JP2008283662A - 画像予測符号化装置、画像予測符号化方法、画像予測符号化プログラム、画像予測復号装置、画像予測復号方法および画像予測復号プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 情報量を多くすることなく複数の候補予測信号を選択する画像予測符号化装置、画像予測符号化方法、画像予測符号化プログラム、画像予測復号装置、画像予測復号方法および画像予測復号プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】 重み付け器２３４および加算器２３５は、予測隣接領域取得器２３２により抽出された画素信号を予め定めた合成方法を用いて、例えば平均化することで加工することにより、組み合わせ毎に隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成する。比較・選択器２３６は、重み付け器２３４等により生成された比較信号と対象隣接領域取得器２３３により取得された隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。予測領域取得器２０４、重み付け器２０５および加算器２０６は、候補予測信号を生成し、予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像予測符号化装置、画像予測符号化方法、画像予測符号化プログラム、画像予測復号装置、画像予測復号方法および画像予測復号プログラムに関するもので、とりわけ、画像合成方法を用いて予測符号化および復号する画像予測符号化装置、画像予測符号化方法、画像予測符号化プログラム、画像予測復号装置、画像予測復号方法および画像予測復号プログラムに関するものである。

静止画像や動画像データの伝送や蓄積を効率よく行うために、圧縮符号化技術が用いられる。動画像の場合ではＭＰＥＧ−１〜４やＩＴＵ（International Telecommunication Union）Ｈ．２６１〜Ｈ．２６４の方式が広く用いられている。

これらの符号化方式では、符号化の対象となる画像を複数のブロックに分割した上で符号化・復号処理を行う。画面内の予測符号化では、対象ブロックと同じ画面内にある隣接する既再生の画像信号（圧縮された画像データが復元されたもの）を用いて予測信号を生成した上で、その生成された予測信号を対象ブロックの信号から引き算した差分信号を符号化する。画面間の予測符号化では、対象ブロックと異なる画面内にある隣接する既再生の画像信号を参照し、動きの補正を行ない、予測信号を生成し、その予測信号を対象ブロックの信号から引き算した差分信号を符号化する。

例えば、Ｈ．２６４の画面内予測符号化では、符号化の対象となるブロックに隣接する既再生の画素値を所定の方向に外挿して予測信号を生成する方法を採用している。図１４は、ＩＴＵＨ．２６４に用いられる画面内予測方法を説明するための模式図である。図１４（Ａ）において、対象ブロック１７０２は符号化の対象となるブロックであり、その対象ブロック１７０２の境界に隣接する画素Ａ〜Ｍからなる画素群１７０１は隣接領域であり、過去の処理において既に再生された画像信号である。

この場合、対象ブロック１７０２の真上にある隣接画素である画素群１７０１を下方に引き伸ばして予測信号を生成する。また図１４（Ｂ）では、対象ブロック１７０４の左にある既再生画素（Ｉ〜Ｌ）を右に引き伸ばして予測信号を生成する。このように図１４（Ａ）から（Ｉ）に示す方法で生成された９つの予測信号のそれぞれを対象ブロックの画素信号との差分をとり、差分値が最も小さいものを最適の予測信号とする。以上のように、画素を外挿することにより予測信号を生成することができる。以上の内容については、下記特許文献１に記載されている。

通常の画面間予測符号化では、符号化の対象となるブロックについて、その画素信号に類似する信号を既に再生済みの画面から探索するという方法で予測信号を生成する。そして、対象ブロックと探索した信号が構成する領域との間の空間的な変位量である動きベクトルと、対象ブロックの画素信号と予測信号との残差信号を符号化する。このようにブロック毎に動きベクトルを探索する手法はブロックマッチングと呼ばれる。図１５は、ブロックマッチング処理を説明するための模式図である。ここでは、符号化対象の画面１４０１上の対象ブロック１４０２を例に予測信号の生成手順を説明する。図１５（ａ）における画面１４０３は既に再生済みの画面であり、破線で示した領域１４０４は対象ブロック１４０２と空間的に同一位置の領域である。ブロックマッチングでは、領域１４０４を囲む探索範囲１４０５を設定し、この探索範囲の画素信号から対象ブロック１４０２の画素信号との絶対値誤差和が最小となる領域１４０６を検出する。領域１４０６の画素信号が予測信号となり、領域１４０４から領域１４０６への変位量が動きベクトルとして検出される。ＩＴＵＨ．２６４では、画像の局所的な特徴の変化に対応するため、動きベクトルを符号化するブロックサイズが異なる複数の予測タイプを用意している。ＩＴＵＨ．２６４の予測タイプについては、例えば特許文献２に記載されている。

また、動画像データの圧縮符号化では、各フレームの符号化順序は任意でよい。そのため、再生済み画面を参照して予測信号を生成する画面間予測にも、符号化順序について３種類の手法がある。第１の手法は、再生順で過去の再生済み画面を参照して予測信号を生成する前方向予測、第２の手法は、再生順で未来の再生済み画面を参照して後方向予測、第３の手法は、前方向予測と後方向予測を共に行い、２つの予測信号を平均化する双方向予測である。画面間予測の種類については、例えば特許文献３に記載されている。
米国特許公報第６７６５９６４号明細書 米国特許公報第７００３０３５号明細書 米国特許公報第６２５９７３９号明細書

従来技術では、符号化による歪（例えば量子化雑音）を含む再生画素値をコピーすることにより各画素の予測信号を生成するため、予測信号も符号化歪を含むことになる。このように符号化歪により汚された予測信号は、残差信号の符号量増加や再生画質劣化など符号化効率を低下させる要因となる。

符号化歪の影響は予測信号の平滑化にて抑制可能であるが、平滑化の対象となる複数の候補予測信号を指示するための付加情報が必要となり、情報量が多くなる。

そこで、本発明では、情報量を多くすることなく複数の候補予測信号を選択する画像予測符号化装置、画像予測符号化方法、画像予測符号化プログラム、画像予測復号装置、画像予測復号方法および画像予測復号プログラムを提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明の画像予測符号化装置は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、組み合わせ毎に隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成する。そして、比較信号と隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。このように生成された予測信号と対象画素信号との残差信号を生成し、生成された残差信号を符号化する。

これにより、対象ブロックに隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域を用いて、情報量を多くすることなく平滑化に適した候補予測信号の組み合わせが選択できるので、効率良く局所的な雑音特性を考慮した予測信号を生成することができる。

また、本発明の画像予測復号化装置の予測信号生成手段は、前記比較信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が小さい組み合わせを選択することが好ましい。

この発明によれば、比較信号と隣接画素信号との差分の絶対値和が小さい組み合わせを選択することにより、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択することができる。

また、本発明の画像予測復号化装置の予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記比較信号を生成することが好ましい。

この発明によれば、組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより比較信号を生成することで、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択するにあたっての適切な比較信号を生成することができる。

また、本発明の画像予測復号化装置の予測信号生成手段において、前記予測隣接領域の組み合わせが、前記対象隣接領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むことが好ましく、さらに前記ｎの値が０以上の整数であることが好ましい。

この発明によれば、予測隣接領域の組み合わせが、対象隣接領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むことにより、加算とシフト演算のみで行うことができ、実装上簡易な構成をとることができる。

また、本発明の画像予測復号装置は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、前記データ復号手段により復号された信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択し、前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号し、復号された信号から再生残差信号を復元するする。一方、処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成し、生成された予測信号と復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する。そして、対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索する。探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択する。選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。

これにより、対象ブロックに隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域を用いて、情報量を多くすることなく平滑化に適した候補予測信号の組み合わせが選択できるので、効率良く局所的な雑音特性を考慮した予測信号を生成することができる。

また、本発明の画像予測復号装置の前記予測信号生成手段において、前記隣接画素信号に対する比較信号を生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が小さい組み合わせを選択することが好ましい。

この発明によれば、比較信号と隣接画素信号との差分の絶対値和が小さい組み合わせを選択することにより、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択することができる。

また、本発明の画像予測復号装置の前記予測信号生成手段において、前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記比較信号を生成することが好ましい。

この発明によれば、組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより比較信号を生成することで、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択するにあたっての適切な比較信号を生成することができる。

また、本発明の画像予測復号装置の前記予測信号生成手段において、前記予測隣接領域の組み合わせが、前記対象領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むことが好ましく、さらに前記ｎの値が０以上の整数であることが好ましい。

この発明によれば、予測隣接領域の組み合わせが、対象隣接領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むことにより、加算とシフト演算のみで行うことができ、実装上簡易な構成をとることができる。

また、本発明の画像予測符号化装置は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、探索した複数の予測隣接領域のうち、対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出する。そして、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。生成した予測信号を用いて対象画素信号との残差信号を生成し、残差信号を符号化する。

これにより、複数の候補予測信号に基づいて適切な予測信号を生成することができる。候補予測信号の雑音成分だけが異なり信号成分が類似している信号に対して、特に効果がある。

また、本発明の画像予測符号化装置において前記予測信号生成手段は、前記Ｎの値として複数の候補を用意し、Ｎ値の候補の最大値について前記評価値を算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成し、該評価値が前記閾値より大きい場合には、Ｎ値を減算することで次に大きい値に更新し、前記評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことが好ましい。

この発明によれば、評価値が閾値より大きい場合には、Ｎ値を減算することで次に大きい値に更新し、評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことで、有効な候補予測信号の数を選択することができる。

また、本発明の画像予測符号化装置において前記予測信号生成手段は、前記探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは前記画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を前記評価値とすることが好ましい。

この発明によれば、探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を評価値とする。これにより、適切な評価値を算出することができる。

また、本発明の画像予測復号装置は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号し、復号された信号から再生残差信号を復元する。一方、処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成し、生成された予測信号と復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する。

一方、予測信号を生成するに際して、以下の処理を行う。対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索する。そして、探索した複数の予測隣接領域のうち、対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出する。そして、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。

これにより、複数の候補予測信号に基づいて適切な予測信号を生成することができる。候補予測信号の雑音成分だけが異なり信号成分が類似している信号に対して、特に効果がある。

また、本発明の画像予測復号装置において前記予測信号生成手段は、前記Ｎの値として複数の候補を用意し、Ｎ値の候補の最大値について前記評価値を算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成し、該評価値が前記閾値より大きい場合には、Ｎ値を減算することで次に大きい値に更新して前記評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことが好ましい。

この発明によれば、評価値が閾値より大きい場合には、Ｎ値を減算することで次に大きい値に更新し、評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことで、有効な候補予測信号の数を選択することができる。

また、本発明の画像予測復号装置において前記予測信号生成手段は、前記探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関が最も低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは前記画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を前記評価値とすることが好ましい。

この発明によれば、探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を評価値とする。これにより、適切な評価値を算出することができる。

また、本発明の画像予測符号化装置は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、前記対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出する。そして、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、これら組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いてこれら組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。つぎに、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。そして、生成した予測信号を用いて対象画素信号との残差信号を生成し、残差信号を符号化する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで重み係数の組を選択することが可能となる。

また、本発明の画像予測符号化装置は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出する。そして、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。つぎに、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。そして、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。そして、生成した予測信号を用いて対象画素信号との残差信号を生成し、残差信号を符号化する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせおよび重み係数の組を選択することが可能となる。

また、本発明の画像予測符号化装置において前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が大きくなるにつれて小さい重み付け係数が設定されるよう、少なくとも前記重み係数の組の１つを算出することが好ましい

この発明によれば、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前接画素信号との差分の絶対値和に基づいて少なくとも重み係数の組の１つを算出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、本発明の画像予測符号化装置において前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することが好ましい。

この発明によれば、組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、本発明の画像予測符号化装置において前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することが好ましい。

この発明によれば、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、本発明の画像予測復号装置は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

この発明によれば、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号し、復号された信号から再生残差信号を復元する。一方、処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成し、生成された予測信号と復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する。

一方、予測信号を生成するに際して、以下の処理を行う。すなわち、本発明においては、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出する。そして、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、これら組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いてこれら組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。つぎに、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで重み係数の組を選択することが可能となる。

また、本発明の画像予測復号装置は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、前記予測信号生成手段は、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成すること構成を備えている。

この発明によれば、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号し、復号された信号から再生残差信号を復元する。一方、処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成し、生成された予測信号と復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する。

一方、予測信号を生成するに際して、以下の処理を行う。すなわち、本発明においては、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出する。そして、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。つぎに、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。そして、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせおよび重み係数の組を選択することが可能となる。

また、画像予測復号装置において前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が大きくなるにつれて小さい重み付け係数が設定されるよう、少なくとも前記重み係数の組の１つを算出することが好ましい。

この発明によれば、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前接画素信号との差分の絶対値和に基づいて、少なくとも重み係数の組の１つを算出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、画像予測復号装置において前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することが好ましい。

この発明によれば、組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、画像予測復号装置において前記予測信号生成手段は、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することが好ましい。

この発明によれば、その組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

ところで、本発明は、上記のように画像予測符号化装置または画像予測復号装置の発明として記述できる他に、以下のように、画像予測符号化方法、画像予測復号方法、画像予測符号化プログラム、画像予測復号プログラムの発明としても記述することができる。これらはカテゴリーが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用・効果を奏する。

すなわち、本発明の画像予測符号化方法は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号方法は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、前記データ復号ステップにより復号された信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択し、前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化プログラムは、入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号プログラムは、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、前記データ復号モジュールにより復号された信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択し、前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化方法は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号方法は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、前記データ復号ステップにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化方法は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化方法は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号方法は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、前記データ復号ステップにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号方法は、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、前記データ復号ステップにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化プログラムは、入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符復号プログラムは、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、前記データ復号モジュールにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化プログラムは、入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測符号化プログラムは、入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号プログラムは、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、前記データ復号モジュールにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

また、本発明の画像予測復号プログラムは、圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、前記データ復号モジュールにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する構成を備えている。

本発明によれば、対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域を用いて、情報量を多くすることなく平滑化に適した候補予測信号の組み合わせが選択できるので、効率良く局所的な雑音特性を考慮した予測信号を生成することができる。

本発明は、一実施形態のために示された添付図面を参照して以下の詳細な記述を考慮することによって容易に理解することができる。引き続いて、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

＜第一の実施形態＞
図１は、本発明の実施形態による画像予測符号化方法を実行することができる画像予測符号化装置１００を示すブロック図である。この画像予測符号化装置１００は、入力端子１０１、ブロック分割器１０２（領域分割手段）、予測信号生成器１０３（予測信号生成手段）、フレームメモリ１０４、減算器１０５（残差信号生成手段）、変換器１０６（符号化手段）、量子化器１０７（符号化手段）、逆量子化器１０８、逆変換器１０９、加算器１１０、エントロピー符号化器１１１、および出力端子１１２を含んで構成されている。変換器１０６と量子化器１０７とは符号化手段として機能する。

以上のように構成された画像予測符号化装置１００について、以下その構成について説明する。

入力端子１０１は、複数枚の画像からなる動画像の信号を入力する端子である。

ブロック分割器１０２は、入力端子１０１から入力された動画像の信号であって、符号化の対象となる画像を複数の領域に分割する。本発明による実施形態では、８ｘ８の画素からなるブロックに分割するが、それ以外のブロックの大きさまたは形に分割してもよい。

予測信号生成器１０３は、符号化処理の対象となる対象領域（対象ブロック）に対して予測信号を生成する部分である。この予測信号生成器１０３の具体的な処理については後述する。

減算器１０５は、ラインＬ１０２を経由して入力されたブロック分割器１０２で分割されて得られた対象領域で示される画素信号から、ラインＬ１０３を経由して入力された予測信号生成器１０３にて生成された予測信号を減算して、残差信号を生成する部分である。減算器１０５は、減算して得た残差信号を、ラインＬ１０５を経由して変換器１０６に出力する。

変換器１０６は、減算して得られた残差信号を離散コサイン変換する部分である。また、量子化器１０７は、変換器１０６により離散コサイン変換された変換係数を量子化する部分である。エントロピー符号化器１１１は、量子化器１０７により量子化された変換係数を圧縮符号化し、圧縮符号化された圧縮データを、ラインＬ１１１を経由で出力する。出力端子１１２は、エントロピー符号化器１１１から入力した情報である圧縮データを外部に出力する。

逆量子化器１０８は、量子化された変換係数を逆量子化し、逆変換器１０９は逆離散コサイン変換し、符号化された残差信号を復元する。加算器１１０は、復元された残差信号とラインＬ１０３から送られた予測信号とを加算し、対象ブロックの信号を再生して、再生画像信号を得て、この再生画像信号をフレームメモリ１０４に記憶する。本実施形態では変換器１０６と逆変換器１０９とを用いているが、これらの変換器に代わるほかの変換処理を用いてもよく、変換器１０６と逆変換器１０９とは必ずしも必須ではない。このように、後続の対象領域に対する画面内予測もしくは画面間予測を行うために、圧縮された対象領域の画素信号は逆処理にて復元され、フレームメモリ１０４に記憶される。

つぎに、予測信号生成器１０３について説明する。予測信号生成器１０３は、符号化処理の対象となる対象領域（以下、対象ブロックと称する）に対する予測信号を生成する部分である。本実施形態では、３種類の予測方法が用いられる。すなわち、予測信号生成器１０３は、後述する画面間予測方法と画面内予測方法との少なくともいずれか一方あるいは両方を用いて予測信号を生成する。

本実施形態における予測信号生成器１０３の処理について説明する。図２は、本実施形態による画像予測符号化装置１００に用いられる予測信号生成器１０３を示すブロック図であり、テンプレートマッチング器２０１と座標情報用メモリ２０２と候補予測信号の組み合わせ決定器２０３と予測領域取得器２０４と重み付け器２０５と加算器２０６とを含んで構成されている。

テンプレートマッチング器２０１では、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４から過去の処理で既に再生された画像信号（再生画像信号）が入力され、対象領域の対象画素信号に対する予測信号の候補（候補予測信号）を後述するテンプレートマッチングにより複数探索し、探索した候補予測信号にアクセスするための座標情報をラインＬ２０１a経由で座標情報用メモリ２０２に出力する。同時に、対象領域と各候補予測信号との間の関係を示す差分値データ（後述する絶対誤差値の和（ＳＡＤ（sumof absolute difference）に相当）をラインＬ２０１ｂ経由で候補予測信号の組み合わせ決定器２０３に出力する。

候補予測信号の組み合わせ決定器２０３では、ラインＬ２０１ｂ経由で入力された差分値データを利用して、候補予測信号の組み合わせを複数設定する。そして、ラインＬ２０２ａ経由で座標情報用メモリ２０２から入力される座標情報に従ってラインＬ１０４経由でフレームメモリから入力される画素信号を用いて、候補予測信号の組み合わせを決定し、候補予測信号の組み合わせ情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力する。

予測領域取得器２０４は、ラインＬ２０３経由で入力された候補予測信号の組み合わせ情報に従って、この組み合わせに属する候補予測信号の座標情報をラインＬ２０２ｂ経由で取得する。そして、予測領域取得器２０４は、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４から、取得した座標情報に対応する候補予測信号を取得し、随時重み付け器２０５に出力する。重み付け器２０５は、ラインＬ２０４経由で入力された各候補予測信号に重み係数を掛け、ラインＬ２０５経由で加算器２０６に出力する。加算器２０６は重み付けされた候補予測信号を順次加算し、予測信号としてラインＬ１０３経由で図１の減算器１０５に出力する。なお、重み付け器の動作については、例えば、候補予測信号の数がＮのとき１／Ｎを各候補予測信号に掛ける手法などがあるが、他の手法でもよい。

さらに、テンプレートマッチング器２０１、候補予測信号の組み合わせ決定器２０３、予測領域取得器２０４の各構成について詳細に説明する。まず、テンプレートマッチング器２０１における処理内容について説明する。テンプレートマッチング器２０１は、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４に記憶されている再生画像信号にアクセスし、マッチング処理を行なう。ここで、このマッチング処理について説明する。図３と図４は、本発明の実施形態によるテンプレートマッチング処理を説明するための模式図である。ここでは対象ブロック４０２に対する候補予測信号を生成する処理について説明する。

まず、対象ブロックに対し予め決められた方法で「対象隣接領域」（テンプレートともいう）と「探索領域」とを設定する。図３では、対象ブロック４０２に接しており、それより前に再生され同じ画面内にある再生画像の一部（全部でもよい）が探索領域４０１として設定されている。ここでは、対象ブロック４０２を、８ｘ８の画素からなる符号化対象ブロックを分割した４ｘ４画素の小ブロックとしているが、それ以外のブロックの大きさまたは形に分割してもよいし、分割しなくてもよい。

さらに、図４では、対象ブロック４０２と異なる画面４１１で示される再生画像の一部が探索領域４１７として設定されている。また、対象ブロック４０２と異なる複数の画面にそれぞれ探索領域を設けても良い。「対象隣接領域」としては対象ブロック４０２に隣接する既再生の画素群（逆Ｌ文字の領域）４０３を用いる。なお、本実施形態では、２つの画面（図３と図４）内に探索領域を設定しているが、対象ブロックと同じ画面内のみに設定しても良いし（図３）、対象ブロックと異なる画面内のみに設定しても良い（図４）。

図３に示すように探索領域４０１と対象ブロック４０２とは接する必要はなく、探索領域４０１は対象ブロック４０２と全く接していなくてもよい。また、図４に示すように対象ブロックと異なる一の画面（画面４１１のみ）において探索領域を設定することに限る必要はなく、対象ブロックと異なる複数の画面（参照画像、再生済みであれば表示順で未来のフレームを含んでも良い）にそれぞれ探索領域を設定してもよい。

また、対象隣接領域４０３については、対象ブロック４０２と少なくとも１画素でも接していればよい。ここでは、対象隣接領域の形状は、逆Ｌ文字としているが、これに限定されない。よって、対象隣接領域は対象ブロック４０２の周囲の再生済み画素で構成されていれば、形と画素数は予め定めておけば任意でよく、シーケンス単位あるいはフレーム単位やブロック単位でテンプレートの形状とサイズ（画素数）を符号化してもよい。

テンプレートマッチング器２０１は、探索領域４０１と探索領域４１７あるいはいずれか一方の探索領域において、対象隣接領域４０３と同じ形状を有する画素群との間で、対応する画素間の絶対誤差値の和（ＳＡＤ）を求め、ＳＡＤが小さいＭ個の領域を検索し、それらを「予測隣接領域」とする。検索精度は整数画素単位でもよいし、１/２画素、１/４画素等の小数精度の画素を生成し、小数画素精度で探索を行なってもよい。Ｍの値は予め設定しておけば任意の値でよい。図３および図４に示すように、Ｍ＝６であり、予測隣接領域４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｃ、４１４a、４１４ｂおよび４１４ｃが探索されている。また、探索する予測隣接領域の数を決めずにＳＡＤがある閾値より小さい領域を探索してＭの値を決めても良いし、閾値より小さい領域の数と設定した数から小さい方をＭの値としてもよい。このとき閾値は、ＳＡＤの値そのものに対してではなく、最小のＳＡＤと２番目以降のＳＡＤとの差分値に対して適用してもよい。後者では、テンプレートマッチング器２０１は、最小のＳＡＤが大きい場合でも閾値を変更せずに多くの予測隣接領域を検索できる。Ｍの上限値や閾値は、予め設定しておいても良いが、シーケンス単位あるいはフレーム単位やブロック単位で適切な値を符号化してもよい。

予測隣接領域４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｃ、４１４a、４１４ｂおよび４１４ｃに接している領域４０５ａ、４０５ｂ、４０５ｃ、４１５a、４１５ｂおよび４１５ｃが対象ブロック４０２に対する予測領域に決定され、予測領域内の画素信号が候補予測信号に決定される。なお、ここでは、予測隣接領域と候補予測信号を示す予測領域との位置関係は、対象領域と対象隣接領域と同じ関係にあるが、そうでなくてもよい。本実施形態では、各予測隣接領域（および予測領域）をフレームメモリ１０４から取得するためのアクセス情報として、対象隣接領域（および対象領域）と予測隣接領域（および予測領域）との間の差分座標４０６ａ、４０６ｂ、４０６ｃ、４１６a、４１６ｂおよび４１６ｃと各予測隣接領域（および予測領域）が属する画面（参照画像）の識別番号が座標情報として座標情報用メモリ２０２に記憶される。

以上の通りの動作を行うためのテンプレートマッチング器２０１の構成について説明する。テンプレートマッチング器２０１は、対象隣接領域取得器２１１と予測隣接領域取得器２１２と比較器２１３とスイッチ２１４とを含んで構成される。まず、対象隣接領域取得器２１１は、フレームメモリ１０４からラインＬ１０４を経由して対象隣接領域４０３を取得する。

予測隣接領域取得器２１２は、ラインＬ１０４を経由してフレームメモリ１０４内の探索領域から対象隣接領域と同じ形状の領域の画素信号を順次取得し、ラインＬ２１１経由で対象隣接領域取得器２１１から得られる対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）と間でＳＡＤを算出する。比較器２１３は、算出したＳＡＤを、ラインＬ２１２ｂ経由で入力し、これまで取得されたＳＡＤのうちでＭ番目に小さいＳＡＤと比較する。そして、比較器２１３が入力されたＳＡＤの方が小さいと判断する場合には、比較器２１３は、そのＭ番目以内に入ったＳＡＤを一時的に記憶し、Ｍ＋１番目となったＳＡＤを消去する。なお、比較器２１３は、処理開始時にはＳＡＤの初期値として通常のＳＡＤと比較して十分大きな値を初期値として設定する。

この処理を行うとともに、予測隣接領域取得器２１２は、予測隣接領域（および予測領域）にアクセスするための情報として、比較器２１３によるスイッチ２１４に対する制御によりラインＬ２０２ａ経由で座標情報を座標情報用メモリ２０２に出力する。この際、ＳＡＤの値がＭ＋１番目となった座標情報は不要となるため、座標情報用メモリ２０２において上書きされて記憶されても良い。予測隣接領域取得器２１２による探索領域内を探索が終了したとき、比較器２１３は、一時的に記憶したＭ個のＳＡＤの値をラインＬ２０１ｂを経由して、候補予測信号の組み合わせ決定器２０３に出力する。

つぎに、候補予測信号の組み合わせ決定器２０３の動作を説明する。候補予測信号の組み合わせ決定器２０３は、組み合わせ設定器２３１、予測隣接領域取得器２３２、対象隣接領域取得器２３３、重み付け器２３４、加算器２３５、および比較・選択器２３６を含んで構成される。

組み合わせ設定器２３１は、ラインＬ２０１ｂを経由して入力されたＭ個のＳＡＤに基づいて、複数の予測隣接領域の組み合わせを設定する。予測隣接領域の組み合わせ決定器２０３における処理を図６における説明で詳述するように、入力されたＳＡＤの小さいＮ個の予測隣接領域を１つの組み合わせとして設定する。Ｎの値は、Ｍより小さい２の乗数であり、Ｍ＝６のとき、Ｎ＝１、２、４となる３つの組み合わせを作る。

このように、本発明の候補予測信号の組み合わせ処理を利用することにより、各対象ブロックに適切な候補予測信号の平滑化の強さ、つまり平均化する予測候補信号の数を決定することが可能となる。言い換えれば、隣接画素信号との間の絶対誤差値である差分ＳＡＤが小さいＮ個の予測隣接領域の画素信号を平均化した比較信号と隣接画素信号との間の差分ＳＡＤが最も小さいＮを定めることにより、探索したＭ個の候補予測信号から、予測信号の生成に適した候補予測信号を付加情報なしで選別できる。なお、Ｎの値を２の乗数としているのは、信号の平均化処理を加算とシフト演算のみにて行なうことを考慮したためである。

また、Ｍの値とＮの値およびＮ個の予測信号領域の組み合わせは、これに限定されない。１つの組み合わせに含まれる予測隣接領域の数は１〜Ｍ個から任意に設定できる。例えば、Ｍより小さいＮ個の予測隣接領域にて構成される組み合わせを作る場合、Ｍ個からＮ個を選び全ての組み合わせを設定することも可能である。この際、Ｎの値は固定でもよいし、１〜Ｍの間で２個以上を選択して組み合わせを設定しもよい。但し、符号化器である画像予測符号化装置１００と復号器である後述する画像予測復号装置３００にて同じ予測隣接領域の組み合わせを自動選択させるためには、両者の組み合わせの設定方法を一致させておく必要がある。

予測隣接領域取得器２３２は、予測隣接領域の組み合わせ情報がラインＬ２３１経由で１つ入力されると、その組み合わせに含まれる予測隣接領域に対する座標情報をラインＬ２０２ａ経由で座標情報用メモリ２０２から取得する。そして、予測隣接領域取得器２３２は、座標情報に対応する予測隣接領域の画素信号をラインＬ１０４経由で取得し、随時重み付け器２３４に出力する。

重み付け器２３４は、ラインＬ２３２経由で入力された各予測隣接領域の画素信号に重み係数を掛け、ラインＬ２３４経由で加算器２３５に出力する。

加算器２３５は、重み付けされた予測隣接領域の画素信号を累積加算して積算することで、対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）と比較するための比較信号を生成し、生成された比較信号をラインＬ２３５経由で比較・選択器２３６に出力する。なお、重み付け器２３４の動作については、例えば、予測隣接領域の数がＮのとき１／Ｎを各予測隣接領域の画素信号に掛ける手法などがあるが、他の手法でもよい。例えば、Ｎ個の予測隣接領域の画素信号と隣接画素信号の差分値（絶対誤差和、二乗誤差和、分散など）を計算し、その比率に基づいて各予測隣接領域への重み付け係数を決める方法が考えられる。

ここで、重み付け器２０５と重み付け器２３４の重み付け方法を同じにすることにより、予測隣接領域を用いて、候補予測信号（予測領域の画素信号）の適切な組み合わせが推測できる。予測隣接領域は符号化器と復号器が共有できるため、本手法を用いた復号器であり、後述する画像予測復号装置３００は、符号化器である画像予測符号化装置１００にて選択した候補予測信号の組み合わせを付加情報なしで取得できるという効果がある。なお、重み付け器２０５と重み付け器２３４の重み付け方法は必ずしも同じとする必要はない。例えば、演算量削減のためには、重み付け器２３４には単純な重み付け処理を適用し、重み付け器２０５に、局所的な信号の特徴に応じた適応的な重み付け処理を適用するという方法も有効である。

対象隣接領域取得器２３３は、フレームメモリ１０４からラインＬ１０４を経由して対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）を取得し、比較・選択器２３６に出力する。

比較・選択器２３６は、複数の予測隣接領域の組み合わせに対応する比較信号と隣接画素信号と間でＳＡＤを算出し、その値が最小となる対象隣接領域の組み合わせを、候補予測信号の組み合わせとして選択する。選択された候補予測信号の組み合わせ(Ｌ２３１経由で取得)は、候補予測信号の組み合わせ情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力される。

このように、本実施形態によれば、対象ブロック毎に、付加情報なしで、複数の候補予測信号から予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせを選択することが可能となる。

図５は、本実施形態によるテンプレートマッチング器２０１にて、対象領域（対象ブロック）の画素信号（対象画素信号）に対する複数（Ｍ個）の候補予測信号を探索し、探索した候補予測信号にアクセスするための座標情報を取得する方法を示すフローチャートである。まず、対象隣接領域取得器２１１では、対象ブロックに対する対象隣接領域（テンプレート信号）がフレームメモリ１０４から取得される（Ｓ５０２）。

つぎに、テンプレートマッチング器２０１は、Ｍ個の候補予測信号を選択するための閾値を十分大きな値に初期化する（Ｓ５０３）。予測隣接領域取得器２１２では、対象隣接領域と探索領域内の対象隣接領域と同じ形状の画素群と差分絶対値和（ＳＡＤ）が求められる（Ｓ５０４）。テンプレートマッチング器２０１内の比較器２１３によりＳＡＤと閾値とが比較され（Ｓ５０５）、ＳＡＤ値が閾値より小さいと判断された場合、Ｓ５０６に進み、そうでないと判断された場合、Ｓ５０８に進む。

テンプレートマッチング器２０１内の比較器２１３では、求めたＳＡＤと、以前のＳＡＤと比較し、求めたＳＡＤが小さい順でＭ番までに含まれるとき、探索した画素群を候補予測信号（および予測隣接領域の画素信号）に追加し、候補信号を更新する。本実施形態では、候補予測信号（および予測隣接領域の画素信号）のかわりに、候補予測信号（および予測隣接領域の画素信号）にアクセスするための時空間の座標情報（空間位置と探索した画素群が含まれる画面の識別番号）を、スイッチ２１４による切換制御に基づいて座標情報用メモリ２０２に記憶することにより、座標情報を更新する（Ｓ５０６）。同時に、テンプレートマッチング器２０１は、閾値をＭ番目に小さいＳＡＤの値に更新する（Ｓ５０７）。

その後、予測隣接領域取得器２１２により、探索領域が全て探索済みであるか否か確認される（Ｓ５０８）。全て探索済みではないと判断された場合、Ｓ５０４に戻り、予測隣接領域取得器２１２により、対象隣接領域と探索領域内の対象隣接領域と同じ形状の次の画素群と差分絶対値和（ＳＡＤ）が求められる。

全部探索済みとなった時点で、ひとつの対象ブロックのテンプレートマッチング処理が終了となる（Ｓ５０９）

このようにテンプレートマッチング器２０１による処理により、対象隣接領域における画素信号と相関の高い画素信号を含んだ上位Ｍ個の予測隣接領域を特定することができる。

つぎに、候補予測信号の組み合わせ決定器２０３の処理について図を用いて説明する。図６は、本実施形態による候補予測信号の組み合わせ決定器２０３における、複数の候補予測信号の平滑化（加重平均）にて予測信号の生成に適したＮ個の候補予測信号の組み合わせを選択する方法を示すフローチャートである。まず、組み合わせ決定器２０３の組み合わせ設定器２３１は、候補予測信号の数Ｎを１に設定する（Ｓ６０２）。つぎに、対象隣接領域取得器２３３では、対象ブロックに対する対象隣接領域（テンプレート信号）がフレームメモリ１０４から取得される（Ｓ６０３）。

そして、予測隣接領域取得器２３２にて、組み合わせ設定器２３１により設定された組み合わせに属するＮ個の予測隣接領域が、ラインＬ１０４を経由して取得される。すなわち、予測隣接領域取得器２３２は、対象ブロックに対する対象隣接領域の隣接画素信号と参照画像上の探索領域内にある対象隣接領域と同じ形状の領域（予測隣接領域の候補）の画素信号との差分値であるＳＡＤが小さいＮ個の予測隣接領域に対応する座標情報を座標情報用メモリ２０２から取得する。そして、取得した座標情報に対応するＮ個の予測隣接領域をフレームメモリ１０４から取得する（Ｓ６０４）。

その後、重み付け器２３４と加算器２３５とにおいて、Ｎ個の予測隣接領域の画素信号の平均化（加重平均でもよい）により比較信号を生成し（Ｓ６０５）、比較・選択器２３６にて、生成した比較信号と隣接画素信号との差分値であるＳＡＤを算出する（Ｓ６０６）。同時に、比較・選択器２３６では、算出したＳＡＤをそれまでの最小のＳＡＤと比較し（Ｓ６０７）、ＳＡＤが最小値と判断された場合、Ｓ６０８に進み、そうでないと判断された場合、Ｓ６０９に進む。なお、Ｓ６０７では、算出したＳＡＤとそれまでの最小のＳＡＤが同じ場合には、Ｓ６０９に進むが、Ｓ６０８に進むようにしてもよい。

算出したＳＡＤが、それまでの最小のＳＡＤである場合、比較・選択器２３６にて、Ｓ６０４にて取得した座標情報の組み合わせを記憶する（Ｓ６０８）。

ここで、組み合わせ決定器２０３は、Ｎの値を２倍に更新する（Ｓ６０９）。そして、更新したＮとＭの大きさを比較し（Ｓ６１０）、更新したＮの値がＭより小さい場合、Ｓ６０４に戻り。更新したＮの値がＭより大きい場合、Ｓ６０８にて記憶した座標情報の組み合わせを候補予測信号の組み合わせとして決定し、候補予測信号の組み合わせ選択処理を終了する（Ｓ６１１）。

このように、本実施形態の候補予測信号の組み合わせ処理を利用することにより、各対象ブロックに適切な候補予測信号の平滑化の強さ、つまり平均化する予測候補信号の数を決定することが可能となる。言い換えれば、隣接画素信号との間の差分値であるＳＡＤが小さいＮ個の予測隣接領域の画素信号を平均化した比較信号と隣接画素信号との間の差分ＳＡＤが最も小さいＮを定めることにより、探索したＭ個の候補予測信号から、予測信号の生成に適した候補予測信号を付加情報なしで選別できる。

なお、Ｎの値を２の乗数としているのは、信号の平均化処理を加算とシフト演算のみにて行なうことを考慮したためである。本実施形態においては、Ｎの値は２の乗数に限定されることはない。また、複数の予測隣接領域の組み合わせを設定する方法は、図６の方法には限定されない。１つの組み合わせに含まれる予測隣接領域の数は１〜Ｍ個から任意に設定できる。例えば、Ｍより小さいＮ個の予測隣接領域にて構成される組み合わせを作る場合、Ｍ個からＮ個を選ぶ、全ての組み合わせを設定することも可能である。この際、Ｎの値は固定でもよいし、１〜Ｍの間で２個以上を選択して組み合わせを設定しもよい。また、符号化器と復号器にて同じ予測隣接領域の組み合わせを自動選択させるためには、両者の組み合わせの設定方法を一致させておく必要がある。

図７は、本実施形態による複数候補予測信号の平滑化（加重平均）にて予測信号の生成方法を示すフローチャートである。

予測領域取得器２０４では、選択された座標情報に従って、フレームメモリ１０４から対象ブロックに対応する候補予測信号を１つ以上取得する（Ｓ７０２）。そして、重み付け器２０５と加算器２０６とにおいて、取得した候補予測信号を重み付け平均することにより、対象ブロックの予測信号が生成される（Ｓ７０３）。これで、ひとつの対象ブロックに対する処理が終了となる（Ｓ７０４）。

図８は、本実施形態による画像予測符号化装置１００における画像予測符号化方法を示すフローチャートである。まず、図２の予測信号生成器１０３にて、対象ブロックの予測信号を生成する（Ｓ１０２）。つぎに、対象ブロックの信号と対象ブロックの予測信号との差分を示す残差信号が、変換器１０６、量子化器１０７、およびエントロピー符号化器１１１により符号化される（Ｓ１０３）。そして、符号化された残差信号が出力端子１１２を介して出力される（Ｓ１０５）。

その後、後続の対象ブロックを予測符号化するために、符号化された残差信号は逆量子化器１０８および逆変換器１０９により復号される。そして、復号された残差信号に加算器１１０により予測信号が加算され、対象ブロックの信号が再生され、フレームメモリ１０４に参照画像として記憶される（Ｓ１０６）。そして、全ての対象ブロックの処理が完了していない場合にはＳ１０２に戻り、つぎの対象ブロックに対する処理が行われ、完了している場合には、処理を終了する（Ｓ１０７）。

以上説明したとおり、本実施形態の画像予測符号化装置１００においては、付加情報を用いることなく複数の予測信号を用いて平滑化した予測信号とすることができる。

つぎに、本実施形態における画像予測復号方法について説明する。図９は、本実施形態による画像予測復号装置３００を示すブロック図である。この画像予測復号装置３００は、入力端子３０１、エントロピー復号器３０２（データ復号手段）、逆量子化器３０３（残差信号復元手段）、逆変換器３０４（残差信号復元手段）、加算器３０５（再生画像信号生成手段）、出力端子３０６、フレームメモリ３０７、予測信号生成器３０８（予測信号生成手段）である。逆量子化器３０３と逆変換器３０４による残差信号復元手段は、それ以外のものを用いてもよい。また逆変換器３０４はなくてもよい。以下、各構成について説明する。

入力端子３０１は、上述した画像予測符号化方法で圧縮符号化された圧縮データを入力する。この圧縮データには、画像を複数のブロックに分割された対象ブロックを予測し符号化された残差信号が含まれている。

エントロピー復号器３０２は、入力端子３０１で入力した圧縮データをエントロピー復号することにより、対象ブロックの残差信号の符号化データを復号する。

逆量子化器３０３は、復号された対象ブロックの残差信号をラインＬ３０２経由で入力し、逆量子化する。逆変換器３０４は、逆量子化したデータを逆離散コサイン変換する。逆量子化器３０３および逆変換器３０４は、それぞれ逆量子化、逆離散コサイン変換して得た信号を差分信号（再生残差信号）として出力する。

予測信号生成器３０８は、基本的に図２に示した構成と同じ構成またはそれに相当する機能を持ち、図２の予測信号生成器１０３と同一の処理により予測信号を生成する。予測信号生成器３０８は、フレームメモリ３０７に記憶されている再生済み信号のみから予測信号を生成するため、フレームメモリ３０７と図１におけるフレームメモリ１０４への入力データを同じ方法で管理することにより、図１の予測信号生成器１０３と同じ予測信号が生成できる。この予測信号生成器３０８の構成の詳細については、図２にて説明済みのため割愛する。このように動作する予測信号生成器３０８は、生成した予測信号をラインＬ３０８経由で加算器３０５に出力する。

加算器３０５は、予測信号生成器３０８で生成された予測信号を、逆量子化器３０３および逆変換器３０４により復元された差分信号（再生残差信号）に加算して、対象ブロックの再生画像信号をラインＬ３０５経由で出力端子３０６およびフレームメモリ３０７に出力する。そして、出力端子３０６は、外部に（例えばディスプレイ）出力する。

フレームメモリ３０７は、つぎの復号処理のための参照用の再生画像として、加算器３０５から出力された再生画像を参照画像として記憶する。この際、図１の画像予測符号化装置１００と同様の方法で再生画像を管理する。

つぎに、図１０を用いて本実施形態による画像予測復号装置３００における画像予測復号方法を説明する。まず、入力端子３０１を介して、圧縮された圧縮データは入力される（Ｓ３０２）。そして、エントロピー復号器３０２において、圧縮データに対しエントロピー復号が行われ、量子化された変換係数が抽出される（Ｓ３０３）。ここで予測信号生成器３０８にて予測信号が生成される（Ｓ３０４）。Ｓ３０４の処理は、基本的に図８の処理Ｓ１０２と同じであり、図５〜７の処理が実施される。

一方、量子化された変換係数は、逆量子化器３０３において量子化パラメータを用いて逆量子化され、逆変換器３０４において逆変換が行われ、再生差分信号が生成される（Ｓ３０５）。そして、生成された予測信号と再生差分信号とが加算され再生信号が生成され、再生信号は次の対象ブロックを再生するためにフレームメモリに記憶される（Ｓ３０６）。つぎの圧縮データがある場合には、再度このプロセスを繰り返し（Ｓ３０７）、全てのデータは最後まで処理される（Ｓ３０８）。なお、必要に応じてＳ３０２に戻り、圧縮データを取り込むようにしても良い。

本実施形態における画像予測符号化方法および画像予測復号方法を、プログラムとして記録媒体に記憶して提供することもできる。記録媒体としては、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、あるいはＲＯＭ等の記録媒体、あるいは半導体メモリ等が例示される。

図１１は、画像予測符号化方法を実行することができるプログラムのモジュールを示すブロック図である。画像予測符号化プログラムＰ１００は、ブロック分割モジュールＰ１０２、予測信号生成モジュールＰ１０３、記憶モジュールＰ１０４、減算モジュールＰ１０５、変換モジュールＰ１０６、量子化モジュールＰ１０７、逆量子化モジュールＰ１０８、逆変換モジュールＰ１０９、加算モジュールＰ１１０、エントロピー符号化モジュールＰ１１１を含んで構成されている。なお、予測信号生成モジュールＰ１０３は、図１２に示すように、テンプレートマッチングモジュールＰ２０１、候補予測信号の組み合わせ決定モジュールＰ２０２および予測信号合成モジュールＰ２０３を含んで構成されている。

上記各モジュールが実行されることにより実現される機能は、上述した画像予測符号化装置１００の各構成要素と同じである。すなわち、画像予測符号化プログラムＰ１００の各モジュールの機能は、ブロック分割器１０２、予測信号生成器１０３、フレームメモリ１０４、減算器１０５、変換器１０６、量子化器１０７、逆量子化器１０８、逆変換器１０９、加算器１１０、エントロピー符号化器１１１の機能と同様であり、予測信号生成モジュールＰ１０３の各モジュールの機能は、テンプレートマッチング器２０１、候補予測信号の組み合わせ決定器２０３、信号合成のための予測領域取得器２０４〜加算器２０６の機能と同様である。

また、図１３は、画像予測復号方法を実行することができるプログラムのモジュールを示すブロック図である。画像予測復号プログラムＰ３００は、エントロピー復号モジュールＰ３０２、逆量子化モジュールＰ３０３、逆変換モジュールＰ３０４、加算モジュールＰ３０５、記憶モジュールＰ３０７、予測信号生成モジュールＰ３０８を含んで構成されている。

上記各モジュールが実行されることにより実現される機能は、上述した画像予測復号装置３００の各構成要素と同じである。すなわち、画像予測復号プログラムＰ３００の各モジュールの機能は、エントロピー復号器３０２、逆量子化器３０３、逆変換器３０４、加算器３０５、フレームメモリ３０７の機能と同様である。なお、予測信号生成モジュールＰ３０８は、画像予測符号化プログラムＰ１００における予測信号生成モジュールＰ１０３と同等の機能を有するものであって、テンプレートマッチング器２０１、候補予測信号の組み合わせ決定器２０３、信号合成のための予測領域取得器２０４〜加算器２０６の機能を備えている。

このように構成された画像予測符号化プログラムＰ１００または画像予測復号プログラムＰ３００は、記録媒体１０に記憶され、後述するコンピュータで実行される。

図１６は、記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図であり、図１７は、記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。コンピュータとして、ＣＰＵを具備しソフトウエアによる処理や制御を行なうＤＶＤプレーヤ、セットトップボックス、携帯電話などを含む。

図１６に示すように、コンピュータ３０は、フロッピーディスクドライブ装置（フロッピーは登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、ＤＶＤドライブ装置等の読取装置１２と、オペレーティングシステムを常駐させた作業用メモリ（ＲＡＭ）１４と、記録媒体１０に記憶されたプログラムを記憶するメモリ１６と、ディスプレイといった表示装置１８と、入力装置であるマウス２０およびキーボード２２と、データ等の送受を行うための通信装置２４と、プログラムの実行を制御するＣＰＵ２６とを備えている。コンピュータ３０は、記録媒体１０が読取装置１２に挿入されると、読取装置１２から記録媒体１０に記憶された画像予測符号化プログラムＰ１００または画像予測復号プログラムＰ３００にアクセス可能になり、画像予測符号化プログラムＰ１００または画像予測復号プログラムＰ３００によって、本実施形態の画像予測符号化装置１００または画像予測復号装置３００として動作することが可能になる。

図１７に示すように、画像予測符号化プログラムＰ１００もしくは画像予測復号プログラムＰ３００は、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号４０としてネットワークを介して提供されるものであってもよい。この場合、コンピュータ３０は、通信装置２４によって受信した画像予測符号化プログラムＰ１００もしくは画像予測復号プログラムＰ３００をメモリ１６に記憶し、当該画像予測符号化プログラムＰ１００もしくは画像予測復号プログラムＰ３００を実行することができる。

ここまで説明した本実施形態は、以下のように変形してもよい。図２の候補予測信号組み合わせ決定器２０３では、対象ブロックの対象隣接領域の画素信号と複数の隣接予測領域の画素信号とを加重平均した比較信号との間の差分値であるＳＡＤ（絶対誤差値の和）を計算して、最適な候補予測信号の組み合わせを決定しているが、ＳＡＤではなく、差分信号の二乗誤差の和（ＳＳＤ）や分散（ＶＡＲ）を用いても組み合わせの決定は可能である。３つの評価基準はＳＡＤ、ＳＳＤ、ＶＡＲの順で演算量は増加するが、その一方で、評価の精度は向上し、誤差信号の符号量を少なくできるという効果が見込まれる。

また、対象隣接信号と比較信号の差分値であるＳＡＤが同じ値となる組み合わせが複数得られたときに、ＳＳＤやＶＡＲを用いて最終的な組み合わせを決定するという方法も有効である。すなわち、比較・選択器２３６は、予測隣接領域取得器２３２において算出されたＳＡＤが、これまで算出した最小値と一致していた場合には、さらに、ＳＳＤまたはＶＡＲを比較対象として、いずれの値のものが小さいか比較する。ここでＳＳＤまたはＶＡＲが小さいと判断された組み合わせが比較・選択器２３６に最小値を有する組み合わせとして記憶されることになる。この場合、比較・選択器２３６は、ＳＳＤまたはＶＡＲをＳＡＤとともに算出することになり、一時的に記憶しておくことになる。

さらに、隣接予測領域の画素信号ではなく、複数の候補予測信号の組み合わせについて、その分散を計算し、組み合わせの決定に用いる方法も可能である。具体的には、図２の予測隣接領域取得器２３２、重み付け器２３４、加算器２３５は、それぞれ、予測領域取得器２０４、重み付け器２０５、加算器２０６に置き換えることにより実現できる。この変形例は、対象隣接領域取得器２３３の処理が不要であり、また、比較・選択器２３６から図１の減算器１０５に予測信号を出力することが可能となるため、回路規模が削減できるという効果がある。

テンプレートマッチング器２０１の比較器２１３においても、対象ブロックの対象隣接領域と探索された対象隣接領域と同じ形状の画素群の評価に差分値であるＳＡＤを用いているが、ＳＳＤやＶＡＲを替えてもよく、上記の候補予測信号組み合わせ決定器２０３のケースと同様の効果が期待できる。

図１の予測信号生成器１０３（図９の予測信号生成器３０８）は、図２の構成に限定されない。例えば、図２では、テンプレートマッチング器にて検索した複数の候補予測信号について、その信号にアクセスするための座標情報を座標情報用メモリ２０２に記憶しているが、候補予測信号と予測隣接領域の画素信号とを記憶しておく構成でも良い。図２内のメモリ量は増加するが、フレームメモリへのアクセスを減らす効果がある。また、テンプレートマッチング器２０１は、対象隣接領域とＭ個の予測隣接領域との間の差分値であるＳＡＤをラインＬ２０１ｂ経由で候補予測信号の組み合わせ決定器２０３に出力しているが、組み合わせの設定に、これらの差分値であるＳＡＤを用いない場合には、ラインＬ２０１ｂは不要である。

本実施形態では、対象隣接領域を再生済み画素で構成しているが、隣接ブロックの予測信号で構成しても良い。誤差信号の符号化ブロック単位より、予測領域を小さくしたい場合や、符号化・復号処理を行なわずに対象隣接領域の信号を生成したい場合には有効である。

本実施形態は、テンプレートマッチングにて、確定しない数の候補信号を探索し、適切な数の候補信号を選択する手法に適用できる。

＜第二の実施形態＞
第一の実施形態では、予測隣接領域と対象隣接領域の間の相関を利用して、対象領域の予測信号を生成するための候補予測信号（予測領域の画素信号）の組み合わせを複数の候補から決定する方法について示した。第二の実施形態では、複数の候補予測信号間の相関を利用して、対象領域の予測信号を生成するための候補予測信号の組み合わせを複数の候補から決定する予測信号生成器１０３ａを示す。なお、第二の実施形態では、候補予測信号の組み合わせではなく、候補予測信号の数を決定する方法について説明する。この実施形態は、候補予測信号の数に応じて候補予測信号の組み合わせが一意に決まるケースを示すものであり、候補予測信号の組み合わせの一例に過ぎない。第二の実施形態も、第一の実施形態と同じく、複数の候補予測信号の組み合わせの候補から１つの組み合わせを決定する方法に適応可能である。

引き続いて、変形した添付図面を参照しながら本発明の第二の実施形態を説明する。第一の実施形態と重複する図面ならびに説明については、説明を省略する。

第二の実施形態における予測信号生成器１０３ａの処理について説明する。なお、画像予測復号装置３００に適用される予測信号生成器３０８ａについても、予測信号生成器１０３ａと同じ構成および処理を行うものである。また、図１の画像予測符号化装置１００と図９の画像予測復号装置３００については、予測信号生成器１０３ａならびに３０８ａ内の動作は第一の実施形態とは異なるが、信号の入出力関係は第一の実施形態と同じであり、説明を割愛する。図１８は、本実施形態による画像予測符号化装置１００に用いられる予測信号生成器１０３ａを示すブロック図であり、テンプレートマッチング器２０１と座標情報用メモリ２０２と平均化数決定器１８００と予測領域取得器２０４と重み付け器２０５と加算器２０６とを含んで構成されている。

テンプレートマッチング器２０１の処理は、図２と同じである。つまり、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４から過去の処理で既に再生された画像信号（再生画像信号）が入力され、対象領域の対象画素信号に対する予測信号の候補（候補予測信号）を後述するテンプレートマッチングにより複数探索し、探索した候補予測信号にアクセスするための座標情報をラインＬ２０１a経由で座標情報用メモリ２０２に出力する。同時に、対象領域と各候補予測信号との間の関係を示す差分値データ（後述する絶対誤差値の和（ＳＡＤ（sumof absolute difference）に相当）をラインＬ２０１ｂ経由で平均化数決定器１８００に出力する。なお、本実施形態では、第一の実施形態と同じく、対象領域（対象ブロック）を８ｘ８の画素からなる符号化対象ブロックを分割した４ｘ４画素の小ブロックとするが、それ以外のブロックの大きさまたは形に分割してもよいし、分割しなくてもよい。

平均化数決定器１８００では、ラインＬ２０２a経由で入力された複数の候補予測信号にアクセスするための座標情報に基づいて、複数の候補予測信号を取得し、これらの相関を考慮して、対象領域の予測信号を生成に用いる候補予測信号の数を決定する。決定した候補予測信号の数は、候補予測信号の平均化数情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力する。

予測領域取得器２０４は、ラインＬ２０３経由で入力された候補予測信号の平均化数情報に従って、平均化数決定器１８００にて決定した数の候補予測信号の座標情報をラインＬ２０２ｂ経由で取得する。そして、予測領域取得器２０４は、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４から、取得した座標情報に対応する候補予測信号を取得し、随時重み付け器２０５に出力する。重み付け器２０５は、ラインＬ２０４経由で入力された各候補予測信号に重み係数を掛け、ラインＬ２０５経由で加算器２０６に出力する。加算器２０６は重み付けされた候補予測信号を順次加算し、予測信号としてラインＬ１０３経由で図１の減算器１０５に出力する。なお、重み付け器の動作については、例えば、候補予測信号の数がＮのとき１／Ｎを各候補予測信号に掛ける手法などがあるが、他の手法でもよい。

図１８におけるテンプレートマッチング器２０１の動作は、図２と同じであるため、詳細説明は割愛するが、フレームメモリ１０４内の探索領域内から対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）との間のＳＡＤが小さいＭ個の予測隣接領域を探索し、このＭ個の予測隣接領域（および予測領域）にアクセスするための情報である座標情報をラインＬ２０１経由で座標情報用メモリ２０２に出力する。また、算出したＭ個のＳＡＤ値をラインＬ２０１ｂ経由で、平均化数決定器１８００に出力する。

つぎに、候補予測信号に関する平均化数決定器１８００の動作を説明する。平均化数決定器１８００は、カウンター１８０１、代表予測領域取得器１８０２、予測領域間の相関評価値算出器１８０３および閾値処理器１８０４を含んで構成される。

カウンター１８０１は、ラインＬ２０１ｂを経由して入力されたＭに基づいて、平均化数の候補Ｎを設定する。本実施形態では、Ｎの最大値をＭとし、Ｎ＝２となるまでＮを小さくしていく。Ｍ＝６の場合には、６、５、４、３、２の順に、ラインＬ１８０１経由でＮの値が代表予測領域取得器１８０２と閾値処理器１８０４とに出力される。なお、カウンター１８０１におけるＮの値は上記には限定されない。例えば、Ｎの値を、Ｍより小さい２の乗数とし、Ｍ＝６のとき、４、２の順でカウンターからＮの値を出力してもよいし、Ｎ＝４のように、Ｎの値を１つに限定してもよい。但し、符号化器である画像予測符号化装置１００と復号器である後述する画像予測復号装置３００にて同じ予測隣接領域の組み合わせを自動選択させるためには、両者の組み合わせの設定方法を一致させておく必要がある。

代表予測領域取得器１８０２は、Ｎの値の候補が１つ入力されると、テンプレートマッチング器２０１にて探索されたＭ個の予測領域のうち、予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）との間のＳＡＤが小さいＮ個の予測領域にアクセスするための座標情報をラインＬ２０２ａ経由で座標情報用メモリ２０２から取得する。次に、この座標情報を用いて、予め決められた予測領域の画素信号をフレームメモリ１０４から取得する。本実施形態では、予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）との間のＳＡＤが最も小さい予測領域の画素信号ｐ₀(i, j)とＮ番目に小さい予測領域の画素信号p_N-1(i,j)を取得し、ラインＬ１８０２経由で、予測領域間の相関評価値算出器１８０３に出力する。ここで、(i, j)は予測領域内の画素位置を示している。i, jは0〜B-1の範囲の値であり、対象領域が４ｘ４の場合にはB=4となる。

予測領域間の相関評価値算出器１８０３は、ラインＬ１８０２経由で、２個の予測領域の画素信号（候補予測信号）が入力されると、下記式（１）に従って、Ｎ値に対する予測領域間の相関評価値EV_Nを算出し、ラインＬ１８０３経由で、閾値処理器１８０４に出力する。

閾値処理器１８０４は、ラインＬ１８０３経由でＮ値に対する予測領域間の相関評価値が入力されると、この相関評価値EV_Nと予め定めた閾値th(N)を比較する。本実施形態ではth(N)の値は、Nの値に依らず32とする。Ｎに対する相関評価値が予め定めた閾値th(N)より小さい場合には、候補予測信号の平均化数ＡＮがＮに決定され、Ｎの値が候補予測信号の平均化数情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力される。Ｎに対する相関評価値が予め定めた閾値th(N)より大きい場合には、ラインＬ１８０４経由で、Ｎの値を小さい値に更新するようにカウンター１８０１に通知される。但し、Ｎの値が２の場合には、ＡＮの値が１に決定され、候補予測信号の平均化数情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力される。なお、カウンター１８０１の出力値を固定値としている平均化数決定器では、Ｎに対する相関評価値EV_Nが予め定めた閾値th(N)より大きい場合でも、Ｎの値を更新せず、ＡＮの値は予め定めたデフォルト値（例えば１）に決定され、候補予測信号の平均化数情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力される。

このように、本実施形態によれば、対象領域（対象ブロック）毎に、付加情報なしで、予測信号生成に有効な候補予測信号の数を選択することが可能となる。複数の候補予測信号の平均化による雑音除去は、候補予測信号の雑音成分だけが異なり信号成分が類似している場合に効果がある。本発明では、候補予測信号間の類似度を評価することにより、予測信号の生成に候補予測信号の数を対象領域毎に決定できる。

なお、予測領域間の相関評価値EV_Nを算出する方法は式（１）に限定されない。例えば、以下の式（２）や式（３）を用いて、Ｎ個の候補予測信号間の差分値を相互に評価し、その加算値を相関評価値としてもよい。但し、この場合には、代表予測領域取得器１８０２は、Ｎ個の候補予測信号をフレームメモリ１０４から取得する必要がある。

また、閾値th(N)も３２には限定されない。例えば、対象領域内の画素数が変われば、その閾値も変更する必要がある。さらに、式（２）や式（３）を用いて、予測領域間の相関評価値を算出する場合には、Ｎの値に応じて、th(N)を適応的に変化させる必要がある。

th(N)の値は、符号化器と復号器で同じ値にする必要がある。予め決めておいても良いが、シーケンス単位やフレーム単位あるいはスライス（複数のブロックで構成）単位で符号化して復号器に送る方法も考えられる。また、ブロック単位で送っても良い。

つぎに、候補予測信号の平均化数決定器１８００の処理について図を用いて説明する。本実施形態によるテンプレートマッチング器２０１の処理については、図５で説明済みのため説明を割愛するが、図５は、対象領域（対象ブロック）に画素信号（対象画素信号）に対する複数（Ｍ個）の候補予測信号（および予測隣接領域の画素信号）を探索し、探索した候補予測信号（ならびに予測隣接領域の画素信号）にアクセスするための座標情報を取得する方法を示すフローチャートであり、対象領域に隣接する対象隣接領域の隣接画素信号とのＳＡＤが小さいＭ個の予測隣接領域の画素信号を参照画像上の探索領域から探索する処理を行なう。

つぎに、候補予測信号に関する平均化数決定器１８００の処理について図を用いて説明する。図１９は、本実施形態による平均化数決定器１８００における、候補予測信号の平滑化（加重平均）による予測信号の生成に適した候補予測信号の数を選択する方法を示すフローチャートである。まず、平均化数決定器１８００のカウンター１８０１は、候補予測信号の数ＮをＭに設定する（１９０２）。

次に、代表予測領域取得器１８０２にて、カウンター１８０１により設定されたＮ個の予測領域の画素信号（候補予測信号）がラインＬ１０４を経由して取得される。すなわち、代表予測領域取得器１８０２は、当該対象ブロックに隣接する対象隣接領域の隣接画素信号との絶対値差分和（ＳＡＤ）が小さいＮ個の予測隣接領域について、対応する座標情報を座標情報用メモリ２０２から取得する。そして、取得した座標情報に対応するＮ個の予測領域をフレームメモリ１０４から取得する（Ｓ１９０３）。

そして、予測領域間の相関評価値算出器１８０３は、Ｎ個の予測領域間の相関評価値EV_Nを式（１）に従って算出する。なお、式（１）では、２個の予測領域の画素信号のみをEV_Nの算出に用いるため、この場合、処理Ｓ１９０３で取得する予測領域は２個のみでもよい。

その後、閾値処理器１８０４にて、EV_Nと予め定めた閾値th(N)（本実施形態では３２）を比較し（Ｓ１９０５）、EV_Nがth(N)より小さい場合には、候補予測信号の平均化数ＡＮをＮに決定し（Ｓ１９０６）、処理を終了する（Ｓ１９１０）。EV_Nがth(N)より大きい場合には、Ｓ１９０７に進む。なお、Ｓ１９０５では、EV_Nとth(N)が同じ場合には、Ｓ１９０７に進むようにしているが、Ｓ１９０６に進むようにしてもよい。Ｓ１９０７では、カウンター１８０１がＮの値を更新する（Ｓ１９０７）。この際、Ｎの値が１の場合（Ｓ１９０８）には、平均化数決定器１８００は、ＡＮを１に決定し（Ｓ１９０９）、処理を終了する。Ｎの値が２以上の場合には、Ｓ１９０４に戻る。なお、平均化数決定器１８００が、Ｎの候補を１つに固定している場合には、その固定値がＳ１９０２にてＮに設定され、Ｓ１９０７とＳ１９０８は省略される。

このように、本実施形態の平均化数決定処理によれば、対象領域（対象ブロック）毎に、付加情報なしで、予測信号生成に有効な候補予測信号の数を選択することが可能となる。複数の候補予測信号の平均化による雑音除去は、候補予測信号の雑音成分だけが異なり信号成分が類似している場合に効果がある。本発明では、候補予測信号間の類似度を評価することにより、予測信号の生成に候補予測信号の数を対象領域毎に決定できる。

なお、予測領域間の相関評価値を算出する方法は式（１）に限定されない。例えば、式（２）や式（３）を用いて、Ｎ個の候補予測信号間の差分値を相互に評価し、その加算値を相関評価値としてもよい。但し、この場合には、代表予測領域取得器１８０２は、Ｎ個の候補予測信号をフレームメモリ１０４から取得する必要がある。

また、閾値th(N)も３２には限定されない。例えば、対象領域内の画素数が変われば、その閾値も変更する必要がある。さらに、式（２）や式（３）を用いて、予測領域間の相関評価値を算出する場合には、Ｎの値に応じて、th(N)を適応的に変化させる必要がある。

th(N)の値は、符号化器と復号器で同じ値にする必要がある。予め決めておいても良いが、シーケンス単位やフレーム単位で符号化して送る方法も考えられる。

本実施形態では、Ｍ＝６の場合において、Ｎの候補を６、５、４、３、２としているが、この設定に限定されない。例えば、Ｎの値の候補を２の乗数である、４と２にしてもよい。この処理は、Ｓ１９０２にＮの値を４に設定し、Ｓ１９０７をＮの値を半分する処理（Ｎ＝Ｎ／２）に変更することで実現できる（Ｍ＝６の場合）。但し、符号化処理と復号処理で、Ｎの候補の設定方法を一致させておく必要がある。

図２０は、本実施形態による複数候補予測信号の平滑化（加重平均）にて予測信号の生成方法を示すフローチャートである。

予測領域取得器２０４では、選択された座標情報と候補予測信号の平均化数情報 に従って、フレームメモリ１０４から対象ブロックに対応する候補予測信号をＡＮ個取得する（Ｓ２００２）。そして、重み付け器２０５と加算器２０６とにおいて、取得した候補予測信号を重み付け平均することにより、対象ブロックの予測信号が生成される（Ｓ２００３）。これで、ひとつの対象ブロックに対する処理が終了となる（Ｓ２００４）。

第二の本実施形態による画像予測符号化装置１００における画像予測符号化方法と画像予測復号方法については、図８と図９に示したフローチャートと処理過程が同じであるため説明を割愛する。

この第二の実施形態における画像予測符号化方法および画像予測復号方法を、プログラムとして記録媒体に記憶して提供することもできる。記録媒体としては、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、あるいはＲＯＭ等の記録媒体、あるいは半導体メモリ等が例示される。画像予測符号化方法を実行することができるプログラムのモジュールと画像予測復号方法を実行することができるプログラムのモジュールの構成は図１１ならびに図１３に示したブロック図と同じであるため、説明を割愛する。なお、予測信号生成モジュールＰ１０３は、図２１に示すように、テンプレートマッチングモジュールＰ２０１、平均化信号数決定モジュールＰ２１０２および予測信号合成モジュールＰ２０３を含んで構成されている。記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのハードウェアやコンピュータについても図１６と図１７に説明済みのため説明を割愛する。

ここまで説明した実施形態は、以下のように変形してもよい。

上記では、候補予測信号の組み合わせの決定に用いる相関評価値を、予測領域の画素信号（候補予測信号）にて算出しているが、予測領域の代わりに予測領域に隣接する予測隣接領域の画素信号を用いて、相関評価値を算出してもよい。さらに、予測領域と予測隣接領域とを併せた領域の画素信号（例えば、図３における予測隣接領域４０４ｂと予測領域４０５ｂとからなる領域）を用いて相関評価値を算出してもよい。

上記では、平均化数決定器ならびに平均化数決定処理にてＡＮの値を決定していたが、１つまたは２，３のＮの候補についてのみ本発明の閾値処理を行い、閾値より予測領域の相関評価値ＥＶが大きい場合には、他の方法でＡＮを決めるような組み合わせも可能である。例えば、１つのＮの候補について、EV_Nを算出して第二の実施形態における閾値処理を行い、EV_Nがth(N)より小さい場合にはＡＮ＝Ｎとし、EV_Nがth(N)より大きい場合は、第一の実施形態における候補予測信号の組み合わせ決定処理を適用してＡＮの値を決める方法が考えられる。つまり、複数のＡＮの候補nについて、n個の予測隣接領域の画素信号を平均化した比較信号と隣接画素信号との間の差分ＳＡＤが最も小さいnをＡＮとする方法が考えられる。

図２の平均化数決定器１８００では、予測領域の画素信号（候補予測信号）間のＳＡＤ（絶対誤差値の和）を用いて予測領域の相関評価値を算出しているが、ＳＡＤではなく、差分信号の二乗誤差の和（ＳＳＤ）や分散（ＶＡＲ）を用いることも可能である。３つの評価基準はＳＡＤ、ＳＳＤ、ＶＡＲの順で演算量は増加するが、その一方で、評価の精度は向上し、誤差信号の符号量を少なくできるという効果が見込まれる。また、ＳＡＤやＳＳＤではなく、絶対値誤差平均（ＭＡＤ）や平均二乗誤差（ＭＳＥ）を用いてもよい。

第一の実施形態におけるテンプレートマッチングに関する変形例は、第二の実施形態にも当てはまる。

＜第三の実施形態＞
第一ならびに第二の実施形態では、複数の候補予測信号から対象領域の予測信号を生成する際の重み付け平均は、予め定められた一つの手法であることを前提として説明してきた。しかしながら、本発明の第一の実施形態における候補予測信号の組み合わせ選択手法を利用すれば、用意した複数の重み付け係数から付加情報なしで１つの適切な対象領域毎に選択することが可能となる。この実施形態は、これまでの説明で用いた図面の変形と以下の記述を考慮することによって理解できる。引き続いて、変形した添付図面を参照しながら本発明の第三の実施形態を説明する。第一の実施形態と重複する図面ならびに説明については、説明を省略する。

第三の実施形態における予測信号生成器１０３ｂの処理について説明する。なお、画像予測復号装置３００に適用される予測信号生成器３０８ｂについても、予測信号生成器１０３ｂと同じ構成および処理を行うものである。図１の画像予測符号化装置１００と図９の画像予測復号装置３００については、予測信号生成器１０３ｂならびに３０８ｂ内の動作は第一の実施形態とは異なるが、信号の入出力関係は第一の実施形態と同じであり、説明を割愛する。図２２は、本実施形態による画像予測符号化装置１００に用いられる予測信号生成器１０３ｂを示すブロック図であり、テンプレートマッチング器２０１と座標情報用メモリ２０２と候補予測信号の組み合わせ決定器２２００と予測領域取得器２０４と重み付け平均化器２２０４を含んで構成されている。

テンプレートマッチング器２０１の処理は、図２と同じである。つまり、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４から過去の処理で既に再生された画像信号（再生画像信号）が入力され、対象領域の対象画素信号に対する予測信号の候補（候補予測信号）を後述するテンプレートマッチングにより複数探索し、探索した候補予測信号にアクセスするための座標情報をラインＬ２０１a経由で座標情報用メモリ２０２に出力する。同時に、対象領域と各候補予測信号との間の関係を示す差分値データ（後述する絶対誤差値の和（ＳＡＤ（sumof absolute difference）に相当）をラインＬ２０１ｂ経由で候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力する。なお、本実施形態では、第一の実施形態と同じく、対象領域（対象ブロック）を８ｘ８の画素からなる符号化対象ブロックを分割した４ｘ４画素の小ブロックとするが、それ以外のブロックの大きさまたは形に分割してもよいし、分割しなくてもよい。

候補予測信号の組み合わせ決定器２２００では、ラインＬ２０１ｂ経由で入力された差分値データを利用して、候補予測信号の組み合わせを複数設定する。さらに、同じ差分値データを利用して、候補予測信号を重み付け平均する際の重み係数を複数設定する。そして、ラインＬ２０２ａ経由で座標情報用メモリ２０２から入力される座標情報に従ってラインＬ１０４経由でフレームメモリから入力される画素信号を用いて、候補予測信号の組み合わせとそれらの候補予測信号を重み付け平均する際の重み係数の組（候補予測信号の重み係数情報）を決定する、候補予測信号の組み合わせ情報はラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力し、候補予測信号の重み係数情報はＬ２２０３経由で重み付け平均化器２２０４に出力される。

予測領域取得器２０４は、ラインＬ２０３経由で入力された候補予測信号の組み合わせ情報に従って、この組み合わせに属する候補予測信号の座標情報をラインＬ２０２ｂ経由で取得する。そして、予測領域取得器２０４は、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４から、取得した座標情報に対応する候補予測信号を取得し、随時重み付け平均化器２２０４に出力する。重み付け平均化器２２０４は、ラインＬ２０４経由で入力された各候補予測信号に、ラインＬ２２０３経由で入力された重み係数を掛け合わせ、順次加算し重み付け加算値を算出する。同時に重み付け平均化器２２０４はＬ２２０３経由で入力された重み係数を加算する。そして、重み付け加算値を重み係数の加算値で除算し、対象領域の予測信号としてラインＬ１０３経由で図１の減算器１０５に出力する。

式（４）に予測領域取得器２０４と重み付け平均化器２２０４にて実施される対象領域の予測信号Pb(i,j)の生成手順を整理する。ここで、(i, j)は対象領域における各画素の座標を示している。

式（４）において、NはラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に入力される候補予測信号の組み合わせ情報を示しており、予測領域取得器２０４はＮ個の候補予測信号p_n(i,j) (n=0〜N-1)をフレームメモリ１０４から取得する。w_nはラインL２２０３経由で重み付け平均化器２２０４に入力される重み係数の組（Ｎ個）を示している。n番目の重み係数w_nは、重み付け平均化器２２０４にてn番目の候補予測信号p_n(i,j)内の各画素と掛け合わされ、重み付けされたＮ個の候補予測信号の各画素は累積加算される。このように重み付け加算された候補予測信号の重み付け加算値は、重み係数の加算値で除算され、各画素の予測信号Pb(i,j)が算出される。

図２２におけるテンプレートマッチング器２０１の動作は、図２と同じであるため、詳細説明は割愛するが、フレームメモリ１０４内の探索領域内から対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）と間のＳＡＤが小さいＭ個の予測隣接領域を探索し、このＭ個の予測隣接領域（および予測領域）にアクセスするための情報である座標情報をラインＬ２０２ａ経由で座標情報用メモリ２０２に出力する。また、算出したＭ個のＳＡＤ値をラインＬ２０１ｂ経由で、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力する。

つぎに、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００の動作を説明する。候補予測信号の組み合わせ決定器２０３は、組み合わせ設定器２３１、重み係数設定器２２０１、予測隣接領域取得器２３２、対象隣接領域取得器２３３、重み付け平均化器２２０２および比較・選択器２２０３を含んで構成される。

第三の実施形態では、対象領域の予測信号を生成するにあたり、候補予測信号の組み合わせと重み付け平均化のため、まず組み合わせ設定器２３１と重み係数設定器２２０１が動作する。

組み合わせ設定器２３１は、ラインＬ２０１ｂを経由して入力されたＭ個のＳＡＤに基づいて、複数の予測隣接領域の組み合わせを設定する。本実施形態では、入力されたＳＡＤの小さいＮ個の予測隣接領域を１つの組み合わせとして設定する。設定した組み合わせは、ラインＬ２３１を経由して、予測隣接領域取得器２３２、比較・選択器２２０３ならびに重み係数設定器２２０１にそれぞれ出力される。Ｎの値は、Ｍより小さい２の乗数とし、Ｍ＝６のとき、Ｎ＝１、２、４となる３つの組み合わせを作る。なお、Ｍの値とＮの値およびＮ個の予測信号領域の組み合わせは、これに限定されない。１つの組み合わせに含まれる予測隣接領域の数は１〜Ｍ個から任意に設定できる。例えば、Ｍより小さいＮ個の予測隣接領域にて構成される組み合わせを作る場合、Ｍ個からＮ個を選び全ての組み合わせを設定することも可能である。この際、Ｎの値は固定でもよいし、１〜Ｍの間で２個以上を選択して組み合わせを設定しもよい。また、組み合わせの数は１つ以上であれば、その数は限定されない。但し、符号化器である画像予測符号化装置１００と復号器である後述する画像予測復号装置３００にて同じ予測隣接領域の組み合わせを自動選択させるためには、両者の組み合わせの設定方法を一致させておく必要がある。

重み係数設定器２２０１は、ラインＬ２３１から入力された予測隣接領域の組み合わせ情報、および対象隣接領域とＮ個の予測隣接領域の画素信号との間のＳＡＤに基づいて、Ｎ個の予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み付け係数の組の候補を複数設定する。本実施形態では、重み係数の組の候補として４種類を用意する。以下で、q, nはn番目(n=0〜N-1)の予測隣接領域の画素信号に対するタイプq(q=1-4)の重み係数を示す
（１）q=1、式（６）、Ｎ個の重み係数をそれぞれ1/Nに設定

（２）q=2、式（８）、対象隣接領域t(r) (rは対象隣接領域内のR個の画素の位置)とＮ個の予測隣接領域s_n(r)(n=0〜N-1)との間のＳＡＤ（LSAD_n、式（７））に基づいて算出。

（３）q=3、式（９）、ＳＡＤ値の小さい対象隣接領域の画素信号に大きな値の重み係数を割り当てる

（４）q=4、図２６に示す対応表に基づいてLSAD₀とLSAD_n(n=0〜N-1)の関係からw_nの値を設定。

図２６は、対象隣接領域の画素信号と予測隣接領域の画素信号との間の差分値から重み係数の組を設定する対応表の例を示す説明図である。LSAD_nは、対象隣接領域t(r) (rは対象隣接領域内のR個の画素の位置)とＮ個の予測隣接領域s_n(r)(n=0〜N-1)との間のＳＡＤを示し、LSAD₀は、nが０であるときのＳＡＤを示す。図２６に示される対応表を用いることで、それぞれのＳＡＤに基づいて重み付け係数が一義的に定まる。例えば、LSAD_nが６、LSAD₀が１７である場合には、重み付け係数は６に定められる。

なお、重み係数の組の数と候補値の設定方法は、この４種類に限定されない。重み係数の組の数は１種類でも良い。図２６の対応表（テーブル）を用いる方法もこのテーブルに限定されるものではない。テーブル内の閾値や重み値の設定のみならず、符号化側と復号側が共有できる情報、例えば、ブロックサイズ、量子化精度ならびに重み付け平均のための予測隣接領域の数（Ｎ）、等を場合分けの条件として追加したテーブルを作成しても良いし、これらの条件で場合分けしたテーブルを複数用意しても良い。但し、符号化器である画像予測符号化装置１００と復号器である後述する画像予測復号装置３００にて同じ重み係数の組を自動選択させるためには、両者の重み係数の組の設定方法を一致させておく必要がある。

これら設定した重み係数の組は、ラインＬ２２０１を経由して、重み付け平均化器２２０２と比較・選択器２２０３にそれぞれ出力される。

予測隣接領域取得器２３２は、予測隣接領域の組み合わせ情報（Ｎ）がラインＬ２３１経由で１つ入力されると、その組み合わせに含まれるＮ個の予測隣接領域に対する座標情報をラインＬ２０２ａ経由で座標情報用メモリ２０２から取得する。そして、予測隣接領域取得器２３２は、座標情報に対応するＮ個の予測隣接領域の画素信号をラインＬ１０４経由で取得し、随時重み付け平均化器２２０２に出力する。

重み付け平均化器２２０２は、ラインＬ２３２経由で入力されたＮ個の予測隣接領域の画素信号に、重み係数設定器２２０１からラインＬ２２０１経由で入力された１つの重み係数の組に含まれるＮ個の重み係数を掛け合わせて累積加算する。そして、Ｎ個の重み係数の加算値を算出し、重み付けされた予測隣接領域の画素信号の累積加算値を、重み係数の加算値で割ることにより、対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）と比較するための比較信号を生成する。

比較信号は、複数の重み係数の組について、それぞれ生成される。つまり、組み合わせ設定器２３１にて設定された１つの予測隣接領域の組み合わせ情報（Ｎ）について、重み係数設定器２２０１にて設定した４種類の重み係数の組に対する重み付け平均化器２２０２の処理が繰り返し実施される。

以下の式（５）を用いて比較信号の生成手段を説明する。

式（５）は、予測隣接領域の組み合わせ情報Ｎに対して用意されたタイプqの重み係数の組について、比較信号の生成方法を示している。第１に、n番目の予測隣接領域s_n(r)内のR個の画素に、それぞれタイプqの重み係数の組におけるn番目の重み係数w_q,nを掛ける。第２に、重み付けされたＮ個の予測隣接領域w_q,nx s_n(r)を足し合わせ、対象隣接領域内のR個の各画素について、Ｎ個の重み係数w_q,nの加算値で除算する。

対象隣接領域取得器２３３は、フレームメモリ１０４からラインＬ１０４を経由して対象隣接領域の画素信号（隣接画素信号）を取得し、比較・選択器２２０３に出力する。

比較・選択器２２０３は、ラインＬ２３３経由で対象隣接領域の画素信号を入力し、ラインＬ２２０３経由で、１つの予測隣接領域の組み合わせに対する複数の重み係数の組について生成された複数の比較信号を入力する。そして、複数の重み係数の組に対応する比較信号と隣接画素信号との間でＳＡＤを算出し、その値が最小となる重み係数の組を選択し、一時保存する。

この重み係数の組を選択する処理（組み合わせ設定器から出力される１つの予測隣接領域の組み合わせ情報に対する、重み係数設定器、予測隣接領域取得器、加算器、重み除算器、対象隣接領域取得器、比較・選択器の処理）は、複数の予測隣接領域の組み合わせに対して実施され（予測隣接領域の組み合わせが１つの場合は除く）、隣接画素信号との間で算出されるＳＡＤの値が最も小さい予測隣接領域の組み合わせと重み係数の組が選択される。選択された予測隣接領域の組み合わせ（Ｌ２３１経由で取得）は、候補予測信号の組み合わせ情報としてラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に出力され、選択された重み係数の組は、候補予測信号の重み付け係数情報としてＬ２２０３経由で、重み付け平均化器２２０４に出力される。

このように、本実施形態によれば、対象ブロック毎に、付加情報なしで、予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせと重み係数の組を選択することが可能となる。なお、予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせについては予め定めておいた場合には、適切な重み係数の組を選択することに対して効果がある。

つぎに、候補予測信号の組み合わせ決定器１８００の処理について図を用いて説明する。本実施形態によるテンプレートマッチング器２０１の処理については、図５で説明済みのため説明を割愛するが、図５は、対象領域（対象ブロック）に画素信号（対象画素信号）に対する複数（Ｍ個）の候補予測信号（および予測隣接領域の画素信号）を探索し、探索した候補予測信号（ならびに予測隣接領域の画素信号）にアクセスするための座標情報を取得する方法を示すフローチャートであり、対象領域に隣接する対象隣接領域の隣接画素信号とのＳＡＤが小さいＭ個の予測隣接領域の画素信号を参照画像上の探索領域から探索する処理を行なう。

図２３は、第三の実施形態による候補予測信号の組み合わせ決定器２２００における、対象領域の予測信号の生成に適したＮ個の候補予測信号の組み合わせと、そのＮ個の候補予測信号を重み付け平均するための重み係数の組を選択する方法を示すフローチャートである。まず、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００の組み合わせ設定器２３１は、候補予測信号の数Ｎを１に設定する（Ｓ６０２）。つぎに、対象隣接領域取得器２３３では、対象ブロックに対する対象隣接領域（テンプレート領域）がフレームメモリ１０４から取得される（Ｓ６０３）。

そして、予測隣接領域取得器２３２にて、組み合わせ設定器２３１により設定された組み合わせに属するＮ個の予測隣接領域が、ラインＬ１０４を経由して取得される。すなわち、予測隣接領域取得器２３２は、当該対象ブロックに対する対象隣接領域の隣接画素信号と参照画像上の探索領域内にある対象隣接領域と同じ形状の領域（予測隣接領域の候補）の画素信号との差分値であるＳＡＤが小さいＮ個の予測隣接領域に対応する座標情報を座標情報用メモリ２０２から取得する。そして、取得した座標情報に対応するＮ個の予測隣接領域をフレームメモリ１０４から取得する（Ｓ６０４）。

次に、重み係数設定器２２０１は、隣接画素信号とＮ個の予測隣接領域との間のＳＡＤに基づいて、Ｎ個の予測隣接領域に対する重み係数の組を複数設定し、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００は、後述（図２４の説明）する処理にてＮ個の予測隣接領域に対する重み係数を決定する。そして決定した重み係数に基づいて、重み付け平均化器２２０２において、Ｎ個の予測隣接領域の画素群の重み付け平均により比較信号を生成する（Ｓ２３０１）。

その後、比較・選択器２２０３にて、生成した比較信号と隣接画素信号との差分値であるＳＡＤを算出する（Ｓ６０６）。同時に、比較・選択器２２０３では、算出したＳＡＤをそれまでの最小のＳＡＤと比較し（Ｓ６０７）、ＳＡＤが最小値と判断された場合、Ｓ２３０２に進み、そうでないと判断された場合、Ｓ６０９に進む。なお、Ｓ６０７では、算出したＳＡＤとそれまでの最小のＳＡＤが同じ場合には、Ｓ２３０２に進むが、Ｓ６０８に進むようにしてもよい。

算出したＳＡＤが、それまでの最小のＳＡＤである場合、比較・選択器２２０３にて、Ｓ６０４にて取得した座標情報の組み合わせとＳ２３０１にて決定した重み係数の組を記憶する（Ｓ２３０２）。

ここで、組み合わせ決定器２２００は、Ｎの値を２倍に更新する（Ｓ６０９）。そして、更新したＮとＭの大きさを比較し（Ｓ６１０）、更新したＮの値がＭより小さい場合、Ｓ６０４に戻り。更新したＮの値がＭより大きい場合、Ｓ２３０２にて記憶した座標情報の組み合わせを候補予測信号の組み合わせとして決定する。さらに、Ｓ２３０２にて記憶した重み付け係数の組を「候補予測信号を重み付け平均する際の重み係数」として決定し、候補予測信号の組み合わせ選択処理を終了する（Ｓ６１１）。

図２４は、第三の実施形態による候補予測信号の組み合わせ決定器２２００における、Ｎ個の候補予測信号を重み付け平均するための重み係数の組を選択する方法を示すフローチャートである。なお、Ｎの値が１の場合、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００は、この処理をスキップする。

まず、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００は、テンプレートマッチング器２０１にて探索したＮ個の予測隣接領域について、対象隣接領域の隣接画素信号との間のＳＡＤ(LSADn, n=0〜N-1)を取得する（Ｓ２４０２）。次に、重み係数設定器２２０１は、重み係数のタイプqを１に設定する（Ｓ２４０３）。重み係数設定器２２０１は、この後、設定したタイプ(q)とＮの値に応じて、重み係数の組を決定する（Ｓ２４０４）。なお、本実施形態では、下記のように重み係数の組の候補として４種類を用意したが、重み係数の組の数と候補値の設定方法は、この４種類に限定されない。
（１）q=1、式（６）、Ｎ個の重み係数をそれぞれ1/Nに設定
（２）q=2、数８、対象隣接領域t(r) (rは対象隣接領域内のR個の画素の位置)とＮ個の予測隣接領域s_n(r)(n=0〜N-1)との間のＳＡＤ（LSAD_n、式（７））に基づいて算出。
（３）q=3、式（９）、ＳＡＤ値の小さい対象隣接領域の画素信号に大きな値の重み係数を割り当てる
（４）q=4、図２６に示すテーブルに基づいてLSAD₀とLSAD_n(n=0〜N-1)の関係からw_nの値を設定。

重み係数の組が設定されると、Ｓ６０４で取得したＮ個の予測隣接領域の画素信号と設定した重み係数の組を用いて、式（５）に従い比較信号を生成する（Ｓ２４０５）。式（５）は、予測隣接領域の組み合わせ情報Ｎに対して用意されたタイプqの重み係数の組について、比較信号の生成方法を示している。第１に、n番目の予測隣接領域s_n(r)内のR個の画素に、それぞれタイプqの重み係数の組におけるn番目の重み係数w_q,nを掛ける。第２に、重み付けされたＮ個の予測隣接領域w_q,nx s_n(r)を足し合わせ、対象隣接領域内のR個の各画素について、Ｎ個の重み係数w_q,nの加算値で除算する。

その後、比較・選択器２２０３にて、生成した比較信号とＳ６０３で取得した対象ブロックに対する対象隣接領域（テンプレート領域）の隣接画素信号との差分値であるＳＡＤを算出する（Ｓ２４０６）。同時に、比較・選択器２２０３では、算出したＳＡＤをそれまでの最小のＳＡＤと比較し（Ｓ２４０７）、ＳＡＤが最小値と判断された場合、Ｓ２４０８に進み、そうでないと判断された場合、Ｓ２４０９に進む。なお、Ｓ２４０７では、算出したＳＡＤとそれまでの最小のＳＡＤが同じ場合には、Ｓ２４０８に進むが、Ｓ２４０９に進むようにしてもよい。

算出したＳＡＤが、それまでの最小のＳＡＤである場合、最小値をＳＡＤに更新し、Ｎ個の予測隣接領域に対する重み係数をタイプqの値に更新する（Ｓ２４０８）。

つぎに、重み係数設定器２２０１は、qの値に1を足して更新する（Ｓ２４０９）。そして、更新したqとQ(重み係数の組の設定数、本実施形態では４)の大きさを比較し（Ｓ２４１０）、更新したqの値がＭより小さいまたは同じ場合、Ｓ２４０４に戻り。更新したqの値がQより大きい場合、Ｓ２３０２にて記憶した重み付け係数の組を、組み合わせ設定器２３１にて設定した隣接予測領域の組み合わせ（Ｎ個の予測隣接領域で構成）に対する重み係数の組を決定し、重み係数の選択処理を終了する（Ｓ２４１１）。なお、Qの値は４には限定されず、１以上であればよい。

このように、本実施形態の候補予測信号の組み合わせ処理を利用することにより、Ｎ個の予測隣接領域の画素信号（と対象領域の画素信号、つまり候補予測信号）を平均化するための重み係数の組を付加情報なしで決定することが可能となる。

図２５は、本実施形態による候補予測信号の平滑化（加重平均）にて予測信号の生成方法を示すフローチャートである。

予測領域取得器２０４では、選択された座標情報に従って、フレームメモリ１０４から対象ブロックに対応する候補予測信号を１つまたは複数取得する（Ｓ７０２）。そして、重み付け平均化器２２０４において、取得した候補予測信号を選択した重み係数の組を用いて、候補予測信号の重み付け平均処理を実施し、対象ブロックの予測信号を生成が生成される（Ｓ２５０１）。これで、ひとつの対象ブロックに対する処理が終了となる（Ｓ７０４）。この際、予測信号Pb(i,j)の生成は式（４）に基づいて計算される。ここで、(i, j)は対象領域における各画素の座標を示している。式（４）において、NはラインＬ２０３経由で予測領域取得器２０４に入力される候補予測信号の組み合わせ情報を示しており、予測領域取得器２０４はＮ個の候補予測信号p_n(i,j) (n=0〜N-1)をフレームメモリ１０４から取得する。w_nはラインL２２０３経由で重み付け平均化器２２０４に入力される重み係数の組（Ｎ個）を示している。n番目の重み係数w_nは、重み付け平均化器２２０４にて、n番目の候補予測信号p_n(i,j)内の各画素と掛け合わされ、重み付けされたＮ個の候補予測信号の各画素は累積加算される。このように重み付け加算された候補予測信号の累積加算値は、重み係数の加算値で除算され、各画素の予測値Pb(i,j)が算出される。

第三の本実施形態による画像予測符号化装置１００における画像予測符号化方法と画像予測復号方法については、図８と図９に示したフローチャートと処理過程が同じであるため説明を割愛する。

この第三の実施形態における画像予測符号化方法および画像予測復号方法を、プログラムとして記録媒体に記憶して提供することもできる。記録媒体としては、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、あるいはＲＯＭ等の記録媒体、あるいは半導体メモリ等が例示される。画像予測符号化方法を実行することができるプログラムのモジュールと画像予測復号方法を実行することができるプログラムのモジュールの構成は図１１〜図１３に指名したブロック図と同じであるため、説明を割愛する。記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのハードウェアやコンピュータについても図１６と図１７に説明済みのため説明を割愛する。なお、予測信号合成モジュールＰ２０３については、予測領域取得器２０４、重み付け平均化器２２０４を含んだ機能となっている。

ここまで説明した第三の本実施形態は、以下のように変形してもよい。

式（４）や式（５）にて説明した重み付け処理では、重み係数の演算精度は、実数精度となる。しかしながら、本実施形態では、各重み係数を整数化してから、重み付け平均化処理を行なってもよい。重み係数が実数値の場合には、異なる演算装置が異なる演算結果を導く場合があるが、整数化のルールを符号化器と復号器で決めておくことで、この問題は回避できる。この際、各重み係数に一定値を掛けてから整数化すると、重み付け処理の演算精度を高く保つことが可能となる。

図２２の候補予測信号組み合わせ決定器２２００では、対象ブロックの対象隣接領域の画素信号と複数の隣接予測領域の画素信号とを加重平均した比較信号との間の差分値であるＳＡＤ（絶対誤差値の和）を計算して、最適な候補予測信号の組み合わせを決定しているが、ＳＡＤではなく、差分信号の二乗誤差の和（ＳＳＤ）や分散（ＶＡＲ）を用いても組み合わせの決定は可能である。３つの評価基準はＳＡＤ、ＳＳＤ、ＶＡＲの順で演算量は増加するが、その一方で、評価の精度は向上し、誤差信号の符号量を少なくできるという効果が見込まれる。

また、対象隣接信号と比較信号の差分値であるＳＡＤが同じ値となる組み合わせが複数得られたときに、ＳＳＤやＶＡＲを用いて最終的な組み合わせを決定するという方法も有効である。すなわち、比較・選択器２２０３は、予測隣接領域取得器２３２において算出されたＳＡＤが、これまで算出した最小値と一致していた場合には、さらに、ＳＳＤまたはＶＡＲを比較対象として、いずれの値のものが小さいか比較する。ここでＳＳＤまたはＶＡＲが小さいと判断された組み合わせが比較・選択器２２０３に最小値を有する組み合わせとして記憶されることになる。この場合、比較・選択器２２０３は、ＳＳＤまたはＶＡＲをＳＡＤとともに算出することになり、一時的に記憶しておくことになる。

予測信号生成器１０３ｂ（予測信号生成器３０８ｂ）の構成は、図２２の構成に限定されない。例えば、図２２では、テンプレートマッチング器にて検索した複数の候補予測信号について、その信号にアクセスするための座標情報を座標情報用メモリ２０２に記憶しているが、候補予測信号と予測隣接領域の画素信号とを記憶しておく構成でも良い。図２２内のメモリ量は増加するが、フレームメモリへのアクセスを減らす効果がある。

＜第四の実施形態＞
第三に実施形態では、デコーダは、対象隣接領域に付加された情報（例えば対象隣接信号）に基づいて、予測領域とそれに隣接する予測隣接領域を探索している。一方、予測領域ならびに予測隣接領域にアクセスするための座標情報（例えば、図４の座標情報416）、つまり対象領域に付加された情報（動きベクトルや参照画像の識別番号）をエンコーダにて符号化し、この付加情報に基づいて、デコーダが予測領域ならびに予測隣接領域を取得するような場合にも、各対象領域の予測信号生成の際に適用する重み付け係数を、複数の候補から付加情報なしで決定する本発明は適用できる。

第三の実施形態による符号化装置ならびに復号装置は、図２の予測生成器内のテンプレートマッチング器を図２８あるいは図３１の動き補償器に変更することにより、実現できる。符号化装置ならびに復号装置は、対象領域の付加情報の符号化ならびに復号化処理のため、図２７ならびに図３０のように変更される。また、この変形例による符号化処理ならびに復号処理は図５のテンプレートマッチング処理を図２９ならびに図３２の動き補償処理に変更することにより実現できる。なお、第四の実施形態では、候補予測信号の数をＭ個に固定とし、Ｍ個の重み係数の組を複数の候補から選択する。

図２８は第四の実施形態による画像予測符号化装置１００ｂを示すブロック図である。予測信号生成器１０３ｃの入出力構成が、画像予測符号化装置１００のブロック図における画像予測符号化装置１００と異なる。つまり、対象領域（対象ブロック）の画素信号（対象画素信号）がＬ１０２経由で入力され、Ｌ２７０３経由で、２つ以上の各予測領域にアクセスするための座標情報を含む対象領域の付加情報が、エントロピー符号化器１１１に出力される。予測信号生成器１０３ｃから出力された対象領域の付加情報は、量子化器１０７にて量子化された変換係数と共に、エントロピー符号化器１１１にて符号化される。

次に、第四の実施形態による画像予測符号化装置１００ｂ内の予測信号生成器１０３ｃについて説明する。図２２の予測信号生成器と異なるところは、テンプレートマッチング器２０１が動き補償器に変更される点である。

図２８は第四の実施形態による画像予測符号化装置１００ｂ内の予測信号生成器１０３ｃにおける動き補償器２０１ｂのブロック図である。

動き補償器２０１ｂは、ラインＬ１０４経由でフレームメモリ１０４に記憶されている再生画像信号にアクセスし、ブロックマッチング処理を行なう。ここで、図３と図４を用いて、このブロックマッチング処理について説明する。ここでは対象ブロック４０２に対する候補予測信号を生成する処理について説明する。

まず、対象ブロックや符号化済みの隣接ブロックに付加された情報に基づいて「探索領域」を設定する。図３では、対象ブロック４０２に接しており、それより前に再生され同じ画面内にある再生画像の一部（全部でもよい）が探索領域４０１として設定されている。ここでは、対象ブロック４０２を、８ｘ８の画素からなる符号化対象ブロックを分割した４ｘ４画素の小ブロックとしているが、それ以外のブロックの大きさまたは形に分割してもよいし、分割しなくてもよい。

さらに、図４では、対象ブロック４０２と異なる画面４１１で示される再生画像の一部が探索領域４１７として設定されている。なお、本実施形態では、２つの画面（図３と図４）内に探索領域を設定しているが、対象ブロックと同じ画面内のみに設定しても良いし（図３）、対象ブロックと異なる画面内のみに設定しても良い（図４）。

図３に示すように探索領域４０１と対象ブロック４０２とは接する必要はなく、探索領域４０１は対象ブロック４０２と全く接していなくてもよい。また、図４に示すように対象ブロックと異なる一画面（画面４１１のみ）において探索領域を設定することに限る必要はなく、対象ブロックと異なる複数の画面（参照画像、再生済みであれば表示順で未来のフレームを含んでも良い）にそれぞれ探索領域を設定してもよい。

動き補償器２０１ｂは、探索領域４０１と（各参照フレームの）探索領域４１７の探索領域（いずれか一方でもよい）において、対象領域４０２内の画素と対象領域４０２と同じ形状を有する画素群との間で、対応する画素間の絶対誤差値の和（ＳＡＤ）を求め、ＳＡＤが小さいＭ個の領域を検索し、それらを「予測領域」とする。そして、予測領域に隣接する逆Ｌ字の領域を「予測隣接領域」とする。検索精度は整数画素単位でもよいし、１/２画素、１/４画素等の小数精度の画素を生成し、小数画素精度で探索を行なってもよい。Ｍの値は予め設定しておくが、図３および図４では、Ｍ＝６であり、予測領域４０５ａ、４０５ｂ、４０５ｃ、４１５a、４１５ｂおよび４１５ｃが探索されている。これらに伴う予測隣接領域が領域４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｃ、４１４a、４１４ｂおよび４１４ｃであり、対象領域の付加情報、つまり、各予測領域ならびに予測隣接領域にアクセスするための座標情報（動きベクトルと参照画像の識別番号）がベクトル４０６ａ、４０６ｂ、４０６ｃ、４１６a、４１６ｂおよび４１６ｃで示される。

さらに動き補償器２０１ｂでは、対象ブロック４０２に隣接する「対象隣接領域４０３」の画素信号（対象隣接信号）と探索したＭ個の予測隣接領域４０４、４１４の画素信号との間でＳＡＤを算出する。

以上の通りの動作を行うための動き補償器２０１ｂの構成について説明する。動き補償器２０１ｂは、対象隣接領域取得器２１１と予測隣接領域取得器２１２と予測領域取得器２８０１とを含んで構成される。

予測領域取得器２８０１は、ラインＬ１０４を経由してフレームメモリ１０４内の探索領域から対象領域４０２（対象ブロック）と同じ形状の領域（予測領域）の画素信号を順次取得し、ラインＬ１０２経由で入力された対象領域４０２の画素信号（対象画素信号）と取得した予測領域（４０５や４１５を含む）の画素信号との間でＳＡＤを算出する。そして、探索範囲内の画像群からＳＡＤの小さいＭ個の予測領域を検索する。検索されたＭ個の予測領域（４０５と４１５）にアクセスするための座標情報（４０６と４１６、動きベクトルと参照画像の識別番号）は、対象領域の付加情報として、ラインＬ２７０３経由で、エントロピー符号化器１１１に出力される。同時、Ｍ個の座標情報はラインＬ２０１ａ経由で、座標情報用メモリ２０２と予測隣接領域取得器２１２とに出力される。

対象隣接領域取得器２１１は、フレームメモリ１０４からラインＬ１０４を経由して対象隣接領域４０３を取得し、ラインＬ２１１経由で予測隣接領域取得器２１２に出力する。

予測隣接領域取得器２１２は、ラインＬ２０１ａ経由でＭ個の予測領域の座標情報が入力されると、この座標情報に基づいて、フレームメモリ１０４内の探索領域から対象隣接領域４０３と同じ形状の領域である予測隣接領域の画素信号をＭ個取得する。そして、ラインＬ２１１経由で対象隣接領域取得器２１１から得られる対象隣接領域４０３の画素信号（隣接画素信号）と取得したＭ個の予測隣接領域の画素信号との間でＳＡＤを算出し、ラインＬ２０１ｂ経由で候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力する。

このように動き補償器２０１ｂは、Ｍ個の予測領域を探索し、これらの予測領域にアクセスするための座標情報を対象領域の付加情報として、エントロピー符号化器に出力する。そして、探索したＭ個の予測領域について、各予測領域に隣接する予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域の画素信号との間のＳＡＤと、各予測隣接領域にアクセスするための座標情報を生成し、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力する。候補予測信号の組み合わせ決定器２２００は、入力された情報に基づいて、第三の実施形態に示すように、Ｍ個の予測領域の画素信号を重み付け平均化するための重み係数の組を複数の候補から選択する。

図２９は、本実施形態による動き補償器２０１ｂにて、対象領域（対象ブロック）の画素信号（対象画素信号）に対する複数（Ｍ個）の候補予測信号を探索し、探索した候補予測信号にアクセスするための座標情報を、対象領域の付加情報として取得する方法を示すフローチャートである。

まず、対象隣接領域取得器２１１では、対象ブロックに対する対象隣接領域（テンプレート信号）がフレームメモリ１０４から取得される。同時に、動き補償器２０１ｂは対象領域の画像信号を、入力画像信号を保存するフレームメモリから取得する（Ｓ２９０２）。

つぎに、動き補償器２０１ｂは、Ｍ個の候補予測信号を選択するための閾値を十分大きな値に初期化する（Ｓ５０３）。予測領域取得器２８０１は、探索領域から予測領域を取得し、取得した予測領域と対象領域との画素信号の間の絶対値差分和（ＳＡＤ）を求める（Ｓ２９０３）。更にＳＡＤ値と閾値が比較され（Ｓ５０５）、ＳＡＤ値が閾値より小さいと判断された場合、Ｓ２９０４に進み、そうでないと判断された場合、Ｓ５０８に進む。

処理Ｓ２９０４では、処理Ｓ２９０３で算出したＳＡＤのうち、値が小さいＭ個の予測領域にアクセスするための座標情報を保存・更新する。同時に、動き補償器２０１ｂは、閾値をＭ番目に小さいＳＡＤの値に更新する（Ｓ５０７）。

その後、予測領域取得器２８０１により、探索領域が全て探索済みであるか否か確認される（Ｓ５０８）。全て探索済みではないと判断された場合、Ｓ２９０３に戻り、全部探索済みとなった時点で、動き補償器２０１ｂは処理Ｓ２９０５を実施し、動き補償処理を終了する（Ｓ５０９）。処理Ｓ２９０５では、検出したＭ個の座標情報を対象領域の付加情報として符号化する。さらに、予測隣接領域取得器２１２にて、処理Ｓ２９０２で取得した対象隣接領域の画素信号と、Ｍ個の座標情報に基づいて取得されるＭ個の予測隣接領域の画素信号のＳＡＤが算出される。

図３０は第四の実施形態による画像予測復号装置３００ｂを示すブロック図である。予測信号生成器３０８ｃの入力構成が、画像予測復号装置３００ｂのブロック図における画像予測復号装置３００と異なる。つまり、エントロピー復号器３０２にて復号された２つ以上の各予測領域にアクセスするための座標情報を含む対象領域の付加情報が、予測信号生成器３０８ｃに入力される。

次に、第四の実施形態による画像予測符号化装置１００ｂ内の予測信号生成器１０３ｃについて説明する。図２２の予測信号生成器と異なるところは、テンプレートマッチング器２０１が対象隣接領域動き補償器２０１ｂに変更される点である。

図３１は第四の実施形態による画像予測復号装置３００ｂ内の予測信号生成器３０８ｃにおける対象隣接領域動き補償器２０１ｃのブロック図である。

対象隣接領域動き補償器２０１ｃでは、ラインＬ３０９経由で入力されるＭ個の座標情報に基づいて、Ｍ個の予測隣接領域４０４、４１４の画素信号を取得し、対象ブロック４０２に隣接する「対象隣接領域４０３」の画素信号（対象隣接信号）との間でＳＡＤを算出する。

対象隣接領域動き補償器２０１ｃの構成について説明する。動き補償器２０１ｃは、対象隣接領域取得器２１１と予測隣接領域取得器２１２とを含んで構成される。

まず、ラインＬ３０９経由で入力されるＭ個の予測領域にアクセスするための座標情報は、予測隣接領域取得器２１２に入力されると共に、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力される。

対象隣接領域取得器２１１は、フレームメモリ１０４からラインＬ１０４を経由して対象隣接領域４０３を取得し、ラインＬ２１１経由で予測隣接領域取得器２１２に出力する。

予測隣接領域取得器２１２は、ラインＬ３０９経由でＭ個の予測領域の座標情報が入力されると、この座標情報に基づいて、フレームメモリ１０４内の探索領域から対象隣接領域４０３と同じ形状の領域である予測隣接領域の画素信号をＭ個取得する。そして、ラインＬ２１１経由で対象隣接領域取得器２１１から得られる対象隣接領域４０３の画素信号（隣接画素信号）と取得したＭ個の予測隣接領域の画素信号との間でＳＡＤを算出し、ラインＬ２０１ｂ経由で候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力する。

このように対象隣接領域動き補償器２０１ｃは、Ｍ個の各予測領域に隣接する予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域の画素信号との間のＳＡＤを算出し、各予測隣接領域にアクセスするための座標情報と共に、候補予測信号の組み合わせ決定器２２００に出力する。候補予測信号の組み合わせ決定器２２００は、入力された情報に基づいて、第三の実施形態に示すように、Ｍ個の予測領域の画素信号を重み付け平均化するための重み係数の組を複数の候補から選択する。

図３２は、本実施形態による対象隣接領域動き補償器２０１ｃにて実施される処理を示すフローチャートである。

第１に、復号器のエントロピー復号器３０２は、対象領域の付加情報を復号し、Ｍ個の予測領域にアクセスするための座標情報を復号する（Ｓ３２０２）。対象隣接領域取得器２１１では、対象ブロックに対する対象隣接領域（テンプレート信号）がフレームメモリ３０７から取得される（Ｓ３２０３）。

第２に、予測隣接領域取得器２１２にて、処理Ｓ３２０３にて取得した対象隣接領域の画素信号と、復号したＭ個の座標情報に基づいて取得されるＭ個の予測隣接領域の画素信号のＳＡＤが算出され（Ｓ３２０４）、処理を終了する（Ｓ３２０５）。

このように、対象領域に付加された情報に基づいて、複数の予測領域を生成する場合においても、これらの予測領域を重み付け平均化して、対象領域の予測信号を生成するための重み係数の組を、付加情報なしで複数の候補から決定できる。

なお、第一〜第三の実施形態と同様に、第四の実施形態の画像予測符号化装置１００および画像予測復号装置３００を、プログラムまたはそのプログラムを含んだ記録媒体として構成することができる。その具体的なモジュール構成は、図１１、および図１３と同様の構成をとる。また、予測信号生成器１０３ｃに相当するモジュール構成は、図１２と同様の構成をとるが、テンプレートマッチングモジュールＰ２０１にかえて、動き補償器２０１ｂの機能を有する動き補償モジュールにする必要がある。また、予測信号生成器３０８ｃに相当するモジュール構成は、図１２と同様の構成をとるが、テンプレートマッチングモジュールＰ２０１にかえて、対象隣接領域動き補償器２０１ｃに相当する対象隣接領域動き補償モジュールとする必要がある。

つぎに、本実施形態の画像予測符号化装置１００および画像予測復号装置３００の作用効果について説明する。

第一の実施形態の画像予測符号化装置１００において、テンプレートマッチング器２０１は、対象画素信号からなる対象領域（対象ブロック）４０２に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域４０３との相関が高い複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃを、既再生画像からなる探索領域４０１および４１７から探索する。候補予測信号の組み合わせ決定器２０３における組み合わせ設定器２３１は、探索した複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃのうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出する。そして、予測隣接領域取得器２３２は、導出された予測隣接領域の画素信号を抽出し、重み付け器２３４および加算器２３５は、抽出された画素信号を予め定めた合成方法を用いて、例えば平均化することで加工することにより、組み合わせ毎に隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成する。そして、比較・選択器２３６は、重み付け器２３４等により生成された比較信号と対象隣接領域取得器２３３により取得された隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。予測領域取得器２０４は、選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、重み付け器２０５および加算器２０６は、候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。このように生成された予測信号をブロック分割器１０２を介して取得された対象画素信号から減算器１０５が減算して残差信号を生成し、変換器１０６、量子化器１０７、およびエントロピー符号化器１１１は生成された残差信号を符号化する。

これにより、対象ブロックに隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域を用いて、情報量を多くすることなく平滑化に適した候補予測信号の組み合わせが選択できるので、効率良く局所的な雑音特性を考慮した予測信号を生成することができる。

また、本実施形態の画像予測符号化装置１００における比較・選択器２３６は、比較信号と隣接画素信号との差分の絶対値和であるＳＡＤが小さい組み合わせを選択することにより、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択することができる。

また、本実施形態の画像予測符号化装置１００における重み付け器２３４および加算器２３５は、組み合わせ設定器２３１において設定された組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより比較信号を生成することで、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択するにあたっての適切な比較信号を生成することができる。

また、本実施形態の画像予測符号化装置１００における組み合わせ設定器２３１が設定する予測隣接領域の組み合わせが、対象隣接領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むようにしたことにより、加算とシフト演算のみで行うことができ、実装上簡易な構成をとることができる。ここで、ｎの値が０以上の整数であることが好ましい。

また、本実施形態の画像予測復号装置３００において、テンプレートマッチング器２０１は、対象画素信号からなる対象領域（対象ブロック）４０２に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域４０３との相関が高い複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃを、既再生画像からなる探索領域４０１および４１７から探索する。候補予測信号の組み合わせ決定器２０３における組み合わせ設定器２３１は、探索した複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃのうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出する。そして、予測隣接領域取得器２３２は、導出された予測隣接領域の画素信号を抽出し、重み付け器２３４および加算器２３５は、抽出された画素信号を予め定めた合成方法を用いて、例えば平均化することで加工することにより、組み合わせ毎に隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成する。そして、比較・選択器２３６は、重み付け器２３４等により生成された比較信号と対象隣接領域取得器２３３により取得された隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。予測領域取得器２０４は、選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、重み付け器２０５および加算器２０６は、候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。

そして、入力端子３０１を介して入力した圧縮データからエントロピー復号器３０２、逆量子化器３０３、逆変換器３０４が差分信号を復元し、加算器３０５は、上述した通りに生成された予測信号と復元した差分信号とを加算して、再生画像信号を生成する。

これにより、対象ブロックに隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域を用いて、情報量を多くすることなく平滑化に適した候補予測信号の組み合わせが選択できるので、効率良く局所的な雑音特性を考慮した予測信号を生成することができる。

また、本実施形態の画像予測復号装置３００における比較・選択器２３６は、比較信号と隣接画素信号との差分の絶対値和であるＳＡＤが小さい組み合わせを選択することにより、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択することができる。

また、本実施形態の画像予測復号装置３００における重み付け器２３４および加算器２３５は、組み合わせ設定器２３１において設定された組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより比較信号を生成することで、より平滑化に適した候補予測信号の組み合わせを選択するにあたっての適切な比較信号を生成することができる。

また、本実施形態の画像予測復号装置３００における組み合わせ設定器２３１が設定する予測隣接領域の組み合わせが、対象隣接領域との相関が高い順に２のｎ乗個の予測隣接領域を含むようにしたことにより、加算とシフト演算のみで行うことができ、実装上簡易な構成をとることができる。ここで、ｎの値が０以上の整数であることが好ましい。

また、本実施形態の画像予測符号化プログラムＰ１００において、テンプレートマッチングモジュールＰ２０１は、対象画素信号からなる対象領域（対象ブロック）４０２に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域４０３との相関が高い複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃを、既再生画像からなる探索領域４０１および４１７から探索する。候補予測信号の組み合わせ決定モジュールＰ２０２は、探索した複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃのうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出する。そして、候補予測信号の組み合わせ決定モジュールＰ２０２は、導出された予測隣接領域の画素信号を抽出し、抽出された画素信号を予め定めた合成方法を用いて、例えば平均化することで加工することにより、組み合わせ毎に隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成する。そして、予測信号合成モジュールＰ２０３は、生成された比較信号と取得された隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。候補予測信号の組み合わせ決定モジュールＰ２０２は、選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。このように生成された予測信号をブロック分割モジュールＰ１０２を介して取得された対象画素信号から減算モジュールＰ１０５が減算して残差信号を生成し、変換モジュールＰ１０６、量子化モジュールＰ１０７、およびエントロピー符号化モジュールＰ１１１は生成された残差信号を符号化する。

また、本実施形態の画像予測復号プログラムＰ３００において、テンプレートマッチングモジュールＰ２０１は、対象画素信号からなる対象領域（対象ブロック）４０２に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域４０３との相関が高い複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃを、既再生画像からなる探索領域４０１および４１７から探索する。予測信号合成モジュールＰ２０３は、探索した複数の予測隣接領域４０４ａ〜４０４ｃ、４１４ａ〜４１４ｃのうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出する。そして、予測信号合成モジュールＰ２０３は、導出された予測隣接領域の画素信号を抽出し、抽出された画素信号を予め定めた合成方法を用いて、例えば平均化することで加工することにより、組み合わせ毎に隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成する。そして、予測信号合成モジュールＰ２０３は、生成された比較信号と取得された隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。予測信号合成モジュールＰ２０３は、選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、予測信号合成モジュールＰ２０３は、候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。

そして、入力した圧縮データからエントロピー復号モジュールＰ３０２、逆量子化モジュールＰ３０３、逆変換モジュールＰ３０４が差分信号を復元し、加算モジュールＰ３０５は、上述した通りに生成された予測信号と復元した差分信号とを加算して、再生画像信号を生成する。

画像予測符号化装置１００において予測信号生成器１０３ａを適用した第二実施形態ついては、以下の作用効果を奏する。すなわち、予測信号生成器１０３ａにおいて、予測隣接領域取得器２１２は、対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索する。そして、代表予測領域取得器１８０２は、探索した複数の予測隣接領域のうち、対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から２個の信号を取得する。

そして、予測領域間の相関評価値算出器１８０３は、Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出する。予測領域取得器２０４は、該評価値が規定の閾値より小さい場合におけるＮ個の候補予測信号を取得し、重み付け器２０５および加算器２０６は、Ｎ個の候補予測信号に対して予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。そして、減算器１０５は、生成した予測信号を対象画素信号から減算して残差信号を算出し、変換器１０６、量子化器１０７およびエントロピー符号化器１１１は、残差信号を符号化し、出力端子１１２は出力する。

これにより、複数の候補予測信号に基づいて適切な予測信号を生成することができる。候補予測信号の雑音成分だけが異なり信号成分が類似している信号に対して、特に効果がある。

また、予測信号生成器１０３ａにおいて、閾値処理器１８０４が評価値が閾値より大きいと判断する場合には、カウンター１８０１がＮ値を減算することで次に大きい値に更新し、代表予測領域取得器１８０２が画素信号の組み合わせを再取得し、予測領域間の相関評価値算出器１８０３が再度評価値を算出し、閾値処理器１８０４が評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことで、予測領域取得器２０４は、有効な候補予測信号の数を選択することができる。

また、予測信号生成器１０３ａにおいて、予測領域間の相関評価値算出器１８０３は、テンプレートマッチング器２０１が探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を評価値とする。これにより、適切な評価値を算出することができる。

また、画像予測復号装置３００において、予測信号生成器３０８ａを適用した場合以下の作用効果を奏する。予測隣接領域取得器２１２は、対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索する。そして、代表予測領域取得器１８０２は、探索した複数の予測隣接領域のうち、対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から２個の信号を取得する。

そして、予測領域間の相関評価値算出器１８０３は、Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出する。予測領域取得器２０４は、該評価値が規定の閾値より小さい場合におけるＮ個の候補予測信号を取得し、重み付け器２０５および加算器２０６は、Ｎ個の候補予測信号に対して予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成する。

一方、入力端子３０１を介して入力した圧縮データからエントロピー復号器３０２、逆量子化器３０３、逆変換器３０４が差分信号を復元し、加算器３０５は、上述した通りに生成された予測信号と復元した差分信号とを加算して、再生画像信号を生成する。

これにより、複数の候補予測信号に基づいて適切な予測信号を生成することができる。候補予測信号の雑音成分だけが異なり信号成分が類似している信号に対して、特に効果がある。

また、予測信号生成器１０３ａにおいて、閾値処理器１８０４が評価値が閾値より大きいと判断する場合には、カウンター１８０１がＮ値を減算することで次に大きい値に更新し、代表予測領域取得器１８０２が画素信号の組み合わせを再取得し、予測領域間の相関評価値算出器１８０３が再度評価値を算出し、閾値処理器１８０４が評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことで、予測領域取得器２０４は、有効な候補予測信号の数を選択することができる。

また、予測信号生成器１０３ａにおいて、予測領域間の相関評価値算出器１８０３は、テンプレートマッチング器２０１が探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を評価値とする。これにより、適切な評価値を算出することができる。

画像予測符号化装置１００に対して予測信号生成器１０３ｂを適用した第三の実施形態については、以下の作用効果を奏する。テンプレートマッチング器２０１が、対象領域あるいは対象領域に隣接する対象隣接領域に基づいて、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得する。

そして、組み合わせ設定器２３１は、取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出する。つぎに、重み係数設定器２２０１は、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、重み付け平均化器２２０２は、これら組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いてこれら組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。

つぎに、比較・選択器２２０３は、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、予測領域取得器２０４は、組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、重み付け平均化器２２０４は、該候補予測信号を選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。そして、減算器１０５は、生成した予測信号を対象画素信号から減算することで残差信号を生成し、変換器１０６、量子化器１０７、エントロピー符号化器１１１は、残差信号を符号化する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで重み係数の組を選択することが可能となる。

また、第三の実施形態の画像符号化装置１００においては、テンプレートマッチング器２０１が、対象領域あるいは対象領域に隣接する対象隣接領域に基づいて、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得する。

そして、組み合わせ設定器２３１は、取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を１つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出する。

そして、重み係数設定器２２０１は、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、重み付け平均化器２２０２は、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。

つぎに、比較・選択器２２０３は、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、再度、重み付け平均化器２２０２は、選択された複数の組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を、選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、再度、比較・選択器２２０３は、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。

そして、予測領域取得器２０４は、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、重み付け平均化器２２０４は、該候補予測信号を、選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。そして、生成した予測信号を用いて対象画素信号との残差信号を生成し、残差信号を符号化する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせおよび重み係数の組を選択することが可能となる。

また、予測信号生成器１０３ｂにおいて、重み係数設定器２２０１は、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前接画素信号との差分の絶対値和が大きくなるにつれて小さい重み付け係数が設定されるよう（例えば式（７）に示されるように）、少なくとも重み係数の組の１つを算出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、予測信号生成器１０３ｂにおいて、重み係数設定器２２０１は、組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組（例えば、式（６）に示されるように）を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、予測信号生成器１０３ｂにおいて、重み係数設定器２２０１は、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表（例えば、図２６に示されるように）を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、画像予測復号装置３００において、予測信号生成器３０８ｂを適用した場合以下の作用効果を奏する。テンプレートマッチング器２０１が、対象領域あるいは対象領域に隣接する対象隣接領域に基づいて、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得する。

そして、組み合わせ設定器２３１は、取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出する。つぎに、重み係数設定器２２０１は、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、重み付け平均化器２２０２は、これら組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いてこれら組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。

つぎに、比較・選択器２２０３は、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、予測領域取得器２０４は、組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、重み付け平均化器２２０４は、該候補予測信号を選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。そして、減算器１０５は、生成した予測信号を対象画素信号から減算することで残差信号を生成し、変換器１０６、量子化器１０７、エントロピー符号化器１１１は、残差信号を符号化する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで重み係数の組を選択することが可能となる。

また、第三の実施形態の画像符号化装置１００においては、テンプレートマッチング器２０１が、対象領域あるいは対象領域に隣接する対象隣接領域に基づいて、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得する。

そして、組み合わせ設定器２３１は、取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を１つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出する。

そして、重み係数設定器２２０１は、予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、重み付け平均化器２２０２は、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成する。

つぎに、比較・選択器２２０３は、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、再度、重み付け平均化器２２０２は、選択された複数の組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を、選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、再度、比較・選択器２２０３は、該比較信号と隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択する。

そして、予測領域取得器２０４は、該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、既再生画像から対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、重み付け平均化器２２０４は、該候補予測信号を、選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成する。

一方、入力端子３０１を介して入力した圧縮データからエントロピー復号器３０２、逆量子化器３０３、逆変換器３０４が差分信号を復元し、加算器３０５は、上述した通りに生成された予測信号と復元した差分信号とを加算して、再生画像信号を生成する。これにより、対象ブロックごとに、付加情報なしで予測信号生成に有効な候補予測信号の組み合わせおよび重み係数の組を選択することが可能となる。

また、予測信号生成器１０３ｂにおいて、重み係数設定器２２０１は、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前接画素信号との差分の絶対値和が大きくなるにつれて小さい重み付け係数が設定されるよう（例えば、式（７）に示されるように）、少なくとも重み係数の組の１つを算出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、予測信号生成器１０３ｂにおいて、重み係数設定器２２０１は、組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組（式（６）に示されるように）を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

また、予測信号生成器１０３ｂにおいて、重み係数設定器２２０１は、組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表（図２６に示されるように）を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することにより、適切な重み係数の組を算出することができる。

第四の実施形態として、第三の実施形態に対して、動き補償を行うよう構成している。例えば、第三の実施形態では、テンプレートマッチング器２０１が、対象領域あるいは対象領域に隣接する対象隣接領域に基づいて、対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得する、こととしているが、これに限らず、例えば、対象領域に付加されている、動きベクトルや参照画像の識別番号などの付加情報に基づいて予測隣接領域を取得するようにしてもよい。

本発明の実施形態による画像予測符号化装置を示すブロック図である。 画像予測符号化装置に用いられる予測信号生成器１０３を示すブロック図である。 テンプレートマッチング器２０１において、テンプレートマッチング処理および予測隣接領域と予測領域の候補を検索する処理を説明するための模式図である。 テンプレートマッチング器２０１において、テンプレートマッチング処理および予測隣接領域と予測領域の候補を検索する処理を説明するための第２の模式図である。 テンプレートマッチング器２０１におけるテンプレートマッチングおよび予測隣接領域と予測領域の候補を検索する方法を説明するためのフローチャートである。 候補予測信号の組み合わせ決定器２０３における候補予測信号の組み合わせ決定方法を説明するためのフローチャートである。 候補予測信号を合成して予測信号を生成する方法を説明するためのフローチャートである。 画像予測符号化装置１００における画像予測符号化方法を示すフローチャートである。 画像予測復号装置３００を示すブロック図である。 画像予測復号装置３００の画像予測復号方法を示すフローチャートである。 画像予測符号化方法を実行することができるプログラムのモジュールを示すブロック図である。 予測信号生成モジュールＰ１０３のモジュールを示すブロック図である。 画像予測復号方法を実行することができるプログラムのモジュールを示すブロック図である。 画面内予測方法を説明するための模式図である。 ブロックマッチング処理を説明するための模式図である。 記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図である。 記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。 第二の実施形態における画像予測符号化装置に用いられる予測信号生成器１０３のブロック図である。 平均化数決定器１８００における候補予測信号の組み合わせ決定方法を説明するためのフローチャートである。 候補予測信号を合成して予測信号を生成する第２の方法を示すフローチャートである。 予測信号生成モジュールＰ１０３の第２のモジュールを示すブロック図である。 第三の実施形態における画像予測符号化装置に用いられる予測信号生成器１０３を示すブロック図である。 重み係数設定器２２０１における候補予測信号の重み係数決定方法を説明するためのフローチャートである。 候補予測信号の組み合わせ決定器２２００における候補予測信号の第３の組み合わせ決定方法を説明するためのフローチャートである。 候補予測信号を合成して予測信号を生成する第３の方法を示すフローチャートである。 対象隣接領域の画素信号と予測隣接領域の画素信号との間の差分値から重み係数の組を設定する対応表を示す説明図である。 本発明の第四の実施形態による画像予測符号化装置を示すブロック図である。 本発明の第四の実施形態による画像予測符号化装置の予測信号生成器１０３ｃにおける動き補償器２０１ｂを示すブロック図である。 動き補償器２０１ｂにおける動き補償方法を示すフローチャートである。 本発明の第四の実施形態による画像予測復号装置を示すブロック図である。 本発明の第四の実施形態による画像予測復号装置の予測信号生成器３０８ｃにおける対象隣接領域動き補償器２０１ｃを示すブロック図である。 対象隣接領域動き補償器２０１ｃにおける動き補償方法を示すフローチャートである。

符号の説明

１００…画像予測符号化装置、１０１…入力端子、１０２…ブロック分割器、１０３…予測信号生成器、１０４…フレームメモリ、１０５…減算器、１０６…変換器、１０７…量子化器、１０８…逆量子化器、１０９…逆変換器、１１０…加算器、１１１…エントロピー符号化器、１１２…出力端子、２０１…テンプレートマッチング器、２０２…座標情報用メモリ、２０３…候補予測信号の組み合わせ決定器、２０４…予測領域取得器、２０５…重み付け器、２０６…加算器、２１１…対象隣接領域取得器、２１２…予測隣接領域取得器、２１３…比較器、２１４…スイッチ、２３１…組み合わせ設定器、２３２…予測隣接領域取得器、２３３…対象隣接領域取得器、２３４…重み付け器、２３５…加算器、２３６…比較・選択器、３００…画像予測復号装置、３０１…入力端子、３０２…エントロピー復号器、３０３…逆量子化器、３０４…逆変換器、３０５…加算器、３０６…出力端子、３０７…フレームメモリ、３０８…予測信号生成器、Ｐ１００…画像予測符号化プログラム、Ｐ１０２…ブロック分割モジュール、Ｐ１０３…予測信号生成モジュール、Ｐ１０４…記憶モジュール、Ｐ１０５…減算モジュールＰ１０６…変換モジュール、Ｐ１０８…逆量子化モジュール、Ｐ１０９…逆変換モジュール、Ｐ１１０…加算モジュール、Ｐ１１１…エントロピー符号化モジュール、Ｐ２０１…テンプレートマッチングモジュール、Ｐ２０２…決定モジュール、Ｐ２０３…予測信号合成モジュール、Ｐ３００…画像予測復号プログラム、Ｐ３０２…エントロピー復号モジュール、Ｐ３０３…逆量子化モジュール、Ｐ３０４…逆変換モジュール、Ｐ３０５…加算モジュール、Ｐ３０７…記憶モジュール、Ｐ３０８…予測信号生成モジュール、１８００…平均化数決定器、１８０１…カウンター、１８０２…代表予測領域取得器、１８０３…相関評価値算出器、１８０４…閾値処理器、２２００…候補予測信号の組み合わせ決定器、２２０１…重み付け係数設定器、２２０２…重み付け平均化器、２２０３…比較・選択器、２２０４…重み付け平均化器、２８０１…予測領域取得器。

Claims (42)

1. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、
   前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
   前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、
   前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、
   前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
   前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
   前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化装置。
2. 前記予測信号生成手段は、前記比較信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が小さい組み合わせを選択することを特徴とする請求項１に記載の画像予測符号化装置。
3. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記比較信号を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の画像予測符号化装置。
4. 前記予測信号生成手段において、前記予測隣接領域の組み合わせが、前記対象隣接領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像予測符号化装置。
5. 前記ｎの値が０以上の整数であることを特徴とする請求項４に記載の画像予測符号化装置。
6. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、
   前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、
   前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
   前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、
   前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
   前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つを含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択し、
   前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号装置。
7. 前記予測信号生成手段において、前記隣接画素信号に対する比較信号を生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が小さい組み合わせを選択することを特徴とする請求項６に記載の画像予測復号装置。
8. 前記予測信号生成手段において、前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記比較信号を生成することを特徴とする請求項６または７に記載の画像予測復号装置。
9. 前記予測信号生成手段において、前記予測隣接領域の組み合わせが、前記対象領域との相関が高い順に２のn乗個の予測隣接領域を含むことを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の画像予測復号装置。
10. 前記ｎの値が０以上の整数であることを特徴とする請求項９に記載の画像予測復号装置。
11. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、
    前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化方法。
12. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、
    前記データ復号ステップにより復号された信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択し、
    前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号方法。
13. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、
    前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、
    前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化プログラム。
14. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、
    前記データ復号モジュールにより復号された信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を予め定めた合成方法を用いて加工することにより、前記組み合わせ毎に前記隣接画素信号に対する比較信号をそれぞれ生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が大きい組み合わせを選択し、
    前記選択された組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記対象画素信号の候補予測信号として１つ以上生成し、該候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号プログラム。
15. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、
    前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
    前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、
    前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、
    前記予測信号生成手段は、
    前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、
    該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化装置。
16. 前記予測信号生成手段は、前記Ｎの値として複数の候補を用意し、Ｎ値の候補の最大値について前記評価値を算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成し、
    該評価値が前記閾値より大きい場合には、Ｎ値を減算することで次に大きい値に更新し、前記評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことを特徴とする請求項１５に記載の画像予測符号化装置。
17. 前記予測信号生成手段は、前記探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは前記画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を前記評価値とすることを特徴とする請求項１５または１６に記載の画像予測符号化装置。
18. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、
    前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
    前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、
    前記予測信号生成手段は、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、
    該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号装置。
19. 前記予測信号生成手段は、前記Ｎの値として複数の候補を用意し、Ｎ値の候補の最大値について前記評価値を算出し、該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成し、
    該評価値が前記閾値より大きい場合には、Ｎ値を減算することで次に大きい値に更新して前記評価値の算出と規定の閾値との比較を再度行うことを特徴とする請求項１８に記載の画像予測復号装置。
20. 前記予測信号生成手段は、前記探索したＮ個の予測隣接領域の内、対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号と対象隣接領域との相関が最も低い予測隣接領域に隣接する予測領域の画素信号、または対象隣接領域との相関が最も高い予測隣接領域の画素信号と対象隣接領域との相関がＮ番目に低い予測隣接領域の画素信号、あるいは前記画素信号それぞれを併せた信号の差分の絶対値和を算出し、該差分の絶対値和を前記評価値とすることを特徴とする請求項１８または１９に記載の画像予測復号装置。
21. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、
    前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
    前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、
    前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、
    前記予測信号生成手段は、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、
    前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、
    該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化装置。
22. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、
    前記領域分割手段により分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
    前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成手段と、
    前記残差信号生成手段により生成された前記残差信号を符号化する符号化手段と、を備え、
    前記予測信号生成手段は、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、
    予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化装置。
23. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が大きくなるにつれて小さい重み付け係数が設定されるよう、少なくとも前記重み係数の組の１つを算出することを特徴とする請求項２１または２２に記載の画像予測符号化装置。
24. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することを特徴とする請求項２１または２２に記載の画像予測符号化装置。
25. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することを特徴とする請求項２１または２２に記載の画像予測符号化装置。
26. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、
    前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
    前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、
    前記予測信号生成手段は、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、
    前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、
    該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号装置。
27. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号手段と、
    前記データ復号手段により復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元手段と、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成手段と、
    前記予測信号生成手段により生成された予測信号と前記残差信号復元手段にて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成手段と、を備え、
    前記予測信号生成手段は、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域のうち少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、
    予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号装置。
28. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和が大きくなるにつれて小さい重み付け係数が設定されるよう、少なくとも前記重み係数の組の１つを算出することを特徴とする請求項２６または２７に記載の画像予測復号装置。
29. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する予測隣接領域の数に応じて定まる重み係数の組を予め用意しており、該用意された重み係数の組により少なくとも１つの重み係数の組を導出することを特徴とする請求項２６また２７に記載の画像予測復号装置。
30. 前記予測信号生成手段は、前記組み合わせに属する複数の予測隣接領域の画素信号と前記隣接画素信号との差分の絶対値和から重み係数の組が決まる対応表を用意し、該対応表を用いて少なくとも１つの重み係数の組を導出することを特徴とする請求項２６または２７に記載の画像予測復号装置。
31. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、
    前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、
    前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、
    該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化方法。
32. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、
    前記データ復号ステップにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、
    該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とすることを特徴とする画像予測復号方法。
33. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、
    前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、
    前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、
    該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化方法。
34. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、
    前記領域分割ステップにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成ステップと、
    前記残差信号生成ステップにより生成された前記残差信号を符号化する符号化ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、
    予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化方法。
35. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、
    前記データ復号ステップにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、
    前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、
    該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号方法。
36. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号ステップと、
    前記データ復号ステップにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元ステップと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成ステップと、
    前記予測信号生成ステップにより生成された予測信号と前記残差信号復元ステップにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成ステップと、を備え、
    前記予測信号生成ステップは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、
    予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号方法。
37. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、
    前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、
    前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、
    前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、
    該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とすることを特徴とする画像予測符号化プログラム。
38. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、
    前記データ復号モジュールにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象画素信号からなる対象領域に隣接する既再生の隣接画素信号からなる対象隣接領域との相関が高い複数の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域から探索し、
    前記探索した複数の予測隣接領域のうち、前記対象領域に基づいたＮ個の予測領域の画素信号または前記探索したＮ個の予測隣接領域のうち予測隣接領域の画素信号あるいはその両方の信号から少なくとも２個の信号を用いて、該Ｎ個の候補予測信号間の相関を評価する評価値を予め定めた方法で算出し、
    該評価値が規定の閾値より小さい場合には該Ｎ個の候補予測信号を予め定めた合成方法を用いて加工することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号プログラム。
39. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、
    前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、
    前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域のうち、当該予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、
    前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、
    該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化プログラム。
40. 入力画像を複数の領域に分割する領域分割モジュールと、
    前記領域分割モジュールにより分割された前記複数の領域のうちの処理対象である対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記対象画素信号との残差信号を生成する残差信号生成モジュールと、
    前記残差信号生成モジュールにより生成された前記残差信号を符号化する符号化モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、
    予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測符号化プログラム。
41. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、
    前記データ復号モジュールにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を２つ以上含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを導出し、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、
    前記組み合わせについて、該複数重み係数の組を用いて前記組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、
    該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を２つ以上生成し、該候補予測信号を前記選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号プログラム。
42. 圧縮データの中から処理対象である対象領域に関する残差信号の符号化データを復号するデータ復号モジュールと、
    前記データ復号モジュールにより復号されて得られた信号から再生残差信号を復元する残差信号復元モジュールと、
    前記対象領域の対象画素信号に対する予測信号を生成する予測信号生成モジュールと、
    前記予測信号生成モジュールにより生成された予測信号と前記残差信号復元モジュールにて復元された再生残差信号とを加算することによって、再生画像信号を生成する再生画像信号生成モジュールと、を備え、
    前記予測信号生成モジュールは、前記対象領域に隣接する対象隣接領域と同形状の予測隣接領域を、既再生画像からなる探索領域からそれぞれ複数個取得し、
    前記取得した複数の予測隣接領域を少なくとも１つ含む、任意の予測隣接領域の組み合わせを２つ以上導出し、
    予測隣接領域を２つ以上含む組み合わせについて、該組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を重み付け平均するための重み係数の組を２つ以上導出し、該複数の重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い重み係数の組を選択し、
    前記複数の組み合わせについて、その組み合わせに属する予測隣接領域の画素信号を前記で選択した重み係数の組を用いて予測隣接領域の画素信号を重み付け平均することにより、前記隣接画素信号に対する比較信号を２つ以上生成し、該比較信号と前記隣接画素信号との相関が高い組み合わせを選択し、
    該選択した組み合わせに属する予測隣接領域に基づいて、前記既再生画像から前記対象画素信号の候補予測信号を１つ以上生成し、該候補予測信号を、前記選択した組み合わせに対して先に選択した重み係数の組を用いて重み付け平均することによって予測信号を生成することを特徴とする画像予測復号プログラム。

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