JPH04326181A - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置、特に、表
示された動画像中の動物体を指示する画像処理装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より既存情報を効率よく活用する手
段として、情報を蓄積／検索するデータベースシステム
が利用されてきた。このようなデータベースシステムは
、蓄積された情報をキーワードにより検索するリレーシ
ョナルデータベース方式が多く、キーワードの登録／運
用方法にシステムの機能／能力／規模が大きく左右され
る等の問題があった。

【０００３】近年、これに代わり、蓄積された情報をよ
りダイナミックかつ直接的に関連付けする（リンクを張
る）オブジェクト指向データベースシステムが提案され
ており、ハイパーテキストまたはハイパーメディアとし
て一般に知られている。

【０００４】これらのシステムはテキスト画像または静
止画像の全体又は一部に対して関連情報間とリンクを張
るものである。

【０００５】尚、このリンクを張る際の対象は一般にオ
ブジェクトと呼ばれる。

【０００６】このように従来、画像情報データベースシ
ステムは静止画像を中心としたものであった。しかし、
光ディスクや光磁気ディスクに代表される安価な大容量
記憶デバイスの開発や高速ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ　Ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔｏ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ
　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等の演算専用Ｌ
ＳＩの開発、及び高効率な動画像符号化方式に伴い動画
像も扱えるデータベースシステムの開発が進められてい
る。

【０００７】このようなデータベースシステムは一般に
マルチメディアデータベースと呼ばれるものであり、先
に述べたオブジェクト指向データベース形成を採用して
いるが摘要範囲はテキスト画像と静止画像までに留まっ
ている。

【０００８】

【発明が解決しようとしている課題】動画像については
画像全体に対して、フレーム単位又はその集合（即ちシ
ーン）をオブジェクトとして定義づければ相互間、及び
テキスト画像や静止画像間でリンクを張ることは可能で
ある。

【０００９】しかし、動画像中の動物体は一般に人物や
動物が対象であり、空間的動きに加え、自身の動作、即
ち、対象物体の形状変化を伴うため、動物体を如何なる
手法法でオブジェクトとして定義し運用するかが課題と
なる。

【００１０】本発明はかかる問題に鑑みなされたもので
あり、動画像における動物体を容易に指示することを可
能ならしめる画像処理装置を提供しようとするものであ
る。

【００１１】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
、本発明は以下に示す構成を備える。すなわち、動画像
を構成する個々のフレーム画像を順次入力する入力手段
と、入力した複数フレーム画像を比較することでフレー
ム画像中の動物体の存在領域を検出する検出手段と、所
望の位置を指示する指示手段と、該指示手段によって指
示された位置が前記検出手段によって検出された領域中
にあるか否かを判別する判別手段とを備える。

【００１２】

【作用】かかる本発明の構成において、入力手段によっ
て順次入力される隣接する動画像のフレームを比較する
ことで、動物体の存在領域を検出する。そして、指示手
段で指示された位置が検出された領域内にあるか否かを
判別することで、その指示が動物体を指示したものか否
かを識別可能とする。

【００１３】

【実施例】以下、添付図面に従って本発明に係る実施例
を詳細に説明する。

【００１４】実施例における動画像におけるオブジェク
トの概念を図１を元にして説明する。図中、１０１、１
０４、１０７は動画像フアイル中の或るフレームを示し
ており、それぞれ第ｎ−ｍ番目、第ｎ番目、第ｎ＋ｍ番
目のフレームを示している。また各フレーム中の１０２
、１０５、１０８は対象動物体である。１０３、１０６
、１０９は対象動物体を含む領域であり、本実施例によ
り定義したオブジェクトである。

【００１５】図２は対象動物体とオブジェクトの関係を
説明するための図である。図中、２０１はあるフレーム
画像、２０２はそのフレーム画像中の対象動物体である
。２０３はフレーム画像の付属情報を記録する属性フレ
ームであり各フレーム画像毎に付随するものであり、２
０４は属性フレーム２０３上に記録されたオブジェクト
の領域を示している。

【００１６】従って、マルチメディアシステム上で実際
に運用される場合、マウス等のポインテイング手段によ
る指示点が、属性フレーム２０３中のオブジェクト２０
４で示す領域内であれば、対象動物体２０２が指示され
たと判断する。換言すれば、オブジェクト２０４で示す
領域外が指示された場合には、対象動物体２０２は指示
されなたったと判断する。

【００１７】実施例におけるオブジェクト算出にかかる
装置構成を図３に示す。図中、３０１は動画像データを
入力するための入力端子、３０２は入力されたアナログ
画像をデジタル画像に変換するためのＡ／Ｄ変換器、３
０３、３０４はそれぞれ１フレーム分のフレーム遅延器
であり、一般にＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄａ
ｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）により構成される。 ３０５は隣接する２つのフレームの画素同士の例えば輝
度の差分を算出する差分器であり、３０６は差分器３０
５の１フレーム分の結果を一旦記憶する差分バッファで
ある。３０７は差分バッファ３０６のデータを基にオブ
ジェクトとして定義すべき領域を算出する領域算出器、
３０８は領域算出器３０７の結果を一旦記憶する属性メ
モリであり、３０９は２フレーム分遅延された画像デー
タを出力する端子であり、この２フレーム分の遅延の間
にオブジェクト領域を算出するのである。３１０は属性
メモリ３０８の内容を出力する端子であり、端子３０９
から出力される画像データ３０９に同期して、属性メモ
リ３０８の内容が出力される。

【００１８】上記構成における処理の流れを図４に従っ
て説明する。

【００１９】図４（ａ）における、４０１はある時間の
フレーム画像であり、４０２はフレーム画像４０１中の
対象動物体である。同様に、図４（ｂ）における４０３
はフレーム画像４０１に隣接（後続）するフレーム画像
であり、４０４はフレーム画像４０３中の対象動物体で
ある。つまり、入力端子より先ずフレーム画像４０１が
入力され、その後にフレーム画像４０３が入力された時
を想定する。従って、当然のことながら、対象動物体４
０４は対象動物体４０２と同一のものである。

【００２０】さて、このとき、フレーム遅延器３０３に
はフレーム画像４０１が格納されることになるので、差
分器３０５にはそのフレーム画像４０１とたった今入力
したフレーム画像４０３が入力されることになる。そし
て、これらフレーム画像４０１及び４０３はともに差分
器３０５に入力される。実際には、各フレーム画像は不
図示の画素クロックに同期しながら１画素単位に入力さ
れることになるが、差分器３０５は入力した２つの画素
データ（モノクロ画像であれば輝度）の差を算出し、そ
れを対応する差分バッファ３０６の位置に書き込む処理
を行っている。

【００２１】対象物体以外の領域における差分は実質的
に“０”になるので、差分バッファ３０６には結局、図
４（ｃ）に示すようなデータ４０５（値が或程度以上の
画素分布）が構築されることになる。つまり、動画像を
構成している隣接するフレーム間の差分をとることで、
動物体を検出することが可能となる。

【００２２】さて、領域演算器３０７は、この差分バッ
ファ３０６内に格納されたデータを調べ、差分の大きい
領域の上下方向の最上点と最下点、そして、左右方向の
最右点と最左点を検出する。つまり、図４（ｄ）におけ
る点４０８、４０９、４１０、４１１で特定される矩形
領域４１２、すなわち、オブジェクトとすべき領域を検
出する。検出されたオブジェクト領域を表すデータは属
性メモリ３０８に格納され、不図示のシステム側に送出
される。システム側では、例えばマウスによって指示さ
れた座標位置とオブジェクト領域を示すデータとを照ら
し合わせて、マウスによって指示されたのがオブジェク
トを指したものであるか否かを判断し、対応する処理を
行う。尚、座標位置を指示する手段はこれ以外のどよう
なものであっても良いし、指示された座標位置が検出さ
れた領域内にあるか否かは簡単な比較判定で済むので、
ここでの説明は割愛する。

【００２３】［他の実施例の説明］上述した本実施例で
は、オブジェクト領域の定義を外接矩形としたが、これ
に限定されるものではない。

【００２４】図５は、オブジェクト領域定義の際の他の
例を説明するものであり、図中、５０１はフレーム画像
であり、５０２はフレーム画像中の対象動物体である。

【００２５】さて、図５（ａ）は外接円による領域定義
を示しており、５０３はその結果である。

【００２６】同様に図５（ｂ）は外接多角形による領域
定義を示しており、５０４はその結果である。

【００２７】また図５（ｃ）は対象動物体の重心を中心
とした最大内接円による領域定義を示しており、図５（
ｄ）は重心を中心とした最大内接四辺形による領域定義
を示している。

【００２８】尚、ここで重心を中心点としたのは人間が
動物体を視線追跡する場合、動物体の重心を追っている
のではないかという考えに基づくものである。

【００２９】また、フレーム画像間の差分を２フレーム
間で演算したがこの限りではなく、対象フレームの前後
を含めた３フレーム間で演算すればより動きに適応した
領域をオブジェクトと定義できる。更に、隣接フレーム
間ではなく数フレーム離れたフレーム間で演算すればよ
り広い領域をオブジェクトと定義できる可能性がある。 但し、本実施例と比較するとハードウェア規模は大きく
なる。

【００３０】本実施例ではオブジェクト領域を記憶する
ために、属性メモリを用いたがこれに限定することなく
、例えば画像データの一部にフラグ形式で挿入しても実
現可能であり、また画像データとは完全独立に一括管理
しそれを適時読み出す方式でも実現可能である。

【００３１】更に、本実施例ではオブジェクト領域を画
像データと空間的に対応するビットマップ方法で説明し
たが、これに限定することなく、オブジェクト領域をベ
クトルデータで持つことも可能である。

【００３２】また本実施例ではオブジェクト領域の算出
の際には画像データと同期を取る方式で説明したが、パ
ッケージメディア（テープ、光ディスク、磁気ディスク
等）で画像データを供給するシステムの場合は必ずしも
同期を取る必要はなく領域演算は個別に行いパッケージ
ングの際に同期を取ればよい。

【００３３】尚、本発明は、ハードウェアによって実現
させたが、装置にプログラムを供給することによつて達
成される場合にも適用できることは言うまでもない。

【００３４】以上説明したように本実施例によれば、動
画像中の動物体をオブジェクトとして定義する際に、動
物体自身及び移動範囲を含むより広い領域をオブジェク
トと定義することにより、動画像中の動物体を確実かつ
容易に指示することが可能になる。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、動
画像における動物体を容易に指示することが可能になる
。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例における動画像におけるオブジェクトの
概念を説明するための図である。

【図２】実施例における対象動物体とオブジェクトとの
関係を説明する図である。

【図３】本実施例の具体ブロツク構成を示す図である。

【図４】実施例におけるオブジェクト領域検出の行程を
示す図である。

【図５】実施例におけるオブジェクト領域検出の他の原
理を示す図である。

【符号の説明】

１０１　　フレーム画像 １０２　　対象動物体 １０３　　オブジェクト領域 ３０１　　入力端子 ３０２　　Ａ／Ｄ変換器 ３０３及び３０４　　フレーム遅延器 ３０５　　差分器 ３０６　　差分バッファ ３０７　　領域演算器 ３０８　　属性メモリ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　動画像を構成する個々のフレーム画像
   を順次入力する入力手段と、入力した複数フレーム画像
   を比較することでフレーム画像中の動物体の存在領域を
   検出する検出手段と、所望の位置を指示する指示手段と
   、該指示手段によって指示された位置が前記検出手段に
   よって検出された領域中にあるか否かを判別する判別手
   段とを備えることを特徴とする画像処理装置。