JP3390024B2 - 撮像された画像の中の動きの推定方法 - Google Patents
撮像された画像の中の動きの推定方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は請求項１の上位概念に記
載の画像の中の動きの推定方法に関する。
載の画像の中の動きの推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば狭帯域画像電話における動画像を
伝送するために、データを低減する種々の符号化方法が
公知である。重要なデータ低減は、ＤＰＣＭにより時間
レベルで行われる。このＤＰＣＭの効果を十分にするた
めに、ＤＰＣＭに必要な予測メモリからデータを読取る
際に、画像の中で行われる動きを考慮することが必要で
ある。この場合、それぞれ１つの群の画素（ブロック）
に対して、先行画像における対応するブロックに対して
このブロックの動きの大きさ及び方向に対応する１つの
動きベクトルが求められる。
伝送するために、データを低減する種々の符号化方法が
公知である。重要なデータ低減は、ＤＰＣＭにより時間
レベルで行われる。このＤＰＣＭの効果を十分にするた
めに、ＤＰＣＭに必要な予測メモリからデータを読取る
際に、画像の中で行われる動きを考慮することが必要で
ある。この場合、それぞれ１つの群の画素（ブロック）
に対して、先行画像における対応するブロックに対して
このブロックの動きの大きさ及び方向に対応する１つの
動きベクトルが求められる。
【０００３】動きベクトルを求めるために、１つの画素
の信号が、先行の画像における対応するブロックの画素
の信号と、画像における動きにより惹起されるずれを考
慮して比較される。この場合にその都度に変位の和が形
成され、変位の正負符号は、絶対値を形成するか又は自
乗を形成するので考慮されない。最小の和を形成したず
れが動きベクトルとして採用される。このような方法及
び装置は本出願人のドイツ特許出願第３８３４４７７．
７号明細書に記載されている。
の信号が、先行の画像における対応するブロックの画素
の信号と、画像における動きにより惹起されるずれを考
慮して比較される。この場合にその都度に変位の和が形
成され、変位の正負符号は、絶対値を形成するか又は自
乗を形成するので考慮されない。最小の和を形成したず
れが動きベクトルとして採用される。このような方法及
び装置は本出願人のドイツ特許出願第３８３４４７７．
７号明細書に記載されている。
【０００４】しかしこれらの既知の方法においては、種
々の誤差の可能性が生じる。例えば、評価するブロック
の画素の信号が同一の大きさである場合すなわち画像が
均一の面である場合には変位の和は零である。更に、有
効信号に重畳されているノイズによる“誤りの”ずれに
おいて最小値として求めるおそれがある。顕著な輝度特
性を有する稀な個所の小さいブロックは、大きいブロッ
クに比して大きいノイズを有するので、動きベクトルの
信頼性は、ブロックの大きさが減少するとともに低下す
る。
々の誤差の可能性が生じる。例えば、評価するブロック
の画素の信号が同一の大きさである場合すなわち画像が
均一の面である場合には変位の和は零である。更に、有
効信号に重畳されているノイズによる“誤りの”ずれに
おいて最小値として求めるおそれがある。顕著な輝度特
性を有する稀な個所の小さいブロックは、大きいブロッ
クに比して大きいノイズを有するので、動きベクトルの
信頼性は、ブロックの大きさが減少するとともに低下す
る。
【０００５】公知の方法においては、計算コストを最小
化するために１つのブロックのすべての可能な変位に対
して変位の和を求め次いで最小値を形成することは行わ
ず、サーチ手法を実施する。このために、先ず初めに種
々の方向におけるより大きいずれに対して変位の和を求
める。この第１のサーチステップの後に、最小の変位を
有するずれから出発して、次のステップが実施される。
文献ではこのために、３つ又は４つのサーチステップを
有する手法が提案された。しかしこのような手法におい
てはすべてのずれを完全に検査することができないこと
が、動きベクトルを決める際の不確実性の新たな原因と
なる。
化するために１つのブロックのすべての可能な変位に対
して変位の和を求め次いで最小値を形成することは行わ
ず、サーチ手法を実施する。このために、先ず初めに種
々の方向におけるより大きいずれに対して変位の和を求
める。この第１のサーチステップの後に、最小の変位を
有するずれから出発して、次のステップが実施される。
文献ではこのために、３つ又は４つのサーチステップを
有する手法が提案された。しかしこのような手法におい
てはすべてのずれを完全に検査することができないこと
が、動きベクトルを決める際の不確実性の新たな原因と
なる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は上記の
欠点を回避して、画像にその都度に存在する物理的動き
に大幅に対応する動きベクトルを求める、動きの推定方
法を提供することにある。さらに求めた動きベクトルを
できるだけ可及的に良好にコード化されるようにするこ
とである。
欠点を回避して、画像にその都度に存在する物理的動き
に大幅に対応する動きベクトルを求める、動きの推定方
法を提供することにある。さらに求めた動きベクトルを
できるだけ可及的に良好にコード化されるようにするこ
とである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１の特徴部分に記
載の特徴を有する方法は、動きベクトルをより正確に求
めることができる利点を有する。この場合に、物理的動
きにおいて大多数の場合に存在する相関関係が巧妙な方
法で利用される。
載の特徴を有する方法は、動きベクトルをより正確に求
めることができる利点を有する。この場合に、物理的動
きにおいて大多数の場合に存在する相関関係が巧妙な方
法で利用される。
【０００８】特に好適である、データを低減する符号化
は本発明の１つの実施例において、ブロック対応の動き
ベクトル場を符号化するためにベクトルを、零ベクトル
しか有しない領域と、零ではないベクトルを有する領域
とに分割し、零ベクトルを有しない領域の輪郭を符号化
し、零ではないベクトルを有する領域において、求めら
れた動きベクトルと、すでに符号化されている、空間的
隣接部の動きベクトルから予測された動きベクトルとの
差を伝送することにより解決される。
は本発明の１つの実施例において、ブロック対応の動き
ベクトル場を符号化するためにベクトルを、零ベクトル
しか有しない領域と、零ではないベクトルを有する領域
とに分割し、零ベクトルを有しない領域の輪郭を符号化
し、零ではないベクトルを有する領域において、求めら
れた動きベクトルと、すでに符号化されている、空間的
隣接部の動きベクトルから予測された動きベクトルとの
差を伝送することにより解決される。
【０００９】そのほかの請求項には本発明の有利な実施
例が記載されている。
例が記載されている。
【００１０】
【実施例】図１は本発明の方法を著しく簡単化して示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【００１１】図１に示されている方法において、１にお
いて先ず初めに公知の方法によるハイアラーキ的な動き
推定が行われる。これらの公知の方法のうちの１つを図
３と関連して詳しく後述する。ステップ１は、例えば１
６×１６画素から成るそれぞれブロックに対して行われ
る。結果として例えば２２×１８ベクトルのベクトル場
が発生する。
いて先ず初めに公知の方法によるハイアラーキ的な動き
推定が行われる。これらの公知の方法のうちの１つを図
３と関連して詳しく後述する。ステップ１は、例えば１
６×１６画素から成るそれぞれブロックに対して行われ
る。結果として例えば２２×１８ベクトルのベクトル場
が発生する。
【００１２】第２のステップ２ではこのベクトル場の動
きベクトルが、隣接しているブロックの中の動きの間の
相関関係を考慮して補正される。この場合、それぞれ１
つのブロックの動きベクトルの多数の値に対して詳しく
後述する品質基準が計算され、品質基準が最適である、
後続の１つの処理過程のために値が記憶される。例えば
３つの反復過程の後に、補正された動きベクトルは、補
正されたベクトル場として出力され、データを低減する
符号化ステップである第３のステップ３に供給される。
きベクトルが、隣接しているブロックの中の動きの間の
相関関係を考慮して補正される。この場合、それぞれ１
つのブロックの動きベクトルの多数の値に対して詳しく
後述する品質基準が計算され、品質基準が最適である、
後続の１つの処理過程のために値が記憶される。例えば
３つの反復過程の後に、補正された動きベクトルは、補
正されたベクトル場として出力され、データを低減する
符号化ステップである第３のステップ３に供給される。
【００１３】符号化は予測法により、例えばＵ．Ｆｒａ
ｎｋｅ著“領域対応の画像描写−アルゴリズム及び方
法”（ＶＤＩ Ｆｏｒｔｓｃｈｒｉｔｔｂｅｒｉｃｈｔ
ｅ，シリーズ１０，Ｎｒ．１０１，第３章）に記載され
ているように動きベクトルが０ではない領域の輪郭が輪
郭追跡法により符号化されるように行われる。動きベク
トルの伝達は、求められた動きベクトルと、空間的隣接
領域におけるすでに符号化された動きベクトルから予測
された動きベクトル（予測子）との間の差として行われ
る。
ｎｋｅ著“領域対応の画像描写−アルゴリズム及び方
法”（ＶＤＩ Ｆｏｒｔｓｃｈｒｉｔｔｂｅｒｉｃｈｔ
ｅ，シリーズ１０，Ｎｒ．１０１，第３章）に記載され
ているように動きベクトルが０ではない領域の輪郭が輪
郭追跡法により符号化されるように行われる。動きベク
トルの伝達は、求められた動きベクトルと、空間的隣接
領域におけるすでに符号化された動きベクトルから予測
された動きベクトル（予測子）との間の差として行われ
る。
【００１４】このために用いられる局所的な予測子は、
左側隣接ベクトルａ、左側／上側隣接ベクトルｂ、上側
隣接ベクトルｃ及び右側／上側隣接ベクトルｄからベク
トルｖをｖ＝（４ａ＋ｂ＋２ｃ＋ｄ）／８として予測す
る。この場合、零ベクトルは考慮されず、ベクトルは残
りのベクトルの平均値により置換される。ａ，ｂ，ｃ及
びｄが同時に零ベクトルの場合、時間的に先行している
ベクトル場のベクトルは、同様に零ベクトルであるかど
うかとは無関係に、予測ベクトルとして用いられる。本
発明は、有利な数である４つの隣接ベクトルに制限され
ない。対応する前提条件が満足される場合には予測子を
異なる方法で導出することもできる。
左側隣接ベクトルａ、左側／上側隣接ベクトルｂ、上側
隣接ベクトルｃ及び右側／上側隣接ベクトルｄからベク
トルｖをｖ＝（４ａ＋ｂ＋２ｃ＋ｄ）／８として予測す
る。この場合、零ベクトルは考慮されず、ベクトルは残
りのベクトルの平均値により置換される。ａ，ｂ，ｃ及
びｄが同時に零ベクトルの場合、時間的に先行している
ベクトル場のベクトルは、同様に零ベクトルであるかど
うかとは無関係に、予測ベクトルとして用いられる。本
発明は、有利な数である４つの隣接ベクトルに制限され
ない。対応する前提条件が満足される場合には予測子を
異なる方法で導出することもできる。
【００１５】本発明の理解を容易にするために、次に図
２を用いて簡単なＤＰＣＭ符号の例を説明する。すでに
デジタル形で存在するビデオ信号は、入力側４及び画像
メモリ５を介して減算回路６に供給される。減算回路６
の出力側は量子化器７を介して符号器８と接続され、符
号器８の出力側から、符号化されたデータが伝送チャネ
ル９に供給される。量子化された信号は加算回路１０を
介して予測メモリ１１に供給され、予測メモリ１１の出
力側は減算回路６及び加算回路１０と接続されている。
２を用いて簡単なＤＰＣＭ符号の例を説明する。すでに
デジタル形で存在するビデオ信号は、入力側４及び画像
メモリ５を介して減算回路６に供給される。減算回路６
の出力側は量子化器７を介して符号器８と接続され、符
号器８の出力側から、符号化されたデータが伝送チャネ
ル９に供給される。量子化された信号は加算回路１０を
介して予測メモリ１１に供給され、予測メモリ１１の出
力側は減算回路６及び加算回路１０と接続されている。
【００１６】伝送されるデータの量は、予測メモリ１１
に記憶されている画像が、その都度伝送すべき画像に良
好に対応していればいるほど小さい。このために、予測
メモリ１１からデータを読取る際に、画像の中に存在す
る動きを考慮することが必要である。このために、入力
側４に供給されるデジタルビデオ信号が動き推定器１２
に供給され、動き推定器１２は画像(ブロック)のそれぞ
れ一部に対して動きベクトルを求める。動きベクトルは
予測メモリ１１に供給され、符号化された画像データと
一緒に伝送チャネル９を介して伝送されて復号化の際に
考慮される。
に記憶されている画像が、その都度伝送すべき画像に良
好に対応していればいるほど小さい。このために、予測
メモリ１１からデータを読取る際に、画像の中に存在す
る動きを考慮することが必要である。このために、入力
側４に供給されるデジタルビデオ信号が動き推定器１２
に供給され、動き推定器１２は画像(ブロック)のそれぞ
れ一部に対して動きベクトルを求める。動きベクトルは
予測メモリ１１に供給され、符号化された画像データと
一緒に伝送チャネル９を介して伝送されて復号化の際に
考慮される。
【００１７】図３のａは、公知の方法による１つのブロ
ックにおける１つの動きベクトルを求める方法を示して
いる。図３のａにおけるより小さい方形は、第ｋ番の画
像の中のその都度符号化するブロックＢを示す。ブロッ
クＢはＭ×Ｎの画素から成る。実際に実施された例にお
いて、Ｍ及びＮはそれぞれ１６である。先行の第ｋ−１
番の画像の中の比較可能なブロック（比較ブロックＶ
Ｂ）とこのブロックの位置を比較するために、画像メモ
リ５（図２）から、双方の方向に数ｄｍだけブロックＢ
より画素の数が多い１つのサーチフィールドＳＦが読取
られる。この数は、検出しなければならない２つの順次
に続く画像の間の最大の動きから得られる。従ってサー
チフィールドＳＦはＮ＋２ｄｍ及びＭ＋２ｄｍの寸法を
有する。図３のａに示されているようにブロックＢは、
サーチフィールドＳＦの中心に置かれて先行の画像ＶＢ
と比較される。座標ｉ，ｊはこの位置からのずれを示
す。
ックにおける１つの動きベクトルを求める方法を示して
いる。図３のａにおけるより小さい方形は、第ｋ番の画
像の中のその都度符号化するブロックＢを示す。ブロッ
クＢはＭ×Ｎの画素から成る。実際に実施された例にお
いて、Ｍ及びＮはそれぞれ１６である。先行の第ｋ−１
番の画像の中の比較可能なブロック（比較ブロックＶ
Ｂ）とこのブロックの位置を比較するために、画像メモ
リ５（図２）から、双方の方向に数ｄｍだけブロックＢ
より画素の数が多い１つのサーチフィールドＳＦが読取
られる。この数は、検出しなければならない２つの順次
に続く画像の間の最大の動きから得られる。従ってサー
チフィールドＳＦはＮ＋２ｄｍ及びＭ＋２ｄｍの寸法を
有する。図３のａに示されているようにブロックＢは、
サーチフィールドＳＦの中心に置かれて先行の画像ＶＢ
と比較される。座標ｉ，ｊはこの位置からのずれを示
す。
【００１８】２つの比較するブロックの間又は実際のブ
ロックとこれに対応する、サーチフィールドＳＦの中の
部分との間の変位の尺度として、画像絶対差値（ＭＡ
Ｄ）の平均値が用いられる。この平均値は、次式から得
られる。
ロックとこれに対応する、サーチフィールドＳＦの中の
部分との間の変位の尺度として、画像絶対差値（ＭＡ
Ｄ）の平均値が用いられる。この平均値は、次式から得
られる。
【００１９】
【数６】
【００２０】ｍ及びｎはそれぞれ、１つのブロックＢの
中の画素の座標であり、ｓは、画素に所属する信号を意
味し、べき指数ｋは第ｋ番の画像に対応し、べき指数ｋ
−１は先行の画像に対応する。
中の画素の座標であり、ｓは、画素に所属する信号を意
味し、べき指数ｋは第ｋ番の画像に対応し、べき指数ｋ
−１は先行の画像に対応する。
【００２１】ＭＡＤの値はそれぞれ、サーチフィールド
ＳＦの中のブロックの異なる位置に対して形成される。
この値の最小値から、第ｋ番の画像のブロックＢが第ｋ
−１番の画像の中の対応する位置に存在した、すなわち
この位置から第ｋ番の画像の中のブロックの当該位置へ
動いたと推測される。
ＳＦの中のブロックの異なる位置に対して形成される。
この値の最小値から、第ｋ番の画像のブロックＢが第ｋ
−１番の画像の中の対応する位置に存在した、すなわち
この位置から第ｋ番の画像の中のブロックの当該位置へ
動いたと推測される。
【００２２】この最小値を求めるために、異なるステッ
プによるサーチ手法が可能であり、そのうちの１つの手
法、すなわち４ステップ法が図３のｂに示されている。
第１のステップでは値ＭＡＤが、動きには対応しない中
心点Ｐ０に対してと、点Ｐ０の周りに位置する方形の上
の点Ｐ１からＰ８とに対して計算される。図３のｂに示
されている例においては、ブロックにおける点Ｐ３によ
り示されている位置が、点Ｐ０からＰ２及びＰ４からＰ
８に対して最小のＭＡＤ値を提供する。従って、点Ｐ３
から出発して、水平、垂直及び双方の方向において３つ
の画素の間隔だけＰ３から離れている点におけるＭＡＤ
の値が求められる。このステップは、点Ｐ９において最
小のＭＡＤ値を提供し、第３のステップでは点Ｐ９から
出発して、それぞれ２つの画素だけ離れている点におけ
るＭＡＤが求められる。
プによるサーチ手法が可能であり、そのうちの１つの手
法、すなわち４ステップ法が図３のｂに示されている。
第１のステップでは値ＭＡＤが、動きには対応しない中
心点Ｐ０に対してと、点Ｐ０の周りに位置する方形の上
の点Ｐ１からＰ８とに対して計算される。図３のｂに示
されている例においては、ブロックにおける点Ｐ３によ
り示されている位置が、点Ｐ０からＰ２及びＰ４からＰ
８に対して最小のＭＡＤ値を提供する。従って、点Ｐ３
から出発して、水平、垂直及び双方の方向において３つ
の画素の間隔だけＰ３から離れている点におけるＭＡＤ
の値が求められる。このステップは、点Ｐ９において最
小のＭＡＤ値を提供し、第３のステップでは点Ｐ９から
出発して、それぞれ２つの画素だけ離れている点におけ
るＭＡＤが求められる。
【００２３】点Ｐ１０において再び最小値が得られ、従
って点Ｐ１０に隣接する点が後続のサーチに用いられ
る。次いで例えばＰ１１で最小がサーチされたとする
と、Ｐ０Ｐ１１が、求められたすなわち推定された動き
ベクトルｖである。
って点Ｐ１０に隣接する点が後続のサーチに用いられ
る。次いで例えばＰ１１で最小がサーチされたとする
と、Ｐ０Ｐ１１が、求められたすなわち推定された動き
ベクトルｖである。
【００２４】絶対差値の平均値（ＭＡＤ）の代りに、別
の基準を用いることもできる。例えば動きベクトルを、
誤差の自乗の和（ＤＦＤ，ｄｉｓｐｌａｃｅｄ ｆｒａ
ｍｅｄｉｆｆｅｎｃｅ）の最小値を計算することにより
求めることができる。この場合、
の基準を用いることもできる。例えば動きベクトルを、
誤差の自乗の和（ＤＦＤ，ｄｉｓｐｌａｃｅｄ ｆｒａ
ｍｅｄｉｆｆｅｎｃｅ）の最小値を計算することにより
求めることができる。この場合、
【００２５】
【数７】
【００２６】が得られる。ただしＮ＝１つのブロックの
画素数、ｉ＝第ｉ番目の画素、ｖ（ｉ）＝第ｉ番の画素
の変位ベクトルである。
画素数、ｉ＝第ｉ番目の画素、ｖ（ｉ）＝第ｉ番の画素
の変位ベクトルである。
【００２７】公知の方法において存在することのある誤
りはすでに指摘した。本発明においては、隣接する動き
ベクトルがしばしば同一の対象に所属し、従って相関関
係にあることから出発している。この相関関係は、先ず
初めに求めた動きベクトルを補正する際と、動きベクト
ル場を符号化する際との双方に利用される。これに対応
して本発明においては、ＭＡＤ又はＤＦＤを最小化して
動きベクトルのための品質基準を形成することは行わ
ず、調べられるベクトルが物理的動きを示す確率を最大
化する。
りはすでに指摘した。本発明においては、隣接する動き
ベクトルがしばしば同一の対象に所属し、従って相関関
係にあることから出発している。この相関関係は、先ず
初めに求めた動きベクトルを補正する際と、動きベクト
ル場を符号化する際との双方に利用される。これに対応
して本発明においては、ＭＡＤ又はＤＦＤを最小化して
動きベクトルのための品質基準を形成することは行わ
ず、調べられるベクトルが物理的動きを示す確率を最大
化する。
【００２８】確率を式で表すために、シフトの影響をモ
デル化しているシフトモデルと、同一のベクトル場の中
のベクトルの間の相互作用をモデル化しているベクトル
モデルとが導入される。２つのモデルを用いて、与えら
れている画像Ａ及びＢにおけるベクトル場Ｖの条件付き
確率密度、
デル化しているシフトモデルと、同一のベクトル場の中
のベクトルの間の相互作用をモデル化しているベクトル
モデルとが導入される。２つのモデルを用いて、与えら
れている画像Ａ及びＢにおけるベクトル場Ｖの条件付き
確率密度、
【００２９】
【数８】
【００３０】が最大化される。この場合、ベイズの定理
により、 ｐ（Ａ，Ｂ，Ｖ）＝ｐ（Ｖ｜Ａ，Ｂ）・ｐ（Ａ，Ｂ） ＝ｐ（Ａ，Ｂ｜Ｖ）・ｐ（Ｖ） （２） が成立し、従って画像Ａ及びＢが固定している場合に要
求（１）は、
により、 ｐ（Ａ，Ｂ，Ｖ）＝ｐ（Ｖ｜Ａ，Ｂ）・ｐ（Ａ，Ｂ） ＝ｐ（Ａ，Ｂ｜Ｖ）・ｐ（Ｖ） （２） が成立し、従って画像Ａ及びＢが固定している場合に要
求（１）は、
【００３１】
【数９】
【００３２】と同等になる。
【００３３】与えられたシフトベクトル場Ｖにおいて画
像Ａ及びＢが発生する確率密度ｐ（Ａ，Ｂ｜Ｖ）は次の
ようにモデル化される。
像Ａ及びＢが発生する確率密度ｐ（Ａ，Ｂ｜Ｖ）は次の
ようにモデル化される。
【００３４】− ｐ（Ａ，Ｂ｜Ｖ）は予測誤差画像の振
幅のみに依存する。
幅のみに依存する。
【００３５】− 予測誤差画像の振幅は、周波数に無関
係に平均値なしにガウス分布している。
係に平均値なしにガウス分布している。
【００３６】従って、Ｎ個の画素から成る画像の式
（４）が成立する。ただしｄ（ｉ，ｖ（ｉ））は、残留
誤差画像のｉ画素に対してシフトベクトルｖ（ｉ）が有
効である場合にこの画素の振幅を表す。分散量σ2は、
カメラノイズの出力ＰKと、シーケンスの完全でない動
き補償可能性によるノイズとの和として見なすことがで
き、従って、ＰKに制限されている推定器により、式
（５）に対応して推定することができる。これにより、
小さいノイズ出力ＰKに対して式（６）が得られる。
（４）が成立する。ただしｄ（ｉ，ｖ（ｉ））は、残留
誤差画像のｉ画素に対してシフトベクトルｖ（ｉ）が有
効である場合にこの画素の振幅を表す。分散量σ2は、
カメラノイズの出力ＰKと、シーケンスの完全でない動
き補償可能性によるノイズとの和として見なすことがで
き、従って、ＰKに制限されている推定器により、式
（５）に対応して推定することができる。これにより、
小さいノイズ出力ＰKに対して式（６）が得られる。
【００３７】
【数１０】
【００３８】式（６）は、Ａ，ＢがＶにより相互に移行
する確率密度は、ＤＦＤを最小化することにより最大化
することができることを意味する。しかし、Ａ，Ｂが与
えられている場合に、最も確率の高いベクトル場Ｖを同
様にＤＦＤの最小化によりサーチすることができるとい
う逆の推論は、無条件には成立しない。
する確率密度は、ＤＦＤを最小化することにより最大化
することができることを意味する。しかし、Ａ，Ｂが与
えられている場合に、最も確率の高いベクトル場Ｖを同
様にＤＦＤの最小化によりサーチすることができるとい
う逆の推論は、無条件には成立しない。
【００３９】動きベクトル場に対して、共に整合基準の
中に入込む２つの異なるモデルが用いられる。先ず初め
に、相互作用理論に由来し画像セグメント化ですでに成
功を収めているギッブス分布が用いられる。シフトベク
トル場は、異なる準定常のシフト場領域から合成される
と解釈することができるので、セグメント化において試
験済のモデルを用いることができる。Ｈ．Ｄｅｒｉｎ及
びＷ．Ｓ．Ｃｏｈｌｅ著“ギッブスランダム場を用いて
の織物状映像のセグメント化”（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖ
ｉｓｉｏｎ，Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ３５，ｐｐ．７２−９８，１９
８６）には式（７）によるギッブス分布が記載されてい
る。ただしＭはクリークの数であり、Ｃiは第ｉ番のク
リークポテンシャルを示す。８隣接ベクトルシステムを
選択した場合、ベクトルｖ1及びｖ2を有する２クリーク
のポテンシャルは相互作用理論に基づいて、水平／垂直
隣接ベクトルに対しては、 Ｃ＝ｃ・｜ｖ1−ｖ2｜ （８） により表すことができ、対角線隣接ベクトルに対して
は、
中に入込む２つの異なるモデルが用いられる。先ず初め
に、相互作用理論に由来し画像セグメント化ですでに成
功を収めているギッブス分布が用いられる。シフトベク
トル場は、異なる準定常のシフト場領域から合成される
と解釈することができるので、セグメント化において試
験済のモデルを用いることができる。Ｈ．Ｄｅｒｉｎ及
びＷ．Ｓ．Ｃｏｈｌｅ著“ギッブスランダム場を用いて
の織物状映像のセグメント化”（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖ
ｉｓｉｏｎ，Ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ３５，ｐｐ．７２−９８，１９
８６）には式（７）によるギッブス分布が記載されてい
る。ただしＭはクリークの数であり、Ｃiは第ｉ番のク
リークポテンシャルを示す。８隣接ベクトルシステムを
選択した場合、ベクトルｖ1及びｖ2を有する２クリーク
のポテンシャルは相互作用理論に基づいて、水平／垂直
隣接ベクトルに対しては、 Ｃ＝ｃ・｜ｖ1−ｖ2｜ （８） により表すことができ、対角線隣接ベクトルに対して
は、
【００４０】
【数１１】
【００４１】により表すことができる。ただしｃは正の
実数パラメータである。すべてのその他のクリークは、
式（３）の確率密度を最大化するためには重要でない一
定のポテンシャルである。このようにして定められたギ
ッブス分布により、動きエッジを研磨することなく平滑
なベクトル場が優先される。
実数パラメータである。すべてのその他のクリークは、
式（３）の確率密度を最大化するためには重要でない一
定のポテンシャルである。このようにして定められたギ
ッブス分布により、動きエッジを研磨することなく平滑
なベクトル場が優先される。
【００４２】第２のベクトル場モデルとしてエントロピ
ー符号の符号長Ｌ、 Ｌ＝−ｌｄ（Ｐ（Ｖ））又はＰ（Ｖ）＝ｅｘｐ（−Ｌ・ｌｎ２） （１０） が用いられる。このようにして、前記のように前提とさ
れているギップス分布が得られる。式（１０）を式
（７）と比較することにより、ギッブス−クリーク−ポ
テンシャルを符号長Ｌによりモデル化できると推論する
ことができる。ベクトル場符号化に対応して輪郭及び予
測誤差に従って分離されて、個々の動きベクトルのコス
トはその隣接ベクトルから局所的に近似することができ
る。
ー符号の符号長Ｌ、 Ｌ＝−ｌｄ（Ｐ（Ｖ））又はＰ（Ｖ）＝ｅｘｐ（−Ｌ・ｌｎ２） （１０） が用いられる。このようにして、前記のように前提とさ
れているギップス分布が得られる。式（１０）を式
（７）と比較することにより、ギッブス−クリーク−ポ
テンシャルを符号長Ｌによりモデル化できると推論する
ことができる。ベクトル場符号化に対応して輪郭及び予
測誤差に従って分離されて、個々の動きベクトルのコス
トはその隣接ベクトルから局所的に近似することができ
る。
【００４３】この場合に輪郭コストは式（１１）により
近似される。
近似される。
【００４４】
【数１２】
【００４５】ただし、ｋは一定の計数である。ｖiは当
該のベクトルｖの８つの最も近くの隣接ベクトルを示
し、ｂｉｎ（ｖ，ｖi）は、ｖ及びｖiは共に零ベクトル
であるか又は零ベクトルでない場合に値０をとり、これ
ら２つのベクトルのうちの１つのみが零ベクトルすなわ
ちこれら２つのベクトルの間に輪郭が走行する場合には
値１をとる。ｇiは、ｖの４隣接ベクトルに対しては１
に設定され、対角線隣接ベクトルに対しては
該のベクトルｖの８つの最も近くの隣接ベクトルを示
し、ｂｉｎ（ｖ，ｖi）は、ｖ及びｖiは共に零ベクトル
であるか又は零ベクトルでない場合に値０をとり、これ
ら２つのベクトルのうちの１つのみが零ベクトルすなわ
ちこれら２つのベクトルの間に輪郭が走行する場合には
値１をとる。ｇiは、ｖの４隣接ベクトルに対しては１
に設定され、対角線隣接ベクトルに対しては
【００４６】
【数１３】
【００４７】に設定される重みを示す。
【００４８】個々の動きベクトルにより、５つまでの予
測誤差ベクトルが変化される。従って１つのベクトルの
予測コストは式（１２）の中のこれらの５つのベクトル
のコストＫ（ｖi）（符号長はｂｉｔ単位）の和であ
る。
測誤差ベクトルが変化される。従って１つのベクトルの
予測コストは式（１２）の中のこれらの５つのベクトル
のコストＫ（ｖi）（符号長はｂｉｔ単位）の和であ
る。
【００４９】
【数１４】
【００５０】従って全コストは、
Ｌ＝ＬK＋ＬP （１３）
となる（ｂｉｔ単位）。
【００５１】結果のベクトル品質基準は、式（６）、
（７）及び（１３）を式（３）の中に代入して、式
（１）と等価の要求（１４）に変形して得られる。ただ
しｋ、ａ及びｂは正の定数であり、ｂにより重み付けさ
れている和はベクトル場のすべてのベクトルに関してで
ある。
（７）及び（１３）を式（３）の中に代入して、式
（１）と等価の要求（１４）に変形して得られる。ただ
しｋ、ａ及びｂは正の定数であり、ｂにより重み付けさ
れている和はベクトル場のすべてのベクトルに関してで
ある。
【００５２】
【数１５】
【００５３】結果の動き推定器の構成は図１に概略的に
示されている。先ず初めに、例えば３ステップ方式等の
迅速なサーチによりベクトル場の大まかな推定が得られ
る。ベクトル場は、例えば２２×１８ベクトル等の制限
されている数のベクトルを有するので、ブロック毎の最
小化が有利である。これにより、ブロックに対する要求
の式（１４）はＫ個の画素により要求の式（１５）に簡
単化される。ｃi＝一定においてｖiはｖの４隣接ベクト
ルであり、
示されている。先ず初めに、例えば３ステップ方式等の
迅速なサーチによりベクトル場の大まかな推定が得られ
る。ベクトル場は、例えば２２×１８ベクトル等の制限
されている数のベクトルを有するので、ブロック毎の最
小化が有利である。これにより、ブロックに対する要求
の式（１４）はＫ個の画素により要求の式（１５）に簡
単化される。ｃi＝一定においてｖiはｖの４隣接ベクト
ルであり、
【００５４】
【数１６】
【００５５】においてｖiはｖの対角線隣接ベクトルで
ある。ｃ及びｄは定数である。
ある。ｃ及びｄは定数である。
【００５６】
【数１７】
【００５７】計算コストを小さく保持するために、本実
施例において要求の式（１５）はすべての可能なベクト
ルに対してではなく、１８の“ベクトル候補”に対して
のみテストされた。
施例において要求の式（１５）はすべての可能なベクト
ルに対してではなく、１８の“ベクトル候補”に対して
のみテストされた。
【００５８】
【００５９】
【００６０】
【００６１】
【００６２】
【００６３】
【００６４】１８のベクトル候補は、所要の計算作業
と、ベクトル場の質との間の妥協と見なすことができる
好適な選択である。しかし、別の候補を付加すること
は、計算作業の他にベクトル場の質も高める。これに対
応して、個々の候補を除去することは、計算作業と、ベ
クトル場の質とを低減する。しかし個々の前提に依存し
て当業者はベクトル候補をより多く設けたりより少なく
設けたりすることができる。
と、ベクトル場の質との間の妥協と見なすことができる
好適な選択である。しかし、別の候補を付加すること
は、計算作業の他にベクトル場の質も高める。これに対
応して、個々の候補を除去することは、計算作業と、ベ
クトル場の質とを低減する。しかし個々の前提に依存し
て当業者はベクトル候補をより多く設けたりより少なく
設けたりすることができる。
【００６５】個々の前提に依存して３から４の処理過程
でベクトル場の実質的な改善を行うことができる。要求
（１５）は、大きいｄに対して収束が劣悪であるので、
反復法は小さいｄで開始され、ｄを増大している。１つ
又は複数の処理過程においてｃ又はｋは零に設定するこ
とができる。
でベクトル場の実質的な改善を行うことができる。要求
（１５）は、大きいｄに対して収束が劣悪であるので、
反復法は小さいｄで開始され、ｄを増大している。１つ
又は複数の処理過程においてｃ又はｋは零に設定するこ
とができる。
【００６６】種々の公知のデータを低減する符号化にお
いて、符号化のパラメータは、その都度に発生するデー
タ流に依存して制御される。このような制御は、本発明
の方法においては定数ｄを制御することができ、従って
動き推定とアップデイトとの間のデータ流の分配を制御
することができる。
いて、符号化のパラメータは、その都度に発生するデー
タ流に依存して制御される。このような制御は、本発明
の方法においては定数ｄを制御することができ、従って
動き推定とアップデイトとの間のデータ流の分配を制御
することができる。
【００６７】図４は機能ブロック２（図１）による最適
化を示すフローチャートを示す。先ず初めに１１におい
て処理過程の数に対するカウンタがｊ＝１にセットされ
る。プログラムステップ１２では第１のブロックが座標
ｘ，ｙにより定められる。更に定数ｃ及びｄが、第１の
処理過程のために前もって与えられている値にセットさ
れる。次いで１３においてカウンタが、それぞれ１つの
ベクトルに対して式（１５）に代入する候補に対して１
にセットされ、ＱMinが、可及的最大値（“無限”）に
セットされる。
化を示すフローチャートを示す。先ず初めに１１におい
て処理過程の数に対するカウンタがｊ＝１にセットされ
る。プログラムステップ１２では第１のブロックが座標
ｘ，ｙにより定められる。更に定数ｃ及びｄが、第１の
処理過程のために前もって与えられている値にセットさ
れる。次いで１３においてカウンタが、それぞれ１つの
ベクトルに対して式（１５）に代入する候補に対して１
にセットされ、ＱMinが、可及的最大値（“無限”）に
セットされる。
【００６８】プログラムステップ１４では次のベクトル
候補又は第１の処理工程においては第１のベクトル候補
が求められる。プログラムステップ１５及び１６では式
（１５）を用いて値Ｑが計算される。次いでプログラム
は１７で、ＱがＱMinより小さいかどうか判断される。
ＱがＱMinより小さい場合にはステップ１８でＱMin＝Ｑ
及びＶOPT＝Ｖにセットされる。ＶOPT＝Ｖは、Ｑを計算
する際に用いられたベクトル候補が、とりあえず最適な
ベクトルと見なされることを意味する。
候補又は第１の処理工程においては第１のベクトル候補
が求められる。プログラムステップ１５及び１６では式
（１５）を用いて値Ｑが計算される。次いでプログラム
は１７で、ＱがＱMinより小さいかどうか判断される。
ＱがＱMinより小さい場合にはステップ１８でＱMin＝Ｑ
及びＶOPT＝Ｖにセットされる。ＶOPT＝Ｖは、Ｑを計算
する際に用いられたベクトル候補が、とりあえず最適な
ベクトルと見なされることを意味する。
【００６９】次いでステップ１９においてプログラム
は、ｚが１８すなわちベクトル候補の数より依然小さい
かどうか判断する。ｚが１８すなわちベクトル候補の数
より依然小さい場合にはｚはステップ２０において増分
され、Ｑの計算は後続のベクトル候補により行われる。
ＱがＱMinより小さいかどうかに依存してＱMin及びＶOP
Tは新しい値により置換され又はされない。
は、ｚが１８すなわちベクトル候補の数より依然小さい
かどうか判断する。ｚが１８すなわちベクトル候補の数
より依然小さい場合にはｚはステップ２０において増分
され、Ｑの計算は後続のベクトル候補により行われる。
ＱがＱMinより小さいかどうかに依存してＱMin及びＶOP
Tは新しい値により置換され又はされない。
【００７０】最後にＱがすべてのベクトル候補に対して
計算されると、ステップ２１において、すでにすべての
ブロックが処理されたかどうかが確認される。すべての
ブロックが処理されていない場合にはステップ２２にお
いて次のブロックが（ｘ又はｙを相応して増分すること
により）検出され、この新しいブロックのためのプログ
ラムが実施される。しかしステップ２１ですべてのブロ
ックが処理されている場合にはステップ２３で、ｊ≧ｊ
Maxであるかどうかが質問される。ｊ≧ｊMaxでない場合
にはｊはステップ２４で増分され、従って、第１のブロ
ックから開始して最適化の新しい処理過程が行われる。
ステップ２３で処理過程の所定の数ｊMa xに到達すると
プログラムはステップ２５で輪郭／内容の符号化により
継続される。
計算されると、ステップ２１において、すでにすべての
ブロックが処理されたかどうかが確認される。すべての
ブロックが処理されていない場合にはステップ２２にお
いて次のブロックが（ｘ又はｙを相応して増分すること
により）検出され、この新しいブロックのためのプログ
ラムが実施される。しかしステップ２１ですべてのブロ
ックが処理されている場合にはステップ２３で、ｊ≧ｊ
Maxであるかどうかが質問される。ｊ≧ｊMaxでない場合
にはｊはステップ２４で増分され、従って、第１のブロ
ックから開始して最適化の新しい処理過程が行われる。
ステップ２３で処理過程の所定の数ｊMa xに到達すると
プログラムはステップ２５で輪郭／内容の符号化により
継続される。
【図１】本発明の方法のフローチャートである。
【図２】公知のＤＰＣＭ符号器のブロック回路図であ
る。
る。
【図３】動きベクトルを求めるための公知のサーチ対策
を説明するための概略図である。
を説明するための概略図である。
【図４】本発明の方法を実施するために用いられる信号
プロセッサのプログラムのためのフローチャートであ
る。
プロセッサのプログラムのためのフローチャートであ
る。
４ 入力側
５ 画像メモリ
６ 減算回路
７ 量子化器
８ 符号器
９ 伝送チャネル
１０ 加算回路
１１ 予測メモリ
１２ 動き推定器
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平２−134085（ＪＰ，Ａ)
Ａｃｃｏｕｓｔｉｅｓ，Ｓｐｅｅｃｈ
ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓ
ｓｉｎｇ，1989，ＩＣＡＳＳＰ−89 ｐ
ｐ．1651−1654（Ｍａｔｉｏｎ Ｄｅｔ
ｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ａｎ Ｉｍａｇｅ
Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｕｓｉｎｇ ｇｉ
ｂｂｓ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ)
Claims (11)
- 【請求項１】 撮像された画像のそれぞれ１つのブロッ
クに対して、１つの画像から後続の１つの画像へ至る間
のブロックの動きを表す動きベクトルを求める、撮像さ
れた画像の中の動きの推定方法において、 先ず始めに各ブロックに対してそれぞれ第１の動きベク
トルを互いに無関係に求め、求めた第１の動きベクトルに基づいて各ブロック毎に当
該第１のベクトルを含む複数の動きベクトル候補を選定
し、 選定した各動きベクトル候補それぞれについて物理的な
動きを示す確率を演算し、 上記複数の動きベクトル候補の内から上記の演算した確
率が最大となる動きベクトル候補を当該ブロックの動き
ベクトルとして決定する ことを特徴とする、 撮像された画像の中の動きの推定方法。 - 【請求項２】 上記物理的な動きを示す確率の演算にギ
ッブス分布を用いることを特徴とする、 請求項１に記載の撮像された画像の中の動きの推定方
法。 - 【請求項３】 上記動きベクトルの決定を、決定後の動
きベクトルの符号化コストを考慮して決定することを特
徴とする、 請求項１に記載の撮像された画像の中の動きの推定方
法。 - 【請求項４】 前記動きベクトルの決定の際に、 （Ａ）供給信号のノイズ出力に１ブロックの画素数を乗
算した積と予測誤差振幅との自乗和の最大値の対数に１
ブロックの画素数を乗算した積と、 （Ｂ）当該ブロックの動きベクトルと隣接ブロックの動
きベクトルとの間の差ベクトルの長さの和と、 （Ｃ）当該ベクトルの符号化に必要なビット数とを加数
として加算して得られた和を最小化することを特徴とす
る、 請求項１に記載の撮像された画像の中の動きの推定方
法。 - 【請求項５】 １つの画像の動きベクトルにより形成さ
れているベクトル場に対して最小化を多数回行うことを
特徴とする、 請求項４に記載の撮像された画像の中の動きの推定方
法。 - 【請求項６】 最小化を繰返し行う際に変化する係数に
より加数を重み付けすることを特徴とする、 請求項５に記載の撮像された画像の中の動きの推定方
法。 - 【請求項７】 加数（Ｃ）を重み付けする係数の値を、
処理過程の数が増加するとともに大きくすることを特徴
とする、 請求項６に記載の撮像された画像の中の動きの推定方
法。 - 【請求項８】 前記加数（Ｂ）において、当該ブロック
に対して対角線に配置されている隣接のブロックにおけ
る前記差ベクトルの長さを、その他の隣接しているブロ
ックにおける前記差ベクトルの長さに対して係数 【数１】 により重み付けすることを特徴とする、 請求項４に記載の画像の中の動きの推定方法。 - 【請求項９】 前記動きベクトルの決定の際に 【数２】 を最小化し、ただし − Ｋは当該画素の数、 − ｌｏｇは自然対数、 − Ｍａｘは最大値、 − ＤＦＤは当該領域の中の予測誤差の自乗和、 − ＰＫは例えばカメラノイズに起因する装置のノイズ
出力、 − ｃ，ｄ，ｋは正の定数、 − ｖ，ｖｉは当該動きベクトルとその隣接ベクトル、 − ｃｉは４隣接子の定数と、対角線上の隣接部の、係
数 【数３】 だけ小さい定数、 − ｜ ｜はベクトルのノルム（長さ）、 − ｇｉは４つの隣接子に対しては１、対角線隣接部に
対して 【数４】 − ｂｉｎ（ｖ，ｖｉ）は、ベクトルのうちの１つが零
ベクトルの場合には１、その他の場合には０、 − Ｋ（ｖｉ）はベクトルｖｉを符号化するための符号
ワードの長さである、 請求項１に記載の画像の中の動きの推定方法。 - 【請求項１０】 ブロック対応の動きベクトル場を符号
化するためにベクトル場を、零ベクトルしか有しない領
域と、零ではないベクトルを有する領域とに分割し、 零ベクトルを有しない領域の輪郭を符号化し、 零ではないベクトルを有する領域において、求められた
動きベクトルと、すでに符号化されている、空間的隣接
領域の中の動きベクトルから予測された動きベクトルと
の差を伝達することを特徴とする、 請求項１に記載の画像の中の動きの推定方法。 - 【請求項１１】 予測された動きベクトルを、４つの隣
接しているベクトルを平均することにより形成すること
を特徴とする、 請求項１０に記載の画像の中の動きの推定方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4030703A DE4030703A1 (de) | 1990-09-28 | 1990-09-28 | Verfahren zur schaetzung von bewegung in einem aufgenommenen bild |
| DE4030703.4 | 1990-09-28 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04248789A JPH04248789A (ja) | 1992-09-04 |
| JP3390024B2 true JP3390024B2 (ja) | 2003-03-24 |
Family
ID=6415168
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24724091A Expired - Lifetime JP3390024B2 (ja) | 1990-09-28 | 1991-09-26 | 撮像された画像の中の動きの推定方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0477616B1 (ja) |
| JP (1) | JP3390024B2 (ja) |
| AT (1) | ATE152312T1 (ja) |
| DE (2) | DE4030703A1 (ja) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5508744A (en) * | 1993-03-12 | 1996-04-16 | Thomson Consumer Electronics, Inc. | Video signal compression with removal of non-correlated motion vectors |
| JPH0923425A (ja) * | 1995-07-04 | 1997-01-21 | Sony Corp | ピクチャースタンプ用画像圧縮装置 |
| GB0500174D0 (en) | 2005-01-06 | 2005-02-16 | Kokaram Anil | Method for estimating motion and occlusion |
| JP2007288810A (ja) * | 2007-07-03 | 2007-11-01 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像符号化方法，画像復号方法，画像符号化装置，画像復号装置，画像符号化プログラム，画像復号プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US10554965B2 (en) | 2014-08-18 | 2020-02-04 | Google Llc | Motion-compensated partitioning |
| US10397600B1 (en) | 2016-01-29 | 2019-08-27 | Google Llc | Dynamic reference motion vector coding mode |
| US10462457B2 (en) | 2016-01-29 | 2019-10-29 | Google Llc | Dynamic reference motion vector coding mode |
| WO2019124193A1 (ja) * | 2017-12-18 | 2019-06-27 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法 |
| WO2019124191A1 (ja) | 2017-12-18 | 2019-06-27 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2231751B (en) * | 1989-04-27 | 1993-09-22 | Sony Corp | Motion dependent video signal processing |
-
1990
- 1990-09-28 DE DE4030703A patent/DE4030703A1/de not_active Withdrawn
-
1991
- 1991-09-05 EP EP91114982A patent/EP0477616B1/de not_active Expired - Lifetime
- 1991-09-05 AT AT91114982T patent/ATE152312T1/de not_active IP Right Cessation
- 1991-09-05 DE DE59108675T patent/DE59108675D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1991-09-26 JP JP24724091A patent/JP3390024B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Ａｃｃｏｕｓｔｉｅｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９８９，ＩＣＡＳＳＰ−８９ ｐｐ．１６５１−１６５４（Ｍａｔｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ａｎ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｕｓｉｎｇ ｇｉｂｂｓ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ） |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE59108675D1 (de) | 1997-05-28 |
| JPH04248789A (ja) | 1992-09-04 |
| EP0477616B1 (de) | 1997-04-23 |
| EP0477616A3 (en) | 1993-02-24 |
| EP0477616A2 (de) | 1992-04-01 |
| DE4030703A1 (de) | 1992-04-02 |
| ATE152312T1 (de) | 1997-05-15 |
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