JPS6337483A - コントラスト物体抽出方法 - Google Patents
コントラスト物体抽出方法Info
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- JPS6337483A JPS6337483A JP62185628A JP18562887A JPS6337483A JP S6337483 A JPS6337483 A JP S6337483A JP 62185628 A JP62185628 A JP 62185628A JP 18562887 A JP18562887 A JP 18562887A JP S6337483 A JPS6337483 A JP S6337483A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 25
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
- G06T7/44—Analysis of texture based on statistical description of texture using image operators, e.g. filters, edge density metrics or local histograms
-
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
を自動的に抽出する方法に関するものである。本願明細
書においてコントラスト物体とは関連する周波数帯域に
おいて背景の平均強度より高い又は低い強度を有する物
体を意味するものと理解する必要がある。
書においてコントラスト物体とは関連する周波数帯域に
おいて背景の平均強度より高い又は低い強度を有する物
体を意味するものと理解する必要がある。
ディジタル画像中のコントラスト物体を自動的に抽出す
るいかなる方法も解決すべき技術的問題は前記コントラ
スト物体を背景から最高の検出確率及び最小の誤り検出
確率で抽出し得るようにすることにある。この目的のた
めには各画素、特に抽出すべき物体を形成する各画素の
背景を未知の仮定により最大の精度で推定して対応する
ビデオ信号の、物体自身への配分と背景への配分とを区
別する必要がある。背景を推定した後に、各画素のビデ
オ信号とその背景値との差が十分大きくてこの画素を抽
出すべき物体に属するものとみなせるか否か決定する必
要がある。これに関し、上述の技術的問題の一つの解決
方法がＮＥＡＣＯＮ７ｇで発表され、且つｒｌＥｉＥ巳
ＣＨ １３３６−７１７８１０ＯＯＯＪ ＰＰ． １１
８０−１１８５に公表された論文ｒＡｕｔｏｔｈｒｅｓ
ｈｏｌｄ Ａｕｔｏｔｓｃｒｅｅｎｅｒ／ＦＬＩＲ Ｓ
ｙｓｔｅｍ」に与えられている。この公知の刊行物には
各画素の背景値を推定することによりディジタル画像中
のコントラスト物体を自動的に抽出する方法が開示され
ている。この推定は当該画素のラインに位置する画素の
ビデオ信号とその前のラインに位置する対応する画素の
ビデオ信号との差の絶対値の水平方向の平均値に比例す
る、画像の局部コントラストを表わす第１しきい値を用
いる。この背景推定しきい値は当該画素のラインに依存
し、ライン順次で連続的に再推定す必要がある。各画素
の推定背景値は、前記背景推定しきい値と、既知の方法
では当該画素のビデオ信号とそのすぐ上に位置する画素
のビデオ信号との垂直方向の差である局部コントラスト
関数との比較結果に応じて推定される。高コントラスト
の場合において局部コントラスト関数が背景推定しきい
値を越える場合、当該画素に対する推定背景値は背景の
単方向伝搬と称される手法に従って当該画素に最も近い
画素の推定背景値に等しくされる。他方、コントラスト
が低い場合には局部コントラスト関数が背景推定しきい
値に達しなくなり、当該画素に対する推定背景値は当該
画素のビデオ信号とこの画素に最も近い画素の推定背景
値の加重平均値に等しくされる。背景を推定した後に、
ビデオ信号と推定背景値との差を判定しきい値と称され
ている第２しきい値と比較して当該画素が抽出すべき物
体の候補画素であるか否かを決定する。
るいかなる方法も解決すべき技術的問題は前記コントラ
スト物体を背景から最高の検出確率及び最小の誤り検出
確率で抽出し得るようにすることにある。この目的のた
めには各画素、特に抽出すべき物体を形成する各画素の
背景を未知の仮定により最大の精度で推定して対応する
ビデオ信号の、物体自身への配分と背景への配分とを区
別する必要がある。背景を推定した後に、各画素のビデ
オ信号とその背景値との差が十分大きくてこの画素を抽
出すべき物体に属するものとみなせるか否か決定する必
要がある。これに関し、上述の技術的問題の一つの解決
方法がＮＥＡＣＯＮ７ｇで発表され、且つｒｌＥｉＥ巳
ＣＨ １３３６−７１７８１０ＯＯＯＪ ＰＰ． １１
８０−１１８５に公表された論文ｒＡｕｔｏｔｈｒｅｓ
ｈｏｌｄ Ａｕｔｏｔｓｃｒｅｅｎｅｒ／ＦＬＩＲ Ｓ
ｙｓｔｅｍ」に与えられている。この公知の刊行物には
各画素の背景値を推定することによりディジタル画像中
のコントラスト物体を自動的に抽出する方法が開示され
ている。この推定は当該画素のラインに位置する画素の
ビデオ信号とその前のラインに位置する対応する画素の
ビデオ信号との差の絶対値の水平方向の平均値に比例す
る、画像の局部コントラストを表わす第１しきい値を用
いる。この背景推定しきい値は当該画素のラインに依存
し、ライン順次で連続的に再推定す必要がある。各画素
の推定背景値は、前記背景推定しきい値と、既知の方法
では当該画素のビデオ信号とそのすぐ上に位置する画素
のビデオ信号との垂直方向の差である局部コントラスト
関数との比較結果に応じて推定される。高コントラスト
の場合において局部コントラスト関数が背景推定しきい
値を越える場合、当該画素に対する推定背景値は背景の
単方向伝搬と称される手法に従って当該画素に最も近い
画素の推定背景値に等しくされる。他方、コントラスト
が低い場合には局部コントラスト関数が背景推定しきい
値に達しなくなり、当該画素に対する推定背景値は当該
画素のビデオ信号とこの画素に最も近い画素の推定背景
値の加重平均値に等しくされる。背景を推定した後に、
ビデオ信号と推定背景値との差を判定しきい値と称され
ている第２しきい値と比較して当該画素が抽出すべき物
体の候補画素であるか否かを決定する。
上記刊行物に記載されている従来技術ではこの判定しき
い値は当該画素ラインに位置する画素に対する推定背景
値とその前のラインに位置する対応する画素に対する推
定背景値との差の絶対値の水平方向平均値に比例する。
い値は当該画素ラインに位置する画素に対する推定背景
値とその前のラインに位置する対応する画素に対する推
定背景値との差の絶対値の水平方向平均値に比例する。
しかし、上記刊行物に開示されている前記技術的問題の
解決方法は場合により当該画素の推定背景値が過大評価
され、当該画素が抽出すべき物体に属するか否かについ
ての最終決定に誤りを生ずる欠点を有する。実際上、当
該画素及びこれに最も近い画素が低いコントラストのビ
デオ信号レベルを有する抽出すべき物体の区域内に位置
するときは、局部コントラストの関数値が背景推定しき
い値よりも極めて低い値になり、零値になることもある
。この場合には当該画素の推定背景値は上述したように
隣接画素の推定背景値と当該画素のビデオ信号との線形
合成値に等しくされ、この結果として背景の過大評価を
生ずると共に、この方法の反復特性を考慮するとこの誤
りの伝搬が生ずる。背景が過大評価されるので、ビデオ
信号と背景との差が過小評価されてこの差が判定しきい
値以下になり、当該画素が抽出すべき物体に属するにも
かかわらずそのように認識されなくなる。
解決方法は場合により当該画素の推定背景値が過大評価
され、当該画素が抽出すべき物体に属するか否かについ
ての最終決定に誤りを生ずる欠点を有する。実際上、当
該画素及びこれに最も近い画素が低いコントラストのビ
デオ信号レベルを有する抽出すべき物体の区域内に位置
するときは、局部コントラストの関数値が背景推定しき
い値よりも極めて低い値になり、零値になることもある
。この場合には当該画素の推定背景値は上述したように
隣接画素の推定背景値と当該画素のビデオ信号との線形
合成値に等しくされ、この結果として背景の過大評価を
生ずると共に、この方法の反復特性を考慮するとこの誤
りの伝搬が生ずる。背景が過大評価されるので、ビデオ
信号と背景との差が過小評価されてこの差が判定しきい
値以下になり、当該画素が抽出すべき物体に属するにも
かかわらずそのように認識されなくなる。
更に、既知の方法は所定の画素の推定背景値が１個の隣
接画素の先に推定された背景値の関数であるという欠点
を有する。換言すれば、他の隣接画素の推定背景値を考
慮しないで背景の伝搬を一方向のみとしている。更に、
局部コントラスト関数も一方向（垂直方向）である。
接画素の先に推定された背景値の関数であるという欠点
を有する。換言すれば、他の隣接画素の推定背景値を考
慮しないで背景の伝搬を一方向のみとしている。更に、
局部コントラスト関数も一方向（垂直方向）である。
最后に、既知の方法の他の欠点は背景推定しきい値及び
判定しきい値をライン順次で更新する必要がある点にあ
る。
判定しきい値をライン順次で更新する必要がある点にあ
る。
本発明は、上述の技術的問題を解決するために、各画素
について背景値を推定し、この推定は画像コントラスト
を表わす背景推定しきい値と称される第１しきい値を発
生させ、当該画素に対し計算した局部コントラスト関数
を前記第１しきい値と比較した結果に基づいて当該画素
に異なる背景推定道を割当てることにより行い、他方、
各画素ごとにそのビデオ信号とその推定背景値との差を
画像コントラストを表わす判定しきい値と称される第２
しきい値と比較して当該画素が抽出すべき物体の候補画
素であるか否かを決定してディジタル画像中のコントラ
スト物体を自動的に抽出する方法において、この方法を
一層良好な局部コントラスト関数を用いて実行して特に
抽出すべき物体の低コントラスト区域における背景の過
大評価が発生しないようにすることにある。本発明方法
の特定の動作モードでは当該画素に、隣接画素群に対す
る推定背景値に基づいて推定された背景値を割当てて背
景の多方向伝搬を実現するのがねらいである。最后に、
本発明方法の極めて特別な動作モードでは背景推定値及
び判定しきい値の頻繁な更新が避けられるようにする。
について背景値を推定し、この推定は画像コントラスト
を表わす背景推定しきい値と称される第１しきい値を発
生させ、当該画素に対し計算した局部コントラスト関数
を前記第１しきい値と比較した結果に基づいて当該画素
に異なる背景推定道を割当てることにより行い、他方、
各画素ごとにそのビデオ信号とその推定背景値との差を
画像コントラストを表わす判定しきい値と称される第２
しきい値と比較して当該画素が抽出すべき物体の候補画
素であるか否かを決定してディジタル画像中のコントラ
スト物体を自動的に抽出する方法において、この方法を
一層良好な局部コントラスト関数を用いて実行して特に
抽出すべき物体の低コントラスト区域における背景の過
大評価が発生しないようにすることにある。本発明方法
の特定の動作モードでは当該画素に、隣接画素群に対す
る推定背景値に基づいて推定された背景値を割当てて背
景の多方向伝搬を実現するのがねらいである。最后に、
本発明方法の極めて特別な動作モードでは背景推定値及
び判定しきい値の頻繁な更新が避けられるようにする。
この一般的な技術的問題は本発明によれば解決され、本
発明で前記局部コントラスト関数を当該画素が位置する
ラインに位置する画素のビデオ信号の平均値と当該画素
が位置するラインと同一のライン又はその前のラインの
少なくとも１ラインに位置する画素の推定背景値の平均
値の関数との差の絶対値に比例する再帰勾配と称す勾配
とすることを特徴とする。
発明で前記局部コントラスト関数を当該画素が位置する
ラインに位置する画素のビデオ信号の平均値と当該画素
が位置するラインと同一のライン又はその前のラインの
少なくとも１ラインに位置する画素の推定背景値の平均
値の関数との差の絶対値に比例する再帰勾配と称す勾配
とすることを特徴とする。
従って、本発明による局部コントラスト関数はビデオ信
号と、隣接画素から得られた推定背景値との差として現
れる。この関数は課された問題、特に考慮中の画素が抽
出すべき物体の低コントラスト区域に存在するときの問
題に対し極めて好適である。この場合には局部コントラ
スト関数は実際上背景推定しきい値よりかなり高い値を
示し、この結果として当該画素は背景ではなく抽出すべ
き物体に属するものとみなされ、従ってこの画素にはこ
の画素のビデオ信号と無関係に背景値が割当てられる。
号と、隣接画素から得られた推定背景値との差として現
れる。この関数は課された問題、特に考慮中の画素が抽
出すべき物体の低コントラスト区域に存在するときの問
題に対し極めて好適である。この場合には局部コントラ
スト関数は実際上背景推定しきい値よりかなり高い値を
示し、この結果として当該画素は背景ではなく抽出すべ
き物体に属するものとみなされ、従ってこの画素にはこ
の画素のビデオ信号と無関係に背景値が割当てられる。
もっと詳しく言うと、本発明の特定の動作モードでは、
前記再帰勾配が背景推定しきい値を越える場合には当該
画素に対する推定背景値を再帰勾配の計算に使用された
推定背景値の平均値の関数として表わし、前記再帰勾配
が背景推定しきい値に達しない場合には当該画素に対す
る背景推定値を当該画素と前記再帰勾配の計算に使用さ
れた推定背景値の平均値との線形合成値に等しくする。
前記再帰勾配が背景推定しきい値を越える場合には当該
画素に対する推定背景値を再帰勾配の計算に使用された
推定背景値の平均値の関数として表わし、前記再帰勾配
が背景推定しきい値に達しない場合には当該画素に対す
る背景推定値を当該画素と前記再帰勾配の計算に使用さ
れた推定背景値の平均値との線形合成値に等しくする。
これがため、１個の隣接画素のみでなく複数個の隣接画
素の推定背景値に依存する背景の推定が得られ、従って
背景をいくつかの背景伝搬方向に推定することが可能に
なる。例えば、前記再帰勾配を当該画素と同一のライン
に位置する当該画素の左側、即ち当該画素より前の画素
の少なくとも１個の平均値を用いて左側について計算す
ると共に、当該画素と同一のラインに位置する当該画素
の右側、即ち当該画素より後の画素の少なくとも１個の
平均値を用いて右側について計算し、左側再帰勾配と右
側再帰勾配により左側の推定背景値と右側の推定背景値
を決定する場合には、当該画素に対する最終推定背景値
は左側と右側のこれら推定背景値のうちの当該画素のビ
デオ信号に対し最小の差（絶対値）を有する方の値に等
しくする。
素の推定背景値に依存する背景の推定が得られ、従って
背景をいくつかの背景伝搬方向に推定することが可能に
なる。例えば、前記再帰勾配を当該画素と同一のライン
に位置する当該画素の左側、即ち当該画素より前の画素
の少なくとも１個の平均値を用いて左側について計算す
ると共に、当該画素と同一のラインに位置する当該画素
の右側、即ち当該画素より後の画素の少なくとも１個の
平均値を用いて右側について計算し、左側再帰勾配と右
側再帰勾配により左側の推定背景値と右側の推定背景値
を決定する場合には、当該画素に対する最終推定背景値
は左側と右側のこれら推定背景値のうちの当該画素のビ
デオ信号に対し最小の差（絶対値）を有する方の値に等
しくする。
最后に、本発明方法を実施する最も特別の例では、背景
推定しきい値及び判定しきい１直のライン順次の更新を
避けるために、画像を互いに部分的にオーバラップする
複数個のサブ画像に分割し、背景推定しきい値及び判定
しきい値を各サブ画像の各画素のコントラストを表わす
値の平均値の関数に比例する値にする。
推定しきい値及び判定しきい１直のライン順次の更新を
避けるために、画像を互いに部分的にオーバラップする
複数個のサブ画像に分割し、背景推定しきい値及び判定
しきい値を各サブ画像の各画素のコントラストを表わす
値の平均値の関数に比例する値にする。
この構成は背景推定しきい値と判定しきい値が同一の統
計的平均値に基づいて同時に計算されるという追加の利
点も有する。
計的平均値に基づいて同時に計算されるという追加の利
点も有する。
図面につき本発明を説明する。
第１図はコントラスト物体を自動的に抽出することが望
まれるディジタル画像のフレーム部分を示す。この抽出
は、第１タイムインターバルにおいて各画素（ｉ、 ｊ
）ごとに背景値ｆ（ｉ、 ｊ）を推定する方法で実現さ
れる。この目的のために、画像のコントラストを表わす
背景推定しきい値と称される第１しきい値を定め、当該
国ｉ（ｉ、 ｊ）に対し計算した局部コントラスト関数
ＧＲ（ｉ、 ｊ）と前記背景推定しきい１直Ｓｌとの比
較の結果に従って異なる値の推定背景値を画素（ｉ、
ｊ）に割当てることができるようにする必要がある。背
景推定しきい１直Ｓ１を連続的に更新する必要ｉ生を避
けるために、このしきい値を次のようにして画像全体に
対し定める。
まれるディジタル画像のフレーム部分を示す。この抽出
は、第１タイムインターバルにおいて各画素（ｉ、 ｊ
）ごとに背景値ｆ（ｉ、 ｊ）を推定する方法で実現さ
れる。この目的のために、画像のコントラストを表わす
背景推定しきい値と称される第１しきい値を定め、当該
国ｉ（ｉ、 ｊ）に対し計算した局部コントラスト関数
ＧＲ（ｉ、 ｊ）と前記背景推定しきい１直Ｓｌとの比
較の結果に従って異なる値の推定背景値を画素（ｉ、
ｊ）に割当てることができるようにする必要がある。背
景推定しきい１直Ｓ１を連続的に更新する必要ｉ生を避
けるために、このしきい値を次のようにして画像全体に
対し定める。
第２図に示すように、画像を最初に、例えば３個の部分
的にオーバラップするサブ画像１１．１２．１３に分割
する。斯かる後に、各サブ画像ｋ （ｋ＝１゜２．３）
の各画素（ｉ、 ｊ）ごとに画像のコントラストを表わ
す１ｃｋ（ｉ、Ｊ）を計算する。この量Ｃｋ（ｉ、 ｊ
）はディジタル画像の点（ｉ、 ｊ）におけるソベルの
水平方向勾配の演算子： Ｈ＝ １−２ ０ ２１ 又は垂直方向の演算子： ！−１−２−１１ Ｖ＝ｌＯＯ０１ １１２１ｉ による畳込みの結果の進対１直、或い（まこれちこ゛色
灯（直の最大値もしくはそれらの平均値に等しくするこ
とかできる。上記の演算子Ｈ及びＶはビテ゛万１言号Ｓ
（ｉ、 ｊ） に、フィルタ処理することなく、或いは
次の形の別の畳込み演算子： ＋１ ２ １１ を用いて低域フィルタ処理した後に適用する。斯かる後
に、各サブ画像ｋにおいてこのサブ画像内に含まれる全
画素（ｉ、ｊ）に対し量Ｃｋ（ｉ、Ｊ）の値の平均値ｍ
ｋ： ｍｋ＝（１／Ｎ） 、Ｅ、Ｃｋ（ｉ、ｊ）ｌ、Ｊ を計算する。ここでＮは各サブ画像内の画素数である。
的にオーバラップするサブ画像１１．１２．１３に分割
する。斯かる後に、各サブ画像ｋ （ｋ＝１゜２．３）
の各画素（ｉ、 ｊ）ごとに画像のコントラストを表わ
す１ｃｋ（ｉ、Ｊ）を計算する。この量Ｃｋ（ｉ、 ｊ
）はディジタル画像の点（ｉ、 ｊ）におけるソベルの
水平方向勾配の演算子： Ｈ＝ １−２ ０ ２１ 又は垂直方向の演算子： ！−１−２−１１ Ｖ＝ｌＯＯ０１ １１２１ｉ による畳込みの結果の進対１直、或い（まこれちこ゛色
灯（直の最大値もしくはそれらの平均値に等しくするこ
とかできる。上記の演算子Ｈ及びＶはビテ゛万１言号Ｓ
（ｉ、 ｊ） に、フィルタ処理することなく、或いは
次の形の別の畳込み演算子： ＋１ ２ １１ を用いて低域フィルタ処理した後に適用する。斯かる後
に、各サブ画像ｋにおいてこのサブ画像内に含まれる全
画素（ｉ、ｊ）に対し量Ｃｋ（ｉ、Ｊ）の値の平均値ｍ
ｋ： ｍｋ＝（１／Ｎ） 、Ｅ、Ｃｋ（ｉ、ｊ）ｌ、Ｊ を計算する。ここでＮは各サブ画像内の画素数である。
最近に、部分平均値ｍｋから画像全体に対する全体値Ｍ
を計算する。Ｍの値としては例えば部分平均値ｍｋのう
ちの最大のもの、即ち Ｍ＝Ｓｕｐ（ｍｋ） を選ぶことができ、また部分平均値ｍ、の単純平均値又
は任意の合成値を選ぶこともできる。
を計算する。Ｍの値としては例えば部分平均値ｍｋのう
ちの最大のもの、即ち Ｍ＝Ｓｕｐ（ｍｋ） を選ぶことができ、また部分平均値ｍ、の単純平均値又
は任意の合成値を選ぶこともできる。
このように平均値Ｍを決定し、計算したら、背景推定し
きい値ＳＩはこの平均値Ｍに比例する値：Ｓ、＝に、Ｍ に選択する。ここでに１は統計的に決定される定数であ
る。
きい値ＳＩはこの平均値Ｍに比例する値：Ｓ、＝に、Ｍ に選択する。ここでに１は統計的に決定される定数であ
る。
画素（ｉ、 ｌの背景推定ｆ（ｉ、 ｊ） に対し使用
する局部コントラスト関数ＧＲ（ｉ、 ｊ）を、当該画
素のラインＪの次のラインｊ＋１上に位置する画素のビ
デオ信号（予備フィルタ処理しである又はしてない）の
平均値ＭＶ（ｊ＋１） と、当該ラインＪと同一のラ
イン又はその前のラインｊ−１上に位置する画素の推定
背景値の平均値ＭＰ（ｊ）、 ＭＦ（ｊ−１＞の平均値
ＡＩＦ（ｊ；Ｊ−１） との差の絶対値に比例する勾
配、再帰勾配とする。例えば、第１図につき説明すると
、λＩｖ（ｊ＋１）の計算にはボックス２１内の３画素
を用い、それぞれのビデオ信号の加重平均値、即ちＭＶ
（ｊ＋１）−３（ｉ−１，Ｊ＋１）＋２３（ｉ、 ｊ＋
１）＋ｓ（ｉ＋１． ｊ＋１）とすることができる。同
様に、ＭＰ（ｊ−１） の計算にはボックス２２内の画
素を用い、 ＭＦ（，１−１）＝ｆ （ｉ−Ｌ ｊ−１）＋２ｆ （
ｉ、ｊ−１）＋ｆ （ｉ＋１．ｊ−１＞とすることがで
きる。
する局部コントラスト関数ＧＲ（ｉ、 ｊ）を、当該画
素のラインＪの次のラインｊ＋１上に位置する画素のビ
デオ信号（予備フィルタ処理しである又はしてない）の
平均値ＭＶ（ｊ＋１） と、当該ラインＪと同一のラ
イン又はその前のラインｊ−１上に位置する画素の推定
背景値の平均値ＭＰ（ｊ）、 ＭＦ（ｊ−１＞の平均値
ＡＩＦ（ｊ；Ｊ−１） との差の絶対値に比例する勾
配、再帰勾配とする。例えば、第１図につき説明すると
、λＩｖ（ｊ＋１）の計算にはボックス２１内の３画素
を用い、それぞれのビデオ信号の加重平均値、即ちＭＶ
（ｊ＋１）−３（ｉ−１，Ｊ＋１）＋２３（ｉ、 ｊ＋
１）＋ｓ（ｉ＋１． ｊ＋１）とすることができる。同
様に、ＭＰ（ｊ−１） の計算にはボックス２２内の画
素を用い、 ＭＦ（，１−１）＝ｆ （ｉ−Ｌ ｊ−１）＋２ｆ （
ｉ、ｊ−１）＋ｆ （ｉ＋１．ｊ−１＞とすることがで
きる。
前ラインの推定背景１直が十分であれば、ＭＦ（ｊ ；
ｊ−１）＝ＭＦ（ｊ−１）及びｃ、Ｒ（ｉ、ｊ）＝１Ｍ
Ｖ（ｊ＋１）−ＭＰ（ｊ；Ｊ−１） ｌ＝１ＭＶ（ｊ
＋１）−ＭＰ（ｊ−１） １とする。
ｊ−１）＝ＭＦ（ｊ−１）及びｃ、Ｒ（ｉ、ｊ）＝１Ｍ
Ｖ（ｊ＋１）−ＭＰ（ｊ；Ｊ−１） ｌ＝１ＭＶ（ｊ
＋１）−ＭＰ（ｊ−１） １とする。
しかし、当該画素と同一のラインＪに位置する画素（第
１図のボックス２３及び２４内に位置する画素）の推定
背景値から背景平均値ＭＦ（ｊ）を計算することもでき
る。例えば、ＭＰ（ｊ） は左側のボックス２１内の画
素から次式： ％式％） により推定することができる。
１図のボックス２３及び２４内に位置する画素）の推定
背景値から背景平均値ＭＦ（ｊ）を計算することもでき
る。例えば、ＭＰ（ｊ） は左側のボックス２１内の画
素から次式： ％式％） により推定することができる。
推定背景平均値ＭＦ（ｊ）及びＭＦ（ｊ−１）が得られ
たら、！、ＩＰ （に ｊ−１）をＭＰ（ｊ）及びＭＰ
（ｊ−１）の単純平均値又は加重平均値として計算し、
特に差ＭＶ−４ＪＦが最小になる両平均値！、ＩＦ（ｊ
）、 ＭＦ（ｊ−１）の平均値を選択することにより、 ＧＲ（ｉ、 ｊ）＝Ｉｎｆ 〔ｌ ＭＶ（ｊ＋１）−Ｍ
Ｐ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ＋１）−ＭＦ（ｊ−１
） ｌを得る。
たら、！、ＩＰ （に ｊ−１）をＭＰ（ｊ）及びＭＰ
（ｊ−１）の単純平均値又は加重平均値として計算し、
特に差ＭＶ−４ＪＦが最小になる両平均値！、ＩＦ（ｊ
）、 ＭＦ（ｊ−１）の平均値を選択することにより、 ＧＲ（ｉ、 ｊ）＝Ｉｎｆ 〔ｌ ＭＶ（ｊ＋１）−Ｍ
Ｐ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ＋１）−ＭＦ（ｊ−１
） ｌを得る。
局部コントラスト関数ＧＲ（ｉ、Ｊ） と背景推定し
き５）１直Ｓ１を決定したら、これら２つの量を比較し
て背景推定巨ｌ、１）を行うことができる。
き５）１直Ｓ１を決定したら、これら２つの量を比較し
て背景推定巨ｌ、１）を行うことができる。
再帰勾配ＧＲ（ｉ、 ｊ）がしきい値Ｓ１を越える場合
、当該画素（ｉ、 ｊ）に対する推定背景値ｆ（ｉ、
ｊ） は再帰勾配ＧＲ（ｉ、 ｊ）の計算に予め使用さ
れた推定背景値の平均値ＭＦ（ｊ）及びＭＰ（ｊ−１）
の関数として表わす。特に、求める推定背景値ｆ（ｉ、
ｊ）は２個の平均値ＭＦ（ｊ）及びＭＰ（ｊ−１）の当
該画素（ｉ、ｊ＞のビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ）に対し絶対
値で最高の差を有する方の値に等しくすることができる
。
、当該画素（ｉ、 ｊ）に対する推定背景値ｆ（ｉ、
ｊ） は再帰勾配ＧＲ（ｉ、 ｊ）の計算に予め使用さ
れた推定背景値の平均値ＭＦ（ｊ）及びＭＰ（ｊ−１）
の関数として表わす。特に、求める推定背景値ｆ（ｉ、
ｊ）は２個の平均値ＭＦ（ｊ）及びＭＰ（ｊ−１）の当
該画素（ｉ、ｊ＞のビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ）に対し絶対
値で最高の差を有する方の値に等しくすることができる
。
再帰勾配ＧＲ（ｉ、 ｊ）がしきい値Ｓｌに達しない場
合には、画素（ｉ、 ｊ）の推定背景値（ｉ、 ｊ）は
そのビデオ信号ｓ（ｉ、 ｊ） と、上に定義された
平均値ＭＦ （ｊ）及びＭＰ（ｊ−１）との線形合成値
に等しくする。
合には、画素（ｉ、 ｊ）の推定背景値（ｉ、 ｊ）は
そのビデオ信号ｓ（ｉ、 ｊ） と、上に定義された
平均値ＭＦ （ｊ）及びＭＰ（ｊ−１）との線形合成値
に等しくする。
本発明を実施する特定の例では、ビデオ信号ｓ（ｉ、
ｊ） と、上に定義された平均値ＭＦ（ｊ）及び＼ＩＦ
（ｊ−１）のうちのビデオ信号ｓ（ｉ、 ｊ） に対
し絶対１直〕 で最小の差を有する方の値との平均値を
推定背景値ｆ （ｉ、 ｊ＞として選択してもよい。
ｊ） と、上に定義された平均値ＭＦ（ｊ）及び＼ＩＦ
（ｊ−１）のうちのビデオ信号ｓ（ｉ、 ｊ） に対
し絶対１直〕 で最小の差を有する方の値との平均値を
推定背景値ｆ （ｉ、 ｊ＞として選択してもよい。
以上の説明において、平均値ＭＰ（ｊ） は当該画素の
左側又は右側に位置する画素から計算することができる
ことを述べた。この特定の背景推定方法の場合、２つの
タイプの背景推定が可能であり（一方は左側に関連し、
他方は右側に関連する）、背景の左側伝搬又は右側伝搬
に基づく。単独の背景推定（左又は右）は、場合により
、このように推定された背景値と実際の背景値との間に
大きな誤差を生じ得る。これは、特に抽出すべき物体の
左側と右側の背景が極めて異なるビデオレベルを有する
場合である。この理由のために、再帰勾配ＧＲ（ｉ、
ｊ）は一方では当該画素の左側に位置する画素の推定背
景値の平均値ＭＦＧ（ｊ）を用いて左側勾配ＧＲＧ（ｉ
ｇ）を計算し、他方では当該画素の右側に位置する画素
の推定背景値の平均値ＭＦＤ （ｊ）を用いて右側勾配
ＧＲＤ（ｉ、 ｊ）を計算するのが好適である。例えば
、 ＧＲＧ（ｉ、 、１）＝Ｉｎｆ ＣＩ ＭＶ（ｊ＋１）
−ＭＦＧ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ＋１）−ＭＦ（
ｊ−１） １ＧＲＤ（ｉ、 、１）＝Ｉｎｆ ＣＩ Ｍ
Ｖ（ｊ＋１）−ＭＦＤ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ＋
１）−ＭＰ（ｊ−１） ｊｕ １．− テ、！、ＩＦＧ
（ｊ）＝ｆ （ｉ−３，ｊ）十ｆ （ｉ−２，ｊ）＋
２ｆ （ｉ−１，ｊ）！、ＩＦＤ （ｊ） ＝２ｆ （
ｉ＋１． ｊ＞＋ｆ （ｉ＋２． ｊ）＋ｆ （ｉ＋３
． ｊ）例えば左側の再帰勾配はラインｊ−Ｌの左側に
対する背景の平均値ＭＦＧ（，１−１）と、ラインＪ上
のビデオ信号の平均値ＭＶ ＜ｊ） とを用いて計算
することもできる。
左側又は右側に位置する画素から計算することができる
ことを述べた。この特定の背景推定方法の場合、２つの
タイプの背景推定が可能であり（一方は左側に関連し、
他方は右側に関連する）、背景の左側伝搬又は右側伝搬
に基づく。単独の背景推定（左又は右）は、場合により
、このように推定された背景値と実際の背景値との間に
大きな誤差を生じ得る。これは、特に抽出すべき物体の
左側と右側の背景が極めて異なるビデオレベルを有する
場合である。この理由のために、再帰勾配ＧＲ（ｉ、
ｊ）は一方では当該画素の左側に位置する画素の推定背
景値の平均値ＭＦＧ（ｊ）を用いて左側勾配ＧＲＧ（ｉ
ｇ）を計算し、他方では当該画素の右側に位置する画素
の推定背景値の平均値ＭＦＤ （ｊ）を用いて右側勾配
ＧＲＤ（ｉ、 ｊ）を計算するのが好適である。例えば
、 ＧＲＧ（ｉ、 、１）＝Ｉｎｆ ＣＩ ＭＶ（ｊ＋１）
−ＭＦＧ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ＋１）−ＭＦ（
ｊ−１） １ＧＲＤ（ｉ、 、１）＝Ｉｎｆ ＣＩ Ｍ
Ｖ（ｊ＋１）−ＭＦＤ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ＋
１）−ＭＰ（ｊ−１） ｊｕ １．− テ、！、ＩＦＧ
（ｊ）＝ｆ （ｉ−３，ｊ）十ｆ （ｉ−２，ｊ）＋
２ｆ （ｉ−１，ｊ）！、ＩＦＤ （ｊ） ＝２ｆ （
ｉ＋１． ｊ＞＋ｆ （ｉ＋２． ｊ）＋ｆ （ｉ＋３
． ｊ）例えば左側の再帰勾配はラインｊ−Ｌの左側に
対する背景の平均値ＭＦＧ（，１−１）と、ラインＪ上
のビデオ信号の平均値ＭＶ ＜ｊ） とを用いて計算
することもできる。
ＧＲＧ（ｉ、 ｊ）＝Ｉｎｆ （ｉ ＭＶ（」）−ＭＦ
Ｇ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ）−ＭＦＧ（ｊ−１）
ｌ ］これらの２つの再帰勾配ＧＲＧ（ｉ、 ｊ）及
びＧＲ［ｌ（ｉ、ｊ）により左側に対する推定背景値ｆ
ｇ（ｉ、ｊ）及び右側に対する推定背景値ｆｄ（ｉ、ｊ
）を定めることができる。最終背景値ｆ（ｉ、ｊ）は左
側及び右側に対するこれら２つの推定背景値のうちの当
該画素のビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ）に対し最低の差（絶対
値）を有するものに等しくする。
Ｇ（ｊ） ｌ 、 ｌ ＭＶ（ｊ）−ＭＦＧ（ｊ−１）
ｌ ］これらの２つの再帰勾配ＧＲＧ（ｉ、 ｊ）及
びＧＲ［ｌ（ｉ、ｊ）により左側に対する推定背景値ｆ
ｇ（ｉ、ｊ）及び右側に対する推定背景値ｆｄ（ｉ、ｊ
）を定めることができる。最終背景値ｆ（ｉ、ｊ）は左
側及び右側に対するこれら２つの推定背景値のうちの当
該画素のビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ）に対し最低の差（絶対
値）を有するものに等しくする。
上述の背景推定方法は再帰勾配の計算に基づき、この計
算には初期設定が必要である。この目的のために、画像
の第１ラインと第１及び第２列に位置する画素の推定背
景値としてこれら画素のビデオ信号を用いる。第１ライ
ン及び第１及び第２列は背景のみを含み、抽出すべき物
体を含まないものとみなせる。
算には初期設定が必要である。この目的のために、画像
の第１ラインと第１及び第２列に位置する画素の推定背
景値としてこれら画素のビデオ信号を用いる。第１ライ
ン及び第１及び第２列は背景のみを含み、抽出すべき物
体を含まないものとみなせる。
本発明方法の第２のステップでは、背景ｆ（ｉ、ｊ）の
推定後に、ビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ） （予備フィルタ処
理しである又はしてない）と推定背景値ｆ（ｉ、ｊ＞と
の差ｄ（ｉ、ｊ）を判定しきい渣と称す第２しきい値Ｓ
２と比較する。このしきい値Ｓ２は背景推定しきい値Ｓ
１と同様に、前に定義した平均値Ｍに比例し、Ｓ２＝に
２Ｍ であり、ここでに２は統計的に決定される定数である。
推定後に、ビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ） （予備フィルタ処
理しである又はしてない）と推定背景値ｆ（ｉ、ｊ＞と
の差ｄ（ｉ、ｊ）を判定しきい渣と称す第２しきい値Ｓ
２と比較する。このしきい値Ｓ２は背景推定しきい値Ｓ
１と同様に、前に定義した平均値Ｍに比例し、Ｓ２＝に
２Ｍ であり、ここでに２は統計的に決定される定数である。
実際上に２はに１より小さい。
差ｄ（ｉ、ｊ）が判定しきい値Ｓ２を越える場合、画素
（ｉ、 ｊ）は抽出すべき物体の候補画素とみなす。他
方、ｄ（ｉ、ｊ）が８２に達しない場合には、この画素
は考慮外にある。
（ｉ、 ｊ）は抽出すべき物体の候補画素とみなす。他
方、ｄ（ｉ、ｊ）が８２に達しない場合には、この画素
は考慮外にある。
第３図は第１及び第２図につき述べた抽出方法を実施す
る装置のプ０．７り図を示す。ビデオ人力レベルは低域
フィルタ３１により初めに予備フィルタ処理される。
る装置のプ０．７り図を示す。ビデオ人力レベルは低域
フィルタ３１により初めに予備フィルタ処理される。
予備フィルタ処理されたビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ）はブロ
ック３２において２つのしきい値Ｓ１及びＳ２を計算す
るのに使用されると共にブロック３３において再帰勾配
ＧＲ（ｉ、 ｊ）を計算するのに使用される。再帰勾配
ＧＲ（ｉ、 ｊ） は比較器３４により背景推定しき
い値Ｓ１と比較される。この比較の結果に基ついて推定
背景値巨ｌ１））を推定することができる。遅延線３６
で遅延されたビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ＞と推定背景値ｆ（
ｉ。
ック３２において２つのしきい値Ｓ１及びＳ２を計算す
るのに使用されると共にブロック３３において再帰勾配
ＧＲ（ｉ、 ｊ）を計算するのに使用される。再帰勾配
ＧＲ（ｉ、 ｊ） は比較器３４により背景推定しき
い値Ｓ１と比較される。この比較の結果に基ついて推定
背景値巨ｌ１））を推定することができる。遅延線３６
で遅延されたビデオ信号ｓ（ｉ、ｊ＞と推定背景値ｆ（
ｉ。
ｊ）との差ｄ（ｉ、ｊ）をブロック３５で決定する。第
２比較器３７において差ｄ（ｉ、Ｊ）の絶対値を判定し
きい値Ｓ２と比較し、この比較の結果に基づいて当該画
素が抽出すべき物体に属するものと認めれるか否かに応
じて２進出力信号１又は０を発生する。
２比較器３７において差ｄ（ｉ、Ｊ）の絶対値を判定し
きい値Ｓ２と比較し、この比較の結果に基づいて当該画
素が抽出すべき物体に属するものと認めれるか否かに応
じて２進出力信号１又は０を発生する。
第４図は本発明方法により得られたディジタル画像内の
コントラスト物体の抽出実験例のグラフを示す。この図
は抽出すべき物体を横切るライン又は列に沿う一次元の
表示である。第４図（ａ）に初期ビデオレベルを示して
あり、これから予備フィルタ処理して得られた信号ｓ（
ｉ、ｊ）を（ｂ）に示してあり、推定背景値ｆ（ｉ、ｊ
）を（Ｃ）に示しである。最近に、予備フィルタ処理信
号と推定背景値との差を（ｄ）に示しである。
コントラスト物体の抽出実験例のグラフを示す。この図
は抽出すべき物体を横切るライン又は列に沿う一次元の
表示である。第４図（ａ）に初期ビデオレベルを示して
あり、これから予備フィルタ処理して得られた信号ｓ（
ｉ、ｊ）を（ｂ）に示してあり、推定背景値ｆ（ｉ、ｊ
）を（Ｃ）に示しである。最近に、予備フィルタ処理信
号と推定背景値との差を（ｄ）に示しである。
第１図は当該画素を中心とするディジタル画像のフィー
ム部分を示す図、 第２図はディジタル画像の複数個のサブ画像への分割の
一例を示す図、 第３図は本発明方法を実施する装置のブロンク回路図、 第４図は本発明方法により得られた実験結果を示すグラ
フである。 １１１２、１３・・・サブ画像 ３１・・・低域フィルタ ３２・・・第１及び第２しきい筒針算段３３・・・再帰
勾配計算段 ３４・・・比較器 ３５・・・差決定段３６・
・・遅延装置 ３７・・比較器Ｓ・・・ビデオ信
号 Ｓ、、Ｓ２・・・第１．第２しきい値 ＧＲ・・・再帰勾配 ｆ・・・推定背景値ｄ・・
・差 ＦＩＧ、４
ム部分を示す図、 第２図はディジタル画像の複数個のサブ画像への分割の
一例を示す図、 第３図は本発明方法を実施する装置のブロンク回路図、 第４図は本発明方法により得られた実験結果を示すグラ
フである。 １１１２、１３・・・サブ画像 ３１・・・低域フィルタ ３２・・・第１及び第２しきい筒針算段３３・・・再帰
勾配計算段 ３４・・・比較器 ３５・・・差決定段３６・
・・遅延装置 ３７・・比較器Ｓ・・・ビデオ信
号 Ｓ、、Ｓ２・・・第１．第２しきい値 ＧＲ・・・再帰勾配 ｆ・・・推定背景値ｄ・・
・差 ＦＩＧ、４
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、各画素（ｉ、ｊ）について背景値ｆ（ｉ、ｊ）を推
定し、この推定は画像コントラストを表わす背景推定し
きい値と称される第１しきい値（Ｓ＿１）を発生させ、
当該画素（ｉ、ｊ）に対し計算した局部コントラスト関
数（ＧＲ（ｉ、ｊ））を前記第１しきい値（Ｓ＿１）と
比較した結果に基づいて当該画素（ｉ、ｊ）に異なる背
景推定値（ｆ（ｉ、ｊ））を割当てることにより行い、
他方、各画素 （ｉ、ｊ）ごとにそのビデオ信号（ｓ（ｉ、ｊ））とそ
の推定背景値（ｆ（ｉ、ｊ））との差を画像コントラス
トを表わす判定しきい値と称される第２しきい値（Ｓ＿
２）と比較して当該画素（ｉ、ｊ）が抽出すべき物体の
候補画素であるか否かを決定してディジタル画像中のコ
ントラスト物体を自動的に抽出する方法において、前記
局部コントラスト関数（ＧＲ（ｉ、ｊ））を当該画素（
ｉ、ｊ）が位置するライン（ｊ）に位置する画素のビデ
オ信号の平均値（ＭＶ（ｊ）と当該画素が位置するライ
ンと同一のライン（ｊ）又はその前のライン（ｊ−１）
の少なくとも１ラインに位置する画素の推定背景値の平
均値（ＭＦ（ｊ）；ＭＦ（ｊ−１））の関数（ＭＦ（ｊ
；ｊ−１））との差の絶対値に比例する再帰勾配と称す
勾配とすることを特徴とするコントラスト物体抽出方法
。 ２、前記再帰勾配（ＧＲ（ｉ、ｊ））が背景推定しきい
値（Ｓ＿１）を越える場合には当該画素（ｉ、ｊ）に対
する推定背景値（ｆ（ｉ、ｊ）を前記再帰勾配の計算に
使用された推定背景値の平均値（ＭＦ（ｊ）；ＭＦ（ｊ
−１））の関数として表わし、前記再帰勾配（ＲＧ（ｉ
、ｊ））が背景推定しきい値（Ｓ＿１）に達しない場合
には当該画素の（ｉ、ｊ）に対する背景推定値（ｆ（ｉ
、ｊ））を当該画素のビデオ信号（ｓ（ｉ、ｊ））と前
記再帰勾配の計算に使用された推定背景値の平均値（Ｍ
Ｆ（ｊ）；ＭＦ（ｊ−１））との線形合成値に等しくす
ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の方法。 ３、前記再帰勾配（ＧＲ（ｉ、ｊ））が背景推定しきい
値（Ｓ＿１）を越える場合、当該画素（ｉ、ｊ）に対す
る推定背景値（ｆ（ｉ、ｊ）は前記推定背景値の平均値
（ＭＦ（ｊ）；ＭＦ（ｊ−１））の中で当該画素のビデ
オ信号（ｓ（ｉ、ｊ））に対し最大の差（絶対値）を有
するものに等しくしてあることを特徴とする特許請求の
範囲第２項記載の方法。 ４、前記再帰勾配（ＧＲ（ｉ、ｊ））が背景推定値（Ｓ
＿１）に達しない場合、当該画素（ｉ、ｊ）に対する推
定背景値（ｆ（ｉ、ｊ））は当該画素のビデオ信号（ｓ
（ｉ、ｊ））と、前記推定背景値の平均値（ＭＦ（ｊ）
；ＭＦ（ｊ−１））の中で当該画素のビデオ信号（Ｓ（
ｉ、ｊ））に対し最小の差（絶対値）を有するものとの
平均値に等しくすることを特徴とする特許請求の範囲第
２項又は第３項記載の方法。 ５、前記再帰勾配を当該画素（ｉ、ｊ）と同一のライン
（ｊ）に位置する当該画素の左側、即ち当該画素より前
の画素の少なくとも１個の平均値（ＭＦＧ（ｊ））を用
いて左側（ＧＲＧ（ｉ、ｊ））について計算すると共に
、当該画素（ｉ、ｊ）と同一のライン（ｊ）に位置する
当該画素の右側、即ち当該画素より後の画素の少なくと
も１個の平均値（ＭＦＤ（ｊ））を用いて右側（ＧＲＤ
（ｉ、ｊ））について計算し、且つ左側再帰勾配（ＧＲ
Ｇ（ｉ、ｊ））と右側再帰勾配（ＧＲＤ（ｉ、ｊ））に
より左側の推定背景値（ｆｇ（ｉ、ｊ））と右側の推定
背景値（ｆｄ（ｉ、ｊ））を決定し、当該画素（ｉ、ｊ
）に対する最終推定背景値は左側と右側のこれら２つの
推定背景値のうちの当該画素のビデオ信号（ｓ（ｉ、ｊ
））に対し最小の差（絶対値）を有する方の値に等しく
することを特徴とする特許請求の範囲第２〜４項の何れ
かに記載の方法。 ６、前記再帰勾配（ＧＲ、ＧＲＧ、ＧＲＤ）の計算の初
期設定は画像の第１ラインと第１及び第２列に位置する
画素の推定背景値としてこれら画素のビデオ信号の値を
用いることにより行うことを特徴とする特許請求の範囲
第１〜５項の何れかに記載の方法。 ７、画像を互いに部分的にオーバラップするｎ個のサブ
画像に分割し、背景推定しきい値 （Ｓ＿１）及び判定しきい値（Ｓ＿２）を、各サブ画像
（ｋ）の各画素（ｉ、ｊ）のコントラストを表わす値（
Ｃ＿ｋ（ｉ、ｊ））の平均値（ｍ＿ｋ、ｋ＝１、２、・
・・ｎ）をｎ個のサブ画像について平均化した値（Ｍ）
に比例する値にすることを特徴とする特許請求の範囲第
１〜６項の何れかに記載の方法。 ８、前記ビデオ信号（ｓ（ｉ、ｊ））は低域フィルタ（
３１）により予めフィルタ処理されたビデオ入力レベル
であることを特徴とする特許請求の範囲第１〜７項の何
れかに記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR8611031A FR2602387B1 (fr) | 1986-07-30 | 1986-07-30 | Procede d'extraction automatique d'un objet contraste dans une image numerique |
| FR8611031 | 1986-07-30 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6337483A true JPS6337483A (ja) | 1988-02-18 |
Family
ID=9337876
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62185628A Pending JPS6337483A (ja) | 1986-07-30 | 1987-07-27 | コントラスト物体抽出方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4809349A (ja) |
| EP (1) | EP0255177B1 (ja) |
| JP (1) | JPS6337483A (ja) |
| DE (1) | DE3769542D1 (ja) |
| FR (1) | FR2602387B1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2634297A1 (fr) * | 1988-07-12 | 1990-01-19 | Trt Telecom Radio Electr | Dispositif pour determiner des objets contrastes dans une image |
| FR2656106B1 (fr) * | 1988-12-12 | 1992-06-05 | Thomson Csf | Procede et dispositif d'acquisition automatique de cibles. |
| FR2641882B1 (fr) * | 1989-01-16 | 1991-04-19 | Electricite De France | Procede et dispositif de binarisation d'image a deux dimensions, par comparaison a un seuil |
| FR2641883B1 (fr) * | 1989-01-16 | 1991-04-19 | Electricite De France | Procede et dispositif de binarisation d'image a deux dimensions, en temps reel |
| US5107422A (en) * | 1989-10-02 | 1992-04-21 | Kamentsky Louis A | Method and apparatus for measuring multiple optical properties of biological specimens |
| US5125046A (en) * | 1990-07-26 | 1992-06-23 | Ronald Siwoff | Digitally enhanced imager for the visually impaired |
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| US5982944A (en) * | 1991-09-27 | 1999-11-09 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Adaptive vision system using dual thresholding |
| US6058209A (en) * | 1991-09-27 | 2000-05-02 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Method for resolving redundant identifications of an object |
| US5481620A (en) * | 1991-09-27 | 1996-01-02 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Adaptive vision system |
| FR2684468B1 (fr) * | 1991-11-29 | 1996-04-26 | Cit Alcatel | Procede et dispositif pour accroitre la qualite d'images numeriques obtenues par traitement d'images incluant un codage reducteur de debit. |
| US5282061A (en) * | 1991-12-23 | 1994-01-25 | Xerox Corporation | Programmable apparatus for determining document background level |
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| US8670611B2 (en) * | 2011-10-24 | 2014-03-11 | International Business Machines Corporation | Background understanding in video data |
| CN103218798A (zh) * | 2012-01-19 | 2013-07-24 | 索尼公司 | 图像处理设备和方法 |
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| US9911201B2 (en) | 2016-06-23 | 2018-03-06 | Adobe Systems Incorporated | Imaging process initialization techniques |
| CN108010039B (zh) * | 2017-12-19 | 2021-04-06 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于自适应阈值分割的视频人物装扮方法及装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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