JPH10108190A - 画像の動き検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 狭いサーチ範囲でも少ない演算量で予測精度
を低下させない。 【解決手段】 画像の分割された各領域毎に予測誤差を
最小にする動きベクトルを検出することにより各領域の
大まかな動きを検出し（Ｓ１）、その動きベクトルを領
域内かまたはその領域の近辺にあるブロック（符号化ブ
ロック）のサーチ開始点として設定する（Ｓ２）。続い
て、比較的狭いサーチ範囲で各ブロックの動き検出を行
う（Ｓ３）。このとき、動き検出に伴って演算された各
ブロックの最小の予測誤差に基づいてしきい値を設定す
る。そして、予測誤差がしきい値より大きかったブロッ
クのみ拡大された次の範囲で動き検出を行う（Ｓ４）。
また、ここでは、さらにサーチ範囲を拡大するように予
測誤差のしきい値を更新する。そして、このようなしき
い値の更新により拡大された範囲でのサーチが、演算回
数が規定回数以上になるまで繰り返される（Ｓ５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像の予測符号化
を行う際に用いられ、画像フレーム間の動きを検出する
画像の動き検出方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に、隣接するフレームの動画像の間
では相関が高いことが多い。このため、すでに符号化さ
れた前フレームの画像を用いて次に符号化すべき現フレ
ームの画像をある程度予測することができる。したがっ
て、ある画像から次の画像を予測して、実際の次の画像
に対する予測された画像の誤差成分（予測誤差）のみを
符号化する、いわゆる予測符号化を用いれば、大幅な情
報圧縮が可能になる。

【０００３】予測符号化に際しては、ある画像と次の画
像との間の動きを動きベクトルとして検出し、その動き
ベクトルを用いて予測画像を生成する。最も基本的な画
像の動き検出の手法としては、フルサーチ法が挙げられ
る。フルサーチ法は、符号化画像の空間的座標位置から
一定範囲にある参照画像（予測画像）の候補全てについ
て予測誤差（各画素値の絶対値和または二乗和）を求
め、この予測誤差が最小になる座標の相対位置を動きベ
クトルとして符号化する。

【０００４】例えば、図７に示すように、符号化画像１
１において、座標（＋１００，＋１００）を中心座標Ｏ
とした１６×１６画素からなる符号化ブロック１１ａに
対し、予測画像１２におけるサーチ範囲Ｒを（±２４，
±２４）画素、サーチ精度を１画素とするフルサーチを
行う場合は、次のようにして処理が行われる。

【０００５】まず、符号化ブロック１１ａと、予測画像
１２の座標（＋１００，＋１００）を中心座標Ｏとする
１６×１６画素からなる予測ブロック１２ａとの予測誤
差を求める。予測誤差の演算は、符号化ブロック１１ａ
と予測ブロック１２ａとの間で、それぞれ対応する画素
値の絶対値和または二乗和を求めることにより得られ
る。このような予測誤差の演算を、予測ブロック１２ａ
の中心座標を中心座標Ｏから（±２４，±２４）の範囲
で１画素単位で変化させて行う。

【０００６】ここで、最小の予測誤差が得られた予測ブ
ロック１２ａの中心座標と符号化ブロック１１ａの中心
座標（＋１００，＋１００）との相対座標が、動きベク
トルＭＶとして検出される。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところが、画像の動き
検出に上記のフルサーチを適用する場合には、次のよう
な問題がある。

【０００８】例えば、テレビジョン信号程度の画質の信
号について上記の例のように動き検出を行う場合、サー
チを開始する中心座標Ｏが符号化ブロック１１ａの中心
座標と同じであり、かつ、いかなる場合でもサーチ範囲
Ｒが一定であるので、画面の処理に必要な演算総数が数
十億回と非常に多くなる。したがって、リアルタイムで
処理を行うには、演算処理能力の高い高価な演算回路が
必要になる。

【０００９】逆に、低コスト化を図るには、サーチする
範囲を狭めて、演算量を削減すればよい。しかしなが
ら、画像によっては予測誤差が増大するので、その場合
は復号時の画質の劣化や符号量の増加が生じる。

【００１０】本発明は、上記の事情に鑑みてなされたも
のであって、狭いサーチ範囲でも少ない演算量で予測誤
差を増大させない画像の動き検出方法を提供することを
目的としている。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に記載
の画像の動き検出方法は、上記の課題を解決するため
に、入力画像全体と参照画像との相関を示す第１動きベ
クトルを画素が間引かれた状態で検出した後に、上記入
力画像の符号化ブロックと上記参照画像との相関を示す
第２動きベクトルを検出する一方、上記第１動きベクト
ルの座標を上記第２動きベクトルを検出するための開始
点として決定することを特徴としている。

【００１２】この動き検出方法では、第１動きベクトル
を検出することにより画像の大まかな動きが求められ
る。具体的には、入力画像全体と参照画像との相関が最
も高くなる動きベクトル、すなわち入力画像の参照画像
（例えば予測画像）に対する予測誤差を最小にする動き
ベクトルを第１動きベクトルとして検出する。このと
き、画素が間引かれているので、演算量を減少させるこ
とができる。また、入力画像全体について第１動きベク
トルを検出するので、領域の動き検出のための演算量が
少なくなる。

【００１３】第１動きベクトルが検出されると、入力画
像の符号化ブロックと参照画像との相関を示す第２動き
ベクトルを検出する。このとき、第１動きベクトルの座
標を第２動きベクトルを検出するための開始点として決
定するので、第２動きベクトルを検出するサーチ範囲が
狭い場合でも、予測精度の低下すなわち予測誤差の増大
が少なくなる。

【００１４】本発明の請求項２に記載の画像の動き検出
方法は、上記の課題を解決するために、複数の領域に分
割された入力画像の各領域と参照画像との相関を示す第
１動きベクトルを画素が間引かれた状態で検出した後
に、上記入力画像の符号化ブロックと上記参照画像との
相関を示す第２動きベクトルを検出する一方、上記第１
動きベクトルのベクトル座標を上記第２動きベクトルを
検出するための開始点として決定することを特徴として
いる。

【００１５】この動き検出方法では、第１動きベクトル
を検出することにより、画像の領域毎の大まかな動きを
検出し、さらに第１動きベクトルの座標を開始点として
第２動きベクトルを検出する。したがって、上記請求項
１の動き検出方法と同様、第２動きベクトルを検出する
サーチ範囲が狭い場合でも、予測精度の低下すなわち予
測誤差の増大が少なくなる。ただし、この動き検出方法
では、第１動きベクトルを検出する際、上記請求項１の
動き検出方法とは異なり、複数の領域に分割された入力
画像に対し第１動きベクトルを検出するので、画像の局
所的な動きに対応することができる。

【００１６】また、上記請求項１または２に記載の画像
の動き検出方法においては、本発明の請求項３に記載の
画像の動き検出方法のように、画像端付近を上記第１ま
たは第２動きベクトル検出の対象領域から除くことによ
り、画面外にある画像の予測領域について第１または第
２動きベクトル検出が行われなくなる。それゆえ、第１
または第２動きベクトルが誤って検出されることを回避
できる。

【００１７】さらに、上記請求項１、２または３に記載
の画像の動き検出方法においては、本発明の請求項４に
記載の画像の動き検出方法のように、上記第２動きベク
トルを検出する際に行う予測誤差の演算時に過去の予測
誤差の最小値を越えると、その予測誤差の演算を中断す
ることにより、演算回数を減少させることができる。こ
れは、前述のように、絶対値和または二乗和のような演
算により、予測誤差が単調に増加する値になることか
ら、一度過去の最小値を上回った場合は、その演算値は
最小値になり得ないからである。

【００１８】本発明の請求項５に記載の画像の動き検出
方法は、上記の課題を解決するために、入力画像の符号
化ブロックと参照画像との相関を示す動きベクトルを所
定のサーチ範囲内でのサーチにより検出する一方、上記
動きベクトルを検出する際に演算される予測誤差の値に
応じて上記サーチ範囲を拡大して再度動きベクトルを検
出することを特徴としている。

【００１９】この動き検出方法では、予測誤差の値に応
じて再度動きベクトルを検出する。例えば、予測誤差の
所定条件を満たさない符号化ブロックについてサーチ範
囲を拡大して再度動きベクトルを検出するようにする。
これにより、サーチ範囲が狭いために予測精度が低下す
る符号化ブロックについて、拡大されたサーチ範囲で再
度動きベクトルを検出すれば、そのような符号化につい
ても予測精度を向上させることができる。

【００２０】上記請求項５に記載の画像の動き検出方法
においては、具体的には、本発明の請求項６に記載の画
像の動き検出方法のように、符号化画像における上記各
符号化ブロックの最小予測誤差の中で最も大きな値を用
いて上記予測誤差のしきい値を設定し、そのしきい値よ
り大きな予測誤差を有する符号化ブロックのみについて
上記サーチ範囲を拡大する。

【００２１】一方、上記請求項５に記載の画像の動き検
出方法においては、具体的には、本発明の請求項７に記
載の画像の動き検出方法のように、上記各符号化ブロッ
クの予測誤差の統計を求め、その統計値の順序に基づい
て上記各符号化ブロックのサーチ範囲を拡大する。

【００２２】画像の符号化においては、一般に、予測誤
差が小さいほど符号化効率を上げることができる。この
ため、限られた演算量の中で符号化効率を上げるには、
予測誤差の大きな符号化ブロックを重点的にサーチする
ことが有用である。

【００２３】したがって、上記請求項６の検出方法で
は、各符号化ブロックの最小予測誤差の中で最も大きな
ものを選び、例えば、これより僅かに小さい値をしきい
値とすることによって、予測誤差がしきい値より大きく
なるブロックを選択する。この方法では、少ない演算量
で予測誤差の大きな符号化ブロックを選択できる。ただ
し、この方法では、誤差値のばらつきに応じて選択する
符号化ブロックの数が変化するので、画像によって予測
精度にばらつきが生じる可能性がある。

【００２４】また、上記請求項７の検出方法では、各符
号化ブロックの予測誤差の統計をとり、例えば、その誤
差値の大きな方から定められた数の符号化ブロックを選
択する。この方法では、選択する符号化ブロック数が固
定されており、画像への依存度が低い演算が可能にな
る。しかしながら、演算量は、請求項６の方法に比べて
若干増加する。

【００２５】

【発明の実施の形態】本発明の実施の一形態について図
１ないし図６に基づいて説明すれば、以下の通りであ
る。

【００２６】本実施の形態に係る画像の動き検出方法
は、図１に示す手順にしたがって行われる。

【００２７】まず、ステップＳ１において、一画面分の
画像をいくつかの領域に分割し、各領域毎に予測誤差を
最小にする動きベクトルを検出する。ここで、各領域の
予測誤差演算を全ての画素について行うと、目的とする
演算量の削減ができなくなる。そこで、各画素を直接間
引くか、あるいは画像からローパスフィルタにより高周
波成分を除いた後に画素を間引いてから演算を行う。な
お、画素の間引きは、周知の方法を利用する。

【００２８】ここで、画像（画像信号）をローパスフィ
ルタに通過させると、画像に含まれるノイズなどの高周
波成分が除去され、予測の精度が向上するが、フィルタ
リングのための演算が必要になる。

【００２９】ステップＳ２では、ステップＳ１で検出さ
れた動きベクトルを、領域内かまたはその領域の近辺に
ある符号化ブロック（すでに符号化されたブロック）の
サーチ開始点として設定する。なお、符号化ブロック
（以降、単にブロックと称する）は、動き検出の単位と
なる。

【００３０】ステップＳ３では、各ブロックの動き検出
を行う。ここでは、例えば、中心座標に対し縦方向およ
び横方向に±６画素程度の比較的狭い範囲で、上記のサ
ーチ開始点からサーチを行う。このとき演算された各ブ
ロックの最小の予測誤差を記憶しておき、この最小の予
測誤差に基づいて後述するステップＳ４で用いる予測誤
差のしきい値を設定する。

【００３１】続いて、ステップＳ４では、ステップＳ３
で得られた各ブロックの予測誤差によって、各ブロック
における次の範囲のサーチを行う。例えば、予測誤差の
大きかった数個のブロックのみ次の範囲をサーチする。
また、ステップＳ４では、さらにサーチ範囲を拡大する
ように予測誤差のしきい値を更新する。

【００３２】そして、ステップＳ５では、演算回数が規
定値以上であるか否かを判定する。このステップＳ５に
より、ステップＳ４の処理が規定回数に達した時点で動
き検出の処理が終了する。

【００３３】次に、上記のステップＳ１ないしＳ４につ
いて詳細に説明する。

【００３４】ステップＳ１では、図２に示すような範囲
で第１動きベクトルとしての動きベクトルＭＶ…を検出
する。図２において、破線で描かれた格子はブロック
（符号化ブロック）１…を表し、実線で描かれた格子は
分割された領域２…を表す。この領域２は、１６個のブ
ロック１…からなっている。

【００３５】図２または図３において、矢印で表される
のは動きベクトルＭＶであり、矢印の始点（矢のない
端）は、最小予測誤差となった予測領域（参照画像）ま
たは予測ブロック（参照画像）の中心座標を表し、矢印
の終点（矢のある端）は、符号化領域またはブロック１
の中心座標を表す。

【００３６】なお、領域数は特に限定されないので、領
域数を１として画面全体を一つの領域に割り当ててもよ
い。領域数を少なくする場合、例えば、上記のように領
域数を１とする場合では、画面における画像の局所的な
動きには対応できないが、領域の動き検出のための演算
量が少なくなる。逆に、領域数を多くする場合、演算量
が増加するが、画像の局所的な動きに対応できる。

【００３７】また、領域２…は、画面周縁のエッジ部を
除いた箇所に設定されている。これは、狭いサーチ範囲
でサーチを行う際のブロック予測精度の向上に寄与す
る。例えば、画像の動きの方向が図３に示すように、画
面の外側から内側に向く場合、予測領域が画面外にある
と予測誤差が正しく演算できない。このため、エッジ部
にまで領域２…が設定された場合、領域２…における多
数のブロック１…は、外側から内側へ向く動きベクトル
を有するにも関わらず、誤って検出された動きベクトル
により本来サーチを開始すべき座標とは全く異なる座標
からサーチが開始されることになる。したがって、この
ような不都合を回避するために、領域２…の設定範囲を
上記のように限定することにより、画面内の予測領域の
みについて動きを検出するようにしている。

【００３８】ステップＳ２では、図２において矢印で示
す各領域２…の動きベクトルを、図３に示すように、あ
る領域２内またはその近傍の各ブロック１…のサーチ開
始点として設定する。具体的には、図３において、矢印
で始点（矢のない端）が、各ブロック１…のサーチ開始
点として用いられる。

【００３９】ステップＳ３では、図４に示すように、各
ブロック１…において、矢印の始点に付された微小な方
形で表されるサーチ範囲Ａでサーチを行う。このとき、
ステップＳ１・Ｓ２により設定された、予測誤差が最小
になると推測される位置からサーチが開始されるので、
多数のブロック１…は、サーチ範囲Ａのように狭い範囲
におけるサーチでも十分な予測精度を得ることができ
る。

【００４０】このように、ステップＳ３におけるサーチ
により多数のブロック１…で十分なサーチ精度が得られ
ている。したがって、ステップＳ４では、十分なサーチ
精度が得られなかったと推測される一部のブロック１…
を重点的にサーチする。

【００４１】具体的には、ステップＳ３の処理におい
て、各ブロック１…の最小予測誤差の最大値より僅かに
小さい値がしきい値に設定されているので、このしきい
値より予測誤差が大きいブロック１…についてのみ次の
範囲をサーチする。この方法では、少ない演算量で予測
誤差の大きなブロック１…を選択することができる。し
かしながら、誤差値のばらつきによって、選択するブロ
ック１…の数が変化するので、画像によって予測精度に
ばらつきが生じる可能性がある。

【００４２】また、他の方法では、各ブロック１の予測
誤差の統計をとり、予測誤差の大きい順に定められたブ
ロック１…について次の範囲をサーチする。例えば、誤
差値の大きな方から定められた数（例えば３０個）の符
号化ブロックを次のサーチ候補として選択する。この方
法では、選択する符号化ブロックの数が固定されている
ので、演算の画像への依存度が低くなるが、上記のしき
い値を用いる方法に比べて演算量が若干増加する。

【００４３】したがって、演算量または予測精度のいず
れを重視するかによって、最適な方法が選択される。

【００４４】このような方法に基づいて、図５に示すよ
うに、例えば、予測誤差がしきい値より大きかった９個
のブロック１…について、サーチ範囲Ａよりやや広いサ
ーチ範囲Ｂにまでサーチを行う。

【００４５】そして、このようなサーチが終了した時点
で、しきい値をさらに小さい値に再設定し、演算回数が
ステップＳ５で設定された規定値に達するまで、Ｓ４の
処理、すなわち拡大されたサーチ範囲でのサーチおよび
しきい値の更新を行う。例えば、図６に示す例では、図
５に示す状態からしきい値が更新され、サーチ範囲Ｂで
のサーチの結果、更新されたしきい値より予測誤差の大
きかった６個のブロック１…について、サーチ範囲Ｂよ
りやや広いサーチ範囲Ｃにまでサーチを行う。

【００４６】なお、Ｓ４でしきい値が更新される毎に、
全ブロック１…が更新されたしきい値により拡大された
サーチ範囲でサーチされる候補になる。

【００４７】上記のような処理においては、各ブロック
１の演算中の予測誤差が過去に演算した最小値を越えた
場合は、その演算を中断するようになっている。これ
は、予測誤差は、符号化画像と予測画像との間で対応す
る画素値の絶対値の総和または二乗和という単調に増加
する演算により得られるので、演算中の予測誤差は、過
去の最小値を上回ると、もはや最小値となり得ないから
である。このように、演算を中断することにより、演算
効率を向上させることができる。

【００４８】このとき、前記のステップＳ１における予
測誤差の演算が、演算中断による演算効率の向上に寄与
する。すなわち、早期に小さい予測誤差を求めておくこ
とにより、上記のような予測誤差の演算の特性により、
後続の予測誤差の演算が中断される可能性が高くなるか
らである。

【００４９】以上述べたように、本実施例に係る画像の
動き検出方法は、一画面の画像が分割された複数の領域
２…について大まかな動きベクトルを求め、この動きベ
クトルをブロック１…のサーチ開始点として設定してい
る。これにより、動き検出のためのサーチ範囲をサーチ
範囲Ａのように縮小しても、予測誤差が増大することは
少なくなる。また、サーチ範囲の縮小によって誤差が増
大したブロック１…のみサーチ範囲を拡大して予測誤差
を演算する処理を繰り返すことにより、少ない演算回数
で動き検出を行うことができる。

【００５０】

【発明の効果】以上のように、本発明の請求項１に記載
の画像の動き検出方法は、入力画像全体と参照画像との
相関を示す第１動きベクトルを画素が間引かれた状態で
検出した後に、上記入力画像の符号化ブロックと上記参
照画像との相関を示す第２動きベクトルを検出する一
方、上記第１動きベクトルの座標を第２動きベクトルを
検出するための開始点として決定する。

【００５１】このように、第１動きベクトルの検出で画
像の大まかな動きが求められ、第１動きベクトルの座標
を第２動きベクトルを検出するための開始点として決定
することにより、最も小さい予測誤差が得られると予想
されるサーチ範囲を重点的にサーチする。それゆえ、第
２動きベクトルを検出するサーチ範囲が狭い場合でも、
予測精度の低下すなわち予測誤差の増大が少なくなる。
また、入力画像全体について第１動きベクトルを検出す
るので、領域の動き検出のための演算量が少なくなる。
したがって、無駄な演算を削減し、少ない演算回数でも
高い予測精度を達成することができるという効果を奏す
る。

【００５２】本発明の請求項２に記載の画像の動き検出
方法は、複数の領域に分割された入力画像の各領域と参
照画像との相関を示す第１動きベクトルを画素が間引か
れた状態で検出した後に、上記入力画像の符号化ブロッ
クと上記参照画像との相関を示す第２動きベクトルを検
出する一方、上記第１動きベクトルのベクトル座標を上
記第２動きベクトルを検出するための開始点として決定
する。

【００５３】これにより、上記請求項１の動き検出方法
と同様、第２動きベクトルを検出するサーチ範囲が狭い
場合でも、予測精度の低下が少なくなる。ただし、この
動き検出方法では、第１動きベクトルを検出する際、上
記請求項１の動き検出方法とは異なり、複数の領域に分
割された入力画像に対し第１動きベクトルを検出するの
で、画像の局所的な動きに対応することができる。した
がって、より精度の高い動き検出を実現することができ
るという効果を奏する。

【００５４】本発明の請求項３に記載の画像の動き検出
方法は、上記請求項１または２に記載の画像の動き検出
方法において、画像端付近を上記第１または第２動きベ
クトル検出の対象領域から除くので、画面外にある画像
の予測領域について第１または第２動きベクトル検出が
行われなくなる。それゆえ、第１または第２動きベクト
ルが誤って検出されることを回避できる。したがって、
サーチ範囲が狭い場合でも予測精度を向上させることが
できるという効果を奏する。

【００５５】本発明の請求項４に記載の画像の動き検出
方法は、上記請求項１、２または３に記載の画像の動き
検出方法において、上記第２動きベクトルを検出する際
に行う予測誤差の演算時に過去の予測誤差の最小値を越
えると、その予測誤差の演算を中断するので、演算回数
を減少させることができる。したがって、演算回数の大
幅な削減が可能になり、演算処理速度の向上を図ること
ができるという効果を奏する。

【００５６】本発明の請求項５に記載の画像の動き検出
方法は、上記の課題を解決するために、入力画像の符号
化ブロックと参照画像との相関を示す動きベクトルを所
定のサーチ範囲内でのサーチにより検出する一方、上記
動きベクトルを検出する際に演算される予測誤差の値に
応じて上記サーチ範囲を拡大して再度動きベクトルを検
出する。

【００５７】これにより、この動き検出方法では、予測
誤差の値に応じて再度動きベクトルを検出するので、サ
ーチ範囲が狭いために予測精度が低下する符号化ブロッ
クについて、拡大されたサーチ範囲で再度動きベクトル
を検出すれば、そのような符号化についても予測精度を
向上させることができる。したがって、サーチ範囲を縮
小化しても、効率的に予測精度を向上させることができ
るという効果を奏する。

【００５８】本発明の請求項６に記載の画像の動き検出
方法は、上記請求項５に記載の画像の動き検出方法にお
いて、符号化画像における上記各符号化ブロックの最小
予測誤差の中で最も大きな値を用いて上記予測誤差のし
きい値を設定し、そのしきい値より大きな予測誤差を有
する符号化ブロックのみについて上記サーチ範囲を拡大
するので、少ない演算量で予測誤差の大きな符号化ブロ
ックを選択できる。したがって、上記請求項５に記載の
画像の動き検出方法と同様、効率的に予測精度を向上さ
せることができ、さらに演算量の削減を容易に図ること
ができるという効果を奏する。

【００５９】本発明の請求項７に記載の画像の動き検出
方法は、上記請求項５に記載の画像の動き検出方法にお
いて、上記各符号化ブロックの予測誤差の統計を求め、
その統計値の順序に基づいて上記各符号化ブロックのサ
ーチ範囲を拡大するので、選択する符号化ブロック数が
固定されており、画像への依存度が低い演算が可能にな
る。したがって、上記請求項５に記載の画像の動き検出
方法と同様、効率的に予測精度を向上させることがで
き、さらに画像によらず予測精度を安定させることがで
きるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態に係る画像の動き検出方
法の手順を示すフローチャートである。

【図２】上記手順において領域毎の動きを検出するステ
ップの処理を示す説明図である。

【図３】上記手順においてブロックのサーチ開始点を決
定するステップの処理を示す説明図である。

【図４】ブロック毎の動きを検出するステップの処理を
示す説明図である。

【図５】各ブロックの拡大された範囲での動きを検出す
るステップの処理を示す説明図である。

【図６】各ブロックのさらに拡大された範囲での動きを
検出するステップの処理を示す説明図である。

【図７】従来の動き検出方法の一例であるフルサーチ法
を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 符号化ブロック ２ 領域 Ａ〜Ｃ サーチ範囲 ＭＶ 動きベクトル（第１動きベクトル）

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力画像全体と参照画像との相関を示す第
   １動きベクトルを画素が間引かれた状態で検出した後
   に、上記入力画像の符号化ブロックと上記参照画像との
   相関を示す第２動きベクトルを検出する一方、上記第１
   動きベクトルの座標を上記第２動きベクトルを検出する
   ための開始点として決定することを特徴とする画像の動
   き検出方法。
2. 【請求項２】複数の領域に分割された入力画像の各領域
   と参照画像との相関を示す第１動きベクトルを画素が間
   引かれた状態で検出した後に、上記入力画像の符号化ブ
   ロックと上記参照画像との相関を示す第２動きベクトル
   を検出する一方、上記第１動きベクトルのベクトル座標
   を上記第２動きベクトルを検出するための開始点として
   設定することを特徴とする画像の動き検出方法。
3. 【請求項３】画像端付近を上記第１または第２動きベク
   トル検出の対象領域から除くことを特徴とする請求項１
   または２に記載の画像の動き検出方法。
4. 【請求項４】上記第２動きベクトルを検出する際に行う
   予測誤差の演算時に過去の予測誤差の最小値を越える
   と、その予測誤差の演算を中断することを特徴とする請
   求項１、２または３に記載の画像の動き検出方法。
5. 【請求項５】入力画像の符号化ブロックと参照画像との
   相関を示す動きベクトルを所定のサーチ範囲内でのサー
   チにより検出する一方、上記動きベクトルを検出する際
   に演算される予測誤差の値に応じて上記サーチ範囲を拡
   大して再度動きベクトルを検出することを特徴とする画
   像の動き検出方法。
6. 【請求項６】符号化画像における上記各符号化ブロック
   の最小予測誤差の中で最も大きな値を用いて上記予測誤
   差のしきい値を設定し、そのしきい値より大きな予測誤
   差を有する符号化ブロックのみについて上記サーチ範囲
   を拡大することを特徴とする請求項５に記載の画像の動
   き検出方法。
7. 【請求項７】上記各符号化ブロックの予測誤差の統計を
   求め、その統計値の順序に基づいて上記各符号化ブロッ
   クのサーチ範囲を拡大することを特徴とする請求項５に
   記載の画像の動き検出方法。