JP5531327B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。本発明は、特に、画像を処理する画像処理装置および画像処理方法、並びに画像処理装置用のプログラムに関する。

受信データの重要度に応じて圧縮レベルを動的に変化させ重要なデータの圧縮度を小さくして蓄積する映像記録再生装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。また、監視カメラから出力される画像データの変化が大きいときでも、モニタ装置上に表示される画面中にある監視対象物体の画像を鮮明に保持させて、監視対象エリアの状況を十分に把握させる動画圧縮装置が知られている（例えば、特許文献２参照。）。
特開２００３−１８９２４２号公報 特開平１０−７０７１６号公報

特許文献１の発明によると、移動領域の移動ベクトルにより動きベクトルを決定する。また、特許文献２の発明によると、移動領域について量子化粗さを大きくすることができる。しかしながら、特許文献１および２の技術では、移動領域のオブジェクトに応じて適切に圧縮符号化することができないので、適切な圧縮率で画像を圧縮することができない虞がある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の形態によると、画像処理装置であって、画像から複数の特徴領域を検出する特徴領域検出部と、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に応じて異なる符号化方式で複数の特徴領域の画像を圧縮する圧縮部とを備える。オブジェクトの特徴量に対応づけて符号化方式を格納する符号化方式格納部をさらに備え、圧縮部は、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に対応づけて符号化方式格納部が格納している符号化方式により、複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮してよい。

符号化方式格納部は、オブジェクトの種類に対応づけて符号化方式を格納しており、圧縮部は、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部が格納している符号化方式により、複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮してよい。特徴領域検出部は、画像である動画に含まれる複数の動画構成画像のそれぞれから、複数の特徴領域を検出し、圧縮部は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部が格納している符号化方式により、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮してよい。

本発明の第２の形態によると、画像処理方法であって、画像から複数の特徴領域を検出する特徴領域検出段階と、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に応じて異なる符号化方式で複数の特徴領域の画像を圧縮する圧縮段階とを備える。本発明の第３の形態によると、画像処理装置用のプログラムであって、画像処理装置を、画像から複数の特徴領域を検出する特徴領域検出部、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に応じて異なる符号化方式で複数の特徴領域の画像を圧縮する圧縮部として機能させる。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、一実施形態に係る画像処理システム１０の一例を示す。画像処理システム１０は、特徴的な被写体の画質を高画質に保ちつつ画像のデータ量を低減することを目的とする。

画像処理システム１０は、監視対象空間１５０を撮像する複数の撮像装置１００ａ−ｃ（以下、撮像装置１００と総称する。）、画像を処理する複数の画像処理装置１２０ａ−ｃ（以下、画像処理装置１２０と総称する。）、画像処理装置１７０、通信ネットワーク１１０、画像ＤＢ１７５、および複数の表示装置１８０ａ−ｃ（以下、表示装置１８０と総称する。）を備える。

画像処理装置１２０ａは、撮像装置１００ａに接続されている。また、画像処理装置１２０ｂは、撮像装置１００ｂに接続されている。また、画像処理装置１２０ｃは、撮像装置１００ｃに接続されている。なお、画像処理装置１７０および表示装置１８０は、監視対象空間１５０と異なる空間１６０に設けられている。

以下に、撮像装置１００ａ、画像処理装置１２０ａ、画像処理装置１７０、および表示装置１８０ａの動作を説明する。撮像装置１００ａは、監視対象空間１５０を撮像して得られた撮像動画をＭＰＥＧ符号化して撮像動画データを生成して、撮像装置１００ａが接続されている画像処理装置１２０ａに出力する。

具体的には、撮像装置１００ａは、撮像部１０２ａおよび撮像動画圧縮部１０４ａを有する。撮像部１０２ａは、監視対象空間１５０を撮像することにより、撮像動画に含まれる複数の動画構成画像を生成する。なお、撮像部１０２ａは、ＲＡＷ形式の動画構成画像を生成してよい。撮像動画圧縮部１０４ａは、撮像部１０２ａにより生成されたＲＡＷ形式の動画構成画像を同時化して、同時化して得られた複数の動画構成画像を含む撮像動画をＭＰＥＧ符号化等により圧縮することにより、撮像動画データを生成する。

画像処理装置１２０ａは、撮像装置１００ａが生成した撮像動画データを取得する。画像処理装置１２０は、撮像装置１００から取得した撮像動画データを復号して撮像動画を生成して、生成した撮像動画から人物１３０、車輌等の移動物体１４０等、特徴の種類が異なる複数の特徴領域を検出する。そして、画像処理装置１２０ａは、撮像動画から、特徴の種類のそれぞれについて特徴領域が他の領域より高画質な動画を生成することによって、複数の特徴領域動画を生成する。また、画像処理装置１２０ａは、特徴領域以外の背景領域の動画であって、特徴領域動画より低画質な背景領域動画を生成する。

そして、画像処理装置１２０ａは、生成した複数の特徴領域動画および背景領域動画をそれぞれ符号化することによって複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを生成する。同時に、画像処理装置１２０ａは、符号化して得られた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを互いに関連づけて、通信ネットワーク１１０を通じて画像処理装置１７０に送信する。

画像処理装置１７０は、画像処理装置１２０ａから受信した関連付けされた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データをそれぞれ復号することによって、複数の特徴領域動画および背景領域動画を取得する。そして、画像処理装置１７０は、複数の特徴領域動画および背景領域動画を合成することによって一の合成動画を生成して、生成した合成動画を表示装置１８０ａに供給する。表示装置１８０ａは、画像処理装置１７０から供給された動画を表示する。

なお、画像処理装置１７０は、生成した合成動画または画像処理装置１２０ａから取得した撮像動画データを画像ＤＢ１７５に記録してもよい。そして、画像処理装置１７０は、画像ＤＢ１７５に記録された合成動画を、表示装置１８０ａからの要求に応じて表示装置１８０ａに供給してよい。また、画像処理装置１７０は、表示装置１８０ａからの要求に応じて、画像ＤＢ１７５に記録された撮像動画データを上述したように復号して表示装置１８０ａに供給してもよい。なお、画像ＤＢ１７５は、一例としてハードディスク等の不揮発性の記録媒体を有してよく、画像処理装置１７０から供給された合成動画を当該記録媒体に記録してよい。

なお、撮像装置１００ｂおよび撮像装置１００ｃは、撮像部１０２ａが有する構成要素と同様の機能を有する構成要素を有している。撮像装置１００ｂおよび撮像装置１００ｃの機能および動作は、それぞれ画像処理装置１２０ｂおよび画像処理装置１２０ｃに撮像動画データを提供することを除いて、撮像装置１００ａの機能および動作と同様であるので、その説明を省略する。なお、以下の説明では、撮像部１０２ａ〜ｃを撮像部１０２と総称する場合があり、撮像動画圧縮部１０４ａ〜ｃを撮像動画圧縮部１０４と総称する場合がある。

また、画像処理装置１２０ｂおよび画像処理装置１２０ｃの機能および動作は、それぞれ撮像装置１００ｂおよび撮像装置１００ｃから撮像動画データを取得することを除いて、画像処理装置１２０ａの機能および動作と同様であってよい。よって、その説明を省略する。また、画像処理装置１７０は、撮像装置１００ｂおよび撮像装置１００ｃのそれぞれから受信した関連付けされた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データをから、一の動画をそれぞれ生成して、それぞれ表示装置１８０ｂおよび表示装置１８０ｃに供給する。また、表示装置１８０ｂおよび表示装置１８０ｃは、画像処理装置１７０から供給されたそれぞれの動画を表示する。

本実施形態の画像処理システム１０を、例えば監視システムとして実際に適用した場合には、人物、移動物体等、監視対象として特徴的な被写体を高画質で残すことができる場合がある。そのうえ、動画のデータ量を低下することができる場合がある。

図２は、画像処理装置１２０のブロック構成の一例を示す。画像処理装置１２０は、圧縮動画取得部２０１、圧縮動画伸張部２０２、条件格納部２６０、圧縮制御部２５０、圧縮部２４０、および出力部２０７を備える。圧縮部２４０は、入力動画画質制御部２８０、画質低減部２８１、階層間差分圧縮部２８２ａ−ｄ（以下、階層間差分圧縮部２８２と総称する。）を有する。

圧縮動画取得部２０１は、圧縮された動画を取得する。具体的には、圧縮動画取得部２０１は、撮像装置１００が生成した、符号化された撮像動画データを取得する。圧縮動画伸張部２０２は、圧縮動画取得部２０１が取得した動画を復元して、動画に含まれる複数の動画構成画像を生成する。

具体的には、圧縮動画伸張部２０２は、圧縮動画取得部２０１が取得した撮像動画データを復号して、動画に含まれる複数の動画構成画像を生成する。なお、動画構成画像はフレーム画像およびフィールド画像を含む。また、動画構成画像は、この発明における入力画像の一例である。

特徴領域検出部２０３は、動画に含まれる複数の動画構成画像から、特徴領域を検出する。圧縮部２４０は、圧縮動画伸張部２０２により生成された複数の動画構成画像を圧縮する。例えば、圧縮部２４０は、特徴領域検出部２０３が検出した特徴領域の特徴量に応じて圧縮する。

例えば、圧縮部２４０は、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に応じて異なる符号化方式で複数の特徴領域の画像を圧縮する。具体的には、圧縮制御部２５０は、特徴領域検出部２０３が検出した特徴領域を示す情報を圧縮部２４０に供給するとともに、圧縮部２４０による複数の動画構成画像を圧縮する場合の符号化方式を制御する。以下に、圧縮部２４０の各構成要素の機能および動作について説明する。なお、圧縮制御部２５０の機能および動作については、図４に関連して説明する。

入力動画画質制御部２８０は、圧縮動画伸張部２０２が生成した複数の動画構成画像のそれぞれにおける特徴領域の特徴量に応じて、特徴領域の画質および特徴領域以外の領域の画質を制御する。なお、入力動画画質制御部２８０の機能および動作については、図５に関連してより詳しく説明する。

画質低減部２８１は、動画の画質を低減することによって、予め定められた異なる画質を持つ複数の動画を生成する。そして、画質低減部２８１は、生成した画質が異なる動画を階層間差分圧縮部２８２に提供する。具体的には、画質低減部２８１は、動画のフレームレートを低減することにより、あるいは動画に含まれる動画構成画像の解像度または階調を低減することにより、異なる画質を持つ動画を生成する。そして、階層間差分圧縮部２８２は、予め定められた画質の動画を画質低減部２８１から取得して、取得した動画を圧縮する。なお、階層間差分圧縮部２８２は、互いに異なる画質の動画を圧縮する。

なお、画質低減部２８１が階層間差分圧縮部２８２ａに供給する動画に含まれる動画構成画像は、入力された動画構成画像の画質を低画質にした低画質画像の一例であってよい。また、画質低減部２８１が階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄに供給する動画に含まれる動画構成画像は、特徴領域において低画質画像より高画質な特徴領域画像の一例であってよい。この場合、画質低減部２８１および入力動画画質制御部２８０は、低画質画像を生成する画像生成部として機能する。

なお、階層間差分圧縮部２８２ａは、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄのいずれが受け取る動画構成画像より解像度が低い動画構成画像を画質低減部２８１から取得して圧縮する。なお、階層間差分圧縮部２８２は、階層間差分圧縮部２８２ｂ、階層間差分圧縮部２８２ｃ、および階層間差分圧縮部２８２ｄの順で解像度が低い動画構成画像を画質低減部２８１から取得して圧縮する。

階層間差分圧縮部２８２ｂは、階層間差分圧縮部２８２ａが圧縮した動画構成画像を伸張して、伸張して得られた動画構成画像を、画質低減部２８１から取得した動画構成画像の解像度と同じ解像度にまで拡大する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｂは、拡大して得られた動画構成画像と画質低減部２８１から取得した動画構成画像との間の差分画像を圧縮する。なお、階層間差分圧縮部２８２ｂは、特徴領域において差分値を持つが、特徴領域以外の領域において差分値を持たない差分画像を生成して圧縮する。

また、階層間差分圧縮部２８２ｃは、階層間差分圧縮部２８２ｂが圧縮した動画構成画像を伸張して、伸張して得られた動画構成画像を、画質低減部２８１から取得した動画構成画像の解像度と同じ解像度にまで拡大する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｃは、拡大して得られた動画構成画像と画質低減部２８１から取得した動画構成画像との間の差分画像を圧縮する。なお、階層間差分圧縮部２８２ｃは、特徴領域の特徴量に応じて、複数の特徴領域のうちの少なくとも一部の特徴領域において差分値を持つが、当該少なくとも一部の特徴領域以外の領域において差分値を持たない差分画像を生成して圧縮する。

また、階層間差分圧縮部２８２ｄは、階層間差分圧縮部２８２ｃが圧縮した動画構成画像を伸張する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｄは、伸張して得られた動画構成画像を、入力動画画質制御部２８０から取得した動画構成画像の解像度と同じ解像度にまで拡大する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｄは、拡大して得られた動画構成画像と入力動画画質制御部２８０から取得した動画構成画像との間の差分画像を圧縮する。なお、階層間差分圧縮部２８２ｄは、特徴領域の特徴量に応じて、複数の特徴領域のうちの少なくとも一部の特徴領域において差分値を持つが、当該少なくとも一部の特徴領域以外の領域において差分値を持たない差分画像を生成して圧縮する。

このように、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄは、入力動画画質制御部２８０または画質低減部２８１から受け取った動画構成画像と、より低い解像度の動画構成画像を拡大した動画構成画像との間の差分をとることによって得られた差分画像を圧縮する。そして、出力部２０７は、階層間差分圧縮部２８２のそれぞれが圧縮して得られた動画を多重化して出力する。具体的には、出力部２０７は、階層間差分圧縮部２８２が圧縮した動画を画像処理装置１７０に送信する。このように、画像処理装置１２０は、特徴領域の特徴量に応じてスケーラブルに圧縮符号化された動画を提供することができる。

図３は、階層間差分圧縮部２８２ａおよびｂのブロック構成の一例を示す。階層間差分圧縮部２８２ａは、動き解析部２８５ａ、動き符号化部２８６ａ、差分処理部２８７ａ、および符号化部２８８ａを有する。動き解析部２８５ａは、差分対象領域決定部２９４ａおよび位置差情報生成部２９５ａを含む。差分処理部２８７ａは、差分画素画像生成部２９６ａ、空間周波数領域変換部２９７ａ、および量子化部２９８ａを含む。

階層間差分圧縮部２８２ｂは、動き解析部２８５ｂ、動き符号化部２８６ｂ、差分処理部２８７ｂ、画像拡大部２９３ｂ、画像復号部２９２ｂ、および符号化部２８８ｂを有する。動き解析部２８５ｂは、差分対象領域決定部２９４ｂおよび位置差情報生成部２９５ｂを含む。差分処理部２８７ｂは、差分画素画像生成部２９６ｂ、空間周波数領域変換部２９７ｂ、量子化部２９８ｂ、および周波数領域画質変換部２９９ｂを含む。なお、階層間差分圧縮部２８２ｃおよび階層間差分圧縮部２８２ｄは、階層間差分圧縮部２８２ｂが有する構成要素と略同一の構成要素を有するので、説明を省略する。

以下に、階層間差分圧縮部２８２ａの各構成要素の機能および動作について説明する。動き解析部２８５ａは、画質低減部２８１から受け取った複数の動画構成画像の画像内容に基づいて、複数の動画構成画像にわたる動きを解析することによって、動きに基づいて動画構成画像を圧縮する部分領域を決定する。

具体的には、差分対象領域決定部２９４ａは、複数の動画構成画像にわたる部分領域の画素値に基づいて、動画構成画像を他の動画構成画像との差分により圧縮する場合における、差分対象となる他の動画構成画像における部分領域を決定する。差分対象領域決定部２９４ａは、圧縮対象の部分領域の画素情報および差分対象の部分領域の画素情報を差分処理部２８７ａに供給する。

また、位置差情報生成部２９５ａは、差分により圧縮する部分領域と差分対象となる部分領域との間の位置差を示す位置差情報を生成する。具体的には、位置差情報生成部２９５ａは、動き補償に用いる動きベクトルを生成する。そして、位置差情報生成部２９５ａは、生成した位置差情報を動き符号化部２８６ａに供給する。

動き符号化部２８６ａは、位置差情報生成部２９５ａから供給された位置差情報を符号化して、出力部２０７に供給する。例えば、動き符号化部２８６は、隣接する部分領域における位置差情報との間の差を符号化して、出力部２０７に供給する。

差分処理部２８７ａは、動き解析部２８５ａから受け取った圧縮対象の部分領域の画素情報と差分対象の部分領域の画素情報との間の差分により、圧縮対象の部分領域の画像を圧縮する。具体的には、差分画素画像生成部２９６ａは、圧縮対象の部分領域の画素情報と差分対象の部分領域の画素情報との間の差分により差分画素画像を生成する。

そして、空間周波数領域変換部２９７ａは、差分画素画像を部分領域毎に空間周波数領域に変換する。具体的には、空間周波数領域変換部２９７ａは、離散コサイン変換（ＤＣＴ）により、差分画素画像における部分領域毎に空間周波数領域に変換する。なお、空間周波数領域変換部２９７ａは、アダマール変換あるはウェーブレット変換等のような種々の周波数変換により、差分画素画像を部分領域毎に空間周波数領域に変換してよい。

なお、動き解析部２８５ａが他の動画構成画像の部分領域との間の差分により圧縮しない旨を判断した場合には、差分処理部２８７ａは圧縮対象の部分領域の画素情報を空間周波数領域変換部２９７ａに供給する。空間周波数領域変換部２９７ａは画素情報を、上記のように部分領域毎に空間周波数領域に変換する。

量子化部２９８ａは、空間周波数領域変換部２９７ａが空間周波数領域に変換することによって得られた変換係数を量子化する。そして、符号化部２８８ａは、量子化部２９８ａによって量子化された変換係数を符号化することによって圧縮する。例えば、符号化部２８８は、量子化部２９８ａによって量子化された変換係数を、ハフマン符号化、算術符号化等のエントロピー符号化により符号化する。そして、符号化部２８８ａは、符号化することによって得られた動画を出力部２０７に供給する。

以下に、階層間差分圧縮部２８２ｂが含む各構成要素の機能および動作について説明する。階層間差分圧縮部２８２ｂが含む構成要素のうち、階層間差分圧縮部２８２ａが含む構成要素と同一の符号が付された構成要素は、階層間差分圧縮部２８２ａが含む構成要素と類似する機能および動作をするので、その相違点を除いて説明を省略する。

差分対象領域決定部２９４ｂは、差分対象領域決定部２９４ａと同様に、画質低減部２８１から受け取った複数の動画構成画像のそれぞれについて、動画構成画像に含まれる圧縮対象の部分領域と差分をとるべき、他の動画構成画像における部分領域を特定する。このように、差分対象領域決定部２９４ｂは、特徴領域画像との間で差分をとるべき、他の動画構成画像から生成された特徴領域画像における部分領域である特徴領域部分領域を決定する。そして、差分対象領域決定部２９４ｂは、圧縮対象の部分領域の画素情報および差分対象の部分領域の画素情報を画素値変更部２９１ｂに供給する。

また、画像復号部２９２ｂは、符号化部２８８ａから動画構成画像を取得するとともに、動き符号化部２８６ａから位置差情報を取得する。そして、画像復号部２９２ｂは、符号化部２８８ａから取得した動画構成画像を、動き符号化部２８６ａから取得した位置差情報を用いて復号する。なお、画像復号部２９２ｂは、量子化部２９８ａにより量子化された動画構成画像を取得して復号してよく、符号化部２８８ａが符号化した動画構成画像を取得して復号してもよい。なお、画像復号部２９２ｂによって復号されて得られた動画構成画像は、この発明における低画質画像の一例であってよい。この場合、階層間差分圧縮部２８２ａは、この発明における低画質画像を生成する画像生成部として機能する。

画像拡大部２９３ｂは、画像復号部２９２ｂにより復号された動画構成画像を拡大することによって拡大画像を生成する。そして、画素値変更部２９１ｂは、差分対象領域決定部２９４ｂが決定した部分領域のうち、特徴領域を含む部分領域の画素値を変更せずに、特徴領域に含まれない部分領域の画素値を、拡大画像における部分領域の画素値で置き換える。

このように、画素値変更部２９１ｂは、入力された動画構成画像から、特徴領域以外の領域の画素値を拡大した画像の画素値で置き換えた特徴領域画像を生成する。なお、画素値変更部２９１ｂは、この発明において、特徴領域以外の領域の画素値を拡大した画像の画素値で置き換えた特徴領域画像を生成する画像生成部として機能することができる。

差分処理部２８７ｂは、圧縮対象の特徴領域画像、特徴領域画像に含まれる部分領域の差分対象となる部分領域の画像情報、および拡大画像を、画素値変更部２９１ｂから受け取る。そして、差分処理部２８７ｂは、圧縮対象の特徴領域画像に含まれる複数の部分領域のそれぞれについて、同じ特徴領域画像の画素情報を用いて符号化するか（以下、イントラ符号化と呼ぶ。）、他の動画構成画像に含まれる差分対象の部分領域との間の差分により符号化するか（以下、インター符号化と呼ぶ。）、拡大画像との間の差分により符号化するか（以下、階層間圧縮と呼ぶ。）を決定する。このとき、差分処理部２８７ｂは符号化後の符号量がより小さい符号化方法をより優先して選択する。特徴領域以外の領域において差分を持たないように画素値が置き換えられているので階層間符号化が選択されるので階層間符号化が選択された場合についてまず説明するが、加えて、インター符号化、イントラ符号化が選択された場合についても説明する。

階層間符号化が選択された場合には、差分画素画像生成部２９６ｂは、特徴領域画像と拡大画像との間の画素値の差分を示す差分画素画像を生成する。具体的には、差分画素画像生成部２９６ｂは、特徴領域以外の領域の画素値が置き換えられた特徴領域画像と拡大画像との間の差分により差分画素画像を生成する。なお、特徴領域画像においては特徴領域以外の領域の画素値は拡大画像の画素値で置き換えられているので、差分画素画像生成部２９６ｂは、特徴領域において特徴領域画像と拡大した画像との間の画素値の差分値を持ち、特徴領域以外の領域において画素値の差分値を持たない差分画素画像を生成することができる。

インター符号化が選択された場合には、差分画素画像生成部２９６ｂは、画素値変更部２９１ｂにより生成された特徴領域画像と、他の動画構成画像から画素値変更部２９１ｂが生成した特徴領域画像との間の差分をとる。具体的には、差分画素画像生成部２９６ｂは、特徴領域に含まれる部分領域の画像と、当該部分領域について差分対象領域決定部２９４ｂが決定した差分対象部分領域の画像との間の差分をとる。特徴領域画像においては特徴領域以外の領域の画素値は拡大画像の画素値で置き換えられているので、差分画素画像生成部２９６ｂは、特徴領域に含まれる部分領域において差分対象領域決定部２９４ｂが決定した部分領域との間の画素値の差分値を持ち、特徴領域以外の領域において差分対象領域決定部２９４ｂが決定した部分領域との間で画素値の差分値を持つ差分画素画像が生成される。

なお、イントラ符号化が選択された場合には、差分画素画像生成部２９６ｂは、特徴領域画像のそれぞれが含む部分領域の画像を、特徴領域画像の他の領域の画素値または同じ部分領域の画素値との間で差分をとることにより、差分画素画像を生成する。

空間周波数領域変換部２９７ｂは、差分画素画像を、部分領域毎に空間周波数領域に変換する。具体的には、空間周波数領域変換部２９７ｂは、差分画素画像が示す差分値を、空間周波数領域変換部２９７ａと同様に、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、アダマール変換、またはウェーブレット変換等により、部分領域毎に空間周波数領域に変換する。量子化部２９８ｂは、量子化部２９８ａと同様に、空間周波数領域変換部２９７ｂが空間周波数領域に変換することによって得られた変換係数を量子化する。

そして、周波数領域画質変換部２９９ｂは、空間周波数領域変換部２９７ｂにより空間周波数領域に変換されて得られる部分領域毎の空間周波数成分のうち、特徴領域以外の領域を含む少なくとも一部の部分領域の空間周波数成分のデータ量を低減することによって、特徴領域差分画像または特徴領域間差分画像を生成する。具体的には、周波数領域画質変換部２９９ｂは、予め定められた周波数より高い周波数成分を示す変換係数の大きさを低減する。周波数領域画質変換部２９９ｂは、予め定められた周波数より高い周波数成分を示す変換係数を０にしてもよい。

このように、差分処理部２８７ｂは、特徴領域において特徴領域画像と拡大した画像との間の差分が空間周波数領域に変換された空間周波数成分を持ち、特徴領域以外の領域において空間周波数成分のデータ量が低減された特徴領域差分画像を生成する。そして、符号化部２８８ｂは、差分処理部２８７ｂが生成した特徴領域差分画像を符号化する。

また、上記したように、差分処理部２８７ｂは、特徴領域画像における特徴領域の画像と、低画質画像における特徴領域の画像との間の差分画像を示す特徴領域差分画像を生成する。より具体的には、差分処理部２８７は、特徴領域画像における特徴領域の画像と、低画質画像における特徴領域の画像を拡大した画像との間の特徴領域差分画像を生成する。

なお、以上の説明においては、画素値変更部２９１ｂは、差分画素画像における少なくとも特徴領域以外の領域（予め定められた特徴の種類を持つ特徴領域以外の領域であって、当該特徴領域より高解像度を持つべき特徴の種類を持つ特徴領域以外の領域）において差分値を０とすべく、特徴領域以外の画素値を拡大画像の画素値で置き換えた。しかしながら、他の方法により、差分画素画像における差分値を０とすることもできる。

例えば、画素値変更部２９１ｂは、画質低減部２８１から取得した動画構成画像の特徴領域以外の領域の画素値を所定の画素値に変換するとともに、拡大画像における特徴領域以外の領域と同じ画像領域の画素値を当該所定の画素値に変換してよい。このようにしても、差分画素画像における特徴領域以外の領域の差分値を０とすることができ、特徴領域以外の領域の情報量を実質的に低減することができる。

このように、画素値変更部２９１ｂは、動画構成画像から、特徴領域以外の領域の画素値および拡大した画像における特徴領域以外の領域の画素値を、所定値で置き換えた特徴領域画像を生成する。そして、差分画素画像生成部２９６は、特徴領域以外の領域の画素値が置き換えられた、特徴領域画像と拡大した画像との間の差分により差分画素画像を生成する。

なお、画素値変更部２９１ｂは、画質低減部２８１から取得した動画構成画像の特徴領域以外の領域の画素値を、下位階層の階層間差分圧縮部２８２（例えば、階層間差分圧縮部２８２ａ）に提供される動画構成画像を拡大した画像における同一領域の画素値で置き換えてもよい。このようにしても、差分画素画像における差分値を略０にすることができ、特徴領域以外の領域の情報量を実質的に低減することができる。

なお、位置差情報生成部２９５ｂは、特徴領域以外の領域に含まれる、差分対象となる部分領域の位置差を示す位置差情報を生成する。具体的には、位置差情報生成部２９５ｂは、位置差情報生成部２９５ａと同様に、差分により圧縮する部分領域と差分対象となる部分領域である差分対象部分領域との間の位置差を示す位置差情報を生成する。なお、位置差情報は、動き補償における動きベクトルを含む。

位置差情報変更部２９０ｂは、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域が同じ位置の部分領域との間で差分がとられることを位置差情報が示すべく、位置差情報を変更する。具体的には、位置差情報変更部２９０ｂは、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域における位置差情報を、位置差がないことを示す情報に変換する。また、位置差情報変更部２９０ｂは、動き符号化部２８６ａから位置差情報を取得して、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域における位置差情報を、位置差ないことを示す情報に変換する。具体的には、位置差情報変更部２９０ｂは、特徴領域以外の領域における動きベクトルの大きさを０にする。具体的には、位置差情報変更部２９０ｂは、特徴領域以外の領域について、位置差情報生成部２９５ｂから受け取った動きベクトルの大きさを０にするとともに、動き符号化部２８６ａから受け取った動きベクトルの大きさを０にする。

そして、動き符号化部２８６ｂは、位置差情報を符号化する。具体的には、動き符号化部２８６ｂは、動き符号化部２８６ａと同様に、隣接する部分領域における位置差情報との間の差を符号化する。動き符号化部２８６ｂにより符号化された位置差情報は、出力部２０７に供給される。

なお、本実施形態では、位置差情報変更部２９０は、特徴領域以外の領域の位置差情報を変換したが、位置差情報変更部２９０ｂは、動き符号化部２８６ｂにより符号化された符号化形式上で、特徴領域以外の領域の位置差情報を変換してもよい。すなわち、位置差情報変更部２９０ｂは、特徴領域以外の部分領域が同じ位置の部分領域との間で差分がとられることを示すべく、動き符号化部２８６により符号化された位置差情報を変更してもよい。

なお、符号化部２８８ｂは、特徴領域以外の領域における差分情報を持たない符号化データを生成してよい。具体的には、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域の差分情報を持たない符号化データを生成してよい。また、動き符号化部２８６ｂは、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域における位置差情報を持たない符号化データを生成してよい。このように、符号化部２８８ｂおよび動き符号化部２８６ｂは、特徴領域以外の領域の画像内容が他の動画構成画像における同じ領域の画像内容と同じであることを、差分情報および位置差情報を持たないことによって示す符号化データを生成する。例えば、符号化部２８８ｂおよび動き符号化部２８６ｂは、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域の画像内容が他の動画構成画像における同じ領域の画像内容と同じであることを示す部分領域の種別を含む符号化データを生成してよい。

例えば、符号化部２８８ｂおよび動き符号化部２８６ｂは、特徴領域以外の領域に含まれる部分領域が、単純フレーム間予測であり、かつ変換係数を持たないことを示す符号化モードで符号化された部分領域であることを示す部分領域の種別を含む符号化データを生成してよい。例えば、当該部分領域の種別は、ＭＰＥＧ符号化におけるＮｏｎＭＣ ＮｏｔＣｏｄｅｄに相当する種別であってよい。このように、符号化部２８８ｂおよび動き符号化部２８６ｂが動きベクトルの大きさおよび差分情報が０であることを示す情報を持たない符号化データを生成することにより、符号化後の動画構成画像の符号量をより低減することができる。なお、階層間差分圧縮部２８２ｂは、上記符号化モードを含む予測モードを決定する場合に、ラグランジェの未定乗数法に基づいて、レート・歪コストを最小化することができる予測モードを選択してよい。

なお、階層間差分圧縮部２８２ｃおよび階層間差分圧縮部２８２ｄは、階層間差分圧縮部２８２ｂと同様の機能を有する構成要素を有する。なお、以後の説明において、階層間差分圧縮部２８２ｃおよび階層間差分圧縮部２８２ｄが有する、階層間差分圧縮部２８２と同名の構成要素には同じ符号を付す。そして、符号の末尾（ｂ、ｃ、ｄ）により、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄのいずれに含まれる構成要素であるかを区別する。

例えば、動き解析部２８５ｃは階層間差分圧縮部２８２ｃが有する構成要素の一つであって、動き解析部２８５ｄは階層間差分圧縮部２８２ｄが有する構成要素の一つとなる。なお、以下の説明において、符号の末尾に英文字が付されていない構成要素は、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄが有する当該符号が付された構成要素の全体を示す。例えば、画素値変更部２９１は、画素値変更部２９１ｂ−ｄを示す。

なお、階層間差分圧縮部２８２ｃおよび階層間差分圧縮部２８２ｄの機能および動作と、階層間差分圧縮部２８２ｂの機能および動作は、画質低減部２８１から異なる画質の動画を取得して処理すること、および位置差情報変更部２９０ｃおよびｄ、ならびに画像復号部２９２ｃおよびｄが、より画質が低い動画を処理する他の階層間差分圧縮部２８２から、差分のための位置差情報および動画構成画像を取得するところが異なる。

より具体的には、位置差情報変更部２９０ｃは、動き符号化部２８６ｂから位置差情報を取得して、取得した位置差情報を変換する。また、画像復号部２９２ｃは、動き符号化部２８６ｂから位置差情報を取得するとともに、符号化部２８８ｂから動画構成画像を取得して、取得した動画構成画像を当該位置差情報を用いて復号する。また、位置差情報変更部２９０ｄは、動き符号化部２８６ｃから位置差情報を取得して、取得した位置差情報を変換する。また、画像復号部２９２ｄは、動き符号化部２８６ｃから位置差情報を取得するとともに、符号化部２８８ｃから動画構成画像を取得して、取得した動画構成画像を当該位置差情報を用いて復号する。

なお、特徴領域検出部２０３は、入力された動画構成画像から特徴の種類が異なる複数の特徴領域を検出する。具体的には、条件格納部２６０は、特徴領域の種類に対応づけて動きベクトルまたは変換係数が適合すべき条件を格納する。例えば、条件格納部２６０は、動きベクトルの空間的な乱雑さが予め定められた値より小さいことを示す条件を格納してよい。また、条件格納部２６０は、ＤＣＴ係数等の空間周波数成分を示す変換係数の周波数分布と特徴の種類毎に予め定められた分布との間の一致度が予め定められた一致度より高い一致度で一致することを示す条件を格納してよい。

そして、特徴領域検出部２０３は、条件格納部２６０が格納している条件に適合する動きベクトルおよび変換係数を持つ領域を、特徴領域として検出する。このように、特徴領域検出部２０３は、予め定められた条件に適合する変換係数を持つ領域を、特徴領域として検出する。なお、特徴領域の検出方法としては、特開２００７−１８８４１９号公報に記載されたような機械学習（例えば、アダブースト）を用いることができる。例えば、予め定められた被写体の画像が持つ変換係数と、予め定められた被写体以外の画像が持つ変換係数とを用いて、予め定められた被写体の画像が持つ変換係数の特徴を学習する。そして、当該学習結果に基づいて生成された、予め定められた被写体の画像が持つ変換係数が適合する条件を、条件格納部２６０が格納する。

なお、特徴領域検出部２０３は、変換係数を用いた特徴領域の検出に代えて、或いは変換係数を用いた特徴領域の検出に加えて、画像の画素値に基づいて特徴領域を検出してもよい。画素値に基づいて特徴領域を検出する場合であっても、上記の機械学習を用いた検出方法を使用することができる。また、特徴領域検出部２０３は、予め定められた被写体を示すテンプレート画像と比較することによるテンプレートマッチングを用いて、特徴領域を検出してもよい。

なお、予め定められた被写体とは、人物の顔人物の顔の少なくとも一部の部位、人物の頭部、および人物の手等の人体の一部の部位、人体全体、貨幣、キャッシュカード等のカード、車輌、ならびにナンバープレート等の車輌の一部の部位を含む。また、予め定められた被写体とは、人体以外の生体であってもよい。また、予め定められた被写体とは、例えば人体を含む生体の内部の腫瘍組織または血管等のように、人体を含む生体の内部に存在する特定の組織であってもよい。このように、特徴領域検出部２０３は、テンプレートマッチングおよび機械学習等の種々の検出方法を用いて、予め定められた被写体が撮像されている領域を特徴領域として検出することができる。なお、特徴領域検出部２０３は、矩形を含む任意の形状を有する特徴領域を検出してよい。

なお、特徴領域検出部２０３は、特願２００８−０７８６４１号に記載された方法で特徴領域を検出してよい。例えば、特徴領域検出部２０３は、オブジェクト検出対象の撮像画像を所定比率で間引くことにより、または当該所定比率で段階的に間引くことより、撮像画像と一枚以上の間引画像とを含む画像群を生成する。そして、特徴領域検出部２０３は、生成された画像群のうちの相対的に小さい第１の画像に、第１のフィルタを作用させて、評価値を算出する。ここで、第１のフィルタは、画像上の二次元的に広がる領域に作用することで、当該領域内に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす評価値を生成する。また、第１のフィルタは、画像上の領域の広さに対応する画素数が所定比率で異なる、または当該所定比率で段階的に異なる、複数の広さの領域にそれぞれ作用する複数のフィルタを含むフィルタ群のうちの、相対的に狭い領域に作用するフィルタであってよい。特徴領域検出部２０３は、所定の第１の閾値を越える評価値が得られた一次候補領域を、第１の画像から抽出する。

そして、特徴領域検出部２０３は、第１の画像よりも画素数が一段階多い第２の画像における一次候補領域に相当する領域に、フィルタ群のうちの第１のフィルタよりも一段階広い領域に作用する第２のフィルタを作用させて、評価値を算出する。そして、特徴領域検出部２０３は、所定の第２の閾値を越える評価値が得られる二次候補領域を抽出する。

ここで、特徴領域検出部２０３は、上述の異なる広さの領域に作用する複数のフィルタを画像群のうちの対応する広さの領域に作用させて上記候補領域を抽出する抽出過程を繰り返していく。このとき、特徴領域検出部２０３は、相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から、相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程を、順次に繰り返していく。具体的には、特徴領域検出部２０３は、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返す。そして、特徴領域検出部２０３は、２以上の抽出過程を繰り返して最終的に候補領域を抽出することにより、特定種類のオブジェクトを検出する。そして、特徴領域検出部２０３は、当該特定種類のオブジェクトが存在する領域を、特徴領域として検出する。このように、特徴領域検出部２０３は、後の抽出過程においては、直前の過程で抽出された領域に限定してフィルタを作用させる。このため、複数の各抽出過程において順次にオブジェクトの存在の有無が選別されていき、特徴領域をより高精度に検出することができる。また、小さいサイズの画像で特徴領域の粗ぶるいが行なわれるので、より高速に特徴領域を検出することができる。

また、特徴領域検出部２０３は、特願２００８−０７８６３６号に記載された方法で特徴領域を検出してよい。例えば、特徴領域検出部２０３は、撮像画像との二次元的に広がる所定の広さの領域に作用し特定種類のオブジェクトの輪郭および内部のうちの互いに異なるいずれかの特徴量を算出する複数のフィルタを用いて、特徴領域を検出する。具体的には、特徴領域検出部２０３は、当該複数のフィルタを、オブジェクト検出対象の撮像画像上の所定の広さの領域にそれぞれ作用させることにより、複数の特徴量を算出する。ここで、当該複数のフィルタには、複数のフィルタそれぞれにより算出される各特徴量と特定種類のオブジェクトである確率を表わす一次評価値との対応関係が対応づけられている。特徴領域検出部２０３は、当該対応関係に基づいて、算出した各特徴量に対応する各一次評価値を求める。そして、特徴領域検出部２０３は、複数のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求める。そして、特徴領域検出部２０３は、二次評価値と閾値とを比較して、該閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い領域を抽出する。これにより、特徴領域検出部２０３は、当該領域を、特定種類のオブジェクトが存在する特徴領域として検出する。このように、特徴領域検出部２０３は、オブジェクトの輪郭・内部の様々な特徴を表わす特徴量を抽出する複数のフィルタを組み合わせることにより、例えば輪郭の形状だけによる抽出と比べて、高精度に特徴領域を抽出することができる。

なお、特徴領域検出部２０３は、特願２００８−０７８６３６号に記載された方法と、特願２００８−０７８６４１号に記載された方法とを組み合わせた方法により、特徴領域を検出してよい。具体的には、特願２００８−０７８６３６号に記載された方法に関連して説明した上記の複数のフィルタは、画素数が所定比率で異なる、または所定比率で段階的に異なる、複数の広さの領域にそれぞれ作用する、１つの広さごとに複数のフィルタを含んでよい。各フィルタのそれぞれは、当該各フィルタそれぞれに応じた上記対応関係に対応づけられてよい。そして、特徴領域検出部２０３は、オブジェクト検出対象の撮像画像を所定比率で間引くことにより、または所定比率で段階的に間引くことにより、撮像画像と一枚以上の間引画像とを含む画像群を生成する。そして、特徴領域検出部２０３は、画像群のうちの相対的に小さい第１の画像に相対的に狭い領域に作用する複数の第１のフィルタを作用させることで複数の特徴量を算出する。そして、特徴領域検出部２０３は、該複数の第１のフィルタそれぞれに対応する対応関係に基づいて、算出した各特徴量に対応する各一次評価値を求める。そして、特徴領域検出部２０３は、複数の一次評価値を総合することにより、当該領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求める。そして、特徴領域検出部２０３は、求められた二次評価値と第１の閾値とを比較して該第１の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い一次候補領域を抽出する。

また、特徴領域検出部２０３は、上記画像群のうちの第１の画像よりも画素数が一段階多い第２の画像の、一次候補領域に相当する領域に複数の第１のフィルタよりも一段広い領域に作用する複数の第２のフィルタを作用させることで、複数の特徴量を算出する。そして、特徴領域検出部２０３は、当該複数の第２のフィルタそれぞれに対応する対応関係に基づいて、算出した各特徴量に対応する各一次評価値を求める。そして、特徴領域検出部２０３は、複数の第２のフィルタに対応する複数の一次評価値を総合することにより、当該一次候補領域に相当する領域に特定種類のオブジェクトが存在する確率を表わす二次評価値を求める。そして、特徴領域検出部２０３は、求められた二次評価値と第２の閾値とを比較して第２の閾値を越えて特定種類のオブジェクトが存在する確率が高い二次候補領域を抽出する。

ここで、特徴領域検出部２０３は、上述の異なる広さの領域に作用する複数のフィルタを画像群のうちの対応する広さの領域に作用させて上記候補領域を抽出する抽出過程を繰り返していく。このとき、特徴領域検出部２０３は、相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から、相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程を、順次に繰り返していく。具体的には、特徴領域検出部２０３は、相対的に小さい画像に相対的に狭い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程から相対的に大きな画像に相対的に広い領域に作用するフィルタを作用させる抽出過程に向けて順次に繰り返す。そして、特徴領域検出部２０３は、２以上の抽出過程を繰り返して最終的に候補領域を抽出することにより、特定種類のオブジェクトを検出する。そして、特徴領域検出部２０３は、当該特定種類のオブジェクトが存在する領域を、特徴領域として検出する。

また、特徴領域検出部２０３は、特願２００８−０９８６００号に記載された方法で特徴領域を検出してよい。例えば、特徴領域検出部２０３は、複数の撮像装置１００により撮像された動画に含まれる複数の撮像画像から、特徴領域を検出する。一例として、撮像装置１００ａおよび撮像装置１００ｂは、互いに同一のシーンを撮影しているものとする。例えば、撮像装置１００ａおよび撮像装置１００ｂは、ステレオカメラとして機能することができる。また、以下の説明では、撮像装置１００ａが撮像した第１の撮像画像と、撮像装置１００ｂが撮像した第２の撮像画像とを、ペア画像と呼ぶ。特徴領域検出部２０３は、ペア画像から、該ペア画像に写し出された特定種類のオブジェクトを検出して、検出した特定種類のオブジェクトの領域を、特徴領域として検出する。

特徴領域検出部２０３は、ペア画像とみなされる第１および第２の各撮像画像について、各撮像画像上において、特定種類のオブジェクトが写し込まれた領域を抽出する。ここでは、特徴領域検出部２０３は、特定種類のオブジェクトが写し込まれた領域を、粗い検出精度で検出してよい。そして、特徴領域検出部２０３は、抽出した第１の撮像画像上の領域と第２の撮像画像上の領域の中から、互いに対応する領域のペアを検出することにより、特定種類のオブジェクトを検出する。例えば、特徴領域検出部２０３は、当該ペアの領域の画像から、当該領域に写し込まれた被写体までの距離を算出する。特徴領域検出部２０３は、被写体までの距離に基づく被写体の３次元形状に基づいて、特定種類のオブジェクトを検出することができる。

ここで、特徴領域検出部２０３は、互いに対応する領域のペアを検出する場合に、ペア画像とみなされる第１および第２の撮像画像から検出した、特定種類のオブジェクトが写し込まれた領域を、複数のサブ領域に分ける。そして、特徴領域検出部２０３は、各サブ領域に写し出された部分画像を特徴づける特徴量の、複数のサブ領域に渡るベクトルを算出する。ここで、特徴量としては、画素値を例示することができる。また、複数のサブ領域に渡るベクトルとしては、勾配ベクトル（例えば、画素値勾配ベクトル）を例示することができる。そして、特徴領域検出部２０３は、算出された第１の画像上の領域のベクトルと第２の画像上のベクトルとの間の論理上の距離を算出する。特徴領域検出部２０３は、論理上の距離が予め定められた値より小さい領域のペアを、互いに対応する領域のペアとして検出する。なお、上記論理上の距離としては、ベクトルを形成する各成分どうしの差に対する二乗和の平方根を例示することができる。このようにして、特徴領域検出部２０３は、ペア画像から対応する領域のペアを高精度で抽出することができるので、被写体までの距離を高精度で算出することができる。したがって、特徴領域検出部２０３は、被写体の３次元形状を高精度で認識することができ、その結果、特定種類のオブジェクトをより高精度で検出することができる。

また、特徴領域検出部２０３は、特願２００８−０９１５６２号に記載された方法で特徴領域を検出してよい。例えば、特徴領域検出部２０３は、動画に含まれる複数の撮像画像のそれぞれから、特定種類の被写体に類似した類被写体形状を、当該類被写体形状の寸法と当該撮像装置１００の画角上の位置情報とを伴って抽出する。画角上の位置情報としては、撮像画像における画像領域上の位置を例示することができる。そして、特徴領域検出部２０３は、抽出した類被写体形状の被写体が特定種類の被写体であるか否かを判定して該特定種類の被写体を抽出する。例えば、特徴領域検出部２０３は、類被写体形状の被写体の周囲の予め定められたサーチ領域から、同一寸法に分類された類被写体形状の被写体が検出された個数を計数して、当該計数値が閾値以上の場合に、当該類被写体形状の被写体を特定種類の被写体として抽出してよい。そして、特徴領域検出部２０３は、特定種類の被写体を含む領域を、特徴領域として検出してよい。このため、特徴領域検出部２０３は、所定の寸法に近い寸法の被写体が集中して検出された画像領域内の類被写体形状の被写体を、特定種類の被写体として検出することができる。そして、当該画像領域以外の領域における類被写体形状の被写体を、特定種類の被写体として検出しなくてよい。このため、当該画像領域以外の領域における類被写体形状の被写体を、特定種類の被写体として誤検出する確率を低減することができる。

なお、撮像装置１００が画角を可変して撮像することができる場合、上記の画角上の位置情報としては、撮像装置１００の撮像方向および撮像画像上の位置を例示することができる。また、複数の撮像装置１００により、一の撮像装置１００が撮像する被写界より広い連続した被写界を撮像することができる場合、上記の画角上の位置情報としては、複数の撮像装置１００のそれぞれの撮像方向、および複数の撮像装置１００のそれぞれにより撮像された撮像画像上の位置を例示することができる。

入力された動画構成画像から特徴の種類が異なる複数の特徴領域を特徴領域検出部２０３が検出した場合、画質低減部２８１は、一の特徴の種類を持つ特徴領域において解像度を低減することにより入力画像から一の特徴領域画像を生成するとともに、他の特徴の種類を持つ特徴領域において当該特徴領域画像より高解像度な他の特徴領域画像を入力画像から生成する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｃは、特徴領域の種類毎に容易されており、少なくとも予め定められた種類の特徴領域において、特徴領域以外の領域との間で解像度の差を持つ特徴領域画像を処理する。

具体的には、階層間差分圧縮部２８２ｂは、全ての特徴領域を含む領域において、最も低い解像度を持つ低解像度特徴領域画像を処理する。階層間差分圧縮部２８２ｃは、予め定められた種類の特徴領域において低解像度特徴領域画像より解像度が高い中解像度特徴領域画像を処理する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｄは、予め定められた他の種類の特徴領域において高い解像度を持つ高解像度特徴領域画像を処理する。

このように、差分処理部２８７は、一の特徴の種類を持つ特徴領域および他の特徴の種類を持つ特徴領域において一の特徴領域画像と拡大した画像との間の差分が空間周波数領域に変換された空間周波数成分を持ち、一の特徴の種類を持つ特徴領域および他の特徴の種類を持つ特徴領域以外の領域において空間周波数成分のデータ量が低減された特徴領域差分画像を生成する。

このように、差分処理部２８７は、一の特徴の種類を持つ特徴領域において一の特徴領域画像と拡大した画像との間の差分が空間周波数領域に変換された空間周波数成分を持ち、一の特徴の種類を持つ特徴領域以外の領域において空間周波数成分のデータ量が低減された特徴領域差分画像を生成するとともに、他の特徴の種類を持つ特徴領域において他の特徴領域画像と他の特徴領域画像における特徴領域を拡大した画像との間の差分が空間周波数領域に変換された空間周波数成分を持ち、他の特徴の種類を持つ特徴領域以外の領域において空間周波数成分のデータ量が低減された特徴領域間差分画像を生成する。

符号化部２８８は、特徴領域差分画像、特徴領域間差分画像、および低画質画像をそれぞれ符号化する。そして、出力部２０７は、動き符号化部２８６ａ−ｄにより符号化された位置差情報および符号化部２８８ａ−ｄにより符号化された動画構成画像（例えば、低画質画像、特徴領域差分画像、および特徴領域間差分画像）を、多重化して出力する。

以上説明したように、階層間差分圧縮部２８２ａは、特徴領域を含む全画像領域を低画質化した動画構成画像、いわば入力された動画構成画像の低空間周波数成分を有する動画構成画像を生成する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｂは、階層間差分圧縮部２８２ａよりも高い周波数成分を有する動画構成画像であって、階層間差分圧縮部２８２ｃよりも低い周波数成分を有する動画構成画像を生成する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｂは、特徴領域以外の領域において、階層間差分圧縮部２８２ａが生成した動画構成画像に対する差分値が低減された動画構成画像を生成する。

同様に、階層間差分圧縮部２８２ｃは、階層間差分圧縮部２８２ｂよりも高い周波数成分を有する動画構成画像であって、階層間差分圧縮部２８２ｄよりも低い周波数成分を有する動画構成画像を生成する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｄは、階層間差分圧縮部２８２ｃよりも高い周波数成分を有する動画構成画像を生成する。そして、階層間差分圧縮部２８２ｃおよび階層間差分圧縮部２８２ｄは、特徴領域以外の領域において、それぞれ階層間差分圧縮部２８２ｂおよびｃが生成した動画構成画像に対する差分値が低減された動画構成画像を生成する。

このように、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄのそれぞれは、予め定められた特徴の種類を持つ特徴領域について、他の領域より高い画質の動画を処理することによって、特徴の種類に応じて画質が異なる動画を外部に提供することができる。このとき、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄは、他の階層間差分圧縮部２８２が処理する低画質の動画構成画像との間の差分により圧縮するので、効率的に圧縮することができる。

なお、特徴領域検出部２０３は、複数の特徴領域のそれぞれの特徴量を検出した場合に、特徴領域として検出した信頼性の度合いを示す確信度を複数の特徴領域毎に算出してよい。そして、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄは、複数の特徴領域のそれぞれの特徴量および信頼度に応じて解像度が調整された特徴領域の画像を圧縮する。例えば、画質低減部２８１は、複数の特徴領域のそれぞれの画像を、それぞれの特徴量および信頼度に応じて解像度を調整して、階層間差分圧縮部２８２に供給してよい。例えば、画質低減部２８１は、複数の特徴領域のそれぞれの画像を、信頼度が低いほど、特徴量に応じて予め定められた解像度より高い解像度にしてよい。

なお、画像処理装置１２０は、上記のように解像度が異なる複数の階層間の画像の差分を符号化することによって階層的に符号化する。このことから明らかなように、画像処理装置１２０による圧縮方式の一部は、Ｈ．２６４／ＳＶＣによる圧縮方式を含むことが明らかである。

なお、圧縮動画伸張部２０２は、符号化された動画構成画像の一部の領域を復号してよい。例えば、圧縮動画伸張部２０２は、符号化画像におけるイントラ符号化された領域を画素値に復号してよい。そして、特徴領域検出部２０３は、圧縮動画伸張部２０２が復号することにより得られた画素値に基づいて、符号化画像における特徴領域を検出してよい。なお、符号化された動画構成画像は、符号化された符号化画像の一例である。

具体的には、圧縮動画伸張部２０２は、動画構成画像符号化画像におけるＩピクチャを画素値に復号する。また、圧縮動画伸張部２０２は、動きベクトルにより参照されている領域およびイントラ符号化された領域を画素値に復号してもよい。そして、特徴領域検出部２０３は、圧縮動画伸張部２０２が復号することにより得られた画素値に基づいて、符号化画像における特徴領域を検出してもよい。そして、特徴領域検出部２０３は、圧縮動画伸張部２０２が復号することにより得られた画素値に基づいて、符号化画像における特徴領域を検出してよい。

なお、圧縮部２４０は、圧縮動画伸張部２０２によって復号された得られた符号化データを用いて、動画構成画像を符号化してよい。具体的には、階層間差分圧縮部２８２は、符号化画像に含まれる符号化データを用いて、特徴領域の画像と特徴領域以外の領域の画像とを異なる画質にする。具体的には、階層間差分圧縮部２８２は、符号化画像に含まれる符号化データを用いて、特徴領域の画像を特徴領域以外の領域の画像より高画質にする。

なお、圧縮動画取得部２０１は、動画に含まれる複数の動画構成画像が符号化された複数の符号化画像を取得する。なお、ここでいう符号化画像とは、ＭＰＥＧ、Ｈ．２６４、またはＭｏｔｉｏｎ ＪＰＥＧにより符号化された動画が含む動画構成画像であってよい。階層間差分圧縮部２８２は、複数の符号化画像に含まれる符号化データを用いて、特徴領域の画像を特徴領域以外の領域の画像より高画質にする。

圧縮動画伸張部２０２は、符号化画像の一部を復号して、符号化画像における少なくとも一部の領域の画素情報および画素情報の符号化に関する符号化情報を取得する。そして、特徴領域検出部２０３は、画素情報および符号化情報の少なくとも一方に基づいて特徴領域を検出する。画質変換部は、画素情報および符号化情報の少なくとも一方を加工して、特徴領域の画像を特徴領域以外の領域の画像より高画質にする。また、階層間差分圧縮部２８２は、符号化情報を用いて画素情報を符号化する。

圧縮動画取得部２０１は、複数の動画構成画像が動きベクトルにより符号化された複数の符号化画像を取得する。圧縮動画伸張部２０２は、符号化画像の一部を復号して、画素情報および動きベクトルを取得する。特徴領域検出部２０３は、画素情報および動きベクトルの少なくとも一方に基づいて符号化画像における特徴領域を検出する。画質変換部は、画素情報および動きベクトルの少なくとも一方を加工して、特徴領域の画像を特徴領域以外の領域の画像より高画質にする。また、階層間差分圧縮部２８２は、動きベクトルを用いて画素情報を符号化する。

圧縮動画取得部２０１は、画素データを空間１６０周波数領域に変換して得られた変換係数および動きベクトルによって符号化された符号化画像を取得する。そして、圧縮動画伸張部２０２は、符号化画像の一部を復号して、変換係数および動きベクトルを取得する。また、階層間差分圧縮部２８２は、特徴領域以外の領域において、予め定められた周波数より大きい空間１６０周波数の周波数成分を示す変換係数の情報量を低減することにより、特徴領域の画像を特徴領域以外の領域の画像より高画質にする。

なお、圧縮動画取得部２０１は、動きベクトルおよび動きベクトルによって示される部分領域との間の画像の差により符号化された符号化画像を取得する。そして、特徴領域検出部２０３は、動画において動くオブジェクトを含む領域を特徴領域として検出する。そして、階層間差分圧縮部２８２は、特徴領域以外の領域において、動きベクトルおよび画像の差を、特徴領域以外の領域が他の動画構成画像における部分領域と画像内容が同じであることを示す値に変換する。具体的には、階層間差分圧縮部２８２ｂ−ｄは、既に説明したように、特徴領域以外の領域の動きベクトルを０にするとともに、特徴領域以外の領域の画像の差分情報を０にする。

図４は、圧縮制御部２５０のブロック構成の一例を示す。圧縮制御部２５０は、符号化方式格納部４１０、符号化方式取得部４１２、符号化方式選択部４２０、位置差算出部４４０、および同一被写体領域特定部４３０を有する。

符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの特徴量に対応づけて符号化方式を格納する。具体的には、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて符号化方式を格納している。符号化方式選択部４２０は、特徴領域検出部２０３により検出された特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している符号化方式を選択する。

圧縮部２４０は、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している符号化方式により、複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。より具体的には、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している符号化方式により、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

より具体的には、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて、イントラ符号化またはインター符号化を示す符号化方式を格納している。そして、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納しているイントラ符号化またはインター符号化により、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

また、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて、イントラ符号化におけるイントラ予測の方向を示す符号化方式を格納している。そして、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している方向でイントラ予測することにより、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

また、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて、インター符号化における動き予測の単位を示す符号化方式を格納している。そして、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している動き予測の単位で動き予測することによって、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

また、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて、動画構成画像を符号化する符号化単位となる部分領域の大きさを格納している。そして、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している大きさの部分領域毎に、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの大きさに対応づけて、動画構成画像を符号化する符号化単位となる部分領域の大きさを格納している。そして、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの大きさに対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している大きさの部分領域毎に、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

以上説明したように、圧縮部２４０は、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの特徴量に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している符号化方式により、複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。なお、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて目標符号量を示す符号化方式を格納してよい。この場合、圧縮部２４０は、画像における複数の特徴領域の画像を、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している符号化方式でそれぞれ圧縮する。

具体的には、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて量子化ステップを示す符号化方式を格納している。そして、圧縮部２４０は、画像における複数の特徴領域の画像を、複数の特徴領域のそれぞれに含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している量子化ステップで量子化することによってそれぞれ圧縮する。

また、同一被写体領域特定部４３０は、複数の動画構成画像のうちの一の動画構成画像における特徴領域が含むオブジェクトが示す被写体と同じ被写体を示す同一オブジェクトを含む特徴領域を、他の動画構成画像において特定する。そして、位置差算出部４４０は、同一被写体領域特定部４３０が特定した他の動画構成画像における特徴領域の位置と一の動画構成画像における特徴領域の位置との差である位置差を算出する。

そして、圧縮部２４０は、同一被写体領域特定部４３０が特定した他の動画構成画像における特徴領域の少なくとも一部の領域の画像を、当該一部の領域の位置から位置差だけ離れた一の動画構成画像における位置の近傍の領域の画像との間で比較することにより圧縮する。具体的には、動き解析部２８５は、同一被写体領域特定部４３０が特定した他の動画構成画像における特徴領域の少なくとも一部の領域の画像を、当該一部の領域の位置から位置差だけ離れた一の動画構成画像における位置の近傍の領域の画像との間で比較することにより、一の動画構成画像と他の動画構成画像との間の画像の変化量を算出する。動き解析部２８５は、他の動画構成画像における特徴領域が含む複数の部分領域のそれぞれの画像を、それぞれの部分領域の位置から位置差だけ離れた一の動画構成画像における位置の近傍に位置する部分領域の画像との間でそれぞれ比較することにより、複数の部分領域のそれぞれについて画像の変化量を算出する。

この場合、差分対象領域決定部２９４は、他の動画構成画像における特徴領域が含む一の部分領域および他の部分領域のそれぞれについて、それぞれの部分領域の位置から位置差だけ離れた一の動画構成画像における位置の近傍に位置する部分領域である比較対象部分領域を、画像の変化量に基づいて決定する。そして、差分処理部２８７は、一の部分領域および他の部分領域の画像を、それぞれの部分領域について差分対象領域決定部２９４が決定した比較対象部分領域の画像との間でそれぞれ比較することにより圧縮する。そして、動き符号化部２８６は、一の部分領域の位置と一の部分領域について決定された比較対象部分領域の位置との間の差を示す部分領域位置差および他の部分領域の位置と他の部分領域について決定された比較対象部分領域の位置との間の差を示す部分領域位置差を圧縮する。

差分対象領域決定部２９４は、一の部分領域に対する部分領域位置差と、他の部分領域に対する部分領域位置差との間の差を予め定められた値より小さくすべく、一の部分領域または他の部分領域の少なくとも一方に対する比較対象部分領域を決定する。そして、動き符号化部２８６は、一の部分領域に対する部分領域位置差を、他の部分領域に対する部分領域位置差と比較することによって圧縮する。既に説明したように、動き符号化部２８６は、部分領域位置差同士の差により部分領域位置差を圧縮するので、部分領域位置差をより小さくすることによって圧縮をより高くすることができる。

なお、差分処理部２８７は、一の部分領域および他の部分領域の画像を、それぞれの部分領域について差分対象領域決定部２９４が決定した比較対象部分領域の画像との間でそれぞれ差分をとることにより圧縮する。また、動き符号化部２８６は、一の部分領域に対する部分領域位置差を、他の部分領域に対する部分領域位置差との間で差分をとることによって圧縮する。

また、同一被写体領域特定部４３０は、同一オブジェクトを含む特徴領域を、複数の動画構成画像から特定する。そして、位置差算出部４４０は、同一被写体領域特定部４３０が特定した複数の動画構成画像における特徴領域のそれぞれについて、位置差を算出する。そして動き解析部２８５は、同一被写体領域特定部４３０が特定した複数の動画構成画像のそれぞれについて、同一オブジェクトを含む特徴領域の少なくとも一部の領域の画像を、当該一部の領域の位置から位置差だけ離れた一の動画構成画像における位置の近傍の領域の画像との間で比較することにより、一の動画構成画像と他の動画構成画像との間の画像の変化量を算出する。そして、圧縮部２４０は、画像の変化量に基づいて、少なくとも一部の領域の画像を圧縮する。具体的には、圧縮部２４０は、画像の変化量に基づいて、複数の部分領域のそれぞれの画像を圧縮する。

なお、同一被写体領域特定部４３０は、同一オブジェクトを含む特徴領域を、インター符号化されるべき複数の動画構成画像から特定する。具体的には、同一被写体領域特定部４３０は、同一オブジェクトを含む特徴領域を、ＰピクチャまたはＢピクチャとして符号化されるべき複数の動画構成画像から特定する。

なお、この発明における差分対象領域決定部２９４および動き符号化部２８６は、それぞれ上述した比較対象部分領域を決定する比較対象領域決定部、および上述した部分領域位置差を圧縮する動き圧縮部として機能する。また、動き解析部２８５は、上述した画像の変化量を算出する変化算出部として機能する。また、位置差情報変更部２９０、動き符号化部２８６、画像復号部２９２、画像拡大部２９３、画素値変更部２９１、差分処理部２８７、および符号化部２８８は、画像の変化量に基づいて画像を圧縮する画像圧縮部として機能する。

なお、上記の説明では、動き解析部２８５が、画像の変化量の一例として動きベクトルを算出した。なお、画像の変化量は、動きベクトルのような部分領域の平行移動量の他に、画像の拡大縮小量、回転量、および変形量の少なくとも１つであってよい。そして、圧縮部２４０は、画像の拡大縮小量、回転量、および変形量に基づいて、動画構成画像を圧縮してよい。例えば、圧縮部２４０は、上述したように動き補償によって差分対象とする比較対象画像を特定したように、差分対象とする比較対象画像を拡大縮小量、回転量、および変形量の少なくとも１つに応じて生成してよい。

なお、符号化方式取得部４１２は、符号化方式格納部４１０が格納する情報を、画像処理装置１２０の外部から取得する。具体的には、符号化方式取得部４１２は、オブジェクトの特徴量に対応づけて符号化方式を取得する。また、符号化方式取得部４１２は、オブジェクトの特徴量に対応づけて、複数の符号化方式およびそれらの符号化方式が選択されるべき順番を取得してよい。そして、符号化方式格納部４１０は、符号化方式取得部４１２がオブジェクトの特徴量に対応づけて取得した符号化方式を、当該オブジェクトの特徴量に対応づけて格納する。

なお、オブジェクトの特徴量としては、上述したように、オブジェクトの種類、およびオブジェクトの大きさ等を例示することができる。また、符号化方式としては、イントラ符号化もしくはインター符号化、イントラ予測の方向、動き予測の単位、符号化単位となる部分領域の大きさ、目標符号量、および量子化ステップ等を例示することができる。なお、符号化方式取得部４１２は、画像処理装置１７０または表示装置１８０から、上述した符号化方式を含む情報を通信ネットワーク１１０を通じて取得してよい。例えば、画像処理装置１７０は、画像ＤＢ１７５が有する記録媒体に記録することができる記憶残量に応じた符号化方式を、通信ネットワーク１１０を通じて画像処理装置１２０に送信してよい。例えば、画像処理装置１７０は、記憶残量がより少ない場合に、より低い符号量で符号化することができる符号化方式を示す情報を画像処理装置１２０に送信してよい。

図５は、画像処理装置１２０の他の形態におけるブロック構成の一例を示す。画像処理装置１２０は、圧縮動画取得部２０１、圧縮動画伸張部２０２、特徴領域検出部２０３、画像分割部２０４、画像生成部２０５、固定値化ユニット２１０、低減化ユニット２２０、符号化ユニット２３０、圧縮制御部２５０、対応付け処理部２０６、条件格納部２６０、および出力部２０７を有する。

なお、圧縮動画取得部２０１、圧縮動画伸張部２０２、特徴領域検出部２０３、画像分割部２０４、画像生成部２０５、圧縮制御部２５０、および条件格納部２６０の各構成要素の機能および動作は、図２から図４に関連して説明した同一の符号を有する各構成要素の機能および動作と略同一であるので、説明を省略する。

固定値化ユニット２１０は、複数の固定値化部２１１ａ−２１１ｃ（以下、固定値化部２１１と総称する。）を含む。低減化ユニット２２０は、複数の画質低減部２２１ａ−ｄ（以下、画質低減部２２１と総称する。）を含む。

符号化ユニット２３０は、背景領域動画符号化部２３１ａおよび複数の特徴領域動画符号化部２３１ｂ−ｄ（以下、特徴領域動画符号化部２３１と総称する。）を含む。なお、背景領域動画符号化部２３１ａおよび特徴領域動画符号化部２３１ｂ−ｄを総称して、符号化部２３１と呼ぶ場合がある。

なお、画質低減部２２１ａおよび背景領域動画符号化部２３１ａは、圧縮部２４０ａとして機能する。また、画質低減部２２１ｂおよび背景領域動画符号化部２３１ｂは、圧縮部２４０ｂとして機能する。同様に、画質低減部２２１ｃおよび背景領域動画符号化部２３１ｃは圧縮部２４０ｃとして機能する。画質低減部２２１ｄおよび背景領域動画符号化部２３１ｄは圧縮部２４０ｄとして機能する。なお、複数の圧縮部２４０ａ−ｄを、圧縮部２４０と総称する。

圧縮動画取得部２０１は、圧縮された動画を取得する。具体的には、圧縮動画取得部２０１は、撮像装置１００が生成した、符号化された撮像動画データを取得する。圧縮動画伸張部２０２は、圧縮動画取得部２０１が取得した動画を復元して、動画に含まれる複数の動画構成画像を生成する。具体的には、圧縮動画伸張部２０２は、圧縮動画取得部２０１が取得した撮像動画データを復号して、動画に含まれる複数の動画構成画像を生成する。なお、動画構成画像はフレーム画像およびフィールド画像を含む。

特徴領域検出部２０３は、動画に含まれる複数の動画構成画像から、特徴領域を検出する。そして、画像分割部２０４は、複数の動画構成画像のそれぞれを、特徴領域と背景領域とに分割する。

画像生成部２０５は、複数の動画構成画像から特徴領域画像を抽出することにより、複数の特徴領域画像をそれぞれ含む複数の特徴領域圧縮用動画を生成する。具体的には、画像生成部２０５は、動画を複製することにより、複数の特徴領域動画のそれぞれを圧縮するための複数の特徴領域圧縮用動画および背景領域動画を圧縮するための背景領域圧縮用動画を生成する。

そして、固定値化部２１１は、特徴領域圧縮用動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域画像以外の領域の画素値を固定値化する。例えば、固定値化部２１１は、特徴領域画像以外の領域の画素値を所定の値（例えば、輝度値０）に設定する。そして、圧縮部２４０は、特徴領域画像以外の領域の画素値が固定値化された複数の動画構成画像をそれぞれ含む複数の特徴領域圧縮用画像を、それぞれの特徴量に応じた強度で圧縮する。このように、圧縮部２４０は、複数の特徴領域圧縮用動画のそれぞれと、背景領域圧縮用動画とを、それぞれの特徴量に応じた強度で圧縮する。

以上説明したように、特徴領域検出部２０３は、画像から特徴領域を検出する。そして、画像分割部２０４は、画像を、特徴領域と、特徴領域以外の背景領域とに分割する。そして、圧縮部２４０は、特徴領域の画像である特徴領域画像と背景領域の画像である背景領域画像とを、それぞれ異なる強度で圧縮する。そして、圧縮部２４０は、特徴領域画像を複数含む特徴領域動画と背景領域画像を複数含む背景領域動画とを、それぞれ異なる強度で圧縮する。

なお、圧縮部２４０ｂ、圧縮部２４０ｃ、および圧縮部２４０ｄには、いずれの種類の特徴領域動画を圧縮すべきかが予め定められており、圧縮部２４０ｂ、圧縮部２４０ｃ、および圧縮部２４０ｄは予め定められた特徴の種類の特徴領域動画を圧縮する。なお、特徴領域動画を圧縮する場合の圧縮強度は、複数の特徴の種類ごとに予め定められており、圧縮部２４０ｂ、圧縮部２４０ｃ、および圧縮部２４０ｄは、予め定められた特徴の種類の特徴領域動画を、当該特徴の種類に予め定められた圧縮強度で圧縮する。このように、圧縮部２４０は、画像分割部２０４によって分割された画像領域ごとに設けられた圧縮器を用いて、複数の領域を並行して圧縮する。

なお、圧縮部２４０は、一つの圧縮器によって実装されてよく、複数の特徴領域動画および背景領域動画を時間的に順次圧縮してもよい。他にも、圧縮部２４０は、圧縮動画伸張部２０２によって復号された撮像動画を、画像分割部２０４が分割した領域ごとに、各領域の特徴の種類および背景のそれぞれに対して予め定められた圧縮率で圧縮することによって、一の動画データを生成してよい。

なお、特徴領域検出部２０３は、画像である動画に含まれる複数の動画構成画像から、特徴の種類が異なる複数の特徴領域を検出する。そして、画像分割部２０４は、複数の動画構成画像を、複数の特徴領域のそれぞれと、複数の特徴領域以外の背景領域とに分割する。そして、圧縮部２４０は、複数の特徴領域動画と背景領域動画とを、それぞれの特徴量に応じた強度で圧縮する。なお、特徴量とは、被写体の種類、被写体の大きさ、移動物体が移動する移動速さ、および特徴領域の大きさを含む。

具体的には、画質低減部２２１は、複数の特徴領域動画と背景領域動画とを、それぞれの特徴量に応じて画質を低減することにより圧縮する。より具体的には、画質低減部２２１は、複数の特徴領域動画と背景領域動画とを、それぞれの特徴量に応じて解像度またはフレームレートを低減することにより圧縮する。そして、符号化部２３１は、複数の特徴領域動画と背景領域動画とを、それぞれの特徴量に応じた設定値を用いて符号化することにより圧縮する。例えば、符号化部２３１は、複数の特徴領域動画と背景領域動画とを、それぞれの特徴量に応じた割り当て符号量を用いて符号化することにより圧縮する。

なお、特徴領域検出部２０３は、複数の特徴領域のそれぞれの特徴量を特定したときの信頼性の度合いを示す確信度を、複数の特徴領域毎に算出する。そして、圧縮部２４０は、複数の特徴領域動画を、それぞれの特徴量および信頼度に応じた強度で圧縮する。例えば、画質低減部２２１は、複数の特徴領域動画を、それぞれの特徴量および確信度に応じて解像度またはフレームレートを低減することにより圧縮する。そして、符号化部２３１は、複数の特徴領域動画を、それぞれの特徴量および確信度に応じた設定値を用いて符号化することにより圧縮する。例えば、圧縮部２４０は、複数の特徴領域動画を、それぞれの確信度が低いほど、それぞれの特徴量に応じた強度より低い強度で圧縮してよい。

対応付け処理部２０６は、複数の圧縮部２４０が複数の特徴領域動画および背景領域動画を圧縮することによって生成した複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを、例えばタグ情報等を付帯する等して互いに対応づける。出力部２０７は、対応付け処理部２０６が対応づけた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを通信ネットワーク１１０に送出する。

なお、本図の構成では、画像処理装置１２０が有する複数の圧縮部２４０のそれぞれが複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ圧縮したが、他の構成では、画像処理装置１２０は一の圧縮部２４０を有してよく、一の圧縮部２４０が、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ異なる符号化方式で圧縮してよい。例えば、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像が一の圧縮部２４０に時分割で順次供給され、一の圧縮部２４０が、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ異なる符号化方式で順次圧縮してよい。

一例として、一の圧縮部２４０は、複数の特徴領域の画像情報および背景領域の画像情報を異なる量子化係数でそれぞれ量子化してよい。また、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像がそれぞれ異なる画質の画像に変換された画像が一の圧縮部２４０に供給され、供給された複数の特徴領域の画像および背景領域の画像を一の圧縮部２４０がそれぞれ異なる符号化方式で圧縮してもよい。

また、上記のように一の圧縮部２４０が領域毎に異なる量子化係数で量子化したり、領域毎に異なる画質に変換された画像を一の圧縮部２４０が圧縮する形態では、一の圧縮部２４０は、一の画像を圧縮してもよく、本図で説明したように画像分割部２０４によって分割された画像をそれぞれ圧縮してもよい。なお、一の圧縮部２４０が一の画像を圧縮する場合には、画像分割部２０４による分割処理および固定値化部２１１による固定値化処理はなされなくてよいので、画像処理装置１２０は、画像分割部２０４および固定値化ユニット２１０を有しなくてもよい。

図６は、符号化部２３１のブロック構成の一例を示す。符号化部２３１は、動き解析部２８５、差分処理部２８７、動き符号化部２８６、および符号化部２８８を有する。動き解析部２８５は、差分対象領域決定部２９４および位置差情報生成部２９５を含む。また、差分処理部２８７は、差分画素画像生成部２９６、空間周波数領域変換部２９７、および量子化部２９８を含む。なお、本図に示した各構成要素の機能および動作は、図４に関連して説明した、同じ符号を付した構成要素の機能および動作と略同一であるので、その相違点を除いて説明を省略する。

差分画素画像生成部２９６は、差分対象領域決定部２９４が決定した圧縮対象の部分領域の画素情報と差分対象の部分領域の画素情報との間の差分により差分画素画像を生成する。また、符号化部２８８は、量子化部２９８によって量子化された変換係数を符号化することにより圧縮する。また、動き符号化部２８６は、位置差情報生成部２９５から供給された位置差情報を符号化して、出力部２０７に供給する。また、差分対象領域決定部２９４は、圧縮制御部２５０から供給された特徴領域情報に基づいて、画質低減部２２１により画質が低減された動画構成画像に対して差分対象領域を決定する。

図７は、画像処理装置１７０のブロック構成の一例を示す。画像処理装置１７０は、圧縮動画取得部３０１、対応付け解析部３０２、圧縮動画伸張ユニット３１０、合成部３０３、および出力部３０４を有する。圧縮動画伸張ユニット３１０は、複数の圧縮動画伸張部３１１ａ−ｄ（以下、圧縮動画伸張部３１１と総称する。）を含む。なお、ここでは、図４から図６にかけて説明した画像処理装置１２０から受け取った動画データを処理する場合の画像処理装置１７０の各構成要素の機能および動作を説明する。

圧縮動画取得部３０１は、出力部２０７が出力した、対応づけられた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを取得する。対応付け解析部３０２は、例えば付帯されたタグ情報を解析して、圧縮動画取得部３０１が取得した対応づけられた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを取り出す。

圧縮動画伸張部３１１は、複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを復号する。具体的には、圧縮動画伸張部３１１ａは背景領域動画データを復号する。また、圧縮動画伸張部３１１ｂ−ｄは、複数の特徴領域動画データのうち、一の特徴領域動画を復号して、複数の特徴領域動画および背景領域動画を取得する。なお、圧縮動画伸張部３１１ｂ−ｄは、特徴の種類ごとに設けられ、それぞれ、いずれかの種類の特徴領域動画データを復号する。

合成部３０３は、圧縮動画伸張部３１１が復号することによって得られた動画構成画像を合成する。具体的には、合成部３０３は、圧縮動画伸張部３１１ｂ−ｄにより復号された複数の特徴領域動画のそれぞれが含む動画構成画像の特徴領域の画像を、背景領域動画が含む動画構成画像に重ね合わせた動画構成画像を生成する。出力部３０４は、合成部３０３が生成した複数の動画構成画像を含む動画を、表示装置１８０に供給する。なお、出力部３０４は、合成部３０３が生成した複数の動画構成画像を含む動画を、画像ＤＢ１７５に記録してもよい。なお、画像処理装置１７０は、出力部２０７から対応づけられて出力された複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを、画像ＤＢ１７５に記録してよい。この場合、圧縮動画取得部３０１は、画像ＤＢ１７５に記録されている、対応づけられた複数の特徴領域動画データおよび背景領域動画データを取得してもよい。

なお、本実施形態の圧縮動画伸張ユニット３１０は、特徴の種類の数に応じた複数の圧縮動画伸張部３１１を含むが、他の形態では、圧縮動画伸張ユニット３１０が含む一の圧縮動画伸張部３１１が、背景領域動画データおよび複数の特徴領域動画データを順次復号してもよい。また、画像処理装置１２０から一の動画データとして提供される場合には、一の圧縮動画伸張部３１１が当該一の動画データを復号して、復号した得られた動画を出力部３０４が出力してもよい。

なお、画像処理装置１７０が図２から図４にかけて説明した画像処理装置１２０によって生成された動画データを処理する場合には、画像処理装置１７０は、階層間差分圧縮部２８２ａ−ｄのそれぞれにより圧縮された複数の動画構成画像を取得する。そして、画像処理装置１７０は、取得した複数の動画構成画像をそれぞれ復号する。そして、画像処理装置１７０は、復号することにより得られた複数の動画構成画像を重ね合わせることにより一の合成画像を生成する。そして、画像処理装置１７０は、生成した合成画像を動画構成画像として含む動画を、表示装置１８０に供給する。

図８は、符号化方式格納部４１０が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す。符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類、符号化モード、イントラ予測方向、動き補償単位、マクロブロックサイズ、および量子化ステップを格納する。

オブジェクト種類は、動画構成画像に含まれるオブジェクトとして撮像された被写体の種類を識別する情報であってよい。符号化モードは、部分領域がイントラ符号化およびインター符号化のいずれかを識別する情報であってよい。

イントラ予測方向は、ブロックがイントラ符号化により符号化される場合における予測方向を示す。例えば、イントラ予測方向は、例えばＨ．２６４においてイントラブロック内の画素値を予測する方法を示す予測モードを識別する情報であってよい。例えば、イントラ予測方向は、ブロック内の平均値により画素値を予測するか否かを示す情報、或いはブロック内の画素の画素値をいずれの位置の画素の画素値から予測するかを示す情報であってよい。

動き補償単位は、ブロックの動きベクトルの精度を示す情報であってよい。マクロブロックサイズは、マクロブロックのサイズを示す情報であってよい。なお、マクロブロックサイズは、特徴領域の単位面積あたりのマクロブロックのサイズであってよい。この場合、圧縮部２４０は、特徴領域の面積がより大きいほど、より大きいマクロブロックサイズを決定してよい。また、量子化ステップは、量子化ステップの補正値を示す情報であってよい。なお、量子化ステップについては、図９および図１０に関連して説明する。

なお、符号化方式格納部４１０は、オブジェクト種類が示す種類のオブジェクトが有する特徴的な空間周波数成分に応じたイントラ予測方向を格納することが望ましい。例えば、符号化方式格納部４１０は、縦方向のエッジをより多く含むことが期待されるオブジェクトの種類に対応づけて、画素値を上方の画素値から予測することを示す予測モード０をイントラ予測方向として格納してよい。

また、符号化方式格納部４１０は、横方向のエッジをより多く含むことが期待されるオブジェクトの種類に対応づけて、画素値を左方の画素値から予測することを示す予測モード１をイントラ予測方向として格納してよい。また、符号化方式格納部４１０は、より低い周波数成分をより多く含むことが期待されるオブジェクトの種類、または多数の色を含むことが期待されるオブジェクトの種類に対応づけて、画素値を平均値から予測することを示す予測モード２をイントラ予測方向として格納してよい。

なお、符号化方式選択部４２０は、特徴領域の検出信頼度に応じて、オブジェクトの種類に基づいて符号化方式を選択するか否かを決定してよい。例えば、符号化方式選択部４２０は、検出信頼度が予め定められた値より高いことを条件として、オブジェクトの種類に基づいて符号化方式を選択してよい。

図９は、符号化方式格納部４１０が格納する量子化ステップ補正値の一例を示す。符号化方式格納部４１０は、量子化部２９８が用いる量子化テーブルの各成分の量子化ステップ値を補正する補正値を格納する。なお、本図の例では、４×４のマクロブロックに対する量子化ステップの補正値Δｑ_ｕｖ（但しｕ、ｖ＝０、１、２、３）を示す。

なお、本テーブルの最も左上に位置するΔｑ_００は、ＤＣ成分を示す空間周波数成分の変換値に対する量子化ステップを補正する補正値を示す。また、右方および下方に位置するΔｑ_ｕｖは、より高い空間周波数成分の変換値に対する量子化ステップの補正値を示す。

符号化方式格納部４１０は、オブジェクト種別、画像の複雑度、および符号誤差に応じた、各周波数成分に対する量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖを格納してよい。なお、画像の複雑度は、マクロブロックに含まれる画素の画素値とマクロブロックに含まれる画素の画素値の平均値との差の絶対値を、マクロブロックに含まれる画素にわたる総和を指標としてよい。他にも、画像の複雑度は、マクロブロック内の画像をラプラシアンフィルタ等のハイパスフィルタによって処理して得られるマクロブロックの画像の高周波成分の大きさを指標としてよい。

なお、符号化方式格納部４１０は、画像の複雑度がより大きいほどより大きい量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖを格納してよい。これにより、画像内容が複雑であるほど、量子化ステップが大きくなる。画像が複雑になるほど高周波成分の変換値が大きくなることが予想される。符号化方式格納部４１０が画像の複雑度がより大きいほどより大きい量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖを格納することによって、画像が複雑になるほど量子化ステップが大きくなり、結果として量子化後の情報量を低下させる方向に作用する。

また、符号化方式格納部４１０は、符号誤差がより大きいほどより小さい量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖを格納してよい。なお、符号誤差は、不可逆符号化前後の間における画像の誤差量を示す値であってよい。例えば、符号誤差は、符号化前後の誤差を示す符号化誤差および量子化前後の誤差を示す量子化誤差の少なくとも一方であってよい。符号誤差が大きいほど画質が低下していることが予想されるが、符号化方式格納部４１０が符号誤差に対応づけてより小さい量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖを格納しているので、符号誤差が大きくなるほど量子化ステップを小さくすることができ、結果として符号化後の情報量を増加させる方向に作用する。このようにして、オブジェクト種別、画像の複雑度、符号誤差に応じて量子化ステップが決定される。

なお、量子化誤差は、量子化部２９８による量子化前の画像信号と量子化後の画像信号との間の誤差であってよい。例えば、量子化誤差は、量子化前の画像信号が示す画素値と量子化後の画像信号が示す画素値との間の差の絶対値の和であってよい。また、量子化誤差は、量子化前の画像信号が示す画素値と量子化後の画像信号が示す画素値との間の差を２乗した値の和であってよい。また、符号化誤差は、符号化前の画像信号と符号化後の画像信号との間の誤差であってよい。例えば、符号化誤差は、符号化前の画像信号が示す画素値と符号化後の画像信号が示す画素値との間の差の絶対値の和であってよい。また、符号化誤差は、符号化前の画像信号が示す画素値と符号化後の画像信号が示す画素値との間の差を２乗した値の和であってよい。なお、ここでいう符号化とは、空間周波数領域変換部２９７による空間周波数成分への変換および量子化部２９８による量子化を含む。

このように、符号化方式格納部４１０が画像の複雑度および符号誤差に応じた量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖを格納することにより、画像が複雑になることによる情報量の増加幅を削減したり、空間周波数変換または量子化を含む符号化による画質の低下量を削減することができる。なお、本図においては、情報量の増加幅をマクロブロック単位で削減することについて説明したが、画像全体として情報量の変動幅を削減することについては、図１０に関連して説明する。なお、符号化方式格納部４１０は、本図で示した４×４のマクロブロックについての量子化ステップの補正値Δｑ_ｕｖの他に、８×８、１６×１６等の、多様なマクロブロックに対する量子化ステップの補正値Δｑ_ｕｖを有してよい。

図１０は、補正前符号量比と量子化補正量Ｑとの関係を示す。線１０１０は、特徴領域に対する量子化量の補正量を示しており、線１０２０は背景領域に対する量子化量の補正量を示している。

なお、補正前符号量比とは、特徴領域および背景領域の画質が量子化部２９８によって調整されない場合における、全画像領域の符号量に対する特徴領域の符号量の比を示す。なお、特徴領域の符号量とは、特徴領域に含まれるマクロブロックの画像の複雑度と量子化量との積を、特徴領域に含まれるマクロブロックにわたって総和した値であってよい。また、全画像領域の符号量とは、全画像領域に含まれるマクロブロックの画像の複雑度と量子化量との積を、全画像領域に含まれるマクロブロックにわたって総和した値であってよい。

なお、量子化量とは量子化のレベルを示す。つまり、量子化量は、量子化ステップが小さいほど大きな値を持つ。また、量子化補正量Ｑは、量子化ステップ補正値Δｑ_ｕｖによって量子化ステップが補正された場合の量子化量の増加量を示す。なお、補正前の量子化量は、バッファの使用量、画像の複雑度、および目標符号量に応じて定められるとする。

なお、符号量は量子化量を指標としてよい。量子化量が画像の複雑度に基づいて調整されていれば、量子化量を指標とする符号量に基づいて算出された補正前符号量比は、上記のような画像の複雑度および量子化量で重み付けされた補正前符号量比と略同一となることが期待される。他にも、符号量は単に面積を指標としてもよい。このようにしても、特徴領域と背景領域とで画像の複雑度が同等であれば、面積を指標とする符号量に基づいて算出された補正前符号量比は、上記のような画像の複雑度および量子化量で重み付けされた補正前符号量比と略同一となることが期待される。なお、上記においては、説明を簡単にすることを目的として、画像の複雑度で重みづけされた補正前符号量比に基づいて特徴領域および特徴領域外に対する量子化補正量を決定することについて説明したが、同様にして、図９に関連して説明した符号誤差で重みけされた補正前符号量比に基づいて特徴領域および特徴領域外に対する量子化補正量を決定することもできる。

このような処理によると、特徴領域を高画質にすることによる符号量の増加に応じて、背景領域の符号量を低減することができる。このため、特徴領域および背景領域の画質を調整することによって符号量が増加してしまうことを防ぐことができる。なお、符号化方式格納部４１０は、上記の関係を満たす量子化ステップ補正量Δｑを格納することが望ましい。なお、圧縮部２４０は、画像の複雑度、符号誤差、およびオブジェクト種類に応じて算出された量子化補正量を、時間軸方向のローパスフィルタをかけることによって、量子化補正量の単位時間あたりの変動量を予め定められた変動量以下にしてもよい。

図１１は、符号化方式格納部４１０が格納するデータの他の一例をテーブル形式で示す。符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて、イントラ予測方向および優先度を格納する。イントラ予測方向については図８に関連して説明したので、その説明を省略する。優先度は、イントラ予測方向を選択する優先度を示す。

このように、符号化方式格納部４１０は、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に対応づけて、複数の符号化方式および当該符号化方式が選択されるべき順番を格納している。そして、符号化方式選択部４２０は、複数の特徴領域のそれぞれについて、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している符号化方式を順番で選択していく。

そして、符号化方式選択部４２０は、選択した符号化方式によって特徴領域の画像を圧縮した場合に予め定められた圧縮率より高い画質対圧縮量で圧縮することができることを条件として、特徴領域の画像を圧縮する場合に使用する符号化方式として当該符号化方式を選択する。そして、圧縮部２４０は、動画構成画像における複数の特徴領域の画像を、符号化方式選択部４２０が選択した符号化方式により、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。

このように、符号化方式選択部４２０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、動画構成画像を圧縮する場合に使用する符号化方式として、複数の符号化方式の中からより高い画質対圧縮量が得られる符号化方式をより優先して選択する。したがって、オブジェクトの種類に適した順番で符号化モードをテストしていくことによって、不要な符号化モードがテストされる確率を削減することができる。このため、符号化方式選択部４２０は、オブジェクトの種類に適したイントラ予測方向を速やかに特定することができる場合がある。

なお、符号化方式格納部４１０は、オブジェクトの種類に対応づけて、組み合わせが異なる複数の符号化方式を格納してよい。この場合、符号化方式選択部４２０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、動画構成画像を圧縮する場合に使用する符号化方式として、複数の符号化方式の中からより高い画質対圧縮量が得られる符号化方式をより優先して選択する。

そして、符号化方式選択部４２０は、複数の特徴領域のそれぞれについて、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に対応づけて符号化方式格納部４１０が格納している複数の符号化方式の中から特徴領域の画像に対してより高い画質対圧縮量が得られる符号化方式をより優先して選択する。

そして、圧縮部２４０は、複数の動画構成画像のそれぞれについて、符号化方式選択部４２０が選択した符号化方式により、動画構成画像における複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する。このような方法によっても、符号化方式選択部４２０は、オブジェクトの種類に適したイントラ予測方向を速やかに特定することができる場合がある。

図１２は、差分対象領域決定部２９４が差分対象領域を決定する決定方法の一例を示す。ここでは、同一被写体領域特定部４３０が、動画構成画像１２００および動画構成画像１２１０において、同じ被写体を示すオブジェクト１２０４および１２１４を含む特徴領域１２０２および１２１２を特定したとする。この場合、位置差算出部４４０は、特徴領域１２０２における最左上の座標と、特徴領域１２１２における最左上の座標との間の差を、特徴領域の位置との差を示す位置差として算出する。

本図の例では、位置差算出部４４０は、位置差（ｘ１−ｘ０、ｙ１−ｙ０）を算出する。差分対象領域決定部２９４は、特徴領域１２１２に含まれるマクロブロック１２１６をインター符号化により符号化すべく、動画構成画像１２００における差分対象領域を決定する。マクロブロック１２１６の最左上の座標を（ｘ２、ｙ２）、最右下の座標を（ｘ３、ｙ３）とすると、差分対象領域決定部２９４は、動画構成画像１２００における（ｘ２−（ｘ１−ｘ０）−Δ、ｙ２−（ｙ１−ｙ０）−Δ）および（ｘ３＋（ｘ１−ｘ０）＋Δ、ｙ３＋（ｙ１−ｙ０）＋Δ）を矩形の対角とする領域１２０６から、差分対象領域を決定する。なお、ここでは、動画構成画像１２００および１２１０における最左上を原点とした。

また、差分対象領域を決定する探索範囲の大きさはΔによって定められる。Δの値は予め定められたピクセル数であってよい。他にも、Δの値は、特徴領域１２００および１２１０に含まれるオブジェクトの種類に応じて予め定められてよい。例えば、移動速度が速いことが期待される被写体を示すオブジェクトの種類については、差分対象領域決定部２９４は、より大きいΔの値を用いて差分対象領域を決定してよい。このように、圧縮部２４０は、同一被写体領域特定部４３０が特定した他の動画構成画像における特徴領域の少なくとも一部の領域の画像を、当該一部の領域の位置から位置差だけ離れた一の動画構成画像における位置から予め定められたピクセル数だけ離れた範囲内の領域の画像との間で比較することにより圧縮する。

なお、差分対象領域決定部２９４は、特徴領域の検出信頼度に応じて、特徴領域の位置差に基づいて差分対象領域を決定するか否かを決定してよい。例えば、差分対象領域決定部２９４は、検出信頼度が予め定められた値より高いことを条件として、特徴領域の位置差に基づいて差分対象領域を決定してよい。

以上説明したように、差分対象領域決定部２９４は、特徴領域の位置の差を利用することによって、動きベクトルを探索する範囲を限定することができる。このため、差分対象領域決定部２９４は動きベクトルを速やかに算出することができる。また、特徴領域１２１２内において、動きベクトルの大きさが乱雑になることを未然に防ぐことができる。このため、動き符号化部２８６が隣接するマクロブロックの動きベクトル間の差分により動きベクトルを符号化すると、当該差分をより小さくすることができる。このため、画像処理装置１７０は、より高い圧縮率で動きベクトルを圧縮することができる。

図１３は、他の実施形態に係る画像処理システム２０の一例を示す。本実施形態における画像処理システム２０の構成は、画像処理装置１２０に替えて、撮像装置１００ａ−ｄがそれぞれ画像処理部１６０４ａ−ｄ（以下、画像処理部１６０４と総称する。）を有する点を除いて、図１で説明した画像処理システム１０の構成と同じとなっている。

画像処理部１６０４は、画像処理装置１２０に含まれる構成要素のうち、圧縮動画取得部２０１および圧縮動画伸張部２０２を除く構成要素を有している。そして、画像処理部１６０４に含まれる各構成要素の機能および動作は、画像処理装置１２０に含まれる各構成要素が圧縮動画伸張部２０２による伸張処理によって得られた撮像動画を処理することに替えて、撮像部１０２によって撮像された撮像動画を処理するという点を除いて、画像処理装置１２０に含まれる各構成要素の機能および動作と略同一であってよい。このような構成の画像処理システム２０においても、図１から図１２にかけて画像処理システム１０に関連して説明した効果と同様の効果が得ることができる。

なお、撮像装置１００が有する符号化方式取得部４１２は、画像処理装置１７０以外にも、撮像装置１００を利用するユーザから、上述した符号化方式を取得してよい。例えば、撮像装置１００は設定画面を表示する表示デバイスを有しており、当該表示デバイスが特徴領域の特徴量に応じた符号化方式を設定する設定画面を表示してよい。そして、符号化方式取得部４１２は、当該設定画面を通じてユーザから符号化方式を取得してよい。例えば、符号化方式取得部４１２は、表示デバイスに設定画面が表示されている期間にユーザによる操作情報を取得することによって、符号化方式を取得してよい。

なお、画像処理部１６０４は、ＲＡＷ形式で表された複数の動画構成画像を含む撮像動画を撮像部１０２から取得してよい。そして、画像処理部１６０４は、ＲＡＷ形式で表された複数の動画構成画像のそれぞれから、１以上の特徴領域を検出してよい。また、画像処理部１６０４は、取得した撮像動画に含まれるＲＡＷ形式で表された複数の動画構成画像をＲＡＷ形式のまま圧縮してよい。このとき、画像処理部１６０４は、図１〜図１２にかけて画像処理装置１２０の動作に関連して説明した圧縮方法で、撮像動画を圧縮することができる。

なお、画像処理装置１７０は、画像処理部１６０４から取得した圧縮動画を伸張することにより、ＲＡＷ形式で表された複数の動画構成画像を取得することができる。そして、画像処理装置１７０は、伸張することにより取得されたＲＡＷ形式で表された複数の動画構成画像を、例えば特徴領域以外の領域および複数の特徴領域を含む複数の領域毎に同時化処理を施してよい。このとき、画像処理装置１７０は、特徴領域以外の領域より、特徴領域においてより高精度な同時化処理を施してよい。

なお、画像処理装置１７０は、同時化処理によって得られた動画構成画像における特徴領域の画像に、超解像処理を施してよい。画像処理装置１７０における超解像処理としては、特開２００６−３５０４９８号公報に記載されたような主成分分析に基づく超解像処理、あるいは特開２００４−８８６１５号公報に記載されたような被写体の動きに基づく超解像処理を例示することができる。

なお、画像処理装置１７０は、特徴領域に含まれるオブジェクト毎に、超解像処理を施してよい。例えば、特徴領域が人物の顔画像を含む場合に、画像処理装置１７０は、オブジェクトの一例としての顔部位（例えば、目、鼻、口など）毎に、超解像処理を施してよい。この場合、画像処理装置１７０は、特開２００６−３５０４９８号公報に記載されたような主成分分析（ＰＣＡ）に基づくモデル等の学習データを、顔部位（例えば、目、鼻、口など）毎に記憶しておく。そして、画像処理装置１７０は、特徴領域に含まれる顔部位毎に選択した学習データを使用して、各顔部位の画像に超解像処理を施してよい。

このように、画像処理装置１７０は、主成分分析（ＰＣＡ）を用いて特徴領域の画像を再構成することができる。なお、画像処理装置１７０による画像再構成手法、および当該画像再構成用の学習法としては、主成分分析（ＰＣＡ）による学習・画像再構成の他に、局所保存投影（ｌｏｃａｌｉｔｙ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＬＰＰ）、線形判別分析（Ｌｉｎｅａｒ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＬＤＡ）、独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ：ＩＣＡ）、多次元スケーリング（ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｓｃａｌｉｎｇ：ＭＤＳ）、サポートベクターマシン（サポートベクター回帰）、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、Ｂａｙｅｓ推論、最大事後確率推定、反復逆投影、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、局所線形埋め込み（ｌｏｃａｌｌｙ ｌｉｎｅａｒ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ：ＬＬＥ）、マルコフランダム場（Ｍａｒｋｏｖ ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄ：ＭＲＦ）等の手法を用いることができる。

また、学習データとしては、特開２００６−３５０４９８号公報に記載されたようなモデルの他に、オブジェクトの多数のサンプル画像からそれぞれ抽出された、オブジェクトの画像の低周波成分および高周波成分を含んでよい。ここで、複数のオブジェクトの種類のそれぞれについてオブジェクトの画像の低周波成分をＫ−ｍｅａｎｓ法等によってクラスタリングすることによって、複数のオブジェクトの種類のそれぞれにおいてオブジェクトの画像の低周波成分が複数のクラスタにクラスタリングされていてよい。また、各クラスタ毎に代表的な低周波成分（例えば、重心値）が定められていてよい。

そして、画像処理装置１７０は、動画構成画像における特徴領域に含まれるオブジェクトの画像から低周波成分を抽出する。そして、画像処理装置１７０は、抽出したオブジェクトの種類のオブジェクトのサンプル画像から抽出された低周波成分のクラスタのうち、抽出した低周波成分に適合する値が代表的な低周波成分として定められたクラスタを特定する。そして、画像処理装置１７０は、特定したクラスタに含まれる低周波成分に対応づけられている高周波成分のクラスタを特定する。このようにして、画像処理装置１７０は、動画構成画像に含まれるオブジェクトから抽出された低周波成分に相関のある高周波成分のクラスタを特定することができる。

そして、画像処理装置１７０は、特定した高周波成分のクラスタを代表する高周波成分を用いて、オブジェクトの画像をより高画質な高画質画像に変換してよい。例えば、画像処理装置１７０は、各オブジェクトの中心から顔上の処理対象位置までの距離に応じた重みでオブジェクト毎に選択された当該高周波成分をオブジェクトの画像に加算してよい。なお、当該代表する高周波成分は、閉ループ学習によって生成されてよい。このように、画像処理装置１７０は、各オブジェクト毎に学習することによって生成された学習データの中から、望ましい学習データをオブジェクト毎に選択して利用するので、オブジェクトの画像をより高い精度で高画質化することができる場合がある。なお、図１〜１２に関連して説明した画像処理システム１０の構成においても、画像処理装置１７０は、特徴領域の画像に上述した超解像処理を施すことができる。

なお、特開２００６−３５０４９８号公報に記載されたような主成分分析に基づく超解像処理では、主成分ベクトルおよび重みづけ係数により物体の画像が表される。これらの重みづけ係数および主成分ベクトルのデータ量は、物体の画像そのものが有する画素データのデータ量に比べて大幅に小さい。そこで、画像処理部１６０４は、撮像部１０２から取得した複数の動画構成画像における特徴領域の画像を圧縮する圧縮処理において、特徴領域に含まれる物体の画像から上記重みづけ係数を算出してよい。すなわち、画像処理部１６０４は、特徴領域に含まれる物体の画像を、主成分ベクトルおよび重みづけ係数で表すことによって圧縮することができる。そして、画像処理部１６０４は、主成分ベクトルおよび重みづけ係数を画像処理装置１７０に送信してよい。

この場合、画像処理装置１７０は、画像処理部１６０４から取得した主成分ベクトルおよび重みづけ係数を用いて、特徴領域に含まれる物体の画像を再構成することができる。なお、画像処理部１６０４は、特開２００６−３５０４９８号公報に記載されたような主成分分析に基づくモデルの他に、種々の特徴パラメータで物体を表現するモデルを利用して特徴領域に含まれる物体の画像を圧縮することができることはいうまでもない。

図１４は、画像処理装置１２０および画像処理装置１７０のハードウェア構成の一例を示す。画像処理装置１２０および画像処理装置１７０は、ＣＰＵ周辺部と、入出力部と、レガシー入出力部とを備える。ＣＰＵ周辺部は、ホスト・コントローラ１５８２により相互に接続されるＣＰＵ１５０５、ＲＡＭ１５２０、グラフィック・コントローラ１５７５、および表示デバイス１５８０を有する。入出力部は、入出力コントローラ１５８４によりホスト・コントローラ１５８２に接続される通信インターフェイス１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を有する。レガシー入出力部は、入出力コントローラ１５８４に接続されるＲＯＭ１５１０、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、および入出力チップ１５７０を有する。

ホスト・コントローラ１５８２は、ＲＡＭ１５２０と、高い転送レートでＲＡＭ１５２０をアクセスするＣＰＵ１５０５、およびグラフィック・コントローラ１５７５とを接続する。ＣＰＵ１５０５は、ＲＯＭ１５１０、およびＲＡＭ１５２０に格納されたプログラムに基づいて動作して、各部の制御をする。グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等がＲＡＭ１５２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示デバイス１５８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ１５８４は、ホスト・コントローラ１５８２と、比較的高速な入出力装置であるハードディスクドライブ１５４０、通信インターフェイス１５３０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を接続する。ハードディスクドライブ１５４０は、ＣＰＵ１５０５が使用するプログラム、およびデータを格納する。通信インターフェイス１５３０は、ネットワーク通信装置１５９８に接続してプログラムまたはデータを送受信する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０、および通信インターフェイス１５３０に提供する。

入出力コントローラ１５８４には、ＲＯＭ１５１０と、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、および入出力チップ１５７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１５１０は、画像処理装置１２０および画像処理装置１７０が起動時に実行するブート・プログラム、あるいは画像処理装置１２０および画像処理装置１７０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ１５５０は、フレキシブルディスク１５９０からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０、および通信インターフェイス１５３０に提供する。入出力チップ１５７０は、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、あるいはパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。

ＣＰＵ１５０５が実行するプログラムは、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５、またはＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。記録媒体に格納されたプログラムは圧縮されていても非圧縮であってもよい。プログラムは、記録媒体からハードディスクドライブ１５４０にインストールされ、ＲＡＭ１５２０に読み出されてＣＰＵ１５０５により実行される。ＣＰＵ１５０５により実行されるプログラムは、画像処理装置１２０を、図１から図１３に関連して説明した画像処理装置１２０として機能させる。また、当該プログラムは、画像処理装置１７０を、図１から図１３に関連して説明した画像処理装置１７０として機能させる。

以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５の他に、ＤＶＤまたはＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークあるいはインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスクまたはＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用して、ネットワークを介したプログラムとして画像処理装置１２０および画像処理装置１７０に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

一実施形態に係る画像処理システム１０の一例を示す図である。 画像処理装置１２０のブロック構成の一例を示す図である。 階層間差分圧縮部２８２ａおよびｂのブロック構成の一例を示す図である。 圧縮制御部２５０のブロック構成の一例を示す図である。 画像処理装置１２０の他の形態におけるブロック構成の一例を示す図である。 符号化部２３１のブロック構成の一例を示す図である。 画像処理装置１７０のブロック構成の一例を示す図である。 符号化方式格納部４１０が格納しているデータの一例をテーブル形式で示す図である。 符号化方式格納部４１０が格納する量子化ステップ補正値の一例を示す図である。 補正前符号量比と量子化補正量Ｑとの関係を示す図である。 符号化方式格納部４１０が格納するデータの他の一例をテーブル形式で示す図である。 差分対象領域決定部２９４が差分対象領域を決定する決定方法の一例を示す図である。 画像処理システム２０の他の一例を示す図である。 画像処理装置１２０および画像処理装置１７０のハードウェア構成の一例を示す図である。

符号の説明

１０ 画像処理システム
２０ 画像処理システム
１００ 撮像装置
１０２ 撮像部
１０４ 撮像動画圧縮部
１１０ 通信ネットワーク
１２０ 画像処理装置
１３０ 人物
１４０ 移動物体
１５０ 監視対象空間
１６０ 空間
１７０ 画像処理装置
１７５ 画像ＤＢ
１８０ 表示装置
２０１ 圧縮動画取得部
２０２ 圧縮動画伸張部
２０３ 特徴領域検出部
２０６ 対応付け処理部
２０７ 出力部
２１０ 固定値化ユニット
２１１ 固定値化部
２２０ 低減化ユニット
２２１ 画質低減部
２３０ 符号化ユニット
２３１ 符号化部
２３１ａ 背景領域動画符号化部
２３１ｂ−ｄ 特徴領域動画符号化部
２４０ 圧縮部
２４０ 圧縮部
２５０ 圧縮制御部
２６０ 条件格納部
２８０ 入力動画画質制御部
２８１ 画質低減部
２８２ 階層間差分圧縮部
２８５ 動き解析部
２８６ 動き符号化部
２８７ 差分処理部
２８８ 符号化部
２９０ 位置差情報変更部
２９１ 画素値変更部
２９２ 画像復号部
２９３ 画像拡大部
２９４ 差分対象領域決定部
２９５ 位置差情報生成部
２９６ 差分画素画像生成部
２９７ 空間周波数領域変換部
２９８ 量子化部
２９９ 周波数領域画質変換部
３０１ 圧縮動画取得部
３０２ 対応付け解析部
３１０ 圧縮動画伸張ユニット
３１１ 圧縮動画伸張部
３０３ 合成部
３０４ 出力部
４１０ 符号化方式格納部
４１２ 符号化方式取得部
４２０ 符号化方式選択部
４３０ 同一被写体領域特定部
４４０ 位置差算出部
１６０４ 画像処理部

Claims (8)

1. オブジェクトの第１の種類に対応づけて、複数の符号化方式を含む第１の符号化方式の組合せと、前記第１の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式がそれぞれ選択されるべき順番とを格納し、オブジェクトの第２の種類に対応づけて、複数の符号化方式を含む第２の符号化方式の組合せと、前記第２の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式がそれぞれ選択されるべき順番とを格納する符号化方式格納部と、
   動画に含まれる複数の動画構成画像から複数の特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
   前記複数の動画構成画像のそれぞれについて、動画構成画像を圧縮する場合に使用する１つの符号化方式を、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に対応づけて前記符号化方式格納部が格納している前記複数の符号化方式の中から選択する符号化方式選択部と、
   前記複数の動画構成画像のそれぞれについて、前記符号化方式選択部が選択した符号化方式により、動画構成画像における前記複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する圧縮部と
   を備え、
   前記第１の符号化方式の組合せは、前記第２の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式以外の符号化方式を含み、
   前記符号化方式選択部は、特徴領域に前記第１の種類のオブジェクトが含まれている場合に、前記第１の種類に対応づけて前記符号化方式格納部が格納している前記第１の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式を、前記第１の種類に対応づけて前記符号化方式格納部が格納している前記順番に従って選択し、選択している符号化方式によって特徴領域の画像を圧縮した場合に予め定められた画質対圧縮量より高い画質対圧縮量で圧縮することができる場合に、選択している符号化方式を、前記動画構成画像を圧縮する場合に使用する１つの符号化方式として選択し、特徴領域に前記第２の種類のオブジェクトが含まれている場合に、前記第２の種類に対応づけて前記符号化方式格納部が格納している前記第２の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式を、前記第２の種類に対応づけて前記符号化方式格納部が格納している前記順番に従って選択し、選択している符号化方式によって特徴領域の画像を圧縮した場合に予め定められた画質対圧縮量より高い画質対圧縮量で圧縮することができる場合に、選択している符号化方式を、前記動画構成画像を圧縮する場合に使用する１つの符号化方式として選択する
   画像処理装置。
2. 前記複数の符号化方式は、イントラ符号化の符号化方式およびインター符号化の符号化方式を含む
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記複数の符号化方式は、イントラ符号化におけるイントラ予測の方向が異なる符号化方式を含む
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記複数の符号化方式は、インター符号化における動き予測の単位が異なる符号化方式を含む
   請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記複数の符号化方式は、動画構成画像を符号化する符号化単位となる部分領域の大きさが異なる符号化方式を含む
   請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記オブジェクトの前記種類は、被写体の種類を表す
   請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. コンピュータを、請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
8. オブジェクトの第１の種類に対応づけて、複数の符号化方式を含む第１の符号化方式の組合せと、前記第１の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式がそれぞれ選択されるべき順番とを格納し、オブジェクトの第２の種類に対応づけて、複数の符号化方式を含む第２の符号化方式の組合せと、前記第２の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式がそれぞれ選択されるべき順番とを格納する符号化方式格納段階と、
   動画に含まれる複数の動画構成画像から複数の特徴領域を検出する特徴領域検出段階と、
   前記複数の動画構成画像のそれぞれについて、動画構成画像を圧縮する場合に使用する１つの符号化方式を、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に対応づけて前記符号化方式格納段階で格納された前記複数の符号化方式の中から選択する符号化方式選択段階と、
   前記複数の動画構成画像のそれぞれについて、前記符号化方式選択段階で選択された符号化方式により、動画構成画像における前記複数の特徴領域の画像をそれぞれ圧縮する圧縮段階と
   を備え、
   前記第１の符号化方式の組合せは、前記第２の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式以外の符号化方式を含み、
   前記符号化方式選択段階は、特徴領域に前記第１の種類のオブジェクトが含まれている場合に、前記第１の種類に対応づけて前記符号化方式格納段階で格納された前記第１の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式を、前記第１の種類に対応づけて前記符号化方式格納段階で格納された前記順番に従って選択し、選択している符号化方式によって特徴領域の画像を圧縮した場合に予め定められた画質対圧縮量より高い画質対圧縮量で圧縮することができる場合に、選択している符号化方式を、前記動画構成画像を圧縮する場合に使用する１つの符号化方式として選択し、特徴領域に前記第２の種類のオブジェクトが含まれている場合に、前記第２の種類に対応づけて前記符号化方式格納段階で格納された前記第２の符号化方式の組合せが含む前記複数の符号化方式を、前記第２の種類に対応づけて前記符号化方式格納段階で格納された前記順番に従って選択し、選択している符号化方式によって特徴領域の画像を圧縮した場合に予め定められた画質対圧縮量より高い画質対圧縮量で圧縮することができる場合に、選択している符号化方式を、前記動画構成画像を圧縮する場合に使用する１つの符号化方式として選択する
   画像処理方法。

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