JPH11252571A - ビデオ符号化装置 - Google Patents
ビデオ符号化装置Info
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- JPH11252571A JPH11252571A JP6786198A JP6786198A JPH11252571A JP H11252571 A JPH11252571 A JP H11252571A JP 6786198 A JP6786198 A JP 6786198A JP 6786198 A JP6786198 A JP 6786198A JP H11252571 A JPH11252571 A JP H11252571A
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 少ない演算量で、精度の高い最適動きベクト
ルを検出できるビデオ符号化装置を提供することにあ
る。 【解決手段】 動ベクトル候補選択部２１は制御部５か
ら与えられた許容演算量に基づき、符号化対象ＭＢの候
補動きベクトルを選択する。予測動ベクトル決定部２２
は該候補動きベクトルの中から最適予測動きベクトルを
決定する。統計量測定部２４は既に求められた動きベク
トルからその分散を求める。探索範囲決定部２５は前記
許容演算量に基づき探索範囲の大きさを求める。また、
予測動ベクトル周辺探索部２３は、前記動きベクトルの
分散から探索範囲の形状を求め、該形状の大きさを、前
記探索範囲決定部２５で決定された大きさとし、前記最
適予測動きベクトルを起点として、該探索範囲を探索す
る。そして、該探索した動きベクトルの中から、最適の
動きベクトルを決定する。
ルを検出できるビデオ符号化装置を提供することにあ
る。 【解決手段】 動ベクトル候補選択部２１は制御部５か
ら与えられた許容演算量に基づき、符号化対象ＭＢの候
補動きベクトルを選択する。予測動ベクトル決定部２２
は該候補動きベクトルの中から最適予測動きベクトルを
決定する。統計量測定部２４は既に求められた動きベク
トルからその分散を求める。探索範囲決定部２５は前記
許容演算量に基づき探索範囲の大きさを求める。また、
予測動ベクトル周辺探索部２３は、前記動きベクトルの
分散から探索範囲の形状を求め、該形状の大きさを、前
記探索範囲決定部２５で決定された大きさとし、前記最
適予測動きベクトルを起点として、該探索範囲を探索す
る。そして、該探索した動きベクトルの中から、最適の
動きベクトルを決定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明はビデオ符号化装置
に関し、特に動き補償予測を高能率化したビデオ符号化
装置に関する。
に関し、特に動き補償予測を高能率化したビデオ符号化
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、動画像を符号化するビデオ符
号化装置は広く知られている。図１１は、従来のビデオ
符号化装置の一例を示すブロック図である。図示されて
いるように、該ビデオ符号化装置は、原画像データから
予測画像データを引き算して予測誤差信号を生成する減
算器５１と、該減算器５１から出力された予測誤差信号
を直交変換、例えばＤＣＴ変換する直交変換部５２と、
直交変換されたデータを量子化する量子化部５３と、該
量子化されたデータを可変長符号化する可変長符号化部
５４を備えている。また、さらに、前記量子化部５３で
量子化されたデータを逆量子化する逆量子化部５５と、
逆直交変換部５６と、加算器５７と、再生画を一時的に
記憶するフレームメモリ５８と、前記原画像データと前
記フレームメモリ５８からの再生画データとで動き補償
を行う動き補償予測部５９と、前記各部の動作を制御す
る制御部６０とを備えている。
号化装置は広く知られている。図１１は、従来のビデオ
符号化装置の一例を示すブロック図である。図示されて
いるように、該ビデオ符号化装置は、原画像データから
予測画像データを引き算して予測誤差信号を生成する減
算器５１と、該減算器５１から出力された予測誤差信号
を直交変換、例えばＤＣＴ変換する直交変換部５２と、
直交変換されたデータを量子化する量子化部５３と、該
量子化されたデータを可変長符号化する可変長符号化部
５４を備えている。また、さらに、前記量子化部５３で
量子化されたデータを逆量子化する逆量子化部５５と、
逆直交変換部５６と、加算器５７と、再生画を一時的に
記憶するフレームメモリ５８と、前記原画像データと前
記フレームメモリ５８からの再生画データとで動き補償
を行う動き補償予測部５９と、前記各部の動作を制御す
る制御部６０とを備えている。
【０００３】このビデオ符号化装置では、前記動き補償
予測部５９における最適動きベクトルの探索が、符号化
効率に大きな影響を与える。従来は、この最適動きベク
トルを探索する方法として、符号化対象のマクロブロッ
クに対して、候補として上げられた動きベクトルの周辺
を網羅的に探索する全探索方法が一般的に用いられてい
る。この全探索方法は最適動きベクトルを取得する精度
は高いが、多大な演算量を必要とし、これを実現するた
めの回路規模が大きくなるという問題を有している。
予測部５９における最適動きベクトルの探索が、符号化
効率に大きな影響を与える。従来は、この最適動きベク
トルを探索する方法として、符号化対象のマクロブロッ
クに対して、候補として上げられた動きベクトルの周辺
を網羅的に探索する全探索方法が一般的に用いられてい
る。この全探索方法は最適動きベクトルを取得する精度
は高いが、多大な演算量を必要とし、これを実現するた
めの回路規模が大きくなるという問題を有している。
【０００４】そこで、他の方法として、前記符号化対象
のマクロブロックの直前に符号化されたマクロブロック
にて選ばれた動きベクトルを初期値として、それに近い
ベクトルのみを探索候補として探索する方法が提案され
ている。この方法によれば、利点を有している。
のマクロブロックの直前に符号化されたマクロブロック
にて選ばれた動きベクトルを初期値として、それに近い
ベクトルのみを探索候補として探索する方法が提案され
ている。この方法によれば、利点を有している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記の
従来方法では、符号化対象のマクロブロックとその直前
に符号化されたマクロブロックとに空間的に断絶がある
場合、例えば該二つのマクロブロックが別物体を表す画
像部分である場合には、両マクロブロックの最適動きベ
クトルには相関性がないため、当該符号化対象のマクロ
ブロックに対する最適動きベクトルの検出精度が大きく
低下して、符号化効率に劣化が生じるという問題があっ
た。また、この方法の探索範囲は、前記全探索方法に比
べて大幅に狭められるが、探索領域形状は、該全探索方
法と同様に一般的には正方形であり、最適動きベクトル
の探索に無駄な演算が行われることになるという問題が
あった。
従来方法では、符号化対象のマクロブロックとその直前
に符号化されたマクロブロックとに空間的に断絶がある
場合、例えば該二つのマクロブロックが別物体を表す画
像部分である場合には、両マクロブロックの最適動きベ
クトルには相関性がないため、当該符号化対象のマクロ
ブロックに対する最適動きベクトルの検出精度が大きく
低下して、符号化効率に劣化が生じるという問題があっ
た。また、この方法の探索範囲は、前記全探索方法に比
べて大幅に狭められるが、探索領域形状は、該全探索方
法と同様に一般的には正方形であり、最適動きベクトル
の探索に無駄な演算が行われることになるという問題が
あった。
【０００６】本発明の目的は、前記した従来技術の問題
点を除去し、少ない演算量で、精度供することにある。
点を除去し、少ない演算量で、精度供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、動き補償予測を用いて動画像を符号化するビデオ符
号化装置において、符号化の対象となっている部分の動
きベクトルの候補を選択する動きベクトル候補選択手段
と、該候補の動きベクトルの中から、最適の予測動きベ
クトルを決定する最適予測動きベクトル決定手段と、既
に求められた動きベクトルを基に、画像中の動きベクト
ルのばらつきの度合いを求めるばらつき度合い演算手段
と、該ばらつき度合いを基に、動きベクトルの探索形状
を求める手段と、前記最適予測動きベクトル決定手段で
決定された予測動きベクトルを探索の起点として、前記
探索形状内の動きベクトルを探索し、該探索した動きベ
クトルの中の最適のものを動きベクトルと決定する手段
とを具備した点に特徴がある。
に、動き補償予測を用いて動画像を符号化するビデオ符
号化装置において、符号化の対象となっている部分の動
きベクトルの候補を選択する動きベクトル候補選択手段
と、該候補の動きベクトルの中から、最適の予測動きベ
クトルを決定する最適予測動きベクトル決定手段と、既
に求められた動きベクトルを基に、画像中の動きベクト
ルのばらつきの度合いを求めるばらつき度合い演算手段
と、該ばらつき度合いを基に、動きベクトルの探索形状
を求める手段と、前記最適予測動きベクトル決定手段で
決定された予測動きベクトルを探索の起点として、前記
探索形状内の動きベクトルを探索し、該探索した動きベ
クトルの中の最適のものを動きベクトルと決定する手段
とを具備した点に特徴がある。
【０００８】この特徴によれば、符号化の対象となって
いる部分の動きベクトルの候補の中から最適の予測動き
ベクトルを決定し、さらに該予測動きベクトルを探索の
起点として、既に求められた動きベクトルのばらつき度
合いに応じて決められた探索形状内を探索することによ
り、最適動きベクトルを決定するようにしているので、
符号化の対象となっている部分の左隣りの動きベクトル
を最適動きベクトルとする従来方式に比べて、大した演
算量を増すことなく、大幅に信頼性を高めることができ
る。
いる部分の動きベクトルの候補の中から最適の予測動き
ベクトルを決定し、さらに該予測動きベクトルを探索の
起点として、既に求められた動きベクトルのばらつき度
合いに応じて決められた探索形状内を探索することによ
り、最適動きベクトルを決定するようにしているので、
符号化の対象となっている部分の左隣りの動きベクトル
を最適動きベクトルとする従来方式に比べて、大した演
算量を増すことなく、大幅に信頼性を高めることができ
る。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
を詳細に説明する。図２は、本発明の要部の概略を示す
ブロック図であり、図１１の動き補償予測部５９中の最
適動きベクトル探索部と制御部６０に相当する構成を示
している。最適動きベクトル探索部１は、本発明および
従来の最適動きベクトル探索部２、３と、制御部５から
の指令により該本発明および従来の最適動きベクトル探
索部２、３の一方を選択する選択部４から構成されてい
る。ここに、該従来の最適動きベクトル探索部３は、例
えば前記全探索で最適動きベクトルを求める方式である
とする。前記選択部４は制御部５からの指令が１対１で
あれば、１個のマクロブロック毎に交互に切り替えられ
る。また、ｎ対１（ｎは正の整数）であれば、ｎ個のマ
クロブロックに対して本発明の最適動きベクトル探索部
２が選択され、１個のマクロブロックに対して従来の最
適動きベクトル探索部３が選択される。
を詳細に説明する。図２は、本発明の要部の概略を示す
ブロック図であり、図１１の動き補償予測部５９中の最
適動きベクトル探索部と制御部６０に相当する構成を示
している。最適動きベクトル探索部１は、本発明および
従来の最適動きベクトル探索部２、３と、制御部５から
の指令により該本発明および従来の最適動きベクトル探
索部２、３の一方を選択する選択部４から構成されてい
る。ここに、該従来の最適動きベクトル探索部３は、例
えば前記全探索で最適動きベクトルを求める方式である
とする。前記選択部４は制御部５からの指令が１対１で
あれば、１個のマクロブロック毎に交互に切り替えられ
る。また、ｎ対１（ｎは正の整数）であれば、ｎ個のマ
クロブロックに対して本発明の最適動きベクトル探索部
２が選択され、１個のマクロブロックに対して従来の最
適動きベクトル探索部３が選択される。
【００１０】図１は前記本発明の最適動きベクトル探索
部２の一実施形態の構成を示すブロック図である。図に
おいて、２１は制御部５からのパラメータ値Ｐrmに基づ
いて動きベクトル候補を選択する動ベクトル候補選択
部、２２は該動ベクトル候補選択部２１で選ばれた動ベ
クトル候補の中から最適予測動ベクトルを決定する予測
動ベクトル決定部、２３は統計量測定部２４からの動き
ベクトルの分散値ＶarＸ，ＶarＹを基に探索形状を決定
し、探索範囲決定部２５からの探索範囲を基に該探索形
状の広さを決定し、該探索形状と広さを有する探索範囲
内の全ての動きベクトルを、前記予測動ベクトル決定部
２２から取得した最適予測動ベクトルを探索の起点とし
て調査することにより、最適動きベクトルを求める予測
動ベクトル周辺探索部である。
部２の一実施形態の構成を示すブロック図である。図に
おいて、２１は制御部５からのパラメータ値Ｐrmに基づ
いて動きベクトル候補を選択する動ベクトル候補選択
部、２２は該動ベクトル候補選択部２１で選ばれた動ベ
クトル候補の中から最適予測動ベクトルを決定する予測
動ベクトル決定部、２３は統計量測定部２４からの動き
ベクトルの分散値ＶarＸ，ＶarＹを基に探索形状を決定
し、探索範囲決定部２５からの探索範囲を基に該探索形
状の広さを決定し、該探索形状と広さを有する探索範囲
内の全ての動きベクトルを、前記予測動ベクトル決定部
２２から取得した最適予測動ベクトルを探索の起点とし
て調査することにより、最適動きベクトルを求める予測
動ベクトル周辺探索部である。
【００１１】次に、前記動ベクトル候補選択部２１、予
測動ベクトル決定部２２、統計量測定部２４、探索範囲
決定部２５、および予測動ベクトル周辺探索部２３の動
作を、図３〜図８を参照して、順次説明する。
測動ベクトル決定部２２、統計量測定部２４、探索範囲
決定部２５、および予測動ベクトル周辺探索部２３の動
作を、図３〜図８を参照して、順次説明する。
【００１２】まず、動ベクトル候補選択部２１の動作
を、図３および図４を参照して説明する。図３はフロー
チャート、図４は符号化対象のマクロブロックＭＢ（以
下、当該ＭＢと略す）とその周辺のマクロブロックの説
明図である。
を、図３および図４を参照して説明する。図３はフロー
チャート、図４は符号化対象のマクロブロックＭＢ（以
下、当該ＭＢと略す）とその周辺のマクロブロックの説
明図である。
【００１３】制御部５から許容演算量パラメ−タ値Ｐrm
が動ベクトル候補選択部２１に出力される。ステップＳ
１では、該許容演算量パラメ−タ値Ｐrm＝１であるか否
かの判断がなされ、この判断が肯定の時にはステップＳ
２に進んで、参照動きベクトルＭＶ（以下、参照ＭＶと
略す）として、前記当該ＭＢの左隣りのマクロブロック
ＭＢの動きベクトルＭＶ（＝ＭＶA ）が１つだけ選択さ
れる。ステップＳ３で許容演算量パラメ−タ値Ｐrm＝２
と判断された時には、ステップＳ４に進んで、参照ＭＶ
として、当該ＭＢの左隣りと上にあるマクロブロックＭ
Ｂの動きベクトルＭＶA 、ＭＶc 、および（ＭＶA ＋Ｍ
Ｖc ）／２が選択される。また、ステップＳ５で許容演
算量パラメ−タ値Ｐrm＝３と判断された時には、ステッ
プＳ６に進んで、参照ＭＶとして、当該ＭＢの左隣り、
上、および右上（または左上）のマクロブロックＭＢの
動きベクトルＭＶA 、ＭＶc 、ＭＶD （またはＭＶB ）
および（ＭＶA ＋ＭＶc ＋ＭＶD またはＭＶB ）／３が
選択される。また、ステップＳ７で許容演算量パラメ−
タ値Ｐrm＝４と判断された時には、ステップＳ８に進ん
で、参照ＭＶとして、図４に示されているマクロブロッ
クの動きベクトルＭＶA 、ＭＶc 、ＭＶF 、ＭＶH およ
び（ＭＶA ＋ＭＶc ＋ＭＶF ＋ＭＶH ）／４が選択され
る。さらに、ステップＳ９で許容演算量パラメ−タ値Ｐ
rm＝５と判断された時には、ステップＳ１０に進んで、
参照ＭＶとして、図４に示されているマクロブロックの
動きベクトルＭＶA 、ＭＶB 、ＭＶc 、ＭＶD 、ＭＶF
、ＭＶG 、ＭＶH 、ＭＶI 、およびこれらの平均ベク
トルが選択される。
が動ベクトル候補選択部２１に出力される。ステップＳ
１では、該許容演算量パラメ−タ値Ｐrm＝１であるか否
かの判断がなされ、この判断が肯定の時にはステップＳ
２に進んで、参照動きベクトルＭＶ（以下、参照ＭＶと
略す）として、前記当該ＭＢの左隣りのマクロブロック
ＭＢの動きベクトルＭＶ（＝ＭＶA ）が１つだけ選択さ
れる。ステップＳ３で許容演算量パラメ−タ値Ｐrm＝２
と判断された時には、ステップＳ４に進んで、参照ＭＶ
として、当該ＭＢの左隣りと上にあるマクロブロックＭ
Ｂの動きベクトルＭＶA 、ＭＶc 、および（ＭＶA ＋Ｍ
Ｖc ）／２が選択される。また、ステップＳ５で許容演
算量パラメ−タ値Ｐrm＝３と判断された時には、ステッ
プＳ６に進んで、参照ＭＶとして、当該ＭＢの左隣り、
上、および右上（または左上）のマクロブロックＭＢの
動きベクトルＭＶA 、ＭＶc 、ＭＶD （またはＭＶB ）
および（ＭＶA ＋ＭＶc ＋ＭＶD またはＭＶB ）／３が
選択される。また、ステップＳ７で許容演算量パラメ−
タ値Ｐrm＝４と判断された時には、ステップＳ８に進ん
で、参照ＭＶとして、図４に示されているマクロブロッ
クの動きベクトルＭＶA 、ＭＶc 、ＭＶF 、ＭＶH およ
び（ＭＶA ＋ＭＶc ＋ＭＶF ＋ＭＶH ）／４が選択され
る。さらに、ステップＳ９で許容演算量パラメ−タ値Ｐ
rm＝５と判断された時には、ステップＳ１０に進んで、
参照ＭＶとして、図４に示されているマクロブロックの
動きベクトルＭＶA 、ＭＶB 、ＭＶc 、ＭＶD 、ＭＶF
、ＭＶG 、ＭＶH 、ＭＶI 、およびこれらの平均ベク
トルが選択される。
【００１４】次に、前記予測動ベクトル決定部２２の動
作を図５のフローチャートを参照して説明する。ステッ
プＳ１１では、ある置数ｉを０とし、予測誤差閾値Ｅrr
-thを設定する。該予測誤差閾値Ｅrr-th としては、十
分に大きな予測誤差値とするのが良い。ステップＳ１２
では該置数ｉが１だけインクリメントされ、ステップＳ
１３に進む。ステップＳ１３では、該置数ｉ≦ｉmax の
条件が成立するか否かの判断がなされる。ここに、ｉma
x は前記動ベクトル候補選択部２１で求めた参照ＭＶの
数である。
作を図５のフローチャートを参照して説明する。ステッ
プＳ１１では、ある置数ｉを０とし、予測誤差閾値Ｅrr
-thを設定する。該予測誤差閾値Ｅrr-th としては、十
分に大きな予測誤差値とするのが良い。ステップＳ１２
では該置数ｉが１だけインクリメントされ、ステップＳ
１３に進む。ステップＳ１３では、該置数ｉ≦ｉmax の
条件が成立するか否かの判断がなされる。ここに、ｉma
x は前記動ベクトル候補選択部２１で求めた参照ＭＶの
数である。
【００１５】ステップＳ１３の判断が肯定になると、ス
テップＳ１４に進んで、１個目の動きベクトルＭＶ
（１）を使用した時の予測誤差Ｅrr（１）が計測され
る。次いでステップＳ１５に進み、該予測誤差Ｅrr
（１）＜Ｅrr-th が成立するか否かの判断がなされる。
一般的には、この判断は肯定になってステップＳ１６に
進む。このステップＳ１６では、最適ＭＶ＝ＭＶ（１）
と置かれ、また前記予測誤差閾値Ｅrr-th は前記予測誤
差Ｅrr（１）に更新される。そして、前記ステップＳ１
２に戻って、前記ｉは１インクリメントされて、ｉ＝２
となる。そして、ステップＳ１３では、ｉが前記参照Ｍ
Ｖの数以上になったか否かが判断される。この判断が否
定の時にはステップＳ１４に進んで、前記と同じ動作が
繰り返される。なお、ステップＳ１５の判断が否定にな
った時には、ステップＳ１２に戻る。
テップＳ１４に進んで、１個目の動きベクトルＭＶ
（１）を使用した時の予測誤差Ｅrr（１）が計測され
る。次いでステップＳ１５に進み、該予測誤差Ｅrr
（１）＜Ｅrr-th が成立するか否かの判断がなされる。
一般的には、この判断は肯定になってステップＳ１６に
進む。このステップＳ１６では、最適ＭＶ＝ＭＶ（１）
と置かれ、また前記予測誤差閾値Ｅrr-th は前記予測誤
差Ｅrr（１）に更新される。そして、前記ステップＳ１
２に戻って、前記ｉは１インクリメントされて、ｉ＝２
となる。そして、ステップＳ１３では、ｉが前記参照Ｍ
Ｖの数以上になったか否かが判断される。この判断が否
定の時にはステップＳ１４に進んで、前記と同じ動作が
繰り返される。なお、ステップＳ１５の判断が否定にな
った時には、ステップＳ１２に戻る。
【００１６】以上の動作が、ステップＳ１３の判断が否
定になるまで繰り返され、該判断が肯定になると、ステ
ップＳ１７に進んで、最適予測動きベクトルＭＶが決定
される。ここに、該最適予測動きベクトルＭＶとして
は、ステップＳ１６で求められたＭＶ(i) が使用される
ことになる。該最適予測動きベクトルＭＶは、前記予測
動ベクトル周辺探索部２３に送られる。
定になるまで繰り返され、該判断が肯定になると、ステ
ップＳ１７に進んで、最適予測動きベクトルＭＶが決定
される。ここに、該最適予測動きベクトルＭＶとして
は、ステップＳ１６で求められたＭＶ(i) が使用される
ことになる。該最適予測動きベクトルＭＶは、前記予測
動ベクトル周辺探索部２３に送られる。
【００１７】次に、前記統計量測定部２４の動作を、図
６のフローチャートを参照して説明する。該統計量測定
部２４には、現画像データが入力している。ステップＳ
２１では、画像フレームのマクロブロックの番号を表す
ｉを０と置き、Ｘ、Ｙ方向の動きベクトルＭＶX 、ＭＶ
Y が０と置かれる。また、後述する値であるＭＶVXとＭ
ＶVYが共に０と置かれる。次に、ステップＳ２２に進ん
で、ｉが１だけインクリメントされる。ステップＳ２３
では、ｉ≦ｉmax が成立するか否かの判断がなされる。
ここに、ｉmax は画像１フレーム中のマクロブロックＭ
Ｂの総数である。この判断が肯定の時にはステップＳ２
４に進んで、第ｉ番目のマクロブロックのＸ、Ｙ方向の
動きベクトルＭＶX 、ＭＶY が累算される。また、ＭＶ
VXとＭＶVYが、それぞれ、式ＭＶVX＋ＭＶx(i)2 と式Ｍ
ＶVY＋ＭＶY(i)2 により求められる。前記の処理が繰り
返し行われ、ステップＳ２３の判断が否定になるとステ
ップＳ２５に進んで、Ｘ方向の平均動きベクトルＡve
Ｘ、Ｙ方向の平均動きベクトルＡveＹ、Ｘ方向の動きベ
クトルの分散ＶarＸ、およびＹ方向の動きベクトルの分
散ＶarＹが図示の式により求められる。
６のフローチャートを参照して説明する。該統計量測定
部２４には、現画像データが入力している。ステップＳ
２１では、画像フレームのマクロブロックの番号を表す
ｉを０と置き、Ｘ、Ｙ方向の動きベクトルＭＶX 、ＭＶ
Y が０と置かれる。また、後述する値であるＭＶVXとＭ
ＶVYが共に０と置かれる。次に、ステップＳ２２に進ん
で、ｉが１だけインクリメントされる。ステップＳ２３
では、ｉ≦ｉmax が成立するか否かの判断がなされる。
ここに、ｉmax は画像１フレーム中のマクロブロックＭ
Ｂの総数である。この判断が肯定の時にはステップＳ２
４に進んで、第ｉ番目のマクロブロックのＸ、Ｙ方向の
動きベクトルＭＶX 、ＭＶY が累算される。また、ＭＶ
VXとＭＶVYが、それぞれ、式ＭＶVX＋ＭＶx(i)2 と式Ｍ
ＶVY＋ＭＶY(i)2 により求められる。前記の処理が繰り
返し行われ、ステップＳ２３の判断が否定になるとステ
ップＳ２５に進んで、Ｘ方向の平均動きベクトルＡve
Ｘ、Ｙ方向の平均動きベクトルＡveＹ、Ｘ方向の動きベ
クトルの分散ＶarＸ、およびＹ方向の動きベクトルの分
散ＶarＹが図示の式により求められる。
【００１８】これらのＸ、Ｙ方向の動きベクトルの分散
ＶarＸ、ＶarＹは、前記予測動ベクトル周辺探索部２３
に送られる。
ＶarＸ、ＶarＹは、前記予測動ベクトル周辺探索部２３
に送られる。
【００１９】次に、前記探索範囲決定部２５の動作を、
図７のフローチャートを参照して説明する。該探索範囲
決定部２５には、制御部５から許容演算量パラメ−タ値
Ｐrmが出力される。そうすると、探索範囲決定部２５で
は、ステップＳ３１において、該許容演算量パラメ−タ
値Ｐrm＝１であるか否かの判断がなされる。この判断が
肯定の時にはステップＳ３２に進んで、探索範囲となる
画素数ＰN ＝０とされる。ステップＳ３３で許容演算量
パラメ−タ値Ｐrm＝２であると判断された時には、探索
範囲となる画素数ＰN ＝１〜１０とされる。以下同様
に、許容演算量パラメ−タ値Ｐrm＝３、４、５であれ
ば、該探索範囲となる画素数ＰN ＝１１〜３０、３１〜
７０、７１以上とされる。これらの探索範囲となる画素
数ＰN は前記予測動ベクトル周辺探索部２３に送られ
る。
図７のフローチャートを参照して説明する。該探索範囲
決定部２５には、制御部５から許容演算量パラメ−タ値
Ｐrmが出力される。そうすると、探索範囲決定部２５で
は、ステップＳ３１において、該許容演算量パラメ−タ
値Ｐrm＝１であるか否かの判断がなされる。この判断が
肯定の時にはステップＳ３２に進んで、探索範囲となる
画素数ＰN ＝０とされる。ステップＳ３３で許容演算量
パラメ−タ値Ｐrm＝２であると判断された時には、探索
範囲となる画素数ＰN ＝１〜１０とされる。以下同様
に、許容演算量パラメ−タ値Ｐrm＝３、４、５であれ
ば、該探索範囲となる画素数ＰN ＝１１〜３０、３１〜
７０、７１以上とされる。これらの探索範囲となる画素
数ＰN は前記予測動ベクトル周辺探索部２３に送られ
る。
【００２０】次に、該予測動ベクトル周辺探索部２３の
動作を図８を参照して説明する。ステップＳ５１では、
前記１フレームのＸ、Ｙ方向の動きベクトルの分散Ｖar
Ｘ、ＶarＹの差の絶対値がある定められた閾値Ｔh 以下
であるか否かが判断される。この判断が肯定の時には、
Ｘ、Ｙ方向の動きベクトルのばらつきがＸ、Ｙ方向にほ
ぼ同じと判断されるので、ステップＳ５２に進んで、周
辺探索形状は正方形と決定される。なお、正方形に限定
されず菱形、多角形、円形等の形状であっても良い。
動作を図８を参照して説明する。ステップＳ５１では、
前記１フレームのＸ、Ｙ方向の動きベクトルの分散Ｖar
Ｘ、ＶarＹの差の絶対値がある定められた閾値Ｔh 以下
であるか否かが判断される。この判断が肯定の時には、
Ｘ、Ｙ方向の動きベクトルのばらつきがＸ、Ｙ方向にほ
ぼ同じと判断されるので、ステップＳ５２に進んで、周
辺探索形状は正方形と決定される。なお、正方形に限定
されず菱形、多角形、円形等の形状であっても良い。
【００２１】また、ステップＳ５１の判断が否定となる
と、ステップＳ５３に進む。該ステップＳ５３では、Ｘ
方向の動きベクトルの分散ＶarＸとＹ方向の動きベクト
ルの分散ＶarＹとの差が閾値Ｔh より大きいか否かの判
断がなされ、この判断が肯定であるとステップＳ５４に
進んで周辺探索形状は横長の矩形と決定される。これ
は、動きベクトルの横方向のばらつきが大きいと考えら
れるからである。一方、前記ステップＳ５３の判断が否
定となると、ステップＳ５５に進んで、周辺探索形状は
縦長の矩形と決定される。これは、動きベクトルの縦方
向のばらつきが大きいと考えられるからである。なお、
矩形に限定されず、横長、あるいは縦長の楕円形であっ
てもよい。
と、ステップＳ５３に進む。該ステップＳ５３では、Ｘ
方向の動きベクトルの分散ＶarＸとＹ方向の動きベクト
ルの分散ＶarＹとの差が閾値Ｔh より大きいか否かの判
断がなされ、この判断が肯定であるとステップＳ５４に
進んで周辺探索形状は横長の矩形と決定される。これ
は、動きベクトルの横方向のばらつきが大きいと考えら
れるからである。一方、前記ステップＳ５３の判断が否
定となると、ステップＳ５５に進んで、周辺探索形状は
縦長の矩形と決定される。これは、動きベクトルの縦方
向のばらつきが大きいと考えられるからである。なお、
矩形に限定されず、横長、あるいは縦長の楕円形であっ
てもよい。
【００２２】ステップＳ５６では、前記予測動ベクトル
決定部２２から得られた最適予測ＭＶを起点として、前
記探索範囲決定部２５からの画素数ＰN により、探索の
広さを決定する。例えば、周辺探索形状が横長の矩形の
場合に該画素数ＰN が大きいと該矩形の面積が大きくな
る。他の周辺探索形状においても同様である。
決定部２２から得られた最適予測ＭＶを起点として、前
記探索範囲決定部２５からの画素数ＰN により、探索の
広さを決定する。例えば、周辺探索形状が横長の矩形の
場合に該画素数ＰN が大きいと該矩形の面積が大きくな
る。他の周辺探索形状においても同様である。
【００２３】ステップＳ５７では、該周辺探索形状内の
全ての動きベクトルＭＶを調査する。そして、ステップ
Ｓ５８では、この全ての動きベクトルＭＶの中から、最
適ＭＶを一つ求めて出力する。
全ての動きベクトルＭＶを調査する。そして、ステップ
Ｓ５８では、この全ての動きベクトルＭＶの中から、最
適ＭＶを一つ求めて出力する。
【００２４】以上のように、本実施形態によれば、符号
化対象となっている当該マクロブロックの左隣りのマク
ロブロックの動きベクトルだけでなく、その周辺のマク
ロブロックの動きベクトル、および該動きベクトルの平
均ベクトルを参照ＭＶとし、それらの中から予測誤差の
最小のものを最適予測ＭＶとして選び、また動きベクト
ルの分散から探索形状を決定し、許容演算量パラメ−タ
値の大きさに従って探索面積を決定するようにしている
ので、少ない演算量にもかかわらず、精度の良い動きベ
クトルを検出することができるようになる。
化対象となっている当該マクロブロックの左隣りのマク
ロブロックの動きベクトルだけでなく、その周辺のマク
ロブロックの動きベクトル、および該動きベクトルの平
均ベクトルを参照ＭＶとし、それらの中から予測誤差の
最小のものを最適予測ＭＶとして選び、また動きベクト
ルの分散から探索形状を決定し、許容演算量パラメ−タ
値の大きさに従って探索面積を決定するようにしている
ので、少ない演算量にもかかわらず、精度の良い動きベ
クトルを検出することができるようになる。
【００２５】次に、本発明の第２実施形態について、図
９のブロック図を参照して説明する。この実施形態は、
前記の実施形態に比べて、図１に動ベクトル評価部２６
を付加した点に特徴がある。該動ベクトル評価部２６
は、前記予測動ベクトル周辺探索部２３で求められた最
適ＭＶを用いて、フレームまたはフィールド間差分信号
の２乗和を計算により求め、これが所定の基準値より大
きいか小さいかの判断をする。そして、該フレームまた
はフィールド間差分信号の２乗和が所定の基準値より大
きい場合、すなわち前記最適ＭＶの精度が悪い場合に
は、制御部５は前記選択部４を従来装置側に切り替え、
再度従来方式で最適ＭＶを求めるようにする。一方、該
フレームまたはフィールド間差分信号の２乗和が所定の
基準値以下の場合には、前記最適ＭＶをそのまま出力す
る。
９のブロック図を参照して説明する。この実施形態は、
前記の実施形態に比べて、図１に動ベクトル評価部２６
を付加した点に特徴がある。該動ベクトル評価部２６
は、前記予測動ベクトル周辺探索部２３で求められた最
適ＭＶを用いて、フレームまたはフィールド間差分信号
の２乗和を計算により求め、これが所定の基準値より大
きいか小さいかの判断をする。そして、該フレームまた
はフィールド間差分信号の２乗和が所定の基準値より大
きい場合、すなわち前記最適ＭＶの精度が悪い場合に
は、制御部５は前記選択部４を従来装置側に切り替え、
再度従来方式で最適ＭＶを求めるようにする。一方、該
フレームまたはフィールド間差分信号の２乗和が所定の
基準値以下の場合には、前記最適ＭＶをそのまま出力す
る。
【００２６】したがって、本実施形態によれば、精度の
悪い動きベクトルは排除されることになり、信頼性を向
上することができる。
悪い動きベクトルは排除されることになり、信頼性を向
上することができる。
【００２７】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、符号化対象となる部分の候補動きベクトルの
中から最適の予測動きベクトルを求め、次いで動きベク
トルの探索範囲を既に求められた動きベクトルのばらつ
きを基に求め、該最適予測動きベクトルを起点として該
探索範囲を探索して最適の動きベクトルを求めるように
しているから、少い演算量で、最適の動きベクトルを精
度良く取得できるようになる。
によれば、符号化対象となる部分の候補動きベクトルの
中から最適の予測動きベクトルを求め、次いで動きベク
トルの探索範囲を既に求められた動きベクトルのばらつ
きを基に求め、該最適予測動きベクトルを起点として該
探索範囲を探索して最適の動きベクトルを求めるように
しているから、少い演算量で、最適の動きベクトルを精
度良く取得できるようになる。
【００２８】ここに、本発明者が、図２の選択部４の切
替え頻度を１対１にして最適の動きベクトルを求めた実
験結果を、図１０(a) および(b) に示す。これらの図の
横軸は探索した画素数を示し、縦軸は最適の動きベクト
ルの取得率（％）を示す。また、(a) 図は画像として、
Mobile & Calendar を用い、(b) 図は、Flower Garden
を用いた。また、これらの図中のＡ〜Ｅは、(c) 図の当
該マクロブロックの近隣のマクロブロックの動きベクト
ルを示している。また、図中のRectangle Frame は探索
形状を矩形とした場合、Square Frameは探索形状を正方
形とした場合を示している。
替え頻度を１対１にして最適の動きベクトルを求めた実
験結果を、図１０(a) および(b) に示す。これらの図の
横軸は探索した画素数を示し、縦軸は最適の動きベクト
ルの取得率（％）を示す。また、(a) 図は画像として、
Mobile & Calendar を用い、(b) 図は、Flower Garden
を用いた。また、これらの図中のＡ〜Ｅは、(c) 図の当
該マクロブロックの近隣のマクロブロックの動きベクト
ルを示している。また、図中のRectangle Frame は探索
形状を矩形とした場合、Square Frameは探索形状を正方
形とした場合を示している。
【００２９】図１０(a) 図からは、探索形状が矩形の時
には、探索画素数が２５画素程度で９０％以上の確率で
最適動きベクトルを取得でき、(b) 図からは５０画素程
度で８５％以上の確率で最適動きベクトルを取得できる
ことが分かる。
には、探索画素数が２５画素程度で９０％以上の確率で
最適動きベクトルを取得でき、(b) 図からは５０画素程
度で８５％以上の確率で最適動きベクトルを取得できる
ことが分かる。
【図１】 本発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】 本発明装置と従来装置とを切替えて使用する
場合の装置のブロック図である。
場合の装置のブロック図である。
【図３】 図１の動ベクトル候補選択部の動作を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
【図４】 当該ＭＢと、図３中のＭＶのＭＢとの関係を
示す図である。
示す図である。
【図５】 図１の予測動ベクトル決定部の動作を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
【図６】 図１の統計量測定部の動作を説明するフロー
チャートである。
チャートである。
【図７】 図１の探索範囲決定部の動作を説明するフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図８】 図１の予測動ベクトル周辺探索部の動作を説
明するフローチャートである。
明するフローチャートである。
【図９】 本発明の第２実施形態のブロック図である。
【図１０】 本発明の実験結果を示すグラフである。
【図１１】 従来の符号化装置の構成を示すブロック図
である。
である。
１…最適動きベクトル探索部、２…本発明の最適動きベ
クトル探索部、３…従来の最適動きベクトル探索部、４
…選択部、５…制御部、２１…動ベクトル候補選択部、
２２…予測動ベクトル決定部、２３…予測動ベクトル周
辺探索部、２４…統計量測定部、２５…探索範囲決定
部、２６…動ベクトル評価部。
クトル探索部、３…従来の最適動きベクトル探索部、４
…選択部、５…制御部、２１…動ベクトル候補選択部、
２２…予測動ベクトル決定部、２３…予測動ベクトル周
辺探索部、２４…統計量測定部、２５…探索範囲決定
部、２６…動ベクトル評価部。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１１年１月１１日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００４】そこで、他の方法として、前記符号化対象
のマクロブロックの直前に符号化されたマクロブロック
にて選ばれた動きベクトルを初期値として、それに近い
ベクトルのみを探索候補として探索する方法が提案され
ている。
のマクロブロックの直前に符号化されたマクロブロック
にて選ばれた動きベクトルを初期値として、それに近い
ベクトルのみを探索候補として探索する方法が提案され
ている。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００６】本発明の目的は、前記した従来技術の問題
点を除去し、少ない演算量で、精度良く最適の動きベク
トルを取得できるビデオ符号化装置を提供することにあ
る。
点を除去し、少ない演算量で、精度良く最適の動きベク
トルを取得できるビデオ符号化装置を提供することにあ
る。
Claims (7)
- 【請求項１】 動き補償予測を用いて動画像を符号化す
るビデオ符号化装置において、 符号化の対象となっている部分の動きベクトルの候補を
選択する動きベクトル候補選択手段と、 該候補の動きベクトルの中から、最適の予測動きベクト
ルを決定する最適予測動きベクトル決定手段と、 既に求められた動きベクトルを基に、画像中の動きベク
トルのばらつきの度合いを求めるばらつき度合い演算手
段と、 該ばらつき度合いを基に、動きベクトルの探索形状を求
める手段と、 前記最適予測動きベクトル決定手段で決定された予測動
きベクトルを探索の起点として、前記探索形状内の動き
ベクトルを探索し、該探索した動きベクトルの中の最適
のものを動きベクトルと決定する手段とを具備したこと
を特徴とするビデオ符号化装置。 - 【請求項２】 請求項１の各手段により最適の動きベク
トルを決定する第１の手段と、他の最適の動きベクトル
を決定する第２の手段とを具備し、該第１および第２の
手段を併用するようにしたことを特徴とするビデオ符号
化装置。 - 【請求項３】 請求項２に記載のビデオ符号化装置にお
いて、 前記第１の手段は、さらに、前記最適の動ベクトルを評
価する動ベクトル評価手段を具備し、 該動ベクトル評価手段により一定の評価を得られない時
には、前記第２の手段で最適の動ベクトルを求めるよう
にしたことを特徴とするビデオ符号化装置。 - 【請求項４】 請求項１ないし３のいずれかに記載のビ
デオ符号化装置において、 前記動きベクトル候補選択手段は、指示された許容演算
量に基づいて、符号化の対象となっている部分の近隣部
分の動きベクトルの中から、動きベクトルの候補を決定
することを特徴とするビデオ符号化装置。 - 【請求項５】 請求項１ないし４のいずれかに記載のビ
デオ符号化装置において、 前記最適予測動きベクトル決定手段は、前記した各候補
の動きベクトルを使用した時の予測誤差の最小となる動
きベクトルを最適予測動きベクトルと決定するようにし
たことを特徴とするビデオ符号化装置。 - 【請求項６】 請求項１ないし５のいずれかに記載のビ
デオ符号化装置において、 前記動きベクトルの探索形状を求める手段は、前記動き
ベクトルのばらつきが所定値以下の時には正方形とし、
該所定値より大きい時には該ばらつきの大きい方に長い
矩形としたことを特徴とするビデオ符号化装置。 - 【請求項７】 請求項１ないし６のいずれかに記載のビ
デオ符号化装置において、 前記動きベクトルの探索形状の面積を、指示された許容
演算量に基づいて決定するようにしたことを特徴とする
ビデオ符号化装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6786198A JP3646845B2 (ja) | 1998-03-03 | 1998-03-03 | ビデオ符号化装置 |
| US09/255,188 US6348954B1 (en) | 1998-03-03 | 1999-02-22 | Optimum motion vector determinator and video coding apparatus using the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6786198A JP3646845B2 (ja) | 1998-03-03 | 1998-03-03 | ビデオ符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11252571A true JPH11252571A (ja) | 1999-09-17 |
| JP3646845B2 JP3646845B2 (ja) | 2005-05-11 |
Family
ID=13357152
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6786198A Expired - Fee Related JP3646845B2 (ja) | 1998-03-03 | 1998-03-03 | ビデオ符号化装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6348954B1 (ja) |
| JP (1) | JP3646845B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7187803B2 (en) | 2003-01-10 | 2007-03-06 | Renesas Technology Corp. | Motion detecting device and search region variable-shaped motion detector |
| US7599436B2 (en) | 2004-03-18 | 2009-10-06 | Fujitsu Microelectronics Limited | Method of determining search region of motion vector and motion vector detection apparatus |
| US10616588B2 (en) | 2016-03-18 | 2020-04-07 | Fujitsu Limited | Non-transitory computer-readable storage medium, encoding processing method, and encoding processing apparatus |
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|---|---|---|---|---|
| JP3753578B2 (ja) * | 1999-12-07 | 2006-03-08 | Ｎｅｃエレクトロニクス株式会社 | 動きベクトル探索装置および方法 |
| WO2003061284A1 (en) * | 2001-12-21 | 2003-07-24 | Polycom, Inc. | Motion wake identification and control mechanism |
| US20040141555A1 (en) * | 2003-01-16 | 2004-07-22 | Rault Patrick M. | Method of motion vector prediction and system thereof |
| JP3968712B2 (ja) * | 2003-04-28 | 2007-08-29 | ソニー株式会社 | 動き予測補償装置及びその方法 |
| KR100846780B1 (ko) * | 2003-11-10 | 2008-07-16 | 삼성전자주식회사 | 움직임 벡터 추정 방법 및 장치 |
| TWI227641B (en) * | 2003-11-11 | 2005-02-01 | Mediatek Inc | Method and related apparatus for motion estimation |
| US20070127575A1 (en) * | 2003-11-11 | 2007-06-07 | Cheng-Tsai Ho | Method and related apparatus for motion estimation |
| US7609765B2 (en) * | 2004-12-02 | 2009-10-27 | Intel Corporation | Fast multi-frame motion estimation with adaptive search strategies |
| JP4375452B2 (ja) * | 2007-07-18 | 2009-12-02 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム、並びに表示装置 |
| US20090060373A1 (en) * | 2007-08-24 | 2009-03-05 | General Electric Company | Methods and computer readable medium for displaying a restored image |
| EP2768229B1 (en) * | 2009-06-18 | 2017-03-29 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Video decoding apparatus |
| US9628794B2 (en) | 2009-06-18 | 2017-04-18 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Video encoding apparatus and a video decoding apparatus |
| US20110001882A1 (en) * | 2009-07-06 | 2011-01-06 | Sony Corporation | Method and system for determining motion vectors for flat regions |
| CN102710934B (zh) | 2011-01-22 | 2015-05-06 | 华为技术有限公司 | 一种运动预测或补偿方法 |
| JP6452223B2 (ja) * | 2014-06-30 | 2019-01-16 | カシオ計算機株式会社 | 端末装置、端末制御方法及び端末制御プログラム |
| KR20170096088A (ko) * | 2016-02-15 | 2017-08-23 | 삼성전자주식회사 | 영상처리장치, 영상처리방법 및 이를 기록한 기록매체 |
| CN110662074B (zh) * | 2018-06-28 | 2021-11-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种运动矢量确定方法和设备 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2768669B2 (ja) | 1987-01-23 | 1998-06-25 | 株式会社日立製作所 | Ｔｖ信号の動き補償フレーム間符号化装置 |
| JP3019787B2 (ja) * | 1996-09-20 | 2000-03-13 | 日本電気株式会社 | 動きベクトル検出装置 |
-
1998
- 1998-03-03 JP JP6786198A patent/JP3646845B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-02-22 US US09/255,188 patent/US6348954B1/en not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
| US7187803B2 (en) | 2003-01-10 | 2007-03-06 | Renesas Technology Corp. | Motion detecting device and search region variable-shaped motion detector |
| US8019168B2 (en) | 2003-01-10 | 2011-09-13 | Renesas Electronics Corporation | Motion detecting device and search region variable-shaped motion detector |
| US7599436B2 (en) | 2004-03-18 | 2009-10-06 | Fujitsu Microelectronics Limited | Method of determining search region of motion vector and motion vector detection apparatus |
| US10616588B2 (en) | 2016-03-18 | 2020-04-07 | Fujitsu Limited | Non-transitory computer-readable storage medium, encoding processing method, and encoding processing apparatus |
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| Publication number | Publication date |
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