JP2996657B2 - 階調パターン整合による動き検出装置及びその方法 - Google Patents
階調パターン整合による動き検出装置及びその方法Info
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- Studio Devices (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は映像録画システムに
係り、特に映像録画システムの動き検出装置及びその方
法に関する。
係り、特に映像録画システムの動き検出装置及びその方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般的にビデオカメラは使用者により映
像を撮影する時、手振れによる映像の揺れが発生する。
さらにカメラが小型、軽量化しレンズが高配率化されて
手振れによる映像の揺れが激しくなった。これによりビ
デオカメラのシステム制御部（図示せず）は映像安定化
のためにまず、入力される映像信号の局部動きベクトル
を検出し、検出された動きベクトルの中で手振れによる
動きを推定して画面全体の動きを決定する。一般的に手
振れによる動きベクトル検出方法はBERP(band extract
representative points)とエッジパターン整合がある。
まず、BERPは動き検出領域を定めて幾つかの代表点だけ
を利用して動きを推定し、動きベクトルの正確性を高め
るために帯域フィルターを通じて特徴点を抽出して動き
ベクトルを検出する。しかしBERPは特徴点を検出するた
めにフィルターを利用することになり、フィルターを経
た映像信号をそのまま利用する場合、メモリ容量が大き
くなる。またエッジパターン整合はメモリの容量を減ら
すために映像のエッジ信号を２進映像に変換して動きを
検出する。しかしエッジパターン整合はエッジ信号を正
確に検出し難い場合、例えば照度が低い場合ノイズとエ
ッジ部分を区分し難く、動き検出の正確性が落ちる。
像を撮影する時、手振れによる映像の揺れが発生する。
さらにカメラが小型、軽量化しレンズが高配率化されて
手振れによる映像の揺れが激しくなった。これによりビ
デオカメラのシステム制御部（図示せず）は映像安定化
のためにまず、入力される映像信号の局部動きベクトル
を検出し、検出された動きベクトルの中で手振れによる
動きを推定して画面全体の動きを決定する。一般的に手
振れによる動きベクトル検出方法はBERP(band extract
representative points)とエッジパターン整合がある。
まず、BERPは動き検出領域を定めて幾つかの代表点だけ
を利用して動きを推定し、動きベクトルの正確性を高め
るために帯域フィルターを通じて特徴点を抽出して動き
ベクトルを検出する。しかしBERPは特徴点を検出するた
めにフィルターを利用することになり、フィルターを経
た映像信号をそのまま利用する場合、メモリ容量が大き
くなる。またエッジパターン整合はメモリの容量を減ら
すために映像のエッジ信号を２進映像に変換して動きを
検出する。しかしエッジパターン整合はエッジ信号を正
確に検出し難い場合、例えば照度が低い場合ノイズとエ
ッジ部分を区分し難く、動き検出の正確性が落ちる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明が解決しようと
する技術的課題は、入力映像を階調パターン情報に変換
して、現在フィールドの動き検出領域内にある画素での
階調パターン情報と以前フィールド代表パターン情報と
を比較することによって動きベクトルを検出する装置及
びその方法を提供することにある。
する技術的課題は、入力映像を階調パターン情報に変換
して、現在フィールドの動き検出領域内にある画素での
階調パターン情報と以前フィールド代表パターン情報と
を比較することによって動きベクトルを検出する装置及
びその方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記の技術的課題を解決
するために、本発明は映像動き検出装置において、入力
映像内に設定された所定の動き検出領域内の各画素とそ
の周辺画素のグレーレベル差を任意の臨界値と比較して
前記画素のグレーレベルを階調ビットパターンに変換す
る階調パターン変換部と、 前記動き検出領域内に探索領域を順次に形成し、前記探
索領域の階調ビットパターンと以前映像の代表ビットパ
ターンとを比較してその相関値を累積し、その相関値の
累積値が最大値を有する探索領域と前記代表ビットパタ
ーンの座標差を動きベクトルとして検出する動きベクト
ル検出部とを含むことを特徴とする映像動き検出装置で
ある。
するために、本発明は映像動き検出装置において、入力
映像内に設定された所定の動き検出領域内の各画素とそ
の周辺画素のグレーレベル差を任意の臨界値と比較して
前記画素のグレーレベルを階調ビットパターンに変換す
る階調パターン変換部と、 前記動き検出領域内に探索領域を順次に形成し、前記探
索領域の階調ビットパターンと以前映像の代表ビットパ
ターンとを比較してその相関値を累積し、その相関値の
累積値が最大値を有する探索領域と前記代表ビットパタ
ーンの座標差を動きベクトルとして検出する動きベクト
ル検出部とを含むことを特徴とする映像動き検出装置で
ある。
【０００５】上記の他の技術的課題を解決するために映
像の動きを検出する方法において、入力される映像信号
から動き検出領域を設定する過程と、 前記過程で設定された動き検出領域内の各画素に対して
グレーレベルを周辺画素とグレーレベル比較することに
よって、前記画素のグレーレベルを所定のグレービット
パターンで抽出する過程と、 前記過程で抽出された現在映像のビットパターンと以前
映像の代表ビットパターン間にパターン整合を遂行して
探索領域単位で相関値を求める過程と、 前記相関値の累積値中で最大値を有する探索領域内座標
を動きベクトルで決定する過程とを含むことを特徴とす
る映像動き検出方法である。
像の動きを検出する方法において、入力される映像信号
から動き検出領域を設定する過程と、 前記過程で設定された動き検出領域内の各画素に対して
グレーレベルを周辺画素とグレーレベル比較することに
よって、前記画素のグレーレベルを所定のグレービット
パターンで抽出する過程と、 前記過程で抽出された現在映像のビットパターンと以前
映像の代表ビットパターン間にパターン整合を遂行して
探索領域単位で相関値を求める過程と、 前記相関値の累積値中で最大値を有する探索領域内座標
を動きベクトルで決定する過程とを含むことを特徴とす
る映像動き検出方法である。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、添付した図面を参照して本
発明の望ましい実施例を説明する。図１は本発明による
映像検出装置を示すブロック図である。図１の装置は映
像データを入力して動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出部110 、動きベクトル検出部110 により出力され
た動きベクトルを受信して、その動きベクトルによって
メモリ制御信号を発生する動き補正制御部120 、入力さ
れる映像データをフィールド単位で貯蔵し、動き補正制
御部120 から発生するメモリ制御信号に応答して動きが
補正された映像データをフィールド単位で出力するフィ
ールドメモリ130 よりなる。
発明の望ましい実施例を説明する。図１は本発明による
映像検出装置を示すブロック図である。図１の装置は映
像データを入力して動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出部110 、動きベクトル検出部110 により出力され
た動きベクトルを受信して、その動きベクトルによって
メモリ制御信号を発生する動き補正制御部120 、入力さ
れる映像データをフィールド単位で貯蔵し、動き補正制
御部120 から発生するメモリ制御信号に応答して動きが
補正された映像データをフィールド単位で出力するフィ
ールドメモリ130 よりなる。
【０００７】デジタル化された映像データはフィールド
メモリ130 に入力されると同時に、動きベクトル検出部
110 に入力される。動きベクトル検出部110 はフィール
ド内に設定された動きベクトル検出領域内にある画素の
階調値を使用して動きベクトルを検出する。即ち、本発
明においては、メモリの容量と計算量を減らすために入
力される映像データを階調パターン情報に変換し、階調
代表パターン情報だけで動きベクトルを検出する。
メモリ130 に入力されると同時に、動きベクトル検出部
110 に入力される。動きベクトル検出部110 はフィール
ド内に設定された動きベクトル検出領域内にある画素の
階調値を使用して動きベクトルを検出する。即ち、本発
明においては、メモリの容量と計算量を減らすために入
力される映像データを階調パターン情報に変換し、階調
代表パターン情報だけで動きベクトルを検出する。
【０００８】動き補正制御部120 は動きベクトル検出部
110 から検出された動きベクトルに基づいて、フィール
ドメモリ130 から映像データを読み出すメモリ制御信号
を発生する。フィールドメモリ130 は動き補正制御部12
0 から発生するメモリ制御信号に応答して、フィールド
単位で動きが補正された映像データとして出力させる。
110 から検出された動きベクトルに基づいて、フィール
ドメモリ130 から映像データを読み出すメモリ制御信号
を発生する。フィールドメモリ130 は動き補正制御部12
0 から発生するメモリ制御信号に応答して、フィールド
単位で動きが補正された映像データとして出力させる。
【０００９】図２は動きベクトル検出部110 の詳細ブロ
ック図である。動きベクトル検出部110 は階調（グラジ
エント：gradient) パターン変換器210 、階調代表パタ
ーンメモリ220 、動きベクトル決定部260 よりなり、前
記動きベクトル決定部260 は相関値検出部230 、相関値
累積部240 、最大値座標抽出部250 よりなる。階調パタ
ーン変換部210 はフィールド内に設定された複数の動き
検出領域内の画素に対する映像データを受け入れ、各画
素の映像データを周辺画素の映像データと比較して階調
パターン情報に変換させる。
ック図である。動きベクトル検出部110 は階調（グラジ
エント：gradient) パターン変換器210 、階調代表パタ
ーンメモリ220 、動きベクトル決定部260 よりなり、前
記動きベクトル決定部260 は相関値検出部230 、相関値
累積部240 、最大値座標抽出部250 よりなる。階調パタ
ーン変換部210 はフィールド内に設定された複数の動き
検出領域内の画素に対する映像データを受け入れ、各画
素の映像データを周辺画素の映像データと比較して階調
パターン情報に変換させる。
【００１０】図３は１フィールドでの動きベクトル検出
領域の一例を示す。各動きベクトル検出領域は複数の動
きベクトル検出ブロックに分割されている。図４は図３
の動きベクトル検出ブロック内の階調代表パターンを示
す。図５は図２の階調パターン変換部210 での階調ビッ
トパターン変換の例を示す。各画素の映像データが"8ビ
ット" よりなる256 グレーレベル中一つを示す時、各画
素の映像データは"4ビット" の階調パターンデータに変
換される。図５のように任意の画素の映像データをS
(ｉ、j)とし、その周辺画素のデータを(S(i、j-1)、S(i
-1 、j)、S(i 、j+1)、S(i+1 、j)) と表す。一つの画
素の映像データを階調パターンデータに変換するため
に、その画素の映像データと水平垂直方向の隣接した画
素データを（数式１）のように比較する。
領域の一例を示す。各動きベクトル検出領域は複数の動
きベクトル検出ブロックに分割されている。図４は図３
の動きベクトル検出ブロック内の階調代表パターンを示
す。図５は図２の階調パターン変換部210 での階調ビッ
トパターン変換の例を示す。各画素の映像データが"8ビ
ット" よりなる256 グレーレベル中一つを示す時、各画
素の映像データは"4ビット" の階調パターンデータに変
換される。図５のように任意の画素の映像データをS
(ｉ、j)とし、その周辺画素のデータを(S(i、j-1)、S(i
-1 、j)、S(i 、j+1)、S(i+1 、j)) と表す。一つの画
素の映像データを階調パターンデータに変換するため
に、その画素の映像データと水平垂直方向の隣接した画
素データを（数式１）のように比較する。
【００１１】
【数３】
【００１２】（数式１）で求めた階調の大きさＧ1 、Ｇ
2 、Ｇ3 、Ｇ4 は臨界値Ｔg と比較して（数式２）のよ
うに各方向west、east、north 、south の階調ビットＢ
W 、Ｂe 、Ｂn 、Ｂs に変換される。
2 、Ｇ3 、Ｇ4 は臨界値Ｔg と比較して（数式２）のよ
うに各方向west、east、north 、south の階調ビットＢ
W 、Ｂe 、Ｂn 、Ｂs に変換される。
【００１３】
【数４】
【００１４】即ち、一つの画素の映像データと周辺画素
間の差が任意の臨界値Ｔg より大きければ"1" 、そうで
なければ"0" と定める。階調データビットは各方向に対
して１ビットとなって全て４ビットである。画素とその
周辺画素間の特性を反映するパターン情報を得られる。
（数式３）及び（数式４）は代表点画素の映像データを
階調パターンデータに変換した結果の一例を示す。
間の差が任意の臨界値Ｔg より大きければ"1" 、そうで
なければ"0" と定める。階調データビットは各方向に対
して１ビットとなって全て４ビットである。画素とその
周辺画素間の特性を反映するパターン情報を得られる。
（数式３）及び（数式４）は代表点画素の映像データを
階調パターンデータに変換した結果の一例を示す。
【００１５】
【数５】
【００１６】
【数６】
【００１７】（数式３）は数式を簡単にするために任意
の画素S(i 、j)とそれに隣接した周辺画素を異なって示
したものである。例えば、一つの画素S(i 、j)のグレー
レベル値が"203" で、周辺画素は各々"198" 、"207"
、"195" 、"210" のグレーレベル値を有する場合、各
々前記画素のグレーレベル値S(i 、j)は階調パターン変
換器210 により"0101"のビットパターンに変換される。
の画素S(i 、j)とそれに隣接した周辺画素を異なって示
したものである。例えば、一つの画素S(i 、j)のグレー
レベル値が"203" で、周辺画素は各々"198" 、"207"
、"195" 、"210" のグレーレベル値を有する場合、各
々前記画素のグレーレベル値S(i 、j)は階調パターン変
換器210 により"0101"のビットパターンに変換される。
【００１８】一方、本発明の他の実施例においては、階
調パターン変換器210 はより正確な動きベクトルを検出
するために、図６に示す隣接した８個の周辺画素S(ｉ、
j-1)、S(ｉ−１、ｊ−1)、S(ｉ−１、j)、S(i-１、j+
1)、S(ｉ、j+1)、S(i+１、j+1)、S(i+１、j)、S(i+１、
j-1)の映像データを使用して、任意画素の映像データを
階調パターン情報に変換することもできる。この時、階
調パターン変換方法は、画素位置S(ｉ、j)に隣接した４
個の周辺画素を使用した方法と同一で、単に情報量が２
倍に増加する８ビットのパターン情報が求められる。
調パターン変換器210 はより正確な動きベクトルを検出
するために、図６に示す隣接した８個の周辺画素S(ｉ、
j-1)、S(ｉ−１、ｊ−1)、S(ｉ−１、j)、S(i-１、j+
1)、S(ｉ、j+1)、S(i+１、j+1)、S(i+１、j)、S(i+１、
j-1)の映像データを使用して、任意画素の映像データを
階調パターン情報に変換することもできる。この時、階
調パターン変換方法は、画素位置S(ｉ、j)に隣接した４
個の周辺画素を使用した方法と同一で、単に情報量が２
倍に増加する８ビットのパターン情報が求められる。
【００１９】階調代表パターンメモリ220 はメモリの容
量が減少できるように、階調パターン変換部210 から出
力される以前フィールドの階調パターンデータ中、階調
代表パターンデータだけを貯蔵する。即ち、階調代表パ
ターンメモリ220 は複数個の動き検出領域内で各動きベ
クトル検出ブロックに対して階調代表パターンデータ、
即ち、本実施例の場合５画素のパターンデータだけを貯
蔵する。
量が減少できるように、階調パターン変換部210 から出
力される以前フィールドの階調パターンデータ中、階調
代表パターンデータだけを貯蔵する。即ち、階調代表パ
ターンメモリ220 は複数個の動き検出領域内で各動きベ
クトル検出ブロックに対して階調代表パターンデータ、
即ち、本実施例の場合５画素のパターンデータだけを貯
蔵する。
【００２０】相関値検出部230 は階調パターン変換部21
0 から出力される現在フィールドの階調パターンと、階
調代表パターンメモリ220 に貯蔵された以前フィールド
の階調代表パターンとを比較して相関値を検出する。こ
こで、相関値検出のために相関値検出部230 は、各動き
ベクトル検出ブロック内に階調代表パターンと同じ大き
さを有する探索ウィンドウを順次に形成し、各探索ウィ
ンドウと以前フィールドの動きベクトル検出ブロックに
該当する階調代表パターン間の階調パターン整合動作を
遂行する。階調パターン整合はビット演算により簡単に
処理される。即ち、階調パターン整合は以前フィールド
の代表パターンビット
0 から出力される現在フィールドの階調パターンと、階
調代表パターンメモリ220 に貯蔵された以前フィールド
の階調代表パターンとを比較して相関値を検出する。こ
こで、相関値検出のために相関値検出部230 は、各動き
ベクトル検出ブロック内に階調代表パターンと同じ大き
さを有する探索ウィンドウを順次に形成し、各探索ウィ
ンドウと以前フィールドの動きベクトル検出ブロックに
該当する階調代表パターン間の階調パターン整合動作を
遂行する。階調パターン整合はビット演算により簡単に
処理される。即ち、階調パターン整合は以前フィールド
の代表パターンビット
【００２１】
【外３】
【００２２】と現在フィールドの代表パターンビット
【００２３】
【外４】
【００２４】を使用して、水平方向ｈと垂直方向ｖに対
して論理積AND して各々水平垂直方向に整合されたビッ
ト数MCh 、MCv を求めることによって行なわれる。
して論理積AND して各々水平垂直方向に整合されたビッ
ト数MCh 、MCv を求めることによって行なわれる。
【００２５】
【数７】
【００２６】相関値累積部240 は二つのフィールド間の
相関性を測定するために（数式６）に記述されるよう
に、相関値検出部230 から出力される探索ウィンドウで
画素の相関値を累積する。
相関性を測定するために（数式６）に記述されるよう
に、相関値検出部230 から出力される探索ウィンドウで
画素の相関値を累積する。
【００２７】
【数８】
【００２８】この時累積された相関値ウィンドウの位置
変更により、以前フィールドの階調代表パターンと探索
ウィンドウ間整合度を示し、最も大きい累積値が最も整
合がなされた位置である。最大値座標抽出部250 は相関
値累積部240 から出力される累積相関値から、最大値を
有する探索ウィンドウの座標を抽出する。最大値座標抽
出部250 は、この時の探索ウィンドウの座標と階調代表
パターンとの座標の差を動きベクトルとして決定する。
即ち、（数式７）のように位置による累積値ACC(ｉ、j)
が最大値を有する位置(i、j)は一つの動きベクトル検出
ブロックに対する移動量として決定される。
変更により、以前フィールドの階調代表パターンと探索
ウィンドウ間整合度を示し、最も大きい累積値が最も整
合がなされた位置である。最大値座標抽出部250 は相関
値累積部240 から出力される累積相関値から、最大値を
有する探索ウィンドウの座標を抽出する。最大値座標抽
出部250 は、この時の探索ウィンドウの座標と階調代表
パターンとの座標の差を動きベクトルとして決定する。
即ち、（数式７）のように位置による累積値ACC(ｉ、j)
が最大値を有する位置(i、j)は一つの動きベクトル検出
ブロックに対する移動量として決定される。
【００２９】
【数９】
【００３０】最大値座標抽出部250 は、動き検出領域内
の動きベクトル検出ブロックに対して求められた動きベ
クトルの平均値を求めて、動き検出領域に対する動きベ
クトルを決定する。前記動きベクトルの平均値は動き検
出ブロックに対する動きベクトルを加算して正規化する
ことによって求められる。一方、本発明の他の実施例に
おいては、動きベクトルの平均値を計算するにおい
て、"0" の値を有するベクトルや他のベクトルと顕著に
異なるベクトルを除外する場合もある。
の動きベクトル検出ブロックに対して求められた動きベ
クトルの平均値を求めて、動き検出領域に対する動きベ
クトルを決定する。前記動きベクトルの平均値は動き検
出ブロックに対する動きベクトルを加算して正規化する
ことによって求められる。一方、本発明の他の実施例に
おいては、動きベクトルの平均値を計算するにおい
て、"0" の値を有するベクトルや他のベクトルと顕著に
異なるベクトルを除外する場合もある。
【００３１】最後に、最大値座標抽出部250 は、動き検
出領域に対する動きベクトルの平均値を求めてフィール
ドに対する動きベクトルを決定する。フィールドに対す
る動きベクトルは、動き検出領域に対する動きベクトル
を加算し、正規化することによって求めうる。本発明の
他の実施例においては、フィールドに対する動きベクト
ルを計算するにおいて、特定基準により決まる一部ベク
トルを除外する場合もある。
出領域に対する動きベクトルの平均値を求めてフィール
ドに対する動きベクトルを決定する。フィールドに対す
る動きベクトルは、動き検出領域に対する動きベクトル
を加算し、正規化することによって求めうる。本発明の
他の実施例においては、フィールドに対する動きベクト
ルを計算するにおいて、特定基準により決まる一部ベク
トルを除外する場合もある。
【００３２】図７は本発明による映像動き検出方法を示
すフローチャートである。710 過程で入力される映像デ
ータから動き検出領域を設定する。720 過程で設定され
た動き検出領域内の全ての画素に対して、周辺画素との
比較により階調パターンデータを抽出する。730 過程で
現在フィールドの階調パターンと以前フィールドの階調
代表パターンとの間にパターン整合を遂行して、各探索
ウィンドウと以前フィールドの階調代表パターン間の相
関値を求める。740 過程で動きベクトルは、最大の累積
相関値をもたらす相関値累積値の中で最大値になる探索
ウィンドウの位置と、階調代表パターンの位置との差か
ら決定される。
すフローチャートである。710 過程で入力される映像デ
ータから動き検出領域を設定する。720 過程で設定され
た動き検出領域内の全ての画素に対して、周辺画素との
比較により階調パターンデータを抽出する。730 過程で
現在フィールドの階調パターンと以前フィールドの階調
代表パターンとの間にパターン整合を遂行して、各探索
ウィンドウと以前フィールドの階調代表パターン間の相
関値を求める。740 過程で動きベクトルは、最大の累積
相関値をもたらす相関値累積値の中で最大値になる探索
ウィンドウの位置と、階調代表パターンの位置との差か
ら決定される。
【００３３】
【発明の効果】前述したように本発明によると、入力デ
ータを階調パターン情報に変換し、階調パターン情報だ
けを使用して手振れによる動きベクトルを検出するた
め、メモリ容量を減らしうる。
ータを階調パターン情報に変換し、階調パターン情報だ
けを使用して手振れによる動きベクトルを検出するた
め、メモリ容量を減らしうる。
【図１】本発明による映像検出装置を示すブロック図で
ある。
ある。
【図２】図１の動きベクトル検出部の詳細ブロック図で
ある。
ある。
【図３】１フィールド映像内における動きベクトル検出
領域を示す図である。
領域を示す図である。
【図４】図３の動きベクトル検出ブロック内における階
調代表パターンを示す図である。
調代表パターンを示す図である。
【図５】階調ビットパターン変換の例を示す図である。
【図６】本発明で任意の画素の映像データを階調パター
ンデータに変換するために使われた画素のさらに他の例
を示す図である。
ンデータに変換するために使われた画素のさらに他の例
を示す図である。
【図７】本発明による映像動き検出方法を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
210 階調パターン変換部 220 階調代表パターンメモリ 230 相関値検出部 240 相関値累積部 250 最大値座標抽出部 260 動きベクトル決定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 5/232 G06F 15/70 G06T 7/20
Claims (9)
- 【請求項１】 映像動き検出装置において、 入力映像内に設定された所定の動き検出領域内の各画素
とその周辺画素のグレーレベル差を任意の臨界値と比較
して前記画素のグレーレベルを階調ビットパターンに変
換する階調パターン変換部と、 前記動き検出領域内に探索領域を順次に形成し、前記探
索領域の階調ビットパターンと以前映像の代表ビットパ
ターンとを比較してその相関値を累積し、その相関値の
累積値が最大値を有する探索領域と前記代表ビットパタ
ーンとの座標差を動きベクトルとして検出する動きベク
トル検出部とを含むことを特徴とする映像動き検出装
置。 - 【請求項２】 前記階調パターン変換部は画素のグレー
レベルと４個の周辺画素のグレーレベル間との差を計算
することを特徴とする請求項１に記載の映像動き検出装
置。 - 【請求項３】 前記階調パターン変換部は画素のグレー
レベルと８個の周辺画素のグレーレベル間との差を計算
することを特徴とする請求項１に記載の映像動き検出装
置。 - 【請求項４】 前記動きベクトル検出部は、 以前映像の代表ビットパターンを貯蔵する代表パターン
メモリ部と、 前記代表パターンメモリ部に貯蔵された以前映像の代表
ビットパターンと現在映像のビットパターン間に整合を
遂行して、各探索領域内の各画素に対する相関値を検出
する相関値検出部と、 前記相関値検出部から求められた相関値を探索領域単位
で累積する相関値累積部と、 前記相関値累積部で累積された相関値中最大値を有する
探索領域の座標を検出する最大値検出部とを含むことを
特徴とする請求項１に記載の映像動き検出装置。 - 【請求項５】 前記相関値検出部は前記以前映像の代表
ビットパターンと、 前記現在映像の探索領域内のビットパターンに対して論
理積演算を遂行する論理積(AND）ビット演算器であるこ
とを特徴とする請求項４に記載の映像動き検出装置。 - 【請求項６】 前記相関値は現在映像の探索領域ビット
パターンと以前映像の代表ビットパターン間の整合され
たビット数であることを特徴とする請求項４に記載の映
像動き検出装置。 - 【請求項７】 前記水平方向と垂直方向の整合されたビ
ット数（MCh 、MCv）を 【数１】 ここで 【外１】 は以前映像の代表ビットパターンであり、 【外２】 は現在映像の探索領域のビットパターンと定義される数
式により計算されることを特徴とする請求項６に記載の
映像動き検出装置。 - 【請求項８】 前記相関値累積部の累積値(ACC(i、j)は 【数２】 （ここでMCh 、MCv は水平垂直方向の整合されたビット
数）と定義されることを特徴とする請求項７に記載の映
像動き検出装置。 - 【請求項９】 映像の動きを検出する方法において、 入力される映像信号から動き検出領域を設定する過程
と、 前記過程で設定された動き検出領域内の各画素に対して
グレーレベルを周辺画素とグレーレベル比較することに
よって、前記画素のグレーレベルを所定のグレービット
パターンとして抽出する過程と、 前記過程で抽出された現在映像の探索領域ビットパター
ンと以前映像の代表ビットパターン間にパターン整合を
遂行して探索領域単位で相関値を求める過程と、 前記相関値の累積値中で最大値を有する探索領域内座標
を動きベクトルとして決定する過程とを含むことを特徴
とする映像動き検出方法。
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