RU2012120866A - Выравнивание упорядоченного стека изображений образца - Google Patents

Выравнивание упорядоченного стека изображений образца Download PDF

Info

Publication number
RU2012120866A
RU2012120866A RU2012120866/08A RU2012120866A RU2012120866A RU 2012120866 A RU2012120866 A RU 2012120866A RU 2012120866/08 A RU2012120866/08 A RU 2012120866/08A RU 2012120866 A RU2012120866 A RU 2012120866A RU 2012120866 A RU2012120866 A RU 2012120866A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
aligned
mismatch
mismatches
images
Prior art date
Application number
RU2012120866/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2567213C2 (ru
Inventor
Рик Е. Й. КНЕПКЕНС
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Publication of RU2012120866A publication Critical patent/RU2012120866A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2567213C2 publication Critical patent/RU2567213C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/695—Preprocessing, e.g. image segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G06T7/337—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

1. Способ выравнивания упорядоченного стека изображений образца, содержащий последовательные этапы, на которых:определяют (S40), по меньшей мере, для двух уже выровненных изображений (r, r) упорядоченного стека соответствующие рассогласования (s, s) с не выровненным изображением (c), которое должно быть выровнено следующим в упорядоченном стеке;выбирают (S50, S70, S74, S76), по меньшей мере, из двух выровненных изображений (r, r), в качестве опорного изображения (r), выровненное изображение, с которым не выровненное изображение (c) имеет наименьшую величину рассогласования (f(s), f(s)); ивыравнивают (S80) не выровненное изображение (c) с выбранным опорным изображением (r).2. Способ по п.1, в котором соответствующие рассогласования (s, s) определяются посредством оценки движения так, чтобы каждое рассогласование было описано посредством области (m, m) оценочного смещения.3. Способ по п.2, в котором область смещения содержит, по меньшей мере, один вектор (m, m) смещенияописывающий то, как сдвинуть пиксели в изображении, которое должно быть выровнено, для выравнивания этого изображения до выбранного опорного изображения.4. Способ по п.2, в котором выровненные изображения и не выровненное изображение, которое должно быть выровнено следующим, разделены на блоки, и в котором соответствующие области смещения получаются посредством алгоритма поблочного сравнения.5. Способ по п.1, в котором соответствующие величины рассогласования вычисляются на основе соответствующей ошибки (f(s), f(s)) сравнения между соответствующим выровненным изображением и не выровненным изображением, которое должно быть выровнено следующим, в котором соответствующие ошибки сравнения

Claims (15)

1. Способ выравнивания упорядоченного стека изображений образца, содержащий последовательные этапы, на которых:
определяют (S40), по меньшей мере, для двух уже выровненных изображений (ri, ri+1) упорядоченного стека соответствующие рассогласования (si, si+1) с не выровненным изображением (ci+2), которое должно быть выровнено следующим в упорядоченном стеке;
выбирают (S50, S70, S74, S76), по меньшей мере, из двух выровненных изображений (ri, ri+1), в качестве опорного изображения (rref), выровненное изображение, с которым не выровненное изображение (ci+2) имеет наименьшую величину рассогласования (f(si), f(si+1)); и
выравнивают (S80) не выровненное изображение (ci+2) с выбранным опорным изображением (rref).
2. Способ по п.1, в котором соответствующие рассогласования (si, si+1) определяются посредством оценки движения так, чтобы каждое рассогласование было описано посредством области (mi, mi+1) оценочного смещения.
3. Способ по п.2, в котором область смещения содержит, по меньшей мере, один вектор (mi, mi+1) смещения, описывающий то, как сдвинуть пиксели в изображении, которое должно быть выровнено, для выравнивания этого изображения до выбранного опорного изображения.
4. Способ по п.2, в котором выровненные изображения и не выровненное изображение, которое должно быть выровнено следующим, разделены на блоки, и в котором соответствующие области смещения получаются посредством алгоритма поблочного сравнения.
5. Способ по п.1, в котором соответствующие величины рассогласования вычисляются на основе соответствующей ошибки (f(si), f(si+1)) сравнения между соответствующим выровненным изображением и не выровненным изображением, которое должно быть выровнено следующим, в котором соответствующие ошибки сравнения вычисляются на основе предварительно определенного критерия (f) сравнения, и в котором выровненное изображение, имеющее наименьшую ошибку сравнения, выбирается в качестве опорного изображения (rref).
6. Способ по п.1, в котором выравнивание не выровненного изображения с выбранным опорным изображением содержит преобразование не выровненного изображения на основе параметров (t) преобразования, описывающих то, как не выровненное изображение должно быть преобразовано для достижения выравнивания с выбранным опорным изображением, и в котором для каждого этапа выравнивания преобразуется исключительно соответствующее не выровненное изображение, которое выравнивается в настоящий момент.
7. Способ по п.1, в котором не выровненное изображение, которое должно быть выровнено следующим, удаляется из упорядоченного стека изображений, если все величины определенных рассогласования будут выше заданного порогового значения, и в котором, в таком случае, удаленное изображение может дополнительно быть заменено посредством интерполяции уже выровненных изображений, и/или в котором выровненное изображение не будет использоваться для дополнительных этапов определения рассогласований, если величина его рассогласования на текущем этапе определения рассогласования будет, в отличие от оставшихся величин рассогласований, выше заданного порогового значения.
8. Способ по п.1, в котором перед определением соответствующих рассогласований, по меньшей мере, одно из изображений преобразуется в другое пространство сигналов так, чтобы все изображения были в сравнимом пространстве сигналов.
9. Способ по п.1, в котором соответствующие рассогласования определяются посредством распознавания объектов.
10. Способ по п.1, в котором соответствующие рассогласования определяются посредством оценки движения так, чтобы каждое рассогласование было описано посредством области (mi, mi+1) оценочного смещения, и в котором, если неоднократно возникают большие величины рассогласований, то тогда рассогласования определяются посредством распознавания объектов вместо оценки движения.
11. Устройство (100) для выравнивания упорядоченного стека изображений образца, содержащее следующие устройства:
блок (10) определения для определения, по меньшей мере, для двух уже выровненных изображений (ri, ri+1) упорядоченного стека соответствующих рассогласований (si, si+1) с не выровненным изображением (ci+2), которое должно быть выровнено следующим в упорядоченном стеке;
блок (20) выбора для выбора, по меньшей мере, из двух выровненных изображений (ri, ri+1), в качестве опорного изображения (rref), выровненного изображения, с которым не выровненное изображение (ci+2) имеет наименьшую величину рассогласования; и
блок (30) выравнивания для выравнивания не выровненного изображения (ci+2) с выбранным опорным изображением (rref).
12. Устройство по п.11, дополнительно содержащее блок (11, 12) оценки движения для определения соответствующих рассогласований посредством оценки движения так, чтобы каждое рассогласование было описано посредством области оценочного смещения.
13. Устройство по п.11, в котором устройство дополнительно сконфигурировано для выполнения способа в соответствии с любым из пп. 3-10.
14. Компьютерный программный продукт, позволяющий процессору выполнять способ по п.1.
15. Носитель информации, на котором хранится компьютерный программный продукт в соответствии с п.14.
RU2012120866/08A 2009-10-22 2010-10-14 Выравнивание упорядоченного стека изображений образца RU2567213C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09173803 2009-10-22
EP09173803.9 2009-10-22
PCT/IB2010/054648 WO2011048531A1 (en) 2009-10-22 2010-10-14 Alignment of an ordered stack of images from a specimen.

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012120866A true RU2012120866A (ru) 2013-11-27
RU2567213C2 RU2567213C2 (ru) 2015-11-10

Family

ID=43466671

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012120866/08A RU2567213C2 (ru) 2009-10-22 2010-10-14 Выравнивание упорядоченного стека изображений образца

Country Status (7)

Country Link
US (2) US9159130B2 (ru)
EP (1) EP2491531B1 (ru)
JP (1) JP5829612B2 (ru)
CN (1) CN102576464B (ru)
BR (1) BR112012009116A2 (ru)
RU (1) RU2567213C2 (ru)
WO (1) WO2011048531A1 (ru)

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8874477B2 (en) 2005-10-04 2014-10-28 Steven Mark Hoffberg Multifactorial optimization system and method
US9375164B2 (en) 2007-03-08 2016-06-28 Sync-Rx, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
US9968256B2 (en) 2007-03-08 2018-05-15 Sync-Rx Ltd. Automatic identification of a tool
WO2009153794A1 (en) 2008-06-19 2009-12-23 Sync-Rx, Ltd. Stepwise advancement of a medical tool
US11197651B2 (en) 2007-03-08 2021-12-14 Sync-Rx, Ltd. Identification and presentation of device-to-vessel relative motion
US9629571B2 (en) 2007-03-08 2017-04-25 Sync-Rx, Ltd. Co-use of endoluminal data and extraluminal imaging
US11064964B2 (en) 2007-03-08 2021-07-20 Sync-Rx, Ltd Determining a characteristic of a lumen by measuring velocity of a contrast agent
US8781193B2 (en) 2007-03-08 2014-07-15 Sync-Rx, Ltd. Automatic quantitative vessel analysis
US10716528B2 (en) 2007-03-08 2020-07-21 Sync-Rx, Ltd. Automatic display of previously-acquired endoluminal images
WO2008107905A2 (en) 2007-03-08 2008-09-12 Sync-Rx, Ltd. Imaging and tools for use with moving organs
US9095313B2 (en) 2008-11-18 2015-08-04 Sync-Rx, Ltd. Accounting for non-uniform longitudinal motion during movement of an endoluminal imaging probe
US10362962B2 (en) 2008-11-18 2019-07-30 Synx-Rx, Ltd. Accounting for skipped imaging locations during movement of an endoluminal imaging probe
US11064903B2 (en) 2008-11-18 2021-07-20 Sync-Rx, Ltd Apparatus and methods for mapping a sequence of images to a roadmap image
US9144394B2 (en) 2008-11-18 2015-09-29 Sync-Rx, Ltd. Apparatus and methods for determining a plurality of local calibration factors for an image
US9101286B2 (en) 2008-11-18 2015-08-11 Sync-Rx, Ltd. Apparatus and methods for determining a dimension of a portion of a stack of endoluminal data points
US8855744B2 (en) 2008-11-18 2014-10-07 Sync-Rx, Ltd. Displaying a device within an endoluminal image stack
US9974509B2 (en) 2008-11-18 2018-05-22 Sync-Rx Ltd. Image super enhancement
JP6099640B2 (ja) 2011-06-23 2017-03-22 シンク−アールエックス，リミティド 管腔の背景の鮮明化
WO2013051209A1 (ja) * 2011-10-05 2013-04-11 パナソニック株式会社 画像符号化方法、画像符号化装置、画像復号方法、画像復号装置、および、画像符号化復号装置
JP6134789B2 (ja) 2012-06-26 2017-05-24 シンク−アールエックス，リミティド 管腔器官における流れに関連する画像処理
US8824758B2 (en) * 2012-11-07 2014-09-02 Sony Corporation Method and apparatus for orienting tissue samples for comparison
WO2015055412A1 (en) 2013-10-18 2015-04-23 Koninklijke Philips N.V. Image based roi tracking for mdx
US10311302B2 (en) 2015-08-31 2019-06-04 Cape Analytics, Inc. Systems and methods for analyzing remote sensing imagery
US10663711B2 (en) 2017-01-04 2020-05-26 Corista, LLC Virtual slide stage (VSS) method for viewing whole slide images
US10943346B2 (en) 2018-05-21 2021-03-09 Corista, LLC Multi-sample whole slide image processing in digital pathology via multi-resolution registration and machine learning
US11367265B2 (en) 2020-10-15 2022-06-21 Cape Analytics, Inc. Method and system for automated debris detection
US11875413B2 (en) 2021-07-06 2024-01-16 Cape Analytics, Inc. System and method for property condition analysis
US11676298B1 (en) 2021-12-16 2023-06-13 Cape Analytics, Inc. System and method for change analysis
US11861843B2 (en) 2022-01-19 2024-01-02 Cape Analytics, Inc. System and method for object analysis

Family Cites Families (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5072293A (en) 1989-08-29 1991-12-10 U.S. Philips Corporation Method of estimating motion in a picture signal
EP0518185B1 (en) * 1991-06-10 1996-12-11 Eastman Kodak Company Cross correlation image sensor alignment system
US5568384A (en) 1992-10-13 1996-10-22 Mayo Foundation For Medical Education And Research Biomedical imaging and analysis
JP3251840B2 (ja) * 1996-03-13 2002-01-28 防衛庁技術研究本部長 画像認識装置
US6445761B1 (en) * 1997-03-12 2002-09-03 Hitachi Medical Corporation X-ray computerized tomograph including collimator that restricts irradiation range of X-ray fan beam
JP3006560B2 (ja) * 1997-09-10 2000-02-07 日本電気株式会社 位置合わせ装置及び位置合わせプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体
JP4002655B2 (ja) * 1998-01-06 2007-11-07 株式会社日立製作所 パターン検査方法およびその装置
US6452969B1 (en) * 1998-09-28 2002-09-17 Thomson Licensing S.A. Transform domain inverse motion compensation having fractional pel accuracy
US6625332B1 (en) 1999-10-05 2003-09-23 Nec Corporation Computer-implemented image registration
US7374907B1 (en) * 2000-04-07 2008-05-20 John Voneiff System and method for automatically processing tissue samples
US7081750B1 (en) * 2000-05-11 2006-07-25 Fonar Corporation Dynamic real-time magnetic resonance imaging sequence designer
JP3927353B2 (ja) * 2000-06-15 2007-06-06 株式会社日立製作所 比較検査における画像の位置合せ方法、比較検査方法及び比較検査装置
US7194118B1 (en) * 2000-11-10 2007-03-20 Lucid, Inc. System for optically sectioning and mapping surgically excised tissue
US6631202B2 (en) * 2000-12-08 2003-10-07 Landmark Graphics Corporation Method for aligning a lattice of points in response to features in a digital image
US7106891B2 (en) 2001-10-15 2006-09-12 Insightful Corporation System and method for determining convergence of image set registration
US7813559B2 (en) * 2001-11-13 2010-10-12 Cyberoptics Corporation Image analysis for pick and place machines with in situ component placement inspection
US8396926B1 (en) * 2002-07-16 2013-03-12 Sonicwall, Inc. Message challenge response
US9818136B1 (en) * 2003-02-05 2017-11-14 Steven M. Hoffberg System and method for determining contingent relevance
US7366361B2 (en) * 2003-03-05 2008-04-29 Sarnoff Corporation Video registration based on local prediction errors
US20050031176A1 (en) * 2003-08-08 2005-02-10 Hertel Sarah R. Method and apparatus of multi-modality image fusion
US20080144716A1 (en) 2004-03-11 2008-06-19 Gerard De Haan Method For Motion Vector Determination
US7720148B2 (en) * 2004-03-26 2010-05-18 The Hong Kong University Of Science And Technology Efficient multi-frame motion estimation for video compression
JP2005323994A (ja) * 2004-04-12 2005-11-24 Hitachi Medical Corp 画像処理方法
US7170675B2 (en) * 2004-05-19 2007-01-30 Celloptic, Inc. Method and system for wide-field multi-photon microscopy having a confocal excitation plane
US7792338B2 (en) * 2004-08-16 2010-09-07 Olympus America Inc. Method and apparatus of mechanical stage positioning in virtual microscopy image capture
EP1831657B1 (en) * 2004-12-03 2018-12-05 Fluke Corporation Method for a visible light and ir combined image camera
JP4755490B2 (ja) * 2005-01-13 2011-08-24 オリンパスイメージング株式会社 ブレ補正方法および撮像装置
EP1842164B1 (en) * 2005-01-19 2009-07-29 Philips Intellectual Property & Standards GmbH Image processing system and method for alignment of images
US8099152B2 (en) * 2005-02-17 2012-01-17 Univeristy Of Florida Research Foundation, Inc. Systems and methods for planning medical procedures and designing medical devices based on anatomical scan deformations
US7805009B2 (en) * 2005-04-06 2010-09-28 Carl Zeiss Meditec, Inc. Method and apparatus for measuring motion of a subject using a series of partial images from an imaging system
EP1875732B1 (en) * 2005-04-26 2016-12-28 Imax Corporation Electronic projection systems and methods
US7738683B2 (en) 2005-07-22 2010-06-15 Carestream Health, Inc. Abnormality detection in medical images
US8874477B2 (en) * 2005-10-04 2014-10-28 Steven Mark Hoffberg Multifactorial optimization system and method
US8035637B2 (en) * 2006-01-20 2011-10-11 3M Innovative Properties Company Three-dimensional scan recovery
JP4740769B2 (ja) * 2006-03-02 2011-08-03 日本放送協会 画像歪補正装置
JP2007257287A (ja) * 2006-03-23 2007-10-04 Tokyo Institute Of Technology 画像レジストレーション方法
US7840300B2 (en) * 2006-05-31 2010-11-23 Robert Arthur Harker Full spectrum lapidary 3D image scanner and method
JP4952129B2 (ja) 2006-08-11 2012-06-13 マックス株式会社 ステープラ
JP4762089B2 (ja) * 2006-08-31 2011-08-31 三洋電機株式会社 画像合成装置及び方法並びに撮像装置
EP1912160B1 (en) * 2006-10-11 2012-05-16 Mitsubishi Electric R&D Centre Europe B.V. Image descriptor for image recognition
JP4315971B2 (ja) * 2006-11-09 2009-08-19 三洋電機株式会社 撮像装置
CN101542527A (zh) 2006-11-16 2009-09-23 维斯欧法姆有限公司 可组合图像的基于特征的配准
US8442285B2 (en) * 2007-04-02 2013-05-14 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Combined feature ensemble mutual information image registration
US8290303B2 (en) 2007-10-11 2012-10-16 General Electric Company Enhanced system and method for volume based registration
KR101529734B1 (ko) 2008-03-31 2015-06-17 노미 보사이 가부시키가이샤 전기 기기 및 연기 감지기
US8472683B2 (en) * 2008-05-09 2013-06-25 General Electric Company Motion correction in tomographic images
CN102216424B (zh) * 2008-11-19 2014-05-07 Jnc株式会社 光等向性的液晶介质与光元件
JP6292747B2 (ja) * 2009-10-13 2018-03-14 ザ・チャールズ・スターク・ドレイパ・ラボラトリー・インコーポレイテッド エピジェネティックおよび非エピジェネティックベースの人工多能性幹細胞誘導への応用を含む細胞リプログラミング
JP5613065B2 (ja) * 2010-01-21 2014-10-22 株式会社東芝 磁気共鳴イメージング装置
JP4988000B2 (ja) * 2010-03-17 2012-08-01 株式会社東芝 パターン検査装置及びパターン検査方法
US8615118B2 (en) * 2010-05-28 2013-12-24 The University Of Maryland, Baltimore Techniques for tomographic image by background subtraction
US8824762B2 (en) * 2010-10-22 2014-09-02 The Johns Hopkins University Method and system for processing ultrasound data
US8340458B2 (en) * 2011-05-06 2012-12-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for processing image pixels in a nuclear medicine imaging system
US8452126B2 (en) * 2011-06-17 2013-05-28 General Electric Company Method for automatic mismatch correction of image volumes

Also Published As

Publication number Publication date
EP2491531A1 (en) 2012-08-29
BR112012009116A2 (pt) 2020-08-18
US9159130B2 (en) 2015-10-13
JP2013508849A (ja) 2013-03-07
RU2567213C2 (ru) 2015-11-10
CN102576464B (zh) 2015-09-09
WO2011048531A1 (en) 2011-04-28
EP2491531B1 (en) 2015-03-04
US9940719B2 (en) 2018-04-10
JP5829612B2 (ja) 2015-12-09
US20150356718A1 (en) 2015-12-10
CN102576464A (zh) 2012-07-11
US20120207367A1 (en) 2012-08-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012120866A (ru) Выравнивание упорядоченного стека изображений образца
US9436981B2 (en) Dictionary creation device, image processing device, image processing system, dictionary creation method, image processing method, and program
JP2013508849A5 (ru)
US8538150B2 (en) Method and apparatus for segmenting multi-view images into foreground and background based on codebook
WO2014010263A1 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
US11218699B2 (en) Semi-global matching (SGM) cost compression
CN102075760A (zh) 快速运动估计方法及装置
JP2008227702A (ja) 動きベクトル探索装置、動きベクトル探索方法及び動きベクトル探索プログラム
US10142613B2 (en) Image processing apparatus, image processing system, and image processing method
US8300015B2 (en) Method of detecting the movement of an entity equipped with an image sensor and device for implementing same
KR20210041603A (ko) 비디오 이미지 요소의 예측 방법 및 장치, 및 컴퓨터 저장 매체
JP5198543B2 (ja) 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
US20140126639A1 (en) Motion Estimation Method
JP5788299B2 (ja) 画像検索装置、画像検索方法およびプログラム
JP6388507B2 (ja) 画像処理装置
JP6253803B2 (ja) ペアワイズ距離計算のためのシステム及び方法
JP2007316950A (ja) 画像処理方法及び装置及びプログラム
CN103618904A (zh) 基于像素的运动估计方法及装置
US20120098939A1 (en) Image processing apparatus and method, and program
JP4973591B2 (ja) 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法
JP2020030502A (ja) 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP5552290B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、フィルタ装置、その制御方法及びプログラム
JP5717176B2 (ja) 画像処理装置
JP5239321B2 (ja) 全長検出装置、全長検出方法及び全長検出プログラム
KR100948164B1 (ko) 중앙집중적 탐색 패턴을 이용한 움직임 예측 방법 및움직임 예측기