JP5962937B2 - 画像処理方法 - Google Patents
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Description
AR:拡張現実。ARとは、特にモバイルの領域に適用されるVSの高度な利用と考えることができる。フレーム・シーケンスで示されたオブジェクトを特定した後、追加のコンテンツ、通常は合成オブジェクトを現実のシーンに重ね合わせて、現実のコンテンツを現実のオブジェクトに一貫した位置で「補強」する。
SIFT:スケール不変特徴変換(Scale−Invariant Feature Transforms)
SURF:高速化ロバスト特徴(Speeded Up Robust Features)
MPEG−7:Moving Pictures Expert Group No.7は、視覚探索の標準の開発に特化した、ISO/IEC15938に従うマルチメディア・コンテンツ記述インタフェースを定義する。
ROI:関心領域
RM:参照モデル
VGA:ビデオ・グラフィック・アレイ。最大解像度とも呼ばれる。
局所的特徴:局所的特徴は、回転、照射、および投影歪みに対して不変な、画像内の主要点を囲むパッチのコンパクトな記述である。
記述子:局所的特徴
主要点:画像において、記述子が計算される点は通常はシーンの特定の要素、例えば隅、特定のパターン等に関連する。かかる点は通常、主要点と呼ばれる。主要点の計算のプロセスは、マルチスケール画像表現における局所的極値の特定に基づく。
skip−Macroblock:非空値を含まない画像のヒストグラム・マップを表す行列セグメント
・行列の空の境界を任意の操作として削除する。
・行列の中心から開始して、同心円環で実施する反時計回りまたは時計回りの走査によって、全ての画素を走査し、図4に示すように新たな行列形式で列方向または行方向に格納する。
1503 サーバ
1505 主要点識別
1507 特徴計算
1509 特徴選択
1511 符号化
1513 マッチング
1519 復号化
1523 主要点識別
1525 特徴計算
1527 幾何的一貫性チェック
Claims (16)
- 画像を処理するための方法(100)であって、
1組の主要点を前記画像から提供するステップ(100)と、
前記1組の主要点の位置情報を二値行列の形で記述するステップ(103)と、
前記二値行列を所定の順序に従って走査することによって、前記1組の主要点の前記位置情報の新規表現を生成するステップ(105)と、
を含み、
前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現は別の二値行列(402)の形態をとり、
前記別の二値行列(402)は様々なサイズのマクロブロックに分割され、前記画像の関心領域またはその周囲に配置された主要点の位置情報を有するマクロブロックのサイズは、前記画像の外縁に位置する主要点の位置情報を有するマクロブロックよりも大きい、
方法(100)。 - 前記二値行列を所定の順序に従って走査するステップ(105)は、
前記二値行列を、前記画像の関心領域またはその周囲に配置された主要点から開始して前記画像の外縁に位置する主要点に向かって走査するか、または、前記画像の外縁に位置する主要点から開始して前記画像の関心領域またはその周囲に配置された主要点に向かって走査するステップ(105)と、
を含む、請求項1に記載の方法(100)。 - 前記画像の前記関心領域は前記画像の中心にあるかまたは前記画像の中心の周囲にある、請求項2に記載の方法(100)。
- 前記二値行列(401)を走査するステップ(105)は反時計回りまたは時計回りに実施される、請求項1乃至3の何れか1項に記載の方法(100)。
- 前記二値行列(401)を走査するステップ(105)は同心円環内の部分で実行される、請求項1乃至4の何れか1項に記載の方法(100)。
- 前記別の二値行列(402)は、前記別の二値行列の要素を列方向または行方向に埋めることによって生成される、請求項1に記載の方法(100)。
- 前記1組の主要点の主要点ごとに、記述子が前記主要点を囲む有向パッチから計算される、請求項6に記載の方法(100)。
- 前記二値行列は空セルと非空セルから成るヒストグラム・マップであり、非空セルは前記画像における主要点の位置を表す、請求項6または7の何れか1項に記載の方法(100)。
- 前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現を圧縮するステップをさらに含む、請求項6乃至8の何れか1項に記載の方法(100)。
- 前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現を圧縮するステップは、
位置情報を有しない前記二値行列の外縁部を排除することによって前記二値行列のサイズを縮小するステップ(211)であって、前記縮小するステップ(211)は前記二値行列を走査するステップ(105、212)の前に実施されるステップ
を含む、請求項9に記載の方法(100)。 - 前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現を圧縮するステップは、
非空値を有さない前記二値行列の同心円環に対応する前記別の二値行列の空要素を排除するステップ(213)
を含む、請求項9に記載の方法(100)。 - エントロピ符号化が、前記別の二値行列(402、212)のskip−Macroblock情報(216)に適用され、前記エントロピ符号化が前記別の二値行列(402、212)の非空マクロブロック(217)にも適用される、請求項1に記載の方法(100)。
- エントロピ符号化を適用するときにコンテキスト生成(215)を適用する、請求項12に記載の方法(100)。
- 画像の局所的特徴を前記画像の1組の主要点の位置情報の行列表現から再構築するための方法(1000)であって、
前記画像の前記1組の主要点の位置情報の前記行列表現を所定の順序に従って解凍するステップ(1001)であって、前記画像の前記局所的特徴は前記主要点を囲む有向パッチから計算されるステップ
を含み、
前記行列表現は、
1組の主要点を画像から提供し(101)、
前記1組の主要点の位置情報を二値行列の形で記述し(103)、
前記二値行列を所定の順序に従って走査することによって、前記1組の主要点の前記位置情報の新規表現を生成する(105)
ことによって生成され、
前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現は別の二値行列(402)の形態をとり、
前記別の二値行列(402)は様々なサイズのマクロブロックに分割され、前記画像の関心領域またはその周囲に配置された主要点の位置情報を有するマクロブロックのサイズは、前記画像の外縁に位置する主要点の位置情報を有するマクロブロックよりも大きい、
方法。 - 1組の主要点を画像(1103)から提供し(101)、
前記1組の主要点の位置情報を二値行列の形で記述し(103)、
前記二値行列を所定の順序に従って走査することによって、前記1組の主要点の前記位置情報の新規表現(1105)を生成する(105)
ように構成されたプロセッサ(1101)を備え、
前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現は別の二値行列(402)の形態をとり、
前記別の二値行列(402)は様々なサイズのマクロブロックに分割され、前記画像の関心領域またはその周囲に配置された主要点の位置情報を有するマクロブロックのサイズは、前記画像の外縁に位置する主要点の位置情報を有するマクロブロックよりも大きい、
位置情報符号化器(1100)。 - 画像の1組の主要点の位置情報の行列表現を所定の順序に従って解凍する(1001)ことによって前記画像の前記1組の主要点の前記位置情報の前記行列表現(1203)から前記画像の局所的特徴(1205)を再構築するように構成されたプロセッサ(1201)を備え、
前記行列表現は、
1組の主要点を画像から提供し(101)、
前記1組の主要点の位置情報を二値行列の形で記述し(103)、
前記二値行列を所定の順序に従って走査することによって、前記1組の主要点の前記位置情報の新規表現を生成する(105)
ことによって生成され、
前記1組の主要点の位置情報の前記新規表現は別の二値行列(402)の形態をとり、
前記別の二値行列(402)は様々なサイズのマクロブロックに分割され、前記画像の関心領域またはその周囲に配置された主要点の位置情報を有するマクロブロックのサイズは、前記画像の外縁に位置する主要点の位置情報を有するマクロブロックよりも大きい、
位置情報復号器(1200)。
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