JPH05292489A - 動きベクトル推定方法 - Google Patents
動きベクトル推定方法Info
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- JPH05292489A JPH05292489A JP9097492A JP9097492A JPH05292489A JP H05292489 A JPH05292489 A JP H05292489A JP 9097492 A JP9097492 A JP 9097492A JP 9097492 A JP9097492 A JP 9097492A JP H05292489 A JPH05292489 A JP H05292489A
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- Japan
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- Color Television Systems (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 入力画像にノイズと全体の輝度変化がある場
合にも正しい動きベクトルを検出できる動きベクトル推
定法、あるいは輝度が同じで色が異なる動きも検出でき
る動きベクトル推定法を用いて、動き補償フレーム間符
号化方式の符号化効率を向上する。 【構成】 ディジタル画像信号系列の時間的冗長度を動
き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像の高能率
符号化方法において、入力画像を輝度信号と色差信号に
変換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施し、画
像全体の平均値除去を行った後に、動きベクトルの大き
さを推定する。また、ディジタル画像信号系列の時間的
冗長度を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画
像の高能率符号化方法において、動きベクトル推定に用
いるマッチングのための評価値を輝度信号と色差信号と
から求める。
合にも正しい動きベクトルを検出できる動きベクトル推
定法、あるいは輝度が同じで色が異なる動きも検出でき
る動きベクトル推定法を用いて、動き補償フレーム間符
号化方式の符号化効率を向上する。 【構成】 ディジタル画像信号系列の時間的冗長度を動
き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像の高能率
符号化方法において、入力画像を輝度信号と色差信号に
変換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施し、画
像全体の平均値除去を行った後に、動きベクトルの大き
さを推定する。また、ディジタル画像信号系列の時間的
冗長度を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画
像の高能率符号化方法において、動きベクトル推定に用
いるマッチングのための評価値を輝度信号と色差信号と
から求める。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、動画像の高能率符号化
方式に関し、特に、入力画像を輝度信号と色差信号に変
換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施し、画像
全体の平均値除去を行った後に、動きベクトルの大きさ
を推定することを特徴とする動きベクトル推定方法に関
する。
方式に関し、特に、入力画像を輝度信号と色差信号に変
換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施し、画像
全体の平均値除去を行った後に、動きベクトルの大きさ
を推定することを特徴とする動きベクトル推定方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】動画像の高能率符号化に用いられる動き
補償フレーム間予測には、動きベクトルの推定が必要で
ある。画像を輝度信号と色差信号に変換した後に、輝度
信号をブロックに区切り、当該ブロックに対して前の時
刻の画像のどのブロックが最も近いかを絶対値総和など
の誤差評価基準を用いて算出し、最小誤差を与える点を
当該ブロックの動きベクトルとするブロックマッチング
型の動きベクトル推定法が用いられてきている。色差信
号の動き補償には、輝度信号から求めたベクトルを画像
サイズに合わせて縮小、拡大して適用されている。
補償フレーム間予測には、動きベクトルの推定が必要で
ある。画像を輝度信号と色差信号に変換した後に、輝度
信号をブロックに区切り、当該ブロックに対して前の時
刻の画像のどのブロックが最も近いかを絶対値総和など
の誤差評価基準を用いて算出し、最小誤差を与える点を
当該ブロックの動きベクトルとするブロックマッチング
型の動きベクトル推定法が用いられてきている。色差信
号の動き補償には、輝度信号から求めたベクトルを画像
サイズに合わせて縮小、拡大して適用されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来の動きベクトル推定方法では、入力画像にフリッカや
フェードイン・フェードアウトなどの輝度変化があった
とき、ブロックマッチング法ではブロック間の絶対値誤
差や自乗誤差を用いるかぎり、画像中の物体の動きベク
トルは検出できなかった。
来の動きベクトル推定方法では、入力画像にフリッカや
フェードイン・フェードアウトなどの輝度変化があった
とき、ブロックマッチング法ではブロック間の絶対値誤
差や自乗誤差を用いるかぎり、画像中の物体の動きベク
トルは検出できなかった。
【０００４】しかも、通常のカメラから得られた画像に
はノイズが含まれており、ノイズが誤差評価基準に影響
し、正しい動きベクトルが検出できなかった。
はノイズが含まれており、ノイズが誤差評価基準に影響
し、正しい動きベクトルが検出できなかった。
【０００５】そこで、低域通過型あるいは帯域通過型フ
ィルタの適用が提案されているが、低域通過型フィルタ
のみであれば、輝度変化が伴った場合には、動きベクト
ルの検出が不可能であり、帯域通過型フィルタは、低域
通過特性と鋭い直流遮断特性を持つものを実際に設計し
ようとすれば、フィルタタップ数が非常に大きくなり、
実現が困難である。
ィルタの適用が提案されているが、低域通過型フィルタ
のみであれば、輝度変化が伴った場合には、動きベクト
ルの検出が不可能であり、帯域通過型フィルタは、低域
通過特性と鋭い直流遮断特性を持つものを実際に設計し
ようとすれば、フィルタタップ数が非常に大きくなり、
実現が困難である。
【０００６】また、従来の高能率符号化での動きベクト
ル検出は、輝度信号のみからの動きベクトル推定であっ
たため、輝度が同じで色だけが異なる画像中の物体の動
きベクトルは検出できなかった。
ル検出は、輝度信号のみからの動きベクトル推定であっ
たため、輝度が同じで色だけが異なる画像中の物体の動
きベクトルは検出できなかった。
【０００７】本発明は、前記問題点を解決するためにな
されたものであり、本発明の目的は、入力画像にノイズ
と全体の輝度変化がある場合にも正しい動きベクトルを
検出できる動きベクトル推定法、あるいは輝度が同じで
色が異なる動きも検出できる動きベクトル推定法を用い
て、動き補償フレーム間符号化方式の符号化効率を向上
することにある。
されたものであり、本発明の目的は、入力画像にノイズ
と全体の輝度変化がある場合にも正しい動きベクトルを
検出できる動きベクトル推定法、あるいは輝度が同じで
色が異なる動きも検出できる動きベクトル推定法を用い
て、動き補償フレーム間符号化方式の符号化効率を向上
することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明では、ディジタル画像信号系列の時間的冗長
度を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像の
高能率符号化方法において、入力画像を輝度信号と色差
信号に変換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施
し、画像全体の平均値除去を行った後に、動きベクトル
の大きさを推定することを特徴とする。
に、本発明では、ディジタル画像信号系列の時間的冗長
度を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像の
高能率符号化方法において、入力画像を輝度信号と色差
信号に変換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施
し、画像全体の平均値除去を行った後に、動きベクトル
の大きさを推定することを特徴とする。
【０００９】また、ディジタル画像信号系列の時間的冗
長度を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像
の高能率符号化方法において、動きベクトル推定に用い
るマッチングのための評価値を輝度信号と色差信号とか
ら求めることを特徴とする。
長度を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像
の高能率符号化方法において、動きベクトル推定に用い
るマッチングのための評価値を輝度信号と色差信号とか
ら求めることを特徴とする。
【００１０】
【作用】前述の手段によれば、輝度と色差信号に分解さ
れた入力画像に対して、低域通過型フィルタを適用した
後、画像全体の平均値を求めてこれをフィルタ処理画像
から減算し、動きベクトル検出を行う、あるいは先に平
均値を引いた後フィルタを適用し、動きベクトル検出を
行うので、動き補償フレーム間予測符号化においてノイ
ズや輝度変化が存在する入力画像に対して動きベクトル
を推定することができる。これにより、動き補償フレー
ム間予測が有効になるので、符号化効率を向上すること
ができる。
れた入力画像に対して、低域通過型フィルタを適用した
後、画像全体の平均値を求めてこれをフィルタ処理画像
から減算し、動きベクトル検出を行う、あるいは先に平
均値を引いた後フィルタを適用し、動きベクトル検出を
行うので、動き補償フレーム間予測符号化においてノイ
ズや輝度変化が存在する入力画像に対して動きベクトル
を推定することができる。これにより、動き補償フレー
ム間予測が有効になるので、符号化効率を向上すること
ができる。
【００１１】また、輝度信号だけでなく色差信号に対し
てもブロックマッチングを行い、個々の誤差評価関数の
１次結合を全体の評価関数として動きベクトル検出を行
うことにより、輝度が同じで色の動きが存在する入力画
像に対して動きベクトル推定が可能となる。さらに、輝
度変化とノイズの影響を受けずに輝度が同じで色の動き
が存在する入力画像に対しても動きベクトルを推定する
ことができる。
てもブロックマッチングを行い、個々の誤差評価関数の
１次結合を全体の評価関数として動きベクトル検出を行
うことにより、輝度が同じで色の動きが存在する入力画
像に対して動きベクトル推定が可能となる。さらに、輝
度変化とノイズの影響を受けずに輝度が同じで色の動き
が存在する入力画像に対しても動きベクトルを推定する
ことができる。
【００１２】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。
細に説明する。
【００１３】〔実施例１〕図１は、本発明の動きベクト
ル推定方法を実施する実施装置の実施例１の概略構成を
示すブロック構成図である。
ル推定方法を実施する実施装置の実施例１の概略構成を
示すブロック構成図である。
【００１４】図１において、１は現フレームの画像、２
は低域通過フィルタ処理部、３は平均値計算部、４は現
フレームフィルタ処理画像、５は前フレームの画像、６
は低域通過フィルタ処理部、７は平均値計算部、８は前
フレームフィルタ処理画像、９はブロックマッチング
部、１０は動きベクトルである。
は低域通過フィルタ処理部、３は平均値計算部、４は現
フレームフィルタ処理画像、５は前フレームの画像、６
は低域通過フィルタ処理部、７は平均値計算部、８は前
フレームフィルタ処理画像、９はブロックマッチング
部、１０は動きベクトルである。
【００１５】本実施例１の動きベクトル推定装置におい
て、図１に示すように、現フレームの画像１は、低域通
過フィルタ処理部２でノイズが除去され、さらに、平均
値計算部３により算出された平均値との差分が計算さ
れ、現フレームフィルタ処理画像４が得られる。前フレ
ームの画像５も現フレームの画像１と全く同様に処理さ
れ、前フレームフィルタ処理画像８が得られているもの
とする。
て、図１に示すように、現フレームの画像１は、低域通
過フィルタ処理部２でノイズが除去され、さらに、平均
値計算部３により算出された平均値との差分が計算さ
れ、現フレームフィルタ処理画像４が得られる。前フレ
ームの画像５も現フレームの画像１と全く同様に処理さ
れ、前フレームフィルタ処理画像８が得られているもの
とする。
【００１６】現フレームフィルタ処理画像４と前フレー
ムフィルタ処理画像８がブロックマッチング部９に入力
され、動き補償ブロック毎（例えば１６×１６画素）に
動きベクトル１０が推定される。評価関数には、２ブロ
ック間の差分信号の絶対値総和、絶対値平均、自乗総和
自乗平均など任意の基準を用いることができる。
ムフィルタ処理画像８がブロックマッチング部９に入力
され、動き補償ブロック毎（例えば１６×１６画素）に
動きベクトル１０が推定される。評価関数には、２ブロ
ック間の差分信号の絶対値総和、絶対値平均、自乗総和
自乗平均など任意の基準を用いることができる。
【００１７】〔実施例２〕図２は、本発明の動きベクト
ル推定方法を実施する実施装置の実施例２の概略構成を
示すブロック構成図である。
ル推定方法を実施する実施装置の実施例２の概略構成を
示すブロック構成図である。
【００１８】図２において、１１は現フレームの輝度信
号（Ｙ）、１２は現フレームの色差信号（Ｕ）、１３は
現フレームの色差信号（Ｖ）、１４は前フレームの輝度
信号（Ｙ）、１５は前フレームの色差信号（Ｕ）、１６
は前フレームの色差信号（Ｖ）、１７は輝度信号差分評
価部、１８は色差信号差分評価部、１９は色差信号差分
評価部、２０は評価値Ｅy、２１は評価値Ｅu、２２は評
価値Ｅv、２３は全体評価部、２４は画像全体に対する
誤差評価値Ｅt、２５は最小誤差判定部、２６は推定動
きベクトルである。
号（Ｙ）、１２は現フレームの色差信号（Ｕ）、１３は
現フレームの色差信号（Ｖ）、１４は前フレームの輝度
信号（Ｙ）、１５は前フレームの色差信号（Ｕ）、１６
は前フレームの色差信号（Ｖ）、１７は輝度信号差分評
価部、１８は色差信号差分評価部、１９は色差信号差分
評価部、２０は評価値Ｅy、２１は評価値Ｅu、２２は評
価値Ｅv、２３は全体評価部、２４は画像全体に対する
誤差評価値Ｅt、２５は最小誤差判定部、２６は推定動
きベクトルである。
【００１９】本実施例２の動きベクトル推定装置におい
て、図２に示すように、現フレームの画像は、輝度信号
（Ｙ）１１、色差信号（Ｕ）１２、および色差信号
（Ｖ）１３から成っており、前フレームの画像５は、輝
度信号（Ｙ）１４、２つの色差信号（色差信号（Ｕ）１
５、および色差信号（Ｖ）１６）から成っている。輝度
信号（Ｙ）１１と輝度信号（Ｙ）１４は、輝度信号差分
評価部１７に入力される。色差信号１２，１３および色
差信号１５，１６も同様に色差信号差分評価部１８，１
９に入力される。それぞれの評価部１７，１８，１９か
らの評価値Ｅy２０，Ｅu２１，Ｅv２２は、全体評価部
２３に入力される。ここで、画像全体に対する誤差評価
値Ｅt２４はＥy２０，Ｅu２１，Ｅv２２の１次結合（次
式）で計算できる。
て、図２に示すように、現フレームの画像は、輝度信号
（Ｙ）１１、色差信号（Ｕ）１２、および色差信号
（Ｖ）１３から成っており、前フレームの画像５は、輝
度信号（Ｙ）１４、２つの色差信号（色差信号（Ｕ）１
５、および色差信号（Ｖ）１６）から成っている。輝度
信号（Ｙ）１１と輝度信号（Ｙ）１４は、輝度信号差分
評価部１７に入力される。色差信号１２，１３および色
差信号１５，１６も同様に色差信号差分評価部１８，１
９に入力される。それぞれの評価部１７，１８，１９か
らの評価値Ｅy２０，Ｅu２１，Ｅv２２は、全体評価部
２３に入力される。ここで、画像全体に対する誤差評価
値Ｅt２４はＥy２０，Ｅu２１，Ｅv２２の１次結合（次
式）で計算できる。
【００２０】Ｅt＝ＡyＥy＋ＡuＥu＋ＡvＥv ここに、Ａy，Ａu，Ａuは任意の係数である。Ｅt２４は
最小誤差判定部２５にメモリされる。最小誤差判定部２
５においてＥt２４の最小値を与えるベクトルが検出さ
れ推定動きベクトル２６とされる。
最小誤差判定部２５にメモリされる。最小誤差判定部２
５においてＥt２４の最小値を与えるベクトルが検出さ
れ推定動きベクトル２６とされる。
【００２１】〔実施例３〕図３は、本発明の動きベクト
ル推定方法を実施する実施装置の実施例３の概略構成を
示すブロック構成図であり、前記図１および図２と同一
機能を有するものは同じ符号を付けている。
ル推定方法を実施する実施装置の実施例３の概略構成を
示すブロック構成図であり、前記図１および図２と同一
機能を有するものは同じ符号を付けている。
【００２２】本実施例３は、前記実施例１と前記実施例
２との組み合わせによる動きベクトル推定方法を実施す
る実施装置であり、図３に示すように、図１における現
フレームフィルタ処理画像４および前フレームフィルタ
処理画像８をそれぞれ図３における輝度信号差分評価部
１７に入力することにより、輝度変化とノイズの影響を
受けずに輝度が同じで色の異なる物体の動きを検出する
ことができる。
２との組み合わせによる動きベクトル推定方法を実施す
る実施装置であり、図３に示すように、図１における現
フレームフィルタ処理画像４および前フレームフィルタ
処理画像８をそれぞれ図３における輝度信号差分評価部
１７に入力することにより、輝度変化とノイズの影響を
受けずに輝度が同じで色の異なる物体の動きを検出する
ことができる。
【００２３】以上の説明からわかるように、前記実施例
１、実施例２、および実施例３によれば、入力画像に含
まれるカメラノイズを除去するために、低域通過フィル
タ処理部２および６で低域通過型フィルタを施す。これ
は、動きベクトル検出に悪影響を与えるノイズは、ラン
ダム雑音などの高周波成分であり、低域成分やエッジ情
報は、動きベクトル検出にとって重要であるからであ
る。従って、低域通過型フィルタとしては、低域をほぼ
保存するフィルタを用いればよい。例えば、タップ係数
（１／８，６／８，１／８）を持つ３次有限インパルス
フィルタ（ＦＩＲフィルタ）はその代表的な例である。
タップ数が小さくハードウェア実現が容易である。
１、実施例２、および実施例３によれば、入力画像に含
まれるカメラノイズを除去するために、低域通過フィル
タ処理部２および６で低域通過型フィルタを施す。これ
は、動きベクトル検出に悪影響を与えるノイズは、ラン
ダム雑音などの高周波成分であり、低域成分やエッジ情
報は、動きベクトル検出にとって重要であるからであ
る。従って、低域通過型フィルタとしては、低域をほぼ
保存するフィルタを用いればよい。例えば、タップ係数
（１／８，６／８，１／８）を持つ３次有限インパルス
フィルタ（ＦＩＲフィルタ）はその代表的な例である。
タップ数が小さくハードウェア実現が容易である。
【００２４】次に、平均値計算部３で直流成分を除去す
るため画像全体の平均値を減算する。フリッカの一部お
よびフェードイン・フェードアウトに起因する輝度変化
は、画面全体の平均値に反映されるからこれが除去でき
る。得られた画像は直流成分が鋭く、高周波成分がなだ
らかに除かれたものになる。
るため画像全体の平均値を減算する。フリッカの一部お
よびフェードイン・フェードアウトに起因する輝度変化
は、画面全体の平均値に反映されるからこれが除去でき
る。得られた画像は直流成分が鋭く、高周波成分がなだ
らかに除かれたものになる。
【００２５】ブロックマッチング部９でブロックマッチ
ング型の動きベクトル検出を平均値除去フィルタ処理画
像に対して適用することにより、輝度変化とノイズに影
響されずに動きベクトルを推定することができる。
ング型の動きベクトル検出を平均値除去フィルタ処理画
像に対して適用することにより、輝度変化とノイズに影
響されずに動きベクトルを推定することができる。
【００２６】一方、輝度が同じで色の異なる物体の動き
を検出しようとする場合、従来のように輝度信号のみに
対するブロックマッチングでは、動きベクトル検出が不
可能である。そこで、色差信号に対しても同様の処理を
行い、それぞれの信号に対して適用する評価関数の１次
結合を全体での評価関数とすることにより、輝度信号の
評価値からベクトルが検出できなくても、色差信号の評
価値から動きベクトルを推定することができる。
を検出しようとする場合、従来のように輝度信号のみに
対するブロックマッチングでは、動きベクトル検出が不
可能である。そこで、色差信号に対しても同様の処理を
行い、それぞれの信号に対して適用する評価関数の１次
結合を全体での評価関数とすることにより、輝度信号の
評価値からベクトルが検出できなくても、色差信号の評
価値から動きベクトルを推定することができる。
【００２７】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更し得
ることはいうまでもない。
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更し得
ることはいうまでもない。
【００２８】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、動き補償フレーム間予測符号化においてノイズや輝
度変化が存在する入力画像に対して動きベクトルを推定
することができる。
ば、動き補償フレーム間予測符号化においてノイズや輝
度変化が存在する入力画像に対して動きベクトルを推定
することができる。
【００２９】また、輝度が同じで色の動きが存在する入
力画像に対して動きベクトル推定が可能となることによ
り、動き補償フレーム間予測が有効になるので、符号化
効率を向上することができる。
力画像に対して動きベクトル推定が可能となることによ
り、動き補償フレーム間予測が有効になるので、符号化
効率を向上することができる。
【００３０】さらに、輝度変化とノイズの影響を受けず
に輝度が同じで色の動きが存在する入力画像に対しても
動きベクトルを推定することができる。
に輝度が同じで色の動きが存在する入力画像に対しても
動きベクトルを推定することができる。
【図１】 本発明の動きベクトル推定方法を実施する実
施装置の実施例１の概略構成を示すブロック構成図、
施装置の実施例１の概略構成を示すブロック構成図、
【図２】 本発明の動きベクトル推定方法を実施する実
施装置の実施例２の概略構成を示すブロック構成図、
施装置の実施例２の概略構成を示すブロック構成図、
【図３】 本発明の動きベクトル推定方法を実施する実
施装置の実施例３の概略構成を示すブロック構成図。
施装置の実施例３の概略構成を示すブロック構成図。
１…現フレームの画像、２…低域通過フィルタ処理部、
３…平均値計算部、４…現フレームフィルタ処理画像、
５…前フレームの画像、６…低域通過フィルタ処理部、
７…平均値計算部、８…前フレームフィルタ処理画像、
９…ブロックマッチング部、１０…動きベクトル、１１
…現フレームの輝度信号（Ｙ）、１２…現フレームの色
差信号（Ｕ）、１３…現フレームの色差信号（Ｖ）、１
４…前フレームの輝度信号（Ｙ）、１５…前フレームの
色差信号（Ｕ）、１６…前フレームの色差信号（Ｖ）、
１７…輝度信号差分評価部、１８…色差信号差分評価
部、１９…色差信号差分評価部、２０…評価値Ｅy、２
１…評価値Ｅu、２２…評価値Ｅv、２３…全体評価部、
２４…画像全体に対する誤差評価値Ｅt、２５…最小誤
差判定部、２６…推定動きベクトル。
３…平均値計算部、４…現フレームフィルタ処理画像、
５…前フレームの画像、６…低域通過フィルタ処理部、
７…平均値計算部、８…前フレームフィルタ処理画像、
９…ブロックマッチング部、１０…動きベクトル、１１
…現フレームの輝度信号（Ｙ）、１２…現フレームの色
差信号（Ｕ）、１３…現フレームの色差信号（Ｖ）、１
４…前フレームの輝度信号（Ｙ）、１５…前フレームの
色差信号（Ｕ）、１６…前フレームの色差信号（Ｖ）、
１７…輝度信号差分評価部、１８…色差信号差分評価
部、１９…色差信号差分評価部、２０…評価値Ｅy、２
１…評価値Ｅu、２２…評価値Ｅv、２３…全体評価部、
２４…画像全体に対する誤差評価値Ｅt、２５…最小誤
差判定部、２６…推定動きベクトル。
Claims (2)
- 【請求項１】 ディジタル画像信号系列の時間的冗長度
を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像の高
能率符号化方法において、入力画像を輝度信号と色差信
号に変換した後、輝度信号に低域通過型フィルタを施
し、画像全体の平均値除去を行った後に、動きベクトル
の大きさを推定することを特徴とする動きベクトル推定
方法。 - 【請求項２】 ディジタル画像信号系列の時間的冗長度
を動き補償フレーム間予測を用いて抑圧する動画像の高
能率符号化方法において、動きベクトル推定に用いるマ
ッチングのための評価値を輝度信号と色差信号とから求
めることを特徴とする動きベクトル推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9097492A JPH05292489A (ja) | 1992-04-10 | 1992-04-10 | 動きベクトル推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9097492A JPH05292489A (ja) | 1992-04-10 | 1992-04-10 | 動きベクトル推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05292489A true JPH05292489A (ja) | 1993-11-05 |
Family
ID=14013490
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9097492A Pending JPH05292489A (ja) | 1992-04-10 | 1992-04-10 | 動きベクトル推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05292489A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6320906B1 (en) | 1996-05-21 | 2001-11-20 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Motion vector detecting circuit |
| JP2008061135A (ja) * | 2006-09-01 | 2008-03-13 | Canon Inc | 画像符号化装置および画像符号化方法 |
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