JP2013066016A - 輪郭抽出システム、輪郭抽出装置及び輪郭抽出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】輪郭抽出システムは、符号化装置及び復号化装置を備える。符号化装置は、フィールド予測モードによって符号化した場合の第1符号化量が、フレーム予測モードによって符号化した場合の第2符号化量に比較して所定閾値以上小さいと判定されたことを条件として、マクロブロックの符号化に用いる予測モードとしてフィールド予測モードを選択する。復号化装置は、符号化データに含まれるヘッダ情報から、ピクチャ構造情報及び予測モード情報を読み出し、ピクチャ構造情報がフレーム構造を示し、かつ、予測モード情報がフィールド予測モードを示す場合に、対応するマクロブロックの画像上の位置を対象物の輪郭に相当する領域として特定する。また、復号化装置は、輪郭に囲まれた領域である輪郭領域の画像データを他の画像データに加工する。
【選択図】図9
Description
図1は、実施例1に係る輪郭抽出システム10の概要を説明するための図である。図1に例示するように、実施例1に係る輪郭抽出システム10は、符号化装置100及び復号化装置200を備え、符号化装置100において符号化処理が実行され、復号化装置200において復号化処理及び輪郭抽出処理が実行される構成を採る。
次に、図2及び図3を用いて、実施例1に係る符号化装置100の構成を説明する。図2は、実施例1に係る符号化装置100の構成を示すブロック図である。図2に例示するように、実施例1に係る符号化装置100は、特に、符号化モード判定部110と、符号化部120と、可変長復号−逆スキャン部130と、逆量子化−逆DCT(Discrete Cosine Transform)部140と、フレームメモリ150と、動きベクトル検出部160と、動き補償部170と、減算器180とを備える。
次に、図4及び図5を用いて、実施例1に係る復号化装置200の構成を説明する。図4は、実施例1に係る復号化装置200の構成を示すブロック図である。図4に例示するように、実施例1に係る復号化装置200は、特に、輪郭抽出部210と、可変長復号−逆スキャン部220と、逆量子化−逆DCT部230と、動き補償部240と、フレームメモリ250と、復号化画像表示部260とを備える。なお、実施例1に係る復号化装置200は、図4に例示するように外部の出力部280に接続し、復号化画像や輪郭抽出部210において生成された輪郭画像を表示する構成を採る。選択部270は、出力部280に表示する画像の選択を受け付け、受け付けた選択に従って出力部280に画像を表示する。例えば、選択部270は、復号化画像及び輪郭画像の双方を重畳表示したり、いずれか一方の画像のみを表示する。
上述したように、実施例1に係る輪郭抽出システム10は、符号化装置100及び復号化装置200を備える。符号化装置100において、動きベクトル検出部160が、対象物が描出された画像データをマクロブロック毎に符号化するにあたり動きベクトルを検出する。また、動き補償部170が、動きベクトル検出部160によって検出された動きベクトルのうちフィールド予測モード用の動きベクトルを用いてマクロブロックを符号化する。また、動き補償部170が、動きベクトル検出部160によって検出された動きベクトルのうちフレーム予測モード用の動きベクトルを用いてマクロブロックを符号化する。そして、符号化モード判定部110が、フィールド予測モードによって符号化した場合の第1符号化量が、フレーム予測モードによって符号化した場合の第2符号化量に比較して所定閾値以上小さいと判定されたことを条件として、マクロブロックの符号化に用いる予測モードとしてフィールド予測モードを選択する。また、符号化部120が、選択された予測モードに従って画像データを符号化する。一方、復号化装置200において、ヘッダ情報読出部211が、符号化データに含まれるヘッダ情報から、ピクチャ構造情報及び予測モード情報を読み出す。また、輪郭領域特定部212が、ピクチャ構造情報及び予測モード情報をマクロブロック毎に判定し、ピクチャ構造情報がフレーム構造を示し、かつ、予測モード情報がフィールド予測モードを示す場合に、対応するマクロブロックの画像上の位置を対象物の輪郭に相当する領域として特定する。このようなことから、実施例1に係る輪郭抽出システム10によれば、対象物の輪郭に相当する領域を特定することが可能になり、動きのある対象物を適切に抽出することが可能になる。
開示の技術に係る輪郭抽出システムは、画像データが、例えば移動するカメラによって収集された画像データである場合にも、同様に適用することができる。この場合には、背景となる部分からも動きベクトルが検出されることになるので、符号化装置は、背景となる部分から検出される動きベクトルを差し引いた後の「局所的な動きベクトル」のみを用いて上記処理を行う必要がある。
上記実施例1〜4においては、輪郭抽出システムが、符号化装置及び復号化装置の双方を備える例を説明したが、開示の技術はこれに限られるものではなく、運用の形態に応じてその構成は任意に変更することが可能である。以下、例を挙げて説明する。
また、開示の技術に係る輪郭抽出システム及び輪郭抽出装置は、実施例4において説明したように、監視システムに適用することが可能である。図16は、開示の技術に係る輪郭抽出システムを監視システムに適用した例を説明するための図である。例えば、図16に例示するように、開示の技術は、監視の現場に符号化装置を設置し、監視の現場とネットワークを介して接続された本部に復号化装置を設置することにより、監視システムに適用することもできる。なお、図16において、説明の便宜上監視の現場は1つであるが、例えば、複数の監視の現場を本部が集中的に管理する構成であってもよい。
また、開示の技術に係る輪郭抽出システム及び輪郭抽出装置は、機器制御に適用することが可能である。例えば、装置は、動きのある対象物として機器の外観を監視し、監視により得られた対象物の動きと基準の動きとを比較することにより、基準を逸脱する動きを検出する。例えば、ロボットの動作品質管理等に適用することができる。
また、開示の技術に係る輪郭抽出システム及び輪郭抽出装置は、スポーツの解析等に適用することが可能である。例えば、装置は、好調時の身体の動きを予め記憶しておき、身体の動きを監視し、監視により得られた身体の動きと好調時の身体の動きとを比較することにより、問題点を定量的に分析する。
また、開示の技術に係る輪郭抽出システム及び輪郭抽出装置は、好意度や好感度の判定等に適用することが可能である。例えば、装置は、群衆やグループ等の集合的な振る舞いを検知、解析し、滞在時間や人々の眼球の動き等を解析することで、例えば、表示中の情報に対する集中度を定量的に分析する。
また、上記実施例1及び実施例2において検出した対象物の動きをより詳細に解析することも可能である。例えば、対象物の動きを、背景や相対的な手足の長さなどからパターン化し、対象物が人間であるか動物であるかを判定する。また、例えば、対象物の動きを、輪郭の特定に用いられたマクロブロックの動きベクトルが一定値であるか否かに応じて、対象物が、人間であるか電車・車両等であるかを判定する。
また、開示の技術が扱う画像データの種類は、上記実施例1及び実施例2において例示したMPEG−2、MPEG−4 AVC/H.264等に限られず、フレーム予測モードとフィールド予測モードとを動的に選択する手法を用いて符号化された画像データであれば、他の種類の画像データであってもよい。
また、上記実施例において説明した符号化方法及び輪郭抽出方法は、符号化プログラムによる情報処理又は輪郭抽出プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることで実行されてもよい。コンピュータは、例えば、CPU(Central Processing Unit)と、システムメモリと、ハードディスクドライブインタフェースと、ディスクドライブインタフェースと、シリアルポートインタフェースと、ビデオアダプタと、ネットワークインタフェースとを有し、これらの各部はシステムバスによって接続される。システムメモリは、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)を含む。ROMは、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェースは、ハードディスクドライブに接続される。ディスクドライブインタフェースは、ディスクドライブに接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェースは例えば、マウス、キーボードに接続される。ビデオアダプタは、例えば、モニタに接続される。
100 符号化装置
200 復号化装置
210 輪郭抽出部
211 ヘッダ情報読出部
212 輪郭領域特定部
213 輪郭画像生成部
214 輪郭画像表示部
215 輪郭抽出補完部
270 選択部
280 出力部
300 復号化装置
310 輪郭抽出部
313 輪郭画像生成部
313a 対象物判定部
313b 加工部
370 選択部
400 復号化装置
490 警告部
Claims (6)
- 符号化装置は、
対象物が描出された画像データをマクロブロック毎に符号化するにあたり動きベクトルを検出する検出部と、
前記検出部によって検出された動きベクトルのうちフィールド予測モード用の動きベクトルを用いて前記マクロブロックを符号化するフィールド予測モード符号化部と、
前記検出部によって検出された動きベクトルのうちフレーム予測モード用の動きベクトルを用いて前記マクロブロックを符号化するフレーム予測モード符号化部と、
前記フィールド予測モード符号化部によって前記マクロブロックを符号化した場合の第1符号化量と、前記フレーム予測モード符号化部によって前記マクロブロックを符号化した場合の第2符号化量とを比較し、比較の結果、第1符号化量が第2符号化量に比較して所定閾値以上小さいと判定されたことを条件として、前記マクロブロックの符号化に用いる予測モードとしてフィールド予測モードを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された予測モードに従って前記画像データを符号化する符号化部と
を備え、
復号化装置は、
前記符号化装置によって符号化された符号化データに含まれるヘッダ情報から、ピクチャ毎に該ピクチャの構造を示すピクチャ構造情報を読み出すとともに、該ピクチャに含まれるマクロブロック毎に該マクロブロックの符号化に用いられた予測モードを示す予測モード情報を読み出す読出部と、
前記ピクチャ構造情報および前記予測モード情報をマクロブロック毎に判定し、該ピクチャ構造情報がフレーム構造を示し、かつ、該予測モード情報がフィールド予測モードを示す場合に、該マクロブロックの画像上の位置を前記対象物の輪郭に相当する領域として特定する特定部と、
前記特定部によって特定された輪郭に相当する領域に基づいて、前記対象物が示す物体を判定する対象物判定部と、
前記対象物判定部によって前記対象物が示す物体を判定された場合に、前記特定部によって特定された輪郭に囲まれた領域の画像データを他の画像データに加工する加工部と
を備えたことを特徴とする輪郭抽出システム。 - 対象物が描出された画像データであって符号化装置によって符号化された符号化データに含まれるヘッダ情報から、ピクチャ毎に該ピクチャの構造を示すピクチャ構造情報を読み出すとともに、該ピクチャに含まれるマクロブロック毎に該マクロブロックの符号化に用いられた予測モードを示す予測モード情報を読み出す読出部と、
前記ピクチャ構造情報および前記予測モード情報をマクロブロック毎に判定し、該ピクチャ構造情報がフレーム構造を示し、かつ、該予測モード情報がフィールド予測モードを示す場合に、該マクロブロックの画像上の位置を前記対象物の輪郭に相当する領域として特定する特定部と、
前記特定部によって特定された輪郭に相当する領域に基づいて、前記対象物が示す物体を判定する対象物判定部と、
前記対象物判定部によって前記対象物が示す物体を判定された場合に、前記特定部によって特定された輪郭に囲まれた領域である輪郭領域の画像データを他の画像データに加工する加工部と
を備えたことを特徴とする輪郭抽出装置。 - 前記加工部は、
前記対象物判定部によって判定された前記対象物が示す物体を想起させる画像である代替用画像を前記輪郭領域に配置する
ことを特徴とする請求項2に記載の輪郭抽出装置。 - 前記加工部は、
前記輪郭領域内の各画素値に所定の値を加算又は減算する、又は、前記輪郭領域内の各画素値の配置を変更する
ことを特徴とする請求項2に記載の輪郭抽出装置。 - 監視者に警告を通知する警告部をさらに備え、
前記検出部は、
異なる時刻に撮影された対象物が描出されている画像データをマクロブロック毎に符号化するにあたり動きベクトルを検出し、
前記特定部は、
各時刻に対応する画像データについて、前記対象物の輪郭に相当する領域を特定し、
前記警告部は、
前記特定部によって特定された各時刻に対応する画像データの輪郭に基づいて、前記対象物の移動量を算出し、該移動量が所定の閾値以上であるか、又は、該移動量が所定の閾値以下である場合に、警告を通知する
ことを特徴とする請求項2に記載の輪郭抽出装置。 - 対象物が描出された画像データであって符号化装置によって符号化された符号化データに含まれるヘッダ情報から、ピクチャ毎に該ピクチャの構造を示すピクチャ構造情報を読み出すとともに、該ピクチャに含まれるマクロブロック毎に該マクロブロックの符号化に用いられた予測モードを示す予測モード情報を読み出す読出手順と、
前記ピクチャ構造情報および前記予測モード情報をマクロブロック毎に判定し、該ピクチャ構造情報がフレーム構造を示し、かつ、該予測モード情報がフィールド予測モードを示す場合に、該マクロブロックの画像上の位置を前記対象物の輪郭に相当する領域として特定する特定手順と、
前記特定手順によって特定された輪郭に相当する領域に基づいて、前記対象物が示す物体を判定する対象物判定手順と、
前記対象物判定手順によって前記対象物が示す物体を判定された場合に、前記特定手順によって特定された輪郭に囲まれた領域である輪郭領域の画像データを他の画像データに加工する加工手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする輪郭抽出プログラム。
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