JP2007194935A - 動画像符号化装置および動画像符号化プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動画像符号化においてフレーム間予測を行う際に、効率良くモード選択ができ、符号化全体にかかる処理量を削減することにある。
【解決手段】制御器２１５は、複数の予測モードのうちから１つずつ動き検出手段２０９に原画像と予測画像との一致度をブロック内の画素単位での差分値の総量で示す評価値を求めさせ、モード判定２１１により最適な予測モードが設定された場合には、予測処理を停止し、当該予測モードのみにより符号化処理を行うように制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、動画像を効率的に伝送するために、より少ない符号量で符号化する高能率符号化装置において、動きの度合いの小さいブロック領域についてフレーム間予測の計算量を削減して高速に符号化処理を行う動画像符号化装置および動画像符号化プログラムに関する。

従来の動画像符号化装置にあっては、符号伝送時の帯域制限や、保存時の容量制限に応じて指定の符号量に抑えるために、通常は各マクロブロック毎に量子化のパラメータを調整し、各マクロブロックの複雑度に応じて符号量を割り当てていた。

一般に、インター符号化処理では原画像と参照画像について設定したサーチ範囲内でブロックマッチングを行って差分の合計値が最小になる位置を求め、動きベクトルと残差成分を符号化している。

画像符号化の一般的な技術として、参照画像として直前の画像の他に時間軸方向で先の画像を使用したり、双方向から予測したりする方法が使われており、そのためにブロックマッチングにかかる処理時間が膨大となっている。

従来の動画像符号化装置としては、例えば特許文献１に記載されたものが報告されている。この動画像符号化装置では、動きベクトルを算出する場合に、ブロックサイズを固定しておき、以前に符号化されたブロックから動きベクトルを算出して探索範囲を決定することで処理量の削減を図っていた。

しかしながら、特許文献１にあっては、ブロックサイズが可変になった場合や参照画像の探索対象を減らす方法については言及されていない。

さらに、近年実用化が進みつつあるＭＰＥＧ４−ＡＶＣ（Ｈ．２６４）の符号化においては、ブロック毎にブロックサイズを１６×１６〜４×４に変えることができ、画像に応じてその中から最適のブロックサイズを選択して符号化することにより符号化効率を向上させている。また、ＭＰＥＧ４−ＡＶＣにあっては、ブロック間の差がない場合に、処理をスキップするという手法も符号化効率を向上させるために採用されている。
特開２００３−１６９３３８号公報

しかしながら、ＭＰＥＧ４−ＡＶＣの符号化にあっては、ブロックマッチングの処理量がさらに増えるために、処理量を減らすための手法が求められていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的としては、動画像符号化においてフレーム間予測を行う際に、効率良くモード選択ができ、符号化全体にかかる処理量を削減することができる動画像符号化装置および動画像符号化プログラムを提供することにある。

請求項１記載の本発明によれば、画像をブロック単位に分割して、複数の予測モードについて原画像と参照画像とのマッチングにより動きベクトルを検出して予測画像を作成する予測処理と、原画像と予測画像との差分値を変換量子化して符号化処理を行う動画像符号化装置において、前記予測モードのうちの１つに対して、前記原画像と前記予測画像との一致度を前記ブロック内の画素単位での差分値の総量で示す評価値として求める評価値算出手段と、当該予測モードに対して求めた評価値が予め設定した閾値以下となるか否かを判定し、該当する予測モードを最適な予測モードとして設定するモード判定手段と、前記複数の予測モードのうちから１つずつ前記評価値算出手段に評価値を求めさせ、前記モード判定手段により最適な予測モードが設定された場合には、前記予測処理を停止し、当該予測モードのみにより前記符号化処理を行うように制御する制御手段とを備えたことを要旨とする。

本発明によれば、フレーム間動き検出を行う場合にブロック毎に最適なモードと判定する閾値を設定し、閾値以下のモードが出現した時点で処理を打ち切るので、特に動きに少ないブロック領域について効率良くモード選択ができ、符号化全体にかかる処理量を削減することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る動画像符号化プログラムを実行可能なパーソナルコンピュータ１１の構成を示す図である。図１を参照してこのパーソナルコンピュータ１１の具体的なハードウェア構成について説明する。

図１において、プロセッサ１３、メインメモリ１５、第１フレームメモリ１７、第２フレームメモリ１９は、メモリバス２１を介して相互に接続されている。また、このメモリバス２１には、Ｉ／Ｏバス２３も接続されている。

プロセッサ１３は、メインメモリ１５に記憶されているプログラム、またはディスク駆動部３１からメインメモリ１５にロードされたプログラムに従って動画像符号化処理や各種の処理を実行する。また、メインメモリ１５には、プロセッサ１３が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

Ｉ／Ｏバス２３には、それぞれの入出力コントローラ２５，２７，２９を介して、ディスク駆動部３１、記憶部３３、入力部３５、表示部３７、ネットワークＩ／Ｆ３９が接続されている。

ディスク駆動部３１は、例えばＣＤ−ＲＯＭ４１やＤＶＤを駆動する装置であって、例えばＣＤ−ＲＯＭ４１から動画像符号化処理プログラムを読み出す機能を有している。

記憶部３３は、半導体記憶装置や磁気ディスク装置であって、オペレーティングシステムなどのプログラムが記憶されている。

入力部３５には、操作者が各種の操作を入力するキーボード、マウスなどの入力デバイス、監視カメラ４３が接続されているＵＳＢデバイスにより構成されており、入出力コントローラ２７、Ｉ／Ｏバス２３及びメモリバス２１を介してプロセッサ１３に出力される。

表示部３７は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイなどであり、プロセッサ１３からメモリバス２１、Ｉ／Ｏバス２３、入出力コントローラ２７を介して表示部３７に表示させる出力信号を入力し、例えば動画像符号化処理の操作画面などを表示する。

ネットワークＩ／Ｆ３９は、ＬＡＮカードやモデムなどの装置であり、これによりインターネットに接続し、他のサーバ、パーソナルコンピュータとの通信処理を行うこともできる。

ディスク駆動部３１によりＣＤ−ＲＯＭ４１から読み出された動画像符号化処理や各種処理を実行するためのプログラムやドライバは、メインメモリ２１にロードされてから実行される。

ネットワークＩ／Ｆ３９では、公衆電話回線、ＩＳＤＮ、ＡＤＳＬ等のネットワーク４５からインターネットを介して相手側のパーソナルコンピュータに映像データを送信する。

図２は本発明に係る動画像符号化処理部５１の構成を示す図である。

監視カメラ４３から入力部３５に入力された画像信号５３は、入出力コントローラ２７、Ｉ／Ｏバス２３及びメモリバス２１を介して第１フレームメモリ１７に原画像として蓄えられ、フレーム内またはフレーム間の符号信号として符号化される。

フレーム内符号化（以下、イントラ符号化という）では、フレーム内の画像信号のみが独立して符号化され、一方、フレーム間符号化処理（以下、インター符号化処理という）では、直前、直後のフレームを参照フレームとする予測信号が生成され、予測誤差が符号化される。

まず、イントラ符号化処理では、第１フレームメモリ１７から読み出された画像信号が加算器５５から直交変換器５７に入力されて直交変換され量子化器５９に入力される。量子化器５９では、低域を細かく高域を粗く量子化することにより情報量の削減を行い量子化データが可変長符号化器（ＶＬＣ）６１に出力される。可変長符号化器６１ではエントロピー符号化され、バッファ６３に蓄積された後、符号信号６５が出力され、記憶部３３へ保存またはネットワーク４５を介して相手の端末機器に伝送される。

イントラ符号化処理では、量子化器５９から出力された量子化データは逆量子化器６７に入力され、逆量子化器６７で逆量子化され、逆直交変換器６９で逆直交変換され、逆直交変換器６９により再構成されたデータが加算器７１を経て第２フレームメモリ１９に蓄えられる。

一方、インター符号化処理では、第１フレームメモリ１７から読み出された画像信号と、第２フレームメモリ１９に蓄積された参照画像とが動き検出器（ＭＥ）７３に入力され、動き検出器７３により最適な予測モード信号を決定し、決定された予測モード信号に対応するブロックサイズにおいて動きベクトルを検出して予測信号を生成し動き補償器７５に出力する。動き補償器７５では予測信号が動き補償され加算器５５，７１に出力される。加算器５５では、第１フレームメモリ１７から読み出された画像信号から、動き補償器７５で動き補償された予測信号が減算され、加算器５５から出力される予測誤差が直交変換器５７に入力される。

直交変換器５７に入力された予測誤差は直交変換され量子化器５９に入力される。量子化器５９で量子化された量子化データが可変長符号化器６１に出力される。可変長符号化器６１でエントロピー符号化され、バッファ６３に蓄積された後、符号信号６５が出力され、記憶部３３へ保存またはネットワーク４５を介して相手の端末機器に伝送される。

このとき、量子化器５９で量子化された量子化データは、逆量子化器６７、逆直交変換器６９を経て加算器７１に入力され、一方、動き補償器７５により動き補償された予測信号も加算器７１に入力され、加算器７１で再構成された画像信号が参照画像として第２フレームメモリ１９に蓄えられる。

なお、動き検出器７３は、動きベクトルとともに予測モード信号を出力する。この予測モード信号は、可変長符号化器６１により符号化されてバッファ６３を介して符号信号６５として出力される。

［比較例１］
図３（ａ）は、本発明の動画像符号化処理部５１に用いられる動き検出器７３の比較例１として動き検出器７３ａを示すブロック図である。図３（ｂ）〜（ｅ）は、各モードのブロックサイズを示す図である。

本比較例の特徴は、動き検出器７３ａが動き検出手段１０９、評価テーブル１１０、モード判定器１１１から構成されていることにある。

第１フレームメモリ１７から読み出された符号化すべき原画像と、第２フレームメモリ１９から読み出された参照画像１，２とが動き検出手段（評価値算出手段）１０９に入力される。

動き検出手段１０９は、入力される原画像について参照画像１，２と比較して動きベクトルを求める。

動きベクトルは、一般的な方法により各ブロック毎に原画像と参照すべき前フレームとの一致度をブロック内の画素単位での差分値の総量を求め、差分値が最小になる位置から動きベクトルＭＶ（ｘ、ｙ）が決定される。この時、動き検出手段１０９は、最小となった差分値の総量Sを評価値として評価テーブル１１０に出力する。

なお、評価値は下記の数式（１）から求めることができる。S(SAD)をブロック内の画素の絶対差分値の総和、pを原画像の輝度レベル、ｒを参照画像の輝度レベルとし、例えばブロックサイズが１６×１６の場合に、

ＭＰＥＧ４−ＡＶＣでは、参照画像としてブロック毎に複数の画像から最適のものを選択することが可能で、さらにブロックサイズを１６×１６から４×４まで適当に組み合わせることができる。

そのため、動き検出手段１０９では、これらの組合せから最適の予測モードを選択することが必要である。

図３（ａ）では２枚の参照画像として、図３（ｂ）〜（ｅ）に示すブロックサイズのうち１６×１６モードから８×８モード（１０４〜１０８）までのうちの１つのモードを選択する例について記述している。

参照画像１と参照画像２について各予測モード（１０４〜１０８）についてそれぞれ動き検出手段１０９でブロックマッチングを行い、原画像と参照画像１，２とのそれぞれの差分値を計算して評価値を求め、図４に示すように、評価テーブル１１０に出力する。これらの評価値が最小になる参照画像及び予測モードをモード判定器１１１によって判定し、モード信号１１２を出力する。

なお、評価値としては原画像と参照画像１，２とのそれぞれの差分値だけでなく、この予測モードで符号化する場合に必要なストリームのビット長を加えてもよい。

［実施例１］
上述した比較例１にあっては、動き補償によるフレーム予測を行う場合に、複数の予測モードや複数の参照画像について予測画像と原画像との差分による評価値を算出して最適のものを選択するため、予測にかかる処理量が膨大になり実装に適さないという問題があった。

ところで、リアルタイムで動作する動画像符号化処理部５１においては、これらの組合せの中から最適なものを少ない処理時間で求める必要がある。

そこで、本発明では、最適な予測モードと判定されたモードと評価値をブロック毎にモード保存テーブル２１３に保存しておき、その時間軸方向の履歴によって動き検出を途中で打ち切るモードを追加する。このモードを以下では高速モードと呼ぶ。

図５は、本発明の動画像符号化処理部５１に用いられる動き検出器７３の実施例１として動き検出器７３ｂを示すブロック図である。

本実施例の特徴は、動き検出器７３ｂが動き検出手段（評価値算出手段）２０９、評価テーブル２１０、モード判定器２１１、モード保存テーブル２１３、制御器２１５とから構成されていることにある。

まず、最初のインターフレームにおいては、参照画像とブロックサイズの組合せでできる全ての予測モード（２０２〜２０３、２０４〜２０８）について、動き検出手段２０９によって上述したブロックマッチングを行って評価値を求めて評価値テーブル２１０に記憶しておき、モード判定器２１１により評価値テーブル２１０に記憶した評価値の中から最適な予測モードを選択してモード信号として出力する。

選択されたモード情報（評価値、ブロックサイズ、参照画像Ｎｏ．）はブロック毎にモード情報テーブル２１３に保存する。

モード情報テーブル２１３は、ブロック毎に選択されたブロックサイズと参照画像Ｎｏ．と評価値が保存されている。評価値については、モード決定時に選択された最小のものを保存するが、時系列での直前の評価値だけでなく一定の時間間隔での評価値履歴を持つことにより、評価値のブレを吸収できるようにする。

例えば、図６（ａ）に示す画像の例では、ブロック毎に評価値の履歴を取ると図６（ｂ）のようになる。

図６（ｂ）に示すように、静止画に近い動きの少ないブロックＡと比較して、動きの多いブロックＢで評価値の変化に著しい違いがあることが理解できる。

そこで、評価値の変化度合いを評価値履歴としてモード保存テーブル２１３に保存する。しかし、全てのブロックについて一定時間内の評価値を保存するためには多くのメモリを消費するので、評価値を加工した値を保存することにする。

例えば、時系列での評価値の平均と分散を計算して保存し、これを評価値履歴として使用する。

差分値の平均を一定時間内のSの平均値Savgとして下記の数式（２）で表し、差分値Sの分散Vを平均値Savgとの二乗誤差として下記の数式（３）で表す。

平均値Savgと分散Vが共に小さい値の場合は、静止画に近い変換の少ない領域として、動き検出を全てのモードで行うのでなく、候補について順に評価値を算出し、ある閾値Ｓref 以下になったらそのときのモードを最適な予測モードと見なして設定することで以降の処理量を削減する。

このとき、実際には評価を行わなかったモードが最適な予測モードである可能性もあるが、元々評価値履歴の小さい領域についてはその差はさほどない場合が多いので、最適に近いモードを得られたとして、以降の処理を省略する。

閾値Ｓrefとしては、（１）直前のフレームでの評価値＋α、または、（２）フレーム間平均の評価値＋α、などを使用する。αは、例えば＋５％までを許容するなど、適当に設定すると良い。

次に、図７を参照して、処理の流れを説明する。

ここで、直前のフレームで採用されたモード２０５（ブロックサイズ１６×１６）と、第２フレームメモリ１９から読み出した参照画像を初期モードとして評価値を計算する。次に、この評価値が評価値の履歴から算出した閾値Ｓref以下であれば、このモード２０５を最適な予測モードと見なしてモード２１２として出力する。

モード判定器２１１から出力された予測モード信号は、次のフレームの予測モードを決定するためにモード保存テーブル２１３に保存される。

なお、最適な予測モードと設定されたときの評価値の履歴をブロック番号毎にモード保存テーブル２１３に保存しておき、このモード保存テーブル２１３に保存された評価値の履歴に基づいて、新たな閾値を算出し、制御器２１５は、この算出した閾値を新たな閾値としてモード判定器２１１に設定するように制御することで、閾値Ｓref を更新することができる。

それ以外のモードについての評価は行わずに次のブロックの処理に移る。閾値Ｓref以下にならない場合は他に最適な予測モードの可能性があるため、次の候補でのブロックマッチングを行い、閾値Ｓref以下になるまで繰り返す。

全モードに対して、求めた評価値が閾値Ｓref以下にならなかった場合は新たに動きが発生したものとして上述した処理により求めた評価値が最小になったモードを予測モードとして採用する。以上のようにして、ブロック毎に予測モードを決定する。

次に、図８に示すフローチャートを参照して、制御器２１５により動画像符号化処理を行うための各ステップでの動作を説明する。

ブロックのモード決定を開始すると、まず、ステップＳ１０では、制御器２１５はモード保存テーブル２１３を参照して該当ブロックについての評価値の履歴と直前のモードブロックサイズ、参照画像番号を取得する。

ここで、ステップＳ２０では、制御器２１５はモード保存テーブル２１３から取得した評価値の履歴の平均値Savgが第１の基準値より小さい値であり、かつ、分散Vが第２の基準値より小さい値であるかどうかを判断する。

なお、評価値として1ブロック分（１６ｘ１６画素）の画素値差分を用いる場合には、平均値Savgの基準値としては例えば512〜1024（１画素の差の平均が2〜4）の値を使用するが、基準値については画像の性質（動きの多い、少ない）により適当に設定できるようにする。

同様に、分散Vの基準値としては例えば平均値Savgとの差が100、つまりVはその２乗の10000程度の基準値として用いるが、画像の性質により適宜設定できるようにする。

評価値履歴として保存されている平均値Savgが第１の基準値より小さい値ではない場合、または分散Vが第２の基準値より小さい値ではない場合には、ステップＳ１００に進み、通常モードに移行して全モード２０４〜２０８について評価値Ｓを算出し、最適な予測モードを決定し、ステップＳ１１０に進む。

一方、ステップＳ２０で、制御器２１５は評価値履歴として保存されている平均値Savgと分散Vがそれぞれ第１および第２の基準値より小さい値である場合には、ステップＳ３０に進み、高速モードにおいて、制御器２１５は候補として直前の予測モードでのブロックサイズや参照画像を設定する。

次いで、ステップＳ４０では、制御器２１５は候補の予測モードでのブロックサイズや参照画像での評価値Ｓを算出する。

ここで、ステップＳ５０では、制御器２１５はその評価値が閾値Ｓrefより小さいか否かを判断する。ここで、その評価値が閾値Ｓrefより小さい場合には、ステップＳ９０に進み、制御器２１５は予測処理を停止し、この候補を最適な予測モードとして決定し、ステップＳ１１０に進む。

ステップＳ６０では、評価値が閾値Ｓrefより大きい場合には、制御器２１５は全モードについて評価したか否かを判断する。評価済みの場合には、ステップＳ８０に進み、制御器２１５はその中から評価値が最小のモードを決定し、ステップＳ１１０に進む。

一方、ステップＳ７０では、全モードについて評価済みでなければ、制御器２１５は次の候補となるモードを決定する。次いで、ステップＳ４０に戻り上述した処理を繰り返す。なお、次の候補となるモードは当該ブロックについて直近の頻度から求めてもよいし、画像の傾向から頻度の高いものを選択してもよい。候補となるモードを決めた後はステップＳ４０により評価値を算出して同様の処理を繰り返す。

このようにして当該ブロックの予測モードが決まるので、ステップＳ１１０では、制御器２１５はこれから評価値の平均値Savgや分散Vなどの評価値履歴を更新する。

次いで、ステップＳ１２０では、動き検出器７３により決定された最適な予測モード信号に対応するブロックサイズにおいて、上述したインター符号化処理によりブロックの符号化を行い、次のブロックの処理へ移る。

ステップＳ１０〜Ｓ１２０に示す処理をフレームの全ブロックについて行うことでインターフレーム符号化が終了する。

監視カメラ４３から入力した画像信号を符号化して例えばハードディスクＨＤに記録する場合、画画の限られた一部の領域のみで動きが発生することがあり、それ以外の領域は殆ど動きのない背景領域となる。このような場合には、全てのブロック領域で同様の精度でベクトル検出を行う必要はないため、上述したように、最適モードと判定されたモードと評価値をブロック毎に保存しておき、その時間軸方向の履歴によって動き検出を途中で打ち切るモードを追加することで、符号化効率や画質を落とすことなく、高速で符号化処理を行うことが可能となる。特に、動きの少ないブロック領域について、効率良くモード選択ができ、符号化全体にかかる処理量を削減することができる。

［変形例１］
上述した実施の形態に係る動画像符号化プログラムの変形例１について説明する。実施例１にあっては、評価値履歴より判断して動きの小さいブロック領域では、全てのモードについての評価を行わずに、閾値Ｓref以下になった時点で評価を打ち切る。このため、突発的な画像の変化があった場合にモードの選択が不適当になる恐れがある。

そこで、このような現象を回避するために、インターフレーム符号化毎に評価を打ち切り高速モードを許容するかどうかを切り替える。

例えば数フレームに１回は必ず全モードの評価値を算出して最適モードを決定しておくことにより、突発的な動きがある場合でも、効率良く符号化を行うことができる。

また、図９に示すような手法もある。図９（ａ）に示すフレーム０では、偶数のブロック位置（白抜き）については高速モード不可、奇数のブロック位置（斜線）は高速モード可とする。一方、図９（ｂ）に示すフレーム１では、偶数のブロック位置（斜線）で高速モード可、奇数のブロック位置（白抜き）は高速モード不可としている。

このように、フレームの全ブロックについて全モードの評価値を算出するのではなく、ブロック位置が偶数か奇数かにより、高速モードが許容できるかどうかを切り替えることで、フレーム１枚の符号化にかかる処理量をフレーム間で平均化することができ、この結果、１秒間に処理できるフレーム数を増やすことが可能となる。

[実験結果]
図１０は、上述した比較例１、実施例１、変形例１での処理ブロック数と演算量に関する比較表である。

比較例１では、１００％通常モードのみでブロックマッチング処理を行うため、１種類のブロックサイズに対して演算する高速モードでは、演算量が“０”になり、５種類のブロックサイズに対して演算する通常モードでは、演算量が“１００”になるので、両者の演算量合計は５００となる。

実施例１では、１００％通常モードと高速モードとを組み合わせてブロックマッチング処理を行うため、高速モードでは、演算量が“５０”になり、通常モードでは、演算量が“５０”になるので、両者の演算量合計は３００となる。

変形例１では、白ブロックの５０％は通常モードのみでブロックマッチング処理を行い、黒ブロックの５０％は通常モードと高速モードとを組み合わせてブロックマッチング処理を行うため、高速モードでは、演算量が“２５”になり、通常モードでは、演算量が“７５”になるので、両者の演算量合計は４００となる。

この比較表から、実施例１に示すように、１００％通常モードと高速モードとを組み合わせてブロックマッチング処理を行うことで、演算量の低減に寄与することができる。

なお、本発明は、上記装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むものである。このプログラムは、記録媒体から読みとられてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。

本発明の実施の形態に係る動画像符号化プログラムを実行可能なパーソナルコンピュータ１１の構成を示す図である。 本発明に係る動画像符号化処理部５１の構成を示す図である。 （ａ）は、本発明の動画像符号化処理部５１に用いられる動き検出器７３の比較例１として動き検出器７３ａを示すブロック図である。（ｂ）〜（ｅ）は、各モードのブロックサイズを示す図である。 求めた評価値を記憶しておく評価テーブル１１０の構造を示す図である。 本発明の動画像符号化処理部５１に用いられる動き検出器７３の実施例１として動き検出器７３ｂを示すブロック図である。 （ａ）は、画像の一例であり、（ｂ）は、ブロックＡ，Ｂの評価値の履歴を示す図である。 動き検出器７３ｂの動作を説明するための図である。 動画像符号化処理の各ステップを説明するためのフローチャートである。 （ａ）は、フレーム０でブロック位置ごとに高速モード不可と高速モード可とを設定している様子を示す図である。（ｂ）は、フレーム１でブロック位置ごとに高速モード可と高速モード不可とを設定している様子を示す図である。 比較例１、実施例１、変形例１での処理ブロック数と演算量に関する比較表である。

符号の説明

１７ 第１フレームメモリ
１９ 第２フレームメモリ
５１ 動画像符号化処理部
５５，７１ 加算器
５７ 直交変換器
５９ 量子化器
６１ 可変長符号化器
６３ バッファ
６７ 逆量子化器
６９ 逆直交変換器
７３ 動き検出器
７５ 動き補償器
２０９ 動き検出手段（評価値算出手段）
２１０ 評価テーブル
２１１ モード判定器
２１３ モード保存テーブル
２１５ 制御器

Claims (4)

1. 画像をブロック単位に分割して、複数の予測モードについて原画像と参照画像とのマッチングにより動きベクトルを検出して予測画像を作成する予測処理と、原画像と予測画像との差分値を変換量子化して符号化処理を行う動画像符号化装置において、
   前記予測モードのうちの１つに対して、前記原画像と前記予測画像との一致度を前記ブロック内の画素単位での差分値の総量で示す評価値として求める評価値算出手段と、
   当該予測モードに対して求めた評価値が予め設定した閾値以下となるか否かを判定し、該当する予測モードを最適な予測モードとして設定するモード判定手段と、
   前記複数の予測モードのうちから１つずつ前記評価値算出手段に評価値を求めさせ、前記モード判定手段により最適な予測モードが設定された場合には、前記予測処理を停止し、当該予測モードのみにより前記符号化処理を行うように制御する制御手段とを備えたことを特徴とする動画像符号化装置。
2. 前記最適な予測モードと設定されたときの評価値の履歴をブロック番号毎にモード保存テーブルに保存する手段と、
   このモード保存テーブルに保存された評価値の履歴に基づいて、新たな閾値を算出する手段とを備え、
   前記制御手段は、この算出した閾値を新たな閾値として前記モード判定手段に設定することを特徴とする請求項１記載の動画像符号化装置。
3. 画像をブロック単位に分割して、複数の予測モードについて原画像と参照画像とのマッチングにより動きベクトルを検出して予測画像を作成する予測処理と、原画像と予測画像との差分値を変換量子化して符号化処理を行う動画像符号化プログラムにおいて、
   前記予測モードのうちの１つに対して、前記原画像と前記予測画像との一致度を前記ブロック内の画素単位での差分値の総量で示す評価値として求める評価値算出ステップと、
   当該予測モードに対して求めた評価値が予め設定した閾値以下となるか否かを判定し、該当する予測モードを最適な予測モードとして設定するモード判定ステップと、
   前記複数の予測モードのうちから１つずつ前記評価値算出ステップに評価値を求めさせ、前記モード判定手段により最適な予測モードが設定された場合には、前記予測処理を停止し、当該予測モードのみにより前記符号化処理を行うように制御する制御ステップとをコンピュータに実行させるための動画像符号化プログラム。
4. 前記最適な予測モードと設定されたときの評価値の履歴をブロック番号毎にモード保存テーブルに保存するステップと、
   このモード保存テーブルに保存された評価値の履歴に基づいて、新たな閾値を算出するステップとをさらにコンピュータに実行させ、
   前記制御ステップは、この算出した閾値を新たな閾値として前記モード判定ステップに設定するステップであることを特徴とする請求項３記載の動画像符号化プログラム。

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