JPH02255990A - 画像マッチング方式 - Google Patents
画像マッチング方式Info
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- JPH02255990A JPH02255990A JP1333529A JP33352989A JPH02255990A JP H02255990 A JPH02255990 A JP H02255990A JP 1333529 A JP1333529 A JP 1333529A JP 33352989 A JP33352989 A JP 33352989A JP H02255990 A JPH02255990 A JP H02255990A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
- H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
- H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
- H04N19/537—Motion estimation other than block-based
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は、２つの画像間の対応領域を検出する画像マッ
ヂング方式に関するものである。
ヂング方式に関するものである。
（従来の技術）
２つの画像間の対応探索の７１式としζは１ｎｔｅｒｅ
ｓｔ。
ｓｔ。
演算子を用いた方式（高木細編：“画像処理アルゴリズ
ムの最新動向″、新技術］ミュニケーションズ、ｐｐ、
１１２−１．１３ （１９８６）、Ａｌａｎ Ｌ、 Ｙ
ｕ、１ｌｌｅ ａｎｄ Ｎｏｒｂｅｒｔｏ Ｍ。
ムの最新動向″、新技術］ミュニケーションズ、ｐｐ、
１１２−１．１３ （１９８６）、Ａｌａｎ Ｌ、 Ｙ
ｕ、１ｌｌｅ ａｎｄ Ｎｏｒｂｅｒｔｏ Ｍ。
Ｇｒｚｙｗａｅｚ： ”ＴＨＥ ＭＯ’ｌ’ＩＯＮ Ｃ
０ＨＥＲＥＮＣＥ ＴＨＥＲＹ”。
０ＨＥＲＥＮＣＥ ＴＨＥＲＹ”。
Ｉｎｔ、 Ｃｏｎｆ、 ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔ、ｅｒ Ｖ
ｉｓｉｏｎ、 ｐｐ、３４４−３５３ （１９８８））
、ブト１ツクマツチングを用いた方式（特公昭６２−１
０７３８６号公報［画像マツチング方式１、米国特許４
６７７４７６”ＭＥＴＨＯＤＦＯＲＤＥＴＥＣＴＩＮＧ
ＡＭＯＶＥＭＥＮＴＯＦＡ 置ＥＶＩＳＩＯＮ ５ＩＧ
ＮＡＬ”）が知られている。
ｉｓｉｏｎ、 ｐｐ、３４４−３５３ （１９８８））
、ブト１ツクマツチングを用いた方式（特公昭６２−１
０７３８６号公報［画像マツチング方式１、米国特許４
６７７４７６”ＭＥＴＨＯＤＦＯＲＤＥＴＥＣＴＩＮＧ
ＡＭＯＶＥＭＥＮＴＯＦＡ 置ＥＶＩＳＩＯＮ ５ＩＧ
ＮＡＬ”）が知られている。
前者の方式では、１ｎｔｅｒｅｓｔ演算子を用いて画像
の特徴点を抽出し、その後特徴点同士の対応を求める。
の特徴点を抽出し、その後特徴点同士の対応を求める。
後者の方式では、記憶装置に格納されている２個の画像
データのマツチング処理を行なう際に、上記画像の一方
を複数のブロックに分割し、各ブロックを平行にずらし
ながら他方の画像と相関をとり、相関が最大になったと
ころが他方の画像と対応するブロックと推定する。
データのマツチング処理を行なう際に、上記画像の一方
を複数のブロックに分割し、各ブロックを平行にずらし
ながら他方の画像と相関をとり、相関が最大になったと
ころが他方の画像と対応するブロックと推定する。
（発明が解決しようとする問題点）
しかしながら１ｎｔｅｒｅｓｔ演算子あるいはブロック
マツチングを用いた従来の方式には以下に述べるような
欠点があった。
マツチングを用いた従来の方式には以下に述べるような
欠点があった。
まず、１ｎｔｅｒｅｓｔ演算子を用いる方式では、抽出
できる特徴は限られており、密な対応が得られない。１
ｎｔｅｒｅｓｔ演算子で抽出できる特徴はマツチングの
手がかりとしての信頼性が全方向に対して同一なものに
限られている。たとえば輝度勾配が存在しても、そこで
勾配が一方向だけならばその部分の特徴（つまり輝度勾
配）ｉ、を抽出できず、マツチングにも利用できない。
できる特徴は限られており、密な対応が得られない。１
ｎｔｅｒｅｓｔ演算子で抽出できる特徴はマツチングの
手がかりとしての信頼性が全方向に対して同一なものに
限られている。たとえば輝度勾配が存在しても、そこで
勾配が一方向だけならばその部分の特徴（つまり輝度勾
配）ｉ、を抽出できず、マツチングにも利用できない。
この場合密な対応を求めるために平滑化などの制約条件
を導入して、特徴が求められない地点での対応を推定す
ることが行なわれているが、それでも特徴点が限られた
ものであるため対応関係を精度良く密に推定することは
できない。
を導入して、特徴が求められない地点での対応を推定す
ることが行なわれているが、それでも特徴点が限られた
ものであるため対応関係を精度良く密に推定することは
できない。
ブロックマツチングを用いた方式では密な対応が求めら
れるが対応検出の誤りが多いという欠点がある。ブロッ
クマツチングについて具体的に述べれば、次の■〜■の
ような場合には検出誤りが発生しやすい。
れるが対応検出の誤りが多いという欠点がある。ブロッ
クマツチングについて具体的に述べれば、次の■〜■の
ような場合には検出誤りが発生しやすい。
■ブロック内の輝度変化が乏しい場合
ブロックマツチングでは、画像の一致度を相互相関係数
により決めているが、輝度変化の乏しいブロックでは一
致の判定が難しく、検出誤りが生じやすい。
により決めているが、輝度変化の乏しいブロックでは一
致の判定が難しく、検出誤りが生じやすい。
■ブロック内の輝度勾配が特定の方向にしがない場合
窓（ａｐｅｒｔｕｒｅ）問題のため、マツチングがユニ
ークに定まらない。窓問題とはマツチングの信頼性が、
そのマツチングに利用された手がかりの方向的な特徴に
依存することである。例えば第３図に示したように縦方
向には輝度変化がなく、横方向にのみ輝度変化が存在す
る画像、より一般的には輝度勾配が一方向にしがない画
像の場合はブロックイはブロック口、ハどちらにもマツ
チしてしまい、対応関係を一意に定めることができない
。
ークに定まらない。窓問題とはマツチングの信頼性が、
そのマツチングに利用された手がかりの方向的な特徴に
依存することである。例えば第３図に示したように縦方
向には輝度変化がなく、横方向にのみ輝度変化が存在す
る画像、より一般的には輝度勾配が一方向にしがない画
像の場合はブロックイはブロック口、ハどちらにもマツ
チしてしまい、対応関係を一意に定めることができない
。
■回転関係にある画像同士の場合
従来のブロックマツチング法では、ブロックを平行移動
させて一致度を判定するために、回転関係にある画像で
は、真の対応点でも完全に一致しない。
させて一致度を判定するために、回転関係にある画像で
は、真の対応点でも完全に一致しない。
以上の■〜■場合には、対応検出の誤りがおこり易い。
本発明の目的は１ｎｔｅｒｅｓｔ演算子を用いた方式で
採用されていた平滑化条件をブロックマツチングに導入
すること壜こより従来のブロックマツチングの欠点を解
消した、画像マツチング方式を提供することにある。
採用されていた平滑化条件をブロックマツチングに導入
すること壜こより従来のブロックマツチングの欠点を解
消した、画像マツチング方式を提供することにある。
（問題点を解決するための手段）
二つの画像Ａ、Ｂの対応探索を行なう画像マツチング方
式において、第１の発明は （ａ）前記画像Ａ及びＢを記憶する画像記憶手段、（ｂ
）前記画像Ａ及びＢ内のブロック同志の対応をブロック
マツチングにより推定する対応推定手段、（ｃ） 画像
の方向特性関数を計算する方向特性関数計算手段、 （ｄ）前記対応推定手段により求められた対応関数と前
記方向特性関数計算手段によって求められた方向特性関
数を用いて画像Ａ、Ｂ間の対応を修正する対応修正手段 を有することを特徴とする。
式において、第１の発明は （ａ）前記画像Ａ及びＢを記憶する画像記憶手段、（ｂ
）前記画像Ａ及びＢ内のブロック同志の対応をブロック
マツチングにより推定する対応推定手段、（ｃ） 画像
の方向特性関数を計算する方向特性関数計算手段、 （ｄ）前記対応推定手段により求められた対応関数と前
記方向特性関数計算手段によって求められた方向特性関
数を用いて画像Ａ、Ｂ間の対応を修正する対応修正手段 を有することを特徴とする。
また、第２の発明は、第１の発明において、前記方向特
性関数同士の相関を計算する方向特性関数相関計算手段
を設けたことを特徴とする。
性関数同士の相関を計算する方向特性関数相関計算手段
を設けたことを特徴とする。
（作用）
本発明の特徴は画像マツチングを行なう際に方向特性関
数を用いる事である。方向特性関数とは、輝度勾配が方
向別にどの程度マツチングの手かかりとして信頼できる
かを表現する関数である。ここで、方向特性関数をｄｓ
ｆ（ｃ、 Ｌ）とおく。ただし、Ｏは第４図に示すよう
にＸ軸となす角度であり、Ｌは画像データである。この
様に方向特性関数の値は画像との相対的な角度θだけに
よって決まる。またθに関し周期■の関数である。よっ
てブロックがθ回転すると、方向特性関数は位相が０ず
れるという性質を持っている。すなわち、画像りをθ回
転させるオペレータをΦ。（Ｉ、）とすると、ｄｓｆ（
θ＋０°、 Ｌ） ＝ ｄｓｆ（ｃ、Φ。、（Ｌ））な
る関係がある。この性質を用いることにより、画像間の
回転関係を表現できる。
数を用いる事である。方向特性関数とは、輝度勾配が方
向別にどの程度マツチングの手かかりとして信頼できる
かを表現する関数である。ここで、方向特性関数をｄｓ
ｆ（ｃ、 Ｌ）とおく。ただし、Ｏは第４図に示すよう
にＸ軸となす角度であり、Ｌは画像データである。この
様に方向特性関数の値は画像との相対的な角度θだけに
よって決まる。またθに関し周期■の関数である。よっ
てブロックがθ回転すると、方向特性関数は位相が０ず
れるという性質を持っている。すなわち、画像りをθ回
転させるオペレータをΦ。（Ｉ、）とすると、ｄｓｆ（
θ＋０°、 Ｌ） ＝ ｄｓｆ（ｃ、Φ。、（Ｌ））な
る関係がある。この性質を用いることにより、画像間の
回転関係を表現できる。
一方、第３図に例示したようなブロックの中の輝度勾配
に方向的偏りがある場合、あるいはどの方向にも少ない
などの理由によりマツチングがユニークに決まらない場
合には方向特性関数を考慮した平滑化条件を導入するこ
とにより、精度良く対応関係を推定できる。−船釣に以
下のコスト関数Ｅを最小化する対応関係Ｒが平滑化条件
を満足する対応関係である。
に方向的偏りがある場合、あるいはどの方向にも少ない
などの理由によりマツチングがユニークに決まらない場
合には方向特性関数を考慮した平滑化条件を導入するこ
とにより、精度良く対応関係を推定できる。−船釣に以
下のコスト関数Ｅを最小化する対応関係Ｒが平滑化条件
を満足する対応関係である。
Ｅ（Ｒ） ＝ Ｄ（Ｂ、 Ｒ） ＋ ５（Ｒ）ここで用
いた記号の説明をする。ブロックｉの移動（ｄｉｓｐｌ
ａｃｅｍｅｎｔ）ベクトルをｒｉとおくと、対応関係Ｒ
はＲ＝（ｒＨ１ｉ＝１．２．・・・・）で表せられる。
いた記号の説明をする。ブロックｉの移動（ｄｉｓｐｌ
ａｃｅｍｅｎｔ）ベクトルをｒｉとおくと、対応関係Ｒ
はＲ＝（ｒＨ１ｉ＝１．２．・・・・）で表せられる。
Ｂはブロックマツチングにより得られた対応関係Ｂ ＝
（ｂｉｌ ｉ ＝１．２．・・・・・）である。ｂｉは
ブロックマツチングにより得られたブロックｉ移動ベク
トルである。Ｄ（Ｂ、 Ｒ）はＢとＲの差を表し、差が
大きいはどＤの値も大きい。５（Ｒ）はＲの平滑度を表
す関数であり、平滑であるほど値が小さい。本発明では
Ｄ（Ｂ、Ｒ）の計算に方向特性関数を用い、方向特性関
数の値が大きいほど通常のｒｉとｂｉの距離に重みを加
える。つまり信頼できるｂｉはなるべくその位置を保つ
ようにする。それにより信頼性の高いマツチングはあま
り変化させずに、信頼度の低いマツチングに対しては重
点的に千溺化条件を導入することができる。
（ｂｉｌ ｉ ＝１．２．・・・・・）である。ｂｉは
ブロックマツチングにより得られたブロックｉ移動ベク
トルである。Ｄ（Ｂ、 Ｒ）はＢとＲの差を表し、差が
大きいはどＤの値も大きい。５（Ｒ）はＲの平滑度を表
す関数であり、平滑であるほど値が小さい。本発明では
Ｄ（Ｂ、Ｒ）の計算に方向特性関数を用い、方向特性関
数の値が大きいほど通常のｒｉとｂｉの距離に重みを加
える。つまり信頼できるｂｉはなるべくその位置を保つ
ようにする。それにより信頼性の高いマツチングはあま
り変化させずに、信頼度の低いマツチングに対しては重
点的に千溺化条件を導入することができる。
（実施例）
第１図を参照して第１の発明の実施例を詳細に説明する
。また、第４図は本発明の説明に使用する画像データの
座標系である。
。また、第４図は本発明の説明に使用する画像データの
座標系である。
入力された画像データ画像Ａ、Ｂは、画像記憶手段１に
より記憶される。画像Ａを構成するブロックを、Ａｉ（
ｉ＝ １．２．−−−−ｍ）どする。
より記憶される。画像Ａを構成するブロックを、Ａｉ（
ｉ＝ １．２．−−−−ｍ）どする。
それぞれのブロックについて対応推定手段３によりブロ
ックマツチングを行い、対応関係を推定する。この関係
を前述したようにＢ＝（ｂＨｌｉ＝１．２．・・、・・
）とおく。
ックマツチングを行い、対応関係を推定する。この関係
を前述したようにＢ＝（ｂＨｌｉ＝１．２．・・、・・
）とおく。
また、それぞれのブロックについて方向特性関数計算手
段２により方向特性関数ｄｓｆ（θ、 Ａｉ）が計算さ
れる。０は画面上に設定された座標系における角度を示
す。多値画像の場合方向特性関数の一例は、である。但
し、 Ａ ニブロック ｆ ：輝度 δ θＲ である。
段２により方向特性関数ｄｓｆ（θ、 Ａｉ）が計算さ
れる。０は画面上に設定された座標系における角度を示
す。多値画像の場合方向特性関数の一例は、である。但
し、 Ａ ニブロック ｆ ：輝度 δ θＲ である。
：角度０の方向微分
また、線図形よりなる二値画像に対する方向特性関数は
、曲線に対し垂直方向で最大値、水平方向で最小値（零
）をとり周期■、最大値、最小値以外に極値を持たない
関数をブロック内曲線に沿って線積分することにより得
られる。
、曲線に対し垂直方向で最大値、水平方向で最小値（零
）をとり周期■、最大値、最小値以外に極値を持たない
関数をブロック内曲線に沿って線積分することにより得
られる。
一例をあげると、
ｄｓｆ（ｃ、 Ａ）＝ ｆｏ、届５ｉｎｎ（０−０本（
ｓ）） ｌ ｄｓである。（これは、θに関し周期■の
関数である。）但し、 Ｃ（Ａ） ニブロックＡに含まれる曲線ｓ ：Ｃ（
Ａ）上のパラメータ ０本（Ｓ）：パラメータＳにおける曲線Ｃ（Ａ）のＸφ
由に対する角度 である。
ｓ）） ｌ ｄｓである。（これは、θに関し周期■の
関数である。）但し、 Ｃ（Ａ） ニブロックＡに含まれる曲線ｓ ：Ｃ（
Ａ）上のパラメータ ０本（Ｓ）：パラメータＳにおける曲線Ｃ（Ａ）のＸφ
由に対する角度 である。
次に対応修正手段４により、ブロックマツチングによる
対応関係を平滑化条件に基づいて修正する。前記のコス
ト関数 Ｅ（Ｒ） ＝ Ｄ（Ｂ、 Ｒ） ＋５（Ｒ）を最小にす
るＲを勾配法を用いて探索する。そのＲが本方式により
得られた対応関係である。
対応関係を平滑化条件に基づいて修正する。前記のコス
ト関数 Ｅ（Ｒ） ＝ Ｄ（Ｂ、 Ｒ） ＋５（Ｒ）を最小にす
るＲを勾配法を用いて探索する。そのＲが本方式により
得られた対応関係である。
ここで、
Ｄ（Ｂ、Ｒ）＝Σｄｓｆ（θｉ、Ａｉ）、１ｂｉ−ｒｉ
Ｉ２５（Ｒ）＝Σ［Ｃｏ１ｒｉＩ２＋Ｃ１１ＶｒｉＩ２
＋ Ｃ２１ｖ”ｒｉ１２］五 ただし、ＣＱ、 ＣＩ、 Ｃ２は定数、ＯｌはｂｉがＸ
軸となす角度である。
Ｉ２５（Ｒ）＝Σ［Ｃｏ１ｒｉＩ２＋Ｃ１１ＶｒｉＩ２
＋ Ｃ２１ｖ”ｒｉ１２］五 ただし、ＣＱ、 ＣＩ、 Ｃ２は定数、ＯｌはｂｉがＸ
軸となす角度である。
次に、第２図を参照し、第２の本発明の詳細な説明する
。第２図では、第１図に対して方向特性関数相関計算手
段５が付加されている。方向特性関数相関計算手段５に
より、画像Ａ上のブロックと画像Ｂ上のブロックの方向
特性関数同士の相関をとり、両者の回転関係を推定する
。推定された回転角だけブロックを傾けて対応推定手段
３により相関をとる。これにより回転関係にある画イ象
同士のブロックマツチングがより正確に行えるようにな
る。
。第２図では、第１図に対して方向特性関数相関計算手
段５が付加されている。方向特性関数相関計算手段５に
より、画像Ａ上のブロックと画像Ｂ上のブロックの方向
特性関数同士の相関をとり、両者の回転関係を推定する
。推定された回転角だけブロックを傾けて対応推定手段
３により相関をとる。これにより回転関係にある画イ象
同士のブロックマツチングがより正確に行えるようにな
る。
（発明の効果）
上述したように本発明の画像マツチング方式によれば、
２つの画像データのマツチングを精度よく行なうことが
できるので、画像マツチングを用いた立体視における対
応点検出、動ベクトル検出などを正確に行なうことがで
きる。
２つの画像データのマツチングを精度よく行なうことが
できるので、画像マツチングを用いた立体視における対
応点検出、動ベクトル検出などを正確に行なうことがで
きる。
第１図は本発明の請求項１の実施例を示す基本的な流れ
図、第２図は本発明の請求項２の実施例を示す基本的な
流れ図、第３図は輝度勾配が一方向にしかないブロック
のマツチングの例、第４図は本発明の説明に使用した座
標系を示した図である。 図において、 １・・・画像記憶手段、２・・・方向特性関数計算手段
、３・・・対応推定手段、４・・・対応修正手段。
図、第２図は本発明の請求項２の実施例を示す基本的な
流れ図、第３図は輝度勾配が一方向にしかないブロック
のマツチングの例、第４図は本発明の説明に使用した座
標系を示した図である。 図において、 １・・・画像記憶手段、２・・・方向特性関数計算手段
、３・・・対応推定手段、４・・・対応修正手段。
Claims (2)
- （１）二つの画像Ａ、Ｂの対応探索を行なう画像マッチ
ング方式において、 （ａ）前記画像Ａ及びＢを記憶する画像記憶手段、（ｂ
）前記画像Ａ及びＢ内のブロック同士の対応をブロック
マッチングにより推定する対応推定手段、（ｃ）画像の
方向特性関数を計算する方向特性関数計算手段、 （ｄ）前記対応推定手段により求められた対応関係と前
記方向特性関数計算手段によって求められた方向特性関
数を用いて画像Ａ、Ｂ間の対応を修正する対応修正手段
、 を有し、ブロックマッチングにより得られた対応関係を
、相関法によるマッチングが方向別にどの程度信頼でき
るかを輝度分布の方向第２次導関数の二乗を用いて表現
する方向特性関数及び平滑化条件の導入により、修正す
ることを特徴とする画像マッチング方式。 - （２）前記方向特性関数同士の相関を計算する方向特性
関数相関計算手段を設け、この相関にもとづいて、前記
Ａ、Ｂの一方のブロックを回転させ、回転させない他方
の画像のブロックとのマッチングを前記対応推定手段に
行なわせることを特徴とする請求項１記載の画像マッチ
ング方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1333529A JPH02255990A (ja) | 1988-12-23 | 1989-12-22 | 画像マッチング方式 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63-326806 | 1988-12-23 | ||
| JP32680688 | 1988-12-23 | ||
| JP1333529A JPH02255990A (ja) | 1988-12-23 | 1989-12-22 | 画像マッチング方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02255990A true JPH02255990A (ja) | 1990-10-16 |
Family
ID=26572299
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1333529A Pending JPH02255990A (ja) | 1988-12-23 | 1989-12-22 | 画像マッチング方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02255990A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995004329A1 (fr) * | 1993-07-31 | 1995-02-09 | Sony Corporation | Dispositif et procede de detection de l'appariement d'images |
| EP0701369A1 (en) * | 1994-09-09 | 1996-03-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
| JP2011145845A (ja) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Nanao Corp | ブロック別動きベクトル演算装置またはその方法 |
| EP4328858A1 (en) * | 2022-08-04 | 2024-02-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing device, imaging device, image processing method, and storage medium |
-
1989
- 1989-12-22 JP JP1333529A patent/JPH02255990A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995004329A1 (fr) * | 1993-07-31 | 1995-02-09 | Sony Corporation | Dispositif et procede de detection de l'appariement d'images |
| US5754692A (en) * | 1993-07-31 | 1998-05-19 | Sony Corporation | Picture coincidence detecting apparatus and method |
| EP0701369A1 (en) * | 1994-09-09 | 1996-03-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
| EP1494476A1 (en) * | 1994-09-09 | 2005-01-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
| JP2011145845A (ja) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Nanao Corp | ブロック別動きベクトル演算装置またはその方法 |
| EP4328858A1 (en) * | 2022-08-04 | 2024-02-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing device, imaging device, image processing method, and storage medium |
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