(57)【要約】【課題】空間的な広がりを有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小できる、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルを読出す読出し（ステップＳ１０２）、データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め（ステップＳ１０３）、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し（ステップＳ１０４）、集計テーブル上で第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎に各データの存在数を集計し（ステップＳ１０５）、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列をデータテーブルから抽出する（ステップＳ１０６）。【選択図】図３
2012164402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルを読出す読出し部と、
前記データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する存在数算出部と、
前記集計テーブル上で前記第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎に前記各データの存在数を集計する存在数集計部と、
前記存在数の集計値が最大となる前記ｎ−１次元方向のデータ配列を前記データテーブルから抽出する抽出部と
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記データテーブルが時間方向でのｎ−１次元方向のデータ配列の分布を示し、前記ｎ−１次元方向のデータ配列により表される画像が時間の経過とともに前記ｎ−１次元方向に変位しており、
前記ｎ−１次元方向のデータ配列毎に前記ｎ−１次元方向での前記画像の動き量を検出する動き量検出部をさらに備え、
前記存在数算出部は、前記ｎ−１次元方向での前記画像の動き量に対応して、前記データテーブル上で前記ｎ−１次元方向のデータ配列を前記ｎ−１次元方向にシフトさせた状態で、前記データテーブル上の前記第１次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記存在数集計部は、前記集計テーブル上の前記ｎ−１次元方向のデータ配列毎に、前記データ配列上での各データの位置に応じて重み付けした存在数を集計する、請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記存在数集計部は、前記集計テーブル上の前記ｎ−１次元方向のデータ配列毎に、前記データ配列の各データに対応する画像情報に応じて重み付けした存在数を集計する、請求項２または３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記データテーブルが前記第１次元方向での前記ｎ−１次元方向のデータ配列の分布を示しており、
前記存在数集計部は、前記集計テーブル上で前記ｎ−１次元方向のデータ配列毎に正規化した存在数を集計する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記集計テーブル上の前記ｎ−１次元方向のデータ配列毎に所定の存在数が連続して存在する数を示す連続存在数を求める存在数判定部をさらに備え、
前記抽出部は、前記存在数の集計値が最大となる前記ｎ−１次元方向のデータ配列のうち、前記連続存在数が最大となるデータ配列を前記データテーブルから抽出する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、前記存在数の集計値が最大となる前記ｎ−１次元方向のデータ配列以外のデータ配列をさらに抽出する、請求項１から６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、前記存在数の集計値が最大となる前記ｎ−１次元方向のデータ配列に隣接するデータ配列をさらに抽出する、請求項１から６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
２次元画像のデータテーブルから１次元画像のデータ配列を抽出する、請求項１から８のうちいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
２次元画像の時間分布を示すデータテーブルから２次元画像のデータ配列を抽出する、請求項１から８のうちいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
３次元画像のデータテーブルから２次元画像のデータ配列を抽出する、請求項１から８のうちいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルを読出す読出し、
前記データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し、
前記集計テーブル上で前記第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎に前記各データの存在数を集計し、
前記存在数の集計値が最大となる前記ｎ−１次元方向のデータ配列を前記データテーブルから抽出すること
を含むデータ処理方法。
【請求項１３】
ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルを読出す読出し、
前記データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し、
前記集計テーブル上で前記第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎に前記各データの存在数を集計し、
前記存在数の集計値が最大となる前記ｎ−１次元方向のデータ配列を前記データテーブルから抽出すること
を含むデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、平面データ、立体データ、時系列データ等、空間的な広がり（時空間的な広がりも含む。）を有するデータを縮小することが知られている。例えば、２次元の画像データの場合、２次元データとしてそのまま縮小すると、空間的な広がりを伴う（画像）データとして取扱うことになり、データ量や表示領域の面等で好ましくない場合があった。一方、１次元データとして縮小すると、空間的な広がりを伴わない（線分）データとして取扱い可能となり、データ量や表示領域を縮小できる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、データの統計的な代表値としては、しばしば最頻値や平均値等が用いられている。このため、例えば、画像データのデータ列毎に最頻値や平均値等を代表値として求め、データ列毎の代表値を横方向に並べて線分データを生成する場合がある。しかし、この場合、互いに関連しないデータ列毎の代表値を横方向に並べてしまい、画像データの特徴を適切に反映した線分データを生成できない場合がある。
【０００４】
そこで、本発明は、空間的な広がりを有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小できる、データ処理装置、データ処理方法およびプログラム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】
【０００５】
本発明のある観点によれば、ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルを読出す読出し部と、データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する存在数算出部と、集計テーブル上で第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎に各データの存在数を集計する存在数集計部と、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列をデータテーブルから抽出する抽出部とを備えるデータ処理装置が提供される。
【０００６】
データテーブルが時間方向でのｎ−１次元方向のデータ配列の分布を示し、ｎ−１次元方向のデータ配列により表される画像が時間の経過とともにｎ−１次元方向に変位しており、データ処理装置は、ｎ−１次元方向のデータ配列毎にｎ−１次元方向での画像の動き量を検出する動き量検出部をさらに備え、存在数算出部は、ｎ−１次元方向での画像の動き量に対応して、データテーブル上でｎ−１次元方向のデータ配列をｎ−１次元方向にシフトさせた状態で、データテーブル上の第１次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成してもよい。
【０００７】
存在数集計部は、集計テーブル上のｎ−１次元方向のデータ配列毎に、データ配列上での各データの位置に応じて重み付けした存在数を集計してもよい。
【０００８】
存在数集計部は、集計テーブル上のｎ−１次元方向のデータ配列毎に、データ配列の各データに対応する画像情報に応じて重み付けした存在数を集計してもよい。
【０００９】
データテーブルが第１次元方向でのｎ−１次元方向のデータ配列の分布を示しており、存在数集計部は、集計テーブル上でｎ−１次元方向のデータ配列毎に正規化した存在数を集計してもよい。
【００１０】
データ処理装置は、集計テーブル上のｎ−１次元方向のデータ配列毎に所定の存在数が連続して存在する数を示す連続存在数を求める存在数判定部をさらに備え、抽出部は、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列のうち、連続存在数が最大となるデータ配列をデータテーブルから抽出してもよい。
【００１１】
抽出部は、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列以外のデータ配列をさらに抽出してもよい。
【００１２】
抽出部は、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列に隣接するデータ配列をさらに抽出してもよい。
【００１３】
データ処理装置は、２次元画像のデータテーブルから１次元画像のデータ配列を抽出してもよい。
【００１４】
データ処理装置は、２次元画像の時間分布を示すデータテーブルから２次元画像のデータ配列を抽出してもよい。
【００１５】
データ処理装置は、３次元画像のデータテーブルから２次元画像のデータ配列を抽出してもよい。
【００１６】
本発明の他の観点によれば、ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルを読出す読出し、データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し、集計テーブル上で第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎に各データの存在数を集計し、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列をデータテーブルから抽出することを含むデータ処理方法が提供される。
【００１７】
本発明の他の観点によれば、上記データ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。ここで、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体を用いて提供されてもよく、通信手段等を介して提供されてもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、空間的な広がりを有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小できる、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係るデータ処理方法の概要を示す図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。
【図４】第１実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図５】第１実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図６】第１実施形態に係るデータ処理方法の結果を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第２実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。
【図９】第２実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図１０】第２実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図１１】第２実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図１２】本発明の実施形態に係るデータ処理方法の応用例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態に係るデータ処理方法の応用例を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態に係るデータ処理方法の応用例を示す図である。
【図１５】本発明の実施形態に係るデータ処理方法の応用例を示す図である。
【図１６】本発明の第３実施形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】第３実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。
【図１８Ａ】第３実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図１８Ｂ】第３実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図１８Ｃ】第３実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図１９】第３実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図２０】第３実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【図２１】第３実施形態に係るデータ処理方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２１】
［１．データ処理方法の概要］
まず、図１を参照して本発明の実施形態に係るデータ処理方法の概要について説明する。データ処理方法は、平面データ、立体データ、時系列データ等、空間的な広がり（時空間的な広がりも含む）を有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小するものである。
【００２２】
データ処理方法では、ｎ（ｎ：２以上の自然数）次元のデータテーブルが読み出される。つぎに、データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上で第１次元方向を除くｎ−１次元方向のデータ配列毎にデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となるｎ−１次元方向のデータ配列がデータテーブルから抽出される。
【００２３】
以下では、データテーブルが画像情報を表す場合について説明するが、データテーブルが他の情報を表してもよい。また、以下では、２次元データを処理する場合について主に説明するが、３次元データまたは４次元以上のデータを処理してもよい。
【００２４】
図１は、本発明の実施形態に係るデータ処理方法の概要を示す図である。図１に示す例では、Ｙ行Ｘ列の２次元データ行列が処理される。以下では、データ行列がｙ方向を第１次元、ｘ方向を第２次元として処理される場合について説明するが、ｘ方向を第１次元、ｙ方向を第２次元として処理されてもよい。
【００２５】
データテーブルＴ１１上では、ｙ方向のデータ配列毎、つまりｘ＝１〜Ｘのデータ列毎にデータ列に含まれる各データの存在数が求められる。例えば、ｘ＝１のデータ列では、ｙ＝２、３、５にあるデータ４の存在数が３、ｙ＝１、Ｙにあるデータ１の存在数が２、ｙ＝４にあるデータ２の存在数が１と求められる。
【００２６】
つぎに、データテーブルＴ１１の各データを各データの存在数に変換した集計テーブルＴ１２が生成される。例えば、ｘ＝１のデータ列では、ｙ＝２、３、５の値がデータ４の存在数３、ｙ＝１、Ｙの値がデータ１の存在数２、ｙ＝４の値がデータ２の存在数１に変換される。
【００２７】
つぎに、集計テーブルＴ１２上でｘ方向のデータ配列毎、つまりｙ＝１〜Ｙのデータ行毎にデータ列毎のデータの存在数が集計される。例えば、ｙ＝３のデータ行では、データの存在数が４４と集計され、他のデータ行では、データの存在数が４４未満と集計されるとする。
【００２８】
そして、存在数の集計値が最大となるｘ方向のデータ配列、つまりデータ行がデータテーブルＴ１１から抽出される。例えば、ｙ＝３のデータ行Ｌ１１でデータの存在数が最大と集計されると、ｙ＝３のデータ行Ｌ１１がデータテーブルＴ１１から抽出される。
【００２９】
これにより、２次元データは、２次元データのデータ行のうち、データ列方向での存在頻度が高いデータを多く含む特定のデータ行、つまり、２次元データのデータ行方向の関連性を維持しつつ、２次元データの特徴を表す１次元データに縮小される。よって、空間的な広がりを有する２次元データを、その特徴を適切に反映した１次元データに縮小することができる。
【００３０】
［２．第１実施形態］
つぎに、図２から図６を参照して本発明の第１実施形態について説明する。第１実施形態は、２次元の画像データを、その特徴を適切に反映した線分データに縮小するものである。
【００３１】
図２は、本発明の第１実施形態に係るデータ処理装置１０の構成を示すブロック図である。データ処理装置１０は、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ、携帯電話、デジタルカメラ等の画像処理装置である。図２に示すように、データ処理装置１０は、２次元データ生成部１１（生成部１１）、２次元データ記憶部１２（記憶部１２）、２次元データ読出部１３（読出部１３）、存在数算出部１４、存在数集計部１５、存在数判定部１６および１次元データ抽出部１７（抽出部１７）を含んでいる。
【００３２】
生成部１１は、画像データから２次元のデータテーブルを生成する。画像データは、一般に、ｘ−ｙ画像平面上の画素毎のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の組値からなる。生成部１１では、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ値がＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｖ（明度）の組値またはＹ（輝度）、Ｕ（色差）、Ｖ（色差）の組値に変換され、Ｈ値またはＹ値をデータとして、ｘ−ｙ画像平面上のデータ分布を示す２次元のデータテーブルが生成される。なお、生成部１１では、ＲＧＢ値からＨ値またはＹ値への変換とは異なる変換が行われてもよく、例えばＧ値のみが用いられてもよい。また、線分データの用途と計算量に応じては、この段階で画像データが縮小されてもよい。
【００３３】
記憶部１２は、生成部１１により生成されたデータテーブルを記憶する。読出部１３は、線分データを生成するために、記憶部１２に記憶されたデータテーブルを読出す。
【００３４】
存在数算出部１４は、データテーブル上で第１次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求める。以下では、ｘ−ｙ画像平面上のｙ方向を第１次元、ｘ方向を第２次元として説明するが、ｘ方向を第１次元、ｙ方向を第２次元としてもよい。よって、データテーブル上でｙ方向のデータ配列毎、つまりデータ列毎にデータ列に含まれる各データの存在数が求められる。また、存在数算出部１４は、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する。
【００３５】
存在数集計部１５は、集計テーブル上で第２次元方向のデータ配列毎、つまりｙ＝１〜Ｙのデータ行毎にデータ列毎のデータの存在数を集計する。よって、集計テーブル上でｘ方向のデータ配列毎、つまりデータ行毎に、存在数算出部１４により求められたデータ列毎の各データの存在数が集計される。
【００３６】
存在数判定部１６は、存在数集計部１５により求められたデータ行毎の存在数の集計値を判定する。なお、集計値の判定処理の詳細については後述する。抽出部１７は、存在数の集計値が最大となるデータ行をデータテーブルから抽出する。
【００３７】
なお、データ処理装置１０の構成要素は、電気回路等のハードウェアおよび／またはプログラム等のソフトウェアとして構成される。データ処理装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなる制御部（不図示）を有し、ＣＰＵは、後述するデータ処理方法を実行するためのプログラムをＲＯＭ等から読出し、ＲＡＭ上に展開して実行することで、データ処理装置１０の動作を実現する。なお、データ処理装置１０の各構成要素は、他の構成要素と一体に構成されてもよく、複数の構成要素に分けて構成されてもよい。
【００３８】
図３は、第１実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。図３に示すように、生成部１１は、画像データから２次元のデータテーブルを生成し、記憶部１２に記憶させる（ステップＳ１０１）。読出部１３は、線分データを生成するためにデータテーブルを記憶部１２から読出す（ステップＳ１０２）。
【００３９】
図４には、データテーブルの一例が示されている。なお、以下の説明では、簡略化されたデータテーブルを用いて、本発明の実施形態に係るデータ処理方法が説明されている。しかし、実際のデータテーブルは、例えば１９２０×１０８０の画像データの画素値を格納する２次元データ行列となる。
【００４０】
存在数算出部１４は、データテーブル上でｘ＝１〜５のデータ列毎にデータ列に含まれる各データの存在数を求める（ステップＳ１０３）。データテーブルは、図４のＴ４１に示すように、画像データの画素値（データ）を格納する５行５列の２次元データ行列である。図４に示す例では、ｘ＝１のデータ列では、ｙ＝２、３、５にあるデータ３の存在数が３、ｙ＝１にあるデータ７の存在数が１、ｙ＝５にあるデータ３の存在数が１と求められる。同様に、ｘ＝２のデータ列では、ｙ＝１〜５の各データの存在数が１と求められる。
【００４１】
また、存在数算出部１４は、データテーブルの各データを、データ列毎に求めた各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する（ステップＳ１０４）。集計テーブルは、図４のＴ４２に示すように、各データの存在数を格納する、データテーブルと同じ５行５列の２次元データ行列である。図４に示す例では、ｘ＝１のデータ列では、ｙ＝２、３、５にデータ３の存在数３、ｙ＝１にデータ７の存在数１、ｙ＝４にデータ４の存在数１が格納される。同様に、ｘ＝２のデータ列では、ｙ＝１〜５に存在数１が格納される。
【００４２】
存在数集計部１５は、集計テーブル上でｙ＝１〜５のデータ行毎にｘ＝１〜５のデータ列毎のデータの存在数を集計する（ステップＳ１０５）。図４に示す例では、Ｔ４３に示すように、データの存在数は、ｙ＝３のデータ行では、ｘ＝（１、２、３、４、５）のデータの存在数（３、１、１、２、２）から９と集計される。同様にして、ｙ＝（１、２、３、４、５）のデータ行での存在数の集計値は、（６、８、９、７、７）と集計される。
【００４３】
存在数判定部１６は、存在数の集計値が最大となるデータ行が複数存在するかを判定する（ステップＳ１０６）。図４に示す例では、ｙ＝３のデータ行でのみ存在数の集計値が最大となるので、処理がステップＳ１０７に移行する。なお、存在数の集計値が最大となるデータ行が複数存在する場合の処理については後述する。
【００４４】
抽出部１７は、存在数の集計値が最大となるデータ行をデータテーブルから抽出する（ステップＳ１０７）。図４に示す例では、Ｌ４１に示すように、存在数の集計値が最大となるｙ＝３のデータ行（３、７、７、１、５）が抽出される。抽出したデータ行は、画像データを縮小した線分データとして出力される（ステップＳ１０８）。
【００４５】
図５には、存在数の集計値の算出結果について他の例が示されている。図５のＴ５１に示すように、ｙ＝（１、２、３、４、５）のデータ行での存在数の集計値は、（６、９、９、７、７）と求められている。この場合、存在数判定部１６は、ｙ＝２、３のデータ行で存在数の集計値が最大となると判定し、以下の処理をする。
【００４６】
存在数判定部１６では、存在数の集計値が最大となるｙ＝２、３のデータ行について、存在数の最大値がデータ列間で連続して存在する数を示す連続存在数が求められる（ステップＳ１０９）。図５のＴ５２に示すように、存在数の分布は、ｙ＝２のデータ行で（３、１、１、１、３）、ｙ＝３のデータ行で（１、３、３、１、１）となり、ｙ＝２のデータ行では、最大値３の連続存在数が３、ｙ＝３のデータ行では、最大値３の連続存在数が２と求められる。なお、なお、連続存在数としては、存在数の最大値に代えて、存在数が平均値以上となる部分の連続性、所定の閾値以上、データ列の要素数ｎから定められる閾値（√ｎ等）以上を満たす存在数の最大値がデータ列間で連続して存在する数が求められてもよい。
【００４７】
存在数集計部１５は、最大値の連続存在数の算出結果を抽出部１７に通知する。そして、抽出部１７は、存在数の集計値が最大となるｙ＝２、３のデータ行のうち、存在数の最大値の連続存在数が最大となるｙ＝３のデータ行をデータテーブルから抽出する（ステップＳ１１０）。
【００４８】
図６には、画像データを縮小した線分データの抽出例が示されている。図６の抽出例１では、ｘ−ｙ画像平面上のｙ方向を第１次元、ｘ方向を第２次元として、画像データＤ６が線分データＬ６１に縮小されている。画像データＤ６は、画像データＤ６のデータ行（ｘ方向）のうち、データ列方向（ｙ方向）での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ行、つまり、画像データＤ６のデータ行方向の関連性を維持しつつ、画像データＤ６の特徴を適切に反映した線分データＬ６１に縮小される。
【００４９】
図６の抽出例２では、画像データＤ６が３つの線分データＬ６１、Ｌ６２、Ｌ６３に縮小されている。３つの線分データＬ６１〜Ｌ６３は、データ列方向での存在頻度が高いデータを最も多く含むデータ行と、その上下に隣接するデータ行とを示す線分データＬ６１〜Ｌ６３からなる。なお、線分データの数は、画像データＤ６のデータ行数（例えば１０８０行）に比べて十分に少なければ、２つでもよく、４つ以上でもよい。また、複数の線分データは、存在頻度が高いデータを最も多く含むデータ行と、存在頻度が高いデータを次に多く含むデータ行でもよい。
【００５０】
図６の抽出例３では、ｘ−ｙ画像平面上のｘ方向を第１次元、ｙ方向を第２次元として、画像データＤ６が線分データＬ６４に縮小されている。画像データＤ６は、画像データのデータ列（ｙ方向）のうち、データ行方向（ｘ方向）での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ列、つまり、画像データＤ６のデータ列方向の関連性を維持しつつ、画像データＤ６の特徴を適切に反映した線分データＬ６４に縮小される。
【００５１】
以上説明したように、第１実施形態に係るデータ処理方法によれば、データテーブル上で第１次元方向おデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データをデータ配列毎に各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上で第２次元方向のデータ配列毎に第１次元方向のデータ配列毎のデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となる第２次元方向のデータ配列がデータテーブルから抽出される。これにより、空間的な広がりを有する２次元の画像データを、その特徴を適切に反映した１次元の画像（線分）データに縮小することができる。
【００５２】
［３．第２実施形態］
つぎに、図７から図１１を参照して本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態は、３次元の画像データを、その特徴を適切に反映した２次元の画像データに縮小するものである。３次元の画像データは、画像の時間分布を示すデータでもよく、画像の空間分布を示すデータでもよい。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
【００５３】
図７は、本発明の第２実施形態に係るデータ処理装置２０の構成を示すブロック図である。図７に示すように、データ処理装置２０は、３次元データ生成部２１（生成部２１）、３次元データ記憶部２２（記憶部２２）、３次元データ読出部２３（読出部２３）、存在数算出部２４、存在数集計部２５および２次元データ抽出部２６（抽出部２６）を含んでいる。
【００５４】
生成部２１は、画像データから３次元のデータテーブルを生成する。画像の時間分布を示すデータを処理する場合、ｘ−ｙ画像平面上のデータのｔ（時間）方向分布を示す３次元のデータテーブルが生成される。同様に、画像の空間分布を示すデータを処理する場合、ｘ−ｙ画像平面上のデータのｚ方向分布を示す３次元のデータテーブルが生成される。
【００５５】
存在数算出部２４は、データテーブル上でｔ方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求める。以下では、ｘ−ｙ画像平面上のデータのｔ方向分布を示す３次元データを処理する場合について説明するが、ｚ方向分布を示す３次元データを処理する場合についても同様に説明される。よって、ｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列の同一位置でｔ方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められる。また、存在数算出部２４は、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する。
【００５６】
存在数集計部２５は、集計テーブル上でｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列毎にｔ方向のデータ配列毎のデータの存在数を集計する。よって、集計テーブル上でｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列毎に、存在数算出部２４により求められたｔ方向のデータ配列毎の各データの存在数が集計される。抽出部２６は、存在数の集計値が最大となるｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列をデータテーブルから抽出する。
【００５７】
図８は、第２実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。図８に示すように、生成部２１は、画像（動画）データから３次元のデータテーブルを生成し、記憶部２２に記憶させる（ステップＳ２０１）。読出部２３は、画像（静止画）データを生成するためにデータテーブルを記憶部２２から読出す（ステップＳ２０２）。
【００５８】
図９には、データテーブルの一例が示されている。図９に示す例では、データテーブルは、Ｔ９１〜Ｔ９５に示すように、画像データの画素値（データ）を格納する、ｘ−ｙ画像平面上のデータのｔ方向分布を示す５×５×５の３次元データ行列である。
【００５９】
存在数算出部２４は、データテーブル上でｔ方向のデータ配列毎に、データ配列に含まれる各データの存在数を求める（ステップＳ２０３）。図９に示す例では、（ｘ、ｙ）＝（１、５）のデータ配列では、ｔ＝２、３、５にあるデータ３の存在数が３、ｔ＝１にあるデータ７の存在数が１、ｔ＝４にあるデータ４の存在数が１と求められる。同様に、（ｘ、ｙ）＝（２、５）のデータ配列では、ｔ＝１〜５の各データの存在数が１と求められる。
【００６０】
また、存在数算出部２４は、データテーブルの各データを、ｔ方向のデータ配列毎に求めた各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する（ステップＳ２０４）。集計テーブルは、図９のＴ９１´〜Ｔ９５´に示すように、各データの存在数を格納する、データテーブルと同じ５×５×５の３次元データ行列である。図９に示す例では、（ｘ、ｙ）＝（１、５）のデータ配列では、ｔ＝２、３、５にデータ３の存在数３、ｔ＝１にデータ７の存在数１、ｔ＝４にデータ４の存在数１が格納される。同様に、（ｘ、ｙ）＝（２、５）のデータ列では、ｔ＝１〜５に存在数１が格納される。
【００６１】
存在数集計部２５は、集計テーブル上でｘ−ｙ方向のデータ配列毎にｔ方向のデータ配列毎のデータの存在数を集計する（ステップＳ２０５）。図９に示す例では、ｔ＝（１、２、３、４、５）のデータ配列毎のデータの存在数が（１２、１５、１６、１４、１２）と集計される。
【００６２】
抽出部２６は、存在数の集計値が最大となるデータ配列をデータテーブルから抽出する（ステップＳ２０６）。図９に示す例では、存在数の集計値が最大となるｔ＝３のデータ配列が抽出される。抽出したデータ配列は、３次元の画像（動画）データを縮小した２次元の画像（静止画）データとして出力される（ステップＳ２０７）。
【００６３】
図１０および図１１には、３次元の画像データを縮小した２次元の画像データの抽出例が示されている。図１０に示す抽出例は、被写体の動きを撮影したフレーム画像の一例である。抽出例では、画像平面の時間分布を示す画像データＤ１０１〜Ｄ１０５、…、Ｄ１０６から画像平面の画像データＤ１０４が抽出される。この場合は、画像データＤ１０４は、画像データＤ１０１〜Ｄ１０５、…、Ｄ１０６のうち共通するデータを最も多く含むフレーム画像に相当する。
【００６４】
画像平面の時間分布を示す画像データは、時間方向に分布する画像平面のうち、時間方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定の画像平面、つまり、画像平面方向の関連性を維持しつつ、時間方向に分布する画像平面の特徴を適切に反映した画像平面（フレーム）の画像データに縮小される。
【００６５】
図１１に示す抽出例は、人体の胴部に沿って撮影したＣＴスキャン画像の一例である。抽出例では、画像平面の空間分布を示す画像データＤ１１１〜Ｄ１１５、…、Ｄ１１６から画像平面の画像データＤ１１４が抽出される。この場合は、画像データＤ１１４は、画像データＤ１１１〜Ｄ１１５、…、Ｄ１１６のうち共通するデータを最も多く含むＣＴ画像に相当する。
【００６６】
画像平面の空間分布を示す画像データは、垂直方向に分布する画像平面のうち、垂直方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定の画像平面、つまり、画像平面方向の関連性を維持しつつ、垂直方向に分布する画像平面の特徴を適切に反映した画像平面の画像データに縮小される。
【００６７】
以上説明したように、第２実施形態に係るデータ処理方法によれば、データテーブル上でｔ方向（またはｚ方向）のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データをｔ方向（またはｚ方向）のデータ配列毎に各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上でｘ−ｙ平面のデータ配列毎にｔ方向（またはｚ方向）のデータ配列毎のデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となるｘ−ｙ平面のデータ配列がデータテーブルから抽出される。これにより、空間的な広がり（時空間的な広がりを含む）を有する３次元の画像データを、その特徴を適切に反映した２次元の画像データに縮小することができる。
【００６８】
つぎに、図１２から図１５を参照して本発明の実施形態の応用例について説明する。
【００６９】
図１２は、２次元の画像データの一部を、その特徴を適切に反映した線分データに縮小するものである。図１２に示す例では、画像データＤ１２１の中央領域の画像データＤ１２２が２次元の画像データとして抽出され、中央領域の左側領域の画像データＤ１２３を縮小した線分データＬ１２３と、右側領域のデータＤ１２４を縮小した線分データＬ１２４とともに配置されている。
【００７０】
このために、第１実施形態と同様に、まず、左側領域の画像データＤ１２３からＹ行Ｘ列（画像データＤ１２３の画素領域に相当）の２次元のデータテーブルが生成される。画像データＤ１２３は、画像データＤ１２３のデータ行（ｘ方向）のうち、データ列方向（ｙ方向）での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ行に相当する線分データＬ１２３に縮小される。そして、線分データＬ１２３は、中央領域の画像データＤ１２２に添って、例えば画像データＤ１２２の左下に添って配置される。
【００７１】
なお、右側領域の画像データＤ１２４についても、同様に線分データＬ１２４に縮小されて中央領域の画像データＤ１２２に添って、例えば画像データＤ１２２の右上に添って配置される。また、中央領域の上下の領域についても、同様に線分データに縮小されて中央領域の画像データＤ１２２に合成されてもよい。
【００７２】
図１３は、時間方向に分布する画像データの一部を、その特徴を適切に反映した線分データに縮小するものである。図１３に示す例では、フレーム画像の一部が代表フレームとして抽出され、代表フレーム以外の非代表フレームを縮小した線分データが代表フレームの間に配置されている。図１３に示す例では、Ｄ１３１、Ｄ１３３、Ｄ１３５、Ｄ１３６、Ｄ１３８が代表フレームの画像データに相当し、Ｄ１３２、Ｄ１３４、Ｄ１３７が非代表フレームの画像データに相当する。
【００７３】
このために、第１実施形態と同様に、まず、非代表フレームの画像データ、例えば画像データＤ１３２からＹ行Ｘ列（画像データＤ１３２の画素領域に相当）の２次元のデータテーブルが生成される。画像データＤ１３２は、画像データＤ１３２のデータ行（ｘ方向）のうち、データ列方向（ｙ方向）での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ行に相当する線分データＬ１３２に縮小される。そして、線分データＬ１３２は、代表フレームの画像データＤ１３１、Ｄ１３３の間に配置される。
【００７４】
同様に、非代表フレームの画像データＤ１３４、Ｄ１３７から線分データＬ１３４、Ｌ１３７が抽出され、代表フレームの画像データＤ１３３とＤ１３５の間、画像データＤ１３６とＤ１３８の間にそれぞれ配置される。
【００７５】
図１４および図１５は、４次元データの時間分布を、その特徴を適切に反映した４次元データに縮小するものである。図１４に示す例では、データテーブルは、ｘ−ｙ−ｚ空間の座標情報ｘ、ｙ、ｚおよび温度情報Ｔからなる４次元データの時間分布を表している。ここで、４次元データは、例えば、惑星シミュレーションや分子運動シミュレーションのように、空間位置の時間遷移を示す座標情報ｘ、ｙ、ｚと、温度の時間遷移を示す温度情報Ｔからなる。
【００７６】
図１４に示す例では、Ｔ１４１に示すデータテーブルからＴ１４２に示す集計テーブルが生成される。データテーブルによれば、ｘのデータ配列では、データ１０の存在数が１、データ２０、３０の存在数が２と求められる。集計テーブルでは、ｘのデータ配列でｔ＝１の値がデータ１０の存在数１、ｔ＝２〜５の値がデータ２０、３０の存在数２となる。同様にして、ｙ、ｚ、Ｔのデータ配列毎に各データの存在数が求められ、集計テーブルに反映される。
【００７７】
集計テーブルでは、ｔ方向のデータ配列毎、つまりｘ−ｙ−ｚ−Ｔのデータ配列毎にデータの存在数が集計される。集計の一例として、ｔ＝２のデータ配列では、データの存在数がｘのデータ配列で２、ｙのデータ配列で２、ｚのデータ配列で２、Ｔのデータ配列で４となり、データの存在数の単純和（「合計１」欄）が１０と求められる。また、集計の他の例として、ｔ＝２のデータ配列では、ｘ−ｙ−ｚのデータ配列で集計されたデータの存在数６（「Ａ」欄）と、Ｔのデータ配列のデータの存在数４から、データの存在数の自乗和（「合計２」欄）が５２と求められてもよい。
【００７８】
つぎに、存在数の集計値が最大となるｔ方向のデータ配列、つまりｘ−ｙ−ｚ−Ｔのデータ配列がデータテーブルから抽出される。図１４に示す例では、ｔ＝１〜５のｘ−ｙ−ｚ−Ｔのデータ配列のうち、ｔ＝２のｘ−ｙ−ｚ−Ｔのデータ配列で単純和および自乗和が最大となっている。このため、Ｌ１４１に示すように、ｔ＝２のデータ配列（２０、３０、２、２５）がデータテーブルから抽出される。
【００７９】
図１５に示す例では、図１４のＴ１４２に示す集計テーブルがＴ１５１に示す集計テーブルに正規化される。Ｔ１４２に示す集計テーブルでは、各データ配列のデータの存在数の最大値がｘ、ｙ、ｚのデータ配列で２となる一方、Ｔのデータ配列で４となる。よって、ｘ−ｙ−ｚ−Ｔのデータ配列毎の集計値には、ｘ、ｙ、ｚのデータ配列に比してＴのデータ配列のデータの存在数が顕著に反映されて、適切な集計値を求めることができないことがある。
【００８０】
このため、図１５に示す例では、Ｔ１５１に示すように、ｘ、ｙ、ｚ、Ｔのデータ配列毎に、存在数の最大値によりデータの存在数が正規化される。例えば、ｘのデータ配列では、ｔ方向の各データの存在数（１、２、２、２、２）が存在数（０．５、１．００、１．００、１．００、１．００）に正規化される。同様に、Ｔのデータ配列では、ｔ方向の各データの存在数（４、４、４、４、１）が存在数（１．００、１．００、１．００、１．００、０．２５）に正規化される。なお、データの存在数は、存在数の最大値に代えて、例えばデータ配列毎の存在数の和により正規化されてもよい。
【００８１】
これにより、Ｔ１５１に示す集計テーブルでは、ｘ、ｙ、ｚ、Ｔのデータ配列のデータの存在数の最大値がいずれも１．００となる。よって、ｘ−ｙ−ｚ−Ｔのデータ配列毎の集計値には、ｘ、ｙ、ｚ、Ｔのデータ配列のデータの存在数が一様に反映されて、適切な集計値を求めることができる。
【００８２】
［４．第３実施形態］
つぎに、図１６から図２１を参照して本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態は、動画データをデータの特徴を適切に反映した静止画データに縮小するものである。ここで、動画データに含まれる画像は、時間の経過とともに画像平面方向に変位する。なお、以下では、第１、第２実施形態と重複する説明を省略する。
【００８３】
図１６は、本発明の第３実施形態に係るデータ処理装置３０の構成を示すブロック図である。図１６に示すように、データ処理装置３０は、３次元データ生成部３１（生成部３１）、３次元データ記憶部３２（記憶部３２）、動き量検出部３３、動き量記憶部３４、データ読出部３５（読出部３５）、２次元データシフト処理部３６（シフト処理部３６）、存在数算出部３７、存在数集計部３８および２次元データ抽出部３９（抽出部３９）を含んでいる。
【００８４】
生成部３１は、動画データからｘ−ｙ画像平面上のデータのｔ（時間）方向分布を示す３次元のデータテーブルを生成する。つまり、動画データをフレーム毎の画像データに区分し、画像データからｘ−ｙ画像平面上のデータ分布を示す２次元のデータテーブルを生成し、２次元のデータテーブルをｔ方向に束ねて、フレーム毎の画像データのｔ方向分布を示す３次元のデータテーブルを生成する。
【００８５】
動き量検出部３３は、動画データから画像のフレーム間の動き量を検出する。つまり、動画データをフレーム毎の画像データに区分し、画像データから画像特徴量を抽出し、フレーム間で画像特徴量の移動を検出することで、フレーム間の動き量を検出する。フレーム間の動き量は、ｘ、ｙ方向の動きベクトルとして表される。なお、動き量検出部３３は、生成部３１と一体に構成されてもよい。
【００８６】
データ読出部３５は、動画データを縮小した静止画データを生成するために、記憶部３２に記憶されたデータテーブルと、動き量記憶部３４に記憶された動き量を読み出し、シフト処理部３６に供給する。
【００８７】
シフト処理部３６は、データテーブル上でフレーム毎の画像データにフレーム間の動き量を関連付ける。例えば、第１フレームと第２フレームとの間でｘ方向に１、ｙ方向に１の動き量が検出されると、フレーム２の画像データに動き量が関連付けられる。これにより、第２フレームで第１フレームに対して画像データの基準点を動き量に応じてシフトさせることで、フレーム間の動き量に対応するように、第１フレームの画像データに対して第２フレームの画像データをシフトさせることができる。
【００８８】
存在数算出部３７は、フレーム間の動き量を考慮して、データテーブル上でｔ方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求める。よって、ｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列を動き量に対応してシフトさせた状態で、ｘ−ｙ画像平面上の同一位置でｔ方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められる。
【００８９】
前述した第１および第２フレームの例では、第１フレームの（ｘ、ｙ）＝（２、２）と第２フレームの（１、１）との間、第１フレームの（ｘ、ｙ）＝（３、２）と第２フレームの（２、１）との間、…でデータの存在数が求められる。また、存在数算出部３７は、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する。
【００９０】
存在数集計部３８は、集計テーブル上でｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列毎にｔ方向のデータ配列毎のデータの存在数を集計する。よって、集計テーブル上でｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列毎に、存在数算出部３７により求められたｔ方向のデータ配列毎の各データの存在数が集計される。抽出部３９は、存在数の集計値が最大となるｘ−ｙ画像平面に沿ったデータ配列をデータテーブルから抽出する。
【００９１】
図１７は、第３実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。図１８Ａ〜１８Ｃおよび図１９には、データ処理結果の一例が示されている。
【００９２】
図１７に示すように、生成部３１は、動画データから３次元のデータテーブルを生成し、記憶部３２に記憶させる（ステップＳ３０１）。動画データは、例えば、スポーツ中継時に選手等の被写体を追跡するように移動しながら撮影された一連の画像データでもよく、医療診断時に異常部等の被写体を特定するように移動しながら撮影された一連の画像データでもよい。
【００９３】
動き量検出部３３は、動画データから画像のフレーム間の動き量を検出し、動き量記憶部３４に記憶させる（ステップＳ３０２）。読出部３５は、データテーブルを記憶部３２から読出し、動き量を動き量記憶部３４から読み出す（ステップＳ３０３）。
【００９４】
図１８Ａ〜１８Ｃに示す例では、データテーブルは、図１８ＡのＴ１８１〜Ｔ１８５に示すように、ｘ−ｙ画像平面上のデータのｔ方向分布を示す５×５×５の３次元データ行列である。なお、Ｔ１８１〜Ｔ１８５は、第１〜第５のフレームのデータ行列に相当する（データ値の表示は省略している。）。フレーム間の移動量は、図１８Ｂに示すように、第１と第２フレームの間で（ｘ、ｙ）＝（１、２）、第２と第３フレームの間で（２、１）、第３と第４フレームの間で（−１、２）、第４と第５フレームの間で（−１、１）となる。
【００９５】
シフト処理部３６は、データテーブル上でｘ−ｙ方向のデータ配列にフレーム間の動き量を関連付ける（ステップＳ３０４）。図１８Ａ〜１８Ｃに示す例では、第２、第３、第４、第５フレームにフレーム間の移動量（ｘ、ｙ）＝（１、２）、（２、１）、（−１、２）、（−１、１）が関連付けられる。
【００９６】
存在数算出部３７は、フレーム間の動き量を考慮して、データテーブル上でｔ方向のデータ配列毎に、データ配列に含まれる各データの存在数を求める（ステップＳ３０５）。また、存在数算出部３７は、データテーブルの各データを、ｔ方向のデータ配列毎に求めた各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する（ステップＳ３０６）。
【００９７】
図１８Ａ〜１８Ｃに示す例では、図１８ＣのＴ１８１〜Ｔ１８５に示すように、各フレームの（ｘ、ｙ）＝（１、１）を基準点とすると、第１フレームの基準点を（ｘ´、ｙ´）＝（１、１）として、第２フレームの基準点が（ｘ´、ｙ´）＝（２、３）、第３フレームの基準点が（４、４）、第４フレームの基準点が（３、６）、第５フレームの基準点が（２、７）となる。そして、Ｔ１８１´〜Ｔ１８５´に示すように、フレーム間の動き量を考慮して、集計テーブルが生成される。
【００９８】
集計テーブルでは、説明を簡略化するために、全てのフレームでｘ−ｙ画像平面のデータが同一であり、フレームの重なりに対応する存在数が求められる場合を想定している。つまり、フレーム間で重ならない位置にあるデータの存在数を１、２つのフレーム間で重なる位置にあるデータの存在数を２、…とする集計テーブルが生成される。例えば、他のフレームと重ならない第１フレームの（ｘ、ｙ）＝（１、１）では、存在数が１となり、互いに重なる第１フレームの（ｘ、ｙ）＝（２、３）と第２フレームの（ｘ、ｙ）＝（１、１）では、存在数が２となる。
【００９９】
存在数集計部３８は、集計テーブル上でｘ−ｙ画像平面のデータ配列毎にデータの存在数を集計する（ステップＳ３０７）。図１９には、第１〜第５フレームに対応する集計テーブルとして、図１８ＣのＴ１８１´〜Ｔ１８５´に相当するＴ１９１〜Ｔ１９５が示されている。図１９に示す例では、ｔ＝（１、２、３、４、５）のデータ配列では、Ｔ１９１〜Ｔ１９５に示すように、存在数の集計値が（４１、６２、５９、６１、５２）と求められる。なお、存在数の集計値は、Ｔ１９１〜Ｔ１９５毎のデータの合計値として求められる。
【０１００】
抽出部３９は、存在数の集計値が最大となるデータ配列をデータテーブルから抽出する（ステップＳ３０８）。図１９に示す例では、存在数の集計値が最大となるｔ＝２、つまりＴ１９２で示す第２フレームのデータ配列が抽出される。抽出したデータ配列は、３次元の画像（動画）データを縮小した２次元の画像（静止画）データとして出力される（ステップＳ３０９）。
【０１０１】
ここで、動画データのデータ配列は、時間の経過とともに画像平面方向に変位する画像を含む動画データのフレームのうち、時間方向での存在頻度が高いデータを最も多く含むフレームの画像データに縮小される。つまり、動画データは、フレーム間の動き量を考慮して、画像平面方向の関連性を維持しつつ、時間方向に分布する画像平面の特徴を適切に反映したフレームの画像データに縮小される。
【０１０２】
図２０および図２１は、データ処理結果の他の例を示している。図２０および図２１に示す例では、データの存在数の集計に際して、集計テーブルの値（存在数）が補正される。なお、存在数は、図２０および図２１に示す両方の方法で補正されてもよい。
【０１０３】
図２０に示す例では、ｘ−ｙ画像平面上でのデータの位置に応じて存在数が補正される。存在数の補正には、ｘ−ｙ画像平面上でのデータの位置に応じて予め定められた乗数からなる乗数テーブルが用いられる。乗数テーブルは、Ｔ２０に示すように、テーブルの中央部で３、中間部で２、外縁部で１の乗数を有する５×５の２次元データ行列である。なお、Ｔ２０に示す乗数テーブルは、乗数の一例を示すものである。
【０１０４】
図２０に示すように、Ｔ１９１〜Ｔ１９５で示す第１〜第５フレームに対応する集計テーブルは、乗数テーブルを用いて補正される。集計テーブルの存在数は、例えばＴ２０１に示すように、第１フレームの（ｘ、ｙ）＝（１、１）で乗数１により１（＝１×１）に補正され、（ｘ、ｙ）＝（３、３）で乗数３により６（＝２×３）に補正される。これにより、集計テーブルの存在数は、中央部ほど大きな存在数に補正される。よって、フレームの中央部に存在するデータほど存在数が高く評価される。そして、ｔ＝（１、２、３、４、５）のデータ配列では、Ｔ２０１〜Ｔ２０５に示すように、存在数の集計値が（５９、８９、８６、９１、７４）と求められ、ｔ＝２、つまりＴ２０４で示す第２フレームが抽出される。
【０１０５】
図２１に示す例では、ｘ−ｙ画像平面上での画像情報に応じて存在数が補正される。存在数の補正には、ｘ−ｙ画像平面上での画像情報に応じて定められた乗数からなる乗数テーブルが用いられる。乗数テーブルは、Ｔ２１１〜Ｔ２１５に示すように、動画データのフレーム毎に検出された、例えば顔画像の部分で３、顔画像の下部に相当する胴体の部分で２、他の部分で１の乗数を有する５×５の２次元データ行列である。なお、画像情報としては、顔認識の結果に代えて、人体認識、物体認識の結果、隣接画素差分、輝度ヒストグラム、動きベクトル量等が用いられてもよい。
【０１０６】
図２１に示すように、Ｔ１９１〜Ｔ１９５で示す第１〜第５フレームに対応する集計テーブルは、乗数テーブルを用いて補正される。集計テーブルの存在数は、例えばＴ２１６に示すように、第１フレームの（ｘ、ｙ）＝（１、１）で乗数１により１（＝１×１）に補正され、顔画像の部分に相当する（ｘ、ｙ）＝（５、２）で乗数３により３（＝１×３）に補正される。これにより、集計テーブルの存在数は、顔画像の部分ほど大きな存在数に補正される。よって、顔画像を表すデータほど存在数が高く評価される。そして、ｔ＝（１、２、３、４、５）のデータ配列では、Ｔ２１６〜Ｔ２２０に示すように、存在数の集計値が（６５、９４、９５、８３、６４）と求められ、ｔ＝３、つまりＴ２１８で示す第３フレームが抽出される。
【０１０７】
以上説明したように、第３実施形態に係るデータ処理方法によれば、時間の経過とともにｘ−ｙ方向に変位する画像を含む動画データのデータテーブルが処理される。データテーブル上では、画像の変位を考慮して、ｔ方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データをｔ方向のデータ配列毎に各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上でｘ−ｙ平面のデータ配列毎にｔ方向のデータ配列毎のデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となるｘ−ｙ平面のデータ配列がデータテーブルから抽出される。これにより、時間の経過とともに変位する画像を含む動画データについて、空間的な広がり（時空間的な広がり）を有する３次元の画像データを、その特徴を適切に反映した２次元の画像データに縮小することができる。
【０１０８】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０９】
例えば、上記実施形態の説明では、２次元または３次元データを処理する場合について説明したが、本発明は、４次元以上のデータを処理する場合にも同様に適用することができる。例えば、時間方向に分布するｘ−ｙ−ｚ立体画像を表す四次元のデータテーブルについて、時間方向に各データの存在数を求め、ｘ−ｙ−ｚ立体画像毎に存在数を集計してもよい。そして、存在数の集計値が最大となる立体画像をデータテーブルから抽出し、時間方向に分布する立体画像の特徴を適切に反映した立体画像に縮小してもよい。
【０１１０】
また、上記実施形態の説明では、データ処理装置１０、２０、３０、４０がデータテーブルを生成する場合について説明した。しかし、データ処理装置１０、２０、３０、４０は、他の装置により生成されたデータテーブルを取得して処理するようにしてもよい。
【０１１１】
また、上記実施形態の説明では、第１実施形態でのみ、存在数の集計値が最大となるデータ配列を抽出するために、所定の存在数の連続存在数を検討する場合について説明した。しかし、他の実施形態でも、同様に、所定の存在数の連続存在数を検討してもよい。また、上記実施形態の説明では、第２実施形態の応用例でのみ、存在数の集計値を適切に求めるために、データ配列毎の存在数を正規化する場合について説明した。しかし、他の実施形態でも、同様に、データ配列毎の存在数を正規化してもよい。
【符号の説明】
【０１１２】
１０、２０、３０    データ処理装置
１１、２１、３１    生成部
１２、２２、３２    記憶部
１３、２３、３５    読出部
１４、２４、３７    存在数算出部
１５、２５、３８    存在数集計部
１６    存在数判定部
１７、２６、３９    抽出部
３３    動き量検出部
３４    動き量記憶部
３６    シフト処理部
【図１】
2012164402.tif 000003
【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】
2012164402.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2012164402.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｃ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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