JP2013529877A5 - - Google Patents

Claims (17)

1. 画像中の現在のブロックの運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を導出する方法であって、本方法は、
   ひとつ以上のリスト０のリファレンス画像とひとつ以上のリスト１のリファレンス画像を含む群から、少なくともひとつの時間的ブロックに関連する２個以上の運動ベクトルを受信する工程と、
   前記２個以上の運動ベクトルに基づいて、候補集合を決定し、前記候補集合が少なくとも二個の要素を含む工程と、
   優先順位で、前記候補集合を配置する工程と、
   前記優先順位に従って、前記候補集合から、前記現在のブロックの前記運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を決定する工程と、を含むことを特徴とする方法。
2. 前記優先順位は所定の優先順位であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記所定の優先順位に関連する情報は、シーケンスヘッダー、画像ヘッダーまたはスライスヘッダーに組み込まれることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記優先順位は適応的方法に従って決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記適応的方法は、
   前のブロックの再構成された運動ベクトルの統計、
   前記現在のブロックのパーティションタイプ、
   前記運動ベクトルの相互関係、
   運動ベクトルの方向、
   前記運動ベクトルの距離、および、
   時間的運動ベクトルの場合、前記運動ベクトルが前記現在のブロックを横切るか否か、から構成される群から選択される基準に基づくことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記候補集合は、前記２個以上の運動ベクトルから選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記候補集合の決定は、前記２個以上の運動ベクトルに対応するスケール化運動ベクトルを導き出す工程を含み、前記候補集合は、前記スケール化運動ベクトルまたは前記２個以上の運動ベクトルと前記スケール化運動ベクトルの組み合わせから選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記候補集合は、前記スケール化運動ベクトルから選択されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記候補集合は、前記２個以上の運動ベクトルと前記スケール化運動ベクトルから選択されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
10. 前記優先順位は、スケール化運動ベクトルの方向が補間か補外に基づいて、適応的方法に従うことを特徴とする請求項７に記載の方法。
11. 画像中の現在のブロックの運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を導出する装置であって、前記装置は、
    ひとつ以上のリスト０のリファレンス画像とひとつ以上のリスト１のリファレンス画像から構成される群から、少なくともひとつの時間的ブロックに関連する２個以上の運動ベクトルを受信する手段と、
    前記２個以上の運動ベクトルに基づいて、候補集合を決定し、前記候補集合が、少なくとも二個の要素を含む手段と、
    優先順位で、前記候補集合を配置する手段と、
    前記優先順位に従って、前記候補集合から、前記現在のブロックの前記運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を決定する手段と、を含むことを特徴とする装置。
12. 画像中の現在のブロックの運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を導出する方法であって、前記方法は、
    第一リファレンス画像リストから、少なくともひとつの時間的ブロックに関連する２個以上の運動ベクトルを受信する工程と、
    前記２個以上の運動ベクトルに基づいて、候補集合を決定し、前記候補集合が、少なくとも二個の要素を含む工程と、
    優先順位で、前記候補集合を配置する工程と、
    前記優先順位に従って、前記候補集合から、前記現在のブロックの前記運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を決定する工程と、を含み、
    前記優先順位に関連する情報は、シーケンスヘッダー、画像ヘッダーまたはスライスヘッダーに組み込まれることを特徴とする方法。
13. 前記候補集合は前記２個以上の運動ベクトルから選択されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記候補集合を決定する前記工程は、前記２個以上の運動ベクトルに対応するスケール化運動ベクトルを導出する工程を含み、前記候補集合は、前記スケール化運動ベクトルまたは前記２個以上の運動ベクトルおよび前記スケール化運動ベクトルの組み合わせから選択されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. 前記候補集合は、前記スケール化運動ベクトルから選択されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記第一リファレンス画像リストは、リスト０のリファレンス画像またはリストの１リファレンス画像であることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
17. 画像中の現在のブロックの運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を導出する装置であって、前記装置は、
    第一リファレンス画像リストから、少なくともひとつの時間的ブロックに関連する２個以上の運動ベクトルを受信する手段と、
    前記２個以上の運動ベクトルに基づいて、候補集合を決定し、前記候補集合が、少なくとも二個の要素を含む手段と、
    優先順位で、前記候補集合を配置する手段と、
    前記優先順位に従って、前記候補集合から、前記現在のブロックの前記運動ベクトル予測または運動ベクトル予測候補または運動ベクトルまたは運動ベクトル候補を決定する手段と、を含み、
    前記所定の優先順位に関連する情報は、シーケンスヘッダー、画像ヘッダーまたはスライスヘッダーに組み込まれることを特徴とする装置。