JPH1188887A - 動きベクトル検出方法および画像符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 演算量を減少させることができ、処理の高速
化を図ることができるとともに、全体の符号量を減少さ
せることができる動きベクトル検出方法および画像符号
化装置を提供する。 【解決手段】 可視光用のＣＣＤ１によって１フレーム
分の現在画像を取り込み、複数のブロックに分割してＶ
ＲＡＭ７に格納する。同様に、赤外線用のＣＣＤ４によ
って１フレーム分の現在画像（温度情報）を取り込み、
複数のブロックに分割し、ＶＲＡＭ７に格納する。ＣＰ
Ｕ８は、ＲＯＭ９に記憶されているプログラムに従っ
て、上記ＶＲＡＭ７に蓄積されている各ブロックの温度
情報に従って、ＶＲＡＭ７に記憶されている過去の画像
データの温度情報を検索して、分割されたブロックの動
きベクトルを検出した後、温度情報に対する動きベクト
ルと可視光による画像情報との差分を符号化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、テレビ電話装置、
動画カメラ装置等の動画を符号化する動きベクトル検出
方法および画像符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、テレビ電話装置、動画カメラ装置
等の動画通信装置あるいは動画記録装置では、転送ある
いは記録すべきデータ量を削減するために動画像圧縮方
式を採用している。該動画像圧縮方式の１つに、ＭＰＥ
Ｇ、Ｈ．２６１が知られており、該ＭＰＥＧ系統の動き
補償による動画圧縮符号化では、１フレームの画像を複
数のブロックに分割し、各ブロック毎に、１フレーム過
去の画像フレームの内容のうち、水平および垂直の±１
５画素の範囲で最もよく現在のフレームの内容と一致す
る部分を探索し、動きベクトルを検出し、その動きベク
トルと差分情報とを符号化する。

【０００３】但し、上述した動きベクトルの探索方法の
具体的な手法は勧告外であり、一般には、全探索、多段
探索などが用いられる。全探索の場合には、画像ブロッ
クの一致性判定を範囲内の全ての画像について行う。ま
た、多段探索の場合には、何段階かの縮小画像を生成し
て順におおまかな一致から段階的に細かい一致を探索す
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の動画
圧縮符号化（ＭＰＥＧ等）では、上述したように、動き
ベクトルの探索範囲は水平および垂直の±１５画素まで
である。すなわち、探索範囲は、各々のブロックについ
て９６１種類の画像ブロックということになる。全探索
の場合には、動きベクトルの検出のために画像ブロック
の一致性判定を９６１回も行うことになり、一致性判定
の方法にもよるが、一般に非常に計算量が大きく、リア
ルタイムに情報圧縮を行うためには、速度性能の高い装
置を用いる必要があるという問題がある。

【０００５】また、多段探索の場合には、上述したよう
に、何段階かの縮小画像を生成して、順におおまかな一
致から段階的に細かい一致を探索する。この場合には、
縮小画像の生成に手間がかかるとともに、正確な最適一
致判定に失敗する可能性があるという問題がある。

【０００６】また、どの探索方法を選ぶとしても、動き
ベクトルの探索範囲を広げたい場合（単位時間当たりの
フレーム数に比べて画像情報の動きが激しい場合）、演
算を高速で処理する必要があり、飛躍的に困難性が増す
という問題がある。

【０００７】そこで本発明は、演算量を減少させること
ができ、処理の高速化を図ることができるとともに、全
体の符号量を減少させることができる動きベクトル検出
方法および画像符号化装置を提供することを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的達成のため、請
求項１記載の発明による動きベクトル検出方法は、過去
の画像から現在の画像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、現在の１フレーム分の温度情
報を取り込み、該取り込まれた１フレーム分の温度情報
を複数のブロックに分割し、該分割されたブロック毎の
温度情報により、記憶されている過去の画像の温度情報
を探索して該分割されたブロックの動きベクトルを検出
し、１フレーム分のブロック毎の動きベクトルを検出す
ると、取り込んだ１フレーム分の温度情報を、過去の画
像の温度情報として記憶することを特徴とする。

【０００９】また、好ましい態様として、前記分割は、
例えば請求項２記載のように、前記温度情報が人体温度
付近の温度であるところを第１のブロックサイズに分割
し、該温度情報がそれ以外の温度であるところを第１の
ブロックサイズより大きい第２のブロックサイズに分割
するようにしてもよい。

【００１０】また、好ましい態様として、前記動きベク
トルの検出は、例えば請求項３記載のように、前記温度
情報が人体温度付近の温度であるところを第１の探索範
囲で検索し、該温度情報がそれ以外の温度であるところ
を第１の探索範囲より小さい第２の探索範囲で検索する
ようにしてもよい。

【００１１】また、好ましい態様として、例えば請求項
４記載のように、前記取り込まれた１フレーム分の温度
情報に対応する１フレーム分の現在の画像情報を取り込
み、該取り込まれた現在の画像情報を前記複数のブロッ
クに分割し、前記温度情報に基づいて動きベクトルを検
出した後、記憶されている過去の画像情報の該検出した
動きベクトルにより示される位置に対応する所定範囲
を、前記分割されたブロックの現在の画像情報により検
索して動きベクトルを検出することにより、前記温度情
報に基づく動きベクトルを補正し、１フレーム分の画像
情報に対して動きベクトルを補正した後、前記取り込ん
だ１フレーム分の画像情報を過去の画像情報として記憶
するようにしてもよい。

【００１２】また、好ましい態様として、前記温度情報
および前記画像情報は、例えば請求項５記載のように、
前記温度情報が人体温度付近の温度であるところを第１
のブロックサイズに分割し、該温度情報が人体温度付近
以外の温度であるところを第１のブロックサイズより大
きい第２のブロックサイズに分割するようにしてもよ
い。

【００１３】また、好ましい態様として、前記動きベク
トルの補正は、例えば請求項６記載のように、前記温度
情報が人体温度付近の温度であるところを第１の探索範
囲で検索し、該温度情報が人体温度付近以外の温度であ
るところを第１の探索範囲より小さい第２の探索範囲で
検索するようにしてもよい。

【００１４】上記目的達成のため、請求項７記載の発明
による画像符号化装置は、取り込んだ画像情報を動き補
償により符号化する画像符号化装置において、撮像面に
光学像を形成する光学手段と、前記光学手段によって形
成された光学像を画像情報および温度情報に分割する情
報分割手段と、前記情報分割手段によって分割された画
像情報を取り込む画像情報取り込み手段と、前記情報分
割手段によって分割された温度情報を取り込む温度情報
取り込み手段と、前記画像情報取り込み手段によって取
り込まれた、一画面分の画像情報を記憶する画像情報記
憶手段と、前記温度情報取り込み手段によって取り込ま
れた、一画面分の温度情報を記憶する温度情報記憶手段
と、前記温度情報記憶手段に記憶されている一画面分の
温度情報を、所定のブロックサイズに分割する温度情報
分割手段と、前記温度情報分割手段によって所定のブロ
ックサイズに分割された温度情報によって、前記温度情
報記憶手段に記憶されている温度情報を検索して、動き
ベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、前記画像
情報記憶手段に記憶されている一画面分の画像情報を、
所定のブロックサイズのブロックに分割する符号化分割
手段と、前記動きベクトル検出手段によって検出された
動きベクトルに基づいて、前記符号化分割手段によって
所定のブロックサイズに分割された画像情報を動き補償
符号化する符号化手段とを具備することを特徴とする。

【００１５】また、好ましい態様として、前記温度情報
分割手段および前記符号化分割手段は、例えば請求項８
記載のように、前記温度情報が人体温度付近の温度であ
るところを第１のブロックサイズに分割し、該温度情報
がそれ以外の温度であるところを第１のブロックサイズ
より大きい第２のブロックサイズに分割するようにして
もよい。

【００１６】また、好ましい態様として、前記動きベク
トル検出手段は、例えば請求項９記載のように、前記動
きベクトルの検出は、前記温度情報が人体温度付近の温
度であるところを第１の探索範囲で検索し、該温度情報
がそれ以外の温度であるところを第１の探索範囲より小
さい第２の探索範囲で検索して、動きベクトルを検出す
るようにしてもよい。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、テ
レビ電話等の動画通信装置に適用した一実施例として、
図面を参照して説明する。

【００１８】Ａ．実施例の構成 Ａ−１．動画通信装置の構成 図１は本発明の実施例による動画通信装置の基本構成を
示すブロック図である。図において、ＣＣＤ１は、通常
のビデオカメラに備えられているものと同じように、図
示しない光学系を介して入射する可視光を電気信号に変
換し、フィルタ２に供給する。フィルタ２は、上記電気
信号の輝度、色等を調整し、Ａ／Ｄ変換器３に供給す
る。Ａ／Ｄ変換器３は、可視光に対応する電気信号をデ
ジタル信号に変換する。

【００１９】また、ＣＣＤ４は、図示しない光学系を介
して入射する赤外線を電気信号に変換し、フィルタ５に
供給する。フィルタ５は、上記電気信号の輝度等を調整
し、Ａ／Ｄ変換器６に供給する。Ａ／Ｄ変換器６は、赤
外線に対応する電気信号をデジタル信号に変換する。

【００２０】ここで、図２は、上記ＣＣＤ１およびＣＣ
Ｄ４の構成の一例を示す側面図である。上述した光学系
１０は、複数の凹レンズおよび凸レンズにより構成され
ており、可視光系と赤外線系とで共通となっている。ビ
ームスプリッタ１１は、入射光をそのまま通過させると
ともに、９０度反射させるように構成されており、直進
光が出射する面には、可視光を電気信号に変換するＣＣ
Ｄ１が設けられており、反射光が出射する面には、赤外
線を電気信号に変換するＣＣＤ４が設けられている。上
記光学系１０を通過した可視光および赤外線は、ビーム
スプリッタ１１により直進光と反射光とに分離され、直
進光はＣＣＤ１に入射し、反射光はＣＣＤ４に入射す
る。

【００２１】ＶＲＡＭ７は、上記可視光による画像デー
タ（画像情報）および赤外線による画像データ（温度情
報）を蓄積するもので、それぞれ１フレーム分の画像デ
ータ（現在の画像データおよび１フレーム分過去の画像
データ）が蓄積される。ＣＰＵ８は、ＲＯＭ９に記憶さ
れているプログラムに従って、上記ＶＲＡＭ７に蓄積さ
れる可視光に対する画像データを複数のブロックに分割
し、各ブロック毎に、赤外線に対する画像データを用い
て、最もよく一致する画像部分を一定の距離内（探索範
囲内）で探索して動きベクトルを検出し、動きベクトル
と画像情報との差分を符号化する。このとき、差分の大
きいブロックに対しては圧縮パラメータを調整して圧縮
率を上げ、符号量を小さくする。

【００２２】次に、図３は、上記ＣＰＵ８によって実現
される予測符号化処理の機能構成を示すブロック図であ
る。図示する予測符号化処理では、フレーム間予測符号
化とフレーム内符号化の２種類を選択できるようになっ
ている。フレーム間予測では、ビデオ入力信号ＶＤと予
測メモリ２４内の予測信号Ｓ１との差分が採られる。特
に、画面内の同一位置だけでなく、水平および垂直に±
１５画素範囲内でずらして、最も差分が小さくなる位置
（動きベクトル）を求めて、そのときの差分を求めるの
が動き補償フレーム間予測である。

【００２３】スイッチＳＷ１およびＳＷ２は、符号化制
御部からの制御信号ＣＳに従って、フレーム内予測符号
化の場合にはスイッチを「１」側に投入され、フレーム
間予測符号化の場合にはスイッチを「２」側に投入され
る。通常は、フレーム間予測を用い、急に場面が変わる
など、フレーム間の相関の低い部分についてはフレーム
内符号化を用いる。変換器２０は、フレーム内予測符号
化の場合には、ビデオ信号ＶＤに対して、フレーム間予
測符号化の場合には、ビデオ入力信号ＶＤと予測メモリ
２４内の予測信号Ｓ１との差分（減算器の出力）に対し
て、ブロック単位で２次元離散コサイン変換（ＤＣＴ：
Discrete Cosine Transform）を行う。量子化器２１
は、符号化制御部２６からの量子化特性指定情報に基づ
いて、変換器２０からの信号に対し、フレーム内符号化
の直流成分（ＤＣ成分）に対する直線量子化と、その他
の係数に対するデッドゾーン（入力値に拘らず、出力値
がゼロとなる領域）付きの量子化とを行う。

【００２４】逆量子化器２２、逆変換器２３は、各々、
上述した量子化器２０、変換器２１の逆変換を行う。予
測メモリ２４は、動き補償用可変遅延機能を有する画像
メモリであり、当該符号器により求められた、動きベク
トルを記憶する。特に、本実施形態では、可視光による
ビデオ入力信号ＶＤとともに、赤外線によるビデオ入力
信号ＶＤ’を予測メモリ２４に供給するようになってお
り、赤外線によるビデオ入力信号ＶＤ’に基づいて、動
きベクトルを検出している。前述したように、赤外線に
よるビデオ入力信号ＶＤ’は、熱源となる人体を捉えて
おり、該ビデオ入力信号を用いることで、特に動きベク
トルを検出しなければならない人体部分を検出すること
ができる。したがって、該人体部分に対して、特に緻密
に動きベクトルの検出を行い、他の部分には粗く行うよ
うにすれば、演算量を減少させることができるようにな
る。なお、詳細については後述する。

【００２５】ループ内フィルタ２５は、所定のブロック
単位で挿入された空間的なローパスフィルタであり、予
測メモリ２４内に蓄積される、量子化によって発生した
歪みを除去する。該歪みの高周波成分は、特に予測効率
を低下させ、視覚的にも画質劣化を増加させる。符号化
制御部２６は、符号化にフレーム間予測符号化を用いる
かフレーム内符号化を用いるか、また、フレーム間予測
符号化を行う場合のループ内フィルタをオンにするかオ
フにするか、さらに量子化特性をどう選ぶか駒落としを
するか、というような符号化制御を行う。

【００２６】Ｂ．実施例の動作 次に、上述した実施例の動作を説明する。

【００２７】Ｂ−１．第１動作例 まず、図４は、本実施例による第１動作例の動作を説明
するための概念図である。まず、可視光用のＣＣＤ１に
よって１フレーム分の現在画像（画像情報）を取り込
み、フィルタ２で信号処理した後、Ａ／Ｄ変換器３によ
ってデジタル信号に変換した後、複数のブロックに分割
し、ＶＲＡＭ７に格納する。同様に、赤外線用のＣＣＤ
４によって１フレーム分の現在画像（温度情報）を取り
込み、フィルタ５で信号処理した後、Ａ／Ｄ変換器６に
よってデジタル信号に変換した後、図４に示すように、
該赤外線に対する画像データ（温度情報）を複数のブロ
ックに分割し、ＶＲＡＭ７に格納する。このとき、赤外
線に対する画像データをブロックに分割すると、図４に
示すように、動きの激しい人体部分は周囲に比べ高温部
のブロックＢＨとなり、周囲は低温部のブロックＢＬと
なる。

【００２８】次に、ＣＰＵ８は、ＲＯＭ９に記憶されて
いるプログラムに従って、上記ＶＲＡＭ７に蓄積されて
いる各ブロックの温度情報に従って、ＶＲＡＭ７に記憶
されている過去の画像データの温度情報を検索して、分
割されたブロックの動きベクトルを検出する。このと
き、人体部分の高温部のブロックＢＨに対して動きベク
トルを検出すればよい。そして、ＣＰＵ８は、温度情報
に対する動きベクトルにより予測された画像情報と可視
光による画像情報との差分を符号化する。また、上記１
フレーム分の温度情報は、過去の温度情報としてＶＲＡ
Ｍ７に記憶される。

【００２９】上記温度情報は、図４に示すように、人体
が熱源となっているので、人体の動きを反映している。
したがって、温度情報から人体の動きを確実に捉えるこ
とができるので、動きベクトルの検出は人体部分に対し
て探索すればよく、演算量を大幅に少なくすることがで
きる。また、人体以外の背景部分は、情報の再現性を低
下させてもかまわないので、全体の圧縮率を向上させる
ことができる。

【００３０】Ｂ−２．第２動作例 次に、本実施例による第２動作例の動作を説明する。ま
ず、可視光用のＣＣＤ１によって現在画像の１フレーム
分の取り込み、フィルタ２で信号処理した後、Ａ／Ｄ変
換器３によってデジタル信号に変換した後、該可視光に
対する画像データ（画像情報）を複数のブロックに分割
し、ＶＲＡＭ７に格納する。同様に、赤外線用のＣＣＤ
４によって現在画像の１フレーム分の取り込み、フィル
タ５で信号処理した後、Ａ／Ｄ変換器６によってデジタ
ル信号に変換した後、該赤外線に対する画像データ（温
度情報）を複数のブロックに分割し、ＶＲＡＭ７に格納
する。このとき、赤外線に対する画像データをブロック
に分割すると、図４に示すように、動きの激しい人体部
分は周囲に比べ高温部のブロックＢＨとなり、周囲は低
温部のブロックＢＬとなる。

【００３１】次に、ＣＰＵ８は、ＲＯＭ９に記憶されて
いるプログラムに従って、上記ＶＲＡＭ７に蓄積されて
いる各ブロック毎の温度情報に従って、ＶＲＡＭ７に記
憶されている過去の画像データの温度情報を検索して、
分割されたブロックの動きベクトルを検出する。このと
き、人体部分の高温部のブロックＢＨに対して動きベク
トルを検出すればよい。さらに、ＣＰＵ８は、上記温度
情報に基づいて検出した動きベクトルにより示される位
置に対応する所定範囲を、可視光に対するブロックの現
在の画像情報により検索して動きベクトルを検出する。
言い換えると、温度情報に基づいて検出された動きベク
トルは、可視光の画像情報に基づいて検出した動きベク
トルによって補正されることになる。そして、該補正さ
れた温度情報に基づく動きベクトルにより予測された画
像情報と可視光による画像情報との差分を符号化する。
また、上記１フレーム分の赤外線に対する画像データ
（温度情報）および可視光に対する画像データは、過去
の温度情報および過去の画像情報として記憶される。

【００３２】上述したように、第２動作例では、温度情
報の検索を行って動きベクトルを検出するとともに、該
動きベクトルにより示される位置に対応する所定範囲
で、可視光による画像情報によって検索して動きベクト
ルを検出するようにしたので、可視光での動きベクトル
検出における探索範囲を狭めることができる。したがっ
て、計算量を少なくすることができるとともに、人体の
動きを確実に捉えることができる。

【００３３】Ｂ−３．第３動作例 次に、本実施例による第３動作例について説明する。こ
こで、図５は、第３動作例の動作を説明するための概念
図である。本第３動作例では、前述した第１動作例にお
いて、赤外線用のＣＣＤ４によって取り込んだ、温度情
報の画像データを複数のブロックに分割する際、また
は、第２動作例において、上記温度情報の画像データお
よび可視光に対する画像データを複数のブロックに分割
する際に、温度情報に従って、動きベクトルを検出する
ための探索範囲であるブロックサイズを変化させるよう
にしたものである。

【００３４】すなわち、温度情報は、図４に示すよう
に、人体が熱源となっているので、人体の動きを反映し
ていることは前述した通りであるが、そこで、人体温度
（体温）を考慮したしきい値（例えば摂氏３０度）を設
定すれば、該しきい値以上の温度の領域は人体、それ以
外は背景とみなすことができる。すなわち、しきい値以
上の高温部（人体）は動きが激しく、低温部（背景）は
動きが少ないと言える。したがって、図５に示すよう
に、高温部ではブロックＢＨの単位を小面積とし、低温
部ではブロックＢＬの単位を大面積とすることで、動き
の激しい部分ではより詳細に探索が実行され、動きの少
ない部分では大まかな探索が実行されることになる。

【００３５】上述したように、第３動作例では、動きベ
クトルを検出するための探索範囲の最小単位であるブロ
ックサイズを、温度情報に従って変化させるようにした
ので、動きの少ない低温部では、ブロック数が少なくな
り、全体の符号量を減少させることができる。

【００３６】Ｂ−４．第４動作例 次に、本実施例による第４動作例について説明する。こ
こで、図６は、第４動作例の動作を説明するための概念
図である。本第４動作例では、前述した第１動作例また
は第２動作例において、動きベクトルを検出するために
行う探索範囲を、温度情報に従って変化させるようにし
たものである。

【００３７】すなわち、前述した第３動作例と同様に、
高温部（人体）は動きが激しく、低温部（背景）は動き
が少ないという仮定に従って、図６に示すように、高温
部では動きベクトルの探索範囲を大きくして図示する探
索範囲ＳＡＬとし、低温部では動きベクトルの探索範囲
を小さくして図示する探索範囲ＳＡＳとする。したがっ
て、第４動作例では、動きの少ない低温部では、探索範
囲が小さいので、少ない演算量で処理されることにな
り、処理の高速化を図ることができる。

【００３８】なお、前述した第１〜第４動作例では、温
度情報による高温部および低温部の分類分けが１つであ
ったが、これを複数の段階に分類分けしてもよい。すな
わち、第３および第４動作例では、温度のレベルにより
ブロックサイズを複数にしてもよい。また、第５動作例
では、温度のレベルにより検索範囲を複数にしてもよ
い。

【００３９】

【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、現在の１
フレーム分の温度情報を取り込み、該取り込まれた１フ
レーム分の温度情報を複数のブロックに分割し、該分割
されたブロック毎の温度情報により、記憶されている過
去の画像の温度情報を探索して該分割されたブロックの
動きベクトルを検出し、１フレーム分のブロック毎の動
きベクトルを検出すると、取り込んだ１フレーム分の温
度情報を、過去の画像の温度情報として記憶するように
したので、熱源の動きを反映する温度情報に基づいて動
きベクトルを検出しているので、高温部（人体等の動き
の激しい部分）の動きを確実に捉えることができ、高温
部に対して探索すればよく、演算量を大幅に少なくする
ことができ、低温部（人体以外の背景部分）に対して
は、情報の再現性を低下させてもかまわないので高圧縮
とし、全体の圧縮率を向上させることができるという利
点が得られる。

【００４０】また、請求項２記載の発明によれば、前記
温度情報が人体温度付近の温度であるところを第１のブ
ロックサイズに分割し、該温度情報がそれ以外の温度で
あるところを第１のブロックサイズより大きい第２のブ
ロックサイズに分割するようにしたので、演算量を減少
させることができ、処理の高速化を図ることができると
ともに、動きの少ない低温部では、ブロック数が少なく
なり、全体の符号量を減少させることができるという利
点が得られる。

【００４１】また、請求項３記載の発明によれば、前記
温度情報が人体温度付近の温度であるところを第１の探
索範囲で検索し、該温度情報がそれ以外の温度であると
ころを第１の探索範囲より小さい第２の探索範囲で検索
するようにしたので、演算量を減少させることができ、
全体の符号量を減少させることができるとともに、特
に、動きの少ない低温部では、探索範囲が小さいので、
少ない演算量で処理されることになり、処理の高速化を
図ることができるという利点が得られる。

【００４２】また、請求項４記載の発明によれば、前記
温度情報に基づいて動きベクトルを検出した後、記憶さ
れている過去の画像情報の該検出した動きベクトルによ
り示される位置に対応する所定範囲を、前記分割された
ブロックの現在の画像情報により検索して動きベクトル
を検出することにより、前記温度情報に基づく動きベク
トルを補正するようにしたので、演算量を減少させるこ
とができ、処理の高速化を図ることができるとともに、
全体の符号量を減少させることができるという利点が得
られる。特に、画像情報に対する動きベクトル検出にお
ける探索範囲を狭めることができるので、計算量を少な
くすることができるとともに、動きの激しい部分（人体
の動き）を確実に捉えることができるという利点が得ら
れる。

【００４３】また、請求項５記載の発明によれば、前記
温度情報が人体温度付近の温度であるところを第１のブ
ロックサイズに分割し、該温度情報が人体温度付近以外
の温度であるところを第１のブロックサイズより大きい
第２のブロックサイズに分割するようにしたので、演算
量を減少させることができ、処理の高速化を図ることが
できるとともに、動きの少ない低温部では、ブロック数
が少なくなり、全体の符号量を減少させることができる
という利点が得られる。

【００４４】また、請求項６記載の発明によれば、前記
温度情報が人体温度付近の温度であるところを第１の探
索範囲で検索し、該温度情報が人体温度付近以外の温度
であるところを第１の探索範囲より小さい第２の探索範
囲で検索するようにしたので、演算量を減少させること
ができ、全体の符号量を減少させることができるととも
に、特に、動きの少ない低温部では、探索範囲が小さい
ので、少ない演算量で処理されることになり、処理の高
速化を図ることができるという利点が得られる。

【００４５】また、請求項７記載の発明によれば、光学
手段によって形成された光学像を情報分割手段によって
画像情報および温度情報に分割し、一画面分の画像情報
を画像情報記憶手段に記憶し、一画面分の温度情報を温
度情報記憶手段に記憶した後、一画面分の温度情報を温
度情報分割手段によって所定のブロックサイズに分割
し、動きベクトル検出手段によって、所定のブロックサ
イズに分割された温度情報によって前記温度情報記憶手
段に記憶されている温度情報を検索して、動きベクトル
を検出するとともに、一画面分の画像情報を、符号化分
割手段によって所定のブロックサイズのブロックに分割
し、符号化手段によって、上記動きベクトルに基づい
て、所定のブロックサイズに分割された画像情報を動き
補償符号化するようにしたので、演算量を減少させるこ
とができ、処理の高速化を図ることができるとともに、
全体の符号量を減少させることができるという利点が得
られる。

【００４６】また、請求項８記載の発明によれば、前記
温度情報分割手段および前記符号化分割手段は、前記温
度情報が人体温度付近の温度であるところを第１のブロ
ックサイズに分割し、該温度情報がそれ以外の温度であ
るところを第１のブロックサイズより大きい第２のブロ
ックサイズに分割するようにしたので、演算量を減少さ
せることができ、処理の高速化を図ることができるとと
もに、動きの少ない低温部では、ブロック数が少なくな
り、全体の符号量を減少させることができるという利点
が得られる。

【００４７】また、請求項９記載の発明によれば、前記
動きベクトル検出手段は、前記温度情報が人体温度付近
の温度であるところを第１の探索範囲で検索し、該温度
情報がそれ以外の温度であるところを第１の探索範囲よ
り小さい第２の探索範囲で検索して、動きベクトルを検
出するようにしたので、演算量を減少させることがで
き、全体の符号量を減少させることができるとともに、
特に、動きの少ない低温部では、探索範囲が小さいの
で、少ない演算量で処理されることになり、処理の高速
化を図ることができるという利点が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例による動画通信装置の基本構成
を示すブロック図である。

【図２】ＣＣＤ１およびＣＣＤ４の構成の一例を示す側
面図である。

【図３】本実施例によって実現される予測符号化処理の
機能構成を示すブロック図である。

【図４】本実施例による第１動作例の動作を説明するた
めの概念図である。

【図５】第３動作例の動作を説明するための概念図であ
る。

【図６】第４動作例の動作を説明するための概念図であ
る。

【符号の説明】

１ ＣＣＤ ４ ＣＣＤ ７ ＶＲＡＭ（画像情報記憶手段、温度情報記憶手段） ８ ＣＰＵ（温度情報分割手段、動きベクトル検出手
段、符号化分割手段、符号化手段） １０ 光学系（光学手段） １１ ビームスプリッタ（情報分割手段）

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 過去の画像から現在の画像の動きベクト
   ルを検出する動きベクトル検出方法において、 現在の１フレーム分の温度情報を取り込み、 該取り込まれた１フレーム分の温度情報を複数のブロッ
   クに分割し、 該分割されたブロック毎の温度情報により、記憶されて
   いる過去の画像の温度情報を探索して該分割されたブロ
   ックの動きベクトルを検出し、 １フレーム分のブロック毎の動きベクトルを検出する
   と、取り込んだ１フレーム分の温度情報を、過去の画像
   の温度情報として記憶することを特徴とする動きベクト
   ル検出方法。
2. 【請求項２】 前記分割は、前記温度情報が人体温度付
   近の温度であるところを第１のブロックサイズに分割
   し、該温度情報がそれ以外の温度であるところを第１の
   ブロックサイズより大きい第２のブロックサイズに分割
   することを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出
   方法。
3. 【請求項３】 前記動きベクトルの検出は、前記温度情
   報が人体温度付近の温度であるところを第１の探索範囲
   で検索し、該温度情報がそれ以外の温度であるところを
   第１の探索範囲より小さい第２の探索範囲で検索するこ
   とを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出方法。
4. 【請求項４】 前記取り込まれた１フレーム分の温度情
   報に対応する１フレーム分の現在の画像情報を取り込
   み、 該取り込まれた現在の画像情報を前記複数のブロックに
   分割し、 前記温度情報に基づいて動きベクトルを検出した後、記
   憶されている過去の画像情報の該検出した動きベクトル
   により示される位置に対応する所定範囲を、前記分割さ
   れたブロックの現在の画像情報により検索して動きベク
   トルを検出することにより、前記温度情報に基づく動き
   ベクトルを補正し、 １フレーム分の画像情報に対して動きベクトルを補正し
   た後、前記取り込んだ１フレーム分の画像情報を過去の
   画像情報として記憶することを特徴とする請求項１記載
   の動きベクトル検出方法。
5. 【請求項５】 前記温度情報および前記画像情報は、前
   記温度情報が人体温度付近の温度であるところを第１の
   ブロックサイズに分割し、該温度情報が人体温度付近以
   外の温度であるところを第１のブロックサイズより大き
   い第２のブロックサイズに分割することを特徴とする請
   求項４記載の動きベクトル検出方法。
6. 【請求項６】 前記動きベクトルの補正は、前記温度情
   報が人体温度付近の温度であるところを第１の探索範囲
   で検索し、該温度情報が人体温度付近以外の温度である
   ところを第１の探索範囲より小さい第２の探索範囲で検
   索することを特徴とする請求項４記載の動きベクトル検
   出方法。
7. 【請求項７】 取り込んだ画像情報を動き補償により符
   号化する画像符号化装置において、 撮像面に光学像を形成する光学手段と、 前記光学手段によって形成された光学像を画像情報およ
   び温度情報に分割する情報分割手段と、 前記情報分割手段によって分割された画像情報を取り込
   む画像情報取り込み手段と、 前記情報分割手段によって分割された温度情報を取り込
   む温度情報取り込み手段と、 前記画像情報取り込み手段によって取り込まれた、一画
   面分の画像情報を記憶する画像情報記憶手段と、 前記温度情報取り込み手段によって取り込まれた、一画
   面分の温度情報を記憶する温度情報記憶手段と、 前記温度情報記憶手段に記憶されている一画面分の温度
   情報を、所定のブロックサイズに分割する温度情報分割
   手段と、 前記温度情報分割手段によって所定のブロックサイズに
   分割された温度情報によって、前記温度情報記憶手段に
   記憶されている温度情報を検索して、動きベクトルを検
   出する動きベクトル検出手段と、 前記画像情報記憶手段に記憶されている一画面分の画像
   情報を、所定のブロックサイズのブロックに分割する符
   号化分割手段と、 前記動きベクトル検出手段によって検出された動きベク
   トルに基づいて、前記符号化分割手段によって所定のブ
   ロックサイズに分割された画像情報を動き補償符号化す
   る符号化手段とを具備することを特徴とする画像符号化
   装置。
8. 【請求項８】 前記温度情報分割手段および前記符号化
   分割手段は、前記温度情報が人体温度付近の温度である
   ところを第１のブロックサイズに分割し、該温度情報が
   それ以外の温度であるところを第１のブロックサイズよ
   り大きい第２のブロックサイズに分割することを特徴と
   する請求項７記載の画像符号化装置。
9. 【請求項９】 動きベクトル検出手段は、前記動きベク
   トルの検出は、前記温度情報が人体温度付近の温度であ
   るところを第１の探索範囲で検索し、該温度情報がそれ
   以外の温度であるところを第１の探索範囲より小さい第
   ２の探索範囲で検索して、動きベクトルを検出すること
   を特徴とする請求項７記載の画像符号化装置。