(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴点に基づいた動き補償技法を採用する映像信号プロセッサに用いられる装置であって、映像フレーム内における物体の動きを表すことができる画素である特徴点を特定するための装置において、
前記映像フレーム内における各画素の各方向のグラジエントとグラジエントの大きさとを求める手段と、
前記グラジエントの大きさで各方向のグラジエントを除することによって各方向のグラジエントを正規化する手段と、
各画素に対するグラジエントの大きさを有する第１のエッジマップを、各画素のグラジエントの大きさに基づいて生成する手段であって、前記第１のエッジマップは、各々グラジエントの大きさを有する複数のエッジポイントと各々「０」値を有する複数のノンエッジポイントとを含む、該手段と、
各画素に対する正規化された各方向のグラジエントを有する第２のエッジマップを生成する手段と
複数のグリッドポイントを生成する手段と、
前記第１のエッジマップを互いにオーバーラップしない同一の大きさを有する複数の第１処理ブロックに分ける手段であって、前記各第１処理ブロックはブロック内の画素に対する（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個（Ｎは偶数）のグラジエントの大きさを有し、その中心にグリッドポイントを有する、該手段と、
前記各第１処理ブロックに含まれた画素に対して、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の第２処理ブロックを提供する手段であって、各第２処理ブロックは、前記第２のエッジマップから提供された、（２Ｍ＋１）×（２Ｍ＋１）個（Ｍは奇数）の画素に対する正規化された各方向のグラジエントを有し、その中心に前記第１処理ブロックに含まれた各画素を有する、該手段と、
前記（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の第２処理ブロックのそれぞれに含まれた前記正規化された各方向のグラジエントの分散を計算し、それらを前記各第１処理ブロックに備えられた各画素の分散として定める手段と、
前記各画素に対するグラジエントの大きさ及び分散に基づいて、前記各ブロックに対して特徴点を特定する手段とを含み、
前記特徴点を特定する手段が、
前記各ブロックに対して前記分散が大きい順に最大Ｐ個の画素を選択する手段であって、該Ｐは２以上の予め定められた整数であり、前記各ブロックがグラジエントの大きさが「０」ではない画素をＰ個以上含む場合は、それらの分散が大きい順にＰ個の画素が選択され、Ｐ個未満含む場合は、前記ブロック内のグラジエントの大きさが「０」ではない全ての画素が選択され、前記各ブロック内における全ての画素のグラジエントの大きさが「０」であれば、画素が１つも選択されない、該手段と、
前記選択された画素のなかで、最も大きいグラジエントの大きさを有する画素を前記各ブロックの特徴点に特定する手段とを含むことを特徴とする特徴点の特定装置。
【請求項２】
特徴点に基づいた動き補償技法を採用する映像信号プロセッサに用いられる、映像フレーム内における物体の動きを表すことができる画素である前記特徴点を特定するための方法であって、
（ａ）前記映像フレーム内における各画素の各方向のグラジエントとグラジエントの大きさとを求める過程と、
（ｂ）前記グラジエントの大きさで各方向のグラジエントを除することによって各方向のグラジエントを正規化する過程と、
（ｃ）各画素に対するグラジエントの大きさを有する第１のエッジマップを、各画素のグラジエントの大きさに基づいて生成する過程であって、前記第１のエッジマップは、各々グラジエントの大きさを有する複数のエッジポイントと各々「０」値を有する複数のノンエッジポイントとを含む、該過程と、
（ｄ）各画素に対する正規化された各方向のグラジエントを有する第２のエッジマップを生成する過程と、
（ｅ）複数のグリッドポイントを生成する過程と、
（ｆ）前記第１のエッジマップを互いにオーバーラップしない同一の大きさを有する複数の第１処理ブロックに分ける過程であって、前記各第１処理ブロックはブロック内の画素に対する（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個（Ｎは偶数）のグラジエントの大きさを有し、その中心にグリッドポイントを有する、該過程と、
（ｇ）前記第１処理ブロックに含まれた画素に対して、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の第２処理ブロックを提供する過程であって、各第２処理ブロックは、前記第２のエッジマップから提供された、（２Ｍ＋１）×（２Ｍ＋１）個（Ｍは奇数）の画素に対する正規化された各方向のグラジエントを有し、その中心に前記第１処理ブロックに含まれた各画素を有する、該過程と、
（ｈ）前記（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の第２処理ブロックのそれぞれに含まれた前記正規化された各方向のグラジエントの分散を計算し、それらを前記各第１処理ブロックに備えられた各画素の分散として定める過程と、
（ｉ）前記各画素に対するグラジエントの大きさ及び分散に基づいて、前記各ブロックに対して特徴点を特定する過程とを含み、
前記過程（ｉ）が、更に
（ｉ１）前記各ブロックに対して前記分散が大きい順に最大Ｐ個の画素を選択する過程であって、該Ｐは２以上の予め定められた整数であり、前記各ブロックがグラジエントの大きさが「０」ではない画素をＰ個以上含む場合は、それらの分散が大きい順にＰ個の画素が選択され、Ｐ個未満含む場合は、前記ブロック内のグラジエントの大きさが「０」ではない全ての画素が選択され、前記各ブロック内における全ての画素のグラジエントの大きさが「０」であれば、画素が１つも選択されない、該過程と、
（ｉ２）前記選択された画素のなかで、最も大きいグラジエントの大きさを有する画素を前記各ブロックの特徴点に特定する過程とを含むことを特徴とする特徴点の特定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は特徴点を特定するための方法及び装置に関し、特に、画素が有する輝度のグラジエント及びその分散に基づいて特徴点を特定する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
周知のように、ディジタル化された映像信号の伝送はアナログ信号の伝送より良い画質を維持することができる。一連の映像「フレーム」からなる映像信号がディジタル形態で表現される場合、とくに、高精細度テレビの場合、大量のデータが伝送されなければならない。しかし、従来の伝送チャンネルにおいて利用可能な周波数帯域は制限されているため、大量のディジタルデータを伝送するためには伝送すべきデータを圧縮するか、その量を減らす必要がある。多様な圧縮技法の中で確率的符号化技法とともに時間的、空間的圧縮技法を組合わせた、いわゆるハイブリッド符号化（ｈｙｂｒｉｄ  ｃｏｄｉｎｇ）技法が最も効率的な圧縮技法として知られている。
【０００３】
殆どのハイブリッド符号化技法においては、現フレームとその前フレームとの間の物体の動きを推定して、推定された物体の動きから現フレームを予測するとともに現フレームとその予測値間の差を表す差分信号を生成する動き補償ＤＰＣＭ（差分パルス符号変調）を用いる。
【０００４】
この方法は、例えば、Ｓｔａｆｆａｎ  Ｅｒｉｃｓｓｏｎの「Ｆｉｘｅｄ  ａｎｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ  ｆｏｒ  Ｈｙｂｒｉｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ／Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ｃｏｄｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＣＯＭ−３３，ＮＯ．１２，１２９１〜１３０２頁（１９８５年１２月）、またはＮｉｎｏｍｉｙａとＯｈｔｓｕｋａとの「Ａ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｆｒａｍｅ  Ｃｏｄｉｎｇ  Ｓｃｈｅｍｅ  ｆｏｒ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ  Ｐｉｃｔｕｒｅｓ  」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＣＯＭ−３０，ＮＯ．１，２０１〜２１１頁（１９８２年１月）に記載されている。
【０００５】
詳述すると、動き補償ＤＰＣＭでは、現フレームとその前フレームとの間に推定された物体の動きに基づいて、現フレームをその前フレームから予測する。このような推定された動きは前フレームと現フレームとの間の画素変位を表す２次元動きベクトルで表される。
【０００６】
物体の変位の推定方法は２つの基本的なタイプに分類される。１つはブロック単位の推定で、他方は画素単位の推定である。
【０００７】
このブロック単位の推定において、現フレームの各ブロックは、最もよく整合するブロックが得られるようにその前フレームのブロックと比較される。それによって、現フレームの全ブロックに対するフレーム間変位ベクトル（ブロックがフレーム間でどの位移動したかを表す）が推定される。しかし、ブロック単位の動き推定においては、ブロック内の全ての画素が一方向に移動しない場合にはよい推定値が得られないので、その結果画質が低下する。
【０００８】
一方、画素単位の方法を用いれば、変位は各々の画素全てに対して求められる。この方法は画素値を更に正確に推定でき、スケール変化（例えば、映像面に垂直な動きやズーミング）も容易に扱い得る。しかし、画素単位の方法においては、動きベクトルが全ての画素各々に対して決定されるので、実際に全ての動きベクトルを受信機に伝送することは不可能である。
【０００９】
画素単位の方法によって、発生する伝送データ量の過剰処理の問題を克服するために導入された技法の１つは特徴点に基づいた動き推定技法である。
【００１０】
特徴点に基づいた動き推定技法（ｆｅａｔｕｒｅ  ｐｏｉｎｔ−ｂａｓｅｄ  ｍｏｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）において、１組の画素、即ち、特徴点は送信端の符号化器で特定され、かつ同様な方法で受信端の復号化器で特定され、複数の特徴点に対する動きベクトルが受信機へ伝送される。この際、特徴点に対する位置データは伝送されない。特徴点は映像信号の物体の動きを表し得る現フレームまたはその前フレームの画素として定義され、受信機において特徴点の動きベクトルから現フレームの全ての画素に対する動きベクトルを再現できる。「画素単位の動き推定を用いて映像信号を符号化するための方法及び装置」との名称で同時係属出願中の米国特許出願第０８／３６７，５２０号の、特徴点に基づいた動き推定技法を用いる符号化器は、最初複数の特徴点を前フレームの画素から選択した後、その選択された特徴点に対する動きベクトルを特定する。ここで各々の動きベクトルは、前フレームの１つの特徴点と現フレームのそれに対応する整合点（ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｐｏｉｎｔ）、例えば最も類似な画素との間の変位を表す。具体的には、各特徴点に対応する整合点は、現フレーム内の探索領域内に求められるが、探索領域は対応する特徴点の位置を囲んでいる予め定められた領域として定義されている。
【００１１】
特徴点に基づいた動き推定技法においては、特徴点の動きベクトルに基づいて前フレームから現フレームを予測するので、物体の動きを正確に表せる特徴点を選択することが大切である。
【００１２】
特徴点を基づいて動きを推定する符号化器及び復号化器においてはグリッド（ｇｒｉｄ）技法、若しくはエッジ検知（ｅｄｇｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）技法とグリッド技法とを組み合わせることによって複数の特徴点を選択するのが一般的である。
【００１３】
多様な形態のグリッド、例えば、四角形または六角形グリッドを用いるグリッド技法においては、ノード即ち、グリッドのグリッドポイントが特徴点として選択されて、エッジ検知技法とグリッド技法とを結合した技法においてはグリッドと物体のエッジとの交差点が特徴点として選択される。しかし、ノード（ｎｏｄｅ）つまりグリッドとエッジとの交差点は、物体の動きを必ずしも正確に表すものではなく、物体の動きの良い推定値が得られない。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
従って、本発明の目的は、物体の境界線上の複数の画素に対する輝度のグラジエントと分散とを用いて特徴点を特定する改善された方法及び装置を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の１つの実施態様によれば、映像フレーム内における物体の動きを表すことができる画素である特徴点を特定するための装置が、特徴点に基づいた動き補償技法を採用する映像信号プロセッサに用いられる。この特徴点の特定装置は、
前記映像フレーム内における各画素の各方向のグラジエントとグラジエントの大きさとを求める手段と、
前記グラジエントの大きさで各方向のグラジエントを除することによって各方向のグラジエントを正規化する手段と、
各画素に対するグラジエントの大きさを有する第１のエッジマップを生成する手段と、
各画素に対する正規化された各方向のグラジエントを有する第２のエッジマップを生成する手段と、
前記第１のエッジマップを互いにオーバーラップしない同一の大きさを有する複数のブロックに分ける手段であって、前記各ブロックは各々の画素に対するグラジエントの大きさを備える、該手段と、
前記各ブロックに備えられた各々の画素に対して、前記第２のエッジマップから、予め定められた数の画素からなる画素の組に対する正規化された各方向のグラジエントを提供する手段であって、前記画素の組は前記各ブロックが備える各画素を含む、該手段と、
前記正規化された各方向のグラジエントに基づいて、前記各ブロックに備えられた各画素の分散を求める手段と、
前記各画素に対するグラジエントの大きさ及び分散に基づいて、前記各ブロックに対して特徴点を特定する手段とを有する。
【００１６】
【実施例】
以下、本発明の特徴点特定装置及び方法について、添付図面を参照しながらより詳しく説明する。
【００１７】
図１を参照すれば、本発明による特徴点特定装置が示されているが、この装置は特徴点に基づいた動き補償技法を採用する符号化器及び復号化器に用いられ、また、該特徴点は映像信号の物体の動きを表せる画素として定義されるものである。映像フレーム、例えば、前フレームまたは現フレームのディジタル映像信号は初めにグラジエント計算器１００へ与えられる。
【００１８】
このグラジエント計算器１００においては、グラジエントオペレーター、例えば、ソベルオペレーター（ｓｏｂｅｌ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）を用いて映像フレーム内における全ての画素に対する輝度のグラジエントを計算する。ソベルオペレーターは小域合計（ｌｏｃａｌ  ｓｕｍｓ）の水平及び垂直差を計算し、輝度が一定の領域においては「０」を与えるという好ましい性質を有する。図２Ａ及び図２Ｂには水平及び垂直ソベルオペレーター、ｓｏｂｅｌ  （ｘ）及びｓｏｂｅｌ  （ｙ）が示されていて、四角形で囲まれた各要素は原点の位置を表す。水平及び垂直ソベルオペレーターは直交する各方向の、像Ｉ（ｘ，ｙ）のグラジエントを計算する。画素位置（ｘ，ｙ）における各方向のグラジエント、即ち、水平及び垂直グラジエントＧｘ（ｘ，ｙ）及びＧｙ（ｘ，ｙ）は次式（１）のように定義される。
【００１９】
【数１】
0003621152.tif 000002
【００２０】
ここで、ｈ（ｘ）（ｉ，ｊ）及びｈ（ｙ）（ｉ，ｊ）は位置（ｉ，ｊ）における水平及び垂直ソベルオペレーターのソベル係数である。
【００２１】
画素位置（ｘ，ｙ）でのグラジエントの大きさｇ（ｘ，ｙ）は次式（２）のようになる。
【００２２】
【数２】
0003621152.tif 000003
【００２３】
グラジエントの大きさｇ（ｘ，ｙ）は、物体像の境界線上のエッジポイント（ｅｄｇｅ  ｐｏｉｎｔ）を検知するためにエッジ検知器２００へ与えられて、また各方向のグラジエント、Ｇｘ（ｘ，ｙ）及びＧｙ（ｘ，ｙ）は正規化器３００へ与えられて正規化される。
【００２４】
エッジ検知器２００は、映像フレーム内の各画素に対するグラジエントの大きさと予め定められた閾値ＴＨとを比較することによって、映像フレームのエッジポイントを検知する。
【００２５】
予め定められた閾値ＴＨは、最大のグラジエントの大きさの５−１０％を有する画素がエッジに特定されるように、ｇ（ｘ，ｙ）の累積ヒストグラムを用いて選択されるのが一般的である。検知されたエッジポイントの位置は第１のエッジマップＥ（ｘ，ｙ）を構成し、この第１のエッジマップは次式（３）のように定義される。
【００２６】
【数３】
0003621152.tif 000004
【００２７】
即ち、第１のエッジマップは各々のエッジポイントにそのグラジエントの大きさを、ノンエッジポイントには「０」を割当てることによって形成される。エッジマップは物体像の境界線を追跡する境界線情報を提供し、この境界線情報は映像フレームにおける画素の位置データと各々の画素位置に対するグラジエントの大きさを含む。エッジ検知器２００によって生成された境界線情報は、フレームメモリ５００へ提供されて第１のエッジマップとして格納される。
【００２８】
正規化器３００においては、グラジエント計算器１００から提供された各方向のグラジエントＧｘ（ｘ，ｙ）及びＧｙ（ｘ，ｙ）が次式（４）のように正規化される。
【００２９】
【数４】
0003621152.tif 000005
【００３０】
ここで、Ｕｘ（ｘ，ｙ）及びＵｙ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における各グラジエントＧｘ（ｘ，ｙ）及びＧｙ（ｘ，ｙ）を正規化した水平及び垂直グラジエントを表す。画素の位置データと各々の画素位置に対応する正規化されたグラジエントＵｘ（ｘ，ｙ）及びＵｙ（ｘ，ｙ）は、フレームメモリ４００へ提供されて第２のエッジマップとして格納される。
【００３１】
一方、グリッドポイント発生器６００は複数のグリッドポイントをアドレス発生器７００に与える。図３に示されるように、破線で表示された四角形グリッドのノードに位置した画素位置、例えば、Ａ乃至Ｆがグリッドポイントであって、各々のグリッドポイントは、隣接するグリッドポイントと水平及び垂直方向にＮ個の画素分離れている（ここで、Ｎは偶数）。アドレス発生器７００は各々のグリッドポイントに対して第１の処理ブロックを構成する（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の、例えば、９×９個の画素の位置を表す第１のアドレスデータの組を１つ発生させ、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）組の第２のアドレスデータを発生させる。第２のアドレスデータの各組は第２の処理ブロックを形成する（２Ｍ＋１）×（２Ｍ＋１）個の、例えば、１１×１１個の画素の位置を表す（ここで、Ｍは奇数）。第１の処理ブロックはその中心にグリッドポイントを有し、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の画素の各々を含む第２の処理ブロックは、第１の処理ブロックをその中心に含む。各々のグリッドポイントに対する第１のアドレスデータの組及び第２のアドレスデータの組はフレームメモリ５００及び４００へ各々提供される。
【００３２】
第１の処理ブロックに対応する第１のエッジマップのデータは、アドレス発生器７００から与えられる各グリッドポイントに対する第１のアドレスデータの組に応答して、フレームメモリ５００から取り出されて分散計算器８００へ与えられるが、ここで第１のエッジマップのデータは、第１の処理ブロックに含まれた（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の画素の位置データと各々の画素位置に対応するグラジエントの大きさを表す。一方、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の第２の処理ブロックに各々対応する第２のエッジマップのデータは、アドレス発生器７００から与えられる第２にアドレスデータの組に応答して、フレームメモリ４００から取り出されて分散計算器８００に与えられるが、ここで第２のエッジマップのデータは、第２の処理ブロックに含まれた（２Ｍ＋１）×（２Ｍ＋１）個の画素の位置データと前記各々の画素位置に対応する正規化された各方向のグラジエントとを表す。
【００３３】
分散計算器８００においては、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の第２の処理ブロックの各々に含まれた正規化された各方向のグラジエントの分散が計算されるとともに、それらは第２の処理ブロックの各々の中心画素に対する分散として定められる。公知のように、分散は平均値からのサンプル値の偏差を表し、このことは分散値が大きければ大きいほどグラジエントの分布度が大きい、即ち、中心画素の周りの境界線の形態がより複雑であることを意味する。
【００３４】
画素位置（ｘ，ｙ）における分散Ｖａｒ（ｘ，ｙ）は次式（５）のように定義される。
【００３５】
【数５】
0003621152.tif 000006
【００３６】
ここで、Ｕｘ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）及びＵｙ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）は、その中心に画素位置（ｘ，ｙ）を有する第２の処理ブロック内の、各画素位置における正規化された水平及び垂直グラジエントである。
【００３７】
また、
【外１】
0003621152.tif 000007
及び
【外２】
0003621152.tif 000008
は、第２の処理ブロックに含まれた正規化された水平及び垂直グラジエントの平均値を意味し、次式（６）のように定義される。
【００３８】
【数６】
0003621152.tif 000009
【００３９】
次に、分散計算器８００は、各々の第１の処理ブロックに対する第３のエッジマップのデータを第１の選択器９００に与えるが、該第３のエッジマップのデータは、第１の処理ブロックに含まれる（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の画素の位置情報、第１の処理ブロックに含まれた各画素の位置に対応するグラジエントの大きさ及び計算された分散値がＶａｒ（ｘ，ｙ）を含む。
【００４０】
第１の選択器９００は、分散値が大きい順に最大Ｐ個の、例えば、５個の画素を選択する（ここで、Ｐは２以上の予め定められた整数）。詳述すると、第１の処理ブロックが、グラジエントの大きさが「０」ではない画素をＰ個以上含む場合は、分散値が大きい順にＰ個の画素が選択され、またグラジエントの大きさが「０」ではない画素をＰ個未満含む場合は、第１の処理ブロック内のグラジエントの大きさが「０」ではない全ての画素が選択され、第１の処理ブロック内の全ての画素のグラジエントの大きさが「０」の場合は、選択される画素は１つもないことになる。
【００４１】
図４には、本発明の特徴点特定技法を説明する図が示されている。２つの映像フレーム間の物体の変位をＭＶとして、物体の境界線上で２つの特徴点ＦＰ１及びＦＰ２を選択する。通常、特徴点の動きベクトルはブロック整合アルゴリズムを用いて求められる。即ち、探索ブロック、例えば中心に特徴点を有する５×５個の画素に対する動きベクトルは、従来のブロック整合アルゴリズムを用いて特定され、探索ブロックの動きベクトルは特徴点の動きベクトルとして定められる。このような場合、特徴点ＦＰ１は物体の境界線の比較的複雑な部分に位置するので、特徴点ＦＰ１の整合ポイントは真の整合ポイントＦＰ１’で一意に特定され得る。一方、特徴点ＦＰ２周辺の境界線は比較的単純であるので、特徴点ＦＰ２の整合ポイントは類似な境界線上のポイント、例えば、ＦＰ２’’、ＦＰ２’またはＦＰ２’’’になり得る。つまり、グラジエントの分散が大きい特徴点ＦＰ１の動きベクトルの方が、分散の小さい特徴点ＦＰ２より物体の実際の動きを一層良く反映することができるのである。
【００４２】
次に、第１の選択器９００は、第４のエッジマップのデータを第２の選択器１０００へ与える。第４のエッジマップのデータは、選択された画素の位置データと選択された最大Ｐ個の画素各々に対応するグラジエントの大きさを含む。
【００４３】
第２の選択器１０００は、第１の選択器９００から提供された第４のエッジマップのデータのグラジエントの大きさを互いに比較して、最も大きいグラジエントの大きさを有する画素を選択し、その選択された画素を特徴点として定める。第２の選択器１０００からの出力は選択された特徴点の位置データである。
【００４４】
本発明によれば、グラジエントの大きさが「０」ではない画素を１つ以上含む各ブロックに対して、ブロック内で分散が大きい画素の中からグラジエントの大きさが最も大きい画素がブロックの特徴点として選択される。結果的に、各々の特徴点は複雑な形態を有する物体の境界線上で特定されて、特徴点の動きベクトルをより正確に推定できる。
【００４５】
本発明の好的な実施態様として、中心にグリッドポイントを有する、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）個の画素からなる第１の処理ブロックに関して述べてきたが、本発明に通常の知識の持つ者であれば、第１の処理ブロックの組が映像フレームを構成する限り、Ｎ１×Ｎ２個の画素（ここで、Ｎ１及びＮ２は正の整数）で第１の処理ブロックが構成できることが理解されよう。
【００４６】
上記において、本発明の特定の実施例について説明したが、請求項に記載された本発明の範囲を逸脱することなく当業者は種々の改変をなし得るであろう。
【００４７】
【発明の効果】
従って、本発明によれば、複数の特徴点が物体の境界線上の複雑な構成を有する部分で特定されるので、特徴点の動きベクトルをより正確に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の特徴点特定装置を図解したブロック図である。
【図２】水平及び垂直ソベルオペレーター、ＳＯＢＥＬ（ｘ）及びＳＯＢＥＬ（ｙ）を示した図である。
【図３】四角形グリッドを用いた場合の、発生する多数のグリッドポイントを例示的に示した図である。
【図４】本発明において用いられる特徴点特定技法を説明する図である。
【符号の説明】
１００  グラジエント計算器
２００  エッジ検知器
３００  正規化器
４００  フレームメモリ
５００  フレームメモリ
６００  グリッドポイント発生器
７００  アドレス発生器
８００  分散計算器
９００  選択器
１０００  選択器
【図１】
0003621152.tif 000010
【図２】
0003621152.tif 000011
【図３】
0003621152.tif 000012
【図４】
0003621152.tif 000013