JP2002010269A - 動きベクトル検出方法及び、動画像符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像の動きに合致しない動きベクトルを検出
していると予測される場合には、符号化情報の情報量が
より少ない動きベクトルを検出し、動きベクトルの符号
化情報の情報量を抑制して動画像符号化装置の符号化効
率を向上させる。 【解決手段】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法において、予測誤差評価基準値に基づいて複
数の動きベクトル候補を記憶手段に記憶して、この記憶
された複数の動きベクトル候補の前記予測誤差評価基準
値同士を比較し、比較によって得られた比較値差信号に
基づいて、前記複数の動きベクトル候補からいずれかの
動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、動画像を高能率
符号化してディジタル伝送するシステムにおいて、動画
像を小さなブロックに分割し、このブロック毎に動画像
の動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法、動画
像符号化装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、動画像を圧縮、符号化して伝送す
る技術として、動き補償予測を用いたものがある。この
技術は、動画像を構成するフレーム画像をブロックに分
割し、各ブロック単位に、未来または過去の参照画像か
ら被符号化画像を作成するものである。この動き補償予
測を行なうためには、動きベクトルの検出が必要である
が、この動きベクトルの検出方法の一つに、動画像符号
化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２（Ｍｏｖｉｎｇ
Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｃｏｄｉｎｇ ＥｘｐｅｒｔＧｒｏ
ｕｐ）のテストモデル、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／Ｓ
Ｃ２９／ＷＧ１１／Ｎ０４００ 「ＴＥＳＴ ＭＯＤＥ
Ｌ ５」に示された方法がある。

【０００３】この方法は、基本的にはブロックマッチン
グ法と呼ばれている方法であり、例えば現画像をブロッ
ク（例えば１６画素×１６ライン、あるいは１６画素×
８ライン等）に分割し、当該ブロックに対して差分絶対
値総和等の誤差評価基準を用いて予測誤差評価基準値を
算出し、その予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロ
ックを参照画像から求める。そして、そのブロック間で
生じる位置のずれを当該ブロックの動きベクトルとして
検出する方法である。尚、ＭＰＥＧ−２においては、１
６画素×１６ラインから成る「ブロック」を特に「マク
ロブロック」としている。

【０００４】また、双方向予測を行なう場合には、時間
的に過去の画像からの予測（順方向予測）と時間的に未
来の画像からの予測（逆方向予測）とを、それぞれブロ
ックマッチング法で行なった後、それぞれの選択された
動きベクトル候補の位置で１対１の線形内挿を行なって
作成した参照画像を用いて予測誤差評価基準値を求めて
いる。そして、この３つの予測方向によって探索された
動きベクトル候補の内、予測誤差評価基準値が最小とな
る動きベクトル候補を、動きベクトルとして検出してい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような動きベクトル検出方法は、差分絶対値総和等の誤
差評価基準値を用いて、現画像上のブロックに対してそ
の予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロックを参照
画像から求めて行なっていた。従って、必ずしも画像の
動きに合致した動きベクトルが検出されているとは限ら
ず、画像の動きに合致しない動きベクトルを検出する場
合もあった。この傾向は、画像にノイズが含まれる場合
に特に顕著であった。そして、画像の動きに合致しない
動きベクトルを検出している場合には、不必要な動きベ
クトルの符号化情報に大量の情報量を割くことになり、
動画像符号化装置の符号化効率が低下するという問題が
生じていた。

【０００６】本発明はかかる問題を解決するためになさ
れたもので、画像の動きに合致しない動きベクトルを検
出していると予測される場合には、符号化情報の情報量
がより少ない動きベクトルを検出し、動きベクトルの符
号化情報の情報量に多くの情報量を割くことを防止して
動画像符号化装置の符号化効率を向上させることを目的
としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、動画像を所定
ブロックに分割し、このブロック毎に動画像の動きベク
トルを検出する動きベクトル検出方法であって、予測誤
差評価基準値に基づいて複数の動きベクトル候補を記憶
手段に記憶するとともに、この記憶された複数の動きベ
クトル候補の前記予測誤差評価基準値同士を比較し、こ
の比較によって得られた比較値差信号に基づいて、前記
複数の動きベクトル候補からいずれかの動きベクトル候
補を選択し、動きベクトルとするものである。

【０００８】また、本発明は、前記比較値差信号は、前
記予測誤差評価基準値の分散の程度を示す信号、また
は、前記予測誤差評価基準値の差分を示す信号であるも
のである。

【０００９】また、本発明は、前記予測誤差評価基準値
が最小の動きベクトル候補、１ブロックに付加されるベ
クトル本数が最少の動きベクトル候補、長さが最小の動
きベクトル候補、のいずれかの動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとするものである。

【００１０】また、本発明は、前記記憶手段に記憶され
た複数の動きベクトル候補には、複数の予測方向毎に探
索された動きベクトル候補が少なくとも１つずつ含まれ
ているものである。

【００１１】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に前記動画像の動きベクトルを
検出して動き補償予測を行い、前記動画像の符号化を行
う動画像符号化装置であって、動きベクトル候補を複数
記憶する記憶手段と、この記憶手段に記憶された複数の
動きベクトル候補の予測誤差評価基準値同士を比較する
比較手段と、この比較によって得られた比較値差信号に
基づいて、前記複数の動きベクトル候補から前記動画像
のブロック毎の動きベクトル候補を選択し、前記動画像
のブロック毎の動きベクトルとする検出手段と、を備え
たものである。

【００１２】また、本発明は、前記比較値差信号は、前
記予測誤差評価基準値の分散の程度を示す信号、また
は、前記予測誤差評価基準値の差分を示す信号であるも
のである。

【００１３】

【発明の実施の形態】実施の形態１．本発明による動き
ベクトルを用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置
の一実施形態について、図１を参照して説明する。図１
は本発明の実施の形態１に係わる動画像符号化装置の構
成を示す機能ブロック図である。図１において、１は入
力される画像信号である入力画像信号、２は入力画像信
号１から得られる入力画像のフレーム順序を入れ替える
並べ替え部、３は並べ替え部２の出力に接続されて過去
又は未来の画像と入力画像との差分をとる減算器、４は
減算器３の出力側に接続されて例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃ
ｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、離散コ
サイン変換）を用いた直交変換を行う直交変換部であ
る。５は直交変換部４の出力側に接続されて情報圧縮の
ために量子化を行う量子化部、６は量子化部５の出力側
に接続されてデータの発生頻度に応じて信号に符号を割
り当てる可変長符号化部、７は可変長符号化部６から出
力されるデータを一時蓄えてから出力するバッファメモ
リである。

【００１４】また、８はバッファメモリ７から出力され
た符号化データ、９は量子化部５の出力側に接続されて
量子化されたデータの逆量子化を行う逆量子化部、１０
は逆量子化部９の出力側に接続されて直交変換されたデ
ータに逆直交変換を施す逆直交変換部、１１は逆直交変
換部１０の出力側に接続された加算器、１２は加算器１
１の出力側に接続されて過去の参照画像を記憶する画像
メモリ、１３は加算器１１の出力側に接続されて未来の
参照画像を記憶する画像メモリである。

【００１５】１４は画像メモリ１２，１３の出力側に接
続され、過去又は未来の参照画像及び検出された動きベ
クトルに従って動き補償予測を行なう動き補償部であ
る。また、１５は画像メモリ１２，１３の出力側に接続
され、入力画像と参照画像より動きベクトルを検出する
動きベクトル検出部であり、可変長符号化部６及び動き
補償部１４に検出した動きベクトル等のデータを出力す
る。

【００１６】次に、前述の様に構成された動きベクトル
を用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置の動作に
ついて説明する。まず、入力画像信号１は、並べ替え部
２で入力画像のフレーム順序入替えを施され、時間的に
前後するフレームの順序が入替えされる。動画像符号化
の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２などで採用されて
いる両方向（双方向）予測に対応するためには、時間的
に未来に当たる参照画像を符号化画像より先に符号化す
る必要があり、このためにフレーム順序入れ替えが行わ
れる。

【００１７】次に減算器３で入力画像信号１と動き補償
部１４より出力される動き補償予測信号との差分がとら
れる。そして、直交変換部４で例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃ
ｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、離散コ
サイン変換）を用いた直交変換が行われ、空間方向の冗
長度が削減される。その後、量子化部５で符号量を減ら
す量子化がされて、符号の出現確率を利用して可変長符
号化部６で符号が割り当てられる。可変長符号化部６で
割当てられた符号化データ８は、バッファメモリ７で一
時蓄えられた後に出力される。なお、イントラ符号化
（フレーム内符号化）が選択された場合、減算器３、加
算器１１には動き補償部１４の出力の代わりにゼロ値が
送られることで、イントラ符号化が実行される。

【００１８】ここで、上記の動き補償部１４より出力さ
れる動き補償予測信号の生成は、以下の様に行なわれ
る。量子化部５の出力は、逆量子化部９において逆量子
化され、続いて逆直交変換部１０において逆直交変換さ
れた後、さらに加算器１１において動き補償予測画像信
号と加算されて画像メモリ１２または画像メモリ１３に
蓄積される。ここで、画像メモリが２面存在するのは、
１面に時間的に過去の画像を、もう１面に時間的に未来
の画像を蓄積して、前方向と後方向との両方向（双方
向）予測を行なうためである。即ち、現画像の予測は、
画像メモリ１２に蓄積された過去の画像からの前方向予
測と、画像メモリ１３に蓄積された未来の画像からの後
方向予測と、両方向（双方向）予測との３つのバリエー
ションで行われる。

【００１９】そして、動きベクトル検出部１５は、画像
メモリ１２及び画像メモリ１３から出力される過去又は
未来の参照画像の画像信号と、並べ替え部２から出力さ
れる現画像の画像信号を用いて動きベクトルの検出を行
なう。動き補償部１４は、動きベクトル検出部１５が検
出した動きベクトルのデータを受けて、画像メモリ１
２，１３から出力される参照画像を用いて、対応する動
きベクトルで示されたブロックを減算器３に出力する。

【００２０】以下に、動きベクトル検出部１５の動きベ
クトルの検出方法について図２を参照して説明する。図
２は本発明の実施の形態１に係わる動画像符号化装置の
動きベクトル検出のフローチャートである。まず、動き
ベクトル検出部１５は、予め定められた探索範囲内で最
終的に検出される動きベクトルの候補たる動きベクトル
候補の探索を行なう（ステップ１０１）。以下、「ステ
ップ」を「Ｓ」と省略する。このとき、動きベクトル検
出部１５は、探索された範囲内で予測誤差評価基準値が
最小となる動きベクトル候補のみならず、予測誤差評価
基準値が小さいものから順にα個（αは自然数）の動き
ベクトル候補と、それに対応する予測誤差評価基準値を
ともに記憶手段に記憶する（Ｓ１０２）。

【００２１】そして、記憶手段に記憶されているα個の
動きベクトル候補に対する予測誤差評価基準値の比較を
行って得られる比較値差信号たる分散値（分散の程度を
示す信号）を求め、求められた分散値をβとする（Ｓ１
０３）。求めた分散値βと予め定められた閾値ＴＨとの
比較を行ない（Ｓ１０４）、その結果に基づいて以下の
処理を行なう。

【００２２】分散値βが予め定められた閾値ＴＨ以上の
場合には（Ｓ１０４のＮＯ）、記憶されているα個の動
きベクトル候補のうち予測誤差評価基準値が最小の動き
ベクトル候補のその予測誤差評価基準値と、他の動きベ
クトル候補の予測誤差評価基準値との差が大きいと判断
する。そして、予測誤差評価基準値が最小の動きベクト
ル候補が画像の動きに合致しているために、予測誤差評
価基準値が他の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値
に比べ小さくなっている可能性が高い。そこで、この場
合には、記憶されたα個の動きベクトル候補から、予測
誤差評価基準値が最小となる動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出する（Ｓ１０５）。

【００２３】分散値βが予め定めた閾値ＴＨより小さい
場合には（Ｓ１０４のＹＥＳ）、α個の動きベクトル候
補の予測誤差評価基準値が分散しておらず、予測誤差評
価基準値同士の差があまり無い。そして、予測誤差評価
基準値が最小の動きベクトル候補も、ノイズ等の影響に
よって画像の動きに合致していない可能性が高い。そこ
で、この場合、動きベクトル検出部１５は、記憶された
α個の動きベクトル候補から、符号化時に１ブロック、
例えば１６画素×１６ラインの１マクロブロック、に付
加される動きベクトル候補の本数が最少の予測方向と予
測モードの組み合わせから探索された動きベクトル候補
を選択する（Ｓ１０６）。

【００２４】例えば動画像符号化の国際標準化方式であ
るＭＰＥＧ−２においては、時間的に過去の画像から予
測を行なう前方向予測（順方向予測）、時間的に未来の
画像から予測を行なう後方向予測（逆方向予測）、時間
的に過去の画像と未来の画像の両方から予測を行なう両
方向予測（双方向予測）といったバリエーションが存在
し、その各々に、フレーム予測、フィールド予測といっ
た予測モードが存在する。この予測方向と予測方向以外
の予測方法たる予測モードの組み合わせを予測タイプと
すると、符号化時に１ブロック（例えば、マクロブロッ
ク）に付加される動きベクトル候補の本数は予測タイプ
により異なる。

【００２５】例えば、ＭＰＥＧ−２においては、前方向
予測、後方向予測といった片方向予測に対して両方向予
測の場合は、１ブロックに付加される動きベクトル候補
の本数は２倍になる。一方、フィールド予測でも、フレ
ーム予測に対して１ブロックに付加される動きベクトル
候補の本数は２倍になる。そして、符号化時には１ブロ
ックに付加される動きベクトルの複数本を１組として、
動きベクトルが検出される場合もある。この１組の動き
ベクトルのベクトル本数が少ない方が、動きベクトルの
符号化情報の情報量を抑制することができる。従って、
上述のように、１ブロックに付加されるベクトル本数の
最も少ない予測タイプによって探索した動きベクトル候
補を選択して、動きベクトルとして検出する。

【００２６】但し、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少となるものが複数存在した場合（Ｓ
１０７のＹＥＳ）、動きベクトル検出部１５は、その中
でベクトル長さが最小になる動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出する（Ｓ１０８）。なお、
１ブロックに付加される動きベクトル候補の本数が２本
以上の複数の場合においては、１ブロックに付加される
ベクトル長さが最も長いもの同士を比較しても、ベクト
ル本数分の長さの総和同士を比較しても良いし、その他
ベクトル長さを比較するいかなる方法を用いて、ベクト
ル長さが最小になる動きベクトル候補を選択しても良
い。

【００２７】また、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少のものが複数存在しない場合（Ｓ１
０７のＮＯ）、動きベクトル検出部１５は、Ｓ１０６で
選択した動きベクトル候補を、動きベクトルとして検出
する。

【００２８】上述の構成及び動作では、例えばノイズ等
によって画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれて
いない可能性が高い場合、記憶しておいた複数の動きベ
クトル候補のうち、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少となる予測タイプで探索した動きベ
クトル候補を選択する。従って、画像の動きに合致して
いないと予測される動きベクトルの符号化情報の情報量
（ビット数）に、情報量を過大に割くことを防止して、
符号化情報量全体に対する動きベクトルの符号化情報の
情報量を抑制し、符号化効率を向上させることができ
る。

【００２９】また、動きベクトル候補の長さが最小のも
のを選択しているので、より動きベクトルの符号化情報
の情報量を抑制することができ、符号化効率を向上させ
ることができる。

【００３０】さらに、全体の符号化情報量に対して動き
ベクトルの符号化情報の情報量を抑制することで、動き
補償予測誤差信号の符号化情報に割り当てられる情報量
を確保して、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化
されることが無く、画像品質を向上することができる。

【００３１】尚、本実施の形態では、記憶されているα
個の動きベクトル候補に対する予測誤差評価基準値の分
散値を求めているが、分散値ではなくても、複数の予測
誤差評価基準値のばらつき程度を判断することができる
方法であれば、他の方法でも良い。例えば、差分絶対値
の総和を用いるものでも良く、ばらつき程度の算出のた
めの計算量との関係で適切な方法を選択することができ
る。

【００３２】実施の形態２．本実施の形態の基本的な動
画像符号化装置の構成は実施の形態１と同様であり、当
該構成部分については説明を省略する。以下に、本実施
の形態に係わる動きベクトル検出部１５の動きベクトル
の検出方法について図３を参照して説明する。図３は本
発明の実施の形態２に係わる動画像符号化装置の動きベ
クトル検出のフローチャートである。

【００３３】図３において、まず、動きベクトル検出部
１５は、予め定められた探索範囲内で最終的に検出され
る動きベクトルの候補たる動きベクトル候補の探索を行
なう（Ｓ２０１）。このとき、動きベクトル検出部１５
は、探索された範囲内で予測誤差評価基準値が最小とな
る動きベクトル候補のみならず、予測誤差評価基準値が
小さいものから順にα個（αは自然数）の動きベクトル
候補と、それに対応する予測誤差評価基準値をともに記
憶手段に記憶する（Ｓ２０２）。

【００３４】動きベクトル検出部１５は、記憶手段に記
憶されたα個の動きベクトル候補のうち、予測誤差評価
基準値の最小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値
をＡとする。また、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少となる予測タイプによって探索され
た動きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＢとする
（ステップＳ２０３）。ここで、１ブロックに付加され
る動きベクトル候補の本数が最少の動きベクトル候補が
複数ある場合には、動きベクトル候補同士の長さを比較
して、長さが最小となる動きベクトル候補の予測誤差評
価基準値をＢとする。

【００３５】上述のように算出されたＡ，Ｂの差分を示
す信号である（Ａ−Ｂ）の絶対値と、予め設定した閾値
Ｃとの比較を行ない（Ｓ２０４）、その結果に基づいて
以下の処理を行なう。（Ａ−Ｂ）の絶対値が予め設定し
た閾値Ｃ以上の場合は（Ｓ２０４のＮＯ）、予測誤差評
価基準値Ａと、他の動きベクトル候補の予測誤差評価基
準値との差が大きいと判断する。そして、予測誤差評価
基準値が最小の動きベクトル候補が画像の動きに合致し
ているために、予測誤差評価基準値が他の動きベクトル
候補の予測誤差評価基準値に比べ小さくなっている可能
性が高い。従って、動きベクトル検出部１５は、予測誤
差評価基準値が最小となる動きベクトル候補を選択し
て、動きベクトルとして検出する（ステップＳ２０
５）。

【００３６】また、（Ａ−Ｂ）の絶対値が予め設定した
一定値Ｃよりも小さい場合、α個の動きベクトル候補の
予測誤差評価基準値同士の差があまり無い可能性が高
い。そして、予測誤差評価基準値が最小の動きベクトル
候補も、ノイズ等の影響によって画像の動きに合致して
いない可能性が高い。従って、動きベクトル検出部１５
は、記憶されたα個の動きベクトル候補から、符号化時
に１ブロックに付加される動きベクトル候補の本数が最
少となる予測タイプで探索された動きベクトル候補を選
択する（Ｓ２０６）。

【００３７】但し、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少となるものが複数存在した場合（Ｓ
２０７のＹＥＳ）、動きベクトル検出部１５は、その中
でベクトル長さが最小になる動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出する（Ｓ２０８）。なお、
１ブロックに付加される動きベクトル候補の本数が２本
以上の複数の場合においては、１ブロックに付加される
ベクトル長さが最も長いもの同士を比較しても、ベクト
ル本数分の長さの総和同士を比較しても良いし、その他
ベクトル長さを比較するいかなる方法を用いて、ベクト
ル長さが最小になる動きベクトル候補を選択しても良
い。

【００３８】また、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少のものが複数存在しない場合（Ｓ２
０７のＮＯ）、動きベクトル検出部１５は、Ｓ２０６で
選択した動きベクトル候補を、動きベクトルとして検出
する。

【００３９】上述の構成及び動作では、動きベクトルが
画像の動きに合致しているか否かを比較的簡易な処理に
よって予測でき、例えば記憶手段に記憶されている動き
ベクトル候補の個数が膨大である場合には処理時間の面
で有用である。そして、画像の動きに合致していないと
予測した動きベクトルの符号化情報の情報量（ビット
数）に、情報量を過大に割くことを防止して、符号化情
報量全体に対する動きベクトルの符号化情報の情報量を
抑制し、符号化効率を向上させることができる。

【００４０】実施の形態３．本実施の形態の基本的な動
画像符号化装置の構成は実施の形態１と同様であり、当
該構成部分については説明を省略する。以下に、本実施
の形態に係わる動きベクトル検出部１５の動きベクトル
の検出方法について図４を参照して説明する。図４は本
発明の実施の形態３に係わる動画像符号化装置の動きベ
クトル検出のフローチャートである。

【００４１】図４において、まず、動きベクトル検出部
１５は、予め定められた探索範囲内で最終的に検出され
る動きベクトルの候補たる動きベクトル候補の探索を行
なう（Ｓ３０１）。このとき、動きベクトル検出部１５
は、探索された範囲内で予測誤差評価基準値が最小とな
る動きベクトルのみならず、予測誤差評価基準値が小さ
いものから順にα個（αは自然数）の動きベクトル候補
と、それに対応する予測誤差評価基準値をともに記憶手
段に記憶する（Ｓ３０２）。

【００４２】次に、Ｓ３０２で記憶されたα個の動きベ
クトル候補とは別に、実施の形態２で説明した各予測タ
イプ毎に誤差評価基準値が最小となる動きベクトル候補
とそれに対応する誤差評価基準値を記憶手段に記憶する
（ステップＳ３０３）。

【００４３】そして、Ｓ３０２で記憶したα個の動きベ
クトル候補に対する予測誤差評価基準値の比較を行って
得られる比較値差信号たる分散値（分散の程度を示す信
号）を求め、求められた分散値をβとする（Ｓ３０
４）。求めた分散値βの値と、予め定められた閾値ＴＨ
との比較を行ない（Ｓ３０５）、その結果に基づいて以
下の処理を行なう。

【００４４】分散値βが、予め定められた閾値ＴＨ以上
の場合には（Ｓ３０５のＮＯ）、記憶されたα個の動き
ベクトル候補から、予測誤差評価基準値が最小となる動
きベクトル候補を、動きベクトルとして検出する（Ｓ３
０６）。

【００４５】分散値βが、予め定めた閾値ＴＨよりも小
さい場合（Ｓ３０５のＹＥＳ）、Ｓ３０２で記憶したα
個の動きベクトル候補のうち、予測誤差評価基準値の最
小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＡとする
（Ｓ３０７）。そして、Ｓ３０２で記憶したα個の動き
ベクトル及びＳ３０３で各予測タイプ毎に記憶した動き
ベクトルの予測誤差評価基準値と、Ａとの差分絶対値を
求め、これが予め定めた閾値Ｄよりも大きいものは記憶
から削除する（Ｓ３０８）。閾値Ｄよりも差が大きいも
のは、画像の動きに合致していない可能性がより大きい
ため、これらを動きベクトル候補から削除する。

【００４６】次に、動きベクトル検出部１５は、Ｓ３０
８で削除されなかった動きベクトル候補から、符号化時
に１ブロック、例えば１６画素×１６ラインの１マクロ
ブロック、に付加される動きベクトル候補の本数が最少
となる予測タイプによって探索された動きベクトル候補
を選択する（Ｓ３０９）。

【００４７】但し、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少となるものが複数存在した場合（Ｓ
３１０のＹＥＳ）、動きベクトル検出部１５は、その中
でベクトル長さが最小になる動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出する（Ｓ３１１）。なお、
１ブロックに付加される動きベクトル候補の本数が２本
以上の複数の場合においては、１ブロックに付加される
ベクトル長さが最も長いもの同士を比較しても、ベクト
ル本数分の長さの総和同士を比較しても良いし、その他
ベクトル長さを比較するいかなる方法を用いて、ベクト
ル長さが最小になる動きベクトル候補を選択しても良
い。

【００４８】また、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少のものが複数存在しない場合（Ｓ３
１０のＮＯ）、動きベクトル検出部１５は、Ｓ３０９で
選択した動きベクトル候補を、動きベクトルとして検出
する。

【００４９】上述の構成及び動作では、少なくとも各予
測タイプ毎に１つの動きベクトル候補を記憶しているた
め、記憶されるα個の動きベクトル候補が同じ予測タイ
プに集中した場合でも、全ての予測タイプで探索した動
きベクトル候補の中から動きベクトルを検出することが
できる。また、実施の形態１よりも動きベクトル候補を
増やしたことにより、より動きベクトルの符号化情報の
情報量（ビット数）の少ない動きベクトル候補を動きベ
クトルとして検出でき、実施の形態１よりも更に符号化
効率を向上させることができる。

【００５０】実施の形態４．本実施の形態の基本的な動
画像符号化装置の構成は実施の形態１と同様であり、当
該構成部分については説明を省略する。以下に、本実施
の形態に係わる動きベクトル検出部１５の動きベクトル
の検出方法について図５を参照して説明する。図５は本
発明の実施の形態４に係わる動画像符号化装置の動きベ
クトル検出のフローチャートである。

【００５１】図５において、まず、動きベクトル検出部
１５は、予め定められた探索範囲内で最終的に検出され
る動きベクトルの候補たる動きベクトル候補の探索を行
なう（Ｓ４０１）。このとき、動きベクトル検出部１５
は、探索された範囲内で予測誤差評価基準値が最小とな
る動きベクトルのみならず、予測誤差評価基準値が小さ
いものから順にα個（αは自然数）の動きベクトル候補
と、それに対応する予測誤差評価基準値をともに記憶手
段に記憶する（Ｓ４０２）。また、Ｓ４０２で記憶され
たα個の動きベクトル候補とは別に、各予測タイプ毎に
誤差評価基準値が最小となる動きベクトル候補とそれに
対応する誤差評価基準値を記憶手段に記憶する（Ｓ４０
３）。

【００５２】次に、動きベクトル検出部１５は、記憶さ
れたα個の動きベクトル候補のうち、予測誤差評価基準
値の最小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＡ
とする。また、１ブロックに付加される動きベクトル候
補の本数が最少となる予測タイプによって探索された動
きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＢとする（Ｓ４
０４）。ここで、１ブロックに付加される動きベクトル
候補の本数が最少となるものが複数ある場合には、その
動きベクトル候補同士の長さを比較して、長さが最少と
なる動きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＢとする
（Ｓ４０４）。

【００５３】上述のように算出されたＡ，Ｂの差分を示
す信号である（Ａ−Ｂ）の絶対値と、予め設定した閾値
Ｃとの比較を行ない（Ｓ４０５）、その結果に基づいて
以下の処理を行なう。（Ａ−Ｂ）の絶対値が予め設定し
た閾値Ｃ以上の場合は（Ｓ４０５のＮＯ）、動きベクト
ル検出部１５は、予測誤差評価基準値が最小となる動き
ベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出する
（ステップＳ４０６）。

【００５４】一方、（Ａ−Ｂ）の絶対値が予め設定した
閾値Ｃよりも小さい場合（Ｓ４０５のＹＥＳ）、Ｓ４０
２で記憶したα個の動きベクトル及びＳ４０３で各予測
タイプ毎に記憶した動きベクトルの予測誤差評価基準値
と、Ａとの差分絶対値を求め、これが予め定めた閾値Ｄ
よりも大きいものは記憶から削除する（Ｓ４０７）。

【００５５】そして、動きベクトル検出部１５は、Ｓ４
０７で削除されなかった動きベクトル候補から、符号化
時に１ブロックに付加される動きベクトル候補の本数が
最少となる予測タイプによって探索された動きベクトル
候補を選択する（Ｓ４０８）。

【００５６】但し、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少となるものが複数存在した場合（Ｓ
４０９のＹＥＳ）、動きベクトル検出部１５は、その中
でベクトル長さが最小になる動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出する（Ｓ４１０）。なお、
１ブロックに付加される動きベクトル候補の本数が２本
以上の複数の場合においては、１ブロックに付加される
ベクトル長さが最も長いもの同士を比較しても、ベクト
ル本数分の長さの総和同士を比較しても良いし、その他
ベクトル長さを比較するいかなる方法を用いて、ベクト
ル長さが最小になる動きベクトル候補を選択しても良
い。

【００５７】また、１ブロックに付加される動きベクト
ル候補の本数が最少のものが複数存在しない場合（Ｓ４
０９のＮＯ）、動きベクトル検出部１５は、Ｓ４０８で
選択した動きベクトル候補を、動きベクトルとして検出
する。

【００５８】上述の構成及び動作では、動きベクトルが
画像の動きに合致しているか否かを比較的簡易な処理に
よって予測でき、例えば記憶されている動きベクトル候
補の個数が膨大である場合には処理時間の面で有用であ
る。そして、画像の動きに合致していないと予測した動
きベクトルの符号化情報の情報量（ビット数）に、情報
量を過大に割くことを防止して、符号化情報量全体に対
する動きベクトルの符号化情報の情報量を抑制し、符号
化効率を向上させることができる。

【００５９】

【発明の効果】以上の発明から明らかなように本発明に
係わる動きベクトル検出方法は、画像の動きに合致して
いないと予測される動きベクトルの符号化情報の情報量
（ビット数）に、情報量を過大に割くことを防止して、
符号化情報量全体に対する動きベクトルの符号化情報の
情報量を抑制し、符号化効率を向上させることができ
る。

【００６０】また、本発明に係わる動画像符号化装置
は、画像の動きに合致していないと予測される動きベク
トルの符号化情報の情報量（ビット数）に、情報量を過
大に割くことを防止して、符号化情報量全体に対する動
きベクトルの符号化情報の情報量を抑制し、符号化効率
を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施形態１に係わる動画像符号化
装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図２】 この発明の実施形態１に係わる動画像符号化
装置の動きベクトル検出のフローを示す図である。

【図３】 この発明の実施形態２に係わる動画像符号化
装置の動きベクトル検出のフローを示す図である。

【図４】 この発明の実施形態３に係わる動画像符号化
装置の動きベクトル検出のフローを示す図である。

【図５】 この発明の実施形態４に係わる動画像符号化
装置の動きベクトル検出のフローを示す図である。

【符号の説明】

１ 入力画像信号、 ２ 並べ替え部、 ３ 減算器、
４ 直交変換部、５ 量子化部、 ６ 可変長符号化
部、 ７ バッファ、 ８ 符号化データ、９ 逆量子
化部、 １０ 逆直交変換部、 １１ 加算器、 １
２，１３ 画像メモリ、 １４ 動き補償部、 １５
動きベクトル検出部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C059 KK19 LA09 MA00 MA04 MA05 MA14 MA23 MC11 MC38 ME01 NN01 NN21 NN28 PP04 TA62 TB07 TC12 TD02 TD04 TD06 TD12 UA02 UA33

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
   ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
   ル検出方法であって、予測誤差評価基準値に基づいて複
   数の動きベクトル候補を記憶手段に記憶するとともに、
   この記憶された複数の動きベクトル候補の前記予測誤差
   評価基準値同士を比較し、この比較によって得られた比
   較値差信号に基づいて、前記複数の動きベクトル候補か
   らいずれかの動きベクトル候補を選択し、動きベクトル
   とすることを特徴とする動きベクトル検出方法。
2. 【請求項２】 前記比較値差信号は、前記予測誤差評価
   基準値の分散の程度を示す信号、または、前記予測誤差
   評価基準値の差分を示す信号であることを特徴とする請
   求項１記載の動きベクトル検出方法。
3. 【請求項３】 前記予測誤差評価基準値が最小の動きベ
   クトル候補、１ブロックに付加されるベクトル本数が最
   少の動きベクトル候補、長さが最小の動きベクトル候
   補、のいずれかの動きベクトル候補を選択し、動きベク
   トルとすることを特徴とする請求項１〜２記載の動きベ
   クトル検出方法。
4. 【請求項４】 前記記憶手段に記憶された複数の動きベ
   クトル候補には、複数の予測方向毎に探索された動きベ
   クトル候補が少なくとも１つずつ含まれていることを特
   徴とする請求項１〜３記載の動きベクトル検出方法。
5. 【請求項５】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
   ロック毎に前記動画像の動きベクトルを検出して動き補
   償予測を行い、前記動画像の符号化を行う動画像符号化
   装置であって、動きベクトル候補を複数記憶する記憶手
   段と、この記憶手段に記憶された複数の動きベクトル候
   補の予測誤差評価基準値同士を比較する比較手段と、こ
   の比較によって得られた比較値差信号に基づいて、前記
   複数の動きベクトル候補から前記動画像のブロック毎の
   動きベクトル候補を選択し、前記動画像のブロック毎の
   動きベクトルとする検出手段と、を備えたことを特徴と
   する動画像符号化装置。
6. 【請求項６】 前記比較値差信号は、前記予測誤差評価
   基準値の分散の程度を示す信号、または、前記予測誤差
   評価基準値の差分を示す信号であることを特徴とする請
   求項５記載の動画像符号化装置。