JPH09212649A - 動き推定方法 - Google Patents
動き推定方法Info
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- JPH09212649A JPH09212649A JP2016996A JP2016996A JPH09212649A JP H09212649 A JPH09212649 A JP H09212649A JP 2016996 A JP2016996 A JP 2016996A JP 2016996 A JP2016996 A JP 2016996A JP H09212649 A JPH09212649 A JP H09212649A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 動画像信号を効率良く伝送または蓄積するた
めの動画像符号化などに際して、画像全体の拡大／縮
小、平行移動といった動きと共に、その他の画像全体の
動きをも同時に精度よく推定すること。 【解決手段】 画像全体の動きを表現するパラメータ
を、画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルを用
いて算出することを特徴とする動き推定方法において、
前記画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルの中
から一部の複数動ベクトルを選択しつつ、その選択され
た複数動ベクトルを用いて前記画像全体の動きを表現す
るパラメータの算出を繰り返すことにより、画像全体で
複数のパラメータ値を得、それらの値に対して頻度を求
め、頻度の高いパラメータ値を画像全体に対するパラメ
ータ値として決定する。
めの動画像符号化などに際して、画像全体の拡大／縮
小、平行移動といった動きと共に、その他の画像全体の
動きをも同時に精度よく推定すること。 【解決手段】 画像全体の動きを表現するパラメータ
を、画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルを用
いて算出することを特徴とする動き推定方法において、
前記画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルの中
から一部の複数動ベクトルを選択しつつ、その選択され
た複数動ベクトルを用いて前記画像全体の動きを表現す
るパラメータの算出を繰り返すことにより、画像全体で
複数のパラメータ値を得、それらの値に対して頻度を求
め、頻度の高いパラメータ値を画像全体に対するパラメ
ータ値として決定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、動画像信号を効率
良く伝送または蓄積するための動画像符号化や、カメラ
の動き情報を利用して画像処理を行なう際の、画像全体
の動きを表現するパラメータ推定方法に関するものであ
る。
良く伝送または蓄積するための動画像符号化や、カメラ
の動き情報を利用して画像処理を行なう際の、画像全体
の動きを表現するパラメータ推定方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】画像全体の動きを表現するパラメータを
推定する従来の技術として、例えば、特開平３ー１９１
６８８号公報や特開平３ー２９０７６９号公報がある。
特開平３ー１９１６８８号公報は画像の拡大／縮小と平
行移動を表現するパラメータの推定を、画像の小領域毎
に測定された複数の動ベクトルを用いて、最小二乗法に
より算出するものである。また特開平３ー２９０７６９
号公報は、特開平３ー１９１６８８号公報のパラメータ
推定をさらに精度よく行なうために、画像の小領域毎に
測定された複数の動ベクトルの中から一部の複数動ベク
トルを選択しつつ、その選択された複数動ベクトルを用
いて画像全体の拡大／縮小、平行移動を表現するパラメ
ータの算出を繰り返して、画像全体で複数のパラメータ
値を得、最後にそのパラメータ値の中で最も頻度の高い
パラメータ値を画像全体に対するパラメータ値として決
定している。
推定する従来の技術として、例えば、特開平３ー１９１
６８８号公報や特開平３ー２９０７６９号公報がある。
特開平３ー１９１６８８号公報は画像の拡大／縮小と平
行移動を表現するパラメータの推定を、画像の小領域毎
に測定された複数の動ベクトルを用いて、最小二乗法に
より算出するものである。また特開平３ー２９０７６９
号公報は、特開平３ー１９１６８８号公報のパラメータ
推定をさらに精度よく行なうために、画像の小領域毎に
測定された複数の動ベクトルの中から一部の複数動ベク
トルを選択しつつ、その選択された複数動ベクトルを用
いて画像全体の拡大／縮小、平行移動を表現するパラメ
ータの算出を繰り返して、画像全体で複数のパラメータ
値を得、最後にそのパラメータ値の中で最も頻度の高い
パラメータ値を画像全体に対するパラメータ値として決
定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】画像全体の動きは、主
に、その画像を撮影してるカメラのズームやパン、チル
トといった操作や手ブレ等によって起こる。また撮影後
に故意に画像全体を縦横や斜めに歪ませる処理等を行な
う場合にも生じる。このうち、カメラのズームは従来の
技術である特開平３ー１９１６８８号公報や特開平３ー
２９０７６９号公報における画像の平行移動を表現する
パラメータで、またカメラのパン、チルトは特開平３ー
１９１６８８号公報や特開平３ー２９０７６９号公報に
おける画像の拡大／縮小を表現するパラメータで表すこ
とができる。しかしながらカメラの手ブレ等によって生
じる回転や画像全体を縦横や斜めに歪ませることによっ
て生じる動き、またはその他の動きを表現するパラメー
タは、特開平３ー１９１６８８号公報や特開平３ー２９
０７６９号公報においては考慮されていない。
に、その画像を撮影してるカメラのズームやパン、チル
トといった操作や手ブレ等によって起こる。また撮影後
に故意に画像全体を縦横や斜めに歪ませる処理等を行な
う場合にも生じる。このうち、カメラのズームは従来の
技術である特開平３ー１９１６８８号公報や特開平３ー
２９０７６９号公報における画像の平行移動を表現する
パラメータで、またカメラのパン、チルトは特開平３ー
１９１６８８号公報や特開平３ー２９０７６９号公報に
おける画像の拡大／縮小を表現するパラメータで表すこ
とができる。しかしながらカメラの手ブレ等によって生
じる回転や画像全体を縦横や斜めに歪ませることによっ
て生じる動き、またはその他の動きを表現するパラメー
タは、特開平３ー１９１６８８号公報や特開平３ー２９
０７６９号公報においては考慮されていない。
【０００４】本発明は上記従来の問題点を解決し、画像
全体の拡大／縮小、平行移動といった動きと共に、その
他の画像全体の動きをも同時に精度よく推定することを
目的としている。
全体の拡大／縮小、平行移動といった動きと共に、その
他の画像全体の動きをも同時に精度よく推定することを
目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために、画像全体の動きを表現するパラメータ
を、画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルを用
いて算出することを特徴とする動き推定方法において、
前記画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルの中
から一部の複数動ベクトルを選択しつつ、その選択され
た複数動ベクトルを用いて前記画像全体の動きを表現す
るパラメータの算出を繰り返すことにより、画像全体で
複数のパラメータ値を得、それらの値に対して頻度を求
め、頻度の高いパラメータ値を画像全体に対するパラメ
ータ値として決定することを特徴とする。
決するために、画像全体の動きを表現するパラメータ
を、画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルを用
いて算出することを特徴とする動き推定方法において、
前記画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルの中
から一部の複数動ベクトルを選択しつつ、その選択され
た複数動ベクトルを用いて前記画像全体の動きを表現す
るパラメータの算出を繰り返すことにより、画像全体で
複数のパラメータ値を得、それらの値に対して頻度を求
め、頻度の高いパラメータ値を画像全体に対するパラメ
ータ値として決定することを特徴とする。
【０００６】また、本発明は、前記画像の小領域毎に測
定された複数の動ベクトルの中から一部の複数動ベクト
ルを選択する選び方を変えたり、更に、小領域の位置が
パラメータ算出時に設定する座標軸または座標原点に対
して互いに対称の位置にあるような小領域の動ベクトル
同士を選択することを特徴とするものである。
定された複数の動ベクトルの中から一部の複数動ベクト
ルを選択する選び方を変えたり、更に、小領域の位置が
パラメータ算出時に設定する座標軸または座標原点に対
して互いに対称の位置にあるような小領域の動ベクトル
同士を選択することを特徴とするものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】先ず、本発明によるパラメータ推
定方法の理論について説明する。
定方法の理論について説明する。
【０００８】画像の小領域毎に測定された動ベクトルを
Ｗi,j とする。ここで点（ｉ,ｊ）は小領域の代表点の
座標である。一方、画像全体の動きを式（１）のように
モデル化しておく。
Ｗi,j とする。ここで点（ｉ,ｊ）は小領域の代表点の
座標である。一方、画像全体の動きを式（１）のように
モデル化しておく。
【０００９】
【数１】 ここでＶi,j は、画像全体の動きによって点（ｉ,ｊ）
で生じる動ベクトルの理想的な値である。またＭi,j
は、点（ｉ,ｊ）のｘ座標ｉ、ｙ座標ｊおよび定数を要
素とする行列、ベクトルＰは画像全体の様々な動きのパ
ラメーを要素とする行列である。
で生じる動ベクトルの理想的な値である。またＭi,j
は、点（ｉ,ｊ）のｘ座標ｉ、ｙ座標ｊおよび定数を要
素とする行列、ベクトルＰは画像全体の様々な動きのパ
ラメーを要素とする行列である。
【００１０】本発明では、実際に測定された動ベクトル
Ｗi,j と画像全体の動きモデルから得られる理想的な動
ベクトルＶi,j との２乗誤差を最小にするように、行列
Ｐの各要素を決定する。即ちその評価関数Ｊは、
Ｗi,j と画像全体の動きモデルから得られる理想的な動
ベクトルＶi,j との２乗誤差を最小にするように、行列
Ｐの各要素を決定する。即ちその評価関数Ｊは、
【００１１】
【数２】 となる。式（２）に対して偏微分∂Ｊ／∂Ｐ＝０なる条
件を与えると、式（３）となる。
件を与えると、式（３）となる。
【００１２】
【数３】 ここで、
【００１３】
【数４】 である。
【００１４】このように、点（ｉ,ｊ）の水平成分ｉと
垂直成分ｊおよび定数を要素とする行列Ｍi,j 、および
画像の小領域毎に測定された動ベクトルＷi,j から、画
像全体の様々な動きを表すパラメータを要素とする行列
Ｐを式（３）により算出する。
垂直成分ｊおよび定数を要素とする行列Ｍi,j 、および
画像の小領域毎に測定された動ベクトルＷi,j から、画
像全体の様々な動きを表すパラメータを要素とする行列
Ｐを式（３）により算出する。
【００１５】また、行列Ｐを式（３）により算出する際
には、一部の複数動ベクトルＷi,jのみを選びつつ、そ
の選択された動ベクトルＷi,j を用いて行列Ｐの要素を
算出することを繰り返し、画像全体で行列Ｐの各要素に
対して複数の値を得、それらの値に対して頻度を求め、
頻度の高いものを行列Ｐの各要素の値として決定する。
には、一部の複数動ベクトルＷi,jのみを選びつつ、そ
の選択された動ベクトルＷi,j を用いて行列Ｐの要素を
算出することを繰り返し、画像全体で行列Ｐの各要素に
対して複数の値を得、それらの値に対して頻度を求め、
頻度の高いものを行列Ｐの各要素の値として決定する。
【００１６】また場合によっては、一部の複数動ベクト
ルＷi,j のみを選びつつ、その選択された動ベクトルＷ
i,j を用いて行列Ｐの要素を算出することを繰り返す際
に、行列Ｐの要素の算出に用いる複数動ベクトルＷi,j
の選び方をいろいろと変える。
ルＷi,j のみを選びつつ、その選択された動ベクトルＷ
i,j を用いて行列Ｐの要素を算出することを繰り返す際
に、行列Ｐの要素の算出に用いる複数動ベクトルＷi,j
の選び方をいろいろと変える。
【００１７】さらにまた場合によっては、その一部の複
数動ベクトルＷi,j の選択規則として、小領域の位置が
ｉ＝０,ｊ＝０、または点（ｉ,ｊ）に対して互いに対称
の位置にあるような小領域の動ベクトル同士、即ちＷi,
j とＷーi,j、Ｗi,ーj、またはＷーi,ーj 同士を選ぶ。
数動ベクトルＷi,j の選択規則として、小領域の位置が
ｉ＝０,ｊ＝０、または点（ｉ,ｊ）に対して互いに対称
の位置にあるような小領域の動ベクトル同士、即ちＷi,
j とＷーi,j、Ｗi,ーj、またはＷーi,ーj 同士を選ぶ。
【００１８】ここで、本発明の実施例に即して具体的
に、画像の中心を原点（ｉ＝０,ｊ＝０）とし、画像全
体の動きのモデルとして、式（１）において
に、画像の中心を原点（ｉ＝０,ｊ＝０）とし、画像全
体の動きのモデルとして、式（１）において
【００１９】
【数５】
【００２０】
【数６】
【００２１】
【数７】 とする。また、動ベクトルＷi,jは
【００２２】
【数８】 である。
【００２３】式（１）に式（５）〜（７）を代入し書き
直すと式（９）のとおりとなる。
直すと式（９）のとおりとなる。
【００２４】
【数９】 式（９）において、右辺のＲ,Ｚ,Ｔ,Ｓ,Ｈ,Ｖは、それ
ぞれ画像全体の回転、拡大／縮小、縦横歪み、斜め歪
み、水平方向への平行移動、垂直方向への平行移動の大
きさを表わすパラメータである。また式（９）において
ぞれ画像全体の回転、拡大／縮小、縦横歪み、斜め歪
み、水平方向への平行移動、垂直方向への平行移動の大
きさを表わすパラメータである。また式（９）において
【００２５】
【数１０】 と置いて整理すると、式（１１）のようにアフィンの動
きモデルとなる。
きモデルとなる。
【００２６】
【数１１】 従って、式（６）および式（７）を代入した式（１）の
動きモデルは、アフィンの動きモデルと等価であること
が分かる。
動きモデルは、アフィンの動きモデルと等価であること
が分かる。
【００２７】式（９）は、上述のように画像全体の回
転、拡大／縮小、縦横歪み、斜め歪み、水平方向への平
行移動および垂直方向への平行移動といった動きを表わ
しているが、画像全体の縦横および斜め歪みは実際には
あまり生じないため、本実施例では、画像全体の縦横お
よび斜め歪みによる動きは無いことを前提とする。
転、拡大／縮小、縦横歪み、斜め歪み、水平方向への平
行移動および垂直方向への平行移動といった動きを表わ
しているが、画像全体の縦横および斜め歪みは実際には
あまり生じないため、本実施例では、画像全体の縦横お
よび斜め歪みによる動きは無いことを前提とする。
【００２８】すなわち、Ｔ＝０,Ｓ＝０であり、式
（６）および式（７）は各々式（１２）、式（１３）と
表せる。
（６）および式（７）は各々式（１２）、式（１３）と
表せる。
【００２９】
【数１２】
【００３０】
【数１３】 すなわち、本発明の実施例において用いる画像全体の動
きモデルは、式（１）に式（１２）および式（１３）を
代入したものとなる。
きモデルは、式（１）に式（１２）および式（１３）を
代入したものとなる。
【００３１】この条件の下で、式（３）の行列Ｐの各要
素を算出する際には、本発明の実施例として、中心の座
標が（i1,j1）と（i2,j2）の２つのブロックにおいてブ
ロックマッチング法により得られた動ベクトルＷi1,j1
およびＷi2,j2 を利用しつつ行列Ｐの各要素を算出する
ことを、ブロックの位置を順次ずらしながら繰り返すこ
ととする。そうすると、式（３）において、
素を算出する際には、本発明の実施例として、中心の座
標が（i1,j1）と（i2,j2）の２つのブロックにおいてブ
ロックマッチング法により得られた動ベクトルＷi1,j1
およびＷi2,j2 を利用しつつ行列Ｐの各要素を算出する
ことを、ブロックの位置を順次ずらしながら繰り返すこ
ととする。そうすると、式（３）において、
【００３２】
【数１４】
【００３３】
【数１５】 となる。
【００３４】更に、本発明の実施例として、ブロックの
中心座標（i1,j1）と（i2,j2）の関係が以下の３通りと
なるような選択規則で２つのブロックを選び，各々の場
合についてブロックの位置を順次ずらしながら行列Ｐの
各要素を算出する。
中心座標（i1,j1）と（i2,j2）の関係が以下の３通りと
なるような選択規則で２つのブロックを選び，各々の場
合についてブロックの位置を順次ずらしながら行列Ｐの
各要素を算出する。
【００３５】［選択規則１］：２つのブロツクの中心座
標が原点に対して対称となるように選ぶ。すなわち（i
2,j2）＝（-i1,-j1）であり、式（１４）、式（１５）
は各々式（１６）、式（１７）となる。
標が原点に対して対称となるように選ぶ。すなわち（i
2,j2）＝（-i1,-j1）であり、式（１４）、式（１５）
は各々式（１６）、式（１７）となる。
【００３６】
【数１６】
【００３７】
【数１７】 ［選択規則２］：２つのブロックの中心座標がｉ軸（ｊ
＝０）に対して対称となるように選ぶ。すなわち（i2,j
2）＝（i1,-j1）であり、式（１４）、式（１５）は各
々式（１８）、式（１９）となる。
＝０）に対して対称となるように選ぶ。すなわち（i2,j
2）＝（i1,-j1）であり、式（１４）、式（１５）は各
々式（１８）、式（１９）となる。
【００３８】
【数１８】
【００３９】
【数１９】 ［選択規則３］：２つのブロツクの中心座標がｊ軸（ｉ
＝０）に対して対称となるように選ぶ。すなわち（i2,j
2）＝（-i1,j1）であり、式（１５）は各々式（２
０）、式（２１）となる。
＝０）に対して対称となるように選ぶ。すなわち（i2,j
2）＝（-i1,j1）であり、式（１５）は各々式（２
０）、式（２１）となる。
【００４０】
【数２０】
【００４１】
【数２１】 これらの式（１６）〜式（２１）は式（１４）、式（１
５）に比較して簡単になっており、従って演算量も少な
くて済む。
５）に比較して簡単になっており、従って演算量も少な
くて済む。
【００４２】次に、本発明の実施例について説明する。
【００４３】図１は本実施例の構成を示す図で、前述の
選択規則１〜３に基づく実施を併せて図示したものであ
る。図１において、１は画像データの入力端子、２は入
力画像データの１フレーム分を蓄えるフレームメモリで
ある。３は、ブロックマツチング動き推定部で、入力端
子１に入力した現フレームの画像データとフレームメモ
リ２からの１フレーム前の画像データとから動ベクトル
Ｗi,jを算出する。４はブロックマッチング動き推定部
３で算出された１フレーム分の動ベクトルＷi,jを蓄え
るメモリである。５は中心座標が原点に対して対称とな
るように２つのブロックを選びつつ、そのブロックにつ
いて行列Ｐの各要素を算出する行列Ｐ算出部、６は中心
座標がｉ軸（ｊ＝０）に対して対称となるように２つの
ブロックを選びつつ、そのブロックについて行列Ｐの各
要素を算出する行列Ｐ算出部、７は中心座標がｊ軸（ｉ
＝０）に対して対称となるように２つのブロックを選び
つつ、そのブロックについて行列Ｐの各要素を算出する
行列Ｐ算出部である。８、９、１０は、それぞれ、４つ
の端子１１〜１４を切り替るスイッチで、各行列Ｐ算出
部５、６、７の出力をそれぞれの頻度算出部１５〜１８
に送出する。１５、１６、１７、１８は、行列Ｐの各要
素Ｒ,Ｚ,Ｈ,Ｖの値について頻度算出部である。
選択規則１〜３に基づく実施を併せて図示したものであ
る。図１において、１は画像データの入力端子、２は入
力画像データの１フレーム分を蓄えるフレームメモリで
ある。３は、ブロックマツチング動き推定部で、入力端
子１に入力した現フレームの画像データとフレームメモ
リ２からの１フレーム前の画像データとから動ベクトル
Ｗi,jを算出する。４はブロックマッチング動き推定部
３で算出された１フレーム分の動ベクトルＷi,jを蓄え
るメモリである。５は中心座標が原点に対して対称とな
るように２つのブロックを選びつつ、そのブロックにつ
いて行列Ｐの各要素を算出する行列Ｐ算出部、６は中心
座標がｉ軸（ｊ＝０）に対して対称となるように２つの
ブロックを選びつつ、そのブロックについて行列Ｐの各
要素を算出する行列Ｐ算出部、７は中心座標がｊ軸（ｉ
＝０）に対して対称となるように２つのブロックを選び
つつ、そのブロックについて行列Ｐの各要素を算出する
行列Ｐ算出部である。８、９、１０は、それぞれ、４つ
の端子１１〜１４を切り替るスイッチで、各行列Ｐ算出
部５、６、７の出力をそれぞれの頻度算出部１５〜１８
に送出する。１５、１６、１７、１８は、行列Ｐの各要
素Ｒ,Ｚ,Ｈ,Ｖの値について頻度算出部である。
【００４４】本発明の実施例における作用について説明
する。
する。
【００４５】１フレームあたり横１９２画素、縦１２８
画素の画像データが入力端子１から入力し、フレームメ
モリ２に１フレーム分蓄えられると共に、ブロツクマッ
チング動き推定部３に入力する。ブロックマツチング動
き推定部３では、入力端子１から入力した現フレームの
画像データと、フレームメモリ２から入力した１フレー
ム前の画像データとの間で、１６画素×ｌ６画素のブロ
ックの単位について動き検出を行ない、動ベクトルＷi,
jを算出する。ここで（i,j）は各ブロツクの中心点の座
標である。１フレーム分の画像と座標との関係を図２に
示す。ブロックマッチング動き推定部３で算出された動
ベクトルＷi,jはメモリ４に１フレーム分蓄えられる。
画素の画像データが入力端子１から入力し、フレームメ
モリ２に１フレーム分蓄えられると共に、ブロツクマッ
チング動き推定部３に入力する。ブロックマツチング動
き推定部３では、入力端子１から入力した現フレームの
画像データと、フレームメモリ２から入力した１フレー
ム前の画像データとの間で、１６画素×ｌ６画素のブロ
ックの単位について動き検出を行ない、動ベクトルＷi,
jを算出する。ここで（i,j）は各ブロツクの中心点の座
標である。１フレーム分の画像と座標との関係を図２に
示す。ブロックマッチング動き推定部３で算出された動
ベクトルＷi,jはメモリ４に１フレーム分蓄えられる。
【００４６】行列Ｐ算出部５では、中心座標が原点に対
して対称となるように２つのブロックを選びつつ、その
ブロックについて行列Ｐの各要素を算出する。すなわち
図２において、画像の上半分の４８個のブロックＢｌ〜
Ｂ４８の各々について、ブロツクＢｍの中心座標とメモ
リ４から得られるブロックＢｍの動ベクトル、およびブ
ロックＢｍに対して原点について点対称の位置にあるブ
ロックＢｎの中心座標とメモリ４から得られるブロック
Ｂｎの動ベクトルを用いて、式（１６）と式（１７）を
代入した式（３）により行列Ｐの各要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖ
を算出する。例えばブロックＢｌの場合は、ブロックＢ
１の中心座標（i1,j1）と動ベクトルＷi1,j1，およびブ
ロックＢｌと原点について点対称の位置にあるブロック
Ｂ９６の中心座標（ーi1,ーj1）と動ベクトルＷ-i1,-j1を
用いることとなる。要素Ｒについては１／１０２４の精
度で算出し、スイッチ８を端子１１に接続して、その要
素Ｒの値を頻度算出部１５に送る。要素Ｚについてはや
はり１／１０２４の精度で算出し、スイッチ８を端子１
２に接続して、その要素Ｚの値を頻度算出部１６に送
る。要素Ｈについては１／４の精度で算出し、スイッチ
８を端子１３に接続して、その要素Ｈの値を頻度算出部
１７に送る。要素Ｖについてはやはり１／４の精度で算
出し、スイッチ８を端子１４に接続して、その要素Ｖの
値を頻度算出部１８に送る。この処理により、頻度算出
部１５、頻度算出部１６、頻度算出部１７、頻度算出部
１８には、各々行列Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値が４８
個ずつ入力する。
して対称となるように２つのブロックを選びつつ、その
ブロックについて行列Ｐの各要素を算出する。すなわち
図２において、画像の上半分の４８個のブロックＢｌ〜
Ｂ４８の各々について、ブロツクＢｍの中心座標とメモ
リ４から得られるブロックＢｍの動ベクトル、およびブ
ロックＢｍに対して原点について点対称の位置にあるブ
ロックＢｎの中心座標とメモリ４から得られるブロック
Ｂｎの動ベクトルを用いて、式（１６）と式（１７）を
代入した式（３）により行列Ｐの各要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖ
を算出する。例えばブロックＢｌの場合は、ブロックＢ
１の中心座標（i1,j1）と動ベクトルＷi1,j1，およびブ
ロックＢｌと原点について点対称の位置にあるブロック
Ｂ９６の中心座標（ーi1,ーj1）と動ベクトルＷ-i1,-j1を
用いることとなる。要素Ｒについては１／１０２４の精
度で算出し、スイッチ８を端子１１に接続して、その要
素Ｒの値を頻度算出部１５に送る。要素Ｚについてはや
はり１／１０２４の精度で算出し、スイッチ８を端子１
２に接続して、その要素Ｚの値を頻度算出部１６に送
る。要素Ｈについては１／４の精度で算出し、スイッチ
８を端子１３に接続して、その要素Ｈの値を頻度算出部
１７に送る。要素Ｖについてはやはり１／４の精度で算
出し、スイッチ８を端子１４に接続して、その要素Ｖの
値を頻度算出部１８に送る。この処理により、頻度算出
部１５、頻度算出部１６、頻度算出部１７、頻度算出部
１８には、各々行列Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値が４８
個ずつ入力する。
【００４７】行列Ｐ算出部６では、中心座標がｉ軸（ｊ
＝０）に対して対称となるように２つのブロックを選び
つつ、そのブロックについて行列Ｐの各要素を算出す
る。すなわち図２において、画像の上半分の４８個のブ
ロックＢｌ〜Ｂ４８の各々について、ブロックＢｍの中
心座標とメモリ４から得られるブロツクＢｍの動ベクト
ル、およびブロツクＢｍに対してｉ軸（ｊ＝０）につい
て対称の位置にあるブロックＢｎ′の中心座標とメモリ
４から得られるブロツクＢｎ′の動ベクトルを用いて、
式（１８）と式（１９）を代入した式（３）により行列
Ｐの各要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖを算出する。例えばブロック
Ｂｌの場合は、ブロックＢｌの中心座標（i1,j1）と動
ベクトルＷi1,j1および、ブロツクＢｌとｉ軸（ｊ＝
０）について対称の位置にあるブロックＢ８５の中心座
標（i1,-j1）と動ベクトルＷi1,-j1を用いることとな
る。要素Ｒについては１／１０２４の精度で算出し、ス
イッチ９を端子１１に接続して、その要素Ｒの値を頻度
算出部１５に送る。要素Ｚについてはやはり１／１０２
４の精度で算出し、スイッチ９を端子１２に接続して、
その要素Ｚの値を頻度算出部１６に送る。要素Ｈについ
ては１／４の精度で算出し、スイッチ９を端子１３に接
続して、その要素Ｈの値を頻度算出部１７に送る。要素
Ｖについてはやはり１／４の精度で算出し、スイッチ９
を端子１４に接続して、その要素Ｖの値を頻度算出部１
８に送る。この処理により、頻度算出部１５，頻度算出
部１６，頻度算出部１７、頻度算出部１８には、各々行
列Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値が更に４８個ずつ入力す
る。
＝０）に対して対称となるように２つのブロックを選び
つつ、そのブロックについて行列Ｐの各要素を算出す
る。すなわち図２において、画像の上半分の４８個のブ
ロックＢｌ〜Ｂ４８の各々について、ブロックＢｍの中
心座標とメモリ４から得られるブロツクＢｍの動ベクト
ル、およびブロツクＢｍに対してｉ軸（ｊ＝０）につい
て対称の位置にあるブロックＢｎ′の中心座標とメモリ
４から得られるブロツクＢｎ′の動ベクトルを用いて、
式（１８）と式（１９）を代入した式（３）により行列
Ｐの各要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖを算出する。例えばブロック
Ｂｌの場合は、ブロックＢｌの中心座標（i1,j1）と動
ベクトルＷi1,j1および、ブロツクＢｌとｉ軸（ｊ＝
０）について対称の位置にあるブロックＢ８５の中心座
標（i1,-j1）と動ベクトルＷi1,-j1を用いることとな
る。要素Ｒについては１／１０２４の精度で算出し、ス
イッチ９を端子１１に接続して、その要素Ｒの値を頻度
算出部１５に送る。要素Ｚについてはやはり１／１０２
４の精度で算出し、スイッチ９を端子１２に接続して、
その要素Ｚの値を頻度算出部１６に送る。要素Ｈについ
ては１／４の精度で算出し、スイッチ９を端子１３に接
続して、その要素Ｈの値を頻度算出部１７に送る。要素
Ｖについてはやはり１／４の精度で算出し、スイッチ９
を端子１４に接続して、その要素Ｖの値を頻度算出部１
８に送る。この処理により、頻度算出部１５，頻度算出
部１６，頻度算出部１７、頻度算出部１８には、各々行
列Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値が更に４８個ずつ入力す
る。
【００４８】行列Ｐ算出部７では、中心座標がｊ軸（ｉ
＝０）に対して対称となるように２つのブロックを選び
つつ、そのブロックについて行列Ｐの各要素を算出す
る。すなわち図２において、画像の左半分の４８個のブ
ロックＢｌ〜Ｂ６、Ｂｌ３〜Ｂｌ８，Ｂ２５〜Ｂ３０，
Ｂ３７〜Ｂ４２，Ｂ４９〜Ｂ５４，Ｂ６１〜Ｂ６６，Ｂ
７３〜Ｂ７８，Ｂ８５〜Ｂ９０の各々について、ブロッ
クＢｍの中心座標とメモリ４から得られるブロックＢｍ
の動ベクトル、およびブロックＢｍに対してｊ軸（ｉ＝
０）について対称の位置にあるブロツクＢｎ″の中心座
標とメモリ４から得られるブロックＢｎ″の動ベクトル
を用いて、式（２０）と式（２１）を代入した式（３）
により行列Ｐの各要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖを算出する。例え
ばブロツクＢｌの場合は、ブロックＢｌの中心座標（i
1,j1）と動ベクトルＷi1,j1および、ブロツクＢｌとｊ
軸（ｉ＝０）について対称の位置にあるブロックＢｌ２
の中心座標（-i1,j1）と動ベクトルＷ-i1,j1を用いるこ
ととなる。要素Ｒについては１／１０２４の精度で算出
し、スイッチ１０を端子１１に接続して、その要素Ｒの
値を頻度算出部１５に送る。要素Ｚについてはやはり１
／１０２４の精度で算出し、スイッチ１０を端子１２に
接続して、その要素Ｚの値を頻度算出部１６に送る。要
素Ｈについては１／４の精度で算出し、スイッチ１０を
端子１３に接続して、その要素Ｈの値を頻度算出部１７
に送る。要素Ｖについてはやはり１／４の精度で算出
し、スイッチ１０を端子１４に接続して、その要素Ｖの
値を頻度算出部１８に送る。この処理により、頻度算出
部１５，頻度算出部１６、頻度算出部１７、頻度算出部
１８には、各々行列Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値が更に
４８個ずつ入力する。
＝０）に対して対称となるように２つのブロックを選び
つつ、そのブロックについて行列Ｐの各要素を算出す
る。すなわち図２において、画像の左半分の４８個のブ
ロックＢｌ〜Ｂ６、Ｂｌ３〜Ｂｌ８，Ｂ２５〜Ｂ３０，
Ｂ３７〜Ｂ４２，Ｂ４９〜Ｂ５４，Ｂ６１〜Ｂ６６，Ｂ
７３〜Ｂ７８，Ｂ８５〜Ｂ９０の各々について、ブロッ
クＢｍの中心座標とメモリ４から得られるブロックＢｍ
の動ベクトル、およびブロックＢｍに対してｊ軸（ｉ＝
０）について対称の位置にあるブロツクＢｎ″の中心座
標とメモリ４から得られるブロックＢｎ″の動ベクトル
を用いて、式（２０）と式（２１）を代入した式（３）
により行列Ｐの各要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖを算出する。例え
ばブロツクＢｌの場合は、ブロックＢｌの中心座標（i
1,j1）と動ベクトルＷi1,j1および、ブロツクＢｌとｊ
軸（ｉ＝０）について対称の位置にあるブロックＢｌ２
の中心座標（-i1,j1）と動ベクトルＷ-i1,j1を用いるこ
ととなる。要素Ｒについては１／１０２４の精度で算出
し、スイッチ１０を端子１１に接続して、その要素Ｒの
値を頻度算出部１５に送る。要素Ｚについてはやはり１
／１０２４の精度で算出し、スイッチ１０を端子１２に
接続して、その要素Ｚの値を頻度算出部１６に送る。要
素Ｈについては１／４の精度で算出し、スイッチ１０を
端子１３に接続して、その要素Ｈの値を頻度算出部１７
に送る。要素Ｖについてはやはり１／４の精度で算出
し、スイッチ１０を端子１４に接続して、その要素Ｖの
値を頻度算出部１８に送る。この処理により、頻度算出
部１５，頻度算出部１６、頻度算出部１７、頻度算出部
１８には、各々行列Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値が更に
４８個ずつ入力する。
【００４９】頻度算出部１５、頻度算出部１６、頻度算
出部１７、頻度算出部１８では各々、入力してきた行列
Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値の数をカウントして頻度を
求める。その結果が図３のとおりであったとする。頻度
算出部１５では図３（ａ）のとおりＲ＝６／１０２４が
最大頻度であるため、６／１０２４なる値を出力端子１
９ヘ出力する。頻度算出部１６では図３（ｂ）のとおり
Ｚ＝−１７／１０２４が最大頻度であるため、−１７／
１０２４なる値を出力端子２０ヘ出力する。頻度算出部
１７では図３（Ｃ）のとおりＨ＝−１０／４が最大頻度
であるため、−１０／４なる値を出力端子２１ヘ出力す
る。頻度算出部１８では図３（ｄ）のとおりＶ＝−１／
４が最大頻度であるため、−１／４なる値を出力端子２
２ヘ出力する。
出部１７、頻度算出部１８では各々、入力してきた行列
Ｐの要素Ｒ，Ｚ，Ｈ，Ｖの値の数をカウントして頻度を
求める。その結果が図３のとおりであったとする。頻度
算出部１５では図３（ａ）のとおりＲ＝６／１０２４が
最大頻度であるため、６／１０２４なる値を出力端子１
９ヘ出力する。頻度算出部１６では図３（ｂ）のとおり
Ｚ＝−１７／１０２４が最大頻度であるため、−１７／
１０２４なる値を出力端子２０ヘ出力する。頻度算出部
１７では図３（Ｃ）のとおりＨ＝−１０／４が最大頻度
であるため、−１０／４なる値を出力端子２１ヘ出力す
る。頻度算出部１８では図３（ｄ）のとおりＶ＝−１／
４が最大頻度であるため、−１／４なる値を出力端子２
２ヘ出力する。
【００５０】なお本実施例では、中心座標が原点または
ｉ軸またはｊ軸に対して対称な２つのブロックを用いて
式（３）の行列Ｐの要素を求めているが、もちろんこれ
に限定されるものではなく、例えば原点またはｉ軸また
はｊ軸に対して対称でない２つのブロックを使ってもよ
い。この場合には、式（１４）と式（１５）を代入した
式（３）により行列Ｐの要素を求めればよい。また、２
つではなく３つや４つのブロックを使って行列Ｐの要素
を求めてもよい。
ｉ軸またはｊ軸に対して対称な２つのブロックを用いて
式（３）の行列Ｐの要素を求めているが、もちろんこれ
に限定されるものではなく、例えば原点またはｉ軸また
はｊ軸に対して対称でない２つのブロックを使ってもよ
い。この場合には、式（１４）と式（１５）を代入した
式（３）により行列Ｐの要素を求めればよい。また、２
つではなく３つや４つのブロックを使って行列Ｐの要素
を求めてもよい。
【００５１】また本実施例では、式（１２）および式
（１３）を式（１）に代入した関数を動きモデルとして
用いているが、式（６）および式（７）を式（１）に代
入した関数を動きモデルとして用いてもよいし、その他
の動きモデル、例えば透視投影動きモデル等を用いても
よい。
（１３）を式（１）に代入した関数を動きモデルとして
用いているが、式（６）および式（７）を式（１）に代
入した関数を動きモデルとして用いてもよいし、その他
の動きモデル、例えば透視投影動きモデル等を用いても
よい。
【００５２】これらの場合には、行列Ｐおよび行列Ｍi,
j をその動きモデルに対応したものに置き換えればよ
い。その際、算出に用いるブロツクの数が２つでは式
（４）の行列Ａの逆行列Ａー1が存在しない場合もあるの
で、その場合には算出に用いるブロックの数を例えば３
つとか４つとかいうように多くして、逆行列Ａー1が存在
するようにすればよい。また、動きパラメータである行
列Ｐの各要素の精度は１／１０２４や１／４等に限定さ
れるものではなく、必要に応じて粗くしたり細かくした
りしてよい。
j をその動きモデルに対応したものに置き換えればよ
い。その際、算出に用いるブロツクの数が２つでは式
（４）の行列Ａの逆行列Ａー1が存在しない場合もあるの
で、その場合には算出に用いるブロックの数を例えば３
つとか４つとかいうように多くして、逆行列Ａー1が存在
するようにすればよい。また、動きパラメータである行
列Ｐの各要素の精度は１／１０２４や１／４等に限定さ
れるものではなく、必要に応じて粗くしたり細かくした
りしてよい。
【００５３】また本実施例では、画像の中心を原点とし
て座標軸を設定したが、画像の中心以外を原点としても
別に問題ない。また本実施例では、ブロックの中心座標
が原点に対して対称な２つのブロックを用いた場合、ｉ
軸に対して対称な２つのブロックを用いた場合、ｊ軸に
対して対称な２つのブロックを用いた場合、の３つの場
合の頻度の合計から動きパラメータを決定しているが、
演算量を減らす目的で、例えばｉ軸とｊ軸に対して対称
な２つのブロックを用いることはせず、原点に対して対
称な２つのブロックを用いた結果のみから動きパラメー
タを決定してもよい。
て座標軸を設定したが、画像の中心以外を原点としても
別に問題ない。また本実施例では、ブロックの中心座標
が原点に対して対称な２つのブロックを用いた場合、ｉ
軸に対して対称な２つのブロックを用いた場合、ｊ軸に
対して対称な２つのブロックを用いた場合、の３つの場
合の頻度の合計から動きパラメータを決定しているが、
演算量を減らす目的で、例えばｉ軸とｊ軸に対して対称
な２つのブロックを用いることはせず、原点に対して対
称な２つのブロックを用いた結果のみから動きパラメー
タを決定してもよい。
【００５４】
【発明の効果】本発明によれば、式（１）の形式で表現
される画像全体の動きモデルに対して、その動きの大き
さを表すパラメータを要素として持つ行列Ｐを算出する
ため、拡大／縮小、平行移動に限らず様々な画像全体の
動きを推定することができる。
される画像全体の動きモデルに対して、その動きの大き
さを表すパラメータを要素として持つ行列Ｐを算出する
ため、拡大／縮小、平行移動に限らず様々な画像全体の
動きを推定することができる。
【００５５】また、行列Ｐを算出する際には、一部の複
数動ベクトルのみを選びつつ、その選択された動ベクト
ルを用いて行列Ｐの要素を算出することを繰り返し、画
像全体で行列Ｐの各要素に対して複数の値を得、それら
の値に対して頻度を求め、頻度の高いものを行列Ｐの各
要素の値として決定するため、画像内に局所的な動きが
ある部分の影響を受けずに、精度良く行列Ｐの各要素の
値を求めることができる。
数動ベクトルのみを選びつつ、その選択された動ベクト
ルを用いて行列Ｐの要素を算出することを繰り返し、画
像全体で行列Ｐの各要素に対して複数の値を得、それら
の値に対して頻度を求め、頻度の高いものを行列Ｐの各
要素の値として決定するため、画像内に局所的な動きが
ある部分の影響を受けずに、精度良く行列Ｐの各要素の
値を求めることができる。
【００５６】また、一部の複数動ベクトルのみを選びつ
つ、その選択された動ベクトルを用いて行列Ｐの要素を
算出することを繰り返す際に、行列Ｐの要素の算出に用
いる複数動ベクトルの選び方をいろいろ変えるため、一
つの動ベクトルで複数回、行列Ｐの要素の算出を行なう
ことができ、頻度を求める際の母数を増やすことができ
るため、精度良く行列Ｐの各要素の値を求めることがで
きる。さらに、例えば右半分に局所的な動きがある場合
や上半分に局所的な動きがある場合でも全体としてその
局所的な動きの影響を受けづらくなり、精度良く行列Ｐ
の各要素の値を求めることができる。
つ、その選択された動ベクトルを用いて行列Ｐの要素を
算出することを繰り返す際に、行列Ｐの要素の算出に用
いる複数動ベクトルの選び方をいろいろ変えるため、一
つの動ベクトルで複数回、行列Ｐの要素の算出を行なう
ことができ、頻度を求める際の母数を増やすことができ
るため、精度良く行列Ｐの各要素の値を求めることがで
きる。さらに、例えば右半分に局所的な動きがある場合
や上半分に局所的な動きがある場合でも全体としてその
局所的な動きの影響を受けづらくなり、精度良く行列Ｐ
の各要素の値を求めることができる。
【００５７】さらにまた、その一部の複数動ベクトルの
選択規則として、小領域の代表点が、画像に対して設定
した座標の原点や座標軸に対して互いに対称の位置にあ
るような小領域の動ベクトル同士を選ぶ場合には、行列
Ｐの要素を算出するための式が簡単化し、少ない演算量
で行列Ｐの要素の値を求めることができる。
選択規則として、小領域の代表点が、画像に対して設定
した座標の原点や座標軸に対して互いに対称の位置にあ
るような小領域の動ベクトル同士を選ぶ場合には、行列
Ｐの要素を算出するための式が簡単化し、少ない演算量
で行列Ｐの要素の値を求めることができる。
【図１】本発明の実施例の構成を示す図
【図２】本発明の実施例において１フレーム分の画像と
座標軸、ブロックの中心位置や動ベクトル等の関係を示
す図
座標軸、ブロックの中心位置や動ベクトル等の関係を示
す図
【図３】各動きパラメータの頻度分布を示す図
１ 入力端子 ２ フレームメモリ ３ ブロツクマッチング動き推定部 ４ メモリ ５ 行列Ｐ算出部 ６ 行列Ｐ算出部 ７ 行列Ｐ算出部 ８ スイッチ ９ スイッチ １０ スイッチ １１ 端子 １２ 端子 １３ 端子 １４ 端子 １５ 頻度算出部 １６ 頻度算出部 １７ 頻度算出部 １８ 頻度算出部 １９ 出力端子 ２０ 出力端子 ２１ 出力端子 ２２ 出力端子
Claims (3)
- 【請求項１】 画像全体の動きを表現するパラメータ
を、画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルを用
いて算出することを特徴とする動き推定方法において、 前記画像の小領域毎に測定された複数の動ベクトルの中
から一部の複数動ベクトルを選択しつつ、その選択され
た複数動ベクトルを用いて前記画像全体の動きを表現す
るパラメータの算出を繰り返すことにより、画像全体で
複数のパラメータ値を得、それらの値に対して頻度を求
め、頻度の高いパラメータ値を画像全体に対するパラメ
ータ値として決定することを特徴とする動き推定方法。 - 【請求項２】 前記画像の小領域毎に測定された複数の
動ベクトルの中から一部の複数動ベクトルを選択しつ
つ、その選択された複数動ベクトルを用いて前記画像全
体動きを表現するパラメータの算出を繰り返す際に、前
記一部の複数動ベクトルの選択規則をいくつか変更する
ことを特徴とする請求項１に記載の動き推定方法。 - 【請求項３】 前記画像の小領域毎に測定された複数の
動ベクトルの中から一部の複数動ベクトルを選択しつ
つ、その選択された複数動ベクトルを用いて前記画像全
体動きを表現するパラメータの算出を繰り返す際に、前
記一部の複数動ベクトルの選択規則として、小領域の位
置がパラメータ算出時に設定する座標軸または座標原点
に対して互いに対称の位置にあるような小領域の動ベク
トル同士を選択することを特徴とする請求項２に記載の
動き推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016996A JPH09212649A (ja) | 1996-02-06 | 1996-02-06 | 動き推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016996A JPH09212649A (ja) | 1996-02-06 | 1996-02-06 | 動き推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09212649A true JPH09212649A (ja) | 1997-08-15 |
Family
ID=12019676
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2016996A Pending JPH09212649A (ja) | 1996-02-06 | 1996-02-06 | 動き推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09212649A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6380986B1 (en) | 1998-05-19 | 2002-04-30 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Motion vector search method and apparatus |
| US7502052B2 (en) | 2004-03-19 | 2009-03-10 | Canon Kabushiki Kaisha | Image deformation estimating method and image deformation estimating apparatus |
| US11948328B2 (en) | 2019-01-09 | 2024-04-02 | Olympus Corporation | Image-processing device, image-processing method, and image-processing program |
-
1996
- 1996-02-06 JP JP2016996A patent/JPH09212649A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6380986B1 (en) | 1998-05-19 | 2002-04-30 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Motion vector search method and apparatus |
| US7502052B2 (en) | 2004-03-19 | 2009-03-10 | Canon Kabushiki Kaisha | Image deformation estimating method and image deformation estimating apparatus |
| US11948328B2 (en) | 2019-01-09 | 2024-04-02 | Olympus Corporation | Image-processing device, image-processing method, and image-processing program |
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