JP4453202B2 - 画像処理装置および画像処理方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
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Description
【0001】
この発明は、例えばオブジェクトの抽出、オブジェクト毎の動き補償を利用した画像圧縮等のために画像領域分割を行う画像処理装置および画像処理方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
画像の領域分割(オブジェクトの検出)の一つの方法であるスネークにおいては、幾何学的に変形する閉曲線をオブジェクトに当てはめることにより、オブジェクトのおおよその位置や形状を推定することができる(特開平9−50526号参照)。
【0003】
また、領域分割の他の方法としては、画像の中のエッジを抽出し、エッジで囲まれる範囲を領域とする方法がある。
【0004】
しかしながら、前者の方法では、初期設定を行う処理を自動化することが困難であると共に、単純な形状のオブジェクトだけしか検出できないという課題があった。
【0005】
また、後者の方法では、複雑な形状のオブジェクトも検出できるが、境界線が切れていたり、グラデーションが続くようなエッジが明確ではないオブジェクトを正確に検出できないという課題があった。
【0006】
この発明の目的は、例えば複雑な形状やエッジが明確でない領域をも正確に検出し得る画像処理装置等を提供することにある。
【発明の開示】
【0007】
この発明に係る画像処理装置は、原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度を検出し、前記頻度と、前記原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とを対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報を生成する頻度関連情報生成部と、前記頻度関連情報生成部により生成された前記頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を、画素値の代表値として決定する代表値決定部と、前記代表値決定部で決定された代表値を記憶する代表値記憶部と、前記原画像を構成する複数の画素の画素値を、前記代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換することで、出力画像を生成する置換部と、前記原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、前記代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離を前記誤差情報として生成する誤差情報生成部と、前記誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、前記頻度関連情報生成部、前記代表値決定部、前記代表値記憶部、前記置換部および前記誤差情報生成部が繰り返し動作するように制御する制御部とを備え、前記置換部は、前記所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像を出力する。
【0008】
この発明に係る画像処理方法は、原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度を検出し、前記頻度と、前記原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とを対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報を生成する頻度関連情報ステップと、前記頻度関連情報生成ステップにおいて生成された前記頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を、画素値の代表値として決定する代表値決定ステップと、前記決定された代表値を代表値記憶部に記憶させる代表値記憶ステップと、前記原画像を構成する複数の画素の画素値を、前記代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換することで、出力画像を生成する置換ステップと、前記原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、前記代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離を前記誤差情報として生成する誤差情報生成ステップと、前記誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、前記頻度関連情報ステップ、前記代表値決定ステップ、前記代表値記憶ステップ、前記置換ステップおよび前記誤差情報生成ステップを繰り返し行うように制御する制御ステップとを備え、前記所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像が出力される。
【0009】
また、この発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度を検出し、前記頻度と、前記原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とを対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報を生成する頻度関連情報ステップと、前記頻度関連情報生成ステップにおいて生成された前記頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を、画素値の代表値として決定する代表値決定ステップと、前記決定された代表値を代表値記憶部に記憶させる代表値記憶ステップと、前記原画像を構成する複数の画素の画素値を、前記代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換することで、出力画像を生成する置換ステップと、前記原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、前記代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離を前記誤差情報として生成する誤差情報生成ステップと、前記誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、前記頻度関連情報ステップ、前記代表値決定ステップ、前記代表値記憶ステップ、前記置換ステップおよび前記誤差情報生成ステップを繰り返し行うように制御する制御ステップとを備え、前記所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像が出力される処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたものである。
【0010】
本発明においては、原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度が検出され、頻度と、原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とが対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報が生成される。そして、生成された頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値が、画素値の代表値として決定され、決定された代表値が代表値記憶部に記憶される。原画像を構成する複数の画素の画素値が、代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換されることで、出力画像が生成される。さらに、原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離が誤差情報として生成され、誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、上記の処理を繰り返し行うように制御され、所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの出力画像が出力される。
【0013】
上述した一連の動作が繰り返し行われることで、それぞれの領域内の画素の画素値が同一とされた複数領域からなる出力画像が得られる。この発明においては、複雑な形状やエッジが明確でない領域をも正確に分割できる。
【0014】
図1は、実施の形態1としての画像処理装置100の構成を示している。
【0015】
この画像処理装置100は、原画像を処理して領域内の画素の画素値が全て同一とされた複数領域からなる出力画像を得る画像領域分割部110と、この画像領域分割部110で得られた出力画像を処理することで隣接し、かつ画素値が同じ画素の集合をオブジェクトとして抽出するオブジェクト抽出部120と、原画像の各画素がそれぞれオブジェクト抽出部120で抽出された複数のオブジェクトのいずれに属するかを示す情報(ラベル情報)を記憶するフレームメモリ130とを有している。
【0016】
また、画像処理装置100は、原画像の各画素の画素値とフレームメモリ130に記憶されたラベル情報とから、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに属する複数の画素の画素値を平均して、そのオブジェクトの画素値を求める画素値平均化部140を有している。フレームメモリ150には、各オブジェクトに対応する原画像の全て画素の画素値が、それぞれそのオブジェクトの画素値に置換されて記憶される。つまり、フレームメモリ150には、画素値平均化画像が記憶される。
【0017】
また、画像処理装置100は、原画像の各画素の画素値とフレームメモリ130に記憶されたラベル情報とから、原画像の動きを領域毎、例えば画素毎に検出し、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに含まれる領域の動きを平均して、そのオブジェクトの動きを求める動き検出・平均化部160と、この動き検出・平均化部160で得られた各オブジェクトの動きを格納する動き格納用レジスタ170とを有している。
【0018】
図1に示す画像処理装置100の動作を説明する。
【0019】
原画像は画像領域分割部110に供給され、フレームメモリ111に格納される。そして、この画像領域分割部110では、フレームメモリ111に格納された原画像が処理されて、領域内の画素の画素値が全て同一とされた複数領域からなる出力画像が得られる。
【0020】
この出力画像はオブジェクト抽出部120に供給される。このオブジェクト抽出部120では、上述の出力画像が処理されて、隣接し、かつ画素値が同じ画素の集合がオブジェクトとして抽出される。そして、このオブジェクトの抽出結果に基づいて、フレームメモリ130に、原画像の各画素がそれぞれ複数のオブジェクトのいずれに属するかを示す情報(ラベル情報)が記憶される。
【0021】
また、フレームメモリ111に格納された原画像と、フレームメモリ130に記憶されたラベル情報とが画素値平均化部140に供給される。そして、この画素値平均化部140では、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに属する複数の画素の画素値が平均され、そのオブジェクトの画素値が求められる。そして、フレームメモリ150には、各オブジェクトに対応する原画像の全ての画素値が、それぞれそのオブジェクトの画素値に置換されて記憶される。
【0022】
また、フレームメモリ111に格納された原画像と、フレームメモリ130に記憶されたラベル情報とが動き検出・平均化部160に供給される。そして、この動き検出・平均化部160では、フレームメモリ111に格納された原画像とその1フレーム前の画像とから原画像の動きが領域毎、例えば画素毎に検出された後、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに含まれる領域の動きが平均され、そのオブジェクトの動きが求められる。このように求められる各オブジェクトの動きは、動き格納用レジスタ170に格納される。
【0023】
図2は、画像領域分割部110の構成例を示している。この画像領域分割部110は、制御部110Aと、フレームメモリ111と、ヒストグラム生成部112と、ヒストグラム変更部113と、代表値決定部114と、代表値メモリ115と、置換部116と、フレームメモリ117と、誤差演算部118と、誤差メモリ119とを有して構成される。
【0024】
フレームメモリ111は、入力される原画像を記憶し、ヒストグラム生成部112、置換部116、さらには図1に示す画素値平均化部140および動き検出・平均化部160からの要求に対応して記憶している原画像を供給する。なお、入力される原画像は、例えばRGB信号あるいはYUV信号からなる画素で構成される。以下、原画像はRGB信号からなる画素で構成されているものとして説明する。R(赤)、G(緑)、B(青)の各色信号成分は、4ビット(16階調)で表されているものとする。この場合、原画像を構成する画素の画素値(色)ベクトルの種類は163=4096となる。
【0025】
ヒストグラム生成部112は、原画像に使用されている画素値の使用頻度を示すヒストグラムを生成してヒストグラム変更部113に出力する。つまり、ヒストグラム生成部112では、原画像が取りうる全画素値のそれぞれに対して、原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度が検出される。この場合、画素値ベクトルがiであるときの、頻度H(i)は、(1)式によって検出される。この(1)式において、f(x,y)は、水平方向にx番目、垂直方向にy番目の画素の画素値を示している。
【0026】
【数1】
ヒストグラム変更部113は、ヒストグラム生成部112から入力されたヒストグラムと、誤差メモリ119から読み出した誤差を乗算し、その乗算結果を頻度関連情報として代表値決定部114に出力する。つまり、ヒストグラム変更部113では、ヒストグラム生成部112において原画像が取りうる全画素値のそれぞれに対して検出された原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度と、各画素値に対応した誤差とが対応する画素値毎に乗算されて、原画像が取りうる全画素値のそれぞれに対応した頻度関連情報が得られる。この場合、画素値ベクトルがiであるときの、頻度関連情報H′(i)は、(2)式によって得られる。この(2)式において、diは、画素値ベクトルiに対応した誤差である。上述したヒストグラム生成部112およびヒストグラム変更部113により頻度関連情報生成部が構成されている。
【0027】
【数2】
代表値決定部114は、入力された頻度関連情報に基づき、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を代表値として決定し、この代表値を累積部を構成する代表値メモリ115に出力する。
【0028】
置換部116は、フレームメモリ111から読み出した原画像を構成する各画素の画素値を、代表値メモリ115に記憶されている少なくとも1つの代表値のうち、誤差が最も小さい代表値に置換して出力画像を得、この出力画像をフレームメモリ117に記憶させる。ここで、代表値メモリ115にn個の代表値(C1,C2,・・,Ck,・・Cn)が記憶されているとき、原画像の水平方向にx番目、垂直方向にy番目の画素の画素値f(x,y)は、(3)式によって、f′(x,y)に置換される。なお、f(x,y)=(r(x,y),g(x,y),b(x,y))、Ck=(rk,gk,bk)である。
【0029】
【数3】
誤差演算部118は、誤差情報生成部を構成するものであり、原画像が取りうる全画素値のそれぞれと、代表値メモリ115から読み出した代表値との誤差を検出し、各画素値に対応した誤差を求め、この誤差を誤差情報として誤差メモリ119に出力する。例えば、代表値メモリ115にn個の代表値(C1,C2,・・,Ck,・・Cn)が記憶されているとき、画素値ベクトルiに対応した誤差diは、(4)式によって求められる。この場合、原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、n個の代表値(C1,C2,・・,Ck,・・Cn)のうち最も距離の小さい代表値との距離が誤差として検出されることとなる。なお、i=(ri,gi,bi)、Ck=(rk,gk,bk)である。
【0030】
【数4】
制御部110Aは、上述した各部の動作を制御する。この制御部110Aは、所定の条件を満たすまで、ヒストグラム変更部113、代表値決定部114、置換部116および誤差演算部118等が繰り返し動作するように制御する。例えば、制御部110Aは、誤差演算部118で求められた各画素値に対応した誤差の最大値が第1の閾値未満となるまで、上述の繰り返し動作が行われるように制御する。
【0031】
また例えば、制御部110Aは、誤差演算部118で求められた各画素値に対応した誤差の総和が第2の閾値未満となるまで、上述の繰り返し動作が行われるように制御する。また例えば、制御部110Aは、誤差演算部118で求められた各画素値に対応した誤差の最大値が第1の閾値未満となり、かつ上記誤差の総和が第2の閾値未満となるまで、上述の繰り返し動作が行われるように制御する。さらに例えば、制御部110Aは、繰り返し動作の回数が第3の閾値以上となるまで、上述の繰り返し動作が行われるように制御する。
【0032】
誤差メモリ119には、原画像が取りうる全画素値のそれぞれに対応する誤差の初期値として、ヒストグラム変更部113で得られる頻度関連情報への影響(代表値を決定する上での影響)を無視できる値が記憶されている。例えば、誤差メモリ119に初期値として記憶される全画素値のそれぞれに対応する誤差は、全て同一の値、本実施の形態では1とされる。
【0033】
誤差メモリ119には上述の初期値が記憶されていることから、ヒストグラム変更部113では、上述の繰り返し動作の最初の動作時には、(2)式の演算を行うことなく、ヒストグラム生成部112で検出された頻度H(i)を、そのまま頻度関連情報H′(i)として出力できる。したがってこの場合には、原画像を構成する複数の画素の画素値に基づいて頻度関連情報H′(i)が生成されることとなる。
【0034】
次に、図2に示す画像領域分割部110の動作を、図3のフローチャートを使用して説明する。
【0035】
ステップS1において、ヒストグラム生成部112は、既にフレームメモリ111に記憶されている、例えば図4に示すような原画像を読み出し、例えば図5Aに示すように、原画像に使用されている画素の画素値の使用頻度を示すヒストグラムを生成して、ヒストグラム変更部113に出力する。つまり、ヒストグラム生成部112では、(1)式の演算が行われる。なお、図5A〜Fにおいては、図示を簡略化するために、横軸の目盛りを9としているが、実際の横軸の目盛りは、画素値の種類の数、本実施の形態では4096だけ存在する。
【0036】
ヒストグラム変更部113は、ヒストグラム生成部112から入力されたヒストグラムと、誤差メモリ119から読み出した誤差を乗算し、その乗算結果を頻度関連情報として代表値決定部114に出力する。誤差メモリ119には原画像が取りうる全画素値のそれぞれに対応する誤差の初期値として全て1が記憶されており、ヒストグラム変更部113では、ヒストグラム生成部112で検出された頻度H(i)をそのまま頻度関連情報H′(i)として出力する。
【0037】
ステップS2において、代表値決定部114は、入力された頻度関連情報に基づき、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を代表値として決定し、この代表値を代表値メモリ115に出力する。この場合、入力された頻度関連情報が図5Aに示すものであるとき、画素値C1が代表値に決定され、これが代表値メモリ115に記憶される。
【0038】
ステップS3において、置換部116は、フレームメモリ111から読み出した原画像を構成する各画素の画素値を、代表値メモリ115に記憶されている少なくとも1つの代表値のうち、誤差が最も小さい代表値に置換して出力画像を得、この出力画像をフレームメモリ117に記憶させる。つまり、置換部116では(3)式の演算が行われる。いまの場合、代表値がC1だけであるので、原画像の全ての画素の画素値がC1に置換されてフレームメモリ117に記憶される。
【0039】
ステップS4において、誤差演算部118は、原画像が取りうる全画素値のそれぞれと、代表値メモリ115から読み出した代表値との誤差を検出し、各画素値に対応した誤差を求め、この誤差を誤差情報として誤差メモリ119に出力する。つまり、誤差演算部118では(4)式の演算が行われる。いまの場合、図5Bに示すように、画素値C1に対応する誤差の値が最小値0とされる。
【0040】
ステップS5において、制御部110Aは、終了条件を満たすか否かを判定する。終了条件は、上述したように各画素値に対応した誤差の最大値が第1の閾値未満となること、または各画素値に対応した誤差の総和が第2の閾値未満となること、あるいは繰り返し動作の回数が第3の閾値以上となること等である。終了条件をどれにするか、および閾値の設定は予め行われる。制御部110Aは、終了条件を満たすときは、各部の動作を止めて領域分割処理を終了させ、一方終了条件を満たさないときは、ステップS6に進むように制御する。
【0041】
ステップS6において、ヒストグラム変更部113は、誤差メモリ119から各画素値に対応する誤差の値を読み出し、自己が記憶しているヒストグラムの各画素値に対応する頻度を乗算して、その乗算結果を頻度関連情報として代表値決定部114に出力する。つまり、ヒストグラム変更部113では、(2)式の演算が行われる。いまの場合、図5Bに示す誤差が読み出され、図5Aに示すヒストグラムの各画素値に対応する頻度に乗算される。そして、乗算結果、すなわち各画素値に対応した頻度関連情報は、図5Cに示すものとなる。
【0042】
次に、再びステップS2において、代表値決定部114により、上述した説明と同様の処理が実行される。いまの場合、画素値C2が代表値に決定され、これが代表値メモリ115に追加記憶される。したがって、代表値メモリ115には、代表値として2個の画素値C1,C2が記憶されることになる。
【0043】
ステップS3において、置換部116により、上述した説明と同様の処理が実行される。いまの場合、原画像の各画素の画素値が、画素値C1または画素値C2のうち、誤差が最も小さい代表値に置換されてフレームメモリ117に記憶される。
【0044】
ステップS4において、誤差演算部118により、上述した説明と同様の処理が実行される。いまの場合、図5Dに示すように、画素値C1,C2に対応する誤差の値が最小値0とされる。
【0045】
ステップS5において、誤差演算部118により、上述した説明と同様の処理が実行される。すなわち、制御部110Aは、終了条件を満たすときは、各部の動作を止めて領域分割処理を終了させ、一方終了条件を満たさないときは、ステップS6に進むように制御する。
【0046】
ステップS6において、ヒストグラム変更部113により、上述したと同様の処理が実行される。いまの場合、誤差メモリ119には、図5Dに示す誤差が記憶され、自己は図5Aに示すヒストグラムを記憶しているので、乗算結果として得られる各画素値の頻度関連情報は、図5Eに示すものとなる。図5Fは、図5Eの頻度関連情報に対応する誤差を示している。図5B、図5D、図5Fから明らかなように、ステップS2〜S6の動作の処理が繰り返される毎に、誤差の最大値や誤差の総和は減少する。
【0047】
上述したように、ステップS5において、制御部110Aが終了条件を満たすと判定するとき、画像領域分割部110における領域分割処理が終了する。この場合、フレームメモリ117には、それぞれの領域内の画素の画素値が同一とされた複数領域からなる出力画像が格納された状態となる。
【0048】
このように、画像領域分割部110では、頻度関連情報より代表値が決定され、原画像を構成する画素の画素値が代表値に置換されて出力画像が得られ、さらに誤差を用いて新たな頻度関連情報が得られるようにしているので、エッジが明確でない領域を正確に分割できる。
【0049】
次に、図1に示すオブジェクト抽出部120を説明する。このオブジェクト抽出部120は、上述のフレームメモリ117に格納された出力画像を処理して、隣接し、かつ画素値が同じ画素の集合をオブジェクトとして抽出する。そして、このオブジェクト抽出部120は、オブジェクトの抽出結果に基づいて、原画像の各画素がそれぞれ複数のオブジェクトのいずれに属するかを示す情報(ラベル情報)をフレームメモリ130に記憶する。
【0050】
図6は、このオブジェクト抽出部120で抽出された各オブジェクトを示す画像である。この図6では、画像が534のオブジェクト(領域)に分割されている。ただし、この図6においては、各オブジェクトの境界を明確に図示するため、色調を変更している。
【0051】
オブジェクト抽出部120のオブジェクト抽出処理の詳細について、図7に示す画像Aからオブジェクトとしての領域aを抽出する場合を例にとって説明する。
【0052】
画像Aの領域a〜領域cは、複数の画素から構成されており、例えば領域aの各画素は、図8に示すように配置されている。また、領域a〜領域cの各画素は、それぞれ領域毎に異なる画素値を保持している。
【0053】
図9は、画像Aから領域aを識別する場合の処理手順を説明するフローチャートである。フレームメモリ117(図2参照)に記憶されている出力画像が入力されると、オブジェクト抽出部120は、ステップS11において、画像Aに前処理を施す。ここで、オブジェクト抽出部120は、領域識別処理の対象となる画像Aの領域a〜領域cの各画素の属性を“NULL”とし、そして全ての画素に通し番号を設定する。
【0054】
この例の場合、図10に示すように、画像Aの左上端の画素から右方向に順次通し番号が設定される。右端の画素に通し番号が設定されると、次に、1つ下の段(ライン)の左端の画素から右方向に、さらに通し番号が設定される。このように、画像Aの全ての画素に通し番号が設定されると、前処理が完了し、ステップS12に進む。
【0055】
ステップS12において、オブジェクト抽出部120は、識別する領域の画素に設定する属性を表す“COUNTER”に、所定の値(属性)を設定する。以下の処理では、領域aの画素に“COUNTER”の値を設定するのであるが、各画素に“COUNTER”の値を設定する処理を、以下、ペイントと称する。
【0056】
ステップS13において、オブジェクト抽出部120は、認識すべき領域を指定するために、画像Aの任意の画素を指定する(いまの場合、領域aに含まれる画素が指定されたものとする)。ステップS14において、オブジェクト抽出部120は、指定された画素をカレントポイントとする。次に、ステップS15において、オブジェクト抽出部120は、カレントポイントとされた画素が保持する画素値をカレントカラーとする。例えば、いまの場合、図11に示す領域aの通し番号M番(以下、「#M」と記述する)の画素がカレントポイントとされたものとする。
【0057】
次に、ステップS16において、オブジェクト抽出部120は、カレントポイントの属性を“NULL”から“B”に変更する。いまの場合、#Mの点の属性が“NULL”から“B”に変更される。
【0058】
ステップS17において、オブジェクト抽出部120は、画像Aの画素のうち、カレントカラーと同じ値の画素値を保持する画素、すなわち領域aの画素であって、属性が“B”とされている画素が存在するか否かを判定し、このような条件を満たす画素が存在する場合、ステップS18に進む。いまの場合、#Mの画素がこの条件を満たしている。
【0059】
ステップS18において、オブジェクト抽出部120は、ステップS17での条件を満たす画素のうち、通し番号が最も小さい画素を選択し、その属性を“COUNTER”とする。いまの場合、#Mの画素の属性が“B”から“COUNTER”に変更される。このことより、図12に示すように、#Mの画素が例えば黒色にペイントされる。
【0060】
次に、ステップS19において、オブジェクト抽出部120は、カレントポイントに隣接する8個の画素(上下に隣接する2個の画素、左右に隣接する2個の画素、そして右上、右下、左上及び左下に隣接する1個の画素の合計8個の画素であり、以下、これらの画素を隣接画素と称する)のうち、カレントカラーと同じ値の画素値を保持し、かつ属性が“NULL”とされている隣接画素が存在するか否かを判定し、このような条件を満たす隣接画素が存在する場合、ステップS20に進む。
【0061】
ステップS20において、オブジェクト抽出部120は、ステップS19での条件を満たす隣接画素の属性を“B”に変更する。例えば、いまの場合、図12に示すように、#(L−1)〜#(L+1),#(M−1),#(M+1),#(N−1)〜#(N+1)の画素の属性が“B”に変更される。なお、図12において、属性が“B”とされた画素は、ハッチング(斜線表示)されている。
【0062】
ステップS21において、オブジェクト抽出部120はカレントポイントの通し番号の次の通し番号を有し、カレントカラーと同じ値の画素値を保持し、さらに属性が“NULL”または“B”とされている画素が存在するか否かを判定し、このような条件を満たす画素が存在する場合、ステップS22に進む。いまの場合、#(M+1)の画素がその条件を満たす。
【0063】
ステップS22において、オブジェクト抽出部120は、ステップS21での条件を満たす画素を次のカレントポイントとし、ステップS23において、オブジェクト抽出部120は、その画素の属性を“COUNTER”に変更する。いまの場合、図13に示すように、#(M+1)の画素が新しくカレントポイントとされ、黒色にペイントされる。
【0064】
次に、ステップS24において、オブジェクト抽出部120は、カレントポイントの8個の隣接画素のうち、カレントカラーと同じ値の画素の値を保持し、かつ属性が“NULL”とされている画素が存在するか否かを判定し、そのような条件を満たす隣接画素が存在する場合、ステップS25に進む。
【0065】
ステップS25において、オブジェクト抽出部120は、ステップS24での条件を満たす隣接画素の属性を“B”に変更する。例えば、いまの場合、図14に示すように、カレントポイントである#(M+1)の画素の隣接画素のうち、#(L+2),#(M+2),#(N+2)の画素の属性が“B”に変更される。
【0066】
ステップS25の処理が完了すると、ステップS21に戻り、以下、ステップS21での条件を満たす画素が存在しなくなるまで、ステップS21〜ステップS25における処理が繰り返し実行される。
【0067】
ステップS24で、カレントポイントの隣接画素のうち、カレントカラーと同じ値の画素値を保持し、かつ属性が“NULL”とされている画素が存在しないと判定された場合、ステップS21に戻る。ステップS21で、カレントポイントの通し番号の次の通し番号を有し、属性が“NULL”または“B”とされている画素が存在しないと判定された場合、ステップS17に戻る。また、ステップS19で、カレントポイントの隣接画素のうち、カレントカラーと同じ値の画素値を保持し、かつ属性が“NULL”とされている画素が存在しないと判定された場合、ステップS17に戻る。
【0068】
例えば、ステップS22で、領域aの#(M+5)の画素がカレントポイントとされ、ステップS23でその属性が“COUNTER”に変更され、図15に示すように、黒色でペイントされた場合、#(M+5)の隣接画素のうち、図示しない#(L+6),#(M+6),#(N+6)の画素は、領域cの画素であり、これらが保持する画素値は、カレントカラー(いまの場合、領域aの画素が保持する画素値)と異なる。また、他の隣接画素、#(L+4),#(L+5),#(N+4),#(N+5)の画素は属性が“B”であり、他の隣接画素の#(M+4)の画素の属性は“COUNTER”である。すなわち、ステップS24での条件を満たす隣接画素が存在しなくなる。
【0069】
そこで、ステップS21に戻るが、#(M+6)の画素は領域cの画素であり、ステップS21での条件を満たさないので、さらにステップS17に戻る。いまの場合、ステップS17およびステップS18において、#(L−1)の画素が抽出され、図16に示すように、その属性が“B”から“COUNTER”に変更され、#(L−1)の画素が黒色にペイントされる。
【0070】
このように、ステップS17〜ステップS25における処理が繰り返し実行され、領域aの全ての画素がペイントされると、ステップS17で、画像Aの画素のうち、カレントカラー(領域aの画素が保持する画素値)と同じ画素値を保持し、属性が“B”とされる画素が存在しないと判定され、処理が終了する。
【0071】
図17A〜O、図18A〜Lは、画像Aの領域aの各画素が黒色にペイントされる様子を表している。このように、領域aの各画素は順次ペイントされ、他の領域bおよび領域cから識別される。つまり、オブジェクトとしての領域aが抽出されることとなる。
【0072】
なお、オブジェクト(領域)を構成する画素数が所定数(例えば、30個)以下の場合、それをオブジェクトと見なさないことにより、オブジェクトの数が増加することを抑制でき、例えば画素値平均化部140や動き検出・平均化部160等における処理を軽減させることができる。
【0073】
上述したように、フレームメモリ111に格納された原画像と、フレームメモリ130に記憶されたラベル情報とが画素値平均化部140に供給され、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに属する複数の画素の画素値が平均されて、そのオブジェクトの画素値が求められる。そして、フレームメモリ150には、各オブジェクトに対応する原画像の全て画素の画素値が、それぞれそのオブジェクトの画素値に置換されて記憶される。図19は、フレームメモリ150に記憶されている画素値平均化画像を示している。この画像により、オブジェクト抽出部120でオブジェクトの抽出が適切に行われたことを確認できる。
【0074】
次に、動き検出・平均化部160について説明する。図20は、動き検出・平均化部160の構成例を示している。この動き検出・平均化部160は、フレームメモリ161と、コーナ検出部162と、コーナメモリ163と、動き検出部164と、動きメモリ165と、動き平均化部166とを有して構成される。
【0075】
フレームメモリ161は、入力される原画像を記憶し、動き検出部164に出力する。画像領域分割部110のフレームメモリ111(図1参照)に記憶されている原画像がJフレームの画像であるとき、フレームメモリ161に記憶される原画像は、例えば1フレーム前の(J−1)フレームの画像である。コーナ検出部162は、画像領域分割部110のフレームメモリ111より読み出される原画像内のコーナ部分を検出し、画像の各画素毎に、コーナであるか否かを示す情報をコーナメモリ163に記憶させる。
【0076】
動き検出部164は、画像領域分割部110のフレームメモリ111およびフレームメモリ161より読み出される2フレームの画像を用いて、フレームメモリ111より読み出される原画像の各画素毎の動きを検出する。ただし、この動き検出部164は、コーナメモリ163に記憶されている情報を読み出し、原画像の中のコーナ部分の画素だけに対して、ブロックマッチング処理を実行して動きを検出し、その検出された動きを動きメモリ165に記憶させる。
【0077】
動き平均化部166は、フレームメモリ130(図1参照)に記憶されているラベル情報(原画像の各画素がそれぞれ複数のオブジェクトのいずれに属するかを示す情報)および動きメモリ165に記憶されている動きを使用し、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに含まれる領域の動きを平均し、そのオブジェクトの動きを求める。
【0078】
次に、図20に示す動き検出・平均化部160の処理を、図21のフローチャートを参照して説明する。
【0079】
ステップS31にいおいて、コーナ検出部162は、ブロックマッチング処理において正確な動きを検出できるコーナ部分を、入力された画像から検出する。このコーナ検出処理について、図22のフローチャートを参照して説明する。
【0080】
ステップS41において、コーナ検出部162は、入力された画像f(例えば、図23に示すトラックの画像)にソーベル演算子(図24A,図24B)を作用させて、画像fのx方向微分画像fx、およびy方向微分画像fyを生成する。
【0081】
すなわち、コーナ検出部162は、画像fの全ての画素を、順次、注目画素とし、その注目画素(例えば、図25の画素P1)を中心とする9(=3×3)個の画素の画素値P1〜P9と、図24Aに示したソーベル演算子の対応する値との積の総和
0×P1+2×P2+1×P3+0×P4−1×P5−2×P6−1×P7+0×P8+1×P9
を、注目画素に対応するx方向微分画像fxの画素の画素値として、x方向微分画像fxを生成し、同様に9個の画素の画素値P1〜P9と、図24Bに示したソーベル演算子の対応する値との積の総和
0×P1+0×P2+1×P3+2×P4+1×P5+0×P6−1×P7−2×P8−1×P9
を、注目画素に対応するy方向微分画像fyの画素の画素値として、y方向微分画像fyを生成する。
【0082】
ここで、微分画像fx,fyについて説明する。画像fの座標(x,y)に位置する画素に対応するx方向微分画像fxの画素の画素値fx(x,y)と、y方向微分画像fyの画素の画素値fy(x,y)を、それぞれ、x成分、y成分とするベクトル(fx(x,y),fy(x,y))を考える。このベクトルは、図26A、図26Bに示すように、画像fの座標(x,y)における画素値(例えば、輝度)の最大傾斜の方向ベクトル(画像fの等画素値線から構成される曲面と直交する方向ベクトル)のxy平面への写像である。
【0083】
したがって、画像fの座標(x,y)の画素に対応するベクトル(fx(x,y),fy(x,y))と、その近傍の座標(x+Δx,y+Δy)の画素に対応するベクトル(fx(x+Δx,y+Δy),fy(x+Δx,y+Δy))との外積の値
fx(x,y)fy(x+Δx,y+Δy)
−fy(x,y)fx(x+Δx,y+Δy)
を用いることにより、画像fの座標(x,y)の近傍の画素値の平坦性を判定することが可能となる。
【0084】
ステップS42において、コーナ検出部162は、画素の座標を示すパラメータ(i,j)を、開始画素(ピクセル)に対応した(0,0)に初期化する。ただし、i=0〜xmax−1(xmaxは画像fの横幅)であり、j=0〜jmax−1(jmaxは画像fの縦幅)である。そして、ステップS43において、コーナ検出部162は、パラメータ(i,j)が終了画素に対応した(xmax−1,jmax−1)を越えたか否かを判定し、(xmax−1,jmax−1)を越えていないと判定した場合、ステップS44に進む。
【0085】
ステップS44において、コーナ検出部162は、次式のように、画像fの座標(i,j)に位置する画素(例えば、図25の画素P1)に対応するベクトル(fx(i,j),fy(i,j))と、その近傍の24個の画素(画素P2〜P25)に対応するベクトル(fx(i+α,j+β),fy(i+α,j+β))との外積の絶対値の総和からなる評価値を演算する。ただし、α,β=−2〜2である。
【0086】
評価値=Σ|fx(i,j)・fy(i+α,j+β)
−fy(i,j)・fx(i+α,j+β)|
例えば、画像fの座標(i,j)に位置する画素に対応するベクトルと、その近傍の24個の画素に対応するベクトルが全て平行である場合、上述の評価値は0となる。
【0087】
ステップS45において、コーナ検出部162は、ステップS44で演算した評価値が予め設定される閾値よりも大きいか否かを判定する。評価値が閾値よりも大きいと判定した場合、ステップS46に進む。
【0088】
ステップS46において、コーナ検出部162は、画像fの座標(i,j)の画素をコーナ部分に識別し、座標(i,j)と評価値を対応づけてコーナメモリ163に記憶させる。
【0089】
ステップS47において、コーナ検出部162は、座標を示すパラメータ(i,j)を次の画素に対応するようにインクリメントして、ステップS43に戻り、上述したと同様の処理を繰り返す。
【0090】
ステップS45において、コーナ検出部162は、評価値が閾値よりも大きくないと判定した場合、ステップS48に進む。ステップS48において、コーナ検出部162は、画像fの座標(i,j)の画素を平坦部分に識別し、その情報をコーナメモリ163に記憶させる。
【0091】
図27は、コーナメモリ163に記憶された評価値を使用した画像を示している。この図27からも明らかなように、コーナメモリ163には、原画像のコーナ部分だけに対応する評価値が記憶されることとなる。なお、コーナメモリ163には、評価値そのものではなく、2値化後の評価値を記憶するようにしてもよい。図28は、2値化後の評価値を使用した画像を示している。
【0092】
ステップS43において、パラメータ(i,j)が終了画素に対応した(xmax−1,jmax−1)を越えていると判定した場合、図21のステップS32にリターンする。
【0093】
ステップS32において、動き検出部164は、コーナメモリ163に座標と対応づけて記憶されている評価値を参照し、フレームメモリ111より読み出された原画像のうち、コーナ部分と識別された画素に対してだけ、フレームメモリ161に記憶されている1フレーム前の画像とのブロックマッチング処理を実行して、その結果を動きメモリ165に記憶させる。
【0094】
そして、ステップS33において、動き平均化部166は、フレームメモリ130(図1参照)に記憶されているラベル情報(原画像の各画素がそれぞれ複数のオブジェクトのいずれに属するかを示す情報)および動きメモリ165に記憶されている動きを使用し、オブジェクト毎に、そのオブジェクトに含まれる領域の動きを平均し、そのオブジェクトの動きを求め、動き格納用レジスタ170(図1参照)に記憶させる。
【0095】
このように、動き検出・平均化部160は、動き検出の精度が低いと思われる平坦部分を除外して動きを検出し、その検出された動きのみを用いて各オブジェクトの動きを求めるものであり、各オブジェクトの動きを制度よく検出することができる。また、この動き検出・平均化部160は、平坦部分を除外して動きを検出するものであり、全ての画素に対してブロックマッチング処理を実行して動きを検出する場合に比べて、動き検出に要する時間を大幅に短縮できる。また、このようにオブジェクト毎の動きを検出できるので、オブジェクト単位の動き補償を利用した画像圧縮に適用することができる。
【0096】
なお、動き検出・平均化部160の動き検出部164ではブロックマッチング処理により1画素の領域毎に動きが検出されるが、例えば複数画素の領域毎に動きが検出されるものであってもよい。
【0097】
次に、画像領域分割部110の他の構成例について説明する。
【0098】
図29は、画像領域分割部110の他の構成例を示している。この図29において、図2と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。
【0099】
この画像領域分割部110は、制御部210Aと、フレームメモリ111と、頻度関連情報生成部213と、代表値決定部114と、代表値メモリ115と、置換部116と、フレームメモリ117と、誤差演算部218と、誤差メモリ219とを有して構成される。
【0100】
頻度関連情報生成部213は、原画像に使用されている画素値の使用頻度に、その画素値に対応する誤差を乗算し、原画像が取りうる全画素値のそれぞれに対応した頻度関連情報を代表値決定部114に出力する。この場合、画素値がiであるときの、頻度関連情報H′(i)は、(5)式によって得られる。この(5)式において、f(x,y)は、水平方向にx番目、垂直方向にy番目の画素の画素値を示し、d(x,y)は画素値f(x,y)に対応した誤差である。この頻度関連情報生成部213で生成される頻度関連情報は、図2のヒストグラム変更部113で生成される頻度関連情報と同一のものとなる。
【0101】
【数5】
誤差演算部218は、誤差情報生成部を構成するものであり、原画像を構成する各画素毎に、フレームメモリ117に記憶された出力画像の対応する画素との画素値の誤差を求め、この誤差を誤差情報として誤差メモリ219に出力する。例えば、水平方向にx番目、垂直方向にy番目の画素の画素値f(x,y)に対応する誤差d(x,y)は、(6)式によって得られる。なお、f(x,y)=(r(x,y),g(x,y),b(x,y))であり、またこの画素値f(x,y)に対応する出力画像の画素値はf′(x,y)=(r′(x,y),g′(x,y),b′(x,y))である。
【0102】
【数6】
制御部210Aは、上述した各部の動作を制御する。この制御部210Aは、所定の条件を満たすまで、頻度関連情報生成部213、代表値決定部114、置換部116および誤差演算部218等が繰り返し動作するように制御する。この制御部210Aで判定される所定の条件は、図2の制御部110Aで判定される所定の条件と同様である。
【0103】
誤差メモリ219には、原画像を構成する各画素の画素値f(x,y)に対応した誤差d(x,y)の初期値として、頻度関連情報への影響を無視できる値が記憶されている。例えば、誤差メモリ219に初期値として記憶される誤差d(x,y)は全て同一の値、例えば1とされる。
【0104】
誤差メモリ219には上述の初期値が記憶されていることから、ヒストグラム変更部113では、上述の繰り返し動作の最初の動作時には、(5)式において、d(x,y)の乗算を省略することができる。
【0105】
図29に示す画像領域分割部110のその他は、図2に示す画像領域分割部110と同様に構成される。そして、図29に示す画像領域分割部110も、図2に示す画像領域分割部110と同様の動作をし、最終的に、フレームメモリ117には、それぞれの領域内の画素の画素値が同一とされた複数領域からなる出力画像が格納されることとなる。
【0106】
なお、上述した図3等の各処理を行うコンピュータプログラムは、磁気ディスク、CD−ROMなどの情報記録媒体よりなる提供媒体の他、インターネット、ディジタル衛星などのネットワーク提供媒体を介してユーザに提供することができる。
【0107】
また、上述では原画像がカラー画像であるものを示したが、この発明は原画像が白黒画像であるものにも同様に適用できる。
【産業上の利用可能性】
【0108】
以上のように、この発明に係る画像処理装置等は、例えば画像からのオブジェクトの抽出、オブジェクト毎の動き補償を利用した画像圧縮等のために画像領域を分割する際に適用して好適なものとなる。
【図面の簡単な説明】
図1は、実施の形態としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。図2は、画像領域分割部の構成例を示すブロック図である。図3は、画像領域分割部の動作を説明するためのフローチャートである。図4は、原画像を示す図である。図5A〜Fは、画像領域分割部における処理を説明するためのするための図である。図6は、オブジェクト抽出部で抽出された各オブジェクトに対応した画像を示す図である。図7は、画像Aの表示例を示す図である。図8は、画像Aの領域aの画素の配列を示す図である。図9は、領域抽出処理を説明するためのフローチャートである。図10は、通し番号の設定方法を説明するための図である。図11は、画像Aの領域aの画素の通し番号の設定例を示す図である。図12は、領域aの画素のペイント状況を示す図である。図13は、領域aの画素の他のペイント状況を示す図である。図14は、領域aの画素の他のペイント状況を示す図である。図15は、領域aの画素の他のペイント状況を示す図である。図16は、領域aの画素の他のペイント状況を示す図である。図17A〜Oは、領域aの各画素がペイントされていく様子を示す図である。図18A〜Lは、領域aの各画素がペイントされていく様子を示す図である。図19は、画素値平均化画像を示す図である。図20は、動き検出・平均化部の構成例を示すブロック図である。図21は、動き検出・平均化部の処理を説明するためのフローチャートである。図22は、コーナ検出処理を説明するためのフローチャートである。図23は、原フレームの画像を示す図である。図24A,Bは、ソーベル演算子を示す図である。図25は、画素の配置を示す図である。図26A,Bは、最大傾斜の方向ベクトルを説明するための図である。図27は、コーナメモリに記憶された評価値を使用した画像を示す図である。図28は、2値化後の評価値を使用した画像を示す図である。図29は、画像領域分割部の他の構成例を示すブロック図である。
Claims (13)
- 原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度を検出し、前記頻度と、前記原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とを対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報を生成する頻度関連情報生成部と、
前記頻度関連情報生成部により生成された前記頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を、画素値の代表値として決定する代表値決定部と、
前記代表値決定部で決定された代表値を記憶する代表値記憶部と、
前記原画像を構成する複数の画素の画素値を、前記代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換することで、出力画像を生成する置換部と、
前記原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、前記代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離を前記誤差情報として生成する誤差情報生成部と、
前記誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、前記頻度関連情報生成部、前記代表値決定部、前記代表値記憶部、前記置換部および前記誤差情報生成部が繰り返し動作するように制御する制御部とを備え、
前記置換部は、前記所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像を出力する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記所定の条件は、前記誤差情報の最大値が所定の閾値未満となること、または、前記誤差情報の総和が所定の閾値未満となることである
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記所定の固定値は1である
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記置換部が出力する出力画像に基づいて、前記原画像に含まれるオブジェクトを抽出する抽出部をさらに備える
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記抽出部は、隣接し、かつ、画素値が同じ画素の集合を、前記オブジェクトとして抽出する
ことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 前記原画像の動きを前記原画像内の領域毎に検出する動き検出部と、
前記抽出部で抽出されたオブジェクト内に含まれる前記領域の動きに基づいて、前記オブジェクトの動きを検出するオブジェクト動き検出部とをさらに備える
ことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 前記領域は1画素または複数画素で構成される
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。 - 前記オブジェクト動き検出部は、前記抽出部で抽出されたオブジェクト内に含まれる前記領域の動きを平均することで、前記オブジェクトの動きを検出する
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。 - 前記原画像は、カラー画像である
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度を検出し、前記頻度と、前記原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とを対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報を生成する頻度関連情報ステップと、
前記頻度関連情報生成ステップにおいて生成された前記頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を、画素値の代表値として決定する代表値決定ステップと、
前記決定された代表値を代表値記憶部に記憶させる代表値記憶ステップと、
前記原画像を構成する複数の画素の画素値を、前記代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換することで、出力画像を生成する置換ステップと、
前記原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、前記代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離を前記誤差情報として生成する誤差情報生成ステップと、
前記誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、前記頻度関連情報ステップ、前記代表値決定ステップ、前記代表値記憶ステップ、前記置換ステップおよび前記誤差情報生成ステップを繰り返し行うように制御する制御ステップとを備え、
前記所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像が出力される
ことを特徴とする画像処理方法。 - 原画像を構成する複数の画素の画素値の頻度を検出し、前記頻度と、前記原画像の各画素値に対応して生成される誤差情報とを対応する画素値毎に乗算することにより、各画素値の頻度に関連する頻度関連情報を生成する頻度関連情報ステップと、
前記頻度関連情報生成ステップにおいて生成された前記頻度関連情報のうち、最も大きい値を有する頻度関連情報に対応する画素値を、画素値の代表値として決定する代表値決定ステップと、
前記決定された代表値を代表値記憶部に記憶させる代表値記憶ステップと、
前記原画像を構成する複数の画素の画素値を、前記代表値記憶部に記憶されている1以上の代表値のうち、誤差が最も小さい代表値にそれぞれ置換することで、出力画像を生成する置換ステップと、
前記原画像が取りうる全画素値のそれぞれについて、前記代表値記憶部に記憶されている代表値のうち最も距離の小さい代表値との距離を前記誤差情報として生成する誤差情報生成ステップと、
前記誤差情報の初期値として所定の固定値が設定されている状態から、所定の条件を満たすまで、前記頻度関連情報ステップ、前記代表値決定ステップ、前記代表値記憶ステップ、前記置換ステップおよび前記誤差情報生成ステップを繰り返し行うように制御する制御ステップとを備え、
前記所定の条件を満たし、繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像が出力される
処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 前記プログラムは、上記コンピュータに、前記繰り返し動作が終了したと判定されたときの前記出力画像に基づいて、前記原画像に含まれるオブジェクトを抽出する抽出ステップを、さらに実行させるためのものである
ことを特徴とする請求項11記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 前記プログラムは、上記コンピュータに、前記原画像の動きを前記原画像内の領域毎に検出する動き検出ステップと、前記抽出されたオブジェクト内に含まれる前記領域の動きに基づいて、前記オブジェクトの動きを検出するオブジェクト動き検出ステップとを、さらに実行させるためのものである
ことを特徴とする請求項12記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Applications Claiming Priority (2)
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