JPS61283292A - 最適ベクトル検出方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （発明の属する技術分野） 本発明は、テレビ信号の動き補償フレーム間符号化方式
等における最適ベクトル検出方式に関するものである。

（従来の技術） テレビ信号の高能率符号化方式にフレーム間符号化方式
がある。この方式は連続する２駒（以下フレームという
）の画像が非常に似通っていることを利用し、２フレ一
ム間の差分信号を伝送することにより高能率化を図るも
のであり、特に、テレビ会議映像信号のように被写体の
動きが小さい場合に有効である。

即ち、テレビ会議における背景は壁やカーテン等静止し
たものであり、フレーム間差分は零となるため伝送する
必要がなく、情報発生量は殆ど零となる。

この場合、受信側ではフレームメモリに記憶している１
フレーム前の画像を、モニタに繰返し表示することによ
り画像を再生することができる。

また、会議参加者の動きもあまり大きくないため、全情
報発生量はフレーム内符号化方式等に比べ非常に少ない
。

しかし、会議参加者が歩き回る様な画像の場合は動きが
大きくなるため情報発生量が多くなり、所定の伝送速度
では全情報量を送り切れない場合が生じる。この結果、
受信側で品質の良い画像を再生できなくなる。

このように動きが大きい場合にも情報発生量を抑圧する
方法に動き補償フレーム間符号化方式がある。

この方式では入力テレビ信号を複数のサンプル毎にブロ
ック化し、入力ブロックに対し、１フレーム前の画像の
同じ位置の近傍のブロックの中から、最も似通ったブロ
ックを最適ブロックとして検出する。そして、その最適
ブロックに含まれる画素値を入力画素値に対する予測値
として選択することにより、動きを補償し、その予測誤
差信号を伝送する。

このような動き補償フレーム間符号化方式においては、
最適ベクトルの検出に際し、膨大な演算量を必要とする
ため、装置規模が大きくなるという問題があり、この問
題を解決するための検討が行われている。

従来のこの種のベクトル検出方式としては、特開昭５５
−１５８７８４ｒフレ一ム間符号化装置」がある。

本引例においては装置規模の縮小を目的として、最適ベ
クトル探索範囲内の全ブロックに対し演算するのではな
く、多段階に分けてベクトル検出を行っている。

第４図は従来のベクトル検出方式を説明するための図で
あり、前記引例において、３段階でベクトル検出を行う
場合を示している。

ベクトル探索範囲はＸ　ｅ　’！軸方向とも±３画素で
ある。

０印は第１段階のベクトル検出で使用するベクトルを表
す。

これら９つのベクトルについて、入力ブロックに対する
評価値、例えば、各ベクトル（各ベクトルで表されるブ
ロックには入力ブロックと同じ画素数が含まれる）の画
素と入力ブロックの画素との、差分値の絶対値和が最小
のベクトルを１つ（あるいは小さい方から２つ）選択す
る。

第４図の例ではｖ３２．を最小としている。

第２段階ではｖ３１．を中心とする９つのΔ印のベクト
ルについてベクトル検出を行う。ここで、評価値が最小
のものをｖｌ、５とする。

第３段階ではＶ□、、を中心とする９つの０印のベクト
ルについてベクトル検出を行い、評価値の最小のもの（
ここではＶ１＊Ｇとする）を最適ベクトルとして選出し
ていた。

第５図は従来のベクトル検出例を示す図であり。

前記引例による場合のものである。

各値は該当するベクトル位置に対する評価値の測定例を
表す。

図に示すように、ｖ。、。の評価値は６である。

Ｏ印は第１段階で使用するベクトルを表し、評価結果Ｖ
−１，。が選択される。

第２段階はｖ−３，。を中心とするΔ印の９つのベクト
ルについて評価を行い、評価値の最も小さいｖ−３，。

が選択される。

更に、第３段階はｖ−１，。を中心とする９つのベクト
ルについて評価を行い、評価値の最も小さいｖ−３，。

あるいはｖ４．。が最適ベクトルとして選択される。

このように、本引例ではｖ−３，。のように比較的小さ
い評価値を有する特異点があった場合、２段目以降のベ
クトル検出が前記特異点に引きずられて真の最適ベクト
ルを検出できないという欠点があった。

また、本引例で述べられいてる他の方法は、第１段階の
ベクトル検出結果、評価値の小さい方から２つのベクト
ルを選択している。

この場合は、ｖ−３，。とＶ、、。が選択され、Ｖ−、
、。の回りの９つのベクトル（Δ印）とＶ。、。の回り
の９つのベクトル（印）、合計１８のベクトルについて
第２段階のベクトル検出が行われる。

このように、使用すべきベクトル数を大幅に増して装置
規模を大きくしたにも関わらず、選定される最適ベクト
ルは前述した例と変らずＶ−１，。となり、特異点の影
響を十分に改善し切れない欠点があった。

（発明の目的） 本発明は、前記特異点による影響を改善した最適ベクト
ル検出方式を提供することにある。

（発明の構成） 本発明は、第Ｍ段階におけるベクトル検出において使用
するベクトル群を複数個の組に分け、各組に含まれるベ
クトルの評価値の組合せにより構成される関数値を用い
て、第（Ｍ＋１）段階のベクトル検出で使用するベクト
ル群を決定することを特徴とする。

従来の技術とは、第Ｍ段階におけるベクトルの検出方法
が異なる。即ち、従来の技術では単に評価値の小さいベ
クトルを選定していたのに対し。

本発明では評価値の小さい複数個のベクトルに関し、そ
の近傍のベクトルの評価値を考慮して第Ｍ段階としての
ベクトル検出を行う点が異なる。

（実施例） 第１図は本発明のベクトル検出法を説明するための図で
あって、各値は第５図と同様、該当するベクトル位置に
対する評価値の測定例を表す。

第５図の場合と同様に、０印は第１段階で使用するベク
トルを表し、評価結果、評価値の小さい方からｍ個のベ
クトル、例えば、２つのベクトルＶ−１，。とｖｏ、。

を選定する。

第２段階ではΔ印及び印の１０個のベクトルを使用する
。この時、１０個のベクトルをｖ−３，。の近傍の印５
個のベクトル群と、■、、。近傍の６５個のベクトル群
に分ける。

そして、これら２組のベクトル群について入力ブロック
に対する評価演算を行い、各組に含まれるベクトルの評
価値Ｖ１ｗｊを要素とする関数Ｐを用いて関数値ｐの小
さい方の組を選定する６関数Ｐとしては、例えば、 ２＝８′″“′°７”″　（１）ここで・１・は係数ｊ で表されるものであっても良いし、任意の式で構成し得
る。

今、各組のベクトル群の中で、評価値の小さい方から、
２つのベクトルに対する係数α口を１とし、その他のベ
クトルに対する係数α、をＯとすると、■−３，。を中
心とする組の評価値ｐ−１，。はｖ−３＋ａとＶ−、，
１（７）評価値の和５＋７で表すレ１２トする。

一方、ｖｏ、。を中心とする組の評価値Ｐａ、。は同様
の計算によりＶユ１、とｖ−Ｌｅｌの評価値の和４＋５
で表され９となる。

この結果、ｖＯｎｅ自身の評価値はｖ−３，。の評価値
より大きいにも関わらすｖｏ、。の組を選択する。

ここでは各組で使用するベクトルの配置を千鳥格子とし
、ベクトル数を５つとしたが、これらに固定されるもの
ではない。そして、ｖｏ、。を中心とするベクトル群の
中から、例えば評価値の最も小さいｖｌ、１を選定する
。この場合、評価値の小さい方から複数個を選定し、以
降のベクトル検出を上記と同じ方法で行っても良い。

次に第３段階においては、ｖｌ、１を中心とする複数の
ベクトル、例えば９つのベクトルについて評価を行い、
評価値の最も小さいベクトル、第１図では■。、１を最
適ベクトルとして選択する。

第２図は本発明の構成を示す一実施例のブロック図であ
り、１はクロック入力端子、２はデータ入力端子、３は
メモリ、４はメモリアドレス発生回路、５はベクトル群
記憶回路、６はアドレス発生回路、７はブロック内サン
プルアドレス発生回路、８はベクトル情報発生回路、９
は減算回路、１０は絶対値回路、１１は累算回路、１２
は第１位ベクトル判定回路、１３は第ｍ位ベクトル判定
回路、１４は第１位ベクトル情報記憶回路、１５は第１
位ベクトル情報記憶回路、１６は最適ベクトル情報出力
端子、１００はサブベクトル群判定回路である。

クロック入力端子１から供給されるクロックはメモリア
ドレス発生回路４でカウントされ、ここで、メモリ３で
必要なライトアドレス、リードアドレスを発生する。

データ入力端子２から供給されるデータはメモリ３に書
込まれ、１ブロック当りの入力データに対して最適なベ
クトルが検出されるまでの間保持される。そして、ベク
トル検出の演算に応じて必要なデータが読出され、減算
回路９に供給される。

一方、ベクトル群記憶回路５には前記入力データのブロ
ック内サンプル値パターンと類似のパターンのデータを
複数ベクトル分記憶している。

本発明がフレーム間符号化方式に使用される場合、この
ベクトル群記憶回路５は、１フレ一ム分の画像を記憶す
るフレームメモリとして実現され。

画像や音声データの値をブロック毎に一括して量子化を
行うベクトル量子化方式に使用される場合は、コードブ
ックメモリとして実現される。このベクトル群記憶回路
５はアドレス発生回路６の出力に応じて必要なデータを
読出し減算回路９に出力する。

アドレス発生回路６はブロック内サンプルアドレス発生
回路７とベクトル情報発生回路８より構成される。即ち
、ベクトル情報発生回路８により指定されるブロック内
データを、ブロック内サンプルアドレス発生回路７によ
り指定されるサンプル順に、データがベクトル群記憶回
路５より出力される。

減算回路９はメモリ３の出力からベクトル群記憶回路５
の出力をサンプル単位に減算する。この減算結果は絶対
値回路１０で絶対値に変換され、累算回路１１において
１ブロック分の差分絶対値が累算される。

この累算値は１ブロック分毎にリセットされ、１ブロッ
ク当りの累算結果が累算回路１１より第１位ベクトル判
定回路１２に供給される。

第１位ベクトル判定回路１２は入力される累算結果、即
ち、ベクトル検出用評価値が第１位ベクトル判定回路１
２の出力より小さい時、この新しく入力された評価値を
取込み、それまでの出力値を第２位ベクトル判定回路へ
、そして第２位ベクトル判定回路のそれまでの出力を第
３位判定回路へ取込ませ、次々に第ｍ位ベクトル判定回
路１３までデータをシフトする。

この動作に応じて、第１位ベクトル情報記憶回路１４か
ら第ｍ位ベクトル情報記憶回路１５まで、それぞれ新し
く入力された評価値に対するベクトル情報を記憶する。

第１位ベクトル判定回路１２において新しく入力された
評価値が、それまでに記憶されている評価値以上の時は
、第１位ベクトル判定回路１２におけるデータ取込みは
禁止し、第２位ベクトル判定回路に比較用評価値として
供給する。

以下、第ｍ位までの各判定回路は、比較用評価値がそれ
まで記憶されていた評価値より小さい時、これを取込み
、以下第ｍ位までのデータの前記シフト動作を行う。

本発明の特徴であるサブベクトル群判定回路１００につ
いては後述する。

上記のような動作がデータ入力端子２より入力されるデ
ータの１ブロック分に対し、第１図でＱ印、Δ（）印及
び０印で示した３段階のベクトル検出として行われるこ
とになる。

この時、全処理を１ブロック期間内に終了する方法と、
パイプライン処理を行うことにより数ブロツク期間かけ
て行う方法がある。

以下に３段階の動作について述べる。

先ず、入力ブロックの開始時点で第１位ベクトル判定回
路１２から第ｍ位ベクトル判定回路１３までの出力は最
大値をセットされる。

第１段階のベクトル検出においては、０印の９つのベク
トルで示されるブロックがベクトル情報発生回路８の出
力により指定され、当該ブロック内のサンプルデータが
ブロック内サンプルアドレス発生回路７の出力により指
定され、ベクトル群記憶回路５の出力がメモリ３と同期
して出力される。

これら９つのベクトルの内、例えば、小さい方から２つ
のベクトルが第１位ベクトル判定回路１４と、第２位ベ
クトル判定回路により指定される。

この結果、第２段階ベクトル検出用ベクトル情報がベク
トル情報発生回路８にセットされ、第１図でΔ印、ｖ印
で示された１０個のベクトル情報が発生され、第２段階
のベクトル検出を行う。

先ず、ｖ印で示された５つのサブベクトル群について、
上述した動作と同じベクトル検出が行われる。この結果
、当該サブベクトル群の中の各ベクトルが評価値の小さ
い順に並べられ、サブベクトル群判定回路１００に供給
される。

第３図はサブベクトル群判定回路１００の構成の詳細を
示す一実施例であって、１０１，１０２は係数回路、１
０３は加算回路、１０４，１０５はレジスタ、１０６は
比較回路、１０７はセレクタである。

前記ｖ印で表示されたサブベクトル群について演算され
た評価値が第１位ベクトル判定回路１２、第ｍ位ベクト
ル判定回路１３より供給され、係数回路１０１，１０２
により所定の大きさの係数がかけられ、その結果が加算
回路１０３により加えられレジスタ１０４に記憶される
。

次に、Δ印で示された５つのサブベクトル群について演
算された評価値が、第１位ベクトル判定回路１２．第ｍ
位ベクトル判定回路１３より供給され、係数回路１０１
，１０２及び加算回路１０３を経由して比較回路１０６
へ供給される。

即ち、比較回路１０６は印のサブベクトル群と、Δ印の
サブベクトル群に対する評価値を比較し、小さい方のサ
ブベクトル群を選定し、セレクタ１０７の制御信号を出
力する。

一方、印のサブベクトル群の中の最小評価値を持つベク
トル情報は、第１位ベクトル情報記憶回路１４よす供給
され、レジスタ１０５に記憶される。

次に、Δ印のサブベクトル群の中の最小評価値を持つベ
クトル情報が第１位ベクトル情報記憶回路１４より入力
され、セレクタ１０７へ供給される。

セレクタ１０７は比較回路１０６の出力に応じて選択さ
れた方のサブベクトル群の中の、最小評価値を持つベク
トル情報を選定し、ベクトル情報発生回路８へ供給する
。

この結果、ベクトル情報発生回路８はセレクタ１０７か
ら供給されるベクトル情報を入力し、このベクトルを中
心とする、例えば第１図で０印で示した１０個のベクト
ル情報をセットし、第３段階のベクトル検出を行うため
にベクトル群記憶回路５の出力を制御する。

そして、減算回路９以降の演算により、評価値の最も小
さいベクトルが選択され、これが第１位ベクトル情報記
憶回路１４から最適ベクトル情報出力端子１６に出力さ
れる。

以上の説明では、各ベクトルに対する評価を１組の回路
で時間的に直列に行う場合について述べたが、処理時間
に応じて必要な数の相に展開し、並列処理で実現し得る
ことは明らかである。

（発明の効果） 以上説明したように１本発明は、第ｍ段階のベクトル検
出において、単に評価値の最小となるベクトルを検出す
るのではなく、その近傍のベクトルの評価値の分布状況
、をも用いて、第（Ｍ＋１）段階で使用するブロック群
を決定するようにしたため、特異点に引きずられて最適
ベクトルの検出を誤っていた従来方式の欠点を改善でき
る利点がある。

本発明は、動き補償フレーム間符号化方式に導入するこ
とにより、動き補償特性を改善することができる。また
、１ブロック当りのサンプル値を一括して量子化するベ
クトル量子化方式、及び、多段階にベクトル量子化を行
う、多段ベクトル量子化の各量子化回路に導入すること
により、量子化特性を改善することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のベクトル検出法を説明するための図、
第２図は本発明の構成を示す一実施例のブロック図、第
３図はサブベクトル群判定回路の構成の詳細を示す一実
施例図、第４図は従来のベクトル検出方式を説明するた
めの図、第５図は従来のベクトル検出例を示す図である
。 １・・・クロック入力端子、 ２・・・データ入力端子、３　・・・メモリ、４・・・
メモリアドレス発生回路、 ５・・・ベクトル群記憶回路。 ６　・・・アドレス発生回路、 ７　・・・ブロック内サンプルアドレス発生回路、８　
・・・ベクトル情報発生回路、９　・・・減算回路、１
０・・・絶対値回路、１１・・・累算回路。 １２・・・第１位ベクトル判定回路、 １３・・・第ｍ位ベクトル判定回路、 １４・・・第１位ベクトル情報記憶回路、１５・・・第
１位ベクトル情報記憶回路、１６・・・最適ベクトル情
報出力端子、１００・・・サブベクトル群判定回路、１
０１．１．０２・・・係数回路、１０３・・・加算回路
、１０４．１０５・・・　レジスタ、１０６・・・比較
回路、１０７・・・セレクタ。 特許出願人　日本電信電話株式会社 円８＆史都＆にシ讐写８．ｉンψ （Ｉｔ　１　′！Ｙツ″！！１−５ｆＲ＄’！’８８　
’　ｔ８日田！！１″さ８円囲ン写写Φぐ ％　Ｑ　（ＦＩ　Ｏト（＋＋０田シ■享零響　ｎＨｘａ
！！日口１１ｉりＩ］〜 １１Ｎ唾に口重ｌ」讐ツー 区　　■≠［日圃ヒ呻潟出♀〇 一１ｌ＆Ｉ！！４＠のく渇し柚ｔＲ＝ 味 角！Ｆ！富篤！トｎ〉旧１３ミ♀ 才♀３［相］ｃ！２９Ｇ＝唾、；Ｉｇ３，７響１■１刈
〉！！０ｇｉ副３７ ３響ン８勺ａ！０：ＬＯ刈た８財Ｐ ′９ｉ′８！！！−さ！ツリ８８良８ψｌ　やフｙｔｐ
ψ 第３図 ａｖ 第４図 一一一祷−Ｘ ｆ＠’ｆＪＱ’！１１！！’ｉ；ｒ−スミ写８る訝ψ　
８ｆｆｉＫ’！””１１善Ｗｓ’！ｉｉ’ｉ”　ｊ渇ｒ
ｎａ１０Φツ８円合ツ写写響寸 ％　Ｈ＝ｎｅ）ｈ　ａ”ｏ　幅■苓Ｊ　５ｒｒｒ１３″
！しＱ〉１跨ｌｐｉ 図　ｇＨｊ＠Ｎ１ｎａ＋””Ｆａ’！！＝＄ｍ；’Ｊ−
の　舅ＬＩＪ＆■〉七り喀ｌ♀Ｏ 味　嶌ｌ＝４・１ｔｌｃ；ｂ＋＝ 沼１１倒口園回シ１８ちγ ５肇ｗ３く史〈＝りた勺８宮ｆ ８δ写８巧さ！臼り８８８８ψ １　ヤｔ４；＋　７　？　ｔｐ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複数サンプル毎にブロック化された入力データ系列の各
   ブロックに対し、入力ブロックのサンプル値パターンと
   類似のパターンを有する複数のブロックの中から最適な
   ブロックを検出し、当該最適ブロックを表す情報を発生
   する最適ベクトル検出方式に関し、 前記最適ベクトルの検出をＮ段階に分けて行い、第Ｌ段
   階（Ｌ＜Ｎ）のベクトル検出において、第Ｌのベクトル
   群の中から各ベクトルの入力ブロックに対する評価値に
   基づいてベクトルを検出することにより、第（Ｌ＋１）
   段階のベクトル検出で使用する第（Ｌ＋１）のベクトル
   群を決定する最適ベクトル検出方式において、 第Ｍ段階のベクトルの検出で使用する第Ｍのベクトル群
   を複数個の組に分け、各組に含まれるベクトルの評価値
   の組合せにより構成される関数値を用いて、第（Ｍ＋１
   ）段階のベクトル検出で使用する第（Ｍ＋１）のベクト
   ル群を決定する第Ｍ段を、前記Ｎ段階の内１つ以上含む
   ことを特徴とする最適ベクトル検出方式。