JP2009077309A - 動き予測装置および動き予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】平坦度が高い小領域における動きベクトルのばらつきを抑えて、平坦度が高い小領域に隣接している小領域における動きベクトルの検出精度を高め、精度の高い動き予測を行える動き予測装置および動き予測方法を提供する。
【解決手段】動き予測部は、画素ブロックについて、その画素ブロックにおける画像の変化の少なさを示す平坦度を検出する平坦度検出手段と、画素ブロックについて動きベクトルを検出する際に、平坦度検出手段により検出された平坦度に応じた重み付けを行う重み付け手段とを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像に含まれる物体の動きを予測する動き予測装置および動き予測方法に関する。

従来、画像に含まれる物体の動きを動きベクトルとして検出することによって、物体の動きを予測する動き予測装置が知られている。動きベクトルの検出は、時間的に連続する２枚の画像フレームをそれぞれ複数の小領域（画素ブロック）に分割し、その小領域の中から最も相関の高い小領域を探してそのずれの量を動きベクトルで表すといった方法で行われる。

従来、このような動きベクトルの検出を行う装置に関し、例えば、特許文献１には、次のような動きベクトル検出装置が開示されている。この動きベクトル検出装置は、着目する画素ブロック周辺の画素ブロックの動きベクトルを用いて、着目する画素ブロックの動きを予測した予測ベクトルを発生させるとともに、その予測ベクトルの信頼度に応じて動きベクトルの探索範囲の広さを変更している。
特開第２９５０６３３号公報

ところで、動きベクトルを検出しようとする画像の中には、例えば、雲ひとつない青空の画像のように画像の各部分の差がほとんどなく変化の少ない画像がある。本発明では、画像の変化の少なさの程度を平坦度といい、平坦度の高い画像とは、変化の少ない画像を意味し、平坦度の低い画像とは、変化の大きい画像を意味している。

ここで、例えば図１０に示すように、動きベクトルを検出しようとする画像フレームＦの中の画素ブロックＦ１が平坦度の高い小領域（例えば、青空の部分）であったとする。この場合、画素ブロックＦ１が動きのない静止領域であっても、その周囲の画素ブロックＦ２、Ｆ３も平坦度が高い場合（例えば、青空の部分）には、Ｆ２、Ｆ３のどれをとってもＦ１との差がほとんどない。そのため、検出される動きベクトルはノイズなどの影響でＰ１であったり、Ｐ２であったりとばらつきが大きくなる。

そして、このような動きベクトルのばらつきが大きい画素ブロックＦ４に隣接した画素ブロックＦ５において動きベクトルを検出するとする。画素ブロックＦ４は例えば画素ブロックＦ１〜Ｆ３と同様の青空の部分、画素ブロックＦ５は青空に飛行機の一部が表示されている部分とする。

この場合、画素ブロックＦ４では、すでに動きベクトルが検出されており、その動きベクトルを用いて、画素ブロックＦ５の動きベクトルを検出するための演算を行うとする。すると、画素ブロックＦ４の動きベクトルのばらつきが大きいがために演算の精度が阻害され、動きベクトルの検出精度が低下してしまう。

この点、一律に大きさの小さい動きベクトルを選びやすくするような重み付けを行うという考え方がある。このような重み付けを行えば、画素ブロックＦ４で検出される動きベクトルのばらつきが小さくなり、上記の問題を解決することが可能である。

しかし、このような重み付けを行うと、動きベクトルの大きさが小さいベクトルばかりが選択されやすくなるため、本来であれば大きさの大きい動きベクトルが選択されるべき場合もそのような動きベクトルが選択されないといった弊害が生じてしまう。

そこで、本発明は上記課題を解決するためになされたもので、平坦度が高い小領域における動きベクトルのばらつきを抑えて、平坦度が高い小領域に隣接している小領域における動きベクトルの検出精度を高め、精度の高い動き予測を行える動き予測装置および動き予測方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、複数の画像フレームまたは画像フィールドにおける画素ブロック同士の類似度により動きベクトルを検出し、画像フレームまたは画像フィールドに含まれる物体の動きを予測する動き予測装置であって、現フレームまたは現フィールドにおける画素ブロックについて、その画素ブロックにおける画像の変化の少なさを示す平坦度を検出する平坦度検出手段と、画素ブロックについて動きベクトルを検出する際に、平坦度検出手段により検出された平坦度に応じた重み付けを画素ブロック同士の類似度について行う重み付け手段とを有する動き予測装置を特徴とする。

また、本発明は、複数の画像フレームまたは画像フィールドにおける画素ブロック同士の類似度により動きベクトルを検出し、画像フレームまたは画像フィールドに含まれる物体の動きを予測する動き予測方法であって、現フレームまたは現フィールドにおける画素ブロックについて、その画素ブロックにおける画像の変化の少なさを示す平坦度を検出し、画素ブロックについて動きベクトルを検出する際に、平坦度に応じた重み付けを画素ブロック同士の類似度について行う動き予測方法を提供する。

以上詳述したように、本発明によれば、平坦度が高い小領域における動きベクトルのばらつきを抑えて、平坦度が高い小領域に隣接している小領域における動きベクトルの検出精度を高め、精度の高い動き予測を行える動き予測装置および動き予測方法が得られる。

以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、同一要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。

（補間フレーム作成装置の構成）
本発明の実施の形態に係る動き予測装置は図１に示す補間フレーム作成装置１０に組み込まれているので、まず、補間フレーム作成装置１０について説明する。

図１は本発明の実施の形態に係る補間フレーム作成装置１０の構成を示すブロック図である。この補間フレーム作成装置１０は、テレビ、パーソナルコンピュータ、携帯電話機といった画像表示機能を有する装置に備えられている。

この補間フレーム作成装置１０は、入力される入力画像信号Ｓ０（６０Ｆ／ｓ）を構成する複数の画像フレームから、その複数の画像フレームを補間する補間フレームを作成し、作成された補間フレームが内挿された出力画像信号Ｓ１（１２０Ｆ／ｓ）を表示パネル６１に出力するようになっている。

補間フレーム作成装置１０は、フレームメモリ２０と、動き予測部３０と、補間画像作成部４０と、制御部４５とを有し、液晶表示パネルなどからなる映像表示手段としての表示パネル６１が接続されている。

フレームメモリ２０は、入力画像信号Ｓ０を画像フレーム毎に記憶する。動き予測部３０は、フレームメモリ２０を介さずに入力される画像フレームと、フレームメモリ２０に記憶された画像フレームについてのブロックマッチングを行って動きベクトルＶ０を検出し、検出された動きベクトルＶ０を補間画像作成部４０に出力する。なお、動き予測部３０の構成および動作内容については、後に詳述する。

補間画像作成部４０は、フレームメモリ２０を介さずに入力される画像フレームおよびフレームメモリ２０に記憶されている画像フレームと、検出された動きベクトルＶ０とに基づいて補間フレームＳＦを作成し、作成された補間フレームＳＦをフレームメモリ２０に記憶させる。この補間画像作成部４０の動作についても、後に詳述する。制御部４５はブロックタイミング信号を動き予測部３０に出力するなどして補間フレームの作成を制御する。

次に、動き予測部３０の構成について、図２を参照して説明する。図２は、動き予測部３０の構成を示すブロック図である。

動き予測部３０は、図２に示すように、類似度検出部３１（３１_１〜３１_ｎ）と、重み付け部３２と、動きベクトル選択部３３と、平坦度検出部３４とを有している。

類似度検出部３１は、フレームメモリ２０を介さずに入力される現フレーム信号Ｔ１と、フレームメモリ２０から入力される次フレーム信号Ｔ２とを入力し、そのそれぞれに含まれる２つの画像フレームを対象としてブロックマッチングを行い、画素ブロック同士の類似度を検出する。

類似度検出部３１は、動きベクトルを検出しようとするｎ通りの方向ごとに設けられている（類似度検出部３１_１、３１_２・・・３１_ｎ）。

そして、各類似度検出部３１_１〜３１_ｎは、検出した類似度を示す類似度データＡ_１〜Ａ_ｎをそれぞれ重み付け部３２に出力する。類似度検出部３１は、画素ブロック同士のＳＡＤ(Sum of Absolute Difference：画素差分絶対値の総和)を用いて類似度データＡ_１〜Ａ_ｎを求めることができる。

重み付け部３２は類似度検出部３１から出力される類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに対して重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎを用いた重み付けを行う。重み付け部３２は平坦度検出部３４から出力される後述する平坦度データＦｄに応じて重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎの大きさを調整し、その調整後の重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎを類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに乗じて、類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに対する重み付けを行う。

動きベクトル選択部３３は、重み付け部３２による重み付けが行われた類似度データＫ_１・Ａ_１〜Ｋ_ｎ・Ａ_ｎに基づいて、相関が最も高い画素ブロック間の変位を示すベクトル値を選択し、その選択したベクトル値に基づいて、動きベクトルＶ０を出力する。

また、動きベクトル選択部３３は、類似度データＫ_１・Ａ_１〜Ｋ_ｎ・Ａ_ｎの値が最小となる画素ブロックが相関の最も高い画素ブロックと判断している。

そして、平坦度検出部３４は、図３に示すような構成を有している。平坦度検出部３４は、レベル差検出部５１と、比較部５２と、計数部５３と、平坦度出力部５４とを有している。

レベル差検出部５１は、動きベクトルＶ０が検出される画素ブロックにおいて、隣接する画素同士の信号レベル差Ｓｄ１を検出する。比較部５２は信号レベル差Ｓｄ１を予め決められた閾値ｔｈと比較し、閾値ｔｈ以上の値を示す信号レベル差Ｓｄ２を計数部５３に出力する。

計数部５３は信号レベル差Ｓｄ２に基づいて、隣接する画素との信号レベル差が閾値ｔｈ以上の値を示す画素（対象画素）の個数をカウントし、カウント結果を示すカウントデータＣｄを出力する。

平坦度出力部５４は計数部５３から出力されるカウントデータＣｄに基づき、平坦度を検出して平坦度データＦｄを出力する。

（補間フレーム作成装置の動作内容）
次に、補間フレーム作成装置１０の動作内容について説明する。補間フレーム作成装置１０は、図４に示すフローチャートに沿って補間フレーム作成処理を行い、補間フレームを作成する。

補間フレーム作成装置１０は、補間フレーム作成処理を開始すると、動きベクトル検出を行い（Ｓ１）、続くＳ２で補間フレーム作成を実行する。補間フレームが作成されると、制御部４５が画像信号出力手段としての動作を行い、出力画像信号Ｓ１を表示パネル６１に出力する。

動きベクトル検出では、動き予測部３０が２つの画像フレームのブロックマッチングを行い動きベクトルＶ０を検出する。

そして、動きベクトルＶ０が検出されると、補間画像作成部４０が動き予測部３０から出力される動きベクトルＶ０に基づいて、補間フレーム１５０を次のようにして作成する。

この補間フレーム１５０は、フレームメモリ２０を介さずに入力される前フレーム（参照フレーム）１００と、フレームメモリ２０に記憶されている後フレーム（基準フレーム、検出対象フレーム）２００との間に補間されるフレームである。

補間画像作成部４０は、図５に示すような前フレーム１００の各画素ブロックと、後フレーム２００の各画素ブロックとの時間的距離を割り出し、その割り出した時間的距離のうちの後フレーム２００から補間フレーム１５０までの時間的距離の割合で動きベクトルＶ０を縮小する。

そして、補間画像作成部４０は、その縮小された動きベクトルＶ０に基づいて、後フレーム２００の対応する画素ブロックを変位させて補間フレーム１５０を構成する画素ブロックを作成する。補間画像作成部４０は、この手順を前フレーム１００の各画素ブロックと、後フレーム２００の各画素ブロックについて繰り返し、補間フレーム１５０を作成する。

一方、動き予測部３０では、動きベクトルＶ０を検出する際に、類似度検出部３１により、現フレーム信号Ｔ１に含まれる画像フレーム（前フレーム）１００と、次フレーム信号Ｔ２に含まれる画像フレーム（後フレーム）２００を対象として、ブロックマッチングが行われる。

このブロックマッチングでは、ブロックタイミング信号の示すタイミングにしたがい、時間的に前に位置する前フレーム１００、時間的に後に位置する後フレーム２００のそれぞれが複数の画素ブロックに分割される。

本実施の形態では、図５に示すように、前フレーム１００は画素ブロック１００ａ，１００ｂ、１００ｃを含む複数の画素ブロックに分割され、後フレーム２００は画素ブロック２００ａ，２００ｂ、２００ｃを含む複数の画素ブロックに分割される。

その後、類似度検出部３１により、前フレーム１００と、後フレーム２００とについて、それぞれの探索範囲１０４，２０４において、画素ブロック同士の類似度が検出される。類似度検出部３１は類似度の検出結果を類似度データＡ_１〜Ａ_ｎとして出力する。

また、平坦度検出部３４が現フレーム信号Ｔ１を入力して、動きベクトルＶ０が検出される画素ブロックについて平坦度を検出する。

この場合、平坦度検出部３４では、レベル差検出部５１により、動きベクトルＶ０が検出される画素ブロックにおいて、隣接する画素同士の信号レベル差Ｓｄ１が検出される。

そして、比較部５２により、信号レベル差Ｓｄ１と閾値ｔｈとが比較され、閾値ｔｈ以上の値を示す信号レベル差Ｓｄ２が計数部５３に出力される。

すると、計数部５３により、比較部５２から出力される信号レベル差Ｓｄ２に基づき、対象画素の個数がカウントされ、そのカウント結果を示すカウントデータＣｄが平坦度出力部５４に出力される。

さらに、平坦度出力部５４は計数部５３から出力されるカウントデータＣｄに応じて次のようにして平坦度の検出を行い、平坦度データＦｄを出力する。

この場合、平坦度出力部５４はカウントデータＣｄの値が大きくなるにしたがい、平坦度が小さくなり、カウントデータＣｄの値が小さくなるにしたがい、平坦度が大きくなるようにして、平坦度の検出を行う。

例えば、平坦度出力部５４は図６に示す平坦度曲線に従って平坦度を求め、その求めた平坦度を示す平坦度データＦｄを出力することができる。平坦度出力部５４は平坦度データ出力手段としての機能を有している。

この平坦度曲線は平坦度データＦｄと、カウントデータＣｄとの対応関係を示すもので、カウントデータＣｄの値が大きくなるにしたがい、平坦度が低くなり、カウントデータＣｄの値が小さくなるにしたがい、平坦度が高くなるように設定されている。

一方、平坦度検出部３４から出力される平坦度データＦｄに応じて、重み付け部３２が類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに対する重み付けを行う。
ここで、類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに対する重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎがＫ_１＝Ｋ×ＫＢ_１、Ｋ_２＝Ｋ×ＫＢ_２、・・・Ｋ_ｎ＝Ｋ×ＫＢ_ｎで表され、ベースとなる重み付け係数ＫＢ_１〜ＫＢ_ｎは大きさの大きい動きベクトルほど大きな値に設定されているとする。すると、係数Ｋを大きくするほど、大きさの大きい動きベクトルの重み付けが大きくなり、大きさの小さい動きベクトルが選択されやすくなる。

この場合、重み付け部３２は平坦度データＦｄに応じて重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎの大きさを調整する。すなわち、重み付け部３２は平坦度データＦｄが大きくなるにしたがい、重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎを大きくし、平坦度データＦｄの値が小さくなるにしたがい、重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎを小さくするようにして重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎの大きさを調整する。その調整した重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎを類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに乗じて重み付けを行う。

例えば、重み付け部３２は図７に示す調整曲線にしたがい重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎの大きさを調整することができる。

この調整曲線は係数Ｋと、平坦度データＦｄとの対応関係を示すもので、平坦度データＦｄが大きくなるにしたがい、重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎが大きくなり、平坦度データＦｄの値が小さくなるにしたがい、重み付け係数Ｋ_１〜Ｋ_ｎが小さくなるようにして、係数Ｋと平坦度データＦｄとの関係が設定されている。

そのため、類似度データＡ_１〜Ａ_ｎは、画素ブロックの平坦度が高くなるにしたがい大きさの大きい動きベクトルほど値が大きくなり、平坦度が低くなるにしたがい大きさの大きい動きベクトルと、大きさの小さい動きベクトルとの値の差が小さくなるように調整されて重み付けが行われる。

そして、動きベクトル選択部３３は、このような重み付けが行われた類似度データＫ_１・Ａ_１〜Ｋ_ｎ・Ａ_ｎに基づいて動きベクトルを選択する。

このように、動き予測部３０では、画素ブロックの平坦度が高ければ高いほど、すなわち、雲ひとつない青空の画像のように、画像の変化が少なければ少ないほど、類似度データＡ_１〜Ａ_ｎに対して、大きさの大きい動きベクトルほど大きな重み付けが行われる。

そのため、画素ブロックの平坦度が高くなるほど、動きベクトル選択部３３により、大きさが小さい動きベクトル、すなわち、動きの小さなベクトルが選択されやすくなっている。

また、平坦度が低ければ低いほど、すなわち、画素ブロックの画像の変化が大きくなるほど大きさの大きい動きベクトルと、大きさの小さい動きベクトルとの重み付けの差が小さくなるように重み付けが行われる。そのため、平坦度が高い画素ブロックよりも、動きベクトル選択部３３により、大きさが大きいベクトル、すなわち、動きの大きなベクトルが選択されやすくなっている。

こうして、動き予測部３０では、平坦度が高い画素ブロックにおいては、動きの小さな動きベクトルが選択されやすくして選択される動きベクトルのばらつきを抑えるようにしている。その一方、平坦度が低い画素ブロックのように、本来であれば大きさの大きい動きベクトルが選択されるべき場合においては、重み付けを小さくして動きの大きな動きベクトルが選択されやすくしている。

そのため、平坦度が高い画素ブロックに隣接している画素ブロックで動きベクトルの検出する際に、平坦度が高い画素ブロックで検出された動きベクトルを用いても、精度の高い動きベクトルを検出することができる。したがって、動き予測部３０では、精度の高い動き予測を行えるようになっている。

次に、動き予測部３０は、平坦度検出部３４の代わりに図８に示すような構成の平坦度検出部３５を用いることもできる。

図８に示す平坦度検出部３５は図３に示す平坦度検出部３４に比べて、最大値検出部５５、最小値検出部５６、減算器５７およびＡＢＳ５８を有する点で相違している。

最大値検出部５５は画素ブロック内における最大信号レベルを検出し、最大信号レベルを示す最大レベル信号ＭＡＸを減算器５７に出力する。最小値検出部５６は画素ブロック内における最小信号レベルを検出し、最小信号レベルを示す最小レベル信号ＭＩＮを減算器５７に出力する。

減算器５７は最大レベル信号ＭＡＸと、最小レベル信号ＭＩＮとのレベル差を示す最大レベル差を検出してＡＢＳ５８に出力する。ＡＢＳ５８は減算器５７が検出した最大レベル差の差分絶対値ＭＭを出力する。減算器５７とＡＢＳ５８とが最大レベル差検出手段としての機能を有している。

そして、平坦度出力部５４は、カウントデータＣｄと、ＡＢＳ５８から出力される差分絶対値ＭＭとに応じた平坦度の検出を行い、平坦度データＦｄを出力する。

例えば、平坦度出力部５４は、カウントデータＣｄに応じて求めた平坦度データＦｄに対し、図９に示すような係数曲線に従って求めた係数Ｐを乗じて平坦度データＦｄを出力する。

この係数曲線は、差分絶対値ＭＭと、係数Ｐとの関係を示すもので、差分絶対値ＭＭが小さくなるに従い平坦度が高くなり、かつ差分絶対値ＭＭが大きくなるに従い平坦度が低くなるようにして設定されている。

したがって、平坦度出力部５４は、差分絶対値ＭＭが小さくなるに従い大きい値の平坦度データＦｄを出力し、差分絶対値ＭＭが大きくなるに従い小さい値の平坦度データＦｄを出力する。

前述の平坦度検出部３４では、隣接している画素同士の差が小さい場合、すなわち画素が少しずつ変化している画素ブロックは、平坦度が高いと判定されやすい。しかしながら、このような画素ブロックでも、最大信号レベルと最小信号レベルの差が大きいときは、画素ブロック全体をみると、画像の変化が大きいと考えられ、平坦度が低い画素ブロックとして扱うことが好ましい。

平坦度検出部３５では、このような画素ブロックを平坦度が低い画素ブロックとして扱えるようにしており、平坦度検出部３４よりも、動きベクトルの検出精度をより高めることができるようになっている。

以上の説明は、本発明の実施の形態についての説明であって、この発明の装置及び方法を限定するものではなく、様々な変形例を容易に実施することができる。又、各実施形態における構成要素、機能、特徴あるいは方法ステップを適宜組み合わせて構成される装置又は方法も本発明に含まれるものである。

本発明の実施の形態に係る補間フレーム作成装置の構成を示すブロック図である。 動き予測部の構成の一例を示すブロック図である。 平坦度検出部の構成の一例を示すブロック図である。 補間フレーム作成装置における補間フレーム作成処理の動作手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る動きベクトル検出手順が適用される２つの画像フレームおよび補間フレームを示す斜視図である。 平坦度曲線の一例を示す図である。 調整曲線の一例を示す図である。 別の平坦度検出部の構成の一例を示すブロック図である。 係数曲線の一例を示す図である。 動きベクトルを検出しようとする画像フレームの一例を模式的に示した図である。

符号の説明

１０…補間フレーム作成装置、２０…フレームメモリ、３０…動き予測部、４０…補間画像作成部、３１（３１_１〜３１_ｎ）…類似度検出部、３２…重み付け部、３３…動きベクトル選択部、３４、３５…平坦度検出部、５１…レベル差検出部、５２…比較部、５３…計数部、５４…平坦度出力部、５５…最大値検出部、５６…最小値検出部、５７…減算器、５８…ＡＢＳ、１００…前フレーム、１５０…補間フレーム、２００…後フレーム、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ…画素ブロック。

Claims (9)

1. 複数の画像フレームまたは画像フィールドにおける画素ブロック同士の類似度により動きベクトルを検出し、前記画像フレームまたは画像フィールドに含まれる物体の動きを予測する動き予測装置であって、
   現フレームまたは現フィールドにおける前記画素ブロックについて、その画素ブロックにおける画像の変化の少なさを示す平坦度を検出する平坦度検出手段と、
   前記画素ブロックについて動きベクトルを検出する際に、前記平坦度検出手段により検出された前記平坦度に応じた重み付けを前記画素ブロック同士の類似度について行う重み付け手段とを有することを特徴とする動き予測装置。
2. 前記重み付け手段は、前記平坦度検出手段により検出された前記平坦度が高くなるに従い大きさの小さい前記動きベクトルが選択されやすくなるように前記重み付けを行うことを特徴とする請求項１記載の動き予測装置。
3. 前記平坦度検出手段は、前記画素ブロックに含まれる画素のうち、隣接する画素との信号レベル差が閾値以上の値を示す対象画素の個数を計数する計数手段と、
   前記計数手段の計数する前記対象画素の個数が少なくなるに従い高い値の平坦度データを出力し、かつ前記対象画素の個数が多くなるに従い低い値の前記平坦度データを出力する平坦度データ出力手段とを有することを特徴とする請求項１または２記載の動き予測装置。
4. 前記平坦度検出手段は、前記画素ブロック内における隣接する画素同士の信号レベル差を検出するレベル差検出手段と、
   前記レベル差検出手段により検出された前記信号レベル差を前記閾値と比較する比較手段とを更に有し、
   前記計数手段は、前記比較手段の比較結果に基づいて前記対象画素の個数を計数することを特徴とする請求項３記載の動き予測装置。
5. 前記平坦度検出手段は、前記画素ブロック内に含まれる前記画素の最大信号レベルと最小信号レベルとの差を示す最大レベル差を検出する最大レベル差検出手段を更に有し、
   前記平坦度データ出力手段は、前記平坦度データを、前記最大レベル差検出手段により検出される前記最大レベル差が小さくなるに従い高い値で出力し、前記最大レベル差が大きくなるに従い低い値で出力することを特徴とする請求項３または４記載の動き予測装置。
6. 前記重み付け手段は、前記平坦度が高くなるに従い大きくなるように調整された調整係数を用いて、前記重み付けを行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項記載の動き予測装置。
7. 検出された前記動きベクトルに基づいて、前記画像フレームまたは画像フィールドの間に内挿される補間画像を作成する補間画像作成手段に前記動きベクトルを出力する動きベクトル出力手段を更に有する請求項１〜６のいずれか一項記載の動き予測装置。
8. 前記補間画像作成手段により作成される前記補間画像を含む出力画像信号を用いて映像を表示する映像表示手段が接続されている請求項１〜７のいずれか一項記載の動き予測装置。
9. 複数の画像フレームまたは画像フィールドにおける画素ブロック同士の類似度により動きベクトルを検出し、前記画像フレームまたは画像フィールドに含まれる物体の動きを予測する動き予測方法であって、
   現フレームまたは現フィールドにおける前記画素ブロックについて、その画素ブロックにおける画像の変化の少なさを示す平坦度を検出し、
   前記画素ブロックについて動きベクトルを検出する際に、前記平坦度に応じた重み付けを前記画素ブロック同士の類似度について行うことを特徴とする動き予測方法。

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