(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー映像を複数個の領域に分割するカラー映像分割方法において、
（ｐ−ａ）映像のピクセル値を所定個数の代表ピクセル値に量子化する段階と、
（ａ−１）ｄを正数としたとき、全体映像内で処理しようとするピクセルｐを中心としてｄ×ｄの大きさを有するウィンドウＢを定義する段階と、
（ａ−２）ｉは１とＣとの間の数とし、前記代表ピクセル値のそれぞれにラベルを与えたことにより、前記ウィンドウＢ内の全てのピクセルの集合をＣ個のクラスＺｉに区分してクラスマップを生成する段階と、
（ａ−３）前記クラスマップ内の各ピクセルに対して前記クラスＺｉのデータポイントの位置の平均値と前記各ピクセルの位置を比較して境界に近い程度を示す所定値を計算する段階と、
（ｂ）前記計算された所定値を所定範囲のスケール値に変換して変換された映像を得る段階と、
（ｃ）変換された映像を領域成長法に基づき分割する段階とを含むことを特徴とするカラー映像分割方法。
【請求項２】
前記（ａ−３）段階は、
ｍｉはクラスＺｉのＮｉ個のデータポイントの位置の平均、ＳＴとＳＷはそれぞれ
【数１】
0003853156.tif 000009
と
【数２】
0003853156.tif 000010
とする時、クラスマップ内の各ピクセルに対してＪ値を
【数３】
0003853156.tif 000011
により求める段階であることを特徴とする請求項１に記載のカラー映像分割方法。
【請求項３】
前記代表ピクセル値は、１０〜２０個の値よりなることを特徴とする請求項１に記載のカラー映像分割方法。
【請求項４】
前記ｄは、３〜１０の整数であることを特徴とする請求項１に記載のカラー映像分割方法。
【請求項５】
前記所定のスケールは、０〜２５５の値を有するグレースケールであることを特徴とする請求項１に記載のカラー映像分割方法。
【請求項６】
オブジェクト基盤のカラー映像処理方法において、
（ｐ−ａ）映像のピクセル値を所定個数の代表ピクセル値に量子化する段階と、
（ａ−１）ｄを正数としたとき、全体領域内で処理しようとするピクセルｐを中心としてｄ×ｄの大きさを有するウィンドウＢを定義する段階と、
（ａ−２）ｉは１とＣとの間の数とし、前記代表ピクセル値のそれぞれにラベルを与えることにより、前記ウィンドウＢ内の全てのピクセルの集合をＣ個のクラスＺｉに区分してクラスマップを生成する段階と、
（ａ−３）前記クラスマップ内の各ピクセルに対して前記クラスＺｉのデータポイントの位置の平均値と前記各ピクセルの位置を比較して境界に近い程度を示す所定値を計算する段階と、
（ｂ）前記計算された所定値を所定範囲のスケール値に変換して変換された映像を得る段階と、
（ｃ）変換された映像を領域成長法に基づき分割する段階とを含むことを特徴とする映像分割方法によりカラー映像を処理するカラー映像処理方法。
【請求項７】
前記（ａ−３）段階は、
ｍｉはクラスＺｉのＮｉ個のデータポイントの位置の平均、ＳＴとＳＷはそれぞれ
【数４】
0003853156.tif 000012
と
【数５】
0003853156.tif 000013
とする時、クラスマップ内の各ピクセルに対してＪ値を
【数６】
0003853156.tif 000014
により求める段階であることを特徴とする請求項６に記載のカラー映像処理方法。
【請求項８】
前記カラー映像処理方法の各段階は、ＭＰＥＧ−７標準においてオブジェクト基盤の映像処理に準じることを特徴とする請求項６に記載のカラー映像処理方法。
【請求項９】
カラー映像を複数個の映像に分割するカラー映像分割方法を行うプログラムコードを貯蔵する記録媒体において、
（ｐ−ａ）映像のピクセル値を所定個数の代表ピクセル値に量子化する段階と、
（ａ−１）ｄを正数とした時、全体映像内で処理しようとするピクセルｐを中心としてｄ×ｄの大きさを有するウィンドウＢを定義する段階と、
（ａ−２）ｉは１とＣとの間の数とし、前記代表ピクセル値のそれぞれにラベルを与えることにより、前記ウィンドウＢ内の全てのピクセルの集合をＣ個のクラスＺｉに区分してクラスマップを生成する段階と、
（ａ−３）前記クラスマップ内の各ピクセルに対して前記クラスＺｉのデータポイントの位置の平均値と前記各ピクセルの位置を比較して境界に近い程度を示す所定値を計算する段階と、
（ｂ）前記計算された所定値を所定範囲のスケール値に変換して変換された映像を得る段階と、
（ｃ）変換された映像を領域成長法に基づき分割する段階とを含むカラー映像分割方法を行うプログラムコードを貯蔵する記録媒体。
【請求項１０】
前記（ａ−３）段階は、
ｍｉはクラスＺｉのＮｉ個のデータポイントの位置の平均、ＳＴとＳＷはそれぞれ
【数７】
0003853156.tif 000015
と
【数８】
0003853156.tif 000016
とする時、クラスマップ内の各ピクセルに対してＪ値を
【数９】
0003853156.tif 000017
により求める段階であることを特徴とする請求項９に記載の記録媒体。
【請求項１１】
前記ｄは、３〜１０の整数であることを特徴とする請求項９に記載の記録媒体。
【請求項１２】
前記所定のスケールは、０〜２５５の値を有するグレースケールであることを特徴とする請求項９に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はカラー映像分割方法に係り、より詳細には、カラー映像を分割するカラー映像分割方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラー映像の分割は、デジタル映像処理及びそのアプリケーションにおいて極めて重要な部分である。従来の技術によるカラー映像分割方法は、テキスチャーを含むカラー映像を分割し難いという問題がある。また、自動分割を行う従来の他のカラー映像分割方法は入力映像に含まれるノイズに対して強くなく、使用者が予備的に分割した映像をさらに分割する従来のさらに他のカラー映像分割方法は入力映像に含まれるノイズに対して強いのに対し、自動分割が行えないため、長時間かかるという問題がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、テキスチャーを含むカラー映像を自動的に分割でき、入力映像に含まれるノイズに強いカラー映像分割方法を提供することである。
【０００４】
本発明の他の目的は、前記カラー映像分割方法を含むカラー映像処理方法を提供することである。
【０００５】
本発明のさらに他の目的は、前記カラー映像分割方法を行うコンピュータプログラムが貯蔵された記録媒体を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明の一態様によれば、カラー映像分割方法が提供される。前記カラー映像分割方法は、（ａ）入力映像のピクセル値を用いて周辺ピクセルの色と区別される度合いを示す所定の値を計算する段階と、（ｂ）計算された値を所定のスケールの値に変換して変換された映像を得る段階と、（ｃ）変換された映像を分割する段階とを含む。
【０００７】
望ましくは、前記（ｃ）段階は、領域成長法に基づき前記変換された映像を分割する。
【０００８】
望ましくは、前記カラー映像分割方法は、前記（ａ）段階前に、（ｐ-ａ）映像のピクセル値を所定個数の代表ピクセル値に量子化する段階をさらに含み、前記ピクセル値は量子化されたピクセル値である。
【０００９】
望ましくは、前記代表ピクセル値は、１０〜２０個の値よりなる。
【００１０】
望ましくは、前記カラー映像分割方法は、前記（ａ）段階前に、（ｐ-ａ-１）中心ピクセルを含む所定のウィンドウを定義する段階と、（ｐ-ａ-２）定義されたウィンドウ内のピクセルに対して周辺ピクセルの色と区別される度合いを示す所定の値を計算する段階とをさらに含む。
【００１１】
さらに、望ましくは、前記（ａ）段階は、（ａ-１）ｄを正数としたとき、ピクセルｐを中心とし、ｄ×ｄの大きさを有するウィンドウＢを定義する段階と、（ａ-２）ｉは１とＣとの間の数、Ｚiは前記ウィンドウＢ内の全てのピクセルの集合であるとしたとき、ピクセル位置ＺiをＣ個のクラスに区分する段階と、（ａ-３）ｍiはクラスＺiのＮi個のデータポイントの位置の平均、ＳT及びＳWは各々、
【数１５】
0003853156.tif 000002
としたとき、クラスマップ内の各ピクセルに対してＪ値を、
【数１６】
0003853156.tif 000003
により求める段階とを含む。
【００１２】
望ましくは、前記ｄは、３〜１０の整数である。
【００１３】
前記目的を達成するために、本発明の他の態様によれば、カラー映像分割方法が提供される。前記カラー映像分割方法は、（ａ）映像のピクセル値を所定個数の代表ピクセル値に量子化する段階と、（ｂ）量子化された代表ピクセル値を用いて所定の大きさのウィンドウ内のピクセルの色と区別される度合いを示す所定の値を計算する段階と、（ｃ）計算された値を所定のスケールの値に変換して変換された映像を得る段階と、（ｄ）変換された映像を領域成長法に基づく分割方法を用いて分割する段階とを含む。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明の他の特徴は、添付した図面と結びついて説明される好適な実施形態の次の詳細な説明から明らかになる。図面で同一の部材には同一な参照番号を使用した。
【００１５】
以下、添付した図面に基づき、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態によるカラー映像分割方法を示したフローチャートである。図１を参照すれば、本発明の実施形態によるカラー映像分割方法は、カラー映像を入力（段階１０２）して、入力された映像のピクセル値を幾つかの代表ピクセル値に量子化する（段階１０４）。望ましくは、自然場面で映像を区分するために、代表ピクセル値は１０〜２０個よりなる。この実施形態では、説明の便宜のために、量子化が３個の代表ピクセル値を用いて行われる。次に、量子化された代表ピクセル値に該当するラベルを与えることにより、クラスマップが形成される（段階１０６）。
【００１６】
より望ましくは、全体映像内で処理しようとするピクセルを中心とするウィンドウが定義される。すなわち、ｄを正数、望ましくは、３〜１０の整数であるとしたとき、ピクセルｐを中心としてｄ×ｄの大きさを有するウィンドウＢを定義する。また、ｉは１とＣとの間の数、Ｚiは前記ウィンドウＢ内の全てのピクセルの集合であると仮定する。すなわち、ＺiはＣ個のクラスに区分されると仮定する。望ましくは、ウィンドウの大きさを決定するｄは３〜１０の整数である。
【００１７】
また、ｍiはクラスＺiのＮi個のデータポイントの位置の平均、すなわち、
【数１７】
0003853156.tif 000004
であると仮定する。また、ＳT及びＳWは各々、
【数１８】
0003853156.tif 000005
【数１９】
0003853156.tif 000006
のように定義される。
【００１８】
次に、クラスマップ内の各ピクセルに対してＪ値を計算する（段階１０８）。前記クラスマップの各ピクセルｐに対するＪ値は、
【数２０】
0003853156.tif 000007
のように定義される。前式《数２０》により求められたＪ値は０〜２５５のグレースケールに変換されることにより値を有し、Ｊ映像と称しうるグレースケール映像が得られる（段階１１０）。前記Ｊ映像は、各々実際には領域中心及び領域境界を示す谷及び山を有する３次元地形図などの形を呈する。
【００１９】
最後に、前記Ｊ映像は領域成長法に基づき分割される（段階１１２）。前記領域成長法はデジタル映像の分割に用いられる方法であって、当業者によく知られているため、この明細書ではこれ以上説明しない。
【００２０】
図２Ａないし図２Ｃは、図１のカラー映像分割方法により生成されるクラスマップ及びＪ値を示したものである。図２Ａのクラスマップでは、中心ピクセルに対するＪ値が１．７２０であり、図２Ｂのクラスマップでは中心ピクセルに対するＪ値が０であり、図２Ｃのクラスマップでは中心ピクセルに対するＪ値が０．８５５として得られる。ここで、図２Ａのクラスマップでのように、中心ピクセルの左側に位置した＋にて表示されたピクセルと、中心ピクセルの右側に位置した○にて表示されたピクセル及び＊にて表示されたピクセルが最も明確に領域を形成する場合にはＪ値が相対的に大きい１．７２０である。また、図２Ｂのクラスマップでのように＋にて表示されたピクセル、○にて表示されたピクセル、及び＊にて表示されたピクセルが均一に分布して領域をほとんど形成できない場合には、Ｊ値が０である。また、図２Ｃのクラスマップでのように、中心ピクセルの右側に位置した＋にて表示されたピクセルは領域を形成するが、○にて表示されたピクセル、及び＊にて表示されたピクセルは領域をほとんど形成できない場合にはＪ値が０．８５５である。すなわち、ピクセルのＪ値が大きければ大きいほど、そのピクセルは領域境界に近いことを意味するので、このような点を考慮して領域成長法に基づく分割が行える。
【００２１】
図３Ａ及び図３Ｂは、分割されたクラスマップを示したものである。
【００２２】
また、分割されたクラスマップにおいて各領域に対する分割がよく行われたかどうかを検査して量子化した値で示す必要がある。このために、Ｊkをｋ領域に対して得られたＪ値、Ｍkをｋ番目の領域のピクセルポイントの数、Ｎをクラスマップ内のピクセルポイントの総数としたとき、平均化されたＪ値Ｊ￣（以後、“Ｊ￣”は、“Ｊ”の上に“￣”を付した記号を表すものとする）は、
【数２１】
0003853156.tif 000008
のように計算される。計算された値は、分割されたクラスマップで各領域に対して分割がよく行われたかを量子化された値で示す。
【００２３】
図３Ａに示された分割されたクラスマップの場合、Ｊ￣が０であるのに対し、図３Ｂに示された分割されたクラスマップの場合、Ｊ￣が０．０５である。すなわち、固定された数の領域の場合、さらによく分割された場合には平均化されたＪ値が小さい。これは、ある領域がよく分割されている場合、その領域は均一に分布された色クラスを少なく含んでいるからである。したがって、平均化されたＪ値が小さく現れる。
【００２４】
図４Ａは、テスト映像である"コンテナ"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示したものである。図４Ａを参照すれば、分割する以前の映像に対するＪ￣は０．２３２であるが、分割を行った後の映像に対するＪ￣は０．０７１である。また、テスト映像内の領域がよく分割されたことが分かる。
【００２５】
また、図４Ｂは、テスト映像の"フォアマン"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示したものである。図４Ｂを参照すれば、分割する以前の映像に対するＪ￣は０．２３８であるが、分割を行った後の映像に対するＪ￣は０．１０５である。また、テスト映像内の領域がよく分割されたことが分かる。
【００２６】
また、図４Ｃは、テスト映像の"コースト"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示したものである。図４Ｃを参照すれば、分割する以前の映像に対するＪ￣は０．４９４であるが、分割を行った後の映像に対するＪ￣は０．０９３である。また、テスト映像内の領域がよく分割されたことが分かる。
【００２７】
また、図４Ｄは、テスト映像である"フラワーガーデン"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示したものである。図４Ｄを参照すれば、分割する以前の映像に対するＪ￣は０．４３５であるが、分割を行った後の映像に対するＪ￣は０．０８８である。また、テスト映像内の領域がよく分割されたことが分かる。
【００２８】
また、図４Ｅは、テスト映像の"マザーアンドドーター"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示したものである。図４Ｅを参照すれば、分割する以前の映像に対するＪ￣は０．４３８であるが、分割を行った後の映像に対するＪ￣は０．０６１である。また、テスト映像内の領域がよく分割されたことが分かる。
【００２９】
すなわち、図４Ａないし図４Ｅを参照して説明したように、本発明によるカラー映像分割方法により分割された映像に対するＪ￣は分割前の映像に対するＪ￣よりも小さい。
【００３０】
前記実施形態において、特定の関数の計算が例として説明されたが、これは単なる説明のためのものである。請求項に定義される本発明の範囲は前記実施形態に限定されることなく、当業者が周辺ピクセルの色と区別される度合いを示す他の変形された関数を使用できるということは言うまでもない。
【００３１】
さらに、前記カラー映像分割方法は、コンピュータプログラムにて具現できる。前記プログラムを構成するコード及びコードセグメントは当該分野のコンピュータプログラマーにより容易に推論できる。さらに、前記プログラムはコンピュータが読取り可能な媒体に貯蔵され、コンピュータにより実行できることから、前記カラー映像処理方法を具現できる。前記媒体は磁気媒体、光媒体、及び搬送波媒体を含む。
【００３２】
前述したように、本発明によれば、カラー映像が使用者の支援なしに自動的に分割でき、入力映像に含まれるノイズに対して強い。
【００３３】
＜産業上の利用可能性＞
本発明によるカラー映像分割方法において、相当量のノイズまたはテキスチャーが含まれている映像を分割するときにも強い分割が可能である。さらに、使用者により手動で行われる分割と違って、使用者の支援なしに自動的な分割が可能なので、分割の速度が速い。前記カラー映像分割方法は、ＭＰＥＧ−７において使用されるオブジェクト基盤の映像処理に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態によるカラー映像分割方法を示したフローチャートである。
【図２Ａ】  図１のカラー映像分割方法により生成されるクラスマップ及びＪ値を示した図である。
【図２Ｂ】  図２Ａと同様の図である。
【図２Ｃ】  図２Ａと同様の図である。
【図３Ａ】  分割されたクラスマップを示した図である。
【図３Ｂ】  図３Ａと同様の図である。
【図４Ａ】  テスト映像である"コンテナ"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割された映像フレームを示した図である。
【図４Ｂ】  テスト映像である"フォアマン"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割された映像フレームを示した図である。
【図４Ｃ】  テスト映像である"コースト"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示した図である。
【図４Ｄ】  テスト映像である"フラワーガーデン"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示した図である。
【図４Ｅ】  テスト映像である"マザーアンドドーター"の１映像フレーム及び本発明によるカラー映像分割方法により分割されたテスト映像を示した図である。
【符号の説明】
１０２  カラー映像を入力する段階
１０４  入力された映像のピクセル値を幾つかの代表ピクセル値に量子化する段階
１０６  量子化された代表ピクセル値に該当するラベルを与えることにより、クラスマップを形成する段階
１０８  クラスマップ内の各ピクセルに対してＪ値を計算する段階
１１０  Ｊ値を０〜２５５のグレースケールに変換し、Ｊ映像と称しうるグレースケール映像を得る段階
１１２  Ｊ映像を領域成長法に基づき分割する段階
【図１】
0003853156.tif 000018
【図２Ａ】
0003853156.tif 000019
【図２Ｂ】
0003853156.tif 000020
【図２Ｃ】
0003853156.tif 000021
【図３Ａ】
0003853156.tif 000022
【図３Ｂ】
0003853156.tif 000023
【図４Ａ】
0003853156.tif 000024
【図４Ｂ】
0003853156.tif 000025
【図４Ｃ】
0003853156.tif 000026
【図４Ｄ】
0003853156.tif 000027
【図４Ｅ】
0003853156.tif 000028