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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6410177
(24)【登録日】2018年10月5日
(45)【発行日】2018年10月24日
(54)【発明の名称】方法
(51)【国際特許分類】
G06T 7/20 20170101AFI20181015BHJP
H04N 19/46 20140101ALI20181015BHJP
H04N 19/90 20140101ALI20181015BHJP
H04N 13/275 20180101ALI20181015BHJP
H04N 13/178 20180101ALI20181015BHJP
【ＦＩ】
G06T7/20
H04N19/46
H04N19/90
H04N13/275
H04N13/178
【請求項の数】34
【全頁数】42
(21)【出願番号】特願2014-542984(P2014-542984)
(86)(22)【出願日】2012年11月23日
(65)【公表番号】特表2015-506010(P2015-506010A)
(43)【公表日】2015年2月26日
(86)【国際出願番号】IB2012056689
(87)【国際公開番号】WO2013076703
(87)【国際公開日】20130530
【審査請求日】2015年11月24日
(31)【優先権主張番号】61/563,169
(32)【優先日】2011年11月23日
(33)【優先権主張国】US
(31)【優先権主張番号】13/352,944
(32)【優先日】2012年1月18日
(33)【優先権主張国】US
(73)【特許権者】
【識別番号】514005847
【氏名又は名称】ロッサト、ルカ
(73)【特許権者】
【識別番号】514005858
【氏名又は名称】メアルディ、グイド
(74)【代理人】
【識別番号】110000877
【氏名又は名称】龍華国際特許業務法人
(72)【発明者】
【氏名】ロッサト、ルカ
(72)【発明者】
【氏名】メアルディ、グイド
【審査官】
冨田 高史
(56)【参考文献】
【文献】
特開２００１−１２６０６１（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０００−３４８０１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０１０−２８７９１７（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０１１−１９９３９４（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００６−３１０９３４（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開平４−９７６８１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
Ｇ０６Ｔ ７／００ − ７／９０
Ｈ０４Ｎ １３／００ − １７／０６
Ｈ０４Ｎ １９／００ − １９／９８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
所与の要素が存在する複数の画像のシーケンス内の画像ごとに、前記所与の要素の設定を特定する複数の設定を受信することと、
前記シーケンス内の画像ごとの前記所与の要素の前記複数の設定のそれぞれの統計的特性を特定する、推定精度を含む精度メタデータを受信することと、
前記所与の要素の設定値を生成することと、
前記所与の要素の前記複数の設定と、前記所与の要素の設定値との間のそれぞれの差異に基づいて、前記複数の設定における過渡成分の分布を得ることと、
前記生成された複数の設定値のうちの一つの代表的な設定値を選択することと、
複数の画像の前記シーケンスの前記所与の要素の設定を符号化する基礎として、前記複数の設定の代わりに、前記一つの代表的な設定値を利用することと、
を備え、
前記設定値は、設定情報及び前記精度メタデータに基づいて生成される、方法。
前記シーケンス内の画像ごとの前記所与の要素の前記複数の設定のそれぞれの統計的特性を特定する、推定精度を含む精度メタデータを受信することと、
前記所与の要素の設定値を生成することと、
前記所与の要素の前記複数の設定と、前記所与の要素の設定値との間のそれぞれの差異に基づいて、前記複数の設定における過渡成分の分布を得ることと、
前記生成された複数の設定値のうちの一つの代表的な設定値を選択することと、
複数の画像の前記シーケンスの前記所与の要素の設定を符号化する基礎として、前記複数の設定の代わりに、前記一つの代表的な設定値を利用することと、
を備え、
前記設定値は、設定情報及び前記精度メタデータに基づいて生成される、方法。
【請求項2】
所与の要素が存在する複数の画像のシーケンス内の画像ごとに、前記所与の要素の設定を特定する複数の設定を受信することと、
前記シーケンス内の画像ごとの前記所与の要素の前記複数の設定のそれぞれの統計的特性を特定する、推定精度を含む精度メタデータを受信することと、
前記所与の要素の設定値を生成することと、
前記所与の要素の前記複数の設定と、前記所与の要素の設定値との間のそれぞれの差異に基づいて、前記複数の設定における過渡成分の分布を得ることと、
前記複数の設定における過渡成分の属性を特定するために、前記複数の設定の変動を解析することと、
再生中の複数の画像の前記シーケンスの後続のレンダリング時に、再生中の複数の画像の前記シーケンスの表現に前記過渡成分の前記特定された属性を戻して挿入することと、
を備え、
前記設定値は、設定情報及び前記精度メタデータに基づいて生成される、方法。
前記シーケンス内の画像ごとの前記所与の要素の前記複数の設定のそれぞれの統計的特性を特定する、推定精度を含む精度メタデータを受信することと、
前記所与の要素の設定値を生成することと、
前記所与の要素の前記複数の設定と、前記所与の要素の設定値との間のそれぞれの差異に基づいて、前記複数の設定における過渡成分の分布を得ることと、
前記複数の設定における過渡成分の属性を特定するために、前記複数の設定の変動を解析することと、
再生中の複数の画像の前記シーケンスの後続のレンダリング時に、再生中の複数の画像の前記シーケンスの表現に前記過渡成分の前記特定された属性を戻して挿入することと、
を備え、
前記設定値は、設定情報及び前記精度メタデータに基づいて生成される、方法。
【請求項3】
前記シーケンス内の画像ごとの前記所与の要素の前記複数の設定のそれぞれの前記推定精度の和に少なくとも部分的に基づいて、前記設定値に対応する精度値を割り当てることを更に備える、請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記所与の要素の設定値を生成することは、
前記複数の設定のそれぞれに重み係数を適用することと、
前記所与の要素の前記設定値を生成するために、前記重み付けされた複数の設定を合算することと、
を有し、
前記重み係数は、前記複数の設定の前記推定精度に少なくとも部分的に基づいて変動する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
前記複数の設定のそれぞれに重み係数を適用することと、
前記所与の要素の前記設定値を生成するために、前記重み付けされた複数の設定を合算することと、
を有し、
前記重み係数は、前記複数の設定の前記推定精度に少なくとも部分的に基づいて変動する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記重み係数を前記複数の設定に適用する前に、前記重み係数を正規化することを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記設定値は、前記シーケンス内の画像ごとの前記所与の要素の前記複数の設定の重み付けに基づいて計算される移動平均値であり、
前記複数の設定に適用される前記重み付けの大きさは、前記複数の設定のそれぞれの前記推定精度に少なくとも部分的に依存して変動する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
前記複数の設定に適用される前記重み付けの大きさは、前記複数の設定のそれぞれの前記推定精度に少なくとも部分的に依存して変動する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記シーケンスに続く次の連続画像の前記所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信することと、
前記所与の要素に割り当てられる前記設定値を、該割り当てられる設定値と、前記次の連続画像の前記所与の要素の前記次の設定の重み付けとの組み合わせに基づいて更新することと、
を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
前記所与の要素に割り当てられる前記設定値を、該割り当てられる設定値と、前記次の連続画像の前記所与の要素の前記次の設定の重み付けとの組み合わせに基づいて更新することと、
を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
前記シーケンスに続く後続の画像の前記所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信することと、
前記所与の要素の前記生成された設定値と前記次の設定値との差異を示す差異値を生成することと、
閾値を生成することと、
前記差異値を前記閾値と比較することと、
前記差異値が前記閾値未満であることを検出することに応じて、前記所与の要素に割り当てられる前記設定値を、前記生成された設定値と、前記所与の要素の前記次の設定の重み付けとの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて更新することと、
を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
前記所与の要素の前記生成された設定値と前記次の設定値との差異を示す差異値を生成することと、
閾値を生成することと、
前記差異値を前記閾値と比較することと、
前記差異値が前記閾値未満であることを検出することに応じて、前記所与の要素に割り当てられる前記設定値を、前記生成された設定値と、前記所与の要素の前記次の設定の重み付けとの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて更新することと、
を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
前記シーケンスに続く次の連続画像の前記所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信することと、
前記所与の要素の前記生成された設定値と前記次の設定値との差異を示す差異値を生成することと、
閾値を生成することと、
前記差異値を前記閾値と比較することと、
前記差異値が前記閾値より大きいことを検出することに応じて、前記所与の要素の前記設定値を、前記次の設定値と等しくなるように更新することと、
を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
前記所与の要素の前記生成された設定値と前記次の設定値との差異を示す差異値を生成することと、
閾値を生成することと、
前記差異値を前記閾値と比較することと、
前記差異値が前記閾値より大きいことを検出することに応じて、前記所与の要素の前記設定値を、前記次の設定値と等しくなるように更新することと、
を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項10】
前記所与の要素は、前記シーケンス内の各画像の異なる位置座標に存在するエンティティを表し、
前記方法は、
動きベクトル情報を利用することであって、前記シーケンス内の各画像内の前記所与の要素の前記異なる位置座標を特定することを更に備え、
前記動きベクトル情報は、前記複数の画像のシーケンス内の前記エンティティの移動を示す、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
前記方法は、
動きベクトル情報を利用することであって、前記シーケンス内の各画像内の前記所与の要素の前記異なる位置座標を特定することを更に備え、
前記動きベクトル情報は、前記複数の画像のシーケンス内の前記エンティティの移動を示す、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項11】
前記複数の設定に適用される重み付けの大きさは、動きベクトル情報に関連付けられた精度メタデータに少なくとも部分的に依存する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
それぞれの画像に対する少なくとも１つの以前の画像における複数の設定と比較した、前記それぞれの画像における複数要素の複数の設定の全体解析に基づいて、前記シーケンス内の前記所与の要素及び前記それぞれの画像の前記精度メタデータを生成することを更に備える、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項13】
前記推定精度は、前記複数の設定のそれぞれの設定が過渡成分を含む確率を示す統計的測定値である、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項14】
前記シーケンス内の前記複数の設定の異なる複数の重み付けに基づいて、前記所与の要素の前記設定値を生成することを更に備える、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項15】
複数の画像の前記シーケンスの前記所与の要素の設定を符号化する基礎として、前記複数の設定の代わりに、前記生成された設定値を利用することを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項16】
多次元信号の平面要素ｍごとに、該多次元信号の複数の次元のうちの１つに沿った安定性仮説に基づいて、安定値ｖを生成する方法であって、
該方法は、
前記多次元信号の平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号のｋ−１個の追加の平面要素（ただし、ｋ≧２）を受信することと、
ｋ個の平面要素のそれぞれの複数の設定に少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
前記平面要素ｍと、前記平面要素ｍの前記安定値ｖとの間のそれぞれの差異に基づいて、前記多次元信号における過渡成分の分布を得ることと、
前記生成された複数の安定値のうちの一つの代表的な安定値を選択することと、
前記平面要素の設定を符号化する基礎として、前記複数の設定の代わりに、前記一つの代表的な安定値を利用することと、
を備え、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、安定性仮説を有する前記多次元のうちの一の次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられる、方法。
該方法は、
前記多次元信号の平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号のｋ−１個の追加の平面要素（ただし、ｋ≧２）を受信することと、
ｋ個の平面要素のそれぞれの複数の設定に少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
前記平面要素ｍと、前記平面要素ｍの前記安定値ｖとの間のそれぞれの差異に基づいて、前記多次元信号における過渡成分の分布を得ることと、
前記生成された複数の安定値のうちの一つの代表的な安定値を選択することと、
前記平面要素の設定を符号化する基礎として、前記複数の設定の代わりに、前記一つの代表的な安定値を利用することと、
を備え、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、安定性仮説を有する前記多次元のうちの一の次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられる、方法。
【請求項17】
多次元信号の平面要素ｍごとに、該多次元信号の複数の次元のうちの１つに沿った安定性仮説に基づいて、安定値ｖを生成する方法であって、
該方法は、
前記多次元信号の平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号のｋ−１個の追加の平面要素（ただし、ｋ≧２）を受信することと、
ｋ個の平面要素のそれぞれの複数の設定に少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
前記平面要素ｍと、前記平面要素ｍの前記安定値ｖとの間のそれぞれの差異に基づいて、前記多次元信号における過渡成分の分布を得ることと、
を備え、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、安定性仮説を有する前記多次元のうちの一の次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられ、
安定値ｖと、前記多次元信号の要素の対応する複数の設定との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号の過渡成分に関する情報が生成され、該方法は、
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔについて前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍの要素ｍごとに安定値ｖを生成することと、
前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記平面Ｍの過渡成分に関する情報ＴＣを生成することと、
を含み、
前記情報ＴＣは、段階的信号復号化及び信号再構成の方法に従って、前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との前記差異の表現の段階的階層（すなわち漸進的に高くなる品質レベル）を再構成する再構成データを含む
方法。
該方法は、
前記多次元信号の平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号のｋ−１個の追加の平面要素（ただし、ｋ≧２）を受信することと、
ｋ個の平面要素のそれぞれの複数の設定に少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
前記平面要素ｍと、前記平面要素ｍの前記安定値ｖとの間のそれぞれの差異に基づいて、前記多次元信号における過渡成分の分布を得ることと、
を備え、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、安定性仮説を有する前記多次元のうちの一の次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられ、
安定値ｖと、前記多次元信号の要素の対応する複数の設定との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号の過渡成分に関する情報が生成され、該方法は、
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔについて前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍの要素ｍごとに安定値ｖを生成することと、
前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記平面Ｍの過渡成分に関する情報ＴＣを生成することと、
を含み、
前記情報ＴＣは、段階的信号復号化及び信号再構成の方法に従って、前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との前記差異の表現の段階的階層（すなわち漸進的に高くなる品質レベル）を再構成する再構成データを含む
方法。
【請求項18】
前記ｋ個の平面要素は前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿って互いに順に配置される、請求項１６または１７に記載の方法。
【請求項19】
前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記安定値ｖへの寄与は、前記安定値ｖに関連付けられた統計的パラメーターに少なくとも部分的に依存し、
該方法は、
前記多次元信号の前記平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号からのｋ−１個の追加の平面要素を受信することであって、前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記複数の設定と、各平面要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備える、請求項１６から１８のいずれか一項に記載の方法。
該方法は、
前記多次元信号の前記平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号からのｋ−１個の追加の平面要素を受信することであって、前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記複数の設定と、各平面要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備える、請求項１６から１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項20】
各平面要素に関連付けられた前記統計的パラメーターは、各平面要素の精度に関する情報を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項21】
前記受信されるｋ個の平面要素及び安定値ｖへの前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記寄与は、前記平面要素ｍの前記複数の設定に少なくとも部分的に依存し、
該方法は、
前記多次元信号の前記平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの前記座標と前記平面要素ｍの前記複数の設定とに少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号からのｋ−１個の追加の平面要素を受信することであって、前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記複数の設定と、各平面要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備える、請求項１９または２０に記載の方法。
該方法は、
前記多次元信号の前記平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの前記座標と前記平面要素ｍの前記複数の設定とに少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号からのｋ−１個の追加の平面要素を受信することであって、前記ｋ個の平面要素のそれぞれが、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、
前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記複数の設定と、各平面要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備える、請求項１９または２０に記載の方法。
【請求項22】
各平面要素ｍに関連付けられた前記安定値ｖは、前記ｋ個の平面要素のそれぞれに関連付けられた前記統計的パラメーターに基づいて前記ｋ個の平面要素のそれぞれの前記複数の設定を重み付けすることによって生成される、請求項１９から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項23】
前記平面要素ｍの前記複数の設定と閾値を超えて異なる複数の設定を有する平面要素に関連付けられた前記重みがゼロに設定され、前記閾値は、前記次元Ｔに沿って前記平面要素ｍと同じ座標を有する平面要素の前記多次元信号の測定値の推定される統計的特性に少なくとも部分的に依存する、請求項２２に記載の方法。
【請求項24】
前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成するように選択される前記ｋ−１個の各平面要素は、適切な動きベクトルを利用することによって特定され、
該方法は、
前記多次元信号の前記平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの前記座標と、前記平面要素ｍの前記複数の設定と、前記平面要素ｍに関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する前記次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｉを受信することと、
ｋ個の平面要素が受信されるまで（ただし、ｋ≧２）、最後に選択された平面要素の前記座標と、前記最後に選択された平面要素の前記複数の設定と、前記最後に選択された平面要素に関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する前記次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｊを受信することと、
前記特定された各平面要素の前記複数の設定と、各平面要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備える、請求項１９または２０に記載の方法。
該方法は、
前記多次元信号の前記平面要素ｍを受信することと、
前記平面要素ｍの前記座標と、前記平面要素ｍの前記複数の設定と、前記平面要素ｍに関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する前記次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｉを受信することと、
ｋ個の平面要素が受信されるまで（ただし、ｋ≧２）、最後に選択された平面要素の前記座標と、前記最後に選択された平面要素の前記複数の設定と、前記最後に選択された平面要素に関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する前記次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｊを受信することと、
前記特定された各平面要素の前記複数の設定と、各平面要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備える、請求項１９または２０に記載の方法。
【請求項25】
各平面要素ｍに関連付けられた前記安定値ｖは、前記次元Ｔに沿って前記平面要素ｍの前記座標に関連付けられたバッファーｖｏｌｄ内に含まれる複数の設定に少なくとも部分的に基づいて生成され、該方法は、
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍ内で前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することと、
前記平面要素ｍの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、
ｍの前記複数の設定と、ｖｏｌｄの前記複数の設定と、ｍ及びｖｏｌｄの複数の設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を含む、請求項１６または１７に記載の方法。
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍ内で前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することと、
前記平面要素ｍの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、
ｍの前記複数の設定と、ｖｏｌｄの前記複数の設定と、ｍ及びｖｏｌｄの複数の設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を含む、請求項１６または１７に記載の方法。
【請求項26】
前記重みパラメーターは、前記平面要素ｍ及びｖｏｌｄの推定精度を含む統計的パラメーターに依存する、請求項２５に記載の方法。
【請求項27】
ｖｏｌｄに関連付けられた前記重みパラメーターは、前記平面要素ｍ及びｖｏｌｄの複数の設定が閾値を超えて異なる場合はいつでもゼロに設定され、前記閾値は、前記平面要素ｍ及びｖｏｌｄの推定される統計的特性に少なくとも部分的に依存する、請求項２５または２６に記載の方法。
【請求項28】
バッファーＰｏｌｄは、要素ｐｏｌｄの平面を含み、前記バッファーＰｏｌｄの各要素ｐｏｌｄはバッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄに対応し、
該方法は、
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍ内で前記多次元信号の前記平面要素ｍを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することと、
前記平面要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、
前記バッファーＶｏｌｄに対応するバッファーＰｏｌｄを特定することと、
要素ｖｏｌｄの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、要素ｖｏｌｄに関連付けられたバッファーＰｏｌｄ内の要素ｐｏｌｄを選択することと、
ｍの前記複数の設定と、ｖｏｌｄの前記複数の設定と、ｍ及びｖｏｌｄの複数の設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備え、
ｖｏｌｄに関連付けられた前記重みパラメーターは、要素ｐｏｌｄの複数の設定に少なくとも部分的に依存する、請求項２５から２７のいずれか一項に記載の方法。
該方法は、
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍ内で前記多次元信号の前記平面要素ｍを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することと、
前記平面要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、
前記バッファーＶｏｌｄに対応するバッファーＰｏｌｄを特定することと、
要素ｖｏｌｄの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、要素ｖｏｌｄに関連付けられたバッファーＰｏｌｄ内の要素ｐｏｌｄを選択することと、
ｍの前記複数の設定と、ｖｏｌｄの前記複数の設定と、ｍ及びｖｏｌｄの複数の設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、前記平面要素ｍの前記安定値ｖを生成することと、
を備え、
ｖｏｌｄに関連付けられた前記重みパラメーターは、要素ｐｏｌｄの複数の設定に少なくとも部分的に依存する、請求項２５から２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項29】
ｍの複数の設定に関連付けられた重みパラメーターは、信号測定値間の差異の前記平面の統計的特性ｐｎｅｗと、前記平面要素ｍの前記次元Ｔに沿った座標の近隣の前記次元Ｔに沿った前記座標の対応する生成された複数の安定値とに少なくとも部分的に依存する、請求項２５から２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項30】
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔのバッファーＶｏｌｄの複数の設定は、前記多次元信号に関連付けられた補助マップのコンテンツに少なくとも部分的に基づいて、座標Ｔ＝ｔを有する前記多次元信号の要素の前記平面Ｍについて生成された複数の安定値ｖの前記平面を調整することによって生成される、請求項２５から２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項31】
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔのバッファーＰｏｌｄの複数の設定は、前記多次元信号に関連付けられた補助マップのコンテンツに少なくとも部分的に基づいて、前記次元Ｔに沿った座標ｔの近隣の座標（ｔ−１又はｔ＋１）のバッファーＰｏｌｄの前記複数の設定に少なくとも部分的に基づいて生成された複数の設定の平面を調整することによって生成される、請求項２８に記載の方法。
【請求項32】
複数の安定値は、前記多次元信号の分解能と異なる分解能を用いて生成され、
該方法は、
前記次元Ｔに沿って所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｎｅｗを特定することであって、バッファーＶｎｅｗは、前記平面Ｍの前記分解能と異なる分解能を特徴とすることと、
前記平面Ｍの複数の設定に少なくとも部分的に基づいてバッファーＶｎｅｗの複数の設定を生成することと、
Ｖｎｅｗ内で平面要素ｖｎｅｗを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することであって、バッファーＶｏｌｄはバッファーＶｎｅｗと同じ分解能を特徴とすることと、
要素ｖｎｅｗの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、
平面Ｖｏｌｄに対応するバッファーＰｏｌｄを特定することであって、バッファーＰｏｌｄはバッファーＶｎｅｗ及びＶｏｌｄと同じ分解能を特徴とすることと、
要素ｖｏｌｄの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、要素ｖｏｌｄに関連付けられたバッファーＰｏｌｄ内の要素ｐｏｌｄを選択することと、
ｖｎｅｗの前記複数の設定と、ｖｏｌｄの前記複数の設定と、ｖｎｅｗ及びｖｏｌｄの複数の設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｖｎｅｗに対応する前記安定値ｖを生成することであって、ｖｏｌｄに関連付けられた重みパラメーターは、要素ｐｏｌｄの複数の設定に少なくとも部分的に依存することと、
を含む、請求項２８に記載の方法。
該方法は、
前記次元Ｔに沿って所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｎｅｗを特定することであって、バッファーＶｎｅｗは、前記平面Ｍの前記分解能と異なる分解能を特徴とすることと、
前記平面Ｍの複数の設定に少なくとも部分的に基づいてバッファーＶｎｅｗの複数の設定を生成することと、
Ｖｎｅｗ内で平面要素ｖｎｅｗを選択することと、
前記多次元信号の前記平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することであって、バッファーＶｏｌｄはバッファーＶｎｅｗと同じ分解能を特徴とすることと、
要素ｖｎｅｗの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、
平面Ｖｏｌｄに対応するバッファーＰｏｌｄを特定することであって、バッファーＰｏｌｄはバッファーＶｎｅｗ及びＶｏｌｄと同じ分解能を特徴とすることと、
要素ｖｏｌｄの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、要素ｖｏｌｄに関連付けられたバッファーＰｏｌｄ内の要素ｐｏｌｄを選択することと、
ｖｎｅｗの前記複数の設定と、ｖｏｌｄの前記複数の設定と、ｖｎｅｗ及びｖｏｌｄの複数の設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｖｎｅｗに対応する前記安定値ｖを生成することであって、ｖｏｌｄに関連付けられた重みパラメーターは、要素ｐｏｌｄの複数の設定に少なくとも部分的に依存することと、
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項33】
複数の安定値ｖと、前記多次元信号の要素の対応する複数の設定との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号の過渡成分に関する情報が生成され、該方法は、
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔについて前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍの要素ｍごとに安定値ｖを生成することと、
前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記平面Ｍの過渡成分に関する情報ＴＣを生成することと、
を含む、請求項１６に記載の方法。
前記次元Ｔに沿った所与の座標ｔについて前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、
前記平面Ｍの要素ｍごとに安定値ｖを生成することと、
前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記平面Ｍの過渡成分に関する情報ＴＣを生成することと、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項34】
前記情報ＴＣは、前記平面Ｍの複数の設定と、該複数の設定の対応する複数の安定値との前記差異のスペクトル分布を示すパラメーターを含む、請求項３３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
デジタル化信号が、同じ基礎を成す情報の幾つかの後続のサンプル（非限定的な例として、２Ｄ画像、３Ｄボリューム画像、又は更には４次元以上を特徴付ける要素の平面とすることができる）を特徴付けて、多次元信号（例えば、非限定的な例として、後続の２Ｄ画像のシーケンスを表す３Ｄ信号、又は３Ｄ／ボリューム画像のシーケンスを表す４Ｄ信号等）を作成することが多くの場合に起こる。ここで、その次元のうちの１つの次元Ｔ（例えば、非限定的な例として、時間ベースの信号における時間次元）について、幾つかの後続のサンプルにわたる或る程度の信号安定性を仮定することができる。非限定的な実世界の例は、コンピュータートモグラフィースキャンにおける後続のスライス、ＭＲＩスキャンにおける後続のボリューム画像、動きピクチャにおける後続のフレーム等である。
【0002】
実世界のセンサー及び伝送チャネルの特性に起因して、同じ基礎を成す情報の異なるサンプルが異なる特性を特徴付ける可能性が非常に高い。例えば、特定のサンプルは、他のサンプルには存在していなかった動きブラー、又はサンプリング時の僅かに異なる放射強度（又は光条件）、又はセンサーにおける熱雑音、又はチャネルにおける伝送エラー等に起因して、同じ基礎を成す情報の、以前のサンプル及び／又は後続のサンプルと僅かに異なる値を特徴付ける可能性がある。同様の影響の最終結果として、安定性仮説を有する次元Ｔに沿って、信号要素の統計的変動が、必要な又は所望の統計的変動よりも高くなる。
【0003】
本来はフレーム間で同一であるはずの要素設定のばらつきにより、大量の詳細情報（例えば不要な強度／色変動、誤った色の平面要素等）が生成され、これらは信号における「真の」かつ必要な詳細と区別することが困難であり、更なる信号処理（例えば動き推定、コンテンツ識別等）が複雑になる可能性がある。
【発明の概要】
【0004】
安定／関連情報（「コア信号」）を過渡／不要情報（「過渡層」）と分離する機能が有用であり得る。例えば、本発明の実施形態による、安定情報と過渡情報との分離によって、デジタル化信号と現実との固有の結びつきを改善することが可能になる（更なる処理も容易にする）。加えて、安定情報と過渡情報との分離によって、信号のより良好な圧縮が可能になる。なぜなら、過渡情報（通常、近隣のサンプルからは予測不可能である）の情報エントロピーの量は、安定情報（非常に詳細ではあるが、通常、近隣のサンプルから少なくとも部分的に予測することができる）の情報エントロピーの量よりも高くなる傾向にあるためである。
【0005】
本発明の実施形態は、従来のシステム及び方法に対して逸脱している。例えば、本発明の実施形態は、信号内の過渡情報（「過渡情報」又は「過渡層」）を安定情報（「コア信号」）と分離する新規で独自の方法を提供することを含む。
【0006】
より詳細には、本明細書において論考されるような安定／過渡分離器は、本明細書においてＳＴＳと呼ばれることもあり、次元Ｔ等の少なくとも１つの次元について安定性仮説が適用可能な（すなわち、信号の設定が上記次元Ｔに沿って比較的安定していると仮定することができる）任意の多次元信号に適用することができる普遍的な方法である。１つの実施形態において、ＳＴＳ、すなわち本明細書において論考されるような信号プロセッサは、過渡情報をコア情報から分離することを可能にする一方で、同時に、真の／関連情報を構成する詳細の全てをコア信号内に保持する。１つの実施形態によるＳＴＳは、過渡レイヤーの特性（例えば雑音のスペクトル分布等）の抽出も可能にし、それによって、必要な場合、元の過渡層と類似した（必ずしも同一ではない）特性を有する過渡層を再構成することが可能である。
【0007】
信号から不要な過渡情報（例えば雑音、フィルム粒子、大きなばらつきがある詳細等）を特定及び／又は除去することに関連付けられた１つ又は複数の利点が存在する。例えば、設定から過渡成分を特定し除去することは、画像間の、更には同じ画像内の要素設定の情報エントロピーを低減するのに役立つことができる。情報エントロピーを低減することによって、信号の表現（rendition）を符号化するために必要なデータ量が低減される。さらに、設定から過渡／雑音成分を特定及び除去することによって、信号のより正確で高品質な表現を符号化することを可能にすることができる。
【0008】
簡略化のために、また本発明を説明するために、本明細書において示される実施形態は、３Ｄ時間ベース信号に言及し、他の特定の例では設定の２Ｄ平面のシーケンス（例えば適切な色空間における２Ｄ画像のシーケンス）に言及する。しかしながら、本明細書において論考されるような概念は、必ずしも時間ベースでない任意の他のタイプの多次元信号に適用することができ、その多次元信号において、少なくとも１つの次元Ｔ（例えば時間）が安定性仮説に適しており、すなわち、信号の設定は上記次元（複数の場合もある）に沿って比較的安定していると仮定することができる。
【0009】
例えば、本発明の実施形態は動きの補償を含むことができ、閾値を超える変動を例外として、信号は次元Ｔに沿って幾つかの後続のサンプルにわたって類似した値を維持する。本質的に、信号は、次元Ｔに沿って一定の度合いの予測可能性を有すると仮定することができる。信号が比較的安定しているという仮説が有効でない次元について、詳細な情報が非常に局所的であり及び／又はこれらの次元に沿った信号の他の部分と相関していない場合であっても、この詳細な情報を失うことを望まないと仮定する。
【0010】
特に、シーケンス内の各２Ｄ平面を、「位置ｔにおける信号のサンプル」と呼ぶ。ここで、ｔは次元Ｔにおける適切な位置である。
【0011】
本明細書における１つの実施形態は、位置ｔにおける信号のサンプルの要素ごとの移動平均を生成するように構成された信号プロセッサを含む。ここで、移動平均は信号の近隣のサンプルにおける対応する要素の測定値の重み付き平均として計算される。
【0012】
１つの実施形態において、移動平均は、信号の各平面サンプルの統計的特性を考慮に入れて、精度ベースの重みを用いて重み付けされる。例えば、過渡情報の統計的特性は、信号のサンプルごとに一定であると仮定されないので、異なるサンプルから到来する測定値は、移動平均において異なる重み付けをされる。
【0013】
更により詳細な実施形態では、より高い精度を有するとみなされるサンプルに、より高い重み値が割り当てられる。位置Ｔにおける要素の設定（すなわちその対応する設定）の測定値が、閾値を超えてその対応する移動平均と異なる場合、要素の移動平均設定はリセットされ、それによってその移動平均設定は位置Ｔから開始する。このため、バッファー又は移動平均マップは、シーケンス内の要素ごとの１つ又は複数の要素設定が安定しているか否かの度合いを示す情報を含むことができる。
【0014】
更なる実施形態によれば、信号プロセッサは、元の信号に以前に含まれていた過渡情報を符号化することなく、信号（「コア信号」）のサンプルの新たな表現を生成するために、１つ又は複数の要素に関連付けられた移動平均のマップを利用する。過渡情報（例えば、元のサンプルからサンプルの「コア信号」表現を減算することによって得られる）は、別個に解析し記憶することができる。或る特定の事例では、過渡情報は、必要な場合、更なる使用に供することができる。
【0015】
更に別の実施形態では、信号プロセッサは信号内で特定された過渡情報の属性を解析する。信号プロセッサは、特定のタイプの数学的分布であるものとして過渡情報の本質を捕捉することができる。所望の場合、信号は、過渡情報なしで符号化することができる。信号の表現を再生する復号化器は、データを復号化し、特定された過渡情報なしで信号の表現を生成することができる。上述したように、１つの実施形態において、信号プロセッサは、特定された過渡情報に関連付けられた特定のタイプの数学的分布に従って過渡情報（信号プロセッサによって特定された属性に従う）を信号内に戻して加算することができる。
【0016】
元の信号（過渡情報を含む）及び信号の対応する再生されたバージョン（特定のタイプの数学的分布に基づいて生成された過渡情報を含む）は、過渡情報が、元の信号に存在していた過渡情報と全く同じロケーションに及び／又は同じ設定を用いて信号に戻して加算されるわけではないので、同一でない場合がある。しかしながら、元の信号及び再生された信号の本質は非常に類似しているようにみえる。
【0017】
別の実施形態では、信号の各サンプルに関連付けられた精度情報を更新するために、移動平均のマップをフィードバックループにおいて用いることができる。
【0018】
また更なる実施形態では、次元Ｔについて仮定された安定性仮説を緩和するために、正確な補助マップ（例えば、サンプル間での変換を示す、信号の各サンプルの要素ごとの動きベクトル／予測ベクトルを提供する動きマップ／予測マップ）を利用することができる。そのような実施形態において、移動平均のマップは、過渡情報なしで信号のサンプルの新たな表現を生成するように利用される前に、動き補償される。
【0019】
更により詳細な実施形態によれば、動きベクトルに関連付けられる値（例えば、非限定的な例として、各動きベクトルの半径、各動きベクトルに関連付けられる信頼レベル／精度）が、移動平均のマップに影響を与えるために利用される。例えば、画像（例えばビデオフレーム）のシーケンスは、移動物体を表す１つ又は複数の要素を含むことができる。動きマップは、画像のシーケンス内の１つ又は複数の物体の移動を示す情報を含む。所与の物体についての画像内の要素の設定は、物体を表す要素のｘ−ｙ位置が画像間で移動する場合であっても同じとすることができる。いわゆる動きマップ（例えば動きベクトル情報）を用いて、画像間の物体の移動を特定及び追跡することができる。
【0020】
本発明の実施形態は、シーケンス内の平面（例えばビデオフレーム等）間で移動する物体を表す要素を監視及び解析することを含む。１つの実施形態において、動きマップ情報は要素の移動を特定する。画像に関連付けられた設定情報（例えば、ＹＵＶ、ＲＧＢ、ＨＳＶ等の適切な色空間における表示設定情報）は、移動要素に割り当てられる設定を示す。要素ごとに、信号プロセッサは、所与の移動要素に関する設定の変化が過渡情報（例えば取得雑音、フィルム粒子、大きなばらつきがある詳細等）を意味するか否か、又はそれらがシーン内の変化に起因して生じているか否かを判断するように構成することができる。
【0021】
また更なる実施形態によれば、信号プロセッサは設定情報を受信する。設定情報は、所与の要素が存在する複数の画像のシーケンス内の画像（例えば、平面、フレーム等）ごとの所与の要素の設定を特定する。信号プロセッサは、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の各設定の推定精度を特定する精度メタデータも受信する。設定情報及び精度メタデータに基づいて、信号プロセッサは所与の要素の設定値を生成する。１つの実施形態において、設定値は、経時的に低速に変化する移動平均である。設定値は、所与の要素の設定が画像のうちの１つ又は複数にわたって安定している度合いを示すことができる。
【0022】
１つの例示的な実施形態において、所与の要素について生成された設定値又は移動平均が比較的安定しており、このため、所与の要素の設定を所与の要素の現在の設定よりも良好に表す可能性が高い場合、信号プロセッサは、画像のシーケンスの１つ又は複数の画像の所与の要素の設定を符号化する基礎として、所与の要素の現在の設定の代わりに、複数の画像のシーケンスにわたって、生成された設定値（例えば、過渡情報のより少ない要素の設定、すなわち「生成された安定値」）を画像ごとに利用する。
【0023】
所与の要素のそれぞれの設定に関連付けられた推定精度情報は、複数の設定のそれぞれの設定が過渡情報の大きな成分（例えば雑音、フィルム粒子等）を含む場合がある確率又は度合いを示す統計的測定値とすることができる。１つの実施形態では、所与の画像の要素のそのような推定精度情報は、以前の画像の生成された安定値に少なくとも部分的に基づいて計算される。
【0024】
更なる実施形態によれば、信号プロセッサは、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の各設定の推定精度の和に少なくとも部分的に基づいて、画像のシーケンスの所与の要素に、安定設定値（例えば移動平均）に対応する精度値を割り当てる。
【0025】
より詳細な実施形態において、所与の要素に対する安定設定値を生成するとき、信号プロセッサは、重み係数を各設定に適用する。重み係数は、所与の要素の設定の推定精度に少なくとも部分的に基づいて変動する。信号プロセッサは、重み付けされた設定を合算して所与の要素の設定値を生成する。このため、本発明の実施形態は、シーケンス内の設定の様々な重み付けに基づいて所与の要素の設定値を生成することを含むことができる。
【0026】
更なる実施形態によれば、信号プロセッサは、解析されている所与の要素に関連付けられた設定又はサンプルのウィンドウの重み係数を正規化することができる。例えば、別の実施形態によれば、信号プロセッサは重み係数を設定に適用する前に重み係数を正規化する。
【0027】
また別の実施形態では、上述したように、画像のシーケンスにわたる所与の要素の安定設定値は、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の設定の重み付けに基づいて計算される移動平均値である。上述したように、設定に適用される重み付けの大きさは、各設定の推定精度に少なくとも部分的に依存して変動する。
【0028】
所与の要素の安定設定値は、所与の要素が存在する追加のサンプル画像ごとに更新することができる。例えば、１つの実施形態では、信号プロセッサは、以前に解析された画像のシーケンスに続く次元Ｔに沿った次の連続画像の所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信することができる。信号プロセッサは、所与の要素に割り当てられる設定値を、この割り当てられる設定値と、次の連続画像の所与の要素の次の設定の重み付けとの組み合わせに基づいて更新する。
【0029】
所与の要素の設定値は、画像間で劇的に変化する場合がある。これは、（ビデオ画像の場合）照明条件の変化、要素が属するエンティティの特性の変化、又は画像によって捕捉されるシーンの変化等の幾つかの理由に起因して生じる可能性がある。そのような実施形態では、所与の要素の安定設定値が基づく画像の初期シーケンスに続く別の画像の属性に基づいて、移動平均又は設定値をリセットするか又は代替的には更新することができる。
【0030】
例えば、第１のサンプル事例によれば、信号プロセッサが、シーケンスに続く後続の画像の所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信すると仮定する。信号プロセッサは、（１つ又は複数の画像のウィンドウの）以前に生成された設定値と、（画像のウィンドウに続く次の画像における）所与の要素の次の設定値との差異を示す差異値を生成する。信号プロセッサは、差異値を閾値と比較する。差異値が閾値未満であることを検出するのに応じて、信号プロセッサは、所与の要素に割り当てられる設定値を、生成された設定値と、所与の要素の次の設定の重み付けとの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて更新する。
【0031】
代替的に、第２の例示的な事例によれば、信号プロセッサが、画像のシーケンスに続く次の連続画像の所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信すると仮定する。上述したように、信号プロセッサは、（ウィンドウ画像について）生成された設定値と、（画像のウィンドウに続く次の画像内の）所与の要素の次の設定値との差異を示す差異値を生成することができる。信号プロセッサは差異値を閾値値と比較する。この例において、差異値が閾値よりも大きいことを検出するのに応じて、信号プロセッサはバッファリングされた設定値をリセットし、所与の要素の設定値を、次の設定値に等しくなるように更新する。このため、差異が閾値を上回る場合、信号プロセッサは以前の設定を無視する。
【0032】
所与の要素は、シーケンス内の各画像の異なる位置座標に存在するエンティティ（例えば物体）を表すことができることに留意されたい。信号プロセッサは、画像のシーケンスに関連付けられた動きベクトル情報を利用して、シーケンスの各画像内の所与の要素の異なる位置座標を特定するように構成することができる。動きベクトル情報は、画像のシーケンス内のエンティティの移動を示す。
【0033】
要素設定の精度の大きさに依存する重み係数を生成することに加えて、又はその代替として、本発明の実施形態は、動きベクトル情報に関連付けられた精度メタデータに少なくとも部分的に基づいて、設定に適用される重み付けの大きさを生成することを含むことができる。動きベクトルに関連付けられた精度メタデータは、動きベクトルが正確である度合いを示すことができる。
【0034】
上述したように、各画像内の所与の要素の元の設定を用いることと対照的に、１つ又は複数の画像のシーケンス内の画像ごとに生成される安定設定値又は移動平均値を用いて信号を符号化することができる。これによって、信号を符号化するのに必要なデータ量が潜在的に低減し、多くの場合、同時に信号の知覚品質が改善する。換言すれば、本発明の実施形態は、過渡情報（例えば雑音、フィルム粒子、大きなばらつきがある詳細等）を特徴付けることと、過渡情報の量が低減された信号を符号化することとを含むことができる。
【0035】
本発明の実施形態は、画像の設定の変動を解析して、設定における過渡成分の属性を特定し、過渡成分が低減した信号を符号化することを更に含むことができる。再生中の複数の画像のシーケンスの後続のレンダリング時に、復号化器及び／又は再生デバイスは、特定された過渡成分（例えば雑音）を、再生中の複数の画像のシーケンスの表現に戻して挿入し、元の信号と類似して見えるようにするように構成することができる。
【0036】
更なる実施形態によれば、精度メタデータは、単一の要素の設定を画像間で単に解析することと対照的に、要素群又は画像全体の解析に基づいて生成することができる。例えば、１つの実施形態では、処理リソースが、それぞれの画像に対する少なくとも１つの以前の画像における対応する設定と比較した、それぞれの画像における複数の要素設定のグループ化の全体解析に基づいて、シーケンス内の所与の要素及びそれぞれの画像の精度メタデータを生成することができる。
【0037】
これらの実施形態及び他の実施形態の変形形態を以下でより詳細に論考する。
【0038】
上述したように、本発明の実施形態は、ソフトウェア若しくはハードウェアにおいて実施することができるか、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせを用いて実施することができ、本明細書において開示された方法動作のうちの任意のもの又は全てを実行及び／又はサポートする、１つ又は複数のコンピューター化されたデバイス、ルーター、ネットワーク、ワークステーション、ハンドヘルド又はラップトップコンピューター、セットトップボックス等の構成を含むことができることに留意されたい。換言すれば、１つ又は複数のコンピューター化されたデバイス又はプロセッサは、本明細書において説明されるように動作して様々な実施形態を実行するようにプログラム及び／又は構成することができる。
【0039】
上記で論考したような技法に加えて、本発明のまた他の実施形態は、上記で要約され以下で詳細に開示されるステップ及び動作を実行するソフトウェアプログラムを含む。１つのそのような実施形態は、プロセッサ及び対応するメモリを有するコンピューター化されたデバイスにおいて実行されると、本明細書において開示される動作のうちの任意のものを実行するようにプロセッサをプログラムし及び／又はそれらをプロセッサに実行させる、符号化されたコンピュータープログラムロジック、命令等を含む、コンピューター可読ハードウェア記憶リソース（すなわち非一時的コンピューター可読媒体）を含む。そのような配置構成は、光媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ−ＲＯＭ）、フロッピー（登録商標）若しくはハードディスク等のコンピューター可読媒体、又はファームウェア若しくはマイクロコード等のコンピューター可読命令を１つ若しくは複数のＲＯＭチップ若しくはＲＡＭチップ若しくはＰＲＯＭチップ内に記憶することができる任意の他の媒体上に配置構成又は符号化されたソフトウェア、コード及び／又は他のデータ（例えばデータ構造）として提供することもできるし、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として提供することもできる。ソフトウェア若しくはファームウェア又は他のそのような構成をコンピューター化されたデバイス上にインストールし、そのコンピューター化されたデバイスに本明細書において説明される技法を実行させることができる。
【0040】
したがって、本開示の１つの特定の実施形態は、本明細書において論考されるような信号処理動作のうちの任意のものをサポートするための命令を記憶したコンピューター可読ハードウェア記憶媒体を含むコンピュータープログラム製品を対象とする。
【0041】
明確にするためにステップの順序付けを付加した。これらのステップは任意の適切な順序で実行することができる。
【0042】
本開示の他の実施形態は、上記で要約され、以下で詳細に開示される方法実施形態のステップ及び動作のうちの任意のものを実行するためのソフトウェアプログラム、ファームウェア、及び／又はそれぞれのハードウェアを含む。
【0043】
また、本明細書において論考されるようなシステム、方法、装置、コンピューター可読記憶媒体上の命令等は、厳密にソフトウェアプログラムとして、ソフトウェア、ファームウェア、及び／又はハードウェアが混成したものとして、又はプロセッサ内、若しくはオペレーティングシステム内、若しくはソフトウェアアプリケーション内等においてハードウェア単体として具現化することができることを理解すべきである。
【0044】
上記で論考したように、本明細書における技法は、信号を処理し動きベクトルを生成するソフトウェア、ファームウェア及び／又はハードウェアの用途における使用に十分適している。しかしながら、本発明の実施形態がそのような用途における使用に限定されず、本明細書において論考される技法が他の用途にも十分適していることに留意すべきである。
【0045】
加えて、本明細書における様々な特徴、技法、構成等のそれぞれは、この開示の様々な場所において論考される場合があるが、概念のそれぞれを、互いに独立して、又は互いに組み合わせて実行することができることが意図されることに留意されたい。したがって、本明細書において説明されるような１つ又は複数の本発明、実施形態等は、多くの異なる方法で具現化し、検討することができる。
【0046】
また、本発明の実施形態のこの前置きの論考は、本開示又は特許請求される発明（複数の場合もある）の全ての実施形態及び／又は新規性が増大した態様を特定しているわけではないことに留意されたい。そうではなく、この短い記述は、大まかな実施形態と、新規性が従来の技法を上回る対応するポイントとを提示するのみである。本発明（複数の場合もある）の更なる詳細及び／又は可能な観点（置き換え）について、読み手は、以下でより詳細に論考される本開示の詳細な説明のセクション及び対応する図面を参照されたい。
【0047】
また更なる実施形態によれば、本発明の実施形態は、多次元信号の要素ｍごとに、該多次元信号の次元Ｔのうちの１つに沿った安定性仮説に基づいて、安定値ｖを生成する方法であって、該方法は、前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、要素ｍの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号のｋ−１個の追加の平面要素（ただし、ｋ≧２）を選択することであって、前記ｋ個の要素のそれぞれが、安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、前記ｋ個の要素のそれぞれの前記設定に少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｍの安定値ｖを生成することと、を含む、多次元信号の要素ｍごとに、前記多次元信号の次元Ｔのうちの１つに沿った安定性仮説に基づいて、安定値ｖを生成する方法を含む。
【0048】
また更なる実施形態において、前記ｋ個の要素は前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿って互いに順に配置される。
【0049】
また更なる実施形態において、前記ｋ個の要素のそれぞれの安定値ｖへの寄与は、安定値ｖに関連付けられた統計的パラメーターに少なくとも部分的に依存する。該方法は、前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、要素ｍの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号からのｋ−１個の追加の平面要素を選択することであって、前記ｋ個の要素のそれぞれが、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、前記ｋ個の要素のそれぞれの前記設定と、各要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｍの安定値ｖを生成することとを更に含む。
【0050】
また更なる実施形態において、各要素に関連付けられた前記統計的パラメーターは、各要素の前記精度に関する情報を含む（例えば、非例示的な例として、前記精度は前記推定される設定の分散の逆数として計算することができる）。
【0051】
また更なる実施形態において、前記ｋ個の要素のそれぞれの前記選択及び安定値ｖへの前記寄与は、要素ｍの前記設定に少なくとも部分的に依存する。該方法は、前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、要素ｍの前記座標とｍの前記設定とに少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号からのｋ−１個の追加の平面要素を選択することであって、前記ｋ個の要素のそれぞれが、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿った異なる座標によって特徴付けられることと、前記ｋ個の要素のそれぞれの前記設定と、各要素に関連付けられた統計的パラメーターにと少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｍの安定値ｖを生成することとを更に含む。
【0052】
また別の実施形態では、各要素ｍに関連付けられた安定値ｖは、前記ｋ個の要素のそれぞれに関連付けられた前記統計的パラメーターに基づいて前記ｋ個の要素のそれぞれの前記設定を重み付けすることによって生成することができる。
【0053】
別の実施形態によれば、要素ｍの前記設定と閾値を超えて異なる設定を有する要素に関連付けられた前記重みがゼロに設定される。前記閾値は、次元Ｔに沿って要素ｍと同じ座標を有する要素の前記多次元信号の測定値の推定される統計的特性に少なくとも部分的に依存することができる。
【0054】
また別の実施形態では、要素ｍの安定値ｖを生成するように選択される前記ｋ−１個の各要素は、適切な動きベクトルを利用することによって特定され、該方法は、前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、要素ｍの座標と、ｍの前記設定と、要素ｍに関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｉを受信することと、ｋ個の要素が選択されるまで（ただし、ｋ≧２）、最後に選択された要素の前記座標と、前記最後に選択された要素の前記設定と、前記最後に選択された要素に関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｊを選択することと、前記各特定された要素の前記設定と、各要素に関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｍの安定値ｖを生成することとを更に含む。
【0055】
また別の実施形態では、安定値への各選択された要素の前記寄与は、動きベクトルに関連付けられるメタデータ（例えば非限定的な例として、動きベクトルに関連付けられた精度情報）に依存し、該方法は、前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、要素ｍの座標と、要素ｍに関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元信号の少なくとも１つの追加の平面要素ｉを選択することと、ｋ個の要素が選択されるまで（ただし、ｋ≧２）、最後に選択された要素の前記座標と、該座標に関連付けられた動きベクトルとに少なくとも部分的に基づいて、前記安定性仮説を有する次元Ｔに沿って先行する座標又は後続の座標によって特徴付けられる、前記多次元の少なくとも１つの追加の平面要素ｊを選択することと、前記各特定された要素の前記設定と、各要素に関連付けられた統計的パラメーターと、前記要素を特定するのに用いられる動きベクトルに関連付けられた統計的パラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｍの安定値ｖを生成することとを含む。
【0056】
また別の実施形態では、各要素ｍに関連付けられた安定値ｖは、次元Ｔに沿って要素ｍの座標に関連付けられたバッファーｖｏｌｄ内に含まれる設定に少なくとも部分的に基づいて生成され、該方法は、次元Ｔに沿った所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、Ｍ内で前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、前記多次元信号の平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することと、要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、ｍの前記設定と、ｖｏｌｄの前記設定と、ｍ及びｖｏｌｄの設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｍの安定値ｖを生成することとを更に含む。
【0057】
また更なる実施形態において、ｍ及びｖｏｌｄに関連付けられる前記重みパラメーターは、重みの和が１に等しくなるように正規化される。
【0058】
また別の実施形態では、前記重みパラメーターは、ｍ及びｖｏｌｄの前記推定精度等の統計的パラメーターに依存する。非限定的な実施形態において、前記推定精度は分散の逆数として計算される。
【0059】
更なる実施形態によれば、ｖｏｌｄに関連付けられた前記重みパラメーターは、ｍ及びｖｏｌｄの設定が閾値を超えて異なる場合はいつでもゼロに設定され、前記閾値は、ｍ及びｖｏｌｄの推定される統計的特性に少なくとも部分的に依存する。
【0060】
別の実施形態では、バッファー値Ｐｏｌｄは、要素ｐｏｌｄの平面を含み、バッファーＰｏｌｄの各要素ｐｏｌｄはバッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄに対応し、該方法は、次元Ｔに沿った所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、Ｍ内で前記多次元信号の平面要素ｍを選択することと、前記多次元信号の平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することと、要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、平面Ｖｏｌｄに対応するバッファーＰｏｌｄを特定することと、要素ｖｏｌｄの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、要素ｖｏｌｄに関連付けられたバッファーＰｏｌｄ内の要素ｐｏｌｄを選択することと、ｍの前記設定と、ｖｏｌｄの前記設定と、ｍ及びｖｏｌｄの設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて平面要素ｍの安定値ｖを生成することであって、前記ｖｏｌｄの設定に関連付けられた適切な重みパラメーターは要素ｐｏｌｄの設定に少なくとも部分的に依存することとを含む。
【0061】
別の実施形態では、ｍの前記設定に関連付けられた適切な重みパラメーターは、信号測定値間の差異の前記平面の統計的特性ｐｎｅｗ（すなわち、信号要素の設定）と、要素ｍの次元Ｔに沿った座標の近隣の次元Ｔに沿った前記座標の対応する生成された安定値とに少なくとも部分的に依存する。
【0062】
更なる実施形態によれば、次元Ｔに沿った所与の座標ｔのバッファーＶｏｌｄの設定は、前記多次元信号に関連付けられた補助マップの前記コンテンツに少なくとも部分的に基づいて、座標Ｔ＝ｔを有する前記多次元信号の要素の前記平面Ｍについて生成された安定設定Ｖの前記平面を調整することによって生成される。
【0063】
別の実施形態では、次元Ｔに沿った所与の座標ｔのバッファーＰｏｌｄの設定は、前記多次元信号に関連付けられた補助マップの前記コンテンツに少なくとも部分的に基づいて、次元Ｔに沿った座標ｔの近隣の座標（例えばｔ−１又はｔ＋１）のバッファーＰｏｌｄの前記設定に少なくとも部分的に基づいて生成された設定の平面を調整することによって生成される。
【0064】
また更なる実施形態によれば、信号に関連付けられる補助マップの座標Ｔ＝ｔに関連付けられた平面ＭＭ（motion map）は動きマップであり、本方法は、座標Ｔ＝ｔにおける信号の平面に関連付けられた動きマップＭＭに含まれる動きベクトルに少なくとも部分的に基づいて、座標Ｔ＝ｔを有する信号の要素の平面Ｍについて生成された安定設定Ｖの平面を動き補償することによって、次元Ｔに沿って所与の座標ｔのバッファーＶｏｌｄの設定を生成することを更に含む。
【0065】
また更なる実施形態によれば、信号に関連付けられた補助マップの座標Ｔ＝ｔを有する平面ＭＭは動きマップであり、本方法は、座標Ｔ＝ｔにおける信号の平面に関連付けられた動きマップＭＭに含まれる動きベクトルに少なくとも部分的に基づいて、次元Ｔに沿った座標ｔの近隣の座標（例えばｔ−１又はｔ＋１）のバッファーＰｏｌｄの設定に少なくとも部分的に基づいて生成された設定の平面を動き補償することによって、次元Ｔに沿って所与の座標ｔのバッファーＰｏｌｄの設定を生成することと、動きベクトルの統計的特性に関するメタ情報（例えば非限定的な例として、各動きベクトルの精度に関する情報）が利用可能である場合、対応する動きベクトルの統計的特性に基づいてバッファーＰｏｌｄの設定を調整することとを更に含む。
【0066】
別の実施形態では、安定値は、前記多次元信号の前記分解能と異なった分解能（すなわち、様々な座標に沿った要素数）を用いて生成され、該方法は、次元Ｔに沿って所与の座標ｔの前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、前記多次元信号の平面Ｍに対応するバッファーＶｎｅｗを特定することであって、バッファーＶｎｅｗは、平面Ｍの前記分解能と異なる分解能（すなわち、前記様々な座標に沿った要素数）を特徴とすることと、平面Ｍの設定に少なくとも部分的に基づいてバッファーＶｎｅｗの設定を生成することと、Ｖｎｅｗ内で平面要素ｖｎｅｗを選択することと、前記多次元信号の平面Ｍに対応するバッファーＶｏｌｄを特定することであって、バッファーＶｏｌｄはバッファーＶｎｅｗと同じ分解能を特徴とすることと、要素ｖｎｅｗの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、バッファーＶｏｌｄ内の要素ｖｏｌｄを選択することと、平面Ｖｏｌｄに対応するバッファーＰｏｌｄを特定することであって、バッファーＰｏｌｄはバッファーＶｎｅｗ及びＶｏｌｄと同じ分解能を特徴とすることと、要素ｖｏｌｄの前記座標に少なくとも部分的に基づいて、要素ｖｏｌｄに関連付けられたバッファーＰｏｌｄ内の要素ｐｏｌｄを選択することと、ｖｎｅｗの前記設定と、ｖｏｌｄの前記設定と、ｖｎｅｗ及びｖｏｌｄの設定に関連付けられた適切な重みパラメーターとに少なくとも部分的に基づいて、平面要素ｖｎｅｗに対応する安定値ｖを生成することであって、前記ｖｏｌｄの設定に関連付けられた適切な重みパラメーターは要素ｐｏｌｄの設定に少なくとも部分的に依存することとを更に含む。
【0067】
また更なる実施形態において、安定設定ｖと、前記多次元信号の要素の対応する設定との差異に少なくとも部分的に基づいて、前記多次元信号の過渡成分に関する情報が生成され、該方法は、次元Ｔに沿った所与の座標ｔについて前記多次元信号の平面Ｍを選択することと、平面Ｍの要素ｍごとに安定値ｖを生成することと、平面Ｍの設定と、該設定の対応する安定値との差異に少なくとも部分的に基づいて、平面Ｍの過渡成分に関する情報ＴＣを生成することとを更に含む。
【0068】
別の実施形態では、情報ＴＣ（過渡成分）は、平面Ｍの設定と、該設定の対応する安定値との前記差異の前記スペクトル分布を示すパラメーターを含む。
【0069】
また別の実施形態では、情報ＴＣは、引用することにより本明細書の一部をなす段階的信号復号化及び信号再構成の方法に従って、平面Ｍの設定と、該設定の対応する安定値との差異の表現の段階的階層（すなわち漸進的に高くなる品質レベル）を再構成する再構成データを含む。
【0070】
別の実施形態において、全てが処理に迅速に利用可能であるのとは対照的に、次元Ｔに沿った信号の平面が経時的に漸進的に利用可能である。
【0071】
本発明の上記の及び他の目的、特徴及び利点は、添付の図面に示されるように、好ましい本発明の実施形態の以下のより詳細な説明から明らかとなろう。添付の図面において、同様の参照符号は様々な図面全体を通じて同じ部分を指す。図は必ずしも一定の縮尺でなく、代わりに、実施形態、原理、概念等を示すことに重点が置かれる。
【図面の簡単な説明】
【0072】
【図1】本発明の実施形態による、平面のシーケンスにおける平面要素の設定の変動を示す例示的な図である。
【図2A】本発明の実施形態による平面要素のサンプリングを示す例示的な図である。
【図2B】本発明の実施形態による平面要素のサンプリングを示す例示的な図である。
【図3A】本発明の実施形態による平面要素の移動及びサンプリングを示す例示的な図である。
【図3B】本発明の実施形態による平面要素の移動及びサンプリングを示す例示的な図である。
【図3C】本発明の実施形態による平面要素の移動及びサンプリングを示す例示的な図である。
【図4】本発明の実施形態による、安定性情報を生成する平面要素の処理を示す例示的な図である。
【図5】本発明の実施形態による、安定性情報を生成する平面要素の処理を示す例示的な図である。
【図6】本発明の実施形態による、精度情報の生成を示す例示的な図である。
【図7A】本発明の実施形態による、平面要素設定及び対応する精度情報の処理の生成を示す例示的な図である。
【図7B】本発明の実施形態による、平面要素設定及び対応する精度情報の処理の生成を示す例示的な図である。
【図8A】本発明の実施形態による符号化を示す例示的な図である。
【図8B】本発明の実施形態による復号化を示す例示的な図である。
【図9】本発明の実施形態による処理を実行するアーキテクチャを示す例示的な図である。
【図10】本発明の実施形態による例示的な方法を示す例示的な図である。
【図11】本発明の実施形態による例示的な方法を示す例示的な図である。
【発明を実施するための形態】
【0073】
１つの例示的な実施形態によれば、信号プロセッサは設定情報を受信する。設定情報は、画像（例えば平面、フレーム等）ごとの所与の要素の設定を、その所与の要素が存在する複数の画像のシーケンスにおいて特定する。信号プロセッサは、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の各設定の推定精度を特定する、精度メタデータ等の統計的情報も受信する。設定情報及び精度メタデータに基づいて、信号プロセッサは所与の要素の設定値を生成する。
【0074】
被試験要素（例えば所与の要素）について生成される設定値は、経時的に変化する移動平均とすることができる。設定値は、所与の要素の設定が画像のうちの１つ又は複数にわたって安定している度合いを示すことができる。１つの例示的な実施形態では、所与の要素について生成された設定値又は移動平均が比較的安定しており、このため、所与の要素の現在の設定よりも所与の要素の設定を良好に表す可能性が高い場合、信号を符号化する信号プロセッサは、所与の要素の現在の設定の代わりに、複数の画像のシーケンスにわたって生成された安定設定値を、画像のシーケンスの１つ又は複数の画像についての所与の要素の設定を符号化する基礎として利用する。
【0075】
本明細書において用いられる命名規則（３次元信号の非限定的な例におけるものであり、次元のうちの１つの次元、すなわち時間であるとする次元Ｔについて安定性仮説が適用される）【表1】
【0076】
図１は、本発明の実施形態による、複数の次元のうちの１つの次元Ｚについて安定性仮説を仮定した３Ｄ信号を示す例示的な図である。この例示的な実施形態において、この次元Ｚは、その次元について、過渡情報を安定情報から分離したいことを明らかにするように、次元Ｔとリネームされる。
【0077】
座標（ｘ，ｙ，ｔ）によって特定される信号の平面要素ごとに、「測定値」Ｍ（ｘ，ｙ，ｔ）を入手可能である。所与のＴ＝ｔについての全ての測定値Ｍ（ｘ，ｙ，ｔ）の平面は、本明細書において、「位置Ｔ＝ｔにおける信号のサンプル」とも呼ばれる（例えば、ビデオ信号において、この平面は時間次元に沿った複数の画像のシーケンスにおける所与の画像に対応する）。
【0078】
安定性仮説を所与として、Ｍ（ｘ，ｙ，ｔ）が安定成分Ｓ（ｘ，ｙ，ｔ）と過渡成分Ｔｒ（ｘ，ｙ，ｔ）との和から作成されると仮定することができる。過渡成分は、期待値Ｅ（Ｔｒ）がゼロに等しく確率論的であると仮定されるので、測定の期待値Ｅ（Ｍ）は実際には安定成分である。【数1】
【0079】
１つの実施形態において、本質的に、Ｓは過渡成分（例えば取得雑音及び／又は他の大きなばらつきがある成分）を有しない平面要素の「真の」値である。次元Ｔに沿って複数のサンプル／測定値を有する場合、そのような真の値を推定することができる。ラベル「ｖ」を要素の真の値の推定値としてラベル付けする場合、以下のように、最後のｋ個のサンプルの適切な重み付き平均を用いてｖを計算することができる。【数2】
【0080】
重みパラメーターｐｉは、移動平均の予め設定された値とすることができるか、又はより高度な実施形態では、Ｔ＝ｉにおけるサンプルデータの統計的特性の推定値に依存することができる（例えば、非限定的な例は、精度ｐｉをＴ＝ｉにおけるサンプルの分散の逆数として計算し、それによって高分散／低精度を有するサンプルから到来する測定値は、低分散／高精度を有するサンプルから到来する測定値に対して、重み付き平均において、より低い重みを有する）。
【0081】
非限定的な例として、上述したような基本仮説は、Ｍが安定している、すなわち、（ｘ，ｙ）の所与の組について、Ｍｘ，ｙ，ｉの全て（例えば、図１の１１０−１〜１１０−ｋの全ての測定値１１０）が同じ期待値を有することである（ただし、過渡成分の特性は次元Ｔに添って異なる可能性があるので、必ずしも同じ確率分布ではない）。この仮説を説明するため、実施形態は、Ｔ＝ｉにおける測定値ＭがＴ＜ｉにおける測定値と閾値（Ｔ＝ｉにおけるＭの特定の確率分布を計上するようにｐｉに依存するか、又は別の非限定的な実施形態では絶対閾値である）を超えて異なっている場合はいつでも、真の値の推定値ｖがＴ＜ｉにおける測定値（それらの全て、又は別の非限定的な実施形態では、閾値を超えて異なる測定値のみ）を考慮に入れないことを確実にする。
【0082】
示すように、所与の要素１１０−１は複数の平面のシーケンスにわたって平面の同じ（ｘ，ｙ）ロケーションに存在し、したがって動かない。要素１１０−１〜１１０−ＮのＭの設定は、１３，１４，１２，１５，...，１３である。要素１１０−１〜１１０−Ｎの設定は、経時的に比較的不変である。すなわち、雑音又は他の過渡成分に起因して、設定間で小さなばらつきが存在する場合がある。
【0083】
また、示すように、所与の要素１２０−１は、複数の平面のシーケンスにわたって平面の同じ（ｘ，ｙ）ロケーションに存在する。要素１２０−１〜１２０−ＮのＭの設定は、２４０，２３８，２４１，２４２，...，２３９である。要素１２０−１〜１２０−Ｎの設定は、経時的に比較的不変である。雑音又は他の過渡成分に起因して設定間で小さなばらつきが生じる可能性がある。
【0084】
図２Ａは、本発明の実施形態による、複数の次元のうちの１つの次元Ｚ（Ｔとリネームされる）について安定性仮説を仮定した３Ｄ信号を示す別の例示的な図である。
【0085】
この実施形態において、精度に基づく測定値の移動平均（それぞれの座標（ｘ，ｙ）は、次元Ｔに沿って、異なる測定値および予め定められていない測定値の量を含むことができる）は、１つ又は複数のバッファーを導入することによって、より容易かつより効率的にもたらされる。Ｔ＝ｔにおいて、バッファーｖｏｌｄは、座標（ｘ，ｙ）ごとに、Ｔ＝ｔ−１における信号のサンプルについて推定値ｖｘ，ｙを含む。
【0086】
一実施形態において、バッファーｐｏｌｄも利用可能であり、このバッファーｐｏｌｄは、座標（ｘ，ｙ）ごとに、バッファーｖｏｌｄ内に含まれるＴ＝ｔ−１における設定ｖｘ，ｙのそれぞれの推定値の精度情報（例えば統計的情報）を含む。
【0087】
１つの実施形態において、所与のＴ＝ｔにおけるそれぞれの要素（ｘ，ｙ）ごとの測定値Ｍは、要素の大まかな設定を提供する。対応する精度情報ｐｎｅｗは、所与の要素の設定情報がその期待値（すなわちその安定値）に対して変動する場合の度合いを示す精度データを含む。
【0088】
非限定的な例として、精度情報は、それぞれの要素の対応する設定が１つ又は複数のサンプルにわたって安定している度合いを示す。例えば、精度情報はゼロと無限大との間の値とすることができる。値がゼロに近いほど、設定が精密でないか又は安定していない（すなわち、位置ｘ，ｙにおける測定値Ｍは、位置ｘ，ｙにおいて得るはずの「真の値」又は「安定値」と潜在的に非常に異なる可能性がある）ことを示し、ゼロよりも大幅に大きな値は、設定が精密で安定していることを示す。
【0089】
任意のＴ＝ｔにおいて、バッファー内の安定値の推定値ｖｘ，ｙ及び新たな値が以下のように計算される。【数3】
【0090】
β、ａ及びｂは適切なパラメーターである。１つの例示的な実施形態において、ａ＝ｂ＝１である。ａ及びｂの設定は、要素の以前に処理された古い設定よりも、要素の新たな設定に対し多くの又は少ない重みを課すように調整することができる。例示的な実施形態では、ｐｏｌｄは無限に増大することができず、閾値に達した後、飽和する（すなわち固定される）。
【0091】
安定性仮説を考慮するために、本明細書における１つの実施形態は、Ｍｘ，ｙ，ｔと、バッファーｖｏｌｄ内に含まれる値との差異が安定性仮説と矛盾する場合、座標（ｘ，ｙ）内のｐｏｌｄの値をゼロに「リセットする」以下の動作を加えることを含む。【数4】
【数5】
【0092】
他の実施形態は、ｐｏｌｄ及びｖｏｌｄの値を様々な方法でリセットすることによって安定性仮説を考慮する。閾値は、固定の定数とすることもできるし、信号の局所的な統計的特性（例えば、非限定的な例として、精度ｐｎｅｗ及び／又はｐｏｌｄ）に依存することもできる。
【0093】
図２Ｂは、本発明の実施形態による次元Ｔに沿った後続のサンプルにおける図２Ａの同じ例示的な実施形態を示している。この場合、測定値２２０−１（例えばＭ＝７７）は、バッファーｖｏｌｄ２９０に含まれる値２９０−１（例えばｖｏｌｄ＝１４）と閾値を超えて異なり、安定性仮説に矛盾する。換言すれば、７７と１４との差異は閾値値（例えば閾値値＝２５）よりも大きい。結果として、ｐｏｌｄは値ｖを推定する前に０に設定され、それにより値２９０−１は推定値ｖに影響しない。
【0094】
対照的に、測定値２２０−２は（例えばＭ＝２３８）は、バッファーｖｏｌｄ２９０に含まれる値２９０−２（例えばｖｏｌｄ＝２３９）と十分類似しており、安定性仮説に違反しない。例えば、２８９と２３８との差異は閾値未満である。結果として、Ｔ＝Ｎ＋１における安定値の推定値ｖは、値２９０−２及び値２２０−２のそれぞれの正規化された精度を重みとして利用した、値２９０−２及び値２２０−２の重み付き平均となる。次に、Ｔ＝Ｎ＋１における推定値ｖは、Ｔ＝Ｎ＋２において用いられる値ｖｏｌｄになるようにバッファー２９０内に記憶される。
【0095】
図３Ａ及び図３Ｂは３Ｄ信号を示す例示的な図であり、本発明の実施形態によれば、複数の次元のうちの１つの次元Ｚ（Ｔとリネームされる）について安定性仮説を仮定し、異なるサンプルＴにおいて、安定値が次元Ｘ及びＹに沿ってそれらの正確な位置を維持するという仮説を緩和した。これは、次元Ｔに沿って先行するサンプルにおける各値のロケーションが、測定値Ｍｘ，ｙ，ｔのロケーション（ｘ，ｙ）と異なる場合があることを意味する。
【0096】
しかしながら、図面に示すように、それぞれの座標（ｘｔ，ｙｔ）、Ｔ＝ｔ−１における信号のサンプル内の対応する要素のそれぞれのロケーション（ｘｔ−１，ｙｔ−１）に示される利用可能な適切な動きベクトルが、サンプルｔごとに有することを条件として、図１、図２Ａ及び図２Ｂに示される同じ手法を採用することができる。平面内の要素ごとのそれぞれの動きベクトル設定は、要素が関連する対応する物体が平面間でそのロケーションを変更したか否かを示す。
【0097】
このため、動きベクトルを用いて、平面間での物体の移動を追跡し続けることが可能である。
【0098】
動きを補償した後、信号プロセッサは以下のように安定値を計算する。【数6】
【0099】
本質的に、重み付き平均を検討するための測定値Ｍは、動きベクトルに基づいて得られ、それによって、Ｔ＝Ｎにおける所与の位置（ｘＮ，ｙＮ）での測定値Ｍは、Ｔ＝Ｎ−ｋ＋１における位置（ｘＮ−ｋ＋１，ｙＮ−ｋ＋１）での対応するｋ−１個の値とともに平均化することができる。
【0100】
一実施形態において、ｉ＜Ｎについて、精度情報ｐｉが、Ｔ＝ｉにおける信号の推定される統計的特性と、ロケーション（ｘＮ，ｙＮ）をロケーション（ｘｉ，ｙｉ）に接続する動きベクトルの統計的特性（例えば、非限定的な実施形態では動きベクトルの精度）との双方を考慮に入れることを明らかにすることが有用である。したがって、Ｔ＝ｉにおける所与のサンプルにおけるロケーション（ｘｉ，ｙｉ）での測定値Ｍは、Ｔ＝ｉにおけるサンプルの統計的特性（すなわち、より精密でないサンプルがより低い重みを用いて重み付けされる）と、動きベクトルが、重み付き平均に含める正しいロケーションを正確に特定した確度（すなわち、より精密でないロケーションがより低い重みを用いて重み付けされる）との双方を反映するように重み付けされる。
【0101】
したがって、本明細書における非限定的な例示的実施形態によれば、設定に適用される重み付けの大きさは、動きベクトル情報に関連付けられた精度メタデータに少なくとも部分的に依存することができる。１つの実施形態では、動きベクトル情報と関連付けられた精度メタデータは、平面内の異なるロケーションに存在する要素が互いに関連する確度の度合いを示す。【0102】
別の非限定的な実施形態では、毎回ｋ個全てのサンプルを直接平均化する代わりに、信号プロセッサは、ｖの古い推定値（ｖｏｌｄ）及びｖのそのような古い推定値の精度ｐｏｌｄについてバッファーを利用する。バッファーｖｏｌｄは、ｖの古い推定値の平面の動き補償によって得られる一方、バッファーｐｏｌｄは、精度ｐｏｌｄ（それぞれの動きベクトルの精度に基づいて補正される）の古い平面とｐｎｅｗとの和による動き補償によって得られる。式は以下のようになる。【数7】
【0103】
本質的に、バッファーの新たな値は、動き補償も利用することによって得られ、それによって、Ｔ＝Ｎにおける所与の位置（ｘＮ，ｙＮ）での測定値Ｍは、Ｔ＝Ｎ−１における位置（ｘＮ−１，ｙＮ−１）での対応する推定値とともに平均化することができる。精度は、信号の統計的特性と、動き補償に用いられる動きベクトルの精度との双方を反映する。
【0104】
安定性仮説を考慮するために、本明細書における１つの実施形態は、Ｍｘ，ｙ，ｔと、バッファーｖｏｌｄ内に含まれる値との差異が安定性仮説に矛盾するとき、それぞれの要素のｐｏｌｄの値をゼロに「リセット」することを含む。換言すれば、試験中の要素の値が平面間の閾値よりも高い場合、バッファー内の要素の値は、新たな精度情報及び設定情報を用いてリセットされる。
【0105】
図３Ｂは、物体のサンプル移動と、画像のシーケンス内の一の平面から次への座標の関係とを示している。例えば、画像のシーケンスは画像３００−１、画像３００−２、画像３００−３等を含む。動きベクトル３５０−２は、画像３００−２内の要素３１０−２が画像３００−１内の要素３１０−１に対応することを示し、動きベクトル３５０−３は、画像３００−３内の要素３１０−３が画像３００−２内の要素３１０−２に対応することを示し、以下同様である。上述したように、各平面／画像における異なる座標における要素３１０−１、３１０−２、３１０−３等のシーケンスは、画像内の共通の物体を表すことができる。平面３００内の各要素は１つ又は複数の対応する設定を有する。
【0106】
本発明の実施形態は、要素ごとの精度メタデータも含む。精度メタデータは、好ましくは要素の設定を追跡するためにミラーリングして記憶することができる。例えば、平面３６０−３における精度メタデータ３６５−３は、要素３１０−３に関連付けられた精度設定を示し、平面３６０−２における精度メタデータ３６５−２は、要素３１０−２に関連付けられた精度設定を示し、平面３６０−１における精度メタデータ３６５−１は、要素３１０−１に関連付けられた精度設定を示し、以下同様である。
【0107】
図３Ｃは、本発明の実施形態による、平面ｖｏｌｄ及びｐｏｌｄの分解能（すなわち要素の数）が、測定値Ｍの平面の分解能よりも高い一実施形態を示す例示的な図である。この非限定的な例において、分解能は次元Ｘ及びＹの双方に沿って２倍高いが、任意の他の倍率を用いることができる。より高い分解能を有するバッファーを有することは、解析が、信号のサンプルごとに入手可能な得られる実際の測定値よりも高い分解能において「真の」値ｖを推定しようと試みることを含むことを意味する。これを行うための論理的根拠は、次元Ｔに沿って安定性を仮定したこと、及び次元Ｔに沿った信号の複数のサンプルが入手可能であることであり、複数のサンプルは、潜在的に異なる位置（利用可能な動きマップ／動きベクトルによって指定されているように）において取得されているので、複数のより低分解能のサンプルを組み合わせることにより、安定値のより高分解能の推定値を得ることができる。この非限定的な実施形態において、動きベクトルは、部分要素分解能（sub-element resolution）を用いて移動を特定し、すなわち、動きベクトルは、単に１つの平面内の要素が別の平面における要素に対応することを示すのとは対照的に、それぞれの平面における分数の要素の移動（例えば「上に１と１／２要素、右に２と３／４要素））を特定することができる。
【0108】
本実施形態は、図３Ａ及び図３Ｂについて説明したのと同様にして機能するが、所与のＴ＝ｔにおける値ｖｎｅｗの平面がもはやＴ＝ｔにおける測定値Ｍの平面と一致しないことが異なる。なぜなら、平面ｖｎｅｗ（測定値Ｍの平面に基づいて適切な演算を用いて得られる）は平面ｖｏｌｄと同じ分解能を有するためである。位置（ｈ，ｋ）における値ｖの推定値は以下のように計算される。【数8】
【0109】
Ｔ＝ｔ＋１における以下の反復について、バッファーｖｏｌｄ及びｐｏｌｄは、適切な複数の動きマップを利用して動き補償される。例示的な実施形態において、そのような複数の動きマップは、要素精度を有する平面ｖの分解能において直接受信される。別の実施形態では、複数の動きマップは、準要素精度（sub-element precision）を有する平面Ｍの分解能において受信され、平面ｖの分解能に適切にアップサンプリングされる。
【0110】
図４は、本発明の実施形態による安定／過渡分類器の一実施形態の例示的な図である。画像リサンプラー４０６はシーケンス内の現在の画像の測定値４０５を受信する。上記の図について説明した手法と同様に、ここで論考される安定／過渡分類器４００は、画像リサンプラー４０６からの入力として、サンプリングされるそれぞれの平面における要素ごとの設定ｖｎｅｗ４１０と、平面の要素ごとの精度ｐｎｅｗ４２０−１（この実施形態では、平面全体について単一の値）と、動き補償された安定設定ｖｏｌｄ４８０の平面を含む第１の実行バッファーと、動き補償された精度情報ｐｏｌｄ４９０−１の第２の実行バッファーの平面とを受信する。分離器４００は安定設定ｖ４７０の平面を生成し、修正済みの精度情報ｐｏｌｄ４９０−２の平面を生成することによってｐｏｌｄの値を更新する。
【0111】
上述したように、新たな画像平面又は次の画像平面内の要素ごとに、分離器４００は、バッファー内の要素の実行値設定を、次の画像内の対応する新たな値と比較する。差異が閾値未満の場合、信号プロセッサは、所与の要素のｐ及びｖの以前の値と、所与の要素のｐ及びｖの新たな設定との組み合わせに基づいてバッファー内の値を更新する。差異が閾値の値よりも大きい場合、信号プロセッサは、次の画像内の所与の要素の設定ｐ及びｖに基づいてバッファー内の値を更新する。
【0112】
図５は、本発明の実施形態による、精度（ｐｎｅｗ及びｐｏｌｄ）のバッファー及び値（ｖｏｌｄ）のバッファーを更新する実施形態の例示的な図である。
【0113】
１つの実施形態において、平面ｐｏｌｄ５９０−１は、動きマップ５１０−１内の動きベクトルの座標を用いて平面５５０を動き補償することと、同様に動きマップ５１０−１内に含まれる動きベクトルのメタデータ（例えば動きベクトルの精度）に基づいて各要素の精度を調整することとの双方によって計算される。
【0114】
例えば、示すように、本発明の実施形態は、精度推定器５００−１と、精度追跡器５００−２と、動き補償器５００−３と、動き補償器５００−４とを備えることができる。
【0115】
精度推定器５００−１は現在の画像の設定シーケンス４１０と、画像の安定設定４７０とを受信し、過渡成分に関する情報５９５及び現在の画像の精度５２０を生成する。
【0116】
精度追跡器５００−２は、現在の画像の精度４２０と、画像の修正済みの動き補償された精度平面４９０−２とを受信し、画像の精度平面５５０を生成する。
【0117】
動き補償器５００−３は画像の精度平面５５０及び動きマップ５１０−１を受信し、画像の動き補償された精度平面５９０−１を生成する。
【0118】
動き補償器５００−４は画像の安定設定４７０と動きマップ５１０−２とを受信し、画像の動き補償された安定設定５８０を生成する。
【0119】
図６は、本発明の実施形態による精度推定器５００−１の一実施形態の例示的な図である。
【0120】
１つの実施形態において、安定／過渡分離の次の反復（すなわち、Ｔ＝ｔ＋１）に用いられる精度ｐｎｅｗを計算することに加えて、精度推定器５００−１はＴ＝ｔにおける信号の過渡成分に関する情報５９５も計算する。そのような情報（通常、元の過渡成分自体よりも低い情報エントロピーによって特徴付けられる）は、信号プロセッサ（例えば復号化器）がＴ＝ｔにおける元の過渡成分の表現を再構成することを可能にする。この元の過渡成分の表現は、Ｔ＝ｔにおける信号の安定成分の表現に合算される場合、元の信号に非常に類似した（ただし必ずしも同一でない）信号全体の表現を再構成する。高度の類似性は、安定成分が、より重要な情報を保持する成分であり、このため、正確に再構成されなくてはならないことに起因する。他方で、過渡成分（本質的に予測可能性がより低く、より「ランダム」であり、サンプルごとに非常に異なる）は、（まさにその予測不可能性に起因して）より高い情報エントロピーによって特徴付けられるが、「より重要でない」情報を保持する。
【0121】
多くの用途において、過渡成分を精密に表したものを符号化するのではなく、単に過渡成分の類似表現（例えば非限定的な例として、同じスペクトル分布を特徴とする過渡成分）を再構成することで十分である場合がある。
【0122】
示すように、精度推定器５００−１は、モジュール６００−１と、モジュール６００−２と、モジュール６００−３と、モジュール６００−４と、モジュール６００−５と、モジュール６００−６とを備える。
【0123】
モジュール６００−１は、設定４１０及び安定設定４７０に基づいて差異値を生成する。モジュール６００−１は差異値をモジュール６００−６及びモジュール６００−２に出力する。
【0124】
モジュール６００−２は受信した差異値を二乗し、差異値の二乗をモジュール６００−３に出力する。モジュール６００−３は複数の層（tier）において二乗された差異値をダウンサンプリングする。モジュール６００−４は、ダウンサンプリングされた値の層をモジュール６００−６に出力する乗算器又は選択器回路である。モジュール６００−６は情報５９５を出力する。
【0125】
モジュール６００−５は移動平均を記憶し、現在の画像の精度を示す値を出力する。
【0126】
更なる実施形態によれば、精度推定器５００−１は、画像間で単一の要素の設定を単に解析するのとは対照的に、要素群又は画像全体の解析に基づいて精度メタデータ５２０を生成する。例えば、１つの実施形態において、精度推定器５００−１は、それぞれの画像に対する少なくとも１つの以前の画像における対応する設定と比較したそれぞれの画像における複数要素の設定のグループ化の全体解析に基づいて、要素の精度メタデータを生成する。
【0128】
本発明の実施形態によれば、この例において、安定／過渡分類器４００がＴ＝１において位置（ｘ，ｙ）の特定の値の推定値を漸進的に精緻化すると仮定する。上述したように、平面における値の位置は、適切な動きマップに含まれる動きベクトルによって規定されるように画像間で変化する場合がある。
【0129】
以下のこの非限定的な例において、Ｔ＝１とＴ＝４との間の画像について、ａ＝ｂ＝１であり、試験中の要素の設定ｖｎｅｗは、ｐｏｌｄを値０にリセットすることになる閾値を超えてｖｏｌｄと異なることは決してない。
【0130】
上記で論考したように、１つの実施形態によれば、安定／過渡分類器４００等の信号プロセッサは、シーケンス内の要素（例えばフレーム、平面等）の複数のグループ化のそれぞれの設定情報を受信する。設定情報は、所与の要素が存在する複数の画像のシーケンスにおける画像ごとの所与の要素（例えばフレーム、平面等）の設定を特定する。例えば、Ｔ＝１における第１の画像内の要素（例えば試験中の所与の要素）の設定は１５０であり、Ｔ＝２における第２の画像内の要素の設定は１５２であり、Ｔ＝３における第３の画像内の要素の設定は１４９であり、Ｔ＝４における第４の画像内の要素の設定は１４３であり、以下同様である。上述したように、信号プロセッサは動きベクトル情報を用いて、平面間の所与の要素の移動を求めることができる。
【0131】
設定ｖは、再生中にそれぞれの要素を表示するための表示設定等の任意のタイプのデータを表すことができる。経時的な再生中のフィールド内の複数の要素の設定を制御することによって、閲覧用の動画が生成される。
【0132】
非限定的な例として、信号プロセッサ（例えば安定／過渡分類器４００）は、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の設定のそれぞれの推定精度を特定する精度メタデータも受信する。この例において、Ｔ＝１における第１の画像内の要素に関連付けられる精度メタデータ情報が０．２であり、Ｔ＝２における第２の画像内の要素の精度メタデータ設定が０．０５であり、Ｔ＝３における第３の画像内の要素の精度メタデータ設定が１４９であり、Ｔ＝４における第４の画像内の要素の設定が１４３であり、以下同様であると仮定する。
【0133】
設定情報及び対応する精度メタデータ情報に基づいて、信号プロセッサは、試験中の所与の要素のバッファリングされた設定値（例えばｖｏｌｄ）及び対応するバッファリングされた精度設定値（例えばｐｏｌｄ）を生成する。１つの実施形態において、バッファリングされた設定値ｖｏｌｄは経時的に変化する重み付き移動平均値である。バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄは、所与の要素の設定が画像のうちの１つ又は複数にわたって安定している度合いを示す。
【0134】
Ｔ＝１における画像について、バッファリングされた設定値Ｖｏｌｄ及びバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定が最初にゼロに設定される。Ｔ＝１における試験中の要素の現在の精度設定値は０．１であり、Ｔ＝１における画像内の試験中の要素の現在の設定は１５０である。Ｔ＝１における画像についての図７Ａにおける式に従って、信号プロセッサはバッファリングされた設定値ｖｏｌｄの設定を１５０に設定し、バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定を０．１に設定する。
【0135】
シーケンス内の次の画像であるＴ＝２における画像について、以前の画像の処理からのバッファリングされた設定値Ｖｏｌｄ及びバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定は、上記で論考したようにそれぞれ１５０及び０．１である。Ｔ＝２における画像内の試験中の要素の現在の精度設定値は０．１であり、Ｔ＝２における画像内の試験中の要素の現在の設定は１５２である。信号プロセッサは、差分方程式により、バッファリングされた値１５０を新たな値１５２と比較する。差異の絶対値２（例えば１５２−１５０）は、閾値（例えば閾値＝２０）よりも大きくないので、要素のバッファリングされた値はリセットされない。代わりに、Ｔ＝２における画像内の試験中の要素の図７Ａにおける計算によれば、信号プロセッサはバッファリングされた設定値ｖｏｌｄの設定を１５１に設定し、バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定を０．２に設定する。
【0136】
この例において、示すように、Ｔ＝２における試験中の要素のバッファリングされた設定値ｖｏｌｄを生成するために、信号プロセッサは、対応する精度メタデータ設定に基づいて異なる重み（例えば正規化された重み）を設定１５２及び１５０に適用する。Ｔ＝２における画像のバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄを生成するために、信号プロセッサはシーケンス内の要素設定ごとに精度設定値を加算する。この例では、信号プロセッサは、ｐ１ｎｅｗ＝０．１及びｐ２ｎｅｗ＝０．１を加算して値０．２を得ることによって、バッファリングされた精度設定値を生成する。
【0137】
Ｔ＝３における画像について、以前の画像の処理からのバッファリングされた設定値Ｖｏｌｄ及びバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定は、それぞれ１５１及び０．２である。Ｔ＝３における画像内の試験中の要素の現在の精度設定値は０．２であり、Ｔ＝３における画像内の試験中の要素の現在の設定は１４９である。
【0138】
概して、試験中の要素の設定は、画像のこのシーケンスにわたってあまり変化しない。信号プロセッサはバッファリングされた値１５１を新たな値１４９と比較する。差異の絶対値２（例えば１５１−１４９）は、閾値（例えば閾値＝２０）よりも大きくないので、バッファリングされた値はリセットされない。代わりに、Ｔ＝３における画像内の試験中の要素の図７Ｂにおける計算によれば、信号プロセッサはバッファリングされた設定値ｖｏｌｄの設定を１５０に設定し、バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄを０．４に設定する。
【0139】
この例において、示すように、Ｔ＝３における試験中の要素のバッファリングされた設定値ｖｏｌｄを生成するために、信号プロセッサは、対応する精度メタデータ設定０．２、０．１、及び０．１に基づいて異なる重み（例えば正規化された重み）を設定１４９、１５２及び１５０に適用する。Ｔ＝３における画像のバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄを生成するために、信号プロセッサはシーケンス内の要素設定ごとに精度設定値を加算する。この例では、信号プロセッサは、ｐ１ｎｅｗ＝０．１、ｐ２ｎｅｗ＝０．１及びｐ３ｎｅｗ＝０．２を加算することによって、要素のバッファリングされた精度設定値を生成する。
【0140】
Ｔ＝４における画像について、以前の画像の処理からのバッファリングされた設定値Ｖｏｌｄ及びバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定は、上記で論考したようにそれぞれ１５０及び０．４である。Ｔ＝４における画像内の試験中の要素の現在の精度設定値は０．０５であり、Ｔ＝４における画像内の試験中の要素の現在の設定は１４３である。概して、試験中の要素の設定は、画像のこのシーケンスにわたってあまり変化しない。信号プロセッサは、バッファリングされた値１５０を新たな値１４３と比較する。差異７（例えば１５０−１４３）は、閾値（例えば閾値＝２０）よりも大きくないので、バッファリングされた値はリセットされない。代わりに、Ｔ＝４における画像内の試験中の要素の図７Ｂにおける計算によれば、信号プロセッサはバッファリングされた設定値ｖｏｌｄの設定を１４９に設定し、バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄの設定を０．４５に設定する。
【0141】
この例において、示すように、Ｔ＝４における試験中の要素のバッファリングされた設定値ｖｏｌｄを生成するために、信号プロセッサは、対応する精度メタデータ設定０．０５、０．２、０．１、及び０．１に基づいて異なる重み（例えば正規化された重み）を設定１４３、１４９、１５２及び１５０に適用する。Ｔ＝４における画像のバッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄを生成するために、信号プロセッサはシーケンス内の要素設定ごとに精度設定値を加算する。この例では、信号プロセッサは、ｐ１ｎｅｗ＝０．１、ｐ２ｎｅｗ＝０．１、ｐ３ｎｅｗ＝０．２及びｐ４ｎｅｗ＝０．０５を加算することによって、バッファリングされた精度設定値を生成する。
【0142】
このため、１つの実施形態によれば、信号プロセッサは、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の各設定の推定精度の和に少なくとも部分的に基づいて、画像のシーケンスの所与の要素のバッファリングされた設定値（例えば移動平均）に、対応する精度値を割り当てる。例えば、Ｔ＝１における画像、Ｔ＝２における画像、Ｔ＝３における画像及びＴ＝４における画像を含む画像のシーケンスの精度メタデータは、ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ＋ｐ４ｎｅｗに等しい。
【0143】
このため、試験中の要素の設定は、平面間で経時的に閾値範囲内に留まるので、バッファリングされた設定値ｖｏｌｄは比較的不変のままである。バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄが（例えば、それぞれの要素の設定が閾値量よりも大きく変化しないとき、累積的であるので）経時的に増大するとき、これは、バッファリングされた設定値ｖｏｌｄが安定している（すなわち、幾つかのサンプル及び／又は精密なサンプルを平均化することによって計算されたので、「真の値」を良好に表している）ことを示す。すなわち、ｐｏｌｄの値が大きくなるほど、ｖｏｌｄによって特定される設定の安定性が高くなる。
【0144】
１つの例示的な実施形態において、所与の要素について生成されたバッファリングされた設定値又は移動平均（例えばｖ、又は同等に、次元Ｔに沿った後続の座標のｖｏｌｄ）は、バッファリングされた精度設定値ｐｏｌｄによって示されるように比較的安定しており、このため、画像内の所与の要素の現在の設定ｖｎｅｗよりも所与の要素の設定を良好に表している可能性が高く、信号プロセッサは所与の要素の現在の設定の代わりに、生成された設定値ｖを基礎として用いて、画像の所与の要素の設定値を符号化する。例として、信号プロセッサは、要素のそれぞれの設定について、値１５０、１５２、１４９、１４３...の代わりに、バッファリングされた設定値１５０、１５１、１５０、１４９...を用いる。
【0145】
また、シーケンスにわたってバッファリングされた設定値１５０、１５１、１５０、１４９を用いることの代替として、本発明の実施形態は値１５０等の代表的な設定値を選択することを含むことができる。代表的な値１５０は要素に割り当てられ、信号のその部分を符号化する（正：encode）のに必要なビット数が低減される。換言すれば、所与の要素値１５０、１５１、１５０、１４９...に関連付けられた設定に潜在的に用いられるバッファリングされた値のそれぞれを、値１５０と置き換えることができる。これによって、信号内の所与の要素を符号化するのに必要なデータ量が更に低減する。
【0146】
このため、本発明の実施形態は、過渡成分（例えば、雑音、フィルム粒子、大きなばらつきがある詳細情報等）を特徴付けることと、信号、及び／又はシーケンス内の特定の要素等の成分を、過渡成分を低減して符号化することを含むことができる。
【0147】
多次元信号内の要素のそれぞれに対して同じタイプの処理を実行することができる。
【0148】
上記で論考したように、信号内の各要素のそれぞれの設定に関連付けられる推定精度（例えば精度メタデータ）は、複数の設定のうちのそれぞれの設定が雑音の大きな成分を含む場合がある確率又は度合いを示す統計的測定値とすることができる。非限定的な実施形態において、統計的測定値は、分散の逆数に少なくとも部分的に基づいて生成することができる。
【0149】
より詳細な実施形態において、所与の要素の設定値を生成するとき、信号プロセッサは設定のそれぞれに重み係数を適用する。重み係数は所与の要素の設定の推定精度に少なくとも部分的に基づいて変動する。
【0150】
例として、Ｔ＝２における画像の処理（例えば２つの画像のシーケンスの処理）は、以下の正規化された重み係数を生成することを含む。［ｐ２ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ）］、及び［ｐ１ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ）］
【0151】
別の例として、Ｔ＝３における画像の処理（例えば３つの画像のシーケンスの処理）は、以下の正規化された重み係数を生成することを含む。［ｐ３ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ）］、［ｐ２ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ）］、及び［ｐ１ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ）］
【0152】
別の例として、Ｔ＝４における画像の処理（例えば４つの画像のシーケンスの処理）は、以下の正規化された重み係数を生成することを含む。［ｐ４ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ＋ｐ４ｎｅｗ）］、［ｐ３ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ＋ｐ４ｎｅｗ）］、［ｐ２ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ＋ｐ４ｎｅｗ）］、及び［ｐ４ｎｅｗ／（ｐ１ｎｅｗ＋ｐ２ｎｅｗ＋ｐ３ｎｅｗ＋ｐ４ｎｅｗ）］
【0153】
図７に関して上記で論考したように、信号プロセッサは要素の重み調整された設定を合算（例えば、重み係数にシーケンスの対応する画像内の要素のそれぞれの設定を乗算）して、所与の要素の安定値（例えばｖ）及びバッファリングされた設定値（例えばｖｏｌｄ）の双方を生成する。このため、本発明の実施形態は、シーケンス内の要素の設定の様々な重み付けに基づいて、所与の要素の安定値及びバッファリングされた設定値を生成することを含むことができる。
【0154】
示すように、画像のシーケンスにわたる所与の要素の安定値ｖ及びバッファリングされた設定値ｖｏｌｄは、必要な場合、シーケンスの画像に沿って生じる動きを計上して、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の設定の重み付けに基づいて計算される重み付き移動平均値である。設定に適用される重み付けのそれぞれの大きさは、各設定の推定性精度に少なくとも部分的に依存して変動する。シーケンス内のそれぞれの設定の精度値が高くなるほど、安定値ｖを生成するのに用いられるその値の重みが大きくなり、このため、バッファリングされた設定値ｖｏｌｄも大きくなる。
【0155】
所与の要素のバッファリングされた設定値ｖｏｌｄは、所与の要素が存在する追加のサンプル画像ごとに更新される。例えば、１つの実施形態では、信号プロセッサは、以前に解析された画像のシーケンスに続く次の連続画像の所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信する。示すように、バッファリングされた設定値ｖｏｌｄの重み付けと、次の連続画像の所与の要素の次の設定ｖｎｅｗの重み付けとの組み合わせに基づいて安定設定値ｖを生成するとき、信号プロセッサはバッファリングされた要素に割り当てられる設定値ｖｏｌｄも更新する。
【0156】
上述したように、解析される所与の要素の設定値は、画像間で大きく変化する可能性がある。これは、画像によって捕捉されるエンティティにおける関連する変化等の幾つかの要因に起因して生じる可能性がある。そのような実施形態では、移動平均又は設定値をリセットすることができる。代替形態として、バッファリングされた値は、所与の要素の設定値が基づく画像の初期シーケンスに続く別の画像の属性に基づいて更新することができる。
【0157】
例えば、第１のサンプル事例によれば、信号プロセッサが、最初のサンプルシーケンスに続く後続の平面（例えば次の画像）の所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信すると仮定する。信号プロセッサは、（時点Ｔ１、Ｔ２及びＴ３における画像等の画像のウィンドウの）以前に生成された設定値と、（Ｔ１、Ｔ２及びＴ３における画像のウィンドウに続く時点Ｔ４における次の画像内の）所与の要素の次の設定値との差異を示す差異値を生成する。信号プロセッサは、差異値（例えば、時点Ｔ＝４の設定と、Ｔ１、Ｔ２及びＴ３における画像の組み合わせについてのバッファリングされた設定値との差異）を閾値と比較する。差異値が閾値未満であることの検出に応じて、上記で論考したように、信号プロセッサは、以前に生成された設定値（例えば、Ｔ１、Ｔ２及びＴ３における画像の結合についてのバッファリングされた設定値）と、所与の要素の次の設定（例えば、時点Ｔ＝４における要素の設定）の重み付けとの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて、所与の要素に割り当てられる設定値を更新する。
【0158】
代替的に、第２の例示的な事例によれば、信号プロセッサが、Ｔ４以前の（before and include T=4）画像のシーケンスに続く次の連続画像（例えばＴ＝５における画像）の所与の要素に割り当てられる次の設定値及び対応する精度値を受信すると仮定する。Ｔ＝５における所与の要素の設定が２５０であると仮定する。この例において、信号プロセッサは、生成された設定値（Ｔ＝４までのＴ＝４を含む（up to and including T=4）ウィンドウ画像について１４９）と（画像のウィンドウに続くＴ＝５における次の画像内の）所与の要素の次の設定値２５０との差異を示す差異値を生成する。信号プロセッサは、差異（例えば２５０−１４９）値を閾値と比較する。閾値は２５に設定されると仮定する。差異値が閾値（例えばこの例では２５を仮定）よりも大きいことの検出に応じて、信号プロセッサはバッファリングされた設定値をリセットし、Ｔ＝５における所与の要素の設定値を、所与の要素の次の設定値（例えば値２５０）に等くなるように更新する。このように、差異が次のサンプリングについて閾値を超えると、信号プロセッサは以前の設定を廃棄し、新たなシーケンスを開始する。換言すれば、信号プロセッサは、画像間又はフレーム間で設定の実質的な変化を検出するのに応じて、画像の次のシーケンス内に位置する要素の新たなストリングにおいてプロセス設定を開始するように構成することができる。
【0159】
ここでもまた、画像内の所与の要素は、シーケンス内の各画像の異なる位置座標に位置するエンティティ（例えば物体等）を表すことができることに留意されたい。例えば、１つの実施形態によれば、信号プロセッサは、画像のシーケンスに関連付けられた動きベクトル情報を利用して、シーケンスの各画像内の所与の要素の異なる位置座標を特定するように構成することができる。そのような実施形態において、動きベクトル情報は信号プロセッサに、試験中の要素（例えば所与の要素）が画像間で移動する場合に通知する。
【0160】
画像に関連付けられた、画像、動きマップ等の符号化／復号化の更なる詳細は、引用することにより本明細書の一部をなす関連出願において得ることができる。
【0161】
本発明の実施形態は、画像の設定の変動を解析して、設定における過渡成分の属性を特定し、過渡成分を低減して信号を符号化することを更に含むことができる。上述したように、信号プロセッサは複数の画像にわたって設定を処理して、より安定した値設定を生成することができる。
【0162】
そのような実施形態において、信号プロセッサは、符号化された信号を生成するために除去される過渡成分（例えば、雑音、フィルム粒子、大きなばらつきがある詳細情報等）を特徴付けるように構成することができる。過渡成分を特徴付けることの例として、信号プロセッサは、要素のそれぞれの設定のバッファリングされた設定値１５０、１５１、１５０、１４９...と、元の設定値１５０、１５２、１４９、１４３...との間の差異に基づいて信号内に存在する過渡成分の分布を求めるように構成することができる。過渡成分分布は、符号化に必要とする情報のデータビット数が比較的少ない式（又は他の適切な手段）のパラメーターとして捕捉することができる。
【0163】
再生中の複数の画像のシーケンスの後続のレンダリング時に、復号化器及び／又は再生デバイスは、（例えば、過渡成分を除去して）信号を再生し、次に式によって特定されるように、過渡成分分布に基づいて過渡成分を復号化信号に戻して加算するように構成することができる。そのような実施形態によれば、復号化信号に挿入された過渡成分は、再生中に複数の画像のシーケンスの表現の再生を可能にし、それによって、再生される信号は、過渡成分を含んでいた元の信号と類似しているか又は同一であるように見える。このため、ビデオ信号の非限定的な例において、取得雑音及びフィルム粒子を含むビデオの元の「ルックアンドフィール」は、符号化及び復号化中に更に少ない情報ビットを用いて維持することができる。
【0164】
信号から過渡成分を除去することの別の利点は、画像品質の増大を提供することである。したがって、或る特定の事例において、コンテンツ（例えば、医用撮像、科学撮像等）を符号化及び／又は再生するときに、検出された過渡成分を信号内に戻して加算することが望ましくない場合がある。
【0165】
図８Ａは、本発明の実施形態による信号の符号化の例を示す図である。
【0166】
例えば、画像リサンプラー４０６は、異なる時間フレームにおいて画像の設定を受信する。画像リサンプラー４０６からの入力に基づいて、過渡分離器８００は上記で論考したように画像内の要素の安定値設定４７０を生成する。過渡分離器８００は、画像内の要素に関連付けられた過渡成分を表す情報５９５も生成する。符号化器８１０は安定設定４７０及び情報５９５を受信し、符号化された信号８２０を生成する。【0167】
任意の適切な方法を用いて、本発明の実施形態に従って符号化及び復号化を実行することができることに留意されたい。非限定的な例として、画像に関連付けられた、画像、動きマップ等の符号化／復号化の更なる詳細は、引用することにより本明細書の一部をなす関連出願において得ることができる。
【0168】
図８Ｂは、本発明の実施形態による、符号化された信号を復号化する例を示す図である。
【0169】
示すように、復号化器８５０は符号化された信号８２０を受信する。復号化器８５０は符号化された信号８２０を復号化して、安定設定（すなわち、過渡成分が除去された元の画像設定）の表現８６０と、元の画像設定に関連付けられた過渡成分情報の表現８６５とにする。安定設定８６０と過渡成分情報８６５との双方に基づいて、過渡成分再構成器８７０は、再生デバイス上に再生の設定の表現８８０を生成する。
【0170】
図９は、本発明の実施形態による、コンピューター処理を提供するコンピューターシステム８００の例示的なブロック図である。
【0171】
コンピューターシステム８００は、パーソナルコンピューター、処理回路、テレビ、再生デバイス、符号化デバイス、ワークステーション、ポータブルコンピューティングデバイス、コンソール、ネットワーク端末、処理デバイス、スイッチ、ルーター、サーバー、クライアント等として動作するネットワークデバイス等のコンピューター化されたデバイスとすることができるか、又はそれらを含むことができる。
【0172】
以下の論考は、上記で論考したような信号プロセッサ８１３と関連付けられた機能をどのように実行するかを示す基本的な実施形態を提供することに留意されたい。しかしながら、本明細書において説明されるような動作を実行するための実際の構成は、それぞれの用途に応じて変動することができることに留意すべきである。
【0173】
示すように、本例のコンピューターシステム８００は、デジタル情報を記憶及び検索することができる、非一時的タイプの媒体、コンピューター可読ハードウェア記憶媒体等のコンピューター可読記憶媒体８１２と結合する相互接続８１１を備える。コンピューターシステム８００は、プロセッサ８１３、Ｉ／Ｏインターフェース８１４、及び通信インターフェース８１７を更に備えることができる。
【0174】
Ｉ／Ｏインターフェース８１４は、リポジトリ（repository）１８０への接続性を提供し、存在する場合、表示スクリーンと、キーボード、コンピューターマウス等の周辺デバイス８１６とを提供する。
【0175】
コンピューター可読記憶媒体８１２（例えばハードウェア記憶媒体）は、メモリ、光学記憶装置、ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ディスク等の任意の適切なデバイス及び／又はハードウェアとすることができる。コンピューター可読記憶媒体は、本明細書において論考されるように、信号プロセッサに関連付けられた命令を記憶する非一時的記憶媒体とすることができる。命令は、本明細書において論考される動作のうちの任意のものを実行するように、信号プロセッサ８１３等のそれぞれのリソースによって実行される。
【0176】
通信インターフェース８１７は、コンピューターシステム８００がネットワーク１９０を通じて遠隔ソースから情報を検索し、他のコンピューター、スイッチ、クライアント、サーバー等と通信することを可能にする。Ｉ／Ｏインターフェース８１４は、プロセッサ８１３がリポジトリ１８０から記憶された情報を検索するか又は検索を試みることも可能にする。
【0177】
示されるように、コンピューター可読記憶媒体８１２は、プロセッサ８１３によって信号プロセッサプロセス８４０−２として実行される信号プロセッサアプリケーション８４０−１を用いて符号化することができる。
【0178】
コンピューターシステム８００又は安定／過渡分類器４００は、データ及び／又は論理命令を記憶するコンピューター可読記憶媒体８１２（例えばハードウェア記憶媒体、非一時的記憶媒体等）を含むように実施することもできることに留意されたい。
【0179】
コンピューターシステム８００は、そのような命令を実行し、本明細書において論考されるような動作を実行するプロセッサ８１３を備えることができる。したがって、信号プロセッサアプリケーション８４０−１に関連付けられたコードは、実行されると、本明細書において論考されるような機能の処理をサポートすることができる。上述したように、信号プロセッサ８１３は符号化及び／又は復号化をサポートするように構成することができる。
【0180】
１つの実施形態の動作中、プロセッサ８１３は、コンピューター可読記憶媒体８１２に記憶された信号プロセッサアプリケーション８４０−１の命令を起動、ラン、実行、解釈実行又は他の形で遂行するために、相互接続８１１を使用してコンピューター可読記憶媒体８１２にアクセスする。信号プロセッサアプリケーション８４０−１の実行によって、プロセッサ８１３に処理機能が生成される。換言すれば、プロセッサ８１３に関連付けられた符号化器プロセス８４０−２は、コンピューターシステム８００内のプロセッサ８１３内又はプロセッサ８１３上で信号プロセッサアプリケーション８４０−１を実行する１つ又は複数の態様を表す。
【0181】
当業者であれば、コンピューターシステム８００が、ハードウェア処理リソースの配分及び使用を制御して信号プロセッサアプリケーション８４０−１を実行するオペレーティングシステム等の、他のプロセス及び／又はソフトウェア及びハードウェア構成要素を備えることができることを理解するであろう。
【0182】
ここで、ネットワーク管理アプリケーション１９０によってサポートされる機能を、図１０及び図１１のフローチャートにより論考する。以下のフローチャート内のステップは任意の適切な順序で実行することができることに留意されたい。【0183】
図１０は、本発明の実施形態による、信号内のそれぞれの要素の安定性を追跡する方法を示す例示的な図である。上記で論考したような概念に関して何らかの重複が存在することに留意されたい。
【0184】
ステップ１０１０において、信号プロセッサ（例えば分離器４００）はｖ等の設定を受信する。設定は、所与の要素が存在する複数の画像のシーケンス内の画像ごとの所与の要素の設定を特定する。
【0185】
ステップ１０２０において、信号プロセッサは、シーケンス内の画像ごとの所与の要素の各設定の推定精度を特定する精度メタデータを受信する。
【0186】
ステップ１０３０において、信号プロセッサは所与の要素の設定値を生成する。設定値は、設定情報及び精度メタデータに基づいて生成される。
【0187】
図１１は、本発明の実施形態による信号内のそれぞれの要素の安定性を追跡する方法を示す例示的な図である。上記で論考したような概念に関して何らかの重複が存在することに留意されたい。
【0188】
１つの実施形態において、信号プロセッサは、多次元信号の要素ｍごとに、信号の次元Ｔのうちの１つに沿って安定性仮説に基づいて安定値ｖを生成する。
【0189】
ステップ１１１０において、信号プロセッサ（例えば分離器４００）は信号の平面要素ｍを選択する。
【0190】
ステップ１１２０において、要素ｍの座標に少なくとも部分的に基づいて、信号プロセッサは信号のｋ−１個の追加の平面要素（ただし、ｋ≧２）を選択し、ｋ個の要素のそれぞれは、安定性仮説を有する次元ｔに沿って異なる座標によって特徴付けられる。
【0191】
ステップ１１３０において、ｋ個の要素のそれぞれの設定に少なくとも部分的に基づいて、信号プロセッサは平面要素ｍの安定値ｖを生成する。
【0192】
様々な実施形態によれば、コンピューターシステムは、限定ではないが、パーソナルコンピューターシステム、デスクトップコンピューター、ラップトップ、ノートブック、ネットブックコンピューター、メインフレームコンピューターシステム、ハンドヘルドコンピューター、タブレット、スマートフォン、ワークステーション、ネットワークコンピューター、アプリケーションサーバー、記憶デバイス、カメラ、ビデオカメラ、セットトップボックス、移動デバイス、ビデオゲームコンソール、ハンドヘルドビデオゲームデバイス等の消費者電化製品デバイス、スイッチ、モデム、ルーター等の周辺デバイス、又は概して、任意のタイプのコンピューティングデバイス若しくは電子デバイスを含む、様々なタイプのデバイスのうちの任意のものとすることができることに留意されたい。
【0193】
ここでまた、本発明の技法は、信号の安定成分を過渡成分から分離する際に用いるのに十分適していることに留意されたい。しかしながら、本発明の実施形態は、そのような用途において用いられることに限定されず、本明細書において論考される技法は、他の用途にも十分適していることに留意すべきである。
【0194】
本明細書に記載される説明に基づいて、特許請求される主題の完全な理解を提供するために数多くの具体的な詳細が示された。しかしながら、当業者は、特許請求される主題がこれらの具体的な詳細なしで実施することができることを理解するであろう。他の例において、当業者に既知の方法、装置、システム等は、特許請求される主題を不明瞭にしないように、詳細に説明されていない。詳細な説明の幾つかの部分は、コンピューターメモリ等のコンピューティングシステムメモリ内に記憶されるデータビット又はバイナリデジタル信号に対する動作のアルゴリズム又は象徴表現の観点で提示されている。これらのアルゴリズムの説明又は表現は、データ処理の分野の当業者が、他の当業者に自身の研究の実態を伝えるのに用いる技法の例である。本明細書において説明されるアルゴリズムは、そしてアルゴリズムは一般的に、所望の結果をもたらす首尾一貫した動作シーケンス又は同様の処理であるとみなされる。この文脈において、動作又は処理は、物理量の物理的操作を伴う。必須ではないが通常、そのような量は、記憶、転送、結合、比較、又は他の形で操作することが可能な電気信号又は磁気信号の形態をとることができる。そのような信号を、ビット、データ、値、要素、シンボル、文字、語、符号、数字等と呼ぶことが、主に共通使用の理由から時に好都合であることがわかっている。しかしながら、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量と関連付けられ、単に好都合なラベルであることを理解すべきである。特に別段の特定がない限り、以下の論考から明らかであるように、本明細書全体を通して、「処理」、「コンピューティング」、「計算」、「求める」、「解析」等の用語を利用することは、コンピューター又は類似の電子コンピューティングデバイス等のコンピューティングプラットフォームのメモリ、レジスタ若しくは他の情報記憶デバイス、伝送デバイス又は表示デバイス内の物理的な電子的量又は磁気的量として表されるデータを操作又は変換する、コンピューティングプラットフォームの動作又はプロセスを指すことが理解される。
【0195】
本発明は、本発明の好ましい実施形態を参照して特に示され説明されてきたが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲によって定義されるような本出願の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態及び詳細の様々な変更を行うことができることを理解するであろう。そのような変更は、本出願の範囲に包含されることが意図される。したがって、本出願の実施形態の上記の説明は、限定的であることを意図されない。そうではなく、本発明に対する任意の限定は添付の特許請求の範囲において提示される。