JPH08228351A - 動画像の動き補償予測符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 領域形状の符号化を不要とし、全体の符号量
の削減を図る。 【構成】 動き検出部３は、符号化対象画像１を多角形
パッチに分割し、該パッチの各頂点ごとに動ベクトル４
を検出する。領域分割部７は、フレームメモリ５の局部
復号画像すなわち予測参照画像６を領域分割して領域形
状参照画像８を生成する。形状動き補償部９は、領域形
状参照画像８を多角形パッチに分割し、各ブロックごと
に動ベクトル４を作用させて、動き補償予測形状１１を
生成する。適応動ベクトル内挿部１２は頂点動ベクトル
４、動き補償予測形状１１を入力して、画素単位の動ベ
クトル１３を適応的に求める。画素単位動き補償部１４
は、画素単位動ベクトル１３、予測参照画像６を入力し
て動き補償予測画像１５を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像通信、画像記録等
に利用される画像信号のディジタル圧縮符号化方法に関
し、詳しくは領域分割による動画像の動き補償予測符号
化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、動画像のディジタル圧縮符号化に
おいて、動画像信号の時間冗長性を抑圧する手法とし
て、動き補償フレーム間予測がしばしば用いられる。こ
のフレーム間予測では、通常、符号化対象画像を１６画
素×１６ライン等の矩形ブロックに区切り、各ブロック
毎に参照画像との間の動き量（動きベクトル）を検出
し、参照画像を動きベクトル分シフトして生成した予測
画像と符号化対象画像との差分（動き補償予測誤差）信
号を符号化する。この動き補償フレーム間予測により動
画像のフレーム間相関は飛躍的に向上し、単純フレーム
間予測に比べ大幅な情報圧縮が得られる。さらに、動き
補償予測誤差信号に対して離散コサイン変換（ＤＣＴ：
Ｄiscrete Ｃosine Ｔransfrom）やサブバンド分割を施
すことにより、空間方向の冗長性も抑圧され、一層の情
報圧縮が図られる。このため、テレビ電話／会議用ビデ
オ符号化ＩＴＵ−Ｔ Ｈ．２６１、蓄積用ビデオ符号化
ＩＳＯ／ＩＥＣ １１１７２（ＭＰＥＧ−１）などで
は、動き補償フレーム間予測による残差信号をＤＣＴ符
号化するハリブリッド符号化構成が採用されている。

【０００３】ＩＴＵ−Ｔ（前ＣＣＩＴＴ）勧告Ｈ．２６
１は、「ｐ×６４kb／ｓオーディオビジュアルサービス
用ビデオ符号化方式」と題され、６４kb／ｓ（ｐ＝１）
から２Ｍb／ｓ（ｐ＝３０）までのビットレートを用い
る通信用のビデオ符号化標準である。標準化の作業開始
は１９８４年１２月、勧告成立は１９９０年１２月であ
る。アプリケーションとしてはテレビ電話、テレビ会議
等が挙げられる。Ｈ．２６１は動画像信号の時間的冗長
度を動き補償予測により抑圧し、各フレームの空間的冗
長度を離散コサイン変換（ＤＣＴ）符号化により抑圧す
る。

【０００４】図３は、従来のブロック単位の動き補償予
測符号化方法の符号器の構成図である。以下、図３を用
いてＨ．２６１の符号化アルゴリズムを簡単に説明す
る。

【０００５】まず、符号化対象画像１は正方形パターン
５０と共に動き検出部５１に入力され、１６画素×１６
ラインのマクロブロックと称される正方形ブロックに分
割される。動き検出部５１では、符号化対象画像１の中
の各マクロブロックごとに、参照画像との間の動き量を
検出し、得られた動ベクトル５２をブロック動き補償部
５３に送る。ここで、各マクロブロックの動ベクトル
は、参照画像において、着目マクロブロックとのマッチ
ング度が最も高いブロックの座標と、着目マクロブロッ
クの座標との変位として表される。動ベクトルの探索範
囲は、着目マクロブロックの座標とその周囲の±１５画
素×±１５ラインに制限される。

【０００６】次に、動き補償部５３では、各マクロブロ
ックの動ベクトル５２とフレームメモリ５に蓄積された
直前フレームの局部復号画像６とから動き補償予測画像
１５を生成する。ここで得られた動き補償予測画像１５
は符号化対象画像１と共に減算器１６に入力される。減
算器１６から出力される両者の差分すなわち動き補償予
測誤差１７は、ＤＣＴ／量子化部５４においてＤＣＴ変
換され、さらに量子化されて、圧縮差分データ１９とな
る。ここで、ＤＣＴのブロックサイズは８×８である。
圧縮差分データ１９（量子化インデックス）は差分デー
タ符号化部２０においてデータ圧縮され、差分符号化デ
ータ２１となる。一方、動ベクトル５２は動ベクトル符
号化部２６において符号化され、得られた動ベクトル符
号化データ２７は差分画像符号化データ２１と共に多重
化部２８にて多重化され、多重化データ２９として受信
側の復号器に復号側に伝送される。

【０００７】なお、復号側と同じ復号画像を該符号側で
も得るため、圧縮差分データ１９（量子化インデック
ス）は逆量子化／逆ＤＣＴ部５５で量子化代表値に戻さ
れ、さらに逆ＤＣＴ変換された後、復号差分画像２３と
なる。復号差分画像２３と動き補償予測画像１５は加算
器２４で加算され、局部復号画像２５となる。この局部
復号画像２５はフレームメモリ５に蓄積され、次のフレ
ームの符号化時に参照画像として用いられる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】前記従来技術における
動き補償予測方法は、１６画素×１６ライン等の矩形ブ
ロックを１つの剛体とみなし、各ブロックの平行移動の
みを補償するものである。従って、被写体の拡大・縮小
・回転等の変形を補償することは不可能である。すなわ
ち、物体の変形を伴う場合には予測効率が大幅に低下す
るという問題がある。また、ブロック単位の予測である
ため、予測画像中にブロック状の不連続歪みが発生す
る。特に動きの激しい部分ではこの不連続歪みは顕著と
なり、予測誤差画像の符号化に十分な符号量を割り当て
ることのできない低レート符号化時には、視覚的に大き
な妨害となる。

【０００９】上記問題点を解決するための一つの方法と
して、符号化対象画像の三角形または四角形のパッチに
分割し、各パッチの頂点の動ベクトルを空間変換により
内挿して画素ごとの動き補償を行う方法が提案されてい
る。ここでは、代表的な例として、Ｇary Ｊ．Ｓulliva
nらによる“Ｍotion Ｃompensation for Ｖideo Ｃompr
ession Ｕsing Ｃontrol Ｇrid Ｉnterpolation”（Ｉ
ＥＥＥ ＩＣＡＳＳＰ '９１，pp．２７１３−２７１
６，１９９１年）を、図４により簡単に説明する。

【００１０】まず、符号化対象画像１を１６画素×１６
ライン等の正方形パッチに分割し、動き検出部３で、各
パッチの頂点の動ベクトル４を求める。次に、動ベクト
ル内挿部１２において、各パッチごとに４つの頂点ベク
トル４から画素単位の動ベクトル１３を計算する。図５
は、これを説明する図で、頂点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄにおける
動ベクトルをそれぞれ

【００１１】

【数１】

【００１２】とすると、正方形ＡＢＣＤ内の座標（ｘ，
ｙ）における内挿ベクトル

【００１３】

【数２】

【００１４】は以下の式により計算される。

【００１５】

【数３】

【００１６】この空間変換方法は共一次内挿（Ｂi-line
ar interpolation）と呼ばれる。これにより、動ベクト
ル値は画素ごとに滑らかに変化し、ブロック境界におい
ても動ベクトルは滑らかに接続される。

【００１７】図４に戻り、こうして得られた画素単位の
動ベクトル１３を用い、画素単位動き補償部１４におい
て画素ごとの動き補償予測を行う。その後の動作は、基
本的に図３の構成と同じである。この動き補償予測によ
れば、図３のように、ブロック内の全ての画素に同じ動
ベクトル値を与えていた従来の動き補償予測に比べ、予
測画像中にブロック状の不連続歪みが発生しないという
利点がある。さらに、図６の（ａ）〜（ｄ）に示される
ように、拡大、縮小、回転、変形などの動きも補償する
ことができ、予測効率を一層向上させることができる。
なお、図６において、破線は符号化画像におけるパッ
チ、実線は参照画像におけるパッチを示していた。

【００１８】しかし、正方形パッチ内に動領域境界が存
在する場合、この動領域境界をまたいで動ベクトル内挿
を行うと、予測画像が歪む問題が生じる。図７は、この
様子を示したものである。すなわち、図７の（ａ）に示
すように、静止している背景に対して動物体が重なる場
合には境界部分が縮み、逆に同図の（ｂ）に示すよう
に、動物体が離れる場合には境界部分が伸びる弊害が生
じる。このことは予測効率のみならず予測画像の品質も
下げてしまう。

【００１９】この問題を解決するための手法として、宮
本は“被写体輪郭に適応した動き補償方式”（１９９３
年画像符号化シンポジムＰＣＳＪ '９３，２−１１，１
９９４年１０月）を提案している。これは、図８に示さ
れるように、動物体境界の位置に応じた適応的な動ベク
トル内挿を行うというものである。たとえば、図８にお
いて、正方形ＢＣＦＦでは縦方向に動物体境界が存在す
るため、境界線の右側については、頂点ＣとＦの動ベク
トルのみから内挿する。また、正方形ＤＥＧＨでは右辺
から下辺に向かって境界線が存在しているため、境界線
の左上部分については、頂点Ｄ，Ｅ，Ｇの３つの動ベク
トルから内挿し、境界線の右下部分については、頂点Ｈ
の動ベクトルをそのまま用いる。

【００２０】この動物体境界に適応した動ベクトル内挿
手法により、単純な動ベクトル内挿に比べ予測誤差電力
を一層低減することができる。しかし、符号器で用いた
領域形状を復号器内でも再現する必要があり、領域形状
を符号化対象画像から取得した場合、領域形状を符号化
して復号器側に送らなければならない。形状情報の符号
化には例えばチェイン符号化などが用いられるが、領域
形状が複雑になると莫大な符号量を発生する。このた
め、任意形状の小領域ごとの動き補償により予測性能が
向上し、フレーム間予測誤差信号の符号量が削減されて
も、形状情報がその削減分を上回ることも起こり得る。

【００２１】本発明の目的は、上記問題点を踏まえ、領
域形状情報を符号化する必要のない動画像の動き補償予
測方法を提供し、動き補償予測誤差及び符号量と動き情
報量とを併せたトータルの符号量の削減を図ることにあ
る。

【００２２】

【課題を解決するための手段】上記目的達成のため、本
発明は、符号化対象画像を多角形パッチに分割し、符号
化対象画像と予測参照画像との間の動き量を前記多角形
パッチの各頂点ごとに検出し、多角形パッチ内の各画素
の動ベクトルを前記頂点動ベクトルから空間変換により
内挿して求め、画素ごとの動き補償を行って予測画像を
生成し、該予測画像と符号化対象画像との差分を符号化
する動画像の動き補償予測符号化方法において、動ベク
トルを内挿するにあたり、予測参照画像を領域分割して
領域形状参照画像を生成する一方、符号化対象画像を前
記多角形パッチの頂点を内包する新たな多角形パッチに
分割し、該多角形パッチごとに中心の動ベクトル（即
ち、符号化対象画像の多角形パッチの頂点動ベクトル）
と前記領域形状参照画像から符号化対象画像の領域形状
を予測し、領域境界線をまたがったベクトル内挿が行わ
れないように、動ベクトルの内挿方法を各画素ごとに適
応的に変化させることを第一の特徴とする。

【００２３】また、本発明は、符号化対象画像中の多角
形パッチの頂点動ベクトルを求めるにあたり、符号化対
象画像を領域分割して領域形状画像を生成し、該領域形
状画像を、前記多角形パッチの頂点を内包する四角形パ
ッチに分割し、該四角形パッチごとに前記予測参照画像
を領域分割して得られる領域形状参照画像との間で動ベ
クトルを求めることを第二の特徴とする。

【００２４】

【作用】動画像シーケンスにおいて、画像の領域分割処
理によって得られる領域形状には時間的な相関性が存在
する。たとえば、画面の背景部分の領域形状は時間的に
はほとんど変化しない。また、静止物体の領域形状の時
間的変化も無いと考えてよい。実際には、画像中の雑音
や光源の影響等により領域形状は微妙に変化するが、基
本的に符号化対象画像の領域形状は、背景や静止部分に
ついては予測参照画像の領域形状から容易に予測するこ
とができる。また、動領域についても、その動きが正し
く求められていれば、予測参照画像の領域形状と動き情
報とから、現在の領域形状を推定することができる。従
って、予測参照画像を領域分割して領域形状参照画像を
作成し、これに対してブロックごとの動きパラメータを
作用させることで、現在フレームの領域形状を予測する
ことが可能となる。

【００２５】予測参照画像は一旦符号化された後に復号
化された局部復号画像であり、この内容は復号器で復号
される画像と全く同一である。したがって、復号器にお
いても符号器と同じ領域形状を得ることができるため、
領域形状を符号化して復号器側に伝送する必要がない。
これにより、符号化する情報は動き補償予測誤差と動き
情報だけとなり、適応的な動ベクトル内挿による効果と
相いまってトータル符号量の大幅な削減を図ることが可
能となる。

【００２６】

【実施例】以下、図面により本発明の実施例を詳細に説
明する。

【００２７】図１は、本発明の動画像の動き補償予測符
号化方法の一実施例の符号器の構成図を示したものであ
る。本符号器では、まず始めに符号化対象画像１が、多
角形パターン２と共に動き検出部３に入力され、各パッ
チの頂点の動ベクトル４が求められる。ここで、多角形
パターン２としては、直角三角形や正方形がよく用いら
れる。また、頂点動ベクトル４は、頂点の一画素マッチ
ングや、頂点を中心とした任意の大きさ・形状の多角形
パッチによるマッチング法等で求めることができる。

【００２８】一方、フレームメモリ５に蓄積された局部
復号画像すなわち予測参照画像６は、領域分割部７に入
力され、物体の輪郭線などによる領域分割が行われる。
領域分割の手法としては領域成長法、Ｋ平均クラスタリ
ング、Ｓobelフィルタ等、あらゆるアルゴリズムを適用
することができる。これらの領域分割の手法について
は、例えば「画像解析ハンドブック」（高木幹雄、下田
陽久監修 東京大学出版会、１９９１年１月）に詳述さ
れている。

【００２９】領域分割部７から得られた局部復号画像６
の領域分割結果すなわち領域形状参照画像８は頂点動ベ
クトル４、多角形パターン１０と共に形状動き補償部９
に入力される。

【００３０】形状動き補償部９では、まず、多角形パタ
ーン１０に基づき、領域形状参照画像８を多角形パッチ
に分割する。ここで、多角形パターン１０は、多角形パ
ターン２により生成されるパッチの頂点を内包し、かつ
画面全体を覆うことのできるパターンが用いられる。こ
のため、多角形パターン１０は動き検出部３で用いられ
た多角形パターン２とは必ずしも一致しない。多角形パ
ターン２と１０の組み合わせの一例を表１に示す。

【００３１】

【表１】

【００３２】次に、形状動き補償部９では、領域形状参
照画像８に対し、各ブロックごとに中心の動ベクトルす
なわち動き検出部３で求められた頂点動ベクトル４を作
用させ、動き補償予測形状１１を生成する。

【００３３】図９は、多角形パターン２と１０の両方に
正方形パッチを用いた場合の領域形状予測の具体例を示
す図である。図９（ａ）は符号化対象画像１を多角形パ
ターン２の正方形パッチとともに示したもので、動き検
出部３では、この各パッチの頂点の動ベクトルを求める
ことになる。形状動き補償部９は、まず、この符号化対
象画像１について、同図（ｂ）に示すように、多角形パ
ターン１０にもとづいてパッチの張り直しを行う。ここ
で、各正方形パッチの中心は、同図（ａ）の正方形パッ
チの頂点に対応している。次に、形状動き補償部９は、
同図（ｃ）に示すように、領域境力線が物体の輪郭線等
で構成される領域形状参照画像８を多角形パターン１０
にもとづいて正方形パッチに分割し、その各正方形パッ
チごとに、中心の動ベクトルすなわち動き検出部３で求
められた頂点動ベクトル４を作用させる。その結果、同
図（ｄ）に示すように、同図（ｃ）の領域形状参照画像
８から、物体の輪郭線の動き補償した動き補償予測形状
１１が得られる。

【００３４】形状動き補償部９で得られた動き補償予測
形状１１は頂点動ベクトル４と共に適応動ベクトル内挿
部１２に入力される。適応動ベクトル内挿部１２では、
図８に示したような方法により適応的に動ベクトルの内
挿が行われ、画素単位の動ベクトル１３を得る。たとえ
ば、空間変換に共一次変換（Ｂi-linear interpolatio
n）を用いる場合、図８において、領域境界線の存在し
ない正方形ＡＢＤＥ内に位置する点のベクトルは、式
(１)により求められる。一方、正方形ＢＣＥＦでは縦方
向に動物体境界が存在するため、境界線の左側の点の動
ベクトルについては頂点ＢとＥの動ベクトルのみから、
次の（２）式により内挿する。

【００３５】

【数４】

【００３６】また、正方形ＤＥＧＨについては、右辺か
ら下辺に向かって境界線が存在しているため、境界線の
左上部分については、頂点Ｄ，Ｅ，Ｇの３つの動ベクト
ルから次の（３）式により内挿する。

【００３７】

【数５】

【００３８】境界線の右下部分については、頂点Ｈの動
ベクトルをそのまま用いる。

【００３９】

【数６】

【００４０】適応動ベクトル内挿部１２で求められた画
素単位の動ベクトル１３は、局部復号画像６と共に画素
単位動き補償部１４に入力され、動き補償予測画像１５
が生成される。この動き補償予測画像１５は符号化対象
画像１と共に減算器１６に入力され、それらの差分デー
タすなわち動き補償予測誤差１７は、空間冗長度圧縮部
１８において空間冗長度の抑圧が行われる。空間冗長度
圧縮部１８より出力される圧縮差分データ１９、現在の
符号化対象画像１の局部復号画像２５を得るため、は差
分データ伸長部２２にて伸長差分画像２３に復号され
る。この伸長差分画像２３は空間冗長度を抑圧された動
き補償予測誤差信号である。伸長差分画像２３は加算器
２４にて動き補償予測画像１５と加算され、現在の符号
化対象画像の局部復号画像２５となる。局部復号画像２
５はフレームメモリ５に蓄積され、予測参照画像６とし
て以降のフレームの符号化にて参照される。

【００４１】一方、動き補償予測誤差１７に対する圧縮
差分圧縮データ１９は差分データ符号化部２０にてデー
タ圧縮符号化され、差分画像符号化データ２１となる。
頂点動ベクトル４は動ベクトル符号化部２６にてデータ
圧縮符号化され、動ベクトル符号化データ２７となる。
差分画像符号化データ２１と動ベクトル符号化データ２
７は多重化部２８において多重化され、多重化データ２
９として伝送または蓄積される。

【００４２】図２は、本発明の動画像の動き補償予測符
号化方法の他の実施例の符号器の構成図である。これ
は、動き検出部３において符号化対象画像中の多角形パ
ッチの頂点動ベクトル４を求めるにあたり、領域分割部
３０にて符号化対象画像１を領域分割して領域形状画像
３１を生成し、該領域形状画像３１を、多角形パッチの
頂点を内包する万角形パッチに分割し、該万角パッチご
とに領域形状参照画像８との間の動ベクトルを求めるも
のである。これ以外は図１と同じである。以下、図２に
ついて、図１の実施例と異なる部分についてのみ説明す
る。

【００４３】まず、始めに符号化対象画像１は、領域分
割部３０に入力され、得られた領域形状画像３１が多角
形パターン２と共に動き検出部３に入力される。図１の
領域分割部７のとこるで述べたように、符号化対象画像
１の領域分割においても、の手段としては領域成長法、
Ｋ平均クラスタリング、Ｓobelフィルタ等、あらゆるア
ルゴリズムを適用することができる。

【００４４】一方、フレームメモリ５に蓄積された局部
復号画像すなわち予測参照画像６は、領域分割部７に入
力され、同様に領域分割が行われる。領域分割部７から
得られた局部復号画像６の領域分割結果すなわち領域形
状参照画像８は、符号化対象画像１の領域分割結果すな
わち領域形状画像３１と同様に動き検出部３に入力され
る。動き検出部３では、多角形パターン２による各パッ
チの頂点において、領域形状画像３１と領域形状参照画
像８の間で頂点動ベクトル４が求められる。ここで、頂
点動ベクトル４は、図１でも述べられたように、頂点の
一画素マッチングや、頂点を中心とした任意の多角形ベ
クトルごとのマッチング法等により求めることができ
る。

【００４５】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よれば、予測参照画像を領域分割して領域形状参照画像
を作成し、これに対してブロックごとの動きパラメータ
を作用させることで、現在フレームの領域形状を予測す
ることが可能となる。ここで、予測参照画像は一旦符号
化された後に復号化された局部復号画像であり、この内
容は復号器で復号される画像と全く同一である。したが
って、復号器においても復号器と同じ領域形状を得るこ
とができるため、領域形状を符号化する必要がない。こ
れにより、符号化する情報は動き補償予測誤差と動き情
報だけとなり、動ベクトル内挿による効果と相まってト
ータル符号量の大幅な削減を図ることが可能となる。

【００４６】また、請求項２の発明によれば、動き検出
を行うにあたり、符号化対象画像と予測参照画像を領域
分割して得られる。輪郭画像間でマッチングをとること
により、物体の境界部分の動き検出精度が向上する。従
来のブロックマッチング法では、特に動物体の境界部分
において誤ったベクトルが検出される傾向が強い。請求
項１の発明においては、符号化対象画像の領域形状を予
測参照画像の領域形状と動ベクトルから予測するため、
動物体境界部分での動ベクトル精度の向上が要求され
る。輪郭情報を用いることにより、画像データ間での予
測誤差電力が小さい場合でも、領域形状に大きな誤差が
あるブロックへのマッチングが避けられ、実際の動きを
反映した動ベクトルが求められるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における動画像の動き補
償予測符号化方法の符号器の構成を示す図である。

【図２】本発明の第２の実施例における動画像の動き補
償予測符号化方法の符号器の構成を示す図である。

【図３】従来のブロック図単位の動き補償予測符号化方
法の符号器の構成を示す図である。

【図４】従来のベクトル内挿による動き補償予測符号化
方法の符号器の構成を示す図である。

【図５】動ベクトル内挿の方法を示す図である。

【図６】動ベクトル内挿動き補償により補償し得る物体
の動きの例を示す図である。

【図７】動ベクトル内挿により予測画像に歪みが生じる
様子を表す図である。

【図８】輪郭線に適応した動ベクトル内挿の方法を示す
図である。

【図９】本発明における領域形状予測の具体例を示す図
である。

【符号の説明】

１ 符号化対象画像 ２ 多角形パターン ３ 動き検出部 ４ 頂点動ベクトル ５ フレームメモリ ６ 予測参照画像 ７ 領域分割部 ８ 領域形状参照画像 ９ 形状動き補償部 １０ 多角形パターン １１ 動き補償予測形状 １２ 適応動ベクトル内挿部 １３ 画素単位動ベクトル １４ 画素単位動き補償部 １５ 動き補償予測画像 １６ 減算器 １７ 動き補償予測誤差 １８ 空間冗長度圧縮部 ２０ 差分データ符号化部 ２２ 差分データ伸長部 ２４ 加算器 ２５ 局部復号画像 ２６ 動ベクトル符号化部 ３０ 領域分割部 ３１ 領域形状画像

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 符号化対象画像を多角形パッチに分割
   し、符号化対象画像と予測参照画像との間の動き量を前
   記多角形パッチの各頂点ごとに検出し、多角形パッチ内
   の各画素の動ベクトルを前記頂点動きベクトルから空間
   変換により内挿して求め、画素ごとの動き補償を行なっ
   て予測画像を生成し、該予測画像と符号化対象画像との
   差分を符号化する動画像の動き補償予測符号化方法にお
   いて、 動ベクトルを内挿するにあたり、予測参照画像を領域分
   割して領域形状参照画像を生成し、符号化対象画像を、
   第１の多角形パッチの頂点を内包する第２の多角形パッ
   チに分割し、前記第１の多角形パッチの頂点ごとに求め
   られた動ベクトルと前記領域形状参照画像から符号化対
   象画像の領域形状を予測し、内挿するための頂点動ベク
   トルを前記予測された符号化対象画像の領域形状の同一
   領域から選択することを特徴とする動画像の動き補償予
   測符号化方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の動画像の動き補償予測
   符号化方法において、 符号化対象画像中の第１の多角
   形パッチの頂点動ベクトルを求めるにあたり、符号化対
   象画像を領域分割して領域形状画像を生成し、該領域形
   状画像を、第１の多角形パッチを頂点とする多角形パッ
   チに分割し、前記第２の多角形パッチごとに前記予測参
   照画像を領域分割して得られる領域形状参照画像との間
   で動ベクトルを求めることを特徴とする動画像の動き補
   償予測符号化方法。