JPH0729007A - 映像特徴処理方法 - Google Patents
映像特徴処理方法Info
- Publication number
- JPH0729007A JPH0729007A JP5167889A JP16788993A JPH0729007A JP H0729007 A JPH0729007 A JP H0729007A JP 5167889 A JP5167889 A JP 5167889A JP 16788993 A JP16788993 A JP 16788993A JP H0729007 A JPH0729007 A JP H0729007A
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- JP
- Japan
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- hue
- value
- shot
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- Television Signal Processing For Recording (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 映像から自動的に抽出可能な特徴量を用い
て、映像のショット内の大きさを概覧するとともに、映
像を自動的に分類する。 【構成】 最初に、対象映像の各フレームＲＧＢデータ
を色変換し、色相、彩度、明度の値にする。この色相値
から色相のヒストグラムを計測し、色相ヒストグラムか
ら各フレームの色相代表値を決定する。色相代表値から
各フレームの平均値Ａｆと偏差Ｄｆを求める。平均値Ａ
ｆと偏差Ｄｆのショット内での変化を特徴量Ｄａｌｌと
して各ショットを分類する。
て、映像のショット内の大きさを概覧するとともに、映
像を自動的に分類する。 【構成】 最初に、対象映像の各フレームＲＧＢデータ
を色変換し、色相、彩度、明度の値にする。この色相値
から色相のヒストグラムを計測し、色相ヒストグラムか
ら各フレームの色相代表値を決定する。色相代表値から
各フレームの平均値Ａｆと偏差Ｄｆを求める。平均値Ａ
ｆと偏差Ｄｆのショット内での変化を特徴量Ｄａｌｌと
して各ショットを分類する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、色特徴を用いて映像を
分類する方法に関する。
分類する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】映像は情報量が多く、意味的にも多義性
を持っている。映像を便利に取り扱うためにはわかり易
い特徴量を映像の中から取り出し、似た映像を一つにま
とめる映像シーン分類が必要になっている。映像の１フ
レームから１フレームの特徴量を取り出し、内容を記述
したり、記述された内容を基に映像を自動分類するため
の研究がなされている（山根、ＧＯＮＧ、佐藤、坂内
“映像シーン記述言語を用いたビデオシーン検出システ
ムについての一考察”信学会秋全大、Ｄ−２８２，１９
９２、佐藤、山根、ＧＯＮＧ、坂内“シーン記述言語を
用いた動画像シーン分類”信学会秋全大、Ｄ−２８３，
１９２２）。
を持っている。映像を便利に取り扱うためにはわかり易
い特徴量を映像の中から取り出し、似た映像を一つにま
とめる映像シーン分類が必要になっている。映像の１フ
レームから１フレームの特徴量を取り出し、内容を記述
したり、記述された内容を基に映像を自動分類するため
の研究がなされている（山根、ＧＯＮＧ、佐藤、坂内
“映像シーン記述言語を用いたビデオシーン検出システ
ムについての一考察”信学会秋全大、Ｄ−２８２，１９
９２、佐藤、山根、ＧＯＮＧ、坂内“シーン記述言語を
用いた動画像シーン分類”信学会秋全大、Ｄ−２８３，
１９２２）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】これらの方法では映像
の特徴量の取り出しは人手に頼っており、またショット
内の変化の大きさについて概覧することができない。ま
た、これらの方法では映像を自動的に分類することがで
きない。
の特徴量の取り出しは人手に頼っており、またショット
内の変化の大きさについて概覧することができない。ま
た、これらの方法では映像を自動的に分類することがで
きない。
【０００４】本発明の目的は、映像から自動的に抽出可
能な特徴量を用いて、映像のショット内の大きさを概覧
することができるとともに映像を自動的に分類する映像
特徴処理方法を提供することである。
能な特徴量を用いて、映像のショット内の大きさを概覧
することができるとともに映像を自動的に分類する映像
特徴処理方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の映像特徴抽出方
法は、カラー映像の数フレームからなる映像のショット
に対して、各該フレームを色相、彩度、明度のいずれか
またはそれらの組み合わせからなる情報に変換し、該情
報のヒストグラムを計測し、該ヒストグラムから前記フ
レームの平均値と偏差を求め、該平均値と該偏差のショ
ット内の変化量を求め、該変化量から映像の変化を表
し、該ショットを分類する。
法は、カラー映像の数フレームからなる映像のショット
に対して、各該フレームを色相、彩度、明度のいずれか
またはそれらの組み合わせからなる情報に変換し、該情
報のヒストグラムを計測し、該ヒストグラムから前記フ
レームの平均値と偏差を求め、該平均値と該偏差のショ
ット内の変化量を求め、該変化量から映像の変化を表
し、該ショットを分類する。
【０００６】
【作用】本発明は映像から自動的に抽出可能な特徴量を
用いて映像を自動的に分類する。また、抽出した特徴量
より映像のショット内の変化の大きさを概覧することが
できる。
用いて映像を自動的に分類する。また、抽出した特徴量
より映像のショット内の変化の大きさを概覧することが
できる。
【０００７】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。以下に説明する例は、色変換にＭＴＭ変換
（宮原、吉田“色データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） （Ｈ，Ｖ，
Ｃ）数学的変換方法”、テレビ学誌Ｖｏｌ．４３，Ｎ
ｏ．１０（１９８９））を用いたが、これはＨＳＩ、Ｈ
ＳＶ、ＨＳＬ等、色相、彩度、明度へ変換する他の方法
を用いてもよい。また、以下に説明する例では色相を用
いて代表値を決定しているが、彩度や明度を併用して代
表値を決定してもよい。また、以下に説明する例では各
フレームの代表値の平均値、偏差を用いているが、各フ
レームのヒストグラムの平均値と偏差を用いてもよい。
て説明する。以下に説明する例は、色変換にＭＴＭ変換
（宮原、吉田“色データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） （Ｈ，Ｖ，
Ｃ）数学的変換方法”、テレビ学誌Ｖｏｌ．４３，Ｎ
ｏ．１０（１９８９））を用いたが、これはＨＳＩ、Ｈ
ＳＶ、ＨＳＬ等、色相、彩度、明度へ変換する他の方法
を用いてもよい。また、以下に説明する例では色相を用
いて代表値を決定しているが、彩度や明度を併用して代
表値を決定してもよい。また、以下に説明する例では各
フレームの代表値の平均値、偏差を用いているが、各フ
レームのヒストグラムの平均値と偏差を用いてもよい。
【０００８】ここでは、映像を分類するためにショット
内での映像の変化に着目する。ショット内で映像が変化
する場合、例えば、ショット内で写っているものが入れ
換わったり、カメラが動いたために映像の背景が変化し
たりする場合、色相ヒストグラムは大きく変化する。そ
こで、色相ヒストグラムの変化をみることでショット内
の映像の変化を表し、映像を分類する。図９に１ショッ
トの色相ヒストグラムの例を簡単な図で示す。横軸が時
間、縦軸が色相値を表す。各フレームのヒストグラムの
頻度を明暗で示してある。網掛けになっているところが
頻度の高いところを示している。図９（ａ）のようにシ
ョット内で映像の変化の小さいショットでは色相ヒスト
グラムの変化も少ない。逆に、図９（ｂ）のようにショ
ット内で映像の変化の大きいショットでは色相ヒストグ
ラムの変化も多くなる。この変化をみることにより映像
をショット毎に分類する。
内での映像の変化に着目する。ショット内で映像が変化
する場合、例えば、ショット内で写っているものが入れ
換わったり、カメラが動いたために映像の背景が変化し
たりする場合、色相ヒストグラムは大きく変化する。そ
こで、色相ヒストグラムの変化をみることでショット内
の映像の変化を表し、映像を分類する。図９に１ショッ
トの色相ヒストグラムの例を簡単な図で示す。横軸が時
間、縦軸が色相値を表す。各フレームのヒストグラムの
頻度を明暗で示してある。網掛けになっているところが
頻度の高いところを示している。図９（ａ）のようにシ
ョット内で映像の変化の小さいショットでは色相ヒスト
グラムの変化も少ない。逆に、図９（ｂ）のようにショ
ット内で映像の変化の大きいショットでは色相ヒストグ
ラムの変化も多くなる。この変化をみることにより映像
をショット毎に分類する。
【０００９】図１は本発明の一実施例の映像特徴処理方
法を示すフローチャートである。
法を示すフローチャートである。
【００１０】まず、処理手順の概要を説明する。
【００１１】最初に、対象映像の各フレームＲＧＢデー
タを色変換し、色相、彩度、明度の値にする。この色相
値から色相のヒストグラムを計測し、色相ヒストグラム
から各フレームの色相代表値を決定する。色相代表値か
ら各フレームの平均値Ａｆと偏差Ｄｆを求める。平均値
Ａｆと偏差Ｄｆのショット内での変化を特徴量Ｄａｌｌ
として各ショットを分類する。
タを色変換し、色相、彩度、明度の値にする。この色相
値から色相のヒストグラムを計測し、色相ヒストグラム
から各フレームの色相代表値を決定する。色相代表値か
ら各フレームの平均値Ａｆと偏差Ｄｆを求める。平均値
Ａｆと偏差Ｄｆのショット内での変化を特徴量Ｄａｌｌ
として各ショットを分類する。
【００１２】以下に各処理の詳細を説明する。
【００１３】○色変換 計算機の中で表現されている画像情報は計算機のフレー
ムバッファ等の関係からＲＧＢで表現されていることが
多い。このＲＧＢ情報から、人間の感覚に近い色相、彩
度、明度の情報に色情報を変換する。ここでは、色変換
手法としてＭＴＭ変換を用いたが、これはＨＳＩ、ＨＳ
Ｖ、ＨＳＬ等、ＲＧＢ情報を色相、彩度、明度へ変換す
る他の方法を用いてもよい。また、画像情報が色相、彩
度、明度で表現されている場合はそのまま用いて構わな
い。
ムバッファ等の関係からＲＧＢで表現されていることが
多い。このＲＧＢ情報から、人間の感覚に近い色相、彩
度、明度の情報に色情報を変換する。ここでは、色変換
手法としてＭＴＭ変換を用いたが、これはＨＳＩ、ＨＳ
Ｖ、ＨＳＬ等、ＲＧＢ情報を色相、彩度、明度へ変換す
る他の方法を用いてもよい。また、画像情報が色相、彩
度、明度で表現されている場合はそのまま用いて構わな
い。
【００１４】○色相ヒストグラムの計測 次に、変換された色相値を用いて各フレーム毎に色相ヒ
ストグラムを計算する。色相ヒストグラムの一例を図２
に示す。横軸は色相値である。色相は図３のように環状
に表現されているが、ここでは一次元の直線で表してい
る。縦軸は各々の色相値をとる画素数である。本実施例
では２５６×２４０画素の原画像を用いているので、画
素の総数は６１４４０画素で一定である。
ストグラムを計算する。色相ヒストグラムの一例を図２
に示す。横軸は色相値である。色相は図３のように環状
に表現されているが、ここでは一次元の直線で表してい
る。縦軸は各々の色相値をとる画素数である。本実施例
では２５６×２４０画素の原画像を用いているので、画
素の総数は６１４４０画素で一定である。
【００１５】○代表値選択 次に、色相ヒストグラムから各フレームを特徴付ける色
相代表値を求める。本実施例では色相ヒストグラムの極
大値をフレームの色相代表値とする。
相代表値を求める。本実施例では色相ヒストグラムの極
大値をフレームの色相代表値とする。
【００１６】色相ヒストグラムの極大値を求める方法に
ついて詳しく述べる。色相ヒストグラムの一例を図４に
示す。色相ヒストグラムは、このままでは各色相値で微
小な変化があり、多くの極大値を持っている。そこで、
色相ヒストグラムの微小な変化を消し、大きな変化のみ
を検出するため次のような処理を行う。
ついて詳しく述べる。色相ヒストグラムの一例を図４に
示す。色相ヒストグラムは、このままでは各色相値で微
小な変化があり、多くの極大値を持っている。そこで、
色相ヒストグラムの微小な変化を消し、大きな変化のみ
を検出するため次のような処理を行う。
【００１７】まず、色相ヒストグラムを色相累積ヒスト
グラムに変換する。図５に累積ヒストグラムの一例を示
す。次に、色相値ｕからある色相幅ｄ（ｕ）をとったと
き一定画素数Ｔになるために必要な色相の幅ｄ（ｕ）を
計算する。関係式を以下に示す。
グラムに変換する。図５に累積ヒストグラムの一例を示
す。次に、色相値ｕからある色相幅ｄ（ｕ）をとったと
き一定画素数Ｔになるために必要な色相の幅ｄ（ｕ）を
計算する。関係式を以下に示す。
【００１８】
【数１】 本実施例では一定画素数Ｔを全画素数（６１４４０画
素）の１０％である６１４４画素で計測した例で説明す
る。これは、極値の微小な変化がなくなればよく、適当
な値で構わない。次に、この関係式から色相値と幅の関
係について説明する。色相ヒストグラムにおいて画素数
の多い色相値では幅ｄ（ｕ）は小さくなり、色相ヒスト
グラムにおいて画素数が少ない色相値では幅ｄ（ｕ）は
大きくなる。図６に色相値ｕと幅ｄ（ｕ）のグラフを示
す。図４で大きな変化を持つ二つの極大値である色相値
が図６では極小値として表現される。このように、いく
つか表れる極小値ｈｉを代表値とする。本実施例では、
これらの極小値のうち幅ｄが全色相値の１／１０である
２５．６以下の極小値を代表値とした。この処理を各フ
レームの色相ヒストグラム毎に行い各フレームの代表値
を求める。
素）の１０％である６１４４画素で計測した例で説明す
る。これは、極値の微小な変化がなくなればよく、適当
な値で構わない。次に、この関係式から色相値と幅の関
係について説明する。色相ヒストグラムにおいて画素数
の多い色相値では幅ｄ（ｕ）は小さくなり、色相ヒスト
グラムにおいて画素数が少ない色相値では幅ｄ（ｕ）は
大きくなる。図６に色相値ｕと幅ｄ（ｕ）のグラフを示
す。図４で大きな変化を持つ二つの極大値である色相値
が図６では極小値として表現される。このように、いく
つか表れる極小値ｈｉを代表値とする。本実施例では、
これらの極小値のうち幅ｄが全色相値の１／１０である
２５．６以下の極小値を代表値とした。この処理を各フ
レームの色相ヒストグラム毎に行い各フレームの代表値
を求める。
【００１９】○１フレームの色相代表値の平均値と偏差 １フレームの色相代表値から、フレームの代表値平均Ａ
ｆと代表値の偏差Ｄｆを以下のように求める。
ｆと代表値の偏差Ｄｆを以下のように求める。
【００２０】
【数２】 偏差Ｄｆは１フレーム内の代表色相値の散らばり具合を
表す。図７に例を示す。図７（ａ）のように代表色相値
が一つの場合は代表値＝平均値であり、偏差はもちろん
０である。また、図７の（ｂ），（ｃ）のように代表値
が二つの場合は平均値は二つの代表値の中点になる。図
７（ｂ），（ｃ）では平均値は同じ値である二つの代表
値がそれぞれ異なるため、偏差に違いが出ている。二つ
の代表値の値が図７（ｂ）のように近い場合は偏差が小
さくなる。図７（ｃ）のように二つの代表値が離れてい
る場合には偏差が大きくなる。
表す。図７に例を示す。図７（ａ）のように代表色相値
が一つの場合は代表値＝平均値であり、偏差はもちろん
０である。また、図７の（ｂ），（ｃ）のように代表値
が二つの場合は平均値は二つの代表値の中点になる。図
７（ｂ），（ｃ）では平均値は同じ値である二つの代表
値がそれぞれ異なるため、偏差に違いが出ている。二つ
の代表値の値が図７（ｂ）のように近い場合は偏差が小
さくなる。図７（ｃ）のように二つの代表値が離れてい
る場合には偏差が大きくなる。
【００２１】ショット内で各フレームの色相ヒストグラ
ムの形の変化が少なければ各フレームでの平均値、偏差
のショット内での変化は少なくなる。逆に、ショット内
でヒストグラムの変化が大きければ、平均値や分散値の
片方あるいは両方がショット内で大きく変化する。Ａ
ｆ，Ｄｆのショット内の変化を観察することによって色
相ヒストグラムの変化をみる。
ムの形の変化が少なければ各フレームでの平均値、偏差
のショット内での変化は少なくなる。逆に、ショット内
でヒストグラムの変化が大きければ、平均値や分散値の
片方あるいは両方がショット内で大きく変化する。Ａ
ｆ，Ｄｆのショット内の変化を観察することによって色
相ヒストグラムの変化をみる。
【００２２】○ショット内の平均値と偏差 ショット内で各フレームの色相ヒストグラムの形の変化
が少なければ各フレームでの平均値、偏差のショット内
での変化は少なくなる。逆に、ショット内でヒストグラ
ムの変化が大きければ、平均値や分散値の片方あるいは
両方がショット内で大きく変化する。Ａｆ，Ｄｆのショ
ット内の変化を観察することによって色相ヒストグラム
の変化をみる。
が少なければ各フレームでの平均値、偏差のショット内
での変化は少なくなる。逆に、ショット内でヒストグラ
ムの変化が大きければ、平均値や分散値の片方あるいは
両方がショット内で大きく変化する。Ａｆ，Ｄｆのショ
ット内の変化を観察することによって色相ヒストグラム
の変化をみる。
【００２３】ショット内において、各フレームの平均値
Ａｆの平均をＡａｆ、偏差をＤａｆを以下のように求め
る。また、ショット内において、各フレームの偏差値Ｄ
ｆの平均をＡｄｆ、偏差をＤｄｆを以下にように求め
る。
Ａｆの平均をＡａｆ、偏差をＤａｆを以下のように求め
る。また、ショット内において、各フレームの偏差値Ｄ
ｆの平均をＡｄｆ、偏差をＤｄｆを以下にように求め
る。
【００２４】
【数３】 ショット内で各フレームの色相ヒストグラムの形の変化
が少なければ各フレームでの平均値、偏差のショット内
での変化は少なくなるため、Ｄａｆ，Ｄｄｆはともに小
さな値をとる。逆に、ショット内でヒストグラムの変化
が大きければ、平均値や偏差値の片方あるいは両方がシ
ョット内で大きく変化するため、Ｄａｆ，Ｄｄｆの片方
あるいは両方が大きな値となる。そこで、ヒストグラム
の変化をみるためのパラメータとしてＤａｆとＤｄｆの
和の値Ｄａｌｌを定義する。
が少なければ各フレームでの平均値、偏差のショット内
での変化は少なくなるため、Ｄａｆ，Ｄｄｆはともに小
さな値をとる。逆に、ショット内でヒストグラムの変化
が大きければ、平均値や偏差値の片方あるいは両方がシ
ョット内で大きく変化するため、Ｄａｆ，Ｄｄｆの片方
あるいは両方が大きな値となる。そこで、ヒストグラム
の変化をみるためのパラメータとしてＤａｆとＤｄｆの
和の値Ｄａｌｌを定義する。
【００２５】Ｄａｌｌ＝Ｄａｆ＋Ｄｄｆ ○パラメータを用いた分類 次に、Ｄａｌｌを用いて映像の変化を表す。図８に１５
８秒（４７４４フレーム）、４４ショットの各ショット
とＤａｌｌの関係を示す。変化の大きいショットと小さ
いショットを分類するために閾値を用いても構わない。
閾値の決定方法として映像全体のショットのＤａｌｌの
値の平均値や平均値に一定の分散値を加えたもの、平均
値の数倍の値等が考えられる。また、一定の閾値を用い
ることも考えられる。本実施例では一定値の４０を用い
た。ショット１１，１４，１７，１８，３９等は映像の
変化の大きいショットに分類される。
８秒（４７４４フレーム）、４４ショットの各ショット
とＤａｌｌの関係を示す。変化の大きいショットと小さ
いショットを分類するために閾値を用いても構わない。
閾値の決定方法として映像全体のショットのＤａｌｌの
値の平均値や平均値に一定の分散値を加えたもの、平均
値の数倍の値等が考えられる。また、一定の閾値を用い
ることも考えられる。本実施例では一定値の４０を用い
た。ショット１１，１４，１７，１８，３９等は映像の
変化の大きいショットに分類される。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、映像の色
特徴を用い映像のショット内の変化に着目しショット毎
の分類を行うことにより、映像の再利用を考えたときに
映像のショット内の変化の大きさを概覧することがで
き、またこれらの特徴量を用いてショット毎の変化の大
きさにより映像を自動的に分類できる効果がある。
特徴を用い映像のショット内の変化に着目しショット毎
の分類を行うことにより、映像の再利用を考えたときに
映像のショット内の変化の大きさを概覧することがで
き、またこれらの特徴量を用いてショット毎の変化の大
きさにより映像を自動的に分類できる効果がある。
【図１】本発明の一実施例の映像特徴処理方法を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図２】色相ヒストグラムの一例を示す図である。
【図３】色相値説明のための色相環の説明図である。
【図４】色相ヒストグラムの一例とその中の極大値の説
明図である。
明図である。
【図５】幅を計算するために用いる色相の累積ヒストグ
ラムの一例を示す図である。
ラムの一例を示す図である。
【図６】色相値と幅ｄのグラフである。
【図７】各フレームの色相代表値と平均値、偏差の説明
図である。
図である。
【図８】Ｄａｌｌを用いた分類結果の一例を示す図であ
る。
る。
【図９】変化の小さい色相のヒストグラムと変化の大き
い色相のヒストグラムの例を示す図である。
い色相のヒストグラムの例を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── 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 9/79 7734−5Ｃ Ｈ０４Ｎ 5/91 Ｎ 9/79 Ｋ
Claims (1)
- 【請求項１】 カラー映像の数フレームからなる映像の
ショットに対して、各該フレームを色相、彩度、明度の
いずれかまたはそれらの組み合わせからなる情報に変換
し、該情報のヒストグラムを計測し、該ヒストグラムか
ら前記フレームの平均値と偏差を求め、該平均値と該偏
差のショット内の変化量を求め、該変化量から映像の変
化を表し、該ショットを分類する映像特徴処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16788993A JP3419415B2 (ja) | 1993-07-07 | 1993-07-07 | 映像特徴処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16788993A JP3419415B2 (ja) | 1993-07-07 | 1993-07-07 | 映像特徴処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0729007A true JPH0729007A (ja) | 1995-01-31 |
| JP3419415B2 JP3419415B2 (ja) | 2003-06-23 |
Family
ID=15857950
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16788993A Expired - Fee Related JP3419415B2 (ja) | 1993-07-07 | 1993-07-07 | 映像特徴処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3419415B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001082131A1 (fr) * | 2000-04-25 | 2001-11-01 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Dispositif d'extraction d'informations |
| JP2009205610A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-10 | Nikon Systems Inc | 画像分類装置、画像分類方法、画像分類プログラム及び記憶媒体 |
| JP2010015588A (ja) * | 2009-08-27 | 2010-01-21 | Kddi R & D Laboratories Inc | 動画像データの分類装置 |
| JP2010225172A (ja) * | 2003-07-04 | 2010-10-07 | Mitsubishi Electric R&D Centre Europe Bv | 画像グループの表現方法、画像グループの記述子、画像グループの探索方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体およびコンピュータシステム |
| JP2011192316A (ja) * | 1999-04-29 | 2011-09-29 | Mitsubishi Electric R&D Centre Europe Bv | カラー画像を探索する方法、カラー画像を探索する装置、制御装置、画像を探索するシステム、機械読取り可能媒体、カラー画像を表現する方法、コンピュータシステム、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読取り可能媒体 |
| CN108337448A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-07-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 高动态范围图像获取方法、装置、终端设备及存储介质 |
-
1993
- 1993-07-07 JP JP16788993A patent/JP3419415B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2011192316A (ja) * | 1999-04-29 | 2011-09-29 | Mitsubishi Electric R&D Centre Europe Bv | カラー画像を探索する方法、カラー画像を探索する装置、制御装置、画像を探索するシステム、機械読取り可能媒体、カラー画像を表現する方法、コンピュータシステム、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読取り可能媒体 |
| WO2001082131A1 (fr) * | 2000-04-25 | 2001-11-01 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Dispositif d'extraction d'informations |
| JP2001306579A (ja) * | 2000-04-25 | 2001-11-02 | Mitsubishi Electric Corp | 情報検索装置、情報検索方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2010225172A (ja) * | 2003-07-04 | 2010-10-07 | Mitsubishi Electric R&D Centre Europe Bv | 画像グループの表現方法、画像グループの記述子、画像グループの探索方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体およびコンピュータシステム |
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