JP3773417B2 - 画像データ符号化および復号のための方法および装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像データ処理技術に関する。この発明はとくに、複数のフレームを含む画像データを符号化または復号する方法と装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲＩやＣＴなどの医療画像装置の性能が向上し、従来と同じＸ線被曝量で非常に多くの断面画像が撮影できるようになった。たとえば従来せいぜい２０枚しか撮影できなかった医療患部について、ここ数年の改良により、３００枚や１０００枚の撮影すら可能になっている。
【０００３】
一方、それだけの枚数が撮影できても、これを法律の定めにしたがって所定期間保存する必要があり、データ量の増大が医療機関の悩みの種であった。また、病院内、病院間などで医療画像の伝送が必要な場合も、撮影画像の枚数がそのまま通信時間の増大を招き、場合により、医療の円滑化に逆行しかねない状況を生んでいた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
そうした現状に対応すべく、厚生省は最近医療画像のデジタルデータ形式による保存を認めるようになった。デジタル化により、いろいろなデータ圧縮技術の活用が可能になるためである。しかし、取得される精緻の画像のデータ量増大に対して圧縮技術が追いつかないことは、ひとり医療分野に限らず、画像処理全般の状況である。したがって、さらに効率的な圧縮手法の探求は永遠のテーマといってもよく、そうした技術に対する社会的要望は非常に強い。
【０００５】
本発明はこうした現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像データの効率的圧縮を実現する符号化および復号技術の提供にある。
【０００６】
別の目的は、符号化の際に容易に画質の維持を考慮可能な画像処理技術の提供にある。
【０００７】
また別の目的は、画質の維持と圧縮率の向上という相反する要望に適う画像符号化および復号技術の提供にある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像データ符号化方法は、画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別する工程と、分別によって得られたキーフレームの間でマッチングを計算する工程と、マッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する工程と、仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する工程とを含む。
【０００９】
「分別」は当初キーフレームと中間フレームの区別のなかったものを分類するという積極的な意味のほか、当初より区別がされていたものをその表示にしたがって分類するという消極的な意味を含む。
【００１０】
「キーフレーム」はマッチングの対象になる参照フレームをいい、「中間フレーム」は対象にならない非参照フレームをいう。本明細書ではとくに断らない限り、記述の簡潔のために、「フレーム」ということばを、画像の単位として呼ぶ場合と、その単位を構成するデータそのもの、すなわち「フレームデータ」と呼ぶべき場合の両義に用いる。
【００１１】
「仮想的な中間フレーム」は、マッチング計算から導出されたフレームをいい、当初の画像データの中で「中間フレーム」と分別されたもの、すなわち「現実の中間フレーム」とは別個である。
【００１２】
本発明で処理される画像データは、動画でもよいし、医療画像のように三次元オブジェクトを二次元化した静止画でもよい。さらにいえば、フレームとして把握できる任意次元の画像すべてが処理可能である。
【００１３】
この態様によれば、現実の中間フレームが仮想的な中間フレームをもとに符号化される。一般則として、仮想的な中間フレームをそれと現実の中間フレームとの差分が少ない状態で生成できれば、その差分を圧縮符号化することで現実の中間フレームの符号量が少なくなる。仮想的な中間フレーム自体はマッチング計算から求まるため、それに固有の符号量は少なく、またはゼロにすることができる。
【００１４】
前記計算する工程は、キーフレーム間で画素単位のマッチングを計算し、前記生成する工程は、キーフレーム間における画素の位置および輝度の対応関係をもとに、画素単位で補間計算を実施して仮想的な中間フレームを生成してもよい。「補間」は内挿補間のほか、外挿補間でもよいし、線形、非線形いずれでもよい。
【００１５】
本発明の画像データ符号化方法はさらに、キーフレームのデータと前記符号化する工程で得られたデータの組合せを画像データの符号化データとして出力、保存または伝送する工程を含んでもよい。したがって、本明細書で「符号化」というと、中間フレームに関するものと、画像データ全体に関するものがあるが、一般に前者の結果後者が生じる。
【００１６】
本発明の画像データ符号化装置は、複数のフレームを含む画像データを取得するユニットと、前記画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別するユニットと、分別によって得られたキーフレームを入力し、それらキーフレーム間のマッチングを計算するユニットと、マッチングの計算結果をもとに仮想的な中間フレームを生成するユニットと、仮想的な中間フレームを利用して前記分別によって得られた現実の中間フレームを符号化するユニットとを含む。これらの各ユニットは、ソフトウエア、ハードウエアの任意の組合せで実現できる。
【００１７】
前記生成するユニットは、前記画素単位のマッチングの結果をもとに前記キーフレームの画素間を補間することで前記仮想的な中間フレームを生成してもよい。
【００１８】
前記生成するユニットはまた、前記キーフレーム間における画素の位置および輝度の対応関係をもとに、画素単位で補間計算を実施して前記仮想的な中間フレームを生成してもよい。
【００１９】
一方、本発明の画像データ復号方法は、画像データの符号化データに含まれる前記画像データのキーフレームとその他の付加データを分別する工程と、分別によって得られたキーフレームの間におけるマッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する工程と、仮想的な中間フレームと前記付加データを利用して現実の中間フレームを復号する工程とを含む。本明細書において、「復号」は中間フレームに関するものと画像データ全体に関するものがあるが、一般に前者の結果後者が生じる。
【００２０】
前記付加データは、前記現実の中間フレームと前記仮想的な中間フレームの差分をもとに生成されたデータ、たとえば差分にエントロピー符号化、ＪＰＥＧなどの空間周波数に関する符号化を施して得られたデータであってもよい。その場合、前記復号する工程は、前記仮想的な中間フレームと前記差分をもとに生成されたデータの復号データを加算して前記現実の中間フレームを復号してもよい。
【００２１】
本発明の画像データ復号方法はさらに、前記キーフレームのデータと前記現実の中間フレームのデータの組合せを前記画像データの復号データとして出力、保存、伝送する工程を含んでもよい。
【００２２】
本発明の画像データ復号装置は、画像データの符号化データを取得するユニットと、前記符号化データに含まれる前記画像データのキーフレームとその他の付加データを分別するユニットと、分別によって得られたキーフレームの間でマッチングを計算するユニットと、マッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成するユニットと、仮想的な中間フレームと前記その他のデータを利用して現実の中間フレームを復号するユニットとを含む。
【００２３】
本発明の画像データ符号化方法のさらに別の態様は、画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別する工程と、分別によって得られた第１のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の始点階層画像を生成する工程と、分別によって得られた第２のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の終点階層画像を生成する工程と、始点階層画像および終点階層画像のマッチングを解像度レベルの階層の中で計算する工程と、マッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する工程と、仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する工程とを含む。
【００２４】
本発明の画像データ符号化装置のさらに別の態様は、複数のフレームを含む画像データを取得するユニットと、前記画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別するユニットと、分別によって得られたキーフレームを入力し、それらキーフレーム間のマッチングを計算するユニットと、マッチングの計算結果をもとに仮想的な中間フレームを生成するユニットと、仮想的な中間フレームを利用して前記分別によって得られた現実の中間フレームを符号化するユニットとを含む。
【００２５】
この構成で、前記マッチングを計算するユニットは、分別によって得られた第１のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の始点階層画像を生成し、分別によって得られた第２のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の終点階層画像を生成し、始点階層画像および終点階層画像のマッチングを解像度レベルの階層の中で計算する。
【００２６】
本発明の画像データ符号化方法の別の態様は以下の処理を含む。すなわち、画像データに含まれるキーフレーム間でなされた処理の結果をもとに生成された仮想的な中間フレームを取得し、前記仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する。つまり、マッチングまたはそれと仮想的な中間フレームの生成等の処理を本発明の前処理と捉えるものであるる。
【００２７】
同様の趣旨で、本発明の画像データ符号化装置の別の態様は、画像データに含まれるキーフレーム間でなされた処理の結果をもとに生成された仮想的な中間フレームを取得する機能ブロックと、前記仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する機能ブロックとを含む。
【００２８】
本発明の画像データ復号方法の別の態様は、画像データの符号化データに含まれるキーフレームと付加データの分別によって得られたキーフレーム間でなされた処理の結果から生成された仮想的な中間フレームを取得し、仮想的な中間フレームと前記付加データを利用して現実の中間フレームを復号する。仮想的な中間フレームとキーフレームの入力から処理を開始する趣旨である。
【００２９】
同様の趣旨で、本発明の画像データ復号装置の別の態様は、画像データの符号化データに含まれるキーフレームと付加データの分別によって得られたキーフレーム間でなされた処理の結果から生成された仮想的な中間フレームを取得する機能ブロックと、仮想的な中間フレームと前記付加データを利用して現実の中間フレームを復号する機能ブロックとを含む。
【００３０】
なお、以上の任意の構成や工程を任意に組み替えたもの、表示を方法、装置、プログラム、システム、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００３１】
【発明の実施の形態】
はじめに、実施の形態で利用する多重解像度特異点フィルタ技術とそれを用いた画像マッチング処理を「前提技術」として詳述する。これらの技術は本出願人がすでに特許第２９２７３５０号を得ている技術であり、本発明との組合せに適する。ただし、実施の形態で採用可能な画像マッチング技術はこれに限られない。
図１８以降、前提技術を利用した画像データ符号化および復号技術を具体的に説明する。
[前提技術の背景]
ふたつの画像の自動的なマッチング、つまり画像領域や画素どうしの対応付けは、コンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスにおける最も難しくかつ重要なテーマのひとつである。例えば、あるオブジェクトに関して異なる視点からの画像間でマッチングがとれれば、他の視点からの画像を生成することができる。右目画像と左目画像のマッチングが計算できれば、立体画像を用いた写真測量も可能である。顔の画像のモデルと他の顔の画像のマッチングがとれたとき、目、鼻、口といった特徴的な顔の部分を抽出することができる。例えば人の顔と猫の顔の画像間でマッチングが正確にとられたとき、それらの中割画像を自動的に生成することでモーフィングを完全自動化することができる。
【００３２】
しかし従来一般に、ふたつの画像間の対応点は人がいちいち指定しなければならず、多大な作業工数を要した。この問題を解消するために数多くの対応点自動検出方法が提案されている。例えば、エピポーラ直線を用いることによって対応点の候補の数を減らす考えがある。しかし、その場合でも処理はきわめて複雑である。複雑さを低減するために、左目画像の各点の座標は通常右目画像でもほぼ同じ位置にあると想定される。しかし、こうした制約を設けると、大域的特徴及び局所的特徴を同時に満たすマッチングをとることは非常に困難になる。
【００３３】
ボリュームレンダリングでは、ボクセルを構成するために一連の断面画像が用いられる。この場合、従来一般に、上方の断面画像における画素が下方の断面画像の同一箇所にある画素と対応すると仮定され、これらの画素のペアが内挿計算に用いられる。このようにきわめて単純な方法を用いるため、連続する断面間の距離が遠く、オブジェクトの断面形状が大きく変化する場合、ボリュームレンダリングで構築されたオブジェクトは不明瞭になりがちである。
【００３４】
立体写真測量法など、エッジの検出を利用するマッチングアルゴリズムも多い。しかしこの場合、結果的に得られる対応点の数が少ないため、マッチングのとれた対応点間のギャップを埋めるべく、ディスパリティの値を内挿計算しなければならない。一般にあらゆるエッジ検出器は、それらが用いる局所的なウィンドウの中で画素の輝度が変化したとき、これが本当にエッジの存在を示唆するかどうかを判断することが難しい。エッジ検出器は、本来的にすべてハイパスフィルタであり、エッジと同時にノイズも拾ってしまう。
【００３５】
さらに別の手法として、オプティカルフローが知られている。二枚の画像が与えられたとき、オプティカルフローでは画像内のオブジェクト（剛体）の動きを検出する。その際、オブジェクトの各画素の輝度は変化しないと仮定する。オプティカルフローでは例えば（ｕ，ｖ）のベクトル場の滑らかさといった、いくつかの付加的な条件とともに、各画素の動きベクトル（ｕ，ｖ）を計算する。しかし、オプティカルフローでは画像間の大域的な対応関係を検出することはできない。画素の輝度の局所的な変化に注目するのみであり、画像の変位が大きい場合、システムの誤差は顕著になる。
【００３６】
画像の大域的な構造を認識するために、多重解像度フィルタも数多く提案されてきた。それらは線形フィルタと非線形フィルタに分類される。前者の例としてウェーブレットがあるが、線形フィルタは一般に、画像マッチングにはさして有用ではない。なぜなら、極値をとる画素の輝度に関する情報がそれらの位置情報とともに次第に不鮮明になるためである。図１（ａ）と図１（ｂ）は顔の画像に対して平均化フィルタを適用した結果を示している。同図のごとく、極値をとる画素の輝度が平均化によって次第に薄れるとともに、位置も平均化の影響でシフトしていく。その結果、目（輝度の極小点）の輝度や位置の情報は、このような粗い解像度レベルで曖昧になり、この解像度では正しいマッチングを計算することができない。したがって、粗い解像度レベルを設けるのが大域的なマッチングのためでありながら、ここで得られたマッチングは画像の本当の特徴（目、つまり極小点）に正確に対応しない。より精細な解像度レベルで目が鮮明に現れたとしても、大域的なマッチングをとる際に混入した誤差は、もはや取り返しがつかない。入力画像にスムージング処理を加えることにより、テクスチャ領域のステレオ情報が落ちてしまうこともすでに指摘されている。
【００３７】
一方、最近地形学の分野で利用されはじめた非線形フィルタとして一次元の「ふるい（sieve）」演算子がある。この演算子は、所定の大きさの一次元ウィンドウ内の極小値（または極大値）を選択することにより、縮尺と空間の因果関係を保存しながら画像にスムージング処理を加える。その結果得られる画像は元の画像と同じ大きさであるが、小さな波の成分が取り除かれているため、より単純になる。画像の情報を落とすという点で、この演算子は広い意味での「多重解像度フィルタ」に分類することはできるが、実際にはウェーブレットのように画像の解像度を変えながら画像を階層化するわけではなく（つまり狭い意味での多重解像度フィルタではなく）、画像間の対応の検出には利用できない。
【００３８】
[前提技術が解決しようとする課題]
以上をまとめれば以下の課題が認められる。
１．画像の特徴を正確に、かつ比較的簡単な処理で把握する画像処理方法が乏しかった。特に、特徴のある点に関する情報、例えば画素値や位置を維持しながら特徴を抽出できる画像処理方法に関する有効な提案が少なかった。
２．画像の特徴をもとに対応点を自動検出する場合、一般に処理が複雑であるか、ノイズ耐性が低いなどの欠点があった。また、処理に際していろいろな制約を設ける必要があり、大域的特徴及び局所的特徴を同時に満たすマッチングをとることが困難だった。
３．画像の大域的な構造または特徴を認識するために多重解像度フィルタを導入しても、そのフィルタが線形フィルタの場合、画素の輝度情報と位置情報が曖昧になった。その結果、対応点の把握が不正確になりやすかった。非線形フィルタである一次元ふるい演算子は画像を階層化しないため、画像間の対応点の検出には利用できなかった。
４．これらの結果、対応点を正しく把握しようとすれば、結局人手による指定に頼るほか有効な手だてがなかった。
【００３９】
前提技術はこれらの課題の解決を目的としてなされたものであり、画像処理の分野において、画像の特徴の的確な把握を可能にする技術を提供するものである。
【００４０】
[前提技術が課題を解決するための手段]
この目的のために前提技術のある態様は、新たな多重解像度の画像フィルタを提案する。この多重解像度フィルタは画像から特異点を抽出する。したがって、特異点フィルタともよばれる。特異点とは画像上特徴をもつ点をいう。例として、ある領域において画素値（画素値とは、色番号、輝度値など画像または画素に関する任意の数値を指す）が最大になる極大点、最小になる極小点、ある方向については最大だが別の方向については最小になるような鞍点がある。特異点は位相幾何学上の概念であってもよい。ただし、その他どのような特徴を有してもよい。いかなる性質の点を特異点と考えるかは、前提技術にとって本質問題ではない。
【００４１】
この態様では、多重解像度フィルタを用いた画像処理が行われる。まず検出工程において、第一の画像に対し、二次元的な探索を行って特異点が検出される。つぎに生成工程において、検出された特異点を抽出して第一の画像よりも解像度の低い第二の画像が生成される。第二の画像には第一の画像のもつ特異点が引き継がれる。第二の画像は第一の画像よりも解像度が低いため、画像の大域的な特徴の把握に好適である。
【００４２】
前提技術の別の態様は特異点フィルタを用いた画像マッチング方法に関する。この態様では、始点画像と終点画像間のマッチングがとられる。始点画像および終点画像とは、ふたつの画像の区別のために便宜的に与えた名称であり、本質的な違いはない。
【００４３】
この態様では、第一工程にて、始点画像に特異点フィルタを施して解像度の異なる一連の始点階層画像が生成される。第二工程では、終点画像に特異点フィルタを施して解像度の異なる一連の終点階層画像が生成される。始点階層画像、終点階層画像とは、それぞれ始点画像、終点画像を階層化して得られる画像群をいい、それぞれ最低２枚の画像からなる。つぎに第三工程において、始点階層画像と終点階層画像のマッチングが解像度レベルの階層の中で計算される。この態様によれば、多重解像度フィルタによって特異点に関連する画像の特徴が抽出され、および／または明確化されるため、マッチングが容易になる。マッチングのための拘束条件は特に必要としない。
【００４４】
前提技術のさらに別の態様も始点画像と終点画像のマッチングに関する。この態様では、予め複数のマッチング評価項目のそれぞれに関して評価式を設け、それらの評価式を統合して総合評価式を定義し、その総合評価式の極値付近に注目して最適マッチングを探索する。総合評価式は、評価式の少なくもひとつに係数パラメータを掛けたうえでそれらの評価式の総和として定義してもよく、その場合、総合評価式またはいずれかの評価式がほぼ極値をとる状態を検出して前記パラメータを決定してもよい。「極値付近」または「ほぼ極値をとる」としたのは、多少誤差を含んでいてもよいためである。多少の誤差は前提技術にはさして問題とならない。
【００４５】
極値自体も前記パラメータに依存するため、極値の挙動、つまり極値の変化の様子をもとに、最適と考えられるパラメータを決定する余地が生じる。この態様はその事実を利用している。この態様によれば、元来調整の困難なパラメータの決定を自動化する途が拓かれる。
【００４６】
[前提技術の実施の形態]
最初に［１］で前提技術の要素技術の詳述し、［２］で処理手順を具体的に説明する。
【００４７】
［１］要素技術の詳細
［１．１］イントロダクション
特異点フィルタと呼ばれる新たな多重解像度フィルタを導入し、画像間のマッチングを正確に計算する。オブジェクトに関する予備知識は一切不要である。画像間のマッチングの計算は、解像度の階層を進む間、各解像度において計算される。その際、粗いレベルから精細なレベルへと順に解像度の階層を辿っていく。計算に必要なパラメータは、人間の視覚システムに似た動的計算によって完全に自動設定される。画像間の対応点を人手で特定する必要はない。
【００４８】
本前提技術は、例えば完全に自動的なモーフィング、物体認識、立体写真測量、ボリュームレンダリング、少ないフレームからの滑らかな動画像の生成などに応用できる。モーフィングに用いる場合、与えられた画像を自動的に変形することができる。ボリュームレンダリングに用いる場合、断面間の中間的な画像を正確に再構築することができる。断面間の距離が遠く、断面の形状が大きく変化する場合でも同様である。
【００４９】
［１．２］特異点フィルタの階層
前提技術に係る多重解像度特異点フィルタは、画像の解像度を落としながら、しかも画像に含まれる各特異点の輝度及び位置を保存することができる。ここで画像の幅をＮ、高さをＭとする。以下簡単のため、Ｎ＝Ｍ＝２ｎ（ｎは自然数）と仮定する。また、区間［０，Ｎ］⊂ＲをＩと記述する。（ｉ，ｊ）における画像の画素をｐ（ｉ，ｊ）と記述する（ｉ，ｊ∈Ｉ）。
【００５０】
ここで多重解像度の階層を導入する。階層化された画像群は多重解像度フィルタで生成される。多重解像度フィルタは、もとの画像に対して二次元的な探索を行って特異点を検出し、検出された特異点を抽出してもとの画像よりも解像度の低い別の画像を生成する。ここで第ｍレベルにおける各画像のサイズは２ｍ×２ｍ（０≦ｍ≦ｎ）とする。特異点フィルタは次の４種類の新たな階層画像をｎから下がる方向で再帰的に構築する。
【００５１】
【数１】
ただしここで、
【００５２】
【数２】
とする。以降これら４つの画像を副画像（サブイメージ）と呼ぶ。ｍｉｎｘ≦ｔ≦ｘ＋１、ｍａｘｘ≦ｔ≦ｘ＋１をそれぞれα及びβと記述すると、副画像はそれぞれ以下のように記述できる。
【００５３】
Ｐ（ｍ，０）＝α（ｘ）α（ｙ）ｐ（ｍ＋１，０）
Ｐ（ｍ，１）＝α（ｘ）β（ｙ）ｐ（ｍ＋１，１）
Ｐ（ｍ，２）＝β（ｘ）α（ｙ）ｐ（ｍ＋１，２）
Ｐ（ｍ，３）＝β（ｘ）β（ｙ）ｐ（ｍ＋１，３）
すなわち、これらはαとβのテンソル積のようなものと考えられる。副画像はそれぞれ特異点に対応している。これらの式から明らかなように、特異点フィルタはもとの画像について２×２画素で構成されるブロックごとに特異点を検出する。その際、各ブロックのふたつの方向、つまり縦と横について、最大画素値または最小画素値をもつ点を探索する。画素値として、前提技術では輝度を採用するが、画像に関するいろいろな数値を採用することができる。ふたつの方向の両方について最大画素値となる画素は極大点、ふたつの方向の両方について最小画素値となる画素は極小点、ふたつの方向の一方について最大画素値となるとともに、他方について最小画素値となる画素は鞍点として検出される。
【００５４】
特異点フィルタは、各ブロックの内部で検出された特異点の画像（ここでは１画素）でそのブロックの画像（ここでは４画素）を代表させることにより、画像の解像度を落とす。特異点の理論的な観点からすれば、α（ｘ）α（ｙ）は極小点を保存し、β（ｘ）β（ｙ）は極大点を保存し、α（ｘ）β（ｙ）及びβ（ｘ）α（ｙ）は鞍点を保存する。
【００５５】
はじめに、マッチングをとるべき始点（ソース）画像と終点（デスティネーション）画像に対して別々に特異点フィルタ処理を施し、それぞれ一連の画像群、すなわち始点階層画像と終点階層画像を生成しておく。始点階層画像と終点階層画像は、特異点の種類に対応してそれぞれ４種類ずつ生成される。
【００５６】
この後、一連の解像度レベルの中で始点階層画像と終点階層画像のマッチングがとれらていく。まずｐ（ｍ，０）を用いて極小点のマッチングがとられる。次に、その結果に基づき、ｐ（ｍ，１）を用いて鞍点のマッチングがとられ、ｐ（ ｍ，２）を用いて他の鞍点のマッチングがとられる。そして最後にｐ（ｍ，３）を用いて極大点のマッチングがとられる。
【００５７】
図１（ｃ）と図１（ｄ）はそれぞれ図１（ａ）と図１（ｂ）の副画像ｐ（５，０）を示している。同様に、図１（ｅ）と図１（ｆ）はｐ（５，１）、図１（ｇ）と図１（ｈ）はｐ（５，２）、図１（ｉ）と図１（ｊ）はｐ（５，３）をそれぞれ示している。これらの図からわかるとおり、副画像によれば画像の特徴部分のマッチングが容易になる。まずｐ（５，０）によって目が明確になる。目は顔の中で輝度の極小点だからである。ｐ（５，１）によれば口が明確になる。口は横方向で輝度が低いためである。ｐ（５，２）によれば首の両側の縦線が明確になる。最後に、ｐ（５，３）によって耳や頬の最も明るい点が明確になる。これらは輝度の極大点だからである。
【００５８】
特異点フィルタによれば画像の特徴が抽出できるため、例えばカメラで撮影された画像の特徴と、予め記録しておいたいくつかのオブジェクトの特徴を比較することにより、カメラに映った被写体を識別することができる。
【００５９】
［１．３］画像間の写像の計算
始点画像の位置（ｉ，ｊ）の画素をｐ（ｎ） （ｉ，ｊ）と書き、同じく終点画像の位置（ｋ，ｌ）の画素をｑ（ｎ） （ｋ，ｌ）で記述する。ｉ，ｊ，ｋ，ｌ∈Ｉとする。画像間の写像のエネルギー（後述）を定義する。このエネルギーは、始点画像の画素の輝度と終点画像の対応する画素の輝度の差、及び写像の滑らかさによって決まる。最初に最小のエネルギーを持つｐ（ｍ，０）とｑ（ｍ，０）間の写像ｆ（ｍ，０）：ｐ（ｍ，０）→ｑ（ｍ，０）が計算される。ｆ（ｍ，０）に基づき、最小エネルギーを持つｐ（ｍ，１）、ｑ（ｍ，１）間の写像ｆ（ｍ，１）が計算される。この手続は、ｐ（ｍ，３）とｑ（ｍ，３）の間の写像ｆ（ｍ，３）の計算が終了するまで続く。各写像ｆ（ｍ，ｉ）（ｉ＝０，１，２，…）を副写像と呼ぶことにする。ｆ（ｍ，ｉ）の計算の都合のために、ｉの順序は次式のように並べ替えることができる。並べ替えが必要な理由は後述する。
【００６０】
【数３】
ここでσ（ｉ）∈｛０，１，２，３｝である。
【００６１】
［１．３．１］全単射
始点画像と終点画像の間のマッチングを写像で表現する場合、その写像は両画像間で全単射条件を満たすべきである。両画像に概念上の優劣はなく、互いの画素が全射かつ単射で接続されるべきだからである。しかしながら通常の場合とは異なり、ここで構築すべき写像は全単射のディジタル版である。前提技術では、画素は格子点によって特定される。
【００６２】
始点副画像（始点画像について設けられた副画像）から終点副画像（終点画像について設けられた副画像）への写像は、ｆ（ｍ，ｓ）：Ｉ／２ｎ−ｍ×Ｉ／２ｎ−ｍ→Ｉ／２ｎ−ｍ×Ｉ／２ｎ−ｍ（ｓ＝０，１，…）によって表される。ここで、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）は、始点画像のｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が終点画像のｑ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）に写像されることを意味する。簡単のために、ｆ（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）が成り立つとき画素ｑ（ｋ，ｌ）をｑｆ（ｉ，ｊ）と記述する。
【００６３】
前提技術で扱う画素（格子点）のようにデータが離散的な場合、全単射の定義は重要である。ここでは以下のように定義する（ｉ，ｉ’，ｊ，ｊ’，ｋ，ｌは全て整数とする）。まず始めに、始点画像の平面においてＲによって表記される各正方形領域、
【００６４】
【数４】
を考える（ｉ＝０，…，２ｍ−１、ｊ＝０，…，２ｍ−１）。ここでＲの各辺（エッジ）の方向を以下のように定める。
【００６５】
【数５】
この正方形は写像ｆによって終点画像平面における四辺形に写像されなければならない。ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）によって示される四辺形、
【００６６】
【数６】
は、以下の全単射条件を満たす必要がある。
【００６７】
１．四辺形ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のエッジは互いに交差しない。
２．ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のエッジの方向はＲのそれらに等しい（図２の場合、時計回り）。
３．緩和条件として収縮写像（リトラクション：retractions）を許す。
【００６８】
何らかの緩和条件を設けないかぎり、全単射条件を完全に満たす写像は単位写像しかないためである。ここではｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のひとつのエッジの長さが０、すなわちｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）は三角形になってもよい。しかし、面積が０となるような図形、すなわち１点または１本の線分になってはならない。図２（Ｒ）がもとの四辺形の場合、図２（Ａ）と図２（Ｄ）は全単射条件を満たすが、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）、図２（Ｅ）は満たさない。
【００６９】
実際のインプリメンテーションでは、写像が全射であることを容易に保証すべく、さらに以下の条件を課してもよい。つまり始点画像の境界上の各画素は、終点画像において同じ位置を占める画素に写影されるというものである。すなわち、ｆ（ｉ，ｊ）＝（ｉ，ｊ）（ただしｉ＝０，ｉ＝２ｍ−１，ｊ＝０，ｊ＝２ｍ−１の４本の線上）である。この条件を以下「付加条件」とも呼ぶ。
【００７０】
［１．３．２］写像のエネルギー
［１．３．２．１］画素の輝度に関するコスト
写像ｆのエネルギーを定義する。エネルギーが最小になる写像を探すことが目的である。エネルギーは主に、始点画像の画素の輝度とそれに対応する終点画像の画素の輝度の差で決まる。すなわち、写像ｆ（ｍ，ｓ）の点（ｉ，ｊ）におけるエネルギーＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は次式によって定まる。
【００７１】
【数７】
ここで、Ｖ（ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ））及びＶ（ｑ（ｍ，ｓ） ｆ（ｉ，ｊ））はそれぞれ画素ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）及びｑ（ｍ，ｓ） ｆ（ｉ，ｊ）の輝度である。ｆのトータルのエネルギーＣ（ｍ，ｓ）は、マッチングを評価するひとつの評価式であり、つぎに示すＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）の合計で定義できる。
【００７２】
【数８】
［１．３．２．２］滑らかな写像のための画素の位置に関するコスト
滑らかな写像を得るために、写像に関する別のエネルギーＤｆを導入する。このエネルギーは画素の輝度とは関係なく、ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）およびｑ（ｍ，ｓ） ｆ（ｉ，ｊ）の位置によって決まる（ｉ＝０，…，２ｍ−１，ｊ＝０，…，２ｍ−１）。点（ｉ，ｊ）における写像ｆ（ｍ，ｓ）のエネルギーＤ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は次式で定義される。
【００７３】
【数９】
ただし、係数パラメータηは０以上の実数であり、また、
【００７４】
【数１０】
【００７５】
【数１１】
とする。ここで、
【００７６】
【数１２】
であり、ｉ’＜０およびｊ’＜０に対してｆ（ｉ’，ｊ’）は０と決める。Ｅ０は（ｉ，ｊ）及びｆ（ｉ，ｊ）の距離で決まる。Ｅ０は画素があまりにも離れた画素へ写影されることを防ぐ。ただしＥ０は、後に別のエネルギー関数で置き換える。Ｅ１は写像の滑らかさを保証する。Ｅ１は、ｐ（ｉ，ｊ）の変位とその隣接点の変位の間の隔たりを表す。以上の考察をもとに、マッチングを評価する別の評価式であるエネルギーＤｆは次式で定まる。
【００７７】
【数１３】
［１．３．２．３］写像の総エネルギー
写像の総エネルギー、すなわち複数の評価式の統合に係る総合評価式はλＣ（ ｍ，ｓ） ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ） ｆで定義される。ここで係数パラメータλは０以上の実数である。目的は総合評価式が極値をとる状態を検出すること、すなわち次式で示す最小エネルギーを与える写像を見いだすことである。
【００７８】
【数１４】
λ＝０及びη＝０の場合、写像は単位写像になることに注意すべきである（すなわち、全てのｉ＝０，…，２ｍ−１及びｊ＝０，…，２ｍ−１に対してｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｉ，ｊ）となる）。後述のごとく、本前提技術では最初にλ＝０及びη＝０の場合を評価するため、写像を単位写像から徐々に変形していくことができる。仮に総合評価式のλの位置を変えてＣ（ｍ，ｓ） ｆ＋λＤ（ｍ，ｓ） ｆと定義したとすれば、λ＝０及びη＝０の場合に総合評価式がＣ（ｍ，ｓ） ｆだけになり、本来何等関連のない画素どうしが単に輝度が近いというだけで対応づけられ、写像が無意味なものになる。そうした無意味な写像をもとに写像を変形していってもまったく意味をなさない。このため、単位写像が評価の開始時点で最良の写像として選択されるよう係数パラメータの与えかたが配慮されている。
【００７９】
オプティカルフローもこの前提技術同様、画素の輝度の差と滑らかさを考慮する。しかし、オプティカルフローは画像の変換に用いることはできない。オブジェクトの局所的な動きしか考慮しないためである。前提技術に係る特異点フィルタを用いることによって大域的な対応関係を検出することができる。
【００８０】
［１．３．３］多重解像度の導入による写像の決定
最小エネルギーを与え、全単射条件を満足する写像ｆｍｉｎを多重解像度の階層を用いて求める。各解像度レベルにおいて始点副画像及び終点副画像間の写像を計算する。解像度の階層の最上位（最も粗いレベル）からスタートし、各解像度レベルの写像を、他のレベルの写像を考慮に入れながら決定する。各レベルにおける写像の候補の数は、より高い、つまりより粗いレベルの写像を用いることによって制限される。より具体的には、あるレベルにおける写像の決定に際し、それよりひとつ粗いレベルにおいて求められた写像が一種の拘束条件として課される。
【００８１】
まず、
【００８２】
【数１５】
が成り立つとき、ｐ（ｍ−１，ｓ） （ｉ’，ｊ’）、ｑ（ｍ−１，ｓ） （ｉ’，ｊ’）をそれぞれｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）、ｑ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）のｐａｒｅｎｔと呼ぶことにする。［ｘ］はｘを越えない最大整数である。またｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）、ｑ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）をそれぞれｐ（ｍ−１，ｓ） （ｉ’，ｊ’）、ｑ（ｍ−１，ｓ） （ｉ’，ｊ’）のｃｈｉｌｄと呼ぶ。関数ｐａｒｅｎｔ（ｉ，ｊ）は次式で定義される。
【００８３】
【数１６】
ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）とｑ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）の間の写像ｆ（ｍ，ｓ）は、エネルギー計算を行って最小になったものを見つけることで決定される。ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）の値はｆ（ｍ−１，ｓ）（ｍ＝１，２，…，ｎ）を用いることによって、以下のように決定される。まず、ｑ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）は次の四辺形の内部になければならないという条件を課し、全単射条件を満たす写像のうち現実性の高いものを絞り込む。
【００８４】
【数１７】
ただしここで、
【００８５】
【数１８】
である。こうして定めた四辺形を、以下ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）の相続（inherited）四辺形と呼ぶことにする。相続四辺形の内部において、エネルギーを最小にする画素を求める。
【００８６】
図３は以上の手順を示している。同図において、始点画像のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの画素は、第ｍ−１レベルにおいてそれぞれ終点画像のＡ’，Ｂ’，Ｃ’，Ｄ’へ写影される。画素ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は、相続四辺形Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の内部に存在する画素ｑ（ｍ，ｓ） ｆ（ｍ）（ｉ，ｊ）へ写影されなければならない。以上の配慮により、第ｍ−１レベルの写像から第ｍレベルの写像への橋渡しがなされる。
【００８７】
先に定義したエネルギーＥ０は、第ｍレベルにおける副写像ｆ（ｍ，０）を計算するために、次式に置き換える。
【００８８】
【数１９】
また、副写像ｆ（ｍ，ｓ）を計算するためには次式を用いる。
【００８９】
【数２０】
こうしてすべての副写像のエネルギーを低い値に保つ写像が得られる。式２０により、異なる特異点に対応する副写像が、副写像どうしの類似度が高くなるように同一レベル内で関連づけられる。式１９は、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）と、第ｍ−１レベルの画素の一部と考えた場合の（ｉ，ｊ）が射影されるべき点の位置との距離を示している。
【００９０】
仮に、相続四辺形Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の内部に全単射条件を満たす画素が存在しない場合は以下の措置をとる。まず、Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の境界線からの距離がＬ（始めはＬ＝１）である画素を調べる。それらのうち、エネルギーが最小になるものが全単射条件を満たせば、これをｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の値として選択する。そのような点が発見されるか、またはＬがその上限のＬ（ｍ）ｍａｘに到達するまで、Ｌを大きくしていく。Ｌ（ｍ）ｍａｘは各レベルｍに対して固定である。そのような点が全く発見されない場合、全単射の第３の条件を一時的に無視して変換先の四辺形の面積がゼロになるような写像も認め、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定する。それでも条件を満たす点が見つからない場合、つぎに全単射の第１及び第２条件を外す。
【００９１】
多重解像度を用いる近似法は、写像が画像の細部に影響されることを回避しつつ、画像間の大域的な対応関係を決定するために必須である。多重解像度による近似法を用いなければ、距離の遠い画素間の対応関係を見いだすことは不可能である。その場合、画像のサイズはきわめて小さなものに限定しなければならず、変化の小さな画像しか扱うことができない。さらに、通常写像に滑らかさを要求するため、そうした画素間の対応関係を見つけにくくしている。距離のある画素から画素への写像のエネルギーは高いためである。多重解像度を用いた近似法によれば、そうした画素間の適切な対応関係を見いだすことができる。それらの距離は、解像度の階層の上位レベル（粗いレベル）において小さいためである。
【００９２】
［１．４］最適なパレメータ値の自動決定
既存のマッチング技術の主な欠点のひとつに、パレメータ調整の困難さがある。大抵の場合、パラメータの調整は人手作業によって行われ、最適な値を選択することはきわめて難しい。前提技術に係る方法によれば、最適なパラメータ値を完全に自動決定することができる。
【００９３】
前提技術に係るシステムはふたつのパレメータ、λ及びηを含む。端的にいえば、λは画素の輝度の差の重みであり、ηは写像の剛性を示している。これらのパラメータの値は初期値が０であり、まずη＝０に固定してλを０から徐々に増加させる。λの値を大きくしながら、しかも総合評価式（式１４）の値を最小にする場合、各副写像に関するＣ（ｍ，ｓ） ｆの値は一般に小さくなっていく。このことは基本的にふたつの画像がよりマッチしなければならないことを意味する。しかし、λが最適値を超えると以下の現象が発生する。
【００９４】
１．本来対応すべきではない画素どうしが、単に輝度が近いというだけで誤って対応づけられる。
２．その結果、画素どうしの対応関係がおかしくなり、写像がくずれはじめる。
３．その結果、式１４においてＤ（ｍ，ｓ） ｆが急激に増加しようとする。 ４．その結果、式１４の値が急激に増加しようとするため、Ｄ（ｍ，ｓ） ｆの急激な増加を抑制するようｆ（ｍ，ｓ）が変化し、その結果Ｃ（ｍ，ｓ） ｆが増加する。
したがって、λを増加させながら式１４が最小値をとるという状態を維持しつつＣ（ｍ，ｓ） ｆが減少から増加に転じる閾値を検出し、そのλをη＝０における最適値とする。つぎにηを少しづつ増やしてＣ（ｍ，ｓ） ｆの挙動を検査し、後述の方法でηを自動決定する。そのηに対応してλも決まる。
【００９５】
この方法は、人間の視覚システムの焦点機構の動作に似ている。人間の視覚システムでは、一方の目を動かしながら左右両目の画像のマッチングがとられる。オブジェクトがはっきりと認識できるとき、その目が固定される。
【００９６】
［１．４．１］λの動的決定
λは０から所定の刻み幅で増加されていき、λの値が変わる度に副写像が評価される。式１４のごとく、総エネルギーはλＣ（ｍ，ｓ） ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ） ｆによって定義される。式９のＤ（ｍ，ｓ） ｆは滑らかさを表すもので、理論的には単位写像の場合に最小になり、写像が歪むほどＥ０もＥ１も増加していく。Ｅ１は整数であるから、Ｄ（ｍ，ｓ） ｆの最小刻み幅は１である。このため、現在のλＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）の変化（減少量）が１以上でなければ、写像を変化させることによって総エネルギーを減らすことはできない。なぜなら、写像の変化に伴ってＤ（ｍ，ｓ） ｆは１以上増加するため、λＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が１以上減少しない限り総エネルギーは減らないためである。
【００９７】
この条件のもと、λの増加に伴い、正常な場合にＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が減少することを示す。Ｃ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）のヒストグラムをｈ（ｌ）と記述する。ｈ（ｌ）はエネルギーＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）がｌ２である画素の数である。λｌ２≧１が成り立つために、例えばｌ２＝１／λの場合を考える。λがλ１からλ２まで微小量変化するとき、
【００９８】
【数２１】
で示されるＡ個の画素が、
【００９９】
【数２２】
のエネルギーを持つより安定的な状態に変化する。ここでは仮に、これらの画素のエネルギーがすべてゼロになると近似している。この式はＣ（ｍ，ｓ） ｆの値が、
【０１００】
【数２３】
だけ変化することを示し、その結果、
【０１０１】
【数２４】
が成立する。ｈ（ｌ）＞０であるから、通常Ｃ（ｍ，ｓ） ｆは減少する。しかし、λが最適値を越えようとするとき、上述の現象、つまりＣ（ｍ，ｓ） ｆの増加が発生する。この現象を検出することにより、λの最適値を決定する。
【０１０２】
なお、Ｈ（ｈ＞０）及びｋを定数とするとき、
【０１０３】
【数２５】
と仮定すれば、
【０１０４】
【数２６】
が成り立つ。このときｋ≠−３であれば、
【０１０５】
【数２７】
となる。これがＣ（ｍ，ｓ） ｆの一般式である（Ｃは定数）。
【０１０６】
λの最適値を検出する際、さらに安全を見て、全単射条件を破る画素の数を検査してもよい。ここで各画素の写像を決定する際、全単射条件を破る確率をｐ０と仮定する。この場合、
【０１０７】
【数２８】
が成立しているため、全単射条件を破る画素の数は次式の率で増加する。
【０１０８】
【数２９】
従って、
【０１０９】
【数３０】
は定数である。仮にｈ（ｌ）＝Ｈｌｋを仮定するとき、例えば、
【０１１０】
【数３１】
は定数になる。しかしλが最適値を越えると、上の値は急速に増加する。この現象を検出し、Ｂ０λ３／２＋ｋ／２／２ｍの値が異常値Ｂ０ｔｈｒｅｓを越えるかどうかを検査し、λの最適値を決定することができる。同様に、Ｂ１λ３／２＋ｋ／２／２ｍの値が異常値Ｂ１ｔｈｒｅｓを越えるかどうかを検査することにより、全単射の第３の条件を破る画素の増加率Ｂ１を確認する。ファクター２ｍを導入する理由は後述する。このシステムはこれら２つの閾値に敏感ではない。これらの閾値は、エネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆの観察では検出し損なった写像の過度の歪みを検出するために用いることができる。
【０１１１】
なお実験では、副写像ｆ（ｍ，ｓ）を計算する際、もしλが０．１を越えたらｆ（ｍ，ｓ）の計算は止めてｆ（ｍ，ｓ＋１）の計算に移行した。λ＞０．１のとき、画素の輝度２５５レベル中のわずか「３」の違いが副写像の計算に影響したためであり、λ＞０．１のとき正しい結果を得ることは困難だったためである。
【０１１２】
［１．４．２］ヒストグラムｈ（ｌ）
Ｃ（ｍ，ｓ） ｆの検査はヒストグラムｈ（ｌ）に依存しない。全単射及びその第３の条件の検査の際、ｈ（ｌ）に影響を受けうる。実際に（λ，Ｃ（ｍ，ｓ） ｆ）をプロットすると、ｋは通常１付近にある。実験ではｋ＝１を用い、Ｂ０λ２とＢ１λ２を検査した。仮にｋの本当の値が１未満であれば、Ｂ０λ２とＢ１λ２は定数にならず、ファクターλ（１−ｋ）／２に従って徐々に増加する。ｈ（ｌ）が定数であれば、例えばファクターはλ１／２である。しかし、こうした差は閾値Ｂ０ｔｈｒｅｓを正しく設定することによって吸収することができる。
【０１１３】
ここで次式のごとく始点画像を中心が（ｘ０，ｙ０）、半径ｒの円形のオブジェクトであると仮定する。
【０１１４】
【数３２】
一方、終点画像は、次式のごとく中心（ｘ１，ｙ１）、半径がｒのオブジェクトであるとする。
【０１１５】
【数３３】
ここでｃ（ｘ）はｃ（ｘ）＝ｘｋの形であるとする。中心（ｘ０，ｙ０）及び（ｘ１，ｙ１）が十分遠い場合、ヒストグラムｈ（ｌ）は次式の形となる。
【０１１６】
【数３４】
ｋ＝１のとき、画像は背景に埋め込まれた鮮明な境界線を持つオブジェクトを示す。このオブジェクトは中心が暗く、周囲にいくに従って明るくなる。ｋ＝−１のとき、画像は曖昧な境界線を持つオブジェクトを表す。このオブジェクトは中心が最も明るく、周囲にいくに従って暗くなる。一般のオブジェクトはこれらふたつのタイプのオブジェクトの中間にあると考えてもさして一般性を失わない。したがって、ｋは−１≦ｋ≦１として大抵の場合をカバーでき、式２７が一般に減少関数であることが保障される。
【０１１７】
なお、式３４からわかるように、ｒは画像の解像度に影響されること、すなわちｒは２ｍに比例することに注意すべきである。このために［１．４．１］においてファクター２ｍを導入した。
【０１１８】
［１．４．３］ηの動的決定
パラメータηも同様の方法で自動決定できる。はじめにη＝０とし、最も細かい解像度における最終的な写像ｆ（ｎ）及びエネルギーＣ（ｎ） ｆを計算する。つづいて、ηをある値Δηだけ増加させ、再び最も細かい解像度における最終写像ｆ（ｎ）及びエネルギーＣ（ｎ） ｆを計算し直す。この過程を最適値が求まるまで続ける。ηは写像の剛性を示す。次式の重みだからである。
【０１１９】
【数３５】
ηが０のとき、Ｄ（ｎ） ｆは直前の副写像と無関係に決定され、現在の副写像は弾性的に変形され、過度に歪むことになる。一方、ηが非常に大きな値のとき、Ｄ（ｎ） ｆは直前の副写像によってほぼ完全に決まる。このとき副写像は非常に剛性が高く、画素は同じ場所に射影される。その結果、写像は単位写像になる。ηの値が０から次第に増えるとき、後述のごとくＣ（ｎ） ｆは徐々に減少する。しかしηの値が最適値を越えると、図４に示すとおり、エネルギーは増加し始める。同図のＸ軸はη、Ｙ軸はＣｆである。
【０１２０】
この方法でＣ（ｎ） ｆを最小にする最適なηの値を得ることができる。しかし、λの場合に比べていろいろな要素が計算に影響する結果、Ｃ（ｎ） ｆは小さく揺らぎながら変化する。λの場合は、入力が微小量変化するたびに副写像を１回計算しなおすだけだが、ηの場合はすべての副写像が計算しなおされるためである。このため、得られたＣ（ｎ） ｆの値が最小であるかどうかを即座に判断することはできない。最小値の候補が見つかれば、さらに細かい区間を設定することによって真の最小値を探す必要がある。
【０１２１】
［１．５］スーパーサンプリング
画素間の対応関係を決定する際、自由度を増やすために、ｆ（ｍ，ｓ）の値域をＲ×Ｒに拡張することができる（Ｒは実数の集合）。この場合、終点画像の画素の輝度が補間され、非整数点、
【０１２２】
【数３６】
における輝度を持つｆ（ｍ，ｓ）が提供される。つまりスーパーサンプリングが行われる。実験では、ｆ（ｍ，ｓ）は整数及び半整数値をとることが許され、
【０１２３】
【数３７】
は、
【０１２４】
【数３８】
によって与えられた。
【０１２５】
［１．６］各画像の画素の輝度の正規化
始点画像と終点画像がきわめて異なるオブジェクトを含んでいるとき、写像の計算に元の画素の輝度がそのままでは利用しにくい。輝度の差が大きいために輝度に関するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆが大きくなりすぎ、正しい評価がしずらいためである。
【０１２６】
例えば、人の顔と猫の顔のマッチングをとる場合を考える。猫の顔は毛で覆われており、非常に明るい画素と非常に暗い画素が混じっている。この場合、ふたつの顔の間の副写像を計算するために、まず副画像を正規化する。すなわち、最も暗い画素の輝度を０、最も明るいそれを２５５に設定し、他の画素の輝度は線形補間によって求めておく。
【０１２７】
［１．７］インプリメンテーション
始点画像のスキャンに従って計算がリニアに進行する帰納的な方法を用いる。始めに、１番上の左端の画素（ｉ，ｊ）＝（０，０）についてｆ（ｍ，ｓ）の値を決定する。次にｉを１ずつ増やしながら各ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の値を決定する。ｉの値が画像の幅に到達したとき、ｊの値を１増やし、ｉを０に戻す。以降、始点画像のスキャンに伴いｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定していく。すべての点について画素の対応が決まれば、ひとつの写像ｆ（ｍ，ｓ）が決まる。
【０１２８】
あるｐ（ｉ，ｊ）について対応点ｑｆ（ｉ，ｊ）が決まれば、つぎにｐ（ｉ，ｊ＋１）の対応点ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）が決められる。この際、ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）の位置は全単射条件を満たすために、ｑｆ（ｉ，ｊ）の位置によって制限される。したがって、先に対応点が決まる点ほどこのシステムでは優先度が高くなる。つねに（０，０）が最も優先される状態がつづくと、求められる最終の写像に余計な偏向が加わる。本前提技術ではこの状態を回避するために、ｆ（ｍ，ｓ）を以下の方法で決めていく。
【０１２９】
まず（ｓ ｍｏｄ ４）が０の場合、（０，０）を開始点としｉ及びｊを徐々に増やしながら決めていく。（ｓ ｍｏｄ ４）が１の場合、最上行の右端点を開始点とし、ｉを減少、ｊを増加させながら決めていく。（ｓ ｍｏｄ ４）が２のとき、最下行の右端点を開始点とし、ｉ及びｊを減少させながら決めていく。（ｓｍｏｄ ４）が３の場合、最下行の左端点を開始点とし、ｉを増加、ｊを減少させながら決めていく。解像度が最も細かい第ｎレベルには副写像という概念、すなわちパラメータｓが存在しないため、仮にｓ＝０及びｓ＝２であるとしてふたつの方向を連続的に計算した。
【０１３０】
実際のインプリメンテーションでは、全単射条件を破る候補に対してペナルティを与えることにより、候補（ｋ，ｌ）の中からできる限り全単射条件を満たすｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）（ｍ＝０，…，ｎ）の値を選んだ。第３の条件を破る候補のエネルギーＤ（ｋ、ｌ）にはφを掛け、一方、第１または第２の条件を破る候補にはψを掛ける。今回はφ＝２、ψ＝１０００００を用いた。
【０１３１】
前述の全単射条件のチェックのために、実際の手続として（ｋ，ｌ）＝ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定する際に以下のテストを行った。すなわちｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の相続四辺形に含まれる各格子点（ｋ，ｌ）に対し、次式の外積のｚ成分が０以上になるかどうかを確かめる。
【０１３２】
【数３９】
ただしここで、
【０１３３】
【数４０】
【０１３４】
【数４１】
である（ここでベクトルは三次元ベクトルとし、ｚ軸は直交右手座標系において定義される）。もしＷが負であれば、その候補についてはＤ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）にψを掛けることによってペナルティを与え、できるかぎり選択しないようにする。
【０１３５】
図５（ａ）、図５（ｂ）はこの条件を検査する理由を示している。図５（ａ）はペナルティのない候補、図５（ｂ）はペナルティがある候補をそれぞれ表す。隣接画素（ｉ，ｊ＋１）に対する写像ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ＋１）を決定する際、Ｗのｚ成分が負であれば始点画像平面上において全単射条件を満足する画素は存在しない。なぜなら、ｑ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）は隣接する四辺形の境界線を越えるためである。
【０１３６】
［１．７．１］副写像の順序
インプリメンテーションでは、解像度レベルが偶数のときにはσ（０）＝０、σ（１）＝１、σ（２）＝２、σ（３）＝３、σ（４）＝０を用い、奇数のときはσ（０）＝３、σ（１）＝２、σ（２）＝１、σ（３）＝０、σ（４）＝３を用いた。このことで、副写像を適度にシャッフルした。なお、本来副写像は４種類であり、ｓは０〜３のいずれかである。しかし、実際にはｓ＝４に相当する処理を行った。その理由は後述する。
【０１３７】
［１．８］補間計算
始点画像と終点画像の間の写像が決定された後、対応しあう画素の輝度が補間される。実験では、トライリニア補間を用いた。始点画像平面における正方形ｐ（ｉ，ｊ）ｐ（ｉ＋１，ｊ）ｐ（ｉ，ｊ＋１）ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）が終点画像平面上の四辺形ｑｆ（ｉ，ｊ）ｑｆ（ｉ＋１，ｊ）ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）ｑｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）に射影されると仮定する。簡単のため、画像間の距離を１とする。始点画像平面からの距離がｔ（０≦ｔ≦１）である中間画像の画素ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）（０≦ｘ≦Ｎ−１，０≦ｙ≦Ｍ−１）は以下の要領で求められる。まず画素ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）の位置（ただしｘ，ｙ，ｔ∈Ｒ）を次式で求める。
【０１３８】
【数４２】
つづいてｒ（ｘ，ｙ，ｔ）における画素の輝度が次の式を用いて決定される。
【０１３９】
【数４３】
ここでｄｘ及びｄｙはパラメータであり、０から１まで変化する。
【０１４０】
［１．９］拘束条件を課したときの写像
いままでは拘束条件がいっさい存在しない場合の写像の決定を述べた。しかし、始点画像と終点画像の特定の画素間に予め対応関係が規定されているとき、これを拘束条件としたうえで写像を決定することができる。
【０１４１】
基本的な考えは、まず始点画像の特定の画素を終点画像の特定の画素に移す大まかな写像によって始点画像を大まかに変形し、しかる後、写像ｆを正確に計算する。
【０１４２】
まず始めに、始点画像の特定の画素を終点画像の特定の画素に射影し、始点画像の他の画素を適当な位置に射影する大まかな写像を決める。すなわち、特定の画素に近い画素は、その特定の画素が射影される場所の近くに射影されるような写像である。ここで第ｍレベルの大まかな写像をＦ（ｍ）と記述する。
【０１４３】
大まかな写像Ｆは以下の要領で決める。まず、いくつかの画素について写像を特定する。始点画像についてｎｓ個の画素、
【０１４４】
【数４４】
を特定するとき、以下の値を決める。
【０１４５】
【数４５】
始点画像の他の画素の変位量は、ｐ（ｉｈ，ｊｈ）（ｈ＝０，…，ｎｓ−１）の変位に重み付けをして求められる平均である。すなわち画素ｐ（ｉ，ｊ）は、終点画像の以下の画素に射影される。
【０１４６】
【数４６】
ただしここで、
【０１４７】
【数４７】
【０１４８】
【数４８】
とする。
【０１４９】
つづいて、Ｆ（ｍ）に近い候補写像ｆがより少ないエネルギーを持つように、その写像ｆのエネルギーＤ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）を変更する。正確には、Ｄ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は、
【０１５０】
【数４９】
である。ただし、
【０１５１】
【数５０】
であり、κ，ρ≧０とする。最後に、前述の写像の自動計算プロセスにより、ｆを完全に決定する。
【０１５２】
ここで、ｆ（ｍ，ｓ）（i,j)がＦ（ｍ）（i,j）に十分近いとき、つまりそれらの距離が、
【０１５３】
【数５１】
以内であるとき、Ｅ２ （ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が０になることに注意すべきである。そのように定義した理由は、各ｆ（ｍ，ｓ）（i,j）がＦ（ｍ）（i,j）に十分近い限り、終点画像において適切な位置に落ち着くよう、その値を自動的に決めたいためである。この理由により、正確な対応関係を詳細に特定する必要がなく、始点画像は終点画像にマッチするように自動的にマッピングされる。
【０１５４】
［２］具体的な処理手順
［１］の各要素技術による処理の流れを説明する。
図６は前提技術の全体手順を示すフローチャートである。同図のごとく、まず多重解像度特異点フィルタを用いた処理を行い（Ｓ１）、つづいて始点画像と終点画像のマッチングをとる（Ｓ２）。ただし、Ｓ２は必須ではなく、Ｓ１で得られた画像の特徴をもとに画像認識などの処理を行ってもよい。
【０１５５】
図７は図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。ここではＳ２で始点画像と終点画像のマッチングをとることを前提としている。そのため、まず特異点フィルタによって始点画像の階層化を行い（Ｓ１０）、一連の始点階層画像を得る。つづいて同様の方法で終点画像の階層化を行い（Ｓ１１）、一連の終点階層画像を得る。ただし、Ｓ１０とＳ１１の順序は任意であるし、始点階層画像と終点階層画像を並行して生成していくこともできる。
【０１５６】
図８は図７のＳ１０の詳細を示すフローチャートである。もとの始点画像のサイズは２ｎ×２ｎとする。始点階層画像は解像度が細かいほうから順に作られるため、処理の対象となる解像度レベルを示すパラメータｍをｎにセットする（Ｓ１００）。つづいて第ｍレベルの画像ｐ（ｍ，０）、ｐ（ｍ，１）、ｐ（ｍ，２）、ｐ（ｍ，３）から特異点フィルタを用いて特異点を検出し（Ｓ１０１）、それぞれ第ｍ−１レベルの画像ｐ（ｍ−１，０）、ｐ（ｍ−１，１）、ｐ（ｍ−１，２）、ｐ（ｍ−１，３）を生成する（Ｓ１０２）。ここではｍ＝ｎであるため、ｐ（ｍ，０）＝ｐ（ｍ，１）＝ｐ（ｍ，２）＝ｐ（ｍ，３）＝ｐ（ｎ）であり、ひとつの始点画像から４種類の副画像が生成される。
【０１５７】
図９は第ｍレベルの画像の一部と、第ｍ−１レベルの画像の一部の対応関係を示している。同図の数値は各画素の輝度を示す。同図のｐ（ｍ，ｓ）はｐ（ｍ，０）〜ｐ（ｍ，３）の４つの画像を象徴するもので、ｐ（ｍ−１，０）を生成する場合には、ｐ（ｍ，ｓ）はｐ（ｍ，０）であると考える。［１．２］で示した規則により、ｐ（ｍ−１，０）は例えば同図で輝度を記入したブロックについて、そこに含まれる４画素のうち「３」、ｐ（ｍ−１，１）は「８」、ｐ（ｍ−１，２）は「６」、ｐ（ｍ−１，３）を「１０」をそれぞれ取得し、このブロックをそれぞれ取得したひとつの画素で置き換える。したがって、第ｍ−１レベルの副画像のサイズは２ｍ−１×２ｍ−１になる。
【０１５８】
つづいてｍをデクリメントし（図８のＳ１０３）、ｍが負になっていないことを確認し（Ｓ１０４）、Ｓ１０１に戻ってつぎに解像度の粗い副画像を生成していく。この繰り返し処理の結果、ｍ＝０、すなわち第０レベルの副画像が生成された時点でＳ１０が終了する。第０レベルの副画像のサイズは１×１である。
【０１５９】
図１０はＳ１０によって生成された始点階層画像をｎ＝３の場合について例示している。最初の始点画像のみが４つの系列に共通であり、以降特異点の種類に応じてそれぞれ独立に副画像が生成されていく。なお、図８の処理は図７のＳ１１にも共通であり、同様の手順を経て終点階層画像も生成される。以上で図６のＳ１による処理が完了する。
【０１６０】
前提技術では、図６のＳ２に進むためにマッチング評価の準備をする。図１１はその手順を示している。同図のごとく、まず複数の評価式が設定される（Ｓ３０）。［１．３．２．１］で導入した画素に関するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆと［１．３．２．２］で導入した写像の滑らかさに関するエネルギーＤ（ｍ，ｓ） ｆがそれである。つぎに、これらの評価式を統合して総合評価式を立てる（Ｓ３１）。［１．３．２．３］で導入した総エネルギーλＣ（ｍ，ｓ） ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ） ｆがそれであり、［１．３．２．２］で導入したηを用いれば、
ΣΣ（λＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）＋ηＥ０ （ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）＋Ｅ１ （ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）） （式５２）
となる。ただし、総和はｉ、ｊについてそれぞれ０、１…、２ｍ−１で計算する。以上でマッチング評価の準備が整う。
【０１６１】
図１２は図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。［１］で述べたごとく、始点階層画像と終点階層画像のマッチングは互いに同じ解像度レベルの画像どうしでとられる。画像間の大域的なマッチングを良好にとるために、解像度が粗いレベルから順にマッチングを計算する。特異点フィルタを用いて始点階層画像および終点階層画像を生成しているため、特異点の位置や輝度は解像度の粗いレベルでも明確に保存されており、大域的なマッチングの結果は従来に比べて非常に優れたものになる。
【０１６２】
図１２のごとく、まず係数パラメータηを０、レベルパラメータｍを０に設定する（Ｓ２０）。つづいて、始点階層画像中の第ｍレベルの４つの副画像と終点階層画像中の第ｍレベルの４つの副画像のそれぞれの間でマッチングを計算し、それぞれ全単射条件を満たし、かつエネルギーを最小にするような４種類の副写像ｆ（ｍ，ｓ）（ｓ＝０，１，２，３）を求める（Ｓ２１）。全単射条件は［１．３．３］で述べた相続四辺形を用いて検査される。この際、式１７、１８が示すように、第ｍレベルにおける副写像は第ｍ−１レベルのそれらに拘束されるため、より解像度の粗いレベルにおけるマッチングが順次利用されていく。これは異なるレベル間の垂直的参照である。なお、いまｍ＝０であってそれより粗いレベルはないが、この例外的な処理は図１３で後述する。
【０１６３】
一方、同一レベル内における水平的参照も行われる。［１．３．３］の式２０のごとく、ｆ（ｍ，３）はｆ（ｍ，２）に、ｆ（ｍ，２）はｆ（ｍ，１）に、ｆ（ｍ，１）はｆ（ｍ，０）に、それぞれ類似するように決める。その理由は、特異点の種類が違っても、それらがもともと同じ始点画像と終点画像に含まれている以上、副写像がまったく異なるという状況は不自然だからである。式２０からわかるように、副写像どうしが近いほどエネルギーは小さくなり、マッチングが良好とみなされる。
【０１６４】
なお、最初に決めるべきｆ（ｍ，０）については同一のレベルで参照できる副写像がないため、式１９に示すごとくひとつ粗いレベルを参照する。ただし、実験ではｆ（ｍ，３）まで求まった後、これを拘束条件としてｆ（ｍ，０）を一回更新するという手続をとった。これは式２０にｓ＝４を代入し、ｆ（ｍ，４）を新たなｆ（ｍ，０）とすることに等しい。ｆ（ｍ，０）とｆ（ｍ，３）の関連度が低くなり過ぎる傾向を回避するためであり、この措置によって実験結果がより良好になった。この措置に加え、実験では［１．７．１］に示す副写像のシャッフルも行った。これも本来特異点の種類ごとに決まる副写像どうしの関連度を密接に保つ趣旨である。また、処理の開始点に依存する偏向を回避するために、ｓの値にしたがって開始点の位置を変える点は［１．７］で述べたとおりである。
【０１６５】
図１３は第０レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。第０レベルでは各副画像がただひとつの画素で構成されるため、４つの副写像ｆ（０，ｓ）はすべて自動的に単位写像に決まる。図１４は第１レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。第１レベルでは副画像がそれぞれ４画素で構成される。同図ではこれら４画素が実線で示されている。いま、ｐ（１，ｓ）の点ｘの対応点をｑ（１，ｓ）の中で探すとき、以下の手順を踏む。
【０１６６】
１．第１レベルの解像度で点ｘの左上点ａ、右上点ｂ、左下点ｃ、右下点ｄを求める。
２．点ａ〜ｄがひとつ粗いレベル、つまり第０レベルにおいて属する画素を探す。図１４の場合、点ａ〜ｄはそれぞれ画素Ａ〜Ｄに属する。ただし、画素Ａ〜Ｃは本来存在しない仮想的な画素である。
３．第０レベルですでに求まっている画素Ａ〜Ｄの対応点Ａ’〜Ｄ’をｑ（１，ｓ）の中にプロットする。画素Ａ’〜Ｃ’は仮想的な画素であり、それぞれ画素Ａ〜Ｃと同じ位置にあるものとする。
４．画素Ａの中の点ａの対応点ａ’が画素Ａ’の中にあるとみなし、点ａ’をプロットする。このとき、点ａが画素Ａの中で占める位置（この場合、右下）と、点ａ’が画素Ａ’の中で占める位置が同じであると仮定する。
５．４と同様の方法で対応点ｂ’〜ｄ’をプロットし、点ａ’〜ｄ’で相続四辺形を作る。
６．相続四辺形の中でエネルギーが最小になるよう、点ｘの対応点ｘ’を探す。対応点ｘ’の候補として、例えば画素の中心が相続四辺形に含まれるものに限定してもよい。図１４の場合、４つの画素がすべて候補になる。
【０１６７】
以上がある点ｘの対応点の決定手順である。同様の処理を他のすべての点について行い、副写像を決める。第２レベル以上のレベルでは、次第に相続四辺形の形が崩れていくと考えられるため、図３に示すように画素Ａ’〜Ｄ’の間隔が空いていく状況が発生する。
【０１６８】
こうして、ある第ｍレベルの４つの副写像が決まれば、ｍをインクリメントし（図１２のＳ２２）、ｍがｎを超えていないことを確かめて（Ｓ２３）、Ｓ２１に戻る。以下、Ｓ２１に戻るたびに次第に細かい解像度のレベルの副写像を求め、最後にＳ２１に戻ったときに第ｎレベルの写像ｆ（ｎ）を決める。この写像はη＝０に関して定まったものであるから、ｆ（ｎ）（η＝０）と書く。
【０１６９】
つぎに異なるηに関する写像も求めるべく、ηをΔηだけシフトし、ｍをゼロクリアする（Ｓ２４）。新たなηが所定の探索打切り値ηｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２５）、Ｓ２１に戻り、今回のηに関して写像ｆ（ｎ）（η＝Δη）を求める。この処理を繰り返し、Ｓ２１でｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）を求めていく。ηがηｍａｘを超えたときＳ２６に進み、後述の方法で最適なη＝ηｏｐｔを決定し、ｆ（ｎ）（η＝ηｏｐｔ）を最終的に写像ｆ（ｎ）とする。
【０１７０】
図１５は図１２のＳ２１の詳細を示すフローチャートである。このフローチャートにより、ある定まったηについて、第ｍレベルにおける副写像が決まる。副写像を決める際、前提技術では副写像ごとに最適なλを独立して決める。
【０１７１】
同図のごとく、まずｓとλをゼロクリアする（Ｓ２１０）。つぎに、そのときのλについて（および暗にηについて）エネルギーを最小にする副写像ｆ（ｍ，ｓ）を求め（Ｓ２１１）、これをｆ（ｍ，ｓ）（λ＝０）と書く。異なるλに関する写像も求めるべく、λをΔλだけシフトし、新たなλが所定の探索打切り値λｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２１３）、Ｓ２１１に戻り、以降の繰り返し処理でｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）（ｉ＝０，１，…）を求める。λがλｍａｘを超えたときＳ２１４に進み、最適なλ＝λｏｐｔを決定し、ｆ（ｍ，ｓ ）（λ＝λｏｐｔ）を最終的に写像ｆ（ｍ，ｓ）とする（Ｓ２１４）。
【０１７２】
つぎに、同一レベルにおける他の副写像を求めるべく、λをゼロクリアし、ｓをインクリメントする（Ｓ２１５）。ｓが４を超えていないことを確認し（Ｓ２１６）、Ｓ２１１に戻る。ｓ＝４になれば上述のごとくｆ（ｍ，３）を利用してｆ（ｍ，０）を更新し、そのレベルにおける副写像の決定を終了する。
【０１７３】
図１６は、あるｍとｓについてλを変えながら求められたｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆの挙動を示す図である。［１．４］で述べたとおり、λが増加すると通常Ｃ（ｍ，ｓ） ｆは減少する。しかし、λが最適値を超えるとＣ（ｍ，ｓ） ｆは増加に転じる。そこで本前提技術ではＣ（ｍ，ｓ） ｆが極小値をとるときのλをλｏｐｔと決める。同図のようにλ＞λｏｐｔの範囲で再度Ｃ（ｍ，ｓ） ｆが小さくなっていっても、その時点ではすでに写像がくずれていて意味をなさないため、最初の極小点に注目すればよい。λｏｐｔは副写像ごとに独立して決めていき、最後にｆ（ｎ）についてもひとつ定まる。
【０１７４】
一方、図１７は、ηを変えながら求められたｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｎ） ｆの挙動を示す図である。ここでもηが増加すると通常Ｃ（ｎ） ｆは減少するが、ηが最適値を超えるとＣ（ｎ） ｆは増加に転じる。そこでＣ（ｎ） ｆが極小値をとるときのηをηｏｐｔと決める。図１７は図４の横軸のゼロ付近を拡大した図と考えてよい。ηｏｐｔが決まればｆ（ｎ）を最終決定することができる。
【０１７５】
以上、本前提技術によれば種々のメリットが得られる。まずエッジを検出する必要がないため、エッジ検出タイプの従来技術の課題を解消できる。また、画像に含まれるオブジェクトに対する先験的な知識も不要であり、対応点の自動検出が実現する。特異点フィルタによれば、解像度の粗いレベルでも特異点の輝度や位置を維持することができ、オブジェクト認識、特徴抽出、画像マッチングに極めて有利である。その結果、人手作業を大幅に軽減する画像処理システムの構築が可能となる。
【０１７６】
なお、本前提技術について次のような変形技術も考えられる。
（１）前提技術では始点階層画像と終点階層画像の間でマッチングをとる際にパラメータの自動決定を行ったが、この方法は階層画像間ではなく、通常の２枚の画像間のマッチングをとる場合全般に利用できる。
【０１７７】
たとえば２枚の画像間で、画素の輝度の差に関するエネルギーＥ０と画素の位置的なずれに関するエネルギーＥ１のふたつを評価式とし、これらの線形和Ｅｔｏｔ＝αＥ０＋Ｅ１を総合評価式とする。この総合評価式の極値付近に注目してαを自動決定する。つまり、いろいろなαについてＥｔｏｔが最小になるような写像を求める。それらの写像のうち、αに関してＥ１が極小値をとるときのαを最適パラメータと決める。そのパラメータに対応する写像を最終的に両画像間の最適マッチングとみなす。
【０１７８】
これ以外にも評価式の設定にはいろいろな方法があり、例えば１／Ｅ１と１／Ｅ２のように、評価結果が良好なほど大きな値をとるものを採用してもよい。総合評価式も必ずしも線形和である必要はなく、ｎ乗和（ｎ＝２、１／２、−１、−２など）、多項式、任意の関数などを適宜選択すればよい。
【０１７９】
パラメータも、αのみ、前提技術のごとくηとλのふたつの場合、それ以上の場合など、いずれでもよい。パラメータが３以上の場合はひとつずつ変化させて決めていく。
【０１８０】
（２）本前提技術では、総合評価式の値が最小になるよう写像を決めた後、総合評価式を構成するひとつの評価式であるＣ（ｍ，ｓ） ｆが極小になる点を検出してパラメータを決定した。しかし、こうした二段回処理の代わりに、状況によっては単に総合評価式の最小値が最小になるようにパラメータを決めても効果的である。その場合、例えばαＥ０＋βＥ１を総合評価式とし、α＋β＝１なる拘束条件を設けて各評価式を平等に扱うなどの措置を講じてもよい。パラメータの自動決定の本質は、エネルギーが最小になるようにパラメータを決めていく点にあるからである。
【０１８１】
（３）前提技術では各解像度レベルで４種類の特異点に関する４種類の副画像を生成した。しかし、当然４種類のうち１、２、３種類を選択的に用いてもよい。例えば、画像中に明るい点がひとつだけ存在する状態であれば、極大点に関するｆ（ｍ，３）だけで階層画像を生成しても相応の効果が得られるはずである。その場合、同一レベルで異なる副写像は不要になるため、ｓに関する計算量が減る効果がある。
【０１８２】
（４）本前提技術では特異点フィルタによってレベルがひとつ進むと画素が１／４になった。例えば３×３で１ブロックとし、その中で特異点を探す構成も可能であり、その場合、レベルがひとつ進むと画素は１／９になる。
【０１８３】
（５）始点画像と終点画像がカラーの場合、それらをまず白黒画像に変換し、写像を計算する。その結果求められた写像を用いて始点のカラー画像を変換する。それ以外の方法として、ＲＧＢの各成分について副写像を計算してもよい。
［画像データ符号化技術］
以上の前提技術を利用した画像データ符号化技術を説明する。
【０１８４】
図１８は、画像データを符号化する処理を概念的に示す。ここでは画像データがキーフレームとそれ以外の中間フレームからなるものとする。キーフレームは最初から決められていてもよいし、符号化に際して定めてもよい。後者の場合、最初の画像データは、単に複数のフレームからなる通常の動画や医療画像などでよい。
【０１８５】
ここではキーフレーム決定の過程は不問とし、２枚のキーフレームＫＦ（Key Frame）２００、２０２があるとする。処理はまず、これらのキーフレーム間でマッチングをとり、仮想的な中間フレームＶＩＦ（Virtual Intermediate Frame）２０４を生成する。これらの処理は前提技術で詳述されている。ただし、前提技術ではマッチングの対象となる２枚のキーフレームは、始点画像および終点画像と表現されている。「仮想的な中間フレーム」とは、当初の画像データに実際に含まれていた中間フレーム、すなわち現実の中間フレームではなく、キーフレームからマッチング計算をもとに得られたフレームをいう。
【０１８６】
つづいて、現実の中間フレームＡＩＦ（Actual Intermediate Frame）２０６を仮想的な中間フレームＶＩＦ２０４を利用して符号化する。いま現実の中間フレームＡＩＦ２０６がふたつのキーフレームＫＦ２００、２０２の間をｔ：（１−ｔ）に内分する位置にあったとすれば、仮想的な中間フレームＶＩＦ２０４も同様に、キーフレームＫＦ２００、２０２の間をｔ：（１−ｔ）に内分する位置にあると想定して補間する。これを対応点を頂点とする四辺形ベースでトライリニア補間、すなわちｘ、ｙのふたつの方向に補間する技術は、前提技術の［１．８］で述べた。ここでも同様の技術を利用できるが、トライリニア補間以外の技術を採用してもよい。たとえば、四辺形を考えずに対応点どうしを単純に補間することもできる。
【０１８７】
現実の中間フレームＡＩＦ２０６の符号化は、それと仮想的な中間フレームＶＩＦ２０４の差分画像ＤＩ２１０をハフマン符号化や算術符号化などのエントロピー符号化、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）を用いたＪＰＥＧなどの符号化、辞書圧縮、ランレングス符号化その他の手法で処理することにより実現する。画像データの最終的な符号化データ（以下、単に「符号化画像データ」ともよぶ）は、この中間フレームに関する差分画像の符号化データ（以下、単に「中間フレームの符号化データ」とよぶ）とキーフレームデータの組合せとして得られる。
【０１８８】
この方法では、符号化側と復号側に同じマッチング機能を実装しておくことにより、キーフレームから同じ仮想的な中間フレームを得る。したがって、キーフレームデータに加えて中間フレームの符号化データを取得すれば、復号側でもとの画像データに戻すことができる。差分画像もハフマン符号化その他の符号化により、効果的に圧縮できる。なお、キーフレーム自体もフレーム内圧縮してもよい。中間フレーム、キーフレームとも、ロスレス、ロッシーいずれの圧縮手法を用いてもよく、その指定を可能とする構成であってもよい。
【０１８９】
図１９は以上の符号化処理を実現する画像データ符号化装置１０の構成である。各機能ユニットは、たとえばＰＣ（パーソナルコンピュータ）にＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からロードされるプログラムで実現できる。これは後述の復号装置にもいえる。図２０は、画像データ符号化装置１０による処理のフローチャートである。
【０１９０】
画像データ入力ユニット１２はネットワーク、ストレージなどから符号化すべき画像データを入力する（Ｓ１０１０）。画像データ入力ユニット１２は通信機能、ストレージ制御機能、または自身が画像を撮影する光学機器であってもよい。
【０１９１】
フレーム分別ユニット１４は画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームへ分類する（Ｓ１０１２）。キーフレーム検出部１６は複数のフレームのうち、直前のフレームとの画像の差が比較的大きいものをキーフレームとして検出する。キーフレームどうしの差を大きくしない配慮であり、符号化効率を改善するためである。キーフレーム検出部１６の他の例として、一定間隔でフレームを選択してそれらをキーフレームとしてもよい。その場合、処理が単純になる。分別されたキーフレーム３８は中間フレーム生成ユニット１８とキーフレーム圧縮ユニット３０へ送られる。キーフレーム以外のフレーム、すなわち現実の中間フレーム３６は中間フレーム符号化ユニット２４へ送られる。
【０１９２】
キーフレーム圧縮ユニット３０はキーフレームを圧縮し、圧縮されたキーフレーム４２を符号化データ生成ユニット３２へ送り出す。中間フレーム生成ユニット１８のマッチング計算部２０は前提技術その他の技術によってキーフレーム間のマッチングをとり（Ｓ１０１４）、フレーム補間部２２がマッチング結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する（Ｓ１０１６）。生成された仮想的な中間フレーム３４は中間フレーム符号化ユニット２４へ送られる。
【０１９３】
中間フレーム符号化ユニット２４の比較部２６は、仮想的な中間フレーム３４と現実の中間フレーム３６の差分をとり、差分符号化部２８がこの差分を符号化することにより、中間フレームの符号化データ４０を生成する（Ｓ１０１８）。中間フレームの符号化データ４０は符号化データ生成ユニット３２へ送られる。符号化データ生成ユニット３２は中間フレームの符号化データ４０と圧縮されたキーフレーム４２を組み合わせて最終的な符号化画像データを生成、出力する（Ｓ１０２０）。
【０１９４】
図２１は、符号化画像データ３００の構成例である。符号化画像データ３００は、画像データのタイトルやＩＤなど、画像データを識別するためのインデックスを格納する画像インデックス領域３０２と、復号の際に利用すべき情報を格納する参照情報領域３０４と、キーフレームデータ格納領域３０６と、中間フレームの符号化データ格納領域３０８を含み、それらの領域が一体化されている。参照情報として、符号化の方式や圧縮率などの各種パラメータがある。ここではキーフレームとしてＫＦ０、１０、２０…が、中間フレームの符号化データとしてキーフレーム以外のフレームに関するＣＤＩ（Coded Difference Image）１〜９、１１〜１９が、それぞれ例示されている。以上が符号化側の処理である。
【０１９５】
一方、図２２は画像データ復号装置１００の構成を示す。また、図２３は画像データ復号装置１００による処理のフローチャートである。画像データ復号装置１００は画像データ符号化装置１０で得られた符号化画像データをもとの画像データへ復号する。
【０１９６】
符号化画像データ入力ユニット１０２は、ネットワーク、ストレージその他から符号化画像データを取得する（Ｓ１０５０）。符号化フレーム分別ユニット１０４は、符号化画像データに含まれる圧縮されたキーフレーム４２と、それ以外の付加データ１１２を分別する（Ｓ１０５２）。付加データ１１２には中間フレームの符号化データが含まれる。圧縮されたキーフレーム４２はキーフレーム復号ユニット１０６へ送られ、復号される（Ｓ１０５４）。一方、付加データ１１２は差分復号ユニット１１４へ送られ、復号された差分画像１１６が加算器１０８へ送られる。
【０１９７】
キーフレーム３８は復号データ生成ユニット１１０と中間フレーム生成ユニット１８へ送られる。中間フレーム生成ユニット１８では符号化の際と同じマッチング（Ｓ１０５６）を経て仮想的な中間フレームが生成される（Ｓ１０５８）。仮想的な中間フレーム３４は加算器１０８へ送られ、復号された差分画像１１６と加算される。加算の結果、現実の中間フレーム３６が復号され（Ｓ１０６０）、これが復号データ生成ユニット１１０へ送られる。復号データ生成ユニット１１０は、現実の中間フレーム３６とキーフレーム３８を組み合わせて画像データを復号する（Ｓ１０６２）。
【０１９８】
以上、実施の形態の画像符号化および復号によれば、画素単位のマッチングで仮想的な中間フレームを生成できるため、画質を維持しながら比較的高い圧縮率が実現する。現実に初期実験でも、全フレームを一様にＪＰＥＧで圧縮する場合に比べ、当然ではあるが、同等の主観画質で高い圧縮率が得られている。
【０１９９】
実施の形態のひとつの変形例として、誤差制御の考え方を導入することができる。すなわち、符号化画像データを復号したとき、もとの画像データとの誤差をある範囲に抑える制御である。誤差の評価式として、ふたつの画像間において位置的に対応しあう画素の輝度値の差分の二乗和がある。この誤差をもとに、中間フレームおよびキーフレームの符号化方式や圧縮率を調節したり、キーフレームの選定をやりなおすことができる。たとえば、ある中間フレームに関する誤差が許容値を超えた場合、その中間フレームの近くにキーフレームを新設したり、その中間フレームをはさむふたつのキーフレームの間隔を狭めることができる。
【０２００】
別の変形例として、画像データ符号化装置１０と画像データ復号装置１００は一体化することができる。その場合、中間フレーム生成ユニット１８を中心に構成を共用できる。一体化された画像符号化・復号装置は、画像を符号化してストレージへ格納し、必要なときにそれを復号して表示等することができる。
【０２０１】
さらに別の変形例として、画像データ符号化装置１０は、キーフレームおよび装置外で生成された仮想的な中間フレームを入力するところから処理を開始してもよい。その場合、図１９の中間フレーム符号化ユニット２４と符号化データ生成ユニット３２、および場合によりキーフレーム圧縮ユニット３０のみで装置を構成することができる。そのほかにも、いずれの構成を装置外に出すかについては当業者に理解されるごとく相当の自由度があり、それらも実施の形態の変形例とする。
【０２０２】
同様に、画像データ復号装置１００も、装置外で復号されたキーフレームと仮想的な中間フレーム、および中間フレームの符号化データを入力するところから処理を開始してもよい。その場合、図２２の差分復号ユニット１１４、加算器１０８、および復号データ生成ユニット１１０のみで装置を構成できる。装置の構成の自由度の高さは符号化の場合と同様である。
【０２０３】
実施の形態では、画素単位のマッチングを中心に説明した。しかし、本発明の画像データ符号化技術はそれに限られることなく、キーフレーム間の処理から仮想的な中間フレームを求める過程を経るか、それを前処理とする技術全般を含む。キーフレーム間でブロックマッチングがなされてもよいし、その他、仮想的な中間フレームを生成する任意の線形、非線形処理を適用してよい。復号側についても同様のことがいえるが、実装上のひとつのポイントは、符号化側と復号側が原則として同じ方法で得られた仮想的な中間フレームを想定する点にある。ただし、それとても絶対ではなく、復号側が符号化の際の規則を認識して対応するか、符号化側が復号側の処理を想定して符号化に配慮すればよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１（ａ）とは図１（ｂ）は、ふたりの人物の顔に平均化フィルタを施して得られる画像、図１（ｃ）と図１（ｄ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，０）の画像、図１（ｅ）と図１（ｆ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，１）の画像、図１（ｇ）と図１（ｈ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，２）の画像、図１（ｉ）と図１（ｊ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，３）の画像をそれぞれディスプレイ上に表示した中間調画像の写真である。
【図２】 図２（Ｒ）はもとの四辺形を示す図、図２（Ａ）、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）、図２（Ｄ）、図２（Ｅ）はそれぞれ相続四辺形を示す図である。
【図３】 始点画像と終点画像の関係、および第ｍレベルと第ｍ−１レベルの関係を相続四辺形を用いて示す図である。
【図４】 パラメータηとエネルギーＣｆの関係を示す図である。
【図５】 図５（ａ）、図５（ｂ）は、ある点に関する写像が全単射条件を満たすか否かを外積計算から求める様子を示す図である。
【図６】 前提技術の全体手順を示すフローチャートである。
【図７】 図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。
【図８】 図７のＳ１０の詳細を示すフローチャートである。
【図９】 第ｍレベルの画像の一部と、第ｍ−１レベルの画像の一部の対応関係を示す図である。
【図１０】 前提技術で生成された始点階層画像を示す図である。
【図１１】 図６のＳ２に進む前に、マッチング評価の準備の手順を示す図である。
【図１２】 図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】 第０レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。
【図１４】 第１レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。
【図１５】 図１２のＳ２１の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】 あるｆ（ｍ，ｓ）についてλを変えながら求められたｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）に対応するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆの挙動を示す図である。
【図１７】 ηを変えながら求められたｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｎ） ｆの挙動を示す図である。
【図１８】 実施の形態による画像データ符号化の概念を示す図である。
【図１９】 実施の形態に係る画像データ符号化装置の構成図である。
【図２０】 実施の形態に係る画像データ符号化装置による処理を示すフローチャートである。
【図２１】 符号化画像データの構成図である。
【図２２】 実施の形態に係る画像データ復号装置の構成図である。
【図２３】 実施の形態に係る画像データ復号装置による処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０ 画像データ符号化装置
１２ 画像データ入力ユニット
１４ フレーム分別ユニット
１６ キーフレーム検出部
１８ 中間フレーム生成ユニット
２０ マッチング計算部
２２ フレーム補間部
２４ 中間フレーム符号化ユニット
３０ キーフレーム圧縮ユニット
３２ 符号化データ生成ユニット
３４ 仮想的な中間フレーム
３６ 現実の中間フレーム
３８ キーフレーム
４０ 中間フレームの符号化データ
４２ 圧縮されたキーフレーム
１００ 画像データ復号装置
１０２ 符号化画像データ入力ユニット
１０４ 符号化フレーム分別ユニット
１０６ キーフレーム復号ユニット
１１０ 復号データ生成ユニット
１１２ 付加データ
１１４ 差分復号ユニット
１１６ 復号された差分画像、すなわち復号された中間フレームの符号化データ
２００、２０２ キーフレーム
２０４ 仮想的な中間フレーム
２０６ 現実の中間フレーム
２１０ 差分画像
３００ 符号化画像データ
３０２ 画像インデックス格納領域
３０６ 符号化中間フレーム格納領域
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像データ処理技術に関する。この発明はとくに、複数のフレームを含む画像データを符号化または復号する方法と装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲＩやＣＴなどの医療画像装置の性能が向上し、従来と同じＸ線被曝量で非常に多くの断面画像が撮影できるようになった。たとえば従来せいぜい２０枚しか撮影できなかった医療患部について、ここ数年の改良により、３００枚や１０００枚の撮影すら可能になっている。
【０００３】
一方、それだけの枚数が撮影できても、これを法律の定めにしたがって所定期間保存する必要があり、データ量の増大が医療機関の悩みの種であった。また、病院内、病院間などで医療画像の伝送が必要な場合も、撮影画像の枚数がそのまま通信時間の増大を招き、場合により、医療の円滑化に逆行しかねない状況を生んでいた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
そうした現状に対応すべく、厚生省は最近医療画像のデジタルデータ形式による保存を認めるようになった。デジタル化により、いろいろなデータ圧縮技術の活用が可能になるためである。しかし、取得される精緻の画像のデータ量増大に対して圧縮技術が追いつかないことは、ひとり医療分野に限らず、画像処理全般の状況である。したがって、さらに効率的な圧縮手法の探求は永遠のテーマといってもよく、そうした技術に対する社会的要望は非常に強い。
【０００５】
本発明はこうした現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像データの効率的圧縮を実現する符号化および復号技術の提供にある。
【０００６】
別の目的は、符号化の際に容易に画質の維持を考慮可能な画像処理技術の提供にある。
【０００７】
また別の目的は、画質の維持と圧縮率の向上という相反する要望に適う画像符号化および復号技術の提供にある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像データ符号化方法は、画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別する工程と、分別によって得られたキーフレームの間でマッチングを計算する工程と、マッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する工程と、仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する工程とを含む。
【０００９】
「分別」は当初キーフレームと中間フレームの区別のなかったものを分類するという積極的な意味のほか、当初より区別がされていたものをその表示にしたがって分類するという消極的な意味を含む。
【００１０】
「キーフレーム」はマッチングの対象になる参照フレームをいい、「中間フレーム」は対象にならない非参照フレームをいう。本明細書ではとくに断らない限り、記述の簡潔のために、「フレーム」ということばを、画像の単位として呼ぶ場合と、その単位を構成するデータそのもの、すなわち「フレームデータ」と呼ぶべき場合の両義に用いる。
【００１１】
「仮想的な中間フレーム」は、マッチング計算から導出されたフレームをいい、当初の画像データの中で「中間フレーム」と分別されたもの、すなわち「現実の中間フレーム」とは別個である。
【００１２】
本発明で処理される画像データは、動画でもよいし、医療画像のように三次元オブジェクトを二次元化した静止画でもよい。さらにいえば、フレームとして把握できる任意次元の画像すべてが処理可能である。
【００１３】
この態様によれば、現実の中間フレームが仮想的な中間フレームをもとに符号化される。一般則として、仮想的な中間フレームをそれと現実の中間フレームとの差分が少ない状態で生成できれば、その差分を圧縮符号化することで現実の中間フレームの符号量が少なくなる。仮想的な中間フレーム自体はマッチング計算から求まるため、それに固有の符号量は少なく、またはゼロにすることができる。
【００１４】
前記計算する工程は、キーフレーム間で画素単位のマッチングを計算し、前記生成する工程は、キーフレーム間における画素の位置および輝度の対応関係をもとに、画素単位で補間計算を実施して仮想的な中間フレームを生成してもよい。「補間」は内挿補間のほか、外挿補間でもよいし、線形、非線形いずれでもよい。
【００１５】
本発明の画像データ符号化方法はさらに、キーフレームのデータと前記符号化する工程で得られたデータの組合せを画像データの符号化データとして出力、保存または伝送する工程を含んでもよい。したがって、本明細書で「符号化」というと、中間フレームに関するものと、画像データ全体に関するものがあるが、一般に前者の結果後者が生じる。
【００１６】
本発明の画像データ符号化装置は、複数のフレームを含む画像データを取得するユニットと、前記画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別するユニットと、分別によって得られたキーフレームを入力し、それらキーフレーム間のマッチングを計算するユニットと、マッチングの計算結果をもとに仮想的な中間フレームを生成するユニットと、仮想的な中間フレームを利用して前記分別によって得られた現実の中間フレームを符号化するユニットとを含む。これらの各ユニットは、ソフトウエア、ハードウエアの任意の組合せで実現できる。
【００１７】
前記生成するユニットは、前記画素単位のマッチングの結果をもとに前記キーフレームの画素間を補間することで前記仮想的な中間フレームを生成してもよい。
【００１８】
前記生成するユニットはまた、前記キーフレーム間における画素の位置および輝度の対応関係をもとに、画素単位で補間計算を実施して前記仮想的な中間フレームを生成してもよい。
【００１９】
一方、本発明の画像データ復号方法は、画像データの符号化データに含まれる前記画像データのキーフレームとその他の付加データを分別する工程と、分別によって得られたキーフレームの間におけるマッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する工程と、仮想的な中間フレームと前記付加データを利用して現実の中間フレームを復号する工程とを含む。本明細書において、「復号」は中間フレームに関するものと画像データ全体に関するものがあるが、一般に前者の結果後者が生じる。
【００２０】
前記付加データは、前記現実の中間フレームと前記仮想的な中間フレームの差分をもとに生成されたデータ、たとえば差分にエントロピー符号化、ＪＰＥＧなどの空間周波数に関する符号化を施して得られたデータであってもよい。その場合、前記復号する工程は、前記仮想的な中間フレームと前記差分をもとに生成されたデータの復号データを加算して前記現実の中間フレームを復号してもよい。
【００２１】
本発明の画像データ復号方法はさらに、前記キーフレームのデータと前記現実の中間フレームのデータの組合せを前記画像データの復号データとして出力、保存、伝送する工程を含んでもよい。
【００２２】
本発明の画像データ復号装置は、画像データの符号化データを取得するユニットと、前記符号化データに含まれる前記画像データのキーフレームとその他の付加データを分別するユニットと、分別によって得られたキーフレームの間でマッチングを計算するユニットと、マッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成するユニットと、仮想的な中間フレームと前記その他のデータを利用して現実の中間フレームを復号するユニットとを含む。
【００２３】
本発明の画像データ符号化方法のさらに別の態様は、画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別する工程と、分別によって得られた第１のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の始点階層画像を生成する工程と、分別によって得られた第２のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の終点階層画像を生成する工程と、始点階層画像および終点階層画像のマッチングを解像度レベルの階層の中で計算する工程と、マッチングの結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する工程と、仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する工程とを含む。
【００２４】
本発明の画像データ符号化装置のさらに別の態様は、複数のフレームを含む画像データを取得するユニットと、前記画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームに分別するユニットと、分別によって得られたキーフレームを入力し、それらキーフレーム間のマッチングを計算するユニットと、マッチングの計算結果をもとに仮想的な中間フレームを生成するユニットと、仮想的な中間フレームを利用して前記分別によって得られた現実の中間フレームを符号化するユニットとを含む。
【００２５】
この構成で、前記マッチングを計算するユニットは、分別によって得られた第１のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の始点階層画像を生成し、分別によって得られた第２のキーフレームに多重解像度特異点フィルタを作用させて解像度の異なる一連の終点階層画像を生成し、始点階層画像および終点階層画像のマッチングを解像度レベルの階層の中で計算する。
【００２６】
本発明の画像データ符号化方法の別の態様は以下の処理を含む。すなわち、画像データに含まれるキーフレーム間でなされた処理の結果をもとに生成された仮想的な中間フレームを取得し、前記仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する。つまり、マッチングまたはそれと仮想的な中間フレームの生成等の処理を本発明の前処理と捉えるものであるる。
【００２７】
同様の趣旨で、本発明の画像データ符号化装置の別の態様は、画像データに含まれるキーフレーム間でなされた処理の結果をもとに生成された仮想的な中間フレームを取得する機能ブロックと、前記仮想的な中間フレームを利用して前記画像データに含まれる現実の中間フレームを符号化する機能ブロックとを含む。
【００２８】
本発明の画像データ復号方法の別の態様は、画像データの符号化データに含まれるキーフレームと付加データの分別によって得られたキーフレーム間でなされた処理の結果から生成された仮想的な中間フレームを取得し、仮想的な中間フレームと前記付加データを利用して現実の中間フレームを復号する。仮想的な中間フレームとキーフレームの入力から処理を開始する趣旨である。
【００２９】
同様の趣旨で、本発明の画像データ復号装置の別の態様は、画像データの符号化データに含まれるキーフレームと付加データの分別によって得られたキーフレーム間でなされた処理の結果から生成された仮想的な中間フレームを取得する機能ブロックと、仮想的な中間フレームと前記付加データを利用して現実の中間フレームを復号する機能ブロックとを含む。
【００３０】
なお、以上の任意の構成や工程を任意に組み替えたもの、表示を方法、装置、プログラム、システム、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００３１】
【発明の実施の形態】
はじめに、実施の形態で利用する多重解像度特異点フィルタ技術とそれを用いた画像マッチング処理を「前提技術」として詳述する。これらの技術は本出願人がすでに特許第２９２７３５０号を得ている技術であり、本発明との組合せに適する。ただし、実施の形態で採用可能な画像マッチング技術はこれに限られない。
図１８以降、前提技術を利用した画像データ符号化および復号技術を具体的に説明する。
[前提技術の背景]
ふたつの画像の自動的なマッチング、つまり画像領域や画素どうしの対応付けは、コンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスにおける最も難しくかつ重要なテーマのひとつである。例えば、あるオブジェクトに関して異なる視点からの画像間でマッチングがとれれば、他の視点からの画像を生成することができる。右目画像と左目画像のマッチングが計算できれば、立体画像を用いた写真測量も可能である。顔の画像のモデルと他の顔の画像のマッチングがとれたとき、目、鼻、口といった特徴的な顔の部分を抽出することができる。例えば人の顔と猫の顔の画像間でマッチングが正確にとられたとき、それらの中割画像を自動的に生成することでモーフィングを完全自動化することができる。
【００３２】
しかし従来一般に、ふたつの画像間の対応点は人がいちいち指定しなければならず、多大な作業工数を要した。この問題を解消するために数多くの対応点自動検出方法が提案されている。例えば、エピポーラ直線を用いることによって対応点の候補の数を減らす考えがある。しかし、その場合でも処理はきわめて複雑である。複雑さを低減するために、左目画像の各点の座標は通常右目画像でもほぼ同じ位置にあると想定される。しかし、こうした制約を設けると、大域的特徴及び局所的特徴を同時に満たすマッチングをとることは非常に困難になる。
【００３３】
ボリュームレンダリングでは、ボクセルを構成するために一連の断面画像が用いられる。この場合、従来一般に、上方の断面画像における画素が下方の断面画像の同一箇所にある画素と対応すると仮定され、これらの画素のペアが内挿計算に用いられる。このようにきわめて単純な方法を用いるため、連続する断面間の距離が遠く、オブジェクトの断面形状が大きく変化する場合、ボリュームレンダリングで構築されたオブジェクトは不明瞭になりがちである。
【００３４】
立体写真測量法など、エッジの検出を利用するマッチングアルゴリズムも多い。しかしこの場合、結果的に得られる対応点の数が少ないため、マッチングのとれた対応点間のギャップを埋めるべく、ディスパリティの値を内挿計算しなければならない。一般にあらゆるエッジ検出器は、それらが用いる局所的なウィンドウの中で画素の輝度が変化したとき、これが本当にエッジの存在を示唆するかどうかを判断することが難しい。エッジ検出器は、本来的にすべてハイパスフィルタであり、エッジと同時にノイズも拾ってしまう。
【００３５】
さらに別の手法として、オプティカルフローが知られている。二枚の画像が与えられたとき、オプティカルフローでは画像内のオブジェクト（剛体）の動きを検出する。その際、オブジェクトの各画素の輝度は変化しないと仮定する。オプティカルフローでは例えば（ｕ，ｖ）のベクトル場の滑らかさといった、いくつかの付加的な条件とともに、各画素の動きベクトル（ｕ，ｖ）を計算する。しかし、オプティカルフローでは画像間の大域的な対応関係を検出することはできない。画素の輝度の局所的な変化に注目するのみであり、画像の変位が大きい場合、システムの誤差は顕著になる。
【００３６】
画像の大域的な構造を認識するために、多重解像度フィルタも数多く提案されてきた。それらは線形フィルタと非線形フィルタに分類される。前者の例としてウェーブレットがあるが、線形フィルタは一般に、画像マッチングにはさして有用ではない。なぜなら、極値をとる画素の輝度に関する情報がそれらの位置情報とともに次第に不鮮明になるためである。図１（ａ）と図１（ｂ）は顔の画像に対して平均化フィルタを適用した結果を示している。同図のごとく、極値をとる画素の輝度が平均化によって次第に薄れるとともに、位置も平均化の影響でシフトしていく。その結果、目（輝度の極小点）の輝度や位置の情報は、このような粗い解像度レベルで曖昧になり、この解像度では正しいマッチングを計算することができない。したがって、粗い解像度レベルを設けるのが大域的なマッチングのためでありながら、ここで得られたマッチングは画像の本当の特徴（目、つまり極小点）に正確に対応しない。より精細な解像度レベルで目が鮮明に現れたとしても、大域的なマッチングをとる際に混入した誤差は、もはや取り返しがつかない。入力画像にスムージング処理を加えることにより、テクスチャ領域のステレオ情報が落ちてしまうこともすでに指摘されている。
【００３７】
一方、最近地形学の分野で利用されはじめた非線形フィルタとして一次元の「ふるい（sieve）」演算子がある。この演算子は、所定の大きさの一次元ウィンドウ内の極小値（または極大値）を選択することにより、縮尺と空間の因果関係を保存しながら画像にスムージング処理を加える。その結果得られる画像は元の画像と同じ大きさであるが、小さな波の成分が取り除かれているため、より単純になる。画像の情報を落とすという点で、この演算子は広い意味での「多重解像度フィルタ」に分類することはできるが、実際にはウェーブレットのように画像の解像度を変えながら画像を階層化するわけではなく（つまり狭い意味での多重解像度フィルタではなく）、画像間の対応の検出には利用できない。
【００３８】
[前提技術が解決しようとする課題]
以上をまとめれば以下の課題が認められる。
１．画像の特徴を正確に、かつ比較的簡単な処理で把握する画像処理方法が乏しかった。特に、特徴のある点に関する情報、例えば画素値や位置を維持しながら特徴を抽出できる画像処理方法に関する有効な提案が少なかった。
２．画像の特徴をもとに対応点を自動検出する場合、一般に処理が複雑であるか、ノイズ耐性が低いなどの欠点があった。また、処理に際していろいろな制約を設ける必要があり、大域的特徴及び局所的特徴を同時に満たすマッチングをとることが困難だった。
３．画像の大域的な構造または特徴を認識するために多重解像度フィルタを導入しても、そのフィルタが線形フィルタの場合、画素の輝度情報と位置情報が曖昧になった。その結果、対応点の把握が不正確になりやすかった。非線形フィルタである一次元ふるい演算子は画像を階層化しないため、画像間の対応点の検出には利用できなかった。
４．これらの結果、対応点を正しく把握しようとすれば、結局人手による指定に頼るほか有効な手だてがなかった。
【００３９】
前提技術はこれらの課題の解決を目的としてなされたものであり、画像処理の分野において、画像の特徴の的確な把握を可能にする技術を提供するものである。
【００４０】
[前提技術が課題を解決するための手段]
この目的のために前提技術のある態様は、新たな多重解像度の画像フィルタを提案する。この多重解像度フィルタは画像から特異点を抽出する。したがって、特異点フィルタともよばれる。特異点とは画像上特徴をもつ点をいう。例として、ある領域において画素値（画素値とは、色番号、輝度値など画像または画素に関する任意の数値を指す）が最大になる極大点、最小になる極小点、ある方向については最大だが別の方向については最小になるような鞍点がある。特異点は位相幾何学上の概念であってもよい。ただし、その他どのような特徴を有してもよい。いかなる性質の点を特異点と考えるかは、前提技術にとって本質問題ではない。
【００４１】
この態様では、多重解像度フィルタを用いた画像処理が行われる。まず検出工程において、第一の画像に対し、二次元的な探索を行って特異点が検出される。つぎに生成工程において、検出された特異点を抽出して第一の画像よりも解像度の低い第二の画像が生成される。第二の画像には第一の画像のもつ特異点が引き継がれる。第二の画像は第一の画像よりも解像度が低いため、画像の大域的な特徴の把握に好適である。
【００４２】
前提技術の別の態様は特異点フィルタを用いた画像マッチング方法に関する。この態様では、始点画像と終点画像間のマッチングがとられる。始点画像および終点画像とは、ふたつの画像の区別のために便宜的に与えた名称であり、本質的な違いはない。
【００４３】
この態様では、第一工程にて、始点画像に特異点フィルタを施して解像度の異なる一連の始点階層画像が生成される。第二工程では、終点画像に特異点フィルタを施して解像度の異なる一連の終点階層画像が生成される。始点階層画像、終点階層画像とは、それぞれ始点画像、終点画像を階層化して得られる画像群をいい、それぞれ最低２枚の画像からなる。つぎに第三工程において、始点階層画像と終点階層画像のマッチングが解像度レベルの階層の中で計算される。この態様によれば、多重解像度フィルタによって特異点に関連する画像の特徴が抽出され、および／または明確化されるため、マッチングが容易になる。マッチングのための拘束条件は特に必要としない。
【００４４】
前提技術のさらに別の態様も始点画像と終点画像のマッチングに関する。この態様では、予め複数のマッチング評価項目のそれぞれに関して評価式を設け、それらの評価式を統合して総合評価式を定義し、その総合評価式の極値付近に注目して最適マッチングを探索する。総合評価式は、評価式の少なくもひとつに係数パラメータを掛けたうえでそれらの評価式の総和として定義してもよく、その場合、総合評価式またはいずれかの評価式がほぼ極値をとる状態を検出して前記パラメータを決定してもよい。「極値付近」または「ほぼ極値をとる」としたのは、多少誤差を含んでいてもよいためである。多少の誤差は前提技術にはさして問題とならない。
【００４５】
極値自体も前記パラメータに依存するため、極値の挙動、つまり極値の変化の様子をもとに、最適と考えられるパラメータを決定する余地が生じる。この態様はその事実を利用している。この態様によれば、元来調整の困難なパラメータの決定を自動化する途が拓かれる。
【００４６】
[前提技術の実施の形態]
最初に［１］で前提技術の要素技術の詳述し、［２］で処理手順を具体的に説明する。
【００４７】
［１］要素技術の詳細
［１．１］イントロダクション
特異点フィルタと呼ばれる新たな多重解像度フィルタを導入し、画像間のマッチングを正確に計算する。オブジェクトに関する予備知識は一切不要である。画像間のマッチングの計算は、解像度の階層を進む間、各解像度において計算される。その際、粗いレベルから精細なレベルへと順に解像度の階層を辿っていく。計算に必要なパラメータは、人間の視覚システムに似た動的計算によって完全に自動設定される。画像間の対応点を人手で特定する必要はない。
【００４８】
本前提技術は、例えば完全に自動的なモーフィング、物体認識、立体写真測量、ボリュームレンダリング、少ないフレームからの滑らかな動画像の生成などに応用できる。モーフィングに用いる場合、与えられた画像を自動的に変形することができる。ボリュームレンダリングに用いる場合、断面間の中間的な画像を正確に再構築することができる。断面間の距離が遠く、断面の形状が大きく変化する場合でも同様である。
【００４９】
［１．２］特異点フィルタの階層
前提技術に係る多重解像度特異点フィルタは、画像の解像度を落としながら、しかも画像に含まれる各特異点の輝度及び位置を保存することができる。ここで画像の幅をＮ、高さをＭとする。以下簡単のため、Ｎ＝Ｍ＝２ｎ（ｎは自然数）と仮定する。また、区間［０，Ｎ］⊂ＲをＩと記述する。（ｉ，ｊ）における画像の画素をｐ（ｉ，ｊ）と記述する（ｉ，ｊ∈Ｉ）。
【００５０】
ここで多重解像度の階層を導入する。階層化された画像群は多重解像度フィルタで生成される。多重解像度フィルタは、もとの画像に対して二次元的な探索を行って特異点を検出し、検出された特異点を抽出してもとの画像よりも解像度の低い別の画像を生成する。ここで第ｍレベルにおける各画像のサイズは２ｍ×２ｍ（０≦ｍ≦ｎ）とする。特異点フィルタは次の４種類の新たな階層画像をｎから下がる方向で再帰的に構築する。
【００５１】
【数１】
【００５２】
【数２】
【００５３】
Ｐ（ｍ，０）＝α（ｘ）α（ｙ）ｐ（ｍ＋１，０）
Ｐ（ｍ，１）＝α（ｘ）β（ｙ）ｐ（ｍ＋１，１）
Ｐ（ｍ，２）＝β（ｘ）α（ｙ）ｐ（ｍ＋１，２）
Ｐ（ｍ，３）＝β（ｘ）β（ｙ）ｐ（ｍ＋１，３）
すなわち、これらはαとβのテンソル積のようなものと考えられる。副画像はそれぞれ特異点に対応している。これらの式から明らかなように、特異点フィルタはもとの画像について２×２画素で構成されるブロックごとに特異点を検出する。その際、各ブロックのふたつの方向、つまり縦と横について、最大画素値または最小画素値をもつ点を探索する。画素値として、前提技術では輝度を採用するが、画像に関するいろいろな数値を採用することができる。ふたつの方向の両方について最大画素値となる画素は極大点、ふたつの方向の両方について最小画素値となる画素は極小点、ふたつの方向の一方について最大画素値となるとともに、他方について最小画素値となる画素は鞍点として検出される。
【００５４】
特異点フィルタは、各ブロックの内部で検出された特異点の画像（ここでは１画素）でそのブロックの画像（ここでは４画素）を代表させることにより、画像の解像度を落とす。特異点の理論的な観点からすれば、α（ｘ）α（ｙ）は極小点を保存し、β（ｘ）β（ｙ）は極大点を保存し、α（ｘ）β（ｙ）及びβ（ｘ）α（ｙ）は鞍点を保存する。
【００５５】
はじめに、マッチングをとるべき始点（ソース）画像と終点（デスティネーション）画像に対して別々に特異点フィルタ処理を施し、それぞれ一連の画像群、すなわち始点階層画像と終点階層画像を生成しておく。始点階層画像と終点階層画像は、特異点の種類に対応してそれぞれ４種類ずつ生成される。
【００５６】
この後、一連の解像度レベルの中で始点階層画像と終点階層画像のマッチングがとれらていく。まずｐ（ｍ，０）を用いて極小点のマッチングがとられる。次に、その結果に基づき、ｐ（ｍ，１）を用いて鞍点のマッチングがとられ、ｐ（ ｍ，２）を用いて他の鞍点のマッチングがとられる。そして最後にｐ（ｍ，３）を用いて極大点のマッチングがとられる。
【００５７】
図１（ｃ）と図１（ｄ）はそれぞれ図１（ａ）と図１（ｂ）の副画像ｐ（５，０）を示している。同様に、図１（ｅ）と図１（ｆ）はｐ（５，１）、図１（ｇ）と図１（ｈ）はｐ（５，２）、図１（ｉ）と図１（ｊ）はｐ（５，３）をそれぞれ示している。これらの図からわかるとおり、副画像によれば画像の特徴部分のマッチングが容易になる。まずｐ（５，０）によって目が明確になる。目は顔の中で輝度の極小点だからである。ｐ（５，１）によれば口が明確になる。口は横方向で輝度が低いためである。ｐ（５，２）によれば首の両側の縦線が明確になる。最後に、ｐ（５，３）によって耳や頬の最も明るい点が明確になる。これらは輝度の極大点だからである。
【００５８】
特異点フィルタによれば画像の特徴が抽出できるため、例えばカメラで撮影された画像の特徴と、予め記録しておいたいくつかのオブジェクトの特徴を比較することにより、カメラに映った被写体を識別することができる。
【００５９】
［１．３］画像間の写像の計算
始点画像の位置（ｉ，ｊ）の画素をｐ（ｎ） （ｉ，ｊ）と書き、同じく終点画像の位置（ｋ，ｌ）の画素をｑ（ｎ） （ｋ，ｌ）で記述する。ｉ，ｊ，ｋ，ｌ∈Ｉとする。画像間の写像のエネルギー（後述）を定義する。このエネルギーは、始点画像の画素の輝度と終点画像の対応する画素の輝度の差、及び写像の滑らかさによって決まる。最初に最小のエネルギーを持つｐ（ｍ，０）とｑ（ｍ，０）間の写像ｆ（ｍ，０）：ｐ（ｍ，０）→ｑ（ｍ，０）が計算される。ｆ（ｍ，０）に基づき、最小エネルギーを持つｐ（ｍ，１）、ｑ（ｍ，１）間の写像ｆ（ｍ，１）が計算される。この手続は、ｐ（ｍ，３）とｑ（ｍ，３）の間の写像ｆ（ｍ，３）の計算が終了するまで続く。各写像ｆ（ｍ，ｉ）（ｉ＝０，１，２，…）を副写像と呼ぶことにする。ｆ（ｍ，ｉ）の計算の都合のために、ｉの順序は次式のように並べ替えることができる。並べ替えが必要な理由は後述する。
【００６０】
【数３】
【００６１】
［１．３．１］全単射
始点画像と終点画像の間のマッチングを写像で表現する場合、その写像は両画像間で全単射条件を満たすべきである。両画像に概念上の優劣はなく、互いの画素が全射かつ単射で接続されるべきだからである。しかしながら通常の場合とは異なり、ここで構築すべき写像は全単射のディジタル版である。前提技術では、画素は格子点によって特定される。
【００６２】
始点副画像（始点画像について設けられた副画像）から終点副画像（終点画像について設けられた副画像）への写像は、ｆ（ｍ，ｓ）：Ｉ／２ｎ−ｍ×Ｉ／２ｎ−ｍ→Ｉ／２ｎ−ｍ×Ｉ／２ｎ−ｍ（ｓ＝０，１，…）によって表される。ここで、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）は、始点画像のｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が終点画像のｑ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）に写像されることを意味する。簡単のために、ｆ（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）が成り立つとき画素ｑ（ｋ，ｌ）をｑｆ（ｉ，ｊ）と記述する。
【００６３】
前提技術で扱う画素（格子点）のようにデータが離散的な場合、全単射の定義は重要である。ここでは以下のように定義する（ｉ，ｉ’，ｊ，ｊ’，ｋ，ｌは全て整数とする）。まず始めに、始点画像の平面においてＲによって表記される各正方形領域、
【００６４】
【数４】
【００６５】
【数５】
【００６６】
【数６】
【００６７】
１．四辺形ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のエッジは互いに交差しない。
２．ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のエッジの方向はＲのそれらに等しい（図２の場合、時計回り）。
３．緩和条件として収縮写像（リトラクション：retractions）を許す。
【００６８】
何らかの緩和条件を設けないかぎり、全単射条件を完全に満たす写像は単位写像しかないためである。ここではｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のひとつのエッジの長さが０、すなわちｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）は三角形になってもよい。しかし、面積が０となるような図形、すなわち１点または１本の線分になってはならない。図２（Ｒ）がもとの四辺形の場合、図２（Ａ）と図２（Ｄ）は全単射条件を満たすが、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）、図２（Ｅ）は満たさない。
【００６９】
実際のインプリメンテーションでは、写像が全射であることを容易に保証すべく、さらに以下の条件を課してもよい。つまり始点画像の境界上の各画素は、終点画像において同じ位置を占める画素に写影されるというものである。すなわち、ｆ（ｉ，ｊ）＝（ｉ，ｊ）（ただしｉ＝０，ｉ＝２ｍ−１，ｊ＝０，ｊ＝２ｍ−１の４本の線上）である。この条件を以下「付加条件」とも呼ぶ。
【００７０】
［１．３．２］写像のエネルギー
［１．３．２．１］画素の輝度に関するコスト
写像ｆのエネルギーを定義する。エネルギーが最小になる写像を探すことが目的である。エネルギーは主に、始点画像の画素の輝度とそれに対応する終点画像の画素の輝度の差で決まる。すなわち、写像ｆ（ｍ，ｓ）の点（ｉ，ｊ）におけるエネルギーＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は次式によって定まる。
【００７１】
【数７】
【００７２】
【数８】
滑らかな写像を得るために、写像に関する別のエネルギーＤｆを導入する。このエネルギーは画素の輝度とは関係なく、ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）およびｑ（ｍ，ｓ） ｆ（ｉ，ｊ）の位置によって決まる（ｉ＝０，…，２ｍ−１，ｊ＝０，…，２ｍ−１）。点（ｉ，ｊ）における写像ｆ（ｍ，ｓ）のエネルギーＤ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は次式で定義される。
【００７３】
【数９】
【００７４】
【数１０】
【数１１】
【００７６】
【数１２】
【００７７】
【数１３】
写像の総エネルギー、すなわち複数の評価式の統合に係る総合評価式はλＣ（ ｍ，ｓ） ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ） ｆで定義される。ここで係数パラメータλは０以上の実数である。目的は総合評価式が極値をとる状態を検出すること、すなわち次式で示す最小エネルギーを与える写像を見いだすことである。
【００７８】
【数１４】
【００７９】
オプティカルフローもこの前提技術同様、画素の輝度の差と滑らかさを考慮する。しかし、オプティカルフローは画像の変換に用いることはできない。オブジェクトの局所的な動きしか考慮しないためである。前提技術に係る特異点フィルタを用いることによって大域的な対応関係を検出することができる。
【００８０】
［１．３．３］多重解像度の導入による写像の決定
最小エネルギーを与え、全単射条件を満足する写像ｆｍｉｎを多重解像度の階層を用いて求める。各解像度レベルにおいて始点副画像及び終点副画像間の写像を計算する。解像度の階層の最上位（最も粗いレベル）からスタートし、各解像度レベルの写像を、他のレベルの写像を考慮に入れながら決定する。各レベルにおける写像の候補の数は、より高い、つまりより粗いレベルの写像を用いることによって制限される。より具体的には、あるレベルにおける写像の決定に際し、それよりひとつ粗いレベルにおいて求められた写像が一種の拘束条件として課される。
【００８１】
まず、
【００８２】
【数１５】
【００８３】
【数１６】
【００８４】
【数１７】
【００８５】
【数１８】
【００８６】
図３は以上の手順を示している。同図において、始点画像のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの画素は、第ｍ−１レベルにおいてそれぞれ終点画像のＡ’，Ｂ’，Ｃ’，Ｄ’へ写影される。画素ｐ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は、相続四辺形Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の内部に存在する画素ｑ（ｍ，ｓ） ｆ（ｍ）（ｉ，ｊ）へ写影されなければならない。以上の配慮により、第ｍ−１レベルの写像から第ｍレベルの写像への橋渡しがなされる。
【００８７】
先に定義したエネルギーＥ０は、第ｍレベルにおける副写像ｆ（ｍ，０）を計算するために、次式に置き換える。
【００８８】
【数１９】
【００８９】
【数２０】
【００９０】
仮に、相続四辺形Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の内部に全単射条件を満たす画素が存在しない場合は以下の措置をとる。まず、Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の境界線からの距離がＬ（始めはＬ＝１）である画素を調べる。それらのうち、エネルギーが最小になるものが全単射条件を満たせば、これをｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の値として選択する。そのような点が発見されるか、またはＬがその上限のＬ（ｍ）ｍａｘに到達するまで、Ｌを大きくしていく。Ｌ（ｍ）ｍａｘは各レベルｍに対して固定である。そのような点が全く発見されない場合、全単射の第３の条件を一時的に無視して変換先の四辺形の面積がゼロになるような写像も認め、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定する。それでも条件を満たす点が見つからない場合、つぎに全単射の第１及び第２条件を外す。
【００９１】
多重解像度を用いる近似法は、写像が画像の細部に影響されることを回避しつつ、画像間の大域的な対応関係を決定するために必須である。多重解像度による近似法を用いなければ、距離の遠い画素間の対応関係を見いだすことは不可能である。その場合、画像のサイズはきわめて小さなものに限定しなければならず、変化の小さな画像しか扱うことができない。さらに、通常写像に滑らかさを要求するため、そうした画素間の対応関係を見つけにくくしている。距離のある画素から画素への写像のエネルギーは高いためである。多重解像度を用いた近似法によれば、そうした画素間の適切な対応関係を見いだすことができる。それらの距離は、解像度の階層の上位レベル（粗いレベル）において小さいためである。
【００９２】
［１．４］最適なパレメータ値の自動決定
既存のマッチング技術の主な欠点のひとつに、パレメータ調整の困難さがある。大抵の場合、パラメータの調整は人手作業によって行われ、最適な値を選択することはきわめて難しい。前提技術に係る方法によれば、最適なパラメータ値を完全に自動決定することができる。
【００９３】
前提技術に係るシステムはふたつのパレメータ、λ及びηを含む。端的にいえば、λは画素の輝度の差の重みであり、ηは写像の剛性を示している。これらのパラメータの値は初期値が０であり、まずη＝０に固定してλを０から徐々に増加させる。λの値を大きくしながら、しかも総合評価式（式１４）の値を最小にする場合、各副写像に関するＣ（ｍ，ｓ） ｆの値は一般に小さくなっていく。このことは基本的にふたつの画像がよりマッチしなければならないことを意味する。しかし、λが最適値を超えると以下の現象が発生する。
【００９４】
１．本来対応すべきではない画素どうしが、単に輝度が近いというだけで誤って対応づけられる。
２．その結果、画素どうしの対応関係がおかしくなり、写像がくずれはじめる。
３．その結果、式１４においてＤ（ｍ，ｓ） ｆが急激に増加しようとする。 ４．その結果、式１４の値が急激に増加しようとするため、Ｄ（ｍ，ｓ） ｆの急激な増加を抑制するようｆ（ｍ，ｓ）が変化し、その結果Ｃ（ｍ，ｓ） ｆが増加する。
したがって、λを増加させながら式１４が最小値をとるという状態を維持しつつＣ（ｍ，ｓ） ｆが減少から増加に転じる閾値を検出し、そのλをη＝０における最適値とする。つぎにηを少しづつ増やしてＣ（ｍ，ｓ） ｆの挙動を検査し、後述の方法でηを自動決定する。そのηに対応してλも決まる。
【００９５】
この方法は、人間の視覚システムの焦点機構の動作に似ている。人間の視覚システムでは、一方の目を動かしながら左右両目の画像のマッチングがとられる。オブジェクトがはっきりと認識できるとき、その目が固定される。
【００９６】
［１．４．１］λの動的決定
λは０から所定の刻み幅で増加されていき、λの値が変わる度に副写像が評価される。式１４のごとく、総エネルギーはλＣ（ｍ，ｓ） ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ） ｆによって定義される。式９のＤ（ｍ，ｓ） ｆは滑らかさを表すもので、理論的には単位写像の場合に最小になり、写像が歪むほどＥ０もＥ１も増加していく。Ｅ１は整数であるから、Ｄ（ｍ，ｓ） ｆの最小刻み幅は１である。このため、現在のλＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）の変化（減少量）が１以上でなければ、写像を変化させることによって総エネルギーを減らすことはできない。なぜなら、写像の変化に伴ってＤ（ｍ，ｓ） ｆは１以上増加するため、λＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が１以上減少しない限り総エネルギーは減らないためである。
【００９７】
この条件のもと、λの増加に伴い、正常な場合にＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）が減少することを示す。Ｃ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）のヒストグラムをｈ（ｌ）と記述する。ｈ（ｌ）はエネルギーＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）がｌ２である画素の数である。λｌ２≧１が成り立つために、例えばｌ２＝１／λの場合を考える。λがλ１からλ２まで微小量変化するとき、
【００９８】
【数２１】
【００９９】
【数２２】
【０１００】
【数２３】
【０１０１】
【数２４】
【０１０２】
なお、Ｈ（ｈ＞０）及びｋを定数とするとき、
【０１０３】
【数２５】
【０１０４】
【数２６】
【０１０５】
【数２７】
【０１０６】
λの最適値を検出する際、さらに安全を見て、全単射条件を破る画素の数を検査してもよい。ここで各画素の写像を決定する際、全単射条件を破る確率をｐ０と仮定する。この場合、
【０１０７】
【数２８】
【０１０８】
【数２９】
【０１０９】
【数３０】
【０１１０】
【数３１】
【０１１１】
なお実験では、副写像ｆ（ｍ，ｓ）を計算する際、もしλが０．１を越えたらｆ（ｍ，ｓ）の計算は止めてｆ（ｍ，ｓ＋１）の計算に移行した。λ＞０．１のとき、画素の輝度２５５レベル中のわずか「３」の違いが副写像の計算に影響したためであり、λ＞０．１のとき正しい結果を得ることは困難だったためである。
【０１１２】
［１．４．２］ヒストグラムｈ（ｌ）
Ｃ（ｍ，ｓ） ｆの検査はヒストグラムｈ（ｌ）に依存しない。全単射及びその第３の条件の検査の際、ｈ（ｌ）に影響を受けうる。実際に（λ，Ｃ（ｍ，ｓ） ｆ）をプロットすると、ｋは通常１付近にある。実験ではｋ＝１を用い、Ｂ０λ２とＢ１λ２を検査した。仮にｋの本当の値が１未満であれば、Ｂ０λ２とＢ１λ２は定数にならず、ファクターλ（１−ｋ）／２に従って徐々に増加する。ｈ（ｌ）が定数であれば、例えばファクターはλ１／２である。しかし、こうした差は閾値Ｂ０ｔｈｒｅｓを正しく設定することによって吸収することができる。
【０１１３】
ここで次式のごとく始点画像を中心が（ｘ０，ｙ０）、半径ｒの円形のオブジェクトであると仮定する。
【０１１４】
【数３２】
【０１１５】
【数３３】
【０１１６】
【数３４】
【０１１７】
なお、式３４からわかるように、ｒは画像の解像度に影響されること、すなわちｒは２ｍに比例することに注意すべきである。このために［１．４．１］においてファクター２ｍを導入した。
【０１１８】
［１．４．３］ηの動的決定
パラメータηも同様の方法で自動決定できる。はじめにη＝０とし、最も細かい解像度における最終的な写像ｆ（ｎ）及びエネルギーＣ（ｎ） ｆを計算する。つづいて、ηをある値Δηだけ増加させ、再び最も細かい解像度における最終写像ｆ（ｎ）及びエネルギーＣ（ｎ） ｆを計算し直す。この過程を最適値が求まるまで続ける。ηは写像の剛性を示す。次式の重みだからである。
【０１１９】
【数３５】
【０１２０】
この方法でＣ（ｎ） ｆを最小にする最適なηの値を得ることができる。しかし、λの場合に比べていろいろな要素が計算に影響する結果、Ｃ（ｎ） ｆは小さく揺らぎながら変化する。λの場合は、入力が微小量変化するたびに副写像を１回計算しなおすだけだが、ηの場合はすべての副写像が計算しなおされるためである。このため、得られたＣ（ｎ） ｆの値が最小であるかどうかを即座に判断することはできない。最小値の候補が見つかれば、さらに細かい区間を設定することによって真の最小値を探す必要がある。
【０１２１】
［１．５］スーパーサンプリング
画素間の対応関係を決定する際、自由度を増やすために、ｆ（ｍ，ｓ）の値域をＲ×Ｒに拡張することができる（Ｒは実数の集合）。この場合、終点画像の画素の輝度が補間され、非整数点、
【０１２２】
【数３６】
【０１２３】
【数３７】
【０１２４】
【数３８】
【０１２５】
［１．６］各画像の画素の輝度の正規化
始点画像と終点画像がきわめて異なるオブジェクトを含んでいるとき、写像の計算に元の画素の輝度がそのままでは利用しにくい。輝度の差が大きいために輝度に関するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆが大きくなりすぎ、正しい評価がしずらいためである。
【０１２６】
例えば、人の顔と猫の顔のマッチングをとる場合を考える。猫の顔は毛で覆われており、非常に明るい画素と非常に暗い画素が混じっている。この場合、ふたつの顔の間の副写像を計算するために、まず副画像を正規化する。すなわち、最も暗い画素の輝度を０、最も明るいそれを２５５に設定し、他の画素の輝度は線形補間によって求めておく。
【０１２７】
［１．７］インプリメンテーション
始点画像のスキャンに従って計算がリニアに進行する帰納的な方法を用いる。始めに、１番上の左端の画素（ｉ，ｊ）＝（０，０）についてｆ（ｍ，ｓ）の値を決定する。次にｉを１ずつ増やしながら各ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の値を決定する。ｉの値が画像の幅に到達したとき、ｊの値を１増やし、ｉを０に戻す。以降、始点画像のスキャンに伴いｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定していく。すべての点について画素の対応が決まれば、ひとつの写像ｆ（ｍ，ｓ）が決まる。
【０１２８】
あるｐ（ｉ，ｊ）について対応点ｑｆ（ｉ，ｊ）が決まれば、つぎにｐ（ｉ，ｊ＋１）の対応点ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）が決められる。この際、ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）の位置は全単射条件を満たすために、ｑｆ（ｉ，ｊ）の位置によって制限される。したがって、先に対応点が決まる点ほどこのシステムでは優先度が高くなる。つねに（０，０）が最も優先される状態がつづくと、求められる最終の写像に余計な偏向が加わる。本前提技術ではこの状態を回避するために、ｆ（ｍ，ｓ）を以下の方法で決めていく。
【０１２９】
まず（ｓ ｍｏｄ ４）が０の場合、（０，０）を開始点としｉ及びｊを徐々に増やしながら決めていく。（ｓ ｍｏｄ ４）が１の場合、最上行の右端点を開始点とし、ｉを減少、ｊを増加させながら決めていく。（ｓ ｍｏｄ ４）が２のとき、最下行の右端点を開始点とし、ｉ及びｊを減少させながら決めていく。（ｓｍｏｄ ４）が３の場合、最下行の左端点を開始点とし、ｉを増加、ｊを減少させながら決めていく。解像度が最も細かい第ｎレベルには副写像という概念、すなわちパラメータｓが存在しないため、仮にｓ＝０及びｓ＝２であるとしてふたつの方向を連続的に計算した。
【０１３０】
実際のインプリメンテーションでは、全単射条件を破る候補に対してペナルティを与えることにより、候補（ｋ，ｌ）の中からできる限り全単射条件を満たすｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）（ｍ＝０，…，ｎ）の値を選んだ。第３の条件を破る候補のエネルギーＤ（ｋ、ｌ）にはφを掛け、一方、第１または第２の条件を破る候補にはψを掛ける。今回はφ＝２、ψ＝１０００００を用いた。
【０１３１】
前述の全単射条件のチェックのために、実際の手続として（ｋ，ｌ）＝ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定する際に以下のテストを行った。すなわちｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の相続四辺形に含まれる各格子点（ｋ，ｌ）に対し、次式の外積のｚ成分が０以上になるかどうかを確かめる。
【０１３２】
【数３９】
【０１３３】
【数４０】
【数４１】
【０１３５】
図５（ａ）、図５（ｂ）はこの条件を検査する理由を示している。図５（ａ）はペナルティのない候補、図５（ｂ）はペナルティがある候補をそれぞれ表す。隣接画素（ｉ，ｊ＋１）に対する写像ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ＋１）を決定する際、Ｗのｚ成分が負であれば始点画像平面上において全単射条件を満足する画素は存在しない。なぜなら、ｑ（ｍ，ｓ） （ｋ，ｌ）は隣接する四辺形の境界線を越えるためである。
【０１３６】
［１．７．１］副写像の順序
インプリメンテーションでは、解像度レベルが偶数のときにはσ（０）＝０、σ（１）＝１、σ（２）＝２、σ（３）＝３、σ（４）＝０を用い、奇数のときはσ（０）＝３、σ（１）＝２、σ（２）＝１、σ（３）＝０、σ（４）＝３を用いた。このことで、副写像を適度にシャッフルした。なお、本来副写像は４種類であり、ｓは０〜３のいずれかである。しかし、実際にはｓ＝４に相当する処理を行った。その理由は後述する。
【０１３７】
［１．８］補間計算
始点画像と終点画像の間の写像が決定された後、対応しあう画素の輝度が補間される。実験では、トライリニア補間を用いた。始点画像平面における正方形ｐ（ｉ，ｊ）ｐ（ｉ＋１，ｊ）ｐ（ｉ，ｊ＋１）ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）が終点画像平面上の四辺形ｑｆ（ｉ，ｊ）ｑｆ（ｉ＋１，ｊ）ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）ｑｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）に射影されると仮定する。簡単のため、画像間の距離を１とする。始点画像平面からの距離がｔ（０≦ｔ≦１）である中間画像の画素ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）（０≦ｘ≦Ｎ−１，０≦ｙ≦Ｍ−１）は以下の要領で求められる。まず画素ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）の位置（ただしｘ，ｙ，ｔ∈Ｒ）を次式で求める。
【０１３８】
【数４２】
【０１３９】
【数４３】
【０１４０】
［１．９］拘束条件を課したときの写像
いままでは拘束条件がいっさい存在しない場合の写像の決定を述べた。しかし、始点画像と終点画像の特定の画素間に予め対応関係が規定されているとき、これを拘束条件としたうえで写像を決定することができる。
【０１４１】
基本的な考えは、まず始点画像の特定の画素を終点画像の特定の画素に移す大まかな写像によって始点画像を大まかに変形し、しかる後、写像ｆを正確に計算する。
【０１４２】
まず始めに、始点画像の特定の画素を終点画像の特定の画素に射影し、始点画像の他の画素を適当な位置に射影する大まかな写像を決める。すなわち、特定の画素に近い画素は、その特定の画素が射影される場所の近くに射影されるような写像である。ここで第ｍレベルの大まかな写像をＦ（ｍ）と記述する。
【０１４３】
大まかな写像Ｆは以下の要領で決める。まず、いくつかの画素について写像を特定する。始点画像についてｎｓ個の画素、
【０１４４】
【数４４】
【０１４５】
【数４５】
【０１４６】
【数４６】
【０１４７】
【数４７】
【数４８】
【０１４９】
つづいて、Ｆ（ｍ）に近い候補写像ｆがより少ないエネルギーを持つように、その写像ｆのエネルギーＤ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）を変更する。正確には、Ｄ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）は、
【０１５０】
【数４９】
【０１５１】
【数５０】
【０１５２】
ここで、ｆ（ｍ，ｓ）（i,j)がＦ（ｍ）（i,j）に十分近いとき、つまりそれらの距離が、
【０１５３】
【数５１】
【０１５４】
［２］具体的な処理手順
［１］の各要素技術による処理の流れを説明する。
図６は前提技術の全体手順を示すフローチャートである。同図のごとく、まず多重解像度特異点フィルタを用いた処理を行い（Ｓ１）、つづいて始点画像と終点画像のマッチングをとる（Ｓ２）。ただし、Ｓ２は必須ではなく、Ｓ１で得られた画像の特徴をもとに画像認識などの処理を行ってもよい。
【０１５５】
図７は図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。ここではＳ２で始点画像と終点画像のマッチングをとることを前提としている。そのため、まず特異点フィルタによって始点画像の階層化を行い（Ｓ１０）、一連の始点階層画像を得る。つづいて同様の方法で終点画像の階層化を行い（Ｓ１１）、一連の終点階層画像を得る。ただし、Ｓ１０とＳ１１の順序は任意であるし、始点階層画像と終点階層画像を並行して生成していくこともできる。
【０１５６】
図８は図７のＳ１０の詳細を示すフローチャートである。もとの始点画像のサイズは２ｎ×２ｎとする。始点階層画像は解像度が細かいほうから順に作られるため、処理の対象となる解像度レベルを示すパラメータｍをｎにセットする（Ｓ１００）。つづいて第ｍレベルの画像ｐ（ｍ，０）、ｐ（ｍ，１）、ｐ（ｍ，２）、ｐ（ｍ，３）から特異点フィルタを用いて特異点を検出し（Ｓ１０１）、それぞれ第ｍ−１レベルの画像ｐ（ｍ−１，０）、ｐ（ｍ−１，１）、ｐ（ｍ−１，２）、ｐ（ｍ−１，３）を生成する（Ｓ１０２）。ここではｍ＝ｎであるため、ｐ（ｍ，０）＝ｐ（ｍ，１）＝ｐ（ｍ，２）＝ｐ（ｍ，３）＝ｐ（ｎ）であり、ひとつの始点画像から４種類の副画像が生成される。
【０１５７】
図９は第ｍレベルの画像の一部と、第ｍ−１レベルの画像の一部の対応関係を示している。同図の数値は各画素の輝度を示す。同図のｐ（ｍ，ｓ）はｐ（ｍ，０）〜ｐ（ｍ，３）の４つの画像を象徴するもので、ｐ（ｍ−１，０）を生成する場合には、ｐ（ｍ，ｓ）はｐ（ｍ，０）であると考える。［１．２］で示した規則により、ｐ（ｍ−１，０）は例えば同図で輝度を記入したブロックについて、そこに含まれる４画素のうち「３」、ｐ（ｍ−１，１）は「８」、ｐ（ｍ−１，２）は「６」、ｐ（ｍ−１，３）を「１０」をそれぞれ取得し、このブロックをそれぞれ取得したひとつの画素で置き換える。したがって、第ｍ−１レベルの副画像のサイズは２ｍ−１×２ｍ−１になる。
【０１５８】
つづいてｍをデクリメントし（図８のＳ１０３）、ｍが負になっていないことを確認し（Ｓ１０４）、Ｓ１０１に戻ってつぎに解像度の粗い副画像を生成していく。この繰り返し処理の結果、ｍ＝０、すなわち第０レベルの副画像が生成された時点でＳ１０が終了する。第０レベルの副画像のサイズは１×１である。
【０１５９】
図１０はＳ１０によって生成された始点階層画像をｎ＝３の場合について例示している。最初の始点画像のみが４つの系列に共通であり、以降特異点の種類に応じてそれぞれ独立に副画像が生成されていく。なお、図８の処理は図７のＳ１１にも共通であり、同様の手順を経て終点階層画像も生成される。以上で図６のＳ１による処理が完了する。
【０１６０】
前提技術では、図６のＳ２に進むためにマッチング評価の準備をする。図１１はその手順を示している。同図のごとく、まず複数の評価式が設定される（Ｓ３０）。［１．３．２．１］で導入した画素に関するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆと［１．３．２．２］で導入した写像の滑らかさに関するエネルギーＤ（ｍ，ｓ） ｆがそれである。つぎに、これらの評価式を統合して総合評価式を立てる（Ｓ３１）。［１．３．２．３］で導入した総エネルギーλＣ（ｍ，ｓ） ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ） ｆがそれであり、［１．３．２．２］で導入したηを用いれば、
ΣΣ（λＣ（ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）＋ηＥ０ （ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）＋Ｅ１ （ｍ，ｓ） （ｉ，ｊ）） （式５２）
となる。ただし、総和はｉ、ｊについてそれぞれ０、１…、２ｍ−１で計算する。以上でマッチング評価の準備が整う。
【０１６１】
図１２は図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。［１］で述べたごとく、始点階層画像と終点階層画像のマッチングは互いに同じ解像度レベルの画像どうしでとられる。画像間の大域的なマッチングを良好にとるために、解像度が粗いレベルから順にマッチングを計算する。特異点フィルタを用いて始点階層画像および終点階層画像を生成しているため、特異点の位置や輝度は解像度の粗いレベルでも明確に保存されており、大域的なマッチングの結果は従来に比べて非常に優れたものになる。
【０１６２】
図１２のごとく、まず係数パラメータηを０、レベルパラメータｍを０に設定する（Ｓ２０）。つづいて、始点階層画像中の第ｍレベルの４つの副画像と終点階層画像中の第ｍレベルの４つの副画像のそれぞれの間でマッチングを計算し、それぞれ全単射条件を満たし、かつエネルギーを最小にするような４種類の副写像ｆ（ｍ，ｓ）（ｓ＝０，１，２，３）を求める（Ｓ２１）。全単射条件は［１．３．３］で述べた相続四辺形を用いて検査される。この際、式１７、１８が示すように、第ｍレベルにおける副写像は第ｍ−１レベルのそれらに拘束されるため、より解像度の粗いレベルにおけるマッチングが順次利用されていく。これは異なるレベル間の垂直的参照である。なお、いまｍ＝０であってそれより粗いレベルはないが、この例外的な処理は図１３で後述する。
【０１６３】
一方、同一レベル内における水平的参照も行われる。［１．３．３］の式２０のごとく、ｆ（ｍ，３）はｆ（ｍ，２）に、ｆ（ｍ，２）はｆ（ｍ，１）に、ｆ（ｍ，１）はｆ（ｍ，０）に、それぞれ類似するように決める。その理由は、特異点の種類が違っても、それらがもともと同じ始点画像と終点画像に含まれている以上、副写像がまったく異なるという状況は不自然だからである。式２０からわかるように、副写像どうしが近いほどエネルギーは小さくなり、マッチングが良好とみなされる。
【０１６４】
なお、最初に決めるべきｆ（ｍ，０）については同一のレベルで参照できる副写像がないため、式１９に示すごとくひとつ粗いレベルを参照する。ただし、実験ではｆ（ｍ，３）まで求まった後、これを拘束条件としてｆ（ｍ，０）を一回更新するという手続をとった。これは式２０にｓ＝４を代入し、ｆ（ｍ，４）を新たなｆ（ｍ，０）とすることに等しい。ｆ（ｍ，０）とｆ（ｍ，３）の関連度が低くなり過ぎる傾向を回避するためであり、この措置によって実験結果がより良好になった。この措置に加え、実験では［１．７．１］に示す副写像のシャッフルも行った。これも本来特異点の種類ごとに決まる副写像どうしの関連度を密接に保つ趣旨である。また、処理の開始点に依存する偏向を回避するために、ｓの値にしたがって開始点の位置を変える点は［１．７］で述べたとおりである。
【０１６５】
図１３は第０レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。第０レベルでは各副画像がただひとつの画素で構成されるため、４つの副写像ｆ（０，ｓ）はすべて自動的に単位写像に決まる。図１４は第１レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。第１レベルでは副画像がそれぞれ４画素で構成される。同図ではこれら４画素が実線で示されている。いま、ｐ（１，ｓ）の点ｘの対応点をｑ（１，ｓ）の中で探すとき、以下の手順を踏む。
【０１６６】
１．第１レベルの解像度で点ｘの左上点ａ、右上点ｂ、左下点ｃ、右下点ｄを求める。
２．点ａ〜ｄがひとつ粗いレベル、つまり第０レベルにおいて属する画素を探す。図１４の場合、点ａ〜ｄはそれぞれ画素Ａ〜Ｄに属する。ただし、画素Ａ〜Ｃは本来存在しない仮想的な画素である。
３．第０レベルですでに求まっている画素Ａ〜Ｄの対応点Ａ’〜Ｄ’をｑ（１，ｓ）の中にプロットする。画素Ａ’〜Ｃ’は仮想的な画素であり、それぞれ画素Ａ〜Ｃと同じ位置にあるものとする。
４．画素Ａの中の点ａの対応点ａ’が画素Ａ’の中にあるとみなし、点ａ’をプロットする。このとき、点ａが画素Ａの中で占める位置（この場合、右下）と、点ａ’が画素Ａ’の中で占める位置が同じであると仮定する。
５．４と同様の方法で対応点ｂ’〜ｄ’をプロットし、点ａ’〜ｄ’で相続四辺形を作る。
６．相続四辺形の中でエネルギーが最小になるよう、点ｘの対応点ｘ’を探す。対応点ｘ’の候補として、例えば画素の中心が相続四辺形に含まれるものに限定してもよい。図１４の場合、４つの画素がすべて候補になる。
【０１６７】
以上がある点ｘの対応点の決定手順である。同様の処理を他のすべての点について行い、副写像を決める。第２レベル以上のレベルでは、次第に相続四辺形の形が崩れていくと考えられるため、図３に示すように画素Ａ’〜Ｄ’の間隔が空いていく状況が発生する。
【０１６８】
こうして、ある第ｍレベルの４つの副写像が決まれば、ｍをインクリメントし（図１２のＳ２２）、ｍがｎを超えていないことを確かめて（Ｓ２３）、Ｓ２１に戻る。以下、Ｓ２１に戻るたびに次第に細かい解像度のレベルの副写像を求め、最後にＳ２１に戻ったときに第ｎレベルの写像ｆ（ｎ）を決める。この写像はη＝０に関して定まったものであるから、ｆ（ｎ）（η＝０）と書く。
【０１６９】
つぎに異なるηに関する写像も求めるべく、ηをΔηだけシフトし、ｍをゼロクリアする（Ｓ２４）。新たなηが所定の探索打切り値ηｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２５）、Ｓ２１に戻り、今回のηに関して写像ｆ（ｎ）（η＝Δη）を求める。この処理を繰り返し、Ｓ２１でｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）を求めていく。ηがηｍａｘを超えたときＳ２６に進み、後述の方法で最適なη＝ηｏｐｔを決定し、ｆ（ｎ）（η＝ηｏｐｔ）を最終的に写像ｆ（ｎ）とする。
【０１７０】
図１５は図１２のＳ２１の詳細を示すフローチャートである。このフローチャートにより、ある定まったηについて、第ｍレベルにおける副写像が決まる。副写像を決める際、前提技術では副写像ごとに最適なλを独立して決める。
【０１７１】
同図のごとく、まずｓとλをゼロクリアする（Ｓ２１０）。つぎに、そのときのλについて（および暗にηについて）エネルギーを最小にする副写像ｆ（ｍ，ｓ）を求め（Ｓ２１１）、これをｆ（ｍ，ｓ）（λ＝０）と書く。異なるλに関する写像も求めるべく、λをΔλだけシフトし、新たなλが所定の探索打切り値λｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２１３）、Ｓ２１１に戻り、以降の繰り返し処理でｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）（ｉ＝０，１，…）を求める。λがλｍａｘを超えたときＳ２１４に進み、最適なλ＝λｏｐｔを決定し、ｆ（ｍ，ｓ ）（λ＝λｏｐｔ）を最終的に写像ｆ（ｍ，ｓ）とする（Ｓ２１４）。
【０１７２】
つぎに、同一レベルにおける他の副写像を求めるべく、λをゼロクリアし、ｓをインクリメントする（Ｓ２１５）。ｓが４を超えていないことを確認し（Ｓ２１６）、Ｓ２１１に戻る。ｓ＝４になれば上述のごとくｆ（ｍ，３）を利用してｆ（ｍ，０）を更新し、そのレベルにおける副写像の決定を終了する。
【０１７３】
図１６は、あるｍとｓについてλを変えながら求められたｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆの挙動を示す図である。［１．４］で述べたとおり、λが増加すると通常Ｃ（ｍ，ｓ） ｆは減少する。しかし、λが最適値を超えるとＣ（ｍ，ｓ） ｆは増加に転じる。そこで本前提技術ではＣ（ｍ，ｓ） ｆが極小値をとるときのλをλｏｐｔと決める。同図のようにλ＞λｏｐｔの範囲で再度Ｃ（ｍ，ｓ） ｆが小さくなっていっても、その時点ではすでに写像がくずれていて意味をなさないため、最初の極小点に注目すればよい。λｏｐｔは副写像ごとに独立して決めていき、最後にｆ（ｎ）についてもひとつ定まる。
【０１７４】
一方、図１７は、ηを変えながら求められたｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｎ） ｆの挙動を示す図である。ここでもηが増加すると通常Ｃ（ｎ） ｆは減少するが、ηが最適値を超えるとＣ（ｎ） ｆは増加に転じる。そこでＣ（ｎ） ｆが極小値をとるときのηをηｏｐｔと決める。図１７は図４の横軸のゼロ付近を拡大した図と考えてよい。ηｏｐｔが決まればｆ（ｎ）を最終決定することができる。
【０１７５】
以上、本前提技術によれば種々のメリットが得られる。まずエッジを検出する必要がないため、エッジ検出タイプの従来技術の課題を解消できる。また、画像に含まれるオブジェクトに対する先験的な知識も不要であり、対応点の自動検出が実現する。特異点フィルタによれば、解像度の粗いレベルでも特異点の輝度や位置を維持することができ、オブジェクト認識、特徴抽出、画像マッチングに極めて有利である。その結果、人手作業を大幅に軽減する画像処理システムの構築が可能となる。
【０１７６】
なお、本前提技術について次のような変形技術も考えられる。
（１）前提技術では始点階層画像と終点階層画像の間でマッチングをとる際にパラメータの自動決定を行ったが、この方法は階層画像間ではなく、通常の２枚の画像間のマッチングをとる場合全般に利用できる。
【０１７７】
たとえば２枚の画像間で、画素の輝度の差に関するエネルギーＥ０と画素の位置的なずれに関するエネルギーＥ１のふたつを評価式とし、これらの線形和Ｅｔｏｔ＝αＥ０＋Ｅ１を総合評価式とする。この総合評価式の極値付近に注目してαを自動決定する。つまり、いろいろなαについてＥｔｏｔが最小になるような写像を求める。それらの写像のうち、αに関してＥ１が極小値をとるときのαを最適パラメータと決める。そのパラメータに対応する写像を最終的に両画像間の最適マッチングとみなす。
【０１７８】
これ以外にも評価式の設定にはいろいろな方法があり、例えば１／Ｅ１と１／Ｅ２のように、評価結果が良好なほど大きな値をとるものを採用してもよい。総合評価式も必ずしも線形和である必要はなく、ｎ乗和（ｎ＝２、１／２、−１、−２など）、多項式、任意の関数などを適宜選択すればよい。
【０１７９】
パラメータも、αのみ、前提技術のごとくηとλのふたつの場合、それ以上の場合など、いずれでもよい。パラメータが３以上の場合はひとつずつ変化させて決めていく。
【０１８０】
（２）本前提技術では、総合評価式の値が最小になるよう写像を決めた後、総合評価式を構成するひとつの評価式であるＣ（ｍ，ｓ） ｆが極小になる点を検出してパラメータを決定した。しかし、こうした二段回処理の代わりに、状況によっては単に総合評価式の最小値が最小になるようにパラメータを決めても効果的である。その場合、例えばαＥ０＋βＥ１を総合評価式とし、α＋β＝１なる拘束条件を設けて各評価式を平等に扱うなどの措置を講じてもよい。パラメータの自動決定の本質は、エネルギーが最小になるようにパラメータを決めていく点にあるからである。
【０１８１】
（３）前提技術では各解像度レベルで４種類の特異点に関する４種類の副画像を生成した。しかし、当然４種類のうち１、２、３種類を選択的に用いてもよい。例えば、画像中に明るい点がひとつだけ存在する状態であれば、極大点に関するｆ（ｍ，３）だけで階層画像を生成しても相応の効果が得られるはずである。その場合、同一レベルで異なる副写像は不要になるため、ｓに関する計算量が減る効果がある。
【０１８２】
（４）本前提技術では特異点フィルタによってレベルがひとつ進むと画素が１／４になった。例えば３×３で１ブロックとし、その中で特異点を探す構成も可能であり、その場合、レベルがひとつ進むと画素は１／９になる。
【０１８３】
（５）始点画像と終点画像がカラーの場合、それらをまず白黒画像に変換し、写像を計算する。その結果求められた写像を用いて始点のカラー画像を変換する。それ以外の方法として、ＲＧＢの各成分について副写像を計算してもよい。
［画像データ符号化技術］
以上の前提技術を利用した画像データ符号化技術を説明する。
【０１８４】
図１８は、画像データを符号化する処理を概念的に示す。ここでは画像データがキーフレームとそれ以外の中間フレームからなるものとする。キーフレームは最初から決められていてもよいし、符号化に際して定めてもよい。後者の場合、最初の画像データは、単に複数のフレームからなる通常の動画や医療画像などでよい。
【０１８５】
ここではキーフレーム決定の過程は不問とし、２枚のキーフレームＫＦ（Key Frame）２００、２０２があるとする。処理はまず、これらのキーフレーム間でマッチングをとり、仮想的な中間フレームＶＩＦ（Virtual Intermediate Frame）２０４を生成する。これらの処理は前提技術で詳述されている。ただし、前提技術ではマッチングの対象となる２枚のキーフレームは、始点画像および終点画像と表現されている。「仮想的な中間フレーム」とは、当初の画像データに実際に含まれていた中間フレーム、すなわち現実の中間フレームではなく、キーフレームからマッチング計算をもとに得られたフレームをいう。
【０１８６】
つづいて、現実の中間フレームＡＩＦ（Actual Intermediate Frame）２０６を仮想的な中間フレームＶＩＦ２０４を利用して符号化する。いま現実の中間フレームＡＩＦ２０６がふたつのキーフレームＫＦ２００、２０２の間をｔ：（１−ｔ）に内分する位置にあったとすれば、仮想的な中間フレームＶＩＦ２０４も同様に、キーフレームＫＦ２００、２０２の間をｔ：（１−ｔ）に内分する位置にあると想定して補間する。これを対応点を頂点とする四辺形ベースでトライリニア補間、すなわちｘ、ｙのふたつの方向に補間する技術は、前提技術の［１．８］で述べた。ここでも同様の技術を利用できるが、トライリニア補間以外の技術を採用してもよい。たとえば、四辺形を考えずに対応点どうしを単純に補間することもできる。
【０１８７】
現実の中間フレームＡＩＦ２０６の符号化は、それと仮想的な中間フレームＶＩＦ２０４の差分画像ＤＩ２１０をハフマン符号化や算術符号化などのエントロピー符号化、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）を用いたＪＰＥＧなどの符号化、辞書圧縮、ランレングス符号化その他の手法で処理することにより実現する。画像データの最終的な符号化データ（以下、単に「符号化画像データ」ともよぶ）は、この中間フレームに関する差分画像の符号化データ（以下、単に「中間フレームの符号化データ」とよぶ）とキーフレームデータの組合せとして得られる。
【０１８８】
この方法では、符号化側と復号側に同じマッチング機能を実装しておくことにより、キーフレームから同じ仮想的な中間フレームを得る。したがって、キーフレームデータに加えて中間フレームの符号化データを取得すれば、復号側でもとの画像データに戻すことができる。差分画像もハフマン符号化その他の符号化により、効果的に圧縮できる。なお、キーフレーム自体もフレーム内圧縮してもよい。中間フレーム、キーフレームとも、ロスレス、ロッシーいずれの圧縮手法を用いてもよく、その指定を可能とする構成であってもよい。
【０１８９】
図１９は以上の符号化処理を実現する画像データ符号化装置１０の構成である。各機能ユニットは、たとえばＰＣ（パーソナルコンピュータ）にＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からロードされるプログラムで実現できる。これは後述の復号装置にもいえる。図２０は、画像データ符号化装置１０による処理のフローチャートである。
【０１９０】
画像データ入力ユニット１２はネットワーク、ストレージなどから符号化すべき画像データを入力する（Ｓ１０１０）。画像データ入力ユニット１２は通信機能、ストレージ制御機能、または自身が画像を撮影する光学機器であってもよい。
【０１９１】
フレーム分別ユニット１４は画像データに含まれるフレームをキーフレームと中間フレームへ分類する（Ｓ１０１２）。キーフレーム検出部１６は複数のフレームのうち、直前のフレームとの画像の差が比較的大きいものをキーフレームとして検出する。キーフレームどうしの差を大きくしない配慮であり、符号化効率を改善するためである。キーフレーム検出部１６の他の例として、一定間隔でフレームを選択してそれらをキーフレームとしてもよい。その場合、処理が単純になる。分別されたキーフレーム３８は中間フレーム生成ユニット１８とキーフレーム圧縮ユニット３０へ送られる。キーフレーム以外のフレーム、すなわち現実の中間フレーム３６は中間フレーム符号化ユニット２４へ送られる。
【０１９２】
キーフレーム圧縮ユニット３０はキーフレームを圧縮し、圧縮されたキーフレーム４２を符号化データ生成ユニット３２へ送り出す。中間フレーム生成ユニット１８のマッチング計算部２０は前提技術その他の技術によってキーフレーム間のマッチングをとり（Ｓ１０１４）、フレーム補間部２２がマッチング結果をもとに仮想的な中間フレームを生成する（Ｓ１０１６）。生成された仮想的な中間フレーム３４は中間フレーム符号化ユニット２４へ送られる。
【０１９３】
中間フレーム符号化ユニット２４の比較部２６は、仮想的な中間フレーム３４と現実の中間フレーム３６の差分をとり、差分符号化部２８がこの差分を符号化することにより、中間フレームの符号化データ４０を生成する（Ｓ１０１８）。中間フレームの符号化データ４０は符号化データ生成ユニット３２へ送られる。符号化データ生成ユニット３２は中間フレームの符号化データ４０と圧縮されたキーフレーム４２を組み合わせて最終的な符号化画像データを生成、出力する（Ｓ１０２０）。
【０１９４】
図２１は、符号化画像データ３００の構成例である。符号化画像データ３００は、画像データのタイトルやＩＤなど、画像データを識別するためのインデックスを格納する画像インデックス領域３０２と、復号の際に利用すべき情報を格納する参照情報領域３０４と、キーフレームデータ格納領域３０６と、中間フレームの符号化データ格納領域３０８を含み、それらの領域が一体化されている。参照情報として、符号化の方式や圧縮率などの各種パラメータがある。ここではキーフレームとしてＫＦ０、１０、２０…が、中間フレームの符号化データとしてキーフレーム以外のフレームに関するＣＤＩ（Coded Difference Image）１〜９、１１〜１９が、それぞれ例示されている。以上が符号化側の処理である。
【０１９５】
一方、図２２は画像データ復号装置１００の構成を示す。また、図２３は画像データ復号装置１００による処理のフローチャートである。画像データ復号装置１００は画像データ符号化装置１０で得られた符号化画像データをもとの画像データへ復号する。
【０１９６】
符号化画像データ入力ユニット１０２は、ネットワーク、ストレージその他から符号化画像データを取得する（Ｓ１０５０）。符号化フレーム分別ユニット１０４は、符号化画像データに含まれる圧縮されたキーフレーム４２と、それ以外の付加データ１１２を分別する（Ｓ１０５２）。付加データ１１２には中間フレームの符号化データが含まれる。圧縮されたキーフレーム４２はキーフレーム復号ユニット１０６へ送られ、復号される（Ｓ１０５４）。一方、付加データ１１２は差分復号ユニット１１４へ送られ、復号された差分画像１１６が加算器１０８へ送られる。
【０１９７】
キーフレーム３８は復号データ生成ユニット１１０と中間フレーム生成ユニット１８へ送られる。中間フレーム生成ユニット１８では符号化の際と同じマッチング（Ｓ１０５６）を経て仮想的な中間フレームが生成される（Ｓ１０５８）。仮想的な中間フレーム３４は加算器１０８へ送られ、復号された差分画像１１６と加算される。加算の結果、現実の中間フレーム３６が復号され（Ｓ１０６０）、これが復号データ生成ユニット１１０へ送られる。復号データ生成ユニット１１０は、現実の中間フレーム３６とキーフレーム３８を組み合わせて画像データを復号する（Ｓ１０６２）。
【０１９８】
以上、実施の形態の画像符号化および復号によれば、画素単位のマッチングで仮想的な中間フレームを生成できるため、画質を維持しながら比較的高い圧縮率が実現する。現実に初期実験でも、全フレームを一様にＪＰＥＧで圧縮する場合に比べ、当然ではあるが、同等の主観画質で高い圧縮率が得られている。
【０１９９】
実施の形態のひとつの変形例として、誤差制御の考え方を導入することができる。すなわち、符号化画像データを復号したとき、もとの画像データとの誤差をある範囲に抑える制御である。誤差の評価式として、ふたつの画像間において位置的に対応しあう画素の輝度値の差分の二乗和がある。この誤差をもとに、中間フレームおよびキーフレームの符号化方式や圧縮率を調節したり、キーフレームの選定をやりなおすことができる。たとえば、ある中間フレームに関する誤差が許容値を超えた場合、その中間フレームの近くにキーフレームを新設したり、その中間フレームをはさむふたつのキーフレームの間隔を狭めることができる。
【０２００】
別の変形例として、画像データ符号化装置１０と画像データ復号装置１００は一体化することができる。その場合、中間フレーム生成ユニット１８を中心に構成を共用できる。一体化された画像符号化・復号装置は、画像を符号化してストレージへ格納し、必要なときにそれを復号して表示等することができる。
【０２０１】
さらに別の変形例として、画像データ符号化装置１０は、キーフレームおよび装置外で生成された仮想的な中間フレームを入力するところから処理を開始してもよい。その場合、図１９の中間フレーム符号化ユニット２４と符号化データ生成ユニット３２、および場合によりキーフレーム圧縮ユニット３０のみで装置を構成することができる。そのほかにも、いずれの構成を装置外に出すかについては当業者に理解されるごとく相当の自由度があり、それらも実施の形態の変形例とする。
【０２０２】
同様に、画像データ復号装置１００も、装置外で復号されたキーフレームと仮想的な中間フレーム、および中間フレームの符号化データを入力するところから処理を開始してもよい。その場合、図２２の差分復号ユニット１１４、加算器１０８、および復号データ生成ユニット１１０のみで装置を構成できる。装置の構成の自由度の高さは符号化の場合と同様である。
【０２０３】
実施の形態では、画素単位のマッチングを中心に説明した。しかし、本発明の画像データ符号化技術はそれに限られることなく、キーフレーム間の処理から仮想的な中間フレームを求める過程を経るか、それを前処理とする技術全般を含む。キーフレーム間でブロックマッチングがなされてもよいし、その他、仮想的な中間フレームを生成する任意の線形、非線形処理を適用してよい。復号側についても同様のことがいえるが、実装上のひとつのポイントは、符号化側と復号側が原則として同じ方法で得られた仮想的な中間フレームを想定する点にある。ただし、それとても絶対ではなく、復号側が符号化の際の規則を認識して対応するか、符号化側が復号側の処理を想定して符号化に配慮すればよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１（ａ）とは図１（ｂ）は、ふたりの人物の顔に平均化フィルタを施して得られる画像、図１（ｃ）と図１（ｄ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，０）の画像、図１（ｅ）と図１（ｆ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，１）の画像、図１（ｇ）と図１（ｈ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，２）の画像、図１（ｉ）と図１（ｊ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，３）の画像をそれぞれディスプレイ上に表示した中間調画像の写真である。
【図２】 図２（Ｒ）はもとの四辺形を示す図、図２（Ａ）、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）、図２（Ｄ）、図２（Ｅ）はそれぞれ相続四辺形を示す図である。
【図３】 始点画像と終点画像の関係、および第ｍレベルと第ｍ−１レベルの関係を相続四辺形を用いて示す図である。
【図４】 パラメータηとエネルギーＣｆの関係を示す図である。
【図５】 図５（ａ）、図５（ｂ）は、ある点に関する写像が全単射条件を満たすか否かを外積計算から求める様子を示す図である。
【図６】 前提技術の全体手順を示すフローチャートである。
【図７】 図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。
【図８】 図７のＳ１０の詳細を示すフローチャートである。
【図９】 第ｍレベルの画像の一部と、第ｍ−１レベルの画像の一部の対応関係を示す図である。
【図１０】 前提技術で生成された始点階層画像を示す図である。
【図１１】 図６のＳ２に進む前に、マッチング評価の準備の手順を示す図である。
【図１２】 図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】 第０レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。
【図１４】 第１レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。
【図１５】 図１２のＳ２１の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】 あるｆ（ｍ，ｓ）についてλを変えながら求められたｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）に対応するエネルギーＣ（ｍ，ｓ） ｆの挙動を示す図である。
【図１７】 ηを変えながら求められたｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｎ） ｆの挙動を示す図である。
【図１８】 実施の形態による画像データ符号化の概念を示す図である。
【図１９】 実施の形態に係る画像データ符号化装置の構成図である。
【図２０】 実施の形態に係る画像データ符号化装置による処理を示すフローチャートである。
【図２１】 符号化画像データの構成図である。
【図２２】 実施の形態に係る画像データ復号装置の構成図である。
【図２３】 実施の形態に係る画像データ復号装置による処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０ 画像データ符号化装置
１２ 画像データ入力ユニット
１４ フレーム分別ユニット
１６ キーフレーム検出部
１８ 中間フレーム生成ユニット
２０ マッチング計算部
２２ フレーム補間部
２４ 中間フレーム符号化ユニット
３０ キーフレーム圧縮ユニット
３２ 符号化データ生成ユニット
３４ 仮想的な中間フレーム
３６ 現実の中間フレーム
３８ キーフレーム
４０ 中間フレームの符号化データ
４２ 圧縮されたキーフレーム
１００ 画像データ復号装置
１０２ 符号化画像データ入力ユニット
１０４ 符号化フレーム分別ユニット
１０６ キーフレーム復号ユニット
１１０ 復号データ生成ユニット
１１２ 付加データ
１１４ 差分復号ユニット
１１６ 復号された差分画像、すなわち復号された中間フレームの符号化データ
２００、２０２ キーフレーム
２０４ 仮想的な中間フレーム
２０６ 現実の中間フレーム
２１０ 差分画像
３００ 符号化画像データ
３０２ 画像インデックス格納領域
３０６ 符号化中間フレーム格納領域
Claims (8)
- 画像データに含まれる複数のフレームのうち、直前のフレームとの画像の差が大きいものをキーフレームとして検出して、前記複数のフレームをキーフレームと中間フレームに分別する工程と、
分別によって得られたキーフレームの間で画素単位のマッチングを計算する工程と、
前記画素単位のマッチングの結果をもとに前記キーフレームの画素間を補間することで仮想的な中間フレームを生成する工程と、
仮想的な中間フレームと現実の中間フレームの差分を符号化する工程と、
を含むことを特徴とする画像データ符号化方法。 - 前記キーフレームのデータと前記符号化する工程で得られたデータの組合せを前記画像データの符号化データとして出力する工程をさらに含む請求項１に記載の画像データ符号化方法。
- 前記仮想的な中間フレームと前記現実の中間フレームにおいて位置的に対応しあう画素の輝度値の差分の二乗和を計算して誤差の評価を行う工程をさらに含む請求項１または２のいずれかに記載の画像データ符号化方法。
- 複数のフレームを含む画像データを取得するユニットと、
前記複数のフレームのうち、直前のフレームとの画像の差が大きいものをキーフレームとして検出し、前記複数のフレームをキーフレームと中間フレームとに分別するユニットと、
前記キーフレーム間で画素単位のマッチングを計算するユニットと、
前記画素単位のマッチングの計算結果をもとに前記キーフレームの画素間を補間することで仮想的な中間フレームを生成するユニットと、
仮想的な中間フレームと現実の中間フレームの差分を符号化するユニットと、
を含むことを特徴とする画像データ符号化装置。 - 前記キーフレームのデータと前記符号化するユニットの出力データを組み合わせ、これを前記画像データの符号化データとして出力するユニットをさらに含む請求項４に記載の画像データ符号化装置。
- 前記仮想的な中間フレームと前記現実の中間フレームにおいて位置的に対応しあう画素の輝度値の差分の二乗和を計算して誤差の評価を行うユニットをさらに含む請求項４または５のいずれかに記載の画像データ符号化装置。
- 請求項２の方法で得られる符号化データをキーフレームのデータと現実の中間フレームと仮想的な中間フレームの差分をもとに生成されたデータとに分別する工程と、
分別によって得られたキーフレームの間で画素単位のマッチングを計算する工程と、
前記画素単位のマッチングの結果をもとに前記キーフレームの画素間を補間することで仮想的な中間フレームを生成する工程と、
仮想的な中間フレームと前記差分をもとに生成されたデータを加算して現実の中間フレームを復号する工程と、
を含むことを特徴とする画像データ復号方法。 - コンピュータにて実行可能なプログラムであって、
画像データに含まれる複数のフレームのうち、直前のフレームとの画像の差が大きいものをキーフレームとして検出して、前記複数のフレームをキーフレームと中間フレームに分別する工程と、
分別によって得られたキーフレームの間で画素単位のマッチングを計算する工程と、
前記画素単位のマッチングの結果をもとに前記キーフレームの画素間を補間することで仮想的な中間フレームを生成する工程と、
仮想的な中間フレームと現実の中間フレームの差分を符号化する工程と、
をコンピュータに実行せしめることを特徴とするプログラム。
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