JPH08140101A - 動き検出方法及び動き検出装置及び画像送信装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 広い探索範囲を設定した場合でも演算量を少
なくして処理速度を向上させ、更に動き検出の制度を向
上させることができる動き検出方法及び動き検出装置及
び画像送信装置を提供する。 【構成】 前画像において、動き検出を行うブロックの
原点付近又は予測点付近で現画像のブロックとマッチン
グ誤差を求め、誤差量が少ない方の点を探索開始点と
し、その誤差量に応じて見本ベクトル集合を選択してそ
の点上に展開し、見本ベクトル集合の各点で形成される
ブロックと原画像のブロックとでマッチング誤差を求
め、誤差量の最小な点（誤差最小点）を基準点とし、そ
の誤差量を基準最小誤差量として、更にその基準最小誤
差量に応じた見本ベクトル集合を選択してブロックマッ
チングを行う動作を繰り返し、誤差最小点を収束させて
動きベクトルを検出する動き検出方法及び動き検出装置
及び画像送信装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、動画像通信装置に用い
られる動き補償フレーム間予測における動き検出方法及
び動き検出装置及びそれを用いた画像送信装置に係り、
特に、広い探索範囲を設定した場合にも演算量を少なく
し、且つ、動き検出の精度を向上させることができる動
き検出方法及び動き検出装置及び画像送信装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】動画像を圧縮／仲長する技術としてＭＰ
ＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ ＰｉｃｔｕｒｅＣｏｄｉｎｇ Ｅｘ
ｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）が知られており、そのＭＰＥ
Ｇにおいて前画像フレ−ムから現画像フレ−ムを予測
し、実際の動きにより現画像を補正する動き補償フレ−
ム間予測の技術が知られている。そして、この動き補償
フレ−ム間予測を行うために画像の動きを検出する技術
が、動き検出である。尚、実際に、ＭＰＥＧでは、前方
向・後方向・双方向に対して動き補償フレ−ム間予測を
行っており、更に複数のフレ−ムをまたいでフレ−ム間
予測を行っているが、本文中では説明を簡略化するため
に前画像から現画像を予測する前方向予測について説明
することとする。まず、動き検出の概要について図８を
用いて説明する。図８（ａ）は、１フレーム前の画像を
示す説明図であり、（ｂ）は現在の画像を示す説明図で
あり、（ｃ）は動きベクトルを示す説明図である。図８
（ｂ）に示す現在の画像（現画像フレーム）中で、右側
に存在するブロック（ヘリコプターを囲む領域）は、図
８（ａ）に示す１フレーム前の画像（前画像フレーム）
中では、左側に存在している。これは、１フレームの間
にブロックが左側から右側に動いたことを示している。
この時、図８（ｃ）に示すような、１フレーム前の画像
から現在の画像へのブロックの動き量を示すベクトルを
動きベクトルといい、この動きベクトルを求める作業が
動き検出である。

【０００３】従来の動き検出方法の１つとしては、ブロ
ックマッチング法がある。図９は、従来のブロックマッ
チング法の模式説明図である。ブロックマッチング法
は、現画像のブロックと前画像における特定のブロック
とを全画素について絶対値差分を求め、その総和を誤差
量として算出してブロック間の画像の相似度を求めるも
のである。図９に示すブロックマッチング法は、ブロッ
ク間のブロックマッチングをどのような順序で行うかを
示した一例である。図９に示すように、ブロックマッチ
ング法は、１フレーム前の画像において動き検出を行う
動き検出領域（以下、探索領域）の全画素について、１
画素ずつずらしながら現在の画像のブロックとのマッチ
ングを行い、マッチング誤差が最小となるブロックを捜
し出して、動きベクトルを求める方法である。

【０００４】具体的に説明すると、現在のフレームで位
置（ｉ，ｊ）にあるブロックと同位置にある前フレーム
のブロックを中心として探索領域を設定し、当該ブロッ
クと、その探索領域内において位置（ｉ，ｊ）から
（ｘ，ｙ）だけシフトしたブロックとの相似度を計算
し、相似度が最も高くなるシフト量（ｘ，ｙ）の逆ベク
トルを動きベクトルとするものである。ここで、相似度
は、絶対値差分等を用いた評価関数により求められるも
のである（「画像圧縮技術のはなし」堀内司朗、有村一
朗監修 工業調査会 １９９３年１０月発行 ｐ７０〜
ｐ７３参照）。

【０００５】また、計算量を削減するための別の従来の
動き検出方法として多段階探索法がある。この多段階探
索法について図１０を用いて説明する。図１０は、従来
の多段階探索法の模式説明図である。多段階探索法は、
多段階に分けてブロックマッチングによりマッチング誤
差が最小となるブロックの検出を行うものであり、図１
０に示すように、まず、原点と、原点から探索領域端ま
での１／２の距離にある８点とを合わせた９点を探索点
として、１回目のマッチング誤差最小点Ｐ1 を求める。
次に、点Ｐ1 を中心として、前述の距離の更に１／２の
距離にある８点を加えた９点で、同様に２回目のマッチ
ング誤差最小点Ｐ2 を求め、更に、同様の手順により３
回目のマッチングを行い、３回目のマッチング誤差最小
点Ｐ3 を求める。このようにして、マッチング誤差最小
点の絞り込みを行い、動きベクトルを求める方法であ
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の動き検出方法では、画像内で動いている物体が探索
領域の外まで移動してしまうことがないように探索領域
を広く設定すると、ブロックマッチング法では、演算量
が増大してしまうという問題点があり、また、演算量を
少なくするために多段階探索法を用いると、１回目の探
索点同士が離れてしまうため、１回目に求める誤差最小
点が真の動きがある方向と異なってしまい、予測の失敗
が起こる可能性が高いという問題点があった。

【０００７】本発明は上記実情に鑑みて為されたもの
で、広い探索範囲を設定した場合にも演算量を少なく
し、且つ、動き検出の精度を向上させることができる動
き検出方法及び動き検出装置及び画像送信装置を提供す
ることを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記従来例の問題点を解
決するための請求項１記載の発明は、動画像の動き補償
フレーム間予測を行うにあたり、現画像フレームの特定
ブロックの画像が前画像フレームの位置から動いた動き
の量を動きベクトルとして検出する動き検出方法におい
て、複数の点を見本ベクトルで保有する見本ベクトル集
合を、前記特定ブロックの原点に対応する前画像フレー
ムでの点を中心に展開し、前記見本ベクトル集合の各点
で形成されるブロックと前記特定ブロックのブロックマ
ッチングを行って誤差量を求め、前記誤差量から前記見
本ベクトル集合の各点で形成されるブロックの内で誤差
量が最小となる点を誤差最小点として検出する動作を行
い、次に前記誤差最小点を中心に前記見本ベクトル集合
を展開して再度誤差最小点を検出する動作を行い、誤差
最小点が収束するまで前記動作を繰り返して前記収束し
た誤差最小点と前記原点から動きベクトルを検出するこ
とを特徴としている。

【０００９】上記従来例の問題点を解決するための請求
項２記載の発明は、動画像の動き補償フレーム間予測を
行うにあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が
前画像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクト
ルとして検出する動き検出装置において、複数の点を見
本ベクトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブ
ロックの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に
展開し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロ
ックと前記特定ブロックのブロックマッチングを行って
誤差量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の
各点で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点
を誤差最小点として検出し、前記誤差最小点を中心に前
記見本ベクトル集合を展開して再度誤差最小点を検出す
る動作を繰り返し行う誤差最小点検出手段と、前記誤差
最小点検出手段で検出された誤差最小点が収束したかど
うかを判定するマッチング処理終了判定手段と、前記マ
ッチング処理終了判定手段で誤差最小点が収束したと判
定されると、前記収束した誤差最小点と前記原点から動
きベクトルを検出する動きベクトル演算手段とを具備す
る動き検出処理部を有することを特徴としている。

【００１０】上記従来例の問題点を解決するための請求
項３記載の発明は、動画像の動き補償フレーム間予測を
行うにあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が
前画像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクト
ルとして検出する動き検出方法において、複数の点を見
本ベクトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブ
ロックの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に
展開し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロ
ックと前記特定ブロックのブロックマッチングを行って
誤差量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の
各点で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点
を誤差最小点として検出する第１の動作を行い、次に前
記誤差最小点を中心に前記誤差最小点で形成されるブロ
ックの誤差量に応じた見本ベクトル集合を選択して展開
し、再度誤差最小点を検出する第２の動作を行い、誤差
最小点が収束するまで前記第２の動作を繰り返して前記
収束した誤差最小点と前記原点から動きベクトルを検出
することを特徴としている。

【００１１】上記従来例の問題点を解決するための請求
項４記載の発明は、動画像の動き補償フレーム間予測を
行うにあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が
前画像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクト
ルとして検出する動き検出装置において、複数の点を見
本ベクトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブ
ロックの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に
展開し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロ
ックと前記特定ブロックのブロックマッチングを行って
誤差量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の
各点で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点
を誤差最小点として検出する第１の誤差最小点検出手段
と、前記誤差最小点を中心に前記誤差最小点で形成され
るブロックの誤差量に応じた見本ベクトル集合を選択し
て展開し、再度誤差最小点を検出する動作を繰り返し行
う第２の誤差最小点検出手段と、前記第２の誤差最小点
検出手段で検出された誤差最小点が収束したかどうかを
判定するマッチング処理終了判定手段と、前記マッチン
グ処理終了判定手段で誤差最小点が収束したと判定され
ると、前記収束した誤差最小点と前記原点から動きベク
トルを検出する動きベクトル演算手段とを具備する動き
検出処理部を有することを特徴としている。

【００１２】上記従来例の問題点を解決するための請求
項５記載の発明は、動画像の動き補償フレーム間予測を
行うにあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が
前画像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクト
ルとして検出する動き検出方法において、前記特定ブロ
ックの一つ前のブロックで検出された動きベクトルから
前記特定ブロックが前記前画像フレームで存在したであ
ろう予測点を算出し、前記予測点で形成されるブロック
と前記特定ブロックとをブロックマッチングを行って得
られた誤差量と、前記特定ブロックの原点に対応する前
画像フレームでの点で形成されるブロックと前記特定ブ
ロックとをブロックマッチングを行って得られた誤差量
とを比較し、誤差量が最小となるブロックの点を探索開
始点に決定し、複数の点を見本ベクトルで保有する見本
ベクトル集合を、前記決定した開始点を中心に展開し、
前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロックと前
記特定ブロックのブロックマッチングを行って誤差量を
求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点で形
成されるブロックの内で誤差量が最小となる点を誤差最
小点として検出する第１の動作を行い、次に前記誤差最
小点を中心に前記誤差最小点で形成されるブロックの誤
差量に応じた見本ベクトル集合を選択して展開し、再度
誤差最小点を検出する第２の動作を行い、誤差最小点が
収束するまで前記第２の動作を繰り返して前記収束した
誤差最小点と前記原点から動きベクトルを検出すること
を特徴としている。

【００１３】上記従来例の問題点を解決するための請求
項６記載の発明は、動画像の動き補償フレーム間予測を
行うにあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が
前画像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクト
ルとして検出する動き検出装置において、前記特定ブロ
ックの一つ前のブロックで検出された動きベクトルから
前記特定ブロックが前記前画像フレームで存在したであ
ろう予測点を算出する予測点算出手段と、前記予測点で
形成されるブロックと前記特定ブロックとをブロックマ
ッチングを行って誤差量を検出する予測点付近誤差量検
出手段と、前記特定ブロックの原点に対応する前画像フ
レームでの点で形成されるブロックと前記特定ブロック
とをブロックマッチングを行って誤差量を検出する原点
付近誤差量検出手段と、前記両誤差量検出手段から得ら
れた誤差量を比較し、誤差量が最小となるブロックの点
を探索開始点に決定する開始点決定手段と、複数の点を
見本ベクトルで保有する見本ベクトル集合を、前記開始
点決定手段で決定された開始点を中心に展開し、前記見
本ベクトル集合の各点で形成されるブロックと前記特定
ブロックのブロックマッチングを行って誤差量を求め、
前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点で形成され
るブロックの内で誤差量が最小となる点を誤差最小点と
して検出する第１の誤差最小点検出手段と、前記誤差最
小点を中心に前記誤差最小点で形成されるブロックの誤
差量に応じた見本ベクトル集合を選択して展開し、再度
誤差最小点を検出する動作を繰り返し行う第２の誤差最
小点検出手段と、前記第２の誤差最小点検出手段で検出
された誤差最小点が収束したかどうかを判定するマッチ
ング処理終了判定手段と、前記マッチング処理終了判定
手段で誤差最小点が収束したと判定されると、前記収束
した誤差最小点と前記原点から動きベクトルを検出する
動きベクトル演算手段とを具備する動き検出処理部を有
することを特徴としている。

【００１４】上記従来例の問題点を解決するための請求
項７記載の発明は、動画像の動き補償フレーム間予測を
行い、動画像を圧縮符号化して送信する画像送信装置に
おいて、請求項２記載の動き検出装置又は請求項４記載
の動き検出装置又は請求項６記載の動き検出装置を有す
ることを特徴としている。

【００１５】

【作用】請求項１，２記載の発明によれば、現画像フレ
ームの特定ブロックの原点に対応する前画像フレームで
の点を中心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベクトル
集合の各点で形成されるブロックと特定ブロックのブロ
ックマッチングを行って誤差量を求め、見本ベクトル集
合の各点で誤差量が最小の点を誤差最小点として検出す
る動作を行い、誤差最小点が収束するまで上記動作を繰
り返し、収束した誤差最小点と原点とから動きベクトル
を検出する動き検出方法及び動き検出装置としているの
で、同じ見本ベクトル集合を用いて誤差最小点を収束さ
せ、動きベクトルを高精度に検出することができる。

【００１６】請求項３，４記載の発明によれば、現画像
フレームの特定ブロックの原点に対応する前画像フレー
ムでの点を中心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベク
トル集合の各点で形成されるブロックと特定ブロックの
ブロックマッチングを行って誤差量を求め、見本ベクト
ル集合の各点で誤差量が最小の点を誤差最小点として検
出する第１の動作を行い、誤差最小点が収束するまで誤
差最小点で形成されるブロックの誤差量に応じた見本ベ
クトル集合を選択して展開し、再度誤差最小点を検出す
る第２の動作を繰り返し、収束した誤差最小点と原点と
から動きベクトルを検出する動き検出方法及び動き検出
装置としているので、誤差量に応じた見本ベクトル集合
を用いて誤差最小点を収束させ、動きベクトルを高精度
に迅速に検出することができる。

【００１７】請求項５，６記載の発明によれば、特定ブ
ロックの一つ前のブロックで検出された動きベクトルか
ら特定ブロックの前画像フレームでの予測点を算出し、
予測点で形成されるブロックと特定ブロックの誤差量を
ブロックマッチングにより求め、また特定ブロックの原
点に対応する前画像フレームでの点で形成されるブロッ
クと特定ブロックの誤差量をブロックマッチングにより
求め、誤差量が最小となるブロックの点を開始点とし、
開始点を中心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベクト
ル集合の各点で形成されるブロックと特定ブロックのブ
ロックマッチングを行って誤差量を求め、見本ベクトル
集合の各点で誤差量が最小の点を誤差最小点として検出
する第１の動作を行い、誤差最小点が収束するまで誤差
最小点で形成されるブロックの誤差量に応じた見本ベク
トル集合を選択して展開し、再度誤差最小点を検出する
第２の動作を繰り返し、収束した誤差最小点と原点とか
ら動きベクトルを検出する動き検出方法及び動き検出装
置としているので、探索の開始点を原点に対応する前画
像フレームでの点又は予測点のいずれかに選択して、誤
差量に応じた見本ベクトル集合を用いて誤差最小点を収
束させ、動きベクトルを高精度に迅速に検出することが
できる。

【００１８】請求項７記載の発明によれば、請求項２，
４又は６記載の動き検出装置を有する画像送信装置とし
ているので、動画像送信において動きベクトルを高精度
に迅速に検出して圧縮符号化を行って送信することがで
きる。

【００１９】

【実施例】本発明の一実施例について図面を参照しなが
ら説明する。本発明の一実施例に係る動き検出方法は、
前画像において、動き検出を行うブロックの原点付近、
又は予測点付近のどちらか最小誤差量の小さい点を最初
の基準点（探索開始点）とし、その誤差量に応じた見本
ベクトル集合内の各点を探索点としてマッチング誤差最
小点を求める誤差最小点検出処理を行い、求めた誤差最
小点及び誤差量を基準点、及び基準最小誤差量として誤
差最小点検出処理を繰り返すことにより誤差最小点を絞
り込み、最終的に誤差最小点が変化しなくなったら（収
束させたら）、誤差最小点から原点へのベクトルを動き
ベクトルとするもので、動き検出処理の演算量を軽減し
て処理速度を速め、動き検出の精度を向上させることが
できる動き検出方法である。

【００２０】まず本実施例（第１の実施例）の動き検出
方法の概要について図１を用いて説明する。図１は、本
発明の一実施例（第１の実施例）に係る動き検出方法の
概要を説明する模式説明図である。第１の実施例の動き
検出方法では、図１（ａ）に示すように現画像内の動き
検出を行うブロックの左上の点を原点Ａ１´とする。す
なわち動き検出を行うブロックは、原点Ａ１´で形成さ
れるものとする。但し、本実施例では便宜上原点を左上
に決めたもので、ブロックの中心点等の他点でも構わな
い。

【００２１】そして、図１（ｂ）に示す１フレーム前の
画像（前画像）における、現画像の原点（Ａ１´）に対
応する点Ａ１を基準点とする。尚、前画像における原点
に対応する点とは現画像における原点と同一の座標値を
持つ点であるから、前画像においても原点と呼ぶことに
する。そして、前画像上で基準点（＝原点）を中心とし
て見本ベクトル集合を展開し、見本ベクトル集合内の見
本ベクトルが指す各点について、それらの点で形成され
るブロック（その点を左上点とするブロック）と現画像
の原点Ａ１´で形成されるブロックとの誤差量を求め
（ブロックマッチング処理）、求めた誤差量の中で誤差
量が最小である点（誤差最小点）を求める誤差最小点検
出処理を行い、求めた誤差最小点を誤差最小点１とす
る。

【００２２】ここで、見本ベクトル集合とは、中心点か
ら特定の範囲に特定の規則で分散された点を、中心点か
ら縦横２方向のベクトルで表現した見本ベクトルの集合
であり、予め定義されているものである。そして、これ
らの点で形成されたブロックと現画像の原点Ａ１´で形
成されるブロックとで、ブロックマッチング処理を行う
ようになっている。以後、ブロックマッチング処理を単
にマッチング処理と呼ぶことにする。

【００２３】また、マッチング処理とは、見本ベクトル
内の特定点によって形成されるブロック内の各画素値
と、現画像の原点Ａ１´で形成されるブロック内の各画
素値との絶対値差分を求め、その総和を誤差量として算
出する処理である。これにより、誤差量が小さいほど２
つのブロックの画像の相似度が高いことになる。

【００２４】次に、誤差最小点１を基準点として、同様
に基準点を中心として前述の見本ベクトル集合のベクト
ルが指す各点についてマッチング処理を行い、誤差最小
点を求め、求めた誤差最小点を誤差最小点２とする。そ
して、同様に基準点を更新しながら前述の見本ベクトル
集合ついてマッチング処理を行い誤差最小点を求める誤
差最小点検出処理を、誤差最小点が変化しなくなるまで
繰り返し、誤差最小点を絞り込んでいくものである。
尚、絞り込んでいく過程での見本ベクトル集合は、同一
のものを繰り返し使用している。そして、誤差最小点が
変化しなくなったら、最後の誤差最小点から原点（Ａ
１）までのベクトルを動きベクトルとする。

【００２５】次に、第２の実施例の動き検出方法の概要
について図２を用いて説明する。図２は、第２の実施例
の動き検出方法の概要を説明する説明図である。第２の
実施例の動き検出方法では、第１の実施例と同様に、現
画像内の動き検出を行うブロックの左上の点（原点）に
対応する点（図２の点Ａ２）を基準点とし、基準点を中
心として見本ベクトル集合１の各見本ベクトルが指す点
について、各点で形成されるブロックと現画像のブロッ
クとの誤差量を求め（マッチング処理）、誤差量が最小
である点、及びその誤差量を求める誤差最小点検出処理
を行い、求めた誤差量が最小である点を誤差最小点１と
する。尚、見本ベクトル集合１は、最初に使用する見本
ベクトル集合として第１の実施例の見本ベクトル集合と
同様に予め定義されている見本ベクトルの集合である。

【００２６】次に、第２に実施例の特徴部分として、誤
差最小点１を基準点とし、また誤差最小点１の誤差量を
基準最小誤差量とし、基準最小誤差量に応じた見本ベク
トル集合２の各点について、マッチング処理を行い、誤
差最小点を求め、求めた誤差最小点を誤差最小点２とす
る。ここで、見本ベクトル集合２は、誤差最小点１にお
ける誤差量（誤差量１）に応じた見本ベクトルの分布範
囲の大きさ及び分布状態を選択したものである。尚、誤
差量に応じた見本ベクトルとは、大まかな傾向として、
誤差量が大きい場合は広い範囲で分布するものであり、
誤差量が小さいほど狭い範囲で分布するものである。

【００２７】そして、誤差最小点２を基準点とし、また
誤差最小点２の誤差量を基準最小誤差量とし、基準最小
誤差量に応じた見本ベクトル集合３の各点について、マ
ッチング処理を行い、誤差最小点を求め、求めた誤差最
小点を誤差最小点３とする。以降同様に基準点及び基準
最小誤差量を更新しながら、基準最小誤差量に応じた見
本ベクトル集合についてマッチング処理を行い誤差最小
点を求めて誤差最小点を絞り込み、誤差最小点が変化し
なくったら、最後の誤差最小点から原点Ａ２までのベク
トルを動きベクトルとする。

【００２８】次に、第３の実施例の動き検出方法の概要
について図３を用いて説明する。図３は、第３の実施例
の動き検出方法の概要を説明する模式説明図である。第
３の実施例の動き検出方法は、動き検出を開始する点を
現画像の原点に対応する点か、予測点かのいずれかから
選択するものである。本実施例では、予測点を求める方
法として、前のブロックの動きベクトルの逆ベクトルを
動き予測ベクトルとして採用する。

【００２９】具体的には、図３（ａ）に示すように、各
ブロックの動き検出の結果、ブロックｂ１１の動きベク
トルが（５，５）、ブロックｂ１２の動きベクトルが
（３，３）、・・、ブロックｂ２２の動きベクトルが
（４，４）と求められたとき、ブロックｂ２３における
動き予測は、図３（ｂ）に示す現画像内の動き検出を行
うブロックの原点Ａ３´に対応する図３（ｃ）の１フレ
ーム前の画像（前画像）の原点をＡ３とする。そして、
処理対象のブロックが前のブロックと同様に動いたと仮
定する、つまり前ブロックの動きベクトル（４，４）に
従って移動した結果が原点Ａ３であると仮定して、原点
Ａ３を前ブロックの動きベクトルの逆ベクトル（−４，
−４）で移動した点Ｂが予測点となる。

【００３０】そして、予測点Ｂを中心として見本ベクト
ル集合の各点においてマッチング処理を行い求めた誤差
量の最小値（最小誤差量）と、原点に対応する点Ａ３を
中心として見本ベクトル集合の各点においてマッチング
処理を行い求めた誤差量の最小値（最小誤差量）とを比
較し、最小誤差量が小さい方の点を基準点として選択す
る。そして、以降は、第２の実施例と同様に、基準点と
基準最小誤差量とを更新しながら基準最小誤差量に応じ
た見本ベクトル集合についてマッチング処理を行い誤差
最小点を求めて誤差最小点を絞り込み、誤差最小点が変
化しなくったら、最後の誤差最小点から原点に対応する
点Ａ３までのベクトルを動きベクトルとする。

【００３１】尚、本実施例では予測点を求める方法とし
て、単純に前のブロックの動きベクトルを動き予測ベク
トルとして採用するようにしたが、この方法に限らず、
例えば既知である周囲のブロックの動きベクトルから予
測点を求めても構わない。

【００３２】次に、本実施例の動き検出方法を用いた動
き検出装置について図４を使って説明する。図４は、本
実施例の動き検出装置の構成ブロック図である。本実施
例の動き検出装置は、図４に示すように、入力画像メモ
リ１と、スイッチ２，３と、動き検出器４と、前画像メ
モリ５とから構成されている。

【００３３】そして、本実施例の動き検出装置の各部に
ついて説明すると、入力画像メモリ１は、入力されたデ
ィジタル画像データを一時的に記憶するメモリである。
また、スイッチ２は、端子２ａと端子２ｂとを接続する
ことで入力ディジタル画像データを動き検出器４に出力
し、また端子２ａと端子２ｃを接続することで入力ディ
ジタル画像データを前画像メモリ５に出力するものであ
る。スイッチ３は、端子３ｃと端子３ｂとを接続するこ
とで動き検出器４で得られた動きベクトルやフレーム間
差信号を出力し、端子３ａと端子３ｂとを接続すること
で入力ディジタル画像データをそのまま出力するもので
ある。

【００３４】尚、スイッチ２，３の切替えは連動してお
り、例えば符号化処理の開始時のように動き補償フレー
ム間予測を使用しない場合はスイッチ２の端子２ａと端
子２ｃが接続し、スイッチ３の端子３ａと端子３ｂが接
続するようになっており、動き補償フレーム間予測を使
用する場合はスイッチ２の端子２ａと端子２ｂが接続
し、スイッチ３の端子３ｃと端子３ｂが接続するように
なっている。

【００３５】動き検出器４は、入力画像メモリ１のディ
ジタル画像データと前画像メモリ５のディジタル画像デ
ータとから画像の動きベクトルを検出し、求めた動きベ
クトルに従って動きを補正した時のフレーム間差分デー
タ（動きベクトルに基づいて前画像データを補正し、入
力画像データとの差分を求めた差分データ）を得て、情
報源符号化に必要な動きベクトルと差分データとを出力
するものである。前画像メモリ５は、動き検出器４で動
きベクトルを検出し、差分データを得るために用いられ
る前画像のディジタル画像データ（前画像データ）を一
時的に記憶するメモリである。

【００３６】次に、本実施例の動き検出装置の動作につ
いて説明する。ディジタル画像データが本実施例の動き
検出装置に入力されると、入力画像メモリ１に一時的に
記憶され、動き補償フレーム間予測を使用しない場合は
スイッチ２が端子２ａと端子２ｃを接続してディジタル
画像データを前画像メモリ５に記憶させると共にスイッ
チ３が端子３ａと端子３ｂを接続してディジタル画像デ
ータをそのまま出力するものである。

【００３７】また、動き補償フレーム間予測を使用する
場合はスイッチ２が端子２ａと端子２ｂを接続してディ
ジタル画像データを動き検出器４に出力し、動き検出器
４で前画像メモリ５に格納されている前画像データを用
いて動きベクトルを検出し、その動きベクトルを基に前
画像データを補正し、補正した画像データと入力ディジ
タル画像データとの差分データを得て、スイッチ３が端
子３ｃと端子３ｂを接続して動きベクトル及び差分デー
タを出力するものである。ここで、次に画像データが入
力されて上記同様に動き検出を行うのであれば、スイッ
チ２の端子２ａと端子２ｂとを接続して前画像メモリ５
に前画像を格納させておく必要がある。

【００３８】次に、本実施例の動き検出装置の動き検出
器４内部の具体的構成について図５を使って説明する。
図５は、本実施例の動き検出器４内の動き検出処理を行
う構成ブロック図である。尚、動き検出器４内の動作と
しては検出した動きベクトルに基づいて入力画像データ
との差分データを求める処理もあるが、この処理は従来
と同様であるので、本実施例の特徴部分としての動きベ
クトル検出処理を中心に図５を用いて説明することにす
る。

【００３９】本実施例の動き検出器４内で動き検出処理
を実現する構成は、動き検出処理部１０と、現画像メモ
リ１１と、ブロック画像メモリ１２と、探索画像メモリ
１３と、見本ベクトル集合格納メモリ１４と、見本ベク
トル集合テーブル１５と、原点格納エリア２１と、予測
点格納エリア２２と、前動きベクトル格納エリア２３
と、基準点格納エリア２４と、基準最小誤差量格納エリ
ア２５とから構成されている。

【００４０】更に、動き検出処理部１０は、ブロック特
定手段３１と、予測点演算手段３２と、誤差最小点検出
手段（１）３３と、誤差最小点検出手段（２）３４と、
開始点決定手段３５と、見本ベクトル集合決定手段３６
と、誤差最小点検出手段（３）３７と、マッチング処理
終了判定手段３８と、動きベクトル演算手段３９とから
構成されている。

【００４１】次に、上記構成の各手段及び各部を具体的
に説明する。現画像メモリ１１は、スイッチ２を介して
入力画像メモリ１から入力された画像データが格納され
ている。ブロック特定手段３１は、動き検出処理を行う
マクロブロック（１６画素×１６画素のブロック）を特
定する手段で、特定方法は、現画像メモリ１１の左上か
ら右方向（水平方向）にスライスしてマクロブロックを
取り出すことで特定するのが一般的となっている。そし
て、ブロック特定手段３１は、特定したブロック（マク
ロブロック）の位置を記憶しておくものである。

【００４２】そして、原点格納エリア２１は、ブロック
特定手段３１で特定されたブロックの１点を原点として
格納しておくエリアである。ブロック画像メモリ１２
は、ブロック特定手段３１で特定されたブロックの画像
データを記憶するメモリである。探索画像メモリ１３
は、前画像メモリ５に格納されている前画像データの中
で、ブロック特定手段３１で特定されたブロックの原点
を中心とする探索領域の画像（探索画像）を記憶するメ
モリである。尚、探索領域とは前画像において動き検出
を行う動き検出領域のことで、その大きさは予め設定さ
れているものとする。

【００４３】前動きベクトル格納エリア２３は、前回検
出された動きベクトルを格納するエリアである。予測点
演算手段３２は、原点格納エリア２１に格納されている
原点と前動きベクトル格納エリア２３に格納されている
前動きベクトルとから予測点を求め、予測点格納エリア
２２に格納するものである。予測点の求め方は、原点を
始点として前動きベクトルの逆ベクトルによって定まる
終点が予測点ということになる。

【００４４】見本ベクトル集合格納メモリ１４は、最初
に使用する見本ベクトル集合を格納しておくメモリであ
る。誤差最小点検出手段（１）３３は、見本ベクトル集
合格納メモリ１４から見本ベクトル集合を読み込み、そ
の見本ベクトル集合を予測点を中心に探索画像上で展開
し、見本ベクトル集合の各点によって形成されるブロッ
ク内の各画素値とブロック画像メモリ１２に格納されて
いる各画素値との誤差量（各画素値の絶対値差分の総和
量）を各々算出して記憶し、更に最小誤差量の値とその
点（最小点）を選択するものである。つまり、現画像の
原点で形成されるブロックと前画像の予測点を中心とし
た見本ベクトル集合の各点で形成されるブロックを比較
し、誤差量が最小となる点とその誤差量を選択するもの
である。ここで、誤差量が最小になるということは、比
較したブロック間に相似度が高い（比較したブロック同
士がよく似ている）ことを意味している。

【００４５】誤差最小点検出手段（２）３４は、誤差最
小点検出手段（１）３３と同様の動作を行うものである
が、誤差最小点検出手段（２）３４では、予測点の代わ
りに原点を用いて、現画像の原点で形成されるブロック
と前画像の原点を中心とした見本ベクトル集合の各点で
形成されるブロックを比較し、誤差量が最小となる点
（最小点）とその誤差量を選択するものである。

【００４６】開始点決定手段３５は、誤差最小点検出手
段（１）３３で求められた最小点及び最小誤差量と、誤
差最小点検出手段（２）３４で求められた最小点及び最
小誤差量とを比較し、誤差量の小さい方の最小点を探索
開始点に決定し、その探索開始点を基準点として基準点
格納エリア２４に格納し、基準点となった最小点におけ
る誤差量を基準最小誤差量として基準最小誤差量格納エ
リア２５に格納するものである。

【００４７】尚、開始点決定を更に簡単に行うには、誤
差最小点検出手段（１）３３、誤差最小点検出手段
（２）３４で見本ベクトル集合格納メモリ１４を用い
ず、誤差最小点検出手段（１）３３では現画像の原点で
決まるブロックと前画像の予測点で決まるブロックとを
比較してマッチング誤差を求め、また誤差最小点検出手
段（２）３４では原点で決まるブロック同士を比較して
マッチング誤差を求め、上記両方のマッチング誤差の小
さい方の点を開始点として決定するようにしてもよい。
ここで、基本的には、誤差最小点検出手段（１）３３が
請求項６の予測点付近誤差量検出手段に対応し、誤差最
小点検出手段（２）３４が請求項６の原点付近誤差量検
出手段及び請求項４の第１の誤差最小点検出手段に対応
している。

【００４８】見本ベクトル集合テーブル１５は、基準最
小誤差量の値に応じた見本ベクトル集合を対応付けて格
納している。具体的には、基準最小誤差量の値が大きけ
れば各点が広い領域に離散した見本ベクトル集合を、基
準最小誤差量の値が小さければ各点が狭い領域に離散し
た見本ベクトル集合を選択できるよう対応付けられてい
る。

【００４９】見本ベクトル集合決定手段３６は、基準最
小誤差量格納エリア２５の基準最小誤差量の値から見本
ベクトル集合テーブル１５を参照し、対応する見本ベク
トル集合を選択するものである。

【００５０】誤差最小点検出手段（３）３７は、誤差最
小点検出手段（１）３３と、誤差最小点検出手段（２）
３４と基本的には同様の動作を行うものであり、但し、
誤差最小点検出手段（３）３７は、基準点格納エリア２
４の基準点を用いて、現画像の原点で形成されるブロッ
クと、見本ベクトル集合決定手段３６で決定された見本
ベクトル集合を基準点で展開して得られた各点で形成さ
れるブロックとを比較し、見本ベクトル集合の各点にお
いて誤差量が最小となるブロックを選択し、その点（最
小点）とその誤差量（最小誤差量）を求め、マッチング
処理終了判定手段３８に出力するものである。ここで、
見本ベクトル集合決定手段３６と誤差最小点検出手段
（３）３７が請求項４の第２の誤差最小点検出手段に対
応し、誤差最小点検出手段（１）〜（３）が請求項１の
誤差最小点検出手段に対応している。

【００５１】マッチング処理終了判定手段３８は、誤差
最小点検出手段（３）３７から得られた最小点と基準点
格納エリア２４に格納されている基準点とを比較し、同
一であれば、最終的に誤差最小点が特定されたとしてマ
ッチング処理を終了する。また、誤差最小点検出手段
（３）３７から得られた最小点と基準点格納エリア２４
に格納された基準点とが同一でなければ、未だ最終的な
誤差最小点が特定されていないとして、誤差最小点検出
手段（３）３７から得られた最小点と最小誤差量を基準
点格納エリア２４と基準最小誤差量格納エリア２５に格
納し、見本ベクトル集合決定手段３６を再度起動して誤
差最小点検出手段（３）３７を用いて最小点と最小誤差
量を求める動作を繰り返す。ここで、マッチング処理終
了判定手段３８が請求項２，４、６のマッチング処理終
了判定手段に対応している。

【００５２】動きベクトル演算手段３９は、マッチング
処理終了判定手段３８で最終的に得られた誤差最小点か
ら原点までのベクトルを演算で求め、これを動きベクト
ルとしてスイッチ３に出力するものである。また、動き
ベクトル演算手段３９は、得られた動きベクトルを前動
きベクトル格納エリア２３に格納するものである。ここ
で、動きベクトル演算手段３９が請求項２，４、６の動
きベクトル演算手段に対応している。

【００５３】次に、本実施例の動き検出器４内での動き
検出処理を図５を使って説明する。スイッチ２を介して
現画像が現画像メモリ１１に格納され、ブロック特定手
段３１で動き検出処理を行うマクロブロックを特定し、
そのブロックの原点を原点格納エリア２１に格納し、更
にブロック画像メモリ１２にそのブロックの画像データ
を格納し、また前画像メモリ５に格納されている前画像
データから、原点を中心とする探索領域の画像データを
読み込んで探索画像メモリ１３に格納する。

【００５４】そして、原点格納エリア２１の原点と前動
きベクトル格納エリア２３に格納された前動きベクトル
を用いて予測点演算手段３２で予測点を演算して予測点
格納エリア２２に格納する。そして、誤差最小点検出手
段（１）３３と誤差最小点検出手段（２）３４とで原点
付近の誤差量が最小となる最小点とその誤差量、及び予
測点付近の誤差量が最小となる最小点とその誤差量とを
求め、開始点決定手段３５で誤差量が最小である最小点
を開始点として決定し基準点格納エリア２４に格納し、
更にその最小誤差量を基準最小誤差量として基準最小誤
差量格納エリア２５に格納する。

【００５５】次に、見本ベクトル集合決定手段３６が基
準最小誤差量から見本ベクトル集合テーブル１５内の該
当する見本ベクトル集合を選択し、誤差最小点検出手段
（３）３７で最小誤差量の最小点を検出し、マッチング
処理終了判定手段３８で最終的な最小点であると判定さ
れると、その最小点と原点とから動きベクトル演算手段
３９で動きベクトルを算出してスイッチ３に出力し、動
きを検出するものである。

【００５６】次に、本実施例の動き検出器４の動き検出
処理部１０における処理の流れについて、図５，図６を
用いて具体的に説明する。図６は、本実施例の動き検出
器の動き検出処理部における処理の流れの概要を示すフ
ローチャート図である。尚、図６では既にブロック特定
手段３１によって動き検出処理を行うブロック（対象ブ
ロック）が特定され、そのブロックの原点座標が原点格
納エリア２１に格納され、対象ブロック画像がブロック
画像メモリ１２に格納され、前画像における探索領域の
画像が探索画像メモリ１３に格納されているものとし、
１つのブロックに関する動き検出処理を説明している。

【００５７】本実施例の動き検出処理部１０における動
き検出処理は、まず予測点演算手段３２の動作として、
予測点演算処理を行う（１０１）。ここで、予測点演算
処理とは、前のブロックの動きベクトル、つまり前動き
ベクトル格納エリア２３に格納されている動きベクトル
の逆ベクトルを原点格納エリア２１に格納されている原
点に加えた点を予測点として予測点格納エリア２２に格
納する処理である。

【００５８】次に、誤差最小点検出手段（１）３３の動
作として、予測点付近の誤差最小点１と最小誤差量１を
計算し（１０２）、誤差最小点検出手段（２）３４の動
作として、原点に対応する点付近の誤差最小点２と最小
誤差量２を計算する（１０３）。ここで、予測点付近の
誤差最小点１と最小誤差量１の計算とは、見本ベクトル
集合格納メモリ１４に格納されている見本ベクトル集合
を、探索画像メモリ１３に格納されている探索画像上で
予測点を中心として展開し、見本ベクトル集合の各点で
形成されるブロックの各画素値と、ブロック画像メモリ
１２に格納されている現画像の原点で形成されるブロッ
クの画素値との絶対値差分を求め、その総和を誤差量と
してそれぞれ算出し、誤差量が最小である点を誤差最小
点１、その誤差量を最小誤差量１とするものである。ま
た原点に対応する点付近の誤差最小点２と最小誤差量２
の計算も同様で、予測点の代わりに原点を用いて検索画
像上で展開された見本ベクトル集合の各点で形成される
ブロックの各画素値と、現画像の原点で形成されるブロ
ックの画素値との絶対値差分を求め、その総和を誤差量
としてそれぞれ算出し、誤差量が最小である点を誤差最
小点２、その誤差量を最小誤差量２とするものである。

【００５９】次に、開始点決定手段３５の動作として、
処理１０２及び処理１０３で求めた予測点付近の最小誤
差量１と原点付近の最小誤差量２とを比較し（１０
４）、最小誤差量１の方が最小誤差量２より大きくない
場合は、予測点付近の誤差最小点１を基準点として基準
点格納エリア２４に格納し（１０５）、最小誤差量１を
基準最小誤差量として基準最小誤差量格納エリア２５に
格納する（１０６）。一方、処理１０４において最小誤
差量１の方が最小誤差量２より大きい場合は、原点付近
の誤差最小点２を基準点として基準点格納エリア２４に
格納し（１０７）、最小誤差量２を基準最小誤差量とし
て基準最小誤差量格納エリア２５に格納する（１０
８）。

【００６０】次に、見本ベクトル集合決定手段３６の動
作として、見本ベクトル集合決定処理を行う（１０
９）。見本ベクトル集合決定処理とは、具体的には、見
本ベクトル集合テーブル１５を参照して基準最小誤差量
格納エリア２５に格納された誤差量に対応する見本ベク
トル集合を選択する処理である。

【００６１】次に、誤差最小点検出手段（３）３７の動
作として、基準点付近の誤差最小点３と最小誤差量３を
計算する（１１０）。ここで基準点付近の誤差最小点３
と最小誤差量３の計算とは、基準点格納エリア２４に格
納されている基準点を中心として探索画像メモリ１３に
格納されている探索画像上で、処理１０９で読み込んだ
見本ベクトル集合を展開し、見本ベクトル集合の各点で
形成されるブロックの各画素値とブロック画像メモリ１
２に格納されている現画像の原点で形成されるブロック
の画素値との絶対値差分を求め、その総和を誤差量とし
てそれぞれ算出し、誤差量が最小である点を誤差最小点
３、その誤差量を最小誤差量３とするものである。

【００６２】次に、マッチング処理終了判定手段３８の
動作として、誤差最小点３と基準点とが一致するかを判
断し（１１１）、一致しない場合は、誤差最小点３を基
準点として基準点格納エリア２４に格納し（１１２）、
最小誤差量３を基準最小誤差量として基準最小誤差量格
納エリア２５に格納し（１１３）、処理１０９に戻る。
一方、処理１１１において、誤差最小点３と基準点とが
一致した場合は、動きベクトル演算手段３９の動作とし
て、動きベクトル演算処理を行う（１１４）。ここで、
動きベクトル演算処理とは、原点格納エリア２１に格納
されている原点の座標から誤差最小点３の座標を減算し
て動きベクトルを求め、スイッチ３に出力すると共に、
動きベクトルを前動きベクトル格納エリア２３に格納す
る処理である。

【００６３】次に、本実施例の動き検出装置を用いた画
像送信装置について図７を使って説明する。図７は、画
像送信装置と画像受信装置を示す構成ブロック図であ
る。尚、図７の左側が画像送信装置で、右側が画像受信
装置となっているが、本実施例では単体で画像を送受信
できるように両装置に同様な構成部が付加されている。

【００６４】画像送信装置は、図７に示すように、ビデ
オカメラ等の画像入力装置４１と、入力した画像を記憶
する入力画像記憶装置４２と、本実施例で説明した動き
検出装置４３と、入力画像及び動きベクトル等を符号化
する情報源符号化／復号化装置４４と、符号化されたデ
ータを記憶するハードディスク又はメモリカード等で構
成される情報源符号化データ記憶装置４５と、符号化さ
れたデータを送信する通信制御装置４７と、入力画像を
表示する表示装置４８と、画像送信装置全体の制御を行
うＣＰＵ４０と、画像に同期した音声の入出力、画像デ
ータと音声の合成／分離等の音声処理を行う音声処理装
置４６とから構成されている。尚、音声処理装置４６
と、表示装置４８は、必要に応じて設けられるものであ
り、また、各装置とＣＰＵ４０との間に必要に応じてイ
ンタフェース（Ｉ／Ｆ）が設けられている。

【００６５】画像受信装置は、上記画像送信装置とほぼ
同様の構成となっており、但し、送信制御装置４７′で
は符号化データを受信し、情報源符号化／復号化装置４
４′では符号化データの復号化を行うものであり、更
に、動き検出装置４３′は動作しないようになってい
る。

【００６６】次に、画像送信装置の動作について簡単に
説明すると、画像入力装置４１で画像を入力し、入力画
像記憶装置４２に記憶し、動き検出装置４３で動きベク
トル及び差分データ等を求め、情報源符号化／復号化装
置４５でデータ圧縮のための符号化が為され、通信制御
装置４７から符号化データが送信される。また、必要に
応じて符号化データを情報源符号化データ記憶装置４５
に記憶し、音声処理装置４６で音声処理を行う。

【００６７】そして、画像受信装置の動作について簡単
に説明すると、通信制御装置４７′で符号化データを受
信し、情報源符号化／復号化装置４５′で受信した符号
化データの復号化を行い、表示装置４８′に復元した画
像を表示する。また、受信した符号化データを情報源符
号化データ記憶装置４５′に記憶することもできる。

【００６８】次に、上記実施例の効果について説明す
る。第１の実施例の動き検出方法によれば、現画像で動
き検出を行うブロックの原点に対応する前画像の点を中
心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベクトル集合の各
点で形成されるブロックと原画像ブロックのブロックマ
ッチングを行って誤差量を求め、見本ベクトル集合の各
点で誤差量が最小の点を誤差最小点として検出する誤差
最小点検出処理を行い、更に検出された誤差最小点を中
心に同様の見本ベクトル集合を展開して誤差最小点が収
束するまで誤差最小点検出処理を繰り返し、最終的な誤
差最小点と原点とから動きベクトルを検出するものであ
るので、同じ見本ベクトル集合を用いて誤差最小点を収
束させ、その結果動きベクトルを失敗なく高精度に検出
することができる効果がある。

【００６９】第２の実施例の動き検出方法によれば、現
画像で動き検出を行うブロックの原点に対応する前画像
の点を中心に固定的に定義された見本ベクトル集合を展
開し、見本ベクトル集合の各点で形成されるブロックと
原画像ブロックのブロックマッチングを行って誤差量を
求め、見本ベクトル集合の各点で誤差量が最小の点を誤
差最小点として検出する誤差最小点検出処理を行い、次
からは誤差量に応じた見本ベクトル集合を展開して誤差
最小点を検出する誤差最小点検出処理を繰り返し、収束
した誤差最小点と原点とから動きベクトルを検出するも
のであるので、誤差量に応じた見本ベクトル集合を用い
て誤差最小点を収束させ、動きベクトルを失敗なく高精
度に迅速に検出することができる効果がある。

【００７０】第３の実施例の動き検出方法によれば、現
画像で動き検出を行うブロックの１つ前のブロックで検
出された動きベクトルから予測点を算出し、予測点付近
の最小誤差量と、原点付近の最小誤差量とを比較し、誤
差量の小さい誤差最小点から誤差量に応じた見本ベクト
ル集合を展開して誤差最小点を検出する誤差最小点検出
処理を繰り返し、収束した誤差最小点と原点とから動き
ベクトルを検出するものであるので、探索の開始点を原
点又は予測点のいずれかから選択して、誤差量に応じた
見本ベクトル集合を用いて誤差最小点を収束させるの
で、動きベクトルを失敗なく高精度に迅速に検出するこ
とができる効果がある。

【００７１】尚、図５に示した動き検出装置は、原則的
に、上記第３の実施例の動き検出方法を実現するための
装置であるが、図５の動き検出装置内の動き検出処理部
１０の各手段を選択的に使用することで第１，２の実施
例の動き検出方法を実現するための装置を形成すること
ができる。

【００７２】例えば、第１の実施例の動き検出方法を実
現するためには、動き検出処理部１０内の予想点演算手
段３２、誤差最小点検出手段（１）３３、開始点決定手
段３５、見本ベクトル集合決定手段３６を用いず、更に
誤差最小点検出手段（３）３７の動作として見本ベクト
ル集合テーブル１５を用いず、見本ベクトル集合格納メ
モリ１４を用いるようにすれば、動き検出装置が構成で
きる。

【００７３】また、第２の実施例の動き検出方法を実現
するためには、動き検出処理部１０内の予想点演算手段
３２、誤差最小点検出手段（１）３３、開始点決定手段
３５を用いないようにすれば、動き検出装置が構成でき
る。

【００７４】従って、第１，２，３の実施例の動き検出
方法を用いた動き検出装置においても、方法と同様の効
果を奏するものであり、また、第１、第２、第３の実施
例の動き検出方法を用いた動き検出装置を有する画像送
信装置とした場合には、動き検出を失敗なく高精度に迅
速に行い、動画像の圧縮符号化を行って送信できる効果
がある。尚、第１〜３の実施例においては、前画像フレ
−ムから現画像フレ−ムを予測する前方向のフレ−ム間
予測における動き検出について説明したが、ＭＰＥＧの
技術では、後のフレ−ムから予測する後方向のフレ−ム
間予測、または前のフレ−ムと後のフレ−ムの双方から
予測する双方向のフレ−ム間予測、更に複数のフレ−ム
をまたいでのフレ−ム間予測が行われており、これらの
フレ−ム間予測にも上記第１〜３の実施例の動き検出方
法が適用できるものである。

【００７５】

【発明の効果】請求項１，２記載の発明によれば、現画
像フレームの特定ブロックの原点に対応する前画像フレ
ームでの点を中心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベ
クトル集合の各点で形成されるブロックと特定ブロック
のブロックマッチングを行って誤差量を求め、見本ベク
トル集合の各点で誤差量が最小の点を誤差最小点として
検出する動作を行い、誤差最小点が収束するまで上記動
作を繰り返し、収束した誤差最小点と原点とから動きベ
クトルを検出する動き検出方法及び動き検出装置として
いるので、同じ見本ベクトル集合を用いて誤差最小点を
収束させ、動きベクトルを高精度に検出することができ
る効果がある。

【００７６】請求項３，４記載の発明によれば、現画像
フレームの特定ブロックの原点に対応する前画像フレー
ムでの点を中心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベク
トル集合の各点で形成されるブロックと特定ブロックの
ブロックマッチングを行って誤差量を求め、見本ベクト
ル集合の各点で誤差量が最小の点を誤差最小点として検
出する第１の動作を行い、誤差最小点が収束するまで誤
差最小点で形成されるブロックの誤差量に応じた見本ベ
クトル集合を選択して展開し、再度誤差最小点を検出す
る第２の動作を繰り返し、収束した誤差最小点と原点と
から動きベクトルを検出する動き検出方法及び動き検出
装置としているので、誤差量に応じた見本ベクトル集合
を用いて誤差最小点を収束させ、動きベクトルを高精度
に迅速に検出することができる効果がある。

【００７７】請求項５，６記載の発明によれば、特定ブ
ロックの一つ前のブロックで検出された動きベクトルか
ら特定ブロックの前画像フレームでの予測点を算出し、
予測点で形成されるブロックと特定ブロックの誤差量を
ブロックマッチングにより求め、また特定ブロックの原
点に対応する前画像フレームでの点で形成されるブロッ
クと特定ブロックの誤差量をブロックマッチングにより
求め、誤差量が最小となるブロックの点を開始点とし、
開始点を中心に見本ベクトル集合を展開し、見本ベクト
ル集合の各点で形成されるブロックと特定ブロックのブ
ロックマッチングを行って誤差量を求め、見本ベクトル
集合の各点で誤差量が最小の点を誤差最小点として検出
する第１の動作を行い、誤差最小点が収束するまで誤差
最小点で形成されるブロックの誤差量に応じた見本ベク
トル集合を選択して展開し、再度誤差最小点を検出する
第２の動作を繰り返し、収束した誤差最小点と原点とか
ら動きベクトルを検出する動き検出方法及び動き検出装
置としているので、探索の開始点を原点に対応する前画
像フレームでの点又は予測点のいずれかに選択して、誤
差量に応じた見本ベクトル集合を用いて誤差最小点を収
束させ、動きベクトルを高精度に迅速に検出することが
できる効果がある。

【００７８】請求項７記載の発明によれば、請求項２，
４又は６記載の動き検出装置を有する画像送信装置とし
ているので、動画像送信において動きベクトルを高精度
に迅速に検出して圧縮符号化を行って送信することがで
きる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例（第１の実施例）に係る動き
検出方法の概要を説明する説明図である。

【図２】第２の実施例の動き検出方法の概要を説明する
模式説明図である。

【図３】第３の実施例の動き検出方法の概要を説明する
模式説明図である。

【図４】本実施例の動き検出装置の構成ブロック図であ
る。

【図５】本実施例の動き検出器４内の動き検出処理を行
う構成ブロック図である。

【図６】本実施例の動き検出器の動き検出処理部におけ
る処理の流れの概要を示すフローチャート図である。

【図７】画像送信装置と画像受信装置を示す構成ブロッ
ク図である。

【図８】（ａ）は、１コマ前の画像を示す説明図であ
り、（ｂ）は現在の画像を示す説明図であり、（ｃ）は
動きベクトルを示す説明図である。

【図９】従来のブロックマッチング法の模式説明図であ
る。

【図１０】従来の多段階探索法の模式説明図である。

【符号の説明】

１…入力画像メモリ、 ２，３…スイッチ、 ４…動き
検出器、 ５…前画像メモリ、 １０…動き検出処理
部、 １１…現画像メモリ、 １２…ブロック画像メモ
リ、 １３…探索画像メモリ、 １４…見本ベクトル集
合格納メモリ、１５…見本ベクトル集合テーブル、 ２
１…原点格納エリア、 ２２…予測点格納エリア、 ２
３…前動きベクトル格納エリア、 ２４…基準点格納エ
リア、２５…基準最小誤差量格納エリア、 ３１…ブロ
ック特定手段、 ３２…予測点演算手段、 ３３…誤差
最小点検出手段（１）、 ３４…誤差最小点検出手段
（２）、 ３５…開始点決定手段、 ３６…見本ベクト
ル集合決定手段、 ３７…誤差最小点検出手段（３）、
３８…マッチング処理終了判定手段、 ３９…動きベ
クトル演算手段、 ４０…ＣＰＵ、 ４１…画像入力装
置、 ４２…入力画像記憶装置、 ４３，４３′…動き
検出装置、 ４４，４４′…情報源符号化／復号化装
置、 ４５，４５′…情報源符号化データ記憶装置、
４６…音声処理装置、 ４７，４７′…通信制御装置、
４８，４８′…表示装置

フロントページの続き (72)発明者 荒屋敷 明文 東京都中野区東中野三丁目14番20号 国際 電気株式会社内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 動画像の動き補償フレーム間予測を行う
   にあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が前画
   像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクトルと
   して検出する動き検出方法において、複数の点を見本ベ
   クトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブロッ
   クの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に展開
   し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロック
   と前記特定ブロックのブロックマッチングを行って誤差
   量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点
   で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点を誤
   差最小点として検出する動作を行い、次に前記誤差最小
   点を中心に前記見本ベクトル集合を展開して再度誤差最
   小点を検出する動作を行い、誤差最小点が収束するまで
   前記動作を繰り返して前記収束した誤差最小点と前記原
   点から動きベクトルを検出することを特徴とする動き検
   出方法。
2. 【請求項２】 動画像の動き補償フレーム間予測を行う
   にあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が前画
   像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクトルと
   して検出する動き検出装置において、複数の点を見本ベ
   クトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブロッ
   クの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に展開
   し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロック
   と前記特定ブロックのブロックマッチングを行って誤差
   量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点
   で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点を誤
   差最小点として検出し、前記誤差最小点を中心に前記見
   本ベクトル集合を展開して再度誤差最小点を検出する動
   作を繰り返し行う誤差最小点検出手段と、前記誤差最小
   点検出手段で検出された誤差最小点が収束したかどうか
   を判定するマッチング処理終了判定手段と、前記マッチ
   ング処理終了判定手段で誤差最小点が収束したと判定さ
   れると、前記収束した誤差最小点と前記原点から動きベ
   クトルを検出する動きベクトル演算手段とを具備する動
   き検出処理部を有することを特徴とする動き検出装置。
3. 【請求項３】 動画像の動き補償フレーム間予測を行う
   にあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が前画
   像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクトルと
   して検出する動き検出方法において、複数の点を見本ベ
   クトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブロッ
   クの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に展開
   し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロック
   と前記特定ブロックのブロックマッチングを行って誤差
   量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点
   で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点を誤
   差最小点として検出する第１の動作を行い、次に前記誤
   差最小点を中心に前記誤差最小点で形成されるブロック
   の誤差量に応じた見本ベクトル集合を選択して展開し、
   再度誤差最小点を検出する第２の動作を行い、誤差最小
   点が収束するまで前記第２の動作を繰り返して前記収束
   した誤差最小点と前記原点から動きベクトルを検出する
   ことを特徴とする動き検出方法。
4. 【請求項４】 動画像の動き補償フレーム間予測を行う
   にあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が前画
   像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクトルと
   して検出する動き検出装置において、複数の点を見本ベ
   クトルで保有する見本ベクトル集合を、前記特定ブロッ
   クの原点に対応する前画像フレームでの点を中心に展開
   し、前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブロック
   と前記特定ブロックのブロックマッチングを行って誤差
   量を求め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点
   で形成されるブロックの内で誤差量が最小となる点を誤
   差最小点として検出する第１の誤差最小点検出手段と、
   前記誤差最小点を中心に前記誤差最小点で形成されるブ
   ロックの誤差量に応じた見本ベクトル集合を選択して展
   開し、再度誤差最小点を検出する動作を繰り返し行う第
   ２の誤差最小点検出手段と、前記第２の誤差最小点検出
   手段で検出された誤差最小点が収束したかどうかを判定
   するマッチング処理終了判定手段と、前記マッチング処
   理終了判定手段で誤差最小点が収束したと判定される
   と、前記収束した誤差最小点と前記原点から動きベクト
   ルを検出する動きベクトル演算手段とを具備する動き検
   出処理部を有することを特徴とする動き検出装置。
5. 【請求項５】 動画像の動き補償フレーム間予測を行う
   にあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が前画
   像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクトルと
   して検出する動き検出方法において、前記特定ブロック
   の一つ前のブロックで検出された動きベクトルから前記
   特定ブロックが前記前画像フレームで存在したであろう
   予測点を算出し、前記予測点で形成されるブロックと前
   記特定ブロックとをブロックマッチングを行って得られ
   た誤差量と、前記特定ブロックの原点に対応する前画像
   フレームでの点で形成されるブロックと前記特定ブロッ
   クとをブロックマッチングを行って得られた誤差量とを
   比較し、誤差量が最小となるブロックの点を探索開始点
   に決定し、複数の点を見本ベクトルで保有する見本ベク
   トル集合を、前記決定した開始点を中心に展開し、前記
   見本ベクトル集合の各点で形成されるブロックと前記特
   定ブロックのブロックマッチングを行って誤差量を求
   め、前記誤差量から前記見本ベクトル集合の各点で形成
   されるブロックの内で誤差量が最小となる点を誤差最小
   点として検出する第１の動作を行い、次に前記誤差最小
   点を中心に前記誤差最小点で形成されるブロックの誤差
   量に応じた見本ベクトル集合を選択して展開し、再度誤
   差最小点を検出する第２の動作を行い、誤差最小点が収
   束するまで前記第２の動作を繰り返して前記収束した誤
   差最小点と前記原点から動きベクトルを検出することを
   特徴とする動き検出方法。
6. 【請求項６】 動画像の動き補償フレーム間予測を行う
   にあたり、現画像フレームの特定ブロックの画像が前画
   像フレームの位置から動いた動きの量を動きベクトルと
   して検出する動き検出装置において、前記特定ブロック
   の一つ前のブロックで検出された動きベクトルから前記
   特定ブロックが前記前画像フレームで存在したであろう
   予測点を算出する予測点算出手段と、前記予測点で形成
   されるブロックと前記特定ブロックとをブロックマッチ
   ングを行って誤差量を検出する予測点付近誤差量検出手
   段と、前記特定ブロックの原点に対応する前画像フレー
   ムでの点で形成されるブロックと前記特定ブロックとを
   ブロックマッチングを行って誤差量を検出する原点付近
   誤差量検出手段と、前記両誤差量検出手段から得られた
   誤差量を比較し、誤差量が最小となるブロックの点を探
   索開始点に決定する開始点決定手段と、複数の点を見本
   ベクトルで保有する見本ベクトル集合を、前記開始点決
   定手段で決定された開始点を中心に展開し、前記見本ベ
   クトル集合の各点で形成されるブロックと前記特定ブロ
   ックのブロックマッチングを行って誤差量を求め、前記
   誤差量から前記見本ベクトル集合の各点で形成されるブ
   ロックの内で誤差量が最小となる点を誤差最小点として
   検出する第１の誤差最小点検出手段と、前記誤差最小点
   を中心に前記誤差最小点で形成されるブロックの誤差量
   に応じた見本ベクトル集合を選択して展開し、再度誤差
   最小点を検出する動作を繰り返し行う第２の誤差最小点
   検出手段と、前記第２の誤差最小点検出手段で検出され
   た誤差最小点が収束したかどうかを判定するマッチング
   処理終了判定手段と、前記マッチング処理終了判定手段
   で誤差最小点が収束したと判定されると、前記収束した
   誤差最小点と前記原点から動きベクトルを検出する動き
   ベクトル演算手段とを具備する動き検出処理部を有する
   ことを特徴とする動き検出装置。
7. 【請求項７】 動画像の動き補償フレーム間予測を行
   い、動画像を圧縮符号化して送信する画像送信装置にお
   いて、請求項２記載の動き検出装置又は請求項４記載の
   動き検出装置又は請求項６記載の動き検出装置を有する
   ことを特徴とする画像送信装置。