JP3277417B2 - Apparatus and method for detecting motion vector - Google Patents
Apparatus and method for detecting motion vectorInfo
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、ブロックマッチング
法により画像の動きの方向および量を表す動きベクトル
を検出するための装置および方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and a method for detecting a motion vector representing the direction and amount of motion of an image by a block matching method.
【0002】[0002]
【従来の技術】動きベクトルの一つの利用分野は、ディ
ジタル画像データの予測符号化における動き補償であ
る。一例として、動画の高能率符号化の国際的標準方式
である、MPEG(Moving Picture Coding Experts Gro
up) 方式が提案されている。このMPEG方式は、DC
T(Discrete Cosine Transform) と動き補償予測符号化
とを組み合わせたものである。2. Description of the Related Art One application of motion vectors is in motion compensation in predictive coding of digital image data. As an example, MPEG (Moving Picture Coding Experts Groove), an international standard for efficient coding of moving images, is used.
up) A method has been proposed. This MPEG method uses DC
This is a combination of T (Discrete Cosine Transform) and motion compensation prediction coding.
【0003】図8は、動き補償予測符号化装置の一例を
示す。図8において、入力端子61からのディジタルビ
デオデータが動きベクトル検出回路62および減算回路
63に供給される。動きベクトル検出回路63では、現
フレームと参照フレーム(例えば時間的に前フレーム)
との間の動きベクトルが検出される。この動きベクトル
が動き補償回路64に供給される。FIG. 8 shows an example of a motion compensation predictive coding apparatus. 8, digital video data from an input terminal 61 is supplied to a motion vector detection circuit 62 and a subtraction circuit 63. In the motion vector detection circuit 63, the current frame and the reference frame (for example, a temporally previous frame)
Is detected. This motion vector is supplied to the motion compensation circuit 64.
【0004】フレームメモリ65に蓄えられている画像
が動き補償回路64において動きベクトルに基づいて動
き補償された後に、減算回路63および加算回路66に
供給される。減算回路63では、現フレームのビデオデ
ータと動き補償回路64からの前フレームの復号ビデオ
データとが画素毎に減算される。減算回路63からの差
分データがDCT回路67においてDCT変換される。
DCT回路67からの係数データが量子化回路68によ
り再量子化される。量子化回路68の出力データが出力
端子69に取り出されるとともに、逆量子化回路70に
供給される。[0004] After the image stored in the frame memory 65 is motion-compensated by the motion compensation circuit 64 based on the motion vector, it is supplied to a subtraction circuit 63 and an addition circuit 66. The subtraction circuit 63 subtracts the video data of the current frame and the decoded video data of the previous frame from the motion compensation circuit 64 for each pixel. The difference data from the subtraction circuit 63 is DCT-transformed by the DCT circuit 67.
The coefficient data from the DCT circuit 67 is requantized by the quantization circuit 68. Output data of the quantization circuit 68 is taken out to an output terminal 69 and supplied to an inverse quantization circuit 70.
【0005】逆量子化回路70とこれに接続された逆D
CT回路71とは、DCT回路67および量子化回路6
8と反対の処理を行うためのローカル復号回路を構成す
る。逆DCT回路71からの復号差分データが加算回路
66に供給される。加算回路66の出力データがフレー
ムメモリ65を介して動き補償回路64に供給される。
動き補償回路64からの前フレームの復号データが加算
回路66に供給されることで、復号データが形成され、
この復号データがフレームメモリ65に蓄えられる。The inverse quantization circuit 70 and the inverse D connected thereto
The CT circuit 71 includes a DCT circuit 67 and a quantization circuit 6
A local decoding circuit for performing a process opposite to that of FIG. The decoded difference data from the inverse DCT circuit 71 is supplied to the adding circuit 66. The output data of the adding circuit 66 is supplied to the motion compensation circuit 64 via the frame memory 65.
The decoded data of the previous frame from the motion compensation circuit 64 is supplied to the addition circuit 66, thereby forming decoded data.
This decoded data is stored in the frame memory 65.
【0006】動きベクトル検出回路62では、ブロック
マッチング法により動きベクトルが検出される。これ
は、参照フレームの検査ブロックを所定の探索範囲内で
移動し、現フレームの基準ブロックと最も合致している
ブロックを検出することにより動きベクトルを求めるも
のである。The motion vector detection circuit 62 detects a motion vector by a block matching method. In this method, a motion vector is obtained by moving an inspection block of a reference frame within a predetermined search range and detecting a block that most closely matches a reference block of the current frame.
【0007】ブロックマッチング法では、図9Aに示す
ように、1枚の画像、例えば水平H画素、垂直Vライン
の1フレームの画像が図9Bに示すように、P画素×Q
ラインのブロックに細分化される。図9Bの例では、P
=5、Q=5の例である。cがブロックの中心画素位置
である。In the block matching method, as shown in FIG. 9A, one image, for example, an image of one frame of horizontal H pixels and vertical V lines is composed of P pixels × Q as shown in FIG. 9B.
Subdivided into blocks of lines. In the example of FIG. 9B, P
= 5, Q = 5. c is the center pixel position of the block.
【0008】図10は、cを中心画素とする基準ブロッ
クとc´を中心とする検査ブロックの位置関係を示して
いる。cを中心画素とする基準ブロックは、現フレーム
の注目しているある基準ブロックであり、その画像と一
致する参照フレームの検査ブロックが参照フレームにお
いてc´を中心とするブロックの位置にあるものとして
いる。ブロックマッチング法では、探索範囲内におい
て、基準ブロックと最も合致する検査ブロックを見出す
ことによって、動きベクトルを検出する。図10Aの場
合では、水平方向に+1画素、垂直方向に+1ライン、
すなわち、(+1,+1)の動きベクトルが検出され
る。図10Bでは、(+3,+3)の動きベクトルが検
出され、図10Cでは、(+2,−1)の動きベクトル
が検出される。動きベクトルは、現フレームの基準ブロ
ック毎に求められる。FIG. 10 shows the positional relationship between a reference block whose center is c and an inspection block whose center is c '. The reference block whose center pixel is c is a certain reference block of interest in the current frame, and it is assumed that the inspection block of the reference frame that matches the image is located at the position of the block centered on c ′ in the reference frame. I have. In the block matching method, a motion vector is detected by finding an inspection block that best matches a reference block within a search range. In the case of FIG. 10A, +1 pixel in the horizontal direction, +1 line in the vertical direction,
That is, a motion vector of (+1, +1) is detected. In FIG. 10B, a (+3, +3) motion vector is detected, and in FIG. 10C, a (+2, -1) motion vector is detected. The motion vector is obtained for each reference block of the current frame.
【0009】動きベクトルを探索する範囲を水平方向で
±S画素、垂直方向で±Tラインとすると、基準ブロッ
クは、その中心cに対して、水平に±S、垂直に±Tず
れたところに中心c´を有する検査ブロックと比較され
る必要がある。図11は、現フレームのある基準ブロッ
クの中心cの位置をRとする時に、比較すべき参照フレ
ームの(2S+1)×(2T+1)個の検査ブロックと
の比較が必要なことを示している。すなわち、この図1
1のます目の位置にc´が存在する検査ブロックの全て
が比較対象である。図11は、S=4,T=3とした例
である。探索範囲内の比較で得られた評価値(すなわ
ち、フレーム差の絶対値和、このフレーム差の二乗和、
あるいはフレーム差の絶対値のn乗和)の中で、最小値
を検出することによって、動きベクトルが検出される。
図11の探索範囲は、検査ブロックの中心が位置する領
域であり、検査ブロックの全体が含まれる探索範囲の大
きさは、(2S+P)×(2T+Q)となる。Assuming that the range for searching for a motion vector is ± S pixels in the horizontal direction and ± T lines in the vertical direction, the reference block is shifted ± S horizontally and ± T vertically from its center c. It needs to be compared to a test block with center c '. FIG. 11 shows that when the position of the center c of a certain reference block of the current frame is R, comparison with (2S + 1) × (2T + 1) check blocks of a reference frame to be compared is necessary. That is, FIG.
All the test blocks in which c 'is present at the position of the first square are comparison targets. FIG. 11 is an example in which S = 4 and T = 3. Evaluation values obtained by comparison within the search range (ie, sum of absolute values of frame differences, sum of squares of the frame differences,
Alternatively, the motion vector is detected by detecting the minimum value among the sums of the absolute values of the frame differences.
The search range in FIG. 11 is an area where the center of the test block is located, and the size of the search range including the entire test block is (2S + P) × (2T + Q).
【0010】図12は、従来の動きベクトル検出装置の
一例の構成を示す。図12において、81が現フレーム
の画像データの入力端子であり、この画像データが現フ
レームメモリ83に蓄えられる。82が参照フレームの
画像データの入力端子であり、この画像データが参照フ
レームメモリ84に蓄えられる。FIG. 12 shows an example of the configuration of a conventional motion vector detecting device. In FIG. 12, reference numeral 81 denotes an input terminal for image data of the current frame, and this image data is stored in the current frame memory 83. Reference numeral 82 denotes an input terminal for image data of a reference frame, and this image data is stored in a reference frame memory 84.
【0011】現フレームメモリ83および参照フレーム
メモリ84の読出し/書込みは、コントローラ85によ
って制御される。現フレームメモリ83からは、現フレ
ームの基準ブロックの画素データが読出され、参照フレ
ームメモリ84からは、参照フレームの検査ブロックの
画素データが読出される。参照フレームメモリ84と関
連してアドレス移動回路86が設けられる。コントロー
ラ85がアドレス移動回路86を制御する結果、検査ブ
ロックの中心位置が1画素ステップで、探索範囲内を移
動される。The reading / writing of the current frame memory 83 and the reference frame memory 84 is controlled by a controller 85. From the current frame memory 83, the pixel data of the reference block of the current frame is read, and from the reference frame memory 84, the pixel data of the inspection block of the reference frame is read. An address moving circuit 86 is provided in association with the reference frame memory 84. As a result of the controller 85 controlling the address moving circuit 86, the center position of the test block is moved within the search range in one-pixel steps.
【0012】現フレームメモリ83の出力と参照フレー
ムメモリ84の出力とが差分検出回路87に供給され、
1画素毎の差分が検出される。差分検出回路87の出力
が絶対値化回路88で絶対値に変換され、この絶対値が
累算回路89に供給される。累算回路89が1ブロック
で発生した絶対値差分を累算し、その出力が判断回路9
0に供給される。判断回路90は、探索範囲内で検査ブ
ロックを移動させた時にそれぞれ発生する差分の絶対値
和から動きベクトルを検出する。すなわち、最小の差分
の絶対値和を発生する検査ブロックの位置を動きベクト
ルとして検出する。The output of the current frame memory 83 and the output of the reference frame memory 84 are supplied to a difference detection circuit 87,
A difference for each pixel is detected. The output of the difference detection circuit 87 is converted into an absolute value by an absolute value conversion circuit 88, and this absolute value is supplied to an accumulation circuit 89. An accumulating circuit 89 accumulates the absolute value difference generated in one block, and its output is determined by a judging circuit 9.
0 is supplied. The determination circuit 90 detects a motion vector from the sum of absolute values of differences generated when the inspection block is moved within the search range. That is, the position of the test block that generates the absolute value sum of the minimum difference is detected as a motion vector.
【0013】上述の従来のブロックマッチング法は、基
準ブロックと検査ブロックとの間でフレーム差分の絶対
値和を求める処理を探索範囲内で行う必要がある。上述
の図9、図10、図11の例では、(P×Q)回の絶対
値差分の累算を(2S+1)×(2T+1)回行う必要
がある。この関係から、演算量は、(P×Q)×(2S
+1)×(2T+1)で表される。従って、上述のブロ
ックマッチング法は、ハードウエアの規模が大きく、演
算量が膨大であるという問題点があった。In the above-described conventional block matching method, it is necessary to perform a process for obtaining the sum of absolute values of frame differences between a reference block and an inspection block within a search range. In the examples of FIGS. 9, 10 and 11, it is necessary to accumulate (P × Q) absolute value differences (2S + 1) × (2T + 1) times. From this relationship, the calculation amount is (P × Q) × (2S
+1) × (2T + 1). Therefore, the above-described block matching method has a problem that the scale of hardware is large and the amount of calculation is enormous.
【0014】この対策として、二種類の方法が提案され
ている。その一つは、ブロックの要素数を減少させる手
法であり、他のものは、探索を簡略化する手法である。
要素の数を減少させる方法としては、基準ブロックおよ
び検査ブロックをそれぞれ水平方向および垂直方向のそ
れぞれの方向で小ブロックに更に分割し、小ブロック毎
に特徴量を抽出するものが提案されている。すなわち、
基準ブロックおよび検査ブロックの間で、水平方向小ブ
ロックの特徴量と垂直方向小ブロック特徴量とを別個に
比較し、比較結果の絶対値をそれぞれ累算し、累算結果
を加重平均したものをブロック間の比較結果として用い
る。小ブロックの特徴量は、例えばその小ブロック内の
画素データの累算結果である。この方法は、1ブロック
内の全画素数に関して必要とされた演算を水平および垂
直方向の小ブロックの数に減少することができる。As a countermeasure, two types of methods have been proposed. One is a technique for reducing the number of elements in a block, and the other is a technique for simplifying a search.
As a method of reducing the number of elements, a method has been proposed in which a reference block and an inspection block are further divided into small blocks in each of the horizontal direction and the vertical direction, and a feature amount is extracted for each small block. That is,
The feature value of the horizontal small block and the feature value of the vertical small block are separately compared between the reference block and the inspection block, the absolute values of the comparison results are respectively accumulated, and the weighted average of the accumulation results is calculated. Used as a comparison result between blocks. The feature amount of a small block is, for example, an accumulation result of pixel data in the small block. This method can reduce the operations required for the total number of pixels in one block to the number of small blocks in the horizontal and vertical directions.
【0015】探索を簡略化する方法としては、探索範囲
で検査ブロックを移動する時に、最初のステップとし
て、数画素の間隔で検査ブロックを移動させることによ
って、大まかな動きベクトルを検出し、次のステップ
で、検出された位置の付近で、1画素間隔で検査ブロッ
クを移動させることによって、最終的に動きベクトルを
求める方法(2ステップ法)が知られている。ステップ
数を3とした3ステップ法も考えられる。この方法によ
れば、フルサーチで必要とされた、探索範囲内の全画素
数と対応する演算回数を各ステップで検出された動きベ
クトルの周辺の画素数と対応する回数へ減少させること
ができる。As a method of simplifying the search, when the inspection block is moved within the search range, the first step is to move the inspection block at intervals of several pixels, thereby detecting a rough motion vector, and There is known a method (two-step method) of finally obtaining a motion vector by moving an inspection block at intervals of one pixel in the vicinity of a detected position in a step. A three-step method with three steps is also conceivable. According to this method, the number of calculations corresponding to the total number of pixels in the search range required for the full search can be reduced to the number of times corresponding to the number of pixels around the motion vector detected in each step. .
【0016】さらに、要素数の減少と探索の簡略化との
両者を意図した動きベクトル検出方法として、階層構造
を採用するものが提案されている。その一つは、間引き
法と呼ぶことができるものである。つまり、ブロック内
の画素数をサブサンプリングによって間引き(例えば4
画素を1画素に間引き)、その間引かれた結果の画素で
構成されるブロックに関してブロックマッチングを行な
い、次に、検出された最小値の位置に原点を移動し、例
えば2画素を1画素に間引いたブロック構造に関してブ
ロックマッチングを行ない、検出された最小値の位置に
原点を移動し、最終的に1画素ステップのブロックマッ
チングで動きベクトルを検出する。間引きの結果、ブロ
ック内の要素数と探索範囲での演算回数との両者が減少
する。Furthermore, a method employing a hierarchical structure has been proposed as a motion vector detection method intended to both reduce the number of elements and simplify search. One of them can be called a thinning method. That is, the number of pixels in the block is thinned out by subsampling (for example, 4
Pixel is thinned to one pixel), block matching is performed on a block composed of the pixels resulting from the thinning, and then the origin is moved to the position of the detected minimum value, for example, two pixels are thinned to one pixel. Block matching is performed on the block structure thus obtained, the origin is moved to the position of the detected minimum value, and finally a motion vector is detected by one pixel step block matching. As a result of the thinning, both the number of elements in the block and the number of operations in the search range are reduced.
【0017】要素数の減少と探索の簡略化との両者を意
図する他のものとして、ローパスフィルタを使用するも
のがある。原画像(第1階層と称する)と、第1階層か
らローパスフィルタおよびサブサンプリングによって、
水平および垂直方向で画素数が1/2に間引かれた第2
階層と、さらに、第2階層をローパスフィルタおよびサ
ブサンプリングによって、水平および垂直方向で1/2
に間引いた第3階層とからなる階層構造を規定する。そ
して、第3階層に関してブロックマッチングを行ない、
検出された最小値の位置に原点を移動して第2階層に関
してブロックマッチングを行ない、検出された最小値の
位置に原点を移動して、第1階層に関してブロックマッ
チングを行う。Another use of a low-pass filter is to both reduce the number of elements and simplify the search. From the original image (referred to as the first layer) and the low-pass filter and sub-sampling from the first layer,
The second in which the number of pixels is thinned in half in the horizontal and vertical directions
Layer and the second layer by a low-pass filter and sub-sampling by half in the horizontal and vertical directions.
Is defined as a third-layer structure thinned out. Then, block matching is performed on the third hierarchy,
The origin is moved to the position of the detected minimum value to perform block matching on the second hierarchy, and the origin is moved to the position of the detected minimum value to perform block matching on the first hierarchy.
【0018】[0018]
【発明が解決しようとする課題】ブロックマッチングの
上述したような種々の改良は、演算量を減少させること
はできるが、動きベクトルの誤検出が生じる欠点を有し
ている。これは、簡略化の結果として、原画像の有する
情報量の欠落が生じるからである。The above-described various improvements in block matching can reduce the amount of computation, but have the disadvantage of causing erroneous detection of motion vectors. This is because the simplification results in a loss of the information amount of the original image.
【0019】より具体的に述べると、ブロック内の要素
数を減らす方法では、小ブロックの特徴量は、小ブロッ
クの画像データをローパスフィルタを通したものであ
る。探索を簡略化する方法では、大まかな動きベクトル
を検出する時に、精度が粗いために、誤検出するおそれ
が生じる。要素数の減少および探索の簡略化を行う方法
では、やはり、間引かれた画像あるいはローパスフィル
タを通した画像に基づいて動きベクトルの検出する時
に、誤った検出のおそれがある。More specifically, in the method of reducing the number of elements in a block, the feature amount of the small block is obtained by passing the image data of the small block through a low-pass filter. In the method of simplifying the search, when a rough motion vector is detected, there is a risk of erroneous detection due to low accuracy. In the method of reducing the number of elements and simplifying the search, erroneous detection may occur when a motion vector is detected based on a thinned image or an image passed through a low-pass filter.
【0020】従って、この発明の目的は、演算量を減少
でき、ハードウエアが簡単な特徴を備えているのみなら
す、誤検出が防止された動きベクトル検出装置および検
出方法を提供することにある。Accordingly, it is an object of the present invention to provide a motion vector detecting apparatus and a detecting method in which an erroneous detection is prevented, in which the amount of calculation can be reduced and the hardware has only simple features.
【0021】この発明は、ブロックマッチングにより動
きベクトルを正しく検出するためには、画像のアクティ
ビィティーが必要であることに着目している。アクティ
ビィティーとは、レベル変化の大小、または高域周波数
成分の量を意味する。従来の簡略化の手法は、アクティ
ビィティーを失わせる結果をもたらし、アクティビィテ
ィーが失われた画像に基づいたブロックマッチングを行
うことによって誤検出の問題を生じていたのである。こ
の点について、理解の容易のために具体的数値を使用し
て以下に説明する。The present invention focuses on the necessity of image activity in order to correctly detect a motion vector by block matching. The activity means a level change or an amount of a high frequency component. The conventional simplification technique has resulted in a loss of activity, and has caused a problem of false detection by performing block matching based on the image with lost activity. This point will be described below using specific numerical values for easy understanding.
【0022】図3Aは、(8×8)画素の領域に含まれ
る画素の値の一例である。この値は、8ビットの各画素
のレベル(0〜255)を表している。ここで、(2×
2=4画素)の領域毎に、定常成分特徴量としての平均
値を計算した結果を図3Bに示し、この領域毎に過渡成
分特徴量としての標準偏差を計算した結果を図3Cに示
す。図3Bにおいて、平均値を見た時に、隣接する平均
値である、「164」および「163」は、極めて近い
値である。しかしながら、それぞれと対応する標準偏差
は、図3Cに示すように、「0.5」および「7」とな
り、大きく相違している。これは、レベル変化の程度が
二つの(2×2)の領域で相違しているからである。FIG. 3A shows an example of pixel values included in an (8 × 8) pixel area. This value indicates the level (0 to 255) of each pixel of 8 bits. Here, (2 ×
FIG. 3B shows the result of calculating the average value as the steady component feature value for each region of 2 = 4 pixels), and FIG. 3C shows the result of calculating the standard deviation as the transient component feature value for each region. In FIG. 3B, when looking at the average value, adjacent average values “164” and “163” are extremely close values. However, as shown in FIG. 3C, the corresponding standard deviations are “0.5” and “7”, which are greatly different. This is because the degree of the level change is different between the two (2 × 2) areas.
【0023】次に、図3Aの最も左側の一列を取り除
き、その最も右側に新たに一列を追加した(8×8)の
領域を図4Aに示す。この領域に関して、上述と同様
に、平均値を計算した結果を図4Bに示し、標準偏差を
計算した結果を図4Cに示す。この図4Bおよび図4C
においても、上述の「164」および「163」と対応
する位置の平均値が「164」および「162」であ
り、標準偏差が「2」および「10.8」である。この
例でも、標準偏差の相違が平均値のものに比して大きい
ことが分かる。Next, FIG. 4A shows a (8 × 8) region in which the leftmost column in FIG. 3A is removed and a new column is added to the rightmost column. For this region, the result of calculating the average value is shown in FIG. 4B, and the result of calculating the standard deviation is shown in FIG. 4C, as described above. 4B and 4C
Also, the average values of the positions corresponding to “164” and “163” are “164” and “162”, and the standard deviations are “2” and “10.8”. Also in this example, it can be seen that the difference of the standard deviation is larger than that of the average value.
【0024】さらに、図5は、(16×16)画素の領
域のデータの一例である。(4×4)画素毎に平均値を
計算した結果を図6に示し、標準偏差を計算した結果を
図7に示す。図6および図7から分かるように、この例
でも、平均値が「145」と同じにもかかわらず、標準
偏差が「4.91」、「4.05」と異なっている。FIG. 5 shows an example of data of a region of (16 × 16) pixels. FIG. 6 shows the result of calculating the average value for each (4 × 4) pixel, and FIG. 7 shows the result of calculating the standard deviation. As can be seen from FIGS. 6 and 7, also in this example, although the average value is the same as “145”, the standard deviation is different from “4.91” and “4.05”.
【0025】このように、(2×2)あるいは(4×
4)の画像の局所的特徴は、定常成分特徴量のみでは、
充分に表すことができず、過渡成分特徴量をも加味して
はじめて正確に表すことができる。ブロックマッチング
法は、基準ブロックと検査ブロックとの間で画像の合致
している程度を調べるものであるから、この発明のよう
に、ブロックの特徴量として過渡成分をも含めることが
理に適っている。Thus, (2 × 2) or (4 ×
The local feature of the image of 4) can be obtained by using only the stationary component feature amount.
It cannot be sufficiently expressed, and can be accurately expressed only by taking into account the transient component feature amount. Since the block matching method is to check the degree of matching of an image between a reference block and an inspection block, it is reasonable to include a transient component as a feature value of the block as in the present invention. I have.
【0026】[0026]
【課題を解決するための手段】請求項1に記載の発明
は、第1の画像データから基準ブロックの画像データを
取り出すための手段と、基準ブロックの画像データから
そのブロックの定常成分を示す第1の定常成分特徴量と
過渡成分を示す第1の過渡成分特徴量を抽出するための
手段と、第2の画像データから検査ブロックの画像デー
タを取り出すための手段と、検査ブロックの画像データ
からそのブロックの定常成分を示す第2の定常成分特徴
量と過渡成分を示す第2の過渡成分特徴量を抽出するた
めの手段と、第1および第2の定常成分特徴量の比較結
果と第1および第2の過渡成分特徴量の比較結果とか
ら、基準ブロックと検査ブロックの合致度を示す評価値
を生成するための手段と、所定の探索範囲内で検査ブロ
ックを移動することで生成された評価値に基づいて、基
準ブロックと最も合致する検査ブロックの位置と対応す
る動きベクトルを検出するための手段とを有することを
特徴とする動きベクトル検出装置である。According to a first aspect of the present invention, there is provided a means for extracting image data of a reference block from first image data, and a method for extracting a stationary component of the block from the image data of the reference block. A means for extracting a first transient component feature quantity indicating a steady component feature quantity and a transient component, a means for extracting image data of an inspection block from the second image data, and a means for extracting image data of the inspection block. Means for extracting a second steady-state component feature amount indicating a steady-state component of the block and a second transient component feature amount indicating a transient component; a comparison result between the first and second steady-state feature amounts; Means for generating an evaluation value indicating the degree of coincidence between the reference block and the test block from the comparison result of the second transient component feature quantity, and moving the test block within a predetermined search range. Based on the made evaluation value, a motion vector detecting apparatus characterized by having a means for detecting a motion vector corresponding to the position of the inspection block that best matches the reference block.
【0027】請求項5に記載の発明は、第1の画像デー
タから基準ブロックの画像データを取り出すステップ
と、基準ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第1の定常成分特徴量と過渡成分を示す第1
の過渡成分特徴量を抽出するステップと、第2の画像デ
ータから検査ブロックの画像データを取り出すステップ
と、検査ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第2の定常成分特徴量と過渡成分を示す第2
の過渡成分特徴量を抽出するステップと、第1および第
2の定常成分特徴量の比較結果と第1および第2の過渡
成分特徴量の比較結果とから、基準ブロックと検査ブロ
ックの合致度を示す評価値を生成するステップと、所定
の探索範囲内で検査ブロックを移動することで生成され
た評価値に基づいて、基準ブロックと最も合致する検査
ブロックの位置と対応する動きベクトルを検出するステ
ップとからなることを特徴とする動きベクトル検出方法
である。According to a fifth aspect of the present invention, the step of extracting the image data of the reference block from the first image data, the first stationary component feature quantity indicating the steady component of the block from the image data of the reference block and the transient 1st showing ingredients
Extracting the transient component characteristic amount of the test block, extracting the image data of the inspection block from the second image data, and extracting the second steady component characteristic amount and the transient component indicating the stationary component of the block from the image data of the inspection block. The second showing
Extracting the transient component feature amount of the reference block and the comparison result of the first and second steady-state component feature amounts and the comparison result of the first and second transient component feature amounts to determine the degree of coincidence between the reference block and the inspection block. Generating an evaluation value to be indicated, and detecting a motion vector corresponding to the position of the inspection block that most closely matches the reference block based on the evaluation value generated by moving the inspection block within a predetermined search range. And a motion vector detecting method characterized by the following.
【0028】[0028]
【作用】ブロックの局所的特徴として、定常成分のみな
らず、過渡成分を使用している。この両者を使用して、
基準ブロックと検査ブロックの合致度を調べるので、正
しい結果を得ることができる。また、ブロック内の全画
素および探索範囲の全調査点が大幅に少なくなり、演算
量を大幅に減少することができる。[Function] As a local feature of a block, not only a steady component but also a transient component is used. Using both,
Since the matching degree between the reference block and the check block is checked, a correct result can be obtained. Also, the number of all pixels in the block and all the search points in the search range are significantly reduced, and the amount of calculation can be significantly reduced.
【0029】[0029]
【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照して説明する。図1は、一実施例のブロック図であ
り、図1において、1が現フレームの画像データの入力
端子、2が参照フレームの画像データの入力端子、3が
現フレームの画像データを蓄える現フレームメモリ、4
が参照フレームの画像データを蓄える参照フレームメモ
リである。現フレームメモリ3および参照フレームの書
込み/読出し動作がコントローラ5により制御される。
さらに、参照フレームメモリ4と関連して設けられたア
ドレス移動回路6がコントローラ5によって、参照フレ
ーム内で検査ブロックが移動される。An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of one embodiment. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an input terminal for image data of a current frame, reference numeral 2 denotes an input terminal for image data of a reference frame, and reference numeral 3 denotes a current frame for storing image data of the current frame. Memory, 4
Is a reference frame memory for storing image data of the reference frame. The write / read operation of the current frame memory 3 and the reference frame is controlled by the controller 5.
Further, an address moving circuit 6 provided in association with the reference frame memory 4 causes the controller 5 to move the inspection block in the reference frame.
【0030】現フレームメモリ3に対してブロック毎に
画像の特徴量を抽出するために、定常成分抽出回路7a
および過渡成分抽出回路8aが接続される。参照フレー
ムメモリ4に対しても、定常成分抽出回路7b、過渡成
分抽出回路8bが接続される。ここで、定常成分とは、
平均値、低域周波数成分、直交変換で得られた係数の低
次成分、最大値、最小値等であり、過渡成分とは、標準
偏差、高域周波数成分、直交変換で得られた係数の高次
成分、ダイナミックレンジ、平均値に対する差分、平均
値に対する差分の最大値等を意味している。過渡成分に
よって、画像の局所的アクティビィティーの程度が示さ
れる。上述のように、従来のブロックマッチング法の簡
略化は、ブロックの特徴量として、定常成分のみを使用
するものであった。In order to extract an image feature amount for each block from the current frame memory 3, a steady component extraction circuit 7a
And a transient component extraction circuit 8a. The stationary component extraction circuit 7b and the transient component extraction circuit 8b are also connected to the reference frame memory 4. Here, the stationary component is
Average value, low frequency component, low order component of coefficient obtained by orthogonal transform, maximum value, minimum value, etc.Transient component is standard deviation, high frequency component, coefficient of orthogonal transform Higher order component, dynamic range, difference with respect to average value, maximum value of difference with respect to average value, and the like. The transient component indicates the degree of local activity in the image. As described above, the simplification of the conventional block matching method is to use only the stationary component as the feature amount of the block.
【0031】ブロックマッチングの対象としては、上述
のような現フレームと参照フレーム(現フレームに対し
て時間的に前あるいは後のフレーム)に限られない。例
えば2枚の静止画像間で動きベクトルを検出する場合、
または解像度が異なる画像同士の間で動きベクトルを検
出する場合に対しても、この発明を適用することができ
る。The target of block matching is not limited to the above-described current frame and reference frame (a frame temporally before or after the current frame). For example, when detecting a motion vector between two still images,
Alternatively, the present invention can be applied to a case where a motion vector is detected between images having different resolutions.
【0032】差分検出回路12aは、定常成分抽出回路
7aおよび7bからの差分値を検出する。差分検出回路
12bは、過渡成分抽出回路8aおよび8bからのの差
分値を検出する。差分検出回路12aおよび12bに対
してそれぞれ絶対値化回路14aおよび14bが接続さ
れる。絶対値化回路14a〜14eは、差分値を絶対値
に変換する。The difference detection circuit 12a detects a difference value from the steady component extraction circuits 7a and 7b. The difference detection circuit 12b detects a difference value from the transient component extraction circuits 8a and 8b. Absolute value conversion circuits 14a and 14b are connected to difference detection circuits 12a and 12b, respectively. The absolute value conversion circuits 14a to 14e convert the difference values into absolute values.
【0033】絶対値化回路14a、14bに対して加重
平均化回路15が接続される。加重平均化回路15に対
しては、コントローラ5から重み係数w1およびw2が
供給される。加重平均化回路15からの評価値が判断回
路18に供給される。判断回路18は、探索範囲内で計
算された評価値の中の最小値を検出する。検出された最
小の評価値の位置と対応する動きベクトルが判断回路1
8から出力端子27に発生する。判断回路18に対する
制御がコントローラ5によりなされ、判断回路18の判
断結果がコントローラ5に与えられる。A weighted averaging circuit 15 is connected to the absolute value conversion circuits 14a and 14b. Weighting coefficients w1 and w2 are supplied from the controller 5 to the weighted averaging circuit 15. The evaluation value from the weighted averaging circuit 15 is supplied to the judgment circuit 18. The judging circuit 18 detects the minimum value among the evaluation values calculated within the search range. The motion vector corresponding to the position of the detected minimum evaluation value is determined by the determination circuit 1.
8 to the output terminal 27. The control of the judgment circuit 18 is performed by the controller 5, and the judgment result of the judgment circuit 18 is given to the controller 5.
【0034】図2は、上述の一実施例のより具体的な構
成を示す。すなわち、定常成分抽出回路7a、7bとし
て、平均化回路31a、31bが設けられ、過渡成分抽
出回路8a、8bとして標準偏差(σ)生成回路32
a、32bが設けられている。差分検出回路12a、1
2bが減算器35a、35bで実現されている。FIG. 2 shows a more specific configuration of the above-described embodiment. That is, averaging circuits 31a and 31b are provided as the stationary component extraction circuits 7a and 7b, and a standard deviation (σ) generation circuit 32 is used as the transient component extraction circuits 8a and 8b.
a and 32b are provided. Difference detection circuits 12a, 1
2b is realized by the subtracters 35a and 35b.
【0035】加重平均化回路15は、重み係数w1およ
びw2をそれぞれ乗じるための乗算器36a、36bと
乗算出力を加算する加算器37で構成される。判断回路
18は、加重平均データ、すなわち、評価値を記憶する
メモリ44とメモリ44に蓄えられた評価値の中の最小
値を検出し、最小値の位置を動きベクトルとして出力す
るための最小値検出回路47とにより構成される。判断
回路18としては、メモリ44を有しない構成も可能で
ある。The weighted averaging circuit 15 comprises multipliers 36a and 36b for multiplying weight coefficients w1 and w2, respectively, and an adder 37 for adding the multiplied outputs. The judging circuit 18 detects the weighted average data, that is, the memory 44 for storing the evaluation value and the minimum value among the evaluation values stored in the memory 44 and the minimum value for outputting the position of the minimum value as a motion vector. And a detection circuit 47. A configuration without the memory 44 is also possible as the determination circuit 18.
【0036】上述のこの発明の一実施例について、その
動きベクトルの検出動作について説明する。一例とし
て、動きベクトル検出対象ブロック(基準ブロックおよ
び検査ブロック)の大きさを(4×4)とする。(4×
4)のブロック内の各画素データの値をx1〜x16とす
る。With respect to the embodiment of the present invention described above, the operation of detecting the motion vector will be described. As an example, the size of the motion vector detection target block (the reference block and the test block) is (4 × 4). (4x
The value of each pixel data in the block of 4) is x1 to x16.
【0037】平均化回路31aおよび標準偏差生成回路
32aは、下記のように、(4×4画素)のブロック毎
に計算された平均値mおよび標準偏差σを発生する。 m=(x1+x2+・・・・+x16)/16 σ={Σ(xi−m)2 ×1/16}1/2 但し、Σは、各画素の値からその小ブロックの平均値を
減算したものを(4×4)の16画素について集計する
ことを意味する。一つの基準ブロックに含まれる4個の
小ブロックについて上述のように求められた平均値をm
とし、標準偏差をσとする。The averaging circuit 31a and the standard deviation generating circuit 32a generate an average value m and a standard deviation σ calculated for each (4 × 4 pixel) block as described below. m = (x1 + x2 +... + x16) / 16 σ = {(xi-m) 2 × 1/16} 1/2 where Σ is the value obtained by subtracting the average value of the small block from the value of each pixel. Is calculated for 16 pixels of (4 × 4). The average value obtained as described above for the four small blocks included in one reference block is represented by m
And the standard deviation is σ.
【0038】また、参照フレームの一つの検査ブロック
に関しても、平均値m´と標準偏差σ´(´は、検査ブ
ロックに関する平均値および標準偏差を示す)が求めら
れる。そして、減算器35aおよび35bでは、対応す
る平均値の差分および標準偏差の差分が計算され、差分
値が絶対値回路14a、14bを介して加重平均化回路
に供給される。Further, for one inspection block of the reference frame, an average value m 'and a standard deviation σ'('indicates the average value and the standard deviation of the inspection block) are obtained. Then, the subtracters 35a and 35b calculate the difference between the corresponding average value and the difference between the standard deviations, and supply the difference value to the weighted averaging circuit via the absolute value circuits 14a and 14b.
【0039】基準ブロックの位置を(x,y)とし、検
査ブロックの位置を(x+Δx,y+Δy)(但し、Δ
xは、4画素ステップ、Δyは、4ラインステップで変
化する)とした時に、上述の特徴量を下式で表す。 Hm(Δx,Δy)=|m´(x+Δx,y+Δy)−m(x,y)| Hσ(Δx,Δy)=|σ´(x+Δx,y+Δy)−σ(x,y)|The position of the reference block is (x, y), and the position of the inspection block is (x + Δx, y + Δy) (where Δ
(x changes in four pixel steps and Δy changes in four line steps), and the above-described feature amount is expressed by the following equation. Hm (Δx, Δy) = | m ′ (x + Δx, y + Δy) −m (x, y) | Hσ (Δx, Δy) = | σ ′ (x + Δx, y + Δy) −σ (x, y) |
【0040】乗算器36a、36bおよび加算器37か
らなる加重平均化回路では、上述の特徴量を加重平均し
た下記の評価値を発生する。 H(Δx,Δy)=w1×Hm(Δx,Δy)+w2×Hσ(Δx,Δy)The weighted averaging circuit composed of the multipliers 36a and 36b and the adder 37 generates the following evaluation value obtained by weighted averaging of the above-mentioned feature values. H (Δx, Δy) = w1 × Hm (Δx, Δy) + w2 × Hσ (Δx, Δy)
【0041】ΔxおよびΔyを変化させた時、すなわ
ち、検査小ブロックを4画素ステップおよび4ラインス
テップでもって移動した時にそれぞれ得られる評価値が
メモリ44に蓄えられる。最小値検出回路47は、メモ
リ44に蓄えられている評価値の中の最小値を検出す
る。この最小値の位置と対応するΔx、Δyが検出され
た動きベクトルである。Evaluation values obtained when Δx and Δy are changed, that is, when the inspection small block is moved by 4 pixel steps and 4 line steps, are stored in the memory 44. The minimum value detection circuit 47 detects the minimum value among the evaluation values stored in the memory 44. Δx and Δy corresponding to the position of the minimum value are detected motion vectors.
【0042】以上の実施例の説明から分かるように、ブ
ロック内の(16×16)画素が平均値および標準偏
差、すなわち、2個の要素へ減少する。また、探索も4
画素ステップでなされるために、1/16へ簡略化され
る。この双方の点から従来のフルサーチと比較して、大
幅に演算量を減少することができる。As can be seen from the above description of the embodiment, the (16 × 16) pixels in the block are reduced to the average value and the standard deviation, that is, two elements. Also search 4
Because it is done in pixel steps, it is simplified to 1/16. From these two points, the amount of calculation can be greatly reduced as compared with the conventional full search.
【0043】この発明の具体的構成は、上述の一実施例
および他の実施例の構成以外に種々のものが可能であ
る。例えばソフトウェア処理によって、評価値の作成、
動きベクトルの検出を行うようにしても良い。Various specific configurations of the present invention are possible in addition to the configurations of the above-described embodiment and other embodiments. For example, creation of evaluation values by software processing,
A motion vector may be detected.
【0044】さらに、動きベクトルを求める時に、動き
ベクトルの精度を1画素ではなく、ハーフペル精度とす
るようにしても良い。Further, when obtaining the motion vector, the accuracy of the motion vector may be half-pel accuracy instead of one pixel.
【0045】[0045]
【発明の効果】この発明は、少ない演算量で動きベクト
ルを検出することができる。特に、この発明では、原画
像データの定常成分のみならず、過渡成分をも使用する
ので、正しく動きベクトルを検出することができる。従
って、誤検出のおそれを低減することができる。According to the present invention, a motion vector can be detected with a small amount of calculation. In particular, according to the present invention, not only a steady component but also a transient component of the original image data is used, so that a motion vector can be correctly detected. Therefore, the possibility of erroneous detection can be reduced.
【図1】この発明の一実施例の構成を示すブロック図で
ある。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention.
【図2】この発明の一実施例の構成をより具体的に示す
ブロック図である。FIG. 2 is a block diagram more specifically showing the configuration of an embodiment of the present invention.
【図3】この発明の動きベクトル検出を画像データの一
例を用いて説明するための略線図である。FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the motion vector detection of the present invention using an example of image data.
【図4】この発明の動きベクトル検出を画像データの一
例を用いて説明するための略線図である。FIG. 4 is a schematic diagram for explaining motion vector detection according to the present invention using an example of image data.
【図5】この発明の動きベクトル検出を画像データの他
の例を用いて説明するための略線図である。FIG. 5 is a schematic diagram for explaining motion vector detection according to the present invention using another example of image data.
【図6】この発明の動きベクトル検出を画像データの他
の例を用いて説明するための略線図である。FIG. 6 is a schematic diagram for explaining motion vector detection according to the present invention using another example of image data.
【図7】この発明の動きベクトル検出を画像データの他
の例を用いて説明するための略線図である。FIG. 7 is a schematic diagram for explaining a motion vector detection of the present invention using another example of image data.
【図8】この発明を適用することができる動き補償予測
符号化装置の一例を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a motion-compensated prediction encoding apparatus to which the present invention can be applied.
【図9】従来のブロックマッチング法による動きベクト
ル検出方法の説明のための略線図である。FIG. 9 is a schematic diagram for explaining a motion vector detection method using a conventional block matching method.
【図10】従来のブロックマッチング法による動きベク
トル検出方法の説明のための略線図である。FIG. 10 is a schematic diagram for explaining a motion vector detection method using a conventional block matching method.
【図11】従来のブロックマッチング法による動きベク
トル検出方法における探索範囲の説明のための略線図で
ある。FIG. 11 is a schematic diagram for explaining a search range in a conventional motion vector detection method using a block matching method.
【図12】従来のブロックマッチング法による動きベク
トル検出装置の一例のブロック図である。FIG. 12 is a block diagram of an example of a motion vector detection device using a conventional block matching method.
3 現フレームメモリ 4 参照フレームメモリ 7a、7b 定常成分抽出回路 8a、8b 過渡成分抽出回路 15 加重平均化回路 18 判断回路 3 Current frame memory 4 Reference frame memory 7a, 7b Steady component extraction circuit 8a, 8b Transient component extraction circuit 15 Weighted averaging circuit 18 Judgment circuit
Claims (5)
像データを取り出すための手段と、 上記基準ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第1の定常成分特徴量と過渡成分を示す第1
の過渡成分特徴量を抽出するための手段と、 第2の画像データから検査ブロックの画像データを取り
出すための手段と、 上記検査ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第2の定常成分特徴量と過渡成分を示す第2
の過渡成分特徴量を抽出するための手段と、 上記第1および第2の定常成分特徴量の比較結果と上記
第1および第2の過渡成分特徴量の比較結果とから、上
記基準ブロックと上記検査ブロックの合致度を示す評価
値を生成するための手段と、 所定の探索範囲内で上記検査ブロックを移動することで
生成された上記評価値に基づいて、上記基準ブロックと
最も合致する上記検査ブロックの位置と対応する動きベ
クトルを検出するための手段とを有することを特徴とす
る動きベクトル検出装置。1. A means for extracting image data of a reference block from first image data, and a first steady-state feature quantity indicating a steady-state component of the block from the image data of the reference block; 1
Means for extracting a transient component characteristic amount of the test block; means for extracting image data of the test block from the second image data; and a second steady component indicating a steady component of the block from the image data of the test block. 2nd showing feature value and transient component
Means for extracting the transient component feature quantity of the reference block and the comparison result of the first and second steady-state component feature quantities and the comparison result of the first and second transient component feature quantities. Means for generating an evaluation value indicating the degree of coincidence of the inspection block; and the inspection which best matches the reference block based on the evaluation value generated by moving the inspection block within a predetermined search range. A motion vector detecting device, comprising: means for detecting a motion vector corresponding to a position of a block.
において、 上記定常成分特徴量は、ブロック内の画素データの平均
値、上記画素データの最大値あるいは最小値、上記画素
データの低域成分、または上記画素データの直交変換で
形成された低次の成分である装置。2. The motion vector detecting device according to claim 1, wherein the stationary component feature quantity is an average value of pixel data in a block, a maximum value or a minimum value of the pixel data, and a low-frequency component of the pixel data. Or a low-order component formed by orthogonal transformation of the pixel data.
において、 上記過渡成分特徴量は、ブロック内の画素データの標準
偏差、上記画素データのダイナミックレンジ、上記画素
データの高域成分、または上記画素データの直交変換で
形成された高次の成分である装置。3. The motion vector detecting device according to claim 1, wherein the transient component feature quantity is a standard deviation of pixel data in a block, a dynamic range of the pixel data, a high frequency component of the pixel data, or the high frequency component of the pixel data. A device that is a higher-order component formed by orthogonal transformation of pixel data.
ックの画像データを出力するための第1のメモリと、 上記基準ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第1の平均値と過渡成分を示す第1の標準偏
差を生成するための演算手段と、 第2の画像データが記憶され、検査ブロックの画像デー
タを出力するための第2のメモリと、 上記検査ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第2の平均値と過渡成分を示す第2の標準偏
差とを生成するための演算手段と、 上記第1および第2の平均値の比較結果と上記第1およ
び第2の標準偏差の比較結果とを加重平均することによ
って、上記基準ブロックと上記検査ブロックの合致度を
示す評価値を生成するための手段と、 所定の探索範囲内で上記検査ブロックを移動した時に、
最小の上記評価値を発生する上記検査ブロックの位置と
対応する動きベクトルを検出するための手段とを有する
ことを特徴とする動きベクトル検出装置。4. A first memory for storing first image data, for outputting image data of a reference block, and a first average value indicating a steady component of the block from the image data of the reference block. Calculating means for generating a first standard deviation indicating a transient component; a second memory for storing second image data and outputting image data of an inspection block; and Calculating means for generating a second average value indicating a stationary component of the block and a second standard deviation indicating a transient component; and comparing the first and second average values with the first and second average values. Means for generating an evaluation value indicating the degree of coincidence between the reference block and the test block by performing a weighted average of the comparison results of the two standard deviations; and determining the test block within a predetermined search range. When moving,
Means for detecting a motion vector corresponding to the position of the test block that generates the minimum evaluation value.
像データを取り出すステップと、 上記基準ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第1の定常成分特徴量と過渡成分を示す第1
の過渡成分特徴量を抽出するステップと、 第2の画像データから検査ブロックの画像データを取り
出すステップと、 上記検査ブロックの画像データからそのブロックの定常
成分を示す第2の定常成分特徴量と過渡成分を示す第2
の過渡成分特徴量を抽出するステップと、 上記第1および第2の定常成分特徴量の比較結果と上記
第1および第2の過渡成分特徴量の比較結果とから、上
記基準ブロックと上記検査ブロックの合致度を示す評価
値を生成するステップと、 所定の探索範囲内で上記検査ブロックを移動することで
生成された上記評価値に基づいて、上記基準ブロックと
最も合致する上記検査ブロックの位置と対応する動きベ
クトルを検出するステップとからなることを特徴とする
動きベクトル検出方法。5. A step of extracting image data of a reference block from the first image data; and a first steady-state feature amount indicating a steady-state component of the block from the image data of the reference block;
Extracting a transient component feature of the test block; extracting image data of the test block from the second image data; and a second steady component feature and a transient component indicating a steady component of the block from the image data of the test block. Second showing the ingredients
Extracting the transient component feature amounts of the reference block and the inspection block from the comparison result of the first and second steady-state component feature amounts and the comparison result of the first and second transient component feature amounts. Generating an evaluation value indicating the degree of matching of the test block; and, based on the evaluation value generated by moving the inspection block within a predetermined search range, a position of the inspection block that best matches the reference block. Detecting a corresponding motion vector.
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