JP2014036393A - 画像符号化装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
動物体の、符号化による画質劣化を抑制する。
【解決手段】
動き予測部（１０２）は、符号化対象画像の予測画像に対する動きを検出し、差分画像を直交変換部（１０５）に、マクロブロック（ＭＢ）単位の動き判定結果を動物体検出部（１０３）にそれぞれ供給する。動物体検出部（１０３）は、動き予測部（１０２）からのＭＢ単位の動き判定結果に周囲ＭＢの動き／静止状況を加味して、動物体領域を判定する。量子化制御部（１０４）は、動物体領域に対して、通常よりも小さな量子化ステップを量子化部（１０６）に設定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は動画像データを圧縮符号化する画像符号化装置に関し、より具体的には、動体の動きに応じて適応的に量子化を制御する画像符号化装置に関する。

現在、動画像を圧縮する符号化方式として、ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−４、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ ＡＶＣ等が代表的な方式として知られている。これらの圧縮符号化方式では、画像をマクロブロックと呼ばれる１６×１６画素単位に分割し、そのブロック単位で動きベクトル検出、周波数変換、量子化処理及び可変長符号化処理等からなる符号化処理を行っている。

量子化処理においては、量子化の度合いを示す量子化ステップサイズがマクロブロックごとに変更可能である。通常、目標符号量と発生符号量の乖離に従い、予め定められたビットレートに収まるようにマクロブロックごとに量子化ステップサイズを制御する。

画像の特徴に応じて適応的に量子化ステップサイズを制御することで視覚的に良好な画像が得られることが知られている。例えば、通常の量子化ステップサイズに対して、劣化が目立つ部分には量子化ステップサイズをより小さくしてより多くの符号量を割り当てて劣化を抑制する。他方、劣化が目立たない部分に対しては量子化ステップサイズをより大きくして符号量を抑える。このような量子化ステップサイズの制御により、定められたビットレートに収めつつ、視覚的に良好な画像を得ることができる。

劣化が目立つ特徴としては色々なものが挙げられるが、その一つとして静止している背景のなかの動いている物体（動物体）がある。例えば、画像内で、静止した背景上に動いている人物等の物体が写っている場合、この動物体の周辺にはモスキートノイズが発生し、符号化劣化が目立ちやすくなる。動物体の量子化ステップサイズをより小さくすることで、符号化による劣化を目立ちにくくすることができる。

動物体を検出する技術が特許文献１に記載されている。マクロブロックごとの動きベクトル、変換係数及び前フレームとの画素差分から当該マクロブロックが静止状態か動状態かを判定し、動状態のマクロブロックを包括する最小の長方形を検出する。

特開２０００−１９７０６４号公報

従来の技術では、動物体を長方形でしか検出できない。画像内の動物体は長方形とは限らず、様々な形状であると考えられる。長方形でしか動物体を検出できない場合、実際の動物体の形状と異なるので、検出精度が低くなる。低い検出精度のままで適応量子化符号化を適用とすると、実際には動物体ではない部分も動物体として処理してしまうことになり、例えば、必要のない部分も量子化ステップサイズを小さくしてしまう。すなわち、動物体の検出精度が低いと、符号化効率を損なってしまうという問題がある。

本発明は、このような問題点を解決し、動物体を精度良く検出し、効率良く符号化する画像符号化装置を提示することを目的とする。

本発明に係る画像符号化装置は、画像を所定の大きさのブロックを単位として圧縮符号化する画像符号化装置であって、前記画像を符号化する符号化手段であって、ブロックごとに量子化ステップを変更できる量子化手段を具備する符号化手段と、前記ブロックごとに動か静止かを示す動き状態を判定する動き判定手段と、前記動き判定手段による前記ブロックごとの動き判定結果に従い、前記ブロックごとに動物体領域か否かを検出する動物体検出手段と、前記動物体検出手段の検出結果に応じて前記量子化ステップを制御する量子化制御手段とを備え、前記動物体検出手段は、前記動き判定結果を周囲のブロックの動き状態に応じて変更し、変更後の動き状態に応じて前記動物体領域か否かを検出することを特徴とする。

本発明によれば、静止している背景上の動物体の領域を精度良く検出できる。動物体領域として検出されたブロックの量子化ステップサイズを通常の量子化ステップサイズよりも小さくすることにより、動物体領域の劣化を抑制でき、良好な画像を得ることができる。

本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。 図１の動物体検出部の概略校正ブロック図である。 動き判定保持部の処理フローチャートである。 判定結果変更処理の説明例である。 判定結果変更処理の別の説明例である。 動物体領域判定処理のフローチャートである。 動物体検出の画像例である。 図７に示す画像例に対する処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する動物体領域判定結果である。 本発明の実施例２の概略構成ブロック図である。 実施例２の動物体領域検出処理のフローチャートである。 図７に示す画像例に対する実施例２による処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する実施例２による処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する実施例２による処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する実施例２による処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する実施例２による処理途中結果である。 図７に示す画像例に対する実施例２による動物体領域判定結果である。

以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示す。ここでは、動画像圧縮符号化方式として、Ｈ．２６４符号化方式を例に説明する。

フレームバッファ１０１には、符号化しようとする動画像の画像データが複数フレーム分、格納され、符号化順序で動き予測部１０２に読み出される。詳細は後述するが、参照フレームバッファ１１２には、符号化した画像データを局所復号化して得られる再構成画像データが所定フレーム数だけ格納されている。参照フレームバッファ１１２の再構成画像データは、動き予測部１０２による動き予測のための参照画像データとして利用される。

動き予測部１０２は先ず、フレームバッファ１０１の符号化対象の画像データと参照フレームバッファ１１２の参照画像データとの間でブロックマッチングをとり、動きベクトルを検出する。次に、動き予測部１０２は、検出した動きベクトル位置での参照フレーム画像データと符号化対象の画像データとの差分（差分画像データ）を算出し、算出した差分画像データを直交変換部１０５に供給する。

動き予測部１０２は更に、動きベクトル検出の他に符号化対象画像データがマクロブロック（ＭＢ）単位で動状態か静止状態かを判定し、その動き判定結果を動物体検出部１０３に出力する。注目するマクロブロックが動状態か静止状態かを判定する方法にはいろいろな方法が考えられる。例えば、動きベクトルが原点位置である場合に静止状態とし、動きベクトルが原点以外を指している場合に動状態とする。他には、原点位置の符号化対象画像と参照画像とのマクロブロック単位での画素差分絶対値和を算出し、その値が閾値よりも小さい場合に静止状態とし、閾値以上の場合に動状態とする。本実施例では、何れの判定方法を採用しても良い。また、マクロブロックの動状態／静止状態を判定する動き判定部を動き予測部１０２とは別に設けても良い。

動物体検出部１０３は、動き予測部１０２からのＭＢごとの動き判定結果を用いて静止している背景上の動物体領域を検出し、その検出結果を量子化制御部１０４に出力する。動物体領域検出方法の詳細は、後に説明する。

直交変換部１０５は、動き予測部１０２からの差分画像データを離散コサイン変換し、得られた変換係数データを量子化部１０６に出力する。量子化部１０６は、直交変換部１０５からの変換係数データを量子化制御部１０４により指示される量子化ステップサイズで量子化する。量子化部１０６は、量子化変換係数データをエントロピー符号化部１０７と逆量子化部１０８に供給する。

エントロピー符号化部１０７は、量子化部１０６からの量子化変換係数に対してジグザグスキャン又はオルタネートスキャン等を行い、可変長符号化する。エントロピー符号化部１０７は更に、動きベクトル、量子化ステップサイズ及びマクロブロック分割情報などの符号化方式情報を、可変長符号化による符号データに付加して、符号化ストリームを生成する。エントロピー符号化部１０７はまた、マクロブロックごとの発生符号量を算出し、量子化制御部１０４に供給する。

量子化制御部１０４は、動物体検出部１０３からの動物体領域検出結果と、エントロピー符号化部１０７からの発生符号量情報に従い、符号化しようとする注目ＭＢに対する量子化部１０６の量子化を適応制御する。詳細は後述するが、量子化制御部１０４は、動物体領域ではない注目ＭＢに対して、エントロピー符号化部１０７からの発生符号量情報に従い、発生符号量が目標符号量になるように量子化部１０６の量子化ステップサイズを制御する。動物体領域である注目ＭＢに対して、量子化制御部１０４は、通常よりも小さくした量子化ステップサイズを量子化部１０６に設定する。これにより、動物体領域の画質劣化を抑制できる。

逆量子化部１０８は、量子化部１０６からの量子化変換係数データを逆量子化する。逆直交変換部１０９は、逆量子化部１０８の逆量子化で得られた変換係数データを逆離散コサイン変換して、差分画像データを生成する。生成された差分画像データは、動き補償部１１０に供給される。

動き補償部１１０は、動きベクトル位置の参照画像データを参照フレームバッファ１１２から読み出し、逆直交変換部１０９からの差分画像データに加算して、画像データを復元する。復元された画像データは、デブロッキングフィルタ部１１１に出力される。デブロッキングフィルタ部１１１は、動き補償部１１０からの復元画像データをデブロッキングフィルタ処理する。デブロッキングフィルタ後の画像データが、ローカルデコード画像又は再構成画像として参照フレームバッファ１１２に格納される。

このような動作により、符号化ストリームとローカルデコード画像データが作成される。なお、直交変換部１０５及び量子化部１０６が符号化手段又はその一部を構成し、逆量子化部１０８及び逆直交変換部が局所復号化手段又はその一部を構成する。

図２は、動物体検出部１０３の概略構成ブロック図を示す。図２を参照して、動物体検出部１０３の動作を説明する。動き判定保持部２０１，判定結果変更部２０２及び動物体領域判定部２０３は、各ＭＢの動き判定結果が動物体検出部１０３に入力する都度、逐次的に相応する処理を実行するが、理解を容易にするために、各処理を個別に説明する。

動き判定保持部２０１は、動き予測部１０２からのＭＢごとの動き判定結果を取り込み、注目ＭＢ及び当該注目ＭＢに対して所定の位置にあるＭＢの動き判定結果に応じた動き状態を保持する。図３は、動き判定保持部２０１により保持される動き状態情報決定処理のフローチャートを示す。

動き判定保持部２０１は、ＭＢの動き判定結果を４つの動き状態に分類して保持する。第１状態は注目ＭＢの動き判定結果が静止状態を示す状態である。第２状態は、注目ＭＢの動き判定結果が動状態であり、且つ、動き判定結果が静止状態を示すＭＢで注目ＭＢが囲まれている可能性がある状態である。第３状態は、注目ＭＢの動き判定結果が動状態であり、且つ、動き判定結果が静止状態を示すＭＢで注目ＭＢが囲まれている状態である。第４状態は、注目ＭＢの動き判定結果が動状態であり、且つ、動き判定結果が静止状態を示すＭＢで注目ＭＢが囲まれていない状態である。第２状態は、後続するＭＢの動き状態に従い第３状態又は第４状態に変更される可能性のある暫定的な状態である。

動き判定保持部２０１は、入力する注目マクロブロックの動き判定結果が静止状態を示すか否かを判断する（Ｓ３１）。静止状態を示す場合、動き判定保持部２０１は、注目ＭＢに対して第１状態（静止状態）を保持する（Ｓ３２）。

注目ＭＢの動き判定結果が動状態を示す場合（Ｓ３１）、動き判定保持部２０１は、同じ画面上で注目ＭＢの一つ左のＭＢと一つ上のＭＢの動き状態を調べる（Ｓ３３）。一つ左のＭＢの動き状態が第１状態又は第２状態を示し、且つ、一つ上のＭＢの動き状態が第１状態又は第３状態を示す場合（Ｓ３３）、動き判定保持部２０１は、注目ＭＢの動き状態として第２状態を保持する（Ｓ３４）。ステップＳ３３の条件が成立しない場合、動き判定保持部２０１は、注目ＭＢの動き状態として第４状態を保持する（Ｓ３５）。ステップＳ３３の条件が成立しないケースとは、注目マクロブロックの動き判定結果が動状態であり、且つ一つ左のＭＢと一つ上のＭＢのどちらかの動き状態が第４状態にあるケースである。このケースは、注目ＭＢが静止状態のＭＢには囲まれていないことに相当する。

判定結果変更部２０２は、動き判定保持部２０１に保持される注目マクロブロックの動き情報に従い、動き判定保持部２０１に保持されている他のＭＢの動き状態を変更する。図４及び図５は動き状態の変更例を示す。具体的には、同じライン上で動き状態が第１状態を示すＭＢに続けて動き状態が第２状態のＭＢが連続する場合に、動き状態が第１状態のＭＢが出現したときには、挟まれたＭＢの動き状態を第２状態から第３状態に変更する。これは、第１状態（静止）に挟まれることが確定したからである。また、同じライン上で動き状態が第１状態を示すＭＢに続けて動き状態が第２状態のＭＢが連続する場合に、動き状態が第４状態のＭＢが出現したときには、挟まれたＭＢの動き状態を第２状態から第４状態に変更する。これは、第１状態（静止）のＭＢに挟まれる可能性が無くなったからである。

図４に示す例を参照して説明する。図４では、動き判定保持部２０１に保持される動き状態の変化を示す。左から右に向けて順番に、動き判定保持部２０１により決定される動き状態が格納されている。図４上の符号１〜４はそれぞれ第１〜第４の動き状態を示す。

図４（Ａ）では、左から３番目のＭＢに対する動き予測部１０２からの動き判定結果が動状態を示すとする。左から３番目のＭＢに対し、一つ左のＭＢ及び一つ上のＭＢの動き状態が第１状態（「１」）なので、動き判定保持部２０１は、動き状態として第２状態（「２」）を保持する。

図４（Ａ）に示す状態の後、動き予測部１０２からの４つのＭＢに対して動き判定結果が動状態を示したとする。それぞれ、一つ左のＭＢ及び一つ上のＭＢの動き状態が第１状態（「１」）なので、動き判定保持部２０１は、動き状態として第２状態（「２」）を保持する。

左から７番目のＭＢに対して、図４（Ｂ）に示すように、動き予測部１０２からの動き判定結果が静止状態（「１」）を示したとする。このとき、左から３番目のＭＢから６番目のＭＢまでの動き状態が第２状態（「２」）になっているので、動き判定保持部２０１は、これらの動き状態を第２状態から第３状態に変更する。変更後を図４（Ｃ）に示す。

図５に示す例は、第１状態の後に第２状態が継続する場合で第４状態が出現するケースを示す。このケースでは、判定結果変更部２０２は、連続した第２状態のＭＢが第１状態のＭＢで挟まれる可能性が無くなった時点で、第４状態に変更する。

図５に示す例は、一つ上のライン上のＭＢの動き状態が、図４に示す例のそれとは異なる。すなわち、左から７番目と８番目のＭＢの動き状態が第４状態になっている。

図４（Ａ）の場合と同様に、図５（Ａ）に示す例でも、左から３番目のＭＢに対する動き予測部１０２からの動き判定結果が動状態を示すとする。左から３番目のＭＢに対し、一つ左のＭＢ及び一つ上のＭＢの動き状態が第１状態（「１」）なので、動き判定保持部２０１は、動き状態として第２状態（「２」）を保持する。

図５（Ａ）に示す状態の後、動き予測部１０２からの４つのＭＢに対して動き判定結果が動状態を示したとする。それぞれ、一つ左のＭＢ及び一つ上のＭＢの動き状態が第１状態（「１」）なので、動き判定保持部２０１は、動き状態として第２状態（「２」）を保持する。

左から７番目のＭＢに対して、図５（Ｂ）に示すように、動き予測部１０２からの動き判定結果が動状態を示したとする。このとき、左のＭＢの動き状態が第２状態であるが、上のＭＢの動き状態が第４状態にあるので、動き判定保持部２０１は、左から７番目のＭＢの動き状態として第４状態と判定する。ここで、左から３番目のＭＢから６番目のＭＢまでの動き状態が第２状態（「２」）になっているので、動き判定保持部２０１は、これらの動き状態を第２状態から第４状態に変更する。変更後を図５（Ｃ）に示す。

動物体領域判定部２０３は、動き判定保持部２０１に保持される各ＭＢの動き状態から各ＭＢが動物体領域に入るか否かを判定し、判定結果をマクロブロックごとに量子化制御部１０４に出力する。図６は、動物体領域判定部２０３の個々のＭＢに対する処理フローを示す。動物体領域判定部２０３は１画面内のＭＢをラスター順にスキャンし、個々のＭＢに対して図６に示すフローに従い動物体領域か否かを判定する。

注目ＭＢに対して動き判定保持部２０１が保持する動き状態が静止状態（第１状態）を示す場合（Ｓ６１）、動物体領域判定部２０３は、注目ＭＢを動物体領域でないと判定する（Ｓ６２）。すなわち、動物体領域判定部２０３は、静止領域を示すコード（図９に示す例では”Ｂ”）を注目ＭＢに割り当てる。

注目ＭＢに対して動き判定保持部２０１が保持する動き状態が第１状態以外の状態を示す場合（Ｓ６１）、動物体領域判定部２０３は、注目ＭＢが静止領域で囲まれている可能性があるかどうかを調べる（Ｓ６３）。具体的には、動物体領域判定部２０３は、注目ＭＢの左のＭＢと上のＭＢの動き状態を調べる（Ｓ６３）。注目ＭＢの左のＭＢの動き状態が第１状態又は第２状態であり、且つ、上のＭＢの動き状態が第１状態又は第３状態である場合（Ｓ６３）、動物体領域判定部２０３は、注目ＭＢを動物体領域と判定する（Ｓ６４）。すなわち、動物体領域判定部２０３は、静止領域を示すコードとは異なる、動物体領域を示すコード（図９に示す例では”Ａ”）を注目ＭＢに割り当てる。

注目ＭＢの左のＭＢの動き状態が第３状態又は第４状態であるか、又は、上のＭＢの動き状態が第２状態又は第４状態である場合（Ｓ６３）、動物体領域判定部２０３は、注目ＭＢを動物体領域でないと判定する（Ｓ６２）。

図７に示す画像を例に動物体検出部１０３の動作を説明する。図７は、ラグビー選手を撮影した画像例を示す。図７に示す画像例では、ハッチングの無いＭＢが動物体領域であり、ハッチングを施したＭＢが静止領域（動物体領域でない領域）であるとする。

図７に示す画像例で、左上から右下に向かうラスター順にＭＢ単位で処理が行われる。図８は、動き判定保持部２０１に保持される動き判定結果の途中経過を示す。図９は、図８に示す時点での動物体領域検出結果を示す。図９において、符号Ａが動物体領域と判定されたＭＢを示し、符号Ｂが動物体領域ではない領域、すなわち静止領域と判定されたＭＢを示す。

先に説明したように、動き予測部１０２から動き判定結果が動物体検出部１０３に供給される。動き判定保持部２０１は、動き判定結果が静止状態のＭＢには動き状態「１」を割り当てる。動き判定結果が動状態のＭＢには、動き判定保持部２０１は、動き判定保持部２０１に保持されている当該ＭＢの一つ左と一つ上のＭＢの動き状態に従い動き状態「２」又は「４」を注目ＭＢに割り当てる。同時に、動物体領域判定部２０３は、図６に示す処理フローに従って、注目ＭＢの動き判定結果と動き判定保持部２０１に保持されている注目ＭＢの一つ左と一つ上のＭＢの動き状態から動物体領域か否かを判定する。

このように、各ＭＢの動き判定結果が動物体検出部１０３に入力する都度、動き判定保持部２０１、判定結果変更部２０２及び動物体領域判定部２０３の処理を実行することにより、１パスで動物体領域の判定を完了できる。

図１０に示すように、動き状態「２」のＭＢに続くＭＢに対し静止状態を示す動き判定結果（「１」）が動き判定保持部２０１に入力したとする。このとき、動き判定保持部２０１は、先行する動き状態「１」のＭＢとの間である動き状態「２」の２つのＭＢの動き状態を「３」に変更する。

図１１は、このような処理を繰り返した結果を示す。動き状態が「２」から「３」に変更されたＭＢについては、「２→３」と表記している。図１２は、図１１に示す動き状態の分布に従って動物体領域判定部２０３により検出された動物体領域を示す。図１２において、「Ａ」は動物体領域と判定されたＭＢを示し、「Ｂ」は動物体領域でない領域と判定されたＭＢを示す。

量子化制御部１０４は、動物体検出部１０３により検出された動物体領域に対し、量子化部１０６の量子化ステップサイズを通常の処理よりも小さくする。動物体領域に対して量子化ステップサイズを小さくすることにより、動物体の画質劣化を抑制できる。

以上のように、本実施例では、ＭＢ単位の動・静止判定結果を周囲ＭＢの動き状態に応じた修正した上で動物体領域を判定しているので、従来よりも細かく且つ精度良く動物体領域を検出できる。これにより、動物体部分の画質劣化を抑えた画像圧縮を実現できる。

図１３は、本発明の第２実施例の概略構成ブロック図を示す。本実施例では、動物体検出において、静止領域と動物体の境界部分と、動物体領域の内部領域とを区別して検出する。図１に示す実施例とは動物体検出部１１３と量子化制御部１１４の機能が異なるので、この相違部分を説明する。

図１４は、動物体検出部１１３の動作フローチャートを示す。注目ＭＢの動き判定結果が動状態を示すか否か判定する（Ｓ１４１）。動状態でない場合（Ｓ１４１）、動物体検出部１１３は、注目ＭＢを動物体領域ではない領域、即ち静止領域と判定する（Ｓ１４２）。注目ＭＢの動き判定結果が動状態である場合（Ｓ１４１）、動物体検出部１１３は、注目ＭＢが静止領域で囲まれている可能性があるかどうかを調べる（Ｓ１４３）。具体的には、動物体検出部１１３は。注目ＭＢの左のＭＢの動き状態が第１状態又は第２状態であり、且つ、上のＭＢの動き状態が第１状態又は第３状態であるか否かを調べる（Ｓ１４３）。ステップＳ１４３で条件が成立しない場合、動物体検出部１１３は、注目ＭＢを静止領域と判定する（Ｓ１４２）。

ステップＳ１４３で条件が成立する場合、動物体検出部１１３は、注目ＭＢが動物体領域の、静止領域との境界部分を識別する（Ｓ１４４〜Ｓ１４６）。具体的には、動物体検出部１１３は、注目ＭＢの左、上又は右のＭＢの動き状態が静止状態である場合（Ｓ１４４）、注目ＭＢを静止領域との境界部分と判定し（Ｓ１４５）、そうでない場合（Ｓ１４４）、動物体領域の内部領域と判定する（Ｓ１４６）。

本実施例では、ステップＳ１４４において、注目ＭＢに対して一つ右のＭＢの動き判定結果が必要となる。そのため、実施例１と異なり、注目ＭＢの動物体領域検出時に、一つ右のＭＢの動き判定が終了している必要がある。実施例１と比較して、１ＭＢ分の遅延が発生するが、実用上問題はない。

量子化制御部１１４は、動物体検出部１１３の、動物体と静止領域の境界部分、動物体の内部領域、及び静止領域の３つの判定結果に対して、以下のように量子化ステップサイズを決定する。すなわち、静止領域に対して、量子化制御部１１４は、通常処理と同様に、エントロピー符号化部１０７からの発生符号量を用いて、目標符号量になるように量子化ステップサイズを決定する。量子化制御部１１４は、動物体の内部領域に対して、通常処理よりも量子化ステップサイズを小さくし、動物体と静止領域の境界部分に対しては更に量子化ステップサイズを小さくする。これは、静止している背景部分と動物体との境界部分が最もモスキートノイズによる劣化が目立つと考えられるからである。

このように、動物体領域を静止領域との境界部分とその内部領域とに区分し、内部領域より境界部分の量子化ステップサイズを小さくすることにより、画像符号化に伴う劣化を抑制できる。

図７に示す画像例を参考に、本実施例の動作を説明する。図１５は、動き判定結果の途中経過を示し、図１６は、図１５に示す時点での動物体領域検出結果を示す。動物体領域検出結果において、「Ａ」は動物体と静止領域の境界部分と判定されたＭＢを示し、「Ｂ」は動物体領域の内部領域と判定されたＭＢを示す。「Ｃ」は静止領域と判定されたＭＢを示す。上から２行目のＭＢ列で左から５番目乃至７番目のＭＢは、動物体領域の判定であり、且つ、上のＭＢが静止状態（図１５で「１」）であるので、動物体と静止領域の境界部分（「Ａ」）と判定される。

図１７及び図１８はそれぞれ次のＭＢ行に進んだときの動き判定結果と動物体領域検出結果を示す。上から３番目のＭＢ行で、左から２番目乃至４番目のＭＢは動物体領域と判定され、かつ上のＭＢが静止状態（図１７で「１」）であるので、動物体と静止領域の境界部分（「Ａ」）と判定される。上から３番目のＭＢ行で左から５番目乃至７番目のＭＢは、動物体領域と判定され、左ＭＢが静止状態ではなく（図１７で「２」）、上ＭＢも静止状態ではない（図１７で「３」）ので、動物体の内部領域（「Ｂ」）と判定される。

同様にして順次処理が行われる。図１９及び図２０はそれぞれ、全ての処理が終了した時点での動き判定結果及び動物体領域検出結果を示す。図２０において、動物体である選手と静止領域が接している境界部分が「Ａ」と評価され、その内部が「Ｂ」と評価されている。

Claims (7)

1. 画像を所定の大きさのブロックを単位として圧縮符号化する画像符号化装置であって、
   前記画像を符号化する符号化手段であって、ブロックごとに量子化ステップを変更できる量子化手段を具備する符号化手段と、
   前記ブロックごとに動か静止かを示す動き状態を判定する動き判定手段と、
   前記動き判定手段による前記ブロックごとの動き判定結果に従い、前記ブロックごとに動物体領域か否かを検出する動物体検出手段と、
   前記動物体検出手段の検出結果に応じて前記量子化ステップを制御する量子化制御手段
   とを備え、前記動物体検出手段は、前記動き判定結果を周囲のブロックの動き状態に応じて変更し、変更後の動き状態に応じて前記動物体領域か否かを検出する
   ことを特徴とする画像符号化装置。
2. 前記動物体検出手段が、
   前記動き判定手段の前記ブロックごとの前記動き判定結果が動きを示す場合に、静止状態に囲まれているか否か及び囲まれる可能性を示す前記動き状態として保持する動き判定保持手段と、
   前記動き判定手段の前記ブロックごとの前記動き判定結果が静止を示す場合に、前記動き判定保持手段に保持される所定のブロックの前記動き状態を変更して保持する判定結果変更手段と、
   前記動き判定手段からの前記ブロックごとの動き判定結果に従い、前記動き判定保持手段に保持される前記動き情報を参照して動物体領域か否かを判定する動物体領域判定手段と、
   とを備えることを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
3. 前記動物体領域判定手段が、注目するブロックが動いていると判定され、かつ一つ左のブロックが静止しているか静止領域に囲まれている可能性があると判定され、かつ一つ上のブロックが静止しているか静止領域に囲まれていると判定されたときに前記動物体領域と判定することを特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
4. 前記動物体領域判定手段が、前記動物体領域と判定したブロックに対し、一つ左、一つ上及び一つ右のブロックのいずれか静止しているブロックである場合に、静止領域との境界部分と判定し、そうではない場合に前記動物体領域の内部領域と判定することを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。
5. 前記判定結果変更手段が、前記動き判定保持手段の保持する動き状態において、静止領域を示すブロックに続く、静止領域に囲まれている可能性があるブロックに対して、静止を示す動き判定結果の入力に応じて、静止領域に囲まれていることを示す動き状態に変更することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の画像符号化装置。
6. 前記量子化制御手段は、前記動物体領域の量子化ステップを、前記動物体領域でないときのそれに比べて小さくすることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像符号化装置。
7. 前記量子化制御手段は、前記動物体領域の量子化ステップを、前記動物体領域でないときのそれに比べて小さくし、前記動物体領域の境界部分の量子化ステップを前記内部領域のそれよりも小さくすることを特徴とする請求項４に記載の画像符号化装置。
   

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