JP3558985B2 - カラー映像処理方法及びその装置 - Google Patents

カラー映像処理方法及びその装置 Download PDF

Info

Publication number
JP3558985B2
JP3558985B2 JP2000597757A JP2000597757A JP3558985B2 JP 3558985 B2 JP3558985 B2 JP 3558985B2 JP 2000597757 A JP2000597757 A JP 2000597757A JP 2000597757 A JP2000597757 A JP 2000597757A JP 3558985 B2 JP3558985 B2 JP 3558985B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
pixel
pixels
distance
color distance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2000597757A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2002536749A (ja
Inventor
ヒュン・ドー・シン
ヤン・リム・チョイ
イニン・デン
ビー・エス・マンジュナス
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of California
Original Assignee
University of California
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of California filed Critical University of California
Publication of JP2002536749A publication Critical patent/JP2002536749A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3558985B2 publication Critical patent/JP3558985B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/20Image enhancement or restoration using local operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20192Edge enhancement; Edge preservation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は映像処理方法に係り、特にカラー映像のインデクシング及び検索に用いられるカラー特徴記述子(color feature descriptor)を抽出するために要求される前処理方法であるカラー映像処理方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
MPEG−7のような客体・基盤型デジタル映像圧縮標準において、カラー映像をインデクシング/検索するためのカラー特徴記述子が定義される。カラー特徴記述子は入力映像から抽出される。
【0003】
カラー映像処理方法において、カラー特徴記述子を抽出するために、入力映像は複数の領域に分割され、前記分割された領域に対して量子化されたカラーベクトルが獲得された後、関連した領域の前記カラー特徴記述子は前記量子化されたカラーベクトルを用いて決定される。しかし、雑音要素が前記映像に存在することもある。また、前記映像においてカラー情報を正確に示すために良質のカラー量子化は重要なものである。したがって、フィルタリングまたは雑音除去のような前処理を量子化の前に行う必要がある。
【0004】
従来には、映像から雑音を除去するために、ベクトルメジアンフィルタリングまたはベクトル方向性フィルタリングのようなフィルタリング方法が採用されてきた。
【0005】
しかし、従来のカラー映像処理方法で用いられるフィルタリング方法は映像に均一に適用されるので、非雑音性画素が修正され、前記本来の映像でエッジブレ(edge blurring)を引き起こす恐れがある。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
前記問題点を解決するための本発明の目的は、フィルタリングが前記カラー映像のエッジブレなしに行われ、前記カラー映像における雑音を除去しうるカラー映像処理方法及び装置を提供するものであって、前記方法は前記カラー映像をインデクシング/検索するためのカラー特徴記述子を抽出するために必要な前処理方法である。
【0007】
本発明の他の目的は、前記カラー映像処理方法を行うためにコンピュータにより実行されうるプログラムを有するコンピュータに読出しうる媒体を提供することである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明の特徴は(a) 映像画素及び中心画素間のカラー距離によって前記映像画素を整列する段階と、(b) 前記整列された画素をグループ内のカラー距離における差が最小であり、グループ間カラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングする段階と、(c) 中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値として置き換えることによってフィルタリングを行う段階とを含むカラー映像処理方法によって具現される。
【0009】
前記カラー映像処理方法は入力カラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階をさらに含み、前記映像画素は前記ウィンドウ内の画素である。
【0010】
前記(b)段階の前に、前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素につき、所定の臨界値以上の前記中心画素からのカラー距離での差を有する画素を除去する段階をさらに含む。
【0011】
望ましくは、前記所定数はL/2以下であって、前記LはL×Lウィンドウの大きさを示す所定の正の整数である。
【0012】
前記(b)段階の前に、前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素につき、所定の臨界値以上の前記中心画素からのカラー距離での差を有する画素を除去する段階をさらに含む。
【0013】
また、前記(b)段階は、フィッシャーの判別推定方法に基づいた関数を用いて前記整列された画素をグルーピングする段階も含められる。
【0014】
前記(b)段階は、(b−1) iが0からKまでの整数でK=L−1である時、0番目から(i−1)番目までの画素で構成される第1グループ、及びi番目からK番目までの画素で構成される第2グループを設定する段階と、
(b−2) 次の数式により前記第1及び第2グループの画素に対する前記カラー距離差のそれぞれの平均を獲得する段階と、
【数11】
Figure 0003558985
(b−3) 次の数式により獲得される前記第1及び第2グループの画素に対する前記カラー距離差のそれぞれの分散を獲得する段階と、
【数12】
Figure 0003558985
(b−4) 前記獲得された平均及び分散を用いて次の数式により値J(i)を計算する段階と、
【数13】
Figure 0003558985
(b−5) 次の数式によりJ(i)を最大とするiの値を獲得し、
【数14】
Figure 0003558985
ピアグループP(n)としての画素を決定するために小さなカラー距離を有する画素から前記獲得されたiの値を有する画素に至る画素を選択する段階とを含む段階を含められる。
【0015】
また、前記(b−5)段階後に、前記方法は前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離と設定する段階と、exp(−T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行う段階をさらに含み、ここで、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離である。
【0016】
代案として、前記(b−5)段階後に、前記方法は前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択して前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離と設定する段階と、全体映像のT(n)値の平均を獲得し、クラスタの数として所定の定数で前記平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階をさらに含み、ここで、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離である。
【0017】
また、前記(b−5)段階後に、前記方法は前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続く、前記ピアグループの大きさに相応する番号の画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離と設定する段階と、それぞれの前記画素のカラーベクトルをexp(−T(n))により加重させ、クラスタの数として所定の定数で全体映像のT(n)値の平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階とをさらに含み、ここで、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離である。
【0018】
望ましくは、前記(c)段階は前記中心画素X(n)を次の数式による新規画素X’(n)に置き換える段階を含み、
【数15】
Figure 0003558985
前記p(n)は前記ピアグループを構成する画素であり、Wはp(n)に相応する所定の加重値である。
【0019】
望ましくは、前記(c)段階は前記中心画素に近い画素に対しては大きくなり、前記中心画素から遠い画素に対しては小さくなる所定の加重値により加重される平均で前記中心画素のカラーベクトルを置き換える段階を含む。
【0020】
望ましくは、前記所定の加重値は標準ガウス関数により決定された値である。
【0021】
前記カラー映像処理方法は、exp(−T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行う段階をさらに含み、ここで、前記T(n)は1つのグループ内で最大カラー距離である。
【0022】
本発明の他の発明によれば、(a) カラー映像フレームを受信し、所定の分割方法によりこれを複数のカラー映像に分割する段階と、(b) 前記分割されたカラー映像のうち選択された映像に対し、映像画素及び中心画素間のカラー距離によって前記映像画素を整列する段階と、(c) 前記整列された画素をグループ内のカラー距離における差が最小で、グループ間カラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングする段階と、(d) 中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行う段階とを含むカラー映像処理方法が提供される。
【0023】
本発明のさらに他の発明によれば、(a) 入力カラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階と、(b) 前記ウィンドウ内で中心画素のカラーベクトルと類似したカラーベクトルを有する画素を選択し、前記選択された画素をグループとして定義する段階と、(c) 前記定義されたグループ内で前記画素のみを使用してブレのフィルタリングを行う段階とを含むカラー映像処理方法が提供される。
【0024】
また本発明はカラー映像処理方法を行うコンピュータにより実行されうるプログラムコードを有するコンピュータ読出可能媒体において、前記方法は、(a) 入力カラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階と、(b) 映像画素及び中心画素間のカラー距離によって前記映像画素を整列する段階と、(c) 前記整列された画素を、グループ内のカラー距離における差が最小で、グループ間カラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングする段階と、(d) 中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行う段階とを含む。
【0025】
代案として、本発明は入力されたカラー映像内で所定の大きさのウィンドウを設定し、前記映像画素及び中心画素間の前記カラー距離によって前記ウィンドウでの映像画素を整列するための整列手段と、前記整列された画素をグループ内のカラー距離における差が最小で、グループ間のカラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングするためのグルーピング手段と、中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行うためのフィルタリング手段とを含むカラー映像処理装置を提供する。
【0026】
【発明の実施の形態】
本発明の前記目的及び長所は添付した図面に基づいて望ましい実施形態を詳しく説明することによってさらに明白になる。
【0027】
以下、添付した図面に基づいて本発明の実施形態を詳しく説明する。
【0028】
本発明に係るカラー映像処理方法を示す図1Aを参照すれば、1つのカラー映像が入力される(段階100)。前記カラー映像は適当な分割方法により分割された映像領域のうち選択された1つの領域内に有り得る。
【0029】
次いで、入力されたカラー映像でL×Lウィンドウにおける全ての画素のカラーベクトルに対し、前記L×Lウィンドウの中心で位置nに位置した画素のカラーベクトルX(n)からカラー距離d(n)が次の数式16により表現される(段階102)。
【数16】
Figure 0003558985
ここで、Lは任意の整数で、K=L−1で、iは0からKまでの整数であると仮定する。また、説明の便宜上、入力されたカラー映像において前記L×Lウィンドウの中心で位置nに位置した画素のカラーベクトルを示すX(n)は、中央の画素の前記中心に位置した前記相応する画素を示すのに用いられる。
【0030】
次いで、前記ウィンドウにおいて全ての画素の相応するカラーベクトルは前記カラー距離d(n)の大きさによって昇順で整列される(段階104)。以下、昇順で整列された前記カラーベクトルはX(n)と示される。
【0031】
次いで、昇順で整列された前記カラーベクトルについてカラー距離差が数式17により計算される(段階106)。
【数17】
Figure 0003558985
次いで、f(n)が所定の臨界値Qを超えるとカラーベクトルが除去される(段階108)。すなわち、f(n)が所定の臨界値Qを超えるカラーベクトルはインパルス雑音として見なされて除去される。実験的な確認によって、前記中央画素X(n)を除き、前記L×Lウィンドウにおいて全ての(L−1)個の画素に対して前記段階108を行うことより初期のL/2画素及び末期のL/2画素に対して昇順で前記段階108を行うことがさらに望ましい。
【0032】
また、本発明によって映像のエッジブレを防止するために、前記L×Lウィンドウにおける全体画素よりは後述するピア(peer)グループにおける画素に対してフィルタリングが行われる。前記ピアグループは次のように獲得される。
【0033】
まず、前記中心画素の前記カラーベクトルからのカラー距離によって昇順で整列された前記画素が2つのグループに分割される。第1グループは0番目から(i−1)番目までの画素よりなり、第2グループはi番目からK番目までの画素よりなる。
【0034】
次いで、前記第1グループの画素についての前記カラー距離差の平均及び前記第2グループの画素についての前記カラー距離差の平均が数式18及び数式19により各々表現される。
【数18】
Figure 0003558985
【数19】
Figure 0003558985
そして、前記第1グループの画素についての前記カラー距離差の分散及び前記第2グループの画素についての前記カラー距離差の分散は数式20及び数式21により各々表現されるように獲得される。
【数20】
Figure 0003558985
【数21】
Figure 0003558985
ここで、iは0からKまでの新たに定義される整数である。
【0035】
次いで、前記獲得された平均及び分散を用いて、数式22により表現される値J(i)が計算される(段階110)。
【数22】
Figure 0003558985
ここで、iは1からKまでの整数である。前記数式22はフィッシャー(Fisher)の判別推定方法に基づく。
【0036】
ここで、iの実際範囲は1からKにおいて除去のためのインパルス雑音として見なされる画素のカラーベクトルに相応する数を差し引きすることによって獲得される数までである。しかし、インパルス雑音として見なされて除去される前記画素のカラーベクトルに相応する数はあまり大きくないために、iの範囲は1からKまでと仮定される。
【0037】
次いで、J(i)を最大とするiの値が数式23により獲得される。
【数23】
Figure 0003558985
次いで、ピアグループP(n)の大きさとして前記獲得されたiの値を決定する(段階112)。換言すれば、iが0から前記段階112で獲得された値までの変数として再設定される時、前記ピアグループP(n)は画素p(n)よりなる。
【0038】
図1Bを参照すれば、前記中央画素X(n)は数式24によって新規画素X’(n)に置き換えられる。
【数24】
Figure 0003558985
ここで、Wiはp(n)に相応する標準ガウス(Gaussian)加重値である(段階114)。ここで、前記標準ガウス加重値Wは標準ガウス関数により決定される。画素が、映像の中心に近いほどさらに大きな標準ガウス加重値を有し、前記中心から遠いほどさらに小さい標準ガウス加重値を有する。このような方式で画素を置き換える過程が平坦化(smoothing)またはフィルタリングである。
【0039】
各ピアグループにおける最大カラー距離dm(n)−1(n)をT(n)と仮定する。exp(−T(n))がカラー量子化の間に前記各々の画素のカラーベクトルに適用される(段階116)。各ピアグループにおける前記最大カラー距離dm(n)−1(n)は、前記中心画素からのカラー距離によって昇順で整列された前記画素のうち、番号が前記最小カラー距離を有する画素からならべた前記ピアグループの大きさに相応する画素のカラー距離の最大値を示す。すなわち、各ピアグループにおいて前記最大カラー距離dm(n)−1(n)が小さいほど、前記中心画素からのカラー距離は短くなり、dm(n)−1(n)は映像平坦度の指標となる。また、exp(−T(n))が前記各々の画素の前記カラーベクトルに加重されるので、平坦領域における画素は高雑音領域での画素よりさらに激しく加重される。平坦地域における画素よりさらに弱く高雑音領域で前記画素を加重することは肉眼の分析結果に基づいたものであって、すなわち、前記肉眼認識は平坦地域よりは詳細な地域での変化にさらに敏感である。
【0040】
本発明によって、量子化の間に、所定の定数を全ての映像のT(n)値の平均に乗算することによって獲得される値はクラスタの数として使われることが望ましい。換言すれば、量子化の間に、前記T(n)値の小さな平坦地域ではさらに少ないクラスタが使われ、前記T(n)値の大きな高雑音地域ではさらに多数のクラスタが使われる。
【0041】
本発明に係るカラー映像処理方法において、前記中心画素から大きなカラー距離を有する画素のみが除去され、前記中心画素のカラーベクトルと類似したカラーベクトルを有するピアグループはその直後にフィルタリングを行うように定義される。すなわち、映像のエッジブレはインパルス雑音の除去及びフィルタリングによってほとんど生じない。また、本発明によって、映像上で行われる量子化の範囲についての情報が獲得されうる。
【0042】
前記カラー映像処理方法は、コンピュータプログラムによりプログラムされうる。前記コンピュータプログラムを構成するコード及びコードセグメントは前記技術分野でのコンピュータプログラマーにより容易に導出されうる。また、前記プログラムはコンピュータで読出せる媒体に貯蔵されてコンピュータにより読出/実行可能なので、前記カラー映像処理方法を具現する。前記媒体は磁気記録媒体、光記録媒体、搬送波媒体などを含む。
【0043】
また、前記カラー映像処理方法はカラー映像処理装置上で具現されうる。図2は本発明に係るカラー映像処理装置のブロック図である。図2を参照すれば、本発明に係る前記カラー映像処理装置は分割ユニット200、整列ユニット202、インパルス雑音除去ユニット204、グルーピングユニット206、フィルタリングユニット208、及び量子化ユニット210を含む。
【0044】
前記カラー映像処理装置の動作において、前記分割ユニット200はカラー映像フレームを受信し、前記カラー映像フレームを所定の分割方法により複数のカラー映像に分割する。
【0045】
前記整列ユニット202は前記カラー映像内にL×Lウィンドウ(Lは所定の正数である)を設定し、各画素と前記中心画素との間のカラー距離によって前記ウィンドウ内で前記画素を整列する。すなわち、前記整列ユニット202は前記整列された画素のカラーベクトルを出力する。
【0046】
前記インパルス雑音除去ユニット204は前記整列された画素のうち初期L/2画素及び末期L/2画素につき、前記中心画素からのカラー距離で所定の臨界値よりさらに大きな差を有する画素を除去する。
【0047】
前記グルーピングユニット206は前記L×Lウィンドウで全ての雑音が除去された画素のカラーベクトルを受信し、前記整列された画素間の前記カラー距離の分散及び平均を使用して前記数式22により表現される関数を計算することによって、グループ内のカラー距離における差は最小であり、グループ間のカラー距離における差は最大である2つのグループに前記カラーベクトルを分割する。
【0048】
前記フィルタリングユニット208は前記ウィンドウにおいて前記中心画素のカラーベクトルから小さな差を有するグループでの画素として前記中心画素を置き換えることによってフィルタリングを行う。
【0049】
前記量子化ユニット210はexp(−T(n))により前記各画素のカラーベクトルを加重し、クラスタの数として全ての映像のT(n)値の平均に所定の定数を乗算することによって獲得される値を用いて量子化を行うが、ここで前記T(n)は前記ウィンドウ内の前記中心画素からのカラーベクトルで小さな差を有するグループ内における最大カラー距離である。
【0050】
前述した本発明に係るカラー映像処理装置において、前記中心画素から大きなカラー距離を有する画素は除去されるので、続いて前記中心画素のカラーベクトルと類似したカラーベクトルを有するピアグループがフィルタリングを行うように定義される。すなわち、映像のエッジブレはインパルス雑音の除去及びフィルタリングによってほとんど生じない。また、本発明によって、行われる量子化に対するクラスタの数についての情報は処理される映像の平坦性または詳細な事項に基づいて獲得されうる。すなわち、量子化は前記情報を用いて効率よく行われる。
【0051】
前述したように、本発明によって、映像からインパルス雑音を除去し、これをフィルタリングすることによって、前記映像のエッジブレの発生は減少されうる。
【0052】
<産業上の利用分野>
本発明はカラー映像インデクシングまたは検索アプリケーション分野に適用されうる。
【図面の簡単な説明】
【図1A】本発明に係るカラー映像処理方法を示すフローチャートである。
【図1B】本発明に係るカラー映像処理方法を示すフローチャートである。
【図2】本発明に係るカラー映像処理装置のブロック図である。
【符号の説明】
200 分割ユニット
202 整列ユニット
204 インパルス雑音除去ユニット
206 グルーピングユニット
208 フィルタリングユニット
210 量子化ユニット

Claims (41)

  1. (a) 映像画素及び中心画素間のカラー距離によって前記映像画素を整列する段階と、
    (b) 前記整列された画素をグループ内のカラー距離における差が最小であり、グループ間カラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングする段階と、
    (c) 中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行う段階とを含むことを特徴とするカラー映像処理方法。
  2. 入力カラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階をさらに含み、前記映像画素は前記ウィンドウ内の画素であることを特徴とする請求項1に記載のカラー映像処理方法。
  3. 前記(b)段階の前に、前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素につき、所定の臨界値以上の前記中心画素からのカラー距離での差を有する画素を除去する段階をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のカラー映像処理方法。
  4. 前記所定数はL/2以下であって、前記LはL×Lウィンドウの大きさを示す所定の正の整数であることを特徴とする請求項3に記載のカラー映像処理方法。
  5. 前記(b)段階の前に、前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素につき、所定の臨界値以上の前記中心画素からのカラー距離での差を有する画素を除去する段階をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載のカラー映像処理方法。
  6. 前記(b)段階はフィッシャーの判別推定方法に基づいた関数を用いて前記整列された画素をグルーピングする段階を含むことを特徴とする請求項1乃至5のうち何れか1項に記載のカラー映像処理方法。
  7. 前記(b)段階は、
    (b-1) iが0からKまでの整数でK=L-1である時、0番目から(i-1)番目までの画素で構成される第1グループ、及びi番目からK番目までの画素で構成される第2グループを設定する段階と、
    (b-2) 次の数式により前記第1及び第2グループの画素に対する前記カラー距離差のそれぞれの平均を獲得する段階と、
    Figure 0003558985
    (b-3) 次の数式により獲得される前記第1及び第2グループの画素に対する前記カラー距離差のそれぞれの分散を獲得する段階と、
    Figure 0003558985
    (b-4) 前記獲得された平均及び分散を用いて次の数式により値J(i)を計算する段階と、
    Figure 0003558985
    (b-5) 次の数式によりJ(i)を最大とするiの値を獲得し、
    Figure 0003558985
    ピアグループP(n)としての画素を決定するために小さなカラー距離を有する画素から前記獲得されたiの値を有する画素に至る画素を選択する段階とを含むことを特徴とする請求項1に記載のカラー映像処理方法。
  8. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離と設定する段階と、
    exp(-T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行う段階をさらに含み、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項7に記載のカラー映像処理方法。
  9. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択して前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離と設定する段階と、
    全体映像のT(n)値の平均を獲得し、クラスタの数として所定の定数で前記平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階をさらに含み、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項7に記載のカラー映像処理方法。
  10. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続く、前記ピアグループの大きさに相応する番号の画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離と設定する段階と、
    それぞれの前記画素のカラーベクトルをexp(-T(n))により加重させ、クラスタの数として所定の定数で全体映像のT(n)値の平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階とをさらに含み、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項7に記載のカラー映像処理方法。
  11. 前記(c)段階は前記中心画素X(n)を次の数式による新規画素X'(n)に置き換える段階を含み、
    Figure 0003558985
    前記p(n)は前記ピアグループを構成する画素であり、Wはp(n)に相応する所定の加重値であることを特徴とする請求項7に記載のカラー映像処理方法。
  12. 前記(c)段階は前記中心画素に近い画素に対しては大きくなり、前記中心画素から遠い画素に対しては小さくなる所定の加重値により加重される平均で前記中心画素のカラーベクトルを置き換える段階を含むことを特徴とする請求項1に記載のカラー映像処理方法。
  13. 前記所定の加重値は標準ガウス関数により決定された値であることを特徴とする請求項12に記載のカラー映像処理方法。
  14. exp(-T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行う段階をさらに含み、前記T(n)は1つのグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項1に記載のカラー映像処理方法。
  15. カラー映像処理方法において、
    (a) カラー映像フレームを受信し、所定の分割方法によりこれを複数のカラー映像に分割する段階と、
    (b) 前記分割されたカラー映像のうち選択された映像に対し、映像画素及び中心画素間のカラー距離によって前記映像画素を整列する段階と、
    (c) 前記整列された画素をグループ内のカラー距離における差が最小で、グループ間カラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングする段階と、
    (d) 中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行う段階とを含むことを特徴とするカラー映像処理方法。
  16. 前記(b)段階の前に、前記選択されたカラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階をさらに含み、前記映像画素は前記ウィンドウ内の画素であることを特徴とする請求項15に記載のカラー映像処理方法。
  17. 前記(b)段階の前に、前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素に対し、所定の臨界値以上の前記中心画素からの前記カラー距離での差を有する画素を除去する段階をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のカラー映像処理方法。
  18. 前記所定数はL/2以下であって、前記LはL×Lウィンドウの大きさを示す所定の正の整数であることを特徴とする請求項17に記載のカラー映像処理方法。
  19. 前記(b)段階の前に、前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素に対し、所定の臨界値以上の前記中心画素からのカラー距離での差を有する画素を除去する段階をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のカラー映像処理方法。
  20. 前記(b)段階はフィッシャーの判別推定方法に基づいた関数を使用して前記整列された画素をグルーピングする段階を含むことを特徴とする請求項15乃至19のうち何れか1項に記載のカラー映像処理方法。
  21. 前記(b)段階は、
    (b-1) iは0からKまでの整数で、K=L-1である時、0番目から(i-1)番目までの画素で構成される第1グループ、及びi番目からK番目までの画素で構成される第2グループを設定する段階と、
    (b-2) 次の数式により前記第1及び第2グループの画素に対する前記カラー距離差のそれぞれの平均を獲得する段階と、
    Figure 0003558985
    (b-3) 次の数式により獲得される前記第1及び第2グループの画素に対する前記カラー距離差のそれぞれの分散を獲得する段階と、
    Figure 0003558985
    (b-4) 前記獲得された平均及び分散を用いて次の数式により値J(i)を計算する段階と、
    Figure 0003558985
    (b-5) 次の数式によりJ(i)を最大とするiの値を獲得し、
    Figure 0003558985
    ピアグループP(n)としての画素を決定するために小さなカラー距離を有する画素から前記獲得されたiの値を有する画素に至る画素を選択する段階とを含むことを特徴とする請求項15に記載のカラー映像処理方法。
  22. 前記(c)段階は前記中心画素に近い画素に対しては大きくなり、前記中心画素から遠い画素に対しては小さくなる所定の加重値により加重される平均で前記中心画素のカラーベクトルを置き換える段階を含むことを特徴とする請求項15に記載のカラー映像処理方法。
  23. 前記所定の加重値は標準ガウス関数により決定された値であることを特徴とする請求項22に記載のカラー映像処理方法。
  24. 前記(c)段階は前記中心画素X(n)を次の数式による新規画素X'(n)に置き換える段階を含み、
    Figure 0003558985
    前記p(n)は前記ピアグループを構成する画素であり、Wはp(n)に相応する所定の加重値であることを特徴とする請求項15に記載のカラー映像処理方法。
  25. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    exp(-T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行う段階をさらに含み、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項21に記載のカラー映像処理方法。
  26. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    全体映像のT(n)値の平均を獲得してクラスタの数として所定の定数で前記平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階とをさらに含み、前記 T(n) は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項21に記載のカラー映像処理方法。
  27. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続く前記ピアグループの大きさに相応する番号の画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    それぞれの前記画素のカラーベクトルをexp(-T(n))により加重させ、クラスタの数として所定の定数で全体映像のT(n)値の平均を乗算することによって獲得される値を使用してカラー量子化を行う段階とをさらに含み、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項19に記載のカラー映像処理方法。
  28. 前記(b-5)段階後に、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    全体映像のT(n)値の平均を獲得し、クラスタの数として所定の定数で前記平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階とをさらに含み、前記 T(n) は前記ピアグループ内で最大カラー距離であり、
    前記 (c) 段階は前記中心画素 X (n) を次の数式による新規画素 X' (n) に置き換える段階を含み、
    Figure 0003558985
    前記 p (n) は前記ピアグループを構成する画素であり、 W p (n) に相応する所定の加重値であることを特徴とする請求項21に記載のカラー映像処理方法。
  29. (a) 入力カラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階と、
    (b) 前記ウィンドウ内で中心画素のカラーベクトルと類似したカラーベクトルを有する画素を選択し、前記選択された画素をグループとして定義する段階と、
    (c) 前記定義されたグループ内で前記画素のみを使用してブレのフィルタリングを行う段階とを含むことを特徴とするカラー映像処理方法。
  30. カラー映像処理方法を行うコンピュータにより実行されうるプログラムコードを有するコンピュータ読出可能媒体において、前記方法は、
    (a) 入力カラー映像内で所定の大きさを有するウィンドウを定義する段階と、
    (b) 映像画素及び中心画素間のカラー距離によって前記映像画素を整列する段階と、
    (c) 前記整列された画素を、グループ内のカラー距離における差が最小で、グループ間カラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングする段階と、
    (d) 中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行う段階とを含むことを特徴とするコンピュータ読出可能媒体。
  31. 前記(c)段階の前に、前記カラー映像処理方法は前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素に対し、所定の臨界値以上の前記中心画素からの前記カラー距離における差を有する画素を除去する段階をさらに含むことを特徴とする請求項30に記載のコンピュータ読出可能媒体。
  32. 前記カラー映像処理方法は、
    前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    exp(-T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行う段階をさらに含み、前記T(n)は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項30に記載のコンピュータ読出可能媒体。
  33. 前記カラー映像処理方法は前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続くi画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記選択されたグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    全体映像のT(n)値の平均を獲得し、クラスタの数として所定の定数で前記平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階とをさらに含み、前記 T(n) は前記ピアグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項30に記載のコンピュータ読出可能媒体。
  34. 前記カラー映像処理方法は前記中心画素からの前記カラー距離によって整列された前記画素のうち最小カラー距離を有する画素から続く、前記ピアグループの大きさに番号が相応する画素を選択し、前記選択された画素の前記カラー距離の最大値を前記ピアグループ内で最大カラー距離として設定する段階と、
    それぞれの前記画素のカラーベクトルをexp(-T(n))により加重させ、クラスタの数として所定の定数で全体映像のT(n)値の平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行う段階とをさらに含み、前記T(n)は前記選択されたグループ内で最大カラー距離であうことを特徴とする請求項30に記載のコンピュータ読出可能媒体。
  35. 前記カラー映像処理方法はカラー映像フレームを受信し、所定の分割方法によりこれを複数のカラー映像に分割する段階をさらに含み、前記カラー映像は前記複数のカラー映像から選択された映像であることを特徴とする請求項30に記載のコンピュータ読出可能媒体。
  36. 入力カラー映像内で所定の大きさのウィンドウを設定し、前記映像画素及び中心画素間の前記カラー距離によって前記ウィンドウでの映像画素を整列するための整列手段と、
    前記整列された画素をグループ内のカラー距離における差が最小で、グループ間のカラー距離における差が最大であるグループとしてグルーピングするためのグルーピング手段と、
    中心画素値を前記グループ内の画素の画素値により決定される所定の画素値に置き換えることによってフィルタリングを行うためのフィルタリング手段とを含むことを特徴とするカラー映像処理装置。
  37. exp(-T(n))によりそれぞれの前記画素のカラーベクトルを加重させることによってカラー量子化を行うための量子化手段をさらに含み、前記T(n)は前記ウィンドウ内で前記中心画素からの前記カラーベクトルにおいて最小差を有する1つのグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項36に記載のカラー映像処理装置。
  38. 全体映像のT(n)値の平均を獲得し、クラスタの数として所定の定数で前記平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行うための量子化手段をさらに含み、前記T(n)は前記ウィンドウ内で前記中心画素からのカラーベクトルで最小差を有する1つのグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項36に記載のカラー映像処理装置。
  39. それぞれの前記画素のカラーベクトルをexp(-T(n))により加重させ、クラスタの数として所定の定数で全体映像のT(n)値の平均を乗算することによって獲得される値を用いてカラー量子化を行うための量子化手段をさらに含み、前記T(n)は前記ウィンドウ内で前記中心画素からの前記カラーベクトルにおいて最小差を有する1つのグループ内で最大カラー距離であることを特徴とする請求項36に記載のカラー映像処理装置。
  40. 前記整列された画素のうち初期及び末期部位における所定数の画素に対し、所定の臨界値以上の前記中心画素からの前記カラー距離における差を有する画素を除去するためのインパルス雑音除去手段をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のカラー映像処理装置。
  41. カラー映像フレームを受信して所定の分割方法によりこれを複数のカラー映像に分割するための分割手段をさらに含み、前記カラー映像は前記複数のカラー映像から選択された映像であることを特徴とする請求項36に記載のカラー映像処理装置。
JP2000597757A 1999-02-05 2000-02-03 カラー映像処理方法及びその装置 Expired - Fee Related JP3558985B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11874199P 1999-02-05 1999-02-05
US60/118,741 1999-02-05
PCT/KR2000/000090 WO2000046749A1 (en) 1999-02-05 2000-02-03 Color image processing method and apparatus thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2002536749A JP2002536749A (ja) 2002-10-29
JP3558985B2 true JP3558985B2 (ja) 2004-08-25

Family

ID=22380461

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000597757A Expired - Fee Related JP3558985B2 (ja) 1999-02-05 2000-02-03 カラー映像処理方法及びその装置

Country Status (8)

Country Link
EP (1) EP1153364A4 (ja)
JP (1) JP3558985B2 (ja)
KR (1) KR100439697B1 (ja)
CN (1) CN1209735C (ja)
AU (1) AU2464500A (ja)
MY (1) MY127890A (ja)
TW (1) TW463133B (ja)
WO (1) WO2000046749A1 (ja)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100378351B1 (ko) * 2000-11-13 2003-03-29 삼성전자주식회사 색-텍스추어 거리 측정 방법 및 장치와 이를 이용한영상의 영역 구분 방법 및 장치
JP3862613B2 (ja) 2002-06-05 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム
GB2400257A (en) 2003-04-05 2004-10-06 Autodesk Canada Inc Removal of grain
US7372991B2 (en) 2003-09-26 2008-05-13 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for summarizing and indexing the contents of an audio-visual presentation
US20060103892A1 (en) * 2004-11-18 2006-05-18 Schulze Mark A System and method for a vector difference mean filter for noise suppression
JP2009505265A (ja) 2005-08-17 2009-02-05 エヌエックスピー ビー ヴィ ディジタル信号シーケンスにおける雑音を抑制する方法及び装置、並びに対応するコンピュータプログラム、及び対応するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP4001162B2 (ja) * 2005-11-04 2007-10-31 オムロン株式会社 画像処理方法、画像処理用のプログラムならびにその記憶媒体、および画像処理装置
US7952646B2 (en) * 2006-12-27 2011-05-31 Intel Corporation Method and apparatus for content adaptive spatial-temporal motion adaptive noise reduction
CN101546425B (zh) * 2009-05-05 2011-04-13 广东工业大学 双阈值开关型彩色图像矢量滤波方法
KR101290200B1 (ko) * 2012-02-13 2013-07-30 중앙대학교 산학협력단 충격 잡음 제거 장치 및 방법
CN103778611B (zh) * 2014-01-26 2016-08-17 天津大学 利用边缘检测的开关加权矢量中值滤波方法
CN105809630B (zh) * 2014-12-30 2019-03-12 展讯通信(天津)有限公司 一种图像噪声过滤方法及系统
CN104899899A (zh) * 2015-06-12 2015-09-09 天津大学 一种基于密度峰值的颜色量化方法
CN113298790B (zh) * 2021-05-31 2023-05-05 奥比中光科技集团股份有限公司 一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4541116A (en) * 1984-02-27 1985-09-10 Environmental Research Institute Of Mi Neighborhood image processing stage for implementing filtering operations
US4783840A (en) * 1987-12-04 1988-11-08 Polaroid Corporation Method for enhancing image data by noise reduction or sharpening
US5222154A (en) * 1991-06-12 1993-06-22 Hewlett-Packard Company System and method for spot color extraction
US5684897A (en) * 1992-02-19 1997-11-04 Ezel Inc. Method for quantizing color image data by minimizing least squares error of binary coding
KR0149517B1 (ko) * 1992-07-18 1998-10-15 강진구 에지 검출과 노이즈 제거를 위한 다단식 비선형 필터
KR100230254B1 (ko) * 1996-04-17 1999-11-15 윤종용 잡음 감소 회로
KR100219544B1 (ko) * 1997-05-26 1999-09-01 윤종용 선택형 대역통과필터
JPH1188705A (ja) * 1997-09-11 1999-03-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像読み取り装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2000046749A1 (en) 2000-08-10
TW463133B (en) 2001-11-11
MY127890A (en) 2006-12-29
EP1153364A4 (en) 2002-10-30
KR100439697B1 (ko) 2004-07-14
EP1153364A1 (en) 2001-11-14
AU2464500A (en) 2000-08-25
CN1209735C (zh) 2005-07-06
CN1341246A (zh) 2002-03-20
JP2002536749A (ja) 2002-10-29
KR20010113666A (ko) 2001-12-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10339643B2 (en) Algorithm and device for image processing
JP3558985B2 (ja) カラー映像処理方法及びその装置
CN108805840B (zh) 图像去噪的方法、装置、终端及计算机可读存储介质
KR101096825B1 (ko) 이미지 처리방법, 처리장치, 및 프로그램
US7668389B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, and image processing program
JP5768590B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
CN104008401B (zh) 一种图像文字识别的方法及装置
CN109064504B (zh) 图像处理方法、装置和计算机存储介质
CN109903294B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
TW200840365A (en) Motion-blur degraded image restoration method
CN115908154B (zh) 基于图像处理的视频后期颗粒噪声去除方法
US20140056509A1 (en) Signal processing method, signal processing apparatus, and storage medium
CN109214996B (zh) 一种图像处理方法及装置
EP3200442B1 (en) Method and apparatus for image processing
CN110796615A (zh) 一种图像去噪方法、装置以及存储介质
JP2004310475A (ja) 画像処理装置、画像処理を行う携帯電話、および画像処理プログラム
US20100215283A1 (en) Image recognition apparatus and image recognition method
KR20100101463A (ko) 노이즈 저감 장치 및 방법
KR101615479B1 (ko) 적응적 전/후처리 필터링을 이용하는 초해상도 영상 처리 방법
US6970268B1 (en) Color image processing method and apparatus thereof
EP1457927A2 (en) Device and method for detecting blurring of image
CN113221842A (zh) 模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及介质
Chen et al. A universal reference-free blurriness measure
CN109741300B (zh) 一种适用于视频编码的图像显著性快速检测方法和装置
CN109685839B (zh) 图像对齐方法、移动终端以及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20040420

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20040519

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090528

Year of fee payment: 5

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees