JPH09130805A - 動きベクトル検出方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ハード規模や処理時間の増大を抑えつつ、フ
ェード画像にも適用できる動きベクトル検出方法及び装
置の提供。 【解決手段】 原画像と同一または近い解像度を有する
最下位の第１階層画像と、この第１階層画像の解像度に
対して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階
層画像とを用い、上位側の任意階層で検出された親ブロ
ックの動きベクトルを初期偏位ベクトルとして、該任意
階層の一つ下位の階層の注目ブロックの動きベクトルを
検出する動きベクトル検出方法において、前記第２〜第
ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像を構成する各画
素値から、該一つの階層画像の１画面内画素値の平均値
を減算処理することを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、動画圧縮の中核技
術の一つである「動きベクトル」の検出方法に関し、と
くに、フェードインやフェードアウトのようにフレーム
毎の平均輝度レベルが変化する動画像にも適用できる動
きベクトル検出方法及びその装置の改良に関する。

【０００２】

【背景説明】「動画像圧縮」一般に、動画像の情報量
は、静止画像に比べてはるかに膨大であり、情報伝達メ
ディアや蓄積メディアへの利用に際して静止画以上に効
率の高い圧縮技術が求められる。たとえば、画像圧縮の
国際標準化委員会の一つであるＭＰＥＧ（Moving Pictu
re Experts Group）によって制定された動画像符号化／
復号方式（ＭＰＥＧ１及びＭＰＥＧ２；以下これらを総
称して「ＭＰＥＧ」と言う）は、こうした用途に好まし
い圧縮技術である。「時間的冗長性と予測誤差」静止画
像では、主に「空間的冗長性」を使って圧縮を実現して
いる。一方、動画像圧縮でも空間的冗長性を利用するが
「時間的冗長性」の利用がより重要になる。時間的冗長
性とは、動画像を構成する多数のフレームのうち、時間
的に近いフレーム同士は非常に似通った画像になるとい
う性質のことをいう。たとえば、アニメーションでは、
この性質を利用して連続する絵を少しずつ変化させるこ
とにより、違和感のないスムーズな動きを出している。
この場合、時間的に隣り合うフレーム同士には、程度の
差こそあれほとんど違いがないことが多い。したがっ
て、時間的に近いフレームの“異なる部分”（予測誤差
と呼ばれる）だけを伝送または蓄積すれば（言い換えれ
ば、同一の部分を伝送または蓄積しないようにすれ
ば）、結果として相当に高い圧縮率を得ることができ
る。「フレーム間予測符号化」予測誤差を得るために、
いわゆる「フレーム間予測符号化」が行なわれる。これ
は、圧縮したいフレームが持つ画像情報を他のフレーム
から予測するという方式であり、ＭＰＥＧでは、「片方
向予測（順方向予測／逆方向予測）」と「双方向予測」
が行なわれる。片方向予測は時間的に近い“過去または
未来のフレーム”（順方向予測では過去、逆方向予測で
は未来）と圧縮したい“現在のフレーム”との間の予測
誤差を得るというものであり、双方向予測は“過去のフ
レーム”と“未来のフレーム”との平均値と“現在のフ
レーム”との間の予測誤差を得るというものである。

【０００３】なお、ＭＰＥＧでは、Ｉ、Ｐ及びＢといっ
た３種類の画像タイプ（ピクチャ・タイプとも言う）を
規定する。Ｉピクチャはフレーム間予測を行わず（参照
フレームを必要とせず）に生成される画像、Ｐピクチャ
は順方向予測によって（過去の１枚のフレームを参照フ
レームとして）生成される画像、Ｂピクチャは順方向予
測や逆方向予測若しくは双方向予測によって（過去と未
来の２枚のフレームを参照フレームとして）生成される
画像であり、それぞれ、Intra-Picture、Predictive-Pi
cture、Bidirectionally Predictive-Pictureの頭文字
をとったものである。 「動きベクトルと動き補償」動画像における動き部分、
たとえば疾走する車両を考えると、時間的に隣り合うフ
レーム間では、車両だけが平行移動し、背景はほとんど
変化しない。このため、動き部分（車両）の画像を画素
値……画像を構成する点（画素）の情報を数値で表した
もの……で見た場合には、時間的に隣り合うフレーム
（便宜的にｎフレームとｎ−１フレーム）同士で異なる
のは、位置の情報（座標情報）だけで、他の情報（たと
えば色情報や輝度情報）にはほとんど変化が見られな
い。したがって、ｎ−１フレームの動き部分（車両）の
画素に、直線的な移動情報である「動きベクトル」を与
えれば、動きベクトル情報のみを送り、予測誤差情報を
ほとんど送る必要がなくなる。動きベクトルを利用して
画像信号をずらす方法を「動き補償」という。単純にフ
レーム間予測符号化を利用するのに比べて伝送情報量を
大幅に減らすことができ、圧縮効率をさらに高めること
ができる。 「ブロック・マッチング法による動きベクトル検出の基
本原理」図７〜図９を用いて、動きベクトル検出の基本
原理を説明する。図７において、１００は現在のフレー
ムの画像（上述のｎフレームに相当する画像；以下「現
画像」）であり、この現画像１００は、所定サイズ（た
とえば１６×１６画素）のブロックに分割されている。
図７では、そのうちの一つのブロック１０１を、動きベ
クトルの検出対象ブロック（本明細書中では「注目ブロ
ック」と呼称する）として代表的に示してある。図８に
おいて、１０２は時間的に一つ前のフレームの画像（上
述のｎ−１フレームに相当する画像；以下「参照画
像」）であり、この参照画像１０２には、動きベクトル
探索のための領域（以下「探索領域」）１０３が設定さ
れている。探索領域１０３のサイズは、注目ブロック１
０１と同一サイズの、動きベクトルの検出参照ブロック
１０１′（本明細書中では「参照ブロック」と呼称す
る）よりも大きく、たとえば、参照ブロック１０１′の
縦と横のマイナス方向（横では左方向、縦では下方向）
に１６画素を加えるとともにプラス方向に１５画素を加
えた４７×４７画素の大きさを有している。

【０００４】図９は図７と図８を１枚の図面にまとめた
ものである。いま、探索領域１０３内で、参照ブロック
１０１′を水平／垂直方向に所定画素数（一般には１画
素）ずつずらしながら、重なり合う画素間の画素値の差
分を順次に求めていくと、探索領域１０３の内部を一巡
した段階で、すべての画素の差分値の合計を表す値（た
とえば、差分値の絶対値の和や差分値の自乗の和）が最
小となる部分領域１０４が見つかる。この部分領域１０
４は、注目ブロック１０１とそのときの参照ブロック１
０１′との相関性が最も高い領域であり、その大きさは
注目ブロック１０１と同一（ここでは１６×１６画素）
である。したがって、二つのブロック１０１、１０４が
マッチングしているから、注目ブロック１０１の中心か
ら部分領域ブロック１０４の中心へと向かうベクトル１
０５を求め、このベクトル１０５を注目ブロック１０１
の「動きベクトル」とすればよい。 「フェード画像とブロック・マッチング法」番組制作等
で多用される画面効果の一つにフェードインやフェード
アウトがある。この手法は、画面を切り換える際に、元
の画面と次の画面の平均輝度レベルをゆっくりと変化さ
せながら両者をオーバーラップさせることによって、滑
らかな切換効果を出すというものである。たとえば、番
組制作では、映像副調整卓のフェーダーレバーをゆっく
りと動かすことにより、切換ユニット内のＭ−Ｅアンプ
（mix and effect AMP）の利得が０−１００％の間で変
化し、上記の効果が得られる。

【０００５】ところで、フェードインやフェードアウト
を行なった画像（以下「フェード画像」と言う）に上述
のブロック・マッチング法を適用して動きベクトル検出
を行なうと、誤検出がきわめて多くなり、実用に耐えな
くなるという欠点がある。フェード画像では、時間差の
ある２枚の画像（参照画像と現画像）の平均輝度レベル
が異なるために、ブロック・マッチング法で、すべての
画素の差分値の合計を表す値が最小となる部分領域（図
８の符号１０４参照）が見つかったとしても、その部分
領域は、必ずしも注目ブロック（図７の符号１０１）と
相関性が高い領域とは言えないからである。

【０００６】

【従来の技術】そこで、本出願人は先に、フェード画像
にも適用できる「動画像の動ベクトル検出方法と装置」
を提案している（特願平６−２１９４５６号 平成６年
８月２２日出願）。この既出願の技術（以下「先願技
術」と言う）は、要するに、参照画像と現画像から不都
合の原因となる平均輝度レベルを取り除き（以下、この
除去処理を「平均値分離処理」と言う）、動きベクトル
検出を行うというものである（詳細は後述の実施例で説
明する）。

【０００７】これによれば、参照画像や現画像の各画素
値が、平均輝度レベルを除外した値（アナログ信号の交
流成分に相当する値）を持つことになるから、フェード
画像であっても、正確な動きベクトルを検出できるよう
になる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
先願技術にあっては、フェード画像に対しても動きベク
トル検出を行うことができるというメリットがある反
面、ベクトル検出に用いられる参照画像と現画像の画素
密度が原画像と変わらないため、平均値分離処理の際
に、画素密度に応じた大容量のフレームメモリが必要と
なり、ハード規模の増大が避けられないという不都合が
ある。しかも、平均値分離の処理量も画素密度に応じて
大幅に増えるという不都合もある。したがって、特に、
画素数のきわめて多いＨＤ／ＵＤ（High Definition／U
ltra Definition ）画像に適用した場合には、装置コス
トが大幅にアップしたり、また、所要の時間内に処理を
終了できなくなったりするという問題点がある。

【０００９】そこで、本発明は、ハード規模や処理時間
の増大を抑えつつ、フェード画像にも適用できる動きベ
クトル検出方法及び装置の提供を目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の方法発明
は、原画像と同一または近い解像度を有する最下位の第
１階層画像と、この第１階層画像の解像度に対して段階
的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層画像とを
用い、上位側の任意階層で検出された親ブロックの動き
ベクトルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ
下位の階層の注目ブロックの動きベクトルを検出する動
きベクトル検出方法において、前記第２〜第ｍ階層画像
の少なくとも一つの階層画像を構成する各画素値から、
該一つの階層画像の１画面内画素値の平均値を減算処理
することを特徴とする。

【００１１】請求項２記載の方法発明は、原画像と同一
または近い解像度を有する最下位の第１階層画像と、こ
の第１階層画像の解像度に対して段階的に解像度が低下
する上位側の第２〜第ｍ階層画像とを用い、上位側の任
意階層で検出された親ブロックの動きベクトルを初期偏
位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の階層の注目
ブロックの動きベクトルを検出する動きベクトル検出方
法において、前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つ
の階層画像のブロックを構成する各画素値から、該ブロ
ック内画素値の平均値を減算処理することを特徴とす
る。

【００１２】請求項３記載の装置発明は、原画像と同一
または近い解像度を有する最下位の第１階層画像を格納
する第１階層メモリと、この第１階層画像の解像度に対
して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層
画像を格納する第２〜第ｍ階層メモリと、前記第２〜第
ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の１画面内画素
値の平均値を演算する演算手段と、該一つの階層画像を
構成する各画素の値から前記平均値を減算して各画素の
値を減算後の値に置換する置換手段と、上位側の任意階
層で検出された親ブロックの動きベクトルを初期偏位ベ
クトルとして、該任意階層の一つ下位の階層の注目ブロ
ックの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段
と、を備えたことを特徴とする。

【００１３】請求項４記載の装置発明は、原画像と同一
または近い解像度を有する最下位の第１階層画像を格納
する第１階層メモリと、この第１階層画像の解像度に対
して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層
画像を格納する第２〜第ｍ階層メモリと、前記第２〜第
ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像のブロック内画
素値の平均値を演算する演算手段と、該ブロックを構成
する各画素の値から前記平均値を減算して各画素の値を
減算後の値に置換する置換手段と、上位側の任意階層で
検出された親ブロックの動きベクトルを初期偏位ベクト
ルとして、該任意階層の一つ下位の階層の注目ブロック
の動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、を
備えたことを特徴とする。

【００１４】請求項５記載の装置発明は、原画像と同一
または近い解像度を有する最下位の第１階層画像を格納
する第１階層メモリと、この第１階層画像の解像度に対
して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層
画像を格納する第２〜第ｍ階層メモリと、前記第２〜第
ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の１画面内画素
値の平均値を演算する演算手段と、該一つの階層画像を
構成する各画素の値から前記平均値を減算する減算手段
と、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動き
ベクトルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ
下位の階層の注目ブロックの動きベクトルを検出すると
ともに、該任意階層が前記一つの階層画像の場合には、
該一つの階層画像の代わりに前記減算手段の出力画像を
用いる動きベクトル検出手段と、を備えたことを特徴と
する。

【００１５】請求項６記載の装置発明は、原画像と同一
または近い解像度を有する最下位の第１階層画像を格納
する第１階層メモリと、この第１階層画像の解像度に対
して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層
画像を格納する第２〜第ｍ階層メモリと、前記第２〜第
ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像のブロック内画
素値の平均値を演算する演算手段と、該ブロックを構成
する各画素の値から前記平均値を減算する減算手段と、
上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
階層の注目ブロックの動きベクトルを検出するととも
に、該任意階層が前記一つの階層画像の場合には、該一
つの階層画像の代わりに前記減算手段の出力画像を用い
る動きベクトル検出手段と、を備えたことを特徴とす
る。

【００１６】請求項７記載の方法発明は、請求項１また
は２記載の方法発明において、前記平均値は、一つの階
層画像またはブロックを構成するすべての画素値の単純
平均に、所定のオフセット値を加えた値であることを特
徴とする。請求項８記載の装置発明は、請求項３、４、
５または６記載の装置発明において、前記平均値は、一
つの階層画像またはブロックを構成するすべての画素値
の単純平均に、所定のオフセット値を加えた値であるこ
とを特徴とする。

【００１７】

【作用】階層型画像の各画像のうち上位側の第２〜第ｍ
階層画像は、最下位の第１階層画像よりも画素密度が低
い。したがって、この第２〜第ｍ階層画像のうちの少な
くとも一つの階層画像（または同階層画像を構成する各
ブロック）に対して平均値分離処理を施せば、ハード規
模や処理量を増大せずに、フェード画像に対する動きベ
クトルの検出が可能になる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面に基
づいて説明するが、その前に「階層型画像とブロックマ
ッチング法」について概説する。電子情報通信学会論文
誌（Ｄ−II Vol.Ｊ72−Ｄ−II No.３ pp.395−403 1
989年3月）には、階層画素情報にブロック・マッチング
法を適用した「動きベクトル検出方式」が記載されてい
る。

【００１９】図１０は、上記論文に記載された階層型画
像の模式図である。図１０において、「０」、「ｈ」及
び「ｈ＋１」は代表的に示す三つの階層画像であり、０
は最下層の画像、ｈは任意の中位層の画像、ｈ＋１は画
像ｈの一つ上層の画像である。画像０を原画像とする
と、画像ｈの画素密度は画像０の画素密度よりも少な
く、画像ｈ＋１の画素密度はさらに少なくなるように設
定されている。好ましい例によれば、画像ｈ＋１の画素
密度は画像ｈの画素密度の１／２である。これは、画像
ｈの周波数帯域とサンプリング周波数を１／２にして得
られた画像に相当する。

【００２０】このような階層画像においては、上位層の
画像の空間解像度が下位層に比べて劣化するため、上位
層と下位層では相反する性質を持つことになる。すなわ
ち、上位層では被写体の動きを大局的に捉えることがで
き（言い換えれば、上位層では被写体の動きを詳細に捉
えることができない）、一方、下位層ではこの逆に被写
体の動きを詳細に捉えることができる（言い換えれば、
下位層では被写体の動きを局所的にしか捉えることがで
きない）。

【００２１】したがって、上位層で検出された動きベク
トルを初期偏位ベクトルにして、下位層の動きベクトル
を逐次検出すれば、被写体の動きを効率よく、しかも高
い精度で検出することが可能となる。画像ｈの階層（以
下「第ｈ階層」）におけるブロック・マッチングの探索
は、一つ上の画像ｈ＋１の階層（以下「第ｈ＋１階
層」）の被従属ブロック２００（以下「親ブロック」）
の検出結果Ｖ_h+1を２倍したもの（２Ｖ_h+1）を、第ｈ階
層の注目ブロック２０１の初期偏位ベクトルとして行な
う。たとえば、次式で定義するマッチング評価関数
「Ｓ（ｕ_h′，ｖ_h′）」が最小となるＶ_h′を探索して
検出する。このとき、注目ブロック２０１の動きベクト
ルＶ_hは、図１１（ａ）に示すように、Ｖ_h＝Ｖ_h′＋２
Ｖ_h+1で与えられる。また、マッチングの探索範囲は、
階層画像の各層間の対応を考慮し、親ブロック２００の
検出結果２Ｖ_{h+ 1}＝（２ｕ_h+1，２ｖ_h+1）を中心に、た
とえば５×５の範囲に設定する。

【００２２】

【数１】

【００２３】 但し、初期偏位点：２Ｖ_h+1＝（２ｕ_h+1，２ｖ_h+1） 探索点：Ｖ_h′＝（ｕ_h′，ｖ_h′） 前フレームの画像ｈ：ｆ_t-1,h（ｘ，ｙ） 現フレームの画像ｈ：ｆ_t,h（ｘ，ｙ） 検出動きベクトル：Ｖ_h＝（ｕ_h，ｖ_h） ＝（２ｕ_h+1＋ｕ_h′，２ｖ_h+1＋ｖ_h′） なお、前出図１０の階層画像では、画像ｈ＋１の解像度
が画像ｈと比べて１／２になっている。このため、初期
偏位ベクトルとして用いる親ブロック２００の検出結果
Ｖ_h+1も、検出対象の動きベクトルＶ_hの１／２の解像度
でしかないから、親ブロック２００の検出結果を２倍
し、画像ｈの解像度に合わせた後、これを初期偏位ベク
トルとして設定する必要がある。たとえば、Ｖ_hmax＝０
とおくと、各階層のマッチングによって検出される動き
ベクトルＶ_hは、次式のようになる（図１１（ｂ）参
照）。 （以下余白）

【００２４】

【数２】

【００２５】本実施例では、以上の技術に、平均値分離
処理（参照画像及び現画像を構成する各画素値から１画
面内平均値またはブロック内平均値を減算する処理）を
適用する。図１〜図５は本発明に係る動きベクトル検出
装置の一実施例の原理構成図である。なお、以下の説明
では、３層の階層型画像を例とするが、この層数に限定
されないことは言うまでもない。

【００２６】図１において、１０〜３０は、階層毎に設
けられた動きベクトル検出部である。図面下側の動きベ
クトル検出部３０は、３階層型画像の第１層目の画像
（下位層画像）に対応する。また、図面中央の動きベク
トル検出部２０は、同画像の第２層目の画像（中位層画
像）に対応する。さらに、図面上側の動きベクトル検出
部１０は、同画像の第３層目の画像（上位層画像）に対
応する。

【００２７】以下、説明の都合上、図面上側の動きベク
トル検出部１０を「上位層動きベクトル検出部」、図面
中央の動きベクトル検出部２０を「中位層動きベクトル
検出部」、さらに、図面下側の動きベクトル検出部３０
を「下位層動きベクトル検出部」と呼称する。各部の構
成は、下位層動きベクトル検出部３０と中位層動きベク
トル検出部２０についてはほとんど類似の構成である
が、上位層動きベクトル検出部１０については以下のと
おり相違している。

【００２８】すなわち、中位層動きベクトル検出部２０
（下位層動きベクトル検出部３０）は、二つの画像メモ
リ２０ａ、２０ｂ（３０ａ、３０ｂ）と、動きベクトル
／評価値メモリ２０ｃ（３０ｃ）と、動きベクトル評価
器２０ｄ（３０ｄ）と、動きベクトル伸長器２０ｅ（３
０ｅ）とを含む。一方、上位層動きベクトル検出部１０
は、二つの画像メモリ１０ａ、１０ｂと、動きベクトル
／評価値メモリ１０ｃと、動きベクトル評価器１０ｄと
を含むとともに、平均値分離回路１０ｅと、平均値演算
回路１０ｆと、平均値バッファ１０ｇとを含む。

【００２９】動きベクトル検出部１０（２０または３
０）に含まれる二つの画像メモリ１０ａ、１０ｂ（２０
ａ、２０ｂまたは３０ａ、３０ｂ）の一方は、現フレー
ムの画像信号（以下、単に「現画像」と言う）の格納
用、他方は参照フレーム（たとえば、時間的に一つ前の
フレーム）の画像信号（以下、単に「参照画像」と言
う）の格納用であり、特に限定しないが、図では、左側
の画像メモリ１０ａ（２０ａまたは３０ａ）を現画像格
納用、右側の画像メモリ１０ｂ（２０ｂまたは３０ｂ）
を参照画像格納用としている。

【００３０】ここで、画像メモリ１０ａ、１０ｂ、２０
ａ、２０ｂ、３０ａ、３０ｂの解像度（画素密度）は、
下位側から上位側へといくにつれて段階的に低くなって
いる。すなわち、下位層動きベクトル検出部３０の画像
メモリ３０ａ、３０ｂに格納された画像は「高解像度画
像」であり、また、中位層動きベクトル検出部２０の画
像メモリ２０ａ、２０ｂに格納された画像は「中解像度
画像」であり、さらに、上位層動きベクトル検出部１０
の画像メモリ１０ａ、１０ｂに格納された画像は「低解
像度画像」である。

【００３１】したがって、高解像度画像を格納する画像
メモリ１０ａ、１０ｂは、発明の要旨に記載の「第１階
層メモリ」として機能し、中解像度画像と低解像度画像
を格納する残りの画像メモリ２０ａ、２０ｂ、３０ａ、
３０ｂは、発明の要旨に記載の「第２〜第ｍ階層メモ
リ」としての機能を有している。各画像の画素密度は、
「高」、「中」、「低」の順に段階的に低くなるように
設定すればよいが、設計容易性の点で、一定の倍率で変
化するようにした方が望ましい。たとえば、高解像度画
像の画素密度を原画像と同一の（または近い）解像度に
するとともに、この高解像度画像の画素を１／４間引い
たものを中解像度画像とし、さらに、中解像度画像の画
素を１／４間引いたものを低解像度画像としてもよい。
この場合、低解像度画像の画素密度は、高解像度画像の
１／１６になる。

【００３２】次に、画像メモリ以外の各部の機能を説明
するが、上位層動きベクトル検出部１０は、平均値分離
処理を行う点で中位層動きベクトル検出部２０や下位層
動きベクトル検出部３０と異なるため、後でまとめて説
明する。中位層動きベクトル検出部２０の動きベクトル
評価器２０ｄ（または下位層動きベクトル検出部３０の
動きベクトル評価器３０ｄ）は、一方の画像メモリ２０
ａ（３０ａ）から読み出した現画像の注目ブロック（図
７の符号１０１参照）の画像と、他方の画像メモリ２０
ｂ（３０ｂ）から読み出した参照画像の探索領域（図８
の符号１０３参照）の画像とに基づき、前述のブロック
・マッチング法によって、注目ブロックの動きベクトル
（図８の符号１０５参照）を検出する。

【００３３】ここで、中位層動きベクトル検出部２０の
動きベクトル評価器２０ｄ（または下位層動きベクトル
検出部３０の動きベクトル評価器３０ｄ）には、動きベ
クトル伸長器２０ｅ（３０ｅ）によって所定の伸長処理
を施された一つ上の階層の親ブロックの動きベクトル１
０ｈ（２０ｈ）……１０ｈ′または２０ｈ′は伸長処理
後の動きベクトル……が入力している。

【００３４】動きベクトル評価器２０ｄ（３０ｄ）は、
親ブロックの動きベクトル１０ｈ′（２０ｈ′）を初期
偏位ベクトルとし、その初期偏位ベクトルで示された位
置を中心に必要最小限の大きさの探索領域（ｘ）を設定
して、この探索領域（ｘ）内の画像を画像メモリ２０ｂ
（３０ｂ）から読み込み、探索領域（ｘ）の中で評価が
最も高いベクトルＶｘを探し出し、その探索結果のベク
トルＶｘと評価値ｘとを動きベクトル／評価値メモリ２
０ｃ（３０ｃ）に書き込む。

【００３５】したがって、中位層と最下位層の動きベク
トル評価器２０ｄ、３０ｄは、上位側の階層で検出され
た親ブロックの動きベクトルを初期偏位ベクトルとし
て、一つ下位の階層の注目ブロックの動きベクトルを検
出する「動きベクトル検出手段」として機能する。な
お、中位層動きベクトル検出部２０の動きベクトル評価
器２０ｄ（または下位層動きベクトル検出部３０の動き
ベクトル評価器３０ｄ）で、同一階層内の周辺ブロック
の動きベクトルを参照するようにしてもよい。

【００３６】たとえば、動きベクトル／評価値メモリ２
０ｃ（３０ｃ）にすでに書き込まれている周辺ブロック
の動きベクトルを、参照動きベクトル２０ｇ（３０ｇ）
として少なくとも一つ読み出し、この参照動きベクトル
２０ｇ（３０ｇ）に対応した探索領域（Ｙ_i）（ｉは参
照動きベクトルの識別番号）の画像を、画像メモリ２０
ｂ（３０ｂ）から読み出す。そして、領域（Ｙ_i）の中
で最も評価の高いベクトルＶｙを探し出し、その探索結
果の動きベクトルＶｙ_iと評価値ｙ_iとを動きベクトル／
評価値メモリ２０ｃ（３０ｃ）に書き込み、最後に、親
ブロックの動きベクトルを参照したときの評価値ｘと、
周辺ブロックの動きベクトルを参照したときの評価値ｙ
_i（たとえば二つの周辺ブロックを参照した場合には
ｙ₁、ｙ₂）との中で最も評価の高いベクトルＶｚを当該
階層画像の注目ブロックにおける動きベクトル２０ｈ
（３０ｈ）として確定し、一つ下の階層へ出力するとと
もに、動きベクトル／評価値メモリ２０ｃ（３０ｃ）に
書き込むようにしてもよい。

【００３７】次に、本実施例の特徴的な構成を含む上位
層動きベクトル検出部１０について説明する。上位層動
きベクトル検出部１０は、参照画像と現画像から注目ブ
ロックの動きベクトルを検出する点で、上述の中位層及
び下位層動きベクトル検出部２０、３０と類似するが、
参照画像及び現画像に対して、「平均値分離処理」を施
す点で相違する。

【００３８】ここで、本実施例の平均値分離処理は、左
側の画像メモリ１０ａに格納された現画像に対して行わ
れるものと、右側の画像メモリ１０ｂに格納された参照
画像に対して行われるものとに分けられる。以下、前者
を「現画像平均値分離処理」、後者を「参照画像平均値
分離処理」と呼ぶことにする。なお、単に「平均値分離
処理」と言う場合には両者を指すものとする。 「現画像平均値分離処理」平均値分離回路１０ｅは、左
側の画像メモリ１０ａから現画像の注目ブロックを読み
込み、その注目ブロックのすべての画素値の平均値を分
離して出力するものである。たとえば、注目ブロックが
１６×１６画素のサイズであるとすると、１６×１６画
素すべての値を加算し、それを１６×１６で除して平均
値を求め、この平均値を各画素の値から減算するような
手法で行ってもよい。平均値は注目ブロックの画像をア
ナログ的に見た場合の直流成分に相当する値であるか
ら、平均値を分離した後の注目ブロックの画像は、同じ
くアナログ的に見た場合の交流成分のみの値（言い換え
れば直流成分をカットした値）に相当する。

【００３９】ここで、現画像平均値分離処理における処
理量は、ブロック内の画素値の加算処理と、その平均値
処理とをブロック数倍した量で与えられるが、本実施例
では、かかる処理を階層型画像の最上層画像、言い換え
れば最も画素数の少ない画像で行っているため、現画像
平均値分離処理の処理量を大幅に削減できるというメリ
ットがある。 「参照画像平均値分離処理」上位層動きベクトル検出部
１０の平均値演算回路１０ｆと平均値バッファ１０ｇ
は、以下に示す手順を逐次に実行することにより、右側
の画像メモリ１０ｂから読み出した参照画像の探索領域
について、該領域内のすべての画素値の平均値を求め、
その平均値を保持するという機能を実現する。 「水平方向加算手順」この手順は、後述の垂直方向加算
／平均値演算処理で、適宜に用いられるが、ここでまと
めて説明しておく。

【００４０】図２には、水平方向加算手順を説明するた
めの概念図が示されている。同図（ａ）において、４０
は参照画像、４１は参照画像４０中のｙ座標（ｙｉ）に
位置する任意の１ライン（以下、単に「ライン」）、４
２はライン４１上を１画素ずつ所定方向（図では左から
右）へスライドする仮想のウィンドウである。このウィ
ンドウ４２の横方向（ｘ座標方向）の長さは、探索領域
のｘ座標幅と同じに設定されている。なお、４３はウィ
ンドウ４２を１画素右にスライドした後の状態を表して
いる。但し、図では、スライド後のウィンドウ４３が上
下方向（ｙ座標方向）にも若干ずれているが、これは図
示の都合上であり、実際には上下方向のずれはない。

【００４１】以下の手順Ａ１〜Ａ７を行うために、同図
（ｂ）に示すようなラインバッファ４４を準備する。こ
のラインバッファ４４は、平均値演算回路１０ｆの構成
要素の一つであり、その容量は、少なくとも参照画像４
０のｘ座標上の画素数（すなわちライン４１の画素数）
と同等である。なお、４５は代表的に示すそのうちの一
つの記憶要素である。 （Ａ１） まず、ウィンドウ４２を画面の左端に置き、
ウィンドウ４２内の画素値ｆｒをすべて加算して、 （Ａ２） その加算結果Ｓｎをラインバッファ４４の左
端の記憶要素（図示略）に格納する。 （Ａ３） 次いで、ウィンドウ４２を右方向へ１画素ス
ライドする。ここでは、まだ、ライン４１上を１画素し
かスライドしていないが、スライド前後のウィンドウを
便宜的にウィンドウ４２、４３とすると、スライドによ
って、スライド前のウィンドウ４２から１画素４６が消
えるとともに、スライド後のウィンドウ４２に１画素４
７が追加される。以下、消えた画素を「消滅画素」、付
け加えられた画素を「新出画素」と呼ぶことにする。

【００４２】ここで、消滅画素４６のｘ座標の値をｘｏ
ｌｄ、新出画素４７のｘ座標の値をｘｎｅｗとし、スラ
イド後のウィンドウ４３の左端の画素（以下「代表画
素」）４８のｘ座標の値をｘｃとする。 （Ａ４） Ａ２で求めた加算結果Ｓｎから消滅画素４６
の画素値ｆｒ（ｘｏｌｄ，ｙｃ）を減算し、 （Ａ５） その減算結果に新出画素４７の画素値ｆｒ
（ｘｎｅｗ，ｙｃ）を加算して、 （Ａ６） その加算結果Ｓｎを、ラインバッファ４４の
座標ｘｃに保存する。 （Ａ７） 手順Ａ３〜Ａ６を繰り返し、ウィンドウ４３
がライン４１の右端に到達したら終了する。 「垂直方向加算／平均値演算手順」図３には、垂直方向
の加算と探索領域毎の平均値を算出する概念図が示され
ている。図３（ａ）において、５０は比較のための参照
画像、５１は仮想のウィンドウである。ウィンドウ５１
の横幅（図面左右方向の幅）は、参照画像５０のｘ座標
の幅と同じであり、また、縦幅（図面上下方向の幅）
は、図示を略した探索領域のｙ座標の幅と同じである。
ウィンドウ５１は参照画像５０の１ラインに相当する単
位で画面の上から下に逐次にスライドが可能であり、ス
ライド後のウィンドウを符号５２で示してある。なお、
図では、二つのウィンドウ５１、５２がｘ座標方向にも
ずれているが、これは図示の都合上であり、実際にはｘ
座標方向へのずれはない。

【００４３】ウィンドウ５１がスライドすると、スライ
ド前のウィンドウ５１の最上部の１ライン（以下「消滅
ライン」）５３が消え、スライド後のウィンドウ５２に
１ライン（以下「新出ライン」）５４が追加される。図
３（ｂ）、図３（ｃ）において、５５は平均値演算回路
１０ｆの構成要素に含まれるスライスバッファである。
図３（ｂ）では、消滅ライン５３に対応するラインのス
ライストップライン５６の各画素値が一時的に保存され
る様子が示されている。５７は各画素値のうちの一つの
画素である。ウィンドウ５２がスライドするにつれて、
スライスバッファ５５に保存されているハッチング部分
の各画素は、図３（ｃ）のように移動し、スライスボト
ムライン５８には、新出ライン５４の１ライン分の各画
素値が一時的に保存される。５９は各画素値のうちの一
つの画素である。

【００４４】図３（ｄ）において、６０は平均値演算回
路１０ｆの構成要素に含まれる総計バッファであり、総
計バッファ６０は参照画像のｘ座標幅と同じ記憶容量を
持ち、各記憶要素には、探索領域の画素値の総計値が一
時的に格納される。図３（ｅ）には、平均値バッファ１
０ｇの内容が模式的に示されており、平均値バッファ１
０ｇの着目ライン６１の各点での平均値を計算するため
に、総計バッファ６０の１ライン分の総計が格納され
る。なお、６２は着目ライン６１上の一つの画素であ
り、この画素６２は総計バッファ６０の一つの画素６３
の位置に対応している。

【００４５】次に、総計バッファ６０の保存している各
ブロックの画素値の総合計をＳｔ、スライスバッファ５
５中に蓄えている座標（ｘ，ｙ）における画素値の合計
をＳ１（ｘ，ｙ）とし、以下の手順で平均値Ｍｆを計算
する。 （Ｂ１） 図３（ａ）において、ウィンドウ５２が最も
画面の上部にある場合、すなわち、ウィンドウ５２がウ
ィンドウ５１に重なっている場合、ウィンドウ５２中の
各ライン毎に、前述した手順Ａ１〜Ａ７により、水平方
向の加算を行い、その結果を、ライン毎に対応するスラ
イスバッファ５５に蓄える。 （Ｂ２） スライスバッファ５５の値を用いて、すべて
の画素位置のｘ座標（ｘ）に対し、総計バッファ６０の
保有している各ブロックの画素値の総合計Ｓｔ（ｘ）の
初期値Ｓｔ０（ｘ）を、次のようにして計算する。

【００４６】Ｓ１＝Ｓ１（ｘ，ｙ）とし、 Ｓｔ０（ｘ）＝ΣＳ１ ここで、Σは、スライスバッファ５５中のスライストッ
プライン５６からスライスボトムライン５８まで、ｙ座
標の値を変化させた累計をあらわす。 （Ｂ３） すべての画素位置のｘ座標（ｘ）に対して、
初期値Ｓｔ０（ｘ）の値から平均値Ｍｆを計算し、画面
最上ラインに相当するｙ座標（ｙｆ）の位置の平均値バ
ッファ１０ｇの値Ｍｆ（ｘ，ｙｆ）とする。ここで、 （ブロックの横幅）×（ブロックの縦長）＝ブロックの
面積 とおくと、 Ｍｆ（ｘ，ｙｆ）＝Ｓｔ０（ｘ）／（ブロックの面積） （Ｂ４） 画素５７を左から右へ移動して各ｘ座標にお
いて総計バッファ６０の保存している各ブロックの画素
値の総合計Ｓｔ（ｘ）（初期値はＳｔ０（ｘ））からス
ライストップライン５６の対応するｘ座標における水平
方向合計値Ｓ１の値を減算する。 （Ｂ５） スライスバッファ５５の中のデータを上方向
にシフトする。 （Ｂ６） ウィンドウ５２を画面の下方へ１ライン分だ
けスライドする。ウィンドウ５２に新しく現れる新出ラ
イン５４について、前述の手順Ａ１〜Ａ７により、水平
方向の加算を行い、その結果をスライスバッファ５５の
スライスボトムライン５８に入れる。 （Ｂ７） スライスバッファ５５に新たに加わった新出
ライン５４のデータを利用し、画素５９を左から右に移
動して各ｘ座標において、総計バッファ６０の保有して
いる各ブロックの画素値の総合計Ｓｔ（ｘ）に、スライ
スボトムライン５８の１ライン分のラインバッファの各
ｘにおける水平方向合計値Ｓ１（ｙｓ１ｂ）の値を加算
する。 （Ｂ８） すべてのｘに対して、総計バッファ６０の保
有している各ブロックの画素値の総合計Ｓｔ（ｘ）の値
から平均値Ｍｆ（ｘ，ｙｃ）を計算し、着目ライン６１
のｙ座標値ｙｃに相当する位置の平均値バッファ１０ｇ
の値Ｍｆ（ｘ，ｙｃ）とする。ここで、 （ブックの横幅）×（ブロックの縦長）＝ブロックの面
積 とおくと、 Ｍｆ（ｘ，ｙｃ）＝Ｓｔ（ｘ）／（ブロックの面積） （Ｂ９） ウィンドウ５２が参照画像５０の下端に達し
たら終了し、それ以外は、ウィンドウ５２を１ライン分
ずらした後、手順Ｂ４〜Ｂ８を繰り返す。

【００４７】そして、各ブロック位置で平均値Ｍｆｔ−
１（ｘ，ｙ）が得られたら、各々のブロック位置に対応
するあらかじめ定められた平均値バッファ１０ｇの対応
する位置に、そのブロックでの平均値Ｍｆｔ−１（ｘ，
ｙ）を入力する。以上の方法により、最終的に、各点で
の平均値Ｍｆｔ−１（ｘ，ｙ）を計算し、その結果が平
均値バッファ１０ｇに蓄えられる。

【００４８】図４には、平均値バッファ１０ｇの内部構
造が示されている。平均値バッファ１０ｇは、二次元構
造を持っている。参照画像の中で、たとえば座標（ｘ
ｂ，ｙｂ）を左上の点とする注目ブロック７０におい
て、上述した方法や各ブロック毎に独立に平均値を算出
する方法を用いて、平均値（すなわちアナログ信号にお
ける直流成分）Ｍｆｔ−１（ｘ，ｙ）を求め、平均値バ
ッファ１０ｇ中のブロックの平均値を保存する位置７１
（座標位置ｘｂ，ｔｂ）に書き込む。

【００４９】図４中で、ブロック７０は検出対象ブロッ
クの位置に対応するブロックであり、そのブロック７０
に対する平均値を保存しておく場所は、そのブロック７
０の左上の位置７１である。また、７２は探索領域であ
り、探索領域７２はブロック７０をずらした場合に、こ
のブロック７０の平均値を保存する位置７１が移動する
可能性のある範囲に設定する。なお、位置７１は、ブロ
ック７０の左上に限らない。ブロック７０の位置から特
定できればよく、たとえばブロック７０の中心や左下な
どであってもよい。

【００５０】図５（ａ）、図５（ｂ）には、平均値バッ
ファ１０ｇに必要なサイズを示している。図５（ｂ）に
おいて、平均値バッファ１０ｇのサイズは、画像バッフ
ァ中にある検出のための参照画像８０の中で、ブロック
をずらし得るすべての範囲でその時の探索ブロック８１
の左上の画素８２が移動する範囲のすべてを網羅するよ
うに準備した場合に最も大きくなる。その大きさは、参
照画像８０の中で画面の外を指す動きベクトルによって
ブロック８１をずらすことができない部分、すなわち斜
線を施した探索不可部分８３を除外した大きさである。
したがって、必要な平均値バッファ１０ｇのサイズは、
図５（ｂ）に示すように、ブロック８１の縦と横の値か
らそれぞれ１引いた値だけ、参照画像８０の横および縦
のサイズを小さくしたサイズに一致する。

【００５１】しかしながら、平均値バッファ１０ｇの所
要サイズが小さくなるといっても、そのサイズは参照画
像８０の画素数で決まるから、特に、ＨＤ／ＵＤ画像の
ように、画素数が多い場合には平均値バッファ１０ｇの
規模増大が避けられない。本実施例では、かかる課題を
解決するために、平均値分離処理を施す参照画像８０を
階層型画像の最上層画像にした。この最上層画像の画素
密度は、原画像のそれに比べてはるかに小さいからであ
る。たとえば、好ましい階層型画像の例によれば、原画
像の１／１６もの少ない画素数になる。したがって、平
均値バッファ１０ｇの所要サイズを同比率分だけさらに
削減することができるから、ハード規模の増大を抑えつ
つ、たとえば、ＨＤ／ＵＤ画像にも適用可能な、フェー
ド画像対応の動きベクトル検出技術を提供できる。

【００５２】また、階層型画像の最上層画像に対して平
均値分離処理を行うということは、その分離処理に必要
な様々な処理量を、少ない画素数に対応させて大幅に削
減できることを意味しており、処理効率のよいフェード
画像対応の動きベクトル検出技術を提供できる。なお、
上記実施例では、動きベクトル評価器１０ｄにおいて、
画像メモリ１０ｂから読み出した参照画像を、平均値バ
ッファ１０ｇから読み出した平均値で減算処理し、その
減算後の参照画像を用いて動きベクトル検出を行ってい
るが、これに限るものではない。たとえば、減算後の参
照画像で画像メモリ１０ｂの内容を書き換えてもよい。
前者の場合には、動きベクトル評価器１０ｄは、減算手
段として機能し、後者の場合には、置換手段として機能
することになる。

【００５３】図６は本発明に係る動きベクトル検出装置
の他の実施例の概念的な要部全体構成図である。なお、
図６において、図１と共通する構成要素には同一の符号
を付すと共にその説明を省略する。本実施例と前記実施
例（図１）との相違は、参照画像メモリ１０ｂからのデ
ータを平均値分離１０ｉを通して動きベクトル評価器１
０ｄに出力するようにした点にある。すなわち、前記実
施例（図１）では、平均値バッファ１０ｇに平均値を蓄
えるが、本実施例ではそのような蓄積動作を行わず、動
きベクトル評価のためのブロックマッチングの度に平均
値を分離する点で相違する。これによれば、平均値分離
のための演算量が増大するものの、平均値バッファが不
要になるため、回路規模を削減できるという大きなメリ
ットがある。このことは、特に動きベクトル検出装置の
集積化に有利である。なお、ブロックマッチングを行う
度に平均値を分離せずに、参照画像メモリ１０ｂのすべ
ての画素値を求めておき、その平均値を分離するように
すれば、演算量の削減も図れるので好ましい。

【００５４】

【発明の効果】本発明によれば、階層型画像の上位側の
第２〜第ｍ階層画像のうち少なくとも一つの階層画像
（または同階層画像を構成する各ブロック）に対して平
均値分離処理を施すので、同一つの階層画像（または同
階層画像を構成する各ブロック）の画素密度は、原画像
よりもはるかに小さいから、ハード規模や処理量の増大
を抑えつつ、フェード画像に対する動きベクトル検出を
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】一実施例の概念的な要部全体構成図である。

【図２】一実施例の水平方向加算処理の概念図である。

【図３】一実施例の垂直方向加算処理及び平均値演算処
理の概念図である。

【図４】一実施例の平均値バッファの概念図である。

【図５】一実施例の平均値バッファの所要サイズを説明
するための概念図である。

【図６】他の実施例の概念的な要部全体構成図である。

【図７】動きベクトル検出の基本原理図（その１）であ
る。

【図８】動きベクトル検出の基本原理図（その２）であ
る。

【図９】動きベクトル検出の基本原理図（その３）であ
る。

【図１０】階層型画像の模式図である。

【図１１】階層型画像における動きベクトル検出の概念
図である。

【符号の説明】

１０ａ、１０ｂ：画像メモリ（第１階層メモリ） １０ｆ：平均値演算回路（演算手段） ２０ａ、２０ｂ、３０ａ、３０ｂ：画像メモリ（第２〜
第ｍ階層メモリ） ２０ｄ、３０ｄ：動きベクトル評価器（動きベクトル検
出手段、減算手段、置換手段）

フロントページの続き (72)発明者 佐藤 真樹 東京都渋谷区代々木４丁目36番19号 株式 会社グラフィックス・コミュニケーショ ン・ラボラトリーズ内 (72)発明者 森田 一彦 東京都渋谷区代々木４丁目36番19号 株式 会社グラフィックス・コミュニケーショ ン・ラボラトリーズ内 (72)発明者 山田 恭裕 東京都渋谷区代々木４丁目36番19号 株式 会社グラフィックス・コミュニケーショ ン・ラボラトリーズ内

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原画像と同一または近い解像度を有する最
   下位の第１階層画像と、この第１階層画像の解像度に対
   して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層
   画像とを用い、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
   ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
   階層の注目ブロックの動きベクトルを検出する動きベク
   トル検出方法において、 前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像を
   構成する各画素値から、該一つの階層画像の１画面内画
   素値の平均値を減算処理することを特徴とする動きベク
   トル検出方法。
2. 【請求項２】原画像と同一または近い解像度を有する最
   下位の第１階層画像と、この第１階層画像の解像度に対
   して段階的に解像度が低下する上位側の第２〜第ｍ階層
   画像とを用い、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
   ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
   階層の注目ブロックの動きベクトルを検出する動きベク
   トル検出方法において、 前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の
   ブロックを構成する各画素値から、該ブロック内画素値
   の平均値を減算処理することを特徴とする動きベクトル
   検出方法。
3. 【請求項３】原画像と同一または近い解像度を有する最
   下位の第１階層画像を格納する第１階層メモリと、 この第１階層画像の解像度に対して段階的に解像度が低
   下する上位側の第２〜第ｍ階層画像を格納する第２〜第
   ｍ階層メモリと、 前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の
   １画面内画素値の平均値を演算する演算手段と、 該一つの階層画像を構成する各画素の値から前記平均値
   を減算して各画素の値を減算後の値に置換する置換手段
   と、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
   ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
   階層の注目ブロックの動きベクトルを検出する動きベク
   トル検出手段と、を備えたことを特徴とする動きベクト
   ル検出装置。
4. 【請求項４】原画像と同一または近い解像度を有する最
   下位の第１階層画像を格納する第１階層メモリと、 この第１階層画像の解像度に対して段階的に解像度が低
   下する上位側の第２〜第ｍ階層画像を格納する第２〜第
   ｍ階層メモリと、 前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の
   ブロック内画素値の平均値を演算する演算手段と、 該ブロックを構成する各画素の値から前記平均値を減算
   して各画素の値を減算後の値に置換する置換手段と、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
   ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
   階層の注目ブロックの動きベクトルを検出する動きベク
   トル検出手段と、を備えたことを特徴とする動きベクト
   ル検出装置。
5. 【請求項５】原画像と同一または近い解像度を有する最
   下位の第１階層画像を格納する第１階層メモリと、 この第１階層画像の解像度に対して段階的に解像度が低
   下する上位側の第２〜第ｍ階層画像を格納する第２〜第
   ｍ階層メモリと、 前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の
   １画面内画素値の平均値を演算する演算手段と、 該一つの階層画像を構成する各画素の値から前記平均値
   を減算する減算手段と、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
   ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
   階層の注目ブロックの動きベクトルを検出するととも
   に、 該任意階層が前記一つの階層画像の場合には、該一つの
   階層画像の代わりに前記減算手段の出力画像を用いる動
   きベクトル検出手段と、を備えたことを特徴とする動き
   ベクトル検出装置。
6. 【請求項６】原画像と同一または近い解像度を有する最
   下位の第１階層画像を格納する第１階層メモリと、 この第１階層画像の解像度に対して段階的に解像度が低
   下する上位側の第２〜第ｍ階層画像を格納する第２〜第
   ｍ階層メモリと、 前記第２〜第ｍ階層画像の少なくとも一つの階層画像の
   ブロック内画素値の平均値を演算する演算手段と、 該ブロックを構成する各画素の値から前記平均値を減算
   する減算手段と、 上位側の任意階層で検出された親ブロックの動きベクト
   ルを初期偏位ベクトルとして、該任意階層の一つ下位の
   階層の注目ブロックの動きベクトルを検出するととも
   に、 該任意階層が前記一つの階層画像の場合には、該一つの
   階層画像の代わりに前記減算手段の出力画像を用いる動
   きベクトル検出手段と、を備えたことを特徴とする動き
   ベクトル検出装置。
7. 【請求項７】前記平均値は、一つの階層画像またはブロ
   ックを構成するすべての画素値の単純平均に、所定のオ
   フセット値を加えた値であることを特徴とする請求項１
   または２記載の動きベクトル検出方法。
8. 【請求項８】前記平均値は、一つの階層画像またはブロ
   ックを構成するすべての画素値の単純平均に、所定のオ
   フセット値を加えた値であることを特徴とする請求項
   ３、４、５または６記載の動きベクトル検出装置。