KR100366141B1 - 화상대조방법및장치 - Google Patents

화상대조방법및장치 Download PDF

Info

Publication number
KR100366141B1
KR100366141B1 KR1019950001876A KR19950001876A KR100366141B1 KR 100366141 B1 KR100366141 B1 KR 100366141B1 KR 1019950001876 A KR1019950001876 A KR 1019950001876A KR 19950001876 A KR19950001876 A KR 19950001876A KR 100366141 B1 KR100366141 B1 KR 100366141B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
block
verification
feature
evaluation value
Prior art date
Application number
KR1019950001876A
Other languages
English (en)
Other versions
KR950035414A (ko
Inventor
꼰도떼쯔지로
Original Assignee
소니 가부시끼 가이샤
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from JP2745794A external-priority patent/JP3334316B2/ja
Priority claimed from JP2745894A external-priority patent/JP3334317B2/ja
Priority claimed from JP03317494A external-priority patent/JP3908792B2/ja
Priority claimed from JP03317594A external-priority patent/JP3908793B2/ja
Application filed by 소니 가부시끼 가이샤 filed Critical 소니 가부시끼 가이샤
Publication of KR950035414A publication Critical patent/KR950035414A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100366141B1 publication Critical patent/KR100366141B1/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/98—Adaptive-dynamic-range coding [ADRC]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/513—Processing of motion vectors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/53—Multi-resolution motion estimation; Hierarchical motion estimation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 블록 정합 방법으로 움직임 벡터를 검출할 때 계산의 횟수를 감소시키고 위상 편차로 인한 오차가 검출되는 것을 방지하는 것을 목적으로 한다. (3 x 3) 픽셀로 구성된 기준 블록의 대표 픽셀값 x 는 대표값 추출회로(7)에서 검출된다. 기준 블록과 같은 크기를 갖는 검증 블록의 최대값과 최소값은 MAX/MIN 검출회로(8)에서 검출된다. 비교회로(9)는 MAX 와 MIN을 비교하여 대표 픽셀값 x 가 MAX 내지 MIN 의 범위 내에 있는지 여부를 판단한다. 평가값 계산회로(10)는 비교된 결과에 따라 평가값 Δ를 계산한다. 대표 픽셀값 x 가 MAX 내지 MIN 의 범위에 포함되면 Δ는 0 이다. 평가값은 참조 프레임의 대표 픽셀에 대응하는 위치 부근에서 계산되고, 이 평가값에 대응하여 움직임 벡터가 검출된다.

Description

화상 대조 방법 및 장치
발명의 배경
발명의 분야
본 발명은 두 개의 디지털 화상들을 부분적으로 대조(collating)하는 방법 및 장치에 관한 것이며, 특히 블록 정합 방법(block matching method)에 의한 화상의 움직임 방향과 양을 나타내는 움직임 벡터를 검출하는 화상 대조 방법 및 장치에 관한 것이다.
관련 기술의 설명
움직임 벡터의 용도는 디지털 화상 데이터의 예측 부호화에서 움직임의 보상이다. 예컨대 MPEG (동화상 부호화 전문가 그룹) 시스템(즉, 동화상의 고효율 부호화를 위한 국제 표준 시스템)이 제안되어 왔다. MPEG 시스템은 DCT (이산 코사인 변환) 시스템과 움직임 보상 예측 부호화 시스템의 결합이다.
제 1도에서는 움직임 보상 예측 부호화 장치의 예를 도시하고 있다. 제 1도에서 디지털 비디오 데이터가 입력단자(1)로부터 수신된다. 디지털 비디오 데이터는 움직임 벡터 검출회로(2)와 감산회로(3)로 공급된다. 움직임 벡터 검출회로(2)는 현 프레임과 기준 프레임(예컨대 시간적으로 현 프레임을 앞선 프레임)간의 움직임 벡터를 검출한다. 움직임 벡터는 움직임 보상회로(4)로 공급된다.
프레임 메모리(5)에 기억되어 있는 화상은 움직임 보상회로(4)로 공급된다. 움직임 보상회로(4)는 움직임 벡터에 대응하는 화상의 움직임을 보상한다. 보상된 데이터는 감산회로(3) 및 가산회로(6)에 공급된다. 감산회로(3)는 움직임보상회로(4)로부터 수신된 선행 프레임의 비디오 데이터를 현 프레임의 비디오 데이터로부터 화소마다 감산하여 차 데이터를 DCT 회로(7)에 공급한다. DCT 회로(7)는 차 데이터의 DCT 처리를 행하고 계수 데이터를 양자화회로(8)로 공급한다. 양자화 회로(8)는 계수 데이터를 재양자화한다. 양자화회로(8)의 출력 데이터는 출력 단자(9)와 역 양자화회로(10)로 공급된다.
역 양자화회로(10)는 역 DCT 회로(11)에 접속되어 있다. 역 양자화회로(10)와 역 DCT 회로(11)는 DCT 회로(7)와 양자화회로(8)의 역처리를 행하는 국부 복호화 회로를 형성한다. 역 DCT 회로(11)는 복호화된 차 데이터를 가산회로(6)로 공급한다. 가산회로(6)의 출력 데이터는 프레임 메모리(5)를 거쳐서 움직임 보상회로(4)로 공급된다. 선행 프레임의 복호화된 데이터는 움직임 보상회로(4)에서 가산회로(6)로 공급된다. 이어서 복호화된 데이터가 형성되어 프레임 메모리(5)에 기억된다.
움직임 벡터 검출회로(2)는 블록 정합 방법으로 움직임 벡터를 검출한다. 블록 정합 방법에서, 기준 프레임의 검증 블록이 소정의 검색 범위에서 움직이며, 현 프레임의 기준 블록과 가장 일치하는 블록이 움직임 벡터를 얻기 위해서 검출된다. 따라서 움직임 벡터가 각블록에 대해서 얻어진다. 전체 스크린 또는 그것의 1/4의 크기에 대한 상대적으로 큰 움직임 벡터가 얻어질 수 있다(일본 특허 공개공보 제 61-105178호 참조).
블록 정합 방법에 있어서, 제 2A도에 도시되어 있는 바와 같이 예컨대 H 수평 픽셀 x V 수직 라인으로 구성된 한 프레임의 화상이 블록들로 분할된다. 각 블록은 제 2B도에 도시되어 있는 바와 같이 P 픽셀 x Q 픽셀로 구성되어 있다. 제 2B도에서, P=5 이고 Q=5 이다. 게다가, c 는 블록의 중심 픽셀의 위치이다.
제 3A, 3B 및 3C도는 기준 블록과 검증 블록의 위치 관계를 도시하고 있다. 제 3A, 3B 및 3C도에서, 기준 블록의 중심 위치는 c 이고 검증 블록의 중심 위치는 c' 이다. 중심 픽셀 c 을 갖는 기준 블록은 현 프레임의 특정의 기준 블록이다. 기준 블록의 화상과 일치하는 참조 프레임의 검증 블록은 중심 위치 c'를 갖는 블록에 존재한다. 블록 정합 방법에 있어서, 소정의 검색 범위에서 기준 블록과 가장 일치하는 검증 블록을 탐색하여 움직임 벡터를 검출한다.
제 3A도에서 수평 방향으로 -1 픽셀이고 수직 방향으로 -1 라인인 움직임 벡터(-1, -1)가 검출된다. 제 3B도에서 움직임 벡터(-3, -3)가 검출된다. 제 3C도에서 움직임 벡터 (-2, +1)가 검출된다. 움직임 벡터는 각 기준 블록에 대해서 검출된다. 움직임 벡터의 극성으로서, 래스터(raster) 주사 방향과 일치하는 방향이 "+" 이다.
움직임 벡터의 검색 범위가 수평 방향으로 ±S 픽셀이고 수직 방향으로 ±T 라인인 경우, 기준 블록은 그 중심 c 로부터 수평 방향으로 ±S 픽셀, 수직 방향으로 ±T 라인 벗어난 곳에 중심 c'을 갖는 검증 블록과 비교되어야 한다. 제 4도에서, 현 프레임의 기준 블록의 중심 c의 위치가 R인 경우, 기준 블록은 참조 프레임의 (2S+1) x (2T+1)개의 검증 블록과 비교되어야 한다. 즉, 중심 c'가 존재하고 있는 모든 검증 블록들이 비교되어야 한다. 제 4도에서, S=4 이고 T=3 이다.
검색 범위내 비교의 평가값들(즉, 프레임 차의 절대값 합, 프레임 차의 제곱합, 프레임 차의 절대값의 n 승 합) 중, 최소값이 검출되어 움직임 벡터가 검출된다. 제 4도의 검색 범위는 검증 블록들의 중심이 존재하는 영역이다. 모든 검증 블록을 포함하는 검색 범위는 (2S+P) x (2T+Q)이다.
제 5도는 종래의 움직임 벡터 검출 장치를 도시하고 있다. 제 5도에서 참조부호 21 은 현 프레임의 화상 데이터가 입력되는 입력단자이다. 이 화상 데이터가 현 프레임 메모리(23)에 기억된다. 참조 번호 22 는 참조 프레임의 화상 데이터가 입력되는 입력단자이다. 이 화상 데이터가 참조 프레임 메모리(24)에 기억된다.
현 프레임 메모리(23)와 참조 프레임 메모리(24)의 판독 동작과 기록 동작은 제어기(25)로 제어된다. 현 프레임내 기준 블록들의 픽셀 데이터는 현 프레임 메모리(23)로부터 판독된다. 참조 프레임내 검증 블록들의 픽셀 데이터는 참조 프레임 메모리(24)로부터 판독된다. 참조 프레임 메모리(24)와 관련하여 어드레스이동회로(26)가 제공된다. 제어기(25)는 어드레스 이동회로(26)를 제어하여, 검색블록 각각의 중심 위치가 한 픽셀씩 검색 범위내를 이동하게 한다.
현 프레임 메모리(23)의 출력 데이터와 참조 프레임 메모리(24)의 출력 데이터는 차 검출회로(27)로 공급된다. 차 검출회로(27)는 양쪽 입력 데이터간의 차를 한 픽셀씩 검출한다. 차 검출회로(27)의 출력 데이터는 입력 신호를 절대값으로 변환하는 절대값 계산회로(28)에 공급된다. 절대값은 누산기(29)에 공급되고 이 누산기(29)는 각 블록에 대한 차의 절대값들을 누산하여 그 누산된 값을 판정회로(30)에 평가값으로 공급한다. 판정 회로(30)는 각 검증 블록이 검색 범위에서 이동될 때 발생하는 차의 절대값들의 합에 의해 움직임 벡터를 검출한다. 즉, 최소 차분의절대값 합을 발생하는 검증 블록의 위치가 움직임 벡터로서 검출된다.
종래의 블록 정합 방법에 있어서, 기준 블록과 검증 블록간의 프레임 차의 절대값 합을 구하는 처리가 검색 범위에서 행해져야 한다. 제 2A, 2B, 3A, 3B, 3C 및 4D도에 도시되어 있는 예에서, 차분 절대값들이 (P x Q)개의 모든 검색점들에 대해서, 즉 (2S+1) x (2T+1)번 누산되어야 한다. 따라서, 계산 횟수는 (P x Q) x (2S+1) x (2T+1)로서 표현될 수 있다. 결국 블록 정합 방법에서, 하드웨어의 크기 및 계산 횟수는 커지게 된다.
실제예에 있어서, 제 6도에 도시되어 있는 바와 같이 P=16, Q=16, S=2, T=2 라고 가정한다. 이 예에서 설명과 도해를 간단히 하기 위해 S 와 T의 값들은 매우 작다. 실제로는 더 큰 검색 범위가 정해진다. 제 6도에서 (+2, +2)로 이동하는 기준 블록과 검증 블록이 도시되어 있다. 이 예에서 수평과 수직 방향에서의 검색 범위는 ±2 이다. 검색정의 수는 5 × 5 = 25 이다.
한 검색점에 대해서, 16 × 16 픽셀개의 차들을 계산하는 감산, 그 차들의 절대값을 계산하는 감산 및 그 절대값들의 가산이 행해져야 한다. 또한, 이 동작은 모든 검색점(25개의 검색점)에 대해서 행해져야 한다. 따라서 계산 횟수는 검색점의 수마다 대조되어야 할 픽셀수에 의존하고 있음이 분명하다. 결국, 계산 횟수가 많아진다. 종래 시스템에서 기준 블록의 픽셀은 대표점 픽셀로서 취급되고, 대표점 데이터와 검증 블록의 데이터간의 차가 계산된다(일본 특허 공개공보 제 62-25587호 참조). 이 시스템에서, 하드웨어는 간이화되고 처리 시간이 어느 정도 단축될 수 있지만, 계산 횟수는 크게 감소되지 않는다.
그 대책들로서, 검색 시스템을 간단하게 하는 방법과 대조 시스템을 간단하게 하는 방법이 제안되어 왔다. 이전의 방법으로서는, 검증 블록이 검색 범위에서 이동할 때, 그 검증 블록은 여러 픽셀마다 이동하여 움직임 벡터를 대략적으로(coarsely) 검출한다. 이어서 검증 블록은 각 픽셀에 대해 검출된 위치 부근으로 이동하여 움직임 벡터를 정확하게 검출한다. 이 방법은 2 단계 방법으로서 공지되어 있다. 게다가 단계수가 3인 3단계 방법도 또한 공지되어 있다. 이들 방법들에 의하면 모든 검색점에 필요한 계산 횟수는 각 단계에서 검출된 움직임 벡터들 부근의 검색점 수로 감소될 수 있다.
또한 대조 시스템과 검색 시스템을 간단하게 하는 방법이 공지되어 있다. 이 방법에서 블록의 픽셀수는 씬-아웃 (thin-out) 처리 (즉, 표본화 처리)에 의해서 감소된다. 예컨대, 제 7도에서 도시되어 있는 바와 같이 (16 × 16) 픽셀로 구성된 블록은 수평 및 수직 방향 각각으로 1/4 만큼 씬-아웃된다. 따라서 그 블록의 픽셀수는 1/16 로 감소된다. 검색점들은 4 픽셀마다 존재한다. 결국, 대조되어야 할 픽셀수와 검색점 수가 감소될 수 있다.
대조 시스템과 검색 시스템의 양자를 간략화 하는 다른 방법으로서 계층적 구성을 이용하는 시스템이 제안되었다. 그 시스템의 예로서, 원화상(제 1 계층 레벨이라 함), 저역 통과 필터 및/또는 표본 처리를 통하여 제 1 계층 레벨의 픽셀수를 수평 및 수직 방향 각각으로 1/2 만큼 씬-아웃시킨 제 2 계층 레벨 및 저역 통과 필터 및/또는 표본 처리를 통하여 제 2 계층 레벨의 픽셀수를 수평 및 수직 방향으로 각각 1/2 만큼 씬-아웃시킨 제 3 계층 레벨이 정의되어 있다.
제 3 계층 레벨에서는 블록 정합이 행해진다. 블록의 원점(origin)은 최소값이 검출되는 위치로 이동된다. 이 위치에서 제 2 계층 레벨의 블록 정합이 행해진다. 원점은 최소값이 검출되는 위치로 이동된다. 이 위치에서 제 1계층 레벨의 블록 정합이 행해진다. 마지막으로, 각 픽셀에 대해서 블록 정합을 수행하여 움직임 벡터를 검출된다.
대조 시스템과 검색 시스템의 양자를 간단하게 하는 다른 방법이 공지되어 있다. 이 방법에서 기준 블록과 검증 블록의 각각은 수평 및 수직 방향 각각으로 세그먼트되어 소규모 블록화되고, 소규모 블록 각각의 특징량이 검출된다. 즉, 기준 블록내 소규모 블록 각각의 수평 및 수직 방향 각각의 특징량이 검증 블록의 특징량과 비교된다. 그 비교 결과의 절대값들이 누산된다. 그 누산 결과의 가중평균이 블록들의 비교 결과로서 사용된다. 소규모 블록 각각의 특징량은 예컨대 소규모 블록내 픽셀 데이터의 누산 결과이다. 이 방법에서 한 블록내 모든 픽셀에 필요한 계산 횟수가 수평 및 수직 방향의 소규모 블록수로 감소될 수 있다.
블록 정합에 대한 전술한 다양한 변경예에서, 계산 횟수가 감소될 수 있지만 움직인 벡터가 얻어질 때 오차가 검출 될 수 있다. 즉, 대조 방법과 검색 방법이 간단하게 되기 때문에 원 화상의 정보량이 유실된다. 특히 블록내 요소의 수(대조되어야 할 픽셀들임)를 감축하는 대조 시스템의 간이화에서, 그 블록의 화상데이터의 상세한 부분이 유실된다. 따라서 오차가 검출된다. 이제 제 8도에서 도시되어 있는 바와 같이 기준 블록과 검증 블록(1차원 블록임)이 대조되는 경우를 가정해 보자. 기준 블록 데이터의 4 픽셀마다의 평균 파형은 검증 블록 데이터의 평균 파형과 같다. 이들 두 블록 데이터의 원 파형은 다르지만, 비교의 결과로서 그들이 상호 일치함이 판정된다. 따라서 오차가 검출된다.
본 발명의 발명자는 전술한 문제점을 해결하는 방법을 제안하였다(일본 특허 공개공보 제5-248813호). 이 방법은 기준 블록과 검증 블록을 비교할 때, 그로부터 상수 성분과 과도 성분을 검출하고, 기준 블록의 상수 성분과 검증 블록의 상수 성분을 비교하고, 기준 블록의 과도 성분과 검증 블록의 과도 성분을 비교하여 오차 검출을 방지한다. 제 8도에 도시되어 있는 방법에서, 예를 들어 과도 성분으로 평균값들 차의 절대값을 사용하면, 기준 블록 데이터가 검증 블록과 매우 달라진다. 따라서, 과도 성분들이 대조될 때 오차 검출이 방지 될 수 있다.
검색점의 수를 감소시켜 검색 시스템을 간단하게 하는 방법에 있어서, 움직임 벡터가 대략적으로 검출될 때는 정밀도가 낮기 때문에 오차가 검출될 수 있다. 대조 시스템과 검색 시스템의 양자를 간단하게 하는 방법에 있어서, 씬-아웃되었거나 저역 통과 필터로 처리된 화상과 관련하여 움직임 벡터가 검출될 때, 오차가 검출 될 수 있다.
검색점의 수가 감소될 때 검색점들의 위상과 화상의 움직임 사이에 위상 편차가 발생한다. 제 9도를 참조하여 위상 편차를 설명한다. 제 9도에서 검색점이 1차원 블록의 4 픽셀마다 하나씩 정해진다. 원 신호의 파형 아래에, 원 신호가 1 픽셀, 2 픽셀, 3 픽셀 및 4 픽셀만큼 이동된 파형이 순서대로 도시되어 있다. 기준 블록 선두의 위상이 검증 블록 선두의 위상과 같은 경우, 이들 블록은 검증 블록이 4 픽셀의 임의 배수로 이동하여 정지할 때 상호 정합한다. 이 경우, 움직임 벡터가검출될 수 있으며, 반대의 경우에 움직임 벡터는 검출되지 않는다.
특히, 화상이 급격히 이동할 때, 이 화상의 실제 이동이 3 개 또는 그보다 작은 픽셀에 대해 이루어지더라도, 4 픽셀 만큼 분리된 검색점간 차의 절대값들이 누적된 값은 매우 커질 수 있다. 이 누적된 값이 다른 검색점에서의 누적된 값보다 작을 때, 검출된 움직임은 실제 움직임과 다르다.
발명의 목적 및 개요
그러므로, 본 발명의 목적은 화상 대조 방법 및 장치를 제공하는 것으로, 계산 횟수 및 하드웨어 크기를 감소시킬 수 있고, 오차가 검출되는 것을 방지하며, 위상 편차를 보상할 수 있다.
그러므로, 본 발명의 목적은 계산 횟수와 하드웨어 크기를 감소시킬 수 있고, 오차가 검출되는 것을 방지하며, 위상 편차를 보상하고, 검출 정확도를 개선할 수 있는 화상 대조 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 1 특징에 따라, 상기 방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 기준 블록과상기 검증 블록을 부분적으로 대조하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 2 특징에 따라서, 상기 장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 기준 블록을 상기 검증 블록과 부분적으로 대조하는 수단을 포함한다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 3 특징에 따라, 상기 검출방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 비교된 결과에 대응하여 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도(matching degree)를 나타내는 평가값을 생성하는 단계와,
상기 검증 블록을 소정 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성된 상기 평가값에 근거하여, 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 4 특징에 따라, 상기 검출장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 비교된 결과에 대응하여 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도를 나타내는 평가값을 생성하는 수단과,
상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성되는 평가값에 근거하여, 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함한다.
예컨대 기준 블록내 중심 위치에서의 픽셀 데이터가 대표 픽셀 데이터로서 추출된다. 상기 대표 픽셀 데이터는 검증 블록의 특징량과 비교된다. 예컨대, 상기 검증 블록의 최대값 MAX 및 최소값 MIN 이 검출된다. 상기 대표 픽셀 데이터의 값이 MAX 내지 MIN의 범위내에 포함되는지 여부가 결정된다.
상기 비교 결과에 대응하여 평가값이 발생된다. 따라서, 계산 횟수가 감소될 수 있고, 위상 편차가 해소될 수 있다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 5 특징에 따라, 상기 대조방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 1 특징량 데이터를 상기 제 2 특징량 데이터와 비교하여 상기 기준 블록을 상기 검증 블록과 부분적으로 대조시키는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 6 특징에 따라, 상기 대조장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 1 특징량 데이터를 상기 제 2 특징량 데이터와 비교하여 상기 기준 블록을 상기 검증 블록과 부분적으로 대조시키는 수단을 포함한다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 7 특징에 따라, 상기 검출 방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 비교된 결과에 상응하여 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도를 나타내는 평가값을 생성하는 단계와,
상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에 이동시킴으로써 생성되는 상기 평 가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 8 특징에 따라, 상기 검출 장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 비교된 결과에 상응하는 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도를 나타내는 평가값을 생성하는 수단과,
상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에 이동시킴으로써 생성되는 상기 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함한다.
예컨대, 기준 블록의 최대값 MAX1 및 최소값 MIN1 이 제 1 특징량 데이터로서 추출된다. 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 이 확장된 변경 검증 블록으로부터 제 2 특징량 데이터로서 추출되며, 그 결과 검증 블록의 위상을 보상하게 된다. 이후에 제 1 특징량 데이터가 제 2 특징량 데이터와 비교된다. MAX2≥ MAX1 이고 MIN1≥MIN2 일 때, 평가값 Δ1=0 및 Δ2=0 이 발생된다. MAX≥MAX2 일 때, 평가값 Δ1=MAX1-MAX2 및 Δ2=0이 발생된다. MIN2≥MIN1 일 때, 평가값들 Δ1=0 및Δ2=MIN2-NIN1 이 발생된다. 따라서, 계산 횟수가 감소될 수 있고, 위상 보상이 수행될 수 있다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 9 특징에 따라, 상기 대조방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
상기 기준 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 1 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 검증블록 각각으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 상기 제 1 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
상기 검증 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 2 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 기준 블록으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
상기 제 1 평가값과 상기 제 2 평가값에 대응하는 종합(totally) 평가값을 생성하고, 이 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 상기 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 10 특징에 따라, 상기 대조 장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
상기 기준 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 1 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 1 대표 픽셀 데이터를 상기 제 1 특징량 데이터와 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
상기 검증 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 2 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 기준 블록으로부터 상기 기준 블록의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 2 대표 픽셀 데이터를 상기 제 2 특징량 데이터와 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
상기 제 1 평가값과 상기 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 이 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 11 특징에 따라, 상기 대조 방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
상기 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
상기 기준 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 기준 블록을 생성하는 단계와,
상기 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 3 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 변경된 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 4 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 12 특징에 따라, 상기 대조 장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함한 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
상기 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하며 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
상기 기준 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 기준블록을 생성하는 수단과,
상기 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 3 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 변경된 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제4 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
상기 제 1 평가값 및 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함한다.
예컨대 기준 블록의 중심 위치에서의 픽셀 데이터가 대표 픽셀 데이터 Xa로서 추출된다. 상기 대표 픽셀 데이터 Xa는 검증 블록의 특징량과 비교된다. 예컨대, 검증 블록의 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 가 검출된다. 대표 픽셀 데이터 값 Xa가 MAX2 내지 MIN2의 범위내에 포함되는지 여부가 결정된다. 이 동작은 순방향 대조이다. 역방향 대조는 검증 블록으로부터 추출된 대표 픽셀 데이터 xb및 기준 블록의 최대값 MAX1 및 최소값 MIN1을 사용하여 수행된다. 상기 순방향 및 역방향으로 이루어진 대조 결과들에 대응하여, 전체 평가값이 발생된다. 전체 평가값에 대응하여 정합도가 결정된다. 따라서, 계산 횟수가 감소될 수 있고 위상 편차가 해소될 수 있다. 또한, 정합도가 향상될 수 있다.
대조를 위한 상기 대표 픽셀 데이터와 특징량의 비교에 부가하여 상기 기준 블록 및 검증 블록이 각각의 영역에 대해 대조된다. 이 경우, 대조가 상기 순방향 및 역방향 모두로 수행되기 때문에, 대조의 정확도가 향상된다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 13 특징에 따라, 상기 대조방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을다수의 기준 부 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하는 단계와,
상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록 각각에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
상기 검증 부 블록에서 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 기준 부 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 상기 종합 평가값에 대응하여 부분적으로 대조하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 14 특징에 따라, 상기 대조장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고 상기 검증 블록 각각을다수의 검증 부 블록으로 분할하는 수단과,
상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록 각각에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
상기 검증 부 블록에서 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 기준 부 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 상기 종합 평가값에 대응하여 부분적으로 대조하는 수단을 포함한다.
화상 대조 방법을 제공하기 위한 본 발명의 제 15 특징에 따라, 상기 대조 방법은,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 단계와,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 부 블록을 생성하는 단계와,
상기 기준 부 블록으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 상기 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
상기 기준 부 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 변경된 검증 부 블록으로부터 이 블록에서 선택된 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 상기 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함한다.
화상 대조 장치를 제공하기 위한 본 발명의 제 16 특징에 따르면, 상기 대조 장치는,
제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 수단과,
제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 부 블록을 생성하는 수단과,
상기 기준 부 블록으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 픽셀 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 상기 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
상기 기준 부 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 변경된 검증 부 블록으로부터 이 블록에서 선택된 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함한다.
기준 블록은 다수의 기준 부 블록으로 분할된다. 예컨대 기준 부 블록 각각의 중심 위치에서의 픽셀 데이터는 제 1 대표 픽셀 데이터로서 검출된다. 제 1 대표 픽셀 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터로서의 평균값이 발생된다. 검증 블록은 다수의 검증 부 블록으로 분할된다. 상기 검증 부 블록들에 대응하는 위치들에서 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터로서의 평균값이 발생된다. 이들 평균값이 비교되고 대조에 이용되는 픽셀 데이터가 선택된다 선택된 픽셀 데이터의 범위를 나타내는 특징량 데이터(MAX, MIN)는 검증 부 블록 각각에 대하여 검출된다. 기준부 블록 각각으로부터 검출된 상기 제 2 대표 픽셀 데이터가 MAX 내지 MIN의 범위 내에 포함되는지의 여부가 결정된다. 상기 비교된 결과에 대응하여 측정값이 발생된다. 따라서, 계산 횟수가 감소되고 위상차가 해소될 수 있다.
상기 대표 픽셀 데이터와 대조를 위한 특징량의 비교에 더해서, 기준 부 블록 각각의 영역과 검증 부 블록 각각이 대조될 수 있다. 이 경우에, 상기 검증 부 블록 각각에 사용되는 픽셀들이 선택된다. 즉, 예컨대, 기준 부 볼록 각각의 최대값 MAX1과 최소값 MIN1이 제 1 특징량 데이터로서 검출된다. 위상 보상을 위해 확장되는 변경된 검증 블록의 최대값 MAX2 와 최소값 MIN2가 제 2 특징량 데이터로서 검출된다. 이후에 상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징랑 데이터가 비교된다. MAX2 ≥ MAX1 및 MIN1 ≥ MIN2 일 때, 평가값 Δ1 = 0 및 Δ2 = 0 이 발생된다. MAX1 ≥ MA2 일 때, 평가값 Δ1= MAX1 - MAX2 및 Δ2 = 0 발생된다. MIN2 ≥ MIN1 일 때, 평가값 Δ1 = 0 및 Δ2 = MIN2- MIN1 이 발생된다. 따라서, 계산 횟수가 감소되고 위상 보상이 수행될 수 있다.
본 발명의 상술한 목적, 다른 목적, 특징 및 이점은 첨부된 도면 및 본 발명의 상세한 설명으로부터 명백해진다.
양호한 실시예의 상세한 설명
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 제 1 실시예에 따른 움직임 벡터 검출 장치가 기술될 것이다. 제 10 도는 상기 실시예를 도시하는 블록도이다. 제 10 도에서, 참조 번호(31)는 현 프레임의 화상 데이터의 입력단자이다. 참조 번호(32)는 참조 프레임의 화상 데이터의 입력단자이다. 참조 번호(33)는 현프레임의 화상 데이터를 저장하는 현 프레임 메모리이다. 참조 번호(34)는 참조 프레임의 화상 데이터를 저장하는 참조 프레임 메모리이다. 상기 현 프레임 메모리(33) 및 참조 프레임 메모리(34)의 판독 동작 및 기록 동작은 제어기(35)에 의해 제어된다. 어드레스 이동회로(36)가 상기 참조 프레임 메모리(34)와 관련하여 제공된다. 상기 어드레스 이동회로(36)가 제어기(35)에 의해 제어된다. 따라서, 검증 블록이 참조 프레임에서 이동된다.
현 프레임 메모리(33)는 제어기(35)의 제어하에서 기준 블록 데이터를 출력한다. 기준 블록 데이터가 대표값 추출회로(37)에 공급된다. 대표값 추출회로(37)는 기준 블록 각각에 대해 대표값을 검출한다. 대표값은 대표 픽셀의 값을 나타낸다. 예컨대, 제 11 도에 도시된 바와 같이, 대표값은 (3 x 3) 픽셀로 이루어진 기준 블록의 중심 위치에서의 픽셀 값 x 이다. 대표값은 기준 블록의 다른 위치에서의 픽셀 값일 수 있다. 대안적으로, 상기 대표값은 기준 블록의 최대값, 최소값 또는 극한값일 수 있다.
참조 프레임 메모리(34)는 제어기(35)의 제어하에서 검증 블록 데이터를 출력한다. 기준 블록들에 의한 것과 마찬가지로, 제 11 도에 도시된 바와 같이, 각각의 검증 블록은 (3 × 3) 픽셀로 구성된 2 차원 영역을 갖는다. 각 검증 블록의 9 개의 픽셀 값들은 a, b, c, ... 및 i 로 표시된다. 그 출력은 최대값/최소값(MAX/MIN) 검출회로(38)에 공급된다. MAX/MIN 검출회로(38)는 검증 블록의 특징량으로서 최대값 MAX 및 최소값 MIN 을 검출한다. 상기 특징량으로서, MAX, MIN, 및 동적범위 DR(= MAX - MIN) 중 두 개의 값이 사용될 수 있다. 대안적으로, 특징량은 (Av + σ) 및 (Av - σ)이 될 수 있으며, 여기서 Av 는 검증 블록의 평균값이며, σ 는 그것의 표준편차이다.
블록 매칭의 대상물은 현 프레임 및 참조 프레임(이 프레임은 현 프레임에 시기적으로 선행하거나 후행함)으로 제한되지 않는다. 예컨대, 움직임 벡터가 두개의 정지 화상들 사이에서 검출될 때와 움직임 벡터가 다른 해상도를 가진 화상들 사이에서 검출될 때, 본 발명이 적용될 수 있다. 움직임 벡터를 검출하는 것에 부가하여, 두 개의 정지 화상이 대조될 때, 본 발명이 적용될 수 있다. 즉, 예컨대 그룹 사진인 정지 화상이 기준 화상으로 간주되고 특정 인물의 사진이 관심 화상으로 간주될 때, 이들 화상들은, 관심 화상이 기준 화상에서 어느 위치에 존재하는지를 검출하기 위해 대조된다. 이 예에서, 검색 범위는 전체 기준 화상이 될 수 있다.
제 12 도는 MAX/MIN 검출회로(38)이 한 예이다. 제 12 도에 대해 설명하면, 검출회로 MAX/MIN(38)에서, 한 검증 블록의 픽셀 데이터가 입력단자(51)로부터 공급된다. 입력 데이터는 타이밍 발생 회로(52)와 선택회로들(53,54)에 공급된다. 타이밍 발생 회로(52)는 샘플 클럭 및 블록 타이밍 신호를 발생시킨다. 샘플 클럭은 픽셀 데이터와 동조된다. 블록 타이밍 신호는 블록의 경계를 나타낸다.
상기 선택회로(53)는 두 픽셀 중 큰 픽셀을 선택적으로 출력한다. 선택회로(54)는 두 픽셀 중 작은 픽셀을 선택적으로 출력한다. 선택회로(53)의 출력 데이터는 래치 회로(55) 및 레지스터(57)에 공급된다. 선택회로(54)의 출력데이터는 래치 회로(56) 및 레지스터(58)에 공급된다. 레지스터들(57,58)의 출력 데이터는 각각 선택회로들(53,54)에 공급된다. 최대값 MAX 이 상기 래치 회로(55)로부터 출력 단자(59)에 공급된다. 최소값 MIN이 상기 래치 회로(56)로부터 출력 단자(60)에 공급된다.
일 검증 블록의 데이터가 입력되지 않은 레지스터(57)의 초기 상태에서, 상기 레지스터(57)는 제로로 클리어된다. 상기 선택회로(53)의 출력 데이터는 상기 레지스터(57)에 저장된다. 레지스터(57)의 출력 데이터와 입력 픽셀 데이터 중 큰 값이 선택회로(53)에 의해 선택된다. 따라서, 다음 픽셀 데이터가 수신될 경우, 이전 픽셀 대이터의 최대값은 레지스터(57)에 기억된다. 하나의 검증 블록의 a 내지 i 인 9 개의 픽셀들이 수신될 경우, 선택회로(53)는 검증 블록의 최대값 MAX 를 출력한다. 최대값 MAX 는 래치(55)에 의해 래치된다. 검증 블록의 최소값MIN 은 검출되어 최대값 MAX와 같은 방식으로 출력 단자(60)에 공급된다.
대표값 x 와 검출된 MAX 및 MIN 은 비교회로(39) 및 평가값 계산회로(40)에 공급된다. 제 13 도는 비교회로(39) 및 평가값 계산회로(40)의 소프트웨어 처리를 도시하는 흐름도이다. 비교처리가 시작될 때, 단계(61)에서, x > MAX 인지 여부가 판정된다. 판정 결과가 예(Y)이면, 단계(62)로 진행한다. 단계(62)에서, 평가값 Δ = x- MAX 가 발생된다.
단계(61)에서 판정 결과가 아니오(N)이면 단계(63)로 진행한다. 단계(63)에서, x < MIN 인지 여부가 판정된다. 판정 결과가 예(Y)이면, Δ = MIN - x 가 발생된다. 단계(63)에서 판정 결과가 아니오(N)이면 (즉, MIN ≤ x ≤ MAX), Δ = 0 이 단계(65)에서 설정된다. 단계(66)에서 평가값 Δ가 출력된다.
제 14 도는 비교회로(39) 및 평가값 계산회로(40)의 하드웨어 구성을 도시한 블록도이다. 대표값 x, MAX 및 MIN 은 비교회로(39)에 제공된다. 비교회로(39)는 2 비트 비교 출력을 발생한다. 선택회로(71)는 이 비교 출력에 대응하여 제어된다. 감산 회로(72)는 선택회로(71)의 입력단자 a 에 (x-MAX)를 제공한다. 제로 데이터는 선택회로(71)의 입력단자 b 에 제공된다. (MIN-x)는 감산 회로(73)에서 선택회로(71)의 입력단자 c 에 제공된다.
비교회로(39)의 2 비트 출력 데이터는 세 종류의 관계, 즉 x > MAX, x < MIN 및 MIN ≤ x ≤ MAX 를 나타낸다. 선택회로(71)의 입력단자들 a, b 및 c 는 이 관계들에 대응하여 선택된다. 따라서, 평가값 Δ가 발생된다. 평가값 계산회로(40)에 의해 발생된 평가값 Δ가 평가값 메모리(41)에 제공된다.
제 15A 도에 도시된 바와 같이, 대표값 X 가 검증 블록의 MIN 과 MAX 사이범위에 포함될 때, 평가값 Δ는 0 이다. 대표값 x 가 MIN 보다 작거나 또는 MAX 보다 클 때, 평가값 Δ는 그에 대응하여 증가한다. 실제로 노이즈가 존재하므로, 제 15A 도에 도시된 점선처럼 변하는 평가값 Δ를 발생하도록 노이즈 마진이 설정된다. 제 14도에 도시된 구성은 본 발명의 일예이다. 즉, 게이트 회로 또는 2 입력 선택회로의 결합에 의해 다양한 구성들이 형성될 수 있다. 대안적으로, 평가값으로서 차의 절대값, 차의 n 제곱값 등이 사용될 수 있다.
평가값들이 참조 프레임의 대표 픽셀들에 대응하는 검증 블록들에 대해서 계산된다. 검색 범위의 크기는 (3×3) 기준 블록 및 (3 × 3) 검증 블록이다. 따라서 검색 범위는 (9 × 9) 픽셀이다. 이 예에서, 제 15B 도에 도시된 바와 같이, 9개의평가값들 Δ1 내지Δ9 가 얻어진다. 평가값들은 평가값 메모리(41)에 기억된다. 기준 블록의 위치는 검색 범위의 중심 위치(즉, 평가값 Δ5 의 위치)에 존재한다.
제 10 도로 돌아가서, 평가값들이 제어기(35)의 제어하에서 평가값 메모리(41)에 기억된다. 9 개의 평가값들이 Δ1 내지 Δ9 의 최소값은 최소값 검출회로(42)에 의해 검출된다. 최소값이 존재하는 위치는 기준 블록의 움직임 벡터이다.
다음으로, 본 발명의 다른 실시예(이후부터 제 2 실시예로 칭함)가 기술될 것이다. 제 16도는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 구성을 도시한다. 제 10 도에 도시된 제 1 실시예와 같은 부분들은 같은 참조번호들로 표시된다. 제 10 도에 도시된 구성에서, 소규모 블록 분할회로들(44,45)은 현 프레임 메모리(33) 및 참조 프레임 메모리(34)에 각각 연결된다. 또한, 누산회로(46)가 평가값 계산회로(40)에 접속된다.
제 2 실시예에서, 제 17 도에 도시된 바와 같이, (3 × 3) 픽셀들로 이루어진 영역이 소규모 블록으로서 취급된다. (3 × 3) 소규모 블록들이 수직 및 수평 방향으로 배치된 (9 × 9) 픽셀들의 영역은 기준 블록 또는 검증 블록으로서 간주된다. 제 17 도에는, 기준 블록에 대해서 기준 블록내 소규모 블록의 중심 위치들에 있는 대표 픽셀들만이 도시된다. 기준 블록내 소규모 블록 각각의 대표값은 검증 블록내 소규모 블록 각각의 MAX 및 MIN 과 비교된다. 제 1 실시예와 같은 방식으로, 평가값 Δ가 각각의 소규모 블록에 대해 계산된다.
기준 블록을 소정 위치에 존재하는 검증 블록과 비교하고 평가값들을 계산함으로써, 평가값들 Δ1 내지 Δ9 가 얻어진다. 평가값들은 누산회로(46)에 의해 누산된다. 즉, 누산회로(46)는 ΣΔ = Δ1+Δ2+…+Δ9 의 누산을 수행한다. 검증 블록이 검색 범위에시 이동된다. 각각의 검색점에서, 평가값들의 누산값이 얻어진다. 누산된 평가값들의 최소값은 최소값 검출회로(42)에 의해 검출된다. 최소값을 발생하는 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터는 출력 단자(43)로부터 얻어진다.
제 18 도는 ±5 픽셀(일점 쇄선으로 대표됨)에 대한 검색 범위의 일부를 도시한 개략도이다. 기준 블록의 우측 하부 코너가 기준점이라고 가정하면, 3 픽셀마다 눈금이 부여된 좌표축 (X, Y)가 도시된다. 기준점은 가능한 한 블록의 중심에 근접한 위치에 적절히 배치된다. 제 12 도에 도시된 (+5, +5) 위치의 검증 블록이 누산 평가값들의 최소값을 발생시킬 때, (+15(= 5 × 3), +15(= 5 × 3))의 움직임 벡터가 출력된다.
본 발명에서 기준 블록의 대표 픽섹은 대응하는 검증 블록(영역)과 대조된 다. 검증 블록의 a 내지 i 인 모든 픽셀을 표시하는 양으로서, 예를 들면 그것의 최대값 및 최소값이 얻어진다. 대표 픽셀의 값 x 가 범위 내에 포함되지 않을 때, 대표 픽셀(x)은 검증 블록과 대조될 수 없다. 통상적으로, 검색점의 수가 감소될 때, 위상 편차로 인한 오차가 검출될 수 있다. 그러나 본 발명에 따르면, 검색점의 수가 (3 개 픽셀마다) 1/3로 감소되어도 전체 검색 동작과 같은 처리가 수행될 수 있다. 즉, 위상 편차와 무관하게 대조동작이 수행될 수 있다.
제 19 도는 본 발명에 따른 구성에서 어떠한 위상 편차도 발생하지 않는 경우를 설명하는 개략도이다. 설명의 편의를 위하여, a, b, c 의 값들을 갖는 3개의픽셀들로 구성된 1 차원 블록을 가정하자. 제 19 도에서, 점선이 3개 픽셀마다 도시되어 있다. 1차원 블록은 기준 블록으로 간주된다. 중심 픽셀의 값 b는 기준 블록의 대표값이다. 제 19 도에는, 0 픽셀, +1 픽셀, -1 픽셀, +2 픽셀들, +3 픽셀들 및 +4 픽셀들에 대한 기준 블록의 움직임이 도시되어 있다.
제 19 도에서 분명히 알 수 있듯이, 기준 블록이 ±1 픽셀에 대해 이동되면, 대표값 b 는 3 개 픽셀들의 범위 내에 존재한다. 따라서, 기준 블록이 ±1 픽셀만큼 이동될 매, 상기 기준 블록이 검증 블록과 대조될 수 있어 평가값 Δ는 0이 된다. +2 픽셀, +3 픽셀, 및 +4 픽셀 만큼의 기준 블록의 이동은 그 다음의 검증 블록과의 대조에 의해 검출될 수 있다. 따라서, 검증 블록(소규모 블록들)의 범위를 기준 블록의 범위와 중복시키는 것은 필요하지 않다. 검색점 수를 감소시키는 종래의 간이화 방법에 있어서, 기준 블록의 움직임은 정지 및 검색점 길이의 배수에 대하여 정확히 검출된다. 그러나, 본 발명에 따르면, 그러한 위상편차가 보상될 수 있다.
본 발명의 실제 구조는 다양한 방법들로 변경될 수 있다. 예컨대, 상술한 시스템에 더하여, 과도 성분을 고려하는 시스템은 그와 같은 간이화에 기인하는 오차를 방지하기 위하여 사용될 수 있다. 또한, 움직임 벡터를 구할 때, 그에 대한 정밀도는 1 픽셀 보다는 오히려 1/2 픽셀이 좋다.
본 발명에 따르면, 검색점의 간이화뿐만 아니라, 계산 횟수와 비교 횟수의 현저한 감소를 달성할 수 있다. 또한, 위상 편차에 의한 오차를 방지할 수 있다.
다음, 첨부된 도면들을 참조하여, 본 발명의 제 3 실시예에 따른 움직임 벡터 검출 장치를 설명하기로 한다. 제 20 도는 본 실시예를 도시하는 블록도이다. 제 20 도에서, 참조번호 (81)은 현 프레임의 화상 데이터의 입력단자이다. 참조번호(82)는 참조 프레임의 화상 데이터의 입력단자이다. 참조번호(83)은 현 프레임의 화상 데이터를 기억하는 현 프레임 메모리이다. 제어기(85)에 의해 상기 현 프레임 메모리(83)와 참조 프레임 메모리(84)이 판독 동작 및 기록 동작이 제어된다. 어드레스 이동회로(86)는 참조 프레임 메모리(84)와 연관된다. 상기 어드레스 이동회로(86)는 제어기(85)에 의해 제어된다. 따라서, 검증 블록은 참조 프레임 내에 이동된다.
상기 현 프레임 메모리(83)는 제어기(85)의 제어하에서 기준 블록 데이터를 출력한다. 상기 기준 블록 데이터는 최대값/최소값(MIAX1/MIN1) 검출회로(87)에 공급된다. 상기 MAX1/MIN1 검출회로(87)는 기준 블록 각각에 대한 제 1 특징량으로서 최대값 MAX1 및 최소값 MIN1 을 검출한다. 각각의 기준 블록은 제 21 도에 도시된 바와 같이, 예컨대 (2 × 4) 픽셀들로 구성되어 있다. 제 1 특징량으로서, MAX1, MIN1, 동적범위 DR1(= MAX1-MIN1) 중 2개의 값이 사용될 수 있다. 또한, 제 1 특징랑으로서, AV1 + σ1 및 AV1 - σ1 이 사용될 수 있으며, 여기서, AV1 은 기준 블록의 평균값이고, σ1 은 상기 값에 대한 표준편차이다.
상기 참조 프레임 메모리(84)는 제어기(85)의 제어하에서 변경된 검증 블록 데이터를 출력한다. 상기 기준 블록에 관하여, 각각의 검증 블록은 제 21 도에 도시된 바와 같이 (2 × 4) 픽셀들로 구성된 2 차원 영역을 갖는다. 상기 변경된 검증 블록은 ±1 라인 x ±2 픽셀의 위상 보상 범위를 상기 검증 블록에 부가하여 구성된다. 제 21 도에 도시된 바와 같이, (4 × 8) 픽셀들로 구성된 변경된 검증 블록 데이터는 최대값/최소값(MAX2/MIN2) 검출회로(88)에 공급된다. MAX2/MIN2 검출회로(88)는 제 2 특징량으로 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 을 검출한다. 상기 제 2 특징량으로, MAX2, MIN2, 동적범위 DR2(= MAX2-MIN2) 중 2 개의 값이 사용될 수 있다. 또한, 상기 제 2 특징량으로서, AV2 + σ2 및 AV2 - σ2도 사용될 수 있으며, 여기서 AV2 는 검증 블록의 평균값이고 σ2는 상기 평균값에 대한 표준편차이다.
MAX1/MIN1 검출회로(87)의 실시예는 제 12 도를 참조하여 설명한다. 하나의 기준 블록의 8 개의 픽셀들이 MAX1/MIN1 검출회로(87)에 의해 수신될 때, 선택회로(53)는 검증 블록의 최대값 MAX1 을 출력한다. 상기 최대값 MAX1 은 래치(55)에 의해 래치된다. 기준 블록의 최소값 MIX1 이 검출되어 최대값 MAX1과 같은 방법으로 출력 단자(60)에 공급된다. MAX1/MIN2 검출회로(88)의 구조는 제 12 도에 도시된 것과 같다. 상기 MAX2/MIN2 검출회로(88)는 변경된 검증 블록의 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 을 검출한다.
검출된 MAX1, MIN1, MAX2, 및 MIN2 는 비교회로(89) 및, 평가값 계산회로(90)에 공급된다. 제 22 도는 상기 비교회로(89) 및 상기 평가값 계산회로(90)의 소프트웨어 처리를 도시하는 흐름도이다. 상기 비교 공정이 개시될 때, 단계(101)에서, MAX1 > MAX2 인지의 여부가 판정된다. 상기 판정된 값이 아니오(N) (즉, MAX ≥ MAX1)일 때, 그 흐름은 단계(102)로 진행된다. 단계(102)에서, 평가값 Δ1 = 0 이 설정된다. 단계(103)에서, MIN1 < MIN2 인지의 여부가 결정된다. 상기 판정된 값이 아니오(N) (즉, MIN1 ≥ MIN2)일 때, 상기 흐름은 단계(104)로 진행된다. 단계(104)에서, 평가값 Δ2 = 0 이 설정된다. 따라서, 평가값들 Δ1 = 0 및 Δ2 = 0 이 단계(105a)에서 발생된다. 따라시, 상기 기준 블록의 최소값 MIN1 및 최대값 MAX1 이 변경된 검증 블록의 최소값 MIN2으로부터 최대값 MAX2까지의 범위내에 포함되는 것과 상기 기준 블록이 검증 블록과 대조되어지는 것이 결정된다. 단계(103)에서의 판정된 결과가 예(Y)일 때, 평가값 Δ1 = 0 및 Δ2 = MIN2- MIN1 이 단계(105b)에서 발생된다.
단계(101)에서의 판정된 결과가 예(Y)일 때, 그 흐름은 단계(106)로 진행한다. 단계(106)에서, MIN1 < MIN2 인지의 여부가 판정된다. 단계(106)에서의 판정된 결과가 아니오(N) (즉, MIN ≥ MIN2)일 때, 평가값 Δ2 = 0 이 단계(107)에서 설정되고 평가값들 Δ1 = MAX1 - MAX2 및 Δ2 = 0 은 단계(105c)에서 발생된다. 단계(106)에서의 판정된 결과가 예(Y)일 때, 평가값들 Δ1 = MAX1 - MAX2 및 Δ2 =MIN2 - MIN1 이 단계(105d)에서 발생된다.
제 23 도는 비교회로(89) 및 평가값 계산회로(90)의 하드웨어 구조를 도시하는 블록도이다. 기준 블록의 MAX1 및 MIN1 과 변경된 검증 블록의 MAX2 및 MIN2 가 비교회로(89)에 공급된다. 비교회로(89)는 2 개의 비교된 출력을 발생시킨다. 선택회로들(111,112)은 비교 출력들에 대응하여 제어된다. 감산 회로(115)의 출력 데이터(MAX1 - MAX2)는 선택회로(111)의 입력단자(a)에 공급된다. 제로 데이터는 선택회로(111)의 입력단자(b)에 공급된다. 감산 회로(116)의 출력 데이터(MIN2 - MIN1)는 선택회로(112)의 입력단자(a)에 공급된다. 제로 데이터는 선택 회로(112)의 입력단자(b)에 공급된다.
MAX1 > MAX2 일 때, 비교회로(89)의 일 출력(제 1 출력이라 칭함)에 의해서 선택회로(111)가 입력단자(a) (즉, MAX1 - MAX2)를 선택하게 된다. MAX1 < MAX2 일 때, 비교회로(89)의 제 1 출력에 의해서 선택회로(111)가 입력단자(b)(즉, 제로 데이터)를 선택하게 된다. MIN1 < MIN2 일 때, 비교회로(89)의 다른 출력(제 2 출력이라 칭함)에 의해서, 선택회로(112)가 입력단자(a) (즉, MIN2 - MIN1)를 신택하게 된다. MIN1 ≥ MIN2 일 때, 비교회로(89)의 제 2 출력에 의해서, 선택회로(112)가 입력단자(b) (즉, 제로 데이터)를 선택하게 된다. 선택회로(111)로부터 얻어진 평가값 Δ1 및 선택회로(112)로부터 얻어진 평가값 Δ2 이 가산회로(113)에 공급된다. 가산회로(113)의 출력( Δ1+ Δ2)이 출력 단자(114)에 제공된다. 평가값 계산회로(90)에서 발생된 평가값 Δ는 평가값 메모리(91)에 기억된다.
상기 평가값 Δ1 및 Δ2 는 제 24 도에 도시된 바와 같이 변한다. MAX1 < MAX2 일 떼, 평가값 Δ1 은 0 이다. MAX1 > MAX2 일 때, 평가값은 대응적으로 증가한다. MIN1 > MIN2 일 때, 상기 평가값 Δ2 은 0 이다. MIN1 < MIN2 일 때, 평가값 Δ2 는 대응적으로 증가한다. 실제로는 노이즈가 있으므로 노이즈 마진이 설정된다. 제 24 도의 점선들을 따라 변하는 평가값들 Δ1 및 Δ2 가 발생될 수 있다. 제 23도에 도시된 구조는 한 예이다. 게이트 회로 및 4개의 입력 선택회로의 결합에 의해서, 다양한 구조들이 사용될 수 있다. 평가값들에 따라, 차의 절대값들, 그에 대한 제 n 제곱 값들 등이 사용될 수 있다.
상기 평가값들은 기준 블록에 대응하는 검증 블록 각각에 대하여 계산된다. 검색 범위의 크기는 예컨대 (4 × 4) 기준 블록들 또는 검증 블록들(8 × 16 픽셀들로 구성됨)이다. 어드레스 이동회로는 제어기(85)의 제어 하에 참조 프레임 메모리(84)로부터 나오는 판독 어드레스를 이동시킨다.
따라서, 검증 블록은 검색 범위내에서 이동된다. 본 예에서, 제 25 도에 도시된 바와 같이, 16 개의 평가값들 Δ1 내지 Δ16 이 얻어진다. 상기 편가값들은 평가값 메모리(91)내에 기억된다. 기준 블록의 위치는 검색 범위의 거의 중앙에 존재한다. 제 20 도를 참조하면, 평가값들은 제어기(85)의 제어하에 평가값 메모리(91)내에 기억된다. 16 개의 평가값(Δ1 내지 Δ16)의 최소값은 최소값 검출회로(92)에 의해 검출된다. 상기 최소값의 위치가 기준 블록의 움직임 벡터이다.
그 다음으로, 본 발명의 또 다른 실시예(이하, 제 4 실시예라 칭함)를 설명하기로 한다. 제 26 도는 본 발명의 제 4 실시예에 따른 구조를 도시하고 있다. 제 20 도에 도시된 제 3 실시예와 같은 부분들은 같은 참조번호로 표시된다. 제 20 도에 도시된 구조에 있어서, 소규모 블록 분할회로(94,95)는 각각 현 프레임 메모리(83) 및 참조 프레임 메모리(84)에 접속되어 있다. 또한, 누산회로(96)는 평가값 계산회로(90)에 접속되어 있다.
제 4 실시예에 있어서, 제 3 실시예에서 기준 블록으로 기술되는 (2 × 4) 픽셀로 구실된 영역은 소규모 블록으로서 취급된다. 제 1 실시예의 검색 범위였던(4 × 4) 소규모 블록(즉, 8 × 16 픽셀들)으로 구성된 영역은 기준 블록과 검증 블록으로 취급된다. 기준 블록내 소규모 블록 각각의 MAX1 및 MIN1은 검증 블록내 소규모 블록 각각의 MAX2 및 MIN2와 각각 비교된다. 제 1 실시예와 같은 방법으로, 평가값들 Δ1 및 Δ2는 소규모 블록 각각에 대하여 계산된다.
기준 블록을 소정의 위치에 존재하는 검증 블록과 비교하고 평가값을 계산하여 평가값 Δ1 내지 Δ16 이 얻어진다. 상기 평가값은 누산회로(96)에 의해 누산된다. 즉, 누산회로(96)는 ΣΔ= Δ1+Δ2+ … +Δ16 의 누산값을 수행한다. 검증 블록은 소정의 검색 범위내에서 이동된다. 각 검색점에서, 평가값의 누산값이 얻어진다. 누산된 평가값의 최소값은 최소값검출회로(92)에 의해서 검출된다. 최소값을 발생하는 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터가 출력 단자(93)로부터 얻어진다.
제 27 도는 ±5 픽셀(일점 쇄선으로 표시됨)의 검색 범위을 도시하는 개략도이다. 기준 볼록의 중심이 기준점이고, 4 개의 픽셀마다 눈금이 부여된 좌표축 X 와 2 개의 픽셀마다 눈금이 부여된 좌표축 Y 가 도시되어 있다고 가정하자. 제 27 도에 도시된 위치(+5, +5)에서 검증 블록이 최소 누산 평가값을 발생할 때, (+20 (= 4 × 5), +10 (= 2 × 5))의 움직임 백터가 출력된다.
본 발명에 있어서, 기준 블록과 검증 블록의 영역들이 대조된다. 검증 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 양으로, 예컨대, 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2가 얻어진다. 기준 블록의 MAX1 및 MIN1이 상기 범위내에 존재하지 않을 때, 기준 블록이 검증 블록과 대조되지 않는다고 판정된다. 종래의 방식에서 검색점의 수를 감소시켜 대조 처리를 간이화할 때, 위상 편차로 인한 오차가 검출된다. 그러나 본 발명에 따르면, 검색점의 수가 예컨대 몇몇 픽셀마다 감소될지라도 검색점을 전체 검색하므로, 상기 대조는 위상 편차 없이 수행될 수 있다.
제 28 도는 상기한 영역의 대조가 위상 편차를 일으키지 않는다는 것을 설명하기 위한 개략도이다. 설명의 편이를 위해, 값 a, b, c 및 d를 가진 4 개의 픽셀로 구성된 1차원 블록을 가정하자. 점선은 4개의 픽셀마다 도시된다. 1차원 블록은 기준 블록으로 간주된다. 제 28 도에, 기준 블록이 +1 픽셀, +2 픽셀, +3 픽셀, 및 +4 픽셀 이동된 블록이 도시되어 있다.
제 28 도로부터 명백한 바와 같이, 영역이 비교될 때, 검증 블록의 크기가 기준 블록의 크기와 같고, 기준 블록이 +1 픽셀, +2 픽셀, +3 픽셀 및 + 4 픽셀만큼 이동되면, 오차가 상기 대조에 발생할 수 있다. 그러나, 기준 블록의 크기가 4개의 픽셀일 때, 기준 블록이 자신의 좌우쪽에 2개의 픽셀분의 확장 영역을 가지므로, 오차가 상기 대조에서 방지될 수 있다. 기준 블록이 +3 픽셀 또는 +4 픽셀 이동될 때, 대조는 다음의 기준 블록에 의해 수행될 수 있다. 검증 블록의 확장 영역은 검증 블록의 크기에 의존한다. 검색점 수를 감소시키는 종래의 간이화 방법에 있어서, 기준 블록의 움직임은 정지 및 검색점 길이의 배수에 대하여 정확히 검출된다. 그러나 본 발명에 따르면, 그러한 위상편차가 보상될 수 있다.
본 발명에 따르면, 검색점의 간이화뿐만 아니라, 계산 횟수와 비교 횟수의 현저한 감소를 달성할 수 있다. 또한, 위상 편차에 의한 오차를 방지할 수 있다.
다음으로, 첨부된 도면들을 참조하여, 본 발명의 제 5 실시예에 따른 음직임 벡터 검출 장치를 설명하고자 한다. 제 29 도는 본 실시예를 도시하는 블록도이다. 제 29 도에서, 참조번호(121)은 현 프레임의 화상 데이터의 입력단자이다. 참조번호(122)는 참조 프레임의 화상 데이터의 입력단자이다. 참조번호(123)은 현 프레임의 화상 데이터를 기억하는 현 프레임 메모리이다. 참조번호(124)는 참조 프레임의화상 데이터를 기억하는 참조 프레임 메모리이다. 현 프레임 메모리(123) 및 참조 프레임 메모리(124)의 판독 동작 및 기록 동작은 제어기(125)에 의해 제어된다. 어드레스 이동회로(126)는 참조 프레임 메모리(124)와 관련하여 제공된다. 상기 어드레스 이동회로(126)는 제어기(125)에 의해 제어된다. 따라서, 검증 블록은 참조 프레임내에서 이동된다.
제 30 도는 본 실시예에 대응하는 블록 구조를 설명하는 개략도이다. 기준 블록은 (3 × 3) 픽셀들로 구성되어 있다. 검증 블록의 구조는 기준 블록의 구조와 같다. 순방향(forward) 대조는 기준 블록에서 검증 블록으로 수행된다. 역방향(backward) 대조는 검증 블록에서 기준 블록으로 수행된다.
기준 블록 데이터는 대표값 추출회로(127a) 및 MAX1/MIN1 (최대값/최소값) 검출회로(128b)에 공급된다. 대표값 추출회로(127a)는 기준 블록 각각에 대하여 대표값을 검출하며, 상기 대표값은 제 30 도에 도시된 바와 같이, 예컨대 각각의 기준 블록의 중앙 위치에서의 픽셀값 Xa이다. 상기 검증 블록 데이터는 대표값 추출회로(127b)와 MAX2/MIN2 검출회로(128a)에 공급된다. 예컨대 대표값 추출회로(127b)는 제 30 도에서 도시된 각각의 검증 블록 중심 위치에서의 픽셀값(Xb)을 검증 블록 각각에 대한 대표값으로 검출한다. 대표 픽셀로서는 블록내 다른 위치에서의 픽셀값, 상기 블록의 최대값, 최소값 또는 극한값을 사용할 수 있다.
MAX1/MIN1 검출회로(128b)는 최대값 MAX1 및 최소값 MIN1 을 기준 블록들의특징량들로서 검출한다. MAX2/MIN2 검출회로(128a)는 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2를 검증 블록의 특징량들로서 검출한다. 특징량으로는 MAX, MIN 및 동적범위 DR (= MAX - MIN)중 두 개의 값을 사용할 수 있다. 대안적으로, 특징량들은 (Av + σ ) 및 (Av - σ )가 될 수 있으며, 여기서 Av 는 블록의 평균값이고 σ 는 블록의 표준편차이다.
검출회로들(128a,128b)의 실시예가 제 12 도에 도시된다. MAX1 및 MIN2는 간단히 MAX로 표시되어 있으며, MIN1 및 MIN2는 간단히 MIN으로 표시된다. 비교회로(129a,129b)와 평가값 계산회로(130a,130b)의 소프트웨어 치리는 제 13 도에 설명된다.
비교회로들[129(129a, 129b)]와 평가값 계산회로[130(130a, 130b)]의 하드웨어 구조에 대해서는 제 14 도에 도시되어 있다.
평가값 메모리(131)의 평가값 Δ에 대해서는, 제 15A 및 제 15B 도에서 설명되었다.
제 29 도를 참조해 보면, 전체 평가값이 제어기(125)의 제어하에 평가값 메모리(131)에 기억된다. 전체 평가값은 소정의 검색 범위내에서 얻어진다.
전체 평가값들의 최소값은 최소값 검출회로(132)에 의해 검출된다. 최소값이 존재하는 위치가 기준 블록의 움직임 벡터이다.
다음으로, 본 발명의 또 다른 실시예(이하에서 제 6 실시예로서 칭함)를 기술하고자 한다. 제 31 도는 본 발명의 제 6 실시예에 따른 구성을 도시하고 있다. 제 29 도에 도시된 제 5실시예와 같은 부분들은 같은 참조 번호들로 표시된다. 제31 도에 도시된 구조에 있어서, 소규모 블록 분할회로(137a,137b)는 각각 현 프레임 메모리(123)와 참조 프레임 메모리(124)에 접속되어 있으며 또한 누산회로(136)가 가산회로(134)에 접속된다.
제 31 도의 구성에 대한 설명은 제 17 및 제 19 도와 관련하여 설명되었다.
다음으로 본 발명의 또 다른 실시예들(제 7 실시예 및 제 8 실시예)을 기술하고자 한다. 다음에 기술될 제 7 실시예 및 제 8 실시예에서는, 블록을 대조할때 이들 블록의 영역이 비교된다. 제 32 도는 본 발명의 제 7 실시예에 따른 블록의 구성을 도시하는 개략도이다. 제 32 도를 설명하면, 기준 블록은 예컨대(2 x 4) 픽셀로 구성되어 있으며, 기준 블록과 같이 검증 블록도 (2 × 4) 픽셀들로 구성되어 있다. 변경된 검증 블록은 검증 블록에 ±1 라인 및 ±2 픽셀들을 위상 보상범위로서 가산함으로써 구성된다. 순방향 대조를 행할 때, 기준 볼록은 변경된 검증 블록과 대조되며, 역방향 대조를 행할 때는, 제 33 도에서 도시된 바와 같이, 검증 블록이 변경된 기준 블록과 대조된다.
대표값 추출 회로들(127a 및 127b)을 사용하는 제 5 실시예(제 29 도 참조)와 제 6 실시예(제 31 도 참조)와는 다르게, 제 7 실시예에 의하면, 기준 블록의 픽셀 데이터에 대한 MAX3/MIN3 검출회로(135a)와 검증 블록의 픽셀 데이터에 대한 MAX4/MIN4 검출회로(135b)가 제공된다. MAX2/MIN2 검출회로(128a)는 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2를 변경된 검증 블록 각각에 대한 특징량으로 검출한다. MAX1/MIN1 검출회로(128b)는 최대값 MAX1 및 최소값 MIN1을 변경된 기준 블록 각각에 대한 특징량으로 검출한다.
비교회로(129a)와 평가값 계산회로(130a)에는 MAX3/MIN3 검출회로(135a)에 의해 검출된 MAX3 및 MIN3 와 MAX2/MIN2 검출회로(128a)에 의해 검출된 MAX2 및 MIN2 가 공급된다. 또한, 비교회로(129b)와 평가값 계산회로(103b)에 MAXI, MIN1, MAX4 및 MIN4 가 공급된다. 제 34 도는 비교회로(129a)와 평가값 계산회로(130a)의 소프트웨어 처리를 나타내는 흐름도이다.
비교 처리가 개시되면, 단계(141)에서 MAX3>MAX2 인지의 여부가 판정된다. 판정 결과가 아니오(N)이면 (즉, MAX2≥MAX3), 단계(142)로 진행한다. 단계(142)에서 평가값 Δ1=0으로 세트(set)된다. 이후에, 단계(143)에서는 MIN3<MIN2 인지의 여부가 판정한다. 단계(143)에서의 판정 결과가 아니오(N)이면 (즉, MIN3≥NIN2), 단계(144)로 진행한다. 단계(144)에서 평가값 Δ2=0 로 세트된다. 따라서, 단계 (145a)에서 평가값 Δ1=0 및 Δ2=0이 발생된다. 이는 기준 블록의 최소값 MIN3 및 최대값 MAX3 이 변경된 검증 블록이 최소값 MIN2와 최대값 MAX2 범위내에 포함되는 것을 의미하는 것으로, 기준 블록이 검증 블록과 대조된 것으로 판단된다. 단계(143)에서의 판정 결과가 예(Y)이면, 단,제(145b)에서 평가값들 Δ1=0 및 Δ2=MIN2-MIN3 이 생성된다.
단계(141)에서의 판정 결과가 예(Y)이면, 단계(146)로 진행한다. 단계(146)에서는 MIN3<MIN2 인지 여부를 판정한다. 단계(146)에서의 판정 결과가 아니오(N)이면 즉( MIN3≥NIN2), 단계(147)에서 Δ2=0이 세트되며 단계(145C)에서 평가값들 Δ1= MAX3-MAX2와 Δ2=0이 생성된다. 단계(146)에서의 판정 결과가 예(Y)이면, 단계(145d)에서 평가값들 Δ1= MAX3-MAX2 와 Δ2=MIN2-MIN3가 생성된다.
제 35 도는 비교회로(129a) 및 평가값 계산회로(130a)의 하드제어 구성을 도시하는 블록도이다. 비교회로(129a)에는 기준 블록의 MAX3 및 MIN3 와 변경된 검증 블록의 MAX2 및 MIN2 가 공급된다. 비교회로(129a)는 비교된 두개 출력들을 발생시킨다. 비교된 출력들에 대응하여 선택회로(151,152)가 제어된다. 감산회로(155)는 선택회로(151)의 입력단자 a 에 (MAX3-MAX2)를 공급한다. 선택회로 (151)의 입력단자에는 제로 데이터(zero data)가 공급된다. 감산회로(156)는 선택회로(152)의 입력단자 a 에 (MIN2-MIN3)를 공급한다. 선택회로(152)의 입력단자 b 에는 제로 데이터가 공급된다.
MAX3>MAX2 일 때는 비교회로(129a)의 출력 중 하나(이 출력을 제 1 출력이라 칭함)에 의해서 선택회로(151)가 입력단자 a(즉, MAX3-MAX2)를 선택하고, MAX3<MIN2 일 때는, 비교회로(129a)의 제 1 출력에 의해 선택회로(151)는 입력단자 b(즉, 제로 데이터)를 선택한다. MIN3<MIN2 일때, 비교회로(129)의 다른 출력(이 출력을 제 2 출력이라 칭함)에 의해 선택회로(152)는 입력단자 a(즉, MIN2-MIN3)를 선택하고, MIN3>MIN2 일때, 비교회로(129)의 제 2 출력에 의해 선택회로(152)는 입력단자 b(즉, 제로 데이터)를 선택한다. 선택회로(151)의 평가값 Δ1과 선택회로(152)의 평가값 Δ2 는 가산회로(153)에 공급된다. 출력 단자(154)에서 가산회로(153)의 출력( Δ1+Δ2)이 얻어진다.
평가값 Δ1 및 Δ2는 제 36 도에서 도시된 바와 같이 변화한다. MAX3<MAX2 일 때, 평가값 Δ1 은 0이며, MAX3>MAX2 일 때는 평가값 Δ1은 대응하여 증가한다. MIN3>MIN2 일 때는, 평가값 Δ2는 0 이며, MIN3<MIN2일 때는 평가값 Δ2는 대응하여 증가한다. 실제로는, 노이즈가 있으며, 노이즈 마진이 정해진다. 따라서, 제 36 도의 점선들로 도시된 바와 같이 변화하는 평가값 Δ1 및 Δ2가 생성될 수 있다. 제 35 도에 도시된 구서은 본 발명의 한 실시예를 도시한 것이며, 그 대신에 다양한 구성들이 사용될 수 있다. 평가값으로서 차의 절대값, 차의 n 제곱값 등등이 사용될 수 있다.
비교회로(129b) 및 평가값 계산회로(130b)의 구성은 순방향 대조를 위해 사용되는 비교회로(129a) 및 평가값 계산회로(130a)의 구성과 같다. 평가값 계산회로(130b)는 역방향 대조의 결과로서 평가값을 생성한다. 가산회로(134)에서는 전체 평가값들을 생성한다. 전체 평가값은 평가값 메모리(131)에 기억된다. 전체 평가값의 최소값은 최소값 검출회로(132)에 의해 검출된다. 출력 단자(133)에서 전체 평가값의 최소값 위치에 대응하는 움직임 벡터가 얻어진다.
다음으로 본 발명의 다른 실시예(제 8 실시예)를 기술하고자 한다. 제 37 도는 본 발명의 제 8 실시예의 구성을 도시한다. 제 37 도에서, 상술된 실시예(제 31 도 참조)과 같은 부분은 같은 참조번호로 표시된다. 제 37 도에서 현 프레임 메모리(123) 및 참조 프레임 메모리(124)는 소규모 블록 분할회로(l37a,137b)에 각각 접속되어 있으며, 또한 누산기(136)가 가산회로(134)에 접속되어 있다.
제 8 실시예에서, 제 6 실시예의 기준 블록으로서 취급되는 (2×4) 픽셀로 구성된 영역이 소규모 블록으로 취급된다. (4×4) 소규모 블록이 수평 방향 및 수직 방향으로 배치된, 즉 (8x16) 픽셀로 구설된 영역이 기준 블록 또는 검증 블록으로 취급된다. 제 6 실시예에서, (8x16) 픽셀로 구성된 영역을 검색 범위로서 기술하였다. 순방향 대조를 행할 때, 기준 블록내 소규모 블록들의 MAX3 및 MIN3 가 검증 블록내 변경된 소규모 블록들의 MAX2 및 MIN2 와 비교된다. 제 1 실시예와 같은 방법으로, 소규모 블록 각각에 대한 평가값이 계산된다.
반면에, 역방향 대조를 행할 때 검증 블록내 소규모 블록의 MAX4 및 MIN4가 검증 블록내 변경된 소규모 블록의 MAX1 및 MIN1과 비교되어 소규모 블록 각각에 대한 평가값들이 계산된다. 가산회로(134)에 의해 순방향 및 역방향 대조시의 소규모 블록 각각에 대한 평가값이 가산된다. 누산기(136)에서 가산 결과가 누산된다. 누산기(136)에서는 블록 각각에 대한 전체 평가값이 생성된다. (4×4)의 소규모 블록이 수직 방향 및 수평 방향으로 배치되어 있는 구성의 경우, 소규모 블록 각각에 대한 평가값(Δ1 내지 Δ16)이 생성된다. Δ1 내지 Δ16 을 누산시킴으로써 전체 평가값이 생성된다.
검증 블록이 소정의 검색 범위 내에서 이동되며, 검색점 각각에서 전체 평가값이 얻어진다. 최소값 검출회로(132)에서는 전체 평가값의 최소값을 검출한다. 출력 단자(133)에서, 최소값을 생성하는 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 백터가 얻어진다.
본 발명의 제 7 및 제 8 실시예의 경우, 기준 블록 및 검증 블록의 영역을 대조한다. 검증 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 양으로서, 예컨대 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 가 얻어진다. 기준 블록의 MAX3 및 MIN3가 그 범위내에 존재하지 않으면, 기준 블록이 검증 블록과 대조되지 않는 것으로 판단된다. 통상적으로, 대조 처리를 간이화시키기 위해 검색점의 수가 감소되면, 위상 편차로 인한 오차가 검출된다. 그러나, 본 발명에 따라서, 비록 검색정의 수가 예컨대 몇몇의 픽셀마다 감소되더라도, 검색점 전체 검색에서와 같이 위상 편차 없이 대조를 행할수 있다. 이는 제 28 도에서 설명된다.
본 발명은 검색점을 간이화시키는 것 뿐만 아니라 계산 횟수 및 비교 횟수도 현저하게 감소시킬 수 있다. 또한, 위상 편차로 인한 오차도 방지할 수 있다. 또한, 본 발명은 순방향 및 역방향 대조를 행하고 이들 대조의 결과에 대응하여 평가값을 생성하여, 화상의 검출 정확도를 개선할 수 있다.
다음으로, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 제 9 실시예에 따른 움직임벡터 검출장치가 기술된다. 제 38도는 제 9 실시예를 도시하는 블록도이다. 제 38 도에서, 참조번호 161은 현 프레임의 화상 데이터의 입력단자이며, 참조 번호 162 는 참조 프레임의 화상 데이터의 입력단자이고, 참조 번호 163 은 현 프레임의 화상 데이터를 기억하는 현 프레임 메모리이고, 참조번호 164 는 참조 프레임의 화상 데이터를 기억하는 참조 프레임 메모리이다. 현 프레임 메모리(163) 및 참조 프레임 메모리(164)의 판독 동작 및 기록 동작을 제어기(165)에 의해 제어된다. 참조 프레임 메모리(164)와 관련하여 어드레스 이동회로(166)가 제공된다. 어드레스 이동회로(166)는 제어기(165)에 의해 제어된다. 따라서, 검증 블록이 참조 프레임내에 이동된다.
현 프레임 메모리(163) 및 참조 프레임 메모리(164) 각자에 부 블록 분할 회로들(sub-block segmenting circuits) (174a,174b)가 접속되어 있다. 부 블록 분할회로(174a 및 174b)는 제어기(165)에 의해 제어된다. 부 블록 분할회로(174a 및174b)는 기준 부 블록 데이터와 검중 부 블록 데이터 각각을 출력한다. 제 39 도는 본 발명의 실시예에 따른 블록 구성을 설명하기 위한 개략도이다. 기준 블록은 (2×3)의 부 블록들로 구성되어 있으며, 부 블록 각각은 (3×3) 픽셀로 구성되어 있다. 검증 블록의 블록 구성은 기준 블록의 구성과 같다.
대표값 추출 회로(167a) 및 평균화회로(175a)에는 기준 부 블록 데이터가 공급된다. 대표값 추출 회로(167a)는 기준 부 블록 각각에 대한 대표값을 추출한다. 대표값은 대표 픽셀의 값을 나타낸다. 예컨대, 제 39 도에 도시된 바와 같이, 대표값은 기준 부 블록의 중심 위치에서의 픽셀값 x1내지 x6이다. 대안적으로, 기준 부 블록내 다른 위치에서의 픽셀값, 최대값, 최소값 및 극한값을 대표값으로 사용할 수 있다. 평균화회로(115a)에서 대표 픽셀 그룹 X1내지 X6의 평균값 X가 생성된다(여기서 X=(X1+X2+X3+X4+X5+X6)/6). 평균값 X 가 제 1 대표 데이터이다.
검증 부 블록 데이터가 부 블록 분할회로(174b)에서부터 평균화회로(175b) 및 교체 픽셀 선택회로(alternative pixel selecting circuit)(177)에 공급된다. 평균화회로(175b)에서는 6 개의 검증 부 블록에 대응하는 위치에서 픽셀 데이터의 평균값이 생성된다. 제 39 도에서 도시된 바와 같이, 픽셀은 부 블록의 상부 좌측 코너에서 하부 우측 코너까지 순서적으로 a,b,c, … 및 i 로 표시된다. 6개의 부 블록은 첨자 번호 (1,2,3, … 및 6)로 구별되어 있다.
평균화회로(175b)에서는 6개 픽셀들의 위치들에 대한 다음의 평균값들이 생성된다.
평균값 A 내지 I 는 제 2 대표 데이터이다.
평균값은 평균화회로(175a 및 175b)에서부터 비교회로(176)로 공급된다. 비교회로(176)는 평균값 X 와 평균값 A 내지 I을 비교한다. 예컨대, 비교회로(176)는 편균값 X 와 평균값 A 내지 I 각각 사이의 차의 절대값(즉, | X-A |, | X-B |, | X-C |, … | X-I |)을 계산하여 차의 절대값 각각과 소정의 임계값을 비교한다. 임계값보다 작은 절대값이 생성되는 픽셀 그룹은 교체 픽셀 데이터로서 결정된다. 예컨대, | X-A |, | X-B |, | X-D |, | X-C |, | X-H |는 임계값보다작으며, a1, a2, …, a6, b1, b2, …, b6, D1, D2, … D6, G1, G2, …, G6, H1, H2, …, H6은 교체 픽셀 데이터로 제어기(178)에 의해 결정된다. 비교회로(176)에서 비교되어진 결과가 제어기(178)에 공급된다. 제어기(178)는 부 블록 분할회로 (174b)로부터 공급된 검증 부 블록 각각의 교체 픽셀 데이터를 선택적으로 출력시킨다.
교체 픽셀 데이터의 선택은 강체 가설(rigid body assumption)에 근거한다.즉 기준 블록이 이동될 때 기준 블록내 모든 픽셀이 평행하게(회전하지 않고) 이동하는 것으로 가정한다. 각 블록의 크기가 작기 때문에, 이러한 가정은 실용적이다. 즉, 하나의 프레임 다음에, 대표 픽셀 데이터 X1내지 X6이 위치는 각각 a1내지 a6중에서 하나, b1내지 b6중에서 하나, …, i1내지 i6중에서 하나이다. 따라서, 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 평균값 X와 크게 다른 평균값을 갖는 기준 블록은 상기 가정에 위배되기 때문에, 대조를 행하기 전에 제거된다. 따라서, 대조의 정확도를 개선시킬 수 있다. 대표 데이터로서 평균값뿐 아니라 최대값 MAX, 최소값 MIN, 동적범위 DR(=MAX-MIN), 표준편차 등등을 사용할 수 있다.
교체 픽셀 선택회로(177)에 의해 선택된 검증 부 블록 각각의 교체 픽셀 데이터가 최대값/최소값(MAX/MIN) 검출회로(168)에 공급된다. MAX/MIN 검출회로(168)는 최대값 MAX 및 최소값 MIN를 검증 부 블록 각각의 특징량으로서 검출한다. 특징량으로서 MAX, MIN 및 동적범위 DR(=MAX-MIN) 중 두 개의 값을 사용할 수 있다. 대안적으로, 특징량은 (AV+σ)와 (AV-σ)이 될 수 있으며, 여기서 AV 는 검증부 블록의 평균값이며 σ는 검증 부 블록의 표준편차이다.
MAX/MIN 검출회로(168)는 제 12 도에서 실현된다.
비교회로(169) 및 평가값 계산회로(170)의 소프트웨어 처리는 제 13 도에서 설명되었다.
제 14 도는 비교회로(169) 및 평가값 계산회로(170)의 하드웨어 구성에 대하여 설명한다.
평가값 Δ의 특성은 제 15A 도에서의 것과 같다.
대표값이 MIN 보다 작거나 또는 MAX 보다 클 때 평가값 Δ도 그에 따라서 증가한다. 실제로는, 노이즈가 존재하기 때문에 제 15A 도에서 도시된 점선과 같이 변화하는 평가값 Δ를 생성시키기 위해 노이즈 마진이 설정된다.
기준 부 블록 각각의 대표 픽셀에 대응하는 위치에서 검증 부 블록 각각에 대하여 평가값이 계산된다. 따라서, 제 40 도에서 도시된 바와 같이, 6 개의 부 블록에 대응하는 6 개 평가값 Δ1 내지 Δ6 이 생성된다. 누산회로(179)에서 평가값 Δ1 내지 Δ6 이 누산된다(즉, Δ1+Δ2+Δ3+…+Δ6). 누산된 결과(전체 평가값)가 평가값 메모리(171)에 기억된다.
제 38 도를 다시 참조해보면, 전체 평가값은 제어기(165)의 제어하에 평가값 메모리(171)에 기억된다. 소정의 검색 범위내에서 전체 평가값이 얻어진다. 최소값 검출회로(172)에서 전체 평가값 중 최소값이 검출된다. 최소값이 존재하는 위치가 기준 블록의 움직임 벡터이다.
제 41 도는 (일점 쇄선으로 표시된) ±5 픽셀들에 대한 검색 범위를 도시하는 개략도이다. 기준 블록의 하부 우측 코너가 기준점이라고 가정하면 3 개 픽셀마다 눈금이 부여된 좌표축(x,y)이 도시된다. 기준점은 가능한 한 블록의 중심에 근접한 위치에 배치된다. 제 41 도에서 도시된 위치(+5,+5)에서의 검증 블록이 최소 누산 평가값을 생성하면, [+15(=5 × 3), +15(=5 × 3)]의 움직임 벡터가 출력된다.
이 실시예서 기준 부 블록의 대표 픽셀이 검증 부 블록(영역)과 대조된다.검증 부 블록내 모든 교체 픽셀을 나타내는 양으로서, 예컨데 검증 부 블록의 최대값 MAX 와 최소값 MIN 이 얻어진다. 대표 픽셀의 값이 이러한 범위내에 존재하지 않으면, 기준 부 블록은 검증 부 블록과 대조되지 않는다. 강체 가설에 따라 대조 정확도를 개선시킬 수 있다. 통상적으로는 검색점의 수가 감소되면, 위상 편차로 인한 오차가 검출될 수 있다. 그러나, 검색점의 수를 1/3 (3 개 픽셀마다)로 감소시키면, 전체 검색 동작과 같은 처리를 수행할 수 있다. 즉, 위상 편차 없이 대조를 행할 수 있다.
제 19 도에서는, 본 발명에 따른 구성에서 위상 편차가 발생하지 않는다는 것을 설명하고 있다.
다음에는 본 발명의 제 10 실시예에 대하여 기술한다. 제 10 실시예에 있어서, 부 블록들이 대조될 때, 이 부 블록들의 영역들이 비교된다. 제 9 실시예와 같은 방법으로 검증 부 블록의 교체 픽셀이 선택되어진다. 제 42 도는 제 10 실시예의 구성을 도시하고 있다. 제 42 도에 대해 설명하면, 대표값 추출 회로(167a), 평균화회로(175a 및 175b), 비교회로(176) 및 교체 픽셀 선택회로(177)는 제 9 실시예의 것과 같다.
제 21 도는 제 10 실시예를 설명에 사용될 수 있다.
부 블록 분할회로(174a)는 기준 부 블록내 픽셀 데이터를 최대값/최소값(MAX1/MIN1) 검출회로(167b)에 공급한다. MAX1/MIN1 검출회로(167b)는 최대값 MAX1 및 최소값 MIN1을 기준 부 블록 각각에 대한 제 1 특징량으로 검출한다. 제 1 특징량으로서 MAX1, MIN1 및 동적범위 DR1(=MAX1-MIN1)중 두 개의 값을사용할 수 있다. 또한, 제 1 특징량으로서 AV1+ σ1 및 AV1- σ1 을 사용할 수 있으며, 여기서 AV1 은 기준 블록의 평균값이고 σ1 은 기준 블록의 표준편차이다.
부 블록 분할회로(174b)는 변경된 검증 부 블록 데이터를 교체 픽셀 선택 회로(177)에 공급한다. 선택된 픽셀 데이터는 최대값/최소값(MAX2/MIN2) 검출회로(168)에 공급된다. MAX2/MIN2 검출회로(168)는 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 을 제 2 특징량으로서 검출한다. 제 2 특징량으로서는 MAX2, MIN2 및 동적범위 DR2(=MAX2-MIN2)중 두 개의 값을 사용할 수 있다. 또한, 제 2 특징량으로서 AV2+σ 및 AV2-σ2를 사용할 수 있으며, 여기서 AV2 는 검증 블록의 평균값이며 σ2 는 검증 블록의 표준편차이다.
MAX/MIN 검출회로(167b 및 168)의 구성은 제 12 도에 도시된 구성과 같다. MAX/MIN 검출회로(167b 및 168)에서 검출된 MAX1, MIN1, MAX2 및 MIN2 가 비교회로(169) 및 평가값 계산회로(170)에 공급된다. 비교회로(169) 및 평가값 계산회로(170)의 소프트웨어 처리는 제 22 도에 설명되어 있다.
비교회로(169) 및 평가값 계산회로(170)의 하드웨어 구성이 제 23 도에 도시된다.
평가값들 Δ1 및 Δ2 는 제 24 도에서 도시된 바와 같이 변화한다.
본 발명의 제 10 실시예에 있어서, 기준 부 블록과 검증 부 블록의 영역들이 대조된다. 변경된 검증 부 블록내 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 양들로서는 예컨데 최대값 MAX2 및 최소값 MIN2 을 얻을 수 있다. 기준 부 블록의 MAX1 및 MIN1 이 이러한 범위내에 존재하지 않으면, 기준 부 블록이 검증 부 블록과 대조되지 않는으로 판단된다. 강체 가설에 대응하여 교체 픽셀들을 선택하면, 검출의 정확도를 개선시킬 수 있다. 통상적으로는, 대조 처리를 간이화시키기 위해 검색점의 수를 감소시키면, 위상 편차로 인한 오차가 검출된다. 그러나, 본 발명에 따라서, 비록 검색점의 수를 예컨대 몇몇 픽셀들마다 감소시키더라도, 검색점들의 전체 검색에서와 같이 위상 편차 없이 대조를 행할 수 있다.
제 28 도는 그러한 영역들의 대조가 위상 편차를 발생시키지 않는다는 것을 설명하는 도면이다.
본 발명은 검색점의 간이화뿐만 아니라, 계산 및 비교의 횟수도 현저하게 감소시킬 수 있다. 또한, 위상 편차로 인한 오차도 방지할 수 있다. 또한, 본 발명은 교체 픽셀을 강체 가설에 근거한 대조의 사전 처리(pre-process)를 위해 선택하기 때문에, 화상의 검출 정확도를 개선시킬 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 기술하였지만, 본 발명은 이들 실시예에만 국한되지 않고 첨부된 특허청구범위에서 규정된 본 발명의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 당업자에 의해 다양한 변형들 및 변경들이 가능하다.
제 1도는 본 발명에 따른 인코딩 장치를 서술한 움직임 보상의 예를 도시하는 블록도.
제 2A도 및 제 2B도는 종래의 블록 매칭 방법에 따른 움직임 벡터 검출 방법을 설명하는 개요도.
제 3A도, 제 3B도 및 제 3C도는 상기 종래의 블록 매칭 방법에 따른 움직임벡터 검출 방법을 설명하는 개요도.
제 4도는 상기 종래의 블록 결합에 따른 움직임 벡터 검출 방법의 검색 범위를 설명하는 개요도.
제 5도는 상기 종래의 블록 결합 방법에 따른 움직임 벡터 검출 장치를 도시하는 블록도.
제 6도는 상기 종래의 블록 결합 방법에 따른 움직임 벡터 검출을 설명하는 개요도.
제 7도는 종래의 씬-아웃(thin-out) 방법에 대응하는 블록 결합 방법을 설명하는 개요도.
제 8도는 제안되고 있는 오차 교정 방지 기법을 설명하는 개요도.
제 9도는 종래의 간이화된 블록 결합 시스템의 문제를 설명하는 개요도.
제 10도는 본 발명의 제 1 실시예의 구조를 도시하는 블록도.
제 11도는 본 발명의 상기 제 1 실시예에 따른 블록들의 구조를 도시하는 개요도.
제 12도는 본 발명의 제 1 실시예에 다른 최대값/최소값 검출회로를 도시하는 블록도.
제 13도는 대표 픽셀값, 최대값 및 최소값을 비교하는 과정과, 평가값을 발생하기 위한 과정을 도시하는 순서도.
제 14도는 대표값, 최대값 및 최소값을 비교하는 회로와, 평가값을 발생하기 위한 회로를 도시하는 블록도.
제 15A도 및 제 15B도는 본 발명의 상기 제 1 실시예에 따른 검색 영역을 설명하는 개요도.
제 16도는 본 발명의 제 2 실시예를 도시하는 블록도.
제 17도는 본 발명의 상기 제 2 실시예에 따라, 기준 블록, 검증 블록 및 평가값을 설명하는 개요도.
제 18도는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 검색 영역의 부분을 도시하는 개요도.
제 19도는 본 발명에 따른 위상 보상을 설명하기 위한 개요도.
제 20도는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 구성을 도시하는 블록도.
제 21도는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 블록들의 구조를 도시하는 개요다이어그램도.
제 22도는 픽셀 대표값, 최대값을 비교하는 과정과 평가값을 발생하기 위한 과정을 도시하는 순서도.
제 23도는 대표값, 최대값 및 최소값을 비교하는 회로와 평가값을 발생하는 회로를 도시하는 블록도.
제 24도는 평가값을 설명하는 개도.
제 25도는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 검색 영역을 설명하는 개요도.
제 26도는 본 발명의 제 4 실시예애 따른 블록도.
제 27도는 본 발명의 제 4 실시예에 따른 검색 영역의 부분을 도시하는 개요도.
제 28도는 본 발명에 따른 위상 보상을 설명하는 개요도.
제 29도는 본 발명의 제 5 실시예에 따른 블록도.
제 30도는 본 발명의 제 5 실시예의 구성을 도시하는 블록도
제 31도는 본 발명의 제 6 실시예의 구성을 도시하는 개요도.
제 32도는 본 발명의 제 7 실시예를 도시하는 블록도
제 33도는 본 발명의 제 7 실시예의 블록의 구조를 도시하는 개요도.
제 34도는 본 발명의 제 7 실시예에 따라 평가값의 발생은 설명하는 순서도.
제 35도는 본 발명의 제 7 실시예에 따라 평가값을 발생하는 구조를 도시하는 블록도.
제 36도는 본 발명의 제 7 실시예에 따라 평가값을 설명하는 개요도.
제 37도는 본 발명의 제 8 실시예에 따른 블록의 구조를 도시한 개략도.
제 38도는 본 발명의 제 9 실시예의 구조를 도시한 블록도.
제 39도는 본 발명의 제 9 실시예에 따른 블록의 구조를 도시한 개략도.
제 40도는 전체 평가값의 발생을 설명하기 위한 개략도
제 41도는 본 발명의 제 9 실시예에 따른 검색 범위의 부분을 도시한 개략도.
제 42도는 본 발명의 제 10 실시예의 블록도.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
2 : 움직임 벡터 검출회로
4 : 움직임 보상회로
5 : 프레임 메모리
23 : 현 프레임 메모리
24 : 기준 프레임 메모리
25 : 제어기
26 : 어드레스 이동회로
27 : 차 검출회로
28 : 절대값 계산회로
29 : 누산기
30 : 판정 회로

Claims (60)

  1. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
    상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 기준 블록과 상기 검증 블록을 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  2. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 기준 블록을 상기 검증 블록과 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  3. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
    상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 비교된 결과에 대응하여 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도(matching degree)를 나타내는 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록을 소정 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성된 상기 평가 값에 근거하여, 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  4. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 픽셀 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 대표 픽셀 데이터를 상기 특징량 데이터와 비교하고 상기 비교된 결과에 대응하여 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도를 나타내는 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성되는 평가값에 근거하여, 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  5. 제 2 또는 4 항에 있어서,
    상기 대표 픽셀 데이터는 상기 기준 블록의 중심위치에 근접한 픽셀 데이터인 화상 대조 장치.
  6. 제 2 또는 4 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 검증 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중에서 두 개의 값인 화상 대조 장치.
  7. 제 2 또는 4 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 검증 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차인 화상 대조 장치.
  8. 제 2 또는 4 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 검증 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 대표 픽셀 데이터의 값이 상기 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 대표픽셀 데이터의 값이 상기 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 대표 픽셀 데이터와 상기 최대값과의 차 및 상기 대표 픽셀 데이터와 상기 최소값과의 차를 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  9. 제 2 또는 4 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 검증 블록내 다수 픽셀의 평균값 및 표준편차이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 대표 픽셀 데이터가 상기 평균값과 표준편차의 합값과 차값 사이의 범위내에 포함되면 거의 0을 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 대표 픽셀 데이터가 상기 평균값과 표준편차의 합값과 차값 사이의 범위내에 포함되지 않으면 상기 대표 픽셀 데이터와 상기 합값 사이의 차와 상기 대표 픽셀 데이터와 차값사이의 차를 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  10. 제 2 또는 4 항에 있어서,
    상기 기준 블록 및 검증 블록은 다수의 소규모 블록으로 구성되며, 상기 대표 픽셀 데이터 및 특징량은 상기 소규모 블록마다 추출되고, 상기 평가값은 상기소규모 블록마다 생성되고, 상기 평가값은 누산되고, 상기 기준 블록 및 검증 블록은 상기 누산값에 대응하여 부분적으로 대조되어지는 화상 대조 장치.
  11. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검중 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
    상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 특징량 데이터를 상기 제 2 특징량 데이터와 비교하여 상기 기준 블록을 상기 검증 블록과 부분적으로 대조시키는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  12. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 특징량 데이터를 상기 제 2 특징량 데이터와 비교하여 상기 기준 블록을 상기 검증 블록과 부분적으로 대조시키는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  13. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
    상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 비교된 결과에 상응하여 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도를 나타내는 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록을 소정의 검색 범위내에 이동시킴으로써 생성되는 상기 평가 값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  14. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 비교된 결과에 상응하는 상기 기준 블록과 상기 검증 블록의 정합도를 나타내는 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에 이동시킴으로써 생성되는 상기 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  15. 제 12 또는 14 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량의 데이터는 상기 기준 블록과 상기 변경된 검증 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값인 화상 대조 장치.
  16. 제 12 또는 14 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 기준 블록과 상기 변경된 검증 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차인 화상 대조 장치.
  17. 제 12 또는 14 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 기준 블록 및 변경된 검중 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 제 1 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 2 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 평가값으로서 출력시키고 또한 상기 제 1 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 2 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터의 최대값간 차와, 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터의 최소값간 차의 차분을 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  18. 제 12 또는 14 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 기준 블록 및 변경된 검증 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 평균값과 표준편차의 합 및 차를 생성하고, 상기 제 1 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 2 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위내에 포함되면 거의 0을 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 1 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 2 특징량 데이티의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 차분을 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  19. 제 12 또는 14 항에 있어서,
    상기 기준 블록 및 검증 블록은 다수의 소규모 블록으로 구성되며, 상기 제 1 특징량 및 제 2 특징량 데이터는 상기 소규모 블록마다 추출되고, 상기 평가값은 상기 소규모 블록마다 생성되고, 상기 생성된 평가값은 누산되고, 상기 기준 블록 및 검증 블록은 상기 누산된 값에 대응하여 부분적으로 대조되어지는 화상 대조 장치.
  20. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
    상기 기준 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 검증블록 각각으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 상기 제 1 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 기준 블록으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 2 특징랑 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 제 1 평가값과 상기 제 2 평가값에 대응하는 종합(totally) 평가값을 생성하고, 이 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 상기 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  21. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 검증 블록 각각으로부터 상기 검증 블록의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터를 상기 제 1 특징량 데이터와 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 기준 블록으로부터 상기 기준 블록의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터를 상기 제 2 특징량 데이터와 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 제 1 평가값과 상기 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 이 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  22. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
    상기 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 기준 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 기준블록을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 3 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 4 특징랑 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  23. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함한 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
    상기 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 기준 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 기준 블록을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 3 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 4 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 제 1 평가값 및 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  24. 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조시킴에 있어서 간이화로 인해 발생되는 위상차를 보상하기 위한 화상 대조 방법에 있어서,
    기준 블록에 대응하고, 상기 기준 블록과 검증 블록의 정합도를 나타내는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록에 대응하고 상기 검증 블록과 기준 블록의 정합도를 나타내는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  25. 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조시킴에 있어서 간이화로 인해 발생되는 위상차를 보상하기 위한 화상 대조 장치에 있어서,
    기준 블록에 대응하고, 상기 기준 블록과 검증 블록의 정합도를 나타내는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록에 대응하고, 상기 검증 블록과 기준 블록의 정합도를 나타내는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 제 1 평가값및 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  26. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 단계와,
    상기 기준 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함하는 상기 검증블록 각각으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 상기 제 1 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 기준 블록으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 발생되는 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 김출하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  27. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 검증 블록 각각으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 제 1 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터에 대응하는 픽셀 데이터를 포함한 상기 기준 블록으로부터 그 블록의 특징량을 나타내는 상기 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에 이동시킴으로써 생성된 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  28. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 단계와,
    상기 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 기준 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 기준블록을 생성하는 단계와,
    상기 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 3 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 4 특징랑 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 단계와,
    상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  29. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 위상 보상에 필요한 상기 각 검증 블록 부근 픽셀을 포함하는 변경된 검증 블록을 생성하는 수단과,
    상기 기준 블록 각각으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하여 상기 기준 블록에 대응하는 제 1 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 기준 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 기준블록을 생성하는 수단과,
    상기 검증 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 3 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 기준 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 4 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터를 비교하여 상기 검증 블록에 대응하는 제 2 평가값을 생성하는 수단과,
    상기 제 1 평가값과 제 2 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  30. 제 21 또는 27 항에 있어서,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터 및 상기 제 2 대표픽셀 데이터는 상기 블록의중심 위치에 근접한 픽셀 데이터인 화상 대조 장치.
  31. 제 21 또는 27 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값인 화상 대조 장치.
  32. 제 21 또는 27 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차인 화상 대조 장치.
  33. 제 21 또는 27 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동작범위 중 두 개의 값이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 제 1 대표 픽셀 데이터의 값과 제 2 대표 픽셀 데이터의 값이 상기 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 상기 제 1 평가값 및 제 2 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 1 대표 픽셀 데이터의 값과 제 2 대표 픽셀 데이터의 값이 상기 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 상기 최소값간 차 및 상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 최소값간 차를 각각 제 1 평가값과 제 2 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  34. 제 21 또는 27 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차이며,
    상기 제 1 평가값 생성 수단과 상기 제 2 평가값 생성 수단은 상기 제 1 대표 픽셀 페이퍼 및 제 2 대표 픽셀 데이터가 상기 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위 내에 포함되면 거의 0을 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 1 대표 픽셀 데이터 및 제 2 대표 픽셀 데이터가 상기 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위 내에 포함되지 않으면 상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 제 2 대표 픽셀 데이터의 합과 차간 차분을 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  35. 제 21 또는 27 항에 있어서,
    상기 기준 블록 및 검증 블록은 다수의 소규모 블록으로 구성되며, 상기 소규모 블록마다 상기 제 1 대표 픽셀 데이터, 제 2 대표 픽셀 데이터, 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터가 추출되며,
    상기 소규모 블록마다 상기 제 1 평가값 및 제 2 평가값이 각각 생성되며, 상기 제 1 평가값 및 제 2 평가값은 제 1 누산값 및 제 2 누산값으로 각각 누산되며, 상기 기준 블록 및 검증 블록은 상기 제 1 누산값 및 제 2 누산값에 대응하여 부분적으로 대조되는 화상 대조 장치.
  36. 제 23 또는 29 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터, 제 2 특징량 데이터, 제 3 특징량 데이터 및 제 4 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값인 화상 대조 장치.
  37. 제 23 또는 29 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터, 제 2 특징량 데이터, 제 3 특징량 데이터 및 제 4 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차인 화상 대조 장치.
  38. 제 23 또는 29 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터, 제 2 특징량 데이터, 제 3 특징량 데이터 및 제 4 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값이며,
    상기 제 1 평가값 생성 수단은 상기 제 1 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 2 특징량 데이터의 최대값내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 제 1 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 1 특징량 데이터의 최대값 및 최소값이 상기 재 2 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 최데값간 차와, 상기 제 1 특정량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 최소값간 차의 차분을 상기 제 1 평가값으로서 출력시키며,
    상기 제 2 평가값 생성 수단은 상기 제 3 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 4 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 상기 제 2 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 3 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 4 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터 각각의 최대값간 차와, 상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터 각각의 최소값간 차의 차분을 출력시키는 화상 대조 장치.
  39. 제 23 또는 29 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터, 제 2 특징량 데이터, 제 3 특징량 데이터 및 제 4 특징량 데이터는 상기 기준 블록 및 변경된 검증 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차이며,
    상기 제 1 평가값 생성 수단은 상기 평균값과 표준편차의 합과 차를 생성하고, 상기 제 1 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 2 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위내에 포함되면 거의 0을 상기 제 1 평가값으로서 출력시키고, 상기 제 1 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 2 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 평균값과 표준편차의 합과 차간 차분을 상기 제 1 평가값으로서 출력시키며,
    상기 제 2 평가값 생성 수단은 상기 평균값과 표준편차의 합과 차를 생성시키며, 상기 제 3 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 4 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위 내에 포함되면 거의 0을 상기 제 2 평가값으로서 출력시키고, 상기 제 3 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 4 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위 내에 포함되지 않으면 상기 제 3 특징량 데이터와 제 4 특징량 데이터 각각의 평균값과 표준편차의 합과 차간 차분을 상기 제 2 평가값으로서 출력시키는 화상대조 장치.
  40. 제 23 또는 29 항에 있어서,
    상기 기준 블록 및 검증 블록은 다수의 소규모 블록으로 구성되며, 상기 소규모 블록마다 상기 제 1 특징량 데이터, 제 2 특징량 데이터, 제 3 특징량 데이터 및 제 4 특징량 데이터가 추출되며, 상기 소규모 블록마다 상기 제 1 평가값과 제 2 평가값이 생성되며, 상기 제 1 평가값 및 제 2 평가값은 독립적으로 누산되며, 상기 기준 블록 및 검증 블록은 상기 제 1 누산값과 제 2 누산값 각각에 대응하여 부분적으로 대조되는 화상 대조 장치.
  41. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고 상기 검증 블록 각각을다수의 검증 부 블록으로 분할하는 단계와,
    상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록 각각에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
    상기 검증 부 블록에서 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 기준 부 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 제 1 차상 데이터와 제 2 화상 데이터를 상기 종합 평가값에 대응하여 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  42. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하는 수단과,
    상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타네는 제 1 대표 데이터와 상기 검중 부 블록 각각에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
    상기 검증 부 블록에서 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 기준 부 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 상기 종합 평가값에 대응하여 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  43. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 부 블록을 생성하는 단계와,
    상기 기준 부 블록으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 상기 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
    상기 기준 부 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 검증 부 블록으로부터 이 블록에서 선택된 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징랑 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 상기 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  44. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 부 블록을 생성하는 수단과,
    상기 기준 부 블록으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 픽셀 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 상기 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
    상기 기준 부 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 검증 부 블록으로부터 이 블록에서 선택된 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  45. 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조시킴에 있어서 간이화로 인해 발생되는 위상차를 보상하기 위한 화상 대조 방법에 있어서,
    기준 블록과 검증 블록을 각각 기준 부 블록과 검증 부 블록으로 분할하는 단계와,
    강체 가설 하에서 대조를 위해 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
    상기 검증 부 블록 및 기준 부 블록간 선택된 픽셀의 정합도를 나타내는 평가값을 상기 검증 부 블록 및 기준 부 블록 각각마다 생성하는 단계와,
    상기 부 블록의 평가값에 대응하는 블록에 대한 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 상기 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  46. 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조시킴에 있어서 간이화로 인해 발생되는 위상차를 보상하기 위한 화상 대조 장치에 있어서,
    기준 블록과 검증 블록을 각각 기준 부 블록과 검증 부 블록으로 분할하는 수단과,
    강체 가설 하에서 대조를 위해 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
    상기 검증 부 블록 및 기준 부 블록간 선택된 픽셀의 정합도를 나타내는 평가값을 상기 검증 부 블록과 기준 부 블록에 대해 생성하는 수단과,
    상기 부 블록의 평가값에 대응하는 블록에 대한 종합 평가값을 생성하고, 상기 종합 평가값에 대응하여 제 1 화상 데이터와 제 2 화상 데이터를 부분적으로 대조하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  47. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하는 단계와,
    상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 기준 부 블록들의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표데이터와 상기 검증 부 블록 각각에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
    상기 검증 부 블록에서 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 기준 부 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성되는 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 음직임 벡터를 검출하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  48. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하는 수단과,
    상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 기준 부 블록 각각의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록 각각에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
    상기 검증 부 블록에서 선택된 픽셀의 범위를 나타내는 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 기준 부 블록으로부터 제 2 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성되는 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  49. 화상 대조 방법에 있어서,
    제 1 화상 데이터를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 단계와,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록 각각의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 부 블록을 생성하는 단계와,
    상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 데이터와 상기 검증 부 블록에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 필요한 픽셀 데이터를 선택하는 단계와,
    상기 기준 부 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 변경된 검증 부 블록으로부터 그 블록에서 선택된 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 단계와,
    상기 제 1 특징량 데이터와 상기 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성되는 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 단계를 포함하는 화상 대조 방법.
  50. 화상 대조 장치에 있어서,
    제 1 화상 데이티를 다수의 기준 블록으로 분할하고 상기 기준 블록 각각을 다수의 기준 부 블록으로 분할하는 수단과,
    제 2 화상 데이터를 다수의 검증 블록으로 분할하고, 상기 검증 블록 각각을 다수의 검증 부 블록으로 분할하고, 상기 검증 부 블록 각각의 부근에 위상 보상에 필요한 픽셀을 포함하는 변경된 검증 부 블록을 생성하는 수단과,
    상기 기준 부 블록 각각으로부터 제 1 대표 픽셀 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 기준 부 블록의 제 1 대표 픽셀 데이터 그룹을 나타내는 제 1 대표 픽셀 데이터와 상기 검증 부 블록에 대응하는 위치에서의 픽셀 그룹을 나타내는 제 2 대표 데이터를 생성하고, 상기 제 1 대표 데이터와 제 2 대표 데이터를 비교하여 대조에 사용되는 픽셀 데이터를 선택하는 수단과,
    상기 기준 부 블록으로부터 그 블록내 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 1 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 변경된 검증 부 블록으로부터 그 블록에서 선택된 모든 픽셀의 범위를 나타내는 제 2 특징량 데이터를 추출하는 수단과,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터를 비교하고, 상기 부 블록에 대한 평가값을 생성하고, 상기 부 블록의 평가값에 대응하는 종합 평가값을 생성하고, 상기 검증 블록을 소정의 검색 범위 내에서 이동시킴으로써 생성되는 상기 종합 평가값에 근거하여 상기 기준 블록과 가장 일치하는 상기 검증 블록의 위치에 대응하는 움직임 벡터를 검출하는 수단을 포함하는 화상 대조 장치.
  51. 제 42 또는 48 항에 있어서,
    상기 제 1 대표 픽셀 데이터와 제 2 대표 픽셀 데이터는 블록 각각의 중심 부분에 근접한 픽셀 데이터인 화상 대조 장치.
  52. 제 42 또는 48 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위중 두 개의 값인 화상 대조 장치.
  53. 제 42 또는 48 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차인 화상대조 장치.
  54. 제 42 또는 48 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위중 두 개의 값이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 제 2 대표 픽셀 데이터의 값이 상기 최대값내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키고, 상기 제 2 대표 픽셀 데이터의 값이 상기 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 최대값간 차와, 상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 최소값간 차를 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키는 화상대조 장치.
  55. 제 42 또는 48 항에 있어서,
    상기 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 제 1 대표 픽셀 데이터 및 제 2 대표 픽셀 데이터가 상기 평균값과 표준편차의 합과 차 사이의 범위 내에 포함되면 거의 0을 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 1 대표 픽셀 데이터 및 제 2 대표 픽셀 데이터가 상기 평균값과 표준편차의 합값과 차값 사이의 범위 내에 포함되지 않으면 상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 합간 차와 상기 제 2 대표 픽셀 데이터와 상기 차간 차를 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키는 화상대조 장치.
  56. 제 44 또는 50 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값인 화상 대조 장치.
  57. 제 44 또는 50 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차인 화상 대조 장치.
  58. 제 44 또는 50 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 블록내 다수 픽셀의 최대값, 최소값 및 동적범위 중 두 개의 값이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 제 1 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 2 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되면 거의 0을 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키고, 상기 제 1 특징량 데이터의 최대값과 최소값이 상기 제 2 특징량 데이터의 최대값 내지 최소값의 범위내에 포함되지 않으면 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 최대값간 차와 최소값간차를 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  59. 제 44 또는 50 항에 있어서,
    상기 제 1 특징량 데이터 및 제 2 특징량 데이터는 상기 기준 블록 및 검증 블록내 다수 픽셀의 평균값과 표준편차이며,
    상기 평가값 생성 수단은 상기 평균값과 표준편차의 합과 차를 생성시키고, 상기 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 2 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합 내지 차의 범위 내에 포함되면 거의 0을 상기 부 블록 각각에 대한 평가값으로서 출력시키고, 또한 상기 제 1 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합과 차가 상기 제 2 특징량 데이터의 평균값과 표준편차의 합 내지 차의 범위 내에 포함되지 않으면 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 평균값과 표준편차의 합간 차와 상기 제 1 특징량 데이터와 제 2 특징량 데이터 각각의 평균값과 표준편차의 차간 차를 상기 부 블록에 대한 평가값으로서 출력시키는 화상 대조 장치.
  60. 제 42, 44, 48, 또는 50 항에 있어서,
    상기 제 1 대표 데이터 및 제 2 대표 데이터는 평균값인 화상 대조 장치.
KR1019950001876A 1994-01-31 1995-01-28 화상대조방법및장치 KR100366141B1 (ko)

Applications Claiming Priority (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP94-27457 1994-01-31
JP94-27458 1994-01-31
JP2745794A JP3334316B2 (ja) 1994-01-31 1994-01-31 画像照合方法および装置
JP2745894A JP3334317B2 (ja) 1994-01-31 1994-01-31 画像照合方法および装置
JP94-33174 1994-02-04
JP03317494A JP3908792B2 (ja) 1994-02-04 1994-02-04 画像照合方法および装置
JP03317594A JP3908793B2 (ja) 1994-02-04 1994-02-04 画像照合方法および装置
JP94-33175 1994-02-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR950035414A KR950035414A (ko) 1995-12-30
KR100366141B1 true KR100366141B1 (ko) 2003-03-03

Family

ID=27458691

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019950001876A KR100366141B1 (ko) 1994-01-31 1995-01-28 화상대조방법및장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US5612751A (ko)
EP (4) EP0895423B1 (ko)
KR (1) KR100366141B1 (ko)
DE (4) DE69515535T2 (ko)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6798834B1 (en) * 1996-08-15 2004-09-28 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Image coding apparatus with segment classification and segmentation-type motion prediction circuit
JP3651941B2 (ja) * 1994-11-28 2005-05-25 キヤノン株式会社 画像再生装置
JP3769773B2 (ja) * 1995-04-20 2006-04-26 ソニー株式会社 動きベクトル検出装置および検出方法
US5734433A (en) * 1995-06-21 1998-03-31 Sony Corporation Picture encoding apparatus, picture encoding method, picture encoding and transmitting method, and picture record medium
DE69615812T2 (de) * 1995-08-02 2002-06-20 Koninkl Philips Electronics Nv Verfahren und system zur kodierung einer bildsequenz
US5886741A (en) * 1995-08-18 1999-03-23 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for improved video coding using a zero block predictor module
KR100259136B1 (ko) * 1997-04-19 2000-06-15 김영환 움직임 벡터 검출 장치
JP3667105B2 (ja) * 1997-10-01 2005-07-06 松下電器産業株式会社 動きベクトル検出方法及びその方法を実施する装置
JP2902386B2 (ja) * 1997-10-17 1999-06-07 ケイディディ株式会社 動画像の圧縮符号化装置
RU2182727C2 (ru) * 2000-07-20 2002-05-20 Дворкович Александр Викторович Способ поиска векторов движения деталей в динамических изображениях
WO2002009419A2 (en) * 2000-07-20 2002-01-31 Giant Leap Ahead Limited Method and apparatus for determining motion vectors in dynamic images
EP1460844A4 (en) * 2002-07-30 2008-05-28 Sony Corp MEMORY DEVICE, SIGNAL PROCESSOR, IMAGE SIGNAL PROCESSOR, AND THE SAME METHOD
JP2008009318A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Toshiba Corp 画像処理装置および画像処理方法
GB2444529A (en) * 2006-12-06 2008-06-11 Sony Uk Ltd Motion adaptive image processing
US8953688B2 (en) 2010-11-08 2015-02-10 Sony Corporation In loop contrast enhancement for improved motion estimation
US9111336B2 (en) * 2013-09-19 2015-08-18 At&T Intellectual Property I, Lp Method and apparatus for image filtering

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0420653A2 (en) * 1989-09-29 1991-04-03 Victor Company Of Japan, Ltd. Motion picture data coding/decoding system having motion vector coding unit and decoding unit

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5544651A (en) * 1978-09-25 1980-03-29 Nec Corp Feature extraction system for pattern
US5157743A (en) * 1987-10-28 1992-10-20 Canon Kabushiki Kaisha Image information coding apparatus
FR2663178B1 (fr) * 1990-06-06 1995-07-21 Thomson Csf Procede d'estimation hierarchique du mouvement dans une sequence d'images.
DE69215733T2 (de) * 1991-04-12 1997-04-10 Victor Company Of Japan Vorrichtung zur Detektion der relativen Bewegung zwischen Inhalten von aufeinanderfolgenden Halbbildern eines Videosignals
SE469866B (sv) * 1991-04-12 1993-09-27 Dv Sweden Ab Metod för estimering av rörelseinnehåll i videosignaler
JP3303312B2 (ja) * 1991-10-11 2002-07-22 ソニー株式会社 画像の振動補正装置及び画像の振動補正方法
EP0557007A2 (en) * 1992-02-15 1993-08-25 Sony Corporation Picture processing apparatus
JPH06133962A (ja) * 1992-10-29 1994-05-17 Hitachi Medical Corp 画像処理装置
FI94308C (fi) * 1993-07-05 1995-08-10 Nokia Oy Ab Menetelmä ja laite digitaalisen videosignaalin kompressoimiseksi

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0420653A2 (en) * 1989-09-29 1991-04-03 Victor Company Of Japan, Ltd. Motion picture data coding/decoding system having motion vector coding unit and decoding unit

Also Published As

Publication number Publication date
EP0895426A3 (en) 1999-06-16
EP0893924B1 (en) 2003-08-13
EP0895423B1 (en) 2003-09-03
US5612751A (en) 1997-03-18
EP0895426B1 (en) 2003-07-23
DE69515535T2 (de) 2000-07-27
EP0895426A2 (en) 1999-02-03
EP0893924A3 (en) 1999-06-16
EP0893924A2 (en) 1999-01-27
EP0895423A2 (en) 1999-02-03
EP0665692A2 (en) 1995-08-02
DE69515535D1 (de) 2000-04-20
DE69531706D1 (de) 2003-10-09
EP0665692B1 (en) 2000-03-15
DE69531364T2 (de) 2004-07-15
DE69531364D1 (de) 2003-08-28
EP0665692A3 (en) 1996-04-03
DE69531706T2 (de) 2004-07-15
DE69531510D1 (de) 2003-09-18
KR950035414A (ko) 1995-12-30
DE69531510T2 (de) 2004-06-24
EP0895423A3 (en) 1999-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100366141B1 (ko) 화상대조방법및장치
US8064522B2 (en) Motion-vector detecting device, motion-vector detecting method, and computer program
US6549576B1 (en) Motion vector detecting method and apparatus
EP1389016B1 (en) Improved motion estimation and block matching pattern
KR900008455B1 (ko) 화상부호화장치
JP4004653B2 (ja) 動きベクトル検出方法および装置、記録媒体
JP3277418B2 (ja) 動きベクトル検出装置および方法
US20020015513A1 (en) Motion vector detecting method, record medium on which motion vector calculating program has been recorded, motion detecting apparatus, motion detecting method, picture encoding apparatus, picture encoding method, motion vector calculating method, record medium on which motion vector calculating program has been recorded
US6301301B1 (en) Apparatus and method for coding and decoding a moving image
US5502492A (en) Motion vector detection apparatus
EP0679034B1 (en) Apparatus and method for detecting motion vectors
US20010024525A1 (en) Image encoding apparatus, image decoding apparatus, image encoding method, image decoding method, and medium
EP0979011A1 (en) Detection of a change of scene in a motion estimator of a video encoder
US6266371B1 (en) Motion vector detecting apparatus and method
US6408101B1 (en) Apparatus and method for employing M-ary pyramids to enhance feature-based classification and motion estimation
US6542547B1 (en) Efficient heuristic based motion estimation method for video compression
JP3150627B2 (ja) 復号信号の再符号化方法
JP3908793B2 (ja) 画像照合方法および装置
JP3908792B2 (ja) 画像照合方法および装置
JPH07203462A (ja) 動きベクトル検出方法及び画像データの符号化方法
JP2861971B2 (ja) 動ベクトル予測装置
JP3334317B2 (ja) 画像照合方法および装置
Wong An efficient heuristic-based motion estimation algorithm
JP3334316B2 (ja) 画像照合方法および装置
JPH07298271A (ja) 動画像符号化における動きベクトル検出方法及び装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20111206

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121130

Year of fee payment: 11

LAPS Lapse due to unpaid annual fee