JPH11289538A - 動きベクトル検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクト
ルを的確に検出し得るようにする。 【解決手段】本発明は、第１のフレームから第３のフレ
ームまでの間、所望階層よりも下層において隣接するフ
レーム間におけるフイールド間の動きベクトルを順次検
出し、当該検出した動きベクトルの大きさに応じて所望
階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトル
を検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定し、
この決定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動きベ
クトルを検出することにより、単位ブロツクの動き量が
比較的大きい場合でも第３及び第２のフレーム間の動き
ベクトルを的確に検出することができ、かくして単位ブ
ロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを的確に検出
し得る動きベクトル検出方法及び装置を実現することが
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【目次】以下の順序で本発明を説明する。

【０００２】 発明の属する技術分野 従来の技術（図９） 発明が解決しようとする課題（図１０〜図１４） 課題を解決するための手段（図１〜図８） 発明の実施の形態 （１）本実施の形態による符号化装置の構成（図１及び
図２） （２）動きベクトルの検出処理（図３〜図８） （３）本実施の形態の動作及び効果（図１〜図８） （４）他の実施の形態（図１〜図８） 発明の効果

【０００３】

【発明の属する技術分野】本発明は動きベクトル検出方
法及び装置に関し、例えば映像データを符号化する際に
動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法及び装置
に適用して好適なものである。

【０００４】

【従来の技術】近年、映像データの符号化方式としてＭ
ＰＥＧ２（Moving Picture Experts Group Phase 2）と
呼ばれる方式がある。

【０００５】このＭＰＥＧ２方式は、ＩＴＵ−Ｔ（Inte
rnational Telecommunication Union-Telecommunicatio
n Standardization Secter：国際電気通信連合電気通信
標準化部門）等の機関によつて標準化され、映像データ
を符号化し、これを多重化して蓄積及び伝送する目的で
規格化されている。

【０００６】実際にこのＭＰＥＧ２方式では、映像デー
タをフレーム毎にマクロブロツクと呼ばれる単位で符号
化するように規定されており、当該映像データを高能率
符号化するための符号化方式として、Ｉ（Intra ）ピク
チヤと呼ばれる方式と、前方向と後方向との双方向の動
き補償フレーム間予測を用いるＢ（Bidirectionallypre
dictive）ピクチヤと呼ばれる方式と、前方向の動き補
償フレーム間予測を用いるＰ（Predictive）ピクチヤと
呼ばれる方式とが規定されている。

【０００７】ここで図９に示すように、例えば映像デー
タの時間的に連続するフレーム単位のデータ（以下、こ
れをフレームデータと呼ぶ）Ｔ_n 〜Ｔ_n+2 にＩピクチ
ヤ、Ｂピクチヤ又はＰピクチヤを割り当てたとすると、
当該Ｉピクチヤを割り当てたフレームデータＴ_n はその
データのみを用いて符号化し、Ｂピクチヤを割り当てた
フレームデータＴ_n+1 は時間的に過去のＩピクチヤを割
り当てたフレームデータＴ_n と時間的に未来のＰピクチ
ヤを割り当てたフレームデータＴ_n+2 とを用いてマクロ
ブロツクＭＢ単位で双方向の動き補償フレーム間予測に
より符号化し、さらにＰピクチヤを割り当てたフレーム
データＴ_n+2 は時間的に過去のＩピクチヤを割り当てた
フレームデータＴ_n を用いてマクロブロツク単位ＭＢで
前方向の動き補償フレーム間予測により符号化するよう
になされている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ところで図１０は、Ｍ
ＰＥＧ２方式が適用された符号化装置１を示し、外部か
らアナログでなる映像信号Ｓ１が入力処理部２に供給さ
れる。

【０００９】入力処理部２は、外部から供給される映像
信号Ｓ１をアナログデイジタル変換し、順次得られるフ
レームデータにＩピクチヤ、Ｂピクチヤ又はＰピクチヤ
のいずれかを割り当てた後、このフレームデータをマク
ロブロツク単位に分割して出力する。

【００１０】ここでまず符号化装置１においては、第１
の符号化処理モード時に第１及び第２の切換え器３及び
４のスイツチをそれぞれ第１の接点Ａに接続する。

【００１１】この状態において入力処理部２は、Ｉピク
チヤを割り当てたフレームデータ（以下、これを第１の
フレームデータと呼ぶ）をマクロブロツク単位に分割
し、得られた第１のマクロブロツクデータＤ１を順次第
１の切換え器３を介して離散コサイン変換（DCT:Discre
te Cosine Transform ）器５に送出する。

【００１２】離散コサイン変換器５は、第１の切換え器
３を介して与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１
を離散コサイン変換処理して離散コサイン変換係数に変
換し、これを量子化器６に送出する。

【００１３】量子化器６は、離散コサイン変換器５から
与えられる離散コサイン変換係数を、情報量制御器７か
ら与えられる対応する量子化係数に基づいて量子化し、
得られた量子化データＤ２を可変長符号化器８に送出す
ると共に、逆量子化器９に送出する。

【００１４】可変長符号化器８は、量子化器６から与え
られる量子化データＤ２を所定方式で可変長符号化し、
得られた符号化データＤ３をバツフアメモリ１０を介し
て例えば所定の記録媒体を有する記録装置（図示せず）
に送出する。

【００１５】因みに可変長符号化器８から出力される符
号化データＤ３は、バツフアメモリ１０を介して情報量
制御器７にも与えられ、これにより情報量制御器７は符
号化データＤ３のデータ量を検出し、その検出結果に基
づいて量子化係数を生成してこれを量子化器６及び逆量
子化器９に送出する。

【００１６】逆量子化器９は、量子化器６から与えられ
る量子化データＤ２を、情報量制御器７から与えられる
対応する量子化係数に基づいて逆量子化し、得られる離
散コサイン係数を逆離散コサイン変換器１１に送出す
る。

【００１７】逆離散コサイン変換器１１は、逆量子化器
９から与えられる離散コサイン係数を逆離散コサイン変
換処理することにより第１のマクロブロツクデータＤ１
に変換してこれを加算器１２に送出する。

【００１８】このとき加算器１２は、逆離散コサイン変
換器１１から与えられる第１のマクロブロツクデータＤ
１をそのままフレームメモリ構成でなる画像メモリ１３
に送出し、かくして画像メモリ１３内に第１のマクロブ
ロツクデータＤ１を順次格納し、第１のフレームデータ
を再構成する。

【００１９】この後この符号化装置１では、入力処理部
２から１フレーム分の第１のマクロブロツクデータＤ１
が全て出力されると、第２の符号化処理モードに移り、
第１及び第２の切換え器３及び４のスイツチを第２の接
点Ｂに接続する。

【００２０】この状態において入力処理部２は、Ｂピク
チヤ又はＰピクチヤを割り当てたフレームデータ（以
下、これを第２のフレームデータと呼ぶ）をマクロブロ
ツク単位に分割し、得られた第２のマクロブロツクデー
タＤ４を動きベクトル検出器１４に送出すると共に、減
算器１５に送出する。

【００２１】動きベクトル検出器１４は、入力処理部２
から第２のマクロブロツクデータＤ４が与えられると、
画像メモリ１３からこれに格納されている、当該第２の
マクロブロツクデータＤ４に対して時間的に過去又は未
来の所定の第１又は第２のフレームデータを参照データ
Ｄ５として読み出す。そして動きベクトル検出器１４
は、画像メモリ１３から読み出した参照データＤ５と第
２のマクロブロツクデータＤ４とに基づいて当該第２の
マクロブロツクデータＤ４の動きベクトルを求め、これ
を動きベクトルデータＤ６として動き補償器１６に送出
する。

【００２２】動き補償器１６は、動きベクトル検出器１
４から動きベクトルデータＤ６が与えられると、このと
き画像メモリ１３から参照データＤ５を読み出し、当該
読み出した参照データＤ５から動きベクトルデータＤ６
に基づいて、第２のマクロブロツクデータＤ４と最も一
致するブロツクデータを取り出し、これを動き補償デー
タＤ７として減算器１５に送出する。

【００２３】これにより減算器１５は、入力処理部２か
ら与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４から、動
き補償器１６から与えられる動き補償データＤ７を減算
し、得られる差分データＤ８を第１の切換え器３を介し
て離散コサイン変換器５に送出する。

【００２４】そしてこの後符号化装置１では、上述した
第１の符号化処理モード時と同様にして差分データＤ８
を離散コサイン変換器５及び量子化器６を順次介して量
子化データＤ９を生成し、これを可変長符号化器８に送
出する。

【００２５】このとき可変長符号化器８においては、動
きベクトル検出器１４から動きベクトルデータＤ６が与
えられており、量子化器６から与えられる量子化データ
Ｄ９と共にこれに対応する動きベクトルデータＤ６も可
変長符号化し、これら可変長符号化した量子化データＤ
９及び動きベクトルデータＤ６を符号化データＤ１０と
してバツフアメモリ１０を介して出力する。

【００２６】また量子化器６から出力される量子化デー
タＤ９は、逆量子化器９及び逆離散コサイン変換器１１
を順次介して複合されることにより差分データＤ８に変
換されて加算器１２に与えられる。

【００２７】このとき加算器１２には、動き補償器１６
から第２の切換え器４を介して対応する動き補償データ
Ｄ７が与えられており、これにより加算器１２は差分デ
ータＤ８と、動き補償データＤ７とを加算して第２のマ
クロブロツクデータＤ４を生成し、これを画像メモリ１
３に送出する。

【００２８】画像メモリ１３内には、加算器１２から出
力される第２のマクロブロツクデータＤ４が順次格納さ
れ、これにより第２のフレームデータを再構成すること
ができる。ただしこのとき画像メモリ１３には、Ｐピク
チヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４
のみが格納され、Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマ
クロブロツクデータＤ４は動き補償フレーム間予測に参
照データとして用いられないことから格納されないよう
になされている。

【００２９】このようにして符号化装置１では、入力処
理部２から１フレーム分の第２のマクロブロツクデータ
Ｄ４が全て出力されると、この第２のマクロブロツクデ
ータＤ４に続いて入力処理部２から出力される第１又は
第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４に応じて第１
の符号化処理モードに移り、又は第２の符号化処理モー
ドを継続し、この後上述した処理を実行することにより
映像信号Ｓ１を符号化処理することができる。

【００３０】ところで動きベクトル検出器１４では、動
きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４
に基づく画像（以下、これをマクロブロツク画像と呼
ぶ）と、当該マクロブロツク画像が位置する１フレーム
分の画像（以下、これを原画像と呼ぶ）よりも時間的に
例えば２フレーム過去の参照データＤ５（第１又は第２
のフレームデータ）に基づく画像（以下、これを参照原
画像と呼ぶ）とからそれぞれ画素数を減らすように縮小
してなる階層画像を生成し、これら階層画像と、マクロ
ブロツク画像及び参照原画像とを階層的に用いて動きベ
クトルを検出する。

【００３１】実際上この動きベクトル検出器１４は、図
１１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、例えば水平方向に
16画素及び垂直方向に16ラインでなるマクロブロツク画
像ＭＧ１上で各画素位置を（ｉ，ｊ）と表し、このマク
ロブロツク画像ＭＧ１上でトツプフイールドｔｆ及びボ
トムフイールドｂｆの低域成分ｌｆ_(q,r) を次式

【００３２】

【数１】

【００３３】で表されるように、フイールド毎に水平方
向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置
（ｑ，ｒ）でそれぞれ水平方向に２画素及び垂直方向に
２ラインでなる対応するブロツク内の４画素の輝度デー
タｄの平均値を算出するようにして求めることにより、
これらトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆ
の低域成分でなる階層画像（以下、これを第１の基本階
層画像と呼ぶ）ＫＧ１を生成する。

【００３４】またこの動きベクトル検出器１４は、図１
２（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、参照原画像上で第１
の基本階層画像ＫＧ１に対する第１の探索領域ＴＲ１の
位置を決定し、この第１の探索領域ＴＲ１のトツプフイ
ールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分Ｌｆ
_(q,r) を次式

【００３５】

【数２】

【００３６】で表されるように、フイールド毎に水平方
向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置
（ｑ，ｒ）でそれぞれ水平方向に２画素及び垂直方向に
２ラインでなる対応するブロツク内の４画素の輝度デー
タＤの平均値を算出するようにして求めることにより、
これらトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆ
の低域成分でなる階層画像（以下、これを第１の参照階
層画像と呼ぶ）ＳＧ１を生成する。

【００３７】因みに上述した（１）式及び（２）式で
は、変数ｆｉに「０」を代入することによりトツプフイ
ールドｔｆの低域成分を求めることができると共に、当
該変数ｆｉに「１」を代入することによりボトムフイー
ルドｂｆの低域成分を求めることができる。

【００３８】次いで動きベクトル検出器１４では、図１
３に示すように、第１段階の動きベクトル検出処理にお
いて、第１の参照階層画像ＳＧ１内を第１の基本階層画
像ＫＧ１によつてサーチしながら順次ブロツクマツチン
グする。

【００３９】このとき動きベクトル検出器１４は、第１
の基本階層画像ＫＧ１と、これに第１の参照階層画像Ｓ
Ｇ１内で対応させた第１のブロツク階層画像ＢＫ１とに
おいて、この第１の基本階層画像ＫＧ１のトツプフイー
ルドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ１_(q,r) を次式

【００４０】

【数３】

【００４１】で表されるように、当該第１の基本階層画
像ＫＧ１のトツプフイールドｔｆの各低域成分と、第１
のブロツク階層画像ＢＫ１のそれぞれ対応させた低域成
分との差分の絶対値の総和を算出するようにして求め
る。

【００４２】また第１の基本階層画像ＫＧ１のボトムフ
イールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ１_(q,r) を次式

【００４３】

【数４】

【００４４】で表されるように、当該第１の基本階層画
像ＫＧ１のボトムフイールドｂｆの各低域成分と、第１
のブロツク階層画像ＢＫ１のそれぞれ対応させた低域成
分との差分の絶対値の総和を算出するようにして求め
る。

【００４５】そして第１の基本階層画像ＫＧ１と第１の
ブロツク階層画像ＢＫ１とのフレーム間の予測誤差ｂｄ
ｆ１_(q,r) を次式

【００４６】

【数５】

【００４７】で表されるように、対応する予測誤差ｂｄ
ｔ１_(q,r) 及び予測誤差ｂｄｂ１_(q,r) 同士を順次加算
するようにして求め、当該求めた予測誤差ｂｄｆ１
_(q,r) の値が最も最小となるときの第１のブロツク階層
画像ＢＫ１を検出する。これによりこの動きベクトル検
出器１４は、この検出した第１のブロツク階層画像ＢＫ
１を第１の基本階層画像ＫＧ１と最も一致するものと判
断し、これら第１のブロツク階層画像ＢＫ１と第１の基
本階層画像ＫＧ１との間の動き量に基づいて２フレーム
間の動きベクトルＭＶａ１を階層画像レベルで検出す
る。

【００４８】続いてこの動きベクトル検出器１４は、図
１４に示すように、第２段階の動きベクトル検出処理に
おいて、上述した第１段階の動きベクトル検出処理にお
いて検出した動きベクトル（以下、これを第１段階の動
きベクトルと呼ぶ）ＭＶａ１に基づいて、参照原画像Ｆ
Ｇ１上で第２の探索領域ＴＲ２の位置を決定する。

【００４９】そしてこの動きベクトル検出器１４は、第
２の探索領域ＴＲ２内をマクロブロツク画像ＭＧ１でサ
ーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、
当該マクロブロツク画像ＭＧ１とこれに第２の探索領域
ＴＲ２内で対応させた第１のブロツク画像ＢＧ１とにお
いて、このマクロブロツク画像ＭＧ１のトツプフイール
ドｔｆに対する予測誤差ＢＤｔ_(m,n) を次式

【００５０】

【数６】

【００５１】で表されるように、当該マクロブロツク画
像ＭＧ１のトツプフイールドｔｆの各画素位置（ｉ，
ｊ）の輝度データｄと、第１のブロツク画像ＢＧ１のそ
れぞれ対応させた画素位置（ｍ，ｎ）の輝度データＤと
の差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。

【００５２】またこのマクロブロツク画像ＭＧ１のボト
ムフイールドｂｆに対する予測誤差ＢＤｂ_(m,n) を次式

【００５３】

【数７】

【００５４】で表されるように、当該マクロブロツク画
像ＭＧ１のボトムフイールドｂｆの各画素位置（ｉ，
ｊ）の輝度データｄと、第１のブロツク画像ＢＧ１のそ
れぞれ対応させた画素位置（ｍ，ｎ）の輝度データＤと
の差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。

【００５５】そしてマクロブロツク画像ＭＧと第１のブ
ロツク画像ＢＧ１とのフレーム間の予測誤差ＢＤｆ
_(m,n) を次式

【００５６】

【数８】

【００５７】で表されるように、対応する予測誤差ＢＤ
ｔ_(m,n) 及び予測誤差ＢＤｂ_(m,n) 同士を順次加算する
ようにして求め、当該求めた予測誤差ＢＤｆ_(m,n) の値
が最も最小となるときの第１のブロツク画像ＢＧ１を検
出する。これによりこの動きベクトル検出器１４は、検
出した第１のブロツク画像ＢＧ１をマクロブロツク画像
ＭＧ１と最も一致するものと判断し、これら第１のブロ
ツク画像ＢＧ１とマクロブロツク画像ＭＧ１との間の動
き量に基づいて原画像レベルで第１段階の動きベクトル
ＭＶａ１を補正するような動きベクトルＭＶａ２を検出
する。

【００５８】かくしてこの動きベクトル検出器１４は、
次式

【００５９】

【数９】

【００６０】で表されるように、階層画像を生成する際
に欠落した画素を補うように第１段階の動きベクトルＭ
Ｖａ１を２倍にし、これに第２段階の動きベクトル検出
処理において検出した動きベクトル（以下、これを第２
段階の動きベクトルと呼ぶ）ＭＶａ２を加算することに
よりマクロブロツク画像ＭＧ１の最終的な２フレーム間
の動きベクトルＭＶａ３を検出する。

【００６１】ところで、一般的に動きベクトルを検出す
るためには予測誤差の演算量が膨大になるにもかかわら
ずに、上述したような動きベクトル検出処理では、階層
的に動きベクトルを検出することから、第１の探索領域
ＴＲ１の大きさを比較的小さくすることができると共
に、第２の探索領域ＴＲ２の大きさも第１段階の動きベ
クトルＭＶａ１に基づいて決定することにより比較的小
さくすることができ、これにより予測誤差の演算量を大
幅に削減できる利点がある。

【００６２】ところがこの動きベクトル検出処理では、
動きベクトル検出対象のマクロブロツク画像ＭＧ１の動
き量が比較的大きいと、当該マクロブロツク画像ＭＧ１
から生成した第１の基本階層画像ＫＧ１と最も一致する
ブロツク階層画像ＢＫ１がその第１の探索領域ＴＲ１を
越えて位置してしまい、第１段階の動きベクトルＭＶａ
１を的確に検出し難くなる問題があつた。すなわちこの
動きベクトル検出器１４では、マクロブロツク画像ＭＧ
１の動き量が比較的大きいと最終的な動きベクトルＭＶ
ａ３の検出精度が大幅に低下する問題があつた。

【００６３】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを
的確に検出し得る動きベクトル検出方法及び装置を提案
しようとするものである。

【００６４】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、動きベクトル検出方法において、
第１のフレームから第２のフレームの１フレーム前の第
３のフレームまでの間、隣接するフレーム間又は当該隣
接するフレーム間におけるフイールド間の動きベクトル
を順次検出する第１のステツプと、当該第１のステツプ
において検出した動きベクトルの大きさに応じて第３及
び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探
索領域の大きさ及び位置を決定する第２のステツプと、
第２のステツプの決定に基づいて第３及び第２のフレー
ム間の動きベクトルを検出する第３のステツプとを設け
るようにした。

【００６５】この結果、第１のステツプにおいて検出し
た動きベクトルの大きさに応じて第３及び第２のフレー
ム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ
及び位置を決定することから、単位ブロツクの動き量が
比較的大きい場合でも第３及び第２のフレーム間におい
て動きベクトルを的確に検出することができる。

【００６６】また本発明においては、動きベクトル検出
方法において、第１のフレームから第２のフレームの１
フレーム前の第３のフレームまでの間、所望階層よりも
下層において隣接するフレーム間におけるフイールド間
の動きベクトルを順次検出する第１のステツプと、当該
第１のステツプにおいて検出した動きベクトルの大きさ
に応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の
動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位
置を決定する第２のステツプと、当該第２のステツプの
決定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動きベクト
ルを検出する第３のステツプとを設けるようにした。

【００６７】この結果、第１のステツプにおいて検出し
た動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３
及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための
探索領域の大きさ及び位置を決定することから、単位ブ
ロツクの動き量が比較的大きい場合でも第３及び第２の
フレーム間において動きベクトルを的確に検出すること
ができる。

【００６８】さらに本発明においては、動きベクトル検
出装置において、第１のフレームから第２のフレームの
１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレ
ーム間又は当該隣接するフレーム間におけるフイールド
間の動きベクトルを順次検出する第１の動きベクトル検
出手段と、当該第１の動きベクトル検出手段によつて検
出された動きベクトルの大きさに応じて第３及び第２の
フレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の
大きさ及び位置を決定する決定手段と、当該決定手段の
決定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動きベクト
ルを検出する第２の動きベクトル検出手段とを設けるよ
うにした。

【００６９】この結果、第１の動きベクトル検出手段に
よつて検出した動きベクトルの大きさに応じて第３及び
第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索
領域の大きさ及び位置を決定することから、単位ブロツ
クの動き量が比較的大きい場合でも第３及び第２のフレ
ーム間の動きベクトルを的確に検出することができる。

【００７０】さらに本発明においては、動きベクトル検
出装置において、第１のフレームから第２のフレームの
１フレーム前の第３のフレームまでの間、所望階層より
も下層において隣接するフレーム間におけるフイールド
間の動きベクトルを順次検出する第１の動きベクトル検
出手段と、当該第１の動きベクトル検出手段によつて検
出された動きベクトルの大きさに応じて所望階層におけ
る第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出する
ための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段
と、当該決定手段の決定に基づいて第３及び第２のフレ
ーム間の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検
出手段とを設けるようにした。

【００７１】この結果、第１の動きベクトル検出手段に
よつて検出した動きベクトルの大きさに応じて所望階層
における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検
出するための探索領域の大きさ及び位置を決定すること
から、単位ブロツクの動き量が比較的大きい場合でも第
３及び第２のフレーム間の動きベクトルを的確に検出す
ることができる。

【００７２】

【発明の実施の形態】以下図面について、本発明の一実
施の形態を詳述する。

【００７３】（１）本実施の形態による符号化装置の構
成 図９との対応部分に同一符号を付して示す図１におい
て、２０は全体として本実施の形態による符号化装置を
示し、動きベクトル検出器２１の構成を除いて従来の符
号化装置１と同様に構成されている。

【００７４】この符号化装置２０において動きベクトル
検出器２１は、入力処理部２から与えられる第１及び第
２のマクロブロツクデータＤ１及びＤ４を参照データと
して用い、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツ
クデータＤ４の動き量に応じた階層的な動きベクトル検
出処理を実行することにより、当該第２のマクロブロツ
クデータＤ４の動き量が比較的大きい場合でも動きベク
トルを的確に検出し得るようになされている。

【００７５】この場合図２に示すように、動きベクトル
検出回路２１においては、全体がＣＰＵ２２によつて制
御されており、まず第１の符号化処理モード時、第３及
び第４の切換え器２３及び２４のスイツチをそれぞれ第
１の接点Ａに接続する。

【００７６】この状態において入力処理部２から順次出
力される第１のマクロブロツクデータＤ１は、フレーム
メモリ構成でなる原画像メモリ２５に供給されると共
に、第３の切換え器２３を介して階層画像生成器２６に
供給される。

【００７７】このとき原画像メモリ２５は、第１のアド
レス生成器２７からアドレス情報が与えられており、こ
れにより入力処理部２から順次与えられる第１のマクロ
ブロツクデータＤ１をアドレス情報によつて指定された
アドレス位置に書き込み、第１のフレームデータを再構
成する。

【００７８】また階層画像生成器２６は、入力処理部２
から与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１に基づ
いてその低域成分及び高域成分でなる参照階層ブロツク
データＤ１０を生成してこれを第４の切換え器２４を介
してフレームメモリ構成でなる階層画像メモリ２８に送
出する。

【００７９】階層画像メモリ２８は、このとき第２のア
ドレス生成器２９からアドレス情報が与えられており、
これにより階層画像生成器２６から順次与えられる参照
階層ブロツクデータＤ１０をアドレス情報によつて指定
されたアドレス位置に書き込む。

【００８０】またこの動きベクトル検出器２１では、第
２の符号化処理モード時、第３及び第４の切換え器２３
及び２４のスイツチを第１の接点Ａに接続したままの状
態において、入力処理部２から第２のマクロブロツクデ
ータＤ４が原画像メモリ２５に供給されると共に、第３
の切換え器２３を介して階層画像生成器２６に供給され
る。

【００８１】原画像メモリ２５は、入力処理部２から与
えられる第２のマクロブロツクデータＤ４を、第１のア
ドレス生成器２７から与えられるアドレス情報によつて
指定されたアドレス位置に書き込む。

【００８２】階層画像生成器２６は、上述した参照階層
ブロツクデータＤ１０の生成時と同様にして、入力処理
部２から与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４に
基づいてその低域成分及び高域成分でなる参照階層ブロ
ツクデータＤ１０を生成し、これを第４の切換え器２４
を介して階層画像メモリ２８に送出する。

【００８３】これにより階層画像メモリ２８は、階層画
像生成器２６から与えられる参照階層ブロツクデータＤ
１０を第２のアドレス生成器２９から与えられるアドレ
ス情報によつて指定されたアドレス位置に書き込む。

【００８４】そしてこの動きベクトル検出器２１では、
入力処理部２から与えられる１つの第２のマクロブロツ
クデータＤ４に対して上述した処理が終了すると、第２
の符号化処理モードから第１の動きベクトル検出処理モ
ードに移つて第１段階の動きベクトル検出処理を開始
し、第３及び第４の切換え器２３及び２４のスイツチを
第２の接点Ｂに接続する。

【００８５】この状態において原画像メモリ２５は、第
２の符号化処理モード時に格納した第２のマクロブロツ
クデータＤ４を第１のアドレス生成器２７から与えられ
るアドレス情報に基づいて読み出し、当該読み出した第
２のマクロブロツクデータＤ４を動きベクトル検出対象
として原画像予測誤差演算器３０に送出すると共に第３
の切換え器２３を介して階層画像生成器２６に送出す
る。

【００８６】階層画像生成器２６は、原画像メモリ２５
から与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４に基づ
いてその低域成分及び高域成分でなる基本階層ブロツク
データＤ１１を生成してこれを第４の切換え器２４を介
して階層画像予測誤差演算器３１に送出する。

【００８７】このとき第２のアドレス生成器２９には、
ＣＰＵ２２から第２のマクロブロツクデータＤ４に基づ
くマクロブロツク画像の原画像上での位置情報が与えら
れると共に、前方向又は後方向のいずれの動き補償フレ
ーム間予測を実行するのかを表す予測方向情報が与えら
れる。

【００８８】これにより第２のアドレス生成器２９は、
この位置情報及び予測方向情報に基づいて、動きベクト
ル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４よりも時
間的に例えば１フレーム過去の１フレーム分の各参照階
層ブロツクデータＤ１０に基づく画像（以下、これを第
２の参照階層画像と呼ぶ）上で第３の探索領域の大きさ
及び位置を決定し、当該第３の探索領域内に位置する参
照階層ブロツクデータＤ１０を選定する。そしてその選
定した参照階層ブロツクデータＤ１０に対するアドレス
情報を生成してこれを階層画像メモリ２８に送出する。

【００８９】これにより階層画像メモリ２８は、第２の
アドレス生成器２９から与えられるアドレス情報に基づ
いて、指定されたアドレス位置に書き込まれている参照
階層ブロツクデータＤ１０を第１の参照ブロツクデータ
Ｄ１２として読み出して階層画像予測誤差演算器３１に
送出する。

【００９０】そして階層画像予測誤差演算器３１は、階
層画像生成器２６から与えられた基本階層ブロツクデー
タＤ１１からその低域成分のみを取り出し、当該取り出
した低域成分と、階層画像メモリ２８から与えられた第
１の参照ブロツクデータＤ１２とに基づいてブロツクマ
ツチングすることにより最下層における隣接するフレー
ム間の対応するフイールド間の動きベクトルを第１段階
の動きベクトルとして検出し、これを第１の動きベクト
ルデータＤ１３として第２のアドレス生成器２９及び原
画像予測誤差演算器３０並びに判定処理器３２に送出す
る。

【００９１】このようにして動きベクトル検出器２１で
は、第１段階の動きベクトルを検出すると、第１の動き
ベクトル検出処理モードから第２の動きベクトル検出処
理モードに移り、第２段階の動きベクトル検出処理を開
始する。

【００９２】このとき選定処理器３２は、階層画像予測
誤差演算器３１から与えられた第１の動きベクトルデー
タＤ１３に基づいて得られる第１段階の動きベクトルの
大きさが予め設定された所定の比較値よりも大きいか否
かを判断し、この判断結果に応じて、第１段階の動きベ
クトルの大きさに応じて予め設定された２種類の第２段
階の動きベクトル検出処理内容のうち対応する処理内容
を指定する選定結果情報を第２のアドレス生成器２９及
び階層画像予測誤差演算器３１に送出する。

【００９３】この場合第２のアドレス生成器２９は、選
定処理器３２から与えられる選定結果情報に基づいて第
１段階の動きベクトルが比較的小さい場合に応じた動き
ベクトル検出処理内容が指定されたときには、階層画像
予測誤差演算器３１から与えられる第１の動きベクトル
データＤ１３に基づいて、第２の参照階層画像よりも時
間的にさらに例えば１フレーム過去の１フレーム分の各
参照階層ブロツクデータＤ１０に基づく画像（以下、こ
れを第３の参照階層画像と呼ぶ）上で予め設定された領
域の比較的狭い第４の探索領域の位置を決定する。

【００９４】これに対して第２のアドレス生成器２９
は、選定結果情報に基づいて第１段階の動きベクトルが
比較的大きい場合に応じた動きベクトル検出処理内容が
指定されたときには、当該第１の動きベクトルデータＤ
１３に基づいて第３の参照階層画像の低域成分でなる画
像（以下、これを第４の参照階層画像と呼ぶ）上で予め
設定された領域の比較的広い第５の探索領域の位置を決
定する。

【００９５】そして第２のアドレス生成器２９は、決定
した第４又は第５の探索領域内に位置する参照階層ブロ
ツクデータＤ１０を選定し、この選定した参照ブロツク
データＤ１０に対するアドレス情報を生成してこれを階
層画像メモリ２８に送出する。

【００９６】これにより階層画像メモリ２８は、第２の
アドレス生成器２９から与えられるアドレス情報に基づ
いて指定されたアドレス位置に書き込まれている参照階
層ブロツクデータＤ１０を第２の参照ブロツクデータＤ
１４として読み出して階層画像予測誤差演算器３１に送
出する。

【００９７】階層画像予測誤差演算器３１は、基本階層
ブロツクデータＤ１１と、階層画像メモリ２８から与え
られた第２の参照ブロツクデータＤ１４とに基づいてブ
ロツクマツチングすることにより最下層よりも上層にお
ける隣接するフレーム間の動きベクトルを第２段階の動
きベクトルとして検出し、これを第２の動きベクトルデ
ータＤ１５として第１のアドレス生成器２７及び原画像
予測誤差演算器３０に送出する。

【００９８】続いてこの動きベクトル検出器２１では、
第２段階の動きベクトルを検出すると、第２の動きベク
トル検出処理モードから第３の動きベクトル検出処理モ
ードに移つて第３段階の動きベクトル検出処理を開始す
る。

【００９９】このとき第１のアドレス生成器２７は、階
層画像予測誤差演算器３１から与えられる第２の動きベ
クトルデータＤ１５に基づいて、第３の参照階層画像に
対応する（動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツ
クデータＤ４よりも時間的に２フレーム分離れている）
参照原画像上で第６の探索領域の大きさ及び位置を決定
し、当該第６の探索領域内に位置する第１又は第２のマ
クロブロツクデータＤ１又はＤ４を選定する。そしてこ
の選定した第１又は第２のマクロブロツクデータＤ１又
はＤ４に対するアドレス情報を生成してこれを原画像メ
モリ２５に送出する。

【０１００】これにより原画像メモリ２５は、第１のア
ドレス生成器２７から与えられるアドレス情報に基づい
て指定されたアドレス位置に書き込まれている第１又は
第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４を第３の参照
ブロツクデータＤ１６として読み出して原画像予測誤差
演算器３０に送出する。

【０１０１】原画像予測誤差演算器３０は、第２のマク
ロブロツクデータＤ４と、第３の参照ブロツクデータＤ
１６とに基づいてブロツクマツチングすることにより原
画像レベルにおける第２段階の動きベクトルを補正する
ような第３段階の動きベクトルを検出する。

【０１０２】そして原画像予測誤差演算器３０は、階層
画像予測誤差演算器３１から与えられた第１段階及び第
２段階の動きベクトルと、第３段階の動きベクトルとに
基づいて第２のマクロブロツクデータＤ４の最終的な２
フレーム間の動きベクトルを検出し、これを動きベクト
ルデータＤ１７として動き補償器１６及び可変長符号化
器８に送出する。

【０１０３】かくしてこの動きベクトル検出器２１にお
いては、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツク
データＤ４の最終的な２フレーム間の動きベクトルを検
出すると、第３の動きベクトル検出処理モードから再び
第２の符号化処理モードに移つて第３及び第４の切換え
器２３及び２４のスイツチをそれぞれ第１の接点Ａに接
続し、この状態において入力処理部２から１つの第２の
マクロブロツクデータＤ４が与えられる。

【０１０４】そしてこの動きベクトル検出器２１では、
この後入力処理部２から１つの第２のマクロブロツクデ
ータＤ４が与えられる毎に上述した第２の符号化処理モ
ードから第３の動きベクトル検出処理モードまでの動き
ベクトル検出処理を順次繰り返し、かくして第２のマク
ロブロツクデータＤ４の動き量に応じて動きベクトルを
検出する。

【０１０５】（２）動きベクトル検出処理 実際上この動きベクトル検出器２１では、第１の動きベ
クトル検出処理モード時に、階層画像生成器２６により
動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ
４のトツプフイールド及びボトムフイールドのデータか
らそれぞれ低域成分と高域成分とを取り出すようにして
基本階層ブロツクデータＤ１１を生成する。

【０１０６】すなわち階層画像生成器２６は、図３
（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、第２のマクロブロツクデ
ータＤ４に基づくマクロブロツク画像ＭＧ２上でトツプ
フイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分ｌ
ｆ’_(q,r) を次式

【０１０７】

【数１０】

【０１０８】で表されるように、フイールド毎に水平方
向に４画素おき及び垂直方向に４ラインおきの各位置で
それぞれ水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインでな
る対応するブロツク内の16画素の輝度データｄの平均値
を算出するようにして求めると共に、マクロブロツク画
像ＭＧ２上でトツプフイールドｔｆ及びボトムフイール
ドｂｆの高域成分ａｆ’_(q,r) を次式

【０１０９】

【数１１】

【０１１０】で表されるように、フイールド毎に水平方
向に４画素おき及び垂直方向に４ラインおきの各位置で
それぞれ水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインでな
る対応するブロツク内の16画素の輝度データｄの平均値
を算出し、その平均値と当該ブロツク内の各画素の輝度
データｄとの差分の絶対値の平均値を算出するようにし
て求めることにより、水平方向に４画素及び垂直方向に
４ラインの低域成分（図３（Ｂ））と、水平方向に４画
素及び垂直方向に４ラインの高域成分（図３（Ｃ））と
からなる基本階層ブロツクデータＤ１１を生成する。

【０１１１】因みにこの階層画像生成器２６は、第１及
び第２の符号化処理モード時に参照用の第１又は第２の
マクロブロツクデータＤ１又はＤ４のトツプフイールド
及びボトムフイールドのデータからもそれぞれ低域成分
と高域成分とを取り出すようにして参照階層ブロツクデ
ータＤ１０を生成する。

【０１１２】すなわち階層画像生成器２６は、図４
（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、参照用の第１又は第２の
マクロブロツクデータＤ１又はＤ４に基づくマクロブロ
ツク画像ＭＧ３上でトツプフイールドｔｆ及びボトムフ
イールドｂｆの低域成分Ｌｆ’_(q,r) を次式

【０１１３】

【数１２】

【０１１４】で表されるように、フイールド毎に水平方
向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置で
それぞれ水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインでな
る対応するブロツク内の16画素の輝度データＤの平均値
を算出するようにして求めると共に、マクロブロツク画
像ＭＧ３上でトツプフイールドｔｆ及びボトムフイール
ドｂｆの高域成分Ａｆ’_(q,r) を次式

【０１１５】

【数１３】

【０１１６】で表されるように、フイールド毎に水平方
向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置で
それぞれ水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインでな
る対応するブロツク内の16画素の輝度データＤの平均値
を算出し、その平均値と当該ブロツク内の各画素の輝度
データＤとの差分の絶対値の平均値を算出するようにし
て求めることにより、水平方向に８画素及び垂直方向に
８ラインの低域成分（図４（Ｂ））と、水平方向に８画
素及び垂直方向に８ラインの高域成分（図４（Ｃ））と
からなる参照階層ブロツクデータＤ１０を生成する。

【０１１７】因みに上述した（10）式及び（12）式で
は、変数ｆｉに「０」を代入することによりトツプフイ
ールドｔｆの低域成分を求めることができると共に、当
該変数ｆｉに「１」を代入することによりボトムフイー
ルドｂｆの低域成分を求めることができる。また上述し
た（11）式及び（13）式では、変数ｆｉに「０」を代入
することによりトツプフイールドｔｆの高域成分を求め
ることができると共に、当該変数ｆｉに「１」を代入す
ることによりボトムフイールドｂｆの高域成分を求める
ことができる。

【０１１８】そしてこの動きベクトル検出器２１におい
て第１の動きベクトル検出処理モード時、図５に示すよ
うに、第２のアドレス生成器２９は、位置情報及び予測
方向情報に基づいて、第２の参照階層画像ＳＧ２上で、
基本階層ブロツクデータＤ１１のトツプフイールドｔｆ
の低域成分に基づく画像（以下、これを第２の基本階層
画像と呼ぶ）ＫＧ２の所定の１つの角ｗ１と対応する位
置を中心とした例えば水平方向Ｓｘに±８画素及び垂直
方向Ｓｙに±８ラインでなる第３の探索領域ＴＲ３を決
定する。

【０１１９】これにより階層画像予測誤差演算器３１
は、第３の探索領域ＴＲ３内を第２の基本階層画像ＫＧ
２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングする
ことにより、当該第２の基本階層画像ＫＧ２と、これに
第３の探索領域ＴＲ３内で対応させた第２のブロツク階
層画像ＢＫ２との（トツプフイールドｔｆに対する）予
測誤差ｂｄｔ２_(q,r) を次式

【０１２０】

【数１４】

【０１２１】で表されるように、この第２の基本階層画
像ＫＧ２内の各低域成分と、ブロツク階層画像ＢＫ２内
のそれぞれ対応させた低域成分との差分の絶対値の総和
を算出するようにして求める。

【０１２２】これにより階層画像予測誤差演算器３１
は、順次求めた予測誤差ｂｄｔ２_(q,r) が最小となると
きの第２のブロツク階層画像ＢＫ２を検出し、当該検出
した第２のブロツク階層画像ＢＫ２と、第２の基本階層
画像ＫＧ２との間の動き量に基づいて、最下層における
隣接するフレーム間の対応するフイールド間の第１段階
の動きベクトルＭＶｂ１を比較的粗く検出する。

【０１２３】次いで動きベクトル検出器２１において第
２の動きベクトル検出処理モード時、選定処理器３２
は、例えば第３の探索領域ＴＲ３の水平方向の画素数
（例えば±８画素）を所定の比較値とするように予め設
定されており、当該比較値と第１段階の動きベクトルＭ
Ｖｂ１のｘ成分の絶対値とを比較する。

【０１２４】すなわちこの選定処理器３２は、次式

【０１２５】

【数１５】

【０１２６】で表されるように、第１段階の動きベクト
ルＭＶｂ１のｘ成分ｍｘの絶対値と、比較値Ｓｘｔとを
比較した結果、当該第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の
ｘ成分ｍｘの絶対値が比較値Ｓｘｔよりも小さいときに
は、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的小さい
と判断し、この判断結果に応じて、予め設定された領域
の大きさの異なる第４の探索領域（領域が狭い）と第５
の探索領域（領域が広い）とのうち領域の狭い第４の探
索領域を選定すると共に、当該判断結果に応じた動きベ
クトルの検出処理内容を選定する。

【０１２７】これに対してこの選定処理器３２は、次式

【０１２８】

【数１６】

【０１２９】で表されるように、第１段階の動きベクト
ルＭＶｂ１のｘ成分ｍｘの絶対値と、比較値Ｓｘｔとを
比較した結果、当該第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の
ｘ成分ｍｘの絶対値が比較値Ｓｘｔ以上のときには、マ
クロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きいと判断
し、この判断結果に応じて第４の探索領域と第５の探索
領域とのうち領域の広い第５の探索領域を選定すると共
に、当該判断結果に応じた動きベクトル検出処理内容を
選定する。

【０１３０】ここでまず選定処理器３２が第４の探索領
域を選定した場合、図６に示すように、第２のアドレス
生成器２９は、選定結果情報に基づいて、第３の参照階
層画像ＳＧ３上で第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の終
点ｗ２と対応する位置に例えば水平方向Ｓｘに±８画素
及び垂直方向Ｓｙに±８ラインでなる（第３の探索領域
ＴＲ３と同じ大きさでなる）第４の探索領域ＴＲ４の中
心位置を重ねるようにして当該第４の探索領域ＴＲ４の
位置を決定する。

【０１３１】これにより階層画像予測誤差演算器３１
は、選定された処理内容に応じて、第４の探索領域ＴＲ
４内を基本階層ブロツクデータＤ１１に基づく画像（以
下、これを第３の基本階層画像と呼ぶ）ＫＧ３によつて
サーチしながら順次ブロツクマツチングすることによ
り、当該第３の基本階層画像ＫＧ３と、これに第４の探
索領域ＴＲ４内で対応させた第３のブロツク階層画像Ｂ
Ｋ３とにおいて、この第３の基本階層画像ＫＧ３のトツ
プフイールドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ３_(q,r)を次
式

【０１３２】

【数１７】

【０１３３】で表されるように、第３の基本階層画像Ｋ
Ｇ３のトツプフイールドｔｆの各低域成分と、第３のブ
ロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた低域成分と
の差分の絶対値の総和と、当該第３の基本階層画像ＫＧ
３のトツプフイールドｔｆの各高域成分と、第３のブロ
ツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた高域成分との
差分の絶対値の総和とを加算するようにして求める。

【０１３４】また第３の基本階層画像ＫＧ３のボトムフ
イールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ３_(q,r) を次式

【０１３５】

【数１８】

【０１３６】で表されるように、この第３の基本階層画
像ＫＧ３のボトムフイールドｂｆの各低域成分と、第３
のブロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた低域成
分との差分の絶対値の総和と、当該第３の基本階層画像
ＫＧ３のボトムフイールドｂｆの各高域成分と、第３の
ブロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた高域成分
との差分の絶対値の総和とを加算するようにして求め
る。

【０１３７】そして第１の基本階層画像ＫＧ３とこれに
対応させた第３のブロツク階層画像ＢＫ３とのフレーム
間の予測誤差ｂｄｆ３_(q,r) を次式

【０１３８】

【数１９】

【０１３９】で表されるように、対応する予測誤差ｂｄ
ｔ３_(q,r) 及び予測誤差ｂｄｂ３_(q,r) 同士を順次加算
するようにして求め、当該求めた予測誤差ｂｄｆ３
_(q,r) が最小となるときの第３のブロツク階層画像ＢＫ
３を検出する。

【０１４０】これによりこの階層画像予測誤差演算器３
１は、検出した第３のブロツク階層画像ＢＫ３と第３の
基本階層画像ＫＧ３との間の動き量に基づいて、最下層
よりも上層における隣接するフレーム間（第２及び第３
の参照階層画像ＳＧ２及びＳＧ３間）の第２段階の動き
ベクトルＭＶｂ２１を第１段階の動きベクトルＭＶｂ１
よりも検出精度を向上させて検出する。

【０１４１】これに対して選定処理器３２が第５の探索
領域を選定した場合、図７に示すように、第２のアドレ
ス生成器２９は、選定結果情報に基づいて、第３の参照
階層画像ＳＧ３の低域成分のみでなる第４の参照階層画
像ＳＧ４上で第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の終点ｗ
２に対応する位置に例えば水平方向２Ｓｘに±16画素及
び垂直方向Ｓｙに±８ラインでなる（第３の探索領域Ｔ
Ｒ３の水平方向Ｓｘを２倍にした大きさでなる）第５の
探索領域ＴＲ５の中心位置を重ねるようにして当該第５
の探索領域ＴＲ５の位置を決定する。

【０１４２】この場合階層画像予測誤差演算器３１は、
選定された処理内容に応じて第５の探索領域ＴＲ５内
を、第３の基本階層画像ＫＧ３の低域成分のみでなる画
像（以下、これを第４の基本階層画像と呼ぶ）ＫＧ４に
よつてサーチしながら順次ブロツクマツチングする。

【０１４３】これにより階層画像予測誤差演算器３１
は、このとき第４の基本階層画像ＫＧ４と、これに第５
の探索領域ＴＲ５内で対応させた第４のブロツク階層画
像ＢＫ４とにおいて、当該第４の基本階層画像ＫＧ４の
トツプフイールドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ４_(q,r)
を次式

【０１４４】

【数２０】

【０１４５】で表されるように、第４の基本階層画像Ｋ
Ｇ４のトツプフイールドｔｆの各低域成分と、第４のブ
ロツク階層画像ＢＫ４のそれぞれ対応させた低域成分と
の差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。

【０１４６】また第４の基本階層画像ＫＧ４のボトムフ
イールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ４_(q,r) を次式

【０１４７】

【数２１】

【０１４８】で表されるように、第４の基本階層画像Ｋ
Ｇ４のボトムフイールドｂｆの各低域成分と、第４のブ
ロツク階層画像ＢＫ４のそれぞれ対応させた低域成分と
の差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。

【０１４９】そして第４の基本階層画像ＫＧ４と第４の
ブロツク階層画像ＢＫ４とのフレーム間の予測誤差ｂｄ
ｆ４_(q,r) を次式

【０１５０】

【数２２】

【０１５１】で表されるように、対応する予測誤差ｂｄ
ｔ４_(q,r) 及び予測誤差ｂｄｂ４_(q,r) 同士を順次加算
するようにして求め、当該求めた予測誤差ｂｄｆ４
_(q,r) が最小となるときの第４のブロツク階層画像ＢＫ
４を検出し、当該検出した第４のブロツク階層画像ＢＫ
４と第４の基本階層画像ＫＧ４との間の動き量に基づい
て最下層よりも上層における隣接するフレーム間の第２
段階の動きベクトルＭＶｂ２２を第１段階の動きベクト
ルＭＶｂ１よりも検出精度を向上させ、かつ第２段階の
動きベクトルＭＶｂ２１よりも検出精度をわずかに下げ
て検出する。

【０１５２】このようにして第１段階の動きベクトルＭ
Ｖｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔよりも小さいときには、
領域の比較的狭い第４の探索領域ＴＲ４内を低域成分及
び高域成分でなる第３の基本階層画像ＫＧ３によつてサ
ーチしながら順次ブロツクマツチングするようにして第
２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を比較的高精度に検出
し、また第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比
較値Ｓｘｔ以上のときには、領域の比較的広い第５の探
索領域ＴＲ５内を低域成分のみでなる第４の基本階層画
像ＫＧ４によつてサーチしながら順次ブロツクマツチン
グするようにして第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を
ある程度精度を低下させて検出する。

【０１５３】このようにしてこの動きベクトル検出器２
１は、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じ
て処理内容が変わつても、予測誤差の演算量をほぼ同等
にして第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２
２を検出し得るようになされている。

【０１５４】続いてこの動きベクトル検出器２１におい
て第３の動きベクトル検出処理モード時、図８に示すよ
うに、第１のアドレス生成器２７は、動きベクトル検出
対象の第２のマクロブロツクデータＤ４に対応する原画
像ＦＧ２よりも時間的に例えば２フレーム過去の参照原
画像ＦＧ３上で、先に検出した第２段階の動きベクトル
ＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２のいずれか一方の終点ｗ３と
対応する位置を中心として、参照階層ブロツクデータＤ
１０を生成する際に欠落した画素を補うように例えば水
平方向に±１画素及び垂直方向に±１ラインでなる第６
の探索領域ＴＲ６を決定する。

【０１５５】これにより原画像予測誤差演算器３０は、
第６の探索領域ＴＲ６内を動きベクトル検出対象の第２
のマクロブロツクデータＤ４に基づくマクロブロツク画
像ＭＧ２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチン
グすることにより、上述した（６）式、（７）式及び
（８）式を用いて当該マクロブロツク画像ＭＧ２に第６
の探索領域ＴＲ６内で順次対応させた第２のブロツク画
像ＢＧ２のうち、このマクロブロツク画像ＭＧ２と最も
一致する第２のブロツク画像ＢＧ２を検出し、当該検出
した第２のブロツク画像ＢＧ２とマクロブロツク画像Ｍ
Ｇ２との間の動き量に基づいて原画像レベルで第２段階
の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２を補正するよ
うな第３段階の動きベクトルＭＶｂ３を検出する。

【０１５６】そして原画像予測誤差演算器３０は、マク
ロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的小さいために上
述した第２段階の動きベクトル検出処理において、第２
段階の動きベクトルＭＶｂ２１を検出している場合、次
式

【０１５７】

【数２３】

【０１５８】で表されるように、階層画像を生成する際
に欠落した画素を補うように、第１段階の動きベクトル
ＭＶｂ１と第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１との加算
結果を２倍にし、これに第３段階の動きベクトルＭＶｂ
３を加算することにより当該マクロブロツク画像ＭＧ２
の最終的な２フレーム間の動きベクトルＭＶＢ１を検出
する。

【０１５９】またマクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が
比較的大きいために上述した第２段階の動きベクトル検
出処理において、第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を
検出している場合には、次式

【０１６０】

【数２４】

【０１６１】で表されるように、階層画像を生成する際
に欠落した画素を補うように、第１段階の動きベクトル
ＭＶｂ１と第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２との加算
結果を２倍にし、これに第３段階の動きベクトルＭＶｂ
３を加算することにより当該マクロブロツク画像ＭＧ２
の最終的な２フレーム間の動きベクトルＭＶＢ２を検出
する。

【０１６２】かくしてこの動きベクトル検出器２１で
は、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量の大きさに応じ
て第２の動きベクトル検出処理モードの処理内容を換え
ることにより、当該マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量
が比較的大きい場合でも最終的な動きベクトルを的確に
検出し得るようになされている。

【０１６３】なおこの実施の形態の場合、動きベクトル
検出器２１では、Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマ
クロブロツクデータＤ４の動きベクトルを検出すると
き、前方向又は後方向のいずれか一方の動きベクトル検
出処理によつて検出した第１段階の動きベクトルに基づ
いて第４又は第５の探索領域ＴＲ４又はＴＲ５のいずれ
か一方を選定するようになされており、これによりＢピ
クチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ
４の動きベクトルを検出するときの予測誤差の演算量が
増大することを防止し得るようになされている。

【０１６４】またこの実施の形態の場合、動きベクトル
検出器２１では、Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマ
クロブロツクデータＤ４を参照用として用いる際に、動
きベクトル検出処理の第１段階でのみ用いることから、
当該Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツク
データＤ４からはトツプフイールドｔｆのデータの低域
成分のみでなる参照階層ブロツクデータを生成するよう
になされており、これにより参照階層ブロツクデータを
格納する階層画像メモリ２８の記憶容量を低減化してい
る。

【０１６５】（３）本実施の形態の動作及び効果 以上の構成において、この符号化装置２０の動きベクト
ル検出器２１では、第１の動きベクトル検出処理モード
時に第２の参照階層画像ＳＧ２上で第３の探索領域ＴＲ
３の大きさ及び位置を決定し、当該第３の探索領域ＴＲ
３内を第２の基本階層画像ＫＧ２によつてサーチしなが
ら順次ブロツクマツチングすることにより最下層の隣接
するフレーム間におけるフイールド間の第１段階の動き
ベクトルＭＶｂ１を比較的粗く検出する。

【０１６６】次いで動きベクトル検出器２１では、第２
の動きベクトル検出処理モード時に第１段階の動きベク
トルＭＶｂ１の大きさに応じて第４の探索領域ＴＲ４又
は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方と処理内容とを
選定する。

【０１６７】そして第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の
大きさが比較値Ｓｘｔよりも小さい場合には、マクロブ
ロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的小さいと判断し、第
３の参照階層画像ＳＧ３上で第４の探索領域ＴＲ４の位
置を決定し、当該第４の探索領域ＴＲ４内を第３の基本
階層画像ＫＧ３によつてサーチしながら順次ブロツクマ
ツチングすることにより最下層よりも上層における隣接
するフレーム間の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を
検出する。

【０１６８】これに対して第１段階の動きベクトルＭＶ
ｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ以上の場合には、マクロブ
ロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きいと判断し、第
４の参照階層画像ＳＧ４上で第５の探索領域ＴＲ５の位
置を決定し、当該第４の探索領域ＴＲ４２内を第４の基
本階層画像ＫＧ４によつてサーチしながら順次ブロツク
マツチングすることにより最下層よりも上層における隣
接するフレーム間の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２
を検出する。

【０１６９】続いて動きベクトル検出器２１では、第３
の動きベクトル検出処理モード時に第２段階の動きベク
トルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２に基づいて、参照原画像
ＦＧ３上で第６の探索領域ＴＲ６の大きさ及び位置を決
定し、当該第６の探索領域ＴＲ６内をマクロブロツク画
像ＭＧ２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチン
グすることにより、第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１
又はＭＶｂ２２を補正するような第３段階の動きベクト
ルＭＶｂ３を検出する。

【０１７０】そして動きベクトル検出器２１では、第１
段階及び第２段階並びに第３段階の動きベクトルＭＶｂ
１及びＭＶｂ２１並びにＭＶｂ３、又は第１段階及び第
２段階並びに第３段階の動きベクトルＭＶｂ１及びＭＶ
ｂ２２並びにＭＶｂ３に基づいてマクロブロツク画像Ｍ
Ｇ２の最終的な２フレーム間の動きベクトルを検出す
る。

【０１７１】従つてこの動きベクトル検出器２１では、
第２段階の動きベクトル検出処理において、第１段階の
動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて第４の探索領域
ＴＲ４又は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方を選定
して用いることから、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き
量の大きさに応じて第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１
又はＭＶｂ２２を的確に検出することができる。

【０１７２】またこの動きベクトル検出器２１では、第
１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ
よりも小さいときには低域成分及び高域成分を用いて第
２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を検出し、これに対し
て第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓ
ｘｔ以上のときには、低域成分のみを用いて第２段階の
動きベクトルＭＶｂ２２を検出することから、これら２
種類の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１及びＭＶｂ２
２の検出するための予測誤差の演算量をほぼ同等にする
ことができる。

【０１７３】さらにこの動きベクトル検出器２１では、
２種類の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１及びＭＶｂ
２２をそれぞれ同じ回路で検出することから、マクロブ
ロツク画像ＭＧ２の動き量に応じて動きベクトルを検出
し分けるために回路規模が増大することを防止すること
ができる。

【０１７４】さらにこの動きベクトル検出器２１では、
動きベクトルをマクロブロツク単位で検出するようにし
たことにより、原画像ＦＧ２上で動きのある部分のみの
動きベクトルを的確に検出することができる。

【０１７５】以上の構成によれは、最下層における第３
の探索領域ＴＲ３内を第２の基本階層画像ＫＧ２によつ
てサーチしながらブロツクマツチングすることにより隣
接する２フレーム間におけるフイールド間の第１段階の
動きベクトルＭＶｂ１を検出し、当該検出した第１段階
の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて最下層よりも
上層において第４の探索領域ＴＲ４又は第５の探索領域
ＴＲ５のいずれか一方と処理内容とを選定して第２段階
の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２のいずれか一
方を検出するようにしたことにより、マクロブロツク画
像ＭＧ２の動き量が比較的大きい場合でも第２段階の動
きベクトルＭＶｂ２２を的確に検出し、この結果として
最終的な動きベクトルＭＶＢ２も的確に検出することが
でき、かくしてマクロブロツク画像ＭＧ２の動き量に係
わらず動きベクトルを的確に検出し得る動きベクトル検
出方法及び動きベクトル検出装置を実現することができ
る。

【０１７６】（４）他の実施の形態 なお上述の実施の形態においては、動きベクトル検出器
２１により動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツ
クデータＤ４の２フレーム間の動きベクトルを検出する
ようにした場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデー
タＤ４の少なくとも２フレーム間の動きベクトルを検出
するようにしても良い。

【０１７７】この場合動きベクトル検出器２１では、求
めるフレームの１フレーム前までは第１段階の動きベク
トル検出処理により隣接するフレーム間におけるフイー
ルド間の第１段階の動きベクトルを順次検出し、求める
フレーム及びその１フレーム前のフレーム間の第２段階
の動きベクトルを第２段階の動きベクトル検出処理によ
り最下層よりも上層において検出する。このようにした
場合でも上述した実施の形態と同様の効果を得ることが
できる。

【０１７８】また上述の実施の形態においては、動きベ
クトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４の２
フレーム間の動きベクトルを階層画像を用いて検出する
ようにした場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデー
タＤ４の少なくとも２フレーム間の動きベクトルを源画
像レベルで検出するようにしても良い。

【０１７９】すなわちこの場合には、求めるフレームの
１フレーム前までは隣接するフレーム間又は当該フレー
ム間におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出
し、当該検出した動きベクトルの大きさに応じて求める
フレーム及びその１フレーム前のフレーム間における探
索領域の広さを決定してこの求めるフレーム及びその１
フレーム前のフレーム間の動きベクトル検出し、このよ
うにして求めた各動きベクトルを合成するようにして最
終的な少なくとも２フレーム間の動きベクトルを検出す
るようにしても良く、この場合にも、動きベクトル検出
対象の第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量に応じ
て動きベクトルを適確に検出することができる。

【０１８０】さらに上述の実施の形態においては、第１
の動きベクトル検出処理モード時にトツプフイールドｔ
ｆの低域成分でなる第２の基本階層画像ＫＧ２を用いる
ようにした場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、第２の基本階層画像ＫＧ２に代えてボトムフイール
ドｂｆの低域成分のみ、トツプフイールドｔｆの高域成
分のみ、又はボトムフイールドｂｆの高域成分のみでな
る画像を用いて第１段階の動きベクトルＭＶｂ１を検出
するようにしても良い。

【０１８１】さらに上述の実施の形態においては、第１
段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ以
上のときに低域成分のみを用いて第２段階の動きベクト
ルＭＶｂ２２を検出するようにした場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、このときに高域成分のみを
用いて第２段階の動きベクトルを検出するようにしても
良い。

【０１８２】さらに上述の実施の形態においては、本発
明をＭＰＥＧ２が適用された符号化装置２０に適用する
ようにした場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、ＭＰＥＧ１のフレーム構造が適用された符号化装置
や動きベクトル検出装置に適用するようにしても良い。

【０１８３】さらに上述の実施の形態においては、動き
ベクトル検出器２１において第３の動きベクトル検出処
理モードから第２の符号化処理モードに移つたときに第
３及び第４の切換え器２３及び２４のスイツチをそれぞ
れ第１の接点Ａに接続するようにした場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、第２の動きベクトル検出
処理モードから第３の動きベクトル検出処理モードに移
つたときに第３及び第４の切換え器２３及び２４のスイ
ツチをそれぞれ第１の接点Ａに接続するようにしても良
く、これにより第３段階の動きベクトル検出処理を実行
しながら、第２の符号化処理モード時の第２のマクロブ
ロツクデータＤ４に対する処理を実行することができ
る。

【０１８４】さらに上述の実施の形態においては、第１
段階の動きベクトルＭＶｂ１の水平方向の画素数を所定
の比較値Ｓｘｔとするようにした場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、第１段階の動きベクトルＭ
Ｖｂ１の垂直方向の画素数や、所定のしきい値等のよう
に、この他種々の値を比較値とすることができる。

【０１８５】さらに上述の実施の形態においては、第１
段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさと比較値Ｓｘｔと
の比較結果に基づいて予め設定された第４の探索領域Ｔ
Ｒ４又は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方を選定す
るようにした場合について述べたが、本発明はこれに限
らず、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じ
て探索領域の広さを決定するようにしても良い。

【０１８６】さらに上述の実施の形態においては、第１
のフレームから第２のフレームの１フレーム前の第３の
フレームまでの間、所望階層よりも下層において隣接す
るフレーム間におけるフイールド間の動きベクトルを順
次検出する第１の動きベクトル検出手段として、階層画
像予測誤差演算器３１及び階層画像生成器２６を適用す
るようにした場合について述べたが、本発明はこれに限
らず、第１のフレームから第２のフレームの１フレーム
前の第３のフレームまでの間、所望階層よりも下層にお
いて隣接するフレーム間におけるフイールド間の動きベ
クトルを順次検出することができれば、この他種々の第
１の動きベクトル検出手段を適用するようにしても良
い。

【０１８７】さらに上述の実施の形態においては、第１
の動きベクトル検出手段によつて検出された動きベクト
ルＭＶｂ１の大きさに応じて所望階層における第３及び
第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索
領域の大きさ及び位置を決定する決定手段として選定処
理器３２及び第２のアドレス生成器２９を適用するよう
にした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、
第１の動きベクトル検出手段によつて検出された動きベ
クトルＭＶｂ１の大きさに応じて所望階層における第３
及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための
探索領域の大きさ及び位置を決定することができれば、
この他種々の決定手段を適用するようにしても良い。

【０１８８】さらに上述の実施の形態においては、決定
手段の決定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動き
ベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段として
階層画像予測誤差演算器３１を適用するようにした場合
について述べたが、本発明はこれに限らず、決定手段の
決定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動きベクト
ルを検出することができれば、この他種々の第２の動き
ベクトル検出手段を適用するようにしても良い。

【０１８９】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、第１のフ
レームから第３のフレームまでの間、隣接するフレーム
間又は当該隣接するフレーム間におけるフイールド間の
動きベクトルを順次検出し、当該検出した動きベクトル
の大きさに応じて第３及び第２のフレーム間の動きベク
トルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定
し、この決定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動
きベクトルを検出するようにしたことにより、単位ブロ
ツクの動き量が比較的大きい場合でも第３及び第２のフ
レーム間の動きベクトルを的確に検出することができ、
かくして単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクト
ルを的確に検出し得る動きベクトル検出方法を実現する
ことができる。

【０１９０】また第１のフレームから第３のフレームま
での間、所望階層よりも下層において隣接するフレーム
間におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出し、
当該検出した動きベクトルの大きさに応じて所望階層に
おける第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出
するための探索領域の大きさ及び位置を決定し、この決
定に基づいて第３及び第２のフレーム間の動きベクトル
を検出するようにしたことにより、単位ブロツクの動き
量が比較的大きい場合でも第３及び第２のフレーム間の
動きベクトルを的確に検出することができ、かくして単
位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを的確に
検出し得る動きベクトル検出方法を実現することができ
る。

【０１９１】さらに動きベクトル検出装置において、第
１のフレームから第２のフレームの１フレーム前の第３
のフレームまでの間、隣接するフレーム間又は当該隣接
するフレーム間におけるフイールド間の動きベクトルを
順次検出する第１の動きベクトル検出手段と、当該第１
の動きベクトル検出手段によつて検出された動きベクト
ルの大きさに応じて第３及び第２のフレーム間の動きベ
クトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決
定する決定手段と、当該決定手段の決定に基づいて第３
及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出する第２の
動きベクトル検出手段とを設けるようにしたことによ
り、単位ブロツクの動き量が比較的大きい場合でも第３
及び第２のフレーム間の動きベクトルを的確に検出する
ことができ、かくして単位ブロツクの動き量に係わらず
に動きベクトルを的確に検出し得る動きベクトル検出装
置を実現することができる。

【０１９２】さらに第１のフレームから第２のフレーム
の１フレーム前の第３のフレームまでの間、所望階層よ
りも下層において隣接するフレーム間におけるフイール
ド間の動きベクトルを順次検出する第１の動きベクトル
検出手段と、当該第１の動きベクトル検出手段によつて
検出された動きベクトルの大きさに応じて所望階層にお
ける第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出す
るための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段
と、当該決定手段の決定に基づいて第３及び第２のフレ
ーム間の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検
出手段とを設けるようにしたことにより、単位ブロツク
の動き量が比較的大きい場合でも第３及び第２のフレー
ム間の動きベクトルを的確に検出することができ、かく
して単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを
的確に検出し得る動きベクトル検出装置を実現すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による符号化装置の回路構成の一実施の
形態を示すブロツク図である。

【図２】本発明による動きベクトル検出器の回路構成の
一実施の形態を示すブロツク図である。

【図３】基本階層ブロツクデータの生成の説明に供する
略線的概略図である。

【図４】参照階層ブロツクデータの生成の説明に供する
略線的概略図である。

【図５】第１段階の動きベクトル検出処理の説明に供す
る略線的概略図である。

【図６】第１段階の動きベクトルが小さいときの第２段
階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図
である。

【図７】第１段階の動きベクトルが大きいときの第２段
階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図
である。

【図８】第３段階の動きベクトル検出処理の説明に供す
る略線的概略図である。

【図９】ＭＰＥＧ２方式による一般的な符号化方式の説
明に供する略線的概略図である。

【図１０】従来の符号化装置の回路構成を示すブロツク
図である。

【図１１】従来の第１の基本階層画像の生成の説明に供
する略線的概略図である。

【図１２】従来の第１の参照階層画像の生成の説明に供
する略線的概略図である。

【図１３】従来の第１段階の動きベクトル検出処理の説
明に供する略線的概略図である。

【図１４】従来の第２段階の動きベクトル検出処理の説
明に供する略線的概略図である。

【符号の説明】

２０……符号化装置、２１……動きベクトル検出器、２
６……階層画像生成器、２８……階層画像メモリ、２９
……第２のアドレス生成器、３１……階層画像予測誤差
演算器、３２……選定処理器、Ｄ１……第１のマクロブ
ロツクデータ、Ｄ４……第２のマクロブロツクデータ、
Ｄ１０……参照階層ブロツクデータ、Ｄ１１……基本階
層ブロツクデータ、Ｄ１２……第１の参照ブロツクデー
タ、Ｄ１３……第１の動きベクトルデータ、Ｄ１４……
第２の参照ブロツクデータ、Ｄ１５……第２の動きベク
トルデータ、Ｄ１６……第３の参照ブロツクデータ、Ｄ
１７……動きベクトルデータ、ＭＶｂ１……第１段階の
動きベクトル、ＭＶｂ２１、ＭＶｂ２２……第２段階の
動きベクトル、ＭＶｂ３……第３段階の動きベクトル、
ＭＧ２……マクロブロツク画像、ＦＧ２……原画像、Ｆ
Ｇ３……参照原画像、ＳＧ２……第２の参照階層画像、
ＳＧ３……第３の参照階層画像、ＳＧ４……第４の参照
階層画像、ＫＧ２……第２の基本階層画像、ＫＧ３……
第３の基本階層画像、ＫＧ４……第４の基本階層画像、
ＢＫ２……第２のブロツク階層画像、ＢＫ３……第３の
ブロツク階層画像、ＢＫ４……第４のブロツク階層画
像、ＢＧ２……第２のブロツク画像、ＴＲ３……第３の
探索領域、ＴＲ４……第４の探索領域、ＴＲ５……第５
の探索領域、ＴＲ６……第６の探索領域。

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】符号化対象の映像データから分割された所
   定の単位ブロツクの第１のフレームから少なくとも２フ
   レーム以上後の第２のフレームまでの動きベクトルを検
   出する動きベクトル検出方法において、 上記第１のフレームから上記第２のフレームの１フレー
   ム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間又
   は当該隣接するフレーム間におけるフイールド間の動き
   ベクトルを順次検出する第１のステツプと、 上記第１のステツプにおいて検出した上記動きベクトル
   の大きさに応じて上記第３及び第２のフレーム間の動き
   ベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を
   決定する第２のステツプと、 上記第２のステツプの上記決定に基づいて上記第３及び
   第２のフレーム間の上記動きベクトルを検出する第３の
   ステツプとを具えることを特徴とする動きベクトル検出
   方法。
2. 【請求項２】上記第２のステツプでは、 上記第１のステツプにおいて検出した上記動きベクトル
   の大きさを所定の比較値と比較して得られる比較結果に
   基づいて上記探索領域の大きさ及び位置を決定すること
   を特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出方法。
3. 【請求項３】上記第２のステツプでは、 上記単位ブロツクに双方向の動き補償フレーム間予測を
   用いる符号化方式が割り当てられている場合、上記第１
   のステツプにおいて検出した前方向の上記動きベクトル
   又は後方向の上記動きベクトルのいずれか一方の大きさ
   に応じて上記探索領域の大きさ及び位置を決定すること
   を特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出方法。
4. 【請求項４】符号化対象の映像データから分割された所
   定の単位ブロツクの所望階層における第１のフレームか
   ら少なくとも２フレーム以上後の第２のフレームまでの
   動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法におい
   て、 上記第１のフレームから上記第２のフレームの１フレー
   ム前の第３のフレームまでの間、上記所望階層よりも下
   層において隣接するフレーム間におけるフイールド間の
   動きベクトルを順次検出する第１のステツプと、 上記第１のステツプにおいて検出した上記動きベクトル
   の大きさに応じて上記所望階層における上記第３及び第
   ２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領
   域の大きさ及び位置を決定する第２のステツプと、 上記第２のステツプの上記決定に基づいて上記第３及び
   第２のフレーム間の上記動きベクトルを検出する第３の
   ステツプとを具えることを特徴とする動きベクトル検出
   方法。
5. 【請求項５】上記第２のステツプでは、 上記第１のステツプにおいて検出した上記動きベクトル
   の大きさを所定の比較値と比較して得られる比較結果に
   基づいて上記探索領域の大きさ及び位置を決定すること
   を特徴とする請求項４に記載の動きベクトル検出方法。
6. 【請求項６】上記第２のステツプでは、 上記単位ブロツクに双方向の動き補償フレーム間予測を
   用いる符号化方式が割り当てられている場合、上記第１
   のステツプにおいて検出した前方向の上記動きベクトル
   又は後方向の上記動きベクトルのいずれか一方の大きさ
   に応じて上記探索領域の大きさ及び位置を決定すること
   を特徴とする請求項４に記載の動きベクトル検出方法。
7. 【請求項７】上記第２のステツプでは、 上記第１のステツプにおいて検出した上記動きベクトル
   の大きさが上記比較値よりも大きい場合には、上記探索
   領域を当該第１のステツプにおいて検出した上記動きベ
   クトルの大きさが上記比較値よりも小さい場合の上記探
   索領域よりも広くし、かつ上記所望階層において上記動
   きベクトルを検出するために用いる階層画像のデータ量
   を、上記第１のステツプにおいて検出した上記動きベク
   トルの大きさが上記比較値よりも小さい場合に上記所望
   階層において上記動きベクトルを検出するために用いる
   階層画像のデータ量よりも低減させることを特徴とする
   請求項５に記載の動きベクトル検出方法。
8. 【請求項８】符号化対象の映像データから分割された所
   定の単位ブロツクの第１のフレームから少なくとも２フ
   レーム以上後の第２のフレームまでの動きベクトルを検
   出する動きベクトル検出装置において、 上記第１のフレームから上記第２のフレームの１フレー
   ム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間又
   は当該隣接するフレーム間におけるフイールド間の動き
   ベクトルを順次検出する第１の動きベクトル検出手段
   と、 上記第１の動きベクトル検出手段によつて検出された上
   記動きベクトルの大きさに応じて上記第３及び第２のフ
   レーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大
   きさ及び位置を決定する決定手段と、 上記決定手段の上記決定に基づいて上記第３及び第２の
   フレーム間の上記動きベクトルを検出する第２の動きベ
   クトル検出手段とを具えることを特徴とする動きベクト
   ル検出装置。
9. 【請求項９】上記決定手段は、 上記第１の動きベクトル検出手段によつて検出された上
   記動きベクトルの大きさを所定の比較値と比較して得ら
   れる比較結果に基づいて上記探索領域の大きさ及び位置
   を決定することを特徴とする請求項８に記載の動きベク
   トル検出装置。
10. 【請求項１０】上記決定手段は、 上記単位ブロツクに双方向の動き補償フレーム間予測を
    用いる符号化方式が割り当てられている場合、上記第１
    の動きベクトル検出手段によつて検出された前方向の上
    記動きベクトル又は後方向の上記動きベクトルのいずれ
    か一方の大きさに応じて上記探索領域の大きさ及び位置
    を決定することを特徴とする請求項８に記載の動きベク
    トル検出装置。
11. 【請求項１１】符号化対象の映像データから分割された
    所定の単位ブロツクの所望階層における第１のフレーム
    から少なくとも２フレーム以上後の第２のフレームまで
    の動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置におい
    て、 上記第１のフレームから上記第２のフレームの１フレー
    ム前の第３のフレームまでの間、上記所望階層よりも下
    層において隣接するフレーム間におけるフイールド間の
    動きベクトルを順次検出する第１の動きベクトル検出手
    段と、 上記第１の動きベクトル検出手段によつて検出された上
    記動きベクトルの大きさに応じて上記所望階層における
    上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出す
    るための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段
    と、 上記決定手段の上記決定に基づいて上記第３及び第２の
    フレーム間の上記動きベクトルを検出する第２の動きベ
    クトル検出手段とを具えることを特徴とする動きベクト
    ル検出装置。
12. 【請求項１２】上記決定手段は、 上記第１の動きベクトル検出手段によつて検出された上
    記動きベクトルの大きさを所定の比較値と比較して得ら
    れる比較結果に基づいて上記探索領域の大きさ及び位置
    を決定することを特徴とする請求項１１に記載の動きベ
    クトル検出装置。
13. 【請求項１３】上記決定手段は、 上記単位ブロツクに双方向の動き補償フレーム間予測を
    用いる符号化方式が割り当てられている場合、上記第１
    の動きベクトル検出手段によつて検出された前方向の上
    記動きベクトル又は後方向の上記動きベクトルのいずれ
    か一方の大きさに応じて上記探索領域の大きさ及び位置
    を決定することを特徴とする請求項１１に記載の動きベ
    クトル検出装置。
14. 【請求項１４】上記決定手段は、 上記第１の動きベクトル検出手段によつて検出された各
    上記動きベクトルの大きさが上記比較値よりも大きい場
    合には、上記探索領域を当該第１の動きベクトル検出手
    段において検出した上記動きベクトルの大きさが上記比
    較値よりも小さい場合の上記探索領域よりも広くし、か
    つ上記所望階層において上記動きベクトルを検出するた
    めに用いる階層画像のデータ量を、上記第１の動きベク
    トル検出手段において検出した上記動きベクトルの大き
    さが上記比較値よりも小さい場合に上記所望階層におい
    て上記動きベクトルを検出するために用いる階層画像の
    データ量よりも低減させることを特徴とする請求項１２
    に記載の動きベクトル検出装置。