JPH10164598A - シーン変化検出方式 - Google Patents
シーン変化検出方式Info
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- JPH10164598A JPH10164598A JP9319546A JP31954697A JPH10164598A JP H10164598 A JPH10164598 A JP H10164598A JP 9319546 A JP9319546 A JP 9319546A JP 31954697 A JP31954697 A JP 31954697A JP H10164598 A JPH10164598 A JP H10164598A
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- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
- G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
- G11B27/19—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier
- G11B27/28—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier by using information signals recorded by the same method as the main recording
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- H—ELECTRICITY
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- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
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- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
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- H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
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- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/147—Scene change detection
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Television Signal Processing For Recording (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 所要ハードウェアの量が少なくコストが安い
シーン変化検出器を得る。 【解決手段】 動きベクトル決定回路２で生成した相関
面の相関最大値を現画像にわたって合計し、これを閾値
と比較してシーン変化を検出する。或いは、現画像を表
す信号（Ｖx ，Ｖy ，Ｙ）の統計的解析を行って生じた
値を微分する。この微分値におけるピークがシーン変化
を表す。或いはまた、現画像の動きの解析で求めた有効
ベクトル数の急激な変化を用いて、シーン変化を示す。
シーン変化検出器を得る。 【解決手段】 動きベクトル決定回路２で生成した相関
面の相関最大値を現画像にわたって合計し、これを閾値
と比較してシーン変化を検出する。或いは、現画像を表
す信号（Ｖx ，Ｖy ，Ｙ）の統計的解析を行って生じた
値を微分する。この微分値におけるピークがシーン変化
を表す。或いはまた、現画像の動きの解析で求めた有効
ベクトル数の急激な変化を用いて、シーン変化を示す。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ビデオ画像処理の
分野に関するものである。もっと詳しくいえば、本発明
は、一連の画像内のシーン（場面）変化の検出に係るも
のである。
分野に関するものである。もっと詳しくいえば、本発明
は、一連の画像内のシーン（場面）変化の検出に係るも
のである。
【０００２】
【従来の技術】シーン変化を検出したい理由は様々であ
るが、一例をあげると、ビデオ画像ライブラリ内でマー
カを発生するためである。現実には、最も確実なシーン
変化の検出は、対象や背景の変化の如きシーンの活動状
況の変化を識別し、これらの点に注意するユーザの知覚
作用によって行われる。しかし、このような知覚的な処
理は、非知覚的原則が要求される機械では実現すること
ができない。
るが、一例をあげると、ビデオ画像ライブラリ内でマー
カを発生するためである。現実には、最も確実なシーン
変化の検出は、対象や背景の変化の如きシーンの活動状
況の変化を識別し、これらの点に注意するユーザの知覚
作用によって行われる。しかし、このような知覚的な処
理は、非知覚的原則が要求される機械では実現すること
ができない。
【０００３】添付図面の図１は、種々異なる状況におけ
る隣接画像フィールドを示す。２つのフィールドの夫々
対応する位置におけるピクセル（画素）値を互いに減算
すると、誤差信号のフィールドが発生する。図１の一番
上のフィールド対に示すように、両フィールドが同一で
あれば、誤差信号フィールドは全部ゼロである。中間の
フィールド対の間には、シーン変化が起きている。この
場合、誤差信号フィールドは大部分がはっきりと非ゼロ
である。一番下のフィールド対では、シーンは同じであ
るが相当の動きが起きている。この場合、両フィールド
内の夫々のピクセル値を単に減算すると、かなり大きな
非ゼロ部分をもつ誤差信号フィールドが生じる。
る隣接画像フィールドを示す。２つのフィールドの夫々
対応する位置におけるピクセル（画素）値を互いに減算
すると、誤差信号のフィールドが発生する。図１の一番
上のフィールド対に示すように、両フィールドが同一で
あれば、誤差信号フィールドは全部ゼロである。中間の
フィールド対の間には、シーン変化が起きている。この
場合、誤差信号フィールドは大部分がはっきりと非ゼロ
である。一番下のフィールド対では、シーンは同じであ
るが相当の動きが起きている。この場合、両フィールド
内の夫々のピクセル値を単に減算すると、かなり大きな
非ゼロ部分をもつ誤差信号フィールドが生じる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】図１の一番下の２つの
フィールドで示した如く、かなりの動きがある画像内の
シーン変化を検出する課題を解決するのに、動き補正技
法を使用することができる。添付図面の図２は、このよ
うな技法を示す。動き補正ビデオ信号処理は、公知であ
る（例えば、英国公開特許出願ＧＢ−Ａ−２２６３６０
２参照）。隣接するフィールド間に動きが識別されたと
き、両フィールドの後のフィールドを前のフィールドの
時間に戻して投影し、それからピクセル値を減算して動
きが補正された誤差信号フィールドを生成する。この技
法に関する問題点は、このような動き補正ビデオ処理シ
ステムが複雑で高価であり、大きな処理容量を必要とす
る欠点があることである。したがって、このような問題
点を解決することが本発明の課題である。
フィールドで示した如く、かなりの動きがある画像内の
シーン変化を検出する課題を解決するのに、動き補正技
法を使用することができる。添付図面の図２は、このよ
うな技法を示す。動き補正ビデオ信号処理は、公知であ
る（例えば、英国公開特許出願ＧＢ−Ａ−２２６３６０
２参照）。隣接するフィールド間に動きが識別されたと
き、両フィールドの後のフィールドを前のフィールドの
時間に戻して投影し、それからピクセル値を減算して動
きが補正された誤差信号フィールドを生成する。この技
法に関する問題点は、このような動き補正ビデオ処理シ
ステムが複雑で高価であり、大きな処理容量を必要とす
る欠点があることである。したがって、このような問題
点を解決することが本発明の課題である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、一面からみ
て、一連の画像内のシーン変化を検出する装置を提供す
るもので、その装置は、複数の相関面を計算する相関面
計算回路であって、各相関面は、現在の（現）画像内の
サーチ・ブロックの画像データと、時間的に隣接する画
像の、該サーチ・ブロックから種々異なる変位ベクトル
だけ離れた部分との間の画像相関関係を表すものであ
る、上記相関面計算回路と、上記相関面計算回路によっ
て計算された上記相関面に応じて、上記現画像と上記時
間的に隣接する画像との間の最大画像相関関係に対応す
る、上記相関面内の相関最大点を識別する相関最大点検
出回路と、上記現画像に関する、上記相関最大点に対応
する相関関係を示す相関値に応じて、上記現画像と上記
時間的に隣接する画像との間の相関度を示す画像相関特
性値を発生する画像相関特性回路と、上記画像相関特性
値を所定の閾値と比較し、上記現画像と上記隣接画像と
の間の相関関係が上記閾値で表されたものより小さいこ
とを示す上記画像相関特性値に応じて、シーン変化信号
を発生する比較器とを具える。
て、一連の画像内のシーン変化を検出する装置を提供す
るもので、その装置は、複数の相関面を計算する相関面
計算回路であって、各相関面は、現在の（現）画像内の
サーチ・ブロックの画像データと、時間的に隣接する画
像の、該サーチ・ブロックから種々異なる変位ベクトル
だけ離れた部分との間の画像相関関係を表すものであ
る、上記相関面計算回路と、上記相関面計算回路によっ
て計算された上記相関面に応じて、上記現画像と上記時
間的に隣接する画像との間の最大画像相関関係に対応す
る、上記相関面内の相関最大点を識別する相関最大点検
出回路と、上記現画像に関する、上記相関最大点に対応
する相関関係を示す相関値に応じて、上記現画像と上記
時間的に隣接する画像との間の相関度を示す画像相関特
性値を発生する画像相関特性回路と、上記画像相関特性
値を所定の閾値と比較し、上記現画像と上記隣接画像と
の間の相関関係が上記閾値で表されたものより小さいこ
とを示す上記画像相関特性値に応じて、シーン変化信号
を発生する比較器とを具える。
【０００６】本発明は、シーン変化の検出のみに関心が
ある場合、動き補正ビデオ処理システム全体にわたる複
雑さ及び費用をかなり減らせることを知って、これを利
用するものである。もっとも詳しくいえば、或るサーチ
・ブロックに対する相関面が計算され最大相関点（これ
は、相関面における最小値点となるであろう。）が識別
されると、該相関面における最大相関点の値は、この最
大相関点に対応する動きベクトルを該サーチ・ブロック
内の各ピクセルに適用して、時間的に隣接するフィール
ドから減算した場合に生じるであろう誤差信号フィール
ドへの寄与分を表すことになる。したがって、誤差信号
フィールドの値の和は、最大相関点における相関面の値
を合計することによって導出され、この合計値を閾レベ
ルと比較して、画像内容にシーン変化として類別するに
十分な変化が、動き補正された後にあったかどうかが決
定される。この技法によれば、所要ハードウェアの量
を、従ってシーン変化検出器のコストを減らせる利点が
ある。
ある場合、動き補正ビデオ処理システム全体にわたる複
雑さ及び費用をかなり減らせることを知って、これを利
用するものである。もっとも詳しくいえば、或るサーチ
・ブロックに対する相関面が計算され最大相関点（これ
は、相関面における最小値点となるであろう。）が識別
されると、該相関面における最大相関点の値は、この最
大相関点に対応する動きベクトルを該サーチ・ブロック
内の各ピクセルに適用して、時間的に隣接するフィール
ドから減算した場合に生じるであろう誤差信号フィール
ドへの寄与分を表すことになる。したがって、誤差信号
フィールドの値の和は、最大相関点における相関面の値
を合計することによって導出され、この合計値を閾レベ
ルと比較して、画像内容にシーン変化として類別するに
十分な変化が、動き補正された後にあったかどうかが決
定される。この技法によれば、所要ハードウェアの量
を、従ってシーン変化検出器のコストを減らせる利点が
ある。
【０００７】上記画像相関特性回路は、相関最大点に対
応する相関面の値を幾つかの異なる方法で処理し、画像
相関特性値を生成する。上述のとおり、これらの相関値
を合計して誤差信号フィールド内の誤差信号の総和を生
成する。ただし、上記画像相関特性回路が、上記現画像
に対する上記相関最大点における上記相関値の平均値を
決定する平均値回路を有し、上記画像相関特性値が上記
平均値に応じて決定される実施形態とするのが便利であ
る。
応する相関面の値を幾つかの異なる方法で処理し、画像
相関特性値を生成する。上述のとおり、これらの相関値
を合計して誤差信号フィールド内の誤差信号の総和を生
成する。ただし、上記画像相関特性回路が、上記現画像
に対する上記相関最大点における上記相関値の平均値を
決定する平均値回路を有し、上記画像相関特性値が上記
平均値に応じて決定される実施形態とするのが便利であ
る。
【０００８】このシーン変化検出技法の画像ノイズに対
する抵抗力を改善するために、本発明の好適な実施形態
では、上記画像相関特性回路が、上記画像相関特性値
の、上記現画像の前後の一群の画像に対する中央値（メ
ジアン）を決定する中央値回路を有する。この中央値
を、上記現画像に対する上記画像相関特性値から減算し
て修正された中央値を作り、この修正された中央値を、
上記現画像に対する上記画像相関特性値として使用す
る。
する抵抗力を改善するために、本発明の好適な実施形態
では、上記画像相関特性回路が、上記画像相関特性値
の、上記現画像の前後の一群の画像に対する中央値（メ
ジアン）を決定する中央値回路を有する。この中央値
を、上記現画像に対する上記画像相関特性値から減算し
て修正された中央値を作り、この修正された中央値を、
上記現画像に対する上記画像相関特性値として使用す
る。
【０００９】ノイズ抵抗力は、上記画像相関特性回路が
上記画像相関特性値を微分して微分値を生じる微分回路
を含み、この微分値を上記画像相関特性値として使用す
る実施形態では、更に改善される。
上記画像相関特性値を微分して微分値を生じる微分回路
を含み、この微分値を上記画像相関特性値として使用す
る実施形態では、更に改善される。
【００１０】このシーン変化検出器は、色々な方面に使
用されるが、特に、ビデオ画像ライブラリ内のシーン変
化に対してマーカを発生するのに適している。
用されるが、特に、ビデオ画像ライブラリ内のシーン変
化に対してマーカを発生するのに適している。
【００１１】本発明は、他の面からみて、一連の画像内
のシーン変化を検出する方法を提供するもので、その方
法は、複数の相関面を計算するステップであって、各相
関面は、現画像内のサーチ・ブロックの画像データと、
時間的に隣接する画像の、種々異なる変位ベクトルだけ
該サーチ・ブロックから離れた部分との間の画像相関関
係を表すものである、上記ステップと、上記現画像と上
記時間的に隣接する画像との間の最大画像相関関係に対
応する、上記相関面内の相関最大点を識別するステップ
と、上記現画像に対する、上記相関最大点に対応する相
関関係を示す相関値に応じて、上記現画像と上記時間的
に隣接する画像との間の相関度を示す画像相関特性値を
発生するステップと、上記画像相関特性値を所定の閾値
と比較し、上記現画像と上記隣接画像との間の相関関係
が上記閾値によって表されたものより小さいことを示す
上記画像相関特性値に応答して、シーン変化信号を発生
するステップとを含む。
のシーン変化を検出する方法を提供するもので、その方
法は、複数の相関面を計算するステップであって、各相
関面は、現画像内のサーチ・ブロックの画像データと、
時間的に隣接する画像の、種々異なる変位ベクトルだけ
該サーチ・ブロックから離れた部分との間の画像相関関
係を表すものである、上記ステップと、上記現画像と上
記時間的に隣接する画像との間の最大画像相関関係に対
応する、上記相関面内の相関最大点を識別するステップ
と、上記現画像に対する、上記相関最大点に対応する相
関関係を示す相関値に応じて、上記現画像と上記時間的
に隣接する画像との間の相関度を示す画像相関特性値を
発生するステップと、上記画像相関特性値を所定の閾値
と比較し、上記現画像と上記隣接画像との間の相関関係
が上記閾値によって表されたものより小さいことを示す
上記画像相関特性値に応答して、シーン変化信号を発生
するステップとを含む。
【００１２】本発明は、更に他の面からみて、画像の各
ピクセルが該ピクセルに対応する複数の信号値を有する
一連の画像におけるシーン変化を検出する装置を提供す
るもので、その装置は、各信号特性決定回路が現画像を
表す上記信号値の１つに応答して、その現画像に対する
信号特性値を発生する複数の信号特性決定回路と、各微
分回路が夫々の信号特性値の画像間における変化のレー
トに応答して、特性変化信号のレートを発生する複数の
微分回路と、上記複数の特性変化信号のレートを結合し
て画像間特性変化値を発生する結合回路と、上記画像間
特性変化値を所定の閾値と比較し、該画像間特性変化値
が該閾値を越えるとき、シーン変化信号を発生する比較
器とを具える。
ピクセルが該ピクセルに対応する複数の信号値を有する
一連の画像におけるシーン変化を検出する装置を提供す
るもので、その装置は、各信号特性決定回路が現画像を
表す上記信号値の１つに応答して、その現画像に対する
信号特性値を発生する複数の信号特性決定回路と、各微
分回路が夫々の信号特性値の画像間における変化のレー
トに応答して、特性変化信号のレートを発生する複数の
微分回路と、上記複数の特性変化信号のレートを結合し
て画像間特性変化値を発生する結合回路と、上記画像間
特性変化値を所定の閾値と比較し、該画像間特性変化値
が該閾値を越えるとき、シーン変化信号を発生する比較
器とを具える。
【００１３】共に現画像を表す複数の信号をモニタして
該現画像の全体に及ぶモニタされている信号を表す信号
特性値を生成し、該信号値を微分してその変化率を決定
し、上記現画像の種々異なる信号に対する上記複数の決
定された変化率を結合して、上記現画像内の前画像から
の変化を表す総合特性値を決定することにより、簡単且
つ安価で有利なシーン変化検出器を作れることが分かっ
た。この総合特性値を閾値と比較し、シーン変化が起き
たかどうかを決定することができる。
該現画像の全体に及ぶモニタされている信号を表す信号
特性値を生成し、該信号値を微分してその変化率を決定
し、上記現画像の種々異なる信号に対する上記複数の決
定された変化率を結合して、上記現画像内の前画像から
の変化を表す総合特性値を決定することにより、簡単且
つ安価で有利なシーン変化検出器を作れることが分かっ
た。この総合特性値を閾値と比較し、シーン変化が起き
たかどうかを決定することができる。
【００１４】このようなモニタに特に適する信号の特性
は、画像に対応する動きベクトルとその輝度値であるこ
とが、これまでに判明している。このような信号に対
し、現画像の全体にわたってそれらを表す値を得るため
に実施される統計的解析は、平均値の決定及び標準的偏
差の決定であることが分かった。
は、画像に対応する動きベクトルとその輝度値であるこ
とが、これまでに判明している。このような信号に対
し、現画像の全体にわたってそれらを表す値を得るため
に実施される統計的解析は、平均値の決定及び標準的偏
差の決定であることが分かった。
【００１５】本発明は、別の面からみて、画像の各ピク
セルが該ピクセルに対応する複数の信号値を有する一連
の画像におけるシーン変化を検出する方法を提供する。
その方法は、現画像に対する複数の信号特性値を発生す
るステップと、夫々の該信号特性値の画像間の変化レー
ト（割合）に応答して、複数の特性変化信号のレートを
発生するステップと、上記複数の特性変化信号のレート
を結合して画像間特性変化値を発生するステップと、上
記画像間特性変化値を所定の閾値と比較し、該画像間特
性変化値が該閾値を越えるとき、シーン変化信号を発生
するステップとを含む。
セルが該ピクセルに対応する複数の信号値を有する一連
の画像におけるシーン変化を検出する方法を提供する。
その方法は、現画像に対する複数の信号特性値を発生す
るステップと、夫々の該信号特性値の画像間の変化レー
ト（割合）に応答して、複数の特性変化信号のレートを
発生するステップと、上記複数の特性変化信号のレート
を結合して画像間特性変化値を発生するステップと、上
記画像間特性変化値を所定の閾値と比較し、該画像間特
性変化値が該閾値を越えるとき、シーン変化信号を発生
するステップとを含む。
【００１６】本発明は、更に別の面からみて、一連の画
像におけるシーン変化を検出する次の如き装置を提供す
る。その装置は、複数の相関面を計算する相関面計算回
路であって、各相関面は、現画像内のサーチ・ブロック
の画像データと、時間的に隣接する画像の、種々異なる
変位ベクトルだけ上記サーチ・ブロックから離れた部分
との間の画像相関関係を表すものである、上記相関面計
算回路と、上記複数の相関面に応じて、各相関面に対
し、該相関面の平均値の該相関面内の最大相関点を表す
値に対する比が、有効ベクトル閾試験に合格するかどう
かを決定する有効ベクトル試験回路と、上記有効ベクト
ル試験に合格した、上記画像内の相関面の有効ベクトル
の総数をカウントするカウンタと、上記有効ベクトル総
数を所定の閾数と比較し、該有効ベクトル総数が該所定
の閾数より小さいとき、シーン変化信号を発生する比較
器とを具える。
像におけるシーン変化を検出する次の如き装置を提供す
る。その装置は、複数の相関面を計算する相関面計算回
路であって、各相関面は、現画像内のサーチ・ブロック
の画像データと、時間的に隣接する画像の、種々異なる
変位ベクトルだけ上記サーチ・ブロックから離れた部分
との間の画像相関関係を表すものである、上記相関面計
算回路と、上記複数の相関面に応じて、各相関面に対
し、該相関面の平均値の該相関面内の最大相関点を表す
値に対する比が、有効ベクトル閾試験に合格するかどう
かを決定する有効ベクトル試験回路と、上記有効ベクト
ル試験に合格した、上記画像内の相関面の有効ベクトル
の総数をカウントするカウンタと、上記有効ベクトル総
数を所定の閾数と比較し、該有効ベクトル総数が該所定
の閾数より小さいとき、シーン変化信号を発生する比較
器とを具える。
【００１７】シーン変化を確実に検出でき、且つ所要ハ
ードウェアが比較的簡単で安価なことが分かったもう１
つの技法は、相関最大点の相関面値を相関面の平均値と
比較することにより、相関面に属するベクトルに比較的
簡単な有効試験を行って、現画像に対する有効ベクトル
総数をカウントし、閾数と比較する方法である。
ードウェアが比較的簡単で安価なことが分かったもう１
つの技法は、相関最大点の相関面値を相関面の平均値と
比較することにより、相関面に属するベクトルに比較的
簡単な有効試験を行って、現画像に対する有効ベクトル
総数をカウントし、閾数と比較する方法である。
【００１８】本発明は、もう１つの面からみて、一連の
画像内のシーン変化を検出する次の如き方法を提供す
る。その方法は、複数の相関面を計算するステップであ
って、各相関面は、現画像内のサーチ・ブロックの画像
データと、時間的に隣接する画像の、種々異なる変位ベ
クトルだけ上記サーチ・ブロックから離れた部分との間
の画像相関関係を表すものである、上記ステップと、上
記複数の相関面に応じて、各相関面に対し、該相関面内
の最大相関点を表す値に対する該相関面の平均値の比
が、有効ベクトル閾試験に合格するかどうかを決定する
ステップと、上記有効ベクトル試験に合格した、上記画
像内の相関面の有効ベクトルの総数をカウントするステ
ップと、上記有効ベクトル総数を所定の閾数と比較し、
該有効ベクトル総数が該所定の閾数より小さいとき、シ
ーン変化信号を発生するステップとを含む。
画像内のシーン変化を検出する次の如き方法を提供す
る。その方法は、複数の相関面を計算するステップであ
って、各相関面は、現画像内のサーチ・ブロックの画像
データと、時間的に隣接する画像の、種々異なる変位ベ
クトルだけ上記サーチ・ブロックから離れた部分との間
の画像相関関係を表すものである、上記ステップと、上
記複数の相関面に応じて、各相関面に対し、該相関面内
の最大相関点を表す値に対する該相関面の平均値の比
が、有効ベクトル閾試験に合格するかどうかを決定する
ステップと、上記有効ベクトル試験に合格した、上記画
像内の相関面の有効ベクトルの総数をカウントするステ
ップと、上記有効ベクトル総数を所定の閾数と比較し、
該有効ベクトル総数が該所定の閾数より小さいとき、シ
ーン変化信号を発生するステップとを含む。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明を具
体的に説明する。図１は種々異なるシーン変化のシナリ
オを示し、図２は２つの時間的に隣接するフィールド間
の動き補正とそれらの比較を示す。
体的に説明する。図１は種々異なるシーン変化のシナリ
オを示し、図２は２つの時間的に隣接するフィールド間
の動き補正とそれらの比較を示す。
【００２０】図３は、本発明の第１実施形態を示すブロ
ック図である。図３のシーン変化検出器は、現画像にお
ける最大相関点の相関面値を合計する前述の原理に基く
ものである。特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の形を
取るＭＰＥＧ符号化器２は、符号化されていない入力画
像データ４を受けて符号化された画像データ６を出力す
る。かようなＭＰＥＧ符号化器２は、公知であって市販
されている。その動作の一部として、ＭＰＥＧ符号化器
２は、動きベクトルを識別しうるように相関面を決定す
る。ＭＰＥＧ符号化器２は、最大相関点における相関面
の値を出力するように改変される。この実施形態では、
これらの点は相関面における最小点である。これら相関
面最小点は累算器８に供給され、そこでそれらは現画像
全体（フィールド又はフレーム）にわたって合計され
る。相関面は、種々異なる量だけ離れたサーチ・ブロッ
クについて決定される。現画像はかようなサーチ・ブロ
ックに分割され、全部のサーチ・ブロックの処理が終わ
ると、新しいフィールド信号が供給されて比較器１０を
トリガし、累算器８内の累算値が閾値から減算される。
累算値が閾値より大きい（動き補正されているフィール
ドに対する現画像の相関性が少ないことを示す。）と
き、新しいシーンの信号が発生される。
ック図である。図３のシーン変化検出器は、現画像にお
ける最大相関点の相関面値を合計する前述の原理に基く
ものである。特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の形を
取るＭＰＥＧ符号化器２は、符号化されていない入力画
像データ４を受けて符号化された画像データ６を出力す
る。かようなＭＰＥＧ符号化器２は、公知であって市販
されている。その動作の一部として、ＭＰＥＧ符号化器
２は、動きベクトルを識別しうるように相関面を決定す
る。ＭＰＥＧ符号化器２は、最大相関点における相関面
の値を出力するように改変される。この実施形態では、
これらの点は相関面における最小点である。これら相関
面最小点は累算器８に供給され、そこでそれらは現画像
全体（フィールド又はフレーム）にわたって合計され
る。相関面は、種々異なる量だけ離れたサーチ・ブロッ
クについて決定される。現画像はかようなサーチ・ブロ
ックに分割され、全部のサーチ・ブロックの処理が終わ
ると、新しいフィールド信号が供給されて比較器１０を
トリガし、累算器８内の累算値が閾値から減算される。
累算値が閾値より大きい（動き補正されているフィール
ドに対する現画像の相関性が少ないことを示す。）と
き、新しいシーンの信号が発生される。
【００２１】図４は、図３の実施形態の動作結果を示
す。累算された相関最小値が垂直軸に、フレーム数が水
平軸に表示される。図示の如く、累算最小値は、水平軸
に沿う種々の位置で値が急に増加している。これらの急
激な増加は、現画像と前画像間の相関性が少ないことを
示し、シーン変化に相当する。
す。累算された相関最小値が垂直軸に、フレーム数が水
平軸に表示される。図示の如く、累算最小値は、水平軸
に沿う種々の位置で値が急に増加している。これらの急
激な増加は、現画像と前画像間の相関性が少ないことを
示し、シーン変化に相当する。
【００２２】本技法の如き閾を用いる技法では、観察さ
れる信号内の雑音（ノイズ）の度合が重要な、性能を落
とす可能性のある因子である。ノイズの量を減らすため
に、図５に示す中央値補整回路を用いてもよい。この回
路は、複数の１フィールド遅延素子（Ｚ-1）１２を有
し、それらの間に累算された最小値を通す。現在のフィ
ールドをフィールドＦ３とし、これを、それ自身、先行
する２フィールド及び後続の２フィールドを含む一群の
フィールドと比較して詳しく調べる。このフィールド群
に対する値を全部中央値セレクタ１４に供給し、該セレ
クタはそれらの値から中央値を選ぶ。この中央値をそれ
から減算器１６に供給し、そこで現フィールドに対する
値から該中央値を減算する。中央値の補整された出力を
それから比較器１０に供給する。
れる信号内の雑音（ノイズ）の度合が重要な、性能を落
とす可能性のある因子である。ノイズの量を減らすため
に、図５に示す中央値補整回路を用いてもよい。この回
路は、複数の１フィールド遅延素子（Ｚ-1）１２を有
し、それらの間に累算された最小値を通す。現在のフィ
ールドをフィールドＦ３とし、これを、それ自身、先行
する２フィールド及び後続の２フィールドを含む一群の
フィールドと比較して詳しく調べる。このフィールド群
に対する値を全部中央値セレクタ１４に供給し、該セレ
クタはそれらの値から中央値を選ぶ。この中央値をそれ
から減算器１６に供給し、そこで現フィールドに対する
値から該中央値を減算する。中央値の補整された出力を
それから比較器１０に供給する。
【００２３】ノイズ低減はまた、上記累算値を微分する
ことによっても達成できる。図６は、微分回路を示す。
この回路では、１フィールド遅延素子１８が、その入力
に現フィールドＦ２を受け、前のフィールド値Ｆ１を出
力する。これらの値を減算器２０に供給し、そこでＦ２
−Ｆ１の動作が行われる。減算器２０の出力は、１フィ
ールドの期間にわたる関係値の変化率を表す。閾を使用
する効果を上げるため、この微分された信号を絶対値回
路２２に送って符号に無関係な絶対値を求め、それを比
較器１０に出力する。
ことによっても達成できる。図６は、微分回路を示す。
この回路では、１フィールド遅延素子１８が、その入力
に現フィールドＦ２を受け、前のフィールド値Ｆ１を出
力する。これらの値を減算器２０に供給し、そこでＦ２
−Ｆ１の動作が行われる。減算器２０の出力は、１フィ
ールドの期間にわたる関係値の変化率を表す。閾を使用
する効果を上げるため、この微分された信号を絶対値回
路２２に送って符号に無関係な絶対値を求め、それを比
較器１０に出力する。
【００２４】図７は、図５及び６の回路を用いて得た結
果を示す。図示の如く、信号の基底の高さが大幅に減小
している（即ち、ノイズ・レベルが減小している。）の
で、シーン変化検出用の閾値を一層低くして、シーン変
化検出器が、そうでない場合よりもっと微妙なシーン変
化を識別できるようにすることが可能である。
果を示す。図示の如く、信号の基底の高さが大幅に減小
している（即ち、ノイズ・レベルが減小している。）の
で、シーン変化検出用の閾値を一層低くして、シーン変
化検出器が、そうでない場合よりもっと微妙なシーン変
化を識別できるようにすることが可能である。
【００２５】図８は、本発明の第２実施形態を示すブロ
ック図である。この実施形態では、ＭＰＥＧ符号化器２
４は、現画像内の各点にて決定された水平（動き）ベク
トル成分Ｖx 及び垂直ベクトル成分Ｖy を、その点に対
する輝度値Ｙと一緒に並列に出力する。ＭＰＥＧ符号化
器２４から出力されるこれらの値は評価回路２６に送ら
れ、該回路は、それらに対し統計的解析を行って現画像
の性質の変化レートの特徴を示す総合的な信号値を生成
する。評価回路２６のこの出力を比較器２８に供給し
て、閾値からこれを減算する。評価回路２６の出力が閾
値より大きい場合、シーン変化信号が発生される。
ック図である。この実施形態では、ＭＰＥＧ符号化器２
４は、現画像内の各点にて決定された水平（動き）ベク
トル成分Ｖx 及び垂直ベクトル成分Ｖy を、その点に対
する輝度値Ｙと一緒に並列に出力する。ＭＰＥＧ符号化
器２４から出力されるこれらの値は評価回路２６に送ら
れ、該回路は、それらに対し統計的解析を行って現画像
の性質の変化レートの特徴を示す総合的な信号値を生成
する。評価回路２６のこの出力を比較器２８に供給し
て、閾値からこれを減算する。評価回路２６の出力が閾
値より大きい場合、シーン変化信号が発生される。
【００２６】図９は、評価回路２６をもっと詳細に示す
ものである。水平ベクトル成分Ｖxは、平均値決定回路
３０と標準偏差値決定回路３２とに並列に供給される。
これらの回路の出力は夫々遅延素子３４及び減算器３６
に送られ、これらによりフィールド間におけるそれらの
差が生成される。統計パラメータの変化レートを表す減
算器３６の出力は、３方向乗算器３８により２乗され且
つスケーリング・ファクタが乗ぜられる。
ものである。水平ベクトル成分Ｖxは、平均値決定回路
３０と標準偏差値決定回路３２とに並列に供給される。
これらの回路の出力は夫々遅延素子３４及び減算器３６
に送られ、これらによりフィールド間におけるそれらの
差が生成される。統計パラメータの変化レートを表す減
算器３６の出力は、３方向乗算器３８により２乗され且
つスケーリング・ファクタが乗ぜられる。
【００２７】水平ベクトル成分Ｖx が受けた上述と同様
な処理が、垂直ベクトル成分Ｖy 及び輝度信号Ｙに対し
ても行われる。２乗されスケーリングされた（夫々適正
なスケーリング値を用いて）統計的微分値は、一緒に加
算器４０に供給される。加算器４０は、入力信号をすべ
て合計し、その出力を平方根決定回路４２に供給し、そ
の出力は順に比較回路２８へ供給される。
な処理が、垂直ベクトル成分Ｖy 及び輝度信号Ｙに対し
ても行われる。２乗されスケーリングされた（夫々適正
なスケーリング値を用いて）統計的微分値は、一緒に加
算器４０に供給される。加算器４０は、入力信号をすべ
て合計し、その出力を平方根決定回路４２に供給し、そ
の出力は順に比較回路２８へ供給される。
【００２８】図１０は、水平及び垂直ベクトル成分の平
均値の微分商並びに平均シーン輝度の微分商を示す。図
１１は、平均水平ベクトル、平均垂直ベクトル、平均シ
ーン輝度及びこれらの信号の標準偏差を考慮に入れて結
合した信号値の大きさを示す。もっと詳しくいえば、こ
れらのパラメータの各々は、時間に関して微分し、２乗
したのち合算して（輝度値はスケーリングのため６で割
算する。）合計値を出し、その平方根を求めて得られた
ものである。この特別な数学的組合せによれば、妥当な
結果が得られることが分かったが、他の数学的パラメー
タや更に信号特性を選択して解析してもよい。
均値の微分商並びに平均シーン輝度の微分商を示す。図
１１は、平均水平ベクトル、平均垂直ベクトル、平均シ
ーン輝度及びこれらの信号の標準偏差を考慮に入れて結
合した信号値の大きさを示す。もっと詳しくいえば、こ
れらのパラメータの各々は、時間に関して微分し、２乗
したのち合算して（輝度値はスケーリングのため６で割
算する。）合計値を出し、その平方根を求めて得られた
ものである。この特別な数学的組合せによれば、妥当な
結果が得られることが分かったが、他の数学的パラメー
タや更に信号特性を選択して解析してもよい。
【００２９】図１２は、相関面を模式的に示すものであ
る。この模式図においては、該面の最小値が最大相関点
を表す。上述の第１実施形態において合計したのは、こ
の最小値である。
る。この模式図においては、該面の最小値が最大相関点
を表す。上述の第１実施形態において合計したのは、こ
の最小値である。
【００３０】解析されている画像に動きだけがあって他
の変化がない場合は、精確な動きベクトルが決定される
であろう。こんな場合に生成される相関面の特徴は、そ
の中のピークが狭くて高いことである。したがって、相
関面内で識別される動きベクトルの信頼性の尺度は、相
関最小点の深さの相関面の平均値を対する比によって決
まる。これは比較的簡単な有効試験であり、もっと複雑
な試験も知られているが、動き補正処理が主な役目では
ないシーン変化検出器にあっては、実際的でない。
の変化がない場合は、精確な動きベクトルが決定される
であろう。こんな場合に生成される相関面の特徴は、そ
の中のピークが狭くて高いことである。したがって、相
関面内で識別される動きベクトルの信頼性の尺度は、相
関最小点の深さの相関面の平均値を対する比によって決
まる。これは比較的簡単な有効試験であり、もっと複雑
な試験も知られているが、動き補正処理が主な役目では
ないシーン変化検出器にあっては、実際的でない。
【００３１】図１３は、本発明の第３実施形態を示す。
本例では、ＭＰＥＧ符号化器４４は、新しいサーチ・ブ
ロックに達する度にそれを示す信号と一緒に相関面の相
関値を出力する。有効ベクトル試験回路４６は、これら
の信号を解析して現画像内の有効ベクトルの数をカウン
トする。有効ベクトルの数を比較器４８で閾値と比較す
る。有効ベクトルの数が閾値より少なけれは、これは、
現画像と、ＭＰＥＧ符号化器により比較されている画像
との間の相関性が少ないことを示すので、新シーン信号
が発生される。
本例では、ＭＰＥＧ符号化器４４は、新しいサーチ・ブ
ロックに達する度にそれを示す信号と一緒に相関面の相
関値を出力する。有効ベクトル試験回路４６は、これら
の信号を解析して現画像内の有効ベクトルの数をカウン
トする。有効ベクトルの数を比較器４８で閾値と比較す
る。有効ベクトルの数が閾値より少なけれは、これは、
現画像と、ＭＰＥＧ符号化器により比較されている画像
との間の相関性が少ないことを示すので、新シーン信号
が発生される。
【００３２】図１４は、有効ベクトル試験回路４６の具
体例を示す。相関面の相関値を、平均値決定回路５０、
比較器５２及びラッチ５４へ並列に供給する。平均値決
定回路５０は、各相関面の全体にわたる（即ち、新ブロ
ック信号の間の）相関面値の平均値を決定する。比較器
５２及びラッチ５４は共に、該相関面内の最低値を記録
する動作を行う。各相関面の終わりに、割算器５６は、
相関面最小点のその平均値に対する比を決定してこれを
比較器５８に出力する。この比を、有効ベクトルを示す
所定の比と比較し、それに応じて良／不良ベクトル信号
を発生する。検出された良ベクトルの数をカウンタ６０
によってカウントし、現画像の終わりにこの値を比較器
４８に出力する。
体例を示す。相関面の相関値を、平均値決定回路５０、
比較器５２及びラッチ５４へ並列に供給する。平均値決
定回路５０は、各相関面の全体にわたる（即ち、新ブロ
ック信号の間の）相関面値の平均値を決定する。比較器
５２及びラッチ５４は共に、該相関面内の最低値を記録
する動作を行う。各相関面の終わりに、割算器５６は、
相関面最小点のその平均値に対する比を決定してこれを
比較器５８に出力する。この比を、有効ベクトルを示す
所定の比と比較し、それに応じて良／不良ベクトル信号
を発生する。検出された良ベクトルの数をカウンタ６０
によってカウントし、現画像の終わりにこの値を比較器
４８に出力する。
【００３３】図１５は、一連の画像フレームに対する有
効ベクトルの数を示す。これらの結果のピークは、閾テ
ストによって検出されるシーン変化を表す。以上３つの
実施形態を別々に述べたが、これらを一緒に組合せれ
ば、もっと確実なシーン検出を提供できることが理解さ
れよう。
効ベクトルの数を示す。これらの結果のピークは、閾テ
ストによって検出されるシーン変化を表す。以上３つの
実施形態を別々に述べたが、これらを一緒に組合せれ
ば、もっと確実なシーン検出を提供できることが理解さ
れよう。
【００３４】
【発明の効果】以上説明したとおり、本発明によれば、
動き補正技法を使用しながら所要ハードウェアの量が少
なく、コストがそれだけ少なくて済むシーン変化検出方
式を提供することができる。
動き補正技法を使用しながら所要ハードウェアの量が少
なく、コストがそれだけ少なくて済むシーン変化検出方
式を提供することができる。
【図１】種々のシーン変化のシナリオを示す図である。
【図２】２つの時間的に隣接するフィールド間の動き補
正及びそれらの比較を示す図である。
正及びそれらの比較を示す図である。
【図３】本発明シーン変化検出器の第１実施形態を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】フレーム間の累算最小値の変化の例を示す図で
ある。
ある。
【図５】中央値補整回路を示すブロック図である。
【図６】微分回路の例を示すブロック図である。
【図７】図５及び６のノイズ低減回路の使用結果を示す
図である。
図である。
【図８】本発明の第２実施形態を示すブロック図であ
る。
る。
【図９】図８の評価回路の具体例を示すブロック図であ
る。
る。
【図１０】図８の回路によって決定された異なる信号特
性の微分商を示す図である。
性の微分商を示す図である。
【図１１】図１０の夫々の信号を結合して得られた信号
を示す図である。
を示す図である。
【図１２】相関面の例を示す図である。
【図１３】本発明の第３実施形態を示すブロック図であ
る。
る。
【図１４】図１３の有効ベクトル試験回路の具体例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図１５】図１３及び１４の具体例を一連の画像に適用
した結果を示す図である。
した結果を示す図である。
２，２４，４４ ＭＰＥＧ符号化器（相関面計算回路、
相関最大点検出回路）、８，２６，４６ 画像相関特性
回路、８ 累算器、２６ 評価回路、４６ 有効ベクト
ル試験回路、１０，２８，４８ 比較器、１４ 中央値
セレクタ（中央値回路）、１８，２０，３４，３６ 微
分回路、Ｖx ，Ｖy ，Ｙ 信号特性値、３０，３２ 信
号特性決定回路、３０ 平均値決定回路、３２ 標準偏
差値決定回路、４０，４２ 結合回路、６０ カウンタ
相関最大点検出回路）、８，２６，４６ 画像相関特性
回路、８ 累算器、２６ 評価回路、４６ 有効ベクト
ル試験回路、１０，２８，４８ 比較器、１４ 中央値
セレクタ（中央値回路）、１８，２０，３４，３６ 微
分回路、Ｖx ，Ｖy ，Ｙ 信号特性値、３０，３２ 信
号特性決定回路、３０ 平均値決定回路、３２ 標準偏
差値決定回路、４０，４２ 結合回路、６０ カウンタ
Claims (16)
- 【請求項１】 一連の画像内のシーン変化を検出する装
置において、 複数の相関面を計算する相関面計算回路であって、各相
関面は、現画像内のサーチ・ブロックの画像データと、
時間的に隣接する画像の、該サーチ・ブロックから種々
異なる変位ベクトルだけ離れた部分との間の画像相関関
係を表すものである、上記相関面計算回路と、 上記相関面計算回路によって計算された上記相関面に応
じて、上記現画像と上記時間的に隣接する画像との間の
最大画像相関関係に対応する、上記相関面内の相関最大
点を識別する相関最大点検出回路と、 上記現画像に対する、上記相関最大点に対応する相関関
係を示す相関値に応じて、上記現画像と上記時間的に隣
接する画像との間の相関度を示す画像相関特性値を発生
する画像相関特性回路と、 上記画像相関特性値を所定の閾値と比較し、上記現画像
と上記隣接画像との間の相関関係が上記閾値で表された
ものより小さいことを示す上記画像相関特性値に応答し
て、シーン変化信号を発生する比較器とを具えたシーン
変化検出装置。 - 【請求項２】 上記画像相関特性回路は、上記現画像に
関する上記相関最大点に対する上記相関値の平均値を決
定する平均値回路を有し、上記画像相関特性値が上記平
均値に応じて決定される請求項１の装置。 - 【請求項３】 上記画像相関特性回路は、上記現画像の
前後の一群の画像に対して決められる、上記画像相関特
性値の中央値を決定する中央値回路を有し、この中央値
を上記現画像に対する上記画像相関特性値から減算して
修正された中央値を生じ、この修正中央値を上記現画像
に対する上記画像相関特性値として使用する請求項１及
び２のいずれか１項の装置。 - 【請求項４】 上記画像相関特性回路が上記画像相関特
性値を微分して微分値を生じる微分回路を含み、この微
分値を上記画像相関特性値として使用する請求項１，２
及び３のいずれか１項の装置。 - 【請求項５】 上記シーン変化信号を用いるビデオ画像
ライブラリを有し、該ビデオ画像ライブラリ内に記憶さ
れたビデオ画像素材内のシーン変化に対するマーカを発
生する請求項１〜４のいずれか１項の装置。 - 【請求項６】 一連の画像内のシーン変化を検出する方
法において、 複数の相関面を計算するステップであって、各相関面
は、現画像内のサーチ・ブロックの画像データと、時間
的に隣接する画像の、該サーチ・ブロックから種々異な
る変位ベクトルだけ離れた部分との間の画像相関関係を
表すものである、上記ステップと、 上記現画像と上記時間的に隣接する画像との間の最大画
像相関関係に対応する、上記相関面内の相関最大点を識
別するステップと、 上記現画像に対する、上記相関最大点に対応する相関関
係を示す相関値に応じて、上記現画像と上記時間的に隣
接する画像との間の相関度を示す画像相関特性値を発生
するステップと、 上記画像相関特性値を所定の閾値と比較し、上記現画像
と上記隣接画像との間の相関関係が上記閾値で表された
ものより小さいことを示す上記画像相関特性値に応答し
て、シーン変化信号を発生するステップとを含むシーン
変化検出方法。 - 【請求項７】 画像の各ピクセルが該ピクセルに対応す
る複数の信号値を有する一連の画像におけるシーン変化
を検出する装置であって、 各信号特性決定回路が現画像を表す上記信号値の１つに
応答して、その現画像に対する信号特性値を発生する複
数の信号特性決定回路と、 各微分回路が夫々の上記信号特性値の画像間における変
化のレートに応答して、複数の特性変化信号のレートを
発生する複数の微分回路と、 上記複数の特性変化信号のレートを結合して画像間特性
変化値を発生する結合回路と、 上記画像間特性変化値を所定の閾値と比較し、該画像間
特性変化値が該閾値を越えるとき、シーン変化信号を発
生する比較器とを具えたシーン変化検出装置。 - 【請求項８】 動きベクトル計算回路を有し、上記現画
像を表す１以上の上記信号値が、該動きベクトル計算回
路によって決定された上記現画像に対する動きベクトル
である請求項７の装置。 - 【請求項９】 上記現画像を表す上記信号値の１つが輝
度値である請求項７及び８のいずれか１項の装置。 - 【請求項１０】 上記信号特性決定回路の少なくとも１
つが上記現フレームにおける信号値の平均値を決定する
請求項７，８及び９のいずれか１項の装置。 - 【請求項１１】 上記信号特性決定回路の少なくとも１
つが上記現フレームにおける信号値の標準偏差値を決定
する請求項７，８，９及び１０のいずれか１項の装置。 - 【請求項１２】 上記シーン変化信号を使用するビデオ
画像ライブラリを有し、該ビデオ画像ライブラリに記憶
されたビデオ画像素材内のシーン変化に対してマーカを
発生する請求項７〜１１のいずれか１項の装置。 - 【請求項１３】 画像の各ピクセルが該ピクセルに対応
する複数の信号値を有する一連の画像におけるシーン変
化を検出する方法であって、 現画像に対する複数の信号特性値を発生するステップ
と、 夫々の該信号特性値の画像間の変化レートに応答して複
数の特性変化信号のレートを発生するステップと、 上記複数の特性変化信号のレートを結合して画像間特性
変化値を発生するステップと、 上記画像間特性変化値を所定の閾値と比較し、該画像間
特性変化値が該閾値を越えるとき、シーン変化信号を発
生するステップとを含むシーン変化検出方法。 - 【請求項１４】 一連の画像におけるシーン変化を検出
する装置において、 複数の相関面を計算する相関面計算回路であって、各相
関面は、現画像内のサーチ・ブロックの画像データと、
時間的に隣接する画像の、種々異なる変位ベクトルだけ
上記サーチ・ブロックから離れた部分との間の画像相関
関係を表すものである、上記相関面計算回路と、 上記複数の相関面に応じて、各相関面に対し、該相関面
の平均値の該相関面の最大相関点を表す値に対する比
が、有効ベクトル閾試験に合格するかどうかを決定する
有効ベクトル試験回路と、 上記有効ベクトル試験に合格した、上記画像内の相関面
の有効ベクトルの総数をカウントするカウンタと、 上記有効ベクトル総数を所定の閾数と比較し、該有効ベ
クトル総数が該所定の閾数より小さいとき、シーン変化
信号を発生する比較器とを具えたシーン変化検出装置。 - 【請求項１５】 上記シーン変化信号を使用するビデオ
画像ライブラリを有し、該ビデオ画像ライブラリに記憶
されたビデオ画像素材内のシーン変化に対しマーカを発
生する請求項１４の装置。 - 【請求項１６】 一連の画像内のシーン変化を検出する
方法において、 複数の相関面を計算するステップであって、各相関面
は、現画像内のサーチ・ブロックの画像データと、時間
的に隣接する画像の、種々異なる変位ベクトルだけ上記
サーチ・ブロックから離れた部分との間の画像相関関係
を表すものである、上記ステップと、 上記複数の相関面に応じて、各相関面に対し、該相関面
の平均値の該相関面内の最大相関点を表す値に対する比
が、有効ベクトル閾試験に合格するかどうかを決定する
ステップと、 上記有効ベクトル試験に合格した、上記画像内の相関面
の有効ベクトルの総数をカウントするステップと、 上記有効ベクトル総数を所定の閾数と比較し、該有効ベ
クトル総数が該所定の閾数より小さいとき、シーン変化
信号を発生するステップとを含むシーン変化検出方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB9624604A GB2319684B (en) | 1996-11-26 | 1996-11-26 | Scene change detection |
| GB9624604:6 | 1996-11-26 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10164598A true JPH10164598A (ja) | 1998-06-19 |
Family
ID=10803527
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9319546A Pending JPH10164598A (ja) | 1996-11-26 | 1997-11-20 | シーン変化検出方式 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6101222A (ja) |
| JP (1) | JPH10164598A (ja) |
| GB (1) | GB2319684B (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014087070A (ja) * | 2012-10-25 | 2014-05-12 | Tektronix Inc | ビデオ検出器及びシーン変更検出方法 |
Families Citing this family (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100324512B1 (ko) * | 1998-07-14 | 2002-06-26 | 구자홍 | 실시간데이터기록및재생장치와그제어방법 |
| US6795580B1 (en) * | 1998-09-10 | 2004-09-21 | Tektronix, Inc. | Picture quality measurement using blockiness |
| JP4656680B2 (ja) * | 1998-11-30 | 2011-03-23 | シャープ株式会社 | 画像検索情報記録装置及び画像検索装置 |
| GB9929328D0 (en) * | 1999-12-10 | 2000-02-02 | Nokia Mobile Phones Ltd | Data processing |
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