JP2012129756A

JP2012129756A - 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム及び復号プログラム

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Publication number: JP2012129756A
Application number: JP2010278638A
Authority: JP
Inventors: Yukihiro Bando; 幸浩坂東; Takeshi Ito; 健伊藤; Masayuki Takamura; 誠之高村; Hirohisa Jozawa; 裕尚如澤
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2010-12-14
Filing date: 2010-12-14
Publication date: 2012-07-05
Anticipated expiration: 2030-12-14
Also published as: JP5711514B2

Abstract

【課題】動きベクトルの符号量を従来技術よりも削減することができる符号化装置を提供する。
【解決手段】動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化装置であって、符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出手段と、予め定められた符号化済み画像を参照画像として、参照ブロックと同じ配置関係にある参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、動き補償を用いる動画像符号化技術に関し、特に動きベクトルの予測効率を向上させ、動画像の符号化効率を向上させるための動きベクトル予測技術に関する。

動画圧縮規格であるＨ．２６４に代表されるような動画像符号化における重要な要素技術の一つに、動き補償フレーム間予測技術がある。動き補償フレーム間予測では、動きベクトルを効率的に符号化するために、動きベクトルの予測符号化を行う（例えば、非特許文献１参照）。図１３（Ａ）は、従来の動き補償を用いた動画像符号化装置の構成を示す図である。図中、３００は動き補償による符号化部、３１０は動き探索により画像の動きを推定する動き推定部、３２０は動き推定によって算出された動きベクトルを記憶する動きベクトル記憶部である。３３０は動きベクトルの予測符号化のために符号化済み情報から動きベクトルを予測する動きベクトル予測処理部、３３１は動きベクトルの予測に用いる参照ブロックの動きベクトルを抽出する参照ブロック動きベクトル抽出処理部、３３２は参照ブロックから抽出した動きベクトルの中央値を算出する中央値算出処理部である。３４０は動きベクトルと予測した動きベクトル（以下、予測ベクトルという）の差分を算出する予測残差算出部、３５０は量子化された変換係数や動きベクトルの予測残差信号（予測誤差ベクトルという）に可変長符号を割り当てて符号化ストリームを出力する符号割当て部である。

動き推定部３１０は、符号化対象ブロックの映像信号を入力すると、符号化済みの参照画像の復号信号と照合することにより動き探索を行い、動きベクトルを算出する。算出された動きベクトルは、動き補償による符号化部３００に入力され、動き補償による符号化部３００では、動きベクトルを用いた動き補償によって映像信号と予測信号との残差信号を求め、これを直交変換、量子化などによって符号化処理する。処理結果の量子化値などが符号割当て部３５０で符号化されて符号化ストリームとして出力される。

一方、動きベクトルについても符号量削減のために予測符号化を行う。このため、動き推定部３１０が算出した動きベクトルは、後の参照のために動きベクトル記憶部３２０に記憶される。動きベクトル予測処理部３３０は、符号化済みの動きベクトルを用いて予測ベクトルを算出する。動きベクトル予測処理部３３０における動きベクトルの予測では、まず、参照ブロック動きベクトル抽出処理部３３１が、図１３（Ｂ）に示すような符号化対象画像（符号化対象ピクチャまたはフレームともいう）の予測対象ブロック（符号化対象ブロック）Ｂ０の近傍にある符号化済みブロックを参照ブロックＢ１〜Ｂ３として、これらの動きベクトルを、動きベクトル記憶部３２０から抽出する。

次に、中央値算出処理部３３２は、参照ブロックＢ１〜Ｂ３の各動きベクトル成分の中央値を算出し、算出した中央値から予測ベクトルを生成する。この予測ベクトルの生成方法を空間メディアン予測と呼ぶ。予測残差算出部３４０は、動きベクトルと予測ベクトルとの差分（予測誤差ベクトル）を算出し、その予測誤差ベクトルを符号割当て部３５０へ送る。予測誤差ベクトルは、符号割当て部３５０で可変長符号化されて、符号化ストリームとして出力される。

図１４は、従来の動き補償を用いた動画像復号装置の構成を示す図である。図中、４００は符号化ストリーム中の可変長符号を復号する可変長復号部、４１０は予測誤差ベクトルと予測ベクトルを加算する動きベクトル算出部、４２０は動きベクトルを記憶する動きベクトル記憶部である。４３０は動きベクトルを復号済みの情報を用いて予測する動きベクトル予測処理部、４３１は動きベクトルの予測に用いる参照ブロックの動きベクトルを抽出する参照ブロック動きベクトル抽出処理部、４３２は参照ブロックから抽出した動きベクトル成分の中央値を算出する中央値算出処理部である。４４０は算出された動きベクトルを用いて動き補償を行い、復号対象ブロックを復号して、復号された映像信号を出力する動き補償による復号部である。

符号化ストリームを入力すると、可変長復号部４００は、符号化ストリーム中の可変長符号を復号し、復号対象ブロックの量子化変換係数を動き補償による復号部４４０へ送り、予測誤差ベクトルを動きベクトル算出部４１０へ送る。動きベクトル算出部４１０は、予測誤差ベクトルと、復号済みの動きベクトルから求めた予測ベクトルとを加算し、動きベクトルを算出する。算出された動きベクトルは、動き補償による復号部４４０へ送られるとともに、動きベクトル記憶部４２０に格納される。動き補償による復号部４４０は、算出された動きベクトルを用いて動き補償を行い、復号対象ブロックを復号して、復号された映像信号を出力する。動画像復号装置における動きベクトル予測処理部４３０の動きベクトルの予測処理は、図１３に示す動画像符号化装置における動きベクトル予測処理部３３０の処理と同様である。

図１５は、従来の時間方向動きベクトル予測処理部の構成を示す図である。規格Ｈ．２６４符号化では、Ｂピクチャの符号化における符号化モードの一つとして、動き情報を符号化済みブロックの動き情報から予測生成し、動き情報の符号化を省略するダイレクト・モードと呼ばれる符号化モードが用いられている。ダイレクト・モードには、主として空間方向の動き情報を利用する空間ダイレクト・モードと、主として時間方向の動き情報を利用する時間ダイレクト・モードがある。この時間ダイレクト・モードにおける動きベクトルの予測では、動きベクトル予測処理部５００は、次のように予測ベクトルを算出する。

アンカーブロック動きベクトル抽出処理部５０１が、アンカーピクチャで予測対象ブロックと同じ位置にあるブロック（これをアンカーブロックという）の動きベクトルｍｖＣｏｌを動きベクトル記憶部５１０から抽出する。アンカーピクチャとは、ダイレクト・モードの動きベクトルを求める際の動きベクトルを持つピクチャのことであり、通常は、表示順序で符号化対象ピクチャの後方の一番近い参照ピクチャである。次に、外挿予測処理部５０２は、動きベクトルｍｖＣｏｌからＬ０の動きベクトルｍｖＬ０と、Ｌ１の動きベクトルｍｖＬ１を、Ｌ０の参照ピクチャと符号化対象ピクチャとアンカーピクチャとの時間間隔に応じて比例配分することにより算出する。なお、Ｂピクチャでは、任意の参照ピクチャから最大２枚のピクチャを選択できるので、この２枚をＬ０、Ｌ１として区別し、主として前方向予測に用いる予測をＬ０予測、主として後方向予測に用いる予測をＬ１予測と呼んでいる。

動きベクトル予測処理部５００は、外挿予測処理部５０２が算出した動きベクトルｍｖＬ０、ｍｖＬ１を予測ベクトルとして出力する。なお、動きベクトルｍｖＣｏｌを予測ベクトルとする方法もある。この予測ベクトルの生成方法をＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測と呼ぶ。

"Ｈ．２６４／ＡＶＣ教科書（改訂三版）"角野眞也他、インプレスＲ＆Ｄ、ｐｐ．１２８−１３０、２００８．７

ところで、前述した従来の動きベクトルの符号化では、空間的な近傍ブロックの動きベクトルから予測ベクトルを生成し、その予測ベクトルと、符号化対象ブロックの動きベクトルとの差分ベクトルを符号化対象としている。しかし、空間的な予測に限定しており、時間方向の相関を利用できていないため、時間方向の相関の観点から符号化効率が十分とは言えず、符号化効率の改善の余地が残っている。また、図１５に示す規格Ｈ．２６４における時間ダイレクト・モードにおける符号化でも、符号化済みピクチャの特定のブロック（アンカーブロック）の動きベクトルｍｖＣｏｌから予測ベクトルを生成しているため、時間的な相関の利用が限定的であり、符号化効率の向上に改善の余地がある。

すなわち、従来の時間ダイレクト・モードでは、あるブロックの動きベクトルを予測する場合に、他のフレームの同一空間位置（真裏にあたる位置）のブロック（ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄｂｌｏｃｋ）の動きベクトルを利用している。しかし、ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄｂｌｏｃｋの動きベクトルは、必ずしも予測対象ブロックの良い動きベクトルになる保証はないため、動きベクトルの予測性能に改善の余地を残している。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、上記課題の解決を図り、動きベクトルの予測効率を向上させ、動きベクトルの符号量を従来技術よりも削減することができる符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム及び復号プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化装置であって、前記符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出手段と、予め定められた符号化済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出手段とを備えることを特徴とする。

本発明は、前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段をさらに備え、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のうち、予め定められた評価尺度に基づき、いずれかの予測ベクトルを選択することを特徴とする。

本発明は、前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、前記動きベクトルの大きさに応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする。

本発明は、前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、前記参照ブロックから抽出された動きベクトルの大きさに応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする。

本発明は、前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、前記参照ブロックから抽出された動きベクトルの大きさおよびフレーム間距離に応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする。

本発明は、動画像を構成する復号対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を復号する動画像復号方式を用いた復号装置であって、前記復号対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の復号済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出手段と、予め定められた復号済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出手段とを備えることを特徴とする。

本発明は、動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化方法であって、前記符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、予め定められた符号化済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップとを有することを特徴とする。

本発明は、動画像を構成する復号対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を復号する動画像復号方式を用いた復号方法であって、前記復号対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の復号済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、予め定められた復号済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップとを有することを特徴とする。

本発明は、動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化装置上のコンピュータに符号化処理を行わせる符号化プログラムであって、前記符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、予め定められた符号化済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップとを前記コンピュータに行わせることを特徴とする。

本発明は、動画像を構成する復号対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を復号する動画像復号方式を用いた復号装置上のコンピュータに復号処理を行わせる復号プログラムであって、前記復号対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の復号済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、予め定められた復号済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップとを前記コンピュータに行わせることを特徴とする。

本発明によれば、動きベクトルの予測効率を向上させ、動きベクトルの符号量を従来技術よりも削減することができるという効果が得られる。

本発明の一実施形態における動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。同実施形態における動画像復号装置の構成を示すブロック図である。図１に示す動きベクトル予測処理部１００と動きベクトル記憶部１０１の詳細な構成を示すブロック図である。図３に示すＴＭ予測処理部１１０の詳細な構成を示すブロック図である。図３に示す動きベクトル予測処理部１００の動作を示すフローチャートである。図３に示す動きベクトル予測処理部１００の動作を示すフローチャートである。図３に示す動きベクトル予測処理部１００の動作を示すフローチャートである。図３に示す動きベクトル予測処理部１００の動作を示すフローチャートである。図４に示すＴＭ予測処理部１１０の処理動作を示すフローチャートである。図４に示すＴＭ予測処理部１１０の処理動作を示すフローチャートである。空間的近傍ブロックの例を示す説明図である。ＴＭ予測空間近傍ブロックの参照領域、参照領域ブロック、ＴＭ参照ブロックの例を示す説明図である。従来技術による動き補償を用いた動画像符号化装置の構成を示す図である。従来技術による動き補償を用いた動画像復号装置の構成を示す図である。従来技術による時間方向動きベクトル予測処理部の構成を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による符号化装置及び復号装置を説明する。図１は同実施形態における動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。この図において、動きベクトル予測処理部１００の部分が従来技術と異なる部分であり、他の部分は、規格Ｈ．２６４その他のエンコーダとして用いられている従来の一般的な動画像符号化装置の構成と同様である。動画像符号化装置１は、符号化対象の映像信号を入力し、入力映像信号のフレームをブロックに分割してブロックごとに符号化し、そのビットストリームを符号化ストリームとして出力する。この符号化のため、予測残差信号算出部１０は、入力映像信号と動き補償部１９の出力である予測信号との差分を求め、それを予測残差信号として出力する。直交変換部１１は、予測残差信号に対して離散コサイン変換（ＤＣＴ）等の直交変換を行い、変換係数を出力する。量子化部１２は、変換係数を量子化し、その量子化された変換係数を出力する。符号割当て部１３は、量子化された変換係数をエントロピー符号化し、符号化ストリームとして出力する。

一方、量子化された変換係数は、逆量子化部１４にも入力され、ここで逆量子化される。逆直交変換部１５は、逆量子化部１４の出力である変換係数を逆直交変換し、予測残差復号信号を出力する。復号信号算出部１６では、この予測残差復号信号と動き補償部１９の出力である予測信号とを加算し、符号化した符号化対象ブロックの復号信号を生成する。この復号信号は、動き補償部１９における動き補償の参照画像として用いるために、フレームメモリ１７に格納される。動き推定部１８は、符号化対象ブロックの映像信号について、フレームメモリ１７に格納された参照画像を参照４して動き探索を行い、動きベクトルを算出する。この動きベクトルは、動き補償部１９および予測誤差ベクトル算出部１０２に出力され、また、動きベクトル記憶部１０１に格納される。

動き補償部１９は、動き推定部１８が求めた動きベクトルを用いて、フレームメモリ１７内の画像を参照することにより、符号化対象ブロックの予測信号を出力する。動き補償に用いた動きベクトルについても予測符号化するために、動きベクトル予測処理部１００によって符号化済みの情報を用いて動きベクトルの予測を行い、動き補償に用いた動きベクトルと、予測された動きベクトル（これを予測ベクトルという）との差分を、予測誤差ベクトル算出部１０２により算出して、結果を予測誤差ベクトルとして符号割当て部１３へ出力する。符号割当て部１３は、予測誤差ベクトルについてもエントロピー符号化により符号を割り当て符号化ストリームとして出力する。

図２は、同実施形態における動画像復号装置の構成を示すブロック図である。この図において、動きベクトル予測処理部２００の部分が従来技術と異なる部分であり、他の部分は、規格Ｈ．２６４その他のデコーダとして用いられている従来の一般的な動画像復号装置の構成と同様である。動画像復号装置２は、図１に示す動画像符号化装置１により符号化された符号化ストリームを入力して復号することにより復号画像の映像信号を出力する。この復号のため、復号部２０は、符号化ストリームを入力し、復号対象ブロックの量子化変換係数をエントロピー復号するとともに、予測誤差ベクトルを復号する。逆量子化部２１は、量子化変換係数を入力し、それを逆量子化して復号変換係数を出力する。逆直交変換部２２は、復号変換係数に逆直交変換を施し、復号予測残差信号を出力する。

復号信号算出部２３では、動き補償部２７で生成されたフレーム間予測信号と復号予測残差信号とを加算することで、復号対象ブロックの復号信号を生成する。この復号信号は、表示装置等の外部の装置に出力されるとともに、動き補償部２７における動き補償の参照画像として用いるために、フレームメモリ２４に格納される。動きベクトル算出部２５は、復号部２０が復号した予測誤差ベクトルと、動きベクトル予測処理部２００が算出した予測ベクトルとを加算し、動き補償に用いる動きベクトルを算出する。この動きベクトルは、動きベクトル記憶部２６に記憶され、動き補償部２７に通知される。

動き補償部２７は、入力した動きベクトルをもとに動き補償を行い、フレームメモリ２４の参照画像を参照して、復号対象ブロックのフレーム間予測信号を生成する。このフレーム間予測信号は、復号信号算出部２３で復号予測残差信号に加算される。動きベクトル予測処理部２００は、動きベクトル記憶部２６に記憶された復号済みの動きベクトルを用いて、動きベクトルの予測を行い、求めた予測ベクトルを動きベクトル算出部２５に出力する。

次に、図３を参照して、図１に示す動きベクトル予測処理部１００と動きベクトル記憶部１０１の詳細な構成を説明する。図３は、図１に示す動きベクトル予測処理部１００と動きベクトル記憶部１０１の詳細な構成を示すブロック図である。なお、図２に示す動画像復号装置２における動きベクトル予測処理部２００と動きベクトル記憶部２６の構成も図３に示す動きベクトル予測処理部１００と動きベクトル記憶部１０１と同様であるため、ここでは、ベクトル予測処理部１００と動きベクトル記憶部１０１について説明する。

動きベクトル予測処理部１００は、ＴｅｍｐｌａｔｅＭａｔｃｈｉｎｇ（ＴＭ）予測を行うＴＭ予測処理部１１０と、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測を行うＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部１１１と、空間メディアン予測を行う空間メディアン予測処理部１１２と、３つの予測ベクトルは１つの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択処理部１１３とから構成する。動きベクトル記憶部１０１は、時間予測ベクトルを記憶する時間予測ベクトル記憶部１１４と、空間予測ベクトルを記憶する空間予測ベクトル記憶部１１５とから構成する。

次に、図４を参照して、図３に示すＴＭ予測処理部１１０の詳細な構成を説明する。図４は、図３に示すＴＭ予測処理部１１０の詳細な構成を示すブロック図である。複製処理部１１０１は、後続フレームの動きベクトルを予測する際に参照するために、動きベクトル記憶部１０１（または２６）に格納された動きベクトルを、参照フレーム動きベクトル記憶部１１０２にコピーする処理を行う。このコピー処理は、各フレームの全ブロックに対する処理が終了したタイミングで行う。近傍ブロック動きベクトル抽出処理部１１０３は、予測対象ブロックに対する参照ブロックを、予測対象ブロックの空間的近傍ブロックから抽出する処理を行う。空間的近傍ブロックの例を図１１に示す。以下の説明では、ＴＭ予測がマッチングの参照の際に用いる周辺ブロックをＴＭ予測空間近傍ブロックと呼ぶ。どの位置の参照ブロックを抽出するかについては、予め定めておくようにしてもよい。乖離度最小化領域探索処理部１１０４は、参照ブロックの動きベクトルに対して、最も類似している領域を符号化・復号済みフレーム（参照フレームと呼ぶ）内から探索する処理を行う。

このための手段として、乖離度算出部１１０５、乖離度比較処理部１１０６、最小乖離度更新処理部１１０７を備える。乖離度算出部１１０５は、参照フレーム中の領域内の動きベクトルと参照ブロックの動きベクトルとの乖離度を算出する。乖離度が大きいほど、予測ベクトルとして用いる動きベクトルの信頼度が小さいことになる。乖離度の例としては、第１の乖離度として、ベクトル成分ごとの差分絶対値和を用いる、第２の乖離度として、ベクトル成分ごとの二乗誤差和を用いる、第３の乖離度として、メディアンベクトルに対する差分絶対値または二乗誤差を用いる、第４の乖離度として、平均ベクトルに対する差分絶対値または二乗誤差を用いる、等があるが、これらに限らず、符号化対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表すことができるものであれば乖離度として他の尺度を用いてもよい。

次に、図５〜図８を参照して、図３に示す動きベクトル予測処理部１００の動作を説明する。図３に示す予測ベクトル選択処理部１１３では、予測ベクトルの候補を複数用意し、予め定められた選択基準に基づき、予測ベクトルを選択する。選択基準の例としては、各予測ベクトルを用いた場合の発生符号量と歪み量の加重和をコスト関数として、同コスト関数の最小化を挙げることができる。予測ベクトルの候補（予測候補）としては、空間メディアン予測、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測、ＴＭ予測を用いる。このとき、問題となるのは、予測候補を指定する付加情報の増大である。以下、ベクトルＶ＝（Ｖｘ，Ｖｙ）のノルムとして、ベクトルの成分の絶対値和｜Ｖ｜＝｜Ｖｘ｜＋｜Ｖｙ｜を用いる。

＜第１の選択方法＞
フレーム単位に、時間方向の予測ベクトルとして、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測およびＴＭ予測のいずれかを選択する。この選択を表すために必要な情報は、フレームあたり１ビットですむ。その上で、フレーム内の局所領域毎に、上記選択された時間方向予測と空間メディアン予測を選択する。

＜第２の選択方法＞
ＴＭ予測がマッチングの参照に用いる周辺ブロックの動きベクトルの大きさに着目する。同ベクトルが大きい場合は、予測対象ブロックも大きな変位を含むことが予想され、その場合、異なる時刻の同一位置のブロックにおける動きベクトルであるｍｖＣｏｌと被予測ベクトルは類似している可能性が低い。そこで、周辺ブロックの動きベクトルのノルムの和が一定の閾値を超えた場合は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測を予測候補から除外することとする。これにより、予測候補を指定する付加情報を削減可能となる。

＜第３の選択方法＞
ＴＭ予測がマッチングの参照に用いる周辺ブロックの動きベクトルの大きさに着目する。同ベクトルが小さい場合は、予測対象ブロックも小さな変位を含むことが予想され、その場合、異なる時刻の同一位置のブロックにおける動きベクトルであるｍｖＣｏｌと被予測ベクトルが類似している可能性が高い。そこで、周辺ブロックの動きベクトルのノルムの和が一定の閾値以下の場合は、ＴＭ予測を予測候補から除外することとする。これにより、予測候補を指定する付加情報を削減可能となる。

図５を参照して、第２と第３の選択方法の処理動作を説明する。まず、空間メディアン予測処理部１１２は、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトル（空間近傍ＭＶｓ）を空間予測ベクトル記憶部１１５から読み込み（ステップＳ１）、空間メディアン予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ２）。そして、空間近傍ＭＶｓのノルムが閾値以上か否かを判定し（ステップＳ３）、閾値以上であれば、ＴＭ予測処理部１１０はＴＭ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ４）。一方、閾値以上でなければ、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部１１１は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ５）。そして、予測ベクトル選択処理部１１３は、記憶部に格納された予測候補の中から、コストを最小化する予測ベクトルを選択して出力する（ステップＳ６）。

＜第４の選択方法＞
予測対象ブロックに対して異なる時刻の同一位置のブロックにおける動きベクトルであるｍｖＣｏｌの大きさに着目する。同ベクトルが大きい場合は、予測対象ブロックも大きな変位を含むことが予想され、その場合、ｍｖＣｏｌと被予測ベクトルは類似している可能性が低い。そこで、ｍｖＣｏｌのノルムが一定の閾値を超えた場合は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測を予測候補から除外することとする。これにより、予測候補を指定する付加情報を削減可能となる。

＜第５の選択方法＞
予測対象ブロックに対して異なる時刻の同一位置のブロックにおける動きベクトルであるｍｖＣｏｌの大きさに着目する。同ベクトルが小さい場合は、予測対象ブロックも小さな変位を含むことが予想され、その場合、ｍｖＣｏｌと被予測ベクトルは類似している可能性が高い。そこで、ｍｖＣｏｌのノルムが一定の閾値以下の場合は、ＴＭ予測を予測候補から除外することとする。これにより、予測候補を指定する付加情報を削減可能となる。

図６を参照して、第４と第５の選択方法の処理動作を説明する。まず、空間メディアン予測処理部１１２は、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトル（空間近傍ＭＶｓ）を空間予測ベクトル記憶部１１５から読み込み（ステップＳ１１）、空間メディアン予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ１２）。Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部１１１は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを生成する（ステップＳ１３）。そして、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルのノルムが閾値以上か否かを判定し（ステップＳ１４）、閾値以上であれば、ＴＭ予測処理部１１０はＴＭ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ１５）。一方、閾値以上でなければ、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部１１１は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ１６）。そして、予測ベクトル選択処理部１１３は、記憶部に格納された予測候補の中から、コストを最小化する予測ベクトルを選択して出力する（ステップＳ１７）。

＜第６の選択方法＞
ＴＭ予測において用いる参照フレームと被予測フレーム間のフレーム間距離に着目する。同距離が大きい場合は、予測対象ブロックも大きな変位を含むことが予想され、その場合、異なる時刻の同一位置のブロックにおける動きベクトルであるｍｖＣｏｌと被予測ベクトルは類似している可能性が低い。そこで、参照フレームと被予測フレーム間のフレーム間距離が閾値を超えた場合は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測を予測候補から除外することとする。これにより、予測候補を指定する付加情報を削減可能となる。

図７を参照して、第６の選択方法の処理動作を説明する。まず、空間メディアン予測処理部１１２は、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトル（空間近傍ＭＶｓ）を空間予測ベクトル記憶部１１５から読み込み（ステップＳ２１）、空間メディアン予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ２２）。そして、参照フレームと被予測フレームの間隔が閾値以上か否かを判定し（ステップＳ２３）、閾値以上であれば、ＴＭ予測処理部１１０はＴＭ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ２４）。一方、閾値以上でなければ、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部１１１は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ２５）。そして、予測ベクトル選択処理部１１３は、記憶部に格納された予測候補の中から、コストを最小化する予測ベクトルを選択して出力する（ステップＳ２６）。

＜第７の選択方法＞
ＴＭ予測がマッチングの参照に用いる周辺ブロックの動きベクトルの大きさに着目する。同ベクトルが大きい場合は、予測対象ブロックも大きな変位を含むことが予想され、その場合、異なる時刻の同一位置のブロックにおける動きベクトルであるｍｖＣｏｌと被予測ベクトルは類似している可能性が低い。さらに、フレーム間隔が長くなるほど、この可能性の確率は高まる。そこで、周辺ブロックの動きベクトルのノルムの和が一定の閾値を超え、さらに、ＴＭ予測において用いる参照フレームと被予測フレーム間のフレーム間距離が一定の閾値を超えた場合は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測を予測候補から除外することとする。これにより、予測候補を指定する付加情報を削減可能となる。

図８を参照して、第７の選択方法の処理動作を説明する。まず、空間メディアン予測処理部１１２は、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトル（空間近傍ＭＶｓ）を空間予測ベクトル記憶部１１５から読み込み（ステップＳ３１）、空間メディアン予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ３２）。そして、空間近傍ＭＶｓのノルムが閾値以上か否かを判定し（ステップＳ３３）、空間近傍ＭＶｓのノルムが閾値以上であれば、さらに参照フレームと被予測フレームの間隔が閾値以上か否かを判定し（ステップＳ３４）、参照フレームと被予測フレームの間隔が閾値以上であれば、ＴＭ予測処理部１１０はＴＭ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ３５）。一方、閾値以上でなければ、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部１１１は、Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを生成し、予測候補として記憶部に格納する（ステップＳ３６）。そして、予測ベクトル選択処理部１１３は、記憶部に格納された予測候補の中から、コストを最小化する予測ベクトルを選択して出力する（ステップＳ３７）。

次に、図９を参照して、図４に示すＴＭ予測処理部１１０の処理動作を説明する。まず、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトル（空間近傍ＭＶｓ）を読み込む（ステップＳ４１）。そして、ＴＭ予測に用いる参照フレームを指定し（ステップＳ４２）、ＴＭ予測における探索範囲を設定する（ステップＳ４３）。ステップＳ４２における指定方法の例としては、同一の予測構造（Ｐピクチャ、もしくは、Ｂピクチャ）をもつフレームにおいて、符号化順序の最も近いフレームを指定する方法を挙げることができる。ステップＳ４３における探索範囲は、予め設定された範囲をあらわす値を与えるものとする。例えば、ＴＭ予測の対象となるブロックの原点に最も近い点の座標位置を中心として、水平方向に±Ｗ、垂直方向に±Ｈの範囲をカバーする領域を探索範囲として与える。

ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトルを用いて、参照フレーム中に設定した探索範囲内において乖離度が最小となる参照領域Ｒを求める。この参照領域とは、ＴＭ予測空間近傍ブロックの位置関係を保った３個のブロックから構成される領域であり、この参照領域内のブロックを参照領域ブロックと呼ぶ。参照フレームにおける参照領域Ｒに対して、符号化対象フレームのＴＭ予測空間近傍ブロックに対する予測対象ブロックの位置と相対的に同じ位置にあるブロック（ＴＭ参照ブロックと呼ぶ）を同定し、ＴＭ参照ブロックにおける動きベクトルを抽出する。

図１２にＴＭ予測空間近傍ブロックの配置例３を用いた場合の参照領域、参照領域ブロック、ＴＭ参照ブロックの例を示す。まず、参照領域ブロックにおける動きベクトル（参照ＭＶｓ）を読み込み（ステップＳ４４）、空間近傍ＭＶｓと参照ＭＶｓの乖離度を算出する（ステップＳ４５）。例えば、第ｔフレームの３個のＴＭ予測空間近傍の動きベクトルを、
ｍｖ_１＝（ｘ_１，ｙ_１）
ｍｖ_２＝（ｘ_２，ｙ_２）
ｍｖ_３＝（ｘ_３，ｙ_３）
とし、第ｔ−１フレームの探索範囲における３個の参照ブロックの動きベクトルを、
ｍｖｊ_１＝（ｘｊ_１，ｙｊ_１）
ｍｖｊ_２＝（ｘｊ_２，ｙｊ_２）
ｍｖｊ_３＝（ｘｊ_３，ｙｊ_３）
とする。

乖離度として、例えばベクトル成分ごとの差分絶対値和を用いるものとすると、乖離度は、次式によって算出する。
乖離度＝｜ｘ_１ −ｘｊ_１｜＋｜ｘ_２ −ｘｊ_２｜＋｜ｘ_３ −ｘｊ_３｜＋｜ｙ_１−ｙｊ_１｜＋｜ｙ_２ −ｙｊ_２｜＋｜ｙ_３ −ｙｊ_３｜
また、乖離度として、例えばベクトル成分ごとの二乗誤差和を用いるものとすると、乖離度は、次式によって算出される。
乖離度＝（ｘ_１−ｘｊ_１）^２＋（ｘ_２−ｘｊ_２）^２＋（ｘ_３−ｘｊ_３）^２＋（ｙ_１−ｙｊ_１）^２＋（ｙ_２−ｙｊ_２）^２＋（ｙ_３−ｙｊ_３）^２
他にも、乖離度として、メディアンベクトルや平均ベクトルに対する差分絶対値または二乗誤差等を用いることができる。

次に、算出された乖離度は、これまでの乖離度の最小値よりも小さいか否かを判定し（ステップＳ４６）、小さければＴＭ参照ブロックにおける動きベクトルを記憶部に格納する（ステップＳ４７）。そして、ステップＳ４４〜Ｓ４７の処理を参照フレームの探索範囲において３個のブロック全体を１ブロックずつずらしながら繰り返し、最終的に乖離度が最小となる参照領域Ｒを求める。この乖離度が最小となる参照領域に対するＴＭ参照ブロックにおける動きベクトルがＴＭ予測ベクトルとなる。以上の処理は、参照フレーム数が１枚の場合の処理動作である。

次に、図１０を参照して、参照フレーム数が複数枚の場合の図４に示すＴＭ予測処理部１１０の処理動作を説明する。まず、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトル（空間近傍ＭＶｓ）を読み込む（ステップＳ５１）。そして、ＴＭ予測に用いる参照フレームを指定し（ステップＳ５２）、ＴＭ予測における探索範囲を設定する（ステップＳ４３）。指定された参照フレーム群に対して、処理を実施するためのループ１の処理を開始する。そして、探索範囲内の参照領域候補に対して、処理を実施するためのループ２の処理を開始する。参照ブロックにおける動きベクトル（参照ＭＶｓ）を読み込み（ステップＳ５４）、空間近傍ＭＶｓと参照ＭＶｓの乖離度を算出する（ステップＳ５５）。次に、算出された乖離度は、これまでの乖離度の最小値よりも小さいか否かを判定し（ステップＳ５６）、小さければＴＭ参照ブロックにおける動きベクトルを記憶部に格納する（ステップＳ５７）。そして、探索範囲内全てに対してステップＳ４４〜Ｓ４７の処理を実施し、さらに、指定された参照フレーム群全てに対して処理を実施した時点で処理を終了する。図９が単一の参照フレームに対して、ＴＭ参照ブロックを探索したのに対し、図１０は複数の参照フレームに対して、ＴＭ参照ブロックを探索する点が異なる。

以上説明したように、ＴＭ予測空間近傍ブロックの動きベクトルだけではなく、時間方向の相関も利用して予測ベクトルを生成するようにしたため、符号化済み画像の動きベクトルの中で信頼度の高いものを探索し、それを時間方向の参照ブロックの動きベクトルとして、符号化対象画像内の参照ブロックの動きベクトルとともに、予測ベクトルの生成に用いる。符号化済み画像の動きベクトルの中で信頼度の高いものを探索する方法として、符号化対象画像内の予測対象ブロックの近傍にある複数個の符号化済みブロックを第１の参照ブロック群とし、これらの動きベクトルをテンプレートとするテンプレートマッチングにより、符号化済み画像の中から動きベクトルの乖離度が最小となるブロック群の領域を求め、その領域から定まる位置にあるブロックの動きベクトルを抽出する。乖離度として、ベクトル成分ごとの差分絶対値和や二乗誤差和等を用いることができる。

なお、図１に示す動画像符号化装置１及び図２に示す動画像復号装置２の機能を実現するため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して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより符号化処理、復号処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

動き補償を用いる動画像符号化技術において、特に動きベクトルの予測効率を向上させ、動画像の符号化効率を向上させるための動きベクトルを予測することが不可欠な用途にも適用できる。

１００・・・動きベクトル予測処理部、２００・・・動きベクトル予測処理部、１１０・・・ＴＭ予測処理部、１１１・・・Ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測処理部、１１２・・・空間メディアン予測処理部、１１３・・・予測ベクトル選択処理部、１１４・・・時間予測ベクトル記憶部、１１５・・・空間予測ベクトル記憶部

Claims

動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化装置であって、
前記符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出手段と、
予め定められた符号化済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出手段と
を備えることを特徴とする符号化装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段をさらに備え、
前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のうち、予め定められた評価尺度に基づき、いずれかの予測ベクトルを選択することを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、
前記動きベクトルの大きさに応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、
前記参照ブロックから抽出された動きベクトルの大きさに応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、
前記参照ブロックから抽出された動きベクトルの大きさおよびフレーム間距離に応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
動画像を構成する復号対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を復号する動画像復号方式を用いた復号装置であって、
前記復号対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の復号済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出手段と、
予め定められた復号済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出手段と
を備えることを特徴とする復号装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段をさらに備え、
前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のうち、予め定められた評価尺度に基づき、いずれかの予測ベクトルを選択することを特徴とする請求項６に記載の復号装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、
前記動きベクトルの大きさに応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする請求項７に記載の復号装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、
前記参照ブロックから抽出された動きベクトルの大きさに応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする請求項７に記載の復号装置。
前記予測ベクトル抽出手段とは異なる方法で前記予測ベクトルの候補を抽出する手段は、異なるフレームの同一空間位置のブロックに割り当てられた動きベクトルであるＣｏ−ｌｏｃａｔｅｄ予測ベクトルを予測ベクトルの候補とし、
前記参照ブロックから抽出された動きベクトルの大きさおよびフレーム間距離に応じて、前記予測ベクトルの候補を抽出する手段により抽出した予測ベクトルの候補と、前記予測ベクトル抽出手段により抽出した予測ベクトルの候補のいずれかを予測ベクトルとして選択することを特徴とする請求項７に記載の復号装置。
動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化方法であって、
前記符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、
予め定められた符号化済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップと
を有することを特徴とする符号化方法。
動画像を構成する復号対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を復号する動画像復号方式を用いた復号方法であって、
前記復号対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の復号済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、
予め定められた復号済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップと
を有することを特徴とする復号方法。
動画像を構成する符号化対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を符号化する動画像符号化方式を用いた符号化装置上のコンピュータに符号化処理を行わせる符号化プログラムであって、
前記符号化対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の符号化済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、
予め定められた符号化済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップと
を前記コンピュータに行わせることを特徴とする符号化プログラム。
動画像を構成する復号対象画像をブロックに分割し、各ブロックに動き補償を用いて画像を復号する動画像復号方式を用いた復号装置上のコンピュータに復号処理を行わせる復号プログラムであって、
前記復号対象画像における動きベクトルの予測対象となる予測対象ブロックに対して、同一画像内の予め定められた近傍位置にある複数個の復号済み参照ブロックから動きベクトルを抽出する動きベクトル抽出ステップと、
予め定められた復号済み画像を参照画像として、前記参照ブロックと同じ配置関係にある前記参照画像内のブロックの中で、動きベクトルの乖離度が最小となるブロックの領域を求め、その領域に対して割り当てられた動きベクトルを当該ブロックに対する予測ベクトルの候補として抽出する予測ベクトル抽出ステップと
を前記コンピュータに行わせることを特徴とする復号プログラム。