JPH08307871A - フレーム間予測方法 - Google Patents
フレーム間予測方法Info
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- JPH08307871A JPH08307871A JP11271295A JP11271295A JPH08307871A JP H08307871 A JPH08307871 A JP H08307871A JP 11271295 A JP11271295 A JP 11271295A JP 11271295 A JP11271295 A JP 11271295A JP H08307871 A JPH08307871 A JP H08307871A
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- Japan
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】被写体に対応する区分領域の境界部分で，自然
なぼけをもつ予測画像を生成することによって，実際に
カメラで撮影された画像に近い画像を生成し，予測効率
を向上させるとともに，処理画像の自然さを再現する。 【構成】現フレームの区分領域の各々を，隣接する区分
領域に重なるように所定の範囲にわたり拡大し，拡大さ
れた領域を変形および移動させて最も類似する領域を前
フレームの画像の中から探し出し，得られた画像を用い
て拡大された区分領域が互いに重なった部分の画素値を
所定の混合方法により融合し，または拡大された区分領
域における拡大部分と背景のデータとを所定の混合方法
により融合し，予測画像を生成する。
なぼけをもつ予測画像を生成することによって，実際に
カメラで撮影された画像に近い画像を生成し，予測効率
を向上させるとともに，処理画像の自然さを再現する。 【構成】現フレームの区分領域の各々を，隣接する区分
領域に重なるように所定の範囲にわたり拡大し，拡大さ
れた領域を変形および移動させて最も類似する領域を前
フレームの画像の中から探し出し，得られた画像を用い
て拡大された区分領域が互いに重なった部分の画素値を
所定の混合方法により融合し，または拡大された区分領
域における拡大部分と背景のデータとを所定の混合方法
により融合し，予測画像を生成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，高能率画像符号化にお
けるフレーム間予測方法に関するものである。
けるフレーム間予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の領域分割符号化では，輪郭抽出あ
るいは動きベクトルの統合などの手法を用いて，フレー
ムに含まれる被写体に相当する領域を画素単位に分離
し，得られた領域毎に動き補償フレーム間予測を行って
いた。このとき，各領域は重ならないように検出されて
いた。
るいは動きベクトルの統合などの手法を用いて，フレー
ムに含まれる被写体に相当する領域を画素単位に分離
し，得られた領域毎に動き補償フレーム間予測を行って
いた。このとき，各領域は重ならないように検出されて
いた。
【０００３】すなわち，１フレームを全体の領域Ｔとし
たとき，部分領域Ｓ1 ，Ｓ2 ，…，Ｓn に分解する際
に，画素に関して重なりを生じないように， Ｔ＝Ｓ1 ∪Ｓ2 ∪Ｓ3 ∪…∪Ｓn Ｓi ∩Ｓj ＝φ（ｉ≠ｊのとき） …… 式(1) となるように輪郭の抽出，統合を行っていた。
たとき，部分領域Ｓ1 ，Ｓ2 ，…，Ｓn に分解する際
に，画素に関して重なりを生じないように， Ｔ＝Ｓ1 ∪Ｓ2 ∪Ｓ3 ∪…∪Ｓn Ｓi ∩Ｓj ＝φ（ｉ≠ｊのとき） …… 式(1) となるように輪郭の抽出，統合を行っていた。
【０００４】〔従来技術の参考文献〕 ［１］H.G.Musmann, M.Hoetter and J.Ostermann: "Obj
ect-Oriented Analysis-Synthesis Coding of Moving I
mages," Signal Processing,Image Communication, Vo
l.1, No.2, pp.117-138 (Oct.1989). ［２］Patrick C. Mclean: "Structured Video Codin
g," Master Thesis, Massachusetts Institute of Tech
nology (June 1991).
ect-Oriented Analysis-Synthesis Coding of Moving I
mages," Signal Processing,Image Communication, Vo
l.1, No.2, pp.117-138 (Oct.1989). ［２］Patrick C. Mclean: "Structured Video Codin
g," Master Thesis, Massachusetts Institute of Tech
nology (June 1991).
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】実際のビデオに含まれ
る被写体は，撮像系の光学的なぼけのために，物体の領
域は画素単位に明確に分離できないことが多い。従来方
法では，このような場合にも画素単位の輪郭を求めて動
き補償を行っていた。
る被写体は，撮像系の光学的なぼけのために，物体の領
域は画素単位に明確に分離できないことが多い。従来方
法では，このような場合にも画素単位の輪郭を求めて動
き補償を行っていた。
【０００６】したがって，境界部分では動き補償により
生成された画像の予測効率が低下する欠点があった。ま
た，合成された予測画像は，本来，境界付近はぼけてい
るはずであるのに，輪郭形状がシャープになり，不自然
な再生画像となる場合があった。
生成された画像の予測効率が低下する欠点があった。ま
た，合成された予測画像は，本来，境界付近はぼけてい
るはずであるのに，輪郭形状がシャープになり，不自然
な再生画像となる場合があった。
【０００７】本発明の目的は，被写体に対応する区分領
域の境界部分で，自然なぼけをもつ予測画像を生成する
ことによって，実際にカメラで撮影された画像に近い画
像を生成し，予測効率を向上させるとともに，処理画像
の自然さを再現することにある。
域の境界部分で，自然なぼけをもつ予測画像を生成する
ことによって，実際にカメラで撮影された画像に近い画
像を生成し，予測効率を向上させるとともに，処理画像
の自然さを再現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明では，各領域を隣
接領域に対して重なるように面積を拡大して定義し，撮
像系の焦点がずれた部分の領域を取り扱える画像合成方
法を用いてフレーム間予測を行う。
接領域に対して重なるように面積を拡大して定義し，撮
像系の焦点がずれた部分の領域を取り扱える画像合成方
法を用いてフレーム間予測を行う。
【０００９】現フレームを区分領域に分割する際に，部
分領域Ｓi とＳj が隣合うとき，境界領域を重複して獲
得する。隣合う領域の画素値の混合する範囲を，光学的
なぼけの程度に応じて決定しパラメータ化する。いま，
Ｓi の周囲にｍ（ｉ）画素拡大した領域をＳi m(i)と
し，Ｓj の周囲にｍ（ｊ）画素拡大した領域をＳj m(j)
とする。領域の拡大には輪郭の上下および左右に一定画
素数だけ拡大する手法や，次に示すモルフォロジーによ
る手法を用いることができる。
分領域Ｓi とＳj が隣合うとき，境界領域を重複して獲
得する。隣合う領域の画素値の混合する範囲を，光学的
なぼけの程度に応じて決定しパラメータ化する。いま，
Ｓi の周囲にｍ（ｉ）画素拡大した領域をＳi m(i)と
し，Ｓj の周囲にｍ（ｊ）画素拡大した領域をＳj m(j)
とする。領域の拡大には輪郭の上下および左右に一定画
素数だけ拡大する手法や，次に示すモルフォロジーによ
る手法を用いることができる。
【００１０】図２に区分領域のダイレーションによる拡
大の例を示す。半径ｍ（ｉ）の円をＢi ，その原点に対
する反転をＢi R とすると，Ｓi m(i)は２値のモルフォ
ロジーの基本演算であるダイレーション（演算記号を
〔＋〕と表す）により Ｓi m(i)＝Ｓi 〔＋〕Ｂi R …… 式(2) と表される。
大の例を示す。半径ｍ（ｉ）の円をＢi ，その原点に対
する反転をＢi R とすると，Ｓi m(i)は２値のモルフォ
ロジーの基本演算であるダイレーション（演算記号を
〔＋〕と表す）により Ｓi m(i)＝Ｓi 〔＋〕Ｂi R …… 式(2) と表される。
【００１１】拡大された領域Ｓi m(i)（ｉ＝１，…，
ｎ）を動き補償フレーム間予測の対象とする。Ｓi m(i)
に対してアフィン変換や射影変換などの動きパラメータ
を作用させて，動き補償を行い予測画像を生成する。す
なわち，領域Ｓi m(i)に対する予測画像ＩP （ｔ，Ｓi
m(i)）は， ＩP （ｔ，Ｓi m(i)）＝Ｉ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］） ……式(3) で得られる。インデクスｔは時刻を表す。Ａi は現フレ
ームの領域Ｓi m(i)から前フレームへのアフィン変換を
表す。Ｓi の周囲の集合でＳi m(i)に含まれる部分Ｆi
は， Ｆi ＝｛ｘ：ｘ∈（Ｓi m(i)∩Ｓi c ）｝ ……式(4) となる。ここで，Ｓi c はＳi の補集合を表す。同様
に， Ｆj ＝｛ｘ：ｘ∈（Ｓj m(j)∩Ｓj c ）｝ ……式(5) である。さて，Ｓi m(i)とＳj m(j)が重なる領域は以下
の３つに分けられる。
ｎ）を動き補償フレーム間予測の対象とする。Ｓi m(i)
に対してアフィン変換や射影変換などの動きパラメータ
を作用させて，動き補償を行い予測画像を生成する。す
なわち，領域Ｓi m(i)に対する予測画像ＩP （ｔ，Ｓi
m(i)）は， ＩP （ｔ，Ｓi m(i)）＝Ｉ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］） ……式(3) で得られる。インデクスｔは時刻を表す。Ａi は現フレ
ームの領域Ｓi m(i)から前フレームへのアフィン変換を
表す。Ｓi の周囲の集合でＳi m(i)に含まれる部分Ｆi
は， Ｆi ＝｛ｘ：ｘ∈（Ｓi m(i)∩Ｓi c ）｝ ……式(4) となる。ここで，Ｓi c はＳi の補集合を表す。同様
に， Ｆj ＝｛ｘ：ｘ∈（Ｓj m(j)∩Ｓj c ）｝ ……式(5) である。さて，Ｓi m(i)とＳj m(j)が重なる領域は以下
の３つに分けられる。
【００１２】 Ｆi ∩Ｓj Ｆj ∩Ｓi Ｆi ∩Ｆj 領域に対する予測画像の生成は，本実施例では，Ｓi
がＳj に比べて撮像系に近い位置に存在するかどうかに
よって，以下に説明するように行う。なお，撮像系と区
分領域Ｓi ，Ｓj ，…の距離は，事前にそれらが既知で
あるか，カメラに距離センサをとりつけて計測する。計
測が不可能である場合には人間がインタラクティブに介
在して，被写体の内容に応じて経験的に距離を決定す
る。また，区分領域の周波数成分とエッジ強度から推定
することもできる。さらに，数フレーム以前の区分領域
の動きを検出しておき，重なりの判断を行い，その結果
を用いて所定の距離を与えることができる。いずれにせ
よ，Ｓi とＳj のどちらがカメラに近い位置にあるかと
いう情報は別処理によって与えられるものとする。
がＳj に比べて撮像系に近い位置に存在するかどうかに
よって，以下に説明するように行う。なお，撮像系と区
分領域Ｓi ，Ｓj ，…の距離は，事前にそれらが既知で
あるか，カメラに距離センサをとりつけて計測する。計
測が不可能である場合には人間がインタラクティブに介
在して，被写体の内容に応じて経験的に距離を決定す
る。また，区分領域の周波数成分とエッジ強度から推定
することもできる。さらに，数フレーム以前の区分領域
の動きを検出しておき，重なりの判断を行い，その結果
を用いて所定の距離を与えることができる。いずれにせ
よ，Ｓi とＳj のどちらがカメラに近い位置にあるかと
いう情報は別処理によって与えられるものとする。
【００１３】図２に示すＦi とＳj の重なっている領域
の部分は，Ｓi がＳj よりも手前にあるとき，Ｓi
m(i)とＳj m(j)のアフィン変換領域データを融合して予
測値を作成する。この融合では，各々の領域からの距離
で決まる線形補間やファジー論理により重み付けして補
間する。線形補間の例を以下に示す。
の部分は，Ｓi がＳj よりも手前にあるとき，Ｓi
m(i)とＳj m(j)のアフィン変換領域データを融合して予
測値を作成する。この融合では，各々の領域からの距離
で決まる線形補間やファジー論理により重み付けして補
間する。線形補間の例を以下に示す。
【００１４】 ＩP （ｔ，Ｆi ∩Ｓj ） ＝｛ａＩ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］）＋ｂＩ（ｔ−１，Ａj ［Ｓj m(j)］）｝ ÷（ａ＋ｂ） ……式(6) ここに，ａ，ｂは例えばＳi ，Ｓj の周囲からの距離に
よって決まる荷重である。重み付けにファジー論理を適
用する場合には，動きパラメータの方向によって，荷重
ａ，ｂを変化させる処理を行う。
よって決まる荷重である。重み付けにファジー論理を適
用する場合には，動きパラメータの方向によって，荷重
ａ，ｂを変化させる処理を行う。
【００１５】一方，Ｓj がＳi よりも手前にある場合に
は，Ｓi はＳj の後ろにあるので隠れてしまうことにな
る。したがって，Ｆi とＳj の重なっている領域の部
分の予測値は， ＩP （ｔ，Ｆi ∩Ｓj ）＝Ｉ（ｔ−１，Ａj ［Ｓj m(j)］） ……式(7) を用いる。
は，Ｓi はＳj の後ろにあるので隠れてしまうことにな
る。したがって，Ｆi とＳj の重なっている領域の部
分の予測値は， ＩP （ｔ，Ｆi ∩Ｓj ）＝Ｉ（ｔ−１，Ａj ［Ｓj m(j)］） ……式(7) を用いる。
【００１６】同様に，図２に示すＦj とＳi の重なって
いる領域の部分は，Ｓj がＳi よりも手前にあると
き，Ｓi m(i)とＳj m(j)のアフィン変換領域データを融
合して予測値を作成する。線形補間の場合，次のように
なる。
いる領域の部分は，Ｓj がＳi よりも手前にあると
き，Ｓi m(i)とＳj m(j)のアフィン変換領域データを融
合して予測値を作成する。線形補間の場合，次のように
なる。
【００１７】 ＩP （ｔ，Ｆj ∩Ｓi ） ＝｛ａＩ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］）＋ｂＩ（ｔ−１，Ａj ［Ｓj m(j)］）｝ ÷（ａ＋ｂ） ……式(8) ａ，ｂは例えばＳi ，Ｓj の周囲からの距離によって決
まる荷重である。
まる荷重である。
【００１８】一方，Ｓi がＳj よりも手前にある場合に
は，Ｓj はＳi の後ろにあるので隠れてしまうことにな
る。したがって，Ｆj とＳi の重なっている領域の部
分の予測値は， ＩP （ｔ，Ｆj ∩Ｓi ）＝Ｉ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］） ……式(9) を用いる。
は，Ｓj はＳi の後ろにあるので隠れてしまうことにな
る。したがって，Ｆj とＳi の重なっている領域の部
分の予測値は， ＩP （ｔ，Ｆj ∩Ｓi ）＝Ｉ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］） ……式(9) を用いる。
【００１９】図２に示すＦi とＦj とが重なっている領
域の部分は，次のように２つの領域を融合させる。 ＩP （ｔ，Ｆi ∩Ｆj ） ＝｛ａＩ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］）＋ｂＩ（ｔ−１，Ａj ［Ｓj m(j)］）｝ ÷（ａ＋ｂ） ……式(10) ここに，ａ，ｂはＳi ，Ｓj の周囲からの最短距離によ
って決まる荷重である。重み付けにファジー論理を適用
する場合には，動きパラメータの方向によって，荷重
ａ，ｂを変化させる処理を行う。
域の部分は，次のように２つの領域を融合させる。 ＩP （ｔ，Ｆi ∩Ｆj ） ＝｛ａＩ（ｔ−１，Ａi ［Ｓi m(i)］）＋ｂＩ（ｔ−１，Ａj ［Ｓj m(j)］）｝ ÷（ａ＋ｂ） ……式(10) ここに，ａ，ｂはＳi ，Ｓj の周囲からの最短距離によ
って決まる荷重である。重み付けにファジー論理を適用
する場合には，動きパラメータの方向によって，荷重
ａ，ｂを変化させる処理を行う。
【００２０】ここでは領域拡大にモルフォロジーによる
ダイレーションを用いたが，垂直，水平方向に一定画素
数だけ拡大する手法や，輪郭線を検出しその法線方向に
一定画素数だけ拡大する手法を用いることもできる。
ダイレーションを用いたが，垂直，水平方向に一定画素
数だけ拡大する手法や，輪郭線を検出しその法線方向に
一定画素数だけ拡大する手法を用いることもできる。
【００２１】図２では簡単にするために，背景とＳi の
重なりを省略して図示している。しかし，実際にはフレ
ームはすべて何らかの区分領域に属している。したがっ
て，Ｓi の周囲でＳj と重ならない部分についても，あ
る別の領域Ｓk （ｋ≠ｉ，ｊ）との間での重なりがあり
得る。そこで本発明における処理が適用される。
重なりを省略して図示している。しかし，実際にはフレ
ームはすべて何らかの区分領域に属している。したがっ
て，Ｓi の周囲でＳj と重ならない部分についても，あ
る別の領域Ｓk （ｋ≠ｉ，ｊ）との間での重なりがあり
得る。そこで本発明における処理が適用される。
【００２２】また，部分によっては３つ以上の領域が重
なる場合があり得る。このような場合には，前述した式
(6) 〜式(10)に示した２つの部分の重み付け和が，３つ
以上の重み付け和になるだけであり，処理方法に本質的
な相違はない。
なる場合があり得る。このような場合には，前述した式
(6) 〜式(10)に示した２つの部分の重み付け和が，３つ
以上の重み付け和になるだけであり，処理方法に本質的
な相違はない。
【００２３】また，以上では融合の際に線形補間の例を
示したが，ガウシアンフィルタなどの低域通過形フィル
タをＦi やＦj の領域に適用し，背景のデータに加算し
て融合する手法を用いることもできる。
示したが，ガウシアンフィルタなどの低域通過形フィル
タをＦi やＦj の領域に適用し，背景のデータに加算し
て融合する手法を用いることもできる。
【００２４】
【作用】以上のように，各領域を隣接領域に対して重な
るように面積を拡大して定義し，撮像系の焦点がずれた
部分の領域を取り扱える画像合成方法を用いてフレーム
間予測を行うことにより，被写体に対応する区分領域の
境界部分で，自然なぼけをもつ予測画像を生成すること
が可能になる。
るように面積を拡大して定義し，撮像系の焦点がずれた
部分の領域を取り扱える画像合成方法を用いてフレーム
間予測を行うことにより，被写体に対応する区分領域の
境界部分で，自然なぼけをもつ予測画像を生成すること
が可能になる。
【００２５】
【実施例】以下，本発明の実施例を説明する。図１に本
発明の実施例であるフレーム間予測方法のブロックダイ
ヤグラムを示す。
発明の実施例であるフレーム間予測方法のブロックダイ
ヤグラムを示す。
【００２６】現フレーム画像１は領域分割部２に入力さ
れ，いくつかの領域３に区分される。さらに，ぼけ検出
部４において区分された領域毎にぼけの程度によって拡
大パラメータ５が計算される。拡大パラメータ５を用い
て領域拡大部６において区分領域が拡大される。拡大さ
れた領域７の画像データと前フレーム画像１４に基づい
て，動きパラメータ検出部８において，アフィン変換や
射影変換の動きパラメータ９が計算される。領域重なり
抽出部１０では，アフィン変換や射影変換の動きパラメ
ータ９と領域情報から重なりが判定され，重なり情報１
１が出力される。予測画像生成部１２において，各領域
毎に重なり情報１１に基づいて予測画像１３が生成され
る。
れ，いくつかの領域３に区分される。さらに，ぼけ検出
部４において区分された領域毎にぼけの程度によって拡
大パラメータ５が計算される。拡大パラメータ５を用い
て領域拡大部６において区分領域が拡大される。拡大さ
れた領域７の画像データと前フレーム画像１４に基づい
て，動きパラメータ検出部８において，アフィン変換や
射影変換の動きパラメータ９が計算される。領域重なり
抽出部１０では，アフィン変換や射影変換の動きパラメ
ータ９と領域情報から重なりが判定され，重なり情報１
１が出力される。予測画像生成部１２において，各領域
毎に重なり情報１１に基づいて予測画像１３が生成され
る。
【００２７】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
領域分割符号化における領域分割を確定的に行うのでは
なく，隣接領域と重なるように拡大した領域分割を用い
ることにより，撮像系の光学的なぼけが吸収できる。し
たがって，境界部分では動き補償により生成された画像
の予測効率が低下せず，また，合成された画像も境界付
近で自然なぼけが再現される。
領域分割符号化における領域分割を確定的に行うのでは
なく，隣接領域と重なるように拡大した領域分割を用い
ることにより，撮像系の光学的なぼけが吸収できる。し
たがって，境界部分では動き補償により生成された画像
の予測効率が低下せず，また，合成された画像も境界付
近で自然なぼけが再現される。
【図１】本発明の実施例のブロックダイヤグラムであ
る。
る。
【図２】区分領域のダイレーションによる拡大の例を示
す図である。
す図である。
１ 現フレーム画像 ２ 領域分割部 ３ いくつかの領域 ４ ぼけ検出部 ５ 拡大パラメータ ６ 領域拡大部 ７ 拡大された領域 ８ 動きパラメータ検出部 ９ 動きパラメータ １０ 領域重なり抽出部 １１ 重なり情報 １２ 予測画像生成部 １３ 予測画像 １４ 前フレーム画像
Claims (1)
- 【請求項１】 動画像シーケンスにおいて，現フレーム
の画像に対して被写体の領域検出を行い，得られた区分
領域を射影変換して前フレームの画像とマッチングをと
り，区分領域毎に射影変換パラメータを求めたのち，前
フレームの対応領域の画像に射影変換パラメータを作用
させて予測画像を生成するフレーム間予測方法におい
て，現フレームの区分領域の各々を，隣接する区分領域
に重なるように所定の範囲にわたり拡大し，拡大された
領域を変形および移動させて最も類似する領域を前フレ
ームの画像の中から探し出し，得られた画像を用いて拡
大された区分領域が互いに重なった部分の画素値を所定
の混合方法により融合し，または拡大された区分領域に
おける拡大部分と背景のデータとを所定の混合方法によ
り融合し，予測画像を生成することを特徴とするフレー
ム間予測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11271295A JPH08307871A (ja) | 1995-05-11 | 1995-05-11 | フレーム間予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11271295A JPH08307871A (ja) | 1995-05-11 | 1995-05-11 | フレーム間予測方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08307871A true JPH08307871A (ja) | 1996-11-22 |
Family
ID=14593625
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11271295A Pending JPH08307871A (ja) | 1995-05-11 | 1995-05-11 | フレーム間予測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08307871A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997028650A1 (en) * | 1996-01-29 | 1997-08-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for supplementing digital image with picture element, and digital image encoder and decoder using the same |
| JP2010101073A (ja) * | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 崩落検知システムおよび方法 |
-
1995
- 1995-05-11 JP JP11271295A patent/JPH08307871A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997028650A1 (en) * | 1996-01-29 | 1997-08-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for supplementing digital image with picture element, and digital image encoder and decoder using the same |
| US6577771B1 (en) | 1996-01-29 | 2003-06-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for supplementing digital image with picture element, and digital image encoder and decoder using the same |
| US6591018B2 (en) | 1996-01-29 | 2003-07-08 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for supplementing digital image with picture element, and digital image encoder and decoder using the same |
| US6873736B2 (en) | 1996-01-29 | 2005-03-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for supplementing digital image with picture element, and digital image encoder and decoder using the same |
| JP2010101073A (ja) * | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 崩落検知システムおよび方法 |
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