JP2013183874A - Image processing device, program, and image processing method - Google Patents
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Images
Landscapes
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、プログラム及び画像処理方法等に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, a program, an image processing method, and the like.
所与の時間間隔により時系列的に静止画の撮像を継続した場合、空間的な広がりを持つ被写体を多数の画像により網羅した場合、或いは動画像を撮像した上で当該動画像を構成する各画像を静止画像としてとらえた場合等では、時間的或いは空間的に連続する非常に大量の画像(以下、画像列とも記載する)が取得されることになる。このような場合には、画像列中で近くにある(つまり時間的或いは空間的に近くにある)画像同士は似通った画像である可能性が高く、撮像した内容を把握するに当たって大量の画像のすべてをチェックする必要性は高くない。そもそも、画像の枚数は数万枚以上となることも珍しくなく、ユーザの手ですべてをチェックすること自体、負担が大きい。 When still image capturing is continued in time series at a given time interval, when a subject having a spatial spread is covered by a large number of images, or after each moving image is captured, each moving image is configured. When an image is captured as a still image, a very large amount of images (hereinafter also referred to as image sequences) that are temporally or spatially continuous are acquired. In such a case, there is a high possibility that images that are close in the image sequence (that is, close in time or space) are similar images. The need to check everything is not high. In the first place, it is not uncommon for the number of images to be tens of thousands or more, and checking everything with the user's hand itself is a heavy burden.
そのため、画像列から一部の画像を削除することで元の画像列より枚数の少ない画像列に要約する(以下、この処理を画像要約処理と記載する)需要がある。例えば特許文献1には、画像列の中のシーンが変化する境目の画像や、画像列を代表する画像を抽出することで、画像列の内容を把握しやすい画像を残す画像要約処理手法が開示されている。
Therefore, there is a demand for deleting a part of the image from the image sequence and summarizing it into an image sequence having a smaller number than the original image sequence (hereinafter, this process is referred to as an image summarization process). For example,
例えば医学分野に画像要約技術を適用する場合、疾患の見逃しを避ける観点から、画像を削除したことによって観察できなくなる領域の発生を抑える必要がある。 For example, when an image summarization technique is applied to the medical field, it is necessary to suppress the occurrence of an area that cannot be observed by deleting an image from the viewpoint of avoiding oversight of a disease.
しかし特許文献1の手法のようにシーンが変化する境目の画像だけを残したり、或いは要約後の画像列が直感的に見やすいかどうかといった観点で画像要約を行ったりすると、画像が削除される事によって観察できなくなる領域が発生する可能性があり好ましくない。また、観察できなくなる領域の発生の程度は画像の内容に依存するため、従来の画像要約処理の手法では疾患の見逃し等の程度を制御することが困難であった。
However, if only the image of the boundary where the scene changes is left as in the method of
本発明の幾つかの態様によれば、一部の画像を削除することで画像要約処理を行った場合に、画像の削除により観察できなくなる領域の発生の抑止や、発生度合いの制御を行う画像処理装置、プログラム及び画像処理方法等を提供することができる。 According to some aspects of the present invention, when image summarization processing is performed by deleting a part of an image, an image that suppresses the generation of an area that cannot be observed due to the deletion of the image and controls the generation degree. A processing device, a program, an image processing method, and the like can be provided.
本発明の一態様は、複数の画像を有する画像列を取得する画像列取得部と、前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う処理部と、を含み、前記処理部は、前記複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像による前記判定対象画像の被覆率を算出し、前記被覆率に基づいて、前記判定対象画像の削除可否の判定を行う画像処理装置に関係する。 According to an aspect of the present invention, an image sequence acquisition unit that acquires an image sequence having a plurality of images, and a summary image sequence by deleting a part of the plurality of images of the image sequence acquired by the image sequence acquisition unit. A processing unit that performs an image summarization process to be acquired, wherein the processing unit selects a reference image and a determination target image from the plurality of images, and is based on deformation information between the reference image and the determination target image. Thus, the present invention relates to an image processing apparatus that calculates a coverage of the determination target image by the reference image and determines whether or not the determination target image can be deleted based on the coverage.
本発明の一態様では、取得した画像列から基準画像と判定対象画像を選択し、選択した基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて、基準画像による判定対象画像の被覆率を算出して判定対象画像の削除可否の判定を行う。よって、判定対象画像が基準画像(狭義には要約画像列に残す画像)によりどの程度被覆されているかに基づいた削除可否判定が可能になるため、画像を削除することにより観察できなくなる領域が発生することを抑止すること等が可能になる。 In one aspect of the present invention, a reference image and a determination target image are selected from the acquired image sequence, and the coverage of the determination target image by the reference image is calculated based on deformation information between the selected reference image and the determination target image. Then, it is determined whether the determination target image can be deleted. Therefore, since it is possible to determine whether or not the image to be determined is covered by a reference image (in a narrow sense, an image to be left in the summary image sequence), it is possible to determine whether or not the image can be observed by deleting the image. It is possible to deter doing this.
また、本発明の一態様では、第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、前記処理部は、第p(pは1≦p≦Nを満たす整数)の画像を第1の基準画像として選択し、第q(qはp+2以上の整数)の画像を第2の基準画像として選択するとともに、第r(rはp+1≦r≦q−1を満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択し、前記第1の基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報、及び前記第2の基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、前記被覆率に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行ってもよい。 In one aspect of the present invention, when the first to Nth images (N is an integer of 2 or more) are input as an input image sequence, the processing unit is configured to output the pth (p is 1 ≦ p ≦ N). Image) is selected as the first reference image, the qth image (q is an integer equal to or greater than p + 2) is selected as the second reference image, and the rth image (where r is p + 1 ≦ r ≦ q−). 1) is selected as the determination target image, the deformation information between the first reference image and the determination target image, and the second reference image and the determination target image. The coverage may be calculated based on deformation information, and whether the determination target image is to be deleted may be determined based on the coverage.
これにより、判定対象画像の前方及び後方に基準画像を設定すること等が可能になる。 This makes it possible to set a reference image in front of and behind the determination target image.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、第p+2〜第Nの画像に対応する始点及び終点が設定された第2の基準画像選択区間から前記第2の基準画像を選択して、前記第1の基準画像及び前記第2の基準画像に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行い、第p+1〜第q−1の画像が削除可能と判定された場合には、前記第2の基準画像選択区間に含まれる第x(xはx>qを満たす整数)の画像を新たな前記第2の基準画像として選択するとともに、前記第2の基準画像選択区間の前記始点を前記第qの画像に更新してもよい。 In one aspect of the present invention, the processing unit selects the second reference image from a second reference image selection section in which a start point and an end point corresponding to the p + 2 to Nth images are set, It is determined whether or not the determination target image can be deleted based on the first reference image and the second reference image, and when it is determined that the p + 1 to q−1th images can be deleted, the first reference image and the second reference image are deleted. The xth image (x is an integer satisfying x> q) included in the second reference image selection section is selected as a new second reference image, and the start point of the second reference image selection section is selected as the second reference image selection section. You may update to the qth image.
これにより、第2の基準画像選択区間を設定するとともに、削除可否判定の結果に基づいて、第2の基準画像を後方の画像に更新するとともに、選択区間の始点を更新すること等が可能になる。 As a result, it is possible to set the second reference image selection section, update the second reference image to the back image, update the start point of the selection section, and the like based on the determination result of the deletion possibility. Become.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、第j(jは整数)の画像が前記第2の基準画像選択区間の前記終点に対応する場合に、(q+j)/2の値に基づいて前記xの値を設定してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may be based on a value of (q + j) / 2 when a j-th image (j is an integer) corresponds to the end point of the second reference image selection section. The value of x may be set.
これにより、第2の基準画像を後方の画像に更新する際に、二分探索の手法を適用すること等が可能になる。 This makes it possible to apply a binary search method when updating the second reference image to the rear image.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記第p+1〜第q−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第2の基準画像選択区間に含まれる第y(yはy<qを満たす整数)の画像を新たな前記第2の基準画像として選択するとともに、前記第2の基準画像選択区間の前記終点を前記第qの画像に更新してもよい。 In one aspect of the present invention, the processing unit is included in the second reference image selection section when it is determined that at least one of the p + 1 to q-1th images cannot be deleted. The y-th image (y is an integer satisfying y <q) is selected as the new second reference image, and the end point of the second reference image selection section is updated to the q-th image. Good.
これにより、第2の基準画像を前方の画像に更新するとともに、選択区間の終点を更新すること等が可能になる。 As a result, the second reference image can be updated to the front image, and the end point of the selected section can be updated.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、第i(iは整数)の画像が前記第2の基準画像選択区間の前記始点に対応する場合に、(i+q)/2の値に基づいて前記yの値を設定してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may be based on a value of (i + q) / 2 when an i-th image (i is an integer) corresponds to the start point of the second reference image selection section. The value of y may be set.
これにより、第2の基準画像を前方の画像に更新する際に、二分探索の手法を適用すること等が可能になる。 This makes it possible to apply a binary search method when updating the second reference image to the front image.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記第2の基準画像選択区間の前記始点又は前記終点を更新した結果、前記始点と前記終点が隣り合う場合に、前記第1の基準画像として選択された前記複数の画像の1つを、前記要約画像列に含める処理を行うとともに、前記始点に対応する前記複数の画像の1つ、及び前記複数の画像のうち前記始点に対応する前記複数の画像の1つよりも前記入力画像列において後方のものからなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して、前記pの値を1に設定して再度処理を行ってもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may update the first reference image when the start point and the end point are adjacent to each other as a result of updating the start point or the end point of the second reference image selection section. One of the plurality of images selected as the image is included in the summary image sequence, and one of the plurality of images corresponding to the start point and the one corresponding to the start point among the plurality of images. A partial image sequence consisting of the rear one in the input image sequence rather than one of a plurality of images is set as the input image sequence, and the value of p is set to 1 for the set input image sequence The processing may be performed again.
これにより、第2の基準画像選択区間の始点と終点が隣り合う場合に、入力画像列に対する処理を終了し、部分画像列を設定すること等が可能になる。 Accordingly, when the start point and the end point of the second reference image selection section are adjacent to each other, it is possible to end the processing for the input image sequence and set the partial image sequence.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、第p+1〜第q−1の画像が削除可能と判定された場合には、前記第2の基準画像として第q+1の画像を選択してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may select the q + 1th image as the second reference image when it is determined that the p + 1st to q−1th images can be deleted. Good.
これにより、第2の基準画像を1つ後方の画像に更新すること等が可能になる。 As a result, it is possible to update the second reference image to an image one backward.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記第p+1〜第q−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第1の基準画像として選択された前記複数の画像の1つを、前記要約画像列に含める処理を行うとともに、前記第q−1〜第Nの画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して、前記pの値を1に設定して再度処理を行ってもよい。 In one aspect of the present invention, the processing unit is selected as the first reference image when it is determined that at least one of the p + 1 to q−1 images is not erasable. A process of including one of a plurality of images in the summary image sequence, a partial image sequence composed of the q-1st to Nth images is set as the input image sequence, and the set input image sequence On the other hand, the value of p may be set to 1 and the process may be performed again.
これにより、第1の基準画像を要約画像列に残すとともに、適切な部分画像列を新たな入力画像列に設定して、第1の基準画像及び第2の基準画像を更新すること等ができるため、より効率的な画像要約処理が可能になる。 As a result, the first reference image can be left in the summary image sequence, an appropriate partial image sequence can be set as a new input image sequence, and the first reference image and the second reference image can be updated. Therefore, more efficient image summarization processing becomes possible.
また、本発明の一態様では、第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、前記処理部は、第1の画像を前記基準画像として選択するとともに、第k(kは2≦k≦N−1を満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択し、前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、前記被覆率に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行い、前記第kの画像が削除可能と判定された場合には、前記判定対象画像として第k+1の画像を選択してもよい。 In one aspect of the present invention, when the first to Nth images (N is an integer of 2 or more) are input as an input image sequence, the processing unit selects the first image as the reference image. In addition, a k-th image (k is an integer satisfying 2 ≦ k ≦ N−1) is selected as the determination target image, and the coverage is determined based on deformation information between the reference image and the determination target image. And determining whether or not the determination target image can be deleted based on the coverage ratio. If it is determined that the kth image can be deleted, the k + 1th image is selected as the determination target image. May be.
これにより、判定対象画像の前方に基準画像を設定した上で、被覆率に基づいた画像要約処理を行うこと等が可能になる。 As a result, it is possible to perform an image summarization process based on the coverage after setting a reference image in front of the determination target image.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記第kの画像が削除不可と判定された場合には、前記基準画像として選択された前記複数の画像の1つを、前記要約画像列に含める処理を行うとともに、前記第k〜第Nの画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して再度処理を行ってもよい。 In one aspect of the present invention, when it is determined that the k-th image cannot be deleted, the processing unit selects one of the plurality of images selected as the reference image as the summary image sequence. The partial image sequence including the kth to Nth images may be set as the input image sequence, and the set input image sequence may be processed again.
これにより、基準画像を新たに設定することができるため、被覆率に基づいた画像要約処理を行うこと等が可能になる。 Thereby, since a reference image can be newly set, it is possible to perform image summarization processing based on the coverage.
また、本発明の一態様では、第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、前記処理部は、第s(sは2≦s≦N−1を満たす整数)の画像を前記基準画像として選択するとともに、第t(tは1≦t≦Nかつt≠sを満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択し、前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、前記被覆率に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行ってもよい。 In one aspect of the present invention, when the first to Nth images (N is an integer equal to or greater than 2) are input as an input image sequence, the processing unit performs the sth (s is 2 ≦ s ≦ N). -1) is selected as the reference image, and a t-th image (t is an integer satisfying 1 ≦ t ≦ N and t ≠ s) is selected as the determination target image. The coverage may be calculated based on deformation information between the determination target images, and whether or not the determination target image can be deleted may be determined based on the coverage.
これにより、基準画像に対して前方及び後方の両方から判定対象画像を選択し、削除可否の判定処理を行うこと等が可能になる。 As a result, it is possible to select a determination target image from both the front and the rear with respect to the reference image and perform a determination process of whether or not deletion is possible.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記削除可否の前記判定において、第1〜第s−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第1〜第s−1の画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して再度処理を行ってもよい。 Further, in one aspect of the present invention, the processing unit determines whether the first to first s-1 images are determined to be undeletable in the determination of whether or not deletion is possible. A partial image sequence made up of the s-1th images may be set as the input image sequence, and the set input image sequence may be processed again.
これにより、基準画像により入力画像列を分割した場合に、基準画像の前方の部分について削除可否判定を行って必要に応じて新たな入力画像列に設定する手法により、被覆率に基づいた画像要約処理を行うことが可能になる。 As a result, when the input image sequence is divided by the reference image, an image summarization based on the coverage is performed by a method of determining whether or not the front part of the reference image can be deleted and setting a new input image sequence as necessary. Processing can be performed.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記削除可否の前記判定において、第s+1〜第Nの画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第s+1〜第Nの画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して再度処理を行ってもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may determine the s + 1 to Nth when the determination on whether or not deletion is possible determines that at least one of the s + 1 to Nth images cannot be deleted. A partial image sequence consisting of the images may be set as the input image sequence, and the set input image sequence may be processed again.
これにより、基準画像により入力画像列を分割した場合に、基準画像の後方の部分について削除可否判定を行って必要に応じて新たな入力画像列に設定する手法により、被覆率に基づいた画像要約処理を行うことが可能になる。 As a result, when the input image sequence is divided by the reference image, an image summarization based on the coverage is performed by a method for determining whether or not a portion behind the reference image can be deleted and setting a new input image sequence as necessary. Processing can be performed.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記基準画像、前記判定対象画像、及び前記複数の画像のうち前記画像列において前記基準画像と前記判定対象画像の間のものについて、隣り合う前記画像間の前記変形情報を求め、求めた隣り合う前記画像間の前記変形情報に基づいて、前記基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報を求めてもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit is adjacent to the reference image, the determination target image, and the plurality of images that are between the reference image and the determination target image in the image sequence. The deformation information between the images may be obtained, and the deformation information between the reference image and the determination target image may be obtained based on the obtained deformation information between the obtained adjacent images.
これにより、基準画像と判定対象画像の間の変形情報を、隣り合う画像間の変形情報に基づいて算出することが可能になる。 Thereby, the deformation information between the reference image and the determination target image can be calculated based on the deformation information between adjacent images.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像により前記判定対象画像が覆われる領域である被覆領域を求め、前記被覆率として、前記判定対象画像に占める前記被覆領域の割合を算出してもよい。 In one aspect of the present invention, the processing unit obtains a covered area that is an area where the determination target image is covered by the reference image, based on deformation information between the reference image and the determination target image. As the coverage, a ratio of the coverage area in the determination target image may be calculated.
これにより、被覆領域に基づいて被覆率を算出することが可能になる。 This makes it possible to calculate the coverage based on the coverage area.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記基準画像として、前記複数の画像から第1〜第M(Mは2以上の整数)の基準画像を選択し、第u(1≦u≦M)の基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて第uの被覆領域を求め、第1〜第Mの被覆領域の和集合の領域を前記被覆領域として設定し、設定した前記被覆領域に基づいて前記被覆率を算出してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit selects first to Mth (M is an integer of 2 or more) reference images from the plurality of images as the reference image, and the uth (1 ≦ u) ≦ M) is obtained based on deformation information between the reference image and the determination target image, and the union area of the first to Mth covering areas is set as the covering area and set. The coverage may be calculated based on the coverage area.
これにより、基準画像を複数設定した上で、被覆領域に基づいて被覆率を算出することが可能になる。 Accordingly, it is possible to calculate the coverage based on the coverage area after setting a plurality of reference images.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記判定対象画像の画像上位置に応じて重み係数を設定し、前記重み係数と前記被覆領域とに基づいて算出された第1の重み総和と、前記重み係数と前記判定対象画像とに基づいて算出された第2の重み総和との割合に基づいて、前記被覆率を算出してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may set a weighting factor according to an on-image position of the determination target image, and calculate the first weight sum calculated based on the weighting factor and the covering region. The coverage may be calculated based on a ratio between the weighting coefficient and the second weight sum calculated based on the determination target image.
これにより、重み係数を利用して被覆率を算出することが可能になる。 Thereby, it is possible to calculate the coverage using the weighting factor.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記判定対象画像に対して複数の点を設定し、前記複数の点を前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、前記基準画像に含まれる前記変換後の点の数に基づいて、前記被覆率を算出してもよい。 In one aspect of the present invention, the processing unit sets a plurality of points for the determination target image, and converts the plurality of points according to deformation information between the reference image and the determination target image. In this case, the coverage may be calculated based on the number of converted points included in the reference image.
これにより、複数の点に基づいて被覆率を算出することが可能になる。 Thereby, it becomes possible to calculate a coverage based on a plurality of points.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記基準画像として、前記複数の画像から第1〜第M(Mは2以上の整数)の基準画像を選択し、前記複数の点を第u(1≦u≦M)の基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、前記第uの基準画像に含まれる前記変換後の点の数を第uの被覆情報として求め、前記第1〜第Mの基準画像の各々から求められた第1〜第Mの被覆情報に基づいて前記被覆率を算出してもよい。 In one aspect of the present invention, the processing unit selects first to Mth reference images (M is an integer of 2 or more) from the plurality of images as the reference image, and sets the plurality of points to the first point. When conversion is performed according to deformation information between the reference image u (1 ≦ u ≦ M) and the determination target image, the number of the converted points included in the u-th reference image is set to the u-th cover. The coverage may be calculated based on the first to Mth covering information obtained from each of the first to Mth reference images.
これにより、基準画像を複数設定した上で、複数の点に基づいて被覆率を算出することが可能になる。 As a result, it is possible to calculate the coverage based on a plurality of points after setting a plurality of reference images.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記判定対象画像の画像上位置に応じて重み係数を設定し、前記複数の点を前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、前記基準画像に含まれる前記変換後の点と、前記重み係数に基づいて、前記被覆率を算出してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit may set a weighting factor according to an on-image position of the determination target image, and use the plurality of points as deformation information between the reference image and the determination target image. When conversion is performed accordingly, the coverage may be calculated based on the converted point included in the reference image and the weighting factor.
これにより、重み係数を利用して被覆率を算出することが可能になる。 Thereby, it is possible to calculate the coverage using the weighting factor.
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記重み係数の値として、前記判定対象画像の第1の領域に0を設定するとともに、前記判定対象画像の前記第1の領域とは異なる第2の領域に1を設定してもよい。 In the aspect of the invention, the processing unit sets 0 as a value of the weighting coefficient in a first region of the determination target image and is different from the first region of the determination target image. 1 may be set in the second area.
これにより、重み係数として0又は1を設定することが可能になる。 Thereby, 0 or 1 can be set as the weighting coefficient.
本発明の他の態様は、複数の画像を有する画像列を取得する画像列取得部と、前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う処理部として、コンピュータを機能させ、前記処理部は、前記複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像による前記判定対象画像の被覆率を算出し、前記被覆率に基づいて、前記判定対象画像の削除可否の判定を行うプログラムに関係する。 Another aspect of the present invention provides an image sequence acquisition unit that acquires an image sequence having a plurality of images, and a summary image sequence by deleting a part of the plurality of images of the image sequence acquired by the image sequence acquisition unit The computer functions as a processing unit that performs image summarization processing to acquire the image, and the processing unit selects a reference image and a determination target image from the plurality of images, and deforms between the reference image and the determination target image The present invention relates to a program that calculates a coverage of the determination target image based on the reference image based on the information and determines whether or not the determination target image can be deleted based on the coverage.
本発明の他の態様は、複数の画像を有する画像列を取得し、前記画像列の前記複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像による前記判定対象画像の被覆率を算出し、前記被覆率に基づいて、前記判定対象画像の削除可否の判定を行い、前記削除可否の判定結果に基づいて、前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う画像処理方法に関係する。 According to another aspect of the present invention, an image sequence having a plurality of images is acquired, a reference image and a determination target image are selected from the plurality of images in the image sequence, and between the reference image and the determination target image Based on deformation information, the coverage of the determination target image by the reference image is calculated, the determination target image is determined to be deleted based on the coverage, and based on the determination result of the deletion permission, The present invention relates to an image processing method for performing image summarization processing for obtaining a summary image sequence by deleting a part of the plurality of images in the image sequence.
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。 Hereinafter, this embodiment will be described. In addition, this embodiment demonstrated below does not unduly limit the content of this invention described in the claim. In addition, all the configurations described in the present embodiment are not necessarily essential configuration requirements of the present invention.
1.本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。時間的或いは空間的に連続する大量の画像から構成される画像列が取得された場合、当該画像列を用いてユーザが何らかの処理(例えば内視鏡画像列であれば診断等の医療行為)を行う際に、画像要約処理を行うことが望ましい。なぜなら、画像列に含まれる画像の枚数は非常に多く、ユーザがその全てを見た上で判断を行うことは多大な労力を要するためである。また、画像列に含まれる画像の中には、互いに似通った画像が存在する可能性が高く、そのような似通った画像を全てチェックしたとしても取得できる情報量は限られ、労力に見合わない。
1. First, the method of this embodiment will be described. When an image sequence composed of a large number of images that are temporally or spatially continuous is acquired, the user uses the image sequence to perform some processing (for example, medical practice such as diagnosis if an endoscopic image sequence). When performing, it is desirable to perform image summarization processing. This is because the number of images included in the image sequence is very large, and it is necessary for the user to make a determination after viewing all of the images. In addition, there is a high possibility that there are images that are similar to each other in the image sequence, and even if all such similar images are checked, the amount of information that can be obtained is limited and is not commensurate with the effort. .
具体例としては、カプセル内視鏡を用いて撮像される画像列が考えられる。カプセル内視鏡とは、小型カメラを内蔵したカプセル形状の内視鏡であり、所与の時間間隔(例えば1秒に2回等)で画像を撮像する。カプセル内視鏡は、内服から排出までに数時間(場合によっては十数時間)を要するため、1ユーザの1回の検査において数万枚の撮像画像が取得されることになる。また、カプセル内視鏡は生体内での移動の際に、当該生体の動きの影響を受けること等により、同じ場所にとどまったり、逆方向へ戻ったりする。そのため、大量の画像の中には他の画像と同じような被写体を撮像していて、病変の発見等において有用性の高くない画像も多数存在してしまう。 As a specific example, an image sequence captured using a capsule endoscope can be considered. The capsule endoscope is a capsule-shaped endoscope with a built-in small camera, and takes an image at a given time interval (for example, twice per second). Since the capsule endoscope requires several hours (in some cases, several tens of hours) from taking the clothes to discharging, tens of thousands of captured images are acquired in one examination by one user. In addition, the capsule endoscope stays in the same place or returns in the opposite direction due to the influence of the movement of the living body when moving in the living body. For this reason, in a large number of images, the same subject as that of other images is imaged, and there are many images that are not highly useful in finding lesions.
従来の画像要約処理では、シーンが変化する境目の画像や、画像列を代表する画像を抽出していた。しかしこのような手法では、画像を削除する際に、その削除対象となる画像に撮像されていた被写体と、残す画像に撮像されている被写体との関係は特に考慮していない。そのため、要約前の画像列に含まれる画像上に撮像されていた被写体が、要約後の画像列に含まれるどの画像上にも撮像されていないということが起こりえる。また、画像要約処理により画像列のどの画像にも含まれなくなる被写体がどの程度生じるかという度合いは、処理対象となる画像列に依存するため、従来手法においては当該度合いの制御が困難であった。 In the conventional image summarization processing, an image at a boundary where the scene changes and an image representing an image sequence are extracted. However, with such a method, when deleting an image, the relationship between the subject captured in the image to be deleted and the subject captured in the remaining image is not particularly considered. For this reason, it is possible that the subject captured on the image included in the pre-summarization image sequence is not captured on any image included in the post-summary image sequence. In addition, since the degree to which a subject that is not included in any image in the image sequence is generated by the image summarization process depends on the image sequence to be processed, it is difficult to control the degree in the conventional method. .
このことは特に医療分野での画像要約処理においては好ましくない。医療分野では、その目的上、注目すべき領域(例えば病変部)の見落としは極力抑止しなくてはならない。そのためには、生体内のできるだけ広い範囲を撮像することが望ましく、画像要約処理において、所与の画像を削除することで観察できなくなる被写体範囲が生じることは抑止すべきである。 This is not preferable particularly in image summarization processing in the medical field. In the medical field, for the purpose, oversight of a notable area (for example, a lesion) must be suppressed as much as possible. For this purpose, it is desirable to image the widest possible range in the living body, and in the image summarization process, it should be prevented that a subject range that cannot be observed by deleting a given image is generated.
そこで本出願人は、基準画像(残す画像、実施形態によっては残す候補となる画像)と判定対象画像(削除するか否かの判定の対象画像)との被覆率に基づいた画像要約処理を行う手法を提案する。具体的には図3に示したように、基準画像を変形することで判定対象画像上に被覆領域を算出する。基準画像で撮像された被写体と、判定対象画像の被覆領域上に撮像された被写体とは対応することになる。つまり、判定対象画像における被覆領域外の範囲は、当該判定対象画像を削除した場合、基準画像を残したとしてもカバーすることができない領域となる。 Therefore, the present applicant performs an image summarization process based on the coverage ratio between the reference image (the image to be left, an image to be a candidate to be left depending on the embodiment) and the determination target image (the target image to determine whether to delete). Suggest a method. Specifically, as shown in FIG. 3, the covering area is calculated on the determination target image by deforming the reference image. The subject imaged with the reference image corresponds to the subject imaged on the covering area of the determination target image. That is, the range outside the covering region in the determination target image is a region that cannot be covered even if the reference image is left when the determination target image is deleted.
よって、判定対象画像に占める被覆領域の割合等を被覆率として算出し、算出した被覆率に基づいて判定対象画像を削除するか否かを判定することで、観察できなくなる被写体範囲の発生度合いを制御する。例えば被覆率が閾値以上である際に判定対象画像を削除し、被覆率が閾値未満の際に判定対象画像を削除しないものとすれば、閾値の設定に応じてカバーできない領域の発生度合いを制御できる。閾値を大きくすれば、カバーできない領域の発生度合いを低くできるため、病変の見落とし等の抑止効果が高まる。また、閾値を小さくすれば、カバーできない領域が生じやすくなるものの、要約後の画像列に含まれる画像の枚数を少なくし、その後のユーザ負担を軽減すること等が可能となる。 Therefore, the ratio of the coverage area in the determination target image is calculated as the coverage ratio, and by determining whether to delete the determination target image based on the calculated coverage ratio, the degree of occurrence of the subject range that cannot be observed is determined. Control. For example, if the image to be judged is deleted when the coverage is equal to or higher than the threshold, and the image to be judged is not deleted when the coverage is less than the threshold, the degree of occurrence of an area that cannot be covered is controlled according to the threshold setting. it can. If the threshold value is increased, the degree of occurrence of an area that cannot be covered can be reduced, so that a deterrent effect such as oversight of a lesion is enhanced. Also, if the threshold value is reduced, an area that cannot be covered is likely to occur, but the number of images included in the summarized image sequence can be reduced to reduce the subsequent burden on the user.
ここでの画像処理装置の1つの実施形態としては、図19に示したように処理部100と、画像列取得部200を含むものが考えられる。画像列取得部200は、複数の画像を有する画像列を取得する。そして処理部100は、画像列取得部200が取得した画像列の有する複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う。具体的には、処理部100は、複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、選択した基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて、基準画像による判定対象画像の被覆率を算出する。そして、算出した被覆率に基づいて、判定対象画像を削除可否の判定を行う。
As an embodiment of the image processing apparatus here, an apparatus including a
これにより、被覆率に基づいた画像要約処理が可能になる。なお、削除可否の判定により、判定対象画像が削除可能と判定された場合、当該判定対象画像は削除されることが確定するとしてもよいし(第1、第2の実施形態)、他の画像を判定対象画像とした場合の削除可否の判定結果が取得されるまで削除されることが確定しないものとしてもよい(第3の実施形態)。 As a result, image summarization processing based on the coverage can be performed. When it is determined that the determination target image can be deleted by determining whether or not deletion is possible, it may be determined that the determination target image is deleted (first and second embodiments), or other images. It may be determined that the deletion is not confirmed until the determination result of whether or not deletion is possible when the image is determined as the determination target image (third embodiment).
以下、第1の実施形態では基準画像の後方の画像についての被覆率を保証する画像要約処理を系列順に行う手法について説明する。また変形例として、被覆領域ではなく複数の点を利用して被覆率を算出する手法、基準画像を複数用いて被覆率を算出する手法、被覆率を求めるに当たって画像上位置に応じた重み付けを用いる手法、及び隣り合う画像間の変形情報に基づいて所望の変形情報を求める手法についても説明する。なお、第1の実施形態において説明する変形例は、第2、第3の実施形態に適用されてもよいものとする。 In the following, in the first embodiment, a method of performing image summarization processing for guaranteeing the coverage of the image behind the reference image in order of sequence will be described. Further, as a modification, a method of calculating the coverage using a plurality of points instead of the coverage region, a method of calculating the coverage using a plurality of reference images, and weighting according to the position on the image is used for obtaining the coverage. A method and a method for obtaining desired deformation information based on deformation information between adjacent images will also be described. Note that the modification described in the first embodiment may be applied to the second and third embodiments.
第2の実施形態では判定対象画像の前方及び後方に設定された基準画像に基づいて、前方後方の画像についての被覆率を保証する画像要約処理を系列順に行う手法について説明する。また、第3の実施形態では、画像列の端点以外に基準画像を設定し、当該基準画像の前方部分画像列及び後方部分画像列について削除するか否かの判定を行う手法について説明する。 In the second embodiment, a method will be described in which image summarization processing for guaranteeing the coverage of front and rear images is performed in sequence based on reference images set in front and rear of the determination target image. In the third embodiment, a method of setting a reference image other than the end points of the image sequence and determining whether to delete the front partial image sequence and the rear partial image sequence of the reference image will be described.
2.第1の実施形態
第1の実施形態として、基準画像の後方の画像についての被覆率を保証する画像要約処理について説明する。まず基本的な手法について説明し、その後4つの変形例について述べる。なお、各変形例はそのうちの1つを用いてもよいし、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。
2. First Embodiment As a first embodiment, an image summarization process for guaranteeing a coverage for an image behind a reference image will be described. First, the basic method will be described, and then four modifications will be described. Each modification may use one of them or a combination of two or more.
2.1 第1の実施形態の手法
図1に本実施形態における画像処理装置のシステム構成例を示す。画像処理装置は、処理部100と、画像列取得部200と、記憶部300を含む。
2.1 Method of First Embodiment FIG. 1 shows a system configuration example of an image processing apparatus according to this embodiment. The image processing apparatus includes a
処理部100は、画像列取得部200が取得した画像列に対して、当該画像列に含まれる複数の画像の一部を削除することで、画像要約処理を行う。この処理部100の機能は、各種プロセッサ(CPU等)、ASIC(ゲートアレイ等)などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。
The
画像列取得部200は、画像要約処理の対象となる画像列を取得する。記憶部300は、画像列取得部200が取得した画像列を記憶する他、処理部100等のワーク領域となるもので、その機能はRAM等のメモリーやHDD(ハードディスクドライブ)などにより実現できる。
The image
また、処理部100は、図1に示したように基準画像選択部1001と、判定対象画像選択部1002と、被覆領域算出部1003と、被覆率算出部1004と、削除可否判定部1005と、部分画像列設定部1008と、要約画像列決定部1009とを含んでもよい。なお処理部100は、図1の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。また上述の各部は、処理部100で実行される画像要約処理を複数のサブルーチンに分割した際に、各サブルーチンを説明するために設定したものであり、必ずしも処理部100が上述の各部を構成要件として有するわけではない。
Further, as illustrated in FIG. 1, the
基準画像選択部1001は、画像列の複数の画像から基準画像を選択する。判定対象画像選択部1002は、画像列の複数の画像のうち、基準画像とは異なる画像を判定対象画像として選択する。
The reference
被覆領域算出部1003は、基準画像と判定対象画像の間の変形情報(変形パラメータ)を利用して、基準画像を判定対象画像へ射影して被覆領域を求める。被覆率算出部1004は、被覆領域に基づいて被覆率を算出する。
The covering
削除可否判定部1005は、算出された被覆率に基づいて、判定対象画像が削除できるか否かの判定を行う。具体的には被覆率と所与の閾値との比較処理等を行えばよい。
部分画像列設定部1008は、削除可否判定部1005で判定対象画像が削除できないと判定された場合に、その時点での判定対象画像の画像列中での位置に基づいて、画像列の一部であって、1枚以上の画像からなる画像列を部分画像列として設定する。
When the deletion
要約画像列決定部1009は、要約処理後の画像列である要約画像列を決定する。本実施形態では、基準画像選択部1001で選択された基準画像を要約画像列に含める。また、判定対象画像のうち削除可能と判定された画像を削除し、要約画像列には含めないものとする。
The summary image
図2に本実施形態の画像要約処理を説明するフローチャートを示す。この処理が開始されると、まず画像要約処理の対象となる画像列が取得される(S101)。画像列は画像列取得部200で取得されるものであり、時系列順に並んだRGB3チャンネル画像が考えられる。或いは、横一列に並べられた撮像機器により撮影された、空間的に並んだ画像列のように空間的に連続する画像列であってもよい。また、空間的に連続する画像列における「空間」とは2次元、或いは3次元的な位置を表す空間であってもよいし、色空間等の空間であってもよい。
FIG. 2 shows a flowchart for explaining the image summarization processing of this embodiment. When this processing is started, first, an image sequence to be subjected to image summarization processing is acquired (S101). The image sequence is acquired by the image
画像列が取得されたら、基準画像選択部1001は入力画像列(最初の処理においてはS101で取得された画像列であり、その後は後述するS107で設定される部分画像列)の先頭の画像を基準画像として選択する(S102)。ここで選択された基準画像は、要約画像列に残されるものとなる。なお、エラー等の理由により入力画像列から基準画像を選択できない場合(例えば画像列に画像が存在しない場合等)には、処理を終了する。
When the image sequence is acquired, the reference
そして、判定対象画像選択部1002は、入力画像列に含まれる画像から判定対象画像を選択する(S103)。判定対象画像が未設定の場合には、基準画像の次の画像(入力画像列の2番目の画像)を判定対象画像として選択する。また、すでに入力画像列のk番目の画像が判定対象画像として選択されていた場合には、選択位置を1ずらして入力画像列のk+1番目の画像を新たな判定対象画像として選択する。判定対象画像が選択できなくなった場合(入力画像列に含まれる画像の枚数が2或いはk+1よりも少なかった場合等)には、処理を終了する。
Then, the determination target
基準画像と判定対象画像が選択されたら、被覆領域算出部1003は、基準画像と判定対象画像の間の変形パラメータを利用して、基準画像を判定対象画像上へ射影し、被覆領域を求める(S104)。ここで変形パラメータとしては、特許文献2に記載された手法により推定される非剛体変形パラメータ等であってもよい。被覆領域の例を図3に示す。ここでの変形パラメータとは、基準画像において撮像された被写体が、判定対象画像上でどのように変形されているかを表すものである。言い換えれば、基準画像において撮像された被写体と、判定対象画像上の被覆領域において撮像された被写体は、対応する(狭義には同一の)ものとなっている。
When the reference image and the determination target image are selected, the covering
被覆領域が算出されたら、被覆率算出部1004は、被覆領域と判定対象画像とに基づいて被覆率を算出する(S105)。被覆率は例えば、図3に示したように判定対象画像全体の面積に対する被覆領域の面積の割合等から求めることができる。
When the coverage area is calculated, the coverage
そして、削除可否判定部1005は、算出された被覆率と、事前に設定された閾値(システムにより設定されてもよいし、ユーザからの入力に基づいて決定されてもよい)との比較処理を行う(S106)。被覆率が閾値未満であれば、判定対象画像を削除不可と判定し、部分画像列の設定処理に移行する。また被覆率が閾値以上であれば、判定対象画像を削除可能と判定し、S103に戻り判定対象画像を再度選択する。
Then, the deletion
S106において、判定対象画像を削除不可と判定された場合には、部分画像列設定部1008は部分画像列を設定する(S107)。具体的には、削除不可と判定された判定対象画像及び、それ以降の画像から構成される画像列を部分画像列として設定すればよい。部分画像列が設定されたら、S102に戻り、当該部分画像列を入力画像列として上述の処理を実行する。
If it is determined in S106 that the determination target image cannot be deleted, the partial image
以上の画像要約処理を図示したものが図4(A)〜図4(D)である。図4(A)に示したように、N枚の画像を有する画像列が画像列取得部200で取得された場合には、まず1番目の画像が基準画像として選択され、2番目の画像が判定対象画像として選択される。そして、基準画像と判定対象画像の間で被覆率が算出され、判定対象画像の削除可否が判定される。
FIGS. 4A to 4D illustrate the above image summarization processing. As shown in FIG. 4A, when an image sequence having N images is acquired by the image
判定対象画像が削除可能と判定された場合には、新たに判定対象画像を選択する。具体的には判定対象画像の位置を後ろにずらす処理となり、図4(B)に示したように3番目の画像が判定対象画像として選択される。そして、基準画像と判定対象画像の間で被覆率が算出され、判定対象画像の削除可否が判定され、削除不可と判定される判定対象画像が見つかるまで、判定対象画像として選択される画像を更新していく。 If it is determined that the determination target image can be deleted, a new determination target image is selected. Specifically, the position of the determination target image is shifted backward, and the third image is selected as the determination target image as shown in FIG. Then, the coverage is calculated between the reference image and the determination target image, it is determined whether or not the determination target image can be deleted, and the image selected as the determination target image is updated until a determination target image that is determined not to be deleted is found. I will do it.
図4(C)に示したように、2番目〜k−1番目までの画像が削除可能と判定され、k番目の画像が削除不可と判定された場合、2番目〜k−1番目までの画像とは基準画像によりある程度(閾値により設定される程度)カバーされているということであるから、削除処理を行い要約画像列には含めない。それに対して、k番目の画像は基準画像では十分カバーできないため、要約画像列に残す必要がある。そのために、ここではk番目の画像とそれ以降の画像(k〜N番目の画像)を部分画像列として設定する。 As shown in FIG. 4C, when it is determined that the second to k−1th images can be deleted and the kth image is determined to be undeleteable, the second to k−1th images are deleted. Since an image means that it is covered to some extent by the reference image (to the extent set by the threshold), it is deleted and not included in the summary image sequence. On the other hand, the k-th image cannot be sufficiently covered by the reference image, so it is necessary to leave it in the summary image sequence. For this purpose, the k-th image and the subsequent images (k to N-th images) are set as partial image sequences.
そして、この部分画像列に対して再度図4(A)〜図4(C)の処理を繰り返せばよい。具体的には図4(D)に示したように、N−x+1枚の画像からなる部分画像列を入力画像列とし、先頭(図4(C)等ではk番目)の画像を基準画像、2番目(図4(C)等ではk+1番目)の画像を判定対象画像として処理を行う。以降の処理は同様であり、判定対象画像が削除可能と判定されたら、次の画像を新たな判定対象画像として選択する。また、判定対象画像が削除不可と判定されたら、基準画像を要約画像列に残し、削除可能と判定された画像を削除し、その時点での判定対象画像以降の画像を新たな部分画像列に設定する。最終的には、入力画像列の最後の画像まで全て削除可能と判定された場合、或いは入力画像列に含まれる画像が1枚のみであり判定対象画像が設定できなかった場合に処理が終了することになる。
Then, the processes shown in FIGS. 4A to 4C may be repeated for the partial image sequence. Specifically, as shown in FIG. 4D, a partial image sequence composed of N−
以上の本実施形態では、画像処理装置は図1に示したように、複数の画像を有する画像列を取得する画像列取得部200と、画像列取得部200が取得した画像列の複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う処理部100を含む。そして、処理部100は複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択する。この処理は例えば、基準画像選択部1001及び判定対象画像選択部1002で行われる。さらに、選択した基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて、基準画像による判定対象画像の被覆率を算出し、算出した被覆率に基づいて、判定対象画像の削除可否の判定を行う。被覆率の算出処理は例えば被覆率算出部1004で行われ、削除可否の判定処理は例えば削除可否判定部1005で行われる。
In the above-described embodiment, as illustrated in FIG. 1, the image processing apparatus includes an image
ここで被覆率とは、判定対象画像上に撮像された被写体のうち、どの程度の被写体が基準画像上に撮像されているかを表す情報である。例えば、縦横比が1:1の画像が取得される場合に、判定対象画像には実空間上で縦横それぞれ10mの正方形の被写体が画像いっぱいに撮像され、基準画像には前述の被写体に包含される縦横それぞれ5mの正方形の領域が画像いっぱいに撮像されたとする。この場合、判定対象画像には実空間における100m2の領域が撮像され、基準画像には実空間における25m2の領域(かつ前述の100m2の領域に含まれる領域)が撮像されたことになる。よって、基準画像は判定対象画像の25%をカバーしていることになるため、被覆率としては25或いは0.25等の値が考えられる。なお、平面的な被写体に正対して撮像が行われることはまれであるため、一般的には同一の被写体であっても、基準画像と判定対象画像とで形状が異なっている。本実施形態ではそのような変形に対応する変形情報を特許文献2等の手法で取得しておき、当該変形情報を用いて被覆率を算出する。なお被覆率とは、基準画像による判定対象画像のカバーの程度を表す情報であればよく、割合・比率等に限定されるものではない。
Here, the coverage is information indicating how many of the subjects captured on the determination target image are captured on the reference image. For example, when an image having an aspect ratio of 1: 1 is acquired, a subject having a square shape of 10 m in length and breadth in real space is captured in the determination target image, and the reference image includes the aforementioned subject. Assume that a square area of 5 m in length and width is captured in full. In this case, an area of 100 m 2 in real space is imaged in the determination target image, and an area of 25 m 2 in real space (and an area included in the area of 100 m 2 described above) is imaged in the reference image. . Therefore, since the reference image covers 25% of the determination target image, the coverage may be 25 or 0.25. In addition, since it is rare that an image is captured facing a planar subject, generally, the shape of the reference image and the determination target image are different even for the same subject. In the present embodiment, deformation information corresponding to such deformation is acquired by a method such as
また、削除可否の判定処理は例えば所与の閾値との比較処理である。閾値を高くすれば(例えば100%に相当する値に設定すれば)、画像を削除することにより観察できなくなる領域が発生することに対する抑止効果の向上が期待できる。一方、閾値を低くすれば、要約処理後の要約画像列に含まれる画像の枚数を少なくすることができる。上述の抑止効果の向上と、画像枚数を少なくすることはトレードオフの関係にあり閾値の設定により制御が可能となるため、状況に応じて適切に閾値を設定することが望ましい。 Further, the determination process of whether or not deletion is possible is, for example, a comparison process with a given threshold value. If the threshold value is increased (for example, if it is set to a value corresponding to 100%), it can be expected to improve the suppression effect against the occurrence of a region that cannot be observed by deleting the image. On the other hand, if the threshold value is lowered, the number of images included in the summary image sequence after the summary processing can be reduced. There is a trade-off between improving the suppression effect and reducing the number of images, and control is possible by setting the threshold value. Therefore, it is desirable to set the threshold value appropriately according to the situation.
これにより、画像要約処理により画像を削除した結果、観察できなくなる被写体領域が発生することを抑止でき、またその抑止の程度(強度)を制御することが可能になる。本実施形態の手法を用いることで、上述した削除可否の判定処理に用いる閾値としてx%に相当する値を用いれば、判定対象画像を削除したとしても、当該判定対象画像上に撮像された被写体のうち、x%は基準画像によりカバーされている(x%の被写体範囲は基準画像上に撮像されている)ことが保証できるためである。なお、変形情報として被写体の画像上での変形を、全く誤差を生じずに求めることが困難である以上、閾値としてxを設定しても、判定対象画像のうち基準画像によりカバーされている領域がx%未満となる可能性は生じうる。 As a result, it is possible to suppress the occurrence of a subject region that cannot be observed as a result of deleting an image by image summarization processing, and to control the degree (intensity) of the suppression. By using the method of the present embodiment, if a value corresponding to x% is used as the threshold used for the determination process of whether or not deletion is possible, the subject imaged on the determination target image even if the determination target image is deleted This is because it can be guaranteed that x% is covered by the reference image (the subject range of x% is captured on the reference image). Since it is difficult to obtain the deformation on the subject image as deformation information without causing any error, even if x is set as the threshold, the region covered by the reference image in the determination target image Can be less than x%.
また、第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、処理部100は、第1の画像を基準画像として選択するとともに、第k(kは2≦k≦N−1を満たす整数)の画像を判定対象画像として選択してもよい。そして、基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて被覆率を算出して、被覆率に基づいて判定対象画像の削除可否の判定を行う。さらに、第kの画像が削除可能と判定された場合には、判定対象画像として第k+1の画像を選択する。
When first to Nth images (N is an integer equal to or greater than 2) are input as an input image sequence, the
ここで、入力画像列とはこの処理(基準画像・判定対象画像の選択、削除可否判定、及び削除可能な場合の判定対象画像の更新)の対象となる画像列のことであり、画像列取得部200が取得した画像列であってもよいし、当該画像列の一部の画像からなる画像列であってもよい。
Here, the input image sequence is an image sequence that is a target of this processing (selection of a reference image / determination target image, determination of whether or not to delete, and update of a determination target image when deletion is possible). The image sequence acquired by the
これにより、入力画像列が入力された場合に、図4(A)〜図4(B)等に示したような処理が可能となる。ここでは基準画像の後方(例えば最初は基準画像と隣り合う画像)から判定対象画像を選択し、選択した判定対象画像が削除可能である場合には、判定対象画像をさらに後方のものに更新する。つまり、基準画像に近いところから順々に削除できるか(基準画像で十分カバーできているか)を判定していき、削除できなくなるところを検索することになる。なお、ここで削除可能と判定された判定対象画像は基本的には削除され、要約画像列には含まれないものとするが、これには限定されず、削除可能と判定された判定対象画像の一部を要約画像列に含めてもよい。 As a result, when an input image sequence is input, processing as shown in FIGS. 4A to 4B can be performed. Here, the determination target image is selected from the rear of the reference image (for example, the image adjacent to the reference image at first), and when the selected determination target image can be deleted, the determination target image is further updated to the rear one. . That is, it is determined whether it can be deleted in order from a place close to the reference image (whether it can be sufficiently covered by the reference image), and a place where it cannot be deleted is searched. Note that the determination target image determined to be deleteable here is basically deleted and is not included in the summary image sequence, but is not limited to this, and the determination target image determined to be deleteable May be included in the summary image sequence.
また、処理部100は、基準画像として選択された画像を、要約画像列に含める処理を行ってもよい。それとともに、判定対象画像として選択された第kの画像が削除不可と判定された場合には、第k〜第Nの画像からなる部分画像列を新たな入力画像列として設定し、設定された入力画像列に対して再度処理を行ってもよい。
In addition, the
これにより、図4(C)に示した処理が可能となる。削除可否判定処理は、上述したように基準画像により判定対象画像がどの程度カバーされているかに基づいて行われることから、削除可能と判定された判定対象画像を削除したとしても、基準画像を残すことにより観察できない領域の発生を抑止できる。つまり、本実施形態では基準画像を要約画像列に含めることになる。また、第kの画像が削除不可とされた場合には、第kの画像は基準画像では十分カバーできないということであるから、第kの画像は要約画像列に残すべきである。つまり、第kの画像を次の基準画像に設定すればよく、具体的には例えば第k〜第Nの画像からなる部分画像列を新たな入力画像列として設定すればよい。このようにすれば、図4(D)に示したように入力画像列の先頭の画像、すなわち画像列取得部200が取得した画像列における第kの画像が基準画像として選択され、第k+1の画像以降の画像が判定対象画像として順次選択される。なお、図4(D)の画像列の一部の画像からなる部分画像列が新たに入力画像列として設定されてもよく、この処理は反復して(或いは再帰的に)行われる。
As a result, the process shown in FIG. 4C can be performed. Since the deletion permission / inhibition determination process is performed based on how much the determination target image is covered by the reference image as described above, the reference image remains even if the determination target image determined to be deleteable is deleted. Therefore, it is possible to suppress the occurrence of an unobservable region. That is, in this embodiment, the reference image is included in the summary image sequence. If the k-th image is determined not to be deleted, it means that the k-th image cannot be sufficiently covered by the reference image, and therefore the k-th image should remain in the summary image sequence. That is, the kth image may be set as the next reference image. Specifically, for example, a partial image sequence including the kth to Nth images may be set as a new input image sequence. In this way, as shown in FIG. 4D, the head image of the input image sequence, that is, the kth image in the image sequence acquired by the image
また、処理部100は、基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて、基準画像により判定対象画像が覆われる領域である被覆領域を求めてもよい。そして、被覆率として、判定対象画像に占める被覆領域の割合を算出する。
Further, the
これにより、被覆領域に基づいて被覆率を算出することが可能となる。被覆領域は具体的には図3に示したものであり、基準画像を変形情報に基づいて変形した上で、判定対象画像上に射影した領域を表す。基準画像に撮像された被写体領域と、求めた被覆領域に撮像された被写体領域は対応する(変形情報に誤差がない理想的な状況であれば一致する)ことになる。よって、被覆率を判定対象画像に占める被覆領域の割合(具体的にはそれぞれの面積の比)から求めることが可能になる。なお、被覆領域は基準画像を変形情報に基づいて変形して求めればよく、求めた被覆領域は必ずしも判定対象画像上に射影されるものに限定されない。また、被覆領域は基準画像の全体に基づいて求めるものに限定されず、基準画像の一部を変形情報により変形することで求めてもよい。 Thereby, it is possible to calculate the coverage based on the coverage area. The covering region is specifically shown in FIG. 3 and represents a region projected on the determination target image after the reference image is deformed based on the deformation information. The subject area imaged in the reference image corresponds to the subject area imaged in the obtained covering area (they match in an ideal situation where there is no error in the deformation information). Therefore, it is possible to obtain the coverage from the ratio of the covered area to the determination target image (specifically, the ratio of the respective areas). The covered area may be obtained by deforming the reference image based on the deformation information, and the obtained covered area is not necessarily limited to the one projected onto the determination target image. Further, the covering region is not limited to the one obtained based on the entire reference image, and may be obtained by deforming a part of the reference image with the deformation information.
また、以上の本実施形態は、複数の画像を有する画像列を取得する画像列取得部200と、画像列取得部200が取得した画像列の複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う処理部100としてコンピュータを機能させるプログラムに適用できる。そして、処理部100は複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択する。さらに、選択した基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて、基準画像による判定対象画像の被覆率を算出し、算出した被覆率に基づいて、判定対象画像の削除可否の判定を行う。
Further, in the present embodiment described above, an image
これにより、上述した画像処理をプログラムにより実現することが可能になる。例えば、カプセル内視鏡等で取得された画像列をPC等のシステムに入力し、当該システムの処理部(CPU、GPU等)で実行されるプログラムにより画像要約処理が行われることが考えられる。そして、上記プログラムは、情報記憶媒体に記録される。ここで、情報記録媒体としては、DVDやCD等の光ディスク、光磁気ディスク、ハードディスク(HDD)、不揮発性メモリーやRAM等のメモリーなど、PC等のシステムによって読み取り可能な種々の記録媒体を想定できる。 As a result, the above-described image processing can be realized by a program. For example, it is conceivable that an image sequence acquired by a capsule endoscope or the like is input to a system such as a PC, and image summarization processing is performed by a program executed by a processing unit (CPU, GPU, etc.) of the system. The program is recorded on an information storage medium. Here, as the information recording medium, various recording media that can be read by a system such as a PC such as an optical disk such as a DVD or a CD, a magneto-optical disk, a hard disk (HDD), a memory such as a nonvolatile memory or a RAM can be assumed. .
2.2 変形例(複数の点に基づく被覆率算出)
次に本実施形態の変形例について述べる。上述の手法では、基準画像そのものを変形パラメータにより変形し、被覆領域を算出していたが、被覆率の算出手法はこれに限定されない。例えば画像そのものではなく、判定対象画像上に複数の点を設定し、それらの点を変形パラメータに基づいて移動させた場合に、移動後の複数の点と、基準画像との位置関係に基づいて被覆率を算出してもよい。以下詳述する。
2.2 Modification (Coverage calculation based on multiple points)
Next, a modification of this embodiment will be described. In the above-described method, the reference image itself is deformed by the deformation parameter and the covering area is calculated, but the covering rate calculating method is not limited to this. For example, when a plurality of points are set on the determination target image instead of the image itself, and the points are moved based on the deformation parameter, based on the positional relationship between the plurality of moved points and the reference image The coverage may be calculated. This will be described in detail below.
処理部100の構成は、図1に比べて被覆領域算出部1003が除かれた構成となっている。また、被覆率算出部1004での処理が異なる。なお、他の構成については処理内容も同様であるため、詳細な説明は省略し、被覆率算出処理について述べる。
The configuration of the
被覆率算出部1004は、図5に示したように、判定対象画像上に例えば等間隔に複数の点を配置する。そして、基準画像と判定対象画像の間の変形パラメータ(上述した手法と同様に、特許文献2の非剛体変形パラメータ等)を利用して、判定対象画像上の点を基準画像上へ射影する。基準画像上へ射影した複数の点のうち、基準画像に包含される点の数の割合を、被覆率とすればよい。
As illustrated in FIG. 5, the
このようにすることで、画像そのものを変形し被覆領域を求める手法に比べて、容易に被覆率を算出することができ、処理負荷の軽減等が可能となる。 By doing in this way, compared with the method which deform | transforms the image itself and calculates | requires a covering area | region, a coverage rate can be calculated easily and reduction of a processing load etc. is attained.
図6にこの処理を説明するフローチャートを示す。S201〜S203、及びS206〜S207についてはS101〜S103、及びS106〜S107と同様である。また、被覆領域を算出する必要がないため、S104に相当するブロックがなくなっている。S205はS105に対応するものであるが、上述したように処理内容が異なり、S105がS104で算出した被覆領域に基づいて被覆率を算出するのに対して、S205では複数の点を射影した結果に基づいて被覆率を算出している。 FIG. 6 shows a flowchart for explaining this process. S201 to S203 and S206 to S207 are the same as S101 to S103 and S106 to S107. In addition, since there is no need to calculate the covering area, there is no block corresponding to S104. S205 corresponds to S105, but the processing contents are different as described above, and S105 calculates the coverage based on the coverage area calculated in S104, whereas S205 projects the plurality of points. The coverage is calculated based on the above.
以上の変形例では、処理部100は、判定対象画像に対して複数の点を設定し、複数の点を基準画像と判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、基準画像に含まれる変換後の点の数に基づいて、被覆率を算出する。
In the above modification, the
これにより、基準画像そのものに対して変形情報に基づく処理を行うのではなく、設定された点に対して処理を行うことで被覆率を算出することができるため、上述の被覆領域を求める手法に比べて処理負荷を軽減することが可能になる。具体的には、判定対象画像上に複数の点を設定し、設定された各点が基準画像において、どの画像上位置(ここでは基準画像外の位置も含む)に対応するかを求める。そして、判定対象画像に設定した複数の点の数と、変形情報による処理後の複数の点のうち基準画像に含まれる点の数との比較により被覆率を算出する。このようにすれば、変形情報による処理後に面積を算出する必要等がなくなり処理を軽くできる。なお、ここで問題としているのは基準画像では判定対象画像を十分にカバーしきれないケースであり、そのような場合に基準画像上に複数の点を設定し判定対象画像上に移動したとしても、変換後の点は全て判定対象画像に含まれてしまうことになり、カバーの程度を表す指標とならない。よって、複数の点を設定する手法を用いるのであれば、当該複数の点は判定対象画像上に設定することが望ましい。 As a result, it is possible to calculate the coverage by performing processing on the set points instead of performing processing based on the deformation information on the reference image itself. Compared to this, the processing load can be reduced. Specifically, a plurality of points are set on the determination target image, and it is determined which image position (including a position outside the reference image here) corresponds to each set point in the reference image. Then, the coverage is calculated by comparing the number of points set in the determination target image with the number of points included in the reference image among the plurality of points after processing based on the deformation information. In this way, it is not necessary to calculate the area after processing using the deformation information, and the processing can be lightened. The problem here is the case where the reference image cannot sufficiently cover the determination target image. In such a case, even if a plurality of points are set on the reference image and moved to the determination target image. The converted points are all included in the determination target image, and do not serve as an index representing the degree of cover. Therefore, if a method of setting a plurality of points is used, it is desirable to set the plurality of points on the determination target image.
2.3 変形例(複数の基準画像を設定する例)
次に基準画像として複数の画像を用いる例について説明する。ここでの処理部100の構成は図1と同様である。被覆領域算出部1003では、図7に示したように、複数の基準画像(基準画像群)の各基準画像と、判定対象画像との間でそれぞれ被覆領域の候補領域を算出し、算出された複数の候補領域に基づいて被覆領域を算出する。この場合、被覆率算出部1004や削除可否判定部1005等での処理は上述の手法と同様となる。
2.3 Modification (Example of setting a plurality of reference images)
Next, an example using a plurality of images as a reference image will be described. The configuration of the
或いは、複数の基準画像(基準画像群)の各基準画像と、判定対象画像との間でそれぞれ被覆領域を算出し、被覆率算出部1004で、判定対象画像と、算出された複数の被覆領域とに基づいて被覆率を算出すると考えてもよい。
Alternatively, the coverage area is calculated between each reference image of the plurality of reference images (reference image group) and the determination target image, and the
以下、具体的な処理を説明する。なおフローチャートは図2と同様であるため図面は省略する。S101は同様であるため説明は省略する。S102では、入力画像列の先頭の画像を基準画像として選択し、基準画像群に追加する。S102が初めて行われた場合には、基準画像群に含まれる基準画像は1つであるため、S103〜S107の処理は上述した手法と同様となる。 Specific processing will be described below. Since the flowchart is the same as FIG. 2, the drawing is omitted. Since S101 is the same, description thereof is omitted. In S102, the first image in the input image sequence is selected as a reference image and added to the reference image group. When S102 is performed for the first time, there is only one reference image included in the reference image group, and thus the processes in S103 to S107 are the same as those described above.
そして、S107で部分画像列が設定されS102に戻った場合に、基準画像選択部1001は、部分画像列の先頭の画像を基準画像として選択し、基準画像群に追加する。つまり、S102の処理が行われるのがm回目であれば、基準画像群には合計m枚の基準画像が保持されていることになる。そして、基準画像群のうち第i(1≦i≦m)の基準画像と判定対象画像から第iの候補領域を算出することで、m個の候補領域を求め、そこから被覆領域を算出する。これは例えば、図8に示したように複数の候補領域の和集合に対応する領域を被覆領域とすればよい。
When the partial image sequence is set in S107 and the process returns to S102, the reference
具体例を図9(A)、図9(B)に示す。先頭の画像を基準画像とした場合に、2〜x−1番目の画像は削除可能と判定され、x番目の画像は削除不可と判定された場合には、上述したようにx〜N番目の画像を有する画像列が部分画像列に設定される。そして、当該部分画像列を入力画像列とするため、部分画像列の先頭、すなわち元の画像列におけるx番目の画像が基準画像として選択される。よって、基準画像群には1番目とx番目の2枚の画像が基準画像として保持されることになる。そして、判定対象画像(x+1番目から順に選択される)が選択された際には、1番目の画像と判定対象画像に基づいて候補領域を求めるとともに、x番目の画像と判定対象画像に基づいて候補領域を求める。そして、図8を用いて説明した手法等で最終的な被覆領域を算出し、削除の可否を判定する。 Specific examples are shown in FIGS. 9A and 9B. When the first image is a reference image, it is determined that the 2nd to (x-1) th images can be deleted, and when the xth image is determined to be undeleteable, as described above, the xth to Nth images are determined. An image sequence having an image is set as a partial image sequence. Then, in order to set the partial image sequence as the input image sequence, the head of the partial image sequence, that is, the xth image in the original image sequence is selected as the reference image. Therefore, the reference image group holds the first and xth images as reference images. When a determination target image (selected in order from x + 1) is selected, a candidate area is obtained based on the first image and the determination target image, and based on the xth image and the determination target image. Find candidate areas. Then, the final coverage area is calculated by the method described with reference to FIG.
同様に、y番目の画像が削除不可と判定されれば、y〜N番目の画像を含む画像列が部分画像列となるため、y番目の画像が基準画像群に追加される。そして、y+1番目以降の画像を判定対象画像として選択し、1番目の画像、x番目の画像及びy番目の画像の3つから、それぞれ候補領域を求め、被覆領域を算出する。以下、同様の処理を繰り返す。 Similarly, if it is determined that the yth image cannot be deleted, the image sequence including the yth to Nth images becomes a partial image sequence, and thus the yth image is added to the reference image group. Then, the y + 1th and subsequent images are selected as the determination target images, candidate areas are obtained from the three images of the first image, the xth image, and the yth image, respectively, and the covering region is calculated. Thereafter, the same processing is repeated.
なお、ここでは被覆率の算出に被覆領域を用いるものとしたが、これに限定されるものではない。上述した複数の点を用いる手法と組み合わせてもよい。 Although the coverage area is used for calculating the coverage here, the present invention is not limited to this. You may combine with the method of using the several point mentioned above.
以上の変形例では、処理部100は、基準画像として、複数の画像から第1〜第M(Mは2以上の整数)の基準画像を選択してもよい。そして、第u(1≦u≦M)の基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて第uの被覆領域を求め、第1〜第Mの被覆領域の和集合の領域を前記被覆領域として設定し、設定した被覆領域に基づいて被覆率を算出する。
In the above modification, the
これにより、図9(A)、図9(B)に示したように、基準画像として複数の基準画像を設定することが可能になる。基準画像を1つ設定する実施形態では、判定対象画像(例えば図9(A)のx+1番目の画像)の削除可否判定には、直近の基準画像(例えば図9(A)のx番目の画像)を用いていた。しかし、画像を削除することで観察できなくなる領域が発生することを抑制するという観点からいえば、削除する画像に撮像された被写体は、直近の残す画像に撮像されている必要はなく、残す画像のうち少なくとも1枚に撮像されていればよい。よって、基準画像は1つに限定する必要はなく、複数用いてもよい。例えば、図9(A)の例であれば、x番目〜N番目の画像が部分画像列に設定されることでx番目の画像が新たな基準画像となるが、その1つ前の処理において基準画像としていた1番目の画像を保持しておき、x+1番目以降の判定対象画像の削除可否判定に用いればよい。その場合、被覆領域は図8に示したように、各基準画像を変形情報に基づいて変形した領域について和集合を表す領域を被覆領域とすることが考えられる。このようにすることで、判定対象画像を削除可能と判定できる可能性が高くなり、要約処理後の画像列に含まれる画像の枚数を減らすことが可能になる。よって、ユーザの負荷軽減等をはかることができる。なお、処理を繰り返すことで基準画像として用いることができる画像の枚数が増え(図9(B)の例では、y番目の他、1番目、x番目の画像が使用可能)、削除可能と判定する可能性がさらに向上する。しかし、基準画像の枚数を増やすことで処理負荷が大きくなってしまうことから、使用可能な基準画像の候補を全て用いる必要はなく、そのうちの一部を用いることとしてもよい。 As a result, as shown in FIGS. 9A and 9B, a plurality of reference images can be set as reference images. In the embodiment in which one reference image is set, the latest reference image (for example, the xth image in FIG. 9A) is used for determining whether or not the determination target image (for example, the (x + 1) th image in FIG. 9A) can be deleted. ) Was used. However, from the viewpoint of suppressing the occurrence of a region that cannot be observed by deleting the image, the subject captured in the image to be deleted does not have to be captured in the most recent image that remains, and the image that remains It is sufficient that at least one of the images is captured. Therefore, the reference image need not be limited to one, and a plurality of reference images may be used. For example, in the example of FIG. 9A, the x-th to N-th images are set as the partial image sequence so that the x-th image becomes a new reference image. The first image that has been used as the reference image may be held and used to determine whether or not the determination target images after the (x + 1) th image can be deleted. In that case, as shown in FIG. 8, it is conceivable that the area representing the union of the areas obtained by deforming the respective reference images based on the deformation information is used as the covering area. By doing so, there is a high possibility that it is possible to determine that the determination target image can be deleted, and it is possible to reduce the number of images included in the image sequence after the summary processing. Therefore, it is possible to reduce the load on the user. By repeating the process, the number of images that can be used as reference images increases (in the example of FIG. 9B, the first and xth images can be used in addition to the yth image), and it is determined that deletion is possible. The possibility to do is further improved. However, since the processing load increases by increasing the number of reference images, it is not necessary to use all of the usable reference image candidates, and some of them may be used.
また、被覆領域ではなく複数の点を用いる手法でも、処理部100は、基準画像として、複数の画像から第1〜第M(Mは2以上の整数)の基準画像を選択してもよい。そして、判定対象画像上に設定された複数の点を第u(1≦u≦M)の基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、第uの基準画像に含まれる変換後の点の数を第uの被覆情報として求め、第1〜第Mの被覆情報に基づいて被覆率を算出する。
Further, the
これにより、複数の点を用いる場合にも、基準画像を複数設定することが可能になる。ただし、複数の点を用いる場合には、基準画像に含まれる変換後の点の数を被覆率算出に用いるため、複数の基準画像から求めた被覆情報の和集合に相当する情報を算出することは難しい(変換後の点の位置は求めるため、当該位置情報に基づいて何らかの処理を行えば可能であるが、それでは被覆領域を用いる手法に比べて処理が容易という利点が失われかねない)。よって、この場合の被覆率は、一例としては各基準画像から求めた点の数のうち、最大値を用いて算出することが考えられる。このようにすることで、複数の基準画像及び被覆領域を用いた手法ほどの画像枚数低減効果は得られないものの、当該手法に比べて処理負荷が軽く、且つ基準画像を1つ用いる手法に比べて要約処理後の画像枚数を少なくすることが可能になる。 Thereby, even when a plurality of points are used, a plurality of reference images can be set. However, when a plurality of points are used, the number of converted points included in the reference image is used for the coverage calculation, so that information corresponding to the union of the coverage information obtained from the plurality of reference images must be calculated. It is difficult (it is possible to obtain the position of the point after conversion, so that it is possible to perform some processing based on the position information, but this may lose the advantage that the processing is easier than the method using the covered region). Therefore, it is conceivable that the coverage in this case is calculated using the maximum value among the number of points obtained from each reference image. By doing so, the effect of reducing the number of images as much as the method using a plurality of reference images and coverage areas cannot be obtained, but the processing load is lighter than that of the method and the method using one reference image is compared. Thus, the number of images after the summarization process can be reduced.
2.4 変形例(重み付け)
また、上述の手法では判定対象画像の面積に対する被覆領域の面積を単純に被覆率としていたが、これに限定されるものではない。例えば、画像上の位置に応じて重み係数を設定し、当該重み係数を用いた重み付けを行って被覆率を求めてもよい。ここでは、画像中心からの距離に応じた重み付き被覆率を保証する画像要約を系列順に行う変形例を説明する。なお、上述の手法と同様の処理については詳細な説明は省略する。
2.4 Modification (weighting)
In the above-described method, the area of the covering region with respect to the area of the determination target image is simply set as the covering ratio, but the present invention is not limited to this. For example, a coverage factor may be obtained by setting a weighting factor according to the position on the image and performing weighting using the weighting factor. Here, a modified example will be described in which image summarization that guarantees a weighted coverage according to the distance from the center of the image is performed in sequence. Detailed description of the same processes as those described above will be omitted.
被覆領域算出部1003は、画像中の位置に応じて領域重みをかけた、基準画像の重みマップを取得しておく。そして、図10に示したように、基準画像と判定対象画像の間の変形パラメータを利用して、基準画像の重みマップを判定対象画像上へ射影し、重み付き被覆領域とする。例えば、四隅に黒潰れした領域を持つカプセル内視鏡画像などにおいて、四隅の所定の領域の重みを0、残りの領域の重みを1とした重みを適用する。
The coverage
そして、被覆率算出部1004では、画像中の位置に応じて領域重みをかけた、判定対象画像の重みマップを取得しておく。そして、重み付き被覆領域と判定対象画像の重みマップを乗算した被覆重みマップの総和が、判定対象画像の重みマップの総和に占める割合を、被覆率とする。例えば、四隅に黒潰れした領域を持つカプセル内視鏡画像などにおいて、四隅の所定の領域の重みを0、残りの領域の重みを1とした重みを適用する。
Then, the
図10の例であれば、被覆領域のうち、基準画像の重みマップで重みが0とされた四隅の領域は被覆領域として取り扱われないことに相当する。また、被覆領域のうち判定対象画像の重みマップで重みが0とされた四隅に射影された領域も、被覆領域としては取り扱われないことに相当する。また、被覆率算出式の分母に相当する判定対象画像の面積についても、判定対象画像の重みマップで重みが0とされた四隅の領域は含まれないことになる。 In the example of FIG. 10, among the covered areas, the four corner areas whose weights are set to 0 in the reference image weight map are not treated as covered areas. In addition, an area projected on the four corners having a weight of 0 in the weight map of the determination target image in the covering area corresponds to being not handled as a covering area. In addition, the area of the determination target image corresponding to the denominator of the coverage calculation formula does not include the four corner regions whose weights are set to 0 in the determination target image weight map.
また、図10の例では重みとして0又は1を用いたが、0〜1の間の値を設定してもよい。また、重みは0〜1の間が典型的ではあるが、マイナスの値や1より大きい値を設定することを妨げるものではない。 In the example of FIG. 10, 0 or 1 is used as the weight, but a value between 0 and 1 may be set. The weight is typically between 0 and 1, but it does not preclude setting a negative value or a value greater than 1.
なお、重み付けは被覆領域を用いる手法に限定されず、複数の点を設定し、各点に対して重み係数を設定してもよい。また、基準画像を複数用いる手法にも適用可能である。 The weighting is not limited to the method using the covering region, and a plurality of points may be set and a weighting coefficient may be set for each point. Further, it can be applied to a method using a plurality of reference images.
以上の変形例では、処理部100は、判定対象画像の画像上位置に応じて重み係数を設定してもよい。そして、重み係数と被覆領域とに基づいて算出された第1の重み総和と、重み係数と判定対象画像とに基づいて算出された第2の重み総和との割合に基づいて、被覆率を算出する。
In the above modification, the
これにより、判定対象画像の画像上位置に応じた重み付けを行うことができ、判定対象画像の画像上位置に応じて、被覆率算出への寄与の程度を設定することが可能になる。例えば、魚眼レンズ等の歪曲収差の影響が大きい光学系を用いた場合、画像中央部に比べて画像周縁部はひずみが大きくなり被写体の観察に適さない。このような場合、中央部の重み係数を大きくし、周縁部の重み係数を小さくすることで、中央部を重視した削除可否判定が可能になる。具体的には、画像上で同等の領域が被覆されていたとしても、中央部が被覆されている場合は被覆率の大きく寄与するのに対して、周縁部が被覆されていたとしても被覆率への寄与は小さくなる。 Thereby, weighting according to the position on the image of the determination target image can be performed, and the degree of contribution to the coverage ratio calculation can be set according to the position of the determination target image on the image. For example, when an optical system such as a fish-eye lens that has a large influence of distortion is used, the distortion in the peripheral portion of the image is larger than that in the central portion of the image, which is not suitable for observing the subject. In such a case, it is possible to determine whether or not deletion is possible with an emphasis on the central part by increasing the weighting coefficient in the central part and reducing the weighting coefficient in the peripheral part. Specifically, even if the equivalent area is covered on the image, the coverage ratio greatly contributes when the central portion is covered, whereas the coverage ratio is even if the peripheral portion is covered. The contribution to is small.
なお、重み総和とは処理対象となる領域と重み係数に基づいて決定される。例えば、重み係数が1画素ごとに設定されているのであれば、第1の重み総和は被覆領域に含まれる画素について、各画素に設定された重み係数の総和をとればよいし、第2の重み総和は判定対象画像全体の画素について、各画素に設定された重み係数の総和をとればよい。また、重み係数が所与の領域(各領域の面積は異なってもよい)ごとに設定されているのであれば、第2の重み総和は重み係数設定領域の面積と重み係数との積の総和となり、第1の重み総和は、重み係数設定領域のうち、被覆領域に含まれる領域の面積と重み係数との積の総和となる。また、重み係数の設定手法によっては、他の手法により重み総和を求めてもよい。 The weight sum is determined based on the region to be processed and the weighting factor. For example, if the weighting factor is set for each pixel, the first weighting sum may be the sum of the weighting factors set for each pixel for the pixels included in the covering region. The weight sum may be the sum of the weight coefficients set for each pixel for the pixels of the entire determination target image. Further, if the weighting factor is set for each given region (the area of each region may be different), the second weight sum is the sum of the products of the weighting factor setting region and the weighting factor. Thus, the first weight sum is the sum of the products of the area of the area included in the covering area and the weight coefficient in the weight coefficient setting area. Depending on the weight coefficient setting method, the weight sum may be obtained by another method.
また、被覆領域ではなく複数の点を用いる手法でも、処理部100は、判定対象画像の画像上位置に応じて重み係数を設定してもよい。そして、複数の点を基準画像と判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、基準画像に含まれる変換後の点と、重み係数に基づいて、被覆率を算出する。
In addition, the
これにより、複数の点を用いる場合にも重み係数を利用することが可能になる。具体的な手法としては、判定対象画像上に複数の点を設定する際に、各点に画像上位置に応じた重み係数を付与しておけばよい。そして、変形情報に基づいて複数の点を基準画像に射影した場合に、基準画像に含まれる点の数を単純にカウントするのではなく、基準画像に含まれる点に付与された重み係数の値を積算することで被覆率を求める。この場合、図5に示した被覆率算出の式の分母についても、単純に点の総数ではなく、設定された全ての点について重み係数の総和をとった値とする。 This makes it possible to use the weighting factor even when using a plurality of points. As a specific method, when a plurality of points are set on the determination target image, a weighting coefficient corresponding to the position on the image may be given to each point. Then, when a plurality of points are projected on the reference image based on the deformation information, the number of points included in the reference image is not simply counted, but the value of the weighting factor assigned to the points included in the reference image The coverage is obtained by integrating. In this case, the denominator of the formula for calculating the coverage shown in FIG. 5 is not simply the total number of points, but a value obtained by summing up the weighting factors for all the set points.
また、処理部100は、重み係数の値として、判定対象画像の第1の領域に0を設定するとともに、判定対象画像の第1の領域とは異なる第2の領域に1を設定してもよい。
Further, the
これにより、重み付けの極端な例として、判定対象画像の一部の領域を用い、他の領域を用いない処理を行うことが可能になる。 As a result, as an extreme example of weighting, it is possible to perform processing that uses a partial region of the determination target image and does not use other regions.
なお、以上の重み付けの例では、判定対象画像に重み係数を設定するものとしたが、基準画像側にも重み係数を設定してもよい。例えば被覆領域を用いる例で説明すると、図10では基準画像の四隅に重み係数0が設定され、その他の領域に重み係数1が設定されている。この場合、第2の重み総和については上述の手法と同様であるが、第1の重み総和の算出手法が異なる。この場合、被覆領域のうち基準画像の四隅に相当する領域には重み係数0が設定され、被覆領域の他の領域には重み係数1が設定されている。さらに、上述したように被覆領域は判定対象画像上に射影されているため、判定対象画像の画像上位置に応じた重み係数も設定されている。つまり、重み係数が画素単位で設定されているとすれば、被覆領域に含まれる画素には、1画素単位で基準画像側の重み係数と、判定対象画像側の重み係数の2つが設定されていることになる。この場合には、第1の重み総和としては例えば、被覆領域に含まれる各画素について、基準画像側重み係数と判定対象画像側重み係数の積を求め、その値の総和を求める処理を行えばよい。
In the above weighting example, the weighting factor is set for the determination target image, but the weighting factor may be set on the reference image side. For example, referring to an example using a covering area, in FIG. 10, the
また、図5のように複数の点を用いる場合にも基準画像側に重み係数を設定してもよい。この場合には、複数の点のうち変換により基準画像内に位置することになった点は、基準画像側に設定された重み係数と対応づけることが可能になるため、結果として1つの点に対して基準画像側の重み係数と、判定対象画像側の重み係数の2つが設定されていることになる。よって、被覆率は例えば、基準画像に含まれる変換後の点のそれぞれについて、基準画像側重み係数と判定対象画像側重み係数の積を求め、その値の総和に基づいて算出すればよい。 Also, when using a plurality of points as shown in FIG. 5, a weighting factor may be set on the reference image side. In this case, the point that is located in the reference image by the conversion among the plurality of points can be associated with the weighting coefficient set on the reference image side, and as a result, it becomes one point. On the other hand, two weight coefficients are set for the reference image side and for the determination target image side. Therefore, for example, the coverage may be calculated based on the sum of the values obtained by obtaining the product of the reference image side weight coefficient and the determination target image side weight coefficient for each of the converted points included in the reference image.
2.5 変形例(隣接画像間の変形パラメータを用いる手法)
また、上述の手法では、基準画像と判定対象画像との間の変形パラメータを用いて、直接被覆領域を算出していたが、これに限定されるものではない。例えば、基準画像から判定対象画像に至る全隣接画像間の変形パラメータを利用して、隣接画像間で被覆領域を累積的に射影し、基準画像を判定対象画像に射影した被覆領域を求めてもよい。
2.5 Modification (Method using deformation parameters between adjacent images)
In the above-described method, the covering region is directly calculated using the deformation parameter between the reference image and the determination target image. However, the present invention is not limited to this. For example, by using a deformation parameter between all adjacent images from the reference image to the determination target image, the covering region is cumulatively projected between the adjacent images, and the covering region obtained by projecting the reference image onto the determination target image may be obtained. Good.
以上の変形例では、処理部100は、画像列において基準画像と判定対象画像の間の画像について、隣り合う画像間の変形情報を求め、求めた隣り合う画像間の変形情報に基づいて、基準画像と判定対象画像の間の変形情報を算出してもよい。
In the above modification, the
これにより、基準画像と判定対象画像が隣り合わない場合に、当該2画像間で直接変形情報を求めるのではなく、隣り合う画像間で求めた変形情報を累積することで算出することが可能になる。変形情報は特許文献2等で示した手法により算出できるが、一般的に変形情報を一から算出する処理に比べて、複数の変形情報を複合する処理は非常に軽いものとなる。例えば、変形情報が行列等であれば、2つの画像情報から当該行列を求める処理は負荷が大きいが、すでに求めてある複数の行列を合成することは(例えば行列の積を取るだけでよいため)非常に容易となる。
Thereby, when the reference image and the determination target image are not adjacent to each other, it is possible to calculate by accumulating the deformation information obtained between the adjacent images instead of directly obtaining the deformation information between the two images. Become. The deformation information can be calculated by the method shown in
この手法は例えば後述する第2の実施形態のように、変形情報を用いる回数が多い処理等で特に効果的である。例えば、第2の実施形態では、判定対象画像の前方だけでなく後方にも基準画像(第2の基準画像)を設定し、条件に応じて第2の基準画像が更新される。具体的には、第1の画像を第1の基準画像、第kの画像を第2の基準画像とした場合、第2〜第k−1の画像と各基準画像との間で削除可否判定が行われ、条件によっては第1の基準画像をそのままに第2の基準画像が第k+1の画像に更新される。その場合、第2〜第kの画像の各画像と、第2の基準画像である第k+1の画像の間の変形情報が必要となり、k−1回変形情報を求める必要がある。そしてそれは、直前の処理で用いた第2〜第k−1の画像と、第kの画像(直前の第2の基準画像)の間の変形情報とは異なるため、新たに求めなくてはならない。例えば、画像列取得部200が画像列としてN枚の画像を取得し、且つ第1の基準画像が変化せずに第2の基準画像が第3〜第Nの画像まで順次更新された極端なケースを想定すれば、変形情報は1+2+3+・・・+N−2=(N−2)(N−1)/2回求める必要が生じる。つまり、負荷の大きい変形情報の算出処理を行う回数が多く非効率的である。
This method is particularly effective in a process where the number of times of using deformation information is used, for example, as in a second embodiment described later. For example, in the second embodiment, a reference image (second reference image) is set not only in front of but also behind the determination target image, and the second reference image is updated according to conditions. Specifically, when the first image is the first reference image and the k-th image is the second reference image, it is determined whether or not deletion is possible between the second to (k-1) -th images and each reference image. Depending on the conditions, the second reference image is updated to the (k + 1) th image without changing the first reference image. In this case, deformation information between each of the second to kth images and the (k + 1) th image that is the second reference image is necessary, and it is necessary to obtain the deformation information k−1 times. And since it is different from the deformation information between the 2nd to (k-1) th images used in the immediately preceding process and the kth image (the immediately preceding second reference image), it must be newly determined. . For example, the image
その点、隣り合う変形情報を用いるのであれば、画像列取得部200が画像列としてN枚の画像を取得したとすると、変形情報は隣り合う画像間でN−1回求めれば十分である。この場合、N枚の画像の中から基準画像と判定対象画像が選択された際に、N−1個の変形情報のうち必要なものを合成する処理は必要になるが、上述したとおり当該合成処理は変形情報の算出処理に比べて負荷は軽い。
In that respect, if adjacent deformation information is used, if the image
3.第2の実施形態
第2の実施形態では、前方・後方の画像についての被覆率を保証する画像要約処理を系列順に行う手法を説明する。まず基本的な手法について説明し、その後2つの変形例について述べる。
3. Second Embodiment In the second embodiment, a method will be described in which image summarization processing that guarantees the coverage of front and rear images is performed in sequence. First, the basic method will be described, and then two modifications will be described.
3.1 第2の実施形態の手法
図11に本実施形態における画像処理装置のシステム構成例を示す。図1の処理部100に対して第2の基準画像選択部1007が追加された構成となっている。
3.1 Method of Second Embodiment FIG. 11 shows a system configuration example of an image processing apparatus according to this embodiment. A second reference
基準画像選択部1001は、第1の基準画像を選択する。第2の基準画像選択部1007は、第1の基準画像よりも2つ以上後方の画像を第2の基準画像として選択する。また、判定対象画像選択部1002は、基準画像よりも後方であり、かつ第2の基準画像よりも前方の画像を判定対象画像として選択する。なお、図11では基準画像選択部1001と第2の基準画像選択部1007を分けたがこれに限定されるものではなく、基準画像選択部1001が第1の基準画像及び第2の基準画像の両方を選択するとしてもよい。
The reference
図12に本実施形態の画像要約処理を説明するフローチャートを示す。S301〜S302についてはS101〜S102と同様である。S302の後、S302で選択された第1の基準画像よりも2つ以上後方の画像を第2の基準画像として選択する(S308)。そして、判定対象画像を設定する(S303)。判定対象画像が未設定の場合には、第1の基準画像の次の画像(入力画像列の2番目の画像)を判定対象画像として選択する。また、すでに入力画像列のk番目の画像が判定対象画像として選択されていた場合には、選択位置を1ずらして入力画像列のk+1番目の画像を新たな判定対象画像として選択する。ただし、判定対象画像の選択範囲は、入力画像列の最後の画像までではなく、第2の基準画像と一致するまでとなる。 FIG. 12 shows a flowchart for explaining the image summarization processing of this embodiment. S301 to S302 are the same as S101 to S102. After S302, two or more images behind the first reference image selected in S302 are selected as second reference images (S308). Then, a determination target image is set (S303). When the determination target image is not set, the image next to the first reference image (second image in the input image sequence) is selected as the determination target image. If the kth image in the input image sequence has already been selected as the determination target image, the selection position is shifted by 1 and the k + 1th image in the input image sequence is selected as the new determination target image. However, the selection range of the determination target image is not up to the last image in the input image sequence but until the second reference image matches.
判定対象画像が第2の基準画像と一致していない場合には、S304に移行し被覆領域を算出する。ここでは、第1の基準画像と判定対象画像との間の変形パラメータに基づいて第1の候補領域を算出するとともに、第2の基準画像と判定対象画像との間の変形パラメータに基づいて第2の候補領域を算出する。そして、図8で説明した処理と同様に、第1の候補領域と第2の候補領域の和集合に対応する領域を被覆領域とすればよい。 When the determination target image does not coincide with the second reference image, the process proceeds to S304, and the coverage area is calculated. Here, the first candidate region is calculated based on the deformation parameter between the first reference image and the determination target image, and the first candidate region is calculated based on the deformation parameter between the second reference image and the determination target image. 2 candidate regions are calculated. Then, similarly to the processing described with reference to FIG. 8, a region corresponding to the union of the first candidate region and the second candidate region may be set as the covering region.
S304〜S306についてはS104〜S106と同様である。S306で削除可能と判定された場合には、S303に戻り判定対象画像を1つ後方の画像に更新する。更新の結果判定対象画像が第2の基準画像と一致する場合にはS308に戻り、第2の基準画像を1つ後方の画像に更新する。また、第2の基準画像が更新された場合には、判定対象画像の選択状態をリセットする。判定対象画像が第2の基準画像と一致しない場合にはS304以降の処理が行われる。 S304 to S306 are the same as S104 to S106. If it is determined in S306 that the image can be deleted, the process returns to S303, and the determination target image is updated to the next image. If the determination target image matches the second reference image as a result of the update, the process returns to S308, and the second reference image is updated to the next image. In addition, when the second reference image is updated, the selection state of the determination target image is reset. If the determination target image does not match the second reference image, the processing from S304 is performed.
また、S306で判定対象画像が削除不可と判定された場合には、基準画像と、現時点での第2の基準画像の2枚では、その間に挟まれる全ての画像をカバーすることができないということになるため、現時点の第2の基準画像よりも1つ前の画像を要約画像列に残す必要がある。よって、部分画像列として、現在の第2の基準画像よりも1つ前の画像、及びそれ以降の画像を含む画像列を設定し(S307)、S302に戻る。 If it is determined in S306 that the determination target image cannot be deleted, the reference image and the current second reference image cannot cover all the images sandwiched between them. Therefore, it is necessary to leave an image one previous to the current second reference image in the summary image sequence. Therefore, an image sequence including an image immediately before the current second reference image and the subsequent image is set as the partial image sequence (S307), and the process returns to S302.
以上の画像要約処理を図示したものが図13(A)、図13(B)である。なお、ここでは基準画像を判定対象画像に射影する際に、隣接画像間の変形パラメータを累積的に用いる手法について説明するが、これに限定されるものではない。 FIGS. 13A and 13B illustrate the above image summarization processing. Here, a method of cumulatively using the deformation parameters between adjacent images when projecting the reference image onto the determination target image will be described, but the present invention is not limited to this.
全画像列k番目の画像が第1の基準画像として選択されているとする(なお、1〜k−1番目の画像については処理が終了しており、k〜N番目の画像が部分画像列として設定された場合に相当する)。そして、k+2番目の画像を第2の基準画像として選択する。 It is assumed that the entire image sequence kth image has been selected as the first reference image (note that the processing has been completed for the 1st to (k-1) th images, and the kth to Nth images are the partial image sequences. Corresponds to the case where it is set as). Then, the k + 2nd image is selected as the second reference image.
さらに第1の基準画像と第2の基準画像の間の画像の前方から判定対象画像を選択し、第1の基準画像と判定対象画像に基づく被覆領域算出処理、及び第2の基準画像と判定対象画像に基づく被覆領域算出処理から被覆率を算出し、削除可否の判定を行う。 Further, a determination target image is selected from the front of the image between the first reference image and the second reference image, and a covering area calculation process based on the first reference image and the determination target image, and determination as the second reference image are performed. The coverage ratio is calculated from the coverage area calculation process based on the target image, and whether or not deletion is possible is determined.
図13(A)に示したように、第1の基準画像と第2の基準画像の間の画像の全てについて、削除可能と判定された場合には、第2の基準画像として、第1の基準画像に比べてさらに離れた画像を選択してもよい可能性があるということであるから、図13(B)に示したように第2の基準画像の再選択を行う。具体的には、k+2番目だった第2の基準画像を、k+3番目に更新すればよい。 As shown in FIG. 13A, when it is determined that all the images between the first reference image and the second reference image can be deleted, the first reference image is the first reference image. Since there is a possibility that an image further away from the reference image may be selected, the second reference image is reselected as shown in FIG. 13B. Specifically, the second reference image that was k + 2 may be updated to k + 3.
そして、再度第1の基準画像と第2の基準画像の間の画像について削除可否の判定を行う。図13(B)に示したように、削除不可と判定された判定対象画像があった場合には、第1の基準画像と現在の第2の基準画像の2枚では、間に含まれる全ての画像をカバーすることができない(具体的には削除不可と判定された判定対象画像がカバーできない)ということであるから、第2の基準画像の更新(選択位置のインクリメント)が不適切であったと考えられる。 Then, it is determined again whether or not the image between the first reference image and the second reference image can be deleted. As shown in FIG. 13B, when there is a determination target image that is determined not to be deleted, all of the first reference image and the current second reference image are included between them. This means that it is impossible to cover the image (specifically, the determination target image that is determined not to be deleted cannot be covered). It is thought.
よって、現時点の第2の基準画像の1つ前の画像(図13(A)での第2の基準画像に相当)及びそれ以降の画像を含む画像列を部分画像列として設定する。これにより、図13(A)の時点での第2の基準画像が、次の処理での基準画像として選択されることになり、要約画像列に残される画像により、削除される画像がカバーされることが保証される。 Therefore, an image sequence including an image immediately before the current second reference image (corresponding to the second reference image in FIG. 13A) and subsequent images is set as a partial image sequence. As a result, the second reference image at the time of FIG. 13A is selected as the reference image in the next process, and the image to be deleted is covered by the image remaining in the summary image sequence. Is guaranteed.
なお、以上の説明では、S302において基準画像として入力画像列の先頭の画像が選択されるものとしたが、S302の処理が初めて行われる場合についてはこの限りではない。本実施形態では、判定対象画像の後方にある第2の基準画像によりカバーされるのであれば、当該判定対象画像は削除することができる。つまり、図14(A)に示したように、例えば3番目の画像により、1番目及び2番目の画像がカバーされるのであれば、1〜2番目の画像は要約処理後の画像に残す必要はない。よって、先頭の画像は必ずしも残される必要がなく、先頭の画像を基準画像とする手法では要約画像列に含まれる画像の枚数を不必要に増やしてしまう恐れがある。 In the above description, the top image of the input image sequence is selected as the reference image in S302. However, this is not the case when the processing in S302 is performed for the first time. In the present embodiment, the determination target image can be deleted if it is covered by the second reference image behind the determination target image. That is, as shown in FIG. 14A, for example, if the first and second images are covered by the third image, it is necessary to leave the first and second images in the image after the summary processing. There is no. Therefore, it is not always necessary to leave the top image, and there is a possibility that the number of images included in the summary image sequence will be unnecessarily increased in the method using the top image as a reference image.
そこで、本実施形態では最初の基準画像は画像列取得部200で取得した画像列の先頭画像である必要はない。具体的な手法の一例を示す。図14(B)に示したように、第1の基準画像として実際には存在しない0番目の画像を選択する(ここでの選択処理は便宜的なものであり、実際に0番目の画像を用意する等の処理は不要である)。そのようにすると、S308での第2の基準画像選択処理により、2番目の画像が選択され、判定対象画像はその間の画像(ここでは1番目の画像のみ)が順次選択されることになる。S304〜S306の処理は、第1の基準画像が実際には存在しない以上、判定対象画像と第2の基準画像との間で行われる。2番目の画像により1番目の画像がカバーされていれば、図12の処理に従って図14(C)に示したように第2の基準画像が更新され、3番目の画像に移行し、当該3番目の画像により1〜2番目の画像がカバーできるかの判定を行う。以下、処理が繰り返されれば、図14(D)に示したように、k−1番目の画像を第2の基準画像とすれば、1〜k−2番目の画像を全てカバーできるが、k番目の画像を第2の基準画像としても、1〜k−1番目の画像を全てカバーすることができないkを見つけることができる。その場合には、S306で削除不可と判定され、S307において、k−1〜N番目の画像からなる画像列が部分画像列に設定され、S302に戻る。2回目以降のS302での処理は、上述したように入力画像列の先頭の画像が基準画像として選択されるため、k−1番目の画像は基準画像として要約画像列に残される。上述したように、k−1番目の画像により、1〜k−2番目の画像をカバーできるため、当該1〜k−2番目の画像を削除することができ、要約画像列には含まれる画像の枚数を削減することが可能になる。
Therefore, in the present embodiment, the first reference image does not have to be the top image of the image sequence acquired by the image
以上の本実施形態では、第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、処理部100は、第pの画像を第1の基準画像として選択し、第q(qはp+2≦q≦N−1を満たす整数)の画像を第2の基準画像として選択するとともに、第r(rはp+1≦r≦q−1を満たす整数)の画像を判定対象画像として選択する。そして、第1の基準画像と判定対象画像の間の変形情報、及び第2の基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、被覆率に基づいて判定対象画像の削除可否の判定を行う。さらに、第p+1〜第q−1の画像が削除可能と判定された場合には、第2の基準画像として第q+1の画像を新たに選択する。
In the present embodiment described above, when the first to Nth images (N is an integer of 2 or more) are input as the input image sequence, the
これにより、図13(A)、図13(B)に示したように、判定対象画像の前方及び後方に基準画像を設定した上で、被覆率に基づいた画像要約処理が可能になる。この場合、2つの基準画像を用いるため、判定対象画像を削除可能と判定できる可能性が高くなり、要約処理後の画像枚数を少なくすることが可能になる。また、第1の実施形態の変形例で述べたように、前方のみに複数の基準画像を設定する手法に比べると、判定対象画像に時間的(或いは空間的)に近い画像を基準画像に設定できる。近い画像であるほど撮像された被写体が似通っている可能性が高いため、より判定対象画像の削除可能性を高めることができる。なお、本実施形態でも上述した変形例のように、前方、後方、或いはその両方において複数の基準画像を設定してもよい。また、第1の基準画像と第2の基準画像の間に設定された判定対象画像が削除可能と判定された場合(狭義には全ての判定対象画像が削除可能な場合であるが、これに限定する必要はない)には、第1の基準画像と第2の基準画像の間をさらに広げたとしても、その間の画像をカバーできる可能性があるということであるから、第2の基準画像を現在の第2の基準画像よりも後方の画像に更新する。 As a result, as shown in FIGS. 13A and 13B, the image summarization processing based on the coverage can be performed after setting the reference images in front and behind the determination target image. In this case, since two reference images are used, there is a high possibility that it is possible to determine that the determination target image can be deleted, and the number of images after the summarization process can be reduced. In addition, as described in the modification of the first embodiment, an image that is close in time (or spatial) to the determination target image is set as the reference image as compared to the method of setting a plurality of reference images only in the front. it can. Since the closer the image is, the higher the possibility that the captured subject is more similar, so the possibility of deleting the determination target image can be further increased. In this embodiment, a plurality of reference images may be set in the front, rear, or both as in the above-described modification. When it is determined that the determination target image set between the first reference image and the second reference image can be deleted (in a narrow sense, all determination target images can be deleted. (It is not necessary to limit the second reference image.) In this case, even if the space between the first reference image and the second reference image is further widened, there is a possibility that the image between them may be covered. Is updated to an image later than the current second reference image.
なお、上述したように本実施形態では判定対象画像の後方に基準画像を設定してもよいことから、最初の処理においては第1の基準画像を先頭の画像にする必要はない。2番目以降の所与の画像により、それ以前の全ての画像がカバーされるのであれば、当該所与の画像を基準画像とすることで、それ以前の画像を削除できるためである。 Note that, as described above, in the present embodiment, the reference image may be set behind the determination target image, and therefore it is not necessary to set the first reference image as the first image in the first process. This is because if all the previous images are covered by the second and subsequent given images, the previous images can be deleted by using the given image as the reference image.
また、処理部100は、第1の基準画像として選択された画像を、要約画像列に含める処理を行ってもよい。また、第p+1〜第q−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、第q−1〜第Nの画像からなる部分画像列を入力画像列として設定し、設定された入力画像列に対して、pの値を1に設定した上で再度処理を行う。
In addition, the
これにより、第1の実施形態で基準画像を要約画像列に含めることとしたのと同様に、本実施形態でも第1の基準画像を要約画像列に含めることが可能になる。また、第1の基準画像と第2の基準画像の間の判定対象画像のうち少なくとも1つが削除不可である場合とは、第1の基準画像と第2の基準画像の間を広げすぎたケースに相当するため、その際の第2の基準画像の前方にある(狭義には前方にあり且つ直近にある)画像は要約画像列に残すべきである。よって、第q−1〜第Nの画像からなる部分画像列を入力画像列として設定し、設定された入力画像列に対して、第1、第2の基準画像及び判定対象画像の選択処理、削除可否判定処理、条件によっては第2の画像の更新処理等を再度行う。なお、設定された部分画像列については、その先頭画像を要約画像列に残すべきであるから、上述のパラメータpは1とすることが望ましい。 As a result, the first reference image can be included in the summary image sequence in this embodiment as well as the reference image is included in the summary image sequence in the first embodiment. The case where at least one of the determination target images between the first reference image and the second reference image cannot be deleted is a case where the space between the first reference image and the second reference image is excessively widened. Therefore, the image that is in front of the second reference image at that time (in the narrow sense, in front and closest) should remain in the summary image sequence. Therefore, the partial image sequence including the q-1st to Nth images is set as an input image sequence, and the first and second reference images and the determination target image are selected from the set input image sequence. Depending on the conditions for determining whether or not to delete, the second image update process or the like is performed again. Note that, for the set partial image sequence, the head image should remain in the summary image sequence.
3.2 変形例(第2の基準画像の他の更新手法)
次に本実施形態の変形例について述べる。なお、この変形例では第2の基準画像の選択手法について述べる関係上、削除可否判定について同様の表記が繰り返されることになる。よって文章を簡略化するために、第qの画像を第2の基準画像として選択して削除可否判定を行った結果、第1の基準画像と第2の基準画像の間の画像が全て削除可能と判定された状況を「第qの画像がOKである」と表記し、第1の基準画像と第2の基準画像の間の少なくとも1枚の画像が削除不可である状況を「第qの画像がNGである」と表記する。
3.2 Modification (Other updating method of second reference image)
Next, a modification of this embodiment will be described. In this modified example, the same notation is repeated for the determination of whether or not deletion is possible because the second reference image selection method is described. Therefore, as a result of selecting the qth image as the second reference image and determining whether or not to delete in order to simplify the sentence, all images between the first reference image and the second reference image can be deleted. Is described as “the qth image is OK”, and at least one image between the first reference image and the second reference image cannot be deleted. “The image is NG”.
上述の手法では、第qの画像がOKである場合には、第2の基準画像を再度選択していたが、選択される新たな第2の基準画像は、第q+1の画像に限定されていた。 In the above method, when the q-th image is OK, the second reference image is selected again. However, the new second reference image to be selected is limited to the q + 1-th image. It was.
入力画像列として第1〜第Nの画像が入力され、第1の基準画像として第1の画像を選択した場合、第qの画像が第2の基準画像として選択されると判定対象画像の候補としてq−2枚の画像(第2〜第q−1の画像)が考えられ、判定処理はq−2回行われることになる。仮に1回も判定対象画像が削除不可と判定されることなく画像要約処理が終了したとすると、qとしては3〜N(仮想的な画像を考慮すればN+1を含んでもよい)が選択されるため、少なくとも1+2+3+…+N−2=(N−2)(N−1)/2回の処理が必要となり、計算量のオーダーはN2となってしまう。つまり、上述した手法ではNが非常に大きくなると計算量が飛躍的に増えてしまい好ましくない。 When the first to Nth images are input as the input image sequence and the first image is selected as the first reference image, the determination target image candidate is selected when the qth image is selected as the second reference image Q-2 images (second to q-1th images) can be considered, and the determination process is performed q-2 times. Assuming that the image summarization process is completed without determining that the determination target image has been deleted once, q is selected from 3 to N (may include N + 1 if a virtual image is considered). Therefore, at least 1 + 2 + 3 +... + N−2 = (N−2) (N−1) / 2 processes are required, and the order of calculation amount is N 2 . That is, in the above-described method, if N becomes very large, the amount of calculation increases dramatically, which is not preferable.
そこでここでは、第2の基準画像を再度選択する場合に、その対象を隣り合う画像に限定せず、選択の幅を広げることで計算量を削減する。具体的には、第qの画像がOKである場合に、新たな第2の基準画像を第q+1の画像に限定せず、第q+2の画像及びその後方の画像から選択することを許容する。この場合、第qの画像がNGであったとしても、第q−1の画像がOKであるか否かはわからない(第q−1の画像が第2の基準画像として選択されていない可能性があるため)。よって、第2の実施形態の基本的な手法のように、第qの画像がNGだからといって即座に第q−1の画像を要約画像として残すという処理を行うのではなく、基本的には第qの画像よりも前方の画像を新たな第2の基準画像として選択することで前方の画像について判定を行うことになる。 Therefore, here, when the second reference image is selected again, the amount of calculation is reduced by expanding the selection range without limiting the target to adjacent images. Specifically, when the q-th image is OK, the new second reference image is not limited to the q + 1-th image, but is allowed to be selected from the q + 2 image and the image behind it. In this case, even if the qth image is NG, it is not known whether or not the q-1th image is OK (the q-1st image may not be selected as the second reference image). Because there is). Therefore, unlike the basic method of the second embodiment, the fact that the q-th image is NG does not immediately leave the q-1-th image as a summary image, but basically the q-th image. By selecting an image ahead of the first image as a new second reference image, the front image is determined.
つまり、この変形例では終了条件を満たすまでは、OKの場合は後方に、NGの場合は前方に第2の基準画像を更新することで、第1の基準画像の次の要約画像を探索することになる。新たな第2の基準画像の位置を適切に設定することで、次の要約画像の発見までに第2の基準画像として選択される画像の枚数を減らすことができ、計算量も削減できる。なお、ここでの計算量削減とは、計算量の期待値の削減にとどまるものであり、第1の基準画像の次の要約画像の位置によっては、上述の手法の方が少ない計算量となる可能性は否定できない。以下、変形例の手法を詳細に説明する。 That is, in this modification, until the end condition is satisfied, the second reference image is updated backward in the case of OK, and forward in the case of NG, thereby searching for the next summary image of the first reference image. It will be. By appropriately setting the position of the new second reference image, the number of images selected as the second reference image until the next summary image is found can be reduced, and the amount of calculation can also be reduced. Note that the calculation amount reduction here is only to reduce the expected value of the calculation amount, and depending on the position of the summary image next to the first reference image, the above-described method requires less calculation amount. The possibility cannot be denied. Hereinafter, the method of the modification will be described in detail.
画像処理装置のシステム構成例は図11と同様であり、第2の基準画像選択部1007での第2の基準画像の選択処理(更新処理)が異なる。よって同様の部分については詳細な説明は省略し、異なる点を説明する。
The system configuration example of the image processing apparatus is the same as that in FIG. 11, and the second reference image selection process (update process) in the second reference
入力画像列が入力されたら、基準画像選択部1001は第1の基準画像を選択する。ここでは上述したように入力画像列の先頭の画像(第1の画像)を選択する。なお、入力画像列が画像列取得部200で取得した画像列である場合(最初の第1の基準画像選択処理が行われる場合)において、先頭以外の画像(例えば仮想的な0番目の画像)を第1の基準画像として選択してもよい点は同様であるが、以下では断りがない限り、第1の基準画像は先頭の画像であるものとして説明する。
When the input image sequence is input, the reference
その後第2の基準画像を選択する。ここでは、第2の基準画像の選択対象となる画像に対応する第2の基準画像選択区間(実際には第1の基準画像の次の要約画像を探索する範囲に相当)を設定する。第iの画像〜第jの画像に対応する半開区間[i,j)を第2の基準画像選択区間とし、iを第1の基準画像の次の画像に対応させ(狭義にはi=2)、j=N+2とする。なお、j=N+2としたのは、第1の基準画像として仮想的な第0の画像を設定してもいいように、第2の基準画像として仮想的な第N+1の画像を設定してもよいためである。第2の基準画像が第N+1の画像である場合とは、第1の基準画像だけでその後方の画像全てをカバーでき、第2の基準画像が不要であるか否かを判定する場合に相当する。 Thereafter, the second reference image is selected. Here, a second reference image selection section (actually equivalent to a range for searching for a summary image next to the first reference image) corresponding to an image to be selected for the second reference image is set. The half-open interval [i, j) corresponding to the i-th image to the j-th image is set as the second reference image selection interval, and i is made to correspond to the next image of the first reference image (i = 2 in a narrow sense). ), J = N + 2. Note that j = N + 2 is set even if a virtual N + 1th image is set as the second reference image, so that a virtual 0th image may be set as the first reference image. Because it is good. The case where the second reference image is the (N + 1) th image corresponds to the case where it is possible to cover all the images behind the first reference image alone and determine whether the second reference image is unnecessary. To do.
そして、設定された第2の基準画像選択区間から第2の基準画像を選択する。ここでは効率的に処理を行うために、第2の基準画像を所与の条件に基づいて決定する。まず、第1の基準画像設定後、初めて第2の基準画像が選択される場合には、第2の基準画像として第i+1の画像(狭義には第3の画像)を選択する。この点は第2の実施形態の基本的な手法と同様である。 Then, the second reference image is selected from the set second reference image selection section. Here, in order to perform processing efficiently, the second reference image is determined based on a given condition. First, when the second reference image is selected for the first time after setting the first reference image, the i + 1th image (third image in a narrow sense) is selected as the second reference image. This is the same as the basic method of the second embodiment.
ここまでの処理を図示したものが図20(A)である。ここではN=12の画像列を考えており、第1の基準画像が1番目の画像、第2の基準画像選択区間が2番目の画像〜14番目の画像(i=2,j=14)、第2の基準画像が3番目の画像となっている。 FIG. 20A illustrates the processing so far. Here, N = 12 image sequences are considered, the first reference image is the first image, the second reference image selection section is the second image to the 14th image (i = 2, j = 14). The second reference image is the third image.
第2の基準画像が選択された後の、判定対象画像選択処理、被覆率算出処理、削除可否判定処理、及びこれらの処理の繰り返しについては上述の手法と同様であるため詳細な説明は省略する。 Since the determination target image selection process, the coverage rate calculation process, the deletion permission determination process, and the repetition of these processes after the second reference image is selected are the same as those described above, detailed description thereof is omitted. .
所与の画像(最初は第3の画像)を第2の基準画像として選択した場合に、その画像がOKであれば、第2の基準画像の位置を第1の基準画像からさらに離してもよいということであるから、新たな第2の基準画像として、現在のものよりも後方の画像を選択する。この考え方自体は第2の実施形態の基本的な手法と同様である。しかし、上述の手法では第2の基準画像を1つずつ後方に移していったが、ここでは2つ以上後方の画像に移行してもよい。 If a given image (initially the third image) is selected as the second reference image and the image is OK, the position of the second reference image can be further separated from the first reference image. Since it is good, an image behind the current one is selected as a new second reference image. This idea itself is the same as the basic method of the second embodiment. However, although the second reference image is moved backward one by one in the above-described method, it may be shifted to two or more backward images here.
一例としては、現在の第2の基準画像が第1の基準画像から数えてa番目の画像である場合に、第1の基準画像から数えて2×a番目の画像を新たな第2の基準画像としてもよい。具体的には図20(B)に示したように、3番目の画像(第1の基準画像から数えて2番目)が第2の基準画像として選択された場合に、当該3番目の画像がOKであれば、次の第2の基準画像は5番目(第1の基準画像から数えて4番目)の画像を選択することになる。 As an example, if the current second reference image is the a-th image counted from the first reference image, the 2 × a-th image counted from the first reference image is replaced with the new second reference image. It may be an image. Specifically, as shown in FIG. 20B, when the third image (second from the first reference image) is selected as the second reference image, the third image is If OK, the next second reference image is selected as the fifth (fourth counted from the first reference image) image.
ところで、q番目の画像がOKならば、q−1番目以前の画像は要約画像列に残される要約画像として選択する必要はない。よって、第2の基準画像として現在位置(q番目)よりも前方の画像を選択するメリットはないため、第2の基準画像選択区間を更新するとよい。具体的には、選択区間の始点iをi=qとすればよい。この変形例では、第2の基準画像は第2の基準画像選択区間から選択されることとしているため、こうすることで現在位置よりも前方の画像を選択することがなくなる。例えば、図20(B)に示したように、3番目の画像がOKである場合、2番目の画像は要約画像とはならないため、選択区間から外してよく、選択区間の始点を3番目の画像に更新する。 By the way, if the q-th image is OK, it is not necessary to select the q−1-th and previous images as the summary images left in the summary image sequence. Therefore, since there is no merit to select an image ahead of the current position (qth) as the second reference image, the second reference image selection section may be updated. Specifically, the starting point i of the selected section may be i = q. In this modification, since the second reference image is selected from the second reference image selection section, this prevents the image ahead of the current position from being selected. For example, as shown in FIG. 20B, when the third image is OK, the second image is not a summary image, so it may be removed from the selected section, and the start point of the selected section is the third point. Update to an image.
同様に、5番目の画像がOKならば、図20(C)に示したように9番目の画像を新たな第2の基準画像として選択するとともに、第2の基準画像選択区間の始点を5番目の画像に更新する。 Similarly, if the fifth image is OK, the ninth image is selected as a new second reference image as shown in FIG. 20C, and the start point of the second reference image selection section is set to 5. Update to the second image.
しかし、図20(C)において仮に9番目の画像がOKである場合を考えればわかるように、q番目の画像を第2の基準画像として、当該第qの画像がOKの場合に、qの値が大きくなると新たな第2の基準画像が極端に後方になってしまう可能性がある。例えば、N+1番目よりも後方の画像が候補になってしまい第2の基準画像が選択不可となったり、そうでなくても更新前後の第2の基準画像の間隔が広くなりすぎて、次の要約画像の探索が非効率的になったりする。 However, as can be understood from the case where the ninth image is OK in FIG. 20C, when the qth image is the second reference image and the qth image is OK, q If the value increases, the new second reference image may become extremely rearward. For example, the image behind N + 1 becomes a candidate and the second reference image cannot be selected, or the interval between the second reference images before and after the update becomes too wide, The search for the summary image becomes inefficient.
そこで、新たな第2の基準画像として現在位置よりも後方の画像を選択する場合に、他の手法を併用してもよい。一例としては新たな第2の基準画像を、(q+j)/2の値に基づいて決定する。例えば9番目の画像がOKの場合、第2の基準画像選択区間の始点が9番目の画像に更新されるため、[9,14)の半開区間となる。つまり、その中央付近の画像を新たな第2の基準画像とすることで、探索範囲の中央を処理対象とすることになる。探索範囲の中央について判定を行うことで探索範囲を半減させていく手法は、広く知られている二分探索に他ならず、二分探索が計算量の面で利点があることもまた広く知られている。本実施形態の第2の基準画像選択区間とは、所与の画像がOKであればそれより前方の画像は全てOKと考えてよく、所与の画像がNGであればその後方の画像は全てNGと考えてよいという性質のものであり、二分探索の手法を適用可能である。つまり、更新前の第2の基準画像と、第2の基準画像選択区間の終点との中間付近から、新たな第2の基準画像を選択することで、効率的な処理が期待できる。 Therefore, when selecting an image behind the current position as a new second reference image, another method may be used in combination. As an example, a new second reference image is determined based on the value of (q + j) / 2. For example, when the 9th image is OK, the start point of the second reference image selection section is updated to the 9th image, and thus the [9, 14) half-open section. That is, by setting the image near the center as a new second reference image, the center of the search range is set as a processing target. The method of halving the search range by determining the center of the search range is not limited to the widely known binary search, and it is also widely known that the binary search has an advantage in terms of computational complexity. Yes. The second reference image selection section of the present embodiment is that if a given image is OK, all images ahead of it may be considered OK, and if a given image is NG, the image behind it is All have the property of being considered NG, and a binary search technique can be applied. In other words, efficient processing can be expected by selecting a new second reference image from the vicinity of the middle between the second reference image before update and the end point of the second reference image selection section.
ここでは、第1の基準画像起点の距離を2倍にしていく手法と、二分探索に対応する手法を併用するものとする。例えば、第qの画像が更新前の第2の基準画像である場合に、次の第2の基準画像として下式(1)を満たす第kの画像とすればよい。ここでmin(a,b)はaとbのうち小さい方を表すものである。
一方、上述したように第qの画像がNGの場合には、OKの場合とは逆に現在位置よりも前方から新たな第2の基準画像を選択することになる。どの程度前方の画像を選択するかは種々の手法により決定可能であるが、例えばここでも二分探索に対応した手法を用いてもよい。この場合、第2の基準画像選択区間の始点が第iの画像であるため、新たな第2の基準画像は、(i+q)/2の値に基づいて決定される。また、第qの画像がNGである以上、第qの画像及びその後方の画像は要約画像として選択されることはない。よって第2の基準画像選択区間の終点を更新してよく、j=qとすればよい。9番目の画像がNGである場合の例を図20(D)に示す。新たな第2の基準画像として7番目の画像が選択されるとともに、第2の基準画像選択区間の終点jがj=9に更新される。 On the other hand, when the q-th image is NG as described above, a new second reference image is selected from the front of the current position, contrary to the case of OK. How much forward image is selected can be determined by various methods. For example, a method corresponding to the binary search may be used here. In this case, since the starting point of the second reference image selection section is the i-th image, a new second reference image is determined based on the value of (i + q) / 2. Further, as long as the qth image is NG, the qth image and the image behind it are not selected as the summary image. Therefore, the end point of the second reference image selection section may be updated, and j = q may be set. An example in which the ninth image is NG is shown in FIG. The seventh image is selected as a new second reference image, and the end point j of the second reference image selection section is updated to j = 9.
なお、第2の基準画像選択区間が半開区間であるとしたのは、ここでの説明の便宜のためである。つまり、第qの画像がOKの場合は、当該第qの画像は要約画像として選択される可能性を残しているため、第2の基準画像選択区間の始点iをi=qとした場合に、iは第2の基準画像選択区間に含まれているとよい。一方、第qの画像がNGの場合は、当該第qの画像は要約画像として選択されないため、第2の基準画像選択区間の終点jをj=qとした場合に、jは第2の基準画像選択区間に含めないほうがよい。以上のことから、第2の基準画像選択区間を[i,j)としたにすぎず、符号や式の表記次第では開区間や閉区間により第2の基準画像選択区間を表すことに何も問題はない。 Note that the reason why the second reference image selection section is a half-open section is for convenience of explanation here. That is, when the q-th image is OK, there remains a possibility that the q-th image is selected as a summary image. Therefore, when the starting point i of the second reference image selection section is i = q. , I may be included in the second reference image selection section. On the other hand, when the q-th image is NG, the q-th image is not selected as the summary image. Therefore, when the end point j of the second reference image selection section is j = q, j is the second reference image. It is better not to include it in the image selection section. From the above, the second reference image selection section is merely [i, j), and depending on the notation of the sign and the expression, there is nothing to represent the second reference image selection section by an open section or a closed section. No problem.
以上の処理により、第2の基準画像選択区間(狭義には次の要約画像の探索範囲)を狭めていく。次の要約画像とは、第kの画像がOKであり且つ第k+1の画像がNGである場合の第kの画像であるから、OKの画像とNGの画像が隣り合っている箇所が見つかったら処理を終了することになる。上述の例では、終了の直前では二分探索的に処理を行っていくことが想定され、例えば図20(E)のようになる。第iの画像はOKであり、その2つ隣の第jの画像はNGであり、その間の第qの画像が第2の基準画像となっている。この場合、第qの画像がOKであれば図20(F)、NGであれば図20(G)のようになり、どちらにせよ第2の基準画像選択区間の始点と終点が隣り合い、且つ始点に対応する画像がOK、終点に対応する画像がNGとなる。よって、次の要約画像として始点に対応する画像を選択すればよいため、入力画像列に対する探索処理は終了する。 With the above processing, the second reference image selection section (in the narrow sense, the search range of the next summary image) is narrowed. The next summary image is a k-th image when the k-th image is OK and the k + 1-th image is NG. Therefore, when a location where the OK image and the NG image are adjacent to each other is found. Processing will be terminated. In the above example, it is assumed that the process is performed in a binary search immediately before the end, for example, as shown in FIG. The i-th image is OK, the j-th image next to it is NG, and the q-th image between them is the second reference image. In this case, if the q-th image is OK, the image is as shown in FIG. 20F, and if it is NG, the image is as shown in FIG. 20G. In any case, the start point and the end point of the second reference image selection section are adjacent to each other. The image corresponding to the start point is OK, and the image corresponding to the end point is NG. Therefore, since the image corresponding to the start point may be selected as the next summary image, the search process for the input image sequence ends.
次の要約画像が見つかったのであれば、当該画像及びそれ以降の画像からなる部分画像列を入力画像列として設定すればよい点は第2の実施形態の基本的な手法と同様である。よって、部分画像列設定部1008は、第2の基準画像選択区間の始点、及びそれ以降の画像を部分画像列に設定し、当該部分画像列を新たな入力画像列とする。新たな入力画像列が与えられたら、それ以降の処理については同様であるため詳細な説明は省略する。
If the next summary image is found, it is the same as the basic method of the second embodiment in that a partial image sequence including the image and subsequent images may be set as an input image sequence. Therefore, the partial image
図21にこの処理を説明するフローチャートを示す。S601,S602についてはS301,S302と同様である。S602で第1の基準画像が選択された後に、第2の基準画像選択区間を設定する(S609)。S602の直後に行われるS609の処理としては、例えば上述したようにi=2,j=N+2を満たす[i,j)の半開区間を設定すればよい。また、後述するようにS603やS606の後にS609の処理が行われる場合には、すでに設定されている第2の基準画像選択区間の更新処理となる。 FIG. 21 shows a flowchart for explaining this process. S601 and S602 are the same as S301 and S302. After the first reference image is selected in S602, a second reference image selection section is set (S609). As the processing of S609 performed immediately after S602, for example, as described above, a half-open section of [i, j) that satisfies i = 2 and j = N + 2 may be set. As will be described later, when the process of S609 is performed after S603 or S606, the second reference image selection section that has already been set is updated.
S609で第2の基準画像選択区間の設定(或いは更新)処理が行われたら、その始点と終点が隣り合うか(j=i+1を満たすか)の判定を行う(S610)。S610でYesの場合には、図20(F)に示したように第iの画像が、第1の画像の次の要約画像であるとわかった状況であるから、第iの画像及びそれ以降の画像を部分画像列に設定し(S607)、S602に戻る。 If the second reference image selection section is set (or updated) in S609, it is determined whether the start point and the end point are adjacent (j = i + 1 is satisfied) (S610). In the case of Yes in S610, as shown in FIG. 20F, since the i-th image has been found to be a summary image next to the first image, the i-th image and the subsequent images Is set as a partial image sequence (S607), and the process returns to S602.
S610でNoの場合には、まだ次の要約画像が見つかっていない状況であるから、S609で設定した第2の基準画像選択区間から第2の基準画像を選択する(S608)。S602による第1の基準画像設定後、初めてS608の処理が行われる場合には、例えば第i+1の画像(第1の基準画像の2つ後方の画像)を選択すればよい。それ以外の場合には、直前の第2の基準画像の位置に応じて、新たな第2の基準画像を選択する処理を行うことになる。 If No in S610, the next summary image has not yet been found, so the second reference image is selected from the second reference image selection section set in S609 (S608). When the process of S608 is performed for the first time after the setting of the first reference image in S602, for example, the i + 1th image (two images behind the first reference image) may be selected. In other cases, a process of selecting a new second reference image is performed according to the position of the immediately preceding second reference image.
S608で第2の基準画像を選択したら、判定対象画像を選択する(S603)。判定対象画像選択後の被覆領域算出処理(S604)、被覆率算出処理(S605)、画像削除可否判定処理(S606)についてはS304〜S306と同様である。S606で削除可能と判定された場合には、S603に戻り判定対象画像を1つ後方の画像に更新し、同様の処理を行う。S603〜S606の処理を繰り返すことで、第1の基準画像と第2の基準画像の間の画像が全て削除可能であるか、或いは少なくとも1つが削除不可であるかの判定が実行される。全て削除可能の場合にはS603の判定で、判定対象画像=第2の基準画像となり、S609に戻る。また、少なくとも1枚の画像が削除不可である場合にはS606の判定で削除不可となりS609に戻る。なお、図21では不図示であるが、S603からS609に戻ったのか、或いはS606からS609に戻ったのかという情報を保持しておき、それに応じて次のS609等での処理を変更する必要がある。 When the second reference image is selected in S608, a determination target image is selected (S603). The coverage area calculation process (S604), the coverage rate calculation process (S605), and the image deletion possibility determination process (S606) after selection of the determination target image are the same as S304 to S306. If it is determined in step S606 that the image can be deleted, the process returns to step S603, the determination target image is updated to the next image, and the same processing is performed. By repeating the processing of S603 to S606, it is determined whether all the images between the first reference image and the second reference image can be deleted, or at least one of them cannot be deleted. If all can be deleted, it is determined in S603 that the determination target image is the second reference image, and the process returns to S609. If at least one image cannot be deleted, the determination in S606 indicates that the image cannot be deleted, and the process returns to S609. Although not shown in FIG. 21, it is necessary to retain information indicating whether the process has returned from S603 to S609 or from S606 to S609, and the process in the next S609 or the like needs to be changed accordingly. is there.
S603からS609に戻った場合には、全ての画像が削除可能な状況であるため、第2の基準画像選択区間の始点を更新する処理を行い、その結果S608では1つ前の第2の基準画像よりも後方の画像が新たな第2の基準画像として選択される。一方、S606からS609に戻った場合には、少なくとも1枚の画像が削除不可である状況であるため、第2の基準画像選択区間の終点を更新する処理を行い、その結果S608では1つ前の第2の基準画像よりも前方の画像が新たな第2の基準画像として選択される。 When the process returns from S603 to S609, all the images can be deleted. Therefore, a process for updating the start point of the second reference image selection section is performed. As a result, the previous second reference is selected in S608. An image behind the image is selected as a new second reference image. On the other hand, when returning from S606 to S609, since at least one image cannot be deleted, a process of updating the end point of the second reference image selection section is performed. An image ahead of the second reference image is selected as a new second reference image.
以上の変形例では、第1〜第Nの画像からなる入力画像列から、第pの画像が第1の基準画像として選択され、第qの画像を第2の基準画像として選択する場合に、処理部100は、第p+2〜第Nの画像に対応する始点及び終点が設定された第2の基準画像選択区間から第2の基準画像を選択する。そして、第1の基準画像及び第2の基準画像に基づいて判定対象画像の削除可否の判定を行い、第p+1〜第q−1の画像が削除可能と判定された場合には、第2の基準画像選択区間に含まれる第x(xはx>qを満たす整数)の画像を新たな第2の基準画像として選択する。また、それとともに、第2の基準画像選択区間の始点を第qの画像に更新してもよい。
In the above modification, when the pth image is selected as the first reference image and the qth image is selected as the second reference image from the input image sequence including the first to Nth images, The
ここで、第2の基準画像選択区間は、第2の基準画像の候補となる画像という性質を鑑みれば、第p+2〜第Nの画像を含むことになる。ただし、第2の基準画像として第N+1の画像のように仮想的な画像を選択してもよいため、第2の基準画像選択区間の終点がNより大きくなってもよい。また、第2の基準画像選択区間には次の要約画像の探索範囲という側面もあるため、第2の基準画像として選択されない画像であっても、要約画像として選択されうる画像は当該選択区間に含まれるものとしてもよい。その場合第2の基準画像選択区間の始点として第1の基準画像の1つ後方の画像(第p+1の画像)を設定してもよいことになる。 Here, the second reference image selection section includes the (p + 2) th to Nth images in view of the property of being an image that is a candidate for the second reference image. However, since a virtual image such as the (N + 1) th image may be selected as the second reference image, the end point of the second reference image selection section may be larger than N. In addition, since the second reference image selection section also has an aspect of a search range for the next summary image, an image that can be selected as a summary image is included in the selection section even if the image is not selected as the second reference image. It may be included. In that case, an image (p + 1-th image) one behind the first reference image may be set as the starting point of the second reference image selection section.
これにより、第2の基準画像を更新する際に、新たな第2の基準画像の位置を柔軟に決定することが可能になる。第2の実施形態の基本的な手法は、言うなれば探索範囲を先頭から1つずつチェックして、探索範囲を減らしていく手法であるため、正解の位置によっては計算量が非常に多くなってしまう。その点、隣り合わない画像も新たな第2の基準画像として選択可能にすることで、一単位の判定(第qの画像がOKかNGかという判定)により探索範囲を大きく減らすことができる。よって、計算量の削減効果が期待でき、システムに対する負荷を軽減したり、処理時間を短縮したりすることが可能になる。 Thereby, when the second reference image is updated, the position of a new second reference image can be determined flexibly. In other words, the basic method of the second embodiment is a method of checking the search range one by one from the top and reducing the search range, so that the amount of calculation becomes very large depending on the position of the correct answer. End up. In that respect, by making it possible to select images that are not adjacent to each other as a new second reference image, the search range can be greatly reduced by one unit of determination (determination of whether the qth image is OK or NG). Therefore, an effect of reducing the amount of calculation can be expected, and the load on the system can be reduced and the processing time can be shortened.
また、処理部100は、第p+1〜第q−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、第2の基準画像選択区間に含まれる第y(yはy<qを満たす整数)の画像を新たな第2の基準画像として選択してもよい。それとともに、第2の基準画像選択区間の終点を第qの画像に更新する。
In addition, when it is determined that at least one of the p + 1 to q−1th images cannot be deleted, the
これにより、第2の基準画像を更新する際に、現在の第2の基準画像よりも前方の画像を、新たな第2の基準画像として選択することが可能になる。上述したように、後方への探索が隣り合う画像を選択するものに限定されない以上、現在の第2の基準画像よりも前方に未探索範囲が残っていることがありえ、削除可否の判定結果によっては当該未探索範囲に正解があるということが考えられる。その場合には、前方への探索を行うことで適切な処理を行うことが可能になる。また、後方への探索と同様に、新たな第2の基準画像の選択は隣り合う画像に限定されない。 As a result, when the second reference image is updated, an image ahead of the current second reference image can be selected as a new second reference image. As described above, as long as the backward search is not limited to selecting adjacent images, an unsearched range may remain ahead of the current second reference image. Can be considered that there is a correct answer in the unsearched range. In that case, it is possible to perform appropriate processing by performing a forward search. Further, as in the backward search, selection of a new second reference image is not limited to adjacent images.
また、処理部100は、第j(jは整数)の画像が第2の基準画像選択区間の終点に対応する場合に、(q+j)/2の値に基づいてxの値を設定してもよい。或いは、第i(iは整数)の画像が第2の基準画像選択区間の始点に対応する場合に、(i+q)/2の値に基づいてyの値を設定してもよい。
Further, the
これにより、新たな第2の基準画像を選択するに当たって、二分探索の手法を用いることが可能になる。後方への探索の場合には、現在の第2の基準画像と終点との中間となる画像を選択し、前方への探索の場合には、現在の第2の基準画像と始点との中間となる画像を選択することになる。よって、探索範囲(第2の基準画像選択区間の長さに相当)を半減させていくことが可能になり、第2の基準画像としてlogN枚の画像を選択すれば、全探索範囲の探索が終了することが期待される。よって、計算量のオーダーはN×logNに抑えることができ、Nが非常に大きい場合には第2の実施形態の基本的な手法(計算量のオーダーはN2)に比べて計算量の削減効果が大きい。なお、(q+j)/2及び(i+q)/2は整数になるとは限らないため、それぞれの値に対応する画像が存在しない場合もある。その際には、例えば(q+j)/2を超えない最大の整数、或いはそれより1大きい整数等を考えればよい。 This makes it possible to use a binary search method in selecting a new second reference image. In the case of a backward search, an image that is intermediate between the current second reference image and the end point is selected, and in the case of a forward search, an intermediate between the current second reference image and the start point is selected. Will be selected. Therefore, the search range (corresponding to the length of the second reference image selection section) can be halved. If logN images are selected as the second reference image, the entire search range can be searched. Expected to end. Therefore, the order of the calculation amount can be suppressed to N × logN, and when N is very large, the calculation amount is reduced as compared with the basic method of the second embodiment (the order of calculation amount is N 2 ). Great effect. Since (q + j) / 2 and (i + q) / 2 are not necessarily integers, there may be cases where there is no image corresponding to each value. In that case, for example, a maximum integer not exceeding (q + j) / 2, or an integer larger by 1 may be considered.
また、処理部100は、第2の基準画像選択区間の始点又は終点を更新した結果、始点と終点が隣り合う場合に、第1の基準画像として選択された画像を、要約画像列に含める処理を行ってもよい。また、始点に対応する画像、及び始点に対応する画像よりも入力画像列において後方の画像からなる部分画像列を入力画像列として設定し、設定された入力画像列に対して、pの値を1に設定して再度処理を行ってもよい。
In addition, the
ここで、始点と終点が隣り合うとは、始点に対応する画像と終点に対応する画像が、入力画像列において隣り合うことを表す。入力画像列としてN枚の画像が与えられた場合には、入力画像列は時系列的に或いは空間的に連続する画像の集合であることが想定されているため、その連続性から画像列の前方、後方を定義することができる。例えば時系列的に早い時刻に取得された画像は、それより遅い時刻に取得された画像よりも前方の画像となる。具体的には、入力画像列の各画像を第1〜第Nの画像として表し、振られた数値が小さい画像ほど前方にあるものとする。よって、画像列中の第iの画像と第j(>i)の画像が隣り合うとは、j=i+1を満たす状況を指す。 Here, that the start point and the end point are adjacent indicates that the image corresponding to the start point and the image corresponding to the end point are adjacent in the input image sequence. When N images are given as an input image sequence, it is assumed that the input image sequence is a set of images that are continuous in time series or spatially. You can define forward and backward. For example, an image acquired at an earlier time in time series is an image ahead of an image acquired at a later time. Specifically, each image in the input image sequence is represented as first to Nth images, and an image with a smaller shaken numerical value is assumed to be in front. Therefore, the i-th image and the j-th (> i) image in the image sequence are adjacent to each other in a situation where j = i + 1 is satisfied.
これにより、入力画像列に対する処理の終了条件として、第2の基準画像選択区間の始点、終点(或いは長さ)に基づく条件を設定することが可能になる。このような終了条件を設定することで、第2の基準画像として選択された場合にOKと判定される画像群のうち、第1の基準画像から最も離れていると予想される画像を、部分画像列の先頭画像(次の要約画像に相当)として選択することができる。なぜなら、図20(F)等に示したように、この終了条件とはOKの画像とNGの画像が隣り合う位置を探索することに等しいためである。そのため、最終的に出力される要約画像列に含まれる要約画像の枚数を少なくすることができ、ユーザの負担軽減等が可能になる。 This makes it possible to set a condition based on the start point and end point (or length) of the second reference image selection section as the process end condition for the input image sequence. By setting such an end condition, an image that is predicted to be the farthest from the first reference image in the image group determined to be OK when selected as the second reference image It can be selected as the first image (corresponding to the next summary image) of the image sequence. This is because, as shown in FIG. 20F and the like, this end condition is equivalent to searching for a position where an OK image and an NG image are adjacent to each other. Therefore, the number of summary images included in the finally output summary image sequence can be reduced, and the burden on the user can be reduced.
3.3 変形例(第2の基準画像の初期設定)
以上の第2の実施形態及びその変形例では、入力画像列(画像列取得部200が取得した画像列でもよいし、その一部の画像からなる部分画像列であってもよい)が入力された場合、最初に設定される第2の基準画像は、第1の基準画像の2つ後方の画像に限定されていた。
3.3 Modification (Initial setting of second reference image)
In the above second embodiment and its modifications, an input image sequence (which may be an image sequence acquired by the image
しかし、第2の基準画像の初期位置は異なるものであってもよい。例えば、実際の画像列では似たような画像が長く続く区間と、似たような画像があまりない区間が隣り合うことは多くない。つまり、次回の要約区間の長さ(隣り合う要約画像がどれだけ離れているかを表す)は、前回の要約区間の長さに近いことが予測される。よって、すでに要約画像が複数得られており、「前回の要約区間の長さ」に相当する情報が取得されているのであれば、第2の基準画像の初期位置を、第1の基準画像から「前回の要約区間の長さ」だけ離れた位置に設定することで、より早く正解に到達することが期待されることになり、計算量の削減効果も期待できる。 However, the initial position of the second reference image may be different. For example, in an actual image sequence, a section in which similar images continue for a long time and a section in which there are not many similar images are not often adjacent. In other words, the length of the next summary section (representing how far the adjacent summary images are separated) is predicted to be close to the length of the previous summary section. Therefore, if a plurality of summary images have already been obtained and information corresponding to “the length of the previous summary section” has been acquired, the initial position of the second reference image is determined from the first reference image. By setting it at a position separated by “the length of the previous summary section”, it is expected that the correct answer will be reached sooner, and a reduction in the amount of calculation can also be expected.
具体的には、直前の要約画像及びその1つ前の要約画像から、要約区間の長さgを取得しておく。そして、第2の基準画像選択区間が[i,j)である場合に、第2の基準画像を第i+1の画像ではなく、第i+gの画像に設定すればよい。なお、すでに決定している要約画像が0枚又は1枚の場合にはgを取得することができない。この場合には、gを用いずに第2の基準画像の初期位置を設定することになる。例えば、要約画像が0枚であれば、上述してきたように第2の基準画像を第i+1の画像にしてもよい。また、要約画像が1枚の場合には、画像列取得部200が取得した画像列の先頭の画像から、当該要約画像までの長さをg’とし、最初の第2の基準画像を第i+g’の画像としてもよい。
Specifically, the length g of the summary section is acquired from the immediately preceding summary image and the previous summary image. Then, when the second reference image selection section is [i, j), the second reference image may be set to the i + g image instead of the i + 1th image. Note that g cannot be acquired when the number of summary images already determined is zero or one. In this case, the initial position of the second reference image is set without using g. For example, if there are no summary images, the second reference image may be the (i + 1) th image as described above. If there is one summary image, the length from the first image in the image sequence acquired by the image
なお、第2の基準画像の更新処理が必要になった場合、その更新手法は種々の手法が考えられる。例えば、上述した変形例のように二分探索の手法を用いて次の第2の基準画像を選択してもよい。 Note that when the second reference image needs to be updated, various updating methods can be considered. For example, the next second reference image may be selected using a binary search method as in the above-described modification.
しかし、第i+gの画像付近に次の要約画像がある可能性が高いという仮定を鑑みれば、更新後の第2の基準画像が第i+gの画像から大きく離れることは、次の要約画像発見までの探索回数を増大させかねず、かえって好ましくないと考えることもできる。その場合には、第2の実施形態の基本的な手法として述べたように、前回の第2の基準画像と隣り合う画像を新たな第2の基準画像として選択してもよい。ただし、第i+1〜第i+g−1の画像について判定が行われていない以上、その範囲に次の要約画像がある可能性もある。よって、第2の基準画像の更新は1つずつ後方に移行させるものに限定されず、削除可否の判定結果次第では1つずつ前方に移行させる場合もあり得る。 However, in view of the assumption that there is a high possibility that the next summary image is likely to be in the vicinity of the i + g image, the fact that the updated second reference image is far away from the i + g image is until the next summary image is found. It may increase the number of searches and may be considered undesirable. In that case, as described as the basic method of the second embodiment, an image adjacent to the previous second reference image may be selected as a new second reference image. However, as long as the determination is not made for the (i + 1) -th to i + g-1 images, there is a possibility that the next summary image exists in the range. Therefore, the update of the second reference image is not limited to moving backward one by one, and may be shifted forward one by one depending on the determination result of deletion availability.
4.第3の実施形態
第3の実施形態では、基準画像の前方・後方の画像についての被覆率を保証する画像要約処理を系列順に行う手法を説明する。図15に本実施形態における画像処理装置のシステム構成例を示す。図1の処理部100に対して画像列分割部1006が追加された構成となっている。
4). Third Embodiment In the third embodiment, a technique will be described in which image summarization processing that guarantees the coverage of the front and rear images of the reference image is performed in order of sequence. FIG. 15 shows a system configuration example of the image processing apparatus in the present embodiment. An image
本実施形態では、基準画像選択部1001は、入力画像列の最初及び最後の画像以外の画像から基準画像を選択する(入力画像列の画像が3枚未満であればこの限りではない)。狭義には入力画像列の中央の画像を基準画像としてもよい。判定対象画像選択部1002は、入力画像列に含まれる画像のうち、基準画像以外の全ての画像を順次選択する。
In the present embodiment, the reference
画像列分割部1006は、入力画像列を基準画像よりも前の画像からなる第1の画像列と、基準画像よりも後の画像からなる第2の画像列に分割する。部分画像列設定部1008は、第1の画像列に含まれる画像の削除可否の判定結果に基づいて部分画像列設定処理を行うとともに、第2の画像列に含まれる画像の削除可否の判定結果に基づいて部分画像列設定処理を行う。
The image
図16に本実施形態の画像要約処理を説明するフローチャートを示す。この処理が開始されると、まずS101等と同様に画像要約処理の対象となる画像列を画像列取得部200において取得する(S501)。そして、画像列取得部200で取得した画像列を入力画像列群に追加する。
FIG. 16 shows a flowchart for explaining the image summarization processing of this embodiment. When this process is started, first, an image sequence to be subjected to image summarization processing is acquired by the image
次に入力画像列群に含まれる入力画像列に対して図17を用いて後述する処理を実行する(S502)。初めてS502の処理が行われる場合には、S501で取得された画像列に対する処理となる。なお、S502の処理対象となった入力画像列は入力画像列群からは削除される。その後、入力画像列群に入力画像列が残っているかの判定を行う(S503)。後述するように、S502における処理では、場合によって1つ又は2つの部分画像列が設定され、設定された部分画像列は入力画像列群に追加されることになるため、S503でYesと判定されることはありえる。S503でNoの場合には処理を終了する。 Next, processing described later with reference to FIG. 17 is executed on the input image sequence included in the input image sequence group (S502). When the process of S502 is performed for the first time, the process is performed on the image sequence acquired in S501. Note that the input image sequence to be processed in S502 is deleted from the input image sequence group. Thereafter, it is determined whether or not the input image sequence remains in the input image sequence group (S503). As will be described later, in the process in S502, one or two partial image sequences are set depending on circumstances, and the set partial image sequence is added to the input image sequence group. Therefore, Yes is determined in S503. It is possible. In the case of No in S503, the process ends.
図17に図16のS502における処理を説明するフローチャートを示す。この処理が開始されると、まず入力画像列群から処理対象となる入力画像列を選択する(S401)。S402〜S406については、基準画像の選択位置の差異等はあるものの、おおむねS102〜S106と同様である。なお、本実施形態では削除可否の判定結果に関わらず、入力画像列に含まれる全ての画像(ただし基準画像を除く)を順次判定対象画像として選択し処理を行う。そして全ての画像により削除可否の判定が終了した場合に、S403において選択する画像がないと判定されS409に移行する。 FIG. 17 is a flowchart for explaining the processing in S502 of FIG. When this process is started, first, an input image sequence to be processed is selected from the input image sequence group (S401). S402 to S406 are generally the same as S102 to S106, although there are differences in the selection position of the reference image. In the present embodiment, regardless of the determination result of whether or not deletion is possible, all images (except for the reference image) included in the input image sequence are sequentially selected and processed. When the determination of whether or not deletion is possible is completed for all the images, it is determined in S403 that there is no image to be selected, and the process proceeds to S409.
S409では、入力画像列を基準画像よりも前の画像からなる第1の分割画像列と、基準画像よりも後の画像からなる第2の分割画像列に分割する。そして、第1の分割画像列及び第2の分割画像列に基づいて部分画像列の設定処理が行われる(S407)。S407では具体的には、まず第1の分割画像列に含まれる画像の中に、少なくとも1つS406において削除不可と判定された画像があるか否かの判定を行い(S4071)、Yesの場合には第1の分割画像列を部分画像列に設定し、入力画像列群に追加する(S4072)。同様に、第2の分割画像列に含まれる画像の中に、少なくとも1つS406において削除不可と判定された画像があるか否かの判定を行い(S4073)、Yesの場合には第2の分割画像列を部分画像列に設定し、入力画像列群に追加する(S4074)。つまり、S502の処理では、1つの入力画像列を入力として処理が行われた結果として、0〜2個の部分画像列が入力画像列群に追加されることになる。 In step S409, the input image sequence is divided into a first divided image sequence composed of images before the reference image and a second divided image sequence composed of images after the reference image. Then, partial image sequence setting processing is performed based on the first divided image sequence and the second divided image sequence (S407). Specifically, in S407, first, it is determined whether there is at least one image determined to be undeleteable in S406 in the images included in the first divided image sequence (S4071). The first divided image sequence is set as a partial image sequence and added to the input image sequence group (S4072). Similarly, it is determined whether there is at least one image determined to be undeleteable in S406 in the images included in the second divided image sequence (S4073). The divided image sequence is set as a partial image sequence and added to the input image sequence group (S4074). That is, in the process of S502, 0 to 2 partial image sequences are added to the input image sequence group as a result of processing performed using one input image sequence as an input.
以上の画像要約処理を図示したものが図18(A)〜図18(B)である。図18(A)に示したように、N枚の画像を有する画像列が画像列取得部200で取得された場合には、当該画像列が入力画像列群に追加され、S502での処理対象となる。S502では、まずx番目(2≦x≦N−1であり、狭義にはxはN/2に近い値)の画像が基準画像として選択され、1〜x−1番目の画像、及びx+1〜N番目の画像が、順次判定対象画像として選択され、削除可否の判定が行われる。
FIGS. 18A to 18B illustrate the above image summarization processing. As shown in FIG. 18A, when an image sequence having N images is acquired by the image
そして、1〜x−1番目の画像のうち少なくとも1つの画像が削除不可と判定された場合には、1〜x−1番目の画像の全てを基準画像によりカバーすることができないということであるから、1〜x−1番目の画像の中に基準画像を設定する必要がある。具体的には、1〜x−1番目の画像を分割画像列として、当該分割画像列を入力画像列としてS502の処理を再度実行することになる。例えば、図18(B)に示したように、x−1枚の画像からなる画像列のうち、y番目(2≦y≦x−2であり、狭義にはyは(x−1)/2に近い値)の画像が基準画像として選択され、他の画像を順次判定対象画像として選択し、削除可否の判定を行う。この結果、場合によっては1〜y−1番目の画像からなる分割画像列や、y+1〜x−1番目の画像からなる分割画像列が入力画像列群に追加され、S502の処理の対象となる。以下、分割画像列に含まれる全ての画像が削除可能と判定され、当該分割画像列を要約画像列には含めないものとできるまで、S502の処理が反復されることになる。 If it is determined that at least one of the 1-x-1th images cannot be deleted, all of the 1-x-1th images cannot be covered with the reference image. Therefore, it is necessary to set the reference image in the 1st to (x-1) th images. Specifically, the process of S502 is executed again with the 1st to (x-1) th images as the divided image sequence and the divided image sequence as the input image sequence. For example, as shown in FIG. 18B, y-th (2 ≦ y ≦ x−2) of the image sequence composed of x−1 images, and y in the narrow sense is (x−1) / An image having a value close to 2 is selected as a reference image, and other images are sequentially selected as determination target images to determine whether or not deletion is possible. As a result, in some cases, a divided image sequence consisting of the 1st to (y-1) th images and a divided image sequence consisting of the (y + 1) to (x-1) th images are added to the input image sequence group, and are subject to the processing in S502. . Thereafter, it is determined that all the images included in the divided image sequence can be deleted, and the process of S502 is repeated until the divided image sequence cannot be included in the summary image sequence.
また、x+1〜N番目の画像からなる分割画像列についても、図18(B)に示したように同様の処理が行われることになる。 Further, the same processing is performed on the divided image sequence including the (x + 1) to (N + 1) th images as shown in FIG.
以上の本実施形態では、第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、処理部100は、第s(sは2≦s≦N−1を満たす整数)の画像を前記基準画像として選択するとともに、第t(tは1≦t≦Nかつt≠sを満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択する。そして、基準画像と判定対象画像の間の変形情報に基づいて被覆率を算出して、被覆率に基づいて判定対象画像の削除可否の判定を行う。さらに、第1〜第s−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、第1〜第s−1の画像からなる部分画像列を入力画像列として設定し、再度処理を行う。また、第s+1〜第Nの画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、第s+1〜第Nの画像からなる部分画像列を入力画像列として設定し、再度処理を行う。
In the present embodiment described above, when the first to Nth (N is an integer of 2 or more) images are input as the input image sequence, the
これにより、図18(A)、図18(B)に示した処理が可能になる。ここで第sの画像は望ましくは入力画像列の中央付近の画像である。つまり、基準画像を境界として入力画像列を2つの分割画像列に分け、それぞれについて削除可否判定を行い、削除不可であれば当該分割画像列を入力画像列に設定する。よって、本実施形態では1つの入力画像列が入力された場合に、出力として2つの新たな入力画像列が設定される可能性がある。また、本実施形態では分割画像列において少なくとも1つの画像が削除不可と判定された場合には、当該分割画像列全体が新たな入力画像列に設定され、その中から基準画像が選択される。つまり、所与の画像が削除可能と判定されたとしても即座に削除が確定するとは限らず、当該所与の画像を含む分割画像列が新たな入力画像列に設定された際に、当該所与の画像が基準画像として選択され、最終的に要約画像列に含まれる(すなわち画像要約処理によって削除されない)可能性がある点には留意すべきである。 As a result, the processing shown in FIGS. 18A and 18B becomes possible. Here, the s-th image is preferably an image near the center of the input image sequence. That is, the input image sequence is divided into two divided image sequences with the reference image as a boundary, and whether or not deletion is possible is determined for each. If the deletion is not possible, the divided image sequence is set as the input image sequence. Therefore, in the present embodiment, when one input image sequence is input, two new input image sequences may be set as outputs. In this embodiment, when it is determined that at least one image in the divided image sequence cannot be deleted, the entire divided image sequence is set as a new input image sequence, and a reference image is selected from the set. That is, even if it is determined that a given image can be deleted, the deletion is not always confirmed immediately. When a divided image sequence including the given image is set as a new input image sequence, It should be noted that a given image may be selected as a reference image and eventually included in the summary image sequence (ie not deleted by the image summarization process).
以上、本発明を適用した3つの実施の形態1〜3およびその変形例について説明したが、本発明は、各実施の形態1〜3やその変形例そのままに限定されるものではなく、実施段階では、発明の要旨を逸脱しない範囲内で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記した各実施の形態1〜3や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成することができる。例えば、各実施の形態1〜3や変形例に記載した全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態や変形例で説明した構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。このように、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能である。
The three
100 処理部、200 画像列取得部、300 記憶部、1001 基準画像選択部、
1002 判定対象画像選択部、1003 被覆領域算出部、1004 被覆率算出部、
1005 削除可否判定部、1006 画像列分割部、
1007 第2の基準画像選択部、1008 部分画像列設定部、
1009 要約画像列決定部
100 processing unit, 200 image sequence acquisition unit, 300 storage unit, 1001 reference image selection unit,
1002 Determination target image selection unit, 1003 coverage area calculation unit, 1004 coverage rate calculation unit,
1005 Deletability determination unit, 1006 Image sequence division unit,
1007 Second reference image selection unit, 1008 Partial image sequence setting unit,
1009 Summary image sequence determination unit
Claims (24)
前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う処理部と、
を含み、
前記処理部は、
前記複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、
前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像による前記判定対象画像の被覆率を算出し、
前記被覆率に基づいて、前記判定対象画像の削除可否の判定を行うことを特徴とする画像処理装置。 An image sequence acquisition unit for acquiring an image sequence having a plurality of images;
A processing unit that performs image summarization processing for acquiring a summary image sequence by deleting a part of the plurality of images of the image sequence acquired by the image sequence acquisition unit;
Including
The processor is
A reference image and a determination target image are selected from the plurality of images,
Based on deformation information between the reference image and the determination target image, the coverage of the determination target image by the reference image is calculated,
An image processing apparatus that determines whether or not the determination target image can be deleted based on the coverage.
第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、
前記処理部は、
第p(pは1≦p≦Nを満たす整数)の画像を第1の基準画像として選択し、第q(qはp+2以上の整数)の画像を第2の基準画像として選択するとともに、第r(rはp+1≦r≦q−1を満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択し、
前記第1の基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報、及び前記第2の基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、前記被覆率に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行うことを特徴とする画像処理装置。 In claim 1,
When the first to Nth images (N is an integer of 2 or more) are input as the input image sequence,
The processor is
The pth (p is an integer satisfying 1 ≦ p ≦ N) image is selected as the first reference image, the qth image (q is an integer equal to or greater than p + 2) is selected as the second reference image, and the first an image of r (r is an integer satisfying p + 1 ≦ r ≦ q−1) is selected as the determination target image;
Calculating the coverage based on the deformation information between the first reference image and the determination target image and the deformation information between the second reference image and the determination target image; An image processing apparatus that determines whether or not the determination target image can be deleted based on the image.
前記処理部は、
第p+2〜第Nの画像に対応する始点及び終点が設定された第2の基準画像選択区間から前記第2の基準画像を選択して、前記第1の基準画像及び前記第2の基準画像に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行い、
第p+1〜第q−1の画像が削除可能と判定された場合には、前記第2の基準画像選択区間に含まれる第x(xはx>qを満たす整数)の画像を新たな前記第2の基準画像として選択するとともに、前記第2の基準画像選択区間の前記始点を前記第qの画像に更新することを特徴とする画像処理装置。 In claim 2,
The processor is
The second reference image is selected from the second reference image selection section in which the start point and the end point corresponding to the p + 2 to Nth images are set, and the first reference image and the second reference image are selected. Based on the determination whether the determination target image can be deleted,
When it is determined that the (p + 1) -th to (q-1) -th images can be deleted, an x-th image (x is an integer satisfying x> q) included in the second reference image selection section is newly added to the first image. The image processing apparatus is selected as a second reference image and updates the start point of the second reference image selection section to the qth image.
前記処理部は、
第j(jは整数)の画像が前記第2の基準画像選択区間の前記終点に対応する場合に、(q+j)/2の値に基づいて前記xの値を設定することを特徴とする画像処理装置。 In claim 3,
The processor is
The x value is set based on the value of (q + j) / 2 when the j-th image (j is an integer) corresponds to the end point of the second reference image selection section. Processing equipment.
前記処理部は、
前記第p+1〜第q−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第2の基準画像選択区間に含まれる第y(yはy<qを満たす整数)の画像を新たな前記第2の基準画像として選択するとともに、前記第2の基準画像選択区間の前記終点を前記第qの画像に更新することを特徴とする画像処理装置。 In claim 3 or 4,
The processor is
If it is determined that at least one of the p + 1 to q−1 images cannot be deleted, the y th image (y is an integer satisfying y <q) included in the second reference image selection section. Is selected as a new second reference image, and the end point of the second reference image selection section is updated to the qth image.
前記処理部は、
第i(iは整数)の画像が前記第2の基準画像選択区間の前記始点に対応する場合に、(i+q)/2の値に基づいて前記yの値を設定することを特徴とする画像処理装置。 In claim 5,
The processor is
The y value is set based on the value of (i + q) / 2 when the i-th image (i is an integer) corresponds to the start point of the second reference image selection section. Processing equipment.
前記処理部は、
前記第2の基準画像選択区間の前記始点又は前記終点を更新した結果、前記始点と前記終点が隣り合う場合に、
前記第1の基準画像として選択された前記複数の画像の1つを、前記要約画像列に含める処理を行うとともに、
前記始点に対応する前記複数の画像の1つ、及び前記複数の画像のうち、前記始点に対応する前記複数の画像の1つよりも前記入力画像列において後方のものからなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して、前記pの値を1に設定して再度処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 In any one of Claims 3 thru | or 6.
The processor is
As a result of updating the start point or the end point of the second reference image selection section, when the start point and the end point are adjacent,
A process of including one of the plurality of images selected as the first reference image in the summary image sequence;
One of the plurality of images corresponding to the start point, and among the plurality of images, a partial image sequence composed of a rear one in the input image sequence than one of the plurality of images corresponding to the start point An image processing apparatus that is set as an input image sequence and performs the process again with the p value set to 1 for the set input image sequence.
前記処理部は、
第p+1〜第q−1の画像が削除可能と判定された場合には、前記第2の基準画像として第q+1の画像を選択することを特徴とする画像処理装置。 In claim 2,
The processor is
An image processing apparatus, wherein when it is determined that the (p + 1) -th to (q-1) -th images can be deleted, the (q + 1) -th image is selected as the second reference image.
前記処理部は、
前記第p+1〜第q−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第1の基準画像として選択された前記複数の画像の1つを、前記要約画像列に含める処理を行うとともに、前記第q−1〜第Nの画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して、前記pの値を1に設定して再度処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 In claim 8,
The processor is
If it is determined that at least one of the p + 1 to q−1 images cannot be deleted, one of the plurality of images selected as the first reference image is included in the summary image sequence. And a partial image sequence composed of the q-1st to Nth images is set as the input image sequence, and the value of p is set to 1 for the set input image sequence. An image processing apparatus that performs processing again.
第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、
前記処理部は、
第1の画像を前記基準画像として選択するとともに、第k(kは2≦k≦N−1を満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択し、
前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、前記被覆率に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行い、
前記第kの画像が削除可能と判定された場合には、前記判定対象画像として第k+1の画像を選択することを特徴とする画像処理装置。 In claim 1,
When the first to Nth images (N is an integer of 2 or more) are input as the input image sequence,
The processor is
A first image is selected as the reference image, and a k-th image (k is an integer satisfying 2 ≦ k ≦ N−1) is selected as the determination target image;
Calculating the coverage based on deformation information between the reference image and the determination target image, determining whether the determination target image can be deleted based on the coverage,
When it is determined that the k-th image can be deleted, an k + 1-th image is selected as the determination target image.
前記処理部は、
前記第kの画像が削除不可と判定された場合には、前記基準画像として選択された前記複数の画像の1つを、前記要約画像列に含める処理を行うとともに、前記第k〜第Nの画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して再度処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 In claim 10,
The processor is
If it is determined that the k-th image cannot be deleted, a process of including one of the plurality of images selected as the reference image in the summary image sequence is performed, and the k-th to N-th images are performed. An image processing apparatus, wherein a partial image sequence composed of images is set as the input image sequence, and the set input image sequence is processed again.
第1〜第N(Nは2以上の整数)の画像が入力画像列として入力された場合に、
前記処理部は、
第s(sは2≦s≦N−1を満たす整数)の画像を前記基準画像として選択するとともに、第t(tは1≦t≦Nかつt≠sを満たす整数)の画像を前記判定対象画像として選択し、
前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて前記被覆率を算出して、前記被覆率に基づいて前記判定対象画像の削除可否の判定を行うことを特徴とする画像処理装置。 In claim 1,
When the first to Nth images (N is an integer of 2 or more) are input as the input image sequence,
The processor is
The s-th (s is an integer satisfying 2 ≦ s ≦ N−1) image is selected as the reference image, and the t-th (t is an integer satisfying 1 ≦ t ≦ N and t ≠ s) image is determined. Select as target image,
An image processing apparatus that calculates the coverage based on deformation information between the reference image and the determination target image, and determines whether the determination target image can be deleted based on the coverage.
前記処理部は、
前記削除可否の前記判定において、第1〜第s−1の画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第1〜第s−1の画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して再度処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 In claim 12,
The processor is
In the determination of whether or not deletion is possible, if it is determined that at least one of the first to s-1th images cannot be deleted, a partial image sequence including the first to s-1th images is input. An image processing apparatus which is set as an image sequence and performs the process again on the set input image sequence.
前記処理部は、
前記削除可否の前記判定において、第s+1〜第Nの画像のうち少なくとも1つが削除不可と判定された場合には、前記第s+1〜第Nの画像からなる部分画像列を前記入力画像列として設定し、設定された前記入力画像列に対して再度処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 In claim 12,
The processor is
In the determination of whether or not deletion is possible, if it is determined that at least one of the s + 1 to Nth images cannot be deleted, a partial image sequence including the s + 1 to Nth images is set as the input image sequence. An image processing apparatus that performs the process again on the set input image sequence.
前記処理部は、
前記基準画像、前記判定対象画像、及び前記複数の画像のうち前記画像列において前記基準画像と前記判定対象画像の間のものについて、隣り合う前記画像間の前記変形情報を求め、求めた隣り合う前記画像間の前記変形情報に基づいて、前記基準画像と前記判定対象画像の間の前記変形情報を求めることを特徴とする画像処理装置。 In any one of Claims 1 thru | or 14.
The processor is
For the reference image, the determination target image, and the plurality of images between the reference image and the determination target image in the image sequence, the deformation information between the adjacent images is obtained, and the obtained adjacent ones are obtained. An image processing apparatus that obtains the deformation information between the reference image and the determination target image based on the deformation information between the images.
前記処理部は、
前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像により前記判定対象画像が覆われる領域である被覆領域を求め、前記被覆率として、前記判定対象画像に占める前記被覆領域の割合を算出することを特徴とする画像処理装置。 In any one of Claims 1 thru | or 15,
The processor is
Based on deformation information between the reference image and the determination target image, a covering region that is a region where the determination target image is covered by the reference image is obtained, and the covering region occupies the determination target image as the covering rate An image processing apparatus that calculates a ratio of
前記処理部は、
前記基準画像として、前記複数の画像から第1〜第M(Mは2以上の整数)の基準画像を選択し、
第u(1≦u≦M)の基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて第uの被覆領域を求め、
第1〜第Mの被覆領域の和集合の領域を前記被覆領域として設定し、設定した前記被覆領域に基づいて前記被覆率を算出することを特徴とする画像処理装置。 In claim 16,
The processor is
As the reference image, first to Mth reference images (M is an integer of 2 or more) are selected from the plurality of images,
Obtaining a u-th covering region based on deformation information between the u-th (1 ≦ u ≦ M) reference image and the determination target image;
An image processing apparatus, wherein an union area of first to Mth covering areas is set as the covering area, and the coverage is calculated based on the set covering area.
前記処理部は、
前記判定対象画像の画像上位置に応じて重み係数を設定し、前記重み係数と前記被覆領域とに基づいて算出された第1の重み総和と、前記重み係数と前記判定対象画像とに基づいて算出された第2の重み総和との割合に基づいて、前記被覆率を算出することを特徴とする画像処理装置。 In claim 16 or 17,
The processor is
A weighting factor is set according to the position of the determination target image on the image, based on the first weight sum calculated based on the weighting factor and the coverage area, and on the weighting factor and the determination target image. An image processing apparatus that calculates the coverage based on a ratio with the calculated second total weight.
前記処理部は、
前記判定対象画像に対して複数の点を設定し、前記複数の点を前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、前記基準画像に含まれる前記変換後の点の数に基づいて、前記被覆率を算出することを特徴とする画像処理装置。 In any one of Claims 1 thru | or 15,
The processor is
When a plurality of points are set for the determination target image and the plurality of points are converted according to deformation information between the reference image and the determination target image, the converted image included in the reference image An image processing apparatus that calculates the coverage based on the number of points.
前記処理部は、
前記基準画像として、前記複数の画像から第1〜第M(Mは2以上の整数)の基準画像を選択し、
前記複数の点を第u(1≦u≦M)の基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、前記第uの基準画像に含まれる前記変換後の点の数を第uの被覆情報として求め、
前記第1〜第Mの基準画像の各々から求められた第1〜第Mの被覆情報に基づいて前記被覆率を算出することを特徴とする画像処理装置。 In claim 19,
The processor is
As the reference image, first to Mth reference images (M is an integer of 2 or more) are selected from the plurality of images,
When the plurality of points are converted according to deformation information between the u-th (1 ≦ u ≦ M) reference image and the determination target image, the converted points included in the u-th reference image The number is obtained as the u-th covering information,
An image processing apparatus that calculates the coverage based on first to Mth cover information obtained from each of the first to Mth reference images.
前記処理部は、
前記判定対象画像の画像上位置に応じて重み係数を設定し、前記複数の点を前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に応じて変換した場合に、前記基準画像に含まれる前記変換後の点と、前記重み係数に基づいて、前記被覆率を算出することを特徴とする画像処理装置。 In claim 19 or 20,
The processor is
A weighting factor is set according to the position of the determination target image on the image, and the plurality of points are converted according to deformation information between the reference image and the determination target image, and are included in the reference image. An image processing apparatus that calculates the coverage based on a point after conversion and the weighting factor.
前記処理部は、
前記重み係数の値として、前記判定対象画像の第1の領域に0を設定するとともに、前記判定対象画像の前記第1の領域とは異なる第2の領域に1を設定することを特徴とする画像処理装置。 In claim 18 or 21,
The processor is
As the value of the weighting factor, 0 is set in the first area of the determination target image, and 1 is set in a second area different from the first area of the determination target image. Image processing device.
前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行う処理部として、
コンピュータを機能させ、
前記処理部は、
前記複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、
前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像による前記判定対象画像の被覆率を算出し、
前記被覆率に基づいて、前記判定対象画像を削除可否の判定を行うことを特徴とするプログラム。 An image sequence acquisition unit for acquiring an image sequence having a plurality of images;
As a processing unit that performs image summarization processing for acquiring a summary image sequence by deleting a part of the plurality of images of the image sequence acquired by the image sequence acquisition unit,
Make the computer work,
The processor is
A reference image and a determination target image are selected from the plurality of images,
Based on deformation information between the reference image and the determination target image, the coverage of the determination target image by the reference image is calculated,
A program for determining whether or not the determination target image can be deleted based on the coverage.
前記画像列の前記複数の画像から、基準画像と判定対象画像を選択し、
前記基準画像と前記判定対象画像の間の変形情報に基づいて、前記基準画像による前記判定対象画像の被覆率を算出し、
前記被覆率に基づいて、前記判定対象画像を削除可否の判定を行い、
前記削除可否の判定結果に基づいて、前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行うことを特徴とする画像処理方法。 Obtain an image sequence with multiple images,
A reference image and a determination target image are selected from the plurality of images in the image sequence,
Based on deformation information between the reference image and the determination target image, the coverage of the determination target image by the reference image is calculated,
Based on the coverage, it is determined whether the determination target image can be deleted,
An image processing method for performing image summarization processing for acquiring a summary image sequence by deleting a part of the plurality of images of the image sequence based on the determination result of the deletion possibility.
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