JP5754120B2 - Motion vector detection apparatus, motion vector detection method and program - Google Patents

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本発明は、動画像符号化を行うために動きベクトル検出装置、動きベクトル検出方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a motion vector detection device, a motion vector detection method, and a program for performing moving image coding.

動画像データはデータ量が大きいため、送信装置から受信装置へ伝送される際、あるいは記憶装置に格納される際には、圧縮符号化処理が施されることが多い。代表的な動画像の圧縮符号化方式として、ISO/IEC(International Standardization Organization/International Electrotechnical Commission)で策定されたMPEG(Moving Picture Experts Group)-2/MPEG-4が広く利用されている。また、ITU(国際電気通信連合)とISO/IECのMPEGによって策定された、H.264/AVC(Advanced Video Coding)が知られている。   Since moving image data has a large amount of data, compression encoding processing is often performed when it is transmitted from a transmission device to a reception device or stored in a storage device. MPEG (Moving Picture Experts Group) -2 / MPEG-4 established by ISO / IEC (International Standardization Organization / International Electrotechnical Commission) is widely used as a typical moving image compression encoding method. In addition, H.264 / AVC (Advanced Video Coding), which is formulated by ITU (International Telecommunication Union) and ISO / IEC MPEG, is known.

これらの圧縮符号方式は、動き補償フレーム間予測と直交変換とを組み合わせたハイブリッド符号化方式である。動き補償フレーム間予測では、符号化処理対象のフレームを横m画素、縦n画素からなるブロックに分割し、各ブロック(符号化ブロック)と最も類似するブロック(参照ブロック)を参照フレームの中から検出する。そして、符号化ブロックを再現するための情報として参照ブロックの位置(動きベクトル)と符号化ブロックと参照ブロックの差分画像(差分ブロック)を符号化することで、符号化ブロックそのものを直接符号化する場合よりも情報量を大幅に削減する。動き補償フレーム間予測を用いるためには、各符号化ブロックに対して、それぞれ動きベクトルを検出する必要がある。   These compression coding schemes are hybrid coding schemes that combine motion compensation interframe prediction and orthogonal transform. In motion compensation interframe prediction, a frame to be encoded is divided into blocks each consisting of m horizontal pixels and n vertical pixels, and a block (reference block) most similar to each block (encoded block) is selected from the reference frames. To detect. Then, the encoded block itself is directly encoded by encoding the position (motion vector) of the reference block and the difference image (difference block) between the encoded block and the reference block as information for reproducing the encoded block. The amount of information will be greatly reduced. In order to use motion compensation interframe prediction, it is necessary to detect a motion vector for each coding block.

動きベクトル検出処理では、候補となる各動きベクトルにおいて、評価値を計算し、もっとも小さい評価値を与える点(予測画像が処理対象ブロックともっとも似ている点)を動きベクトルとして算出する。評価値としては一般的にSAD(差分絶対値和)が用いられる。   In the motion vector detection process, an evaluation value is calculated for each candidate motion vector, and a point giving the smallest evaluation value (a point where the predicted image is most similar to the processing target block) is calculated as a motion vector. As an evaluation value, SAD (sum of absolute differences) is generally used.

動きベクトル検出処理に必要な演算量は膨大で、動画像符号化処理全体の演算量に対して多くを占めるため、演算量を削減した処理方式が望まれる。そこで、動きベクトル検出処理に閾値による打ち切り処理を設けることで演算量を削減することが知られている。動きベクトルの各候補に対して順次SADを計算していくが、途中で閾値より小さいSADとなる動きベクトル候補が見つかった時点で残りの候補に対するSAD計算をやめ、閾値より小さいSADを与える動きベクトル候補を動きベクトルとして算出する。   The amount of calculation required for the motion vector detection process is enormous, and occupies a large amount with respect to the total amount of calculation of the moving image encoding process. Thus, it is known to reduce the amount of calculation by providing a threshold value truncation process in the motion vector detection process. SAD is sequentially calculated for each motion vector candidate, but when a motion vector candidate having an SAD smaller than the threshold is found on the way, the SAD calculation for the remaining candidates is stopped, and a motion vector that gives an SAD smaller than the threshold Candidates are calculated as motion vectors.

ところで、MPEG2やH.264/AVCでは、複数の参照フレームの中から参照ブロックを選択することが許されている。例えば、H.264/AVCでは最大15枚の参照フレームの中からブロックごとに最適な参照フレームを選択することが許されている。そのため、H.264/AVCでの動きベクトル検出処理では、複数の参照フレームの中から、また、参照フレームごとに数多く存在する動きベクトル候補の中から最適な動きベクトルを決定する必要があり、動きベクトル検出処理に必要な演算量がさらに膨大になる。   By the way, MPEG2 and H.264. In H.264 / AVC, it is allowed to select a reference block from a plurality of reference frames. For example, H.M. In H.264 / AVC, it is allowed to select an optimal reference frame for each block from a maximum of 15 reference frames. Therefore, H.H. In motion vector detection processing in H.264 / AVC, it is necessary to determine an optimal motion vector from among a plurality of reference frames and from among a large number of motion vector candidates for each reference frame. The amount of computation required is even greater.

閾値より小さいSADとなる動きベクトル候補が見つかった時点で残りの候補に対するSAD計算をやめ、閾値より小さいSADを与える動きベクトル候補を動きベクトルとする方法を使用する場合でも、参照フレームが複数になると演算量が増加する。   Even when a method is used in which the SAD calculation for the remaining candidates is stopped when a motion vector candidate having an SAD smaller than the threshold is found and a motion vector candidate that gives an SAD smaller than the threshold is used as a motion vector, The amount of computation increases.

特開2001−145109号公報JP 2001-145109 A

そのため、複数の参照フレームを対象とした動きベクトル検出において、動きベクトル検出の演算量を削減しながら、画質を落とさず適切な参照フレームを選択することができることが求められている。   Therefore, in motion vector detection for a plurality of reference frames, it is required that an appropriate reference frame can be selected without reducing image quality while reducing the amount of motion vector detection.

実施形態によれば、動きベクトル検出の演算量を削減しても、適切な参照フレームを選択することができる。   According to the embodiment, an appropriate reference frame can be selected even when the amount of motion vector detection is reduced.

本発明の第1の観点によれば、ブロック間の類似度を算出する類似度算出部と、既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を記憶する決定済み参照フレームデータメモリと、処理対象フレームにおけるブロックごとに、決定済み参照フレームデータメモリに記憶された既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームの中から、類似ブロックを探索する順番を決定する探索順決定部と、決定した順番にしたがって選択した参照フレームにおいて、類似度が所定の閾値を満たすブロックを探索する探索部と、を備える動きベクトル検出装置が提供される。   According to the first aspect of the present invention, a similarity calculation unit that calculates the similarity between blocks, a determined reference frame data memory that stores information on a reference frame of an already determined similar block, and a processing target frame A search order determination unit that determines, for each block, the order in which a similar block is searched from among a plurality of reference frames, using information on the reference frame of the already determined similar block stored in the determined reference frame data memory. And a search unit that searches for a block whose similarity satisfies a predetermined threshold in a reference frame selected according to the determined order.

また、本発明の第2の観点によれば、処理対象フレームにおけるブロックごとに、複数の参照フレームの中から類似度のもっとも高い類似ブロックを検出する動きベクトル検出方法であって、処理対象フレームにおけるブロックごとに、このブロック以外のブロックに関して既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームの中から、類似ブロックを探索する順番を決定し、決定した順番にしたがって選択した参照フレームのブロックごとに類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値を満たした時点で探索を停止して、類似度が所定の閾値を超えたブロックを類似ブロックとして決定する動きベクトル検出方法が提供される。   According to a second aspect of the present invention, there is provided a motion vector detection method for detecting a similar block having the highest similarity from a plurality of reference frames for each block in the processing target frame. For each block, the information on the reference frame of the similar block that has already been determined for the block other than this block is used to determine the order in which the similar blocks are searched from the plurality of reference frames, and are selected according to the determined order. Motion vector detection that calculates the similarity for each block of the reference frame, stops the search when the calculated similarity satisfies a predetermined threshold, and determines a block whose similarity exceeds the predetermined threshold as a similar block A method is provided.

また、本発明の第3の観点によれば、コンピュータが、処理対象フレームにおけるブロックごとに、このブロック以外のブロックに関して既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームの中から、類似ブロックを探索する順番を決定し、決定した順番にしたがって選択した参照フレームのブロックごとに類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値を超えた時点で探索を停止して、類似度が前記所定の閾値を満たすブロックを類似ブロックとして決定する、ように動作させるプログラムが提供される。   Further, according to the third aspect of the present invention, for each block in the processing target frame, the computer uses the information on the reference frame of the similar block that has already been determined for the block other than this block. The order in which similar blocks are searched is determined, the similarity is calculated for each block of the reference frame selected according to the determined order, and the search is stopped when the calculated similarity exceeds a predetermined threshold. A program is provided that operates to determine a block whose similarity satisfies the predetermined threshold as a similar block.

実施形態によれば、類似ブロックの探索を始めて早い段階で最適な参照フレームを見つけることができ、演算量を削減できる。   According to the embodiment, an optimal reference frame can be found at an early stage after searching for similar blocks, and the amount of calculation can be reduced.

図1は、実施形態の符号化装置の概略構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an encoding apparatus according to an embodiment. 図2は、動きベクトル検出処理を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing the motion vector detection process. 図3は、映像信号データの一連のフレームにおける処理対象フレームを示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating processing target frames in a series of frames of video signal data. 図4は、類似していると判定する時の閾値の決定方法を説明する図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a method for determining a threshold value when it is determined that they are similar. 図5は、参照フレームの選択順の決定方法の1つを説明する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating one method for determining the selection order of reference frames. 図6は、前側周辺ブロックについて決定された参照フレームの例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of reference frames determined for the front peripheral block. 図7は、より多くの個数の前側周辺ブロックから参照フレームを決定する例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which a reference frame is determined from a larger number of front side peripheral blocks. 図8は、処理対象フレームで、選択された参照フレームが1つ前のフレームである場合の探索範囲の例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a search range when the selected reference frame is the previous frame in the processing target frame. 図9は、探索範囲における探索対象点の選択順を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the selection order of search target points in the search range.

図1は、実施形態の符号化装置の概略構成を示す図である。   FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an encoding apparatus according to an embodiment.

実施形態の符号化装置は、符号化部1と、フレームメモリ2と、信号入力部3と、を有する。実施形態の符号化装置は、例えば、プロセッサやDSPおよびメモリなどで構成されるコンピュータを、インストールしたプログラムで動作させることにより実現される。   The encoding apparatus according to the embodiment includes an encoding unit 1, a frame memory 2, and a signal input unit 3. The encoding apparatus according to the embodiment is realized, for example, by operating a computer including a processor, a DSP, a memory, and the like with an installed program.

信号入力部3は、外部から順次供給される映像信号データを受け取り、フレームメモリ2に供給する。フレームメモリ2は、受け取った映像信号データを記憶する。フレームメモリ2は、映像信号データのうち符号化処理に使用する複数のフレームのデータを記憶する容量を有し、符号化処理で使用する必要のなくなったフレームのデータを廃棄して処理に使用する新しいフレームのデータに随時置き換える。符号化部1は、フレームメモリ2に記憶された複数のフレームのデータにアクセスし、映像信号データの符号化処理を行い、符号化した符号化データを出力する。
符号化部1は、動きベクトル検出部10と、動きベクトル検出部10の検出した類似ブロックに関する情報を利用して、直交変換の一種であるDCTなどの変換符号化処理を行う変換符号化部と、を有する。言い換えれば、実施形態の符号化装置は、動き補償フレーム間予測と変換符号化を組み合わせたハイブリッド符号化方式で符号化処理を行う。変換符号化部の処理については広く知られているので、ここでは説明は省略する。
The signal input unit 3 receives video signal data sequentially supplied from the outside and supplies it to the frame memory 2. The frame memory 2 stores the received video signal data. The frame memory 2 has a capacity for storing data of a plurality of frames used for the encoding process among the video signal data, and discards and uses the data of the frames that are no longer necessary for the encoding process. Replace with new frame data as needed. The encoding unit 1 accesses data of a plurality of frames stored in the frame memory 2, performs encoding processing of video signal data, and outputs encoded encoded data.
The encoding unit 1 includes a motion vector detecting unit 10 and a transform encoding unit that performs transform encoding processing such as DCT, which is a kind of orthogonal transform, using information on similar blocks detected by the motion vector detecting unit 10. Have. In other words, the encoding apparatus according to the embodiment performs an encoding process using a hybrid encoding scheme that combines motion compensation interframe prediction and transform encoding. Since the processing of the transform coding unit is widely known, description thereof is omitted here.

動きベクトル検出部10は、類似度算出部11と、探索部12と、決定済み参照フレームデータメモリ13と、探索順決定部14と、を有する。   The motion vector detection unit 10 includes a similarity calculation unit 11, a search unit 12, a determined reference frame data memory 13, and a search order determination unit 14.

類似度算出部11は、ブロック間のSAD(差分絶対値和)を算出する。この処理については広く知られているので、説明は省略する。   The similarity calculation unit 11 calculates SAD (sum of absolute differences) between blocks. Since this process is widely known, a description thereof will be omitted.

探索部12は、処理対象フレームにおけるブロックごとに、複数の参照フレームのうちから類似ブロックを探索し、類似ブロックの属する参照フレームの識別番号およびその参照フレームにおける類似ブロックの座標を出力する。   The search unit 12 searches for a similar block from among a plurality of reference frames for each block in the processing target frame, and outputs the identification number of the reference frame to which the similar block belongs and the coordinates of the similar block in the reference frame.

決定済み参照フレームデータメモリ13は、探索部12が決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を記憶する。   The determined reference frame data memory 13 stores information on the reference frame of the similar block determined by the search unit 12.

探索順決定部14は、処理対象フレームにおけるブロックごとに、決定済み参照フレームデータメモリ13に記憶された既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームの中から、類似ブロックを探索する順番を決定する。   For each block in the processing target frame, the search order determination unit 14 uses the information regarding the reference frame of the already determined similar block stored in the determined reference frame data memory 13, and uses the similar information from the plurality of reference frames. Determine the order in which to search for blocks.

探索部12は、探索順決定部14が決定した順番にしたがって参照フレームを選択し、選択した参照フレームにおいて、類似度が所定の閾値を超えるブロックを探索する。   The search unit 12 selects a reference frame according to the order determined by the search order determination unit 14, and searches for a block in which the similarity exceeds a predetermined threshold in the selected reference frame.

次に、本実施形態の符号化装置の動画像符号化における動きベクトル検出処理を説明する。   Next, motion vector detection processing in moving picture coding of the coding apparatus according to the present embodiment will be described.

図2は、動きベクトル検出処理を示すフローチャートである。   FIG. 2 is a flowchart showing the motion vector detection process.

ここでは、図3に示すように映像信号データの一連のフレーム#0〜#5があり、#3のフレーム22が処理対象フレームである。前述のように、H.264/AVCでは、前述のように最大15枚の参照フレームを利用できる。図2は、処理対象フレームである#3のフレーム22内の1つのブロックの動きベクトル検出処理を示している。   Here, as shown in FIG. 3, there are a series of frames # 0 to # 5 of video signal data, and a frame 22 of # 3 is a processing target frame. As mentioned above, H.M. In H.264 / AVC, a maximum of 15 reference frames can be used as described above. FIG. 2 shows motion vector detection processing of one block in the frame 22 of # 3 that is a processing target frame.

ステップS0では、変数miniSADを最大値MAXで初期化する。最大値MAXは、ブロック間のSAD(差分絶対値和)がとり得る最大値より大きな値であればよい。   In step S0, the variable miniSAD is initialized with the maximum value MAX. The maximum value MAX may be a value larger than the maximum value that can be taken by SAD (sum of absolute differences) between blocks.

ステップS1では、類似していると判定する時の閾値Thを設定する。閾値Thの決定方法は、各種あり得る。   In step S1, a threshold value Th when determining that they are similar is set. There are various methods for determining the threshold Th.

第1の方法は、既に動きベクトル検出が完了している過去のフレームにおいて、各ブロックの動きベクトル検出で得られた動きベクトルに対応するSADの平均値を1.1倍した値をThと設定する。   In the first method, in a past frame in which motion vector detection has already been completed, a value obtained by multiplying the average value of SAD corresponding to the motion vector obtained by motion vector detection of each block by 1.1 is set as Th. To do.

第2の方法は、処理対象フレーム22の既に動きベクトル検出が完了している周辺ブロックのSADの平均値を1.1倍した値をThと設定する。   In the second method, a value obtained by multiplying the average value of SAD of peripheral blocks of the processing target frame 22 for which motion vector detection has already been completed by 1.1 is set as Th.

図4は、これらの方法を説明する図である。図4において、対象フレーム22のブロック30について動きベクトルを検出する場合、対象フレーム22の前のフレーム21以前のフレームでは、すべてのブロックについて動きベクトル検出が完了して、SADが算出されている。第1の方法では、前のフレームにおけるすべてのブロックの平均値を算出して、それを1.1倍する。SADの平均値の算出は、例えば累積加算器を使用して行う。なお、対象フレーム22のブロック30より前のブロックについても動きベクトル検出が完了して、SADが算出されているので、それらを含めるようにしてもよい。   FIG. 4 is a diagram for explaining these methods. In FIG. 4, when a motion vector is detected for the block 30 of the target frame 22, the motion vector detection is completed for all the blocks in the frame before the frame 21 before the target frame 22, and the SAD is calculated. In the first method, the average value of all blocks in the previous frame is calculated and multiplied by 1.1. The average value of SAD is calculated using, for example, a cumulative adder. In addition, since motion vector detection is completed and SAD is calculated also about the block before the block 30 of the object frame 22, you may make it include them.

第2の方法では、対象フレーム22において、動きベクトルを検出するブロック30に隣接する前側のブロックA,B,C,Dについて動きベクトル検出が完了して、ブロックA,B,C,DのSADが算出されている。ここでは、周辺ブロックA,B,C,Dは、ブロック30に対して前側周辺ブロックと称する。第2の方法では、前側周辺ブロックA,B,C,DのSADの平均値を算出し、その値を1.1倍した値をThと設定する。この場合、前側周辺ブロックA,B,C,DのSADを記憶しておく必要があり、例えば、ブロック2ライン分のSADを記憶するメモリを設け、随時更新する。なお、図4では、前側周辺ブロックが4個である場合を示したが、個数は特に制限されない。   In the second method, in the target frame 22, motion vector detection is completed for the front blocks A, B, C, and D adjacent to the block 30 that detects the motion vector, and the SAD of the blocks A, B, C, and D is completed. Is calculated. Here, the peripheral blocks A, B, C, and D are referred to as front peripheral blocks with respect to the block 30. In the second method, the average value of SAD of the front peripheral blocks A, B, C, and D is calculated, and a value obtained by multiplying the value by 1.1 is set as Th. In this case, it is necessary to store SADs of the front peripheral blocks A, B, C, and D. For example, a memory that stores SAD for two lines of blocks is provided and updated as needed. Although FIG. 4 shows a case where there are four front peripheral blocks, the number is not particularly limited.

図2に戻り、ステップS2では、複数の参照フレームについて、選択する順番を決定する。   Returning to FIG. 2, in step S <b> 2, the order of selecting a plurality of reference frames is determined.

図5は、参照フレームの選択順の決定方法の1つを説明する図である。   FIG. 5 is a diagram illustrating one method for determining the selection order of reference frames.

1フレームの中でのブロックの動きベクトルの検出は、ラスタスキャン順に行われる。図5では、処理対象フレーム22の画面で、上端の行から下の行に向かって、行内の各ブロックは左側から右側のブロックの順で動きベクトル検出が行われる。したがって、図5の(A)に示すように、ブロック30の動きベクトルを検出する時には、周辺ブロックA,B,C,Dは、動きベクトルおよび参照フレームともすでに決定している。ここでは、周辺ブロックA,B,C,Dは、ブロック30に対して前側周辺ブロックと称する。   The detection of the motion vector of a block in one frame is performed in the raster scan order. In FIG. 5, on the screen of the processing target frame 22, the motion vector detection is performed in order from the left side to the right side block in each block in the row from the top row to the bottom row. Therefore, as shown in FIG. 5A, when detecting the motion vector of the block 30, the peripheral blocks A, B, C, and D are already determined as the motion vector and the reference frame. Here, the peripheral blocks A, B, C, and D are referred to as front peripheral blocks with respect to the block 30.

参照フレームの選択順は、前側周辺ブロックA,B,C,Dにおける参照フレームに基づいて決定する。例えば、参照フレームの選択順は、前側周辺ブロックA,B,C,Dについて決定された参照フレームのうちの多い順とする。   The selection order of the reference frames is determined based on the reference frames in the front peripheral blocks A, B, C, and D. For example, the selection order of the reference frames is the order of the reference frames determined for the front peripheral blocks A, B, C, and D.

図6は、前側周辺ブロックA,B,C,Dについて決定された参照フレームの例を示す。なお、処理対象フレームは#3である。この例では、ブロックAが参照フレーム#1、ブロックBが参照フレーム#1、ブロックCが参照フレーム#1、ブロックDが参照フレーム#2、であるように決定されている。この場合、もっとも多い参照フレーム#1が最初に選択され、2番目にフレーム#2が選択されるように決定される。なお、処理対象フレームは#3である。   FIG. 6 shows an example of reference frames determined for the front peripheral blocks A, B, C, and D. Note that the processing target frame is # 3. In this example, it is determined that block A is reference frame # 1, block B is reference frame # 1, block C is reference frame # 1, and block D is reference frame # 2. In this case, it is determined that the most reference frame # 1 is selected first and the frame # 2 is selected second. Note that the processing target frame is # 3.

図5の(B)に示すように、動きベクトルを検出するブロック30が、処理対象フレーム22の上端、左端、右端に位置する場合、前側周辺ブロックの一部あるいはすべてが存在しない場合があり得る。その場合、存在する前側周辺ブロックのうちで決定されている参照フレームの多数決をとって参照フレームの選択順を決定する。また、動きベクトルを検出するブロック30が、処理対象フレーム22の左上端に位置する場合、前側周辺ブロックは存在しない。この場合は、前のフレームの対応する位置(左上端)のブロックの後ろ側も含めた周辺ブロックの参照フレームから決定してもよい。   As shown in FIG. 5B, when the block 30 for detecting a motion vector is located at the upper end, the left end, or the right end of the processing target frame 22, there may be a case where some or all of the front peripheral blocks do not exist. . In this case, the reference frame selection order is determined by taking the majority of the reference frames determined among the existing front peripheral blocks. When the block 30 for detecting the motion vector is located at the upper left corner of the processing target frame 22, there is no front peripheral block. In this case, you may determine from the reference frame of the surrounding block also including the back side of the block of the corresponding position (upper left corner) of a front frame.

なお、図5および図6では、前側周辺ブロックが4個である場合を示したが、参照フレームを決定するためのブロックは、特に制限されず、より多くの個数の前側周辺ブロックから参照フレームを決定してもよい。例えば、図7に示すように、処理対象フレームにおいて、動きベクトルを検出するブロック30に対してスキャンの前側に位置するブロックで既に決定されている参照フレームの多い順に決定してもよい。また、図5の(A)で、前側周辺ブロックのうちのブロックAの参照フレームのみで決定してもよい。前側周辺ブロックで同じ最大数の参照フレームが存在する場合には、例えばブロックAが選択している参照フレームを選択する。ブロックAのみから参照フレームを選択する場合、直前に処理をしたブロックAの参照フレームを記憶するだけでよいので、参照フレームの選択処理が簡単になる。また、動きベクトルを検出するブロック30からの距離が近いブロックAおよびBが選択する参照フレームを優先して参照フレームを選択するようにしてもよい。この場合、ブロックAおよびBについては、ブロックCおよびDの参照フレームの2倍重み付けを行うことなどが考えられる。   5 and 6 show the case where there are four front peripheral blocks, the block for determining the reference frame is not particularly limited, and reference frames are obtained from a larger number of front peripheral blocks. You may decide. For example, as illustrated in FIG. 7, the processing target frame may be determined in descending order of reference frames already determined in the block positioned on the front side of the scan with respect to the block 30 for detecting the motion vector. Moreover, in (A) of FIG. 5, you may determine only with the reference frame of the block A among the front side periphery blocks. When the same maximum number of reference frames exist in the front peripheral block, for example, the reference frame selected by block A is selected. When the reference frame is selected only from the block A, it is only necessary to store the reference frame of the block A processed immediately before, so that the reference frame selection process is simplified. Alternatively, the reference frame may be selected by giving priority to the reference frame selected by the blocks A and B that are close to the block 30 that detects the motion vector. In this case, with respect to the blocks A and B, it is possible to perform the double weighting of the reference frames of the blocks C and D.

ステップS3では、図3に示したような複数の参照フレームの候補#0〜#5の中から、ステップS2で決定した選択順にしたがって、1つの参照フレームを選択する。   In step S3, one reference frame is selected from a plurality of reference frame candidates # 0 to # 5 as shown in FIG. 3 according to the selection order determined in step S2.

ステップS4では、探索対象点を選択する。ここでは一例としてフルサーチ法を用いた場合で説明するが、本発明では探索対象点の設定方法はフルサーチ法に限らず、スリーステップ法、ヘキサゴンサーチ法、勾配法、階層探索法など様々な方法を選んで用いることができる。   In step S4, a search target point is selected. Here, the case where the full search method is used will be described as an example. However, in the present invention, the search target point setting method is not limited to the full search method, but includes various methods such as a three-step method, a hexagon search method, a gradient method, and a hierarchical search method. A method can be selected and used.

図8は、処理対象フレーム22がフレーム#3で、選択された参照フレーム21がフレーム#2である場合の探索範囲の例を示している。参照フレーム21のブロック40は、動きベクトルを検出するブロック30の処理対象フレーム22における座標と同じ座標のブロックである。そして、参照番号41で示す範囲が探索範囲であり、横幅がH画素で、縦幅がV画素である。ブロック40は、探索範囲41の中央に位置する。   FIG. 8 shows an example of a search range when the processing target frame 22 is frame # 3 and the selected reference frame 21 is frame # 2. The block 40 of the reference frame 21 is a block having the same coordinates as the coordinates in the processing target frame 22 of the block 30 for detecting a motion vector. The range indicated by reference numeral 41 is the search range, the horizontal width is H pixels, and the vertical width is V pixels. The block 40 is located at the center of the search range 41.

図9は、探索範囲41における探索対象点の選択順を示している。1回目のステップS4では、探索範囲41の左上端のブロック50を動きベクトル候補として選択する。ステップS4で2回目の選択を行う場合には、ブロック50を右方向に1画素ずらしたブロック51を動きベクトル候補として選択する。ステップS4で3回目以降の選択を行う場合には、ブロック50を右方向に1画素ずらしたブロックを動きベクトル候補として順次選択し、右上端のブロック61まで選択する。その後、左端に戻り、左上端のブロック50を1画素下方向にずらしたブロックを動きベクトル候補として選択する。その後、順次右方向に1画素ずらしたブロックを動きベクトル候補として選択し、右端まで選択したら、左端に戻り1画素下方向にずらして選択し、同様の選択を繰り返す。そして、最終行では、ブロック62を選択し、その後順次右方向に1画素ずらしたブロックを動きベクトル候補として選択し、右端のブロック63まで選択したら終了する。以上のように、ステップS4では、ステップを繰り返すごとに、ラスタスキャンのようにブロックを選択する。上記のように、探索範囲41は、H×V画素であるから、探索範囲41のすべてのブロックを選択するには、ステップS4をH×V回繰り返すことになる。   FIG. 9 shows the selection order of search target points in the search range 41. In the first step S4, the upper left block 50 of the search range 41 is selected as a motion vector candidate. When performing the second selection in step S4, a block 51 obtained by shifting the block 50 to the right by one pixel is selected as a motion vector candidate. When performing the third and subsequent selections in step S4, blocks obtained by shifting the block 50 to the right by one pixel are sequentially selected as motion vector candidates and selected up to the block 61 at the upper right end. Thereafter, returning to the left end, a block obtained by shifting the upper left block 50 downward by one pixel is selected as a motion vector candidate. After that, a block shifted by one pixel sequentially in the right direction is selected as a motion vector candidate, and when it is selected up to the right end, it returns to the left end and is selected by shifting one pixel downward, and the same selection is repeated. Then, in the last row, the block 62 is selected, and then a block shifted by one pixel in the right direction is selected as a motion vector candidate, and the process ends when the block 63 at the right end is selected. As described above, in step S4, each time the step is repeated, a block is selected like a raster scan. As described above, since the search range 41 is H × V pixels, in order to select all the blocks in the search range 41, step S4 is repeated H × V times.

ステップS5では、ステップS4で選択された点のブロックに対してSAD(差分絶対和)を計算する。SADの計算式を次の式に示す。   In step S5, SAD (absolute difference sum) is calculated for the block of the point selected in step S4. The calculation formula of SAD is shown in the following formula.

Figure 0005754120
Figure 0005754120

ここで、c(i,j)は処理対象ブロックの水平方向i番目、垂直方向j番目の位置に存在する画素の値を示し、r(x+i,y+j)は参照フレームにおける処理対象ブロックの(i,j)の位置の画素から水平方向x、垂直方向jだけ離れた位置の画素の値を表す。また、nは動きベクトルを検出するブロック(処理対象ブロック)の水平方向の画素数、mは処理対象ブロックの垂直方向の画素数である。   Here, c (i, j) indicates the value of a pixel existing at the i-th position in the horizontal direction and the j-th position in the vertical direction of the processing target block, and r (x + i, y + j) indicates (i of the processing target block in the reference frame. , J) represents the value of a pixel at a position separated by x in the horizontal direction and j in the vertical direction from the pixel at the position. Further, n is the number of pixels in the horizontal direction of a block (processing target block) from which a motion vector is detected, and m is the number of pixels in the vertical direction of the processing target block.

ステップS6では、計算したSADと変数miniSADを比較する。SAD<miniSADである場合、miniSADを計算したSADで置き換え、変数RefをステップS3で選択した参照フレームで置き換え、変数VecをステップS4で選択した動きベクトル候補の座標で置き換える。   In step S6, the calculated SAD is compared with the variable miniSAD. When SAD <miniSAD, miniSAD is replaced with the calculated SAD, variable Ref is replaced with the reference frame selected at step S3, and variable Vec is replaced with the coordinates of the motion vector candidate selected at step S4.

ステップS7では、計算したSADが閾値Th以下であるかを判定し、閾値Th以下であればステップS10に進み、閾値Thより大きければステップS8に進む。   In step S7, it is determined whether or not the calculated SAD is equal to or less than the threshold value Th. If the threshold value Th is equal to or less than the threshold value Th, the process proceeds to step S10.

ステップS8では、選択されている参照フレームについて、探索範囲41内のすべての探索対象点でSADを計算したかどうかを判定する。SADを計算していない探索対象点が残っている場合はステップS4に戻り、残っていない場合はステップS9に進む。   In step S8, it is determined whether or not SAD has been calculated at all search target points in the search range 41 for the selected reference frame. If search target points for which SAD has not been calculated remain, the process returns to step S4, and if not, the process proceeds to step S9.

ステップS4に戻った場合には、上記のように、探索範囲41において、探索対象点をラスタスキャンのようにずらしてブロックを選択する。   When returning to step S4, as described above, in the search range 41, the search target point is shifted like a raster scan to select a block.

ステップS9では、すべての参照フレームについて探索処理が完了しているかを判定する。すべての参照フレームに対して探索が完了している場合はステップS10に進み、探索が完了していない参照フレームが残っている場合はステップS3に戻る。   In step S9, it is determined whether the search process has been completed for all reference frames. If the search has been completed for all the reference frames, the process proceeds to step S10. If there are remaining reference frames for which the search has not been completed, the process returns to step S3.

ステップS3に戻った場合には、上記のように、参照フレームの選択順にしたがって次の参照フレームを選択する。   When returning to step S3, as described above, the next reference frame is selected according to the selection order of the reference frames.

ステップS10では、保存されている変数Refを類似ブロックの参照フレームとして決定済み参照フレーム13に記憶すると共に出力し、変数VecをステップS4で選択した動きベクトル候補の座標として出力する。   In step S10, the stored variable Ref is stored and output as the reference frame of the similar block in the determined reference frame 13, and the variable Vec is output as the coordinates of the motion vector candidate selected in step S4.

以上のようにして、1ブロックの動きベクトル検出処理が完了する。   As described above, the motion vector detection process for one block is completed.

上記の実施形態では、探索対象点が動きベクトルとして適切かどうかの指標としてSADを用いたが、代わりに次の式MADを用いてもよい。   In the above embodiment, SAD is used as an index as to whether or not the search target point is appropriate as a motion vector, but the following equation MAD may be used instead.

Figure 0005754120
Figure 0005754120

また、SADに動きベクトルの符号化コストを加算した値を用いるなどしてもよい。この場合、ステップS7で閾値と比較される値はSADではなく、MADやSADに動きベクトルの符号化コストを加算した値となる。また、ステップS1で設定する閾値ThはMADやSADに動きベクトルの符号化コストを加算した値に応じて設定する。   Alternatively, a value obtained by adding the coding cost of a motion vector to SAD may be used. In this case, the value compared with the threshold value in step S7 is not SAD but a value obtained by adding the encoding cost of the motion vector to MAD or SAD. The threshold Th set in step S1 is set according to a value obtained by adding the motion vector encoding cost to MAD or SAD.

以上説明したように、本実施形態では、探索する参照フレームの順番を、動きベクトルを決定済みの周囲のブロックが選択している参照フレームをもとに決定することにより、最適な参照フレームの探索を動きベクトル検出処理の早い段階で行う確率を高める。したがって、閾値より小さいSADの検出タイミングを早めることができ、閾値より大きなSADとなる確率が高い参照フレームの探索を省略する可能性を高めることができ、動きベクトル検出処理の平均演算量を削減することができる。同一の被写体オブジェクトが隣接する複数のブロックにまたがって映っている場合など、隣接するブロック間では同じ参照フレームが最適な参照フレームである確率が大きいため、本実施形態の方法を用いればより早い段階で最適な参照フレーム上の動きベクトル候補を評価することができる。   As described above, in the present embodiment, the optimal reference frame search is performed by determining the order of reference frames to be searched based on the reference frames selected by the surrounding blocks whose motion vectors have already been determined. In the early stage of the motion vector detection process. Therefore, the detection timing of SAD smaller than the threshold can be advanced, the possibility of omitting a search for a reference frame having a high probability of SAD larger than the threshold can be increased, and the average calculation amount of motion vector detection processing is reduced. be able to. When the same subject object is shown across multiple adjacent blocks, there is a high probability that the same reference frame is the optimal reference frame between adjacent blocks. Thus, it is possible to evaluate the motion vector candidate on the optimal reference frame.

以上、実施形態を説明したが、ここに記載したすべての例や条件は、発明および技術に適用する発明の概念の理解を助ける目的で記載されたものであり、特に記載された例や条件は発明の範囲を制限することを意図するものではなく、明細書のそのような例の構成は発明の利点および欠点を示すものではない。発明の実施形態を詳細に記載したが、各種の変更、置き換え、変形が発明の精神および範囲を逸脱することなく行えることが理解されるべきである。   Although the embodiment has been described above, all examples and conditions described herein are described for the purpose of helping understanding of the concept of the invention applied to the invention and the technology. It is not intended to limit the scope of the invention, and the construction of such examples in the specification does not indicate the advantages and disadvantages of the invention. Although embodiments of the invention have been described in detail, it should be understood that various changes, substitutions and modifications can be made without departing from the spirit and scope of the invention.

以下、実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
ブロック間の類似度を算出する類似度算出部と、
既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を記憶する決定済み参照フレームデータメモリと、
処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記決定済み参照フレームデータメモリに記憶された既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームの中から、前記類似ブロックを探索する順番を決定する探索順決定部と、
決定した順番にしたがって選択した前記参照フレームにおいて、前記類似度が所定の閾値を満たすブロックを探索する探索部と、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)
前記探索順決定部は、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームにおいて当該ブロックに隣接し且つ既に類似ブロックが決定されているブロックの参照フレームに基づいて順番を決定する付記1記載の動きベクトル検出装置。
(付記3)
前記探索順決定部は、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームに近く且つ既に類似ブロックが決定されているフレームで、当該ブロックに対応する位置のブロックの参照フレームに基づいて順番を決定する付記1記載の動きベクトル検出装置。
(付記4)
処理対象フレームにおけるブロックごとに、複数の参照フレームの中から類似度のもっとも高い類似ブロックを検出する動きベクトル検出方法であって、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、当該ブロック以外のブロックに関して既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、前記複数の参照フレームの中から、前記類似ブロックを探索する順番を決定し、
決定した順番にしたがって選択した前記参照フレームのブロックごとに前記類似度を算出し、
算出した類似度が所定の閾値を満たした時点で探索を停止して、前記類似度が前記所定の閾値を満たすブロックを類似ブロックとして決定する、ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
(付記5)
前記探索する順番の決定は、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームにおいて当該ブロックに隣接し且つ既に類似ブロックが決定されているブロックの参照フレームに基づいて順番を決定する付記4記載の動きベクトル検出方法。
(付記6)
前記探索する順番の決定は、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームに近く且つ既に類似ブロックが決定されているフレームで、当該ブロックに対応する位置のブロックの参照フレームに基づいて順番を決定する付記4記載の動きベクトル検出方法。
(付記7)
コンピュータが、
処理対象フレームにおけるブロックごとに、当該ブロック以外のブロックに関して既に決定した類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームの中から、類似ブロックを探索する順番を決定し、
決定した順番にしたがって選択した前記参照フレームのブロックごとに類似度を算出し、
算出した類似度が所定の閾値を満たした時点で探索を停止して、前記類似度が前記所定の閾値を満たすブロックを類似ブロックとして決定する、ように動作させるプログラム。
Hereinafter, the following additional notes will be disclosed with respect to the embodiment.
(Appendix 1)
A similarity calculator for calculating the similarity between blocks;
A determined reference frame data memory for storing information on the reference frame of the already determined similar block;
For each block in the processing target frame, the information on the reference frame of the already determined similar block stored in the determined reference frame data memory is used to search for the similar block from a plurality of reference frames. A search order determination unit for determining;
A motion vector detecting apparatus comprising: a search unit that searches for a block in which the similarity satisfies a predetermined threshold in the reference frame selected according to the determined order.
(Appendix 2)
The search order determination unit
The motion vector detection device according to supplementary note 1, wherein an order is determined for each block in the processing target frame based on a reference frame of a block that is adjacent to the block in the processing target frame and for which a similar block has already been determined.
(Appendix 3)
The search order determination unit
The movement according to appendix 1, wherein for each block in the processing target frame, an order is determined based on a reference frame of a block close to the processing target frame and a similar block already determined and at a position corresponding to the block. Vector detection device.
(Appendix 4)
A motion vector detection method for detecting a similar block having the highest similarity from a plurality of reference frames for each block in a processing target frame,
For each block in the processing target frame, using information related to a reference frame of a similar block that has already been determined for a block other than the block, determine the order in which the similar block is searched from the plurality of reference frames,
Calculating the similarity for each block of the reference frame selected according to the determined order;
The motion vector detection method, wherein the search is stopped when the calculated similarity satisfies a predetermined threshold, and a block whose similarity satisfies the predetermined threshold is determined as a similar block.
(Appendix 5)
The determination of the search order is as follows.
The motion vector detection method according to supplementary note 4, wherein the order is determined for each block in the processing target frame based on a reference frame of a block that is adjacent to the block in the processing target frame and for which a similar block has already been determined.
(Appendix 6)
The determination of the search order is as follows.
The movement according to supplementary note 4, wherein for each block in the processing target frame, the order is determined based on a reference frame of a block close to the processing target frame and a similar block already determined at a position corresponding to the block. Vector detection method.
(Appendix 7)
Computer
For each block in the processing target frame, using information on the reference frame of the similar block that has already been determined for the block other than the block, the order of searching for the similar block from the plurality of reference frames is determined,
Calculating similarity for each block of the reference frame selected according to the determined order;
A program that operates so that the search is stopped when the calculated similarity satisfies a predetermined threshold, and a block that satisfies the predetermined threshold is determined as a similar block.

1 符号化部
2 フレームメモリ
3 信号入力部
4 変換符号化部
10 動きベクトル検出部
11 類似度算出部
12 探索部
13 決定済み参照フレームデータメモリ
14 探索順決定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Encoding part 2 Frame memory 3 Signal input part 4 Transform encoding part 10 Motion vector detection part 11 Similarity calculation part 12 Search part 13 Determined reference frame data memory 14 Search order determination part

Claims (4)

処理対象フレームのブロック単位に複数の参照フレームとの間でブロック間の類似度を算出する類似度算出部と、
既に決定した処理対象フレームのブロックに対する類似ブロックの参照フレームに関する情報を記憶する決定済み参照フレームデータメモリと、
処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記決定済み参照フレームデータメモリに記憶された既に決定した処理対象フレームのブロックに対する類似ブロックの参照フレームに関する情報を利用して、複数の参照フレームに対する、前記類似ブロックを探索するフレームの順番を決定する探索順決定部と、
決定した探索するフレームの順番にしたがって選択した前記参照フレームにおいて、前記類似度が所定の閾値を満たすブロックを探索する探索部と、を備え、
前記探索順決定部は、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームにおいて既に参照フレームにおける類似ブロックが決定されているブロックの参照フレームのうち、参照数が多い参照フレームの優先順位が高くなるように探索順番を決定することを特徴とする動きベクトル検出装置。
A similarity calculation unit that calculates the similarity between blocks with a plurality of reference frames in units of blocks of the processing target frame;
A determined reference frame data memory for storing information on the reference frame of the similar block with respect to the block of the processing target frame that has already been determined;
For each block in the processing target frame, the similar block for a plurality of reference frames is obtained by using information on the reference frame of the similar block for the block of the already determined processing target frame stored in the determined reference frame data memory. A search order determination unit for determining the order of frames to be searched;
A search unit that searches for a block in which the similarity satisfies a predetermined threshold in the reference frame selected according to the determined order of frames to be searched; and
The search order determination unit
For each block in the process target frame, the search order as of the priority of the reference number is large reference frames increases the reference frame blocks similar block is determined in the reference frame already Te the processing target frame smell Determining a motion vector.
前記探索順決定部は、前記処理対象フレームに参照フレームが決定したブロックが無い場合、前のフレームの同位置周囲のブロックの参照先フレームの参照数が多い参照フレームの優先順位が高くなるように探索順番を決定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。   The search order determination unit may increase the priority of a reference frame having a high reference count of reference destination frames of blocks around the same position of the previous frame when there is no block whose reference frame is determined in the processing target frame. The motion vector detection apparatus according to claim 1, wherein a search order is determined. 処理対象フレームにおけるブロックごとに、複数の参照フレームの中から類似度の高い類似ブロックを検出する動きベクトル検出方法であって、
前記処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームにおいて既に参照フレームにおける類似ブロックが決定されているブロックの参照フレームのうち、参照数が多い参照フレームの優先順位が高くなるように探索順番を決定し、
決定した探索するフレームの順番にしたがって選択した前記参照フレームのブロックごとに前記類似度を算出し、
算出した類似度が所定の閾値を満たした時点で探索を停止して、前記類似度が前記所定の閾値を満たすブロックを類似ブロックとして決定する、ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
For each block in the frame to be processed, a motion vector detecting method for detecting a high have similar block similarity from among a plurality of reference frames,
For each block in the process target frame, the search order as of the priority of the reference number is large reference frames increases the reference frame blocks similar block is determined in the reference frame already Te the processing target frame smell Decide
Calculating the similarity for each block of the reference frame selected according to the determined order of frames to search;
The motion vector detection method, wherein the search is stopped when the calculated similarity satisfies a predetermined threshold, and a block whose similarity satisfies the predetermined threshold is determined as a similar block.
コンピュータが、
処理対象フレームにおけるブロックごとに、前記処理対象フレームにおいて既に参照フレームにおける類似ブロックが決定されているブロックの参照フレームのうち、参照数が多い参照フレームの優先順位が高くなるように探索順番を決定し、
決定した探索するフレームの順番にしたがって選択した前記参照フレームのブロックごとに類似度を算出し、
算出した類似度が所定の閾値を満たした時点で探索を停止して、前記類似度が前記所定の閾値を満たすブロックを類似ブロックとして決定する、ように動作させるプログラム。
Computer
For each block in the frame to be processed, the search order as of the priority of the reference number is large reference frames increases the reference frame blocks similar block is determined in the reference frame already Te the processing target frame smell Decide
Calculating the similarity for each block of the reference frame selected according to the determined order of frames to search;
A program that operates so that the search is stopped when the calculated similarity satisfies a predetermined threshold, and a block that satisfies the predetermined threshold is determined as a similar block.
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