JP3924032B2 - 輪郭線符号化方法及び輪郭線符号化装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ビデオ信号中のオブジェクト（物体）の輪郭線を符号化する輪郭線符号化方法及びその装置に関し、特に、物体の現輪郭線を前輪郭線に基づいて符号化する際、改良された輪郭線動き推定技法を用いてことによって伝送すべきデータの量をより一層減らし得る輪郭線符号化方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
通常、テレビ電話、電子会議及び高精細度テレビジョンシステムのようなディジタル映像伝送システムでは、ビデオフレーム信号のビデオライン信号が「画素値」と呼ばれる一連のディジタルデータからなっているため、各ビデオフレーム信号を規定するのに大量のディジタルデータが必要である。
【０００３】
しかしながら、通常の伝送チャネル上の使用可能な周波数帯域幅は制限されているため、とりわけ、テレビ電話及び電子会議システムのような低ビットレートの映像信号エンコーダの場合、大量のディジタルデータを伝送するためには、種々のデータ圧縮技法を用いてデータの量を圧縮または減らす必要がある。
【０００４】
低ビットレートの符号化システムに於けるこのような映像信号符号化法の１つとして、いわゆる、物体指向分析／合成符号化技法が知られている。この方法によれば、入力映像信号は複数の物体に分けられ、各物体の動き、輪郭線及び画素データを表すための３セットのパラメータが相異なる符号化チャネルを通じて取り扱われる。
【０００５】
物体の輪郭線の処理の際、物体の形状を分析し合成するには輪郭線情報が大事である。この輪郭線情報を表す通常の符号化方法にチェーン符号化法（chain coding method）がある。しかし、チェーン符号化法は、輪郭線情報を損失なく符号化することはできるが、輪郭線情報を表すのに大量のビットを必要とする。
【０００６】
そのような短所を克服するために、多角形近似及びＢ−スプライン近似のような多様な輪郭線符号化方法が提案されてきた。しかしながら、多角形近似法は輪郭線が粗く表現されるという欠点を有し、一方、Ｂ−スプライン近似法はより正確な輪郭線表現が可能であるが、近似過程の際に生じるエラー（誤差）を減らすためには、高次多項式が必要となり、映像信号エンコーダの全体的な計算量が増大されるという短所を有する。
【０００７】
上記の輪郭線の粗い表現または計算量の増大の問題を解決するために提案された方法の１つが、離散的サイン変換（ＤＳＴ）を用いる輪郭線近似技法である。
【０００８】
本特許出願と出願人を同じくする係属中の特願平７−１１５、０９６号明細書に、「輪郭近似装置」との名称で開示されているように、多角形近似と変換技法（例えば、ＤＳＴ）とに基づいた輪郭線近似では、多角形近似を用いて複数の頂点が決定され、物体の輪郭線は頂点間を結ぶ線分によって近似される。その後、各線分に対しＮ個のサンプル点が選択され、各線分上に位置するＮ個のサンプル点の各々に対して近似エラー（誤差）が計算されることによって、各線分に対し近似エラーの組が求められる。ここで、ある線分上のあるサンプル点に対する近似エラーは、そのサンプル点を通りその線分に垂直な直線と対応する輪郭線セグメントとの交点とそのサンプル点との間の偏差を表す。その後、近似エラーの各組に対して１次元ＤＳＴ処理を行うことによって、ＤＳＴ係数の組が求められる。
【０００９】
ＤＳＴを用いた輪郭線近似技法を用いて、粗い輪郭線表現や計算量の増大といった問題を緩和し、伝送すべきデータの量を幾分か減らすことは可能であるが、伝送すべきデータの量をより一層減らすことが求められている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従って、本発明の主な目的は、伝送すべきデータの量をより一層減らし得る、改善された輪郭線符号化方法及び輪郭線符号化装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明によれば、映像信号中の物体の現輪郭線を前輪郭線に基づいて符号化する輪郭線符号化方法であって、前記現輪郭線を拡張して拡張輪郭線を生成する第１過程と、前記拡張輪郭線を予め定められた探索範囲内で変位させる第２−１過程と、各変位に対して、前記拡張輪郭線と前記前輪郭線との間で重なった画素の個数をカウントする第２−２過程と、前記重なった画素の最大個数をもたらす変位を求め、その変位を動きベクトルとして設定する第２−３過程と、前記動きベクトルに基づいて前記前輪郭線と前記拡張輪郭線とを重ね合わせる第３−１過程と、前記重ね合わせた前輪郭線と前記拡張輪郭線との間の整合エラーを検出する第３−２過程と、前記整合エラーを符号化して、符号化されたエラーデータを発生する第３−３過程と、前記現輪郭線に対して、前記エラーデータ及び前記動きベクトルからなる符号化された輪郭線データを発生する第３−４過程とを含むことを特徴とする輪郭線符号化方法が提供される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適実施例について図面を参照しながらより詳しく説明する。
【００１３】
図１を参照すれば、本発明による輪郭線符号化装置１００のブロック図が示されている。図１に示したように、物体の現輪郭線を構成する現輪郭線画素の位置情報を含む現輪郭線映像データがコンバーター１０２に入力される。コンバーター１０２は、現輪郭線を水平及び垂直方向に±Ｐ画素だけ拡張して拡張輪郭線を生成する。ここで、Ｐは正の整数である。その後、拡張輪郭線を構成する拡張輪郭線画素の位置を表す拡張輪郭線データは、ラインＬ１０を介して整合点検出器１０４と、動き推定及び補償ブロック（ＭＥ／ＭＣブロック）１２０とに供給される。本発明の好適実施例ではＰは１とする。Ｐが１のとき、拡張輪郭線画素は、次式（１）のように定義される関数C′(i,j)の値が１となる位置(i,j)にある画素として定義することができる。
【００１４】
C′(i,j)＝ C(i,j)‖C(i-1,j)‖C(i+1,j)‖C(i,j-1)‖C(i,j+1) 式（１）
【００１５】
ここで、‖：論理和演算子、C(i,j)：位置(i,j)に存在する画素が現輪郭線上にあるとき１、そうでないとき０となる関数である。
【００１６】
従ってこの例では、拡張輪郭線は現輪郭線画素と、ｘ、ｙ方向に現輪郭線画素に隣接した画素とからなる。本発明の他の好適実施例として、拡張輪郭線画素を下記式（２）のように定義される関数C″(i,j)の値が１となる位置(i,j)にある画素として定義することもできる。
【００１７】

【００１８】
即ち、この例では、拡張輪郭線は現輪郭線画素と、ｘ、ｙ方向及び２つの対角線方向に現輪郭線画素に隣接した画素とからなる。
【００１９】
ＭＥ／ＭＣブロック１２０はフレームメモリ１１８から前輪郭線を構成する前輪郭線画素の位置を表す前輪郭線映像データを取り出し、予め定められた探索範囲内で前輪郭線と拡張輪郭線とに基づいて動き推定をして、現輪郭線に対する動きベクトルを求める。詳述すると、ＭＥ／ＭＣブロック１２０では、拡張輪郭線を例えば水平及び垂直方向に±１６画素の探索範囲内で画素単位に変位させ、変位した各位置において前輪郭線画素と重なった拡張輪郭線画素の個数をカウントする。現輪郭線に対する動きベクトルは、前輪郭線画素と重なった拡張輪郭線画素の個数が最大となる変位に対応する。その後、求めた動きベクトルだけ前輪郭線をシフトすることによって予測輪郭線が生成される。ＭＥ／ＭＣブロック１２０は、動きベクトルをラインＬ２０を介してマルチプレクサ（ＭＵＸ）１１２に供給するとともに、予測輪郭線上の画素（予測輪郭線画素）の位置を表す予測輪郭線映像データをラインＬ３０を介して整合点検出器１０４及び輪郭線復元ブロック１１６の各々に送る。
【００２０】
コンバーター１０２からの拡張輪郭線映像データ及びＭＥ／ＭＣブロック１２０からの予測輪郭線映像データに応じて、整合点検出器１０４は整合点を決定する。各整合点は予測輪郭線と拡張輪郭線の内側または外側境界輪郭線との交点である。内側境界輪郭線は、拡張輪郭線の内周に沿って位置する拡張輪郭線画素からなり、同様に、外側境界輪郭線は、拡張輪郭線の外周に沿って位置する拡張輪郭線画素からなる。
【００２１】
図２に、重ね合わされた拡張輪郭線１０と予測輪郭線２０の一例を示す。この例では、予測輪郭線２０は、整合点Ａ及びＢにて拡張輪郭線１０の外側境界輪郭線１０Ａと交差し、整合点Ｃ及びＤにて内側境界輪郭線１０Ｂと交差している。このように、重ね合わされた拡張輪郭線と予測輪郭線とによって、複数の予測輪郭線セグメント（例えば、２０−ＡＢ及び２０−ＣＤ）と、これらの予測輪郭線セグメントに対応する同数の拡張輪郭線セグメント（例えば、１０−ＡＢ及び１０−ＣＤ）が生成される。各予測輪郭線セグメントは、両端に一対の整合点を有し且つ拡張輪郭線の外部にある予測輪郭線の部分として定義され、従って予測輪郭線セグメントの画素は一対の整合点間に位置し、拡張輪郭線の外部に存在する。また、各拡張輪郭線セグメントはその両端に一対の整合点を有し且つ予測輪郭線と重ならない拡張輪郭線の部分であり、一対の整合点間に位置する境界輪郭線画素からなる。予測輪郭線セグメント及びそれに対応する拡張輪郭線セグメントは、２つの整合点を共有して閉ループを形成する。例えば、予測輪郭線セグメント２０−ＡＢと拡張輪郭線セグメント１０Ａ−ＡＢは整合点Ａ、Ｂを共有して閉ループを成している。同様に、予測輪郭線セグメント２０−ＣＤとそれに対応する拡張輪郭線セグメント１０Ｂ−ＣＤは整合点Ｃ、Ｄを共有して閉ループを構成している。
【００２２】
図１を再度参照されたい。整合点検出器１０４は整合点情報を、ラインＬ５０を介してＭＵＸ１１２及び輪郭線復元ブロック１１６に供給する。ここで、整合点情報は、整合輪郭線セグメント（予測輪郭線セグメント及び対応する拡張輪郭線セグメント）に対する整合点対の位置を表す。更に、整合点検出器１０４は、整合輪郭線セグメント上の輪郭線画素の位置を表す整合輪郭線セグメントデータをラインＬ６０を介して偏差検出器１０６に供給する。
【００２３】
偏差検出器１０６は、各整合輪郭線セグメントに対して２つの整合点間を結ぶ線分上にＭ個のサンプル点を選択すると共に、取り込まれた整合点情報及び整合輪郭線セグメントデータに基づいて、Ｍ個のサンプル点の各々に対し近似エラーを計算する。ここで、Ｍは正の整数である。本発明の好適実施例によると、Ｍ個のサンプル点は２つの整合点を結ぶ線分を（Ｍ＋１）等分するように等間隔に配置される。
【００２４】
低ビットレートの映像信号符号化システムでは、現輪郭線を表す上で１画素のエラーがあっても許容可能であるため、本発明の好ましい実施例によると、現輪郭線の代わりに拡張輪郭線を用いて予測輪郭線との間の近似エラーが検出される。この方法にて近似エラーを求めることによって、計算負荷をより一層軽減し得る。ここで、拡張輪郭線に対する予測輪郭線の整合エラーは、現輪郭線に対する整合エラーより大幅に小さくなり得るということに注意されたい。近似エラーを求めるとき、まず、各整合輪郭線セグメントに対して２つの整合点間を結ぶ線分上にＭ個（例えば、８）のサンプル点が決定される。しかる後、線分上の各サンプル点から線分に垂直な直線が引かれ、整合輪郭線セグメントの拡張輪郭線セグメント及び予測輪郭線セグメントとの交点が決定される。即ち、各交点は各垂直線が予測輪郭線セグメントまたは拡張輪郭線セグメントと交差する点を表す。近似エラーは各垂直線上の両交点間の変位として定義される。
【００２５】
図３は、図２に示した予測輪郭線セグメント２０−ＡＢ及び拡張輪郭線セグメント１０Ａ−ＡＢからなる整合輪郭線セグメントＡＢについて、図４は、予測輪郭線セグメント２０−ＣＤ及び拡張輪郭線セグメント１０Ｂ−ＣＤからなる整合輪郭線セグメントＣＤについて近似エラーを説明するための模式図である。ここで、説明の便宜上、Ｍは４とする。図中、Ｍ１〜Ｍ４は線分ＡＢ上のサンプル点を、Ｍ１′〜Ｍ４′は線分ＣＤ上で決定されたサンプル点を表す。Ｅ１〜Ｅ４はサンプル点Ｍ１〜Ｍ４を通る線分ＡＢの垂直線が拡張輪郭線セグメント１０Ａ−ＡＢと交わる点を、Ｐ１〜Ｐ４は予測輪郭線セグメント２０−ＡＢと交わる点を表す。同様に、Ｅ１′〜Ｅ４′はサンプル点Ｍ１′〜Ｍ４′を通り線分ＣＤに垂直な直線が拡張輪郭線セグメント１０Ｂ−ＣＤと交わる点を、Ｐ１′〜Ｐ４′は予測輪郭線セグメント２０−ＣＤと交わる点を表す。
【００２６】
各近似エラーは、１つのサンプル点から拡張輪郭線セグメント上の交点までの変位から、同じサンプル点から予測輪郭線セグメント上の交点までの変位を引くことによって得られる。例えば、サンプル点Ｍ１に対する近似エラーは、変位Ｍ１Ｅ１から変位Ｍ１Ｐ１を引いて求められる。このような変位は、サンプル点と交点との間の距離と、サンプル点を含む線分に対する交点の相対的な位置を表す符号（正または負）とによって表される。変位の符号は予め定められた方式にて選択される。例えば、線分ＡＢをｘ軸上に左側にインデックス番号の小さい整合点（例えば、Ａ）が、右側にインデックス番号の大きい整合点（例えば、Ｂ）がくるように置いたとき、正の符号はｘ軸に対し上側の変位を表し、負の符号は下側の変位を表すとすることができる。この方法では、Ｍ１Ｅ１〜Ｍ４Ｅ４の各変位には正の符号が割り当てられ、Ｍ１Ｐ１〜Ｍ４Ｐ４には負の符号が割り当てられる。同様にして、Ｍ１′Ｐ１′〜Ｍ４′Ｐ４′及びＭ１′Ｅ１′〜Ｍ４′Ｅ４′にも全て負の符号が割り当てられる。
【００２７】
図１を再び参照すると、偏差検出器１０６は、各整合輪郭線セグメントに対する近似エラーの組を変換／量子化ブロック（Ｔ／Ｑブロック）１０８に供給する。このＴ／Ｑブロック１０８は、近似エラーの各組に対して１次元変換を行って変換係数の組を求めると共に、変換係数の組を量子化して、量子化された係数の組を統計的符号化器１１０及び逆変換／逆量子化ブロック（ＩＴ／ＩＱブロック）１１４の各々に供給する。本発明の好ましい実施例によると、近似エラーは離散的サイン変換（ＤＳＴ）を用いて変換される。ＤＳＴの代わりに、他の変換技法（例えば、離散的コサイン変換（ＤＣＴ））を用いて近似エラーを変換することもできるということは、当業者には明らかである。
【００２８】
ＩＴ／ＩＱブロック１１４は、量子化された係数の各組を逆量子化／逆変換して、復元されたエラーの組を輪郭線復元ブロック１１６に供給する。この輪郭線復元ブロック１１６において、ＩＴ／ＩＱブロック１１４からの復元されたエラーの組、ＭＥ／ＭＣブロック１２０からのラインＬ３０上の予測輪郭線映像データ及び整合点検出器１０４からのラインＬ５０上の整合点情報に基づいて、復元された現輪郭線が求められる。詳述すると、偏差検出器１０６と同様な方式で、まず、ラインＬ５０上の整合点情報に基づいて各線分上に複数のサンプル点が決められる。その後、図３及び図４に示したように、ラインＬ３０上の予測輪郭線映像データに基づいて、予測輪郭線セグメント上に交点が決定される（例えば、２０−ＡＢ上の点Ｐ１〜Ｐ４及び２０−ＣＤ上の点Ｐ１′〜Ｐ４′）。その後、各復元されたエラーが予測輪郭線セグメント上の対応する交点に加えられて、復元された拡張輪郭線セグメントが求められる。こうして、復元された現輪郭線が、予測輪郭線の拡張輪郭線と重なった部分（例えば、図２に示した予測輪郭線の部分ＡＤ、ＣＢ）と、拡張輪郭線セグメント（例えば、１０Ａ−ＡＢ及び１０Ｂ−ＣＤ）と概ね同じ復元された拡張輪郭線セグメントとから構成される。しかる後、復元された現輪郭線のデータは、フレームメモリ１１８に供給されて、次の輪郭線に対する前輪郭線映像データとして格納される。
【００２９】
統計的符号器１１０において、量子化係数の各組は、例えば可変長符号化（ＶＬＣ）技法によって符号化されて、符号化されたエラーデータが生成される。その後、符号化されたエラーデータはＭＵＸ１１２に供給される。ＭＵＸ１１２は、符号化されたエラーデータ、ラインＬ５０上の整合点情報及びラインＬ２０上の動きベクトルを多重化して、符号化された輪郭線データを生成し、伝送のため伝送器（図示せず）に送る。復号化器の受信端では、復元された現輪郭線が、輪郭線復元ブロック１１６と同様な方法にて求められる。
【００３０】
本発明の好適実施例に於いて、予測輪郭線と拡張輪郭線との間で近似エラーを推定したが、拡張輪郭線の代わりに現輪郭線を用いることもできる。このような場合、近似エラーは予測輪郭線と現輪郭線との間で求められ、現輪郭線はより正確に復元されるが、計算はより複雑になる。
【００３１】
上記において、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明の請求範囲を逸脱することなく、当業者は種々の改変をなし得るであろう。
【００３２】
【発明の効果】
従って、本発明による輪郭線動き推定技法を用いて、予測輪郭線と拡張輪郭線との間で近似エラーを求めることによって、伝送すべきデータの量をより一層減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による輪郭線符号化装置のブロック図である。
【図２】本発明に基づいて、整合点を決定する過程を説明するための模式図である。
【図３】非整合輪郭線セグメントに対する近似エラーを示した模式図である。
【図４】非整合輪郭線セグメントに対する近似エラーを示した模式図である。
【符号の説明】
１０ 拡張輪郭線
１０Ａ 内側境界輪郭線
１０Ｂ 外側境界輪郭線
１０Ａ−ＡＢ，１０Ｂ−ＣＤ 拡張輪郭線セグメント
２０ 予測輪郭線
２０−ＡＢ，２０−ＣＤ 予測輪郭線セグメント
１００ 輪郭線映像符号化装置
１０２ コンバーター
１０４ 整合点検出器
１０６ 偏差検出器
１０８ 変換及び量子化（Ｔ／Ｑ）ブロック
１１０ 統計的符号化器
１１２ マルチプレクサ（ＭＵＸ）
１１４ 逆変換及び逆量子化（ＩＴ／ＩＱ）ブロック
１１６ 輪郭線復元ブロック
１１８ フレームメモリ
１２０ 動き推定及び補償（ＭＥ／ＭＣ）ブロック
Ｍ１〜Ｍ４，Ｍ１′〜Ｍ４′ サンプル点
Ｅ１〜Ｅ４、Ｐ１〜Ｐ４、Ｅ１′〜Ｅ２′、Ｐ１′〜Ｐ４′ 交点
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ 整合点

Claims (11)

1. 映像信号中の物体の現輪郭線を時間的に直ぐ前の前輪郭線に基づいて符号化する輪郭線符号化方法であって、
   前記現輪郭線を前記現輪郭線の水平及び垂直方向に隣接した画素を含むように拡張して拡張輪郭線を生成する第１過程と、
   前記拡張輪郭線と前記前輪郭線とに基づいて動き推定をし、前記現輪郭線に対する動きベクトルを求める第２過程と、
   前記動きベクトルに基づいて前記現輪郭線を符号化する第３過程とを含み、
   前記第２過程が、前記拡張輪郭線を予め定められた探索範囲内で変位させる第２−１過程と、各変位に対して、前記拡張輪郭線と前記前輪郭線との間で重なった画素の個数をカウントする第２−２過程と、前記重なった画素の最大個数をもたらす変位を求め、その変位を前記動きベクトルとして設定する第２−３過程とを有し、
   前記第３過程が、前記動きベクトルに基づいて前記前輪郭線と前記拡張輪郭線とを重ね合わせる第３−１過程と、前記重ね合わせた前輪郭線と前記拡張輪郭線との間の整合エラーを検出する第３−２過程と、前記整合エラーを符号化して、符号化されたエラーデータを発生する第３−３過程と、前記現輪郭線に対して、前記エラーデータ及び前記動きベクトルからなる符号化された輪郭線データを発生する第３−４過程とを有し、
   前記第３−１過程が、前記前輪郭線を前記拡張輪郭線に向かって前記動きベクトルだけシフトして予測輪郭線を生成する過程を含み、
   前記第３−２過程が、前記予測輪郭線と前記拡張輪郭線の内側及び外側境界輪郭線との間の交点である整合点を求める第３−２−１過程と、両端に一対の整合点を有しそれらの整合点間に前記拡張輪郭線と重ならない予測輪郭線の画素を有する予測輪郭線セグメントと、前記一対の整合点を前記予測輪郭線セグメントと共有しそれらの整合点間に前記境界輪郭線上に位置する拡張輪郭線画素を有する拡張輪郭線セグメントとからなり閉ループを形成する整合輪郭線セグメントを求める第３−２−２過程と、各整合輪郭線セグメントに含まれる前記予測輪郭線セグメントと前記拡張輪郭線セグメントとの間の近似エラーの組を検出する第３−２−３過程と、各整合輪郭線セグメントに対する前記近似エラーの組を、前記整合エラーとして設定する第３−２−４過程とを有し、
   前記第３−２−３過程が、前記整合輪郭線セグメントの各々に対して、一対の整合点を結ぶ線分上にＭ個のサンプル点（Ｍは正の整数）を設定する第３−２−３−１過程と、前記線分上の前記サンプル点の各々において、前記線分に垂直な直線を引く第３−２−３−２過程と、各垂直線と前記予測輪郭線セグメント及び前記拡張輪郭線セグメントの各々との間の交点を求めることによって、各垂直線上に２つの交点を決める第３−２−３−３過程と、各サンプル点から前記拡張輪郭線セグメント上の交点までの変位と各サンプル点から前記予測輪郭線セグメント上の交点までの変位との差分として前記近似エラーの組を求める第３−２−３−４過程とを有し、
   前記第３−３過程が、前記近似エラーの組を変換して、変換係数の組を求める第３−３−１過程と、前記変換係数の組を量子化して、量子化された係数の組を求める第３−３−２過程と、前記量子化された係数の組を統計的に符号化して、前記符号化されたエラーデータを発生する第３−３−３過程とを有することを特徴とする輪郭線符号化方法。
2. 前記符号化された輪郭線データが、前記整合点の位置を表す整合点情報を更に有することを特徴とする請求項１に記載の輪郭線符号化方法。
3. 前記拡張輪郭線が、前記現輪郭線を水平及び垂直方向にＰ画素（Ｐは正の整数）だけ拡張することによって求められることを特徴とする請求項１に記載の輪郭線符号化方法。
4. 前記Ｐが１であることを特徴とする請求項３に記載の輪郭線符号化方法。
5. 前記拡張輪郭線上の画素が、‖：論理和演算子、C(i,j)：位置(i,j)に存在する画素が現輪郭線上にあるとき１、そうでないとき０となる関数としたとき、
   C′(i,j)＝ C(i,j)‖C(i-1,j)‖C(i+1,j)‖C(i,j-1)‖C(i,j+1)
   のように定義される関数C′(i,j)の値が１となる位置(i,j)にある画素であることを特徴とする請求項４に記載の輪郭線符号化方法。
6. 前記拡張輪郭線上の画素が、‖：論理和演算子、C(i,j)：位置(i,j)に存在する画素が現輪郭線上にあるとき１、そうでないとき０となる関数としたとき、
   C″(i,j)＝ C(i,j)‖C(i-1,j)‖C(i+1,j)‖C(i,j-1)‖C(i,j+1)
   ‖C(i-1,j-1)‖C(i-1,j+1)‖C(i+1,j+1)‖C(i+1,j-1)
   のように定義される関数C″(i,j)の値が１となる位置(i,j)にある画素であることを特徴とする請求項４に記載の輪郭線符号化方法。
7. 映像信号中の物体の現輪郭線を符号化する輪郭線符号化装置であって、前記現輪郭線はその上に現輪郭線画素を有しており、
   前記現輪郭線より時間的に直ぐ前の前輪郭線を構成する前輪郭線画素を表す前輪郭線データを格納する格納手段と、
   前記現輪郭線画素とそれに隣接する画素とを含むように拡張輪郭線を生成する拡張輪郭線生成手段と、
   前記前輪郭線データを読み出して、前記前輪郭線と前記拡張輪郭線とに基づいて動き推定をして前記現輪郭線に対する動きベクトルを求める動きベクトル決定手段と、
   前記動きベクトルに基づいて、前記拡張輪郭線と前記前輪郭線との間の整合エラーを検出する整合エラー検出手段と、
   前記整合エラーを符号化して、符号化されたエラーデータを発生する符号化手段と、
   前記符号化されたエラーデータ及び前記動きベクトルからなる符号化された輪郭線データを発生する輪郭線データ発生手段とを含み、
   前記動きベクトル決定手段が、前記拡張輪郭線を予め定められた探索範囲内で画素単位に変位させる変位手段と、各変位に対して、前記前輪郭線画素と重なった前記拡張輪郭線画素の個数をカウントする計数手段と、最大数の重なった輪郭線画素をもたらす変位を、前記動きベクトルとして設定する動きベクトル設定手段とを有し、
   前記整合エラー検出手段が、前記前輪郭線を前記拡張輪郭線に向かって前記動きベクトルだけシフトして予測輪郭線を発生する予測輪郭線発生手段と、前記予測輪郭線と前記拡張輪郭線の内側及び外側境界輪郭線との交点である整合点を求める整合点決定手段と、両端に一対の整合点を有しそれらの整合点間に前記拡張輪郭線の外部に位置する予測輪郭線画素を有する予測輪郭線セグメントと、前記一対の整合点を前記予測輪郭線セグメントと共有しそれらの整合点間に前記境界輪郭線上に位置する拡張輪郭線画素を有する拡張輪郭線セグメントとからなり閉ループを形成する整合輪郭線セグメントを求める整合輪郭線セグメント決定手段と、各整合輪郭線セグメントに含まれる前記予測輪郭線セグメントと前記拡張輪郭線セグメントとの間の近似エラーの組を計算するエラー計算手段と、前記整合輪郭線セグメントに対する近似エラーの組を、前記整合エラーとして設定する整合エラー決定手段とを有し、
   前記エラー計算手段は、前記整合輪郭線セグメントの各々に対して、一対の整合点を結ぶ線分上にＭ個のサンプル点（Ｍは正の整数）を設定し、前記線分上の前記サンプル点の各々において、前記線分に垂直な直線を引き、各垂直線と前記予測輪郭線セグメント及び前記拡張輪郭線セグメントの各々との間の交点を求めることによって、各垂直線上に２つの交点を決め、各サンプル点から前記拡張輪郭線セグメント上の交点までの変位と各サンプル点から前記予測輪郭線セグメント上の交点までの変位との差分として前記近似エラーの組を求め、
   前記符号化手段が、前記近似エラーの組を変換係数の組に変換する変換手段と、前記変換係数の組を量子化して、量子化された係数の組を求める量子化手段と、前記量子化された係数の組を統計的に符号化して、前記符号化されたエラーデータを発生する統計的符号化手段とを有することを特徴とする輪郭線符号化装置。
8. 前記現輪郭線画素に隣接する画素が、現輪郭線画素からＰ画素（Ｐは正の整数）の範囲内に位置することを特徴とする請求項７に記載の輪郭線符号化装置。
9. 前記拡張輪郭線上の画素が、‖：論理和演算子、C(i,j)：位置(i,j)に存在する画素が現輪郭線上にあるとき１、そうでないとき０となる関数としたとき、
   C′(i,j)＝ C(i,j)‖C(i-1,j)‖C(i+1,j)‖C(i,j-1)‖C(i,j+1)
   のように定義される関数C′(i,j)の値が１となる位置(i,j)にある画素であることを特徴とする請求項７に記載の輪郭線符号化装置。
10. 前記拡張輪郭線上の画素が、‖：論理和演算子、C(i,j)：位置(i,j)に存在する画素が現輪郭線上にあるとき１、そうでないとき０となる関数としたとき、
    C″(i,j)＝ C(i,j)‖C(i-1,j)‖C(i+1,j)‖C(i,j-1)‖C(i,j+1)
    ‖C(i-1,j-1)‖C(i-1,j+1)‖C(i+1,j+1)‖C(i+1,j-1)
    のように定義される関数C″(i,j)の値が１となる位置(i,j)にある画素であることを特徴とする請求項７に記載の輪郭線符号化装置。
11. 前記符号化された輪郭線データが、前記整合点の位置を表す整合点データを更に有することを特徴とする請求項７に記載の輪郭線符号化装置。

Images