JP2004348741A

JP2004348741A - 画像の比較方法、方法を実行するためのプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体、および方法を実行する装置

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Publication number: JP2004348741A
Application number: JP2004150275A
Authority: JP
Inventors: M Z Bober; エム・ズィー・ボバー; W P Berriss; ダブリュ・ピー・ベリス
Original assignee: Mitsubishi Elecric Information Technology Centre Europe BV; Mitsubishi Electric Information Technology Corp; Mitsubishi Electric Information Technology Center Europe BV Nederlands
Current assignee: Mitsubishi Elecric Information Technology Centre Europe BV; Mitsubishi Electric Information Technology Corp; Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV Netherlands
Priority date: 2003-05-20
Filing date: 2004-05-20
Publication date: 2004-12-09
Also published as: EP1480170A1; US20050002569A1

Abstract

【課題】ＤＣＴ係数を用いた画像の比較方法を提供する。
【解決手段】ＤＣＴ係数を用いて画像間の類似度を判定することにより、空間ドメインで画素の比較を行うときなどに、ＤＣＴ符号化された画像を復号化する操作を不要とする。本方法は、画像領域ペアのＤＣＴ係数を比較することであって、それによって画像領域間の類似度を判定する、比較することを含み、この比較は少なくとも１つのＡＣ係数を含み、類似度の判定における少なくとも１つのＡＣ係数の影響が重み付けされる。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像処理方法に関し、より具体的には画像間または画像の領域間の類似度を判定する方法に関する。本方法は例えば、動きの検出またはビデオを構成する画像のシーケンスにおけるシーン変化の検出に特に有用である。本発明はまた、これに対応する装置に関する。

動きの検出が重要である用途の例にビデオ監視システムがある。例えば、ビデオ監視システムのカメラは、常態では動きのないシーンに向けられる場合があり、そのシステムでは、動きの検出が関心の対象となる。カメラが取り込んだ画像は通常、早期の段階で符号化される。これは、圧縮された画像データをシステムの他の部分に転送すれば効率が良くなるためである。

ＪＰＥＧやＭＰＥＧなどの一般的な符号化技法は、高いデータ圧縮比を実現することにより記憶および転送要件を低減する離散コサイン変換（以下ＤＣＴ）の使用を伴う。

画像間の変化を検出する既知の方法は、画像ペアの間で画素毎に差の計算を行うものである。しかしながら、例えば上述のようなＤＣＴを伴う技法を用いて画像が符号化されている場合、画素の比較を実行する前にまず画像を復号化する必要がある。復号化、特に逆ＤＣＴと、画素の比較を伴う動き検出アルゴリズムとはどちらも計算集約的(computationally intensive)であるため、利用可能な処理パワーに対する要求は高くなる。

検索や取り出しのためにビデオなどの画像シーケンスに索引を付けるには、画像シーケンスを、例えば１シーンまたは１回のカメラ動作（パンなど）に対応する「ショット」に分割することが有用である場合がある。こうした分割を行うための様々な技法が既知であり、通常は画像ペアの間の類似度を検出し、小さい類似度をシーンまたはショット変化の表れとして解釈することを伴う。

論文「一般化したシーケンストレースを用いたビデオシーンの変化の検出（C. TaskiranおよびE. J. Delp著、Video scene change detection using the generalized sequence trace）」（Proceedings of IEEE Int'l Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing, May 1998 pp. 2961-2964）は、ＭＰＥＧシーケンスにおける１フレームのＤＣＴのＤＣ係数を用いて、連続するフレームペアを比較し、よってシーン変化を検出する方法を開示している。より具体的には、ペアのフレームの各々についてｄｃ画像（１フレームのＤＣＴのＤＣ係数により形成される画像）と、各ｄｃ画像の輝度ヒストグラムとを得る。輝度ヒストグラムに基づく計算を用いて特徴ベクトルを導き出し、この特徴ベクトルを次のフレームペアの対応する特徴ベクトルと比較する。

論文「ビデオの解析、検索および閲覧：統合的かつコンテントベースの解決策（Video parsing, retrieval and browsing: An integrated and content-based solution）」（Zhang、Low、SmoliarおよびWu著、Proceedings ACM Multimedia '95）もまた、連続したカメラショット間の境界の検出を伴う画像シーケンスの時間的なセグメント化について記載しており、コンテントの比較およびセグメント化のためのＤＣＴ係数および動きベクトルの使用に言及している。

論文「圧縮データを用いたビデオの解析および閲覧（Video parsing and browsing using compressed data）」（Zhang、LowおよびSmoliar著、Multimedia Tools and Applications, Vol. 1 - 1995, pages 89-111）は、フレーム間の差、したがってショット境界を検出するためのＤＣＴ係数の使用を論じている。第１のアルゴリズムは、フレーム中のブロックのサブセットのＤＣＴ係数のサブセットを用いて各フレームのベクトル表現を作成する。次に、そのような２つのベクトル表現の内積を伴う差の評価尺度（metric）を用いてフレームペアを比較する。第２のアルゴリズムは、連続するビデオフレームの対応するブロックのＤＣＴ係数（全部で６４個の係数）間の差の総和を出し、その結果を閾値と比較する。この結果が閾値を上回る場合、そのブロックは２つのフレーム間で変化したと言える。ブロックの全てのＤＣＴ係数を用いるのではなく、係数およびブロックのサブセットのみを用いる。

上述の論文のいくつかのように、ＤＣＴ係数を用いて画像間の類似度を判定することにより、空間ドメインで画素の比較を行うときなどに、ＤＣＴ符号化された画像を復号化する必要がなくなる。

本発明は既知の技法に改良を施す。

本発明の態様を、本明細書に付随する請求項に示す。

概して、本発明の第１の態様は、それぞれの画像領域について少なくとも１つのＡＣ係数を含むＤＣＴ係数を比較し、画像領域間の類似度を判定することによって画像領域を比較する。類似度を判定する際のあるＡＣ係数の影響は、他のＤＣＴ係数（ＤＣ係数や他のＡＣ係数など）の影響とは異なる。言い換えれば、類似度の判定においてそのＡＣ係数、ＡＣ係数の一部または全部の影響を重み付けする。この重み付けは、例えば特定のＡＣ係数に関連する重みによって、あるいは閾値によって行うことができる。類似度の比較は、１つのＡＣ係数またはいくつかのＡＣ係数を伴う可能性があり、ＤＣ係数を伴っても伴わなくてもよい。またＤＣ係数は、重み付けしてもしなくてもよい。重み付けは、類似度を検出する際のそれぞれの係数の信頼度を反映する。この信頼度は例えば実験によって判定することができる。

本発明の１実施形態によれば、画像領域間の類似度の計算は、画像領域ペアの対応するＤＣＴ係数ペアの間の差の、少なくとも１つのＡＣ係数を含む複数のＤＣＴ係数にわたる重み付き総和に基づく。重み付き総和の結果を１つまたは複数の閾値と比較する。

別の実施形態によれば、画像領域ペアの対応するＤＣＴ係数ペアの間の差を、少なくとも１つのＡＣ係数を含む複数のＤＣＴ係数について計算する。これらの差の各々を、それぞれのＤＣＴ係数に関連するそれぞれの閾値と比較する。係数の一部は複数の閾値と関連しており、この閾値の選択は別の係数の閾値比較の結果に応じて行う。

上記の実施形態を組み合わせてもよい。

本発明の別の態様では、類似度の判定において、画像領域のＤＣＴ係数を個別にすなわち互いに独立して比較する。例えば、１つの領域の１つのＤＣＴ係数を別の領域の対応するＤＣＴ係数と比較して評価し、この第１の評価とは別に、第１の領域の別のＤＣＴ係数を第２の領域の対応するＤＣＴ係数と比較して評価する。全体的な評価または類似度の判定では第１および第２の評価（ならびに任意の他の評価）の結果を併せて考えることができる。

本発明の１実施形態による方法は例えば、画像シーケンスにおいて動きを検出するために用いるか、または、シーケンスにおける変化（ショット変化またはシーン変化など）を検出することによって画像シーケンスを時間的にセグメント化するため、あるいは動きを含む領域と動きを含まない領域とを分けるために用いることができる。

本発明の１実施形態による方法はコンピュータなどの適当な装置により、画像データに対応する信号を処理することによって実施される。

本明細書において、画像領域という用語は、画素のグループなどの画像の領域を意味し、画像全体または画像の一部分に相当する場合がある。比較される画像領域は同一画像のものであっても別の画像のものであってもよい。

本発明における、画像間または画像の領域間の類似度を判定する方法は、例えば、動きの検出またはビデオを構成する画像のシーケンスにおけるシーン変化の検出に特に有用である。

次に添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

図１は、本発明の実施形態による方法を実施する、本発明の１実施形態による装置の概略図である。

図１の装置は、モニタ２と、プロセッサ４と、２つの記憶手段６および８とを含むコンピュータの形態である。キーボードやマウスなどの他の標準的な構成要素（図示せず）も含まれる。

一方の記憶手段６は、本発明の１実施形態による方法を実施するコンピュータプログラムを記憶する。他方の記憶手段８は画像データを記憶する。２つの別個の記憶手段を設ける必要はなく、その代わりに例えば単一の記憶手段を使用してもよい。記憶手段は、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクまたはＤＶＤなどの任意の既知のタイプの記憶装置であってよい。プログラムは、ソフトウェアの形態で実施する必要はなく、その代わりに例えば専用チップなどのハードウェア形態であってもよい。

プロセッサ４は後述のように、記憶手段６に記憶されているプログラムを用いて、記憶手段８に記憶されている画像データを操作する。

この実施形態において、画像データは空間ドメインに記憶される。言い換えれば、各画像は、複数の画素を表すデータの形態で記憶され、各画素はその色を表す値をＲＧＢ、ＨＳＶ、ＹＵＶなどの既知の形式で有する。これを図２に示す。図２は、画素２０に分割された画像１０（ビデオシーケンスのフレームまたはフィールドなど）を示す。代替的な実施形態では、画像データをＤＣＴドメインに記憶してもよい（以下を参照）。

図２に示すような空間ドメインの画像データは、ＤＣＴを用いて周波数ドメインに変換される。ＤＣＴは様々な技法（ＪＰＥＧやＭＰＥＧなど）における画像データの圧縮でよく知られているため、詳細な説明は行わない。しかしながら、簡単に概略を述べる。

ＤＣＴを行うために、画像の画像データは画素ブロックに分割される。この実施形態において、画像は図２に示すような８×８画素ブロックに分割される。他のサイズのブロック（Ｍ×Ｎ）を用いてもよい。

各ブロックにＤＣＴ変換を施す。その結果、そのブロックについて、ブロックを周波数ドメインで表す複数のＤＣＴ係数が得られる。より具体的には、ＤＣＴの結果、ブロックにおける画素の平均値に実質的に対応する１つのＤＣ係数と、６３個のＡＣ係数とが得られる。ＤＣＴ係数は通常、図３に示すような配列の形式で表され、この配列は、左から右に向かって水平方向の周波数の増加に相当し、上から下に向かって垂直方向の周波数の増加に相当する。図３に示すように、係数にはジグザグの順番で番号を付ける。以下では、図３に示すような画像領域のＤＣＴ係数の配列をＤＣＴブロックとして説明する。画像領域のＤＣＴブロックペアに対応するＤＣＴ係数は、配列において同じ位置を占めるＤＣＴ係数を意味する。

次に、ＤＣＴを用いて符号化した画像ペアを後述のように比較する。

次に画像領域ペアのＤＣＴブロックを比較して、原画像領域間の類似度を判定する。この実施形態において、画像中の１つの位置（例えば左上の角）にある画像領域のＤＣＴブロックを、同じ画像領域の別の位置にあるＤＣＴブロックと比較する。この比較は、動きの検出、または画像領域における著しい変化（ビデオなどの画像シーケンスにおけるシーン変化を示す可能性がある）の検出などの様々な理由で有用である可能性がある。

しかしながら、本発明は異なる画像中の領域の比較に限定されず、用途によっては同じ画像中の別の領域の比較に有用である可能性がある。

本実施形態では、現画像と基準画像からなる画像ペアにおける対応する画像領域のＤＣＴブロックを、以下に式（１）で示す重み付き総和を用いて比較する。

ここで、Ｗ_ｉは係数ｉの重みであり、

は、現画像の領域のｉ番目の係数の値であり、

は、基準画像の領域のｉ番目の係数の値であり、
ｎは、用いる係数の個数である。

インデックスＩはｉ番目のＤＣＴ係数を示し、ｉ＝０はＤＣ係数に相当する。

重み付き総和の結果は以下のように閾値と比較される。

ＤがＴ_１を上回る場合、それは画像領域が非類似であることの表れであり、この場合は動きの表れとして解釈する。ＤがＴ_１以下である場合、それは画像領域が類似していること、言い換えれば動きがないことを示す。

ｎを変化させると、ある一定の個数（例えば２５個）までのＡＣ係数のみを重み付き総和に用いることができる。好ましくはｎ＝２、５または９である。特定の値のｉについてＷ_ｉをゼロに設定すると、ＤＣＴ係数の他のサブセットを用いることができる。例えば、Ｗ_０をゼロに設定するとＤＣ係数が除外される。しかしながら、総和にはそれぞれ少なくとも１つのＡＣ係数が含まれる。

好ましくは、右上から左下へ向かう、ある斜めの線上にあるＡＣ係数のいずれかが重み付き総和に関係する場合、周波数成分に関してバランスを取るために（for balance）、その斜めの線上のＡＣ係数全てを含める。例えば図３を参照して、６番目から９番目までのＡＣ係数のいずれかを含める場合、その全てを含める。あるいは図４に示すように、左上から右下への対角線上にある全てのＤＣＴ係数、すなわちＤＣ係数とＡＣ係数４、１２、２４、３９、５１、５９および６３を含め、他のＡＣ係数は全て除外してもよい。

類似度を判定する際の各係数の信頼度を示す重みは、実験に基づいて事前に決められるのが好ましい。通常、ＤＣ係数および低い（lower）ＡＣ係数の信頼度が最も高く、好ましくは、低いＡＣ係数の一部または全てを総和に含める。

重みおよび閾値は用途、あるいは解析中の画像データのタイプに応じて変えることができる。

次に本発明による方法の第２の実施形態を説明する。

第１の実施形態と同様に、画像ペア（現画像と基準画像）のブロックのＤＣＴ係数を得る。

現画像と基準画像における対応する画像領域のＤＣＴブロックを比較する。

まず最初にＤＣＴブロックペアのＤＣ係数を比較する。より具体的には、上記で説明した表記を用い、以下の式（３）を用いてＤＣ係数の値の差の絶対値を得る。

同様に、ＤＣＴブロックペアの１番目のＡＣ係数の値の差の絶対値、ならびに２番目のＡＣ係数の値の差の絶対値も得る。

これにより次の３つの値が得られる。
Ｄ_ｄ．ｃ．、Ｄ_{ａ．ｃ．１}、Ｄ_{ａ．ｃ．２}

初めに、以下の式（５）を用いてＤ_ｄ．ｃ．を所定の閾値Ｔ２と比較する。

これは実質的に、サブサンプリングした画像の差を計算することに等しい。

Ｄ_ｄ．ｃが閾値より大きい場合、それは画像領域ＤＣ係数間の差の程度が高いことを示す。Ｄ_ｄ．ｃが閾値より小さい場合、それは画像領域が類似していることを示す。

Ｄ_{ａ．ｃ．１}とＤ_{ａ．ｃ．２}もそれぞれ閾値と比較する。しかしながら、ＤＣ係数と異なり、各ＤＣ係数Ｄ_{ａ．ｃ．１}およびＤ_{ａ．ｃ．２}はそれぞれ２つの閾値Ｔ_１．１、Ｔ_１．２およびＴ_２．１、Ｔ_２．２と関連付けられる。閾値の選択は上記の式（５）の結果に応じて行われる。

より具体的には、ＤＣ係数の比較が、画像領域が類似していること（Ｄ_ｄ．ｃ≦Ｔ_２）を示した場合、ＡＣ係数の比較には高いほうの閾値を用いる。言い換えれば、ＤＣ係数が既に類似を示している場合、非類似を示すためにＡＣ係数にはより厳密でより厳しいテストが用いられる。同様に、Ｄ_ｄ．ｃ>Ｔ_２であり、画像領域が相違していることを示す場合、ＡＣ係数には低いほうの閾値が用いられ、したがって類似を証明するためのより厳しいテストが用いられる。

１番目のＡＣ係数についてより詳しく言えば、Ｄ_{ａ．ｃ．１}は２つの閾値Ｔ_１．１およびＴ_１．２を有し、ここでＴ_１．１<Ｔ_１．２である。Ｄ_ｄ．ｃ≦Ｔ_２である場合はＤ_{ａ．ｃ．１}をＴ_１．２と比較するが、Ｄ_ｄ．ｃ>Ｔ_２である場合はＤ_{ａ．ｃ．１}をＴ_１．１と比較する。同様に、Ｄ_{ａ．ｃ．２}は２つの閾値Ｔ_２．１およびＴ_２．２を有し、Ｄ_ｄ．ｃ≦Ｔ_２である場合はＤ_{ａ．ｃ．２}をＴ_２．２と比較するが、Ｄ_ｄ．ｃ>Ｔ_２である場合はＤ_{ａ．ｃ．２}をＴ_２．１と比較する。

Ｄ_{ａ．ｃ．１}>Ｔ_１．２である場合、Ｔ_１．２が高い閾値であることを考えると、それは、ＤＣ係数間の類似度にもかかわらず、画像領域が実際にはかなり相違している可能性があることを示す。

各比較の結果は、「相違」または「類似」のいずれかに分類することができる。

この例で、Ｄ_ｄ．ｃ≦Ｔ_２であると仮定すると、結果は「類似」となる。

次に、ＡＣ係数１には閾値Ｔ_１．２を選択し、ＡＣ係数２には閾値Ｔ_２．２を選択する。
Ｄ_{ａ．ｃ．１}>Ｔ_１．２である場合、比較結果は「相違」である。
Ｄ_{ａ．ｃ．１}≦Ｔ_１．２である場合、結果は「類似」である。（６）
Ｄ_{ａ．ｃ．２}>Ｔ_２．２である場合、結果は「相違」である。
Ｄ_{ａ．ｃ．２}≦Ｔ_２．２である場合、結果は「類似」である。（７）

次に式（５）、（６）および（７）の結果を組み合わせる。この例では、３つの係数の各々の決定に基づいて多数決を取る。

この例で、式（５）および（７）の結果が「類似」であって式（６）の結果が「相違」であると仮定すると、総合的な結果は「類似」となる。

この例で使用する係数は３つだけであり、それらは最初の３つの係数であるが、任意の係数および任意数の係数（偶数であれ奇数であれ）を使用してよい。好ましくは、第１の実施形態に関して説明したように、選択される係数は配列に関してバランスが取れている。上記の例において、ＤＣ係数を含む係数は全て多数決に用いられる。あるいは、例えば奇数個のＡＣ係数がある場合、多数決はＡＣ係数の結果を用いて行ってもよい。例えば、単純な場合では、ＤＣ係数比較の結果が１番目のＡＣ係数の比較の閾値を決め、１番目のＡＣ係数の比較の結果が類似度を示すものとして用いられる（１つのＡＣ係数に基づく多数決）。ＡＣ係数についての多数決の結果は、任意選択で、ＤＣ係数テストの結果と比較してもよい。第１の実施形態と同様に、係数の信頼度（すなわちテストにおける係数の有用性）は実験によって判定することができる。同様に、閾値も実験によって求めることができる。この例では２つの閾値のみを用いるが、各係数について２つより多いかまたは２つより少ない閾値があってもよい。上記の例の変形において、係数の一部または全部は関連する閾値を１つしか持たないものであってもよい。全ての係数が閾値を１つしか持たない場合、単純な多数決となる。上記の例において、ＡＣ係数の閾値は全てＤＣ係数の結果に基づいて求める。しかしながら、例えば他の係数の一部または全部（（ＤＣＴ配列に関して）先行するＡＣ係数全てなど）の比較結果を用いて、より複雑な方法で閾値を求めてもよい。

上記の画像領域の比較方法は、画像全体を比較するために、画像ペアの画像ブロックの一部または全部について実施してもよい。画像全体の間の類似度の決定は領域間の類似度に基づいて、例えば同じく多数決を用いて行うことができる。類似している領域よりも相違している領域のほうが多い場合、それは画像どうしが相違していることを示し、また逆の場合も同じである。別法として、所定数の領域が相違している場合（例えば１個または２個）、それは差を示すものとして解釈してもよい。これは例えば、精度が重要であるビデオ監視システムにおける動きの検出に有用である可能性がある。ビデオなどの画像シーケンスにおける、索引付けの目的でビデオをショットにセグメント化するためのシーン変化の検出などの他の用途では通常、シーン変化を示すには１つまたは２つよりも多い領域が相違している必要がある。上記の例において、各比較の結果は「相違」または「類似」である。別法として、結果には例えば数値を与え、次に総合的な決定におけるそれぞれの係数の重要度に従って重み付けすることができる。

本発明の実施形態を実施する装置の別の実施形態を図５に示す。この装置は図１の装置と同様であるが、画像を取り込むためのカメラ１２も含む。このカメラは送信機１４を含み、取り込んだ画像を、受信機１６を含むコンピュータに送信する。受信機は、取り込んだ画像を画像データ記憶手段６に送る。

この実施形態において、カメラ１２は、画像を取り込み、ＤＣＴを伴うＪＰＥＧまたはＭＰＥＧなどの技法を用いて画像を符号化し、続いてさらなる符号化を行ってから、符号化したデータをコンピュータへ送信する。符号化されたデータは記憶手段６に記憶されてから、プロセッサによって処理される。この実施形態において、プロセッサは、送信されてきたデータストリームを復号化してＤＣＴ係数を得た後で、カメラが生成したＤＣＴ係数を操作する。言い換えれば、プロセッサは、以前の例のような画像の画素データではなく既に生成されたＤＣＴ係数を操作する。これにより処理速度を上げることができる。画像領域ペアを比較するためのＤＣＴ係数の操作は上記の通りである。

図５に示す装置の用途の例には、ビデオ監視システムにおけるものがある。

本発明の１実施形態による装置の概略図である。画像の表現である。ＤＣＴ係数の配列を示す図である。別のＤＣＴ係数の配列を示す図である。本発明の１実施形態による別の装置の概略図である。

符号の説明

２モニタ、４プロセッサ、６および８記憶手段、１０画像、１２カメラ、１４送信機、１６受信機、２０画素。

Claims

画像領域ペアのＤＣＴ係数を比較することであって、それによって前記画像領域間の類似度を判定する、比較することを含む、
画像の比較方法であって、
前記比較は少なくとも１つのＡＣ係数を含み、
前記類似度の前記判定における少なくとも１つのＡＣ係数の影響が重み付けされる、
画像の比較方法。
前記画像領域ペアの対応するＡＣ係数の少なくとも１つのペアの間の差を計算することと、
前記差を重み付けすることと
を含む請求項１に記載の画像の比較方法。
前記画像領域ペアのＤＣＴ係数の複数の対応するペアの重み付けした差を計算すること
を含み、さらに、
前記重み付けした差を総和すること
を含む請求項２に記載の画像の比較方法。
重み付けした差または重み付けした差の総和を閾値と比較することであって、それによって類似度を判定する、比較することを含む請求項２または請求項３に記載の画像の比較方法。
画像領域ペアのＤＣＴ係数を比較することであって、それによって前記画像領域間の類似度を判定する、比較することを含む、
画像の比較方法であって、
第１の画像領域の第１のＤＣＴ係数が第２の画像領域の対応するＤＣＴ係数と比較され、
前記第１の画像領域の第２のＤＣＴ係数が前記第２の画像領域の第２のＤＣＴ係数と比較され、
前記比較の各々の結果が前記類似度の判定に個別に用いられる、
画像の比較方法。
ひとつのＡＣ係数を含む少なくとも１つの比較の影響が前記類似度の判定において重み付けされる請求項５に記載の画像の比較方法。
対応するＡＣ係数の少なくとも１つのペアの間の差を計算することと、
前記差を閾値と比較することと
を含む請求項１、請求項５または請求項６に記載の画像の比較方法。
対応するＤＣＴ係数の複数のペアの差を計算することと、
前記差の各々をそれぞれの閾値と比較することと
を含む請求項７に記載の画像の比較方法。
少なくとも１つのＡＣ係数には複数の閾値が関連付けられている請求項７または請求項８に記載の画像の比較方法。
ＤＣＴ係数の閾値の選択が別のＤＣＴ係数の閾値との前記比較の結果に応じて行われる請求項９に記載の画像の比較方法。
ＡＣ係数の閾値の選択がＤＣ係数の閾値との前記比較の結果に応じて行われる請求項１０に記載の画像の比較方法。
類似度が多数決により、１つまたは複数のＤＣＴ係数の前記閾値との前記比較の結果を用いて判定される請求項７ないし１１のいずれか１項に記載の画像の比較方法。
複数のＡＣ係数を含み、
前記複数のＡＣ係数は、ＤＣＴ配列の左上から右下への対角線上の係数のみを含むか、または、前記ＤＣＴ配列の前記左上から右下への対角線に直交する１つまたは複数の斜めの線上の全ての係数を含む
ことによって、ＤＣＴ周波数ドメインにおいてバランスが取られている、請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像の比較方法。
請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の方法を実行するためのプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体。
請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の方法を実行するように適合した装置。
データプロセッサと、請求項１４に記載の記憶媒体とを備える請求項１５に記載の装置。
画像データソースを備える請求項１５または請求項１６に記載の装置。
ビデオ監視システムである請求項１５ないし１７のいずれか１項に記載の装置。