JPH06162193A - 動きベクトル抽出方法 - Google Patents
動きベクトル抽出方法Info
- Publication number
- JPH06162193A JPH06162193A JP31690592A JP31690592A JPH06162193A JP H06162193 A JPH06162193 A JP H06162193A JP 31690592 A JP31690592 A JP 31690592A JP 31690592 A JP31690592 A JP 31690592A JP H06162193 A JPH06162193 A JP H06162193A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- motion vector
- discontinuity point
- feature quantity
- feature
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 動画像から、動物体の動きベクトルを抽出す
る方法において、動物体と背景の境界部分及び非剛体性
の運動の正しい動きベクトルを抽出し、動物体の検出・
追跡を容易にする。 【構成】 動画像から、動物体の動きベクトルを抽出す
る方法において、まず、各画素値の時間的不連続点を検
出し、この不連続点から最初の不連続点までのフレーム
数を特徴量１とし、最初の不連続点から第２不連続点ま
での画素値の平均値を特徴量２とし、最初の不連続点か
ら第２不連続点までのフレーム数を特徴量３とし、第２
の不連続点から第３の不連続点までの画素値の平均値を
特徴量４とし、これらの特徴量から不連続点の時間的変
化領域を求め、得られた時間的変化領域を２分割し、こ
の２つの領域の各々について代表点を求め、２つの代表
点間の変位を変化領域の動きベクトルとする動きベクト
ル抽出方法。
る方法において、動物体と背景の境界部分及び非剛体性
の運動の正しい動きベクトルを抽出し、動物体の検出・
追跡を容易にする。 【構成】 動画像から、動物体の動きベクトルを抽出す
る方法において、まず、各画素値の時間的不連続点を検
出し、この不連続点から最初の不連続点までのフレーム
数を特徴量１とし、最初の不連続点から第２不連続点ま
での画素値の平均値を特徴量２とし、最初の不連続点か
ら第２不連続点までのフレーム数を特徴量３とし、第２
の不連続点から第３の不連続点までの画素値の平均値を
特徴量４とし、これらの特徴量から不連続点の時間的変
化領域を求め、得られた時間的変化領域を２分割し、こ
の２つの領域の各々について代表点を求め、２つの代表
点間の変位を変化領域の動きベクトルとする動きベクト
ル抽出方法。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、動画像処理の特徴抽出
技術に関し、特に、動物体の動きを表すベクトルを抽出
する方法に関するものである。そして、この動きベクト
ル抽出方法の特徴を用いて動物体の検出・追跡を行うも
のである。
技術に関し、特に、動物体の動きを表すベクトルを抽出
する方法に関するものである。そして、この動きベクト
ル抽出方法の特徴を用いて動物体の検出・追跡を行うも
のである。
【０００２】
【従来の技術】動きベクトル抽出とは、動画像において
画素（ｘ，ｙ）における濃度値をＩ（ｘ，ｙ，ｔ）と表
すと、ある短い時間ｄｔ対して、Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ｉ
（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ，ｔ＋ｄｔ）の関係を満たす画素
（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ）を探索することにより、動きベ
クトル（ｄｘ／ｄｔ，ｄｙ／ｄｔ）を計算することであ
る。この探索方法として様々なものが提案されており、
代表的なものとして、濃度勾配を用いる方法（例えば、
B.K.P.Horn and B.G. Schunck: Determining optical f
low, Artificial Intelligence 17, P.185, 1981）、相
関を用いる方法（例えば、P.J.Burt et al.: Object tr
acking with a moving camera-An application of dyna
mic motion analysis, in Proc. IEEE Workshop on Vis
ual Motion, Irvine, CA, p.2 1989）、周波数領域解析
を用いる方法（例えば、D.J.Fleetand A.D.Jepson: Com
putation of component image velocity from local ph
aseinformation, International Journal of Computer
Vision, Vol.5, p.77, 1990）などがある。これらは、
いずれも、局所的な情報を用いて、動きベクトルは局所
的になめらかであることを仮定して、画素ごとに動きベ
クトルを決定している。
画素（ｘ，ｙ）における濃度値をＩ（ｘ，ｙ，ｔ）と表
すと、ある短い時間ｄｔ対して、Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ｉ
（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ，ｔ＋ｄｔ）の関係を満たす画素
（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ）を探索することにより、動きベ
クトル（ｄｘ／ｄｔ，ｄｙ／ｄｔ）を計算することであ
る。この探索方法として様々なものが提案されており、
代表的なものとして、濃度勾配を用いる方法（例えば、
B.K.P.Horn and B.G. Schunck: Determining optical f
low, Artificial Intelligence 17, P.185, 1981）、相
関を用いる方法（例えば、P.J.Burt et al.: Object tr
acking with a moving camera-An application of dyna
mic motion analysis, in Proc. IEEE Workshop on Vis
ual Motion, Irvine, CA, p.2 1989）、周波数領域解析
を用いる方法（例えば、D.J.Fleetand A.D.Jepson: Com
putation of component image velocity from local ph
aseinformation, International Journal of Computer
Vision, Vol.5, p.77, 1990）などがある。これらは、
いずれも、局所的な情報を用いて、動きベクトルは局所
的になめらかであることを仮定して、画素ごとに動きベ
クトルを決定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来方
法はいずれも、局所的な情報を用い、動きベクトルは局
所的になめらかであると仮定して画素を決定しているた
め、局所的になめらかであるという仮定が成立しない部
分、例えば、動物体と背景の境界付近などでは、正しい
動きベクトルが得られないという問題があった。
法はいずれも、局所的な情報を用い、動きベクトルは局
所的になめらかであると仮定して画素を決定しているた
め、局所的になめらかであるという仮定が成立しない部
分、例えば、動物体と背景の境界付近などでは、正しい
動きベクトルが得られないという問題があった。
【０００４】また、特に、非剛体の動物体では、物体の
動きに加えて、非剛体性による変形があり、ここでも、
局所的になめらかさの仮定が成立せず、正しい動きベク
トルが得られないため、動物体の検出・追跡を困難にす
るという問題があった。
動きに加えて、非剛体性による変形があり、ここでも、
局所的になめらかさの仮定が成立せず、正しい動きベク
トルが得られないため、動物体の検出・追跡を困難にす
るという問題があった。
【０００５】本発明は、前記課題を解決するためになさ
れたものであり、本発明の目的は、局所的になめらかで
あるという仮定が成立しない部分においても、正しい動
きベクトルを抽出することが可能な技術を提供すること
である。
れたものであり、本発明の目的は、局所的になめらかで
あるという仮定が成立しない部分においても、正しい動
きベクトルを抽出することが可能な技術を提供すること
である。
【０００６】本発明の他の目的は、特に、非剛体の運動
に対しても、境界部分において正しい動きベクトルを抽
出し、動物体の検出・追跡を容易にすることが可能な技
術を提供することである。
に対しても、境界部分において正しい動きベクトルを抽
出し、動物体の検出・追跡を容易にすることが可能な技
術を提供することである。
【０００７】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
にする。
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
にする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明は、カメラを静止して連続して撮影された動
画像から動物体の動きベクトルを抽出する方法におい
て、各画素値の時間的不連続点を検出する第１の過程
と、第１の過程で得られた不連続点から、特徴量１は最
初の不連続点までのフレーム数、特徴量２は最初の不連
続点から第２の不連続点までの画素値の平均値、特徴量
３は第２の不連続点までのフレーム数、特徴量４は第２
の不連続点から第３の不連続点までの画素値の平均値と
して、それぞれの特徴量を求める第２の過程と、第２の
過程で得られた特徴量に基づいて、不連続点の時間的変
化領域を求める第３の過程と、第３の過程で得られた各
変化領域を時間的に２分割して、得られた２つの領域の
各々について代表点を求め、２つの代表点の間の変位を
変化領域の動きベクトルとする第４の過程を有すること
を特徴とする。
め、本発明は、カメラを静止して連続して撮影された動
画像から動物体の動きベクトルを抽出する方法におい
て、各画素値の時間的不連続点を検出する第１の過程
と、第１の過程で得られた不連続点から、特徴量１は最
初の不連続点までのフレーム数、特徴量２は最初の不連
続点から第２の不連続点までの画素値の平均値、特徴量
３は第２の不連続点までのフレーム数、特徴量４は第２
の不連続点から第３の不連続点までの画素値の平均値と
して、それぞれの特徴量を求める第２の過程と、第２の
過程で得られた特徴量に基づいて、不連続点の時間的変
化領域を求める第３の過程と、第３の過程で得られた各
変化領域を時間的に２分割して、得られた２つの領域の
各々について代表点を求め、２つの代表点の間の変位を
変化領域の動きベクトルとする第４の過程を有すること
を特徴とする。
【０００９】
【作用】前記手段によれば、動物体の境界において安定
して抽出できる時間的な不連続点をもとに、動きベクト
ル抽出を行っているので、動物体の境界部分でも正しい
動きベクトルが抽出できる。
して抽出できる時間的な不連続点をもとに、動きベクト
ル抽出を行っているので、動物体の境界部分でも正しい
動きベクトルが抽出できる。
【００１０】また、不連続点の時間的変化領域の代表点
を用いて動きベクトル抽出を行っているので、代表点と
して動物体の非剛体性に不変なものを選択することによ
り、非剛体の運動に対しても、正しい動きベクトルが抽
出できる。
を用いて動きベクトル抽出を行っているので、代表点と
して動物体の非剛体性に不変なものを選択することによ
り、非剛体の運動に対しても、正しい動きベクトルが抽
出できる。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に
説明する。
説明する。
【００１２】なお、実施例を説明するための全図におい
て、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り
返しの説明は省略する。
て、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り
返しの説明は省略する。
【００１３】図１は、本発明による動きベクトル抽出方
法の一実施例の実施装置の概略構成を示す模式構成図で
ある。
法の一実施例の実施装置の概略構成を示す模式構成図で
ある。
【００１４】本実施例の動きベクトル抽出方法の実施装
置は、図１に示すように、不連続点検出部１、特徴量計
算部２、時間的変化領域抽出部３、動きベクトル計算部
４からなり、前記各部は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）
１１内に構成されている。
置は、図１に示すように、不連続点検出部１、特徴量計
算部２、時間的変化領域抽出部３、動きベクトル計算部
４からなり、前記各部は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）
１１内に構成されている。
【００１５】不連続点検出部１は、各画素値の時間的な
変化における不連続点を検出する。画素値として濃度値
の他、色、レンジ情報などを用いることもできる。
変化における不連続点を検出する。画素値として濃度値
の他、色、レンジ情報などを用いることもできる。
【００１６】図２は、動物体の動きとそれによって生じ
る画素値の時間的な変化を２つの画素について示したも
のである。
る画素値の時間的な変化を２つの画素について示したも
のである。
【００１７】動物体上の画素値は“１”、背景上の画素
値は“０”であり、物体は左から右へ１画素／フレーム
の速度で移動する。
値は“０”であり、物体は左から右へ１画素／フレーム
の速度で移動する。
【００１８】動物体上の画素５では、第１の不連続点は
フレーム番号１において検出され、第２の不連続点はフ
レーム番号２において検出される。
フレーム番号１において検出され、第２の不連続点はフ
レーム番号２において検出される。
【００１９】背景上の画素６では、第１の不連続点はフ
レーム番号１において検出され、第２の不連続点はフレ
ーム番号４において検出される。同様にして、全ての画
素について不連続点検出を行う。
レーム番号１において検出され、第２の不連続点はフレ
ーム番号４において検出される。同様にして、全ての画
素について不連続点検出を行う。
【００２０】不連続点は、画素値の時間変化の波形にガ
ウス関数を重畳し、その零交差を求めることにより得ら
れる。
ウス関数を重畳し、その零交差を求めることにより得ら
れる。
【００２１】特徴量計算部２は、最初の不連続点までの
フレーム数（特徴量１）、最初の不連続点から第２の不
連続点までの画素値の平均値（特徴量２）、第２の不連
続点までのフレーム数（特徴量３）、第２の不連続点か
ら第３の不連続点までの画素値の平均値（特徴量４）の
４つの特徴量を計算する。
フレーム数（特徴量１）、最初の不連続点から第２の不
連続点までの画素値の平均値（特徴量２）、第２の不連
続点までのフレーム数（特徴量３）、第２の不連続点か
ら第３の不連続点までの画素値の平均値（特徴量４）の
４つの特徴量を計算する。
【００２２】図３は、図２に示す動物体に対する４つの
特徴量の計算例を示す。フレーム０からフレーム４を用
いて特徴量１，特徴量２，特徴量３，特徴量４を計算し
て結果を図３（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に示す。
特徴量の計算例を示す。フレーム０からフレーム４を用
いて特徴量１，特徴量２，特徴量３，特徴量４を計算し
て結果を図３（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に示す。
【００２３】時間的変化領域抽出部３は、特徴量計算部
２で得られた特徴量をもとに時間変化領域を抽出する。
まず、特徴量２が等しく（特徴量の差分がある値以下で
あるとしてもよい）、特徴量１が１である領域を抽出す
る。
２で得られた特徴量をもとに時間変化領域を抽出する。
まず、特徴量２が等しく（特徴量の差分がある値以下で
あるとしてもよい）、特徴量１が１である領域を抽出す
る。
【００２４】図２の動物体の場合、図３（ｅ）に示す４
つの領域が抽出される。それぞれの領域に属する画素に
は、同じラベルが与えられ、各画素がどの領域に属する
か区別出来るようになっている。
つの領域が抽出される。それぞれの領域に属する画素に
は、同じラベルが与えられ、各画素がどの領域に属する
か区別出来るようになっている。
【００２５】次に、これらの領域に、特徴量２が等し
く、特徴量１が２である画素を統合して領域を成長させ
る。その結果を図３（ｆ）に示す。
く、特徴量１が２である画素を統合して領域を成長させ
る。その結果を図３（ｆ）に示す。
【００２６】以下、同様に、特徴量１を順次増やしてい
く。図３（ｇ）は、その領域成長の結果であり、４つの
連結領域が存在する。
く。図３（ｇ）は、その領域成長の結果であり、４つの
連結領域が存在する。
【００２７】これらのラベルにより、それぞれの連結領
域を時間的変化領域１、時間的変化領域２、時間的変化
領域３、時間的変化領域４と呼ぶ。
域を時間的変化領域１、時間的変化領域２、時間的変化
領域３、時間的変化領域４と呼ぶ。
【００２８】この結果からわかるように、時間的変化領
域２、時間的変化領域３では、特徴量１の値が単一であ
り、このままでは次の動きベクトル計算部４で動きベク
トルを計算できない。
域２、時間的変化領域３では、特徴量１の値が単一であ
り、このままでは次の動きベクトル計算部４で動きベク
トルを計算できない。
【００２９】そこで、次に、特徴量３と４をそれぞれ特
徴量１と２のかわりに用いて、図３（ｇ）の時間的変化
領域２、時間的変化領域３を成長させる。この成長は、
特徴量３として特徴量１と異なる値の画素が統合される
まで反復される。
徴量１と２のかわりに用いて、図３（ｇ）の時間的変化
領域２、時間的変化領域３を成長させる。この成長は、
特徴量３として特徴量１と異なる値の画素が統合される
まで反復される。
【００３０】時間的変化領域２について説明する。図３
（ｇ）において時間的変化領域２の近傍にあり、特徴量
３が２であり、かつ、特徴量４が時間的変化領域２の特
徴量２に等しい画素を時間的変化領域２に統合する。
（ｇ）において時間的変化領域２の近傍にあり、特徴量
３が２であり、かつ、特徴量４が時間的変化領域２の特
徴量２に等しい画素を時間的変化領域２に統合する。
【００３１】これにより、時間的変化領域２の成長は終
了し、図３（ｈ）に示す時間的変化領域２が得られる。
了し、図３（ｈ）に示す時間的変化領域２が得られる。
【００３２】同様にして、図３（ｇ）の時間的変化領域
３は、図３（ｉ）に示すように成長される。
３は、図３（ｉ）に示すように成長される。
【００３３】動きベクトル計算部４は、各時間的変化領
域を特徴量１及び３で時間的に２分割する。そして、２
つの領域の代表点を求め、その変位を動きベクトルとす
る。代表点として、重心等様々のものが考えられる。
域を特徴量１及び３で時間的に２分割する。そして、２
つの領域の代表点を求め、その変位を動きベクトルとす
る。代表点として、重心等様々のものが考えられる。
【００３４】図４（ａ）は、図３のラベル４の領域につ
いて、重心を代表点として変位を求めたものである。
いて、重心を代表点として変位を求めたものである。
【００３５】この変位を時間で正規化することにより動
きベクトルが得られる。正規化は次式で行える。
きベクトルが得られる。正規化は次式で行える。
【００３６】
【数１】２×変位／［特徴量１及び３の最大値）−（特
徴量１及び３の最小値）＋１］ 図４（ｂ）は、重心が不変である動物体の非剛体性の例
である。すなわち、図４（ａ）の領域に図４（ｂ）に示
すような時間的変形が加わっても動きベクトルは等しい
ことを示している。
徴量１及び３の最小値）＋１］ 図４（ｂ）は、重心が不変である動物体の非剛体性の例
である。すなわち、図４（ａ）の領域に図４（ｂ）に示
すような時間的変形が加わっても動きベクトルは等しい
ことを示している。
【００３７】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能
であることは勿論である。
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能
であることは勿論である。
【００３８】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、動物体の境界において安定して抽出できる時間的な
不連続点をもとに動きベクトル抽出を行っているので、
動物体の境界部分で正しい動きベクトルが抽出できる。
ば、動物体の境界において安定して抽出できる時間的な
不連続点をもとに動きベクトル抽出を行っているので、
動物体の境界部分で正しい動きベクトルが抽出できる。
【００３９】また、不連続点の時間的変化領域の代表点
を用いて動きベクトル抽出を行っているので、代表点と
して動物体の非剛体性に不変なものを選択することによ
り、非剛体の運動に対しても、正しい動きベクトルが抽
出できる。
を用いて動きベクトル抽出を行っているので、代表点と
して動物体の非剛体性に不変なものを選択することによ
り、非剛体の運動に対しても、正しい動きベクトルが抽
出できる。
【図１】 本発明の一実施例の動きベクトル抽出方法を
実施するための装置の機能構成を示すブロック図、
実施するための装置の機能構成を示すブロック図、
【図２】 不連続点の検出結果の例を示す図、
【図３】 特徴量の計算結果の例及びそれを用いた時間
的変化領域の抽出結果の例を示す図、
的変化領域の抽出結果の例を示す図、
【図４】 動きベクトルの計算結果の例を示す図。
１…不連続点検出部、２…特徴量計算部、３…時間的変
化領域抽出部、４…動きベクトル計算部、５…動物体上
の画素の例、６…背景上の画素の例、１１…中央演算処
理装置（ＣＰＵ）。
化領域抽出部、４…動きベクトル計算部、５…動物体上
の画素の例、６…背景上の画素の例、１１…中央演算処
理装置（ＣＰＵ）。
Claims (1)
- 【請求項１】 カメラを静止して連続して撮影された画
像列（以後、動画像と呼ぶ）から、動物体の動きベクト
ルを抽出する方法において、各画素値の時間的不連続点
を検出する第１の過程と、第１の過程で得られた不連続
点から、各画素について、特徴量１は最初の不連続点ま
でのフレーム数、特徴量２は最初の不連続点から第２の
不連続点までの画素値の平均値、特徴量３は第２の不連
続点までのフレーム数、特徴量４は第２の不連続点から
第３の不連続点までの画素値の平均値とし、それぞれの
特徴量を求める第２の過程と、第２の過程で得られた特
徴量に基づいて、不連続点の時間的変化領域を求める第
３の過程と、第３の過程で得られた各変化領域を時間的
に２分割して、得られた２つの領域の各々について代表
点を求め、２つの代表点の間の変位を変化領域の動きベ
クトルとする第４の過程を有することを特徴とする動き
ベクトル抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31690592A JPH06162193A (ja) | 1992-11-26 | 1992-11-26 | 動きベクトル抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31690592A JPH06162193A (ja) | 1992-11-26 | 1992-11-26 | 動きベクトル抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06162193A true JPH06162193A (ja) | 1994-06-10 |
Family
ID=18082223
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31690592A Pending JPH06162193A (ja) | 1992-11-26 | 1992-11-26 | 動きベクトル抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06162193A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100384256C (zh) * | 1995-08-08 | 2008-04-23 | 株式会社大宇电子 | 利用基于特征点的逐象素运动估算的图象处理系统 |
| CN100384257C (zh) * | 1995-08-08 | 2008-04-23 | 株式会社大宇电子 | 应用基于特征点的运动估算的图象处理系统 |
| CN100388793C (zh) * | 1995-03-20 | 2008-05-14 | 株式会社大宇电子 | 利用基于特征点的逐象素运动估算的图象处理装置 |
-
1992
- 1992-11-26 JP JP31690592A patent/JPH06162193A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100388793C (zh) * | 1995-03-20 | 2008-05-14 | 株式会社大宇电子 | 利用基于特征点的逐象素运动估算的图象处理装置 |
| CN100384256C (zh) * | 1995-08-08 | 2008-04-23 | 株式会社大宇电子 | 利用基于特征点的逐象素运动估算的图象处理系统 |
| CN100384257C (zh) * | 1995-08-08 | 2008-04-23 | 株式会社大宇电子 | 应用基于特征点的运动估算的图象处理系统 |
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