CN1116767C

CN1116767C - 动态向量检测方法及其装置

Info

Publication number: CN1116767C
Application number: CN97119660.5A
Authority: CN
Inventors: 新乡隆明; 大谷昭彦
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1996-09-24
Filing date: 1997-09-23
Publication date: 2003-07-30
Anticipated expiration: 2017-09-23
Also published as: CN1179675A; US6611559B1

Abstract

动态图像压缩编码的动态向量检测，实现了效率高的图像压缩处理，改善了检测出多个相关度评价值相同的备选字组时动态向量选择处理。当比较器判断评价值相等时，差分器输出最佳动态向量和动态向量的差分绝对值和。字组匹配结束时，输出评价值且与此前最佳动态向量的差分绝对值最小的新最佳动态向量。即当对前后的最佳动态向量的差分进行可变长度编码时，选择使最佳动态向量列可变长度编码时代码长度变短的最佳动态向量。

Description

动态向量检测方法及其装置

技术领域

本发明涉及在动态图像压缩中的动态补偿编码时所使用的检测动态向量的方法以及装置，尤其涉及编码字组的相关度相同的备选字组有多个时的动态向量的选择处理。

背景技术

为了使用小容量的通信线路传送和存储动态图像信号，需要削减图像信号的庞大数据量的图像压缩技术。

通常，图像信号冗余度高，则包含可削减的信息多。作为通过去除可削减的信息降低冗余度，实现动态图像信号的图像压缩的方法之一，有帧间预测编码方法。所谓帧间预测就是用前1个帧或以前的帧的象素进行预测。但是，在帧间预测编码方法中，对于变动小的动态图像可以得到高的图像压缩，对于变动大的动态图像，由于帧间的相关低不能得到大的效果。

作为消除这种帧间预测编码方法缺点的方法，有使用动态向量的动态补偿帧间预测编码方法。在动态补偿帧间预测编码方法中所使用的动态向量，通常由字组匹配法检出。在字组匹配法中，如图11所示，对于目前帧(编码帧)内的由(M×N)个象素组成的编码帧，评价在时间上与目前帧不同的参照帧上设定的检索范围内的，由(M×N)个象素组成的各备选字组的相关度。相关度的评价值，例如在编码字组和备选字组中，通过累加在相同位置上的象素值的差分绝对值求得。将求得的相关度的评价值为最小的备选字组和投影到参照字组上的编码字组之间的变位作为动态向量检出。

在这样的字组匹配方法中，有时也产生检索范围内的多个备选字组的评价值相等的情况，这时，为了确定最佳动态向量，就必须选择评价值相等的多个备选字组中的1个。

作为这种情况下的选择方法，以往有这样的选择方法(参照特开平6-30399号公报)，即，预先赋予动态向量的水平成分以及垂直成分的绝对值和比小的动态向量高的优先顺序，在多个动态向量都为最小评价值时，按照预先赋予的优先顺序的大小确定最佳动态向量。图12是展示了在该现有例中的动态向量检出的优先顺序设定值的图，上端以及左端的数字分别表示动态向量的水平和垂直成分，各框内的数字表示在上方以及左方展示的具有水平和垂直成分的的动态向量的优先顺序。

在现有的动态向量的检测方法中，按照上述的优先顺序选择最佳动态向量，但是由于动态向量被连续地可变长度编码，所以在现有的方法中，不必非要选择动态向量列可变长度编码时代码长度短的动态向量不可。

特别是在动态向量列的可变长度编码时，当可变长度编码前后的动态向量的差分时，在现有的动态向量的检测方法中，不能选择代码长度变短的动态向量，因而不能实现效率高的图像压缩处理。

另外，在现有的动态向量检测方法中，由于需要用于存储上述优先顺序的装置，因此，存在着电路规模变大的问题。再有，在替代赋予优先顺序，每次运算用于选择最佳动态向量的选择指标这种构成中，需要在每次选择动态向量时进行动态向量的水平成分以及垂直成分的绝对值相加这种繁琐运算的电路，因此存在着电路规模增大的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是在用于动态图像压缩编码的动态向量检测中，实现比现有的方法效率高的图像压缩处理，改善从检索范围中检测出多个相关度评价值相同的备选字组有多个时的动态向量选择的处理。

为了解决上述课题，本发明对于编码帧图像内的编码字组，从参照帧图像内的检索范围检测出与上述编码字组相关度最高的备选字组，在确定与该备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量字组时，当与编码字组相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，从分别与这些编码字组对应的多个动态向量中，选择最佳动态向量列被可变长度编码时编码长度变短的动态向量作为最佳动态向量。

具体地说，本发明第1方面的解决方法是，对于编码帧图像内的编码字组，从参照帧图像内的检索范围检测出与上述编码字组相关度最高的备选字组，作为将与该备选字组对应的动态向量确定为最佳动态向量的动态向量检测方法，当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，根据规定的代码体系将与这些备选字组对应的多个动态向量分别转换成可变长度代码，把选择转换结果中可变长度代码的代码长度最短的动态向量作为最佳动态向量。

如果采用第1方面的发明，则在与编码字组相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，由于分别与这些备选字组对应的多个动态向量，例如根据在实际的传送中所使用的规定的代码体系被分别转换成可变长度代码，选择其转换结果中可变长度代码的代码长度最短的动态向量作为最佳动态向量，所以比把最佳动态向量列进行可变长度编码时的代码长度变得更短，因而总是可以实现效率高的图像压缩处理。

再有，第2方面的发明所采取的解决方法是，对于编码帧图像内的编码字组，从参照帧图像内的检索范围内检测出与上述编码字组相关度最高的备选字组，作为将与该备选字组对应的动态向量确定为最佳动态向量的动态向量检测方法，当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，从与这些备选字组分别对应的多个动态向量中，将动态向量的各成分的绝对值中最大的值作为选择指标，把该选择指标的值最小的动态向量选择为最佳动态向量。

如果采用第2方面的发明，则在最佳动态向量列的可变长度编码时，由于最佳动态向量的各成分的绝对值越小，可变长度代码也变短的情况就越多，所以把上述选择指标即动态向量的各成分的绝对值中最大的动态向量的值，通过选择最小的动态向量作为最佳动态向量，就可以在所有的情况下选择可变长度代码更短的动态向量作为最佳动态向量，因此，最佳动态向量列进行可变长度编码时的代码长度变得更短。而且，由于不需要向现有例那样进行动态向量的各成分的绝对值相加，所以还可以比现有例小的电路规模来实现。

而在第3方面的发明中，当进行在上述第2方面的动态向量检测方法中的最佳动态向量的选择时，当上述选择指标的值最小的动态向量有多个时，将动态向量的各成分的绝对值中没有设置成上述选择指标的动态向量作为新的选择指标，在上述选择指标的值最小的多个动态向量中，把该新的选择指标的值最小的动态向量选择为最佳动态向量。

如果采用第3方面的发明，则当上述选择指标的值最小的动态向量有多个时，因为在新的选择指标即动态向量的各成分的绝对值中，选择没有设置成上述选择指标的值最小的动态向量作为最佳动态向量，所以，可以在所有的情况下选择可变长度代码更短的动态向量作为最佳动态向量，在最佳动态向量列被可变长度编码时的代码长度变得更短的同时，作为其结果，可以更细致地设定动态向量选择的优先顺序。

再有，第4方面的发明所采取的解决方法是，对于编码帧图像内的编码字组，从参照帧图像内的检索范围检测出与上述编码字组相关度最高的备选字组，作为将与该备选字组对应的动态向量确定为最佳动态向量的动态向量检测方法，当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，对于与这些备选字组分别对应的多个动态向量，分别求得它们与在目前要确定的最佳动态向量之前已被可变长度编码的最佳动态向量的差分，根据求得的差分，从上述多个动态向量中选择最佳动态向量。

如果采用第4方面的发明，则当上述选择指标的值最小的动态向量是多个时，因为对于与这些备选字组分别对应的多个动态向量，分别求出与在目前要确定的最佳动态向量之前已被可变长度编码的最佳动态向量的差分，根据求得的差分，从上述多个动态向量中选择最佳动态向量，所以当通过可变长度编码前后的动态向量的差分进行动态向量列的可变长度编码时，就可以选择在实际可变长度编码时的动态向量列的代码长度变短的动态向量，因而，可以实现效率高的图像压缩处理。

在第5方面的发明中，根据上述第4方面的动态向量检测方法中的差分进行的最佳动态向量的选择，是将求得的差分的各成分的绝对值和作为选择指标，通过在上述多个动态向量中选择该选择指标最小的动态向量作为最佳动态向量进行的。

在第6方面的发明中，根据上述第4方面的动态向量检测方法中的差分进行的最佳动态向量的选择，是将求得的差分的各成分的绝对值中最大的值作为选择指标，通过在上述多个动态向量中把该选择指标最小的动态向量选择为最佳动态向量进行的。

再有，第7方面的发明所采取的解决方法是，作为动态向量检测装置，具有，对于编码帧体系内的编码字组，计算与属于参照帧图像内的检索范围的各备选字组的相关度的相关度运算装置；根据上述相关度运算装置的运算结果，确定与上述编码字组的相关度最高的备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量的最佳动态向量确定装置，上述最佳动态向量确定装置具有从输入的多个动态向量中选择1个动态向量的动态向量选择装置，在确定最佳动态向量时，当相关度相同的备选字组有多个时，通过上述动态向量选择装置选择分别与这些备选字组对应的多个动态向量中的1个，上述动态向量选择装置具有根据规定的代码体系将动态向量转换成可变长度代码的动态向量编码器，用上述动态向量编码器将输入的多个动态向量转换成可变长度代码，选择转换结果中可变长度代码的代码长度最短的动态向量作为上述的1个动态向量。

如果采用第7方面的发明，则相关度相同的多个动态向量用动态向量选择装置，例如根据实际传送中所使用的规定的代码体系被分别转换成可变长度代码，选择该转换结果中的可变长度代码的代码长度最短的动态向量作为上述的1个动态向量。因此，当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，因为可以从与这些备选字组分别对应的多个动态向量中，选择在实际传送中被可变长度编码时的代码长度最短的动态向量作为最佳动态向量，所以，最佳动态向量列被可变长度编码时的代码长度变得更短，总可以实现效率高的图像压缩处理。

再有，第8方面的发明所采取的解决方法是，作为动态向量检测装置，具有，对于编码帧体系内的编码字组，计算与属于参照帧图像内的检索范围的各备选字组的相关度的相关度运算装置；根据上述相关度运算装置的运算结果，确定与上述编码字组的相关度最高的备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量的最佳动态向量确定装置，上述最佳动态向量确定装置具有从输入的多个动态向量中选择1个动态向量的动态向量选择装置，在确定最佳动态向量时，当相关度同一的备选字组有多个时，通过上述动态向量选择装置选择分别与这些备选字组对应的多个动态向量中的1个，上述动态向量选择装置，将动态向量的各成分的绝对值最大的作为选择指标，设置成选择输入的多个动态向量中该选择指标最小的动态向量作为上述的1个动态向量。

如果采用第8方面的发明，则相关度相同的多个动态向量，用动态向量选择装置选择上述选择指标即各成分的绝对值中最大动态向量的值是最小的动态向量作为上述的1个动态向量。因此，当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，从分别与这些备选字组对应的多个动态向量中，选择在各成分的绝对值中最大的值是最小的动态向量作为最佳动态向量。因为多数情况下动态向量的各成分的绝对值越小，对应的可变长度代码也变得越短，所以最佳动态向量列被可变长度编码时的代码长度变得更短。

在第9方面的发明中，这样设置在上述第8方面的发明中的动态向量检测装置中的动态向量选择装置，当上述选择指标的值为最小的动态向量有多个时，在动态向量的各成分的绝对值中将没有设置成上述选择指标的动态向量作为新的选择指标，在上述选择指标的值最小的多个动态向量中，选择该新的选择指标最小的动态向量作为上述1个动态向量。

如果采用第9方面的发明，则相关度相同的多个动态向量，由动态向量选择装置，选择上述选择指标即各成分的绝对值中最大的值是最小的动态向量作为上述1个动态向量，而当上述选择指标的值最小的动态向量有多个时，选择上述新的选择指标即动态向量的各成分的绝对值中没有设置上述选择指标的动态向量作为上述1个动态向量。因此，作为其结果，可以更细致地设定动态向量选择的优先顺序。

再有，第10方面的发明所采取的解决方法是，作为动态向量检测装置，具有：对于编码帧体系内的编码字组，计算与属于参照帧图像内的检索范围的各备选字组的相关度的相关度运算装置；根据上述相关度运算装置的运算结果，确定与上述编码字组的相关度最高的备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量的最佳动态向量确定装置，上述最佳动态向量确定装置具有从输入的多个动态向量中选择1个动态向量的动态向量选择装置，在确定最佳动态向量时，当相关度同一的备选字组有多个时，通过上述动态向量选择装置选择分别与这些备选字组对应的多个动态向量中的1个，上述动态向量选择装置对于输入的多个动态向量，分别求得与目前要确定的最佳动态向量之前被可变长度编码的最佳动态向量的差分，根据求得的差分，从输入的多个动态向量中选择1个动态向量。

如果采用第10方面的发明，则因为对于上述多个动态向量，可以分别求得与目前要确定的最佳动态向量之前被可变长度编码的最佳动态向量的差分，根据求得的差分，从上述多个动态向量中选择最佳动态向量，所以，当通过可变长度编码前后的动态向量的差分进行动态向量列的可变长度编码时，就可以选择实际被可变长度编码时的动态向量列的代码长度变短的动态向量，因而，可以实现效率高的图像压缩处理。

在第11方面的发明中，上述第10方面的动态向量检测装置中的动态向量选择装置，具有：存储在目前要确定的最佳动态向量之前被可变长度编码，并且由该最佳动态向量确定装置已经确定过的最佳动态向量的存储装置；对于输入到该动态向量选择装置中的多个动态向量，分别求与存储在上述存储装置中的最佳动态向量的差分的差分器，该选择装置设置成根据由上述差分器求得的差分，从输入的多个动态向量中选择上述1个动态向量。

如果采用第11方面的发明，则相关度相同的多个动态向量，在动态向量选择装置中，由差分器分别求得与目前要确定的最佳动态向量之前被可变长度编码，并且由该最佳动态向量确定装置已经确定过的最佳动态向量的差分，根据确定的差分，选择上述1个动态向量。因此当通过可变长度编码前后的动态向量的差分进行动态向量列的可变长度编码时，在与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围中有多个时，因为可以从与这些备选字组分别对应的多个动态向量中，选择实际可变长度编码时动态向量列的代码长度变短的动态向量，所以最佳动态向量列被可变长度编码时的代码长度变得更短。

在第12方面的发明中设置成，在上述第11方面发明的动态向量检测装置中，上述差分器，将求得的差分的各成分的绝对值和作为选择指标输出，上述动态向量选择装置，选择在输入的多个动态向量中，从上述差分器输出的选择指标最小的动态向量作为上述1个动态向量。

在第13方面的发明中设置成，在上述第11方面发明的动态向量检测装置中，上述差分器将求得的差分的各成分的绝对值中最大的动态向量作为选择指标输出，上述动态向量选择装置在输入的多个动态向量中，选择从上述差分器输出的选择指标最小的动态向量作为上述1个动态向量。

附图说明

图1是本发明的动态向量检测装置的总体构成的方框图。

图2是以本发明为对象的情况下，在字组匹配中检测出多个相关度的评价值相等的备选字组时的图。

图3是本发明的实施例1的动态向量的检测装置的最佳动态向量确定装置1的构成的方框图。

图4是本发明的实施例2的动态向量的检出的处理过程的流程图。

图5是本发明的实施例2的动态向量检出中的优先顺序的图。

图6是本发明的实施例3的动态向量的检出的处理过程的流程图。

图7是本发明的实施例3的动态向量检出中的优先顺序的图。

图8是本发明实施例4的动态向量检出装置的最佳动态向量确定装置1A的构成的方框图。

图9是本发明实施例4的动态向量检出的处理过程的流程图。

图10是本发明实施例5的动态向量检出的处理过程的流程图。

图11是为了说明字组匹配法的图。

图12是现有的动态向量检出中的优先顺序的一例。

具体实施方式

(实施例1)

图1是本发明的动态向量检测装置的概略构成的方框图，是用图11所示的字组匹配法检测动态向量的一例。在图1中，相关度运算装置10输入编码字组以及备选字组，在求输入的编码字组和备选字组的相关度的评价值(例如，对应的象素数据的差分绝对值或差分平方和)后输出到数据线DT1。为了进行图11所示的字组匹配，向相关度运算装置10中，输入编码帧图象内的1个编码字组，与此同时顺序输入属于参照帧检索范围的多个备选字组，用相关度运算装置10顺序求出上述1个编码字组和各备选字组的相关度的评价值。另外相关度运算装置10在顺序求得编码字组和备选字组的相关度的评价值的同时，将对应的动态向量输出到数据线DT1。

最佳动态向量确定装置1具有高相关度区域检测装置20以及动态向量选择装置30。高相关度区域检测装置20检测出通过数据线DT1输入的评价值为最小的备选字组，将与该备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量输出到数据线DT2。动态向量选择装置30在由高相关度区域检测装置20检测出多个相关度评价值相同的备选字组时，从与这些备选字组对应的多个动态向量中选择1个动态向量。

另外，在后述的第4以及第5实施例中，动态向量检测装置具有高相关度区域检测装置20以及具备动态向量选择装置30A的最佳动态向量确定装置1A。动态向量选择装置30A，将从高相关度区域检测装置20向数据线DT2输出的最佳动态向量作为输入。

相关度运算装置10以及最佳动态向量确定装置1、1A构成确定装置。

图2是对于1个编码字组检测出相关度相等的多个备选字组时的图。如图2所示，当在检索范围中有相关度评价值相等的第1以及第2备选字组时，需要选择与第1备选字组对应的第1动态向量以及与第2备选字组对应的第2动态向量中的一个。

图3是本发明第1实施例的动态向量检测装置中的最佳动态向量确定装置1的详细构成的方框图。在图3中，高相关度区域检测装置20由寄存器21、22，寄存器控制装置23以及比较器24构成，动态向量选择装置30由动态向量编码器31以及比较器32构成。

寄存器21，通过数据线DT1顺序输入对应编码字组的备选字组的相关度的评价值AE以及与上述备选字组对应的动态向量(动态向量的各成分)MV，保持输入的评价值AE以及动态向量MV作为比较对象的评价值AE1以及与之对应的动态向量MV1。寄存器22由寄存器控制装置23实施后述的控制，对于1个编码字组保持在此之前输入的数据中最小的评价值AE2以及与之对应的动态向量MV2。

比较器24比较保持在寄存器21中的评价值AE1和保持在寄存器22中的评价值AE2的大小。比较器24在保持在寄存器21中的评价值AE1比保持在寄存器22中的评价值AE2小时，维持(assert)信号线SLT，另一方面，当保持在寄存器21中的评价值AE1和保持在寄存器22中的评价值AE2相等时(例如图2的情况)，维持(assert)信号线SEQ。

动态向量编码器31，在信号线SEQ被维持(assert)时，根据规定的代码体系可变长度编码输入的动态向量MV1、MV2，输出对应动态向量MV1、MV2的可变长度代码的代码长度。这里所说的规定的代码体系可以是在实际的动态向量的传送中使用的，也可以是模拟的。例如，设置成对于各成分的值大的动态向量赋予长的代码长度，对于各成分的值小的动态向量赋予短的代码长度。

比较器32比较从动态向量编码器31输出的代码长度LV1、LV2的大小。当动态向量MV1的代码长度LV1比动态向量MV2的代码长度LV2小时，比较器32维持(assert)信号线SL。

说明图3所示的是本实施例的动态向量检测装置的最佳动态向量确定装置1中的处理过程。

对于保持在寄存器21、22中的评价值AE1、AE2，由比较器24比较大小，根据该比较结果，如以下的(i)～(iii)所示，更新保持在寄存器22中的最小评价值AE2以及动态向量MV2。(i)当保持在寄存器21中的评价值AE1比保持在寄存器22中的最小评价值AE2大时，信号线SLT、SL都不被维持(assert)，寄存器21将下一个备选字组对应的评价值AE以及动态向量MV重新作为评价值AE1以及动态向量MV1存储，另一方面，寄存器22不加变动地保持已经存储的最小评价值AE2以及动态向量MV2。(ii)当保持在寄存器21中的评价值AE1比保持在寄存器22中的最小评价值AE2小时，信号线SLT被维持(assert)，用寄存器控制器23使保持在寄存器22中的最小评价值AE2以及动态向量MV2被保持在寄存器21中的评价值AE1以及动态向量MV1更新。(iii)当保持在寄存器21中的评价值AE1和保持在寄存器22中的最小评价值AE2相等时，信号线SEQ被维持(assert)，动态向量MV1、MV2被动态向量编码器31可变长度编码，由比较器32比较动态向量MV1、MV2的代码长度LV1、LV2的大小。当动态向量MV1的代码长度LV1一方小时，信号线SL被维持(assert)，由寄存器控制器23使保持在寄存器22中的最小评价值AE2以及动态向量MV2被保持在寄存器21中的评价值AE1以及动态向量MV1更新。当不是动态向量MV1的代码长度一方小时，信号线SL不被维持(assert)，寄存器21在将对应下一个备选字组的评价值AE以及动态向量MV重新作为评价值AE1以及动态向量MV1存储，另一方面，寄存器22不加变动地保持已经存储的最小评价值AE2以及动态向量MV2不变。

反复进行这样的处理，在与全部的备选字组之间的字组匹配处理结束时，通过数据线DT2将保持在寄存器22中的动态向量MV2作为最佳动态向量输出。

如上所述，如果采用本实施例，则当高相关度区域检测装置20检测出多个相关度评价值相同的备选字组时，由动态向量选择装置30，从与这些备选字组对应的多个动态向量中，选择根据规定的代码体系可变长度编码时的代码长度短的一方。因此，当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，就可以从分别与这些备选字组对应的多个动态向量中，选择根据规定的代码体系可变长度编码时的代码长度最短的动态向量作为最佳动态向量。因而，最佳动态向量列被可变长度编码时的代码长度变得更短，与现有技术相比可以实现效率高的图象压缩。

(实施例2)

本发明的实施例2的特征在于，在图1所示的动态向量选择装置30中，不进行动态向量的可变长度编码，将动态向量的水平成分的绝对值以及垂直成分的绝对值中大的一方作为选择指标进行动态向量的选择。

图4是本发明的实施例2的动态向量检测的处理过程的流程图，是展示本实施例的最佳动态向量确定装置1A的动作的图。参照图4说明本实施例。

高相关度区域检测装置20，从相关度运算装置10输入评价值AE以及动态向量MV，并将之作为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA1)。接着，比较比较对象的评价值AE1和在此前的处理中的最小评价值AE2的大小(步骤SA2、SA3)。当比较对象的评价值AE1一方大时(步骤SA2)，保持下一个评价值AE和动态向量MV的输入。另一方面，当比较对象的评价值AE1的一方小时(步骤SA3)，判断为动态向量MV1是此前输入的动态向量中最佳动态向量，将最小评价值AE2以及动态向量MV2更新为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA4)。

当比较对象的评价值AE1和最小评价值AE2相等时，动态向量选择装置30，求动态向量MV1的水平成分MV1X的绝对值以及垂直成分MV1Y的绝对值中大的一方的值MV1α，和动态向量MV2的水平成分MV2X的绝对值以及垂直成分MV2Y的绝对值中大的一方的值MV2α作为选择指标(步骤SA5)，比较MV 1α和MY2α的大小(步骤SA6)。当MV1α一方小时，判断为动态向量MV1是此前输入的动态向量中最佳动态向量，根据此判断，高相关度区域检测装置20将最小评价值AE2以及动态向量MV2更新为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA4)。当MV1α一方大时，保持下一个评价值AE以及动态向量MV的输入。

当字组匹配结束时(步骤SA7)，把与最小评价值AE2对应的动态向量MV2作为最佳动态向量BMV输出(步骤SA8)。

图5是图4所示本实施例的动态向量检测结果确定的动态向量的优先顺序设定值一例的图。在图5中，上端以及左端的数字分别表示动态向量水平和垂直成分，另外，框内的数字表示对于在上方以及左方所示的具有水平和垂直成分的动态向量的优先顺序，值越大优先顺序越高。在图5中，为了简单起见将水平成分、垂直成分都设置成从-3到3，但是，即使超出以上范围也可以确定优先顺序的设定值。另外在图5中，水平和垂直成分都是整数，但是即使是非整数也没问题。

例如，当对于动态向量(2，3)的评价值和对于动态向量(2，1)的评价值相等时，如果按照图5所示的优先顺序设定值，则因为对于动态向量(2，3)的优先顺序是1，而对于动态向量(2，1)的优先顺序是2，所以选择优先顺序高的动态向量(2，1)作为最佳动态向量。即，在本实施例中，因为动态向量(2，3)的选择指标是垂直成分的绝对值即3，动态向量(2，1)的选择指标是水平成分的绝对值即2，所以选择选择指标小一方的动态向量(2，1)作为最佳动态向量。

(实施例3)

本发明的实施例3，就是在对实施例2的动态向量检测，附加上作为选择指标的在动态向量的水平成分的绝对值以及垂直成分的绝对值中大的一方的值相等时的处理的实施例。

图6是本发明的实施例3的动态向量检测的处理过程的流程图，是说明本实施例的最佳动态向量确定装置1的动作的图。如果与图4相比，则替代步骤SA6增加了步骤SB1～SB4，除了评价值AE1、AE2相等时的处理以外，本实施例与实施例2相同。参照图6说明本实施例。

当比较对象的评价值AE1和最小评价值AE2相等时，动态向量选择装置30与实施例2一样，作为选择指标求得动态向量MV1的水平成分MV1X的绝对值以及垂直成分MV1Y的绝对值中大的一方的值MV1α，和动态向量MV2的水平成分MV2X的绝对值以及垂直成分MV2Y的绝对值中大的一方的值MV2α(步骤SA5)，比较MV1α和MV2α的大小(步骤SB1、SB2)，当MV1α一方大时(步骤SB1)，高相关度区域检测装置20保持下一个评价值AE以及动态向量MV的输入。另一方面，当MV1α一方小时，判断为动态向量MV1是在此前输入的动态向量中最佳动态向量，根据此判断，高相关度区域检测装置20，将最小评价值AE2以及动态向量MV2更新为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA4)。

当MV1α和MV2α相等时，动态向量选择装置30作为新的选择指标求得动态向量MV1的水平成分MV1X的绝对值以及垂直成分MV1Y的绝对值中小的一方(不是MV1α的一方)的值MV1β，和动态向量MV2的水平成分MV2X的绝对值以及垂直成分MV2Y的绝对值中小的一方(不是MV2α的一方)的值MV2β(步骤SB3)，比较MV1β和MV2β的大小(步骤SB4)。当MV1β一方小时，判断为动态向量MV1是此前输入的动态向量中最佳动态向量，根据此判断，高相关度区域检测装置20将最小评价值AE2以及动态向量MV2更新为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA4)。当MV1β一方大时，保持下一个评价值AE以及动态向量MV的输入。

当字组匹配结束时(步骤SA7)，输出对应于最小评价值AE2的动态向量MV2作为最佳动态向量BMV(步骤SA8)。

图7是展示图6所示本实施例的动态向量检测结果确定的动态向量的优先顺序设定值一例的图。在图7中，上端以及左端的数字分别表示动态向量水平和垂直成分，另外，框内的数字表示对于在上方以及左方所示的具有水平和垂直成分的动态向量的优先顺序，值越大优先顺序越高。在图7中，为了简单起见将水平成分、垂直成分都设置成从-3到3，但是，即使超出以上范围也可以确定优先顺序的设定值。另外在图7中，水平和垂直成分都设定为整数，但是即使是非整数也没问题。

例如，当对于动态向量(2，3)的评价值和对于动态向量(3，-1)的评价值相等时，如果按照实施例2的图5所示的优先顺序设定值，则因为对于动态向量(2，3)的优先顺序和对于动态向量(3，-1)的优先顺序都是1，所以不能确定将哪个动态向量作为最佳动态向量选择。

另一方面，如果采用本实施例的图7所示的优先顺序设定值，则因为在对于动态向量(2，3)的优先顺序是2，而对于动态向量(3，-1)的优先顺序是3，所以选择优先顺序高的动态向量(3，-1)作为最佳动态向量。即，在本实施例中，动态向量(2，3)和动态向量(3，-1)的选择指标都是3，但是由于动态向量(2，3)的新的选择指标是水平成分即2，动态向量(3，-1)的新的选择指标是垂直成分的绝对值即1，所以选择新的选择指标小的动态向量(3，-1)作为最佳动态向量。

这样一来，在本实施例中，其结果，可以比实施例2更细致地设定动态向量选择的优先顺序。而且，对于多个动态向量，当评价值相等并且本实施例的优先顺序也相等时，根据某个指标就可以选择某个动态向量作为最佳动态向量。

(实施例4)

图8是展示在本发明的实施例4的动态向量检测装置中的最佳动态向量确定装置1A的详细构成的方框图。在图8所示的本实施例中的最佳动态向量确定装置1A中，高相关度区域检测装置20与图3所示的实施例1的结构相同，而动态向量选择装置30A与图3所示的实施例1中的动态向量选择装置30构成不同，由寄存器33、寄存器控制器34、差分器35以及比较器36构成。在本实施例中，省略对高相关度区域检测装置20的详细说明。

在动态向量选择装置30A中，寄存器33由寄存器控制器34控制，通过数据线DT2输入由该最佳动态向量确定装置1A此前确定的最佳动态向量BMV。即，寄存器33存储作为目前对象的编码字组的前一个经处理的编码字组的最佳动态向量BMV0。

差分器35分别对已保持在寄存器33中的最佳动态向量BMV0和存储在高相关度区域检测装置20的寄存器21、22中的动态向量MV1、MV2进行差分，输出最佳动态向量BMV0和动态向量MV1的差分的绝对值E1以及最佳动态向量BMV0和动态向量MV2的差分的绝对值E2。

比较器36比较从差分器35输出的差分绝对值E1、E2的大小，当差分绝对值E1一方小时，维持(assert)信号线SL。

图9是展示本实施例的动态向量检测的处理过程的流程图，是展示图8所示本实施例的最佳动态向量确定装置1A的动作的图。如果与图4所示的实施例2中的流程图比较，则替代步骤SA5、SA6，添加了步骤SC1、SC2，除了评价值AE1、AE2相等时的处理外，本实施例与实施例2相同。

当比较对象的评价值AE1和最小评价值AE2相等时，信号线SEQ被维持(assert)，由差分器35求得最佳动态向量BMV0和动态向量MV1的差分绝对值E1以及最佳动态向量BMV0和动态向量MV2的差分绝对值E2(步骤SC1)，而后由比较器36比较差分绝对值E1、E2的大小(步骤SC2)。当E1小时，信号线SL被维持(assert)，寄存器22根据寄存器控制器23的指令，将保持的最小评价值AE2以及动态向量MV2更新为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA4)。当E1大时，寄存器22不更新保持的最小评价值AE2以及动态向量MV2，而高相关度区域评价装置20保持下一个评价值AE以及动态向量MV的输入。

当字组匹配结束时(步骤SA7)，高相关度评价装置20将对应于最小评价值AE2的动态向量MV2作为最佳动态向量BMV输出到数据线DT2(步骤SA8)。该最佳动态向量BMV被重新保持在寄存器33中，在下一个编码字组的字组匹配的差分运算时使用。

通过编码前后的最佳动态向量的差分值，可变长度编码由以上述的动作确定的最佳动态向量构成的最佳动态向量列。这时，如果假定例如依据MPEG的标准，则差分值越小的，所分配的代码量就越小。因而，如本实施例那样，在评价值相等时，通过选择与此前的最佳动态向量的差分小的动态向量，在与编码字组相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，确定在实际可变长度编码时的代码长度变短的为最佳动态向量。

在本实施例中虽然定为取与在此前确定的最佳动态向量的差分值，但是，当本实施例的最佳动态向量确定的顺序与可变长度编码最佳动态向量时的顺序不同时，也可以将在目前想要确定的最佳动态向量之前被可变长度编码的最佳动态向量作为取得差分的对象。

(实施例5)

在本发明的实施例5中，把图8所示的动态向量选择装置30A的差分器35设置成，替代最佳动态向量BMV0和动态向量MV1的差分绝对值E1以及最佳动态向量BMV0和动态向量MV2的差分绝对值E2，求最佳动态向量BMV0和动态向量MV1的差分成分的绝对值ER1X、ER1Y中大的一方的值ER1α以及最佳动态向量BMV0和动态向量MV2差分成分的绝对值ER2X、ER2Y中大的一方的值ER2α。即在本发明的实施例5中，不把差分绝对值和作为动态向量的选择指标，而代之以将差分成分的绝对值中大的一方的值作为选择指标。

图10是展示本发明的实施例5中的动态向量检测的处理过程的流程图，是展示在本实施例中的最佳动态向量确定装置1A的动作的图。如果与图9相比，则添加了步骤SD1～SD3以代替步骤SC1，SC2，除了在评价值AE1、AE2相等时的处理以外，本实施例与实施例2相同。参照图10说明有关本实施例。

当比较对象的评价值AE1和最小评价值AE2相等时，信号线SEQ被维持(assert)，由差分器35求与最佳动态向量BMV0和动态向量MV1之间的差分的各成分的绝对值ER1X、ER1Y以及与最佳动态向量BMV0和动态向量MV2之间的差分的各成分的绝对值ER2X、ER2Y(步骤SD1)，并求与最佳动态向量BMV0和动态向量MV1之间的差分的各成分的绝对值ER1X、ER1Y中大的一方的值ER1α以及与最佳动态向量BMV0和动态向量MV2之间的差分的各成分的绝对值ER2X、ER2Y中大的一方的值ER2α(步骤SD2)。

接着由比较器36比较ER1α和ER2α的大小(步骤SD3)。当ER1α一方小时，信号线SL被维持(assert)，寄存器22根据寄存器控制器23的指令将保持的最小评价值AE2以及动态向量MV2更新为比较对象的评价值AE1以及动态向量MV1(步骤SA4)。当ER1α一方不小时，寄存器22不更新保持的最小评价值AE2以及动态向量MV2，而高相关度区域评价装置20保持下一个评价值AE以及动态向量MV的输入。

当字组匹配结束时(步骤SA7)，高相关度区域评价装置20将与最小评价值AE2对应的动态向量MV2作为最佳动态向量BMV0输出到数据线DT2(步骤SA8)。该最佳动态向量BMV被重新保持在寄存器33中，用于下一个编码字组的字组匹配中的差分运算。

通过对前后的最佳动态向量的差分值编码，对由以上述的动作确定的最佳动态向量构成的最佳动态向量列进行可变长度编码。这时，如果假定例如依据MPEG的标准，则差分值越小，就给予越小的代码量。因而，如本实施例那样，在评价值相等时，通过选择与此前的最佳动态向量的差分小的动态向量，在与编码字组相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，确定在实际可变长度编码时的代码长度变短的为最佳动态向量。

在本实施例中虽然设置成取与在此前确定的最佳动态向量的差分值，但是，当本实施例的最佳动态向量确定的顺序与可变长度编码最佳动态向量时的顺序不同时，也可以将在目前想要确定的最佳动态向量之前被可变长度编码的最佳动态向量作为取得差分的对象。

再有，在实施例1～5中的构成虽然是，在最佳动态向量确定装置1、1A中边连续输入评价值AE以及动态向量MV边用动态向量选择装置30、30A确定最佳动态向量，但是本发明并不限于这种结构，例如，也可以这样构成，即，首先从全部备选字组中选择相关度最高的备选字组，当相关度最高的备选字组有多个时，通过进行与在实施例1～5的动态向量选择装置30、30A中同样的处理，从与这些备选字组分别对应的多个动态向量中，确定最佳动态向量。

在实施例1～5中虽然看作是用图1所示的动态向量检测装置实现了本发明，但是也可以看作是一种动态向量检测算法。这时，也可以看作是这样的算法，即，对于一个编码字组，首先从全部备选字组中选择相关度最高的备选字组，当相关度最高的备选字组有多个时，通过进行与实施例1～5的实施例中的动态向量选择装置30、30A同样的处理，从与这些备选字组分别对应的多个动态向量中，确定最佳动态向量。

在实施例2～5中，动态向量定为2维，将垂直和水平成分用于选择动态向量的运算，但动态向量也可以设置成N(N为正整数)维。例如当动态向量是3维以上时，也可以将实施例2中动态向量的各成分的绝对值中最大的作为选择指标，也可以将在实施例3中动态向量的各成分的绝对值中未设置成选择指标的一个(例如次于选择指标的大的值)当作新的选择指标。

在MPEG等的编码标准中，串行地执行动态向量检测、动态补偿、DCT、量子化、可变长度编码等的处理。实施例4以及5的动态向量检测，可以选择考虑了可变长度编码的动态向量，由此可以实现高效率的编码。相反，在实施例4以及5的动态向量检测中，当确定最佳动态向量时，因为需要预先设定好成为取得差分基准的动态向量，所以在现有的技术水平上，适用于实时处理中去有很多困难。另一方面，适用于可以说已把实施例4以及实施例5的动态向量检测用到了需要图像编辑器等的高画质的非实时动态图像压缩装置中。与此相反，实施例2以及3中的动态向量检测可以解决实施例4以及5中的动态向量检测成问题的实时处理，适用于动态图像摄影机、监视摄像机等需要实时处理的动态图像压缩装置。

如上所述，如果采用本发明，则因为当从检索范围中检测出多个与编码字组的相关度最高的备选字组时，从分别与这些备选字组对应的多个动态向量中，选择在最佳动态向量列被可变长度编码时的代码长度变短的动态向量为最佳动态向量，所以总可以实现效率高的图像压缩处理。

本发明中的最佳动态向量的选择是这样实现的，具体地说，是根据规定的代码体系将选择对象的多个动态向量转换成可变长度代码，选择转换结果中可变长度代码的代码长度最短的代码作为最佳动态向量，或者在通过对前后的最佳动态向量的差分进行可变长度编码来进行最佳动态向量列的可变长度编码时，通过根据在最佳动态向量列中的与此前的最佳动态向量之间的差分进行选择的办法来实现最佳动向量选择。

Claims

1、一种动态向量检测方法，在对编码帧图像内的编码字组，从参照帧图像内的检索范围中检测和上述编码字组的相关度最高的备选字组，确定与该备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量的动态向量检测方法中，其特征在于：当与编码字组的相关度最高的备选字组在检索范围内有多个时，根据规定的代码体系，将与这些备选字组对应的多个动态向量分别转换成可变长度代码，选择转换结果中可变长度代码的代码长度最短的动态向量作为最佳动态向量。

2、一种动态向量检测装置，其特征在于包括：相关度运算装置，其对编码帧图像内的编码字组，计算与属于参照帧图像内的检索范围的各备选字组的相关度；和最佳动态向量确定装置，该装置根据上述相关度运算装置的计算结果，确定与上述编码字组的相关度最高的备选字组对应的动态向量作为最佳动态向量，且，上述最佳动态向量确定装置，包括从输入的多个动态向量中选择一个动态向量的动态向量选择装置，在确定最佳动态向量时，当相关度相同的备选字组有多个时，由上述动态向量选择装置选择与这些备选字组分别对应的多个动态向量中的一个，上述动态向量选择装置，具有根据规定的代码体系将动态向量转换成可变长度代码的动态向量编码器，由上述动态向量编码器将输入的多个动态向量转换成可变长度代码，而后选择转换结果中可变长度代码的代码长度最短的动态向量作为上述一个动态向量。