JP7027776B2 - 移動ベクトル算出方法、装置、プログラム、及びノイズ除去処理を含む移動ベクトル算出方法 - Google Patents
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Description
E=α|μt -μbi|+βσdi ・・・(2)
(付記1)
動画又は連続撮影された静止画群に含まれる画像フレーム間の画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出方法であって、
移動ベクトル算出装置が
前記画像フレームのうち処理対象の画像フレームである目標画像と前記目標画像よりも過去に撮影された画像フレームである処理対象画像からそれぞれ、複数の解像度のそれぞれに対応する複数の解像度画像を生成し、前記解像度毎に、前記目標画像の解像度画像と前記処理対象画像の解像度画像との間でブロックマッチングを行うことにより、前記目標画像の画素毎に、それぞれが前記各解像度に対応する複数の移動ベクトル候補を算出し、
前記目標画像の画素毎に、前記複数の移動ベクトル候補について、前記移動ベクトル候補の始点及び終点の画素領域に関するノイズの特性を用いた評価指標をもとに信頼性を評価し、最終移動ベクトルを算出する、
ことを特徴とする移動ベクトル算出方法。
(付記2)
前記信頼性を評価する処理は、前記複数の移動ベクトル候補のうち所定の閾値以上の数がほぼ同じ場所を示しているか否かを示す一致度を判定する処理を含む、ことを特徴とする付記1に記載の移動ベクトル算出方法。
(付記3)
前記信頼性を評価する処理は、前記複数の移動ベクトル候補のうち、前記移動ベクトル候補の移動元をターゲットとする前記目標画像から前記処理対象画像への移動を示す逆方向移動ベクトル候補を算出し、前記移動ベクトル候補と前記逆方向移動ベクトル候補との一致度を判定する処理を含む、ことを特徴とする付記1又は2に記載の移動ベクトル算出方法。
(付記4)
前記信頼性を評価する処理は、前記目標画像のターゲットブロックのパッチと、前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチとからそれぞれ、バイラテラルフィルタ処理により構造画像及び詳細画像を算出し、前記目標画像のターゲットブロックのパッチ及び前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチに対応する前記構造画像同士及び前記詳細画像同士を合成することにより合成構造画像及び合成詳細画像を算出し、前記合成詳細画像が示すノイズの標準偏差又は分散に基づいて前記移動ベクトル候補の信頼性を評価する処理を含む、ことを特徴とする付記1乃至3のいずれかに記載の移動ベクトル算出方法。
(付記5)
前記信頼性を評価する処理は、前記目標画像のターゲットブロックのパッチに対応する構造画像の画素値の平均値と前記合成構造画像の画素値の平均値との差の絶対値に基づいて前記移動ベクトル候補の信頼性を評価する処理を更に含む、ことを特徴とする付記4に記載の移動ベクトル算出方法。
(付記6)
動画又は連続撮影された静止画群に含まれる画像フレーム間の画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出装置であって、
前記画像フレームのうち処理対象の画像フレームである目標画像と前記目標画像よりも過去に撮影された画像フレームである処理対象画像からそれぞれ、複数の解像度のそれぞれに対応する複数の解像度画像を生成し、前記解像度毎に前記目標画像の解像度画像と前記処理対象画像の解像度画像との間でブロックマッチングを行うことにより、前記目標画像の画素毎に、それぞれが前記各解像度に対応する複数の移動ベクトル候補を算出する多重解像度ブロックマッチング処理部と、
前記目標画像の画素毎に、前記複数の移動ベクトル候補について、前記移動ベクトル候補の始点及び終点の画素領域に関するノイズの特性を用いた評価指標をもとに信頼性を評価し、前記複数の移動ベクトル候補の信頼性に基づいて移動ベクトルを算出する信頼性評価ベクトル算出部と、
を具備することを特徴とする移動ベクトル算出装置。
(付記7)
動画又は連続撮影された静止画群に含まれる画像フレーム間の画素の移動ベクトルを算出するコンピュータに、
前記画像フレームのうち処理対象の画像フレームである目標画像と前記目標画像よりも過去に撮影された画像フレームである処理対象画像からそれぞれ、複数の解像度のそれぞれに対応する複数の解像度画像を生成し、前記解像度毎に前記目標画像の解像度画像と前記処理対象画像の解像度画像との間でブロックマッチングを行うことにより、前記目標画像の画素毎に、それぞれが前記各解像度に対応する複数の移動ベクトル候補を算出するステップと、
前記目標画像の画素毎に、前記複数の移動ベクトル候補について、前記移動ベクトル候補の始点及び終点の画素領域に関するノイズの特性を用いた評価指標をもとに信頼性を評価し、前記複数の移動ベクトル候補の信頼性に基づいて移動ベクトルを算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
(付記8)
付記1乃至4の何れかに記載の移動ベクトル算出方法により算出される画像フレーム間の画素の移動ベクトルを用いて、経時変化に起因する位置ずれを補正しながら、画像フレーム間で対応する画素の加算平均を演算することにより、前記画像フレーム間でノイズを除去するノイズ除去処理を用いた移動ベクトル算出方法。
101 移動ベクトル算出ブロック
102 入力部
103 移動ベクトル算出部
104 記憶部
105 多重解像度ブロックマッチング処理部
106 信頼性評価ベクトル算出部
110 画像位置合せ処理ブロック
111 重ね合せ平均処理ブロック
120 現フレーム画像
121 過去フレーム画像
122 目標画像
123 処理対象画像
124 位置合せされた処理対象画像
125 ノイズ除去された目標画像
130 移動ベクトル候補
131 最終移動ベクトル
Claims (6)
- 動画又は連続撮影された静止画群に含まれる画像フレーム間の画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出方法であって、
移動ベクトル算出装置が
前記画像フレームのうち処理対象の画像フレームである目標画像と前記目標画像よりも過去に撮影された画像フレームである処理対象画像からそれぞれ、複数の解像度のそれぞれに対応する複数の解像度画像を生成し、前記解像度毎に、前記目標画像の解像度画像と前記処理対象画像の解像度画像との間でブロックマッチングを行うことにより、前記目標画像の画素毎に、それぞれが前記各解像度に対応する複数の移動ベクトル候補を算出し、
前記複数の移動ベクトル候補のそれぞれについて、前記移動ベクトルとしての信頼性の程度を表している評価指標を算出し、
前記評価指標に基づいて、前記複数の移動ベクトル候補のうちで最も信頼性が高い移動ベクトル候補を、前記移動ベクトルの算出結果として選択し、
前記評価指標の算出では、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチと、前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチとからそれぞれ、バイラテラルフィルタ処理により構造画像及び詳細画像を算出し、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチ及び前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチに対応する前記構造画像同士及び前記詳細画像同士を合成することにより合成構造画像及び合成詳細画像を算出し、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチに対応する構造画像の画素値の平均値と前記合成構造画像の画素値の平均値との差の絶対値と、前記合成詳細画像の画素の画素値の標準偏差又は分散との加重和を、若しくは、前記合成詳細画像が示す画素の画素値の標準偏差又は分散を表している値を、前記評価指標として算出し、
前記移動ベクトル候補の選択では、前記複数の移動ベクトル候補のうちで前記評価指標の値が最小であるものを、前記移動ベクトルの算出結果として選択する、
ことを特徴とする移動ベクトル算出方法。 - 前記移動ベクトル算出装置が、更に、
前記複数の移動ベクトル候補のうち所定の閾値以上の数の移動ベクトル候補がほぼ同じ場所を示しているか否かを判定し、
前記所定の閾値以上の数の移動ベクトル候補がほぼ同じ場所を示していると判定した場合には、前記所定の閾値以上の数の移動ベクトル候補の代表ベクトルを、若しくは、前記所定の閾値以上の数の移動ベクトル候補の平均ベクトルを、前記移動ベクトルの算出結果として選択し、
前記所定の閾値以上の数の移動ベクトル候補がほぼ同じ場所を示してはいないと判定した場合には、前記移動ベクトル候補の選択において、前記複数の移動ベクトル候補のうちで前記評価指標の値が最小であるものを選択する、
ことを特徴とする請求項1に記載の移動ベクトル算出方法。 - 前記移動ベクトル算出装置が、更に、
前記複数の移動ベクトル候補のそれぞれについて、前記移動ベクトル候補の移動元をターゲットとする前記目標画像から前記処理対象画像への移動を示す逆方向移動ベクトル候補を算出し、
前記移動ベクトル候補と該移動ベクトル候補についての前記逆方向移動ベクトル候補の向きを逆にしたベクトルとの距離が所定の閾値距離よりも小さいものを、前記複数の移動ベクトル候補から抽出し、
前記移動ベクトル候補の選択において、前記抽出された移動ベクトル候補のうちで前記評価指標の値が最小であるものを選択する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の移動ベクトル算出方法。 - 動画又は連続撮影された静止画群に含まれる画像フレーム間の画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出装置であって、
前記画像フレームのうち処理対象の画像フレームである目標画像と前記目標画像よりも過去に撮影された画像フレームである処理対象画像からそれぞれ、複数の解像度のそれぞれに対応する複数の解像度画像を生成し、前記解像度毎に前記目標画像の解像度画像と前記処理対象画像の解像度画像との間でブロックマッチングを行うことにより、前記目標画像の画素毎に、それぞれが前記各解像度に対応する複数の移動ベクトル候補を算出する多重解像度ブロックマッチング処理部と、
前記複数の移動ベクトル候補のそれぞれについて、前記移動ベクトルとしての信頼性の程度を表している評価指標を算出し、前記評価指標に基づいて、前記複数の移動ベクトル候補のうちで最も信頼性が高い移動ベクトル候補を、前記移動ベクトルの算出結果として選択する信頼性評価ベクトル算出部と、
を具備し、
信頼性評価ベクトル算出部は、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチと、前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチとからそれぞれ、バイラテラルフィルタ処理により構造画像及び詳細画像を算出し、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチ及び前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチに対応する前記構造画像同士及び前記詳細画像同士を合成することにより合成構造画像及び合成詳細画像を算出し、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチに対応する構造画像の画素値の平均値と前記合成構造画像の画素値の平均値との差の絶対値と、前記合成詳細画像の画素の画素値の標準偏差又は分散との加重和を、若しくは、前記合成詳細画像が示す画素の画素値の標準偏差又は分散を表している値を、前記評価指標として算出し、
前記複数の移動ベクトル候補のうちで前記評価指標の値が最小であるものを、前記移動ベクトルの算出結果として選択する、
ことを特徴とする移動ベクトル算出装置。 - 動画又は連続撮影された静止画群に含まれる画像フレーム間の画素の移動ベクトルを算出するコンピュータに、
前記画像フレームのうち処理対象の画像フレームである目標画像と前記目標画像よりも過去に撮影された画像フレームである処理対象画像からそれぞれ、複数の解像度のそれぞれに対応する複数の解像度画像を生成し、前記解像度毎に前記目標画像の解像度画像と前記処理対象画像の解像度画像との間でブロックマッチングを行うことにより、前記目標画像の画素毎に、それぞれが前記各解像度に対応する複数の移動ベクトル候補を算出するステップと、
前記複数の移動ベクトル候補のそれぞれについて、前記移動ベクトルとしての信頼性の程度を表している評価指標を算出するステップと、
前記評価指標に基づいて、前記複数の移動ベクトル候補のうちで最も信頼性が高い移動ベクトル候補を、前記移動ベクトルの算出結果として選択するステップと、
を実行させ、
前記評価指標を算出するステップは、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチと、前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチとからそれぞれ、バイラテラルフィルタ処理により構造画像及び詳細画像を算出するステップと、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチ及び前記移動ベクトル候補に対応するブロックのパッチに対応する前記構造画像同士及び前記詳細画像同士を合成することにより合成構造画像及び合成詳細画像を算出するステップと、
前記目標画像のターゲットブロックのパッチに対応する構造画像の画素値の平均値と前記合成構造画像の画素値の平均値との差の絶対値と、前記合成詳細画像の画素の画素値の標準偏差又は分散との加重和を、若しくは、前記合成詳細画像が示す画素の画素値の標準偏差又は分散を表している値を、前記評価指標として算出するステップと、
を含み、
前記移動ベクトル候補を選択するステップは、前記複数の移動ベクトル候補のうちで前記評価指標の値が最小であるものを、前記移動ベクトルの算出結果として選択するステップを含む、
プログラム。 - 請求項1乃至3の何れかに記載の移動ベクトル算出方法により算出される画像フレーム間の画素の移動ベクトルを用いて、経時変化に起因する位置ずれを補正しながら、画像フレーム間で対応する画素の加算平均を演算することにより、前記画像フレーム間でノイズを除去するノイズ除去処理を用いた移動ベクトル算出方法。
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