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本研究では、レイヤ画像表現及びこれを拡張した新たなミッドレベル画像表現を想定し、このための大域的動きセグメンテーションアルゴリズムの一般的枠組みを明らかにすると共に、より高精度且つ安定にミッドレベル画像表現を復元することを可能とする大域的動きセグメンテーションアルゴリズムを開発した。
具体的には、以下の検討を行なった。
(1)ミッドレベル画像表現として、レイヤ画像表現、及びこの表現を拡張した表現として、各レイヤの属性記述として相対的奥行きや、3次元空間における表面の2次元接平面近似等の属性を付加した2.5次元的なミッド画像表現をとりあげ、これらを入力動画像系列から復元する問題を想定し、このための大域的動きセグメンテーションアルゴリズムの一般的枠組みについて検討した。
(2)大域的動きセグメンテーションアルゴリズムの基本的構成要素に関して、上記(1)で明らかにした可能な選択肢を効果的に実現する処理を基本機能単位として具体的に構成し、これらの組み合わせとして各種の大域的動きセグメンテーションアルゴリズムを構築した。さらに、目標とするミッドレベル画像表現に応じて、基本的構成要素の数多くの組み合わせについて実験的に検討し、高精度且つ安定に目標とするミッドレベル画像表現を入力動画像系列から復元可能な最適な組み合わせを探索する。このために、大域的動きセグメンテーションアルゴリズム評価のためのシミュレーションプログラムを開発した。
(3)大域的動きセグメンテーションアルゴリズムによって入力動画像系列から復元されたミッドレベル画像表現に基づいて入力動画像情報を時間的に統合し、隠蔽領域を復元したり、時空間解像度を改善したり、映像合成したりする様々な「時間統合による高度な映像処理」の具体的な課題に適用可能なことを示した。
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