップ出現領域におけるテロップの出現を検出するものである。入力フレーム(iフレーム)テロップ出現領域の輝度と、時間的に近接する例えば(i−2)フレームのテロップ出現領域との輝度とを比較すれば、iフレームテロップ出現領域にテロップが出現する場合、その輝度が変化するため、この輝度変化を検出することにより、iフレームテロップ出現領域にテロップが出現するか否かが判定できる。
【0060】
ここで、テロップ出現領域のみの輝度変化を検出すると、例えばシーンチェンジ等のようにフレーム全体の輝度が変化している場合にもテロップ出現領域の輝度変化が検出されてしまう。これを防止するため、候補フレーム画像検出部221により、近接フレーム画像間のフレーム全体の輝度変化を調べ、この輝度変化が所定の閾値以下であるものを局所変化検出部222に供給する。
【0061】
そして、局所変化検出部222は、近接フレームのテロップ出現領域間で輝度の局所変化を検出し、この輝度変化が所定の閾値以上であれば、テロップが出現するものと判断し、フラグ(stateflg)に1を立てると共に、このフレーム画像(文字情報出現フレーム画像)をエッジ密度検出部230に供給する。
【0062】
次に、候補フレーム画像検出部221及び局所変化検出部222について具体的に説明する。候補フレーム画像検出部221は、例えば図19のように構成された輝度ヒストグラム生成部280に対して入力フレーム画像を送り、フレーム全体の輝度ヒストグラムを利用して候補フレーム画像を検出することができる。輝度ヒストグラム生成部280は、フレーム画像判定部210からのフレーム画像のデータ(以下、フレームデータという。)が供給されるブロック分割部281及び遅延回路283、遅延回路283により所定時間遅延されたフレームデータが供給されるブロック分割部284、並びに、ブロック分割部281及び284により所定のサイズのブロックに分割されたフレームデータが供給されブロック毎の輝度ヒストグラムを計算する夫々ヒストグラム計算部282及び285から構成されている。
【0063】
このように構成された輝度ヒストグラム生成部280に対して、候補フレーム画像検出部221が、フレーム画像判定部210から供給されるiフレームの画像データを供給する。輝度ヒストグラム生成部280は、ブロック分割部281により、供給されたiフレームの画像データ(情報列)を空間が規定サイズとなるブロックに分割し、このブロック単位のデータをヒストグラム計算部282に送る。
【0064】
また、このiフレームの画像データは、同時に遅延回路283にも供給され、遅延回路283により、例えば2フレーム分遅延された画像データがブロック分割部224に供給される。
【0065】
ブロック分割部284は、ブロック分割部281と同様に、(i−2)フレームの画像データ(情報列)を空間の規定サイズブロックに分割し、このブロック単位のデータをヒストグラム計算部285に送る。
【0066】
ヒストグラム計算部282,285は、全画面において、ブロック単位で輝度ヒストグラムを計算し、この結果を候補フレーム画像検出部221に送る。
【0067】
そして、候補フレーム画像検出部221は、ヒストグラム計算部282,285からのデータ、即ち、iフレームのブロック単位の輝度ヒストグラムと、(i−2)フレームのブロック単位の輝度ヒストグラムとが供給されると、iフレームと(i−2)フレームとの間において、空間的に対応するブロック毎に輝度ヒストグラムの相関係数を求め、予め決められた閾値(Th_coef1)と比較し、相関係数が所定の閾値(Th_coef1)以下であるブロックを変化ブロックと判定する。下記式(1)に相関係数を求める際の式を示す。
【0068】
【数1】
【0069】
そして、この変化ブロックの割合が所定の閾値(Th_diff1)以下であるiフレームを候補フレーム画像として検出する。ここで、変化ブロックの割合が閾値(Th_diff1)より大きい場合は、現フレーム(iフレーム)の処理を終了し、次のフレーム((i+1)フレーム)の処理へ進む。
【0070】
また、局所変化検出部222も、候補フレーム画像検出部221と同様に、候補フレーム画像検出部221により検出されたiフレーム及び(i−2)フレームのデータが供給され、両者の上記文字情報出現領域において、候補フレーム画像検出部221と同様に、空間的に対応するブロック毎に輝度ヒストグラムの相関係数が所定の閾値(Th_coef1)以下である変化ブロックの割合が所定の閾値(Th_diff2)以上であるiフレームを検出する。ここで変化ブロックの割合が所定の閾値(Th_diff2)以上であった場合は、上述した如くフラグ(stateflg)に1を立てると共にこのデータをエッジ密度検出部230に供給する。一方、変化ブロックの割合が閾値(Th_diff2)より小さい場合は、現フレーム(iフレーム)の処理を終了し、次のフレーム((i+1)フレーム)の処理へ進む。これは近接するフレームの文字情報出現領域間の変化が小さい場合は、iフレームのテロップ出現領域においてテロップの出現は検出されなかったと判断し、このフレームについての後段の処理を省略するためである。
【0071】
このように、テロップ出現判定部220によって、全ブロック中の変化ブロックの割合とテロップ出現領域における変化ブロックの割合とを計算し、全ブロック中の変化ブロックの割合が予め決めた閾値以下であり、且つ、テロップ出現領域における変化ブロックの割合が予め決めた閾値以上である場合は、局所変化が存在する、即ち、テロップの出現と判定することができる。
【0072】
なお、本具体例においては、輝度ヒストグラム生成部280を用意し、候補フレーム画像検出部221の要求に応じて輝度ヒストグラムを生成するものとしたが、候補フレーム画像検出部221及び局所変化検出部222において、図19に示すようなブロック分割部281,284及びヒストグラム計算部282,285等を個別に有するものとしてもよい。また、遅延回路283による遅延時間は、2フレーム分としたが、例えば1フレーム又は3フレーム等、フレーム間の変化の割合を検出することができる範囲で任意に設定可能である。
【0073】
図18に戻って、エッジ密度検出部230は、フラグ(stateflg)が1である間、フレーム画像か供給され、このテロップ出現領域のエッジ密度を計算する。なお、ここで、エッジ密度検出部230に供給される画像データは、フレーム全体のデータであっても、テロップ出現領域のみのデータであってもよい。
【0074】
エッジ密度検出部230は、このフレーム画像のテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値以上であるとき、当該テロップ出現領域をテロップ候補として検出する文字情報候補検出手段である。即ち、フレーム画像のテロップ出現領域におけるエッジ密度を算出し、上述したように、テロップであれば、エッジ密度が高いという特徴から、テロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値(Th_den)以上のものをテロップ候補として検出する。ここで、テロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値(Th_den)未満であるときは、フラグ(stateflg)を0とする。これにより、以降のフレーム画像は、フラグ(stateflg)に1が設定されるまでの間、テロップ出現判定部220に供給されるようになる。
【0075】
記憶部240には、エッジ密度検出部230において検出されたテロップ候補が既検出テロップ候補として記憶される。即ち、現フレーム(iフレーム)より過去のフレームにおいてテロップ候補として検出されたテロップ出現領域のデータが既検出テロップ候補として記憶されており、後述する推定部250において、この既検出テロップ候補と、この既検出テロップ候補と時間的に連続する所定数のフレームにおいて検出されたテロップ候補とが比較されることにより、既検出テロップ候補がテロップであるか否かが推定される。即ち、既検出テロップ候補を有するフレームに時間的に連続するフレームにおいてエッジ密度検出部230によりテロップ候補が検出されなかった場合は、その時点で既検出テロップ候補は不要となる。従って、既検出テロップ候補を有するフレームに時間的に連続するフレームにおいてエッジ密度検出部230によりテロップ候補が検出されなかった場合、エッジ密度検出部230は、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補を初期化(破棄)し、後述する継続カウンタ252のカウント値をリセットし、フラグ(stateflg)を0とし、次のフレームの処理へ移る。
【0076】
推定部250は、記憶部240に保持されている既検出テロップ候補と、この既検出テロップ候補を有するフレーム画像に連続する所定数のフレーム画像におけるテロップ候補とのエッジ密度の変化の割合が所定の閾値以下であるとき、当該既検出テロップ候補をテロップと推定する検出手段である。
【0077】
継続カウンタ252は、テロップが安定して出現したフレーム数(静止期間)をカウントするものである。例えば、エッジ密度検出部230及び後述する類似度検出部251等において、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補は、これに続くフレームのテロップ候補と比較されることにより、既検出テロップ候補がテロップとしての特徴から外れる場合は、テロップ候補と置き換えられ、このとき、継続カウンタ252のカウント値がリセットされる。上述したように、テロップであれば、数フレームは安定して出現することから、継続カウンタ252により、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補が置き換えられることなく保持される連続フレーム数をカウントする。推定部250は、このカウント値から既検出テロップ候補がテロップであるか否かを最終的に推定するものである。
【0078】
類似度検出部251は、既検出テロップ候補と、これより後(未来)のフレームにおいて検出されたテロップ候補との類似度を検出する類似度検出手段である。即ち、エッジ密度検出部230により検出されたエッジ密度が所定の閾値以上であるテロップ出現領域(テロップ候補)が供給され、このテロップ候補と、上記既検出テロップ候補との相関を比較する。具体的には、上述の候補フレーム画像検出部221及び局所変化検出部222と同様に、空間的に対応するブロック間の輝度ヒストグラムの相関係数が所定の閾値(Th_coef2)以上である場合、テロップ候補のテロップと、既検出テロップ候補のテロップとは、同一のものであると判断する。この場合は、更に、テロップ候補のエッジ密度と、既検出テロップ候補のエッジ密度とを比較し、両者のうち、エッジ密度が高い方のデータを既検出テロップ候補とする。即ち、既検出テロップ候補のエッジ密度の方が高ければ、記憶部240に記憶されているデータはそのまま保持されるが、テロップ候補の方がエッジ密度が高い場合は、記憶部240のデータ(既検出テロップ候補)をテロップ候補のデータと置き換える。このように、エッジ密度が高いものを選択することにより、より鮮明なものを抽出することができる。
【0079】
ここで、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補が置き換えられた(書き換えられた)場合は、継続カウンタ252のカウント値をリセットする。一方、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補をそのまま保持した場合は、継続カウンタ252のカウント値をインクリメントする。
【0080】
また、相関係数が所定の閾値(Th_coef2)未満である場合、iフレームテロップ出現領域に出現している可能性のあるテロップは、既検出テロップ候補に出現している可能性のあるテロップとは異なるものと判定され、iフレームテロップ出現領域のデータを記憶部240に供給し、記憶されている既検出テロップ候補をiフレームテロップ出現領域のデータに置き換えると共に、継続カウンタ252のカウント値をリセットする。
【0081】
このように、類似度検出部251は、テロップ候補と、記憶部240に記憶された既検出テロップ候補との類似度が所定の閾値以上であって、既検出テロップ候補のエッジ密度よりテロップ候補のエッジ密度の方が高いとき、また、上記類似度が所定の閾値未満であるとき、記憶部240の既検出テロップ候補をiフレームのテロップ候補に入れ替える入替手段としても機能する。
【0082】
安定度判定部253は、既検出テロップ候補が記憶部240に保持される期間を検出する期間検出手段として、継続カウンタ252のカウント値を検出する。上述したように、テロップであれば、数フレーム間は安定に出現することから、カウント値が予め設定された所定値である場合に、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補がテロップであると推定し、これをテロップ類似度判定部260に送る。一方、カウント値が所定値以外、例えば所定値未満である場合は、この既検出テロップ候補がテロップとしての安定度が低いと判定し、また所定値より大きい場合は、既にテロップ類似度判定部260に送られたものと判定し、記憶部240の既検出テロップ候補及び継続カウンタ252のカウント値を保持しつつ、次のフレームの処理へ進む。ここで、カウント値が所定値未満であった場合、以降のフレーム処理により、カウント値がインクリメントされ所定値に達した場合は、この既検出テロップ候補がテロップと推定されて類似度検出部260に送られる。
【0083】
また、既検出テロップ候補をテロップと推定してテロップ類似度検出部260に送出した後は、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補、及び継続カウンタ252のカウント値はそのまま保持することにより、以降のフレームにおいて、この既検出テロップ候補と同一のテロップ候補が検出され、カウンタ値がインクリメントされれば、カウンタ値が所定値より大きくなるため、テロップ類似度検出部260には送出されず、同一のテロップを出力することを防止することができる。
【0084】
テロップ類似度検出部260は、安定度判定部253により、既検出テロップ候補がテロップと推定された既検出テロップ候補と、既に提示されているテロップとを比較しその類似度が所定の閾値以下であるとき、当該既検出テロップ候補をテロップとして検出する文字情報検出手段である。即ち、既にテロップと判定され、例えば既に提示されたテロップ、又は、後述する提示画像生成部270に保持されているテロップ等の既検出テロップと、安定度判定部253によりテロップであると判定された既検出テロップ候補とを比較し、既検出テロップと類似していない既検出テロップ候補のみ検出し、これをテロップとして提示画像生成部270に送る。これにより、既検出テロップ候補が既にテロップとして判定され出力されているものと同じ場合には出力しないようにすることができる。このテロップ類似度判定部260により、既検出テロップ候補が既にテロップとして出力されていると判定された場合は、この既検出テロップ候補のデータを初期化し、次のフレームの処理に進む。
【0085】
提示画像生成部270は、類似度判定部260により検出された1以上の既検出テロップを合成し提示画像を生成して他の画面に表示する提示手段である。提示画像生成部270は、所定数のテロップを保持して表示し続けるため、テロップの出現領域が例えば水平方向の帯状の領域に設定されている場合、この帯状の領域を切出し、例えは垂直方向に並べることでリスト表示を行っている。新しいテロップが検出される度に既存テロップをスクロールし、画像を更新して出力する。
【0086】
このように、テロップ出現検出部は、先ず、テロップ出現判定部220により、入力画像データの輝度変化からテロップの出現を検出し、エッジ密度検出部230により、出現を検出した文字情報出現領域のエッジ密度からテロップ゜候補を検出し、推定部250により、テロップ候補の出現している期間を検出することによりテロップ候補が確実にテロップであるか否かを推定し、必要に応じて類似度類似度判定部260を設け、これによりテロップが何度も検出されないようにして、提示画像を生成するものである。
【0087】
以下、本具体例におけるテロップ出現検出方法について詳細に説明する。図20は、図18に示すフレーム画像判定部210及びテロップ出現判定部220の処理方法を示すフローチャートである。上述したように、文字情報を検出する際には、予めテロップ出現領域を画面上に設定する。以下の説明においては、テロップ出現領域を画面下部に設定した場合について説明する。なお、複数のテロップ出現領域を設定する場合は、各テロップ出現領域について同様の処理を行うものとする。
【0088】
図20に示すように、図18のフレーム画像判定部210にiフレームの画素値F(i,pxl)が入力されると、上述したフラグ(stateflg)が1であるか0であるかが検出される(ステップS51)。ここで、フラグ(stateflg)が1である間は、後述するステップS59に進む。一方、フラグ(stateflg)が0である間は、ステップS52及びS53に進む。
【0089】
ステップS52では、ヒストグラム生成部280のヒストグラム計算部285から(i−2)フレームの全画面においてブロック単位で計算された輝度ヒストグラムH(i−2,j)を読み込む。ここで、jは、フレーム内のj番目のブロック(ブロックNo.)を示し、輝度ヒストグラムH(i−2,j)は、(i−2)フレームにおけるj番目のブロックの輝度ヒストグラムを示す。このとき、同時に、ヒストグラム計算部282で、iフレームの全画面において、ブロック毎の輝度ヒストグラムが計算され、このiフレームにおける輝度ヒストグラムH(i,j)がフレーム変化検出部226に供給される(ステップS3)。本具体例においては、フレーム画像を例えば720×480ピクセル等とすることができ、ブロックサイズを例えば32×32ピクセル等とすることができる。
【0090】
次に、ステップS54では、局所変化検出部226が、輝度ヒストグラムH(i−2,j)と輝度ヒストグラムH(i,j)とから対応ブロック毎に相関係数e1(j)を計算し、この相関係数e1(j)と所定の閾値(Th_coef1)とを比較し、相関係数e1(j)が、閾値(Th_coef1)以下であれば、変化ブロックと判定する。
【0091】
そして、ステップS54で判定した全ブロックに対する変化ブロックの割合e1(j)が、所定の閾値(Th_diff1)以下であるか否かを判定し(ステップS5)、閾値(Th_diff1)より大きい場合は、現フレームの処理を終了し、次のフレームの処理へ進む。一方、変化ブロックの割合e1(j)が閾値(Th_diff1)以下である場合は、ステップS56に進む。
【0092】
ステップS56では、局所変化検出部222において、ヒストグラム計算部282,285からのデータにより、フレーム内のテロップ出現領域、即ち、本具体例の場合は、例えば64×576ピクセルのサイズを有する画面中央下部領域内の全ブロックに対する変化ブロックの割合e2(j)を計算し、ステップS57において、変化ブロックの割合e2(j)が所定の閾値(Th_diff2)以上であるか否かを判定する。変化ブロックの割合e2(j)が所定の閾値(Th_diff2)未満である場合は、現フレームの処理を終了して、次のフレームの処理へ進む。一方、変化ブロックの割合e2(j)が所定の閾値(Th_diff2)以上である場合は、ステップS58に進み、iフレームのテロップ出現領域はテロップ候補であるとみなし、テロップ候補が検出されたことを示すフラグ(stateflg)に1をたて、iフレームの画素値F(i,pxl)を推定部250へ送る。これにより、以降のフレーム画像の処理は、フラグ(stateflg)が1である間は、ステップS52乃至ステップS58の処理を行わず、ステップS51からステップS59に進む処理がなされることになる。
【0093】
次に、ヒストグラム生成部280において、輝度ヒストグラムを計算する方法について更に詳細に説明する。図21は、ヒストグラム生成部280によりブロック単位で計算された輝度ヒストグラムから候補フレーム画像を検出する方法を示すブローチャートである。
【0094】
図21に示すように、先ず、ブロック分割部281にiフレームの画像データが入力され、このフレーム画像データを規定サイズ、例えば、32×32ピクセルのサイズのブロックに分割する(ステップS71)。ブロック分割されたデータはヒストグラム計算部282に送られ、ここで、j番目のブロックの輝度ヒストグラムH(i,j)を計算する(ステップS72)。次に、ヒストグラム計算部285から、(i−2)フレームのj番目のブロックの輝度ヒストグラムH(i−2,j)を読み込む(ステップS73)。
【0095】
次に、ステップS72で得られた輝度ヒストグラムH(i,j)と、ステップS73で得られた輝度ヒストグラムH(i−2,j)とから、上記式(1)により、ヒストグラムの相関係数e1(j)を計算し(ステップS74)、閾値(Th_coef1)により変化を判定する(ステップS75)。この変化の判定には、例えばフラグE(i,j)を使用し、iフレームのj番目のブロックは変化がある(変化ブロック)と判定された場合は、フラグE(i,j)=1とし、変化ブロックではないと判定された場合は、フラグE(i,j)=0とする。そして、(i+2)フレームのフレーム変化を検出する際に使用するため、H(i,j)を保持すると共に、候補フレーム画像検出部21内のブロックNo.をカウントするカウンタ値jをインクリメントする(ステップS76)。そして、全ブロックについて、ステップS75の閾値判定が終了しているか否かを判定し(ステップS76)、終了していない場合は、ステップS72に戻り、次のブロック(j+1番目のブロック)について、同様の処理を繰り返す。
【0096】
一方、全てのブロックにおいて処理が終了した場合は、上述したように、変化ブロックの割合が所定の閾値より大きければ、現フレーム(iフレーム)の処理を終了し、次のフレームの処理へ進み、変化ブロックの割合が所定の閾値以下である場合は、局所変化検出部222へデータを供給する。具体的には、全ブロックのフラグE(i,j)の値を加算し、これが所定の閾値より大きい場合は処理を終了し、所定の閾値以下である場合は、局所変化検出部222へデータを供給する。局所変化検出部222においても、基本的には、ステップS72乃至77と同様の処理が繰り返される。即ち、テロップ出現領域内のブロック単位の輝度ヒストグラムH(i,j)及びH(i−2,j)が順次読み込まれ、テロップ出現領域内の変化ブロックを検出する処理を行う。
【0097】
次に、推定部250における既検出テロップ候補がテロップか否かを推定する方法について説明する。図22は、推定部の推定方法を示すフローチャートである。先ず、フラグ(stateflg)=1の間、画像データがエッジ密度検出部230に送られる。ここでは、エッジ密度検出部230に送られる画像データをiフレームとする。先ず、図22に示すように、エッジ密度検出部230において、iフレームにおけるテロップ出現領域におけるエッジ画像の密度d(i)が計算される(ステップS59)。このエッジ密度d(i)が所定の閾値(Th_den)以上であるか否かが検出され(ステップS60)、エッジ密度d(i)が閾値(Th_den)未満である場合は、ステップS61に進み、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補を初期化、即ち、データを破棄し、継続カウンタ252のカウント値をリセットし、更にテロップ候補が検出されていることを示すフラグ(stateflg)を0にする(ステップS61)。これにより、以降のフレーム画像は、フラグ(stateflg)が1になるまで、ステップS52乃至ステップS58を繰り替えすことになる。一方、iフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)が閾値(Th_den)以上である場合は、データを類似度検出部251へ送り、ステップS62に進む。
【0098】
ステップS62では、類似度検出部251において、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補と、iフレームのテロップ出現領域との相関係数e(tlp)を計算する。そして、相関係数e(tlp)が所定の閾値(Th_coef2)以上であるか否かを判定する(ステップS63)。ステップS63で、相関係数e(tlp)が所定の閾値(Th_coef2)以上であると判定された場合、即ち、既検出テロップ候補とiフレームのテロップ出現領域とは同一のテロップを有するものと判定された場合はステップS64に進み、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)と、iフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)とが比較される(ステップS64)。そして、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)がiフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)以上であるか否かが判定され(ステップS65)、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)がiフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)以上である場合、即ち、既検出テロップ候補の方がiフレームのテロップ出現領域に出現する可能性のあるテロップよりも鮮明であると判定された場合は、ステップS67に進む。
【0099】
一方、ステップS63において、既検出テロップ候補とiフレームのテロップ出現領域との相関係数e(tlp)が所定の閾値(Th_coef2)未満である場合、即ち、iフレームのテロップ出現領域と既検出テロップ候補とでテロップが変化しているものと判断した場合と、ステップS65において、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)がiフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)より小さい場合、即ち、既検出テロップ候補よりもiフレームのテロップ出現領域に出現する可能性があるテロップの方が、エッジ密度が高く鮮明であると判断した場合は、ステップS66に進む。ステップS66では、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補が、現フレーム、即ち、iフレームのテロップ出現領域のデータに入れ替えられる。具体的には、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)を、iフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)に入れ替え、更に継続カウンタ252のカウント値をリセット(tlplen=0)し、ステップS67に進む。
【0100】
ステップS67においては、継続カウンタ252のカウント値をインクリメント(tlplen=++)し、ステップS68において、継続カウンタ252のカウント値(tlplen)が所定値(Th_tlplen)であるか否かが判定される。
【0101】
上述したように、テロップであれば、一定フレームの間、安定して出現する。継続カウンタ252のカウント値は、テロップが安定して出現したフレーム数を示すものである。従って、ステップS68において、カウント値が所定値(Th_tlplen)以外であると判定された場合は、カウント値及び既検出テロップ候補のデータを保持して次のフレームの処理へ進む。
【0102】
一方、カウント値が所定値(Th_tlplen)である場合、即ち、既検出テロップ候補が所定のフレーム数、出現し続けていると判定された場合は、このデータがテロップ類似度判定部260へ送られてステップS69に進む。この際、記憶部240に保持されている既検出テロップ候補及び継続カウンタ252のカウント値はそのまま保持する。
【0103】
ステップS69では、例えば提示画像生成部270等に保持されている既にテロップと判定されものと、既検出テロップ候補との相関係数を計算し、ステップS70にて、相関係数が所定の閾値以下であるか否かが判定される。ステップS70にて相関係数が所定の閾値以下である場合、既検出テロップ候補は、まだテロップとして検出されていない新しいテロップであると判断され、このデータを提示画像生成部270へ送る。一方、相関係数が所定の閾値より大きい場合は、既検出テロップ候補に出現するテロップは既にテロップとして出力されていると判断され、次のフレームの処理に進む。
【0104】
ここで、ステップS68及びステップS69において、安定度判定部253及びテロップ類似度検出部260の夫々判定結果及び検出結果に拘わらず、記憶部240の既検出テロップ候補のデータはそのまま保持され、且つ継続カウンタ252のカウンタ値もそのまま保持されているため、例えば、次に入力されるフレーム画像において同じテロップ候補が検出され、このテロップ候補のエッジ密度が既検出テロップ候補のエッジ密度より小さい場合は、継続カウンタ252のカウンタ値がインクリメントされ、所定値(Th_tlplen)を超えるため、再びテロップ類似度検出部260に送られることはない。また、テロップ候補のエッジ密度が既検出テロップ候補のエッジ密度より大きい場合は、既検出テロップ候補が置き換えられ、継続カウンタのカウント値が1となり、カウント値が所定値(Th_tlplen)に達するまで処理が繰り返される。
【0105】
以上、図22に示す工程において、記憶部240には、既検出テロップ候補が記憶されているものとして説明したが、図20に示すステップS55、ステップS58において、iフレームにおいてテロップ候補が検出されなかった場合、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補は初期化(破棄)される。このように、記憶部240には、既検出テロップ候補が記憶されていない状態で、推定部250にテロップ候補を有するフレーム画像が供給された場合、図22に示すステップS62乃至ステップS65における処理は不要となる。従って、既検出テロップ候補が初期化された状態でステップS60においてエッジ密度が所定の閾値以上であると判定された場合は、ステップS66に進み、フレーム画像のテロップ出現領域のデータが既検出テロップ候補として記憶される。そして、同様に、ステップS67において、継続カウンタtlplen=1として、次のフレームの処理に進む。
【0106】
このように構成された本具体例に係るテロップ出現検出部14,113においては、テロップ出現判定部220において異なるフレーム間におけるブロック単位の輝度ヒストグラムの相関を用いてテロップ出現領域における輝度変化(局所変化)を求めることで画像上の小さな変化等による誤検出を軽減することが可能となると共に、シーンチェンジ及び背景の大きな動き等による誤検出を軽減することが可能となる。また、エッジ密度検出部230によるエッジ密度を判定条件に用いることで、文字情報(テロップ)を更に精度よく検出することが可能となる。更に、類似度判定部251により、既検出テロップ候補とこれに連続するフレームのテロップ出現領域における類似度を判定すると共に、継続カウンタ252により継続して出現するフレーム数をカウントし、更に、テロップ類似度検出部260により既検出テロップとの類似度を判定することで、細かいテロップの変化等の場合にも、同内容のテロップを誤検出することを軽減することができる。
【0107】
また、第1及び第3の実施の形態においては、類似判定部12及び人物検出13の後段にテロップ出現検出部14を設けている。また、第2の実施の形態においても、人物検出部112の後段にテロップ出現検出部113を設けているが、これら第1乃至第3の実施の形態において、本具体例のようなテロップ出現検出部を入力画像が供給されるような位置に設け、先ずテロップ出現を検出し、その後、類似判定又は人物検出をするようにしてもよい。
【0108】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明に係る画像処理装置は、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有するか、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有するか、又は人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有するので、入力画像と所定のグループに分類するための保存画像との類似度を判定することにより、入力画像を各グループ毎に分類し、各グループ毎の入力画像に含まれるテロップからテロップリストを生成することができ、例えば重要と思われる人物毎にグループ分けすれば、その人物毎にグループ分けされたテロップリストを作成し、このテロップリストを表示すれば、使用者は各グループに対応したテロップを見ることができて極めて見やすく理解しやすいものとなる。
【図面の簡単な説明】
【図1】人物毎に分類され表示される表示例を示す模式図である。
【図2】(a)及び(b)は、画面に表示される人物の夫々バストショット及びクローズアップを示す模式図である。
【図3】重要だと推定される人物及びテロップの表示例を示す模式図である。
【図4】映像の流れとテロップの出現の関係を示す模式図である。
【図5】本発明の第1の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。
【図6】人物と背景との関係を示す模式図である。
【図7】本発明の第1の実施の形態の画像処理装置10におけるテロップリスト作成方法を示すフローチャートである。
【図8】本発明の第1の実施の形態の人物検出部における人物検出方法を示すフローチャートである。
【図9】画面上に設定される人物の上半身領域及び上半身領域内に設定される顔領域を示す模式図である。
【図10】本発明の第1の実施の形態のリスト更新部におけるリスト更新方法を示すフローチャートである。
【図11】本発明の第1の実施の形態におけるテロップ更新部において更新されるテロップリストを示す模式図である。
【図12】本発明の第1の実施の形態の表示装置20,30に表示される夫々画面20a及び20bを示す模式図である。
【図13】本発明の第2の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。
【図14】本発明の第2の実施の形態の画像処理装置のテロップリスト作成方法を示すフローチャートである。
【図15】本発明の第3の実施の形態に係る映像処理システムを示すブロック図である。
【図16】本発明の第3の実施の形態における画像処理システムの表示装置20と、5つのテロップリスト表示用表示装置1001〜1005の表示例を示す模式図である。
【図17】本発明の第3の実施の形態における画像処理システムのテロップリスト用表示装置1001〜100nのテロップリストの他の表示例を示す模式図である。
【図18】画像処理システムのテロップ検出部の具体例を示す図であって、テロップ検出部におけるデータの流れを説明する説明図である。
【図19】本発明の具体例におけるヒストグラム生成部におけるデータの流れを説明する説明図である。
【図20】本発明の具体例におけるフレーム画像判定部及びテロップ出現検出部の処理方法を示すフローチャートである。
【図21】ヒストグラム生成部によりブロック単位で計算された輝度ヒストグラムから候補フレーム画像を検出する方法を示すブローチャートである。
【図22】本発明の具体例における推定部の推定方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
1,2,101 像処理システム、10,110 画像処理装置、20,30表示装置、11,111 メモリ、12 類似度判定部、13,113 人物検出部、14,113 テロップ出現検出部、15,115 リスト更新部、210 判定部、220 テロップ出現判定部、221 候補フレーム画像検出部、222 局所変化検出部、230 エッジ密度検出部、240 記憶部、250 推定部、251 類似度検出部、252 継続カウンタ、253 安定度判定部、260 テロップ類似度検出部、270 提示画像生成部、280 ヒストグラム生成部、281,284 ブロック分割部、282,285 ヒストグラム計算部
【発明の属する技術分野】
本発明は、テレビジョン放映された映像等からテロップを抽出してリストを生成する画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体並びに画像処理システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
一般的にTV映像中のテロップには有意な情報を含んでいることが多い。そこで、映像の内容を反映した目次を生成して表示する映像目次生成表示方法及び装置が特開平10−112837号公報に開示されている。
【0003】
上記公報に記載の映像目次生成表示方法では、映像からテロップを検出し、検出したテロップを分類し、分類したテロップの時間的存在範囲に基づいて目次を生成して表示するものである。これにより、映像の内容を反映した目次を生成することができる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報に記載の技術において、テロップを分類する際、空間的配置情報、即ち、テロップ出現領域の4隅の1点(x,y)、幅w及び高さhに基づき、テロップが例えばタイトルを示すもの、人名を示すもの等に分類するが、映像に出現する全てのテロップを抽出して分類するため、あまり有意でないテロップも混ざるような場合がある。
【0005】
ところで、テロップは時間がある程度経過すると消えてしまい、有意なテロップを見逃してしまうことがある。そこで、テロップを抽出し、リスト形式で保持して別画面に表示しておくということが考えられるが、単にテロップを抽出してリスト表示すると、異なった内容のテロップ、例えば、ニュースキャスターのニュースのトピックを示すテロップと、会見している人のセリフを示すテロップとが混ざってしまってわかりにくい。また、上述の公報に記載の技術と同様に、あまり有意でないテロップも混ざってしまうという問題点もある。
【0006】
本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、TV映像の中から重要なテロップを抽出し、テロップを内容毎に分類してテロップリストを生成する画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び記録媒体、並びに画像処理システムを提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有することを特徴とする。
【0008】
本発明に係る画像処理装置は、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有することを特徴とする。
【0009】
本発明に係る画像処理装置は、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有することを特徴とする。
【0010】
本発明においては、入力画像と所定のグループに分類するための保存画像との類似度を判定することにより、入力画像を各グループ毎に分類し、各グループ毎の入力画像に含まれるテロップからテロップリストを生成するため、例えば重要と思われる人物毎にグループ分けすれば、その人物毎にグループ分けしたテロップリストを作成することができ、このテロップリストを表示すれば、使用者は各グループに対応したテロップを見ることができ、極めて見やすく理解しやすいものとなる。
【0011】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、上記テロップ検出工程にてテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程とを有することを特徴とする。
【0012】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出工程と、上記テロップ付き入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程とを有することを特徴とする。
【0013】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像から人物を検出する人物検出工程と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、テロップが検出されたテロップ付き画像と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするために記憶手段に記憶された人物画像との類似度を判定する類似度判定工程と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記人物画像の人物毎に分類する分類工程と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程とを有することを特徴とする。
【0014】
本発明に係る画像処理システムは、1以上の表示装置と、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする。
【0015】
本発明に係る画像処理システムは、1以上の表示装置と、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする。
【0016】
本発明に係る画像処理システムは、1以上の表示装置と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする。
【0017】
本発明においては、入力画像を各グループ毎に分類し、各グループ毎の入力画像に含まれるテロップからテロップリストを生成するため、例えば重要と思われる人物毎にグループ分けし、各人物毎にグループ分けされたテロップリストを作成することができ、このテロップリストを表示装置に表示すれば、使用者は各グループに対応したテロップを見ることができ、極めて見やすく理解しやすいものとなる。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本実施の形態は、TV映像から人物が撮影されている人物画像と共に表示される文字情報(以下、テロップという。)を抽出し、このテロップを人物毎に分類してリストを生成するものであり、複数台のテレビジョン受像機等の表示装置を用いて、一方の表示装置の表示画面20aにて表示される図1(a)に示すテレビジョン放送された映像とは別に、図1(b)に示すように、他方の表示装置の表示画面30aにおいて、映像から重要な人物が表示されていると推定されるときに同時に表示されるテロップを切り出し、これを複数、例えば6つのテロップを切り出し合成したテロップリストとして表示する画像処理システムに適用したものである。
【0019】
一般的に、カメラを静止させて撮影された人物は重要であると考えられる。カメラを静止させて撮影された人物の例としては、図2(a)に示すように、人物の上半身のバストショット(アンカーショット)、又は図2(b)に示すように、人物の顔がクローズアップされたクローズアップショット等がある。このような場合、人物は画面の中央付近領域にある程度の面積をもって大きく表示される。
【0020】
例えば、バストショットとしては、記者会見している人物、又はインタビューを受けている人物等が考えられる。このような場合においては、図3に示すように、画面40に重要な人物41が写っているときに、画面下部中央に出現するテロップ42は、その人物の名前、又はセリフ(の要約)等であり、有意な情報を含んでいると考えられる。そこでこのような重要であると考えられる人物41が出現しているときに、画面中央下部に出現したテロップ42だけを抽出することにより、有意な情報のみを高効率に抽出することができる。
【0021】
更に、異なる人物には異なる内容のテロップが付加されるという傾向がある。例えば、ニュースキャスターには、ニュースのトピックを示すテロップが付加され、インタビューを受けている人にはその人のセリフの内容を示すテロップが付加される。また、インタビューを受けている人のテロップも人によって内容が異なる。即ち、政治家の会見時に付加されるテロップと、スポーツ選手のインタビュー時に付加されるテロップとはその内容は異なる。図4は、映像の流れとテロップの出現の関係を示す模式図である。図4に示すように、人物A及びテロップ1、人物A及びテロップ2、人物B及びテロップ3、人物B及びテロップ4、人物A及びテロップ5が時間順に表示された場合、人物毎、即ち、人物Aについてはテロップ1、テロップ2及びテロップ5、人物Bについてはテロップ3及びテロップ4というように、人物毎にテロップを分類することにより、各テロップの内容が混ざらないように分類することができる。本実施の形態は、このように、人物毎にグループ分けされたテロップリストを生成し表示する画像処理システムである。
【0022】
以下、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理システムについて説明する。図5は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。本実施の形態の画像処理システム1は、入力画像から、人物毎のテロップリストを作成する画像処理装置10と、入力画像を表示する例えばテレビジョン受像機等の表示装置20と、画像処理装置10により作成された人物毎のテロップリストを表示する表示装置30とから構成されている。
【0023】
表示装置20は、TV映像等の入力画像をそのまま通常表示する。また、表示装置30は、画像処理装置10により、TV映像から作成された人物毎にテロップリストを表示するものであり、表示装置20にTV映像にテロップリストを作成した人物が写っているときに、その人物についてのテロップリストを表示するよう制御される。以下、画像処理装置10の構成について説明する。
【0024】
画像処理装置10は、人物毎の保存画像及びテロップリストが保存されたメモリ11と、メモリ11に保存されている保存画像と入力画像との類似度を判定する類似度判定部12と、類似度判定部12により、入力画像がいずれの保存画像にも類似していないと判定された場合に、該入力画像から人物を検出する人物検出部13と、類似度判定部12により類似していると判定され入力画像及び人物検出部13にて人物が検出された画像において、テロップがあるか否かを検出するテロップ出現検出部14と、テロップが検出された場合、メモリ11に記憶されている同一人物のテロップリストを更新するリスト更新部15とを有する。
【0025】
メモリ11は、人物が写っている保存画像(以下、人物画像という。)とその人物に関するテロップをリスト状に表示する画像(以下、テロップリスト画像という。)の組を一定の数だけ保存することができる。人物画像とテロップリスト画像とは一対一に対応している。
【0026】
類似判定部12は、メモリ11に保存されている全ての人物画像と入力画像との類似性を判定し、最も類似度が高い人物画像に対応したテロップリスト画像を出力メモリに書き込み、出力して表示装置30に表示する。メモリ11にデータがない場合、及び類似度が高い人物画像が存在しない場合は、人物検出部13に入力画像を出力する。類似度の判定には、入力画像と人物画像との2つの画像間の輝度値の差分が大きい画素の数を使用し、例えば輝度値の差分値が大きい画素数が所定の閾値以上であるとき、類似していない等とすることができる。また、色ヒストグラムの相関係数等を使用してその類似性を判定することもできる。更に、人物毎の区別は、一般的に、図6に示すように、人物Aと人物Bとでは、夫々背景部分51及び背景部分52が異なること、即ち背景部分が各人物により異なることを利用する等して区別することが可能である。
【0027】
人物検出部13は、画面内に、上述の図2(a)及び(b)に示すように、バストショット又は接写して写っている人物がいるかどうかを検出する。検出する方法は様々あるが、後述する方法、又は例えば、一定面積以上の肌色領域が所定の領域内に存在し、画像変動領域が画像中の中央付近に存在し、連続する2フレーム間の差分がある程度以下の状態がある程度のフレーム数以上続いている状態を検出することにより、画面上に人物が表示されているか否かを判定することができる。
【0028】
テロップ出現検出部14は、類似度判定部12により、入力画像から所定の領域、例えば画面中央の下部におけるテロップの出現を検出する。テロップの出現を検出する方法は、様々あるが、例えば所定領域内において1フレーム前との輝度値の差分が大きい画素の数が一定個数以上存在し、かつ、所定領域内においてエッジと見なされる画素が一定個数以上ある状態を検出する方法等がある。また、テロップ出現検出部の具体例については後述する。
【0029】
リスト更新部15は、類似度判定部12により所定の閾値以上の類似度であると判定され、且つテロップの出現が検出された場合、その人物に対応するテロップリスト画像の更新を行う。また、人物検出部14において人物検出され、且つテロップ出現が検出された場合には、メモリ11内の人物画像とテロップリスト画像の更新を行う。そして、更新したテロップリスト画像を出力メモリに書き込み、表示手段30に表示する。
【0030】
次に、本実施の形態の画像処理装置10の動作について説明する。図7は、画像処理装置10におけるテロップリスト作成方法を示すフローチャートである。図7に示すように、先ず、入力画像を読み込む(ステップS1)。次に、メモリ11内に、保存されている人物画像が1つ以上存在するか否かを判定し(ステップS2)、全ての人物画像と入力画像との類似度を計算し(ステップS3)、最大の類似度を求める(ステップS4)。最大の類似度が一定値以上であれば、その類似度が最大となる人物画像に対応したテロップリスト画像を出力メモリに書き込む(ステップS6)。そして、このデータをテロップ出現検出部14に供給し、ステップS9に進む。
【0031】
メモリ11内に人物画像が一つも存在しない場合、又は存在しても類似度が一定値以上となる画像がない場合は、そのデータを人物検出部13に供給し、その入力画像から人物検出を行う(ステップS7)。そして、人物が検出されたか否かの判定を行い(ステップS8)、人物が検出された場合は、このデータをテロップ出現検出部14に供給し、所定領域においてテロップが出現したかを検出する(ステップS9)。そして、テロップが検出されたか否かの判定を行い(ステップS10)、テロップが検出された場合は、メモリ11内のテロップリストの更新を行い(ステップS11)、更新したテロップリスト画像を出力メモリに書き込む(ステップS12)。このとき、ステップS6において、テロップリスト画像が出力されている場合、ステップS12において出力される新しいテロップリスト画像に表示を切り替える。ここで、ステップS8において人物が検出されなかった場合、及びステップS10にてテロップの出現が検出されなかった場合には処理を終了する。
【0032】
次に、人物検出部12における人物検出方法について説明する。図8は、人物検出方法を示すフローチャートである。また、図9は、画面上に設定される人物の上半身領域及び上半身領域内に設定される顔領域を示す模式図である。図8に示すように、人物検出部12は、入力画像のうち、類似度判定部12において、類似の人物画像がないと判定されたもののフレーム画像及びその1フレーム前の画像を読み込み(ステップS21)、現フレーム画像と1フレーム前の画像との全画面におけるフレーム差分を計算する(ステップS22)。ここで、差分値が閾値以上の画素を変動画素とする。このフレーム差分は、所定のフレーム数分求めるものとする。次に、図9に示す画面60に設定された上半身領域61におけるフレーム差分を計算する(ステップS23)。本実施の形態においては、画面60において、図9(a)に示す中央位置、図9(b)に示す画面左位置、及び図9(c)に示す画面右位置に、所定の大きさの上半身領域61を設定するものとし、これら3つの場合についてフレーム差分を計算して変動画素をカウントする。そして、各上半身顔領域61内の上部中央の所定位置に設定した所定の大きさの顔領域62における肌色画素の数をカウントする(ステップS24)。肌色画素においても、上半身領域61におけるフレーム差分と同様に、図9(a)乃至(c)に示す3通りを計算する。
【0033】
そして、全画面領域におけるフレーム差分の変動画素数が閾値以下である状態が、一定フレーム数継続したか否かを判定し(ステップS25)、継続していない場合は、人物画像と判定せずに終了する(ステップS29)。ステップS25において、全画面領域のフレーム差分の変動画素数が閾値以下である状態が一定フレーム数継続している場合は、次に顔領域における肌色画素の数を判定する(ステップS26)。顔領域における肌色画素の数N(skin)がMin(skin)≦N(skin)≦Max(skin)を満たさない場合は、人物画像と判定せずに終了する(ステップS29)。満たす場合は、ステップS27に進み、上述した図9に示す3通りの上半身領域における変動画素の数を調べる。そして、入力画像の以前又は以降の数フレームの間に上半身領域における変動画素の数N(upper)がMin(upper)≦N(upper)≦Max(upper)を満たしていれば人物画像と判定する(ステップS28)。満たさない場合は人物画像と判定しない(ステップS29)。以上により人物を検出することができる。
【0034】
次に、リスト更新部15におけるリスト更新方法について説明する。図10は、リスト更新方法を示すフローチャートである。図10に示すように、前段階の類似判定部12における結果から入力画像との類似度が一定値以上高い人物画像がメモリ11に存在するか否かを判定し(ステップS31)、存在した場合、即ち類似度が高く、入力画像と同一の人物の人物画像が保存されていると推定された場合は、その人物画像に対応するテロップリスト画像をメモリ11から読み込む(ステップ34)。このテロップリスト画像は、一旦、表示装置30にて表示する。一方、ステップS31で類似度が高い人物画像が存在しない場合、メモリ11に保存されているテロップリスト画像のうち、テロップ領域が1つも書き込まれていないような空のテロップリスト画像があるか否かを調べる(ステップS32)。上述したように、本実施の形態においては、メモリ11内に所定数の人物画像に対応する所定数のテロップリスト画像を保持するものし、1つのテロップリスト画像は所定数のテロップ領域を書き込み可能な保存領域を有する。人物画像が保存されていても、その人物画像に対するテロップが出現していない場合は、その人物画像に対応するテロップリスト画像におけるテロップ領域の全ての保存領域は何も書き込まれていない状態である。このような何も書き込まれていないような空のテロップリスト画像が存在する場合も、ステップS34に進み、それを読み込み、一旦表示装置30にて表示する。即ち、この場合は、表示装置30には、何も表示されない。
【0035】
一方、ステップS32において、空のテロップリスト画像が存在しない場合は、例えばテロップの出現回数が最も少ない人物、又は出現時間が最も短い人物等、所定の人物についてのテロップリスト画像のデータを削除する(ステップS33)。
【0036】
次に、テロップリスト画像に空のテロップ領域が存在するか否かを判定する(ステップS35)。これは、ステップS31において類似度が一定値以上であって、ステップS34でテロップリスト画像を読み込んだ場合には、テロップリスト画像にテロップ保存領域(空のテロップ領域)があるか否かが不明なためである。そして、テロップ領域を書き込むために設けられた保存領域のうち、未使用である空の領域が存在する場合はステップS37に進む。また、ステップS31にて類似度が一定値未満であった人物画像には、これに対応するテロップリスト画像は空であるため、ステップS37に進む。ステップS37では、その空のテロップ領域に検出したテロップ領域を書き込み、テロップリスト画像を更新する。
【0037】
一方、ステップS35にて空のテロップ領域が存在しないと判定された場合、即ち、図11(b)に示すように、例えば、表示画面30aにて表示できるテロップ数が6、即ち保存できるテロップ領域の個数が6つであって、新しいものが順に上から表示されており、空のテロップ保存領域が存在しない場合には、最も古いテロップ領域71のデータを削除して空にし(ステップS36)、この部分に、図11(a)に示す新たに検出したテロップ領域72を書き込み、テロップリスト画像を更新する(ステップS37)。ここで、テロップ領域の書き込みは、テロップを抽出してテロップ部分のみを書き込んでもよい。最後に、更新したテロップリスト画像は出力メモリに書き込み(ステップS38)、入力画像を人物画像に上書きして人物画像を更新する(ステップS39)。
【0038】
図12は、図1に示す表示装置20,30に表示される夫々画面20a及び20bを示す模式図である。図12に示すように、通常のテレビジョン放映された映像を表示する表示装置20の画面20aにおいて、人物Aが表示された場合は、画像処理装置10により、そのメモリ11から人物Aのテロップリスト81が読み出され、テロップリスト画像を表示する表示装置30の画面30aにその人物Aのテロップリスト81を表示する。そして、表示装置20の画面20aに人物Bが表示されると、表示装置30の画面30aに表示されているテロップリスト81が人物Bに対応したテロップリスト82に切り替えられる。再び、表示装置20の画面20aに人物Aが表示されると、人物Bのテロップリスト82から人物Aのテロップリスト81に切り替わり、更に、人物Aが映っている画面20aの画像にテロップ84が出現すると、テロップ出現検出部14によりその出現が検出され、リスト更新部15により、人物Aに対応するテロップリスト81が書き換えられて、更新されたテロップリスト83が表示される。
【0039】
本実施の形態においては、人物毎にテロップ領域を切り出しテロップリストを作成して表示するため、TV番組から有意なテロップだけを抽出し、更に、内容別にまとまった分類をすることが可能になる。
【0040】
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。図13は、本発明の第2の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。第1の実施の形態とは、画像処理装置110が異なり、本第2の実施の形態に係る画像処理システム101の画像処理装置110は、人物毎に、保存画像及びテロップリストが保存されたメモリ111と、入力画像から人物を検出する人物検出部112と、人物検出部112において人物が検出された画像にテロップがあるか否かを検出するテロップ出現検出部113と、テロップが検出された画像とメモリ111に保存されている保存画像との類似度を判定する類似度判定部114と、メモリ111に記憶されている同一人物のテロップリストを更新するリスト更新部115とを有する。
【0041】
本実施の形態においても、画像処理装置110において作成されたテロップリスト画像を表示する表示装置130と、入力画像を表示する表示装置120とを有する。
【0042】
上述の第1の実施の形態では、全ての入力画像とメモリに保存されている保存画像との類似度を判定するものであったが、本実施の形態においては、先ず入力画像から人物を検出し、人物が検出された入力画像からテロップを検出し、テロップが検出された入力画像と保存画像との類似度を判定するものである。
【0043】
以下、本実施の形態における画像処理装置110のテロップリスト作成方法について説明する。図14は、テロップリスト作成方法を示すフローチャートである。図14に示すように、先ず、人物検出部112にて入力画像を読み込み(ステップS41)、上述の第1の実施の形態と同様の方法にて人物検出(アンカーショット検出)を行う(ステップS42)。そして、人物が検出されたか否かを判定し(ステップS43)、人物が検出されなかった場合は、処理を終了する。一方、人物が検出された場合は、後述する具体例、又は例えば所定領域内において1フレーム前との輝度値の差分が大きい画素の数が一定個数以上存在し、かつ、所定領域内においてエッジと見なされる画素が一定個数以上ある状態を検出することによりテロップの出現を検出する(ステップS44)。
【0044】
そして、テロップ出現が検出されたか否かを判定し(ステップS45)、テロップの出現が検出されなかった場合は、メモリ111に記憶されている人物画像と入力画像との類似度を判定する(ステップS46)。ステップS46にて、過去に検出され保存されている人物画像であると判定された場合は、その人物に対応するテロップリスト画像を読み出し、出力メモリに書き込み、表示装置130に表示する(ステップS48)。一方、過去に検出され保存されている人物画像との類似度が低かった場合、即ち、いずれの人物画像とも一致しないと判定された場合は、処理を終了する。
【0045】
一方、ステップS45において、テロップの出現が検出された場合、ステップS47に進み、同様に、過去に検出されメモリ111に保存されている人物画像との類似度を判定し、過去に保存されている人物との類似度が高い場合は、その人物に対応するテロップリスト画像を読み出し、テロップリストを更新する(ステップS48)。また、類似度が低く、いずれの人物画像にも該当しない場合は、新たに新規人物としてこの入力画像及びこの入力画像から切り出したテロップを保存し、新しく保存したテロップリスト画像を出力メモリに書き込む(ステップS48)。
【0046】
ここで、ステップS46及びステップS47において、過去に検出された人物であるか否かの判定はメモリ111内のすべての人物画像と人物が検出された入力画像との類似度を計算し、最大の類似度を求め、最大の類似度が一定値以上であるかどうかにより判定することができる。上述したように、本実施の形態における人物検出方法、テロップ出現検出方法、及びテロップ更新方法は、上述の第1の実施の形態と同様とすることができる。また、テロップの出現の検出方法の一例については後述する。
【0047】
また、本実施の形態においては、人物検出部112において入力画像から人物が検出された場合、テロップ出現検出部113にてテロップ出現検出が行われ、テロップの出現に拘わらず、類似度判定部114にて類似度判定するものとしたが、人物検出部112において、検出した人物と、メモリ111に保存されている人物画像との類似度を判定してもよい。この場合は、後段の類似度判定部114は不要である。人物検出部113にて人物の類似度を判定する場合は、人物毎に識別番号を付す等して人物を識別すればよい。
【0048】
本実施の形態においても、第1の実施の形態と同様の効果を奏し、人物毎にテロップを切り出し、テロップリストを作成して表示するため、TV番組から有意なテロップだけを抽出し、更に、内容別にまとまった分類をすることが可能になる。
【0049】
次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。図15は、本発明の第3の実施の形態に係る映像処理システムを示すブロック図である。本実施の形態においては、図5に示す第1の実施の形態と同様の映像処理装置10に、出力選択部16を介して複数の出力メモリ901〜90n及びテロップリスト用表示装置1001〜100nが接続されたものである。このように、本実施の形態では、テレビジョン受像機等の表示装置が3台以上ある場合に、TV映像から人物毎のテロップリスト画像を作成し、1つのテロップリスト画像と1つの表示装置を対応づけて表示する装置である。なお、図15に示す本実施の形態の画像処理システムにおいて、図5に示す第1の実施の形態における画像処理システムと同一の構成要素には同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。
【0050】
図15に示すように、本実施の形態における画像処理システム2の出力選択部16は、類似判定部12又はリスト更新部15から送られる各テロップリスト画像を、この各テロップリスト画像に対応するように予め設定された表示装置1001〜100nに表示するため、所定の出力メモリ901〜90nに出力する。対応のつけかたとしては、例えば、最も出現数が多いテロップリスト画像は表示装置1001、次に多いものは表示装置1002・・・というように、テロップ出現数が多い順に表示装置1001〜100nに表示したり、最も過去に検出した人物のテロップリスト画像は表示装置1001、次に古い人物のテロップリスト画像は表示装置1002・・・というように、人物画像の出現時間順に表示装置1001〜100nに表示したりすることができる。
【0051】
図16は、表示装置20と、5つのテロップリスト表示用表示装置1001〜1005の表示例を示す模式図である。表示装置20の画面20aには、通常のテレビジョン放映された映像が表示され、表示装置1001〜1005の画面1001a〜1005aには、夫々人物A、B、C、D及びEに対応するテロップリスト画像が表示されている。そして、通常の放送を表示する表示装置20の画面20aに例えば人物Bがテロップと共に表示された場合は、このテロップが切り出され、表示装置1002の画面1002aに表示されている人物Bに対応するテロップリストが更新され表示される。
【0052】
図17は、テロップリスト用表示装置1001〜100nのテロップリストの他の表示例を示す模式図である。図17に示すように、テロップリスト画像150に、テロップリスト151の他に、人物画像の縮小画像152を合成して表示するようにする。これにより、テロップリストがいずれの人物に対応したものかが更にわかりやすくなる。また、テロップリスト画像を保存し、使用者が後から読み出す場合等に便利である。
【0053】
本実施の形態においては、画像処理装置10は、図5に示す第1の実施の形態における画像処理装置と同様のものとしたが、図13に示す第2の実施の形態における画像処理装置110を用いても同様な画像処理システムを構成することができる。
【0054】
次に、上述の第1乃至第3の実施の形態におけるテロップ出現検出部の具体例について詳細に説明する。図18は、本具体例におけるテロップ出現検出部におけるデータの流れを説明する説明図である。図18に示すように、テロップ出現検出部は、入力画像データが供給されるフレーム画像判定部210と、フレーム画像判定部210からのデータが供給され、画面上に予め設定されたテロップ出現領域において、このテロップ出現領域にテロップが出現するか否かを検出するテロップ出現判定部220と、フレーム画像判定部210又はテロップ出現判定部220からフレーム画像が供給され、そのテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値以上であるとき、このテロップ出現領域をテロップ候補として検出するエッジ密度検出部230と、エッジ密度検出部230により検出されたテロップ候補を既検出テロップ候補として記憶する記憶部240と、既検出テロップ候補がこの既検出テロップ候補を有するフレーム画像に時間的に連続する複数のフレーム画像におけるテロップ候補との輝度変化の割合が所定の閾値以下である静止期間を検出しこの静止期間が所定値に達したとき当該既検出テロップ候補をテロップと推定する推定部250と、推定部250により推定されたテロップ候補と、実際に提示済みのテロップとの類似度を比較し、類似していないテロップ候補のみをテロップとして出力するテロップ類似度検出部260と、テロップ類似度検出部260から出力されるテロップを保持し、複数のテロップを合成してリスト状にして提示画像を生成する提示画像生成部270とから構成されている。
【0055】
テロップ出現判定部220は、フレーム全体の輝度変化を検出する候補フレーム画像検出部221とテロップ出現領域の輝度変化を検出する局所変化検出部222とを有する。
【0056】
また、推定部250は、エッジ密度検出部230から供給されるデータと記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補との類似度を比較する類似度検出部251と、既検出テロップ候補が記憶部240に保持される期間を検出する継続カウンタ252と、継続カウンタ252及び類似度検出部251からのデータに基づき既検出テロップ候補の安定度を判定する安定度判定部253から構成されている。
【0057】
以下、このテロップ検出部ついて更に詳細に説明する。テロップ検出部には、時系列のフレーム単位の画像データが入力される。ここで、後述するテロップ出現判定部220においてテロップ出現領域にテロップの出現が検出された時点及びエッジ密度検出部230でテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値以上のもの(テロップ候補(候補ベクトル))が検出された時点で、これを示すフラグ(stateflg)に1が設定される。このフラグ(stateflg)は、その後のフレーム画像のテロップ出現領域がテロップ候補ではないと判定された時点、具体的には、後述するが、エッジ密度検出部230においてテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値未満であることが検出された時点、テロップ類似度検出部260で同様の既に提示済みのテロップが検出された時点、及び提示画像生成部270からテロップと確定されて出力された時点で0が設定されるものである。
【0058】
フレーム画像判定部210は、入力フレーム(iフレーム)が入力された時点で、このフラグ(stateflg)が0であるか、又は1であるかにより、既に文字情報候補が検出されているか否かを判定するものである。上述した如く、テロップは出現した後、一定時間の安定状態を有することから、iフレームが入力された時点で、既に過去のフレームにおいてテロップの出現又はテロップ候補が検出されていれば、iフレームではテロップ出現中とみなすことができる。従って、テロップ出現判定部220における処理は不要であるため、フラグ(stateflg)が1である間は、フレーム画像をエッジ密度検出部230に供給する。
【0059】
テロップ出現判定部220は、フラグ(stateflg)が0である間、判定部210からフレーム画像が供給される。そして、時間的に近接するフレーム画像間の輝度変化からテロップ出現領域におけるテロップの出現を検出するものである。入力フレーム(iフレーム)テロップ出現領域の輝度と、時間的に近接する例えば(i−2)フレームのテロップ出現領域との輝度とを比較すれば、iフレームテロップ出現領域にテロップが出現する場合、その輝度が変化するため、この輝度変化を検出することにより、iフレームテロップ出現領域にテロップが出現するか否かが判定できる。
【0060】
ここで、テロップ出現領域のみの輝度変化を検出すると、例えばシーンチェンジ等のようにフレーム全体の輝度が変化している場合にもテロップ出現領域の輝度変化が検出されてしまう。これを防止するため、候補フレーム画像検出部221により、近接フレーム画像間のフレーム全体の輝度変化を調べ、この輝度変化が所定の閾値以下であるものを局所変化検出部222に供給する。
【0061】
そして、局所変化検出部222は、近接フレームのテロップ出現領域間で輝度の局所変化を検出し、この輝度変化が所定の閾値以上であれば、テロップが出現するものと判断し、フラグ(stateflg)に1を立てると共に、このフレーム画像(文字情報出現フレーム画像)をエッジ密度検出部230に供給する。
【0062】
次に、候補フレーム画像検出部221及び局所変化検出部222について具体的に説明する。候補フレーム画像検出部221は、例えば図19のように構成された輝度ヒストグラム生成部280に対して入力フレーム画像を送り、フレーム全体の輝度ヒストグラムを利用して候補フレーム画像を検出することができる。輝度ヒストグラム生成部280は、フレーム画像判定部210からのフレーム画像のデータ(以下、フレームデータという。)が供給されるブロック分割部281及び遅延回路283、遅延回路283により所定時間遅延されたフレームデータが供給されるブロック分割部284、並びに、ブロック分割部281及び284により所定のサイズのブロックに分割されたフレームデータが供給されブロック毎の輝度ヒストグラムを計算する夫々ヒストグラム計算部282及び285から構成されている。
【0063】
このように構成された輝度ヒストグラム生成部280に対して、候補フレーム画像検出部221が、フレーム画像判定部210から供給されるiフレームの画像データを供給する。輝度ヒストグラム生成部280は、ブロック分割部281により、供給されたiフレームの画像データ(情報列)を空間が規定サイズとなるブロックに分割し、このブロック単位のデータをヒストグラム計算部282に送る。
【0064】
また、このiフレームの画像データは、同時に遅延回路283にも供給され、遅延回路283により、例えば2フレーム分遅延された画像データがブロック分割部224に供給される。
【0065】
ブロック分割部284は、ブロック分割部281と同様に、(i−2)フレームの画像データ(情報列)を空間の規定サイズブロックに分割し、このブロック単位のデータをヒストグラム計算部285に送る。
【0066】
ヒストグラム計算部282,285は、全画面において、ブロック単位で輝度ヒストグラムを計算し、この結果を候補フレーム画像検出部221に送る。
【0067】
そして、候補フレーム画像検出部221は、ヒストグラム計算部282,285からのデータ、即ち、iフレームのブロック単位の輝度ヒストグラムと、(i−2)フレームのブロック単位の輝度ヒストグラムとが供給されると、iフレームと(i−2)フレームとの間において、空間的に対応するブロック毎に輝度ヒストグラムの相関係数を求め、予め決められた閾値(Th_coef1)と比較し、相関係数が所定の閾値(Th_coef1)以下であるブロックを変化ブロックと判定する。下記式(1)に相関係数を求める際の式を示す。
【0068】
【数1】
【0069】
そして、この変化ブロックの割合が所定の閾値(Th_diff1)以下であるiフレームを候補フレーム画像として検出する。ここで、変化ブロックの割合が閾値(Th_diff1)より大きい場合は、現フレーム(iフレーム)の処理を終了し、次のフレーム((i+1)フレーム)の処理へ進む。
【0070】
また、局所変化検出部222も、候補フレーム画像検出部221と同様に、候補フレーム画像検出部221により検出されたiフレーム及び(i−2)フレームのデータが供給され、両者の上記文字情報出現領域において、候補フレーム画像検出部221と同様に、空間的に対応するブロック毎に輝度ヒストグラムの相関係数が所定の閾値(Th_coef1)以下である変化ブロックの割合が所定の閾値(Th_diff2)以上であるiフレームを検出する。ここで変化ブロックの割合が所定の閾値(Th_diff2)以上であった場合は、上述した如くフラグ(stateflg)に1を立てると共にこのデータをエッジ密度検出部230に供給する。一方、変化ブロックの割合が閾値(Th_diff2)より小さい場合は、現フレーム(iフレーム)の処理を終了し、次のフレーム((i+1)フレーム)の処理へ進む。これは近接するフレームの文字情報出現領域間の変化が小さい場合は、iフレームのテロップ出現領域においてテロップの出現は検出されなかったと判断し、このフレームについての後段の処理を省略するためである。
【0071】
このように、テロップ出現判定部220によって、全ブロック中の変化ブロックの割合とテロップ出現領域における変化ブロックの割合とを計算し、全ブロック中の変化ブロックの割合が予め決めた閾値以下であり、且つ、テロップ出現領域における変化ブロックの割合が予め決めた閾値以上である場合は、局所変化が存在する、即ち、テロップの出現と判定することができる。
【0072】
なお、本具体例においては、輝度ヒストグラム生成部280を用意し、候補フレーム画像検出部221の要求に応じて輝度ヒストグラムを生成するものとしたが、候補フレーム画像検出部221及び局所変化検出部222において、図19に示すようなブロック分割部281,284及びヒストグラム計算部282,285等を個別に有するものとしてもよい。また、遅延回路283による遅延時間は、2フレーム分としたが、例えば1フレーム又は3フレーム等、フレーム間の変化の割合を検出することができる範囲で任意に設定可能である。
【0073】
図18に戻って、エッジ密度検出部230は、フラグ(stateflg)が1である間、フレーム画像か供給され、このテロップ出現領域のエッジ密度を計算する。なお、ここで、エッジ密度検出部230に供給される画像データは、フレーム全体のデータであっても、テロップ出現領域のみのデータであってもよい。
【0074】
エッジ密度検出部230は、このフレーム画像のテロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値以上であるとき、当該テロップ出現領域をテロップ候補として検出する文字情報候補検出手段である。即ち、フレーム画像のテロップ出現領域におけるエッジ密度を算出し、上述したように、テロップであれば、エッジ密度が高いという特徴から、テロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値(Th_den)以上のものをテロップ候補として検出する。ここで、テロップ出現領域のエッジ密度が所定の閾値(Th_den)未満であるときは、フラグ(stateflg)を0とする。これにより、以降のフレーム画像は、フラグ(stateflg)に1が設定されるまでの間、テロップ出現判定部220に供給されるようになる。
【0075】
記憶部240には、エッジ密度検出部230において検出されたテロップ候補が既検出テロップ候補として記憶される。即ち、現フレーム(iフレーム)より過去のフレームにおいてテロップ候補として検出されたテロップ出現領域のデータが既検出テロップ候補として記憶されており、後述する推定部250において、この既検出テロップ候補と、この既検出テロップ候補と時間的に連続する所定数のフレームにおいて検出されたテロップ候補とが比較されることにより、既検出テロップ候補がテロップであるか否かが推定される。即ち、既検出テロップ候補を有するフレームに時間的に連続するフレームにおいてエッジ密度検出部230によりテロップ候補が検出されなかった場合は、その時点で既検出テロップ候補は不要となる。従って、既検出テロップ候補を有するフレームに時間的に連続するフレームにおいてエッジ密度検出部230によりテロップ候補が検出されなかった場合、エッジ密度検出部230は、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補を初期化(破棄)し、後述する継続カウンタ252のカウント値をリセットし、フラグ(stateflg)を0とし、次のフレームの処理へ移る。
【0076】
推定部250は、記憶部240に保持されている既検出テロップ候補と、この既検出テロップ候補を有するフレーム画像に連続する所定数のフレーム画像におけるテロップ候補とのエッジ密度の変化の割合が所定の閾値以下であるとき、当該既検出テロップ候補をテロップと推定する検出手段である。
【0077】
継続カウンタ252は、テロップが安定して出現したフレーム数(静止期間)をカウントするものである。例えば、エッジ密度検出部230及び後述する類似度検出部251等において、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補は、これに続くフレームのテロップ候補と比較されることにより、既検出テロップ候補がテロップとしての特徴から外れる場合は、テロップ候補と置き換えられ、このとき、継続カウンタ252のカウント値がリセットされる。上述したように、テロップであれば、数フレームは安定して出現することから、継続カウンタ252により、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補が置き換えられることなく保持される連続フレーム数をカウントする。推定部250は、このカウント値から既検出テロップ候補がテロップであるか否かを最終的に推定するものである。
【0078】
類似度検出部251は、既検出テロップ候補と、これより後(未来)のフレームにおいて検出されたテロップ候補との類似度を検出する類似度検出手段である。即ち、エッジ密度検出部230により検出されたエッジ密度が所定の閾値以上であるテロップ出現領域(テロップ候補)が供給され、このテロップ候補と、上記既検出テロップ候補との相関を比較する。具体的には、上述の候補フレーム画像検出部221及び局所変化検出部222と同様に、空間的に対応するブロック間の輝度ヒストグラムの相関係数が所定の閾値(Th_coef2)以上である場合、テロップ候補のテロップと、既検出テロップ候補のテロップとは、同一のものであると判断する。この場合は、更に、テロップ候補のエッジ密度と、既検出テロップ候補のエッジ密度とを比較し、両者のうち、エッジ密度が高い方のデータを既検出テロップ候補とする。即ち、既検出テロップ候補のエッジ密度の方が高ければ、記憶部240に記憶されているデータはそのまま保持されるが、テロップ候補の方がエッジ密度が高い場合は、記憶部240のデータ(既検出テロップ候補)をテロップ候補のデータと置き換える。このように、エッジ密度が高いものを選択することにより、より鮮明なものを抽出することができる。
【0079】
ここで、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補が置き換えられた(書き換えられた)場合は、継続カウンタ252のカウント値をリセットする。一方、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補をそのまま保持した場合は、継続カウンタ252のカウント値をインクリメントする。
【0080】
また、相関係数が所定の閾値(Th_coef2)未満である場合、iフレームテロップ出現領域に出現している可能性のあるテロップは、既検出テロップ候補に出現している可能性のあるテロップとは異なるものと判定され、iフレームテロップ出現領域のデータを記憶部240に供給し、記憶されている既検出テロップ候補をiフレームテロップ出現領域のデータに置き換えると共に、継続カウンタ252のカウント値をリセットする。
【0081】
このように、類似度検出部251は、テロップ候補と、記憶部240に記憶された既検出テロップ候補との類似度が所定の閾値以上であって、既検出テロップ候補のエッジ密度よりテロップ候補のエッジ密度の方が高いとき、また、上記類似度が所定の閾値未満であるとき、記憶部240の既検出テロップ候補をiフレームのテロップ候補に入れ替える入替手段としても機能する。
【0082】
安定度判定部253は、既検出テロップ候補が記憶部240に保持される期間を検出する期間検出手段として、継続カウンタ252のカウント値を検出する。上述したように、テロップであれば、数フレーム間は安定に出現することから、カウント値が予め設定された所定値である場合に、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補がテロップであると推定し、これをテロップ類似度判定部260に送る。一方、カウント値が所定値以外、例えば所定値未満である場合は、この既検出テロップ候補がテロップとしての安定度が低いと判定し、また所定値より大きい場合は、既にテロップ類似度判定部260に送られたものと判定し、記憶部240の既検出テロップ候補及び継続カウンタ252のカウント値を保持しつつ、次のフレームの処理へ進む。ここで、カウント値が所定値未満であった場合、以降のフレーム処理により、カウント値がインクリメントされ所定値に達した場合は、この既検出テロップ候補がテロップと推定されて類似度検出部260に送られる。
【0083】
また、既検出テロップ候補をテロップと推定してテロップ類似度検出部260に送出した後は、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補、及び継続カウンタ252のカウント値はそのまま保持することにより、以降のフレームにおいて、この既検出テロップ候補と同一のテロップ候補が検出され、カウンタ値がインクリメントされれば、カウンタ値が所定値より大きくなるため、テロップ類似度検出部260には送出されず、同一のテロップを出力することを防止することができる。
【0084】
テロップ類似度検出部260は、安定度判定部253により、既検出テロップ候補がテロップと推定された既検出テロップ候補と、既に提示されているテロップとを比較しその類似度が所定の閾値以下であるとき、当該既検出テロップ候補をテロップとして検出する文字情報検出手段である。即ち、既にテロップと判定され、例えば既に提示されたテロップ、又は、後述する提示画像生成部270に保持されているテロップ等の既検出テロップと、安定度判定部253によりテロップであると判定された既検出テロップ候補とを比較し、既検出テロップと類似していない既検出テロップ候補のみ検出し、これをテロップとして提示画像生成部270に送る。これにより、既検出テロップ候補が既にテロップとして判定され出力されているものと同じ場合には出力しないようにすることができる。このテロップ類似度判定部260により、既検出テロップ候補が既にテロップとして出力されていると判定された場合は、この既検出テロップ候補のデータを初期化し、次のフレームの処理に進む。
【0085】
提示画像生成部270は、類似度判定部260により検出された1以上の既検出テロップを合成し提示画像を生成して他の画面に表示する提示手段である。提示画像生成部270は、所定数のテロップを保持して表示し続けるため、テロップの出現領域が例えば水平方向の帯状の領域に設定されている場合、この帯状の領域を切出し、例えは垂直方向に並べることでリスト表示を行っている。新しいテロップが検出される度に既存テロップをスクロールし、画像を更新して出力する。
【0086】
このように、テロップ出現検出部は、先ず、テロップ出現判定部220により、入力画像データの輝度変化からテロップの出現を検出し、エッジ密度検出部230により、出現を検出した文字情報出現領域のエッジ密度からテロップ゜候補を検出し、推定部250により、テロップ候補の出現している期間を検出することによりテロップ候補が確実にテロップであるか否かを推定し、必要に応じて類似度類似度判定部260を設け、これによりテロップが何度も検出されないようにして、提示画像を生成するものである。
【0087】
以下、本具体例におけるテロップ出現検出方法について詳細に説明する。図20は、図18に示すフレーム画像判定部210及びテロップ出現判定部220の処理方法を示すフローチャートである。上述したように、文字情報を検出する際には、予めテロップ出現領域を画面上に設定する。以下の説明においては、テロップ出現領域を画面下部に設定した場合について説明する。なお、複数のテロップ出現領域を設定する場合は、各テロップ出現領域について同様の処理を行うものとする。
【0088】
図20に示すように、図18のフレーム画像判定部210にiフレームの画素値F(i,pxl)が入力されると、上述したフラグ(stateflg)が1であるか0であるかが検出される(ステップS51)。ここで、フラグ(stateflg)が1である間は、後述するステップS59に進む。一方、フラグ(stateflg)が0である間は、ステップS52及びS53に進む。
【0089】
ステップS52では、ヒストグラム生成部280のヒストグラム計算部285から(i−2)フレームの全画面においてブロック単位で計算された輝度ヒストグラムH(i−2,j)を読み込む。ここで、jは、フレーム内のj番目のブロック(ブロックNo.)を示し、輝度ヒストグラムH(i−2,j)は、(i−2)フレームにおけるj番目のブロックの輝度ヒストグラムを示す。このとき、同時に、ヒストグラム計算部282で、iフレームの全画面において、ブロック毎の輝度ヒストグラムが計算され、このiフレームにおける輝度ヒストグラムH(i,j)がフレーム変化検出部226に供給される(ステップS3)。本具体例においては、フレーム画像を例えば720×480ピクセル等とすることができ、ブロックサイズを例えば32×32ピクセル等とすることができる。
【0090】
次に、ステップS54では、局所変化検出部226が、輝度ヒストグラムH(i−2,j)と輝度ヒストグラムH(i,j)とから対応ブロック毎に相関係数e1(j)を計算し、この相関係数e1(j)と所定の閾値(Th_coef1)とを比較し、相関係数e1(j)が、閾値(Th_coef1)以下であれば、変化ブロックと判定する。
【0091】
そして、ステップS54で判定した全ブロックに対する変化ブロックの割合e1(j)が、所定の閾値(Th_diff1)以下であるか否かを判定し(ステップS5)、閾値(Th_diff1)より大きい場合は、現フレームの処理を終了し、次のフレームの処理へ進む。一方、変化ブロックの割合e1(j)が閾値(Th_diff1)以下である場合は、ステップS56に進む。
【0092】
ステップS56では、局所変化検出部222において、ヒストグラム計算部282,285からのデータにより、フレーム内のテロップ出現領域、即ち、本具体例の場合は、例えば64×576ピクセルのサイズを有する画面中央下部領域内の全ブロックに対する変化ブロックの割合e2(j)を計算し、ステップS57において、変化ブロックの割合e2(j)が所定の閾値(Th_diff2)以上であるか否かを判定する。変化ブロックの割合e2(j)が所定の閾値(Th_diff2)未満である場合は、現フレームの処理を終了して、次のフレームの処理へ進む。一方、変化ブロックの割合e2(j)が所定の閾値(Th_diff2)以上である場合は、ステップS58に進み、iフレームのテロップ出現領域はテロップ候補であるとみなし、テロップ候補が検出されたことを示すフラグ(stateflg)に1をたて、iフレームの画素値F(i,pxl)を推定部250へ送る。これにより、以降のフレーム画像の処理は、フラグ(stateflg)が1である間は、ステップS52乃至ステップS58の処理を行わず、ステップS51からステップS59に進む処理がなされることになる。
【0093】
次に、ヒストグラム生成部280において、輝度ヒストグラムを計算する方法について更に詳細に説明する。図21は、ヒストグラム生成部280によりブロック単位で計算された輝度ヒストグラムから候補フレーム画像を検出する方法を示すブローチャートである。
【0094】
図21に示すように、先ず、ブロック分割部281にiフレームの画像データが入力され、このフレーム画像データを規定サイズ、例えば、32×32ピクセルのサイズのブロックに分割する(ステップS71)。ブロック分割されたデータはヒストグラム計算部282に送られ、ここで、j番目のブロックの輝度ヒストグラムH(i,j)を計算する(ステップS72)。次に、ヒストグラム計算部285から、(i−2)フレームのj番目のブロックの輝度ヒストグラムH(i−2,j)を読み込む(ステップS73)。
【0095】
次に、ステップS72で得られた輝度ヒストグラムH(i,j)と、ステップS73で得られた輝度ヒストグラムH(i−2,j)とから、上記式(1)により、ヒストグラムの相関係数e1(j)を計算し(ステップS74)、閾値(Th_coef1)により変化を判定する(ステップS75)。この変化の判定には、例えばフラグE(i,j)を使用し、iフレームのj番目のブロックは変化がある(変化ブロック)と判定された場合は、フラグE(i,j)=1とし、変化ブロックではないと判定された場合は、フラグE(i,j)=0とする。そして、(i+2)フレームのフレーム変化を検出する際に使用するため、H(i,j)を保持すると共に、候補フレーム画像検出部21内のブロックNo.をカウントするカウンタ値jをインクリメントする(ステップS76)。そして、全ブロックについて、ステップS75の閾値判定が終了しているか否かを判定し(ステップS76)、終了していない場合は、ステップS72に戻り、次のブロック(j+1番目のブロック)について、同様の処理を繰り返す。
【0096】
一方、全てのブロックにおいて処理が終了した場合は、上述したように、変化ブロックの割合が所定の閾値より大きければ、現フレーム(iフレーム)の処理を終了し、次のフレームの処理へ進み、変化ブロックの割合が所定の閾値以下である場合は、局所変化検出部222へデータを供給する。具体的には、全ブロックのフラグE(i,j)の値を加算し、これが所定の閾値より大きい場合は処理を終了し、所定の閾値以下である場合は、局所変化検出部222へデータを供給する。局所変化検出部222においても、基本的には、ステップS72乃至77と同様の処理が繰り返される。即ち、テロップ出現領域内のブロック単位の輝度ヒストグラムH(i,j)及びH(i−2,j)が順次読み込まれ、テロップ出現領域内の変化ブロックを検出する処理を行う。
【0097】
次に、推定部250における既検出テロップ候補がテロップか否かを推定する方法について説明する。図22は、推定部の推定方法を示すフローチャートである。先ず、フラグ(stateflg)=1の間、画像データがエッジ密度検出部230に送られる。ここでは、エッジ密度検出部230に送られる画像データをiフレームとする。先ず、図22に示すように、エッジ密度検出部230において、iフレームにおけるテロップ出現領域におけるエッジ画像の密度d(i)が計算される(ステップS59)。このエッジ密度d(i)が所定の閾値(Th_den)以上であるか否かが検出され(ステップS60)、エッジ密度d(i)が閾値(Th_den)未満である場合は、ステップS61に進み、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補を初期化、即ち、データを破棄し、継続カウンタ252のカウント値をリセットし、更にテロップ候補が検出されていることを示すフラグ(stateflg)を0にする(ステップS61)。これにより、以降のフレーム画像は、フラグ(stateflg)が1になるまで、ステップS52乃至ステップS58を繰り替えすことになる。一方、iフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)が閾値(Th_den)以上である場合は、データを類似度検出部251へ送り、ステップS62に進む。
【0098】
ステップS62では、類似度検出部251において、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補と、iフレームのテロップ出現領域との相関係数e(tlp)を計算する。そして、相関係数e(tlp)が所定の閾値(Th_coef2)以上であるか否かを判定する(ステップS63)。ステップS63で、相関係数e(tlp)が所定の閾値(Th_coef2)以上であると判定された場合、即ち、既検出テロップ候補とiフレームのテロップ出現領域とは同一のテロップを有するものと判定された場合はステップS64に進み、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)と、iフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)とが比較される(ステップS64)。そして、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)がiフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)以上であるか否かが判定され(ステップS65)、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)がiフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)以上である場合、即ち、既検出テロップ候補の方がiフレームのテロップ出現領域に出現する可能性のあるテロップよりも鮮明であると判定された場合は、ステップS67に進む。
【0099】
一方、ステップS63において、既検出テロップ候補とiフレームのテロップ出現領域との相関係数e(tlp)が所定の閾値(Th_coef2)未満である場合、即ち、iフレームのテロップ出現領域と既検出テロップ候補とでテロップが変化しているものと判断した場合と、ステップS65において、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)がiフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)より小さい場合、即ち、既検出テロップ候補よりもiフレームのテロップ出現領域に出現する可能性があるテロップの方が、エッジ密度が高く鮮明であると判断した場合は、ステップS66に進む。ステップS66では、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補が、現フレーム、即ち、iフレームのテロップ出現領域のデータに入れ替えられる。具体的には、既検出テロップ候補のエッジ密度d(tlp)を、iフレームのテロップ出現領域のエッジ密度d(i)に入れ替え、更に継続カウンタ252のカウント値をリセット(tlplen=0)し、ステップS67に進む。
【0100】
ステップS67においては、継続カウンタ252のカウント値をインクリメント(tlplen=++)し、ステップS68において、継続カウンタ252のカウント値(tlplen)が所定値(Th_tlplen)であるか否かが判定される。
【0101】
上述したように、テロップであれば、一定フレームの間、安定して出現する。継続カウンタ252のカウント値は、テロップが安定して出現したフレーム数を示すものである。従って、ステップS68において、カウント値が所定値(Th_tlplen)以外であると判定された場合は、カウント値及び既検出テロップ候補のデータを保持して次のフレームの処理へ進む。
【0102】
一方、カウント値が所定値(Th_tlplen)である場合、即ち、既検出テロップ候補が所定のフレーム数、出現し続けていると判定された場合は、このデータがテロップ類似度判定部260へ送られてステップS69に進む。この際、記憶部240に保持されている既検出テロップ候補及び継続カウンタ252のカウント値はそのまま保持する。
【0103】
ステップS69では、例えば提示画像生成部270等に保持されている既にテロップと判定されものと、既検出テロップ候補との相関係数を計算し、ステップS70にて、相関係数が所定の閾値以下であるか否かが判定される。ステップS70にて相関係数が所定の閾値以下である場合、既検出テロップ候補は、まだテロップとして検出されていない新しいテロップであると判断され、このデータを提示画像生成部270へ送る。一方、相関係数が所定の閾値より大きい場合は、既検出テロップ候補に出現するテロップは既にテロップとして出力されていると判断され、次のフレームの処理に進む。
【0104】
ここで、ステップS68及びステップS69において、安定度判定部253及びテロップ類似度検出部260の夫々判定結果及び検出結果に拘わらず、記憶部240の既検出テロップ候補のデータはそのまま保持され、且つ継続カウンタ252のカウンタ値もそのまま保持されているため、例えば、次に入力されるフレーム画像において同じテロップ候補が検出され、このテロップ候補のエッジ密度が既検出テロップ候補のエッジ密度より小さい場合は、継続カウンタ252のカウンタ値がインクリメントされ、所定値(Th_tlplen)を超えるため、再びテロップ類似度検出部260に送られることはない。また、テロップ候補のエッジ密度が既検出テロップ候補のエッジ密度より大きい場合は、既検出テロップ候補が置き換えられ、継続カウンタのカウント値が1となり、カウント値が所定値(Th_tlplen)に達するまで処理が繰り返される。
【0105】
以上、図22に示す工程において、記憶部240には、既検出テロップ候補が記憶されているものとして説明したが、図20に示すステップS55、ステップS58において、iフレームにおいてテロップ候補が検出されなかった場合、記憶部240に記憶されている既検出テロップ候補は初期化(破棄)される。このように、記憶部240には、既検出テロップ候補が記憶されていない状態で、推定部250にテロップ候補を有するフレーム画像が供給された場合、図22に示すステップS62乃至ステップS65における処理は不要となる。従って、既検出テロップ候補が初期化された状態でステップS60においてエッジ密度が所定の閾値以上であると判定された場合は、ステップS66に進み、フレーム画像のテロップ出現領域のデータが既検出テロップ候補として記憶される。そして、同様に、ステップS67において、継続カウンタtlplen=1として、次のフレームの処理に進む。
【0106】
このように構成された本具体例に係るテロップ出現検出部14,113においては、テロップ出現判定部220において異なるフレーム間におけるブロック単位の輝度ヒストグラムの相関を用いてテロップ出現領域における輝度変化(局所変化)を求めることで画像上の小さな変化等による誤検出を軽減することが可能となると共に、シーンチェンジ及び背景の大きな動き等による誤検出を軽減することが可能となる。また、エッジ密度検出部230によるエッジ密度を判定条件に用いることで、文字情報(テロップ)を更に精度よく検出することが可能となる。更に、類似度判定部251により、既検出テロップ候補とこれに連続するフレームのテロップ出現領域における類似度を判定すると共に、継続カウンタ252により継続して出現するフレーム数をカウントし、更に、テロップ類似度検出部260により既検出テロップとの類似度を判定することで、細かいテロップの変化等の場合にも、同内容のテロップを誤検出することを軽減することができる。
【0107】
また、第1及び第3の実施の形態においては、類似判定部12及び人物検出13の後段にテロップ出現検出部14を設けている。また、第2の実施の形態においても、人物検出部112の後段にテロップ出現検出部113を設けているが、これら第1乃至第3の実施の形態において、本具体例のようなテロップ出現検出部を入力画像が供給されるような位置に設け、先ずテロップ出現を検出し、その後、類似判定又は人物検出をするようにしてもよい。
【0108】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明に係る画像処理装置は、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有するか、テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有するか、又は人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段とを有するので、入力画像と所定のグループに分類するための保存画像との類似度を判定することにより、入力画像を各グループ毎に分類し、各グループ毎の入力画像に含まれるテロップからテロップリストを生成することができ、例えば重要と思われる人物毎にグループ分けすれば、その人物毎にグループ分けされたテロップリストを作成し、このテロップリストを表示すれば、使用者は各グループに対応したテロップを見ることができて極めて見やすく理解しやすいものとなる。
【図面の簡単な説明】
【図1】人物毎に分類され表示される表示例を示す模式図である。
【図2】(a)及び(b)は、画面に表示される人物の夫々バストショット及びクローズアップを示す模式図である。
【図3】重要だと推定される人物及びテロップの表示例を示す模式図である。
【図4】映像の流れとテロップの出現の関係を示す模式図である。
【図5】本発明の第1の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。
【図6】人物と背景との関係を示す模式図である。
【図7】本発明の第1の実施の形態の画像処理装置10におけるテロップリスト作成方法を示すフローチャートである。
【図8】本発明の第1の実施の形態の人物検出部における人物検出方法を示すフローチャートである。
【図9】画面上に設定される人物の上半身領域及び上半身領域内に設定される顔領域を示す模式図である。
【図10】本発明の第1の実施の形態のリスト更新部におけるリスト更新方法を示すフローチャートである。
【図11】本発明の第1の実施の形態におけるテロップ更新部において更新されるテロップリストを示す模式図である。
【図12】本発明の第1の実施の形態の表示装置20,30に表示される夫々画面20a及び20bを示す模式図である。
【図13】本発明の第2の実施の形態に係る画像処理システムを示すブロック図である。
【図14】本発明の第2の実施の形態の画像処理装置のテロップリスト作成方法を示すフローチャートである。
【図15】本発明の第3の実施の形態に係る映像処理システムを示すブロック図である。
【図16】本発明の第3の実施の形態における画像処理システムの表示装置20と、5つのテロップリスト表示用表示装置1001〜1005の表示例を示す模式図である。
【図17】本発明の第3の実施の形態における画像処理システムのテロップリスト用表示装置1001〜100nのテロップリストの他の表示例を示す模式図である。
【図18】画像処理システムのテロップ検出部の具体例を示す図であって、テロップ検出部におけるデータの流れを説明する説明図である。
【図19】本発明の具体例におけるヒストグラム生成部におけるデータの流れを説明する説明図である。
【図20】本発明の具体例におけるフレーム画像判定部及びテロップ出現検出部の処理方法を示すフローチャートである。
【図21】ヒストグラム生成部によりブロック単位で計算された輝度ヒストグラムから候補フレーム画像を検出する方法を示すブローチャートである。
【図22】本発明の具体例における推定部の推定方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
1,2,101 像処理システム、10,110 画像処理装置、20,30表示装置、11,111 メモリ、12 類似度判定部、13,113 人物検出部、14,113 テロップ出現検出部、15,115 リスト更新部、210 判定部、220 テロップ出現判定部、221 候補フレーム画像検出部、222 局所変化検出部、230 エッジ密度検出部、240 記憶部、250 推定部、251 類似度検出部、252 継続カウンタ、253 安定度判定部、260 テロップ類似度検出部、270 提示画像生成部、280 ヒストグラム生成部、281,284 ブロック分割部、282,285 ヒストグラム計算部
Claims (31)
- テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、
入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、
上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、
入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、
上記テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、
入力画像から人物を検出する人物検出手段と、
人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、
テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、
上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、
同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 上記記憶手段は、上記グループ毎に、上記保存画像と上記テロップリスト生成手段により生成されたテロップリストとを記憶する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 上記保存画像は、人物が含まれる人物画像である
ことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 上記入力画像と上記保存画像との類似度が上記所定の閾値未満であるとき、該入力画像に含まれる人物を検出する人物検出手段を有する
ことを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。 - 上記記憶手段に記憶された上記保存画像を、上記人物検出手段により人物が検出された場合に、該検出された人物が含まれる画像により更新する更新手段を有する
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。 - 上記記憶手段に記憶された上記テロップリストを、上記分類手段により新たに分類されたテロップにより更新する更新手段を有する
ことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 表示手段に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを上記表示手段に表示する表示制御手段を有する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 少なくとも2つの表示手段に接続され、一方の表示手段に表示されている映像に人物が表示された場合、該人物に対応するテロップリストを上記記憶手段から読み出し他方の表示手段に表示する表示制御手段を有する
ことを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。 - 上記テロップリストと、該テロップリストに対応する保存画像とを合成して合成画像を生成する合成画像生成手段と、
表示手段に接続され、上記合成画像生成手段により生成された合成画像を上記表示手段に表示する表示制御手段と
を有することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、
上記テロップ検出工程にてテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出工程と、
上記テロップ付き入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 入力画像から人物を検出する人物検出工程と、
人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、
テロップが検出されたテロップ付き画像と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするために記憶手段に記憶された人物画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記人物画像の人物毎に分類する分類工程と、
同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 上記グループ毎に、上記保存画像と上記テロップリスト生成工程にて生成されたテロップリストとを上記記憶手段に記憶する記憶工程を有する
ことを特徴とする請求項12記載の画像処理方法。 - 上記保存画像は、人物が含まれる人物画像である
ことを特徴とする請求項15記載の画像処理方法。 - 上記入力画像と上記保存画像との類似度が上記所定の閾値未満であるとき、該入力画像に含まれる人物を検出する人物検出工程を有する
ことを特徴とする請求項16記載の画像処理方法。 - 上記記憶手段に記憶された上記保存画像を、上記人物検出手段により人物が検出された場合に、該検出された人物が含まれる画像により更新する更新工程を有する
ことを特徴とする請求項17記載の画像処理方法。 - 上記記憶手段に記憶された上記テロップリストを、上記分類工程にて新たに分類されたテロップにより更新する更新工程を有する
ことを特徴とする請求項15記載の画像処理方法。 - 上記テロップ生成工程にて生成されたテロップリストを表示手段に表示する表示制御工程を有する
ことを特徴とする請求項12記載の画像処理方法。 - 少なくとも2つの表示手段の一方に表示されている映像に人物が表示された場合、該人物に対応するテロップリストを上記記憶手段から読み出し他方の表示手段に表示する表示制御工程を有する
ことを特徴とする請求項16記載の画像処理方法。 - 上記テロップリストと、該テロップリストに対応する保存画像とを合成して合成画像を生成する合成画像生成工程と、
上記合成画像生成工程にて生成された合成画像を表示手段に表示する表示制御工程と
を有することを特徴とする請求項12記載の画像処理方法。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるプログラムであって、
入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、
上記テロップ検出工程にてテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とするプログラム。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるプログラムであって、
入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出工程と、
上記テロップ付き入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とするプログラム。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるプログラムであって、
入力画像から人物を検出する人物検出工程と、
人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、
テロップが検出されたテロップ付き画像と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするために記憶手段に記憶された人物画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記人物画像の人物毎に分類する分類工程と、
同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とするプログラム。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、
上記テロップ検出工程にてテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出工程と、
上記テロップ付き入力画像とテロップを所定のグループに分類するために記憶手段に記憶された保存画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類工程と、
上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
入力画像から人物を検出する人物検出工程と、
人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出工程と、
テロップが検出されたテロップ付き画像と、人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするために記憶手段に記憶された人物画像との類似度を判定する類似度判定工程と、
上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記人物画像の人物毎に分類する分類工程と、
同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成工程と
を有することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。 - 1以上の表示装置と、
テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、上記入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、上記テロップ検出手段によりテロップが検出されたとき、上記入力画像からテロップを切り出し、該テロップを上記保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置と
を有することを特徴とする画像処理システム。 - 1以上の表示装置と、
テロップを所定のグループに分類するための保存画像が記憶された記憶手段と、入力画像からテロップを有するテロップ付き画像を抽出する画像抽出手段と、上記テロップ付き入力画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記類似度が所定の閾値以上であるとき、該テロップ付き画像からテロップを切り出し、該テロップを当該保存画像と同一のグループに分類する分類手段と、上記同一のグループに分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする画像処理システム。 - 1以上の表示装置と、
人物と共に表示されるテロップを該人物毎にグループ分けするための人物画像が保存画像として記憶された記憶手段と、入力画像から人物を検出する人物検出手段と、人物が検出された入力画像からテロップを検出するテロップ検出手段と、
テロップが検出されたテロップ付き画像と上記保存画像との類似度を判定する類似度判定手段と、上記テロップ付き画像からテロップを切り出し、上記類似度に基づき、該テロップを上記保存画像の人物毎に分類する分類手段と、同一の人物毎に分類されたテロップをリストにするテロップリスト生成手段と、上記1以上の表示装置に接続され、上記テロップ生成手段により生成されたテロップリストを該表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する画像処理装置とを有することを特徴とする画像処理システム。
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