JPH07262384A - 画像領域分割方法及び装置 - Google Patents
画像領域分割方法及び装置Info
- Publication number
- JPH07262384A JPH07262384A JP5172194A JP5172194A JPH07262384A JP H07262384 A JPH07262384 A JP H07262384A JP 5172194 A JP5172194 A JP 5172194A JP 5172194 A JP5172194 A JP 5172194A JP H07262384 A JPH07262384 A JP H07262384A
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- JP
- Japan
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- contour
- area
- image
- section
- dividing
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- Pending
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、画像領域分割する場合、少ない情
報量で輪郭線を符号化できるような滑らかな輪郭線を抽
出し、輪郭情報を効率良く符号化しようとするものであ
る。 【構成】 エッジ抽出フィルタやＫ−平均アルゴリズム
などの輪郭抽出評価基準を用いて画像に含まれるいくつ
かの被写体の輪郭を抽出し、画像をいくつかの領域に分
割した後、領域毎に符号化を行う静止画像符号化あるい
は動画像符号化における領域分割方法において、いった
ん抽出された輪郭線を複数の区間に区切り、その区間の
輪郭線に近似する曲線を求め、その近似曲線を輪郭線と
見なした時の領域抽出評価値が予め定めた範囲内であれ
ば、その近似曲線を輪郭線とすることを主要な特徴とし
ている。
報量で輪郭線を符号化できるような滑らかな輪郭線を抽
出し、輪郭情報を効率良く符号化しようとするものであ
る。 【構成】 エッジ抽出フィルタやＫ−平均アルゴリズム
などの輪郭抽出評価基準を用いて画像に含まれるいくつ
かの被写体の輪郭を抽出し、画像をいくつかの領域に分
割した後、領域毎に符号化を行う静止画像符号化あるい
は動画像符号化における領域分割方法において、いった
ん抽出された輪郭線を複数の区間に区切り、その区間の
輪郭線に近似する曲線を求め、その近似曲線を輪郭線と
見なした時の領域抽出評価値が予め定めた範囲内であれ
ば、その近似曲線を輪郭線とすることを主要な特徴とし
ている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像の高能率符号化方
法および装置に関する。
法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来は、エッジ抽出フィルタやＫ−平均
アルゴリズムなどの輪郭抽出評価基準を用いて画像に含
まれるいくつかの被写体の輪郭を抽出し、その輪郭を用
いて画像をいくつかの領域に分割し、符号化が行われて
いた。
アルゴリズムなどの輪郭抽出評価基準を用いて画像に含
まれるいくつかの被写体の輪郭を抽出し、その輪郭を用
いて画像をいくつかの領域に分割し、符号化が行われて
いた。
【０００３】例えば、静止画像の符号化であれば、輪郭
情報をチェイン符号で符号化し、その領域内をＤＰＣＭ
や直交変換、あるいは平均値のあてはめで符号化する手
法が提案されている。また動画像の符号化であれば、領
域毎に輪郭情報をチェイン符号で符号化し、既に符号化
済みの画像との間との動きパラメータを領域毎に求め、
予測画像を生成し、差分信号を符号化するオブジェクト
符号化が提案されている。
情報をチェイン符号で符号化し、その領域内をＤＰＣＭ
や直交変換、あるいは平均値のあてはめで符号化する手
法が提案されている。また動画像の符号化であれば、領
域毎に輪郭情報をチェイン符号で符号化し、既に符号化
済みの画像との間との動きパラメータを領域毎に求め、
予測画像を生成し、差分信号を符号化するオブジェクト
符号化が提案されている。
【０００４】いずれの場合も、輪郭抽出評価基準を一度
用いることによって、輪郭線が求められていた。
用いることによって、輪郭線が求められていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来法では、輪郭抽出
評価基準を一度用いることによって、輪郭線が求められ
ていたため、輪郭がはっきりしない部分では、輪郭線が
蛇行し、チェイン符号で輪郭情報を表現したときに、情
報量が莫大になる欠点があった。
評価基準を一度用いることによって、輪郭線が求められ
ていたため、輪郭がはっきりしない部分では、輪郭線が
蛇行し、チェイン符号で輪郭情報を表現したときに、情
報量が莫大になる欠点があった。
【０００６】本発明の課題は、少ない情報量で輪郭線を
符号化できるような、滑らかな輪郭線を抽出することに
あり、その目的は、輪郭情報を効率良く符号化できる領
域分割方法とその方法を実施するのに用いる装置とを提
供することにある。
符号化できるような、滑らかな輪郭線を抽出することに
あり、その目的は、輪郭情報を効率良く符号化できる領
域分割方法とその方法を実施するのに用いる装置とを提
供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の画像領域分割方法においては、輪郭抽出評価
基準を用いて画像に含まれるいくつかの被写体の輪郭を
抽出し、画像をいくつかの領域に分割した後、領域毎に
符号化を行う静止画像符号化あるいは動画像符号化にお
ける領域分割方法において、抽出された輪郭線を複数の
区間に区切り、その区間の輪郭線に近似する曲線を求
め、その近似曲線を輪郭線と見なしたときの領域抽出評
価値が予め定めた範囲内であれば、その近似曲線を輪郭
線とし、予め定めた範囲外であれば、区間を再分割して
輪郭形状の曲線近似を反復し前記評価値がしきい値以下
になるまで処理を繰り返すものである。
に本発明の画像領域分割方法においては、輪郭抽出評価
基準を用いて画像に含まれるいくつかの被写体の輪郭を
抽出し、画像をいくつかの領域に分割した後、領域毎に
符号化を行う静止画像符号化あるいは動画像符号化にお
ける領域分割方法において、抽出された輪郭線を複数の
区間に区切り、その区間の輪郭線に近似する曲線を求
め、その近似曲線を輪郭線と見なしたときの領域抽出評
価値が予め定めた範囲内であれば、その近似曲線を輪郭
線とし、予め定めた範囲外であれば、区間を再分割して
輪郭形状の曲線近似を反復し前記評価値がしきい値以下
になるまで処理を繰り返すものである。
【０００８】輪郭抽出評価基準は、エッジ抽出フィルタ
やＫ−平均アルゴリズムなどを用いてよい。
やＫ−平均アルゴリズムなどを用いてよい。
【０００９】前記区間再分割は、区間の設定を短くする
手法又は曲率の設定を小さくする手法によってよい。
手法又は曲率の設定を小さくする手法によってよい。
【００１０】また、前記各々の区間の輪郭形状をＢ−Ｓ
ｐｌｉｎｅ等の近似手法によって近似することができ
る。
ｐｌｉｎｅ等の近似手法によって近似することができ
る。
【００１１】そして画像の被写体のエッジを検出するエ
ッジ検出手段および輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、画
像をいくつかの領域に分割する領域ラベル化処理手段お
よび領域分割手段と、輪郭情報符号化および画素情報符
号化手段とを含む画像領域分割装置において、領域ラベ
ル化処理手段により求められた領域形状の輪郭区間を分
割する輪郭線近似区間決定手段と、分割された区間輪郭
形状を近似する輪郭線区間近似手段と、前記手段により
求められた近似曲線を輪郭線と見なした時の領域抽出評
価値としきい値とを比較する領域分割判断手段とから成
る画像領域分割装置がある。
ッジ検出手段および輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、画
像をいくつかの領域に分割する領域ラベル化処理手段お
よび領域分割手段と、輪郭情報符号化および画素情報符
号化手段とを含む画像領域分割装置において、領域ラベ
ル化処理手段により求められた領域形状の輪郭区間を分
割する輪郭線近似区間決定手段と、分割された区間輪郭
形状を近似する輪郭線区間近似手段と、前記手段により
求められた近似曲線を輪郭線と見なした時の領域抽出評
価値としきい値とを比較する領域分割判断手段とから成
る画像領域分割装置がある。
【００１２】
【作用】各区間の輪郭形状は符号化するときに発生情報
量が少ない曲線を用いて近似するために、近似曲線によ
る輪郭がそれ自体符号化情報量が小さいため、画像全体
の符号化効率がよくなるように働く。
量が少ない曲線を用いて近似するために、近似曲線によ
る輪郭がそれ自体符号化情報量が小さいため、画像全体
の符号化効率がよくなるように働く。
【００１３】すなわち、本発明を用いれば、領域抽出の
評価値がしきい値以下になるまで輪郭形状の曲線近似を
反復することにより、輪郭線を用いて輪郭と内部情報の
両者を符号化する画像符号化において、領域内部の符号
化情報の量は変わらないが、近似曲線による輪郭情報の
符号化情報量が削限されるため、画像全体の符号化効率
が改善されることになる。
評価値がしきい値以下になるまで輪郭形状の曲線近似を
反復することにより、輪郭線を用いて輪郭と内部情報の
両者を符号化する画像符号化において、領域内部の符号
化情報の量は変わらないが、近似曲線による輪郭情報の
符号化情報量が削限されるため、画像全体の符号化効率
が改善されることになる。
【００１４】
【実施例】以下に本発明を詳細に説明する。
【００１５】上述した如く、従来、静止画像あるいは動
画像の１フレームを領域分割し、領域の情報と領域内の
信号を符号化することで、あるいは領域に動きパラメー
タを作用させて予測画像を生成し、差分信号の情報を符
号化することで、演算量は多いにもかかわらず圧縮率の
高い画像符号化が達成されることが知られている。
画像の１フレームを領域分割し、領域の情報と領域内の
信号を符号化することで、あるいは領域に動きパラメー
タを作用させて予測画像を生成し、差分信号の情報を符
号化することで、演算量は多いにもかかわらず圧縮率の
高い画像符号化が達成されることが知られている。
【００１６】本発明では、まず、画像に対して従来の領
域分割法を適用する。領域分割には何らかの輪郭抽出ア
ルゴリズムが用いられている。例えば３画素ｘ３画素の
領域にＳｏｂｅｌオペレータ（画像内のエッジを検出す
るフィルタ）を作用させて２値化したデータをもとに領
域を囲む連続した線を探しだし、画像内の被写体の輪郭
とする手法や、ｘ（水平座標）、ｙ（垂直座標）、Ｃｒ
（色差信号，Ｙ−Ｒ）、Ｃｂ（色差信号，Ｙ−Ｂ）、Ｙ
（輝度信号）の５次元データをＫ−平均アルゴリズムを
用いてクラスタリングして輪郭とする手法などが知られ
ている。いずれの場合にも輪郭抽出にはなんらかの評価
関数が設定され、評価関数の最小化によって解を求める
ことができる。（最大化で定義される評価関数は逆数を
とることによって簡単に最小化問題に帰着できる。）従
来は、輪郭形状は符号化に先だって一度だけ決定されて
いたが、本発明ではこれを修正する処理を行う。この処
理を以下に説明する。
域分割法を適用する。領域分割には何らかの輪郭抽出ア
ルゴリズムが用いられている。例えば３画素ｘ３画素の
領域にＳｏｂｅｌオペレータ（画像内のエッジを検出す
るフィルタ）を作用させて２値化したデータをもとに領
域を囲む連続した線を探しだし、画像内の被写体の輪郭
とする手法や、ｘ（水平座標）、ｙ（垂直座標）、Ｃｒ
（色差信号，Ｙ−Ｒ）、Ｃｂ（色差信号，Ｙ−Ｂ）、Ｙ
（輝度信号）の５次元データをＫ−平均アルゴリズムを
用いてクラスタリングして輪郭とする手法などが知られ
ている。いずれの場合にも輪郭抽出にはなんらかの評価
関数が設定され、評価関数の最小化によって解を求める
ことができる。（最大化で定義される評価関数は逆数を
とることによって簡単に最小化問題に帰着できる。）従
来は、輪郭形状は符号化に先だって一度だけ決定されて
いたが、本発明ではこれを修正する処理を行う。この処
理を以下に説明する。
【００１７】本発明では、いったん求められた輪郭線
（輪郭形状）を適当な区間に区切る。この区間は、任意
の直線距離を持つように設定する手法や、他の領域との
交点から交点までを区間とする手法、あるいは、曲率が
一定以下の部分を区間とする手法などを用いることがで
きる。
（輪郭形状）を適当な区間に区切る。この区間は、任意
の直線距離を持つように設定する手法や、他の領域との
交点から交点までを区間とする手法、あるいは、曲率が
一定以下の部分を区間とする手法などを用いることがで
きる。
【００１８】次に、各々の区間の輪郭形状をＢ−Ｓｐｌ
ｉｎｅのような滑らかな曲線、あるいは符号化したとき
に発生情報量が少なくなる曲線を用いて近似する。次
に、近似曲線を輪郭情報とみなしたときに領域抽出の評
価値がある範囲内であれば、近似曲線を輪郭情報として
再定義する。領域抽出の評価値がしきい値より大きけれ
ば、区間の設定を短くするか、曲率の設定を小さくする
かで区間を分割する。そして、輪郭形状の曲線近似をや
り直す。この処理を、領域抽出の評価値がしきい値以下
になるまで繰り返す。
ｉｎｅのような滑らかな曲線、あるいは符号化したとき
に発生情報量が少なくなる曲線を用いて近似する。次
に、近似曲線を輪郭情報とみなしたときに領域抽出の評
価値がある範囲内であれば、近似曲線を輪郭情報として
再定義する。領域抽出の評価値がしきい値より大きけれ
ば、区間の設定を短くするか、曲率の設定を小さくする
かで区間を分割する。そして、輪郭形状の曲線近似をや
り直す。この処理を、領域抽出の評価値がしきい値以下
になるまで繰り返す。
【００１９】静止画像の場合には、再定義された輪郭を
もとに領域分割を行い、領域情報をチェイン符号などを
用いて符号化するとともに、それぞれの領域内の画像信
号をＤＰＣＭや直交交換や、領域の平均値を用いて符号
化する。
もとに領域分割を行い、領域情報をチェイン符号などを
用いて符号化するとともに、それぞれの領域内の画像信
号をＤＰＣＭや直交交換や、領域の平均値を用いて符号
化する。
【００２０】動画像の場合には、既に符号化が終了した
画像にも本発明の領域分割法を適用し、領域毎にアフィ
ン変換などの動きパラメータを求め、動きパラメータを
作用させて予測画像を生成し、予測の結果として得られ
る差分信号を符号化する。現在の画像の領域情報が必要
であれば、チェイン符号などを用いて符号化する。
画像にも本発明の領域分割法を適用し、領域毎にアフィ
ン変換などの動きパラメータを求め、動きパラメータを
作用させて予測画像を生成し、予測の結果として得られ
る差分信号を符号化する。現在の画像の領域情報が必要
であれば、チェイン符号などを用いて符号化する。
【００２１】本発明では、輪郭抽出アルゴリズムは、評
価関数を最小化する形式で書けるものであれば、どんな
手法でも用いることができる。また輪郭形状を区間に分
割する手法も、任意の基準で細かく区分できる手法であ
ればどんなものでも良い。近似曲線もＢ−Ｓｐｌｉｎｅ
だけでなく、様々な近似手法を用いることができる。最
終的に得られた領域情報の符号化手法もチェイン符号だ
けでなく、端点と曲率を与えるような手法でも良い。ま
た動画像符号化に適用する場合には、予測による差分信
号を符号化する必要が生じるが、これはＤＰＣＭやＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）などの直交変換、サブバンド符
号化などどれでも用いることができる。
価関数を最小化する形式で書けるものであれば、どんな
手法でも用いることができる。また輪郭形状を区間に分
割する手法も、任意の基準で細かく区分できる手法であ
ればどんなものでも良い。近似曲線もＢ−Ｓｐｌｉｎｅ
だけでなく、様々な近似手法を用いることができる。最
終的に得られた領域情報の符号化手法もチェイン符号だ
けでなく、端点と曲率を与えるような手法でも良い。ま
た動画像符号化に適用する場合には、予測による差分信
号を符号化する必要が生じるが、これはＤＰＣＭやＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）などの直交変換、サブバンド符
号化などどれでも用いることができる。
【００２２】次に本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００２３】図１は本発明の領域分割方法の一実施例を
示すフローチャートである。入力画像０１の画像信号０
２が輪郭抽出処理部０３に入力され、輪郭形状０４が求
められる。輪郭形状０４は領域分割部０５に入力され、
評価関数を用いて領域形状０６が求められる。領域形状
０６は区間分割部０７において適当な基準を用いて分割
される。分割された区間輪郭形状０８をもとに、Ｓｐｌ
ｉｎｅ近似部０９において近似曲線１０が求められる。
得られた近似曲線１０を領域分割評価関数１１に照らし
合わせ、その評価値がしきい値より大きい場合には、区
間輪郭形状１２を再度分割し処理を繰り返すために、区
間分割部０７に入力する。評価値がしきい値以下の場合
には、得られた近似曲線１３を領域情報として集め、処
理を終了１４する。
示すフローチャートである。入力画像０１の画像信号０
２が輪郭抽出処理部０３に入力され、輪郭形状０４が求
められる。輪郭形状０４は領域分割部０５に入力され、
評価関数を用いて領域形状０６が求められる。領域形状
０６は区間分割部０７において適当な基準を用いて分割
される。分割された区間輪郭形状０８をもとに、Ｓｐｌ
ｉｎｅ近似部０９において近似曲線１０が求められる。
得られた近似曲線１０を領域分割評価関数１１に照らし
合わせ、その評価値がしきい値より大きい場合には、区
間輪郭形状１２を再度分割し処理を繰り返すために、区
間分割部０７に入力する。評価値がしきい値以下の場合
には、得られた近似曲線１３を領域情報として集め、処
理を終了１４する。
【００２４】図２は本発明の領域分割方法を実施するの
に用いる領域分割装置の一実施例を示すブロック図であ
る。
に用いる領域分割装置の一実施例を示すブロック図であ
る。
【００２５】画像の被写体のエッジを検出するエッジ検
出回路２１、輪郭を抽出する輪郭抽出回路２２及び画像
を数個の領域に分割する領域のラベル化処理回路２３と
を設けてなり、上記回路に続いて、ループ回路を構成す
るところの上記ラベル化処理回路により求められた領域
形状の輪郭区間を分割する輪郭線近似区間決定回路２
４、分割された区間輪郭形状を近似する輪郭線区間近似
回路２５及び該回路からの出力である近似曲線を輪郭線
と見なした時の領域抽出評価値としきい値とを比較する
手段を格納している領域分割判断回路２６から成り、該
領域分割判断回路が、前記評価値をしきい値と比較した
結果不適と判断した場合には前記近似曲線を前記輪郭線
近似区間決定回路にフィードバックする回路が構成され
ている。これにより前記領域抽出評価値が予め定められ
た範囲内になるように上述の処理を繰り返し、更に得ら
れた近似曲線を領域情報として集めて符号化すると共に
画素情報も符号化するために領域分割回路２７及び輪郭
情報符号化回路２８、画素情報符号化回路２９が続いて
接続される回路構成になっている。
出回路２１、輪郭を抽出する輪郭抽出回路２２及び画像
を数個の領域に分割する領域のラベル化処理回路２３と
を設けてなり、上記回路に続いて、ループ回路を構成す
るところの上記ラベル化処理回路により求められた領域
形状の輪郭区間を分割する輪郭線近似区間決定回路２
４、分割された区間輪郭形状を近似する輪郭線区間近似
回路２５及び該回路からの出力である近似曲線を輪郭線
と見なした時の領域抽出評価値としきい値とを比較する
手段を格納している領域分割判断回路２６から成り、該
領域分割判断回路が、前記評価値をしきい値と比較した
結果不適と判断した場合には前記近似曲線を前記輪郭線
近似区間決定回路にフィードバックする回路が構成され
ている。これにより前記領域抽出評価値が予め定められ
た範囲内になるように上述の処理を繰り返し、更に得ら
れた近似曲線を領域情報として集めて符号化すると共に
画素情報も符号化するために領域分割回路２７及び輪郭
情報符号化回路２８、画素情報符号化回路２９が続いて
接続される回路構成になっている。
【００２６】
【発明の効果】本発明を用いれば、近似曲線による輪郭
は、それ自体の符号化情報量が少ないため、画像全体の
符号化効率が改善される。その結果、圧縮率の高い画像
符号化が達成されるため、同じ情報量が与えられた時に
は符号化画像品質が改善される効果がある。
は、それ自体の符号化情報量が少ないため、画像全体の
符号化効率が改善される。その結果、圧縮率の高い画像
符号化が達成されるため、同じ情報量が与えられた時に
は符号化画像品質が改善される効果がある。
【図１】本発明の画像領域分割方法を示すフローチャー
トである。
トである。
【図２】本発明の領域分割方法を実施するのに用いる画
像領域分割装置を示すブロック図である。
像領域分割装置を示すブロック図である。
０１ 入力画像 ０２ 画像信号 ０３ 輪郭抽出処理部 ０４ 輪郭形状 ０５ 領域分割部 ０６ 領域形状 ０７ 区間分割部 ０８ 区間輪郭形状 ０９ Ｓｐｌｉｎｅ近似部 １０ 近似曲線 １１ 領域分割評価関数 １２ 区間輪郭形状 １３ 近似曲線 １４ 処理の終了 Ｔｈ しきい値 ２１ エッジ検出回路 ２２ 輪郭抽出回路 ２３ 領域のラベル化処理回路 ２４ 輪郭線近似区間決定回路 ２５ 輪郭線区間近似回路 ２６ 領域分割判断回路 ２７ 領域分割回路 ２８ 輪郭情報符号化回路 ２９ 画素情報符号化回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/24 // Ｈ０３Ｍ 7/30 Ａ 8842−5Ｊ Ｇ０６Ｆ 15/66 ４１０ Ｈ０４Ｎ 7/13 Ｚ
Claims (7)
- 【請求項１】 輪郭抽出評価基準を用いて画像に含まれ
るいくつかの被写体の輪郭を抽出し、画像をいくつかの
領域に分割した後、領域毎に符号化を行う静止画像符号
化および、動画像符号化における領域分割方法におい
て、 抽出された輪郭線を複数の区間に区切り、その区間の輪
郭線に近似する曲線を求め、その近似曲線を輪郭線と見
なしたときの領域抽出評価値が予め定めた範囲内であれ
ば、その近似曲線を輪郭線とし、予め定めた範囲外であ
れば、区間を再分割して輪郭形状の曲線近似を反復し、
前記評価値がしきい値以下になるまで処理を繰り返すこ
とを特徴とする画像領域分割方法。 - 【請求項２】 前記輪郭抽出評価基準がエッジ抽出フィ
ルタである請求項１に記載の画像領域分割方法。 - 【請求項３】 前記輪郭抽出評価基準がＫ−平均アルゴ
リズムである請求項１に記載の画像領域分割方法。 - 【請求項４】 前記区間再分割の手法が区間の設定を短
くする手法によるところの請求項１、２又は３に記載の
画像領域分割方法。 - 【請求項５】 前記区間再分割の手法が曲率の設定を小
さくする手法によるところの請求項１、２又は３に記載
の画像領域分割方法。 - 【請求項６】 前記近似曲線がＢ−Ｓｐｌｉｎｅの近似
手法によって近似される請求項１、２又は３に記載の画
像領域分割方法。 - 【請求項７】 画像の被写体のエッジを検出するエッジ
検出手段および輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、画像を
数個の領域に分割する領域ラベル化処理手段および領域
分割手段と、輪郭情報符号化手段および画素情報符号化
手段を、含む画像領域分割装置において、 領域ラベル化処理手段により求められた領域形状の輪郭
区間を分割する輪郭線近似区間決定手段と、 分割された区間輪郭形状を近似する輪郭線区間近似手段
と、 前記手段により求められた近似曲線を輪郭線と見なした
時の領域抽出評価値としきい値とを比較する領域分割判
断手段とから成ることを特徴とする画像領域分割装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5172194A JPH07262384A (ja) | 1994-03-23 | 1994-03-23 | 画像領域分割方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5172194A JPH07262384A (ja) | 1994-03-23 | 1994-03-23 | 画像領域分割方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07262384A true JPH07262384A (ja) | 1995-10-13 |
Family
ID=12894759
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5172194A Pending JPH07262384A (ja) | 1994-03-23 | 1994-03-23 | 画像領域分割方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07262384A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998002000A1 (en) * | 1996-07-04 | 1998-01-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image encoder and image decoder |
| JPH10187999A (ja) * | 1996-12-23 | 1998-07-21 | Daewoo Electron Co Ltd | 輪郭線映像信号符号化装置 |
| US6295381B1 (en) | 1996-06-27 | 2001-09-25 | Sharp Kabushiki Kaisha | Coding apparatus and decoding apparatus of image data and corresponding shape data at different resolutions |
| CN110544211A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-12-06 | 纵目科技（上海）股份有限公司 | 一种镜头付着物的检测方法、系统、终端和存储介质 |
-
1994
- 1994-03-23 JP JP5172194A patent/JPH07262384A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6546142B2 (en) | 1996-06-19 | 2003-04-08 | Sharp Kabushiki Kaisha | Motion image coding apparatus for performing hierarchical coding |
| US6295381B1 (en) | 1996-06-27 | 2001-09-25 | Sharp Kabushiki Kaisha | Coding apparatus and decoding apparatus of image data and corresponding shape data at different resolutions |
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