JPH02189087A - 動き補償演算方法 - Google Patents
動き補償演算方法Info
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- JPH02189087A JPH02189087A JP1009003A JP900389A JPH02189087A JP H02189087 A JPH02189087 A JP H02189087A JP 1009003 A JP1009003 A JP 1009003A JP 900389 A JP900389 A JP 900389A JP H02189087 A JPH02189087 A JP H02189087A
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-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
- H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
- H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
- H04N19/533—Motion estimation using multistep search, e.g. 2D-log search or one-at-a-time search [OTS]
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- Signal Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野Ｊ
この発明は動き補償演算方法、特にビデオ・コーデック
等における画像符号化伝送装置に適用して動き補償の演
算量を低減するに好適な動き補償演算方法に関するもの
である。
等における画像符号化伝送装置に適用して動き補償の演
算量を低減するに好適な動き補償演算方法に関するもの
である。
［従来の技術］
第５図は例えば文献「動き補償・背景予測を用いたフレ
ーム間符号化方式」 （電子通信学会論文誌 ’８５／
ｌ Ｖｏｌ、Ｊ６８−Ｂ Ｎｏ、ｌ ｐ７７〜ｐ８４
黒田英夫、武用直樹、橋本秀雄 共著）に示される従来
の動き補償演算方法の説明図で、特に全探索形の方法を
例示するものである。図において、（３）は現在の入力
フレーム中のある位置の動き補償用のブロックサイズ１
１Ｘ１２を有する現在入カブロック、（４）は前回入力
フレーム中における現在入カブロック（３）とマツチン
グ処理を行なう対象となるブロックの存在する範囲１１
＋２ｍ。
ーム間符号化方式」 （電子通信学会論文誌 ’８５／
ｌ Ｖｏｌ、Ｊ６８−Ｂ Ｎｏ、ｌ ｐ７７〜ｐ８４
黒田英夫、武用直樹、橋本秀雄 共著）に示される従来
の動き補償演算方法の説明図で、特に全探索形の方法を
例示するものである。図において、（３）は現在の入力
フレーム中のある位置の動き補償用のブロックサイズ１
１Ｘ１２を有する現在入カブロック、（４）は前回入力
フレーム中における現在入カブロック（３）とマツチン
グ処理を行なう対象となるブロックの存在する範囲１１
＋２ｍ。
１２ ＋２ｎを示す動きベクトル探索範囲である。
この場合、探索対象ブロック数Ｍは
Ｍ＝ （２ｍ＋１）Ｘ （２ｎ＋１） ・争（１）と
なり、探索範囲は水平方向に−ｍ〜十ｍ画素の範囲、垂
直方向に一〇〜＋ｎ画素の範囲となる。
なり、探索範囲は水平方向に−ｍ〜十ｍ画素の範囲、垂
直方向に一〇〜＋ｎ画素の範囲となる。
動き補償は、フレーム間符号化伝送方式において現在入
力フレームデータと前回入力フレームデータのフレーム
間相関を利用して、現在人力フレームデータにより近い
予１１＄１信号を求める処理をある一定の大きさのブロ
ック単位で処理するものである。そして、現在人力フレ
ームデータ中の現在入カブロック（３）と最も相関の高
いブロック、つまり差分絶対値和が最小となる条件等に
よりブロック間歪量の最も少ないブロックを前回入力フ
レームデータ申の動きベクトル探索範囲（４）から探索
し、動きベクトルと予１１？１信号を得ている。
力フレームデータと前回入力フレームデータのフレーム
間相関を利用して、現在人力フレームデータにより近い
予１１＄１信号を求める処理をある一定の大きさのブロ
ック単位で処理するものである。そして、現在人力フレ
ームデータ中の現在入カブロック（３）と最も相関の高
いブロック、つまり差分絶対値和が最小となる条件等に
よりブロック間歪量の最も少ないブロックを前回入力フ
レームデータ申の動きベクトル探索範囲（４）から探索
し、動きベクトルと予１１？１信号を得ている。
第３図は一般的なフレーム間符号化処理を実施した画像
符号化伝送装置の概略構成図である。図において、（１
）は時系列的に連続した複数のフレームで構成される画
像データの入力信号、（２）は入力信号（１）の現在入
カブロック（３）と前回の入力信号（１）として与えら
れた動きベクトル探索範囲（４）の相関近似計算により
予測信号を求める動き補償部、（５）、（６）は動き補
償部（２）から出力される予ａｌｌ信号、（７）は入力
信号（１）と予測信号（６）との差分信号を符号化して
動き補償された信号として出力する符号化部、（８）は
符号化部（７）で符号化された動き補償信号を復号化す
る復号化部、（９）は復号化部（７）からの信号と動き
補償部動き補償部（２）からの予測信号（６）を加算し
て再生データに戻しこれを記憶すると共に動き補償部（
２）に′動きベクトル探索範囲（４）を与えるフレーム
・メモリである。
符号化伝送装置の概略構成図である。図において、（１
）は時系列的に連続した複数のフレームで構成される画
像データの入力信号、（２）は入力信号（１）の現在入
カブロック（３）と前回の入力信号（１）として与えら
れた動きベクトル探索範囲（４）の相関近似計算により
予測信号を求める動き補償部、（５）、（６）は動き補
償部（２）から出力される予ａｌｌ信号、（７）は入力
信号（１）と予測信号（６）との差分信号を符号化して
動き補償された信号として出力する符号化部、（８）は
符号化部（７）で符号化された動き補償信号を復号化す
る復号化部、（９）は復号化部（７）からの信号と動き
補償部動き補償部（２）からの予測信号（６）を加算し
て再生データに戻しこれを記憶すると共に動き補償部（
２）に′動きベクトル探索範囲（４）を与えるフレーム
・メモリである。
以上のような構成において次にその動作を第４図の説明
図に従って説明する。
図に従って説明する。
第３図の１ト１或は、現在入力フレーム中の現在入カブ
ロック（３）である特定の位置の１ＩＸ１２のサイズの
ブロックＸに対して前回入力フレーム中の動きベクトル
探索範囲（４）内のＭ個のブロックとの間のブロック間
歪量を計算し、この歪の最小値、つまり最小歪を与える
最小歪ブロックｙの現在入カブロック（３）の位置に対
する相対位置つまり動きベクトルＶを求めると共にこの
ブロックの信号ｙ ５ｈｉｎを予１１１１信号（５）と
して出力するものである。そして、フレーム間符号化伝
送では信号の受信側でこの動きベクトル■の情報を伝送
することで受信側においても予測信号を生成することが
できる。
ロック（３）である特定の位置の１ＩＸ１２のサイズの
ブロックＸに対して前回入力フレーム中の動きベクトル
探索範囲（４）内のＭ個のブロックとの間のブロック間
歪量を計算し、この歪の最小値、つまり最小歪を与える
最小歪ブロックｙの現在入カブロック（３）の位置に対
する相対位置つまり動きベクトルＶを求めると共にこの
ブロックの信号ｙ ５ｈｉｎを予１１１１信号（５）と
して出力するものである。そして、フレーム間符号化伝
送では信号の受信側でこの動きベクトル■の情報を伝送
することで受信側においても予測信号を生成することが
できる。
今、与えられた動きベクトル探索範囲（４）内で探索対
象となる動きベクトルＶの個数をＭ（２以上の整数）と
する。特定の動きベクトル■の位置の前フレーム・ブロ
ックと現在の入力ブロックとの歪量として差分絶対値和
を用いた場合、歪量は ｄｉ −Σ１ｙｌＰ−ｘＰＩ ・ ・
・ （２）−ｔ となる。ここで、入力ブロックは ｘ −１ｘｌ、ｘ２ ・・・ｘＬ）、探索対象ブロッ
クは ｙｌ ＝ （ｙｌｌ、 ｙｌ２・・・ｙＩＬ）、ｌ鴫
１〜ＭＳＬは１１Ｘ１２である。そして、動きベクトル
Ｖは Ｖ−Ｖｉ １ｍ１ｎ ｄｌ ｌ ｉ ＝１〜Ｍ）
・・・（３）で求められる。
象となる動きベクトルＶの個数をＭ（２以上の整数）と
する。特定の動きベクトル■の位置の前フレーム・ブロ
ックと現在の入力ブロックとの歪量として差分絶対値和
を用いた場合、歪量は ｄｉ −Σ１ｙｌＰ−ｘＰＩ ・ ・
・ （２）−ｔ となる。ここで、入力ブロックは ｘ −１ｘｌ、ｘ２ ・・・ｘＬ）、探索対象ブロッ
クは ｙｌ ＝ （ｙｌｌ、 ｙｌ２・・・ｙＩＬ）、ｌ鴫
１〜ＭＳＬは１１Ｘ１２である。そして、動きベクトル
Ｖは Ｖ−Ｖｉ １ｍ１ｎ ｄｌ ｌ ｉ ＝１〜Ｍ）
・・・（３）で求められる。
そして、この場合の演算量Ｓ１は絶対差分値和演算をａ
マシンサイクル、比較処理をｂマシンサイクルとした場
合、 ＳｌｗＬｘＭｘａ十Ｍｘｂ −・・ （４）となる
。ここで、例えばａ−１マシンサイクル、ｂ−２マシン
サイクル、１１−８．１２−８、ｍ−８、ｎ−８とした
場合、Ｌ−６４、Ｍ−２８９となり、 Ｓｌよ１９．０００ Φφ・ （５）マシン
サイクルとなる。これはハードウェアの構成から見れば
非常に大きい値であり、映像信号であるフレームの周期
に合わせて従来からバイブライン処理等の高速の演算系
が用いられてきた。
マシンサイクル、比較処理をｂマシンサイクルとした場
合、 ＳｌｗＬｘＭｘａ十Ｍｘｂ −・・ （４）となる
。ここで、例えばａ−１マシンサイクル、ｂ−２マシン
サイクル、１１−８．１２−８、ｍ−８、ｎ−８とした
場合、Ｌ−６４、Ｍ−２８９となり、 Ｓｌよ１９．０００ Φφ・ （５）マシン
サイクルとなる。これはハードウェアの構成から見れば
非常に大きい値であり、映像信号であるフレームの周期
に合わせて従来からバイブライン処理等の高速の演算系
が用いられてきた。
しかし、ハードウェアの低減化は大きな課題であり、例
えば特開昭６３−１８１５８５号公報のｒＴＶ信号の動
き補償フレーム間符号化装置ｊでは演算量の低減の目的
で木探索形の動き補償演算を行なう方法が提案されてい
る。第６図はかかる動き補償演算方法の説明図であるが
、動きベクトル探索範囲（４）内を等間隔に低い密度の
第１の探索対象ブロック０を配置し、その中で最小歪を
与えるブロックＯを検出すると、次にそのブロック０を
中心とした狭い領域内で第２の探索対象ブロック口を配
置し、ここで最小歪を与えるプロツク口を検出して、更
にそのブロックを中心とする領域内で第３の探索対象ブ
ロック△を設定して最小歪を与えるブロック△を検出し
、最終的に動きベクトル探索範囲（４）内で最小歪を与
えるブロックを特定するというしのである。
えば特開昭６３−１８１５８５号公報のｒＴＶ信号の動
き補償フレーム間符号化装置ｊでは演算量の低減の目的
で木探索形の動き補償演算を行なう方法が提案されてい
る。第６図はかかる動き補償演算方法の説明図であるが
、動きベクトル探索範囲（４）内を等間隔に低い密度の
第１の探索対象ブロック０を配置し、その中で最小歪を
与えるブロックＯを検出すると、次にそのブロック０を
中心とした狭い領域内で第２の探索対象ブロック口を配
置し、ここで最小歪を与えるプロツク口を検出して、更
にそのブロックを中心とする領域内で第３の探索対象ブ
ロック△を設定して最小歪を与えるブロック△を検出し
、最終的に動きベクトル探索範囲（４）内で最小歪を与
えるブロックを特定するというしのである。
この場合の演算ｍｓ２は
Ｓ２− （９ＸＬＸａ＋９Ｘｂ）ｘ３６ ＠ （６）と
なる。従って、先と同じ条件下では Ｓ２ユ１．８００ ・・・ （７）マシン
サイクルとなる。
なる。従って、先と同じ条件下では Ｓ２ユ１．８００ ・・・ （７）マシン
サイクルとなる。
この木探索形の動き補償演算方法は演算量が少な（て済
むが、一方最小歪ブロックを検出する能力を考えると全
探索形に比べて劣るという欠点がある。つまり、最初の
低密度の探索時のマツチングの過程で、本来の最小歪ブ
ロックの位置と離れた位置のブロックが選択される場合
が十分に発生し得るもので、目標とする最小歪量に達せ
ず相関無しの判定がなされるケースが増大して非効率で
ある。
むが、一方最小歪ブロックを検出する能力を考えると全
探索形に比べて劣るという欠点がある。つまり、最初の
低密度の探索時のマツチングの過程で、本来の最小歪ブ
ロックの位置と離れた位置のブロックが選択される場合
が十分に発生し得るもので、目標とする最小歪量に達せ
ず相関無しの判定がなされるケースが増大して非効率で
ある。
［発明が解決しようとする課題］
従来の動き補償演算方法は以上のように構成されている
ので、動き補償演算で確実性の高い全探索を行なおうと
すると演算量が増大してハードウェアの構成が大規模と
なり、−力木探索等により演算量を低減した場合、最小
歪ブロックの検出性能が劣り誤検出や非効率な伝送を享
受せざるを得ない等の問題点があった。
ので、動き補償演算で確実性の高い全探索を行なおうと
すると演算量が増大してハードウェアの構成が大規模と
なり、−力木探索等により演算量を低減した場合、最小
歪ブロックの検出性能が劣り誤検出や非効率な伝送を享
受せざるを得ない等の問題点があった。
この発明は上記のような課題を解決するためになされた
もので、最小歪ブロックの検出性能を劣化させることな
く演Ｗｆｆｉを少なくしハードウェアの簡潔化と小型化
を計ることのできる動き補償演算方法を得ることを目的
とする。
もので、最小歪ブロックの検出性能を劣化させることな
く演Ｗｆｆｉを少なくしハードウェアの簡潔化と小型化
を計ることのできる動き補償演算方法を得ることを目的
とする。
［課題を解決するための手段］
この発明にかかる動き補償演算方法は、時系列的に順次
入力される複数のフレームからなるディジタル画像デー
タの現在の入力フレームを複数のブロックに分割して現
在の入力フレームの画像データの各ブロックに対して前
回の入力フレームの中のブロックとの間でパターン間の
近似を計算して最小歪を与えるブロックと動きベクトル
を検出するに当り、前回フレームデータ中の動きベクト
ル探索範囲である符号化対象入力データブロックの位置
を中心としてある一定の大きさを持つ第１の動きベクト
ル探索範囲を探索小領域として設定し、この第１の探索
範囲内を均等になるように複数の領域に分割して計算対
象動きベクトルとし、各領域毎に粗い密度でｎ個（ｎは
１以上の整数）の第１の探索動きベクトル群を配置し、
この動きベクトルの示す位置のブロックデータと現在入
カブロックである入力データブロックとのパターン類似
度を示す歪量を個々の動きベクトル毎に求めてその値の
ｎ個の動きベクトルについての総和を領域内歪量とし、
この領域内歪み量が最小となる領域を第１の探索領域内
で検出し、領域内歪量が最小となった領域を最小歪領域
としてこの領域を中心にして第１の探索範囲より小とな
る大きさを持つ第２の動きベクトル探索範囲を限定化探
索範囲として設定し、この第２の探索範囲内では高い密
度で第２の探索動きベクトル群を配置し、この第２の動
きベクトル群に基づいて入力データブロツクと最も近似
するブロックを最小歪量に基づいて検出し、この最小歪
みをもたらすブロックとその動きベクトルを最終的な予
測信号および動きベクトルとする動き補償演算方法を提
供するものである。
入力される複数のフレームからなるディジタル画像デー
タの現在の入力フレームを複数のブロックに分割して現
在の入力フレームの画像データの各ブロックに対して前
回の入力フレームの中のブロックとの間でパターン間の
近似を計算して最小歪を与えるブロックと動きベクトル
を検出するに当り、前回フレームデータ中の動きベクト
ル探索範囲である符号化対象入力データブロックの位置
を中心としてある一定の大きさを持つ第１の動きベクト
ル探索範囲を探索小領域として設定し、この第１の探索
範囲内を均等になるように複数の領域に分割して計算対
象動きベクトルとし、各領域毎に粗い密度でｎ個（ｎは
１以上の整数）の第１の探索動きベクトル群を配置し、
この動きベクトルの示す位置のブロックデータと現在入
カブロックである入力データブロックとのパターン類似
度を示す歪量を個々の動きベクトル毎に求めてその値の
ｎ個の動きベクトルについての総和を領域内歪量とし、
この領域内歪み量が最小となる領域を第１の探索領域内
で検出し、領域内歪量が最小となった領域を最小歪領域
としてこの領域を中心にして第１の探索範囲より小とな
る大きさを持つ第２の動きベクトル探索範囲を限定化探
索範囲として設定し、この第２の探索範囲内では高い密
度で第２の探索動きベクトル群を配置し、この第２の動
きベクトル群に基づいて入力データブロツクと最も近似
するブロックを最小歪量に基づいて検出し、この最小歪
みをもたらすブロックとその動きベクトルを最終的な予
測信号および動きベクトルとする動き補償演算方法を提
供するものである。
［作用コ
この発明における動き補償演算方法は動きベクトル探索
範囲内を複数の探索小領域に分割し、各領域毎に複数個
の探索対象ブロックを低密度で配置して計算対象動きベ
クトルによりそのブロック間歪量の合計が最小となる領
域を最小歪領域として検出し、その最小歪領域について
限定化探索範囲を高密度の探索対象ブロックとして設定
しその中から動きベクトルを検出するようにしており、
先ず領域単位で歪量を比較することで高い精度での最小
歪ブロックの存在位置の絞り込みが可能となり、その後
に領域内で高密度の動きベクトル探索を行なうことで演
算量を抑制しながら高い検出精度を確保している。
範囲内を複数の探索小領域に分割し、各領域毎に複数個
の探索対象ブロックを低密度で配置して計算対象動きベ
クトルによりそのブロック間歪量の合計が最小となる領
域を最小歪領域として検出し、その最小歪領域について
限定化探索範囲を高密度の探索対象ブロックとして設定
しその中から動きベクトルを検出するようにしており、
先ず領域単位で歪量を比較することで高い精度での最小
歪ブロックの存在位置の絞り込みが可能となり、その後
に領域内で高密度の動きベクトル探索を行なうことで演
算量を抑制しながら高い検出精度を確保している。
［実施例］
以下図面を参照しながらこの発明の詳細な説明する。ｍ
１図はこの発明の一実施例に係る動き補償演算方法の説
明図、ｆ５２図は動きベクトル検出における処理のフロ
ーチャートである。第１図において、（１０）は動きベ
クトル探索範囲（４）において均等に分割された探索小
領域、（１１）は探索小領域（１０）内において均等に
配置された歪量の＝１算対象動きベクトル、（１２）は
探索小領域（１０）内に配された計算対象動きベクトル
（１１）のブロック間歪量の総和が最小となる最小歪領
域、（１３）は高密度の歪計算対象となる動きベクトル
の配置を有する限定化探索範囲である。
１図はこの発明の一実施例に係る動き補償演算方法の説
明図、ｆ５２図は動きベクトル検出における処理のフロ
ーチャートである。第１図において、（１０）は動きベ
クトル探索範囲（４）において均等に分割された探索小
領域、（１１）は探索小領域（１０）内において均等に
配置された歪量の＝１算対象動きベクトル、（１２）は
探索小領域（１０）内に配された計算対象動きベクトル
（１１）のブロック間歪量の総和が最小となる最小歪領
域、（１３）は高密度の歪計算対象となる動きベクトル
の配置を有する限定化探索範囲である。
さて、第１図（ａ）は領域判定ステップを説明するもの
であるが、図示のように本来の動きベクトル探索範囲（
４）内を均等に複数の探索小領域（１０）に分割する。
であるが、図示のように本来の動きベクトル探索範囲（
４）内を均等に複数の探索小領域（１０）に分割する。
このときの探索小領域（１０）の総数をＲとする。各探
索小領域（１０）内において粗い密度で均等に歪計算対
象となる計算対象動きベクトル（１１）を配置する。こ
のとき、この計算対象動きベクトル（１１）の総数をｅ
とする。この計算対象動きベクトル（１１）の位置のブ
ロックと現在入カブロック（３）のブロック間歪量ｄｑ
（ｑ−１〜ｅ）を計算して（ステップＳ１）、その
総和をこの探索小領域（１ｏ）の領域内型ｆｆ１Ｄｊ（
ｊ−１〜Ｒ）とする。
索小領域（１０）内において粗い密度で均等に歪計算対
象となる計算対象動きベクトル（１１）を配置する。こ
のとき、この計算対象動きベクトル（１１）の総数をｅ
とする。この計算対象動きベクトル（１１）の位置のブ
ロックと現在入カブロック（３）のブロック間歪量ｄｑ
（ｑ−１〜ｅ）を計算して（ステップＳ１）、その
総和をこの探索小領域（１ｏ）の領域内型ｆｆ１Ｄｊ（
ｊ−１〜Ｒ）とする。
このとき、
Ｄｊ −Σｄｑ
−ｔ
Ｌ
−Σ Σｌｘｐ −ｙｌＰｌ ・・・ （８）ｑ
−ｔ Ｐ自ｌ であるから、演′Ｒ量は１つの探索小領域（１０）当た
り （ｅｘＬｘａ） ・・・ （９）マシ
ンサイクルとなる。この演算を全ての探索小領域（１０
）について行ない、最小の領域内の歪ｆｉＤｍｉｎを持
つ最小歪領域（１２）を検出する（ステップＳ２）。こ
の時点で演算量は、（（ｅＸＬＸａ）ｘＲ＋Ｒｘｂ）ｅ
Ｉ （１０）となる。
−ｔ Ｐ自ｌ であるから、演′Ｒ量は１つの探索小領域（１０）当た
り （ｅｘＬｘａ） ・・・ （９）マシ
ンサイクルとなる。この演算を全ての探索小領域（１０
）について行ない、最小の領域内の歪ｆｉＤｍｉｎを持
つ最小歪領域（１２）を検出する（ステップＳ２）。こ
の時点で演算量は、（（ｅＸＬＸａ）ｘＲ＋Ｒｘｂ）ｅ
Ｉ （１０）となる。
次に、第１図（ｂ）の動き検出ステップの説明図に示す
ように、領域判定ステップで求めた最小歪領域（１２）
を中心としてｋｌＸＩｃ２のサイズを有する限定化探索
範囲（１３）を設定して、この範囲内において高密度に
探索対象となる動きベクトルを配置する（ステップＳ３
）。この限定化探索範囲（１３）内での演算量は １ （ｌｃｌ ｘｋ２ ）ｘＬｘａ） ６ ＊ ＠
（１１）と、比較処理の （ｋｌ Ｘｋ２ ）Ｘｂ −−” （１２）
の和となる。
ように、領域判定ステップで求めた最小歪領域（１２）
を中心としてｋｌＸＩｃ２のサイズを有する限定化探索
範囲（１３）を設定して、この範囲内において高密度に
探索対象となる動きベクトルを配置する（ステップＳ３
）。この限定化探索範囲（１３）内での演算量は １ （ｌｃｌ ｘｋ２ ）ｘＬｘａ） ６ ＊ ＠
（１１）と、比較処理の （ｋｌ Ｘｋ２ ）Ｘｂ −−” （１２）
の和となる。
ここで、探索小領域（１０）の総数Ｒ−９、探索小領域
（１０）内の計算対象動きベクトル（１１）の数ｅ−４
、限定化探索範囲（１３）のｋｌ。
（１０）内の計算対象動きベクトル（１１）の数ｅ−４
、限定化探索範囲（１３）のｋｌ。
ｋ２の値を共に６とすると、総合演算量はＳ＝ （（ｅ
ＸＬＸａ）ｘＲ＋Ｒｘｂ）＋ （ｋｌ ｘｋ２ ）ＸＬ
Ｘａ ＋ （ｋｌ ｘ 目ｃ２）ｘｂ ユ ４．８００ ・ ・ ・ （１３
）マシンサイクルとなり、全探索を行なう場合に較べて
約１／４の演算量となる。
ＸＬＸａ）ｘＲ＋Ｒｘｂ）＋ （ｋｌ ｘｋ２ ）ＸＬ
Ｘａ ＋ （ｋｌ ｘ 目ｃ２）ｘｂ ユ ４．８００ ・ ・ ・ （１３
）マシンサイクルとなり、全探索を行なう場合に較べて
約１／４の演算量となる。
なお、上記実施例では低密度探索による領域限定化を１
段とした場合を例示したが、複数回に分けて実施しても
良いことはもちろんである。
段とした場合を例示したが、複数回に分けて実施しても
良いことはもちろんである。
また、上記実施例では歪量演算に差分絶対固相を用いた
場合を例示したが差分２乗和を用いてもよい。
場合を例示したが差分２乗和を用いてもよい。
［発明の効果］
以上のように、この発明によれば動きベクトル探索範囲
の絞り込みに領域別歪量を用いることで絞り込み時点で
のマツチング誤りを防ぐと共に絞り込まれた領域に対し
てのみ高密度の動きベクトル探索を行なうので演算量が
少なくハードウェアの簡略化が可能で検出精度の高い動
きベクトルの検出が可能な動き補償演算方法が得られる
効果がある。
の絞り込みに領域別歪量を用いることで絞り込み時点で
のマツチング誤りを防ぐと共に絞り込まれた領域に対し
てのみ高密度の動きベクトル探索を行なうので演算量が
少なくハードウェアの簡略化が可能で検出精度の高い動
きベクトルの検出が可能な動き補償演算方法が得られる
効果がある。
第１図はこの発明の一実施例に係る動き補償演算方法の
説明図、第２図は動きベクトル検出における処理のフロ
ーチャート、第３図は一般的なフレーム間符号化処理を
実施した画像符号化伝送装置の概略構成図、第４図、第
５図は従来の全探索形の動き補償演算方法の説明図、第
６図は従来の本探索形の動き補償演算方法の説明図であ
る。 （１）は入力信号、（２）は動き補償部、（３）は現在
入カブロック、（４）は動きベクトル探索範囲、（７）
は符号化部、（８）は復号化部、（９）はフレームメモ
リ、（１０）は探索小領域、（１１）は計算対象動きベ
クトル、（１２）は最小歪領域、（１３）は限定化探索
範囲である。 なお、図中、同一符合は同一、または相当部分を示す。 代理人 弁理士 大 岩 増 雄 （外 ２名） 協１ 重ｆＪさへ゛クトレ掟′ｆ：、を二８１挿メ＆理のフロ
ーナ、−ト第 ２ 図 １な）力フレーム ＃凹λ力２レーム （ａ） （ｂ） やヒ象り全稈ｆ形＝ｌ勧さ桶償漬葛−じム肖観明５０第
４図 一般ｆ：Ｊクフレーム屑考シ乙ρ理８叉施し区道碩ｉ引
麓り仏遡４既＝ｂ＊Ａ図第３図 収束９米析・常形碌υ刊４ｍ”ｌ影り既明凹第６図 ５、補正の対象
説明図、第２図は動きベクトル検出における処理のフロ
ーチャート、第３図は一般的なフレーム間符号化処理を
実施した画像符号化伝送装置の概略構成図、第４図、第
５図は従来の全探索形の動き補償演算方法の説明図、第
６図は従来の本探索形の動き補償演算方法の説明図であ
る。 （１）は入力信号、（２）は動き補償部、（３）は現在
入カブロック、（４）は動きベクトル探索範囲、（７）
は符号化部、（８）は復号化部、（９）はフレームメモ
リ、（１０）は探索小領域、（１１）は計算対象動きベ
クトル、（１２）は最小歪領域、（１３）は限定化探索
範囲である。 なお、図中、同一符合は同一、または相当部分を示す。 代理人 弁理士 大 岩 増 雄 （外 ２名） 協１ 重ｆＪさへ゛クトレ掟′ｆ：、を二８１挿メ＆理のフロ
ーナ、−ト第 ２ 図 １な）力フレーム ＃凹λ力２レーム （ａ） （ｂ） やヒ象り全稈ｆ形＝ｌ勧さ桶償漬葛−じム肖観明５０第
４図 一般ｆ：Ｊクフレーム屑考シ乙ρ理８叉施し区道碩ｉ引
麓り仏遡４既＝ｂ＊Ａ図第３図 収束９米析・常形碌υ刊４ｍ”ｌ影り既明凹第６図 ５、補正の対象
Claims (1)
- 時系列的に順次入力される複数のフレームからなるディ
ジタル画像データの現在の入力フレームを複数のブロッ
クに分割して現在の入力フレームの画像データの各ブロ
ックに対して前回の入力フレームの中のブロックとの間
でパターン間の近似を計算して最小歪を与えるブロック
と動きベクトルを検出するに当り、前回フレームデータ
中に符号化対象入力データブロックの位置を中心として
ある一定の大きさを持つ第１の動きベクトル探索範囲を
設定し、この第１の探索範囲内を均等になるように複数
の領域に分割し、各領域毎に粗い密度でｎ個（ｎは１以
上の整数）の第１の探索動きベクトル群を配置し、この
動きベクトルの示す位置のブロックデータと入力データ
ブロックとのパターン類似度を示す歪量を個々の動きベ
クトル毎に求めてその値のｎ個の動きベクトルについて
の総和を領域内歪量とし、この領域内歪み量が最小とな
る領域を第１の探索領域内で検出し、領域内歪量が最小
となった領域を中心にして第１の探索範囲より小となる
大きさを持つ第２の動きベクトル探索範囲を設定し、こ
の第２の探索範囲内では高い密度で第２の探索動きベク
トル群を配置し、この第２の動きベクトル群に基づいて
入力データブロックと最も近似するブロックを最小歪量
に基づいて検出し、この最小歪みをもたらすブロックと
その動きベクトルを最終的な予測信号および動きベクト
ルとすることを特徴とする動き補償演算方法。
Priority Applications (13)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1009003A JPH02189087A (ja) | 1989-01-18 | 1989-01-18 | 動き補償演算方法 |
| CA000605490A CA1311063C (en) | 1988-12-16 | 1989-07-12 | Digital signal processor |
| US07/379,274 US5161247A (en) | 1988-12-16 | 1989-07-13 | Digital signal processor matching data blocks against a reference block and replacing the reference block when a new minimum distortion block is calculated |
| EP95106305A EP0666533A1 (en) | 1988-12-16 | 1989-07-15 | Digital signal processor |
| EP95106304A EP0669599A1 (en) | 1988-12-16 | 1989-07-15 | Digital signal processor |
| DE68927798T DE68927798T2 (de) | 1988-12-16 | 1989-07-15 | Prozessor für ein numerisches Signal |
| EP95106303A EP0666532A1 (en) | 1988-12-16 | 1989-07-15 | Digital signal processor |
| EP89113000A EP0373291B1 (en) | 1988-12-16 | 1989-07-15 | Digital signal processor |
| KR1019890017852A KR920010933B1 (ko) | 1988-12-16 | 1989-12-04 | 디지탈신호 처리장치 및 움직임 보상연산방법 |
| US07/907,233 US5442799A (en) | 1988-12-16 | 1992-07-01 | Digital signal processor with high speed multiplier means for double data input |
| US08/103,175 US5421023A (en) | 1988-12-16 | 1993-08-06 | Motion vector calculation method using sequential minimum distortion calculations at different densities |
| US08/128,257 US5504916A (en) | 1988-12-16 | 1993-09-28 | Digital signal processor with direct data transfer from external memory |
| US08/140,989 US5388236A (en) | 1988-12-16 | 1993-10-25 | Digital signal processor with multiway branching based on parallel evaluation of N threshold values followed by sequential evaluation of M |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1009003A JPH02189087A (ja) | 1989-01-18 | 1989-01-18 | 動き補償演算方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02189087A true JPH02189087A (ja) | 1990-07-25 |
Family
ID=11708489
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1009003A Pending JPH02189087A (ja) | 1988-12-16 | 1989-01-18 | 動き補償演算方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02189087A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06133296A (ja) * | 1992-10-16 | 1994-05-13 | Toko Inc | 動き検出方法および装置 |
| US7154950B2 (en) | 2000-06-07 | 2006-12-26 | Intel Corporation | Adaptive early exit techniques in image correlation |
| US8804844B2 (en) | 2000-06-07 | 2014-08-12 | Analog Devices, Inc. | Adaptive early exit techniques in image correlation |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61283292A (ja) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 最適ベクトル検出方式 |
-
1989
- 1989-01-18 JP JP1009003A patent/JPH02189087A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61283292A (ja) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 最適ベクトル検出方式 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06133296A (ja) * | 1992-10-16 | 1994-05-13 | Toko Inc | 動き検出方法および装置 |
| US7154950B2 (en) | 2000-06-07 | 2006-12-26 | Intel Corporation | Adaptive early exit techniques in image correlation |
| US8804844B2 (en) | 2000-06-07 | 2014-08-12 | Analog Devices, Inc. | Adaptive early exit techniques in image correlation |
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