JP4885486B2 - 画像の符号化および復号化 - Google Patents

Description

本発明は、画像を符号化および復号化するための方法に関する。

ビデオ・コーデックは、ビデオ・データ・ストリームを符号化（すなわち、圧縮）および復号化（すなわち、解凍）してストリームのサイズを低減して高速な伝送速度とより小さい記憶空間を確保するように設計された圧縮アルゴリズムである。損失が大きい現在のビデオ・コーデックはビデオ・ストリームのバイナリ・データを圧縮してビデオ品質を維持しようと努めている。
ビデオ・ストリームは、通常、ビデオ・フレームのシーケンスによって形成される。ビデオ・エンコーダは、各フレームを各々が１６×１６ピクセル・セットであるいくつかのマクロブロックに分割することが多い。ビデオ・エンコーダは、通常、フレーム内符号化またはフレーム間符号化を用いてビデオ・フレームまたはビデオ・フレーム内のマクロブロックを符号化する。フレーム内符号化されたフレームまたはマクロブロックは、他のフレーム内の他のフレームまたはマクロブロックとは独立して符号化されたフレームまたはマクロブロックである。
フレーム間符号化されたフレームまたはマクロブロックは、他のフレーム内の１つまたは複数の他のフレームまたはマクロブロックを参照して符号化されたフレームまたはマクロブロックである。ブロック間符号化は、通常、時間がかかる。これは符号化が特定のフレームのマクロブロックまたはマクロブロック内のパーティションを別の基準フレームのマクロブロックまたはマクロブロック内のパーティションと比較しなければならないためである。
したがって、当技術分野で、より効率的なブロック間符号化方法が必要である。理想的には、そのような符号化方法によって符号化および復号化の演算が高速になる。

いくつかの実施形態では、ビデオ・シーケンス内の第２の画像を参照して第１の画像内の第１のピクセル・セットを符号化するための方法が提供される。この方法は、第２の画像内の第１の検索ウィンドウ内で、第１の画像内の第１のピクセル・セットに最もよく一致する第２の画像内の第１の特定の部分を検索して識別する。第２の画像内の第１の検索ウィンドウ内で、この方法は、第１の特定の部分に対応する第１のロケーションを識別する。次に、この方法は、第１のロケーションの近くに画定された第２の画像内の第２の検索ウィンドウ内で、第１の画像内の第１のピクセル・セットに最もよく一致する第２の画像内の第２の特定の部分を検索して識別する。
いくつかの実施形態では、ビデオ・シーケンス内の画像をブロック間符号化するための方法が提供される。ビデオ・シーケンス内の各画像は、各々が少なくとも１つの画像値（例えば、輝度値）を有するいくつかの整数ピクセル・ロケーションを有する。この方法は、第２の画像を参照して符号化する第１の画像を選択する。次にこの方法は、第１の画像内のピクセル・セットに一致する第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションのセットを識別する。この識別は、第２の画像内のいくつかの整数ピクセル・ロケーションの画像値から第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションに関連する画像値を補間する処理を必然的に伴う。この方法は、第２の画像を参照して第３の画像を符号化する際に使用するために非整数ピクセル・ロケーションの補間された画像値を記憶する。
いくつかの実施形態では、ビデオ・シーケンス内の画像をブロック間復号化するための方法が提供される。ビデオ・シーケンス内の各画像は、各々が少なくとも１つの画像値（例えば、輝度値）を有するいくつかの整数ピクセル・ロケーションを有する。この方法は、第２の画像を参照して復号化する第１の画像を選択する。次にこの方法は、第１の画像内のピクセル・セットに対応する第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションのセットを識別する。この方法は、次に、第２の画像内のいくつかの整数ピクセル・ロケーションの画像値から第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションに関連する画像値を補間する。この方法は、第２の画像を参照して第３の画像を復号化する際に使用するために非整数ピクセル・ロケーションの補間された画像値を記憶する。
いくつかの実施形態では、ビデオ画像のシーケンス内の第２の画像を参照して第１の画像内の第１の部分をブロック間処理するための方法が提供される。この方法は、第２の画像をタイルのセットに分割し、タイルを第１の非キャッシュ・メモリ記憶域に記憶する。第１の画像内の第１の部分を第２の画像内の一部に一致させるためにタイルのサブセットが必要な時はいつでも、この方法は、第１の非キャッシュ・メモリ記憶域からタイルのサブセットを取り出してこの取り出されたタイルのサブセットを第２のキャッシュ・メモリ記憶域に記憶して、第１の部分と取り出されたタイルのサブセットの一部である第２の画像の部分とを高速で比較する。取り出されたタイルのサブセットはタイルのセット全体よりも小さい。

いくつかの実施形態で、この方法は、第１の部分に一致する第２の画像内の一部を識別するために検索する、タイルのサブセットに対応する第２の画像内のロケーションを識別する時に、タイルのサブセットを取り出して第２のキャッシュ・メモリ記憶域に記憶する必要があると判断する。いくつかの実施形態では、キャッシュ・メモリ記憶域はコンピュータのランダム・アクセス・メモリであるが、非キャッシュ・メモリ記憶域はコンピュータの不揮発性記憶装置である。また、ブロック間処理方法は、いくつかの実施形態ではブロック間符号化方法であるが、別の実施形態では、ブロック間復号化方法である。さらに、いくつかの実施形態では、タイルのセットは少なくとも２つの水平方向に隣接したタイルと少なくとも２つの垂直方向に隣接したタイルとを含む。
いくつかの実施形態では、第１のピクセル・セットに一致する可能性がある第２の画像の一部を検査するパターンを各々定義する検索パターンのセットから第１の検索パターンを選択して第１のビデオ画像内の第１のピクセル・セットを符号化するブロック間符号化方法が提供される。この符号化方法は、判定基準のセットに基づいて検索パターンのセット内の第１の検索パターンを適応的に選択する。いくつかの実施形態の判定基準のセットはビデオ画像の媒体のタイプを含む。

（図面の簡単な説明）
本発明の新規な特徴を添付の特許請求の範囲に記載する。しかし、説明のために、本発明のいくつかの実施形態を以下の図面で示している。
図１は、符号化プロセスを簡単化するために種々の新規な刈り込み技法を使用するエンコーダの処理のフローを示す概念図である。
図２は、２段階動作の動き推定演算を実行して、１つまたは２つの基準フレームとカレント・フレームとの間のマクロブロックの動作を指定する動きベクトルを識別するプロセスを示す図である。
図３は、いくつかの実施形態が、第１の検索ウィンドウをカレント・フレーム内のマクロブロックのロケーションに対応する基準フレームのロケーションの近くに配置する方法を示す図である。
図４は、カレント・フレーム・マクロブロックに関連する予測動きベクトルに基づいて第１の検索ウィンドウのロケーションを識別する１つの方法を示す図である。
図５は、第１の検索ウィンドウ内の複数の開始ポイントの一例を示す図である。
図６は、第２段階の検索ウィンドウの一例を示す図である。
図７は、カレント・フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティション・セットに最もよく一致する基準フレーム内のピクセルのパーティション・セットを識別するために実行される微細動き推定プロセスを示す図である。
図８は、いくつかのロケーション・ポイントを有する検索ウィンドウを示す概念図である。
図９は、多重ピクセル・レベルの基準フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティションを検索するプロセスを示す概念図である。
図１０は、いくつかの可能なパーティション（すなわち、ブロック）サイズを示す概念図である。
図１１は、異なるピクセル・レベルのいくつかの検索ロケーションを示す概念図である。
図１２は、基準フレーム内のサブピクセル・ロケーションと位置合わせされたカレント・フレーム・マクロブロックの概念図である。
図１３は、同じフレームをポイントする動きベクトルを含むいくつかのフレームの概念図である。
図１４は、ピクセル・セットに関するデータ（例えば、整数、非整数）をキャッシュに記憶する方法の概念図である。
図１５は、検索ウィンドウ内の低密度検索パターンを示す図である。
図１６は、検索ウィンドウ内の高密度検索パターンを示す図である。
図１７は、垂直方向に偏った検索パターンの一例を示す図である。
図１８は、水平方向に偏った検索パターンの一例を示す図である。
図１９は、動き推定方法のサブセットを選択的に検査してＲＤコストを計算するために必要なサブセットを識別するプロセスを示す図である。
図２０は、本発明のいくつかの実施形態が実施されるコンピュータ・システムを示す図である。

以下の本発明の詳細な説明で、本発明のさまざまな詳細、例、および実施形態を提示し、説明する。しかし、本発明は提示された実施形態に限定されず、また本発明は説明した特定の詳細および例示なしで実施することができることは当業者には明らかであろう。
Ｉ．概要
本発明のいくつかの実施形態では、新規なブロック間符号化および復号化プロセスが提供される。これらの新規なプロセスは、（１）多段動き推定プロセスと、（２）基準フレームの非整数ピクセル・ロケーション値をキャッシュする補間キャッシング・プロセスと、（３）基準フレームのタイルのサブセットをキャッシュするタイル・キャッシング・プロセスと、（４）基準フレーム内の検索に用いる検索パターンを適応的に選択する動き推定プロセスとを含む。
Ａ．多段動き推定
いくつかの実施形態の多段動き推定プロセスは、ビデオ・シーケンス内の第２の画像を参照して第１の画像内の第１のピクセル・セットを符号化する。動き推定プロセスは、第２の画像内の第１の検索ウィンドウ内で、第１の画像内の第１のピクセル・セットに最もよく一致する第２の画像内の第１の特定の部分を検索して識別する。第２の画像内の第１の検索ウィンドウ内で、動き推定プロセスは、第１の特定の部分に対応する第１のロケーションを識別する。次に、動き推定プロセスは、第１のロケーションの近くに画定された第２の画像内の第２の検索ウィンドウ内で、第１の画像内の第１のピクセル・セットに最もよく一致する第２の画像内の第２の特定の部分を検索して識別する。いくつかの実施形態では、第１の検索は粗動き推定プロセスで、第２の検索は微細動き推定プロセスである。さらに、いくつかの実施形態では、微細動き推定プロセスは可変ブロック・サイズを検索する。

Ｂ．補間キャッシュ
本発明のいくつかの実施形態のエンコーダはビデオ・シーケンス内の画像をブロック間符号化する。ビデオ・シーケンス内の各画像はいくつかの整数ピクセル・ロケーションを有し、各整数ピクセル・ロケーションは少なくとも１つの画像値（例えば、輝度値）を有する。エンコーダは、第２の画像を参照して符号化する第１の画像を選択する。次いでエンコーダは、第１の画像内のピクセル・セットに一致する第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションのセットを識別する。この識別は、第２の画像内のいくつかの整数ピクセル・ロケーションの画像値から第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションに関連する画像値を補間する処理を必然的に伴う。エンコーダは、第２の画像を参照して第３の画像を符号化する際に使用するために非整数ピクセル・ロケーションの補間された画像値を補間キャッシュ内に記憶する。
本発明のいくつかの実施形態のデコーダも同様の補間キャッシュを使用する。特に、デコーダは、第２の画像を参照して復号化する第１の画像を選択する。次いでデコーダは、第１の画像内のピクセル・セットに対応する第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションのセットを識別する。デコーダは、次に、第２の画像内のいくつかの整数ピクセル・ロケーションの画像値から第２の画像内の非整数ピクセル・ロケーションに関連する画像値を補間する。デコーダは、第２の画像を参照して第３の画像を復号化する際に使用するために非整数ピクセル・ロケーションの補間された画像値を記憶する。

Ｃ．タイル・キャッシング・プロセス
いくつかの実施形態は、ビデオ画像のシーケンス内の第２の画像を参照して第１の画像内の第１の部分を処理するブロック間プロセスにタイル・キャッシング・プロセスを使用する。キャッシング・プロセスは、第２の画像をタイルのセットに分割し、タイルを第１の非キャッシュ・メモリ記憶域に記憶する。第１の画像内の第１の部分を第２の画像内の一部に一致させるためにタイルのサブセットが必要な時はいつでも、キャッシング・プロセスは、第１の非キャッシュ・メモリ記憶域からタイルのサブセットを取り出して、この取り出されたタイルのサブセットを第２のキャッシュ・メモリ記憶域に記憶して、第１の部分と取り出されたタイルのサブセットの一部である第２の画像の部分とを高速で比較する。取り出されたタイルのサブセットはタイルのセット全体よりも小さい。
いくつかの実施形態で、キャッシング・プロセスは、第１の部分に一致する第２の画像内の一部を識別するために検索する、タイルのサブセットに対応する第２の画像内のロケーションを識別する時に、タイルのサブセットを取り出して第２のキャッシュ・メモリ記憶域に記憶する必要があると判断する。いくつかの実施形態では、キャッシュ・メモリ記憶域はコンピュータのランダム・アクセス・メモリであるが、非キャッシュ・メモリ記憶域はコンピュータの不揮発性記憶装置である。また、ブロック間プロセスは、いくつかの実施形態ではブロック間符号化プロセスであるが、別の実施形態では、ブロック間復号化プロセスである。さらに、いくつかの実施形態では、タイルのセットは少なくとも２つの水平方向に隣接したタイルと少なくとも２つの垂直方向に隣接したタイルとを含む。

Ｄ．適応検索パターン
本発明のいくつかの実施形態の動き推定プロセスは、第１のピクセル・セットに一致する可能性がある第２の画像の一部を検査するパターンを各々定義する検索パターンのセットから第１の検索パターンを選択して第１のビデオ画像内の第１のピクセル・セットを符号化する。動き推定プロセスは、判定基準のセットに基づいて検索パターンのセット内の第１の検索パターンを適応的に選択する。いくつかの実施形態の判定基準のセットはビデオ画像の媒体のタイプを含む。
上記の新規なブロック間符号化および復号化プロセスについて説明する前に、本発明のブロック間符号化プロセスを含む符号化プロセスの全体のフローについて以下に説明する。

ＩＩ．全体フロー
図１は符号化プロセスを簡単化するために種々の新規な刈り込み技法を使用するエンコーダの処理の流れを概念図で示すプロセス１００を示す。いくつかの実施形態では、本章の刈り込み技法のすべてを使用するわけではない。また、いくつかの実施形態は、ＩＩ章で後述するこれらの刈り込み技法を多段動き推定演算と併用する。
図１に示すように、プロセス１００はインタブロックとしてのマクロブロックの符号化を見送るか否かを決定するステップ（１０５）から開始する。いくつかの実施形態では、ある状況の下でプロセスはブロック間符号化を見送る。これらの状況は、各フレームをイントラブロックとして符号化する処理を必要とするデバッグ・モードにエンコーダを設定する処理、いくつかのマクロブロックをイントラブロックとして符号化する処理を必要とするイントラブロック・リフレッシュの指定、ブロック内符号化が最終的に選択されるという認識、ブロック内符号化されているマクロブロックの数が少なすぎるという認識、またはマクロブロックをイントラブロックとして符号化することが必要な何か別の指定を含む。
プロセス１００が、マクロブロックをインタブロックとして符号化する必要がないと判断すると、プロセスは１１０に進む。１１０で、プロセスはマクロブロックをイントラブロックとして符号化する。ブロック内符号化を実行する種々の新規な方法は、弁理士整理番号ＡＰＬＥ．Ｐ００７８（「Ｉｎｔｒａｂｌｏｃｋ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」）を有する「ビデオ・データを符号化するための符号化タイプおよび予測モードの選択」（Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ Ｔｙｐｅｓ ａｎｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｍｏｄｅｓ ｆｏｒ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ Ｖｉｄｅｏ Ｄａｔａ）という名称の米国特許出願に記載されている。この米国特許出願は参照により本明細書に組み込むものとする。
プロセスがマクロブロックをイントラブロックとして（１１０で）符号化すると、プロセスは１５０に進み、符号化方法を指定する。この場合、プロセスは１１０でそのイントラコーディングの結果を指定する。これはフローのこのパス内でプロセス１００が探索した唯一の符号化方法であるからである。１５０の後で、プロセス１００は終了する。

別の方法としては、プロセス１００がブロック間符号化を見送るべき（すなわち、切り詰める）でないと（１０５で）決定した場合、プロセスはマクロブロックのスキップ・モード符号化を（１１５で）実行し、必要に応じて、マクロブロックの直接モード符号化を実行する。スキップ・モード符号化で、マクロブロックはスキップされたマクロブロックとして符号化される。デコーダ側では、このマクロブロックは周囲のマクロブロックおよび／または周囲のマクロブロック内のパーティションの動きベクトルを参照して復号化される。スキップ・モード符号化は、さらに、弁理士整理番号ＡＰＬＥ．Ｐ００７３（「Ｐｒｕｎｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」）を有する「ビデオ符号化時の刈り込み」（Ｐｒｕｎｉｎｇ Ｄｕｒｉｎｇ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）という名称の共願の米国特許出願に記載されている。この米国特許出願は参照により本明細書に組み込むものとする。直接モード符号化は、直接モード符号化では、マクロブロックのテクスチャ・データの一部が量子化され、符号化ビット・ストリーム内で送信されるという点を除き、スキップ・モード符号化と同様である。いくつかの実施形態では、直接モード符号化はマクロブロックのＢモード符号化として実行される。また、いくつかの実施形態は、Ｐモード符号化の際に直接モード符号化を実行する。
１１５の後で、プロセス１００は、スキップ・モード符号化が１１５で最良の符号化方法であったか否かを（１２０で）判定する。これは明らかに、１１５で直接モード符号化が実行されなかった時には最良の符号化方法である。他方、１１５で直接モード符号化が実行され、この符号化が結果的にスキップ・モード符号化より優れた方法の時には、プロセスは１３５に進んでインターコーディングを実行する。これについては後述する。
ただし、プロセスが、スキップ・モード符号化が１１５で最良の結果であったと（１２０で）判定した時には、プロセスはスキップ・モード符号化が符号化を終了するのに十分優れていたか否かを（１２５で）判定する。そのような判定の１つの方法が上記組み込まれた「Ｐｒｕｎｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」に記載されている。

スキップ・モード符号化が十分に優れているとプロセスが（１２５で）判定した場合、プロセス１００は１３０に進み、スキップ・モード符号化方法を廃棄するか否かを決定する。いくつかの実施形態は、レート・ディストーション・コスト（ＲＤコスト）と呼ばれる符号化コストに基づいて方法を判定する。ＩＩ章で詳述するように、符号化方法のＲＤコストは、多くの場合、符号化されたマクロブロックの歪を表し、その符号化方法で生成される実際のビット数をカウントする。スキップ・モード方法はＲＤコストが大きいことがあるがそれでも魅力的な方法である。これは、そのような方法がきわめて小さいレート・コストを有し、そのような小さいレート・コストは全ＲＤコストを大幅にゆがめて、劣った方法を最良の方法と思わせるためである。
したがって、１２５でスキップ・モード符号化方法を選択した後でも、プロセス１００はスキップ・モード方法を除去するか否かを（１２５で）判定する。いくつかの実施形態では、この判定の基準は、現在のマクロブロックのスキップ・モード符号化の歪が現在のマクロブロックの隣接マクロブロックの最大歪の２倍より大きいか否かである。
プロセスが、スキップ・モード方法を除去しないと（１３０で）決定した場合、プロセスは符号化方法を指定する。この場合、プロセスはスキップ・モード符号化方法の結果を指定する。１５０の後で、プロセス１００は終了する。他方、プロセス１００が、スキップ・モード符号化方法を除去すると（１３０で）決定した場合、１３５に進む。スキップ・モード方法が符号化を終了させるのに十分優れてはいないと（１２５で）判定した場合も、プロセスは１３５に進む。
１３５で、プロセスは種々のブロック間符号化を検査する。いくつかの実施形態では、プロセス１００は種々のマクロブロックとサブマクロブロック符号化（例えば、１６×１６、８×１６、１６×８、８×８、８×４、４×８、および４×４ＢモードおよびＰモード符号化）を探索することがある。これについてはＩＩ章で詳述する。ただし、上記組み込まれた「Ｐｒｕｎｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」に記載されているように、いくつかの実施形態は、マクロブロックまたはサブマクロブロック符号化モードのいくつかの探索および／または分析を切り詰め（すなわち、見送り）、ブロック間符号化プロセスを高速化する。
１３５でブロック間符号化を実行した後、プロセスはマクロブロックのブロック間符号化がマクロブロックのブロック内符号化を見送るほど優れているか否かを（１４０で）判定する。別の実施形態ではこの判定方法が異なる。これらの手法のいくつかについてＩＩ章で詳述する。
プロセス１００が、ブロック内符号化を実行すると（１４０で）決定すると、１４５に進み、この符号化を実行する。上記のように、このプロセスのブロック内符号化のいくつかの新規な特徴は上記組み込まれた「Ｉｎｔｒａｂｌｏｃｋ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」に記載されている。１４５の後で、プロセスは１５０に進む。プロセスはブロック内符号化を見送ると（１４０で）決定した場合も、１５０に進む。
上記のように、プロセスはマクロブロックの符号化方法を（１５０で）指定する。プロセス１００が１５０の前にその動作中に複数の符号化方法を識別すると、プロセスはこれらの方法の１つを（１５０で）選択する。いくつかの実施形態では、プロセス１００は最良のＲＤコストを有する方法を選択する。ＲＤコストのいくつかの例を以下に示す。１５０の後で、プロセスは終了する。

ＩＩＩ．ブロック間符号化
Ａ．多段動き推定
上記のように、いくつかの実施形態は、多段動き推定演算を図１に示すプロセス１００と併用する。いくつかの実施形態では、多段動き推定演算はマクロブロックをブロック間符号化する時に実行される。以下に述べるように、いくつかの多段動き推定演算は粗動き推定と微細動き推定とを含む。いくつかの実施形態では、プロセス１００は初期の粗動き推定演算の後に実行される。しかし、初期の粗動き推定演算は、また、プロセス１００中に（例えば、ステップ１０５とステップ１１５との間のステップ１４０で）実行できることは当業者には明らかであろう。

１．全体フロー
図２は、１つまたは２つの基準フレームとカレント・フレームとの間のマクロブロックの動きを指定する動きベクトルを識別する多段動き推定演算を実行するプロセスを示す図である。本発明の多段動き推定演算の説明を分かりにくくしないために、単一の基準フレーム内のカレント・フレーム・マクロブロックの位置を発見する処理に関してプロセス２００を以下に説明する。しかし、このプロセスはしばしば２つの基準フレームを探索してマクロブロックの最良の動き推定符号化を識別することは当業者には明らかであろう。
このプロセスの第１段階は、基準フレーム内のカレント・フレーム・マクロブロックの位置の粗近似を識別する粗検索（例えば、粗動き推定）である。第２段階は、基準フレーム内のカレント・フレーム・マクロブロックの位置のより高精度の近似を識別するより微細検索（例えば、微細動き推定）である。
プロセスは最初、カレント・フレーム・マクロブロックに最もよく一致するマクロブロックの基準フレームの第１の検索を（２１０で）実行する。第１の検索は基準フレーム内の第１の検索ウィンドウ内で実行される。別の実施形態は第１の検索ウィンドウの位置を異なって識別する。例えば、図３に示すように、いくつかの実施形態は、第１の検索ウィンドウ３００をカレント・フレーム内のマクロブロック３３０のロケーション３２０に対応する基準フレームのロケーション３１０の近くに配置する。

別の実施形態は、第１の検索ウィンドウを基準フレーム内のカレント・フレーム・マクロブロックの指定のロケーションに配置する。図４は、カレント・フレーム・マクロブロックに関連する予測動きベクトルに基づいて第１の検索ウィンドウのロケーションを識別する１つの方法を示す図である。図４はカレント・フレーム４００内のカレント・フレーム・マクロブロック４１０を示す。この図はまた、カレント・フレーム・マクロブロック４１０に関連する予測動きベクトル４２０を示す。この予測動きベクトル４２０は、カレント・フレーム内のカレント・フレーム・マクロブロック４１０に隣接するマクロブロックの動きベクトルに基づいて計算できる。図４に示すように、予測動きベクトル４２０は基準フレーム４３０内のロケーション４４０に対応するカレント・フレーム４００内のロケーション・ポイント４６０をポイントする。したがって、図４にさらに示すように、いくつかの実施形態は、基準フレーム４３０内の第１の検索ウィンドウ４５０をロケーション・ポイント４４０の近くに配置する。
プロセス２００は、カレント・フレーム・マクロブロックが基準フレーム内に出現してから動いた量を指定する動きベクトルを識別しようとして第１の検索ウィンドウ内で粗検索を（２１０で）実行する。プロセスは、カレント・フレーム・マクロブロックに最もよく一致する第１の検索ウィンドウ内で基準フレーム・マクロブロックを検索することでこの動きベクトルを識別できる。プロセスは、検索ウィンドウ内のすべての基準フレーム・マクロブロックを参照するわけではなく、ある種の所定のパラメータの範囲にあるマクロブロックを決定するのに十分なだけ参照する。
プロセスが十分な基準フレーム・マクロブロックを識別すると、この粗検索で遭遇する最良の基準フレーム・マクロブロックを（２１０で）識別する。次いで、プロセスは識別された最良の基準フレーム・マクロブロックを（２１０で）用いて基準フレーム内のカレント・フレーム・マクロブロックのロケーションの粗近似を示す動きベクトルを指定する。
２１０の後で、プロセスは第１の検索ウィンドウ内で粗検索を十分に繰り返したか否かを（２２０で）判定する。いくつかの実施形態は、このウィンドウ内で１回の検索しか実行しない。そのような実施形態では、プロセス２００は２２０で判定する必要がなく、その代わりに、２１０から直接２３０に進む。あるいは、他の実施形態は、このウィンドウ内で、複数の異なるポイントで開始する複数の検索を実行する。
プロセス２００が、第１の検索ウィンドウ内で、別の粗検索を実行すると（２２０で）決定した場合、プロセスは２１０に戻って、マクロブロックに関して２１０で実行された他の以前の粗検索とは異なるロケーションで開始する別の検索（このウィンドウ内の）を実行する。

図５は、第１の検索ウィンドウ内の複数の開始ポイントの一例を示す図である。特に、この図は第１の検索ウィンドウ５００内の４つの開始ポイント５１０〜５４０を示す。各開始ポイント５１０〜５４０は異なる基準フレーム・マクロブロックを識別する検索を実行する。いくつかの実施形態では、異なる開始ポイントが同じ基準フレーム・マクロブロックを識別してもよい。
プロセスが第１の検索ウィンドウ内で粗検索を十分に繰り返したと（２２０で）判定した場合、２１０までの１つまたは複数の繰り返しで識別した最良の可能な粗い段階の方法を（２３０で）識別する。図６に示すように、この方法は、基準フレーム内のロケーション６３０に対応するカレント・フレーム内のマクロブロック４１０のロケーション６１０を識別する動きベクトル６２０を識別する。
次に、プロセスはカレント・フレーム・マクロブロックに一致する基準フレーム・マクロブロックの第２の微細動き推定検索を（２４０で）実行する。第２の検索は基準フレームの第２の検索ウィンドウ内で実行される。いくつかの実施形態では、この第２の検索ウィンドウは２１０の粗い第１段階の検索で使用した第１の検索ウィンドウよりも小さい。また、いくつかの実施形態では、第２の検索ウィンドウは、第１段階の検索によって（すなわち、２３０で選択された動きベクトルによって）生成された動きベクトルによって識別された基準フレーム内の位置の近くに画定される。図６はそのような第２段階の検索ウィンドウの一例を示す図である。特に、この図は、第１の検索で指定されたロケーション・ポイント６３０の近くの第２の検索ウィンドウ６４０を示している。
いくつかの実施形態では、第２の検索段階で（２４０で）使用した検索プロセスは第１の検索段階で使用した検索プロセスよりもはるかに徹底している。例えば、いくつかの実施形態は、第２段階ではレート・ディストーション最適化を利用する詳細なサブマクロブロック検索を使用するが、第１の検索段階ではより簡単な３ステップの検索を使用する。
２４０の第２の検索段階の最後に、プロセス２００は、カレント・フレーム・マクロブロックが基準フレーム内に出現してから動いた量を指定する動きベクトルを提供する。２４０の後で、プロセスは終了する。

２．微細動き推定
図７は、カレント・フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティション・セットに最もよく一致する基準フレーム内のピクセルのパーティション・セットを識別するために実行される微細動き推定プロセス７００を示す図である。いくつかの実施形態では、プロセス７００はプロセス２００の第２の検索（２４０）中に実施される。
この図に示すように、プロセス７００は検索ウィンドウ内でロケーション・ポイントを（７０５で）選択する。いくつかの実施形態では、検索ウィンドウは最初はプロセス２００の２３０で識別された微細基準フレーム・マクロブロックの近くに画定される。

図８は、いくつかのロケーション・ポイントを有する検索ウィンドウ８００を示す概念図である。この図に示すように、検索ウィンドウ８００は、９つのロケーション・ポイント８０５〜８４５を含む。いくつかの実施形態では、これらのロケーション・ポイント８０５〜８４５はランダムに生成できる。別の実施形態では、これらのロケーション・ポイント８０５〜８４５は判定基準のセットによって事前に規定されている。これらのロケーション・ポイント８０５〜８４５の各々は整数ピクセル・レベルの基準フレーム・マクロブロックに対応する。さらに、図８は、ハーフおよびクォータ・ピクセル・レベルのロケーション・ポイントなどの非整数ピクセル・レベル（すなわち、サブピクセル・レベル）のロケーション・ポイントを示す。これらのサブピクセル・レベルのロケーション・ポイントの使用法について図９を参照しながら詳述する。
次に、カレント・フレーム・マクロブロック内のピクセルの各々の可能なパーティションについて、プロセス７００は選択されたロケーション・ポイントの特定のピクセルのパーティションがカレント・フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティションにどの程度一致するか（７１０で）検査する。図１０は、いくつかの可能なパーティション（すなわち、ブロック）サイズを示す概念図である。特に、この図は、各ブロック・サイズが特定のピクセル・ブロックを表す９つの可能なブロック・サイズを示す。例えば、ブロック・サイズ１は１６×１６のピクセル・アレイを含むピクセル・ブロックを表す。ブロック・サイズ２は１６×８のピクセル・アレイを含むピクセル・ブロックを表す。この図は９つのブロック・サイズしか示していないが、プロセス７００は他のピクセル構成のブロック・サイズを検索することができる。いくつかの実施形態は、これらのブロック・サイズをすべて検索するが、別の実施形態は、これらのブロック・サイズの一部しか検索しない。
検査が（７１０で）実行されると、プロセス７００は各ブロック・サイズの基準フレーム・マクロブロックの最良のロケーションを（７１５で）更新する。プロセス７００は、別のロケーション・ポイントがあるか否かを（７２０で）判定する。ある場合、プロセス７００は７０５に進んで別のロケーション・ポイントを選択し、ステップ７１０〜７２０をもう１回繰り返す。
プロセス７００がもうロケーション・ポイントはないと（７２０で）判定すると、プロセス７００はあるブロック・サイズの検索結果が良好であるか否かを（７２５で）判定する。いくつかの実施形態では、更新されたロケーションを有するブロック・サイズが一定の判定基準（例えば、一定のしきい値より下のＳＡＤ）を満たしていれば、検索結果は良好である。いくつかの実施形態では、特定のブロック・サイズに関連するコストと最小のコストを有するブロック・サイズに関連するコストとの差がしきい値を超えている場合、検索結果は良好ではない。いくつかの実施形態では、しきい値は検索中に動的に定義される。プロセス７００があるブロック・サイズの検索結果が良好ではないと（７２５で）判定すると、プロセス７００は以降のどの検索でもこれらのブロック・サイズを（７３０で）除外する。
これらのブロック・サイズを（７３０で）除外した後、またはすべての検索結果が良好であると（７２５で）判定した後で、プロセス７００は別の検索を（７３５で）実行する。この検索中、各ブロック・サイズについて、プロセス７００はカレント・フレーム・マクロブロックのパーティションに最もよく一致する基準フレーム内のピクセルのパーティションを検索する。この検索は、サブピクセル・レベルでのピクセルのパーティションの検索を含む。このサブピクセル・レベル検索について以下に詳述する。（７３５の）検索の後で、プロセス７００は終了する。

３．サブピクセル・レベルでの検索
図９は、多重ピクセル・レベルの基準フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティションを検索するプロセス９００を示す概念図である。いくつかの実施形態では、プロセス９００はプロセス７００の検索７３５中に実行される。この図に示すように、プロセス９００は、カレント・フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティションを（９０５で）選択する（すなわち、ブロック・サイズを選択する）。プロセス９００は９０５までを数回繰り返す。９０５までの繰り返しで、いくつかの実施形態のプロセスは、図１０に示す数字指定に基づいて７３０で順次廃棄されなかったパーティション（すなわち、ブロック）を繰り返し選択する。例えば、７３０でどのパーティションも廃棄されなかった場合、プロセス９００はブロック１〜９を順次選択する。
９０５の後、プロセス９００は検索の初期ピクセル解像度（例えば、ピクセル・レベル）を（９１０で）定義する（すなわち、検索の粒度を定義する）。例えば、プロセス９００は最初、ピクセル解像度を整数ピクセルで１ロケーションおき（すなわち、整数のピクセル・レベル解像度の半分の解像度）と定義できる。次に、プロセス９００は、検索ロケーションを、カレント・フレーム・マクロブロックの選択されたパーティションのこれまでに識別されたうち最良のロケーションと（９１５で）定義する。この最良と識別されたロケーションは、図７のプロセス７００のピクセル・レベル検索中に識別でき、または、以下に詳述するように、図９のプロセス９００のピクセル解像度検索のいずれかの実行中に識別できる。
７３０で廃棄されなかった特定のカレント・フレーム・パーティションの各々について、プロセス９００は、（９２０で）（１）定義されたピクセル・レベル解像度（すなわち、検索の粒度）で９１５で識別された検索ロケーション近くの基準フレーム・パーティションを検査し、（２）カレント・フレーム・パーティションに最もよく一致する特定の検査済の基準フレーム・パーティションを識別する。

次いで、７３０で廃棄されなかった特定のカレント・フレーム・パーティションの各々について、プロセス９００は、（９２５で）特定のカレント・フレーム・パーティションの９２０で識別された特定のカレント・フレーム・パーティションが特定のカレント・フレーム・パーティションの以前に識別された最高の一致よりもよい一致であるか否かを判定する。そうである場合、プロセスは９２０で識別された特定の基準フレーム・パーティションのロケーションを特定のカレント・フレーム・パーティションの最良のロケーションとして（９２５で）定義する。
次に、プロセス９００は、選択されたパーティションの最大ピクセル・レベル解像度で基準フレームを検査したか否かを（９３０で）判定する。そうでない場合、プロセス９００はピクセル・レベル解像度を次のピクセル・レベル解像度（例えば、半分、４分の１）に（９３５で）増やし、９１５に戻る。これについては前述の通りである。したがって、ステップ９１５〜９３５の以降の繰り返しで、プロセス９００はサブピクセル・レベル（例えば、半分、４分の１）でカレント・フレーム・マクロブロックのパーティションを検査する。
プロセス９００が、選択されたパーティションの最大ピクセル・レベル解像度で基準フレームを検査したと（９３０で）判定した場合、プロセス９００は、７３０で廃棄されなかったすべてのカレント・フレーム・パーティションを検査したか否かを（９４０で）判定する。そうでない場合、プロセス９００は９０５に戻って次のカレント・フレーム・パーティションを選択し、このパーティションについてステップ９１０〜９３５を繰り返す。プロセス９００は、７３０で廃棄されなかったすべてのピクセルのパーティションを検査したと（９４０で）判定すると、終了する。

図１１は、異なるピクセル・レベルのいくつかの検索ロケーションを示す概念図である。特に、この図は、４つの整数ピクセル・レベルロケーション８２５〜８３０と８４０〜８４５とによって区切られた検索領域８６０を示す。いくつかの実施形態では、この区切られた検索領域８６０は、図８に示すように、検索ウィンドウ８００内にある。
区切られた検索領域８６０内には５つのハーフ・ピクセル・レベル・ロケーションがある。さらに、この区切られた検索領域８６０内には、１６のクォータ・ピクセル・レベル・ロケーションがある。別の実施形態では、これより多い、または少ない整数および非整数のロケーションを含む別の区切られた検索領域を指定できる。いくつかの実施形態は、プロセス９００が検索ロケーションをロケーション８５０と（９１５で）定義している時には、９２０での検索時にこの区切られた検索領域８６０の内部および周囲を検索できる。
いくつかの実施形態では、上記のステップのいくつかの繰り返しが実行される。上記のように、いくつかの実施形態は、ピクセル・レベルごとに別途検索を行う。ただし、いくつかの実施形態では、異なるピクセル・レベルでいくつかのブロック・サイズを検索ロケーションごとに同時に検索できる（すなわち、すべてのブロック・サイズについて整数、ハーフおよびクォータ・ピクセル・レベルで同時に各ロケーションについて検索できる）ことは当業者には明らかであろう。サブピクセル・レベルはハーフおよびクォータ・ピクセル・レベルとして説明しているが、サブピクセル・レベルは任意の非整数ピクセル・レベルでよいことは当業者には明らかであろう。
さらに、プロセス７００は、あるブロック・サイズの検索結果が良好か否かを（７２５で）判定すると記述している。いくつかの実施形態では、この判定７２５は、プロセス９００中に行ってもよい。さらに、この判定７２５はプロセス７００および９００の異なるステップ中に実行してもよいことは当業者には明らかであろう。例えば、各ブロック・サイズの最良のロケーションを見つけた後でそのような判定プロセス７２５を実行してもよい。
さらに、いくつかの実施形態は、プロセス７００中に７３５で検索を実行しない。また、上記プロセス７００および９００は基準フレーム・マクロブロックの検索を実行すると記述してあるが、プロセス７００および９００を用いて他のタイプのピクセル・アレイ（例えば、１６×８のサブマクロブロック）を検索できることは当業者には明らかであろう。

Ｂ．キャッシュ補間値
図１２は、基準フレーム内のいくつかのピクセルおよびサブピクセル・ロケーションを示す概念図である。これらのサブピクセル・ロケーションはハーフおよびクォータ・ピクセル・ロケーションを含む。この図に詳細に示すように、カレント・フレーム・マクロブロック１２００はクォータ・サブピクセル・ロケーション１２０５と位置合わせされている（すなわち、カレント・フレーム・マクロブロック内のピクセル・ロケーションは基準フレーム内のクォータ・サブピクセル・ロケーションと揃っている）。
上記のように、エンコーダは、いくつかの実施形態の動き推定演算中に、基準フレーム内のサブピクセル・ロケーションと位置合わせされた（すなわち、ピクセル・ロケーションと位置合わせされていない）マクロブロックまたはマクロブロック・パーティションを検査する。いくつかの実施形態のデコーダは、また、場合によっては、基準フレームからサブピクセル・ロケーションと位置合わせされた（すなわち、ピクセル・ロケーションと位置合わせされていない）マクロブロックまたはマクロブロック・パーティションを取り出す必要がある。
サブピクセル・ロケーションと位置合わせされたマクロブロックまたはマクロブロック・パーティションの検査および取り出しを行うには、エンコーダまたはデコーダが、復号化演算時のカレント・フレーム内のピクセル・ロケーションに対応し、符号化演算時にカレント・フレーム内のピクセル・ロケーションと比較する必要があるサブピクセル・ロケーションの基準フレームの画像値（例えば、輝度値）を生成することが必要である。
いくつかの実施形態では、サブピクセル・ロケーションに対応する画像値の生成は、隣接するピクセル・ロケーションの画像値から画像値を補間する（すなわち、ピクセル・ロケーションの画像値からサブピクセル・ロケーションの画像値を抽出する）処理を必然的に伴う。多くの場合、サブピクセル・ロケーションの画像値の補間は２つの最も近い隣接したピクセル・ロケーションの画像値を単に計算する以上の処理を必然的に伴う困難な演算（例えば、計算が高価な演算）である。したがって、いくつかの実施形態は、サブピクセル・ロケーションの補間された画像値をキャッシュに記憶する。この画像値は、別のカレント・フレーム・パーティションの以降の検索がサブピクセル・ロケーションの上記の補間された画像値を検査しようとする時には容易に取り出すことができる。いくつかの実施形態はすべての補間された値をキャッシュに記憶するが、別の実施形態は補間された値の一部しかキャッシュに記憶しない。
符号化および／または復号化演算中、カレント・フレーム・マクロブロックのセットの多くの動きベクトルが同じ基準フレームをポイントする。例えば、図１３に示すように、フレーム１３１０はフレーム１３０５および１３２５を参照して定義された動きベクトルを有する。さらに、両方のフレーム１３１５および１３２０はフレーム１３０５を参照して定義された動きベクトルを有する。したがって、ある実施形態の場合には、他の複数のフレームを符号化、または復号化するために基準フレームを使用できる。この結果、基準フレームについて補間されたすべての、またはいくつかのサブピクセル値をキャッシュに入れることが必要である。これは、サブピクセル値が他のフレームの符号化に使用できるためである。

Ｃ．キャッシュ・タイリング
図１４は、基準フレームをキャッシュに記憶するための方法を示す概念図である。いくつかの実施形態では、この方法は上記の補間演算と併用される。この図に示すように、基準フレーム１３０５はいくつかのタイル１４３０に分割される。いくつかの実施形態では、フレーム１３０５は複数のタイルの列と複数のタイルの行とを含むように分割される。
図１４はさらに基準フレーム内のピクセル・ロケーションと位置合わせされたまたはされていないピクセル・ブロック１４５０を示す。ピクセル・ブロック１４５０は符号化演算時に（すなわち、動き推定時に）検査されるかまたは復号化演算時に取り出される基準フレームの一部を表す。
図１４に示すように、タイル１４３０ａ〜１４３０ｄの一部はピクセル・ブロック１４５０を検査または取り出すために必要である。したがって、符号化または復号化演算時にピクセル・ブロック（ピクセル・ブロック１４５０など）の検査を容易にするために、いくつかの実施形態では、基準フレーム１３０５をそのタイルに関してキャッシュに入れる。言い換えれば、基準フレーム１３０５全体にわたるピクセルの行（例えば、ピクセル・ブロック１４５０を含むピクセル行１４０１〜１４２５）をキャッシュに入れる代わりに、いくつかの実施形態では、基準フレーム内のタイルをキャッシュに入れるだけである。

特定のピクセル・ブロックの分析のためにタイルのセットが必要な時には、これらの実施形態のエンコーダまたはデコーダは特定のピクセル・ブロックが重なっているすべてのタイルがキャッシュに入っているか否かを判定する。そうである場合、エンコーダまたはデコーダはキャッシュに入っているタイルを用いて特定のピクセル・ブロックを処理する。そうでない場合、エンコーダまたはデコーダは、（１）非キャッシュ記憶域から所望のタイル（すなわち特定のピクセル・ブロックと重なるが現在キャッシュに入っていないタイル）を取り出し、（２）これらのタイルをキャッシュに記憶し、次に、（３）これらのタイルを用いて特定のピクセル・ブロックを処理する。例えば、ピクセル・ブロック１４５０を処理しようとする場合、エンコーダまたはデコーダはこのブロックがタイル１４３０ａ〜１４３０ｄに重なっていると判定する。したがって、エンコーダまたはデコーダはこれらのタイル１４３０ａ〜１４３０ｄをキャッシュに入れ（まだ入っていない場合）、次に、これらのタイルを用いてブロック１４５０を処理する。
いくつかの実施形態では、キャッシュ記憶域は符号化または復号化演算を実行するためのコンピュータ・システムのプロセッサのキャッシュである。別の実施形態では、キャッシュ記憶域は符号化または復号化演算を実行するためのコンピュータ・システムの揮発性メモリ（例えば、ランダム・アクセス・メモリ）の専用の領域である。また、図１４はキャッシュ処理のための正方形のタイルを示しているが、いくつかの実施形態では、そのタイルに長方形などの他の形状を用いてもよい。

Ｄ．動き推定のための適応検索パターン
いくつかの実施形態は、上記の多段動き推定演算中に異なる検索判定基準を用いて検索を実行する。いくつかの実施形態は、検索を実行する際に固定検索パターンを使用する。別の実施形態では、異なる検索パターンを使用してもよい。例えば、いくつかの実施形態は、ある種の判定基準に基づいて検索パターンを適応的に選択する。
１つの例は、低密度および高密度検索パターンの間の選択である。図１５は、検索ウィンドウ１５００内の低密度検索パターンを示す。この図は、パターンが検索のために指定するロケーションを表す黒い円で検索パターンを示している。図１５に示すように、検索パターンは、検査できる４９個の潜在的なマクロブロック・ロケーション（黒と白の円で識別される）から検索のために１６個のロケーションだけを指定する。図１６は、検索ウィンドウ１５００内の高密度検索パターンを示す。この図の検索パターンは、検査できる４９個の潜在的なマクロブロック・ロケーション（黒と白の円で識別される）から検索のために２５個のロケーションを指定する。
いくつかの実施形態は、所望の符号化結果に基づいて図１５および図１６に示す検索パターンから適応的に選択を行う。例えば、いくつかの実施形態は、高解像度符号化（例えば、ＨＤテレビジョン符号化）には図１６に示す高密度パターンを使用し、別の実施形態は、ネットを通じて搬送されるストリーミング・リアルタイム・ビデオのために図１５に示す低密度パターンを使用する。
あるいは、いくつかの実施形態は、垂直検索の動きを強調する検索パターンを使用し、別の実施形態は、水平検索の動きを強調する検索パターンを使用する。図１７は、予測されたマクロブロック・ロケーション付近に中心がある検索ウィンドウ内の検索パターンの一例を示す。この検索パターンは垂直方向に偏っている。探索できるロケーションの数が限られているので、図１７に示すパターンは、エンコーダの限られた検索予算を使って検索ウィンドウ１５００の中心にある予測されたマクロブロック・ロケーションの近くの垂直列にあるロケーションを検査する。

図１８は、予測されたマクロブロック・ロケーション付近に中心がある検索ウィンドウ内の検索パターンの一例を示す。この検索パターンは水平方向に偏っている。探索できるロケーションの数が限られているので、図１８に示すパターンは、エンコーダの限られた検索予算を使って検索ウィンドウ１５００の中心にある予測されたマクロブロック・ロケーションの近くの水平行にあるロケーションを検査する。
いくつかの実施形態は、隣接マクロブロックのベクトルに基づいて、図１７および図１８に示す２つのパターンのうちから適応的に選択を行う。それらの大半またはすべてが特定の方向（例えば、垂直または水平方向）を指す場合、これらの実施形態は図１７または図１８に示すパターンを選択する。いくつかの実施形態は一方の方向（例えば、ｙ軸）の動きベクトルの絶対値が他方の方向（例えば、ｘ軸）の動きベクトルの絶対値より大きいか否かを判定することで、隣接するマクロブロックの動きベクトルが特定の方向を指すか否かを判定する。いくつかの実施形態は、隣接するマクロブロックの動きベクトルの方向だけでなく、これらのベクタの大きさも考慮する。いくつかの実施形態は、検索パターンを適応的に選択する際に、画像のセットの動きフィールド（例えば、画像のセットが特定の方向の動きを示すか否か）も考慮する。

Ｅ．ＲＤコスト計算
上記のように、本発明のいくつかの実施形態は、動き推定演算中にレート・ディストーション（「ＲＤ」）コストなどの特定のマクロブロックのコストを計算する。動き推定中にすべての可能なモードについてレート・ディストーション・コストを生成することは計算処理の負荷が高い。このコストが、多くの場合、生成される実際のビットの歪と数の測定を必然的に伴うとするとこれは正しい。したがって、いくつかの実施形態では、すべての可能なモードについてＲＤコストを計算することはない。その代わりに、これらの実施形態は、動き推定方法をランク付けし、上位Ｎ個の動き推定方法を選択し、次いで選択した方法のＲＤコストを計算することで可能なモードの数を減らす。

図１９は、本発明のいくつかの実施形態のプロセス１９００を示す。このプロセスはＲＤコストを計算する必要がある動き推定方法を識別するために、動き推定方法のサブセットを選択的に検査する。いくつかの実施形態では、このプロセスが開始する前にいくつかの符号化方法が計算されている。別の実施形態は、このプロセスを符号化方法と併用する。
最初、プロセス１９００は、最小から最大推定誤差に基づいて符号化方法を（１９１０で）ランク付けする。いくつかの実施形態では、各符号化方法は動きベクトルだけでなく推定誤差も生成する。別の実施形態は別のメトリック計算を用いて誤差を量子化する。例えば、いくつかの実施形態は、平均絶対差（「ＭＡＤ」）測定基準評価（ｍｅｔｒｉｃ ｓｃｏｒｅ）を使用するが、絶対差の総和（「ＳＡＤ」）測定基準評価を使用する実施形態もある。後者の方法は上記組み込まれた「Ｐｒｕｎｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」に記載されている。さらに別の実施形態では、複数の測定基準評価の組み合わせを使用する。
次に、プロセスはランク付けされたリストの上位Ｎ個の符号化方法を（１９２０で）選択する。いくつかの実施形態では、Ｎの値は事前定義された数で、別の実施形態では、動的に生成される数である。次いで、プロセスは選択した上位Ｎ個の結果のＲＤコストを（１９３０で）計算し、最も低いＲＤコストを備えた符号化方法を（１９４０で）選択し、終了する。
いくつかの実施形態は、符号化方法のＲＤコストを下式で表す。
ＲｄＣｏｓｔ＝歪コスト＋（λ×ＮＢ）
ただし、λは重み付け係数、ＮＢは符号化のために生成されたビット数である。ＲｄＣｏｓｔは送信するデータの量とそのデータに関連する歪の量を定量化する。
単一のＲＤコストを計算する代わりに、いくつかの実施形態では、ＲＤコストを因子に分解するだけでなく符号化方法が生成された所与のモードを復号化する複雑さも因子に分解するコストを（２３３０で）計算する。このコストは下式で表される。
複合ＲＤ＝ＲｄＣｏｓｔ＋α（ｃｆ）
ただし、ＲｄＣｏｓｔは上記の指定された等式で計算され、αは復号化の複雑さに関連する重要な因子で、ｃｆはデータ上で実行される復号化の量を定量化する複雑さの因子である。
１９３０の後で、プロセスは１９３０で計算された最小コストに至った動き推定方法を（１９４０で）選択し、終了する。最初に初期測定基準評価で動き推定演算をランク付けし、最小初期測定基準評価でこれらの符号化方法のコスト・メトリックに対して定量化のみを実行することで、プロセス１９００は可能な限り高速に受け入れられる結果を確実に見つけるようにする。

ＩＶ．コンピュータ・システム
図２０は、本発明のいくつかの実施形態が実施されるコンピュータ・システムを示す概念図である。コンピュータ・システム２０００は、バス２００５と、プロセッサ２０１０と、システム・メモリ２０１５と、読み出し専用メモリ２０２０と、永久記憶装置２０２５と、入力装置２０３０と、出力装置２０３５とを含む。
バス２００５は、コンピュータ・システム２０００の内部装置間の通信をサポートするすべてのシステム、周辺装置、およびチップセット・バスを集合的に表す。例えば、バス２００５は、プロセッサ２０１０を通信可能に読み出し専用メモリ２０２０と、システム・メモリ２０１５と、永久記憶装置２０２５とに接続する。
これらの種々のメモリ・ユニットから、プロセッサ２０１０は本発明のプロセスを実行するために、実行する命令と、処理するデータとを取り出す。読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）２０２０は、プロセッサ２０１０とコンピュータ・システムの他のモジュールが必要とする静的データと命令とを記憶する。他方、永久記憶装置２０２５は、読み出し／書き込みメモリ素子である。この素子はコンピュータ・システム２０００がオフになっても命令およびデータを記憶する不揮発性記憶装置である。本発明のいくつかの実施形態は、永久記憶装置２０２５として、大容量記憶装置（磁気または光ディスクとそれに対応するディスク・ドライブなど）を使用する。別の実施形態は、永久記憶装置として、着脱式記憶装置（フロッピー・ディスクまたはｚｉｐ（登録商標）ディスクとそれに対応するディスク・ドライブなど）を使用する。
永久記憶装置２０２５のように、システム・メモリ２０１５は読み出し／書き込みメモリ素子である。ただし、記憶装置２０２５とは違って、システム・メモリはランダム・アクセス・メモリのような揮発性読み出し／書き込みメモリである。システム・メモリはプロセッサが実行時に必要とする命令とデータの一部を記憶する。いくつかの実施形態では、本発明のプロセスは、システム・メモリ２０１５、永久記憶装置２０２５、および／または読み出し専用メモリ２０２０に記憶される。
バス２００５はまた入力および出力装置２０３０および２０３５に接続する。ユーザは入力装置を用いてコンピュータ・システムに情報を伝え、コマンドを選択する。入力装置２０３０は英数字キーボードおよびカーソル制御装置を含む。出力装置２０３５はコンピュータ・システムによって生成される画像を表示する。出力装置はプリンタと陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などの表示装置を含む。
最後に、図２０に示すように、バス２００５はまたネットワーク・アダプタ（図示せず）を介してコンピュータ２０００をネットワーク２０６５に結合する。こうして、コンピュータはコンピュータのネットワーク（ローカル・エリア・ネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイド・エリア・ネットワーク（「ＷＡＮ」）、もしくはイントラネットなど）またはネットワークのネットワーク（インターネットなど）の一部になる。コンピュータ・システム２０００のいずれかまたはすべての構成要素を本発明と併用することができる。ただし、任意のその他のシステム構成も本発明と併用できることは当業者には明らかであろう。
多数の特定の詳細を参照しながら本発明を説明してきたが、通常の当業者であれば、本発明の精神から逸脱することなしに、本発明を他の特定の形態で実施することができることを理解することができるだろう。例えば、本発明の多くの実施形態をマクロブロックを参照しながら説明してきたが、通常の当業者であれば、これらの実施形態は、ピクセル値の任意の他のアレイと一緒に使用することができることを理解することができるだろう。

符号化プロセスを簡単化するために種々の新規な刈り込み技法を使用するエンコーダの処理のフローを示す概念図である。 ２段階動作の動き推定演算を実行して、１つまたは２つの基準フレームとカレント・フレームとの間のマクロブロックの動作を指定する動きベクトルを識別するプロセスを示す図である。 いくつかの実施形態が、第１の検索ウィンドウをカレント・フレーム内のマクロブロックのロケーションに対応する基準フレームのロケーションの近くに配置する方法を示す図である。 カレント・フレーム・マクロブロックに関連する予測動きベクトルに基づいて第１の検索ウィンドウのロケーションを識別する１つの方法を示す図である。 第１の検索ウィンドウ内の複数の開始ポイントの一例を示す図である。 第２段階の検索ウィンドウの一例を示す図である。 カレント・フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティション・セットに最もよく一致する基準フレーム内のピクセルのパーティション・セットを識別するために実行される微細動き推定プロセスを示す図である。 いくつかのロケーション・ポイントを有する検索ウィンドウを示す概念図である。 多重ピクセル・レベルの基準フレーム・マクロブロックのピクセルのパーティションを検索するプロセスを示す概念図である。 いくつかの可能なパーティション（すなわち、ブロック）サイズを示す概念図である。 異なるピクセル・レベルのいくつかの検索ロケーションを示す概念図である。 基準フレーム内のサブピクセル・ロケーションと位置合わせされたカレント・フレーム・マクロブロックの概念図である。 同じフレームをポイントする動きベクトルを含むいくつかのフレームの概念図である。 ピクセル・セットに関するデータ（例えば、整数、非整数）をキャッシュに記憶する方法の概念図である。 検索ウィンドウ内の低密度検索パターンを示す図である。 検索ウィンドウ内の高密度検索パターンを示す図である。 垂直方向に偏った検索パターンの一例を示す図である。 水平方向に偏った検索パターンの一例を示す図である。 動き推定方法のサブセットを選択的に検査してＲＤコストを計算するために必要なサブセットを識別するプロセスを示す図である。 本発明のいくつかの実施形態が実施されるコンピュータ・システムを示す図である。

符号の説明

１００ プロセス
１０５、１１０、１１５，１２０，１２５，１３０，１３５，１４０，１４５，１５０ ２００，２１０，２２０，２３０、２４０，３００、３１０，３２０，３３０、４１０，４２０，４４０，４５０，４６０、５００，５１０，５２０，５３０，５４０、６１０，６２０，６３０，６４０，７００，７０５、７１０、７１５，７２０，７２５，７３０，７３５ ステップ

Claims (18)

1. 第１画像および第２画像を有するストリームの処理方法であって、
   前記第１画像を、相互に重なり合わない複数の行及び列のタイルを有する１つのタイル・セットに分割するステップと、
   前記タイル・セットを非キャッシュ・メモリ記憶域に記憶するステップと、
   前記第２画像内の第２ピクセル・セットと前記第１画像内の第１ピクセル・セットとを比較するために前記記憶されたタイル・セットの特定のタイル・サブセットであって前記第１画像のタイルの行を全部は含まず列も全部は含まない当該特定のタイル・サブセットが必要な時に、前記非キャッシュ・メモリ記憶域から前記特定のタイル・サブセットを取り出すステップと、
   前記第２画像内の前記第２ピクセル・セットと前記第１画像内の第３ピクセル・セットとを比較するために、前記特定のタイル・サブセットをキャッシュ・メモリ記憶域内に記憶するステップと、
   を有し、
   前記第１ピクセル・セットは前記特定のタイル・サブセットの各タイルの一部分と重なり、前記第３ピクセル・セットも前記特定のタイル・サブセットの一部に対応することを特徴とする方法。
2. 前記第２画像内の前記第２ピクセル・セットに一致する前記第１画像内のピクセル・セットを識別するために検索すべき、前記第１画像内のロケーションが識別されたとき、前記特定のタイル・サブセットを取り出して前記キャッシュ・メモリ記憶域に記憶すべきであると判断するステップをさらに有し、
   前記識別されたロケーションが前記特定のタイル・サブセットに対応することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記キャッシュ・メモリ記憶域はコンピュータのランダム・アクセス・メモリであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記キャッシュ・メモリ記憶域はコンピュータの揮発性記憶装置であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記処理方法は符号化方法であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記処理方法は復号化方法であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記タイル・セットは少なくとも２つの水平方向に隣接したタイルと少なくとも２つの垂直方向に隣接したタイルとを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記特定のタイル・サブセットは前記キャッシュ・メモリ記憶域に順次記憶されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 相互に重なり合わない複数の行及び列のタイルを有する特定のタイル群であって各タイルがピクセル・グループを含む当該特定のタイル群に関連づけられた画像の処理方法であって、
   １回目の処理工程中に前記画像内のピクセル・セットを識別するステップと、
   識別された前記ピクセル・セットに関連づけられた、前記画像のタイルの行を全部は含まず列も全部は含まないタイル・セットを識別するステップと、
   識別された前記タイル・セットのそれぞれのタイルについて、２回目の前記処理工程で使用するため、当該識別されたタイル・セットに関連づけられた前記ピクセル・グループをキャッシュに格納するステップと、を有し、
   前記識別されたピクセル・セットは前記識別されたタイル・セットの各タイルの一部分と重なることを特徴とする方法。
10. 前記識別されたピクセル・セットに関連づけられた前記タイル・セットを識別する前記ステップは、前記識別されたタイル・セットに関連した前記ピクセル・グループを非キャッシュ記憶域に格納するステップを有することを特徴とする請求項９記載の方法。
11. 前記２回目の前記処理工程中に前記画像内のもう１つのピクセル・セットを識別するステップをさらに有することを特徴とする請求項９記載の方法。
12. 前記もう１つのピクセル・セットは、前記１回目の前記処理工程中に識別された前記ピクセル・セット内の少なくとも１つのピクセルを有することを特徴とする請求項１１記載の方法。
13. 前記識別された前記ピクセル・セット及び前記もう１つのピクセル・セットのうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの非整数ピクセルを有することを特徴とする請求項１１記載の方法。
14. 前記非整数ピクセルは補間処理から導出されたものであることを特徴とする請求項１３記載の方法。
15. 前記処理方法は復号化処理を含むことを特徴とする請求項９記載の方法。
16. 前記処理方法は符号化処理を含むことを特徴とする請求項９記載の方法。
17. 少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムは請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のステップを実行するための命令を有することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
18. 請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のステップを実行するための手段を備えることを特徴とするコンピュータシステム。

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