JP2006108795A - 画像符号化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 動画像の圧縮符号化において、空間スケーラビリティの実現が容易な画像符号化方法を提供することである。
【解決手段】 動き予測部５は動き予測処理を開始すると（Ｓ１０）、一番深い階層（第Ｎ階層）のＬＬ成分の動き予測を行う（Ｓ１２）。同じ第Ｎ階層の高周波成分ＮＨＬ、ＮＬＨ、ＮＨＨは、この第Ｎ階層のＬＬ成分の動きベクトルを用いる（Ｓ１３）。第Ｎ階層以外の階層（第ｎ階層）は、その高周波成分ｎＨＬの動きベクトルと、第（ｎ＋１）階層の高周波成分（ｎ＋１）ＨＬの動きベクトルを２倍したものとの差分Δｄｎを求め、これを符号化する（Ｓ１６）。
【選択図】 図３

Description

本発明は、動画像の圧縮符号化において空間スケーラビリティの実現が容易な画像符号化方法に関する。

動画像において、ＭＰＥＧ−４やＨ．２６４など、これまで高い圧縮効率を実現する圧縮符号化方式の標準化が主になされてきた。そして、今後は高い圧縮効率を維持しつつ、スケーラビリティを重視した圧縮方式の標準化に注目が集まると予想される。特許文献１には、変換符号化方式として、高い圧縮効率とスケーラビリティとを容易に両立できる離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ：Discrete Wavelet Transform）を使用し、予測符号方式として動き予測符号化を使用した動画像符号化方法が開示されている。
特開平８−１８２００１号公報

しかしながら、特許文献１に開示された動画像符号化方法では、動き予測符号化を行う際、符号化対象である原画像に対して動き予測を行い、動きベクトルを検出して符号化している。このため、この符号化画像を復号する場合は、結局原画像の解像度まで復号しなければならない。すなわち、変換符号化方式としてスケーラビリティの容易なＤＷＴを用いているにも関わらず、動き予測符号化方式には空間スケーラビリティがないために、動画像符号化方法全体として空間スケーラビリティを容易に実現することはできない、という問題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、動画像の圧縮符号化において、空間スケーラビリティの実現が容易な画像符号化方法を提供することである。

本発明のある態様は、画像符号化方法に関する。この方法は、画像を複数の空間周波数帯域に分割する第１のステップと、分割された空間周波数帯域のうち任意の周波帯域を、更に複数の空間周波数帯域に分割する第２のステップと、を含み、前記第１のステップと第２のステップとによって得られた複数の空間周波数帯域毎に動き予測を行う。

この態様によって符号化された画像は、各分割のステップ毎に得られた空間周波数帯域毎に動きベクトル情報を持たせることができる。したがって、この符号化画像から任意の画像サイズで復号するために、途中の段階で復号を打ち切っても、それまでに復号された各空間周波数帯域の動きベクトル情報をもとに、復号を継続することが可能である。したがって、この画像符号化方法にて符号化された画像よって、空間スケーラビリティを容易に実現することが可能である。

本発明の別の態様も画像符号化方法に関する。この方法は、画像を複数の空間周波数帯域に分割する第１のステップと、分割された空間周波数帯域のうち任意の周波帯域を、更に複数の空間周波数帯域に分割する第２のステップと、を含み同一のステップで得られる複数の空間周波数帯域のうち少なくとも１つの空間周波数帯域について動き予測を行う。

この態様によれば、各分割のステップ毎に少なくとも１つの空間周波数帯域について動き予測を行い、これによって得られた動きベクトルを同一のステップで分割された他の空間周波数帯域にも適応することにより、動き予測に要する演算量を削減することができる。一方、各分割のステップ毎に動きベクトル情報を持たせているので、この符号化画像から任意の画像サイズで復号するために、途中の段階で復号を打ち切っても、それまでに復号された各空間周波数帯域の動きベクトル情報をもとに、復号を継続することが可能である。したがって、この画像符号化方法にて符号化された画像よって、空間スケーラビリティを容易に実現することが可能である。

これらの態様において、前記任意の周波数帯域は、前記分割された空間周波数帯域のうち最も低い周波数帯域であってもよい。一般的に、画像を空間周波数帯域に分割すると、この中で最も低い周波数帯域に多くの情報が集まる。したがって、最も低い周波数帯域を更に複数の空間周波数帯域に分割すれば、より高効率に画像を圧縮することができる。

これらの態様において、前記第２のステップは、所定の回数繰り返して行われてもよい。これにより、最も低い周波数帯域を繰り返し複数の空間周波数帯域に分割した画像を得ることができ、このような方法で複数の空間周波数帯域に分割された画像を符号化した場合においても、空間スケーラビリティを容易に実現することが可能である。

これらの態様において、前記動き予測によって得られた動きベクトルもしくはその差分情報を符号化してもよい。これらの情報から、空間周波数帯域毎もしくは各分割のステップ毎に動きベクトルを復号することにより、空間スケーラビリティを容易に実現することができる。

これらの態様において、同一のステップで得られる複数の空間周波数帯域の動きベクトルを、すべて同じ方向と大きさにしてもよい。例えば、同一のステップで得られる複数の空間周波数帯域のうち、動き予測を行った空間周波数帯域の動きベクトルに対して平均をとり、この平均値をそのステップの動きベクトルとしてもよいし、同一のステップで得られる複数の空間周波数帯域のうち、動き予測を行った空間周波数帯域の動きベクトルから１つ選択し、この選択した動きベクトルをそのステップの動きベクトルよい。これにより、動きベクトルの情報量を削減できる。

これらの態様において、前記空間周波数帯域毎に、前記空間周波数帯域のデータと前記動きベクトルによって得られる予測データとの差分データを求め、この差分データをさらに符号化してもよい。これにより、任意の階層で動きベクトル情報と差分データを復号し、これによって画像を生成することができるので、空間スケーラビリティを容易に実現することが可能である。

これらの態様において、所定の空間周波数帯域の動きベクトルを符号化する際に、前記所定の空間周波数帯域を得たステップの次のステップで得られた空間周波数帯域で、且つ前記所定の空間周波数帯域に対応する空間周波数帯域の動きベクトルを整数倍にしたものを予測ベクトルとし、この予測ベクトルと前記所定の空間周波数帯域の動きベクトルとの誤差を符号化してもよい。これにより、動きベクトルの情報量を削減することができ、符号量を小さくすることが可能となる。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

動画像の圧縮符号化において、空間スケーラビリティを容易に実現することができる。

図１は、本発明の好適な実施の形態に係る画像符号化装置１００の構成を示した図である。この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされた符号化機能のあるプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

画像符号化装置１００は、ウェーブレット変換部１、量子化部２、逆量子化部３、フレームメモリ４、動き予測部５、符号化部６、減算器７、加算器８と２つのスイッチＳＷ１、ＳＷ２を備えている。

ウェーブレット変換部１は、画像符号化装置１００に入力された原画像ＯＩを構成するフレーム毎にウェーブレット変換を行う。ウェーブレット変換部１は、ドベシィ(Daubechies)フィルタを利用したもので、図２にも示すとおり、このフィルタは画像のｘ、ｙそれぞれの方向において、同時にローパスフィルタおよびハイパスフィルタとして作用し、ひとつの画像を４つの周波数サブバンドへ分割する。これらのサブバンドは、ｘ、ｙの両方向において低周波成分を有するＬＬサブバンドと、ｘ方向、ｙ方向の一方において低周波成分を有し、かつ他方において高周波成分を有するＨＬおよびＬＨサブバンドと、ｘ、ｙの両方向において高周波成分を有するＨＨサブバンドである。各サブバンドの縦横の画素数は処理前の画像のそれぞれ１／２であり、一回のフィルタリングで解像度、すなわち解像度が１／４のサブバンド画像が得られる。

ウェーブレット変換部１は、こうして得られたサブバンドのうち、ＬＬサブバンドに対して再度フィルタリング処理を行い、これをさらにＬＬ、ＨＬ、ＬＨ、ＨＨの４つのサブバンドに分割する。フィルタリングは所定の回数行われ、最後のフィルタリングで生じたＬＬサブバンドが原画像ＯＩにおいて最もＤＣ成分に近い画像として取得される。以下、同一階層の各サブバンド、すなわち同じ回数フィルタリングを施して得られた４つのサブバンドはＨＨ、ＨＬおよびＬＨ、ＬＬの順に次第に低周波成分を含み、階層が深くなるにつれて、より低周波成分を含む画像が生成されていく。図２の例でいえば、右下から順に左上へいくほど低周波成分を含む画像として階層化画像が得られる。

ここで、フィルタリング処理をｎ回施した時に得られる階層化画像を、第ｎ階層の画像と呼ぶ。図２の例でいえば、１回フィルタリング処理を施して得られた画像ＷＩ１を第１階層の画像、２回フィルタリング処理を施して得られた画像ＷＩ２を第２階層の画像、３回フィルタリング処理を施して得られた画像ＷＩ３を第３階層の画像と呼ぶ。また、第ｎ階層の画像の高周波成分をｎＨＬ、ｎＬＨ、ｎＨＨで表すこととする。

量子化部２は、ウェーブレット変換部１によってウェーブレット変換された画像、もしくは後述の減算器７によって得られた予測誤差に対し、量子化を行う。逆量子化部３は、動き予測符号化を行うための参照画像を生成するために、量子化部２で量子化されたデータを逆量子化する。フレームメモリ４は、動き予測符号化を行うために生成した参照画像を格納する。

動き予測部５は、画像符号化装置１００に入力された原画像ＯＩのフレームをフレーム内符号化するときに、ウェーブレット変換部１でウェーブレット変換した画像と、フレームメモリ４から読み出された参照画像から、サブバンド毎に動き予測を行い、動きベクトルと予測画像を生成する。動き予測に使用する参照画像は、符号化対象のフレームよりも１フレームもしくは数フレーム前に画像符号化装置１００に入力されたフレームを用いてもよいし、或いは１フレームもしくは数フレーム後に入力されるフレームを用いてもよい。或いは、これら複数のフレームを参照画像として用いてもよい。

符号化部６は、例えばビットプレーン符号化および算術符号化器によって、量子化されたデータを符号化し、この符号データを、所定の順序に並び替える。また、動き予測部５で求めた動きベクトルや参照画像に使用するフレームなど、動き予測に関するパラメータを付加して符号データストリームを生成する。

減算器７は、ウェーブレット変換を施したフレームをフレーム間圧縮する場合に、ウェーブレット変換部１の結果から、動き予測部５で得られた予測画像をサブバンド毎に減算し、予測誤差を生成する。

加算器８は、フレーム間圧縮されたフレームから参照画像を生成する場合に、逆量子化部３の結果に対して、動き予測部５で得られた予測画像をサブバンド毎に加算する。

スイッチＳＷ１及びＳＷ２は、ともにＩｎｔｒａノードとＩｎｔｅｒノードを備えており、符号化対象のフレームをフレーム内圧縮する場合はＩｎｔｒａノードに、フレーム間圧縮する場合はＩｎｔｅｒノードにスイッチされる。

斯かる構成に基づき、図１に示した画像符号化装置１００の動作を以下に説明する。画像符号化装置１００に入力された原画像ＯＩを構成するフレームを、フレーム内圧縮する場合、スイッチＳＷ１、ＳＷ２ともＩｎｔｒａノードにスイッチされる。そして、このフレームはウェーブレット変換部１によってウェーブレット変換が施され、階層化されたサブバンドに分割される。ウェーブレット変換された結果は、量子化部２によって量子化され、量子化されたデータが逆量子化部３と符号化部６に送られる。

逆量子化部３に送られた量子化データは、逆量子化部３によって逆量子化され、これが参照画像としてフレームバッファ４に格納される。したがって、フレームメモリ４に格納される参照画像は、ウェーブレット変換部１で階層化された画像と同じレベルまで階層化された画像となる。

フレーム内符号化を行うときは、動き予測部５は動作しない。符号化部６は、量子化されたデータを符号化し、この符号データを所定の順序に並び替え、更にこのフレームがフレーム内符号である旨を示す情報を付加した上で、符号データストリームを生成する。

次に、画像符号化装置１００に入力された原画像ＯＩを構成するフレームを、フレーム間圧縮する場合の動作について説明する。この場合、スイッチＳＷ１、ＳＷ２ともＩｎｔｅｒノードにスイッチされる。符号化対象のフレームは、ウェーブレット変換部１によってウェーブレット変換が施され、階層化されたサブバンドに分割された後、この結果から動き予測部５によって得られた予測画像が減算器７によってサブバンド毎に減算されて予測誤差を得る。この予測誤差が量子化部２によって量子化され、量子化されたデータが逆量子化部３と符号化部６に送られる。逆量子化部３に送られた量子化データは、逆量子化部３によって逆量子化された後、加算器８によって動き予測部５によって得られた予測画像が加算される。この加算器８の結果が参照画像として、フレームバッファ４に格納される。

動き予測部５は、図３に示したフローチャートに従って、サブバンド毎に動き予測を行う。このフローチャートにおいて、Ｎはウェーブレット変換部１でフィルタリングを行った回数を表す。すなわち、ウェーブレット変換部１でウェーブレット変換された画像は、第Ｎ階層の画像となる。

原画像ＯＩを構成するフレームをフレーム内符号化する場合、動き予測部５は動き予測処理を開始し（Ｓ１０）、変数ｎにフィルタリング回数Ｎを代入する（Ｓ１１）。そして、ウェーブレット変換部１で得られた画像と参照画像の第Ｎ階層のＬＬ成分同士を比較し、動き探索を行って、動きベクトルと予測画像を生成する（Ｓ１２）。この動きベクトルは符号化部６に送られ、予測画像は減算器７と加算器８に送られる。

次に、第Ｎ階層の高周波成分ＮＨＬ、ＮＬＨ、ＮＨＨは、同じ第Ｎ階層のＬＬ成分の動きベクトルを用い、それぞれ参照画像の第Ｎ階層の高周波成分ＮＨＬ、ＮＬＨ、ＮＨＨから予測画像を生成して、この予測画像を減算器７と加算器８に送る（Ｓ１３）。次に、変数ｎから１を引いて新たな変数ｎとする（Ｓ１４）。そして、第ｎ階層の高周波成分ｎＨＬの動きベクトルとして、第（ｎ＋１）階層の高周波成分（ｎ＋１）ＨＬの動きベクトルを２倍したものを仮設定し（Ｓ１５）、この動きベクトルと、これに近い範囲の動きベクトルに対して動き探索を行い、最終的な動きベクトルを算出する。そして、この最終的な動きベクトルと仮設定した動きベクトルの差分Δｄｎを求め、これを符号化部６に送る（Ｓ１６）。また、第ｎ階層の高周波成分ｎＨＬ、ｎＬＨ、ｎＨＨに対し、ステップＳ１６で求めた最終的な動きベクトルを使用して、参照画像から予測画像を生成し、これを減算器７と加算器８へ送る（Ｓ１７）。

次に、変数ｎが１か否かを判定し（Ｓ１８）、Ｙｅｓの場合は動き予測処理を終了する（Ｓ１９）。Ｎｏの場合はＳ１４に戻り、高周波成分に対する動き予測処理を継続する。

符号化部６は、量子化部２で量子化されたデータを符号化し、この符号データを所定の順序に並び替えるとともに、このフレームがフレーム間圧縮されたフレームであることを示す情報と、動き予測部５で求めた動きベクトルや参照画像に使用するフレームなど、動き予測に関するパラメータを付加して符号データストリームを生成する。このとき、動きベクトルは階層毎に付加される。そして、一番レベルの深い階層（第Ｎ階層）については、その階層の動きベクトルがそのまま符号化されて符号データストリームに付加される。一方、その他の階層については、その階層の動きベクトルと、一つ前の階層の動きベクトルを２倍した値との差分Δｄｎが符号化されて、符号データストリームに付加される。こうして、最終的な符号化画像ＣＩ（Coded Image）が出力される。

次に、図１の画像符号化装置１００によって得られた符号化画像ＣＩを復号するための装置について説明する。図４に示した画像復号装置２００は、この装置の一例である。画像復号装置２００は、復号階層レベル設定部２１、復号部２２、逆量子化部２３、加算器２４、ウェーブレット逆変換部２５、フレームメモリ２６、動き補償部２７とスイッチＳＷ３を備えている。

復号階層レベル設定部２１は、画像復号装置２００の処理パワーや画像復号装置２００に接続された表示装置の解像度などに応じて、復号画像を得るのに必要な階層レベルを設定する。

復号部２２は、画像復号装置２００に入力された符号化画像ＣＩから、各サブバンドの量子化係数を復号する。このとき、復号部２２は、復号階層レベル設定部２１で設定された階層まで量子化係数を復号し、それ以外の量子化係数は復号せずに捨てることができる。また、復号部２２は、符号化画像ＣＩから、符号化画像ＣＩを構成するフレーム毎に、そのフレームがフレーム内圧縮されたものか、フレーム間圧縮されたものかを判断する。

さらに、フレーム間圧縮されたフレームを復号する際は、符号化画像ＣＩに付加された動き予測に関するパラメータを復号する。このパラメータには、各階層の動きベクトルに関する情報や、参照画像に使用するフレームなどの情報が含まれる。符号化画像が第Ｎ階層まで階層化されたものであるとき、第Ｎ階層の動きベクトルについては、その大きさが符号化画像ＣＩから復号される。一方、その他の階層の動きベクトルは、一つ前の階層の動きベクトルを２倍した値との差分ベクトルΔｄｎが復号される。これらの動き予測に関するパラメータは動き補償部２７に送られる。

逆量子化部２３は、復号部２２で復号された量子化係数を逆量子化し、ＳＷ３のＩｎｔｒａノードと加算器２４に送られる。加算器２４は、後述の動き補償部２７で生成された予測画像を逆量子化されたデータに加算し、この結果をＳＷ３のＩｎｔｅｒノードに送る。ＳＷ３は、復号対象のフレームがフレーム内圧縮の場合はＩｎｔｒａノードに、フレーム間圧縮の場合はＩｎｔｅｒノードにスイッチされる。

ウェーブレット逆変換部２５は、ＳＷ３で選択されたデータをウェーブレット逆変換することにより復号画像ＤＩを出力する。また、フレームメモリ２６は、ＳＷ３で選択されたデータを動き補償の参照画像として利用するために格納する。動き補償部２７は、復号部２２から送られてきた動きベクトルに関する情報を基に、階層毎に動きベクトルを算出する。そして、この動きベクトルと復号部２２から送られてきた参照画像に使用するフレームの情報をもとに、サブバンド毎に予測画像を生成し、この予測画像を加算器２４に送る。

斯かる構成に基づき、図４に示した画像復号装置２００の動作を以下に説明する。画像復号装置２００は、符号化画像ＣＩが入力されると、これを復号部２２に入力する。復号部２２は、まず符号化画像ＣＩから、符号化画像ＣＩを構成するフレームがフレーム内圧縮されたものか、フレーム間圧縮されたものかを判断し、フレーム内圧縮されたものであればＳＷ３をＩｎｔｒａノードにスイッチし、フレーム間圧縮されたものであればＳＷ３をＩｎｔｅｒノードにスイッチする。

さらに、復号部２２は、復号階層レベル設定部２１で設定された階層まで量子化係数を復号する。復号対象のフレームがフレーム間圧縮されたものであれば、復号階層レベル設定部２１で設定された階層まで、前述の動き予測に関する情報も復号し、動き補償部２７へ送る。

復号部２２で復号された量子化係数は逆量子化部２３で逆量子化される。そして、フレーム内圧縮されたフレームを復号している場合、逆量子化されたデータはＳＷ３のＩｎｔｒａノードを介してウェーブレット逆変換部２５に送られる。また、フレーム間圧縮されたフレームを復号している場合は、加算器２４によって、逆量子化されたデータに、動き補償部２７にて得られた予測画像を加算した上で、この加算したデータをＳＷ３のＩｎｔｅｒノードを介してウェーブレット逆変換部２５に送られる。そして、ウェーブレット逆変換部２５から復号画像ＤＩが得られる。

一方、ウェーブレット逆変換部２５に送られるデータは、動き補償用の参照画像として用いるためにフレームメモリ２６にも送られ、格納される。そして、動き補償部２７は、フレームメモリ２６に格納された参照画像から、図５に示したフローチャートに従って、予測画像を生成し、動き補償を行う。

まず、復号するフレームがフレーム内符号化であるとき、動き補償部２７は動き補償の処理を開始する（Ｓ２０）。このとき、変数ｎに符号化画像の階層レベルＮを代入する（Ｓ２１）。

次に、復号部２２で復号された第Ｎ階層の動きベクトルを動き補償部２７が取得し（Ｓ２２）、この動きベクトルをもとに第Ｎ階層のサブバンドＬＬ、ＮＨＬ、ＮＬＨ、ＮＨＨの予測画像が生成され、加算器２４に送られる（Ｓ２３）。

次に、動き補償部２７が復号階層レベル設定部２１で設定された階層まで動き補償を行ったか否かを判定する（Ｓ２４）。ここでＹｅｓと判定されれば、ステップＳ２９へ飛び、動き補償処理を終了する。Ｎｏと判定されれば、ステップＳ２５に飛ぶ。

ステップＳ２５は、変数ｎから１を引いて値を新たな変数ｎとして代入する。
次に、復号部２２で復号された第ｎ階層の差分動きベクトルΔｄｎを動き補償部２７が取得する（Ｓ２６）。そして、この差分動きベクトルΔｄｎと、第（ｎ＋１）階層の動きベクトルを２倍したものを足し合わせて、第ｎ階層の動きベクトルを求め、この動きベクトルをもとに第ｎ階層のサブバンドｎＨＬ、ｎＬＨ、ｎＨＨの予測画像を生成し、これらの予測画像を加算器２４へ送る（Ｓ２７）。

続いて、変数ｎが１であるか否かを判定する（Ｓ２９）。そして、もし１であれば、すべての階層のサブバンドに対して予測画像が生成されたことになるので、ステップ２９に飛び、動き補償処理を終了する。変数ｎが１以外であれば、ステップＳ２４に戻って動き補償処理が継続される。

以上、本発明に好適な実施の形態によれば、以下の通りの作用効果を奏する。

（１）画像符号化装置１００によって得られた符号化画像ＣＩは、各階層毎に動きベクトル情報を付加しているため、これを画像符号装置２００によって任意の画像サイズで復号するために、途中の段階で復号を打ち切っても、それまでに復号された各空間周波数帯域の動きベクトル情報をもとに、復号を継続することが可能である。したがって、空間スケーラビリティを容易に実現することが可能である。

（２）画像符号化装置１００は、階層化されたサブバンド毎に予測画像を生成して予測誤差を求め、この予測誤差を量子化した上で符号化画像ＣＩを生成するので、この符号化画像ＣＩを復号するときに、各フレームの復号を途中の階層で打ち切っても、それまでに得られた予測誤差と動きベクトル情報を基に、復号画像ＤＩを得ることができ、空間スケーラビリティを更に容易に実現することが可能である。

（３）画像符号化装置１００は、各階層毎に一つのサブバンドに対して動き予測を実施して動きベクトルを算出し、同一階層の他のサブバンドに対してこの動きベクトルを適用するため、動き予測に掛かる演算量を削減することが可能である。

（４）符号化画像ＣＩに付加する各階層の動きベクトルの情報は、一番深い階層を除いて、一段下の階層の動きベクトルの２倍したものとの差分ベクトルであるため、符号量を削減することが可能である。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形が可能なこと、またそうした変形も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。そのような変形例を以下に示す。

上記の実施の形態では、変換符号化方式として離散ウェーブレット変換を用いたが、これに限るものではなく、原画像を階層化して変換する方式であれば、本発明の目的を達することができる。例えば、原画像を階層化する方式として、ＱＭＦ（Quadrature Mirror Filter）などがある。

上記の実施の形態では、途中の階層の動きベクトルを求める際、ＨＬ成分を使用したが、これに限らず、ＬＨ成分もしくはＨＨ成分を用いてもよい。また、途中の階層の動きベクトルを符号化する際、その１つ下の階層の動きベクトルを２倍したものを予測ベクトルとして、この予測ベクトルとの差分を符号化した例を示したが、これに限るものではなく、この予測ベクトルは１つ下の階層の動きベクトルを整数倍したものであればよい。この倍数は、空間周波数帯域に分割する数によって決めてもよく、例えば横方向にａ個、縦方向にｂ個分割する場合の予測ベクトルは、１つ下の階層の動きベクトルを横方向にａ倍、縦方向にｂ倍にして決定してもよい。

上記の実施の形態では、階層毎に１つのサブバンドに対して動き予測を行い、これによって求められた動きベクトルを階層毎に符号化画像ＣＩに付加したが、これに限らず、各階層で複数のサブバンド毎に動き予測を行い、これらの動きベクトルの平均を求めて、これを各階層の動きベクトル情報として符号化画像ＣＩに付加してもよい。もしくは、すべてのサブバンドに対して動き予測を行い、サブバンド毎に動きベクトル情報を付加してもよい。この場合、動きベクトル情報に対する符号量が増大するが、各サブバンドの予測誤差に対する符号量を削減できる。

実施の形態に係る画像符号化装置１００の構成図である。 ウェーブレット変換を説明するための図である。 画像符号化装置１００の動き予測の処理手順を示したフローチャートである。 実施の形態に係る画像復号装置２００の構成図である。 画像復号装置２００の動き補償の処理手順を示したフローチャートである。

符号の説明

１ ウェーブレット変換部
２ 量子化部
３ 逆量子化部
４ フレームメモリ
５ 動き予測部
６ 符号化部
７ 減算器
８ 加算器
２１ 復号階層レベル設定部
２２ 復号部
２３ 逆量子化部
２４ 加算器
２５ ウェーブレット逆変換部
２６ フレームメモリ
２７ 動き補償部
１００ 画像符号化装置
２００ 画像復号装置

Claims (8)

1. 画像を複数の空間周波数帯域に分割する第１のステップと、
   分割された空間周波数帯域のうち任意の周波帯域を、更に複数の空間周波数帯域に分割する第２のステップと、を含み、
   前記第１のステップと第２のステップとによって得られた複数の空間周波数帯域毎に動き予測を行う画像符号化方法。
2. 画像を複数の空間周波数帯域に分割する第１のステップと、
   分割された空間周波数帯域のうち任意の周波帯域を、更に複数の空間周波数帯域に分割する第２のステップと、を含み
   同一のステップで得られる複数の空間周波数帯域のうち少なくとも１つの空間周波数帯域について動き予測を行う画像符号化方法。
3. 前記任意の周波数帯域は、前記分割された空間周波数帯域のうち最も低い周波数帯域であることを特徴とした請求項１又は２に記載の画像符号化方法。
4. 前記第２のステップは、所定の回数繰り返して行われることを特徴とした請求項１〜３のいずれかに記載の画像符号化方法。
5. 前記動き予測によって得られた動きベクトルもしくはその差分情報を符号化することを特徴とした請求項１〜３に記載の画像符号化方法。
6. 同一のステップで得られる複数の空間周波数帯域の動きベクトルを、すべて同じ方向と大きさにすることを特徴とした請求項１〜５のいずれかに記載の画像符号化方法。
7. 前記空間周波数帯域毎に、前記空間周波数帯域のデータと前記動きベクトルによって得られる予測データとの差分データを求め、この差分データをさらに符号化する請求項１から６のいずれかに記載の画像符号化方法。
8. 所定の空間周波数帯域の動きベクトルを符号化する際に、前記所定の空間周波数帯域を得たステップの次のステップで得られた空間周波数帯域で、且つ前記所定の空間周波数帯域に対応する空間周波数帯域の動きベクトルを整数倍にしたものを予測ベクトルとし、この予測ベクトルと前記所定の空間周波数帯域の動きベクトルとの誤差を符号化することを特徴とした請求項５に記載の画像符号化方法。

Images