JPH11164305A - 動画像符号化方法、動画像符号化装置および動画像復号装置 - Google Patents

動画像符号化方法、動画像符号化装置および動画像復号装置

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JPH11164305A
JPH11164305A JP4318198A JP4318198A JPH11164305A JP H11164305 A JPH11164305 A JP H11164305A JP 4318198 A JP4318198 A JP 4318198A JP 4318198 A JP4318198 A JP 4318198A JP H11164305 A JPH11164305 A JP H11164305A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像を複数の領域に分割して符号化する際、
領域の形状の自由度が低く、画像の特徴に応じた領域の
設定が困難だった。 【解決手段】 動画像符号化装置は、領域分割部１、符
号化７、動き補償予測のためのメモリ９をもつ。領域分
割部１は分割処理部と統合処理部をもつ。分割処理部は
分割可否に関する基準のもとで入力画像を分割する。統
合処理部は統合可否に関する基準のもとで互いに近い領
域を統合する。しかる後、各領域が符号化される。統合
処理により、領域の形状がバラエティに富む。

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、動画像を入力し
て符号化する方法と装置、および符号化された動画像を
復号する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図２７は、第一の従来技術である、ＩＴ
Ｕ−Ｔの勧告Ｈ．２６３にもとづく動画像符号化装置の
構成を示すブロック図である。同図において、１は入力
デジタル画像信号（以下、単に入力画像ともいう）、１
０１は差分器、１０２は予測信号、１０３は予測誤差信
号、１０４は符号化部、１０５は符号化データ、１０６
は復号部、１０７は復号された予測誤差信号、１０８は
加算器、１０９は局所（ローカル）復号画像信号、１１
０はメモリ、１１１は予測部、１１２は動きベクトルで
ある。
【０００３】符号化すべき入力画像１は、まず差分器１
０１に入力される。差分器１０１は、入力画像１と予測
信号１０２との差分をとり、それを予測誤差信号１０３
として出力する。符号化部１０４は、原信号である入力
画像１または予測誤差信号１０３を符号化して符号化デ
ータ１０５を出力する。符号化部１０４における符号化
の方法として、前記勧告では、予測誤差信号１０３を直
交変換の一種であるＤＣＴ（Discrete Cosine Transfor
mation：離散コサイン変換）を用いて空間領域から周波
数領域に変換し、得られた変換係数を線形量子化する手
法が採用されている。
【０００４】符号化データ１０５は二方向に分岐する。
一方は受信側の画像復号装置（図示せず）に向けて送出
され、他方は本装置内の復号部１０６に入力される。復
号部１０６は、符号化部１０４と逆の動作を行い、符号
化データ１０５から復号予測誤差信号１０７を生成して
出力する。加算器１０８は、復号予測誤差信号１０７と
予測信号１０２を加算し、これを復号画像信号１０９と
して出力する。予測部１１１は、入力画像１とメモリ１
１０に蓄えられた１フレーム前の復号画像信号１０９と
を用いて動き補償予測を行い、予測信号１０２と動きベ
クトル１１２を出力する。このとき動き補償はマクロブ
ロックと呼ばれる１６×１６画素からなる固定サイズの
ブロック単位で行われる。動きの激しい領域内のブロッ
クについては、オプショナルな機能として、マクロブロ
ックを４分割した８×８画素のサブブロック単位で動き
補償予測を行うこともできる。求められた動きベクトル
１１２は画像復号装置に向かって送出され、予測信号１
０２は差分器１０１および加算器１０８に送られる。こ
の装置によれば、動き補償予測を用いることにより、画
質を維持しながら動画像のデータ量を圧縮することがで
きる。
【０００５】図２８は第二の従来技術に係る画像符号化
装置の構成図である。この装置は、L.C.Realらによる"A
Very Low Bit Rate Video Coder Based on Vector Qua
ntization"（IEEE Trans. on Image Processing, VOL.
5, NO.2, Feb.1996）で提案された符号化方法にもとづ
く。同図において、１１３は領域分割部、１１４は予測
部、１１５は領域決定部、１１６はフレーム間符号化／
フレーム内符号化（インター／イントラ）情報を含む符
号化モード情報、１１７は動きベクトル、１１８は符号
化部、１１９は符号化データである。
【０００６】この装置では、まず領域分割部１１３で入
力画像１を複数の領域に分割する。領域分割部１１３
は、動き補償予測誤差に基づき領域の大きさを決定す
る。領域分割部１１３は、あらかじめ用意した１０種類
のブロックサイズ４×４，４×８，８×４，８×８，８
×１６，１６×８，１６×１６，１６×３２，３２×１
６，３２×３２の中から、フレーム間信号の分散に関し
て閾値を用いた判定を行い、動きの大きい領域には小さ
なブロックを、また、背景などの動きの小さい領域には
大きなブロックを割り当てる。具体的には、予測部１１
４で得られた予測誤差信号について領域決定部１１５で
その分散値を計算し、これに基づきブロックサイズを決
定していく。領域形状情報や符号化モード等の属性情報
１１６、動きベクトル１１７もこの時点で決定され、符
号化モード情報にしたがって予測誤差信号または原信号
が符号化部１１８で符号化され、符号化データ１１９が
得られる。以降の処理は第一の従来技術と同じである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】第一の従来技術では、
符号化単位の領域の形が２種類に限定される。しかも、
それらはともに正方形である。したがって、画像のシー
ン構造または画像の特徴に適応した符号化にはおのずと
限界がある。例えば、動きの大きな被写体のみについて
符号量を上げたい場合、できる限りその被写体と同じ形
の領域を定義したいが、この従来技術では困難である。
【０００８】第二の従来技術は、複数のサイズのブロッ
クを準備する点で第一の従来技術よりも処理の柔軟性に
富む。しかし、この装置でも結局は各領域は正方形に限
られる。したがって、１０種類の大きさの正方形はある
とはいえ、やはり任意の形状の画像領域に対する適応性
には改善の余地がある。
【０００９】本発明はこうした課題に鑑みてなされたも
のであり、その目的は処理すべき画像の状況に応じて、
より柔軟な処理を行う動画像符号化技術を提供すること
にある。本発明のより具体的な目的は、種々の画像構造
に的確に対応できる領域分割技術を用いた動画像符号化
技術を提供することにある。本発明の別の目的は、符号
化のために領域を分割する際、いろいろな観点にもとづ
いて分割の基準を提供することにある。本発明のさらに
別の目的は、いろいろな形状に分割された領域の符号化
データを正しく復号する技術の提供にある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の動画像符号化方
法は、所定の分割可否判定基準に基づいて入力画像を複
数の領域に分割するステップと、分割された複数の領域
のそれぞれについて、所定の統合可否判定基準に基づい
て該領域とその近傍領域を統合するステップを含む。ま
た、統合後に残った領域のそれぞれについて画像信号を
符号化するステップを含むものである。
【００１１】前記分割可否判定基準は、ある領域につい
て、その領域を分割した場合としない場合の符号化の良
否の比較結果に関連するものである。
【００１２】前記統合可否判定基準は、ある領域につい
て、その領域とその近傍領域を統合した場合としない場
合の符号化の良否の比較結果に関連するものである。
【００１３】一方、本発明の動画像符号化装置は、領域
分割部と符号化部を含む。領域分割部は、所定の分割可
否判定基準に基づいて入力画像を複数の領域に分割する
分割処理部と、分割処理部によって分割された複数の領
域のそれぞれについて所定の統合可否判定基準に基づい
て該領域とその近傍領域を統合する統合処理部とを含
む。符号化部は、統合処理部による統合後に残った領域
のそれぞれについて画像信号を符号化する。
【００１４】前記統合処理部は、領域ごとに画像を予備
的に符号化するとともにその符号量を算出する暫定符号
化部と、暫定符号化部で符号化された画像を復号する復
号部と、復号部で復号された画像を用いて符号化歪みを
算出する符号化歪み算出部と、符号量と符号化歪みの双
方を考慮しつつ符号化の良否を判定するための評価値を
算出する評価値算出部とを備え、各領域について、近傍
領域と統合した場合に得られる評価値と統合しない場合
に得られる評価値の比較結果をもとに領域の統合可否を
決めるものである。
【００１５】前記分割処理部は、各領域の動き補償予測
に伴う予測誤差電力をその領域のアクティビティとして
算出するアクティビティ算出部と、算出されたアクティ
ビティとあらかじめ設定された基準値を比較する分割判
定部とを備え、比較の結果、アクティビティが基準値を
上回る領域がさらに小さな領域へ分割されるものであ
る。
【００１６】または、前記分割処理部は、各領域の原信
号のエッジ強度をその領域のアクティビティとして算出
するアクティビティ算出部と、算出されたアクティビテ
ィとあらかじめ設定された基準値を比較する分割判定部
とを備え、比較の結果、アクティビティが基準値を上回
る領域がさらに小さな領域へ分割されるものである。ま
たは、前記分割処理部は、各領域に関し、その領域の画
像の特性を示す複数の数値の線形和をその領域のアクテ
ィビティとして算出するアクティビティ算出部と、算出
されたアクティビティとあらかじめ設定された基準値を
比較する分割判定部とを備え、比較の結果、アクティビ
ティが基準値を上回る領域がさらに小さな領域へ分割さ
れるものである。
【００１７】このとき前記複数の数値は、動き補償予測
に伴う各領域の動きパラメータの符号量と予測誤差電力
とを含むものである。
【００１８】また、前記複数の数値は、各領域の動きパ
ラメータの符号量、動き補償に伴う予測誤差電力、原信
号の分散値、エッジ強度、および各領域の動きパラメー
タの大きさを含むものである。
【００１９】前記分割処理部はさらに、各領域の重要度
をクラスとして決定するクラス識別部を含み、前記アク
ティビティとクラスの両面から各領域の分割可否を判定
するものである。
【００２０】前記クラス識別部は、複数の領域にまたが
る被写体構造に注目して各領域のクラスを決定するもの
である。
【００２１】そのとき前記被写体構造は、領域の原信号
分散、エッジ強度、および近傍領域とのエッジの連結の
程度をもとに判断される。
【００２２】または、前記クラス識別部は、画像の特徴
量に注目して被写体の検出を行い、その結果にしたがっ
て各領域のクラスを決定するものである。
【００２３】そのとき前記クラス識別部は、画像に含ま
れることが予想される被写体ごとにその被写体を含む画
像の特徴量をあらかじめ保持しておき、各領域の画像の
特徴量と保持された被写体の特徴量の合致度をもとに各
領域のクラスを決定するものである。
【００２４】前記分割処理部は、領域ごとに画像を予備
的に符号化するとともにその符号量を算出する暫定符号
化部と、暫定符号化部で符号化された画像を復号する復
号部と、復号部で復号された画像を用いて符号化歪みを
算出する符号化歪み算出部と、符号量と符号化歪みの双
方を考慮しつつ符号化の良否を判定するための評価値を
算出する評価値算出部とを備え、各領域について、それ
をさらに小さい領域へ分割した場合に得られる評価値と
分割しない場合の評価値の比較結果をもとに領域の分割
可否が決定されるものである。
【００２５】また、動き補償予測に伴う予測誤差信号の
量子化パラメータが前記暫定符号化部において可変に設
定され、前記評価値算出部は量子化パラメータを変化さ
せながら評価値を算出するものである。
【００２６】さらに、動き補償予測に伴う各領域の動き
パラメータの符号量と予測誤差電力との線形和を評価値
として求める評価値算出部を前記暫定符号化部の前段に
設け、前記暫定符号化部はその評価値にもとづいて動き
パラメータを検出するものである。
【００２７】他方、本発明の動画像復号装置は、複数の
領域に分割された後に符号化された画像の符号化データ
を入力して復号する装置であり、符号化データに含まれ
る領域形状情報をもとに、符号化の際に分割された各領
域の形状を復元する領域形状復元部と、符号化データか
ら各領域の画像を復号する画像データ復号部とを備える
ものである。
【００２８】このとき前記領域形状情報は、符号化の際
に領域を分割および統合したときの処理過程に関する情
報を含み、前記領域形状復元部はこの情報をもとに符号
化装置と同様の処理を再現することで領域の分割状態を
把握するものである。
【００２９】本発明の動画像符号化方法はまた、複数の
領域に分割された入力画像に対し、所定の統合可否判定
基準に基づいて該領域とその近傍領域を統合するステッ
プと、統合後に残った領域のそれぞれについて画像信号
を符号化するステップとを含むものである。
【００３０】本発明の動画像符号化装置はまた、複数の
領域に分割された入力画像に対し、所定の統合可否判定
基準に基づいて該領域とその近傍領域を統合する統合処
理部を含む領域分割部と、統合処理部による統合後に残
った領域のそれぞれについて画像信号を符号化する符号
化部とを備えるものである。
【００３１】更に、本発明の動画像符号化装置の前記符
号化部は、領域内の全画素の画素値の平均値を算出し、
その算出した平均値と、当該平均値に基づき当該領域を
均一な大きさに分割した小領域毎に求めた正規化係数及
びベクトル量子化とによる符号化データを符号化する第
１の領域画像信号符号化部と、領域を均一な大きさの小
領域に分割して、当該小領域毎に含まれる全画素の画素
値の平均値を分離して正規化を行ったデータに対してベ
クトル量子化を行い、当該小領域毎に求めた平均値、正
規化係数及びベクトル量子化による符号化データを符号
化する１乃至複数の第２の領域画像信号符号化部とを備
え、前記領域分割部から送られてくるモード選択情報に
従い前記領域画像信号符号化部のいずれかを動作させる
ことによって符号化を行うものである。
【００３２】また、前記第１の領域画像信号符号化部
は、各領域内の全画素の画素値の平均値を算出し、領域
内の各画素値から算出した平均値を差し引く平均値分離
部と、領域を均一な大きさの小領域に分割する小領域生
成部と、前記小領域生成部が分割した小領域毎に正規化
係数を求め、当該正規化係数に基づいて正規化された小
領域と正規化係数とを出力する正規化部と、前記正規化
部から出力される正規化後の小領域をベクトル量子化に
よって符号化するベクトル量子化部とを備えるものであ
る。
【００３３】また、前記第２の領域画像信号符号化部
は、領域を均一な大きさの小領域に分割する小領域生成
部と、前記小領域生成部が分割した小領域毎に各小領域
の画素値の平均値を算出し、各小領域中の画素値から前
記平均値を差し引く平均値分離部と、前記平均値分離部
から出力される平均値分離後の小領域を入力して正規化
係数を求め、当該正規化係数に基づいて正規化された小
領域と正規化係数とを出力する正規化部と、前記正規化
部から出力される正規化後の小領域をベクトル量子化に
よって符号化するベクトル量子化部とを備えるものであ
る。
【００３４】更に、本発明の動画像復号装置の前記画像
データ復号部は、個々の領域毎に対応した平均値と、個
々の領域を均一な大きさに分割した各小領域に対応した
正規化係数及びベクトル量子化とによる符号化データを
復号する第１の領域画像データ復号部と、個々の領域を
均一な大きさに分割した各小領域に対応した平均値、正
規化係数及びベクトル量子化による符号化データを復号
する１乃至複数の第２の領域画像データ復号部とを備
え、符号化データに含まれているモード選択情報に従い
前記領域画像信号復号部のいずれかを動作させることに
よって復号を行うものである。
【００３５】また、前記第１の領域画像データ復号部
は、個々の領域毎に対応した平均値を復号する平均値復
号部と、前記各小領域に対応した正規化係数を復号する
正規化係数復号部と、前記各小領域に対応したベクトル
量子化による符号化データを復号するベクトル逆量子化
部と、前記小領域毎に前記正規化係数復号部及び前記ベ
クトル逆量子化部の出力を乗算する乗算部と、前記乗算
部及び前記平均値復号部の出力を加算する加算部とを備
えるものである。
【００３６】また、前記第２の領域画像データ復号部
は、前記各小領域に対応した平均値を復号する平均値復
号部と、前記各小領域に対応した正規化係数を復号する
正規化係数復号部と、前記各小領域に対応したベクトル
量子化による符号化データを復号するベクトル逆量子化
部と、前記小領域毎に前記正規化係数復号部及び前記ベ
クトル逆量子化部の出力を乗算する乗算部と、前記乗算
部及び前記平均値復号部の出力を加算する加算部とを備
えるものである。
【００３７】
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１は本実施の形
態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図であ
る。この装置は、例えばテレビ電話やテレビ会議等、画
像通信用の携帯または据置型機器に利用できる。また、
デジタルＶＴＲ、ビデオサーバーなどの画像蓄積および
記録装置における動画像符号化装置として利用できる。
さらに、この装置における処理の手順は、ソフトウエア
またはＤＳＰのファームウエアの形で実装される動画像
符号化プログラムとしても利用できる。
【００３８】図１において、１は入力画像、２は領域分
割部、３は領域形状情報、４は領域画像信号、５は領域
動き情報、６は領域属性情報、７は符号化部、８は局所
復号画像、９はメモリ、１０は参照画像、１１は符号化
ビットストリームである。図２は本装置の動作を示すフ
ローチャートである。図１、図２をもとに、まず装置全
体の動作を説明する。
【００３９】入力画像１は領域分割部２に入力され（Ｓ
１）、ここで複数の領域に分割される。領域分割部２は
後述のごとく初期分割（Ｓ２）、近傍領域統合（Ｓ３）
の２系統の処理を行う。領域分割部２は、分割の結果得
られる各領域について形状情報３、画像信号４、動き情
報５、各領域の符号化モードなどの属性情報６を符号化
部７へ受け渡す。符号化部７では、これらの情報を所定
の符号化方法に基づいてビットパターンに変換および多
重化し、符号化ビットストリーム１１として出力する
（Ｓ４、Ｓ５）。また、動き補償予測に基づく領域分割
および符号化を行うために、符号化部７では領域ごとに
局所復号画像８を生成し、これをメモリ９に蓄えてお
く。領域分割部２および符号化部７はメモリ９に蓄えら
れた局所復号画像を参照画像１０として取り出し、動き
補償予測を行う。
【００４０】図３は領域分割部２の詳細な構成図であ
る。同図において、１２は分割処理部、１３は初期分割
形状情報、１４は統合処理部である。
【００４１】（１）初期分割 図２のＳ２に相当する初期分割は分割処理部１２におい
て行う。初期分割とは、統合に進む前に行われる分割を
いい、分割の合計回数は画像の状態、つまり画像の特徴
または特性に依存する。
【００４２】図４に分割処理部１２の内部構成を示す。
同図において、１５は均等分割部、１６はアクティビテ
ィ算出部、１７はアクティビティ、１８は分割判定部、
１９は分割状態指示信号である。アクティビティとは、
画像の特徴または特性を判定するために、所定の性質に
関して数値化されたデータである。ここではアクティビ
ティとして、領域の動き補償予測に伴う予測誤差電力を
採用する。
【００４３】図１９はブロックマッチング法による動き
補償予測の方法を示している。ブロックマッチング法で
は、つぎの式を与えるベクトルｖが被予測領域Ｓの動き
ベクトルとして求められる。
【００４４】
【数１】 ただし、被予測領域Ｓの時刻ｔにおける（ｘ、ｙ）上の
画素値をｆｓ（ｘ，ｙ，ｔ）、時刻ｔ−１における
（ｘ、ｙ）上の画素値をｆｓ（ｘ，ｙ，ｔ−１）、位置
（ｘ、ｙ、ｔ−１）をベクトルｖだけ変位させた位置の
画素値をｆｓ（ｘ＋ｖx，ｙ＋ｖy，ｔ−１）とする。ま
た、Ｒは動きベクトル探索範囲を表す。
【００４５】この結果得られたベクトルによって、予測
画像はｆｓ（ｘ＋ｖx，ｙ＋ｖy，ｔ−１）で与えられ、
予測誤差電力、すなわちアクティビティはＤminとな
る。この方法でアクティビティを定義することにより、
画像の局所的な動きの複雑さに応じて領域分割を行うこ
とができる。動きの激しい部分を密に、動きの少ない部
分を粗く符号化するなどの制御が可能になる。なお、ア
フィン動きパラメータを求めるアフィン動き補償、３次
元的な動きを検出する Perspective 動き補償などを利
用してもよい。
【００４６】図５は分割処理部１２の動作を示すフロー
チャートである。同図のごとく、まず均等分割部１５で
無条件に均等ブロック分割を行う（Ｓ８）。この際、例
えば図６のように１フレームを３２×３２画素のブロッ
クに分割する。この分割処理を第０分割ステージとよ
ぶ。第０分割ステージで生成されたブロック数をＮ0、
各ブロックをＢ0 n(1≦ｎ≦Ｎ0)と表記する。
【００４７】つづいて、各Ｂ0 nについてさらにブロック
分割を行うかどうかを個別に判定する（Ｓ９）。このた
め、アクティビティ算出部１６において各Ｂ0 nのアクテ
ィビティ１７を算出する。分割判定部１８は、あらかじ
め設定した閾値ＴＨ０と各ブロックのアクティビティを
比較し、アクティビティ１７がＴＨ０よりも大きい場
合、そのＢ0 nをさらに４分割する（Ｓ１０）。これが第
１分割ステージである。図７は第１分割ステージ終了時
点の画像の分割状態である。新たに生成された１６×１
６画素ブロックの数をＮ1、各ブロックをＢ1 n(１≦ｎ≦
Ｎ1)と表記する。この後、各Ｂ1 nのアクティビティを算
出し、閾値ＴＨ１を用いて第２分割ステージを行う。以
降、第ｊ分割ステージで生成されたブロックＢj nに閾値
ＴＨｊを適用し、第ｊ＋１分割ステージを実行する（Ｓ
１３〜Ｓ１６）。このｊが所定の上限値に達したとき、
初期分割を打ち切る。ここでは説明のために第２分割ス
テージで分割を打ち切るとする。この場合、最終的に図
８に示すブロックが生成される。ブロックのサイズは８
×８画素〜３２×３２画素である。初期分割終了時点で
ブロック数はＭ0とし、各ブロックを初期領域Ｓ0 nと表
記する。Ｓ0 nの形状情報は初期分割形状情報１３として
統合処理部１４に渡される。
【００４８】（２）近傍領域の統合 ついで統合処理部１４において、各Ｓ0 nについて近傍領
域との統合を行う。統合処理部１４の内部構成図を図９
に示す。同図において、２０はラベリング部、２１は近
傍領域設定部、２２は暫定符号化部、２３は復号部、２
４は符号化歪み算出部、２５は評価値算出部、２６は評
価値算出に用いる定数、２７は統合判定部、２８は統合
処理反復指示信号である。
【００４９】図１０は統合処理部１４の動作を示すフロ
ーチャートである。同図のごとく、一定のルールに従
い、まずラベリング部２０で初期領域Ｓ0 nに番号、つま
りラベルを付ける（Ｓ１７）。例えば、画像フレームを
画素単位に左上隅から右下隅に向かって水平に走査しな
がら領域に順に番号を与えていく。図１１にラベル付け
の簡単な例を示す。同図のごとく、走査線上に現れる順
に、領域にラベル「１」「２」…を付していく。その
際、領域の大きさは問わない。以下、領域Ｓk nのラベル
値をｌ(Ｓk n)と表記する。なお、このｋは後述の第ｋ統
合ステージに対応し、初期状態ではｋ＝０である。
【００５０】つぎに近傍領域設定部２１で各領域の「近
傍領域」をラベルを利用して定義する（Ｓ１８）。図１
２は近傍領域の例である。同図は図１１のラベルに基づ
いて領域Ｓ0 nの近傍領域を示している。すなわち、対象
となる領域Ａと辺で接し、かつ対象となる領域よりもラ
ベル値が大きい領域Ｂ，Ｃ，Ｄを近傍領域と定義する。
【００５１】つづいて、領域とその近傍領域の統合の可
否を領域ごとに判定していく。このため、暫定符号化部
２２、復号部２３、符号化歪み算出部２４、評価値算出
部２５で統合のための評価値を算出する（Ｓ１９）。評
価値は次式に示す符号量−歪みコストＬ(Ｓk n)である。
【００５２】 Ｌ(Ｓk n) = Ｄ(Ｓk n) + λＲ(Ｓk n) （式１） ここでＤ(Ｓk n)はＳk nの符号化歪み、つまり二乗誤差総
和、Ｒ(Ｓk n)はＳk nの符号量、λは定数２６である。統
合はＬ(Ｓk n)を小さくする方向に進める。Ｌ(Ｓk n)を小
さくすることは、与えられた定数λのもとで、所定の符
号量の範囲内で符号化歪みを小さくすることに相当す
る。フレーム内のＬ(Ｓk n)の総和を小さくすることによ
り、同一の符号量を用いたときの符号化歪みを低減する
ことができる。
【００５３】図１３はＳ１９の詳細なフローチャートで
ある。まず暫定符号化部２２においてＳk nを予備的に符
号化する（Ｓ２２）。この符号化の目的は、符号量Ｒ
(Ｓk n)の算出と、符号化歪みＤ(Ｓk n)導出の準備にあ
る。本実施の形態では、暫定符号化部２２は参照画像１
０を用いて動き補償予測を行う。符号化されるデータ
は、画像データ、つまり予測誤差信号または原信号、予
測画像を特定するための動き情報、符号化モードなどの
属性情報を含み、これらの符号量の総和がＲ(Ｓk n)であ
る。予測誤差信号は領域Ｓk nの原信号と予測画像の差と
して得られる。
【００５４】一方、復号部２３では、暫定符号化部２２
で得られた符号化データを用いてＳk nの局所復号画像を
生成する（Ｓ２３）。次いで、符号化歪み算出部２４で
局所復号画像と原画像の歪みＤ(Ｓk n)を計算する（Ｓ２
４）。評価値算出部２５はＲ(Ｓk n)とＤ(Ｓk n)をもとに
符号量−歪みコストＬ(Ｓk n)を計算する（Ｓ２５）。
【００５５】工程Ｓ１９では以上の評価値算出をすべて
の領域について、 １．各領域Ｓk n自身…Ｌ(Ｓk n) ２．Ｓk nの近傍領域Ｎi[Ｓk n]…Ｌ(Ｎi[Ｓk n]) ３．Ｓk nとＮi[Ｓk n]を仮に統合した領域…Ｌ(Ｓk n +Ｎ
i[Ｓk n]) の３種類について実施する。ここでＮi[Ｓk n]はＳk nの
近傍領域を示し、ｉは複数の近傍領域を区別する番号で
ある。
【００５６】次いで統合判定部２７において、画像フレ
ーム内で、 ＤL＝Ｌ(Ｓk n )＋Ｌ(Ｎi[Ｓk n])−Ｌ(Ｓk n +Ｎi[Ｓk n]) が最大となる個所を探し、そのＳk nとＮi[Ｓk n]を統合
する（Ｓ２０）。これが第ｋ統合ステージである。この
後、統合判定部２７はラベリング部２０に対して統合処
理反復指示信号２８を介してラベルの更新を指示する。
ラベリング部２０は、ラベルl(Ｎi[Ｓk n])をラベルｌ
(Ｓk n)で置き換え、近傍領域設定部２１で近傍領域を再
設定する。これで新しい領域Ｓk+1 nと近傍領域Ｎi[Ｓ
k+1 n]が得られ、Ｌ(Ｓk+1 n)、 Ｌ(Ｎi[Ｓk+1 n])、 Ｌ
(Ｓk+1 n +Ｎi[Ｓk+1 n])が求まる。統合判定部２７は、
ＤLの値が正になる組み合わせがなくなった時点でラベ
リング部２０への指示を停止し、統合処理を終了する
（Ｓ２１）。
【００５７】以上で領域の分割と統合に関する処理が終
了し、最終的に入力画像１の領域分割状態を表す情報
３、各領域の画像データ４、動き情報５、属性情報６が
符号化部７に出力される。この後、所定の符号化手法で
符号化が行われる。
【００５８】本実施の形態では、単に分割だけではな
く、統合も行った。このため最終的には、各領域がいろ
いろな大きさの正方形ブロックの集合で表現できる。例
えば画像内で動きの大きな被写体を、その輪郭線に近い
形のひとつの領域に統合することができる。この結果、
被写体ごとに量子化パラメータを変えて符号量を制御す
る等、実際の画像の構造に柔軟に対応することができ
る。また、与えられた符号量の制約下で符号化歪みを最
小化する最適な領域分割が実現される。そのため、従来
一般的な動画像符号化装置に比べて、より高い画質をよ
り少ない符号量で実現することが容易になる。
【００５９】なお、本実施の形態では初期分割を第２分
割ステージで打ち切ったが、これは当然別のステージで
打ち切ってよい。例えば、画像全体の動きが小さい場合
は第１ステージで打ち切り、逆の場合はステージ数を増
やしてもよい。また、本実施の形態では、画像フレーム
を符号化の対象としたが、画像フレーム中の任意形状の
被写体を外接四角形で囲んだ矩形画像データなどについ
ても同様に適用が可能である。
【００６０】本実施の形態では、符号化部７および暫定
符号化部２２について、領域Ｓk nの符号化をＤＣＴと線
形量子化の組み合わせで行ったが、これは他の符号化方
法、例えばベクトル量子化、サブバンド符号化、ウェー
ブレット符号化などを用いてもよい。符号化方法を複数
用意し、最も符号化効率のよい方法を選択的に用いる構
成にしてもよい。
【００６１】本実施の形態ではアクティビティとして予
測誤差電力を採用したが、それ以外の例として以下のも
のが考えられる。
【００６２】第一の例は領域内の分散値である。分散値
は領域の画素分布の複雑さを表しており、エッジなど画
素値が急激に変化する画像を含む領域では分散値が大き
くなる。領域Ｓ内の画素値をｆｓ（ｘ，ｙ，ｔ）とし、
領域Ｓ内の画素値の平均値をμsとすると、分散値σsは
次式で与えられる。
【００６３】
【数２】 このアクティビティを採用すれば画像の局所的な構造の
複雑さに応じて領域を分割することができ、画素値変化
の激しい部分を密に、画素値変化の少ない部分を粗く符
号化する制御も可能である。
【００６４】第二の例は領域内のエッジ強度である。エ
ッジ強度は例えば、G.Robinsonによる「Edge detection
by compass gradient masks」(Journal of Computer G
raphics and Image Processing, Vol.6, No.5, Oct.197
7)に記載されるソーベル演算子（Sobel Operator）で求
めたり、エッジ上に分布する画素数（エッジ分布面積）
として求めることができる。この方法の場合、画像のエ
ッジ構造に応じて領域を分割することができ、エッジが
局在する部分を密に、エッジが存在しない部分を粗く符
号化する制御も可能である。
【００６５】第三の例として、領域の動き補償予測に基
づく動きパラメータの大きさが挙げられる。動き補償予
測の結果、動きパラメータが求められる。ブロックマッ
チング法の場合はベクトルｖがそれである。この方法に
よれば、画像の動きの度合いに応じて領域を分割するこ
とができ、被写体領域など局所的に大きい動きが生じる
部分を密に、背景領域など動きがあまり生じない部分を
粗く符号化する制御も可能である。
【００６６】第四の例は、領域の動き補償予測に基づく
動きパラメータの符号量と、予測誤差電力の線形和であ
る。この場合の評価値を次式で定義する。
【００６７】 Ｌmc＝Ｄmc＋λＲmc （式２） ここでＤmcは動きパラメータ検出の過程で求まる予測誤
差電力、λは定数、Ｒmcは動きパラメータの符号量であ
る。Ｌmcを最小にする動きパラメータを求め、その時の
評価値をアクティビティとする。この方法によれば、画
像の動きの複雑さによる情報量と動きパラメータの情報
量とを含めたトータルの符号化コストが小さくなるよう
領域が分割され、少ない情報量で領域の符号化を行うこ
とができる。
【００６８】第五の例は、いままで述べたアクティビテ
ィの値の線形和である。各アクティビティ値に適度に重
み付けを行うことにより、種々の画像への対応が可能と
なる。
【００６９】本実施の形態では、領域分割部２の中に分
割処理部１２を設け、ここで初期分割を行った。しか
し、当然ながら、初期分割を装置の外で行うことも可能
である。その場合、分割処理部１２を削除し、予め複数
の領域に分割された画像を入力して統合処理すればよ
い。
【００７０】実施の形態２．本実施の形態は、実施の形
態１の領域分割部２を一部変形した装置に関する。図１
４は本実施の形態における領域分割部２の内部構成図で
ある。同図のごとく、実施の形態２の領域分割部２は、
図３の分割処理部１２を均等分割部１５に置き換えた形
である。この構成において、図１５に示すごとく、初期
分割処理ではアクティビティの閾値判定を行わず、無条
件に領域の最小面積の正方ブロックに均等分割する。最
小の領域面積は設定可能としてもよい。
【００７１】本実施の形態では閾値の設定が不要であ
り、符号量−歪みコストのみを評価値として領域分割が
行われる。したがって、閾値の設定に関連する手続が不
要となるほか、アクティビティの算出、比較判定の処理
が不要になる。このため、これらの処理に関する計算負
荷の軽減を図る場合は実施の形態１にかえて本実施の形
態を利用することができる。
【００７２】実施の形態３．本実施の形態の分割処理で
は、アクティビティだけでなく、領域の重要度を示す指
標（以下、クラスという）も含めて分割の可否を判断す
る。重要度が高い領域ほど密に符号化されることが望ま
しく、領域面積は小さくする。重要度が低い領域はでき
るだけ大きくとり、画素あたりの符号量を削減する。
【００７３】アクティビティは例えば領域内で閉じた局
所的な統計量である。一方、本実施の形態のクラスは領
域間にまたがる画像の特徴に基づく。本実施の形態で
は、領域を横断する被写体構造に起因して、人がどの程
度その領域を見るか、つまり人の注視度をもとにクラス
を定義する。例えば、ある領域のエッジ分布が広範囲に
またがり、近傍領域との連結が強い場合は、その領域は
ある被写体の境界に位置する可能性が高い。
【００７４】図１６は本実施の形態における分割処理部
１２の内部構成図である。それ以外の構成は実施の形態
１と同様であり、実施の形態１と異なる部分を中心に説
明する。同図において、２９はクラス識別部、３０はク
ラス、３１は分割判定部である。図１７は図１６に示す
分割処理部１２の動作を示すフローチャートである。図
１７のごとく、まず均等分割（Ｓ２６）が行われる。こ
の後、クラス識別部２９で各領域のクラス３０が決定さ
れる（Ｓ２７）。クラス識別部２９は、領域内分散の大
きさα、領域内エッジ分布の状態β（エッジの方向、分
布面積などを含む）、近傍領域とのエッジの連結性γを
評価してクラスを決定する。例えば、領域内分散αが所
定値よりも小さい領域をもっとも低いクラス（クラス
Ａ）とし、αが大きい領域についてはさらに領域内エッ
ジ分布βを求める。βの定量化は、例えば前述のソーベ
ル演算子（Sobel Operator）などでできる。βが所定値
より小さい場合、その領域は被写体境界よりむしろ独立
したエッジをもつ小領域とみなして中程度のクラス（ク
ラスＢ）とする。βがある程度大きいときは連結性γを
評価し、γが大きい場合は最重要クラス（クラスＣ）に
分類する。
【００７５】クラスへの分類の後、アクティビティ算出
部１６においてアクティビティ１７が計算され、分割判
定部３１でまずアクティビティに関する閾値判定が行わ
れる（Ｓ２８）。ここで分割すべきと判定された領域に
ついては、次いでクラス３０に基づき、分割の許否が判
定される（Ｓ２９）。このため、分割判定部３１は各ク
ラスの領域をどの程度の大きさの領域まで分割してよい
か、あらかじめ基準をもっている。クラスに関しても分
割が許可されれば、その領域を分割する（Ｓ３０）。こ
れをすべての領域について行い、さらに分割されて新た
に生じた領域も同様の分割処理を行う（Ｓ３３〜Ｓ３
８）。
【００７６】本実施の形態によれば、複数の領域にまた
がるような画像の特徴、とくに被写体の輪郭線を考慮し
て画像の符号化を行うことができる。注視度の低い領域
は粗く符号化して情報量を削減し、その分、注視度の高
い領域に情報量を充当するような制御が可能となる。
【００７７】実施の形態４．実施の形態３ではクラス決
定に人の注視度を用いた。本実施の形態では画像の特徴
量を用いる。本実施の形態では、ある既知の画像の特徴
量を保持しておき、それと各領域から算出した特徴量と
の合致度をもとにクラスを決める。
【００７８】例えば、人の顔の画像については、いまま
でに数多くの研究がなされており、顔の構造を特徴量で
数値化するさまざまな手法が提案されている。この特徴
量を保持しておけば、画像の中から人の顔（これは概し
て重要度が高い）を検出することができる。また、その
他の被写体についても、輝度やテクスチャ情報をもとに
特徴量で記述できる場合も多い。人の顔を鮮明に表現し
たければ、人の顔の特徴量に合致する特徴量をもつ領域
を最重要クラスＡとし、それ以外の領域を通常の重要度
のクラスＢなどとする。
【００７９】図１８は本実施の形態におけるクラス識別
部２９の構成図である。他の部分は実施の形態３同等で
ある。図１８において、３２は特徴量メモリ、３３は特
徴合致度算出部、３４はクラス決定部である。
【００８０】特徴量メモリ３２には、被写体に関する特
徴量をクラスに分類して被写体ごとに保持しておく。特
徴合致度算出部３３は、入力画像１と、各クラスに分類
された被写体の特徴量との合致度をそれぞれ算出する。
合致度は例えば、入力画像１の特徴量と特徴量メモリ３
２中の特徴量との誤差として求める。次いで、クラス決
定部３４で最も合致度の高かった被写体を検出し、その
被写体の属するクラスに当該領域を分類する。
【００８１】以上、本実施の形態によれば、画像の特徴
量によって、いわば被写体の認識または検出が可能にな
る。そのうえで必要な被写体については画質を高めるこ
とができる。被写体のクラス分けを人の注視度に関連す
る特徴量をもとに行ってもよく、その場合、画像に対す
る人の視覚特性を考慮した符号化を行うことができる。
【００８２】実施の形態５．実施の形態１では、統合処
理の際に符号化歪みを考慮した。本実施の形態では、分
割処理の段階で符号化歪みを考慮する。
【００８３】図２０は本実施の形態における分割処理部
１２の内部構成図である。同図において、３５は分割判
定部、３６は分割処理反復指示信号である。図２１は図
２０の分割処理部１２の動作を表すフローチャートであ
る。
【００８４】本実施の形態の分割処理部１２は、実施の
形態１で導入した式１を用いる。この式の利用により、
初期分割処理がフレーム内のＬ(Ｓk n)の総和を小さくす
る方向で行われ、同一の符号量を用いたときの符号化歪
みを低減することができる。図２１のごとく、まず均等
分割部１５において、例えば図６の状態になるように均
等ブロック分割を行う（Ｓ３９）。これが第０分割ステ
ージに当たる。このとき得られたブロック数をＮ0、各
ブロックをＢ0 n(1≦ｎ≦Ｎ0)と表記する。各Ｂ0 nについ
てさらにブロック分割を行うかどうかを判定する。Ｂ0 n
に関するＬ(Ｂ0 n)と、 Ｂ0 nを４分割して得られる各サ
ブブロックＳＢ0 n(ｉ)(１≦ｉ≦４)に関するＬ(ＳＢ
0 n(i))の総和が比較され、後者が小さければ分割を許可
する。
【００８５】符号量−歪みコストの算出にあたり、まず
暫定符号化部２２においてＢ0 nおよびＳＢ0 n(i)の符号
化を行う。次いで復号部２３において、暫定符号化部２
２で得られた符号化データからＢ0 nおよびＳＢ0 n(ｉ)の
局所復号画像を生成する。つぎに符号化歪み算出部２４
で局所復号画像と原画像との間の歪みＤ(Ｂ0 n) 、Ｄ(Ｓ
Ｂ0 n(ｉ))を計算する。評価値算出部２５は、符号量Ｒ
(Ｂ0 n)、 Ｒ(ＳＢ0 n(ｉ))、符号化歪みＤ(Ｂ0 n)、Ｄ(Ｓ
Ｂ0 n(ｉ))をもとにＬ(Ｂ0 n)、Ｌ(ＳＢ0 n(ｉ))を計算す
る（Ｓ４０、Ｓ４１）。
【００８６】分割判定部３５は、Ｌ(Ｂ0 n)と、４つのサ
ブブロックのＬ(ＳＢ0 n(ｉ))（ｉ＝１，２，３，４）の
総和とを比較し（Ｓ４２）、後者の方が小さければＢ0 n
を４つのＳＢ0 n(ｉ)に分割する（Ｓ４３）。これが第１
分割ステージに当たる。ＳＢ0 n(ｉ)として分割されたブ
ロックを新たにＢ1 n(１≦ｎ≦Ｎ1)と表記し、Ｂ1 nに対
して同様の分割判定を行う（Ｓ４６〜Ｓ５１）。以下、
同様の分割処理が所定回数行われる。最終的に例えば図
８に示す分割状態が実現する。
【００８７】以上、本実施の形態ではアクティビティに
関する演算を行わないため、演算量の低減を重視する場
合、特に有益である。
【００８８】実施の形態６．実施の形態１の図９に示し
た統合処理部１４の別の例を説明する。図２２は本実施
の形態における統合処理部１４の内部構成図である。同
図において、３７は量子化パラメータ設定部、３８は量
子化パラメータ、３９は暫定符号化部である。この統合
処理部１４の動作は基本的に図１０と同じで、Ｓ１９の
みが異なる。
【００８９】図２３は、Ｓ１９に当たる評価値算出の処
理を示すフローチャートである。評価値算出は、暫定符
号化部３９、復号部２３、符号化歪み算出部２４、評価
値算出部２５で行われる。
【００９０】まず、量子化パラメータ設定部３７におい
て初期パラメータ値が設定され、暫定符号化部３９に出
力される（Ｓ５２）。次に、暫定符号化部３９において
領域Ｓk nの符号化を行う（Ｓ５３）。符号化の際、設定
された量子化パラメータを用いて量子化が行われる。
【００９１】復号部２３では、こうして得られた符号化
データからＳk nの局所復号画像を生成する（Ｓ５４）。
次いで、符号化歪み算出部２４で局所復号画像と原画像
との間の歪みＤ(Ｓk n)を計算する（Ｓ５５）。評価値算
出部２５は、符号量Ｒ(Ｓk n)、符号化歪みＤ(Ｓk n)をも
とにＬ(Ｓk n)を計算する（Ｓ５６）。最初の計算で得ら
れたコストの値はＬminとして保持され、以降、量子化
パラメータを変化させて同様のコスト計算を行う。量子
化パラメータを変えることにより、符号量と歪みのバラ
ンスが変化するため、符号量−歪みコストが最小になる
ときのパラメータを採用し、最終的な領域Ｓk nの符号量
−歪みコストＬ(Ｓk n)とする（Ｓ５７〜Ｓ６０）。以
下、実施の形態１同様である。
【００９２】本実施の形態によれば、量子化パラメータ
を考慮した最適な統合処理が実現する。なお、量子化パ
ラメータを加味する方法は、実施の形態５で述べた符号
量−歪みコストに基づく分割処理にも適用できる。
【００９３】実施の形態７．本実施の形態では、実施の
形態６のさらに別の例を説明する。図２４は本実施の形
態の統合処理部１４の内部構成図である。同図におい
て、４０は動き補償予測コスト算出部、４１は動き補償
予測コスト、４２は暫定符号化部である。
【００９４】暫定符号化部４２は動き補償予測に基づく
符号化を用い、動きパラメータを決定する。この際、実
施の形態１で述べた動き補償予測コスト（式２）を用い
る。すなわち、暫定符号化時の動きパラメータの決定
を、動き補償によるマッチング歪みと動きパラメータの
符号量とのバランスをとって最もコストが小さくなるよ
うに行う。具体的には、暫定符号化部４２による符号化
において、動き補償予測コスト算出部４０で算出される
コストの値をもとに動きパラメータを決定する。以下の
処理は実施の形態６同様である。
【００９５】本実施の形態によれば、与えられた定数λ
のもとで、動き補償から符号化に至るまで総合的に符号
量−歪みコストを最小化しながら領域形状が決定でき
る。この結果、所定の符号量のもとで符号化歪みを低減
することができる。
【００９６】実施の形態８．本実施の形態では、いまま
で述べたいろいろな動画像符号化装置によって生成され
る符号化ビットストリームを復号する動画像復号装置を
説明する。図２５に復号装置の構成を示す。同図におい
て、４３はビットストリーム解析部、４４は領域形状復
号部、４５は属性情報復号部、４６は画像データ復号
部、４７は動き情報復号部、４８は動きパラメータ、４
９は動き補償部、５０は予測画像、５１は画像復元部、
５２は外部メモリ、５３は再生画像である。
【００９７】この復号装置は、画像フレームまたは画像
フレーム中の部分画像（以下「画像フレーム等」とい
う）に関して領域分割状態を表す領域形状情報、所定の
方法により符号化された各領域の画像データ、各領域の
属性情報、各領域の動き情報とからなる符号化ビットス
トリームを復号し、領域画像を復元し、画像フレーム等
を再生する。
【００９８】本実施の形態の場合、符号化の過程で正方
形以外の領域が発生しているため、領域形状情報の記述
方法は従来一般的なものと異なる。本実施の形態で採用
される記述方法は、ｉ）各領域の頂点の座標の明示、i
i）符号化の際に領域を分割および統合したときの処理
過程の明示、などによる。ii）の方法の場合、例えば、
任意のｉ，ｊについて第ｉ分割ステージにおいて分割さ
れた領域の番号、および第ｊ統合ステージにおいて統合
された領域の番号を記述しておく。復号装置では符号化
装置同様、まず図６のごとく第０分割ステージを行い、
以降符号化装置とまったく同じ手順を辿ることで最終的
な分割状態を復元することができる。ii）の方法の場
合、座標データを直接記述するよりも一般にデータ量が
少ない。
【００９９】図２６はこの復号装置の動作を示すフロー
チャートである。符号化ビットストリーム１１は、まず
ビットストリーム解析部４３に入力され、ビット列から
符号化データへの変換が行われる（Ｓ６１）。符号化デ
ータのうち、領域形状情報が領域形状復号部４４におい
て復号され、上述の方法で画像フレーム等の領域分割状
態が復元される（Ｓ６２）。領域が復元されたことによ
り、以降のビットストリーム中に符号化されている領域
情報の符号化順序が特定される。各領域をＳnとする。
【０１００】次いで、符号化順序に従って、ビットスト
リームから順次各領域のデータが復号される。まず領域
Ｓnの属性情報が属性情報復号部４５で復号され、領域
の符号化モード情報などが復号される（Ｓ６３）。ここ
で、インターモード（フレーム間符号化モード）、すな
わち予測誤差信号が符号化されているモードであれば
（Ｓ６４）、動き情報復号部４７において動きパラメー
タ４８が復号される（Ｓ６５）。動きパラメータ４８は
動き補償部４９に送られる。動き補償部４９はこれに基
づいて外部メモリ５２に蓄積される参照画像中の予測画
像に相当するメモリアドレスを計算し、外部メモリ５２
から予測画像５０を取り出す（Ｓ６６）。次いで、画像
データ復号部４６において領域Ｓnの画像データが復号
される（Ｓ６７）。インターモードの場合、復号された
画像データと予測画像５０とを加算することによって最
終的な領域Ｓnの再生画像が得られる。
【０１０１】一方、イントラモード（フレーム内符号化
モード）の場合は、復号された画像データがそのまま最
終的な領域Ｓnの再生画像５３となる。再生画像は以降
の予測画像生成のための参照画像として利用されるた
め、外部メモリ５２に書き込まれる。これらの判断およ
び再生画像の復元は画像復元部５１で行われる（Ｓ６
８）。
【０１０２】一連の処理は、画像フレーム等に含まれる
全領域について行われた時点で終了する。以降の他の画
像フレーム等についても同様の処理を施せばよい。
【０１０３】実施の形態９．本実施の形態では、実施の
形態１で説明した符号化部７の具体的な一構成例を示す
ことにする。
【０１０４】図２９は、本実施の形態における符号化部
７の内部構成を示したブロック構成図である。図２９に
おいて、２０１は領域形状情報符号化部、２０２は領域
属性情報符号化部、２０３は領域画像信号符号化部、２
０４は領域動き情報符号化部、２０５はモード選択情報
である。図２９に示したように、符号化部７は、対応す
る領域毎の入力信号すなわち領域形状情報３、領域属性
情報６、領域画像信号４及び領域動き情報５を符号化し
て、符号化処理後のデータを符号化データ１１の一部と
して出力する。本実施の形態では、領域画像信号符号化
部２０３の構成のみ着目して説明することとし、その他
の符号化部２０１，２０２，２０４については構成を限
定しないものとする。なお、実施の形態１では、暫定符
号化部２２においても領域データ（画像信号、動き情
報、属性情報）の符号化を実施する。これは、領域分割
の過程で行われる符号化処理であり、その結果は、符号
化ビットストリームを出力するためでなく、統合処理の
コストを計算するための符号量と符号化歪みの算出に用
いられる。しかしながら、領域の画像信号に関しては領
域画像信号符号化部２０３と全く同じ符号化処理を行う
ものとする。
【０１０５】図３０は、本実施の形態における領域画像
信号符号化部２０３の内部構成を示したブロック構成図
である。図３０において、２０６はスイッチ、２０７は
第１の領域画像信号符号化部、２０８は第２の領域画像
信号符号化部、２０９は第３の領域画像信号符号化部で
ある。図３０に示したように、本実施の形態における領
域画像信号符号化部２０３は、３通りの符号化手段を備
え、これをモード選択情報２０５によって切り替える構
成となっている。なお、モード選択情報２０５は、図１
から明らかなように領域分割部２から送られてくる領域
の属性情報６の一部の情報である。
【０１０６】図３１は、図３０における第１及び第２の
領域画像信号符号化部２０７，２０８の内部構成を示し
た図である。図３１において、２１０は小領域生成部、
２１１は平均値分離部、２１２は小領域の平均値、２１
３は正規化部、２１４は正規化係数としての標準偏差、
２１５は正規化ベクトル、２１６は平均値を量子化する
スカラ量子化部、２１７は標準偏差を量子化するスカラ
量子化部、２１８は正規化ベクトルを符号化するベクト
ル量子化部である。各符号化部２０７，２０８は、請求
項に係る第２の領域画像信号符号化部に相当し、領域を
均一な大きさの小領域に分割して、その小領域毎に含ま
れる全画素の画素値の平均値を分離して正規化を行った
データに対してベクトル量子化を行い、その小領域毎に
求めた平均値、正規化係数及びベクトル量子化による符
号化データを符号化する。また、各符号化部２０７，２
０８は、特公昭６３−４１２５３号公報（以下、「文献
１」）に開示された平均値分離正規化ベクトル量子化の
処理を行う手段である。各符号化部２０７，２０８の相
違はただ一つで、第１の領域画像信号符号化部２０７
は、４画素×４画素の正方ブロックを小領域として定義
している点で、８画素×８画素の正方ブロックを小領域
として定義している第２の領域画像信号符号化部２０８
と異なっている。すなわち、第１の領域画像信号符号化
部２０７は、領域画像信号をより細かく小領域に分割し
て符号化することになる。本実施の形態では、第２の領
域画像信号符号化部としてそれぞれ４画素×４画素又は
８画素×８画素の小領域に分割する２つの構成要素を設
けたが、この構成要素の数及び分割単位はこれに限られ
たものではない。
【０１０７】次に、本実施の形態における第１及び第２
の領域画像信号符号化部２０７，２０８の動作について
説明するが、上記のように各符号化部２０７，２０８
は、分割単位が異なるだけなので、図３２に示したフロ
ーチャートに基づき小領域をＮ×Ｎ画素のブロックとし
て一括して説明する。
【０１０８】まず、小領域生成部２１０は、入力領域画
像信号４をＮ×Ｎ画素のブロックで定義される小領域に
分割する（Ｓ１０１）。平均値分離部２１１は、分割し
て生成された各小領域の平均値の計算を行う。このと
き、各小領域画像をＳ、各小領域画像に含まれる画素数
をＫ（＝Ｎ×Ｎ）、小領域画像Ｓの各画素値をｓi（ｉ
＝１，２，・・，Ｋ）とすると、平均値ｍは、式（３）
で算出される。
【０１０９】
【数３】 そして、小領域画像の画素値ｓiから平均値ｍを減算す
ることによって分離する（Ｓ１０２）。
【０１１０】次に、正規化部２１３は、式（３）によっ
て平均値の分離をした後の信号から標準偏差σを次式
（４）によって算出する（Ｓ１０３）。
【０１１１】
【数４】 また、正規化部２１３は、次式（５）によって正規化を
行い、正規化ベクトルＸを得る（Ｓ１０４）。
【０１１２】
【数５】 このように各小領域画像を正規化した後、平均値ｍをス
カラ量子化部２１６で、標準偏差σをスカラ量子化部２
１７で、正規化ベクトルをベクトル量子化部２１８で、
それぞれ量子化する（Ｓ１０５）。以上のＳ１０２〜Ｓ
１０５の処理について領域内の全ての小領域に対して行
う（Ｓ１０６）。この結果、各領域の画像信号の符号化
データが出力されることになる。
【０１１３】図３３は、図３０における第３の領域画像
信号符号化部２０９の内部構成を示した図である。図３
３において、２１９は平均値分離部、２２０は領域の平
均値、２２１は小領域生成部、２２２は正規化部、２２
３は正規化係数としての標準偏差、２２４は正規化ベク
トル、２２５は平均値を量子化するスカラ量子化部、２
２６は標準偏差を量子化するスカラ量子化部、２２７は
正規化ベクトルを符号化するベクトル量子化部である。
第３の領域画像信号符号化部２０９は、請求項に係る第
１の領域画像信号符号化部に相当し、領域内の全画素の
画素値の平均値を算出し、その算出した平均値と、当該
平均値に基づき当該領域を均一な大きさに分割した小領
域毎に求めた正規化係数及びベクトル量子化とによる符
号化データを符号化する。また、第３の領域画像信号符
号化部２０９は、文献１に開示された平均値分離正規化
ベクトル量子化の処理をベースとしながら平均値の分離
を小領域の単位で行うのではなく領域の単位で行うこと
を特徴としている。これによって、領域のサイズが大き
い場合、当該領域を小領域に分割し、小領域毎に算出し
た平均値により分離した後に符号化するのに比較して、
どんなに領域が大きくても領域毎にただ一つの平均値の
みを符号化すればよいので、符号量を削減した符号化を
実現することができる。特に、例えば絵柄が平坦な領域
内では、領域の平均値一つで小領域毎の平均値を代用し
てもほぼ十分な精度で領域画像を復元させることができ
るので非常に効果的である。
【０１１４】次に、本実施の形態における第３の領域画
像信号符号化部２０９の動作について図３４に示したフ
ローチャートに基づき説明する。
【０１１５】平均値分離部２１９は、領域の平均値の計
算を行う。領域画像をＯ、領域画像Ｏに含まれる画素数
をＫ、領域画像Ｏの各画素値をｏi（ｉ＝１，２，・
・，Ｋ）とすると、平均値ｍは、式（６）で算出され
る。
【０１１６】
【数６】 そして、領域画像の画素値ｏiから平均値ｍを減算する
ことによって分離する（Ｓ１０７）。
【０１１７】小領域生成部２２１は、平均値の分離がさ
れた領域画像信号をＮ×Ｎ画素のブロックで定義される
小領域に分割する（Ｓ１０８）。
【０１１８】正規化部２２２は、次式（７）によって小
領域Ｓ毎に標準偏差σを算出する（Ｓ１０９）。
【０１１９】
【数７】 また、正規化部２２２は、次式（８）によって正規化を
行い、正規化ベクトルＸを得る（Ｓ１１０）。
【０１２０】
【数８】 このように各小領域画像を正規化した後、平均値ｍをス
カラ量子化部２２５で、小領域の標準偏差σをスカラ量
子化部２２６で、小領域の正規化ベクトルをベクトル量
子化部２２７で、それぞれ量子化する（Ｓ１１１）。以
上のＳ１０９〜Ｓ１１１の処理について領域内の全ての
小領域に対して行う（Ｓ１１２）。この結果、各領域の
画像信号の符号化データが出力されることになる。
【０１２１】以上、本実施の形態における符号化部７に
よれば、３つの符号化モードを切り替えて符号化を実施
することができ、領域の局所的な性質に合わせた符号化
を行うことができる。例えば、領域内の絵柄が複雑な場
合、動きが複雑で予測誤差画像の分散が大きい場合など
には比較的細かい小領域を単位とした第１又は第２の領
域画像信号符号化部２０７，２０８などを有効に作用さ
せればよい。一方、絵柄が平坦な領域については、上述
したように符号量を抑えることによって符号化効率の低
下を抑止するために第３の領域画像信号符号化部２０９
を有効に作用させればよい。本実施の形態によれば、領
域画像信号の性質に応じて効率よく符号化をすることが
できる。
【０１２２】実施の形態１０．本実施の形態では、実施
の形態８で説明した画像復号装置における画像データ復
号部の具体的な一構成例を示すことにする。
【０１２３】図３５は、本実施の形態における画像デー
タ復号部４６の内部構成を示したブロック構成図であ
る。図３５において、３０１は領域画像符号化データ、
３０２はモード選択情報、３０３はスイッチ、３０４は
第１の領域画像データ復号部、３０５は第２の領域画像
データ復号部、３０６は第３の領域画像データ復号部、
３０７は復号領域画像データである。図３５に示したよ
うに、本実施の形態における画像データ復号部４６は、
３通りの復号手段を備え、これをモード選択情報３０２
によって切り替える構成となっている。なお、モード選
択情報３０２は、属性情報復号部４５から出力される属
性情報に含まれる情報である。
【０１２４】図３６は、図３５における第１及び第２の
領域画像信号復号部３０４，３０５の内部構成を示した
図である。図３５において、３０８は量子化された小領
域の平均値、３０９は量子化された標準偏差、３１０は
量子化されたベクトル、３１１は小領域の平均値を逆量
子化するスカラ逆量子化部（平均値復号部）、３１２は
標準偏差を逆量子化するスカラ逆量子化部（正規化係数
復号部）、３１３はベクトルを逆量子化するベクトル逆
量子化部、３１４は乗算部、３１５は加算部、３１６は
領域生成部である。各復号部３０４，３０５は、請求項
に係る第２の領域画像信号復号部に相当し、個々の領域
を均一な大きさに分割した各小領域に対応した平均値、
正規化係数及びベクトル量子化による符号化データを復
号するための手段である。また、文献１に開示された平
均値分離正規化ベクトル量子化によって得られた領域画
像符号化データを復号する。各復号部３０４，３０５の
相違はただ一つで、第１の領域画像信号復号部３０４
は、４画素×４画素の正方ブロックを小領域として定義
している点で、８画素×８画素の正方ブロックを小領域
として定義している第２の領域画像信号復号部３０５と
異なっている。すなわち、第１の領域画像信号復号部３
０４は、領域画像信号をより細かく等分割された小領域
毎にベクトル量子化された符号化データを復号すること
になる。本実施の形態では、第２の領域画像信号復号部
としてそれぞれ４画素×４画素又は８画素×８画素の小
領域を扱う２つの構成要素を設けたが、この構成要素の
数及び分割単位はこれに限られたものではなく、送られ
てくる符号化データに対応して設けられることになる。
【０１２５】次に、本実施の形態における第１及び第２
の領域画像信号復号部３０４，３０５の動作について説
明するが、上記のように各復号部３０４，３０５は、分
割単位が異なるだけなので、図３７に示したフローチャ
ートに基づき小領域画像の画素値をＳ、各小領域画像に
含まれる画素数をＫ（＝Ｎ×Ｎ画素）として一括して説
明する。
【０１２６】スカラ逆量子化部３１１は、小領域Ｓの平
均値を逆量子化することで復号する（Ｓ２０１）。スカ
ラ逆量子化部３１２は、小領域Ｓの標準偏差を逆量子化
することで復号する（Ｓ２０２）。ベクトル逆量子化部
３１３は、小領域Ｓのベクトルを逆量子化することで復
号する（Ｓ２０３）。乗算部３１４は、ベクトル逆量子
化部３１３により出力されたベクトルＸ（＝［ｘ1，
ｘ2，・・・，ｘk］）に復号された標準偏差σを乗ずる
（Ｓ２０４）。そして、加算部３１５は、乗算部３１４
により出力されたベクトルσＸ（＝［σｘ1，σｘ2，・
・・，σｘk］）に復号された小領域の平均値ｍを加算
する（Ｓ２０５）。この結果、小領域Ｓの画像信号（＝
［ｓ1，ｓ2，・・・，ｓk］）を復元する。以上のＳ２
０１〜Ｓ２０５の処理を全ての小領域に対する復号が終
了するまで繰り返し行う（Ｓ２０６）。領域生成部３１
６は、復号された小領域を集めて復号領域画像データを
生成する。
【０１２７】以上の処理により、領域画像信号を小領域
に分割し、小領域毎に平均値を分離し、小領域の標準偏
差により正規化したデータをベクトル量子化して得られ
た領域画像符号化データを復号することができる。
【０１２８】図３８は、図３５における第３の領域画像
信号復号部３０６の内部構成を示した図である。図３８
において、３１７は量子化された領域の平均値、３１８
は量子化された標準偏差、３１９は量子化されたベクト
ル、３２０は領域の平均値を逆量子化するスカラ逆量子
化部（平均値復号部）、３２１は標準偏差を逆量子化す
るスカラ逆量子化部（正規化係数復号部）、３２２はベ
クトルを逆量子化するベクトル逆量子化部、３２３は乗
算部、３２４は加算部、３２５は領域生成部である。第
３の領域画像信号復号部３０６は、請求項に係る第１の
領域画像信号復号部に相当し、個々の領域毎に対応した
平均値と、個々の領域を均一な大きさに分割した各小領
域に対応した正規化係数及びベクトル量子化とによる符
号化データを復号する。また、第３の領域画像信号復号
部３０６は、文献１に開示された平均値分離正規化ベク
トル量子化の処理をベースとして量子化されたベクトル
を量子化する。なお、第３の領域画像信号復号部３０６
の構成要素は、領域を分割した４画素×４画素又は８画
素×８画素の小領域の平均値ではなく領域の平均値を逆
量子化するスカラ逆量子化部３２０を除いて図３６に示
した第１及び第２の領域画像信号復号部３０４，３０５
と同じである。すなわち、第３の領域画像信号復号部３
０６は、平均値の復号を小領域毎に行うのではなく領域
毎に行うことを特徴としている。これによって、符号化
側で平均値の分離を小領域の単位で行うのではなく領域
の単位で行い、領域毎に一つの平均値を符号化した場合
の領域画像を復号することができる。特に、例えば絵柄
が平坦な領域内では、小領域毎の平均値を領域の平均値
一つで代用することによってより少ない符号量で復元す
ることができ、また、このようにしても十分な領域画像
を得ることができる。
【０１２９】次に、本実施の形態における第３の領域画
像信号復号部３０６の動作について図３９に示したフロ
ーチャートに基づき説明する。
【０１３０】スカラ逆量子化部３２０は、領域Ｏの平均
値を逆量子化することで復号する（Ｓ２０７）。ここで
復号された平均値ｍは、当該領域内の全ての小領域を復
号する際に各小領域の平均値の代わりに用いられる。続
いて、スカラ逆量子化部３２１は、量子化された小領域
Ｓの標準偏差を逆量子化することで復号する（Ｓ２０
８）。ベクトル逆量子化部３２２は、量子化された小領
域Ｓのベクトルを逆量子化することで復号する（Ｓ２０
９）。乗算部３２３は、ベクトル逆量子化部３２２によ
り逆量子化されたベクトルＸ（＝［ｘ1，ｘ2，・・・，
ｘk］）に復号された小領域Ｓの標準偏差σを乗ずる
（Ｓ２１０）。そして、加算部３２４は、乗算部３２３
により出力されたベクトルσＸ（＝［σｘ1，σｘ2，・
・・，σｘk］）に領域０の平均値ｍを加算する（Ｓ２
１１）。この結果、小領域Ｓの画像信号（＝［ｓ1，
ｓ2，・・・，ｓk］）を復元する。以上のＳ２０８〜Ｓ
２１１の処理を全ての小領域に対する復号が終了するま
で繰り返し行う（Ｓ２１２）。領域生成部３２５は、復
号された小領域を集めて復号領域画像データを生成す
る。以上のようにして各領域の復号領域画像データ３０
７を得ることができる。
【０１３１】本実施の形態における画像データ復号部４
６によれば、３つの復号モードを切り替えて復号を実施
することができ、領域の局所的な性質に合わせて符号化
された領域画像を復号することができる。
【０１３２】
【発明の効果】本発明の動画像符号化方法によれば、領
域の分割のみならず統合が行われるため、画像の構造に
柔軟に対応可能な符号化が実現する。
【０１３３】領域を分割した場合としない場合の符号化
の良否の比較結果に関連する分割可否判定基準を用いる
場合は、符号化を良好にする方向で必要な分割を的確に
行うことができる。
【０１３４】領域を統合した場合としない場合の符号化
の良否の比較結果に関連する統合可否判定基準を用いる
場合は、符号化を良好にする方向で必要な統合を的確に
行うことができる。
【０１３５】一方、本発明の動画像符号化装置は領域分
割部と符号化部を含み、領域分割部は、分割処理部と統
合処理部を含む。この結果、領域の分割のみならず統合
が行われるため、画像の構造に柔軟に対応可能な符号化
が実現する。
【０１３６】統合処理部が、暫定符号化部、復号部、符
号化歪み算出部、評価値算出部を備える場合は、与えら
れた符号量の制約下で符号化歪みを最小化することがで
きる。
【０１３７】分割処理部が予測誤差電力をアクティビテ
ィとして利用する場合は、予測誤差の大きな領域、つま
り一般には動きの大きな領域をさらに分割することがで
きる。
【０１３８】分割処理部が各領域の原信号のエッジ強度
をアクティビティとして利用する場合は、画像のエッジ
構造に応じた領域形状を獲得することができ、被写体の
輪郭部分等、主観画質に影響しやすい領域をさらに分割
することができる。
【０１３９】分割処理部が画像の特性を示す複数の数値
の線形和をアクティビティとして利用する場合は、複数
の観点または基準をもとに領域をさらに分割することが
できる。
【０１４０】前記複数の数値が動き補償予測に伴う各領
域の動きパラメータの符号量と予測誤差電力とを含む場
合は、画像の動きの複雑さによる情報量と動きパラメー
タの情報量を含むトータルの符号化コストを小さくする
よう領域分割を行うことができ、同等の歪みであれば少
ない情報量で符号化を行うことができる。
【０１４１】前記複数の数値が、各領域の動きパラメー
タの符号量、動き補償に伴う予測誤差電力、原信号の分
散値、エッジ強度、および各領域の動きパラメータの大
きさを含む場合は、様々な基準を総合的に勘案して最適
な領域形状が得られる。
【０１４２】分割処理部がクラス識別部を含む場合は、
領域の重要度を加味して領域を分割することが容易にな
る。
【０１４３】クラス識別部が複数の領域にまたがる被写
体構造に注目する場合は、被写体の形状により適合した
領域分割が容易になる。
【０１４４】被写体構造が、領域の原信号分散、エッジ
強度、および近傍領域とのエッジの連結の程度をもとに
判断される場合は、原画像信号の複雑さや被写体構造に
適応した領域形状を獲得することができる。とくに被写
体の輪郭構造に関係する領域を細かく分割することがで
きる。
【０１４５】クラス識別部は、画像の特徴量に注目する
場合は、例えば人の顔など、被写体ごとに異なる細かさ
で領域を分割することが容易になる。したがって、人の
注視度などに対応する特定のパターン、絵柄を持った画
像領域の重要度に応じた領域形状を獲得することができ
る。
【０１４６】そのとき、被写体ごとに保持された画像の
特徴量と実際の画像の特徴量の合致度をもとに各領域の
クラスが決定される場合は、被写体の認識率が高まり、
より的確な領域分割が実現する。
【０１４７】分割処理部が、暫定符号化部、復号部、符
号化歪み算出部、評価値算出部を備える場合は、与えら
れた符号量の制約下で符号化歪みを最小化することがで
きる。
【０１４８】評価値算出部が量子化パラメータを変化さ
せながら評価値を算出する場合は、領域の符号化におけ
る量子化パラメータの最適化と領域形状を最適化を同時
に実現し、符号化効率を高めることができる。
【０１４９】動き補償予測に伴う各領域の動きパラメー
タの符号量と予測誤差電力との線形和を評価値として求
める評価値算出部を暫定符号化部の前段に設ける場合
は、符号化コストを最小化するように動きパラメータを
選択しながら領域分割を最適化していくことができ、量
子化パラメータの最適化も含めて領域のトータルの符号
化コストが低減されるよう領域分割を行うことができ
る。
【０１５０】他方、本発明の動画像復号装置は、領域形
状復元部と画像データ復号部を備えるため、符号化装置
でいろいろな形状の領域が生成されていても対応するこ
とができる。したがって、本発明の動画像符号化装置と
の組み合わせが容易になる。領域形状情報は、符号化の
際に領域を分割および統合したときの処理過程に関する
情報を含む場合は、少ない情報量で領域形状の復元が可
能になる。
【０１５１】本発明の動画像符号化方法はまた、複数の
領域に分割された入力画像に対し、所定の統合可否判定
基準に基づいて該領域とその近傍領域を統合するステッ
プと、統合後に残った領域のそれぞれについて画像信号
を符号化するステップとを含むものである。
【０１５２】本発明の動画像符号化方法が、予め複数の
領域に分割された入力画像を処理する場合にあっても、
上述同様、画像の構造に柔軟に対応可能な符号化が実現
する。
【０１５３】本発明の動画像符号化装置が、予め複数の
領域に分割された入力画像を処理する場合も同様に、画
像の構造に柔軟に対応可能な符号化が実現する。
【０１５４】また、モード選択情報に従い適切な領域あ
るいは小領域単位に符号化を行うようにしたので、領域
画像信号の局所的な性質に応じて効率的な符号化をする
ことができる。
【０１５５】また、局所的な性質に応じて符号化された
領域画像を復号することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 実施の形態に係る動画像符号化装置全般に共
通な構成図である。
【図２】 図１の符号化装置の動作を示すフローチャー
トである。
【図３】 図１の領域分割部の内部構成図である。
【図４】 図３の分割処理部の内部構成図である。
【図５】 図４の分割処理部の動作を示すフローチャー
トである。
【図６】 図４の分割処理部における均等分割結果の例
を示す図である。
【図７】 図４の分割処理部における初回の初期分割の
結果を示す図である。
【図８】 図４の分割処理部における初期分割の最終結
果を示す図である。
【図９】 図３の統合処理部の内部構成図である。
【図１０】 図９の統合処理部の動作を示すフローチャ
ートである。
【図１１】 図９の統合処理部における領域のラベル付
けの例を示す図である。
【図１２】 図９の統合処理部における近傍領域の設定
例を示す図である。
【図１３】 図１０のＳ１９の手順を示すフローチャー
トである。
【図１４】 図３の分割処理部の別の実施の形態の内部
構成図である。
【図１５】 図１４の分割処理部における初期分割の最
終結果を示す図である。
【図１６】 図３の分割処理部の別の実施の形態の内部
構成図である。
【図１７】 図１６の分割処理部の動作を示すフローチ
ャートである。
【図１８】 図１６のクラス識別部の別の実施の形態を
示す図である。
【図１９】 ブロックマッチングによる動き補償予測を
示す図である。
【図２０】 図３の分割処理部の別の実施の形態の内部
構成図である。
【図２１】 図２０の分割処理部の動作を示すフローチ
ャートである。
【図２２】 図３の統合処理部の別の実施の形態の内部
構成図である。
【図２３】 図２２の統合処理部の動作を示すフローチ
ャートである。
【図２４】 図３の統合処理部の別の実施の形態の内部
構成図である。
【図２５】 実施の形態に係る動画像復号装置の内部構
成図である。
【図２６】 図２２の復号装置の動作を示すフローチャ
ートである。
【図２７】 第一の従来技術に係る動画像符号化装置を
示す図である。
【図２８】 第二の従来技術に係る動画像符号化装置を
示す図である。
【図２９】 実施の形態９における符号化部の内部構成
を示したブロック構成図である。
【図３０】 実施の形態９における領域画像信号符号化
部の内部構成を示したブロック構成図である。
【図３１】 実施の形態９における第１及び第２の領域
画像信号符号化部の内部構成を示した図である。
【図３２】 実施の形態９における第１及び第２の領域
画像信号符号化部の動作を示したフローチャートであ
る。
【図３３】 実施の形態９における第３の領域画像信号
符号化部の内部構成を示した図である。
【図３４】 実施の形態９における第３の領域画像信号
符号化部の動作を示したフローチャートである。
【図３５】 実施の形態１０における画像データ復号部
の内部構成を示したブロック構成図である。
【図３６】 実施の形態１０における第１及び第２の領
域画像信号復号部の内部構成を示した図である。
【図３７】 実施の形態１０における第１及び第２の領
域画像信号復号部の動作を示したフローチャートであ
る。
【図３８】 実施の形態１０における第３の領域画像信
号復号部の内部構成を示した図である。
【図３９】 実施の形態１０における第３の領域画像信
号復号部の動作を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１ 入力画像、２ 領域分割部、３ 領域形状情報、４
領域画像信号、５領域動き情報、６ 領域属性情報、
７ 符号化部、８ 局所復号画像、９ メモリ、１０
参照画像、１１ 符号化ビットストリーム、１２ 分割
処理部、１３初期分割形状情報、１４ 統合処理部、１
５ 均等分割部、１６ アクティビティ算出部、１７
アクティビティ、１８ 分割判定部、１９ 分割状態指
示信号、２０ ラベリング部、２１ 近傍領域設定部、
２２ 暫定符号化部、２３復号部、２４ 符号化歪み算
出部、２５ 評価値算出部、２６ 評価値算出に用いる
定数、２７ 統合判定部、２８ 統合処理反復指示信
号、２９ クラス識別部、３０ クラス識別子、３１
分割判定部、３２ 特徴量メモリ、３３ 特徴合致度算
出部、３４ クラス決定部、３５ 分割判定部、３６
分割処理反復指示信号、３７ 量子化パラメータ設定
部、３８ 量子化パラメータ、３９ 暫定符号化部、４
０ 動き補償予測コスト算出部、４１ 動き補償予測コ
スト、４２暫定符号化部、４３ ビットストリーム解析
部、４４ 領域形状復号部、４５属性情報復号部、４６
画像データ復号部、４７ 動き情報復号部、４８ 動
きパラメータ、４９ 動き補償部、５０ 予測画像、５
１ 画像復元部、５２外部メモリ、５３ 再生画像、１
０１ 差分器、１０２ 予測信号、１０３ 予測誤差信
号、１０４ 符号化部、１０５ 符号化データ、１０６
復号部、１０７ 復号された予測誤差信号、１０８
加算器、１０９ 局所復号画像信号、１１０ メモリ、
１１１ 予測部、１１２ 動きベクトル、１１３ 領域
分割部、１１４ 予測部 、１１５ 領域決定部 、１１
６ 符号化モード情報、１１７動きベクトル、１１８
符号化部 、１１９ 符号化データ、２０１ 領域形状
情報符号化部、２０２ 領域属性情報符号化部、２０３
領域画像信号符号化部、２０４ 領域動き情報符号化
部、２０５ モード選択情報、２０６ スイッチ、２０
７ 第１の領域画像信号符号化部、２０８ 第２の領域
画像信号符号化部、２０９ 第３の領域画像信号符号化
部、２１０ 小領域生成部、２１１ 平均値分離部、２
１２ 小領域の平均値、２１３ 正規化部、２１４ 標
準偏差、２１５ 正規化ベクトル、２１６ スカラ量子
化部、２１７ スカラ量子化部、２１８ ベクトル量子
化部、２１９ 平均値分離部、２２０ 領域の平均値、
２２１ 小領域生成部、２２２ 正規化部、２２３ 標
準偏差、２２４ 正規化ベクトル、２２５ スカラ量子
化部、２２６ スカラ量子化部、２２７ ベクトル量子
化部、３０１ 領域画像符号化データ、３０２ モード
選択情報、３０３ スイッチ、３０４ 第１の領域画像
データ復号部、３０５ 第２の領域画像データ復号部、
３０６ 第３の領域画像データ復号部、３０７ 復号領
域画像データ、３０８ 小領域の平均値、３０９ 標準
偏差、３１０ ベクトル、３１１ スカラ逆量子化部
（平均値復号部）、３１２ スカラ逆量子化部（正規化
係数復号部）、３１３ ベクトル逆量子化部、３１４
乗算部、３１５ 加算部、３１６領域生成部、３１７
領域の平均値、３１８ 標準偏差、３１９ ベクトル、
３２０ スカラ逆量子化部（平均値復号部）、３２１
スカラ逆量子化部（正規化係数復号部）、３２２ ベク
トル逆量子化部、３２３ 乗算部、３２４ 加算部、３
２５ 領域生成部。

Claims (28)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 所定の分割可否判定基準に基づいて入力
    画像を複数の領域に分割するステップと、 分割された複数の領域のそれぞれについて、所定の統合
    可否判定基準に基づいて該領域とその近傍領域を統合す
    るステップと、 統合後に残った領域のそれぞれについて画像信号を符号
    化するステップと、 を含むことを特徴とする動画像符号化方法。
  2. 【請求項２】 前記分割可否判定基準は、ある領域につ
    いて、その領域を分割した場合としない場合の符号化の
    良否の比較結果に関連することを特徴とする請求項１に
    記載の動画像符号化方法。
  3. 【請求項３】 前記統合可否判定基準は、ある領域につ
    いて、その領域とその近傍領域を統合した場合としない
    場合の符号化の良否の比較結果に関連することを特徴と
    する請求項１、２のいずれかに記載の動画像符号化方
    法。
  4. 【請求項４】 所定の分割可否判定基準に基づいて入力
    画像を複数の領域に分割する分割処理部と、分割処理部
    によって分割された複数の領域のそれぞれについて所定
    の統合可否判定基準に基づいて該領域とその近傍領域を
    統合する統合処理部とを含む領域分割部と、 統合処理部による統合後に残った領域のそれぞれについ
    て画像信号を符号化する符号化部と、 を備えることを特徴とする動画像符号化装置。
  5. 【請求項５】 前記統合処理部は、 領域ごとに画像を予備的に符号化するとともにその符号
    量を算出する暫定符号化部と、 暫定符号化部で符号化された画像を復号する復号部と、 復号部で復号された画像を用いて符号化歪みを算出する
    符号化歪み算出部と、 符号量と符号化歪みの双方を考慮しつつ符号化の良否を
    判定するための評価値を算出する評価値算出部と、 を備え、各領域について、近傍領域と統合した場合に得
    られる評価値と統合しない場合に得られる評価値の比較
    結果をもとに領域の統合可否を決めることを特徴とする
    請求項４に記載の動画像符号化装置。
  6. 【請求項６】 前記分割処理部は、 各領域の動き補償予測に伴う予測誤差電力をその領域の
    アクティビティとして算出するアクティビティ算出部
    と、 算出されたアクティビティとあらかじめ設定された基準
    値を比較する分割判定部と、 を備え、比較の結果、アクティビティが基準値を上回る
    領域がさらに小さな領域へ分割されることを特徴とする
    請求項４、５のいずれかに記載の動画像符号化装置。
  7. 【請求項７】 前記分割処理部は、 各領域の原信号のエッジ強度をその領域のアクティビテ
    ィとして算出するアクティビティ算出部と、 算出されたアクティビティとあらかじめ設定された基準
    値を比較する分割判定部と、 を備え、比較の結果、アクティビティが基準値を上回る
    領域がさらに小さな領域へ分割されることを特徴とする
    請求項４、５のいずれかに記載の動画像符号化装置。
  8. 【請求項８】 前記分割処理部は、 各領域に関し、その領域の画像の特性を示す複数の数値
    の線形和をその領域のアクティビティとして算出するア
    クティビティ算出部と、 算出されたアクティビティとあらかじめ設定された基準
    値を比較する分割判定部と、 を備え、比較の結果、アクティビティが基準値を上回る
    領域がさらに小さな領域へ分割されることを特徴とする
    請求項４、５のいずれかに記載の動画像符号化装置。
  9. 【請求項９】 前記複数の数値は、動き補償予測に伴う
    各領域の動きパラメータの符号量と予測誤差電力とを含
    むことを特徴とする請求項８に記載の動画像符号化装
    置。
  10. 【請求項１０】 前記複数の数値は、各領域の動きパラ
    メータの符号量、動き補償に伴う予測誤差電力、原信号
    の分散値、エッジ強度、および各領域の動きパラメータ
    の大きさを含むことを特徴とする請求項８に記載の動画
    像符号化装置。
  11. 【請求項１１】 前記分割処理部はさらに、各領域の重
    要度をクラスとして決定するクラス識別部を含み、前記
    アクティビティとクラスの両面から各領域の分割可否を
    判定することを特徴とする請求項６〜１０のいずれかに
    記載の動画像符号化装置。
  12. 【請求項１２】 前記クラス識別部は、複数の領域にま
    たがる被写体構造に注目して各領域のクラスを決定する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の動画像符号化装
    置。
  13. 【請求項１３】 前記被写体構造は、領域の原信号分
    散、エッジ強度、および近傍領域とのエッジの連結の程
    度をもとに判断されることを特徴とする請求項１２に記
    載の動画像符号化装置。
  14. 【請求項１４】 前記クラス識別部は、画像の特徴量に
    注目して被写体の検出を行い、その結果にしたがって各
    領域のクラスを決定することを特徴とする請求項１１に
    記載の動画像符号化装置。
  15. 【請求項１５】 前記クラス識別部は、画像に含まれる
    ことが予想される被写体ごとにその被写体を含む画像の
    特徴量をあらかじめ保持しておき、各領域の画像の特徴
    量と保持された被写体の特徴量の合致度をもとに各領域
    のクラスを決定することを特徴とする請求項１４に記載
    の動画像符号化装置。
  16. 【請求項１６】 前記分割処理部は、 領域ごとに画像を予備的に符号化するとともにその符号
    量を算出する暫定符号化部と、 暫定符号化部で符号化された画像を復号する復号部と、 復号部で復号された画像を用いて符号化歪みを算出する
    符号化歪み算出部と、 符号量と符号化歪みの双方を考慮しつつ符号化の良否を
    判定するための評価値を算出する評価値算出部と、 を備え、各領域について、それをさらに小さい領域へ分
    割した場合に得られる評価値と分割しない場合の評価値
    の比較結果をもとに領域の分割可否が決定される請求項
    ４、５のいずれかに記載の動画像符号化装置。
  17. 【請求項１７】 動き補償予測に伴う予測誤差信号の量
    子化パラメータが前記暫定符号化部において可変に設定
    され、前記評価値算出部は量子化パラメータを変化させ
    ながら評価値を算出することを特徴とする請求項５、１
    ６のいずれかに記載の動画像符号化装置。
  18. 【請求項１８】 動き補償予測に伴う各領域の動きパラ
    メータの符号量と予測誤差電力との線形和を評価値とし
    て求める評価値算出部を前記暫定符号化部の前段に設
    け、前記暫定符号化部はその評価値にもとづいて動きパ
    ラメータを検出することを特徴とする請求項５、１６の
    いずれかに記載の動画像符号化装置。
  19. 【請求項１９】 複数の領域に分割された後に符号化さ
    れた画像の符号化データを入力して復号する装置におい
    て、 符号化データに含まれる領域形状情報をもとに、符号化
    の際に分割された各領域の形状を復元する領域形状復元
    部と、 符号化データから各領域の画像を復号する画像データ復
    号部と、 を備えることを特徴とする動画像復号装置。
  20. 【請求項２０】 前記領域形状情報は、符号化の際に領
    域を分割および統合したときの処理過程に関する情報を
    含み、前記領域形状復元部はこの情報をもとに符号化装
    置と同様の処理を再現することで領域の分割状態を把握
    することを特徴とする請求項１９に記載の動画像復号装
    置。
  21. 【請求項２１】 複数の領域に分割された入力画像に対
    し、所定の統合可否判定基準に基づいて該領域とその近
    傍領域を統合するステップと、 統合後に残った領域のそれぞれについて画像信号を符号
    化するステップと、 を含むことを特徴とする動画像符号化方法。
  22. 【請求項２２】 複数の領域に分割された入力画像に対
    し、所定の統合可否判定基準に基づいて該領域とその近
    傍領域を統合する統合処理部を含む領域分割部と、 統合処理部による統合後に残った領域のそれぞれについ
    て画像信号を符号化する符号化部と、 を備えることを特徴とする動画像符号化装置。
  23. 【請求項２３】 前記符号化部は、 領域内の全画素の画素値の平均値を算出し、その算出し
    た平均値と、当該平均値に基づき当該領域を均一な大き
    さに分割した小領域毎に求めた正規化係数及びベクトル
    量子化とによる符号化データを符号化する第１の領域画
    像信号符号化部と、 領域を均一な大きさの小領域に分割して、当該小領域毎
    に含まれる全画素の画素値の平均値を分離して正規化を
    行ったデータに対してベクトル量子化を行い、当該小領
    域毎に求めた平均値、正規化係数及びベクトル量子化に
    よる符号化データを符号化する１乃至複数の第２の領域
    画像信号符号化部と、 を備え、前記領域分割部から送られてくるモード選択情
    報に従い前記領域画像信号符号化部のいずれかを動作さ
    せることによって符号化を行うことを特徴とする請求項
    ４乃至１８いずれかに記載の動画像符号化装置。
  24. 【請求項２４】 前記第１の領域画像信号符号化部は、 各領域内の全画素の画素値の平均値を算出し、領域内の
    各画素値から算出した平均値を差し引く平均値分離部
    と、 領域を均一な大きさの小領域に分割する小領域生成部
    と、 前記小領域生成部が分割した小領域毎に正規化係数を求
    め、当該正規化係数に基づいて正規化された小領域と正
    規化係数とを出力する正規化部と、 前記正規化部から出力される正規化後の小領域をベクト
    ル量子化によって符号化するベクトル量子化部と、 を備えることを特徴とする請求項２３に記載の動画像符
    号化装置。
  25. 【請求項２５】 前記第２の領域画像信号符号化部は、 領域を均一な大きさの小領域に分割する小領域生成部
    と、 前記小領域生成部が分割した小領域毎に各小領域の画素
    値の平均値を算出し、各小領域中の画素値から前記平均
    値を差し引く平均値分離部と、 前記平均値分離部から出力される平均値分離後の小領域
    を入力して正規化係数を求め、当該正規化係数に基づい
    て正規化された小領域と正規化係数とを出力する正規化
    部と、 前記正規化部から出力される正規化後の小領域をベクト
    ル量子化によって符号化するベクトル量子化部と、 を備えることを特徴とする請求項２３に記載の動画像符
    号化装置。
  26. 【請求項２６】 前記画像データ復号部は、 個々の領域毎に対応した平均値と、個々の領域を均一な
    大きさに分割した各小領域に対応した正規化係数及びベ
    クトル量子化とによる符号化データを復号する第１の領
    域画像データ復号部と、 個々の領域を均一な大きさに分割した各小領域に対応し
    た平均値、正規化係数及びベクトル量子化による符号化
    データを復号する１乃至複数の第２の領域画像データ復
    号部と、 を備え、符号化データに含まれているモード選択情報に
    従い前記領域画像信号復号部のいずれかを動作させるこ
    とによって復号を行うことを特徴とする請求項１９又は
    ２０いずれかに記載の動画像復号装置。
  27. 【請求項２７】 前記第１の領域画像データ復号部は、 個々の領域毎に対応した平均値を復号する平均値復号部
    と、 前記各小領域に対応した正規化係数を復号する正規化係
    数復号部と、 前記各小領域に対応したベクトル量子化による符号化デ
    ータを復号するベクトル逆量子化部と、 前記小領域毎に前記正規化係数復号部及び前記ベクトル
    逆量子化部の出力を乗算する乗算部と、 前記乗算部及び前記平均値復号部の出力を加算する加算
    部と、 を備えることを特徴とする請求項２６に記載の動画像復
    号装置。
  28. 【請求項２８】 前記第２の領域画像データ復号部は、 前記各小領域に対応した平均値を復号する平均値復号部
    と、 前記各小領域に対応した正規化係数を復号する正規化係
    数復号部と、 前記各小領域に対応したベクトル量子化による符号化デ
    ータを復号するベクトル逆量子化部と、 前記小領域毎に前記正規化係数復号部及び前記ベクトル
    逆量子化部の出力を乗算する乗算部と、 前記乗算部及び前記平均値復号部の出力を加算する加算
    部と、 を備えることを特徴とする請求項２６に記載の動画像復
    号装置。
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