JPH03290769A - Parameter deciding method for enlarging/reducing and parallelly moving picture - Google Patents
Parameter deciding method for enlarging/reducing and parallelly moving pictureInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は、画像信号を効率良く符号化するための画像全
体の拡大・縮小と平行移動を表現するパラメータの決定
方法に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Field of Industrial Application) The present invention relates to a method for determining parameters expressing enlargement/reduction and translation of an entire image in order to efficiently encode an image signal.
（従来の技術）
２つのディジタル画像フレームに対して得られたブロッ
ク単位の局所的な動ベクトルから１画像量体の移動を表
現するパラメータを推定するための従来の技術として、
例えば特願平１−３２９７３４号がある。(Prior Art) As a conventional technique for estimating parameters expressing the movement of one image object from block-based local motion vectors obtained for two digital image frames,
For example, there is Japanese Patent Application No. 1-329734.
この特願平１−３２９７３４号では、カメラのパン・ズ
ームによる動きを表す３種類のパラメータを、ブロック
毎に得られた動ベクトルを用いて平均二乗誤差規範に基
づき推定し７ており、簡単な積和演算のみで実行できる
ことを特徴としている。以下に特願平１−３２９７３４
号のパラメータ推定方法を述べる。In this patent application No. 1-329734, three types of parameters representing the movement of the camera due to panning and zooming are estimated based on the mean square error norm using motion vectors obtained for each block. It is characterized by being able to be executed using only product-sum operations. Patent application Hei 1-329734 below
This section describes the method for estimating the parameters of the problem.
パラメータＰを次式で定義する。Parameter P is defined by the following equation.
Ｐ＝［Ｚ ＨＶコ １
・・・・（１）
ここで、Ｚはカメラのズームによって生じる画像全体の
拡大・縮小をあられすパラメータ、Ｈは力メラのパンに
よって生じる画面全体の水平方向への平行移動をあられ
すパラメータ、■は画面全体の垂直方向への平行移動を
あられすパラメータ、である。P = [Z HV Co 1 ... (1) Here, Z is the parameter that represents the enlargement/reduction of the entire image caused by the camera zoom, and H is the parameter that represents the horizontal direction of the entire screen caused by the panning of the camera. Parameter (2) that causes parallel movement is a parameter that causes parallel movement of the entire screen in the vertical direction.
第４図は画像におけるブロックと座標の与え方の一例を
示し、図に示すとおり、画像の中心（ＯＯ）を原点とし
、各ブロックの大きさをｂ１Ｘｂ２とした場合、ブロッ
クＢｉｉの中心座標は（ｌ ｂｔ ｔｊｂ２）となる、
第４図の座標系において、パラメータＰは次式で算出さ
れる。Figure 4 shows an example of how to give blocks and coordinates in an image. As shown in the figure, if the center of the image (OO) is the origin and the size of each block is b1Xb2, the center coordinates of block Bii are ( l bt tjb2),
In the coordinate system of FIG. 4, the parameter P is calculated using the following equation.
Ｐ＝Ａ（ΣΣＭ ＋ 、 ｒ ” Ｗ ＋ 、 ｔ ）
・・・・・・（２）１ノ
ここで。P=A(ΣΣM + , r ” W + , t )
・・・・・・(2) 1 here.
である。また、Ｗｌ、ｊは中心座標（ｘｂｔｔ Ｊｂｚ
）のブロックにおける動ベクトルで次式で示される。It is. Also, Wl,j is the center coordinate (xbtt Jbz
) is expressed by the following equation.
Ｗ ＋ 、ｒ ＝ ［ｗ ｈ 、 ｗ ｖコ Ｔ
＝−−・−（４）（ｗ）、：
動ベクトルの水平方向成分）（ｗ ｖ ：動ベクトルの
垂直方向成分）また、式（２）のＡは定数の要素から成
る３行３列の行列である。特願平１−３２９７３４号で
は、式（２）によるパラメータＰの算出を画像用のブロ
ックの動ベクトルを一度に全て用いて行っている。W + , r = [w h , w vko T
=−−・−(4)(w),:
(horizontal component of the motion vector) (w v : vertical component of the motion vector) A in equation (2) is a 3-by-3 matrix consisting of constant elements. In Japanese Patent Application No. 1-329734, the parameter P is calculated using equation (2) using all the motion vectors of the image blocks at once.
（９，明が解決しようとする課ＩＥ）
このように−度に全ての動ベクトルを用いて平均自乗誤
差規範に基づきパラメータＰを決定すると１例えば画面
内物体自体が動いている場合のように、画面内に画像全
体の拡大・縮小、平行移動以外の局所的な動きが含まれ
ている場合、その局所的な動きによって生じた動ベクト
ルもパラメータの決定のために用いられてしまうため、
パラメータの値に誤差が生じてしまう。(9, Problem IE that Akira is trying to solve) In this way, if we determine the parameter P based on the mean square error norm using all the motion vectors at - degrees, then 1. For example, when the object itself in the screen is moving, If the screen contains local movements other than enlargement/reduction and translation of the entire image, the motion vector caused by the local movement will also be used to determine the parameters.
Errors occur in the parameter values.
（発明の目的）
本発明は上記課題を解決し、画像内に画像全体の拡大・
縮小、平行移動以外の局所的な動きが含まれている場合
にも、パラメータの値に誤差を生しさせないことを目的
とするものである。(Objective of the invention) The present invention solves the above problems and enlarges and displays the entire image within the image.
The purpose is to prevent errors from occurring in parameter values even when local movements other than reduction and translation are included.
（課題を解決するための手段）
本発明は上記目的を達成するために、ブロック毎に得ら
れた動ベクトルの中から一部の動ベクトル用いてパラメ
ータを推定し、この用いている動ベクトルを変えて前記
パラメータの推定を繰り返すことにより、画像全体で複
数のパラメータの推定値を得、その中でも最も頻度の高
い推定値をその画像のパラメータとする。(Means for Solving the Problems) In order to achieve the above object, the present invention estimates parameters using some of the motion vectors obtained for each block, and By repeating the estimation of the parameters with different parameters, estimated values of a plurality of parameters are obtained for the entire image, and the estimated value with the highest frequency among them is set as the parameter of the image.
（作 用）
画像全体の拡大・縮小、平行移動以外の局所的な動きが
ある部分では、それらの動ベクトルは様々な方向・大き
さを持つ。したがって、それらの動ベクトルを用いて推
定されたパラメータは様々な値となるため、各々の値の
頻度は低くなる。本発明では、最も頻度の高い値をパラ
メータとするため、拡大・縮小、平行移動以外の局所的
な動きをあられす動ベクトルはパラメータの決定に影響
せず、パラメータの値に誤差が生じない。(Function) In areas where there is local movement other than enlargement/reduction or parallel movement of the entire image, these motion vectors have various directions and sizes. Therefore, the parameters estimated using these motion vectors have various values, and the frequency of each value becomes low. In the present invention, since the most frequent values are used as parameters, motion vectors that cause local movements other than enlargement/reduction and parallel movement do not affect parameter determination, and errors do not occur in parameter values.
（実施例）
第１図は画像におけるブロックと座標の与え方の一例を
示しており、Ｂ、７．はブロックの大きさがｂ、ｘｂ、
、中心の座標が（ｌｂｌ、ＪｂＪのブロックである。第
１図において、ｉ＝Ｑに関して互いに対称な２個のブロ
ックＢ Ｉ 、 ｒ ＋ Ｂ −ｉ 、 Ｉの動ベクト
ルから、パラメータＰ Ｌ 、、、 を推定する。同様
に、Ｊ＝０に関して互いに対称な２個のブロックＢ １
１１ Ｂ ｌ＋□の動ベクトルから、パラメータＰ２．
． を推定する。ここで、
Ｐ Ｌ 、、、＝ ［Ｚ １ ｉ、、 Ｈｌ、
、、 Ｖｌ、、、コ ’ ・−＝・（
５）（１：■＋Ｌ、−・＋＋１−１＋１ａ＋ Ｊ”−
ｎＴ−ｎ＋１ｔ−−リｎ−Ｌｎ）Ｐ２＋、、＝［Ｚ２．
、、 Ｈ２，、Ｖ２．、、コ １ ・・
・・・・（６）（１”−Ｊ −１ｍ” Ｌ Ｈ、Ｈ、，
１ｌ−１＋Ｉｌｖ ｊ”Ｌ ２＋ ＋ ＨＨ、ｎ−１ｏ
ｎ）であり、Ｚ １ 、、、、 Ｈ１、、、、Ｖ １
、、、は２個のブロックＢ ； ＋ ｒ ＋ Ｂ −ｉ
＋ Ｉ を用いて得られたパラメータの値、Ｚ２．、
、、Ｈ２゜ｊ、Ｖ ２ ｉ＋＋は２個のブロックＢ ｌ
＋ ｌ ｌ Ｂ ＋ ＋ −１を用いて得られたパラ
メータの値、である。(Example) FIG. 1 shows an example of how to give blocks and coordinates in an image, and shows B, 7. The block size is b, xb,
, whose center coordinates are (lbl, JbJ. In FIG. 1, from the motion vectors of two blocks B I , r + B −i , I that are symmetrical with respect to i=Q, the parameters P L , , , Similarly, two blocks B 1 that are symmetric with respect to J=0
11 B From the motion vector of l+□, parameter P2.
．． Estimate. Here, P L , , = [Z 1 i,, Hl,
,, Vl,,,ko' ・−=・(
5) (1: ■+L, -・++1-1+1a+ J"-
nT−n+1t−−rin−Ln)P2+,,=[Z2.
,,H2,,V2. ,,ko 1...
...(6) (1"-J -1m" L H, H,,
1l-1+Ilv j”L 2+ + HH, n-1o
n), Z 1 , , H1 , , V 1
, , are two blocks B; + r + B −i
+I, the value of the parameter obtained using Z2. ,
,,H2゜j,V 2 i++ is two blocks B l
+ l l B + + −1 is the value of the parameter obtained.
Ｐ ｌ ：、ｔおよびＰ２．１は各要素毎に頻度分布が
とられる。第２図は各要素におけるパラメータ推定値の
頻度分布例であり、最も頻度にの高い値、すなわち、
Ｚ＝０．０２５ ・・・・・・第２図（１）ｐ、＝−２
，５・・・・・・第２図（２）Ｐ、＝ １．０
・−・−第２図（３）を画像全体のパラメータとする。The frequency distribution of P l :, t and P2.1 is taken for each element. Figure 2 shows an example of the frequency distribution of parameter estimates for each element, with the most frequent value being Z = 0.025... Figure 2 (1) p, = -2
,5...Figure 2 (2) P, = 1.0
--- Let Figure 2 (3) be the parameters of the entire image.
第３図は本発明方法を実施するための一実施例に係わる
パラメータ決定回路のブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of a parameter determination circuit according to an embodiment for implementing the method of the present invention.
同図において、１．１１はアドレスデータ（ｉｔｊＬＣ
−１ｔ Ｊ）、２，１２は行列Ｍ計算回路で夫々行列Ｍ
３、行列Ｍ１３を出力する。４．■４は動ベクトル指定
回路で夫々動ベクトル７．１７を出力する。５は動ベク
トルメモリで、全ブロックの動ベクトル６を出力する。In the same figure, 1.11 is address data (itjLC
-1t J), 2 and 12 are matrix M calculation circuits, respectively.
3. Output matrix M13. 4. (2) 4 is a motion vector specifying circuit which outputs a motion vector of 7.17, respectively. A motion vector memory 5 outputs motion vectors 6 of all blocks.
８，１８は積和演算回路で前記行列Ｍ３．１３及び動ベ
クトル７．１７を夫々入力し積和演算値９，１９を出力
するコｌＯは該積和演算値９，１９の加算器で加算値２
０を出力する。２１は行列へ指定回路で前記アドレスデ
ータ１，１１及び行列Ａメモリ２２の全パターン２３を
入力して該アドレスデータに定まる行列２４のみが出力
される。２５は積和演算回路で前記加算値２０２行列２
４を入力とし積和演算が行なわれ画像の拡大・縮小を表
すパラメータ２６゜画像の水平方向への平行移動を表す
パラメータ２７゜画像の垂直方向への平行移動を表すパ
ラメータ２８を出力する。２９〜３１はパラメータ決定
回路でパラメータ２６〜２８の発生頻度を計数し出力値
３２〜３４を出力する。8 and 18 are product-sum calculation circuits that input the matrix M3.13 and motion vector 7.17, respectively, and output product-sum calculation values 9 and 19; value 2
Outputs 0. Reference numeral 21 denotes a matrix specification circuit which inputs the address data 1, 11 and all patterns 23 of the matrix A memory 22, and outputs only the matrix 24 determined by the address data. 25 is a product-sum operation circuit which calculates the added value 202 matrix 2
4 is input, a product-sum operation is performed, and a parameter 26° representing enlargement/reduction of the image, a parameter 27° representing parallel movement of the image in the horizontal direction, and a parameter 28 representing parallel movement of the image in the vertical direction are output. Parameter determination circuits 29-31 count the frequency of occurrence of parameters 26-28 and output values 32-34.
次に本パラメータ決定回路の動作について説明する。Next, the operation of this parameter determining circuit will be explained.
アドレスデータ１（ｉ、ｊ）は行列Ｍ計算回路２に入力
され、式（３）の行列Ｍ３が出力される。また、アドレ
スデータ１は動ベクトル指定回路４に入力される。この
動ベクトル指定回路４では、動ベクトルメモリ５から供
給される全ブロックの動ベクトル６のうち、アドレスデ
ータｌによって定まるブロックの動ベクトル７だけが出
力される。積和演算回路８では前記行列Ｍ３と動ベクト
ル７との積和演算（式（２）のＭ １ 、４ ” Ｗ
１ 、１に相当）が行われ、積和演算値９が出力される
。Address data 1 (i, j) is input to matrix M calculation circuit 2, and matrix M3 of equation (3) is output. Further, the address data 1 is input to the motion vector designation circuit 4. This motion vector specifying circuit 4 outputs only the motion vector 7 of the block determined by the address data l out of the motion vectors 6 of all blocks supplied from the motion vector memory 5. A product-sum calculation circuit 8 performs a product-sum calculation of the matrix M3 and the motion vector 7 (M 1 , 4 '' W in equation (2)
1, corresponding to 1) is performed, and a product-sum calculation value 9 is output.
一方、アドレスデータ１１（−１ｙ Ｊ）についても同
様の動作により、行列Ｍｄ算回路１２．アドレスデータ
１１によって定まる行列Ｍ１３．動ベクトル指定回路１
４．動ベクトルメモリ５．全ブロックの動ベクトル６、
アドレスデータ１１によって決まるブロックの動ベクト
ル１７．積和演算回路１８を用いて積和演算値１９が出
力される。積和演算値９と積和演算値１９は加算器１０
で加算され、加算値２０が出力される。On the other hand, the same operation is performed for the address data 11 (-1y J), and the matrix Md calculation circuit 12. Matrix M13 determined by address data 11. Motion vector designation circuit 1
4. Motion vector memory5. Motion vector 6 of all blocks,
Motion vector 17 of the block determined by address data 11. A sum-of-products calculation value 19 is output using the sum-of-products calculation circuit 18 . The product-sum calculation value 9 and the product-sum calculation value 19 are added to the adder 10.
, and an added value of 20 is output.
一方、アドレスデータ１とアドレスデータ１１は行列へ
指定回路２１に入力される１行列へ指定回路２１では、
行列Ａメモリ２２から供給される行列Ａの全パターン２
３のうち、アドレスデータ１とアドレスデータ１１によ
って定まる行列Ａ２４のみが出力される。なお行列Ａの
全パターン２３は画像の種類に依存しないため、予めオ
フラインで求めておく。On the other hand, address data 1 and address data 11 are input to the matrix designation circuit 21, and in the matrix designation circuit 21,
All patterns 2 of matrix A supplied from matrix A memory 22
3, only matrix A24 determined by address data 1 and address data 11 is output. Note that all patterns 23 of the matrix A do not depend on the type of image, so they are obtained offline in advance.
次に加算値２０と行列Ａ２４は積和演算回路２５に入力
される。積和演算回路２５では積和演算が行われ、画像
の拡大・縮小を表すパラメータ２６１画像の水平方向へ
の平行移動を表すパラメータ２７１画像の垂直方向への
平行移動を表すパラメータ２８が出力される。各パラメ
ータ２６．２７．２８はパラメータ決定回路２９．３０
．３１に入力され、それぞれパラメータ２６．２７．２
８の発生頻度を数えるカウンタに１を加える。Next, the added value 20 and the matrix A24 are input to the product-sum calculation circuit 25. The product-sum calculation circuit 25 performs a product-sum calculation, and outputs a parameter 261 representing enlargement/reduction of the image, a parameter 271 representing parallel movement of the image in the horizontal direction, and a parameter 28 representing parallel movement of the image in the vertical direction. . Each parameter 26.27.28 is a parameter determination circuit 29.30
．． 31 and parameters 26.27.2 respectively.
Add 1 to the counter that counts the frequency of occurrence of 8.
以上の操作をｉ＝１．２．、、、、＋ｗ−１１，ｊ＝−
ｎ、−ｎ＋１．、、、。The above operation is performed for i=1.2. , , , +w-11,j=-
n, -n+1. ,,,.
ｎ−１，ｎについて行ったら、アドレス１を（ｉ＋ｊＬ
アドレスデータ１１を（ｉｔ Ｊ）として１：１．−■
＋Ｉ Ｈ＋ Ｈ＋ １ｍ−１１ｍ＋ 、］］＝ＬＬ−−
１ｎ−Ｌについて同様の操作を行う。After following n-1,n, address 1 becomes (i+jL
Assuming address data 11 as (it J), the ratio is 1:1. −■
+I H+ H+ 1m-11m+ ,]]=LL--
The same operation is performed for 1n-L.
以上の処理が終わった時点で、パラメータ決定回路２９
．３０．３１では、それぞれ出現回数の最も多かった値
３２．３３．３４を画像全体のパラメータとして出力す
る。When the above processing is completed, the parameter determination circuit 29
．． In 30.31, the values 32, 33, and 34 that have appeared the most are output as parameters for the entire image.
（発明の効果）
以上説明したように本発明は１画像の拡大・縮小、平行
移動以外の特別な動きが画像内に含まれている場合にも
、画像の拡大・縮小、平行移動パラメータを、簡単な積
和演算と発生頻度のカウントのみで精度良く求めること
ができる。(Effects of the Invention) As explained above, the present invention allows image enlargement/reduction and parallel movement parameters to be adjusted even when an image includes special movements other than enlargement/reduction and parallel movement of one image. It can be determined with high accuracy using only simple product-sum calculations and counting the frequency of occurrence.
彫工図は本発明方法による画像におけるブロックと座標
の与え方の一例を示す図、第２図は各要素におけるパラ
メータ推定値の頻度分布例を示すグラフ、第３図は本発
明方法を実施するための一実施例に係わるパラメータ決
定回路のブロック図、第４図は従来の画像におけるブロ
ックと座標の与え方の一例を示す図である。
１．１１・・・アドレスデータ、 ２，１２・・・行列
Ｍ計算回路、 ３，１３・・・アドレスデータｌ、１１
によって定まる行列Ｍ、 ４゜１４・・・動ベクトル指
定回路、 ５ ・・・動ベクトルメモリ、 ６ ・・・
全ブロックの動ベクトル、 ７，１７・・・アドレスデ
ータ１゜１１によって定まるブロックの動ベクトル。
８、１８．２５・・・積和演算回路、 ９，１９・・・
積和演算値、１−Ｏ・・・加算器、２０・・・加算値、
２１・・・行列Ａ指定回路、２２・・・行列Ａメモリ、
２３・・・行列Ａの全パターン、２４・・ アドレスデ
ータ１とアドレスデータ１１によって定まる行列Ａ、２
６・・・アドレスデータ１，１１によって定まるブロッ
クの動ベクトルから算出される拡大・縮小パラメータ、
２７・・・ アドレスデータ１．１１によって定まるブ
ロックの動ベクトルから算出される水平方向への平行移
動パラメータ、２８・・・アドレスデータ１゜１１によ
って定まるブロックの動ベクトルから算出される垂直方
向への平行移動パラメータ、２９〜３１・・・パラメー
タ決定回路、３２・・・画像全体の拡大・縮小パラメー
タ、３３・・・画像全体の水平方向への平行移動パラメ
ータ、３４・・・画像全体の垂直方向への平行移動パラ
メータ。The engraving diagram is a diagram showing an example of how to give blocks and coordinates in an image according to the method of the present invention, Figure 2 is a graph showing an example of the frequency distribution of parameter estimate values for each element, and Figure 3 is a diagram for implementing the method of the present invention. FIG. 4 is a block diagram of a parameter determining circuit according to an embodiment of the present invention, and is a diagram showing an example of how to give blocks and coordinates in a conventional image. 1.11...Address data, 2,12...Matrix M calculation circuit, 3,13...Address data l, 11
Matrix M determined by 4゜14... Motion vector designation circuit, 5... Motion vector memory, 6...
Motion vectors of all blocks, 7, 17... Motion vectors of blocks determined by address data 1°11. 8, 18.25... Product-sum operation circuit, 9, 19...
Product-sum calculation value, 1-O...adder, 20...addition value,
21... Matrix A designation circuit, 22... Matrix A memory,
23... All patterns of matrix A, 24... Matrix A, 2 determined by address data 1 and address data 11
6... Enlargement/reduction parameters calculated from the motion vector of the block determined by address data 1 and 11,
27... Parallel movement parameter in the horizontal direction calculated from the motion vector of the block determined by address data 1.11, 28... Parameter in the vertical direction calculated from the motion vector of the block determined by address data 1.11 Parallel movement parameters, 29-31...Parameter determination circuit, 32...Enlargement/reduction parameters for the entire image, 33...Parallel movement parameters for the entire image in the horizontal direction, 34...Vertical direction for the entire image Translation parameter to .
Claims (1)
ック単位の局所的な動ベクトルから、画像全体の拡大・
縮小と平行移動を表現する３種類のパラメータを同時に
収束計算なしに決定するパラメータ決定方法において、
前記ブロック単位の複数の動ベクトルの中から一部の動
ベクトルを用いてパラメータを推定し、この用いている
動ベクトルを変えて前記パラメータの推定を繰り返すこ
とにより、画像全体で複数のパラメータの推定値を得、
その中でも最も頻度の高い推定値をその画像のパラメー
タとすることを特徴とする画像の拡大・縮小，平行移動
パラメータ決定方法。Enlarging and enlarging the entire image from the local motion vectors for each block obtained for two digital image frames.
In a parameter determination method that simultaneously determines three types of parameters expressing reduction and translation without convergence calculation,
A plurality of parameters are estimated for the entire image by estimating parameters using some motion vectors from among the plurality of motion vectors for each block, and repeating the estimation of the parameters by changing the motion vectors used. get the value,
A method for determining image enlargement/reduction and translation parameters, characterized in that the most frequently estimated value among them is used as the parameter of the image.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9209390A JP2962766B2 (en) | 1990-04-09 | 1990-04-09 | Method for determining image scaling and translation parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9209390A JP2962766B2 (en) | 1990-04-09 | 1990-04-09 | Method for determining image scaling and translation parameters |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03290769A true JPH03290769A (en) | 1991-12-20 |
| JP2962766B2 JP2962766B2 (en) | 1999-10-12 |
Family
ID=14044834
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9209390A Expired - Lifetime JP2962766B2 (en) | 1990-04-09 | 1990-04-09 | Method for determining image scaling and translation parameters |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2962766B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005269419A (en) * | 2004-03-19 | 2005-09-29 | Canon Inc | Method and device for estimating image deformation |
-
1990
- 1990-04-09 JP JP9209390A patent/JP2962766B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005269419A (en) * | 2004-03-19 | 2005-09-29 | Canon Inc | Method and device for estimating image deformation |
Also Published As
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|---|---|
| JP2962766B2 (en) | 1999-10-12 |
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