JP3634266B2 - カラー映像処理方法及びその装置 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明はカラー映像処理方法及び装置に係り、特にカラー映像のインデックス及び探索に用いられるカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
マルチ−メディアコンテンツを描写するビジュアル特徴のうち、カラーは最も主要な(dominant)特徴である。従来のカラー映像処理方法によって、映像のカラー情報を表現するためにカラーヒストグラムが用いられる。しかし、1024ビン(bins)で構成されたカラーヒストグラムを用いた従来のカラー映像処理方法は映像を描写する映像処理過程の計算が非常に複雑で、長時間がかかるという短所がある。
【0003】
【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、複雑な計算及び処理時間を減少させうるカラー映像処理方法を提供することである。
【0004】
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で実行しうるプログラムを有するコンピュータ読出可能媒体を提供することである。
【0005】
本発明のさらに他の目的は、前記カラー映像処理方法を行うためのカラー映像処理装置を提供することである。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明の特徴はカラー映像処理方法により具体化される。前記カラー映像処理方法は、(a) 入力映像のカラーベクトルを獲得する段階と、(b) 前記入力映像の主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を得るために前記カラーベクトルを分類する段階と、(c) 前記主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を前記入力映像のカラー特徴記述子として表現する段階とを含む。
【0007】
望ましくは、前記カラーベクトルは量子化されたカラーベクトルである。
【0008】
前記カラー映像処理方法は、(e) 前記量子化されたカラーベクトル及び前記カラー特徴記述子を結合し、前記結合の結果を全体映像として表現する段階をさらに含められる。
【0009】
また、段階(b)の前に、前記入力映像をスムーズにする所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含んでも、前記入力映像のノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含んでも良い。
【0010】
また、段階(b)の前に、フィルタリングされた映像の画素がノイズ性画素である確率を分析し、前記画素に適切な加重値を付与する段階と、カラー量子化を行うために前記加重値の付与された画素に該当するカラーベクトルに一般のロイド(Lloyd)アルゴリズムを適用する段階とをさらに含められる。
【0011】
本発明の他の態様によって映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理方法において、(a) 入力映像を複数の領域に分割する段階と、(b) 前記分割された領域に対するカラーベクトルを獲得する段階と、(c) 前記入力映像の主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を得るために前記カラーベクトルを分類する段階と、(d) 前記主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を前記入力映像のカラー特徴記述子として表現する段階とを含むことを特徴とするカラー映像処理方法が提供される。
【0012】
また、本発明は映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理方法を行うためのコンピュータにより実行可能なプログラムコードを含むコンピュータ読出可能媒体において、(a) 入力映像を複数の領域に分割する段階と、(b) 前記分割された領域に対するカラーベクトルを獲得する段階と、(c) 前記入力映像の主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を得るために前記カラーベクトルを分類する段階と、(d) 前記主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を前記入力映像のカラー特徴記述子として表現する段階を含むカラー映像処理方法を行うためのコンピュータにより実行可能なプログラムコードを含むコンピュータ読出可能媒体を提供する。
【0013】
本発明の他の態様によって映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理装置において、入力映像の画素値データを受信して所定のカラー座標系でカラーベクトルを抽出するカラーベクトル抽出部と、前記カラーベクトルが全て受信される場合、前記カラーベクトルにより表現される主要なカラーの百分位数を獲得し、前記主要なカラー及び前記主要なカラーの百分位数に関する情報を含むカラー特徴記述子データを生成して出力するカラー特徴記述子生成部とを含むことを特徴とするカラー映像処理装置が提供される。
【0014】
また、本発明は、映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理装置において、入力映像をk個の領域に分割し、ここで、kは任意の正の整数であり、k番目の領域に対応する画素値データを順次に出力する分割部と、入力映像の画素値データを受信し、所定のカラー座標系でカラーベクトルを抽出するカラーベクトル抽出部と、前記カラーベクトルが全て受信される場合、前記カラーベクトルにより表現される主要なカラーの百分位数を獲得し、前記主要なカラー及び前記主要なカラーの百分位数に関する情報を含むカラー特徴記述子データを生成して出力するカラー特徴記述子生成部とを含むことを特徴とするカラー映像処理装置を提供する。
【0015】
【発明の実施の形態】
前記本発明の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。
【0016】
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。
【0017】
図1は本発明によってカラー映像処理方法を示す。図1を参照すれば、カラー映像Aが入力される(段階100)。前記映像は複数の領域F、F、F、Fに分割される(段階102)。前記分割は、例えば、エッジフローに基づいて行われる。次いで、各領域F、F、F、Fに対する量子化されたカラーベクトルが獲得される(段階104)。
【0018】
前記量子化されたカラーベクトルの獲得段階は望ましくは次の段階を含む。まず、映像をスムーズにし、ノイズを除去する所定のフィルタリング段階が前−処理段階として行われる。次いで、フィルタリングされた映像の画素がノイズ性画素である確率が分析され、引き続き、前記映像に適切な加重値が付与される。フィルタリングされた映像の画素がノイズ性画素である確率は隣接する画素からカラー間隔により獲得される。例えば、任意の整数iにおいて、中央画素からカラー間隔によって整列された画素中の1つの画素から最小カラー間隔を有するように分布されたI個の画素が選択され、前記選択された画素のうち、最大のカラー間隔を有する画素値を最大のカラー間隔にセットし、T(n)と表する。次いで、各画素のカラーベクトルはexp(−T(n))だけ加重値が適用される。exp(−T(n))はv(n)と定義される。次いで、全ての画素に対するT(n)値の平均をTavgとすれば、量子化に使われる初期クラスタの数NはTavg×任意定数(例えば、2)と同一である。次いで、一般のロイドアルゴリズムがカラーベクトルを量子化するために加重値の適用された画素に対応してカラーベクトルに適用される。まず、クラスタ中心(centroid)ciは数式1で表現される。
【数1】
Figure 0003634266
ここで、X(n)は整列された画素のうちn番目の画素の画素値である。
そして、数式2により表現されるD値が計算される。
【数2】
Figure 0003634266
次いで、Dの最大値を有するクラスタを分離する。このような過程はN個のクラスタが生成されるまで反復される。N個のクラスタが生成された後、一般のロイドアルゴリズムが行われる。一般のロイドアルゴリズムが行われる場合、クラスタの中心が数式1により計算されて更新される。
【0019】
次いで、類似したカラーベクトルを有するクラスタは凝集化クラスタリングを行って凝集される。凝集化クラスタリングはR.O.Duda及びP.E.Hartにより“類型分類及び場面分析(Pattern Classification and Scene Analysis)、John wiley and Sons、New York、1973”に開示されていために、本明細書ではその詳細な説明は略す。
【0020】
次いで、カラーベクトルが分類され、カラーベクトル[cL、cU、cV]及びカラーベクトルの百分位数Pで表現される主要なカラーが得られる(段階106)。ここで、iは第1領域において1からNまでの任意の連続する数字であり、L、U及びVはCIE LUVカラー座標系の座標を示す。百分位数Pは十進数で表示される。数式3に表現されたようにi領域に対する百分位数Pの和は1である。
【数3】
Figure 0003634266
【0021】
次いで、カラーベクトル[cL、cU、cV]及びカラーベクトルの百分位数Pで表現される主要なカラーは関連領域のカラー特徴記述子として表示されて得られる(段階108)。換言すれば、カラー特徴記述子Fは数式4で表現されうる。
【数4】
Figure 0003634266
ここで、Nは所定の正の整数である。前記カラー特徴記述子は可変ビンカラーヒストグラムと称しうる。
【0022】
k番目の領域内の画素値データ、すなわち領域(Region)及び前記k番目の領域のカラー特徴記述子データ、すなわちFを結合することによって、全体映像A’が数式5で表現される。
【数5】
Figure 0003634266
ここで、kは映像Aの分割された領域の数を示す所定の正の整数である(段階110)。
【0023】
本発明によってカラー映像処理方法により抽出されるカラー特徴記述子は一つの領域に対する数のうち小さい数により縮少して表現される。カラー特徴記述子の縮少表現は複雑な計算を著しく減少させうる。これにより、マルチメディア基盤コンテンツを迅速に探索/抽出しうる。本発明に係るカラー映像処理方法はMPEG−7のような客体−基盤映像処理方法に適用されうる。
【0024】
カラー映像処理方法はコンピュータプログラムによってプログラムしうる。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本技術のコンピュータプログラマーに容易に誘導されうる。また、前記プログラムはコンピュータ読出可能媒体に貯蔵され、コンピュータにより読出及び実行可能で、これによって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、光学記録媒体、搬送波媒体などを含む。
【0025】
また、カラー映像処理方法は、カラー映像処理装置として具現されうる。図3は本発明によってカラー映像処理装置を示すブロック図である。図3を参照すれば、カラー映像処理装置は分割部300、カラーベクトル抽出部302、カラー特徴記述子生成部304及び結合部306を含む。
【0026】
カラー映像処理装置の動作において、前記分割部300は入力映像Aをkの領域に分割し、k番目の領域の画素値データRegionを順次に出力する。前記カラーベクトル抽出部302はk番目の領域の画素値データRegionを受信し、カラーベクトル[cL、cU、cV]を抽出する。iのカラーベクトル[cL、cU、cV]が全て受信される場合、前記カラー特徴記述子生成部304はカラーベクトル[cL、cU、cV]により表現される主要なカラーの百分位数Pを獲得し、カラー特徴記述子データFを生成して出力する。前記カラー特徴記述子データFはカラーベクトル[cL、cU、cV]及びカラーベクトルの百分位数Pで表現される主要なカラーについての情報を含む。
【0027】
各カラーの百分位数Pを得るためにカラー量子化は、各分割領域内で行われることが望ましい。したがって、前記カラー映像処理装置は、望ましくは量子化部(図示せず)をさらに含む。入力映像をスムーズにしてノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行うために、前記カラー映像処理装置は望ましくはフィルタリング部(図示せず)をさらに含む。前記量子化部はフィルタリングされた映像の画素がノイズ性画素である確率を分析し、前記画素に適切な加重値を付与し、加重値の付与された画素に該当するカラーベクトルを一般のロイドアルゴリズムにより量子化する。
【0028】
前記結合部306はk番目の領域内の画素値データ、すなわちRegion及び前記k番目の領域のカラー特徴記述子データ、すなわちFを結合し、処理された映像A’を出力する。本発明に係るカラー映像処理装置はMPEG−7のような客体−基盤映像処理方法に適用されうる。また、本発明に係るカラー映像処理装置において、映像の主要なカラーを使用し、カラー映像を表現するのはカラー映像処理分野以外に多様な他の分野にもさらに適用されうる。
【0029】
前述したように、本発明に係るカラー映像処理方法は客体−基盤映像処理方法に適用され、これにより、マルチメディアコンテンツを迅速に探索して抽出しうる。
【0030】
<産業上の利用分野>
本発明は客体基盤映像処理分野に適用されうる。
【図面の簡単な説明】
【図1】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】図1の段階106で行われる映像分割を示す図面である。
【図3】本発明に係るカラー映像処理装置を示すブロック図である。
【図4A】本発明に係るカラー映像処理方法に基づいてコンピュータプログラムによりインデックスされた映像に対して領域−基盤探索を行って得た結果を示す。
【図4B】図4Aと同様の図である。
【符号の説明】
300 分割部
302 カラーベクトル抽出部
304 カラー特徴記述子生成部
306 結合部

Claims (28)

  1. 映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理方法において、
    (a) 入力映像のカラーベクトルを獲得する段階と、
    (b) 前記入力映像の主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を得るために前記カラーベクトルを分類する段階と、
    (c) 前記主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を前記入力映像のカラー特徴記述子で表現する段階とを含み、
    段階(b)の前に、
    前記入力映像の各ピクセルについてノイズ性ピクセルである確率を求め、前記ノイズ性ピクセルである確率に基づき前記入力映像の各ピクセルのカラーベクトルに加重値を付与する段階をさらに含むことを特徴とするカラー映像処理方法。
  2. 前記カラーベクトルは量子化されたカラーベクトル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. 前記比率は百分位数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。
  4. (d) 前記カラーベクトル及び前記カラー特徴記述子を結合し、前記結合の結果を全体映像として表現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。
  5. 前記カラーベクトルは量子化されたカラーベクトルであることを特徴とする請求項4に記載のカラー映像処理方法。
  6. 前記比率は百分位数であることを特徴とする請求項4に記載のカラー映像処理方法。
  7. (e) 前記量子化されたカラーベクトル及び前記カラー特徴記述子を結合し、前記結合の結果を全体映像として表現する段階をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載のカラー映像処理方法。
  8. 段階(b)の前に、前記入力映像をスムーズにする所定のフィルタリング過程を行う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。
  9. 段階(b)の前に、前記入力映像のノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う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。
  10. 段階(b)の前に、前記入力映像をスムーズにしてノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う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。
  11. 段階(b)の前に、
    カラー量子化を行うために前記加重値の付与された画素に該当するカラーベクトルに一般のロイドアルゴリズムを適用する段階をさらに含むことを特徴とする請求項1乃至10のうち何れか1項に記載のカラー映像処理方法。
  12. 映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理方法において、
    (a) 入力映像を複数の領域に分割する段階と、
    (b) 前記分割された領域に対するカラーベクトルを獲得する段階と、
    (c) 前記入力映像の主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を得るために前記カラーベクトルを分類する段階と、
    (d) 前記主要なカラー及び前記主要なカラーの比率を前記入力映像のカラー特徴記述子として表現する段階とを含み、
    段階(b)の前に、
    前記入力映像の各ピクセルについてノイズ性ピクセルである確率を求め、前記ノイズ性ピクセルである確率に基づき前記入力映像の各ピクセルのカラーベクトルに加重値を付与する段階をさらに含むことを特徴とするカラー映像処理方法。
  13. 前記カラーベクトルは量子化されたカラーベクトル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. 前記比率は百分位数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。
  15. (e) 前記分割された領域の前記量子化されたカラーベクトル及び前記カラー特徴記述子を結合し、前記結合の結果を全体映像として表現する段階をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のカラー映像処理方法。
  16. 段階(b)の前に、前記入力映像をスムーズにする所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含む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。
  17. 段階(b)の前に、前記入力映像のノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含む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。
  18. 段階(b)の前に、前記入力映像をスムーズにしてノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含む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。
  19. 段階(b)の前に、前記分割された領域をスムーズにする所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含む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。
  20. 段階(b)の前に、前記分割された領域のノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含む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。
  21. 段階(b)の前に、前記分割された領域をスムーズにし、ノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行う段階をさらに含む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。
  22. 段階(b)の前に、
    カラー量子化を行うために前記加重値の付与された画素に該当するカラーベクトルに一般のロイドアルゴリズムを適用する段階をさらに含むことを特徴とする請求項12乃至21のうち何れか1項に記載のカラー映像処理方法。
  23. 映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理装置において、
    入力映像をk個の領域に分割し、ここで、kは任意の正の整数であり、k番目の領域に対応する画素値データを順次に出力する分割部と、
    入力映像の画素値データを受信し、所定のカラー座標系でカラーベクトルを抽出するカラーベクトル抽出部と、
    前記カラーベクトルが全て受信される場合、前記カラーベクトルにより表現される主要なカラーの百分位数を獲得し、前記主要なカラー及び前記主要なカラーの百分位数に関する情報を含むカラー特徴記述子データを生成して出力するカラー特徴記述子生成部とを含み、
    前記分割された領域においてカラー量子化を行う量子化部をさらに含み、
    前記量子化部は前記入力映像の各ピクセルについてノイズ性ピクセルである確率を求め、前記ノイズ性ピクセルである確率に基づき前記入力映像の各ピクセルのカラーベクトルに加重値を付与することを特徴とするカラー映像処理装置。
  24. 映像のカラー特徴を記述するカラー特徴記述子を抽出するカラー映像処理装置において、
    入力映像をk個の領域に分割し、ここで、kは任意の正の整数であり、k番目の領域に対応する画素値データを順次に出力する分割部と、
    入力映像の画素値データを受信し、所定のカラー座標系でカラーベクトルを抽出するカラーベクトル抽出部と、
    前記カラーベクトルが全て受信される場合、前記カラーベクトルにより表現される主要なカラーの百分位数を獲得し、前記主要なカラー及び前記主要なカラーの百分位数に関する情報を含むカラー特徴記述子データを生成して出力するカラー特徴記述子生成部とを含み、
    前記分割された領域においてカラー量子化を行う量子化部をさらに含み、
    前記量子化部は前記入力映像の各ピクセルについてノイズ性ピクセルである確率を求め、前記ノイズ性ピクセルである確率に基づき前記入力映像の各ピクセルのカラーベクトルに加重値を付与し、
    全てのk個の分割された領域に対し、k番目の領域に対応する画素値データ及び対応領域のカラー特徴記述子データを結合させ、処理された映像を出力する結合部をさらに含むことを特徴とするカラー映像処理装置。
  25. カラー量子化を行うために前記加重値の付与された画素に該当するカラーベクトルに一般のロイドアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項23または請求項24に記載のカラー映像処理装置。
  26. 入力映像をスムーズにする所定のフィルタリング過程を行うフィルタリング部をさらに含むことを特徴とする請求項23または請求項24に記載のカラー映像処理装置。
  27. 入力映像のノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行うフィルタリング部をさらに含むことを特徴とする請求項23または請求項24に記載のカラー映像処理装置。
  28. 入力映像をスムーズにし、ノイズを除去する所定のフィルタリング過程を行うフィルタリング部をさらに含むことを特徴とする請求項23または請求項24に記載のカラー映像処理装置。
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