KR100859381B1 - 화상 처리 장치 및 방법 및 촬상 장치 - Google Patents

화상 처리 장치 및 방법 및 촬상 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 배경의 화상과 이동하는 물체의 화상과의 혼합에 대응하여 화상을 처리할 수 있도록 한 화상 처리 장치에 관한 것이다. 영역 특정부(103)는 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분의 혼합으로 이루어지는 혼합 영역, 상기 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역으로 구성되는 비혼합 영역, 및 상기 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역으로 구성되는 비혼합 영역 중의 어느 하나를 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력한다. 전경 배경 분리부(105)는 영역 정보에 대응하여, 입력 화상을, 전경 성분 화상과 배경 성분 화상으로 분리한다. 분리 화상 처리부(106)는, 분리 결과에 대응하여, 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 별개로 처리한다. 본 발명은, 화상 처리 장치에 적용할 수 있다.
Figure R1020037002170
움직임 불선명, 커버드 백그라운드, 언커버드 백그라운드 영역, 전경 성분 화상, 배경 성분 화상

Description

화상 처리 장치 및 방법 및 촬상 장치{IMAGE PROCESSING APPARATUS AND METHOD, AND IMAGE PICKUP APPARATUS}
본 발명은 화상 처리 장치 및 방법, 및 촬상 장치에 관한 것으로, 특히, 센서에 의해 검출한 신호와 현실 세계와의 차이를 고려한 화상 처리 장치 및 방법, 및 촬상 장치에 관한 것이다.
입력 화상을 기초로, 보다 고해상도의 화상을 생성하는 처리의 하나로서, 클래스 분류 적응 처리가 있다. 클래스 분류 적응 처리의 예로서, 공간 방향으로, 보다 고해상도의 화상을 생성하는 처리에서 사용될 계수를 미리 생성하고, 생성한 계수를 기초로, 공간 방향으로, 보다 고해상도의 화상을 생성하는 처리를 예로 들 수 있다.
도 1은 SD(Standard Definition(표준 정밀도)) 화상으로부터 HD(High Definition(고정밀도)) 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하는 종래의 화상 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
프레임 메모리(11)는 HD 화상인 입력 화상을, 프레임 단위로 기억한다. 프레임 메모리(11)는 기억하고 있는 HD 화상을 가중 평균부(12) 및 대응 화소 취득부(16)에 공급한다.
가공 평균부(12)는 프레임 메모리(11)에 기억되어 있는 HD 화상을 4분의 1 가중 평균하여, SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 프레임 메모리(13)에 공급한다.
프레임 메모리(13)는 가중 평균부(12)로부터 공급된 SD 화상을 프레임 단위로 기억하고, 기억하고 있는 SD 화상을 클래스 분류부(14) 및 예측 탭 취득부(15)에 공급한다.
클래스 분류부(14)는 클래스 탭 취득부(21) 및 파형 분류부(22)로 구성되고, 프레임 메모리(13)에 기억되어 있는 SD 화상의 주목하고 있는 화소인 주목 화소를 클래스 분류한다. 클래스 탭 취득부(21)는 프레임 메모리(13)로부터 주목 화소에 대응하는 SD 화상의 화소인, 소정의 수의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(22)에 공급한다.
도 2는 클래스 탭 취득부(21)가 취득하는 클래스 탭을 설명하는 도면이다. 클래스 탭 취득부(21)는 도 2에 도시한 바와 같이, 소정의 위치의 11개의 클래스 탭을 취득한다.
파형 분류부(22)는 클래스 탭을 기초로, 주목 화소를 복수의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(15)에 공급한다. 파형 분류부(22)는 11개의 클래스 탭을 기초로, 주목 화소를 2048의 클래스 중 1개의 클래스로 분류한다.
예측 탭 취득부(15)는 클래스 번호를 기초로, 프레임 메모리(13)로부터 분류된 클래스에 대응하는 SD 화상의 화소인, 소정의 수의 예측 탭을 취득하고, 취득한 예측 탭 및 클래스 번호를 대응 화소 취득부(16)에 공급한다.
도 3은 예측 탭 취득부(15)가 취득하는 예측 탭을 설명하는 도면이다. 예측 탭 취득부(15)는, 도 3에 도시한 바와 같이, 소정의 위치의 9개의 예측 탭을 취득한다.
대응 화소 취득부(16)는 예측 탭 및 클래스 번호를 기초로, 프레임 메모리(11)로부터, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 HD 화상의 화소를 취득하고, 예측 탭, 클래스 번호, 및 취득한 예측하여야 할 화소값에 대응하는 HD 화상의 화소를 정규 방정식 생성부(17)에 공급한다.
정규 방정식 생성부(17)는 예측 탭, 클래스 번호, 및 취득한 예측하여야 할 화소값을 기초로, 각 클래스에 대응하여, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값의 관계에 대응하는 정규 방정식을 생성하고, 각 클래스에 대응하는 생성한 정규 방정식을 계수 계산부(18)에 공급한다.
계수 계산부(18)는 정규 방정식 생성부(17)로부터 공급된 정규 방정식을 풀어, 각 클래스에 대응하는 계수 세트를 계산하여, 클래스 번호와 같이, 계산한 계수 세트를 계수 세트 메모리(19)에 공급한다.
계수 세트 메모리(19)는 클래스 번호를 기초로, 산출된 계수 세트를 클래스에 대응시켜 기억한다.
도 4는 클래스 분류 적응 처리의 개략을 설명하는 도면이다. 클래스 분류 적응 처리에 있어서, HD 화상인 교사 화상으로부터, 4분의 1 가중 평균의 처리에 의해, 대응하는 SD 화상을 생성한다. 생성된 SD 화상은 학생 화상이라고 칭한다.
다음에, HD 화상인 교사 화상, 및 대응하는 SD 화상인 학생 화상을 기초로, SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하기 위한 계수 세트가 생성된다. 계수 세트는 선형 예측 등에 의해 SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하기 위한 계수로 구성된다.
이와 같이 생성된 계수 세트 및 SD 화상으로부터, 선형 예측 등에 의해, 4배밀 화상이 생성된다. 계수 세트 및 입력 화상으로부터, 보다 고밀도인 화상 등을 생성하는 처리를 맵핑으로 칭한다.
생성된 4배밀 화상, 및 대응하는 HD 화상을 기초로, SNR의 비교, 또는 눈으로 확인함에 의한 정성 평가가 행해진다.
특정한 교사 화상, 및 대응하는 학생 화상으로부터 생성된 계수 세트는 특정한 교사 화상, 및 대응하는 학생 화상의 셀프의 계수 세트라고 칭한다. 셀프의 계수 세트를 사용한 맵핑은 셀프 맵핑으로 칭한다. 복수의 다른 교사 화상, 및 대응하는 학생 화상으로부터 생성된 계수 세트는 크로스의 계수 세트라고 칭한다.
한편, 정지하고 있는 소정의 배경 전에 이동하는 전경인 물체를 비디오 카메라로 촬상하여 얻어지는 화상에는 물체의 이동 속도가 비교적 빠른 경우, 움직임 불선명이 생겨, 배경과 전경이 서로 혼합될 수 있다.
종래의 클래스 분류 적응 처리에 있어서는, 도 5에 도시한 바와 같이, 전경, 배경, 및 전경 및 배경이 서로 혼합되어 있는 부분 전부에 대하여, 이상과 같은 학습의 처리에 의해, 1개의 계수 세트가 생성되고, 이 계수 세트를 기초로, 맵핑의 처리가 실행된다.
도 6의 흐름도를 참조하여, SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는 처리에 있 어서 사용될 계수를 생성하는, 종래의 학습의 처리를 설명한다. 단계 S11에서, 화상 처리 장치는, 학생 화상에 미처리된 화소가 있는지의 여부를 판정하고, 학생 화상에 미처리된 화소가 있다고 판정된 경우, 단계 S12로 진행하고, 래스터 스캔 순으로, 학생 화상으로부터 주목 화소를 취득한다.
단계 S13에서, 클래스 분류부(14)의 클래스 탭 취득부(21)는 프레임 메모리(13)에 기억되어 있는 학생 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 클래스 탭을 취득한다. 단계 S14에서, 클래스 분류부(14)의 파형 분류부(22)는 클래스 탭을 기초로, 주목 화소를 클래스 분류한다. 단계 S15에서, 예측 탭 취득부(15)는, 분류된 클래스를 기초로, 프레임 메모리(13)에 기억되어 있는 학생 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 예측 탭을 취득한다.
단계 S16에서, 대응 화소 취득부(16)는, 분류된 클래스를 기초로, 프레임 메모리(11)에 기억되어 있는 교사 화상으로부터, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소를 취득한다.
단계 S17에서, 정규 방정식 생성부(17)는 분류된 클래스를 기초로, 클래스별 행렬에, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값을 가산하고, 단계 S11로 되돌아가, 화상 처리 장치는 미처리된 화소가 있는지의 여부 또한 판정을 반복한다. 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값을 가산한 클래스별 행렬은 클래스별 계수를 계산하기 위한 정규 방정식에 대응한다.
단계 S11에서, 학생 화상에 미처리된 화소가 없다고 판정된 경우, 단계 S18로 진행하여, 정규 방정식 생성부(17)는 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응 하는 화소의 화소값이 설정된, 클래스별 행렬을 계수 계산부(18)에 공급한다. 계수 계산부(18)는 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값이 설정된, 클래스별 행렬을 풀어, 클래스별 계수 세트를 계산한다.
단계 S19에서, 계수 계산부(18)는 계산된 클래스별 계수를 계수 세트 메모리(19)에 출력한다. 계수 세트 메모리(19)는 클래스별 계수 세트를 기억하고 처리는 종료한다.
도 7은 클래스 분류 적응 처리에 의해, SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는 종래의 화상 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
프레임 메모리(31)는 SD 화상인 입력 화상을, 프레임 단위로 기억한다. 프레임 메모리(31)는 기억하고 있는 SD 화상을 맵핑부(32)에 공급한다.
맵핑부(32)에 입력된 SD 화상은 클래스 분류부(41) 및 예측 탭 취득부(42)에 공급된다.
클래스 분류부(41)는 클래스 탭 취득부(51) 및 파형 분류부(52)로 구성되고, 프레임 메모리(31)에 기억되어 있는 SD 화상의, 주목되고 있는 화소인, 주목 화소를 클래스 분류한다. 클래스 탭 취득부(51)는 프레임 메모리(31)로부터 주목 화소에 대응하는, 소정의 수의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(52)에 공급한다.
파형 분류부(52)는 클래스 탭을 기초로, 소정의 수의 클래스 중 1개의 클래스에 주목 화소를 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(42)에 공급한다.
예측 탭 취득부(42)는 클래스 번호를 기초로, 프레임 메모리(31)에 기억되어 있는 입력 화상으로부터, 분류된 클래스에 대응하는, 소정의 수의 예측 탭을 취득하고, 취득한 예측 탭 및 클래스 번호를 예측 연산부(43)에 공급한다.
예측 연산부(43)는 클래스 번호를 기초로, 계수 세트 메모리(33)에 기억되어 있는 계수 세트로부터, 클래스에 대응하는 계수 세트를 취득한다. 예측 연산부(43)는 클래스에 대응하는 계수 세트, 및 예측 탭을 기초로, 선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측한다. 예측 연산부(43)는 예측한 화소값을 프레임 메모리(34)에 공급한다.
프레임 메모리(34)는 예측 연산부(43)로부터 공급된 예측된 화소값을 기억하여, 예측된 화소값이 설정된 HD 화상을 출력한다.
도 8은 입력 화상의 화소값, 및 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 출력 화상의 화소값을 도시하는 도면이다. 도 8에서, 흰색 사각형모양은 입력 신호를 나타내고, 검은 동그라미는 출력 신호를 나타낸다. 도 8에 도시한 바와 같이, 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성되는 화상은 SD 화상의 대역 제한으로 잃어버려진 파형을 포함한다. 그 의미로, 클래스 분류 적응 처리에 의한 보다 고해상도의 화상의 생성의 처리는, 해상도를 창조한다고 할 수 있다.
도 9의 흐름도를 참조하여, 클래스 분류 적응 처리에 의한 해상도 창조의 처리를 실행하는 화상 처리 장치에 의한 SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는, 종래의 화상의 창조의 처리를 설명한다.
단계 S31에서, 화상 처리 장치는 입력 화상에 미처리된 화소가 있는지의 여 부를 판정하고, 입력 화상에 미처리된 화소가 있다고 판정된 경우, 단계 S32로 진행하고, 맵핑부(32)는 계수 세트 메모리(33)에 기억되어 있는 계수 세트를 취득한다. 단계 S33에서, 화상 처리 장치는, 래스터 스캔 순으로, 입력 화상으로부터 주목 화소를 취득한다.
단계 S34에서, 클래스 분류부(41)의 클래스 탭 취득부(51)는 프레임 메모리(31)에 기억되어 있는 입력 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 클래스 탭을 취득한다. 단계 S35에서, 클래스 분류부(41)의 파형 분류부(52)는 클래스 탭을 기초로, 주목 화소를 1개의 클래스에 클래스 분류한다.
단계 S36에서, 예측 탭 취득부(42)는, 분류된 클래스를 기초로, 프레임 메모리(31)에 기억되어 있는 입력 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 예측 탭을 취득한다.
단계 S37에서, 예측 연산부(43)는 분류된 클래스에 대응하는 계수 세트, 및 예측 탭을 기초로, 선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측한다.
단계 S38에서, 예측 연산부(43)는 예측된 화소값을 프레임 메모리(34)에 출력한다. 프레임 메모리(34)는 예측 연산부(43)로부터 공급된 화소값을 기억한다. 수속은, 단계 S31로 되돌아가, 미처리된 화소가 있는지의 여부의 판정을 반복한다.
단계 S31에서, 입력 화상에 미처리된 화소가 없다고 판정된 경우, 단계 S39로 진행하고, 프레임 메모리(34)는 예측치가 설정된, 기억하고 있는 예측 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
또한, 입력 화상을 보다 해상도감을 강조한 화상으로 변환시키기 위해서, 엣 지 강조 처리가 이용된다. 엣지 강조 처리에 있어서도, 이상에서 설명한 클래스 분류 적응 처리와 같이, 동일한 처리가 화면 전체에 대하여 실행된다.
그러나, 정지하고 있는 배경 앞에서 물체가 이동할 때, 이동하는 물체의 화상 자신의 혼합됨에 의한 움직임 불선명뿐만 아니라, 배경의 화상과 이동하는 물체의 화상과의 혼합이 생긴다. 종래, 배경의 화상과 이동하는 물체의 화상과의 혼합에 대응하여 화상을 처리하는 것은 고려되지 않았다.
<발명의 개시>
본 발명은 이러한 상황에 감안하여 이루어진 것으로, 배경의 화상과 이동하는 물체의 화상과의 혼합에 대응하여 화상을 처리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 화상 처리 장치는, 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분이 혼합되어 이루어지는 혼합 영역, 및 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역 중의 어느 하나로 구성되는 비혼합 영역 중 어느 한쪽을 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 수단과, 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 혼합 영역에서, 입력 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 수단과, 분리 결과에 대응하여, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하는 처리 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
화상 처리 장치는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한 쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 수단을 더 구비하고, 처리 수단은 움직임 불선명이 제거된 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
영역 특정 수단은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하고, 분리 수단은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역에서 입력 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하도록 할 수 있다.
처리 수단은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하도록 할 수 있다.
처리 수단은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 의해 출력 화상 데이터를 생성하도록 할 수 있다.
처리 수단은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 엣지를 강조하도록 할 수 있다.
화상 처리 장치는 혼합 영역에서 분리된 전경 오브젝트 성분, 및 전경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 수단과, 혼합 영역에서 분리된 배경 오브젝트 성분, 및 배경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 수단을 더 구비하고, 처리 수단은 생성된 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
본 발명의 화상 처리 방법은 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분이 혼합되어 이루어지는 혼합 영역, 및 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역 중의 하나로 구성되는 비혼합 영역 중 어느 한쪽을 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 단계와, 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 혼합 영역에서, 입력 화상 데이터를 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 단계와, 분리 결과에 대응하여, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하는 처리 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
화상 처리 방법은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 단계를 더 준비하고, 처리 단계는 움직임 불선명이 제거된 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
영역 특정 단계는 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하고, 분리 단계는 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역에서 입력 화상 데이터를 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 의해 출력 화상 데이터를 생성하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 엣지를 강조하도록 할 수 있다.
화상 처리 방법은 혼합 영역에서 분리된 전경 오브젝트 성분, 및 전경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 단계와, 혼합 영역에서 분리된 배경 오브젝트 성분, 및 배경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 단계를 더 준비하고, 처리 단계는 생성된 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
본 발명의 기록 매체의 프로그램은, 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분이 혼합되어 이루어지는 혼합 영역, 및 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역 중의 하나로 구성되는 비혼합 영역 중 어느 한쪽을 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 단계와, 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 혼합 영역에서, 입력 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 단계와, 분리 결과에 대응하여, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하는 처리 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
기록 매체의 프로그램은, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 단계를 더 준비하고, 처리 단계는, 움직임 불선명이 제거된, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리 하도록 할 수 있다.
영역 특정 단계는, 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하며, 분리 단계는 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역에서 입력 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 출력 화상 데이터를 생성하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다, 엣지를 강조하도록 할 수 있다.
기록 매체의 프로그램은, 혼합 영역에서 분리된 전경 오브젝트 성분, 및 전경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 단계와, 혼합 영역에서 분리된 배경 오브젝트 성분, 및 배경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 단계를 더 준비하며, 처리 단계는 생성된 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
본 발명의 프로그램은, 컴퓨터에, 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분이 혼합되어 이루어지는 혼합 영역, 및 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전 경 영역, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역 중의 하나로 구성되는 비혼합 영역 중 어느 한쪽을 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 단계와, 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 혼합 영역에서, 입력 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 단계와, 분리 결과에 대응하여, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하는 처리 단계를 실행시키는 것을 특징으로 한다.
프로그램은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 단계를 더 준비하고, 처리 단계는 움직임 불선명이 제거된, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
영역 특정 단계는, 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하고, 분리 단계는 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역에서, 입력 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 출력 화상 데이터를 생성하도록 할 수 있다.
처리 단계는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다, 엣지를 강조하도록 할 수 있다.
프로그램은 혼합 영역에서 분리된 전경 오브젝트 성분, 및 전경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 단계와, 혼합 영역에서 분리된 배경 오브젝트 성분, 및 배경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 단계를 더 준비하고, 처리 단계는, 생성된 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
본 발명의 촬상 장치는, 시간 적분 효과를 갖는 소정수의 화소를 갖는 촬상 소자에 의해서 촬상된 피사체 화상을, 소정수의 화소 데이터로 이루어지는 촬상 화상 데이터로서 출력하는 촬상 수단과, 촬상 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분이 혼합되어 이루어지는 혼합 영역, 및 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역 중의 어느 하나로 구성되는 비혼합 영역 중 어느 한쪽을 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 수단과, 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 혼합 영역에서, 촬상 화상 데이터를, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 수단과, 분리 결과에 대응하여, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하는 처리 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
촬상 장치는 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 수단을 더 구비하고, 처리 수단은 움직임 불선명이 제거된 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
영역 특정 수단은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하며, 분리 수단은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역에서 촬상 화상 데이터를 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리하도록 할 수 있다.
처리 수단은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하도록 할 수 있다.
처리 수단은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 클래스 분류 적응 처리에 의해 출력 화상 데이터를 생성하도록 할 수 있다.
처리 수단은 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분마다 엣지를 강조하도록 할 수 있다.
촬상 장치는 혼합 영역에서 분리된 전경 오브젝트 성분, 및 전경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 수단과, 혼합 영역에서 분리된 배경 오브젝트 성분, 및 배경 영역의 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 수단을 더 구비하고, 처리 수단은 생성된 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 개개로 처리하도록 할 수 있다.
전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분이 혼합되어 이루어지는 혼합 영역, 및 전경 오브젝트 성분 으로 이루어지는 전경 영역, 및 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역 중의 어느 하나로 구성되는 비혼합 영역 중 어느 한쪽이 특정되고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보가 출력되고, 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 혼합 영역에서, 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트 성분으로 분리되고, 분리 결과에 대응하여, 전경 오브젝트 성분 및 배경 오브젝트 성분이 개개로 처리된다.
이에 따라, 예를 들면 이동하는 물체를 촬상한 경우, 배경의 화상과 이동하는 물체의 화상과의 혼합에 대응하여 화상을 처리할 수 있다.
도 1은 종래의 화상 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.
도 2는 클래스 탭을 설명하는 도면.
도 3은 예측 탭을 설명하는 도면.
도 4는 클래스 분류 적응 처리의 개략을 설명하는 도면.
도 5는 종래의 계수 세트를 설명하는 도면.
도 6은 종래의 학습의 처리를 설명하는 흐름도.
도 7은 종래의 화상 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.
도 8은 입력 화상의 화소값, 및 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 출력 화상의 화소값을 도시하는 도면.
도 9는 종래의 화상의 창조의 처리를 설명하는 흐름도.
도 10은 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 일 실시 형태의 구성을 도시하는 블록도.
도 11은 화상 처리 장치의 기능의 구성을 도시하는 블록도.
도 12는 센서에 의한 촬상을 설명하는 도면.
도 13은 화소의 배치를 설명하는 도면.
도 14는 검출 소자의 동작을 설명하는 도면.
도 15A는 움직이고 있는 전경에 대응하는 오브젝트와, 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상하여 얻어지는 화상을 설명하는 도면, 도 15B는 움직이고 있는 전경에 대응하는 오브젝트와, 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상하여 얻어지는 화상에 대응하는 모델을 설명하는 도면.
도 16은 배경 영역, 전경 영역, 혼합 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역을 설명하는 도면.
도 17은 정지하고 있는 전경에 대응하는 오브젝트 및 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상한 화상에서의 인접하여 1열로 배열하고 있는 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도.
도 18은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 19는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 20은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 21은 전경 영역, 배경 영역, 및 혼합 영역의 화소를 추출한 예를 도시하는 도면.
도 22는 화소와 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델과의 대응을 도시하는 도면.
도 23은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 24는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 25는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 26은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 27은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 28은 분리된 화상과, 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도와의 대응을 도시하는 도면.
도 29는 분할된 화상의 예를 도시하는 도면.
도 30은 분리된 화상의 예를 도시하는 도면.
도 31은 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 화상의 처리를 설명하는 흐름도.
도 32는 영역 특정부(103)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 33은 전경에 대응하는 오브젝트가 이동하고 있을 때의 화상을 설명하는 도면.
도 34는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 35는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 36은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 37은 영역 판정의 조건을 설명하는 도면.
도 38A는 영역 특정부(103)의 영역 특정의 결과의 예를 도시하는 도면, 도 38B는 영역 특정부(103)의 영역 특정의 결과의 예를 도시하는 도면, 도 38C는 영역 특정부(103)의 영역 특정의 결과의 예를 도시하는 도면, 도 38D는 영역 특정부(103)의 영역 특정의 결과의 예를 도시하는 도면.
도 39는 영역 특정부(103)의 영역 특정의 결과의 예를 도시하는 도면.
도 40은 영역 특정 처리를 설명하는 흐름도.
도 41은 영역 특정부(103)의 구성의 다른 일례를 도시하는 블록도.
도 42는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 43은 배경 영역의 화상의 예를 도시하는 도면.
도 44는 2치 오브젝트 화상 추출부(302)의 구성을 도시하는 블록도.
도 45A는 상관값의 산출을 설명하는 도면, 도 45B는 상관값의 산출을 설명하는 도면.
도 46A는 상관값의 산출을 설명하는 도면, 도 46B는 상관값의 산출을 설명하는 도면.
도 47은 2치 오브젝트 화상의 예를 도시하는 도면.
도 48은 시간 변화 검출부(303)의 구성을 도시하는 블록도.
도 49는 영역 판정부(342)의 판정을 설명하는 도면.
도 50은 시간 변화 검출부(303)의 판정의 예를 도시하는 도면.
도 51은 영역 판정부(103)의 영역 특정의 처리를 설명하는 흐름도.
도 52는 영역 판정의 처리의 상세를 설명하는 흐름도.
도 53은 영역 특정부(103)의 또 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 54는 로버스트화부(361)의 구성을 설명하는 블록도.
도 55는 움직임 보상부(381)의 움직임 보상을 설명하는 도면.
도 56은 움직임 보상부(381)의 움직임 보상을 설명하는 도면.
도 57은 영역 특정의 처리를 설명하는 흐름도.
도 58은 로버스트화의 처리의 상세를 설명하는 흐름도.
도 59는 혼합비 산출부(104)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 60은 이상적인 혼합비 α의 예를 도시하는 도면.
도 61은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 62는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 63은 전경의 성분의 상관을 이용한 근사를 설명하는 도면.
도 64는 C, N, 및 P의 관계를 설명하는 도면.
도 65는 추정 혼합비 처리부(401)의 구성을 도시하는 블록도.
도 66은 추정 혼합비의 예를 도시하는 도면.
도 67은 혼합비 산출부(104)의 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 68은 혼합비의 산출의 처리를 설명하는 흐름도.
도 69는 추정 혼합비의 연산의 처리를 설명하는 흐름도.
도 70은 혼합비 α를 근사하는 직선을 설명하는 도면.
도 71은 혼합비 α를 근사하는 평면을 설명하는 도면.
도 72는 혼합비 α를 산출할 때의 복수의 프레임의 화소의 대응을 설명하는 도면이다.
도 73은 혼합비 추정 처리부(401)의 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 74는 추정 혼합비가 예를 도시하는 도면.
도 75는 혼합비의 산출의 처리를 설명하는 흐름도.
도 76은 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리를 설명하는 흐름도.
도 77은 전경 배경 분리부(105)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 78A는 입력 화상, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 전경 성분 화상, 및 배경 성분 화상을 도시하는 도면.
도 78B는 입력 화상, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 전경 성분 화상, 및 배경 성분 화상에 대응하는 모델도.
도 79는 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 80은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 81은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 82는 분리부(601)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 83는 전경과 배경의 분리의 처리를 설명하는 흐름도.
도 84는 계수 세트를 생성하는 분리 화상 처리부(106)의 구성을 도시하는 블록도.
도 85는 교사 화상과 학생 화상과의 관계를 설명하는 도면.
도 86은 학습부(714)의 구성을 도시하는 블록도.
도 87A는 클래스 분류 처리를 설명하는 도면, 도 87B는 클래스 분류 처리를 설명하는 도면.
도 88A는 ADRC 처리를 설명하는 도면, 도 88B는 ADRC 처리를 설명하는 도면.
도 89는 분리 화상 처리부(106)가 생성하는 계수 세트를 설명하는 도면.
도 90은 분리 화상 처리부(106)에 의한, 계수 세트를 생성하는 학습의 처리 를 설명하는 흐름도.
도 91은 배경 영역에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리를 설명하는 흐름도.
도 92는 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, 공간 방향으로, 보다 고해상도인 화상을 생성하는 분리 화상 처리부(106)의 구성을 도시하는 블록도.
도 93은 맵핑부(807)의 구성을 도시하는 블록도.
도 94A는 교사 화상의 혼합 영역에서의 화상의 예를 도시하는 도면, 도 94B는 교사 화상의 혼합 영역에서의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면.
도 95A는 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 혼합 영역의 화상의 예를 도시하는 도면, 도 95B는 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 혼합 영역의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면.
도 96A는 본 발명에 따른 화상 처리 장치에 의해 생성된 혼합 영역의 화상의 예를 도시하는 도면, 도 96B는 본 발명에 따른 화상 처리 장치에 의해 생성된 혼합 영역의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면.
도 97A는 교사 화상의 전경 영역에서의 화상의 예를 도시하는 도면, 도 97B는 교사 화상의 전경 영역에서의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면.
도 98A는 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된, 전경 영역의 화상의 예를 도시하는 도면, 도 98B는 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 전경 영역의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면.
도 99A는 본 발명에 따른 화상 처리 장치에 의해 생성된, 전경 영역의 화상의 예를 도시하는 도면, 도 99B는 본 발명에 따른 화상 처리 장치에 의해 생성된 전경 영역의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면.
도 100은 분리 화상 처리부(106)의 화상의 창조의 처리를 설명하는 흐름도.
도 101은 배경 영역에 대응하는 화상의 예측의 처리를 설명하는 흐름도.
도 102는 영역마다 다른 효과의 엣지 강조 처리를 적용하는 분리 화상 처리부(106)의 구성을 도시하는 블록도.
도 103은 엣지 강조부(907)의 구성을 도시하는 블록도.
도 104A는 엣지 강조 처리를 설명하는 도면, 도 104B는 엣지 강조 처리를 설명하는 도면, 도 104C는 엣지 강조 처리를 설명하는 도면.
도 105는 필터 계수를 도시하는 도면.
도 106은 고역 통과 필터(921)의 동작을 설명하는 도면.
도 107는 필터 계수를 도시하는 도면.
도 108은 고역 통과 필터(921)의 동작을 설명하는 도면.
도 109는 엣지 강조부(907)의 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 110는 필터 계수를 도시하는 도면.
도 111은 필터(941)의 동작을 설명하는 도면.
도 112는 필터 계수를 도시하는 도면.
도 113은 필터(941)의 동작을 설명하는 도면.
도 114는 분리 화상 처리부(106)의 처리를 설명하는 도면.
도 115는 분리 화상 처리부(106)의 엣지 강조 처리를 설명하는 흐름도.
도 116은 화상 처리 장치의 기능의 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 117은 혼합비 산출부(1101)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 118은 전경 배경 분리부(1102)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 119는 화상 처리 장치의 기능의 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 120은 분할된 화상과, 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도와의 대응을 도시하는 도면.
도 121는 움직임 불선명이 제거된 화상과, 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도와의 대응을 도시하는 도면.
도 122는 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 처리를 설명하는 도면.
도 123은 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 화상의 처리를 설명하는 흐름도.
도 124는 전경 배경 분리부(2001)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 125A는 입력 화상, 전경 성분 화상, 및 배경 성분 화상을 도시하는 도면, 도 125B는 입력 화상, 전경 성분 화상, 및 배경 성분 화상에 대응하는 모델도.
도 126은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 127은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 128은 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 129는 분리부(2601)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 130A는 분리된 전경 성분 화상의 예를 도시하는 도면, 도 130B는 분리된 배경 성분 화상의 예를 도시하는 도면.
도 131은 전경과 배경과의 분리의 처리를 설명하는 흐름도.
도 132는 움직임 불선명 제거부(2002)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 133은 처리 단위를 설명하는 도면.
도 134는 전경 성분 화상의 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 135는 전경 성분 화상의 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 136은 전경 성분 화상의 화소값을 시간 방향으로 전개하여, 셔터 시간에 대응하는 기간을 분할한 모델도.
도 137은 움직임 불선명 제거부(2002)에 의한 전경 성분 화상에 포함되는 움직임 불선명의 제거의 처리를 설명하는 흐름도.
도 138은 배경 성분 화상의 모델을 도시하는 도면.
도 139는 보정된 배경 성분 화상의 모델을 도시하는 도면.
도 140은 계수 세트를 생성하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 구성을 도시하는 블록도.
도 141은 학습부(3006)의 구성을 도시하는 블록도.
도 142는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)가 생성하는 계수 세트를 설 명하는 도면.
도 143은 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)에 의한 계수 세트를 생성하는 학습의 처리를 설명하는 흐름도.
도 144는 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리를 설명하는 흐름도.
도 145는 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, 공간 방향으로, 보다 고해상도인 화상을 생성하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 구성을 도시하는 블록도.
도 146은 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상의 모델을 도시하는 도면.
도 147은 움직임 불선명이 부가된 전경 성분 화상의 모델을 도시하는 도면.
도 148은 맵핑부(3103)의 구성을 도시하는 블록도.
도 149는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 화상의 창조의 처리를 설명하는 흐름도.
도 150은 배경 성분 화상에 대응하는 화상의 예측의 처리를 설명하는 흐름도.
도 151은 화상마다, 다른 효과의 엣지 강조 처리를 적용하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 구성을 도시하는 블록도.
도 152는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 처리를 설명하는 도면.
도 153은 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 엣지 강조 처리를 설명하는 흐름도.
도 154는 화상 처리 장치의 기능의 다른 구성을 도시하는 블록도.
도 155는 전경 배경 분리부(3501)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
<발명을 실시하기 위한 최량의 형태>
도 10은 본 발명에 따른 신호 처리 장치의 일 실시예의 구성을 도시하는 블록도이다. CPU(Central processing Unit)(71)는 ROM(Read Only Memory)(72), 또는 기억부(78)에 기억되어 있는 프로그램에 따라서 각종 처리를 실행한다. RAM(Random Access Memory)(73)에는 CPU(71)가 실행하는 프로그램이나 데이터 등이 적절하게 기억된다. 이들 CPU(71), ROM(72), 및 RAM(73)은 버스(74)에 의해 서로 접속되어 있다.
CPU(71)에는 또한 버스(74)를 통해 입출력 인터페이스(75)가 접속되어 있다. 입출력 인터페이스(75)에는 키보드, 마우스, 마이크로폰 등으로 이루어지는 입력부(76), 디스플레이, 스피커 등으로 이루어지는 출력부(77)가 접속되어 있다. CPU(71)는 입력부(76)로부터 입력되는 명령에 대응하여 각종 처리를 실행한다. 그리고, CPU(71)는 처리의 결과 얻어진 화상이나 음성 등을 출력부(77)로 출력한다.
입출력 인터페이스(75)에 접속되어 있는 기억부(78)는, 예를 들면 하드디스크 등으로 구성되고, CPU(71)가 실행하는 프로그램이나 각종 데이터를 기억한다. 통신부(79)는 인터넷, 그 밖의 네트워크를 통해 외부의 장치와 통신한다. 이 예의 경우, 통신부(79)는 센서의 출력을 취득하는 취득부로서 기능한다.
또한, 통신부(79)를 통해 프로그램을 취득하여 기억부(78)에 기억시켜도 된다.
입출력 인터페이스(75)에 접속되어 있는 드라이브(80)는, 자기 디스크(91), 광 디스크(92), 광 자기 디스크(93), 혹은 반도체 메모리(94) 등이 장착되었을 때, 이들을 구동하여, 거기에 기록되어 있는 프로그램이나 데이터 등을 취득한다. 취득된 프로그램이나 데이터는 필요에 따라서 기억부(78)에 전송되어 기억된다.
도 11은 화상 처리 장치의 기능의 구성을 도시하는 블록도이다.
또, 화상 처리 장치의 각 기능을 하드웨어로 실현할지 소프트웨어로 실현할지는 불문한다. 즉, 본 명세서의 각 블록도는 하드웨어의 블록도라고 생각하거나, 소프트웨어에 의한 기능 블록도라고 생각해도 된다.
여기서, 화상 처리 장치에 입력되는 입력 화상에는 움직임 불선명이 포함되어 있다. 움직임 불선명이란, 촬상의 대상이 되는, 현실 세계에서의 오브젝트의 움직임과, 센서의 촬상의 특성에 의해 생기는, 움직이고 있는 오브젝트에 대응하는 화상에 포함되어 있는 왜곡을 말한다.
이 명세서에서는, 촬상의 대상이 되는 현실 세계에서의 오브젝트에 대응하는 화상을, 화상 오브젝트라고 칭한다.
화상 처리 장치에 공급된 입력 화상은, 오브젝트 추출부(101), 영역 특정부(103), 혼합비 산출부(104), 및 전경 배경 분리부(105)에 공급된다.
오브젝트 추출부(101)는 입력 화상에 포함되는 전경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 대략적으로 추출하고, 추출한 화상 오브젝트를 움직임 검출부(102)에 공급한다. 오브젝트 추출부(101)는, 예를 들면 입력 화상에 포함되는 전경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트의 윤곽을 검출함으로써, 전경의 오 브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 대략적으로 추출한다.
오브젝트 추출부(101)는 입력 화상에 포함되는 배경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 대략적으로 추출하여, 추출한 화상 오브젝트를 움직임 검출부(102)에 공급한다. 오브젝트 추출부(101)는, 예를 들면 입력 화상과, 추출된 전경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트와의 차로부터 배경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 대략적으로 추출한다.
또한, 예를 들면 오브젝트 추출부(101)는, 내부에 설치되어 있는 배경 메모리에 기억되어 있는 배경의 화상과, 입력 화상과의 차로부터, 전경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트, 및 배경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 대략적으로 추출하도록 해도 된다.
움직임 검출부(102)는, 예를 들면 블록 매칭법, 경사법, 위상 상관법, 및 펠 리커시브법 등의 방법에 의해, 대략적으로 추출된 전경의 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트의 움직임 벡터를 산출하여, 산출한 움직임 벡터 및 움직임 벡터의 위치 정보(움직임 벡터에 대응하는 화소의 위치를 특정하는 정보)를 영역 특정부(103)에 공급한다.
움직임 검출부(102)가 출력하는 움직임 벡터에는 움직임량 v에 대응하는 정보가 포함되어 있다.
또한, 예를 들면 움직임 검출부(102)는 화상 오브젝트의 화소를 특정하는 화소 위치 정보와 같이, 화상 오브젝트마다의 움직임 벡터를 움직임 불선명 조정부(106)에 출력하도록 해도 된다.
움직임량 v는, 움직이고 있는 오브젝트에 대응하는 화상의 위치의 변화를 화소 간격을 단위로 하여 나타내는 값이다. 예를 들면, 전경에 대응하는 오브젝트의 화상이, 임의의 프레임을 기준으로 하여 다음의 프레임에 있어서 4 화소분 떨어진 위치에 표시되도록 이동하고 있을 때, 전경에 대응하는 오브젝트의 화상의 움직임량 v는 4로 된다.
영역 특정부(103)는, 입력된 화상의 화소의 각각을, 전경 영역, 배경 영역, 또는 언커버드 백그라운드 영역, 혹은 커버드 백그라운드 영역으로 이루어지는 혼합 영역 중 어느 하나로 특정하여, 화소마다 전경 영역, 배경 영역, 또는 언커버드 백그라운드 영역, 혹은 커버드 백그라운드 영역으로 이루어지는 혼합 영역 중 어느 하나에 속하는지를 나타내는 정보(이하, 영역 정보라고 함)를 혼합비 산출부(104), 및 전경 배경 분리부(105)에 공급한다.
또, 혼합 영역, 언커버드 백그라운드 영역, 및 커버드 백그라운드 영역의 상세에 대해서는 후술한다.
혼합비 산출부(104)는 입력 화상, 및 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 혼합 영역에 포함되는 화소에 대응하는 혼합비(이하, 혼합비 α라고 함)를 산출하고, 산출한 혼합비를 전경 배경 분리부(105)에 공급한다.
혼합비 α는 후술하는 수학식 3에 도시된 바와 같이, 화소값에서의, 배경의 오브젝트에 대응하는 화상의 성분(이하, 배경의 성분이라고도 함)의 비율을 나타내는 값이다.
전경 배경 분리부(105)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보, 및 혼 합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 기초로, 전경의 오브젝트에 대응하는 화상의 성분(이하, 전경의 성분이라고도 함)과, 배경의 성분만으로 이루어지는 배경 성분 화상을 분리하여, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경의 성분만으로 이루어지는 화상(이하, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상이라고 함), 언커버드 백그라운드 영역의 전경의 성분만으로 이루어지는 화상(이하, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상이라고 함), 커버드 백그라운드 영역의 배경의 성분만으로 이루어지는 화상(이하, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상이라고 함), 커버드 백그라운드 영역의 전경의 성분만으로 이루어지는 화상(이하, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상이라고 함), 및 전경 영역의 화상을 분리 화상 처리부(106)에 공급한다.
분리 화상 처리부(106)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상을 각각 처리한다.
예를 들면, 분리 화상 처리부(106)는 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상마다, 보다 고해상도의 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에서 사용될 계수를 생성한다.
예를 들면, 분리 화상 처리부(106)는, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운 드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상마다 클래스 분류 적응 처리를 적용하여, 보다 고해상도의 화상을 창조한다.
또는, 예를 들면 분리 화상 처리부(106)는, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상마다, 각각 다른 계수를 사용한 엣지 강조의 정도가 서로 다른 엣지 강조 처리를 적용한다.
다음에, 도 12 내지 도 27을 참조하여 화상 처리 장치에 공급되는 입력 화상에 대하여 설명한다.
도 12는 센서에 의한 촬상을 설명하는 도면이다. 센서는 예를 들면, 고체 촬상 소자인 CCD(Charge-Coupled Device) 에리어 센서를 구비한 CCD 비디오 카메라 등으로 구성된다. 현실 세계에서의, 전경에 대응하는 오브젝트(111)는, 현실 세계에서의, 배경에 대응하는 오브젝트(112)와 센서 사이를, 예를 들면 도면 중 좌측에서 우측으로 수평으로 이동한다.
센서는 전경에 대응하는 오브젝트(111)를 배경에 대응하는 오브젝트(112)와 함께 촬상한다. 센서는 촬상한 화상을 1프레임 단위로 출력한다. 예를 들면, 센서는 1초에 30 프레임으로 이루어지는 화상을 출력한다. 센서의 노광 시간은 1/30초로 할 수 있다. 노광 시간은 센서가 입력된 광의 전하로의 변환을 개시하고 나 서, 입력된 광의 전하로의 변환을 종료하기까지의 기간이다. 이하, 노광 시간을 셔터 시간이라고도 한다.
도 13은 화소의 배치를 설명하는 도면이다. 도 13 중에서, A 내지 I는 개개의 화소를 나타낸다. 화소는 화상에 대응하는 평면 상에 배치되어 있다. 하나의 화소에 대응하는 하나의 검출 소자는 센서 상에 배치되어 있다. 센서가 화상을 촬상할 때, 하나의 검출 소자는 화상을 구성하는 하나의 화소에 대응하는 화소값을 출력한다. 예를 들면, 검출 소자의 X방향의 위치는 화상 상의 가로 방향의 위치에 대응하고, 검출 소자의 Y방향의 위치는 화상 상의 세로 방향의 위치에 대응한다.
도 14에 도시한 바와 같이, 예를 들면 CCD인 검출 소자는 셔터 시간에 대응하는 기간, 입력된 광을 전하로 변환하여, 변환된 전하를 축적한다. 전하량은 입력된 광의 세기와, 광이 입력되고 있는 시간에 거의 비례한다. 검출 소자는 셔터 시간에 대응하는 기간에 있어서, 입력된 광으로부터 변환된 전하를 이미 축적되어 있는 전하에 부가해 간다. 즉, 검출 소자는 셔터 시간에 대응하는 기간, 입력되는 광을 적분하여, 적분된 광에 대응하는 량의 전하를 축적한다. 검출 소자는 시간에 대하여 적분 효과가 있다고도 할 수 있다.
검출 소자에 축적된 전하는 도시하지 않은 회로에 의해 전압값으로 변환되고, 전압값은 다시 디지털 데이터 등의 화소값으로 변환되어 출력된다. 따라서, 센서로부터 출력되는 개개의 화소값은, 전경 또는 배경에 대응하는 오브젝트의 공간적으로 확대되는 어떤 부분을 셔터 시간에 대하여 적분한 결과인, 1차원의 공간에 사영된 값을 갖는다.
화상 처리 장치는, 이러한 센서의 축적의 동작에 의해, 출력 신호에 파묻혀 버린 의미있는 정보, 예를 들면 혼합비 α를 추출한다.
도 15A 및 도 15B는, 움직이고 있는 전경에 대응하는 오브젝트와, 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상하여 얻어지는 화상을 설명하는 도면이다. 도 15A는 움직임을 따르는 전경에 대응하는 오브젝트와, 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상하여 얻어지는 화상을 나타내고 있다. 도 15A에 도시하는 예에 있어서, 전경에 대응하는 오브젝트는, 화면에 대하여 수평으로 좌측으로부터 우측으로 움직이고 있다.
도 15B는 도 15A에 도시하는 화상의 1라인에 대응하는 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 도 15B의 가로 방향은 도 15A의 공간 방향 X에 대응하고 있다.
배경 영역의 화소는 배경 성분, 즉 배경 오브젝트에 대응하는 화상의 성분만으로 그 화소값이 구성되어 있다. 전경 영역의 화소는 전경 성분, 즉 전경 오브젝트에 대응하는 화상의 성분만으로 그 화소값이 구성되어 있다.
혼합 영역의 화소는 배경 성분 및 전경 성분으로 그 화소값이 구성되어 있다. 혼합 영역은 배경 성분 및 전경 성분으로 그 화소값이 구성되어 있기 때문에, 왜곡 영역이라고도 할 수 있다. 혼합 영역은 또한, 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역으로 분류된다.
커버드 백그라운드 영역은 전경 영역에 대하여 전경 오브젝트의 진행 방향 전단부에 대응하는 위치의 혼합 영역으로, 시간의 경과에 대응하여 배경 성분이 전 경에 덮여 가려지는 영역을 말한다.
이에 대하여, 언커버드 백그라운드 영역은 전경 영역에 대하여 전경 오브젝트의 진행 방향 후단부에 대응하는 위치의 혼합 영역으로, 시간의 경과에 대응하여 배경 성분이 나타나는 영역을 말한다.
이와 같이, 전경 영역, 배경 영역, 또는 커버드 백그라운드 영역 혹은 언커버드 백그라운드 영역을 포함하는 화상이, 영역 특정부(103), 혼합비 산출부(104), 및 전경 배경 분리부(105)에 입력 화상으로서 입력된다.
도 16은 이상과 같은, 배경 영역, 전경 영역, 혼합 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역을 설명하는 도면이다. 도 15A에 도시하는 화상에 대응하는 경우, 배경 영역은 정지 부분이고, 전경 영역은 움직임 부분이고, 혼합 영역의 커버드 백그라운드 영역은 배경으로부터 전경으로 변화하는 부분이고, 혼합 영역의 언커버드 백그라운드 영역은 전경으로부터 배경으로 변화하는 부분이다.
도 17은 정지하고 있는 전경에 대응하는 오브젝트 및 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상한 화상에서의, 인접하여 1열로 배열되어 있는 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 예를 들면, 인접하여 1열로 배열되어 있는 화소로서, 화면의 1라인 상에 배열되어 있는 화소를 선택할 수 있다.
도 17에 도시하는 F01 내지 F04의 화소값은 정지하고 있는 전경 오브젝트에 대응하는 화소의 화소값이다. 도 17에 도시하는 B01 내지 B04의 화소값은 정지하고 있는 배경 오브젝트에 대응하는 화소의 화소값이다.
도 17에서의 세로 방향은 도면 중 위에서 아래를 향하여 시간이 경과한다. 도 17 중 직사각형 상변의 위치는 센서가 입력된 광의 전하로의 변환을 개시하는 시각에 대응하고, 도 17 중 직사각형 하변의 위치는 센서가 입력된 광의 전하로의 변환을 종료하는 시각에 대응한다. 즉, 도 17 중 직사각형 상변에서 하변까지의 거리는 셔터 시간에 대응한다.
이하에 있어서, 셔터 시간과 프레임 간격이 동일한 경우를 예로 설명한다.
도 17에서의 가로 방향은 도 15A에서 설명한 공간 방향 X에 대응한다. 보다 구체적으로는, 도 17에 도시하는 예에 있어서, 도 17 중 "F01"이라고 기재된 직사각형의 좌변으로부터 "B04"라고 기재된 직사각형의 우변까지의 거리는 화소 피치의 8배, 즉 연속하고 있는 8개의 화소 간격에 대응한다.
전경 오브젝트 및 배경 오브젝트가 정지하고 있는 경우, 셔터 시간에 대응하는 기간에 있어서 센서에 입력되는 광은 변화하지 않는다.
여기서, 셔터 시간에 대응하는 기간을 두 개 이상의 동일한 길이의 기간으로 분할한다. 예를 들면, 가상 분할수를 4로 하면, 도 17에 도시하는 모델도는 도 20에 도시하는 모델로서 나타낼 수 있다. 가상 분할수는 전경에 대응하는 오브젝트의 셔터 시간 내에서의 움직임량 v 등에 대응하여 설정된다. 예를 들면, 4인 움직임량 v에 대응하여, 가상 분할수는 4가 되어, 셔터 시간에 대응하는 기간은 4개로 분할된다.
도면 중 가장 위의 행은 셔터가 개방되어 최초 분할된 기간에 대응한다. 도면 중 위에서 2번째 행은 셔터가 개방되어 2번째 분할된 기간에 대응한다. 도면 중 위에서 3번째 행은 셔터가 개방되어 3번째 분할된 기간에 대응한다. 도면 중 위에서 4번째 행은 셔터가 개방되어 4번째의 분할된 기간에 대응한다.
이하, 움직임량 v에 대응하여 분할된 셔터 시간을 셔터 시간 /v라고도 부른다.
전경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있을 때, 센서에 입력되는 광은 변화하지 않기 때문에, 전경 성분 F01/v는, 화소값 F01을 가상 분할수로 나눈 값과 동일하다. 마찬가지로, 전경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있을 때, 전경 성분 F02/v는 화소값 F02를 가상 분할수로 나눈 값과 동일하고, 전경 성분 F03/v는 화소값 F03을 가상 분할수로 나눈 값과 동일하고, 전경 성분 F04/v는 화소값 F04를 가상 분할수로 나눈 값과 동일하다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있을 때, 센서에 입력되는 광은 변화하지 않기 때문에, 배경 성분 B01/v는 화소값 B01을 가상 분할수로 나눈 값과 동일하다. 마찬가지로, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있을 때, 배경 성분 B02/v는 화소값 B02를 가상 분할수로 나눈 값과 동일하고, B03/v는 화소값 B03을 가상 분할수로 나눈 값과 동일하고, B04/v는 화소값 B04를 가상 분할수로 나눈 값과 동일하다.
즉, 전경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 경우, 셔터 시간에 대응하는 기간에서, 센서에 입력되는 전경 오브젝트에 대응하는 광이 변화하지 않기 때문에, 셔터가 개방되어 최초의, 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분 F01/v와, 셔터가 개방되어 2번째의, 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분 F01/v와, 셔터가 개방되어 3 번째의, 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분 F01/v와, 셔터가 개방되어 4번째의, 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분 F01/v는 동일한 값이 된다. F02/v 내지 F04/v도 F01/v와 마찬가지의 관계를 갖는다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 경우, 셔터 시간에 대응하는 기간에서, 센서에 입력되는 배경 오브젝트에 대응하는 광은 변화하지 않기 때문에, 셔터가 개방되어 최초의, 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분 B01/v와, 셔터가 개방되어 2번째의, 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분 B01/v와, 셔터가 개방되어 3번째의, 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분 B01/v와, 셔터가 개방되어 4번째의, 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분 B01/v는, 동일한 값이 된다. B02/v 내지 B04/v도 마찬가지의 관계를 갖는다.
다음에, 전경에 대응하는 오브젝트가 이동하고, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 경우에 대해 설명한다.
도 19는 전경에 대응하는 오브젝트가 도면의 우측으로 이동하는 경우의, 커버드 백그라운드 영역을 포함하는, 1 라인 상의 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 도 19에 있어서, 전경의 움직임량 v는 4이다. 1프레임은 짧은 시간이기 때문에, 전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 이동하고 있다고 가정할 수 있다. 도 19에 있어서, 전경에 대응하는 오브젝트의 화상은, 임의의 프레임을 기준으로 하여 다음 프레임에서 4화소분 우측에 표시되도록 이동한다.
도 19에 있어서, 가장 좌측 화소 내지 좌측으로부터 4번째 화소는 전경 영역에 속한다. 도 19에 있어서, 좌측으로부터 5번째 내지 좌측으로부터 7번째 화소는 커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 속한다. 도 19에 있어서, 가장 우측 화소는 배경 영역에 속한다.
전경에 대응하는 오브젝트가 시간의 경과와 함께 배경에 대응하는 오브젝트를 덮어 숨기듯이 이동하고 있기 때문에, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값에 포함되는 성분은, 셔터 시간에 대응하는 기간의 어느 시점에서, 배경 성분으로부터 전경 성분으로 바뀐다.
예를 들면, 도 19 중에 굵은 선 테두리를 한 화소값 M은 수학식 1로 표현된다.
Figure 112003005136002-pct00001
예를 들면, 좌측으로부터 5번째 화소는 1개의 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분을 포함하고, 3개의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분을 포함하기 때문에, 좌측으로부터 5번째 화소의 혼합비 α는 1/4이다. 좌측으로부터 6번째 화소는 2개의 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분을 포함하고, 2개의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분을 포함하기 때문에, 좌측으로부터 6번째 화소의 혼합비 α는 1/2이다. 좌측으로부터 7번째 화소는 3개의 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분을 포함하고, 1개의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분을 포함하기 때문에, 좌측으로부터 7번째 화소의 혼합비 α는 3/4이다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 전경의 화상이 다음 프레임에서 4화소 우측에 표시되도록 등속으로 이동한다고 가정할 수 있기 때문에, 예를 들면 도 19에서의 좌측으로부터 4번째 화소의, 셔터가 개방되어 최초의, 셔터 시간 /v의 전경 성분 F07/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 5번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다. 마찬가지로, 전경 성분 F07/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 6번째 화소의, 셔터가 개방되어 3번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 도 19에서의 좌측으로부터 7번째 화소의, 셔터가 개방되어 4번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 각각 동일하다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 전경의 화상이 다음 프레임에서 4화소 우측에 표시되도록 등속으로 이동한다고 가정할 수 있기 때문에, 예를 들면 도 19에서의 좌측으로부터 3번째 화소의, 셔터가 개방되어 최초의 셔터 시간 /v의 전경 성분 F06/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 4번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다. 마찬가지로, 전경 성분 F06/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 5번째 화소의, 셔터가 개방되어 3번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 도 19에서의 좌측으로부터 6번째 화소의, 셔터가 개방되어 4번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 각각 동일하다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 전경의 화상이 다음 프레임에서 4화소 우측에 표시되도록 등속으로 이동한다고 가정할 수 있기 때문에, 예를 들면 도 19에서의 좌측으로부터 2번째 화소의, 셔터가 개방되어 최초의 셔터 시간 /v의 전경 성분 F05/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 3번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v 에 대응하는 전경 성분과 동일하다. 마찬가지로, 전경 성분 F05/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 4번째 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 도 19 중 좌측으로부터 5번째 화소의, 셔터가 개방되어 4번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 각각 동일하다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 전경의 화상이 다음 프레임에서 4화소 우측에 표시되도록 등속으로 이동한다고 가정할 수 있기 때문에, 예를 들면 도 19에서의 가장 좌측 화소의, 셔터가 개방되어 최초의 셔터 시간 /v의 전경 성분 F04/v는, 도 19에서의 좌측으로부터 2번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다. 마찬가지로, 전경 성분 F04/v 는, 도 19에서의 좌측으로부터 3번째 화소의, 셔터가 개방되어 3번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 도 19에서의 좌측으로부터 4번째 화소의, 셔터가 개방되어 4번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 각각 동일하다.
움직이고 있는 오브젝트에 대응하는 전경의 영역은 이와 같이 움직임 불선명을 포함하기 때문에, 왜곡 영역이라고도 말할 수 있다.
도 20은 전경이 도면 중 우측으로 이동하는 경우의, 언커버드 백그라운드 영역을 포함하는, 1라인 상의 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 도 20에 있어서, 전경의 움직임량 v는 4이다. 1프레임은 짧은 시간이기 때문에, 전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 이동하고 있다고 가정할 수 있다. 도 20에 있어서, 전경에 대응하는 오브젝트의 화상은 임의의 프레임을 기준으로 하여 다음 프레임에서 4화소분 우측으로 이동한다.
도 20에 있어서, 가장 좌측 화소 내지 좌측으로부터 4번째 화소는 배경 영역에 속한다. 도 20에 있어서, 좌측으로부터 5번째 내지 좌측으로부터 7번째 화소는 언커버드 백그라운드인 혼합 영역에 속한다. 도 20에 있어서, 가장 우측 화소는 전경 영역에 속한다.
배경에 대응하는 오브젝트를 덮고 있는 전경에 대응하는 오브젝트가 시간의 경과에 따라 배경에 대응하는 오브젝트의 앞으로부터 제거되도록 이동하고 있기 때문에, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값에 포함되는 성분은, 셔터 시간에 대응하는 기간의 어느 시점에서, 전경 성분으로부터 배경 성분으로 바뀐다.
예를 들면, 도 20 중에 굵은 선 테두리를 한 화소값 M'는 수학식 2로 표현된다.
Figure 112003005136002-pct00002
예를 들면, 좌측으로부터 5번째 화소는 3개의 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분을 포함하고, 1개의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분을 포함하기 때문에, 좌측으로부터 5번째 화소의 혼합비 α는 3/4이다. 좌측으로부터 6번째 화소는 2개의 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분을 포함하고, 2개의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분을 포함하기 때문에, 좌측으로부터 6번째 화소의 혼합비 α는 1/2이다. 좌측으로부터 7번째 화소는 1개의 셔터 시간 /v에 대응하는 배경 성분을 포함하고, 3개의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분을 포함하기 때문에, 좌측으로부터 7번째 화소의 혼합비 α는 1/4이다.
수학식 1 및 수학식 2를 보다 일반화하면, 화소값 M은 수학식 3으로 표현된 다.
Figure 112003005136002-pct00003
여기서, α는 혼합비이다. B는 배경의 화소값이고, Fi/v는 전경 성분이다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 움직인다고 가정할 수 있고, 또한 움직임량 v가 4이기 때문에, 예를 들면 도 20에서의 좌측으로부터 5번째 화소의, 셔터가 개방되어 최초의, 셔터 시간 /v의 전경 성분 F01/v는, 도 20에서의 좌측으로부터 6번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다. 마찬가지로, F01/v는, 도 20에서의 좌측으로부터 7번째 화소의, 셔터가 개방되어 3번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 도 20에서의 좌측으로부터 8번째 화소의, 셔터가 개방되어 4번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과, 각각 동일하다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 움직인다고 가정할 수 있고, 또한 가상 분할수가 4이기 때문에, 예를 들면 도 20에서의 좌측으로부터 6번째 화소의, 셔터가 개방되어 최초의, 셔터 시간 /v의 전경 성분 F02/v는, 도 20에서의 좌측으로부터 7번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다. 마찬가지로, 전경 성분 F02/v는, 도 20에서의 좌측으로부터 8번째 화소의, 셔터가 개방되어 3번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 움직인다고 가정할 수 있고, 또한 움직임량 v가 4이기 때문에, 예를 들면 도 20에서의 좌측으로부터 7번째 화소의, 셔터가 개방되어 최초의, 셔터 시간 /v의 전경 성분 F03/v는, 도 20에서의 좌측으로부터 8번째 화소의, 셔터가 개방되어 2번째의 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분과 동일하다.
도 18 내지 도 20의 설명에 있어서, 가상 분할수는 4인 것으로 설명하였지만, 가상 분할수는 움직임량 v에 대응한다. 움직임량 v는 일반적으로 전경에 대응하는 오브젝트의 이동 속도에 대응한다. 예를 들면, 전경에 대응하는 오브젝트가 임의의 프레임을 기준으로 하여 다음 프레임에서 4화소분 우측에 표시되도록 이동하고 있을 때, 움직임량 v는 4가 된다. 움직임량 v에 대응하여 가상 분할수는 4가 된다. 마찬가지로, 예를 들면 전경에 대응하는 오브젝트가 임의의 프레임을 기준으로 하여 다음 프레임에서 6 화소분 좌측에 표시되도록 이동하고 있을 때, 움직임량 v는 6이 되고, 가상 분할수는 6이 된다.
도 21 및 도 22에, 이상에서 설명한, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역 혹은 언커버드 백그라운드 영역으로 이루어지는 혼합 영역과, 분할된 셔터 시간에 대응하는 전경 성분 및 배경 성분과의 관계를 나타낸다.
도 21은 정지하고 있는 배경의 앞을 이동하고 있는 오브젝트에 대응하는 전경을 포함하는 화상으로부터, 전경 영역, 배경 영역, 및 혼합 영역의 화소를 추출한 예를 나타낸다. 도 21 중 A는, 정지하고 있는 배경 앞을 이동하고 있는 오브젝트를 도시한다. 도 21에 도시하는 예에 있어서, A에서 도시하는 전경에 대응하는 오브젝트는 화면에 대하여 수평으로 이동하고 있다.
프레임 #n+1은 프레임 #n의 다음의 프레임이고, 프레임 #n+2는 프레임 #n+1의 다음의 프레임이다.
프레임 #n 내지 프레임 #n+2 중 어느 하나로부터 추출한 전경 영역, 배경 영역, 및 혼합 영역의 화소를 추출하여, 움직임량 v를 4로서, 추출된 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델을 도 22에 도시한다.
전경 영역의 화소값은 전경에 대응하는 오브젝트가 이동하기 때문에, 셔터 시간 /v의 기간에 대응하는, 4개의 다른 전경의 성분로 구성된다. 예를 들면, 도 22에 도시하는 전경 영역의 화소 중 가장 좌측에 위치하는 화소는, F01/v, F02/v, F03/v, 및 F04/v로 구성된다. 즉, 전경 영역의 화소는 움직임 불선명을 포함하고 있다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 셔터 시간에 대응하는 기간에 있어서, 센서에 입력되는 배경에 대응하는 광은 변화하지 않는다. 이 경우, 배경 영역의 화소값은 움직임 불선명을 포함하지 않는다.
커버드 백그라운드 영역 혹은 언커버드 백그라운드 영역으로 이루어지는 혼합 영역에 속하는 화소의 화소값은 전경의 성분과, 배경의 성분으로 구성된다.
다음에, 오브젝트에 대응하는 화상이 움직이고 있을 때, 복수의 프레임에서의 인접하여 1열로 배열하고 있는 화소이고, 프레임 상에서 동일한 위치의 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델에 대하여 설명한다. 예를 들면, 오브젝트에 대응하는 화상이 화면에 대하여 수평에 움직이고 있을 때, 인접하여 1열로 배열하 고 있는 화소로서, 화면의 1개의 라인 상에 나란히 있는 화소를 선택할 수 있다.
도 23은 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트를 촬상한 화상의 3개의 프레임의 인접하여 1열로 배열하고 있는 화소이고, 프레임 상에서 동일한 위치의 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 프레임 #n은 프레임 #n-1의 다음의 프레임이고, 프레임 #n+1은 프레임 #n의 다음의 프레임이다. 다른 프레임도 마찬가지로 칭한다.
도 23에 도시하는 B01 내지 B12의 화소값은, 정지하고 있는 배경의 오브젝트에 대응하는 화소의 화소값이다. 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 프레임 #n-1 내지 프레임 #n+1에 있어서, 대응하는 화소의 화소값은 변화하지 않는다. 예를 들면, 프레임 #n-1에서의 B05의 화소값을 갖는 화소의 위치에 대응하는, 프레임 #n에서의 화소, 및 프레임 #n+1에서의 화소는, 각각 B05의 화소값을 갖는다.
도 24는 정지하고 있는 배경에 대응하는 오브젝트와 함께 도면 중 우측으로 이동하는 전경에 대응하는 오브젝트를 촬상한 화상의 3개의 프레임의, 인접하여 1열로 배열하고 있는 화소로서, 프레임 상에서 동일한 위치의 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 도 24에 도시하는 모델은 커버드 백그라운드 영역을 포함한다.
도 24에서 전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 이동한다고 가정할 수 있고, 전경의 화상이 다음의 프레임에 있어서 4 화소 우측에 표시되도록 이동하기 때문에, 전경의 움직임량 v는 4로, 가상 분할수는 4이다.
예를 들면, 도 24 중 프레임 #n-1의 가장 좌측의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F12/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 2번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F12/v가 된다. 도 24 중 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분, 및 도 24 중 좌측으로부터 4번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F12/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n-1의 가장 좌측의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F11/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 2번째 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F11/v가 된다. 도 24 중 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F11/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n-1의 가장 좌측의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F10/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 2번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F10/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n-1의 가장 좌측의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F09/v가 된다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 도 24 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 2번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B01/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초 및 2번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B02/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 4번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초 내지 3번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B03/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n-1에 있어서, 가장 좌측의 화소는 전경 영역에 속하고, 좌측에서 2번째 내지 4번째의 화소는, 커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 속한다.
도 24 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 5번째의 화소 내지 12번째의 화소는, 배경 영역에 속하고, 그 화소값은 각각, B04 내지 B11이 된다.
도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 1번째의 화소 내지 5번째의 화소는 전경 영역에 속한다. 프레임 #n의 전경 영역에서의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F05/v 내지 F12/v 중 어느 하나이다.
전경에 대응하는 오브젝트가, 강체이고, 등속으로 이동한다고 가정할 수 있고, 전경의 화상이 다음의 프레임에 있어서 4 화소 우측에 표시되도록 이동하기 때문에, 도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 5번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F12/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F12/v가 된다. 도 24 중 좌측으로부터 7번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분, 및 도 24 중 좌측으로부터 8번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F12/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 5번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F11/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F11/v가 된다. 도 24 중 좌측으로부터 7번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F11/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 5번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F10/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F10/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 5번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F09/v가 된다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B05/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 7번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초 및 2번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B06/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 8번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초 내지 3번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B07/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n에서 좌측에서 6번째 내지 8번째의 화소는, 커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 속한다.
도 24 중 프레임 #n의 좌측으로부터 9번째의 화소 내지 12번째의 화소는 배경 영역에 속하여, 화소값은, 각각 B08 내지 B11이 된다.
도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 1번째의 화소 내지 9번째의 화소는 전경 영역에 속한다. 프레임 #n+1의 전경 영역에서의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F01/v 내지 F12/v 중 어느 하나이다.
전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 이동한다고 가정할 수 있고, 전경의 화상이 다음의 프레임에 있어서 4 화소 우측에 표시되도록 이동하기 때문에, 도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 9번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F12/v로 되고, 도 24 중 좌측으로부터 10번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F12/v가 된다. 도 24 중 좌측으로부터 11번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분, 및 도 24 중 좌측으로부터 12번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F12/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 9번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 기간의 전경의 성분은, F11/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 10번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F11/v가 된다. 도 24 중 좌측으로부터 11번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의, 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F11/v가 된다.
도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 9번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의, 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F10/v가 되고, 도 24 중 좌측으로부터 10번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F10/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 9번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F09/v가 된다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 10번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B09/v가 된다. 도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 11번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초 및 2번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B10/v로 된다. 도 24 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 12번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초 내지 3번째의, 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B11/v로 된다.
도 24 중 프레임 #n+1에 있어서, 좌측에서 10번째 내지 12번째의 화소는 커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 대응한다.
도 25는 도 24에 도시하는 화소값으로부터 전경의 성분을 추출한 화상의 모델도이다.
도 26은 정지하고 있는 배경와 같이 도면 중 우측으로 이동하는 오브젝트에 대응하는 전경을 촬상한 화상의 3개의 프레임의, 인접하여 1열로 배열하고 있는 화소이고, 프레임 상에서 동일한 위치의 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도이다. 도 26에 있어서, 언커버드 백그라운드 영역이 포함되어 있다.
도 26에 있어서, 전경에 대응하는 오브젝트는 강체로, 또한 등속으로 이동한다고 가정할 수 있다. 전경에 대응하는 오브젝트가, 다음의 프레임에 있어서 4 화소분 우측에 표시되도록 이동하고 있기 때문에, 움직임량 v는, 4이다.
예를 들면, 도 26 중 프레임 #n-1의 가장 좌측의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의, 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F13/v가 되고, 도 26 중 좌측으로부터 2번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F13/v가 된다. 도 26 중 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분, 및 도 26 중 좌측으로부터 4번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F13/v가 된다.
도 26 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 2번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F14/v가 되고, 도 26 중 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F14/v가 된다. 도 26 중 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의, 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F15/v가 된다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 도 26 중 프레임 #n-1의 가장 좌측의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째 내지 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B25/v가 된다. 도 26 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 2번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째 및 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B26/v가 된다. 도 26 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 3번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B27/v가 된다.
도 26 중 프레임 #n-1에 있어서, 가장 좌측의 화소 내지 3번째의 화소는, 언커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 속한다.
도 26 중 프레임 #n-1의 좌측으로부터 4번째의 화소 내지 12번째의 화소는 전경 영역에 속한다. 프레임의 전경의 성분은 F13/v 내지 F24/v 중 어느 하나이다.
도 26 중 프레임 #n의 가장 좌측의 화소 내지 좌측으로부터 4번째의 화소는 배경 영역에 속하여, 화소값은, 각각 B25 내지 B28이 된다.
전경에 대응하는 오브젝트가, 강체이고, 등속으로 이동한다고 가정할 수 있고, 전경의 화상이 다음의 프레임에 있어서 4 화소 우측에 표시되도록 이동하기 때문에, 도 26 중 프레임 #n의 좌측으로부터 5번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F13/v가 되고, 도 26 중 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F13/v가 된다. 도 26 중 좌측으로부터 7번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분, 및 도 26 중 좌측으로부터 8번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F13/v가 된다.
도 26 중 프레임 #n의 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F14/v가 되고, 도 26 중 좌측으로부터 7번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F14/v가 된다. 도 26 중 좌측으로부터 8번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F15/v가 된다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 도 26 중 프레임 #n의 좌측으로부터 5번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째 내지 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B29/v가 된다. 도 26 중 프레임 #n의 좌측으로부터 6번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째 및 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B30/v가 된다. 도 26 중 프레임 #n의 좌측으로부터 7번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B31/v가 된다.
도 26 중 프레임 #n에 있어서, 좌측으로부터 5번째의 화소 내지 7번째의 화 소는, 언커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 속한다.
도 26 중 프레임 #n의 좌측으로부터 8번째의 화소 내지 12번째의 화소는 전경 영역에 속한다. 프레임 #n의 전경 영역에서의, 셔터 시간 /v의 기간에 대응하는 값은, F13/v 내지 F20/v 중 어느 하나이다.
도 26 중 프레임 #n+1의 가장 좌측의 화소 내지 좌측으로부터 8번째의 화소는, 배경 영역에 속하여, 화소값은 각각, B25 내지 B32가 된다.
전경에 대응하는 오브젝트가, 강체이고, 등속으로 이동한다고 가정할 수 있고, 전경의 화상이 다음의 프레임에 있어서 4 화소 우측에 표시되도록 이동하기 때문에, 도 26 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 9번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F13/v가 되고, 도 26 중 좌측으로부터 10번째 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F13/v가 된다. 도 26 중 좌측으로부터 11번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분, 및 도 26 중 좌측으로부터 12번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F13/v가 된다.
도 26 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 10번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은, F14/v가 되고, 도 26 중 좌측으로부터 11번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째의 셔터 시간 /v의 전경의 성분도, F14/v가 된다. 도 26 중 좌측으로부터 12번째의 화소의, 셔터가 개방하여 최초의 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F15/v가 된다.
배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 도 26 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 9번째의 화소의, 셔터가 개방하여 2번째 내지 4번째의, 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B33/v가 된다. 도 26 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 10번째의 화소의, 셔터가 개방하여 3번째 및 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은, B34/v가 된다. 도 26 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 11번째의 화소의, 셔터가 개방하여 4번째의 셔터 시간 /v의 배경의 성분은 B35/v가 된다.
도 26 중 프레임 #n+1에 있어서, 좌측으로부터 9번째의 화소 내지 11번째의 화소는, 언커버드 백그라운드 영역인 혼합 영역에 속한다.
도 26 중 프레임 #n+1의 좌측으로부터 12번째의 화소는, 전경 영역에 속한다. 프레임 #n+1의 전경 영역에서의, 셔터 시간 /v의 전경의 성분은 F13/v 내지 F16/v 중 어느 하나이다.
도 27은 도 26에 도시하는 화소값으로부터 전경의 성분을 추출한 화상의 모델도이다.
도 28은 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로 분리된 입력 화상과, 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도와의 대응을 도시하는 도면이다.
도 28에 도시한 바와 같이, 입력 화상은, 영역 특정부(103)에 의해, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역을 특정된다. 입력 화상은, 전경 배경 분리부(105)에 의해, 특정된 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역, 및 혼합비 산출부(104)에 의해 검출된 혼합비 α를 기초로, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로 분리된다.
분리된 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상은, 각각의 화상마다, 처리된다.
도 29는 전경 영역, 배경 영역, 및 혼합 영역으로 분할된 화상의 예를 도시하는 도면이다. 영역 특정부(103)는 입력 화상의, 전경 영역, 배경 영역, 및 혼합 영역을 특정한다. 화상 처리 장치는, 전경 영역, 배경 영역, 및 혼합 영역을 도시하는 영역 정보를 기초로, 입력 화상을, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 및 혼합 영역의 화상으로 분할할 수 있다.
도 30에 도시한 바와 같이, 전경 배경 분리부(105)는, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보, 및 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 기초로, 혼합 영역의 화상을, 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상으로 분리한다.
도 31은 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 화상의 처리를 설명하는 흐름도이다.
단계 S101에서, 영역 특정부(103)는, 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직 임 벡터 및 그 위치 정보, 및 입력 화상을 기초로, 입력 화상의 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역을 특정한다. 영역 특정의 처리의 상세는 후술한다.
단계 S102에서, 혼합비 산출부(104)는, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보 및 입력 화상을 기초로, 혼합비 α를 산출한다. 혼합비 산출부(104)의 혼합비 α를 산출하는 처리의 상세는 후술한다.
단계 S103에서, 전경 배경 분리부(105)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보, 및 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 기초로, 입력 화상을, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로 분리한다. 전경 배경 분리부(105)의 화상의 분리의 처리의 상세는 후술한다.
단계 S104에서, 분리 화상 처리부(106)는, 분리된 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상마다 화상의 처리를 실행하고, 처리는 종료한다. 분리 화상 처리부(106)가 실행하는 화상 처리의 상세는 후술한다.
이와 같이, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 입력 화상을 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로 분리하고, 분리된, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상마다 화상 처리를 실행한다.
도 32는 영역 특정부(103)의 구성 일례를 도시하는 블록도이다. 도 32에 구성을 도시하는 영역 특정부(103)는 움직임 벡터를 이용하지 않는다. 프레임 메모리(201)는 입력된 화상을 프레임 단위로 기억한다. 프레임 메모리(201)는 처리 대상이 프레임 #n일 때, 프레임 #n의 2개 앞의 프레임인 프레임 #n-2, 프레임 #n의 하나 앞의 프레임인 프레임 #n-1, 프레임 #n, 프레임 #n의 하나 뒤의 프레임인 프레임 #n+1, 및 프레임 #n의 2개 뒤의 프레임인 프레임 #n+2를 기억한다.
정동(靜動) 판정부(202-1)는 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+2의 화소의 화소값, 및 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+1의 화소의 화소값을 프레임 메모리(201)로부터 판독하여, 판독한 화소값의 차의 절대값을 산출한다. 정동 판정부(202-1)는 프레임 #n+2의 화소값과 프레임 #n+1의 화소값의 차의 절대값이 사전에 설정한 임계값 Th보다 큰지 여부를 판정하여, 차의 절대값이 임계값 Th보다 크다고 판정된 경우, 움직임을 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-1)에 공급한다. 프레임 #n+2의 화소의 화소값과 프레임 #n+1의 화소의 화소값과의 차의 절대값이 임계값 Th 이하라고 판정된 경우, 정동 판정부(202-1)는 정지를 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-1)에 공급한다.
정동 판정부(202-2)는, 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+1의 화소의 화소값, 및 프레임 #n의 대상이 되는 화소의 화소값을 프레임 메모리(201)로부터 판독하여, 화소값의 차의 절대값을 산출한다. 정동 판정부(202-2)는, 프레임 #n+1의 화소값과 프레임 #n의 화소값의 차의 절대값이 사전에 설정한 임계값 Th보다 큰지 여부를 판정하여, 화소값의 차의 절대값이 임계값 Th보다 크다고 판정된 경우, 움직임을 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-1) 및 영역 판정부(203-2)에 공급한다. 프레임 #n+1의 화소의 화소값과 프레임 #n의 화소의 화소값의 차의 절대값이 임계값 Th 이하라고 판정된 경우, 정동 판정부(202-2)는 정지를 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-1) 및 영역 판정부(203-2)에 공급한다.
정동 판정부(202-3)는, 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화소값, 및 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-1의 화소의 화소값을 프레임 메모리(201)로부터 판독하여, 화소값의 차의 절대값을 산출한다. 정동 판정부(202-3)는, 프레임 #n의 화소값과 프레임 #n-1의 화소값의 차의 절대값이 사전에 설정한 임계값 Th보다 큰지 여부를 판정하여, 화소값의 차의 절대값이 임계값 Th보다 크다고 판정된 경우, 움직임을 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-2) 및 영역 판정부(203-3)에 공급한다. 프레임 #n의 화소의 화소값과 프레임 #n-1의 화소의 화소값의 차의 절대값이 임계값 Th 이하라고 판정된 경우, 정동 판정부(202-3)는 정지를 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-2) 및 영역 판정부(203-3)에 공급한다.
정동 판정부(202-4)는, 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-1의 화소의 화소값, 및 프레임 #n의 영역 특정의 대상인 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-2의 화소의 화소값을 프레임 메모리(201)로부터 판독하여, 화소값의 차의 절대값을 산출한다. 정동 판정부(202-4)는, 프레임 #n-1의 화소값과 프레임 #n-2의 화소값의 차의 절대값이 사전에 설정한 임계값 Th보다 큰지 여부를 판정하여, 화소값의 차의 절대값이 임계값 Th보다 크다고 판정된 경우, 움직임을 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-3)에 공급한다. 프레임 #n-1의 화소의 화소값과 프레임 #n-2의 화소의 화소값과의 차의 절대값이 임계값 Th 이하라고 판정된 경우, 정동 판정부(202-4)는 정지를 나타내는 정동 판정을 영역 판정부(203-3)에 공급한다.
영역 판정부(203-1)는 정동 판정부(202-1)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내고, 또한 정동 판정부(202-2)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다.
영역 판정부(203-1)는 정동 판정부(202-1)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내거나, 또는 정동 판정부(202-2)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속하지 않는다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 언커버드 백그 라운드 영역 판정 플래그에, 언커버드 백그라운드 영역에 속하지 않음을 나타내는 "0"을 설정한다.
영역 판정부(203-1)는 이와 같이 "1" 또는 "0"이 설정된 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급한다.
영역 판정부(203-2)는 정동 판정부(202-2)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내고, 또한 정동 판정부(202-3)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 정지 영역에 속한다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 정지 영역 판정 플래그에, 정지 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다.
영역 판정부(203-2)는 정동 판정부(202-2)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내거나, 또는 정동 판정부(202-3)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 정지 영역에 속하지 않는다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 정지 영역 판정 플래그에, 정지 영역에 속하지 않음을 나타내는 "0"을 설정한다.
영역 판정부(203-2)는 이와 같이 "1" 또는 "0"이 설정된 정지 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급한다.
영역 판정부(203-2)는 정동 판정부(202-2)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내고, 또한 정동 판정부(202-3)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 움직임 영역에 속한다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 움직임 영역 판정 플래그에, 움직임 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다.
영역 판정부(203-2)는 정동 판정부(202-2)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내거나, 또는 정동 판정부(202-3)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 움직임 영역에 속하지 않는다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 움직임 영역 판정 플래그에, 움직임 영역에 속하지 않음을 나타내는 "0"을 설정한다.
영역 판정부(203-2)는 이와 같이 "1" 또는 "0"이 설정된 움직임 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급한다.
영역 판정부(203-3)는 정동 판정부(202-3)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내고, 또한 정동 판정부(202-4)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내고 있을 때, 프레임 #n에 있어서의 영역 특정의 대상인 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다.
영역 판정부(203-3)는 정동 판정부(202-3)로부터 공급된 정동 판정이 정지를 나타내거나, 또는 정동 판정부(202-4)로부터 공급된 정동 판정이 움직임을 나타내고 있을 때, 프레임 #n에서의 영역 특정의 대상인 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속하지 않는다고 판정하고, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에, 커버드 백그라운드 영역에 속하지 않음을 나타내는 "0"을 설정한다.
영역 판정부(203-3)는 이와 같이 "1" 또는 "0"이 설정된 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급한다.
판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)는, 영역 판정부(203-1)로부터 공급된 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그, 영역 판정부(203-2)로부터 공급된 정지 영역 판정 플래그, 영역 판정부(203-2)로부터 공급된 움직임 영역 판정 플래그, 및 영역 판정부(203-3)로부터 공급된 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그를 각각 기억한다.
판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)는 기억하고 있는 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그, 정지 영역 판정 플래그, 움직임 영역 판정 플래그, 및 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그를 합성부(205)에 공급한다. 합성부(205)는 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그, 정지 영역 판정 플래그, 움직임 영역 판정 플래그, 및 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에 기초하여, 각 화소가, 언커버드 백그라운드 영역, 정지 영역, 움직임 영역, 및 커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는지를 나타내는 영역 정보를 생성하여, 판정 플래그 저장 프레임 메모리(206)에 공급한다.
판정 플래그 저장 프레임 메모리(206)는 합성부(205)로부터 공급된 영역 정보를 기억함과 함께, 기억하고 있는 영역 정보를 출력한다.
다음에, 영역 특정부(103)의 처리의 예를 도 33 내지 도 37을 참조하여 설명한다.
전경에 대응하는 오브젝트가 이동하고 있을 때, 오브젝트에 대응하는 화상의 화면 상의 위치는 프레임마다 변화한다. 도 33에 도시한 바와 같이, 프레임 #n에서, Yn(x, y)로 나타나는 위치에 위치하는 오브젝트에 대응하는 화상은, 다음 프레임인 프레임 #n+1에서 Yn+1(x, y)에 위치한다.
전경 오브젝트에 대응하는 화상의 움직임 방향에 인접하여 1열로 배열되는 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도를 도 34에 도시한다. 예를 들면, 전경의 오브젝트에 대응하는 화상의 움직임 방향이 화면에 대하여 수평일 때, 도 34에서의 모델도는 1라인 상의 인접하는 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델을 나타낸다.
도 34에서, 프레임 #n에서의 라인은 프레임 #n+1에서의 라인과 동일하다.
프레임 #n에 있어서, 좌측으로부터 2번째 화소 내지 13번째 화소에 포함되어 있는 오브젝트에 대응하는 전경 성분은, 프레임 #n+1에 있어서 좌측으로부터 6번째 내지 17번째 화소에 포함된다.
프레임 #n에 있어서, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 11번째 내지 13번째 화소이고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소이다. 프레임 #n+1에 있어서, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소이고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 6번째 내지 8번째 화소이다.
도 34에 도시하는 예에 있어서, 프레임 #n에 포함되는 전경 성분이, 프레임 #n+1에서 4화소 이동하고 있기 때문에, 움직임량 v는 4이다. 가상 분할수는 움직임량 v에 대응하며, 4이다.
다음에, 주목하고 있는 프레임의 전후에서의 혼합 영역에 속하는 화소의 화소값의 변화에 대하여 설명한다.
도 35에 도시하는, 배경이 정지하고, 전경의 움직임량 v가 4인 프레임 #n에 있어서, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소이다. 움직임량 v가 4이기 때문에, 하나 이전 프레임 #n-1에서, 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소는 배경 성분만을 포함하여, 배경 영역에 속한다. 또한, 하나 더 이전 프레임 #n-2에서, 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소는 배경 성분만을 포함하여, 배경 영역에 속한다.
여기서, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 프레임 #n-1의 좌측으로부터 15번째 화소의 화소값은 프레임 #n-2의 좌측으로부터 15번째 화소의 화소값에서 변화하지 않는다. 마찬가지로, 프레임 #n-1의 좌측으로부터 16번째 화소의 화소값은 프레임 #n-2의 좌측으로부터 16번째 화소의 화소값에서 변화하지 않고, 프레임 #n-1의 좌측으로부터 17번째 화소의 화소값은 프레임 #n-2의 좌측으로부터 17번째 화소의 화소값에서 변화하지 않는다.
즉, 프레임 #n에서의 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소에 대응하는, 프레임 #n-1 및 프레임 #n-2의 화소는, 배경 성분만으로 이루어지고, 화소값이 변화하지 않기 때문에, 그 차의 절대값은 거의 0의 값이 된다. 따라서, 프레임 #n에서의 혼합 영역에 속하는 화소에 대응하는, 프레임 #n-1 및 프레임 #n-2의 화소에 대한 정동 판정은, 정동 판정부(202-4)에 의해 정지라고 판정된다.
프레임 #n에서의 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 전경 성분을 포함 하기 때문에, 프레임 #n-1에서의 배경 성분만으로 이루어지는 경우와 화소값이 서로 다르다. 따라서, 프레임 #n에서의 혼합 영역에 속하는 화소 및 대응하는 프레임 #n-1의 화소에 대한 정동 판정은, 정동 판정부(202-3)에 의해 움직임이라고 판정된다.
이와 같이, 영역 판정부(203-3)는 정동 판정부(202-3)로부터 움직임을 나타내는 정동 판정의 결과가 공급되고, 정동 판정부(202-4)로부터 정지를 나타내는 정동 판정의 결과가 공급되었을 때, 대응하는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
도 36에 도시하는, 배경이 정지하고, 전경의 움직임량 v가 4인 프레임 #n에 있어서, 언커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소는 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소이다. 움직임량 v가 4이기 때문에, 하나 뒤의 프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는 배경 성분만을 포함하여, 배경 영역에 속한다. 또한, 하나 더 뒤의 프레임 #n+2에서, 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는 배경 성분만을 포함하여, 배경 영역에 속한다.
여기서, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있기 때문에, 프레임 #n+2의 좌측으로부터 2번째 화소의 화소값은, 프레임 #n+1의 좌측으로부터 2번째 화소의 화소값에서 변화하지 않는다. 마찬가지로, 프레임 #n+2의 좌측으로부터 3번째 화소의 화소값은 프레임 #n+1의 좌측으로부터 3번째 화소의 화소값에서 변화하지 않고, 프레임 #n+2의 좌측으로부터 4번째 화소의 화소값은 프레임 #n+1의 좌측으로부터 4번째 화소의 화소값에서 변화하지 않는다.
즉, 프레임 #n에서의 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소에 대응하는, 프레임 #n+1 및 프레임 #n+2의 화소는, 배경 성분만으로 이루어지고, 화소값이 변화하지 않기 때문에, 그 차의 절대값은 거의 0의 값이 된다. 따라서, 프레임 #n에서의 혼합 영역에 속하는 화소에 대응하는, 프레임 #n+1 및 프레임 #n+2의 화소에 대한 정동 판정은, 정동 판정부(202-1)에 의해 정지라고 판정된다.
프레임 #n에서의 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는, 전경 성분을 포함하기 때문에, 프레임 #n+1에서의 배경 성분만으로 이루어지는 경우와, 화소값이 서로 다르다. 따라서, 프레임 #n에서의 혼합 영역에 속하는 화소 및 대응하는 프레임 #n+1의 화소에 대한 정동 판정은, 정동 판정부(202-2)에 의해 움직임으로 판정된다.
이와 같이, 영역 판정부(203-1)는 정동 판정부(202-2)로부터 움직임을 나타내는 정동 판정의 결과가 공급되고, 정동 판정부(202-1)로부터 정지를 나타내는 정동 판정의 결과가 공급되었을 때, 대응하는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
도 37은 프레임 #n에서의 영역 특정부(103)의 판정 조건을 도시하는 도면이다. 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-2의 화소와, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-1의 화소가 정지라고 판정되고, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-1의 화소와, 프레임 #n의 화소가 움직임이라고 판정되었을 때, 영역 특정부(103)는, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-1의 화소와, 프레임 #n의 화소가 정지라고 판정되고, 프레임 #n의 화소와, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+1의 화소가 정지라고 판정되었을 때, 영역 특정부(103)는 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소가 정지 영역에 속한다고 판정한다.
프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n-1의 화소와, 프레임 #n의 화소가 움직임이라고 판정되고, 프레임 #n의 화소와, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+1의 화소가 움직임이라고 판정되었을 때, 영역 특정부(103)는 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소가 움직임 영역에 속한다고 판정한다.
프레임 #n의 화소와, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+1의 화소가 움직임이라고 판정되고, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+1의 화소와, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소의 화상 상의 위치와 동일한 위치에 있는 프레임 #n+2의 화소가 정지라고 판정되었을 때, 영역 특정부(103)는, 프레임 #n의 판정 대상이 되는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
도 38A 내지 도 38D는 영역 특정부(103)의 영역 특정 결과의 예를 도시하는 도면이다. 도 38A에서, 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정된 화소는 백색으로 표시되어 있다. 도 38B에서, 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정된 화 소는 백색으로 표시되어 있다.
도 38C에서, 움직임 영역에 속한다고 판정된 화소는 백색으로 표시되어 있다. 도 38D에서, 정지 영역에 속한다고 판정된 화소는 백색으로 표시되어 있다.
도 39는 판정 플래그 저장 프레임 메모리(206)가 출력하는 영역 정보 중, 혼합 영역을 나타내는 영역 정보를 화상으로서 도시하는 도면이다. 도 39에 있어서, 커버드 백그라운드 영역 또는 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정된 화소, 즉 혼합 영역에 속한다고 판정된 화소는, 백색으로 표시되어 있다. 판정 플래그 저장 프레임 메모리(206)가 출력하는 혼합 영역을 나타내는 영역 정보는, 혼합 영역, 및 전경 영역 내의 텍스쳐가 없는 부분으로 둘러싸인 텍스쳐가 있는 부분을 나타낸다.
이어서, 도 40의 흐름도를 참조하여, 영역 특정부(103)의 영역 특정 처리를 설명한다. 단계 S201에서, 프레임 메모리(201)는, 판정 대상이 되는 프레임 #n을 포함하는 프레임 #n-2 내지 프레임 #n+2의 화상을 취득한다.
단계 S202에서, 정동 판정부(202-3)는 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 정지인지 여부를 판정하여, 정지라고 판정된 경우, 단계 S203으로 진행하고, 정동 판정부(202-2)는, 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 정지인지 여부를 판정한다.
단계 S203에서, 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 정지라고 판정된 경우, 단계 S204로 진행하여, 영역 판정부(203-2)는 영역이 판정되는 화소에 대응하는 정지 영역 판정 플래그에, 정지 영역에 속하는 것을 나타내 는 "1"을 설정한다. 영역 판정부(203-2)는 정지 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급하고, 단계는 단계 S205로 진행한다.
단계 S202에서, 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 움직임으로 판정된 경우, 또는 단계 S203에서, 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 움직임으로 판정된 경우, 프레임 #n의 화소가 정지 영역에는 속하지 않기 때문에, 단계 S204의 처리는 스킵되고, 단계는 단계 S205로 진행한다.
단계 S205에서, 정동 판정부(202-3)는, 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 움직임인지 여부를 판정하여, 움직임으로 판정된 경우, 단계 S206로 진행하여, 정동 판정부(202-2)는 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 움직임인지 여부를 판정한다.
단계 S206에서, 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 움직임으로 판정된 경우, 단계 S207로 진행하여, 영역 판정부(203-2)는, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 움직임 영역 판정 플래그에, 움직임 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다. 영역 판정부(203-2)는 움직임 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급하고, 단계는 단계 S208로 진행한다.
단계 S205에서, 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 정지라고 판정된 경우, 또는 단계 S206에서, 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 정지라고 판정된 경우, 프레임 #n의 화소가 움직임 영역에는 속하지 않기 때문에, 단계 S207의 처리는 스킵되고, 단계는 단계 S208로 진행한 다.
단계 S208에서, 정동 판정부(202-4)는, 프레임 #n-2의 화소와 프레임 #n-1의 동일 위치의 화소에 대해 정지인지 여부를 판정하여, 정지라고 판정된 경우, 단계 S209로 진행하여, 정동 판정부(202-3)는 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 움직임인지 여부를 판정한다.
단계 S209에서, 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 움직임으로 판정된 경우, 단계 S210으로 진행하여, 영역 판정부(203-3)는, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다. 영역 판정부(203-3)는 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급하고, 단계는 단계 S211로 진행한다.
단계 S208에서, 프레임 #n-2의 화소와 프레임 #n-1의 동일 위치의 화소에 대해 움직임으로 판정된 경우, 또는 단계 S209에서, 프레임 #n-1의 화소와 프레임 #n의 동일 위치의 화소에 대해 정지라고 판정된 경우, 프레임 #n의 화소가 커버드 백그라운드 영역에는 속하지 않기 때문에, 단계 S210의 처리는 스킵되고, 단계는 단계 S211로 진행한다.
단계 S211에서, 정동 판정부(202-2)는 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 움직임인지 여부를 판정하여, 움직임으로 판정된 경우, 단계 S212로 진행하여, 정동 판정부(202-1)는 프레임 #n+1의 화소와 프레임 #n+2의 동일 위치의 화소에 대해 정지인지 여부를 판정한다.
단계 S212에서, 프레임 #n+1의 화소와 프레임 #n+2의 동일 위치의 화소에 대해 정지라고 판정된 경우, 단계 S213으로 진행하여, 영역 판정부(203-1)는, 영역이 판정되는 화소에 대응하는 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 것을 나타내는 "1"을 설정한다. 영역 판정부(203-1)는, 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 공급하고, 단계는 단계 S214로 진행한다.
단계 S211에서, 프레임 #n의 화소와 프레임 #n+1의 동일 위치의 화소에 대해 정지라고 판정된 경우, 또는 단계 S212에서, 프레임 #n+1의 화소와 프레임 #n+2의 동일 위치의 화소에 대해 움직임으로 판정된 경우, 프레임 #n의 화소가 언커버드 백그라운드 영역에는 속하지 않기 때문에, 단계 S213의 처리는 스킵되고, 단계는 단계 S214로 진행한다.
단계 S214에서, 영역 특정부(103)는, 프레임 #n의 모든 화소에 대하여 영역을 특정했는지 여부를 판정하고, 프레임 #n의 모든 화소에 대하여 영역을 특정하지 않았다고 판정된 경우, 단계 S202로 되돌아가, 다른 화소에 대하여 영역 특정 처리를 반복한다.
단계 S214에서, 프레임 #n의 모든 화소에 대하여 영역을 특정하였다고 판정된 경우, 단계 S215로 진행하여, 합성부(205)는, 판정 플래그 저장 프레임 메모리(204)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역 판정 플래그, 및 커버드 백그라운드 영역 판정 플래그에 기초하여, 혼합 영역을 나타내는 영역 정보를 생성하고, 또한, 각 화소가, 언커버드 백그라운드 영역, 정지 영역, 움직임 영역, 및 커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는 것을 나타내는 영역 정보를 생성하고, 생성한 영역 정보를 판정 플래그 저장 프레임 메모리(206)로 설정하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 영역 특정부(103)는 프레임에 포함되어 있는 화소 각각에 대하여, 움직임 영역, 정지 영역, 언커버드 백그라운드 영역, 또는 커버드 백그라운드 영역에 속하는 것을 나타내는 영역 정보를 생성할 수 있다.
또, 영역 특정부(103)는, 언커버드 백그라운드 영역 및 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 영역 정보에 논리합을 적용함으로써, 혼합 영역에 대응하는 영역 정보를 생성하고, 프레임에 포함되어 있는 화소 각각에 대하여, 움직임 영역, 정지 영역, 또는 혼합 영역에 속하는 것을 나타내는 플래그로 이루어지는 영역 정보를 생성하도록 해도 된다.
전경에 대응하는 오브젝트가 텍스쳐를 갖는 경우, 영역 특정부(103)는 보다 정확하게 움직임 영역을 특정할 수 있다.
영역 특정부(103)는 움직임 영역을 나타내는 영역 정보를 전경 영역을 나타내는 영역 정보로서, 또한 정지 영역을 나타내는 영역 정보를 배경 영역을 나타내는 영역 정보로서 출력할 수 있다.
또, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 것으로 설명하였지만, 배경 영역에 대응하는 화상이 움직임을 포함하고 있더라도 상술한 영역을 특정하는 처리를 적용할 수 있다. 예를 들면, 배경 영역에 대응하는 화상이 일정하게 움직이고 있을 때, 영역 특정부(103)는 이 움직임에 대응하여 화상 전체를 시프트시켜, 배경 에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 경우와 마찬가지로 처리한다. 또한, 배경 영역에 대응하는 화상이 국소별로 서로 다른 움직임을 포함하고 있을 때, 영역 특정부(103)는 움직임에 대응한 화소를 선택하여, 상술한 처리를 실행한다.
도 41은 영역 특정부(103)의 다른 구성 일례를 도시하는 블록도이다. 도 41에 도시하는 영역 특정부(103)는 움직임 벡터를 사용하지 않는다. 배경 화상 생성부(301)는 입력 화상에 대응하는 배경 화상을 생성하고, 생성한 배경 화상을 2치 오브젝트 화상 추출부(302)에 공급한다. 배경 화상 생성부(301)는 예를 들면, 입력 화상에 포함되는 배경 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 추출하여, 배경 화상을 생성한다.
전경 오브젝트에 대응하는 화상의 움직임 방향에 인접하여 1열로 배열되는 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도의 예를 도 42에 도시한다. 예를 들면, 전경 오브젝트에 대응하는 화상의 움직임 방향이 화면에 대하여 수평일 때, 도 42에서의 모델도는 1라인 상의 인접하는 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델을 나타낸다.
도 42에 있어서, 프레임 #n에서의 라인은 프레임 #n-1 및 프레임 #n+1에서의 라인과 동일하다.
프레임 #n에 있어서, 좌측으로부터 6번째 화소 내지 17번째 화소에 포함되어 있는 오브젝트에 대응하는 전경 성분은, 프레임 #n-1에 있어서, 좌측으로부터 2번째 내지 13번째 화소에 포함되고, 프레임 #n+1에 있어서, 좌측으로부터 10번째 내지 21번째 화소에 포함된다.
프레임 #n-1에 있어서, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 11번째 내지 13번째 화소이고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소이다. 프레임 #n에 있어서, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소이고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 6번째 내지 8번째 화소이다. 프레임 #n+1에 있어서, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 19번째 내지 21번째 화소이고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 10번째 내지 12번째 화소이다.
프레임 #n-1에 있어서, 배경 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 1번째 화소 및 좌측으로부터 14번째 내지 21번째 화소이다. 프레임 #n에 있어서, 배경 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 1번째 내지 5번째 화소 및 좌측으로부터 18번째 내지 21번째 화소이다. 프레임 #n+1에 있어서, 배경 영역에 속하는 화소는 좌측으로부터 1번째 내지 9번째 화소이다.
배경 화상 생성부(301)가 생성하는, 도 42의 예에 대응하는 배경 화상의 예를 도 43에 도시한다. 배경 화상은 배경 오브젝트에 대응하는 화소로 구성되고, 전경 오브젝트에 대응하는 화상의 성분을 포함하지 않는다.
2치 오브젝트 화상 추출부(302)는 배경 화상 및 입력 화상의 상관을 기초로, 2치 오브젝트 화상을 생성하고, 생성한 2치 오브젝트 화상을 시간 변화 검출부(303)에 공급한다.
도 44는 2치 오브젝트 화상 추출부(302)의 구성을 도시하는 블록도이다. 상 관값 연산부(321)는, 배경 화상 생성부(301)로부터 공급된 배경 화상 및 입력 화상의 상관을 연산하여 상관값을 생성하고, 생성한 상관값을 임계값 처리부(322)에 공급한다.
상관값 연산부(321)는, 예를 들면 도 45A에 도시한 바와 같이, X4를 중심으로 한 3×3의 배경 화상 내의 블록과, 도 45B에 도시한 바와 같이, 배경 화상 내의 블록에 대응하는 Y4를 중심으로 한 3×3의 입력 화상 내의 블록에, 수학식 4를 적용하여 Y4에 대응하는 상관값을 산출한다.
Figure 112003005136002-pct00004
Figure 112003005136002-pct00005
Figure 112003005136002-pct00006
상관값 연산부(321)는 이와 같이 각 화소에 대응하여 산출된 상관값을 임계값 처리부(322)에 공급한다.
또한, 상관값 연산부(321)는 예를 들면, 도 46A에 도시한 바와 같이 X4를 중심으로 한 3×3의 배경 화상 중의 블록과, 도 46B에 도시한 바와 같이, 배경 화상 중의 블록에 대응하는 Y4를 중심으로 한 3×3의 입력 화상 내의 블록에, 수학식 7을 적용하여, Y4에 대응하는 차분 절대값 합을 산출하도록 해도 된다.
Figure 112003005136002-pct00007
상관값 연산부(321)는 이와 같이 산출된 차분 절대값 합을 상관값으로서 임계값 처리부(322)에 공급한다.
임계값 처리부(322)는 상관 화상의 화소값과 임계값 th0을 비교하여, 상관값이 임계값 th0 이하인 경우 2치 오브젝트 화상의 화소값으로 1을 설정하고, 상관값이 임계값 th0보다 큰 경우, 2치 오브젝트 화상의 화소값으로 0을 설정하여, O 또는 1이 화소값으로 설정된 2치 오브젝트 화상을 출력한다. 임계값 처리부(322)는 임계값 th0을 사전에 기억하도록 해도 되고, 또는 외부로부터 입력된 임계값 th0을 사용하도록 해도 된다.
도 47은 도 42에 도시하는 입력 화상의 모델에 대응하는 2치 오브젝트 화상의 예를 도시하는 도면이다. 2치 오브젝트 화상에 있어서, 배경 화상과 상관이 높은 화소에는 화소값으로 0이 설정된다.
도 48은 시간 변화 검출부(303)의 구성을 도시하는 블록도이다. 프레임 메 모리(341)는 프레임 #n의 화소에 대하여 영역을 판정할 때, 2치 오브젝트 화상 추출부(302)로부터 공급된, 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 2치 오브젝트 화상을 기억한다.
영역 판정부(342)는, 프레임 메모리(341)에 기억되어 있는 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 2치 오브젝트 화상을 기초로, 프레임 #n의 각 화소에 대하여 영역을 판정하여, 영역 정보를 생성하고, 생성한 영역 정보를 출력한다.
도 49는 영역 판정부(342)의 판정을 설명하는 도면이다. 프레임 #n의 2치 오브젝트 화상이 주목하고 있는 화소가 O일 때, 영역 판정부(342)는 프레임 #n의 주목하고 있는 화소가 배경 영역에 속한다고 판정한다.
프레임 #n의 2치 오브젝트 화상의 주목하고 있는 화소가 1이고, 프레임 #n-1의 2치 오브젝트 화상의 대응하는 화소가 1이고, 프레임 #n+1의 2치 오브젝트 화상의 대응하는 화소가 1일 때, 영역 판정부(342)는, 프레임 #n의 주목하고 있는 화소가 전경 영역에 속한다고 판정한다.
프레임 #n의 2치 오브젝트 화상의 주목하고 있는 화소가 1이고, 프레임 #n-1의 2치 오브젝트 화상의 대응하는 화소가 0일 때, 영역 판정부(342)는, 프레임 #n의 주목하고 있는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
프레임 #n의 2치 오브젝트 화상의 주목하고 있는 화소가 1이고, 프레임 #n+1의 2치 오브젝트 화상의 대응하는 화소가 0일 때, 영역 판정부(342)는, 프레임 #n의 주목하고 있는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
도 50은 도 42에 도시하는 입력 화상의 모델에 대응하는 2치 오브젝트 화상 에 대하여, 시간 변화 검출부(303)가 판정한 예를 도시하는 도면이다. 시간 변화 검출부(303)는 2치 오브젝트 화상의 프레임 #n의 대응하는 화소가 0이기 때문에, 프레임 #n의 좌측으로부터 1번째 내지 5번째 화소를 배경 영역에 속한다고 판정한다.
시간 변화 검출부(303)는, 2치 오브젝트 화상의 프레임 #n의 화소가 1이고, 프레임 #n+1의 대응하는 화소가 0이기 때문에, 좌측으로부터 6번째 내지 9번째 화소를 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
시간 변화 검출부(303)는, 2치 오브젝트 화상의 프레임 #n의 화소가 1이고, 프레임 #n-1의 대응하는 화소가 1이고, 프레임 #n+1의 대응하는 화소가 1이기 때문에, 좌측으로부터 10번째 내지 13번째 화소를 전경 영역에 속한다고 판정한다.
시간 변화 검출부(303)는, 2치 오브젝트 화상의 프레임 #n의 화소가 1이고, 프레임 #n-1의 대응하는 화소가 0이기 때문에, 좌측으로부터 14번째 내지 17번째 화소를 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 판정한다.
시간 변화 검출부(303)는, 2치 오브젝트 화상의 프레임 #n의 대응하는 화소가 0이기 때문에, 좌측으로부터 18번째 내지 21번째 화소를 배경 영역에 속한다고 판정한다.
다음에, 도 51의 흐름도를 참조하여, 영역 판정부(103)의 영역 특정 처리를 설명한다. 단계 S301에서, 영역 판정부(103)의 배경 화상 생성부(301)는 입력 화상을 기초로, 예를 들면 입력 화상에 포함되는 배경 오브젝트에 대응하는 화상 오브젝트를 추출하여 배경 화상을 생성하고, 생성한 배경 화상을 2치 오브젝트 화상 추출부(302)에 공급한다.
단계 S302에서, 2치 오브젝트 화상 추출부(302)는 예를 들면, 도 45를 참조하여 설명한 연산에 의해, 입력 화상과 배경 화상 생성부(301)로부터 공급된 배경 화상과의 상관값을 연산한다. 단계 S303에서, 2치 오브젝트 화상 추출부(302)는 예를 들면, 상관값과 임계값 th0을 비교함으로써, 상관값 및 임계값 th0으로부터 2치 오브젝트 화상을 연산한다.
단계 S304에서, 시간 변화 검출부(303)는 영역 판정 처리를 실행하고, 처리는 종료한다.
도 52의 흐름도를 참조하여, 단계 S304에 대응하는 영역 판정 처리의 상세를 설명한다. 단계 S321에서, 시간 변화 검출부(303)의 영역 판정부(342)는, 프레임 메모리(341)에 기억되어 있는 프레임 #n에서 주목하는 화소가 O인지 여부를 판정하여, 프레임 #n에서 주목하는 화소가 0이라고 판정된 경우, 단계 S322로 진행하여, 프레임 #n의 주목하는 화소가 배경 영역에 속한다고 설정하고, 처리는 종료한다.
단계 S321에서, 프레임 #n에 있어서, 주목하는 화소가 1이라고 판정된 경우, 단계 S323로 진행하여, 시간 변화 검출부(303)의 영역 판정부(342)는, 프레임 메모리(341)에 기억되어 있는 프레임 #n에서, 주목하는 화소가 1이고, 또한 프레임 #n-1에서, 대응하는 화소가 O인지 여부를 판정하여, 프레임 #n에서 주목하는 화소가 1이고, 또한 프레임 #n-1에서 대응하는 화소가 0이라고 판정된 경우, 단계 S324로 진행하여, 프레임 #n의 주목하는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 설정하고, 처리는 종료한다.
단계 S323에서, 프레임 #n에서 주목하는 화소가 0이거나, 또는 프레임 #n-1에서 대응하는 화소가 1이라고 판정된 경우, 단계 S325로 진행하여, 시간 변화 검출부(303)의 영역 판정부(342)는, 프레임 메모리(341)에 기억되어 있는 프레임 #n에서 주목하는 화소가 1이고, 또한 프레임 #n+1에서 대응하는 화소가 O인지 여부를 판정하여, 프레임 #n에서 주목하는 화소가 1이고, 또한 프레임 #n+1에서 대응하는 화소가 0이라고 판정된 경우, 단계 S326로 진행하여, 프레임 #n의 주목하는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 설정하고, 처리는 종료한다.
단계 S325에서, 프레임 #n에서 주목하는 화소가 0이거나, 또는 프레임 #n+1에서 대응하는 화소가 1이라고 판정된 경우, 단계 S327로 진행하여, 시간 변화 검출부(303)의 영역 판정부(342)는, 프레임 #n의 주목하는 화소를 전경 영역이라고 설정하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 영역 특정부(103)는 입력된 화상과 대응하는 배경 화상의 상관값에 기초하여, 입력 화상의 화소가 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는지를 특정하여, 특정한 결과에 대응하는 영역 정보를 생성할 수 있다.
도 53은 영역 특정부(103)의 다른 구성을 도시하는 블록도이다. 도 53에 도시하는 영역 특정부(103)는, 움직임 검출부(102)로부터 공급되는 움직임 벡터와 그 위치 정보를 사용한다. 도 41에 도시하는 경우와 마찬가지의 부분에는 동일한 번호를 붙이고, 그 설명은 생략한다.
로버스트화부(361)는, 2치 오브젝트 화상 추출부(302)로부터 공급된, N개의 프레임의 2치 오브젝트 화상을 기초로, 로버스트화된 2치 오브젝트 화상을 생성하여 시간 변화 검출부(303)에 출력한다.
도 54는 로버스트화부(361)의 구성을 설명하는 블록도이다. 움직임 보상부(381)는 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직임 벡터와 그 위치 정보에 기초하여, N개의 프레임의 2치 오브젝트 화상의 움직임을 보상하고, 움직임이 보상된 2치 오브젝트 화상을 스위치(382)에 출력한다.
도 55 및 도 56의 예를 참조하여, 움직임 보상부(381)의 움직임 보상에 대하여 설명한다. 예를 들면, 프레임 #n의 영역을 판정할 때, 도 55에 예를 나타내는 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 2치 오브젝트 화상이 입력된 경우, 움직임 보상부(381)는, 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직임 벡터에 기초하여, 도 56에 예를 나타내는 바와 같이, 프레임 #n-1의 2치 오브젝트 화상, 및 프레임 #n+1의 2치 오브젝트 화상을 움직임 보상하고, 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 스위치(382)에 공급한다.
스위치(382)는 1번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 프레임 메모리(383-1)에 출력하고, 2번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 프레임 메모리(383-2)에 출력한다. 마찬가지로, 스위치(382)는 3번째 내지 N-1번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상의 각각을 프레임 메모리(383-3) 내지 프레임 메모리(383-(N-1)) 중 어느 하나로 출력하고, N번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 프레임 메모리(383-N)에 출력한다.
프레임 메모리(383-1)는 1번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 기억하고, 기억되어 있는 2치 오브젝트 화상을 가중치 부여부(384-1)에 출력한다. 프레임 메모리(383-2)는 2번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 기억하고, 기억되어 있는 2치 오브젝트 화상을 가중치 부여부(384-2)에 출력한다.
마찬가지로, 프레임 메모리(383-3) 내지 프레임 메모리(383-(N-1))의 각각은, 3번째 프레임 내지 N-1번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상 중 어느 하나를 기억하고, 기억되어 있는 2치 오브젝트 화상을 가중치 부여부(384-3) 내지 가중치 부여부(384-(N-1)) 중 어느 하나로 출력한다. 프레임 메모리(383-N)는 N 번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 기억하고, 기억되어 있는 2치 오브젝트 화상을 가중치 부여부(384-N)에 출력한다.
가중치 부여부(384-1)는, 프레임 메모리(383-1)로부터 공급된 1번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상의 화소값에 사전에 정한 가중치 w1을 곱하여 적산부(385)에 공급한다. 가중치 부여부(384-2)는 프레임 메모리(383-2)로부터 공급된 2번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상의 화소값에 사전에 정한 가중치 w2을 곱하여 적산부(385)에 공급한다.
마찬가지로, 가중치 부여부(384-3) 내지 가중치 부여부(384-(N-1))의 각각은, 프레임 메모리(383-3) 내지 프레임 메모리(383-(N-1)) 중 어느 하나로부터 공급된 3번째 내지 N-1번째 중 어느 하나 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상의 화소값에 사전에 정한 가중치 w3 내지 가중치 w(N-1) 중 어느 하나를 곱하여 적산부(385)에 공급한다. 가중치 부여부(384-N)는 프레임 메모리(383-N)로부터 공급된 N번째 프레임의 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상의 화소값에 사전에 정한 가중 치 wN을 곱하여 적산부(385)에 공급한다.
적산부(385)는 1 내지 N번째 프레임의 움직임이 보상되고, 각각 가중치 w1 내지 wN 중 어느 하나가 곱해진, 2치 오브젝트 화상의 대응하는 화소값을 적산하고, 적산된 화소값을 사전에 정한 임계값 th0과 비교하여 2치 오브젝트 화상을 생성한다.
이와 같이, 로버스트화부(361)는 N개의 2치 오브젝트 화상으로부터 로버스트화된 2치 오브젝트 화상을 생성하여 시간 변화 검출부(303)에 공급하기 때문에, 도 53에 구성을 도시하는 영역 특정부(103)는, 입력 화상에 노이즈가 포함되어 있더라도, 도 41에 도시하는 경우에 비하여 보다 정확하게 영역을 특정할 수 있다.
다음에, 도 53에 구성을 도시하는 영역 특정부(103)의 영역 특정 처리에 대하여 도 57의 흐름도를 참조하여 설명한다. 단계 S341 내지 단계 S343의 처리는 도 51의 흐름도에서 설명한 단계 S301 내지 단계 S303과 각각 마찬가지이므로 그 설명은 생략한다.
단계 S344에서, 로버스트화부(361)는 로버스트화의 처리를 실행한다.
단계 S345에서, 시간 변화 검출부(303)는 영역 판정 처리를 실행하고, 처리는 종료한다. 단계 S345 처리의 상세는 도 52의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에 그 설명은 생략한다.
다음에, 도 58의 흐름도를 참조하여, 도 57의 단계 S344의 처리에 대응하는 로버스트화 처리의 상세에 대하여 설명한다. 단계 S361에서, 움직임 보상부(381)는 움직임 검출부(102)로부터 공급되는 움직임 벡터와 그 위치 정보에 기초하여, 입력된 2치 오브젝트 화상의 움직임 보상 처리를 실행한다. 단계 S362에서, 프레임 메모리(383-1 내지 383-N) 중 어느 하나는, 스위치(382)를 통해 공급된 움직임 보상된 2치 오브젝트 화상을 기억한다.
단계 S363에서, 로버스트화부(361)는 N개의 2치 오브젝트 화상이 기억되었는지 여부를 판정하여, N개의 2치 오브젝트 화상이 기억되어 있지 않다고 판정된 경우, 단계 S361로 되돌아가, 2치 오브젝트 화상의 움직임 보상 처리 및 2치 오브젝트 화상의 기억 처리를 반복한다.
단계 S363에서, N개의 2치 오브젝트 화상이 기억되었다고 판정된 경우, 단계 S364로 진행하여, 가중치 부여부(384-1 내지 384-N)의 각각은, N개의 2치 오브젝트 화상의 각각에 w1 내지 wN 중 어느 하나의 가중치를 곱하여 가중한다.
단계 S365에서, 적산부(385)는 가중된 N개의 2치 오브젝트 화상을 적산한다.
단계 S366에서, 적산부(385)는 예를 들면, 사전에 정해진 임계값 th1과의 비교 등에 의해, 적산된 화상으로부터 2치 오브젝트 화상을 생성하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 53에 구성을 도시하는 영역 특정부(103)는 로버스트화된 2치 오브젝트 화상을 기초로 영역 정보를 생성할 수 있다.
이상과 같이, 영역 특정부(103)는, 프레임에 포함되어 있는 화소 각각에 대하여, 움직임 영역, 정지 영역, 언커버드 백그라운드 영역, 또는 커버드 백그라운드 영역에 속하는 것을 나타내는 영역 정보를 생성할 수 있다.
도 59는 혼합비 산출부(104)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 추정 혼합비 처리부(401)는 입력 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 연산에 의해, 화소마다 추정 혼합비를 산출하고, 산출한 추정 혼합비를 혼합비 결정부(403)에 공급한다.
추정 혼합비 처리부(402)는 입력 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 연산에 의해 화소마다 추정 혼합비를 산출하고, 산출한 추정 혼합비를 혼합비 결정부(403)에 공급한다.
전경에 대응하는 오브젝트가 셔터 시간 내에 등속으로 움직이고 있다고 가정할 수 있기 때문에, 혼합 영역에 속하는 화소의 혼합비 α는 이하의 성질을 갖는다. 즉, 혼합비 α는 화소의 위치의 변화에 대응하여, 직선적으로 변화한다. 화소의 위치의 변화를 1차원이라고 하면, 혼합비 α의 변화는 직선으로 표현할 수 있고, 화소의 위치의 변화를 2차원이라고 하면, 혼합비 α의 변화는, 평면으로 표현할 수 있다.
또, 1 프레임의 기간은 짧기 때문에, 전경에 대응하는 오브젝트가 강체이고, 등속으로 이동하고 있다고 가정이 성립한다.
이 경우, 혼합비 α의 기울기는 전경의 셔터 시간 내에서의 움직임량 v의 역비가 된다.
이상적인 혼합비 α의 예를 도 60에 도시한다. 이상적인 혼합비 α의 혼합 영역에서의 기울기 l은 움직임량 v의 역수로서 나타낼 수 있다.
도 60에 도시한 바와 같이, 이상적인 혼합비 α는 배경 영역에서, 1의 값을 갖고, 전경 영역에서, 0의 값을 갖고, 혼합 영역에서, 0을 넘어 1 미만의 값을 갖 는다.
도 61의 예에 있어서, 프레임 #n의 좌측으로부터 7번째의 화소의 화소값 C06은 프레임 #n-1의 좌측으로부터 7번째의 화소의 화소값 P06을 이용하여, 수학식 8로 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00008
수학식 8에 있어서, 화소값 C06을 혼합 영역의 화소의 화소값 M과, 화소값 P06을 배경 영역의 화소의 화소값 B로 표현한다. 즉, 혼합 영역의 화소의 화소값 M 및 배경 영역의 화소의 화소값 B는, 각각 수학식 9 및 수학식 10과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00009
Figure 112003005136002-pct00010
수학식 8 중 2/v는 혼합비 α에 대응한다. 움직임량 v가 4이기 때문에, 프레임 #n의 좌측으로부터 7번째의 화소의 혼합비 α는 0.5가 된다.
이상과 같이, 주목하고 있는 프레임 #n의 화소값 C를 혼합 영역의 화소값이라고 간주하고, 프레임 #n 앞의 프레임 #n-1의 화소값 P을 배경 영역의 화소값이라 고 간주함으로써, 혼합비 α를 도시하는 수학식 3은 수학식 11과 같이 재기입된다.
Figure 112003005136002-pct00011
수학식 11의 f는 주목하고 있는 화소에 포함되는 전경의 성분의 합 ΣiFi/v이다. 수학식 11에 포함되는 변수는 혼합비 α 및 전경의 성분의 합 f의 2개이다.
마찬가지로, 언커버드 백그라운드 영역에서의, 움직임량 v가 4이고, 시간 방향의 가상 분할수가 4인 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델을 도 62에 도시한다.
언커버드 백그라운드 영역에서, 상술한 커버드 백그라운드 영역에서의 표현과 같이, 주목하고 있는 프레임 #n의 화소값 C를 혼합 영역의 화소값이라고 간주하고, 프레임 #n 뒤의 프레임 #n+1의 화소값 N을 배경 영역의 화소값이라고 간주함으로써, 혼합비 α를 도시하는 수학식 3은 수학식 12와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00012
또, 배경의 오브젝트가 정지하고 있다고 설명하였지만, 배경의 오브젝트가 움직이고 있는 경우에도, 배경의 움직임량 v에 대응시킨 위치의 화소의 화소값을 이용함으로써, 수학식 8 내지 수학식 12를 적용할 수 있다. 예를 들면, 도 61에서, 배경에 대응하는 오브젝트의 움직임량 v가 2이고, 가상 분할수가 2일 때, 배경에 대응하는 오브젝트가 도면 중 우측으로 움직이고 있을 때, 수학식 10에서의 배경 영역의 화소의 화소값 B는 화소값 P04로 된다.
수학식 11 및 수학식 12는 각각 2개의 변수를 포함하기 때문에, 그대로로는 혼합비 α를 구할 수 없다. 여기서, 화상은 일반적으로 공간적으로 상관이 강하기 때문에 근접하는 화소끼리 거의 동일한 화소값이 된다.
그래서, 전경 성분은 공간적으로 상관이 강하기 때문에, 전경의 성분의 합 f를 앞 또는 뒤의 프레임으로부터 도출할 수 있도록 수학식을 변형하여, 혼합비 α를 구한다.
도 63의 프레임 #n의 좌측으로부터 7번째의 화소의 화소값 Mc는, 수학식 13으로 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00013
수학식 13의 우변 제1항의 2/v는, 혼합비 α에 상당한다. 수학식 13의 우변 제2항은, 후의 프레임 #n+1의 화소값을 이용하여, 수학식 14와 같이 나타내는 것으로 한다.
Figure 112003005136002-pct00014
여기서, 전경의 성분의 공간 상관을 이용하여, 수학식 15가 성립하면 한다.
Figure 112003005136002-pct00015
수학식 14는, 수학식 15를 이용하여, 수학식 16과 같이 치환할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00016
결과로서, β는, 수학식 17로 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00017
일반적으로, 수학식 15에 도시한 바와 같이 혼합 영역에 관계하는 전경의 성분이 같다고 가정하면, 혼합 영역의 모든 화소에 대하여, 비밀(내분)비의 관계로부터 수학식 18이 성립한다.
Figure 112003005136002-pct00018
수학식 18이 성립한다고 하면, 수학식 11은 수학식 19에 도시한 바와 같이 전개할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00019
마찬가지로, 수학식 18이 성립한다고 하면, 수학식 12는 수학식 20에 도시한 바와 같이 전개할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00020
수학식 19 및 수학식 20에 있어서, C, N, 및 P은, 기지의 화소값이기 때문에, 수학식 19 및 수학식 20에 포함되는 변수는, 혼합비 α만이다. 수학식 19 및 수학식 20에서의 C, N, 및 P의 관계를 도 64에 도시한다. C는 혼합비 α를 산출하는, 프레임 #n의 주목하고 있는 화소의 화소값이다. N은 주목하고 있는 화소와 공간 방향의 위치가 대응하는, 프레임 #n+1의 화소의 화소값이다. P는 주목하고 있는 화소와 공간 방향의 위치가 대응하는, 프레임 #n-1의 화소의 화소값이다.
따라서, 수학식 19 및 수학식 20의 각각에 1개의 변수가 포함되게 되기 때문에, 3개의 프레임의 화소의 화소값을 이용하여, 혼합비 α를 산출할 수 있다. 수학식 19 및 수학식 20을 푸는 것에 의해, 올바른 혼합비 α가 산출되기 위한 조건은 혼합 영역에 관계하는 전경의 성분이 같은, 즉 전경의 오브젝트가 정지하고 있을 때 촬상된 전경의 화상 오브젝트에 있어서, 전경의 오브젝트의 움직임의 방향에 대응하는, 화상 오브젝트의 경계에 위치하는 화소로, 움직임량 v의 2배의 수가 연속되어 있는 화소의 화소값이 일정한 것이다.
이상과 같이, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 혼합비 α는 수학식 21에 의해 산출되고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 혼합비 α는 수학식 22에 의해 산출된다.
Figure 112003005136002-pct00021
Figure 112003005136002-pct00022
도 65는 추정 혼합비 처리부(401)의 구성을 도시하는 블록도이다. 프레임 메모리(421)는 입력된 화상을 프레임 단위로 기억하고, 입력 화상으로서 입력되어 있는 프레임으로부터 1개 뒤의 프레임을 프레임 메모리(422) 및 혼합비 연산부(423)에 공급한다.
프레임 메모리(422)는 입력된 화상을 프레임 단위로 기억하고, 프레임 메모리(421)로부터 공급되어 있는 프레임으로부터 1개 뒤의 프레임을 혼합비 연산부(423)에 공급한다.
따라서, 입력 화상으로서 프레임 #n+1이 혼합비 연산부(423)에 입력되어 있을 때, 프레임 메모리(421)는 프레임 #n을 혼합비 연산부(423)에 공급하고, 프레임 메모리(422)는 프레임 #n-1을 혼합비 연산부(423)에 공급한다.
혼합비 연산부(423)는, 수학식 21에 도시하는 연산에 의해, 프레임 #n의 주목하고 있는 화소의 화소값 C, 주목하고 있는 화소와 공간적 위치가 대응하는 프레임 #n+1의 화소의 화소값 N, 및 주목하고 있는 화소와 공간적 위치가 대응하는 프레임 #n-1의 화소의 화소값 P을 기초로, 주목하고 있는 화소의 추정 혼합비를 산출하고, 산출한 추정 혼합비를 출력한다. 예를 들면, 배경이 정지하여 있을 때, 혼합비 연산부(423)는 프레임 #n의 주목하고 있는 화소의 화소값 C, 주목하고 있는 화소와 프레임 내의 위치가 동일한, 프레임 #n+1의 화소의 화소값 N, 및 주목하고 있는 화소와 프레임 내의 위치가 동일한, 프레임 #n-1의 화소의 화소값 P을 기초로, 주목하고 있는 화소의 추정 혼합비를 산출하여, 산출한 추정 혼합비를 출력한다.
이와 같이, 추정 혼합비 처리부(401)는 입력 화상을 기초로, 추정 혼합비를 산출하여, 혼합비 결정부(403)에 공급할 수 있다.
또, 추정 혼합비 처리부(402)는, 추정 혼합비 처리부(401)가 수학식 21에 도시하는 연산에 의해, 주목하고 있는 화소의 추정 혼합비를 산출하는 데 대하여, 수학식 22에 도시하는 연산에 의해, 주목하고 있는 화소의 추정 혼합비를 산출하는 부분이 상이한 것을 제외하고, 추정 혼합비 처리부(401)와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
도 66은, 추정 혼합비 처리부(401)에 의해 산출된 추정 혼합비의 예를 도시하는 도면이다. 도 66에 도시하는 추정 혼합비는 등속으로 움직이고 있는 오브젝트에 대응하는 전경의 움직임량 v가 11인 경우의 결과를, 1 라인에 대하여 도시하는 것이다.
추정 혼합비는 혼합 영역에서, 도 60에 도시한 바와 같이, 거의 직선적으로 변화하고 있는 것을 알 수 있다.
도 59로 되돌아가, 혼합비 결정부(403)는, 영역 특정부(103)로부터 공급된 혼합비 α의 산출의 대상이 되는 화소가, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 또는 언커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는지를 나타내는 영 역 정보를 기초로, 혼합비 α를 설정한다. 혼합비 결정부(403)는 대상이 되는 화소가 전경 영역에 속하는 경우, 0을 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 배경 영역에 속하는 경우, 1을 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(401)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(402)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비 α로 설정한다. 혼합비 결정부(403)는 영역 정보를 기초로 설정한 혼합비 α를 출력한다.
도 67은 혼합비 산출부(104)의 다른 구성을 도시하는 블록도이다. 선택부(441)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소 및 이에 대응하는 앞 및 뒤의 프레임의 화소를 추정 혼합비 처리부(442)에 공급한다. 선택부(441)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소 및 이에 대응하는 앞 및 뒤의 프레임의 화소를 추정 혼합비 처리부(443)에 공급한다.
추정 혼합비 처리부(442)는 선택부(441)로부터 입력된 화소값을 기초로, 수학식 21에 도시하는 연산에 의해, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 주목하고 있는 화소의 추정 혼합비를 산출하고, 산출한 추정 혼합비를 선택부(444)에 공급한다.
추정 혼합비 처리부(443)는 선택부(441)로부터 입력된 화소값을 기초로, 수학식 22에 도시하는 연산에 의해, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 주목하고 있는 화소의 추정 혼합비를 산출하여, 산출한 추정 혼합비를 선택부(444)에 공급한다.
선택부(444)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 대상이 되는 화소가 전경 영역에 속하는 경우, 0인 추정 혼합비를 선택하여, 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 배경 영역에 속하는 경우, 1인 추정 혼합비를 선택하고, 혼합비 α로 설정한다. 선택부(444)는 대상이 되는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(442)로부터 공급된 추정 혼합비를 선택하여 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(443)로부터 공급된 추정 혼합비를 선택하여 혼합비 α로 설정한다. 선택부(444)는 영역 정보를 기초로 선택하여 설정한 혼합비 α를 출력한다.
이와 같이, 도 67에 도시하는 다른 구성을 갖는 혼합비 산출부(104)는, 화상이 포함되는 화소마다 혼합비 α를 산출하여, 산출한 혼합비 α를 출력할 수 있다.
도 68의 흐름도를 참조하여, 도 59에 구성을 도시하는 혼합비 산출부(104)의 혼합비 α의 산출의 처리를 설명한다. 단계 S401에 있어서, 혼합비 산출부(104)는, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 취득한다. 단계 S402에 있어서, 추정 혼합비 처리부(401)는 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의해 추정 혼합비의 연산의 처리를 실행하여, 산출한 추정 혼합비를 혼합비 결정부(403)에 공급한다. 혼합비 추정의 연산의 처리의 상세는 도 69의 흐름도를 참조하여, 후술한다.
단계 S403에서, 추정 혼합비 처리부(402)는 언커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의해 추정 혼합비의 연산의 처리를 실행하여, 산출한 추정 혼합비를 혼합비 결정부(403)에 공급한다.
단계 S404에서, 혼합비 산출부(104)는 프레임 전체에 대하여, 혼합비 α를 추정하였는지의 여부를 판정하여, 프레임 전체에 대하여, 혼합비 α를 추정하지 않는다고 판정된 경우, 단계 S402로 되돌아가, 다음의 화소에 대하여 혼합비 α를 추정하는 처리를 실행한다.
단계 S404에 있어서, 프레임 전체에 대하여, 혼합비 α를 추정하였다고 판정된 경우, 단계 S405로 진행하여, 혼합비 결정부(403)는, 화소가, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 또는 언커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는지를 나타내고, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 혼합비 α를 설정한다. 혼합비 결정부(403)는, 대상이 되는 화소가 전경 영역에 속하는 경우, 0을 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 배경 영역에 속하는 경우, 1을 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(401)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비 α로 설정하고, 대상이 되는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(402)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비 α로 설정하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 혼합비 산출부(104)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보, 및 입력 화상을 기초로, 각 화소에 대응하는 특징량인 혼합비 α를 산출할 수 있다.
도 67에 구성을 도시하는 혼합비 산출부(104)의 혼합비 α의 산출의 처리는 도 68의 흐름도로 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
다음에, 도 68의 단계 S402에 대응하는 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리를 도 69의 흐름도를 참조하여 설명한다.
단계 S421에 있어서, 혼합비 연산부(423)는 프레임 메모리(421)로부터, 프레임 #n의 주목 화소의 화소값 C를 취득한다.
단계 S422에 있어서, 혼합비 연산부(423)는, 프레임 메모리(422)로부터, 주목 화소에 대응하는, 프레임 #n-1의 화소의 화소값 P을 취득한다.
단계 S423에 있어서, 혼합비 연산부(423)는, 입력 화상에 포함되는 주목 화소에 대응하는, 프레임 #n+1의 화소의 화소값 N을 취득한다.
단계 S424에 있어서, 혼합비 연산부(423)는, 프레임 #n의 주목 화소의 화소값 C, 프레임 #n-1의 화소의 화소값 P, 및 프레임 #n+1의 화소의 화소값 N을 기초로, 추정 혼합비를 연산한다.
단계 S425에서, 혼합비 연산부(423)는, 프레임 전체에 대하여, 추정 혼합비를 연산하는 처리를 종료하였는지의 여부를 판정하여, 프레임 전체에 대하여, 추정 혼합비를 연산하는 처리를 종료하지 않았다고 판정된 경우, 단계 S421로 되돌아가, 다음의 화소에 대하여 추정 혼합비를 산출하는 처리를 반복한다.
단계 S425에서, 프레임 전체에 대하여, 추정 혼합비를 연산하는 처리를 종료하였다고 판정된 경우, 처리는 종료한다.
이와 같이, 추정 혼합비 처리부(401)는 입력 화상을 기초로, 추정 혼합비를 연산할 수 있다.
도 68의 단계 S403에서의 언커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리는 언커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 식을 이용한, 도 69의 흐름도에 도시하는 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
또, 도 67에 도시하는 추정 혼합비 처리부(442) 및 추정 혼합비 처리부(443)는, 도 69에 도시하는 흐름도와 마찬가지의 처리를 실행하고 추정 혼합비를 연산하기 때문에, 그 설명은 생략한다.
또한, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있다고 설명하였지만, 배경 영역에 대응하는 화상이 움직임을 포함하고 있어도 상술한 혼합비 α를 구하는 처리를 적용할 수 있다. 예를 들면, 배경 영역에 대응하는 화상이 일정하게 움직이고 있을 때, 추정 혼합비 처리부(401)는 배경의 움직임에 대응하여 화상 전체를 시프트시켜, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 경우와 같이 처리한다. 또한, 배경 영역에 대응하는 화상이 국소마다 다른 배경의 움직임을 포함하여 있을 때, 추정 혼합비 처리부(401)는 혼합 영역에 속하는 화소에 대응하는 화소로서, 배경의 움직임에 대응한 화소를 선택하여, 상술한 처리를 실행한다.
또한, 혼합비 산출부(104)는 모든 화소에 대하여, 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리만을 실행하여, 산출된 추정 혼합비를 혼합비 α로서 출력하도록 해도 된다. 이 경우에 있어서, 혼합비 α는 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소에 대하여, 배경의 성분의 비율을 나타내고, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소에 대하여, 전경의 성분의 비율을 나타낸다. 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소에 대하여, 이와 같이 산출된 혼합비 α와 1과의 차분의 절대값을 산출하여, 산출한 절대값을 혼합비 α로 설정하면, 화상 처리 장치는 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소에 대하여, 배경의 성분의 비율을 도시하는 혼합비 α를 구할 수 있다.
또, 마찬가지로, 혼합비 산출부(104)는 모든 화소에 대하여, 언커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리만을 실행하여, 산출된 추정 혼합비를 혼합비 α로서 출력하도록 해도 된다.
다음에, 혼합비 산출부(104)의 다른 처리에 대하여 설명한다.
셔터 시간 내에 있어서, 전경에 대응하는 오브젝트가 등속으로 움직이는 것에 의한, 화소의 위치의 변화에 대응하여, 혼합비 α가 직선적으로 변화하는 성질을 이용하여, 공간 방향으로, 혼합비 α와 전경의 성분의 합 f를 근사한 식을 세울 수 있다. 혼합 영역에 속하는 화소의 화소값 및 배경 영역에 속하는 화소의 화소값의 조의 복수를 이용하여, 혼합비 α와 전경의 성분의 합 f를 근사한 식을 푸는 것에 의해, 혼합비 α를 산출한다.
혼합비 α의 변화를, 직선으로서 근사하면, 혼합비 α는 수학식 23으로 표시된다.
Figure 112003005136002-pct00023
수학식 23에 있어서, i는 주목하고 있는 화소의 위치를 0으로 한 공간 방향의 인덱스이다. l은 혼합비 α의 직선의 기울기이다. p는 혼합비 α의 직선의 세그먼트임과 함께, 주목하고 있는 화소의 혼합비 α이다. 수학식 23에 있어서, 인덱스 i는 기지이지만, 기울기 l 및 세그먼트 p는 미지이다.
인덱스 i, 기울기 l, 및 세그먼트 p의 관계를 도 70에 도시한다. 도 70 및 도 71에 있어서,
Figure 112003005136002-pct00024
는 주목 화소를 나타낸다. 도 70에 있어서,
Figure 112003005136002-pct00025
는, 근방 화소를 나타낸다.
혼합비 α를 수학식 23과 같이 근사함으로써, 복수의 화소에 대하여 복수의 다른 혼합비 α는 2개의 변수로 표현된다. 도 70에 도시하는 예에 있어서, 5개의 화소에 대한 5개의 혼합비는 2개의 변수인 기울기 l 및 세그먼트 p에 의해 표현된다.
도 71에 도시하는 평면에서 혼합비 α를 근사하면, 화상의 수평 방향 및 수직 방향의 2개의 방향에 대응하는 움직임 v를 고려했을 때, 수학식 23을 평면으로 확장하여, 혼합비 α는 수학식 24로 표시된다.
Figure 112003005136002-pct00026
수학식 24에 있어서, j는 주목하고 있는 화소의 위치를 0으로 한 수평 방향의 인덱스이고, k는 수직 방향의 인덱스이다. m은 혼합비 α의 면의 수평 방향의 기울기이고, q는 혼합비 α의 면의 수직 방향의 기울기이다. p는 혼합비 α의 면의 세그먼트이다.
예를 들면, 도 61에 도시하는 프레임 #n에서 C05 내지 C07에 대하여, 각각 수학식 25 내지 수학식 27이 성립한다.
Figure 112003005136002-pct00027
Figure 112003005136002-pct00028
Figure 112003005136002-pct00029
전경의 성분이 근방에서 일치하는, 즉 F01 내지 F03가 같다고 해서 F01 내지 F03을 Fc로 치환하면 수학식 28이 성립한다.
Figure 112003005136002-pct00030
수학식 28에 있어서, x는 공간 방향의 위치를 나타낸다.
α(x)를 수학식 24으로 치환하면, 수학식 28은 수학식 29로서 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00031
수학식 29에 있어서, (-m·Fc), (-q·Fc), 및 (1-p)·Fc는, 수학식 30 내지 수학식 32에 나타낸 바와 같이 치환되고 있다.
Figure 112003005136002-pct00032
Figure 112003005136002-pct00033
Figure 112003005136002-pct00034
수학식 29에 있어서, j는 주목하고 있는 화소의 위치를 0으로 한 수평 방향의 인덱스이고, k는 수직 방향의 인덱스이다.
이와 같이, 전경에 대응하는 오브젝트가 셔터 시간 내에 있어서 등속으로 이동하여, 전경에 대응하는 성분이 근방에서 일정하다고 하는 가정이 성립하기 때문에, 전경의 성분의 합은, 수학식 29에서 근사된다.
또, 혼합비 α를 직선으로 근사하는 경우, 전경의 성분의 합은 수학식 33으로 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00035
수학식 13의 혼합비 α 및 전경 성분의 합을, 수학식 24 및 수학식 29 을 이용하여 치환하면, 화소값 M은 수학식 34로 표시된다.
Figure 112003005136002-pct00036
수학식 34에 있어서, 미지의 변수는, 혼합비 α 면의 수평 방향의 기울기 m, 혼합비 α의 면의 수직 방향의 기울기 q, 혼합비 α 면의 세그먼트 p, s, t 및 u의 6개이다.
주목하고 있는 화소의 근방의 화소에 대응시켜, 수학식 34에 도시하는 정규 방정식에, 화소값 M 또는 화소값 B를 설정하고, 화소값 M 또는 화소값 B가 설정된 복수의 정규 방정식을 최소 제곱법으로 풀어, 혼합비 α를 산출한다.
예를 들면, 주목하고 있는 화소의 수평 방향의 인덱스 j를 0으로 하고, 수직 방향의 인덱스 k를 0으로 하여, 주목하고 있는 화소의 근방의 3×3의 화소에 대하여, 수학식 34에 도시하는 정규 방정식에 화소값 M 또는 화소값 B를 설정하면, 수학식 35 내지 수학식 43을 얻는다.
Figure 112003005136002-pct00037
Figure 112003005136002-pct00038
Figure 112003005136002-pct00039
Figure 112003005136002-pct00040
Figure 112003005136002-pct00041
Figure 112003005136002-pct00042
Figure 112003005136002-pct00043
Figure 112003005136002-pct00044
Figure 112003005136002-pct00045
주목하고 있는 화소의 수평 방향의 인덱스 j가 0이고, 수직 방향의 인덱스 k가 0이기 때문에, 주목하고 있는 화소의 혼합비 α는 수학식 24로부터, j=0 및 k=0일 때의 값, 즉 세그먼트 p와 같다.
따라서, 수학식 35 내지 수학식 43의 9개의 식을 기초로, 최소 제곱법에 의해, 수평 방향의 기울기 m, 수직 방향의 기울기 q, 세그먼트 p, s, t, 및 u의 각각의 값을 산출하여, 세그먼트 p를 혼합비 α로서 출력하면 된다.
다음에, 최소 제곱법을 적용하여 혼합비 α를 산출하는 보다 구체적인 수순을 설명한다.
인덱스 i 및 인덱스 k를 1개의 인덱스 x로 표현하면,인덱스 i, 인덱스 k, 및 인덱스 x의 관계는, 수학식 44로 나타낸다.
Figure 112003005136002-pct00046
수평 방향의 기울기 m, 수직 방향의 기울기 q, 세그먼트 p, s, t, 및 u를 각각 변수 w0, w1, w2, w3, w4, 및 w5로 표현하고, jB, kB, B, j, k, 및 l을 각각 a0, a1, a2, a3, a4, 및 a5로 표현한다. 오차 ex를 고려하면, 수학식 35 내지 수학식 43은 수학식 45에 재기입할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00047
수학식 45에 있어서, x는, 0 내지 8의 정수 중 어느 하나의 값이다.
수학식 45로부터, 수학식 46을 유도할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00048
여기서, 최소 제곱법을 적용하기 위해서, 오차의 제곱합 E를 수학식 47에 도시한 바와 같이 정의한다.
Figure 112003005136002-pct00049
오차가 최소가 되기 위해서는, 오차의 제곱합 E에 대한 변수 Wv의 편미분이 0으로 되면 된다. 여기서, v는 0 내지 5의 정수 중 어느 하나의 값이다. 따라서, 수학식 48을 만족하도록 wy를 구한다.
Figure 112003005136002-pct00050
수학식 48에 수학식 46을 대입하면, 수학식 49를 얻는다.
Figure 112003005136002-pct00051
수학식 49의 v에 0 내지 5의 정수 중 어느 하나를 대입하여 얻어지는 6개의 식에, 예를 들면 소인법(Gauss-Jordan의 소거법) 등을 적용하여, wy를 산출한다. 상술한 바와 같이, w0은 수평 방향의 기울기 m이고, w1은 수직 방향의 기울기 q이고, w2는 세그먼트 p이고, w3은 s이고, w4는 t이고, w5는 u이다.
이상과 같이, 화소값 M 및 화소값 B를 설정한 식에, 최소 제곱법을 적용함으로써, 수평 방향의 기울기 m, 수직 방향의 기울기 q, 세그먼트 p, s, t, 및 u를 구할 수 있다.
수학식 35 내지 수학식 43에 대응하는 설명에 있어서, 혼합 영역에 포함되는 화소의 화소값을 M으로 하고, 배경 영역에 포함되는 화소의 화소값을 B로서 설명하였지만, 주목하고 있는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 포함되는 경우, 또는 언커버드 백그라운드 영역에 포함되는 경우의 각각에 대하여, 정규 방정식을 세울 필요가 있다.
예를 들면, 도 61에 도시한다, 프레임 #n의 커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소의 혼합비 α를 구하는 경우, 프레임 #n의 화소의 C04 내지 C08, 및 프레임 #n-1의 화소의 화소값 P04 내지 P08가, 정규 방정식으로 설정된다.
도 62에 도시한 프레임 #n의 언커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소의 혼합비 α를 구하는 경우, 프레임 #n의 화소의 C28 내지 C32, 및 프레임 #n+1의 화소의 화소값 N28 내지 N32가 정규 방정식으로 설정된다.
또한, 예를 들면 도 72에 도시한 커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소의 혼합비 α를 산출할 때, 이하의 수학식 50 내지 수학식 58이 세워진다. 혼합비 α를 산출하는 화소의 화소값은, Mc5이다.
Figure 112003005136002-pct00052
Figure 112003005136002-pct00053
Figure 112003005136002-pct00054
Figure 112003005136002-pct00055
Figure 112003005136002-pct00056
Figure 112003005136002-pct00057
Figure 112003005136002-pct00058
Figure 112003005136002-pct00059
Figure 112003005136002-pct00060
프레임 #n의 커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소의 혼합비 α를 산출할 때, 수학식 50 내지 수학식 58에 있어서, 프레임 #n의 화소에 대응하는 프레임 #n-1의 화소의 배경 영역의 화소의 화소값 Bc1 내지 Bc9가 사용된다.
도 72에서,
Figure 112003005136002-pct00061
는 배경이라고 간주하는 화소를 나타내고,
Figure 112003005136002-pct00062
는 혼합 영역의 화소라고 간주하는 화소를 나타낸다.
도 72에 도시한 언커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소의 혼합비 α를 산출할 때, 이하의 수학식 59 내지 수학식 67이 세워진다. 혼합비 α를 산출하는 화소의 화소값은, Mu5이다.
Figure 112003005136002-pct00063
Figure 112003005136002-pct00064
Figure 112003005136002-pct00065
Figure 112003005136002-pct00066
Figure 112003005136002-pct00067
Figure 112003005136002-pct00068
Figure 112003005136002-pct00069
Figure 112003005136002-pct00070
Figure 112003005136002-pct00071
프레임 #n의 언커버드 백그라운드 영역에 포함되는 화소의 혼합비 α를 산출할 때, 수학식 59 내지 수학식 67에 있어서, 프레임 #n의 화소에 대응하는 프레임 #n+1의 화소의 배경 영역의 화소의 화소값 Bu1 내지 Bu9가 사용된다.
도 73은 추정 혼합비 처리부(401)의 구성을 도시하는 블록도이다. 추정 혼합비 처리부(401)에 입력된 화상은 지연 회로(501) 및 가산부(502)에 공급된다.
지연 회로(501)는 입력 화상을 1 프레임 지연시켜, 가산부(502)에 공급한다. 가산부(502)에 입력 화상으로서 프레임 #n이 입력되어 있을 때, 지연 회로(501)는 프레임 #n-1을 가산부(502)에 공급한다.
가산부(502)는 혼합비 α를 산출하는 화소의 근방의 화소의 화소값, 및 프레임 #n-1의 화소값을, 정규 방정식으로 설정한다. 예를 들면, 가산부(502)는 수학식 50 내지 수학식 58에 기초하여, 정규 방정식에 화소값 Mc1 내지 Mc9 및 화소값 Bc1 내지 Bc9를 설정한다. 가산부(502)는 화소값이 설정된 정규 방정식을 연산부(503)에 공급한다.
연산부(503)는 가산부(502)로부터 공급된 정규 방정식을 소인법 등에 의해 풀고 추정 혼합비를 구하고, 구해진 추정 혼합비를 출력한다.
이와 같이, 추정 혼합비 처리부(401)는 입력 화상을 기초로, 추정 혼합비를 산출하여, 혼합비 결정부(403)에 공급할 수 있다.
또, 추정 혼합비 처리부(402)는 추정 혼합비 처리부(401)와 마찬가지의 구성을 갖기 때문에, 그 설명은 생략한다.
도 74는 추정 혼합비 처리부(401)에 의해 산출된 추정 혼합비가 예를 도시하는 도면이다. 도 74에 도시하는 추정 혼합비는 등속으로 움직이고 있는 오브젝트에 대응하는 전경의 움직임 v가 11이고, 7×7 화소의 블록을 단위로서 방정식을 생성하여 산출된 결과를 1 라인에 대하여 도시하는 것이다.
추정 혼합비는 혼합 영역에서, 도 60에 도시한 바와 같이 거의 직선적으로 변화하고 있는 것을 알 수 있다.
혼합비 결정부(403)는 영역 특정부(101)로부터 공급된 혼합비가 산출되는 화소가, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 또는 언커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는지를 나타내는 영역 정보를 기초로, 혼합비를 설정한다. 혼합비 결정부(403)는 대상이 되는 화소가 전경 영역에 속하는 경우, 0을 혼합비로 설정하고, 대상이 되는 화소가 배경 영역에 속하는 경우, 1을 혼합비로 설정하고, 대상이 되는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(401)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비로 설정하고, 대상이 되는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(402)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비로 설정한다. 혼합비 결정부(403)는 영역 정보를 기초로 설정한 혼합비를 출력한다.
도 75의 흐름도를 참조하여, 추정 혼합비 처리부(401)가 도 73에 도시하는 구성을 갖는 경우에서의 혼합비 산출부(102)의 혼합비의 산출의 처리를 설명한다. 단계 S501에서, 혼합비 산출부(102)는 영역 특정부(101)로부터 공급된 영역 정보를 취득한다. 단계 S502에서, 추정 혼합비 처리부(401)는 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리를 실행하여, 추정 혼합비를 혼합비 결정부(403)에 공급한다. 혼합비 추정의 처리의 상세는 도 76의 흐름도를 참조하여, 후술한다.
단계 S503에서, 추정 혼합비 처리부(402)는 언커버드 백그라운드 영역에 대 응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리를 실행하고, 추정 혼합비를 혼합비 결정부(403)에 공급한다.
단계 S504에서, 혼합비 산출부(102)는 프레임 전체에 대하여, 혼합비를 추정하였는지의 여부를 판정하고, 프레임 전체에 대하여 혼합비를 추정하지 않았다고 판정된 경우, 단계 S502로 되돌아가서 다음의 화소에 대하여 혼합비를 추정하는 처리를 실행한다.
단계 S504에서 프레임 전체에 대하여, 혼합비를 추정하였다고 판정된 경우, 단계 S505로 진행하고, 혼합비 결정부(403)는 영역 특정부(101)로부터 공급된 혼합비가 산출되는 화소가 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 또는 언커버드 백그라운드 영역 중 어느 하나에 속하는지를 나타내는 영역 정보를 기초로, 혼합비를 설정한다. 혼합비 결정부(403)는 대상이 되는 화소가 전경 영역에 속하는 경우, 0을 혼합비로 설정하고, 대상이 되는 화소가 배경 영역에 속하는 경우, 1을 혼합비로 설정하고, 대상이 되는 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(401)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비로 설정하고, 대상이 되는 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 경우, 추정 혼합비 처리부(402)로부터 공급된 추정 혼합비를 혼합비로 설정하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 혼합비 산출부(102)는 영역 특정부(101)로부터 공급된 영역 정보, 및 입력 화상을 기초로, 각 화소에 대응하는 특징량인 혼합비 α를 산출할 수 있다.
혼합비 α를 이용함으로써, 움직이고 있는 오브젝트에 대응하는 화상에 포함 되는 움직임 불선명의 정보를 남긴 채로, 화소값에 포함되는 전경의 성분과 배경의 성분을 분리하는 것이 가능하게 된다.
또한, 혼합비 α에 기초하여 화상을 합성하면, 현실 세계를 실제로 재촬영한 것과 같은 움직이고 있는 오브젝트의 스피드에 정합한 올바른 움직임 불선명을 포함하는 화상을 만드는 것이 가능하게 된다.
다음에, 도 75의 단계 S502에 대응하는 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리를 도 76의 흐름도를 참조하여 설명한다.
단계 S521에서, 가산부(502)는 입력된 화상에 포함되는 화소값, 및 지연 회로(501)로부터 공급되는 화상에 포함되는 화소값을 커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 정규 방정식으로 설정한다.
단계 S522에서, 추정 혼합비 처리부(401)는, 대상이 되는 화소에 대한 설정이 종료하였는지의 여부를 판정하고, 대상이 되는 화소에 대한 설정이 종료하지 않았다고 판정된 경우, 단계 S521로 되돌아가 정규 방정식에의 화소값의 설정의 처리를 반복한다.
단계 S522에서, 대상이 되는 화소에 대한 화소값의 설정이 종료하였다고 판정된 경우, 단계 S523으로 진행하고, 연산부(503)는 화소값이 설정된 정규 방정식을 기초로, 추정 혼합비를 연산하여, 구해진 추정 혼합비를 출력한다.
이와 같이, 추정 혼합비 처리부(401)는 입력 화상을 기초로, 추정 혼합비를 연산할 수 있다.
도 75의 단계 S153에서의 언커버드 백그라운드 영역에 대응하는 모델에 의한 혼합비 추정의 처리는, 언커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 정규 방정식을 이용하였다, 도 76의 흐름도에 도시하는 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
또, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있다고 설명하였지만, 배경 영역에 대응하는 화상이 움직임을 포함하고 있어도 상술한 혼합비를 구하는 처리를 적용할 수 있다. 예를 들면, 배경 영역에 대응하는 화상이 일정하게 움직이고 있을 때, 추정 혼합비 처리부(401)는 이 움직임에 대응하여 화상 전체를 시프트시켜, 배경에 대응하는 오브젝트가 정지하고 있는 경우와 같이 처리한다. 또한, 배경 영역에 대응하는 화상이 국소마다 다른 움직임을 포함하여 있을 때, 추정 혼합비 처리부(401)는 혼합 영역에 속하는 화소에 대응하는 화소로서, 움직임에 대응한 화소를 선택하여 상술한 처리를 실행한다.
다음에, 전경 배경 분리부(105)에 대하여 설명한다. 도 77은 전경 배경 분리부(105)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 전경 배경 분리부(105)에 공급된 입력 화상은, 분리부(601), 스위치(602), 및 스위치(603)에 공급된다. 커버드 백그라운드 영역을 도시하는 정보, 및 언커버드 백그라운드 영역을 도시한다, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보는 분리부(601) 에 공급된다. 전경 영역을 도시하는 영역 정보는, 스위치(602)에 공급된다. 배경 영역을 도시하는 영역 정보는 스위치(603)에 공급된다.
혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α는 분리부(601)에 공급된다. 분리부(601)는 커버드 백그라운드 영역을 도시하는 영역 정보, 및 혼합비 α를 기초 로, 입력 화상의 커버드 백그라운드 영역으로부터 전경의 성분을 분리함과 함께, 배경의 성분을 분리하여, 분리된 전경의 성분으로 구성되는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 분리된 배경의 성분으로 구성되는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 출력한다.
분리부(601)는 언커버드 백그라운드 영역을 도시하는 영역 정보, 및 혼합비 α를 기초로, 입력 화상의 언커버드 백그라운드 영역으로부터 전경의 성분을 분리함과 함께, 배경의 성분을 분리하여, 분리된 전경의 성분으로 구성되는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 분리된 배경의 성분으로 구성되는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 출력한다.
스위치(602)는 전경 영역을 도시하는 영역 정보를 기초로, 전경 영역에 대응하는 화소가 입력되었을 때, 닫히고, 전경 영역의 화상을 출력한다.
스위치(603)는 배경 영역을 도시하는 영역 정보를 기초로, 배경 영역에 대응하는 화소가 입력되었을 때, 닫히고, 배경 영역의 화상을 출력한다.
도 78A 및 도 78B는 전경 배경 분리부(105)에 입력되는 입력 화상, 및 전경 배경 분리부(105)로부터 출력되는 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 도시하는 도면이다.
도 78A는 표시되는 화상의 모식도이고, 도 78B는 도 78A에 대응하는 전경 영역에 속하는 화소, 배경 영역에 속하는 화소, 및 혼합 영역에 속하는 화소를 포함하는 1 라인의 화소를 시간 방향으로 전개한 모델도를 도시한다.
도 78A 및 도 78B에 도시한 바와 같이, 전경 배경 분리부(105)로부터 출력되 는 배경 영역의 화상은 배경 영역에 속하는 화소로 구성된다.
도 78A 및 도 78B에 도시한 바와 같이, 전경 배경 분리부(105)로부터 출력되는 전경 영역의 화상은 전경 영역에 속하는 화소로 구성된다.
언커버드 백그라운드 영역의 화소의 화소값은 전경 배경 분리부(105)에 의해, 배경의 성분과, 전경의 성분으로 분리된다. 분리된 배경의 성분은, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 구성하고, 분리된 전경의 성분은 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 구성한다.
커버드 백그라운드 영역의 화소의 화소값은 전경 배경 분리부(105)에 의해, 배경의 성분과, 전경의 성분으로 분리된다. 분리된 배경의 성분은 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 구성하며, 분리된 전경의 성분은, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 구성한다.
다음에, 분리부(601)가 실행하는, 혼합 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분 및 배경 성분을 분리하는 처리에 대하여 설명한다.
도 79는 도면에서 좌측으로부터 우측으로 이동하는 오브젝트에 대응하는 전경을 포함하는, 2개의 프레임의 전경 성분 및 배경 성분을 나타내는 화상의 모델이다. 도 79에 도시하는 화상의 모델에 있어서, 전경의 움직임량 v는 4이고, 가상 분할수는 4로 되어 있다.
프레임 #n에서, 가장 좌측의 화소 및 좌측으로부터 14번째 내지 18번째 화소는, 배경 성분만으로 이루어지고, 배경 영역에 속한다. 프레임 #n에서, 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 언커버드 백 그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n에서, 좌측으로부터 11번째 내지 13번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n에서, 좌측으로부터 5번째 내지 10번째 화소는 전경 성분만으로 이루어지고, 전경 영역에 속한다.
프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 1번째 내지 5번째 화소, 및 좌측으로부터 18번째 화소는, 배경 성분만으로 이루어지고, 배경 영역에 속한다. 프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 6번째 내지 8번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 언커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 9번째 내지 14번째 화소는, 전경 성분만으로 이루어지고, 전경 영역에 속한다.
도 80은 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분을 분리하는 처리를 설명하는 도면이다. 도 80에서, α1 내지 α18은 프레임 #n에서의 화소 각각에 대응하는 혼합비이다. 도 80에 있어서, 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소는, 커버드 백그라운드 영역에 속한다.
프레임 #n의 좌측으로부터 15번째 화소의 화소값 C15는 수학식 68로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00072
여기서, α15는 프레임 #n의 좌측으로부터 15번째 화소의 혼합비이다. P15는 프레임 #n-1의 좌측으로부터 15번째 화소의 화소값이다.
수학식 68을 기초로, 프레임 #n의 좌측으로부터 15번째 화소의 전경 성분의 합 f15는 수학식 69로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00073
마찬가지로, 프레임 #n의 좌측으로부터 16번째 화소의 전경 성분의 합 f16은 수학식 70으로 나타나고, 프레임 #n의 좌측으로부터 17번째 화소의 전경 성분의 합 f17은 수학식 71로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00074
Figure 112003005136002-pct00075
이와 같이, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값 C에 포함되는 전경 성분 fc는 수학식 72에 의해 계산된다.
Figure 112003005136002-pct00076
P는 하나 이전 프레임의, 대응하는 화소의 화소값이다.
도 81은 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분을 분리하는 처리를 설명하는 도면이다. 도 81에 있어서, α1 내지 α18은 프레임 #n에서의 화소 각각에 대응하는 혼합비이다. 도 81에 있어서, 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는 언커버드 백그라운드 영역에 속한다.
프레임 #n의 좌측으로부터 2번째 화소의 화소값 C02는 수학식 73으로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00077
여기서, α2는 프레임 #n의 좌측으로부터 2번째 화소의 혼합비이다. N02는 프레임 #n+1의 좌측으로부터 2번째 화소의 화소값이다.
수학식 73을 기초로, 프레임 #n의 좌측으로부터 2번째 화소의 전경 성분의 합 f02는 수학식 74로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00078
마찬가지로, 프레임 #n의 좌측으로부터 3번째 화소의 전경 성분의 합 f03은 수학식 75로 나타나고, 프레임 #n의 좌측으로부터 4번째 화소의 전경 성분의 합 f04는 수학식 76으로 나타내진다.
Figure 112003005136002-pct00079
Figure 112003005136002-pct00080
이와 같이, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값 C에 포함되는 전경 성분 fu는 수학식 77로 계산된다.
Figure 112003005136002-pct00081
N은 하나 후의 프레임의, 대응하는 화소의 화소값이다.
이와 같이, 분리부(601)는, 영역 정보에 포함되는, 커버드 백그라운드 영역을 나타내는 정보, 및 언커버드 백그라운드 영역을 나타내는 정보, 및 화소마다의 혼합비 α에 기초하여, 혼합 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분, 및 배경 성분을 분리할 수 있다.
도 82는 이상에서 설명한 처리를 실행하는 분리부(601)의 구성 일례를 도시하는 블록도이다. 분리부(601)에 입력된 화상은 프레임 메모리(621)에 공급되고, 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 나타내는 영역 정보 및 혼합비 α는 분리 처리 블록(622)에 입력된다.
프레임 메모리(621)는 입력된 화상을 프레임 단위로 기억한다. 프레임 메모리(621)는 처리의 대상이 프레임 #n일 때, 프레임 #n의 하나 이전 프레임인 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n의 하나 후의 프레임인 프레임 #n+1을 기억한다.
프레임 메모리(621)는 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 대응하는 화소를 분리 처리 블록(622)에 공급한다.
분리 처리 블록(622)은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 나타내는 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 대응하는 화소의 화소값에 도 80 및 도 81을 참조하여 설명한 연산을 적용하고, 프레임 #n의 혼합 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분 및 배경 성분을 분리하여, 프레임 메모리(623)에 공급한다.
분리 처리 블록(622)은 언커버드 영역 처리부(631), 커버드 영역 처리부(632), 합성부(633), 및 합성부(634)로 구성되어 있다.
언커버드 영역 처리부(631)의 승산기(641)는 혼합비 α를, 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n+1의 화소의 화소값에 곱하여 스위치(642)에 출력한다. 스위치(642)는 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소(프레임 #n+1의 화소에 대응함)가 언커버드 백그라운드 영역일 때 닫혀, 승산기(641)로부터 공급된 혼합비 α를 곱한 화소값을 연산기(643)에 공급된다. 스위치(642)로부터 출력되는 프레임 #n+1의 화소의 화소값에 혼합비 α를 곱한 값은, 프레임 #n의 대응하는 화소의 화소값의 배경 성분과 동일하고, 언커버드 백그라운드 영역 의 배경 성분 화상으로서 출력된다.
연산기(643)는 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소의 화소값으로부터, 스위치(642)로부터 공급된 배경 성분을 감산하여 전경 성분을 구한다. 연산기(643)는 언커버드 백그라운드 영역에 속하는, 프레임 #n의 화소의 전경 성분을 합성부(633)에 공급한다.
커버드 영역 처리부(632)의 승산기(651)는 혼합비 α를, 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n-1의 화소의 화소값에 곱하여 스위치(652)에 출력한다. 스위치(652)는 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소(프레임 #n-1의 화소에 대응함)가 커버드 백그라운드 영역일 때 닫혀, 승산기(651)로부터 공급된 혼합비 α를 곱한 화소값을 연산기(653) 및 합성부(634)에 공급한다. 스위치(652)로부터 출력되는 프레임 #n-1의 화소의 화소값에 혼합비 α를 곱한 값은 프레임 #n의 대응하는 화소의 화소값의 배경 성분과 동일하고, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로서 출력된다.
연산기(653)는 프레임 메모리(621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소의 화소값으로부터, 스위치(652)로부터 공급된 배경 성분을 감산하여 전경 성분을 구한다. 연산기(653)는 커버드 백그라운드 영역에 속하는 프레임 #n의 화소의 전경 성분 화상을 출력한다.
특징량인 혼합비 α를 이용함으로써, 화소값에 포함되는 전경의 성분과 배경의 성분을 완전하게 분리하는 것이 가능하게 된다.
다음에, 도 83에 도시하는 흐름도를 참조하여, 전경 배경 분리부(105)에 의 한 전경과 배경과의 분리의 처리를 설명한다. 단계 S601에서, 분리부(601)의 프레임 메모리(621)는 입력 화상을 취득하여, 전경과 배경과의 분리의 대상이 되는 프레임 #n을, 그 앞의 프레임 #n-1 및 그 후의 프레임 #n+1과 함께 기억한다.
단계 S602에서, 분리부(601)의 분리 처리 블록(622)은 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 영역 정보를 취득한다. 단계 S603에서, 분리부(601)의 분리 처리 블록(622)은 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 취득한다.
단계 S604에서, 언커버드 영역 처리부(631)는 영역 정보 및 혼합비 α를 기초로, 프레임 메모리(621)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 배경의 성분을 추출하여, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로서 출력한다.
단계 S605에서, 언커버드 영역 처리부(631)는 영역 정보 및 혼합비 α를 기초로, 프레임 메모리(621)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 전경의 성분을 추출하여, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상으로서 출력한다.
단계 S606에서, 커버드 영역 처리부(632)는 영역 정보 및 혼합비 α를 기초로, 프레임 메모리(621)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 배경의 성분을 추출하여, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로서 출력한다.
단계 S607에서, 커버드 영역 처리부(632)는 영역 정보 및 혼합비 α를 기초로, 프레임 메모리(621)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 전경의 성분을 추출하여, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상으로서 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 전경 배경 분리부(105)는 영역 정보 및 혼합비 α를 기초로, 입력 화상으로부터 전경의 성분과, 배경의 성분을 분리하여, 전경의 성분만으로 이루어지는 전경 성분 화상, 및 배경의 성분만으로 이루어지는 배경 성분 화상을 출력할 수 있다.
도 84는 공간 방향으로, 보다 고해상도인 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 생성하는 분리 화상 처리부(106)의 구성을 도시하는 블록도이다. 예를 들면, 도 84에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는 입력된 HD 화상을 기초로, SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 생성한다.
배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 교사 화상의 배경 영역의 화상을 기억한다. 배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)는 기억하고 있는 교사 화상의 배경 영역의 화상을 가중 평균부(707-1) 및 학습부(714-1)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(702)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(702)는 기억하고 있는 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 가중 평균부(707-2) 및 학습부(714-2)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)는 기억하고 있는 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 가중 평균부(707-3) 및 학습부(714-4)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(704)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(704)는 기억하고 있는 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 가중 평균부(707-4) 및 학습부(714-4)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)는 기억하고 있는 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 가중 평균부(707-5) 및 학습부(714-5)에 공급한다.
전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 교사 화상의 전경 영역의 화상을 기억한다. 전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)는 기억하고 있는 교사 화상의 전경 화상을 가중 평균부(707-6) 및 학습부(714-6)에 공급한다.
가중 평균부(707-1)는 배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)로부터 공급 된, 예를 들면 HD 화상인 교사 화상의 배경 영역의 화상을 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 배경 영역 학생 화상 프레임 메모리(708)에 공급한다.
예를 들면, 가중 평균부(707-1)는, 도 85에 도시한 바와 같이, 교사 화상의 2×2(가로×세로)의 4개의 화소(도 85에서,
Figure 112003005136002-pct00082
로 나타내는 부분)를 1 단위로 하고, 각 단위의 4개의 화소의 화소값을 가산하고, 가산된 결과를 4로 제산한다. 가중 평균부(707-1)는, 이와 같이 4분의 1 가중 평균된 결과를, 각 단위의 중심에 위치하는 학생 화상의 화소(도 85에서,
Figure 112003005136002-pct00083
로 나타내는 부분)로 설정한다.
배경 영역 학생 화상 프레임 메모리(708)는 가중 평균부(707-1)로부터 공급된, 교사 화상의 배경 영역의 화상에 대응하는, 학생 화상을 기억한다. 배경 영역 학생 화상 프레임 메모리(708)는 기억하고 있는, 교사 화상의 배경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(714-1)에 공급한다.
가중 평균부(707-2)는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(702)로부터 공급된, HD 화상인 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(709)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(709)는 가중 평균부(707-2)로부터 공급된, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는, SD 화상인 학생 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 배 경 성분 학생 화상 프레임 메모리(709)는, 기억하고 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(714-2)에 공급한다.
가중 평균부(707-3)는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)로부터 공급된, HD 화상인 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(710)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(710)는 가공 평균부(707-3)로부터 공급된, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는, SD 화상인 학생 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(710)는 기억하고 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(714-3)에 공급한다.
가중 평균부(707-4)는 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(704)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(711)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(711)는 가중 평 균부(707-4)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는, SD 화상인 학생 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(711)는 기억하고 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(714-4)에 공급한다.
가중 평균부(707-5)는 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(712)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(712)는 가중 평균부(707-5)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는, SD 화상인 학생 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(712)는 기억하고 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(714-5)에 공급한다.
가공 평균부(707-6)는 전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)로부터 공급된, 예를 들면 HD 화상인 교사 화상의 전경 영역의 화상을 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 전경 영역 학생 화상 프레임 메모리(713)에 공급한다.
전경 영역 학생 화상 프레임 메모리(713)는 가중 평균부(707-6)로부터 공급된, 교사 화상의 전경 영역의 화상에 대응하는, SD 화상인 학생 화상을 기억한다. 전경 영역 학생 화상 프레임 메모리(713)는 기억하고 있는, 교사 화상의 전경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(714-6)에 공급한다.
학습부(714-1)는 배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)로부터 공급된 교사 화상의 배경 영역의 화상, 및 배경 영역 학생 화상 프레임 메모리(708)로부터 공급된, 교사 화상의 배경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
학습부(714-2)는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(702)로부터 공급된 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(709)로부터 공급된, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
학습부(714-3)는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)로부터 공급된 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(909)로부터 공급된, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
학습부(714-4)는 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모 리(704)로부터 공급된 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(711)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
학습부(714-5)는 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)로부터 공급된 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(712)로부터 공급된, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
학습부(714-6)는 전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)로부터 공급된 교사 화상의 전경 영역의 화상, 및 전경 영역 학생 화상 프레임 메모리(713)로부터 공급된, 교사 화상의 전경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
계수 세트 메모리(715)는 학습부(714-1)로부터 공급된 배경 영역에 대응하는 계수 세트, 학습부(714-2)로부터 공급된 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 학습부(714-3)로부터 공급된 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 학습부(714-4)로부터 공급된 커버드 백 그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 학습부(714-5)로부터 공급된 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 학습부(714-6)로부터 공급된 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 기억하다.
이하, 학습부(714-1) 내지 학습부(714-6)를 개개로 구별할 필요가 없을 때, 단순히 학습부(714)라고 부른다.
도 86은 학습부(714)의 구성을 도시하는 블록도이다.
클래스 분류부(731)는 클래스 탭 취득부(751) 및 파형 분류부(752)로 구성되어, 입력된 학생 화상의, 주목하고 있는 화소인, 주목 화소를 클래스 분류한다. 클래스 탭 취득부(751)는 주목 화소에 대응하는, 학생 화상의 화소인, 소정의 수의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(752)에 공급한다.
예를 들면, 도 85에 있어서, 위에서 i번째로, 좌측으로부터 j번째의 학생 화상의 화소(도면 중,
Figure 112003005136002-pct00084
로 나타내는 부분)을 Xij로 나타낸다고 하면, 클래스 탭 취득부(751)는 주목 화소 Xij의 좌측 위, 위, 우측 위, 좌측, 우측, 좌측 아래, 아래, 우측 아래에 인접하는 8개의 화소 X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i-1)(j+1), Xi(j-1), Xi(j+1), X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i+1)(j+1)에, 자신을 포함시켜, 합계 9 화소로 구성되는 클래스 탭을 취득한다. 이 클래스 탭은 파형 분류부(752)에 공급된다.
또, 이 경우, 클래스 탭은 3×3 화소로 되는 정방형형의 블록으로 구성되게 되지만, 클래스 분류용 블록의 형상은 정방형일 필요는 없고, 기타, 예를 들면 장방형이나, 열십자형, 그 밖의 임의의 형태로 하는 것이 가능하다. 또한, 클래스 탭을 구성하는 화소수도 3×3의 9 화소에 한정되는 것은 아니다.
파형 분류부(752)는 입력 신호를, 그 특징에 기초하여 몇 개의 클래스로 분류하는, 클래스 분류 처리를 실행하여, 클래스 탭을 기초로, 주목 화소를 1개의 클래스로 분류한다. 파형 분류부(752)는, 예를 들면 주목 화소를 512의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(732)에 공급한다.
여기서, 클래스 분류 처리에 대하여 간단히 설명한다.
지금, 예를 들면 도 87A에 도시한 바와 같이, 어떤 주목 화소와, 그것에 인접하는 3개의 화소에 의해, 2×2 화소로 되는 클래스 탭을 구성하고, 또한 각 화소는, 1 비트로 표현되는(0 또는 1 중 어느 하나의 레벨을 취함) 것으로 한다. 도 87A에서,
Figure 112003005136002-pct00085
는 주목 화소를 나타낸다. 이 경우, 주목 화소를 포함하는 2×2의 4 화소의 블록은 각 화소의 레벨 분포에 의해, 도 87B에 도시한 바와 같이, 16(=(21)4) 패턴으로 분류할 수 있다. 도 87B에서,
Figure 112003005136002-pct00086
는 0을 나타내고,
Figure 112003005136002-pct00087
는 1을 나타낸다. 따라서, 지금인 경우, 주목 화소는 16의 패턴으로 분류할 수 있고, 이러한 패턴 분류가, 클래스 분류 처리로서, 클래스 분류부(731)에서 행해진다.
여기서, 통상, 각 화소에는, 예를 들면 8 비트 정도가 할당된다. 또한, 본 실시 형태에 있어서는, 상술한 바와 같이, 클래스 탭은, 3×3의 9 화소로 구성된다. 따라서, 이러한 클래스 탭을 대상으로 클래스 분류 처리를 행함으로써, (28)9라는 방대한 수의 클래스로 분류되게 된다.
그래서, 본 실시 형태에 있어서는, 파형 분류부(752)에 있어서, 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리가 실시되고, 이에 따라 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 함으로써, 클래스수를 삭감한다.
설명을 간단히 하기 위해서, 도 88A에 도시한 바와 같이, 직선 상에 나열된 4 화소로 구성되는 클래스 탭을 생각하면, ADRC 처리에 있어서는 그 화소값의 최대값 MAX와 최소값 MIN이 검출된다. 그리고, DR=MAX-MIN을 클래스 탭으로 구성되는 블록의 국소적인 다이내믹 범위로 하고, 이 다이내믹 범위 DR에 기초하여, 클래스 탭의 블록을 구성하는 화소의 화소값이 K 비트로 재양자화된다.
즉, 블록 내의 각 화소값으로부터 최소값 MIN을 감산하고, 그 감산치를 DR/2k로 제산한다. 그리고, 그 결과 얻어지는 제산치에 대응하는 코드(ADRC 코드)로 변환된다. 구체적으로는, 예를 들면 K=2로 한 경우, 도 88B에 도시한 바와 같이, 제산치가 다이내믹 범위 DR를 4(=22)등분하여 얻어지는 어느 하나의 범위에 속할지가 판정되고, 제산치가 가장 아래인 레벨의 범위, 아래로부터 2번째의 레벨의 범위, 아래로부터 3번째의 레벨의 범위, 또는 가장 위인 레벨의 범위에 속하는 경우에는, 각각 예를 들면, 00B, 01B, 10B, 또는 11B 등의 2 비트로 코드화된다(B는 2진수인 것을 나타낸다). 그리고, 복호측에서는 ADRC 코드 00B, 01B, 10B, 또는 11B 는 다이내믹 범위 DR을 4등분하여 얻어지는 가장 아래의 레벨의 범위의 중심치 L00, 아래로부터 2번째의 레벨의 범위의 중심치 L01, 아래로부터 3번째의 레벨의 범 위의 중심치 L10, 또는 가장 위의 레벨의 범위의 중심치 L11로 변환되고, 그 값에 최소값 MIN이 가산됨으로써 복호가 행해진다.
여기서, 이러한 ADRC 처리는 난-엣지(non-edge) 매칭이라고 불린다.
또, ADRC 처리에 대해서는 본건 출원인이 앞서 출원한, 예를 들면 특개평 3-53778호 공보 등에 그 상세가 개시되어 있다.
클래스 탭을 구성하는 화소에 할당되고 있는 비트수보다 적은 비트수로 재 양자화를 행하는 ADRC 처리를 실시함으로써, 상술한 바와 같이, 클래스수를 삭감할 수가 있어, 이러한 ADRC 처리가, 파형 분류부(752)에 있어서 행해진다.
또, 본 실시 형태에서는, 파형 분류부(752)에 있어서, ADRC 코드에 기초하여, 클래스 분류 처리가 행해지지만, 클래스 분류 처리는, 그 외에, 예를 들면 DPCM(예측 부호화)나 BTC(Block Truncation Coding), VQ(벡터 양자화), DCT(이산 코사인 변환), 아다마르 변환 등을 실시한 데이터를 대상으로 행하도록 하는 것도 가능하다.
예측 탭 취득부(732)는 클래스 번호를 기초로, 학생 화상의 화소로부터, 클래스에 대응하여, 원래의 화상(교사 화상)의 예측치를 계산하기 위한 단위인, 예측 탭을 취득하고, 취득한 예측 탭 및 클래스 번호를 대응 화소 취득부(733)에 공급한다.
예를 들면, 도 85에서, 학생 화상의 화소 Xi,j(도면 중,
Figure 112003005136002-pct00088
로 나타내는 부분)를 중심으로 하는 원래의 화상(교사 화상)에서의 2×2의 9 화소의 화소값을 그 가 장 좌측으로부터 우측 방향, 또한 위에서 아래 방향으로, Yi,j(1), Yi,j(2), Yi,j (3), Yi,j(4)로 나타낸다고 하면, 화소 Yi,j(1) 내지 Yi,j(4)의 예측치의 계산에 필요한 계수를 산출하기 위해, 예측 탭 취득부(732)는, 예를 들면 학생 화상의 화소 X=를 중심으로 하는 3×3의 9화소 X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i-1)(j+1), Xi(j-1) , Xij, Xi(j+1), X(i+1)(j-1), X(i+1)j, X(i-1)(j+1)로 구성되는 정방형의 예측 탭을 취득한다.
구체적으로는, 예를 들면 도 85에서 사각형으로 둘러싼, 교사 화상에서의 화소 Y33(1) 내지 Y33(4)의 4 화소의 예측치의 계산에 필요한 계수를 산출하기 위해서는, 화소 X22, X23, X24, X32, X33, X34, X42, X43, X44로, 예측 탭이 구성된다(이 경우의 주목 화소는 X33으로 된다).
대응 화소 취득부(733)는 예측 탭 및 클래스 번호를 기초로, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 교사 화상의 화소의 화소값을 취득하여, 예측 탭, 클래스 번호, 및 취득한 예측하여야 할 화소값에 대응하는 교사 화상의 화소의 화소값을 정규 방정식 생성부(734)에 공급한다.
예를 들면, 대응 화소 취득부(733)는 교사 화상에서의 화소 Y33(1) 내지 Y33(4)의 4 화소의 예측치의 계산에 필요한 계수를 산출할 때, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 교사 화상의 화소로서, 화소 Y33(1) 내지 Y33(4)의 화소값을 취득한다.
정규 방정식 생성부(734)는, 예측 탭, 클래스 번호, 및 취득한 예측하여야 할 화소값을 기초로, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값의 관계에 대응하는 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 산출하기 위한 정규 방정식을 생성하고, 클래스 번호와 같이, 생성한 정규 방정식을 계수 계산부(735)에 공급한다.
계수 계산부(735)는 정규 방정식 생성부(734)로부터 공급된 정규 방정식을 풀어, 분류된 클래스에 대응하는, 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 계산한다. 계수 계산부(735)는 클래스 번호와 같이, 계산한 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 공급한다.
정규 방정식 생성부(734)는 이러한 정규 방정식에 대응하는 행렬을 생성하고, 계수 계산부(735)는 생성된 행렬을 기초로, 계수 세트를 계산하도록 해도 된다.
여기서, 적응 처리에 대하여 설명한다.
예를 들면, 현재, 교사 화상의 화소값 y의 예측치 E[y]를, 그 주변의 몇몇 화소의 화소값(이하, 적절하게, 학생 데이터라 함) x1, x2, …와, 소정의 예측 계수 w1, w2, …의 선형 결합에 의해 규정되는 선형 1차 결합 모델에 의해 구하는 것을 생각한다. 이 경우, 예측치 E[y]는 다음 식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00089
그래서, 일반화하기 위해서, 예측 계수 w의 집합으로 되는 행렬 W, 학생 데 이터의 집합으로 되는 행렬 X, 및 예측치 E[y]의 집합으로 되는 행렬 Y'을,
Figure 112003005136002-pct00090
로 정의하면, 다음과 같은 관측 방정식이 성립한다.
Figure 112003005136002-pct00091
그리고, 이 관측 방정식에 최소 제곱법을 적용하여, 원래의 화상의 화소값 y에 가까운 예측치 E[y]를 구하는 것이 생각한다. 이 경우, 원래의 화상의 화소값(이하, 적절하게, 교사 데이터라 함) y의 집합으로 되는 행렬 Y, 및 원래의 화상의 화소값 y 에 대한 예측치 E[y]의 잔차 e의 집합으로 되는 행렬 E를,
Figure 112003005136002-pct00092
로 정의하면, 수학식 79로부터, 다음과 같은 잔차 방정식이 성립한다.
Figure 112003005136002-pct00093
이 경우, 원래의 화상의 화소값 y에 가까운 예측치 E[y]를 구하기 위한 예측 계수 wi는, 자승 오차
Figure 112003005136002-pct00094
를 최소로 함으로써 구할 수 있다.
따라서, 상술한 제곱 오차를 예측 계수 wi로 미분한 것이 0이 되는 경우, 즉, 다음식을 만족하는 예측 계수 wi가 원래의 화상의 화소값 y에 가까운 예측치 E[y]를 구하기 때문에 최적값으로 된다.
Figure 112003005136002-pct00095
그래서, 우선 수학식 80을, 예측 계수 Wi에서 미분함으로써, 다음식이 성립한다.
Figure 112003005136002-pct00096
수학식 81 및 수학식 82로부터 수학식 83이 얻어진다.
Figure 112003005136002-pct00097
또한, 수학식 80의 잔차 방정식에서의 학생 데이터 x, 예측 계수 w, 교사 데이터 y, 및 잔차 e의 관계를 고려하면, 수학식 83으로부터, 다음과 같은 정규 방정식을 얻을 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00098
수학식 84의 정규 방정식은, 구해야 하는 예측 계수 w의 수와 동일한 수만 설정할 수 있고, 따라서 수학식 84를 푸는 것으로, 최적의 예측 계수 w를 구할 수 있다. 또, 수학식 84를 푸는 데에 있어서는, 예를 들면 소인법(Gauss-Jordan의 소거법) 등을 적용하는 것이 가능하다.
이상과 같이 하여, 클래스별 최적의 예측 계수 w를 구하고, 또한 그 예측 계수 w를 이용하여, 수학식 78에 의해 교사 화상의 화소값 y에 가까운 예측치 E[y]를 구하는 것이 적응 처리이다.
정규 방정식 생성부(734)는 클래스별 최적의 예측 계수 w를 산출하기 위한 정규 방정식을 생성하고, 계수 계산부(735)는 생성된 정규 방정식을 기초로, 예측 계수 w를 산출한다.
또, 적응 처리는 추출된 화상에는 포함되어 있지 않은, 원래의 화상에 포함되는 성분이 재현되는 점에서 보간 처리와는 다르다. 즉, 적응 처리는 수학식 78만을 보면, 소위 보간 필터를 이용한 보간 처리와 동일하지만, 그 보간 필터의 탭 계수에 상당하는 예측 계수 w가 교사 데이터 y를 이용한, 말하자면 학습에 의해 구 해지기 때문에, 원래의 화상에 포함되는 성분을 재현할 수 있다. 이것부터, 적응 처리는 말하자면 화상의 창조 작용이 있는 처리라고 할 수 있게 된다.
도 89는 도 84에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)가 생성하는 계수 세트를 설명하는 도면이다. 입력 화상은, 영역 특정부(103)에 의해, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역이 특정된다.
영역이 특정되며, 혼합비 산출부(104)에 의해 혼합비 α가 검출된 입력 화상은, 전경 배경 분리부(105)에 의해, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로 분리된다.
분리 화상 처리부(106)는 분리된 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기초로, 전경 영역의 화상에 대응하는 계수 세트, 배경 영역의 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 개개로 산출한다.
즉, 학습부(714-1)는 분리된 배경 영역의 화상을 기초로, 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 산출하고, 학습부(714-2)는 분리된 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 산출하고, 학습부(714-3)는 분리된 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 산출하고, 학습부(714-4)는 분리된 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 산출하고, 학습부(714-5)는 분리된 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 산출하고, 학습부(714-6)는 분리된 전경 영역의 화상을 기초로 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 산출한다.
배경 영역에 대응하는 계수 세트는 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 배경 영역의 화소값의 예측에 사용된다. 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 화소값의 예측에 사용된다. 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 화소값의 예측에 사용된다.
커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 화소값의 예측에 사용된다. 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 화소값의 예측에 사용된다.
전경 영역에 대응하는 계수 세트는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 전경 영역의 화소값의 예측에 사용된다.
배경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 및 전경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상은, 합성되어 1개의 예측 화상으로 된다.
도 90의 흐름도를 참조하여, 도 84에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의한, 클래스 분류 적응 처리에 의한 화소값의 예측에 사용되는 계수 세트를 생성하는 학습의 처리를 설명한다.
단계 S701에서, 가중 평균부(707-1∼707-6)는 배경 영역의 화상, 전경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상의 학생 화상을 생성한다. 즉, 가중 평균부(707-1)는 배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)에 기억되어 있는, 교사 화상의 배경 영역의 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 교사 화상의 배경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
가중 평균부(707-2)는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레 임 메모리(702)에 기억되어 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하고, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
가중 평균부(707-3)는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)에 기억되어 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하고, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
가중 평균부(707-4)는 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(704)에 기억되어 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
가중 평균부(707-5)는 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)에 기억되어 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하고, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
가중 평균부(707-6)는 전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)에 기억되어 있는, 교사 화상의 전경 영역의 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 교사 화상의 전경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
단계 S702에서, 학습부(714-1)는 배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)에 기억되어 있는 교사 화상의 배경 영역의 화상, 및 배경 영역 학생 화상 프레임 메 모리(708)에 기억되어 있는, 교사 화상의 배경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 생성한다. 단계 S702에서의 계수 세트의 생성의 처리의 상세는, 도 91의 흐름도를 참조하여 후술한다.
단계 S703에서, 학습부(714-2)는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(702)에 기억되어 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(709)에 기억되어 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성한다.
단계 S704에서, 학습부(714-3)는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)에 기억되어 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(710)에 기억되어 있는, 교사 화상의 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성한다.
단계 S705에서, 학습부(714-4)는 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(704)에 기억되어 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(711)에 기억되어 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성한다.
단계 S706에서, 학습부(714-5)는 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)에 기억되어 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(712)에 기억되어 있는, 교사 화상의 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성한다.
단계 S707에서, 학습부(714-6)는 전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)에 기억되어 있는 교사 화상의 전경 영역의 화상, 및 전경 영역 학생 화상 프레임 메모리(713)에 기억되어 있는, 교사 화상의 전경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 생성한다.
단계 S708에서, 학습부(714-1) 내지 712-4는 각각 배경 영역에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 또는 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 출력한다. 계수 세트 메모리(715)는 배경 영역, 전경 영역, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 또는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상의 각각에 대응하는 계수 세트를 기억하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 84에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는 배경 영역의 화상에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 전경 영역의 화상에 대응하는 계수 세트를 생성할 수 있다.
또, 단계 S702 내지 단계 S707의 처리를, 직렬로 실행해도, 병렬에 실행해도 되는 것은 물론이다.
다음에, 도 91의 흐름도를 참조하여, 단계 S702의 처리에 대응하는 학습부(714-1)가 실행하는 배경 영역에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리를 설명한다.
단계 S721에서, 학습부(714-1)는 배경 영역에 대응하는 학생 화상에 미처리된 화소가 있는지의 여부를 판정하여, 배경 영역에 대응하는 학생 화상에 미처리된 화소가 있다고 판정된 경우, 단계 S722로 진행하여, 래스터 스캔 순으로, 배경 영역에 대응하는 학생 화상으로부터 주목 화소를 취득한다.
단계 S723에서, 클래스 분류부(731)의 클래스 탭 취득부(751)는 배경 영역 학생 화상 프레임 메모리(708)에 기억되어 있는 학생 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 클래스 탭을 취득한다. 단계 S724에서, 클래스 분류부(731)의 파형 분류부(752)는 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리를 적용하여, 이에 따라, 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 하고, 주목 화소를 클래스 분류한다. 단계 S725에 서, 예측 탭 취득부(732)는 분류된 클래스를 기초로, 배경 영역 학생 화상 프레임 메모리(708)에 기억되어 있는 학생 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 예측 탭을 취득한다.
단계 S726에서, 대응 화소 취득부(733)는 분류된 클래스를 기초로, 배경 영역 교사 화상 프레임 메모리(701)에 기억되어 있는 교사 화상의 배경 영역의 화상으로부터, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소를 취득한다.
단계 S727에서, 정규 방정식 생성부(734)는, 분류된 클래스를 기초로, 클래스별 행렬에, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값을 가산하고, 단계 S721로 되돌아가, 분리 화상 처리부(106)는 미처리된 화소가 있는지의 여부의 판정을 반복한다. 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값을 가산하는 클래스별 행렬은, 클래스별 계수 세트를 계산하기 위한 정규 방정식에 대응하고 있다.
단계 S721에서, 학생 화상에 미처리된 화소가 없다고 판정된 경우, 단계 S728로 진행하여, 정규 방정식 생성부(734)는, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값이 설정된 클래스별 행렬을 계수 계산부(735)에 공급한다. 계수 계산부(735)는 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값이 설정된, 클래스별 행렬을 풀어, 배경 영역에 대응하는, 클래스별 계수 세트를 계산한다.
또, 계수 계산부(735)는 선형 예측에 의해 화소값을 예측하기 위한 계수 세트에 한하지 않고, 비선형 예측에 의해 화소값을 예측하기 위한 계수 세트를 계산 하도록 해도 된다.
단계 S729에서, 계수 계산부(735)는 배경 영역에 대응하는 클래스별 계수 세트를 계수 세트 메모리(715)에 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 학습부(714-1)는 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 생성할 수 있다.
단계 S703에 대응하는 학습부(714-2)에 의한, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(702)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(709)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 사용하는 것을 제외하고, 도 91의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S704에 대응하는 학습부(714-3)에 의한, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(703)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(710)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 사용하는 것을 제외하고, 도 91의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S705에 대응하는 학습부(714-4)에 의한, 커버드 백그라운드 영역의 배 경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리는, 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(704)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(711)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 사용하는 것을 제외하고, 도 91의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S706에 대응하는 학습부(714-5)에 의한, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리는, 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(705)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(712)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 사용하는 것을 제외하고, 도 91의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S707에 대응하는 학습부(714-6)에 의한, 전경 영역에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리는 전경 영역 교사 화상 프레임 메모리(706)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상, 및 전경 영역 학생 화상 프레임 메모리(713)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상에 대응하는 학생 화상을 사용하는 것을 제외하고, 도 91의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
이와 같이, 도 84에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는, 배경 영역에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 개개로 생성할 수 있다.
도 92는 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, 공간 방향으로, 보다 고해상도인 화상을 생성하는 분리 화상 처리부(106)의 구성을 도시하는 블록도이다. 예를 들면, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는 SD 화상인 입력 화상을 기초로, 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, HD 화상을 생성한다.
배경 영역 프레임 메모리(801)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 배경 영역에 속하는 화소로 이루어지는 배경 영역의 화상을 기억한다. 배경 영역 프레임 메모리(801)는 기억하고 있는 배경 영역의 화상을 맵핑부(807-1)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(802)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(802)는, 기억하고 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 맵핑부(807-2)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(803)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(803)는 기억하고 있는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 맵핑부(807-3)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(804)는 전경 배경 분 리부(105)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(804)는 기억하고 있는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 맵핑부(807-4)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(805)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(805)는 기억하고 있는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 맵핑부(807-5)에 공급한다.
전경 영역 프레임 메모리(806)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 전경 영역에 속하는 화소로 이루어지는 전경 영역의 화상을 기억한다. 전경 영역 화상 프레임 메모리(806)는 기억하고 있는 전경 영역의 화상을 맵핑부(807-6)에 공급한다.
맵핑부(807-1)는, 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 배경 영역 프레임 메모리(801)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(807-1)는 생성한 예측 화상을 합성부(809)에 공급한다.
맵핑부(807-2)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(802)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(807-2)는, 생성한 예측 화상을 합성부(809)에 공급한다.
맵핑부(807-3)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(803)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(807-3)는 생성한 예측 화상을 합성부(809)에 공급한다.
맵핑부(807-4)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(804)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(807-4)는 생성한 예측 화상을 합성부(809)에 공급한다.
맵핑부(807-5)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(805)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(807-5)는 생성한 예측 화상을 합성부(809)에 공급한다.
맵핑부(807-6)는, 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 전경 영역 프레임 메모리(806)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(807-6)는 생성한 예측 화상을 합성부(809)에 공급한다.
합성부(809)는 맵핑부(807-1)로부터 공급된 배경 영역의 화상에 대응하는 예 측 화상, 맵핑부(807-2)로부터 공급된 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 맵핑부(807-3)로부터 공급된 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 맵핑부(807-4)로부터 공급된 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 맵핑부(807-5)로부터 공급된 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 및 맵핑부(807-6)로부터 공급된 전경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상을 합성하여, 합성된 예측 화상을 프레임 메모리(810)에 공급한다.
프레임 메모리(810)는 합성부(809)로부터 공급된 예측 화상을 기억함과 함께, 기억하고 있는 화상을 출력 화상으로서 출력한다.
이하, 맵핑부(807-1∼807-6)를 개개로 구별할 필요가 없을 때, 단순히 맵핑부(807)라고 칭한다.
도 93은 맵핑부(807)의 구성을 도시하는 블록도이다.
맵핑 처리부(831)는 클래스 분류 처리를 실행하는 클래스 분류부(841), 및 적응 처리를 실행하는 예측 탭 취득부(842) 및 예측 연산부(843)로 구성되어 있다.
클래스 분류부(841)는 클래스 탭 취득부(851) 및 파형 분류부(852)로 구성되어, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 또는 전경 영역의 화상 중 어느 하나인, 분리된 입력 화상의, 주목하고 있는 화소인, 주목 화소를 클래스 분류한다.
클래스 탭 취득부(851)는 분리된 입력 화상의 주목 화소에 대응하는 소정의 수의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(852)에 공급한다. 예를 들면, 클래스 탭 취득부(851)는 9개의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(852)에 공급한다.
파형 분류부(852)는 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리를 적용하고, 이에 따라 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 하여, 주목 화소를 소정의 수의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(842)에 공급한다. 예를 들면, 파형 분류부(852)는 주목 화소를 512의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(842)에 공급한다.
예측 탭 취득부(842)는 클래스 번호를 기초로, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 또는 전경 영역의 화상 중 어느 하나인 분리된 입력 화상으로부터, 클래스에 대응하는, 소정의 수의 예측 탭을 취득하고, 취득한 예측 탭 및 클래스 번호를 예측 연산부(843)에 공급한다.
예측 연산부(843)는 클래스 번호를 기초로, 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는 배경 영역, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역에 대응하는 계수 세트로부터, 예측하려고 하는 화상에 대응하여, 클래스에 대응하는 계수 세트를 취득한다. 예측 연산부(843)는 예측하려고 하는 화상에 대응하여, 클래스에 대응하는 계수 세트, 및 예측 탭을 기초로, 선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측한다. 예측 연산부(43)는, 예측한 화소값을 프레임 메모리(832)에 공급한다.
또, 예측 연산부(843)는 비선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측하도록 해도 된다.
프레임 메모리(832)는 맵핑 처리부(831)로부터 공급된, 예측된 화소값을 기억하여, 예측된 화소값으로 이루어지는 화상을 출력한다.
도 94A 내지 도 99B에 도시하는 화상을 참조하여, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)를 갖는 본 발명의 화상 처리 장치의 처리의 결과의 예를 설명한다.
예에 도시하는 결과를 생성하는 처리에 있어서, 본 발명의 화상 처리 장치의 클래스 분류 적응 처리에서의 클래스의 수의 총합은, 종래의 클래스 분류 적응 처리에서의 클래스의 수와 거의 동일하다. 즉, 종래의 클래스 분류 적응 처리에서의 클래스의 수는, 2048으로 하여, 각 영역의 화상에 대응하는, 본 발명의 화상 처리 장치의 클래스 분류 적응 처리에서의 클래스의 수는 512로 하였다.
또한, 종래의 클래스 분류 적응 처리에서의 예측 탭의 수, 및 본 발명의 화상 처리 장치의 각 영역의 클래스 분류 적응 처리에서의 예측 탭의 수는 9개로 하여, 동일로 하였다.
도 94A 내지 도 96B를 참조하여, 커버드 백그라운드 영역에서의 예측의 결과를 설명한다.
도 94A는 교사 화상의 혼합 영역에서의 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 94B는 교사 화상의 혼합 영역에서의 화상의, 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면이다.
도 95A는 도 94A에 도시하는 교사 화상에 대응하는, 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된, 혼합 영역의 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 95B는 도 94에 도시하는 교사 화상에 대응하는, 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 혼합 영역에서의 화상의, 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면이다.
도 96A는 도 94A에 도시하는 교사 화상에 대응하는, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 혼합 영역의 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 95B는 도 94A에 도시하는 교사 화상에 대응하는, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 혼합 영역에서의 화상의, 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면이다.
종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된, 혼합 영역에서의 화상의 화소값은, 교사 화상에 비교하여, 계단 형상으로 변화하여, 생성된 실제의 화상에 있어서도, 단계적으로 변화하고 있는 것이, 눈으로 확인함에 의해 확인할 수 있다.
이것에 대하여, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 혼합 영역에서의 화상의 화소값은 종래에 비교하여, 보다 순조롭게 변화하여, 교사 화상에 보다 가까운 변화를 나타낸다. 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된 화상을 눈으로 확인함에 의해 확인해도, 종래에 비교하여, 원활한 화상인 것 이 확인할 수 있다.
도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 혼합 영역에서의 화상은, 입력 화상을 전경 영역, 혼합 영역, 또는 배경 영역으로 분할하여, 생성된 화상에 비교해도, 보다 순조롭게 변화하고 있다.
도 97A 내지 도 99B를 참조하여, 화소의 위치에 대하여 화소값이 거의 직선적으로 변화하고 있는 전경 영역에서의 예측의 결과를 설명한다.
도 97A는 화소값이 거의 직선적으로 변화하고 있는, 교사 화상의 전경 영역에서의 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 97B는 화소값이 거의 직선적으로 변화하고 있는, 교사 화상의 전경 영역에서의 화상의, 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면이다.
도 98A는 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된, 도 97A의 화상에 대응하는, 전경 영역의 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 98B는 종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된, 도 97A의 화상에 대응하는, 전경 영역에서의 화상의, 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면이다.
도 99A는 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 도 97A의 화상에 대응하는, 전경 영역의 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 99B는, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 도 97A의 화상에 대응하는, 전경 영역에서의 화상의 공간 방향의 위치에 대응하는 화소값의 변화를 도시하는 도면이다.
종래의 클래스 분류 적응 처리에 의해 생성된 전경 영역에서의 화상의 화소 값은, 혼합 영역과 같이, 교사 화상에 비교하여, 계단 형상으로 변화하여, 실제의 화상에 있어서도, 단계적으로 변화하고 있는 것이, 눈으로 확인함에 의해 확인할 수 있다.
이것에 대하여, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된, 전경 영역에서의 화상의 화소값은, 종래에 비교하여, 보다 순조롭게 변화하여, 교사 화상에 매우 가까운 값으로 된다. 분리 화상 처리부(106)에 의해 생성된 화상의 눈으로 확인함에 의한 확인에 있어서는, 교사 화상과의 차이가 인정되지 않았다.
다음에, 도 100의 흐름도를 참조하여, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)의 화상의 창조의 처리를 설명한다.
단계 S801에서, 맵핑부(807-1)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 배경 영역 프레임 메모리(801)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상에 대응하는 화상을 예측한다. 배경 영역의 화상에 대응하는 화상의 예측의 처리의 상세는 도 101의 흐름도를 참조하여 후술한다.
단계 S802에서, 맵핑부(807-2)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임, 메모리(802)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측한다.
단계 S803에 있어서, 맵핑부(807-3)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(803)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측한다.
단계 S804에 있어서, 맵핑부(807-4)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(804)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측한다.
단계 S805에 있어서, 맵핑부(807-5)는, 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(805)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측한다.
단계 S806에서, 맵핑부(807-6)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 전경 영역 프레임 메모리(806)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상에 대응하는 화상을 예측한다.
단계 S807에 있어서, 합성부(809)는 배경 영역의 화상에 대응하는 예측 화 상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 및 전경 영역에 대응하는 예측 화상을 합성한다. 합성부(809)는, 합성된 화상을 프레임 메모리(810)에 공급한다. 프레임 메모리(810)는 합성부(809)로부터 공급된 화상을 기억한다.
단계 S808에서, 프레임 메모리(810)는, 기억하고 있는, 합성된 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)를 갖는 화상 처리 장치는, 분리된, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상마다 예측 화상을 생성할 수 있다.
또, 단계 S801 내지 단계 S806의 처리를 직렬로 실행해도, 병렬에 실행해도 되는 것은 물론이다.
도 101의 흐름도를 참조하여, 단계 S801에 대응하는 맵핑부(807-1)에 의한 배경 영역에 대응하는 화상의 예측의 처리를 설명한다.
단계 S821에 있어서, 맵핑부(807-1)는 배경 영역의 화상에 미처리된 화소가 있는지의 여부를 판정하고, 배경 영역의 화상에 미처리된 화소가 있다고 판정된 경우, 단계 S822로 진행하여, 맵핑 처리부(831)는 계수 세트 메모리(808)에 기억되어 있는, 배경 영역에 대응하는 계수 세트를 취득한다. 단계 S823에서, 맵핑 처리부(831)는 래스터 스캔 순으로, 배경 영역 프레임 메모리(801)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상으로부터 주목 화소를 취득한다.
단계 S824에서, 클래스 분류부(841)의 클래스 탭 취득부(851)는 배경 영역 프레임 메모리(801)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 클래스 탭을 취득한다. 단계 S825에서, 클래스 분류부(841)의 파형 분류부(852)는, 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리를 적용하여, 이에 따라, 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 하여, 주목 화소를 클래스 분류한다. 단계 S826에서, 예측 탭 취득부(842)는 분류된 클래스를 기초로, 배경 영역 프레임 메모리(801)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 예측 탭을 취득한다.
단계 S827에서, 예측 연산부(843)는, 배경 영역 및 분류된 클래스에 대응하는 계수 세트, 및 예측 탭을 기초로, 선형 예측에 의해, 예측 화상의 화소값을 예측한다.
또, 예측 연산부(843)는 선형 예측에 한하지 않고, 비선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측하도록 해도 된다.
단계 S828에서, 예측 연산부(843)는, 예측된 화소값을 프레임 메모리(832)에 출력한다. 프레임 메모리(832)는 예측 연산부(843)로부터 공급된 화소값을 기억한다. 수속은, 단계 S821로 되돌아가, 미처리된 화소가 있는지의 여부의 판정을 반복한다.
단계 S821에서, 배경 영역의 화상에 미처리된 화소가 없다고 판정된 경우, 단계 S829에 진행하여, 프레임 메모리(832)는, 기억되어 있는 배경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 맵핑부(807-1)는 분리된 입력 화상의 배경 영역의 화상을 기초로, 배경 영역의 화상에 대응하는 화상을 예측할 수 있다.
단계 S802에 대응하는 맵핑부(807-2)에 의한 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상의 생성의 처리는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(802)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 사용하는 것을 제외하고, 도 101의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S803에 대응하는 맵핑부(807-3)에 의한, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상의 생성의 처리는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(803)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 사용하는 것을 제외하고, 도 101의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S804에 대응하는 맵핑부(807-4)에 의한, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상의 생성의 처리는, 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(804)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 사용하는 것을 제외하고, 도 101의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S805에 대응하는, 맵핑부(807-5)에 의한 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상의 생성의 처리는 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(805)에 기억되어 있는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 사용하는 것을 제외하고, 도 101의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
단계 S806에 대응하는 맵핑부(807-6)에 의한, 전경 영역의 화상에 대응하는 예측 화상의 생성의 처리는 전경 영역 프레임 메모리(806)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상, 및 전경 영역에 대응하는 계수 세트를 사용하는 것을 제외하고, 도 101의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
이와 같이, 도 92에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 또는 전경 영역의 화상마다 예측 화상을 생성할 수 있다.
도 102는, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 또는 전경 영역의 화상마다 다른 효과의 엣지 강조 처리를 적용하는 분리 화상 처리부(106)의 구성을 도시하는 블록도이다.
배경 영역 프레임 메모리(901)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 배경 영역에 속하는 화소로 이루어지는 배경 영역의 화상을 기억한다. 배경 영역 프레임 메모리(901)는 기억하고 있는 배경 영역의 화상을 엣지 강조부(907-1)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(902)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(902)는 기억하고 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 엣지 강조부(907-2)에 공급한다.
언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(903)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기억한다. 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(903)는 기억하고 있는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 엣지 강조부(907-3)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(904)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(904)는 기억하고 있는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 엣지 강조부(907-4)에 공급한다.
커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(905)는 전경 배경 분 리부(105)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 기억한다. 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(905)는 기억하고 있는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 엣지 강조부(907-5)에 공급한다.
전경 영역 프레임 메모리(906)는 전경 배경 분리부(105)로부터 공급된, 전경 영역에 속하는 화소로 이루어지는 전경 영역의 화상을 기억한다. 전경 영역 프레임 메모리(906)는 기억하고 있는 전경 영역의 화상을 엣지 강조부(907-6)에 공급한다.
엣지 강조부(907-1)는 배경 영역 프레임 메모리(901)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상에, 배경 영역의 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용하여, 엣지 강조한 배경 영역의 화상을 합성부(908)에 공급한다.
예를 들면, 엣지 강조부(907-1)는 정지하고 있는 화상인 배경 영역의 화상에, 전경 영역에 비교하여, 엣지를 보다 강조하는 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 움직이고 있는 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 발생시키지 않고, 배경 영역의 화상의 해상도감을 보다 증가시킬 수 있다.
엣지 강조부(907-2)는 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(902)에 기억되어 있는 화상에, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용하여, 엣지 강조한 화상을 합성부(908)에 공급한다.
예를 들면, 엣지 강조부(907-2)는 정지하고 있는 화상인 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에, 전경 영역에 비교하여, 엣지를 보다 강조하는 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 움직이고 있는 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 발생시키지 않고 배경 영역의 화상의 해상도감을 보다 증가시킬 수 있다.
엣지 강조부(907-3)는 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(903)에 기억되어 있는 화상에, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용하여, 엣지 강조한 화상을 합성부(908)에 공급한다.
예를 들면, 엣지 강조부(907-3)는, 움직이고 있는 전경 성분으로 이루어지는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에, 배경 영역에 비교하여, 엣지 강조의 정도가 적은 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 있어서, 해상도감을 향상시키면서, 움직이고 있는 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 감소시킬 수 있다.
엣지 강조부(907-4)는, 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(904)에 기억되어 있는 화상에, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용하여, 엣지 강조한 화상을 합성부(908)에 공급한다.
예를 들면, 엣지 강조부(907-4)는, 정지하고 있는 화상인 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상에, 전경 영역에 비교하여, 엣지를 보다 강조하는 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 움직이고 있는 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 발생시키지 않고, 배경 영역의 화상의 해상도감을 보다 증가시킬 수 있다.
엣지 강조부(907-5)는 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모 리(905)에 기억되어 있는 화상에, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용하여, 엣지 강조한 화상을 합성부(908)에 공급한다.
예를 들면, 엣지 강조부(907-5)는 움직이고 있는 전경 성분으로 이루어지는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에, 배경 영역에 비교하여, 엣지 강조의 정도가 적은 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상에 있어서, 해상도감을 향상시키면서, 움직이고 있는 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 감소시킬 수 있다.
엣지 강조부(907-6)는 전경 영역 프레임 메모리(906)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상에, 전경 영역의 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용하여, 엣지 강조한 전경 영역의 화상을 합성부(908)에 공급한다.
예를 들면, 엣지 강조부(907-6)는, 움직이고 있는 전경 영역의 화상에, 배경 영역에 비교하여, 엣지 강조의 정도가 적은 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 전경 영역의 화상에 있어서, 해상도감을 향상시키면서, 움직이고 있는 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 감소시킬 수 있다.
합성부(908)는 엣지 강조부(907-1)로부터 공급된, 엣지 강조된 배경 영역의 화상, 엣지 강조부(907-2)로부터 공급된, 엣지 강조된 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 엣지 강조부(907-3)로부터 공급된, 엣지 강조된 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 엣지 강조부(907-4)로부터 공급된, 엣지 강조된 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 엣지 강조부(907-5)로부터 공급된, 엣지 강 조된 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 엣지 강조부(907-6)로부터 공급된, 엣지 강조된 전경 영역의 화상을 합성하여, 합성된 화상을 프레임 메모리(909)에 공급한다.
프레임 메모리(909)는, 합성부(908)로부터 공급된, 합성된 화상을 기억함과 함께, 기억하고 있는 화상을 출력 화상으로서 출력한다.
이와 같이, 도 74에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는 배경 영역, 언커버드 백그라운드 영역, 커버드 백그라운드 영역, 또는 전경 영역마다, 각각의 화상의 성질에 대응한 엣지 강조 처리를 적용하기 때문에, 화상을 부자연스럽게 열화시키지 않고, 화상의 해상도감을 늘릴 수 있다.
이하, 엣지 강조부(907-1∼907-6)를 개개로 구별할 필요가 없을 때, 단순히 엣지 강조부(907)라고 부른다.
도 103는, 엣지 강조부(907)의 구성을 도시하는 블록도이다. 분리된 입력 화상은, 고역 통과 필터(921) 및 가산부(923)에 입력된다.
고역 통과 필터(921)는 입력된 필터 계수를 기초로, 입력 화상으로부터, 화소 위치에 대하여 화소값이 급격하게 변화하고 있는, 소위 화상의 주파수가 높은 성분을 추출하고, 화소 위치에 대하여 화소값의 변화가 적은, 소위 화상의 주파수가 낮은 성분을 제거하여, 엣지 화상을 생성한다.
예를 들면, 고역 통과 필터(921)는 도 104A에 도시하는 화상이 입력되었을 때, 도 104B에 도시하는 엣지 화상을 생성한다.
입력되는 필터 계수가 변화했을 때, 고역 통과 필터(921)는, 추출하는 화상 의 주파수, 제거하는 화상의 주파수, 및 추출하는 화상의 이득을 변화시킨다.
도 105 내지 도 108을 참조하여, 필터 계수와 엣지 화상과의 관계를 설명한다.
도 105는 필터 계수의 제1 예를 도시하는 도면이다. 도 105에서, E는 10의 계승을 나타낸다. 예를 들면, E-04는 10-4를 나타내고, E-02는, 10-2를 나타낸다.
예를 들면, 고역 통과 필터(921)는 입력 화상의, 주목하고 있는 화소인 주목 화소의 화소값, 주목 화소를 기준으로 하여, 공간 방향 Y의 소정의 방향으로 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값, 및 주목 화소를 기준으로 하여, 공간 방향 Y의 다른 방향으로 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값의 각각에, 도 105에 도시하는 필터 계수 중 대응하는 계수를 승산한다. 고역 통과 필터(921)는 각각의 화소의 화소값에 대응하는 계수를 승산하여 얻어진 결과의 총합을 산출하여, 산출된 총합을 주목 화소의 화소값으로 설정한다.
예를 들면, 도 105에 도시하는 필터 계수를 사용할 때, 고역 통과 필터(921)는, 주목 화소의 화소값에 1.2169396을 승산하고, 주목 화소로부터 화면의 위 방향으로 1 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값에 -0.52530356을 승산하고, 주목 화소로부터 화면의 위 방향으로 2 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값에 -0.22739914를 승산한다.
도 105에 도시하는 필터 계수를 사용할 때, 고역 통과 필터(921)는 마찬가지로, 주목 화소로부터 화면의 위 방향으로 3 화소 내지 13 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소에 대응하는 계수를 승산하고, 주목 화소로부터 화면의 위 방향으로 14 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값에 -0.00022540586을 승산하고, 주목 화소로부터 화면의 위 방향으로 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값에 -0.00039273163을 승산한다.
도 105에 도시하는 필터 계수를 사용할 때, 고역 통과 필터(921)는 주목 화소로부터 화면의 아래 방향으로 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소에 마찬가지로 대응하는 계수를 승산한다.
고역 통과 필터(921)는 주목 화소의 화소값, 주목 화소로부터 화면의 위 방향으로 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값, 및 주목 화소로부터 화면의 아래 방향으로 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값 각각에, 대응하는 계수를 승산하여 얻어진 결과의 총합을 산출한다. 고역 통과 필터(921)는 산출된 총합을 주목 화소의 화소값으로 설정한다.
고역 통과 필터(921)는 주목 화소의 위치를 공간 방향 X로 순차 이동시켜, 상술한 처리를 반복하고, 화면 전체의 화소에 대하여, 화소값을 산출한다.
다음에, 고역 통과 필터(921)는, 상술된 바와 같이 계수를 기초로 화소값이 산출된 화상의, 주목하고 있는 화소인 주목 화소의 화소값, 주목 화소를 기준으로 하여, 공간 방향 X의 소정의 방향에 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값, 및 주목 화소를 기준으로 하여, 공간 방향 X의 다른 방향으로 1 화소 내지 15 화소의 거리만큼 떨어져 있는 화소의 화소값 각각에, 도 105에 도시하는 필터 계수 중 대응하는 계수를 승산한다. 고역 통과 필터(921)는 각각의 화소 의 화소값에 대응하는 계수를 승산하여 얻어진 결과의 총합을 산출하여, 산출된 총합을 주목 화소의 화소값으로 설정한다.
고역 통과 필터(921)는 주목 화소의 위치를 공간 방향 Y로 순차 이동시켜, 상술한 처리를 반복하고, 화면 전체의 화소에 대하여, 화소값을 산출한다.
즉, 이 예에 있어서, 고역 통과 필터(921)는 도 105에 도시하는 계수를 사용하는, 소위 1차원 필터이다.
도 106은 도 105의 계수를 사용할 때의 고역 통과 필터(921)의 동작을 도시하는 도면이다. 도 106에 도시한 바와 같이, 도 105의 계수를 사용할 때, 고역 통과 필터(921)에서의 추출되는 화상 성분의 최대의 이득은 1이다.
도 107은 필터 계수의 제2 예를 도시하는 도면이다.
도 108은 도 105에 도시하는 필터 계수를 사용한 처리와 마찬가지의 처리를, 도 107의 계수를 사용하고 실행할 때의 고역 통과 필터(921)의 동작을 도시하는 도면이다. 도 108에 도시한 바와 같이, 도 107의 계수를 사용할 때, 고역 통과 필터(921)에서의 추출되는 화상 성분의 최대의 이득은 1.5이다.
이와 같이, 고역 통과 필터(921)는 공급되는 필터 계수에 의해, 추출하는 화상 성분의 이득을 변화시킨다.
여기서는 예시하지 않지만, 마찬가지로, 다른 필터 계수가 공급되었을 때, 고역 통과 필터(921)는, 추출하는 화상의 주파수, 및 제거하는 화상의 주파수를 변화시킬 수 있다.
도 103으로 되돌아가, 고역 통과 필터(921)는 생성한 엣지 화상을 이득 조정 부(922)에 공급한다.
이득 조정부(922)는 입력된 이득 조정 계수를 기초로, 고역 통과 필터(921)로부터 공급된 엣지 화상을 증폭하거나 또는 감쇠시킨다. 입력되는 이득 조정 계수가 변화했을 때, 이득 조정부(922)는 엣지 화상의 증폭율(감쇠율)을 변화시킨다. 예를 들면, 이득 조정부(922)는 1 이상의 증폭율을 지정하는 이득 조정 계수가 입력되었을 때, 엣지 화상을 증폭하고, 1 미만의 증폭율을 지정하는 이득 조정 계수가 입력되었을 때, 엣지 화상을 감쇠시킨다.
이득 조정부(922)는 이득이 조정된 엣지 화상을 가산부(923)에 공급한다.
가산부(923)는 분할된 입력 화상과, 이득 조정부(922)로부터 공급된, 이득이 조정된 엣지 화상을 가산하여, 가산된 화상을 출력한다.
예를 들면, 가산부(923)는 도 104A에 도시하는 입력 화상이 입력되고, 도 104B 에 도시하는 엣지 화상이 고역 통과 필터(921)로부터 공급되었을 때, 도 104A의 입력 화상과 도 104B의 엣지 화상을 가산하여, 도 104C에 도시하는 화상을 출력한다.
이와 같이, 엣지 강조부(907)는 분할된 화상에 엣지 강조 처리를 적용한다.
예를 들면, 도 103에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907-1)는 도 107에 도시하는 계수를 사용하여, 엣지 강조의 정도가 보다 강한 엣지 강조 처리를, 배경 영역의 화상에 적용한다. 도 103에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907-6)는 도 105에 도시하는 계수를 사용하여, 엣지 강조의 정도가 비교적 약한 엣지 강조 처리를, 전경 영역의 화상에 적용한다.
도 109는 엣지 강조부(907)의 다른 구성을 도시하는 블록도이다. 도 109에 도시하는 예에 있어서, 엣지 강조부(907)는 필터(941)로 구성되어 있다.
필터(941)는 입력된 필터 계수를 기초로, 입력 화상의 화소 위치에 대하여 화소값이 급격하게 변화하고 있는, 소위 화상의 주파수가 높은 성분을 증폭하여 엣지 강조 화상을 생성한다.
예를 들면, 필터(941)는 도 110에 예를 도시하는 계수가 공급되었을 때, 도 110에 예를 나타내는 계수를 기초로, 고역 통과 필터(921)로 설명한 처리와 마찬가지의 처리를 실행한다.
도 111은 도 110의 계수를 사용할 때의 필터(941)의 동작을 도시하는 도면이다. 도 111에 도시한 바와 같이, 도 110의 계수를 사용할 때, 필터(941)는 화상의 주파수가 높은 성분을 2배로 증폭하고, 화상의 주파수가 낮은 성분을 그대로 통과시켜, 엣지 강조 화상을 생성한다.
도 110의 계수를 사용할 때의 필터(941)는 도 105의 계수를 이용하여, 이득 조정부(922)의 이득이 1일 때의 도 103에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907)의 출력 화상과 동일한 출력 화상을 출력한다.
도 112는 필터(941)에 공급되는 필터 계수의 제2 예를 도시하는 도면이다.
도 113은 도 112의 계수를 사용할 때의 필터(941)의 동작을 도시하는 도면이다. 도 113에 도시한 바와 같이, 도 112의 계수를 사용할 때, 필터(941)는 화상의 주파수가 높은 성분을 2.5배로 증폭하고, 화상의 주파수가 낮은 성분을 그대로 통과시켜, 엣지 강조 화상을 생성한다.
도 112의 계수를 사용할 때의 필터(941)는 도 107의 계수를 이용하여, 이득 조정부(922)의 이득이 1일 때의 도 103에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907)의 출력 화상과 동일한 출력 화상을 출력한다.
이와 같이, 도 109에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907)는, 입력되는 필터 계수에 의해, 화상의 고주파 성분의 이득을 변화시켜, 화상의 엣지의 강조의 정도를 변경할 수 있다.
예를 들면, 도 109에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907-1)는 도 112에 도시하는 계수를 사용하여, 엣지 강조의 정도가 보다 강한 엣지 강조 처리를, 배경 영역의 화상에 적용한다. 도 109에 구성을 도시하는 엣지 강조부(907-6)는 도 110에 도시하는 계수를 사용하여, 엣지 강조의 정도가 비교적 약한 엣지 강조 처리를 전경 영역의 화상에 적용한다.
이상과 같이, 엣지 강조부(907-1∼907-6)는, 예를 들면 다른 필터 계수 또는 이득 조정 계수를 기초로, 분할된 화상의 성질에 대응한 엣지 강조 처리를 실행한다.
도 114는, 도 102에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)의 처리를 설명하는 도면이다.
입력 화상의 전경 영역, 언커버드 백그라운드 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 배경 영역은, 영역 특정부(103)에 특정된다. 영역이 특정된 입력 화상은, 전경 배경 분리부(105)에 의해, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영 역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상으로 분리된다.
배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상은, 도 102에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)에 의해, 각각의 화상의 성질에 대응하여, 각각의 화상마다 엣지 강조된다.
각각에 엣지 강조된, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상은, 합성된다.
다음에, 도 115의 흐름도를 참조하여, 도 102에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)의 엣지 강조 처리를 설명한다.
단계 S901에서, 엣지 강조부(907-1)는 배경 영역의 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 배경 영역 프레임 메모리(901)에 기억되어 있는 배경 영역의 화상을 엣지 강조한다.
단계 S902에서, 엣지 강조부(907-2)는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 언커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(902)에 기억되어 있는 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 엣지 강조한다.
단계 S903에서, 엣지 강조부(907-3)는 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 언커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(903)에 기억되어 있는, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 엣지 강조한다.
단계 S904에서, 엣지 강조부(907-4)는 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 커버드 백그라운드 영역 배경 성분 화상 프레임 메모리(904)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상을 엣지 강조한다.
단계 S905에서, 엣지 강조부(907-5)는 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 커버드 백그라운드 영역 전경 성분 화상 프레임 메모리(905)에 기억되어 있는, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상을 엣지 강조한다.
단계 S906에서, 엣지 강조부(907-6)는 전경 영역의 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 전경 영역 프레임 메모리(906)에 기억되어 있는 전경 영역의 화상을 엣지 강조한다.
단계 S907에서, 합성부(908)는, 각각에 엣지 강조된 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상을 합성한다. 합성부(908)는 합성된 화상을 프레임 메모리(909)에 공급한다. 프레임 메모리(909)는, 합성부(908)로부터 공급된 화 상을 기억한다.
단계 S908에서, 프레임 메모리(909)는, 기억하고 있는, 합성된 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 102에 구성을 도시하는 분리 화상 처리부(106)는 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상마다, 각각의 성질에 대응하여 엣지 강조 처리를 실행할 수 있기 때문에, 움직이고 있는 화상에 부자연스러운 왜곡을 생기게 하지 않고, 해상도감을 향상시킬 수 있다.
또, 단계 S901 내지 단계 S906의 처리를, 직렬로 실행해도, 병렬에 실행해도 되는 것은 물론이다.
또한, 분리 화상 처리부(106)가 실행하는 처리는 SD 화상과 HD 화상과 대응하는 계수의 생성, 또는 SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는 처리에 한하지 않고, 예를 들면, 공간 방향으로 보다 해상도가 높은 화상을 생성하기 위한 계수를 생성하여, 공간 방향으로 보다 해상도가 높은 화상을 생성하도록 해도 된다. 또한, 분리 화상 처리부(106)는, 시간 방향으로, 보다 해상도가 높은 화상을 생성하는 처리를 실행하도록 해도 된다.
또, 분리 화상 처리부(106)는 클래스 분류 적응 처리에 의한 해상도 창조의 처리 또는 엣지 강조 처리에 한하지 않고, 예를 들면 원하는 크기에의 화상의 사이즈의 변환, RGB 등의 색 신호의 추출, 노이즈의 제거, 화상의 압축, 또는 부호화 등 다른 처리를 특정된 영역의 화상마다 실행하도록 해도 된다. 예를 들면, 분리 화상 처리부(106)에, 각각의 영역의 화상에 대응하는 움직임 벡터를 기초로, 움직임 벡터에 따른 방향의 압축율을 낮게, 움직임 벡터에 직교하는 방향의 압축율을 높게 하여, 각 영역마다의 화상을 압축시키도록 하면, 종래에 비교하여, 화상의 열화가 적은 채로, 압축비를 높게 할 수 있다.
도 116은 입력 화상을 분리하여, 분리된 화상마다 처리하는 화상 처리 장치의 기능의 다른 구성을 도시하는 블록도이다. 도 11에 도시하는 화상 처리 장치가 영역 특정과 혼합비 α의 산출을 순서대로 행하는 데 대하여, 도 116에 도시하는 화상 처리 장치는 영역 특정과 혼합비 α의 산출을 병행하여 행한다.
도 11의 블록도에 도시하는 기능과 마찬가지의 부분에는 동일한 번호를 붙여, 그 설명은 생략한다.
입력 화상은 오브젝트 추출부(101), 영역 특정부(103), 혼합비 산출부(1101), 및 전경 배경 분리부(1102)에 공급된다.
혼합비 산출부(1101)는 입력 화상을 기초로, 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비를 입력 화상에 포함되는 화소의 각각에 대하여 산출하여, 산출한 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비를 전경 배경 분리부(1102)에 공급한다.
도 117은 혼합비 산출부(1101)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 117에 도시하는 추정 혼합비 처리부(401)는 도 59에 도시하는 추정 혼합비 처리부(401)와 동일하다. 도 117에 도시하는 추정 혼합비 처리부(402)는 도 59에 도시하는 추정 혼합비 처리부(402)와 동일하다
추정 혼합비 처리부(401)는, 입력 화상을 기초로, 커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 연산에 의해, 화소마다 추정 혼합비를 산출하여, 산출한 추정 혼합비를 출력한다.
추정 혼합비 처리부(402)는 입력 화상을 기초로, 언커버드 백그라운드 영역의 모델에 대응하는 연산에 의해, 화소마다 추정 혼합비를 산출하여, 산출한 추정 혼합비를 출력한다.
전경 배경 분리부(1102)는 혼합비 산출부(1101)로부터 공급된, 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 입력 화상을, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상으로 분리하여, 분리된 화상을 분리 화상 처리부(106)에 공급하다.
도 118은 전경 배경 분리부(1102)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 도 77에 도시하는 전경 배경 분리부(105)(와)과 마찬가지의 부분에는 동일한 번호를 붙여, 그 설명은 생략한다.
선택부(1121)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 혼합비 산출부(1101)로부터 공급된, 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비 중 어느 한쪽을 선택하여, 선택한 추정 혼합비를 혼합비 α로서 분리부(601)에 공급한다.
분리부(601)는 선택부(1121)로부터 공급된 혼합비 α 및 영역 정보를 기초로, 혼합 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터 전경의 성분 및 배경의 성분을 추출하여, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 및 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상으로 분리한다.
분리부(601)는 도 82에 도시하는 구성과 동일한 구성으로 할 수 있다.
이와 같이, 도 116에 구성을 도시하는 화상 처리 장치는, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상마다, 각각의 성질에 대응하여 처리를 실행할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명의 화상 처리 장치에서는, 배경 영역의 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 전경 영역의 화상에 입력 화상이 분리되어, 분리된 화상에 적합한 처리가 실행되기 때문에, 예를 들면 해상도가 보다 높은 화상이 생성된다.
도 119는 화상 처리 장치의 다른 구성을 도시하는 블록도이다.
도 11에 도시하는 경우와 마찬가지의 부분에는, 동일한 번호를 붙이고 있고, 그 설명은 생략한다.
화상 처리 장치에 공급된 입력 화상은, 오브젝트 추출부(101), 영역 특정부(103), 혼합비 산출부(104), 및 전경 배경 분리부(2001)에 공급된다.
전경 배경 분리부(2001)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보, 및 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 기초로, 전경의 오브젝트에 대응하는 전경의 성분만으로 이루어지는 전경 성분 화상과, 배경의 성분만으로 이루어지는 배경 성분 화상과 입력 화상을 분리하고, 전경 성분 화상을 움직임 불선명 제거부(2002)에 공급하고, 배경 성분 화상을 보정부(2003)에 공급한다.
움직임 불선명 제거부(2002)는, 움직임 벡터로부터 알 수 있는 움직임량 v 및 영역 정보를 기초로, 전경 성분 화상에 포함되는 1 이상의 화소를 도시하는 처리 단위를 결정한다. 처리 단위는 움직임 불선명의 양의 조정의 처리의 대상이 되는 1군의 화소를 지정하는 데이터이다.
움직임 불선명 제거부(2002)는 전경 배경 분리부(2001)로부터 공급된 전경 성분 화상, 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직임 벡터 및 그 위치 정보, 및 처리 단위를 기초로, 전경 성분 화상에 포함되는 움직임 불선명을 제거하여, 움직임 불선명을 제거한 전경 성분 화상을 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)에 출력한다.
보정부(2003)는 배경 성분 화상에서의, 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값을 보정한다. 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값은, 분리되기 전의 혼합 영역의 화소의 화소값으로부터, 전경의 성분이 제거됨으로써, 산출된다. 따라서, 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값은, 인접하는 배경 영역의 화소의 화소값에 비교하여, 혼합비 α에 대응하여, 감소하고 있다.
보정부(2003)는 이러한, 배경 성분 화상에서의, 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값의 혼합비 α에 대응하는 이득의 저하를 보정하여, 보정한 배경 성분 화상을 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)에 공급한다.
움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상을 개개로 처리한다.
예를 들면, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상마다, 보다 고해상도의 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에서 사용될 계수를 생성한다.
예를 들면, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상마다 클래스 분류 적응 처리를 적용하여, 보다 고해상도의 화상을 창조한다.
또는, 예를 들면 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상마다, 각각 다른 계수를 사용한 엣지 강조의 정도가 다른 엣지 강조 처리를 적용한다.
도 120은 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그 라운드 영역에 속하는 화소마다 분할된 화상과, 화소의 화소값을 시간 방향으로 전개한 모델도와의 대응을 도시하는 도면이다.
도 120에 도시한 바와 같이, 영역 특정부(103)는 입력 화상의 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역을 특정한다.
도 121에 도시한 바와 같이, 분리된 배경 성분 화상은 혼합 영역의 화소값이 보정되어, 분리된 전경 성분 화상은, 움직임 불선명이 제거된다.
도 122에 도시한 바와 같이, 입력 화상은 영역으로 분할되고, 전경의 성분과 배경의 성분으로 분리된다. 분리된 입력 화상은 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상으로 합성된다.
전경 성분 화상에 포함되는 움직임 불선명은 제거된다. 배경 성분 화상은 혼합 영역에 대응하는 화소값이 보정된다.
움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상은, 개개로 처리된다.
도 123은 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 화상의 처리를 설명하는 흐름도이다.
단계 S2001에서, 영역 특정부(103)는 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직임 벡터 및 그 위치 정보, 및 입력 화상을 기초로, 입력 화상의 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역을 특정한다. 단계 S2001에서의 영역 특정의 처리는 단계 S101의 처리와 마찬가지이기 때문에, 처리의 상세의 설명은, 생략한다.
단계 S2002에서, 혼합비 산출부(104)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보 및 입력 화상을 기초로, 혼합비 α를 산출한다. 단계 S2002에서의 혼합비 α의 산출의 처리는 단계 S102의 처리와 마찬가지이기 때문에, 처리의 상세의 설명은 생략한다.
단계 S2003에서, 전경 배경 분리부(2001)는, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보, 및 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 기초로, 입력 화상을, 전경 영역의 화상, 배경 영역의 화상, 커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상, 언커버드 백그라운드 영역의 전경 성분 화상, 및 언커버드 백그라운드 영역의 배경 성분 화상으로 분리한다. 전경 배경 분리부(2001)의 화상의 분리의 처리의 상세는 후술한다.
단계 S2004에서, 움직임 불선명 제거부(2002)는, 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직임 벡터 및 그 위치 정보, 및 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 전경 배경 분리부(2001)로부터 공급된 전경 성분 화상의 움직임 불선명을 제거한다. 움직임 불선명 제거부(2002)의 움직임 불선명의 제거의 처리의 상세는, 후술한다.
단계 S2005에서, 보정부(2003)는, 전경 배경 분리부(2001)로부터 공급된 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소값을 보정한다.
단계 S2006에서, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상마다, 화상의 처리를 실행하고, 처리는 종료한다. 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)가 실행하는 화상 처리의 상세는, 후술한다.
이와 같이, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는, 입력 화상을, 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상으로 분리하여, 전경 성분 화상으로부터 움직임 불선명을 제거하여, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 배경 성분 화상마다 화상 처리를 실행한다.
다음에, 전경 배경 분리부(2001)에 대하여 설명한다. 도 124는 전경 배경 분리부(2001)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다. 전경 배경 분리부(2001)에 공급된 입력 화상은 분리부(2601), 스위치(2602), 및 스위치(2604)에 공급된다. 커버드 백그라운드 영역을 도시하는 정보, 및 언커버드 백그라운드 영역을 도시하는, 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보는, 분리부(2601)에 공급된다. 전경 영역을 도시하는 영역 정보는 스위치(2602)에 공급된다. 배경 영역을 도시하는 영역 정보는 스위치(2604)에 공급된다.
혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α는 분리부(2601)에 공급된다.
분리부(2601)는 커버드 백그라운드 영역을 도시하는 영역 정보, 언커버드 백그라운드 영역을 도시하는 영역 정보, 및 혼합비 α를 기초로, 입력 화상으로부터 전경의 성분을 분리하여, 분리한 전경의 성분을 합성부(2603)에 공급함과 함께, 입력 화상으로부터 배경의 성분을 분리하여, 분리한 배경의 성분을 합성부(2605)에 공급한다.
스위치(2602)는 전경 영역을 도시하는 영역 정보를 기초로, 전경에 대응하는 화소가 입력되었을 때, 닫히고, 입력 화상에 포함되는 전경에 대응하는 화소만을 합성부(2603)에 공급한다.
스위치(2604)는 배경 영역을 도시하는 영역 정보를 기초로, 배경에 대응하는 화소가 입력되었을 때, 닫히고, 입력 화상에 포함되는 배경에 대응하는 화소만을 합성부(2605)에 공급한다.
합성부(2603)는 분리부(2601)로부터 공급된 전경에 대응하는 성분, 스위치(2602)로부터 공급된 전경에 대응하는 화소를 기초로, 전경 성분 화상을 합성하여, 합성한 전경 성분 화상을 출력한다. 전경 영역과 혼합 영역은 중복되지 않기 때문에, 합성부(2603)는, 예를 들면 전경에 대응하는 성분과, 전경에 대응하는 화소에 논리합의 연산을 적용하여, 전경 성분 화상을 합성한다.
합성부(2603)는 전경 성분 화상의 합성의 처리의 처음에 실행되는 초기화의 처리에 있어서, 내장하고 있는 프레임 메모리에 모든 화소값이 0인 화상을 저장하고, 전경 성분 화상의 합성의 처리에 있어서, 전경 성분 화상을 저장(덧씌우기)한다. 따라서, 합성부(2603)가 출력하는 전경 성분 화상 중, 배경 영역에 대응하는 화소에는, 화소값으로서 0이 저장되어 있다.
합성부(2605)는 분리부(2601)로부터 공급된 배경에 대응하는 성분, 스위치(2604)로부터 공급된 배경에 대응하는 화소를 기초로, 배경 성분 화상을 합성하여, 합성한 배경 성분 화상을 출력한다. 배경 영역과 혼합 영역은 중복되지 않기 때문에, 합성부(2605)는, 예를 들면 배경에 대응하는 성분과, 배경에 대응하는 화소에 논리합의 연산을 적용하여, 배경 성분 화상을 합성한다.
합성부(2605)는 배경 성분 화상의 합성의 처리의 처음에 실행되는 초기화의 처리에 있어서, 내장하고 있는 프레임 메모리에 모든 화소값이 0인 화상을 저장하고, 배경 성분 화상의 합성의 처리에 있어서, 배경 성분 화상을 저장(덧씌우기)한다. 따라서, 합성부(2605)가 출력하는 배경 성분 화상 중, 전경 영역에 대응하는 화소에는, 화소값으로서 0이 저장되어 있다.
도 125A 및 도 125B는 전경 배경 분리부(2001)에 입력되는 입력 화상, 및 전경 배경 분리부(2001)로부터 출력되는 전경 성분 화상 및 배경 성분 화상을 도시하는 도면이다.
도 125A는 표시되는 화상의 모식도이고, 도 125B는 도 125A에 대응하는 전경 영역에 속하는 화소, 배경 영역에 속하는 화소, 및 혼합 영역에 속하는 화소를 포함하는 1라인의 화소를 시간 방향으로 전개한 모델도를 도시한다.
도 125A 및 도 125B에 도시한 바와 같이, 전경 배경 분리부(2001)로부터 출력되는 배경 성분 화상은, 배경 영역에 속하는 화소, 및 혼합 영역의 화소에 포함되는 배경 성분으로 구성된다.
도 125A 및 도 125B에 도시한 바와 같이, 전경 배경 분리부(2001)로부터 출력되는 전경 성분 화상은, 전경 영역에 속하는 화소, 및 혼합 영역의 화소에 포함되는 전경 성분으로 구성된다.
혼합 영역의 화소의 화소값은, 전경 배경 분리부(2001)에 의해 배경 성분과 전경 성분으로 분리된다. 분리된 배경 성분은 배경 영역에 속하는 화소와 함께, 배경 성분 화상을 구성한다. 분리된 전경 성분은 전경 영역에 속하는 화소와 함께, 전경 성분 화상을 구성한다.
이와 같이, 전경 성분 화상은 배경 영역에 대응하는 화소의 화소값이 0이 되고, 전경 영역에 대응하는 화소 및 혼합 영역에 대응하는 화소에 의미가 있는 화소값이 설정된다. 마찬가지로, 배경 성분 화상은, 전경 영역에 대응하는 화소의 화소값이 0이 되고, 배경 영역에 대응하는 화소 및 혼합 영역에 대응하는 화소에 의미가 있는 화소값이 설정된다.
다음에, 분리부(2601)가 실행하는, 혼합 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분 및 배경 성분을 분리하는 처리에 대하여 설명한다.
도 126은 도면에서 좌측으로부터 우측으로 이동하는 오브젝트에 대응하는 전경을 포함하는, 2개의 프레임의 전경 성분 및 배경 성분을 나타내는 화상의 모델이다. 도 126에 도시하는 화상의 모델에 있어서, 전경의 움직임량 v는 4이고, 가상 분할 수는 4로 되어 있다.
프레임 #n에서, 가장 좌측의 화소 및 좌측으로부터 14번째 내지 18번째 화소는, 배경 성분만으로 이루어지고, 배경 영역에 속한다. 프레임 #n에서, 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 언커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n에서, 좌측으로부터 11번째 내지 13번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n에서, 좌측으로부터 5번째 내지 10번째 화소는 전경 성분만으로 이루어지고, 전경 영역에 속한다.
프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 1번째 내지 5번째 화소, 및 좌측으로부터 18번째 화소는, 배경 성분만으로 이루어지고, 배경 영역에 속한다. 프레임 #n+1에 서, 좌측으로부터 6번째 내지 8번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 언커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소는, 배경 성분 및 전경 성분을 포함하고, 커버드 백그라운드 영역에 속한다. 프레임 #n+1에서, 좌측으로부터 9번째 내지 14번째 화소는, 전경 성분만으로 이루어지고, 전경 영역에 속한다.
도 127은 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분을 분리하는 처리를 설명하는 도면이다. 도 127에서, α1 내지 α18은 프레임 #n에서의 화소 각각에 대응하는 혼합비이다. 도 127에 있어서, 좌측으로부터 15번째 내지 17번째 화소는, 커버드 백그라운드 영역에 속한다.
프레임 #n의 좌측으로부터 15번째 화소의 화소값 C15는 수학식 85으로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00099
여기서, α15는 프레임 #n의 좌측으로부터 15번째 화소의 혼합비이다. P15는 프레임 #n-1의 좌측으로부터 15번째 화소의 화소값이다.
수학식 85를 기초로, 프레임 #n의 좌측으로부터 15번째 화소의 전경 성분의 합 f15는 수학식 86으로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00100
마찬가지로, 프레임 #n의 좌측으로부터 16번째 화소의 전경 성분의 합 f16은 수학식 87로 나타나고, 프레임 #n의 좌측으로부터 17번째 화소의 전경 성분의 합 f17은 수학식 88로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00101
Figure 112003005136002-pct00102
이와 같이, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값 C에 포함되는 전경 성분 fc는 수학식 89에 의해 계산된다.
Figure 112003005136002-pct00103
P는 하나 이전 프레임의, 대응하는 화소의 화소값이다.
도 128은 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분을 분리하는 처리를 설명하는 도면이다. 도 128에 있어서, α1 내지 α18은 프레임 #n에서의 화소 각각에 대응하는 혼합비이다. 도 128에 있어서, 좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는 언커버드 백그라운드 영역에 속한다.
프레임 #n의 좌측으로부터 2번째 화소의 화소값 C02는 수학식 90로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00104
여기서, α2는 프레임 #n의 좌측으로부터 2번째 화소의 혼합비이다. N02는 프레임 #n+1의 좌측으로부터 2번째 화소의 화소값이다.
수학식 90을 기초로, 프레임 #n의 좌측으로부터 2번째 화소의 전경 성분의 합 f02는 수학식 91로 나타난다.
Figure 112003005136002-pct00105
마찬가지로, 프레임 #n의 좌측으로부터 3번째 화소의 전경 성분의 합 f03은 수학식 92로 나타나고, 프레임 #n의 좌측으로부터 4번째 화소의 전경 성분의 합 f04는 수학식 93으로 나타내진다.
Figure 112003005136002-pct00106
Figure 112003005136002-pct00107
이와 같이, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값 C에 포함되는 전경 성분 fu는 수학식 94로 계산된다.
Figure 112003005136002-pct00108
N은 하나 후의 프레임의, 대응하는 화소의 화소값이다.
이와 같이, 분리부(2601)는, 영역 정보에 포함되는, 커버드 백그라운드 영역을 나타내는 정보, 및 언커버드 백그라운드 영역을 나타내는 정보, 및 화소마다의 혼합비 α에 기초하여, 혼합 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분, 및 배경 성분을 분리할 수 있다.
도 129는 이상에서 설명한 처리를 실행하는 분리부(2601)의 구성 일례를 도시하는 블록도이다. 분리부(2601)에 입력된 화상은 프레임 메모리(2621)에 공급되고, 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 나타내는 영역 정보 및 혼합비 α는 분리 처리 블록(2622)에 입력된다.
프레임 메모리(2621)는 입력된 화상을 프레임 단위로 기억한다. 프레임 메모리(2621)는 처리의 대상이 프레임 #n일 때, 프레임 #n의 하나 이전 프레임인 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n의 하나 후의 프레임인 프레임 #n+1을 기억한다.
프레임 메모리(2621)는 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 대응하는 화소를 분리 처리 블록(2622)에 공급한다.
분리 처리 블록(2622)은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 나타내는 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n-1, 프레임 #n, 및 프레임 #n+1의 대응하는 화소의 화소값에 도 127 및 도 128을 참조하여 설명한 연산을 적용하고, 프레임 #n의 혼합 영역에 속하는 화소로부터 전경 성분 및 배경 성분을 분리하여, 프레임 메모리(2623)에 공급한다.
분리 처리 블록(2622)은 언커버드 영역 처리부(2631), 커버드 영역 처리부(2632), 합성부(2633), 및 합성부(2634)로 구성되어 있다.
언커버드 영역 처리부(2631)의 승산기(2641)는, 혼합비 α를, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n+1의 화소의 화소값에 곱하여 스위치(2642)에 출력한다. 스위치(2642)는 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소(프레임 #n+1의 화소에 대응함)가 언커버드 백그라운드 영역일 때 닫혀, 승산기(2641)로부터 공급된 혼합비 α를 곱한 화소값을 연산기(2643) 및 합성부(2634)에 공급한다. 스위치(2642)로부터 출력되는 프레임 #n+1의 화소의 화소값에 혼합비 α를 곱한 값은, 프레임 #n의 대응하는 화소의 화소값의 배경 성분과 동일하다.
연산기(2643)는 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소의 화소값으로부터, 스위치(2642)로부터 공급된 배경 성분을 감산하여 전경 성분을 구한다. 연산기(2643)는 언커버드 백그라운드 영역에 속하는, 프레임 #n의 화소의 전경 성분을 합성부(2633)에 공급한다.
커버드 영역 처리부(2632)의 승산기(2651)는, 혼합비 α를, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n-1의 화소의 화소값에 곱하여 스위치(2652)에 출력한다. 스위치(2652)는 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소(프레임 #n-1의 화소에 대응함)가 커버드 백그라운드 영역일 때 닫혀, 승산기(2651)로부터 공급된 혼합비 α를 곱한 화소값을 연산기(2653) 및 합성부(2634)에 공급한다. 스위치(2652)로부터 출력되는 프레임 #n-1의 화소의 화소값에 혼합비 α를 곱한 값은, 프레임 #n의 대응하는 화소의 화소값의 배경 성분과 동일하다.
연산기(2653)는, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된 프레임 #n의 화소의 화소값으로부터, 스위치(2652)로부터 공급된 배경 성분을 감산하여 전경 성분을 구한다. 연산기(2653)는 커버드 백그라운드 영역에 속하는, 프레임 #n의 화소의 전경 성분을 합성부(2633)에 공급한다.
합성부(2633)는, 프레임 #n의, 연산기(2643)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 전경 성분, 및 연산기(2653)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 전경 성분을 합성하여, 프레임 메모리(2623)에 공급한다.
합성부(2634)는, 프레임 #n의, 스위치(2642)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 배경 성분, 및 스위치(2652)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 배경 성분을 합성하여, 프레임 메모리(2623)에 공급한다.
프레임 메모리(2623)는, 분리 처리 블록(2622)으로부터 공급된, 프레임 #n의 혼합 영역의 화소의 전경 성분과 배경 성분을 각각에 기억한다.
프레임 메모리(2623)는 기억하고 있는 프레임 #n의 혼합 영역의 화소의 전경 성분, 및 기억하고 있는 프레임 #n의 혼합 영역의 화소의 배경 성분을 출력한다.
특징량인 혼합비 α를 이용함으로써, 화소값에 포함되는 전경 성분과 배경 성분을 완전하게 분리하는 것이 가능하게 된다.
합성부(2603)는, 분리부(2601)로부터 출력된, 프레임 #n의 혼합 영역의 화소의 전경 성분과, 전경 영역에 속하는 화소를 합성하여 전경 성분 화상을 생성한다. 합성부(2605)는, 분리부(2601)로부터 출력된, 프레임 #n의 혼합 영역의 화소의 배경 성분과, 배경 영역에 속하는 화소를 합성하여 배경 성분 화상을 생성한다.
도 130A는 도 126의 프레임 #n에 대응하는 전경 성분 화상의 예를 도시하는 도면이다. 도 130B는 도 126의 프레임 #n에 대응하는 배경 성분 화상의 예를 도시하는 도면이다.
도 130A는 도 126의 프레임 #n에 대응하는 전경 성분 화상의 예를 도시한다. 가장 좌측의 화소 및 좌측으로부터 14번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 배경 성분만으로 이루어져 있기 때문에, 화소값이 0이 된다.
좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 언커버드 백그라운드 영역에 속하고, 배경 성분이 0이 되어, 전경 성분이 그대로 남겨져 있다. 좌측으로부터 11번째 내지 13번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 커버드 백그라운드 영역에 속하고, 배경 성분이 0이 되어, 전경 성분이 그대로 남겨져 있다. 좌측으로부터 5번째 내지 10번째 화소는 전경 성분만으로 이루어지기 때문에, 그대로 남겨진다.
도 130B는 도 126의 프레임 #n에 대응하는 배경 성분 화상의 예를 도시한다. 가장 좌측의 화소, 및 좌측으로부터 14번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 배경 성분만으로 이루어져 있기 때문에, 그대로 남겨진다.
좌측으로부터 2번째 내지 4번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 언커버드 백그라운드 영역에 속하고, 전경 성분이 0이 되어, 배경 성분이 그대로 남겨져 있다. 좌측으로부터 11번째 내지 13번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 커버드 백그라운드 영역에 속하고, 전경 성분이 0이 되어, 배경 성분이 그대로 남겨져 있다. 좌측으로부터 5번째 내지 10번째 화소는 전경과 배경이 분리되기 전에, 전경 성분만으로 이루어져 있기 때문에, 화소값이 0이 된다.
다음에, 도 131에 도시하는 흐름도를 참조하여, 전경 배경 분리부(2001)에 의한 전경과 배경의 분리 처리를 설명한다. 단계 S2601에서, 분리부(2601)의 프레임 메모리(2621)는 입력 화상을 취득하고, 전경과 배경의 분리 대상이 되는 프레임 #n을, 그 이전 프레임 #n-1 및 그 이후의 프레임 #n+1과 함께 기억한다.
단계 S2602에서, 분리부(2601)의 분리 처리 블록(2622)은 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 영역 정보를 취득한다. 단계 S2603에서, 분리부(2601)의 분리 처리 블록(2622)은 혼합비 산출부(104)로부터 공급된 혼합비 α를 취득한다.
단계 S2604에서, 언커버드 영역 처리부(2631)는 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 배경 성분을 추출한다.
단계 S2605에서, 언커버드 영역 처리부(2631)는 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된, 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 전경 성분을 추출한다.
단계 S2606에서, 커버드 영역 처리부(2632)는, 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 배경 성분을 추출한다.
단계 S2607에서, 커버드 영역 처리부(2632)는 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 프레임 메모리(2621)로부터 공급된, 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터, 전경 성분을 추출한다.
단계 S2608에서, 합성부(2633)는 단계 S2605의 처리에서 추출된 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 전경 성분과, 단계 S2607의 처리에서 추출된 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 전경 성분을 합성한다. 합성된 전경 성분은 합성부(2603)에 공급된다. 또한, 합성부(2603)는 스위치(2602)를 통해 공급된 전경 영역에 속하는 화소와 분리부(2601)로부터 공급된 전경 성분을 합성하여, 전경 성분 화상을 생성한다.
단계 S2609에서, 합성부(2634)는 단계 S2604의 처리에서 추출된 언커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 배경 성분과, 단계 S2606의 처리에서 추출된 커버드 백그라운드 영역에 속하는 화소의 배경 성분을 합성한다. 합성된 배경 성분은 합성부(2605)에 공급된다. 또한, 합성부(2605)는 스위치(2604)를 통해 공급된 배 경 영역에 속하는 화소와 분리부(2601)로부터 공급된 배경 성분을 합성하여, 배경 성분 화상을 생성한다.
단계 S2610에서, 합성부(2603)는 전경 성분 화상을 출력한다. 단계 S2611에서, 합성부(2605)는 배경 성분 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 전경 배경 분리부(2001)는 영역 정보 및 혼합비 α에 기초하여, 입력 화상으로부터 전경 성분과 배경 성분을 분리하여, 전경 성분만으로 이루어지는 전경 성분 화상, 및 배경 성분만으로 이루어지는 배경 성분 화상을 출력할 수 있다.
다음에, 전경 성분 화상으로부터의 움직임 불선명량의 조정에 대하여 설명한다.
도 132는 움직임 불선명 조정부(2002)의 구성 일례를 도시하는 블록도이다. 움직임 검출부(102)로부터 공급된 움직임 벡터와 그 위치 정보, 및 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보는, 처리 단위 결정부(2801) 및 모델화부(2802)에 공급된다. 전경 배경 분리부(2001)로부터 공급된 전경 성분 화상은, 가산부(2804)에 공급된다.
처리 단위 결정부(2801)는 움직임 벡터와 그 위치 정보, 및 영역 정보에 기초하여, 움직임 벡터와 함께, 생성한 처리 단위를 모델화부(2802)에 공급한다. 처리 단위 결정부(2801)는 생성한 처리 단위를 가산부(2804)에 공급한다.
도 133의 A로 도시한 바와 같이, 예를 들면, 처리 단위 결정부(2801)가 생성하는 처리 단위는, 전경 성분 화상의 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 화소로부 터 시작하여, 언커버드 백그라운드 영역에 대응하는 화소까지의 움직임 방향으로 배열되는 연속하는 화소, 또는 언커버드 백그라운드 영역에 대응하는 화소로부터 시작하여, 커버드 백그라운드 영역에 대응하는 화소까지의 움직임 방향으로 배열되는 연속하는 화소를 도시한다. 처리 단위는 예를 들면, 좌측 상부점(처리 단위로 지정되는 화소로서, 화상 상에서 가장 좌측 또는 가장 상측에 위치하는 화소의 위치) 및 우측 하부점의 2개의 데이터로 이루어진다.
모델화부(2802)는 움직임 벡터 및 입력된 처리 단위에 기초하여 모델화를 실행한다. 보다 구체적으로는, 예를 들면, 모델화부(2802)는, 처리 단위에 포함되는 화소의 수, 화소값의 시간 방향의 가상 분할 수, 및 화소마다의 전경 성분의 수에 대응하는 복수의 모델을 사전에 기억해 놓고, 처리 단위, 및 화소값의 시간 방향의 가상 분할 수에 기초하여, 도 134에 도시한 바와 같은, 화소값과 전경 성분의 대응을 지정하는 모델을 선택하도록 해도 된다.
예를 들면, 처리 단위에 대응하는 화소의 수가 12이고 셔터 시간 내의 움직임량 v가 5일 때에는, 모델화부(2802)는, 가상 분할 수를 5로 하고, 가장 좌측에 위치하는 화소가 1개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 2번째 화소가 2개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 3번째 화소가 3개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 4번째 화소가 4개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 5번째 화소가 5개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 6번째 화소가 5개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 7번째 화소가 5개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 8번째 화소가 5개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 9번째 화소가 4개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 10번째 화소가 3개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 11번째 화소가 2개의 전경 성분을 포함하고, 좌측으로부터 12번째 화소가 1개의 전경 성분을 포함하여, 전체적으로 8개의 전경 성분으로 이루어지는 모델을 선택한다.
또, 모델화부(2802)는, 사전에 기억하고 있는 모델로부터 선택하는 것이 아니라, 움직임 벡터, 및 처리 단위가 공급되었을 때, 움직임 벡터, 및 처리 단위를 기초로 모델을 생성하도록 해도 된다.
모델화부(2802)는 선택한 모델을 방정식 생성부(2803)에 공급한다.
방정식 생성부(2803)는 모델화부(2802)로부터 공급된 모델을 기초로 방정식을 생성한다. 도 134에 도시하는 전경 성분 화상의 모델을 참조하여, 전경 성분의 수가 8이고, 처리 단위에 대응하는 화소의 수가 12이고, 움직임량 v가 5이고, 가상 분할 수가 5일 때의 방정식 생성부(2803)가 생성하는 방정식에 대하여 설명한다.
전경 성분 화상에 포함되는 셔터 시간 /v에 대응하는 전경 성분이 F01/v 내지 F08/v일 때, F01/v 내지 F08/v와 화소값 C01 내지 C12의 관계는, 수학식 95 내지 수학식 106으로 나타내진다.
Figure 112003005136002-pct00109
Figure 112003005136002-pct00110
Figure 112003005136002-pct00111
Figure 112003005136002-pct00112
Figure 112003005136002-pct00113
Figure 112003005136002-pct00114
Figure 112003005136002-pct00115
Figure 112003005136002-pct00116
Figure 112003005136002-pct00117
Figure 112003005136002-pct00118
Figure 112003005136002-pct00119
Figure 112003005136002-pct00120
방정식 생성부(2803)는 생성한 방정식을 변형하여 방정식을 생성한다. 방정식 생성부(2803)가 생성하는 방정식을 수학식 107 내지 수학식 118에 나타낸다.
Figure 112003005136002-pct00121
Figure 112003005136002-pct00122
Figure 112003005136002-pct00123
Figure 112003005136002-pct00124
Figure 112003005136002-pct00125
Figure 112003005136002-pct00126
Figure 112003005136002-pct00127
Figure 112003005136002-pct00128
Figure 112003005136002-pct00129
Figure 112003005136002-pct00130
Figure 112003005136002-pct00131
Figure 112003005136002-pct00132
수학식 107 내지 수학식 118은 수학식 119로서 나타낼 수도 있다.
Figure 112003005136002-pct00133
수학식 119에 있어서, j는 화소의 위치를 나타낸다. 이 예에 있어서, j는 1 내지 12 중 어느 하나의 값을 갖는다. 또한, i는 전경값의 위치를 나타낸다. 이 예에 있어서, i는 1 내지 8 중 어느 하나의 값을 갖는다. aij는 i 및 j의 값에 대응하여 0 또는 1의 값을 갖는다.
오차를 고려하여 표현하면, 수학식 119는 수학식 120과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00134
수학식 120에 있어서, ej는 주목 화소 Cj에 포함되는 오차이다.
수학식 120은 수학식 121로 바꿔 쓸 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00135
여기서, 최소 제곱법을 적용하기 위해서, 오차의 제곱합 E를 수학식 122에 나타낸 바와 같이 정의한다.
Figure 112003005136002-pct00136
오차가 최소로 되기 위해서는, 오차의 제곱합 E에 대한, 변수 Fk에 의한 편미분의 값이 0이 되면 된다. 수학식 123을 만족하도록 Fk을 구한다.
Figure 112003005136002-pct00137
수학식 123에 있어서, 움직임량 v는 고정값이기 때문에 수학식 124를 유도할 수 있다.
Figure 112003005136002-pct00138
수학식 124를 전개하여 이항하면 수학식 125를 얻는다.
Figure 112003005136002-pct00139
수학식 125의 k에 1 내지 8의 정수 중 어느 하나를 대입하여 얻어지는 8개의 식으로 전개한다. 얻어진 8개의 식을, 행렬에 의해 하나의 식으로 나타낼 수 있다. 이 식을 정규 방정식이라고 부른다.
이러한 최소 제곱법에 기초하는, 방정식 생성부(2803)가 생성하는 정규 방정식의 예를 수학식 126에 나타낸다.
Figure 112003005136002-pct00140
수학식 126을 A·F=v·C로 나타내면, C, A, v가 기지이고, F는 미지이다. 또한, A, v는 모델화의 시점에서 기지이지만, C는 합산 동작에 있어서 화소값을 입력함으로써 기지가 된다.
최소 제곱법에 기초하는 정규 방정식에 의해 전경 성분을 산출함으로써, 화소값 C에 포함되어 있는 오차를 분산시킬 수 있다.
방정식 생성부(2803)는 이와 같이 생성된 정규 방정식을 가산부(2804)에 공급한다.
가산부(2804)는 처리 단위 결정부(2801)로부터 공급된 처리 단위에 기초하 여, 전경 성분 화상에 포함되는 화소값 C를, 방정식 생성부(2803)로부터 공급된 행렬식으로 설정한다. 가산부(2804)는 화소값 C를 설정한 행렬을 연산부(2805)에 공급한다.
연산부(2805)는 소인법(Gauss-Jordan 소거법) 등의 해법에 기초하는 처리에 의해, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 Fi/v를 산출하고, 움직임 불선명이 제거된 전경의 화소값인, 0 내지 8의 정수 중 어느 하나의 i에 대응하는 Fi를 산출하여, 도 135에 예를 나타내는, 움직임 불선명이 제거된 화소값인 Fi로 이루어지는, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상을 출력한다.
또, 도 135에 도시하는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상에 있어서, C03 내지 C10의 각각에 F01 내지 F08의 각각이 설정되어 있는 것은, 화면에 대한 전경 성분 화상의 위치를 변화시키지 않기 위한 것이며, 임의의 위치에 대응시킬 수 있다.
또한, 예를 들면, 도 136에 도시한 바와 같이, 처리 단위에 대응하는 화소의 수가 8이고, 움직임량 v가 4일 때, 움직임 불선명 조정부(2002)는, 수학식 127에 나타내는 행렬식을 생성한다.
Figure 112003005136002-pct00141
움직임 불선명 조정부(2002)는, 이와 같이 처리 단위의 길이에 대응한 수의 식을 세워, 움직임 불선명량이 조정된 화소값인 Fi를 산출한다. 마찬가지로, 예를 들면, 처리 단위에 포함되는 화소의 수가 100일 때, 100개의 화소에 대응하는 식을 생성하여 Fi를 산출한다.
이상과 같이, 움직임 불선명 제거부(2002)는 움직임량 v 및 처리 단위에 대응하여, 식을 생성하고, 생성한 식에 전경 성분 화상의 화소값을 설정하여, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상을 산출한다.
다음에, 도 137의 흐름도를 참조하여, 움직임 불선명 조정부(2002)에 의한 전경 성분 화상에 포함되는 움직임 불선명량의 조정 처리를 설명한다.
단계 S2801에서, 움직임 불선명 조정부(2002)의 처리 단위 결정부(2801)는, 움직임 벡터 및 영역 정보에 기초하여 처리 단위를 생성하고, 생성한 처리 단위를 모델화부(2802)에 공급한다.
단계 S2802에서, 움직임 불선명 조정부(2002)의 모델화부(2802)는, 움직임량 v 및 처리 단위에 대응하여 모델의 선택이나 생성을 행한다. 단계 S2803에서, 방 정식 생성부(2803)는 선택된 모델을 기초로 정규 방정식을 작성한다.
단계 S2804에서, 가산부(2804)는 작성된 정규 방정식에 전경 성분 화상의 화소값을 설정한다. 단계 S2805에서, 가산부(2804)는, 처리 단위에 대응하는 모든 화소의 화소값을 설정하였는지 여부를 판정하여, 처리 단위에 대응하는 모든 화소의 화소값을 설정하지 않았다고 판정된 경우, 단계 S2804로 되돌아가, 정규 방정식에의 화소값의 설정 처리를 반복한다.
단계 S2805에서, 처리 단위의 모든 화소의 화소값을 설정하였다고 판정된 경우, 단계 S2806으로 진행하여, 연산부(2805)는, 가산부(2804)로부터 공급된 화소값이 설정된 정규 방정식을 기초로, 움직임 불선명량을 조정한 전경의 화소값을 산출하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 움직임 불선명 조정부(2002)는 움직임 벡터 및 영역 정보에 기초하여, 움직임 불선명을 포함하는 전경 화상으로부터 움직임 불선명량을 조정할 수 있다.
즉, 샘플 데이터인 화소값에 포함되는 움직임 불선명을 제거할 수 있다.
다음에, 배경 성분 화상의 보정에 대하여 설명한다.
도 138은 도 134에 예를 나타내는 전경 성분 화상의 모델에 대응하는, 배경 성분 화상의 모델의 예를 도시하는 도면이다.
도 138에 도시한 바와 같이, 전경의 성분이 제거되어 있기 때문에, 원래의 입력 화상의 혼합 영역에 대응하는, 배경 성분 화상의 화소의 화소값은, 원래의 입력 화상의 배경 영역에 대응하는 화소에 비교하여, 혼합비 α에 대응하여, 적은 수 의 배경의 성분으로 구성되어 있다.
예를 들면, 도 138에 예를 나타내는 배경 성분 화상에 있어서, 화소값 C01은, 4개의 배경의 성분 B02/V로 구성되고, 화소값 C02는 3개의 배경의 성분 B03/V로 구성되고, 화소값 C03은 2개의 배경의 성분 B04/V로 구성되고, 화소값 C04는 1 개의 배경의 성분 B05/V로 구성된다.
또한, 도 138에 예를 나타내는 배경 성분 화상에 있어서, 화소값 C09는 1개의 배경의 성분 B10/V로 구성되어, 화소값 C10은, 2개의 배경의 성분 B11/V로 구성되어, 화소값 C11은 3개의 배경의 성분 B12/V로 구성되어, 화소값 C12는 4개의 배경의 성분 B13/V로 구성된다.
이와 같이, 원래의 입력 화상의 혼합 영역에 대응하는, 화소의 화소값이 원래의 입력 화상의 배경 영역에 대응하는 화소에 비교하여, 적은 수의 배경의 성분으로 구성되어 있기 때문에, 전경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화상은, 배경 영역의 화상에 비교하여, 예를 들면 어두운 화상이 된다.
보정부(2003)는 이러한 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값의 각각에, 혼합비 α에 대응하는 상수을 승산하여, 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값을 보정한다.
예를 들면, 도 138에 도시하는 배경 성분 화상이 입력되었을 때, 보정부(2003)는, 화소값 C01에 5/4를 승산하고, 화소값 C02에 5/3를 승산하고, 화소값 C11에 5/3를 승산하고, 화소값 C12에 5/4를 승산한다. 도 135에 예를 나타내는, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상과의 화소의 위치를 정합시키기 위해 서, 보정부(2003)는, 화소값 C03 내지 C11의 화소값을 0으로 한다.
이와 같이, 보정부(2003)는 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값을 보정함과 함께, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상과의 화소의 위치를 정합시킨다.
도 140은 공간 방향으로, 보다 고해상도인 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 생성하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 구성을 도시하는 블록도이다. 예를 들면, 도 140에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, 입력된 HD 화상을 기초로, SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 생성한다.
배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)는 보정부(2003)로부터 공급된, 보정된, 교사 화상의 배경 성분 화상을 기억한다. 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)는, 기억하고 있는 교사 화상의 배경 성분 화상을 가중 평균부(3003-1) 및 학습부(3006-1)에 공급한다.
전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)는 움직임 불선명 제거부(2002)로부터 공급되었다, 움직임 불선명이 제거된, 교사 화상의 전경 성분 화상을 기억한다. 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)는 기억하고 있는 교사 화상의 전경 성분 화상을 가중 평균부(3003-2) 및 학습부(3006-2)에 공급한다.
가중 평균부(3003-1)는 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)로부터 공급된, 예를 들면 HD 화상인 교사 화상의 배경 성분 화상을 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)에 공급한다.
예를 들면, 가중 평균부(3003-1)는 도 85에 도시한 바와 같이, 교사 화상의 2×2(가로×세로)의 4개의 화소(도 85에 있어서,
Figure 112003005136002-pct00142
로 나타내는 부분)를 1 단위로 하여, 각 단위의 4개의 화소의 화소값을 가산하고, 가산된 결과를 4로 제산한다. 가중 평균부(3003-1)는, 이와 같이 4분의 1 가중 평균된 결과를, 각 단위의 중심에 위치하는 학생 화상의 화소(도 85에 있어서,
Figure 112003005136002-pct00143
로 나타내는 부분)에 설정한다.
배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)는, 가중 평균부(3003-1)로부터 공급된, 교사 화상의 배경 성분 화상에 대응하는, 학생 화상을 기억한다. 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)는 기억하고 있는, 교사 화상의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(3006-1)에 공급한다.
가중 평균부(3003-2)는 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)로부터 공급된, 예를 들면 HD 화상인 교사 화상의 전경 성분 화상을 4분의 1 가중 평균하여, 학생 화상인 SD 화상을 생성하고, 생성한 SD 화상을 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3005)에 공급한다.
전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3005)는 가중 평균부(3003-2)로부터 공급된, 교사 화상의 전경 성분 화상에 대응하는, SD 화상인 학생 화상을 기억한다. 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3005)는 기억하고 있는, 교사 화상의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 학습부(3006-2)에 공급한다.
학습부(3006-1)는 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)로부터 공급된 교사 화상의 배경 성분 화상, 및 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)로부터 공급된, 교사 화상의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(3007)에 공급한다.
학습부(3006-2)는 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)로부터 공급된 교사 화상의 전경 성분 화상, 및 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3005)로부터 공급된, 교사 화상의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성하고, 생성한 계수 세트를 계수 세트 메모리(3007)에 공급한다.
계수 세트 메모리(3007)는 학습부(3006-1)로부터 공급된 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 학습부(3006-2)로부터 공급된 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기억한다.
이하, 학습부(3006-1) 및 학습부(3006-2)를 개개로 구별할 필요가 없을 때, 단순히 학습부(3006)라고 부른다.
도 141은 학습부(3006)의 구성을 도시하는 블록도이다.
클래스 분류부(3031)는 클래스 탭 취득부(3051) 및 파형 분류부(3052)로 구성되어, 입력된 학생 화상의, 주목하고 있는 화소인, 주목 화소를 클래스 분류한다. 클래스 탭 취득부(3051)는 주목 화소에 대응하는, 학생 화상의 화소인, 소정의 수의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(3052)에 공급한다.
파형 분류부(3052)는 입력 신호를, 그 특징에 기초하여 몇 개의 클래스로 분류하는, 클래스 분류 처리를 실행하고, 클래스 탭을 기초로, 주목 화소를 1개의 클래스로 분류한다. 파형 분류부(3052)는, 예를 들면 주목 화소를 512의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(3032)에 공급한다.
예측 탭 취득부(3032)는 클래스 번호를 기초로, 학생 화상의 화소로부터, 클래스에 대응하여, 원래의 화상(교사 화상)의 예측치를 계산하기 위한 단위인, 예측 탭을 취득하고, 취득한 예측 탭 및 클래스 번호를 대응 화소 취득부(3033)에 공급한다.
대응 화소 취득부(3033)는 예측 탭 및 클래스 번호를 기초로, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 교사 화상의 화소의 화소값을 취득하여, 예측 탭, 클래스 번호, 및 취득한 예측하여야 할 화소값에 대응하는 교사 화상의 화소의 화소값을 정규 방정식 생성부(3034)에 공급한다.
정규 방정식 생성부(3034)는, 예측 탭, 클래스 번호, 및 취득한 예측하여야 할 화소값을 기초로, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값의 관계에 대응하는, 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 산출하기 위한 정규 방정식을 생성하여, 클래스 번호와 같이, 생성한 정규 방정식을 계수 계산부(3035)에 공급한다.
계수 계산부(3035)는, 정규 방정식 생성부(3034)로부터 공급된 정규 방정식을 풀어, 분류된 클래스에 대응하는, 적응 처리에 있어서 사용되는 계수 세트를 계산한다. 계수 계산부(3035)는, 클래스 번호와 같이, 계산한 계수 세트를 계수 세 트 메모리(3007)에 공급한다.
정규 방정식 생성부(3034)는 이러한 정규 방정식에 대응하는 행렬을 생성하여, 계수 계산부(3035)는 생성된 행렬을 기초로, 계수 세트를 계산하도록 해도 된다.
도 142은, 도 140에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)가 생성하는 계수 세트를 설명하는 도면이다. 입력 화상은, 영역 특정부(103)에 의해, 전경 영역, 배경 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 언커버드 백그라운드 영역이 특정된다.
영역이 특정되어, 혼합비 산출부(104)에 의해 혼합비 α가 검출된 입력 화상은, 전경 배경 분리부(2001)에 의해, 전경 성분 화상, 및 배경 성분 화상으로 분리된다.
분리된 전경 성분 화상은, 움직임 불선명 제거부(2002)에 의해, 움직임 불선명이 제거된다. 분리된 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는 화소값은, 보정부(2003)에 의해, 전경 성분 화상의 움직임 불선명의 제거에 대응하여 보정된다.
움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상, 및 보정된 배경 성분 화상을 기초로, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 개개로 산출한다.
즉, 학습부(3006-1)는, 분리되어, 보정된 배경 성분 화상을 기초로, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 산출하고, 학습부(3006-2)는, 분리되어, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상을 기초로, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 산출한다.
배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트는, 분리되어, 보정된 배경 성분 화상에 적용하는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 배경 성분 화상에 대응하는 화상의 화소값의 예측에 사용된다.
전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트는, 분리되어, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상에 적용하는, 화소값을 예측하는 클래스 분류 적응 처리에 있어서, 전경 성분 화상에 대응하는 화상의 화소값의 예측에 사용된다.
전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상은, 움직임 불선명이 부가된다. 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상은, 전경 성분 화상의 움직임 불선명의 부가에 대응하여, 보정된다.
보정된 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 및 움직임 불선명이 부가된 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상은, 합성되어, 1개의 예측 화상이라고 된다.
도 143의 흐름도를 참조하여, 도 140에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)에 의한, 클래스 분류 적응 처리에 의한 화소값의 예측에 사용되는 계수 세트를 생성하는 학습의 처리를 설명한다.
단계 S3001에 있어서, 가중 평균부(3003-1) 및 가중 평균부(3003-2)는, 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상, 및 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다. 즉, 가중 평균부(3003-1)는, 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)에 기억되어 있는, 교사 화상의 배경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 교사 화상의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
가중 평균부(3003-2)는, 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)에 기억되어 있는, 교사 화상의 전경 성분 화상을, 예를 들면 4분의 1 가중 평균하여, 교사 화상의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 생성한다.
단계 S3002에서, 학습부(3006-1)는 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)에 기억되어 있는 교사 화상의 배경 성분 화상, 및 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)에 기억되어 있는, 교사 화상의 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성한다. 단계 S3002에서의 계수 세트의 생성의 처리의 상세는, 도 144의 흐름도를 참조하여 후술한다.
단계 S3003에서, 학습부(3006-2)는 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)에 기억되어 있는 교사 화상의 전경 성분 화상, 및 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3005)에 기억되어 있는, 교사 화상의 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 기초로, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성한다.
단계 S3004에서, 학습부(3006-1) 및 학습부(3006-2)는 각각 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 또는 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 계수 세트 메모리(3007)에 출력한다. 계수 세트 메모리(3007)는 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 또는 전경 성분 화상의 대응하는 계수 세트를 각각에 기억하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 140에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성할 수 있다.
또, 단계 S3002 및 단계 S3003의 처리를, 직렬로 실행해도, 병렬에 실행해도 되는 것은 물론이다.
다음에, 도 144의 흐름도를 참조하여, 단계 S3002의 처리에 대응하는, 학습부(3006-1)가 실행하는 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리를 설명한다.
단계 S3021에 있어서, 학습부(3006-1)는 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상에 미처리된 화소가 있는지의 여부를 판정하여, 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상에 미처리된 화소가 있다고 판정된 경우, 단계 S3022에 진행하여, 래스터 스캔순으로, 배경 성분 화상에 대응하는 학생 화상으로부터 주목 화소를 취득한다.
단계 S3023에 있어서, 클래스 분류부(3031)의 클래스 탭 취득부(3051)는 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)에 기억되어 있는 학생 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 클래스 탭을 취득한다. 단계 S3024에서, 클래스 분류부(3031)의 파형 분류부(3052)는 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리를 적용하여, 이에 따라, 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 하여, 주목 화소를 클래스 분류한다. 단계 S3025에 있어서, 예측 탭 취득부(3032)는 분류된 클래스를 기초로, 배경 성분 학생 화상 프레임 메모리(3004)에 기억되어 있는 학생 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 예측 탭을 취득한다.
단계 S3026에서, 대응 화소 취득부(3033)는 분류된 클래스를 기초로, 배경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3001)에 기억되어 있는 교사 화상의 배경 성분 화상으로부터, 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소를 취득한다.
단계 S3027에서, 정규 방정식 생성부(3034)는 분류된 클래스를 기초로, 클래스별 행렬에, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값을 가산하고, 단계 S3021로 되돌아가, 학습부(3006-1)는 미처리된 화소가 있는지의 여부 또한 판정을 반복한다. 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값이 가산되는 클래스별 행렬은, 클래스별 계수 세트를 계산하기 위한 정규 방정식에 대응하고 있다.
단계 S3021에서, 학생 화상에 미처리된 화소가 없다고 판정된 경우, 단계 S3028로 진행하여, 정규 방정식 생성부(3034)는 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값이 설정된, 클래스별 행렬을 계수 계산부(3035)에 공급한다. 계수 계산부(3035)는, 예측 탭 및 예측하여야 할 화소값에 대응하는 화소의 화소값이 설정된, 클래스별 행렬을 풀어, 배경 성분 화상에 대응하는 클래스별 계수 세트를 계산한다.
또, 계수 계산부(3035)는 선형 예측에 의해 화소값을 예측하기 위한 계수 세트에 한하지 않고, 비선형 예측에 의해 화소값을 예측하기 위한 계수 세트를 계산하도록 해도 된다.
단계 S3029에서, 계수 계산부(3035)는 배경 성분 화상에 대응하는, 클래스별 계수 세트를 계수 세트 메모리(3007)에 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 학습부(3006-1)는 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 생성 할 수 있다.
단계 S3003에 대응하는 학습부(3006-2)에 의한, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트의 생성의 처리는, 전경 성분 교사 화상 프레임 메모리(3002)에 기억되어 있는 전경 성분 화상, 및 전경 성분 학생 화상 프레임 메모리(105)에 기억되어 있는 전경 성분 화상에 대응하는 학생 화상을 사용하는 것을 제외하고, 도 144의 흐름도를 참조하여, 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
이와 같이, 도 140에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, 보정된 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 개개로 생성할 수 있다.
도 145는, 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, 공간 방향으로, 보다 고해상도인 화상을 생성하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 구성을 도시하는 블록도이다. 예를 들면, 도 145에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, SD 화상인 입력 화상을 기초로, 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, HD 화상을 생성한다.
배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)는, 보정부(2003)로부터 공급된, 보정된 배경 성분 화상을 기억한다. 배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)는 기억하고 있는 배경 성분 화상을 맵핑부(3103-1)에 공급한다.
전경 성분 화상 프레임 메모리(3102)는 움직임 불선명 제거부(2002)로부터 공급된, 전경 영역에 속하는 화소로 이루어지는 전경 성분 화상을 기억한다. 전경 성분 화상 프레임 메모리(3102)는 기억하고 있는 전경 성분 화상을 맵핑부(3103-2) 에 공급한다.
맵핑부(3103-1)는 계수 세트 메모리(3104)에 기억되어 있는, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)에 기억되어 있는 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(3103-1)는 생성한 예측 화상을 보정부(3105)에 공급한다.
움직임 불선명 부가부(3106)가 부가하는 움직임 불선명에 대응하여, 보정부(3105)는, 배경 성분 화상의 혼합 영역에 대응하는, 예측 화상의 소정의 화소의 화소값을 0으로 설정하거나, 또는 부가되는 움직임 불선명에 대응하는 소정의 값으로 화소값을 제산한다. 보정부(3105)는 이와 같이 보정된 예측 화상을 합성부(3107)에 공급한다.
맵핑부(3103-2)는 계수 세트 메모리(3104)에 기억되어 있는, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 전경 성분 화상 프레임 메모리(3102)에 기억되어 있는 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성한다. 맵핑부(3103-2)는 생성한 예측 화상을 움직임 불선명 부가부(3106)에 공급한다.
움직임 불선명 부가부(3106)는, 원하는 움직임 불선명 조정량 v', 예를 들면 입력 화상의 움직임량 v의 반의 값의 움직임 불선명 조정량 v'나, 움직임량 v와 무관계의 값의 움직임 불선명 조정량 v'를 제공함으로써, 예측 화상에 움직임 불선명을 부가한다. 움직임 불선명 부가부(3106)는 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상의 예측 화상의 화소값 Fi를 움직임 불선명 조정량 v'로 제산함으로써, 전경의 성분 Fi/v'를 산출하고, 전경의 성분 Fi/v'의 합을 산출하여, 움직임 불선명이 부가된 화소값을 생성한다.
예를 들면, 도 146에 도시하는 예측 화상이 입력되어, 움직임 불선명 조정량 v'가 3일 때, 도 147에 도시한 바와 같이, 화소값 C02는 (F01)/v'로 되고, 화소값 C03은 (F01+F02)/v'로 되어, 화소값 C04은, (F01+F02+F03)/v'로 되어, 화소값 C05은, (F02+F03+F04)/v'로 된다.
움직임 불선명 부가부(3106)는 움직임 불선명을 부가한, 전경 성분 화상의 예측 화상을 합성부(3107)에 공급한다.
합성부(3107)는 보정부(3105)로부터 공급된, 보정된 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 및 움직임 불선명 부가부(3106)로부터 공급된, 움직임 불선명이 부가된 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 합성하여, 합성된 예측 화상을 프레임 메모리(3108)에 공급한다.
프레임 메모리(3108)는 합성부(3107)로부터 공급된 예측 화상을 기억함과 함께, 기억하고 있는 화상을 출력 화상으로서 출력한다.
이하, 맵핑부(3103-1) 및 맵핑부(3103-2)를 개개로 구별할 필요가 없을 때, 단순히 맵핑부(3103)로 부른다.
도 148은 맵핑부(3103)의 구성을 도시하는 블록도이다.
맵핑 처리부(3131)는 클래스 분류 처리를 실행하는 클래스 분류부(3141), 및 적응 처리를 실행하는 예측 탭 취득부(3142) 및 예측 연산부(3143)로 구성되어 있다.
클래스 분류부(3141)는 클래스 탭 취득부(3151) 및 파형 분류부(3152)로 구성되어, 배경 성분 화상, 또는 전경 성분 화상 중 어느 한쪽의 입력 화상의, 주목하고 있는 화소인, 주목 화소를 클래스 분류한다.
클래스 탭 취득부(3151)는 입력 화상의 주목 화소에 대응하는, 소정의 수의 클래스 탭을 취득하여, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(3152)에 공급한다. 예를 들면, 클래스 탭 취득부(3151)는 9개의 클래스 탭을 취득하고, 취득한 클래스 탭을 파형 분류부(3152)에 공급한다.
파형 분류부(3152)는 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리를 적용하여, 이에 따라 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 하여, 주목 화소를 소정의 수의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(3142)에 공급한다. 예를 들면, 파형 분류부(3152)는 주목 화소를 512의 클래스 중 1개의 클래스로 분류하고, 분류된 클래스에 대응하는 클래스 번호를 예측 탭 취득부(3142)에 공급한다.
예측 탭 취득부(3142)는 클래스 번호를 기초로, 입력 화상으로부터, 클래스에 대응하는, 소정의 수의 예측 탭을 취득하고, 취득한 예측 탭 및 클래스 번호를 예측 연산부(3143)에 공급한다.
예측 연산부(3143)는 클래스 번호를 기초로, 계수 세트 메모리(3104)에 기억되어 있는 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트, 및 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트로부터, 입력 화상에 대응하여, 클래스에 대응하는 계수 세트를 취득한다. 예측 연산부(3143)는, 입력 화상에 대응하여, 클래스에 대응하는 계수 세트, 및 예측 탭을 기초로, 선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측한다. 예측 연산부(3143)는 예측한 화소값을 프레임 메모리(3132)에 공급한다.
또, 예측 연산부(3143)는, 비선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측하 도록 해도 된다.
프레임 메모리(3132)는 맵핑 처리부(3131)로부터 공급된, 예측된 화소값을 기억하여, 예측된 화소값으로 이루어지는 화상을 출력한다.
다음에, 도 149의 흐름도를 참조하여, 도 145에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 화상의 창조의 처리를 설명한다.
단계 S3101에 있어서, 맵핑부(3103-1)는 계수 세트 메모리(3104)에 기억되어 있는, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)에 기억되어 있는 배경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측한다. 배경 성분 화상에 대응하는 화상의 예측의 처리의 상세는, 도 150의 흐름도를 참조하여 후술한다.
단계 S3102에 있어서, 맵핑부(3103-2)는 계수 세트 메모리(3104)에 기억되어 있는, 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 기초로, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 전경 성분 화상 프레임 메모리(3102)에 기억되어 있는 전경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측한다.
단계 S3103에 있어서, 보정부(3105)는 배경 성분 화상에 대응하는 예측된 화상을 보정한다.
단계 S3104에 있어서, 움직임 불선명 부가부(3106)는 전경 성분 화상에 대응 하는 예측된 화상에 움직임 불선명을 부가한다.
단계 S3105에 있어서, 합성부(3107)는 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상, 및 전경 영역에 대응하는 예측 화상을 합성한다. 합성부(3107)는, 합성된 화상을 프레임 메모리(3108)에 공급한다. 프레임 메모리(3108)은, 합성부(3107)로부터 공급된 화상을 기억한다.
단계 S3106에 있어서, 프레임 메모리(3108)은 기억하고 있는 합성된 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 145에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)를 갖는 화상 처리 장치는 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성하여, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 개개로 생성할 수 있다.
또, 단계 S3101 및 단계 S3102의 처리를 직렬로 실행해도, 병렬에 실행해도 되는 것은 물론이다.
도 150의 흐름도를 참조하여, 단계 S3101에 대응하는 맵핑부(3103-1)에 의한 배경 성분 화상에 대응하는 화상의 예측의 처리를 설명한다.
단계 S3121에 있어서, 맵핑부(3103-1)는 배경 성분 화상에 미처리된 화소가 있는지의 여부를 판정하여, 배경 성분 화상에 미처리된 화소가 있다고 판정된 경우, 단계 S3122로 진행하여, 맵핑 처리부(3131)는 계수 세트 메모리(3104)에 기억되어 있는, 배경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 취득한다. 단계 S3123에서, 맵핑 처리부(3131)는, 래스터 스캔순으로, 배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)에 기억되어 있는 배경 성분 화상으로부터 주목 화소를 취득한다.
단계 S3124에서, 클래스 분류부(3141)의 클래스 탭 취득부(3151)는 배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)에 기억되어 있는 배경 성분 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 클래스 탭을 취득한다. 단계 S3125에서, 클래스 분류부(3141)의 파형 분류부(3152)는 클래스 탭에 대하여, ADRC 처리를 적용하여, 이에 따라, 클래스 탭을 구성하는 화소의 비트수를 작게 하여, 주목 화소를 클래스 분류한다. 단계 S3126에서, 예측 탭 취득부(3142)는 분류된 클래스를 기초로, 배경 성분 화상 프레임 메모리(3101)에 기억되어 있는 배경 성분 화상으로부터, 주목 화소에 대응하는 예측 탭을 취득한다.
단계 S3127에서, 예측 연산부(3143)는, 배경 성분 화상 및 분류된 클래스에 대응하는 계수 세트, 및 예측 탭을 기초로, 선형 예측에 의해, 예측 화상의 화소값을 예측한다.
또, 예측 연산부(3143)는 선형 예측에 한하지 않고, 비선형 예측에 의해 예측 화상의 화소값을 예측하도록 해도 된다.
단계 S3128에서, 예측 연산부(3143)는, 예측된 화소값을 프레임 메모리(3132)에 출력한다. 프레임 메모리(3132)는 예측 연산부(3143)로부터 공급된 화소값을 기억한다. 수속은, 단계 S3121로 되돌아가 미처리된 화소가 있는지의 여부의 판정을 반복한다.
단계 S3121에서, 배경 성분 화상에 미처리된 화소가 없다고 판정된 경우, 단계 S3129로 진행하여, 프레임 메모리(3132)는 기억되어 있는 배경 성분 화상에 대 응하는 예측 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 맵핑부(3103-1)는 보정된 배경 성분 화상을 기초로, 배경 성분 화상에 대응하는 화상을 예측할 수 있다.
단계 S3102에 대응하는 맵핑부(3103-2)에 의한, 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상의 생성의 처리는 전경 성분 화상 프레임 메모리(3102)에 기억되어 있는 전경 성분 화상, 및 전경 성분 화상에 대응하는 계수 세트를 사용하는 것을 제외하고, 도 150의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이기 때문에, 그 설명은 생략한다.
이와 같이, 도 145에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, 배경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 생성하여, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상에 대응하는 예측 화상을 개개로 생성할 수 있다.
도 151은 배경 성분 화상, 또는 전경 성분 화상마다, 다른 효과의 엣지 강조 처리를 적용하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 구성을 도시하는 블록도이다.
배경 성분 화상 프레임 메모리(3201)는 보정부(2003)로부터 공급된, 보정된 배경 성분 화상을 기억한다. 배경 성분 화상 프레임 메모리(3201)는 기억하고 있는 배경 성분 화상을 엣지 강조부(3203-1)에 공급한다.
전경 성분 화상 프레임 메모리(3202)는 움직임 불선명 제거부(2002)로부터 공급된, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상을 기억한다. 전경 성분 화상 프레임 메모리(3202)는 기억하고 있는 전경 성분 화상을 엣지 강조부(3203-2)에 공급 한다.
엣지 강조부(3203-1)는 배경 성분 화상 프레임 메모리(3201)에 기억되어 있는 배경 성분 화상에, 배경 성분 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용한다.
예를 들면, 엣지 강조부(3203-1)는 정지하고 있는 화상인 배경 성분 화상에, 전경 성분 화상에 비교하여, 엣지를 보다 강조하는 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 노이즈가 포함되어 있은 화상에 엣지 강조 처리를 적용했을 때의 부자연스러운 화상의 열화를 발생시키지 않고, 배경 성분 화상의 해상도감을 보다 증가시킬 수 있다.
엣지 강조부(3203-1)는 엣지를 강조한 배경 성분 화상을, 보정부(3204)에 공급한다.
움직임 불선명 부가부(3205)가 부가하는 움직임 불선명에 대응하여, 보정부(3204)는 배경 성분 화상의 혼합 영역의 화소의 화소값을 0으로 설정하거나, 또는 부가되는 움직임 불선명에 대응하는 소정의 값으로, 혼합 영역의 화소의 화소값을 제산한다. 보정부(3204)는 이와 같이 보정된 예측 화상을 합성부(3206)에 공급한다.
엣지 강조부(3203-2)는 전경 성분 화상 프레임 메모리(3202)에 기억되어 있는 전경 성분 화상에, 전경 성분 화상에 적합한 엣지 강조 처리를 적용한다.
예를 들면, 엣지 강조부(3203-2)는 전경 성분 화상에, 배경 성분 화상에 비교하여, 엣지 강조의 정도가 적은 엣지 강조 처리를 실행한다. 이와 같이 함으로써, 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상에 노이즈가 포함되어 있더라도, 전경 성분 화상에 있어서, 해상도감을 향상시키면서, 부자연스러운 화상의 열화를 감소시킬 수 있다.
엣지 강조부(3203-2)는 엣지 강조한 전경 성분 화상을 움직임 불선명 부가부(3205)에 공급한다.
움직임 불선명 부가부(3205)는 엣지 강조한 전경 성분 화상에 움직임 불선명을 부가하여, 움직임 불선명을 부가한 전경 성분 화상을 합성부(3206)에 공급한다.
합성부(3206)는 보정부(3204)로부터 공급된, 엣지 강조되어, 보정된 배경 성분 화상, 및 움직임 불선명 부가부(3205)로부터 공급된, 엣지 강조되어, 움직임 불선명이 부가된 전경 성분 화상을 합성하여, 합성된 예측 화상을 프레임 메모리(3207)에 공급한다.
프레임 메모리(3207)는 합성부(3206)로부터 공급된, 합성된 예측 화상을 기억함과 함께, 기억하고 있는 화상을 출력 화상으로서 출력한다.
이와 같이, 도 151에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, 배경 성분 화상, 또는 전경 성분 화상마다, 각각의 화상의 성질에 대응한 엣지 강조 처리를 적용하기 때문에, 화상을 부자연스럽게 열화시키지 않고, 화상의 해상도감을 높일 수 있다.
이하, 엣지 강조부(3203-1) 및 엣지 강조부(3203-2)를 개개로 구별할 필요가 없을 때, 단순히 엣지 강조부(3203)라고 부른다.
예를 들면, 엣지 강조부(3203-1)는 엣지 강조부(907)와 마찬가지의 구성을 갖고, 엣지 강조의 정도가 보다 강한 엣지 강조 처리를, 배경 성분 화상에 적용한 다. 엣지 강조부(3203-2)는 엣지 강조부(907)와 마찬가지의 구성을 갖고, 엣지 강조의 정도가 비교적 약한 엣지 강조 처리를, 전경 성분 화상에 적용한다.
이상과 같이, 엣지 강조부(3203-1) 및 엣지 강조부(3203-2)는, 예를 들면 다른 필터 계수 또는 이득 조정 계수를 기초로, 전경 성분 화상 또는 배경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조 처리를, 전경 성분 화상 또는 배경 성분 화상마다 적용한다.
도 152는 도 151에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 처리를 설명하는 도면이다.
입력 화상의 전경 영역, 언커버드 백그라운드 영역, 커버드 백그라운드 영역, 및 배경 영역은 영역 특정부(103)에 특정된다. 영역이 특정된 입력 화상은 전경 배경 분리부(2001)에 의해, 배경 성분 화상, 및 전경 성분 화상으로 분리된다.
분리된 전경 성분 화상은 움직임 불선명 제거부(2002)에 의해 움직임 불선명이 제거된다. 분리된 배경 성분 화상은, 보정부(2003)에 의해, 혼합 영역에 대응하는 화소의 화소값이 보정된다.
보정된 배경 성분 화상, 및 움직임 불선명이 제거된 전경 성분 화상은, 도 151에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)에 의해, 각각의 화상의 성질에 대응하여, 각각의 화상마다 엣지 강조된다.
엣지 강조된 배경 성분 화상은 전경 성분 화상의 움직임 불선명의 부가에 대응하여, 보정된다. 엣지 강조된 전경 성분 화상은 원하는 움직임 불선명이 부가된다.
엣지 강조되어, 보정된 배경 성분 화상, 및 엣지 강조되어, 움직임 불선명이 부가된 전경 성분 화상은 합성된다.
다음에, 도 153의 흐름도를 참조하여, 도 151에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)의 엣지 강조 처리를 설명한다.
단계 S3201에서, 엣지 강조부(3203-1)는 배경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 배경 성분 화상 프레임 메모리(3201)에 기억되어 있는 배경 성분 화상을 엣지 강조한다.
단계 S3202에서, 엣지 강조부(3203-2)는 전경 성분 화상의 성질에 대응한 엣지 강조의 처리에 의해, 전경 성분 화상 프레임 메모리(3202)에 기억되어 있는 전경 성분 화상을 엣지 강조한다.
단계 S3203에서, 보정부(3204)는 전경 성분 화상의 움직임 불선명의 부가에 대응하여, 배경 성분 화상의 화소의 화소값을 보정한다.
단계 S3204에서, 움직임 불선명 부가부(3205)는 전경 성분 화상에 원하는 움직임 불선명을 부가한다.
단계 S3205에서, 합성부(3206)는 엣지 강조되어, 보정된 배경 성분 화상, 및 엣지 강조되어, 움직임 불선명이 부가된 전경 성분 화상을 합성한다. 합성부(3206)는, 합성된 화상을 프레임 메모리(3207)에 공급한다. 프레임 메모리(3207)는, 합성부(3206)로부터 공급된 화상을 기억한다.
단계 S3206에서, 프레임 메모리(3207)는 기억하고 있는, 합성된 화상을 출력하고, 처리는 종료한다.
이와 같이, 도 151에 구성을 도시하는 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는, 배경 성분 화상, 및 전경 성분 화상마다 각각의 성질에 대응하여 엣지 강조 처리를 실행할 수 있기 때문에, 화상에 부자연스러운 왜곡을 생기게 하지 않고, 해상도감을 향상시킬 수 있다.
또, 단계 S3201 및 단계 S3202의 처리를, 직렬로 실행해도, 병렬에 실행해도 되는 것은 물론이다.
또한, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)가 실행하는 처리는 SD 화상과 HD 화상에 대응하는 계수의 생성, 또는 SD 화상으로부터 HD 화상을 생성하는 처리에 한하지 않고, 예를 들면 공간 방향으로 보다 해상도가 높은 화상을 생성하기 위한 계수를 생성하고, 공간 방향으로 보다 해상도가 높은 화상을 생성하도록 해도 된다. 또한, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 시간 방향으로, 보다 해상도가 높은 화상을 생성하는 처리를 실행하도록 해도 된다.
또, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)는 클래스 분류 적응 처리 또는 엣지 강조 처리에 한하지 않고, 예를 들면 원하는 크기로의 화상의 사이즈의 변환, RGB 등의 색 신호의 추출, 노이즈의 제거, 화상의 압축, 또는 부호화 등 다른 처리를 특정된 영역의 화상마다 실행하도록 해도 된다. 예를 들면, 움직임 불선명 제거 화상 처리부(2004)에 각각의 영역의 화상에 대응하는 움직임 벡터를 기초로, 움직임 벡터에 따른 방향의 압축율을 낮게, 움직임 벡터에 직교하는 방향의 압축율을 높게 하여, 각 영역마다의 화상을 압축시키도록 하면, 종래에 비교하여, 화상의 열화가 적은 채로, 압축비를 높게 할 수 있다.
또한, 배경의 오브젝트가 움직이고 있을 때, 화상 처리 장치는, 배경 성분 화상에 포함되는 움직임 불선명을 제거하여, 움직임 불선명이 제거된 배경 성분 화상에 처리를 실행하도록 해도 된다.
도 154는 입력 화상을 분리하여, 분리된 화상마다 처리하는 화상 처리 장치의 기능의 다른 구성을 도시하는 블록도이다. 도 119에 도시하는 화상 처리 장치가 영역 특정과 혼합비 α의 산출을 순서대로 행하는 데 대하여, 도 154에 도시하는 화상 처리 장치는, 영역 특정과 혼합비 α의 산출을 병행하여 행한다.
도 119의 블록도에 도시하는 기능과 마찬가지의 부분에는 동일한 번호를 붙여 있어, 그 설명은 생략한다.
입력 화상은, 오브젝트 추출부(101), 영역 특정부(103), 혼합비 산출부(1101), 및 전경 배경 분리부(3501)에 공급된다.
혼합비 산출부(1101)는 입력 화상을 기초로, 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비를, 입력 화상에 포함되는 화소의 각각에 대하여 산출하고, 산출한 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비를 전경 배경 분리부(3501)에 공급한다.
도 155는 전경 배경 분리부(3501)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 124에 도시하는 움직임 불선명 제거부(2002)와 마찬가지의 부분에는 동일한 번호를 붙여, 그 설명은 생략한다.
선택부(3521)는 영역 특정부(103)로부터 공급된 영역 정보를 기초로, 혼합비 산출부(1101)로부터 공급된, 화소가 커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비, 및 화소가 언커버드 백그라운드 영역에 속한다고 가정한 경우에서의 추정 혼합비 중 어느 한쪽을 선택하여, 선택한 추정 혼합비를 혼합비 α로서 분리부(2601)에 공급한다.
분리부(2601)는 선택부(3521)로부터 공급된 혼합비 α 및 영역 정보를 기초로, 혼합 영역에 속하는 화소의 화소값으로부터 전경의 성분 및 배경의 성분을 추출하여, 언커버드 백그라운드 영역의 배경의 성분, 언커버드 백그라운드 영역의 전경의 성분, 커버드 백그라운드 영역의 배경의 성분, 및 커버드 백그라운드 영역의 전경의 성분으로 분리한다.
분리부(2601)는 도 129에 도시하는 구성과 동일한 구성으로 할 수 있다.
이와 같이, 도 154에 구성을 도시하는 화상 처리 장치는, 배경 성분 화상, 및 전경 성분 화상마다, 각각의 성질에 대응하여 처리를 실행할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명의 화상 처리 장치에서는, 배경 성분 화상 및 전경 성분 화상으로 입력 화상이 분리되고, 분리된 화상에 적합한 처리가 실행되기 때문에, 예를 들면 부자연스러운 화상을 생성하지 않고, 보다 해상도가 높은 화상이 생성된다.
또, 전경이 되는 오브젝트의 움직임의 방향은 좌측으로부터 우측으로 하여 설명하였지만, 그 방향에 한정되지 않은 것은 물론이다.
이상에 있어서는, 3차원 공간과 시간 축 정보를 갖는 현실 공간의 화상을 비 디오 카메라를 이용하여 2차원 공간과 시간 축 정보를 갖는 시공간에의 사영을 행한 경우를 예로 하였지만, 본 발명은 이 예에 한하지 않고, 보다 많은 제1 차원의 제1 정보를, 보다 적은 제2 차원의 제2 정보에 사영한 경우에 적응하는 것이 가능하다.
또, 센서는 CCD에 한하지 않고, 고체 촬상 소자인, 예를 들면 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor(상보성 금속 산화막 반도체)), BBD(Bucket Brigade Device), CID(Charge Injection Device), 또는 CPD(Charge Priming Device) 등의 센서라도 되고, 또한, 검출 소자가 매트릭스 형상으로 배치되어 있는 센서에 한하지 않고, 검출 소자가 1열로 배열하고 있는 센서라도 된다.
본 발명의 신호 처리를 행하는 프로그램을 기록한 기록 매체는, 도 10에 도시한 바와 같이, 컴퓨터와는 별도로, 사용자에게 프로그램을 제공하기 위해서 배포되는 프로그램이 기록되어 있는 자기 디스크(91)(플로피(등록상표) 디스크를 포함한다), 광 디스크(92)(CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disc)를 포함한다), 광 자기 디스크(93)(MD (Mini-Disc)(상표)를 포함한다), 혹은 반도체 메모리(94) 등으로 이루어지는 패키지 미디어로 구성되는 것뿐만 아니라, 컴퓨터에 미리 조립된 상태에서 사용자에게 제공되는, 프로그램이 기록되어 있는 ROM(72)이나 기억부(78)에 포함되는 하드디스크 등으로 구성된다.
또, 본 명세서에 있어서, 기록 매체에 기록되는 프로그램을 기술하는 단계는 기재된 순서에 따라서 시계열적으로 행해지는 처리는 물론, 반드시 시계열적으로 처리되지 않더라도, 병렬적 혹은 개별로 실행되는 처리도 포함하는 것이다.
본 발명에 따르면, 배경의 화상과 이동하는 물체의 화상과의 혼합에 대응하여 화상을 처리할 수 있도록 된다.

Claims (35)

  1. 시간 적분 효과를 갖는 소정수의 화소를 갖는 촬상 소자에 의해서 취득된 소정수의 화소 데이터로 이루어지는 입력 화상 데이터를 처리하는 화상 처리 장치에 있어서,
    상기 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분의 혼합으로 이루어지는 혼합 영역, 상기 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역으로 구성되는 비혼합 영역, 및 상기 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역으로 구성되는 비혼합 영역 중의 어느 하나를 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 수단과,
    상기 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 상기 혼합 영역에서, 상기 입력 화상 데이터를, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 수단과,
    분리 결과에 대응하여, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분을 별개로 처리하는 처리 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 수단을 더 포함하고,
    상기 처리 수단은 움직임 불선명이 제거된, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분을 별개로 처리하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영역 특정 수단은 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 상기 영역 특정 정보를 출력하고,
    상기 분리 수단은 상기 커버드 백그라운드 영역 및 상기 언커버드 백그라운드 영역에서, 상기 입력 화상 데이터를, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 처리 수단은 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 처리 수단은 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 출력 화상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 처리 수단은 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 엣지를 강조하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 전경 오브젝트 성분, 및 상기 전경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 수단과,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 배경 오브젝트 성분, 및 상기 배경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 수단을 더 포함하고,
    상기 처리 수단은 생성된 상기 전경 성분 화상 및 상기 배경 성분 화상을 별개로 처리하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  8. 시간 적분 효과를 갖는 소정수의 화소를 갖는 촬상 소자에 의해서 취득된 소정수의 화소 데이터로 이루어지는 입력 화상 데이터를 처리하는 화상 처리 방법에 있어서,
    상기 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분의 혼합으로 이루어지는 혼합 영역, 상기 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역으로 구성되는 비혼합 영역, 및 상기 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역으로 구성되는 비혼합 영역 중의 어느 하나를 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 단계와,
    상기 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 상기 혼합 영역에서, 상기 입력 화상 데이터를, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 단계와,
    분리 결과에 대응하여, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분을 별개로 처리하는 처리 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 단계를 더 포함하고,
    상기 처리 단계에 있어서, 움직임 불선명이 제거된, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분이 별개로 처리되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 영역 특정 단계에 있어서, 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라 운드 영역이 더 특정되어, 특정 결과에 대응하는 상기 영역 특정 정보가 출력되고,
    상기 분리 단계에 있어서, 상기 커버드 백그라운드 영역 및 상기 언커버드 백그라운드 영역에서, 상기 입력 화상 데이터가, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 처리 단계에 있어서, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용되는 계수가 생성되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 처리 단계에 있어서, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 출력 화상 데이터가 생성되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 처리 단계에 있어서, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 엣지가 강조되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 전경 오브젝트 성분, 및 상기 전경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 단계와,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 배경 오브젝트 성분, 및 상기 배경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 단계를 더 포함하고,
    상기 처리 단계에 있어서, 생성된 상기 전경 성분 화상 및 상기 배경 성분 화상이 별개로 처리되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  15. 시간 적분 효과를 갖는 소정수의 화소를 갖는 촬상 소자에 의해서 취득된 소정수의 화소 데이터로 이루어지는 입력 화상 데이터를 처리하는 화상 처리용의 프로그램으로서,
    상기 입력 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분의 혼합으로 이루어지는 혼합 영역, 상기 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역으로 구성되는 비혼합 영역, 및 상기 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역으로 구성되는 비혼합 영역 중의 어느 하나를 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 단계와,
    상기 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 상기 혼합 영역에서, 상기 입력 화상 데이터를, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 단계와,
    분리 결과에 대응하여, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분을 별개로 처리하는 처리 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램이 기록되어 있는 기록 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 프로그램은 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 단계를 더 포함하고,
    상기 처리 단계에 있어서, 움직임 불선명이 제거된, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분이 별개로 처리되는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 영역 특정 단계에 있어서, 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영역이 더 특정되어, 특정 결과에 대응하는 상기 영역 특정 정보가 출력되고,
    상기 분리 단계에 있어서, 상기 커버드 백그라운드 영역 및 상기 언커버드 백그라운드 영역에서, 상기 입력 화상 데이터가, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리되는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 처리 단계에 있어서, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용되는 계수가 생성되는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 처리 단계에 있어서, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 출력 화상 데이터가 생성되는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 처리 단계에 있어서, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 엣지가 강조되는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 프로그램은,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 전경 오브젝트 성분, 및 상기 전경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 단계와,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 배경 오브젝트 성분, 및 상기 배경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 단계를 더 포함하고,
    상기 처리 단계에 있어서, 생성된 상기 전경 성분 화상 및 상기 배경 성분 화상이 별개로 처리되는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 삭제
  26. 삭제
  27. 삭제
  28. 삭제
  29. 시간 적분 효과를 갖는 소정수의 화소를 갖는 촬상 소자에 의해서 촬상된 피사체 화상을, 소정수의 화소 데이터로 이루어지는 촬상 화상 데이터로서 출력하는 촬상 수단과,
    상기 촬상 화상 데이터에 기초하여, 전경 오브젝트를 구성하는 전경 오브젝트 성분과 배경 오브젝트를 구성하는 배경 오브젝트 성분의 혼합으로 이루어지는 혼합 영역, 상기 전경 오브젝트 성분으로 이루어지는 전경 영역으로 구성되는 비혼합 영역, 및 상기 배경 오브젝트 성분으로 이루어지는 배경 영역으로 구성되는 비혼합 영역 중의 어느 하나를 특정하고, 특정 결과에 대응하는 영역 특정 정보를 출력하는 영역 특정 수단과,
    상기 영역 특정 정보에 대응하여, 적어도 상기 혼합 영역에서, 상기 촬상 화상 데이터를, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 분리 수단과,
    분리 결과에 대응하여, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분을 별개로 처리하는 처리 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분 중 적어도 한쪽의 움직임 불선명을 제거하는 제거 수단을 더 포함하고,
    상기 처리 수단은 움직임 불선명이 제거된, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분을 별개로 처리하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  31. 제29항에 있어서,
    상기 영역 특정 수단은, 커버드 백그라운드 영역 및 언커버드 백그라운드 영 역을 더 특정하고, 특정 결과에 대응하는 상기 영역 특정 정보를 출력하고,
    상기 분리 수단은 상기 커버드 백그라운드 영역 및 상기 언커버드 백그라운드 영역에서, 상기 촬상 화상 데이터를, 상기 전경 오브젝트 성분과 상기 배경 오브젝트 성분으로 분리하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  32. 제29항에 있어서,
    상기 처리 수단은 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 있어서 사용될 계수를 생성하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  33. 제29항에 있어서,
    상기 처리 수단은, 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 출력 화상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  34. 제29항에 있어서,
    상기 처리 수단은 상기 전경 오브젝트 성분 및 상기 배경 오브젝트 성분마다, 엣지를 강조하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  35. 제29항에 있어서,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 전경 오브젝트 성분, 및 상기 전경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 전경 성분 화상을 생성하는 전경 성분 화상 생성 수단과,
    상기 혼합 영역에서 분리된 상기 배경 오브젝트 성분, 및 상기 배경 영역의 상기 화소 데이터를 합성함으로써 배경 성분 화상을 생성하는 배경 성분 화상 생성 수단을 더 포함하고,
    상기 처리 수단은, 생성된 상기 전경 성분 화상 및 상기 배경 성분 화상을 별개로 처리하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
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