JP2000134632A - 動きベクトル検出装置 - Google Patents

動きベクトル検出装置

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JP2000134632A
JP2000134632A JP30743598A JP30743598A JP2000134632A JP 2000134632 A JP2000134632 A JP 2000134632A JP 30743598 A JP30743598 A JP 30743598A JP 30743598 A JP30743598 A JP 30743598A JP 2000134632 A JP2000134632 A JP 2000134632A
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motion
evaluation
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Kazuhiko Morita
一彦 森田
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Victor Company of Japan Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 16×16−MC用の動きベクトル及び8×
8−MC用の動きべクトルの評価値演算を行う際に、重
複演算を行ってしまうため処理に無駄がある。 【解決手段】 8×8−MC評価値検出回路116によ
り1画素毎に残差信号が検出され、その絶対値和が8×
8−MC評価値判定回路117に送られ、各8×8画素
ブロックの探索範囲内で評価値が最小となる動きべクト
ルとその評価値が検出される。16×16−MCは4組
の8×8−MCブロックで構成されるため、16×16
−MCの動きベクトル探索は4組の8×8−MCの動き
ベクトルが同一の値を取る場合として動きべクトル候補
値が設定され、8×8−MCの場合と同様に8×8−M
C評価値検出が行われるが、既に8×8−MCのブロッ
クで評価値検出が済んでいる動きべクトル候補値につい
ては前述の評価値検出動作を行わず、既に求めて評価値
メモリ118に保存されている評価値を評価値加算器1
19に出力することにより、重複する評価値検出演算を
省略している。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、動画像の高能率符
号化に係り、特に動き補償予測に用いる動きベクトルを
検出する動きベクトル検出装置に関する。
【0002】
【従来の技術】従来から、動画像の高能率符号化に関す
る技術として、「動き補償予測符号化」がある。この技
術は動画像を構成する「フレーム」画像を16×16画
素といった小さなブロック(これをマクロブロックとい
う。)に分割し、分割した各マクロブロック単位に、時
間的に前(時間的に後の場合もある)の参照画像から被
符号化画像を作成する方法である。
【0003】上記したような従来の動画像符号化は図7
に示すような方法で行われる。符号化側では16×16
画素の各マクロブロックにおいて、参照画像上で被符号
化画像のマクロブロックの周辺の(同一の大きさの)ブ
ロックを切り取り、両者のブロックの間で画素毎の差分
(残差信号)を取り、残差信号が最小となる場合のブロ
ック間で生じる位置のずれを「動きベクトル」として検
出する。この動きべクトルと前述の残差信号を符号化し
て、復号側に送る。
【0004】復号側では先に復号されてメモリに貯えて
ある符号化側の参照画像に相当する復号画像と、新たに
送られてきた動きべクトルを用いて、符号化側と同じ位
置のマクロブロックを選択し、これと復号側に送られた
残差信号を画素毎に加算して、現在の画像を再構成す
る。
【0005】図8は上記方法を具現化する従来の動画像
符号化装置の構成例を示したブロック図である。原画像
100は16×16動きベクトル検出装置11、評価値
検出及び予測モード判定回路13、減算器3に供給され
る。動き補償予測回路1の16×16動きベクトル検出
装置11は、上記した方法により動きベクトルを検出し
て、これを予測画像作成回路12と評価値検出及び予測
モード判定回路13に出力する。予測画像作成回路12
は前記動きベクトルとフレームメモリ14内の例えばひ
とつ前の画像とから予測画像を作成し、これを減算器2
と評価値検出及び予測モード判定回路13に出力する。
【0006】これにより、減算器2では、原画像と予測
画像との差分が取られ、この差分データにDCT器3で
離散コサイン変換(直交変換の一種)を施してから、量
子化器4で量子化し、この量子化データを可変長符号化
器5で可変長符号化(VLC)した後、復号側に送信す
る。
【0007】この際、逆量子化器6で前記量子化データ
が逆量子化され、更に逆DCT器7で逆離散コサイン変
換されて元の差分データに戻り、この差分データと前記
予測画像が加算器15で加算されて、次の予測のひとつ
前の画像としてフレームメモリ14に格納される。
【0008】また、評価値検出及び予測モード判定回路
13は16×16動きベクトル検出装置11からの動き
ベクトルと原画像100及び予測画像作成回路12から
の予測画像に基づいて、例えば前方予測、後方予測及び
双方向予測のいずれの予測が最も適しているかを評価判
定して、最も適していると判定した予測モードと前記動
きベクトルを可変長符号化器5に送り、これらデータも
可変長符号化して、復号側に送信する。
【0009】なお、復号側に送る残差信号は通常の場
合、上記のようにDCT等の離散コサイン変換及び量子
化を行った後に、可変長符号化を行って符号量を抑制し
ている。但し、量子化が粗い場合は復号側で再構成され
る画像は元の画像(符号化側)に比べて符号化による誤
差が大きくなる。
【0010】図9は上述の「動きベクトル」を検出する
動きベクトル検出装置11の詳細ブロック図である。
尚、図9の場合、動き補償予測を行うブロック(マクロ
ブロック)は、16×16画素といった単一サイズを仮
定している。
【0011】原画像から被符号化画像が被符号化画像メ
モリ111に格納され、又、前記被符号化画像よりも時
間的に前、又は時間的に後の画像が参照画像として参照
画像メモリ112に格納される。動きベクトル設定器1
13により参照画像メモリ112内の参照画像の残差検
出の探索範囲が図7に示すように指定されると、評価値
検出回路114は図7に示すように参照画像上で被符号
化画像のマクロブロックの周辺の(同一の大きさの)ブ
ロックを切り取り、両者のブロックの間で画素毎の差分
を取って、残差信号を検出し、その絶対値和が評価値と
して評価値判定回路115に送られる。評価値判定回路
115は前記評価値が最小となる場合のブロック間で生
じる位置ずれを動きベクトルとして検出する。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】動き補償予測符号化に
おける処理単位であるマクロブロックは、動画像符号化
の国際標準であるMPEG1、2などにおいて、通常は
水平、垂直各16画素で構成される。しかし、1つのマ
クロブロックに複数の動き領域が存在する場合は正しい
動きベクトルを検出することが難しく、残差信号が多く
発生してしまう。符号量に余裕が少ない場合は量子化が
粗くなってしまい、復号画像の画質劣化が問題となる。
【0013】そこで、マクロブロックを図10に示すよ
うに4つの8×8画素のブロックに分割して、8×8画
素のブロック各々独立に動き補償予測を行えば、より細
かな動き領域に対応出来る。しかし、8×8画素単位の
動き補償予測(以降8×8−MCと略称する)では1マ
クロブロック当り4組(16×16画素単位の場合は1
組)の動きべクトル値が存在する。
【0014】そのため、全てのマクロブロックにおいて
8×8−MCを行うと、符号化した際の総符号中に占め
る動きベクトル符号量の割合が16×16画素単位の場
合(以降16×16−MCと略称する)に比べ相当大き
くなり、結果として符号化効率の低下を招いてしまう。
【0015】そこでH.263やMPEG4では、ある
一定の条件の下で16×16−MCと8×8−MCのど
ちらが適切であるかを選択し、マクロブロック単位で1
6×16−MC、8×8−MCを切り替えることが可能
となっている。この場合は図11に示す動きべクトル検
出装置のように、16×16−MC用の動きベクトル検
出を行う評価値検出回路114の他に、8×8−MC用
の動きべクトル検出を行う評価値検出回路116及び8
×8−MC評価値判定回路117による8×8−MC用
の動きべクトル検出系が必要になる。
【0016】しかし、同一マクロブロックにおいて、1
6×16−MCと8×8−MCでは、動きベクトルの値
が類似している場合が多く、16×16−MCと8×8
−MCで同一の動きベクトル値となる場合は動きベクト
ル値を検出する評価値演算を重複して行うことになり、
処理に無駄が生じるという問題があった。
【0017】本発明は、上述の如き従来の課題を解決す
るためになされたもので、その目的は、16×16−M
C用の動きベクトル及び8×8−MC用の動きべクトル
の評価値演算を行う際に、重複演算を省略して評価値演
算の大幅な削減を可能とすると共に、符号化効率の低下
を防止するための動きベクトル統合処理での評価値演算
の大幅な削減を可能とする動きベクトル検出装置を提供
することである。
【0018】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第1の発明の特徴は、M×N(M、Nは整数)画素
単位のブロックを水平にP分割し、且つ垂直にQ分割し
たP×Q個のm×n(m=M/P n=N/Q)画素の
ブロック単位の動き補償予測における動きベクトルを検
出する動きベクトル検出装置において、P×Q個のm×
n画素ブロックの動きベクトルを求めてこれら動きベク
トルの評価値を演算する第1の演算手段と、この第1の
演算手段によって算出された動きベクトルの評価値の大
小を判定して最小の評価値の動きベクトルを検出する第
1の判定手段と、M×N画素ブロックの動きベクトルの
検出を行う際に、動きベクトル候補値を全て同一とした
P×Q個のブロックと見做してm×n画素ブロックの動
きベクトルの評価値の演算を行うように設定する設定手
段と、この設定手段による前記設定の範囲において、前
記第1の演算手段で求めたm×n画素ブロックの動きべ
クトルで評価値を求めた動きベクトル候補値については
新たに評価値演算を行わず、その代わり既存の前記動き
ベクトル候補値を用い、前記既に求めた動きべクトルと
重複しない動きべクトル候補値のみ評価値演算を行って
M×N画素ブロックの動きベクトルを求める第2の演算
手段と、この第2の演算手段によって得られたP×Q個
の評価値を加算する加算手段と、この加算手段により得
られたM×N画素ブロックの動きベクトル評価値の大小
判定を行って最小の評価値の動きベクトルを判定する第
2の判定手段とを備えたことにある。
【0019】この第1の発明によれば、例えば16×1
6−MCと8×8−MCの両方の動きベクトル検出を行
う場合に、16×16−MCの動きべクトルの評価値を
求める演算を複数の8×8−MCの評価値演算に分割
し、それらが既に求めた8×8−MC動きべクトルの評
価値演算と重複する場合はその部分の評価値演算を省略
する。これにより、評価値演算が大幅に削減される。
【0020】第2の発明の特徴は、M×N(M、Nは整
数)画素単位のブロックを水平にP分割し、且つ垂直に
Q分割したP×Q個のm×n(m=M/P n=N/
Q)画素のブロック単位の動き補償予測における動きベ
クトルを検出する動きベクトル検出装置において、P×
Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めてこれ
ら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段と、
この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
検出する第1の判定手段と、この第1の判定手段で得ら
れたm×n画素ブロックの動きベクトルをあらかじめ定
めた統合パターンに基づいて、1乃至(P×Q−1)個
のいずれかの個数に統合するようにM×N画素ブロック
内のm×n画素ブロックの動きベクトル候補値を再設定
する設定手段と、この設定手段による前記設定の範囲に
おいて、前記第1の演算手段で求めたm×n画素ブロッ
クの動きべクトルで評価値を求めた動きベクトル候補値
については新たに評価値演算を行わず、その代わり既存
の前記動きベクトル候補値を用い、前記既に求めた動き
べクトルと重複しない動きべクトル候補値のみ評価値演
算を行う第2の演算手段と、この第2の演算手段により
得られた評価値をパターンに応じて組み合わせて加算す
ることにより1乃至(P×Q−1)個のいずれかの個数
に統合する統合パターン加算手段と、この統合パターン
加算手段による統合で得られる評価値の大小判定を行っ
て、最小の評価値の統合パターンを検出する統合パター
ン用判定手段とを備えたことにある。
【0021】この第2の発明によれば、例えば8×8−
MCにおける4組の動きベクトル値を1〜3組に統合す
ることにより、8×8−MCにおける動きベクトル符号
量の削減を図るが、その場合にも、所定のベクトルパタ
ーン各々について動きベクトル評価値を求めるのではな
く、統合動きべクトルの評価値を求める演算を複数の8
×8−MCの評価値演算に分割し、それらが既に求めた
8×8−MC動きベクトルの評価値演算と重複する場合
はその部分の評価値演算を省略する。これにより、動き
べクトル統合処理における評価値演算の増大が抑制され
る。
【0022】第3の発明の特徴は、M×N(M、Nは整
数)画素単位のブロックを水平にP分割し、且つ垂直に
Q分割したP×Q個のm×n(m=M/P n=N/
Q)画素のブロック単位の動き補償予測における動きベ
クトルを検出する動きベクトル検出装置において、P×
Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めてこれ
ら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段と、
この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
検出する第1の判定手段と、M×N画素ブロックの動き
ベクトル検出を行う際に、動きベクトル候補値を全て同
一としたP×Q個のブロックと見做してm×n画素ブロ
ックの動きベクトルの評価値の演算を行うように設定す
る設定手段と、この設定手段による前記設定の範囲にお
いて、前記第1の演算手段で求めたm×n画素ブロック
の動きべクトルで評価値を求めた動きベクトル候補値に
ついては新たに評価値演算を行わず、その代わり既存の
前記動きベクトル候補値を用い、前記既に求めた動きべ
クトルと重複しない動きべクトル候補値のみ評価値演算
を行ってM×N画素ブロックの動きベクトルを求める第
2の演算手段と、この第2の演算手段によって得られた
P×Q個の評価値を加算する加算手段と、この加算手段
により得られたM×N画素ブロックの動きベクトル評価
値の大小判定を行って最小の評価値の動きベクトルを判
定する第2の判定手段と、前記第1の判定手段で得られ
たm×n画素ブロックの動きベクトルをあらかじめ定め
た統合パターンに基づいて、1乃至(P×Q−1)個の
いずれかの個数に統合するように、M×N画素ブロック
内のm×n画素ブロックの動きベクトル候補値を再設定
する設定手段と、この設定手段による前記設定の範囲に
おいて、前記第1あるいは第2の演算手段で求めた動き
ベクトル候補値については新たに評価値演算を行わず、
その代わり既存の前記動きベクトル候補値を用い、前記
既に求めた動きベクトルと重複しない動きベクトル候補
値のみ評価値演算を行う第3の演算手段と、この第3の
演算手段により得られた評価値をパターンに応じて組み
合わせて加算することにより1乃至(P×Q−1)個の
いずれかの個数に統合する統合パターン加算手段と、こ
の統合パターン加算手段による統合で得られる評価値の
大小判定を行って、最小の評価値の統合パターンを検出
する統合パターン用判定手段とを備えたことにある。
【0023】この第3の発明によれば、例えば16×1
6−MCと8×8−MCの両方の動きベクトル検出を行
う場合に、16×16−MC動きべクトルの評価値を求
める演算を複数の8×8−MCの評価値演算に分割し、
それらが既に求めた8×8−MC動きべクトルの評価値
演算と重複する場合はその部分の評価値演算を省略す
る。これにより、評価値演算が大幅に削減される。又、
8×8−MCにおける4組の動きベクトル値を1〜3組
に統合することにより、8×8−MCにおける動きベク
トル符号量の削減を図るが、その場合にも、所定のベク
トルパターン各々について動きベクトル評価値を求める
のではなく、統合動きべクトルの評価値を求める演算を
複数の8×8−MCの評価値演算に分割し、それらが既
に求めた8×8−MCまたは16×16−MC動きベク
トルの評価値演算と重複する場合はその部分の評価値演
算を省略する。これにより、動きべクトル統合処理にお
ける評価値演算の増大が抑制される。
【0024】第4の発明の特徴は、M×N(M、Nは整
数)画素単位のブロックを水平にP分割し、且つ垂直に
Q分割したP×Q個のm×n(m=M/P n=N/
Q)画素のブロック単位の動き補償予測における動きベ
クトルを検出する動きベクトル検出装置において、P×
Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めてこれ
ら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段と、
この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
検出する第1の判定手段と、M×N画素ブロックの動き
ベクトルの検出を行う際に、前記第1の判定手段で得ら
れた、M×N画素ブロック内のP×Q個のm×n画素ブ
ロックの動きベクトルを、M×N画素ブロックの動きベ
クトル候補値とし、この候補値各々について、動きベク
トル候補値を全て同一としたP×Q個のブロックと見做
してm×n画素ブロックの動きベクトルの評価値の演算
を行うように設定する設定手段と、この設定手段による
前記動きベクトル候補値において、前記第1の演算手段
で既に求めたm×n画素ブロックの動きべクトルで評価
値を求めた動きベクトル候補値については新たに評価値
演算を行わず、その代わり既存の前記動きベクトル候補
値を用い、前記既に求めた動きべクトルと重複しない動
きべクトル候補値のみ評価値演算を行ってM×N画素ブ
ロックの動きベクトルを求める第2の演算手段と、この
第2の演算手段によって得られたP×Q個の評価値を加
算する加算手段と、この加算手段により得られたM×N
画素ブロックの動きベクトル評価値の大小判定を行って
最小の評価値の動きベクトルを判定する第2の判定手段
と、前記加算手段により得られたP×Q個のm×n画素
ブロックの動きベクトルの評価値を統合パターン各々に
ついて、そのパターンに応じて組み合わせて加算するこ
とにより1乃至(P×Q−1)個のいずれかの個数に統
合する統合パターン加算手段と、この統合パターン加算
手段による統合で得られる評価値の大小判定を行って最
小の評価値の統合パターンを検出する統合パターン用判
定手段とを備えたことにある。
【0025】この第4の発明によれば、例えば16×1
6−MCの動きべクトルを検出する際に、16×16−
MCの候補動きべクトル値を8×8−MCで得られる4
組の動きベクトル値に限定してしまえば、統合パターン
評価値検出時には、16×16−MC動きべクトル検出
時の評価値結果を流用出来るので、評価値検出を行う必
要が無く、評価値算出だけで済むことになり、評価値演
算を増大することなしに、動きべクトルの統合処理が行
なわれる。
【0026】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図1は本発明の動きベクトル検出
装置の第1の実施の形態を示したブロック図である。但
し、従来例と同様の部分には同一符号を付して説明す
る。
【0027】動きベクトル検出装置は、被符号化画像を
格納する被符号化画像メモリ111、参照画像を格納す
る参照画像メモリ112、8×8−MC用の設定部11
31で8×8画素ブロックの動きベクトルを求めるため
の探索範囲などの各種設定を行い、16×16−MC用
の設定部1132で16×16画素ブロックの動きベク
トルを求めるための探索範囲などの各種設定を行う動き
ベクトル設定器113、16×16画素ブロックの動き
ベクトルとその評価値を求める16×16−MC評価値
判定回路115、8×8画素ブロックにおける残差信号
の評価値を求める8×8−MC評価値検出回路116、
8×8画素ブロックの動きベクトルとその評価値を求め
る8×8−MC評価値判定回路117及び8×8−MC
評価値検出回路116で検出された8×8ブロックでの
評価値を保存する評価値メモリ118、8×8−MCの
ブロックで評価値検出が済んでいる動きべクトル候補値
を加算して16×16−MCのブロックの評価値を求め
る評価値加算器119から成っている。
【0028】次に本実施の形態の動作について説明す
る。8×8−MC動きベクトル設定器113では、各8
×8画素ブロックにおける探索範囲内の動きベクトル候
補値が順次設定され、候補値1組毎に原画像(または局
部復号画像=符号化側で復元された符号化画像)が格納
されている参照画像メモリ112に送られる。参照画像
メモリ112上で動きべクトル候補値1組が指す8×8
画素ブロックが8×8−MC評価値検出回路116に送
られる。ここには被符号化画像メモリ111から当該被
符号化画像8×8画素ブロックも同時に送られ、対応す
る1画素毎に残差信号が検出され、その絶対値和(ある
いは2乗誤差和)が評価値として8×8−MC評価値判
定回路117に送られる。
【0029】8×8−MC評価値判定回路117では、
各8×8画素ブロックにおける探索範囲内で評価値が最
小となる動きべクトル候補値が8×8−MC動きべクト
ルとして検出され、その評価値と共に出力される。
【0030】ここまでの8×8−MCの動きベクトル検
出動作は従来例と同一であるが、16×16−MCにお
ける動作が従来例と異なる。即ち、16×16−MCは
4組の8×8−MCのブロックで構成されるため、16
×16−MCの動きベクトル探索は4組の8×8−MC
の動きベクトルが同一の値を取る場合として、8×8−
MC動きべクトル設定器113により動きべクトル候補
値が設定される。
【0031】その後は8×8−MCの場合と同様に8×
8−MC評価値検出が行われるが、既に8×8−MCの
ブロックで評価値検出が済んでいる動きべクトル候補値
については、前述の評価値検出動作を行わず、既に求め
て評価値メモリ118に貯えられている評価値をそのま
ま評価値加算器119に出力する。これによって重複す
る評価値検出演算を省略している。
【0032】動きベクトル候補値が同一の4つの8×8
−MC評価値は評価値加算器119に送られ、加算され
て16×16−MCの評価値として16×16−MC評
価値判定回路115に送られ、16×16−MCブロッ
クにおける探索範囲内で評価値が最小となる動きべクト
ル候補値が16×16−MC動きべクトルとして検出さ
れ、その評価値と共に出力される。
【0033】ここで、上記した重複する評価値検出演算
の省略について図2を参照して補足説明しておく。8×
8−MCと16×16−MCのサーチエリアが重なる図
中斜線を付けた部分について、従来は各々別個に評価値
検出(残差信号検出)を行っているが、本例では上記斜
線を付けた部分については、上記のように16×16−
MCの評価値検出は行わないため、演算量が削減され
る。
【0034】本実施の形態によれば、16×16−MC
評価値検出は、4組の8×8−MCの動きベクトルが同
一の値を取る場合として、8×8−MC評価値検出回路
116で8×8−MC評価値の検出を行って得られた評
価値を、又は既に8×8−MCのブロックで評価値検出
が済んでいる場合は、評価値メモリ118に保存されて
いる8×8−MC評価値を、評価値加算器119により
加算することによって、16×16−MC評価値を得て
いるため、16×16−MC評価値を得る際に8×8−
MC評価値を得る際に行った演算と重複する評価値検出
演算を行うことがないため、重複演算を省略して評価値
演算の無駄な処理をなくすことができ、処理時間を短く
することができる。又、能力の低い安い演算回路部品を
用いても従来と同程度の時間で処理をすることができ
る。
【0035】図3に本発明の動きベクトル検出装置の第
2の実施の形態を示したブロック図である。但し、図1
に示した第1の実施の形態と同様の部分には同一符号を
付し、且つその説明を適宜省略する。本例の8×8−M
C及び16×16−MCの動きべクトルを検出する部分
は第1の実施の形態と同様であるが、8×8−MCにお
ける動きべクトル符号量を削減するため、8×8−MC
評価値判定回路の代わりに、4組の動きベクトル値を例
えば1〜3組に統合する動作が付加され、これに伴って
評価値加算器120、統合パターン評価値判定回路12
1が設けられている。
【0036】次に本実施の形態の動作について説明す
る。8×8−MCの動きベクトル検出では、残差信号は
減少するが、動きベクトルや付加情報が増大するため、
かえって復号側に送信する符号量が増大してしまうの
で、より細かな動き領域への対応をできるだけ損なうこ
となく、動きべクトル符号量を削減することが重要であ
る。
【0037】そこで、8×8−MCの動きベクトル検出
で得られる4組の動きベクトルを統合してその数を減ら
すことが行われる。この動きべクトルの統合方法の例と
しては、図4(a)〜(g)に示すように、最大2組に
統合する場合があるが、3組に統合する組合せも考えら
れる。尚、図4(h)のように、1組に統合することは
16×16−MCを選択することと同値である。
【0038】8×8−MCの4組の動きベクトルを1〜
3組に統合する場合、図4のような統合パターンの中か
ら最適な1つを決定するため、各マクロブロックにおい
て8×8−MCの4組の動きベクトルを求めた後、統合
方法の組合せだけ評価値を求める必要がある。
【0039】図4の例では1マクロブロック(16×1
6画素)当り、同図(a)〜(g)の場合:4つの動き
ベクトルから2つを選択するので、ベクトル選択方法の
組合せは3×2=6通りある。それが同図(a)〜
(g)の7種類あるから、合計6×7=42通りあり、
同図(h)の場合:4つの動きべクトルから1つを選択
するので4通りある。
【0040】従って、全ての組み合わせは、42+4=
46通りの評価値を求める必要がある。これを16×1
6画素の被符号化画像と参照画像の間で残差信号を検出
して、直接評価値演算を行うとなると、ベクトル統合処
理における演算量の増大が膨大となってあまり現実的で
はない。そこで、本例ではこのべクトル統合処理の演算
量の増大を以下に述べるような方法で最小限に抑えるよ
うにしてある。
【0041】即ち、得られた4組の8×8−MC動きベ
クトルを8×8−MC動きベクトル設定器113によ
り、図4に示したような統合パターンに振り分けた後、
8×8−MC評価値検出回路116で実際に評価値を検
出するために出力する設定動きベクトル候補値は、図4
(h)の場合、16×16−MCと同値の場合の4通り
だけについて行えば良い。
【0042】その理由は、図4(h)の場合の動きべク
トル値(A〜Dの4種類)の評価値を、第1の実施の形
態における16×16−MCの場合と同様に4組の8×
8−MCに分けて8×8−MC評価値検出回路116で
評価値検出を行うことにより、各統合パターンの評価値
は各8×8−MCの評価値を統合パターンに合せて評価
値加算器(統合パターン評価値算出用)120で、合計
するだけで得られる。
【0043】ここで、8×8−MC評価値検出回路11
6で各4組の8×8−MCの評価値を求める際、4種類
の動きベクトル値各々は4組の8×8−MCの動きベク
トル値の何れかであり、8×8−MC動きべクトル検出
の際に求めた8×8画素ブロックでは評価値が既知とな
るので、この分は評価値検出を行わないで良い。
【0044】従って8×8−MC評価値検出回路116
による演算は4組の8×8−MCブロックの全てについ
て行った場合の3/4となり、統合方法の組合せ全てに
ついて評価値を求める場合の3/46で済むが、その他
のブロックの場合でも、第1の実施の形態と同様に8×
8−MC、或いは16×16−MCの動きベクトルを検
出する際に得られた値については評価値演算が省略出来
るので、8×8−MC評価値検出回路116による演算
はより一層省略することが出来る。
【0045】更に、16×16−MCの動きべクトルを
検出する際に、16×16−MCの候補動きべクトル値
を8×8−MCで得られる4組の動きベクトル値に限定
してしまえば、統合パターン評価値検出時には、16×
16−MC動きべクトル検出時の評価値結果を流用出来
るので、評価値検出を行う必要が無く、評価値加算器1
19による評価値算出だけで済むことになり、評価値検
出回路116による演算を増大することなしに、動きべ
クトルの統合処理を実現することが可能になる。
【0046】ここで、動きべクトルの統合処理における
評価値検出について、図5、図6を参照して補足説明を
しておく。図5において、8×8−MCの動きベクトル
検出によって、それぞれA8、B8、C8、D8の8×
8画素ブロックの動きベクトルが選択されたとする。A
〜Dの各ブロックはベクトル統合パターンの全ての評価
値が得られるように自分以外のブロックで得られた8×
8−MCの動きベクトル、例えばAの場合では点線で示
されるB8、C8、D8を示すベクトル値の評価値検出
が行われる。尚、8×8−MC、16×16−MCの検
出で得られた評価値(AではB8、D8)については改
めて評価値検出は行わない。これにより、ベクトル統合
処理で追加される評価値検出が最大でも1ブロック当た
り3個の8×8ブロック、マクロブロック当たり12個
で済み、統合パターン各々について評価値検出を行う場
合に比べて、演算量が大幅に削減される。
【0047】次に図6では、8×8−MCのサーチエリ
ア及び8×8−MC動きベクトルは図5の場合と同じ
で、検出された8×8−MC動きベクトル、即ち、A
8、B8、C8、D8を用いて、16×16−MC動き
ベクトルの評価値検出と、統合動きベクトルの評価値検
出は共通となり、統合動きベクトルの評価値検出のため
の残差信号検出を全て省略することができる。尚、本当
は、16×16−MCの方が省略されるのであるが、敢
えてこのように記した。従って、評価値検出処理の増大
無しに、ベクトル統合処理が実現可能になる。
【0048】本実施の形態によれば、統合パターン各々
について動きベクトル評価値を求めるのではなく、m×
n画素ブロックについて得られた各々の動きべクトル値
を、各ブロック同一の動きベクトル値としてP×Q個の
m×n画素ブロック各々について評価値を求め、統合パ
ターン各々についてはこれらの評価値をパターンに応じ
て組合せて加算することにより、動きベクトル評価値の
演算における処理量の増大をほとんど招くこと無く、細
かな動き領域に対しても、動きベクトル符号量を削減す
ることができ、復号画像の画質を一層向上させることが
できる高性能な符号化を実現することができる。
【0049】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第1の発明
の動きベクトル検出装置によれば、16×16−MC用
の動きベクトル及び8×8−MC用の動きべクトルの評
価値演算を行う際に、重複演算を省略して評価値演算の
大幅な削減を行うことができる。
【0050】第2乃至第4いずれかの発明の動きベクト
ル検出装置によれば、動きベクトル統合処理のための評
価値演算の大幅な削減を行うことができる。このため、
動きベクトル評価値の演算における処理量の増大をほと
んど招くこと無く、動きベクトル符号量を削減した高性
能な符号化を実現することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の動きベクトル検出装置の第1の実施の
形態を示したブロック図である。
【図2】8×8−MCと16×16−MCのサーチエリ
アが重なる部分のパターン例を示した図である。
【図3】本発明の動きベクトル検出装置の第2の実施の
形態を示したブロック図である。
【図4】16×16画素マクロブロックを8×8サブブ
ロックに分割する様子を示した説明図である。
【図5】ベクトル統合パターン評価値検出時の省略部分
を示した説明図である。
【図6】ベクトル統合パターン評価値検出時の省略部分
を示した他の説明図である。
【図7】従来からの動画像符号化における動きベクトル
検出の方法を説明する図である。
【図8】従来の動き補償予測回路を備えた動画像符号化
装置の構成例を示したブロック図である。
【図9】従来の動きベクトル検出装置の構成例を示した
ブロック図である。
【図10】16×16画素マクロブロックを4個の8×
8画素マクロブロックに分割する様子を説明する説明図
である。
【図11】従来の動きベクトル検出装置の他の構成例を
示したブロック図である。
【符号の説明】
111 被符号化画像メモリ 112 参照画像メモリ 113 動きベクトル設定器 115 16×16−MC評価値判定回路 116 8×8−MC評価値検出回路 117 8×8−MC評価値判定回路 118 評価値メモリ 119、120 評価値加算器 121 統合パターン評価値判定回路 1131 8×8−MC設定部 1132 16×16−MC設定部 1133 統合パターン設定部
フロントページの続き Fターム(参考) 5C052 GB06 GC07 GE04 GF04 5C053 GB07 GB19 GB37 5C057 CC04 EG05 EG06 EK04 EM04 GG01 GH05 5C059 KK15 KK19 MA00 MA05 NN10 NN11 NN28

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 M×N(M、Nは整数)画素単位のブロ
    ックを水平にP分割し、且つ垂直にQ分割したP×Q個
    のm×n(m=M/P n=N/Q)画素のブロック単
    位の動き補償予測における動きベクトルを検出する動き
    ベクトル検出装置において、 P×Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めて
    これら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段
    と、 この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
    評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
    検出する第1の判定手段と、 M×N画素ブロックの動きベクトルの検出を行う際に、
    動きベクトル候補値を全て同一としたP×Q個のブロッ
    クと見做してm×n画素ブロックの動きベクトルの評価
    値の演算を行うように設定する設定手段と、 この設定手段による前記設定の範囲において、前記第1
    の演算手段で求めたm×n画素ブロックの動きべクトル
    で評価値を求めた動きベクトル候補値については新たに
    評価値演算を行わず、その代わり既存の前記動きベクト
    ル候補値を用い、前記既に求めた動きべクトルと重複し
    ない動きべクトル候補値のみ評価値演算を行ってM×N
    画素ブロックの動きベクトルを求める第2の演算手段
    と、 この第2の演算手段によって得られたP×Q個の評価値
    を加算する加算手段と、 この加算手段により得られたM×N画素ブロックの動き
    ベクトル評価値の大小判定を行って最小の評価値の動き
    ベクトルを判定する第2の判定手段と、 を備えたことを特徴とする動きベクトル検出装置。
  2. 【請求項2】 M×N(M、Nは整数)画素単位のブロ
    ックを水平にP分割し、且つ垂直にQ分割したP×Q個
    のm×n(m=M/P n=N/Q)画素のブロック単
    位の動き補償予測における動きベクトルを検出する動き
    ベクトル検出装置において、 P×Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めて
    これら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段
    と、 この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
    評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
    検出する第1の判定手段と、 この第1の判定手段で得られたm×n画素ブロックの動
    きベクトルをあらかじめ定めた統合パターンに基づい
    て、1乃至(P×Q−1)個のいずれかの個数に統合す
    るようにM×N画素ブロック内のm×n画素ブロックの
    動きベクトル候補値を再設定する設定手段と、 この設定手段による前記設定の範囲において、前記第1
    の演算手段で求めたm×n画素ブロックの動きべクトル
    で評価値を求めた動きベクトル候補値については新たに
    評価値演算を行わず、その代わり既存の前記動きベクト
    ル候補値を用い、前記既に求めた動きべクトルと重複し
    ない動きべクトル候補値のみ評価値演算を行う第2の演
    算手段と、 この第2の演算手段により得られた評価値をパターンに
    応じて組み合わせて加算することにより1乃至(P×Q
    −1)個のいずれかの個数に統合する統合パターン加算
    手段と、 この統合パターン加算手段による統合で得られる評価値
    の大小判定を行って、最小の評価値の統合パターンを検
    出する統合パターン用判定手段と、 を備えたことを特徴とする動きベクトル検出装置。
  3. 【請求項3】 M×N(M、Nは整数)画素単位のブロ
    ックを水平にP分割し、且つ垂直にQ分割したP×Q個
    のm×n(m=M/P n=N/Q)画素のブロック単
    位の動き補償予測における動きベクトルを検出する動き
    ベクトル検出装置において、 P×Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めて
    これら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段
    と、 この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
    評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
    検出する第1の判定手段と、 M×N画素ブロックの動きベクトル検出を行う際に、動
    きベクトル候補値を全て同一としたP×Q個のブロック
    と見做してm×n画素ブロックの動きベクトルの評価値
    の演算を行うように設定する設定手段と、 この設定手段による前記設定の範囲において、前記第1
    の演算手段で求めたm×n画素ブロックの動きべクトル
    で評価値を求めた動きベクトル候補値については新たに
    評価値演算を行わず、その代わり既存の前記動きベクト
    ル候補値を用い、前記既に求めた動きべクトルと重複し
    ない動きべクトル候補値のみ評価値演算を行ってM×N
    画素ブロックの動きベクトルを求める第2の演算手段
    と、 この第2の演算手段によって得られたP×Q個の評価値
    を加算する加算手段と、 この加算手段により得られたM×N画素ブロックの動き
    ベクトル評価値の大小判定を行って最小の評価値の動き
    ベクトルを判定する第2の判定手段と、 前記第1の判定手段で得られたm×n画素ブロックの動
    きベクトルをあらかじめ定めた統合パターンに基づい
    て、1乃至(P×Q−1)個のいずれかの個数に統合す
    るように、M×N画素ブロック内のm×n画素ブロック
    の動きベクトル候補値を再設定する設定手段と、 この設定手段による前記設定の範囲において、前記第1
    あるいは第2の演算手段で求めた動きベクトル候補値に
    ついては新たに評価値演算を行わず、その代わり既存の
    前記動きベクトル候補値を用い、前記既に求めた動きベ
    クトルと重複しない動きベクトル候補値のみ評価値演算
    を行う第3の演算手段と、 この第3の演算手段により得られた評価値をパターンに
    応じて組み合わせて加算することにより1乃至(P×Q
    −1)個のいずれかの個数に統合する統合パターン加算
    手段と、この統合パターン加算手段による統合で得られ
    る評価値の大小判定を行って、最小の評価値の統合パタ
    ーンを検出する統合パターン用判定手段と、を備えたこ
    とを特徴とする動きベクトル検出装置。
  4. 【請求項4】 M×N(M、Nは整数)画素単位のブロ
    ックを水平にP分割し、且つ垂直にQ分割したP×Q個
    のm×n(m=M/P n=N/Q)画素のブロック単
    位の動き補償予測における動きベクトルを検出する動き
    ベクトル検出装置において、 P×Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを求めて
    これら動きベクトルの評価値を演算する第1の演算手段
    と、 この第1の演算手段によって算出された動きベクトルの
    評価値の大小を判定して最小の評価値の動きベクトルを
    検出する第1の判定手段と、 M×N画素ブロックの動きベクトルの検出を行う際に、
    前記第1の判定手段で得られた、M×N画素ブロック内
    のP×Q個のm×n画素ブロックの動きベクトルを、M
    ×N画素ブロックの動きベクトル候補値とし、この候補
    値各々について、動きベクトル候補値を全て同一とした
    P×Q個のブロックと見做してm×n画素ブロックの動
    きベクトルの評価値の演算を行うように設定する設定手
    段と、 この設定手段による前記動きベクトル候補値において、
    前記第1の演算手段で既に求めたm×n画素ブロックの
    動きべクトルで評価値を求めた動きベクトル候補値につ
    いては新たに評価値演算を行わず、その代わり既存の前
    記動きベクトル候補値を用い、前記既に求めた動きべク
    トルと重複しない動きべクトル候補値のみ評価値演算を
    行ってM×N画素ブロックの動きベクトルを求める第2
    の演算手段と、 この第2の演算手段によって得られたP×Q個の評価値
    を加算する加算手段と、 この加算手段により得られたM×N画素ブロックの動き
    ベクトル評価値の大小判定を行って最小の評価値の動き
    ベクトルを判定する第2の判定手段と、 前記加算手段により得られたP×Q個のm×n画素ブロ
    ックの動きベクトルの評価値を統合パターン各々につい
    て、そのパターンに応じて組み合わせて加算することに
    より1乃至(P×Q−1)個のいずれかの個数に統合す
    る統合パターン加算手段と、 この統合パターン加算手段による統合で得られる評価値
    の大小判定を行って最小の評価値の統合パターンを検出
    する統合パターン用判定手段と、 を備えたことを特徴とする動きベクトル検出装置。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2007037054A1 (ja) * 2005-09-29 2007-04-05 Megachips Corporation 動き探索方法
WO2007037053A1 (ja) * 2005-09-29 2007-04-05 Megachips Corporation 動き探索方法
CN100367803C (zh) * 2004-01-06 2008-02-06 三星电子株式会社 预测编码设备和方法
US9185431B2 (en) 2011-02-16 2015-11-10 Mitsubishi Electric Corporation Motion detection device and method, video signal processing device and method and video display device

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