JPH08228352A - 動画像の領域分割動き補償予測符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 フレーム間の領域形状の変動を抑えるととも
に領域分割に要する処理時間の削減を図る。 【構成】 領域分割部４は、フレームメモリ２の局部復
号画像（予測参照画像）３を入力し、該画像３に含まれ
る被写体の形状等を考慮して領域分割する。領域更新部
６は、符号化対象画像１と共に該予測参照画像３の領域
分割結果を入力し、該領域分割結果を符号化対象画像１
の初期領域形状（初期クラスタ）として、この領域形状
を更新することで、符号化対象画像１の最終的な領域形
状情報７を得る。動き検出部８は領域形状情報７に従い
各小領域ごとに動き量を検出し、動き補償部１０では、
予測参照画像３に動き情報９を作用させ、動き補償予測
画像１１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８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り、以下、図８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。ブロック動き検出部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、ブロック動き補償部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２に蓄
積された直前フレームの局部復号画像３すなわち予測参
照画像とから動き補償予測画像１１を生成する。ここで
得られた動き補償予測画像１１は符号化対象画像１と共
に減算器１２に入力される。減算器１２から出力される
両者の差分すなわち動き補償予測誤差１３は、ＤＣＴ／
量子化部５４においてＤＣＴ変換され、さらに量子化さ
れた圧縮差分データ１５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１５（量子
化インデックス）は差分データ符号化部１６においてデ
ータ圧縮され、差分画像符号化データ１７となる。一
方、動ベクトル５２は動ベクトル符号化部５６において
符号化され、得られた動ベクトル符号化データ５７は差
分画像符号化データ１７と共に多重化部５８にて多重化
され、多重化データ５９として伝送あるいは蓄積され
る。

【０００７】なお、復号器と同じ復号画像を符号器内で
も得るため、圧縮差分データ１５（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、伸長（復号）差分画
像１９となる。伸長差分画像１９と動き補償予測画像１
１は加算器２０で加算され、局部復号画像２１となる。
この局部復号画像２１はフレームメモリ２０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】ＩＳＯ／ＩＥＣ １１１７２（ＭＰＥＧ−
１）は、コンパクトディスク（ＣＤ)、ディジタルオー
ディオテープ（ＤＡＴ）、ハードディスク（ＨＤ）等の
ディジタル蓄積メディア用のビデオ符号化標準であり、
国際標準（ＩＳ）としての成立は１９９２年１１月であ
る。アプリケーションとしては、ＣＤカラオケやＶideo
ＣＤに代表されるＣＤ（転送速度１.５Ｍb／s）へのア
ミューズメント画像の蓄積、マルチメディアパーソナル
コンピュータやワークステーションへの表示を目的とし
た動画像蓄積などが挙げられる。

【０００９】ＭＰＥＧ−１の符号化アルゴリズムは、動
き補償予測＋ＤＣＴ符号化で基本的にはＨ．２６１と同
様であるが、ランダムアクセス・高速再生・リバース再
生等の特殊機能を実現するため、独立再生の単位である
Ｇroup Ｏf Ｐictures（ＧＯＰ）構造が新たに導入され
ている。ＧＯＰを構成するピクチャとして、以下の３つ
のピクチャタイプがある。

【００１０】Ｉ-Ｐicture フレーム内符号化画面 Ｐ-Ｐicture 片方向フレーム間予測符号化画面 時間的に前に位置し、既に復号化されたＰ（またはＩ)-
Ｐictureを参照画像として動き補償を行う。マクロブロ
ックごとにフレーム内符号化モードとフレーム間予測符
号化モードが選択可能である。

【００１１】Ｂ-Ｐicture 両方向予測符号化画面 時間的に前に位置する復号化済みのＰ（またはＩ)-Ｐic
ture、時間的に後に位置する復号化済みのＰ（または
Ｉ)-Ｐicture、両者の加算平均（内挿補間）の３種類を
参照画像として、それぞれに動き補償を行う。マクロブ
ロックごとにフレーム内／順方向フレーム間予測／逆方
向フレーム間予測／内挿補間フレーム間予測の４つの符
号化モードが選択可能である。

【００１２】Ｐ-およびＢ-Ｐictureで用いられる動き補
償方法はＨ．２６１と同様であるが、１／２画素精度の
補償を可能としている点が異なる。 Ｂ-Ｐictureの両方
向予測は、対象が蓄積用であるため符号化処理にリアル
タイム性は要求されない点を利用したものであり、圧縮
率向上にも大きく貢献している。以下にＧＯＰの一例を
示す。 １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Ｂ Ｂ Ｉ Ｂ Ｂ Ｐ Ｂ Ｂ Ｐ Ｂ Ｂ Ｐ Ｂ Ｂ Ｐ Ｂ Ｂ Ｉ ここで、上段の数字はフレーム番号、下段のアルファベ
ットはピクチャタイプを示す。第３フレームから第１７
フレームまでの１５フレームが１ＧＯＰである。通常、
Ｐ（Ｉ）-Ｐictureのフレーム間隔はＭ、Ｉ-Ｐictureの
フレーム間隔（ＧＯＰの長さ）はＮで表される。上記の
例は、Ｍ＝３，Ｎ＝１５である。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】上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、被写体の形状は一切
考慮に入れていない上、１ブロックに対して１ベクトル
しか与えられない。このため、ブロック内に複数の動き
が存在すると、正確な動き補償は原理的に不可能とな
る。すなわち、このような部分で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。この不連続歪みは動きの激しい部分で特に顕著と
なり、予測誤差信号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では、視覚的に大きな
妨害となる。

【００１４】上記問題点を解決するための手法として、
本出願人は先に、符号化対象画像を被写体の形状に沿っ
て領域分割し、得られた小領域ごとに動き補償を行う領
域分割動き補償予測符号化方法を提案した（特開平７−
３８８９６号公報参照）。図９は、この領域分割符号化
方法の構成図を示したもので、以下、その動作を簡単に
説明する。

【００１５】まず、符号化対象画像１は領域分割部４０
において、被写体の形状を考慮して領域分割される。領
域分割の手法としては、Ｋ平均クラスタリング、領域成
長法やＳobelフィルタ等のエッジ検出を用いることがで
きる。これらの領域分割の手法については、「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。動き検出部
８では、領域分割部４０で領域分割された符号化対象画
像１の領域形状情報７に従い、符号化対象画像と予測参
照画像との間の動きパラメータを符号化対象画像内の各
小領域ごとに検出する。動き補償部１０では、領域形状
情報７に従い、局部復号画像３すなわち予測参照画像に
対して小領域ごとの動きを作用させて動き補償予測画像
１１を生成する。以後の動作は図８と基本的に同じであ
り、この動き補償予測画像１１と符号化対象画像１との
間の差分、すなわち動き補償予測誤差画像が符号化され
る。ただし、付属情報として、領域形状情報７、動き情
報９も符号化される。

【００１６】このような領域分割符号化により、被写体
の形状等を反映した任意形状の小領域ごとの動き補償が
可能となり、動き補償の単位領域内に複数の動物体が含
まれることを回避できる。すなわち、従来、複数の動物
体を含んでいながら一つの領域として扱われていたブロ
ックが、物体の形状に応じて複数の領域に分割され、そ
れぞれ別々の領域として動き補償される。このため、特
に、被写体の境界やエッジにまたがった部分での動き補
償予測効率が向上し、フレーム間差分信号の符号化に要
する符号量を大幅に削減することができる。

【００１７】しかしながら、上記動き補償方法に用いら
れている領域分割は、各符号化対象画像ごとに独立して
行われるフレーム内領域分割である。すなわち、フレー
ム間の形状の相関が全く考慮されていないため、領域形
状がフレーム間で大きく変動するという問題がある。こ
のため、フレーム間で領域形状が変化していない場合で
も、領域分割の結果、それぞれが異なった形状の領域と
して抽出された際には、動き検出精度が大幅に低下す
る。さらに、動き補償予測誤差信号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では、フレーム
間の形状の変動が検知され、視覚的に大きな妨害とな
る。また、もう一つの大きな問題点として、領域分割処
理に要する計算量が多く、実時間処理は困難であるとい
う点が挙げられる。

【００１８】本発明の目的は、上記問題点を踏まえ、フ
レーム間の領域形状の変動を抑えることによって、領域
分割の精度を高め、動き検出精度を向上させ、低レート
符号化時の画質を向上せしめ、さらに、領域分割に要す
る処理時間を削減する動画像の領域分割動き補償予測符
号化方法を提供することにある。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上記目的達成のため、本
発明では、符号化対象画像を任意形状の小領域に分割
し、符号化対象画像と予測参照画像との間の動きパラメ
ータを前記小領域ごとに検出し、予測参照画像に対して
前記小領域ごとの動きパラメータを作用させて予測画像
を生成し、該予測画像と符号化対象画像との差分を符号
化する動画像の領域分割動き補償予測符号化方法におい
て、符号化対象画像の領域形状を求めるにあたり、予測
参照画像の領域分割結果を符号化対象画像の初期領域形
状（初期クラスタ）とし、該初期クラスタを更新するこ
とにより、符号化対象画像の最終的な領域形状を得るこ
とを第一の特徴とする。

【００２０】また、上記符号化対象画像の領域分割を行
うに先だって、該符号化対象画像を予め一定の大きさの
複数ブロックに分割し、該ブロックごとに静止／動領域
判定を行い、静止領域と判定されたブロックについては
予測参照画像の領域分割結果をそのまま符号化対象画像
の領域形状として用い、動領域と判定されたブロックに
ついては予測参照画像の領域分割結果を符号化対象画像
の初期領域形状（初期クラスタ）とし、該初期クラスタ
を更新して符号化対象画像の最終的な領域形状を得るこ
とを第二の特徴とする。

【００２１】

【作用】動画像シーケンスにおいて、被写体の領域形状
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、領域分割処理により得られる領域形状は
雑音や光源等の影響により微妙に変化するが、符号化対
象画像の領域形状は（少なくとも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。

【００２２】したがって、本発明の第１の特徴のよう
に、予測参照画像から得られた領域形状をそのまま符号
化対象画像の初期領域形状（初期クラスタ）としてクラ
スタリングを行うことで、予測参照画像のものに近い領
域形状を得ることができる。すなわち、フレーム間の形
状相関を利用することにより、領域形状の時間的変動を
最小限に抑えることができると共に、領域分割の精度を
高めることができる。また、同時に、領域分割に要する
計算量を最小限に抑えることができる。

【００２３】さらに、上記本発明の第１の特徴による領
域分割処理においては、予測参照画像中の各領域（初期
クラスタ）と、符号化対象画像の領域との対応関係が明
確である。すなわち、予測参照画像中のある領域が符号
化対象画像内のどの領域に対応するか、どれだれ動いた
かが判定できる。従って、この対応関係を利用すること
により、領域単位の動き検出時精度を大幅に向上させる
ことができる。

【００２４】また、本発明の第２の特徴のように、静止
領域においては予測参照画像の領域形状をそのまま用
い、動領域についてのみ予測参照画像の領域形状を初期
クラスタとして符号化対象画像を領域分割することによ
り、フレーム間の領域形状の変動を一層抑えることがで
きる。さらに、領域分割の対象となる領域が減少し、領
域分割に要する計算量を大幅に削減することができる。

【００２５】

【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。

【００２６】図１は、本発明の動画像の領域分割動き補
償予測符号化方法の第１の実施例における符号器の構成
図である。本符号器では、まず始めにフレームメモリ２
に蓄積された局部復号画像すなわち予測参照画像３が領
域分割部４に入力される。領域分割部４では、予測参照
画像３に含まれる被写体の形状等を考慮して領域分割が
行われる。領域分割の手法としては、Ｋ平均クラスタリ
ング、領域成長法等の反復型のアルゴリズムなどを用い
ることができる。なお、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。領域分割部４で得られた予測参照画像３の
領域分割結果すなわち初期領域形状情報５は、符号化対
象画像１と共に領域更新部６に入力される。領域更新部
６では、領域分割部４から出力された領域分割結果を、
符号化対象画像１における初期領域形状（初期クラス
タ）とし、該初期領域形状５に対して領域更新操作（ク
ラスタリング）を行い、符号化対象画像１の最終的な領
域形状情報７を得る。

【００２７】領域更新部６から得られた領域形状情報７
は、符号化対象画像１と共に動き検出部８に入力され
る。動き検出部８では、領域形状情報７に従い、符号化
対象画像１と予測参照画像との間の動き量を各小領域ご
とに検出する。動き検出部８で得られた動き情報９は、
領域形状情報７とフレームルモリ２に蓄積されている予
測参照画像の局部復号画像３と共に動き補償部１０に入
力される。動き補償部１０では、領域形状情報７に従
い、局部復号画像（予測参照画像）３に対して小領域ご
との動き情報９を作用させ、動き補償予測画像１１を生
成する。

【００２８】ここで、動き補償の方法としては、平行移
動補償や、アフィン変換を用いた平行移動・回転・伸縮
補償等が例として上げられる。平行移動補償は、物体の
平行移動の動きのみを補償するもので、現在フレームの
座標を（ｘ，ｙ）、参照フレーム中のマッチング先の座
標を（ｘ′，ｙ′）とすると、以下の式により表現され
る。

【００２９】

【数１】

【００３０】現在フレームの座標（ｘ，ｙ）にある物体
は、参照フレーム中の座標（ｘ，ｙ）から水平方向にｖ
_x、垂直方向にｖ_yだけ平行移動した点（ｘ′，ｙ′）に
存在するという意味である。（ｖ_x，ｖ_y）は動きベクト
ルとも呼ばれる。フレーム間予測を行うに当って、単純
に前フレームの同じ位置の画像を予測画像とするのでは
なく、動きベクトル分シフトした位置の画像を予測画像
とすることにより、予測誤差を大幅に低減することがで
きる。一方、アフィン変換を用いた平行移動・回転・伸
縮補償は次式で表現される。

【００３１】

【数２】

【００３２】ここで、ａ＝ｄ＝１，ｂ＝ｃ＝０の時は、
前記の平行移動補償と全く同じである。ａ＞１の場合は
水平方向の拡大、０＜ａ＜１の場合は縮小となる。同様
に、ｄ＞１の場合は垂直方向の拡大、０＜ｄ＜１の場合
は縮小となる。また、

【００３３】

【数３】

【００３４】の場合には角度θによる回転を表すことが
できる。拡大／縮小、回転さらに平行移動を組み合わせ
た補償ももちろん可能であり、平行移動だけでは表しき
れなかった様々な物体の動きを表現することがで可能と
なる。これにより、動き補償の性能を大幅に向上させる
ことができる。

【００３５】図１に戻り、動き補償予測画像１１は符号
化対象画像１と共に減算器１２に入力され、それらの差
分画像すなわち動き補償予測誤差１３は、空間冗長度圧
縮部１４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１４より出力させる圧縮差分データ１５は、
現在フレームの局部復号画像２１を得るため、差分デー
タ伸長部１８にて伸長差分画像１９に復号される。この
伸長差分画像１９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１９は加算器２０にて
動き補償予測画像１１と加算され、現在フレームの局部
復号画像２１となる。局部復号画像２１はフレームメモ
リ２１に蓄積され、以降のフレームの符号化にて参照さ
れる。

【００３６】一方、動き補償予測誤差１３に対する圧縮
差分データ１５は差分データ符号化部１６にてデータ圧
縮符号化され、差分画像符号化データ１７となる。動き
情報９は動き情報符号化部２２にて符号化され動き情報
符号化データ２３となる。また、領域形状情報７は領域
形状情報符号化部２４にて符号化され、領域形状情報符
号化データ２４となる。差分画像符号化データ１７、動
き情報符号化データ２３、領域形状情報符号化データ２
５、は多重化部２６において多重化され、多重化データ
２７として伝送または蓄積される。

【００３７】図２は、本発明の動画像の領域分割動き補
償予測符号化方法の第２の実施例の符号器の構成図であ
る。これは、静止領域については予測参照画像の領域形
状をそのまま用い、動領域についてのみ予測参照画像の
領域形状を初期クラスタとして領域分割するものであ
る。以下、図１の第１の実施例と異なる部分についての
み説明する。

【００３８】符号化対象画像１は、まず、動領域判定部
２８に入力される。図３は、動領域判定部２８の構成例
を示す図である。図３に示すように、符号化対象画像１
は、予測参照画像と共に減算器３３に入力される。減算
器３３で得られた差分データ３４は、図４に示されるよ
うに、ブロック化部３５において１６画素×１６ライン
等の矩形ブロックに分割され、ブロック差分データ３６
となる。ブロック差分データ３６は比較条件３７と共に
比較器３８に入力される。比較器３８の処理は、たとえ
ば以下の条件式で表される。

【００３９】 ｉｆ （Ｄiff ≦ threshold） 動／静フラグ＝０（領域更新オフ） else 動／静フラグ＝１（領域更新オン） ここで、比較条件３７として、例えばＤiff＝ＳＡＤ，t
hreshild＝ＭＩＮ_SADとした場合、ブロック内差分絶対
値和ＳＡＤが閾値ＭＩＮ_SADより小さいブロックが領域
更新の対象から除外される。図５は、図４の画像に対し
て動領域抽出を行った結果の例である。０のフラグが立
っているブロックは領域更新オフを意味し、１のフラグ
が立っているブロックは領域更新オンを意味している。
この例では、人物部分に対応するブロックのフラグは１
となっており、領域更新の対象となっていることがわか
る。このフラグは動／静フラグ２９として出力される。

【００４０】図２に戻り、動領域判定部２８から得られ
た動／静止フラグ２９は、符号化対象画像１と初期領域
形状５と共に領域更新部３０に入力される。領域更新部
３０では、動／静フラグ２９が０のブロックについては
予測参照画像の領域形状（初期領域形状５）をそのま更
新せずに用い、フラグが１のブロックについてのみ、初
期領域形状５をもとに領域形状の更新を行う。領域更新
部３０で得られた領域形状情報７は、動き検出部８、動
き補償部１０に入力され、小領域単位の動き補償予測が
行われる。以降の処理は第１の実施例と同じである。但
し、領域更新オン／オフ情報を復号器で再現する必要が
ある。このため、動／静止フラグ２９は、差分画像符号
化データ１７、動き情報符号化データ２３、領域形状情
報符号化データ２５と共に多重化部３１で多重化され、
多重化データ３２として伝送または蓄積される。

【００４１】

【発明の効果】本発明の領域分割動き補償予測符号化方
法によれば次のような効果が得られる。即ち、従来の領
域分割においては、図６に示されるように、初期領域形
状として１６画素×１６ライン等の矩形ブロックが用い
られていた。これに対し、請求項１の発明においては、
図７に示されるように、初期領域形状は予測参照画像の
領域分割結果である。一般にフレーム間の形状相関は高
く、初期段階で既に最終領域形状に近いものが得られる
可能性が高い。したがって、予測参照画像の領域分割結
果を更新することで、領域分割の収束性を大幅に高める
ことができる。これに伴い、領域形状の時間的変動を最
小限に抑えることができると共に、領域分割の精度を高
めることができる。また、同時に、領域分割に要する計
算量を最小限に抑えることができる。

【００４２】さらに、本発明の領域分割処理において
は、予測参照画像中の各領域（初期クラスタ）と、符号
化対象画像の領域との対応関係が明確である。すなわ
ち、予測参照画像中のある領域が符号化対象画像内のど
の領域に対応するか、どれだけ動いたかが判定できる。
従って、この対応関係を利用することにより、領域単位
の動き検出精度を大幅に向上さらることができる。

【００４３】また、請求項２の発明によれば、静止領域
においては予測参照画像の領域形状をそのまま用い、動
領域についてのみ予測参照画像の領域形状を初期クラス
タとして領域分割することにより、フリーム間の領域形
状の変動をさらに抑えることができる。それに加えて、
領域分割の対象となる領域が減少し、領域分割に要する
計算量を大幅に削減することができる。

【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】本発明の第２の実施例における動領域判定部の
構成例を示す図である。

【図４】符号化対象画像をブロック分割した様子を示す
図である。

【図５】図４の画像に対する動／静止領域判定結果を示
す図である。

【図６】従来の領域分割における初期クラスタを示す図
である。

【図７】本発明の領域分割における初期クラスタを示す
図である。

【図８】従来のブロック単位の動き補償予測符号化方法
の符号器の構成を示す図である。

【図９】従来の領域分割による動き補償予測符号化方法
の他の符号器の構成を示す図である。

【符号の説明】

１ 符号化対象画像 ２ フレームメモリ ３ 局部復号画像（予測参照画像） ４ 領域分割部 ５ 初期領域形状 ６ 領域更新部 ７ 領域形状情報 ８ 動き検出部 ９ 動き情報 １０ 動き補償部 １１ 動き補償予測画像 １２ 減算器 １３ 動き補償予測誤差 １４ 空間冗長度圧縮部 １５ 圧縮差分データ １６ 差分データ符号化部 １８ 差分データ伸長部 １９ 伸長差分画像 ２０ 加算器 ２１ 局部復号画像 ２２ 動き情報符号化部 ２４ 領域形状情報符号化部 ２８ 動領域判定部 ２９ 動／静止フラグ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 符号化対象画像を任意形状の小領域に分
   割し、符号化対象画像と予測参照画像との間の動きパラ
   メータを前記小領域ごとに検出し、予測参照画像に対し
   て前記小領域ごとの動きパラメータを作用させて予測画
   像を生成し、該予測画像と符号化対象画像との差分を符
   号化する動画像の領域分割動き補償予測符号化方法にお
   いて、 符号化対象画像を小領域に分割した領域形状を求めるに
   あたり、予測参照画像を領域分割し、該予測参照画像の
   領域分割結果を符号化対象画像の初期領域形状とし、該
   符号化対象画像の初期領域形状をもとに、符号化対象画
   像の領域分割を行い、符号化対象画像の最終的な領域形
   状を得ることを特徴とする動画像の領域分割動き補償予
   測符号化方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の動画像の領域分割動き補
   償予測符号化方法はおいて、符号化対象画像を任意形状
   の小領域の領域分割を行うに先だって、符号化対象画像
   を予め一定の大きさの複数ブロックに分割し、該ブロッ
   クごとに静止／動領域判定を行い、静止領域と判定され
   たブロックについては予測参照画像の領域分割結果をそ
   のまま符号化対象画像の領域形状として用い、動領域と
   判定されたブロックについては予測参照画像の領域分割
   結果を符号化対象画像の初期領域形状とし、該符号化対
   象画像の初期領域形状をもとに、符号化対象画像の領域
   分割を行い、符号化対象画像の最終的な領域形状を得る
   ことを特徴とする動画像の領域分割動き補償予測符号化
   方法。