JP3038143B2 - 映像機器の物体別形状情報の減縮装置及びその減縮方法並びに多角近似化方法 - Google Patents
映像機器の物体別形状情報の減縮装置及びその減縮方法並びに多角近似化方法Info
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/20—Contour coding, e.g. using detection of edges
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04N19/20—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using video object coding
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、連続する映像から
輪郭線の移動補償を予測し、予測誤差を予測誤差の領域
別に伝送して映像の形状情報伝送量を減縮させる映像機
器の物体別形状情報の減縮方法及びその減縮装置並びに
多角近似化方法に関するものである。
輪郭線の移動補償を予測し、予測誤差を予測誤差の領域
別に伝送して映像の形状情報伝送量を減縮させる映像機
器の物体別形状情報の減縮方法及びその減縮装置並びに
多角近似化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】映像電話、映像会議システム、映像符号
化／復号化及びコンピュータービジョン等映像機器のよ
うに動き物体に対する形状情報が必要なシステムは動き
物体に対する形状情報をそのまま伝送する場合に伝送デ
ータ量が極めて多量になる。このため、動き物体に対す
る形状情報を伝送する場合には、これを減縮して伝送す
るデータ量を減少させている。
化／復号化及びコンピュータービジョン等映像機器のよ
うに動き物体に対する形状情報が必要なシステムは動き
物体に対する形状情報をそのまま伝送する場合に伝送デ
ータ量が極めて多量になる。このため、動き物体に対す
る形状情報を伝送する場合には、これを減縮して伝送す
るデータ量を減少させている。
【０００３】上記動き物体に対する形状情報を減縮する
従来の技術としては、M.Hoetterが発表した論文“Predi
ctive contour coding for an object-oriented-ana1ys
is-synthesis coder”(IEEE Internationa1 Symposium
Information Theory, San Diego、 Ca1ifornia、 U.S.A.,
January l990、p.75)と、P.Gerkenが発表した論文“0bj
ect-0riented analysis-synthesis at low bit rates”
(IEEE Transaction on Circuits and System for Video
Technology, Specia1 Issue on Very low-bit rate vi
deo coding, Vol 4, No. 3, June 1994, pp. 228〜235)
がある。
従来の技術としては、M.Hoetterが発表した論文“Predi
ctive contour coding for an object-oriented-ana1ys
is-synthesis coder”(IEEE Internationa1 Symposium
Information Theory, San Diego、 Ca1ifornia、 U.S.A.,
January l990、p.75)と、P.Gerkenが発表した論文“0bj
ect-0riented analysis-synthesis at low bit rates”
(IEEE Transaction on Circuits and System for Video
Technology, Specia1 Issue on Very low-bit rate vi
deo coding, Vol 4, No. 3, June 1994, pp. 228〜235)
がある。
【０００４】これらの従来の技術によれば、動き物体領
域の全体の輪郭線を近似化し、近似化に利用された頂点
（vertex）の移動補償を予測してその誤差を伝送した。
しかし、上記のように形状情報全体を考慮する従来の方
式によると、伝送される全体のデータ量が多く、これに
より画質を向上させることが困難であった。そして、動
き物体領域の輪郭線を近似的に表現する多角近似化は、
物体の認識、映像の分析及び映像符号化等に使用されて
おり、漸次その応用の分野が拡散されている。
域の全体の輪郭線を近似化し、近似化に利用された頂点
（vertex）の移動補償を予測してその誤差を伝送した。
しかし、上記のように形状情報全体を考慮する従来の方
式によると、伝送される全体のデータ量が多く、これに
より画質を向上させることが困難であった。そして、動
き物体領域の輪郭線を近似的に表現する多角近似化は、
物体の認識、映像の分析及び映像符号化等に使用されて
おり、漸次その応用の分野が拡散されている。
【０００５】輪郭線を多角近似化するために、従来は、
図１２の（Ａ）のように、両端部が相互間で連結されな
い輪郭線、即ち開けた輪郭線が与えられた場合に、この
輪郭線の両端点の間を直線によって連結し、図１２の
（Ｂ）のように、直線に垂直方向に輪郭線を成す画素ま
での距離が最大である点を新たな頂点として算出して直
線で連結した。このような過程をそれぞれの直線に垂直
方向に輪郭線の画素までの最大距離が与えられた臨界値
（Dmax）より小さくなるときまで反復して図１２の
（Ｃ）のように直線を連結し、最終的に図１２の（Ｄ）
のように多角直線を求めた。そして、与えられた輪郭線
が閉じた輪郭線である場合には、輪郭線を成す画素中で
直線距離が最大である二つの画素を直線で連結し、上述
した過程を反復して多角直線を求めた。ここで、臨界値
は、輪郭線を多角近似化する場合に、輪郭線と直線との
間に許容される最大誤差値として与えられる。
図１２の（Ａ）のように、両端部が相互間で連結されな
い輪郭線、即ち開けた輪郭線が与えられた場合に、この
輪郭線の両端点の間を直線によって連結し、図１２の
（Ｂ）のように、直線に垂直方向に輪郭線を成す画素ま
での距離が最大である点を新たな頂点として算出して直
線で連結した。このような過程をそれぞれの直線に垂直
方向に輪郭線の画素までの最大距離が与えられた臨界値
（Dmax）より小さくなるときまで反復して図１２の
（Ｃ）のように直線を連結し、最終的に図１２の（Ｄ）
のように多角直線を求めた。そして、与えられた輪郭線
が閉じた輪郭線である場合には、輪郭線を成す画素中で
直線距離が最大である二つの画素を直線で連結し、上述
した過程を反復して多角直線を求めた。ここで、臨界値
は、輪郭線を多角近似化する場合に、輪郭線と直線との
間に許容される最大誤差値として与えられる。
【０００６】
【発明が解決しょうとする課題】しかし、上記のように
多角近似化する従来の方法によると、それぞれの多角直
線区間での最大誤差が臨界値より小さい場合に、不必要
に正確に処理された。すなわち、この多角直線区間によ
って頂点の数が不必要に追加され、これによって位置情
報を伝送しなければならない映像符号化では非効果的で
あった。
多角近似化する従来の方法によると、それぞれの多角直
線区間での最大誤差が臨界値より小さい場合に、不必要
に正確に処理された。すなわち、この多角直線区間によ
って頂点の数が不必要に追加され、これによって位置情
報を伝送しなければならない映像符号化では非効果的で
あった。
【０００７】従って、本発明の目的は、連続する映像か
ら同一の物体による動き物体領域の形状情報間の重複性
（redundancy）を利用して輪郭線を移動補償して予測
し、予測誤差を予測誤差の領域別にポリゴン／スプライ
ン近似符号化により伝送して形状情報の伝送量を減縮さ
せる映像機器の物体別形状情報の減縮装置及びその減縮
方法を提供することにある。本発明の他の目的は、予測
誤差の領域別に移動補償して予測し、各領域別に誤差値
を多角近似符号化して動き物体に対する形状情報を減縮
させて伝送する映像機器の物体別形状情報の減縮装置及
び減縮方法を提供することにある。本発明のまた他の目
的は、伝送情報の選択と輪郭線の近似符号化を簡単に遂
行する映像機器の物体別形状情報の減縮装置及び減縮方
法を提供することにある。本発明のまた他の目的は、与
えられた輪郭線の画素の頂点を頂序どおりに調査して多
角近似化するもので、その頂点の数を減少することがで
きるようにする多角近似化方法を提供することにある。
ら同一の物体による動き物体領域の形状情報間の重複性
（redundancy）を利用して輪郭線を移動補償して予測
し、予測誤差を予測誤差の領域別にポリゴン／スプライ
ン近似符号化により伝送して形状情報の伝送量を減縮さ
せる映像機器の物体別形状情報の減縮装置及びその減縮
方法を提供することにある。本発明の他の目的は、予測
誤差の領域別に移動補償して予測し、各領域別に誤差値
を多角近似符号化して動き物体に対する形状情報を減縮
させて伝送する映像機器の物体別形状情報の減縮装置及
び減縮方法を提供することにある。本発明のまた他の目
的は、伝送情報の選択と輪郭線の近似符号化を簡単に遂
行する映像機器の物体別形状情報の減縮装置及び減縮方
法を提供することにある。本発明のまた他の目的は、与
えられた輪郭線の画素の頂点を頂序どおりに調査して多
角近似化するもので、その頂点の数を減少することがで
きるようにする多角近似化方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明に係る映像機器の
物体別形状情報の減縮方法は、現在フレームの動き情報
と移動補償された前フレームの輪郭線により予測誤差の
領域を求める段階と、上記予測誤差の領域から予測輪郭
線と伝送輪郭線を抽出しその画素の数を求める段階と、
上記求めた二つの輪郭線の画素数を利用して輪郭線予測
の正確度を評価するための予め定められた評価関数の値
を求めこれを予測輪郭線を利用して符号化するか否かを
判定するための予め定められた予測輪郭線利用判定用臨
界値と比較する段階と、上記比較した結果、評価関数の
値が予測輪郭線利用判定用臨界値より大きい場合に物体
抽出に問題があるものとして予測輪郭線を考慮しないポ
リゴン／スプライン近似化方式により伝送輪郭線を近似
化して伝送する段階と、上記評価関数の値が予測輪郭線
利用判定用臨界値より小さい場合に予測輪郭線を利用し
た符号化方式を通じて最大誤差値を抽出する段階と、上
記抽出された最大誤差値とポリゴンまたはスプライン近
似化方式で近似化する輪郭線の正確度を判定するための
予め定められた近似化判定用臨界値を比較する段階と、
上記比較結果、最大誤差値が近似化判定用臨界値より大
きい場合に最大誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端
点を近似頂点として任意の頂点のみを伝送する段階と、
上記比較結果、最大誤差値が近似化判定用臨界値より小
さければその領域の情報を伝送しない段階とでなること
を特徴とするものである。また、連続した映像から同一
物体による動き領域の形状情報間に存在する重複性を利
用して輪郭線を移動補償予測し、その予測誤差を予測誤
差が発生した領域別に伝送して形状情報の伝送量を減縮
させることを特徴とするものである。また、前フレーム
の形状情報を動き情報に従って移動させて現在フレーム
を移動補償予測した場合に独立した誤差領域に移動物体
の輪郭線を分け、予測誤差の領域のそれぞれに対して形
状情報を符号化して伝送することを特徴とするものであ
る。また、上記予測誤差領域のそれぞれに対して現在フ
レームの形状情報に該当される部分のみを符号化して伝
送することを特徴とするものである。また、上記予測輪
郭線に伝送輪郭線を近似化するために、先に上記予測輪
郭線に対する誤差の大きさを求め、誤差情報を多角近似
化してから、近似誤差を予測輪郭線に対してフレーム上
に描くようにすることを特徴とするものである。また、
上記誤差の大ききを求めた状態で伝送輪郭線の差分を求
めて曲率が小きい形態の実際の誤差値を求め、これに基
づいて輪郭線を近似化することを特徴とするものであ
る。また、上記のような誤差の大ききを近似化するため
の技法として、ポリゴン近似を利用することを特徴とす
るものである。また、上記のような誤差の大きさを近似
化するための技法として、最大誤差が発生する位置と伝
送輪郭線の両端点を近似頂点として誤差情報の多角近似
化によって誤差情報を３個の頂点のみに伝送することを
特徴とするものである。また、受信端で上記近似誤差を
予測輪郭線に加え、フレーム上に描いて輪郭線を再現す
ることを特徴とするものである。また、一つのフレーム
の全体に対する伝送輪郭線を近似化する場合に抽出が良
好に行われた領域とそうでない領域を分離して輪郭線を
近似化することを特徴とするものである。また、評価関
数Ｄは、 Ｄ＝｜伝送輪郭線の画素数−予測輪郭線の画素数｜／
［（伝送輪郭線の画素数＋予測輪郭線の画素数）／２］ を満足することを特徴とするものである。また、頂点を
求めて伝送する場合に隣接した二つの伝送輪郭線から両
端点を示す頂点が隣接すると、二つの頂点を一つの頂点
として代表し、これを示すインデックスを伝送する段階
をさらに包含してなることを特徴とするものである。
物体別形状情報の減縮方法は、現在フレームの動き情報
と移動補償された前フレームの輪郭線により予測誤差の
領域を求める段階と、上記予測誤差の領域から予測輪郭
線と伝送輪郭線を抽出しその画素の数を求める段階と、
上記求めた二つの輪郭線の画素数を利用して輪郭線予測
の正確度を評価するための予め定められた評価関数の値
を求めこれを予測輪郭線を利用して符号化するか否かを
判定するための予め定められた予測輪郭線利用判定用臨
界値と比較する段階と、上記比較した結果、評価関数の
値が予測輪郭線利用判定用臨界値より大きい場合に物体
抽出に問題があるものとして予測輪郭線を考慮しないポ
リゴン／スプライン近似化方式により伝送輪郭線を近似
化して伝送する段階と、上記評価関数の値が予測輪郭線
利用判定用臨界値より小さい場合に予測輪郭線を利用し
た符号化方式を通じて最大誤差値を抽出する段階と、上
記抽出された最大誤差値とポリゴンまたはスプライン近
似化方式で近似化する輪郭線の正確度を判定するための
予め定められた近似化判定用臨界値を比較する段階と、
上記比較結果、最大誤差値が近似化判定用臨界値より大
きい場合に最大誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端
点を近似頂点として任意の頂点のみを伝送する段階と、
上記比較結果、最大誤差値が近似化判定用臨界値より小
さければその領域の情報を伝送しない段階とでなること
を特徴とするものである。また、連続した映像から同一
物体による動き領域の形状情報間に存在する重複性を利
用して輪郭線を移動補償予測し、その予測誤差を予測誤
差が発生した領域別に伝送して形状情報の伝送量を減縮
させることを特徴とするものである。また、前フレーム
の形状情報を動き情報に従って移動させて現在フレーム
を移動補償予測した場合に独立した誤差領域に移動物体
の輪郭線を分け、予測誤差の領域のそれぞれに対して形
状情報を符号化して伝送することを特徴とするものであ
る。また、上記予測誤差領域のそれぞれに対して現在フ
レームの形状情報に該当される部分のみを符号化して伝
送することを特徴とするものである。また、上記予測輪
郭線に伝送輪郭線を近似化するために、先に上記予測輪
郭線に対する誤差の大きさを求め、誤差情報を多角近似
化してから、近似誤差を予測輪郭線に対してフレーム上
に描くようにすることを特徴とするものである。また、
上記誤差の大ききを求めた状態で伝送輪郭線の差分を求
めて曲率が小きい形態の実際の誤差値を求め、これに基
づいて輪郭線を近似化することを特徴とするものであ
る。また、上記のような誤差の大ききを近似化するため
の技法として、ポリゴン近似を利用することを特徴とす
るものである。また、上記のような誤差の大きさを近似
化するための技法として、最大誤差が発生する位置と伝
送輪郭線の両端点を近似頂点として誤差情報の多角近似
化によって誤差情報を３個の頂点のみに伝送することを
特徴とするものである。また、受信端で上記近似誤差を
予測輪郭線に加え、フレーム上に描いて輪郭線を再現す
ることを特徴とするものである。また、一つのフレーム
の全体に対する伝送輪郭線を近似化する場合に抽出が良
好に行われた領域とそうでない領域を分離して輪郭線を
近似化することを特徴とするものである。また、評価関
数Ｄは、 Ｄ＝｜伝送輪郭線の画素数−予測輪郭線の画素数｜／
［（伝送輪郭線の画素数＋予測輪郭線の画素数）／２］ を満足することを特徴とするものである。また、頂点を
求めて伝送する場合に隣接した二つの伝送輪郭線から両
端点を示す頂点が隣接すると、二つの頂点を一つの頂点
として代表し、これを示すインデックスを伝送する段階
をさらに包含してなることを特徴とするものである。
【０００９】また、他の発明に係る映像機器の物体別形
状情報の減縮方法は、現在フレームの動き情報と移動補
償された前フレームの輪郭線により予測誤差の領域を求
めて伝送する段階と、上記伝送された予測誤差の領域か
ら予測伝送輪郭線を抽出する段階と、上記抽出された一
定の距離内の隣接した二つの伝送輪郭線を一つの伝送輪
郭線に連結する段階と、上記連結された伝送輪郭線に対
してポリゴン／スプライン近似化を遂行して伝送する段
階からなることを特徴とするものである。また、上記輪
郭線の連結段階は二つの伝送輪郭線が隣接した場合に上
の輪郭線の端の近似頂点と下の輪郭線の初期頂点を連結
させてから、再び近似化を遂行して近似頂点１個と頂点
１個を減縮することを特徴とするものである。
状情報の減縮方法は、現在フレームの動き情報と移動補
償された前フレームの輪郭線により予測誤差の領域を求
めて伝送する段階と、上記伝送された予測誤差の領域か
ら予測伝送輪郭線を抽出する段階と、上記抽出された一
定の距離内の隣接した二つの伝送輪郭線を一つの伝送輪
郭線に連結する段階と、上記連結された伝送輪郭線に対
してポリゴン／スプライン近似化を遂行して伝送する段
階からなることを特徴とするものである。また、上記輪
郭線の連結段階は二つの伝送輪郭線が隣接した場合に上
の輪郭線の端の近似頂点と下の輪郭線の初期頂点を連結
させてから、再び近似化を遂行して近似頂点１個と頂点
１個を減縮することを特徴とするものである。
【００１０】また、この発明に係る映像機器の物体別形
状情報の減縮装置は、前フレームの形状情報と現在フレ
ームの動き情報を利用して現在フレームの形状情報を移
動補償予測する移動補償予測手段と、上記移動補償予測
手段から移動補償予測された形状情報と現在の動き領域
を減算して孤立された予測誤差領域を求める減算手段
と、上記減算手段から求められた孤立した予測誤差領域
に対して臨界遂行をして視覚による情報の伝送及び遮断
を決定する臨界遂行手段と、上記臨界遂行手段を通じて
決定された予測誤差領域から輪郭線を予測して形状情報
を減縮符号化して伝送する輪郭線近似符号化手段と、上
記輪郭線近似符号化手段を通じて符号化された輪郭線を
孤立した予測誤差領域に再構成する輪郭線再構成手段
と、上記輪郭線再構成手段から得られた孤立した予測誤
差領域と移動補償予測された現在フレームの形状情報を
加えて移動補償予測手段に提供する加算手段とから構成
することを特徴とするものである。また、上記臨界遂行
手段は、物体の幾何学的な形態と全体的な移動に敏感に
反応する視覚的特性を考慮して形状情報の予測誤差に対
して視覚に敏感でない情報を包含する領域を臨界遂行を
通じて除去することを特徴とするものである。また、上
記臨界遂行手段は、予測形状情報と実際の形状情報の二
つの以前映像により画素単位の差を遂行して数個から数
百個の画素を有する多い誤差領域を生成し、輪郭線が狭
い地域から加えれる部分と減らされる部分が反復して現
される誤差領域を除去することを特徴とするものであ
る。また、上記臨界遂行手段は、全体の映像から視覚的
特性上敏感でない領域の大きさの最大値までに該当する
小さい誤差領域の除去を通じて主観的画質に影響を及ぼ
すことなく伝送率の減縮をもたらすようにすることを特
徴とするものである。また、上記臨界遂行手段は、物体
の地域的な位置より物体の全体形態と運動に敏感な視覚
的特性によって物体の移動により変化した領域ではない
信号特性や動き領域の抽出問題により生成される物体形
状形態の急激な変化による無意味な形状情報の伝送は遮
断することを特徴とするものである。また、上記輪郭線
近似符号化手段は、誤差領域の輪郭線に包含された予測
輪郭線を除去し伝送輪郭線のみを符号化して伝送するこ
とを特徴とするものである。また、上記輪郭線予測手段
は、上記臨界遂行手段から得られた伝送輪郭線をチェー
ンディファレンスコーディングを利用して近似化を遂行
することを特徴とするものである。
状情報の減縮装置は、前フレームの形状情報と現在フレ
ームの動き情報を利用して現在フレームの形状情報を移
動補償予測する移動補償予測手段と、上記移動補償予測
手段から移動補償予測された形状情報と現在の動き領域
を減算して孤立された予測誤差領域を求める減算手段
と、上記減算手段から求められた孤立した予測誤差領域
に対して臨界遂行をして視覚による情報の伝送及び遮断
を決定する臨界遂行手段と、上記臨界遂行手段を通じて
決定された予測誤差領域から輪郭線を予測して形状情報
を減縮符号化して伝送する輪郭線近似符号化手段と、上
記輪郭線近似符号化手段を通じて符号化された輪郭線を
孤立した予測誤差領域に再構成する輪郭線再構成手段
と、上記輪郭線再構成手段から得られた孤立した予測誤
差領域と移動補償予測された現在フレームの形状情報を
加えて移動補償予測手段に提供する加算手段とから構成
することを特徴とするものである。また、上記臨界遂行
手段は、物体の幾何学的な形態と全体的な移動に敏感に
反応する視覚的特性を考慮して形状情報の予測誤差に対
して視覚に敏感でない情報を包含する領域を臨界遂行を
通じて除去することを特徴とするものである。また、上
記臨界遂行手段は、予測形状情報と実際の形状情報の二
つの以前映像により画素単位の差を遂行して数個から数
百個の画素を有する多い誤差領域を生成し、輪郭線が狭
い地域から加えれる部分と減らされる部分が反復して現
される誤差領域を除去することを特徴とするものであ
る。また、上記臨界遂行手段は、全体の映像から視覚的
特性上敏感でない領域の大きさの最大値までに該当する
小さい誤差領域の除去を通じて主観的画質に影響を及ぼ
すことなく伝送率の減縮をもたらすようにすることを特
徴とするものである。また、上記臨界遂行手段は、物体
の地域的な位置より物体の全体形態と運動に敏感な視覚
的特性によって物体の移動により変化した領域ではない
信号特性や動き領域の抽出問題により生成される物体形
状形態の急激な変化による無意味な形状情報の伝送は遮
断することを特徴とするものである。また、上記輪郭線
近似符号化手段は、誤差領域の輪郭線に包含された予測
輪郭線を除去し伝送輪郭線のみを符号化して伝送するこ
とを特徴とするものである。また、上記輪郭線予測手段
は、上記臨界遂行手段から得られた伝送輪郭線をチェー
ンディファレンスコーディングを利用して近似化を遂行
することを特徴とするものである。
【００１１】また、本発明に係る多角近似化方法は、与
えられた輪郭線の多角近似化を始める第１番目の頂点を
決定する第１段階と、上記第１段階で決定した第１番目
の頂点から順次次の画素との間に直線を描き直線間に存
在する画素と直線との距離を計算する第２段階と、上記
第２段階で計算した最大直線距離が予め設定された臨界
値より大きいか否かを判断する第３段階と、上記第３段
階で計算した最大直線距離が予め設定された臨界値より
小さい場合に頂点と次の画素との間に直線を描いた後に
上記第２段階の直線の間に存在する画素と直線との距離
を計算する動作を反復する第４段階と、上記第３段階で
計算した最大直線距離が予め設定された臨界値より大き
い場合にすぐ前の画素を新たな頂点としてその頂点と次
の画素の間に直線を描いた後に上記第２段階の直線の間
に存在する画素と直線との距離を計算する動作を反復す
る第５段階とで制御されることを特徴とするものであ
る。また、上記第１段階は、与えられた輪郭線が開けた
輪郭線の場合に両端点の中で一つを第１番目の頂点に決
定することを特徴とするものである。また、上記第１段
階は、与えられた輪郭線が閉じた輪郭線の場合に輪郭線
を成す画素の中で任意の画素を第１番目の頂点に決定す
ることを特徴とするものである。また、上記臨界値は、
実際の輪郭線と多角直線との許容最大距離に決定される
ことを特徴とするものである。さらに、上記臨界値は、
頂点の数として与えられることを特徴とするものであ
る。
えられた輪郭線の多角近似化を始める第１番目の頂点を
決定する第１段階と、上記第１段階で決定した第１番目
の頂点から順次次の画素との間に直線を描き直線間に存
在する画素と直線との距離を計算する第２段階と、上記
第２段階で計算した最大直線距離が予め設定された臨界
値より大きいか否かを判断する第３段階と、上記第３段
階で計算した最大直線距離が予め設定された臨界値より
小さい場合に頂点と次の画素との間に直線を描いた後に
上記第２段階の直線の間に存在する画素と直線との距離
を計算する動作を反復する第４段階と、上記第３段階で
計算した最大直線距離が予め設定された臨界値より大き
い場合にすぐ前の画素を新たな頂点としてその頂点と次
の画素の間に直線を描いた後に上記第２段階の直線の間
に存在する画素と直線との距離を計算する動作を反復す
る第５段階とで制御されることを特徴とするものであ
る。また、上記第１段階は、与えられた輪郭線が開けた
輪郭線の場合に両端点の中で一つを第１番目の頂点に決
定することを特徴とするものである。また、上記第１段
階は、与えられた輪郭線が閉じた輪郭線の場合に輪郭線
を成す画素の中で任意の画素を第１番目の頂点に決定す
ることを特徴とするものである。また、上記臨界値は、
実際の輪郭線と多角直線との許容最大距離に決定される
ことを特徴とするものである。さらに、上記臨界値は、
頂点の数として与えられることを特徴とするものであ
る。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の映像機器の物体別形状情
報の減縮装置及び減縮方法は、まず、物体別動き映像符
号化で入力された映像を物体（object）の動きにより以
前映像と異なる信号の変化がある動き物体領域（change
d object region）と、信号の変化がない背景領域（bac
kground or unchanged region）に分割する。背景領域
は、さらなる分析過程や情報の伝送が不必要であり、受
信端では以前の映像信号をそのまま使用して再現する。
抽出された動き物体の領域では、物体モデル（object m
odel）及び移動モデル（motion model）を使用して物体
の動き情報（motion information）を推定する。そし
て、動き情報と動領域の形状情報（shape informatio
n）を受信端に伝送する。受信端では、伝送される動き
情報と動領域の形状情報をもって移動補償予測（motion
compensated prediction）によって映像を再現する。
報の減縮装置及び減縮方法は、まず、物体別動き映像符
号化で入力された映像を物体（object）の動きにより以
前映像と異なる信号の変化がある動き物体領域（change
d object region）と、信号の変化がない背景領域（bac
kground or unchanged region）に分割する。背景領域
は、さらなる分析過程や情報の伝送が不必要であり、受
信端では以前の映像信号をそのまま使用して再現する。
抽出された動き物体の領域では、物体モデル（object m
odel）及び移動モデル（motion model）を使用して物体
の動き情報（motion information）を推定する。そし
て、動き情報と動領域の形状情報（shape informatio
n）を受信端に伝送する。受信端では、伝送される動き
情報と動領域の形状情報をもって移動補償予測（motion
compensated prediction）によって映像を再現する。
【００１３】このような本発明は、実際に移動物体別に
動き情報を推定するので、既存のブロック別符号化方式
に比べその予測性能が優秀であり、ブロック効果等を減
少させることができ、主観的画質の向上をもたらす。ま
た、形状情報の伝送は、物体の境界を間に置いて隣接し
た二つの画素に相互に異なる動き情報を与えるので、ブ
ロック方式で現れる斑点現象、境界歪曲（edge busines
s）等が現れることがなくなる。
動き情報を推定するので、既存のブロック別符号化方式
に比べその予測性能が優秀であり、ブロック効果等を減
少させることができ、主観的画質の向上をもたらす。ま
た、形状情報の伝送は、物体の境界を間に置いて隣接し
た二つの画素に相互に異なる動き情報を与えるので、ブ
ロック方式で現れる斑点現象、境界歪曲（edge busines
s）等が現れることがなくなる。
【００１４】一方、動領域から移動補償予測の誤差が多
く発生する領域があり、この領域は、仮定された物体モ
デルが合わないとか、移動モデルが合わない複雑な動き
を示す領域であって、一般的に目、口等の部分で発生す
る。そして、この領域は、使用者の視覚に敏感な領域で
あるので、受信端で原信号を忠実に再現することができ
るようにカラー情報（colour information）を一緒に符
号化して伝送する。その他にも物体の動きによって新た
に現した背景（uncovered background）が示されれば、
以前映像においては持っていなかった情報であるので、
これに対する情報伝送が必要となる。
く発生する領域があり、この領域は、仮定された物体モ
デルが合わないとか、移動モデルが合わない複雑な動き
を示す領域であって、一般的に目、口等の部分で発生す
る。そして、この領域は、使用者の視覚に敏感な領域で
あるので、受信端で原信号を忠実に再現することができ
るようにカラー情報（colour information）を一緒に符
号化して伝送する。その他にも物体の動きによって新た
に現した背景（uncovered background）が示されれば、
以前映像においては持っていなかった情報であるので、
これに対する情報伝送が必要となる。
【００１５】図１は頭及び肩（head and shoulder）の
映像を背景（background）として、移動補償可能領域
（mode1 compliance region）、移動補償不可能物体（m
odel fai1ure region）及び現われた背景（uncovered b
ackground）等に分割した例を示す。動領域の形状情報
は、領域／非領域を示す２進映像（binary image）やそ
の境界の輪郭線（contour）で示すことができる。連続
した映像において同一物体による動領域の形状情報は重
複性（redundancy）が大きい。このような性質を利用し
て輪郭線を移動補償予測し、予測誤差を伝送して形状情
報の伝送量を減縮する技法を輪郭線予測符号化技法（pr
edictive contour coding）という。
映像を背景（background）として、移動補償可能領域
（mode1 compliance region）、移動補償不可能物体（m
odel fai1ure region）及び現われた背景（uncovered b
ackground）等に分割した例を示す。動領域の形状情報
は、領域／非領域を示す２進映像（binary image）やそ
の境界の輪郭線（contour）で示すことができる。連続
した映像において同一物体による動領域の形状情報は重
複性（redundancy）が大きい。このような性質を利用し
て輪郭線を移動補償予測し、予測誤差を伝送して形状情
報の伝送量を減縮する技法を輪郭線予測符号化技法（pr
edictive contour coding）という。
【００１６】本発明を具現するための輪郭線予測符号化
技法は、予測誤差が発生する形状情報または誤差情報を
領域別に伝送するために、伝送予測誤差を選択する臨界
遂行（thresholding operation）と、輪郭線近似符号化
（contour approximation coding）を遂行する。この方
式は、既存の輪郭線予測符号化に比べ主観的画質の低下
なしに大きな伝送率の減縮と符号化パラメータの制御が
容易であるという長所をもっている。
技法は、予測誤差が発生する形状情報または誤差情報を
領域別に伝送するために、伝送予測誤差を選択する臨界
遂行（thresholding operation）と、輪郭線近似符号化
（contour approximation coding）を遂行する。この方
式は、既存の輪郭線予測符号化に比べ主観的画質の低下
なしに大きな伝送率の減縮と符号化パラメータの制御が
容易であるという長所をもっている。
【００１７】そして、本発明の多角近似化方法による
と、与えられた輪郭線の画素の順序どおりに頂点を決定
する順次的な多角近似化方法を使用する。従って、多角
直線区間から最大誤差が与えられた臨界値より小さい場
合に、頂点の数を減少させ、頂点の伝送データ量を減少
させて符号化の利得を得ることができる。
と、与えられた輪郭線の画素の順序どおりに頂点を決定
する順次的な多角近似化方法を使用する。従って、多角
直線区間から最大誤差が与えられた臨界値より小さい場
合に、頂点の数を減少させ、頂点の伝送データ量を減少
させて符号化の利得を得ることができる。
【００１８】以下、本発明の映像機器の物体別形状情報
の減縮装置及びその減縮方法と順次的な多角近似化方法
をより詳細に説明する。物体別動き映像符号化におい
て、形状情報は、動き情報とともに移動補償予測のため
に最も高い優先順位（priority）で伝送されなければな
らない。形状情報の伝送は、物体の境界を中心として相
互に隣接した画素に相互に異なる動き情報を与え、これ
によってブロック別符号化で現れる斑点玩象、境界歪曲
等による主観的画質の低下を避けることができる。この
ため、形状情報の伝送は、低伝送率の符号化で物体別符
号化がブロック別符号化に対してさらに優れた主観的画
質を示す端緒となる。
の減縮装置及びその減縮方法と順次的な多角近似化方法
をより詳細に説明する。物体別動き映像符号化におい
て、形状情報は、動き情報とともに移動補償予測のため
に最も高い優先順位（priority）で伝送されなければな
らない。形状情報の伝送は、物体の境界を中心として相
互に隣接した画素に相互に異なる動き情報を与え、これ
によってブロック別符号化で現れる斑点玩象、境界歪曲
等による主観的画質の低下を避けることができる。この
ため、形状情報の伝送は、低伝送率の符号化で物体別符
号化がブロック別符号化に対してさらに優れた主観的画
質を示す端緒となる。
【００１９】領域の境界を表現するための方法は、コン
ピュータグラフィックス（comutergraphics）、文字認
識（characte recognition）及び物体合成（object syn
thesis）等で相当に研究使用されている。例えば、チェ
ーンディファレンスコーディング（chain difference c
oding）、エス（ｓ）字の曲線、ポリゴン（po1ygon）近
似、スプライン（spline）近似及びフーリエ技法（Four
ier Descriptor）等がある。しかし、これらの方式は、
伝送を考慮しない技法であるので、フレーム毎に動領域
の輪郭線を伝送しければならない場合に、高い伝送率に
よって使用することが難しい。
ピュータグラフィックス（comutergraphics）、文字認
識（characte recognition）及び物体合成（object syn
thesis）等で相当に研究使用されている。例えば、チェ
ーンディファレンスコーディング（chain difference c
oding）、エス（ｓ）字の曲線、ポリゴン（po1ygon）近
似、スプライン（spline）近似及びフーリエ技法（Four
ier Descriptor）等がある。しかし、これらの方式は、
伝送を考慮しない技法であるので、フレーム毎に動領域
の輪郭線を伝送しければならない場合に、高い伝送率に
よって使用することが難しい。
【００２０】連続するフレーム上から同一の物体によっ
て生成きれる動領域の形状情報間には形態と位置で多く
の類似性がある。このため、過去の形状情報から現在の
形状情報の予測が可能である。そして、移動物体の動き
情報を推定し、この情報を利用して形状情報を移動補償
予測することができる。動領域の抽出と動き情報の推定
が理想的に正確な場合に形状情報の伝送は不必要であ
る。このような形状情報の符号化方式を輪郭線予測符号
化（predictive contour coding）方式という。
て生成きれる動領域の形状情報間には形態と位置で多く
の類似性がある。このため、過去の形状情報から現在の
形状情報の予測が可能である。そして、移動物体の動き
情報を推定し、この情報を利用して形状情報を移動補償
予測することができる。動領域の抽出と動き情報の推定
が理想的に正確な場合に形状情報の伝送は不必要であ
る。このような形状情報の符号化方式を輪郭線予測符号
化（predictive contour coding）方式という。
【００２１】しかし、伝送率が低くなる程、形状情報が
占有する比重が高まるので、また、形状情報の伝送が不
必要なブロック別符号化方式に比べ符号化利得（coding
gain）を得るためにも大幅な形状情報の減縮が必要と
なる。形状情報の大幅な減縮のために、本発明において
は、伝送予測誤差を選択する遂行（thresholding opera
tion）と輪郭線近似化を使用する。このとき、現在の形
状情報の移動補償を予測する場合に孤立された予測誤差
領域（prediction error region）が発生することにな
る。
占有する比重が高まるので、また、形状情報の伝送が不
必要なブロック別符号化方式に比べ符号化利得（coding
gain）を得るためにも大幅な形状情報の減縮が必要と
なる。形状情報の大幅な減縮のために、本発明において
は、伝送予測誤差を選択する遂行（thresholding opera
tion）と輪郭線近似化を使用する。このとき、現在の形
状情報の移動補償を予測する場合に孤立された予測誤差
領域（prediction error region）が発生することにな
る。
【００２２】図２は前フレーム（Ｎ−１thフレーム）と
現在フレーム（Ｎthフレーム）の物体の形状情報を示し
ており、また、図３は前フレーム（Ｎ−１thフレーム）
の形状情報を動き情報により移動して現在フレームを移
動補償予測した場合に９個の孤立した予測誤差の領域を
示している。ここで、９個の予測誤差領域それぞれに対
して現在フレームの形状情報に該当する部分を符号化し
て伝送する。予測誤差それ自体の伝送は人間の視覚に影
響を及ぼさない情報を包含することができる。主観的画
質に影響を及ぼす重要な情報は伝送し、そうではない情
報の伝送を抑制する場合に低伝送率の符号化が可能にな
る。
現在フレーム（Ｎthフレーム）の物体の形状情報を示し
ており、また、図３は前フレーム（Ｎ−１thフレーム）
の形状情報を動き情報により移動して現在フレームを移
動補償予測した場合に９個の孤立した予測誤差の領域を
示している。ここで、９個の予測誤差領域それぞれに対
して現在フレームの形状情報に該当する部分を符号化し
て伝送する。予測誤差それ自体の伝送は人間の視覚に影
響を及ぼさない情報を包含することができる。主観的画
質に影響を及ぼす重要な情報は伝送し、そうではない情
報の伝送を抑制する場合に低伝送率の符号化が可能にな
る。
【００２３】従って、本発明においては、主観的画質に
影響を及ぼさない情報を臨界遂行を通じて除去して伝送
されないようにする。このとき、臨界遂行は誤差が発生
する領域の特性を利用する。伝送することに決定された
予測誤差領域を伝送するために、その輪郭線を伝送する
のに正確な伝送より近似化方式を利用することによって
形状情報の減縮を図る。輪郭線近似化方式としては、ポ
リゴン／スプライン近似化方式と、予測誤差値を多角近
似化する方式を使用する。
影響を及ぼさない情報を臨界遂行を通じて除去して伝送
されないようにする。このとき、臨界遂行は誤差が発生
する領域の特性を利用する。伝送することに決定された
予測誤差領域を伝送するために、その輪郭線を伝送する
のに正確な伝送より近似化方式を利用することによって
形状情報の減縮を図る。輪郭線近似化方式としては、ポ
リゴン／スプライン近似化方式と、予測誤差値を多角近
似化する方式を使用する。
【００２４】上記のように形状情報を減縮するための移
動補償輪郭線の予測符号化装置は図４に示すように構成
される。すなわち、前フレームの形状情報を利用して現
在フレームの形状情報の移動補償を予測する移動補償予
測手段１６と、上記移動補償予測手段１６の出力信号と
現在フレームの物体領域の差を求める減算手段１１と、
上記減算手段１１を通じて孤立した予測誤差領域を求め
つつ孤立した予測誤差領域に対して臨界遂行をして人間
の視覚に影響を及ぼす重要な情報は伝送し、そうでない
情報の伝送は抑制する臨界遂行手段１２と、上記臨界遂
行手段１２から伝送することに決定された伝送予測誤差
領域を伝送するためにその輪郭線を伝送するのに正確な
伝送より近似化方式を使用することによって形状情報を
減縮させる輪郭線近似符号化手段１３と、上記臨界遂行
手段１２及び輪郭線近似符号化手段１３を通じて符号化
された輪郭線を孤立した再現予測誤差領域として再構成
する輪郭線再構成手段１４及び上記輪郭線再構成手段１
４による孤立した予測誤差領域と上記移動補償予測手段
１６の出力を加算して現在フレームの形状情報を求め上
記移動補償予測手段１６に入力する加算手段１５とから
なる。
動補償輪郭線の予測符号化装置は図４に示すように構成
される。すなわち、前フレームの形状情報を利用して現
在フレームの形状情報の移動補償を予測する移動補償予
測手段１６と、上記移動補償予測手段１６の出力信号と
現在フレームの物体領域の差を求める減算手段１１と、
上記減算手段１１を通じて孤立した予測誤差領域を求め
つつ孤立した予測誤差領域に対して臨界遂行をして人間
の視覚に影響を及ぼす重要な情報は伝送し、そうでない
情報の伝送は抑制する臨界遂行手段１２と、上記臨界遂
行手段１２から伝送することに決定された伝送予測誤差
領域を伝送するためにその輪郭線を伝送するのに正確な
伝送より近似化方式を使用することによって形状情報を
減縮させる輪郭線近似符号化手段１３と、上記臨界遂行
手段１２及び輪郭線近似符号化手段１３を通じて符号化
された輪郭線を孤立した再現予測誤差領域として再構成
する輪郭線再構成手段１４及び上記輪郭線再構成手段１
４による孤立した予測誤差領域と上記移動補償予測手段
１６の出力を加算して現在フレームの形状情報を求め上
記移動補償予測手段１６に入力する加算手段１５とから
なる。
【００２５】このような構成を有する本発明の移動補償
輪郭線の予測符号化装置において、重要視されるのは、
臨界遂行手段１２と輪郭線近似符号化を遂行する輪郭線
近似符号化手段１３である。ここで、二つの動領域間の
予測誤差領域の発生に対する説明と、これを土台とした
臨界遂行、及び誤差領域の伝送のための輪郭線近似符号
化に対して説明する。
輪郭線の予測符号化装置において、重要視されるのは、
臨界遂行手段１２と輪郭線近似符号化を遂行する輪郭線
近似符号化手段１３である。ここで、二つの動領域間の
予測誤差領域の発生に対する説明と、これを土台とした
臨界遂行、及び誤差領域の伝送のための輪郭線近似符号
化に対して説明する。
【００２６】まず、伝送する誤差情報を選択する臨界遂
行は主観的画質と伝送データ量に影響を及ぼす。臨界遂
行は誤差領域の大きさ、形状等の特性を利用するもの
で、このためには形状情報の予測誤差に関する考察が必
要である。それぞれの映像から動領域の形状情報と動き
情報は連続する二つの実際の映像で抽出する。即ち、現
在映像の形状情報の抽出過程は以前映像の形状情報とは
独立的である。このような二つの形状情報間の予測を正
確にしようとするならば、動領域の抽出と動き情報の推
定が正確でなければならないし、理想的な場合には形状
情報の伝送が不必要である。しかし、動き情報の推定方
法の限界と、実際の映像の信号特性上の問題等によって
形状情報の予測誤差が発生する。
行は主観的画質と伝送データ量に影響を及ぼす。臨界遂
行は誤差領域の大きさ、形状等の特性を利用するもの
で、このためには形状情報の予測誤差に関する考察が必
要である。それぞれの映像から動領域の形状情報と動き
情報は連続する二つの実際の映像で抽出する。即ち、現
在映像の形状情報の抽出過程は以前映像の形状情報とは
独立的である。このような二つの形状情報間の予測を正
確にしようとするならば、動領域の抽出と動き情報の推
定が正確でなければならないし、理想的な場合には形状
情報の伝送が不必要である。しかし、動き情報の推定方
法の限界と、実際の映像の信号特性上の問題等によって
形状情報の予測誤差が発生する。
【００２７】また、動き物体の領域は移動物体とともに
示した背景を包含する。この領域は、動き情報とは無関
な領域であるので、移動補償予測が不可能であり、誤差
が発生する。物体の幾何学的な形態と全体的な移動に敏
感に反応する人間の視覚的特性を考慮するとき、形状情
報の予測誤差は人間の視覚に敏感でない情報を包含する
ことができるので、本発明においては、このような誤差
を臨界遂行を通じて除去し、伝送しない。このような誤
差の非伝送は類似した主観的画質下で効果的な伝送率の
減縮を可能にする。
示した背景を包含する。この領域は、動き情報とは無関
な領域であるので、移動補償予測が不可能であり、誤差
が発生する。物体の幾何学的な形態と全体的な移動に敏
感に反応する人間の視覚的特性を考慮するとき、形状情
報の予測誤差は人間の視覚に敏感でない情報を包含する
ことができるので、本発明においては、このような誤差
を臨界遂行を通じて除去し、伝送しない。このような誤
差の非伝送は類似した主観的画質下で効果的な伝送率の
減縮を可能にする。
【００２８】本発明の輪郭線予測符号化装置における臨
界遂行は、小さい誤差領域の除去と、無意味な形状情報
の変化除去の二つの機能を包含する。全体的に見るとき
の形状情報の輪郭線は単純に見ることができるが、画素
単位の観測においては非常に複雑な変化を見せるのが一
般的である。このような形状情報の特性のため、予測形
状情報と実際の形状情報の二つの以前映像によって画素
単位の差（PEL−WISED DIFFERENCE）を遂行すると、数
個から数百個の画素をもつ多くの誤差領域が生成され、
予測が正確であっても狭い地域で増加する部分と減少す
る部分が反復的に現される。このため、無意味な誤差領
域を除去するために小さい誤差領域の除去が必要であ
る。
界遂行は、小さい誤差領域の除去と、無意味な形状情報
の変化除去の二つの機能を包含する。全体的に見るとき
の形状情報の輪郭線は単純に見ることができるが、画素
単位の観測においては非常に複雑な変化を見せるのが一
般的である。このような形状情報の特性のため、予測形
状情報と実際の形状情報の二つの以前映像によって画素
単位の差（PEL−WISED DIFFERENCE）を遂行すると、数
個から数百個の画素をもつ多くの誤差領域が生成され、
予測が正確であっても狭い地域で増加する部分と減少す
る部分が反復的に現される。このため、無意味な誤差領
域を除去するために小さい誤差領域の除去が必要であ
る。
【００２９】小さい誤差領域の除去に必要な臨界値（th
reshold value）の選択は、全体の映像で人問の視覚的
な特性上敏感でない領域の大ききの最大値まで可能なの
で、本発明においては、例えば１〜５PEL（Picturt E1e
ment）、望ましくは２〜３PELを臨界値として設定す
る。従って、適切な臨界値をもつ小さな誤差領域の除去
は主観的画質に影響を及ぼすことなく伝送率の減縮をも
たらし、幾つかの独立した誤差領域に移動物体の輪郭線
を分けることによって以後の遂行を簡単にする。
reshold value）の選択は、全体の映像で人問の視覚的
な特性上敏感でない領域の大ききの最大値まで可能なの
で、本発明においては、例えば１〜５PEL（Picturt E1e
ment）、望ましくは２〜３PELを臨界値として設定す
る。従って、適切な臨界値をもつ小さな誤差領域の除去
は主観的画質に影響を及ぼすことなく伝送率の減縮をも
たらし、幾つかの独立した誤差領域に移動物体の輪郭線
を分けることによって以後の遂行を簡単にする。
【００３０】そして、人間の視覚的な特性は、物体の地
域的な位置誤差より物体全体の形態と運動に敏感であ
る。従って、物体の移動によって変化した領城でない信
号の特性や動領域の抽出問題として生成される物体形状
の形態の急激な変化は人間の視覚的な特性に対して無意
味な形状情報の変化ということができる。これを伝送す
るためには相当なデータ量が必要な反面、主観的画質面
においては不利になる。このため、このような形状情報
の変化は伝送をしないことが要求される。
域的な位置誤差より物体全体の形態と運動に敏感であ
る。従って、物体の移動によって変化した領城でない信
号の特性や動領域の抽出問題として生成される物体形状
の形態の急激な変化は人間の視覚的な特性に対して無意
味な形状情報の変化ということができる。これを伝送す
るためには相当なデータ量が必要な反面、主観的画質面
においては不利になる。このため、このような形状情報
の変化は伝送をしないことが要求される。
【００３１】伝送が決定された誤差領域は伝送のために
輪郭線の符号化を遂行する。誤差領域の輪郭線は移動補
償を予測した形状情報の輪郭線（予測輪郭線：predicti
oncontour）を包含する。上記予測輪郭線を除去した輪
郭線（伝送輪郭線：transmission contour）のみを符号
化して伝送する。頭と肩（head and shoulder）の映像
では狭い幅の帯形態をもつ誤差領域が多く現れ、その領
域の伝送輪郭線の符号化に誤差のないチェーンディファ
レンスコーディング（chain difference coding）を使
用する場合に伝送データ量が非常に多量になる。
輪郭線の符号化を遂行する。誤差領域の輪郭線は移動補
償を予測した形状情報の輪郭線（予測輪郭線：predicti
oncontour）を包含する。上記予測輪郭線を除去した輪
郭線（伝送輪郭線：transmission contour）のみを符号
化して伝送する。頭と肩（head and shoulder）の映像
では狭い幅の帯形態をもつ誤差領域が多く現れ、その領
域の伝送輪郭線の符号化に誤差のないチェーンディファ
レンスコーディング（chain difference coding）を使
用する場合に伝送データ量が非常に多量になる。
【００３２】このため、近似化表現を利用した輪郭線符
号化方式が要求される。このとき、輪郭線の局部的な位
置誤差が発生する。しかし、人間の視覚的特性が物体全
体の幾何学的形態に敏感であるので、このような小さな
位置誤差により目障りな画質の低下を招来することはな
い。
号化方式が要求される。このとき、輪郭線の局部的な位
置誤差が発生する。しかし、人間の視覚的特性が物体全
体の幾何学的形態に敏感であるので、このような小さな
位置誤差により目障りな画質の低下を招来することはな
い。
【００３３】上記のような輪郭線近似化のために利用さ
れるポリゴン／スプライン近似化の過程は図５のように
なる。伝送が決定された誤差領域の伝送輪郭線２０は、
図５の（Ａ）のように、まず、ポリゴン３０で近似化す
る。このとき、ポリゴン３０の頂点（vertex）の個数は
実際の伝送輪郭線２０と近似ポリゴン３０との間の近似
化の程度に依存する。この近似化の程度は実際の伝送輪
郭線２０と近似ポリゴン３０との間の最大の差を使用し
て示すが、ここで、最大の差が大きい場合には荒い近似
化になるが、頂点の個数は減少し、最大の差が小さい場
合には精密な近似化になるが、頂点の個数は増加する。
れるポリゴン／スプライン近似化の過程は図５のように
なる。伝送が決定された誤差領域の伝送輪郭線２０は、
図５の（Ａ）のように、まず、ポリゴン３０で近似化す
る。このとき、ポリゴン３０の頂点（vertex）の個数は
実際の伝送輪郭線２０と近似ポリゴン３０との間の近似
化の程度に依存する。この近似化の程度は実際の伝送輪
郭線２０と近似ポリゴン３０との間の最大の差を使用し
て示すが、ここで、最大の差が大きい場合には荒い近似
化になるが、頂点の個数は減少し、最大の差が小さい場
合には精密な近似化になるが、頂点の個数は増加する。
【００３４】また、図５の（Ｂ）のように得られた近似
の頂点を経るスプライン４０を求め、上記スプライン４
０上の各画素で伝送送輪郭線２０との距離を検査する。
このとき、距離（d1）が臨界値（dMAX）以上であれば、
図５の（Ｂ）のように、その画素が包含された近似区間
をスプライン４０の代りにポリゴン２０で近似化し、距
離（d2）が臨界値（dMAX）以下であれば、図５の（Ｃ）
のように、その画素が包含された近似区間をスプライン
４０で近似化する。そして、頂点の位置と頂点間の区間
がポリゴン近似であるのか、またはスプラインの近似で
あるのかを示すインデックス（index）を受信端に伝送
してポリゴン／スプラインを再現するようにする。ポリ
ゴン近似化に比ベポリゴンとスプラインが結合されたこ
のような輪郭線の近似化は少ない数の頂点によって視覚
に自然な輪郭線の形態を示してくれる。
の頂点を経るスプライン４０を求め、上記スプライン４
０上の各画素で伝送送輪郭線２０との距離を検査する。
このとき、距離（d1）が臨界値（dMAX）以上であれば、
図５の（Ｂ）のように、その画素が包含された近似区間
をスプライン４０の代りにポリゴン２０で近似化し、距
離（d2）が臨界値（dMAX）以下であれば、図５の（Ｃ）
のように、その画素が包含された近似区間をスプライン
４０で近似化する。そして、頂点の位置と頂点間の区間
がポリゴン近似であるのか、またはスプラインの近似で
あるのかを示すインデックス（index）を受信端に伝送
してポリゴン／スプラインを再現するようにする。ポリ
ゴン近似化に比ベポリゴンとスプラインが結合されたこ
のような輪郭線の近似化は少ない数の頂点によって視覚
に自然な輪郭線の形態を示してくれる。
【００３５】上記のようなポリゴン／スプライン近似化
技法を使用して独立した数個の伝送輪郭線を近似化させ
る過程は次の通りである。すなわち、臨界逐行後に、伝
送が決定された誤差領域で伝送輪郭線を探す第１段階
と、一定の距離内の隣接した二つの伝送輪郭線を一つの
伝送輪郭線として連結する第２段階と、連結された伝送
輪郭線に対してポリゴン／スプライン近似化を遂行する
第３段階とからなる。
技法を使用して独立した数個の伝送輪郭線を近似化させ
る過程は次の通りである。すなわち、臨界逐行後に、伝
送が決定された誤差領域で伝送輪郭線を探す第１段階
と、一定の距離内の隣接した二つの伝送輪郭線を一つの
伝送輪郭線として連結する第２段階と、連結された伝送
輪郭線に対してポリゴン／スプライン近似化を遂行する
第３段階とからなる。
【００３６】上記のような過程を図６を参照して説明す
ると、次の通りである。臨界遂行後に伝送が決定された
誤差領域で伝送輪郭線を探す（段階Ｓｌ）。このとき、
隣接した伝送輪郭線間で不必要な頂点を発生させること
がある。このような問題点を避けるために、一定の距離
内で隣接した二つの伝送輪郭線を一つの伝送輪郭線とし
て連結する過程を遂行する（段階Ｓ２）。そして、連結
された伝送輪郭線に対してポリゴン／スプライン近似化
を遂行する（段階Ｓ３）。
ると、次の通りである。臨界遂行後に伝送が決定された
誤差領域で伝送輪郭線を探す（段階Ｓｌ）。このとき、
隣接した伝送輪郭線間で不必要な頂点を発生させること
がある。このような問題点を避けるために、一定の距離
内で隣接した二つの伝送輪郭線を一つの伝送輪郭線とし
て連結する過程を遂行する（段階Ｓ２）。そして、連結
された伝送輪郭線に対してポリゴン／スプライン近似化
を遂行する（段階Ｓ３）。
【００３７】ここで、隣接した二つの伝送輪郭線を一つ
の伝送輪郭線に連結する過程は図７に示される。図７の
（Ａ）のように、二つの伝送輪郭線が隣接している場
合、上の輪郭線の端の近似頂点と下の初期頂点を、図７
の（Ｂ）のように、重複して伝送しなければならない。
このため、図７の（Ｃ）のように、上の輪郭線の端の近
似頂点と下の輪郭線の初期頂点を連結させ、再び近似化
を遂行すると、近似頂点１個と初期頂点１個を減らすよ
うになって伝送量の減縮が可能になる。
の伝送輪郭線に連結する過程は図７に示される。図７の
（Ａ）のように、二つの伝送輪郭線が隣接している場
合、上の輪郭線の端の近似頂点と下の初期頂点を、図７
の（Ｂ）のように、重複して伝送しなければならない。
このため、図７の（Ｃ）のように、上の輪郭線の端の近
似頂点と下の輪郭線の初期頂点を連結させ、再び近似化
を遂行すると、近似頂点１個と初期頂点１個を減らすよ
うになって伝送量の減縮が可能になる。
【００３８】既存の輪郭線予測符号化の方式は、全体の
輪郭線をポリゴン／スプラインでまず近似化し、近似頂
点をもって輪郭線を移動補償予測する方式である。これ
に比ベ、本発明のためのポリゴン／スプライン近似化は
全体の輪郭線を数個の伝送輪郭線に分け、これを近似化
させる方式である。そして、小さな誤差領域の除去を通
じて伝送量の減縮を近似化しながら、数個の小さな伝送
輪郭線をそれぞれ近似化することによって遂行の簡単化
をもたらす。また、各伝送輪郭線毎に異なるように与え
ることができる臨界値（dMAX）と小さな誤差領域のため
に使用される臨界値（tsm）を使用して形状情報の伝送
量の制御が容易に可能となる。
輪郭線をポリゴン／スプラインでまず近似化し、近似頂
点をもって輪郭線を移動補償予測する方式である。これ
に比ベ、本発明のためのポリゴン／スプライン近似化は
全体の輪郭線を数個の伝送輪郭線に分け、これを近似化
させる方式である。そして、小さな誤差領域の除去を通
じて伝送量の減縮を近似化しながら、数個の小さな伝送
輪郭線をそれぞれ近似化することによって遂行の簡単化
をもたらす。また、各伝送輪郭線毎に異なるように与え
ることができる臨界値（dMAX）と小さな誤差領域のため
に使用される臨界値（tsm）を使用して形状情報の伝送
量の制御が容易に可能となる。
【００３９】輪郭線近似化のためのさらに他の方式であ
る予測輪郭線を利用した誤差情報の多角近似化方式は図
８のように利用される。即ち、動領域の抽出は比較的良
好に遂行されたが、動き情報の推定問題として発生する
誤差領域では予測輪郭線と伝送輪郭線は類似した形態を
もつようになる。このような場合に、予測輪郭線を利用
して伝送輪郭線を再構成することによって近似化するこ
とができる。この方法は、伝送輪郭線を近似化するのに
必要な頂点の数を減少させることができ、情報の量が減
縮される。
る予測輪郭線を利用した誤差情報の多角近似化方式は図
８のように利用される。即ち、動領域の抽出は比較的良
好に遂行されたが、動き情報の推定問題として発生する
誤差領域では予測輪郭線と伝送輪郭線は類似した形態を
もつようになる。このような場合に、予測輪郭線を利用
して伝送輪郭線を再構成することによって近似化するこ
とができる。この方法は、伝送輪郭線を近似化するのに
必要な頂点の数を減少させることができ、情報の量が減
縮される。
【００４０】図８は予測輪郭線を利用した近似化の過程
を示すもので、図８の（Ａ）のように、動領域の抽出の
問題より動き情報推定の問題として発生する誤差領域
（Ｅ）の伝送輪郭線５１を近似化するために、まず、図
８の（Ｂ）のように、伝送輪郭線５１と、予測輪郭線５
２の誤差を求め、誤差の大きさを予測輪郭線５２を構成
するもののインデックスを基準として再構成する。この
ようにすることによって、伝送輪郭線５１に対する情報
を損失させることなく、図８の（Ａ）に示す伝送輪郭線
５１を図８の（Ｂ）のように半径の小さい輪郭線５３に
作ることができる。図８の（Ｂ）の輪郭線は図８の
（Ｃ）のように数個の頂点によって近似化する。近似化
した伝送輪郭線５４を予測輪郭線５２に対して元来の映
像フレーム上で加えることによって伝送輪郭線５１の近
似化された再現輪郭線を作ることができる。このような
技法は再現輪郭線が予測輪郭線に依存して生成されるの
で、視覚的に自然な形態を示すためのスプライン近似の
必要性を減少させることができる。
を示すもので、図８の（Ａ）のように、動領域の抽出の
問題より動き情報推定の問題として発生する誤差領域
（Ｅ）の伝送輪郭線５１を近似化するために、まず、図
８の（Ｂ）のように、伝送輪郭線５１と、予測輪郭線５
２の誤差を求め、誤差の大きさを予測輪郭線５２を構成
するもののインデックスを基準として再構成する。この
ようにすることによって、伝送輪郭線５１に対する情報
を損失させることなく、図８の（Ａ）に示す伝送輪郭線
５１を図８の（Ｂ）のように半径の小さい輪郭線５３に
作ることができる。図８の（Ｂ）の輪郭線は図８の
（Ｃ）のように数個の頂点によって近似化する。近似化
した伝送輪郭線５４を予測輪郭線５２に対して元来の映
像フレーム上で加えることによって伝送輪郭線５１の近
似化された再現輪郭線を作ることができる。このような
技法は再現輪郭線が予測輪郭線に依存して生成されるの
で、視覚的に自然な形態を示すためのスプライン近似の
必要性を減少させることができる。
【００４１】図４において、臨界遂行は、一つのフレー
ムの全体で輪郭線の予測誤差領域を考慮する場合に、一
般的に近似化が良好に遂行される領域とそうではない領
域が同時に発生する。このとき、それぞれの領域に対し
て近似化方法を異なるように適用して伝送する方法を使
用することができる。このために、伝送輪郭線と予測輪
郭線を探して、その長さ即ち画素の個数を求める第１段
階と、得られた二つの輪郭線の画素数を利用して物体抽
出が良好に遂行された領域であるか否かを判断する第２
段階と、物体抽出が良好に遂行されない領城であれば、
ポリゴン／スプライン近似化方式を利用して伝送輪郭線
を符号化する第３段階と、物体抽出が良好に遂行された
領域であれば、予測輪郭線を利用した誤差情報の多角近
似化方法を利用して、先に最大誤差値を抽出する第４段
階と、抽出された最大誤差値がポリゴン／スプライン近
似化で使用した臨界値（dMAX）より大きいか否かを判断
する第５段階と、最大誤差値が臨界値（dMAX）より大き
ければ、最大誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端点
を近似頂点として近似化し、３個の頂点のみを伝送する
第６段階で動作する。
ムの全体で輪郭線の予測誤差領域を考慮する場合に、一
般的に近似化が良好に遂行される領域とそうではない領
域が同時に発生する。このとき、それぞれの領域に対し
て近似化方法を異なるように適用して伝送する方法を使
用することができる。このために、伝送輪郭線と予測輪
郭線を探して、その長さ即ち画素の個数を求める第１段
階と、得られた二つの輪郭線の画素数を利用して物体抽
出が良好に遂行された領域であるか否かを判断する第２
段階と、物体抽出が良好に遂行されない領城であれば、
ポリゴン／スプライン近似化方式を利用して伝送輪郭線
を符号化する第３段階と、物体抽出が良好に遂行された
領域であれば、予測輪郭線を利用した誤差情報の多角近
似化方法を利用して、先に最大誤差値を抽出する第４段
階と、抽出された最大誤差値がポリゴン／スプライン近
似化で使用した臨界値（dMAX）より大きいか否かを判断
する第５段階と、最大誤差値が臨界値（dMAX）より大き
ければ、最大誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端点
を近似頂点として近似化し、３個の頂点のみを伝送する
第６段階で動作する。
【００４２】上記のような過程を図９を利用して説明す
ると、次の通りである。まず、伝送誤差領域で伝送輪郭
線と予測輪郭線を探し、その長さ、即ち画素数を求める
（段階Ｓ１）。得られた二つの輪郭線の画素数を利用し
て物体抽出が良好に遂行された領域であるか否かを判断
する（段階Ｓ２）。このとき、判断基準になる評価関数
（Ｄ）は次の通りである。 Ｄ＝｜伝送輪郭線の画素数−予測輪郭線の画素数｜／
［（伝送輪郭線の画素数＋予測輪郭線の画素数）／２］
ると、次の通りである。まず、伝送誤差領域で伝送輪郭
線と予測輪郭線を探し、その長さ、即ち画素数を求める
（段階Ｓ１）。得られた二つの輪郭線の画素数を利用し
て物体抽出が良好に遂行された領域であるか否かを判断
する（段階Ｓ２）。このとき、判断基準になる評価関数
（Ｄ）は次の通りである。 Ｄ＝｜伝送輪郭線の画素数−予測輪郭線の画素数｜／
［（伝送輪郭線の画素数＋予測輪郭線の画素数）／２］
【００４３】物体抽出が良好に遂行されなかった領域で
は二つの画素数の差が大きく、これに従って評価関数
（Ｄ）は大きくなる。臨界値（Ｄth）が与えられた場合
に、伝送が決定された誤差領域の評価関数（Ｄ）が臨界
値（Ｄth）より大きければ、物体抽出に問題があると判
断して予測輪郭線を考慮しないポリゴン／スプライン近
似化方式を利用して伝送輪郭線を符号化する（段階Ｓ
３）。
は二つの画素数の差が大きく、これに従って評価関数
（Ｄ）は大きくなる。臨界値（Ｄth）が与えられた場合
に、伝送が決定された誤差領域の評価関数（Ｄ）が臨界
値（Ｄth）より大きければ、物体抽出に問題があると判
断して予測輪郭線を考慮しないポリゴン／スプライン近
似化方式を利用して伝送輪郭線を符号化する（段階Ｓ
３）。
【００４４】誤差領域の評価関数（Ｄ）が臨界値
（Ｄth）より小さければ、予測輪郭線を利用した符号化
方式を使用するが、その過程は次の通りである。まず、
最大誤差値（MAX ERR0R）を抽出し（段階Ｓ４）、抽出
された最大誤差値がポリゴン／スプライン近似化で使用
された臨界値（ｄMAX）より大きいか否かを判断する
（段階Ｓ５）。最大誤差値（MAX ERR0R）が臨界値（ｄ
MAX）より小さい場合の領域は伝送をしない。これは伝
送をしなくても近似化誤差がより小さいので問題なく、
長い帯形態の誤差領域がこの場合に属する。最大誤差値
（MAX ERR0R）が臨界値（ｄMAX）より大きい場合には最
大誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端点を近似頂点
として近似化し、３個の頂点のみを伝送する（段階Ｓ
６）。
（Ｄth）より小さければ、予測輪郭線を利用した符号化
方式を使用するが、その過程は次の通りである。まず、
最大誤差値（MAX ERR0R）を抽出し（段階Ｓ４）、抽出
された最大誤差値がポリゴン／スプライン近似化で使用
された臨界値（ｄMAX）より大きいか否かを判断する
（段階Ｓ５）。最大誤差値（MAX ERR0R）が臨界値（ｄ
MAX）より小さい場合の領域は伝送をしない。これは伝
送をしなくても近似化誤差がより小さいので問題なく、
長い帯形態の誤差領域がこの場合に属する。最大誤差値
（MAX ERR0R）が臨界値（ｄMAX）より大きい場合には最
大誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端点を近似頂点
として近似化し、３個の頂点のみを伝送する（段階Ｓ
６）。
【００４５】予測輪郭線を利用した伝送輪郭線符号化の
技法はポリゴン／スプラインの近似化とは異なり誤差特
性の一貫性を維持するために隣接の誤差の領域を合わせ
る過程を遂行しない。ただし、頂点を求めた後に、隣接
した二つの伝送輪郭線から両端点を示す頂点が隣接した
場合に、二つの頂点を一つの頂点として代表し、これを
示すインデックス（INDEX）を伝送することができる。
また、輪郭線を利用した誤差情報の多角近似化方法は既
存の方式に比べ各伝送輪郭線毎に３個の頂点のみで近似
化することによって伝送量の減縮とスプライン近似をし
ないという長所がある。
技法はポリゴン／スプラインの近似化とは異なり誤差特
性の一貫性を維持するために隣接の誤差の領域を合わせ
る過程を遂行しない。ただし、頂点を求めた後に、隣接
した二つの伝送輪郭線から両端点を示す頂点が隣接した
場合に、二つの頂点を一つの頂点として代表し、これを
示すインデックス（INDEX）を伝送することができる。
また、輪郭線を利用した誤差情報の多角近似化方法は既
存の方式に比べ各伝送輪郭線毎に３個の頂点のみで近似
化することによって伝送量の減縮とスプライン近似をし
ないという長所がある。
【００４６】図１０は本発明の順次的な多角近似化方法
を示した信号の流れ図である。輪郭線が与えられると、
多角近似化を始める輪郭線を探し、開けた輪郭線である
場合には二つの終端の画素中で一つを選択してこれを第
１番目の頂点として決定し、閉じた輪郭線の場合には任
意の画素を選択して第１番目の頂点として決定（Ｖｌ←
Ｃｌ、ｖ←２、ｃ←１、Ｉ←２：Ｃｎ：ｎ番目の輪郭線
の画素またはその位置、Ｖｎ：ｎ番目の頂点またはその
位置）する第１段階（Ｓ１）と、上記第１段階から第１
番目（ｃ番目）の頂点として決定された画素（Ｃｃ）と
第３番目（ｃ＋ｉ番目）の輪郭線の画素（ｃ（ｃ＋
ｉ））との間に直線を描く第２段階（Ｓ２）と、上記第
２段階で描いた直線の両端点（Ｃｃとｃ（ｃ＋ｉ））と
の間に存在する輪郭線の画素との直線距離（ｄ（ｃ＋
ｊ），ｊ＝１〜ｉ−１：ｄｎ：Ｃｎと関連の直線との距
離）を求める第３段階（Ｓ３）と、上記第３段階で求め
た直線距離（ｄ（ｃ＋ｊ））との間の最大距離が与えら
れた臨界値（thr dmax）より大きいか否かを判断して与
えられた臨界値より大きくない場合に、その次の画素点
（ｉ←ｉ＋１）を選択して上記第２段階（Ｓ２）から反
復遂行する第４段階（Ｓ４）と、上記第３段階（Ｓ４）
で求めた直線距離（ｄ（ｃ＋ｊ））間の最大距離が与え
られた臨界値より大きい場合に、すぐ前の画素点を新た
な頂点として決定（Ｖｖ←Ｃ（ｃ＋ｉ−１）、ｖ←ｖ＋
１、ｃ←ｃ＋ｉ−１、Ｉ←２））し、この頂点を基準と
して上記第２段階（Ｓ２）から反復遂行し、多角近似化
する輪郭線の総ての画素数をすべて実行した場合（ｃ＋
ｉ＝PELcontour：PELcontour：多角近似化する輪郭線の
総ての画素数）の動作を終了する第５段階（Ｓ２）から
なる。
を示した信号の流れ図である。輪郭線が与えられると、
多角近似化を始める輪郭線を探し、開けた輪郭線である
場合には二つの終端の画素中で一つを選択してこれを第
１番目の頂点として決定し、閉じた輪郭線の場合には任
意の画素を選択して第１番目の頂点として決定（Ｖｌ←
Ｃｌ、ｖ←２、ｃ←１、Ｉ←２：Ｃｎ：ｎ番目の輪郭線
の画素またはその位置、Ｖｎ：ｎ番目の頂点またはその
位置）する第１段階（Ｓ１）と、上記第１段階から第１
番目（ｃ番目）の頂点として決定された画素（Ｃｃ）と
第３番目（ｃ＋ｉ番目）の輪郭線の画素（ｃ（ｃ＋
ｉ））との間に直線を描く第２段階（Ｓ２）と、上記第
２段階で描いた直線の両端点（Ｃｃとｃ（ｃ＋ｉ））と
の間に存在する輪郭線の画素との直線距離（ｄ（ｃ＋
ｊ），ｊ＝１〜ｉ−１：ｄｎ：Ｃｎと関連の直線との距
離）を求める第３段階（Ｓ３）と、上記第３段階で求め
た直線距離（ｄ（ｃ＋ｊ））との間の最大距離が与えら
れた臨界値（thr dmax）より大きいか否かを判断して与
えられた臨界値より大きくない場合に、その次の画素点
（ｉ←ｉ＋１）を選択して上記第２段階（Ｓ２）から反
復遂行する第４段階（Ｓ４）と、上記第３段階（Ｓ４）
で求めた直線距離（ｄ（ｃ＋ｊ））間の最大距離が与え
られた臨界値より大きい場合に、すぐ前の画素点を新た
な頂点として決定（Ｖｖ←Ｃ（ｃ＋ｉ−１）、ｖ←ｖ＋
１、ｃ←ｃ＋ｉ−１、Ｉ←２））し、この頂点を基準と
して上記第２段階（Ｓ２）から反復遂行し、多角近似化
する輪郭線の総ての画素数をすべて実行した場合（ｃ＋
ｉ＝PELcontour：PELcontour：多角近似化する輪郭線の
総ての画素数）の動作を終了する第５段階（Ｓ２）から
なる。
【００４７】図１１のように、多角近似化する輪郭線が
与えられた場含に多角近似化を始める輪廓線の画素を探
す。このとき、与えられた輪郭線が開けた輪郭線の場合
に二つの終端の画素の中で一つを選択し、閉じた輪郭線
の場合には任意に一つの画素を選択する。そして、選択
した一つの画素を第１番目の頂点とする。次に、第１番
目の頂点と第３番目の輪郭線の画素間を直線で連結し、
この直線と、直線の両端点（ここでは、第１番目と第３
番目の輪郭線の画素）との間に存在する輪郭線の画素
（ここでは、第２番目の輪郭線の画素）の間の直線距離
を求めて直線距離の最大距離が与えられた臨界値より大
であるか否かを判断する。
与えられた場含に多角近似化を始める輪廓線の画素を探
す。このとき、与えられた輪郭線が開けた輪郭線の場合
に二つの終端の画素の中で一つを選択し、閉じた輪郭線
の場合には任意に一つの画素を選択する。そして、選択
した一つの画素を第１番目の頂点とする。次に、第１番
目の頂点と第３番目の輪郭線の画素間を直線で連結し、
この直線と、直線の両端点（ここでは、第１番目と第３
番目の輪郭線の画素）との間に存在する輪郭線の画素
（ここでは、第２番目の輪郭線の画素）の間の直線距離
を求めて直線距離の最大距離が与えられた臨界値より大
であるか否かを判断する。
【００４８】もし、最大距離が与えられた臨界値より大
でないならば、図１１の（Ａ）のように、第１番目の画
素と第４番目の画素を直線で連結し、この直線と直線の
両端点（ここでは、第１番目と第４番目の輪郭線の画
素）との間に存在する輪郭線の画素（ここでは、第２番
目の輪郭線の画素及び第３番目の輪郭線の画素）との間
の直線距離を求める。上記のような動作を継続して反復
し第ｎ番目の画素との間に直線を描いた場合に直線距離
の最大距離が図１１の（Ｂ）のように臨界値より大きけ
れば、図１１の（Ｃ）のように第（ｎ−１）番目の画素
を新たな頂点とし、この過程を図１１の（Ｄ）のＥのよ
うに輪郭線が終了されるときまで遂行する。
でないならば、図１１の（Ａ）のように、第１番目の画
素と第４番目の画素を直線で連結し、この直線と直線の
両端点（ここでは、第１番目と第４番目の輪郭線の画
素）との間に存在する輪郭線の画素（ここでは、第２番
目の輪郭線の画素及び第３番目の輪郭線の画素）との間
の直線距離を求める。上記のような動作を継続して反復
し第ｎ番目の画素との間に直線を描いた場合に直線距離
の最大距離が図１１の（Ｂ）のように臨界値より大きけ
れば、図１１の（Ｃ）のように第（ｎ−１）番目の画素
を新たな頂点とし、この過程を図１１の（Ｄ）のＥのよ
うに輪郭線が終了されるときまで遂行する。
【００４９】このような本発明の多角近似化はすべての
多角直線区間で実際の輪郭線との最大距離が臨界値であ
るので、従来の多角近似化方法によって決定される頂点
に比べ頂点の数が減少される。特に、頂点の位置情報を
伝送しなければならない映像符号化では頂点の個数が少
なくなるので、符号化利得を得ることができる。ただ
し、臨界値でない頂点の個数として臨界値が与えられた
ときは多角近似化を頂点の個数が合うときまで反復遂行
するとよい。このため、本発明は臨界値が与えられた多
角近似化で多大な意味がある。
多角直線区間で実際の輪郭線との最大距離が臨界値であ
るので、従来の多角近似化方法によって決定される頂点
に比べ頂点の数が減少される。特に、頂点の位置情報を
伝送しなければならない映像符号化では頂点の個数が少
なくなるので、符号化利得を得ることができる。ただ
し、臨界値でない頂点の個数として臨界値が与えられた
ときは多角近似化を頂点の個数が合うときまで反復遂行
するとよい。このため、本発明は臨界値が与えられた多
角近似化で多大な意味がある。
【００５０】一方、多角近似化のためには二つの臨界値
が可能であるので、一つは実際の輪郭線と多角直線との
許容最大距離（thr dmax)であり、他の一つは頂点の個
数である。前者は近似多角線の正確度を制御することが
でき、後者はデータ量の制御が容易である。物体別の符
号化から物体の形状情報を符号化するとき、この情報は
視覚的に重要であるので、頂点の数より正確度が重要で
あり、このような場合の多角近似化は臨界値（thr dma
x）が与えれるので、本発明を使用する場合に従来の方
法に比べ高い符号化利得を得ることができる。
が可能であるので、一つは実際の輪郭線と多角直線との
許容最大距離（thr dmax)であり、他の一つは頂点の個
数である。前者は近似多角線の正確度を制御することが
でき、後者はデータ量の制御が容易である。物体別の符
号化から物体の形状情報を符号化するとき、この情報は
視覚的に重要であるので、頂点の数より正確度が重要で
あり、このような場合の多角近似化は臨界値（thr dma
x）が与えれるので、本発明を使用する場合に従来の方
法に比べ高い符号化利得を得ることができる。
【図１】 本発明の説明に供する頭と肩部分の映像の動
き映像の分割を例示した図である。
き映像の分割を例示した図である。
【図２】 本発明の説明に供する頭と肩部分の前フレー
ム物体の形状情報と現在フレーム物体の形状情報を示し
た図である。
ム物体の形状情報と現在フレーム物体の形状情報を示し
た図である。
【図３】 本発明の説明に供する前フレームの映像を移
動補償した映像と現在フレームの映像を比較して示した
図である。
動補償した映像と現在フレームの映像を比較して示した
図である。
【図４】 本発明の形状情報の減縮装置の構成を示した
ブロック図である。
ブロック図である。
【図５】 本発明のポリゴン／スプライン近似化の過程
を示した図である。
を示した図である。
【図６】 本発明によるポリゴン／スプライン近似化の
過程を示した信号の流れ図である。
過程を示した信号の流れ図である。
【図７】 図６で隣接した二つの輪郭線の連結過程を示
した図である。
した図である。
【図８】 本発明による予測輪郭線を利用した予測誤差
値の多角近似化の過程を示した図である。
値の多角近似化の過程を示した図である。
【図９】 本発明の移動補償輪郭線の予測符号化方法を
示した信号の流れ図である。
示した信号の流れ図である。
【図１０】 本発明の順次的な多角近似化の過程を示し
た信号の流れ図である。
た信号の流れ図である。
【図１１】 本発明の順次的な多角近似化の過程を説明
する図である。
する図である。
【図１２】 従来の多角近似化の過程を説明するための
図である。
図である。
１１ 減算手段、１２ 臨界遂行手段、１３ 輪郭線近
似符号化手段、１４ 輪郭線再構成手段、１５ 加算手
段、１６ 移動補償予測手段。
似符号化手段、１４ 輪郭線再構成手段、１５ 加算手
段、１６ 移動補償予測手段。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 金 在均 大韓民国ソウル市江南區三成洞47−20象 牙ヴィラ ビー−202號 (56)参考文献 特開 平５−199510（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−35884（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 7/32 G06T 5/00
Claims (26)
- 【請求項１】 現在フレームの動き情報と移動補償され
た前フレームの輪郭線により予測誤差の領域を求める段
階と、上記予測誤差の領域から予測輪郭線と伝送輪郭線
を抽出しその画素の数を求める段階と、上記求めた二つ
の輪郭線の画素数を利用して輪郭線予測の正確度を評価
するための予め定められた評価関数の値を求めこれを予
測輪郭線を利用して符号化するか否かを判定するための
予め定められた予測輪郭線利用判定用臨界値と比較する
段階と、上記比較した結果、評価関数の値が予測輪郭線
利用判定用臨界値より大きい場合に物体抽出に問題があ
るものとして予測輪郭線を考慮しないポリゴン／スプラ
イン近似化方式により伝送輪郭線を近似化して伝送する
段階と、上記評価関数の値が予測輪郭線利用判定用臨界
値より小さい場合に予測輪郭線を利用した符号化方式を
通じて最大誤差値を抽出する段階と、上記抽出された最
大誤差値とポリゴンまたはスプライン近似化方式で近似
化する輪郭線の正確度を判定するための予め定められた
近似化判定用臨界値を比較する段階と、上記比較結果、
最大誤差値が近似化判定用臨界値より大きい場合に最大
誤差が発生する位置と伝送輪郭線の両端点を近似頂点と
して任意の頂点のみを伝送する段階と、上記比較結果、
最大誤差値が近似化判定用臨界値より小さければその領
域の情報を伝送しない段階とでなることを特徴とする映
像機器の物体別形状情報の減縮方法。 - 【請求項２】 連続した映像から同一物体による動き領
域の形状情報間に存在する重複性を利用して輪郭線を移
動補償予測し、その予測誤差を予測誤差が発生した領域
別に伝送して形状情報の伝送量を減縮させることを特徴
とする請求項１記載の映像機器の物体別形状情報の減縮
方法。 - 【請求項３】 前フレームの形状情報を動き情報に従っ
て移動させて現在フレームを移動補償予測した場合に独
立した誤差領域に移動物体の輪郭線を分け、予測誤差領
域のそれぞれに対して形状情報を符号化して伝送するこ
とを特徴とする請求項１記載の映像機器の物体別形状情
報の減縮方法。 - 【請求項４】 上記予測誤差領域のそれぞれに対して現
在フレームの形状情報に該当する部分のみを符号化して
伝送することを特徴とする請求項３記載の映像機器の物
体別形状情報の減縮方法。 - 【請求項５】 上記予測輪郭線に伝送輪郭線を近似化す
るために、先に上記予測輪郭線に対する誤差の大きさを
求め、誤差情報を多角近似化してから、近似誤差を予測
輪郭線に対してフレーム上に描くようにすることを特徴
とする請求項１記載の映像機器の物体別形状情報の減縮
方法。 - 【請求項６】 上記誤差の大ききを求めた状態で伝送輪
郭線の差分を求めて曲率が小さい形態の実際の誤差値を
求め、これに基づいて輪郭線を近似化することを特徴と
する請求項５記載の映像機器の物体別形状情報の減縮方
法。 - 【請求項７】 上記のような誤差の大ききを近似化する
ための技法として、ポリゴン近似を利用することを特徴
とする請求項６記載の映像機器の物体別形状情報の減縮
方法。 - 【請求項８】 上記のような誤差の大きさを近似化する
ための技法として、最大誤差が発生する位置と伝送輪郭
線の両端点を近似頂点として誤差情報の多角近似化によ
って誤差情報を３個の頂点のみに伝送することを特徴と
する請求項６記載の映像機器の物体別形状情報の減縮方
法。 - 【請求項９】 受信端で上記近似誤差を予測輪郭線に加
え、フレーム上に描いて輪郭線を再現することを特徴と
する請求項８記載の映像機器物体別形状情報の減縮方
法。 - 【請求項１０】 一つのフレームの全体に対する伝送輪
郭線を近似化する場合に抽出が良好に行われた領域とそ
うでない領域を分離して輪郭線を近似化することを特徴
とする請求項１記載の映像機器の物体別形状情報の減縮
方法。 - 【請求項１１】 評価関数Ｄは次の数式条件を満足する
ことを特徴とする請求項１記載の映像機器の物体別形状
情報の減縮方法。 Ｄ＝｜伝送輪郭線の画素数−予測輪郭線の画素数｜／
［（伝送輪郭線の画素数＋予測輪郭線の画素数）／２］ - 【請求項１２】 頂点を求めて伝送する場合に隣接した
二つの伝送輪郭線で両端点を示す頂点が隣接すれば、二
つの頂点を一つの頂点として代表し、これを示すインデ
ックスを伝送する段階をさらに包含してなることを特徴
とする請求項１記載の映像機器の物体別形状情報の減縮
方法。 - 【請求項１３】 現在フレームの動き情報と移動補償さ
れた前フレームの輪郭線により予測誤差領域を求めて伝
送する段階と、上記伝送された予測誤差領域から予測伝
送輪郭線を抽出する段階と、上記抽出された一定の距離
内の隣接した二つの伝送輪郭線を一つの伝送輪郭線とし
て連結する段階と、上記連結された伝送輪郭線に対して
ポリゴン／スプライン近似化を遂行して伝送する段階か
らなることを特徴とする映像機器の物体別形状情報の減
縮方法。 - 【請求項１４】 上記輪郭線の連結段階は、二つの伝送
輪郭線が隣接した場合に上の輪郭線の端の近似頂点と下
の輪郭線の初期頂点を連結させてから、再び近似化を遂
行して近似頂点１個と頂点１個を減縮することを特徴と
する請求項１３記載の映像機器の物体別形状情報の減縮
方法。 - 【請求項１５】 前フレームの形状情報と現在フレーム
の動き情報を利用して現在フレームの形状情報を移動補
償予測する移動補償予測手段と、上記移動補償予測手段
から移動補償予測された形状情報と現在の動き領域を減
算して孤立した予測誤差領域を求める減算手段と、上記
減算手段から求められた孤立した予測誤差領域に対して
臨界遂行をして視覚による情報の伝送及び遮断を決定す
る臨界遂行手段と、上記臨界遂行手段を通じて決定され
た予測誤差領域から輪郭線を予測して形状情報を減縮符
号化して伝送する輪郭線近似符号化手段と、上記輪郭線
近似符号化手段を通じて符号化された輪郭線を孤立した
予測誤差領域に再構成する輪郭線再構成手段と、上記輪
郭線再構成手段から得られた孤立した予測誤差領域と移
動補償予測された現在フレームの形状情報を加えて移動
補償予測手段に提供する加算手段とから構成することを
特徴とする映像機器の物体別形状情報の減縮装置。 - 【請求項１６】 上記臨界遂行手段は、物体の幾何学的
な形態と全体的な移動に敏感に反応する視覚的特性を考
慮して形状情報の予測誤差に対して視覚に敏感でない情
報を包含する領域を臨界遂行を通じて除去することを特
徴とする請求項１５記載の映像機器の物体別形状情報の
減縮装置。 - 【請求項１７】 上記臨界遂行手段は、予測形状情報と
実際の形状情報の二つの以前映像により画素単位の差を
遂行して数個から数百個の画素を有する多い誤差領域を
生成し、輪郭線が狭い地域から加えれる部分と減らされ
る部分が反復して現される誤差領域を除去することを特
徴とする請求項１５記載の映像機器の物体別形状情報の
減縮装置。 - 【請求項１８】 上記臨界遂行手段は、全体の映像から
視覚的特性上敏感でない領域の大きさの最大値までに該
当する小さい誤差領域の除去を通じて主観的画質に影響
を及ぼすことなく伝送率の減縮をもたらすようにするこ
とを特徴とする請求項１５記載の映像機器の物体別形状
情報の減縮装置。 - 【請求項１９】 上記臨界遂行手段は、物体の地域的な
位置より物体の全体形態と運動に敏感な視覚的特性によ
って物体の移動により変化した領域ではない信号特性や
動き領域の抽出問題により生成される物体形状形態の急
激な変化による無意味な形状情報の伝送は遮断すること
を特徴とする請求項１５記載の映像機器の物体別形状情
報の減縮装置。 - 【請求項２０】 上記輪郭線近似符号化手段は、誤差領
域の輪郭線に包含された予測輪郭線を除去し伝送輪郭線
のみを符号化して伝送することを特徴とする請求項１５
記載の映像機器の物体別形状情報の減縮装置。 - 【請求項２１】 上記輪郭線予測手段は、上記臨界遂行
手段から得られた伝送輪郭線をチェーンディファレンス
コーディングを利用して近似化を遂行することを特徴と
する請求項１５または請求項２０記載の映像機器の物体
別形状情報の減縮装置。 - 【請求項２２】 与えられた輪郭線の多角近似化を始め
る第１番目の頂点を決定する第１段階と、上記第１段階
で決定した第１番目の頂点から順次次の画素との間に直
線を描き直線間に存在する画素と直線との距離を計算す
る第２段階と、上記第２段階で計算した最大直線距離が
予め設定された臨界値より大きいか否かを判断する第３
段階と、上記第３段階で計算した最大直線距離が予め設
定された臨界値より小さい場合に頂点と次の画素との間
に直線を描いた後に上記第２段階の直線の間に存在する
画素と直線との距離を計算する動作を反復する第４段階
と、上記第３段階で計算した最大直線距離が予め設定さ
れた臨界値より大きい場合にすぐ前の画素を新たな頂点
としてその頂点と次の画素の間に直線を描いた後に上記
第２段階の直線の間に存在する画素と直線との距離を計
算する動作を反復する第５段階とで制御されることを特
徴とする多角近似化方法。 - 【請求項２３】 上記第１段階は、与えられた輪郭線が
開けた輪郭線の場合に両端点の中で一つを第１番目の頂
点に決定することを特徴とする請求項２２記載の多角近
似化方法。 - 【請求項２４】 上記第１段階は、与えられた輪郭線が
閉じた輪郭線の場合に輪郭線を成す画素の中で任意の画
素を第１番目の頂点に決定することを特徴とする請求項
２２記載の多角近似化方法。 - 【請求項２５】 上記臨界値は、実際の輪郭線と多角直
線との許容最大距離に決定されることを特徴とする請求
項２２記載の多角近似化方法。 - 【請求項２６】 上記臨界値は、頂点の数として与えら
れることを特徴とする請求項２２記載の多角近似化方
法。
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