JPH09161075A - Feature point detecting device, its method, area dividing device, picture encoding device, and recording medium - Google Patents
Feature point detecting device, its method, area dividing device, picture encoding device, and recording mediumInfo
- Publication number
- JPH09161075A JPH09161075A JP31889595A JP31889595A JPH09161075A JP H09161075 A JPH09161075 A JP H09161075A JP 31889595 A JP31889595 A JP 31889595A JP 31889595 A JP31889595 A JP 31889595A JP H09161075 A JPH09161075 A JP H09161075A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- feature point
- image
- new
- pixel
- detecting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、特徴点検出装置お
よび特徴点検出方法、領域分割装置、画像符号化装置、
並びに記録媒体に関する。特に、注目画素を含む所定の
領域を構成する画素の画素値の統計をとり、その統計結
果に対応する値を、注目画素の新たな画素値とし、その
新たな画素値で構成される新たな画像を対象に、画像の
局所的な特徴が変化する特徴点を検出するようにするこ
とにより、元の画像の特徴点を、精度良く検出すること
ができるようにした特徴点検出装置および特徴点検出方
法、領域分割装置、画像符号化装置、並びに記録媒体に
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a feature point detecting device and a feature point detecting method, a region dividing device, an image coding device,
And a recording medium. In particular, statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the target pixel are taken, and a value corresponding to the statistical result is set as a new pixel value of the target pixel, and a new pixel value formed by the new pixel value is set. A feature point detection device and a feature check device capable of detecting feature points in an original image with high accuracy by detecting feature points in which a local feature of the image changes in an image. The present invention relates to an output method, a region dividing device, an image encoding device, and a recording medium.
【０００２】[0002]
【従来の技術】画像を圧縮符号化する方法としては、従
来より、画像を、幾つかの領域に分割し、その領域ごと
に符号化を行う方法が知られている。そして、画像を領
域分割する方法としては、例えば、分離統合法や画素結
合法などが知られている。2. Description of the Related Art Conventionally, as a method of compression-encoding an image, a method of dividing an image into several areas and encoding each area is known. Then, as a method of dividing an image into regions, for example, a separation integration method, a pixel combination method, and the like are known.
【０００３】さらに、画像を領域分割する方法として
は、画像において、局所的な特徴が変化する特徴点（例
えば、画像中の物体の輪郭線（エッジ）を構成する画素
など）を検出し、画像を、そのような特徴点で囲まれる
領域に分割する方法（以下、適宜、特徴点による方法と
いう）も知られている。Further, as a method of dividing an image into regions, a feature point where a local feature changes in the image (for example, a pixel forming a contour line (edge) of an object in the image) is detected and the image is detected. Is also known (hereinafter, appropriately referred to as a method based on feature points) that is divided into regions surrounded by such feature points.
【０００４】図６は、特徴点による方法によって画像を
領域分割し、その結果得られる領域ごとに画像を符号化
する、従来の画像符号化装置の一例の構成を示してい
る。FIG. 6 shows an example of the configuration of a conventional image coding apparatus that divides an image into regions by a method based on feature points and encodes the images in each region obtained as a result.
【０００５】符号化の対象となる画像データ（ディジタ
ルデータ）は、ハイパスフィルタ１３および符号化回路
１９に供給されるようになされている。ハイパスフィル
タ１２は、例えば図７に示すような係数を有するフィル
タで、そこに入力される画像データをフィルタリング
し、さらに、所定の処理を施して、閾値処理回路１４に
出力するようになされている。即ち、ハイパスフィルタ
１２では、１フレームの画像データが、図７（Ａ）また
は図７（Ｂ）に示す係数を有する１次元のフィルタで、
それぞれ垂直方向または水平方向にフィルタリングされ
る。そして、両者のフィルタリング結果の２乗和がとら
れ、さらに、その平方根が計算されて、閾値処理回路１
４に出力される。Image data (digital data) to be encoded is supplied to the high pass filter 13 and the encoding circuit 19. The high-pass filter 12 is, for example, a filter having coefficients as shown in FIG. 7, and is configured to filter image data input thereto, further perform predetermined processing, and output to the threshold processing circuit 14. . That is, in the high-pass filter 12, one frame of image data is a one-dimensional filter having the coefficients shown in FIG. 7A or 7B,
Filtered vertically or horizontally, respectively. Then, the sum of squares of the filtering results of both is calculated, and the square root thereof is calculated, and the threshold processing circuit 1
4 is output.
【０００６】閾値処理回路１４は、画像データを構成す
る各画素についてのハイパスフィルタ１３の出力を、所
定の閾値と比較し、ハイパスフィルタ１３の出力が所定
の閾値以上である画素については、例えば値が１の特徴
点データを出力し、ハイパスフィルタ１３の出力が所定
の閾値未満である画素については、例えば値が０の特徴
点データを出力する。The threshold value processing circuit 14 compares the output of the high-pass filter 13 for each pixel forming the image data with a predetermined threshold value. For the pixel for which the output of the high-pass filter 13 is a predetermined threshold value or more, for example, a value 1 outputs the characteristic point data, and for the pixels whose output of the high-pass filter 13 is less than the predetermined threshold value, for example, the characteristic point data having the value 0 is output.
【０００７】ここで、いま、点（ｘ，ｙ）の画素を注目
画素とし、その画素値（画像データ）をｓ（ｘ，ｙ）と
表すと（但し、ｘまたはｙは、右または下方向に向かっ
て増加するものとする）、図７（Ａ）または図７（Ｂ）
に示す係数のフィルタによる注目画素のフィルタリング
結果は、それぞれ式ｓ（ｘ，ｙ）−ｓ（ｘ，ｙ＋１）、
またはｓ（ｘ，ｙ）−ｓ（ｘ＋１，ｙ）で表すことがで
きる。従って、注目画素についてのハイパスフィルタ１
３の出力は、式（（ｓ（ｘ，ｙ）−ｓ（ｘ，ｙ＋１））
2＋（ｓ（ｘ，ｙ）−ｓ（ｘ＋１，ｙ））2）1/2で表す
ことができ、これにより、ハイパスフィルタ１３では、
画像データに対し、微分処理が施されているといえる。Here, when the pixel at the point (x, y) is taken as the pixel of interest and the pixel value (image data) is represented as s (x, y) (where x or y is rightward or downward) 7 (A) or FIG. 7 (B)
The filtering result of the pixel of interest by the filter of the coefficient shown in the formula is s (x, y) -s (x, y + 1),
Alternatively, it can be represented by s (x, y) -s (x + 1, y). Therefore, the high pass filter 1 for the pixel of interest
The output of 3 is the expression ((s (x, y) −s (x, y + 1))
2 + (s (x, y ) -s (x + 1, y)) 2) can be represented by 1/2, thereby, the high-pass filter 13,
It can be said that the image data is differentiated.
【０００８】以上から、閾値処理回路１４では、注目画
素を、垂直方向（ｙ軸方向）または水平方向（ｘ軸方
向）から見た場合に、その画素値の変化の割合（画素値
の空間的な微分値）が大きいときに（この場合は、ハイ
パスフィルタ１３の出力が、所定の閾値以上である場合
に対応する）、値が１の特徴点データが出力され、そう
でないときは、値が０の特徴点データが出力される。即
ち、閾値処理回路１４は、ハイパスフィルタ１３の出力
に基づいて、画像データを構成する各画素が特徴点であ
るかどうかを検出し、特徴点である場合には、値が１の
特徴点データを、また、特徴点でない場合には、値が０
の特徴点データを出力する。特徴点データは、チェーン
構成回路１５に供給される。From the above, in the threshold value processing circuit 14, when the target pixel is viewed from the vertical direction (y-axis direction) or the horizontal direction (x-axis direction), the rate of change of the pixel value (spatial value of the pixel value When the differential value) is large (in this case, the output of the high-pass filter 13 is equal to or greater than a predetermined threshold value), the feature point data with a value of 1 is output, and otherwise, the value is The feature point data of 0 is output. That is, the threshold processing circuit 14 detects whether or not each pixel forming the image data is a feature point based on the output of the high-pass filter 13, and if it is a feature point, the feature point data having a value of 1 , And if it is not a feature point, the value is 0
The feature point data of is output. The characteristic point data is supplied to the chain configuration circuit 15.
【０００９】チェーン構成回路１５は、閾値処理回路１
４から１フレーム分の特徴点データを受信すると、その
特徴点データに基づいて、チェーン符号化を行う。即
ち、チェーン構成回路１５は、特徴点データが１の、あ
る画素、つまり、ある特徴点を始点とし、それに隣接す
る特徴点を検出する。さらに、いま検出した特徴点に隣
接する特徴点であって、まだ検出されていないもの（以
下、適宜、未検出隣接特徴点という）を検出し、以下、
同様の処理を、未検出隣接特徴点を検出することができ
なくなるまで行う。チェーン構成回路１５は、このよう
にして、一続きになっている特徴点、即ち、チェーンを
検出し、そのチェーンを構成する特徴点の座標をリスト
にしたもの（以下、適宜、特徴点リストという）を生成
する。The chain configuration circuit 15 is a threshold processing circuit 1.
When the feature point data for 4 to 1 frames is received, the chain coding is performed based on the feature point data. That is, the chain configuration circuit 15 detects a feature point adjacent to the pixel having the feature point data of 1 as a starting point, that is, a feature point. Furthermore, a feature point adjacent to the feature point just detected, which has not been detected yet (hereinafter, appropriately referred to as an undetected adjacent feature point), is detected.
The same process is repeated until the undetected adjacent feature points cannot be detected. In this way, the chain forming circuit 15 detects a series of feature points, that is, a chain, and lists the coordinates of the feature points forming the chain (hereinafter, appropriately referred to as a feature point list). ) Is generated.
【００１０】チェーン構成回路１５は、１フレームの画
像データに存在するすべてのチェーンについての特徴点
リストを構成し、それをフレームメモリ１６に供給して
展開することで、２値画像を生成する。即ち、チェーン
構成回路１５は、特徴点リストに記述されている座標に
対応するフレームメモリ１６のアドレスには、例えば１
を記憶させるとともに、それ以外のフレームメモリ１６
のアドレスには、例えば０を記憶させ、これにより、０
および１の２値で構成される２値画像を生成する。The chain construction circuit 15 constructs a feature point list for all chains existing in image data of one frame, supplies it to the frame memory 16 and expands it to generate a binary image. That is, the chain configuration circuit 15 sets the address of the frame memory 16 corresponding to the coordinates described in the feature point list to, for example, 1
The frame memory 16
For example, 0 is stored in the address of
A binary image composed of binary values of 1 and 1 is generated.
【００１１】以上のようにして、フレームメモリ１６に
２値画像が記憶されると、ラベル付け処理回路１７は、
１で囲まれる領域、即ち、チェーンで囲まれる領域をす
べて検出し（領域分割し）、各領域を構成する画素（フ
レームメモリ１６のアドレス）に、領域を識別するため
のラベル（例えば、数字など）を割り当てる（書き込
む）（なお、この場合、画枠は、例えば特徴点とされ
る）。そして、ラベル付け処理回路１７は、フレームメ
モリ１６の記憶値を読み出し、多重化回路１８に出力す
る。When the binary image is stored in the frame memory 16 as described above, the labeling processing circuit 17
A region surrounded by 1s, that is, a region surrounded by a chain is detected (divided into regions), and a pixel (address of the frame memory 16) forming each region is labeled with a label (for example, a number or the like) for identifying the region. ) Is assigned (written) (in this case, the image frame is, for example, a feature point). Then, the labeling processing circuit 17 reads the stored value of the frame memory 16 and outputs it to the multiplexing circuit 18.
【００１２】一方、符号化回路１９では、フレームメモ
リ１６を参照することにより、チェーンで囲まれる領域
が認識され、その領域単位で、画像データが符号化され
る。即ち、符号化回路１９は、例えば、チェーンで囲ま
れる領域ごとに、その領域を構成する画素値（画像デー
タ）の平均値などを求め、多重化回路１８に出力する。
多重化回路１８では、ラベル付け処理回路１７の出力
と、符号化回路１９の出力とが多重化され、図示せぬ伝
送路を介して伝送され、あるいは記録媒体に記録され
る。On the other hand, in the encoding circuit 19, the area surrounded by the chain is recognized by referring to the frame memory 16, and the image data is encoded in the area unit. That is, for example, the encoding circuit 19 obtains, for each region surrounded by a chain, an average value of pixel values (image data) forming the region, and outputs the average value to the multiplexing circuit 18.
In the multiplexing circuit 18, the output of the labeling processing circuit 17 and the output of the encoding circuit 19 are multiplexed and transmitted via a transmission line (not shown) or recorded in a recording medium.
【００１３】[0013]
【発明が解決しようとする課題】ところで、閾値処理回
路１４における特徴点の検出は、上述したように、ハイ
パスフィルタ１３の出力が、所定の閾値以上か否かに基
づいて行われるが、ハイパスフィルタ１３では、上述し
たように、微分処理が行われるため、画像の特徴が変化
する境界の部分の画素値（輝度）に差がない場合には、
その部分を特徴点として検出するのが困難な課題があっ
た。The detection of the characteristic points in the threshold processing circuit 14 is performed based on whether the output of the high pass filter 13 is equal to or more than a predetermined threshold value as described above. In No. 13, since the differential processing is performed as described above, when there is no difference in the pixel value (luminance) at the boundary portion where the characteristics of the image change,
There is a problem that it is difficult to detect that portion as a feature point.
【００１４】さらに、この場合、例えば一様に複雑な模
様がある領域などの、僅かな起伏の連続するようなテク
スチャの領域（細かなエッジのある領域）においては、
多数の点（画素）が特徴点として検出される課題があっ
た。Further, in this case, for example, in a region of a texture having a slight undulation, such as a region having a uniformly complicated pattern (a region having fine edges),
There is a problem that many points (pixels) are detected as feature points.
【００１５】即ち、例えば、いま、図８に示すような画
素値の画像があった場合、特徴点（エッジ）は、同図に
おいて点線で示す部分であるが、このような画像を、ハ
イパスフィルタ１３でフィルタリングすると、図９に示
すような結果が得られる。従って、これを、閾値処理回
路１４に入力して、特徴点を検出した場合には、閾値
を、例えば１１より大きな値に設定したときには、特徴
点は検出されず、また、閾値を、例えば１１以下に設定
したときには、ほぼ右半分の部分にある画素すべてが、
特徴点として検出されてしまう。That is, for example, when an image having pixel values as shown in FIG. 8 is present, the characteristic point (edge) is a portion shown by a dotted line in FIG. Filtering with 13 yields the results shown in FIG. Therefore, when this is input to the threshold processing circuit 14 and the feature point is detected, when the threshold value is set to a value larger than 11, for example, the feature point is not detected, and the threshold value is set to, for example, 11 When set below, almost all the pixels in the right half are
It will be detected as a feature point.
【００１６】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、画像の特徴点を、精度良く検出すること
ができるようにするものである。The present invention has been made in view of such a situation, and makes it possible to accurately detect a feature point of an image.
【００１７】[0017]
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の特徴点
検出装置は、注目画素を含む所定の領域を構成する画素
の画素値の統計をとり、その統計結果に対応する値を、
注目画素の新たな画素値として出力する統計手段と、統
計手段より出力される新たな画素値で構成される新たな
画像の特徴点を検出する検出手段とを備えることを特徴
とする。A feature point detecting apparatus according to claim 1 obtains statistics of pixel values of pixels constituting a predetermined area including a target pixel, and obtains a value corresponding to the statistical result,
The present invention is characterized by including a statistical unit that outputs a new pixel value of the pixel of interest and a detection unit that detects a feature point of a new image that is composed of the new pixel value output from the statistical unit.
【００１８】請求項４に記載の特徴点検出方法は、注目
画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統計を
とり、その統計結果に対応する値を、注目画素の新たな
画素値として出力し、その新たな画素値で構成される新
たな画像の特徴点を検出することを特徴とする。According to a fourth aspect of the present invention, a feature point detecting method obtains statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel, and a value corresponding to the statistical result is used as a new pixel value of the target pixel. Is output, and the feature point of a new image composed of the new pixel value is detected.
【００１９】請求項５に記載の領域分割装置は、注目画
素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統計をと
り、その統計結果に対応する値を、注目画素の新たな画
素値として出力する統計手段と、統計手段より出力され
る新たな画素値で構成される新たな画像の特徴点を検出
する特徴点検出手段と、特徴点検出手段により検出され
た特徴点で囲まれる領域を検出する領域検出手段とを備
えることを特徴とする。According to a fifth aspect of the present invention, in the area dividing device, statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel are taken, and a value corresponding to the statistical result is set as a new pixel value of the target pixel. A statistical means for outputting, a characteristic point detecting means for detecting a characteristic point of a new image composed of a new pixel value outputted by the statistical means, and an area surrounded by the characteristic points detected by the characteristic point detecting means. And a region detecting means for detecting.
【００２０】請求項６に記載の画像符号化装置は、注目
画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統計を
とり、その統計結果に対応する値を、注目画素の新たな
画素値として出力する統計手段と、統計手段より出力さ
れる新たな画素値で構成される新たな画像の特徴点を検
出する特徴点検出手段と、特徴点検出手段により検出さ
れた特徴点で囲まれる領域を検出する領域検出手段と、
領域検出手段により検出された特徴点で囲まれる領域ご
とに、画像を符号化する符号化手段とを備えることを特
徴とする。An image coding apparatus according to a sixth aspect of the present invention obtains statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel, and sets a value corresponding to the statistical result as a new pixel value of the target pixel. , A characteristic point detecting means for detecting a characteristic point of a new image composed of a new pixel value outputted by the statistical means, and an area surrounded by the characteristic points detected by the characteristic point detecting means. Area detection means for detecting
Coding means for coding an image is provided for each area surrounded by the feature points detected by the area detecting means.
【００２１】請求項７に記載の記録媒体は、そこに記録
されている符号化データが、注目画素を含む所定の領域
を構成する画素の画素値の統計をとり、その統計結果に
対応する値を、注目画素の新たな画素値とし、新たな画
素値で構成される新たな画像の局所的な特徴が変化する
特徴点を検出し、特徴点で囲まれる領域を検出し、特徴
点で囲まれる領域ごとに、画像を符号化したものである
ことを特徴とする。According to a seventh aspect of the present invention, the coded data recorded therein collects statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the target pixel, and a value corresponding to the statistical result. Is set as the new pixel value of the pixel of interest, a feature point where the local feature of the new image composed of the new pixel value changes is detected, the area surrounded by the feature points is detected, and the It is characterized in that an image is encoded for each region to be displayed.
【００２２】請求項１に記載の特徴点検出装置において
は、統計手段は、注目画素を含む所定の領域を構成する
画素の画素値の統計をとり、その統計結果に対応する値
を、注目画素の新たな画素値として出力するようになさ
れている。検出手段は、統計手段より出力される新たな
画素値で構成される新たな画像の特徴点を検出するよう
になされている。In the feature point detecting device according to the first aspect, the statistical means takes statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the target pixel, and a value corresponding to the statistical result is used as the target pixel. The new pixel value is output. The detecting means is adapted to detect a feature point of a new image composed of a new pixel value output from the statistical means.
【００２３】請求項４に記載の特徴点検出方法において
は、注目画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値
の統計をとり、その統計結果に対応する値を、注目画素
の新たな画素値として出力し、その新たな画素値で構成
される新たな画像の特徴点を検出するようになされてい
る。In the feature point detection method according to the fourth aspect, statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the pixel of interest are calculated, and a value corresponding to the statistical result is used as a new pixel of the pixel of interest. The value is output as a value and a feature point of a new image composed of the new pixel value is detected.
【００２４】請求項５に記載の領域分割装置において
は、統計手段は、注目画素を含む所定の領域を構成する
画素の画素値の統計をとり、その統計結果に対応する値
を、注目画素の新たな画素値として出力するようになさ
れている。特徴点検出手段は、統計手段より出力される
新たな画素値で構成される新たな画像の特徴点を検出
し、領域検出手段は、特徴点検出手段により検出された
特徴点で囲まれる領域を検出するようになされている。In the area dividing device according to the fifth aspect, the statistical means takes statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the pixel of interest, and a value corresponding to the statistical result is set as a value of the pixel of interest. It is designed to output as a new pixel value. The feature point detecting means detects a feature point of a new image composed of a new pixel value output from the statistical means, and the area detecting means detects an area surrounded by the feature points detected by the feature point detecting means. It is designed to detect.
【００２５】請求項６に記載の画像符号化装置において
は、統計手段は、注目画素を含む所定の領域を構成する
画素の画素値の統計をとり、その統計結果に対応する値
を、注目画素の新たな画素値として出力するようになさ
れている。特徴点検出手段は、統計手段より出力される
新たな画素値で構成される新たな画像の特徴点を検出
し、領域検出手段は、特徴点検出手段により検出された
特徴点で囲まれる領域を検出するようになされている。
符号化手段は、領域検出手段により検出された特徴点で
囲まれる領域ごとに、画像を符号化するようになされて
いる。In the image coding apparatus according to the sixth aspect, the statistical means takes statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the target pixel, and the value corresponding to the statistical result is used as the target pixel. The new pixel value is output. The feature point detecting means detects a feature point of a new image composed of a new pixel value output from the statistical means, and the area detecting means detects an area surrounded by the feature points detected by the feature point detecting means. It is designed to detect.
The encoding means is adapted to encode an image for each area surrounded by the feature points detected by the area detecting means.
【００２６】請求項７に記載の記録媒体には、注目画素
を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統計をと
り、その統計結果に対応する値を、注目画素の新たな画
素値とし、新たな画素値で構成される新たな画像の局所
的な特徴が変化する特徴点を検出し、特徴点で囲まれる
領域を検出し、特徴点で囲まれる領域ごとに、画像を符
号化した符号化データが記録されている。In the recording medium according to the seventh aspect, statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including the target pixel are taken, and a value corresponding to the statistical result is set as a new pixel value of the target pixel. , The feature point where the local feature of the new image composed of the new pixel value changes is detected, the area surrounded by the feature point is detected, and the image is encoded for each area surrounded by the feature point. Encoded data is recorded.
【００２７】[0027]
【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施例を説明す
るが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各手段
と以下の実施例との対応関係を明らかにするために、各
手段の後の括弧内に、対応する実施例（但し、一例）を
付加して、本発明の特徴を記述すると、次のようにな
る。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described below, but before that, in order to clarify the correspondence between each means of the invention described in the claims and the following embodiments. The features of the present invention are described as follows by adding a corresponding embodiment (however, an example) in parentheses after each means.
【００２８】即ち、請求項１に記載の特徴点検出装置
は、画像において、局所的な特徴が変化する特徴点を検
出する特徴点検出装置であって、注目画素を含む所定の
領域を構成する画素の画素値の統計をとり、その統計結
果に対応する値を、注目画素の新たな画素値として出力
する統計手段（例えば、図１に示す統計処理回路１１な
ど）と、統計手段より出力される新たな画素値で構成さ
れる新たな画像の特徴点を検出する検出手段（例えば、
図１に示すハイパスフィルタ１３および閾値処理回路１
４など）とを備えることを特徴とする。That is, the feature point detecting device according to claim 1 is a feature point detecting device for detecting a feature point in which a local feature changes in an image, and constitutes a predetermined area including a target pixel. Statistical means (for example, the statistical processing circuit 11 shown in FIG. 1) that takes the statistics of the pixel values of pixels and outputs the value corresponding to the statistical result as a new pixel value of the pixel of interest, and outputs the statistical values. Detecting means for detecting a feature point of a new image composed of new pixel values (for example,
High-pass filter 13 and threshold processing circuit 1 shown in FIG.
4) and the like.
【００２９】請求項２に記載の特徴点検出装置は、統計
手段が、ハイパスフィルタ（例えば、図２に示す係数を
有するハイパスフィルタなど）で構成されることを特徴
とする。A feature point detecting apparatus according to a second aspect is characterized in that the statistical means is composed of a high-pass filter (for example, a high-pass filter having coefficients shown in FIG. 2).
【００３０】請求項５に記載の領域分割装置は、画像
を、局所的な特徴が変化する特徴点で囲まれる領域に分
割する領域分割装置であって、注目画素を含む所定の領
域を構成する画素の画素値の統計をとり、その統計結果
に対応する値を、注目画素の新たな画素値として出力す
る統計手段（例えば、図１に示す統計処理回路１１な
ど）と、統計手段より出力される新たな画素値で構成さ
れる新たな画像の特徴点を検出する特徴点検出手段（例
えば、図１に示すハイパスフィルタ１３および閾値処理
回路１４など）と、特徴点検出手段により検出された特
徴点で囲まれる領域を検出する領域検出手段（例えば、
図１に示すフレームメモリ１６およびラベル付け処理回
路１７など）とを備えることを特徴とする。An area dividing device according to a fifth aspect is an area dividing device which divides an image into areas surrounded by feature points whose local characteristics change, and constitutes a predetermined area including a target pixel. Statistical means (for example, the statistical processing circuit 11 shown in FIG. 1) that takes the statistics of the pixel values of pixels and outputs the value corresponding to the statistical result as a new pixel value of the pixel of interest, and outputs the statistical values. Characteristic point detecting means (for example, the high-pass filter 13 and the threshold value processing circuit 14 shown in FIG. 1) for detecting a characteristic point of a new image composed of new pixel values, and the characteristic point detected by the characteristic point detecting means. Area detection means for detecting an area surrounded by dots (for example,
Frame memory 16 and label processing circuit 17 shown in FIG. 1).
【００３１】請求項６に記載の画像符号化装置は、画像
を、局所的な特徴が変化する特徴点で囲まれる領域ごと
に符号化する画像符号化装置であって、注目画素を含む
所定の領域を構成する画素の画素値の統計をとり、その
統計結果に対応する値を、注目画素の新たな画素値とし
て出力する統計手段（例えば、図１に示す統計処理回路
１１など）と、統計手段より出力される新たな画素値で
構成される新たな画像の特徴点を検出する特徴点検出手
段（例えば、図１に示すハイパスフィルタ１３および閾
値処理回路１４など）と、特徴点検出手段により検出さ
れた特徴点で囲まれる領域を検出する領域検出手段（例
えば、図１に示すフレームメモリ１６およびラベル付け
処理回路１７など）と、領域検出手段により検出された
特徴点で囲まれる領域ごとに、画像を符号化する符号化
手段（例えば、図１に示す符号化回路１９など）とを備
えることを特徴とする。An image coding apparatus according to a sixth aspect is an image coding apparatus which codes an image for each region surrounded by feature points whose local features change, and a predetermined pixel including a target pixel. A statistical means (for example, the statistical processing circuit 11 shown in FIG. 1) for collecting statistics of the pixel values of the pixels forming the area and outputting the value corresponding to the statistical result as a new pixel value of the target pixel; The feature point detecting means (for example, the high-pass filter 13 and the threshold value processing circuit 14 shown in FIG. 1) for detecting the feature point of the new image formed by the new pixel value output from the means, and the feature point detecting means. An area detection unit (for example, the frame memory 16 and the labeling processing circuit 17 shown in FIG. 1) for detecting an area surrounded by the detected feature points, and an area surrounded by the feature points detected by the area detection unit. For each frequency band, encoding means for encoding an image (e.g., a coding circuit 19 shown in FIG. 1), characterized in that it comprises a.
【００３２】なお、勿論この記載は、各手段を上記した
ものに限定することを意味するものではない。Of course, this description does not mean that each means is limited to the above.
【００３３】図１は、本発明を適用した画像符号化装置
の一実施例の構成を示している。なお、図中、図６にお
ける場合と対応する部分については、同一の符号を付し
てあり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、
この画像符号化装置は、ハイパスフィルタ１３の前段
に、統計処理回路１１およびフレームメモリ１２が新た
に設けられている他は、図６の画像符号化装置と同様に
構成されている。FIG. 1 shows the configuration of an embodiment of an image coding apparatus to which the present invention is applied. In the figure, parts corresponding to those in FIG. 6 are designated by the same reference numerals, and description thereof will be omitted below as appropriate. That is,
This image encoding device is configured in the same manner as the image encoding device of FIG. 6 except that a statistical processing circuit 11 and a frame memory 12 are newly provided before the high pass filter 13.
【００３４】統計処理回路１１は、入力された画像デー
タを、例えば、いわゆるラインスキャン順などに注目画
素とし、各注目画素を含む所定の領域としての、例えば
注目画素を中心とするＮ１×Ｎ２の長方形の領域を構成
する画素の画素値の統計をとるようになされている（な
お、本実施例では、後述するように、Ｎ１＝Ｎ２＝３と
されている）。さらに、統計処理回路１１は、その統計
処理の結果得られる値を、注目画素の新たな画素値とし
て出力するようになされている。フレームメモリ１２
は、統計処理回路１１より出力される新たな画素値を順
次記憶していき、これにより、その新たな画素値で構成
される新たな画像を構成するようになされている。The statistical processing circuit 11 sets the input image data as a target pixel in, for example, a so-called line scan order, and as a predetermined area including each target pixel, for example, N1 × N2 centering on the target pixel. The statistics of the pixel values of the pixels forming the rectangular area are obtained (in this embodiment, N1 = N2 = 3, as will be described later). Further, the statistical processing circuit 11 outputs the value obtained as a result of the statistical processing as a new pixel value of the target pixel. Frame memory 12
Sequentially stores new pixel values output from the statistical processing circuit 11, thereby forming a new image composed of the new pixel values.
【００３５】以上のように構成される画像符号化装置に
おいては、統計処理回路１１および符号化回路１９に、
符号化すべき画像データが入力される。統計処理回路１
１では、画像データを、ラインスキャン順などに注目画
素とし、各注目画素を中心とする、例えば３×３画素の
正方形の小領域を構成する画素の画素値の統計的な値が
求められる。即ち、統計処理回路１１では、小領域を構
成する３×３の画素の画素値に、例えば図２に示すよう
な係数が乗算され（重み付けがなされ）、さらに、その
結果得られる乗算値の総和が求められる。そして、統計
処理回路１１では、その総和値が、注目画素の新たな画
素値として、フレームメモリ１２に出力されて記憶され
る。In the image coding apparatus configured as described above, the statistical processing circuit 11 and the coding circuit 19 are
Image data to be encoded is input. Statistical processing circuit 1
In 1, the image data is set as a pixel of interest in the line scan order, and the statistical value of the pixel value of the pixel forming a small region of a square of, for example, 3 × 3 pixels centered on each pixel of interest is obtained. That is, in the statistical processing circuit 11, the pixel values of the 3 × 3 pixels forming the small area are multiplied (weighted) by, for example, a coefficient as shown in FIG. 2, and the sum of the multiplication values obtained as a result is added. Is required. Then, in the statistical processing circuit 11, the total value is output and stored in the frame memory 12 as a new pixel value of the target pixel.
【００３６】ここで、図２に示す係数を画素値に乗算し
て、その総和値を求める処理は、画像データを、図２に
示す係数を有する２次元のフィルタでフィルタリングす
ることに相当する。図２に示す係数を有する２次元のフ
ィルタはハイパスフィルタとなるから、この場合、統計
処理回路１１は、ハイパスフィルタで構成されていると
いうことができる。Here, the process of multiplying the pixel value by the coefficient shown in FIG. 2 to obtain the total value thereof corresponds to filtering the image data by the two-dimensional filter having the coefficient shown in FIG. Since the two-dimensional filter having the coefficients shown in FIG. 2 is a high-pass filter, it can be said that in this case, the statistical processing circuit 11 is composed of a high-pass filter.
【００３７】以上のようにして、フレームメモリ１２に
新たな画素値が記憶され、これにより、新たな画像が構
成されると、その新たな画像は、ハイパスフィルタ１３
に供給される。そして、図６で説明したように、ハイパ
スフィルタ１３および閾値処理回路１４で、新たな画像
について、特徴点が検出され、チェーン構成回路１５に
おいて、その特徴点について、チェーン符号化がなされ
た後、フレームメモリ１６に２値画像が展開される。さ
らに、ラベル付け処理回路１７において、フレームメモ
リ１６に記憶された２値画像について、ラベルの割り当
てが行われ、その後、フレームメモリ１６の記憶値は、
多重化回路１８に供給される。As described above, when a new pixel value is stored in the frame memory 12 and a new image is formed by this, the new image is stored in the high-pass filter 13.
Supplied to Then, as described with reference to FIG. 6, after the high-pass filter 13 and the threshold processing circuit 14 detect a feature point in the new image, and the chain configuration circuit 15 chain-codes the feature point, A binary image is developed in the frame memory 16. Further, in the labeling processing circuit 17, labels are assigned to the binary images stored in the frame memory 16, and thereafter, the stored values in the frame memory 16 are
It is supplied to the multiplexing circuit 18.
【００３８】一方、符号化回路１９では、ラベル付けが
された後のフレームメモリ１６を参照することにより、
チェーンで囲まれる領域が認識され、その領域単位で、
画像データ（元の画像データ）が符号化され、多重化回
路１８に出力される。多重化回路１８では、ラベル付け
処理回路１７の出力と、符号化回路１９の出力とが多重
化され、その結果得られる符号化データは、必要に応じ
て、伝送路を介して伝送され、あるいは、例えば、光デ
ィスクや、磁気ディスク、磁気テープなどの記録媒体２
０に記録される。On the other hand, in the encoding circuit 19, by referring to the frame memory 16 after being labeled,
The area surrounded by the chain is recognized, and in that area unit,
The image data (original image data) is encoded and output to the multiplexing circuit 18. In the multiplexing circuit 18, the output of the labeling processing circuit 17 and the output of the encoding circuit 19 are multiplexed, and the encoded data obtained as a result is transmitted via a transmission line as needed, or , A recording medium 2 such as an optical disk, a magnetic disk, or a magnetic tape
Recorded as 0.
【００３９】ここで、いま、前述した図８と同一の図３
に示すような、僅かな起伏の連続するようなテクスチャ
の画像を、図２に示した係数を有する統計処理回路１１
で処理した場合、図４に示すような新たな画素値の新た
な画像を得ることができる。さらに、この新たな画像
を、ハイパスフィルタ１３でフィルタリングすると、図
５に示すような結果が得られる。従って、これを、閾値
処理回路１４に入力して、特徴点を検出した場合には、
閾値を、例えば３とすることで、正確な特徴点（エッ
ジ）（図３において、点線で示す部分）を得ることがで
きる。Here, FIG. 3 which is the same as FIG.
The statistical processing circuit 11 having the coefficient shown in FIG.
In the case of processing in step 1, a new image having a new pixel value as shown in FIG. 4 can be obtained. Further, when this new image is filtered by the high-pass filter 13, the result as shown in FIG. 5 is obtained. Therefore, when this is input to the threshold processing circuit 14 to detect a feature point,
By setting the threshold value to be 3, for example, an accurate feature point (edge) (portion indicated by a dotted line in FIG. 3) can be obtained.
【００４０】即ち、画像の特徴が変化する境界の部分の
画素値（輝度）に差がなくても、その部分を特徴点とし
て検出することができるとともに、僅かな起伏の連続す
るようなテクスチャの領域（細かなエッジのある領域）
において、多数の点（画素）が特徴点として検出される
のを防止することができる。That is, even if there is no difference in the pixel value (luminance) of the boundary portion where the characteristics of the image change, that portion can be detected as a characteristic point, and a texture with a slight undulation is formed continuously. Area (area with fine edges)
In, it is possible to prevent a large number of points (pixels) from being detected as feature points.
【００４１】その結果、画像を、物体の輪郭線で囲まれ
る領域に、正確に分割することが可能となる。さらに、
そのような正確な領域ごとに、画像が符号化されるの
で、それを復号した場合には、画質の良い復号画像を得
ることができる。As a result, the image can be accurately divided into regions surrounded by the contour line of the object. further,
Since an image is encoded for each such accurate region, when it is decoded, a decoded image with good image quality can be obtained.
【００４２】以上、本発明を適用した画像符号化装置に
ついて説明したが、この画像符号化装置は、動画および
静止画のいずれにも適用可能である。The image coding apparatus to which the present invention is applied has been described above, but the image coding apparatus can be applied to both moving images and still images.
【００４３】なお、以上のような画像符号化装置は、限
られた伝送容量を持つ伝送媒体を用いて画像伝送を行う
画像伝送装置や、画像を記録媒体に記録する、例えばＶ
ＴＲ（ビデオテープレコーダ）などの装置その他に適用
可能である。The image coding apparatus as described above is an image transmission apparatus that performs image transmission using a transmission medium having a limited transmission capacity, or records an image on a recording medium, for example, V
It is applicable to devices such as TR (video tape recorder) and others.
【００４４】また、本実施例では、統計処理回路１１に
おける統計処理として、ハイパスフィルタによるフィル
タリングを行うようにしたが、この統計処理としては、
その他、例えば、注目画素を中心とするＮ１×Ｎ２の範
囲の画素の画素値の分散や標準偏差などを求めるように
しても良い。Further, in the present embodiment, as the statistical processing in the statistical processing circuit 11, the filtering by the high-pass filter is performed, but the statistical processing is as follows.
In addition, for example, the variance or standard deviation of the pixel values of the pixels in the N1 × N2 range centered on the pixel of interest may be obtained.
【００４５】さらに、本実施例においては、注目画素を
中心とする３×３の正方形状の範囲を対象に、統計処理
を施すようにしたが、統計処理を施す範囲のサイズや形
状は、これに限定されるものではない。Further, in the present embodiment, the statistical processing is applied to the 3 × 3 square area centered on the pixel of interest, but the size and shape of the statistical processing area are It is not limited to.
【００４６】また、本実施例では、符号化回路１９にお
いて、チェーンで囲まれる領域ごとに、その領域を構成
する画素値の平均値を求め、これを符号化結果として出
力するようにしたが、符号化回路１９における符号化方
法は、これに限定されるものではない。Further, in the present embodiment, the encoding circuit 19 obtains the average value of the pixel values forming the region for each region surrounded by the chain, and outputs this as the encoding result. The encoding method in the encoding circuit 19 is not limited to this.
【００４７】さらに、本実施例においては、新たな画像
から検出された特徴点を、元の画像の特徴点とするよう
にしたが、元の画像からも特徴点を検出し、両方の特徴
点に基づいて、元の画像の最終的な特徴点を決定するよ
うにすることなども可能である。Further, in the present embodiment, the feature points detected from the new image are set as the feature points of the original image, but the feature points are also detected from the original image and both feature points are detected. It is also possible to determine the final feature points of the original image based on the above.
【００４８】[0048]
【発明の効果】請求項１に記載の特徴点検出装置および
請求項４に記載の特徴点検出方法によれば、注目画素を
含む所定の領域を構成する画素の画素値の統計がとら
れ、その統計結果に対応する値が、注目画素の新たな画
素値とされる。そして、その新たな画素値で構成される
新たな画像の特徴点が検出される。従って、統計処理に
より、例えば画素値の小さな起伏などが、いわば平均化
されるので、元の画像の特徴点を精度良く検出すること
が可能となる。According to the feature point detecting device and the feature point detecting method described in claim 4, statistics of pixel values of pixels constituting a predetermined area including a target pixel are obtained. The value corresponding to the statistical result is set as the new pixel value of the target pixel. Then, the feature point of the new image composed of the new pixel value is detected. Therefore, the statistical processing averages, for example, undulations with small pixel values, so that the characteristic points of the original image can be accurately detected.
【００４９】請求項５に記載の領域分割装置によれば、
上述のようにして検出された特徴点で囲まれる領域が検
出されるので、画像を、例えば、物体の輪郭で囲まれる
領域ごとに、正確に分割することが可能となる。According to the area dividing device of the fifth aspect,
Since the area surrounded by the feature points detected as described above is detected, the image can be accurately divided, for example, for each area surrounded by the outline of the object.
【００５０】請求項６に記載の画像符号化装置によれ
ば、上述のようにして検出された領域ごとに、画像が符
号化されるので、それを復号した場合には、画質の良い
復号画像を得ることができる。According to the image coding apparatus of the sixth aspect, since the image is coded for each area detected as described above, when it is decoded, a decoded image with good image quality is obtained. Can be obtained.
【００５１】請求項７に記載の記録媒体には、上述のよ
うにして画像を符号化した符号化データが記録されてい
るので、画質の良い復号画像を提供することが可能とな
る。Since the coded data obtained by coding the image as described above is recorded on the recording medium according to the seventh aspect, it is possible to provide a decoded image with high image quality.
【図１】本発明を適用した画像符号化装置の一実施例の
構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an embodiment of an image encoding device to which the present invention has been applied.
【図２】ハイパスフィルタのフィルタ係数の例を示す図
である。FIG. 2 is a diagram showing an example of filter coefficients of a high-pass filter.
【図３】符号化対象の画像の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an image to be encoded.
【図４】図３の画像を、図１の統計処理回路１１で処理
した結果得られる画像を示す図である。4 is a diagram showing an image obtained as a result of processing the image of FIG. 3 by a statistical processing circuit 11 of FIG.
【図５】図１のハイパスフィルタ１３による、図４の画
像のフィルタリング結果を示す図である。5 is a diagram showing a filtering result of the image of FIG. 4 by the high-pass filter 13 of FIG.
【図６】従来の画像符号化装置の一例の構成を示すブロ
ック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an example of a conventional image encoding device.
【図７】図６（図１）のハイパスフィルタ１３のフィル
タ係数の例を示す図である。7 is a diagram showing an example of filter coefficients of the high pass filter 13 of FIG. 6 (FIG. 1).
【図８】符号化対象の画像の例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image to be encoded.
【図９】図６のハイパスフィルタ１３による、図８の画
像のフィルタリング結果を示す図である。9 is a diagram showing a filtering result of the image of FIG. 8 by the high-pass filter 13 of FIG.
１１ 統計処理回路 １２ フレームメモリ １３ ハイパスフィルタ １４ 閾値処理回路 １５ チェーン構成回路 １６ フレームメモリ １７ ラベル付け処理回路 １８ 多重化回路 １９ 符号化回路 ２０ 記録媒体 11 statistical processing circuit 12 frame memory 13 high-pass filter 14 threshold processing circuit 15 chain configuration circuit 16 frame memory 17 labeling processing circuit 18 multiplexing circuit 19 encoding circuit 20 recording medium
Claims (7)
特徴点を検出する特徴点検出装置であって、 注目画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統
計をとり、その統計結果に対応する値を、前記注目画素
の新たな画素値として出力する統計手段と、 前記統計手段より出力される前記新たな画素値で構成さ
れる新たな画像の前記特徴点を検出する検出手段とを備
えることを特徴とする特徴点検出装置。1. A feature point detecting device for detecting a feature point in which a local feature changes in an image, wherein statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel are taken, and the statistical result is obtained. A value corresponding to the statistic means for outputting as a new pixel value of the target pixel, and a detecting means for detecting the characteristic point of a new image composed of the new pixel value output by the statistic means. A feature point detection device comprising:
成されることを特徴とする請求項１に記載の特徴点検出
装置。2. The feature point detecting apparatus according to claim 1, wherein the statistical means is composed of a high-pass filter.
する画素の画素値の分散を計算し、前記新たな画素値と
して出力することを特徴とする請求項１に記載の特徴点
検出装置。3. The feature point detecting apparatus according to claim 1, wherein the statistical means calculates a variance of pixel values of pixels forming the predetermined area and outputs the variance as the new pixel value. .
特徴点を検出する特徴点検出方法であって、 注目画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統
計をとり、その統計結果に対応する値を、前記注目画素
の新たな画素値として出力し、 その新たな画素値で構成される新たな画像の前記特徴点
を検出することを特徴とする特徴点検出方法。4. A feature point detection method for detecting a feature point in which a local feature changes in an image, wherein statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel are collected, and a statistical result thereof is obtained. Is output as a new pixel value of the pixel of interest, and the feature point of a new image composed of the new pixel value is detected.
で囲まれる領域に分割する領域分割装置であって、 注目画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統
計をとり、その統計結果に対応する値を、前記注目画素
の新たな画素値として出力する統計手段と、 前記統計手段より出力される前記新たな画素値で構成さ
れる新たな画像の前記特徴点を検出する特徴点検出手段
と、 前記特徴点検出手段により検出された前記特徴点で囲ま
れる領域を検出する領域検出手段とを備えることを特徴
とする領域分割装置。5. A region dividing device for dividing an image into regions surrounded by feature points whose local features change, wherein statistics of pixel values of pixels forming a predetermined region including a target pixel are taken, A statistical unit that outputs a value corresponding to the statistical result as a new pixel value of the target pixel, and the feature point of a new image that is composed of the new pixel value output from the statistical unit is detected. An area dividing device comprising: a characteristic point detecting means; and an area detecting means for detecting an area surrounded by the characteristic points detected by the characteristic point detecting means.
で囲まれる領域ごとに符号化する画像符号化装置であっ
て、 注目画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統
計をとり、その統計結果に対応する値を、前記注目画素
の新たな画素値として出力する統計手段と、 前記統計手段より出力される前記新たな画素値で構成さ
れる新たな画像の前記特徴点を検出する特徴点検出手段
と、 前記特徴点検出手段により検出された前記特徴点で囲ま
れる領域を検出する領域検出手段と、 前記領域検出手段により検出された前記特徴点で囲まれ
る領域ごとに、前記画像を符号化する符号化手段とを備
えることを特徴とする画像符号化装置。6. An image coding apparatus for coding an image for each area surrounded by feature points whose local characteristics change, wherein the statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel. And a value corresponding to the statistical result is output as a new pixel value of the target pixel, and the feature point of a new image composed of the new pixel value output from the statistical means. A feature point detecting means for detecting, a region detecting means for detecting a region surrounded by the feature points detected by the feature point detecting means, and a region surrounded by the feature points detected by the region detecting means An image encoding apparatus comprising: an encoding unit that encodes the image.
れている記録媒体であって、 前記符号化データは、 注目画素を含む所定の領域を構成する画素の画素値の統
計をとり、その統計結果に対応する値を、前記注目画素
の新たな画素値とし、 前記新たな画素値で構成される新たな画像の局所的な特
徴が変化する特徴点を検出し、 前記特徴点で囲まれる領域を検出し、 前記特徴点で囲まれる領域ごとに、前記画像を符号化し
たものであることを特徴とする記録媒体。7. A recording medium on which encoded data obtained by encoding an image is recorded, wherein the encoded data collects statistics of pixel values of pixels forming a predetermined area including a target pixel, and A value corresponding to a statistical result is set as a new pixel value of the target pixel, a feature point at which a local feature of a new image composed of the new pixel value changes is detected, and the feature point is surrounded by the feature point. A recording medium, wherein an area is detected, and the image is encoded for each area surrounded by the feature points.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31889595A JPH09161075A (en) | 1995-12-07 | 1995-12-07 | Feature point detecting device, its method, area dividing device, picture encoding device, and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31889595A JPH09161075A (en) | 1995-12-07 | 1995-12-07 | Feature point detecting device, its method, area dividing device, picture encoding device, and recording medium |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09161075A true JPH09161075A (en) | 1997-06-20 |
Family
ID=18104171
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31889595A Withdrawn JPH09161075A (en) | 1995-12-07 | 1995-12-07 | Feature point detecting device, its method, area dividing device, picture encoding device, and recording medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09161075A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010518507A (en) * | 2007-02-13 | 2010-05-27 | オリンパス株式会社 | Feature matching method |
| JP2013109773A (en) * | 2013-01-07 | 2013-06-06 | Olympus Corp | Feature matching method and article recognition system |
-
1995
- 1995-12-07 JP JP31889595A patent/JPH09161075A/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010518507A (en) * | 2007-02-13 | 2010-05-27 | オリンパス株式会社 | Feature matching method |
| JP2013109773A (en) * | 2013-01-07 | 2013-06-06 | Olympus Corp | Feature matching method and article recognition system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6668097B1 (en) | Method and apparatus for the reduction of artifact in decompressed images using morphological post-filtering | |
| US6625325B2 (en) | Noise cleaning and interpolating sparsely populated color digital image using a variable noise cleaning kernel | |
| JP3862140B2 (en) | Method and apparatus for segmenting a pixelated image, recording medium, program, and image capture device | |
| US9137424B2 (en) | Method for flicker detection in image signal | |
| JP3222496B2 (en) | Video signal processing device | |
| US20070098294A1 (en) | Method and system for quantization artifact removal using super precision | |
| CN1984237A (en) | Scene change detector and method thereof | |
| US5933529A (en) | Method of tracing a contour of an object based on background information of the object | |
| JP2001218210A (en) | Noise detection method, noise detector, image data processing unit, and recording medium | |
| KR100327649B1 (en) | Method and apparatus for interlaced detection | |
| JPH06152970A (en) | Picture compressing method and picture processor | |
| US6173082B1 (en) | Image processing apparatus and method for performing image processes according to image change and storing medium storing therein image processing programs | |
| JPH09161075A (en) | Feature point detecting device, its method, area dividing device, picture encoding device, and recording medium | |
| US7218794B2 (en) | Method for detecting grid in block-based compressed video | |
| JP2971724B2 (en) | Video cut point detection device | |
| JP3480408B2 (en) | Object extraction system and method, and storage medium storing object extraction program | |
| JPH10155139A (en) | Image processor and image processing method | |
| JPH07107275A (en) | Image data discrimination device | |
| JPS63194477A (en) | Background picture extracting method | |
| JP3508250B2 (en) | Moving image processing device | |
| Power et al. | Velocital information feature for charting spatio-temporal changes in digital image sequences | |
| JP3503797B2 (en) | Video telop detection method and apparatus | |
| JP3387203B2 (en) | Color video signal correlation detection device, Y / C separation device, learning device, and methods thereof | |
| JP3456617B2 (en) | Area dividing device | |
| JP4161440B2 (en) | Motion vector estimation method and motion vector estimation apparatus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20030304 |