JPH10224741A - 動画像のカット点検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来の手法よりも簡単な方法を用いて、ディ
ゾルブやワイプなどの特殊カットの検出およびフラッシ
ュシーンの判別をすることのできるカット検出方法を提
供することにある。 【解決手段】 画像入力１０で画像が１フレーム入力さ
れ、瞬時カット検出１１で瞬時カットが検出される。瞬
時カットと判定された画像は、フラッシュ検出１２でフ
ラッシュ画像か否かを検出され、フラッシュ画像でない
場合は、瞬時カットの登録表示１３で瞬時カットの登録
・表示を行う。一方、瞬時カットと判定されない画像
は、基本ディゾルブ検出１４でディゾルブ画像の検出を
行う。ここで、ディゾルブと判定された場合は、パン・
モーション検出１５でパニングや動き画像か否かを判定
する。該判定が否定の時には、ディゾルブカットの登録
・表示１６を行い、肯定の時にはワイプカット検出１８
に移行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は動画像データのカッ
ト点検出方法に関し、特に、動画像検索においてシーン
を分類するためのカット点検出を、非常に効率的かつ高
い精度で行うことができるカット点検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】動画像のカット点には瞬時カットの他に
ディゾルブ、フェードイン、フェードアウト、ワイプな
どの特殊カットがある。瞬時カットについては、例えば
文献１（B.L.Yeo and B.Liu," Rapid scene analysis o
n compressed video",IEEE Tr.Circuits and Systems f
or Video Technology, Dec.1995 ）では、フレーム間差
分値がピーク点を持つところを検出してカット点を判定
している。ただし、この場合フラッシュでもピーク点が
生じて過剰な検出となるため、瞬時カットとフラッシュ
を区別する方式が提案されている（第１従来方式）。上
記文献では数秒間のフレーム間差分の最大値と平均値か
らフラッシュ検出を行なっている。

【０００３】ディゾルブやフェードなど数フレームから
数秒間に渡って徐々にシーンが変化する場合の特殊カッ
トについては、例えば文献２（A.Hampapur, R.Jain and
T.Weymouth,"Digital Video Segmentation",Proc. ACM
Multimedia 94, pp.357-364, 1994）では、フレーム間
輝度差分値がほぼ一定値になる場合にディゾルブと判断
している（第２従来方式）。

【０００４】画面の空間的な位置が徐々に変化するワイ
プの検出については、例えば上記文献２ではワイプモデ
ルを用い、輝度成分の水平方向に関する偏微分値が一定
の場合水平方向のワイプと判定している（第３従来方
式）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】前記第１従来方式で
は、鋭いピーク値をフラッシュ部分において検出するこ
とが可能であるが、連続したフラッシュや弱いフラッシ
ュでは検出が困難であるという問題があった。また、前
記第２の従来方式では、前記フレーム間輝度差分値の変
化は動きの場合との区別が非常に困難であり、また、動
きのあるディゾルブでは差分値は一定値をとるとは限ら
ない。さらに、前記第３の従来方式では、カメラや物体
の動きに対しても非常に敏感といえる。さらに、さまざ
まな方向に対応するためには各方向について微分値を求
める必要があり、処理が複雑であるという問題があっ
た。

【０００６】本発明の目的は、前記した従来技術の問題
点を解決し、従来の手法よりも簡単な方法を用いて、デ
ィゾルブやワイプなどの特殊カット点の検出およびフラ
ッシュシーンの判別をすることのできるカット点検出方
法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、動画像のカット点検出方法において、カ
ット点検出対象のフレームｎ（ｎは正の整数）とフレー
ム（ｎ−１）との相関と、フレーム（ｎ＋１）とフレー
ム（ｎ−１）の相関とを取り、前者の相関がカット点と
判定できる程度の低い値であり、後者の相関が非カット
点と判定できる程度の高い値である時に、該フレームｎ
がフラッシュシーンであると判定し、該フレームｎをカ
ット点の対象から除外するようにした点に第１の特徴が
ある。また、本発明は、各フレームの画面内アクティビ
ティの移動平均差分のある区間の累積和があるしきい値
より小さな区間の後に累積和があるしきい値より大きな
区間が現れるときに、平坦部のディゾルブと判定するよ
うにした点に第２の特徴がある。

【０００８】また、本発明は、予測誤差の直流成分の画
面全体の正規化予測誤差があるしきい値より大きなフレ
ームの数が、ある区間でしきい値より大きな場合ディゾ
ルブと判定するようにした点に第３の特徴がある。

【０００９】また、本発明は、フレームｎで動きベクト
ルの大きさがあるしきい値より大きなブロック数がある
しきい値より大きく、かつフレーム間差分が大きな場合
に動きシーンとし、またフレームｎで動きベクトルの大
きさがあるしきい値より大きなブロック数があるしきい
値より大きく、かつ水平または垂直方向の動きベクトル
の画面平均があるしき値より大きな場合にパニングシー
ンとして、カット点と区別するようにした点に第４の特
徴がある。

【００１０】さらに、本発明は、ある区間においてフレ
ーム間差分値があるしきい値より大きなフレーム数があ
るしきい値より大きく、かつ該区間の前後の区間におい
てフレーム間差分値があるしきい値より小さなフレーム
数があるしきい値より大きい場合にワイプと判定するよ
うにした点に第５の特徴がある。

【００１１】本発明によれば、カット点の検出について
フラッシュによる誤検出をなくし、また平坦部でのディ
ゾルブ検出精度を向上させ、動きシーンとディゾルブシ
ーンと判別し、ワイプシーンを高い精度で検出すること
ができるため、従来に比べて非常に高い精度でカット検
出が可能となる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
を詳細に説明する。図１に本発明の実施例１に関するフ
ローチャートを示す。まず画像入力１０で画像が１フレ
ーム入力され、瞬時カット検出１１で瞬時カットが検出
される。ここで瞬時カットと判定された画像については
フラッシュ検出１２でフラッシュ画像かどうかを検出す
る。もしフラッシュ画像でない場合は瞬時カットの登録
表示１３で該フレーム瞬時カットの登録や表示処理を行
い、残りフレームの処理２０を行う。瞬時カット検出１
１で瞬時カットと判定されなかった場合、またはフラッ
シュ検出１２でフラッシュ検出とされた場合には、基本
ディゾルブ検出１４でディゾルブ画像の検出を行う。

【００１３】ここでもしディゾルブと判定された場合
は、パン，モーション(Pan, Motion)検出１５でパニン
グや動き画像かどうかを判定する。もしこれらに該当し
ない場合はディゾルブカットの登録表示１６で該フレー
ムはディゾルブとしてディゾルブカットの登録や表示処
理を行い、残りフレームの処理２０を行う。また、 Pa
n, Motion検出１５でパニングや動き画像と判定された
場合は、ワイプカット検出１８に移行する。

【００１４】基本ディゾルブ検出１４で検出されなかっ
たフレームについてはフラット領域ディゾルブ検出１７
においてフラット領域でのディゾルブかどうかを判定す
る。もしディゾルブと判定された場合は、ディゾルブカ
ットの登録表示１６に移行する。ディゾルブカットと判
定されなかった場合はワイプカット検出１８に移行す
る。ワイプカット検出１８ではワイプカットかどうかを
判定する。もし、ワイプカットと判定された場合はワイ
プカットの登録表示１９にて該フレームをワイプカット
と登録したり表示処理を行い、残りフレーム処理２０へ
移行する。もし、ワイプカットと判定されなかった場合
も残りフレーム処理２０へ移行する。

【００１５】以下に、ＭＰＥＧデータからカット点検出
を行う処理を、図２を参照して詳細に説明する。図２は
一体としてカット検出装置を構成するが、説明を分かり
やすくするために、(a) 〜(e) 図に分けて記載されてい
る。

【００１６】同図(a) の符号化データは可変長復号部２
１に入力され、該可変長復号部２１にて各ブロックの量
子化された２次元ＤＣＴ係数が復号され、該２次元ＤＣ
Ｔ係数は平均値成分抽出部２２に入力される。該平均値
成分抽出部２２の平均値成分抽出法としては、例えば氏
原、中島らによる“簡易復号処理による圧縮動画像デー
タからのカット点検出”、情報処理学会第５１回全国大
会、6S-9(1995)や、特願平7-263681号等に開示されてい
る方法等を用いることができる。

【００１７】平均値成分抽出部２２で得られた平均値成
分は瞬時カット点検出部２３に入力され、瞬時カットが
検出される。瞬時カット点検出法についても上記文献に
記載されている方法を用いることができる。

【００１８】フラッシュでは画面が１フレーム単位で大
きく変化するため、シーンチェンジとして誤検出される
ことも多い。従って、瞬時カット検出部２３で瞬時カッ
トと判定された場合は、同図(b) のフラッシュシーン判
定部２ｉに入力され、フラッシュシーンかどうかを判定
する。

【００１９】フラッシュが発生したフレームにおける輝
度や色差分布は前フレームのものとは全く異なるが、シ
ーンチェンジとは異なって、これらの分布はフラッシュ
シーン後１〜２フレームで元の状態に戻る。フラッシュ
シーンモデルを図３と図４に示す。図３はシングルフラ
ッシュシーンのモデルを示し、図４は連続フラッシュシ
ーンのモデルを示している。

【００２０】例えば、図３(a) のようにフレームｎのみ
がフラッシュシーンの場合、フレームｎとn-1 の相関は
低い（図示のＬ）が，フレームn+1 とフレームn-1 の相
関は高い（図示のＨ）。

【００２１】そこで、同図(b) の色差ヒストグラム演算
部２ｇにおいて、平均値成分抽出部２２から入力された
色差信号の平均値成分データより、フレームの色差ヒス
トグラムを計算し、計算結果を色差相関演算部２ｈおよ
び第５のメモリ２ｊに入力する。色差相関演算部２ｈで
は入力されたフレームn+1 の色差ヒストグラムおよび予
め第５のメモリ２ｊに格納してあったフレームn および
フレームn-1 の色差ヒストグラムより色差ヒストグラム
相関ρ(n, n-1)、ρ(n+1, n-1)を求め、フラッシュシー
ン判定部２ｉに入力する。

【００２２】なお、色差ヒストグラムおよび色差相関の
演算方法としては、たとえば、中島たによる“フレーム
間輝度差分と色差相関による圧縮同画像データからのカ
ット検出”、電子情報通信学会秋季大会D-501(1994) 、
特願平5-216895号、あるいは特願平6-46561 号に開示さ
れている方法を用いることができる。

【００２３】図３(a) に示したように、フレームn がフ
ラッシュシーンの場合、フラッシュシーン判定部２ｉで
はフレームn とn-1 の相関ρ（ｎ，ｎ−１）は低いが、
フレームn+1 とフレームn-1 の相関ρ（ｎ＋１，ｎ−
１）は高いため、以下に示すような判定式(1) を満足す
る場合、フレームn をフラッシュシーンと判定すること
ができる。 ρ（ｎ，ｎ−１）＜Ｔh_fl、ρ（ｎ＋１，ｎ−１）＜Ｔh_fh…(1) ここに、Ｔh_fl、Ｔh_fhはそれぞれ、第１、第２の閾値
を示し、Ｔh_fl＜Ｔh_fhである。該第１、第２の閾値
は、それぞれ、カット点と判定できる程度の低い値（例
えば、０．７）、非カット点と判定できる程度の高い値
（例えば、０．９）である。

【００２４】図３(b) のようにフレームn-1 がフラッシ
ュシーンの場合、フレームn とフレームn-1 の相関は低
いが、フレームn とフレームn-2 の相関は高くなる。ま
た、図４のように連続してフラッシュシーンとなる場合
も同様に隣接フレームとの相関から判別することが可能
である。

【００２５】もし、フラッシュシーンと判定された場合
は（フラッシュシーン判定部２ｉの判断がイエス）、カ
ット検出処理を終了して、同図(a) の符号化データ入力
に戻り、次のフレームを入力する。また、フラッシュシ
ーンでないと判定された場合には、カット点画像保持部
２ｄでカット点画像を登録、保持し、カット点画像表示
部２ｋでカット点画像の表示を行う。なお、カット点画
像の表示については、特願平8-252333号の“動画像の特
殊カット点検出装置”に開示されている方法を用いるこ
とができる。

【００２６】瞬時カット点検出部２３で瞬時カットと判
定されなかった画像については、基本ディゾルブ検出部
２４においてディゾルブ画像の判定を行う。ディゾルブ
画像の判定方法については、例えば特願平8-252333号の
“動画像の特種カット点検出装置”に開示されている方
法を用いることができる。

【００２７】基本ディゾルブ検出部２４でディゾルブと
判定された場合でも、動きシーンやパニングシーンを過
って検出することがある。たとえば特願平8-252333号の
“動画像の特殊カット点検出装置”に開示されているア
クティビティについては、ディゾルブも動きシーンも類
似した変化を示す。ただし、動きシーンでは符号化ブロ
ックはほとんどすべて動き補償ブロックになり、フレー
ム間差分も大きい。これに対して、ディゾルブでは動き
補償ブロック数は少なくまたフレーム間差分も小さい。

【００２８】そこで、基本ディゾルブ検出部２４でディ
ゾルブと判定された場合、動きシーン判定部２ａで動き
シーンかどうかを判定する。動きシーン判定部２ａには
可変長復号部２１から各ブロックの動きベクトルMVが入
力され、またフレーム間差分演算部２ｂからフレーム間
差分Dnを計算する。なお、 Dn については特願平5-2168
95号に開示されている方法や平均値成分抽出部２２から
得られるフレームｎの輝度信号のブロック平均値を第３
のメモリ２ｊに蓄積すると共に、第３のメモリ２ｊから
得られるフレームｎ-1のブロック平均値を用いて輝度信
号のブロック平均値のフレーム間絶対差分の累積和を計
算して求めることができる。

【００２９】動きシーン判定部２ａではフレーム間差分
演算部２ｂから得られるフレーム間差分Dnと可変長復号
部２１から得られる動きベクトルMVにより動きシーンの
判定を行う。動きシーンやパニングシーンでは多くのブ
ロックが動き補償ブロックとなる。これについては以下
のような判定式(2) を用いることができる。 ＭＶＣ，ＰＭＶＣ＞Ｔh_mvc …(2) 前記Ｔh_mvc はしきい値で、例えば０．４５ＭＮを用い
ることができる。

【００３０】ここで、ＭＶＣとＰＭＶＣはそれぞれ最も
新しいフレームの動きベクトル数と２番目に新しいフレ
ームの動きベクトル数である。たとえばＭＰＥＧの場
合、入力されたフレームに最も近いＰピクチャーとその
次に近いＰピクチャーを用いることが可能である。ただ
し、動きベクトル数は、動きベクトルの大きさがしきい
値Ｔh_mv（例えば、４pel/frame ）を越えるベクトル数
をカウントする。また、動きシーンでは、大きなフレー
ム間差分を有する。また、パニングシーンでは、多くの
ブロックが同一の動きベクトルを有する。したがって、
それぞれ以下に示す式(3) (4) を用いて動きシーンやパ
ニングシーンを判別することができる Ｄn,Ｄn-1 ＞Ｔh_bm…(3) Ｄn ＞Ｔh_mm,｜＜mvx＞｜or｜＜mvy＞｜＞Ｔh_am…(4) ここで、Dnはフレームｎとフレームn-1 とのフレーム間
差分、また、Dn-1はフレームn-1 とフレームn-2 のフレ
ーム間差分Ｕ10である。さらにTh_bm 、Th_mm、Th_am
はしきい値であり、例えば、Th_bm ＝７．５ＭＮ、Th_m
m ＝１．５ＭＮ、Th_am ＝５pel/frame を用いることが
できる。<mvx> 、<mvy> は水平方向の動きベクトルと垂
直方向の動きベクトルの画面平均を示す。

【００３１】したがって、(3) 式と(4) 式のいずれかと
(2) 式を満足する場合、動きシーンかパニングシーンと
判定することができる。

【００３２】動きシーン判定部２a で動きシーンと判定
された場合は、同図(c) のワイプシーン判定部２e でワ
イプシーンかどうかを判定する。また、動きシーンでな
いと判定された場合は、ディゾルブシーンと判定するこ
とができるため、同図(b) のカット点画像保持部２d へ
移行する。

【００３３】基本ディゾルブ検出部２４でディゾルブで
ないと判定された場合は、第１の平坦部用判定部２５へ
移行する。たとえば特願平8-252333号“動画像の特殊カ
ット点検出装置”に開示されているアクティビティの移
動平均差分を用いた場合、該差分値の絶対値がしきい値
以上のフレームが存在する場合ディゾルブと判定してい
る。平坦部でディゾルブが発生した場合、アクティビテ
ィの変化が非常に小さいため、アクティビティの移動平
均差分値の絶対値がしきい値以上にならないこともあ
る。しかしながら、ディゾルブ区間ではしきい値に近い
値を保持しながら差分値が変化する。従って、ある区間
で差分値がある程度の大きさを保持し、かつその積分値
が大きい場合平坦部のディゾルブとすることができる。
ディゾルブの場合、特願平8-252333号にもあるように、
アクティビティの移動平均差分は負の値を持つ区間の後
に正の値を有する区間が現れる。このため、以下のよう
な式(5) 〜(7) を用いてこれらの区間の判定を行うこと
ができる。

【００３４】

【数１】 式(7) において、dh, dmはそれぞれ正の整数で、ディゾ
ルブ区間の大きさを指定する定数である。Th_sa やTh_e
a は判定のためのしきい値であり、例えば、Th_sa ＝７
０、Th_ea ＝１を用いることができる。また、DMV(t)は
画面内のアクティビティの移動平均差分で特願平8-2523
33号で開示された方法を用いることが可能である。具体
的には、同図(d) に示されているように、画面内アクテ
ィビィティ演算部２l で画面内アクティビィティを演算
し、これを移動平均演算部２m に入れて画面内のアクテ
ィビティの移動平均差分DMV(t)を求める。なお、前記画
面内アクティビィティは、メモリ２n に格納される。

【００３５】第１の平坦部用判定部２５では該差分ＤＭ
Ｖ(t) が(5) 式および(6) 式を満足する場合、平坦部の
ディゾルブと判定することができる。

【００３６】第１の平坦部判定部２５で平坦部のディゾ
ルブと判定された場合、第２の平坦部判定部２７に入力
される。一方、ディゾルブと判定されなかった場合は、
ゆっくりとしたパニングにおいては画面内のアクティビ
ティの移動平均差分ＤＭＶ(t) は、平坦部でのディゾル
ブと類似した変化を持ち、上記判定式でもディゾルブと
過って検出される可能性がある。ゆっくりとしたパニン
グでは、動き量も小さく動き補償予測効率が高く予測誤
差は小さくなる。他方、ディゾルブでは２つの画面が合
成されているため、動き補償予測効率はあまり高くな
い。従って、予測誤差量の大小によってディゾルブとパ
ニングの区別が可能である。

【００３７】可変長復号部２１からフレームｎのブロッ
ク(i, j)における符号化予測誤差のＤＣＴ係数のＤＣ成
分ＤＣn(i, j) は正規化予測誤差演算部２９に入力さ
れ、正規化予測誤差ＮＰＥn が求められる。正規化予測
誤差量ＮＰＥn は以下のようにＤＣ成分の画面平均値を
元に計算することができる。

【００３８】

【数２】 ここで、ＭＮは画面内の総ブロック数で、ｋはフレーム
間符号化ブロック数を示す。

【００３９】正規化予測誤差量ＮＰＥn は第２のメモリ
２８に入力されると共に第２の平坦部用判定部２７に入
力される。ディゾルブ区間ではＮＰＥn は大きな値を持
つため、大きな予測誤差を有するフレーム数をしきい値
と比較してディゾルブ区間と判定することができる。従
って、以下のような式を用いて判定することが可能であ
る。

【００４０】

【数３】 ここで、ＰＥflは予測誤差が大きなフレームがどうかを
示すフラグで、フレームl の正規化予測誤差ＮＰＥl が
しきい値Ｔh_pe（例えば、３ＭＮ）より大きな場合ＰＥ
flは１とする。また、bd_pとdd_pディゾルブ前の区間と
ディゾルブ中の区間を示す。これにより、(9) 式が満足
された場合、平坦部でのディゾルブと判定することがで
きる。もしディゾルブと判定された場合は同図(b) のカ
ット点画像保持部２d に移行し、カット点画像の保持お
よび記録を行う。また、ディゾルブと判定されなかった
場合は同図(c) のワイプシーン判定部２e に移行する。

【００４１】ワイプシーンチェンジモデルを図５に示
す。同図(a) は現在のショットＡの上に新しいショット
Ｂが右方向に移動しながら出現する例である。同図(b)
は同図(a) の変形例でショットＡが水平方向で徐々に縮
小する一方、ショットＢが拡張しながら出現する例であ
る。同図(c)(d)は同図(b) の変形例であり、垂直方向に
拡大や縮小しながらシーンが移行する例である。また、
同図(e) はページをめくるようにしてシーンが移行する
例で、現在のショットＡのページがめくれて、次のショ
ットＢが出現する。

【００４２】どのワイプにおいてもシーンが変化する間
は２つのショットの位置が変化し、また変化前後はショ
ット内に大きな動きがない限り各ショットは静止し安定
している。さらに、ワイプシーンチェンジ中における各
ショットのはゆっくりと一定の動きで位置や形が変化す
る。従って、フレーム間差分はどのワイプシーンチェン
ジも図６に示すような単純なモデルで代表することがで
きる。図６は、フレーム間差分を用いたワイプモデルを
示している。

【００４３】図２(a) のフレーム間差分演算部２b で得
られるフレーム間差分Ｄn は同図(c) の第４のメモリ２
f とワイプシーン判定部２e に入力される。ワイプシー
ン判定部２e ではフレーム間差分をワイプモデルと比較
してワイプシーンの判定を行う。ワイプ区間ではフレー
ム間差分が安定して大きく、また前後の区間ではフレー
ム間差分は小さいことから、以下のような判定式(11)を
用いることが可能である。

【００４４】 ＢＷ＞Ｔh_bw, ＤＷ＞Ｔh_dw, ＡＷ＞Ｔh_aw …(11) ここで、ＢＷ、ＤＷ、ＡＷはそれぞれワイプ前、ワイプ
中、ワイプ後と認定されたフレーム数で、Th_bw, Th_d
w, Th_aw はしきい値である。該しきい値Th_bw, Th_dw,
Th_aw としては、例えばTh_bw ＝２７， Th_dw＝２４,
Th_aw ＝５を用いることができる。なお、ＢＷ、Ｄ
Ｗ、ＡＷは以下の式(12)を用いて求めることが可能であ
る。

【００４５】

【数４】 ＤＬ(k) 、ＤＨ(k) はフレームｋにおけるフレーム間差
分Ｄk がそれぞれ高いか低いかを示すフラグで以下に示
す式(13)を用いて決定することができる。 if Ｄk ＞Ｔh_wp then ＤＬ(k) ＝０，ＤＨ(k) ＝１，else ＤＬ(k) ＝１， ＤＨ(k) ＝０…(13) ここに、しきい値Ｔh_wpとして、例えばＴh_wp＝１．３
６ＭＮを用いることができる。

【００４６】ワイプシーン判定部２e でワイプシーンと
判定された場合は、ワイプシーンとして図２(b) のカッ
ト点画像保持部２d とカット点画像表示部２k でそれぞ
れカットの保持と表示を行って、次のフレーム入力処理
に移行する。また、ワイプと判定されなかった場合は直
接次のフレーム入力処理に移行する。

【００４７】前記実施形態は、ＭＰＥＧで圧縮された場
合のカット点検出法について述べたが、本発明はこれに
限定されず、圧縮されていない動画像データや他の圧縮
方法でも、同様な処理によりカット点の検出を行うこと
が可能である。

【００４８】また、本発明は部分的に組み合わせること
も可能で、ディゾルブ検出部分のみを用いて他のカット
点検出方式と組み合わせたり、ワイプシーン検出のみを
瞬時カット検出と組み合わせることも可能である。

【００４９】

【発明の効果】本発明によれば、従来、フラッシュシー
ンで過剰にカット点検出となっていたフレーム数を大幅
に削減できるという効果がある。また、平坦部などのデ
ィゾルブ検出精度を高め、動きシーンをディゾルブと誤
検出することを減少できる効果がある。また、これまで
検出が困難であったワイプシーンチェンジを検出するこ
とが可能になるという効果がある。

【００５０】一例として、ＭＰＥＧ１で圧縮されたＴＶ
番組１時間のカット点検出を本発明を用いて行った所、
特願平8-252333号で開示された方法を用いた場合の検出
率９０％に対して、約９５％の精度でこれらのシーンチ
ェンジを検出することができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の動作の概要を示す処理フローチャー
トである。

【図２】 本発明の一実施形態の構成を示すブロック図
である。

【図３】 シングルフラッシュシーンモデルの説明図で
ある。

【図４】 連続フラッシュシーンモデルの説明図であ
る。

【図５】 ワイプモデルの説明図である。

【図６】 フレーム間差分を用いた場合のワイプモデル
の説明図である。

【符号の説明】

２１…可変長復号部、２２…平均値成分検出部、２３…
瞬時カット点検出部、２４…基本ディゾルブ検出部、２
５…平坦部用判定部１、２６、２８、２ｃ、２ｆ、２
ｊ、２ｈ…第１〜６メモリ、２７…平坦部用判定部２、
２ｄ…カット点画像保持部、２ｅ…ワイプシーン判定
部、２ｇ…色差ヒストグラム演算部、２ｈ…色差相関演
算部、２ｉ…フラッシュシーン判定部、２ｋ…カット点
画像表示部、２ｌ…画面内アクティビィティ演算部、２
ｍ…移動平均演算部。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 動画像のカット点検出方法において、 カット点検出対象のフレームｎ（ｎは正の整数）とフレ
   ーム（ｎ−１）との相関と、フレーム（ｎ＋１）とフレ
   ーム（ｎ−１）の相関とを取り、前者の相関がカット点
   と判定できる程度の低い値であり、後者の相関が非カッ
   ト点と判定できる程度の高い値である時に、該フレーム
   ｎがフラッシュシーンであると判定し、該フレームｎを
   カット点の対象から除外することを特徴とする動画像の
   カット点検出方法。
2. 【請求項２】 動画像のカット点検出方法において、 カット点検出対象のフレームｎとフレーム（ｎ−１）、
   およびフレーム（ｎ＋１）とフレーム（ｎ−１）との相
   関と、フレーム（ｎ＋２）とフレーム（ｎ−１）の相関
   を取り、前者の相関がカット点と判定できる程度の低い
   値であり、後者の相関が非カット点と判定できる程度の
   高い値である時に、フレームｎおよびフレーム（ｎ＋
   １）がフラッシュシーンであると判定し、該フレームｎ
   およびフレーム（ｎ＋１）をカット点の対象から除外す
   ることを特徴とする動画像のカット点検出方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２の動画像のカット点検
   出方法において、 前記相関として色差ヒストグラム相関を用いることを特
   徴とする動画像のカット点検出方法。
4. 【請求項４】 動画像のカット点検出方法において、 各フレームの画面内アクティビティの移動平均差分のあ
   る区間の累積和を用いて、平坦部のディゾルブを判定す
   ることを特長とする動画像のカット点検出方法。
5. 【請求項５】 請求項４の動画像のカット検出方法にお
   いて、 前記累積和があるしきい値より小さな区間の後に、該累
   積和があるしきい値より大きな区間が現れるときに、平
   坦部のディゾルブと判定することを特徴とする動画像の
   カット点検出方法。
6. 【請求項６】 請求項４および５の動画像のカット検出
   方法において、 符号化予測誤差を用いて、ゆっくりとした動きシーンと
   ディゾルブを区別することを特徴とする動画像のカット
   点検出方法。
7. 【請求項７】 請求項６の動画像のカット検出方法にお
   いて、 該符号化予測誤差は予測誤差の直流成分を用いて、画面
   全体の正規化予測誤差を用いることを特徴とする動画像
   のカット点検出方法。
8. 【請求項８】 前記請求項７の動画像のカット検出方法
   において、 正規化予測誤差があるしきい値より大きなフレームの数
   が、ある区間でしきい値より大きな場合ディゾルブと判
   定することを特徴とする動画像のカット点検出方法。
9. 【請求項９】 動画像のカット点検出方法において、 入力されたフレームについて、動きベクトルなどの動き
   情報とフレーム間差分値を用いて、カット点と動きシー
   ンとを区別することを特徴とする動画像のカット点検出
   方法。
10. 【請求項１０】 前記請求項９の動画像のカット点検出
    方法において、 フレームｎで動きベクトルの大きさがあるしきい値より
    大きなブロック数があるしきい値より大きく、かつフレ
    ーム間差分が大きな場合に動きシーンとし、 またフレームｎで動きベクトルの大きさがあるしきい値
    より大きなブロック数があるしきい値より大きく、かつ
    水平または垂直方向の動きベクトルの画面平均があるし
    き値より大きな場合にパニングシーンとして、カット点
    と区別することを特徴とする動画像のカット点検出方
    法。
11. 【請求項１１】 動画像のカット点検出方法において、 ある区間において、フレーム間差分が安定して大きい区
    間の前後においてフレーム間差分が安定して小さい区間
    を有する場合に、中心の区間をワイプ区間と判定するこ
    とを特徴とする動画像のカット点検出方法。
12. 【請求項１２】 前記請求項１１の動画像のカット点検
    出方法において、 ある区間においてフレーム間差分値があるしきい値より
    大きなフレーム数があるしきい値より大きく、かつ該区
    間の前後の区間においてフレーム間差分値があるしきい
    値より小さなフレーム数があるしきい値より大きい場合
    にワイプと判定することを特徴とする動画像のカット点
    検出方法。