JP2009260660A - 符号化装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 フレーム単位の予測符号化方法の決定を高速に行う。
【解決手段】 減算器101からエントロピ符号化器104は、複数のフレームから構成される動画像をフレーム単位に予測符号化する。逆量子化器105からループ内フィルタ108は、予測符号化されたフレームを復号する。記憶部109は、復号されたフレームを記憶する。ブロックマッチング演算器112は、記憶部109が記憶するフレームの部分画像を参照画像として、参照画像と符号化対象のフレームの部分画像の間のブロックマッチングを行う。動きベクトル検出器/予測モード決定器113は、ブロックマッチングの結果に基づき予測符号化方法を決定する。予測画像生成器114は、決定された予測符号化方法に従い、記憶部109が記憶するフレームから予測画像を生成する。減算器101は、符号化対象のフレームの画像と予測画像の差分画像を生成する。
【選択図】 図4

Description

本発明は、動画像の予測符号化に関する。

ディジタル画像を有効に利用するには、効率的な記憶と伝送が必要になり、画像データの圧縮符号化は必須である。画像データの標準的な符号化方式であるJPEGは、以下のような圧縮符号化方式を採用する。

まず、圧縮対象の画像データを複数画素のブロックに分割し、画素ブロック（以下、ブロック）単位に直交変換を行って、画像データを直流成分と交流成分からなる直交変換係数に変換する。そして、直交変換係数を量子化して、量子化した直交変換係数をエントロピ符号化して符号量を減らす。量子化の際、人間の視覚特性が敏感な低周波成分は小さい量子化値を用いて量子化し、人間の視覚特性が鈍感な高周波成分は大きな量子化値を用いて量子化する。つまり、視覚的な劣化を抑えて効率的に量子化を行う。

また。動画データの標準的な符号化方式であるMPEG-2は、フレーム間の動きを検出し、動きを補償した後、直交変換、量子化、エントロピ符号化を施す。つまり、時間が異なるフレーム間の相関を利用して、符号量を効率的に削減する。

MPEG-2のような符号化方式は、時間軸方向の冗長度は充分に削減するごとができる。一方、フレーム内の空間的な冗長度は、直交変換、量子化、エントロピ符号化による処理では、充分に削減することができるとは言えない。つまり、フレーム間予測符号化を行う予測ピクチャ（Pピクチャ）の符号量は充分に削減され、フレーム内符号化を行うイントラピクチャ（Iピクチャ）の符号量は大きくなる。その結果、画質の低下なしには、ストリーム全体のビットレートを充分に下げることができない。

このような問題を解決するため、H.264ビデオ動画像標準符号化方式（以下、H.264）は、ブロックの画素値を隣接する符号化済みブロックの画素値から予測するフレーム内予測符号化が定められている。そして、フレーム内予測符号化した後の予測誤差に対して直交変換、量子化、エントロピ符号化を行う。このフレーム内予測符号化によれば、フレーム内の空間的な冗長度を削減し、符号化効率を大幅に向上させることができる。

図1はフレーム内予測符号化を説明する図、処理対象ブロック11と、その周辺画素12の位置関係を示している。

図1において、画素a、b、…、pは、処理対象の4×4画素ブロック11を構成する画素である。また、画素A、B、…、Mは処理対象ブロックの周辺画素（以下、参照画素）12である。参照画素12は、既に符号化済みであるが、以下では、符号化済みのデータを局所復号した画像データの画素値を画素A、B、…、Mの画素値として説明する。

H.264のフレーム内予測符号化において、4×4画素ブロック11の画素値を参照画素12から予測するに当たり、複数のフレーム内予測モード（以下、予測モード）が定められている。図2は垂直方向予測モードを示す図であり、下記のように4×4画素ブロック11の画素値を予測する。
a', e', i', m' = A
b', f', j', n' = B
c', g', k', o' = C
d', h', l', p' = D
ここで、例えば、a'は画素aの予測画素値。

また、図3は右上方向予測モードを示す図である。なお「≫」はビットシフトを表し、「≫ x」はxビット右シフトする、言い換えれば1/2^xにすることを意味する。
a' = (A + 2×B + C + 2) ≫ 2
b', e' = (B + 2×C + D + 2) ≫ 2
c', f', i' = (C + 2×D + E + 2) ≫ 2
d', g', j', m' = (D + 2×E + F + 2) ≫ 2
h', k', n' = (E + 2×F + G + 2) ≫ 2
l', o' = (F + 2×G + H + 2) ≫ 2
p' = (G + 3×H) ≫ 2

このような予測モードが複数あり、隣接するブロックの画素値に応じて適応的に予測モードを決定して、効率的に処理対象ブロックの符号量を削減する。例えば、縦縞のように縦の相関が強い画像に対しては、垂直方向予測モードを選択すれば効率的な符号量の削減が能になる。また、物体の輪郭などに対応するブロックの場合は、輪郭の向きに応じた予測モードを選択して効率的な符号量の削減を行う。

また、リフレッシュなどのために、強制的にフレーム内予測符号化を行う場合を除き、フレーム内予測符号化またはフレーム間予測符号化を選択する必要がある。これは、フレーム間予測符号化よりもフレーム内予測符号化の方がより高い符号化効率を実現できる場合があるためである。効率的に符号化を行うには、各ブロックについて動きベクトルの検出と予測モードの決定を行い、検出結果と決定結果に基づき、各ブロックの予測符号化方法を決定する。

動きベクトルの検出、および、予測モードの決定に関する処理負荷は非常に高い。一方、リアルタイム性を必要とする符号化システムにおいては、動きベクトルの検出と、予測モードの決定を高速に行う必要がある。

予測モードの決定を高速化する技術として、特許文献1は、与えられた予測モードに対して、参照画素の生成および記憶を高速に行う技術を開示する。また、特許文献2は、符号化すべき注目画素の近傍の複数画素により、予測した注目画素の値と注目画素の値の一致、不一致を符号化する技術を開示する。

しかし、特許文献1の技術は、複数あるブロック単位に、最適な予測モードを選択する技術ではない。また、特許文献2の技術は、近傍の画素の状況に応じて適切な予測モードを決定するが、ブロック単位ではなく、画素単位の決定のため、充分な処理速度を発揮できない。

また、H.264のようにフレーム内予測符号化とフレーム間予測符号化を同時に実現すると処理が複雑になり、ハードウェア化した場合の回路規模や消費電力が莫大になり、携帯機器への適用が難しくなる。

特開2003-199111公報 特許2675903号公報

本発明は、フレーム単位の予測符号化方法の決定を高速に行うことを目的とする。

本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。

本発明にかかる符号化装置は、複数のフレームから構成される動画像をフレーム単位に予測符号化する符号化手段と、前記符号化手段が予測符号化したフレームを復号する復号手段と、前記復号手段が復号したフレームを記憶する記憶手段と、前記記憶手段が記憶するフレームの部分画像を参照画像として、前記参照画像と符号化対象のフレームの部分画像の間のブロックマッチングを行うマッチング手段と、前記ブロックマッチングの結果に基づき予測符号化方法を決定する決定手段と、前記決定手段が決定した予測符号化方法に従い、前記記憶手段が記憶するフレームから予測画像を生成する生成手段とを有し、前記符号化手段は、前記符号化対象のフレームの画像と前記予測画像の差分画像を符号化することを特徴とする。

本発明にかかる符号化方法は、複数のフレームから構成される動画像をフレーム単位に予測符号化する符号化ステップと、前記符号化ステップで予測符号化したフレームを復号する復号ステップと、前記復号ステップで復号したフレームをメモリに記憶させる記憶ステップと、前記メモリが記憶するフレームの部分画像を参照画像として、前記参照画像と符号化対象のフレームの部分画像の間のブロックマッチングを行うマッチングステップと、前記ブロックマッチングの結果に基づき予測符号化方法を決定する決定ステップと、前記決定ステップで決定した予測符号化方法に従い、前記メモリが記憶するフレームから予測画像を生成する生成ステップとを有し、前記符号化ステップは、前記符号化対象のフレームの画像と前記予測画像の差分画像を符号化することを特徴とする。

本発明によれば、フレーム単位の予測符号化方法の決定を高速に行うことができる。

以下、本発明にかかる実施例の符号化処理を図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、4×4画素のブロックを説明するが、16×16画素のブロックや8×8画素のブロックにおいても同様に処理することができる。

［装置の構成］
図4は実施例の動画像符号化装置の構成例を示すブロック図である。

減算器101は、符号化対象のフレーム（以下、現フレーム）の符号化対象のブロック（以下、現ブロック）の画像と、予測画像生成器114から出力される予測画像の差分画像を計算して、予測誤差として出力する。直交変換器102は、減算器101が出力する予測誤差を直交変換する。量子化器103は、直交変換器102が出力する直交変換係数を量子化する。エントロピ符号化器104は、ハフマン符号化や算術符号化を使用して、量子化された直交変換係数から符号ストリームを出力する。

なお、エントロピ符号化器104は、符号化を行う際、フレーム内予測符号化における予測モードや、フレーム間予測符号化における動きベクトルなどの付加情報も併せて符号化する。

予測画像の生成には、既に符号化したデータを局所的に復号した画像（以下、局所復号画像）を用いる。逆量子化器105は、量子化された直交変換係数を逆量子化する。逆直交変換器106は、逆量子化によって得られた直交変換係数を逆直交変換して、局所復号画像を生成する。加算器107は、フレーム内予測符号化およびフレーム間予測符号化の影響を補償するために、予測画像に局所復号画像を加算する。ループ内フィルタ108は、ブロック歪と呼ばれる量子化ステップが大きい場合に発生し易い視覚的な劣化を抑制する。上記の復号処理は、ローカルデコードとも呼ばれる。記憶部109は、ローカルデコードした画像を一時記憶するメモリである。

参照画像抽出器110は、フレーム内予測符号化を行う場合に有効になり、現ブロックに隣接するブロックの画素値を記憶部109から抽出し、予測モードに対応する参照画像を構成する。

選択器111は、フレーム内予測符号化を行う場合は、参照画像抽出器110が出力する参照画像を、フレーム間予測符号化を行う場合は記憶部109から出力される参照画像を選択的に出力する。

ブロックマッチング演算器112は、詳細は後述するが、参照画像と現ブロックの画像の相関を計算するブロックマッチング演算を行う。

動きベクトル検出器/予測モード決定器113は、フレーム間予測符号化を行う場合は、ブロックマッチング率の計算結果に基づき、最も符号化効率が高くなる動きベクトルを決定する。また、動きベクトル検出器/予測モード決定器113は、フレーム内予測符号化を行う場合もフレーム間予測符号化と同じ処理を行い、最も符号化効率が高くなる予測モードを決定する。

予測画像生成器114は、決定された動きベクトルまたは予測モードを用いて、参照画像から予測画像を生成する。生成された予測画像は、前述したように減算器101および加算器107に入力される。

●参照画像抽出器
図5は参照画像抽出器110の動作を説明する図である。

参照画像抽出器110は、現ブロックの画素値の予測に必要な参照画素A、B、…、Mを記憶部109から抽出し、予測モードに対応する参照画像を出力する。なお、図5には垂直方向予測モード用の参照画像501と水平方向予測モード用の参照画像502の二つを例示するが、候補になるすべての予測モードに対応する参照画像を出力する。

●動きベクトル検出器
図7は動きベクトル検出器113が行う動きベクトルの検出を説明する図である。

動きベクトル検出器113は、階層的に複数ステップで動きベクトルを検出する。つまり、図7に示すように、例えば、現フレームの中央領域（＠印で示す）と、前フレームの端寄りの領域（例えば○印で示す）の間で動きベクトルの検出を行う（粗く広範囲の検出を行う第一のステップ）。次に、第一のステップで決定した動きベクトルが示す領域（例えば◎印で示す）付近について、動きベクトルの検出を行う（第二のステップ）。さらに、第二のステップで決定した動きベクトルが示す領域（例えば●印で示す）付近について、動きベクトルの検出を行う（第三のステップ）。このようにして、詳細な動きベクトル701の検出を行い、符号化効率をより高める。このうような階層的に複数ステップで動きベクトルの検出を行えば、限られた処理時間の中で符号化効率が高い動きベクトルの検出を大局的に行うことが可能になる。

●ブロックマッチング演算器
図6はブロックマッチング演算器112の動作を説明する図である。

ブロックマッチング演算器112は、現ブロックの画像601と参照画像602の対応する画素の差分603を計算し、差分の絶対値の和（差分絶対値和、sum of absolute differences: SAD）を計算604する。そして、SADをブロックマッチング率（SADが小さいほどマッチング率は高い）として出力する。

なお、ブロックマッチング演算に回路規模が小さいSADを用いる例を示したが、参照画像602と現ブロックの画像601の差分の自乗を平均化した平均自乗誤差なども用いてもよい。

フレーム内予測符号化における予測モードの決定、および、フレーム間予測符号化における動きベクトルの検出において、参照画像と現ブロックの画像のブロックマッチングを行う。動きベクトルの検出においては、与えられた動きベクトルの探索範囲において、ブロックマッチングを行い、符号化効率が最も高くなる動きベクトルを検出する。このブロックマッチングは、符号化装置の処理性能においてボトルネックになる部分であり、高速処理を行う必要がある。

ブロックマッチングをハードウェアによって実現する場合、ブロックの画素数分の処理を並列に行う必要がある。SADを計算する場合はブロックの画素数分の減算器、絶対値化器および総和を計算する加算器が必要になり、平均自乗誤差を計算する場合はブロックの画素数分の乗算器が必要になり、回路規模が大きくなる。言い換えれば、ブロックマッチング演算器112は、動画像符号化装置全体に対して、回路規模の多くを占める部分である。

フレーム間予測符号化用のブロックマッチング回路と、フレーム内予測符号化用のブロックマッチング回路を別々に構成すれば、回路規模が限られる場合、双方の回路規模が小さく、低速な演算回路になる。低速な演算回路を用いればデータパスやコントローラの複雑度が増し、かつ、リフレッシュなどのためにフレーム内予測符号化を行う場合は、演算回路の利用効率が低下する。

本実施例においては、フレーム内予測符号化用のブロックマッチングと、フレーム間予測符号化のブロックマッチングの演算内容を同一にして、ブロックマッチング演算器112を動きベクトルの検出と予測モードの決定に共用する。ブロックマッチングを単一の高速な演算回路として構成すれば、データパスやコントローラも単純になり、演算回路の利用効率を高めることができる。逆に、同じ処理性能でよければ、演算回路の回路規模を小さくすることができる。

［予測画像の生成］
●フレーム内予測符号化
図8はフレーム内予測符号化を行う場合の予測画像の生成方法の一例を示すフローチャートで、1ブロック当りの処理を示している。この処理は、参照画像抽出器110、ブロックマッチング演算器112、予測モード決定器113、予測画像生成器114の協働によって実行される。

まず、複数存在する予測モード用のカウンタiを0に初期化する(S101)。なお、予測モードの種類がNと仮定する。

参照画像抽出器110は、現ブロックに対応する参照画素A〜Mを記憶部109から抽出し(S102)、i番目の予測モード（以下、予測モードi）に対応する参照画像を生成する(S103)。

ブロックマッチング演算器112は、参照画像と現ブロックの画像の対応する画素の差分絶対値を計算し、差分絶対値和SADiをブロックマッチング率として出力する(S104)。

予測モード決定器113は、i=0の場合(S105)、変数SADmode=SADi、変数INTRAopt=iにする(S106)。そして、カウンタiと予測モードの種類Nを比較して(S108)、i＜N-1であればカウンタiをインクリメントして(S109)、処理をステップS103に戻す。

予測モード決定器113は、i＞0の場合(S105)、直前のステップS104で得られたブロックマッチング率SADiと変数SADmodeを比較する(S107)。そして、SADi＜SADmodeであれば、変数SADmode=SADi、変数INTRAopt=iに更新する(S106)。

ステップS103からS109の処理が予測モードの種類N回分繰り返されると、変数SADmodeには最小のSADが格納される。また、変数INTRAoptにはブロックマッチング率が最高（SADが最小）の予測モード（以下、最適予測モード）に対応する整数（0〜N-1）が格納される。

予測画像生成器114は、変数INTRAoptを参照して、最適予測モードの参照画像を予測画像として出力する(S110)。

●フレーム間予測符号化
図9はフレーム間予測符号化を行う場合の予測画像の生成方法の一例を示すフローチャートで、1ブロック当りの処理を示している。この処理は、ブロックマッチング演算器112、動きベクトル検出器113、予測画像生成器114の協働によって実行される。

まず、動きベクトルの探索領域の数をカウントするカウンタiを0に初期化する(S201)。なお、探索領域（図7に○で示す領域に相当）の数をNmvと仮定する。

ブロックマッチング演算器112は、動きベクトル検出器113が指示するi番目の参照画像（前フレームの例えば16×16画素の部分画像）を読み込む(S202)。そして、参照画像と現ブロックの比較対象の部分画像（例えば16×16画素）の間でブロックマッチングを行い、差分絶対値和SADiをブロックマッチング率として出力する(S203)。

動きベクトル検出器113は、i=0の場合(S204)、変数SADmv=SADi、変数MVopt=iにする(S205)。そして、カウンタiと探索領域の数Nmvを比較して(S207)、i＜Nmv-1であればカウンタiをインクリメントして(S208)、処理をステップS202に戻す。

動きベクトル検出器113は、i＞0の場合(S204)、直前のステップS203で得られたブロックマッチング率SADiと変数SADmvを比較する(S206)。そして、SADi＜SADmvであれば、変数SADmv=SADi、変数MVopt=iに更新する(S205)。

ステップS202からS208の処理が探索領域の数Nmv回分繰り返されると、変数SADmvには最小のSADが格納される。また、変数MVoptにはブロックマッチング率が最高（SADが最小）の探索領域に対応する整数（0〜Nmv-1）が格納される。

次に、図8に示したフレーム内予測符号化を行う場合の予測画像の生成方法におけるステップS101〜S109における処理（予測モードの決定）が実行され、変数SADmodeとINTRAoptの値が決定される(S209)。

動きベクトル検出器/予測モード決定器113は、変数SADmodeとSADmvを比較する(S210)。言い換えれば、最適予測モードのマッチング率と、第一のステップで最適な動きベクトルのマッチング率とを比較する。そして、SADmode≦SADmvの場合はフレーム内予測符号化の方が符号化効率が高いと判定して、予測画像生成器114にフレーム内予測符号化を指示し、変数INTRAoptの値を通知する(S211)。

一方、SADmode＞SADmvの場合、動きベクトル検出器/予測モード決定器113は、フレーム間予測符号化の方が符号化効率が高いと判定する。そして、予測画像生成器114にフレーム間予測符号化を指示し(S212)、その後、上述した動きベクトルの検出の第二のステップ(S213)、動きベクトルの検出の第三のステップ(S214)を階層的に実行する。そして、変数MVoptの値に対応する動きベクトル（最適動きベクトル）を予測画像生成器114に通知する(S215)。

このように、階層的に行う動きベクトルの検出の早い段階（複数のステップの前段）で、フレーム内予測符号化を行うか、フレーム間予測符号化を行うかを決定するので、処理を高速化し、消費電力も低減することができる。なお、SADmodeとSADmvの比較は、第二のステップ以降の動きベクトルの検出によるフレーム間予測符号化の符号化効率の向上を見込んだ重みを付けて比較してもよい。

第二のステップ(S213)は、参照画像（前フレームの例えば8×8画素の部分画像）を読み込み(S202)、参照画像と現ブロックの部分画像（例えば8×8画素）の間でブロックマッチングを行い、SADiを出力する(S203)。第三のステップ(S214)は、参照画像（前フレームの例えば4×4画素の部分画像）を読み込み(S202)、参照画像と現ブロックの部分画像（例えば4×4画素）の間でブロックマッチングを行い、SADiを出力する(S203)。これら以外の処理は、第一のステップ（S201〜S208）と同じであるから、詳細説明を省略する。

このように、一つのブロックマッチング演算回路を使用して、フレーム間予測符号化とフレーム内予測符号化の何れが効率よく符号化が可能かを判定するとともに、最適予測モードおよび最適動きベクトルを検出することができる。つまり、階層的な動きベクトルの検出と、予測モードの決定を効果的に組み合わせることにより、処理性能を維持したまま高い符号化効率を実現することが可能になる。

また、フレーム内予測符号化に用いる復号画像データは、フレーム間予測符号化にも用いる。従って、記憶部109は、フレーム内予測符号化とフレーム間予測符号化に共有可能であり、記憶部109の記憶容量を低減すことができる。

［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置、制御装置など）に適用してもよい。

また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するコンピュータプログラムを記録した記憶媒体をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記コンピュータプログラムを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのコンピュータプログラムと、そのコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は本発明を構成する。

また、前記コンピュータプログラムの実行により上記機能が実現されるだけではない。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)および/または第一の、第二の、第三の、…プログラムなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。

また、前記コンピュータプログラムがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットなどのデバイスのメモリに書き込まれていてもよい。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、第一の、第二の、第三の、…デバイスのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。

本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応または関連するコンピュータプログラムが格納される。

フレーム内予測符号化を説明する図、 垂直方向予測モードを示す図、 右上方向予測モードを示す図、 実施例の動画像符号化装置の構成例を示すブロック図、 参照画像抽出器の動作を説明する図、 ブロックマッチング演算器の動作を説明する図、 動きベクトル検出器が行う動きベクトルの検出を説明する図、 フレーム内予測符号化を行う場合の予測画像の生成方法の一例を示すフローチャート、 フレーム間予測符号化を行う場合の予測画像の生成方法の一例を示すフローチャートである。

Claims (8)

1. 複数のフレームから構成される動画像をフレーム単位に予測符号化する符号化手段と、
   前記符号化手段が予測符号化したフレームを復号する復号手段と、
   前記復号手段が復号したフレームを記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段が記憶するフレームの部分画像を参照画像として、前記参照画像と符号化対象のフレームの部分画像の間のブロックマッチングを行うマッチング手段と、
   前記ブロックマッチングの結果に基づき予測符号化方法を決定する決定手段と、
   前記決定手段が決定した予測符号化方法に従い、前記記憶手段が記憶するフレームから予測画像を生成する生成手段とを有し、
   前記符号化手段は、前記符号化対象のフレームの画像と前記予測画像の差分画像を符号化することを特徴とする符号化装置。
2. 前記決定手段は、フレーム内予測符号化を行うと決定した場合は符号化効率が最も高い予測モードを、フレーム間予測符号化を行うと決定した場合は前記符号化効率が最も高い動きベクトルを、前記生成手段に指示することを特徴とする請求項1に記載された符号化装置。
3. 前記決定手段は、前記符号化効率が最も高い予測モードのブロックマッチング率と、前記符号化効率が最も高い動きベクトルのブロックマッチング率の比較によって、前記予測符号化方法を決定することを特徴とする請求項2に記載された符号化装置。
4. 前記決定手段は、前記動きベクトルの検出を複数のステップに渡って階層的に行い、前記複数のステップにおける前段のステップにおいて得られる前記ブロックマッチング率に基づき、前記予測符号化方法を決定することを特徴とする請求項3に記載された符号化装置。
5. 前記フレーム内予測符号化に関するブロックマッチングと、前記フレーム間予測符号化に関するブロックマッチングを行う前記マッチング手段は、単一の演算回路として実現されることを特徴とする請求項2から請求項4の何れか一項に記載された符号化装置。
6. 複数のフレームから構成される動画像をフレーム単位に予測符号化する符号化ステップと、
   前記符号化ステップで予測符号化したフレームを復号する復号ステップと、
   前記復号ステップで復号したフレームをメモリに記憶させる記憶ステップと、
   前記メモリが記憶するフレームの部分画像を参照画像として、前記参照画像と符号化対象のフレームの部分画像の間のブロックマッチングを行うマッチングステップと、
   前記ブロックマッチングの結果に基づき予測符号化方法を決定する決定ステップと、
   前記決定ステップで決定した予測符号化方法に従い、前記メモリが記憶するフレームから予測画像を生成する生成ステップとを有し、
   前記符号化ステップは、前記符号化対象のフレームの画像と前記予測画像の差分画像を符号化することを特徴とする符号化方法。
7. コンピュータ装置を制御して、請求項1から請求項5の何れか一項に記載された符号化装置の各手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
8. 請求項7に記載されたコンピュータプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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