JPH0737086A - 静止画像抽出装置 - Google Patents
静止画像抽出装置Info
- Publication number
- JPH0737086A JPH0737086A JP17714293A JP17714293A JPH0737086A JP H0737086 A JPH0737086 A JP H0737086A JP 17714293 A JP17714293 A JP 17714293A JP 17714293 A JP17714293 A JP 17714293A JP H0737086 A JPH0737086 A JP H0737086A
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- Japan
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Abstract
(57)【要約】
【目的】抽出対象領域をその他の背景領域から分離し抽
出する静止画像抽出装置に関し，人手による簡便な入力
で高精度に静止画像を切り出すことを目的とする。 【構成】インタラクティブに得られたポイント情報から
指示入力ライン53を決定し, 走査ブロック52で走査しな
がら，そのブロック内の領域をクラスタリングする。そ
の際に，ブロック毎に特徴空間を構成して位置情報と色
情報のスケールを合わせる。また，ブロック内の各色の
ヒストグラムを算出して双峰性を確認できたときにクラ
スタリングを施す。また，処理済みの結果を用いて，ク
ラスタ境界の位置，傾きから指示入力ライン53を補正
し，順次，走査ブロック52の位置を決める。
出する静止画像抽出装置に関し，人手による簡便な入力
で高精度に静止画像を切り出すことを目的とする。 【構成】インタラクティブに得られたポイント情報から
指示入力ライン53を決定し, 走査ブロック52で走査しな
がら，そのブロック内の領域をクラスタリングする。そ
の際に，ブロック毎に特徴空間を構成して位置情報と色
情報のスケールを合わせる。また，ブロック内の各色の
ヒストグラムを算出して双峰性を確認できたときにクラ
スタリングを施す。また，処理済みの結果を用いて，ク
ラスタ境界の位置，傾きから指示入力ライン53を補正
し，順次，走査ブロック52の位置を決める。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，人手を介して切り出し
対象領域の輪郭周辺に指示入力ラインを引き，該指示入
力ラインの情報から真の輪郭線を決定して切り出し，真
の輪郭線に囲まれた部分を抽出対象領域として塗りつぶ
すことで，抽出対象領域をその他の背景領域から分離し
抽出する静止画像抽出装置に関するものである。
対象領域の輪郭周辺に指示入力ラインを引き，該指示入
力ラインの情報から真の輪郭線を決定して切り出し，真
の輪郭線に囲まれた部分を抽出対象領域として塗りつぶ
すことで，抽出対象領域をその他の背景領域から分離し
抽出する静止画像抽出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】人手を介した，小ブロック内でのクラス
タリングを利用した静止画像切り出し方式として，以下
の技術が考案されている（特願平５−３９５８４号）。
タリングを利用した静止画像切り出し方式として，以下
の技術が考案されている（特願平５−３９５８４号）。
【０００３】１．長方形の小ブロックで指示入力ライン
上を走査させ，ブロック内の画素を３個以上のクラスタ
に分類し，指示入力ラインの通ったクラスタを全て輪郭
領域とし，該輪郭領域で囲まれた領域を抽出対象領域と
して抽出する静止画像切り出し方式。
上を走査させ，ブロック内の画素を３個以上のクラスタ
に分類し，指示入力ラインの通ったクラスタを全て輪郭
領域とし，該輪郭領域で囲まれた領域を抽出対象領域と
して抽出する静止画像切り出し方式。
【０００４】２．長方形の小ブロックで指示入力ライン
上を走査させ，ブロック内の画素を２つのクラスタに分
類し，指示入力ラインの右側の領域を輪郭領域とし該輪
郭領域で囲まれた領域を抽出対象領域として抽出する静
止画像切り出し方式。
上を走査させ，ブロック内の画素を２つのクラスタに分
類し，指示入力ラインの右側の領域を輪郭領域とし該輪
郭領域で囲まれた領域を抽出対象領域として抽出する静
止画像切り出し方式。
【０００５】これらの従来方式は，人間が抽出領域を予
測しながらポイント点を与えなければならなかったり，
全てのブロックに一律なパラメータを与え一律な特徴空
間を構成していたため，特に色の幅の小さいところで誤
抽出を招きやすいものであった。また，極端に外部領域
と内部領域の色の差がないブロック，すなわち色のヒス
トグラムをとったときに双峰性でない場合のブロックで
クラスタリングを施すと誤抽出を招くおそれがあった。
また，指示入力ラインが真の輪郭を大きく外れたとき，
ブロック内でクラスタリングをしても全く意味がなく，
この問題を回避するためにはポイントを緊密にする必要
があり，操作性の面で問題となる。
測しながらポイント点を与えなければならなかったり，
全てのブロックに一律なパラメータを与え一律な特徴空
間を構成していたため，特に色の幅の小さいところで誤
抽出を招きやすいものであった。また，極端に外部領域
と内部領域の色の差がないブロック，すなわち色のヒス
トグラムをとったときに双峰性でない場合のブロックで
クラスタリングを施すと誤抽出を招くおそれがあった。
また，指示入力ラインが真の輪郭を大きく外れたとき，
ブロック内でクラスタリングをしても全く意味がなく，
この問題を回避するためにはポイントを緊密にする必要
があり，操作性の面で問題となる。
【０００６】ワークステーション上で付属のマウス等の
ポインティングデバイスを用いて簡単に精度よく切り出
すためには，曖昧なポインティング入力を許容し，誤抽
出の少ない方式が必要となる。
ポインティングデバイスを用いて簡単に精度よく切り出
すためには，曖昧なポインティング入力を許容し，誤抽
出の少ない方式が必要となる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】前記人手を介した静止
画像切り出し技術は，ワークステーション，パーソナル
コンピュータなどに常備されているマウスなどのポイン
ティングデバイスを用いて，簡便な入力で切り出し精度
の良い出力を人間が耐え得る応答速度で表示することが
望まれている。本発明は，これらの中の切り出し精度，
入力の簡便性について向上を図ることを目的とする。
画像切り出し技術は，ワークステーション，パーソナル
コンピュータなどに常備されているマウスなどのポイン
ティングデバイスを用いて，簡便な入力で切り出し精度
の良い出力を人間が耐え得る応答速度で表示することが
望まれている。本発明は，これらの中の切り出し精度，
入力の簡便性について向上を図ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は，前処理によっ
て雑音を除去した静止画像に対して，インタラクティブ
に得られたポイント情報から指示入力ラインを決定する
手段と，この指示入力ラインを走査するブロック内でク
ラスタリングを行い，背景領域と輪郭領域に分離するク
ラスタリング手段と，該クラスタリング手段によって得
られた輪郭領域で囲まれた部分を塗りつぶし，全体を抽
出領域とする領域抽出手段を有する静止画像抽出装置に
おいて前記目的の達成を図るものである。
て雑音を除去した静止画像に対して，インタラクティブ
に得られたポイント情報から指示入力ラインを決定する
手段と，この指示入力ラインを走査するブロック内でク
ラスタリングを行い，背景領域と輪郭領域に分離するク
ラスタリング手段と，該クラスタリング手段によって得
られた輪郭領域で囲まれた部分を塗りつぶし，全体を抽
出領域とする領域抽出手段を有する静止画像抽出装置に
おいて前記目的の達成を図るものである。
【０００９】この目的を達成するために，本発明は前記
クラスタリング手段に特徴空間構成手段，ヒストグラム
双峰性検出手段を有し，前記指示入力ライン決定部に指
示入力ライン補正手段を有する。
クラスタリング手段に特徴空間構成手段，ヒストグラム
双峰性検出手段を有し，前記指示入力ライン決定部に指
示入力ライン補正手段を有する。
【００１０】
【作用】本発明によれば，すべてのブロックに一律な係
数を与えるのではなく，ブロック内の各色の取り得る値
の最大値と最小値から色の幅Ｗdensity を求め，ブロッ
クの長辺をｂx とすると，α＝ｋＷdensity ／ｂx （ｋ
は任意の正の実数）なる値を特徴空間のスケーリングを
決定する係数として与え，ブロック毎に特徴空間を構成
するので，高い抽出精度が得られる。また，クラスタリ
ングという処理の特性に基づき，領域中の画素のヒスト
グラムが幾つかのピークを形成するときクラスタリング
が成功することに着目して，双峰性が確認できたときに
クラスタリングを施すので，外部領域と内部領域の色の
差が小さい場合の大きな抽出誤りを防ぐことができる。
したがって，人手による簡便な入力でより高い精度で静
止画像を切り出すことが可能となる。
数を与えるのではなく，ブロック内の各色の取り得る値
の最大値と最小値から色の幅Ｗdensity を求め，ブロッ
クの長辺をｂx とすると，α＝ｋＷdensity ／ｂx （ｋ
は任意の正の実数）なる値を特徴空間のスケーリングを
決定する係数として与え，ブロック毎に特徴空間を構成
するので，高い抽出精度が得られる。また，クラスタリ
ングという処理の特性に基づき，領域中の画素のヒスト
グラムが幾つかのピークを形成するときクラスタリング
が成功することに着目して，双峰性が確認できたときに
クラスタリングを施すので，外部領域と内部領域の色の
差が小さい場合の大きな抽出誤りを防ぐことができる。
したがって，人手による簡便な入力でより高い精度で静
止画像を切り出すことが可能となる。
【００１１】
【実施例】図１は本方式の上位概念（特願平５−３９５
８４号）を示す処理構成図であり，１は前処理部，２は
指示入力ライン決定部，３はクラスタリング部，４は領
域抽出部，５０はポイント点，５１は輪郭線，５２は走
査ブロック，５３は指示入力ラインである。
８４号）を示す処理構成図であり，１は前処理部，２は
指示入力ライン決定部，３はクラスタリング部，４は領
域抽出部，５０はポイント点，５１は輪郭線，５２は走
査ブロック，５３は指示入力ラインである。
【００１２】全体的な処理の流れは，以下のとおりであ
る。図１における前処理部１でメディアンフィルタなど
を用いて雑音除去を行い，マウス等のポインティングデ
バイスで抽出対象領域の輪郭線５１周辺をポイントさ
せ，入力したポイント情報からポイント点５０，５０，
…を得る。これらのポイント点を連結して指示入力ライ
ン５３とする。走査ブロック５２によりこの指示入力ラ
イン５３上を走査し，クラスタリング部３で細長い走査
ブロック内での２つの初期クラスタ中心を，この走査ブ
ロック５２の両端に配置し，色・位置情報を考慮したＲ
ＧＢＸＹ５次元Ｋ平均クラスタリングを施し，走査ブロ
ック５２内の画素を背景領域と輪郭領域に振り分ける。
その後，領域抽出部４で前記輪郭領域で囲まれた領域を
塗りつぶし，抽出画像とする。
る。図１における前処理部１でメディアンフィルタなど
を用いて雑音除去を行い，マウス等のポインティングデ
バイスで抽出対象領域の輪郭線５１周辺をポイントさ
せ，入力したポイント情報からポイント点５０，５０，
…を得る。これらのポイント点を連結して指示入力ライ
ン５３とする。走査ブロック５２によりこの指示入力ラ
イン５３上を走査し，クラスタリング部３で細長い走査
ブロック内での２つの初期クラスタ中心を，この走査ブ
ロック５２の両端に配置し，色・位置情報を考慮したＲ
ＧＢＸＹ５次元Ｋ平均クラスタリングを施し，走査ブロ
ック５２内の画素を背景領域と輪郭領域に振り分ける。
その後，領域抽出部４で前記輪郭領域で囲まれた領域を
塗りつぶし，抽出画像とする。
【００１３】図２は，図１に示すクラスタリング部の第
１の処理例を示す図であり，３１は特徴空間構成部であ
る。図３は走査ブロック内の特徴空間を示す図であっ
て，特に，大きい領域での特徴空間と小領域での特徴空
間の対応を示す図である。
１の処理例を示す図であり，３１は特徴空間構成部であ
る。図３は走査ブロック内の特徴空間を示す図であっ
て，特に，大きい領域での特徴空間と小領域での特徴空
間の対応を示す図である。
【００１４】本方式では，クラスタリングに位置・色情
報を考慮したＫ平均クラスタリングを使用する。色だけ
でなく位置を考慮することで雑音除去の効果があり，位
置の拘束を与えることになるので，クラスタの反転（本
方式ではクラスタの反転による誤抽出は精度に大きく寄
与する）を防止するなどのメリットがある。ここにおけ
るクラスタリング部３では，走査ブロック５２内の画素
の持つ色の値のヒストグラムをとり，ある閾値ＴＨ以下
のヒストグラムは０とみなし，ヒストグラムの両端をカ
ットして雑音の影響を防ぐ。最大値，最小値を求め，両
者の差を色の幅Ｗdensity とする。ブロックの大きさを
ｂx （長辺），ｂy （短辺）とすると，α＝ｋＷ
density ／ｂx （ｋは任意の正の実数，１〜２．５位が
望ましい）なる係数を算出し，ブロック内の位置，色の
スケール比を１：ｋにしクラスタリングを行う。Ｋ平均
アルゴリズムでは，画素は特徴空間内で距離Ｄの一番短
いクラスタに所属するがこの距離Ｄの定義は以下の式で
表される。
報を考慮したＫ平均クラスタリングを使用する。色だけ
でなく位置を考慮することで雑音除去の効果があり，位
置の拘束を与えることになるので，クラスタの反転（本
方式ではクラスタの反転による誤抽出は精度に大きく寄
与する）を防止するなどのメリットがある。ここにおけ
るクラスタリング部３では，走査ブロック５２内の画素
の持つ色の値のヒストグラムをとり，ある閾値ＴＨ以下
のヒストグラムは０とみなし，ヒストグラムの両端をカ
ットして雑音の影響を防ぐ。最大値，最小値を求め，両
者の差を色の幅Ｗdensity とする。ブロックの大きさを
ｂx （長辺），ｂy （短辺）とすると，α＝ｋＷ
density ／ｂx （ｋは任意の正の実数，１〜２．５位が
望ましい）なる係数を算出し，ブロック内の位置，色の
スケール比を１：ｋにしクラスタリングを行う。Ｋ平均
アルゴリズムでは，画素は特徴空間内で距離Ｄの一番短
いクラスタに所属するがこの距離Ｄの定義は以下の式で
表される。
【００１５】
【数１】
【００１６】ここで（Ｒc ，Ｇc ，Ｂc ，Ｘc ，Ｙc ）
は，あるクラスタ中心の特徴ベクトルである。また，
（Ｒp ，Ｇp ，Ｂp ，Ｘp ，Ｙp ）は，ある画素の特徴
ベクトルである。（Ｋr ，Ｋg ，Ｋb ，Ｋx ，Ｋy ）
は，特徴空間のスケーリングを決定する距離係数であ
る。
は，あるクラスタ中心の特徴ベクトルである。また，
（Ｒp ，Ｇp ，Ｂp ，Ｘp ，Ｙp ）は，ある画素の特徴
ベクトルである。（Ｋr ，Ｋg ，Ｋb ，Ｋx ，Ｋy ）
は，特徴空間のスケーリングを決定する距離係数であ
る。
【００１７】図３に示したように色はＲＧＢ値で考えた
場合２５６階調をとり得る。もし，対象が画像全体のよ
うに大きな領域の場合には，色は全ての階調に分布する
と考えられ，位置情報と色情報のスケールを合わせると
きには，前記の位置の係数Ｋ x ，Ｋy に２５６／ｂx な
る値を与えればよい。しかし，本方式では小領域内でク
ラスタリングを施すので，色幅Ｗdensity も２５６より
ずっと小さいとみられ，また，ブロック毎に特徴も異な
ることが考えられる。したがって，前記α＝ｋＷ
density ／ｂx なる値を係数として与え，ブロック毎に
特徴空間を構成する。これにより，全てのブロックに固
定の係数を与えたときよりも，高い抽出精度を得ること
が期待できる。具体的には，例えば特徴空間のスケーリ
ングを決定する色の係数をＫr ＝１，Ｋg ＝１，Ｋb ＝
１とし，位置の係数をＫx ＝α，Ｋy ＝αとする。
場合２５６階調をとり得る。もし，対象が画像全体のよ
うに大きな領域の場合には，色は全ての階調に分布する
と考えられ，位置情報と色情報のスケールを合わせると
きには，前記の位置の係数Ｋ x ，Ｋy に２５６／ｂx な
る値を与えればよい。しかし，本方式では小領域内でク
ラスタリングを施すので，色幅Ｗdensity も２５６より
ずっと小さいとみられ，また，ブロック毎に特徴も異な
ることが考えられる。したがって，前記α＝ｋＷ
density ／ｂx なる値を係数として与え，ブロック毎に
特徴空間を構成する。これにより，全てのブロックに固
定の係数を与えたときよりも，高い抽出精度を得ること
が期待できる。具体的には，例えば特徴空間のスケーリ
ングを決定する色の係数をＫr ＝１，Ｋg ＝１，Ｋb ＝
１とし，位置の係数をＫx ＝α，Ｋy ＝αとする。
【００１８】図４は，図１に示すクラスタリング部の第
２の処理例を示す図であり，３２はヒストグラム双峰性
検出部である。ここにおけるヒストグラム双峰性検出部
３２では，前記走査ブロック内の画素において色のヒス
トグラムをとりヒストグラムの双峰性（２つの山からな
っているか）を検出する。ここで，双峰性があればクラ
スタリング処理を施し，双峰性が無ければ指示入力ライ
ンをそのままクラスタ境界とする。これは領域中の画素
のヒストグラムが幾つかのピークを形成するときクラス
タリングが成功するというクラスタリングという処理の
特性に基づくものである。
２の処理例を示す図であり，３２はヒストグラム双峰性
検出部である。ここにおけるヒストグラム双峰性検出部
３２では，前記走査ブロック内の画素において色のヒス
トグラムをとりヒストグラムの双峰性（２つの山からな
っているか）を検出する。ここで，双峰性があればクラ
スタリング処理を施し，双峰性が無ければ指示入力ライ
ンをそのままクラスタ境界とする。これは領域中の画素
のヒストグラムが幾つかのピークを形成するときクラス
タリングが成功するというクラスタリングという処理の
特性に基づくものである。
【００１９】図５は，図１に示す指示入力ライン決定部
の処理例を示す図であり，２１は指示入力ライン補正部
である。また，図６は本方式による指示入力ライン補正
の様子を示す図であり，６１はマスク，６２は原画像，
６３は走査ブロック，６４は指示入力ライン，６５は小
マスク，６６は輪郭領域を表す。また，Ｗは原画像６２
およびマスク６１の横のサイズ，Ｈは原画像６２および
マスク６１の縦のサイズ，ｂx ，ｂy はそれぞれ走査ブ
ロック６３の長辺と短辺のサイズ，ｍx ，ｍyは小マス
ク６５の２辺のサイズである。
の処理例を示す図であり，２１は指示入力ライン補正部
である。また，図６は本方式による指示入力ライン補正
の様子を示す図であり，６１はマスク，６２は原画像，
６３は走査ブロック，６４は指示入力ライン，６５は小
マスク，６６は輪郭領域を表す。また，Ｗは原画像６２
およびマスク６１の横のサイズ，Ｈは原画像６２および
マスク６１の縦のサイズ，ｂx ，ｂy はそれぞれ走査ブ
ロック６３の長辺と短辺のサイズ，ｍx ，ｍyは小マス
ク６５の２辺のサイズである。
【００２０】図５に示す指示入力ライン補正部２１で
は，走査ブロックの位置がポイント点の位置でないと
き，クラスタリング処理結果をマスク６１に格納し，次
の走査ブロック６３の位置を決めるときに，マスク６１
から処理結果の輪郭領域６６を読み込み，小マスク６５
に格納する。この小マスク６５における上端下端のクラ
スタ境界の位置を検出し，これよりクラスタ境界の傾き
を算出し，そのクラスタ境界の延長上に次の走査ブロッ
ク６３を配置する。したがって，図６に示すように指示
入力ライン６４が補正されたことになる。新しく配置さ
れた走査ブロック６３内でクラスタリングを行い，新し
い処理結果としてマスク６１に格納する。以上の処理を
繰り返す。
は，走査ブロックの位置がポイント点の位置でないと
き，クラスタリング処理結果をマスク６１に格納し，次
の走査ブロック６３の位置を決めるときに，マスク６１
から処理結果の輪郭領域６６を読み込み，小マスク６５
に格納する。この小マスク６５における上端下端のクラ
スタ境界の位置を検出し，これよりクラスタ境界の傾き
を算出し，そのクラスタ境界の延長上に次の走査ブロッ
ク６３を配置する。したがって，図６に示すように指示
入力ライン６４が補正されたことになる。新しく配置さ
れた走査ブロック６３内でクラスタリングを行い，新し
い処理結果としてマスク６１に格納する。以上の処理を
繰り返す。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
ブロック毎に特徴空間を張り，最適な位置にブロックを
配置することによって誤抽出を緩和し，ポイント数が低
減されることから，抽出精度と操作性が向上する。
ブロック毎に特徴空間を張り，最適な位置にブロックを
配置することによって誤抽出を緩和し，ポイント数が低
減されることから，抽出精度と操作性が向上する。
【図１】本発明の上位概念を示す処理構成図である。
【図２】本発明のクラスタリング部における第１の処理
例を示す図である。
例を示す図である。
【図３】本発明の特徴空間構成の概念を示す図である。
【図４】本発明のクラスタリング部における第２の処理
例を示す図である。
例を示す図である。
【図５】本発明の指示入力ライン決定部における処理例
を示す図である。
を示す図である。
【図６】本発明の指示入力ライン決定部における指示入
力ライン補正の様子を示す図である。
力ライン補正の様子を示す図である。
１ 前処理部部 ２ 指示入力ライン決定部 ３ クラスタリング部 ４ 領域抽出部 ５０ ポイント点 ５１ 輪郭線 ５２ 走査ブロック ５３ 指示入力ライン ２１ 指示入力ライン補正部 ３１ 特徴空間構成部 ３２ ヒストグラム双峰性検出部 ６１ マスク ６２ 原画像 ６３ 走査ブロック ６４ 指示入力ライン ６５ 小マスク ６６ 輪郭領域
Claims (3)
- 【請求項１】 人手によるインタラクティブなポインテ
ィングから得られる情報から指示入力ラインを形成する
指示入力ライン決定部と，形成された指示入力ライン上
を小さなブロックで走査し，該ブロック内の領域をＲＧ
ＢＸＹ５次元Ｋ平均クラスタリングによって外部領域と
内部領域に分割するクラスタリング部と，該内部領域で
囲まれた部分を塗りつぶして抽出領域とする領域抽出部
とを有する静止画像抽出装置であって，前記クラスタリ
ング部は，前記ブロック内の各色の取り得る値の最大値
と最小値から色の幅Ｗdensity を求め，ブロックの長辺
の大きさをｂx とすると，ブロック内の位置，色のスケ
ール比を１：ｋ（ｋは任意の正の実数）にし，α＝ｋＷ
density ／ｂx なる係数を算出して，この係数αに基づ
き特徴空間のスケーリングを決定する距離係数を定め，
ブロック毎に特徴空間を構成する特徴空間構成部を有す
ることを特徴とする静止画像抽出装置。 - 【請求項２】 人手によるインタラクティブなポインテ
ィングから得られる情報から指示入力ラインを形成する
指示入力ライン決定部と，形成された指示入力ライン上
を小さなブロックで走査し，該ブロック内の領域をクラ
スタリングによって外部領域と内部領域に分割するクラ
スタリング部と，該内部領域で囲まれた部分を塗りつぶ
して抽出領域とする領域抽出部とを有する静止画像抽出
装置であって，前記クラスタリング部は，前記ブロック
内の各色のヒストグラムを算出して双峰性の有無を検査
するヒストグラム双峰性検出部を有し，双峰性が確認で
きればクラスタリングを施し，できなければ指示入力ラ
インを外部領域と内部領域の境界とすることを特徴とす
る静止画像抽出装置。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２記載の静止画像
抽出装置において，前記指示入力ライン決定部は，原画
像に対応するクラスタリング処理済みのマスクから，ク
ラスタ境界を含むある大きさの小マスクを取り出し，そ
の小マスクにおいてクラスタ境界の位置，傾きを算出
し，算出したクラスタ境界の延長上に次の走査ブロック
を配置する指示入力ライン補正部を有することを特徴と
する静止画像抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17714293A JPH0737086A (ja) | 1993-07-19 | 1993-07-19 | 静止画像抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17714293A JPH0737086A (ja) | 1993-07-19 | 1993-07-19 | 静止画像抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0737086A true JPH0737086A (ja) | 1995-02-07 |
Family
ID=16025923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17714293A Pending JPH0737086A (ja) | 1993-07-19 | 1993-07-19 | 静止画像抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0737086A (ja) |
-
1993
- 1993-07-19 JP JP17714293A patent/JPH0737086A/ja active Pending
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