JPH11289544A - 動き検出装置およびその方法 - Google Patents
動き検出装置およびその方法Info
- Publication number
- JPH11289544A JPH11289544A JP9040798A JP9040798A JPH11289544A JP H11289544 A JPH11289544 A JP H11289544A JP 9040798 A JP9040798 A JP 9040798A JP 9040798 A JP9040798 A JP 9040798A JP H11289544 A JPH11289544 A JP H11289544A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- macroblock
- pixel data
- image
- motion vector
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Color Television Systems (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 小規模な装置構成で、高い画像圧縮率を達成
できる動きベクトルを高速に生成できる動き検出装置お
よびその方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 基準画像の画像特性パラメータＳ５２に
基づいて、動きベクトルの検出時における色差成分の必
要度に応じた選択制御信号Ｓ５３がＣＰＵ５３からセレ
クタ５４およびプロセッサアレー５６に出力される。プ
ロセッサアレー５６では、選択制御信号Ｓ５３に応じた
割合で輝度成分の画素データと色差成分の画素データと
を混在させた基準画像のマクロブロックと、参照画像の
マクロブロックとの差分値に応じた動きベクトル決定基
準値ＭＡＥあるいはＭＳＥが生成される。
できる動きベクトルを高速に生成できる動き検出装置お
よびその方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 基準画像の画像特性パラメータＳ５２に
基づいて、動きベクトルの検出時における色差成分の必
要度に応じた選択制御信号Ｓ５３がＣＰＵ５３からセレ
クタ５４およびプロセッサアレー５６に出力される。プ
ロセッサアレー５６では、選択制御信号Ｓ５３に応じた
割合で輝度成分の画素データと色差成分の画素データと
を混在させた基準画像のマクロブロックと、参照画像の
マクロブロックとの差分値に応じた動きベクトル決定基
準値ＭＡＥあるいはＭＳＥが生成される。
Description
【０００１】
【発明が属する技術分野】本発明は、フレーム間予測符
号化回路などに適用される動き検出装置およびその方法
に関する。
号化回路などに適用される動き検出装置およびその方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】ビデオ信号を圧縮して伝送する方式とし
て、予測符号化方式がある。この予測符号化方式は、フ
レーム間の相関を利用して、未来あるいは過去のフレー
ムの画素データから現在のフレームの画素データを予測
する方式である。具体的には、予測符号化方式では、ブ
ロックマッチング法により、フレーム間で動きベクトル
を検出し、この動きベクトルに基づいて予測ビデオ信号
を生成する。
て、予測符号化方式がある。この予測符号化方式は、フ
レーム間の相関を利用して、未来あるいは過去のフレー
ムの画素データから現在のフレームの画素データを予測
する方式である。具体的には、予測符号化方式では、ブ
ロックマッチング法により、フレーム間で動きベクトル
を検出し、この動きベクトルに基づいて予測ビデオ信号
を生成する。
【０００３】図９は、フレーム間予測符号化回路の構成
図である。図９において、端子１０１〜１０３には伝送
すべきビデオ信号を構成する輝度信号Ｙと、色差信号Ｃ
ｂ（＝Ｂ−Ｙ），Ｃｒ（＝Ｒ−Ｙ）が供給され、これら
がＡ／Ｄ変換器１０４，１０５，１０６でデジタル信号
に変換された後に、バッファ回路１０７に供給され、１
フレーム期間中に、例えば輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂお
よび色差信号Ｃｒの順で出力されるように変換される。
この変換されたビデオ信号ａは、減算器１１３で予測ビ
デオ信号ｂとの差が取られ、この差のビデオ信号が予測
誤差信号ｃとして使用される。予測誤差信号ｃは、直交
変換回路１１４に供給される。直交変換としては、離散
コサイン変換（ＤＣＴ）やアダマール変換などがある。
直交変換された予測誤差信号ｄは、量子化回路１１５で
量子化される。
図である。図９において、端子１０１〜１０３には伝送
すべきビデオ信号を構成する輝度信号Ｙと、色差信号Ｃ
ｂ（＝Ｂ−Ｙ），Ｃｒ（＝Ｒ−Ｙ）が供給され、これら
がＡ／Ｄ変換器１０４，１０５，１０６でデジタル信号
に変換された後に、バッファ回路１０７に供給され、１
フレーム期間中に、例えば輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂお
よび色差信号Ｃｒの順で出力されるように変換される。
この変換されたビデオ信号ａは、減算器１１３で予測ビ
デオ信号ｂとの差が取られ、この差のビデオ信号が予測
誤差信号ｃとして使用される。予測誤差信号ｃは、直交
変換回路１１４に供給される。直交変換としては、離散
コサイン変換（ＤＣＴ）やアダマール変換などがある。
直交変換された予測誤差信号ｄは、量子化回路１１５で
量子化される。
【０００４】量子化された予測誤差信号ｅは、符号化回
路１１６で可変長符号化される。符号化信号ｆは、多重
化回路１１７で動きベクトルと多重化され、バッファ回
路１１８を介して出力端子１１９に出力される。予測誤
差信号ｃを生成するための初速ビデオ信号ｂは、次のよ
うにして生成される。すなわち、量子化された予測誤差
信号ｅが逆量子化回路１２１において量子化する前の予
測誤差信号ｄ’に逆変換され、これがさらに、逆離散コ
サイン変換回路（ＩＤＣＴ）１２２に供給されて減算器
１１３の出力と同様な信号形式となるように逆変換され
る。逆変換された予測誤差信号ｃ’は、加算器１２３に
おいて予測ビデオ信号ｂと加算された後にフレームメモ
リ１２４に供給される。
路１１６で可変長符号化される。符号化信号ｆは、多重
化回路１１７で動きベクトルと多重化され、バッファ回
路１１８を介して出力端子１１９に出力される。予測誤
差信号ｃを生成するための初速ビデオ信号ｂは、次のよ
うにして生成される。すなわち、量子化された予測誤差
信号ｅが逆量子化回路１２１において量子化する前の予
測誤差信号ｄ’に逆変換され、これがさらに、逆離散コ
サイン変換回路（ＩＤＣＴ）１２２に供給されて減算器
１１３の出力と同様な信号形式となるように逆変換され
る。逆変換された予測誤差信号ｃ’は、加算器１２３に
おいて予測ビデオ信号ｂと加算された後にフレームメモ
リ１２４に供給される。
【０００５】参照フレームのビデオ信号ｇは動き補償回
路１２５に供給されて、例えばブロックマッチング法に
よって得た動きベクトルによる予測処理が行われ、ブロ
ック単位で予測ビデオ信号ｂが生成される。また、ブロ
ックマッチング法による動きベクトル算出を行うため、
動き検出回路１２６が設けられ、フレームメモリ１２４
からの参照フレームとＡ／Ｄ変換器１０４からのフレー
ムとの間でブロック毎の動きベクトルが求められる。ま
た、動き補償回路１２５からは、予測ビデオ信号ｂの他
に、予測ビデオ信号ｂを生成したときに使用された動き
ベクトルも符号化されて出力され、多重化回路１１７に
出力される。
路１２５に供給されて、例えばブロックマッチング法に
よって得た動きベクトルによる予測処理が行われ、ブロ
ック単位で予測ビデオ信号ｂが生成される。また、ブロ
ックマッチング法による動きベクトル算出を行うため、
動き検出回路１２６が設けられ、フレームメモリ１２４
からの参照フレームとＡ／Ｄ変換器１０４からのフレー
ムとの間でブロック毎の動きベクトルが求められる。ま
た、動き補償回路１２５からは、予測ビデオ信号ｂの他
に、予測ビデオ信号ｂを生成したときに使用された動き
ベクトルも符号化されて出力され、多重化回路１１７に
出力される。
【０００６】ところで、前述したブロックマッチング法
による動き検出は、図１０に示すように、時間的に近接
する基準画像（フレーム）２と参照画像３との間で行な
われる。このとき基準画像２は、図１１に示すように、
Ｍ×Ｎ個のマトリクス状に配置された画素の画素データ
かなるブロック（以下、マクロブロックと記す）に分割
される。そして、それぞれのマクロブロックについて、
当該マクロブロックを基準ブロック５とした場合に、参
照画像３の対応するブロックおよび当該ブロックの周辺
に位置するブロックから、基準ブロック５に最も近似し
た参照ブロック６が求められる。そして、基準ブロック
６の位置から参照ブロック６の位置を２次元的に指し示
す動きベクトル７を求める。
による動き検出は、図１０に示すように、時間的に近接
する基準画像（フレーム）２と参照画像３との間で行な
われる。このとき基準画像２は、図１１に示すように、
Ｍ×Ｎ個のマトリクス状に配置された画素の画素データ
かなるブロック（以下、マクロブロックと記す）に分割
される。そして、それぞれのマクロブロックについて、
当該マクロブロックを基準ブロック５とした場合に、参
照画像３の対応するブロックおよび当該ブロックの周辺
に位置するブロックから、基準ブロック５に最も近似し
た参照ブロック６が求められる。そして、基準ブロック
６の位置から参照ブロック６の位置を２次元的に指し示
す動きベクトル７を求める。
【０００７】ここで、動きベクトル７を求める際に、参
照画像３に含まれる複数の候補ブロックのうち一の候補
ブロックを参照ブロック６として特定するための評価関
数として、マクロブロック間の対応する画素の画素デー
タについての差分絶対和あるいは差分二乗和を用いるの
が一般的である。具体的には、差分二乗和を用いる場合
には、図１２に示すように、基準ブロック５を構成する
Ｍ×Ｎ個の画素の画素データＲijと、候補ブロック８を
構成するＭ×Ｎ個の画素の画素データＳijとについて、
相互に対応する全ての画素の（Ｒij−Ｓij）2 を算出し
た後に、これらを加算したＭＳＥを算出する。そして、
複数の候補ブロック８のうち、ＭＳＥが最小となるもの
を参照ブロック６として決定し、基準ブロック５と参照
ブロック６との位置関係を示すベクトルを、動きベクト
ル７とする。
照画像３に含まれる複数の候補ブロックのうち一の候補
ブロックを参照ブロック６として特定するための評価関
数として、マクロブロック間の対応する画素の画素デー
タについての差分絶対和あるいは差分二乗和を用いるの
が一般的である。具体的には、差分二乗和を用いる場合
には、図１２に示すように、基準ブロック５を構成する
Ｍ×Ｎ個の画素の画素データＲijと、候補ブロック８を
構成するＭ×Ｎ個の画素の画素データＳijとについて、
相互に対応する全ての画素の（Ｒij−Ｓij）2 を算出し
た後に、これらを加算したＭＳＥを算出する。そして、
複数の候補ブロック８のうち、ＭＳＥが最小となるもの
を参照ブロック６として決定し、基準ブロック５と参照
ブロック６との位置関係を示すベクトルを、動きベクト
ル７とする。
【０００８】また、差分絶対和を使用する場合には、図
１２に示すように、基準ブロック５を構成するＭ×Ｎ個
の画素の画素データＲijと、候補ブロック８を構成する
Ｍ×Ｎ個の画素の画素データＳijとについて、相互に対
応する全ての画素の（Ｒij−Ｓij）の絶対値を算出した
後に、これらを加算したＭＡＥを算出する。そして、複
数の候補ブロック８のうち、ＭＡＥが最小となるものを
参照ブロック６として決定する。
１２に示すように、基準ブロック５を構成するＭ×Ｎ個
の画素の画素データＲijと、候補ブロック８を構成する
Ｍ×Ｎ個の画素の画素データＳijとについて、相互に対
応する全ての画素の（Ｒij−Ｓij）の絶対値を算出した
後に、これらを加算したＭＡＥを算出する。そして、複
数の候補ブロック８のうち、ＭＡＥが最小となるものを
参照ブロック６として決定する。
【０００９】動き検出装置では、高速化を図るために、
図１３に示すプロセッサエレメント（ＰＥ）１０を並列
に接続して処理を行って、輝度データを用いてＭＳＥお
よびＭＡＥを算出している。図１３に示すように、プロ
セッサエレメント１０は、レジスタ１１、演算器１２、
加算器１３およびレジスタ１４を有する。プロセッサエ
レメント１０では、前段のプロセッサエレメントから入
力した基準画像の輝度データ２１が、レジスタ１１に記
憶された後に、演算器１２および後段のプロセッサエレ
メントに出力される。
図１３に示すプロセッサエレメント（ＰＥ）１０を並列
に接続して処理を行って、輝度データを用いてＭＳＥお
よびＭＡＥを算出している。図１３に示すように、プロ
セッサエレメント１０は、レジスタ１１、演算器１２、
加算器１３およびレジスタ１４を有する。プロセッサエ
レメント１０では、前段のプロセッサエレメントから入
力した基準画像の輝度データ２１が、レジスタ１１に記
憶された後に、演算器１２および後段のプロセッサエレ
メントに出力される。
【００１０】次に、演算器１２において、レジスタ１１
から入力した基準画像の輝度データ２１と、参照画像の
輝度データ２０とが減算された後に、その減算値の絶対
値あるいは二乗値が計算され、計算結果が演算値２５と
して加算器１３に出力される。次に、加算器１３におい
て、前段のプロセッサエレメントから入力した差分蓄積
値２２と演算値２５との加算が行なわれ、加算結果２６
がレジスタ１４を介して、差分累積値２４として後段の
プロセッサエレメントに出力される。
から入力した基準画像の輝度データ２１と、参照画像の
輝度データ２０とが減算された後に、その減算値の絶対
値あるいは二乗値が計算され、計算結果が演算値２５と
して加算器１３に出力される。次に、加算器１３におい
て、前段のプロセッサエレメントから入力した差分蓄積
値２２と演算値２５との加算が行なわれ、加算結果２６
がレジスタ１４を介して、差分累積値２４として後段の
プロセッサエレメントに出力される。
【００１１】動き検出装置により算出された動きベクト
ルは、画像符号化装置の局所復号装置や画像復号装置に
おける動き補償に使用される。このとき、マクロブロッ
クの輝度成分の復号に対しても、色差成分の復号に対し
ても同一の動きベクトルが用いられる。
ルは、画像符号化装置の局所復号装置や画像復号装置に
おける動き補償に使用される。このとき、マクロブロッ
クの輝度成分の復号に対しても、色差成分の復号に対し
ても同一の動きベクトルが用いられる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の動き検出装置では、図１３に示すように、参照
画像の輝度データ２０と、基準画像の輝度データ２１と
を用いて、動きベクトルを決定する基準となるＭＡＥお
よびＭＳＥを求めることから、動きベクトルを用いた動
き補償後に、画像の輝度成分のブロック係数は最小化で
きるが、色差成分に大きなブロック係数が残ってしまう
場合が多く、画像圧縮率が低くなってしまう。このよう
な問題を解決するために、画像の輝度成分に加えて色差
成分をも考慮した動き検出装置が提案されている。その
一つに、例えば、特開平４−４０１９３号および特開平
５−２１９５２９号には、輝度データを用いた第１の動
きベクトルと、色差（Ｃｒ）データを用いた第２の動き
ベクトルと、色差データ（Ｃｂ）データを用いた第３の
動きベクトルとを個別に算出し、ブロック内の画素デー
タの平坦性に基づいて、第１〜３の動きベクトルのうち
一つを選択する手法が開示されている。しかしながら、
この手法は、色差成分についてのＭＡＥおよびＭＳＥを
算出するためのプロセッサエレメントを新たに追加する
か、あるいは、高速なプロセッサエレメントを用いて時
分割処理を行うことから、装置が大規模化すると共に、
演算量の増加に伴い消費電力が大きくなってしまう。
た従来の動き検出装置では、図１３に示すように、参照
画像の輝度データ２０と、基準画像の輝度データ２１と
を用いて、動きベクトルを決定する基準となるＭＡＥお
よびＭＳＥを求めることから、動きベクトルを用いた動
き補償後に、画像の輝度成分のブロック係数は最小化で
きるが、色差成分に大きなブロック係数が残ってしまう
場合が多く、画像圧縮率が低くなってしまう。このよう
な問題を解決するために、画像の輝度成分に加えて色差
成分をも考慮した動き検出装置が提案されている。その
一つに、例えば、特開平４−４０１９３号および特開平
５−２１９５２９号には、輝度データを用いた第１の動
きベクトルと、色差（Ｃｒ）データを用いた第２の動き
ベクトルと、色差データ（Ｃｂ）データを用いた第３の
動きベクトルとを個別に算出し、ブロック内の画素デー
タの平坦性に基づいて、第１〜３の動きベクトルのうち
一つを選択する手法が開示されている。しかしながら、
この手法は、色差成分についてのＭＡＥおよびＭＳＥを
算出するためのプロセッサエレメントを新たに追加する
か、あるいは、高速なプロセッサエレメントを用いて時
分割処理を行うことから、装置が大規模化すると共に、
演算量の増加に伴い消費電力が大きくなってしまう。
【００１３】また、これらの手法では、色差成分を考慮
する必要がある場合に、色差成分のみを用いて動きベク
トルを算出するが、その結果、逆に検出を低下させ、動
き補償の際に大きなブロック係数を残してしまうことが
ある。すなわち、画像の動き検出を行う際に、一般的に
人の視覚特性から、色差情報よりも輝度情報が重要であ
るが、対象画像の全てに対して一律に色差情報を反映さ
せた動き検出を行うと、逆に検出を低下させ、動き補償
の際に大きなブロック係数を残してしまうことがある。
する必要がある場合に、色差成分のみを用いて動きベク
トルを算出するが、その結果、逆に検出を低下させ、動
き補償の際に大きなブロック係数を残してしまうことが
ある。すなわち、画像の動き検出を行う際に、一般的に
人の視覚特性から、色差情報よりも輝度情報が重要であ
るが、対象画像の全てに対して一律に色差情報を反映さ
せた動き検出を行うと、逆に検出を低下させ、動き補償
の際に大きなブロック係数を残してしまうことがある。
【００１４】本発明は上述した従来技術の問題点に鑑み
てなされ、小規模な装置構成で、高い画像圧縮率を達成
できる動きベクトルを高速に生成できる動き検出装置お
よびその方法を提供することを目的とする。
てなされ、小規模な装置構成で、高い画像圧縮率を達成
できる動きベクトルを高速に生成できる動き検出装置お
よびその方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上述した従来技術の問題
点を解決し、上述した目的を達成するために、本発明の
第１の観点の動き検出装置は、それぞれマトリクス状に
配置された複数の画素の画素データからなる複数のマク
ロブロック毎に、時間的に前後する第１の画像と第２の
画像との間の動きベクトルを生成する動き検出装置であ
って、前記第１の画像のマクロブロックの画像特性を検
出する画像特性検出手段と、前記検出した画像特性に基
づいて、動きベクトルの検出時における色差成分の必要
度を判断する必要度判断手段と、前記第１の画像の動き
ベクトル検出の対象となるマクロブロックから、前記判
断された必要度に応じた割合で輝度成分の画素データと
色差成分の画素データとを混在させた第１の被演算用マ
クロブロックを生成する第１の被演算用マクロブロック
生成手段と、前記第２の画像のマクロブロックから、前
記判断された必要度に応じた割合で輝度成分の画素デー
タと色差成分の画素データとを混在させた第２の被演算
用マクロブロックを生成する第２の被演算用マクロブロ
ック生成手段と、前記第１の被演算用マクロブロックの
画素データと、当該画素データに対応する前記第２の被
演算用マクロブロックの画素データとの差分値に応じた
動きベクトル決定基準値を、前記第２の画像に含まれる
複数の候補マクロブロックについて生成する基準値生成
手段と、前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動
きベクトル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参
照用マクロブロックとし、前記第１の画像の動きベクト
ル検出の対象となるマクロブロックと前記第２の画像の
参照用マクロブロックとの位置関係から動きベクトルを
生成する動きベクトル生成手段とを有する。
点を解決し、上述した目的を達成するために、本発明の
第１の観点の動き検出装置は、それぞれマトリクス状に
配置された複数の画素の画素データからなる複数のマク
ロブロック毎に、時間的に前後する第１の画像と第２の
画像との間の動きベクトルを生成する動き検出装置であ
って、前記第１の画像のマクロブロックの画像特性を検
出する画像特性検出手段と、前記検出した画像特性に基
づいて、動きベクトルの検出時における色差成分の必要
度を判断する必要度判断手段と、前記第１の画像の動き
ベクトル検出の対象となるマクロブロックから、前記判
断された必要度に応じた割合で輝度成分の画素データと
色差成分の画素データとを混在させた第１の被演算用マ
クロブロックを生成する第１の被演算用マクロブロック
生成手段と、前記第２の画像のマクロブロックから、前
記判断された必要度に応じた割合で輝度成分の画素デー
タと色差成分の画素データとを混在させた第２の被演算
用マクロブロックを生成する第２の被演算用マクロブロ
ック生成手段と、前記第１の被演算用マクロブロックの
画素データと、当該画素データに対応する前記第２の被
演算用マクロブロックの画素データとの差分値に応じた
動きベクトル決定基準値を、前記第２の画像に含まれる
複数の候補マクロブロックについて生成する基準値生成
手段と、前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動
きベクトル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参
照用マクロブロックとし、前記第１の画像の動きベクト
ル検出の対象となるマクロブロックと前記第２の画像の
参照用マクロブロックとの位置関係から動きベクトルを
生成する動きベクトル生成手段とを有する。
【００１６】また、本発明の第１の観点の動き検出装置
は、好ましくは、前記基準値生成手段は、前記第１の被
演算用マクロブロックの画素データと、当該画素データ
に対応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素デ
ータとの差分値の絶対値を、前記第１の被演算用マクロ
ブロックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを構
成する全ての画素データについて加算した加算結果を動
きベクトル決定基準値とする。
は、好ましくは、前記基準値生成手段は、前記第１の被
演算用マクロブロックの画素データと、当該画素データ
に対応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素デ
ータとの差分値の絶対値を、前記第１の被演算用マクロ
ブロックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを構
成する全ての画素データについて加算した加算結果を動
きベクトル決定基準値とする。
【００１７】また、本発明の第１の観点の動き検出装置
は、好ましくは、前記基準値生成手段は、前記第１の被
演算用マクロブロックの画素データと、当該画素データ
に対応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素デ
ータとの差分値の二乗値を、前記第１の被演算用マクロ
ブロックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを構
成する全ての画素データについて加算した加算結果を動
きベクトル決定基準値とする。
は、好ましくは、前記基準値生成手段は、前記第１の被
演算用マクロブロックの画素データと、当該画素データ
に対応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素デ
ータとの差分値の二乗値を、前記第１の被演算用マクロ
ブロックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを構
成する全ての画素データについて加算した加算結果を動
きベクトル決定基準値とする。
【００１８】また、本発明の第２の観点の動き検出装置
は、それぞれマトリクス状に配置された複数の画素の画
素データからなる複数のマクロブロック毎に、時間的に
前後する第１の画像と第２の画像との間の動きベクトル
を生成する動き検出装置であって、前記第１の画像のマ
クロブロックの画像特性を検出する画像特性検出手段
と、前記検出した画像特性に基づいて、動きベクトルの
検出時における色差成分の必要度を判断する必要度判断
手段と、前記第１の画像の動きベクトル検出の対象とな
るマクロブロックから、所定の割合で輝度成分の画素デ
ータと色差成分の画素データとを混在させた第１の被演
算用マクロブロックを生成する第１の被演算用マクロブ
ロック生成手段と、前記第２の画像のマクロブロックか
ら、前記所定の割合で輝度成分の画素データと色差成分
の画素データとを混在させた第２の被演算用マクロブロ
ックを生成する第２の被演算用マクロブロック生成手段
と、前記第１の被演算用マクロブロックの画素データ
と、当該画素データに対応する前記第２の被演算用マク
ロブロックの画素データとの差分値に、前記判断された
必要度に応じた重み付けを行った値を用いた動きベクト
ル決定基準値を、前記第２の画像に含まれる複数の候補
マクロブロックについて生成する基準値生成手段と、前
記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクトル
決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マクロ
ブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の対
象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マク
ロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する動
きベクトル生成手段とを有する。
は、それぞれマトリクス状に配置された複数の画素の画
素データからなる複数のマクロブロック毎に、時間的に
前後する第１の画像と第２の画像との間の動きベクトル
を生成する動き検出装置であって、前記第１の画像のマ
クロブロックの画像特性を検出する画像特性検出手段
と、前記検出した画像特性に基づいて、動きベクトルの
検出時における色差成分の必要度を判断する必要度判断
手段と、前記第１の画像の動きベクトル検出の対象とな
るマクロブロックから、所定の割合で輝度成分の画素デ
ータと色差成分の画素データとを混在させた第１の被演
算用マクロブロックを生成する第１の被演算用マクロブ
ロック生成手段と、前記第２の画像のマクロブロックか
ら、前記所定の割合で輝度成分の画素データと色差成分
の画素データとを混在させた第２の被演算用マクロブロ
ックを生成する第２の被演算用マクロブロック生成手段
と、前記第１の被演算用マクロブロックの画素データ
と、当該画素データに対応する前記第２の被演算用マク
ロブロックの画素データとの差分値に、前記判断された
必要度に応じた重み付けを行った値を用いた動きベクト
ル決定基準値を、前記第２の画像に含まれる複数の候補
マクロブロックについて生成する基準値生成手段と、前
記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクトル
決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マクロ
ブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の対
象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マク
ロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する動
きベクトル生成手段とを有する。
【００１９】また、本発明の第２の観点の動き検出方法
は、それぞれマトリクス状に配置された複数の画素の画
素データからなる複数のマクロブロック毎に、時間的に
前後する第１の画像と第２の画像との間の動きベクトル
を生成する動き検出方法であって、前記第１の画像のマ
クロブロックの画像特性を検出し、前記検出した画像特
性に基づいて、動きベクトルの検出時における色差成分
の必要度を判断し、前記第１の画像の動きベクトル検出
の対象となるマクロブロックから、前記判断された必要
度に応じた割合で輝度成分の画素データと色差成分の画
素データとを混在させた第１の被演算用マクロブロック
を生成し、前記第２の画像のマクロブロックから、前記
判断された必要度に応じた割合で輝度成分の画素データ
と色差成分の画素データとを混在させた第２の被演算用
マクロブロックを生成し、前記第１の被演算用マクロブ
ロックの画素データと、当該画素データに対応する前記
第２の被演算用マクロブロックの画素データとの差分値
に応じた動きベクトル決定基準値を、前記第２の画像に
含まれる複数の候補マクロブロックについて生成し、前
記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクトル
決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マクロ
ブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の対
象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マク
ロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する。
は、それぞれマトリクス状に配置された複数の画素の画
素データからなる複数のマクロブロック毎に、時間的に
前後する第１の画像と第２の画像との間の動きベクトル
を生成する動き検出方法であって、前記第１の画像のマ
クロブロックの画像特性を検出し、前記検出した画像特
性に基づいて、動きベクトルの検出時における色差成分
の必要度を判断し、前記第１の画像の動きベクトル検出
の対象となるマクロブロックから、前記判断された必要
度に応じた割合で輝度成分の画素データと色差成分の画
素データとを混在させた第１の被演算用マクロブロック
を生成し、前記第２の画像のマクロブロックから、前記
判断された必要度に応じた割合で輝度成分の画素データ
と色差成分の画素データとを混在させた第２の被演算用
マクロブロックを生成し、前記第１の被演算用マクロブ
ロックの画素データと、当該画素データに対応する前記
第２の被演算用マクロブロックの画素データとの差分値
に応じた動きベクトル決定基準値を、前記第２の画像に
含まれる複数の候補マクロブロックについて生成し、前
記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクトル
決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マクロ
ブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の対
象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マク
ロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する。
【００２０】また、本発明の第２の観点の動き検出方法
は、それぞれマトリクス状に配置された複数の画素の画
素データからなる複数のマクロブロック毎に、時間的に
前後する第１の画像と第２の画像との間の動きベクトル
を生成する動き検出方法であって、前記第１の画像のマ
クロブロックの画像特性を検出し、前記検出した画像特
性に基づいて、動きベクトルの検出時における色差成分
の必要度を判断し、前記第１の画像の動きベクトル検出
の対象となるマクロブロックから、所定の割合で輝度成
分の画素データと色差成分の画素データとを混在させた
第１の被演算用マクロブロックを生成し、前記第２の画
像のマクロブロックから、前記所定の割合で輝度成分の
画素データと色差成分の画素データとを混在させた第２
の被演算用マクロブロックを生成し、前記第１の被演算
用マクロブロックの画素データと、当該画素データに対
応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素データ
との差分値に、前記判断された必要度に応じた重み付け
を行った値を用いた動きベクトル決定基準値を、前記第
２の画像に含まれる複数の候補マクロブロックについて
生成し、前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動
きベクトル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参
照用マクロブロックとし、前記第１の画像の動きベクト
ル検出の対象となるマクロブロックと前記第２の画像の
参照用マクロブロックとの位置関係から動きベクトルを
生成する。
は、それぞれマトリクス状に配置された複数の画素の画
素データからなる複数のマクロブロック毎に、時間的に
前後する第１の画像と第２の画像との間の動きベクトル
を生成する動き検出方法であって、前記第１の画像のマ
クロブロックの画像特性を検出し、前記検出した画像特
性に基づいて、動きベクトルの検出時における色差成分
の必要度を判断し、前記第１の画像の動きベクトル検出
の対象となるマクロブロックから、所定の割合で輝度成
分の画素データと色差成分の画素データとを混在させた
第１の被演算用マクロブロックを生成し、前記第２の画
像のマクロブロックから、前記所定の割合で輝度成分の
画素データと色差成分の画素データとを混在させた第２
の被演算用マクロブロックを生成し、前記第１の被演算
用マクロブロックの画素データと、当該画素データに対
応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素データ
との差分値に、前記判断された必要度に応じた重み付け
を行った値を用いた動きベクトル決定基準値を、前記第
２の画像に含まれる複数の候補マクロブロックについて
生成し、前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動
きベクトル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参
照用マクロブロックとし、前記第１の画像の動きベクト
ル検出の対象となるマクロブロックと前記第２の画像の
参照用マクロブロックとの位置関係から動きベクトルを
生成する。
【００２１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態に係わる
動き検出装置について説明する。本実施形態の動き検出
装置は、図９に示すフレーム間予測符号化回路の動き検
出回路として組み込まれる。第１実施形態 図１は、本実施形態の動き検出装置５０の構成図であ
る。図１に示すように、動き検出装置５０は、基準画像
フレームメモリ５１、必要度判断手段としてのプリプロ
セッサ５２、ＣＰＵ(Central Processing Unit) ５３、
第１の被演算用マクロブロック生成手段としてのセレク
タ５４、参照画像フレームメモリ５５、基準値生成手段
としてのプロセッサアレー５６および動きベクトル生成
手段としての比較ユニット５７を有する。
動き検出装置について説明する。本実施形態の動き検出
装置は、図９に示すフレーム間予測符号化回路の動き検
出回路として組み込まれる。第１実施形態 図１は、本実施形態の動き検出装置５０の構成図であ
る。図１に示すように、動き検出装置５０は、基準画像
フレームメモリ５１、必要度判断手段としてのプリプロ
セッサ５２、ＣＰＵ(Central Processing Unit) ５３、
第１の被演算用マクロブロック生成手段としてのセレク
タ５４、参照画像フレームメモリ５５、基準値生成手段
としてのプロセッサアレー５６および動きベクトル生成
手段としての比較ユニット５７を有する。
【００２２】基準画像フレームメモリ５１は、動き補償
を行なう際の基準画像（フレーム）を記憶する。プリプ
ロセッサ５２は、基準画像フレームメモリ５１に記憶さ
れた基準画像の輝度データＳ５１ａおよび色差データＳ
５１ｂに基づいて、マクロブロックモードの判別処理の
ために、全てのマクロブロックの輝度成分に対して、画
素平均値やブロック分散値を求め、これを画像特性パラ
メータＳ５２としてＣＰＵ５３に出力する。
を行なう際の基準画像（フレーム）を記憶する。プリプ
ロセッサ５２は、基準画像フレームメモリ５１に記憶さ
れた基準画像の輝度データＳ５１ａおよび色差データＳ
５１ｂに基づいて、マクロブロックモードの判別処理の
ために、全てのマクロブロックの輝度成分に対して、画
素平均値やブロック分散値を求め、これを画像特性パラ
メータＳ５２としてＣＰＵ５３に出力する。
【００２３】ＣＰＵ５３は、動き検出を行う前に、画像
特性パラメータＳ５２に基づいて、現在の基準ブロック
が、その動き検出に色差情報を考慮する必要があるか否
かを判断する。そして、ＣＰＵ５３は、この判断結果に
基づいて、輝度信号と色差信号との選択方法を示す選択
制御信号Ｓ５３を生成し、これをセレクタ５４およびプ
ロセッサアレー５６に出力する。ＣＰＵ５３における選
択制御信号Ｓ５３の生成方法については後に詳細に説明
する。
特性パラメータＳ５２に基づいて、現在の基準ブロック
が、その動き検出に色差情報を考慮する必要があるか否
かを判断する。そして、ＣＰＵ５３は、この判断結果に
基づいて、輝度信号と色差信号との選択方法を示す選択
制御信号Ｓ５３を生成し、これをセレクタ５４およびプ
ロセッサアレー５６に出力する。ＣＰＵ５３における選
択制御信号Ｓ５３の生成方法については後に詳細に説明
する。
【００２４】セレクタ５４は、選択制御信号Ｓ５３に示
されるサンプリング頻度で、基準画像フレームメモリ５
１から読み出された輝度信号Ｓ５１ａおよび色差データ
Ｓ５１ｂを選択的に被演算信号Ｓ５４としてプロセッサ
アレー５６に出力する。参照画像フレームメモリ５５
は、参照画像を記憶し、記憶した参照画像の輝度データ
Ｓ５５ａおよび色差データＳ５５ｂを、プロセッサアレ
ー５６に出力する。
されるサンプリング頻度で、基準画像フレームメモリ５
１から読み出された輝度信号Ｓ５１ａおよび色差データ
Ｓ５１ｂを選択的に被演算信号Ｓ５４としてプロセッサ
アレー５６に出力する。参照画像フレームメモリ５５
は、参照画像を記憶し、記憶した参照画像の輝度データ
Ｓ５５ａおよび色差データＳ５５ｂを、プロセッサアレ
ー５６に出力する。
【００２５】プロセッサアレー５６は、初段のプロセッ
サエレメント６０ａおよび複数のプロセッサエレメント
６０ｂを有し、各プロセッサエレメント６０ｂが、前段
のプロセッサエレメント６０ａあるいは６０ｂから被演
算データおよび差分累積値を入力するように直列に接続
されている。図２は、初段のプロセッサエレメント６０
ａの構成図である。図２に示すように、初段のプロセッ
サエレメント６０ａは、レジスタ６１、演算器６２、レ
ジスタ６４および第２の被演算用マクロブロック生成手
段としてのセレクタ６５を有する。
サエレメント６０ａおよび複数のプロセッサエレメント
６０ｂを有し、各プロセッサエレメント６０ｂが、前段
のプロセッサエレメント６０ａあるいは６０ｂから被演
算データおよび差分累積値を入力するように直列に接続
されている。図２は、初段のプロセッサエレメント６０
ａの構成図である。図２に示すように、初段のプロセッ
サエレメント６０ａは、レジスタ６１、演算器６２、レ
ジスタ６４および第２の被演算用マクロブロック生成手
段としてのセレクタ６５を有する。
【００２６】レジスタ６１は、セレクタ５４からの被演
算データＳ５４を記憶し、これを被演算データＳ６１と
して演算器６２および後段のプロセッサエレメント６０
ｂのレジスタ６１に出力する。セレクタ６５は、選択制
御信号Ｓ５３に応じたサンプリング頻度で、参照画像フ
レームメモリ５５から読み出した参照画像の輝度データ
５５ａと参照画像の色差データＳ５５ｂとを選択的に被
演算データＳ６５として演算器６２に出力する。ここ
で、セレクタ５４とセレクタ６５とは同じ選択制御信号
Ｓ５３に基づいて選択動作を行なうため、被演算データ
Ｓ６１が輝度データである場合には被演算データＳ６５
も輝度データとなり、被演算データＳ６１が色差データ
である場合には被演算データＳ６５も色差データとな
る。
算データＳ５４を記憶し、これを被演算データＳ６１と
して演算器６２および後段のプロセッサエレメント６０
ｂのレジスタ６１に出力する。セレクタ６５は、選択制
御信号Ｓ５３に応じたサンプリング頻度で、参照画像フ
レームメモリ５５から読み出した参照画像の輝度データ
５５ａと参照画像の色差データＳ５５ｂとを選択的に被
演算データＳ６５として演算器６２に出力する。ここ
で、セレクタ５４とセレクタ６５とは同じ選択制御信号
Ｓ５３に基づいて選択動作を行なうため、被演算データ
Ｓ６１が輝度データである場合には被演算データＳ６５
も輝度データとなり、被演算データＳ６１が色差データ
である場合には被演算データＳ６５も色差データとな
る。
【００２７】演算器６２は、レジスタ６１から入力した
基準画像の被演算データ６１から、セレクタ６５から入
力した被演算データＳ６５を減算した後に、その減算値
の絶対値（ＭＡＥを算出する場合）あるいは二乗値（Ｍ
ＳＥを算出する場合）を計算し、計算結果を差分蓄積値
Ｓ６２としてレジスタ６４に出力する。ここで、ＭＡＥ
およびＭＳＥが、本発明の動きベクトル決定基準値であ
る。レジスタ６４は、演算器６２から入力した差分蓄積
値Ｓ６２を記憶した後に、これを差分蓄積値Ｓ６４とし
て後段のプロセッサエレメント６０ａに出力する。
基準画像の被演算データ６１から、セレクタ６５から入
力した被演算データＳ６５を減算した後に、その減算値
の絶対値（ＭＡＥを算出する場合）あるいは二乗値（Ｍ
ＳＥを算出する場合）を計算し、計算結果を差分蓄積値
Ｓ６２としてレジスタ６４に出力する。ここで、ＭＡＥ
およびＭＳＥが、本発明の動きベクトル決定基準値であ
る。レジスタ６４は、演算器６２から入力した差分蓄積
値Ｓ６２を記憶した後に、これを差分蓄積値Ｓ６４とし
て後段のプロセッサエレメント６０ａに出力する。
【００２８】図３は、プロセッサエレメント６０ｂの構
成図である。図３に示すように、レジスタ６１、演算器
６２、加算器６３、レジスタ６４およびセレクタ６５を
有する。ここで、レジスタ６１、演算器６２、レジスタ
６４およびセレクタ６５は、前述した図２に示すものと
同じである。プロセッサエレメント６０ｂのレジスタ６
１は、前段のプロセッサエレメント６０ａあるいは６０
ｂからの被演算データＳ６１を入力して記憶し、これを
演算器６２および後段のプロセッサエレメント６０ｂに
出力する。また、加算器６３は、前段のプロセッサエレ
メント６０ａあるいは６０ｂから入力した差分蓄積値Ｓ
６４ａと、演算器６２からの演算値Ｓ６２とを加算し、
その加算結果を差分蓄積値Ｓ６３としてレジスタ６４に
出力する。レジスタ６４は、加算器６３からの差分蓄積
値Ｓ６３を記憶し、これを差分蓄積値Ｓ６４ｂとして後
段のプロセッサエレメント６０ｂに出力する。
成図である。図３に示すように、レジスタ６１、演算器
６２、加算器６３、レジスタ６４およびセレクタ６５を
有する。ここで、レジスタ６１、演算器６２、レジスタ
６４およびセレクタ６５は、前述した図２に示すものと
同じである。プロセッサエレメント６０ｂのレジスタ６
１は、前段のプロセッサエレメント６０ａあるいは６０
ｂからの被演算データＳ６１を入力して記憶し、これを
演算器６２および後段のプロセッサエレメント６０ｂに
出力する。また、加算器６３は、前段のプロセッサエレ
メント６０ａあるいは６０ｂから入力した差分蓄積値Ｓ
６４ａと、演算器６２からの演算値Ｓ６２とを加算し、
その加算結果を差分蓄積値Ｓ６３としてレジスタ６４に
出力する。レジスタ６４は、加算器６３からの差分蓄積
値Ｓ６３を記憶し、これを差分蓄積値Ｓ６４ｂとして後
段のプロセッサエレメント６０ｂに出力する。
【００２９】プロセッサアレー５６では、プロセッサエ
レメント６０ａおよび６０ｂの演算器６２における処理
は相互に並列に行なわれる。そして、最終段のプロセッ
サエレメント６０ｂから出力される差分蓄積値Ｓ５４
が、前述したＭＡＥあるいはＭＳＥとなる。また、プロ
セッサアレー５６では、図１０および図１１に示すよう
に、参照画像３を構成する複数のブロックのうち、基準
画像２の基準ブロック５の近傍に位置する複数の候補ブ
ロックについて行なわれる。プロセッサアレー５６は、
複数の候補ブロックについてのＭＡＥあるいはＭＳＥを
比較ユニット５７に出力する。
レメント６０ａおよび６０ｂの演算器６２における処理
は相互に並列に行なわれる。そして、最終段のプロセッ
サエレメント６０ｂから出力される差分蓄積値Ｓ５４
が、前述したＭＡＥあるいはＭＳＥとなる。また、プロ
セッサアレー５６では、図１０および図１１に示すよう
に、参照画像３を構成する複数のブロックのうち、基準
画像２の基準ブロック５の近傍に位置する複数の候補ブ
ロックについて行なわれる。プロセッサアレー５６は、
複数の候補ブロックについてのＭＡＥあるいはＭＳＥを
比較ユニット５７に出力する。
【００３０】比較ユニット５７は、プロセッサアレー５
６から入力した複数の候補ブロックのＭＡＥあるいはＭ
ＳＥを入力し、これらを比較して、ＭＡＥあるいはＭＳ
Ｅが最小の候補ブロックを図１１に示す参照ブロック６
として決定し、基準ブロック５と参照ブロック６との位
置関係を示すベクトルを、動きベクトル７とする。
６から入力した複数の候補ブロックのＭＡＥあるいはＭ
ＳＥを入力し、これらを比較して、ＭＡＥあるいはＭＳ
Ｅが最小の候補ブロックを図１１に示す参照ブロック６
として決定し、基準ブロック５と参照ブロック６との位
置関係を示すベクトルを、動きベクトル７とする。
【００３１】以下、ＣＰＵ５３における選択制御信号Ｓ
５３の生成方法について説明する。ＣＰＵ５３は、画像
特性パラメータＳ５２に基づいて、画像データの輝度成
分に加えて色差成分についても、画素データの平均値お
よびブロック分散値を算出し、これらの算出結果に基づ
いて、基準ブロックの動き検出に、色差情報をどの程度
反映させる必要があるかを、動き検出処理を行なう前に
決定する。具体的には、ＣＰＵ５３は、色差成分につい
ての画素データの平均値およびブロック分散値に基づい
て、色差情報を必要度を、「レベル０」〜「レベル４」
の５段階で決定する。ここで、「レベル０」から「レベ
ル４」に向かうに従い、色差情報の必要度が高まるもの
とする。
５３の生成方法について説明する。ＣＰＵ５３は、画像
特性パラメータＳ５２に基づいて、画像データの輝度成
分に加えて色差成分についても、画素データの平均値お
よびブロック分散値を算出し、これらの算出結果に基づ
いて、基準ブロックの動き検出に、色差情報をどの程度
反映させる必要があるかを、動き検出処理を行なう前に
決定する。具体的には、ＣＰＵ５３は、色差成分につい
ての画素データの平均値およびブロック分散値に基づい
て、色差情報を必要度を、「レベル０」〜「レベル４」
の５段階で決定する。ここで、「レベル０」から「レベ
ル４」に向かうに従い、色差情報の必要度が高まるもの
とする。
【００３２】ＣＰＵ５３は、上述したようにして決定さ
れた色差情報の必要度のレベルに応じて、図１に示すセ
レクタ５４および図２に示すセレクタ６５において、輝
度データおよび色差データをサンプリングする頻度を決
定し、当該決定したサンプリング頻度を示す選択制御信
号Ｓ５３を生成する。具体的には、マクロブロックがマ
トリクス状に配置された８×８の画素の画素データで構
成される場合には、これら６４個の画素データのうち、
輝度データおよび色差データを用いる割合を決定する。
れた色差情報の必要度のレベルに応じて、図１に示すセ
レクタ５４および図２に示すセレクタ６５において、輝
度データおよび色差データをサンプリングする頻度を決
定し、当該決定したサンプリング頻度を示す選択制御信
号Ｓ５３を生成する。具体的には、マクロブロックがマ
トリクス状に配置された８×８の画素の画素データで構
成される場合には、これら６４個の画素データのうち、
輝度データおよび色差データを用いる割合を決定する。
【００３３】本実施形態では、ＣＰＵ５３は、図４
（Ａ）に示すように、「レベル０」、すなわち動きベク
トルを求める際に色差情報を考慮する必要性が全くない
ときには、それぞれ図１に示す被演算データＳ５４およ
び図３に示す被演算データＳ６５のマクロブロックを構
成する６４個の画素データ全てが、それぞれ輝度（Ｙ）
データＳ５１ａおよびＳ５５ａとなる制御を行う選択制
御信号Ｓ５３を生成する。また、ＣＰＵ５３は、図４
（Ｂ）に示すように、「レベル１」のときには、それぞ
れ図１に示す被演算データＳ５４および図３に示す被演
算データＳ６５のマクロブロックを構成する６４個の画
素データのうち、６０個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａお
よびＳ５５ａとなり、２個が色差（Ｃｂ）データＳ５１
ｂおよびＳ５５ｂとなり、２個が色差（Ｃｒ）データＳ
５１ｂおよびＳ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ
５３を生成する。
（Ａ）に示すように、「レベル０」、すなわち動きベク
トルを求める際に色差情報を考慮する必要性が全くない
ときには、それぞれ図１に示す被演算データＳ５４およ
び図３に示す被演算データＳ６５のマクロブロックを構
成する６４個の画素データ全てが、それぞれ輝度（Ｙ）
データＳ５１ａおよびＳ５５ａとなる制御を行う選択制
御信号Ｓ５３を生成する。また、ＣＰＵ５３は、図４
（Ｂ）に示すように、「レベル１」のときには、それぞ
れ図１に示す被演算データＳ５４および図３に示す被演
算データＳ６５のマクロブロックを構成する６４個の画
素データのうち、６０個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａお
よびＳ５５ａとなり、２個が色差（Ｃｂ）データＳ５１
ｂおよびＳ５５ｂとなり、２個が色差（Ｃｒ）データＳ
５１ｂおよびＳ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ
５３を生成する。
【００３４】また、ＣＰＵ５３は、図４（Ｃ）に示すよ
うに、「レベル２」のときには、それぞれ図１に示す被
演算データＳ５４および図３に示す被演算データＳ６５
のマクロブロックを構成する６４個の画素データのう
ち、５６個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５ａ
となり、４個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよびＳ５
５ｂとなり、４個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂおよび
Ｓ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を生成す
る。また、ＣＰＵ５３は、図４（Ｄ）に示すように、
「レベル３」のときには、それぞれ図１に示す被演算デ
ータＳ５４および図３に示す被演算データＳ６５のマク
ロブロックを構成する６４個の画素データのうち、４８
個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５ａとなり、
８個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよびＳ５５ｂとな
り、８個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂおよびＳ５５ｂ
となる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を生成する。
うに、「レベル２」のときには、それぞれ図１に示す被
演算データＳ５４および図３に示す被演算データＳ６５
のマクロブロックを構成する６４個の画素データのう
ち、５６個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５ａ
となり、４個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよびＳ５
５ｂとなり、４個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂおよび
Ｓ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を生成す
る。また、ＣＰＵ５３は、図４（Ｄ）に示すように、
「レベル３」のときには、それぞれ図１に示す被演算デ
ータＳ５４および図３に示す被演算データＳ６５のマク
ロブロックを構成する６４個の画素データのうち、４８
個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５ａとなり、
８個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよびＳ５５ｂとな
り、８個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂおよびＳ５５ｂ
となる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を生成する。
【００３５】また、ＣＰＵ５３は、図４（Ｅ）に示すよ
うに、「レベル４」のときには、それぞれ図１に示す被
演算データＳ５４および図３に示す被演算データＳ６５
のマクロブロックを構成する６４個の画素データのう
ち、３２個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５ａ
となり、１６個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよびＳ
５５ｂとなり、１６個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂお
よびＳ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を生
成する。
うに、「レベル４」のときには、それぞれ図１に示す被
演算データＳ５４および図３に示す被演算データＳ６５
のマクロブロックを構成する６４個の画素データのう
ち、３２個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５ａ
となり、１６個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよびＳ
５５ｂとなり、１６個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂお
よびＳ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を生
成する。
【００３６】次に、動き検出装置５０の全体動作につい
て説明する。先ず、プリプロセッサ５２において、基準
画像フレームメモリ５１から読み出され基準画像の基準
ブロックについて、輝度データＳ５１ａおよび色差デー
タＳ５１ｂの画素平均値やブロック分散が求められ、こ
れが画像特性パラメータＳ５２としてＣＰＵ５３に出力
される。次に、ＣＰＵ５３において、現在の基準ブロッ
クの動き検出に色差情報が考慮される必要度が判断さ
れ、その必要度「レベル０」〜「レベル４」のいずれか
を示す選択制御信号Ｓ５３が図１に示すセレクタ５４お
よび図２に示すプロセッサエレメント６０ａおよび図３
に示すプロセッサエレメント６０ｂのセレクタ６５に出
力される。そして、選択制御信号Ｓ５３が示すサンプリ
ング頻度でセレクタ５４によってサンプリングされた基
準画像の色差成分および輝度成分を含む被演算データＳ
５４が、プロセッサアレー５６の図２および図３に示す
プロセッサエレメント６０ａおよび６０ｂ内のレジスタ
６１を介して演算器６２に出力される。
て説明する。先ず、プリプロセッサ５２において、基準
画像フレームメモリ５１から読み出され基準画像の基準
ブロックについて、輝度データＳ５１ａおよび色差デー
タＳ５１ｂの画素平均値やブロック分散が求められ、こ
れが画像特性パラメータＳ５２としてＣＰＵ５３に出力
される。次に、ＣＰＵ５３において、現在の基準ブロッ
クの動き検出に色差情報が考慮される必要度が判断さ
れ、その必要度「レベル０」〜「レベル４」のいずれか
を示す選択制御信号Ｓ５３が図１に示すセレクタ５４お
よび図２に示すプロセッサエレメント６０ａおよび図３
に示すプロセッサエレメント６０ｂのセレクタ６５に出
力される。そして、選択制御信号Ｓ５３が示すサンプリ
ング頻度でセレクタ５４によってサンプリングされた基
準画像の色差成分および輝度成分を含む被演算データＳ
５４が、プロセッサアレー５６の図２および図３に示す
プロセッサエレメント６０ａおよび６０ｂ内のレジスタ
６１を介して演算器６２に出力される。
【００３７】また、プロセッサエレメント６０ａおよび
６０ｂ内において、選択制御信号Ｓ５３が示すサンプリ
ング頻度でセレクタ６５によってサンプリングされた参
照画像（候補ブロック）の色差成分および輝度成分を含
む被演算データＳ６５が、演算器６２に出力される。そ
して、演算器６２において、レジスタ６１から入力した
基準画像の被演算データ６１から、セレクタ６５から入
力した被演算データＳ６５が減算された後に、その減算
値の絶対値（ＭＡＥを算出する場合）あるいは二乗値
（ＭＳＥを算出する場合）が計算され、計算結果が差分
蓄積値Ｓ６４として後段のプロセッサエレメント６０ｂ
に出力される。
６０ｂ内において、選択制御信号Ｓ５３が示すサンプリ
ング頻度でセレクタ６５によってサンプリングされた参
照画像（候補ブロック）の色差成分および輝度成分を含
む被演算データＳ６５が、演算器６２に出力される。そ
して、演算器６２において、レジスタ６１から入力した
基準画像の被演算データ６１から、セレクタ６５から入
力した被演算データＳ６５が減算された後に、その減算
値の絶対値（ＭＡＥを算出する場合）あるいは二乗値
（ＭＳＥを算出する場合）が計算され、計算結果が差分
蓄積値Ｓ６４として後段のプロセッサエレメント６０ｂ
に出力される。
【００３８】そして、最終段のプロセッサエレメント６
０ｂから出力される差分蓄積値Ｓ６４が、候補ブロック
のＭＡＥあるいはＭＳＥとなる。次に、比較ユニット５
７において、プロセッサアレー５６から入力した複数の
候補ブロックのＭＡＥあるいはＭＳＥが比較され、ＭＡ
ＥあるいはＭＳＥが最小の候補ブロックが図１１に示す
参照ブロック６として決定され、基準ブロック５と参照
ブロック６との位置関係を示す動きベクトル７が求めら
れる。この動きベクトル７は、図９に示す動き補償回路
１２５に出力され、動き補償に用いられる。
０ｂから出力される差分蓄積値Ｓ６４が、候補ブロック
のＭＡＥあるいはＭＳＥとなる。次に、比較ユニット５
７において、プロセッサアレー５６から入力した複数の
候補ブロックのＭＡＥあるいはＭＳＥが比較され、ＭＡ
ＥあるいはＭＳＥが最小の候補ブロックが図１１に示す
参照ブロック６として決定され、基準ブロック５と参照
ブロック６との位置関係を示す動きベクトル７が求めら
れる。この動きベクトル７は、図９に示す動き補償回路
１２５に出力され、動き補償に用いられる。
【００３９】以上説明したように、動き検出装置５０に
よれば、ＣＰＵ５３において、画像特性パラメータＳ５
２に基づいて、色差情報を反映させる必要度のレベルを
５段階で決定し、動きベクトルを求める基準となるマク
ロブロックを構成する６４個の画素データにおける輝度
データおよび色差データの割合を決定する。このとき、
図４（Ｂ）〜（Ｅ）に示す場合には、輝度データおよび
色差データの双方を用いることから、前述したように、
動き補償の際にマクロブロックに大きなブロック係数を
残してしまうことを適切に回避できる。動き検出装置５
０は、特に、高圧縮時において符号化画像の画質を向上
させることができる。
よれば、ＣＰＵ５３において、画像特性パラメータＳ５
２に基づいて、色差情報を反映させる必要度のレベルを
５段階で決定し、動きベクトルを求める基準となるマク
ロブロックを構成する６４個の画素データにおける輝度
データおよび色差データの割合を決定する。このとき、
図４（Ｂ）〜（Ｅ）に示す場合には、輝度データおよび
色差データの双方を用いることから、前述したように、
動き補償の際にマクロブロックに大きなブロック係数を
残してしまうことを適切に回避できる。動き検出装置５
０は、特に、高圧縮時において符号化画像の画質を向上
させることができる。
【００４０】また、動き検出装置５０によれば、色差成
分を用いて動きベクトルを算出するためのプロセッサエ
レメントを新たに追加しないため、従来に比べて、演算
量を大幅に削減でき、装置構成を小規模にできると共
に、消費電力を抑えることができる。なお、プリプロセ
ッサ５２が生成する画素平均値やブロック分散などの画
像特性パラメータＳ５２は、ＭＰＥＧ２ Ｍａｉｎ Ｐ
ｒｏｆｉｌｅの符号化において元来必要とされるもので
あるため、色差情報を考慮した動き検出を行う上でハー
ドウェアの増加は殆どない。
分を用いて動きベクトルを算出するためのプロセッサエ
レメントを新たに追加しないため、従来に比べて、演算
量を大幅に削減でき、装置構成を小規模にできると共
に、消費電力を抑えることができる。なお、プリプロセ
ッサ５２が生成する画素平均値やブロック分散などの画
像特性パラメータＳ５２は、ＭＰＥＧ２ Ｍａｉｎ Ｐ
ｒｏｆｉｌｅの符号化において元来必要とされるもので
あるため、色差情報を考慮した動き検出を行う上でハー
ドウェアの増加は殆どない。
【００４１】第２実施形態 図５は、本実施形態の動き検出装置５０ａの構成図であ
る。図５に示すように、動き検出装置５０ａは、基準画
像フレームメモリ５１、プリプロセッサ５２、ＣＰＵ５
３ａ、セレクタ５４、参照画像フレームメモリ５５、プ
ロセッサアレー５６ａおよび比較ユニット５７を有す
る。ここで、基準画像フレームメモリ５１、プリプロセ
ッサ５２、セレクタ５４、参照画像フレームメモリ５５
および比較ユニット５７は、前述した図１に示す第１実
施形態と同じであるが、ＣＰＵ５３ａおよびプロセッサ
アレー５６ａが第１実施形態とは異なる。
る。図５に示すように、動き検出装置５０ａは、基準画
像フレームメモリ５１、プリプロセッサ５２、ＣＰＵ５
３ａ、セレクタ５４、参照画像フレームメモリ５５、プ
ロセッサアレー５６ａおよび比較ユニット５７を有す
る。ここで、基準画像フレームメモリ５１、プリプロセ
ッサ５２、セレクタ５４、参照画像フレームメモリ５５
および比較ユニット５７は、前述した図１に示す第１実
施形態と同じであるが、ＣＰＵ５３ａおよびプロセッサ
アレー５６ａが第１実施形態とは異なる。
【００４２】以下、図５に示すＣＰＵ５３ａおよびプロ
セッサアレー５６ａについて詳細に説明する。ＣＰＵ５
３ａは、画像特性パラメータＳ５２に基づいて、画像デ
ータの輝度成分に加えて色差成分についても、画素デー
タの平均値およびブロック分散値を算出し、これらの算
出結果に基づいて、基準ブロックの動き検出に、色差情
報をどの程度反映させる必要があるかを、動き検出処理
を行なう前に決定する。具体的には、ＣＰＵ５３ａは、
色差成分についての画素データの平均値およびブロック
分散値に基づいて、色差情報を必要度を、「レベル０」
〜「レベル４」の５段階で決定する。ここで、「レベル
０」から「レベル４」に向かうに従い、色差情報の必要
度が高まるものとする。
セッサアレー５６ａについて詳細に説明する。ＣＰＵ５
３ａは、画像特性パラメータＳ５２に基づいて、画像デ
ータの輝度成分に加えて色差成分についても、画素デー
タの平均値およびブロック分散値を算出し、これらの算
出結果に基づいて、基準ブロックの動き検出に、色差情
報をどの程度反映させる必要があるかを、動き検出処理
を行なう前に決定する。具体的には、ＣＰＵ５３ａは、
色差成分についての画素データの平均値およびブロック
分散値に基づいて、色差情報を必要度を、「レベル０」
〜「レベル４」の５段階で決定する。ここで、「レベル
０」から「レベル４」に向かうに従い、色差情報の必要
度が高まるものとする。
【００４３】ＣＰＵ５３は、上述したようにして決定さ
れた色差情報の必要度のレベルに応じて、図１に示すセ
レクタ５４および図２に示すセレクタ６５において、輝
度データおよび色差データをサンプリングする頻度を決
定し、当該決定したサンプリング頻度を示す選択制御信
号Ｓ５３を生成する。具体的には、マクロブロックがマ
トリクス状に配置された８×８の画素の画素データで構
成される場合には、これら６４個の画素データのうち、
輝度データおよび色差データを用いる割合を決定する。
れた色差情報の必要度のレベルに応じて、図１に示すセ
レクタ５４および図２に示すセレクタ６５において、輝
度データおよび色差データをサンプリングする頻度を決
定し、当該決定したサンプリング頻度を示す選択制御信
号Ｓ５３を生成する。具体的には、マクロブロックがマ
トリクス状に配置された８×８の画素の画素データで構
成される場合には、これら６４個の画素データのうち、
輝度データおよび色差データを用いる割合を決定する。
【００４４】本実施形態では、ＣＰＵ５３は、図６
（Ａ）に示すように、「レベル０」、すなわち動きベク
トルを求める際に色差情報を考慮する必要性が全くない
ときには、それぞれ図１に示す被演算データＳ５４およ
び図３に示す被演算データＳ６５のマクロブロックを構
成する６４個の画素データ全てが、それぞれ輝度（Ｙ）
データＳ５１ａおよびＳ５５ａとなる制御を行う選択制
御信号Ｓ５３ａを生成する。また、ＣＰＵ５３は、「レ
ベル１」〜「レベル４」のときには、それぞれ図１に示
す被演算データＳ５４および図３に示す被演算データＳ
６５のマクロブロックを構成する６４個の画素データの
うち、３２個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５
ａとなり、１６個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよび
Ｓ５５ｂとなり、１６個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂ
およびＳ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を
生成する。
（Ａ）に示すように、「レベル０」、すなわち動きベク
トルを求める際に色差情報を考慮する必要性が全くない
ときには、それぞれ図１に示す被演算データＳ５４およ
び図３に示す被演算データＳ６５のマクロブロックを構
成する６４個の画素データ全てが、それぞれ輝度（Ｙ）
データＳ５１ａおよびＳ５５ａとなる制御を行う選択制
御信号Ｓ５３ａを生成する。また、ＣＰＵ５３は、「レ
ベル１」〜「レベル４」のときには、それぞれ図１に示
す被演算データＳ５４および図３に示す被演算データＳ
６５のマクロブロックを構成する６４個の画素データの
うち、３２個が輝度（Ｙ）データＳ５１ａおよびＳ５５
ａとなり、１６個が色差（Ｃｂ）データＳ５１ｂおよび
Ｓ５５ｂとなり、１６個が色差（Ｃｒ）データＳ５１ｂ
およびＳ５５ｂとなる制御を行う選択制御信号Ｓ５３を
生成する。
【００４５】以下、プロセッサアレー５６ａについて説
明する。図５に示すように、プロセッサアレー５６ａ
は、初段のプロセッサエレメント６０ａ１および複数の
プロセッサエレメント６０ｂ１を有し、各プロセッサエ
レメント６０ｂ１が、前段のプロセッサエレメント６０
ａ１あるいは６０ｂ１から被演算データおよび差分累積
値を入力するように直列に接続されている。
明する。図５に示すように、プロセッサアレー５６ａ
は、初段のプロセッサエレメント６０ａ１および複数の
プロセッサエレメント６０ｂ１を有し、各プロセッサエ
レメント６０ｂ１が、前段のプロセッサエレメント６０
ａ１あるいは６０ｂ１から被演算データおよび差分累積
値を入力するように直列に接続されている。
【００４６】図７は、初段のプロセッサエレメント６０
ａ１の構成図である。図７に示すように、初段のプロセ
ッサエレメント６０ａ１は、レジスタ６１、演算器６２
ａ、レジスタ６４およびセレクタ６５を有する。図８
は、プロセッサエレメント６０ｂ１の構成図である。図
８に示すように、プロセッサエレメント６０ｂ１は、レ
ジスタ６１、演算器６２ａ、加算器６３、レジスタ６４
およびセレクタ６５を有する。
ａ１の構成図である。図７に示すように、初段のプロセ
ッサエレメント６０ａ１は、レジスタ６１、演算器６２
ａ、レジスタ６４およびセレクタ６５を有する。図８
は、プロセッサエレメント６０ｂ１の構成図である。図
８に示すように、プロセッサエレメント６０ｂ１は、レ
ジスタ６１、演算器６２ａ、加算器６３、レジスタ６４
およびセレクタ６５を有する。
【００４７】図７および図８において、レジスタ６１、
加算器６３、レジスタ６４およびセレクタ６５は、前述
した図２および図３に示したものと同じである。以下、
演算器６２ａは、レジスタ６１から入力した基準画像の
被演算データ６１から、セレクタ６５から入力した被演
算データＳ６５を減算した後に、その減算値（図６
（Ａ）に示すＹ，Ｃｂ，Ｃｒ）の絶対値（ＭＡＥを算出
する場合）あるいは二乗値（ＭＳＥを算出する場合）を
算出し、この算出結果をスケーリング制御信号Ｓ５３ｂ
に基づいてスケーリングしてＭＳＥあるいはＭＡＥを算
出し、この算出結果を示す差分蓄積値Ｓ６２ａをレジス
タ６４に出力する。
加算器６３、レジスタ６４およびセレクタ６５は、前述
した図２および図３に示したものと同じである。以下、
演算器６２ａは、レジスタ６１から入力した基準画像の
被演算データ６１から、セレクタ６５から入力した被演
算データＳ６５を減算した後に、その減算値（図６
（Ａ）に示すＹ，Ｃｂ，Ｃｒ）の絶対値（ＭＡＥを算出
する場合）あるいは二乗値（ＭＳＥを算出する場合）を
算出し、この算出結果をスケーリング制御信号Ｓ５３ｂ
に基づいてスケーリングしてＭＳＥあるいはＭＡＥを算
出し、この算出結果を示す差分蓄積値Ｓ６２ａをレジス
タ６４に出力する。
【００４８】以下、演算器６２ａにおいて、スケーリン
グ制御信号Ｓ５３ｂに基づいて減算値Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒを
スケーリングしてＭＳＥあるいはＭＡＥを算出する手法
について説明する。演算器６２ａは、スケーリング制御
信号Ｓ５３ｂが「レベル０」を示す場合には、図６
（Ａ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する６４個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和をＭＳＥとする。一方、ＭＡＥを
算出する場合には、マクロブロックを構成する６４個の
画素データについての減算値Ｙの絶対値の総和をＭＡＥ
とする。
グ制御信号Ｓ５３ｂに基づいて減算値Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒを
スケーリングしてＭＳＥあるいはＭＡＥを算出する手法
について説明する。演算器６２ａは、スケーリング制御
信号Ｓ５３ｂが「レベル０」を示す場合には、図６
（Ａ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する６４個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和をＭＳＥとする。一方、ＭＡＥを
算出する場合には、マクロブロックを構成する６４個の
画素データについての減算値Ｙの絶対値の総和をＭＡＥ
とする。
【００４９】また、演算器６２ａは、スケーリング制御
信号Ｓ５３ｂが「レベル１」を示す場合には、図６
（Ｂ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを８で除
算した値の二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを８で
除算した値の二乗値の総和とを加算してＭＳＥを算出す
る。一方、ＭＡＥを算出する場合には、マクロブロック
を構成する３２個の画素データについての減算値Ｙの絶
対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを８で除算した値の
絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを８で除算した値
の絶対値の総和とを加算してＭＡＥを算出する。
信号Ｓ５３ｂが「レベル１」を示す場合には、図６
（Ｂ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを８で除
算した値の二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを８で
除算した値の二乗値の総和とを加算してＭＳＥを算出す
る。一方、ＭＡＥを算出する場合には、マクロブロック
を構成する３２個の画素データについての減算値Ｙの絶
対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを８で除算した値の
絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを８で除算した値
の絶対値の総和とを加算してＭＡＥを算出する。
【００５０】また、演算器６２ａは、スケーリング制御
信号Ｓ５３ｂが「レベル２」を示す場合には、図６
（Ｃ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを４で除
算した値の二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを４で
除算した値の二乗値の総和とを加算してＭＳＥを算出す
る。一方、ＭＡＥを算出する場合には、マクロブロック
を構成する３２個の画素データについての減算値Ｙの絶
対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを４で除算した値の
絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを４で除算した値
の絶対値の総和とを加算してＭＡＥを算出する。
信号Ｓ５３ｂが「レベル２」を示す場合には、図６
（Ｃ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを４で除
算した値の二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを４で
除算した値の二乗値の総和とを加算してＭＳＥを算出す
る。一方、ＭＡＥを算出する場合には、マクロブロック
を構成する３２個の画素データについての減算値Ｙの絶
対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを４で除算した値の
絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを４で除算した値
の絶対値の総和とを加算してＭＡＥを算出する。
【００５１】また、演算器６２ａは、スケーリング制御
信号Ｓ５３ｂが「レベル３」を示す場合には、図６
（Ｄ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを２で除
算した値の二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを２で
除算した値の二乗値の総和とを加算してＭＳＥを算出す
る。一方、ＭＡＥを算出する場合には、マクロブロック
を構成する３２個の画素データについての減算値Ｙの絶
対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを２で除算した値の
絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを２で除算した値
の絶対値の総和とを加算してＭＡＥを算出する。
信号Ｓ５３ｂが「レベル３」を示す場合には、図６
（Ｄ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを２で除
算した値の二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを２で
除算した値の二乗値の総和とを加算してＭＳＥを算出す
る。一方、ＭＡＥを算出する場合には、マクロブロック
を構成する３２個の画素データについての減算値Ｙの絶
対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂを２で除算した値の
絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒを２で除算した値
の絶対値の総和とを加算してＭＡＥを算出する。
【００５２】また、演算器６２ａは、スケーリング制御
信号Ｓ５３ｂが「レベル４」を示す場合には、図６
（Ｄ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂの二乗値
の総和と、１６個の減算値Ｃｒの二乗値の総和とを加算
してＭＳＥを算出する。一方、ＭＡＥを算出する場合に
は、マクロブロックを構成する３２個の画素データにつ
いての減算値Ｙの絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂ
の絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒの絶対値の総和
とを加算してＭＡＥを算出する。
信号Ｓ５３ｂが「レベル４」を示す場合には、図６
（Ｄ）に示すように、ＭＳＥを算出する場合には、マク
ロブロックを構成する３２個の画素データについての減
算値Ｙの二乗値の総和と、１６個の減算値Ｃｂの二乗値
の総和と、１６個の減算値Ｃｒの二乗値の総和とを加算
してＭＳＥを算出する。一方、ＭＡＥを算出する場合に
は、マクロブロックを構成する３２個の画素データにつ
いての減算値Ｙの絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｂ
の絶対値の総和と、１６個の減算値Ｃｒの絶対値の総和
とを加算してＭＡＥを算出する。
【００５３】以上説明したように、図５に示す動き検出
装置５０ａによって、前述した第１実施形態の動き検出
装置５０と同様の効果を得ることができる。
装置５０ａによって、前述した第１実施形態の動き検出
装置５０と同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】以上説明したように、本発明の動き検出
装置およびその方法によれば、動き補償の際にマクロブ
ロックに大きなブロック係数を残してしまうことを適切
に回避できる。特に、高圧縮時において符号化画像の画
質を向上させることができる。また、本発明の動き検出
装置によれば、色差成分を用いて動きベクトルを算出す
るための新たなハードウェアを追加しないため、従来に
比べて、演算量を大幅に削減でき、装置構成を小規模に
できると共に、消費電力を抑えることができる。
装置およびその方法によれば、動き補償の際にマクロブ
ロックに大きなブロック係数を残してしまうことを適切
に回避できる。特に、高圧縮時において符号化画像の画
質を向上させることができる。また、本発明の動き検出
装置によれば、色差成分を用いて動きベクトルを算出す
るための新たなハードウェアを追加しないため、従来に
比べて、演算量を大幅に削減でき、装置構成を小規模に
できると共に、消費電力を抑えることができる。
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態の動き検出装
置の構成図である。
置の構成図である。
【図２】図２は、図１に示すプロセッサアレー内の初段
のプロセッサエレメントの構成図である。
のプロセッサエレメントの構成図である。
【図３】図３は、図１に示すプロセッサアレー内の後段
のプロセッサエレメントの構成図である。
のプロセッサエレメントの構成図である。
【図４】図４は、図１に示すＣＰＵにおける選択制御信
号の生成方法を説明するための図である。
号の生成方法を説明するための図である。
【図５】図５は、本発明の第２の実施形態の動き検出装
置の構成図である。
置の構成図である。
【図６】図６は、図５に示すプロセッサアレー内の初段
のプロセッサエレメントの構成図である。
のプロセッサエレメントの構成図である。
【図７】図７は、図５に示すプロセッサアレー内の後段
のプロセッサエレメントの構成図である。
のプロセッサエレメントの構成図である。
【図８】図８は、図５に示すＣＰＵにおける選択制御信
号の生成方法を説明するための図である。
号の生成方法を説明するための図である。
【図９】図９は、フレーム間予測符号化回路の構成図で
ある。
ある。
【図１０】動きベクトルを生成する際の基準画像と参照
画像との関係を説明するための図である。
画像との関係を説明するための図である。
【図１１】動きベクトルを生成する際の基準画像と参照
画像との関係を説明するための図である。
画像との関係を説明するための図である。
【図１２】動きベクトル生成に用いられるＭＳＥおよび
ＭＡＥの算出方法を説明するための図である。
ＭＡＥの算出方法を説明するための図である。
【図１３】図１３は、動きベクトル生成に用いられるプ
ロセッサエレメントの構成図である。
ロセッサエレメントの構成図である。
５０，５０ａ…動き検出装置、５１…基準画像フレーム
メモリ、５２…プリプロセッサ、５３，５３ａ…ＣＰ
Ｕ、５４，６５…セレクタ、５５…参照画像フレームメ
モリ、５６，５６ａ…プロセッサアレー、５７…比較ユ
ニット、６０ａ，６０ｂ，６０ａ１，６０ｂ１…プロセ
ッサエレメント、６１，６４…レジスタ、６２，６２ａ
…演算器
メモリ、５２…プリプロセッサ、５３，５３ａ…ＣＰ
Ｕ、５４，６５…セレクタ、５５…参照画像フレームメ
モリ、５６，５６ａ…プロセッサアレー、５７…比較ユ
ニット、６０ａ，６０ｂ，６０ａ１，６０ｂ１…プロセ
ッサエレメント、６１，６４…レジスタ、６２，６２ａ
…演算器
Claims (14)
- 【請求項１】それぞれマトリクス状に配置された複数の
画素の画素データからなる複数のマクロブロック毎に、
時間的に前後する第１の画像と第２の画像との間の動き
ベクトルを生成する動き検出装置において、 前記第１の画像のマクロブロックの画像特性を検出する
画像特性検出手段と、 前記検出した画像特性に基づいて、動きベクトルの検出
時における色差成分の必要度を判断する必要度判断手段
と、 前記第１の画像の動きベクトル検出の対象となるマクロ
ブロックから、前記判断された必要度に応じた割合で輝
度成分の画素データと色差成分の画素データとを混在さ
せた第１の被演算用マクロブロックを生成する第１の被
演算用マクロブロック生成手段と、 前記第２の画像のマクロブロックから、前記判断された
必要度に応じた割合で輝度成分の画素データと色差成分
の画素データとを混在させた第２の被演算用マクロブロ
ックを生成する第２の被演算用マクロブロック生成手段
と、 前記第１の被演算用マクロブロックの画素データと、当
該画素データに対応する前記第２の被演算用マクロブロ
ックの画素データとの差分値に応じた動きベクトル決定
基準値を、前記第２の画像に含まれる複数の候補マクロ
ブロックについて生成する基準値生成手段と、 前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクト
ル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マク
ロブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の
対象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マ
クロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する
動きベクトル生成手段とを有する動き検出装置。 - 【請求項２】前記基準値生成手段は、前記第１の被演算
用マクロブロックの画素データと、当該画素データに対
応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素データ
との差分値の絶対値を、前記第１の被演算用マクロブロ
ックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを構成す
る全ての画素データについて加算した加算結果を動きベ
クトル決定基準値とする請求項１に記載の動き検出装
置。 - 【請求項３】前記基準値生成手段は、前記第１の被演算
用マクロブロックの画素データと、当該画素データに対
応する前記第２の被演算用マクロブロックの画素データ
との差分値の二乗値を、前記第１の被演算用マクロブロ
ックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを構成す
る全ての画素データについて加算した加算結果を動きベ
クトル決定基準値とする請求項１に記載の動き検出装
置。 - 【請求項４】前記第１の被演算用マクロブロック生成手
段は、前記第１の画像の動きベクトル検出の対象となる
マクロブロックをサンプリングする周波数を調整するこ
とで、第１の被演算用マクロブロックを生成し、 前記第２の被演算用マクロブロック生成手段は、前記第
２の画像のマクロブロックを前記周波数でサンプリング
して第２の被演算用マクロブロックを生成する請求項１
に記載の動き検出装置。 - 【請求項５】それぞれマトリクス状に配置された複数の
画素の画素データからなる複数のマクロブロック毎に、
時間的に前後する第１の画像と第２の画像との間の動き
ベクトルを生成する動き検出装置において、 前記第１の画像のマクロブロックの画像特性を検出する
画像特性検出手段と、前記検出した画像特性に基づい
て、動きベクトルの検出時における色差成分の必要度を
判断する必要度判断手段と、 前記第１の画像の動きベクトル検出の対象となるマクロ
ブロックから、所定の割合で輝度成分の画素データと色
差成分の画素データとを混在させた第１の被演算用マク
ロブロックを生成する第１の被演算用マクロブロック生
成手段と、 前記第２の画像のマクロブロックから、前記所定の割合
で輝度成分の画素データと色差成分の画素データとを混
在させた第２の被演算用マクロブロックを生成する第２
の被演算用マクロブロック生成手段と、 前記第１の被演算用マクロブロックの画素データと、当
該画素データに対応する前記第２の被演算用マクロブロ
ックの画素データとの差分値に、前記判断された必要度
に応じた重み付けを行った値を用いた動きベクトル決定
基準値を、前記第２の画像に含まれる複数の候補マクロ
ブロックについて生成する基準値生成手段と、 前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクト
ル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マク
ロブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の
対象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マ
クロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する
動きベクトル生成手段とを有する動き検出装置。 - 【請求項６】前記基準値生成手段は、前記第１の被演算
用マクロブロックの画素データと、 当該画素データに対応する前記第２の被演算用マクロブ
ロックの画素データとの差分値の絶対値に前記必要度に
応じた重み付けを行った値を、前記第１の被演算用マク
ロブロックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを
構成する全ての画素データについて加算した加算結果を
動きベクトル決定基準値とする請求項５に記載の動き検
出装置。 - 【請求項７】前記基準値生成手段は、前記第１の被演算
用マクロブロックの画素データと、 当該画素データに対応する前記第２の被演算用マクロブ
ロックの画素データとの差分値の二乗値に前記必要度に
応じた重み付けを行った値を、前記第１の被演算用マク
ロブロックおよび前記第２の被演算用マクロブロックを
構成する全ての画素データについて加算した加算結果を
動きベクトル決定基準値とする請求項５に記載の動き検
出装置。 - 【請求項８】それぞれマトリクス状に配置された複数の
画素の画素データからなる複数のマクロブロック毎に、
時間的に前後する第１の画像と第２の画像との間の動き
ベクトルを生成する動き検出方法において、 前記第１の画像のマクロブロックの画像特性を検出し、 前記検出した画像特性に基づいて、動きベクトルの検出
時における色差成分の必要度を判断し、 前記第１の画像の動きベクトル検出の対象となるマクロ
ブロックから、前記判断された必要度に応じた割合で輝
度成分の画素データと色差成分の画素データとを混在さ
せた第１の被演算用マクロブロックを生成し、 前記第２の画像のマクロブロックから、前記判断された
必要度に応じた割合で輝度成分の画素データと色差成分
の画素データとを混在させた第２の被演算用マクロブロ
ックを生成し、 前記第１の被演算用マクロブロックの画素データと、当
該画素データに対応する前記第２の被演算用マクロブロ
ックの画素データとの差分値に応じた動きベクトル決定
基準値を、前記第２の画像に含まれる複数の候補マクロ
ブロックについて生成し、 前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクト
ル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マク
ロブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の
対象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マ
クロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する
動き検出方法。 - 【請求項９】前記第１の被演算用マクロブロックの画素
データと、当該画素データに対応する前記第２の被演算
用マクロブロックの画素データとの差分値の絶対値を、
前記第１の被演算用マクロブロックおよび前記第２の被
演算用マクロブロックを構成する全ての画素データにつ
いて加算した加算結果を動きベクトル決定基準値とする
請求項８に記載の動き検出方法。 - 【請求項１０】前記第１の被演算用マクロブロックの画
素データと、当該画素データに対応する前記第２の被演
算用マクロブロックの画素データとの差分値の二乗値
を、前記第１の被演算用マクロブロックおよび前記第２
の被演算用マクロブロックを構成する全ての画素データ
について加算した加算結果を動きベクトル決定基準値と
する請求項８に記載の動き検出方法。 - 【請求項１１】前記第１の画像の動きベクトル検出の対
象となるマクロブロックをサンプリングする周波数を調
整することで、第１の被演算用マクロブロックを生成
し、 前記第２の画像のマクロブロックを前記周波数でサンプ
リングして第２の被演算用マクロブロックを生成する請
求項８に記載の動き検出方法。 - 【請求項１２】それぞれマトリクス状に配置された複数
の画素の画素データからなる複数のマクロブロック毎
に、時間的に前後する第１の画像と第２の画像との間の
動きベクトルを生成する動き検出方法において、 前記第１の画像のマクロブロックの画像特性を検出し、 前記検出した画像特性に基づいて、動きベクトルの検出
時における色差成分の必要度を判断し、 前記第１の画像の動きベクトル検出の対象となるマクロ
ブロックから、所定の割合で輝度成分の画素データと色
差成分の画素データとを混在させた第１の被演算用マク
ロブロックを生成し、 前記第２の画像のマクロブロックから、前記所定の割合
で輝度成分の画素データと色差成分の画素データとを混
在させた第２の被演算用マクロブロックを生成し、 前記第１の被演算用マクロブロックの画素データと、当
該画素データに対応する前記第２の被演算用マクロブロ
ックの画素データとの差分値に、前記判断された必要度
に応じた重み付けを行った値を用いた動きベクトル決定
基準値を、前記第２の画像に含まれる複数の候補マクロ
ブロックについて生成し、 前記複数の候補マクロブロックのうち、前記動きベクト
ル決定基準値が最も小さいマクロブロックを参照用マク
ロブロックとし、前記第１の画像の動きベクトル検出の
対象となるマクロブロックと前記第２の画像の参照用マ
クロブロックとの位置関係から動きベクトルを生成する
動き検出方法。 - 【請求項１３】前記第１の被演算用マクロブロックの画
素データと、当該画素データに対応する前記第２の被演
算用マクロブロックの画素データとの差分値の絶対値に
前記必要度に応じた重み付けを行った値を、前記第１の
被演算用マクロブロックおよび前記第２の被演算用マク
ロブロックを構成する全ての画素データについて加算し
た加算結果を動きベクトル決定基準値とする請求項１２
に記載の動き検出方法。 - 【請求項１４】前記第１の被演算用マクロブロックの画
素データと、当該画素データに対応する前記第２の被演
算用マクロブロックの画素データとの差分値の二乗値に
前記必要度に応じた重み付けを行った値を、前記第１の
被演算用マクロブロックおよび前記第２の被演算用マク
ロブロックを構成する全ての画素データについて加算し
た加算結果を動きベクトル決定基準値とする請求項１２
に記載の動き検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9040798A JPH11289544A (ja) | 1998-04-02 | 1998-04-02 | 動き検出装置およびその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9040798A JPH11289544A (ja) | 1998-04-02 | 1998-04-02 | 動き検出装置およびその方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11289544A true JPH11289544A (ja) | 1999-10-19 |
Family
ID=13997741
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9040798A Pending JPH11289544A (ja) | 1998-04-02 | 1998-04-02 | 動き検出装置およびその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11289544A (ja) |
Cited By (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007520912A (ja) * | 2003-05-12 | 2007-07-26 | オーエヌツー テクノロジーズ | ビデオ圧縮方法 |
| JP2012175543A (ja) * | 2011-02-23 | 2012-09-10 | Fujitsu Ltd | 動きベクトル検出装置、動きベクトル検出方法および動画像符号化装置 |
| US8819525B1 (en) | 2012-06-14 | 2014-08-26 | Google Inc. | Error concealment guided robustness |
| US8885706B2 (en) | 2011-09-16 | 2014-11-11 | Google Inc. | Apparatus and methodology for a video codec system with noise reduction capability |
| US8891616B1 (en) | 2011-07-27 | 2014-11-18 | Google Inc. | Method and apparatus for entropy encoding based on encoding cost |
| US8897591B2 (en) | 2008-09-11 | 2014-11-25 | Google Inc. | Method and apparatus for video coding using adaptive loop filter |
| US9014266B1 (en) | 2012-06-05 | 2015-04-21 | Google Inc. | Decimated sliding windows for multi-reference prediction in video coding |
| US9131073B1 (en) | 2012-03-02 | 2015-09-08 | Google Inc. | Motion estimation aided noise reduction |
| US9154799B2 (en) | 2011-04-07 | 2015-10-06 | Google Inc. | Encoding and decoding motion via image segmentation |
| US9172967B2 (en) | 2010-10-05 | 2015-10-27 | Google Technology Holdings LLC | Coding and decoding utilizing adaptive context model selection with zigzag scan |
| US9179151B2 (en) | 2013-10-18 | 2015-11-03 | Google Inc. | Spatial proximity context entropy coding |
| US9247257B1 (en) | 2011-11-30 | 2016-01-26 | Google Inc. | Segmentation based entropy encoding and decoding |
| US9262670B2 (en) | 2012-02-10 | 2016-02-16 | Google Inc. | Adaptive region of interest |
| US9324147B2 (en) | 2009-01-22 | 2016-04-26 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and apparatus for computing a parallax |
| US9344729B1 (en) | 2012-07-11 | 2016-05-17 | Google Inc. | Selective prediction signal filtering |
| US9374596B2 (en) | 2008-09-11 | 2016-06-21 | Google Inc. | System and method for video encoding using constructed reference frame |
| US9392288B2 (en) | 2013-10-17 | 2016-07-12 | Google Inc. | Video coding using scatter-based scan tables |
| US9392280B1 (en) | 2011-04-07 | 2016-07-12 | Google Inc. | Apparatus and method for using an alternate reference frame to decode a video frame |
| US9426459B2 (en) | 2012-04-23 | 2016-08-23 | Google Inc. | Managing multi-reference picture buffers and identifiers to facilitate video data coding |
| US9509998B1 (en) | 2013-04-04 | 2016-11-29 | Google Inc. | Conditional predictive multi-symbol run-length coding |
| US9609341B1 (en) | 2012-04-23 | 2017-03-28 | Google Inc. | Video data encoding and decoding using reference picture lists |
| US9756331B1 (en) | 2013-06-17 | 2017-09-05 | Google Inc. | Advance coded reference prediction |
| US9774856B1 (en) | 2012-07-02 | 2017-09-26 | Google Inc. | Adaptive stochastic entropy coding |
| US9924161B2 (en) | 2008-09-11 | 2018-03-20 | Google Llc | System and method for video coding using adaptive segmentation |
| US10102613B2 (en) | 2014-09-25 | 2018-10-16 | Google Llc | Frequency-domain denoising |
| US11039138B1 (en) | 2012-03-08 | 2021-06-15 | Google Llc | Adaptive coding of prediction modes using probability distributions |
-
1998
- 1998-04-02 JP JP9040798A patent/JPH11289544A/ja active Pending
Cited By (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8942290B2 (en) | 2003-05-12 | 2015-01-27 | Google Inc. | Dynamic coefficient reordering |
| JP2011050090A (ja) * | 2003-05-12 | 2011-03-10 | Google Inc | ビデオ圧縮方法 |
| JP2007520912A (ja) * | 2003-05-12 | 2007-07-26 | オーエヌツー テクノロジーズ | ビデオ圧縮方法 |
| US10616576B2 (en) | 2003-05-12 | 2020-04-07 | Google Llc | Error recovery using alternate reference frame |
| US8824553B2 (en) | 2003-05-12 | 2014-09-02 | Google Inc. | Video compression method |
| US9924161B2 (en) | 2008-09-11 | 2018-03-20 | Google Llc | System and method for video coding using adaptive segmentation |
| US8897591B2 (en) | 2008-09-11 | 2014-11-25 | Google Inc. | Method and apparatus for video coding using adaptive loop filter |
| US9374596B2 (en) | 2008-09-11 | 2016-06-21 | Google Inc. | System and method for video encoding using constructed reference frame |
| US9324147B2 (en) | 2009-01-22 | 2016-04-26 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Method and apparatus for computing a parallax |
| US9172967B2 (en) | 2010-10-05 | 2015-10-27 | Google Technology Holdings LLC | Coding and decoding utilizing adaptive context model selection with zigzag scan |
| JP2012175543A (ja) * | 2011-02-23 | 2012-09-10 | Fujitsu Ltd | 動きベクトル検出装置、動きベクトル検出方法および動画像符号化装置 |
| US9392280B1 (en) | 2011-04-07 | 2016-07-12 | Google Inc. | Apparatus and method for using an alternate reference frame to decode a video frame |
| US9154799B2 (en) | 2011-04-07 | 2015-10-06 | Google Inc. | Encoding and decoding motion via image segmentation |
| US8891616B1 (en) | 2011-07-27 | 2014-11-18 | Google Inc. | Method and apparatus for entropy encoding based on encoding cost |
| US8885706B2 (en) | 2011-09-16 | 2014-11-11 | Google Inc. | Apparatus and methodology for a video codec system with noise reduction capability |
| US9247257B1 (en) | 2011-11-30 | 2016-01-26 | Google Inc. | Segmentation based entropy encoding and decoding |
| US9262670B2 (en) | 2012-02-10 | 2016-02-16 | Google Inc. | Adaptive region of interest |
| US9131073B1 (en) | 2012-03-02 | 2015-09-08 | Google Inc. | Motion estimation aided noise reduction |
| US11039138B1 (en) | 2012-03-08 | 2021-06-15 | Google Llc | Adaptive coding of prediction modes using probability distributions |
| US9426459B2 (en) | 2012-04-23 | 2016-08-23 | Google Inc. | Managing multi-reference picture buffers and identifiers to facilitate video data coding |
| US9609341B1 (en) | 2012-04-23 | 2017-03-28 | Google Inc. | Video data encoding and decoding using reference picture lists |
| US9014266B1 (en) | 2012-06-05 | 2015-04-21 | Google Inc. | Decimated sliding windows for multi-reference prediction in video coding |
| US8819525B1 (en) | 2012-06-14 | 2014-08-26 | Google Inc. | Error concealment guided robustness |
| US9774856B1 (en) | 2012-07-02 | 2017-09-26 | Google Inc. | Adaptive stochastic entropy coding |
| US9344729B1 (en) | 2012-07-11 | 2016-05-17 | Google Inc. | Selective prediction signal filtering |
| US9509998B1 (en) | 2013-04-04 | 2016-11-29 | Google Inc. | Conditional predictive multi-symbol run-length coding |
| US9756331B1 (en) | 2013-06-17 | 2017-09-05 | Google Inc. | Advance coded reference prediction |
| US9392288B2 (en) | 2013-10-17 | 2016-07-12 | Google Inc. | Video coding using scatter-based scan tables |
| US9179151B2 (en) | 2013-10-18 | 2015-11-03 | Google Inc. | Spatial proximity context entropy coding |
| US10102613B2 (en) | 2014-09-25 | 2018-10-16 | Google Llc | Frequency-domain denoising |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH11289544A (ja) | 動き検出装置およびその方法 | |
| JP2801559B2 (ja) | 動き大小に適応する動き補償符号化方法及びその装置 | |
| JP4528441B2 (ja) | ブロック整合法及び統合投射法を用いた階層的動き評価処理及び装置 | |
| JP4529919B2 (ja) | 適応量子化装置及び適応量子化プログラム | |
| JP3655651B2 (ja) | データ処理装置 | |
| JPH09179987A (ja) | 動きベクトル検出方法及び動きベクトル検出装置 | |
| JP2000278688A (ja) | 動きベクトル検出装置およびその方法と画像処理装置 | |
| JPH1093966A (ja) | 画像符号化装置 | |
| JPH05328333A (ja) | 動きベクトル検出装置 | |
| EP1757103A1 (en) | Method of searching for a global motion vector. | |
| JP5237814B2 (ja) | ビデオ圧縮における適応的動きベクトルサンプリングのための多段リンク方法 | |
| KR20130130695A (ko) | 복수의 프로세서를 사용하여 비디오 프레임을 인코딩하는 방법 및 시스템 | |
| JP3283159B2 (ja) | ソフトウェアによる画像符号化方法 | |
| JPH10336672A (ja) | 符号化方式変換装置およびその動きベクトル検出方法 | |
| JPH07274181A (ja) | 映像信号符号化方式 | |
| JP3355964B2 (ja) | 適応直交変換モード判定方法 | |
| KR100771640B1 (ko) | 고속 모드 결정 기능을 구비한 ｈ.２６４ 인코더 | |
| JP3812808B2 (ja) | スキップ領域検出型動画像符号化装置および記録媒体 | |
| JP2702139B2 (ja) | 動画像の予測符号化方式 | |
| JPH1023420A (ja) | 動き検出方法および動き検出装置 | |
| KR100987581B1 (ko) | 고속 움직임 추정을 위한 부분 블록정합 방법 | |
| KR100635009B1 (ko) | 화면 전체의 움직임을 고려한 움직임예측방법 및 그 장치 | |
| JP2010166275A (ja) | 画像符号化装置 | |
| JPH10210480A (ja) | 動画像符号化方式 | |
| EP1553781A2 (en) | Method and apparatus for processing digital motion pictures by predicting motion compensation error using previous block. |