JPH0787510A - 特徴領域抽出方法及び特徴領域抽出回路 - Google Patents
特徴領域抽出方法及び特徴領域抽出回路Info
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- JPH0787510A JPH0787510A JP32370993A JP32370993A JPH0787510A JP H0787510 A JPH0787510 A JP H0787510A JP 32370993 A JP32370993 A JP 32370993A JP 32370993 A JP32370993 A JP 32370993A JP H0787510 A JPH0787510 A JP H0787510A
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- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
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- G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
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- Image Analysis (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 特徴領域以外に動くものがあっても、誤検出
することがなく、特徴領域の輪郭に忠実に沿った領域を
抽出する。 【構成】 特徴領域主要部抽出回路１から出力される抽
出信号を小領域除去回路２に入力し、小領域として抽出
された部分を雑音等の影響によって誤抽出された部分と
して除去する。小領域除去回路２では、４種類の検出パ
ターンのいずれとも一致しない場合に３×３のウィンド
ウの中心画素を顔以外の領域として論理値０とする。小
領域除去回路２の出力は穴埋め回路３に入力される。穴
埋め回路３では４種類の検出パターンのいずれかと一致
した場合に１３×１３のウィンドウの中心画素を顔領域
として論理値１とする。このようにして顔領域の抽出を
することによって、顔以外に動くものがあっても誤抽出
することがなくなる。
することがなく、特徴領域の輪郭に忠実に沿った領域を
抽出する。 【構成】 特徴領域主要部抽出回路１から出力される抽
出信号を小領域除去回路２に入力し、小領域として抽出
された部分を雑音等の影響によって誤抽出された部分と
して除去する。小領域除去回路２では、４種類の検出パ
ターンのいずれとも一致しない場合に３×３のウィンド
ウの中心画素を顔以外の領域として論理値０とする。小
領域除去回路２の出力は穴埋め回路３に入力される。穴
埋め回路３では４種類の検出パターンのいずれかと一致
した場合に１３×１３のウィンドウの中心画素を顔領域
として論理値１とする。このようにして顔領域の抽出を
することによって、顔以外に動くものがあっても誤抽出
することがなくなる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、特徴領域抽出方法及び
特徴領域抽出回路に関し、より詳細には、画像符号化装
置の前処理部において、画像の特徴により適応処理する
に際し、該画像の特徴領域を抽出するようにした特徴領
域抽出方法及び特徴領域抽出回路に関する。例えば、テ
レビ電話やテレビ会議システムに適用されるものであ
る。
特徴領域抽出回路に関し、より詳細には、画像符号化装
置の前処理部において、画像の特徴により適応処理する
に際し、該画像の特徴領域を抽出するようにした特徴領
域抽出方法及び特徴領域抽出回路に関する。例えば、テ
レビ電話やテレビ会議システムに適用されるものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】テレビ電話等の動画像符号化伝送装置で
は、回線容量によって伝送できるビット数が制限されて
いるため、十分なビット数を画像情報に割り当てること
ができない。このため、復号された画像には、モスキー
ト歪やブロック歪等による画質劣化を生じている。一
方、伝送する画像には重要な部分とあまり重要でない部
分が含まれていることが多く、この点に着目して、画像
の重要な部分に前記画質劣化が生じないようにして主観
的画質劣化を軽減する方式が提案されている。テレビ電
話等においては、顔画像が重要な部分であるため、顔領
域を抽出し、伝送情報量を重点配分して顔領域の画質を
良くし、主観的画質を向上する方法が検討されている。
は、回線容量によって伝送できるビット数が制限されて
いるため、十分なビット数を画像情報に割り当てること
ができない。このため、復号された画像には、モスキー
ト歪やブロック歪等による画質劣化を生じている。一
方、伝送する画像には重要な部分とあまり重要でない部
分が含まれていることが多く、この点に着目して、画像
の重要な部分に前記画質劣化が生じないようにして主観
的画質劣化を軽減する方式が提案されている。テレビ電
話等においては、顔画像が重要な部分であるため、顔領
域を抽出し、伝送情報量を重点配分して顔領域の画質を
良くし、主観的画質を向上する方法が検討されている。
【０００３】本発明に係る従来技術を記載した公知文献
としては、例えば「顔部分を重点処理するカラー動画像
符号化装置」（上野 秀章，映像情報，Vol.24，No.5，p
29〜p35，1992. 3月）がある。この文献に記載されてい
る従来の顔領域抽出方法について、図２１（ａ）〜
（ｃ）〜図２３（ａ）〜（ｃ）に基づいて、以下に説明
する。
としては、例えば「顔部分を重点処理するカラー動画像
符号化装置」（上野 秀章，映像情報，Vol.24，No.5，p
29〜p35，1992. 3月）がある。この文献に記載されてい
る従来の顔領域抽出方法について、図２１（ａ）〜
（ｃ）〜図２３（ａ）〜（ｃ）に基づいて、以下に説明
する。
【０００４】図２１（ａ）〜（ｃ）は、従来のフレーム
間差分の説明図で、図２２（ａ）,（ｂ）は、従来のヒ
ストグラム作成方法の説明図で、図２３（ａ）〜（ｃ）
は、従来の顔領域抽出の説明図である。まず、入力動画
像の隣接するフレーム間（図２１（ａ）に示すＮフレー
ムと図２１（ｂ）に示すＮ＋１フレーム間）でフレーム
間差分をとる。その結果、図２１（ｃ）に示すようなフ
レーム間差分信号が得られる。該差分画像を図２２
（ａ）に示すように、短冊状の領域に分割する。分割し
た各領域内で、図２２（ｂ）に示すように、フレーム間
差分の大きさがある閾値以上となる画素数をＨ軸に投影
したヒストグラムを作る。該ヒストグラムを左右よりあ
る閾値ｔｈと比較しながら探索することにより、その領
域における動領域の左端と右端を検出する。
間差分の説明図で、図２２（ａ）,（ｂ）は、従来のヒ
ストグラム作成方法の説明図で、図２３（ａ）〜（ｃ）
は、従来の顔領域抽出の説明図である。まず、入力動画
像の隣接するフレーム間（図２１（ａ）に示すＮフレー
ムと図２１（ｂ）に示すＮ＋１フレーム間）でフレーム
間差分をとる。その結果、図２１（ｃ）に示すようなフ
レーム間差分信号が得られる。該差分画像を図２２
（ａ）に示すように、短冊状の領域に分割する。分割し
た各領域内で、図２２（ｂ）に示すように、フレーム間
差分の大きさがある閾値以上となる画素数をＨ軸に投影
したヒストグラムを作る。該ヒストグラムを左右よりあ
る閾値ｔｈと比較しながら探索することにより、その領
域における動領域の左端と右端を検出する。
【０００５】図２３（ａ）に示すように、画面の左上端
より走査順にブロックを探索し、最初に見つけた動領域
のＶ軸座標を頭頂の位置とする。頭頂の発見後、図２３
（ｂ）に示すように、頭頂位置より下方の所定の範囲内
で左端および右端より同様に探索を行って、一番外側の
位置のＨ軸座標をそれぞれ顔の左端，右端の座標とす
る。次に、図２３（ｃ）に示すように、顔の長さを顔の
幅に所定の係数αを掛けることにより求める。従来例で
は、このようにして求まった領域を顔領域としている。
より走査順にブロックを探索し、最初に見つけた動領域
のＶ軸座標を頭頂の位置とする。頭頂の発見後、図２３
（ｂ）に示すように、頭頂位置より下方の所定の範囲内
で左端および右端より同様に探索を行って、一番外側の
位置のＨ軸座標をそれぞれ顔の左端，右端の座標とす
る。次に、図２３（ｃ）に示すように、顔の長さを顔の
幅に所定の係数αを掛けることにより求める。従来例で
は、このようにして求まった領域を顔領域としている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】前述のように、従来の
特徴領域抽出方法によれば、動き量を示すフレーム間差
分から顔領域を推定しているため、顔以外に動くものが
あった場合には、誤検出し易い欠点があった。また、矩
形状の大まかな領域としてしか顔の領域を抽出すること
ができないため、顔以外の領域にＬＰＦ（ローパスフィ
ルタ）処理する等の適応処理を行った場合には、矩形状
の境界が強調されるため、主観的な画質が劣化する欠点
があった。
特徴領域抽出方法によれば、動き量を示すフレーム間差
分から顔領域を推定しているため、顔以外に動くものが
あった場合には、誤検出し易い欠点があった。また、矩
形状の大まかな領域としてしか顔の領域を抽出すること
ができないため、顔以外の領域にＬＰＦ（ローパスフィ
ルタ）処理する等の適応処理を行った場合には、矩形状
の境界が強調されるため、主観的な画質が劣化する欠点
があった。
【０００７】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たもので、特徴領域以外に動くものがあっても誤抽出す
ることがなく、特徴領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽
出できるようにし、特徴領域以外の領域に適応処理を行
ってもより自然な画像とすることができ、主観的な画質
を向上させるようにした特徴領域抽出方法及び特徴領域
抽出回路を提供することを目的としている。
たもので、特徴領域以外に動くものがあっても誤抽出す
ることがなく、特徴領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽
出できるようにし、特徴領域以外の領域に適応処理を行
ってもより自然な画像とすることができ、主観的な画質
を向上させるようにした特徴領域抽出方法及び特徴領域
抽出回路を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、（１）特徴領域の特徴色成分を含む小領
域を２つの色差信号を２軸とする色領域内に定め、画像
の色差成分が前記小領域中に含まれる領域を特徴領域と
して抽出すること、更には、（２）前記小領域を、画像
の２つの色差信号を所定の閾値によってそれぞれ２値化
した共通領域とし、特徴領域を抽出すること、更には、
（３）前記（１）または（２）において、前記特徴領域
を抽出するに際し、前記小領域の数を複数とすることに
よって特徴領域を抽出すること、或いは、（４）輪郭に
沿って抽出された特徴領域と、該特徴領域に挾まれた欠
落領域を含めて特徴領域として抽出すること、或いは、
（５）画像の２つの色差信号を所定の閾値によってそれ
ぞれ２値化し、２値化された共通領域から特徴領域を抽
出し、欠落領域を穴埋めする際に、穴埋め検出パターン
に距離による重み付けを行うこと、或いは、（６）特徴
領域を抽出する抽出手段と領域抽出信号を記憶する記憶
手段とによって特徴領域を抽出するに際し、Ｌ（Ｌ；自
然数）フレーム前の画素、及び／又は、Ｌフレーム前の
近隣画素が特徴領域である場合と特徴領域でない場合に
よって特徴領域の判定条件にヒステリシス特性を持たせ
ること、或いは、（７）特徴領域の特性を利用して特徴
領域を抽出し、Ｍ（Ｍ；自然数）フレームメモリから複
数フレームの特徴領域抽出信号を出力し、該各フレーム
特徴領域抽出信号に重み付けを行って重み付き特徴領域
を抽出すること、或いは、（８）特徴領域の特徴色成分
を含む領域を抽出する特徴領域主要部抽出回路と、前記
特徴領域の中で前記特徴色成分と異なる色成分を有する
欠落領域を穴埋めする穴埋め回路とを有すること、更に
は、（９）前記特徴領域主要部抽出回路が、２つの色差
信号を上限，下限の閾値と比較する比較回路と、該比較
回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出するＡＮＤ
ゲート回路とから成ること、更には、（１０）前記特徴
領域主要部抽出回路が、２つの色差信号を第１の上限，
下限の閾値と比較する第１の比較回路と、該第１の比較
回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出する第１の
ＡＮＤゲート回路と、前記２つの色差信号を第２の上
限，下限の閾値と比較する第２の比較回路と、該第２の
比較回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出する第
２のＡＮＤゲート回路と、前記第１のＡＮＤゲート回路
の出力と、前記第２のＡＮＤゲート回路の出力との論理
和を求め、複数の領域に分散されている特徴領域を抽出
するＯＲゲート回路とから成ることを特徴としたもので
ある。
成するために、（１）特徴領域の特徴色成分を含む小領
域を２つの色差信号を２軸とする色領域内に定め、画像
の色差成分が前記小領域中に含まれる領域を特徴領域と
して抽出すること、更には、（２）前記小領域を、画像
の２つの色差信号を所定の閾値によってそれぞれ２値化
した共通領域とし、特徴領域を抽出すること、更には、
（３）前記（１）または（２）において、前記特徴領域
を抽出するに際し、前記小領域の数を複数とすることに
よって特徴領域を抽出すること、或いは、（４）輪郭に
沿って抽出された特徴領域と、該特徴領域に挾まれた欠
落領域を含めて特徴領域として抽出すること、或いは、
（５）画像の２つの色差信号を所定の閾値によってそれ
ぞれ２値化し、２値化された共通領域から特徴領域を抽
出し、欠落領域を穴埋めする際に、穴埋め検出パターン
に距離による重み付けを行うこと、或いは、（６）特徴
領域を抽出する抽出手段と領域抽出信号を記憶する記憶
手段とによって特徴領域を抽出するに際し、Ｌ（Ｌ；自
然数）フレーム前の画素、及び／又は、Ｌフレーム前の
近隣画素が特徴領域である場合と特徴領域でない場合に
よって特徴領域の判定条件にヒステリシス特性を持たせ
ること、或いは、（７）特徴領域の特性を利用して特徴
領域を抽出し、Ｍ（Ｍ；自然数）フレームメモリから複
数フレームの特徴領域抽出信号を出力し、該各フレーム
特徴領域抽出信号に重み付けを行って重み付き特徴領域
を抽出すること、或いは、（８）特徴領域の特徴色成分
を含む領域を抽出する特徴領域主要部抽出回路と、前記
特徴領域の中で前記特徴色成分と異なる色成分を有する
欠落領域を穴埋めする穴埋め回路とを有すること、更に
は、（９）前記特徴領域主要部抽出回路が、２つの色差
信号を上限，下限の閾値と比較する比較回路と、該比較
回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出するＡＮＤ
ゲート回路とから成ること、更には、（１０）前記特徴
領域主要部抽出回路が、２つの色差信号を第１の上限，
下限の閾値と比較する第１の比較回路と、該第１の比較
回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出する第１の
ＡＮＤゲート回路と、前記２つの色差信号を第２の上
限，下限の閾値と比較する第２の比較回路と、該第２の
比較回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出する第
２のＡＮＤゲート回路と、前記第１のＡＮＤゲート回路
の出力と、前記第２のＡＮＤゲート回路の出力との論理
和を求め、複数の領域に分散されている特徴領域を抽出
するＯＲゲート回路とから成ることを特徴としたもので
ある。
【０００９】
【作用】特徴領域の特徴色成分を含む小領域を２つの色
差信号を２軸とする色領域内に定め、画像の色差成分が
前記小領域中に含まれる領域を特徴領域として抽出する
ことにより、特徴領域以外に動くものがあっても誤抽出
することがない。しかも、特徴領域の輪郭に忠実に沿っ
た領域を抽出できるので、抽出信号を用いてＬＰＦ処理
等の適応処理を行っても抽出領域の輪郭が強調されるこ
とがなく、主観的な画質が向上する。また、画像の２つ
の色差信号を所定の閾値によってそれぞれ２値化し、２
値化された共通領域から特徴領域を抽出することによ
り、特徴領域以外に動くものがあっても、誤抽出するこ
とがない。
差信号を２軸とする色領域内に定め、画像の色差成分が
前記小領域中に含まれる領域を特徴領域として抽出する
ことにより、特徴領域以外に動くものがあっても誤抽出
することがない。しかも、特徴領域の輪郭に忠実に沿っ
た領域を抽出できるので、抽出信号を用いてＬＰＦ処理
等の適応処理を行っても抽出領域の輪郭が強調されるこ
とがなく、主観的な画質が向上する。また、画像の２つ
の色差信号を所定の閾値によってそれぞれ２値化し、２
値化された共通領域から特徴領域を抽出することによ
り、特徴領域以外に動くものがあっても、誤抽出するこ
とがない。
【００１０】また、前記共通領域から特徴領域を抽出す
るに際し、小領域の数を複数とすることによって特徴領
域を抽出するので、特徴の性質が２つの色差信号を２軸
とする座標内で分散している場合にも誤抽出することが
ない。さらに、特徴領域の輪郭に忠実に沿った画像領域
を抽出できるので、抽出信号を用いてＬＰＦをかけるプ
リフィルタ処理、また、背景領域の量子化ステップサイ
ズを粗くする量子化制御等の適応処理を行っても抽出領
域の輪郭が不自然に強調されることがなく、主観的な画
質が向上する。
るに際し、小領域の数を複数とすることによって特徴領
域を抽出するので、特徴の性質が２つの色差信号を２軸
とする座標内で分散している場合にも誤抽出することが
ない。さらに、特徴領域の輪郭に忠実に沿った画像領域
を抽出できるので、抽出信号を用いてＬＰＦをかけるプ
リフィルタ処理、また、背景領域の量子化ステップサイ
ズを粗くする量子化制御等の適応処理を行っても抽出領
域の輪郭が不自然に強調されることがなく、主観的な画
質が向上する。
【００１１】
【実施例】実施例について、図面を参照して以下に説明
する。図１は、本発明による特徴領域抽出回路の一実施
例（実施例１）を説明するための構成図で、図中、１は
特徴領域主要部抽出回路、２は小領域除去回路、３は穴
埋め回路である。特徴領域主要部抽出回路１は、特徴領
域の特徴色成分を含む画像領域を抽出して、小領域除去
回路２に入力し、小領域として抽出された部分を雑音等
の影響によって誤抽出された部分として除去する。該小
領域除去回路２の出力は穴埋め回路３に入力され、前記
特徴領域の中で特徴色成分と異なる色成分を有する欠落
領域を穴埋めし、特徴領域抽出信号を得る。
する。図１は、本発明による特徴領域抽出回路の一実施
例（実施例１）を説明するための構成図で、図中、１は
特徴領域主要部抽出回路、２は小領域除去回路、３は穴
埋め回路である。特徴領域主要部抽出回路１は、特徴領
域の特徴色成分を含む画像領域を抽出して、小領域除去
回路２に入力し、小領域として抽出された部分を雑音等
の影響によって誤抽出された部分として除去する。該小
領域除去回路２の出力は穴埋め回路３に入力され、前記
特徴領域の中で特徴色成分と異なる色成分を有する欠落
領域を穴埋めし、特徴領域抽出信号を得る。
【００１２】本発明では、人物の顔領域の大部分を占め
る肌の色が、図２に示したように、Ｕ，Ｖ信号のレベル
を縦軸、横軸座標とした座標内の小領域（斜線部）に集
中している性質を利用して顔領域の抽出を行っている。
また、前記小領域を図３に示したように、画像の２つの
色差信号を所定の閾値によって、それぞれ２値化した共
通領域とし、特徴領域として抽出する。すなわち、Ｕ，
Ｖ信号のレベルを縦軸、横軸座標とした座標内の小領域
（ＣHU，ＣLU，ＣHV，ＣLVに囲まれた領域）に集中して
いる性質を利用して顔領域の抽出を行っている。
る肌の色が、図２に示したように、Ｕ，Ｖ信号のレベル
を縦軸、横軸座標とした座標内の小領域（斜線部）に集
中している性質を利用して顔領域の抽出を行っている。
また、前記小領域を図３に示したように、画像の２つの
色差信号を所定の閾値によって、それぞれ２値化した共
通領域とし、特徴領域として抽出する。すなわち、Ｕ，
Ｖ信号のレベルを縦軸、横軸座標とした座標内の小領域
（ＣHU，ＣLU，ＣHV，ＣLVに囲まれた領域）に集中して
いる性質を利用して顔領域の抽出を行っている。
【００１３】また、人物の顔領域の大部分を占める肌の
色が、図４に示したように、Ｕ，Ｖ信号のレベルを縦
軸、横軸とした座標内で複数の小領域（ＣHU1，ＣLU1,
ＣHV1，ＣLV1に囲まれた領域Ａ及びＣHU2，Ｃ
LU2,ＣHV2，ＣLV2に囲まれた領域Ｂ）に分散している場
合においても、誤抽出することなく顔領域の抽出を行う
ことが可能である。実際、人物の肌色は白色系、黒色系
等複数の小領域に分散しており、本発明のように、顔領
域を抽出することが好ましい。
色が、図４に示したように、Ｕ，Ｖ信号のレベルを縦
軸、横軸とした座標内で複数の小領域（ＣHU1，ＣLU1,
ＣHV1，ＣLV1に囲まれた領域Ａ及びＣHU2，Ｃ
LU2,ＣHV2，ＣLV2に囲まれた領域Ｂ）に分散している場
合においても、誤抽出することなく顔領域の抽出を行う
ことが可能である。実際、人物の肌色は白色系、黒色系
等複数の小領域に分散しており、本発明のように、顔領
域を抽出することが好ましい。
【００１４】図５は、図１における特徴領域主要部抽出
回路の一実施例を示す図で、図２に示す特徴領域抽出方
法を実現するためにメモリを用いた例を示す図で、図
中、４はメモリである。特徴領域主要部抽出回路１によ
って、顔領域の大部分を占める肌色領域を抽出する。特
徴領域主要部抽出回路１は、ＲＡＭ（RANDOM ACCESS ME
MORY）、ＲＯＭ（READ ONLY MEMORY)等のメモリ４を用
いて構成することができる。該メモリ４のアドレスＡ15
〜Ａ8，Ａ7〜Ａ0には２つの色差信号Ｕ，Ｖが入力され
ている。この１６ビットのアドレスで表されるメモリ空
間のうち、図２の斜線部に相当する領域には論理値１が
書き込まれ、他の領域には論理値０が書き込まれてい
る。従って、Ｕ，Ｖ信号が、図２の斜線部に相当する肌
色領域の信号の場合には、メモリ４の出力Ｄから１が出
力され、肌色領域外の場合には０が出力される。このよ
うにして顔領域の主要部を抽出することができる。しか
し、この段階で抽出された顔領域では、目、眉、唇等の
肌色と異なる色をもつ領域が欠落している。一方、雑音
等の影響によって誤って肌色として抽出された顔以外の
領域が含まれている。
回路の一実施例を示す図で、図２に示す特徴領域抽出方
法を実現するためにメモリを用いた例を示す図で、図
中、４はメモリである。特徴領域主要部抽出回路１によ
って、顔領域の大部分を占める肌色領域を抽出する。特
徴領域主要部抽出回路１は、ＲＡＭ（RANDOM ACCESS ME
MORY）、ＲＯＭ（READ ONLY MEMORY)等のメモリ４を用
いて構成することができる。該メモリ４のアドレスＡ15
〜Ａ8，Ａ7〜Ａ0には２つの色差信号Ｕ，Ｖが入力され
ている。この１６ビットのアドレスで表されるメモリ空
間のうち、図２の斜線部に相当する領域には論理値１が
書き込まれ、他の領域には論理値０が書き込まれてい
る。従って、Ｕ，Ｖ信号が、図２の斜線部に相当する肌
色領域の信号の場合には、メモリ４の出力Ｄから１が出
力され、肌色領域外の場合には０が出力される。このよ
うにして顔領域の主要部を抽出することができる。しか
し、この段階で抽出された顔領域では、目、眉、唇等の
肌色と異なる色をもつ領域が欠落している。一方、雑音
等の影響によって誤って肌色として抽出された顔以外の
領域が含まれている。
【００１５】図６は、図１における特徴領域主要部抽出
回路の他の実施例を示す図で、図３に示す特徴領域抽出
方法を実現するための構成図である。図中、５〜８は比
較回路、９はＡＮＤゲート回路である。まず、比較回路
５〜８によって、２つの色差信号（Ｕ，Ｖ）を上限、下
限の閾値ＣHU，ＣLU，ＣHV，ＣLVと比較する。比較回路
５では、Ｕ＜＝ＣHUの時、論理値１が出力される。同様
に、比較回路６〜８では、Ｕ＞＝ＣLU，Ｖ＜＝ＣHV，Ｖ
＞＝ＣLVの時、論理値１が力される。これら比較回路５
〜８の出力は、ＡＮＤゲート回路９によって論理積がと
られ、その共通領域が抽出される。従って、ＡＮＤゲー
ト回路９の出力には、図３のＣHU，ＣLU，ＣHV，ＣLVに
よって囲まれた肌色領域に論理値１が出力されている。
このようにして、顔領域の主要部を抽出することができ
る。しかし、この段階で抽出された顔領域では、目、
眉、唇等の肌色と異なる色を持つ領域が欠落している。
一方、雑音等の影響によって誤って肌色として抽出され
た顔以外の領域が含まれている。
回路の他の実施例を示す図で、図３に示す特徴領域抽出
方法を実現するための構成図である。図中、５〜８は比
較回路、９はＡＮＤゲート回路である。まず、比較回路
５〜８によって、２つの色差信号（Ｕ，Ｖ）を上限、下
限の閾値ＣHU，ＣLU，ＣHV，ＣLVと比較する。比較回路
５では、Ｕ＜＝ＣHUの時、論理値１が出力される。同様
に、比較回路６〜８では、Ｕ＞＝ＣLU，Ｖ＜＝ＣHV，Ｖ
＞＝ＣLVの時、論理値１が力される。これら比較回路５
〜８の出力は、ＡＮＤゲート回路９によって論理積がと
られ、その共通領域が抽出される。従って、ＡＮＤゲー
ト回路９の出力には、図３のＣHU，ＣLU，ＣHV，ＣLVに
よって囲まれた肌色領域に論理値１が出力されている。
このようにして、顔領域の主要部を抽出することができ
る。しかし、この段階で抽出された顔領域では、目、
眉、唇等の肌色と異なる色を持つ領域が欠落している。
一方、雑音等の影響によって誤って肌色として抽出され
た顔以外の領域が含まれている。
【００１６】図７は、図１における特徴領域主要部抽出
回路の更に他の実施例を示す図で、図４に示す特徴領域
抽出方法を実現するための構成図である。図中、１０〜
１３は比較回路（第１の上限、下限の閾値との比較）、
１４は第１のＡＮＤゲート回路、１５〜１８は比較回路
（第２の上限、下限の閾値との比較）、１９は第２のＡ
ＮＤゲート回路、２０はＯＲゲート回路である。
回路の更に他の実施例を示す図で、図４に示す特徴領域
抽出方法を実現するための構成図である。図中、１０〜
１３は比較回路（第１の上限、下限の閾値との比較）、
１４は第１のＡＮＤゲート回路、１５〜１８は比較回路
（第２の上限、下限の閾値との比較）、１９は第２のＡ
ＮＤゲート回路、２０はＯＲゲート回路である。
【００１７】まず、比較回路１０〜１３によって、２つ
の色差信号（Ｕ，Ｖ）を上限、下限の閾値ＣHU1，Ｃ
LU1,ＣHV1，ＣLV1と比較する。比較回路１０では、Ｕ＜
＝ＣHU1の時、論理値１が出力される。同様に、比較回
路１１〜１３では、Ｕ＞＝ＣLU1，Ｖ＜＝ＣHV1，Ｖ＞＝
ＣLV1の時、論理値１が出力される。また、比較回路１
５〜１８によって、２つの色差信号（Ｕ，Ｖ）を上限、
下限の閾値ＣHU2，ＣLU2,ＣHV2，ＣLV2と比較する。比
較回路１５では、Ｕ＜＝ＣHU2の時、論理値１が出力さ
れる。同様に、比較回路１６〜１８では、Ｕ＞＝
ＣLU2，Ｖ＜＝ＣHV2，Ｖ＞＝ＣLV2の時、論理値１が出
力される。前記比較回路１０〜１３の出力は、ＡＮＤゲ
ート回路１４によって論理積がとられ、その共通領域が
抽出される。また、前記比較回路１５〜１８の出力は、
ＡＮＤゲート回路１９によって論理積がとられ、その共
通領域が抽出される。
の色差信号（Ｕ，Ｖ）を上限、下限の閾値ＣHU1，Ｃ
LU1,ＣHV1，ＣLV1と比較する。比較回路１０では、Ｕ＜
＝ＣHU1の時、論理値１が出力される。同様に、比較回
路１１〜１３では、Ｕ＞＝ＣLU1，Ｖ＜＝ＣHV1，Ｖ＞＝
ＣLV1の時、論理値１が出力される。また、比較回路１
５〜１８によって、２つの色差信号（Ｕ，Ｖ）を上限、
下限の閾値ＣHU2，ＣLU2,ＣHV2，ＣLV2と比較する。比
較回路１５では、Ｕ＜＝ＣHU2の時、論理値１が出力さ
れる。同様に、比較回路１６〜１８では、Ｕ＞＝
ＣLU2，Ｖ＜＝ＣHV2，Ｖ＞＝ＣLV2の時、論理値１が出
力される。前記比較回路１０〜１３の出力は、ＡＮＤゲ
ート回路１４によって論理積がとられ、その共通領域が
抽出される。また、前記比較回路１５〜１８の出力は、
ＡＮＤゲート回路１９によって論理積がとられ、その共
通領域が抽出される。
【００１８】前記ＡＮＤゲート回路１４，１９の出力
は、ＯＲゲート回路２０に入力され、論理和がとられ
る。従って、ＯＲゲート回路２０の出力には、図４に示
すＣHU1，ＣLU1,ＣHV1，ＣLV1によって囲まれた特徴領
域ＡおよびＣHU2，ＣLU2,ＣHV2，ＣLV2からなる特徴領
域Ｂの両領域に論理値１が出力されている。このように
して、特徴領域の性質がＵ，Ｖ信号のレベルで表される
座標内で複数の領域に分散している場合にも、誤検出す
ることなく、顔領域の主要部を抽出することができる。
しかし、この段階で抽出された顔領域では、目、眉、唇
等の肌色と異なる色をもつ領域が欠落している。一方、
雑音等の影響によって誤って肌色として抽出された顔以
外の領域が含まれている。
は、ＯＲゲート回路２０に入力され、論理和がとられ
る。従って、ＯＲゲート回路２０の出力には、図４に示
すＣHU1，ＣLU1,ＣHV1，ＣLV1によって囲まれた特徴領
域ＡおよびＣHU2，ＣLU2,ＣHV2，ＣLV2からなる特徴領
域Ｂの両領域に論理値１が出力されている。このように
して、特徴領域の性質がＵ，Ｖ信号のレベルで表される
座標内で複数の領域に分散している場合にも、誤検出す
ることなく、顔領域の主要部を抽出することができる。
しかし、この段階で抽出された顔領域では、目、眉、唇
等の肌色と異なる色をもつ領域が欠落している。一方、
雑音等の影響によって誤って肌色として抽出された顔以
外の領域が含まれている。
【００１９】そこで、特徴領域主要部抽出回路１から出
力される抽出信号を小領域除去回路２に入力し、小領域
として抽出された部分を雑音等の影響によって誤抽出さ
れた部分として除去する。小領域除去回路２では、図８
（ａ）〜（ｄ）に示した４種類の検出パターンのいずれ
とも一致しない場合に３×３のウィンドウの中心画素を
顔以外の領域として論理値０とする。各検出パターンに
おいては、○印（６画素）の論理積が１であるときその
中心画素を顔領域とする。
力される抽出信号を小領域除去回路２に入力し、小領域
として抽出された部分を雑音等の影響によって誤抽出さ
れた部分として除去する。小領域除去回路２では、図８
（ａ）〜（ｄ）に示した４種類の検出パターンのいずれ
とも一致しない場合に３×３のウィンドウの中心画素を
顔以外の領域として論理値０とする。各検出パターンに
おいては、○印（６画素）の論理積が１であるときその
中心画素を顔領域とする。
【００２０】小領域除去回路２の出力は穴埋め回路３に
入力される。該穴埋め回路３では、図９（ａ）〜（ｄ）
に示した４種類の検出パターンのいずれかと一致した場
合に１３×１３のウィンドウの中心画素を顔領域として
論理値１とする。各検出パターンにおいては、△印、◇
印（各６画素）の論理和が両方とも１であるとき、その
中心画素を顔領域とする。また、検出パターンとして
は、図９（ａ）〜（ｄ）以外にも同様な効果が得られる
検出パターンを用いることができる。例えば、図１０
（ａ）〜（ｄ）のような検出パターンを用いることもで
きる。さらに、これら両者を併用し、８種類の検出パタ
ーンのいずれかと一致した場合にウィンドウの中心画素
を顔領域として論理値１とすることも可能である。
入力される。該穴埋め回路３では、図９（ａ）〜（ｄ）
に示した４種類の検出パターンのいずれかと一致した場
合に１３×１３のウィンドウの中心画素を顔領域として
論理値１とする。各検出パターンにおいては、△印、◇
印（各６画素）の論理和が両方とも１であるとき、その
中心画素を顔領域とする。また、検出パターンとして
は、図９（ａ）〜（ｄ）以外にも同様な効果が得られる
検出パターンを用いることができる。例えば、図１０
（ａ）〜（ｄ）のような検出パターンを用いることもで
きる。さらに、これら両者を併用し、８種類の検出パタ
ーンのいずれかと一致した場合にウィンドウの中心画素
を顔領域として論理値１とすることも可能である。
【００２１】このようにして顔領域の抽出をすることに
よって、顔以外に動くものがあっても誤抽出することが
なくなる。さらに、顔領域の輪郭に忠実に沿った領域を
抽出できるので、顔領域抽出信号を用いて顔以外の領域
にＬＰＦ処理を行う等の適応処理を行っても、その境界
が強調されることなく、主観的画質を劣化させない。
よって、顔以外に動くものがあっても誤抽出することが
なくなる。さらに、顔領域の輪郭に忠実に沿った領域を
抽出できるので、顔領域抽出信号を用いて顔以外の領域
にＬＰＦ処理を行う等の適応処理を行っても、その境界
が強調されることなく、主観的画質を劣化させない。
【００２２】以上の説明では、顔領域の抽出を実施例と
して示したが、色差信号の閾値を変更することによって
それ以外の特徴領域の抽出を行うことも可能である。ま
た、色差信号に限定されず、輝度信号との併用、もしく
はＲ，Ｇ，Ｂ等の色信号を用いて特徴領域の抽出を行う
ことも可能である。さらに、小領域除去、穴埋め処理等
のウィンドウのサイズは、３×３，１３×１３以外のサ
イズを用いても同様の効果を得ることができる。なお、
本発明では、小領域除去回路を含まない場合においても
その効果を得ることができる。
して示したが、色差信号の閾値を変更することによって
それ以外の特徴領域の抽出を行うことも可能である。ま
た、色差信号に限定されず、輝度信号との併用、もしく
はＲ，Ｇ，Ｂ等の色信号を用いて特徴領域の抽出を行う
ことも可能である。さらに、小領域除去、穴埋め処理等
のウィンドウのサイズは、３×３，１３×１３以外のサ
イズを用いても同様の効果を得ることができる。なお、
本発明では、小領域除去回路を含まない場合においても
その効果を得ることができる。
【００２３】このように、本発明は、特徴領域の特徴色
成分を含む小領域を２つの色差信号を２軸とする色領域
内に定め、画像の色差成分が前記小領域中に含まれる領
域を特徴領域として抽出する。また、その特徴領域が特
徴色成分以外の色を含むことによって、特徴領域内に抽
出されない領域を生じることがあるが、前記抽出された
領域に挾まれた欠落領域を穴埋めすることによって、欠
落のない特徴領域を抽出する。
成分を含む小領域を２つの色差信号を２軸とする色領域
内に定め、画像の色差成分が前記小領域中に含まれる領
域を特徴領域として抽出する。また、その特徴領域が特
徴色成分以外の色を含むことによって、特徴領域内に抽
出されない領域を生じることがあるが、前記抽出された
領域に挾まれた欠落領域を穴埋めすることによって、欠
落のない特徴領域を抽出する。
【００２４】また、穴埋め回路３では、図１１（ａ）〜
（ｄ）に示した４種類の検出パターンのいずれかと一致
した場合には１３×１３のウィンドウの中心画素を顔領
域として論理値１とする。各検出パターンにおいては、
まず、実線で接続された各ラインごとに△印と○の論理
積（論理積），△（黒塗）印と○印の論理積（論理積
），□印と○印の論理積（論理積），■印と○印の
論理積（論理積）をとる。次に、全ラインの論理積
と論理積の論理和（論理和），論理積と論理積
の論理和（論理和）をとる。さらに、論理和と論理
和の論理積をとり、その結果が論理値１のとき１３×
１３のウィンドウの中心画素を顔領域とする。
（ｄ）に示した４種類の検出パターンのいずれかと一致
した場合には１３×１３のウィンドウの中心画素を顔領
域として論理値１とする。各検出パターンにおいては、
まず、実線で接続された各ラインごとに△印と○の論理
積（論理積），△（黒塗）印と○印の論理積（論理積
），□印と○印の論理積（論理積），■印と○印の
論理積（論理積）をとる。次に、全ラインの論理積
と論理積の論理和（論理和），論理積と論理積
の論理和（論理和）をとる。さらに、論理和と論理
和の論理積をとり、その結果が論理値１のとき１３×
１３のウィンドウの中心画素を顔領域とする。
【００２５】また、検出パターンとしては、図１１
（ａ）〜（ｄ）以外にも同様の効果が得られる検出パタ
ーンを用いることができる。例えば、図１２（ａ）〜
（ｄ）に示した検出パターンが考えられる。これら４種
類の検出パターンのいずれかと一致した場合には、１３
×１３のウィンドウの中心画素を顔領域として論理値１
とする。各検出パターンにおいては、まず、実線で接続
された各ラインごとに△印と○印の論理積（論理積
），△（黒塗）印と○印の論理積（論理積）をと
る。次に、全ラインの論理積と論理積の論理和をと
り、その結果が論理値１のとき１３×１３のウィンドウ
の中心画素を顔領域とする。
（ａ）〜（ｄ）以外にも同様の効果が得られる検出パタ
ーンを用いることができる。例えば、図１２（ａ）〜
（ｄ）に示した検出パターンが考えられる。これら４種
類の検出パターンのいずれかと一致した場合には、１３
×１３のウィンドウの中心画素を顔領域として論理値１
とする。各検出パターンにおいては、まず、実線で接続
された各ラインごとに△印と○印の論理積（論理積
），△（黒塗）印と○印の論理積（論理積）をと
る。次に、全ラインの論理積と論理積の論理和をと
り、その結果が論理値１のとき１３×１３のウィンドウ
の中心画素を顔領域とする。
【００２６】さらに、これら両者を併用した検出パター
ンとし、８種類の検出パターンのいずれかと一致した場
合に、ウィンドウの中心画素を顔領域として論理値１と
することも可能である。
ンとし、８種類の検出パターンのいずれかと一致した場
合に、ウィンドウの中心画素を顔領域として論理値１と
することも可能である。
【００２７】図１３は、本発明による特徴領域抽出回路
の他の実施例（実施例２）を示す図で、図中、２１は特
徴領域主要部抽出回路、２２は小領域除去回路、２３は
穴埋め回路、２４はフレームメモリである。以下、特徴
領域抽出方法について説明する。特徴領域主要部抽出回
路２１は、図１に示す実施例１と同様に、人物の顔領域
の大部分を占める肌色領域を抽出する。しかし、この段
階で抽出された顔領域では、目、眉、唇等の肌色と異な
る色をもつ領域が欠落している。一方、雑音等の影響に
よって誤って肌色として抽出された顔以外の領域が含ま
れている。そこで、特徴領域主要部抽出回路２１から出
力される抽出信号を小領域除去回路２２に入力し、小領
域として抽出された部分を雑音等の影響によって誤抽出
された部分として除去する。この出力はフレームメモリ
２４に書き込まれ１フレーム遅れた信号が小領域除去回
路２２に戻される。
の他の実施例（実施例２）を示す図で、図中、２１は特
徴領域主要部抽出回路、２２は小領域除去回路、２３は
穴埋め回路、２４はフレームメモリである。以下、特徴
領域抽出方法について説明する。特徴領域主要部抽出回
路２１は、図１に示す実施例１と同様に、人物の顔領域
の大部分を占める肌色領域を抽出する。しかし、この段
階で抽出された顔領域では、目、眉、唇等の肌色と異な
る色をもつ領域が欠落している。一方、雑音等の影響に
よって誤って肌色として抽出された顔以外の領域が含ま
れている。そこで、特徴領域主要部抽出回路２１から出
力される抽出信号を小領域除去回路２２に入力し、小領
域として抽出された部分を雑音等の影響によって誤抽出
された部分として除去する。この出力はフレームメモリ
２４に書き込まれ１フレーム遅れた信号が小領域除去回
路２２に戻される。
【００２８】小領域除去回路２２の検出パターンとして
は、例えば、フレームメモリ２４から出力される１フレ
ーム前の信号が顔領域として抽出されていない場合の検
出パターンを図１４（ａ）〜（ｄ）とし、一方、１フレ
ーム前の信号が顔領域として抽出されている場合の検出
パターンを図１５とすることができる。１フレーム前の
信号が顔領域として抽出されていない場合には、図１４
（ａ）〜（ｄ）に示した４種類の検出パターンのいずれ
とも一致しない場合に５×５のウィンドウの中心画素を
顔以外の領域として論理値０とする。ここで、各検出パ
ターンにおいては、○印（１５画素）の論理積が１であ
るとき、その中心画素を顔領域としている。一方、１フ
レーム前の信号が顔領域として抽出されている場合に
は、図１５に示した検出パターンと一致しない場合に３
×３のウィンドウの中心画素を顔以外の領域として論理
値０とする。この検出パターンにおいては、○印（９画
素）の論理和が１であるときその中心画素を顔領域とし
ている。
は、例えば、フレームメモリ２４から出力される１フレ
ーム前の信号が顔領域として抽出されていない場合の検
出パターンを図１４（ａ）〜（ｄ）とし、一方、１フレ
ーム前の信号が顔領域として抽出されている場合の検出
パターンを図１５とすることができる。１フレーム前の
信号が顔領域として抽出されていない場合には、図１４
（ａ）〜（ｄ）に示した４種類の検出パターンのいずれ
とも一致しない場合に５×５のウィンドウの中心画素を
顔以外の領域として論理値０とする。ここで、各検出パ
ターンにおいては、○印（１５画素）の論理積が１であ
るとき、その中心画素を顔領域としている。一方、１フ
レーム前の信号が顔領域として抽出されている場合に
は、図１５に示した検出パターンと一致しない場合に３
×３のウィンドウの中心画素を顔以外の領域として論理
値０とする。この検出パターンにおいては、○印（９画
素）の論理和が１であるときその中心画素を顔領域とし
ている。
【００２９】小領域除去回路２２の検出パターンの他の
例として、フレームメモリから出力される１フレーム前
の信号が、図１６（ａ）〜（ｄ）の４種類の検出パター
ンのいずれとも一致せず、１フレーム前の信号が顔領域
とされなかった場合の検出パターンを図１４（ａ）〜
（ｄ）とし、一方、１フレーム前の信号が図１６（ａ）
〜（ｄ）の４種類の検出パターンの何れかと一致し、１
フレーム前の信号が顔領域とされた場合の検出パターン
を図１５とすることができる。図１６の各検出パターン
においては、○印（３画素）の論理積、もしくは●印
（１画素）が１であるとき、１フレーム前の信号が顔領
域とされる。
例として、フレームメモリから出力される１フレーム前
の信号が、図１６（ａ）〜（ｄ）の４種類の検出パター
ンのいずれとも一致せず、１フレーム前の信号が顔領域
とされなかった場合の検出パターンを図１４（ａ）〜
（ｄ）とし、一方、１フレーム前の信号が図１６（ａ）
〜（ｄ）の４種類の検出パターンの何れかと一致し、１
フレーム前の信号が顔領域とされた場合の検出パターン
を図１５とすることができる。図１６の各検出パターン
においては、○印（３画素）の論理積、もしくは●印
（１画素）が１であるとき、１フレーム前の信号が顔領
域とされる。
【００３０】１フレーム前の信号が顔領域でない場合に
は、図１４（ａ）〜（ｄ）に示した４種類の検出パター
ンのいずれとも一致しない場合に５×５のウィンドウの
中心画素を顔以外の領域として論理値０とする。ここ
で、各検出パターンにおいては○印（１５画素）の論理
積が１であるときその中心画素を顔領域としている。一
方、１フレーム前の信号が顔領域の場合には、図１５に
示した検出パターンと一致しない場合に３×３のウイン
ドウの中心画素を顔以外の領域として論理値０とする。
この検出パターンにおいては、○印（９画素）の論理和
が１であるときその中心画素を顔領域としている。
は、図１４（ａ）〜（ｄ）に示した４種類の検出パター
ンのいずれとも一致しない場合に５×５のウィンドウの
中心画素を顔以外の領域として論理値０とする。ここ
で、各検出パターンにおいては○印（１５画素）の論理
積が１であるときその中心画素を顔領域としている。一
方、１フレーム前の信号が顔領域の場合には、図１５に
示した検出パターンと一致しない場合に３×３のウイン
ドウの中心画素を顔以外の領域として論理値０とする。
この検出パターンにおいては、○印（９画素）の論理和
が１であるときその中心画素を顔領域としている。
【００３１】これら検出パターンにおいては、１フレー
ム前の信号が顔領域である場合に、その顔領域判定条件
を緩くしている。つまり、顔領域検出パターンにヒステ
リシス特性を持たせている。こうすることによって、雑
音に対するマージンが大きくなり顔領域がフリッカ状に
抽出されるのを防ぐことができる。小領域除去回路２２
の出力は穴埋め回路２３に入力される。穴埋め回路２３
では、実施例１と同様に、顔の中で肌色と異なる色を持
つ欠落領域（目、眉、唇等）を穴埋めしている。
ム前の信号が顔領域である場合に、その顔領域判定条件
を緩くしている。つまり、顔領域検出パターンにヒステ
リシス特性を持たせている。こうすることによって、雑
音に対するマージンが大きくなり顔領域がフリッカ状に
抽出されるのを防ぐことができる。小領域除去回路２２
の出力は穴埋め回路２３に入力される。穴埋め回路２３
では、実施例１と同様に、顔の中で肌色と異なる色を持
つ欠落領域（目、眉、唇等）を穴埋めしている。
【００３２】このように顔領域を抽出することによっ
て、顔以外に動くものがあっても誤抽出することがなく
なる。また、顔領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽出で
きるので、顔領域抽出信号を用いて顔以外の領域にＬＰ
Ｆ処理を行う等の適応処理を行っても、その境界が強調
されることなく、主観的画質を劣化させない。また、人
間の視覚特性上フリッカは検知し易いが、本発明によれ
ば、顔領域がフリッカ状に抽出されるのを防ぐことがで
きるので主観的画質をかなり向上させることができる。
て、顔以外に動くものがあっても誤抽出することがなく
なる。また、顔領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽出で
きるので、顔領域抽出信号を用いて顔以外の領域にＬＰ
Ｆ処理を行う等の適応処理を行っても、その境界が強調
されることなく、主観的画質を劣化させない。また、人
間の視覚特性上フリッカは検知し易いが、本発明によれ
ば、顔領域がフリッカ状に抽出されるのを防ぐことがで
きるので主観的画質をかなり向上させることができる。
【００３３】以上の説明では、顔領域の抽出を実施例と
して示したが、色差信号の閾値を変更することによって
それ以外の特徴領域の抽出を行なうことも可能である。
小領域除去の検出パターンは、３×３，５×５以外のウ
ィンドウサイズ、さらに同様の効果を有する他の検出パ
ターンを用いても実施することができる。また、ヒステ
リシス特性を特徴領域抽出回路の閾値或いは穴埋め回路
の検出パターンに持たせても、同様の効果を得ることが
できる。
して示したが、色差信号の閾値を変更することによって
それ以外の特徴領域の抽出を行なうことも可能である。
小領域除去の検出パターンは、３×３，５×５以外のウ
ィンドウサイズ、さらに同様の効果を有する他の検出パ
ターンを用いても実施することができる。また、ヒステ
リシス特性を特徴領域抽出回路の閾値或いは穴埋め回路
の検出パターンに持たせても、同様の効果を得ることが
できる。
【００３４】なお、本発明では、小領域除去回路もしく
は穴埋め回路を含まない場合においてもその効果を得る
ことができる。このように、本発明では、Ｌ（Ｌ；自然
数）フレーム前の画素、及び、もしくはＬフレーム前の
近隣画素が特徴領域である場合と特徴領域でない場合と
によって特徴領域の判定条件にヒステリシス特性を持た
せることによって、顔領域がフリッカ状に抽出されるの
を防ぐことができる。
は穴埋め回路を含まない場合においてもその効果を得る
ことができる。このように、本発明では、Ｌ（Ｌ；自然
数）フレーム前の画素、及び、もしくはＬフレーム前の
近隣画素が特徴領域である場合と特徴領域でない場合と
によって特徴領域の判定条件にヒステリシス特性を持た
せることによって、顔領域がフリッカ状に抽出されるの
を防ぐことができる。
【００３５】図１７は、本発明による特徴領域抽出回路
の更に他の実施例（実施例３）を示す図で、図中、３１
はフレームメモリで、その他、図１と同じ作用をする部
分は同一の符号を付してある。フレームメモリ３１で
は、Ｍ（Ｍ：自然数）フレームメモリを介してＮ（Ｎ：
自然数），Ｎ−１，Ｎ−２…Ｎ−Ｍフレーム目の特徴領
域抽出信号を出力している。この複数の特徴領域抽出信
号に重み付けを行って重み付き特徴領域抽出信号ＦNを
求め、プリフィルタ処理もしくは量子化制御等の適応処
理を行う。ここで、Ｎフレーム目の特徴領域抽出信号が
顔領域であるか否かをａN（ａN＝１：顔領域，ａN＝
０：背景領域）で表し、（Ｎ−Ｉ）フレーム目の重み係
数をｋIで表すと、重み付き特徴領域抽出信号ＦNは以下
の式で表される。
の更に他の実施例（実施例３）を示す図で、図中、３１
はフレームメモリで、その他、図１と同じ作用をする部
分は同一の符号を付してある。フレームメモリ３１で
は、Ｍ（Ｍ：自然数）フレームメモリを介してＮ（Ｎ：
自然数），Ｎ−１，Ｎ−２…Ｎ−Ｍフレーム目の特徴領
域抽出信号を出力している。この複数の特徴領域抽出信
号に重み付けを行って重み付き特徴領域抽出信号ＦNを
求め、プリフィルタ処理もしくは量子化制御等の適応処
理を行う。ここで、Ｎフレーム目の特徴領域抽出信号が
顔領域であるか否かをａN（ａN＝１：顔領域，ａN＝
０：背景領域）で表し、（Ｎ−Ｉ）フレーム目の重み係
数をｋIで表すと、重み付き特徴領域抽出信号ＦNは以下
の式で表される。
【００３６】
【数１】
【００３７】Ｍ＝３とした場合、例えば、ｋIは図１８
に示すような値（重み係数）をとることができる。例
では、ｋ0〜ｋ3が総て１である。例では、ｋ0，ｋ3が
１，ｋ1，ｋ2が２である。例では、ｋ0が４，ｋ1が
２，ｋ2，ｋ3が１である。
に示すような値（重み係数）をとることができる。例
では、ｋ0〜ｋ3が総て１である。例では、ｋ0，ｋ3が
１，ｋ1，ｋ2が２である。例では、ｋ0が４，ｋ1が
２，ｋ2，ｋ3が１である。
【００３８】輝度信号，色差信号，色信号等にかけられ
る２次元プリフィルタの係数を図１９としたとき、例え
ば、適応制御変数は図２０（ａ）,（ｂ）とすることが
できる。図２０（ａ）,（ｂ）はそれぞれ重み付けがな
い場合とある場合の適応制御変数を示している。ここ
で、図２０（ｂ）では、特徴領域抽出信号ＦNを、図１
７の例とした場合について示した。重み付けがない場
合には、特徴領域抽出信号ＦNが０のとき２次元プリフ
ィルタの係数Ｐ＝１，量子化ステップサイズの変化量△
Ｑ＝＋１０となり、特徴領域抽出信号が１のとき、Ｐ＝
８，△Ｑ＝０となる。一方、重み付けがある場合には、
特徴領域抽出信号ＦNが０のとき、Ｐ＝１，△Ｑ＝＋１
０，特徴領域抽出信号ＦNが１のときＰ＝２，△Ｑ＝＋
５，特徴領域抽出信号ＦNが２のとき、Ｐ＝４，△Ｑ＝
＋２，特徴領域抽出信号が３のとき、Ｐ＝８，△Ｑ＝
０，特徴領域抽出信号が４のとき、Ｐ＝８，△Ｑ＝０と
なる。
る２次元プリフィルタの係数を図１９としたとき、例え
ば、適応制御変数は図２０（ａ）,（ｂ）とすることが
できる。図２０（ａ）,（ｂ）はそれぞれ重み付けがな
い場合とある場合の適応制御変数を示している。ここ
で、図２０（ｂ）では、特徴領域抽出信号ＦNを、図１
７の例とした場合について示した。重み付けがない場
合には、特徴領域抽出信号ＦNが０のとき２次元プリフ
ィルタの係数Ｐ＝１，量子化ステップサイズの変化量△
Ｑ＝＋１０となり、特徴領域抽出信号が１のとき、Ｐ＝
８，△Ｑ＝０となる。一方、重み付けがある場合には、
特徴領域抽出信号ＦNが０のとき、Ｐ＝１，△Ｑ＝＋１
０，特徴領域抽出信号ＦNが１のときＰ＝２，△Ｑ＝＋
５，特徴領域抽出信号ＦNが２のとき、Ｐ＝４，△Ｑ＝
＋２，特徴領域抽出信号が３のとき、Ｐ＝８，△Ｑ＝
０，特徴領域抽出信号が４のとき、Ｐ＝８，△Ｑ＝０と
なる。
【００３９】本発明では、穴埋め回路３の出力を特徴領
域抽出信号とし、これを用いてプリフィルタ処理もしく
は量子制御等の適応処理をすることができるが、さらに
フレームメモリ３１を介してその出力を特徴領域抽出信
号とすることもできる。
域抽出信号とし、これを用いてプリフィルタ処理もしく
は量子制御等の適応処理をすることができるが、さらに
フレームメモリ３１を介してその出力を特徴領域抽出信
号とすることもできる。
【００４０】このような重み付き特徴領域抽出信号を用
いることによって、顔領域の抽出に誤りがあってもそれ
による画質劣化を低減することができる。雑音等の影響
により顔領域の抽出に誤りがあると、その部分が時間的
に不連続となって抽出される場合がある。このような場
合に、図２０（ａ）に示すような適応制御変数を用いて
いると、特徴領域抽出信号が０か１かによってＰ，△Ｑ
が大きく変わるため、その部分がフリッカ状のちらつき
となり、画質劣化の要因となる。しかし、図２０（ｂ）
に示すような重み付き特徴領域抽出信号を用いている
と、特徴領域抽出信号が０〜４と変化したとき、適応制
御変数がより滑らかに変化するため、画質劣化が低減さ
れる。
いることによって、顔領域の抽出に誤りがあってもそれ
による画質劣化を低減することができる。雑音等の影響
により顔領域の抽出に誤りがあると、その部分が時間的
に不連続となって抽出される場合がある。このような場
合に、図２０（ａ）に示すような適応制御変数を用いて
いると、特徴領域抽出信号が０か１かによってＰ，△Ｑ
が大きく変わるため、その部分がフリッカ状のちらつき
となり、画質劣化の要因となる。しかし、図２０（ｂ）
に示すような重み付き特徴領域抽出信号を用いている
と、特徴領域抽出信号が０〜４と変化したとき、適応制
御変数がより滑らかに変化するため、画質劣化が低減さ
れる。
【００４１】このようにして顔領域を抽出することによ
って、顔以外に動くものがあっても誤抽出することがな
くなる。さらに、顔領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽
出できるので、顔領域抽出信号を用いて背景領域にＬＰ
Ｆをかけるプリフィルタ処理、また、背景領域の量子化
ステップサイズを粗くする量子化制御等の適応処理を行
った場合にも、その境界が不自然に強調されることがな
く、主観的画質を劣化させない。
って、顔以外に動くものがあっても誤抽出することがな
くなる。さらに、顔領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽
出できるので、顔領域抽出信号を用いて背景領域にＬＰ
Ｆをかけるプリフィルタ処理、また、背景領域の量子化
ステップサイズを粗くする量子化制御等の適応処理を行
った場合にも、その境界が不自然に強調されることがな
く、主観的画質を劣化させない。
【００４２】以上の説明では、顔領域の抽出を実施例と
して示したが、色差信号の閾値を変更することによっ
て、それ以外の特徴領域の抽出を行うことも可能であ
る。また、色差信号に限定されず、輝度信号との併用、
もしくはＲ，Ｇ，Ｂ等の色信号を用いて特徴領域の抽出
を行うことも可能である。さらに、雑音除去や穴埋め処
理等のウィンドウのサイズは、３×３，１３×１３以外
のサイズを用いても同様の効果を得ることができる。な
お、本発明では、雑音除去回路を含まない場合において
も、その効果を得ることができる。
して示したが、色差信号の閾値を変更することによっ
て、それ以外の特徴領域の抽出を行うことも可能であ
る。また、色差信号に限定されず、輝度信号との併用、
もしくはＲ，Ｇ，Ｂ等の色信号を用いて特徴領域の抽出
を行うことも可能である。さらに、雑音除去や穴埋め処
理等のウィンドウのサイズは、３×３，１３×１３以外
のサイズを用いても同様の効果を得ることができる。な
お、本発明では、雑音除去回路を含まない場合において
も、その効果を得ることができる。
【００４３】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によると、以下のような効果がある。 （１）請求項１に対応する効果：特徴領域の特徴色成分
を含む小領域を２つの色差信号を２軸とする色領域内に
定め、画像の色差成分が前記小領域中に含まれる領域を
特徴領域として抽出するようにしたので、小領域を任意
の形状のものとすることができ、特徴領域以外に動くも
のがあっても誤抽出することがない。また、特徴領域の
輪郭に忠実に沿った領域を抽出できるので、特徴領域以
外の領域にＬＰＦ処理する等の適応処理を行なってもよ
り自然な画像とすることができ、主観的な画質を向上さ
せることができる。さらに、特徴領域の抽出に色差信号
しか用いていないので、特徴領域の輝度レベルが時間
的、空間的に変化しても誤抽出することがない。 （２）請求項２に対応する効果：前記小領域が、画像の
２つの色差信号を所定の閾値によってそれぞれ２値化し
た共通領域とし、特徴領域を抽出するようにしたので、
請求項１の効果に加え、特徴領域の輪郭に忠実に沿った
領域を容易に抽出することができる。 （３）請求項３に対応する効果：前記特徴領域を抽出す
るに際し、前記小領域の数を複数とすることによって特
徴領域を抽出するようにしたので、請求項２の効果に加
え、さらに画質の向上を図ることができる。 （４）請求項４に対応する効果：輪郭に沿って抽出され
た特徴領域と、該特徴領域に挾まれた欠落領域を含めて
特徴領域として抽出するようにしたので、請求項１〜３
の効果に加え、更に画質の向上を図ることができる。 （５）請求項５に対応する効果：画像の２つの色差信号
を所定の閾値によってそれぞれ２値化し、２値化された
共通領域から特徴領域を抽出し、欠落領域を穴埋めする
際に、穴埋め検出パターン距離による重み付けを行うよ
うにしたので、請求項４の効果に加え、更に画質の向上
を図ることができる。 （６）請求項６に対応する効果：特徴領域を抽出する抽
出手段と領域抽出信号を記憶する記憶手段とによって特
徴領域を抽出するに際し、Ｌ（Ｌ；自然数）フレーム前
の画素、及び／又は、Ｌフレーム前の近隣画素が特徴領
域である場合と特徴領域でない場合によって特徴領域の
判定条件にヒステリシス特性を持たせるようにしたの
で、顔領域がフリッカ状に抽出されるのを防ぐことがで
き、主観的画質を一層向上させることができる。 （７）請求項７に対応する効果：特徴領域の特性を利用
して特徴領域を抽出し、Ｍ（Ｍ；自然数）フレームメモ
リから複数フレームの特徴領域抽出信号を出力し、該各
フレーム特徴領域抽出信号に重み付けを行って重み付き
特徴領域を抽出するようにしたので、請求項５及び６の
効果に加え、更に画質の向上を図ることができる。 （８）請求項８〜１０に対応する効果：特徴領域主要部
抽出方法及び穴埋め方法を適用して特徴領域抽出回路の
実現が図れ、特徴領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽出
できるので、特徴領域以外の領域にＬＰＦ処理する等の
適応処理を行ってもより自然な画像とすることができ、
主観的な画質を向上させることができる。
によると、以下のような効果がある。 （１）請求項１に対応する効果：特徴領域の特徴色成分
を含む小領域を２つの色差信号を２軸とする色領域内に
定め、画像の色差成分が前記小領域中に含まれる領域を
特徴領域として抽出するようにしたので、小領域を任意
の形状のものとすることができ、特徴領域以外に動くも
のがあっても誤抽出することがない。また、特徴領域の
輪郭に忠実に沿った領域を抽出できるので、特徴領域以
外の領域にＬＰＦ処理する等の適応処理を行なってもよ
り自然な画像とすることができ、主観的な画質を向上さ
せることができる。さらに、特徴領域の抽出に色差信号
しか用いていないので、特徴領域の輝度レベルが時間
的、空間的に変化しても誤抽出することがない。 （２）請求項２に対応する効果：前記小領域が、画像の
２つの色差信号を所定の閾値によってそれぞれ２値化し
た共通領域とし、特徴領域を抽出するようにしたので、
請求項１の効果に加え、特徴領域の輪郭に忠実に沿った
領域を容易に抽出することができる。 （３）請求項３に対応する効果：前記特徴領域を抽出す
るに際し、前記小領域の数を複数とすることによって特
徴領域を抽出するようにしたので、請求項２の効果に加
え、さらに画質の向上を図ることができる。 （４）請求項４に対応する効果：輪郭に沿って抽出され
た特徴領域と、該特徴領域に挾まれた欠落領域を含めて
特徴領域として抽出するようにしたので、請求項１〜３
の効果に加え、更に画質の向上を図ることができる。 （５）請求項５に対応する効果：画像の２つの色差信号
を所定の閾値によってそれぞれ２値化し、２値化された
共通領域から特徴領域を抽出し、欠落領域を穴埋めする
際に、穴埋め検出パターン距離による重み付けを行うよ
うにしたので、請求項４の効果に加え、更に画質の向上
を図ることができる。 （６）請求項６に対応する効果：特徴領域を抽出する抽
出手段と領域抽出信号を記憶する記憶手段とによって特
徴領域を抽出するに際し、Ｌ（Ｌ；自然数）フレーム前
の画素、及び／又は、Ｌフレーム前の近隣画素が特徴領
域である場合と特徴領域でない場合によって特徴領域の
判定条件にヒステリシス特性を持たせるようにしたの
で、顔領域がフリッカ状に抽出されるのを防ぐことがで
き、主観的画質を一層向上させることができる。 （７）請求項７に対応する効果：特徴領域の特性を利用
して特徴領域を抽出し、Ｍ（Ｍ；自然数）フレームメモ
リから複数フレームの特徴領域抽出信号を出力し、該各
フレーム特徴領域抽出信号に重み付けを行って重み付き
特徴領域を抽出するようにしたので、請求項５及び６の
効果に加え、更に画質の向上を図ることができる。 （８）請求項８〜１０に対応する効果：特徴領域主要部
抽出方法及び穴埋め方法を適用して特徴領域抽出回路の
実現が図れ、特徴領域の輪郭に忠実に沿った領域を抽出
できるので、特徴領域以外の領域にＬＰＦ処理する等の
適応処理を行ってもより自然な画像とすることができ、
主観的な画質を向上させることができる。
【図１】本発明による特徴領域抽出回路の一実施例を説
明するための構成図である。
明するための構成図である。
【図２】本発明における人物の肌色の分布の説明図（そ
の１）である。
の１）である。
【図３】本発明における人物の肌色の分布の説明図（そ
の２）である。
の２）である。
【図４】本発明における人物の肌色の分布の他の説明図
（その３）である。
（その３）である。
【図５】図１における特徴領域主要部抽出回路の一実施
例を示す図である。
例を示す図である。
【図６】図１における特徴領域主要部抽出回路の他の実
施例を示す図である。
施例を示す図である。
【図７】図１における特徴領域主要部抽出回路の更に他
の実施例を示す図である。
の実施例を示す図である。
【図８】本発明における小領域除去検出パターン（その
１）を示す図である。
１）を示す図である。
【図９】本発明における穴埋め検出パターン（その１）
を示す図である。
を示す図である。
【図１０】本発明における穴埋め検出パターン（その
２）を示す図である。
２）を示す図である。
【図１１】本発明における穴埋め検出パターン（その
３）を示す図である。
３）を示す図である。
【図１２】本発明における穴埋め検出パターン（その
４）を示す図である。
４）を示す図である。
【図１３】本発明による特徴領域抽出回路の他の実施例
を示す図である。
を示す図である。
【図１４】本発明における小領域除去検出パターン（そ
の２）を示す図である。
の２）を示す図である。
【図１５】本発明における小領域除去検出パターン（そ
の３）を示す図である。
の３）を示す図である。
【図１６】本発明における小領域除去の前フレーム顔領
域判定パターン（その４）を示す図である。
域判定パターン（その４）を示す図である。
【図１７】本発明による特徴領域抽出回路の更に他の実
施例を示す図である。
施例を示す図である。
【図１８】本発明における重み係数を示す図である。
【図１９】本発明におけるプリフィルタの係数を示す図
である。
である。
【図２０】本発明における適応制御変数を示す図であ
る。
る。
【図２１】従来のフレーム間差分の説明図である。
【図２２】従来のヒストグラム作成方法の説明図であ
る。
る。
【図２３】従来の顔領域抽出の説明図である。
１…特徴領域主要部抽出回路、２…小領域除去回路、３
…穴埋め回路、４…メモリ、５〜８…比較回路、９…Ａ
ＮＤゲート回路、１０〜１３…比較回路（第１の上限、
下限の閾値との比較）、１４…第１のＡＮＤゲート回
路、１５〜１８…比較回路（第２の上限、下限との閾値
との比較）、１９…第２のＡＮＤゲート回路、２０…Ｏ
Ｒゲート回路。
…穴埋め回路、４…メモリ、５〜８…比較回路、９…Ａ
ＮＤゲート回路、１０〜１３…比較回路（第１の上限、
下限の閾値との比較）、１４…第１のＡＮＤゲート回
路、１５〜１８…比較回路（第２の上限、下限との閾値
との比較）、１９…第２のＡＮＤゲート回路、２０…Ｏ
Ｒゲート回路。
Claims (10)
- 【請求項１】 特徴領域の特徴色成分を含む小領域を２
つの色差信号を２軸とする色領域内に定め、画像の色差
成分が前記小領域中に含まれる領域を特徴領域として抽
出することを特徴とする特徴領域抽出方法。 - 【請求項２】 前記小領域を画像の２つの色差信号を所
定の閾値によってそれぞれ２値化した共通領域とし、特
徴領域を抽出することを特徴とする請求項１記載の特徴
領域抽出方法。 - 【請求項３】 前記特徴領域を、抽出するに際し、前記
小領域の数を複数とすることによって特徴領域を抽出す
ることを特徴とする請求項１または２記載の特徴領域抽
出方法。 - 【請求項４】 輪郭に沿って抽出された特徴領域と、該
特徴領域に挾まれた欠落領域を含めて特徴領域として抽
出することを特徴とする特徴領域抽出方法。 - 【請求項５】 画像の２つの色差信号を所定の閾値によ
ってそれぞれ２値化し、２値化された共通領域から特徴
領域を抽出し、欠落領域を穴埋めする際に、穴埋め検出
パターンに距離による重み付けを行うことを特徴とする
特徴領域抽出方法。 - 【請求項６】 特徴領域を抽出する抽出手段と領域抽出
信号を記憶する記憶手段とによって特徴領域を抽出する
に際し、Ｌ（Ｌ；自然数）フレーム前の画素、及び／又
は、Ｌフレーム前の近隣画素が特徴領域である場合と特
徴領域でない場合によって特徴領域の判定条件にヒステ
リシス特性を持たせることを特徴とする特徴領域抽出方
法。 - 【請求項７】 特徴領域の特性を利用して特徴領域を抽
出し、Ｍ（Ｍ；自然数）フレームメモリから複数フレー
ムの特徴領域抽出信号を出力し、該各フレーム特徴領域
抽出信号に重み付けを行って重み付き特徴領域を抽出す
ることを特徴とする特徴領域抽出方法。 - 【請求項８】 特徴領域の特徴色成分を含む領域を抽出
する特徴領域主要部抽出回路と、前記特徴領域の中で前
記特徴色成分と異なる色成分を有する欠落領域を穴埋め
する穴埋め回路とを有することを特徴とする特徴領域抽
出回路。 - 【請求項９】 前記特徴領域主要部抽出回路が、２つの
色差信号を上限，下限の閾値と比較する比較回路と、該
比較回路の出力の論理積を求め、共通領域を抽出するＡ
ＮＤゲート回路とから成ることを特徴とする請求項８記
載の特徴領域抽出回路。 - 【請求項１０】 前記特徴領域主要部抽出回路が、２つ
の色差信号を第１の上限，下限の閾値と比較する第１の
比較回路と、該第１の比較回路の出力の論理積を求め、
共通領域を抽出する第１のＡＮＤゲート回路と、前記２
つの色差信号を第２の上限，下限の閾値と比較する第２
の比較回路と、該第２の比較回路の出力の論理積を求
め、共通領域を抽出する第２のＡＮＤゲート回路と、前
記第１のＡＮＤゲート回路の出力と、前記第２のＡＮＤ
ゲート回路の出力との論理和を求め、複数の領域に分散
されている特徴領域を抽出するＯＲゲート回路とから成
ることを特徴とする請求項８記載の特徴領域抽出回路。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32370993A JP3017384B2 (ja) | 1993-07-19 | 1993-12-22 | 特徴領域抽出装置 |
| DE69428239T DE69428239T2 (de) | 1993-07-19 | 1994-07-05 | Verfahren und Vorrichtung zum Extrahieren bestimmter Gebiete |
| EP19940304935 EP0635981B1 (en) | 1993-07-19 | 1994-07-05 | Feature-region extraction method and feature-region extraction circuit |
| US08/675,810 US5748776A (en) | 1993-07-19 | 1996-07-05 | Feature-region extraction method and feature-region extraction circuit |
| US09/040,579 US6332041B1 (en) | 1993-07-19 | 1998-03-18 | Feature-region extraction method and feature-region extraction circuit |
| US09/955,829 US6584222B2 (en) | 1993-07-19 | 2001-09-19 | Feature-region extraction method and feature-region extraction circuit |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5-178250 | 1993-07-19 | ||
| JP17825093 | 1993-07-19 | ||
| JP32370993A JP3017384B2 (ja) | 1993-07-19 | 1993-12-22 | 特徴領域抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0787510A true JPH0787510A (ja) | 1995-03-31 |
| JP3017384B2 JP3017384B2 (ja) | 2000-03-06 |
Family
ID=26498491
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32370993A Expired - Fee Related JP3017384B2 (ja) | 1993-07-19 | 1993-12-22 | 特徴領域抽出装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US5748776A (ja) |
| EP (1) | EP0635981B1 (ja) |
| JP (1) | JP3017384B2 (ja) |
| DE (1) | DE69428239T2 (ja) |
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| JPH08315137A (ja) * | 1995-05-23 | 1996-11-29 | Nec Corp | パターン認識を用いた顔画像の特徴点抽出方法 |
| JPH10302171A (ja) * | 1997-04-28 | 1998-11-13 | Mitsubishi Electric Corp | 監視画像記録装置 |
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| USRE47908E1 (en) | 1991-12-23 | 2020-03-17 | Blanding Hovenweep, Llc | Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system |
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| JPH1158835A (ja) * | 1997-08-18 | 1999-03-02 | Ricoh Co Ltd | 画像データ処理装置 |
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| JP2000048184A (ja) * | 1998-05-29 | 2000-02-18 | Canon Inc | 画像処理方法及び顔領域抽出方法とその装置 |
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| KR100636910B1 (ko) * | 1998-07-28 | 2007-01-31 | 엘지전자 주식회사 | 동영상검색시스템 |
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