(57)【要約】本発明は、ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する方法に関する。本方法は、画像の各ブロックについて顕著性値を計算する段階を含む。本発明によれば、顕著性値は、そのブロックの空間的および時間的コンテキストに依存するそのブロックの自己情報に等しい。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する方法であって、前記画像の各ブロックについて顕著性値を計算する段階を含み、前記顕著性値は、前記ブロックの空間的および時間的コンテキストに依存する前記ブロックの自己情報に等しいことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記自己情報は、前記ブロックの空間的および時間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率に基づいて計算され、該確率は、前記ブロックの空間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率と、前記ブロックの時間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率との積である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ブロックの空間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率が：
・前記画像の各ブロックに、Kを正の整数としてK個の順序付けられた係数の集合を関連付け、ここで、前記係数の集合は、第一の所定の変換によって前記ブロックを変換することによって生成され；
・k∈[1,K]として、順位kの各係数について、前記画像内でのその確率分布を推定し；
・前記ブロックの空間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率を、前記ブロックに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する、
ことにより推定される、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記第一の所定の変換が二次元離散コサイン変換である、請求項３記載の方法。
【請求項５】
Nを正の整数として、前記ブロックの時間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率は、前記ブロックが位置する現在画像と呼ばれる画像に先行するN枚の画像における前記ブロックと同配置のブロックを含む第一のボリュームを観察する確率と、前記第一のボリュームおよび前記ブロックを含む第二のボリュームを観察する確率とに基づいて推定される、請求項２ないし４のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項６】
前記第一のボリュームを観察する確率が：
・前記現在画像に先行するN枚の画像における、前記現在画像の前記ブロックの一つと同配置のブロックを含む各ボリュームに、Pを正の整数として、P個の順序付けられた係数の集合を関連付け、ここで、前記係数の集合は、第二の所定の変換によって前記ボリュームを変換することによって生成され；
・p∈[1,P]として、順位pの各係数について、その確率分布を推定し；
・前記第一のボリュームを観察する確率を、前記第一のボリュームに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する、
ことにより推定される、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記第二のボリュームを観察する確率が：
・前記現在画像のブロックの一つと前記現在画像に先行するN枚の画像における、前記ブロックと同配置のブロックとを含む各ボリュームに、Qを正の整数として、Q個の順序付けられた係数の集合を関連付け、ここで、前記係数の集合は、前記第二の所定の変換によって前記ボリュームを変換することによって生成され；
・q∈[1,Q]として、順位qの各係数について、その確率分布を推定し；
・前記第二のボリュームを観察する確率を、前記第二のボリュームに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する、
ことにより推定される、請求項５記載の方法。
【請求項８】
前記第二の所定の変換が三次元離散コサイン変換である、請求項６または７記載の方法。
【請求項９】
ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する装置であって、前記画像の各ブロックについて顕著性値を計算する手段を有しており、顕著性値が、前記ブロックの空間的および時間的コンテキストに依存する前記ブロックの自己情報に等しいことを特徴とする、装置。
【請求項１０】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されるときに請求項１ないし８記載の顕著性マップ計算方法の段階を実行するためのプログラム・コード命令を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像シーケンスの画像について顕著性マップ（saliency  map）を生成する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の注意を引く顕著な視覚的特徴は、コンテンツ・ベース符号化、圧縮、伝送／レート制御、インデックス付け、ブラウズ、表示および呈示を含むビデオ解析および処理のための重要かつ強力な手がかりである。視覚的に顕著な特徴を検出および抽出する現状技術の方法は主としてスチール画像を扱う。画像のシーケンスを扱ういくつかの方法は、まず空間的および時間的な顕著性値を独立して計算し、次いで空間時間的顕著性値を生成するために両者を何らかのかなり随意的な仕方で組み合わせる。空間的顕著性値は一般に、何らかの発見法的な仕方でさまざまな視覚的特徴（強度、色、テクスチャーなど）のコントラストの計算に基づいている。これらの方法はしばしば時間的顕著性値が動きに関係することを想定する。したがって、これらの方法はまず、現状技術の動き推定方法を使って動き場を推定し、次いで推定された動き場の何らかの発見法的に選ばれた関数として時間的な顕著性値を計算する。
【０００３】
これらの方法には多くの欠点がある。第一に、動き場の精確な推定は困難なタスクであることが知られている。第二に、精確な動き場を用いても、そうした動き場と時間的顕著性値の間の関係はストレートではない。したがって、推定された動き場に基づいて精確な時間的顕著性値を計算することは難しい。第三に、空間的および時間的な顕著性値が正しく計算できると想定しても、それらの値の組み合わせはストレートではない。現状技術の方法はしばしば、空間時間的顕著性値のグローバルな値を得るために、時間的および空間的な顕著性値に随意的な仕方で重みをかけ、得られた値はしばしば精確ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、従来技術の欠点の少なくとも一つを解決することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する方法に関する。本方法は、画像の各ブロックについて顕著性値を計算する段階を含む。本発明によれば、顕著性値は、そのブロックの空間的および時間的コンテキストに依存するそのブロックの自己情報に等しい。
【０００６】
好ましくは、自己情報は、ブロックの空間的および時間的コンテキストが与えられたときにそのブロックを観察する確率に基づいて計算される。該確率は、そのブロックの空間的コンテキストが与えられたときにそのブロックを観察する確率と、そのブロックの時間的コンテキストが与えられたときにそのブロックを観察する確率との積である。
【０００７】
ある好ましい実施形態によれば、ブロックの空間的コンテキストが与えられたときにそのブロックを観察する確率は、次のように推定される：
・画像の各ブロックに、Kを正の整数としてK個の順序付けられた係数の集合を関連付ける。ここで、前記係数の集合は、第一の所定の変換によってそのブロックを変換することによって生成される；
・k∈[1,K]として、順位kの各係数について、画像内でのその確率分布を推定する；
・ブロックの空間的コンテキストが与えられたときにそのブロックを観察する確率を、そのブロックに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する。
【０００８】
好ましくは、前記第一の所定の変換は、二次元離散コサイン変換である。
【０００９】
有利には、Nを正の整数として、ブロックの時間的コンテキストが与えられたときにそのブロックを観察する確率は、そのブロックが位置する現在画像と呼ばれる画像に先行するN枚の画像におけるそのブロックと同配置のブロックを含む第一のボリュームを観察する確率と、前記第一のボリュームおよびそのブロックを含む第二のボリュームを観察する確率とに基づいて推定される。
【００１０】
好ましくは、前記第一のボリュームを観察する確率は、次のように推定される：
・現在画像に先行するN枚の画像における、現在画像のそのブロックの一つと同配置のブロックを含む各ボリュームに、Pを正の整数として、P個の順序付けられた係数の集合を関連付ける。ここで、前記係数の集合は、第二の所定の変換によってそのボリュームを変換することによって生成される；
・p∈[1,P]として、順位pの各係数について、その確率分布を推定する；
・第一のボリュームを観察する確率を、第一のボリュームに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する。
【００１１】
有利には、前記第二の所定の変換は、三次元離散コサイン変換である。
【００１２】
本発明はまた、ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する装置であって、画像の各ブロックについて顕著性値を計算する手段を有しており、顕著性値が、そのブロックの空間的および時間的コンテキストに依存するそのブロックの自己情報に等しい装置にも関する。
【００１３】
本発明はまた、プログラムがコンピュータ上で実行されるときに上記のような顕著性マップ計算方法の諸段階を実行するプログラム・コード命令を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトにも関する。
【００１４】
本発明の他の特徴および利点は、実施形態のいくつかについての、図面との関連でなされる以下の記述により明白となるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ピクセルのブロックに分割された画像のシーケンスを描いた図である。
【図２】本発明に基づく方法のフローチャートである。
【図３】本発明に基づく顕著性マップを生成する装置のブロック図である。
【図４】画像のシーケンスに含まれるある画像を描いた図である。
【図５】図４に描かれる画像の空間時間的な顕著性マップを描いた図である。
【図６】図４に描かれる画像の時間的な顕著性マップを描いた図である。
【図７】図４に描かれる画像の空間的な顕著性マップを描いた図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明に基づく方法は、画像のシーケンスに含まれる図４に描かれる画像について図５に描かれる空間時間的顕著性マップを生成するものである。顕著性マップとは、目立つ度合いの二次元的な位置別表現（topographic  representation）として定義される。この目的に向け、本発明は、画像のピクセルの各ブロックについて、空間時間的な顕著性値を計算することを含む。
【００１７】
図１を参照すると、シーケンスの画像F(t)はピクセルのブロックに分割されている。tは時間的な参照である。nかけるmピクセルの各ブロックB(x,y,t)は空間時間的イベントと呼ばれる。よって、イベントB(x,y,t)は画像F(t)における空間座標(x,y)に位置するピクセルのブロックである。画像F(t)、F(t−1)、…、F(t−N＋1)からのN個の同配置のブロック、すなわちB(x,y,t)と同じ空間位置(x,y)に位置するブロックは、V(x,y,t)と記される空間時間的なボリュームをなす。ここで、Nは所定の正の整数である。Nの値を2フレームとすることは、モデルの精確さと複雑さの間のよい兼ね合いである。V(x,y,t)は、(x,y)に位置するブロックが時間とともにどのように発展するかを記録する。
【００１８】
空間時間的イベントB(x,y,t)の独特さ（uniqueness）は、その空間的および時間的なコンテキストによって影響される。あるイベントが空間的コンテキストにおいて独特であれば、そのイベントは顕著である可能性が高い。同様に、あるイベントが時間的コンテキストにおいて独特であれば、そのイベントはやはり顕著である可能性が高い。空間的コンテキストおよび時間的コンテキストの両方が空間時間的イベントの独特さに影響する。したがって、第一の実施形態によれば、画像F(t)内のピクセルの所与のブロックB(x0,y0,t)について、空間時間的（spatio-temporal）顕著性値SSS(B(x0,y0,t))は、その空間的および時間的コンテキストが与えられたときにイベントB(x0,y0,t)に含まれる自己情報の量Ist(B(x0,y0,t))として計算される。自己情報Ist(B(x0,y0,t))は、B(x0,y0,t)が起こったとわかっているときに得られる情報の量を表す。シャノンの情報理論によれば、自己情報の量Ist(B(x0,y0,t))は、生起確率の正の減少関数fとして定義される。すなわち、Ist(B(x0,y0,t))＝f（p(B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1),F(t))）、ここで、f(1)＝0、f(0)＝無限大であり、xとyを二つの独立したイベントとするとf(P(x)*P(y))＝f(P(x))＋f(P(y))である。fはf(x)＝log(1/x)として定義される。シャノンの情報理論によれば、イベントxの自己情報I(x)はこのようにxを観察する可能性に反比例する。
【００１９】
したがって、ブロックB(x0,y0,t)に関連付けられた空間時間的顕著性値SSS(B(x0,y0,t))は、SSS(B(x0,y0,t))＝Ist(B(x0,y0,t))＝−log（p(B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1),F(t))）と定義される。イベントB(x0,y0,t)の空間的コンテキストは画像F(t)である。イベントB(x0,y0,t)の時間的コンテキストはボリュームV(x0,y0,t−1)、すなわちB(x0,y0,t)と同配置であり、画像F(t)に先行するN枚の画像内に位置するブロックの集合である。画像F(t′)内のあるブロックは、画像F(t)におけるブロックB(x0,y0,t)とF(t′)内の同じ位置に配置されている場合に、ブロックB(x0,y0,t)と同配置である（co-located）。
【００２０】
顕著性値の計算を単純化するため、空間的および時間的条件は独立であるとする。したがって、同時条件付き確率p(B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1),F(t))は：
p（B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1),F(t)）＝p（B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1)）*p（B(x0,y0,t)｜F(t)）
と書き直せる。したがって、図２に描かれる好ましい実施形態によれば、所与のブロックB(x0,y0,t)に関連付けられた空間時間的顕著性値は：
SSS（B(x0,y0,t)）＝−log（p（B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1)））−log（p（B(x0,y0,t)｜F(t)））
のように計算される。図２では、表されているボックスは純粋に機能的な実体であり、必ずしも物理的に別個の実体に対応するものではない。すなわち、ソフトウェアの形で開発されることもできるし、あるいは一つまたはいくつかの集積回路中に実装されることもできる。SSSt（B(x0,y0,t)）＝−log（p（B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1)））、SSSs（B(x0,y0,t)）＝−log（p（B(x0,y0,t)｜F(t)））とする。有利には、空間時間的イベントB(x0,y0,t)の二つの条件付き確率p（B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1)）およびp（B(x0,y0,t)｜F(t)）が独立して推定される。空間的顕著性値と時間的顕著性値が独立して計算され何らかの随意的な仕方で組み合わされる従前の方法と異なり、本発明では、分解は自然であり、合同空間時間的顕著性値から導かれる。したがって、本発明はより有意な顕著性マップを与える。さらに、空間的条件と時間的条件の独立を想定すると、イベントB(x0,y0,t)の空間時間的顕著性値の計算はより高速であり、リアルタイムの処理を可能にする。
【００２１】
時間的条件付き確率p（B(x0,y0,t)｜V(x0,y0,t−1)）がボリュームV(x0,y0,t)およびV(x0,y0,t−1)の確率から推定される（１０）。実際、
【数１】
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である。確率p（V(x0,y0,t)）およびp（V(x0,y0,t−1)）を推定する目的で、高次元データセットV(x,y,t)が相関のない（uncorrelated）ベクトル空間中に投影される。たとえば、N＝2、m＝n＝4とすると、V(x,y,t)∈R32、すなわち32次元ベクトル空間である。k＝1,2,…,Kとしてφkを、K直交変換ベクトル空間基底とする。V(x,y,t)∈R32であればK＝32である。よって空間時間的確率p（V(x0,y0,t)）は次のように推定される。
ステップ１：各位置(x,y)について、前記ベクトル空間基底においてV(x,y,t)の係数ck(x,y,t)を：ck(x,y,t)＝φkV(x,y,t)  ∀x,y  のように計算する。
ステップ２：ck(x,y,t)の確率分布pk(c)を推定する。
ステップ３：確率p（V(x0,y0,t)）を：p（V(x0,y0,t)）＝Πkpk（φkV(x0,y0,t)）のように計算する。
同じ方法は確率p（V(x0,y0,t−1)）を推定するにも使われる。
【００２２】
すると時間的顕著性値SSSt（B(x0,y0,t)）はp（V(x0,y0,t)）およびp（V(x0,y0,t−1)）から（式１）に従って計算される（２０）。時間的顕著性マップは図６に描かれている。
【００２３】
確率p（V(x0,y0,t)）を推定するための上記の方法は、確率p（B(x0,y0,t)）を推定する（３０）ためにも使用される。現在フレームF(t)のみが空間時間的イベントB(x0,y0,t)の独特さに影響するので、空間的条件付き確率p（B(x0,y0,t)｜F(t)）はp（B(x0,y0,t)）と等価である。したがって、p（B(x0,y0,t)｜F(t)）を推定するためには、画像F(t)におけるあらゆるイベントに対する空間時間的イベントB(x0,y0,t)の確率を次のようにして推定するだけでよい：
ステップ１：各位置(x,y)について、前記ベクトル空間基底においてB(x,y,t)の係数dk(x,y,t)を：dk(x,y,t)＝φkB(x,y,t)  ∀x,y  のように計算する。
ステップ２：dk(x,y,t)の確率分布pk(d)を推定する。
ステップ３：確率p（B(x0,y0,t)）を：p（B(x0,y0,t)）＝Πkpk（φkB(x0,y0,t)）のように計算する。
【００２４】
好ましくは、確率p（B(x0,y0,t)）を計算するには、2D-DCT（discrete  cosine  transform［離散コサイン変換］）が使用される。現在画像F(t)内の各4×4ブロックB(x,y,t)は、16次元ベクトル（d0(x,y,t),d1(x,y,t),…,dK(x,y,t)）に変換される（ステップ１）。各次元kにおいてヒストグラムを計算することによって画像内で確率分布pk(d)が推定される（ステップ２）。最後に、これらの推定された分布に基づいて、多重確率（multiple  probability）p（B(x0,y0,t)）が、各係数dk(x,y,t)の確率pk（φkB(x0,y0,t)）の積として導出される（ステップ３）。同じ方法は、確率p（V(x0,y0,t)）およびp（V(x0,y0,t−1)）を計算するにも適用されるが、今の場合には2D  DCTではなく3D  DCTが適用される。したがって、本方法はCIFフォーマットの画像について毎秒30画像より高いレートでのリアルタイム処理を可能にする。さらに、本モデルは情報理論に基づいているので、統計および発見法に基づく現状技術の方法より有意である。たとえば、あるブロックの空間時間的顕著性値が1であり、別のブロックの空間時間的顕著性値が2である場合、第一のブロックは同じ状況における第二のブロックの約2倍重要である。この結論は、現状技術の方法を用いて導出される空間時間的顕著性マップでは引き出せない。
【００２５】
次いで空間的顕著性値SSSs（B(x0,y0,t)）が確率p（B(x0,y0,t)）から：SSSs（B(x0,y0,t)）＝−log（p（B(x0,y0,t)））のように計算される（４０）。空間的顕著性マップは図７に描かれている。
【００２６】
グローバルな顕著性値SSS（B(x0,y0,t)）が、時間的顕著性値および空間的顕著性値の和として最終的に計算される（５０）。
【００２７】
図３を参照すると、本発明は、先述した方法を実装する装置３にも関する。装置３の本質的な要素のみが図３に表されている。装置３は特に：ランダム・アクセス・メモリ３０２（RAMまたは同様のコンポーネント）、読み出し専用メモリ３０３（ハードディスクまたは同様のコンポーネント）、マイクロプロセッサもしくは同様のコンポーネントのような処理ユニット３０４、入出力インターフェース３０５およびマン‐マシン・インターフェース３０６を有する。これらの要素は、アドレスおよびデータ・バス３０１によってリンクされている。読み出し専用メモリ３０３は、本発明に基づく方法のステップ１０ないし５０を実装するアルゴリズムを含んでいる。電源投入すると、処理ユニット３０４はこれらのアルゴリズムの命令をロードし、実行する。ランダム・アクセス・メモリ３０２は特に、機器の電源投入に際してロードされる処理ユニット３０４のオペレーティングのためのプログラムおよび処理されるべき画像を含む。入出力インターフェース３０５は入力信号（すなわち、画像のシーケンス）を受領し、本発明の方法のステップ１０ないし５０に従って生成された顕著性マップを出力する機能をもつ。本装置のマン‐マシン・インターフェース３０６は、操作者が処理に割り込むことを許容する。ある画像について計算された顕著性マップは、ランダム・アクセス・メモリに記憶され、次いでその後の処理を見込んでアーカイブされるべく読み出し専用メモリに転送される。マン‐マシン・インターフェース３０６は特に、コントロール・パネルおよび表示画面を含む。
【００２８】
画像シーケンスの画像について生成された顕著性マップは、有利なことに、コンテンツ・ベース符号化、圧縮、伝送／レート制御、画像のインデックス付け、ブラウズ、表示およびビデオ品質推定を含むビデオの処理および解析を助けることができる。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成21年9月28日(2009.9.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する方法であって、前記画像の各ブロックについて顕著性値を計算する段階を含み、前記顕著性値は、前記ブロックの空間的および時間的コンテキストに依存する前記ブロックの自己情報に等しいことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記自己情報は、前記ブロックの空間的および時間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率に基づいて計算され、該確率は、前記ブロックの空間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率と、前記ブロックの時間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率との積である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ブロックの空間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率が：
・前記画像の各ブロックに、Kを正の整数としてK個の順序付けられた係数の集合を関連付け、ここで、前記係数の集合は、第一の所定の変換によって前記ブロックを変換することによって生成され；
・k∈[1,K]として、順位kの各係数について、前記画像内でのその確率分布を推定し；
・前記ブロックの空間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率を、前記ブロックに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する、
ことにより推定される、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記第一の所定の変換が二次元離散コサイン変換である、請求項３記載の方法。
【請求項５】
Nを正の整数として、前記ブロックの時間的コンテキストが与えられたときに前記ブロックを観察する確率は、前記ブロックが位置する現在画像と呼ばれる画像に先行するN枚の画像における前記ブロックと同配置のブロックを含む第一のボリュームを観察する確率と、前記第一のボリュームおよび前記ブロックを含む第二のボリュームを観察する確率とに基づいて推定される、請求項２ないし４のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項６】
前記第一のボリュームを観察する確率が：
・前記現在画像に先行するN枚の画像における、前記現在画像の前記ブロックの一つと同配置のブロックを含む各ボリュームに、Pを正の整数として、P個の順序付けられた係数の集合を関連付け、ここで、前記係数の集合は、第二の所定の変換によって前記ボリュームを変換することによって生成され；
・p∈[1,P]として、順位pの各係数について、その確率分布を推定し；
・前記第一のボリュームを観察する確率を、前記第一のボリュームに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する、
ことにより推定される、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記第二のボリュームを観察する確率が：
・前記現在画像のブロックの一つと前記現在画像に先行するN枚の画像における、前記ブロックと同配置のブロックとを含む各ボリュームに、Qを正の整数として、Q個の順序付けられた係数の集合を関連付け、ここで、前記係数の集合は、前記第二の所定の変換によって前記ボリュームを変換することによって生成され；
・q∈[1,Q]として、順位qの各係数について、その確率分布を推定し；
・前記第二のボリュームを観察する確率を、前記第二のボリュームに関連付けられた前記集合の各係数の確率の積として計算する、
ことにより推定される、請求項５記載の方法。
【請求項８】
前記第二の所定の変換が三次元離散コサイン変換である、請求項６または７記載の方法。
【請求項９】
ピクセルのブロックに分割されている画像のシーケンスに含まれる画像についての顕著性マップを生成する装置であって、前記画像の各ブロックについて顕著性値を計算する手段を有しており、顕著性値が、前記ブロックの空間的および時間的コンテキストに依存する前記ブロックの自己情報に等しいことを特徴とする、装置。
【請求項１０】
コンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されるときに請求項１ないし８記載の顕著性マップ計算方法の段階を実行するためのプログラム・コード命令を含む、コンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
2010506315.tif 000011
2010506315.tif 000012