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

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。