JPH09187015A - 画像符号化器及び画像復号化器 - Google Patents

画像符号化器及び画像復号化器

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JPH09187015A JP27964196A JP27964196A JPH09187015A JP H09187015 A JPH09187015 A JP H09187015A JP 27964196 A JP27964196 A JP 27964196A JP 27964196 A JP27964196 A JP 27964196A JP H09187015 A JPH09187015 A JP H09187015A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 局部復号化画像Ｇｋでは対象物の背後に背景
画像が隠れているが、今回入力した入力画像Ｇｉでは対
象物の背後に背景画像が現れてきたような場合には、参
照画像である局部復号化画像Ｇｋに背景画像が存在しな
いため、入力画像Ｇｉと予測画像Ｇｅとの誤差が大きく
なってしまう等の課題があった。 【解決手段】 ＳＴＦＭ１１により記憶された局部復号
化画像Ｇｋよりも所定時間前に、加算器７から出力され
た局部復号化画像Ｇｋを記憶するＬＴＦＭ１３を設け、
ＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１３により記憶された局部復
号化画像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉの動き補償を実行
するようにしたものである。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、入力画像を能率
よく符号化及び復号化を行う画像符号化器及び画像復号
化器に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図２０は例えば画像符号化シンポジウム
（ＰＣＳＪ８９）の予稿集「テレビ会議／電話用符号化
の標準化動向」第４３頁から第４８頁に示された従来の
画像符号化器を示す構成図であり、図において、１は入
力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅを減算して差分画像Ｇｓを
算出する減算器、２は減算器１により算出された差分画
像Ｇｓを離散コサイン変換し、その変換結果を差分画像
Ｇｓの変換係数Ｇｓｔとして出力する変換部、３は変換
部２から出力された変換係数Ｇｓｔを量子化し、量子化
係数Ｇｑを出力する量子化部、４は量子化部３から出力
された量子化係数Ｇｑを符号化して符号化画像Ｇｃを出
力する符号化部である。
【０００３】また、５は量子化部３から出力された量子
化係数Ｇｑを逆量子化し、変換係数Ｇｑｔを出力する逆
量子化部、６は逆量子化部５から出力された変換係数Ｇ
ｑｔを逆離散コサイン変換し、誤差画像Ｇｇを出力する
逆変換部、７は逆変換部６から出力された誤差画像Ｇｇ
に予測画像Ｇｅを加算し、局部復号化画像Ｇｋを出力す
る加算器、８は加算器７から出力された局部復号化画像
Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉの動き補償を実行し、予測
画像Ｇｅを決定する予測部である。
【０００４】次に動作について説明する。まず、符号化
する入力画像Ｇｉが減算器１に入力されると、減算器１
が入力画像Ｇｉから予測部８が出力する予測画像Ｇｅを
減算して差分画像Ｇｓを求め、差分画像Ｇｓを出力す
る。 差分画像Ｇｓ＝入力画像Ｇｉ−予測画像Ｇｅ
【０００５】そして、減算器１から差分画像Ｇｓが出力
されると、変換部２が差分画像Ｇｓの情報量を圧縮すべ
く、差分画像Ｇｓを離散コサイン変換し、その変換結果
を差分画像Ｇｓの変換係数Ｇｓｔとして出力する。そし
て、変換部２から変換係数Ｇｓｔが出力されると、量子
化部３が変換係数Ｇｓｔを量子化し、量子化係数Ｇｑを
出力する。
【０００６】このようにして、量子化部３から量子化係
数Ｇｑが出力されると、符号化部４が量子化係数Ｇｑを
符号化して符号化画像Ｇｃを生成し、符号化画像Ｇｃを
画像復号化器（図示せず）に出力するが、次回の画像の
符号化に備えて、逆量子化部５が量子化係数Ｇｑを逆量
子化して変換係数Ｇｑｔを求めたのち、逆変換部６が変
換係数Ｇｑｔを逆離散コサイン変換して誤差画像Ｇｇを
生成する。
【０００７】そして、逆変換部６から誤差画像Ｇｇが出
力されると、加算器７が誤差画像Ｇｇに予測画像Ｇｅを
加算して局部復号化画像Ｇｋを生成し、局部復号化画像
Ｇｋを出力する。そして、加算器７から局部復号化画像
Ｇｋが出力されると、局部復号化画像Ｇｋを参照して入
力画像Ｇｉのフレーム毎に動き補償を実行することによ
り、予測画像Ｇｅを決定し、当該予測画像Ｇｅを減算器
１に出力する。以上により、一連の処理を終了する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像符号化器は
以上のように構成されているので、入力画像Ｇｉの１フ
レーム中に複数の対象物が存在していても、各対象物の
動きが同一であれば入力画像Ｇｉと予測画像Ｇｅとの誤
差を比較的小さくすることができるが、入力画像Ｇｉの
動き補償をフレーム単位で実行しているため、各対象物
の動きが互いに異なる場合には、入力画像Ｇｉと予測画
像Ｇｅとの誤差が大きくなってしまう課題があった。ま
た、局部復号化画像Ｇｋでは対象物の背後に背景画像が
隠れているが、今回入力した入力画像Ｇｉでは対象物の
背後に背景画像が現れてきたような場合には、参照画像
である局部復号化画像Ｇｋに背景画像が存在しないた
め、入力画像Ｇｉと予測画像Ｇｅとの誤差が大きくなっ
てしまう課題もあった。
【０００９】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、入力画像と予測画像との誤差を小
さくできる画像符号化器を得ることを目的とする。ま
た、この発明は、画像符号化器が出力する符号化画像か
ら精度よく復号化画像を生成できる画像復号化器を得る
ことを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明に係
る画像符号化器は、第１の記憶手段により記憶された局
部復号化画像よりも所定時間前に、局部復号化画像生成
手段により生成された局部復号化画像を記憶する第２の
記憶手段を設け、第１及び第２の記憶手段により記憶さ
れた局部復号化画像を参照して入力画像の動き補償を実
行するようにしたものである。
【００１１】請求項２記載の発明に係る画像符号化器
は、第１及び第２の記憶手段により記憶された局部復号
化画像を参照して入力画像のフレームを構成するブロッ
ク毎に動き補償を実行する第１の予測部と、第１及び第
２の記憶手段により記憶された局部復号化画像を参照し
て入力画像のフレームを構成するブロック内のセグメン
ト領域毎に動き補償を実行する第２の予測部とを設けた
ものである。
【００１２】請求項３記載の発明に係る画像符号化器
は、入力画像を分析して複数のセグメント領域に分割す
る画像分割部を第２の予測部に設けたものである。
【００１３】請求項４記載の発明に係る画像符号化器
は、複数の領域形状パターンと画像分割部により分割さ
れた入力画像との近似度をそれぞれ計算して最も近似度
の高い領域形状パターンを抽出し、最も近似度の高い領
域形状パターンを構成するセグメント領域毎に動き補償
を実行するようにしたものである。
【００１４】請求項５記載の発明に係る画像符号化器
は、符号化手段により符号化された差分画像及び動きベ
クトルを蓄積するとともに、その蓄積量に応じて局部復
号化画像生成手段の量子化値を制御するようにしたもの
である。
【００１５】請求項６記載の発明に係る画像符号化器
は、量子化制御手段により蓄積される差分画像及び動き
ベクトルの蓄積量に応じて第１の記憶手段に対する第２
の記憶手段の記憶時間の遅れを制御するようにしたもの
である。
【００１６】請求項７記載の発明に係る画像符号化器
は、入力画像と予測画像の差分画像に基づいてシーンチ
ェンジを検出するとともに、当該シーンチェンジを検出
したとき、局部復号化画像生成手段により生成された局
部復号化画像を第２の記憶手段に記憶させるようにした
ものである。
【００１７】請求項８記載の発明に係る画像復号化器
は、第１の記憶手段により記憶された復号化画像よりも
所定時間前に、復号化画像生成手段により生成された復
号化画像を記憶する第２の記憶手段を設け、第１又は第
２の記憶手段により記憶された復号化画像と復号化画像
生成手段により復号化された動きベクトルとに基づいて
予測画像を生成するようにしたものである。
【００１８】請求項９記載の発明に係る画像復号化器
は、画像符号化器が各セグメント領域毎に動き補償を実
行する場合には、第１又は第２の記憶手段により記憶さ
れた各セグメント領域毎の復号化画像を組み合わせて予
測画像を生成するようにしたものである。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による画
像符号化器を示す構成図であり、図において、１は入力
画像Ｇｉから予測画像Ｇｅを減算して差分画像Ｇｓを算
出する減算器（局部復号化画像生成手段）、２は減算器
１により算出された差分画像Ｇｓを離散コサイン変換
し、その変換結果を差分画像Ｇｓの変換係数Ｇｓｔとし
て出力する変換部（局部復号化画像生成手段）、３は変
換部２から出力された変換係数Ｇｓｔを量子化し、量子
化係数Ｇｑを出力する量子化部（局部復号化画像生成手
段）、５は量子化部３から出力された量子化係数Ｇｑを
逆量子化し、変換係数Ｇｑｔを出力する逆量子化部（局
部復号化画像生成手段）、６は逆量子化部５から出力さ
れた変換係数Ｇｑｔを逆離散コサイン変換し、誤差画像
Ｇｇを出力する逆変換部（局部復号化画像生成手段）、
７は逆変換部６から出力された誤差画像Ｇｇに予測画像
Ｇｅを加算し、局部復号化画像Ｇｋを出力する加算器
（局部復号化画像生成手段）である。
【００２０】また、１１は加算器７から出力された局部
復号化画像Ｇｋを記憶するＳＴＦＭ（第１の記憶手段）
であり、ＳＴＦＭはＳｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｆｒａｍｅ
Ｍｅｍｏｒｙ（ショートターム・フレームメモリ）の
略である。１２は加算器７から出力された局部復号化画
像Ｇｋを一時的に保持し、加算器７から局部復号化画像
Ｇｋが出力されたのち所定時間経過後に局部復号化画像
ＧｋをＬＴＦＭ１３に記憶させる遅延時間制御部（第２
の記憶手段）、１３はＳＴＦＭ１１により記憶された局
部復号化画像Ｇｋよりも所定時間前に、加算器７から出
力された局部復号化画像Ｇｋを記憶するＬＴＦＭ（第２
の記憶手段）であり、ＬＴＦＭはＬｏｎｇ Ｔｅｒｍ
Ｆｒａｍｅ Ｍｅｍｏｒｙ（ロングターム・フレームメ
モリ）の略である。
【００２１】また、１４はＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１
３により記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して入力
画像Ｇｉのフレーム毎に動き補償を実行し、予測画像Ｇ
ｅ，動きベクトルＵｖ及び予測誤差Ｅｇを生成する第１
の予測部としてのブロックベース予測部（予測手段）、
１５はＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１３により記憶された
局部復号化画像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉのフレーム
を構成するセグメント領域毎に動き補償を実行し、予測
画像Ｇｅ，動きベクトルＵｖ及び予測誤差Ｅｇを生成す
る第２の予測部としてのセグメントベース予測部（予測
手段）、１６はブロックベース予測部１４により生成さ
れた予測誤差Ｅｇとセグメントベース予測部１５により
生成された予測誤差Ｅｇとの偏差を求め、その偏差に応
じてブロックベース予測部１４又はセグメントベース予
測部１５により生成された予測画像Ｇｅ及び動きベクト
ルＵｖを選択する選択部（予測手段）である。
【００２２】また、１７は量子化部３から出力された量
子化係数Ｇｑと選択部１６から出力された動きベクトル
Ｕｖ及び予測モードＥｍとセグメントベース予測部１５
から出力された予測用パラメータＥｐとを可変長符号化
して可変長符号語Ｇｃｋを生成する可変長符号化部（符
号化手段）、１８は可変長符号化部１７により生成され
た可変長符号語Ｇｃｋを蓄積し、その蓄積量が閾値に到
達すると画像復号化器に可変長符号語Ｇｃｋを符号化ビ
ットストリームＣＢＳとして出力するバッファ（量子化
制御手段）、１９はバッファ１８のバッファ残量Ｂｚ
（可変長符号語Ｇｃｋの蓄積量）に応じて量子化部３の
量子化値ｑを制御する量子化制御部（量子化制御手段）
である。
【００２３】図２はブロックベース予測部１４の詳細を
示す構成図であり、図において、２１はＳＴＦＭ１１に
記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉ
のフレーム毎に動き補償を実行することにより、予測誤
差Ｅｇａが最小となるような予測画像Ｇｅａを生成し、
当該予測画像Ｇｅａと動きベクトルＵｖａを出力する予
測画像生成部、２２は入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅａ
を減算し、その減算結果の絶対値を予測誤差Ｅｇａとし
て算出する誤差算出部、２３はＬＴＦＭ１３に記憶され
た局部復号化画像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉのフレー
ム毎に動き補償を実行することにより、予測誤差Ｅｇｃ
が最小となるような予測画像Ｇｅｃを生成し、当該予測
画像Ｇｅｃと動きベクトルＵｖｃを出力する予測画像生
成部、２４は入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅｃを減算
し、その減算結果の絶対値を予測誤差Ｅｇｃとして算出
する誤差算出部、２５は予測画像生成部２１により生成
された予測画像Ｇｅａと予測画像生成部２３により生成
された予測画像Ｇｅｃの平均画像（補間画像）を生成
し、その補間画像を予測画像Ｇｅｂとして出力する補間
画像生成部、２６は入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅｂを
減算し、その減算結果の絶対値を予測誤差Ｅｇｂとして
算出する誤差算出部である。
【００２４】また、２７は誤差算出部２２，２６，２４
から出力された予測誤差Ｅｇａ〜Ｅｇｃのうちの最小の
予測誤差を選択し、その最小の予測誤差を予測誤差Ｅｇ
として出力するとともに、その選択結果Ｅｇｘを出力す
る誤差値比較部、２８は予測画像Ｇｅａ〜Ｇｅｃのう
ち、予測誤差が最小となる予測画像を誤差値比較部２７
が出力する選択結果Ｅｇｘに基づいて選択する予測画像
選択部、２９は予測画像選択部２８により予測画像Ｇｅ
ａが選択される場合には動きベクトルＵｖａを選択して
出力し、予測画像Ｇｅｃが選択される場合には動きベク
トルＵｖｃを選択して出力し、予測画像Ｇｅｂが選択さ
れる場合には動きベクトルＵｖａと動きベクトルＵｖｃ
を出力する動きベクトル選択部である。
【００２５】図３はセグメントベース予測部１５の詳細
を示す構成図であり、図において、３１〜３４はＳＴＦ
Ｍ１１及びＬＴＦＭ１３により記憶された局部復号化画
像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉのフレームを構成するセ
グメント領域毎に動き補償を実行することにより、それ
ぞれ予測誤差Ｅｇ１〜Ｅｇｎが最小となるような予測画
像Ｇｅ１〜Ｇｅｎを生成し、当該予測画像Ｇｅ１〜Ｇｅ
ｎと動きベクトルＵｖ１〜Ｕｖｎとセグメント組み合わ
せ情報Ｓｊ１〜Ｓｊｎとを出力する予測画像決定部（詳
細は図４を参照）、３５は予測画像決定部３１〜３４か
ら出力された予測誤差Ｅｇ１〜Ｅｇｎのうちの最小の予
測誤差を選択し、その最小の予測誤差を予測誤差Ｅｇと
して出力するとともに、その選択結果Ｅｇｚを出力する
予測誤差比較部、３６は予測画像Ｇｅ１〜Ｇｅｎのう
ち、予測誤差が最小となる予測画像を選択結果Ｅｇｚに
基づいて選択する予測画像選択部、３７はセグメント組
み合わせ情報Ｓｊ１〜Ｓｊｎと選択結果Ｅｇｚを入力
し、予測用パラメータＥｐを決定するパラメータ決定
部、３８は動きベクトルＵｖ１〜Ｕｖｎのうち、予測誤
差が最小となる予測画像に係る動きベクトルを選択結果
Ｅｇｚに基づいて選択する動きベクトル選択部である。
【００２６】図４はセグメントベース予測部１５の予測
画像決定部３１〜３４の詳細を示す構成図であり、図に
おいて、４１はＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１３により記
憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して、予め定められ
たセグメントパターンにおける所定のセグメント領域に
おいて動き補償を実行することにより、予測誤差Ｅｇａ
が最小となるような予測画像Ｇｅａを生成し、当該予測
画像Ｇｅａと動きベクトルＵｖａを出力する予測画像生
成部、４２は入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅａを減算
し、その減算結果の絶対値を予測誤差Ｅｇａとして算出
する誤差算出部、４３はＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１３
により記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して、予め
定められたセグメントパターンにおける所定のセグメン
ト領域において動き補償を実行することにより、予測誤
差Ｅｇｂが最小となるような予測画像Ｇｅｂを生成し、
当該予測画像Ｇｅｂと動きベクトルＵｖｂを出力する予
測画像生成部、４４は入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅｂ
を減算し、その減算結果の絶対値を予測誤差Ｅｇｂとし
て算出する誤差算出部である。
【００２７】また、４５はＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１
３により記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して、予
め定められたセグメントパターンにおける所定のセグメ
ント領域において動き補償を実行することにより、予測
誤差Ｅｇｃが最小となるような予測画像Ｇｅｃを生成
し、当該予測画像Ｇｅｃと動きベクトルＵｖｃを出力す
る予測画像生成部、４６は入力画像Ｇｉから予測画像Ｇ
ｅｃを減算し、その減算結果の絶対値を予測誤差Ｅｇｃ
として算出する誤差算出部、４７はＳＴＦＭ１１及びＬ
ＴＦＭ１３により記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照
して、予め定められたセグメントパターンにおける所定
のセグメント領域において動き補償を実行することによ
り、予測誤差Ｅｇｄが最小となるような予測画像Ｇｅｄ
を生成し、当該予測画像Ｇｅｄと動きベクトルＵｖｄを
出力する予測画像生成部、４８は入力画像Ｇｉから予測
画像Ｇｅｄを減算し、その減算結果の絶対値を予測誤差
Ｅｇｄとして算出する誤差算出部である。
【００２８】また、４９は誤差算出部４２，４４，４
６，４８から出力された予測誤差Ｅｇａ〜Ｅｇｄのうち
の最小の予測誤差を選択し、その最小の予測誤差及びセ
グメント組み合わせ情報Ｓｊ１を出力するとともに、そ
の選択結果Ｅｇｘを出力する誤差値比較部、５０は予測
画像Ｇｅａ〜Ｇｅｄのうち、予測誤差が最小となる予測
画像を選択結果Ｅｇｘに基づいて選択する予測画像選択
部、５１は動きベクトルＵｖａ〜Ｕｖｄのうち、予測誤
差が最小となる予測画像に係る動きベクトルを選択結果
Ｅｇｘに基づいて選択する動きベクトル選択部である。
【００２９】図５は選択部１６の詳細を示す構成図であ
り、図において、６１はブロックベース予測部１４から
出力された予測誤差Ｅｇから閾値を減算した結果と、セ
グメントベース予測部１５から出力された予測誤差Ｅｇ
を比較し、その比較結果を予測モードＥｍとして出力す
る閾値処理部、６２は閾値処理部６１が出力する予測モ
ードＥｍに基づいてブロックベース予測部１４が出力す
る予測画像Ｇｅ又はセグメントベース予測部１５が出力
する予測画像Ｇｅの何れか一方を選択する予測画像選択
部、６３は閾値処理部６１が出力する予測モードＥｍに
基づいてブロックベース予測部１４が出力する動きベク
トルＵｖ又はセグメントベース予測部１５が出力する動
きベクトルＵｖの何れか一方を選択する動きベクトル選
択部である。
【００３０】次に動作について説明する。まず、符号化
する入力画像Ｇｉが減算器１に入力されると、減算器１
が入力画像Ｇｉから選択部１６が出力する予測画像Ｇｅ
（予測画像Ｇｅについては後述する）を減算して差分画
像Ｇｓを求め、差分画像Ｇｓを出力する。 差分画像Ｇｓ＝入力画像Ｇｉ−予測画像Ｇｅ ・・・（１）
【００３１】そして、減算器１から差分画像Ｇｓが出力
されると、変換部２が差分画像Ｇｓの情報量を圧縮すべ
く、差分画像Ｇｓを離散コサイン変換し、その変換結果
を差分画像Ｇｓの変換係数Ｇｓｔとして出力する。そし
て、変換部２から変換係数Ｇｓｔが出力されると、量子
化部３が変換係数Ｇｓｔを量子化し、量子化係数Ｇｑを
出力する。
【００３２】このようにして、量子化部３から量子化係
数Ｇｑが出力されると、可変長符号化部１７が量子化係
数Ｇｑ等を可変長符号化するが、次回の画像の符号化に
備えて、逆量子化部５が量子化係数Ｇｑを逆量子化して
変換係数Ｇｑｔを求めたのち、逆変換部６が変換係数Ｇ
ｑｔを逆離散コサイン変換して誤差画像Ｇｇを生成す
る。
【００３３】そして、逆変換部６から誤差画像Ｇｇが出
力されると、加算器７が誤差画像Ｇｇに予測画像Ｇｅを
加算して局部復号化画像Ｇｋを生成し、局部復号化画像
Ｇｋを出力する。そして、加算器７から出力された局部
復号化画像Ｇｋは、直ちにＳＴＦＭ１１に記憶される
が、ＬＴＦＭ１３には直ちに記憶されず、所定時間経過
後に記憶される。
【００３４】その理由は、例えば、ＳＴＦＭ１１に記憶
される１つの局部復号化画像Ｇｋにおいては、対象物の
背後に背景画像が隠れているが、今回入力した入力画像
Ｇｉでは対象物の背後に背景画像が現れてきたような場
合でも、遅延時間制御部１２が、加算器７から局部復号
化画像Ｇｋが出力されたのち所定時間経過後に、当該局
部復号化画像Ｇｋをもう一つの参照画像としてＬＴＦＭ
１３に記憶させるようにすると、２つの参照画像の時間
的なずれによって、対象物の背後に背景画像が存在する
参照画像（符号化する画像に対して相関の高い参照画
像）が得られる場合もあるので、ＬＴＦＭ１３には直ち
に記憶させず、所定時間経過後に記憶させるようにして
いる。なお、遅延時間制御部１２は、記憶機能をもって
いる必要はなく、所定時間経過後に局部復号化画像Ｇｋ
をＬＴＦＭ１３に書き込むためのスイッチの役割をして
いると考えてもよい（書き込みタイミング以外の時間で
はオフになっている）。
【００３５】このようにして、ＳＴＦＭ１１及びＬＴＦ
Ｍ１３に参照画像である局部復号化画像Ｇｋが記憶され
ると、当該局部復号化画像Ｇｋを参照してブロックベー
ス予測部１４及びセグメントベース予測部１５が予測画
像Ｇｅ等を決定する。
【００３６】最初に、図２を用いてブロックベース予測
部１４の動作から説明する。まず、ＳＴＦＭ１１に局部
復号化画像Ｇｋが記憶されると、予測画像生成部２１
が、当該局部復号化画像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉの
フレーム毎に動き補償を実行することにより、予測誤差
Ｅｇａが最小となるような予測画像Ｇｅａを生成し、誤
差算出部２２が、入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅａを減
算して予測誤差Ｅｇａを算出する。なお、動き補償を実
行した際の動きベクトルＵｖａは、予測画像生成部２１
が動きベクトル選択部２９に出力する。
【００３７】一方、ＬＴＦＭ１３に局部復号化画像Ｇｋ
が記憶されると、予測画像生成部２３が、当該局部復号
化画像Ｇｋを参照して入力画像Ｇｉのフレーム毎に動き
補償を実行することにより、予測誤差Ｅｇｃが最小とな
るような予測画像Ｇｅｃを生成し、誤差算出部２４が、
入力画像Ｇｉから予測画像Ｇｅｃを減算して予測誤差Ｅ
ｇｃを算出する。なお、動き補償を実行した際の動きベ
クトルＵｖｃは、予測画像生成部２３が動きベクトル選
択部２９に出力する。
【００３８】そして、予測画像生成部２１から予測画像
Ｇｅａが出力され、予測画像生成部２３から予測画像Ｇ
ｅｃが出力されると、補間画像生成部２５が、予測画像
Ｇｅａと予測画像Ｇｅｃの平均画像（補間画像）を生成
し、その補間画像を予測画像Ｇｅｂとして出力する。な
お、入力画像Ｇｉの符号化シーケンスを図６に示すよう
にｄｔフレーム毎に切り分けた場合、今回入力した入力
画像Ｇｉが第Ｎフレームにあるとすると、今回入力した
入力画像Ｇｉの参照画像としては、下記に示す３つの予
測画像Ｇｅａ，Ｇｅｂ，Ｇｅｃが参照画像となる。即
ち、第Ｍフレームにある入力画像Ｇｉに係る局部復号化
画像Ｇｋ（ＳＴＦＭ１１に記憶された局部復号化画像Ｇ
ｋ）に基づいて生成された予測画像Ｇｅａと、第Ｋフレ
ームにある入力画像Ｇｉに係る局部復号化画像Ｇｋ（Ｌ
ＴＦＭ１３に記憶された局部復号化画像Ｇｋ）に基づい
て生成された予測画像Ｇｅｃと、補間画像生成部２５に
より生成された予測画像Ｇｅｂとが、参照画像となる。
なお、図６における時間的変化は、図中、左から右に進
んでいる。
【００３９】このようにして、３つの参照画像が生成さ
れると、誤差値比較部２７が、誤差算出部２２，２６，
２４から出力された予測誤差Ｅｇａ〜Ｅｇｃのうちの最
小の予測誤差を選択し、その選択結果Ｅｇｘを出力す
る。例えば、予測誤差Ｅｇａが最も小さい場合には、予
測誤差Ｅｇａを予測誤差Ｅｇとして出力するとともに、
予測誤差Ｅｇａを選択した旨を示す選択結果Ｅｇｘを出
力する。
【００４０】そして、誤差値比較部２７から選択結果Ｅ
ｇｘが出力されると、予測画像選択部２８が、選択結果
Ｅｇｘに基づいて最小の予測誤差に係る予測画像を選択
する。例えば、選択結果Ｅｇｘが予測誤差Ｅｇａを選択
した旨を示す場合には、予測画像Ｇｅａを予測画像Ｇｅ
として出力する。また、誤差値比較部２７から選択結果
Ｅｇｘが出力されると、動きベクトル選択部２９が、選
択結果Ｅｇｘに基づいて最小の予測誤差に係る動きベク
トルを選択する。具体的には、予測画像選択部２８によ
り予測画像Ｇｅａが選択される場合には動きベクトルＵ
ｖａを動きベクトルＵｖとして出力し、予測画像Ｇｅｃ
が選択される場合には動きベクトルＵｖｃを動きベクト
ルＵｖとして出力し、予測画像Ｇｅｂが選択される場合
には動きベクトルＵｖａと動きベクトルＵｖｃの双方を
動きベクトルＵｖとして出力する。
【００４１】次に、図３及び図４を用いてセグメントベ
ース予測部１５の動作を説明する。まず、ＳＴＦＭ１１
及びＬＴＦＭ１３に局部復号化画像Ｇｋが記憶される
と、予測画像決定部３１〜３４における予測画像生成部
４１，４３，４５，４７が、ＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ
１３に記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して、予め
定められたセグメントパターンにおける所定のセグメン
ト領域において動き補償を実行することにより、参照画
像ＭＢ（１）〜ＭＢ（４）として予測画像Ｇｅａ〜Ｇｅ
ｄを生成する。なお、この実施の形態１では、図７に示
すように、４つのセグメントパターンが設定されている
ので、予測画像決定部３１における予測画像生成部４
１，４３，４５，４７は図７の垂直パターンが設定さ
れ、予測画像決定部３２における予測画像生成部４１，
４３，４５，４７は図７の水平パターンが設定され、予
測画像決定部３３における予測画像生成部４１，４３，
４５，４７は図７の右斜めパターンが設定され、予測画
像決定部３４における予測画像生成部４１，４３，４
５，４７は図７の左斜めパターンが設定されている。
【００４２】ここで、予測画像決定部３１を例にとっ
て、参照画像ＭＢ（１）〜ＭＢ（４）としての予測誤差
Ｅｇａ〜Ｅｇｄの生成について具体的に説明すると、上
述したように、予測画像決定部３１における予測画像生
成部４１，４３，４５，４７は図７の垂直パターンが設
定されているので、セグメント領域としては、左半分の
セグメント領域（黒色の部分）と右半分のセグメント領
域（白色の部分）の２つに分けられている。従って、図
８に示すように、例えば、予測画像生成部４１の場合
は、局部復号化画像Ｇｋを参照して、第Ｎフレームの左
半分及び右半分のセグメント領域毎に動き補償を実行す
ることにより、参照画像ＭＢ（１）として予測画像Ｇｅ
ａを生成する。同様にして、予測画像生成部４３，４
５，４７は、それぞれ参照画像ＭＢ（２），参照画像Ｍ
Ｂ（３），参照画像ＭＢ（４）として予測画像Ｇｅｂ，
Ｇｅｃ，Ｇｅｄを生成するが、数式で表すと下記のよう
になる。
【００４３】 ＭＢ（１）＝ＳＢ（Ｋ，１）＋ＳＢ（Ｋ，２） ・・・（２） ＭＢ（２）＝ＳＢ（Ｋ，１）＋ＳＢ（Ｍ，２） ・・・（３） ＭＢ（３）＝ＳＢ（Ｍ，１）＋ＳＢ（Ｋ，２） ・・・（４） ＭＢ（４）＝ＳＢ（Ｍ，１）＋ＳＢ（Ｍ，２） ・・・（５） ただし、ＳＢ（）は、セグメント領域において予測誤差
が最小となる予測画像 （Ｋ，１）は、第Ｋフレームの左半分のセグメント領域 （Ｋ，２）は、第Ｋフレームの右半分のセグメント領域 （Ｍ，１）は、第Ｍフレームの左半分のセグメント領域 （Ｍ，２）は、第Ｍフレームの右半分のセグメント領域 なお、図８における時間的変化は、図中、左から右に進
んでいる。
【００４４】このようにして、予測画像Ｅｇａ〜Ｅｇｄ
が生成されると、誤差値比較部４９が、誤差算出部４
２，４４，４６，４８からそれぞれ出力された予測誤差
Ｅｇａ〜Ｅｇｄ（入力画像Ｇｉと予測画像Ｇｅａ〜Ｇｅ
ｄとの誤差）のうちの最小の予測誤差を選択し、その選
択結果Ｅｇｘを出力する。例えば、予測誤差Ｅｇａが最
も小さい場合には、予測誤差Ｅｇａを予測誤差Ｅｇ１と
して出力するとともに、予測誤差Ｅｇａを選択した旨を
示す選択結果Ｅｇｘを出力する。また、セグメント組み
合わせ情報Ｓｊ１（予測画像Ｅｇａの内容、即ち、式
（２）の内容）を出力する。
【００４５】そして、誤差値比較部４９から選択結果Ｅ
ｇｘが出力されると、予測画像選択部５０が、選択結果
Ｅｇｘに基づいて最小の予測誤差に係る予測画像を選択
する。例えば、選択結果Ｅｇｘが予測誤差Ｅｇａを選択
した旨を示す場合には、予測画像Ｇｅａを予測画像Ｇｅ
１として出力する。また、誤差値比較部４９から選択結
果Ｅｇｘが出力されると、動きベクトル選択部５１が、
選択結果Ｅｇｘに基づいて最小の予測誤差に係る動きベ
クトルを選択する。例えば、選択結果Ｅｇｘが予測誤差
Ｅｇａを選択した旨を示す場合には、予測画像生成部４
１が生成した動きベクトルＵｖａを動きベクトルＵｖ１
として出力する。
【００４６】このようにして、Ｎ個の予測画像決定部３
１〜３４からそれぞれ予測画像等が出力されると（図７
では４つのセグメントパターンを設定しているので、こ
の実施の形態１では、Ｎ＝４である）、予測誤差比較部
３５が、予測画像決定部３１〜３４が出力する予測誤差
Ｅｇ１〜Ｅｇｎのうちの最小の予測誤差を選択し、その
選択結果Ｅｇｚを出力する。例えば、予測誤差Ｅｇ１が
最も小さい場合には、予測誤差Ｅｇ１を予測誤差Ｅｇと
して出力するとともに、予測誤差Ｅｇ１を選択した旨を
示す選択結果Ｅｇｚを出力する。
【００４７】そして、予測誤差比較部３５から選択結果
Ｅｇｚが出力されると、予測画像選択部３６が、選択結
果Ｅｇｚに基づいて最小の予測誤差に係る予測画像を選
択する。例えば、選択結果Ｅｇｚが予測誤差Ｅｇ１を選
択した旨を示す場合には、予測画像Ｇｅ１を予測画像Ｇ
ｅとして出力する。
【００４８】また、予測誤差比較部３５から選択結果Ｅ
ｇｚが出力されると、パラメータ決定部３７が、選択結
果Ｅｇｚとセグメント組み合わせ情報Ｓｊ１〜Ｓｊｎに
基づいて予測用パラメータＥｐを決定する。図９は予測
用パラメータＥｐを示す構成図であるが、“Ｐａｔｔｅ
ｒｎ”は、Ｎ個のセグメントパターンの中で（図７では
４つのセグメントパターンを示している）、実際に選択
されたセグメントパターンの番号を示しており、Ｎ通り
のセグメントパターンがあるときは、固定長符号化によ
り２N-1 ビットのビット長が必要となる。また、“ＣＭ
Ｂ”は、選択された予測画像の番号を示しており、２ビ
ットのビット長が必要となる。
【００４９】また、予測誤差比較部３５から選択結果Ｅ
ｇｚが出力されると、動きベクトル選択部３８が、選択
結果Ｅｇｚに基づいて最小の予測誤差に係る動きベクト
ルを選択する。例えば、選択結果Ｅｇｚが予測誤差Ｅｇ
１を選択した旨を示す場合には、動きベクトルＵｖ１を
動きベクトルＵｖとして出力する。
【００５０】そして、ブロックベース予測部１４及びセ
グメントベース予測部１５からそれぞれ予測画像Ｇｅ，
予測誤差Ｅｇ及び動きベクトルＵｖが出力されると、ま
ず、選択部１６の閾値処理部６１が、ブロックベース予
測部１４から出力された予測誤差Ｅｇから閾値を減算し
たのち、その減算結果と、セグメントベース予測部１５
から出力された予測誤差Ｅｇを比較し、その比較結果を
予測モードＥｍとして出力する。
【００５１】そして、閾値処理部６１から予測モードＥ
ｍが出力されると、予測画像選択部６２が、予測モード
Ｅｍに基づいてブロックベース予測部１４が出力する予
測画像Ｇｅ又はセグメントベース予測部１５が出力する
予測画像Ｇｅの何れか一方を選択する。例えば、予測モ
ードＥｍが減算結果の方が大きい旨を示している場合に
は、ブロックベース予測部１４が出力する予測画像Ｇｅ
を選択し、予測モードＥｍが減算結果の方が小さい旨を
示している場合には、セグメントベース予測部１５が出
力する予測画像Ｇｅを選択する。
【００５２】また、閾値処理部６１から予測モードＥｍ
が出力されると、動きベクトル選択部６３が、予測モー
ドＥｍに基づいてブロックベース予測部１４が出力する
動きベクトルＵｖ又はセグメントベース予測部１５が出
力する動きベクトルＵｖの何れか一方を選択する。例え
ば、予測モードＥｍが減算結果の方が大きい旨を示して
いる場合には、ブロックベース予測部１４が出力する動
きベクトルＵｖを選択し、予測モードＥｍが減算結果の
方が小さい旨を示している場合には、セグメントベース
予測部１５が出力する動きベクトルＵｖを選択する。
【００５３】このようにして選択された予測画像Ｇｅ
は、次の画像の符号化に備えて、減算器１に出力され、
予測モードＥｍ及び動きベクトルＵｖは可変長符号化部
１７に出力される。
【００５４】そして、選択部１６から予測モードＥｍ及
び動きベクトルＵｖが出力されると、可変長符号化部１
７が、量子化部３から出力された量子化係数Ｇｑと動き
ベクトルＵｖと予測モードＥｍと予測用パラメータＥｐ
とを可変長符号化して可変長符号語Ｇｃｋを生成し、そ
の可変長符号語Ｇｃｋをバッファ１８に蓄積する。そし
て、バッファ１８は、可変長符号語Ｇｃｋの蓄積量が閾
値に到達すると画像復号化器に可変長符号語Ｇｃｋを符
号化ビットストリームＣＢＳとして出力する。
【００５５】また、このとき、一定のビットレートで符
号化ビットストリームＣＢＳを画像復号化器に出力すべ
く、量子化制御部１９が、バッファ１８のバッファ残量
Ｂｚ（可変長符号語Ｇｃｋの蓄積量）を監視し、バッフ
ァ残量Ｂｚに応じて量子化部３の量子化値ｑを制御す
る。具体的には、バッファ残量Ｂｚが少なくなると、情
報量を抑制すべく量子化部３の量子化値ｑを大きく設定
し、バッファ残量Ｂｚが多くなると、情報量を増加すべ
く量子化部３の量子化値ｑを小さく設定する。
【００５６】以上で明らかなように、この実施の形態１
によれば、ＳＴＦＭ１１の他に、ＳＴＦＭ１１に記憶さ
れた局部復号化画像Ｇｋよりも所定時間前に、加算器７
から出力された局部復号化画像Ｇｋを記憶するＬＴＦＭ
１３を設け、ＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１３により記憶
された局部復号化画像Ｇｋを参照して入力画像の動き補
償を実行するようにしたので、ＳＴＦＭ１１に記憶され
る１つの局部復号化画像Ｇｋにおいては、対象物の背後
に背景画像が隠れているが、今回入力した入力画像Ｇｉ
では対象物の背後に背景画像が現れてきたような場合で
も、ＳＴＦＭ１１に記憶される局部復号化画像Ｇｋと時
間的なずれがある参照画像をＬＴＦＭ１３に確保できる
ため、対象物の背後に背景画像が存在する参照画像が得
られる可能性が向上し、画像符号化器の符号化精度が向
上する効果が得られる。従って、予測効率の高さが特に
要求される動画像の低ビットレート伝送には極めて有利
である。また、局部復号化画像Ｇｋを参照して入力画像
Ｇｉのフレーム毎に動き補償を実行するブロックベース
予測部１４と、局部復号化画像Ｇｋを参照して、予め定
められたセグメントパターンの各セグメント領域毎に動
き補償を実行するセグメントベース予測部１５とを設け
たので、入力画像Ｇｉの１フレーム中に存在する複数の
対象物が、互いに異なる動きをする場合でも、入力画像
Ｇｉと予測画像Ｇｅとの誤差を小さくできる効果が得ら
れる。
【００５７】実施の形態２．上記実施の形態１では、図
７に示すように、１つのマクロブロックが２つのセグメ
ント領域から構成されるセグメントパターンを設定した
場合について示したが、３つ以上のセグメント領域から
構成されるセグメントパターンを設定してもよく、上記
実施の形態１と同様の効果を奏することができる。例え
ば、図７の垂直パターンと水平パターンの重複領域をセ
グメントとする場合には、１つのマクロブロック中に４
つのセグメント領域が設定されることになる。ただし、
この場合には、予測用パラメータＥｐにおける“Ｐａｔ
ｔｅｒｎ”の符号化ビット数は変わらず、２N-1 ビット
であるが、“ＣＭＢ”は１６通りのパターンが存在する
ので、４ビットのビット長が必要となる。
【００５８】実施の形態３．上記実施の形態１では、遅
延時間制御部１２が遅延後の局部復号化画像Ｇｋを逐次
ＬＴＦＭ１３に記憶させるものについて示したが、所定
のタイミングにおいてのみ局部復号化画像Ｇｋを記憶さ
せるようにしてもよい。なお、この場合には、ＬＴＦＭ
１３には、次のタイミングまで同じ局部復号化画像Ｇｋ
が記憶されることになるが、この局部復号化画像Ｇｋ
は、遅延時間制御部１２が遅延した局部復号化画像Ｇｋ
でもよいし、記憶タイミングのとき加算器７から出力さ
れる局部復号化画像Ｇｋでもよい。
【００５９】実施の形態４．上記実施の形態１では、Ｓ
ＴＦＭ１１と別個に遅延時間制御部１２を設けたものに
ついて示したが、図１０に示すように、ＳＴＦＭ１１の
内部に遅延時間制御部１２を設けるようにしてもよく、
上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
【００６０】実施の形態５．図１１はこの発明の実施の
形態５による画像符号化器のセグメントベース予測部１
５の詳細を示す構成図であり、図において、図３のもの
と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略
する。７１は入力画像Ｇｉを分析して複数のセグメント
領域に分割する領域画像分割部（画像分割部）、７２は
領域画像分割部７１により分割された各セグメント領域
毎に動き補償を実行し、予測画像Ｇｅ等を生成する領域
画像予測部である。
【００６１】次に動作について説明する。上記実施の形
態１と同様にして、セグメントベース予測部１５が入力
画像Ｇｉを入力すると、セグメントベース予測部１５の
領域画像分割部７１が、入力画像Ｇｉの画像の濃淡値の
相違やエッジ等を検出することにより、入力画像Ｇｉを
複数のセグメント領域に分割する。
【００６２】このようにして、領域画像分割部７１が入
力画像Ｇｉを複数のセグメント領域に分割すると、領域
画像予測部７２が、ＳＴＦＭ１１及びＬＴＦＭ１３によ
り記憶された局部復号化画像Ｇｋを参照して、分割され
た各セグメント領域毎に動き補償を実行することによ
り、予測誤差Ｅｇが最小となるような予測画像Ｇｅを生
成し、当該予測画像Ｇｅと予測誤差Ｅｇと動きベクトル
Ｕｖと形状情報Ｋｊとを出力する。即ち、上記実施の形
態１における予測画像決定部３１等は、予め定められた
セグメントパターンにおける各セグメント領域について
動き補償を実行するが、領域画像予測部７２は、領域画
像分割部７１により分割された各セグメント領域毎に動
き補償を実行する点で相違している。
【００６３】かかる相違により、この実施の形態５によ
れば、入力画像Ｇｉのセグメント領域が予め定められた
セグメントパターンと大きく相違する場合でも、入力画
像Ｇｉと予測画像Ｇｅとの誤差を小さくできる効果を奏
する。なお、領域画像予測部７２が出力する形状情報Ｋ
ｊとしては、例えば、各セグメントの輪郭線等が考えら
れ、形状情報Ｋｊは可変長符号化部１７において可変長
符号化され、画像復号化器に送られる。
【００６４】実施の形態６．図１２はこの発明の実施の
形態６による画像符号化器のセグメントベース予測部１
５の詳細を示す構成図であり、図において、図１１のも
のと同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省
略する。７３は予め設定された複数のセグメントパター
ン（領域形状パターン）と領域画像分割部７１により分
割された入力画像Ｇｉとの近似度をそれぞれ計算して最
も近似度の高いセグメントパターンを抽出する領域形状
記述部、７４は領域形状記述部７３により抽出されたセ
グメントパターンにおける各セグメント領域毎に動き補
償を実行し、予測画像Ｇｅ等を生成する領域画像予測部
である。
【００６５】次に動作について説明する。上記実施の形
態５と同様にして、領域画像分割部７１が入力画像Ｇｉ
を複数のセグメント領域に分割すると、領域形状記述部
７３が、図１３に示すような予め設定された複数のセグ
メントパターンと分割された入力画像Ｇｉとの近似度を
それぞれ計算して最も近似度の高いセグメントパターン
を抽出する。
【００６６】具体的には、図１３の場合、セグメントパ
ターン１〜４のなかで（セグメントパターンの黒色表示
部分）、セグメント領域の画素と最も共通領域の画素数
が多いセグメントパターンを最も近似度の高いセグメン
トパターンとして抽出する。そして、最も近似度の高い
セグメントパターンを抽出すると、今度は、セグメント
パターンにおける各セグメント領域の形状を具体的にす
るために、レベルを抽出する。
【００６７】例えば、セグメントパターン３を最も近似
度の高いセグメントパターンとして抽出したとすると、
Ｎ個のレベルが設定されているので（図１４では２つの
レベルを例示している）、共通領域の画素数等に基づい
てレベルを抽出する。なお、言うまでもないが、レベル
が異なっても、同一のセグメントパターンであれば、セ
グメント領域の形状の相似関係は保持される。また、レ
ベルの個数は、各セグメントパターン毎に相違する。
【００６８】このようにして、セグメントパターンとレ
ベルが抽出されると、領域画像予測部７４が、抽出され
たセグメントパターンにおける各セグメント領域毎に動
き補償を実行することにより、予測誤差Ｅｇが最小とな
るような予測画像Ｇｅを生成し、当該予測画像Ｇｅと予
測誤差Ｅｇと動きベクトルＵｖと形状情報Ｋｊとを出力
する。なお、形状情報Ｋｊとしては、抽出したセグメン
トパターンとレベルとから構成される。
【００６９】以上により、この実施の形態６によれば、
分割された入力画像Ｇｉのセグメント領域が予め定めら
れたセグメントパターンと大きく相違する場合でも、入
力画像Ｇｉと予測画像Ｇｅとの誤差を小さくできる効果
を奏する。
【００７０】実施の形態７．図１５はこの発明の実施の
形態７による画像符号化器を示す構成図であり、図にお
いて、図１のものと同一符号は同一または相当部分を示
すので説明を省略する。８１はバッファ１８のバッファ
残量Ｂｚ（可変長符号語Ｇｃｋの蓄積量）に応じてＳＴ
ＦＭ１１に対するＬＴＦＭ１３の記憶時間の遅れを制御
する遅延時間決定部（遅延時間制御手段）である。
【００７１】次に動作について説明する。上記実施の形
態１と同様にして、可変長符号化部１７に可変長符号化
された可変長符号語Ｇｃｋがバッファ１８に蓄積され、
その蓄積量が閾値を越えると、その可変長符号語Ｇｃｋ
が符号化ビットストリームＣＢＳとして画像復号化器に
送られるが、遅延時間決定部８１が、バッファ１８のバ
ッファ残量Ｂｚに応じてＳＴＦＭ１１に対するＬＴＦＭ
１３の記憶時間の遅れを制御するようにしてもよい。
【００７２】即ち、量子化制御部１９が、バッファ１８
のバッファ残量Ｂｚが少なくなると、情報量を抑制すべ
く量子化部３の量子化値ｑを大きく設定するが、さら
に、遅延時間決定部８１が、ＳＴＦＭ１１に対するＬＴ
ＦＭ１３の記憶時間の遅れを小さく設定すると、参照フ
レーム間の距離が小さくなり、入力画像Ｇｉと局部復号
化画像Ｇｋとの時間的相関が高くなる。これにより、情
報発生量を抑制することができる。一方、量子化制御部
１９が、バッファ１８のバッファ残量Ｂｚが多くなる
と、情報量を増加すべく量子化部３の量子化値ｑを小さ
く設定するが、さらに、遅延時間決定部８１が、ＳＴＦ
Ｍ１１に対するＬＴＦＭ１３の記憶時間の遅れを大きく
設定すると、参照フレーム間の距離が大きくなり、入力
画像Ｇｉと局部復号化画像Ｇｋとの時間的相関が低くな
る。これにより、情報発生量を増加することができる。
【００７３】実施の形態８．図１６はこの発明の実施の
形態８による画像符号化器を示す構成図であり、図にお
いて、図１のものと同一符号は同一または相当部分を示
すので説明を省略する。９１は入力画像Ｇｉと予測画像
Ｇｅの差分画像Ｇｓに基づいてシーンチェンジを検出す
るとともに、当該シーンチェンジを検出したとき、加算
器７から出力された局部復号化画像ＧｋをＬＴＦＭ１３
に記憶させるシーンチェンジ検出部（シーンチェンジ検
出手段）である。
【００７４】次に動作について説明する。上記実施の形
態１では、遅延時間制御部１２が所定時間遅延させたの
ち、局部復号化画像ＧｋをＬＴＦＭ１３に記憶させるも
のについて示したが、さらに、シーンチェンジ検出部９
１が、入力画像Ｇｉと予測画像Ｇｅの差分画像Ｇｓに基
づいてシーンチェンジを検出したとき、加算器７から出
力された局部復号化画像ＧｋをＬＴＦＭ１３に記憶させ
るようにしてもよい。
【００７５】即ち、シーンチェンジ検出部９１が、差分
画像Ｇｓの分散や画素値の絶対値和を求め、それらが閾
値より大きいときシーンチェンジが発生したものと判断
し、シーンチェンジ検出信号Ｓを遅延時間制御部１２に
出力する。そして、シーンチェンジ検出部９１からシー
ンチェンジ検出信号Ｓが出力されると、遅延時間制御部
１２が、現在、加算器７から出力されている局部復号化
画像ＧｋをＬＴＦＭ１３に記憶させる。ただし、シーン
チェンジ検出部９１がシーンチェンジを検出しない通常
時においては、上記実施の形態１と同様のタイミングで
局部復号化画像ＧｋがＬＴＦＭ１３に記憶される。
【００７６】これにより、この実施の形態８によれば、
入力画像Ｇｉに対して極めて相関が低いシーンチェンジ
が起こる前の局部復号化画像ＧｋがＬＴＦＭ１３に記憶
されるのを防止することができるため、入力画像Ｇｉと
予測画像Ｇｅとの誤差を小さくできる効果を奏する。
【００７７】実施の形態９．図１７はこの発明の実施の
形態９による画像復号化器を示す構成図であり、図にお
いて、１０１は画像符号化器から送られてくる符号化ビ
ットストリームＣＢＳを可変長復号化し、量子化係数Ｇ
ｒを出力する可変長復号化部（復号化画像生成手段）、
１０２は可変長復号化部１０１から出力された量子化係
数Ｇｒを逆量子化し、変換係数Ｇｒｔを出力する逆量子
化部（復号化画像生成手段）、１０３は逆量子化部１０
２から出力された変換係数Ｇｒｔを逆離散コサイン変換
し、差分画像Ｇｓを再生する逆変換部（復号化画像生成
手段）、１０４は逆変換部１０３に再生された差分画像
Ｇｓに予測画像Ｇｅを加算して復号化画像Ｇｆを生成す
る加算器（復号化画像生成手段）である。
【００７８】また、１０５は加算器１０４から出力され
た復号化画像Ｇｆを記憶するＳＴＦＭ（第１の記憶手
段）、１０６は加算器１０４から出力された復号化画像
Ｇｆを一時的に保持し、加算器１０４から復号化画像Ｇ
ｆが出力されたのち所定時間経過後に復号化画像Ｇｆを
ＬＴＦＭ１０７に記憶させる遅延時間制御部（第２の記
憶手段）、１０７はＳＴＦＭ１０５により記憶された復
号化画像Ｇｆよりも所定時間前に、加算器１０４から出
力された復号化画像Ｇｆを記憶するＬＴＦＭ（第２の記
憶手段）である。
【００７９】また、１０８はＳＴＦＭ１０５又はＬＴＦ
Ｍ１０７により記憶されたフレーム単位の復号化画像Ｇ
ｆと可変長復号化部１０１により復号化された動きベク
トルＵｖとに基づいて予測画像Ｇｅを生成するブロック
ベース画像生成部（予測画像生成手段）、１０９はＳＴ
ＦＭ１０５又はＬＴＦＭ１０７により記憶されたセグメ
ント領域単位の復号化画像Ｇｆと可変長復号化部１０１
により復号化された動きベクトルＵｖ及び予測用パラメ
ータＥｐとに基づいて予測画像Ｇｅを生成するセグメン
トベース画像生成部（予測画像生成手段）、１１０はブ
ロックベース画像生成部１０８により生成された予測画
像Ｇｅ又はセグメントベース画像生成部１０９により生
成された予測画像Ｇｅの何れか一方を選択するモード選
択部（予測画像生成手段）である。
【００８０】図１８はモード選択部１１０の詳細を示す
構成図であり、図において、１１１は予測モードＥｍに
基づいて動きベクトルＵｖをブロックベース画像生成部
１０８又はセグメントベース画像生成部１０９の何れか
一方に出力するとともに、動きベクトルＵｖの出力先を
示す選択フラグＦを出力するモード切り替え部、１１２
はモード切り替え部１１１から出力された選択フラグＦ
に基づいてブロックベース画像生成部１０８又はセグメ
ントベース画像生成部１０９の何れかから出力された予
測画像Ｇｅを加算器１０４に出力する予測画像選択部で
ある。
【００８１】次に動作について説明する。まず、画像符
号化器から符号化ビットストリームＣＢＳが送られてく
ると、可変長復号化部１０１が、その符号化ビットスト
リームＣＢＳを可変長復号化し、量子化係数Ｇｒ，予測
モードＥｍ，動きベクトルＵｖ及び予測用パラメータＥ
ｐを出力する。そして、可変長復号化部１０１から量子
化係数Ｇｒが出力されると、逆量子化部１０２が量子化
係数Ｇｒを逆量子化して変換係数Ｇｒｔを出力し、逆変
換部１０３が変換係数Ｇｒｔを逆離散コサイン変換して
差分画像Ｇｓを再生する。そして、加算器１０４が差分
画像Ｇｓに予測画像Ｇｅを加算して復号化画像Ｇｆを生
成する。
【００８２】そして、加算器１０４から復号化画像Ｇｆ
が出力されると、上記実施の形態１におけるＳＴＦＭ１
１及びＬＴＦＭ１３と同様に、ＳＴＦＭ１０５は直ちに
当該復号化画像Ｇｆを記憶し、ＬＴＦＭ１０７は遅延時
間制御部１０６に所定時間遅延された当該復号化画像Ｇ
ｆを記憶する。
【００８３】一方、可変長復号化部１０１から予測モー
ドＥｍ及び動きベクトルＵｖが出力されると、モード選
択部１１０のモード切り替え部１１１が予測モードＥｍ
を分析し、予測モードＥｍが、画像符号化器の減算器１
に入力された予測画像Ｇｅは、ブロックベース予測部１
４が生成した予測画像Ｇｅに係るものであること示す場
合には、当該動きベクトルＵｖをブロックベース画像生
成部１０８に出力する。これに対して、予測モードＥｍ
が、画像符号化器の減算器１に入力された予測画像Ｇｅ
は、セグメントベース予測部１５が生成した予測画像Ｇ
ｅに係るものであること示す場合には、当該動きベクト
ルＵｖをセグメントベース画像生成部１０９に出力す
る。また、当該動きベクトルＵｖの出力先を示す選択フ
ラグＦを予測画像選択部１１２に出力する。
【００８４】そして、ブロックベース画像生成部１０８
は、モード切り替え部１１１から動きベクトルＵｖを出
力された場合には、ＳＴＦＭ１０５又はＬＴＦＭ１０７
により記憶されたフレーム単位の復号化画像Ｇｆと当該
動きベクトルＵｖとに基づいて予測画像Ｇｅを生成す
る。また、セグメントベース画像生成部１０９は、モー
ド切り替え部１１１から動きベクトルＵｖを出力された
場合には、ＳＴＦＭ１０５又はＬＴＦＭ１０７により記
憶されたセグメント領域単位の復号化画像Ｇｆと当該動
きベクトルＵｖと予測用パラメータＥｐとに基づいて予
測画像Ｇｅを生成する。即ち、セグメント領域単位の復
号化画像Ｇｆ等を適宜組み合わせることにより、予測画
像Ｇｅを生成する。なお、予測モードＥｍは、図１９に
示すように、いわゆる予測モードと参照すべき画像フレ
ームの情報を含んでおり、各々対応する可変長コードが
与えられている。
【００８５】そして、予測画像選択部１１２は、選択フ
ラグＦが動きベクトルＵｖの出力先として、ブロックベ
ース画像生成部１０８を示す場合には、ブロックベース
画像生成部１０８が生成した予測画像Ｇｅを加算器１０
４に出力する。また、選択フラグＦが動きベクトルＵｖ
の出力先として、セグメントベース画像生成部１０９を
示す場合には、セグメントベース画像生成部１０９が生
成した予測画像Ｇｅを加算器１０４に出力する。
【００８６】これにより、この実施の形態９によれば、
上記実施の形態１等の画像符号化器から送られてくる符
号化ビットストリームＣＢＳから精度よく復号化画像Ｇ
ｆを生成できる効果を奏する。
【００８７】実施の形態１０．上記実施の形態９では、
符号化ビットストリームＣＢＳに形状情報Ｋｊが含まれ
ていないものについて示したが、上記実施の形態５等の
ように、符号化ビットストリームＣＢＳに形状情報Ｋｊ
が含まれている場合には、可変長復号化部１０１が形状
情報Ｋｊも可変長復号化してセグメントベース画像生成
部１０９に出力し、セグメントベース画像生成部１０９
が形状情報Ｋｊも考慮して予測画像Ｇｅを生成するよう
にしてもよい。
【００８８】
【発明の効果】以上のように、請求項１記載の発明によ
れば、第１の記憶手段により記憶された局部復号化画像
よりも所定時間前に、局部復号化画像生成手段により生
成された局部復号化画像を記憶する第２の記憶手段を設
け、第１及び第２の記憶手段により記憶された局部復号
化画像を参照して入力画像の動き補償を実行するように
構成したので、第１の記憶手段に記憶される１つの局部
復号化画像においては、対象物の背後に背景画像が隠れ
ているが、今回入力した入力画像では対象物の背後に背
景画像が現れてきたような場合でも、第１の記憶手段に
記憶される局部復号化画像と時間的なずれがある局部復
号化画像を第２の記憶手段に確保できるため、対象物の
背後に背景画像が存在する参照画像が得られる可能性が
向上し、画像符号化器の符号化精度が向上する効果があ
る。
【００８９】請求項２記載の発明によれば、第１及び第
２の記憶手段により記憶された局部復号化画像を参照し
て入力画像のフレームを構成するブロック毎に動き補償
を実行する第１の予測部と、第１及び第２の記憶手段に
より記憶された局部復号化画像を参照して入力画像のフ
レームを構成するブロック内のセグメント領域毎に動き
補償を実行する第２の予測部とを設けるように構成した
ので、入力画像の１フレーム中に存在する複数の対象物
が、互いに異なる動きをする場合でも、入力画像と予測
画像との誤差を小さくできる効果がある。
【００９０】請求項３記載の発明によれば、入力画像を
分析して複数のセグメント領域に分割する画像分割部を
設けるように構成したので、入力画像のセグメント領域
が予め定められたセグメントパターンと大きく相違する
場合でも、入力画像と予測画像との誤差を小さくできる
効果がある。
【００９１】請求項４記載の発明によれば、複数の領域
形状パターンと画像分割部により分割された入力画像と
の近似度をそれぞれ計算して最も近似度の高い領域形状
パターンを抽出し、最も近似度の高い領域形状パターン
を構成するセグメント領域毎に動き補償を実行するよう
に構成したので、分割された入力画像のセグメント領域
が予め定められたセグメントパターンと大きく相違する
場合でも、入力画像と予測画像との誤差を小さくできる
効果がある。
【００９２】請求項５記載の発明によれば、符号化手段
により符号化された差分画像及び動きベクトルを蓄積す
るとともに、その蓄積量に応じて局部復号化画像生成手
段の量子化値を制御するように構成したので、一定のビ
ットレートで符号化ビットストリームを画像復号化器に
出力できる効果がある。
【００９３】請求項６記載の発明によれば、量子化制御
手段により蓄積される差分画像及び動きベクトルの蓄積
量に応じて第１の記憶手段に対する第２の記憶手段の記
憶時間の遅れを制御するように構成したので、一定のビ
ットレートで符号化ビットストリームを画像復号化器に
出力できる効果がある。
【００９４】請求項７記載の発明によれば、入力画像と
予測画像の差分画像に基づいてシーンチェンジを検出す
るとともに、当該シーンチェンジを検出したとき、局部
復号化画像生成手段により生成された局部復号化画像を
第２の記憶手段に記憶させるように構成したので、入力
画像に対して極めて相関が低いシーンチェンジが起こる
前の局部復号化画像が第２の記憶手段に記憶されるのを
防止することができ、その結果、入力画像と予測画像と
の誤差を小さくできる効果がある。
【００９５】請求項８記載の発明によれば、第１の記憶
手段により記憶された復号化画像よりも所定時間前に、
復号化画像生成手段により生成された復号化画像を記憶
する第２の記憶手段を設け、第１又は第２の記憶手段に
より記憶された復号化画像と復号化画像生成手段により
復号化された動きベクトルとに基づいて予測画像を生成
するように構成したので、請求項１記載の発明等に係る
画像符号化器から送られてくる符号化ビットストリーム
から精度よく復号化画像を生成できる効果がある。
【００９６】請求項９記載の発明によれば、画像符号化
器が各セグメント領域毎に動き補償を実行する場合に
は、第１又は第２の記憶手段により記憶された各セグメ
ント領域毎の復号化画像を組み合わせて予測画像を生成
するように構成したので、請求項２記載の発明等に係る
画像符号化器から送られてくる符号化ビットストリーム
から精度よく復号化画像を生成できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による画像符号化器
を示す構成図である。
【図２】 ブロックベース予測部１４の詳細を示す構成
図である。
【図３】 セグメントベース予測部１５の詳細を示す構
成図である。
【図４】 セグメントベース予測部１５の予測画像決定
部３１〜３４の詳細を示す構成図である。
【図５】 選択部１６の詳細を示す構成図である。
【図６】 ブロックベース予測部１４の動作を説明する
説明図である。
【図７】 セグメントパターンを示す説明図である。
【図８】 セグメントベース予測部１５の動作を説明す
る説明図である。
【図９】 予測用パラメータＥｐを示す構成図である。
【図１０】 この発明の実施の形態４による画像符号化
器を示す構成図である。
【図１１】 この発明の実施の形態５による画像符号化
器のセグメントベース予測部１５の詳細を示す構成図で
ある。
【図１２】 この発明の実施の形態６による画像符号化
器のセグメントベース予測部１５の詳細を示す構成図で
ある。
【図１３】 セグメントパターンを示す説明図である。
【図１４】 セグメントパターンのレベルを示す説明図
である。
【図１５】 この発明の実施の形態７による画像符号化
器を示す構成図である。
【図１６】 この発明の実施の形態８による画像符号化
器を示す構成図である。
【図１７】 この発明の実施の形態９による画像復号化
器を示す構成図である。
【図１８】 モード選択部１１０の詳細を示す構成図で
ある。
【図１９】 予測モードＥｍを示す説明図である。
【図２０】 従来の画像符号化器を示す構成図である。
【符号の説明】
１ 減算器（局部復号化画像生成手段）、２ 変換部
（局部復号化画像生成手段）、３ 量子化部（局部復号
化画像生成手段）、５ 逆量子化部（局部復号化画像生
成手段）、６ 逆変換部（局部復号化画像生成手段）、
７ 加算器（局部復号化画像生成手段）、１１，１０５
ＳＴＦＭ（第１の記憶手段）、１２，１０６ 遅延時
間制御部（第２の記憶手段）、１３，１０７ ＬＴＦＭ
（第２の記憶手段）、１４ ブロックベース予測部（予
測手段、第１の予測部）、１５ セグメントベース予測
部（予測手段、第２の予測部）、１６ 選択部（予測手
段）、１７ 可変長符号化部（符号化手段）、１８ バ
ッファ（量子化制御手段）、１９ 量子化制御部（量子
化制御手段）、７１ 領域画像分割部（画像分割部）、
８１ 遅延時間決定部（遅延時間制御手段）、９１ シ
ーンチェンジ検出部（シーンチェンジ検出手段）、１０
１ 可変長復号化部（復号化画像生成手段）、１０２
逆量子化部（復号化画像生成手段）、１０３ 逆変換部
（復号化画像生成手段）、１０４ 加算器（復号化画像
生成手段）、１０８ ブロックベース画像生成部（予測
画像生成手段）、１０９ セグメントベース画像生成部
（予測画像生成手段）、１１０ モード選択部（予測画
像生成手段）。

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力画像と予測画像の差分画像を量子化
    するとともに、その量子化した差分画像を逆量子化し、
    その逆量子化した差分画像に当該予測画像を加算して局
    部復号化画像を生成する局部復号化画像生成手段と、上
    記局部復号化画像生成手段により生成された局部復号化
    画像を記憶する第１の記憶手段と、上記第１の記憶手段
    により記憶された局部復号化画像よりも所定時間前に、
    上記局部復号化画像生成手段により生成された局部復号
    化画像を記憶する第２の記憶手段と、上記第１及び第２
    の記憶手段により記憶された局部復号化画像を参照して
    上記入力画像の動き補償を実行し、上記予測画像及び動
    きベクトルを決定する予測手段と、上記局部復号化画像
    生成手段により量子化された差分画像及び上記予測手段
    により決定された動きベクトルを符号化する符号化手段
    とを備えた画像符号化器。
  2. 【請求項２】 予測手段は、第１及び第２の記憶手段に
    より記憶された局部復号化画像を参照して入力画像のフ
    レームを構成するブロック毎に動き補償を実行し、予測
    画像，動きベクトル及び予測誤差を生成する第１の予測
    部と、上記第１及び第２の記憶手段により記憶された局
    部復号化画像を参照して入力画像のフレームを構成する
    ブロック内のセグメント領域毎に動き補償を実行し、予
    測画像，動きベクトル及び予測誤差を生成する第２の予
    測部と、上記第１の予測部により生成された予測誤差と
    上記第２の予測部により生成された予測誤差との偏差を
    求め、その偏差に応じて何れか一方の予測部により生成
    された予測画像及び動きベクトルを選択する選択部とを
    有することを特徴とする請求項１記載の画像符号化器。
  3. 【請求項３】 第２の予測部は、入力画像を分析して複
    数のセグメント領域に分割する画像分割部を有すること
    を特徴とする請求項２記載の画像符号化器。
  4. 【請求項４】 第２の予測部は、複数の領域形状パター
    ンと画像分割部により分割された入力画像との近似度を
    それぞれ計算して最も近似度の高い領域形状パターンを
    抽出し、最も近似度の高い領域形状パターンを構成する
    セグメント領域毎に動き補償を実行することを特徴とす
    る請求項３記載の画像符号化器。
  5. 【請求項５】 符号化手段により符号化された差分画像
    及び動きベクトルを蓄積するとともに、その蓄積量に応
    じて局部復号化画像生成手段の量子化値を制御する量子
    化制御手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求
    項４のうちのいずれか１項記載の画像符号化器。
  6. 【請求項６】 量子化制御手段により蓄積される差分画
    像及び動きベクトルの蓄積量に応じて第１の記憶手段に
    対する第２の記憶手段の記憶時間の遅れを制御する遅延
    時間制御手段を設けたことを特徴とする請求項５記載の
    画像符号化器。
  7. 【請求項７】 入力画像と予測画像の差分画像に基づい
    てシーンチェンジを検出するとともに、当該シーンチェ
    ンジを検出したとき、局部復号化画像生成手段により生
    成された局部復号化画像を第２の記憶手段に記憶させる
    シーンチェンジ検出手段を設けたことを特徴とする請求
    項１から請求項６のうちのいずれか１項記載の画像符号
    化器。
  8. 【請求項８】 符号化された差分画像及び動きベクトル
    を復号化するとともに、その復号化した差分画像を逆量
    子化し、その逆量子化した差分画像に予測画像を加算し
    て復号化画像を生成する復号化画像生成手段と、上記復
    号化画像生成手段により生成された復号化画像を記憶す
    る第１の記憶手段と、上記第１の記憶手段により記憶さ
    れた復号化画像よりも所定時間前に、上記復号化画像生
    成手段により生成された復号化画像を記憶する第２の記
    憶手段と、上記第１又は第２の記憶手段により記憶され
    た復号化画像と上記復号化画像生成手段により復号化さ
    れた動きベクトルとに基づいて上記予測画像を生成する
    予測画像生成手段とを備えた画像復号化器。
  9. 【請求項９】 予測画像生成手段は、画像符号化器が各
    セグメント領域毎に動き補償を実行する場合には、第１
    又は第２の記憶手段により記憶された各セグメント領域
    毎の復号化画像を組み合わせて予測画像を生成すること
    を特徴とする請求項８記載の画像復号化器。
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