JP2523369B2 - 動画像の動き検出方法及びその装置 - Google Patents
動画像の動き検出方法及びその装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 （発明の技術分野） 本発明は、テレビジョンカメラ等から連続して入力さ
れる動画像の符号化及び動画像の認識・理解に関わり、
特に、動画像中の３次元対象物体の３次元的な動き及び
形状変化を検出する方法及び装置に関するものである。
れる動画像の符号化及び動画像の認識・理解に関わり、
特に、動画像中の３次元対象物体の３次元的な動き及び
形状変化を検出する方法及び装置に関するものである。
（従来技術） 動画像中における対象物体の３次元的な動きを解析す
ること、すなわち、３次元的な動きパラメータを検出す
ることは、顔動画像の知的画像符号化における送信側で
の頭部の動き検出、テレビ電話等のための３次元動き補
償、ロボットビジョン等の分野において重要な技術であ
る。
ること、すなわち、３次元的な動きパラメータを検出す
ることは、顔動画像の知的画像符号化における送信側で
の頭部の動き検出、テレビ電話等のための３次元動き補
償、ロボットビジョン等の分野において重要な技術であ
る。
従来より、時間的に連続する画像（フレーム）から、
対象とする物体の３次元動きパラメータを求めるための
方法として、画像間の見かけ上の速度ベクトルを用いて
求める方式が知られている。（“On the computation o
f motion from sequences of images-A review",Proc.I
EEE,Vol.76,No,8,pp917-935,Aug.1988.） ここでは、入力画像（現フレーム）と前フレーム画像
（１フレーム期間前の画像）との間で、速度ベクトル
を、ブロック単位で求めている。速度ベクトルを求める
方法としては、ブロックマッチング法や反復勾配法など
がある。第８図は、従来の反復勾配法による速度ベクト
ル検出の原理を示したものである。第９図は、一例とし
て、ブロック単位で画像間の速度ベクトルを矢印で示し
たものである。例えば図中の斜線を施したブロックはｐ
（x,y）からｐ′（ｘ′,y′）に移動したことを示して
いる。ここで、対象とする物体は剛体であるとし、平行
投影を仮定する。画像間での変化が微小であるものとす
れば、物体上の点ｐ（x,y,z）は１フレーム期間後に点
ｐ′（ｘ′,y′,z′）に移動する。この時、 点ｐとｐ′は（１）式で関係付けられる。物体上の複数
の点に対して、現フレームと前フレームでの座標を求め
て（１）式に代入して、（１）式をRx,Ry,Rz,Tx,Ty,Tz
について解くことにより、３次元な動きの推定が行われ
る。具体的には、（１）式における回転運動パラメータ
（Rx,Ry,Rz）、平行運動パラメータ（Tx,Ty,Tz）及び物
体上の各点における奥行き座標ｚを最小２乗法等を用い
て推定する。
対象とする物体の３次元動きパラメータを求めるための
方法として、画像間の見かけ上の速度ベクトルを用いて
求める方式が知られている。（“On the computation o
f motion from sequences of images-A review",Proc.I
EEE,Vol.76,No,8,pp917-935,Aug.1988.） ここでは、入力画像（現フレーム）と前フレーム画像
（１フレーム期間前の画像）との間で、速度ベクトル
を、ブロック単位で求めている。速度ベクトルを求める
方法としては、ブロックマッチング法や反復勾配法など
がある。第８図は、従来の反復勾配法による速度ベクト
ル検出の原理を示したものである。第９図は、一例とし
て、ブロック単位で画像間の速度ベクトルを矢印で示し
たものである。例えば図中の斜線を施したブロックはｐ
（x,y）からｐ′（ｘ′,y′）に移動したことを示して
いる。ここで、対象とする物体は剛体であるとし、平行
投影を仮定する。画像間での変化が微小であるものとす
れば、物体上の点ｐ（x,y,z）は１フレーム期間後に点
ｐ′（ｘ′,y′,z′）に移動する。この時、 点ｐとｐ′は（１）式で関係付けられる。物体上の複数
の点に対して、現フレームと前フレームでの座標を求め
て（１）式に代入して、（１）式をRx,Ry,Rz,Tx,Ty,Tz
について解くことにより、３次元な動きの推定が行われ
る。具体的には、（１）式における回転運動パラメータ
（Rx,Ry,Rz）、平行運動パラメータ（Tx,Ty,Tz）及び物
体上の各点における奥行き座標ｚを最小２乗法等を用い
て推定する。
第10図は、従来における画面間の速度ベクトルを用い
た物体の３次元的な動き検出を行うための動画像の動き
検出装置のブロック図を示したものである。第10図にお
いて、１は画像メモリ、２は少なくとも１フレーム期間
以上の遅延を与える遅延部、３はブロック分割部、４は
連続する２枚の画像における速度ベクトル検出部、５は
速度ベクトルに基づく３次元的な動きパラメータの算出
をする３次動きパラメータ推定部である。
た物体の３次元的な動き検出を行うための動画像の動き
検出装置のブロック図を示したものである。第10図にお
いて、１は画像メモリ、２は少なくとも１フレーム期間
以上の遅延を与える遅延部、３はブロック分割部、４は
連続する２枚の画像における速度ベクトル検出部、５は
速度ベクトルに基づく３次元的な動きパラメータの算出
をする３次動きパラメータ推定部である。
次に、各部の動作を簡単に説明する。テレビジョンカ
メラ等から入力されたディジタル画像は、まず画像メモ
リ１に蓄えられる。遅延部２から１フレーム期間前の画
像（前フレーム）が読出され、ブロック分割部３でブロ
ック単位に分割される。速度ベクトル検出部４では、ブ
ロック分割部３よりブロック単位で読み出された前フレ
ーム画像と画像メモリ１から読出された現入力画像間で
速度ベクトルを検出する。３次元動きパラメータ推定部
５では、速度ベクトル検出部４において検出された速度
ベクトルから式（１）を用いて、物体に関する３次元運
動方程式を立て、Rx,Ry,Rz,Tx,Ty,Tz,zに関する非線形
連立方程式を解き、物体に関する３次元動きパラメータ
及び各ブロックに対応する物体の奥行き座標を求めてい
る。
メラ等から入力されたディジタル画像は、まず画像メモ
リ１に蓄えられる。遅延部２から１フレーム期間前の画
像（前フレーム）が読出され、ブロック分割部３でブロ
ック単位に分割される。速度ベクトル検出部４では、ブ
ロック分割部３よりブロック単位で読み出された前フレ
ーム画像と画像メモリ１から読出された現入力画像間で
速度ベクトルを検出する。３次元動きパラメータ推定部
５では、速度ベクトル検出部４において検出された速度
ベクトルから式（１）を用いて、物体に関する３次元運
動方程式を立て、Rx,Ry,Rz,Tx,Ty,Tz,zに関する非線形
連立方程式を解き、物体に関する３次元動きパラメータ
及び各ブロックに対応する物体の奥行き座標を求めてい
る。
（発明が解決しようとする課題） 従来の３次元動き推定法では、連続する２枚の画像間
の見かけ上の速度ベクトルに関する情報のみを用いて物
体の３次元動きパラメータを求めている。このため、物
体に関する奥行き座標を３次元動きパラメータを推定す
ると同時に求める必要がある。このため、３次元動きパ
ラメータ推定部において解くべき方程式は３次元物体の
回転移動を表すRx,Ryと奥行き座標を表すｚの積である
非線形項（Ry・ｚ及びRx・ｚ）を含む非線形連立方程式
となる。このため、解放が極めて困難になる。また、３
次元物体における奥行き座標を求める必要があるため、
必要なメモリサイズが大きくなるという問題がある。ま
た、この方式では、対象とする物体として剛体を前提と
しているため、顔動画像におけるように、剛体（頭部）
としての３次元的な動きの他に、眼や口のように形状の
変化を伴う場合、これらの形状の変化をうまく検出する
ことができないという問題がある。従って、従来では３
次元的な動きの推定と形状変化の検出とを的確に行うこ
とができないという問題点があった。
の見かけ上の速度ベクトルに関する情報のみを用いて物
体の３次元動きパラメータを求めている。このため、物
体に関する奥行き座標を３次元動きパラメータを推定す
ると同時に求める必要がある。このため、３次元動きパ
ラメータ推定部において解くべき方程式は３次元物体の
回転移動を表すRx,Ryと奥行き座標を表すｚの積である
非線形項（Ry・ｚ及びRx・ｚ）を含む非線形連立方程式
となる。このため、解放が極めて困難になる。また、３
次元物体における奥行き座標を求める必要があるため、
必要なメモリサイズが大きくなるという問題がある。ま
た、この方式では、対象とする物体として剛体を前提と
しているため、顔動画像におけるように、剛体（頭部）
としての３次元的な動きの他に、眼や口のように形状の
変化を伴う場合、これらの形状の変化をうまく検出する
ことができないという問題がある。従って、従来では３
次元的な動きの推定と形状変化の検出とを的確に行うこ
とができないという問題点があった。
本発明は、上述した従来技術における問題点を解決す
るためになされたものであり、３次元的な動きの推定と
形状変化の検出を的確に行うことが可能な動画像の動き
検出方法及び装置を提供することになる。
るためになされたものであり、３次元的な動きの推定と
形状変化の検出を的確に行うことが可能な動画像の動き
検出方法及び装置を提供することになる。
（発明の構成） 前記課題を解決するための本発明の第１の特徴は、３
次元な動きを有する３次元物体を含む動画像に対して、
時間的に連続する２枚の画像からブロック単位で速度ベ
クトルを求めて、前記３次元物体の３次元的な動きの検
出を行う方式において、対象となる３次元物体の立体形
状に対応した３次元形状モデルを用意し、前フレーム画
像中における前記３次元物体と前記３次元形状モデルと
が重なる領域を求め、該領域を複数のブロックに分割
し、該ブロック単位に入力画像と前フレーム画像との間
の速度ベクトルを求め、また、該ブロックにおける奥行
き情報を前記３次元形状モデルより求め、更に以上によ
り求められた前記複数のブロックにおける速度ベクトル
と奥行き情報とから前記３次元物体の３次元的な動きパ
ラメータ、すなわち回転移動及び平行移動成分を求めて
前記３次元物体の３次元的な動き検出を行うことにあ
る。
次元な動きを有する３次元物体を含む動画像に対して、
時間的に連続する２枚の画像からブロック単位で速度ベ
クトルを求めて、前記３次元物体の３次元的な動きの検
出を行う方式において、対象となる３次元物体の立体形
状に対応した３次元形状モデルを用意し、前フレーム画
像中における前記３次元物体と前記３次元形状モデルと
が重なる領域を求め、該領域を複数のブロックに分割
し、該ブロック単位に入力画像と前フレーム画像との間
の速度ベクトルを求め、また、該ブロックにおける奥行
き情報を前記３次元形状モデルより求め、更に以上によ
り求められた前記複数のブロックにおける速度ベクトル
と奥行き情報とから前記３次元物体の３次元的な動きパ
ラメータ、すなわち回転移動及び平行移動成分を求めて
前記３次元物体の３次元的な動き検出を行うことにあ
る。
本発明の第２の特徴は、前記入力画像と必要に応じて
前記前フレーム画像とを用い、予め前記入力画像中にお
ける３次元物体のおおまかな形状、位置と向きを求め、
この結果を前記３次元動きパラメータの検出に用いるこ
とにある。
前記前フレーム画像とを用い、予め前記入力画像中にお
ける３次元物体のおおまかな形状、位置と向きを求め、
この結果を前記３次元動きパラメータの検出に用いるこ
とにある。
本発明の第３の特徴は、前記３次元物体の要素の一部
に形状の変化がある場合、前記により検出された３次元
動きパラメータを前記３次元物体のおおまかな動きの予
測とし、該予測結果で与えられる位置の周辺で要素の形
状を構成する特徴点の検出を行ない、前記要素の形状変
化を検出すると共に、該検出結果に基づき前記３次元形
状モデルにおける前記要素部分に対応する前記３次元形
状モデルの形状を変形することにある。
に形状の変化がある場合、前記により検出された３次元
動きパラメータを前記３次元物体のおおまかな動きの予
測とし、該予測結果で与えられる位置の周辺で要素の形
状を構成する特徴点の検出を行ない、前記要素の形状変
化を検出すると共に、該検出結果に基づき前記３次元形
状モデルにおける前記要素部分に対応する前記３次元形
状モデルの形状を変形することにある。
本発明の第４の特徴は、前記３次元物体に関する前記
３次元形状モデルの形状が正確でない場合において、前
記３次元動きパラメータと、前記前フレーム画像におけ
る濃淡情報を用いて、前記３次元動きパラメータに対応
した分だけ物体を動かした状態での画像を合成し、該合
成画像と前記入力画像を比較してずれを求め、該ずれが
小さくなるように前記３次元形状モデルの形状に対する
修正情報を発生させ、該修正情報に基づき前記３次元形
状モデルの形状を修正を施し、該修正された３次元形状
モデルと、前フレーム画像における濃淡情報から再び画
像を合成し、該合成画像と前記入力画像とのずれを求
め、該ずれが予め決められた値以下になるまで前記モデ
ルの修正と前記画像合成を繰り返し行い、前記３次元形
状モデルの形状を修正することにある。
３次元形状モデルの形状が正確でない場合において、前
記３次元動きパラメータと、前記前フレーム画像におけ
る濃淡情報を用いて、前記３次元動きパラメータに対応
した分だけ物体を動かした状態での画像を合成し、該合
成画像と前記入力画像を比較してずれを求め、該ずれが
小さくなるように前記３次元形状モデルの形状に対する
修正情報を発生させ、該修正情報に基づき前記３次元形
状モデルの形状を修正を施し、該修正された３次元形状
モデルと、前フレーム画像における濃淡情報から再び画
像を合成し、該合成画像と前記入力画像とのずれを求
め、該ずれが予め決められた値以下になるまで前記モデ
ルの修正と前記画像合成を繰り返し行い、前記３次元形
状モデルの形状を修正することにある。
なお、以下では対象となる物体の３次元形状を表現す
るための３次元形状モデル例として、第２図に示す多数
の三角形の組合せによりできている人物頭部を例にと
る。
るための３次元形状モデル例として、第２図に示す多数
の三角形の組合せによりできている人物頭部を例にと
る。
（実施例１） 第１図は、本発明の第１の実施例を説明するための動
画像の動き検出装置のブッロク図である。図において、
１は入力画像を蓄える画像メモリ、２は少なくとも１フ
レーム期間以上遅延させる遅延部、３は画像をブロック
単位に分割するブロック分割部、４は速度ベクトル検出
部、５は３次元動きパラメータ推定部、６は第２図に示
した３次元形状モデルの形状等を調整する３次元形状モ
デル操作部、７は操作後の３次元形状モデルの格納をす
る３次元形状モデル格納部、８は奥行き座標計算部であ
り、画像メモリ１から３次元動きパラメータ推定部５ま
では従来の構成と同一である。
画像の動き検出装置のブッロク図である。図において、
１は入力画像を蓄える画像メモリ、２は少なくとも１フ
レーム期間以上遅延させる遅延部、３は画像をブロック
単位に分割するブロック分割部、４は速度ベクトル検出
部、５は３次元動きパラメータ推定部、６は第２図に示
した３次元形状モデルの形状等を調整する３次元形状モ
デル操作部、７は操作後の３次元形状モデルの格納をす
る３次元形状モデル格納部、８は奥行き座標計算部であ
り、画像メモリ１から３次元動きパラメータ推定部５ま
では従来の構成と同一である。
次に各部の動作について説明する。ブロック分割部３
では、遅延部２から入力された前フレームの画像をブロ
ックに分割して、速度ベクトル検出部４に入力する。速
度ベクトル検出部４では、画像メモリ１から読みだされ
た入力画像と前フレーム画像との間でブロック単位で速
度ベクトルを求める。３次元動きパラメータ推定部５で
は、速度ベクトル検出部４でブロック単位に求めた速度
ベクトル及び奥行き座標計算部８より入力されたそのブ
ロックに対応する奥行き座標から式（１）を基にして３
次元物体に関する運動方程式を立てる。この方程式は、
先に述べた従来方式の場合とは異なり非線形項（Rx,z及
びRy,z）を含んでおらず３次元動きパラメータ（回転運
動パラメータとしてRx,Ry,Rz、平行運動パラメータとし
てTx,Ty,Tz）を変数とする線形連立方程式となる。この
ため、従来技術による方法に比べ簡単に３次元動きパラ
メータを求めることができる。３次元形状モデル操作部
６では、前フレーム画像における３次元物体に対応する
例えば第２図の３次元形状モデルに対して、３次元動き
パラメータを操作させてモデルの形状、位置及び向きを
入力画像に合わせる。この結果得られる３次元形状モデ
ルを３次元形状モデル格納部７に格納する。奥行き座標
計算部８では、速度ベクトル検出部４からのブロックと
重なり合う３次元形状モデルを構成する複数の３角形を
構成する頂点における奥行き座標から対応するブロック
の奥行き座標を求める。第３図及び第４図は、本発明に
よる対応するブロックの奥行き座標の求め方の一例を示
したものである。
では、遅延部２から入力された前フレームの画像をブロ
ックに分割して、速度ベクトル検出部４に入力する。速
度ベクトル検出部４では、画像メモリ１から読みだされ
た入力画像と前フレーム画像との間でブロック単位で速
度ベクトルを求める。３次元動きパラメータ推定部５で
は、速度ベクトル検出部４でブロック単位に求めた速度
ベクトル及び奥行き座標計算部８より入力されたそのブ
ロックに対応する奥行き座標から式（１）を基にして３
次元物体に関する運動方程式を立てる。この方程式は、
先に述べた従来方式の場合とは異なり非線形項（Rx,z及
びRy,z）を含んでおらず３次元動きパラメータ（回転運
動パラメータとしてRx,Ry,Rz、平行運動パラメータとし
てTx,Ty,Tz）を変数とする線形連立方程式となる。この
ため、従来技術による方法に比べ簡単に３次元動きパラ
メータを求めることができる。３次元形状モデル操作部
６では、前フレーム画像における３次元物体に対応する
例えば第２図の３次元形状モデルに対して、３次元動き
パラメータを操作させてモデルの形状、位置及び向きを
入力画像に合わせる。この結果得られる３次元形状モデ
ルを３次元形状モデル格納部７に格納する。奥行き座標
計算部８では、速度ベクトル検出部４からのブロックと
重なり合う３次元形状モデルを構成する複数の３角形を
構成する頂点における奥行き座標から対応するブロック
の奥行き座標を求める。第３図及び第４図は、本発明に
よる対応するブロックの奥行き座標の求め方の一例を示
したものである。
第３図では、ブロック分割部３によって分割されたブ
ロック内にある３次元形状モデルの三角形の頂点がP1〜
P8の８個ある場合の例を示している。
ロック内にある３次元形状モデルの三角形の頂点がP1〜
P8の８個ある場合の例を示している。
まず、第４図の奥行き座標計算部８内の三角形検出部
81で三角形（A1〜A7）を検出する。次に、頂点座標の算
出部82では、三角形A1の各頂点P1,P2及びP8の座標を抽
出する。抽出された座標のうち奥行き座標（例えばＺ軸
の座標）だけの平均値を奥行き座標算出部83で求める。
さらにこれを他の三角形（A2〜A7）についても求め、全
体の平均値をブロックの奥行座標とする。
81で三角形（A1〜A7）を検出する。次に、頂点座標の算
出部82では、三角形A1の各頂点P1,P2及びP8の座標を抽
出する。抽出された座標のうち奥行き座標（例えばＺ軸
の座標）だけの平均値を奥行き座標算出部83で求める。
さらにこれを他の三角形（A2〜A7）についても求め、全
体の平均値をブロックの奥行座標とする。
なお、上述の説明では三角形（A1〜A7）毎の各頂点を
求めたが、単純にP1〜P8の頂点の平均値を奥行き座標に
してもよい。また、ブロックに三角形の２頂点が内在
し、他の１頂点がブロックの外にある場合には、外の頂
点も入れて計算してもよく、頂点の平均値の求め方には
種々の方法がある。画面上のブロックと重なる３次元形
状モデルにおける３角形を求め、その３角形を構成する
頂点における奥行き座標の平均値をブロックの奥行き座
標とするものである。
求めたが、単純にP1〜P8の頂点の平均値を奥行き座標に
してもよい。また、ブロックに三角形の２頂点が内在
し、他の１頂点がブロックの外にある場合には、外の頂
点も入れて計算してもよく、頂点の平均値の求め方には
種々の方法がある。画面上のブロックと重なる３次元形
状モデルにおける３角形を求め、その３角形を構成する
頂点における奥行き座標の平均値をブロックの奥行き座
標とするものである。
（実施例２） 第５図は、本発明による第２の実施例を説明するため
の動画像の動き検出装置のブロック図である。実施例２
は、対象物体が画像間で大きく動く場合についても対処
できるようにしたものである。第５図において、９は対
象物検出部である。対象検出部９では、画像メモリ１か
ら読み出された入力画像と遅延部２から読み出された前
フレーム画像を用いて、対象物の大まかな形状、位置及
び向きを検出し、これによってオフセットを決め、その
上で実施例１を利用して正確な動きパラメータを推定す
るものである。対象物検出方法としては、例えば、入力
画像から前フレーム画像を減算し動領域判定を行い、こ
の結果を基に対象物の大まかな位置を求める方法、ある
いは、入力画像に対して２値化処理や微分処理を施すこ
とにより対象物の大まかな形状、位置や向きを求める方
法もある。
の動画像の動き検出装置のブロック図である。実施例２
は、対象物体が画像間で大きく動く場合についても対処
できるようにしたものである。第５図において、９は対
象物検出部である。対象検出部９では、画像メモリ１か
ら読み出された入力画像と遅延部２から読み出された前
フレーム画像を用いて、対象物の大まかな形状、位置及
び向きを検出し、これによってオフセットを決め、その
上で実施例１を利用して正確な動きパラメータを推定す
るものである。対象物検出方法としては、例えば、入力
画像から前フレーム画像を減算し動領域判定を行い、こ
の結果を基に対象物の大まかな位置を求める方法、ある
いは、入力画像に対して２値化処理や微分処理を施すこ
とにより対象物の大まかな形状、位置や向きを求める方
法もある。
（実施例３） 第６図は、本発明による第３の実施例であり動画像の
動き検出装置のブロック図である。実施例３は実施例１
において、対象物体の要素の一部に形状変化がある場合
でも、３次元動き推定と形状変化の検出ができるように
したものである。第６図において、10は要素の特徴点の
位置を抽出する特徴点抽出部、11は３次元形状モデル変
形部である。他は、実施例１と同様である。３次元動き
パラメータ推定部５での結果を基にして３次元形状モデ
ル操作部６で得られた操作後の３次元形状モデルを用
い、特徴点抽出部10においては、まず対象物体の要素を
構成する特徴点の存在範囲を予測する。予測の仕方とし
ては、例えば操作後の３次元形状モデルにおける特徴点
を囲む矩形領域を予測範囲とする。次に、予測された範
囲内を探索して特徴点を抽出する。抽出方法としては、
例えば、前記矩形領域内をある値で２値化処理すること
により特徴点を抽出する方法などがある。また、微分処
理等のエッジ検出手法を前記領域内に適用し特徴点を求
めることもできる。顔動画像においては、眼や口部分の
開閉の検出が対象なる。
動き検出装置のブロック図である。実施例３は実施例１
において、対象物体の要素の一部に形状変化がある場合
でも、３次元動き推定と形状変化の検出ができるように
したものである。第６図において、10は要素の特徴点の
位置を抽出する特徴点抽出部、11は３次元形状モデル変
形部である。他は、実施例１と同様である。３次元動き
パラメータ推定部５での結果を基にして３次元形状モデ
ル操作部６で得られた操作後の３次元形状モデルを用
い、特徴点抽出部10においては、まず対象物体の要素を
構成する特徴点の存在範囲を予測する。予測の仕方とし
ては、例えば操作後の３次元形状モデルにおける特徴点
を囲む矩形領域を予測範囲とする。次に、予測された範
囲内を探索して特徴点を抽出する。抽出方法としては、
例えば、前記矩形領域内をある値で２値化処理すること
により特徴点を抽出する方法などがある。また、微分処
理等のエッジ検出手法を前記領域内に適用し特徴点を求
めることもできる。顔動画像においては、眼や口部分の
開閉の検出が対象なる。
（実施例４） 第７図は、本発明による第４の実施例であり、動画像
の動き検出装置のブロック図である。実施例４は対象３
次元物体に関する３次元形状モデルの形状と特に奥行き
座標が正確に得られていない場合において、形状モデル
の修正を行いながら物体の３次元動き推定と形状の変化
の検出を行うことができる手段を実施例１に追加したも
のである。
の動き検出装置のブロック図である。実施例４は対象３
次元物体に関する３次元形状モデルの形状と特に奥行き
座標が正確に得られていない場合において、形状モデル
の修正を行いながら物体の３次元動き推定と形状の変化
の検出を行うことができる手段を実施例１に追加したも
のである。
第７図において、12は画像合成部、13はずれ検出部、
14はモデル形状修正制御部、15は３次元形状モデル修正
情報発生部であり、その他は第１図と同様である。画像
合成部12では、３次元形状モデル操作部６から送られて
きた操作後の３次元形状モデルに対し前フレーム画像に
おける濃淡情報を用いて画像を合成する。ずれ検出部13
では、画像合成部12で合成された画像と入力画像とのず
れを求める。ずれの求め方としては、例えば両画像間の
２乗誤差計算等を用いればよい。形状モデル修正制御部
14では、ずれ検出部13で求められたずれから、操作後の
３次元形状モデルが入力画像中における対象物の形状と
整合しているかどうかを判定し、この結果により操作後
の３次元形状モデルの形状を修正するかどうかを制御す
る。判定の基準としては、例えば、ずれが予め決めてお
いた値を超えるかどうかにより、操作後の３次元形状モ
デルを修正するかどうかを決定する。３次元形状モデル
修正情報発生部15では、ずれ検出部13で求めたずれを基
にして操作後の３次元形状モデルの形状修正情報を発生
する。例えば、３次元形状モデルの形状を構成する頂点
における奥行き座標の修正等に関する情報がこれにあた
る。この３次元形状モデルの形状修正情報は、３次元形
状モデル格納部７に送られ、３次元形状モデルにおける
対応する部分の形状が修正される。具体的には、３次元
形状モデルの形状を構成する頂点の奥行き座標を大きく
したり、小さくしたりすることにより修正を行う。この
結果は、３次元形状モデル格納部７に格納されると同時
に画像合成部12へ入力され、上記の一連の処理が繰り返
される。この処理は、モデル形状修正制御部14におい
て、ずれが予め決められた値以下になるまで繰り返され
る。
14はモデル形状修正制御部、15は３次元形状モデル修正
情報発生部であり、その他は第１図と同様である。画像
合成部12では、３次元形状モデル操作部６から送られて
きた操作後の３次元形状モデルに対し前フレーム画像に
おける濃淡情報を用いて画像を合成する。ずれ検出部13
では、画像合成部12で合成された画像と入力画像とのず
れを求める。ずれの求め方としては、例えば両画像間の
２乗誤差計算等を用いればよい。形状モデル修正制御部
14では、ずれ検出部13で求められたずれから、操作後の
３次元形状モデルが入力画像中における対象物の形状と
整合しているかどうかを判定し、この結果により操作後
の３次元形状モデルの形状を修正するかどうかを制御す
る。判定の基準としては、例えば、ずれが予め決めてお
いた値を超えるかどうかにより、操作後の３次元形状モ
デルを修正するかどうかを決定する。３次元形状モデル
修正情報発生部15では、ずれ検出部13で求めたずれを基
にして操作後の３次元形状モデルの形状修正情報を発生
する。例えば、３次元形状モデルの形状を構成する頂点
における奥行き座標の修正等に関する情報がこれにあた
る。この３次元形状モデルの形状修正情報は、３次元形
状モデル格納部７に送られ、３次元形状モデルにおける
対応する部分の形状が修正される。具体的には、３次元
形状モデルの形状を構成する頂点の奥行き座標を大きく
したり、小さくしたりすることにより修正を行う。この
結果は、３次元形状モデル格納部７に格納されると同時
に画像合成部12へ入力され、上記の一連の処理が繰り返
される。この処理は、モデル形状修正制御部14におい
て、ずれが予め決められた値以下になるまで繰り返され
る。
なお、本発明は例えば実施例２と実施例３または実施
例２と実施例４を組み合わせた構成も可能である。
例２と実施例４を組み合わせた構成も可能である。
（発明の効果） 以上のように、本発明により、対象物に関する３次元
形状モデルを用いることにより、従来の方式に比べ、よ
り簡単にしかも少ないメモリサイズで、３次元物体の３
次元的な動きを正確に推定をすることができる。
形状モデルを用いることにより、従来の方式に比べ、よ
り簡単にしかも少ないメモリサイズで、３次元物体の３
次元的な動きを正確に推定をすることができる。
画像間において、対象物体が大きく動く場合において
も、入力画像に対して、例えば動領域判定や２値化処理
及びエッジ検出を用いて対象物体の大まかな形状と位置
及び向きを認識することにより、３次元的な動き検出を
可能にしている。
も、入力画像に対して、例えば動領域判定や２値化処理
及びエッジ検出を用いて対象物体の大まかな形状と位置
及び向きを認識することにより、３次元的な動き検出を
可能にしている。
また、求めた３次元動きパラメータを対象物全体の大
まかな動きの予測として用いることにより、対象物の要
素の一部の形状が徐々に変形する場合においても、全体
的な動きと部分的な形状の変化を検出することが可能と
なる。
まかな動きの予測として用いることにより、対象物の要
素の一部の形状が徐々に変形する場合においても、全体
的な動きと部分的な形状の変化を検出することが可能と
なる。
さらに、対象に関する３次元形状モデルがあまり正確
でない場合においては、３次元動きパラメータ推定部で
の推定結果に基づいて画像合成を行い、この合成画像と
入力画像とのずれを求め、このずれが小さくなるように
３次元形状モデルを修正を行うことにより、対象に関す
る３次元的な動き検出を行いながら、対象物体に関する
３次元形状モデルを徐々に画像中の３次元物体の形状に
近づけていくことが可能となる。
でない場合においては、３次元動きパラメータ推定部で
の推定結果に基づいて画像合成を行い、この合成画像と
入力画像とのずれを求め、このずれが小さくなるように
３次元形状モデルを修正を行うことにより、対象に関す
る３次元的な動き検出を行いながら、対象物体に関する
３次元形状モデルを徐々に画像中の３次元物体の形状に
近づけていくことが可能となる。
このように本発明は、物体の３次元的な動きの推定を
必要とする様々な分野、例えばロボットビジョン、動画
像の理解・認識等あるいは送受信側双方で対象物に関す
る３次元形状モデルを用意して、モデルの変形情報の伝
送のみにより動画像を符号化するという知的動画像符号
化方式における、対象物の３次元的な動きの推定及び形
状の変化の検出等に適用可能であり、その結果が極めて
大である。
必要とする様々な分野、例えばロボットビジョン、動画
像の理解・認識等あるいは送受信側双方で対象物に関す
る３次元形状モデルを用意して、モデルの変形情報の伝
送のみにより動画像を符号化するという知的動画像符号
化方式における、対象物の３次元的な動きの推定及び形
状の変化の検出等に適用可能であり、その結果が極めて
大である。
第１図は本発明による第１の実施例としての動画像の動
き検出装置のブロック図、第２図は本発明に用いる顔に
関する３次元形状モデル図、第３図は本発明において奥
行座標計算部で用いるブロック内の３次元形状モデルの
三角形図、第４図は本発明に用いる奥行き座標計算部の
ブロック図、第５図は本発明の第２の実施例としての動
画像の動き検出装置のブロック図、第６図は本発明の第
３の実施例としての動画像の動き検出装置のブロック
図、第７図は本発明の第４の実施例としての動画像の動
き検出装置のブロック図、第８図は従来の速度ベクトル
検出法の一例として反復勾配法による検出手法の基本的
な原理を示したフレーム図、第９図は従来のブロック単
位の速度ベクトル図、第10図は従来の動画像の動き検出
装置のブロック図である。 １……画像メモリ、２……遅延部、３……ブロック分割
部、４……速度ベクトル検出部、５……３次元動きパラ
メータ推定部、６……３次元形状モデル操作部、７……
３次元形状モデル格納部、８……奥行き座標計算部、９
……対象物検出部、10……特徴点抽出部、11……３次元
モデル変形部、12……画像合成部、13……ずれ検出部、
14……モデル形状修正制御部、15……３次元形状モデル
修正情報部、81……三角形検出部、82……頂点座標の算
出部、83……奥行き座標検出部。
き検出装置のブロック図、第２図は本発明に用いる顔に
関する３次元形状モデル図、第３図は本発明において奥
行座標計算部で用いるブロック内の３次元形状モデルの
三角形図、第４図は本発明に用いる奥行き座標計算部の
ブロック図、第５図は本発明の第２の実施例としての動
画像の動き検出装置のブロック図、第６図は本発明の第
３の実施例としての動画像の動き検出装置のブロック
図、第７図は本発明の第４の実施例としての動画像の動
き検出装置のブロック図、第８図は従来の速度ベクトル
検出法の一例として反復勾配法による検出手法の基本的
な原理を示したフレーム図、第９図は従来のブロック単
位の速度ベクトル図、第10図は従来の動画像の動き検出
装置のブロック図である。 １……画像メモリ、２……遅延部、３……ブロック分割
部、４……速度ベクトル検出部、５……３次元動きパラ
メータ推定部、６……３次元形状モデル操作部、７……
３次元形状モデル格納部、８……奥行き座標計算部、９
……対象物検出部、10……特徴点抽出部、11……３次元
モデル変形部、12……画像合成部、13……ずれ検出部、
14……モデル形状修正制御部、15……３次元形状モデル
修正情報部、81……三角形検出部、82……頂点座標の算
出部、83……奥行き座標検出部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 電子情報通信学会論文誌Ｂ、Ｊ71−Ｂ 〔12〕（1988−12）Ｐ．1554−1563 情報処理学会研究報告ＣＶ−63 89 〔96〕（1989−11）Ｐ．41−48
Claims (8)
- 【請求項１】３次元的な動きを有する３次元物体を含む
動画像に対して、時間的に連続する２枚のフレーム画像
からブロック単位で速度ベクトルを求めて、前記３次元
物体の３次元的な動きの検出を行う動画像の動き検出方
法において、 対象となる３次元物体の立体形状に対応した３次元形状
モデルを予め蓄積しておく過程と、 前記速度ベクトルを求めたブロックに対応する前記３次
元形状モデルから奥行き情報を求める過程と、 該求められた奥行き情報と前記速度ベクトル情報とから
前記３次元物体の３次元的な動きパラメータを求めて前
記３次元物体の３次元的な動き検出を行う過程と を含むことを特徴とする動画像の動き検出方法。 - 【請求項２】３次元的な動きを有する３次元物体を含む
動画像に対して、時間的に連続する２枚のフレーム画像
からブロック単位で速度ベクトルを求めて、前記３次元
物体の３次元的な動きの検出を行う動画像の動き検出方
法において、 対象となる３次元物体の立体形状に対応した３次元形状
モデルを予め蓄積しておく過程と、 前記速度ベクトルを求めたブロックに対応する前記３次
元形状モデルから奥行き情報を求める過程と、 該求められた奥行き情報と前記速度ベクトル情報とから
前記３次元物体の３次元的な動きパラメータを求めて前
記３次元物体の３次元的な動き検出を行う過程と、 前記入力画像と前記一つ前のフレーム画像とから前記３
次元物体の大まかな動きを検出して予め前記３次元物体
の大まかな動きを調整する調整過程と を含むことを特徴とする動画像の動き検出方法。 - 【請求項３】前記求められた３次元動きパラメータから
前記３次元物体のおおまかな動きを予測し、該予測結果
で与えられる位置の周辺で形状が変化する要素である特
徴点の検出を行ない、該検出結果に基づき前記３次元形
状モデルにおける前記要素部分に対応する前記３次元形
状モデルの形状を変形させる特徴点検出過程と をさらに含むことを特徴とする特許請求の範囲第２項記
載の動画像の動き検出方法。 - 【請求項４】前記求められた３次元動きパラメータによ
り操作された３次元形状モデルと前フレーム画像の濃淡
情報から画像を合成し、該画像と前記入力画像を比較し
てずれを求め、該ずれが小さくなるように前記３次元形
状モデルを修正する３次元形状モデル修正過程と をさらに含むことを特徴とする特許請求の範囲第２項記
載の動画像の動き検出方法。 - 【請求項５】３次元的な動きを有する３次元物体をテレ
ビカメラ等で撮影してディジタル化して得られた画像信
号を入力する画像信号入力端子と、 該入力画像信号を蓄えておくための画像メモリと、 前フレームにおける物体の３次元動き推定結果に対応す
る前記３次元物体の３次元形状モデルを格納する格納部
と、 前記画像メモリに蓄えられた３次元物体を含む画像を少
なくとも１フレーム期間以上遅延させる遅延部と、 該遅延部からの画像を複数のブロックに分割するブロッ
ク分割部と、 前記ブロックと前記画像メモリから読みだされた前記入
力画像間で前記３次元物体の速度ベクトルを求める速度
ベクトル検出部と、 前記前フレームにおける動き推定結果に対応する３次元
形状モデルを用いて前記ブロックの各々に対する奥行き
座標を求める奥行き座標計算部と、 前記速度ベクトルと前記ブロックの各々の奥行き座標か
ら画面間での前記３次元物体の３次元的動きパラメータ
（回転移動成分と平行移動成分）を求める３次元動きパ
ラメータ推定部と、 該３次元動きパラメータ推定部の出力に基づき前記３次
元形状モデルを操作して前記３次元物体の位置と向きに
合わせる３次元形状モデル操作部と を備えたことを特徴とする動画像の動き検出装置。 - 【請求項６】前記画像メモリから読みだされた前記入力
画像と前記遅延部より読みだされた前記前フレームの画
像とから前記入力画像における前記３次元物体の大まか
な形状、位置及び向きを求める対象物検出部 を有することを特徴とする特許請求の範囲第５項記載の
動画像の動き検出装置。 - 【請求項７】前記物体の要素の一部に形状変化を伴う場
合に、 前記操作後の３次元形状モデルから前記３次元物体にお
ける要素の特徴点の位置を抽出する特徴点抽出部と、 該抽出結果に基づき前記要素に対応する前記３次元形状
モデルの形状を変形させる３次元形状モデル変形部と を備えたことを特徴とする特許請求の範囲第５項記載の
動画像の動き検出装置。 - 【請求項８】前記前フレーム画像における濃淡情報と３
次元形状モデルとから前記３次元動きパラメータに対応
した画像を合成する画像合成部と、 該画像合成部から与えられる合成画像と前記入力画像を
比較して画像間のずれを求めるずれ検出部と、 該ずれが小さくなるように前記３次元モデルの形状の修
正情報を発生させる修正情報発生部と、 該修正情報に従って修正された３次元形状モデルを格納
する３次元形状モデル格納部と前記ずれが予め決められ
た値以下になるまで前記３次元形状モデルの形状の修正
を繰り返し行なわせる形状修正制御部と を有することを特徴とする特許請求の範囲第５項記載の
動画像の動き検出装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1059729A JP2523369B2 (ja) | 1989-03-14 | 1989-03-14 | 動画像の動き検出方法及びその装置 |
| US07/489,004 US5173865A (en) | 1989-03-14 | 1990-03-06 | Method and apparatus for detecting motion of moving picture |
| DE69032588T DE69032588T2 (de) | 1989-03-14 | 1990-03-14 | Verfahren und Gerät zur Bewegungserkennung eines sich bewegenden Bildes |
| EP90302742A EP0388187B1 (en) | 1989-03-14 | 1990-03-14 | Method and apparatus for detecting motion of moving picture |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1059729A JP2523369B2 (ja) | 1989-03-14 | 1989-03-14 | 動画像の動き検出方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02239376A JPH02239376A (ja) | 1990-09-21 |
| JP2523369B2 true JP2523369B2 (ja) | 1996-08-07 |
Family
ID=13121578
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1059729A Expired - Fee Related JP2523369B2 (ja) | 1989-03-14 | 1989-03-14 | 動画像の動き検出方法及びその装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5173865A (ja) |
| EP (1) | EP0388187B1 (ja) |
| JP (1) | JP2523369B2 (ja) |
| DE (1) | DE69032588T2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4980762A (en) * | 1989-10-13 | 1990-12-25 | Massachusetts Institute Of Technology | Method and apparatus for image processing to obtain three dimensional motion and depth |
| US5410358A (en) * | 1991-07-23 | 1995-04-25 | British Telecommunications Public Limited Company | Method and device for frame interpolation of a moving image |
| JP3093409B2 (ja) * | 1992-01-10 | 2000-10-03 | 富士通株式会社 | ３次元計測装置 |
| US5991459A (en) * | 1992-01-22 | 1999-11-23 | Eastman Kodak Company | Method of modifying a time-varying image sequence by estimation of velocity vector fields |
| US6118484A (en) * | 1992-05-22 | 2000-09-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Imaging apparatus |
| JP3249195B2 (ja) * | 1992-08-07 | 2002-01-21 | 株式会社リコー | 電子装置 |
| JP3205081B2 (ja) * | 1992-08-11 | 2001-09-04 | 株式会社リコー | 電子装置 |
| DE4335121A1 (de) * | 1993-10-17 | 1995-05-04 | Robert Prof Dr Ing Massen | Automatische Flächenrückführung bei optischen 3D Digitalisierer |
| JP3438921B2 (ja) * | 1993-11-30 | 2003-08-18 | 松下電器産業株式会社 | 動画像生成装置 |
| US5768404A (en) | 1994-04-13 | 1998-06-16 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Motion and disparity estimation method, image synthesis method, and apparatus for implementing same methods |
| KR970010094B1 (en) * | 1994-06-24 | 1997-06-21 | Korea Telecommunication | Improved motion vector extraction method |
| US6662240B1 (en) * | 1996-05-08 | 2003-12-09 | Ncr Corporation | Automated configuration of computer accessories |
| KR100297776B1 (ko) | 1998-06-23 | 2001-10-26 | 윤종용 | 영상신호복호시의움직임정보를이용한3차원신호처리장치 |
| JP3688489B2 (ja) * | 1998-12-25 | 2005-08-31 | 株式会社東芝 | 画像認識方法および画像認識装置 |
| JP3907891B2 (ja) * | 1999-11-11 | 2007-04-18 | 富士フイルム株式会社 | 画像撮像装置及び画像処理装置 |
| JP3833614B2 (ja) * | 2001-02-19 | 2006-10-18 | 本田技研工業株式会社 | 目標認識装置および目標認識方法 |
| KR100443678B1 (ko) * | 2001-09-29 | 2004-08-09 | 엘지전자 주식회사 | 영상내의 오브젝트 영역 추출방법 |
| JP2006227739A (ja) * | 2005-02-15 | 2006-08-31 | Toyota Motor Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP4753104B2 (ja) * | 2006-05-31 | 2011-08-24 | 国立大学法人 千葉大学 | ３次元画像構築装置及び方法並びにプログラム |
| US8788096B1 (en) | 2010-05-17 | 2014-07-22 | Anybots 2.0, Inc. | Self-balancing robot having a shaft-mounted head |
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| WO2012083968A1 (en) | 2010-12-21 | 2012-06-28 | 3Shape A/S | Motion blur compensation |
| US20140168424A1 (en) * | 2011-07-21 | 2014-06-19 | Ziv Attar | Imaging device for motion detection of objects in a scene, and method for motion detection of objects in a scene |
| US8908102B1 (en) * | 2013-09-03 | 2014-12-09 | Google Inc. | Generating and/or modifying motion compensation parameters for video stabilization |
| CN109328373B (zh) * | 2017-09-28 | 2022-02-15 | 深圳配天智能技术研究院有限公司 | 图像处理方法及其相关设备、存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4825393A (en) * | 1986-04-23 | 1989-04-25 | Hitachi, Ltd. | Position measuring method |
| JP2543505B2 (ja) * | 1986-07-22 | 1996-10-16 | 安川商事 株式会社 | 時空間微分法を用いた信号処理装置および計測装置 |
| JP2540809B2 (ja) * | 1986-07-30 | 1996-10-09 | ソニー株式会社 | 高能率符号化装置 |
| GB8701288D0 (en) * | 1987-01-21 | 1987-02-25 | Waldern J D | Perception of computer-generated imagery |
| US4855932A (en) * | 1987-07-08 | 1989-08-08 | Lockheed Electronics Company | Three-dimensional electro-optical tracker |
| US4959800A (en) * | 1988-05-20 | 1990-09-25 | Hughes Aircraft Company | Method and apparatus for determining the position and velocity of a target in inertial space |
-
1989
- 1989-03-14 JP JP1059729A patent/JP2523369B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1990
- 1990-03-06 US US07/489,004 patent/US5173865A/en not_active Expired - Lifetime
- 1990-03-14 DE DE69032588T patent/DE69032588T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1990-03-14 EP EP90302742A patent/EP0388187B1/en not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 情報処理学会研究報告ＣＶ−６３８９〔９６〕（１９８９−１１）Ｐ．４１−４８ |
| 電子情報通信学会論文誌Ｂ、Ｊ７１−Ｂ〔１２〕（１９８８−１２）Ｐ．１５５４−１５６３ |
Also Published As
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|---|---|
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| DE69032588T2 (de) | 1999-03-25 |
| US5173865A (en) | 1992-12-22 |
| EP0388187B1 (en) | 1998-08-26 |
| EP0388187A2 (en) | 1990-09-19 |
| JPH02239376A (ja) | 1990-09-21 |
| DE69032588D1 (de) | 1998-10-01 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |