JP5913283B2 - 動き予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、動画処理に関し、特に、動画データの動き予測に関するものである。

次世代のＨ.２６４圧縮規格は、例えばサブピクセル精度および複数参照（ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｒｅｆｅｒｅｎｃｉｎｇ）などの特徴を採用することで、以前の規格よりも実質的に低いビットレートで好ましい動画品質を提供することができる。動画圧縮プロセスは、一般的に、インター予測／イントラ予測、変換／逆変換、量子化／逆量子化、ループフィルタ、およびエントロピー符号を含む、５つの部分に分割されることができる。Ｈ.２６４は、ブルーレイディスク、地上デジタルテレビ放送規格（ＤＶＢ）放送サービス、直接放送衛星サービス、ケーブルテレビサービス、およびリアルタイムのビデオ会議などの各種のアプリケーションに用いられる。

動画データストリームは、一連のフレームを含む。各フレームは、動画処理用に複数の符号化単位（ｃｏｄｉｎｇ ｕｎｉｔ）（例えば、マクロブロックまたは拡張されたマクロブロック）に分割される。各符号化単位（ｃｉｒｄｉｎｇ ｕｎｉｔ）は、クワッドツリー分割（ｑｕａｄ−ｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ）に分割されることができ、リーフ符号化単位は、予測単位と呼ばれる。予測単位は、クワッドツリー分割に更に分割されることができ、各パーティション（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ）は、動きパラメータで割り当てられる。大量の動きパラメータを伝送するコストを低下させるために、動きベクトル予測（ＭＶＰ）は、隣接する符号化済みブロックを参照することによって各パーティション用に計算される。符号化効率は、隣接するブロックの動きが高い空間層間を有する傾向にあるため改善されることができる。

図１には、現在の単位１００および複数の隣接単位Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤの概略図が示される。図１では、現在の単位１００および隣接単位Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤは、同一サイズである。しかしながら、これらの単位は、必ずしも同一サイズである必要はない。現在の単位１００の動きベクトル予測子（ＭＶＰ）は、隣接単位Ａ、Ｂ、およびＣ、または、Ａ、Ｂ、および、Ｃが用いられない場合には隣接の単位Ｄに基づき予測される。現在の単位１００が１６×１６ブロックで、且つ隣接の単位Ｃの動きベクトルが存在する時、隣接の単位Ａ、Ｂ、およびＣの動きベクトルの中央値は、現在の単位１００のＭＶＰに決定される。現在の単位１００が１６×１６ブロックで、且つ隣接の単位Ｃの動きベクトルが存在しない時、隣接の単位Ａ、Ｂ、およびＤの動きベクトルの中央値は、現在の単位１００のＭＶＰに決定される。現在の単位１００が１６×１６ブロックの左半分の８×１６パーティションである時、隣接の単位Ａの動きベクトルは、現在の単位１００のＭＶＰに決定される。現在の単位１００が１６×１６ブロックの右半分の８×１６パーティションである時、隣接の単位Ｃの動きベクトルは、現在の単位１００のＭＶＰに決定される。現在の単位１００が１６×１６ブロックの上半分の８×１６パーティションである時、隣接の単位Ｂの動きベクトルは、現在の単位１００のＭＶＰに決定される。現在の単位１００が１６×１６ブロックの下半分の８×１６パーティションである時、隣接の単位Ａの動きベクトルは、現在の単位１００のＭＶＰに決定される。

現在の単位のＭＶＰが隣接の単位Ａ、Ｂ、ＣおよびＤの動きベクトルに基づいて予測された時、隣接の単位Ａ、Ｂ、ＣおよびＤの動きベクトルは、適切に時間的にスケーリングされない。例えば、隣接の単位Ａ、Ｂ、およびＣの参照フレームは異なり、隣接の単位Ａ、Ｂ、およびＣの動きベクトルは、それぞれ参照フレームに対応する。各参照フレームと現在のフレームとの間の時間的距離は、異なる。隣接の単位Ａ、Ｂ、およびＣの動きベクトルは、隣接の単位Ａ、Ｂ、およびＣの動きベクトルに基づく現在の単位１００のＭＶＰを予測する前の時間的距離に基づいて、時間的にスケーリングされなければならない。

現在の単位１００のＭＶＰは、隣接の単位Ａ、Ｂ、ＣおよびＤの動きベクトルに基づいてのみ予測される。より多くの候補のＭＶＰが考慮され、レート歪み最適化によって候補のＭＶＰから最良が選ばれた場合、ＭＶＰの予測精度は、より改善される。例えば、動きベクトル予測子（ＭＶＰ）は、シーケンスレベル（ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ）に定められている所定の候補集合から最良のＭＶＰを選ぶように提示される。所定の候補集合は、Ｈ.２６４標準の予測子（例えば、隣接の単位の中央値の動きベクトル（ｍｅｄｉａｎ ＭＶ））、現在のフレームの現在の単位と参照フレームの同じ位置にある同位置の単位のＭＶ、および隣接の単位のＭＶを含むことができる。所定の候補集合のＭＶＰの推奨される数は、２つである。所定の候補集合は、動きベクトルの競争方法に基づいてビデオシーケンスレベルで固定される。

本発明は、動画データの動き予測方法を提供する。

本発明は、動き予測方法を提供する。まず、現在のフレームの現在の単位に対応する複数の候補単位が決定される。次いで、候補単位の複数の動きベクトルが得られる。次いで、候補単位の複数の時間的スケーリングファクタは、動きベクトルの複数の参照フレームと現在のフレームとの間の複数の時間的距離に基づいて計算される。次いで、候補単位の動きベクトルは、時間的スケーリングファクタに基づいてスケーリングされ、複数のスケーリングされた動きベクトルを得る。最後に、現在の単位の動き予測に用いる動きベクトル予測子は、スケーリングされた動きベクトルに基づいて候補単位から選ばれる。

本発明は、動き予測方法も提供する。まず、現在の単位の動き予測に用いる複数の候補単位が決定される。次いで、現在の単位に対応する複数の符号化単位が決定される。符号化単位に対応する候補単位の動きベクトルと符号化単位の動きベクトルとの間の複数の動きの差分が計算される。次いで、候補単位に対応する動きの差異は、一連の重みに基づいて合計され、候補単位にそれぞれ対応する複数の重みの合計値を得る。最後に、現在の単位の動きベクトルに用いる少なくとも１つの選ばれた候補単位は、重みの合計値に基づいて候補単位から選ばれる。

本発明は、動画データの動き予測方法を提供することができる。

現在の符号化単位および複数の隣接する符号化単位の概略図である。 本発明の実施形態に基づくビデオエンコーダのブロック図である。 ２つの候補単位の動きベクトルのスケーリングの概略図である。 時間差調整を有する動き予測方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に基づく、現在の単位の動き予測に用いる複数の候補単位の概略図である。 本発明の実施形態に基づく、適応的に選ばれた候補単位を有する動き予測方法のフローチャートを示している。 本発明の実施形態に基づく、適応的に選ばれた候補単位を有する動き予測方法のフローチャートを示している。 本発明の実施形態に基づく、異なる符号化単位と候補単位に対応する動きの差値を記録する表の概略図である。

以下の説明は、本発明を実施するベストモードが開示されている。この説明は、本発明の一般原理を例示する目的のためのもので本発明を限定するものではない。

図２には、ビデオエンコーダ２００のブロック図が表される。１つの実施形態では、ビデオエンコーダ２００は、動き予測モジュール２０２、減算モジュール２０４、変換モジュール２０６、量子化モジュール２０８、およびエントロピー符号化モジュール２１０を含む。ビデオエンコーダ２００は、ビデオ入力を受け、出力となるビットストリームを生じる。動き予測モジュール２０２は、動き予測をビデオ入力で行い、予測サンプルおよび予測情報を生じる。次いで、減算モジュール２０４は、残差を得るために、ビデオ入力から予測サンプルを差し引くことで、ビデオ入力のビデオデータ量から残差のビデオデータ量を減少する。次いで残差は、変換モジュール２０６および量子化モジュール２０８に順次に伝送される。変換モジュール２０６は、残差に離散コサイン変換を行いうことで、変換された残差を得る。次いで、量子化モジュール２０８は、変換された残差を量子化することで、量子化された残差を得る。次いで、エントロピー符号化モジュール２１０は、量子化された残差および予測情報にエントロピー符号化を行うことで、ビデオ出力となるビットストリームを得る。

動き予測モジュール２０２は、複数の候補単位の動きベクトルに基づく現在のフレームの現在の単位の動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を予測する。本実施形態では、候補単位は、現在の単位に隣接する隣接単位である。動き予測モジュール２０２が現在の単位のＭＶＰを予測する前に、候補単位の参照フレームと現在のフレームとの間の時間的距離が計算され、候補単位の動きベクトルは、時間的距離に基づき、スケーリングされる。図３には、２つの候補単位３１０と３２０の動きベクトルのスケーリングの概略図が表されている。現在のフレームｋは、現在の単位３００の動きベクトルに用いる２つの候補単位３１０と３２０を含む。第１の候補単位３１０は、参照フレームｉに準拠した動きベクトルＭＶ１を有し、参照フレームｉと現在のフレームｋとの間の第１の時間差Ｄｉｋが計算される。第２の候補単位３２０は、参照フレームｌに準拠した動きベクトルＭＶ２を有し、参照フレームｌと現在のフレームｋとの間の第２の時間差Ｄｌｋが計算される。

次いで、ターゲットの検出フレームｊと現在のフレームｋとの間のターゲットの時間的距離Ｄ_ｊｋが計算される。ターゲットの検出フレームｊは、選ばれた参照フレームである。次いで、第１の時間的スケーリングファクタは、第１の時間的距離Ｄ_ｉｋによりターゲットの時間的距離Ｄ_ｊｋを分割することで計算され、第１の補償単位３１０の動きベクトルＭＶ１は、第１の時間的スケーリングファクタ（Ｄ_ｊｋ／Ｄ_ｉｋ）によって乗算され、第１の候補単位３１０に対応してスケーリングされた動きベクトルＭＶ_１’を得る。次いで、第２の時間的スケーリングファクタは、第２の時間的距離Ｄ_ｌｋによりターゲットの時間的距離Ｄ_ｊｋを分割することで計算され、第２の補償単位３２０の動きベクトルＭＶ_２は、第２の時間的スケーリングファクタ（Ｄ_ｊｋ／Ｄ_ｌｋ）によって乗算され、第２の候補単位３２０に対応してスケーリングされた動きベクトルＭＶ_２ ^’を得る。よって、スケーリングされた動きベクトルＭＶ_１ ^’とＭＶ_２ ^’は、両方ともターゲットの検出フレームｊに準拠して測定され、時間的距離差ファクタ（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒ）は、スケーリングされた動きベクトルＭＶ_１ ^’とＭＶ_２ ^’から除去される。次いで、動き予測モジュール２０２は、補償単位３１０と３２０のスケーリングされた動きベクトルＭＶ_１ ^’とＭＶ_２ ^’に基づいて現在のフレーム３００のＭＶＰを予測することができる。

図４には、時間差調整を有する動き予測方法４００のフローチャートが表されている。まず、現在のフレームの現在の単位の動き予測に用いる複数の候補単位が決定される（ステップ４０２）。候補単位および現在の単位は、同じまたは異なるサイズのブロックであり、これらの各単位は、符号化単位、予測単位、または予測単位パーティションとすることができる。本実施形態では、候補単位は、現在の単位の左側にある左単位Ａ、現在の単位の上側にある上単位Ｂ、現在の単位の右上で直線上にある右上単位Ｃ、および現在の単位の左上で直線上にある左上単位Ｄを含む。次いで、候補単位の複数の動きベクトルが得られる（ステップ４０４）。次いで、候補単位の参照フレームと現在のフレームとの間の時間的距離に基づいて、候補単位の複数の時間的スケーリングファクタが計算される（ステップ４０６）。本実施形態では、図３に示されるように、候補単位の参照フレームと現在のフレームとの間の複数の時間的距離がまず計算され、ターゲットの検出フレームと現在のフレームとの間のターゲットの時間的距離も計算され、且つターゲットの時間的距離は、候補単位に対応する時間的距離によってそれぞれ分割され、候補単位に対応する複数の時間的スケーリングファクタを得る。

次いで、候補単位の動きベクトルは、時間的スケーリングファクタに基づいてスケーリングされ、複数のスケーリングされた動きベクトルを得る（ステップ４０８）。本実施形態では、図３に示されるように、候補単位の動きベクトルは、候補単位の時間的スケーリングファクタによってそれぞれ乗算され、候補単位のスケーリングされた動きベクトルを得る。次いで、現在の単位の動きベクトル予測子は、スケーリングされた動きベクトルに基づいて候補単位から選ばれる（ステップ４１０）。本実施形態では、スケーリングされた動きベクトルは、並び替えられ、次いで、中央値のスケーリングされた動きベクトルが現在の単位のＭＶＰとしてスケーリングされた動きベクトルから選ばれる。

動き予測モジュール２０２が、動きベクトルの競争方法に基づいて、現在の単位のＭＶＰを決定する時、通常、シーケンスレベルで決定された２つの候補単位の動きベクトルのみが、現在の単位のＭＶＰを決定するために、候補集合に含まれる。また、候補集合は、現在の単位の特徴に基づいて適応的に決定されない。現在の単位の特徴に基づいて候補集合が適応的に決定された場合、動き予測の性能は改善されることができる。

図５には、本発明の実施形態に基づく、現在の単位５１２の動き予測に用いる複数の候補単位の概略図が表されている。この実施形態では、現在の単位５１２と候補単位は、異なるサイズのブロックであり、例えば現在の単位５１２は、１６×１６ブロックおよび候補単位は、４×４ブロックである。他の実施形態では、現在および候補単位のサイズは、同じまたは異なるサイズとすることができ、そのサイズは、４×４、８×８、８×１６、１６×８、１６×１６、３２×３２、または６４×６４である。本実施形態では、現在のフレーム５０２の４つの候補単位Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤの動きベクトルは、現在のフレーム５０２のＭＶＰを決定する候補とみなされることができる。また、配列単位５１４は、現在のフレーム５０２の現在の単位５１２と、参照フレーム５０４内で同じ位置であり、配列単位５１４に隣接する、または配列単位５１４内にある複数の候補単位ａ〜ｊの動きベクトルを現在の単位５１２のＭＶＰを決定する候補としてみなすことができる。

現在のフレーム５０２の候補単位Ａは、現在の単位５１２の左側にあるパーティションであり、現在のフレーム５０２の候補単位Ｂは、現在の単位５１２にある上側のパーティションであり、現在のフレーム５０２の候補単位Ｃは、現在の単位５１２の右上方と一直線にあるパーティションであり、且つ現在のフレーム５０２の候補単位Ｄは、現在の単位５１２の左上で直線上にあるパーティションである。参照フレーム５０４の候補ユニットａは、配列単位５１４の左側にあるパーティションであり、参照フレーム５０４の候補ユニットｂは、配列単位５１４の上側にあるパーティションであり、参照フレーム５０４の候補ユニットｃは、配列単位５１４の右上で直線上にあるパーティションであり、且つ参照フレーム５０４の候補ユニットｄは、配列単位５１４の右上で直線上にあるパーティションである。また、参照フレーム５０４の候補ユニットｅは、配列単位５１４の内部にあるパーティションであり、参照フレーム５０４の候補ユニットｆおよびｇは、配列単位５１４の右側にあるパーティションであり、参照フレーム５０４の候補ユニットｈは、配列単位５１４の左下への直線上にあるパーティションであり、参照フレーム５０４の候補ユニットｉは、配列単位５１４の下側にあり、且つ参照フレーム５０４の候補ユニットｊは、配列単位５１４の右下への直線上にあるパーティションである。本実施形態では、現在の単位５１２のＭＶＰを決定する候補集合は、計算された動きベクトル、例えば、候補単位Ａ、Ｂ、およびＣの動きベクトルの中央値と等しい動きベクトル、候補単位Ａ、Ｂ、およびＤの動きベクトルの中央値と等しい動きベクトル、および図４と同様の方法によって得られたスケーリングされたＭＶＰを更に含む。

現在の単位５１２に基づき、複数の動きベクトルが候補集合に含まれるように決定された時、少なくとも１つの動きベクトルは、現在の単位５１２の動き予測に用いられる候補集合から適応的に選ばれる。図６には、候補集合の適応的に決定する動き予測方法６００のフローチャートが示されている。現在の単位５１２の候補集合は、現在の単位５１２に対応する複数の動きベクトルから選ばれる（ステップ６０２）。動きベクトルは、同じフレームの符号化されたパーティション／ブロックの動きベクトルの１つまたはその組み合わせ、計算された動きベクトル、または参照フレーム乃動きベクトルを含んでもよい。本実施形態では、図５に示される現在の単位５１２に対応する候補集合は、現在の単位５０２の単位Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤの動きベクトル、および参照フレーム５０４の単位ｅの動きベクトルを含む。候補集合は、１つ以上の前統計、隣接情報、現在の単位の形状、および現在の単位の位置に基づいて決定されることができる。例えば、現在の単位５１２に対応する複数の動きベクトルは、隣接情報に基づいて分類され、且つ最初の３つの動きベクトルは、候補集合に含まれるように選ばれる。最後のＭＶＰは、動きベクトル競争方法または他の選択方法によって、候補集合から選ばれることができる。他の実施形態では、複数の動きベクトルは、選択順序に基づいて分類され、選択順序は、動きの差の重みの合計によって決定される。動きの差は、各動きベクトル予測子と候補ユニットの対応する符号化された動きベクトル（即ち実時間動きベクトル）との間で計算される。重みは、現在の単位の形状および位置によって決定されるか、または、重みは隣接ブロックの形状および位置によって決定される。

図７には、本発明の実施形態に基づく、異なる符号化単位と候補単位に対応する動きの差分を記録する表の概略図が表されている。例えば、単位Ａはターゲットの符号化単位として選ばれたものとする。単位Ａの動きベクトルと単位Ａの左側にある候補単位との間の動きの差分Ｄ_Ａ、Ａが計算される。単位Ａの動きベクトルと単位Ａの上側にある候補単位Ｂ_Ａとの間の動きの差分Ｄ_Ｂ、Ａも計算される。単位Ａの動きベクトルと単位Ａの右上への直線上にある候補単位Ｃ_Ａとの間の動きの差分Ｄ_Ｃ、Ａも計算される。単位Ａの動きベクトルと単位Ａの左上への直線上にある候補単位Ｄ_Ａとの間の動きの差分Ｄ_Ｃ、Ａも計算される。単位Ａの動きベクトルと単位Ａに対応する配列単位の左側にある候補単位ａ_Ａとの間の動きの差分Ｄ_ａ、Ａも計算される。同様に、単位Ａに対応する動きの差分Ｄ_ｂ、Ａ、．．．、Ｄ_ｊ、Ａも計算される。次いで、ターゲットの符号化単位Ａに対応する計算された動きの差分Ｄ_Ａ、Ａ、Ｄ_Ｂ、Ａ、Ｄ_Ｃ、Ａ、Ｄ_Ｄ、Ａ、Ｄ_ａ、Ａ、Ｄ_ｂ、Ａ、．．．、Ｄ_ｊ、Ａは、図７の表に記録される。次いで、もう１つのターゲットの符号化単位Ｂは、符号化単位から選ばれ（ステップ６０４）、次いで、ターゲットの符号化単位Ｂに対応する動きの差分Ｄ_Ａ、Ｂ、Ｄ_Ｂ、Ｂ、Ｄ_Ｃ、Ｂ、Ｄ_Ｄ、Ｂ、Ｄ_ａ、Ｂ、Ｄ_ｂ、Ｂ、．．．、Ｄ_ｊ、Ｂは、計算されて、図７の表に記録される（ステップ６０６）。ステップ６０４および６０６は、符号化単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄおよびｅの全てがターゲットの符号化単位として選ばれ、且つ符号化単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄおよびｅに対応する動きの差分が計算されるまで繰り返される（ステップ６０８）。

符号化単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄおよびｅに対応する動きの差分の全てが計算された後、複数の動きベクトルの選択順序は、動きの差の加重の合計値によって決定される（ステップ６１０）。例えば、候補単位Ａがターゲットの候補単位として選ばれた場合、ターゲットの候補単位Ａに対応する動きの差分Ｄ_Ａ、Ａ、Ｄ_Ａ、Ｂ、Ｄ_Ａ、Ｃ、Ｄ_Ａ、Ｄ、およびＤ_Ａ、ｅは、一連の重みＷ_Ａ、Ｗ_Ｂ、Ｗ_Ｃ、Ｗ_Ｄ、およびＷ_ｅに基づいて合計され、ターゲットの候補単位Ａに対応する重みの合計値Ｓ_Ａ［（Ｄ_Ａ，Ａ×Ｗ_Ａ）＋（Ｄ_Ａ，Ｂ×Ｗ_Ｂ）＋（Ｄ_Ａ，Ｃ×Ｗ_Ｃ）＋（Ｄ_Ａ，Ｄ×Ｗ_Ｄ）＋（Ｄ_Ａ，ｅ×Ｗ_ｅ）］を得る。重みＷ_Ａ、Ｗ_Ｂ、Ｗ_Ｃ、Ｗ_Ｄ、およびＷ_ｅは、符号化単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄおよびｅの１つにそれぞれ対応する。次いで他の候補単位Ｂ、Ｃ、Ｄ、ｅ、．．．、ｉ、およびｊは、ターゲットの候補単位として順次選ばれ、次いで、候補単位Ｂ、Ｃ、Ｄ、ｅ、．．．、ｉ、およびｊに対応する重みの合計値Ｓ_Ｂ、Ｓ_Ｃ、Ｓ_Ｄ、Ｓ_ｅ、．．．、Ｓ_ｉ、およびＳ_ｊは、順次計算される（ステップ６１０および６１２）。

候補単位の全ては、ターゲットの候補単位として選ばれ、且つ候補単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ｅ、．．．、ｉ、およびｊの全てに対応する重みの合計値Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂ、Ｓ_Ｃ、Ｓ_Ｄ、Ｓ_ｅ、．．．、Ｓ_ｉ、およびＳ_ｊが計算された時（ステップ６１４）、現在の単位の動き予測に用いる少なくとも１つの選ばれた候補単位は、候補単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ｅ、．．．、ｉ、およびｊに対応する重みの合計値Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂ、Ｓ_Ｃ、Ｓ_Ｄ、Ｓ_ｅ、．．．、Ｓ_ｉ、およびＳ_ｊに基づいて、候補単位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ｅ、．．．、ｉ、およびｊから選ばれる（ステップ６１６）。本実施形態では、重みの合計値Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂ、Ｓ_Ｃ、Ｓ_Ｄ、Ｓ_ｅ、．．．、Ｓ_e、およびＳ_ｊは、そのサイズに基づいて並び替えられ、最小の重みの合計値に対応する候補単位は、選ばれた候補単位として決定される。最後に、現在の単位５１２の動きベクトルは、選ばれた候補単位の動きベクトルに基づいて予測される。

この発明は、実施例の方法及び望ましい実施の形態によって記述されているが、本発明は、これらを限定するものではないことは理解される。逆に、種々の変更及び同様の配置をカバーするものである（当業者には明白なように）。よって、添付の請求の範囲は、最も広義な解釈が与えられ、全てのこのような変更及び同様の配置を含むべきである。

１００…現在の単位
２００…ビデオエンコーダ
２０２…動き予測モジュール
２０４…減算モジュール
２０６…変換モジュール
２０８…量子化モジュール
２１０…エントロピー符号化モジュール
３００…現在の単位
３１０…第１の候補単位
３２０…第２の候補単位
５０２…現在のフレーム
５０４…参照フレーム
５１２…現在の単位
５１４…配列単位
４００、６００…動き予測方法

Claims (9)

1. 動き予測方法であって、
   現在のフレームの現在の単位に対応する複数の候補単位を決定するステップ、
   前記候補単位の複数の動きベクトルを得るステップ、
   前記動きベクトルの複数の参照フレームに基づいた複数の時間的距離に応じて、前記候補単位の複数の時間的スケーリングファクタを計算するステップ、
   前記時間的スケーリングファクタに基づいて、前記候補単位の前記動きベクトルをスケーリングし、複数のスケーリングされた動きベクトルを得るステップ、
   前記スケーリングされた動きベクトルを分類するステップ、
   候補集合に含まれる前記複数のスケーリングされたベクトルのうち最も高い順序に分類されたベクトルを特定するステップ、
   前記動きベクトルの分類方法に従う前記候補集合から、前記現在の単位の動き予測に用いる動きベクトル予測子を選ぶステップを含み、
   前記候補単位は、前記現在の単位に隣接する隣接単位、及び、前記現在の単位の配列単位に隣接する又は前記配列単位内にある少なくとも１つの単位を有する
   動き予測方法。
2. 前記動きベクトル予測子の前記動きベクトルに基づいて前記現在の単位の動きベクトルを予測するステップを更に含む請求項１に記載の動き予測方法。
3. 前記時間的スケーリングファクタの計算のステップは、
   前記候補単位の前記動きベクトルの前記参照フレームと前記現在のフレームとの間の時間的距離を計算するステップ、
   ターゲットの検出フレームと前記現在のフレームとの間のターゲットの時間的距離を計算するステップ、および
   前記時間的距離によって前記ターゲットの時間的距離をそれぞれ分割し、前記時間的スケーリングファクタを得るステップを含む請求項１に記載の動き予測方法。
4. 前記候補単位の前記動きベクトルのスケーリングのステップは、
   前記候補単位の前記時間的スケーリングファクタによって前記候補単位の前記動きベクトルをそれぞれ乗算し、前記候補単位の前記スケーリングされた動きベクトルを得るステップを含む請求項３に記載の動き予測方法。
5. 前記候補単位は、前記現在の単位の左側にある左単位、前記現在の単位の上側にある上単位、前記現在の単位の右上への直線上にある右上単位、および前記現在の単位の左上への直線上にある左上単位を含む請求項１に記載の動き予測方法。
6. 前記時間的スケーリングファクタを計算するステップは、前記動きベクトルの前記参照フレームと前記配列単位と同じ位置のフレームとの間の前記時間的距離を計算するステップを含む
   請求項１に記載の動き予測方法。
7. 前記現在の単位の配列単位に隣接する少なくとも１つの単位は、前記配列単位の右下の方向の直線上に位置する単位を含み、
   前記配列単位内にある少なくとも１つの単位は、前記配列単位の内側に位置する単位を含む
   請求項１に記載の動き予測方法。
8. 前記スケーリングされた動きベクトルを分類するステップは、隣接情報、前記現在の単位の情報、及び前記現在の単位の位置の少なくとも１つ、又は、これらの組み合わせに基づき実行される
   請求項１に記載の動き予測方法。
9. 前記動きベクトルの前記候補集合の大きさが予め決まっている
   請求項１に記載の動き予測方法。

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