JP4767240B2 - 映像の境界を検出する方法及びその装置とこれを具現するコンピューターで読み取れる記録媒体 - Google Patents
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Description
結果を見せている。例えば、本発明の実施例による境界検出方法及びその装置は、非常に暗くて人が認知できない映像に対しても場面の構造が分かって、非常に明るくて従来の境界検出器では映像の雑音が除去できなかった映像に対しても効果的に雑音を除去している。
以下、スケルラム分布の確率密集関数の例を図3を参照して説明する。
μ1=μ2の特別な場合に大きい値を有するμとkに対してスケルラム分布は、ガウス分布になる傾向がある。μとkは、暗い明るさのピクセルに対して充分大きい値を有しないため、スケルラムをガウスに近似化することができない。これを図4Aないし図4Dを参照して説明する。
図4Bは、μ1=μ2=0.5、σ=1.0の時のスケルラムとガウス分布、
図4Cは、μ1=μ2=1.0、σ=2.0の時のスケルラムとガウス分布、
図4Dは、μ1=μ2=3.0、σ=6.0の時のスケルラムとガウス分布、
を示している。
これは、μ1とμ2が獲得時間の間、CCD素子での光子の数という事実から期待される。
ここで、空間的ドメイン及び時間的ドメインでのモデリングに使用されたカメラは、Pointgrey Scorpionカメラ(映像解像度:1600x1200、露出時間:1/7.5s)である。
スケルラムモデリングは、時間的ドメインのみならず空間的ドメインにも適用できるが、ピクセルの明るさに対応する正確なスケルラム媒介変数が分かるように映像の明るさとスケルラム媒介変数間の線形性を利用する。
xm 1,m=0,1,...,M
(xm 1,μ1)と(xm 1,μ2)のペアに二つのラインを推正する。
明るさ−スケルラムラインを推正するためには、少なくとも2枚の静的映像を必要とする。ところが、コンピュータービジョンでは、特徴点の抽出や映像分割のような単一映像を利用する分野がある。エルゴード(ergodic)の特徴に基づいて時間的ドメインの代わりに空間的ドメインでのサンプルを集めることができる。単一カラーを有するパッチを捜すと、その時のサンプルの平均に当たるスケルラム媒介変数を計算することができる。
各々の明るさの値に対してスケルラム媒介変数を有するため、スケルラム媒介変数に従って正確な分布を有するようになる。この分布に基づいてセンサー雑音によって発生する明るさの変化の許容範囲を決める。明るさの許容範囲を決める方法は、与えられた信頼区間に対して仮説を検証することである。
を有するべきである。スケルラム分布の確率密集関数が定数に対してのみ定義されているため、累積分布関数を第16式のように計算することができる。
図13は、与えられた確率密度関数の明るさの許容範囲を示した図である。ここで、1−αは、実線の長さの合、αは、点線の長さの合である。
明るさの許容範囲を直接適用して境界検出に提案した雑音モデリングを適用する。
スケルラム分布を利用して、雑音推定に基づいた正確な明るさの許容範囲を有するため、映像内の境界を簡単に検出することができる。すなわち、映像内の境界を検出する方法は、連続される映像での変化の検出方法と大変類似している。
境界の程度が全てのピクセルに対して計算されると、実際の境界が単一直線になるように非最大軽減(nonmaximum suppression)を行う。最も使用されるキャニーエッジ(Canny edge)では、非最大軽減以後、境界を連結するためにヒステリシス分類をするための二つの値を必要とする。
本発明の実施例による境界検出装置をMATLABで提供したキャニー境界検出器と比較した。ここで、本発明の実施例による境界検出装置は、信頼区間の一つの媒介変数のみを有する。
低い臨界値または自動の臨界値によるキャニー境界検出器の結果に比べて本発明の境界検出結果は、誤って検出された境界の殆どを軽減させた。さらに、低い臨界値の結果に比べて、相対的に正確な細部を有している。これは、推定された雑音の分布によって各ピクセルが臨界値を異なるように決めるからである。
従って、本発明の実施例による映像内の境界検出方法及びその装置は、多様な照明の変化に対しても高い反復な性能を見せている。
12:境界検出部
Claims (13)
- 被写体の映像の雑音分布を検出する段階と、前記検出された雑音分布に基づいて映像の明るさの許容範囲を決定する段階と、前記検出された雑音分布に基づいて前記映像内の境界を検出する段階とを含む、映像の境界検出方法であって、
前記雑音分布を検出する段階は、
スケルラム(Skellam)媒介変数からなる前記映像の雑音媒介変数と、前記映像の明るさと、との線形性に基づいて前記雑音分布を算出し、
前記明るさの許容範囲を決定する段階は、
前記雑音分布に基づき、与えられた信頼区間に対して累積分布関数を用いて仮説を検証することによって、明るさの許容範囲を決定し、
前記境界を検出する段階は、
前記映像の隣接したピクセル間の明るさの差が明るさの許容範囲内に属する時、前記映像内の境界がないと判断して、
前記映像の隣接したピクセル間の明るさの差が前記明るさの許容範囲内に属しない時、前記映像内の境界があると判断する、
ことを特徴とする、映像の境界検出方法。 - 前記雑音媒介変数は、二つの静的な映像の同一な明るさを有するピクセルの集合のスケルラム媒介変数と明るさの値のペアから検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項1に記載の映像の境界検出方法。
- 前記雑音媒介変数は、前記映像のスケルラム分布のエルゴード特性を通じて前記映像内の色相が均一なパッチで検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項1に記載の映像の境界検出方法。
- 前記雑音媒介変数は、前記映像の雑音媒介変数と前記映像の明るさの間の線形性に基づいて前記映像の各ピクセルの赤色R、緑色G、青色Bに対して各々検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項1に記載の映像の境界検出方法。
- 前記雑音媒介変数は、前記映像の雑音媒介変数と前記映像の明るさの間の検出された関係に基づいて、前記映像の各ピクセルのRGBに対して各々検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項1に記載の映像の境界検出方法。
- 請求項1ないし請求項6のいずれかの請求項の方法を行うプログラムが収録されたコンピューターで読み取れることを特徴とする記録媒体。
- 被写体の映像の雑音分布を検出する雑音検出部と、前記検出された雑音分布に基づいて映像の明るさの許容範囲を決定し、前記明るさの許容範囲に基づいて前記映像内の境界を検出する境界検出部とを含む、映像の境界検出装置であって、
前記雑音検出部は、
スケルラム(Skellam)媒介変数からなる前記映像の雑音媒介変数と、前記映像の明るさと、との線形性に基づいて前記雑音分布を算出し、
境界検出部は、
前記雑音分布に基づき、与えられた信頼区間に対して累積分布関数を用いて仮説を検証することによって、明るさの許容範囲を決定し、
前記映像の隣接したピクセル間の明るさの差が明るさの許容範囲内に属する時、前記映像内の境界がないと判断して、
前記映像の隣接したピクセル間の明るさの差が前記明るさの許容範囲内に属しない時、前記映像内の境界があると判断する、
ことを特徴とする、映像の境界検出装置。 - 前記雑音媒介変数は、前記映像の雑音媒介変数と前記映像の明るさの間の検出された関係に基づいて前記映像の各ピクセルのRGBに対して各々検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項8に記載の映像の境界検出装置。
- 前記雑音媒介変数は、二つの静的な映像の同一な明るさを有するピクセルの集合のスケルラム媒介変数と明るさの値のペアから検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項8に記載の映像の境界検出装置。
- 前記雑音媒介変数は、前記映像のスケルラム分布のエルゴード特性を通じて前記映像内の色相が均一なパッチで検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項8に記載の映像の境界検出装置。
- 前記雑音媒介変数は、前記映像の雑音媒介変数と前記映像の明るさの間の線形性に基づいて前記映像の各ピクセルのRGBに対して各々検出されたスケルラム媒介変数であることを特徴とする請求項8に記載の映像の境界検出装置。
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