JP2007312425A - 画像符号化方法,画像復号方法,画像符号化装置,画像復号装置,画像符号化プログラム,画像復号プログラムおよびそれらのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

画像符号化方法,画像復号方法,画像符号化装置,画像復号装置,画像符号化プログラム,画像復号プログラムおよびそれらのプログラムを記録した記録媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】画像符号化および画像復号の際のワーピング用動きベクトル算出処理における演算処理負荷を軽減する。
【解決手段】基準ワーピング予測画像作成部103は,領域の予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って求める。参照ワーピング予測画像作成部104は,領域の予測画像を,基準ワーピング予測画像作成部103で使用した動きベクトルと,領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って求める。符号化モード符号化部111により基準ワーピング予測画像作成部103で作成した予測画像を使うのか参照ワーピング予測画像作成部104で作成した予測画像を使うのかを示す符号化モードを符号化し,また,動きベクトル符号化部109により基準ワーピング予測画像作成部103で使用した動きベクトルを符号化する。
【選択図】図2

Description

本発明は,動画像符号化の技術に関し,特にフレーム間予測符号化方法を用いる画像符号化および画像復号の際のワーピング用動きベクトル算出処理における演算処理負荷を軽減することを可能とした画像符号化方法,画像復号方法,画像符号化装置,画像復号装置,画像符号化プログラム,画像復号プログラムおよびそれらのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
画面全体の動きベクトル(グローバル動きベクトルと呼ぶ)を使ってフレーム間予測符号化をするグローバル動き補償符号化方法がある。マクロブロック毎の動きベクトルを使う通常の動き補償符号化方法に対して,この方法では,パンやズームといったカメラパラメータをグローバル動きベクトルで表現できるため,カメラパラメータのある動画像を符号化する際に,マクロブロック毎の動きベクトルをまとめてグローバル動きベクトルとして符号化でき,符号化効率を向上できる。
グローバル動きベクトルとしては,例えば画面の四頂点の動きベクトルを符号化する方法や,下記の非特許文献1に記載されるようなカメラパラメータ(x,y,z)を符号化する方法が挙げられる。
画面の四頂点の動きベクトルを符号化する方法では,画面全体が一様に横方向にパンする画像の場合,四頂点の動きベクトルを画面が横方向にパンするように符号化すればよい。画面全体で動きベクトルをまとめて符号化するため,マクロブロック毎の動きベクトルは0ベクトルとなり動きベクトルを符号化しない。
図9に,グローバル動きベクトルから動きベクトルを算出する例を示す。動きベクトルは,画素毎あるいは複数の画素で構成されるブロック毎にグローバル動きベクトルから求めることができる。ブロック毎に求める場合には,例えばブロック左上の画素の動きベクトルをグローバル動きベクトルから算出し,ブロック内のすべての画素の動きベクトルを,算出した左上の画素と同じものにする。画面四隅のグローバル動きベクトル((x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4))から各画素の動きベクトル(X,Y)は,以下の式(1)に従って求めることができる。MおよびNは,画面横および縦方向の画素数を示す。(p,q)は画素の画面左上からの横方向,縦方向の位置を示す。
Figure 2007312425
このように各画素の動きベクトルを,その画素を含む領域のグローバルな動きベクトルから算出する手法をワーピングと呼ぶ。
MPEG−4part2に採用されているグローバル動き補償符号化方法では,図10に示されるように,横と縦がMとNを超える2のべき乗で計算される枠を想定し,その枠に対応したグローバル動きベクトルから各画素の動きベクトルを求める。
まず,四隅のグローバル動きベクトル((x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4))から,下記の式(2)によって計算されるグローバル動きベクトル((vx1,vy1),(vx2,vy2),(vx3,vy3),(vx4,vy4))を使って,各画素の動きベクトル(X,Y)を式(3)によって計算する。
Figure 2007312425
Figure 2007312425
式(3)において,「A>>B」は,Aの値をBビット右へシフトする演算を表している。この方法では,上記の式(1)で使用する割り算をビットシフト演算で実行することができ,グローバル動きベクトルから画素の動きベクトルを計算する処理を高速で実行でき,処埋量を削減することができる。
ここでワーピングの動きモデルにより,(vx2,vy2)または(vx3,vy3)または(vx4,vy4)の値を予め0に設定する手法もある。(vx2,vy2),(vx3,vy3),(vx4,vy4)のすべてを0にすると,(vx1,vy1)で示される平行移動を表す。(vx3,vy3)と(vx4,vy4)を0にすると,(vx1,vy1)と(vx2,vy2)で示される平行移動と横方向の拡大縮小を表す。(vx2,vy2)と(vx4,vy4)を0にすると,(vx1,vy1)と(vx3,vy3)で示される平行移動と縦方向の拡大縮小を表す。(vx4,vy4)を0にすると,(vx1,vy1)と(vx2,vy2)と(vx3,vy3)で示される平行移動と回転と拡大縮小を表す。このように予め0に設定することにより,動きベクトル符号量の削減を行うことができる。
また,カメラパラメータを求める方法として,撮影時のカメラの状態を使う方法もあるが,動画像の画像情報から求める方法もある。例えば,まず全マクロブロックの動きベクトルを求め,画面全体で最も多い動きベクトルをグローバル動きベクトルとする方法もある。マクロブロックの動きベクトルを求める方法としては,マクロブロック内画素と参照画像画素との絶対値差分和が最小となる位置を動きベクトルとする方法などが挙げられる。
グローバル動き補償符号化方法では,さらにマクロブロック毎にグローバル動きベクトルを使って符号化するかどうかを選択することが可能である。これは,画面内に異なる動きを持つ背景と前景がある場合に有効である,例えば,背景領域のマクロブロックはグローバル動きベクトルを使い,前景領域のマクロブロックはグローバル動きベクトルを使わずにマクロブロックの動きベクトルを使うことができる。
また,画素やブロックの動きベクトルに,グローバル動きベクトルから求められる値をそのまま使うのではなく,グローバル動きベクトルから得られる値に,さらに補正値を加算して動きベクトルを求める方法もある。この方法では,一旦グローバル動き補償により作成した予測画像内を再探索して,より予測誤差や予測誤差の変化の少ない動きベクトルを求める。この動きベクトルによって予測画像を作成する方法をグローバル動き再補償方法と呼ぶこととする。この方法を使う場合の各画素の動きベクトルは,式(4)によって計算される。(mvx,mvy)は,再探索によって求めた動きベクトルである。rまたはsは,式(4−3)または式(4−4)で計算される。
Figure 2007312425
MPEG−4part2と同様に割り算をビットシフト演算で行う場合には,式(4)の代わりに,式(5)によって計算する。
Figure 2007312425
このように補正を加えることにより,グローバル動き補償だけでは予測誤差が多く発生する場合に,より予測誤差を低減することが可能である。また,この場合,グローバル動き補償によって拡大や回転された画像内を探索するため,通常の動き補償方式のように平行移動によって作成される予測画像よりも,予測誤差の少ない予測画像を作成することが可能である。この方法は,撮影時のカメラパラメータが得られず正確なグローバル動きベクトルが得られない場合に,より予測誤差の少ない探索位置を求めることができ,符号化効率を向上させることができる。なお,式(5)に従って動きベクトルを求めるのではなく,参照画像から一旦グローバル動き補償した画像を作り,その画像上で動きベクトル(mvx,mvy)が示す画像情報を予測画像に使う方法もある,
グローバル動き補償に関しては,MPEG−4文書の他に,下記の非特許文献1にも記載されているが,いずれも画像内画素数以上での割算を行う必要がある。また,下記の特許文献1において,3個または4個の代表点からの内挿と外挿に関する記述があるが,画面全体に対して1組のグローバル動きベクトルを符号化する仕組みのみ記述されており,本発明のように,本質的に限られたビット数で動きベクトルを計算することはできない。
上倉,渡辺著「動画像符号化におけるグローバル動き補償法」信学論(B-I), Vol.J76-B-I, No.12, pp.944-952(1993) 特開2001−352548号公報
式(3)または式(5)によってグローバル動きベクトルから画素の動きベクトルを計算する場合には,分子または分母が画面の画素数以上の値となる。そのため,数値を表現するレジスタのビット数が少ないシステム上では,画素数が多い場合に分子または分母の値を表現できない場合がある。例えば縦横256画素の画面の場合には,分子または分母の値が16ビットで表現できないため,数値を16ビットで表現する演算処理では計算を実行することができない。符号化側では,処理を必ずしも実時間で行う必要はないため,例えば数値を16ビットレジスタ2個で表現するなどにより,処理を行うことは可能である。しかし,復号側では符号化データを実時間で復号し出力し続ける必要があるため,このようなレジスタ数を増やす処理は大きな処理負荷となる。
本発明は上記問題点の解決を図り,フレーム間予測符号化方法を用いる画像符号化および画像復号の際のワーピング用動きベクトル算出処理における演算処理負荷を軽減することを目的とする。
以上の課題を解決するため,本発明は以下の方法を用いる。
第1の発明は,入力画像を矩形領域に分割し,フレーム間予測符号化方法を使って符号化する動画像符号化方法において,領域Aの予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aの横画素数Mと縦画素数Nとを使って求め,フレーム間予測符号化を行う基準ワーピング予測符号化ステップと,領域Bの予測画像を,前記領域Aの動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測符号化ステップとを実行することを特徴とする。
第2の発明は,前記第1の発明に対して,n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)において基準ワーピング予測符号化ステップを実行し,領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiに対する基準ワーピング予測符号化ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測符号化ステップを実行することを特徴とする。
第3の発明は,前記第2の発明に対して,n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)において基準ワーピング予測符号化ステップを実行し,領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiのうち,1つ以上の特定の領域に対する基準ワーピング予測符号化ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測符号化ステップを実行することを特徴とする。
第4の発明は,前記画像を分割した領域毎の符号化データをフレーム間予測符号化方法を使って復号する動画像復号方法において,領域Aの予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う基準ワーピング予測復号ステップと,領域Bの予測画像を,前記領域Aの動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測復号ステップとを実行することを特徴とする。
第5の発明は,前記第4の発明に対して,n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)において基準ワーピング予測復号ステップを実行し,領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiに対する基準ワーピング予測復号ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う参照ワーピング予測復号ステップを実行することを特徴とする。
第6の発明は,前記第5の発明に対して,n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)において基準ワーピング予測復号ステップを実行し,領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiのうち,1つ以上の特定の領域に対する基準ワーピング予測復号ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う参照ワーピング予測復号ステップを実行することを特徴とする。
本発明の作用は以下のとおりである。第1の発明と第4の発明によれば,他の領域の動きベクトを外挿して,現領域の動きベクトルを求めることができる。
例えば縦横16画素のマクロブロックAでは基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求め,その右に隣接するマクロブロックBでは参照ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求める場合には,次のように符号化する。
図1に,基準ワーピング予測符号化ステップで使用する動きベクトル位置の例を示す。マクロブロックAの動きベクトルとして(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)の4つの動きベクトルが与えられているものとする。(x1,y1)は左上の画素の動きベクトルであり,(x2,y2)は右上の画素から1画素右に移動した位置における動きベクトルであり,(x3,y3)は左下の画素から1画素下に移動した位置における動きベクトルであり,(x4,y4)は右下の画素から1画素右1画素下に移動した位置における動きベクトルであるとする。(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)の位置関係は,図1に示すとおりである。
マクロブロックAでは,基準ワーピング予測符号化ステップにて,これらの動きベクトルと縦画素数16と横画素数16とから,式(3)を使って各画素の動きベクトルを算出する。ここで,式(3)においてm=4,n=4であるため,16ビットのレジスタを持つ演算器であれば,式(3)の計算は可能である。
次にマクロブロックAの右隣のマクロブロックBでは,参照ワーピング予測符号化ステップにて,上記の動きベクトルと縦画素数16と横画素数16とから,式(3)を使って各画素の動きベクトルを算出する。ここで,式(3)においてpとqの値は,マクロブロックAの左上の画素位置から測定した値を設定する。また,式(3)において,動きベクトルを算出する画素の横方向の位置が,動きベクトル蓄積部に蓄積されているワーピング用動きベクトルの画素位置よりも左にある場合には,式(3)のpの値は,そのワーピング用動きベクトルの画素位置を原点としたマイナスの値を設定するものとする。
ここで領域を縦横16画素のマクロブロックとしたが,これよりも小さいブロックを単位にしてもよい。ブロックのサイズが小さいほど,シフトするビット数が小さくなり,よりビット数の少ないレジスタで計算することが可能となる。
式(3)におけるpとqの値は,マクロブロックAの左上の画素位置から測定した値を設定するため,現マクロブロックとマクロブロックAの間の画素数が大きくなると,式(3)におけるシフトする対象の数値も大きくなる。従って,予め設定したビット数のレジスタで計算を行うためには,適当な頻度で基準ワーピング予測符号化ステップを実行し,参照ワーピング予測符号化ステップでの式(3)の計算におけるpとqの値を小さく設定する必要がある。
また,マクロブロックAの動きベクトルとしてワーピング動き補償用の(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)の4つの動きベクトルと,さらにワーピングした画像からの補正値を示す(x5,y5)の1つの動きベクトルが与えられている場合もある。この場合には,マクロブロックBの動きベクトルを求める参照ワーピング予測符号化ステップでは,ワーピング用の動きベクトル(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)のみ使用する。
また,ワーピング用の動きベクトルとしては,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)の代わりに,式(2)によって計算されるグローバル動きベクトル((vx1,vy1),(vx2,vy2),(vx3,vy3),(vx4,vy4))を使う方法もある。これによれば,(vx2,vy2)または(vx3,vy3)または(vx4,vy4)を予め0に設定することによって,動きベクトル符号量の削減を行うことができる。
このマクロブロックAの4つの動きベクトルを求める方法としては,画面全体のグローバル動きベクトルを求めておき,グローバル動きベクトルから式(1)または式(3)を使って求める方法も好適である。
以上のように復号側でシフトするビット数を減らした符号化データを,動画像符号化方法で作成し,動画像復号方法で復号することができる。
第2の発明と第5の発明によれば,前記第1の発明および第4の発明に対して,複数の領域の動きベクトルの外挿値を平均することにより,参照ワーピング予測符号化ステップにて求める動きベクトルを求めることが可能である。
例えば画面左端の縦横16画素のマクロブロックAでは基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求め,同じ列の画面右端のマクロブロックBでも基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求め,マクロブロックAの下の列で,画面横方向の中間に位置するマクロブロックCでは参照ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求める場合には,次のように符号化する。
第1の発明と同様に,マクロブロックAとマクロブロックBでは,基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を作成し符号化する。各マクロブロック符号化の際に使用した動きベクトルを記憶しておく。続いてマクロブロックCでは,まずマクロブロックAの動きベクトルと縦画素数16と横画素数16とから,式(3)を使って各画素の動きベクトルを算出する。これを(mva_x,mva_y)とする。そして,マクロブロックBの動きベクトルと縦画素数16と横画素数16とから,式(3)を使って各画素の動きベクトルを算出する。これを(mvb_x,mvb_y)とする。そして,(mva_x,mva_y)と(mvb_x,mvb_y)から,式(6)に従って最終的な動きベクトル(mvt_x,mvt_y)を求める。
Figure 2007312425
このように,位置の離れた複数のマクロブロックから外挿した動きベクトルを平均することにより,中間位置のマクロブロックの動きベクトルを求めることができる。この方法によれば,1つのマクロブロックから外挿して得られる動きベクトルの予測効率がよくない場合に,複数のマクロブロックからの平均値を使うことができるため,予測効率を向上することができる。
第3の発明と第6の発明によれば,前記第2の発明と第5の発明に対して,複数の領域の動きベクトルの外挿値を平均する際に,使用する動きベクトルを選択することができる。
例えば画面左端の縦横16画素のマクロブロックAでは基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求め,同じ列の画面右端のマクロブロックBでも基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求め,マクロブロックAの下の列で,画面左端に位置するマクロブロックCでは参照ワーピング予測符号化ステップで予測画像を求める場合には,次のように符号化する。
第1の発明と同様に,マクロブロックAとマクロブロックBでは,基準ワーピング予測符号化ステップで予測画像を作成し符号化する。各マクロブロック符号化の際に使用した動きベクトルを記憶しておく。
続いてマクロブロックCでは,マクロブロックCとマクロブロックAの間の距離と,マクロブロックCとマクロブロックBの間の距離を計算し,距離の近い方の動きベクトルを参照ワーピング予測符号化ステップにて使用するように選択する。距離はマクロブロック左上の画素の間の画素数で計算することにする。この例ではマクロブロックCはマクロブロックAの方が近いので,マクロブロックAの動きベクトルと縦画素数16と横画素数16とから,式(3)を使って各画素の動きベクトルを算出し予測画像を作成する。
このように,より距離の近い方のマクロブロックの動きベクトルを外挿することができる。この方法によれば,距離の遠いマクロブロックから外挿して得られる動きベクトルの予測効率がよくない場合に,近い方のマクロブロックからのみ外挿するため,複数のマクロブロックからの動きベクトルを平均するよりも,予測効率を向上することができる。
ここで,マクロブロックCが,マクロブロックAからの外挿を選択するのか,マクロブロックBからの外挿を選択するのか,あるいは両方の平均を選択するのかを示す,動きべクトル選択情報を符号化する方法も好適である。これにより,どちらを使うのかを復号側に明示的に示すことができるため,より符号化効率が高い動きベクトルを選択することができる。
以上説明したように,本発明によれば,他の領域のワーピング用動きベクトルを外挿して,現領域のワーピング用動きベクトルを求めることができる。したがって,従来のグローバル動き補償に比べて,動きベクトル算出に必要な数値演算における数値を少ないビット数で表現することができ,演算処理負荷を軽減することができる。
具体的には,例えば動きベクトルが8ビットで表現される場合に,従来技術では,少なくとも26ビットのレジスタが必要であったのに対し,本発明を用いることにより,16ビットのシフトレジスタのみで動きベクトル演算を実現できるようになる。
以下,図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。マクロブロック単位に予測画像を,基準ワーピング予測画像作成部で行うのか,参照ワーピング予測画像作成部で行うのか,通常の平行移動のみによる動き補償によるのかを選択するものとする。
〔第1の実施の形態〕
第1の実施の形態では,参照ワーピング予測画像作成部で動きベクトルを算出する際には,動きベクトル蓄積部で蓄積されている動きベクトルをすべて使用する場合の動作例を示す。まず,画像符号化装置の説明を行う。
図2に,本発明の第1の実施の形態に係る画像符号化装置の概要を示す。現フレームの画像を入力する画像入力部101と,マクロブロックについて4つのワーピング用動きベクトルを探索するワーピング動き探索部102と,2つ以上の動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って予測画像を求める基準ワーピング予測画像作成部103と,基準ワーピング予測画像作成部103で使用した動きベクトルを蓄積する動きベクトル蓄積部108と,動きベクトル蓄積部108に蓄積された動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って予測画像を求める参照ワーピング予測画像作成部104と,予測画像を使ってフレーム間予測符号化を行う予測誤差符号化部110と,基準ワーピング予測画像作成部103で使用した動きベクトルを符号化する動きベクトル符号化部109と,予測誤差符号化データを復号する復号部112と,復号画像を蓄積する参照画像メモリ113と,マクロブロック単位に平行移動量を探索する動き探索部105と,動き探索部105で得られる動きベクトルを使って動き補償を行い予測誤差を作成する動き補償部106と,動き補償部106で作成した予測画像を使用して符号化するのか,基準ワーピング予測画像作成部103で作成した予測画像を使用して符号化するのか,参照ワーピング予測画像作成部104で作成した予測画像を使用して符号化するのかを決定する予測方法決定部107と,予測画像を動き補償部106で作成したのか基準ワーピング予測画像作成部103で作成したのか参照ワーピング予測画像作成部104で作成したのかを示す符号化モードを符号化する符号化モード符号化部111とを備える。
ワーピング動き探索部102では,一旦画面全体のグローバル動き探索を行った後,現マクロブロックについて,基準ワーピング予測画像作成部103で使用するためのワーピング用動きべクトルを算出する。動き探索部105では,ブロックマッチング方法を使って動きベクトルを求めるものとする。
予測方法決定部107では,絶対値差分コストWが最も小さくなる予測方法を選択するものとする。各予測方式における絶対値差分コストW1,W2,W3は,式(7)に従って計算する。W1は,基準ワーピング予測画像作成部103で作成した予測画像による絶対値差分コストを示し,W2は,参照ワーピング予測画像作成部104で作成した予測画像による絶対値差分コストを示し,W3は,動き補償部106で作成した予測画像による絶対値差分コストを示す。ここで,f(i,j,t)は,時刻tにおけるマクロブロック内位置(i,j)の画素の画像情報を示し,X,Yは,式(3)でm=n=4とした値を示す。Nmv(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)は,ワーピング用動きべクトル(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)を符号化するために必要な符号量を示す。同様に,Nmv(x,y)は,通常の動きベクトル(x,y)を符号化するために必要な符号量を示す。
Figure 2007312425
動きベクトル符号化部109は,図3に示すルックアップテーブルを使って動きベクトル情報を可変長符号化し,符号化モード符号化部111は,図4に示すルックアップテーブルを使って動きべクトル情報を可変長符号化する。なお,動きベクトル符号化部109は,ワーピング用動きベクトルの他にも,動き補償部106で作成された予測画像が選択される場合には,動き補償部106で使われる動きベクトルも符号化する。
このような前提で現フレームは,次のように符号化される。まず,ワーピング動き探索部102は,画面全体に対してグローバル動き探索を行い,画面四隅の位置に動きベクトルを想定するグローバル動きベクトルを求める。
続いてマクロブロック毎に,次のように符号化される。まず,最初のマクロブロックについて説明する,ワーピング動き探索部102は,グローバル動きベクトルから,符号化対象マクロブロックのワーピング用動きベクトルを算出する。ワーピング用動きベクトルは,図1に示した位置の動きベクトルであり,グローバル動きベクトルから式(3)に従って求める。
基準ワーピング予測画像作成部103では,ワーピング用動きベクトルからマクロブロック内の各画素の動きベクトルを算出し,予測画像を作成する。参照ワーピング予測画像作成部104は,動きベクトル蓄積部108にワーピング用動きベクトルが蓄積されていないため何も行わない。動き探索部105は,動き探索を行い動きベクトルを求め,動き補償部106は,求められた動きベクトルを使い,予測画像を作成する。
予測方法決定部107では,式(7)に従って絶対値差分和W1とW3を計算して,その大小を比較する。W1の方が小さい場合には,予測方法を基準ワーピング予測と決定し,W3の方が小さい場合には,予測方法を動き補償と決定する。予測誤差符号化部110は,決定された予測方法による予測画像を使って予測誤差を求め,その予測誤差を符号化する。符号化モード符号化部111は,予測方法決定部107によって決定された予測方法に従って,符号化モードを可変長符号化する。
動きベクトル符号化部109は,予測方法が基準ワーピング予測の場合には4つのワーピング用動きベクトルを符号化し,予測方法が動き補償の場合には1つの動きベクトルを符号化する。予測方法が基準ワーピング予測の場合には4つのワーピング用動きベクトルを動きベクトル蓄積部108に蓄積する。復号部112は,予測誤差符号化データを復号して復号画像を作成し,参照画像メモリ113に蓄積する。
次に,2番目以後のマクロブロックについて説明する。ワーピング動き探索部102は,グローバル動きベクトルから,符号化対象マクロブロックのワーピング用動きベクトルを算出する。基準ワーピング予測画像作成部103では,ワーピング用動きベクトルからマクロブロック内の各画素の動きベクトルを算出し,予測画像を作成する。参照ワーピング予測画像作成部104は,動きベクトル蓄積部108にワーピング用動きベクトルが蓄積されている場合には,その動きベクトルを使い,式(3)に従って各画素の動きベクトルを算出し,予測画像を作成する。動き探索部105は,動き探索を行って動きベクトルを求め,動き補償部106は,求められた動きベクトルを使い予測画像を作成する。
予測方法決定部107では,式(7)に従って絶対値差分和W1とW2とW3を計算して大小を比較する。W1が最も小さい場合には,予測方法を基準ワーピング予測と決定し,W2が最も小さい場合には,予測方法を参照ワーピング予測と決定し,W3が最も小さい場合には,予測方法を動き補償と決定する。予測誤差符号化部110は,予測方法決定部107によって決定された予測方法による予測画像を使って予測誤差を求めて,予測誤差を符号化する。符号化モード符号化部111は,予測方法決定部107によって決定された予測方法に従って符号化モードを可変長符号化する。
動きベクトル符号化部109は,予測方法が基準ワーピング予測の場合には,4つのワーピング用動きベクトルを符号化し,予測方法が動き補償の場合には,1つの動きベクトルを符号化する。予測方法が基準ワーピング予測の場合には,4つのワーピング用動きベクトルを動きベクトル蓄積部108に蓄積する。復号部112は,予測誤差符号化データを復号して復号画像を作成し,参照画像メモリ113に蓄積する。
以上の手順をすべてのマクロブロックに対して繰り返し処埋する。
次に復号装置の説明を行う。図5に,本発明の第1の実施の形態に係る画像復号装置の概要を示す。画像復号装置200は,動きベクトルを復号する動きベクトル復号部201と,予測誤差符号化データを復号し復号画像を作成する予測誤差復号部207と,符号化モードが動き補償を示す場合に予測画像を作成する動き補償部204と,4つのワーピング用動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を作成する基準ワーピング予測画像作成部205と,基準ワーピング予測画像作成部205で使用した動きベクトルを蓄積する動きベクトル蓄積部202と,動きベクトル蓄積部202に蓄積された動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を作成する参照ワーピング予測画像作成部206と,動き補償部204で作成する復号画像を出力するのか基準ワーピング予測画像作成部205で作成する復号画像を出力するのか参照ワーピング予測画像作成部206で作成する復号画像を出力するのかを示す符号化モードを復号する符号化モード復号部203と,復号画像を蓄積する参照画像メモリ208とを備える。
図2で説明した画像符号化装置100で得られた符号化データを,図5に示す画像復号装置200によって復号する手順を示す。
符号化データは,マクロブロック毎に次のように復号される。まず,符号化モード復号部203は,符号化モードを復号する。続いて符号化モードに従って予測画像を作成するが,以下に3例の復号手順を示す。
(1)符号化モードが動き補償を示す場合
動きベクトル復号部201は,1つの動きベクトルを復号して,動き補償部204は,予測画像を作成する。
(2)符号化モードが基準ワーピング予測を示す場合
動きベクトル復号部201は,4つのワーピング用動きベクトルを復号して,基準ワーピング予測画像作成部205は,予測画像を作成する。ワーピング用動きベクトルは,動きベクトル蓄積部202に蓄積する。
(3)符号化モードが参照ワーピング予測を示す場合
参照ワーピング予測画像作成部206は,動きベクトル蓄積部202に蓄積されている4つのワーピング用動きベクトルを使い,予測画像を作成する。
以上により予測画像を作成した後,予測画像復号部207は,予測誤差符号化データを復号して復号画像を作成する。復号画像は,参照画像メモリ208に蓄積する。以上の手順をすべてのマクロブロックに対して繰り返し処理する。
なお,ワーピング用動きベクトルを複数マクロブロック分蓄積し,参照ワーピング予測画像作成部206は,これらのワーピング用動きベクトルを使い予測画像を作成する方法も好適である。この場合には,まず基準ワーピング予測を行った各マクロブロック位置からの動きベクトルを算出した後に,これらの動きベクトルを平均して最終的な動きベクトルを得る。
このように本実施の形態によれば,他のマクロブロックのワーピング用動きベクトルを外挿して,現マクロブロックのワーピング用動きベクトルを求めることができる。したがって,従来のグローバル動き補償に比べて,動きベクトル算出に必要な数値演算における数値を少ないビット数で表現することができる。
〔第2の実施の形態〕
第2の実施の形態では,参照ワーピング予測画像作成部で動きベクトルを算出する際に,動きベクトル蓄積部で蓄積されている動きベクトルの中から使用する動きベクトルを選択する場合の例を示す。
まず,画像符号化装置の説明を行う。図6に,本発明の第2の実施の形態に係る画像符号化装置の概要を示す。第2の実施の形態では,第1の実施の形態における装置構成の他に,参照ワーピング予測画像作成部304で使用する動きベクトルとして,動きベクトル蓄積部308に蓄積された複数の動きベクトルのうち,1つ以上の特定の領域の動きベクトルを選択する動きベクトル選択部314と,動きベクトル選択部314で選択した動きベクトルを指定する動きベクトル選択情報を符号化する動きベクトル選択情報符号化部315とを備える。
ワーピング動き探索部302,動き探索部305,動きベクトル符号化部309,符号化モード符号化部311の動作は,第1の実施の形態と同じである。動きベクトル選択部314は,動きベクトル蓄積部308に蓄積されているワーピング用動きベクトルを順次,参照ワーピング予測画像作成部304で使用するワーピング用動きベクトルに設定する。
予測方法決定部307では,まず参照ワーピング予測画像作成部304で使用するワーピング用動きベクトルを変更しながら,絶対値差分和W2の値が最も小さくなる場合のワーピング用動きベクトルを求める。その後,基準ワーピング予測画像作成部303と動き補償部306で作成される予測画像に対する絶対値差分和W1とW3を求めて,絶対値差分和W1とW2とW3とを比較する。
動きベクトル選択情報符号化部315は,絶対値差分和W2の値が最も小さくなる場合のワーピング用動きベクトルを指定する動きベクトル選択情報を符号化する。動きベクトル選択情報は,画面内で間近に符号化されたワーピング用動きベクトルほど値が小さくなるように設定した正の整数で表される。動きベクトル選択情報符号化部315は,図7に示したルックアップテープルを使用して動きベクトル選択情報を符号化する。絶対値差分和W2の計算は,式(8)に従う。ここでNselは動きベクトル選択情報の符号量を示す。
Figure 2007312425
このような前提で現フレームは,次のように符号化される。まず,ワーピング動き探索部302は,画面全体に対してグローバル動き探索を行い,画面四隅の位置に動きベクトルを想定するグローバル動きベクトルを求める。
続いてマクロブロック毎に次のように符号化される。最初のマクロブロックについては,第1の実施の形態と同様である。2番目以後のマクロブロックについて説明する。
ワーピング動き探索部302は,グローバル動きベクトルから,符号化対象マクロブロックのワーピング用動きベクトルを算出する。動きベクトル選択部314は,動きベクトル蓄積部308にワーピング用動きベクトルが蓄積されている場合には,ワーピング用動きベクトルを動きベクトル選択情報の値の小さいほうから順次選択し,参照ワーピング予測画像作成部304は,その動きベクトルを使い,式(3)に従って各画素の動きベクトルを算出し予測画像を作成する。
予測方法決定部307では,式(8)に従って,各ワーピング用動きベクトルに対して,絶対値差分和W2を計算し,W2の値が最も小さい場合のワーピング用動きベクトルを求める。この場合のW2の値をW2sと書くことにする。
次に,基準ワーピング予測画像作成部303では,ワーピング用動きベクトルからマクロブロック内の各画素の動きベクトルを算出し,予測画像を作成する。動き探索部305は,動き探索を行い動きベクトルを求め,動き補償部306は,求められた動きベクトルを使い,予測画像を作成する。
予測方法決定部307では,式(7)に従って絶対値差分和W1とW3を計算して,W1とW3と,既に求めたW2sの値の大小を比較する。W1が最も小さい場合には,予測方法を基準ワーピング予測と決定し,W2sが最も小さい場合には,予測方法を参照ワーピング予測と決定し,W3が最も小さい場合には予測方法を動き補償と決定する。予測誤差符号化部310は,決定された予測方法による予測画像を使って予測誤差を求めて予測誤差を符号化する。符号化モード符号化部311は,決定された予測方法に従って符号化モードを可変長符号化する。
動きベクトル符号化部309は,予測方法が基準ワーピング予測の場合には,4つのワーピング用動きベクトルを符号化し,予測方法が動き補償の場合には,1つの動きベクトルを符号化する。予測方法が参照ワーピング予測の場合には,動きベクトル選択情報符号化部315は,W2sの値が得られたワーピング用動きベクトルを指定する動きベクトル選択情報を符号化する。予測方法が基準ワーピング予測の場合には,4つのワーピング用動きベクトルを動きベクトル蓄積部308に蓄積する。復号部312は,予測誤差符号化データを復号して復号画像を作成し,参照画像メモリ313に蓄積する。
以上の手順をすべてのマクロブロックに対して繰り返し処理する。
次に,復号装置の説明を行う。図8に,本発明の第2の実施の形態に係る画像符号化装置の概要を示す。第2の実施の形態では,第1の実施の形態における装置構成の他に,参照ワーピング予測画像作成部406で使用する動きベクトルとして,動きベクトル蓄積部402に蓄積された複数の動きベクトルのうち,どの動きベクトルを選択するのかを示す動きべクトル選択情報を復号する動きベクトル選択情報復号部409を備える。図6で説明した画像符号化装置300で得られた符号化データを復号する手順を示す。
画像符号化装置300が符号化した符号化データは,画像復号装置400によってマクロブロック毎に次のように復号される。まず,符号化モード復号部403は,符号化モードを復号する。続いて符号化モードに従って予測画像を作成するが,以下に3例の復号手順を示す。
(1)符号化モードが動き補償を示す場合
動きベクトル復号部401は,1つの動きベクトルを復号して,動き補償部404は,予測画像を作成する。
(2)符号化モードが基準ワーピング予測を示す場合
動きベクトル復号部401は,4つのワーピング用動きベクトルを復号して,基準ワーピング予測画像作成部405は,予測画像を作成する。ワーピング用動きベクトルは,動きベクトル蓄積部402に蓄積する。
(3)符号化モードが参照ワーピング予測を示す場合
動きベクトル選択情報復号部409は,動きベクトル選択情報を復号する。参照ワーピング予測画像作成部406は,動きベクトル蓄積部402に蓄積されているワーピング用動きベクトルのうち,動きベクトル選択情報によって指定されるワーピング用動きベクトルを使い予測画像を作成する。
以上により予測画像を作成した後,予測誤差復号部407は,予測誤差符号化データを復号して復号画像を作成する。復号画像は,参照画像メモリ408に蓄積する。以上の手順をすべてのマクロブロックに対して繰り返し処理する。
なお,動きベクトル蓄積部402からワーピング用動きベクトルを選択する方法が,画像符号化装置300と画像復号装置400の間で予め同じになるように設定しておくことも可能である。例えば元々基準ワーピング予測を行ったマクロブロックとの距離が近い方を選択することも可能である。この場合には,画像符号化装置300に動きベクトル選択情報符号化部315を備える必要はなく,画像復号装置400に動きベクトル選択情報復号部409を備える必要はない。
このように本実施の形態によれば,他のマクロブロックのワーピング用動きベクトルを外挿して,現マクロブロックのワーピング用動きベクトルを求める際に,より符号化効率のよいワーピング用動きベクトルを選択することができる。したがって,直前に算出したワーピング用動きベクトルを使う場合よりも,符号化効率を向上することができる。
なお,上記第1および第2の実施の形態では,基準ワーピング予測と参照ワーピング予測の際に,画素単位に動きベクトルを算出したが,縦横8画素のブロック毎に動きベクトルを算出してもよい。この場合には,動きベクトルを計算するための演算処理量を削減することができる。また,基準ワーピング予測と参照ワーピング予測の際に,4つのワーピング用動きベクトルではなく,2つまたは3つのワーピング用動きベクトルを使ってもよい。この場合には,ワーピング用動きベクトルとして,式(2)で計算される(vx1,vy1)の他に(vx2,vy2)または(vx3,vy3)または(vx4,vy4)を使用して,各画素の動きベクトルを算出する。また,基準ワーピング予測の際に,ワーピング用動きベクトルにさらに1つの動きベクトルを使用してもよい。この場合には,基準ワーピング予測画像作成部では,式(3)の代わりに式(5)を使用する。参照ワーピング予測画像作成部では,式(3)を使用する。
また,上記第1および第2の実施の形態における動き補償部では,平行移動だけではなく,回転や拡大を行うことも好適である。例えば文献「石川他,“マルチパラメータ動き補償を用いた動画像の3D/2Dハイブリッド符号化”,信学技報IE2001−76,pp.15−22,2001」では,回転運動に対して回転角度を示す情報によって予測画像を作成して回転角度情報を符号化する方法や,拡大運動に対して拡大率を示す情報によって予測画像を作成して拡大率情報を符号化する方法を用いている。
以上の動画像符号化および復号の処理は,コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ,そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも,ネットワークを通して提供することも可能である。
本発明による効果を,従来技術と比較して説明する。従来技術では,式(3)に示すとおり,画面内画素数に依存して必要ビット数が変化する。例えば,縦352画素横288画素の画面の場合,式(3)におけるm,nは,m=9,n=9となり,動きべクトルが8ビットで表現される場合には,ビットシフトする対象として少なくとも26ビット必要になる。すなわち,26ビット以上のレジスタが必要となる。
また,縦横16画素のマクロブロックの動きベクトルを外挿する方式を適用すると,外挿の基点となる画素位置からの距離に応じて必要なビット数が増加するため,画面内で1組のグローバル動きベクトルを符号化する仕組みではレジスタの必要ビット数が増加する問題がある(特許文献1「特開2001−352548」を参照)。
本発明による方法では,例えば縦横16画素のマクロブロック単位にワーピング動きベクトルを計算するとなると,式(3)におけるm,nは,m=4,n=4となり,動きベクトルが8ビットで表現される場合には,ビットシフトする対象として16ビット必要である。すなわち,16ビットのシフトレジスタのみでよい。従来方法でも,最小マクロブロックサイズの画面が必要となるため,本発明による方法では,常に従来方法よりも少ないビット数で計算することが可能である。
また,特許文献1のものに比べて,本発明による方法では,ワーピング動きベクトルを随時更新することができるため,動きベクトル演算に必要なビット数を限られた範囲内に限定することができる。
基準ワーピング予測符号化ステップで使用する動きベクトル位置の例を示す図である。 第1の実施の形態における画像符号化装置の構成図である。 動きベクトルの可変長符号の例を示す図である。 符号化モードの可変長符号の例を示す図である。 第1の実施の形態における画像復号装置の構成図である。 第2の実施の形態における画像符号化装置の構成図である。 動きベクトル選択情報の可変長符号の例を示す図である。 第2の実施の形態における画像復号装置の構成図である。 グローバル動きベクトルから動きベクトルを算出する例を示す図である。 2のべき乗の位置のグローバル動きベクトルから動きベクトルを算出する例を示す図である。
符号の説明
100,300 画像符号化装置
101,301 画像入力部
102,302 ワーピング動き探索部
103,303 基準ワーピング予測画像作成部
104,304 参照ワーピング予測画像作成部
105,305 動き探索部
106,306 動き補償部
107,307 予測方法決定部
108,308 動きベクトル蓄積部
109,309 動きベクトル符号化部
110,310 予測誤差符号化部
111,311 符号化モード符号化部
112,312 復号部
113,313 参照画像メモリ
314 動きベクトル選択部
315 動きベクトル選択情報符号化部
200,400 画像復号装置
201,401 動きベクトル復号部
202,402 動きベクトル蓄積部
203,403 符号化モード復号部
204,404 動き補償部
205,405 基準ワーピング予測画像作成部
206,406 参照ワーピング予測画像作成部
207,407 予測誤差復号部
208,408 参照画像メモリ
409 動きベクトル選択情報復号部

Claims (16)

  1. 入力画像を矩形領域に分割し,フレーム間予測符号化方法を使って符号化する画像符号化方法において,
    領域Aの予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う基準ワーピング予測符号化ステップと,
    前記領域Aとは異なる領域Bの予測画像を,前記領域Aの動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測符号化ステップとを有する
    ことを特徴とする画像符号化方法。
  2. 入力画像を矩形領域に分割し,フレーム間予測符号化方法を使って符号化する画像符号化方法において,
    n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)の各予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aiの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う基準ワーピング予測符号化ステップと,
    前記領域Aiとは異なる領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiに対する基準ワーピング予測符号化ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測符号化ステップとを有する
    ことを待徴とする画像符号化方法。
  3. 入力画像を矩形領域に分割し,フレーム間予測符号化方法を使って符号化する画像符号化方法において,
    n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)の各予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aiの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う基準ワーピング予測符号化ステップと,
    前記領域Aiとは異なる領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiのうち,1つ以上の特定の領域に対する基準ワーピング予測符号化ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測符号化ステップとを有する
    ことを特徴とする画像符号化方法。
  4. 現フレームの画像を分割した領域毎の符号化データをフレーム間予測符号化方法を使って復号する画像復号方法において,
    領域Aの予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う基準ワーピング予測復号ステップと,
    前記領域Aとは異なる領域Bの予測画像を,前記領域Aの動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測符号化を行う参照ワーピング予測復号ステップとを有する
    ことを特徴とする画像復号方法。
  5. 現フレームの画像を分割した領域毎の符号化データをフレーム間予測符号化方法を使って復号する画像復号方法において,
    n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)の各予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aiの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う基準ワーピング予測復号ステップと,
    前記領域Aとは異なる領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiに対する基準ワーピング予測復号ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う参照ワーピング予測復号ステップとを有する
    ことを特徴とする画像復号方法。
  6. 現フレームの画像を分割した領域毎の符号化データをフレーム間予測符号化方法を使って復号する画像復号方法において,
    n個の複数の領域Ai(i=1,2,…,n)の各予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域Aiの横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う基準ワーピング予測復号ステップと,
    前記領域Aとは異なる領域Bの予測画像を,前記複数の領域Aiのうち,1つ以上の特定の領域に対する基準ワーピング予測復号ステップで使用した動きベクトルと横画素数Mと縦画素数Nを使って求め,フレーム間予測復号を行う参照ワーピング予測復号ステップとを有する
    ことを特徴とする画像復号方法。
  7. 入力画像を矩形領域に分割し,フレーム間予測符号化方法を使って符号化する画像符号化装置において,
    現フレームの画像を入力する画像入力部と,
    領域の2つ以上の動きベクトルを探索するワーピング動き探索部と,
    領域の予測画像を,2つ以上の動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って求める基準ワーピング予測画像作成部と,
    前記基準ワーピング予測画像作成部で使用した動きベクトルを蓄積する動きベクトル蓄積部と,
    領域の予測画像を,前記動きベクトル蓄積部に蓄積された動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って求める参照ワーピング予測画像作成部と,
    予測画像を使ってフレーム間予測符号化を行う予測誤差符号化部と,
    前記基準ワーピング予測画像作成部で作成した予測画像を使うのか前記参照ワーピング予測画像作成部で作成した予測画像を使うのかを示す符号化モードを符号化する符号化モード符号化部と,
    前記基準ワーピング予測画像作成部で使用した動きベクトルを符号化する動きベクトル符号化部と,
    予測誤差符号化データを復号する復号部と,
    復号画像を蓄積する参照画像メモリとを備える
    ことを特徴とする画像符号化装置。
  8. 請求項7記載の画像符号化装置において,
    前記動きベクトル蓄積部に複数領域分の動きベクトルを蓄積しておき,
    前記参照ワーピング予測画像作成部が,前記動きベクトル蓄積部に蓄積された複数の動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を求める
    ことを特徴とする画像符号化装置。
  9. 請求項8記載の画像符号化装置において,
    前記参照ワーピング予測画像作成部で使用する動きベクトルとして,前記動きベクトル蓄積部に蓄積された複数の動きベクトルのうち,1つ以上の特定の領域の動きベクトルを選択する動きベクトル選択部と,
    前記動きベクトル選択部で選択した動きベクトルを指定する動きベクトル選択情報を符号化する動きベクトル選択情報符号化部とを備え,
    前記参照ワーピング予測画像作成部が,前記動きベクトル選択部で選択した動きベクトルと,領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を求める
    ことを特徴とする画像符号化装置。
  10. 現フレームの画像を分割した領域毎の符号化データをフレーム間予測符号化方法を使って復号する画像復号装置において,
    動きベクトルを復号する動きベクトル復号部と,
    予測誤差符号化データを復号し復号画像を作成する予測誤差復号部と,
    2つ以上の動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を求め,フレーム間予測復号を行う基準ワーピング予測復号部と,
    前記基準ワーピング予測復号部で使用した動きベクトルを蓄積する動きベクトル蓄積部と,
    前記動きベクトル蓄積部に蓄積された動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を求め,フレーム間予測復号を行う参照ワーピング予測復号部と,
    前記基準ワーピング予測復号部で作成する復号画像を出力するのか前記参照ワーピング予測復号部で作成する復号画像を出力するのかを示す符号化モードを復号する符号化モード復号部と,
    復号画像を蓄積する参照画像メモリとを備える
    ことを特徴とする画像復号装置。
  11. 請求項10記載の画像復号装置において,
    前記動きベクトル蓄積部に複数領域分の動きベクトルを蓄積しておき,
    前記参照ワーピング予測復号部が,前記動きベクトル蓄積部に蓄積された複数の動きベクトルと領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を求め,フレーム間予測復号を行う
    ことを特徴とする画像復号装置。
  12. 請求項11記載の画像復号装置において,
    前記参照ワーピング予測復号部で使用する動きベクトルとして,前記動きベクトル蓄積部に蓄積された複数の動きベクトルのうち,どの領域の動きベクトルを選択するのかを示す動きベクトル選択情報を復号する動きベクトル選択情報復号部を備え,
    前記参照ワーピング予測復号部が,動きベクトル選択情報で指定された動きベクトルと,領域の横画素数Mと縦画素数Nを使って,領域の予測画像を求め,フレーム間予測復号を行う
    ことを特徴とする画像復号装置。
  13. 請求項1,請求項2または請求項3記載の画像符号化方法をコンピュータに実行させるための画像符号化プログラム。
  14. 請求項4,請求項5または請求項6記載の画像復号方法をコンピュータに実行させるための画像復号プログラム。
  15. 請求項1,請求項2または請求項3記載の画像符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
    ことを特徴とする画像符号化プログラムの記録媒体。
  16. 請求項4,請求項5または請求項6記載の画像復号方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
    ことを特徴とする画像復号プログラムの記録媒体。
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