(57)【要約】      （修正有）【課題】符号化ブロック内にオクルージョン部と非オクルージョン部が混在する場合も、高精度で予測画像を生成し、圧縮率の高い符号化データを生成する。【解決手段】マスク画像生成部１０１は、距離画像データを用いて、目標視点の画像データの各画素について、オクルージョン部と非オクルージョン部のいずれに属するかを示すマスクデータを生成する。視差ベクトル探索部１０３は、マスクデータを参照し、着目ブロックが、オクルージョン部と非オクルージョン部が混在した混在ブロックであるか否かを判定する。混在ブロックであると判定した場合には、着目ブロック画像データを識別データを参照して、オクルージョン領域と非オクルージョン領域とに分離し、各領域に対応する予測ベクトルを求める。視差補償予測部１０４は、それぞれのベクトルから予測画像データを抽出し統合することで、着目ブロックの予測符号化のための予測画像データを生成する。【選択図】図１
2014099716.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準視点における画像データと当該基準視点の距離画像データに基づき、前記基準視点とは異なる目標視点の画像データを予測符号化する画像符号化装置であって、
前記距離画像データを用いて、前記目標視点の画像データにおける各画素について、オクルージョン部と非オクルージョン部のいずれに属するかを識別するための識別データを生成する識別データ生成手段と、
前記目標視点の画像データから、予め設定されたサイズのブロックを単位とするブロック画像データを入力する入力手段と、
前記識別データ生成手段で生成された識別データを参照することで、前記入力手段で入力した着目ブロック画像データが、オクルージョン部と非オクルージョン部が混在した混在ブロックであるか否かを判定する判定手段と、
該判定手段で非混在ブロックであると判定した場合には、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを前記基準視点の画像データを参照して生成し、
前記判定手段で混在ブロックであると判定した場合には、前記識別データを参照して、前記着目ブロック画像データを、オクルージョンの画素で構成されるオクルージョン領域と、非オクルージョン画素で構成される非オクルージョン領域とに分離し、それぞれの領域に対応する予測領域画像データを前記基準視点の画像データを参照して生成し、得られた予測領域画像データそれぞれを統合することで、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを生成する予測画像生成手段と、
該予測画像生成手段で生成された予測ブロック画像データと前記着目ブロック画像データとの差分を符号化する符号化手段と
を有することを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記予測画像生成手段は、前記着目ブロック画像データが前記混在ブロックである場合の、前記オクルージョン領域の予測領域画像データと、前記非オクルージョン領域の予測領域画像データとを統合する際の両者の境界位置の画素を削除し、それぞれの予測領域画像における削除した画素に隣接する画素値を参照して削除した後の画素値を補間することで、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項３】
前記予測画像生成手段は、
前記着目ブロック画像データが前記混在ブロックである場合であって、前記着目ブロック画像データにおけるオクルージョン領域の画像データと、探索して得られた予測領域画像データとの差が、予め設定された閾値以上であるか否かを判定する誤差判定手段と、
該誤差判定手段で前記差が前記閾値以上であると判定した場合、前記着目ブロック画像データを当該ブロックよりも小さい複数の小ブロックに分割する分割手段と、
分割した各小ブロックにおけるオクルージョン画素で構成される領域それぞれに、前記基準視点の画像データから予測画像を探索し、当該予測画像を統合して前記着目ブロック画像データにおけるオクルージョン領域の前記予測領域画像データを生成する手段と
を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像符号化装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記着目ブロック画像データが、非オクルージョン画素のみで構成される非オクルージョン単体ブロック、オクルージョン画素のみで構成されるオクルージョン単体ブロック、オクルージョン画素と非オクルージョン画素が混在する混在ブロックであるか否かを判定し、
前記予測画像生成手段は、前記着目ブロック画像データが、非オクルージョン画素のみで構成される非オクルージョン単体ブロックである場合には、前記距離画像を利用した投影変換により前記着目ブロック画像データの予測ブロック画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項５】
前記基準視点における画像データ、前記距離画像データを符号化する手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項６】
基準視点における画像データと当該基準視点の距離画像データに基づき、前記基準視点とは異なる目標視点の画像データを予測符号化する画像符号化装置の制御方法であって、
識別データ生成手段が、前記距離画像データを用いて、前記目標視点の画像データにおける各画素について、オクルージョン部と非オクルージョン部のいずれに属するかを識別するための識別データを生成する識別データ生成工程と、
入力手段が、前記目標視点の画像データから、予め設定されたサイズのブロックを単位とするブロック画像データを入力する入力工程と、
判定手段が、前記識別データ生成手段で生成された識別データを参照することで、前記入力手段で入力した着目ブロック画像データが、オクルージョン部と非オクルージョン部が混在した混在ブロックであるか否かを判定する判定工程と、
予測画像生成手段が、
前記判定工程で非混在ブロックであると判定した場合には、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを前記基準視点の画像データを参照することで生成し、
前記判定工程で混在ブロックであると判定した場合には、前記識別データを参照して、前記着目ブロック画像データを、オクルージョンの画素で構成されるオクルージョン領域と、非オクルージョン画素で構成される非オクルージョン領域とに分離し、それぞれの領域に対応する予測領域画像データを前記基準視点の画像データを参照して生成し、得られた予測領域画像データそれぞれを統合することで、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを生成する予測画像生成工程と、
符号化手段が、該予測画像生成工程で生成された予測ブロック画像データと前記着目ブロック画像データとの差分を符号化する符号化工程と
を有することを特徴とする画像符号化装置の制御方法。
【請求項７】
コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像符号化装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像符号化技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、複数の視点で映像を撮影し、撮影した多視点映像を利用してステレオ立体視や、自由視点映像合成といった映像表現を実現する方法が知られている。そのような映像表現を実現するためには、多視点撮影映像の保存技術は必要不可欠となる。単純には、通常のデジタルカメラの如く、単一視点の画像の圧縮符号化技術を視点の数だけ用いることであるが、この場合のデータ量は視点数に比例したものとなってしまう。
【０００３】
このような状況を顧み、多視点映像の相関を利用してデータ量を削減する符号化方式が検討されている。代表的なものとしてＨ．２６４／ＭＰＥＧ−４  ＡＶＣ  ｍｕｌｔｉｖｉｅｗ  ｖｉｄｅｏ  ｃｏｄｉｎｇ  （以下、ＭＶＣ）が知られている。ＭＶＣでは、対象視点の映像を、参照視点の映像を用いて視差補償予測によって予測し、対象視点の映像と予測画像との差分を符号化することで、対象視点の映像そのものを符号化する場合に比べてデータ量を削減する。ここで、視差補償予測は、一般の動画の時間軸に沿ったフレーム間の相関を利用した圧縮技術として知られている動き補償予測技術を、異なる視点間の映像に適用したものである。
【０００４】
また、３Ｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ（以下、３ＤＶ）の策定も行われている。ＭＶＣは多視点映像の符号化を行うのに対して、３ＤＶは特に自由視点映像合成を行うために、各視点の距離画像も合わせて符号化する。自由視点映像合成は、多視点映像のみが符号化された場合でもデコーダ側で多視点映像から距離を推定すれば実現可能である。しかし、エンコーダ側で距離を取得して距離画像を符号化することで、デコーダ側の負荷を減らすことができるという利点がある。当然ながら距離画像を同時に送信する場合は、距離画像のデータ量が増加するが、多視点映像と距離画像間の相関を利用することで、多視点映像と距離画像を別々に符号化した場合に比べデータ量を削減できると考えられる。
距離画像を利用して多視点映像の符号量を削減する技術として特許文献１に記載の方法が知られている。特許文献１では、参照視点のカラー画像、参照視点の距離画像が符号化されているという前提で、対象視点のカラー画像の符号化におけるデータ量を削減する方法が示されている。具体的には、参照視点のカラー画像、参照視点の距離画像、各視点間のカメラの設置位置及び向きに基づいて、対象視点のカラー画像を予測する。この際、対象視点から見えるが、参照視点からは見えない画素（オクルージョン）に対しては予測が得られないが、この様な画素に対しては隣接する画素から推定することで予測値を得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４４１４３７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、前述のＭＶＣが持つ課題を以下で述べる。ＭＶＣでは、１６×１６画素から４×４画素までの可変のブロックに対して、視差補償予測を適用する。ブロックサイズが小さいほど予測画像と元画像との差分符号量は小さくなるが、視差ベクトルはブロックに１つ割り当てられるため、視差ベクトルの符号量が増加するというトレードオフが存在する。ブロックサイズの決定方法は規格内では定められていないが、例えば、数通りのブロックサイズで符号化した場合のデータ量を比較し、最も符号化効率が良いブロックサイズを採用する。この際、オクルージョン部と非オクルージョン部の特定は明示的に行わないものの、オクルージョン部と非オクルージョン部が混在する領域においては、ブロックサイズが小さくなると予想できる。これは、オクルージョン部と非オクルージョン部は奥行きの異なるシーンが混在するため、単独の視差ベクトルでは、うまく予測画像が生成できないと考えられる為である。つまり、ＭＶＣではオクルージョン近辺の予測画像を高精度で生成するためには、ブロックサイズが小さくなってしまうという課題がある。
【０００７】
次に、特許文献１に記載の方法が持つ課題を、図３を用いて説明する。図３（ａ）、（ｂ）はそれぞれ同一の被写体を、横に並べた２つのカメラで撮影して得た画像である。図３（ａ）、（ｂ）内の網点部及び斜線部は背景で、互いに異なるテクスチャ模様を持っており、前景に丸いオブジェクトを配置して撮影したものとする。図３（ａ）が左、（ｂ）が右に位置するカメラで撮影した画像である。また、図３（ｃ）は、同図（ａ）に写った被写体の、カメラからの距離を示す距離画像であり、格子部が背景の距離、横線部が前景の距離を示しており、前景領域、背景領域はそれぞれ単一の距離であるとする。ここでは図３（ａ）、（ｃ）をまず符号化し、図３（ａ）、（ｃ）を用いて図３（ｂ）の予測画像を生成し、差分を符号化することを考える。まず図３（ｃ）で得られる各画素の距離と、２つのカメラの位置関係を利用して、図３（ａ）の各画素を投影変換し、図３（ｂ）を撮影したカメラの位置から見た画像に変換する。この結果、図３（ｄ）の画像が得られる。同図（ｄ）において、白色部３０１はオクルージョンである。高い符号化効率を得るには、このオクルージョン部を穴埋めすることで、図３（ｂ）に近い画像を予測画像として作る必要がある。特許文献１では、オクルージョン部の穴埋めは隣接画素から行う方法が示されている。しかし図３（ｄ）で示したように、オクルージョン部がテクスチャの一部であった場合は、隣接画像から穴埋めしただけではテクスチャが十分に予測できる可能性は低い。つまり、特許文献１に記載の方法では、オクルージョン部がテクスチャ領域であった場合などに、予測画像の精度が低くなる、という課題があることが理解できよう。
【０００８】
本発明は係る課題に鑑みなされたものであり、基準視点における画像及び距離画像から、他の視点の画像を効率良く予測符号化する技術を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この課題を解決するため、例えば本発明の画像符号化装置は以下の構成を備える。すなわち、
基準視点における画像データと当該基準視点の距離画像データに基づき、前記基準視点とは異なる目標視点の画像データを予測符号化する画像符号化装置であって、
前記距離画像データを用いて、前記目標視点の画像データにおける各画素について、オクルージョン部と非オクルージョン部のいずれに属するかを識別するための識別データを生成する識別データ生成手段と、
前記目標視点の画像データから、予め設定されたサイズのブロックを単位とするブロック画像データを入力する入力手段と、
前記識別データ生成手段で生成された識別データを参照することで、前記入力手段で入力した着目ブロック画像データが、オクルージョン部と非オクルージョン部が混在した混在ブロックであるか否かを判定する判定手段と、
該判定手段で非混在ブロックであると判定した場合には、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを前記基準視点の画像データを参照して生成し、
前記判定手段で混在ブロックであると判定した場合には、前記識別データを参照して、前記着目ブロック画像データを、オクルージョンの画素で構成されるオクルージョン領域と、非オクルージョン画素で構成される非オクルージョン領域とに分離し、それぞれの領域に対応する予測領域画像データを前記基準視点の画像データを参照して生成し、得られた予測領域画像データそれぞれを統合することで、前記着目ブロック画像データに対する予測ブロック画像データを生成する予測画像生成手段と、
該予測画像生成手段で生成された予測ブロック画像データと前記着目ブロック画像データとの差分を符号化する符号化手段とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、符号化単位となるブロック内にオクルージョン部と非オクルージョン部が混在する場合でも、高い精度で予測画像を生成することで、これまでよりも圧縮率の高い符号化データを生成することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態のブロック図。
【図２】第１の実施形態のフローチャート。
【図３】第１の実施形態で処理する画像の例を示す図。
【図４】第１の実施形態のシステムのシステム構成例を示す図。
【図５】第１の実施形態の領域分割処理の例を示す図。
【図６】第１の実施形態の領域統合の例を示す図。
【図７】第１の実施形態における領域境界補正の例を示す図。
【図８】第１の実施形態における混在ブロック予測画像生成方法の詳細を示すフローチャート。
【図９】コンピュータのブロック構成図。
【図１０】第２の実施形態のフローチャート。
【図１１】第３の実施形態のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。なお、以下で説明する各実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の例を示すもので、特許請求の範囲に記載の構成の具体的な実施形態の１つである。
【００１３】
［第１の実施形態］
本実施形態では、ステレオ立体視や自由視点画像合成が実現可能なシステムを想定し、多視点画像とそのうちの１つの視点の画像とその距離画像とから、他の１つの目標視点の画像を予測符号化を行う例を説明する。従って、以下の説明では、２つの画像と、そのうちの一方の画像の視点における１つの距離画像を用いることになる。
【００１４】
まず自由視点画像合成と距離画像について概要を説明する。自由視点画像合成とは、カメラ等の撮影装置を用いて、或る視点から画像を撮影し、その視点の画像を利用して、実際には撮影を行っていない別の視点から見える画像を合成する技術である。自由視点画像合成の手法の１つに、距離画像を利用する方法が知られている。距離画像とは撮影した視点の各画素の距離情報が格納された画像である。距離画像があれば、撮影した被写体の３次元空間上の座標が特定できるため、別の視点から見た際に、被写体が画像上のどこの位置に写るかを推測することができる。
【００１５】
距離画像の取得には大きく分けてアクティブ方式とパッシブ方式がある。アクティブ方式は被写体にレーザーなどを照射することで距離を取得する方式で、代表的なものとしてレーザーが往復してくるまでの時間から距離を推測するタイムオブフライト方式がある。パッシブ方式は撮影した画像を用いて距離を取得する方式で、代表的なものとして、異なる２視点の撮影画像を用いるステレオマッチング法がある。
【００１６】
アクティブ取得した距離画像を用いて自由視点画像合成を行う場合は、撮影した多視点画像に加えて、アクティブ取得した距離画像の符号化を行う必要がある。距離画像をパッシブ取得する場合は、多視点画像から距離画像を取得することができるため距離画像の符号化は不要である。しかし、再生時の処理負荷低減などを目的に、撮影時に距離画像のパッシブ取得を行って符号化し、再生時に距離画像の再取得を行わない場合は、やはり距離画像の符号化が必要となる。
【００１７】
自由視点画像合成に用いられる距離画像は、視差として符号化されることが多い。視差とは、異なる２つの視点で同一の被写体（点）を撮影した際に、一方の視点に映った点が、もう一方の視点での撮影画像のどこに写っているかを示す量である。一般には異なる画像間で、同一の被写体が写っている点（以下、対応点）同士が何画素ずれているかで表現される。より具体的には、光軸が平行で、水平軸に沿った左右にｂ（ｍｍ）の間隔で並べた２つのカメラで、撮影面（光軸に垂直かつ、２つのカメラを通る平面）からｚ（ｍｍ）離れた点を撮影した場合、２つの撮影画像内の対応点の視差ｄ（ｐｉｘ）は次式（１）で得られる。
ｄ＝ｂｆＷ／（ｚＣ）  …（式１）
ここで，ｆはカメラの焦点距離（ｍｍ）、Ｗは撮影画像の幅（ｐｉｘ）、Ｃは撮影素子の幅（ｍｍ）である。なお、カメラが左右に正確に配置されている場合は、対応点の垂直方向の視差は０であることが保証できる（エピポーラ拘束）。従ってここで説明した視差は、対応点同士の水平方向のずれを示していることになる。
【００１８】
以上で、自由視点画像合成と、距離画像の概要についての説明を終え、本実施形態の説明に移る。
【００１９】
本第１の実施形態で想定するシステムを図４に示す。図４は撮影装置により２枚の画像を撮影し、２枚の画像及び自由視点画像合成結果を表示するまでの各部の構成と、データの流れを示したものである。
【００２０】
まず撮影部４２０、４２１においてカラー画像を撮影する。撮影は光軸が平行で、左、右に並べた２つのデジタルカメラで行う。左視点の画像をＩ１、右視点の画像をＩ２とする。
【００２１】
距離画像取得部４２２では画像Ｉ１の距離画像Ｓ１を取得する。従って、現実には、距離画像取得部４２２の視点位置は、撮像部４２０のそれに近接した位置になる。図示では距離画像はアクティブ方式によって、被写体までの距離を計測することで得られる。なお、Ｉ１、Ｉ２を用いて、ステレオマッチング法により求めることも可能である。また、３ＤのＣＧ画像を扱う場合は３Ｄモデルから距離を取得することも可能である。
【００２２】
次に予測符号化部４２３では、画像Ｉ１と距離画像Ｓ１を利用して、Ｉ２の予測符号化を行う。本実施形態の特徴は予測符号化部４２３での予測方法であり、後で詳しく説明する。予測符号化の結果、Ｉ２の予測画像を生成するための予測情報、及びＩ２と予測画像との差分の符号データを得る。予測情報は可逆符号化、差分は非可逆符号化を行うのが望ましい。
【００２３】
符号化部４２４は画像Ｉ１の符号化を行う。Ｉ１の符号化はＰＮＧなどの可逆符号化が望ましい。なお、Ｉ１の符号化をＪＰＥＧなどにより非可逆符号化しても構わないが、この場合、予測符号化部４２３にはＩ１ではなく、Ｉ１を非可逆符号化した後に復号した劣化画像を入力するのが望ましい。
【００２４】
符号化部４２５は距離画像Ｓ１の符号化を行う。距離画像Ｓ１の符号化はＺＩＰなどの可逆符号化が望ましい。
【００２５】
次に、これらで得た符号データと、撮影したカメラの位置および向きを特定する情報とを、送信部４２６が受信部４２７に向けて送信する。この際、各符号化データや撮影に係る情報をコンバインして１つのファイルとして送信すると都合が良い。
【００２６】
受信部４２７は、上記の符号化データを受信すると、符号化データを分離し、それぞれを該当する復号部４２８乃至４３０に供給する。復号部４２８は画像Ｉ１の符号化データを復号する。復号部４３０は、距離画像Ｓ１の符号化データを復号する。そして、復号部４２９は、予測差分符号化データを復号する。そして、復号部４２９は、復号して得られた画像Ｉ１と距離画像Ｓ１、並びに撮影に係る情報を元に予測画像を生成し、その予測画像に対して、予測差分データを適用することで、画像Ｉ２を復号（生成）する。本実施形態では画像Ｉ２のみ非可逆符号化を行うため、劣化前の画像と区別するため、復号部４２９の出力結果はＩ２’として示した。
【００２７】
ここまでで撮影したカラー画像Ｉ１、Ｉ２’の表示が可能になる。ステレオ立体視はこの２つの画像で実現可能である。さらに、カラー画像Ｉ１と距離画像Ｓ１を利用して自由視点画像合成を自由視点画像合成部４３１で行うことで、撮影装置で撮影していない視点の画像Ｉ３も表示することが可能である。
【００２８】
以上で、本実施形態で想定するシステムの全体像の説明を終える。以下では本実施形態の特徴である、予測符号化部４２３の処理の詳細を説明する。
【００２９】
予測符号化部４２３で行う処理の詳細を図２のフローチャートを用いて説明する。図４から明らかなように、予測符号化部４２３への入力は、カラー画像Ｉ１、Ｉ２、及び、カラー画像Ｉ１の距離画像Ｓ１である。以下では説明のため、カラー画像Ｉ１、Ｉ２としてそれぞれ図３（ａ）、（ｂ）を、距離画像Ｓ１として図３（ｃ）を入力したものとして説明を行う。
【００３０】
図２のＳ２０１では、まず、距離画像Ｓ１を投影変換して、カラー画像Ｉ２の視点での距離画像を推定する（識別データ生成手段）。例として、図３（ｃ）の距離画像を投影変換することで得た距離画像を図３（ｅ）に示す。ここで白色領域３０２は、カラー画像Ｉ１の視点からは見ることができないオクルージョン部である。なお、オクルージョン部ではない場合も、投影変換して得た距離画像に値が存在しない穴が生じることがある。この原因としては、距離画像の量子化誤差などが考えられる。この影響を抑えるために、１画素程度の微小な穴に対しては周囲画素の中間値（もしくは平均値）で穴埋めを行うことが望ましい。
【００３１】
次に、図３（ｅ）の距離画像から、画素毎に、オクルージョン部、非オクルージョン部のいずれに属するかの識別する為の識別データを生成する。本実施形態では、後述するようにオクルージョン部、非オクルージョン部を分けるためのデータでもあるので、この識別データの２次元配列を、通常の画像と同様に表現しつつも、通常の画像と区別するために、以降、「マスク画像」という。図３（ｆ）は、このマスク画像の例である。図３（ｆ）の白色部がオクルージョン部、斜線部が非オクルージョン部である。マスク画像は、オクルージョン部、非オクルージョン部の判定（識別）ができれば良いので１画素につき１ビットの２値画像で良い。
【００３２】
次にＳ２０２に進む。Ｓ２０２〜Ｓ２１２は、カラー画像Ｉ２を所定画素数を包含するブロック単位で符号化する。本実施形態の例では図３（ｂ）のカラー画像を８×８画素で構成されるブロック画像データを単位に符号化するものとして説明する。
【００３３】
Ｓ２０２では、カラー画像Ｉ２内の符号化対象ブロックが、オクルージョン部と非オクルージョン部が混在するブロックであるかどうかを、マスク画像を参照することで判定する。判定はＳ２０１で生成したマスク画像を用いて行う。
【００３４】
まずＳ２０２で非混在ブロックと判定された場合の動作を述べる。例えば図３（ｂ）に示したブロック３０３は、対応するマスク画像図３（ｆ）のブロック３０５が全て非オクルージョン部であるため、非混在ブロックであると判定される。非混在ブロックである場合の処理は、以下で説明する通り、基本的にＭＶＣで用いられる視差補償予測と同様の処理を行う。
【００３５】
まず、Ｓ２０３に進み、視差ベクトル探索を行う。視差ベクトル探索では図３（ｂ）のブロック３０３の予測に用いるブロック（予測ブロック画像データ）を図３（ａ）の画像内で探策し、Ｓ２０４でそのブロックの位置を特定する情報を視差ベクトルとして符号化する。符号化はエントロピー符号化などの、可逆符号化が望ましい。
【００３６】
Ｓ２０３で予測に用いるブロックを定める基準としては、符号化対象ブロックと、予測候補ブロック内の各画素の色の差分絶対値和が最小となるものを選ぶ。
【００３７】
Ｓ２０３では、符号化対象ブロックが非オクルージョン部のみからなるブロックで有る場合は、予測候補ブロックは既に説明した通り、エピポーラ拘束に従って探索範囲を限定する。つまり、本実施形態のように、水平にカメラが配置されている場合は、符号化対象ブロックの位置を基準に、横（水平）方向のみをずらしたブロックを探索範囲とする。この場合、視差ベクトルは横方向の位置を示す１次元の位置情報を符号化すれば良い。また、ブロック内の画素全てがオクルージョン画素のみからなる場合は、エピポーラ拘束を無視して、画像全体から対応ブロックを探索する。この場合、視差ベクトルは２次元の位置情報になる。
【００３８】
次にＳ２０５では予測画像生成を行う。非混在ブロックの場合は、予測画像はＳ２０３で探索した視差ベクトルで指定されるブロックを用いれば良い。
【００３９】
次にＳ２１２では、Ｓ２０５で生成したブロックの予測画像と、符号化対象ブロックとの各画素の差分値を符号化する。差分の符号化は離散コサイン変換（以下、ＤＣＴ）を行い、変換係数を量子化し、エントロピー符号化を行う。なお、差分信号の符号化はＪＰＥＧ２０００などの他の非可逆符号化や、ＺＩＰなどの可逆符号化で行っても構わない。そして、Ｓ２１３にて、全ブロックについて処理済みかどうかを判定し、否の場合には、着目ブロック画像データの位置をずらし、ステップＳ２０２以降の処理を行う。
【００４０】
以上で、Ｓ２０２で非混在ブロックと判定された場合の処理の説明を終える。次に、Ｓ２０２にて、着目ブロック画像データが混在ブロックと判定される場合の処理を説明する。
【００４１】
混在ブロックと判定された場合の符号化の基本的なアイデアは、ブロック内のオクルージョン部として判定された画素で構成されるオクルージョン領域と、非オクルージョン部として判定された画素で構成される非オクルージョン領域のそれぞれに対して予測ブロックを割り当て、それらを統合することで予測精度を向上させる。つまり、１つのブロックに対して視差ベクトルを２本割り当てる。
【００４２】
以下では混在ブロックの例として図３（ｂ）のブロック３０４を用いて説明する。ブロック３０４は対応するマスク画像図３（ｆ）のブロック３０６が斜線部と白色部、つまりオクルージョン部と非オクルージョン部が混じっていることから、Ｓ２０２で混在ブロックであると判定される。
【００４３】
Ｓ２０６では、混在ブロックと判定された着目ブロック内をオクルージョン部と非オクルージョン部に分割する。分割の例を、図５を用いて説明する。図５の３０４、３０６はそれぞれ図３（ｂ）の３０４、図３（ｆ）の３０６と同様のブロックである。Ｓ２０６では符号化対象ブロックをマスク画像に従って非オクルージョン画素で構成される非オクルージョン領域５０１と、オクルージョン画素で構成されるオクルージョン領域５０２に分割（分離）する。図５の白色領域５０３及び５０４は値の存在しない画素であり、実装上は負の値等、画素が取りえない値を格納すればよい。
【００４４】
次にＳ２０７では、オクルージョン領域を予測するための対応ブロックをカラー画像Ｉ１から探す。本実施形態では図３（ａ）内で探索する。対応ブロックを探索する際の特徴として、ブロック５０２内の値が存在しない画素はブロックの類似度の評価の際に無視することで、オクルージョン領域、非オクルージョン領域それぞれの予測領域画像データを探索する。本実施形態ではブロック同士の類似度を、ブロック内のオクルージョンとなっている画素に関する差分絶対値和で評価する。オクルージョン領域は、参照視点の画像に同じ被写体が写っていないと考えられるため、同じ物体が異なるカメラ間で写っていることを前提としたエピポーラ拘束上の探索だけでなく、画像全体を探索するのが望ましい。この場合、視差ベクトルは２次元のデータを符号化する。なお、処理負荷の軽減を目的にエピポーラ拘束上のみを探索しても良い。この場合、オクルージョン領域の予測精度は下がる可能性が高いが、視差ベクトルを表現するためのデータが１次元に抑えられるという利点もある。
【００４５】
ここでＳ２０７の処理の効果を補足する。図３（ａ）の画像中には、オクルージョン領域に存在する物体と同様の物は存在しないはずである。しかしながら、オクルージョン領域が周囲と同じテクスチャ模様となっているようなシーンは多く存在すると考えられる。本実施形態の図３（ａ）、（ｂ）で示した画像はそのような例となっており、背景がテクスチャ模様で、前景に人物などが写っている。このような場合には、オクルージョン領域に関しても、異なる視点で撮影した画像内に色が類似したブロックが見つかり、オクルージョン領域を高精度に予測できると考えられる。次にＳ２０８ではＳ２０７で得たオクルージョン領域を含むブロックの視差ベクトルを符号化する。符号化はＳ２０４と同様可逆符号化を用いるのが望ましい。
【００４６】
次にＳ２０９では非オクルージョン領域５０１を予測するための対応ブロックを図３（ａ）から探す。Ｓ２０９は基本的にはＳ２０７で行ったオクルージョン領域の予測ブロックを得る処理を、非オクルージョン領域に置き換えて行えば良い。ただし、非オクルージョン領域の対応ブロックはエピポーラ拘束上に存在すると考えられるため、視差ベクトルの探索は横方向の１次元に限定する。探索の結果図３（ａ）のブロック３０７を、非オクルージョン領域を含むブロックを予測ブロックとして得る。次にＳ２１０ではＳ２０４と同様の方法で、非オクルージョン領域を含む予測ブロックの位置を示す視差ベクトルを符号化する。
【００４７】
次にＳ２１１では混在ブロックの予測画像を生成する。このＳ２１１の処理の詳細を図８のフローチャートを用いて説明する。
【００４８】
まず、Ｓ８０１で、混在ブロック内のオクルージョン領域を予測するブロックと、非オクルージョン領域を予測するブロックを作成する。図３（ｂ）のブロック３０４の予測ブロックを作成する例を図６に示す。図６のブロック３０７、３０８はそれぞれ図３（ａ）のブロック３０７、３０８と同一のものであり、それぞれ混在ブロック３０４のオクルージョン領域、非オクルージョン領域を予測するブロックである。また、マスク３０６は図３（ｆ）のブロック３０６と同一のものである。予測ブロックを得るために、まず、図６に示す如く、非オクルージョン領域の予測ブロックと、オクルージョン領域の予測ブロックそれぞれに対し、マスクによって予測に用いる領域を切り出す（図６のブロック６０１と６０２）。次に両者を互いに統合する（図６のブロック６０３）。
【００４９】
図６で得たブロック６０３は、図３（ｂ）のブロック３０４の予測として十分機能すると考えられる。しかし、本実施形態では、更に予測ブロックとしての精度を更に高いものとするため、オクルージョン領域と非オクルージョン領域の境界位置に対して、Ｓ８０２〜Ｓ８０４を通して更に補正を加える。境界補正の例を、ブロック６０３の１ラインであるライン６０４上の画素を拡大して、説明する。
【００５０】
まず、境界補正の必要性を説明する。図７（ｂ）はライン６０４を拡大した図である。また、図７（ａ）は、ライン６０４で予測を行うライン（以下、予測対象ライン）を拡大して示したもので、予測対象ブロックである図３（ｂ）３０４の１ラインである。当然、図７（ｂ）の各画素が、図７（ａ）に近い色を持つほど、予測精度が高いと言える。図７（ａ）の直線７０１は非オクルージョン部とオクルージョン部の境界を示しており、図７（ｂ）〜（ｅ）内の直線も同様である。図７（ａ）の画素７０２、７０３は予測対象ラインの境界画素であり、非オクルージョン部側の境界にある画素（黒色）と、オクルージョン部側の境界画素（網点）との中間色になっている。一方でこのラインの予測を行う図７（ｂ）の境界画素７０４、７０５は異なる色を持っている。まず、境界画素７０４は、図６のブロック３０７を、マスク３０６で切り取った際の境界にあった画素であるため、境界画素７０４は、ブロック３０７内の前景部（黒色）と、背景部（斜線）の中間色を持つ。また、境界画素７０５は、図６のブロック３０８をマスク３０６で切り取った画素であるため、網点で示した領域の色を持つ。以上述べたように、境界画素７０２、７０３を予測する画素７０４、７０５は十分な予測精度を達成できないと考えられる。
【００５１】
以上で述べた境界画素の予測精度を向上させるため、まずＳ８０２では図７（ｂ）の境界画素７０４、７０５を削除する。その様子を図７（ｃ）に示す。
【００５２】
次にＳ８０３は、Ｓ８０２で削除後の境界画素を二重に補完する。二重に補間とは、図７（ｃ）の画素７０６、７０７のように、削除後の境界の１画素に隣接する画素の色を持つ画素で、削除後の画素値を穴埋めする。その結果を図７（ｄ）に示す。
【００５３】
次にＳ８０４では、二重に補間した画素をブレンドすることで、境界の両側１画素を予測する色を決定する。その様子を図７（ｅ）に示す。図７（ｅ）の画素７０８、７０９がブレンドによって補完された画素である。ブレンドは二重に補完された２色の平均で行えば良い。
【００５４】
なお、ブレンドの際の重み係数は、予測対象画像などから予測しても良い。２つの領域をブレンドする係数を推定する技術はマッティングとして広く知られており、既知の手法を流用すれば良い。ブレンド係数を予測対象画像から求めた場合、予測対象画像は復号側では知ることができないため、ブレンド係数を符号化する必要がある。
【００５５】
次にＳ２１２の差分符号化は非混在ブロックと同様の手法で行えば良い。最後にＳ２１３で、予測対象画像の全ブロックを処理したかを判定し、全ブロックを処理していない場合は、再びＳ２０２に戻り、未処理のブロックを符号化する。全ブロックを処理した場合は処理を終える。
【００５６】
以上が、本実施形態における予測符号化部４２３の処理詳細である。図１に予測符号化部４２３の具体的なブロック構成図の一例を示す。以下で図１の各ブロックの役割を説明する。
【００５７】
図１に示す通り予測符号化部４２６は、符号化対象画像（カラー画像Ｉ２）をブロック単位で入力する。また、参照視点カラー画像（カラー画像Ｉ１）、参照視点距離画像（距離画像Ｓ１）も入力される。出力は参照視点カラー画像の予測するための予測情報と差分情報の符号化データである。画像メモリ１０２には参照視点カラー画像（カラー画像Ｉ１）が蓄積される。
【００５８】
マスク画像生成部１０１は参照視点距離画像と、予め設定した２つの撮像部４２０、４２１の位置（距離）情報から、撮像部４２１の視点位置のマスク画像を生成する。つまり、図２のＳ２０１の処理を行う。
【００５９】
ブロック属性判定部１０８は、符号化対象ブロックが、領域混在ブロックであるかどうかを、マスク画像の対応ブロックを参照して行う。つまり、Ｓ２０２の処理を行う。
【００６０】
視差ベクトル探索部１０３は、マスク画像生成部１０１で生成されたマスク画像を参照し、着目画素ブロックがオクルージョン部と非オクルージョン部が混在したブロックか否かを判定し、その判定の下で、画像メモリ１０２から視差ベクトルの探索を行う。すなわち、非混在ブロックの場合は単一の視差ベクトルを探索し、混在ブロックの場合は領域毎に２本の視差ベクトルを探索する。つまり、Ｓ２０３、Ｓ２０６、Ｓ２０７、Ｓ２０９の処理を行う。
【００６１】
視差補償予測部１０４では、視差ベクトル探索部１０３で得た視差ベクトルを用いて、予測画像を生成する。つまり、Ｓ２０５、Ｓ２１１の処理を行う。
【００６２】
ＤＣＴ部１０５、量子化部１０６、エントロピー符号化部１０７では差分画像の符号化を行う。つまりＳ２１２の処理を行う。また、エントロピー符号化部１０７は視差ベクトルの符号化も行う。つまり、Ｓ２０４、Ｓ２０８、Ｓ２１０の処理も行う。
【００６３】
なお、図１は、実施形態における一例を示すものであって、各処理部のいくつかを統合して１つの処理部としても良いのは勿論であるし、更に、分割しても構わない。
【００６４】
以上説明したようの本実施形態によれば、多視点（複数）のうちの基準視点の撮像装置より得られた基準画像データと当該基準画像における距離画像データとから、基準視点とは異なる視点の画像に対する、符号化単位であるブロック毎の予測画像を高い精度で生成することができることになり、符号化効率を上げることが可能になる。
【００６５】
［第１の実施形態の変形例］
図１に示した各部はハードウェアで構成しても良いが、ソフトウェア（コンピュータプログラム）として実装しても良い。この場合、このソフトウェアは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等、一般のコンピュータのメモリにインストールされることになる。そしてこのコンピュータのＣＰＵがこのインストールされたソフトウェアを実行することで、このコンピュータは、上述の画像処理装置の機能を実現することになる。即ち、このコンピュータは、上述の画像処理装置に適用することができる。第１の実施形態に係る予測符号化装置に適用可能なコンピュータのハードウェア構成例について、図９のブロック図を用いて説明する。
【００６６】
ＣＰＵ１５０１は、ＲＡＭ１５０２やＲＯＭ１５０３に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて、コンピュータ全体の制御を行うと共に、多視点画像符号化装置が行うものとして説明した上述の各処理を実行する。
【００６７】
ＲＡＭ１５０２は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の一例である。ＲＡＭ１５０２は、外部記憶装置１５０７や記憶媒体ドライブ１５０５、更にはネットワークインタフェース１５１０からロードされたコンピュータプログラムやデータを一時的に記憶するためのエリアを有する。更に、ＲＡＭ１５０２は、ＣＰＵ１５０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。即ち、ＲＡＭ１５０２は、各種のエリアを適宜提供することができる。ＲＯＭ１５０３は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の一例であり、コンピュータの設定データや、ブートプログラムなどが格納されている。
【００６８】
キーボード１５０４、マウス１５０５は、コンピュータの操作者が操作することで、各種の指示をＣＰＵ１５０１に対して入力することができる。表示装置１５０６は、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、ＣＰＵ１５０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。例えば、上記符号化対象の画像の表示や、符号化した結果の表示ができる。
【００６９】
外部記憶装置１５０７は、コンピュータ読み取り記憶媒体の一例であり、ハードディスクドライブ装置に代表される大容量情報記憶装置である。外部記憶装置１５０７には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、図１に示した各処理をＣＰＵ１５０１に実現させるためのコンピュータプログラムやデータ、上記の各種テーブル、データベース等が保存されている。外部記憶装置１５０７に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ１５０１による制御に従って適宜ＲＡＭ１５０２にロードされ、ＣＰＵ１５０１による処理対象となる。
【００７０】
記憶媒体ドライブ１５０８は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記録されているコンピュータプログラムやデータを読み出し、読み出したコンピュータプログラムやデータを外部記憶装置１５０７やＲＡＭ１５０２に出力する。なお、外部記憶装置１５０７に保存されているものとして説明した情報の一部若しくは全部をこの記憶媒体に記録させておき、この記憶媒体ドライブ１５０８に読み取らせても良い。
【００７１】
Ｉ／Ｆ１５０９は、外部から符号化対象カラー画像、参照視点カラー画像、参照視点距離画像を入力するインタフェースであり、一例として示すのであればＵＳＢ（Universal Serial Bus）である。１５１０は、上述の各部を繋ぐバスである。
【００７２】
上述構成において、本コンピュータの電源がＯＮになると、ＣＰＵ１５０１はＲＯＭ１５０３に格納されているブートプログラムに従って、外部記憶装置１５０７からＯＳをＲＡＭ１５０２にロードする。この結果、キーボード１５０４、マウス１５０５を介した情報入力操作が可能となり、表示装置１５０６にＧＵＩを表示することが可能となる。ユーザが、キーボード１５０４やマウス１５０５を操作し、外部記憶装置１５０７に格納されたグレー画像量子化用のアプリケーションプログラムの起動指示を入力すると、ＣＰＵ１５０１はこのプログラムをＲＡＭ１５０２にロードし、実行する。この結果、本コンピュータが予測符号化装置として機能することになる。
【００７３】
なお、ＣＰＵ１５０１が実行する予測符号化用のアプリケーションプログラムは、基本的に図１に示す各部に相当する関数を備えることになる。ここで、符号化結果は外部記憶装置１５０７に保存することになる。なお、このコンピュータは、以降の各実施形態に係る画像処理装置にも同様に適用可能であることは、以下の説明より明らかである。
【００７４】
［第２の実施形態］
第２の実施形態では、第１の実施形態における、オクルージョン部の符号化方法を変形した例を示す。
【００７５】
図１０に第２の実施形態における、予測符号化部４２３で行う処理のフローチャートを示す。図１０のフローチャートは、第１の実施形態における予測符号化部のフローチャート図２において、混在ブロックのオクルージョン部の予測方法を変えたものとなっている。従って、オクルージョン部の予測画像作成に関するＳ１００７、Ｓ１００８、Ｓ１０１１、Ｓ１０１４、Ｓ１０１５以外は、図２のフローチャート内の同一名を付与された処理と同じである。以下では、第１の実施形態と差異がある部分に絞って説明を行う。
【００７６】
まず、図１０のフローチャートにおいて、Ｓ１００６までの処理を第１の実施形態と同様の手順で終える。即ち、オクルージョン、非オクルージョンが混在するブロックが符号化対象ブロックとして入力された場合、Ｓ１００６の領域分割において、オクルージョン部と、非オクルージョン部へ分割される。本第２の実施形態でもまず、Ｓ１００７では第１の実施形態と同様、オクルージョン部に対して１本の視差ベクトルを求める。
【００７７】
次に、本実施形態においてはＳ１０１４の誤差判定処理において、Ｓ１００７で求めた、ブロック内のオクルージョン部の予測画像と、予測対象画像との誤差を求める。誤差はオクルージョン画素の色の差分絶対値和で評価する。そして差分が閾値以上（ブロック内の画素数×５以上）の場合はＳ１０１５に進む。なお、この閾値はシステムに許容される画質の劣化などから、設計者が任意に決めて良い。
【００７８】
Ｓ１０１５では、ブロック内のオクルージョン部を分割する。ブロック分割は８×８画素のブロックを４×４画素のブロック（以下、小ブロックという）４つに分割する。Ｈ．２６４のように、異なるサイズのブロックへ分割しても構わない。
【００７９】
ブロックを分割したら、再びＳ１００７において視差ベクトルを探索する。この際視差ベクトルは分割後の小ブロックに対して１つずつ探索する。ただし、小ブロック内の全ての画素が非オクルージョン部に属する場合は、その小ブロックに対しては視差を割り当てる必要はない。
【００８０】
次にＳ１０１４に進む。本実施形態では４×４画素のブロックより小さい分割は行わないため、分割を打ち切ってＳ１００８へ進む。
【００８１】
なお、さらに細かい分割を行う場合は、小ブロックの予測画像を組み合わせて、符号化対象ブロックのオクルージョン部の予測画像を生成し、再び符号化対象ブロックのオクルージョン部の予測誤差を求める。予測誤差が閾値以下ならば、さらにＳ１０１５に進む。ただし、ブロック分割を多く行うと予測の精度は上がるが、視差ベクトルの情報量が増加するため、適当な分割で打ち切ることが望ましい。
【００８２】
次にＳ１００８ではオクルージョン部の視差ベクトルを符号化する。視差ベクトルが複数本あることを除けば、第１の実施形態と同様の手順で符号化すれば良い。
【００８３】
Ｓ１０１１では混在ブロックの予測画像を生成する。基本的な手順は、第１の実施形態のＳ２１１と同様である。ただし、オクルージョン部の予測ブロックを生成する際に、小ブロック毎の予測画像を組み合わせて生成する点のみが異なる。以上で、第２の実施形態の処理の説明を終える。
【００８４】
本第２の実施形態ではオクルージョン部のブロックを分割する方法を示した。ブロック分割が加わる分、第１の実施形態よりも視差ベクトルの情報量が増加する。しかしながら、オクルージョン部と非オクルージョン部を分けた後でブロック分割を行うため、領域を分けずにブロック分割を行う方法に比べて、少ない分割数でより精度の高い予測を行える可能性が高くできる。
【００８５】
なお、本第２の実施形態ではブロック内のオクルージョン部をブロック分割する方法を示したが、非オクルージョン部をブロック分割する処理を追加することも容易に可能である。
【００８６】
［第３の実施形態］
第１の実施形態では、非オクルージョン部、オクルージョン部のそれぞれに対して、視差ベクトルにより予測画像を生成した。しかしながら、図３（ｄ）の例に示すように、非オクルージョン部に関しては、参照視点の距離画像を利用して投影変換を行えば、ブロック毎に視差ベクトルを割り当てずに、予測画像を生成することが可能である。本実施形態では、非オクルージョン部の予測画像生成に、第１の実施形態では視差ベクトルを用いたのに対し、距離画像による投影変換を用いる例を示す。
【００８７】
図１１は本実施形態における予測符号化部４２３の処理のフローチャートである。図２の第１の実施形態のフローチャートと差異のある部分に絞って、以下で処理の詳細を説明する。以下では、第１の実施形態と同様、カラー画像図３（ａ）と、その視点の距離画像図３（ｃ）を用いて、図３（ｂ）のカラー画像を予測符号化する例を説明に用いる。
【００８８】
まずＳ１１０１では、Ｓ２０１と同様の方法でマスク画像を生成する。次にＳ１１１４では投影変換により、非オクルージョン部の予測画像を生成する。図３（ａ）と（ｃ）により生成した例が図３（ｄ）である。
【００８９】
次に第１の実施形態と同様、ブロック単位の処理に移る。まず、Ｓ１１０２ではブロックの属性判定を行う。本実施形態では、非オクルージョン単体ブロック、オクルージョン単体ブロック、混在ブロックの３種類のどれかを判定する。
【００９０】
Ｓ１１０２で非オクルージョン単体ブロックと判定された場合は、Ｓ１１１５において、非オクルージョン単体ブロックに対する予測画像を生成する。図３（ｄ）に示した通り、非オクルージョン単体ブロックに対しては投影変換でブロックの予測画像が得られるため、これをそのまま用いる。
【００９１】
Ｓ１１０２でオクルージョン単体ブロックと判定された場合はＳ１１０３からＳ１１０５の処理を行う。この処理は第１の実施形態の図２のフローチャートＳ２０３からＳ２０５と同様の処理を行えばよい。
【００９２】
Ｓ１１０２で混在ブロックと判定された場合は、Ｓ１１０６に進む。Ｓ１１０６〜Ｓ１１０８は図２のＳ２０６〜Ｓ２０８と同様の処理を行う。これまでの処理により、混在ブロック内のオクルージョン部に対する予測が可能になる。
【００９３】
次にＳ１１１１では混在ブロックの予測画像を生成する。オクルージョン部の予測はＳ１１０８で求めた視差ベクトルで行うことができる。また非オクルージョン部に関しては図３（ｄ）において、投影変換で作った予測画像から、同一の位置にある画素により予測が可能である。第１の実施形態と同様、図８のフローチャートに従い、オクルージョン部と非オクルージョン部の統合と、境界画素の補正を行う。
【００９４】
以上で、Ｓ１１０２で判定されたブロック属性に応じた予測画像の説明を終える。次にＳ１１１２、Ｓ１１１３の処理は第１の実施形態のＳ２１２、Ｓ２１３と同様の処理を行えば良い。以上が本第３の実施形態の処理である。
【００９５】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2014099716.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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