JP2002010260A - 動きベクトル検出方法及び動画像符号化装置 - Google Patents
動きベクトル検出方法及び動画像符号化装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 動きベクトルの符号化情報に割り当てる情報
量と動き補償予測誤差信号の符号化情報に割り当てる情
報量とを最適に制御することにより、動き補償予測誤差
信号を非常に粗く量子化して符号化することが無く、良
好な画像品質を得ること。 【解決手段】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、動きベクトルの符号化情報の情報
量を算出し、この算出された動きベクトルの符号化情報
の情報量の全体の符号化情報量に対する比率に基づい
て、複数の動きベクトル候補から所定の動きベクトル候
補を選択し、動きベクトルとして検出する。
量と動き補償予測誤差信号の符号化情報に割り当てる情
報量とを最適に制御することにより、動き補償予測誤差
信号を非常に粗く量子化して符号化することが無く、良
好な画像品質を得ること。 【解決手段】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、動きベクトルの符号化情報の情報
量を算出し、この算出された動きベクトルの符号化情報
の情報量の全体の符号化情報量に対する比率に基づい
て、複数の動きベクトル候補から所定の動きベクトル候
補を選択し、動きベクトルとして検出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、動画像を高能率
符号化してディジタル伝送するシステムにおいて、ある
動画像を小さなブロックに分割し、このブロック毎に動
画像の動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法、
動画像符号化装置に関するものである。
符号化してディジタル伝送するシステムにおいて、ある
動画像を小さなブロックに分割し、このブロック毎に動
画像の動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法、
動画像符号化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、動画像を圧縮、符号化して伝送す
る技術として、動き補償予測を用いたものがある。この
技術は、動画像を構成するフレーム画像をマクロブロッ
クに分割し、各マクロブロック単位に、未来または過去
の参照画像から被符号化画像を作成するものである（１
６画素×１６ラインから成る「ブロック」を特に「マク
ロブロック」と表現する）。この動き補償予測を行なう
ためには、動きベクトルの検出が必要であるが、この動
きベクトルの検出方法の一つに、動画像符号化の国際標
準化方式であるＭＰＥＧ−２（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔ
ｕｒｅ Ｃｏｄｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ）の
テストモデル、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２９／
ＷＧ１１／Ｎ０４００ 「ＴＥＳＴ ＭＯＤＥＬ ５」
に示された方法がある。
る技術として、動き補償予測を用いたものがある。この
技術は、動画像を構成するフレーム画像をマクロブロッ
クに分割し、各マクロブロック単位に、未来または過去
の参照画像から被符号化画像を作成するものである（１
６画素×１６ラインから成る「ブロック」を特に「マク
ロブロック」と表現する）。この動き補償予測を行なう
ためには、動きベクトルの検出が必要であるが、この動
きベクトルの検出方法の一つに、動画像符号化の国際標
準化方式であるＭＰＥＧ−２（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔ
ｕｒｅ Ｃｏｄｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ）の
テストモデル、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２９／
ＷＧ１１／Ｎ０４００ 「ＴＥＳＴ ＭＯＤＥＬ ５」
に示された方法がある。
【０００３】この方法は、基本的にはブロックマッチン
グ法と呼ばれている方法であり、例えば現画像をブロッ
ク（例えば１６画素×１６ライン、あるいは１６画素×
８ライン等）に分割し、当該ブロックに対して差分絶対
値総和等の誤差評価基準を用いて予測誤差評価基準値を
算出し、その予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロ
ックを参照画像から求める。そして、そのブロック間で
生じる位置のずれを当該ブロックの動きベクトルとして
検出する方法である。
グ法と呼ばれている方法であり、例えば現画像をブロッ
ク（例えば１６画素×１６ライン、あるいは１６画素×
８ライン等）に分割し、当該ブロックに対して差分絶対
値総和等の誤差評価基準を用いて予測誤差評価基準値を
算出し、その予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロ
ックを参照画像から求める。そして、そのブロック間で
生じる位置のずれを当該ブロックの動きベクトルとして
検出する方法である。
【０００４】次に、前述の様に検出した動きベクトルを
用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置の従来例に
ついて図９を用いて以下に説明する。図９は、従来の動
き補償予測を行う動画像符号化装置を示す機能ブロック
図である。図９において、１は入力される画像信号であ
る入力画像信号、２は入力画像信号１から得られる入力
画像のフレーム順序を入れ替える並べ替え部、６は並べ
替え部２に接続されて過去又は未来の参照画像と入力画
像との差分をとる減算器、７は減算器６に接続されて、
例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒ
ａｎｓｆｏｒｍ、離散コサイン変換）を用いた直交変換
を行う直交変換部である。８は直交変換部７に接続され
て情報圧縮のために量子化を行う量子化部、９は量子化
部８に接続されてデータの発生頻度に応じて信号に符号
を割り当てる可変長符号化部、２２は可変長符号化部９
から出力されるデータを一時蓄えてから出力するバッフ
ァメモリである。
用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置の従来例に
ついて図９を用いて以下に説明する。図９は、従来の動
き補償予測を行う動画像符号化装置を示す機能ブロック
図である。図９において、１は入力される画像信号であ
る入力画像信号、２は入力画像信号１から得られる入力
画像のフレーム順序を入れ替える並べ替え部、６は並べ
替え部２に接続されて過去又は未来の参照画像と入力画
像との差分をとる減算器、７は減算器６に接続されて、
例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒ
ａｎｓｆｏｒｍ、離散コサイン変換）を用いた直交変換
を行う直交変換部である。８は直交変換部７に接続され
て情報圧縮のために量子化を行う量子化部、９は量子化
部８に接続されてデータの発生頻度に応じて信号に符号
を割り当てる可変長符号化部、２２は可変長符号化部９
から出力されるデータを一時蓄えてから出力するバッフ
ァメモリである。
【０００５】また、５はバッファメモリ２２から出力さ
れた符号化データ、１０は量子化部８に接続されて量子
化されたデータの逆量子化を行う逆量子化部、１１は逆
量子化部１０に接続されて直交変換されたデータに逆直
交変換を施す逆直交変換部、１２は逆直交変換部１１に
接続された加算器、１３は加算器１２に接続されて過去
の参照画像を記憶する画像メモリ、１４は加算器１２に
接続されて未来の参照画像を記憶する画像メモリであ
る。１５は画像メモリ１３，１４の出力側に接続されて
検出された動きベクトルに従って動き補償予測を行なう
動き補償部、１６は画像メモリ１３，１４の出力側に接
続されて入力画像と参照画像より動きベクトルを検出す
る動きベクトル検出部である。
れた符号化データ、１０は量子化部８に接続されて量子
化されたデータの逆量子化を行う逆量子化部、１１は逆
量子化部１０に接続されて直交変換されたデータに逆直
交変換を施す逆直交変換部、１２は逆直交変換部１１に
接続された加算器、１３は加算器１２に接続されて過去
の参照画像を記憶する画像メモリ、１４は加算器１２に
接続されて未来の参照画像を記憶する画像メモリであ
る。１５は画像メモリ１３，１４の出力側に接続されて
検出された動きベクトルに従って動き補償予測を行なう
動き補償部、１６は画像メモリ１３，１４の出力側に接
続されて入力画像と参照画像より動きベクトルを検出す
る動きベクトル検出部である。
【０００６】次に、前述の様に構成された動きベクトル
を用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置の動作に
ついて説明する。まず、入力画像信号１は、並べ替え部
２で入力画像のフレーム順序入替えを施され、時間的に
前後するフレームの順序が入替えされる。動画像符号化
の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２などで採用されて
いる両方向（双方向）予測に対応するためには、時間的
に未来に当たる参照画像を符号化画像より先に符号化す
る必要があり、このためにフレーム順序入替えが行われ
る。
を用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置の動作に
ついて説明する。まず、入力画像信号１は、並べ替え部
２で入力画像のフレーム順序入替えを施され、時間的に
前後するフレームの順序が入替えされる。動画像符号化
の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２などで採用されて
いる両方向（双方向）予測に対応するためには、時間的
に未来に当たる参照画像を符号化画像より先に符号化す
る必要があり、このためにフレーム順序入替えが行われ
る。
【０００７】次に減算器６で入力画像信号１と動き補償
部１５より出力される動き補償予測信号との差分がとら
れる。そして、直交変換部７で例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃ
ｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、離散コ
サイン変換）を用いた直交変換が行われ、空間方向の冗
長度が削減される。その後、量子化部８で符号量を減ら
す量子化がされて、符号の出現確率を利用して可変長符
号化部９で符号が割り当てられる。可変長符号化部９で
割当てられた符号化データ５は、バッファメモリ２２で
一時蓄えられた後に出力される。なお、イントラ符号化
（フレーム内符号化）が選択された場合、減算器６、加
算器１２には動き補償部１５の出力の代わりにゼロ値が
送られることで、イントラ符号化が実行される。
部１５より出力される動き補償予測信号との差分がとら
れる。そして、直交変換部７で例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃ
ｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、離散コ
サイン変換）を用いた直交変換が行われ、空間方向の冗
長度が削減される。その後、量子化部８で符号量を減ら
す量子化がされて、符号の出現確率を利用して可変長符
号化部９で符号が割り当てられる。可変長符号化部９で
割当てられた符号化データ５は、バッファメモリ２２で
一時蓄えられた後に出力される。なお、イントラ符号化
（フレーム内符号化）が選択された場合、減算器６、加
算器１２には動き補償部１５の出力の代わりにゼロ値が
送られることで、イントラ符号化が実行される。
【０００８】ここで、上記の動き補償部１５より出力さ
れる動き補償予測信号の生成は、以下の様に行なわれ
る。量子化部８の出力は、逆量子化部１０において逆量
子化され、続いて逆直交変換部１１において逆直交変換
された後、さらに加算器１２において動き補償予測画像
信号と加算されて画像メモリ１３または画像メモリ１４
に蓄積される。ここで、画像メモリが２面存在するの
は、１面に時間的に過去の画像を、もう１面に時間的に
未来の画像を蓄積して、前方向と後方向との両方向（双
方向）予測を行なうためである。即ち、現画像の予測
は、画像メモリ１３に蓄積された過去の画像からの前方
向予測と、画像メモリ１４に蓄積された未来の画像から
の後方向予測と、両方向（双方向）予測との３つのバリ
エーションで行われる。
れる動き補償予測信号の生成は、以下の様に行なわれ
る。量子化部８の出力は、逆量子化部１０において逆量
子化され、続いて逆直交変換部１１において逆直交変換
された後、さらに加算器１２において動き補償予測画像
信号と加算されて画像メモリ１３または画像メモリ１４
に蓄積される。ここで、画像メモリが２面存在するの
は、１面に時間的に過去の画像を、もう１面に時間的に
未来の画像を蓄積して、前方向と後方向との両方向（双
方向）予測を行なうためである。即ち、現画像の予測
は、画像メモリ１３に蓄積された過去の画像からの前方
向予測と、画像メモリ１４に蓄積された未来の画像から
の後方向予測と、両方向（双方向）予測との３つのバリ
エーションで行われる。
【０００９】そして、動きベクトル検出部１６は、画像
メモリ１３及び画像メモリ１４から出力される過去又は
未来の参照画像の画像信号と、並べ替え部２から出力さ
れる現画像の画像信号を用いて動きベクトルの検出を行
なう。この動きベクトルの検出方法については上述のよ
うにブロックマッチング法が有名である。但し、両方向
予測を行なう場合には、時間的に過去の画像からの予測
と、時間的に未来の画像からの予測を、それぞれブロッ
クマッチング法で行なった後、それぞれの選択された動
きベクトルの位置で１対１の線形内挿を行なって作成し
た参照画像を用いて予測誤差評価基準値を求め、合わせ
て３つの予測のうちより、予測誤差評価基準値が最小の
ものを選択するのが一般的である。
メモリ１３及び画像メモリ１４から出力される過去又は
未来の参照画像の画像信号と、並べ替え部２から出力さ
れる現画像の画像信号を用いて動きベクトルの検出を行
なう。この動きベクトルの検出方法については上述のよ
うにブロックマッチング法が有名である。但し、両方向
予測を行なう場合には、時間的に過去の画像からの予測
と、時間的に未来の画像からの予測を、それぞれブロッ
クマッチング法で行なった後、それぞれの選択された動
きベクトルの位置で１対１の線形内挿を行なって作成し
た参照画像を用いて予測誤差評価基準値を求め、合わせ
て３つの予測のうちより、予測誤差評価基準値が最小の
ものを選択するのが一般的である。
【００１０】動き補償部１５は、動きベクトル検出部１
６が検出した動きベクトルのデータを受けて、画像メモ
リ１３，１４から出力される参照画像を用いて、対応す
る動きベクトルで示されたマクロブロックを減算器６に
出力する。
６が検出した動きベクトルのデータを受けて、画像メモ
リ１３，１４から出力される参照画像を用いて、対応す
る動きベクトルで示されたマクロブロックを減算器６に
出力する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような動きベクトル検出方法は、現画像上のブロックに
対してその予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロッ
クを参照画像から求めることで行なっており、動きベク
トルの符号化にどれだけの情報量が費やされて伝送され
るかは考慮されていなかった。そのため、動きベクトル
の符号化に費やされる情報量（動きベクトルの符号化情
報の情報量）を割り当て過ぎ、動き補償予測誤差信号の
符号化に割当てられる情報量（動き補償予測誤差信号の
符号化情報の情報量）が不足する場合が生じていた。
ような動きベクトル検出方法は、現画像上のブロックに
対してその予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロッ
クを参照画像から求めることで行なっており、動きベク
トルの符号化にどれだけの情報量が費やされて伝送され
るかは考慮されていなかった。そのため、動きベクトル
の符号化に費やされる情報量（動きベクトルの符号化情
報の情報量）を割り当て過ぎ、動き補償予測誤差信号の
符号化に割当てられる情報量（動き補償予測誤差信号の
符号化情報の情報量）が不足する場合が生じていた。
【００１２】即ち、動きベクトルの符号化情報の情報量
が多い場合は、一般に動き補償予測誤差信号の差分も多
くなるが、それにも関わらず、全体の符号化情報の情報
量に対して動き補償予測誤差信号の符号化情報に割り当
てられる情報量が少ない時には、動き補償予測誤差信号
を非常に粗く量子化し、情報圧縮して伝送されるので、
結果として伝送先の復号装置での画像品質が下がるとい
った問題が生じていた。
が多い場合は、一般に動き補償予測誤差信号の差分も多
くなるが、それにも関わらず、全体の符号化情報の情報
量に対して動き補償予測誤差信号の符号化情報に割り当
てられる情報量が少ない時には、動き補償予測誤差信号
を非常に粗く量子化し、情報圧縮して伝送されるので、
結果として伝送先の復号装置での画像品質が下がるとい
った問題が生じていた。
【００１３】また、予測誤差評価基準値が最小でなくと
も、動きベクトルの符号化に費やす情報量を削減して、
動き補償予測誤差信号の符号化により多くの情報量を割
り当てた方が画像品質において優れる場合もあるのだ
が、従来は、動きベクトルの符号化に費やす情報量と、
動き補償予測誤差信号の符号化に費やす情報量との比率
（割合）を、最適に制御することができないという問題
があった。
も、動きベクトルの符号化に費やす情報量を削減して、
動き補償予測誤差信号の符号化により多くの情報量を割
り当てた方が画像品質において優れる場合もあるのだ
が、従来は、動きベクトルの符号化に費やす情報量と、
動き補償予測誤差信号の符号化に費やす情報量との比率
（割合）を、最適に制御することができないという問題
があった。
【００１４】本発明はかかる問題を解決するためになさ
れたものであり、動きベクトルの符号化情報に割り当て
る情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報に割り当
てる情報量とを最適に制御することにより、動き補償予
測誤差信号を非常に粗く量子化して符号化することが無
く、良好な画像品質を提供することを目的としている。
れたものであり、動きベクトルの符号化情報に割り当て
る情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報に割り当
てる情報量とを最適に制御することにより、動き補償予
測誤差信号を非常に粗く量子化して符号化することが無
く、良好な画像品質を提供することを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明は、動画像を所定
ブロックに分割し、このブロック毎に動画像の動きベク
トルを検出する動きベクトル検出方法であって、動きベ
クトルの符号化情報の情報量、または、動き補償予測誤
差信号の符号化情報の情報量、のいずれかを算出し、該
算出された動きベクトルの符号化情報の情報量、また
は、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量のいず
れかに基づいて、複数の動きベクトル候補から所定の動
きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出する
ものである。
ブロックに分割し、このブロック毎に動画像の動きベク
トルを検出する動きベクトル検出方法であって、動きベ
クトルの符号化情報の情報量、または、動き補償予測誤
差信号の符号化情報の情報量、のいずれかを算出し、該
算出された動きベクトルの符号化情報の情報量、また
は、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量のいず
れかに基づいて、複数の動きベクトル候補から所定の動
きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出する
ものである。
【００１６】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、動きベクトルの符
号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報
の情報量とを算出し、該算出された動きベクトルの符号
化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の
情報量との比率に基づいて、複数の動きベクトル候補か
ら所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとし
て検出するものである。
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、動きベクトルの符
号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報
の情報量とを算出し、該算出された動きベクトルの符号
化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の
情報量との比率に基づいて、複数の動きベクトル候補か
ら所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとし
て検出するものである。
【００１７】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、伝送される全体の
符号化情報の情報量と動きベクトルの符号化情報の情報
量と、を算出し、該算出された全体の符号化情報の情報
量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に
基づいて、複数の動きベクトル候補から所定の動きベク
トル候補を選択し、動きベクトルとして検出するもので
ある。
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、伝送される全体の
符号化情報の情報量と動きベクトルの符号化情報の情報
量と、を算出し、該算出された全体の符号化情報の情報
量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に
基づいて、複数の動きベクトル候補から所定の動きベク
トル候補を選択し、動きベクトルとして検出するもので
ある。
【００１８】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、伝送される全体の
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量と、を算出し、該算出された全体の符号化情
報の情報量に対する動き補償予測誤差信号の符号化情報
の情報量の比率に基づいて、複数の動きベクトル候補か
ら所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとし
て検出するものである。
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、伝送される全体の
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量と、を算出し、該算出された全体の符号化情
報の情報量に対する動き補償予測誤差信号の符号化情報
の情報量の比率に基づいて、複数の動きベクトル候補か
ら所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとし
て検出するものである。
【００１９】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、所定の分類毎に探
索した動きベクトル候補を複数記憶し、動きベクトルの
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量とを算出し、前記算出された動きベクトルの
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量との比率に基づいて前記所定の分類から１つ
の分類を選択し、該分類で探索された複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出するものである。
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、所定の分類毎に探
索した動きベクトル候補を複数記憶し、動きベクトルの
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量とを算出し、前記算出された動きベクトルの
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量との比率に基づいて前記所定の分類から１つ
の分類を選択し、該分類で探索された複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出するものである。
【００２０】また、本発明は、動きベクトルの符号化情
報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報
量とを算出するための第１の符号化と、複数の動きベク
トル候補から最終的に１つの動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出して符号化する第２の符号
化とを行うものである。
報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報
量とを算出するための第１の符号化と、複数の動きベク
トル候補から最終的に１つの動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出して符号化する第２の符号
化とを行うものである。
【００２１】また、本発明は、前記所定の分類が、動き
ベクトルの符号化情報の情報量の統計的な予測に基づい
て分類されているものである。
ベクトルの符号化情報の情報量の統計的な予測に基づい
て分類されているものである。
【００２２】また、本発明は、前記所定の分類が、動き
ベクトル候補の探索領域、予測方向、予測モード、のい
ずれかに基づいて分類されているものである。
ベクトル候補の探索領域、予測方向、予測モード、のい
ずれかに基づいて分類されているものである。
【００２３】また、本発明は、前記所定の分類毎に、予
測誤差評価基準値の小さいものから順に、動きベクトル
候補とその動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基
準値とを複数記憶しておき、この予測誤差評価基準値に
基づいて前記選択された分類に属する複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出するものである。
測誤差評価基準値の小さいものから順に、動きベクトル
候補とその動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基
準値とを複数記憶しておき、この予測誤差評価基準値に
基づいて前記選択された分類に属する複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出するものである。
【００２４】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、動きベクトルの符
号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報
の情報量とを算出し、該算出された動きベクトルの符号
化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の
情報量との比率に基づいて動きベクトル候補の探索条件
を制限し、該制限された動きベクトル候補の探索条件を
満たす動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして
検出するものである。
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、動きベクトルの符
号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報
の情報量とを算出し、該算出された動きベクトルの符号
化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の
情報量との比率に基づいて動きベクトル候補の探索条件
を制限し、該制限された動きベクトル候補の探索条件を
満たす動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして
検出するものである。
【００２５】また、本発明は、前記動きベクトル候補の
探索条件が、動きベクトル候補の探索領域、予測方向、
予測モード、のいずれかであるものである。
探索条件が、動きベクトル候補の探索領域、予測方向、
予測モード、のいずれかであるものである。
【００２６】また、本発明は、動画像を所定ブロックに
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、動きベクトルの符
号化情報の情報量、または、動き補償予測誤差信号の符
号化情報の情報量、のいずれかを推定し、該算出された
動きベクトルの符号化情報の情報量、または、動き補償
予測誤差信号の符号化情報の情報量、に基づいて、複数
の動きベクトル候補から所定の動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出するものである。
分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する動きベクトル検出方法であって、動きベクトルの符
号化情報の情報量、または、動き補償予測誤差信号の符
号化情報の情報量、のいずれかを推定し、該算出された
動きベクトルの符号化情報の情報量、または、動き補償
予測誤差信号の符号化情報の情報量、に基づいて、複数
の動きベクトル候補から所定の動きベクトル候補を選択
し、動きベクトルとして検出するものである。
【００２７】また、本発明は、動きベクトルを検出して
動き補償予測を行い、画像を符号化する動画像符号化装
置であって、探索された動きベクトル候補を複数記憶す
る記憶手段と、動きベクトルの符号化情報の情報量、ま
たは、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量、を
算出する算出手段と、動画像のブロック毎に動画像の動
きベクトルを検出する検出手段と、を備え前記検出手段
は、該算出された動きベクトルの符号化情報の情報量、
または、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量、
に基づいて、前記記憶手段に記憶された複数の動きベク
トル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベ
クトルとして検出するものである。
動き補償予測を行い、画像を符号化する動画像符号化装
置であって、探索された動きベクトル候補を複数記憶す
る記憶手段と、動きベクトルの符号化情報の情報量、ま
たは、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量、を
算出する算出手段と、動画像のブロック毎に動画像の動
きベクトルを検出する検出手段と、を備え前記検出手段
は、該算出された動きベクトルの符号化情報の情報量、
または、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量、
に基づいて、前記記憶手段に記憶された複数の動きベク
トル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベ
クトルとして検出するものである。
【００２８】また、本発明は、動きベクトルを検出して
動き補償予測を行い、画像を符号化する動画像符号化装
置であって、探索された動きベクトル候補を複数記憶す
る記憶手段と、動きベクトルの符号化情報の情報量と動
き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを算出する
算出手段と、動画像のブロック毎に動画像の動きベクト
ルを検出する検出手段と、を備え前記検出手段は、該算
出された動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償
予測誤差信号の符号化情報の情報量との比率に基づい
て、前記記憶手段に記憶された複数の動きベクトル候補
から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルと
して検出するものである。
動き補償予測を行い、画像を符号化する動画像符号化装
置であって、探索された動きベクトル候補を複数記憶す
る記憶手段と、動きベクトルの符号化情報の情報量と動
き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを算出する
算出手段と、動画像のブロック毎に動画像の動きベクト
ルを検出する検出手段と、を備え前記検出手段は、該算
出された動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償
予測誤差信号の符号化情報の情報量との比率に基づい
て、前記記憶手段に記憶された複数の動きベクトル候補
から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルと
して検出するものである。
【００２９】また、本発明は、符号化器を２台有し、第
１の符号化器に前記算出手段が設けられ、符号化時に動
きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信
号の符号化情報の情報量とを算出し、第２の符号化器に
前記検出手段が設けられ、符号化時に複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出するものである。
１の符号化器に前記算出手段が設けられ、符号化時に動
きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信
号の符号化情報の情報量とを算出し、第２の符号化器に
前記検出手段が設けられ、符号化時に複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出するものである。
【００３０】また、本発明は、動きベクトルを検出して
動き補償予測を行い、画像を符号化する動画像符号化装
置であって、所定の分類毎に探索された動きベクトル候
補を複数記憶する記憶手段と、動きベクトルの符号化情
報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報
量とを算出する算出手段と、画像のブロック毎に動画像
の動きベクトルを検出する検出手段と、を備え前記検出
手段は、前記算出された動きベクトルの符号化情報の情
報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量との
比率に基づいて、前記複数の分類から１つの分類を選択
し、該分類中に記憶された複数の動きベクトル候補から
所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして
検出するものである。
動き補償予測を行い、画像を符号化する動画像符号化装
置であって、所定の分類毎に探索された動きベクトル候
補を複数記憶する記憶手段と、動きベクトルの符号化情
報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報
量とを算出する算出手段と、画像のブロック毎に動画像
の動きベクトルを検出する検出手段と、を備え前記検出
手段は、前記算出された動きベクトルの符号化情報の情
報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量との
比率に基づいて、前記複数の分類から１つの分類を選択
し、該分類中に記憶された複数の動きベクトル候補から
所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして
検出するものである。
【００３１】
【発明の実施の形態】実施の形態１．本発明による動き
ベクトルを用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置
の一実施形態について、図１を参照して説明する。図１
は本発明の実施の形態１に係わる動画像符号化装置の構
成を示す機能ブロック図である。図１において、１は入
力される画像信号である入力画像信号、２は入力画像信
号１から得られた入力画像のフレーム順序を入れ替える
並べ替え部である。３ａは副符号化器であり、並べ替え
部２に接続される。この副符号化器３ａは、各種の符号
化パラメータと統計情報の算出を目的とした１段目（第
１）の符号化を行なう。４は並べ替え部２に接続されて
入力画像を遅延させる遅延メモリ、３ｂは遅延メモリ４
及び副符号化器３ａの出力側に接続されて２段目（第
２）の符号化を行なう正符号化器、５は正符号化器３ｂ
から出力される符号化データである。即ち、動画像符号
化装置は、並べ替え部２と副符号化器３ａと遅延用メモ
リ４と正符号化器３ｂとから構成される。
ベクトルを用いて動き補償予測を行う動画像符号化装置
の一実施形態について、図１を参照して説明する。図１
は本発明の実施の形態１に係わる動画像符号化装置の構
成を示す機能ブロック図である。図１において、１は入
力される画像信号である入力画像信号、２は入力画像信
号１から得られた入力画像のフレーム順序を入れ替える
並べ替え部である。３ａは副符号化器であり、並べ替え
部２に接続される。この副符号化器３ａは、各種の符号
化パラメータと統計情報の算出を目的とした１段目（第
１）の符号化を行なう。４は並べ替え部２に接続されて
入力画像を遅延させる遅延メモリ、３ｂは遅延メモリ４
及び副符号化器３ａの出力側に接続されて２段目（第
２）の符号化を行なう正符号化器、５は正符号化器３ｂ
から出力される符号化データである。即ち、動画像符号
化装置は、並べ替え部２と副符号化器３ａと遅延用メモ
リ４と正符号化器３ｂとから構成される。
【００３２】次に、前述のように構成された動画像符号
装置の動作について説明する。まず、並べ替え部２では
入力画像のフレーム順序入れ替えが施され、時間的に前
後するフレームの順序が入れ替えられる。動画像符号化
の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２などで採用されて
いる両方向（双方向）予測に対応するためには、時間的
に未来に当たる参照画像を符号化する現在の画像より先
に符号化する必要があり、このためにフレーム順序入れ
替えが行われる。そして、副符号化器３ａでは各種の符
号化パラメータと統計情報とを決定し、その内容を正符
号化器３ｂに送信する。つまり、１段目の符号化を行な
う。この符号化パラメータは、符号化の方法を決定する
ために必要な予測方法や動きベクトル等のパラメータで
あり、統計情報は、動きベクトルの符号化情報の情報
量、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量等であ
る。
装置の動作について説明する。まず、並べ替え部２では
入力画像のフレーム順序入れ替えが施され、時間的に前
後するフレームの順序が入れ替えられる。動画像符号化
の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２などで採用されて
いる両方向（双方向）予測に対応するためには、時間的
に未来に当たる参照画像を符号化する現在の画像より先
に符号化する必要があり、このためにフレーム順序入れ
替えが行われる。そして、副符号化器３ａでは各種の符
号化パラメータと統計情報とを決定し、その内容を正符
号化器３ｂに送信する。つまり、１段目の符号化を行な
う。この符号化パラメータは、符号化の方法を決定する
ために必要な予測方法や動きベクトル等のパラメータで
あり、統計情報は、動きベクトルの符号化情報の情報
量、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量等であ
る。
【００３３】遅延メモリ４は、副符号化器３ａで求めら
れた各種の符号化パラメータと統計情報とが正符号化器
３ｂに出力されるまで、入力画像を遅延させて正符号化
器３ｂに出力する。正符号化器３ｂでは、副符号化器３
ａで求められた各種の符号化パラメータと統計情報とに
基づいて、符号化のために最適な符号化パラメータを決
定し、動画像を伝送するために最終的な２段目の符号化
を行なう。
れた各種の符号化パラメータと統計情報とが正符号化器
３ｂに出力されるまで、入力画像を遅延させて正符号化
器３ｂに出力する。正符号化器３ｂでは、副符号化器３
ａで求められた各種の符号化パラメータと統計情報とに
基づいて、符号化のために最適な符号化パラメータを決
定し、動画像を伝送するために最終的な２段目の符号化
を行なう。
【００３４】次に、図１に示す副符号化器３ａの構成に
ついて図２を用いて説明する。図２は副符号化器の構成
を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図９に示
した従来例と同様であるので、従来例と同一又は相当部
分には同じ符号を付し説明を省略する。尚、図２に示す
副符号化器３ａでは、図９に示す従来例と異なり並べ替
え部２が含まれていない。これは、図１に示すように副
符号化器３ａの外部に並べ替え部２を設けているからで
ある。
ついて図２を用いて説明する。図２は副符号化器の構成
を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図９に示
した従来例と同様であるので、従来例と同一又は相当部
分には同じ符号を付し説明を省略する。尚、図２に示す
副符号化器３ａでは、図９に示す従来例と異なり並べ替
え部２が含まれていない。これは、図１に示すように副
符号化器３ａの外部に並べ替え部２を設けているからで
ある。
【００３５】また、副符号化器３ａには、バッファメモ
リ２２も設けられていない。これは、副符号化器３ａで
は各種の符号化パラメータと統計情報との算出を目的と
し、符号化データの出力を行なう必要がないためであ
る。一方、図９に示す従来例と異なり、図２の副符号化
器３ａは、情報量記憶部１７が可変長符号化部９に接続
され、動きベクトルの符号化情報及び動き補償予測誤差
信号の符号化情報の情報量データ１８を出力する。ま
た、動き情報記憶部１９は動きベクトル検出部１６に接
続され、動きベクトル及びその予測誤差評価基準値等に
関する動き情報データ２０を出力する。この情報量デー
タ１８の動きベクトルの符号化情報及び動き補償予測誤
差信号の符号化情報の情報量は、統計情報に含まれる。
また、動き情報データ２０の動きベクトルデータは符号
化パラメータに含まれ、動き情報データ２０の予測誤差
評価基準値は統計情報に含まれる。しかし、これらのデ
ータ等を符号化パラメータとするのか統計情報とするの
かは、設計上適宜変更して用いることもできる。
リ２２も設けられていない。これは、副符号化器３ａで
は各種の符号化パラメータと統計情報との算出を目的と
し、符号化データの出力を行なう必要がないためであ
る。一方、図９に示す従来例と異なり、図２の副符号化
器３ａは、情報量記憶部１７が可変長符号化部９に接続
され、動きベクトルの符号化情報及び動き補償予測誤差
信号の符号化情報の情報量データ１８を出力する。ま
た、動き情報記憶部１９は動きベクトル検出部１６に接
続され、動きベクトル及びその予測誤差評価基準値等に
関する動き情報データ２０を出力する。この情報量デー
タ１８の動きベクトルの符号化情報及び動き補償予測誤
差信号の符号化情報の情報量は、統計情報に含まれる。
また、動き情報データ２０の動きベクトルデータは符号
化パラメータに含まれ、動き情報データ２０の予測誤差
評価基準値は統計情報に含まれる。しかし、これらのデ
ータ等を符号化パラメータとするのか統計情報とするの
かは、設計上適宜変更して用いることもできる。
【００３６】次に、前述のように構成された副符号化器
３ａの動作について説明する。基本的な動作は図９に示
した従来例と同様であるのでその説明は省略する。副符
号化器３ａは、図９に示した従来例と同様の符号化動作
を行ない、その符号化動作で算出される動きベクトルの
符号化情報及び動き補償予測誤差信号の符号化情報の情
報量を情報量記憶部１７に、また、動きベクトルに関す
る動き情報データ２０を動き情報記憶部１９に記憶す
る。
３ａの動作について説明する。基本的な動作は図９に示
した従来例と同様であるのでその説明は省略する。副符
号化器３ａは、図９に示した従来例と同様の符号化動作
を行ない、その符号化動作で算出される動きベクトルの
符号化情報及び動き補償予測誤差信号の符号化情報の情
報量を情報量記憶部１７に、また、動きベクトルに関す
る動き情報データ２０を動き情報記憶部１９に記憶す
る。
【００３７】まず、情報量記憶部１７は、符号化の際に
可変長符号化部９から出力される動きベクトルの符号化
に費やされた情報量をピクチャ毎に集計して記憶する。
また、情報量記憶部１７は、符号化の際、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量についても、ピク
チャ毎に集計して記憶する。そして、動き情報記憶部１
９は、動きベクトル検出部１６が予め定められた探索範
囲内での探索の際、各探索点にて算出した予測誤差評価
基準値とその探索点における動きベクトル候補とを分類
して記憶する。この動きベクトル候補とは、予め定めら
れた探索範囲内で最終的に検出される動きベクトルの候
補である。以下に、動き情報記憶部１９が動きベクトル
候補とその動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基
準値とを記憶する際に行なう分類について図３を参照し
て説明する。
可変長符号化部９から出力される動きベクトルの符号化
に費やされた情報量をピクチャ毎に集計して記憶する。
また、情報量記憶部１７は、符号化の際、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量についても、ピク
チャ毎に集計して記憶する。そして、動き情報記憶部１
９は、動きベクトル検出部１６が予め定められた探索範
囲内での探索の際、各探索点にて算出した予測誤差評価
基準値とその探索点における動きベクトル候補とを分類
して記憶する。この動きベクトル候補とは、予め定めら
れた探索範囲内で最終的に検出される動きベクトルの候
補である。以下に、動き情報記憶部１９が動きベクトル
候補とその動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基
準値とを記憶する際に行なう分類について図３を参照し
て説明する。
【００３８】図３は、動きベクトル候補の探索範囲を分
類するための領域区分を示す図である。図３に示すよう
に、動きベクトル候補の探索の探索範囲内に動きベクト
ルの開始点を中心とした矩形領域を複数設けて、この領
域毎での分類を行なう。図３において、最も大きな矩形
領域は画面全体であり、最も小さな矩形領域は領域β
（βは整数）である。また、領域１が動きベクトル候補
探索の探索範囲全体を表し、その内部に設けた矩形領域
を面積の大きいものから順に、領域２〜領域βとする。
領域１は動きベクトル候補探索の探索範囲全体であるた
め、探索される全ての動きベクトル候補の終了点は領域
１内のもののみとなる。
類するための領域区分を示す図である。図３に示すよう
に、動きベクトル候補の探索の探索範囲内に動きベクト
ルの開始点を中心とした矩形領域を複数設けて、この領
域毎での分類を行なう。図３において、最も大きな矩形
領域は画面全体であり、最も小さな矩形領域は領域β
（βは整数）である。また、領域１が動きベクトル候補
探索の探索範囲全体を表し、その内部に設けた矩形領域
を面積の大きいものから順に、領域２〜領域βとする。
領域１は動きベクトル候補探索の探索範囲全体であるた
め、探索される全ての動きベクトル候補の終了点は領域
１内のもののみとなる。
【００３９】領域１については、動きベクトル候補の終
了点が領域１の内部にあるもの、すなわち探索された全
ての動きベクトル候補の中で、予測誤差評価基準値が小
さいものから順にα1個（α1は整数）の動きベクトル候
補と、その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基
準値を記憶する。領域２については、動きベクトル候補
の終了点が領域２の内部にあるものの中で、予測誤差評
価基準値が小さいものから順にα2個（α2は整数）の動
きベクトル候補と、その動きベクトル候補に対応する予
測誤差評価基準値を記憶する。すなわち、動き情報記憶
部１９は、各矩形領域についてαi個（αiは整数、ｉは
１〜β）の動きベクトル候補と、その動きベクトル候補
に対応する予測誤差評価基準値を記憶しておく。
了点が領域１の内部にあるもの、すなわち探索された全
ての動きベクトル候補の中で、予測誤差評価基準値が小
さいものから順にα1個（α1は整数）の動きベクトル候
補と、その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基
準値を記憶する。領域２については、動きベクトル候補
の終了点が領域２の内部にあるものの中で、予測誤差評
価基準値が小さいものから順にα2個（α2は整数）の動
きベクトル候補と、その動きベクトル候補に対応する予
測誤差評価基準値を記憶する。すなわち、動き情報記憶
部１９は、各矩形領域についてαi個（αiは整数、ｉは
１〜β）の動きベクトル候補と、その動きベクトル候補
に対応する予測誤差評価基準値を記憶しておく。
【００４０】次に、図１に示す正符号化器３ｂの構成に
ついて図４を用いて説明する。図４は正符号化器の構成
を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図９に示
した従来例と同様であり、従来例と同一又は相当部分に
は同じ符号を付しその説明を省略する。尚、図４に示す
正符号化器３ｂでは、図９に示す従来例と異なり、並べ
替え部２が含まれていない。
ついて図４を用いて説明する。図４は正符号化器の構成
を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図９に示
した従来例と同様であり、従来例と同一又は相当部分に
は同じ符号を付しその説明を省略する。尚、図４に示す
正符号化器３ｂでは、図９に示す従来例と異なり、並べ
替え部２が含まれていない。
【００４１】また、図９に示す従来例の動きベクトル検
出部１６の代わりに、動きベクトル選択部２１が設けら
れている。動きベクトル選択部２１は、図２に示した副
符号化器３ａの出力である情報量データ１８と動き情報
データ２０とが入力され、情報量データ１８の内容に基
づいて、動き情報データ２０の中から所定の動きベクト
ル候補を選択する。
出部１６の代わりに、動きベクトル選択部２１が設けら
れている。動きベクトル選択部２１は、図２に示した副
符号化器３ａの出力である情報量データ１８と動き情報
データ２０とが入力され、情報量データ１８の内容に基
づいて、動き情報データ２０の中から所定の動きベクト
ル候補を選択する。
【００４２】次に、前述のように構成された正符号化器
３ｂの動作について説明する。基本的な動作は図９に示
した従来例と同様であるので、その説明は省略する。正
符号化器３ｂは、動きベクトル選択部２１が動きベクト
ル候補の選択を行なうことを除いては上述した図９に示
した従来例と同様の符号化動作を行なう。以下に、動き
ベクトル選択部２１の行なう動きベクトル候補の選択方
法について説明する。
３ｂの動作について説明する。基本的な動作は図９に示
した従来例と同様であるので、その説明は省略する。正
符号化器３ｂは、動きベクトル選択部２１が動きベクト
ル候補の選択を行なうことを除いては上述した図９に示
した従来例と同様の符号化動作を行なう。以下に、動き
ベクトル選択部２１の行なう動きベクトル候補の選択方
法について説明する。
【００４３】まず、動きベクトル選択部２１は、副符号
化器３ａの情報量記憶部１７より送られた１ピクチャ分
の動きベクトルの符号化に費やされた情報量と１ピクチ
ャ分の動き補償予測誤差信号の符号化に費やされた情報
量とから、それぞれの情報量の全体に対する比率（割
合）を算出する。この比率は、全体の符号化情報量に対
するに動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
の他、動きベクトルの符号化に費やされた情報量と動き
補償予測誤差信号の符号化に費やされた情報量との比率
のいずれを用いても良い。このことは、以下の実施形態
でも同様である。また、動きベクトル選択部２１には、
それぞれの情報量の比率に対する比較値（閾値）とし
て、予めβ個（βは整数）の設定値が、小さい順にＴＨ
1〜ＴＨβとして用意されている。
化器３ａの情報量記憶部１７より送られた１ピクチャ分
の動きベクトルの符号化に費やされた情報量と１ピクチ
ャ分の動き補償予測誤差信号の符号化に費やされた情報
量とから、それぞれの情報量の全体に対する比率（割
合）を算出する。この比率は、全体の符号化情報量に対
するに動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
の他、動きベクトルの符号化に費やされた情報量と動き
補償予測誤差信号の符号化に費やされた情報量との比率
のいずれを用いても良い。このことは、以下の実施形態
でも同様である。また、動きベクトル選択部２１には、
それぞれの情報量の比率に対する比較値（閾値）とし
て、予めβ個（βは整数）の設定値が、小さい順にＴＨ
1〜ＴＨβとして用意されている。
【００４４】比率算出の結果、全体の符号化情報量に対
する動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が
予め設定した比較値ＴＨ1未満であれば、動きベクトル
に費やされた情報量の全体に対する比率が少ないと考え
られる。従って、動きベクトル候補の探索範囲を制限す
る必要が無く、動き情報記憶部１９が記憶している動き
情報データの中から、動きベクトル候補の終了点が図３
に示す領域１内に属する動きベクトル候補α1個（α1は
整数）の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル
候補を選択し、動きベクトルとして検出して符号化に用
いる。これは、従来例で示した通常の符号化時に選択さ
れる動きベクトルに相当する。
する動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が
予め設定した比較値ＴＨ1未満であれば、動きベクトル
に費やされた情報量の全体に対する比率が少ないと考え
られる。従って、動きベクトル候補の探索範囲を制限す
る必要が無く、動き情報記憶部１９が記憶している動き
情報データの中から、動きベクトル候補の終了点が図３
に示す領域１内に属する動きベクトル候補α1個（α1は
整数）の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル
候補を選択し、動きベクトルとして検出して符号化に用
いる。これは、従来例で示した通常の符号化時に選択さ
れる動きベクトルに相当する。
【００４５】一方、全体の符号化情報量に対する動きベ
クトルの符号化に費やされた情報量の比率が、予め設定
した比較値ＴＨ1以上の場合、以下の処理を行なう。ま
ず、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
が、予め設定した比較値ＴＨ1以上で、ＴＨ2未満である
場合、動きベクトル候補の終了点が図３に示す領域２内
に属する動きベクトル候補α2個（α2は整数）の内、予
測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択し、
動きベクトルとして検出して符号化に用いる。
クトルの符号化に費やされた情報量の比率が、予め設定
した比較値ＴＨ1以上の場合、以下の処理を行なう。ま
ず、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
が、予め設定した比較値ＴＨ1以上で、ＴＨ2未満である
場合、動きベクトル候補の終了点が図３に示す領域２内
に属する動きベクトル候補α2個（α2は整数）の内、予
測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択し、
動きベクトルとして検出して符号化に用いる。
【００４６】以下同様に、予め設定した比較値ＴＨm-1
以上で、ＴＨm未満である場合、動きベクトル候補の終
了点が領域ｍに属する動きベクトル候補αm個（αmは整
数、ｍは１〜β）の内、予測誤差評価基準値の最小の動
きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出して
符号化に用いる。なお、ＴＨβは、動きベクトルの符号
化に費やされた情報量の割合の理論的な最大値として設
定されるものとする。
以上で、ＴＨm未満である場合、動きベクトル候補の終
了点が領域ｍに属する動きベクトル候補αm個（αmは整
数、ｍは１〜β）の内、予測誤差評価基準値の最小の動
きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出して
符号化に用いる。なお、ＴＨβは、動きベクトルの符号
化に費やされた情報量の割合の理論的な最大値として設
定されるものとする。
【００４７】上述の構成及び動作では、動きベクトルの
符号化に費やされた情報量の比率に応じて、動きベクト
ル候補探索の探索範囲を変更することができる。すなわ
ち、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が
大きくなればなる程、図３に示すように動きベクトル候
補探索の探索範囲たる矩形領域を狭めることで、検出さ
れる動きベクトルの最大値が抑制され、全体の情報量に
対する動きベクトルに費やす情報量の比率を抑制するこ
とができる。つまり、動きベクトルの符号化情報の伝送
に費やす情報量を削減して、動き補償予測誤差信号の符
号化情報により多くの情報量を割り当てた方が画像品質
において優れる場合もあり、動きベクトルの符号化に費
やす情報量と、動き補償予測誤差信号の符号化に費やす
情報量との比率を、最適に制御することができる。従っ
て、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化すること
が無く、画像品質を向上させることができる。
符号化に費やされた情報量の比率に応じて、動きベクト
ル候補探索の探索範囲を変更することができる。すなわ
ち、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が
大きくなればなる程、図３に示すように動きベクトル候
補探索の探索範囲たる矩形領域を狭めることで、検出さ
れる動きベクトルの最大値が抑制され、全体の情報量に
対する動きベクトルに費やす情報量の比率を抑制するこ
とができる。つまり、動きベクトルの符号化情報の伝送
に費やす情報量を削減して、動き補償予測誤差信号の符
号化情報により多くの情報量を割り当てた方が画像品質
において優れる場合もあり、動きベクトルの符号化に費
やす情報量と、動き補償予測誤差信号の符号化に費やす
情報量との比率を、最適に制御することができる。従っ
て、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化すること
が無く、画像品質を向上させることができる。
【００４８】また、本実施形態では、正符号化器３ｂの
動きベクトル選択部２１は、動きベクトルに費やされた
情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨm-1以上で、
ＴＨm未満の場合、動きベクトル候補の終了点が領域ｍ
内に属する動きベクトル候補α m個（αmは整数、ｍは１
〜β）の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル
候補を選択して符号化に用いた。しかし、動きベクトル
候補の終了点が領域ｍに属する動きベクトル候補αm個
（αmは整数、ｍは１〜β）内から所定の動きベクトル
候補を選択するものであれば、他の方法によるものでも
良い。例えば、予測誤差評価基準値の最小の動きベクト
ル候補の予測誤差評価基準値をＡとし、動きベクトル候
補のベクトル長さが最小の動きベクトル候補の予測誤差
評価基準値をＢとして、Ａ−Ｂの絶対値が、予め設定し
た値Ｃよりも小さい場合、動きベクトル候補の長さが最
小の動きベクトル候補を選択して使用してもよい。
動きベクトル選択部２１は、動きベクトルに費やされた
情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨm-1以上で、
ＴＨm未満の場合、動きベクトル候補の終了点が領域ｍ
内に属する動きベクトル候補α m個（αmは整数、ｍは１
〜β）の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル
候補を選択して符号化に用いた。しかし、動きベクトル
候補の終了点が領域ｍに属する動きベクトル候補αm個
（αmは整数、ｍは１〜β）内から所定の動きベクトル
候補を選択するものであれば、他の方法によるものでも
良い。例えば、予測誤差評価基準値の最小の動きベクト
ル候補の予測誤差評価基準値をＡとし、動きベクトル候
補のベクトル長さが最小の動きベクトル候補の予測誤差
評価基準値をＢとして、Ａ−Ｂの絶対値が、予め設定し
た値Ｃよりも小さい場合、動きベクトル候補の長さが最
小の動きベクトル候補を選択して使用してもよい。
【００４９】また、動きベクトルの符号化に費やされた
情報量の比率が最も大きな分類に属する場合、すなわ
ち、予め設定した比較値ＴＨβ -1以上で、ＴＨβ未満の
場合には、動き情報記憶部１９が、動きベクトル（０，
０）に対応する予測誤差評価基準値も記憶しておき、以
下の処理をすることもできる。動きベクトル（０，０）
に対応する予測誤差評価基準値をＸとし、領域βで分類
されるαβ個（αβは整数、βは整数）の動きベクトル
候補の内、予測誤差評価基準値が最小の動きベクトル候
補の予測誤差評価基準値をＹとしたとき、Ｘ−Ｙの絶対
値が予め定めた一定値Ｚよりも小さい場合には、動きベ
クトル（０，０）を使用することとしてもよい。なお、
その場合、Ｘ−Ｙの絶対値が予め定めた一定値Ｚよりも
大きい場合には、予測誤差評価基準値の最小の動きベク
トル候補を選択する。
情報量の比率が最も大きな分類に属する場合、すなわ
ち、予め設定した比較値ＴＨβ -1以上で、ＴＨβ未満の
場合には、動き情報記憶部１９が、動きベクトル（０，
０）に対応する予測誤差評価基準値も記憶しておき、以
下の処理をすることもできる。動きベクトル（０，０）
に対応する予測誤差評価基準値をＸとし、領域βで分類
されるαβ個（αβは整数、βは整数）の動きベクトル
候補の内、予測誤差評価基準値が最小の動きベクトル候
補の予測誤差評価基準値をＹとしたとき、Ｘ−Ｙの絶対
値が予め定めた一定値Ｚよりも小さい場合には、動きベ
クトル（０，０）を使用することとしてもよい。なお、
その場合、Ｘ−Ｙの絶対値が予め定めた一定値Ｚよりも
大きい場合には、予測誤差評価基準値の最小の動きベク
トル候補を選択する。
【００５０】さらに、本実施形態では、副符号化器３ａ
の動き情報記憶部１９は、動きベクトル検出部１６が動
きベクトル候補を探索する際、各探索点にて算出した予
測誤差評価基準値とその探索点における動きベクトル候
補を分類して記憶するとし、その分類方法として、図３
に示すように、動きベクトル候補探索の探索範囲内に動
きベクトル候補の開始点を中心とした矩形領域を複数設
けて、この領域毎での分類を行なうとした。しかし、こ
の領域の設定は、全体の情報量に対する動きベクトルに
費やす情報量の比率を段階的に抑制するものであれば、
適宜に設定することができる。従って、例えば、動きベ
クトル候補探索の探索範囲内に設ける矩形領域の中心
を、符号化の対象となるブロックの左隣のブロックにお
いて、予測誤差評価基準値が最小となった動きベクトル
候補の終了点としてもよい。
の動き情報記憶部１９は、動きベクトル検出部１６が動
きベクトル候補を探索する際、各探索点にて算出した予
測誤差評価基準値とその探索点における動きベクトル候
補を分類して記憶するとし、その分類方法として、図３
に示すように、動きベクトル候補探索の探索範囲内に動
きベクトル候補の開始点を中心とした矩形領域を複数設
けて、この領域毎での分類を行なうとした。しかし、こ
の領域の設定は、全体の情報量に対する動きベクトルに
費やす情報量の比率を段階的に抑制するものであれば、
適宜に設定することができる。従って、例えば、動きベ
クトル候補探索の探索範囲内に設ける矩形領域の中心
を、符号化の対象となるブロックの左隣のブロックにお
いて、予測誤差評価基準値が最小となった動きベクトル
候補の終了点としてもよい。
【００５１】また、本実施形態では、副符号化器３ａの
情報量記憶部１７に記憶する統計情報として、動きベク
トルの符号化に費やされた情報量、及び、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量を、ピクチャ毎に
集計したが、これをそれぞれブロック（マクロブロッ
ク）毎に集計して記憶しても良い。その場合、正符号化
器３ｂの動きベクトル選択部２１は、ブロック毎に動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量と、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量との比率を算出
し、その算出結果に基づいて、ブロックを単位として動
きベクトル候補の選択処理を行なう。このことは、以下
の実施の形態においても同様である。
情報量記憶部１７に記憶する統計情報として、動きベク
トルの符号化に費やされた情報量、及び、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量を、ピクチャ毎に
集計したが、これをそれぞれブロック（マクロブロッ
ク）毎に集計して記憶しても良い。その場合、正符号化
器３ｂの動きベクトル選択部２１は、ブロック毎に動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量と、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量との比率を算出
し、その算出結果に基づいて、ブロックを単位として動
きベクトル候補の選択処理を行なう。このことは、以下
の実施の形態においても同様である。
【００５２】実施の形態２．本発明による動きベクトル
の検出方法の他の実施形態について、実施の形態１で用
いた図２、４を用いて説明する。基本的な構成は実施の
形態１と同様であるが、図２に示す副符号化器３ａの動
き情報記憶部１９の動きベクトルの分類方法が異なる。
また、図４に示す副符号化器３ｂの動きベクトル選択部
２１の動作も異なる。以下、実施の形態１と異なる動作
部分について説明する。
の検出方法の他の実施形態について、実施の形態１で用
いた図２、４を用いて説明する。基本的な構成は実施の
形態１と同様であるが、図２に示す副符号化器３ａの動
き情報記憶部１９の動きベクトルの分類方法が異なる。
また、図４に示す副符号化器３ｂの動きベクトル選択部
２１の動作も異なる。以下、実施の形態１と異なる動作
部分について説明する。
【００５３】図２において、副符号化器３ａの動き情報
記憶部１９は、動きベクトル検出部１６が動きベクトル
候補を探索する際に用いる予測方向毎に、動きベクトル
と予測誤差評価基準値を分類する。この予測方向とは、
例えば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−
２においては、時間的に過去の画像から予測を行なう前
方向（順方向）予測、時間的に未来の画像から予測を行
なう後方向（逆方向）予測、時間的に過去の画像と未来
の画像の両方から予測を行なう両方向（双方向）予測と
いった３つのバリエーションが存在する。この３つの予
測方向の内、統計的に動きベクトルの符号化に費やされ
る情報量が多く割当てられるものから順に１〜３の順番
を割当てる。すなわち、予測方向１が最も動きベクトル
に情報量が多く割り当てられる可能性が高いものとな
る。例えば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥ
Ｇ−２においては、両方向予測が予測方向１に当たるこ
とになる。この割当ては、予め統計的に割当てておく場
合の他、動き情報記憶部１９が記憶している動き情報デ
ータから、動きベクトルに情報量が多く割当てられる順
に１〜３の順番を順次割当てるものでも良い。
記憶部１９は、動きベクトル検出部１６が動きベクトル
候補を探索する際に用いる予測方向毎に、動きベクトル
と予測誤差評価基準値を分類する。この予測方向とは、
例えば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−
２においては、時間的に過去の画像から予測を行なう前
方向（順方向）予測、時間的に未来の画像から予測を行
なう後方向（逆方向）予測、時間的に過去の画像と未来
の画像の両方から予測を行なう両方向（双方向）予測と
いった３つのバリエーションが存在する。この３つの予
測方向の内、統計的に動きベクトルの符号化に費やされ
る情報量が多く割当てられるものから順に１〜３の順番
を割当てる。すなわち、予測方向１が最も動きベクトル
に情報量が多く割り当てられる可能性が高いものとな
る。例えば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥ
Ｇ−２においては、両方向予測が予測方向１に当たるこ
とになる。この割当ては、予め統計的に割当てておく場
合の他、動き情報記憶部１９が記憶している動き情報デ
ータから、動きベクトルに情報量が多く割当てられる順
に１〜３の順番を順次割当てるものでも良い。
【００５４】動き情報記憶部１９は、予測方向１につい
て、予測誤差評価基準値が小さいものから順にα1個
（α1は整数）の動きベクトル候補と、その動きベクト
ル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶する。予測
方向２についても、予測誤差評価基準値が小さいものか
ら順にα2個（α2は整数）の動きベクトル候補と、その
動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶
する。すなわち、動き情報記憶部１９は、各予測方向ｊ
について、予測誤差評価基準値が小さいものから順にα
j個（αjは整数、ｊは１〜３）の動きベクトル候補と、
その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を
記憶する。
て、予測誤差評価基準値が小さいものから順にα1個
（α1は整数）の動きベクトル候補と、その動きベクト
ル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶する。予測
方向２についても、予測誤差評価基準値が小さいものか
ら順にα2個（α2は整数）の動きベクトル候補と、その
動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶
する。すなわち、動き情報記憶部１９は、各予測方向ｊ
について、予測誤差評価基準値が小さいものから順にα
j個（αjは整数、ｊは１〜３）の動きベクトル候補と、
その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を
記憶する。
【００５５】次に、図４に示す正符号化器３ｂの動きベ
クトル選択部２１は、副符号化器３ａの情報量記憶部１
７より送られた１ピクチャ分の動きベクトルの符号化に
費やされた情報量と１ピクチャ分の動き補償予測誤差信
号の符号化に費やされた情報量とから、それぞれの情報
量の全体に対する比率（割合）を算出する。また、動き
ベクトル選択部２１には、それぞれの情報量の比率に対
する比較値（閾値）として、予め３個（３は整数）の設
定値が、小さい順にＴＨ1〜ＴＨ3として用意されてい
る。
クトル選択部２１は、副符号化器３ａの情報量記憶部１
７より送られた１ピクチャ分の動きベクトルの符号化に
費やされた情報量と１ピクチャ分の動き補償予測誤差信
号の符号化に費やされた情報量とから、それぞれの情報
量の全体に対する比率（割合）を算出する。また、動き
ベクトル選択部２１には、それぞれの情報量の比率に対
する比較値（閾値）として、予め３個（３は整数）の設
定値が、小さい順にＴＨ1〜ＴＨ3として用意されてい
る。
【００５６】比率算出の結果、動きベクトルの符号化に
費やされた情報量の全体の符号化情報量に対する比率
が、予め設定した比較値ＴＨ1未満であれば、動き情報
記憶部１９が記憶している動き情報データの中から、全
ての予測方向に対する動きベクトル候補α1＋α2＋α3
個（α1、α2、α3は整数）の内、予測誤差評価基準値
の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとし
て検出して符号化に用いる。これは、従来例で示した通
常の符号化時に選択される動きベクトルに相当する。
費やされた情報量の全体の符号化情報量に対する比率
が、予め設定した比較値ＴＨ1未満であれば、動き情報
記憶部１９が記憶している動き情報データの中から、全
ての予測方向に対する動きベクトル候補α1＋α2＋α3
個（α1、α2、α3は整数）の内、予測誤差評価基準値
の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとし
て検出して符号化に用いる。これは、従来例で示した通
常の符号化時に選択される動きベクトルに相当する。
【００５７】動きベクトルの符号化に費やされた情報量
の全体の符号化情報量に対する比率が、予め設定した比
較値ＴＨ1以上の場合、以下の処理を行なう。まず、動
きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が、予め
設定した比較値ＴＨ1以上で、ＴＨ2未満の場合、全ての
予測方向から予測方向１を除いたものに対する動きベク
トル候補α2＋α3個（α2、α3は整数）の内、予測誤差
評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベ
クトルとして検出して符号化に用いる。このようにし
て、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
が、予め設定した比較値ＴＨn-1以上で、ＴＨn未満の場
合、全ての予測方向から、予測方向１〜予測方向ｎ−１
（ｎは１〜３）を除いたものに対する動きベクトル候補
の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を
選択し動きベクトルとして検出して符号化に用いる。
の全体の符号化情報量に対する比率が、予め設定した比
較値ＴＨ1以上の場合、以下の処理を行なう。まず、動
きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が、予め
設定した比較値ＴＨ1以上で、ＴＨ2未満の場合、全ての
予測方向から予測方向１を除いたものに対する動きベク
トル候補α2＋α3個（α2、α3は整数）の内、予測誤差
評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベ
クトルとして検出して符号化に用いる。このようにし
て、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
が、予め設定した比較値ＴＨn-1以上で、ＴＨn未満の場
合、全ての予測方向から、予測方向１〜予測方向ｎ−１
（ｎは１〜３）を除いたものに対する動きベクトル候補
の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を
選択し動きベクトルとして検出して符号化に用いる。
【００５８】上述の構成及び動作では、動きベクトルの
符号化に費やされた情報量の比率に応じて、動きベクト
ルの予測方向を制限することができる。すなわち、動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が大きくな
ればなる程、統計的に動きベクトルの符号化に割当てら
れる情報量が少ない予測方向の中から（動きベクトルの
符号化に割当てられる情報量が多い予測方向を除いて）
動きベクトル候補を選択するので、全体の符号化情報量
に対する動きベクトルの符号化に費やす情報量の比率を
抑制することができる。従って、動き補償予測誤差信号
を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上さ
せることができる。
符号化に費やされた情報量の比率に応じて、動きベクト
ルの予測方向を制限することができる。すなわち、動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量の比率が大きくな
ればなる程、統計的に動きベクトルの符号化に割当てら
れる情報量が少ない予測方向の中から（動きベクトルの
符号化に割当てられる情報量が多い予測方向を除いて）
動きベクトル候補を選択するので、全体の符号化情報量
に対する動きベクトルの符号化に費やす情報量の比率を
抑制することができる。従って、動き補償予測誤差信号
を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上さ
せることができる。
【００５９】また、本実施形態では、正符号化器３ｂの
動きベクトル選択部２１は、動きベクトルに費やされた
情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨn-1以上で、
ＴＨn未満の場合、予測方向１〜予測方向ｎ−１を除い
た予測方向に対する動きベクトル候補の内、予測誤差評
価基準値の最小の動きベクトル候補を選択して符号化に
用いた。しかし、全ての予測方向から予測方向１〜予測
方向ｎ−１を除いた予測方向の内から、動きベクトル候
補を選択するものであれば、予測誤差評価基準値の最小
のものではなく他の方法によって選択するものでも良
い。例えば、全ての予測方向から、予測方向１〜予測方
向ｎ−１を除いた予測方向に対する動きベクトル候補の
内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補の予
測誤差評価基準値をＡ’とし、動きベクトル候補のベク
トル長さが最小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準
値をＢ’として、Ａ’−Ｂ’の絶対値が、予め設定した
一定値Ｃ’よりも小さい場合、動きベクトル候補の長さ
が最小の動きベクトルを選択して使用してもよい。
動きベクトル選択部２１は、動きベクトルに費やされた
情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨn-1以上で、
ＴＨn未満の場合、予測方向１〜予測方向ｎ−１を除い
た予測方向に対する動きベクトル候補の内、予測誤差評
価基準値の最小の動きベクトル候補を選択して符号化に
用いた。しかし、全ての予測方向から予測方向１〜予測
方向ｎ−１を除いた予測方向の内から、動きベクトル候
補を選択するものであれば、予測誤差評価基準値の最小
のものではなく他の方法によって選択するものでも良
い。例えば、全ての予測方向から、予測方向１〜予測方
向ｎ−１を除いた予測方向に対する動きベクトル候補の
内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補の予
測誤差評価基準値をＡ’とし、動きベクトル候補のベク
トル長さが最小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準
値をＢ’として、Ａ’−Ｂ’の絶対値が、予め設定した
一定値Ｃ’よりも小さい場合、動きベクトル候補の長さ
が最小の動きベクトルを選択して使用してもよい。
【００６０】また、動きベクトルの符号化に費やされた
情報量の比率が最も大きな分類に属する場合、すなわ
ち、予め設定した比較値ＴＨγ -1以上で、ＴＨγ未満の
場合には、動き情報記憶部１９が、動きベクトル（０，
０）に対応する予測誤差評価基準値も記憶しておき、以
下の処理をすることもできる。動きベクトル（０，０）
に対応する予測誤差評価基準値をＸ’とし、全ての予測
方向から、予測方向１〜予測方向γ−１を除いたものに
対する動きベクトル候補の内、予測誤差評価基準値が最
小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＹ’とし
たとき、Ｘ’−Ｙ’の絶対値が予め定めた一定値Ｚ’よ
りも小さい場合には、動きベクトル（０，０）を使用す
ることとしても良い。なお、その場合、Ｘ’−Ｙ’の絶
対値が予め定めた一定値Ｚ’よりも大きい場合には予測
誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択する。
情報量の比率が最も大きな分類に属する場合、すなわ
ち、予め設定した比較値ＴＨγ -1以上で、ＴＨγ未満の
場合には、動き情報記憶部１９が、動きベクトル（０，
０）に対応する予測誤差評価基準値も記憶しておき、以
下の処理をすることもできる。動きベクトル（０，０）
に対応する予測誤差評価基準値をＸ’とし、全ての予測
方向から、予測方向１〜予測方向γ−１を除いたものに
対する動きベクトル候補の内、予測誤差評価基準値が最
小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＹ’とし
たとき、Ｘ’−Ｙ’の絶対値が予め定めた一定値Ｚ’よ
りも小さい場合には、動きベクトル（０，０）を使用す
ることとしても良い。なお、その場合、Ｘ’−Ｙ’の絶
対値が予め定めた一定値Ｚ’よりも大きい場合には予測
誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択する。
【００６１】また、実施の形態１では、副符号化器３ａ
の動き情報記憶部１９は、図２に示す各領域毎に動きベ
クトル候補と、その動きベクトル候補に対応する予測誤
差評価基準値を分類して記憶し、実施の形態２では、副
符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各予測方向毎に
動きベクトル候補と、その動きベクトル候補に対応する
予測誤差評価基準値を分類して記憶した。しかし、これ
ら２つを組み合せて同時に実行しても良い。その場合、
副符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各矩形領域毎
に、予測方向で分類された動きベクトル候補と、その動
きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶し
ておくことになる。また、その場合、正符号化器３ｂの
動きベクトル選択部２１は、矩形領域と、予測方向制限
に対する組み合わせの内、統計的に動きベクトルの符号
化に情報量が多く割り当てられるものから順に、１〜σ
（σは整数）の整数を割り当てる。そして、動きベクト
ルの符号化に費やされた情報量と、動き補償予測誤差信
号の符号化に費やされた情報量との比率に対する比較値
として、予めσ個（σは整数）の設定値を小さい順に、
ＴＨ1〜ＴＨσとして用意しておく。ここでいう予測方
向制限とは、実施の形態２で行なった処理のことを指
す。動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
が、予め設定した比較値ＴＨ1よりも小さい場合は、通
常の符号化時に選択される動きベクトル候補を選択し、
予め設定した比較値ＴＨ1よりも大きい場合、予め設定
した比較値ＴＨk-1よりも大きく、ＴＨkよりも小さい場
合、矩形領域と、予測方向制限の組み合わせの内、ｋ番
目（ｋは１〜σ）のものに対する動きベクトル候補の中
から所定の動きベクトルを選択し、動きベクトルとして
検出して符号化に用いても良い。
の動き情報記憶部１９は、図２に示す各領域毎に動きベ
クトル候補と、その動きベクトル候補に対応する予測誤
差評価基準値を分類して記憶し、実施の形態２では、副
符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各予測方向毎に
動きベクトル候補と、その動きベクトル候補に対応する
予測誤差評価基準値を分類して記憶した。しかし、これ
ら２つを組み合せて同時に実行しても良い。その場合、
副符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各矩形領域毎
に、予測方向で分類された動きベクトル候補と、その動
きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶し
ておくことになる。また、その場合、正符号化器３ｂの
動きベクトル選択部２１は、矩形領域と、予測方向制限
に対する組み合わせの内、統計的に動きベクトルの符号
化に情報量が多く割り当てられるものから順に、１〜σ
（σは整数）の整数を割り当てる。そして、動きベクト
ルの符号化に費やされた情報量と、動き補償予測誤差信
号の符号化に費やされた情報量との比率に対する比較値
として、予めσ個（σは整数）の設定値を小さい順に、
ＴＨ1〜ＴＨσとして用意しておく。ここでいう予測方
向制限とは、実施の形態２で行なった処理のことを指
す。動きベクトルの符号化に費やされた情報量の比率
が、予め設定した比較値ＴＨ1よりも小さい場合は、通
常の符号化時に選択される動きベクトル候補を選択し、
予め設定した比較値ＴＨ1よりも大きい場合、予め設定
した比較値ＴＨk-1よりも大きく、ＴＨkよりも小さい場
合、矩形領域と、予測方向制限の組み合わせの内、ｋ番
目（ｋは１〜σ）のものに対する動きベクトル候補の中
から所定の動きベクトルを選択し、動きベクトルとして
検出して符号化に用いても良い。
【００６２】実施の形態３．本発明による動きベクトル
の検出方法の他の実施形態について、実施の形態１で用
いた図２、４を用いて説明する。基本的な構成は実施の
形態１と同様であるが、図２に示す副符号化器３ａの動
き情報記憶部１９の動きベクトルの分類方法が異なる。
また、図４に示す副符号化器３ｂの動きベクトル選択部
２１の動作も異なる。以下、実施の形態１と異なる動作
部分について説明する。
の検出方法の他の実施形態について、実施の形態１で用
いた図２、４を用いて説明する。基本的な構成は実施の
形態１と同様であるが、図２に示す副符号化器３ａの動
き情報記憶部１９の動きベクトルの分類方法が異なる。
また、図４に示す副符号化器３ｂの動きベクトル選択部
２１の動作も異なる。以下、実施の形態１と異なる動作
部分について説明する。
【００６３】図２において、副符号化器３ａの動き情報
記憶部１９は、動きベクトル検出部１６が動きベクトル
探索の際に用いる予測タイプ毎に、動きベクトルと予測
誤差評価基準値を分類する。この予測タイプは、本実施
の形態では以下の様に定義する。実施の形態２で説明し
た前方向予測、後方向予測、両方向予測といった３つの
予測方向の各々に、ＭＰＥＧ−２では、例えばフレーム
予測、フィールド予測といった予測モードが存在する。
そこで、予測方向と予測方向以外の予測方法たる予測モ
ードの組み合わせを予測タイプとする。
記憶部１９は、動きベクトル検出部１６が動きベクトル
探索の際に用いる予測タイプ毎に、動きベクトルと予測
誤差評価基準値を分類する。この予測タイプは、本実施
の形態では以下の様に定義する。実施の形態２で説明し
た前方向予測、後方向予測、両方向予測といった３つの
予測方向の各々に、ＭＰＥＧ−２では、例えばフレーム
予測、フィールド予測といった予測モードが存在する。
そこで、予測方向と予測方向以外の予測方法たる予測モ
ードの組み合わせを予測タイプとする。
【００６４】予測方向と予測モードの組み合わせの数、
すなわち予測タイプの数をγ（γは整数）とする。これ
らの予測タイプに番号を１〜γの整数として割り振るこ
とにする。この番号の割り振り方に関しては、γ個の予
測タイプの内、統計的に動きベクトルに情報量が多く割
り当てられるものから順に、１〜γの整数を割り当て
る。すなわち、予測タイプ１が、統計的に最も動きベク
トルに情報量が多く割り当てられる可能性が高い。例え
ば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２に
おいては、両方向予測を用いたフィールド予測が予測タ
イプ１に当たる。この割当ては、予め統計的に割当てて
おく場合の他、動き情報記憶部１９が記憶している動き
情報データから、動きベクトルに情報量が多く割当てら
れる順に１〜γの順番を順次割当てるものでも良い。
すなわち予測タイプの数をγ（γは整数）とする。これ
らの予測タイプに番号を１〜γの整数として割り振るこ
とにする。この番号の割り振り方に関しては、γ個の予
測タイプの内、統計的に動きベクトルに情報量が多く割
り当てられるものから順に、１〜γの整数を割り当て
る。すなわち、予測タイプ１が、統計的に最も動きベク
トルに情報量が多く割り当てられる可能性が高い。例え
ば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２に
おいては、両方向予測を用いたフィールド予測が予測タ
イプ１に当たる。この割当ては、予め統計的に割当てて
おく場合の他、動き情報記憶部１９が記憶している動き
情報データから、動きベクトルに情報量が多く割当てら
れる順に１〜γの順番を順次割当てるものでも良い。
【００６５】動き情報記憶部１９は、予測タイプ１につ
いて、予測誤差評価基準値が小さいものから順にα1個
（α1は整数）の動きベクトル候補と、その動きベクト
ル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶する。予測
タイプ２についても、予測誤差評価基準値が小さいもの
から順にα2個（α2は整数）の動きベクトル候補と、そ
の動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を記
憶する。すなわち、各予測タイプに対して、予測タイプ
ｊについては、予測誤差評価基準値が小さいものから順
にαj個（αjは整数、ｊは１〜γ）の動きベクトル候補
と、その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準
値を記憶する。
いて、予測誤差評価基準値が小さいものから順にα1個
（α1は整数）の動きベクトル候補と、その動きベクト
ル候補に対応する予測誤差評価基準値を記憶する。予測
タイプ２についても、予測誤差評価基準値が小さいもの
から順にα2個（α2は整数）の動きベクトル候補と、そ
の動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を記
憶する。すなわち、各予測タイプに対して、予測タイプ
ｊについては、予測誤差評価基準値が小さいものから順
にαj個（αjは整数、ｊは１〜γ）の動きベクトル候補
と、その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準
値を記憶する。
【００６６】次に、図４に示す正符号化器３ｂの動きベ
クトル選択部２１は、副符号化器３ａの情報量記憶部１
７より送られた１ピクチャ分の動きベクトルの符号化に
費やされた情報量と１ピクチャ分の動き補償予測誤差信
号の符号化に費やされた情報量とから、それぞれの情報
量の全体に対する比率（割合）を算出する。また、動き
ベクトル選択部２１には、それぞれの情報量の比率に対
する比較値（閾値）として、予めγ個（γは整数）の設
定値が、ＴＨ1〜ＴＨγとして用意されている。
クトル選択部２１は、副符号化器３ａの情報量記憶部１
７より送られた１ピクチャ分の動きベクトルの符号化に
費やされた情報量と１ピクチャ分の動き補償予測誤差信
号の符号化に費やされた情報量とから、それぞれの情報
量の全体に対する比率（割合）を算出する。また、動き
ベクトル選択部２１には、それぞれの情報量の比率に対
する比較値（閾値）として、予めγ個（γは整数）の設
定値が、ＴＨ1〜ＴＨγとして用意されている。
【００６７】比率算出の結果、動きベクトルの符号化に
費やされた情報量の全体の符号化情報量に対する比率が
予め設定した比較値ＴＨ1未満であれば、動き情報記憶
部１９が記憶している動き情報データの中から、全ての
予測タイプに対する動きベクトル候補α1＋α2＋・・＋
αγ個（α1、α2、・・、αγは整数）の内、予測誤差
評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベ
クトルとして検出して符号化に用いる。
費やされた情報量の全体の符号化情報量に対する比率が
予め設定した比較値ＴＨ1未満であれば、動き情報記憶
部１９が記憶している動き情報データの中から、全ての
予測タイプに対する動きベクトル候補α1＋α2＋・・＋
αγ個（α1、α2、・・、αγは整数）の内、予測誤差
評価基準値の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベ
クトルとして検出して符号化に用いる。
【００６８】動きベクトルの符号化に費やされた情報量
の全体の符号化情報量に対する比率が、予め設定した比
較値ＴＨ1以上の場合、以下の処理を行なう。まず、動
きベクトルの符号化に費やされた情報量の全体の符号化
情報量に対する比率が、予め設定した比較値ＴＨ1以上
で、ＴＨ2未満の場合、全ての予測タイプから予測タイ
プ１を除いたものに対する動きベクトル候補α2＋α3＋
・・＋αγ個の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベ
クトル候補を選択し、動きベクトルとして検出して符号
化に用いる。このようにして、予め設定した比較値ＴＨ
n-1以上で、ＴＨn未満の場合、全ての予測タイプから、
予測タイプ１〜予測タイプｎ−１（ｎは１〜γ）を除い
たものに対する動きベクトル候補の内、予測誤差評価基
準値の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベクトル
として検出して符号化に用いる。なお、ＴＨγは、動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量の割合の理論的な
最大値として設定されるものとする。
の全体の符号化情報量に対する比率が、予め設定した比
較値ＴＨ1以上の場合、以下の処理を行なう。まず、動
きベクトルの符号化に費やされた情報量の全体の符号化
情報量に対する比率が、予め設定した比較値ＴＨ1以上
で、ＴＨ2未満の場合、全ての予測タイプから予測タイ
プ１を除いたものに対する動きベクトル候補α2＋α3＋
・・＋αγ個の内、予測誤差評価基準値の最小の動きベ
クトル候補を選択し、動きベクトルとして検出して符号
化に用いる。このようにして、予め設定した比較値ＴＨ
n-1以上で、ＴＨn未満の場合、全ての予測タイプから、
予測タイプ１〜予測タイプｎ−１（ｎは１〜γ）を除い
たものに対する動きベクトル候補の内、予測誤差評価基
準値の最小の動きベクトル候補を選択し、動きベクトル
として検出して符号化に用いる。なお、ＴＨγは、動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量の割合の理論的な
最大値として設定されるものとする。
【００６９】上述の構成及び動作では、動きベクトルの
符号化に費やされた情報量の比率に応じて、動きベクト
ル候補を探索する予測タイプを制限することができる。
すなわち、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の
比率が大きくなればなる程、統計的に動きベクトルの符
号化に割当てられる情報量が少ない予測タイプの中から
（動きベクトルの符号化に割当てられる情報量が多い予
測タイプを除いて）動きベクトル候補を選択するので、
全体の符号化情報量に対する動きベクトルの符号化に費
やす情報量の比率を抑制することができる。従って、動
き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化することが無
く、画像品質を向上させることができる。
符号化に費やされた情報量の比率に応じて、動きベクト
ル候補を探索する予測タイプを制限することができる。
すなわち、動きベクトルの符号化に費やされた情報量の
比率が大きくなればなる程、統計的に動きベクトルの符
号化に割当てられる情報量が少ない予測タイプの中から
（動きベクトルの符号化に割当てられる情報量が多い予
測タイプを除いて）動きベクトル候補を選択するので、
全体の符号化情報量に対する動きベクトルの符号化に費
やす情報量の比率を抑制することができる。従って、動
き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化することが無
く、画像品質を向上させることができる。
【００７０】また、本実施形態では、正符号化器３ｂの
動きベクトル選択部２１は、動きベクトルの符号化に費
やされた情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨn-1
以上で、ＴＨn未満の場合、予測タイプ１〜予測タイプ
ｎ−１を除いた予測タイプに対する動きベクトル候補の
内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選
択して符号化に用いた。しかし、全ての予測タイプから
予測タイプ１〜予測タイプｎ−１を除いた予測タイプの
内から、動きベクトル候補を選択するものであれば、予
測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補ではなく、
他の方法によって選択するものでも良い。例えば、全て
の予測タイプから、予測タイプ１〜予測タイプｎ−１を
除いた予測タイプに対する動きベクトル候補の内、予測
誤差評価基準値の最小のものの予測誤差評価基準値を
Ａ’とし、動きベクトル候補のベクトル長さが最小の動
きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＢ’として、
Ａ’−Ｂ’の絶対値が、予め設定した一定値Ｃ’よりも
小さい場合、動きベクトルの長さが最小の動きベクトル
候補を選択して使用してもよい。
動きベクトル選択部２１は、動きベクトルの符号化に費
やされた情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨn-1
以上で、ＴＨn未満の場合、予測タイプ１〜予測タイプ
ｎ−１を除いた予測タイプに対する動きベクトル候補の
内、予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選
択して符号化に用いた。しかし、全ての予測タイプから
予測タイプ１〜予測タイプｎ−１を除いた予測タイプの
内から、動きベクトル候補を選択するものであれば、予
測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補ではなく、
他の方法によって選択するものでも良い。例えば、全て
の予測タイプから、予測タイプ１〜予測タイプｎ−１を
除いた予測タイプに対する動きベクトル候補の内、予測
誤差評価基準値の最小のものの予測誤差評価基準値を
Ａ’とし、動きベクトル候補のベクトル長さが最小の動
きベクトル候補の予測誤差評価基準値をＢ’として、
Ａ’−Ｂ’の絶対値が、予め設定した一定値Ｃ’よりも
小さい場合、動きベクトルの長さが最小の動きベクトル
候補を選択して使用してもよい。
【００７１】また、動きベクトルの符号化に費やされた
情報量の比率が最も大きな分類に属する場合、すなわ
ち、予め設定した比較値ＴＨγ -1以上で、ＴＨγ未満の
場合には、動き情報記憶部１９が、動きベクトル（０，
０）に対応する予測誤差評価基準値も記憶しておき、以
下の処理をすることもできる。動きベクトル（０，０）
に対応する予測誤差評価基準値をＸ’とし、全ての予測
タイプから、予測タイプ１〜予測タイプγ−１を除いた
ものに対する動きベクトル候補の内、予測誤差評価基準
値が最小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値を
Ｙ’としたとき、Ｘ’−Ｙ’の絶対値が予め定めた一定
値Ｚ’よりも小さい場合には、動きベクトル（０，０）
を使用することとしても良い。なお、その場合、Ｘ’−
Ｙ’の絶対値が予め定めた一定値Ｚ’よりも大きい場合
には予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選
択する。
情報量の比率が最も大きな分類に属する場合、すなわ
ち、予め設定した比較値ＴＨγ -1以上で、ＴＨγ未満の
場合には、動き情報記憶部１９が、動きベクトル（０，
０）に対応する予測誤差評価基準値も記憶しておき、以
下の処理をすることもできる。動きベクトル（０，０）
に対応する予測誤差評価基準値をＸ’とし、全ての予測
タイプから、予測タイプ１〜予測タイプγ−１を除いた
ものに対する動きベクトル候補の内、予測誤差評価基準
値が最小の動きベクトル候補の予測誤差評価基準値を
Ｙ’としたとき、Ｘ’−Ｙ’の絶対値が予め定めた一定
値Ｚ’よりも小さい場合には、動きベクトル（０，０）
を使用することとしても良い。なお、その場合、Ｘ’−
Ｙ’の絶対値が予め定めた一定値Ｚ’よりも大きい場合
には予測誤差評価基準値の最小の動きベクトル候補を選
択する。
【００７２】また、実施の形態１では、副符号化器３ａ
の動き情報記憶部１９は、図２に示す各領域毎に動きベ
クトル候補と、その動きベクトル候補に対応する予測誤
差評価基準値を分類して記憶し、実施の形態３では、副
符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各予測タイプ毎
に動きベクトル候補と、その動きベクトル候補に対応す
る予測誤差評価基準値を分類して記憶した。しかし、こ
れら２つを組み合せて同時に実行しても良い。その場
合、副符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各矩形領
域毎に、予測タイプで分類された動きベクトル候補と、
その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を
記憶しておくことになる。また、その場合、正符号化器
３ｂの動きベクトル選択部２１は、矩形領域と、予測タ
イプ制限に対する組み合わせの内、統計的に動きベクト
ルの符号化に情報量が多く割り当てられるものから順
に、１〜σ（σは整数）の整数を割り当て、また、動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量と、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量との比率に対する
比較値として、予めσ個（σは整数）の設定値を小さい
順に、ＴＨ1〜ＴＨσとして用意しておくことになる。
ここでいう予測タイプ制限とは、実施の形態３で行なっ
た処理のことを指す。動きベクトルの符号化に費やされ
た情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨ1よりも小
さい場合は、通常の符号化時に選択される動きベクトル
候補を選択し、予め設定した比較値ＴＨ1よりも大きい
場合、予め設定した比較値ＴＨk-1よりも大きく、ＴＨk
よりも小さい場合、矩形領域と、予測タイプ制限の組み
合わせの内、ｋ番目（ｋは１〜σ）のものに対する動き
ベクトル候補の中から所定の動きベクトルを選択し、動
きベクトルとして検出して符号化に用いても良い。
の動き情報記憶部１９は、図２に示す各領域毎に動きベ
クトル候補と、その動きベクトル候補に対応する予測誤
差評価基準値を分類して記憶し、実施の形態３では、副
符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各予測タイプ毎
に動きベクトル候補と、その動きベクトル候補に対応す
る予測誤差評価基準値を分類して記憶した。しかし、こ
れら２つを組み合せて同時に実行しても良い。その場
合、副符号化器３ａの動き情報記憶部１９は、各矩形領
域毎に、予測タイプで分類された動きベクトル候補と、
その動きベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値を
記憶しておくことになる。また、その場合、正符号化器
３ｂの動きベクトル選択部２１は、矩形領域と、予測タ
イプ制限に対する組み合わせの内、統計的に動きベクト
ルの符号化に情報量が多く割り当てられるものから順
に、１〜σ（σは整数）の整数を割り当て、また、動き
ベクトルの符号化に費やされた情報量と、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされた情報量との比率に対する
比較値として、予めσ個（σは整数）の設定値を小さい
順に、ＴＨ1〜ＴＨσとして用意しておくことになる。
ここでいう予測タイプ制限とは、実施の形態３で行なっ
た処理のことを指す。動きベクトルの符号化に費やされ
た情報量の比率が、予め設定した比較値ＴＨ1よりも小
さい場合は、通常の符号化時に選択される動きベクトル
候補を選択し、予め設定した比較値ＴＨ1よりも大きい
場合、予め設定した比較値ＴＨk-1よりも大きく、ＴＨk
よりも小さい場合、矩形領域と、予測タイプ制限の組み
合わせの内、ｋ番目（ｋは１〜σ）のものに対する動き
ベクトル候補の中から所定の動きベクトルを選択し、動
きベクトルとして検出して符号化に用いても良い。
【００７３】実施の形態４．本発明による動きベクトル
の検出方法の他の実施形態について図５を参照して説明
する。図５は本発明の実施の形態４に係わる副符号化器
の構成を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図
２に示した実施形態１と同様であるので説明は省略す
る。また、実施形態１と同一又は相当部分には同じ符号
を付し説明を省略する。
の検出方法の他の実施形態について図５を参照して説明
する。図５は本発明の実施の形態４に係わる副符号化器
の構成を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図
２に示した実施形態１と同様であるので説明は省略す
る。また、実施形態１と同一又は相当部分には同じ符号
を付し説明を省略する。
【００７４】尚、図５に示す副符号化器３ａでは、図２
に示す実施形態１で説明した副符号化器３ａと異なり可
変長符号化部９が含まれず、代わりに情報量推定部２３
が設けられている。実施の形態１では、可変長符号化部
９にて可変長符号化された信号から、情報量記憶部１７
が動きベクトルの符号化に費やされる情報量と、動き補
償予測誤差信号の符号化に費やされる情報量とを集計し
て記憶していたが、本実施形態では、可変長符号化する
前の信号から情報量推定部２３が、動きベクトルの符号
化に費やされる情報量と、動き補償予測誤差信号の符号
化に費やされる情報量とを推定し、これを受けて情報量
記憶部２１が動きベクトルの符号化に費やされる情報量
の推定値と、動き補償予測誤差信号の符号化に費やされ
る情報量の推定値を集計する。以下に、情報量推定部２
３の動作を説明する。
に示す実施形態１で説明した副符号化器３ａと異なり可
変長符号化部９が含まれず、代わりに情報量推定部２３
が設けられている。実施の形態１では、可変長符号化部
９にて可変長符号化された信号から、情報量記憶部１７
が動きベクトルの符号化に費やされる情報量と、動き補
償予測誤差信号の符号化に費やされる情報量とを集計し
て記憶していたが、本実施形態では、可変長符号化する
前の信号から情報量推定部２３が、動きベクトルの符号
化に費やされる情報量と、動き補償予測誤差信号の符号
化に費やされる情報量とを推定し、これを受けて情報量
記憶部２１が動きベクトルの符号化に費やされる情報量
の推定値と、動き補償予測誤差信号の符号化に費やされ
る情報量の推定値を集計する。以下に、情報量推定部２
３の動作を説明する。
【００７５】情報量推定部２３は、動きベクトル検出部
１６から動きベクトル等に関する情報を、量子化部８か
ら直交変換及び量子化された動き補償予測誤差信号の情
報を受け取り、それぞれ動きベクトルの符号化に費やさ
れる情報量と、動き補償予測誤差信号の符号化に費やさ
れる情報量とを推定して出力する。動きベクトルに費や
される情報量の推定は、予測方向等の予測方法及び動き
ベクトルの大きさ等に基づいて、動きベクトルの符号化
に費やされる情報量の推定値を統計的に出力するテーブ
ルを用意しておくことで実現する。また、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされる情報量の推定には、直交
変換後のデータの分布と大きさ等から、動き補償予測誤
差信号に費やされる情報量の推定値を統計的に出力する
テーブルを用意しておくことで実現する。
１６から動きベクトル等に関する情報を、量子化部８か
ら直交変換及び量子化された動き補償予測誤差信号の情
報を受け取り、それぞれ動きベクトルの符号化に費やさ
れる情報量と、動き補償予測誤差信号の符号化に費やさ
れる情報量とを推定して出力する。動きベクトルに費や
される情報量の推定は、予測方向等の予測方法及び動き
ベクトルの大きさ等に基づいて、動きベクトルの符号化
に費やされる情報量の推定値を統計的に出力するテーブ
ルを用意しておくことで実現する。また、動き補償予測
誤差信号の符号化に費やされる情報量の推定には、直交
変換後のデータの分布と大きさ等から、動き補償予測誤
差信号に費やされる情報量の推定値を統計的に出力する
テーブルを用意しておくことで実現する。
【００７６】上述の構成及び動作では、副符号化器３ａ
に可変長符号化部９を設けること無く、動きベクトルの
符号化に費やされる情報量と、動き補償予測誤差信号の
符号化に費やされる情報量とを推定しているので、実施
の形態１に比べて簡単な構成で画像品質を向上させるこ
とができる。
に可変長符号化部９を設けること無く、動きベクトルの
符号化に費やされる情報量と、動き補償予測誤差信号の
符号化に費やされる情報量とを推定しているので、実施
の形態１に比べて簡単な構成で画像品質を向上させるこ
とができる。
【００７７】実施の形態５．本発明による動きベクトル
の検出方法の他の実施形態について図６、７を参照して
説明する。図６は本発明の実施の形態５に係わる副符号
化器の構成を示す機能ブロック図である。基本的な構成
は図２に示した実施形態１と同様であるので説明は省略
する。また、実施形態１と同一又は相当部分には同じ符
号を付し説明を省略する。尚、図６に示す副符号化器３
ａでは、図２に示す実施形態１で説明した副符号化器３
ａと異なり動き情報記憶部１９が含まれていない。従っ
て、動きベクトル候補と動きベクトル候補に対応する予
測誤差評価基準値とを分類して記憶する動き情報記憶部
１９の動作を除けば、副符号化器３ａは実施の形態１と
同様の動作を行う。
の検出方法の他の実施形態について図６、７を参照して
説明する。図６は本発明の実施の形態５に係わる副符号
化器の構成を示す機能ブロック図である。基本的な構成
は図２に示した実施形態１と同様であるので説明は省略
する。また、実施形態１と同一又は相当部分には同じ符
号を付し説明を省略する。尚、図６に示す副符号化器３
ａでは、図２に示す実施形態１で説明した副符号化器３
ａと異なり動き情報記憶部１９が含まれていない。従っ
て、動きベクトル候補と動きベクトル候補に対応する予
測誤差評価基準値とを分類して記憶する動き情報記憶部
１９の動作を除けば、副符号化器３ａは実施の形態１と
同様の動作を行う。
【００７８】次に、図１に示す正符号化器３ｂの構成に
ついて図７を用いて説明する。図７は正符号化器の構成
を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図４に示
した実施形態１と同様であるので説明は省略する。ま
た、実施形態１と同一又は相当部分には同じ符号を付し
説明を省略する。尚、図７に示す正符号化器３ｂでは、
図２に示す実施形態１で説明した副符号化器３ｂの動き
ベクトル選択部２１の代わりに、動きベクトル選択・検
出部２４が設けられている。
ついて図７を用いて説明する。図７は正符号化器の構成
を示す機能ブロック図である。基本的な構成は図４に示
した実施形態１と同様であるので説明は省略する。ま
た、実施形態１と同一又は相当部分には同じ符号を付し
説明を省略する。尚、図７に示す正符号化器３ｂでは、
図２に示す実施形態１で説明した副符号化器３ｂの動き
ベクトル選択部２１の代わりに、動きベクトル選択・検
出部２４が設けられている。
【００７９】次に、図７に示した正符号化器３ｂの動作
について説明する。基本的な動作は図４に示した実施形
態１と同様であるので説明は省略する。以下に、動きベ
クトル検出・選択部２４の行なう動きベクトルの検出及
び選択方法について説明する。
について説明する。基本的な動作は図４に示した実施形
態１と同様であるので説明は省略する。以下に、動きベ
クトル検出・選択部２４の行なう動きベクトルの検出及
び選択方法について説明する。
【００８０】まず、動きベクトル検出・選択部２４は、
副符号化器３ａの情報量記憶部１７より送られた１ピク
チャ分の動きベクトルの符号化に費やされた情報量と１
ピクチャ分の動き補償予測誤差信号の符号化に費やされ
た情報量とから、それぞれの情報量の全体に対する比率
（割合）を算出する。また、動きベクトル検出・選択部
２４には、それぞれの情報量の比率に対する比較値（閾
値）として、予めβ個（βは整数）の設定値が、小さい
順にＴＨ1〜ＴＨβとして用意されている。
副符号化器３ａの情報量記憶部１７より送られた１ピク
チャ分の動きベクトルの符号化に費やされた情報量と１
ピクチャ分の動き補償予測誤差信号の符号化に費やされ
た情報量とから、それぞれの情報量の全体に対する比率
（割合）を算出する。また、動きベクトル検出・選択部
２４には、それぞれの情報量の比率に対する比較値（閾
値）として、予めβ個（βは整数）の設定値が、小さい
順にＴＨ1〜ＴＨβとして用意されている。
【００８１】比率算出の結果、動きベクトルの符号化に
費やされた情報量の全体の符号化情報量に対する比率と
予め設定した比較値ＴＨ1〜ＴＨβとの関係に応じて、
実施の形態１又は２に示す方法によって、動きベクトル
検出・選択部２４が検出している動きベクトルに関する
情報を用いて、動きベクトル候補を選択して符号化に用
いる。
費やされた情報量の全体の符号化情報量に対する比率と
予め設定した比較値ＴＨ1〜ＴＨβとの関係に応じて、
実施の形態１又は２に示す方法によって、動きベクトル
検出・選択部２４が検出している動きベクトルに関する
情報を用いて、動きベクトル候補を選択して符号化に用
いる。
【００８２】上述の構成及び動作では、副符号化器３ａ
に動き情報記憶部１９を設けること無く、実施の形態１
に比べて副符号化器３ａを簡単な構成にして、画像品質
を向上させることができる。
に動き情報記憶部１９を設けること無く、実施の形態１
に比べて副符号化器３ａを簡単な構成にして、画像品質
を向上させることができる。
【００８３】尚、図８に示すように、副符号化器３ａの
可変長符号化部９の代わりに情報量推定部２３を設けて
も良い。この場合の情報量推定部２３の動作は、実施の
形態４で説明したものと同様であり、動きベクトルの符
号化に費やされる情報量と、動き補償予測誤差信号の符
号化に費やされる情報量とを推定しているので、簡単な
構成で画像品質を向上させることができる。
可変長符号化部９の代わりに情報量推定部２３を設けて
も良い。この場合の情報量推定部２３の動作は、実施の
形態４で説明したものと同様であり、動きベクトルの符
号化に費やされる情報量と、動き補償予測誤差信号の符
号化に費やされる情報量とを推定しているので、簡単な
構成で画像品質を向上させることができる。
【００８４】
【発明の効果】以上の発明から明らかなように本発明に
係わる動きベクトル検出方法は、動きベクトルの符号化
情報の情報量、または、動き補償予測誤差信号の符号化
情報の情報量に応じて、動きベクトルの符号化に費やす
情報量を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を
非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上させ
ることができる。
係わる動きベクトル検出方法は、動きベクトルの符号化
情報の情報量、または、動き補償予測誤差信号の符号化
情報の情報量に応じて、動きベクトルの符号化に費やす
情報量を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を
非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上させ
ることができる。
【００８５】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予
測誤差信号の符号化情報の情報量との比率に応じて、全
体の符号化情報量に対する動きベクトルの符号化情報の
情報量の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差
信号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向
上させることができる。
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予
測誤差信号の符号化情報の情報量との比率に応じて、全
体の符号化情報量に対する動きベクトルの符号化情報の
情報量の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差
信号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向
上させることができる。
【００８６】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、全体の符号化情報量と動きベクトルの符号化情報
の情報量に応じて、全体の符号化情報量に対する動きベ
クトルの符号化情報の情報量の比率を抑制することがで
き、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化すること
が無く、画像品質を向上させることができる。
法は、全体の符号化情報量と動きベクトルの符号化情報
の情報量に応じて、全体の符号化情報量に対する動きベ
クトルの符号化情報の情報量の比率を抑制することがで
き、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化すること
が無く、画像品質を向上させることができる。
【００８７】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、全体の符号化情報量と動き補償予測誤差信号の符
号化情報の情報量に応じて、全体の符号化情報量に対す
る動きベクトルの符号化情報の情報量の比率を抑制する
ことができ、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化
することが無く、画像品質を向上させることができる。
法は、全体の符号化情報量と動き補償予測誤差信号の符
号化情報の情報量に応じて、全体の符号化情報量に対す
る動きベクトルの符号化情報の情報量の比率を抑制する
ことができ、動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化
することが無く、画像品質を向上させることができる。
【００８８】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に応じ
て、分類に従って比較的容易に動きベクトルの符号化情
報の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差信号
を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上さ
せることができる。
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に応じ
て、分類に従って比較的容易に動きベクトルの符号化情
報の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差信号
を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上さ
せることができる。
【００８９】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、第１の符号化において得た動きベクトルの符号化
情報の情報量に基づいて、第２の符号化で全体の符号化
情報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比
率を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を非常
に粗く量子化することが無く、画像品質を向上させるこ
とができる。
法は、第１の符号化において得た動きベクトルの符号化
情報の情報量に基づいて、第２の符号化で全体の符号化
情報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比
率を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を非常
に粗く量子化することが無く、画像品質を向上させるこ
とができる。
【００９０】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、統計的に算出される動きベクトルの符号化情報の
情報量毎の分類に従って、比較的簡易に全体の符号化情
報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率
を抑制することができる。
法は、統計的に算出される動きベクトルの符号化情報の
情報量毎の分類に従って、比較的簡易に全体の符号化情
報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率
を抑制することができる。
【００９１】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、統計的に算出される動きベクトルの符号化情報の
情報量毎の分類に従って、比較的簡易に全体の符号化情
報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率
を抑制することができる。
法は、統計的に算出される動きベクトルの符号化情報の
情報量毎の分類に従って、比較的簡易に全体の符号化情
報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率
を抑制することができる。
【００９２】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、分類に従って、その分類の中から最適な動きベク
トルを検出することができる。
法は、分類に従って、その分類の中から最適な動きベク
トルを検出することができる。
【００９３】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に応じ
て、条件に従って比較的容易に動きベクトルの符号化情
報の情報量の比率を抑制することができ、動き補償予測
誤差信号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質
を向上させることができる。
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に応じ
て、条件に従って比較的容易に動きベクトルの符号化情
報の情報量の比率を抑制することができ、動き補償予測
誤差信号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質
を向上させることができる。
【００９４】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に応じ
て、条件に従って比較的容易に動きベクトルの符号化情
報の情報量の比率を抑制することができ、動き補償予測
誤差信号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質
を向上させることができる。
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率に応じ
て、条件に従って比較的容易に動きベクトルの符号化情
報の情報量の比率を抑制することができ、動き補償予測
誤差信号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質
を向上させることができる。
【００９５】また、本発明に係わる動きベクトル検出方
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率を推定
して、その推定から比較的容易に動きベクトルの符号化
情報の情報量の比率を抑制することができる。
法は、動きベクトルの符号化情報の情報量の比率を推定
して、その推定から比較的容易に動きベクトルの符号化
情報の情報量の比率を抑制することができる。
【００９６】また、本発明に係わる動画像符号化装置
は、動きベクトルの符号化情報の情報量、または、動き
補償予測誤差信号の符号化情報の情報量に応じて、動き
ベクトルの符号化情報の情報量を抑制することができ、
動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化することが無
く、画像品質を向上させることができる。
は、動きベクトルの符号化情報の情報量、または、動き
補償予測誤差信号の符号化情報の情報量に応じて、動き
ベクトルの符号化情報の情報量を抑制することができ、
動き補償予測誤差信号を非常に粗く量子化することが無
く、画像品質を向上させることができる。
【００９７】また、本発明に係わる動画像符号化装置
は、動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予測
誤差信号の符号化情報の情報量との比率に応じて、全体
の符号化情報量に対する動きベクトルの符号化情報の情
報量の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差信
号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上
させることができる。
は、動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予測
誤差信号の符号化情報の情報量との比率に応じて、全体
の符号化情報量に対する動きベクトルの符号化情報の情
報量の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差信
号を非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上
させることができる。
【００９８】また、本発明に係わる動画像符号化装置
は、第１の符号化において得た動きベクトルの符号化情
報の情報量に基づいて、第２の符号化で全体の符号化情
報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率
を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を非常に
粗く量子化することが無く、画像品質を向上させること
ができる。
は、第１の符号化において得た動きベクトルの符号化情
報の情報量に基づいて、第２の符号化で全体の符号化情
報量に対する動きベクトルの符号化情報の情報量の比率
を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を非常に
粗く量子化することが無く、画像品質を向上させること
ができる。
【００９９】また、本発明に係わる動画像符号化装置
は、動きベクトルに費やされた情報量の比率に応じて、
分類に従って比較的容易に動きベクトルに費やす情報量
の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を
非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上させ
ることができる。
は、動きベクトルに費やされた情報量の比率に応じて、
分類に従って比較的容易に動きベクトルに費やす情報量
の比率を抑制することができ、動き補償予測誤差信号を
非常に粗く量子化することが無く、画像品質を向上させ
ることができる。
【図１】 この発明の実施形態１に係わる動画像符号化
装置の構成を示す機能ブロック図である。
装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】 この発明の実施形態１に係わる動画像符号化
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】 この発明の実施形態１に係わる動きベクトル
の分類または動きベクトルの制限のための領域区分を示
す図である。
の分類または動きベクトルの制限のための領域区分を示
す図である。
【図４】 この発明の実施形態１に係わる動画像符号化
装置の正符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
装置の正符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】 この発明の実施形態４に係わる動画像符号化
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】 この発明の実施形態５に係わる動画像符号化
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
【図７】 この発明の実施形態５に係わる動画像符号化
装置の正符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
装置の正符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
【図８】 この発明の実施形態５に係わる動画像符号化
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
装置の副符号化器の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】 従来の動画像符号化装置の符号化器の構成を
示す機能ブロック図である。
示す機能ブロック図である。
１ 入力画像信号、 ２ 並べ替え部、 ３ａ 副符号
化器、 ３ｂ 正符号化器、 ４ 遅延メモリ、 ５
符号化データ、 ６ 減算器、 ７ 直交変換部、 ８
量子化部、 ９ 可変長符号化部、 １０ 逆量子化
部、 １１ 逆直交変換部、 １２ 加算器、 １３，
１４ 画像メモリ、 １５ 動き補償部、 １６ 動き
ベクトル検出部、 １７ 情報量記憶部、 １８ 情報
量データ、 １９ 動き情報記憶部、 ２０ 動き情報
データ、 ２１ 動きベクトル選択部、 ２２ バッフ
ァ、 ２３ 情報量推定部、 ２４ 動きベクトル検出
・選択部。
化器、 ３ｂ 正符号化器、 ４ 遅延メモリ、 ５
符号化データ、 ６ 減算器、 ７ 直交変換部、 ８
量子化部、 ９ 可変長符号化部、 １０ 逆量子化
部、 １１ 逆直交変換部、 １２ 加算器、 １３，
１４ 画像メモリ、 １５ 動き補償部、 １６ 動き
ベクトル検出部、 １７ 情報量記憶部、 １８ 情報
量データ、 １９ 動き情報記憶部、 ２０ 動き情報
データ、 ２１ 動きベクトル選択部、 ２２ バッフ
ァ、 ２３ 情報量推定部、 ２４ 動きベクトル検出
・選択部。
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C059 KK00 MA00 MA05 MA14 MA23 MC11 ME01 NN02 NN03 NN10 NN21 NN28 PP05 PP06 PP07 TA63 TA65 TB04 TB08 TC03 TC12 TC18 TC24 TC27 TD05 TD12 TD13 UA02 UA32 UA33 UA38
Claims (16)
- 【請求項１】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、動きベクトルの符号化情報の情報
量、または、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報
量、のいずれかを算出し、該算出された動きベクトルの
符号化情報の情報量、または、動き補償予測誤差信号の
符号化情報の情報量のいずれかに基づいて、複数の動き
ベクトル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動
きベクトルとして検出することを特徴とする動きベクト
ル検出方法。 - 【請求項２】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、動きベクトルの符号化情報の情報
量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを算
出し、該算出された動きベクトルの符号化情報の情報量
と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量との比率
に基づいて、複数の動きベクトル候補から所定の動きベ
クトル候補を選択し、動きベクトルとして検出すること
を特徴とする動きベクトル検出方法。 - 【請求項３】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、伝送される全体の符号化情報の情
報量と動きベクトルの符号化情報の情報量と、を算出
し、該算出された全体の符号化情報の情報量に対する動
きベクトルの符号化情報の情報量の比率に基づいて、複
数の動きベクトル候補から所定の動きベクトル候補を選
択し、動きベクトルとして検出することを特徴とする動
きベクトル検出方法。 - 【請求項４】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、伝送される全体の符号化情報の情
報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量と、
を算出し、該算出された全体の符号化情報の情報量に対
する動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量の比率
に基づいて、複数の動きベクトル候補から所定の動きベ
クトル候補を選択し、動きベクトルとして検出すること
を特徴とする動きベクトル検出方法。 - 【請求項５】 動画像を所定ブロックに分割し、このブ
ロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクト
ル検出方法であって、所定の分類毎に探索した動きベク
トル候補を複数記憶し、動きベクトルの符号化情報の情
報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを
算出し、前記算出された動きベクトルの符号化情報の情
報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量との
比率に基づいて前記所定の分類から１つの分類を選択
し、該分類で探索された複数の動きベクトル候補から所
定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検
出することを特徴とする動きベクトル検出方法。 - 【請求項６】 動きベクトルの符号化情報の情報量と動
き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを算出する
ための第１の符号化と、複数の動きベクトル候補から最
終的に１つの動きベクトル候補を選択し、動きベクトル
として検出して符号化する第２の符号化とを行うことを
特徴とする請求項２又は５記載の動きベクトル検出方
法。 - 【請求項７】 前記所定の分類は、動きベクトルの符号
化情報の情報量の統計的な予測に基づいて分類されてい
ることを特徴とする請求項５又は６記載の動きベクトル
検出方法。 - 【請求項８】 前記所定の分類は、動きベクトル候補の
探索領域、予測方向、予測モード、のいずれかに基づい
て分類されていることを特徴とする請求項５〜７記載の
動きベクトル検出方法。 - 【請求項９】 前記所定の分類毎に、予測誤差評価基準
値の小さいものから順に、動きベクトル候補とその動き
ベクトル候補に対応する予測誤差評価基準値とを複数記
憶しておき、この予測誤差評価基準値に基づいて前記選
択された分類に属する複数の動きベクトル候補から所定
の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出
することを特徴とする請求項５〜８記載の動きベクトル
検出方法。 - 【請求項１０】 動画像を所定ブロックに分割し、この
ブロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベク
トル検出方法であって、動きベクトルの符号化情報の情
報量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを
算出し、該算出された動きベクトルの符号化情報の情報
量と動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量との比
率に基づいて動きベクトル候補の探索条件を制限し、該
制限された動きベクトル候補の探索条件を満たす動きベ
クトル候補を選択し、動きベクトルとして検出すること
を特徴とする動きベクトル検出方法。 - 【請求項１１】 前記動きベクトル候補の探索条件は、
動きベクトル候補の探索領域、予測方向、予測モード、
のいずれかであることを特徴とする請求項１０記載の動
きベクトル検出方法。 - 【請求項１２】 動画像を所定ブロックに分割し、この
ブロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベク
トル検出方法であって、動きベクトルの符号化情報の情
報量、または、動き補償予測誤差信号の符号化情報の情
報量、のいずれかを推定し、該算出された動きベクトル
の符号化情報の情報量、または、動き補償予測誤差信号
の符号化情報の情報量、に基づいて、複数の動きベクト
ル候補から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベク
トルとして検出することを特徴とする動きベクトル検出
方法。 - 【請求項１３】 動きベクトルを検出して動き補償予測
を行い、画像を符号化する動画像符号化装置であって、
探索された動きベクトル候補を複数記憶する記憶手段
と、動きベクトルの符号化情報の情報量、または、動き
補償予測誤差信号の符号化情報の情報量、を算出する算
出手段と、動画像のブロック毎に動画像の動きベクトル
を検出する検出手段と、を備え前記検出手段は、該算出
された動きベクトルの符号化情報の情報量、または、動
き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量、に基づい
て、前記記憶手段に記憶された複数の動きベクトル候補
から所定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルと
して検出することを特徴とした動画像符号化装置。 - 【請求項１４】 動きベクトルを検出して動き補償予測
を行い、画像を符号化する動画像符号化装置であって、
探索された動きベクトル候補を複数記憶する記憶手段
と、動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予測
誤差信号の符号化情報の情報量とを算出する算出手段
と、動画像のブロック毎に動画像の動きベクトルを検出
する検出手段と、を備え前記検出手段は、該算出された
動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補償予測誤差
信号の符号化情報の情報量との比率に基づいて、前記記
憶手段に記憶された複数の動きベクトル候補から所定の
動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検出す
ることを特徴とした動画像符号化装置。 - 【請求項１５】 符号化器を２台有し、第１の符号化器
に前記算出手段が設けられ、符号化時に動きベクトルの
符号化情報の情報量と動き補償予測誤差信号の符号化情
報の情報量とを算出し、第２の符号化器に前記検出手段
が設けられ、符号化時に複数の動きベクトル候補から所
定の動きベクトル候補を選択し、動きベクトルとして検
出することを特徴とした請求項１４記載の動画像符号化
装置。 - 【請求項１６】 動きベクトルを検出して動き補償予測
を行い、画像を符号化する動画像符号化装置であって、
所定の分類毎に探索された動きベクトル候補を複数記憶
する記憶手段と、動きベクトルの符号化情報の情報量と
動き補償予測誤差信号の符号化情報の情報量とを算出す
る算出手段と、画像のブロック毎に動画像の動きベクト
ルを検出する検出手段と、を備え前記検出手段は、前記
算出された動きベクトルの符号化情報の情報量と動き補
償予測誤差信号の符号化情報の情報量との比率に基づい
て、前記複数の分類から１つの分類を選択し、該分類中
に記憶された複数の動きベクトル候補から所定の動きベ
クトル候補を選択し、動きベクトルとして検出すること
を特徴とした動画像符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000192786A JP2002010260A (ja) | 2000-06-27 | 2000-06-27 | 動きベクトル検出方法及び動画像符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000192786A JP2002010260A (ja) | 2000-06-27 | 2000-06-27 | 動きベクトル検出方法及び動画像符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002010260A true JP2002010260A (ja) | 2002-01-11 |
Family
ID=18691869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000192786A Abandoned JP2002010260A (ja) | 2000-06-27 | 2000-06-27 | 動きベクトル検出方法及び動画像符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002010260A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2000
- 2000-06-27 JP JP2000192786A patent/JP2002010260A/ja not_active Abandoned
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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