JP2000050279A - 動画像の領域分割符号化装置 - Google Patents
動画像の領域分割符号化装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 領域の動きベクトル情報、領域内の符号化情
報量、および該領域を表現するための形状情報量の総和
と、歪みの観点から、最適と思われる領域分割符号化を
行う動画像の領域分割符号化装置を提供することにあ
る。 【解決手段】 ベクトル統合部１１はＳＳＤ平面作成部
１０で作成されたＳＳＤ平面から、領域パターンを構成
する複数個のブロック単位に、ＳＳＤ値の小さい複数個
の動きベクトルを選択し、同じ動きベクトルが存在する
場合には統合する。ＳＮＲ・符号量推定部１２は、前記
領域パターンを構成する複数個のブロック単位に発生情
報量を求め、情報量と符号化歪みの観点から最適な動き
ベクトルパターンを求め、該領域パターンに対して該最
適な動きベクトルパターンを付与して符号化した場合に
おける情報量と符号化歪みを求める。比較器１３は、こ
れを、ブロックマッチング法で得られた情報量と符号化
歪みと比較し、最適な動きベクトルパターンを求める。
報量、および該領域を表現するための形状情報量の総和
と、歪みの観点から、最適と思われる領域分割符号化を
行う動画像の領域分割符号化装置を提供することにあ
る。 【解決手段】 ベクトル統合部１１はＳＳＤ平面作成部
１０で作成されたＳＳＤ平面から、領域パターンを構成
する複数個のブロック単位に、ＳＳＤ値の小さい複数個
の動きベクトルを選択し、同じ動きベクトルが存在する
場合には統合する。ＳＮＲ・符号量推定部１２は、前記
領域パターンを構成する複数個のブロック単位に発生情
報量を求め、情報量と符号化歪みの観点から最適な動き
ベクトルパターンを求め、該領域パターンに対して該最
適な動きベクトルパターンを付与して符号化した場合に
おける情報量と符号化歪みを求める。比較器１３は、こ
れを、ブロックマッチング法で得られた情報量と符号化
歪みと比較し、最適な動きベクトルパターンを求める。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は動画像の領域分割
符号化装置に関し、特に動画像の領域分割に基づいて動
き補償予測符号化を行うことにより、高圧縮符号化を行
うようにした動画像の領域分割符号化装置に関する。
符号化装置に関し、特に動画像の領域分割に基づいて動
き補償予測符号化を行うことにより、高圧縮符号化を行
うようにした動画像の領域分割符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の動画像の動き補償予測符号化装置
としては、動画像を、例えば１６×１６画素の矩形ブロ
ック（マクロブロック）に分割し、該矩形ブロック単位
で、動き補償予測符号化を行うようにするものがある。
しかしながら、この従来装置では、例えば、動きのある
物体と動きのない背景との境界を含む矩形ブロックは、
動きのある部分と動きのない部分とが混在するものとな
り、これらの矩形ブロックでは予測誤差が減らず、符号
化効率あるいは動き予測効率が低下するという問題があ
った。
としては、動画像を、例えば１６×１６画素の矩形ブロ
ック（マクロブロック）に分割し、該矩形ブロック単位
で、動き補償予測符号化を行うようにするものがある。
しかしながら、この従来装置では、例えば、動きのある
物体と動きのない背景との境界を含む矩形ブロックは、
動きのある部分と動きのない部分とが混在するものとな
り、これらの矩形ブロックでは予測誤差が減らず、符号
化効率あるいは動き予測効率が低下するという問題があ
った。
【０００３】そこで、本発明者等は、何らかの方法で画
像を領域分割し、その後ある種の規範で領域統合を行う
分離・統合を行い、得られた領域分割結果に基づいて符
号化を行う方法を発明して特許出願した（特願平９−３
２８５５号）。
像を領域分割し、その後ある種の規範で領域統合を行う
分離・統合を行い、得られた領域分割結果に基づいて符
号化を行う方法を発明して特許出願した（特願平９−３
２８５５号）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記し
た領域分割による符号化方法では、符号化情報量と歪み
の観点からみた場合に、必ずしも最適な領域分割となら
ないという問題、および前記動き補償予測符号化装置と
比べて、常に符号化性能が上回ることが保証されないと
いう問題があった。
た領域分割による符号化方法では、符号化情報量と歪み
の観点からみた場合に、必ずしも最適な領域分割となら
ないという問題、および前記動き補償予測符号化装置と
比べて、常に符号化性能が上回ることが保証されないと
いう問題があった。
【０００５】本発明の目的は、前記した従来技術の問題
点を除去し、領域の動きベクトル情報、領域内の符号化
情報量、および該領域を表現するための形状情報量の総
和と、歪みの観点から、最適と思われる領域分割符号化
を行う動画像の領域分割符号化装置を提供することにあ
る。また、他の目的は、従来の動き補償予測符号化装置
と比べて、常に符号化性能が上回ることが保証される領
域分割符号化装置を提供することにある。
点を除去し、領域の動きベクトル情報、領域内の符号化
情報量、および該領域を表現するための形状情報量の総
和と、歪みの観点から、最適と思われる領域分割符号化
を行う動画像の領域分割符号化装置を提供することにあ
る。また、他の目的は、従来の動き補償予測符号化装置
と比べて、常に符号化性能が上回ることが保証される領
域分割符号化装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記した目的を達成する
ために、本発明は、動画像を任意の形状の領域パターン
で動き補償予測を行う領域分割動き補償予測符号化装置
において、複数の画素で構成される小ブロック毎に動き
補償予測誤差の小さい複数個の候補動きベクトルを求め
る第１の手段と、前記小ブロックの候補動きベクトルを
組合わせることにより、複数の小ブロックで構成される
ブロック単位に、少なくとも動きベクトル情報量および
動きベクトルに基づく動き補償予測誤差の符号化結果の
情報量を含む発生情報量を求め、該発生情報量と符号化
歪みの観点から最適な動きベクトルパターンを求め、複
数個の前記ブロックで構成される領域パターンに対して
該最適な動きベクトルパターンを付与して符号化した場
合における情報量と符号化歪みを求める第２の手段と、
前記領域パターンに対して、単一の動きベクトルを付与
して符号化した場合における情報量と符号化歪みを求め
る第３の手段と前記第２、第３の手段による符号化結果
を比較して、情報量と歪みの観点から最適な動きベクト
ルパターンを求める第４の手段とを具備した点に特徴が
ある。この特徴によれば、符号化情報量を必ず従来の方
式のものより少なくすることができるようになる。
ために、本発明は、動画像を任意の形状の領域パターン
で動き補償予測を行う領域分割動き補償予測符号化装置
において、複数の画素で構成される小ブロック毎に動き
補償予測誤差の小さい複数個の候補動きベクトルを求め
る第１の手段と、前記小ブロックの候補動きベクトルを
組合わせることにより、複数の小ブロックで構成される
ブロック単位に、少なくとも動きベクトル情報量および
動きベクトルに基づく動き補償予測誤差の符号化結果の
情報量を含む発生情報量を求め、該発生情報量と符号化
歪みの観点から最適な動きベクトルパターンを求め、複
数個の前記ブロックで構成される領域パターンに対して
該最適な動きベクトルパターンを付与して符号化した場
合における情報量と符号化歪みを求める第２の手段と、
前記領域パターンに対して、単一の動きベクトルを付与
して符号化した場合における情報量と符号化歪みを求め
る第３の手段と前記第２、第３の手段による符号化結果
を比較して、情報量と歪みの観点から最適な動きベクト
ルパターンを求める第４の手段とを具備した点に特徴が
ある。この特徴によれば、符号化情報量を必ず従来の方
式のものより少なくすることができるようになる。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
を詳細に説明する。図１は、本発明の動画像の領域分割
符号化装置の一実施形態を示す概略のブロック図であ
る。
を詳細に説明する。図１は、本発明の動画像の領域分割
符号化装置の一実施形態を示す概略のブロック図であ
る。
【０００８】入力画像１は例えば４×４画素の小ブロッ
ク毎に符号化器に入力してくる。減算器２は該入力画像
１と動き補償予測部３から出力される動き補償された前
画像との差、すなわち動き補償予測誤差を出力する。ス
イッチＳＷは、インター符号化する時には端子ａを選択
し、イントラ符号化する時には端子ｂを選択する。
ク毎に符号化器に入力してくる。減算器２は該入力画像
１と動き補償予測部３から出力される動き補償された前
画像との差、すなわち動き補償予測誤差を出力する。ス
イッチＳＷは、インター符号化する時には端子ａを選択
し、イントラ符号化する時には端子ｂを選択する。
【０００９】符号化・量子化器４は前記動き補償予測誤
差を符号化および量子化する。該量子化された動き補償
予測誤差はバッファ５に一時的に格納されると共に、復
号化・逆量子化器６に送られる。加算器７は該復号化・
逆量子化器６によって逆量子化された動き補償予測誤差
と動き補償予測部３から出力された動き補償された前画
像とを加算することにより原画像を復元し、フレームメ
モリ８に格納する。ビットレート制御部９は、前記バッ
ファ５に記憶されているデータ量に基づいて、量子化器
４の量子化ステップサイズを決定する。
差を符号化および量子化する。該量子化された動き補償
予測誤差はバッファ５に一時的に格納されると共に、復
号化・逆量子化器６に送られる。加算器７は該復号化・
逆量子化器６によって逆量子化された動き補償予測誤差
と動き補償予測部３から出力された動き補償された前画
像とを加算することにより原画像を復元し、フレームメ
モリ８に格納する。ビットレート制御部９は、前記バッ
ファ５に記憶されているデータ量に基づいて、量子化器
４の量子化ステップサイズを決定する。
【００１０】ＳＳＤ平面作成部１０は、図２に示されて
いるように、入力画像１を小ブロックＢ1 〜ＢN （４×
４画素）に分割し、全ての小ブロックＢ1 、Ｂ2 、…、
ＢNの個々のものについて、例えば左右方向に±１６画
素、上下方向に±８画素動かした場合の計５１２個の動
きベクトルＶ1 〜ＶL （Ｌ＝５１２）を求める。そし
て、これらの動きベクトルＶ1 〜ＶL の個々のものに対
して、動き補償予測誤差２乗和ＳＳＤ1 〜ＳＳＤL の値
を計算し、図３に示されているようなテーブルとして記
憶しておく。なお、前記の例では、小ブロックＢ1 〜Ｂ
N を４×４画素としたが、本発明はこれに限定されず、
４×２画素、２×２画素であっても良い。次に、ベクト
ル統合部１１、ＳＮＲ（歪み）・符号量推定部１２、お
よびブロックマッチングとの比較部１３の動作を、図４
〜図６のフローチャートを参照して説明する。
いるように、入力画像１を小ブロックＢ1 〜ＢN （４×
４画素）に分割し、全ての小ブロックＢ1 、Ｂ2 、…、
ＢNの個々のものについて、例えば左右方向に±１６画
素、上下方向に±８画素動かした場合の計５１２個の動
きベクトルＶ1 〜ＶL （Ｌ＝５１２）を求める。そし
て、これらの動きベクトルＶ1 〜ＶL の個々のものに対
して、動き補償予測誤差２乗和ＳＳＤ1 〜ＳＳＤL の値
を計算し、図３に示されているようなテーブルとして記
憶しておく。なお、前記の例では、小ブロックＢ1 〜Ｂ
N を４×４画素としたが、本発明はこれに限定されず、
４×２画素、２×２画素であっても良い。次に、ベクト
ル統合部１１、ＳＮＲ（歪み）・符号量推定部１２、お
よびブロックマッチングとの比較部１３の動作を、図４
〜図６のフローチャートを参照して説明する。
【００１１】ステップＳ１では、ベクトル統合部１１は
入力画像１の所定位置、例えば左上角の１６個の小ブロ
ックＢ1 、Ｂ2 、…を選択する。以下、該１６個の小ブ
ロックを最小領域Ｅと呼ぶ。ステップＳ２では、該最小
領域Ｅを縦、横に２分割し、ステップＳ３では、左上の
ブロックＢ'1（斜線で塗られた領域）を選択する。次
に、ステップＳ４では、図３のＳＳＤ平面より、該ブロ
ックＢ'1に含まれる４個の小ブロックに対して、それぞ
れＳＳＤ値が小さい動きベクトルを、小さい方からｎ個
（例えば、ｎ＝３）、候補ベクトルとして選択する。
入力画像１の所定位置、例えば左上角の１６個の小ブロ
ックＢ1 、Ｂ2 、…を選択する。以下、該１６個の小ブ
ロックを最小領域Ｅと呼ぶ。ステップＳ２では、該最小
領域Ｅを縦、横に２分割し、ステップＳ３では、左上の
ブロックＢ'1（斜線で塗られた領域）を選択する。次
に、ステップＳ４では、図３のＳＳＤ平面より、該ブロ
ックＢ'1に含まれる４個の小ブロックに対して、それぞ
れＳＳＤ値が小さい動きベクトルを、小さい方からｎ個
（例えば、ｎ＝３）、候補ベクトルとして選択する。
【００１２】次いで、ベクトル統合部１１とＳＮＲ・符
号量推定部１２はステップＳ５の処理を行い、前記４個
の小ブロックの候補ベクトルの組合わせであるｎ４ 個
の動きベクトルパターンの全てについて発生する情報量
（符号化情報量＋動きベクトルの情報量＋形状情報量）
を計算すると共に、ＳＮＲ（歪み）を求める。この時、
４個の小ブロックの候補ベクトルの組合わせの中に同一
の動きベクトルが存在する場合にはベクトルを統合して
計算する。
号量推定部１２はステップＳ５の処理を行い、前記４個
の小ブロックの候補ベクトルの組合わせであるｎ４ 個
の動きベクトルパターンの全てについて発生する情報量
（符号化情報量＋動きベクトルの情報量＋形状情報量）
を計算すると共に、ＳＮＲ（歪み）を求める。この時、
４個の小ブロックの候補ベクトルの組合わせの中に同一
の動きベクトルが存在する場合にはベクトルを統合して
計算する。
【００１３】具体的には、該動きベクトルパターンから
予測画像を作成し、入力画像１と該予測画像の差分を求
め、該差分を符号化して符号化情報量を求める。また、
前記４個の小ブロックに割り当てられた動きベクトルか
ら、動きベクトルの情報量を求める。この場合、４個の
小ブロック全てに異なる動きベクトルが割り当てられれ
ば、４個分の動きベクトルの情報量となるが、同じ動き
ベクトルの小ブロックが存在すれば、該動きベクトルは
統合されて、動きベクトルの情報量は該統合の具合に応
じて低減されることになる。因みに、１個の動きベクト
ルに対する情報量は通常８〜９ビットである。また、動
きベクトルは統合の具合に応じて、同じ動きベクトルの
領域の形状が決定され、該領域を表現するための形状情
報量が求められる。さらに、ＳＮＲ（単位：デシベル）
が、前記動きベクトルパターンによって符号化された結
果から復号された復号画像と入力画像１との差分から求
められる。
予測画像を作成し、入力画像１と該予測画像の差分を求
め、該差分を符号化して符号化情報量を求める。また、
前記４個の小ブロックに割り当てられた動きベクトルか
ら、動きベクトルの情報量を求める。この場合、４個の
小ブロック全てに異なる動きベクトルが割り当てられれ
ば、４個分の動きベクトルの情報量となるが、同じ動き
ベクトルの小ブロックが存在すれば、該動きベクトルは
統合されて、動きベクトルの情報量は該統合の具合に応
じて低減されることになる。因みに、１個の動きベクト
ルに対する情報量は通常８〜９ビットである。また、動
きベクトルは統合の具合に応じて、同じ動きベクトルの
領域の形状が決定され、該領域を表現するための形状情
報量が求められる。さらに、ＳＮＲ（単位：デシベル）
が、前記動きベクトルパターンによって符号化された結
果から復号された復号画像と入力画像１との差分から求
められる。
【００１４】ステップＳ６では、ステップＳ５で求めた
ｎ４ 個の動きベクトルパターンの全ての発生情報量と
ＳＮＲの中から、該発生情報量とＳＮＲが最適となるベ
クトルパターンを求める。このステップＳ６で求められ
た最適となるベクトルパターンの発生情報量と歪みの最
適値を、発生情報量Ｘ1 、歪みＹ1 とする。この処理に
より、ブロックＢ'1の４個の小ブロックの各動きベクト
ルは決定されたことになる。
ｎ４ 個の動きベクトルパターンの全ての発生情報量と
ＳＮＲの中から、該発生情報量とＳＮＲが最適となるベ
クトルパターンを求める。このステップＳ６で求められ
た最適となるベクトルパターンの発生情報量と歪みの最
適値を、発生情報量Ｘ1 、歪みＹ1 とする。この処理に
より、ブロックＢ'1の４個の小ブロックの各動きベクト
ルは決定されたことになる。
【００１５】次に、ステップＳ７に進んで、ベクトル統
合部１１は前記最小領域Ｅの左下のブロックＢ'2を選択
する。次いで、図５のステップＳ８に進んで、図３のＳ
ＳＤ平面を参照して、該ブロックＢ'2の各小ブロックに
対して、それぞれ、ＳＳＤ値が小さい動きベクトルを小
さい方からｎ個（例えば、ｎ＝３）候補ベクトルとして
選択する。ステップＳ９では、ブロックＢ'2の中のブロ
ックＢ'1と隣接している２個の小ブロックに関しては、
ブロックＢ'1で決定済みの隣接小ブロックの動きベクト
ルを候補として加える。
合部１１は前記最小領域Ｅの左下のブロックＢ'2を選択
する。次いで、図５のステップＳ８に進んで、図３のＳ
ＳＤ平面を参照して、該ブロックＢ'2の各小ブロックに
対して、それぞれ、ＳＳＤ値が小さい動きベクトルを小
さい方からｎ個（例えば、ｎ＝３）候補ベクトルとして
選択する。ステップＳ９では、ブロックＢ'2の中のブロ
ックＢ'1と隣接している２個の小ブロックに関しては、
ブロックＢ'1で決定済みの隣接小ブロックの動きベクト
ルを候補として加える。
【００１６】次に、ベクトル統合部１１とＳＮＲ・符号
量推定部１２はステップＳ１０の処理を行い、前記４個
の小ブロックの候補ベクトルの組合わせであるｎ２ ×
（ｎ＋１）２ 個の動きベクトルパターンの全てについ
て発生する情報量を、前記と同様の方法により計算する
と共に、歪みを求める。この時、前記決定済みの隣接小
ブロックの動きベクトルと４個の小ブロックの候補ベク
トルに同一の動きベクトルが存在する場合には、ベクト
ル統合をして情報量と歪みを求める。
量推定部１２はステップＳ１０の処理を行い、前記４個
の小ブロックの候補ベクトルの組合わせであるｎ２ ×
（ｎ＋１）２ 個の動きベクトルパターンの全てについ
て発生する情報量を、前記と同様の方法により計算する
と共に、歪みを求める。この時、前記決定済みの隣接小
ブロックの動きベクトルと４個の小ブロックの候補ベク
トルに同一の動きベクトルが存在する場合には、ベクト
ル統合をして情報量と歪みを求める。
【００１７】ステップＳ１１では、ステップＳ１０で求
めたｎ２ ×（ｎ＋１）２ 個の動きベクトルパターン
の全ての発生情報量と歪みの中から、該発生情報量と歪
みが最適となるベクトルパターンを求める。このステッ
プＳ１１で求められた最適となるベクトルパターンの発
生情報量と歪みの最適値を、それぞれＸ2 、Ｙ2 とす
る。この処理により、ブロックＢ'2の４個の小ブロック
の各動きベクトルは決定されたことになる。
めたｎ２ ×（ｎ＋１）２ 個の動きベクトルパターン
の全ての発生情報量と歪みの中から、該発生情報量と歪
みが最適となるベクトルパターンを求める。このステッ
プＳ１１で求められた最適となるベクトルパターンの発
生情報量と歪みの最適値を、それぞれＸ2 、Ｙ2 とす
る。この処理により、ブロックＢ'2の４個の小ブロック
の各動きベクトルは決定されたことになる。
【００１８】ステップＳ１２、ステップＳ１３では、最
小領域Ｅの右下のブロックＢ'3、右上のブロックＢ'4に
対して、前記と同様の処理を行い、それぞれ発生情報量
と歪みが最適となるベクトルパターンを求める。そし
て、求められた最適となるベクトルパターンの発生情報
量と歪みの最適値を、それぞれＸ3 、Ｙ3 ；Ｘ4 、Ｙ4
とする。なお、前記の処理においても、ブロックＢ'3の
中のブロックＢ'2と隣接している２個の小ブロック、ブ
ロックＢ'4の中のブロックＢ'1およびＢ'3と隣接してい
る３個の小ブロックについては、以前の処理で既に決定
済みの隣接小ブロックの動きベクトルを候補として加え
る。以上の処理により、例えば図７(a) に示されるよう
な４Ｎ×４Ｎサイズの領域パターンにおける分割パター
ンが、動きベクトルの統合によって得られることにな
る。図のＶ11〜Ｖ43は動きベクトルを示している。
小領域Ｅの右下のブロックＢ'3、右上のブロックＢ'4に
対して、前記と同様の処理を行い、それぞれ発生情報量
と歪みが最適となるベクトルパターンを求める。そし
て、求められた最適となるベクトルパターンの発生情報
量と歪みの最適値を、それぞれＸ3 、Ｙ3 ；Ｘ4 、Ｙ4
とする。なお、前記の処理においても、ブロックＢ'3の
中のブロックＢ'2と隣接している２個の小ブロック、ブ
ロックＢ'4の中のブロックＢ'1およびＢ'3と隣接してい
る３個の小ブロックについては、以前の処理で既に決定
済みの隣接小ブロックの動きベクトルを候補として加え
る。以上の処理により、例えば図７(a) に示されるよう
な４Ｎ×４Ｎサイズの領域パターンにおける分割パター
ンが、動きベクトルの統合によって得られることにな
る。図のＶ11〜Ｖ43は動きベクトルを示している。
【００１９】次に、前記ブロックマッチングとの比較部
１３は、図６のステップＳ１４、Ｓ１５の処理を行う。
ステップＳ１４では、前記最小領域Ｅ、すなわち１６個
の小ブロックに対して単一の動きベクトルＭＶを与えた
場合における符号化情報量と歪みを求める。この時の発
生情報量と歪みに関する値を、それぞれＸ5 、Ｙ5 とす
る。なお、単一の動きベクトルＭＶは図３のＳＳＤ平面
を利用して求めても良いし、最小領域Ｅに対する候補ベ
クトルを複数個求め、その中から符号化情報量と歪みを
最小にする動きベクトルを単一の動きベクトルＭＶとし
ても良い。図７(b) は、ブロックマッチング法で得られ
た４Ｎ×４Ｎサイズでの動きベクトルＶm を示してい
る。
１３は、図６のステップＳ１４、Ｓ１５の処理を行う。
ステップＳ１４では、前記最小領域Ｅ、すなわち１６個
の小ブロックに対して単一の動きベクトルＭＶを与えた
場合における符号化情報量と歪みを求める。この時の発
生情報量と歪みに関する値を、それぞれＸ5 、Ｙ5 とす
る。なお、単一の動きベクトルＭＶは図３のＳＳＤ平面
を利用して求めても良いし、最小領域Ｅに対する候補ベ
クトルを複数個求め、その中から符号化情報量と歪みを
最小にする動きベクトルを単一の動きベクトルＭＶとし
ても良い。図７(b) は、ブロックマッチング法で得られ
た４Ｎ×４Ｎサイズでの動きベクトルＶm を示してい
る。
【００２０】ステップＳ１５では、前記Ｘ1 ＋Ｘ2 ＋Ｘ
3 ＋Ｘ4 およびＹ1 ＋Ｙ2 ＋Ｙ3 ＋Ｙ4 と、前記Ｘ5 お
よびＹ5 とを総合的に比較し、発生情報量と歪みの観点
から本発明の領域分割符号化方式の方が最適であるか否
かの判断を行う。この判断が否定の場合にはステップＳ
１６に進み、肯定の場合にはステップＳ１７に進む。
3 ＋Ｘ4 およびＹ1 ＋Ｙ2 ＋Ｙ3 ＋Ｙ4 と、前記Ｘ5 お
よびＹ5 とを総合的に比較し、発生情報量と歪みの観点
から本発明の領域分割符号化方式の方が最適であるか否
かの判断を行う。この判断が否定の場合にはステップＳ
１６に進み、肯定の場合にはステップＳ１７に進む。
【００２１】なお、ステップＳ１５の判断は、例えば図
８に示されているように、横軸を発生情報量、縦軸を歪
みとするグラフ上に、（Ｘ1 ＋Ｘ2 ＋Ｘ3 ＋Ｘ4 ，Ｙ1
＋Ｙ2 ＋Ｙ3 ＋Ｙ4 ）なる点Ａ、（Ｘ5 ，Ｙ5 ）なる点
Ｂを求め、該点Ａ、点Ｂを通る正でかつ等しい勾配の直
線ａ，ｂを引き、該直線が上にきた方を最適として選択
することができる。
８に示されているように、横軸を発生情報量、縦軸を歪
みとするグラフ上に、（Ｘ1 ＋Ｘ2 ＋Ｘ3 ＋Ｘ4 ，Ｙ1
＋Ｙ2 ＋Ｙ3 ＋Ｙ4 ）なる点Ａ、（Ｘ5 ，Ｙ5 ）なる点
Ｂを求め、該点Ａ、点Ｂを通る正でかつ等しい勾配の直
線ａ，ｂを引き、該直線が上にきた方を最適として選択
することができる。
【００２２】ステップＳ１６では、最小領域Ｓの１６個
の小ブロックに対する動きベクトルを単一の動きベクト
ルＭＶに置換する。一方、ステップＳ１７では、最小領
域Ｓの１６個の小ブロックの動きベクトルを、ステップ
Ｓ６、Ｓ１１、Ｓ１２およびＳ１３で求めた動きベクト
ルとする。
の小ブロックに対する動きベクトルを単一の動きベクト
ルＭＶに置換する。一方、ステップＳ１７では、最小領
域Ｓの１６個の小ブロックの動きベクトルを、ステップ
Ｓ６、Ｓ１１、Ｓ１２およびＳ１３で求めた動きベクト
ルとする。
【００２３】前記ステップＳ１５、Ｓ１６およびＳ１７
の処理により、本発明による領域分割符号化を適用した
場合の符号化情報量が、従来のブロックマッチング法に
おける符号化情報量より少ない場合、すなわち本発明に
よる領域分割符号化の効率が該ブロックマッチング法に
おける符号化効率より良くなる場合には、本発明によっ
て決定された動きベクトルが採用され、逆の場合にはブ
ロックマッチング法で使用した動きベクトルが採用され
ることになるから、本発明による動き補償予測の効率が
悪い場合でも、従来のブロックマッチング法における符
号化効率より低下しないことになる。
の処理により、本発明による領域分割符号化を適用した
場合の符号化情報量が、従来のブロックマッチング法に
おける符号化情報量より少ない場合、すなわち本発明に
よる領域分割符号化の効率が該ブロックマッチング法に
おける符号化効率より良くなる場合には、本発明によっ
て決定された動きベクトルが採用され、逆の場合にはブ
ロックマッチング法で使用した動きベクトルが採用され
ることになるから、本発明による動き補償予測の効率が
悪い場合でも、従来のブロックマッチング法における符
号化効率より低下しないことになる。
【００２４】ステップＳ１８に進むと、ステップＳ１６
またはＳ１７で決定された動きベクトルが、前記動き補
償予測部３とバッファ５とに通知される。次いで、ステ
ップＳ１９に進み、１フレームの入力画像の処理が終了
したか否かの判断がなされ、この判断が否定の時にはス
テップＳ２０に進んで、下隣りの１６個の小ブロック
（最小領域）が選択され、図４のステップＳ１に戻っ
て、再度前記と同じ動作が繰り返される。該最小領域の
処理が終了すると、次はその右隣りの最小領域に対して
処理がなされ、この処理が終了すると、今度は上隣の最
小領域に対して処理がなされる。
またはＳ１７で決定された動きベクトルが、前記動き補
償予測部３とバッファ５とに通知される。次いで、ステ
ップＳ１９に進み、１フレームの入力画像の処理が終了
したか否かの判断がなされ、この判断が否定の時にはス
テップＳ２０に進んで、下隣りの１６個の小ブロック
（最小領域）が選択され、図４のステップＳ１に戻っ
て、再度前記と同じ動作が繰り返される。該最小領域の
処理が終了すると、次はその右隣りの最小領域に対して
処理がなされ、この処理が終了すると、今度は上隣の最
小領域に対して処理がなされる。
【００２５】なお、前記の説明では、ステップＳ５、Ｓ
１０、Ｓ１２、およびＳ１３の発生情報量の中に、同じ
動きベクトルによって形成される領域を表現するための
形状情報量を含めたが、これらのステップでは形状情報
量を含まない発生情報量を求め、該形状情報量について
は、ステップＳ１３とステップＳ１４の間で、図７(a)
に基づいて形状情報量を求め、既に求められている発生
情報量に加えるようにしても良い。
１０、Ｓ１２、およびＳ１３の発生情報量の中に、同じ
動きベクトルによって形成される領域を表現するための
形状情報量を含めたが、これらのステップでは形状情報
量を含まない発生情報量を求め、該形状情報量について
は、ステップＳ１３とステップＳ１４の間で、図７(a)
に基づいて形状情報量を求め、既に求められている発生
情報量に加えるようにしても良い。
【００２６】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の動画像の領域分割符号化装置によれば、領域パターン
に対して領域分割符号化を施すことにより得られる符号
化情報量と、該領域パターンに対して単一の動きベクト
ルを付与して符号化した場合に得られる符号化情報量と
を比較し、前者の符号化情報量が後者の符号化情報量よ
り少ない場合は領域分割符号化を、逆の場合は単一の動
きベクトルを付与する符号化を採用するようにしたの
で、本発明により得られる符号化情報量は必ず従来の方
式のものより少なくなるという効果がある。
の動画像の領域分割符号化装置によれば、領域パターン
に対して領域分割符号化を施すことにより得られる符号
化情報量と、該領域パターンに対して単一の動きベクト
ルを付与して符号化した場合に得られる符号化情報量と
を比較し、前者の符号化情報量が後者の符号化情報量よ
り少ない場合は領域分割符号化を、逆の場合は単一の動
きベクトルを付与する符号化を採用するようにしたの
で、本発明により得られる符号化情報量は必ず従来の方
式のものより少なくなるという効果がある。
【００２７】また、このため、従来の動き補償予測符号
化装置と比べて、常に符号化性能が上回ることが保証さ
れる領域分割符号化装置を提供することができる。
化装置と比べて、常に符号化性能が上回ることが保証さ
れる領域分割符号化装置を提供することができる。
【図１】 本発明の一実施形態の概略の構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】 入力画像を小ブロックＢ1 〜ＢN （４×４画
素）に分割する様子を示す図である。
素）に分割する様子を示す図である。
【図３】 ＳＳＤ平面の説明図である。
【図４】 本発明の一実施形態の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図５】 図４の続きのフローチャートである。
【図６】 図５の続きのフローチャートである。
【図７】 動きベクトルの統合によって得られる最適動
きベクトルの領域分割パターンと、ブロックマッチング
法で得られる単一の動きベクトルを示す図である。
きベクトルの領域分割パターンと、ブロックマッチング
法で得られる単一の動きベクトルを示す図である。
【図８】 領域分割符号化とブロックマッチング法によ
り得られる符号化情報量と歪みの評価の仕方の一例を示
すグラフである。
り得られる符号化情報量と歪みの評価の仕方の一例を示
すグラフである。
１…入力画像、３…動き補償予測部、４…符号化・量子
化器、５…バッファ、１０…ＳＳＤ平面作成部、１１…
ベクトル統合部、１２…ＳＮＲ・符号量推定部、１３…
ブロックマッチングとの比較部。
化器、５…バッファ、１０…ＳＳＤ平面作成部、１１…
ベクトル統合部、１２…ＳＮＲ・符号量推定部、１３…
ブロックマッチングとの比較部。
Claims (4)
- 【請求項１】 動画像を任意の形状の領域パターンで動
き補償予測を行う領域分割動き補償予測符号化装置にお
いて、 複数の画素で構成される小ブロック毎に動き補償予測誤
差の小さい複数個の候補動きベクトルを求める第１の手
段と、 前記小ブロックの候補動きベクトルを組合わせることに
より、複数の小ブロックで構成されるブロック単位に、
少なくとも動きベクトル情報量および動きベクトルに基
づく動き補償予測誤差の符号化結果の情報量を含む発生
情報量を求め、該発生情報量と符号化歪みの観点から最
適な動きベクトルパターンを求め、複数個の前記ブロッ
クで構成される領域パターンに対して該最適な動きベク
トルパターンを付与して符号化した場合における情報量
と符号化歪みを求める第２の手段と、 前記領域パターンに対して、単一の動きベクトルを付与
して符号化した場合における情報量と符号化歪みを求め
る第３の手段と前記第２、第３の手段による符号化結果
を比較して、情報量と歪みの観点から最適な動きベクト
ルパターンを求める第４の手段とを具備したことを特徴
とする動画像の領域分割符号化装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の領域分割符号化装置に
おいて、 前記発生情報量は、動きベクトルによって規定される領
域を表現するための形状情報量を含むことを特徴とする
動画像の領域分割符号化装置。 - 【請求項３】 請求項１または２に記載の動画像の領域
分割符号化装置において、 前記第２の手段は、前記ブロックの隣接小ブロックにお
ける動きベクトルを考慮に入れて、前記発生情報量を求
めることを特徴とする動画像の領域分割符号化装置。 - 【請求項４】 請求項１ないし３のいずれかに記載の動
画像の領域分割符号化装置において、 前記第２の手段は、前記発生情報量を、前記ブロック内
に同じ動きベクトルが存在する場合にはベクトル統合を
して求めることを特徴とする動画像の領域分割符号化装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21376198A JP3775630B2 (ja) | 1998-07-29 | 1998-07-29 | 動画像の領域分割符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21376198A JP3775630B2 (ja) | 1998-07-29 | 1998-07-29 | 動画像の領域分割符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000050279A true JP2000050279A (ja) | 2000-02-18 |
| JP3775630B2 JP3775630B2 (ja) | 2006-05-17 |
Family
ID=16644599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21376198A Expired - Fee Related JP3775630B2 (ja) | 1998-07-29 | 1998-07-29 | 動画像の領域分割符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3775630B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003026315A1 (en) * | 2001-09-14 | 2003-03-27 | Ntt Docomo, Inc. | Coding method, decoding method, coding apparatus, decoding apparatus, image processing system, coding program, and decoding program |
| JP2006238372A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Sony Corp | 符号化装置および方法、復号装置および方法、画像処理システムおよび画像処理方法、記録媒体、並びにプログラム |
| WO2011077524A1 (ja) * | 2009-12-24 | 2011-06-30 | 株式会社 東芝 | 動画像符号化装置及び動画像復号装置 |
| CN101360240B (zh) * | 2001-09-14 | 2012-12-05 | 株式会社Ntt都科摩 | 编码方法、译码方法、编码装置、译码装置、图象处理系统 |
| US9538181B2 (en) | 2010-04-08 | 2017-01-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
-
1998
- 1998-07-29 JP JP21376198A patent/JP3775630B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003026315A1 (en) * | 2001-09-14 | 2003-03-27 | Ntt Docomo, Inc. | Coding method, decoding method, coding apparatus, decoding apparatus, image processing system, coding program, and decoding program |
| US7643559B2 (en) | 2001-09-14 | 2010-01-05 | Ntt Docomo, Inc. | Coding method, decoding method, coding apparatus, decoding apparatus, image processing system, coding program, and decoding program |
| CN101360240B (zh) * | 2001-09-14 | 2012-12-05 | 株式会社Ntt都科摩 | 编码方法、译码方法、编码装置、译码装置、图象处理系统 |
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| JP4591767B2 (ja) * | 2005-02-28 | 2010-12-01 | ソニー株式会社 | 符号化装置および方法、復号装置および方法、画像処理システム、記録媒体、並びにプログラム |
| WO2011077524A1 (ja) * | 2009-12-24 | 2011-06-30 | 株式会社 東芝 | 動画像符号化装置及び動画像復号装置 |
| US9906812B2 (en) | 2010-04-08 | 2018-02-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US9794587B2 (en) | 2010-04-08 | 2017-10-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US9538181B2 (en) | 2010-04-08 | 2017-01-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10009623B2 (en) | 2010-04-08 | 2018-06-26 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10091525B2 (en) | 2010-04-08 | 2018-10-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10542281B2 (en) | 2010-04-08 | 2020-01-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10560717B2 (en) | 2010-04-08 | 2020-02-11 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10715828B2 (en) | 2010-04-08 | 2020-07-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10779001B2 (en) | 2010-04-08 | 2020-09-15 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US10999597B2 (en) | 2010-04-08 | 2021-05-04 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US11265574B2 (en) | 2010-04-08 | 2022-03-01 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
| US11889107B2 (en) | 2010-04-08 | 2024-01-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding method and image decoding method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3775630B2 (ja) | 2006-05-17 |
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