JP4409526B2 - オプティカルフロープロセッサ - Google Patents
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Description
M.V. Correia and A.C. Campilho、 ICPR, vol. 4, pp. 247-250, 2002 J. Diaz, E. Ros, S. Mota, F. Pelay and E.M. Ortigosa, Early Cognitive Vision Workshop, Talk 21, 2004 B.K.P. Horn and B.G. Schunck, "Determining optical Flow", AI vol.17, pp.185-204, 1981
図1は、オプティカルフロープロセッサの性能を、単位時間当たりの処理画素数と平均角度誤差(MAE)で表すグラフである。MAEは精度の逆数に対応する。非特許文献1,2に記載されている従来のオプティカルフロープロセッサは、それぞれ、Diaz、Miguelと表示されている性能をもっている。本発明では、より高精度でより高速処理の実時間オプティカルフロープロセッサを実現する。図において、単位時間あたりの処理画素数3M、9M[pels/sec]は、それぞれ、30fr/sのCIF画像と30fr/sのVGA画像に対応する。本発明のオプティカルフロープロセッサは、後で説明するアーキテクチャを用いることにより、図示された高精度、高速処理が実現でき、高い演算負荷を実時間で処理できる。このVLSIアーキテクチャは、精度・解像度スケーラブルである。このスケーラビリティを利用して4つの共通演算器を並べることにより、30fr/sのVGA画像の実時間処理が可能である。また、従来のプロセッサの平均角度誤差(MAE)が10度以上であるのに対し、本発明のプロセッサではMAE10度未満を達成できる。
E0*lpf0+E1*lpf1+E2*lpf0
で求められる。ここに、E0, E1, E2は輝度値であり、lpf0, lpf1は多次元勾配フィルタに用いるLPFフィルタ係数である。x,y,z方向の輝度勾配は、3フレームの輝度値を入力として、多次元勾配の式から導出される。次に、最上位の3フレーム(前フレーム、現フレームおよび次フレーム)からおおまかなオプティカルフローν2の導出を行い(S3)、それを用いてオプティカルフローの内挿を行い、下位階層レベルのオプティカルフローν1に変換する(S5)。この内挿処理は、重みが均一な双一次内挿処理であり、ここでは、周囲の4画素のオプティカルフローを入力し、4画素の平均を算出し、出力する。次に、得られたオプティカルフローν1を用いて前フレームおよび次フレームからフレーム補間つまり動き補償を行う(S6)。補間画像は、次の式で求められる。
Emage[x+y*Xsize] = (1.0-s)*(1.0-t)*SrcImage[X+Y*Xsize]
+ (1.0-s)*t*SrcImage[X+(Y+inc_y)*Xsize]
+ s*(1.0-t)*SrcImage[X+inc_X+Y*Xsize]
+ s*t*SrcImage[X+inc_x+(Y+inc_y)*Xsize]
ここに、s, tはオプティカルフローの小数部、SrcImageは次フレームまたは前フレームの輝度値、incはオプティカルフローの整数部である。オプティカルフローとフレーム輝度値を入力して、次フレームまたは前フレームの補間画像輝度値を算出し、出力する。次に、さらに下の階層の処理に移り(S7)、上述の処理を繰り返して、オプティカルフローを導出する。最低階層でのオプティカルフローが得られると、次に、得られた結果を加算することにより最終的なオプティカルフローを得る(S8)。そして、最初のステップS1に戻り、次のフレームを処理する。
Claims (6)
- 入力される動画像について、次の式
演算に必要なデータを入力し、解像度の異なる複数階層レベルでの階層画像作成、輝度勾配算出、オプティカルフロー導出と内挿、補間画像作成のための反復演算を行う共通演算器を備え、
前記共通演算器は、入力データについて加算を行う加算器と、入力データおよび/または加算器からのデータを演算する第1,第2,第3および第4の処理演算器と、第1から第4の処理演算器の演算結果を加算する累算器からなり、
第1から第4の処理演算器の各々は、
入力データを平均する平均化ブロックと、
入力データの積和演算をする第1積和ブロックと、
入力データの積和演算をする第2積和ブロックと、
第1積和ブロックおよび/または第2積和ブロックからの入力データの除算、加算および減算を行う除算・加減算ブロックと、
除算・加減算ブロックからの入力データおよび内部メモリからの入力データに対して積和演算をする第3積和ブロックと、
第3積和ブロックからの入力データおよび内部メモリからの入力データに対して積和演算をする第4積和ブロックとからなり、
逐次的に実行される演算の種類に応じて、入力データを変更し、平均化ブロックと、第1積和ブロックと、第2積和ブロックと、除算・加減算ブロックと、第3積和ブロックと、第4積和ブロックを選択的に用い、データパスを変更して、複数階層レベルで階層画像を作成し、輝度勾配を算出して輝度勾配メモリに記憶し、最上位階層レベルについてオプティカルフローを導出してオプティカルフローメモリに記憶し、より解像度の大きい階層化画像について、上位階層レベルのオプティカルフローから下位階層レベルのオプティカルフローに変換して前記オプティカルフローメモリに記憶する内挿処理と、得られたオプティカルフローを用いて動き補償をする補間画像作成とを順次実行して、最終的なオプティカルフローを出力する、
オプティカルフロープロセッサ。 - さらに、外部および出力用バッファからデータを受け取る入力用バッファ、演算結果の少なくとも一部を記憶する内部メモリ、および、共通演算器の演算結果を記憶し出力する出力用バッファを備え、
前記共通演算器は、入力バッファおよび内部メモリから演算に必要なデータを入力することを特徴とする、請求項1に記載されたオプティカルフロープロセッサ。 - 前記内部メモリは、輝度勾配を記憶する前記輝度勾配メモリと、前記オプティカルフローを記憶するオプティカルフローメモリを含むことを特徴とする、請求項2に記載されたオプティカルフロープロセッサ。
- 請求項1に記載されたオプティカルフロープロセッサにおいて、前記第1,第2,第3および第4の処理演算器の各々は、オプティカルフロー導出時に、並列の4画素の各々について、輝度勾配E_x,E_y,E_tと前フレームのオプティカルフローbefor_u,befor_vを入力し、
前記平均化ブロックは、平均オプティカルフローave_u、ave_vを演算し、
前記第1積和ブロックは、out_bel=E_x2+E_y2+α2を演算し、
前記第2積和ブロックは、out_ber=E_x*ave_u+E_y*ave_v+E_tを演算し、
前記除算・加減算ブロックは、div_add=out_ber/out_belを演算し、
前記第3積和ブロックは、u=ave_u-E_x*div_addとv=ave_u-E_y*div_addを演算し、
前記第4積和ブロックは、tmp=(befor_u-u)2+(befor_v-v)2を演算する
ことを特徴とするオプティカルフロープロセッサ。 - 請求項1に記載されたオプティカルフロープロセッサにおいて、前記第1,第2,第3および第4の処理演算器は、輝度勾配算出時に、前フレーム、現フレームおよび次フレームの輝度値E_mx、LPFフィルタ係数lpf_xおよびdiffフィルタ係数diff_x(ここにx=l, m, n)を入力し、
前記第1の処理演算器において、
前記第1積和ブロックは、out_bel=E_ml*lpf0+E_mm*lpf1+E_mn*lpf0を演算し、
前記第2積和ブロックは、out_ber=E_ml*diff0+E_mm*diff1+E_mn*diff0を演算し、
前記第3積和ブロックは、y方向にTmp_lpf=(E_l+E_n)*lpf0+E_m*lpf1を演算し、
前記第2の処理演算器において、
前記第1積和ブロックは、out_bel=E_ml*lpf0+E_mm*lpf1+E_mn*lpf0を演算し、
前記第2積和ブロックは、out_ber=E_ml*diff0+E_mm*diff1+E_mn*diff0を演算し、
前記除算・加減算ブロックは、out_belとout_berを出力し、
前記第3積和ブロックは、第1,第2および第3の処理演算器からout_belとout_berをを入力し、x方向にTmp_lpf=(E_l+E_n)*lpf0+E_m*lpf1を演算し、
前記第4積和ブロックは、diff_0=diff0*(E_i-E_k)とdiff_1=diff0*(E_j-E_g)を演算し、
前記第3の処理演算器において、
前記第1積和ブロックは、out_bel=E_ml*lpf0+E_mm*lpf1+E_mn*lpf0を演算し、
前記第2積和ブロックは、out_ber=E_ml*diff0+E_mm*diff1+E_mn*diff0を演算し、
前記除算・加減算ブロックは、out_belとout_berを出力し、
前記第3積和ブロックは、第1,第2および第3の処理演算器からout_belとout_berをを入力し、x方向にTmp_lpf=(E_l+E_n)*lpf0+E_m*lpf1を演算し、
前記第4積和ブロックは、LPF係数を入力してtmp=(E_i+E_k)*lpf0+(E_j+E_g)*Lpf1を演算し、
前記第4の処理演算器において、
前記第3積和ブロックは、y方向にTmp_lpf=(E_l+E_n)*lpf0+E_m*lpf1を演算する
ことを特徴とするオプティカルフロープロセッサ。 - 請求項1〜5のいずれかに記載されたオプティカルフロープロセッサであって、
複数の前記共通演算器を並列に配置し、
隣接する共通演算器の間の隣接する2つの前記処理演算器において入力データを共有するように配線し、
前記複数の共通演算器の中の1端側の共通演算器に、その他の共通演算器から、前のオプティカルフローデータを転送する
ことを特徴とするオプティカルフロープロセッサ。
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