JP2003512749A - 動き推定方法及びその装置 - Google Patents
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Abstract
Description
れたピクチャ信号処理装置と、動き補償されたピクチャ信号処理装置を含むピク
チャ表示装置とに関する。
術は、Gerard de HaanとRobert Jan Schuttenによる「Real-time 2-3 pull down
elimination applying motion estimation/compensation in a programmable d
evice」(IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.44, No.3, August
1988, pp. 930-938)に説明される。再帰探索は、画素再帰又はブロック再帰動
き推定部の部類に入る。アルゴリズムは、動きは時間的に、即ちフレームからフ
レームに移動する際にあまり変更しないという仮定に基づいている。アルゴリズ
ムは、動きフィールドを維持し、必要である場合にのみこのフィールドを更新し
ようとする。動きフィールドは、比較的大きい領域、即ち対象に対し通常は同様
である。従って、或る位置の近傍における動きベクトルは、その位置における動
きの良好な候補となる。ビデオは一連のフレームから構成される。各フレームは
例えば16×16画素のブロックに分割される。動きベクトルは各ブロックに関
連付けられる。動きベクトルは先行するフレームと比較される際に先行するフレ
ーム内のブロックと現在のフレーム内のブロックとの移動値を保持するべきであ
る。現在のフレームにおけるブロックの動きベクトル(x,y)を更新したいと
想定する。3D再帰探索は限られた個数の候補ベクトル、例えば5個の候補ベク
トル、つまり時間ベクトルである先行するフレームからの幾つかのベクトル、空
間ベクトルである現在のフレームからの幾つかのベクトル、及び空間ベクトルを
更新した更新ベクトルのみを使用して推定を行う。各候補に対し動き推定誤りが
計算される。最も動き推定誤りが少ない候補が上述のブロックに対し最良の動き
ベクトルとして選択される。アルゴリズムはブロックを通るのに垂直ラスタ走査
順序を使用する。
パラメータが決められ、後続するビデオ信号のフィールドに対する動きベクトル
は、少なくとも1つの所定の動きベクトル(即ち、空間的時間的に近傍のブロッ
クに対し既に推定される動きベクトル)と動きパラメータから得られる少なくと
も1つの更なる動きベクトルとに依存して決められる動きベクトルの推定方法が
開示される。所与のフィールドに対する動きパラメータは所与のフィールドに対
し決められる動きベクトルから、即ち所与のフィールドに対し決められる動きベ
クトルに2次元的ヒストグラム処理を適用することによって得られる。
基づいた動き補償を改善する方法及び装置が開示される。参照フレーム内の探索
窓の位置は、フレームの大域の動きを使用することにより決められる。1つの実
施例では、大域動きベクトルは、以前に記憶された複数の動きベクトルの中で最
もよく繰り返される動きベクトルを使用して発生される。
本発明は独立項に記載される動き推定方法及び動き推定装置、動き補償されたピ
クチャ信号処理装置、及びピクチャ表示装置を提供する。有利な実施例は従属項
に記載される。
クトルを決めるよう複数の候補ベクトル比較することを含むブロックに基づいた
動きベクトル推定処理を行い、少なくとも最も頻繁に発生するブロックに基づい
た動きベクトルを決め、大域動きベクトルが得られるよう少なくとも最も頻繁に
発生するブロックに基づいた動きベクトルを使用し大域動きベクトル推定処理を
行い、大域動きベクトルを候補ベクトルとして上記ブロックに基づいた動きベク
トル推定処理に供給する。
らかになろう。
ように1つの動きベクトルを得るか?」という主な課題がある。本発明の対処方
法は以下の段階に基づいている。
トルとして決められる。2番目によく使用される動きベクトルも使用する。ブロ
ックは、動き推定誤りが十分に小さく、十分な細部を含む場合に適当とされる。
る。
2つの動き推定部を使用する。最初に、動きフィールドからどのように大域動き
を抽出するかを説明する。次のセクションで各動き推定部の特性を説明する。最
後にどのように両方の動きフィールドを使用して大域動き推定部を得るかを説明
する。
常の動き推定部は変更を追跡するために使用する。関連付けられた動きフィール
ドからは正確な大域動きを得ることはできないが、候補の大域動きベクトルのみ
を得ることは可能である。3D再帰探索構想を使用して大域動き推定部を使用し
、最良の大域動きベクトルを選択する。大域動き推定部は変更を追跡することが
できないので、大域動き推定部のみで使用することはできない。
適当な」ブロックに対し使用される動きベクトルの回数を計数する段階と、上述
の計数から最もよく使用される動きベクトルと2番目によく使用される動きベク
トルを得ることである。
十分なアクティビティ(50よりも大きいアクティビティ)を含む場合に「適当
」である。各ブロックに対するアクティビティは次のように決められる:アクテ
ィビティ=max(i,j)(y(i,j))−min(i,j)(y(i,j
))。細部を含まないブロックにおける動き推定の信頼度は高くないので、低い
アクティビティのブロックは取り除く。現在、移動誤りに対し差の絶対値の合計
(SAD)量を使用する。y〔i,j〕が現在のフレームの画素値を、ypre v 〔i,j〕が先行するフレームの画素値を表すものとする。SAD量は以下の
通りに計算される。
に亘って行われる。SADは、固定されるパターン雑音の影響を取り除くために
閾値よりも小さい場合は「0」に設定される。
クトルを使用する。アルゴリズムは或る程度のカメラパニングがあるにも関わら
ずゼロの動きベクトルとなる場合がある。最もよく使用される動きベクトルと2
番目によく使用される動きベクトルとを大域動き推定部に供給することにより上
述の状態が解決される。
使用される) 2.ブロック(x−1,y−1)の空間ベクトル(左上) 3.ブロック(x+1,y−1)の空間ベクトル(右上) 4.現在のブロックの時間ベクトル 5.ブロック(x,y+1)の時間ベクトル(下部) 6.xが偶数である場合にはブロック(x−1,y−1)の空間ベクトルを更
新した更新ベクトル、xが奇数である場合にはブロック(x+1,y−1)の空
間ベクトルを更新した更新ベクトル 更新ベクトルは以下のように得られる。更新ベクトルは空間ベクトルとデルタ
ベクトルとの和である。デルタベクトル(dx,dy)は16の可能なデルタベ
クトルのリストから読み出される。16の可能なデルタベクトルのリストを表1
に示す。
向では8画素であることを示す。
に対しリストにおける次のデルタベクトルを単純に使用し、デルタベクトル0か
ら開始する。ブロック(x,y)に対し要素jが使用されると想定し、後続のブ
ロック(即ちブロック(x+1,y))に対し要素j+1を使用する。j+1が
16と等しい場合にはデルタ要素「0」を使用する。
効であるかどうか確認される。有効でない場合は、ベクトルは最近傍の有効な動
きベクトルにクリップされる。
ッチング誤り(SAD)に付加され、幾つかの候補動きベクトルが他の候補動き
ベクトルよりも有利となり動きフィールドが平滑化される。
される動きベクトル 2.ブロックに基づいた3D再帰探索の推定量によって得られる2番目によく
使用される動きベクトル 3.1に記載される動きベクトルの周期的に変動する更新ベクトル(上記参照
) 4.2に記載される動きベクトルの周期的に変動する更新ベクトル(上記参照
) 大域推定量は4つの候補のうち、どの候補が最良の候補であるかをブロックに
基づいて決める。ブロックに基づいて決められる最良の候補から、最も頻繁に発
生する候補が維持される。
であり、動きベクトルがゼロでない場合には0である。これは正確さを損ねるこ
となく単純にするために「0」にされる場合もある。
。
探索動き推定(BME)の6つの候補に使用する 3.結果として得られる動きフィールドから最もよく使用される大域動きベク
トルと2番目によく使用される大域動きベクトルを抽出する 4.3で得られた2つのベクトルを大域動き推定(GME)、即ち4つの候補
の動き推定に使用する 5.結果として得られる動きフィールドから大域動きが抽出され段階1に使用
される アルゴリズムのCPU負荷を減少するために、動き推定ブロックの個数はサブ
サンプリングによって減少される。本発明は各フレームに対し1つの動きベクト
ルのみを必要とするので、大域動きベクトルでは、各ブロックに対し動きベクト
ルを計算する必要はなく、従って使用されるブロックの個数はサブサンプリング
することが可能である。本発明では、現在水平方向に2つ垂直方向に2つのサブ
サンプリング係数を使用する。尚、必要である場合には大域動き推定に対し4の
係数を使用することも可能である。サブサンプリング係数は以下の理由により制
限される。高すぎるサブサンプリング係数は「適当な候補」(小さい動き推定誤
りと十分に高いアクティビティを有するブロック)がある可能性を減少させる。
更に、使用するブロックが少なすぎると、動きフィールドの平滑性を減少させる
。更に、サブサンプリングをブロック内で適用し画素の数を減少させることも可
能である。
促進される。SAD計算に費やされる時間も原則的に相互相関によって減少され
得る。
よく使用される大域動きベクトルと2番目によく使用される大域動きベクトルと
を維持するのみならず、あまり頻繁に使用されない動きベクトルも維持する。動
き推定のために現在のフレームの中心部分のみ、例えばフレームの4分の1のみ
を使用する。(フレームの中央を回転の中心として)幾らかの回転がある場合、
フレームより外側の領域にあるブロックは中心部よりも大きい移動値を含む。尚
、中心部分のみを動き推定に使用する方法も演算負荷を減少させる。
ある。ピクチャ信号は、上述されたように動作するブロックに基づいた動きベク
トル推定部BMEと大域動きベクトル推定部GMEとに供給される。ブロックに
基づいた動きベクトル推定部BMEは最も頻繁に使用される動きベクトルMFM
Vと2番目に最も頻繁に使用される動きベクトルSMFMVとを大域動きベクト
ル推定部GMEに供給する。大域動きベクトル推定部GMEは大域動きベクトル
GMVを候補ベクトルとしてブロックに基づいた動きベクトル推定部BMEに供
給する。
またはビデオカメラで得られた画像の動き補償された補間(例えば、100Hz
変換)又は動き補償された組合わせを行う。動き補償プロセッサは、ブロックに
基づいた動きベクトル推定部BMEから供給されるブロックに基づいた動きベク
トル又は大域動き推定部GMEによって供給される大域動きベクトルによって制
御される。スイッチSがこの選択を示す。実際には、適用に依存してスイッチS
はなく、適当な種類の動きベクトルが使用される。大域ベクトルは例えばスキャ
ンされた画像を組合わせるよう使用され、一方でブロックに基づいたベクトルは
例えば100Hz変換に使用される。動き補償プロセッサMCPの出力は表示装
置DDに供給される。例えばスキャナのような本発明の別の適用において、動き
補償プロセッサMCPの出力は紙に印刷される。
とと、当業者は本発明の請求項の範囲から逸脱することなく他の実施例を設計す
ることが可能であることに注目するべきである。上述された例では最もよく使用
されるベクトルと2番目によく使用されるベクトルとが使用されるが、このこと
はN番目によく使用されるベクトルを使用することを記載した請求項の範囲にあ
る明らかな一般論である。請求項において括弧内に示される符号は請求項を制限
するものではない。「含む」という表現は、請求項に列挙される要素又は段階以
外の要素又は段階の存在を排除するものではない。単数形で示される要素は、そ
のような要素が複数存在することを排除するものではない。本発明は、幾つかの
別々の要素を含むハードウェア及び好適にプログラムされたコンピュータによっ
て実行され得る。幾つかの手段を列挙している装置の請求項において、手段のう
ちの幾つかはハードウェアの1つのアイテムとして組み入れることが可能である
。幾つかの手段は異なる従属請求項に互いに記載されるが、これらの手段が有利
に組み合わされることを示さないわけではない。
ある。
Claims (8)
- 【請求項1】 ブロックに基づいた動きベクトルを決めるよう複数の候補ベ
クトルを比較することを含むブロックに基づいた動きベクトル推定処理(BME
)を行う段階と、 少なくとも最も頻繁に発生するブロックに基づいた動きベクトル(MFMV)
を決める段階と、 大域動きベクトル(GMV)が得られるよう上記少なくとも最も頻繁に発生す
るブロックに基づいた動きベクトル(MFMV)を使用し大域動きベクトル推定
処理(GME)を行う段階と、 上記大域動きベクトル(GMV)を候補ベクトルとして上記ブロックに基づい
た動きベクトル推定処理(BME)に適用する段階とを含む動きベクトル推定方
法。 - 【請求項2】 上記少なくとも最も頻繁に発生するブロックに基づいた動き
ベクトル(MFMV)を決める段階は、 所与の動き誤り閾値以下の対応する動き誤りを有するブロックに基づいた動き
ベクトルの中から選択を行うことを含む請求項1記載の方法。 - 【請求項3】 上記少なくとも最も頻繁に発生するブロックに基づいた動き
ベクトル(MFMV)を決める段階は、 所与のアクティビティ閾値以上の最大画素値と最小画素値との差を有するブロ
ックに対し推定されるブロックに基づいた動きベクトルの中から選択を行うこと
を含む請求項1記載の方法。 - 【請求項4】 上記最も頻繁に発生するブロックに基づいた動きベクトル(
MFMV)と2番目に最も頻繁に発生するブロックに基づいた動きベクトル(S
MFMV)との両方が決められ、上記大域動きベクトル推定処理(GME)に使
用される請求項1記載の方法。 - 【請求項5】 上記大域動きベクトル推定処理(GME)は、 各ブロックに対し決められる最良のベクトルが得られるよう上記最も頻繁に発
生するブロックに基づいた動きベクトル(MFMV)を含む複数の候補ベクトル
をブロックに基づいて比較する段階と、 上記大域動きベクトル(GMV)として各ブロックに対し決められる最も頻繁
に発生する最良のベクトルを出力する段階とを含む請求項1記載の方法。 - 【請求項6】 複数の候補ベクトルの比較に基づいてブロックに基づいた動
きベクトルを決めるブロックに基づいた動きベクトル推定手段(BME)と、 少なくとも最も頻繁に発生するブロックに基づいた動きベクトル(MFMV、
SMFMV)を決める手段と、 大域動きベクトルが得られるよう上記少なくとも最も頻繁に発生するブロック
に基づいた動きベクトル(MFMV、SMFMV)を使用し大域動きベクトル推
定処理を行う手段(GME)と、 上記大域動きベクトル(GMV)を候補ベクトルとして上記ブロックに基づい
た動きベクトル推定手段(BME)に適用する手段とを含む動きベクトル推定装
置。 - 【請求項7】 動きベクトルを発生させる請求項6に記載される動きベクト
ル推定装置と、 上記動きベクトルに依存しピクチャ信号を処理する動き補償プロセッサ(MC
P)とを含む動き補償されたピクチャ信号処理装置。 - 【請求項8】 処理されたピクチャ信号が得られる請求項7に記載される動
き補償されたピクチャ信号処理装置と、 上記処理されたピクチャ信号を表示する表示装置とを含むピクチャ表示装置。
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