(57)【要約】１つの実施形態は画像を処理するための装置に関する。この装置は、処理される画像内の候補エッジチェーンを識別するための候補エッジチェーン識別手段と、処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を計算するための手段と、その動的なチェーンベースの閾値関数を候補エッジチェーンに適用するための閾値アプリケータを備える。１つの実施形態では、処理される画像の特性は、処理される画像全体から決定されるという点で全体的である。別の実施形態では、局所的な特性を使用することができる。システムは、エンコーダまたはデコーダを備えることができ、それらのいずれも、上記装置を備える。さらに別の実施形態は、画像を処理するための方法に関する。この方法は、処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を決定し、その動的な閾値を候補エッジチェーンに適用する。
2004523839.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理の方法であって、
処理される画像内の候補エッジチェーンを識別するステップと、
処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を決定するステップと、
前記動的なチェーンベースの閾値関数を前記候補エッジチェーンに適用するステップと、
前記動的なチェーンベースの閾値関数をパスしない候補エッジチェーンをエッジチェーンの組から除去するステップ
を含む、方法。
【請求項２】
前記画像の少なくとも１つの特性が画像の全体的な特性からなる、請求項１の方法。
【請求項３】
前記画像の少なくとも１つの特性が画像の複数の特性からなる、請求項２の方法。
【請求項４】
前記全体的な特性が、画像について計算される色変化の全体的な尺度からなる、請求項２の方法。
【請求項５】
前記全体的な尺度が色変化の平均尺度からなる、請求項４の方法。
【請求項６】
前記全体的な尺度が色変化の中央尺度からなる、請求項４の方法。
【請求項７】
前記全体的な尺度が画像内の候補エッジチェーンについて計算される、請求項４の方法。
【請求項８】
前記動的なチェーンベースの閾値関数が、前記全体的な特性の線形関数からなる、請求項２の方法。
【請求項９】
前記画像の少なくとも１つの特性が、前記候補エッジチェーン内のポイントを囲む近傍部の局所的な特性からなる、請求項１の方法。
【請求項１０】
前記局所的な特性が、前記候補エッジチェーンの関数をスケーリングするために使用される、請求項９の方法。
【請求項１１】
前記関数が、各候補エッジチェーン内のエッジポイントについて積分された勾配値からなる、請求項１０の方法。
【請求項１２】
前記関数をスケーリングするために使用される前記局所的な特性が、強度の極値からなる、請求項１０の方法。
【請求項１３】
前記関数をスケーリングするために使用される前記局所的な特性が、密度の極値からなる、請求項１０の方法。
【請求項１４】
画像処理用の装置であって、
処理される画像内の候補エッジチェーンを識別するための候補エッジチェーン識別手段と、
処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を決定するための手段と、
前記動的なチェーンベースの閾値関数を前記候補エッジチェーンに適用するための閾値アプリケータ
を備える、装置。
【請求項１５】
前記画像の少なくとも１つの特性が、画像の全体的な特性からなる、請求項１４の装置。
【請求項１６】
前記画像の少なくとも１つの特性が、画像の局所的な特性からなる、請求項１４の装置。
【請求項１７】
前記装置が、ビデオエンコーダを備える、請求項１４の装置。
【請求項１８】
前記ビデオエンコーダが、ビデオデコーダと協働するよう構成される請求項１７の装置であって、前記ビデオデコーダは、エッジ識別手段、決定するための手段、及び閾値化手段を備えることからなる、装置。
【請求項１９】
前記装置がビデオデコーダを備える、請求項１４の装置。
【請求項２０】
画像を処理するための方法であって、
処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を決定するステップと、
前記動的なチェーンベースの閾値関数を候補エッジチェーンに適用するステップ
を含む、方法。
【請求項２１】
画像を処理するためのシステムであって、
処理される画像内の候補エッジチェーンを識別するための候補エッジチェーン識別手段と、処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を計算するための手段と、前記動的なチェーンベースの閾値関数を前記候補エッジチェーンに適用するための閾値アプリケータとを備える、エンコーダと、
前記エンコーダと協働するよう構成されたデコーダであって、候補エッジチェーン、計算するための手段、及び閾値アプリケータとを備える、デコーダ
を備えることからなる、システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
「関連出願の相互参照」
本特許出願は、２００１年２月２８日に出願された、「Dynamic Thresholding」と題する仮出願第60/272,332号について優先権を主張するものである。尚、この仮出願の内容は参照により本明細書に組み込むものとする。
【０００２】
「発明の分野」
本発明は、一般に、画像処理に関する。より詳しくは、本発明は、例えば、セグメントベースまたはオブジェクトベースの画像処理に関連して用いることができる。
【０００３】
「発明の背景」
画像のセグメントを識別してそれを描写することがしばしば望まれる。画像のセグメント化は、画像をオーバーラップしない部分の組、すなわち、各々が合わさって画像全体を構成するセグメントに分割する処理である。例えば、セグメント化により、画像を、背景セグメントと複数の前景セグメントに分割することができる。前景セグメントは、例えば、画像における物体、または、物体の一部に対応させることができる。ディジタル画像または映像処理は、画像セグメント化によって容易なものにすることができる。
【０００４】
画像のセグメントを識別して描写するために、セグメントの境界またはエッジ部を検出または抽出することができる。電子的に実施可能なエッジ検出アルゴリズム又はルーチンを用いたセグメント間のそれらのエッジまたは境界の抽出は、一般的には正確に行うのが困難である。そのようなアルゴリズムは、スケール（大きさ）や細部の程度が異なる広範な画像にも有効でなければならない。完全に自動化されたセグメント化を要求する用途に適したものとするためには、アルゴリズムは、ユーザを手引きすることや、セグメント化する画像についての事前の知識を要求するものであってはならない。
【０００５】
エッジ抽出の１つの技法は、カニーエッジ検出（Canny edge detection）と呼ばれるものである。従来のカニーエッジ検出処理は、二次元ガウス関数との畳み込みにより輝度値（または強度値）を平滑化することから始まる。次に平滑化された画像データの差分（または微分）をとって、画像の各ポイントにおける輝度変化の割合及び方向を示す勾配ベクトル関数を計算する。次に、非最大抑制処理により、エッジの方向に垂直な非最大ポイントを除去することによって候補となるエッジポイントを決定する。その後、ポイントベースの閾値化を候補のエッジポイントに適用する。カニーエッジ検出では、ポイントベースの閾値化は、ヒステリシスタイプ（２レベル）の閾値関数を用いる。ヒステリシスタイプの閾値関数は、２つの閾値レベルを用いて非最大ポイントを評価する。あるポイントにおける勾配値が高い方の閾値レベルを超える場合には、そのポイントは自動的に受け入れられる。勾配値が低い方の閾値レベルを下回る場合には、そのポイントは自動的に拒否される。勾配値が、高い方の閾値と低い方の閾値の間にある場合には、そのポイントは、それが、高い値のポイントに結合される場合に受け入れられる。言い換えれば、あるポイントが、低い方の閾値を下回る勾配値を有するポイントに到達するまで、チェーン（鎖）は終わらない。
【０００６】
従来のエッジ抽出技法の完成度にもかかわらず、エッジ抽出を改善するために克服されるべき課題が残っている。エッジ抽出を改善するために克服すべき１つの課題は、エッジの過剰識別（すなわち、あまりにも多くのエッジを抽出してしまうこと）である。例えば、黒い背景に１つの白いシャツがある場合を考える。白いシャツの境界を囲む単一のエッジを有する１つの画像セグメントとしてそのシャツを識別して、それを黒い背景セグメントから分離することが望ましいであろう。しかしながら、シャツにある折り目によって影の付いた領域が生じる場合があり、これによって、エッジ検出ルーチンによって生成されることになる余分なエッジが生じる場合がある。これらの無関係なエッジは、他の点では明瞭は白いシャツ内に余分なセグメントが生じることになる場合があり、また、それらのエッジをセグメントを囲むように結合することができないという点で不要なものである場合がある。
【０００７】
「発明の概要」
１つの実施形態は画像処理用の装置に関連する。この装置は、処理される画像内の候補となるエッジチェーン（候補エッジチェーン）を識別するための候補エッジチェーン識別手段、処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの（または動的なチェーンをベースとする）閾値関数を計算するための手段、及び、動的なチェーンベースの閾値関数を候補となるエッジチェーンに適用するための閾値アプリケータ（閾値適用手段）を備える。１つの実施形態では、処理される画像の特性は、それが処理される画像全体から決定されるという点で全体的（またはグローバル）なものである。別の実施形態では、局所的な特性を利用することができる。
【０００８】
システムは、エンコーダとデコーダ−両方とも上記装置を具備する−を備えることができる。別の実施形態は、画像処理のための方法に関する。この方法は、処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を決定し、その動的な閾値を候補エッジチェーンに適用する。
【０００９】
「特定の実施形態の説明」
エッジの過剰識別に対処するための１つの技術は、チェーンベース閾値化を候補エッジチェーンに適用することに関連する。本明細書における用語の使用に際しては、チェーンベースの閾値化はポイントベースの閾値化とは異なる。ポイントベースの閾値化では、閾値関数がポイント（点）に適用される。チェーンベースの閾値化では、閾値関数がポイントからなるチェーン（鎖）に適用される。チェーンベースの閾値化では、所望されないまたは無関係なチェーンを発見して、それらを考慮対象から排除することができる。閾値要件を満たさない（すなわち、閾値関数をパスしない）候補エッジチェーンは、識別されたエッジチェーンの組から除去されることになる。例えば、特に短い候補エッジチェーンは、閾値関数をパスすることができず、従って、無関係なものとして除去することができる。
【００１０】
これまでに知られている技術は、チェーンベースの閾値化に対して静的な閾値関数を使用している。しかしながら、そのような静的な閾値関数は、選択した閾値及び処理される特定の画像に依存して、あまりにも多くのチェーン、または、あまりにも少ないチェーンを無関係なチェーンとして分類する場合がある。すなわち、チェーンベースの閾値化についての静的な閾値関数を、多様な画像全体について良好に作用させるようにするのは難しい場合が多いといえる。
【００１１】
本特許出願では、チェーンベースの閾値化について自動的で動的な閾値関数を使用することによる改良点が説明される。そのような動的な閾値関数は、処理される画像の特性に依存する。これとは対照的に、静的な閾値関数は、所与の画像の特性を考慮してはいない。代替的には、特定の画像に対する閾値を、ユーザが選択可能である。換言すれば、動的なチェーンベースの閾値化では、対象とするチェーンの特性だけでなく、チェーンが存在する画像の特性にも依存して、候補エッジチェーンを保持するか否かが自動的に決定される。
【００１２】
本発明の１実施形態によれば、チェーンベースの閾値化は、画像の１つ以上の動的な全体的（またはグローバル）に評価（または測定）された特性に依存するものとすることができる。動的な全体的に評価された特性は、画像フレーム全体またはほぼ全ての画像フレームにわたって評価された特性である。例えば、動的な全体的に評価された特性は、画像フレームにおける色変化の尺度とすることができる。例えば、その尺度は、フレームにおける色変化の平均値または中央値とすることができる。
【００１３】
本発明の別の実施形態によれば、チェーンベースの閾値化は、画像の１つ以上の動的な局所的にスケーリングされた特性に依存するものとすることができる。例えば、動的な局所的にスケーリングされた特性は、閾値化されるチェーンをなすポイントの局所的近傍部内で評価（または測定）することができる。例えば、この特性は、チェーンの強度に関連するものとすることができ、局所的なスケーリングは、局所的な強度の極値、または、チェーンをなす各ポイントの周りの密度に依存するものとすることができる。
【００１４】
図１は、従来のエッジ検出処理を示すフローチャートである。図示の処理１００には以下で説明する９つのステップが含まれている。
【００１５】
第１のステップ１０２では、ポイントベースの閾値関数についてのパラメータが設定される。例えば、ポイントベースの閾値関数は、単一レベルの閾値またはヒステリシスタイプの閾値とすることができる。ヒステリシスタイプの閾値の場合は、設定されるパラメータは、高い方の閾値レベル（高閾値レベル）と低い方の閾値レベル（低閾値レベル）についての値を含むことができる。一般的には、高閾値レベルは、低閾値レベルの２倍から３倍になるように設定することができる。第２のステップ１０４では、チェーンベースの閾値関数についてのパラメータが設定される。例えば、チェーンベースの閾値関数を、長さの点でｎ個のポイントよりも小さいチェーンを除去し、及び／または、最大値をとる勾配値の和が所定の閾値よりも小さいチェーンを除去するように設定することができる。図１に示すこの従来の処理１００では、第１と第２のステップ１０２、１０４の両方共、一度だけ実施すればよく、また、これらのステップは、他のステップのかなり前に実施することができる。これは、ポイントベースの閾値関数とチェーンベースの閾値関数が両方共、静的な閾値関数であるからである。静的な閾値関数は、画像間で変化しない。すなわち、静的な閾値関数は画像の特性に依存しない。
【００１６】
第３のステップ１０６では、画像データを入力することによって、画像の処理が開始される。画像データは典型的にはピクセル（画素）の色値から構成される。ピクセル色値は、任意の数のピクセル色空間から選択することができる。一般的に使用される１つの色空間は、ピクセル色値が（Ｙ，Ｕ，Ｖ）によって表されるＹＵＶ色空間として知られている。ここで、Ｙ成分はグレースケールの強度すなわち輝度を表し、Ｕ及びＶは、２つの色成分を表している。ＹＵＶ色空間は、テレビ用途に広く使用されている。他の一般的な色空間は、ＲＧＢ色空間と呼ばれている。Ｒ、Ｇ及びＢは赤、緑及び青の色成分をそれぞれ表している。ＲＧＢ色空間は、コンピュータグラフィクスの描画に広く用いられている。尚、ＣＹＭＢ（シアン、イエロー、マゼンタ及びブラック）はコンピュータ用プリンタによく使用される。
【００１７】
第４のステップ１０８では、画像内の候補エッジポイント（「edgels」とも呼ばれる）が識別される。これは、勾配タイプ法（gradient-type method）や二次法（second-order method）などの種々の方法を使用して実施することができる。例えば、上述したように、カニーエッジ検出法は、勾配タイプ法及び非最大抑制を使用して候補エッジポイントを識別する。第５のステップ１１０では、ポイントベースの閾値を候補エッジポイントに適用することができる。例えば、ポイントベースの閾値は、単一レベルの閾値またはヒステリシスタイプの閾値とすることができる。カニーエッジ検出法は、ヒステリシスタイプの閾値を使用する。第６のステップ１１２では、ポイントベースの閾値をパスしない候補エッジポイントが、エッジポイントの組から除去される（例えば、閾値をパスするとは、閾値を超えることであり、閾値をパスしないとは、閾値を超えないことを意味する）。
【００１８】
第７のステップ１１４では、ポイントベースの閾値をパスしたエッジポイントが候補エッジチェーンを形成するように結合される。このステップは、エッジポイントをグループ化してエッジチェーンを形成するステップを含む。この結合は、例えば、各エッジポイントのその近傍にあるエッジポイントに対する関係を考慮する（局所的なエッジ結合）ことにより、または、全てのエッジポイントを一度に考慮し、同じエッジ方程式を共有するといった類似の制約に適合するエッジポイントをグループ化する（全体的エッジ結合）ことにより実施することができる。第８のステップ１１６では、チェーンベースの閾値を候補エッジチェーンに適用することができる。例えば、チェーンベースの閾値は、チェーンの長さに基づいた単一レベルの閾値とすることができる。第９のステップ１１８では、チェーンベースの閾値をパスしない候補エッジチェーンが、エッジチェーンの組から除去される。この結果、その画像について、エッジ検出処理１００によって検出されたエッジチェーンの組が得られる。第９のステップ１１８の後、処理１００は第３のステップ１０６にループバックし、次の画像に対する画像データが入力される。
【００１９】
第２図は、本発明の１実施形態による、画像の１つ以上の全体的な特性（またはグローバルな特性。以下同じ）に依存する動的なチェーンベースの閾値化を使用するエッジ検出処理を示すフローチャートである。全体的に評価（または測定）された特性は、画像フレーム全体、または、画像フレームのほぼ全てにわたって評価された特性である。図示の処理２００は、以下で説明する１０のステップを含んでいる。
【００２０】
第１のステップ１０２は、従来の処理１００のそれと同じものとすることができる。このステップ１０２では、ポイントベースの閾値関数についてのパラメータが設定される。例えば、ポイントベースの閾値関数は、単一レベルの閾値またはヒステリシスタイプの閾値とすることができる。しかしながら、従来の処理１００の第２のステップ１０４は、この処理２００からは除くことが可能である。これは、チェーンベースの閾値関数が、処理される画像の１つ以上の特性に基づいて動的に決定されるからであり、このため、チェーンベースの閾値関数についてのパラメータは、この処理２００ではここでは設定されない。
【００２１】
処理２００の第２、第３、第４、第５及び第６のステップ１０６，１０８，１１０、１１２及び１１４は、従来の処理１００の対応するステップ（１０６，１０８，１１０、１１２及び１１４）と同じかまたは類似のものとすることができる。これらのステップには、画像データを入力するステップ（ステップ１０６）、画像内の候補エッジポイントを識別するステップ（ステップ１０８）、ポイントベースの閾値を候補エッジポイントに適用するステップ（ステップ１１０）、ポイントベースの閾値をパスしないポイントを除去するステップ（ステップ１１２）、及び、エッジポイントを結合して候補エッジチェーンを決定するステップ（ステップ１１４）が含まれている。
【００２２】
処理２００の他のステップ（２０２、２０４、２０６及び２０８）は、従来の処理１００とは異なっている。これらのステップは、処理される画像の１つ以上の全体的な特性に依存する動的なチェーンベースの閾値の決定及び適用に関係する。
【００２３】
（処理１００と異なる）第１のステップ２０２では、処理される画像の１つ以上の全体的に評価（または測定）された特性が計算される（または見積もられる）。このステップ２０２は、画像データの入力ステップ１０６の次に実施することができる。本発明の１実施形態によれば、全体的に評価された特性は、画像フレーム内の色変化の尺度とすることができる。この尺度は、例えば、フレーム内の色変化の平均値または中央値とすることができる。
【００２４】
画像の色は、各ピクセル毎にピクセルの色値によって表すことができる。単色（または白黒）画像では、ピクセル色値は、単一の数で表すことができる。より一般的に、多色画像では、ピクセルの色値は、３つまたは４つの色成分から構成され、多色画像の色値は、色値に対する成分と同じ数の次元を有する「色空間」におけるベクトルと考えることができる。
【００２５】
例えば、画像の色値は、ＹＵＶ空間のベクトルとして表すことができる。ＹＵＶ色空間において、Ｙ成分は輝度または強度を表し、U及びＶ成分は色（または色差または色相）を表す。一般的には、Ｙ成分は、ＵまたはＶ成分よりも大きいことが多い。
【００２６】
本発明の実施形態によれば、各色成分の変化を、フレーム内のピクセル、または、エッジポイント、またはエッジチェーンについて全体的に計算することができる。この計算は、色成分の変化の平均値または中央値を求めるものとすることができる。次に、成分の変化を（ニ乗の和をとることにより）組み合わせて、単一の全体的な色変化の平均値または中央値とすることができる。この組み合わせは、成分に異なる重み付けを施すものとすることができる。例えば、ＹＵＶ空間において、Ｕ及びＶ成分の寄与をより強く表すために、Ｕ及びＹ成分に、Ｙ成分よりも大きい（例えば、４倍以上）重み付けを施すことができる。
【００２７】
（処理１００と異なる）第２のステップ２０４では、動的なチェーンベースの閾値が、第１のステップ２０２において計算された１つ以上の全体的な特性を用いて決定される。１実施形態では、チェーン強度についてのフレーム全体のヒストグラムが決定されるが、この場合、チェーン強度は、チェーンを構成するエッジポイントについての積分された輝度（または強度）（勾配値の積分）である。次に、動的なチェーンベースの閾値を、ある割合（パーセント）のチェーンがその閾値を下回るようなヒストグラム上のパーセント点（比率点）として選択することができる。動的なチェーンベースの閾値を、例えば、全体的な色変化の尺度、例えば、全体的な色変化の尺度の割合（または部分数）「ａ」に線形的（または直線的）に関連付けることができる。ここで０＜ａ≦１（「ａ」は、０より大きく１以下）である。それゆえ、全体的な色変化が小さくなる程、チェーン強度の尺度は大きくなり（または重大になり）、従って、閾値が小さくなることになる。一方、全体的な色変化が大きくなる程、チェーン強度の尺度は小さくなり（または、それだけ重大ではなくなり）、従って、閾値が大きくなることになる。もちろん、全体的な特性に関する動的なチェーンベースの閾値の他の依存性を利用することも可能である。
【００２８】
（処理１００と異なる）第３のステップ２０６では、第２のステップ２０４からの動的なチェーンベースの閾値が候補エッジチェーンに適用される。このステップ２０６は、結合ステップ１１４だけでなく、動的な閾値決定ステップ２０４にも依存することに留意されたい。１例として、動的なチェーンベースの閾値を、チェーンの強度に基づいた閾値とすることができる。この場合、閾値強度は、上述したように計算された全体的な特性に依存するものとするこができる。閾値強度と同じまたはそれを超える強度のチェーンをパスさせるようにし、閾値強度を下回る強度のチェーンはパスさせないようにすることができる。
【００２９】
もちろん、チェーンの強度の他に、チェーンの他の特徴を、動的なチェーンベースの閾値の決定及び適用のための基礎として利用することができる。例えば、チェーンの長さをチェーンの強度の代わりに用いることができる。
【００３０】
（第１の処理と）異なる第４のステップ２０８では、それらの候補エッジチェーンが、第３のステップ２０６において適用された動的なチェーンベースの閾値をパスしないエッジチェーンの組から除去される。この結果、その画像について、このエッジ検出処理２００によって検出されたエッジチェーンの組が得られる。ステップ２０８の後、処理２００は、ステップ１０６にループバックして、次の画像に対する画像データが入力される。
【００３１】
図３は、本発明の１実施形態に従う画像の１つ以上の局所的に評価された（または測定された）特性に依存する動的なチェーンベースの閾値化を用いるエッジ検出処理を示すフローチャートである。局所的に測定された特性は、閾値化されるチェーン内のエッジポイントの局所的近傍部内で測定された特性とすることができる。
【００３２】
第１のステップ１０２は、従来の処理の１００のものと同じとすることができる。このステップ１０２では、ポイントベースの閾値関数についてのパラメータが設定される。例えば、ポイントベースの閾値関数は、単一レベルの閾値またはヒステリシスタイプの閾値とすることができる。しかしながら、第２の処理２００の場合と同様に、従来の処理１００からの第２のステップ１０４をこの第３の処理３００から除くことができる。これは、チェーンベースの閾値関数が、処理される画像の１つ以上の特性に基づいて動的に決定されるからであり、したがって、チェーンベースの閾値関数についてのパラメータはこの処理３００ではまだ設定されない。
【００３３】
第２の処理２００の場合と同様に、第３の処理３００の第２、第３、第４、第５、及び第６のステップ１０６、１０８，１１０、１１２及び１１４は、従来の処理１００の対応するステップ（１０６，１０８、１１０、１１２及び１１４）と同じかまたは類似のものとすることができる。これらにステップには、画像データを入力するステップ（ステップ１０６）、画像内の候補エッジポイントを識別するステップ（ステップ１０８）、ポイントベースの閾値を候補エッジポイントに適用するステップ（ステップ１１０）、ポイントベースの閾値をパスしないポイントを除去するステップ（ステップ１１２）、及び、エッジポイントを結合して候補エッジチェーンを決定するステップ（ステップ１１４）が含まれている。
【００３４】
この処理３００の次の２つのステップ（３０２と３０４）は、従来の処理１００とは異なっている。これらのステップは、対象としているエッジチェーン内のポイントの周りの（またはそのポイントに関する）１つ以上の局所的な特性に依存する動的なチェーンベースの閾値の決定及び適用に関係する。
【００３５】
（処理１００と異なる）第１のステップ３０２では、対象としているチェーンの１つ以上の局所的にスケーリングされた特性が計算される（または見積もられる）。この計算（または見積もり）ステップ３０４は、チェーン毎に実施することができ、チェーン内のポイントの周りの局所的な環境に依存したものとすることができる。１実施形態では、局所的にスケーリングされた特性はチェーンの強度とすることができる。例えば、チェーン内の各エッジポイントにおける勾配値に、そのポイントの近傍における強度及び／または（局所的に）極値となる密度（または、（局所的に）極値となる強度及び／または密度）に基づいてスケーリングを施すことができる。１つの特定の実施形態では、エッジポイントの１５ピクセル半径内の近傍部が考慮される。しかしながら、異なる形状についてより大きな近傍部またはより小さな近傍部を考慮することもできる。
【００３６】
エッジポイントの周りの強度及び／または密度が大きくなるほど、そのエッジポイントは重大（または重要）ではなくなり、従って、エッジポイントにおける値がそれに応じてスケールダウンされる。具体的には、チェーンの一方の端部における第１のポイントをチェーンの他方の端部における第２のポイントより高い（または大きな）極値となる強度及び／または密度で囲むことができる。この場合には、第１のポイントにおける勾配値は、第２のポイントにおける勾配値に比べて大幅にスケールダウンされる（従って重大性が低くなる）ことになる。
【００３７】
１つの特定の実施形態では、ポイント「ｉ」についてのスケーリング関数「Ｆ」を式１に従うものとすることができる。式１は、スケーリング関数を２つの要素（因子）に分解する。第１の要素Ｆ１（ｉ）は、局所的な輝度（強度）に関連しており、第２の要素Ｆ２（ｉ）は、局所的な密度に関連している。局所的な輝度（または強度）は、近傍部内の（重み付けされた）色強度における極値の（極値をとるポイントまたはチェーンの）強度（または輝度）を表す。局所的な密度は、極値（極値をとるポイントまたはチェーン）の密度を表す。Ｆ１（ｉ）及びＦ２（ｉ）の特定の実施例を以下に示す。以下の式中の特定の値は、好ましい視覚結果を得るために経験的に選択されたものである。もちろん、他の特定の値を用いることも可能である。
【００３８】
【数１】
2004523839.tif 000003
【００３９】
式２Ａ及び２Ｂにおいて、ｍｉは、位置「ｉ」におけるエッジピクセルの強度（または輝度）、ｍｌｏｃは位置ｉの周りの局所的な平均強度である。実際上、Ｆ１（ｉ）の値は、より大きな強度（ｍｉ/ｍｌｏｃ＞１）の場合には指数関数的にスケールアップし（大きくなり）、より小さい強度（ｍｉ/ｍｌｏｃ＜１）の場合には線形的に（または直線的に）スケールダウンする（小さくなる）。
【００４０】
式３において、ρｉは位置ｉにおける局所的な密度、ρｇはグローバルな（全体的にみた）極値密度である。グローバルな密度は、全体として画像内の色強度における極値（極値をとるポイントまたはチェーン）の密度を表す。変数ρ０は、臨界密度を表しており、視覚的に及び経験的に決定することができる。式３に示すように、ρ＜ρ０、Ｆ２（ｉ）＞１またはＦ２（ｉ）＜１の場合には、「fw」は、密度に関するＦ２（ｉ）の固有減衰長（characteristic decay length）を表す。Ｆ２は、基準密度においてちょうど１であり、この密度ではスケールアップもスケールダウンも生じない。基準密度から密度がずれる（偏差を生じる）と、Ｆ２もまた１からずれる。fwは、密度が基準密度からずれる際に、Ｆ２がどれだけ速く１からずれるかを指定するために用いられる。fw＝５というデフォルト時設定では、大まかに言えば、５×（密度の偏差）＞１のときに、密度偏差の重大な影響が出始める。変数ｓは、スケールファクターである。例えば、ｓは、２または３または４とすることができる。もちろん、ｓについて他の値を使用することも可能である。
【００４１】
（処理１００と異なる）第２のステップ３０４では、動的なチェーンベースの閾値を、上述の局所的にスケーリングされた特性を用いて決定することができる。１実施形態では、チェーン強度についてのフレーム全体のヒストグラムが決定されるが、この場合、チェーン強度は、局所的にスケーリングされたチェーン強度である。次に、動的なチェーンベースの閾値を、ある割合（パーセント）のチェーンがその閾値を下回るようなヒストグラム上のパーセント点（比率点）として選択することができる。
【００４２】
最後の２つのステップ（２０６と２０８）は、第２の処理２００と共通のステップである。第２のステップ〜ステップ２０６において、動的なチェーンベースの閾値が、候補エッジチェーンに適用される。最後のステップ２０８では、第２のステップ〜ステップ２０６において適用された動的なチェーンベースの閾値をパスしない候補エッジチェーンがエッジチェーンの組から除去される。この結果、その画像について、このエッジ検出処理３００によって検出されたエッジチェーンの組が得られる。ステップ２０８の後、処理３００は、ステップ１０６にループバックし、次の画像に対する画像データが入力される。
【００４３】
他の実施形態では、単一の画像処理技法において、全体的に動的なチェーンベースの閾値化と局所的に動的なチェーンベースの閾値化を組み合わせることが有効な場合がある。これは、ステップ２０２を第３の処理３００に追加し、グローバルな特性と局所的にスケーリングされた強度の両方を用いて動的なチェーンベースの閾値を決定するようにステップ３０４を変更することによって実現することができる。
【００４４】
図４は、本発明の１実施形態による動的なチェーンベースの閾値化装置４００を示す図である。動的なチェーンベースの閾値化手段４００は画像データを受け取る。画像データは、画像内の候補エッジチェーンを識別する候補エッジ識別手段４０２によって処理される。画像内の候補エッジチェーンについてのデータが動的なチェーンベースの閾値関数計算手段（計算器）４０４に入力される。計算手段４０４は、処理される画像の少なくとも１つの特性に依存する動的なチェーンベースの閾値関数を決定する。その後、閾値化手段４０６が、動的なチェーンベースの閾値関数と画像内の候補エッジチェーンについてのデータの両方を受け取る。閾値アプリケータ（閾値適用手段）４０６は、動的なチェーンベースの閾値関数を候補エッジチェーンに適用する。閾値化手段４００の出力がその画像から抽出されたエッジである。
【００４５】
図５は、本発明の１実施形態によるシステム５００を示す図である。システム５００は、エンコーダ５０２とデコーダ５０４の両方を備える。エンコーダ５０２は、例えば、ビデオ送信装置に組み込むことができる。同様に、デコーダ５０４は、エンコーダ５０２と協働可能（すなわち、協力して動作可能）なビデオ受信装置に組み込むことができる。エンコーダ５０２は、ディジタルデータの伝送に適した通信チャンネルを介してビデオ情報を伝送することができる。
【００４６】
図５に示すように、エンコーダ５０２とデコーダ５０４の両方共、動的なチェーンベースの閾値化手段４００を備えてそれを利用することができる。これは、エンコーダとデコーダの両方が同じ閾値化手段４００を使用して、画像からエッジを抽出する場合に、伝送するのに必要な画像に関する情報を少なくすることができるという点で有利である。これにより、視覚的な品質レベルを維持しつつ、ビデオ画像を伝送するのに必要な帯域幅が低減される。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】従来のエッジ検出プロセスを示すフローチャートである。
【図２】本発明の１実施形態による、画像の全体的な特性に依存する動的なチェーンベースの閾値化を用いたエッジ検出処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の１実施形態による、画像の局所的な特性に依存する動的なチェーンベースの閾値化を用いたエッジ検出処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の１実施形態による動的なチェーンベースの閾値化装置を示す図である。
【図５】本発明の１実施形態によるシステムを示す図である。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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