JPH09102910A - 動画像処理装置および方法 - Google Patents
動画像処理装置および方法Info
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- JPH09102910A JPH09102910A JP25658995A JP25658995A JPH09102910A JP H09102910 A JPH09102910 A JP H09102910A JP 25658995 A JP25658995 A JP 25658995A JP 25658995 A JP25658995 A JP 25658995A JP H09102910 A JPH09102910 A JP H09102910A
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- moving
- area
- image
- frame
- moving object
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Studio Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 複雑な動きの背景を有する場合にも、高速で
自動的に動物体を抽出することができる動画像処理装置
および方法を提供する。 【解決手段】 抽出したい動物体は大きな動きをする
が、背景の物体はあまり動かないことに着目し、映像中
の現フレームと参照フレーム（数フレーム離れる場合も
含む）に基づいて動領域をまず検出し（動領域検出回路
４）、その動領域内において、小さな動きベクトルを有
する領域（背景に相当する）を除去することにより、動
きの速い形状の大きな動物体を高速で正確に抽出する
（動き補償型動領域決定回路６）。
自動的に動物体を抽出することができる動画像処理装置
および方法を提供する。 【解決手段】 抽出したい動物体は大きな動きをする
が、背景の物体はあまり動かないことに着目し、映像中
の現フレームと参照フレーム（数フレーム離れる場合も
含む）に基づいて動領域をまず検出し（動領域検出回路
４）、その動領域内において、小さな動きベクトルを有
する領域（背景に相当する）を除去することにより、動
きの速い形状の大きな動物体を高速で正確に抽出する
（動き補償型動領域決定回路６）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数のフレーム中
から動物体を逐次抽出するための動画像処理装置および
方法に関するものである。
から動物体を逐次抽出するための動画像処理装置および
方法に関するものである。
【０００２】さらに詳述すれば本発明は、観客や樹木な
ど複雑な動きをする背景と、その背景を含む映像中の動
物体とを分離し、動物体の抽出・合成に好適な、動画像
処理装置および方法に関するものである。
ど複雑な動きをする背景と、その背景を含む映像中の動
物体とを分離し、動物体の抽出・合成に好適な、動画像
処理装置および方法に関するものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、映像中から動物体を抽出する方法
として、クロマキー合成法とマット合成法が知られてい
る。
として、クロマキー合成法とマット合成法が知られてい
る。
【０００４】前者のクロマキー合成法は、クロマキーバ
ックと呼ばれる特殊なスクリーン（多くは青色をしてい
る）を背景にして、撮影した画像から色情報を使って抽
出する方法である。しかし、この方法は動画像に適用で
きるものの、クロマキーバック以外の背景で撮影された
映像には適用できないという欠点があった。
ックと呼ばれる特殊なスクリーン（多くは青色をしてい
る）を背景にして、撮影した画像から色情報を使って抽
出する方法である。しかし、この方法は動画像に適用で
きるものの、クロマキーバック以外の背景で撮影された
映像には適用できないという欠点があった。
【０００５】他方、後者のマット合成法は、抜き出す領
域の輪郭をマウスやタブレットなどを使って人手で指定
する方法であることから、特殊な背景を必要とせず、あ
らゆる画像に適用できるという利点がある。しかし、人
が納得できるまで修正できるメリットがあるものの、動
画像に対しては、すべてのフレームで指定する必要があ
るため、作業時間がかかるという欠点があった。
域の輪郭をマウスやタブレットなどを使って人手で指定
する方法であることから、特殊な背景を必要とせず、あ
らゆる画像に適用できるという利点がある。しかし、人
が納得できるまで修正できるメリットがあるものの、動
画像に対しては、すべてのフレームで指定する必要があ
るため、作業時間がかかるという欠点があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した通り、従来か
ら知られているクロマキー合成法およびマット合成法で
は、複雑な背景を有する映像中から高速で自動的に動物
体を抽出することはできなかった。
ら知られているクロマキー合成法およびマット合成法で
は、複雑な背景を有する映像中から高速で自動的に動物
体を抽出することはできなかった。
【０００７】よって本発明の目的は上述の点に鑑み、複
雑な動きの背景を有する場合にも、高速で自動的に動物
体を抽出することができる動画像処理装置および方法を
提供することにある。
雑な動きの背景を有する場合にも、高速で自動的に動物
体を抽出することができる動画像処理装置および方法を
提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めに、本発明は、複数のフレーム中から動物体を逐次抽
出する動画像処理装置において、現フレームより前のフ
レームであって、当該現フレーム中に含まれる動物体と
その動物体の位置が重ならない画像を有する現フレーム
に時間的に最も近いフレームを参照フレームとして決定
する参照フレーム決定手段と、前記現フレームと前記参
照フレームとの間において、信号の振幅差分が大きく且
つ占有面積が大である画像領域を動領域として検出する
動領域検出手段と、前記動領域に基づいて、前記現フレ
ームと前記参照フレームとの間で動ベクトルが大となる
画像領域を抽出する動き補償型動領域決定手段とを具備
したものである。また、前記動き補償型動領域決定手段
から出力されるフレーム毎のキー信号を使って抽出した
前記動物体を、前記動物体のない背景画像に重ね合わせ
る合成手段を更に具備した構成とすることもできる。こ
こで、前記動領域検出手段は、前記現フレームと前記参
照フレームとの間で信号の差分をとり、閾値処理を施
し、膨脹収縮処理を施し、ラベリング処理を施した後
に、最大面積を有するラベリング領域を前記動領域とし
て検出するのが好適である。さらに、前記動き補償型動
領域決定手段は、前記動領域または該動領域を含む領域
において予測誤差画像を得、前記現フレームに含まれる
周波数成分に依存した閾値を用いて該予測誤差画像に閾
値処理を施すことにより、予測誤差が小さい領域および
高い周波数成分を有する領域を除去することができる。
めに、本発明は、複数のフレーム中から動物体を逐次抽
出する動画像処理装置において、現フレームより前のフ
レームであって、当該現フレーム中に含まれる動物体と
その動物体の位置が重ならない画像を有する現フレーム
に時間的に最も近いフレームを参照フレームとして決定
する参照フレーム決定手段と、前記現フレームと前記参
照フレームとの間において、信号の振幅差分が大きく且
つ占有面積が大である画像領域を動領域として検出する
動領域検出手段と、前記動領域に基づいて、前記現フレ
ームと前記参照フレームとの間で動ベクトルが大となる
画像領域を抽出する動き補償型動領域決定手段とを具備
したものである。また、前記動き補償型動領域決定手段
から出力されるフレーム毎のキー信号を使って抽出した
前記動物体を、前記動物体のない背景画像に重ね合わせ
る合成手段を更に具備した構成とすることもできる。こ
こで、前記動領域検出手段は、前記現フレームと前記参
照フレームとの間で信号の差分をとり、閾値処理を施
し、膨脹収縮処理を施し、ラベリング処理を施した後
に、最大面積を有するラベリング領域を前記動領域とし
て検出するのが好適である。さらに、前記動き補償型動
領域決定手段は、前記動領域または該動領域を含む領域
において予測誤差画像を得、前記現フレームに含まれる
周波数成分に依存した閾値を用いて該予測誤差画像に閾
値処理を施すことにより、予測誤差が小さい領域および
高い周波数成分を有する領域を除去することができる。
【０００９】本発明に係る動画像処理方法は、複数のフ
レーム中から動物体を逐次抽出するにあたり、現フレー
ムより前のフレームであって、当該現フレーム中に含ま
れる動物体とその動物体の位置が重ならない画像を有す
る現フレームに時間的に最も近いフレームを参照フレー
ムとして決定し、前記現フレームと前記参照フレームと
の間において、信号の振幅差分が大きく且つ占有面積が
大である画像領域を動領域として検出し、前記動領域に
基づいて、前記現フレームと前記参照フレームとの間で
動ベクトルが大となる画像領域を前記動物体として抽出
するものである。また、前記動物体として抽出されたフ
レーム毎のキー信号を使って抽出した前記動物体を、該
動物体のない背景画像に重ね合わせるステップを更に付
加することも可能である。ここで、前記動領域を検出す
るに際し、前記現フレームと前記参照フレームとの間で
信号の差分をとり、閾値処理を施し、膨脹収縮処理を施
し、ラベリング処理を施した後に、最大面積を有するラ
ベリング領域を前記動領域として検出するのが好適であ
る。さらに、前記動物体を抽出する際に、前記動領域ま
たは該動領域を含む領域において予測誤差画像を得、前
記現フレームに含まれる周波数成分に依存した閾値を用
いて該予測誤差画像に閾値処理を施すことにより、予測
誤差が小さい領域および高い周波数成分を有する領域を
除去することができる。
レーム中から動物体を逐次抽出するにあたり、現フレー
ムより前のフレームであって、当該現フレーム中に含ま
れる動物体とその動物体の位置が重ならない画像を有す
る現フレームに時間的に最も近いフレームを参照フレー
ムとして決定し、前記現フレームと前記参照フレームと
の間において、信号の振幅差分が大きく且つ占有面積が
大である画像領域を動領域として検出し、前記動領域に
基づいて、前記現フレームと前記参照フレームとの間で
動ベクトルが大となる画像領域を前記動物体として抽出
するものである。また、前記動物体として抽出されたフ
レーム毎のキー信号を使って抽出した前記動物体を、該
動物体のない背景画像に重ね合わせるステップを更に付
加することも可能である。ここで、前記動領域を検出す
るに際し、前記現フレームと前記参照フレームとの間で
信号の差分をとり、閾値処理を施し、膨脹収縮処理を施
し、ラベリング処理を施した後に、最大面積を有するラ
ベリング領域を前記動領域として検出するのが好適であ
る。さらに、前記動物体を抽出する際に、前記動領域ま
たは該動領域を含む領域において予測誤差画像を得、前
記現フレームに含まれる周波数成分に依存した閾値を用
いて該予測誤差画像に閾値処理を施すことにより、予測
誤差が小さい領域および高い周波数成分を有する領域を
除去することができる。
【００１０】このように本発明では、抽出したい動物体
は大きな動きをするが、背景の物体はあまり動かないこ
とに着目し、映像中の現フレームと参照フレームに基づ
いて動領域をまず検出し、その動領域内において、小さ
な動きベクトルを有する領域（背景に相当する）を除去
することにより、動きの速い形状の大きな動物体を高速
で正確に抽出することが可能となる。
は大きな動きをするが、背景の物体はあまり動かないこ
とに着目し、映像中の現フレームと参照フレームに基づ
いて動領域をまず検出し、その動領域内において、小さ
な動きベクトルを有する領域（背景に相当する）を除去
することにより、動きの速い形状の大きな動物体を高速
で正確に抽出することが可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の一形態を説明する。
実施の一形態を説明する。
【００１２】図１は、本発明を適用した映像抽出・合成
処理装置の全体構成を示す。本図に示した装置を用いる
と、例えば固定カメラで体操選手の跳躍の様子を撮影し
た映像シーケンスである図２のような映像から、図３の
ような合成画像が得られる。以下の説明では、説明をわ
かり易くするために、この図２，図３に示した映像に基
づいて説明するが、同様の条件を有する他の運動競技や
他の運動物体にも適用できることは言うまでもない。
処理装置の全体構成を示す。本図に示した装置を用いる
と、例えば固定カメラで体操選手の跳躍の様子を撮影し
た映像シーケンスである図２のような映像から、図３の
ような合成画像が得られる。以下の説明では、説明をわ
かり易くするために、この図２，図３に示した映像に基
づいて説明するが、同様の条件を有する他の運動競技や
他の運動物体にも適用できることは言うまでもない。
【００１３】図１に示した回路の動作は、以下の通りで
ある。
ある。
【００１４】まず、体操選手の跳躍の様子を撮影した映
像シーケンスを、映像記憶回路２に記録する。記録する
映像の範囲は、映像中に運動物体（抽出対象）が出現す
る直前のフレーム（図２ではフレーム０）から、運動を
終え、あるいは映像中から消えるまでの間のフレーム
（図２ではフレーム８まで：全フレームとせずに間引い
ても良い）である。
像シーケンスを、映像記憶回路２に記録する。記録する
映像の範囲は、映像中に運動物体（抽出対象）が出現す
る直前のフレーム（図２ではフレーム０）から、運動を
終え、あるいは映像中から消えるまでの間のフレーム
（図２ではフレーム８まで：全フレームとせずに間引い
ても良い）である。
【００１５】記憶された上記フレームに基づいて、運動
物体が出現したフレーム（現フレーム：図２ではフレー
ム１）を動領域検出回路４の一方の入力端に、運動物体
が出現する直前の運動物体が存在しないフレーム（図２
ではフレーム０：この場合の参照フレーム）を動領域検
出回路４の他方の入力端に供給する。この２つの信号を
動領域検出回路４で処理して、動物体抽出候補キー信号
を出力する。
物体が出現したフレーム（現フレーム：図２ではフレー
ム１）を動領域検出回路４の一方の入力端に、運動物体
が出現する直前の運動物体が存在しないフレーム（図２
ではフレーム０：この場合の参照フレーム）を動領域検
出回路４の他方の入力端に供給する。この２つの信号を
動領域検出回路４で処理して、動物体抽出候補キー信号
を出力する。
【００１６】図４は、動領域検出回路４の詳細な回路構
成を示す。この動領域検出回路４では、まず差分回路４
１で２つの入力信号Ａ，Ｂ（Ａ＝現フレーム，Ｂ＝参照
フレーム）の差分を求める。次に、２値画像化を図るた
めの閾値処理、および、ノイズ除去のための膨脹収縮処
理を４２，４３の各ブロックで行う。
成を示す。この動領域検出回路４では、まず差分回路４
１で２つの入力信号Ａ，Ｂ（Ａ＝現フレーム，Ｂ＝参照
フレーム）の差分を求める。次に、２値画像化を図るた
めの閾値処理、および、ノイズ除去のための膨脹収縮処
理を４２，４３の各ブロックで行う。
【００１７】ここで、閾値処理とは、入力画像の各画素
について、明るさがある一定の値（閾値）以上の場合に
は、対応する出力画像の画素の値を１とし、それ以外の
場合には、０にするものである。式で示すと、
について、明るさがある一定の値（閾値）以上の場合に
は、対応する出力画像の画素の値を１とし、それ以外の
場合には、０にするものである。式で示すと、
【００１８】
【数１】
【００１９】となる。ここで、ｆ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，
ｙ）は、それぞれ処理前，処理後の画像の（ｘ，ｙ）の
場所にある画素の濃度値を、ｔは閾値を示す。また、運
動物体（抽出対象）のほうが暗く、背景が明るい場合に
は（１）式を適用すると、背景が抜き出されてしまうの
で、閾値より小さいものを抜き出す次式を使用する。
ｙ）は、それぞれ処理前，処理後の画像の（ｘ，ｙ）の
場所にある画素の濃度値を、ｔは閾値を示す。また、運
動物体（抽出対象）のほうが暗く、背景が明るい場合に
は（１）式を適用すると、背景が抜き出されてしまうの
で、閾値より小さいものを抜き出す次式を使用する。
【００２０】
【数２】
【００２１】なお、閾値処理は参照フレーム決定回路１
０（図１参照）で生成される領域指定信号（詳細は後述
する。）で指定される領域で行う。
０（図１参照）で生成される領域指定信号（詳細は後述
する。）で指定される領域で行う。
【００２２】また膨脹収縮処理とは、２値画像の雑音
（ごま塩雑音と呼ばれている）を除去するための処理で
ある。以下に膨張収縮処理の一手法について述べる。膨
脹とは、ある画素の近傍に一つでも１があればその画素
を１に、その他は０にする処理である。また収縮とは、
ある画素の近傍に一つでも０があればその画素を０に、
その他は１にする処理である。この処理を膨脹→収縮と
作用されると、結果の画像は膨脹で太って、収縮でやせ
て、結果的にほとんど変わりないが、黒い孤立した雑音
が膨脹のときに取り除かれることになる。逆に、収縮→
膨脹と作用させると、白い孤立した雑音が収縮のときに
取り除かれる。
（ごま塩雑音と呼ばれている）を除去するための処理で
ある。以下に膨張収縮処理の一手法について述べる。膨
脹とは、ある画素の近傍に一つでも１があればその画素
を１に、その他は０にする処理である。また収縮とは、
ある画素の近傍に一つでも０があればその画素を０に、
その他は１にする処理である。この処理を膨脹→収縮と
作用されると、結果の画像は膨脹で太って、収縮でやせ
て、結果的にほとんど変わりないが、黒い孤立した雑音
が膨脹のときに取り除かれることになる。逆に、収縮→
膨脹と作用させると、白い孤立した雑音が収縮のときに
取り除かれる。
【００２３】再び図４に戻り、最終段の最大領域選択回
路４４では、つながっている領域を抽出するためのラベ
リング処理を行い、最大の面積を有する領域を動物体抽
出候補キーとして抽出する。
路４４では、つながっている領域を抽出するためのラベ
リング処理を行い、最大の面積を有する領域を動物体抽
出候補キーとして抽出する。
【００２４】すなわち、つながっている全ての画素（連
結成分）に同じラベル（番号）を付け、異なった連結成
分には異なった番号をつける処理をラベリングという。
このラベリング処理により個々の連結成分に分離するこ
とができ、各連結成分の特徴を調べることができる。
結成分）に同じラベル（番号）を付け、異なった連結成
分には異なった番号をつける処理をラベリングという。
このラベリング処理により個々の連結成分に分離するこ
とができ、各連結成分の特徴を調べることができる。
【００２５】以下に、ラベリング処理のための一手法を
示す。
示す。
【００２６】 画像上を走査して、ラベルが付けられ
ていない画素Ｐを見つけ、新しいラベルを付ける。
ていない画素Ｐを見つけ、新しいラベルを付ける。
【００２７】 画素Ｐに対して、連結している画素に
同じラベルを付ける。
同じラベルを付ける。
【００２８】 さらに、いまラベル付けした画素と連
結している全ての画素に同じラベルを付ける。
結している全ての画素に同じラベルを付ける。
【００２９】 上記の操作を、ラベル付けすべき画素
がなくなるまで続ける。このことにより、一つの連結成
分全体に同じラベルが付けられる。
がなくなるまで続ける。このことにより、一つの連結成
分全体に同じラベルが付けられる。
【００３０】以上の結果として、映像に含まれる背景に
は、観客など微妙に動く動物体があるので、その部分は
ノイズ成分として残るが、図５に示すように動物体のお
およその領域（動物体抽出候補キー）が抽出される。図
５に示す斜線領域Ｒは、動物体抽出候補キーの全体を示
す。なお、斜線領域内に描いた人物は、キーの位置を明
示するためのもので、斜線領域内の各部は本来均一の値
を有している。また、破線Ｓに囲まれた部分も位置関係
を示すために描いたものであって、上記の抽出候補キー
には含まれない。
は、観客など微妙に動く動物体があるので、その部分は
ノイズ成分として残るが、図５に示すように動物体のお
およその領域（動物体抽出候補キー）が抽出される。図
５に示す斜線領域Ｒは、動物体抽出候補キーの全体を示
す。なお、斜線領域内に描いた人物は、キーの位置を明
示するためのもので、斜線領域内の各部は本来均一の値
を有している。また、破線Ｓに囲まれた部分も位置関係
を示すために描いたものであって、上記の抽出候補キー
には含まれない。
【００３１】次に、検出された動領域（動物体抽出候補
キー）あるいはこれを囲む領域（例えば矩形領域）を対
象に、動き補償型動領域決定回路６で動きベクトル（１
９９５年５月１０日オーム社刊：Ｃ言語で学ぶ実践ディ
ジタル映像処理，第２５８頁参照）を求め、小さな動き
ベクトルを有する領域（背景）を除去することにより、
速く動く形状の大きな物体（選手）を正確に抜き出す。
キー）あるいはこれを囲む領域（例えば矩形領域）を対
象に、動き補償型動領域決定回路６で動きベクトル（１
９９５年５月１０日オーム社刊：Ｃ言語で学ぶ実践ディ
ジタル映像処理，第２５８頁参照）を求め、小さな動き
ベクトルを有する領域（背景）を除去することにより、
速く動く形状の大きな物体（選手）を正確に抜き出す。
【００３２】図６は、動き補償型動領域決定回路６の詳
細図である。
細図である。
【００３３】図６に示すように現フレーム（動き補償型
動領域決定回路６のＡ入力）と参照フレーム（動き補償
型動領域決定回路６のＢ入力）間で、検出された動領域
（動物体抽出候補キー：動き補償型動領域決定回路６の
第３の入力）あるいはこの領域を含む領域（例えば矩形
領域）を対象に、動ベクトル検出回路６１で動ベクトル
検出を行う。動ベクトル検出は、動領域を小ブロック
（例えば４×４画素，８×８画素など）に分割して行
う。
動領域決定回路６のＡ入力）と参照フレーム（動き補償
型動領域決定回路６のＢ入力）間で、検出された動領域
（動物体抽出候補キー：動き補償型動領域決定回路６の
第３の入力）あるいはこの領域を含む領域（例えば矩形
領域）を対象に、動ベクトル検出回路６１で動ベクトル
検出を行う。動ベクトル検出は、動領域を小ブロック
（例えば４×４画素，８×８画素など）に分割して行
う。
【００３４】なお、動ベクトル検出については、検出さ
れた動領域（動物体抽出候補キー）に限定しないで全画
面対象に行い、動ベクトルの大きさを閾値処理などを使
って、抽出物体（速く動く体操選手）と背景（ゆっくり
動く観客など）を分離する方法もあるが、処理時間を短
くするために、検出領域を限定しても正しく分離できる
方法について以下に述べる。
れた動領域（動物体抽出候補キー）に限定しないで全画
面対象に行い、動ベクトルの大きさを閾値処理などを使
って、抽出物体（速く動く体操選手）と背景（ゆっくり
動く観客など）を分離する方法もあるが、処理時間を短
くするために、検出領域を限定しても正しく分離できる
方法について以下に述べる。
【００３５】図６において、動ベクトル検出回路６１で
は動物体抽出候補キーあるいは候補キーを囲む領域（た
とえば、矩形領域）でのみ動ベクトル検出を行う。この
ようにすると、現フレームには抽出物体（体操選手）が
存在するが、参照フレームには存在しない。従って、こ
の領域では、背景の観客などは動きベクトル検出が正し
く行えるが、抽出物体の動ベクトルは検出できないの
で、でたらめな動きベクトルが検出されることになる。
この検出された動きベクトルに基づき、動き補償画像生
成回路６２において、現フレームの予測画像を生成する
と動物体部分にはでたらめな予測画像が生成されること
になる。
は動物体抽出候補キーあるいは候補キーを囲む領域（た
とえば、矩形領域）でのみ動ベクトル検出を行う。この
ようにすると、現フレームには抽出物体（体操選手）が
存在するが、参照フレームには存在しない。従って、こ
の領域では、背景の観客などは動きベクトル検出が正し
く行えるが、抽出物体の動ベクトルは検出できないの
で、でたらめな動きベクトルが検出されることになる。
この検出された動きベクトルに基づき、動き補償画像生
成回路６２において、現フレームの予測画像を生成する
と動物体部分にはでたらめな予測画像が生成されること
になる。
【００３６】この予測画像と真の現フレームの差分を差
分回路６３で求め、予測誤差画像を作れば、抽出したい
選手領域に誤差が集中することになる。従って、この予
測誤差画像を閾値処理回路６５で閾値処理すれば、適確
に分離できることになる。
分回路６３で求め、予測誤差画像を作れば、抽出したい
選手領域に誤差が集中することになる。従って、この予
測誤差画像を閾値処理回路６５で閾値処理すれば、適確
に分離できることになる。
【００３７】閾値は、現フレーム画像Ｆ（ω）に高域通
過フイルタ６４の特性Ｈｈｐ（ω）をかけた信号Ｆｈ
（ω）（＝Ｈｈｐ（ω）・Ｆ（ω））を使って決定す
る。このＦｈ（ω）を使ったａ・Ｆｈ（ω）＋ｂを閾値
Ｔ（ω）とする。これにより、予測誤差の小さい領域と
高周波数成分、すなわち細かな背景が除かれる。ここ
で、上記のａ，ｂは閾値を調整するための係数であっ
て、背景の細かさや明るさにより定まる。
過フイルタ６４の特性Ｈｈｐ（ω）をかけた信号Ｆｈ
（ω）（＝Ｈｈｐ（ω）・Ｆ（ω））を使って決定す
る。このＦｈ（ω）を使ったａ・Ｆｈ（ω）＋ｂを閾値
Ｔ（ω）とする。これにより、予測誤差の小さい領域と
高周波数成分、すなわち細かな背景が除かれる。ここ
で、上記のａ，ｂは閾値を調整するための係数であっ
て、背景の細かさや明るさにより定まる。
【００３８】このようにして得られた信号を膨脹収縮処
理回路６６で処理すると、孤立点やギザギザが除去され
る。このようにすると、図７に示すように動物体を抽出
する動物体抽出キー信号が得られる。得られた動物体抽
出キー信号は、抽出キー記憶回路８（図１参照）に格納
しておく。
理回路６６で処理すると、孤立点やギザギザが除去され
る。このようにすると、図７に示すように動物体を抽出
する動物体抽出キー信号が得られる。得られた動物体抽
出キー信号は、抽出キー記憶回路８（図１参照）に格納
しておく。
【００３９】図７において、斜線領域Ｔは動物体抽出キ
ーを示す。但し、斜線内の人物はキーの位置を明示する
ために描いたものであって、斜線内の各部は均一の値を
有している。また、破線Ｓに囲まれた部分は図５と同じ
く、単なる位置関係を示すためのものである。
ーを示す。但し、斜線内の人物はキーの位置を明示する
ために描いたものであって、斜線内の各部は均一の値を
有している。また、破線Ｓに囲まれた部分は図５と同じ
く、単なる位置関係を示すためのものである。
【００４０】次に、フレーム数を１個進めて現フレーム
として、上記と同様の処理を行う。すなわち現フレーム
（図２ではフレーム２）と１フレーム前の参照フレーム
（図２ではフレーム１）を読み出し、動領域検出回路４
で処理して、動物体抽出候補キーを出力する。
として、上記と同様の処理を行う。すなわち現フレーム
（図２ではフレーム２）と１フレーム前の参照フレーム
（図２ではフレーム１）を読み出し、動領域検出回路４
で処理して、動物体抽出候補キーを出力する。
【００４１】しかしながら、図８に示すように現フレー
ムと参照フレームの間で、抽出物体に重なっている部分
があると、図５に示したような正しい動物体抽出候補キ
ーが得られないため、参照フレームとして重なりがない
フレームを選択する必要がある。
ムと参照フレームの間で、抽出物体に重なっている部分
があると、図５に示したような正しい動物体抽出候補キ
ーが得られないため、参照フレームとして重なりがない
フレームを選択する必要がある。
【００４２】これを行うのが参照フレーム決定回路１０
（図１参照）である。参照フレーム決定回路１０は、１
フレームずつ前にさかのぼり（現フレームであるフレー
ム２とフレーム１が重なっている場合はフレーム０にさ
かのぼる）、重なりのない画像を選択するとともに、抽
出する物体の存在が予想される領域を示す領域指定信号
を生成する回路である（詳しい動作については後述す
る）。
（図１参照）である。参照フレーム決定回路１０は、１
フレームずつ前にさかのぼり（現フレームであるフレー
ム２とフレーム１が重なっている場合はフレーム０にさ
かのぼる）、重なりのない画像を選択するとともに、抽
出する物体の存在が予想される領域を示す領域指定信号
を生成する回路である（詳しい動作については後述す
る）。
【００４３】参照フレーム決定回路１０で正しい参照フ
レームを決定し、現フレームと参照フレームを映像記憶
回路２から取り出し動領域検出回路４で動物体抽出候補
キーを抽出し、動き補償型動領域決定回路６で動物体抽
出キーを抽出する。抽出された動物体抽出キーは、同様
に抽出キー記憶回路８に格納しておく。
レームを決定し、現フレームと参照フレームを映像記憶
回路２から取り出し動領域検出回路４で動物体抽出候補
キーを抽出し、動き補償型動領域決定回路６で動物体抽
出キーを抽出する。抽出された動物体抽出キーは、同様
に抽出キー記憶回路８に格納しておく。
【００４４】その後は、フレーム数を１個進めて、上記
と同様の処理を行う。このようにして図９に示すような
動物体キー信号が得られ、抽出キー記憶回路８に格納さ
れる。なお、図９に示した斜線内の人物はキーの位置を
示すためのものであって、斜線内部は均一の値を有す
る。
と同様の処理を行う。このようにして図９に示すような
動物体キー信号が得られ、抽出キー記憶回路８に格納さ
れる。なお、図９に示した斜線内の人物はキーの位置を
示すためのものであって、斜線内部は均一の値を有す
る。
【００４５】次に、抽出キー記憶回路８から抽出キーを
読み出し、合成回路１２において、キー合成を行うこと
により、図３に示したようなストロボ撮像したかのよう
な画像が得られる。具体的には、まず、合成回路１２よ
り背景となるフレーム０を指定して映像記憶回路２から
フレーム０の映像を読み出す。次にフレーム１を指定し
て、フレーム１の映像を映像記憶回路２からフレーム１
の映像を読み出すとともに、抽出キー記憶回路８よりキ
ー信号を読み出し、この信号で抽出した動物体をフレー
ム０の映像に重ねる。この映像に対しフレーム２以降も
フレーム１と同様な処理を行う。
読み出し、合成回路１２において、キー合成を行うこと
により、図３に示したようなストロボ撮像したかのよう
な画像が得られる。具体的には、まず、合成回路１２よ
り背景となるフレーム０を指定して映像記憶回路２から
フレーム０の映像を読み出す。次にフレーム１を指定し
て、フレーム１の映像を映像記憶回路２からフレーム１
の映像を読み出すとともに、抽出キー記憶回路８よりキ
ー信号を読み出し、この信号で抽出した動物体をフレー
ム０の映像に重ねる。この映像に対しフレーム２以降も
フレーム１と同様な処理を行う。
【００４６】本発明では、重なりがない参照フレームを
正しく選択することが重要である。そこで、次に参照フ
レーム決定回路１０の動作について説明する。
正しく選択することが重要である。そこで、次に参照フ
レーム決定回路１０の動作について説明する。
【００４７】まず抽出された前フレームの動物体抽出キ
ーと、さらに一つ前の動物体抽出キーより、現フレーム
のキー位置を予測する。具体的には、前フレームのキー
の中心が（ＣＸn-1 ，ＣＹn-1 ）で大きさが（ＷＸ
n-1 ，ＷＹn-1 ）で前々フレームから（ＤＸn-1 ，ＤＹ
n-1 ）移動しているとすると、現フレームでは、キー信
号は（ＣＸn-1 ＋ＤＸn-1 ，ＣＹn-1 ＋ＤＹn-1 ）に中
心があり、（ＷＸn-1 ＋α，ＷＹn-1 ＋β）の大きさが
あると予測する。
ーと、さらに一つ前の動物体抽出キーより、現フレーム
のキー位置を予測する。具体的には、前フレームのキー
の中心が（ＣＸn-1 ，ＣＹn-1 ）で大きさが（ＷＸ
n-1 ，ＷＹn-1 ）で前々フレームから（ＤＸn-1 ，ＤＹ
n-1 ）移動しているとすると、現フレームでは、キー信
号は（ＣＸn-1 ＋ＤＸn-1 ，ＣＹn-1 ＋ＤＹn-1 ）に中
心があり、（ＷＸn-1 ＋α，ＷＹn-1 ＋β）の大きさが
あると予測する。
【００４８】ここで、α，βは予測範囲に余裕を持たせ
るための項で、動物体の移動速度や大きさに応じて定ま
る。また、抽出されたキーは矩形ではないが、抽出され
たキーを囲むウインドウを検出エリアに設定する。
るための項で、動物体の移動速度や大きさに応じて定ま
る。また、抽出されたキーは矩形ではないが、抽出され
たキーを囲むウインドウを検出エリアに設定する。
【００４９】次にｑ＝１とし、予測された現フレームの
キー信号のウインドウとｑフレーム前のウインドウの重
なりをチェックし、重なりがあればｑを増やし重なりが
なくなるまで続ける。
キー信号のウインドウとｑフレーム前のウインドウの重
なりをチェックし、重なりがあればｑを増やし重なりが
なくなるまで続ける。
【００５０】重なりのないウインドウが得られたら、こ
のウインドウを領域指定信号とし、このフレームを仮の
参照フレームとして、動領域検出回路４で動物体抽出候
補キーを得る。得られたキーは最初に余裕を持たせて設
定したウインドウより小さいので、再度重なりをチェッ
クする。重なりがなければｑを減らして、重なりが生じ
るまで重なりをチェックする。重なりが生じたら、生ず
る直前のｑフレーム前を参照フレームに決定する。な
お、フレーム１および２においては、領域指定を手動で
行うか、全画面を領域指定する。
のウインドウを領域指定信号とし、このフレームを仮の
参照フレームとして、動領域検出回路４で動物体抽出候
補キーを得る。得られたキーは最初に余裕を持たせて設
定したウインドウより小さいので、再度重なりをチェッ
クする。重なりがなければｑを減らして、重なりが生じ
るまで重なりをチェックする。重なりが生じたら、生ず
る直前のｑフレーム前を参照フレームに決定する。な
お、フレーム１および２においては、領域指定を手動で
行うか、全画面を領域指定する。
【００５１】このようにして選ばれた参照フレームを使
うことにより、動領域検出回路４と動き補償型動領域決
定回路６で良好に動物体抽出候補キーおよび動物体抽出
キーが抽出される。
うことにより、動領域検出回路４と動き補償型動領域決
定回路６で良好に動物体抽出候補キーおよび動物体抽出
キーが抽出される。
【００５２】なお、キー信号の抽出には輝度信号のみな
らず、色信号を併用することで、より正確な抽出が可能
となる。
らず、色信号を併用することで、より正確な抽出が可能
となる。
【００５３】
【発明の効果】以上説明した通り本発明では、抽出した
い動物体は大きな動きをするが、背景の物体はあまり動
かないことに着目し、映像中の現フレームと参照フレー
ム（数フレーム離れる場合も含む）に基づいて動領域を
まず検出し、その動領域内において、小さな動きベクト
ルを有する領域（背景に相当する）を除去することによ
り、動きの速い形状の大きな動物体を高速で正確に抽出
することとしているので、小さな動きを有する物体が含
まれる複雑な背景の場合にも適用可能な動物体抽出のた
めの装置を実現することができる。これにより、例え
ば、観客の前で演技する体操選手などを抽出して軌跡と
フォームを合成して表示することが可能になる。
い動物体は大きな動きをするが、背景の物体はあまり動
かないことに着目し、映像中の現フレームと参照フレー
ム（数フレーム離れる場合も含む）に基づいて動領域を
まず検出し、その動領域内において、小さな動きベクト
ルを有する領域（背景に相当する）を除去することによ
り、動きの速い形状の大きな動物体を高速で正確に抽出
することとしているので、小さな動きを有する物体が含
まれる複雑な背景の場合にも適用可能な動物体抽出のた
めの装置を実現することができる。これにより、例え
ば、観客の前で演技する体操選手などを抽出して軌跡と
フォームを合成して表示することが可能になる。
【図１】本発明の実施の一形態の全体を示すブロック図
である。
である。
【図２】入力映像の一例を示す図である。
【図３】合成画像の一例を示す図である。
【図４】図１に示した動領域検出回路４の詳細なブロッ
ク構成図である。
ク構成図である。
【図５】抽出された動領域の候補キーの一例を示す図で
ある。
ある。
【図６】図１に示した動き補償型動領域決定回路６の詳
細なブロック構成図である。
細なブロック構成図である。
【図７】得られた抽出キーの一例を示す図である。
【図８】フレーム間での動物体の位置が重なった例を示
す図である。
す図である。
【図９】得られた全フレームの抽出キーを示す図であ
る。
る。
２ 映像記憶回路 ４ 動領域検出回路 ６ 動き補償型動領域決定回路 ８ 抽出キー記憶回路 １０ 参照フレーム決定回路 １２ 合成回路
Claims (8)
- 【請求項１】 複数のフレーム中から動物体を逐次抽出
する動画像処理装置において、 現フレームより前のフレームであって、当該現フレーム
中に含まれる動物体とその動物体の位置が重ならない画
像を有するフレームを参照フレームとして決定する参照
フレーム決定手段と、 前記現フレームと前記参照フレームとの間において、信
号の振幅差分が大きく且つ占有面積が大である画像領域
を動領域として検出する動領域検出手段と、 前記動領域に基づいて、前記現フレームと前記参照フレ
ームとの間で動ベクトルが大となる画像を抽出する動き
補償型動領域決定手段とを具備したことを特徴とする動
画像処理装置。 - 【請求項２】 請求項１において、前記動き補償型動領
域決定手段から出力されるフレーム毎の画像を、前記動
物体のない背景画像に重ね合わせる合成手段を更に具備
したことを特徴とする動画像処理装置。 - 【請求項３】 請求項１において、前記動領域検出手段
は、前記現フレームと前記参照フレームとの間で信号の
差分をとり、閾値処理を施し、膨脹収縮処理を施し、ラ
ベリング処理を施した後に、最大面積を有するラベリン
グ領域を前記動領域として検出することを特徴とする動
画像処理装置。 - 【請求項４】 請求項１において、前記動き補償型動領
域決定手段は、前記動領域または該動領域を含む領域に
おいて予測誤差画像を得、前記現フレームに含まれる周
波数成分に依存した閾値を用いて該予測誤差画像に閾値
処理を施すことにより、予測誤差が小さい領域および高
い周波数成分を有する領域を除去することを特徴とする
動画像処理装置。 - 【請求項５】 複数のフレーム中から動物体を逐次抽出
するにあたり、 現フレームより前のフレームであって、当該現フレーム
中に含まれる動物体とその動物体の位置が重ならない画
像を有するフレームを参照フレームとして決定し、 前記現フレームと前記参照フレームとの間において、信
号の振幅差分が大きく且つ占有面積が大である画像領域
を動領域として検出し、 前記動領域に基づいて、前記現フレームと前記参照フレ
ームとの間で動ベクトルが大となる画像を前記動物体と
して抽出することを特徴とする動画像処理方法。 - 【請求項６】 請求項５において、前記動物体として抽
出されたフレーム毎の画像を、該動物体を除いた背景画
像に重ね合わせるステップを更に付加したことを特徴と
する動画像処理方法。 - 【請求項７】 請求項５において、前記動領域を検出す
るに際し、前記現フレームと前記参照フレームとの間で
信号の差分をとり、閾値処理を施し、膨脹収縮処理を施
し、ラベリング処理を施した後に、最大面積を有するラ
ベリング領域を前記動領域として検出することを特徴と
する動画像処理方法。 - 【請求項８】 請求項５において、前記動物体を抽出す
る際に、前記動領域または該動領域を含む領域において
予測誤差画像を得、前記現フレームに含まれる周波数成
分に依存した閾値を用いて該予測誤差画像に閾値処理を
施すことにより、予測誤差が小さい領域および高い周波
数成分を有する領域を除去することを特徴とする動画像
処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25658995A JP3793258B2 (ja) | 1995-10-03 | 1995-10-03 | 動画像処理装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25658995A JP3793258B2 (ja) | 1995-10-03 | 1995-10-03 | 動画像処理装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09102910A true JPH09102910A (ja) | 1997-04-15 |
| JP3793258B2 JP3793258B2 (ja) | 2006-07-05 |
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ID=17294734
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25658995A Expired - Fee Related JP3793258B2 (ja) | 1995-10-03 | 1995-10-03 | 動画像処理装置および方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002084510A (ja) * | 2000-09-08 | 2002-03-22 | Jisedai Joho Hoso System Kenkyusho:Kk | 電子透かしの埋め込み方法、及びその装置 |
| JP2003018461A (ja) * | 2001-06-29 | 2003-01-17 | Oyo Keisoku Kenkyusho:Kk | 画像合成方法及び画像合成装置 |
| JP2006005452A (ja) * | 2004-06-15 | 2006-01-05 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 画像合成装置及び画像合成システム |
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| US8254626B2 (en) | 2006-12-22 | 2012-08-28 | Fujifilm Corporation | Output apparatus, output method and program for outputting a moving image including a synthesized image by superimposing images |
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| KR20150086722A (ko) * | 2014-01-20 | 2015-07-29 | 한화테크윈 주식회사 | 배경 제거 방법 및 시스템 |
| WO2016082590A1 (zh) * | 2014-11-27 | 2016-06-02 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图片处理方法、装置和存储介质 |
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| US11232768B2 (en) | 2005-04-12 | 2022-01-25 | Douglas G. Richardson | Embedding animation in electronic mail, text messages and websites |
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|---|---|---|---|---|
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-
1995
- 1995-10-03 JP JP25658995A patent/JP3793258B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US11263998B2 (en) | 2005-04-12 | 2022-03-01 | Douglas G. Richardson | Embedding animation in electronic mail, text messages and websites |
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