JP2002152760A - ハイブリッド型高速動き推定方法及びその装置 - Google Patents
ハイブリッド型高速動き推定方法及びその装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＯＰＳＧアルゴリズム及びＨＳＢＭアルゴリ
ズムを組み合わせた動き推定方法及びその装置を提供す
る。 【解決手段】 マクロブロック単位のフレーム及び探索
領域を入力して推定しようとするマクロブロックのため
の候補動きベクターを予測する過程と、前記過程で予測
された候補動きベクターによる誤差値が臨界値範囲内に
含まれる場合、その予測された位置を中心として制限さ
れた探索領域で動きを推定し、そうでない場合、全体の
探索領域を対象として動きを推定する過程とを含むこと
を特徴とする装置。
ズムを組み合わせた動き推定方法及びその装置を提供す
る。 【解決手段】 マクロブロック単位のフレーム及び探索
領域を入力して推定しようとするマクロブロックのため
の候補動きベクターを予測する過程と、前記過程で予測
された候補動きベクターによる誤差値が臨界値範囲内に
含まれる場合、その予測された位置を中心として制限さ
れた探索領域で動きを推定し、そうでない場合、全体の
探索領域を対象として動きを推定する過程とを含むこと
を特徴とする装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は動映像符号化器に適
用される高速動き推定方法及びその装置に係り、特に、
ＯＰＳＧ（Ｏｎｅ-Ｐｉｘｅｌ Ｇｒｅｅｄｙ Ｓｅａｒ
ｃｈ）アルゴリズム及びＨＳＢＭ（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉ
ｃａｌ Ｓｅａｒｃｈ Ｂｌｏｃｋ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）
アルゴリズムを組み合わせた動き推定方法及びその装置
に関する。
用される高速動き推定方法及びその装置に係り、特に、
ＯＰＳＧ（Ｏｎｅ-Ｐｉｘｅｌ Ｇｒｅｅｄｙ Ｓｅａｒ
ｃｈ）アルゴリズム及びＨＳＢＭ（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉ
ｃａｌ Ｓｅａｒｃｈ Ｂｌｏｃｋ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）
アルゴリズムを組み合わせた動き推定方法及びその装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、映像サービス、娯楽、デジタル
放送、携帯用映像端末装置などはＨ．２６１、Ｈ．２６
３、ＭＰＥＧ-１、ＭＰＥＧ-２、ＭＰＥＧ-４ビデオ国
際標準案を採択している。このようなビデオ国際標準案
により、ビットストリームを生成するための映像符号化
器はＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎ
ｓｆｏｒｍ）及び量子化、可変長符号化などの圧縮アル
ゴリズム及び動き推定アルゴリズムを用いて映像信号を
圧縮する。
放送、携帯用映像端末装置などはＨ．２６１、Ｈ．２６
３、ＭＰＥＧ-１、ＭＰＥＧ-２、ＭＰＥＧ-４ビデオ国
際標準案を採択している。このようなビデオ国際標準案
により、ビットストリームを生成するための映像符号化
器はＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎ
ｓｆｏｒｍ）及び量子化、可変長符号化などの圧縮アル
ゴリズム及び動き推定アルゴリズムを用いて映像信号を
圧縮する。
【０００３】動き推定アルゴリズムは、既存の技術とし
てＦＳＢＭ（Ｆｕｌｌ−Ｓｅａｒｃｈ Ｂｌｏｃｋ Ｍａ
ｔｃｈｉｎｇ）アルゴリズム及びＦＳ（Ｆａｓｔ Ｓｅ
ａｒｃｈ）アルゴリズムなどがある。ＦＳＢＭアルゴリ
ズムは、以前のフレームに対する探索領域に対し全ての
可能な位置を一対一で現フレームとの差分を取った後、
最小の誤差を有する位置を探す。しかし、ＦＳＢＭアル
ゴリズムは最も単純であり、正確度が理想的であるこ
と、または極めて高い計算量を要求するため、リアルタ
イムのエンコーディングには不向きである。
てＦＳＢＭ（Ｆｕｌｌ−Ｓｅａｒｃｈ Ｂｌｏｃｋ Ｍａ
ｔｃｈｉｎｇ）アルゴリズム及びＦＳ（Ｆａｓｔ Ｓｅ
ａｒｃｈ）アルゴリズムなどがある。ＦＳＢＭアルゴリ
ズムは、以前のフレームに対する探索領域に対し全ての
可能な位置を一対一で現フレームとの差分を取った後、
最小の誤差を有する位置を探す。しかし、ＦＳＢＭアル
ゴリズムは最も単純であり、正確度が理想的であるこ
と、または極めて高い計算量を要求するため、リアルタ
イムのエンコーディングには不向きである。
【０００４】これに対し、ＦＳアルゴリズムは、多少の
正確度を犠牲する代わりに、ＦＳＢＭアルゴリズムに比
べて高い水準の計算量の減少効果を有するものであっ
て、一般に映像の画質が大きく重要視されないリアルタ
イム映像符号化器（例えば、映像電話機、ＩＭＴ-２０
００端末、映像会議システム等）に適している。ＦＳア
ルゴリズムとしては、ＨＳＢＭアルゴリズム、ＴＳＳ
（Ｔｈｒｅｅ−ＳｔｅｐＳｅａｒｃｈ）アルゴリズム、
２Ｄ ＬＳＢ（Ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ Ｓｅａｒｃｈ）
アルゴリズム、ＯＰＧＳアルゴリズムなどがある。
正確度を犠牲する代わりに、ＦＳＢＭアルゴリズムに比
べて高い水準の計算量の減少効果を有するものであっ
て、一般に映像の画質が大きく重要視されないリアルタ
イム映像符号化器（例えば、映像電話機、ＩＭＴ-２０
００端末、映像会議システム等）に適している。ＦＳア
ルゴリズムとしては、ＨＳＢＭアルゴリズム、ＴＳＳ
（Ｔｈｒｅｅ−ＳｔｅｐＳｅａｒｃｈ）アルゴリズム、
２Ｄ ＬＳＢ（Ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ Ｓｅａｒｃｈ）
アルゴリズム、ＯＰＧＳアルゴリズムなどがある。
【０００５】ここで、ＨＳＢＭアルゴリズムは正確度が
高く、動き量に対する影響が比較的に少ないが、計算量
が高く、低解像度のフレームを貯蔵するメモリが要求さ
れ、動きベクターの距離の遠近を問わずに多くの計算量
を要する。
高く、動き量に対する影響が比較的に少ないが、計算量
が高く、低解像度のフレームを貯蔵するメモリが要求さ
れ、動きベクターの距離の遠近を問わずに多くの計算量
を要する。
【０００６】また、ＯＰＳＧアルゴリズムは中心点又は
開始点の近傍だけで有効な動きベクターを探せ、地域最
小点に間違って収束され易く、動きが多くて複雑な映像
では正確な結果が誘導し難く、さらに、開始点で遠距離
にある動きベクターを探すためには計算量が大いに要求
される。
開始点の近傍だけで有効な動きベクターを探せ、地域最
小点に間違って収束され易く、動きが多くて複雑な映像
では正確な結果が誘導し難く、さらに、開始点で遠距離
にある動きベクターを探すためには計算量が大いに要求
される。
【０００７】したがって、既存の動き推定アルゴリズム
は、既存の既に計算された結果を活用できず、また動き
の多少を問わず、または該当ブロックの特性によらずに
あるアルゴリズムを一概に全てのブロックに同様に適用
することにより、不要な計算を低減できる機会を活用で
きない。このため、既存の動き推定アルゴリズムはＶＬ
ＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒ
ａｔｉｏｎ）等のハードウェアで具現するには適してい
るが、ソフトウェア専用のエンコーダを具現する上では
効率的でなく、そして、ソフトウェアだけで具現しよう
とする場合、多くの計算量により安価で低電力のＣＰＵ
を使い難いという短所がある。
は、既存の既に計算された結果を活用できず、また動き
の多少を問わず、または該当ブロックの特性によらずに
あるアルゴリズムを一概に全てのブロックに同様に適用
することにより、不要な計算を低減できる機会を活用で
きない。このため、既存の動き推定アルゴリズムはＶＬ
ＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒ
ａｔｉｏｎ）等のハードウェアで具現するには適してい
るが、ソフトウェア専用のエンコーダを具現する上では
効率的でなく、そして、ソフトウェアだけで具現しよう
とする場合、多くの計算量により安価で低電力のＣＰＵ
を使い難いという短所がある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明が解決しようと
する技術的課題は、ＯＰＳＧアルゴリズム及びＨＳＢＭ
アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド型動き予測を
行うことにより、不要な計算を最小化しつつも、正確度
を高めた動き推定方法を提供することである。
する技術的課題は、ＯＰＳＧアルゴリズム及びＨＳＢＭ
アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド型動き予測を
行うことにより、不要な計算を最小化しつつも、正確度
を高めた動き推定方法を提供することである。
【０００９】本発明が解決しようとする他の技術的課題
は、ＯＰＳＧアルゴリズム及びＨＳＢＭアルゴリズムを
組み合わせた動き推定方法が適用された動き推定装置を
提供することである。
は、ＯＰＳＧアルゴリズム及びＨＳＢＭアルゴリズムを
組み合わせた動き推定方法が適用された動き推定装置を
提供することである。
【００１０】
【発明の実施の形態】前記技術的課題を解決するため
に、本発明は、適応的な動き推定方法において、（ａ）
マクロブロック単位のフレーム及び探索領域を入力して
推定しようとするマクロブロックのための候補動きベク
ターを予測する過程と、（ｂ）前記（ａ）過程で予測さ
れた候補動きベクターによる誤差値が臨界値範囲内に含
まれる場合、その予測された位置を中心として制限され
た探索領域で動きを推定し、そうでない場合、全体の探
索領域を対象として動きを推定する過程とを含む動き推
定方法である。
に、本発明は、適応的な動き推定方法において、（ａ）
マクロブロック単位のフレーム及び探索領域を入力して
推定しようとするマクロブロックのための候補動きベク
ターを予測する過程と、（ｂ）前記（ａ）過程で予測さ
れた候補動きベクターによる誤差値が臨界値範囲内に含
まれる場合、その予測された位置を中心として制限され
た探索領域で動きを推定し、そうでない場合、全体の探
索領域を対象として動きを推定する過程とを含む動き推
定方法である。
【００１１】前記他の技術的課題を解決するために、本
発明は、適応的な動き推定装置において、映像データを
入力してゼロ動きベクター、以前の動きベクター、隣接
したブロックの動きベクターのうち推定しようとするマ
クロブロックに整合された動きベクターを候補動きベク
ターとして予測する候補ベクター予測部と、前記候補ベ
クター予測部で予測された候補ベクターによる誤差値と
設定された臨界値とを比較して動き推定アルゴリズムを
選ぶアルゴリズム選択部と、前記アルゴリズム選択部で
前記候補ベクターによる誤差値が設定された臨界値以内
であれば、その予測された位置を中心として制限された
探索領域で動きを推定し、そうでない場合、全体の探索
領域を対象として動きを推定する動き推定部とを含む動
き推定装置である。
発明は、適応的な動き推定装置において、映像データを
入力してゼロ動きベクター、以前の動きベクター、隣接
したブロックの動きベクターのうち推定しようとするマ
クロブロックに整合された動きベクターを候補動きベク
ターとして予測する候補ベクター予測部と、前記候補ベ
クター予測部で予測された候補ベクターによる誤差値と
設定された臨界値とを比較して動き推定アルゴリズムを
選ぶアルゴリズム選択部と、前記アルゴリズム選択部で
前記候補ベクターによる誤差値が設定された臨界値以内
であれば、その予測された位置を中心として制限された
探索領域で動きを推定し、そうでない場合、全体の探索
領域を対象として動きを推定する動き推定部とを含む動
き推定装置である。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、添付した図面に基づき、本
発明の望ましい実施形態を説明する。
発明の望ましい実施形態を説明する。
【００１３】図１は、本発明によるハイブリッド型高速
動き推定装置の全体ブロック図である。
動き推定装置の全体ブロック図である。
【００１４】図１の装置は、候補ベクター予測部１１
０、アルゴリズム選択部１２０、動き推定部１３０、メ
モリ１４０、半画素動き推定部１５０で構成される。
０、アルゴリズム選択部１２０、動き推定部１３０、メ
モリ１４０、半画素動き推定部１５０で構成される。
【００１５】図１を参照すれば、候補ベクター予測部１
１０は、映像データを入力して現在推定しようとするマ
クロブロックのための候補ベクターを予測する。このと
き、候補ベクター予測部１１０は、ゼロ動きベクター、
以前の動きベクター、隣接したブロックの動きベクター
のうち最適に整合される動きベクターを候補動きベクタ
ーとして最終的に選ぶ。
１０は、映像データを入力して現在推定しようとするマ
クロブロックのための候補ベクターを予測する。このと
き、候補ベクター予測部１１０は、ゼロ動きベクター、
以前の動きベクター、隣接したブロックの動きベクター
のうち最適に整合される動きベクターを候補動きベクタ
ーとして最終的に選ぶ。
【００１６】アルゴリズム選択部１２０は、候補ベクタ
ー予測部１１０で予測された候補ベクターのＳＡＤ（Ｓ
ｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）
と予め設定された臨界値とを比較して動き推定アルゴリ
ズム（ＯＰＳＧまたはＨＳＢＭ）を選ぶ。
ー予測部１１０で予測された候補ベクターのＳＡＤ（Ｓ
ｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）
と予め設定された臨界値とを比較して動き推定アルゴリ
ズム（ＯＰＳＧまたはＨＳＢＭ）を選ぶ。
【００１７】動き推定部１３０は、アルゴリズム選択部
１２０により選ばれた動き推定アルゴリズム（ＯＰＳＧ
またはＨＳＢＭ）により入力されるマクロブロックの正
画素動き推定を行う。
１２０により選ばれた動き推定アルゴリズム（ＯＰＳＧ
またはＨＳＢＭ）により入力されるマクロブロックの正
画素動き推定を行う。
【００１８】メモリ１４０は、動き推定部１３０で推定
された正画素動き推定値を貯蔵して候補ベクター予測部
１１０に印加する。
された正画素動き推定値を貯蔵して候補ベクター予測部
１１０に印加する。
【００１９】半画素動き推定部１５０は、動き推定部１
３０で推定された正画素動き推定値の位置に基づき、入
力される映像データから１６×１６マクロブロック、８
×８サブブロックの半画素動きを推定する。
３０で推定された正画素動き推定値の位置に基づき、入
力される映像データから１６×１６マクロブロック、８
×８サブブロックの半画素動きを推定する。
【００２０】図２は、本発明によるハイブリッド型高速
動き推定方法の全体的なフローチャートである。
動き推定方法の全体的なフローチャートである。
【００２１】図３ないし図６を参照し、図２に示された
高速動き推定方法のフローについて説明する。
高速動き推定方法のフローについて説明する。
【００２２】先ず、入力される映像データ（またはフレ
ーム）は現在探索しようとするマクロブロックに分けら
れ、そのマクロブロックのための以前又は以降のフレー
ムの探索領域が設定される（ステップ２１０）。
ーム）は現在探索しようとするマクロブロックに分けら
れ、そのマクロブロックのための以前又は以降のフレー
ムの探索領域が設定される（ステップ２１０）。
【００２３】次に、現在動きベクターを推定しようとす
るマクロブロックのための候補ベクターを予測する（ス
テップ２２０）。その実施形態を説明すれば、図３に示
されたように、映像でＦＳＢＭアルゴリズムを行って得
た動きサイズ別のマクロブロックの分布を調べてみれ
ば、動きベクターの相当数が０から１の範囲の大きさを
有する。したがって、このような動きベクターを求める
ために、全てのマクロブロックに動き予測アルゴリズム
を全体の探索領域に一概に適用するよりは、図３のよう
な分布図を参照して計算量を節減できる動き予測アルゴ
リズムを適用する。
るマクロブロックのための候補ベクターを予測する（ス
テップ２２０）。その実施形態を説明すれば、図３に示
されたように、映像でＦＳＢＭアルゴリズムを行って得
た動きサイズ別のマクロブロックの分布を調べてみれ
ば、動きベクターの相当数が０から１の範囲の大きさを
有する。したがって、このような動きベクターを求める
ために、全てのマクロブロックに動き予測アルゴリズム
を全体の探索領域に一概に適用するよりは、図３のよう
な分布図を参照して計算量を節減できる動き予測アルゴ
リズムを適用する。
【００２４】したがって、候補動きベクターは、（１）
ゼロ動きベクター、（２）隣接したブロックの動きベク
ター、（３）以前の動きベクターのうち最適に整合され
る値、例えば、ＳＡＤが最も小さいベクター値を候補動
きベクターとして設定する。
ゼロ動きベクター、（２）隣接したブロックの動きベク
ター、（３）以前の動きベクターのうち最適に整合され
る値、例えば、ＳＡＤが最も小さいベクター値を候補動
きベクターとして設定する。
【００２５】ここで、３つの候補動きベクターは、各々
下記の通りに設定される。
下記の通りに設定される。
【００２６】すなわち、第１候補動きベクター１は、大
きさが０である動きベクターとして設定される。
きさが０である動きベクターとして設定される。
【００２７】第２候補動きベクター２は、図４Ｂでのよ
うに、現在のマクロブロックを中心として既に動きベク
ターが計算された隣接した３つのマクロブロック４２
０、４３０、４４０の動きベクターのミディアン値とし
て設定される。但し、現フレームがＢ（Ｂｉｄｉｒｅｃ
ｔｉｏｎａｌ）タイプである場合、隣接したマクロブロ
ックは正方向、逆方向、両方向の動きベクターのうちい
ずれか一つを取る。したがって、３方向の動きベクター
のうち一つさえ知っておけば、残りの方向の動きベクタ
ー値は知っている動きベクターのスケール変換により推
定できる。例えば、正方向の動きベクターを知っていれ
ば、それを参照フレームの間隔数により適宜にスケール
変換し、その符号を逆にして逆方向の動きベクターとし
て推定する。逆方向の動きベクターも、この方法と同様
にして正方向に適宜に変換できる。したがって、動きベ
クターは隣接したマクロブロック４２０、４３０、４４
０の各々に対し３方向（正方向、逆方向、両方向）の動
きベクターをいずれも計算してミディアンを取った後、
推定しようとするマクロブロックに最適に整合される動
きベクターを設定する。
うに、現在のマクロブロックを中心として既に動きベク
ターが計算された隣接した３つのマクロブロック４２
０、４３０、４４０の動きベクターのミディアン値とし
て設定される。但し、現フレームがＢ（Ｂｉｄｉｒｅｃ
ｔｉｏｎａｌ）タイプである場合、隣接したマクロブロ
ックは正方向、逆方向、両方向の動きベクターのうちい
ずれか一つを取る。したがって、３方向の動きベクター
のうち一つさえ知っておけば、残りの方向の動きベクタ
ー値は知っている動きベクターのスケール変換により推
定できる。例えば、正方向の動きベクターを知っていれ
ば、それを参照フレームの間隔数により適宜にスケール
変換し、その符号を逆にして逆方向の動きベクターとし
て推定する。逆方向の動きベクターも、この方法と同様
にして正方向に適宜に変換できる。したがって、動きベ
クターは隣接したマクロブロック４２０、４３０、４４
０の各々に対し３方向（正方向、逆方向、両方向）の動
きベクターをいずれも計算してミディアンを取った後、
推定しようとするマクロブロックに最適に整合される動
きベクターを設定する。
【００２８】第３候補動きベクター２は、図４Ａでのよ
うに、現フレームがＰ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ）-タイ
プのフレームである場合、以前のＰ-タイプのフレーム
と同一の位置のマクロブロックの動きベクター４１０と
して設定したり、あるいはその周りの４つを含んで総５
つのマクロブロックの動きベクターに対するメディアン
値として設定する。このとき、現フレームがＢ-タイプ
のフレームである場合、現フレームを動き推定するため
に用いる以前又は以降のＰ-タイプのフレームと同一の
位置のマクロブロックはスケール変換により動きベクタ
ーを予測する。そして、その周りの４つのマクロブロッ
クもスケール変換を行った後、これらに対するメディア
ン値を動きベクターとして設定する。このとき、マクロ
ブロックに対して一方向の成分を知っておけば、第２候
補動きベクターの推定方法と同様にして、スケール及び
符号変換により全ての方向（正方向、逆方向、両方向）
の動きベクターを予測する。
うに、現フレームがＰ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ）-タイ
プのフレームである場合、以前のＰ-タイプのフレーム
と同一の位置のマクロブロックの動きベクター４１０と
して設定したり、あるいはその周りの４つを含んで総５
つのマクロブロックの動きベクターに対するメディアン
値として設定する。このとき、現フレームがＢ-タイプ
のフレームである場合、現フレームを動き推定するため
に用いる以前又は以降のＰ-タイプのフレームと同一の
位置のマクロブロックはスケール変換により動きベクタ
ーを予測する。そして、その周りの４つのマクロブロッ
クもスケール変換を行った後、これらに対するメディア
ン値を動きベクターとして設定する。このとき、マクロ
ブロックに対して一方向の成分を知っておけば、第２候
補動きベクターの推定方法と同様にして、スケール及び
符号変換により全ての方向（正方向、逆方向、両方向）
の動きベクターを予測する。
【００２９】次に、候補動きベクターのうち探索領域に
最適に整合される値（例えば、最小のＳＡＤ）と予め定
義された臨界値Ｔとを比較して動き推定アルゴリズムを
選ぶ（ステップ２３０）。ここで、マルチタスキング環
境下でリアルタイムに動映像を符号化するとき、ＣＰＵ
のプロセッシングパワーが一時的に不足する場合があ
る。この場合、固定フレーム率を得ようとする場合、各
フレーム別に目標符号化時間が予め計算される。したが
って、臨界値（Ｔ）は予め計算された目標符号化時間に
基づき現フレームに対するスライス（一連のマクロブロ
ックの群）単位ごとに予想符号化時間を推定して調節さ
れる。
最適に整合される値（例えば、最小のＳＡＤ）と予め定
義された臨界値Ｔとを比較して動き推定アルゴリズムを
選ぶ（ステップ２３０）。ここで、マルチタスキング環
境下でリアルタイムに動映像を符号化するとき、ＣＰＵ
のプロセッシングパワーが一時的に不足する場合があ
る。この場合、固定フレーム率を得ようとする場合、各
フレーム別に目標符号化時間が予め計算される。したが
って、臨界値（Ｔ）は予め計算された目標符号化時間に
基づき現フレームに対するスライス（一連のマクロブロ
ックの群）単位ごとに予想符号化時間を推定して調節さ
れる。
【００３０】次に、候補動きベクターのうち推定しよう
とするマクロブロックに最適に整合された値に該当する
最小のＳＡＤ値が臨界値（Ｔ）の範囲内に存在する場
合、ＯＰＳＧアルゴリズムを選ぶ。このとき、ＯＰＳＧ
アルゴリズムは予測された候補動きベクター値に該当す
る位置を中心としてｆコードで定義される動きベクター
が有しうる最大絶対値の１／２又は１／４の範囲でより
制限された領域で動きベクターを探す（ステップ２４
０）。このとき、ｆコードは動きベクターが有しうる最
大、最小の探索範囲を示す。図５に基づき、その実施例
を説明すれば、は図４Ａ及び図４Ｂのように推定され
た位置に該当する開始点である。ブロックは開始点を
中心としてで表わされた周りの４位置に対し各々整合
を試み、再びまたはで表わされた周りの４位置に対
して整合を試み、最終的にそれ以上最適に整合できる周
辺値が存在しないまで整合を繰り返す。したがって、動
きベクターは最終的に収斂された結果Ｐに該当する最適
に整合された位置である。
とするマクロブロックに最適に整合された値に該当する
最小のＳＡＤ値が臨界値（Ｔ）の範囲内に存在する場
合、ＯＰＳＧアルゴリズムを選ぶ。このとき、ＯＰＳＧ
アルゴリズムは予測された候補動きベクター値に該当す
る位置を中心としてｆコードで定義される動きベクター
が有しうる最大絶対値の１／２又は１／４の範囲でより
制限された領域で動きベクターを探す（ステップ２４
０）。このとき、ｆコードは動きベクターが有しうる最
大、最小の探索範囲を示す。図５に基づき、その実施例
を説明すれば、は図４Ａ及び図４Ｂのように推定され
た位置に該当する開始点である。ブロックは開始点を
中心としてで表わされた周りの４位置に対し各々整合
を試み、再びまたはで表わされた周りの４位置に対
して整合を試み、最終的にそれ以上最適に整合できる周
辺値が存在しないまで整合を繰り返す。したがって、動
きベクターは最終的に収斂された結果Ｐに該当する最適
に整合された位置である。
【００３１】ここで、ＯＰＳＧはＨ．２６３標準案及び
ＭＰＥＧ-４標準案の場合、通常マクロブロックの動き
ベクターを中心として±２範囲内の領域内で８×８サブ
ブロックの動き推定（ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｒｅｄｉｃ
ｔｉｏｎ ｍｏｄｅまたは４ＭＶ ｍｏｄｅ）を行うが、
本発明では、これを１６×１６マクロブロックのＯＰＳ
Ｇを行った後、各８×８サブブロックのＯＰＳＧを±２
範囲内で行う。また、標準案に定義された繰り返しパッ
ディングを通じて拡張された領域における無制限の動き
ベクターを推定する。
ＭＰＥＧ-４標準案の場合、通常マクロブロックの動き
ベクターを中心として±２範囲内の領域内で８×８サブ
ブロックの動き推定（ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｒｅｄｉｃ
ｔｉｏｎ ｍｏｄｅまたは４ＭＶ ｍｏｄｅ）を行うが、
本発明では、これを１６×１６マクロブロックのＯＰＳ
Ｇを行った後、各８×８サブブロックのＯＰＳＧを±２
範囲内で行う。また、標準案に定義された繰り返しパッ
ディングを通じて拡張された領域における無制限の動き
ベクターを推定する。
【００３２】次に、候補動きベクターのうち最適に整合
された値、すなわち、ＳＡＤ値が臨界値範囲を外れて存
在して予測に失敗した場合、ＨＳＢＭアルゴリズムを行
う。ＨＳＢＭアルゴリズムはｆコードで示す全体の探索
領域を対象として動き推定を行う（ステップ２５０）。
図６に基づき、その実施例を説明すれば、第１段階（ｓ
ｔａｇｅ １）は低解像度またはサブサンプリングされ
た映像よりなる探索領域（例えば、[-２、+２]）から動
きベクターを探索する。第２段階（ｓｔａｇｅ２）は、
第１段階で探索された結果を用い、高解像度または原映
像でより狭い探索領域の精度良い動きベクターを探索す
る。したがって、前記段階を最高の解像度（或いは原映
像）に達するまで繰り返し続け、最適に整合されたブロ
ック位置を動きベクターとして設定する。
された値、すなわち、ＳＡＤ値が臨界値範囲を外れて存
在して予測に失敗した場合、ＨＳＢＭアルゴリズムを行
う。ＨＳＢＭアルゴリズムはｆコードで示す全体の探索
領域を対象として動き推定を行う（ステップ２５０）。
図６に基づき、その実施例を説明すれば、第１段階（ｓ
ｔａｇｅ １）は低解像度またはサブサンプリングされ
た映像よりなる探索領域（例えば、[-２、+２]）から動
きベクターを探索する。第２段階（ｓｔａｇｅ２）は、
第１段階で探索された結果を用い、高解像度または原映
像でより狭い探索領域の精度良い動きベクターを探索す
る。したがって、前記段階を最高の解像度（或いは原映
像）に達するまで繰り返し続け、最適に整合されたブロ
ック位置を動きベクターとして設定する。
【００３３】また、ＨＳＢＭアルゴリズムは、循環探索
を用い、各段階ごとに計算された動きベクターの整合度
と予め設定された臨界値とを比較して整合の度合いが十
分である場合、その動きベクターを最終的な予測値とし
て選ぶ。ここで、臨界値はＨＳＢＭアルゴリズムの誤差
許容範囲を示し、また、ＨＳＢＭアルゴリズムの正確度
及び計算量を決め、予め設定された何回かの段階の値の
うち予想される符号化時間により選ぶ。
を用い、各段階ごとに計算された動きベクターの整合度
と予め設定された臨界値とを比較して整合の度合いが十
分である場合、その動きベクターを最終的な予測値とし
て選ぶ。ここで、臨界値はＨＳＢＭアルゴリズムの誤差
許容範囲を示し、また、ＨＳＢＭアルゴリズムの正確度
及び計算量を決め、予め設定された何回かの段階の値の
うち予想される符号化時間により選ぶ。
【００３４】ここで、８×８サブブロックに対して動き
ベクターを推定するとき、ＨＳＢＭアルゴリズムは段階
２で各４つのサブブロックの動きを推定し、この４つの
ブロック間の整合値を足してマクロブロックの動きを推
定し、さらに、必要あれば、繰り返しパッディングを経
た後、拡張された探索領域に対して無制限の動きベクタ
ーを推定する。
ベクターを推定するとき、ＨＳＢＭアルゴリズムは段階
２で各４つのサブブロックの動きを推定し、この４つの
ブロック間の整合値を足してマクロブロックの動きを推
定し、さらに、必要あれば、繰り返しパッディングを経
た後、拡張された探索領域に対して無制限の動きベクタ
ーを推定する。
【００３５】次に、ＯＰＳＧアルゴリズムやＨＳＢＭア
ルゴリズムにより推定された画素単位の動きベクターを
１６×１６マクロブロック単位に貯蔵した後、その画素
単位の動き推定位置で半画素単位の動きベクターを推定
する（ステップ２６０、２７０）。
ルゴリズムにより推定された画素単位の動きベクターを
１６×１６マクロブロック単位に貯蔵した後、その画素
単位の動き推定位置で半画素単位の動きベクターを推定
する（ステップ２６０、２７０）。
【００３６】次に、最終的に１６×１６マクロブロッ
ク、８×８サブブロック、半画素動きベクターを抽出す
る（ステップ２８０）。
ク、８×８サブブロック、半画素動きベクターを抽出す
る（ステップ２８０）。
【００３７】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、動
きベクターを予測して予測された位置を中心としてＯＰ
ＳＧを行い、予測が失敗する場合、誤った予測値による
誤差を防止するためにＨＳＢＭアルゴリズムで補正する
ことにより、高い正確度を保ちつつ、計算量を低減で
き、特に、リアルタイムの符号化器に効果的である。
きベクターを予測して予測された位置を中心としてＯＰ
ＳＧを行い、予測が失敗する場合、誤った予測値による
誤差を防止するためにＨＳＢＭアルゴリズムで補正する
ことにより、高い正確度を保ちつつ、計算量を低減で
き、特に、リアルタイムの符号化器に効果的である。
【図１】 本発明によるハイブリッド型高速動き推定装
置の全体ブロック図である。
置の全体ブロック図である。
【図２】 本発明によるハイブリッド型高速動き推定方
法の全体フローチャートである。
法の全体フローチャートである。
【図３】 ＦＳＢＭアルゴリズムを行って求めた動きベ
クターのサイズ別のマクロブロックの分布を示したグラ
フである。
クターのサイズ別のマクロブロックの分布を示したグラ
フである。
【図４】 図２により以前のフレーム及び次フレームで
候補ベクターを推定する概念図である。
候補ベクターを推定する概念図である。
【図５】 図２によるＯＰＳＧアルゴリズムの概念図で
ある。
ある。
【図６】 図２によるＨＳＢＭアルゴリズムの概念図で
ある。
ある。
１１０ 候補ベクター推定部 １２０ アルゴリズム選択部 １３０ 動き推定部 １４０ メモリ １５０ 半画素推定部 ４１０ 動きブロック ４２０、４３０、４４０ マクロブロック
Claims (7)
- 【請求項１】 適応的な動き推定方法において、 （ａ）マクロブロック単位のフレーム及び探索領域を入
力して推定しようとするマクロブロックのための候補動
きベクターを予測する過程と、 （ｂ）前記（ａ）過程で予測された候補動きベクターに
よる誤差値が臨界値範囲内に含まれる場合、その予測さ
れた位置を中心として制限された探索領域で動きを推定
し、そうでない場合、全体の探索領域を対象として動き
を推定する過程とを含む動き推定方法。 - 【請求項２】 前記候補動きベクターはゼロ動きベクタ
ー値、隣接したマクロブロックの動きベクターにメディ
アンを取った値、以前又は以降のフレームから予測され
た値を生成し、そのうち推定しようとするマクロブロッ
クに整合される値を選ぶことを特徴とする請求項１に記
載の動き推定方法。 - 【請求項３】 前記（ｂ）過程は、 （ｂ-１）予測された候補動きベクターによる誤差値が
臨界値範囲内に含まれる場合にはＯＰＧＳアルゴリズム
を行い、 （ｂ-２）予測された候補動きベクターによる誤差値が
臨界値範囲内に含まれない場合にはＨＳＢＭアルゴリズ
ムを行う過程であることを特徴とする請求項１に記載の
動き推定方法。 - 【請求項４】 前記（ｂ）過程の臨界値は、予め計算さ
れた目標符号化時間に基づき、マクロブロック群に該当
するスライス単位ごとに現フレームに対する予想符号化
時間を推定して調節されることを特徴とする請求項１に
記載の動き推定方法。 - 【請求項５】 前記（ｂ-２）過程でＨＳＢＭは循環探索
を適用して、段階探索ごとに動きベクターの整合度を予
め設定された臨界値のうち予想される符号化時間により
選ばれる誤差許容範囲と比較して比較された値を動きベ
クターとして選ぶことを特徴とする請求項３に記載の動
き推定方法。 - 【請求項６】 適応的な動き推定装置において、 映像データを入力してゼロ動きベクター、以前の動きベ
クター、隣接したブロックの動きベクターのうち推定し
ようとするマクロブロックに整合された動きベクターを
候補動きベクターとして予測する候補ベクター予測部
と、 前記候補ベクター予測部で予測された候補ベクターによ
る誤差値と設定された臨界値とを比較して動き推定アル
ゴリズムを選ぶアルゴリズム選択部と、 前記アルゴリズム選択部で前記候補ベクターによる誤差
値が設定された臨界値以内であれば、その予測された位
置を中心として制限された探索領域で動きを推定し、そ
うでない場合、全体の探索領域を対象として動きを推定
する動き推定部とを含む動き推定装置。 - 【請求項７】 前記動き推定部で推定された推定値の位
置に基づいて半画素動きを推定する半画素動き推定部を
さらに含むことを特徴とする請求項６に記載の動き推定
装置。
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|---|---|---|---|
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| KR200059732 | 2000-10-11 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002152760A true JP2002152760A (ja) | 2002-05-24 |
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| CN (1) | CN1198467C (ja) |
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