JP2851629B2 - 画像の動きベクトル検出装置 - Google Patents
画像の動きベクトル検出装置Info
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、画像信号の動きベクトル検出装置に関する
ものである。
ものである。
従来の技術 従来の画像の動きベクトル検出装置としては、例えば
特開昭62−25590公報に示されたものが知られている。
特開昭62−25590公報に示されたものが知られている。
第５図はこの従来の動きベクトル検出装置のブロック
図を示すものであり、１は画像信号入力端子である。２
は代表点メモリで、入力される画像信号のうち代表点に
あたる画像の信号を記憶する手段である。３は減算器、
４は変換器で、入力の絶対値を出力する手段である。５
は累積加算器、６は最小点検出回路である。７は出力端
子である。
図を示すものであり、１は画像信号入力端子である。２
は代表点メモリで、入力される画像信号のうち代表点に
あたる画像の信号を記憶する手段である。３は減算器、
４は変換器で、入力の絶対値を出力する手段である。５
は累積加算器、６は最小点検出回路である。７は出力端
子である。
以上のように構成された従来の画像の動きベクトル検
出装置においては、まず入力端子１に少なくとも２フィ
ールド以上の時間的に連続する画像信号が入力される。
代表点メモリ２では、まず予め画面の検出区域中に複数
の代表点が決められており、入力画像信号のうち代表点
の位置にあたる画素の信号を記憶する。次のフィールド
の信号が入力されるとき、減算器３は前フィールドの代
表点の位置の信号と、現フィールドの代表点から（水平
方向i,垂直方向ｉ）偏移した位置の信号との差ΔＬ（i,
j）を求める。変換器４は、それを絶対値｜ΔL|（i,j）
に変換する。累積加算器５には、第６図（Ａ）に示すよ
うに偏移（i,j）に対応するテーブルがあり、変換器４
からの信号を偏移（i,j）別に累計加算し、これを偏移
（i,j）における相関値Σ｜ΔL|（i,j）とする。最小点
検出回路６では、その相関値の最小値を与える偏移
（ｉ′,j′）を検出し、これを動きベクトルとする。出
力端子７はこれを出力する。
出装置においては、まず入力端子１に少なくとも２フィ
ールド以上の時間的に連続する画像信号が入力される。
代表点メモリ２では、まず予め画面の検出区域中に複数
の代表点が決められており、入力画像信号のうち代表点
の位置にあたる画素の信号を記憶する。次のフィールド
の信号が入力されるとき、減算器３は前フィールドの代
表点の位置の信号と、現フィールドの代表点から（水平
方向i,垂直方向ｉ）偏移した位置の信号との差ΔＬ（i,
j）を求める。変換器４は、それを絶対値｜ΔL|（i,j）
に変換する。累積加算器５には、第６図（Ａ）に示すよ
うに偏移（i,j）に対応するテーブルがあり、変換器４
からの信号を偏移（i,j）別に累計加算し、これを偏移
（i,j）における相関値Σ｜ΔL|（i,j）とする。最小点
検出回路６では、その相関値の最小値を与える偏移
（ｉ′,j′）を検出し、これを動きベクトルとする。出
力端子７はこれを出力する。
以上説明したものは代表点マッチング方式によるもの
であるが、この他に全点マッチング方式によるものもあ
る。これは前記代表点メモリで、代表点の位置の信号だ
けを記憶するかわりに、検出区域全ての画素の信号を記
憶し、それら全ての点について、前フィールドから現フ
ィールドを（i,j）偏移させたときの信号の差の絶対値
を累計加算し、この値の最小値を与える偏移（i,j）を
動きベクトルとするものである。
であるが、この他に全点マッチング方式によるものもあ
る。これは前記代表点メモリで、代表点の位置の信号だ
けを記憶するかわりに、検出区域全ての画素の信号を記
憶し、それら全ての点について、前フィールドから現フ
ィールドを（i,j）偏移させたときの信号の差の絶対値
を累計加算し、この値の最小値を与える偏移（i,j）を
動きベクトルとするものである。
発明が解決しようとする課題 しかしながら上記のような構成では、累積加算器５で
求めた相関値の、最小値を与える偏移を最小点検出回路
６で検出しこれを動きベクトルとするため、相関値を求
める間隔以下の精度では動きベクトルを検出できないと
いう課題を有していた。
求めた相関値の、最小値を与える偏移を最小点検出回路
６で検出しこれを動きベクトルとするため、相関値を求
める間隔以下の精度では動きベクトルを検出できないと
いう課題を有していた。
このことより例えば最も間隔を小さくして、水平方向
１画素、垂直方向１ラインの間隔で相関値を求めたとし
ても、1.5画素、0.4ラインといった動きベクトルの小数
値で表わされる部分まで検出することはできなかった。
１画素、垂直方向１ラインの間隔で相関値を求めたとし
ても、1.5画素、0.4ラインといった動きベクトルの小数
値で表わされる部分まで検出することはできなかった。
また動きベクトルの検出範囲を水平方向Hx画素、垂直
方向Hyラインとし、検出の間隔を水平方向Ix画素、垂直
方向Iyラインとすると、求める相関値の数は、（Hx/I
x）×（Hy/Iy）となる。したがって広い範囲で精度よく
動きベクトルの検出を行なうためには、非常に大きな演
算量とメモリが必要で、処理時間と回路規模が大きなも
のとなっていた。
方向Hyラインとし、検出の間隔を水平方向Ix画素、垂直
方向Iyラインとすると、求める相関値の数は、（Hx/I
x）×（Hy/Iy）となる。したがって広い範囲で精度よく
動きベクトルの検出を行なうためには、非常に大きな演
算量とメモリが必要で、処理時間と回路規模が大きなも
のとなっていた。
本発明はかかる従来の課題に鑑み、従来のものより精
度よく動きベクトルを検出することができ、また処理時
間と回路規模の大幅な削減が可能な画像の動きベクトル
検出装置を提供することを目的とする。
度よく動きベクトルを検出することができ、また処理時
間と回路規模の大幅な削減が可能な画像の動きベクトル
検出装置を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段 本発明は、上記目的を達成するため、前フィールドの
検出領域内の所定の代表点の位置の信号を記憶する代表
点メモリを有し、現フィールドの信号が入力されると
き、代表点の位置から水平方向Ix、垂直方向Iyの所定の
間隔をおいた離散的にとられた偏移における信号と、前
記代表点メモリの信号との差を積算することにより、前
記偏移における相関値を求める手段と、前記相関値の最
小値を持つ偏移（Vx,Vy）を求める手段と、前記相関値
の最小値を持つ偏移（Vx,Vy）の周りの相関値データに
基に、前記偏移（Vx,Vy）より小さい相関値を持つ偏移
（Ｖ′x,V′ｙ） （ただし、前記（Ｖ′x,V′ｙ）は（Vx,Vy）に対して Ｖ′ｘ＝Vx＋Dx,V′ｙ＝Vy＋Dy,|Dx|＜Ix,|Dy|＜Iy を満足するように間隔Ix,Iyより小さい微小補正ベクト
ル（Dx,Dy）より求められる。）を推定する手段を備え
たことを特徴とする。
検出領域内の所定の代表点の位置の信号を記憶する代表
点メモリを有し、現フィールドの信号が入力されると
き、代表点の位置から水平方向Ix、垂直方向Iyの所定の
間隔をおいた離散的にとられた偏移における信号と、前
記代表点メモリの信号との差を積算することにより、前
記偏移における相関値を求める手段と、前記相関値の最
小値を持つ偏移（Vx,Vy）を求める手段と、前記相関値
の最小値を持つ偏移（Vx,Vy）の周りの相関値データに
基に、前記偏移（Vx,Vy）より小さい相関値を持つ偏移
（Ｖ′x,V′ｙ） （ただし、前記（Ｖ′x,V′ｙ）は（Vx,Vy）に対して Ｖ′ｘ＝Vx＋Dx,V′ｙ＝Vy＋Dy,|Dx|＜Ix,|Dy|＜Iy を満足するように間隔Ix,Iyより小さい微小補正ベクト
ル（Dx,Dy）より求められる。）を推定する手段を備え
たことを特徴とする。
作用 本発明は、前記した構成により、相関値の最適点その
ものでなく、最適点から最適点の周りの値のうち比較的
最適点に近い値を持つものの方向に、ある量補正した位
置を動きベクトルとして算出するため、相関値を求める
間隔より細かな精度で、動きベクトルを検出することが
できる。
ものでなく、最適点から最適点の周りの値のうち比較的
最適点に近い値を持つものの方向に、ある量補正した位
置を動きベクトルとして算出するため、相関値を求める
間隔より細かな精度で、動きベクトルを検出することが
できる。
実施例 以下に、本発明をその実施例を示す図面に基づいて説
明する。
明する。
第１図は本発明の第１の実施例における画像の動きベ
クトル検出装置のブロック図を示すものである。第１図
において、１は画像信号入力端子である。９は２次元ロ
ーパスフィルターである。２は代表点メモリで、入力さ
れる画像信号のうち代表点にあたる画素の信号を記憶す
る手段である。３は減算器、４は変換器で、入力の絶対
値を出力する手段である。５は累計加算器、６は最小点
検出回路である。８は動きベクトル算出回路である。７
は出力端子である。
クトル検出装置のブロック図を示すものである。第１図
において、１は画像信号入力端子である。９は２次元ロ
ーパスフィルターである。２は代表点メモリで、入力さ
れる画像信号のうち代表点にあたる画素の信号を記憶す
る手段である。３は減算器、４は変換器で、入力の絶対
値を出力する手段である。５は累計加算器、６は最小点
検出回路である。８は動きベクトル算出回路である。７
は出力端子である。
以上のように構成された第１実施例の画像の動きベク
トル検出装置について、以下その動作を説明する。
トル検出装置について、以下その動作を説明する。
まず入力端子１に少なくとも２フィールド以上の時間
的に連続する画像信号が入力される。２次元ローパスフ
ィルター９は、画像信号の水平方向及び垂直方向の高域
成分を抑圧する。代表点メモリ２では、まず予め画面の
検出区域中に複数の代表点が決められており、入力画像
信号のうち代表点の位置にあたる画素の信号を記憶す
る。次のフィールドの信号が入力されるとき、減算器３
は前フィールドの代表点の位置の信号と、現フィールド
の代表点から（水平方向i,垂直方向ｊ）偏移した位置の
信号との差ΔＬ（i,j）を求める。ただしここではi,jの
間隔はそれぞれ１画素,1ラインとする。変換器４は、そ
れを絶対値｜ΔL|（i,j）に変換する。累積加算器５に
は、第６図（Ａ）に示すように偏移（i,j）に対応する
テーブルがあり、変換器４からの信号を偏移（i,j）別
に累計加算し、これを偏移（i,j）における相関値Σ｜
ΔL|（i,j）とする。最小点検出回路６では、その相関
値の最小値を与える偏移（ｉ′,j′）を検出し、これ
と、最小値Σ｜ΔL|（ｉ′,j′）および最小点の水平方
向に隣接する点の値Σ｜ΔL|（ｉ′−1,j′），Σ｜ΔL
|（ｉ′＋1,j′）と垂直方向に隣接する点の値Σ｜ΔL|
（ｉ′,j′−１），Σ｜ΔL|（ｉ′,j′＋１）を動きベ
クトル算出回路８に出力する。動きベクトル算出回路８
はこれらの値を基に、次に述べるような方法を用いて動
きベクトル（ｉ″,j″）を算出する。
的に連続する画像信号が入力される。２次元ローパスフ
ィルター９は、画像信号の水平方向及び垂直方向の高域
成分を抑圧する。代表点メモリ２では、まず予め画面の
検出区域中に複数の代表点が決められており、入力画像
信号のうち代表点の位置にあたる画素の信号を記憶す
る。次のフィールドの信号が入力されるとき、減算器３
は前フィールドの代表点の位置の信号と、現フィールド
の代表点から（水平方向i,垂直方向ｊ）偏移した位置の
信号との差ΔＬ（i,j）を求める。ただしここではi,jの
間隔はそれぞれ１画素,1ラインとする。変換器４は、そ
れを絶対値｜ΔL|（i,j）に変換する。累積加算器５に
は、第６図（Ａ）に示すように偏移（i,j）に対応する
テーブルがあり、変換器４からの信号を偏移（i,j）別
に累計加算し、これを偏移（i,j）における相関値Σ｜
ΔL|（i,j）とする。最小点検出回路６では、その相関
値の最小値を与える偏移（ｉ′,j′）を検出し、これ
と、最小値Σ｜ΔL|（ｉ′,j′）および最小点の水平方
向に隣接する点の値Σ｜ΔL|（ｉ′−1,j′），Σ｜ΔL
|（ｉ′＋1,j′）と垂直方向に隣接する点の値Σ｜ΔL|
（ｉ′,j′−１），Σ｜ΔL|（ｉ′,j′＋１）を動きベ
クトル算出回路８に出力する。動きベクトル算出回路８
はこれらの値を基に、次に述べるような方法を用いて動
きベクトル（ｉ″,j″）を算出する。
ｉ″＝ｉ′＋0.5×（ａ−ｂ）/max（a,b） ｊ″＝ｊ′＋0.5×（ｃ−ｄ）/max（c,d） ただし、 ａ＝Σ｜ΔL|（ｉ′−1,j′）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） ｂ＝Σ｜ΔL|（ｉ′＋1,j′）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） ｃ＝Σ｜ΔL|（ｉ′,j′−１）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） ｄ＝Σ｜ΔL|（ｉ′,j′＋１）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） max（a,b）はa,bのうち大きい方の値をとる演算であ
る。
る。
第２図（Ａ）はこの式を説明するためのグラフであ
る。このｉ″は図に示すように最小点と、水平方向に隣
接する２点を通る仮想の関数Σ｜ΔL|＝ｍ×|i−ｉ″｜
＋Ｋの最小点である。ｊ″についても同様である。出力
端子７はこれを出力する。
る。このｉ″は図に示すように最小点と、水平方向に隣
接する２点を通る仮想の関数Σ｜ΔL|＝ｍ×|i−ｉ″｜
＋Ｋの最小点である。ｊ″についても同様である。出力
端子７はこれを出力する。
以上のように本実施例によれば、相関値の最小点とそ
の周りの点の値を用いることによって従来のものに比べ
より高い精度で動きベクトルの検出が可能となる。第３
図はこれをシミュレーションで確かめた結果のグラフで
ある。ここではカメラの光軸を正弦波状に水平方向に揺
らして、揺れのある画面の画像信号を取り込み、この画
像信号について動きベクトルの検出を行なう。。従来の
例によるものの結果が第３図（Ａ）、本実施例によるも
のの結果が第３図（Ｂ）である。ただしここでは１つの
画面中に２つの検出区域を設け、各検出区域で動きベク
トルを検出し、この２つのベクトルの平均を画面全体の
動きベクトルとした。12は検出ベクトル、13は画面の揺
れを表わすサインウェーブ、14は検出誤差である。この
結果より、本実施例によって従来の例に比べ明らかに高
い精度で画像の動きベクトルの検出が可能となることが
わかる。
の周りの点の値を用いることによって従来のものに比べ
より高い精度で動きベクトルの検出が可能となる。第３
図はこれをシミュレーションで確かめた結果のグラフで
ある。ここではカメラの光軸を正弦波状に水平方向に揺
らして、揺れのある画面の画像信号を取り込み、この画
像信号について動きベクトルの検出を行なう。。従来の
例によるものの結果が第３図（Ａ）、本実施例によるも
のの結果が第３図（Ｂ）である。ただしここでは１つの
画面中に２つの検出区域を設け、各検出区域で動きベク
トルを検出し、この２つのベクトルの平均を画面全体の
動きベクトルとした。12は検出ベクトル、13は画面の揺
れを表わすサインウェーブ、14は検出誤差である。この
結果より、本実施例によって従来の例に比べ明らかに高
い精度で画像の動きベクトルの検出が可能となることが
わかる。
本発明の第２の実施例のブロック図は、第１の実施例
のブロック図の第１図と同様に表わされる。
のブロック図の第１図と同様に表わされる。
この第２の本実施例の画像の動きベクトル検出装置に
ついて以下その動作を説明する。
ついて以下その動作を説明する。
まず入力端子１に少なくとも２フィールド以上の時間
的に連続する画像信号が入力される。２次元ローパスフ
ィルター９は、画像信号の水平方向及び垂直方向の高域
成分を抑圧する。代表点メモリ２では、まず予め画面の
検出区域中に複数の代表点が決められており、入力画像
信号のうち代表点の位置にあたる画素の信号を記憶す
る。次のフィールドの信号が入力されるとき、減算器３
は前フィールドの代表点の位置の信号と、現フィールド
の代表点から（水平方向i,垂直方向ｊ）偏移した位置の
信号との差ΔＬ（i,j）を求める。ただしここで第１の
実施例と異なる点は、i,jの間隔をそれぞれ２画素,1ラ
インとすることである。変換器４は、それを絶対値｜Δ
L|（i,j）に変換する。累積加算器５には、第６図
（Ｂ）に示すように相関値を求める偏移（i,j）に対応
するテーブルがあり、変換器４からの信号を偏移（i,
j）別に累計加算し、これを偏移（i,j）における相関値
Σ｜ΔＬ（i,j）とする。最小点検出回路６では、その
相関値の最小値を与える偏移（ｉ′,j′）を検出し、こ
れと最小値Σ｜ΔL|（ｉ′,j′）及び最小点の水平方向
に隣接する点の値Σ｜ΔL|（ｉ′−2,j′），Σ｜ΔL|
（ｉ′＋2,j′）と垂直方向に隣接する点の値Σ｜ΔL|
（ｉ′,j′−１），Σ｜ΔL|（ｉ′,j′＋１）を動きベ
クトル算出回路８に出力する。動きベクトル算出回路８
はこれらの値を基に、次に述べるような方法を用いて動
きベクトル（ｉ″,j″）を算出する。
的に連続する画像信号が入力される。２次元ローパスフ
ィルター９は、画像信号の水平方向及び垂直方向の高域
成分を抑圧する。代表点メモリ２では、まず予め画面の
検出区域中に複数の代表点が決められており、入力画像
信号のうち代表点の位置にあたる画素の信号を記憶す
る。次のフィールドの信号が入力されるとき、減算器３
は前フィールドの代表点の位置の信号と、現フィールド
の代表点から（水平方向i,垂直方向ｊ）偏移した位置の
信号との差ΔＬ（i,j）を求める。ただしここで第１の
実施例と異なる点は、i,jの間隔をそれぞれ２画素,1ラ
インとすることである。変換器４は、それを絶対値｜Δ
L|（i,j）に変換する。累積加算器５には、第６図
（Ｂ）に示すように相関値を求める偏移（i,j）に対応
するテーブルがあり、変換器４からの信号を偏移（i,
j）別に累計加算し、これを偏移（i,j）における相関値
Σ｜ΔＬ（i,j）とする。最小点検出回路６では、その
相関値の最小値を与える偏移（ｉ′,j′）を検出し、こ
れと最小値Σ｜ΔL|（ｉ′,j′）及び最小点の水平方向
に隣接する点の値Σ｜ΔL|（ｉ′−2,j′），Σ｜ΔL|
（ｉ′＋2,j′）と垂直方向に隣接する点の値Σ｜ΔL|
（ｉ′,j′−１），Σ｜ΔL|（ｉ′,j′＋１）を動きベ
クトル算出回路８に出力する。動きベクトル算出回路８
はこれらの値を基に、次に述べるような方法を用いて動
きベクトル（ｉ″,j″）を算出する。
ｉ″＝ｉ′＋1.0×（ａ−ｂ）/max（a,b） ｊ″＝ｊ′＋0.5×（ｃ−ｄ）/max（c,d） ただし、 ａ＝Σ｜ΔL|（ｉ′−2,j′）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） ｂ＝Σ｜ΔL|（ｉ′＋2,j′）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） ｃ＝Σ｜ΔL|（ｉ′,j′−１）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） ｄ＝Σ｜ΔL|（ｉ′,j′＋１）−Σ｜ΔL|（ｉ′,j′） 第２図（Ｂ）はこの式を説明するためのグラフであ
る。このＩ″は図に示すように最小点と、水平方向に隣
接する２点を通る仮想の関数10Σ｜ΔL|＝ｍ×|i−ｉ″
｜＋Ｋの最小点11である。出力端子７はこれを出力す
る。
る。このＩ″は図に示すように最小点と、水平方向に隣
接する２点を通る仮想の関数10Σ｜ΔL|＝ｍ×|i−ｉ″
｜＋Ｋの最小点11である。出力端子７はこれを出力す
る。
以上のように本実施例によれば、相関値を求めるi,j
の間隔をそれぞれ１画素、１ラインから２画素、１ライ
ンにすることによって、まず減算器３、変換器４、累積
加算器５での演算量が半分になり、また累積加算器５で
は、第６図（Ｂ）に示すように偏移（i,j）に対応する
テーブルの大きさが従来例第６図（Ａ）より半分とな
り、最小点検出回路６では、必要な演算量が半分とな
る。特に減算器３、変換器４、累積加算器５では、従来
例では１画素の信号が入力されるごとに１回の動作が必
要でこのため非常に高速な信号処理が可能な回路が必要
であったが、本実施例では２画素の信号が入力されるご
とに１回の動作でよく、信号処理が低速でよいので、回
路の実現が容易になる。これらのことより、本実施例で
は画像の動きベクトル検出に必要な回路規模及び処理時
間の大幅な削減が可能となる。また第３図（Ｃ）は本実
施例によって画像の動きベクトル検出のシミュレーショ
ンを行なった結果のグラフである。シミュレーション方
法は第１の実施例で説明したものと同じである。従来例
のもの、第３図（Ａ）に比べ明らかにより高い精度で動
きベクトル検出が行えているのがわかる。これより本実
施例によれば、従来例のものより回路規模及び処理時間
を大幅に削減し、なおかつ従来例のものより高い精度で
動きベクトル検出が可能となる。
の間隔をそれぞれ１画素、１ラインから２画素、１ライ
ンにすることによって、まず減算器３、変換器４、累積
加算器５での演算量が半分になり、また累積加算器５で
は、第６図（Ｂ）に示すように偏移（i,j）に対応する
テーブルの大きさが従来例第６図（Ａ）より半分とな
り、最小点検出回路６では、必要な演算量が半分とな
る。特に減算器３、変換器４、累積加算器５では、従来
例では１画素の信号が入力されるごとに１回の動作が必
要でこのため非常に高速な信号処理が可能な回路が必要
であったが、本実施例では２画素の信号が入力されるご
とに１回の動作でよく、信号処理が低速でよいので、回
路の実現が容易になる。これらのことより、本実施例で
は画像の動きベクトル検出に必要な回路規模及び処理時
間の大幅な削減が可能となる。また第３図（Ｃ）は本実
施例によって画像の動きベクトル検出のシミュレーショ
ンを行なった結果のグラフである。シミュレーション方
法は第１の実施例で説明したものと同じである。従来例
のもの、第３図（Ａ）に比べ明らかにより高い精度で動
きベクトル検出が行えているのがわかる。これより本実
施例によれば、従来例のものより回路規模及び処理時間
を大幅に削減し、なおかつ従来例のものより高い精度で
動きベクトル検出が可能となる。
第４図は本発明の第１、第２の実施例のブロック図の
第１の２次元ローパスフィルター９の効果を説明するた
めのグラフである。第４図（Ａ）は入力画像信号を単一
波長λの正弦波と仮定したものである。第４図（Ｂ）は
この入力画像信号について、偏移（Ｉ）と相関値Σ｜Δ
L|（ｉ）の関係をｉについて連続に示したものである。
同図において15 ｖは動きベクトルであり、16 ｉ′は
相関値を求める間隔をIxとして動きベクトル検出した場
合の従来例での検出ベクトルであり、17 ｉ″は本実施
例での検出ベクトルである。第４図（Ｃ）はこのときの
検出誤差の最大値18max|v−ｉ′|,19 max|v−ｉ″｜と
間隔Ixと波長λの関係を示したものである。これより本
実施例の誤差の最大値は、（Ix/λ）の値が大きくなる
ほど大きくなり、λ＝２×Ixのとき従来例の誤差の最大
値と等しくなる。実際には一般の画像信号はいろいろな
波長の成分を含んでおり、中、低域成分を多く含んでい
るので、ローパスフィルターを用いなくとも本発明の実
施例は従来例に比べより精度良く動きベクトルの検出が
できる。しかしここで入力画像信号に対して、ローパス
フィルターを用いてその水平方向の高域成分、特に周波
数Ｆ＝1/（２×Ix）付近の高域成分を抑圧することによ
り、より本発明の実施例の動きベクトル検出の精度を上
げることができる。また垂直方向についても同様に、高
域成分、特に周波数Ｆ＝1/（２×Iy）付近およびそれ以
上の高域成分を抑圧することにより、より本発明の実施
例の動きベクトル検出の精度を上げることができる。
第１の２次元ローパスフィルター９の効果を説明するた
めのグラフである。第４図（Ａ）は入力画像信号を単一
波長λの正弦波と仮定したものである。第４図（Ｂ）は
この入力画像信号について、偏移（Ｉ）と相関値Σ｜Δ
L|（ｉ）の関係をｉについて連続に示したものである。
同図において15 ｖは動きベクトルであり、16 ｉ′は
相関値を求める間隔をIxとして動きベクトル検出した場
合の従来例での検出ベクトルであり、17 ｉ″は本実施
例での検出ベクトルである。第４図（Ｃ）はこのときの
検出誤差の最大値18max|v−ｉ′|,19 max|v−ｉ″｜と
間隔Ixと波長λの関係を示したものである。これより本
実施例の誤差の最大値は、（Ix/λ）の値が大きくなる
ほど大きくなり、λ＝２×Ixのとき従来例の誤差の最大
値と等しくなる。実際には一般の画像信号はいろいろな
波長の成分を含んでおり、中、低域成分を多く含んでい
るので、ローパスフィルターを用いなくとも本発明の実
施例は従来例に比べより精度良く動きベクトルの検出が
できる。しかしここで入力画像信号に対して、ローパス
フィルターを用いてその水平方向の高域成分、特に周波
数Ｆ＝1/（２×Ix）付近の高域成分を抑圧することによ
り、より本発明の実施例の動きベクトル検出の精度を上
げることができる。また垂直方向についても同様に、高
域成分、特に周波数Ｆ＝1/（２×Iy）付近およびそれ以
上の高域成分を抑圧することにより、より本発明の実施
例の動きベクトル検出の精度を上げることができる。
なお、第１、第２の実施例においてローパスフィルタ
ー９を用いたがこれは必ずしも必要ではない。また第
１、第２の実施例のおいて相関値を求める方法として代
表点マッチング法を用いているが、これは全点マッチン
グ法でもよい。また第１、第２に実施例のおいて減算器
３、変換器４は、２つの信号の差の絶対値｜ΔL|を求め
るが、これを乗算器にかえて２つの信号の積を求めても
よい。この場合、最小点検出回路６のかわりに最大点検
出回路を用い、動きベクトル算出回路８は第２図に示す
ような下に凸な仮想の関数の最小点を求めるかわりに、
上に凸な仮想の関数の最大点を求めるものとする。また
第１、第２の実施例のおいて動きベクトル算出回路８は
第２図に示すような関数の最小点を求めるが、これは他
の関数、例えば２次関数のようなものでもよい。また動
きベクトル算出回路８はこのように仮想の関係の最小点
や最大点を求めるのでなくとも、動きベクトルを最適点
から最適点に近い値を持つ点の方向にある量補正するの
であればよい。また第１、第２に実施例のおいて動きベ
クトル算出回路８は最小点とそれに水平方向垂直方向に
最も隣接する４点の値だけを用いて動きベクトルの算出
を行なうが、それ以外の点を用いてもよい。例えば斜め
方向に隣接する点４点を用いてもよく、またその両者を
あわせて最小点とその周りの８点を用いてもよい。また
例えば最小点の周りのもっと広い範囲のに含まれる点を
用いてもよい。また第２の実施例において相関値を求め
る間隔は水平方向２画素、垂直方向１ラインとしたが、
これ以外でもよい。例えば水平方向２画素、垂直方向２
ライン、または水平方向４画素、垂直方向２ライン等い
ろいろな組合せが考えられる。また第１、第２の実施例
では相関値を求める間隔は一定であったが、これは必ず
しも一定である必要はない。例えば動きベクトルの検出
範囲内のある部分ではその間隔を狭くとり、またある部
分では広くとることも考えられるが、本発明はこのよう
な場合にも応用できる。
ー９を用いたがこれは必ずしも必要ではない。また第
１、第２の実施例のおいて相関値を求める方法として代
表点マッチング法を用いているが、これは全点マッチン
グ法でもよい。また第１、第２に実施例のおいて減算器
３、変換器４は、２つの信号の差の絶対値｜ΔL|を求め
るが、これを乗算器にかえて２つの信号の積を求めても
よい。この場合、最小点検出回路６のかわりに最大点検
出回路を用い、動きベクトル算出回路８は第２図に示す
ような下に凸な仮想の関数の最小点を求めるかわりに、
上に凸な仮想の関数の最大点を求めるものとする。また
第１、第２の実施例のおいて動きベクトル算出回路８は
第２図に示すような関数の最小点を求めるが、これは他
の関数、例えば２次関数のようなものでもよい。また動
きベクトル算出回路８はこのように仮想の関係の最小点
や最大点を求めるのでなくとも、動きベクトルを最適点
から最適点に近い値を持つ点の方向にある量補正するの
であればよい。また第１、第２に実施例のおいて動きベ
クトル算出回路８は最小点とそれに水平方向垂直方向に
最も隣接する４点の値だけを用いて動きベクトルの算出
を行なうが、それ以外の点を用いてもよい。例えば斜め
方向に隣接する点４点を用いてもよく、またその両者を
あわせて最小点とその周りの８点を用いてもよい。また
例えば最小点の周りのもっと広い範囲のに含まれる点を
用いてもよい。また第２の実施例において相関値を求め
る間隔は水平方向２画素、垂直方向１ラインとしたが、
これ以外でもよい。例えば水平方向２画素、垂直方向２
ライン、または水平方向４画素、垂直方向２ライン等い
ろいろな組合せが考えられる。また第１、第２の実施例
では相関値を求める間隔は一定であったが、これは必ず
しも一定である必要はない。例えば動きベクトルの検出
範囲内のある部分ではその間隔を狭くとり、またある部
分では広くとることも考えられるが、本発明はこのよう
な場合にも応用できる。
発明の効果 以上説明したように、本発明によれば、従来のものよ
り精度よく画像の動きベクトルを検出することができ、
しかも処理時間及び回路規模を大幅に削減することが可
能で、その実用的効果は大きい。
り精度よく画像の動きベクトルを検出することができ、
しかも処理時間及び回路規模を大幅に削減することが可
能で、その実用的効果は大きい。
第１図は本発明における実施例の画像の動きベクトル検
出装置のブロック図、第２図は同装置における動きベク
トル算出回路の動作説明図、第３図は同装置と従来装置
とを比較するためのシミュレーション結果のグラフ、第
４図は本発明における実施例のローパスフィルターの効
果を示すためのグラフ、第５図は従来の画像の動きベク
トル検出装置のブロック図、第６図は従来例と本発明の
第１、第２の実施例の累積加算器のテーブルを示す線図
である。 １……画像信号入力端子、２……代表点メモリ、３……
減算器、４……変換器、５……累計加算器、６……最小
点検出回路、７……出力端子、８……動きベクトル算出
回路、９……ローパスフィルター
出装置のブロック図、第２図は同装置における動きベク
トル算出回路の動作説明図、第３図は同装置と従来装置
とを比較するためのシミュレーション結果のグラフ、第
４図は本発明における実施例のローパスフィルターの効
果を示すためのグラフ、第５図は従来の画像の動きベク
トル検出装置のブロック図、第６図は従来例と本発明の
第１、第２の実施例の累積加算器のテーブルを示す線図
である。 １……画像信号入力端子、２……代表点メモリ、３……
減算器、４……変換器、５……累計加算器、６……最小
点検出回路、７……出力端子、８……動きベクトル算出
回路、９……ローパスフィルター
Claims (2)
- 【請求項１】前フィールドの検出領域内の所定の代表点
の位置の信号を記憶する代表点メモリを有し、現フィー
ルドの信号が入力されるとき、代表点の位置から水平方
向Ix、垂直方向Iyの所定の間隔をおいた離散的にとられ
た偏移における信号と、前記代表点メモリの信号との差
を積算することにより、前記偏移における相関値を求め
る手段と、 前記相関値の最小値を持つ偏移（Vx,Vy）を求める手段
と、 前記相関値の最小値を持つ偏移（Vx,Vy）の周りの相関
値データに基に、前記偏移（Vx,Vy）より小さい相関値
を持つ偏移（Ｖ′x,V′ｙ） （ただし、前記（Ｖ′x,V′ｙ）は（Vx,Vy）に対して Ｖ′ｘ＝Vx＋Dx,V′ｙ＝Vy＋Dy,|Dx|＜Ix,|Dy|＜Iy を満足するように間隔Ix,Iyより小さい微小補正ベクト
ル（Dx,Dy）より求められる。）を推定する手段を備え
たことを特徴とする画像の動きベクトル検出装置。 - 【請求項２】画像信号に対し、水平方向のカットオフ周
波数を1/（２×Ix）以下とするローパスフィルター、ま
たは垂直方向のカットオフ周波数を1/（２×Iy）以下と
するローパスフィルター、またはその両方の特性を併せ
持つ２次元ローパスフィルターを、前記相関値を求める
手段の前段に備えたことを特徴とする請求項１記載の画
像の動きベクトル検出装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27356388A JP2851629B2 (ja) | 1988-10-28 | 1988-10-28 | 画像の動きベクトル検出装置 |
| US07/367,366 US5111511A (en) | 1988-06-24 | 1989-06-16 | Image motion vector detecting apparatus |
| EP89306343A EP0348207B1 (en) | 1988-06-24 | 1989-06-23 | Image motion vector detecting apparatus |
| DE68926475T DE68926475T2 (de) | 1988-06-24 | 1989-06-23 | Vorrichtung zur Ermittlung eines Bildbewegungsvektors |
| KR1019890008746A KR920008901B1 (ko) | 1988-06-24 | 1989-06-24 | 영상의 운동벡터 검출방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27356388A JP2851629B2 (ja) | 1988-10-28 | 1988-10-28 | 画像の動きベクトル検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02118888A JPH02118888A (ja) | 1990-05-07 |
| JP2851629B2 true JP2851629B2 (ja) | 1999-01-27 |
Family
ID=17529547
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27356388A Expired - Lifetime JP2851629B2 (ja) | 1988-06-24 | 1988-10-28 | 画像の動きベクトル検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2851629B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2614574B2 (ja) * | 1992-02-03 | 1997-05-28 | 三洋電機株式会社 | 動きベクトル検出回路 |
| US5317398A (en) * | 1992-08-17 | 1994-05-31 | Rca Thomson Licensing Corporation | Video/film-mode (3:2 pulldown) detector using patterns of two-field differences |
| JP4525064B2 (ja) * | 2003-12-11 | 2010-08-18 | ソニー株式会社 | 動きベクトル検出装置、および動きベクトル検出方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| JP6530919B2 (ja) * | 2015-01-30 | 2019-06-12 | 株式会社朋栄 | 局所ブロックマッチングによるグローバル動き推定処理方法及び画像処理装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61113377A (ja) * | 1984-11-07 | 1986-05-31 | Sony Corp | テレビジヨン信号の動き検出装置 |
-
1988
- 1988-10-28 JP JP27356388A patent/JP2851629B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02118888A (ja) | 1990-05-07 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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