JP5120327B2 - 動きベクトル検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、動きベクトル検出装置に関する。

近年、動画処理の技術が飛躍的に向上し、デジタル画像の利用が盛んになっている。動画の符号化においては、フレーム間予測が行われる。フレーム間予測では、符号化しようとする画像データを、参照画像上の画像データと比較し、その差分を取ると共に、処理対象の画像データが参照する参照画像上の画像データの位置を示す動きベクトルを生成する。動きベクトルを生成する場合には、処理対象の画像データと似通った画像データを参照画像上で探すので、参照画像が格納されているメモリへのアクセスが頻繁に発生し、処理の遅延をきたす場合がある。したがって、メモリアクセスを効率化することが望まれる。

DDR3（Double-Data-Rate3）等のDRAMセルのプリフェッチ数を増やしてデータレートを向上させるメモリでは、DRAMのある同一物理バンクの内容を連続アクセスする事で効率を上げている。

一方MPEG等の参照画像を動きベクトル検出によって探索し、予測画像を生成するような符号化技術では、画素単位のランダムアクセスが必要となる。
このため、DRAMのアクセス粒度（１回のアクセスで取得するデータの大きさ）が画素単位のランダムアクセス単位に比べ粗くなると、DRAMのアクセス粒度に対応した一回り大きな領域に対し読み書きをする事になる。

例えばH.264では色差参照画像の最小サイズは2x2ピクセルである、一方16bitのDDR3の粒度は16バイトであり、画素とDRAMの配置を工夫しても4バイトのデータを得るために最悪で48〜64バイトものデータをアクセスしなければならない。

従来技術では、無駄に読み込んだ画素については、その後の処理で使われる可能性が高いため、バッファメモリやキャッシュメモリなどを使って物理アクセスを減らす等の工夫を行っている。

しかし、原理的にMPEGの処理順序すなわちラスタスキャン方向にマクロブロック処理がジグザグに進むため、読み出しでデータの再利用効率を上げるためには、ラスタスキャン順で水平に折りかえった際に、ある程度の大きな(もしくは "新たに上部となるデータをある程度保持できるだけの")幅をもったラインメモリ相当のメモリ容量が必要となるが、低コストなシステムでは、大きなキャッシュメモリを持つことはLSIのコストアップ要因となる。一方、キャッシュメモリのヒット率が低いと実際の有効データアクセスに必要な帯域の何倍ものメモリのバンド幅が必要となり、LSIとDRAMを含めたシステム全体としてコスト増、電力増となる。

本発明の課題は、回路のコストや電力を削減することの出来る動きベクトル検出装置を提供することである。

本発明の一側面における動きベクトル検出装置は、画像データを参照画像を参照して予測符号化する際の動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置において、外部メモリにある該画像データの一部の輝度画素データを格納する輝度画素格納部と、外部メモリにある該画像データの一部の色差画素データを格納する色差画素格納部と、該輝度画素データに基づいて、該画像データと参照画像データとのマッチングコストを演算し、該マッチングコストの演算対象となった該画像データの色差画像データが、該色差画素格納部に既に格納されているか否かに基づいて、メモリアクセスコストを設定し、これを該マッチングコストに加算するコスト設定部と、該マッチングコストと該メモリコストが加算された全体のコストに基づいて、動きベクトルを検出する動きベクトル検出部とを備える。

本発明によれば、回路のコストや電力を削減することの出来る動きベクトル検出装置を提供することができる。

本発明の実施形態の動きベクトル検出装置の構成を示す図である。 本実施形態のアクセスペナルティ評価回路の構成ブロック図である。 本実施形態の動きベクトル検出処理の処理フローである。 アクセスコストについて説明する図である。 図４のアクセスコスト算出方法を例示する図である。 ベクトル値が整数と小数の場合のコストのイメージを示す図（その１）である。 ベクトル値が整数と小数の場合のコストのイメージを示す図（その２）である。 パーティションが２×２画素以外の場合について例示する図である。 コストの様子を曲面として表した図である。

本実施形態は、小規模なバッファ・キャッシュメモリでも、メモリアクセスを削減できるように動きベクトル検出時にメモリアクセスのコストを加味することでLSIとDRAMのコストや電力を削減するものである。

図１は、本発明の実施形態の動きベクトル検出装置の構成を示す図である。
外部メモリ１７に格納された画像データは、メモリアクセス制御部１６を介して、サーチメモリ（輝度画素バッファ）１０と色差画素バッファ（キャッシュ）１１に格納される。サーチメモリ１０は、輝度画素のデータを格納するバッファであり、色差画素バッファ１１は、色差画素のデータを格納するバッファである。サーチメモリ１０から読み出された輝度画素データは、FIRフィルタなどの小数画素フィルタ１２を介して、輝度画素のみからなる参照画像として出力される。小数画素フィルタ１２は、小数を含むベクトル値を持つ動きベクトルが示す領域を、整数値で示される画素の領域に直すものである。また、サーチメモリ１０から読み出される輝度画素データは、輝度動きベクトル検出回路１４に入力される。輝度動きベクトル検出回路１４では、輝度画素データから動きベクトルを検出し、検出結果として、動きベクトルを出力する。この動きベクトルが示す参照画像の領域の色差データを読み出す命令をメモリアクセス制御部１６を介して、外部メモリ１７に与える。外部メモリ１７からは、動きベクトルが示す領域の参照画像の色差画素データが、色差画素バッファ１１にロードされる。また、外部メモリ１７から読み出された色差画素データは、FIRなどの小数画素フィルタ１３でフィルタリング処理された後、色差参照画像として、出力される。

アクセスペナルティ評価回路１５は、輝度動きベクトル検出回路１４の検出した（色差）動きベクトルと、これが示す参照画像の領域のサイズに関する情報を得る。アクセスペナルティ評価回路１５は、動きベクトルが示す領域が色差画素バッファ１１に格納されているか否かの情報を色差画素バッファ１１から得る。アクセスペナルティ評価回路１５は、動きベクトルが示す領域が色差画素バッファ１１に既に格納されている場合には小さい値を、格納されていない場合には、大きい値を、アクセスコストとして、輝度動きベクトル検出回路１４に入力する。

輝度動きベクトル検出回路１４は、処理対象の画素領域と、参照先の画素領域のsum of absolute difference（SAD）あるいは、sum of absolute transformed difference（SATD）を計算して、これらが最小になるように動きベクトルを検出する。このとき、本実施形態では、SADやSATDに、アクセスコストとしてアクセスペナルティ評価回路１５から与えられた係数値を加算する。そして、アクセスコストが加算されたSADやSATDを最小にするように、動きベクトルを検出する。

アクセスコストの小さい値とは、例えば、０であり、大きい値とは、SAD、SATDの平均的な値との関係で、適宜決められるものである。このアクセスコストをパラメータとして調整することにより、動きベクトルを検出する際に、メモリへのアクセスコストをどの程度考慮するかが調整できる。アクセスコストの大きい値が大きければ大きいほど、アクセスコストを多く考慮することになり、小さければ小さいほど、アクセスコストが動きベクトル検出において考慮される割合が小さくなる。アクセスコストの実際の値は、本実施形態を利用する動きベクトル検出装置の設計者が適宜決めるべきものである。

このように、輝度探索時に色差動き補償画像生成にかかるメモリアクセスペナルティを動きベクトルを検出する際のコスト（SAD、SATD）に加算する。
DDRのようなバーストアクセスにより効率を上げるメモリでは、そのメモリアクセスの粒度に応じて必要画素以上のアクセスが発生する。ある動きベクトルに対して、色差のデータアクセスを行う場合に実メモリアクセスを見積もり、コストとして反映させる。

色差画素バッファ(キャッシュ)に存在するデータはペナルティ無し、新規にメモリアクセスをする際には、有効データと無駄読みするデータと座標とサイズからアクセスコストを動きベクトル検出コストに加算する。

図２は、本実施形態のアクセスペナルティ評価回路の構成ブロック図である。
色差動きベクトルと探索候補の領域の領域サイズが入力されると、領域拡張・分割部２２において、色差動きベクトルとその領域サイズによって示される領域をキャッシュから読み出すのに、どのブロックを読み出したらよいかを決定する。すなわち、キャッシュには、画像データがブロック単位で格納されており、当該領域の画素データを読み出すには、当該領域を部分的に含むブロックを複数読み込まなくてはならない場合が生じる。その場合、当該領域よりも一回り大きい領域を読み込む必要があるが、この一回り大きい領域はどのような領域になるか、また、この大きい領域を読み込むには、どのブロックをキャッシュから読み取ればよいかということを決定する。これにより、キャッシュへのアクセス方法であるアクセスアライメント情報が生成され、アクセスコスト算出・累積回路２１に渡される。アクセスコスト算出・累積回路２１には、色差動きベクトルとその領域サイズも入力される。アクセスコスト算出・累積回路２１は、これらの情報を元に、どのブロックにアクセスするかを決定し、そのブロックがキャッシュにあるか否かをキャッシュ（色差画素バッファ）１１に問い合わせる。この問い合わせの返答において、キャッシュ１１に必要なブロックが既にある場合と、無い場合があり、既にある場合、無い場合それぞれにおいて、係数テーブル２３からアクセスコストの値を読出し、アクセスコストとして出力する。制御部２０は、ホストCPUインタフェースと接続されており、領域拡張・分割部２２やアクセスコスト算出・累積回路２１を初期化したり、係数テーブル２３の係数を更新したりする。

図３は、本実施形態の動きベクトル検出処理の処理フローである。
まず、ステップＳ１０において、動きベクトル検出装置を初期化し、サーチメモリを更新する。ステップＳ１１において、ブロックマッチングコストを算出する。これは、処理対象ブロックと、参照先ブロックとのマッチングコスト（SADやSATD及びアクセスコストの総合のコスト）を算出する。ステップＳ１２において、探索範囲とパーティションの組み合わせ全てについて処理したか否かを判断する。ステップＳ１２の判断がＮｏの場合には、ステップＳ１１に戻り、Ｙｅｓの場合には、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１２の判断は、探索範囲を参照画像内で順次移動してコストを計算するときに、探索範囲を参照画像内全体にわたって移動したか否かを判断すると共に、マッチングを取るブロックの大きさのバリエーション全てについてマッチングを行ったかを判断するものである。マッチングを取るブロックの大きさは、１６×１６画素のマクロブロックが基本である。しかし、Ｈ．２６４などでは、マクロブロックを更に細かく分けたブロックを単位としての処理が可能であるので、これらの小さいマクロブロックについてもマッチングを行って、もっともマッチングコストのよい大きさのブロックを採用する。このブロックの分け方をパーティションと呼んでいる。なお、ＭＰＥＧ−２の場合には、処理単位になるのは１６×１６画素のマクロブロックのみであるので、パーティションは１つしかない。ステップＳ１３において、最小コストとなるベクトルを色差動きベクトルとし、そのときのパーティションの種類を決定する。ステップＳ１４において、色差動き補償データを取得し、キャッシュを更新して動きベクトル検出処理を終了する。

ステップＳ１５からＳ１８は、ステップＳ１１のブロックマッチングコスト算出ステップの詳細である。ステップＳ１５において、装置を初期化し、ステップＳ１６において輝度コスト（SAD、SATD）を算出する。ステップＳ１７では、色差画素データに基づいて、アクセスコストを算出する。ステップS１８において、ステップS１６とS１７の値を合算する。ここに示されるように、マッチングのためのコスト（SAD、SATD）は、輝度画素データのみを使って計算するが、アクセスコストは、色差画素データのみを使って計算する。

ステップS１９からS２５は、ステップS１７のアクセスコスト算出処理の詳細である。ステップS１９において、装置を初期化し、ステップS２０において、アクセスコストの係数を更新する。ステップS２０は、必ずしも新しい値に更新しなくても、決まった値に固定しておいても良い。ステップS２１において、色差ベクトルと領域のサイズを取り込む。ステップS２２において、色差ベクトルと領域サイズによって示される領域の画素データを読み取るために必要なキャッシュのアクセス単位のブロックを決定する。ステップS２３において、アクセスコストを算出し、累積加算する。これは、当該領域にアクセスするために必要なブロックが１つの場合は、０、２つの場合は、第１の値、４つの場合は、第２の値などと決めておいた係数を分割した領域（ブロック）ごとに計算し、累積加算する。ステップS２４において、分割した領域（ブロック）全てについて処理したか否かを判断する。ステップS２４の全てのブロックとは、色差動きベクトルと領域サイズで示される領域を読み込むために必要な全てのブロックという意味である。ステップS２４の判断がＮｏの場合には、ステップS２３に戻り、Yesの場合には、ステップS２５に進む。ステップS２５においては、アクセスコストを出力する。

アクセスコストの設定の仕方は、予め値を決めておく方法と、以下のように動的に設定する方法がある。
図４は、アクセスコストについて説明する図である。

色差動きベクトルと領域サイズによって指定される領域の境界の形状は、どのようなものであっても基本的な考え方は同じである。例えば、ラスタ状であっても矩形であっても考え方は同じである。必要となる色差領域の座標(アドレス)とサイズから実アクセスする事になる領域（キャッシュのアクセス単位であるブロック）に領域を拡張し、アクセスペナルティを評価する。

図４において、（１）は、色差動きベクトルと領域サイズで示される領域を読み取るのに、２つのブロックが必要な場合であり、（２）は、４つのブロックが必要な場合である。コストの与え方の例として、（１）の場合、当該領域の左側の無駄な読み込み量と右側の無駄な読み込み量とを決定し、左用のコストcostLに左の無駄な読み込み量をかけたものと、右用のコストcostRに右の無駄な読み込み量を書けたものとを合算する。このとき、右側のデータは再利用される可能性が高い（より多く読み込んでいるから再利用される可能性が高い）ので、costL<=costRとすることが可能である。（２）の場合も右側の無駄な読み込み量と左側の無駄な読み込み量とをそれぞれ求めて、同様にコストを計算することが出来るが、この場合には、上下にもブロックが分かれているので、更に固定値を加えるなどしてコストを大きくしても良い。

図４の下の図は、コストのイメージ図である。新規読出しが右側に偏っている場合には、メモリアクセス領域は同じであるが、有効データが左側に偏っている。一方、新規読出しが左側に偏っている場合には、有効データが右側に偏っている。（１）のようにアクセスコストを算出すると、新規読出しが右側に偏っている場合のほうがメモリアクセスコストが小さくて済み、動きベクトル検出コスト（SAD、SATD）が同じ場合、最終コストは、新規読出しが右側に偏っている場合のほうが小さくなる。

以上のように、キャッシュのアクセスブロックの数によって、アクセスコストを固定値として用意しておくほかに、実際の無駄な読み込み量にしたがって、動的にアクセスコストが変化するように設定することも可能である。

図５は、図４のアクセスコスト算出方法を例示する図である。
色差データの2x2画素データの最終的に参照画像に必要な画素は、色差動きベクトルのベクトル値の小数成分によって変わる。フィルタをかける場合に、フィルタの大きさはベクトル値の整数値に合わせて作られているので、ベクトル値に小数成分があると、一つ外側の画素まで取らなくてはいけなくなる。輝度の動きベクトル探索に対応する色差動きベクトル、パーティション形状に基づき前述したコストを出力する。図５の例では、１の場合が、４つのアライメント（キャッシュのアクセス単位のブロック）にアクセス、２の場合が、4つ(ベクトル値が整数なら1)、３の場合が、2つ(ベクトル値が整数なら1)、４の場合が、2つ(ベクトル値が整数なら1)となる。そして、図４のように、それぞれの無駄読みデータ量に基づいてコストを算出し加算する。

図５では、ベクトル値が小数を含む時、重心画素から遠い画素をノリシロとしてグレーハッチで図示している。ノリシロのみがアライメントを跨ぐ場合と、整数画素がアライメントを跨ぐ場合で同様の動き検出コストであった場合を比較すると、ノリシロだけが跨ぐ場合のコストが加味され選ばれにくくなるような動作になる。色差バッファメモリに存在するデータはペナルティ無しと考える。

図６及び図７は、ベクトル値が整数と小数の場合のコストのイメージを示す図である。
図６は境界前後の動きベクトル検出コストとメモリアクセスコストの例であり、図４におけるcostLとcostRが等しい場合を示している。ベクトル値が０から４＋小数に変化するに従い、有効データは、次第に境界の左から右に移動する。メモリアクセス領域は、０＋小数から３＋小数の場合に、2ブロック（アライメント）となっている。メモリアクセスコストは、これに従い、０＋小数から３＋小数の場合に大きくなっている。動き検出コストが図6のように変化しているとすると、最終コストでは、ベクトル値が４の場合が最小となっている。したがって、動きベクトル値は、４が採用される。

図７では、境界前後の動きベクトル検出コストとメモリアクセスコストの、読み込むべきデータの一部がキャッシュメモリにあった場合の例を示す。図７の場合、ベクトル値が０の場合は、有効データが過去に読み出され、バッファに存在する場合であり、メモリアクセスコストは０となっている。動き検出コストが図7のようであると、最終コストは、ベクトル値が０の場合が最小となる。したがって、動きベクトル値は、０が採用される。

図８は、パーティションが２×２画素以外の場合について例示する図である。
4×4、8×8、8×4等、他の形状の場合も同様に、ベクトル値が整数なら図８の白い部分、小数を含むならグレー部分を含み水平、垂直方向のそれぞれでペナルティーの評価値を返すことが可能である。図８において、５、６の場合には、ベクトル値が小数値を含み、4×4画素の領域の外側のグレー部分まで読み込む必要があり、アラインメントをまたいでいる。７、８は、ベクトル値が整数の場合で、読み込むブロックは4×4で良いが、ブロック自身がアラインメントをまたいでいる。

4×4、8×8、8×4等の形状は、H.264における色差の場合の例である。しかし、他の規格の場合についてもフィルタのタップ数を考慮して、ベクトル値が整数の場合にはノリシロはなしであるが、小数を含む場合には、ブロックの1つ外側までノリシロを必要とするというように考えることが可能である。

図９は、コストの様子を曲面として表した図である。
図９は、座標とアクセスされるサイズによりアクセスペナルティ検出回路にて計算されるコストを加味した例である。図９（ａ）は、アクセスコストが無い場合、図９（ｂ）は、動きベクトルと領域サイズによって示される参照画像領域が小さい場合、図９（ｃ）は、参照画像領域が大きい場合である。最適な動きベクトルは、アクセスコストが無い場合には、図９（ａ）の曲面のもっとも低い位置となる場合が選択される。一方、アクセスコストを考慮すると、図９（ｂ）、（ｃ）にあるように、コストの曲面に段差が出来、曲面のもっとも低い位置が段差を避けた部分となる。図９（ｃ）の場合は、参照画像領域が大きい場合であり、この場合には、アラインメントを跨ぐ場合が多くなるので、段差の幅が図９（ｂ）よりも太くなっている。これらの図においては、色差画素バッファに以前読み出されたデータがある場合はペナルティとしない(SDRAMから読み出さないため)としている。

以上のように、輝度データを用いた動き検出の演算にあわせて、対応する色差アクセスのコストを計算する。このとき、過去にアクセスしたデータの一部は色差バッファに保持されており、そこにデータが存在するものについては、アライメントを跨ぐコストを加算しない、あるいは、アクセスコストを０とする(外部メモリへのアクセスも発生させず、バッファのデータを使う)。

新規メモリアクセス領域中の有効・無効データの量を算出し、有効領域の左右エッジを含む領域について、別の重みをつけてコストを算出する。1MB（マクロブロック）分の動き検出が終了すると色差画素データを読み出し、保持バッファに対し更新を指示し、次のマクロブロックの動き検出に備える

なお、キャッシュメモリは、以下の機能を備えるものとする。
・不足分のデータを外部RAMから読み出す機能
・新規に色差動き補償のために読み出されたデータの保持
・簡単な実装として、過去数回分のデータをFIFO的に保持する事や利用頻度の低いデータから破棄するアルゴリズムを備える
・保持データ出力
・保持データ問い合わせ
・バッファ内に保持するデータについてアクセス評価回路からの問い合わせに応える機能

なお、上記実施形態では、アクセスコストの値を変えるのは、参照画像領域がキャッシュのアラインメントを跨いだときであるが、参照画像との間にシーンチェンジが確認された場合に一時的にアクセスコストを算出するための係数を変化(増加)させるようにしてもよい。このようにすることにより、処理対象画像と参照画像とがシーンチェンジにより、まったく異なってしまった場合には、通常のフレーム間予測よりもずっと類似性の高い画像間でのみ参照するように出来る。すなわち、シーンチェンジすると、画像間の類似性が低くなるので、フレーム間予測の精度が落ちてしまうので、その精度を維持するために、類似性が非常に高い場合を抽出するようにするものである。

上記実施形態のほかに、以下の付記を開示する。
（付記１）
画像データを参照画像を参照して予測符号化する際の動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置において、
外部メモリにある該画像データの一部の輝度画素データを格納する輝度画素格納部と、
外部メモリにある該画像データの一部の色差画素データを格納する色差画素格納部と、
該輝度画素データに基づいて、該画像データと参照画像データとのマッチングコストを演算し、該マッチングコストの演算対象となった該画像データの色差画像データが、該色差画素格納部に既に格納されているか否かに基づいて、メモリアクセスコストを設定し、これを該マッチングコストに加算するコスト設定部と、
該マッチングコストと該メモリコストが加算された全体のコストに基づいて、動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、
を備えることを特徴とする動きベクトル検出装置。
（付記２）
前記コスト設定部は、前記マッチングコストの演算対象となった前記画像データが前記色差画素格納部に既に格納されている場合には、前記メモリコストを０とすることを特徴とする付記１に記載の動きベクトル検出装置。
（付記３）
前記色差画素格納部は、前記色差画素データをアクセス単位のブロックに分けて格納することを特徴とする付記１に記載の動きベクトル検出装置。
(付記４)
前記コスト設定部は、前記マッチングコストの演算対象となった前記画像データが、複数の前記ブロックにまたがる場合には、前記メモリコストを所定値に設定することを特徴とする付記３に記載の動きベクトル検出装置。
（付記５）
前記メモリコストの所定値は、前記外部メモリから余分に読み込むデータ量に比例するように設定することを特徴とする付記４に記載の動きベクトル検出装置。
（付記６）
前記コスト設定部は、処理対象の画像と参照画像との間にシーンチェンジがあった場合いは、シーンチェンジに対応するコスト値を前記マッチングコストに加算することを特徴とする付記１に記載の動きベクトル検出装置。
（付記７）
前記画像データと前記参照画像データのマッチングは、１６×１６画素のマクロブロック単位、あるいは、該マクロブロックを更に細かく分割したブロック単位で行われることを特徴とする付記１に記載の動きベクトル検出装置。
(付記８)
画像データを参照画像を参照して予測符号化する際の動きベクトルを検出する、外部メモリにある該画像データの一部の輝度画素データを格納する輝度画素格納部と、外部メモリにある該画像データの一部の色差画素データを格納する色差画素格納部とを備えた動きベクトル検出装置における制御方法において、
該輝度画素データに基づいて、該画像データと参照画像データとのマッチングコストを演算し、
該マッチングコストの演算対象となった該画像データの色差画像データが、該色差画素格納部に既に格納されているか否かに基づいて、メモリアクセスコストを設定し、
該メモリアクセスコストを該マッチングコストに加算し、
該マッチングコストと該メモリコストが加算された全体のコストに基づいて、動きベクトルを検出する、
ことを特徴とする制御方法。

１０ サーチメモリ（輝度画素バッファ）
１１ 色差画素バッファ（キャッシュ）
１２、１３ 小数画素フィルタ
１４ 輝度動きベクトル検出回路
１５ アクセスペナルティ評価回路
１６ メモリアクセス制御部
１７ 外部メモリ
２０ 制御部
２１ アクセスコスト算出・累積回路
２２ 領域拡張・分割部
２３ 係数テーブル-

Claims (5)

1. 画像データを参照画像を参照して予測符号化する際の動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置において、
   外部メモリにある該画像データの一部の輝度画素データを格納する輝度画素格納部と、
   外部メモリにある該画像データの一部の色差画素データを格納する色差画素格納部と、
   該輝度画素データに基づいて、該画像データと参照画像データとのマッチングコストを演算し、該マッチングコストの演算対象となった該画像データの色差画像データが、該色差画素格納部に既に格納されているか否かに基づいて、メモリアクセスコストを設定し、
   これを該マッチングコストに加算するコスト設定部と、
   該マッチングコストと該メモリアクセスコストが加算された全体のコストに基づいて、動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、
   を備えることを特徴とする動きベクトル検出装置。
2. 前記コスト設定部は、前記マッチングコストの演算対象となった前記画像データが前記色差画素格納部に既に格納されている場合には、前記メモリアクセスコストを０とすることを特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出装置。
3. 前記色差画素格納部は、前記色差画素データをアクセス単位のブロックに分けて格納することを特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出装置。
4. 前記コスト設定部は、前記マッチングコストの演算対象となった前記画像データが、複数の前記ブロックにまたがる場合には、前記メモリアクセスコストを所定値に設定することを特徴とする請求項３に記載の動きベクトル検出装置。
5. 前記メモリアクセスコストの所定値は、前記外部メモリから余分に読み込むデータ量に比例するように設定することを特徴とする請求項４に記載の動きベクトル検出装置。