KR100742762B1 - Detector for predicting of movement - Google Patents

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KR100742762B1
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하루히사 가토
야스유키 나카지마
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케이디디아이 가부시키가이샤
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Abstract

본 발명은 임의의 움직임정보와 무게정보를 높은 정밀도로 결정할 수 있는 움직임 예측 정보 검출장치를 제공하는 것이다. The present invention provides a motion prediction information detecting apparatus capable of determining any motion information and weight information with high precision.

이를 이하여 본 발명에서는 제 1 무게 정보 산출부(1)는, 참조화상과 처리대상 화상으로부터 잠정적인 무게 정보를 결정한다. 움직임 정보 산출부(2)는, 산정적인 무게 정보로 무게 보상한 참조화상과 처리대상 화상으로부터 움직임 정보를 결정한다. 부호화 모드 결정부(5)는, 제 1 무게 정보 산출부(1)에서 결정된 무게 정보 및 움직임 정보 산출부(3)에서 결정된 움직임 정보로 보상한 참조화상의 처리대상 화상에 대한 정밀도로부터 부호화 모드를 결정한다. 제 2 무게 정보 산출부(6)는, 움직임 정보 산출부에서 결정된 움직임 정보로 보상한 참조화상과 처리대상 화상과 부호화 모드로부터 높은 정밀도의 무게 정보를 결정한다. Thus, in the present invention, the first weight information calculating section 1 determines the provisional weight information from the reference image and the processing target image. The motion information calculation unit 2 determines the motion information from the reference image weight-compensated with the estimated weight information and the processing target image. The encoding mode determiner 5 selects the encoding mode from the precision of the processing target image compensated with the weight information determined by the first weight information calculator 1 and the motion information determined by the motion information calculator 3. Decide The second weight information calculating section 6 determines weight information with high precision from the reference picture compensated with the motion information determined by the motion information calculating section, the processing target image, and the encoding mode.

Description

움직임 예측 정보 검출장치{DETECTOR FOR PREDICTING OF MOVEMENT}Motion prediction information detection device {DETECTOR FOR PREDICTING OF MOVEMENT}

도 1은 본 발명에 있어서의 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트,1 is a flowchart showing a flow of processing in the present invention;

도 2는 도 1의 각 처리과정에서의 처리대상 화상과 참조화상의 관계를 나타내는 도,FIG. 2 is a diagram showing a relationship between a process target image and a reference image in each process of FIG. 1;

도 3은 페이드종별에 따른 무게 정보 산출처리의 개략을 나타내는 플로우차트,3 is a flowchart showing an outline of weight information calculation processing according to a fade type;

도 4는 처리대상 화상에 있어서의 부호화 모드를 나타내는 설명도,4 is an explanatory diagram showing an encoding mode in a process target image;

도 5는 페이드에 의하여 오검출되는 움직임 벡터를 나타내는 설명도,5 is an explanatory diagram showing a motion vector erroneously detected by a fade;

도 6은 본 발명에 관한 움직임 예측 정보 검출장치가 적용되는 동화상 부호화장치를 나타내는 블럭도이다. 6 is a block diagram showing a video encoding apparatus to which the motion prediction information detecting apparatus according to the present invention is applied.

본 발명은, 움직임 예측 정보 검출장치에 관한 것으로, 특히 참조화상에 움직임 보상과 무게 보상을 적용함으로써, 처리대상 화상(부호화 대상 화상)에 대한 참조화상의 정밀도를 향상시켜, 처리대상 화상과 참조화상과의 오차를 최소로 하는 움직임 정보 및 무게 정보를 결정하는 움직임 예측 정보 검출장치에 관한 것이다. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a motion prediction information detecting apparatus, and in particular, by applying motion compensation and weight compensation to a reference image, the accuracy of the reference image with respect to the processing target image (encoding target image) is improved, and thus the processing target image and the reference image The present invention relates to a motion prediction information detecting device for determining motion information and weight information for minimizing errors.

연속하여 입력되는 동화상 신호를 부호화하는 부호화방식의 하나로서, 프레임간 예측 부호화방식이 있다. 프레임간 예측 부호화방식에서는, 시간적 상관의 예측 효율이 높여진 움직임 보상을 행하기 위하여 움직임 정보가 사용된다. As an encoding method for encoding moving picture signals that are continuously input, there is an inter-frame prediction encoding method. In the inter-frame predictive coding method, motion information is used to perform motion compensation in which the prediction efficiency of temporal correlation is increased.

움직임 보상에는, 부호화 대상 화상에 있어서의 하나하나의 작은 영역(화소 블럭)이 평행 이동하는 것을 전제로 한 국소적 움직임 보상방식이 널리 이용되고 있다. 이 방식은 조도변화 등이 없어, 피사체의 움직임이 평행이동인 경우에는 효과적이다. In motion compensation, a local motion compensation method on the premise that one small area (pixel block) in the encoding target image is moved in parallel is widely used. This method has no change in illuminance and is effective when the movement of the subject is parallel movement.

한편, 상기한 움직임 보상으로는 대처할 수 없는 갑작스런 조도변화나 페이드, 디졸브 등 시간적으로 휘도값이 변화되는 화상에 대해서는, 무게 보상을 행하는 방법이 제안되어 있다. On the other hand, a weight compensation method has been proposed for an image in which the luminance value changes in time such as sudden illuminance change, fade or dissolve that cannot be coped with the above motion compensation.

예를 들면, 하기 특허문헌 1, 2에는 2개의 참조화상의 선형 외부 삽입 또는 선형 내부 삽입 중 어느 하나로 얻어지는 무게 정보를 선택하여 움직임 보상을 행하는 방법이 제안되어 있다. 또 본 발명자는 하기 특허문헌 3(선출원)에서 처리대상 화상과 참조화상의 화소값의 합, 제곱합 및 곱합으로부터 가중 움직임 예측 정보를 결정하는 방법을 먼저 제안하였다. For example, Patent Documents 1 and 2 below propose a method of performing motion compensation by selecting weight information obtained by either linear external insertion or linear internal insertion of two reference images. In addition, the present inventor first proposed a method of determining weighted motion prediction information from sum, square sum, and multiplication of pixel values of a processing target image and a reference image in the following Patent Document 3 (prior application).

[특허문헌 1][Patent Document 1]

일본국 특개2003-284075호 공보Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-284075

[특허문헌 2][Patent Document 2]

일본국 특개2004-7379호 공보Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-7379

[특허문헌 3][Patent Document 3]

일본국 출원2004-21328호(선출원)Japanese application 2004-21328 (prior application)

상기 특허문헌 1, 2에서 제안된 방법에서는, 무게 정보가 2개의 참조화상의 선형 외부 삽입 또는 선형 내부 삽입, 예를 들면 (0.5, 0.5) 또는 (-1, 2)로 가중하여 얻어지는 2종류밖에 없기 때문에, 최적의 무게 정보를 얻을 수 없다는 과제가 있다. 또 상기 특허문헌 3의 방법에서는 최적의 무게 정보를 얻을 수 있으나, 부호화 효율이 최적이라고는 한정하지 않는다는 과제가 있다. In the methods proposed in Patent Documents 1 and 2 above, only two kinds of weight information are obtained by weighting the linear external insertion or linear internal insertion of two reference images, for example, (0.5, 0.5) or (-1, 2). There is a problem that no optimal weight information can be obtained. Moreover, although the method of the said patent document 3 can obtain optimal weight information, there exists a subject that the encoding efficiency is not limited.

일반적으로, 무게 보상은 단체로 사용되는 것은 아니고, 평행이동을 나타내는 움직임 벡터를 사용한 움직임 보상과 아울러 사용된다. 이때 무게 보상과 움직임 보상에 대하여 개별로 구해진 최적해는, 반드시 전체의 최적해로는 되지 않는다. 또한 무게 보상과 움직임 보상의 순서가 다르면, 무게 보상과 움직임 보상에 대한 개별의 최적해도 다르다. 즉, 움직임 보상 및 무게 보상의 어느 보상을 일일이 최적화하여도 전체의 최적해는 이끌어 낼 수 없다. In general, weight compensation is not used singly, but together with motion compensation using motion vectors representing parallel movement. At this time, the optimal solution obtained separately for the weight compensation and the motion compensation is not necessarily the optimal solution for the whole. Also, if the order of weight compensation and motion compensation is different, the individual optimality for weight compensation and motion compensation is also different. That is, even if any compensation of the motion compensation and the weight compensation is optimized individually, the optimal solution of the whole cannot be derived.

예를 들면, 이동물체나 카메라워크에 의하여 명확한 움직임을 수반하는 신(scene)이 흑으로의 페이드 아웃을 수반하는 화상의 경우, 움직임 보상보다 먼저 무게 보상을 적용하여 종래법으로 최적의 무게 정보를 구하면, 평행이동으로 충분히 대처할 수 있는 이동물체영역이더라도, 무관한 화소값의 곱합으로 무게 정보를 산출하여 버린다. 따라서 무게 보상으로서는 최적해가 얻어졌다 하여도 그 후의 움직임 보상의 적용이 곤란하게 되기 때문에, 전체로서 근사 정밀도가 최적으로는 되지 않는다. For example, in the case of an image involving a fade out of a scene in which a scene involving clear movement by a moving object or a camera walk is performed, weight compensation is applied before motion compensation to obtain optimal weight information using a conventional method. In this case, even in a moving object region that can cope with parallel movement sufficiently, weight information is calculated by multiplying irrelevant pixel values. Therefore, even if an optimal solution is obtained as weight compensation, application of subsequent motion compensation becomes difficult, so that the accuracy of approximation is not optimal as a whole.

반대로, 무게 보상보다 움직임 보상을 먼저 적용하면, 종래법에서는 페이드 의 효과에 의하여 존재하지 않는 움직임 정보를 검출할 염려가 있다. 예를 들면, 페이드 아웃에서는 휘도값 그 자체가 작아져 가기 때문에, 평탄한 블럭에서는 랜덤한 움직임 벡터가 발생한다.On the contrary, if motion compensation is applied before weight compensation, the conventional method may detect motion information that does not exist due to the effect of fade. For example, since the luminance value itself decreases in fade out, a random motion vector occurs in a flat block.

또, 도 5에 나타내는 그라데이션을 수반하는 화상과 같이, 화소값이 원활하게 변화되는 화상의 경우, 예를 들면 밝았던 영역이 흑으로의 페이드 아웃에 의하여 대상 블럭과 동일한 화소값으로 변화되기 때문에, 밝았던 영역으로의 움직임 벡터가 오검출된다. 즉, 그라데이션을 수반하는 화상에 있어서, 화상내용에는 변화가 없고 화소값만이 변화된 경우, 참조화상의 화소 블럭(A)이 처리대상 화상의 화소 블럭(A')으로 움직였다고 판단되어 움직임 벡터(C)가 오검출된다. In the case of an image in which the pixel value is smoothly changed, such as an image with a gradation shown in Fig. 5, for example, since a bright area is changed to the same pixel value as the target block by fading out to black, The motion vector to the bright area is misdetected. That is, in an image with gradation, when there is no change in the image content and only the pixel value is changed, it is determined that the pixel block A of the reference image has moved to the pixel block A 'of the processing target image and the motion vector ( C) is incorrectly detected.

또, 화상내에는 인트라 예측 모드로 부호화를 채용하는 화소 블럭도 존재하나, 인트라 예측 모드가 채용되는 화소 블럭에 대하여, 그 화소값을 최소 제곱법의 처리대상에 포함하여 무게 정보를 도출하는 것은, 쓸데 없이 처리부하를 증대시킨다. 또한 인트라 예측 모드가 채용되는 바와 같은 오차가 큰 화소값은, 벗어남 값에 민감한 최소 제곱법에 있어서 잘못된 무게 정보를 도출시키는 과제를 안고 있다. In addition, although there are some pixel blocks in which an encoding is used as an intra prediction mode in the image, it is preferable to derive weight information by including the pixel values as the least-squares processing targets for the pixel blocks employing the intra prediction mode. Unnecessarily increases the processing load. In addition, a pixel value having a large error, such as the intra prediction mode, has a problem of deriving wrong weight information in the least square method sensitive to the deviation value.

본 발명의 목적은, 상기 과제를 해결하여 임의의 움직임 정보와 무게 정보를 높은 정밀도로 결정할 수 있는 움직임 예측 정보 검출장치를 제공하는 것에 있다. SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a motion prediction information detecting apparatus capable of solving the above problems and determining arbitrary motion information and weight information with high precision.

상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 참조화상에 가중 움직임 보상을 적 용 함으로써 처리대상 화상에 대한 참조화상의 정밀도를 향상시켜, 처리대상 화상과 참조화상과의 오차를 최소로 하는 움직임 정보 및 무게 정보를 결정하는 움직임 예측 정보 검출장치에 있어서, 참조화상과 처리대상 화상으로부터 잠정적인 무게 정보를 결정하는 제 1 무게 정보 산출수단과, 상기 제 1 무게 정보 산출수단으로 결정된 무게 정보로 보상한 참조화상과 처리대상 화상으로부터 움직임 정보를 결정하는 움직임 정보 산출수단과, 상기 제 1 무게 정보 산출수단으로 결정된 무게 정보 및 상기 움직임 정보 산출수단으로 결정된 움직임 정보로 보상한 참조화상의 처리대상 화상에 대한 정밀도로부터 부호화 모드를 결정하는 부호화 모드 결정수단과, 상기 움직임 정보산출수단으로 결정된 움직임 정보로 보상한 참조화상과 처리대상 화상과 부호화 모드로부터 무게 정보를 결정하는 제 2 무게 정보 산출수단을 구비한 것을 기본적 특징으로 한다. MEANS TO SOLVE THE PROBLEM In order to solve the said subject, this invention improves the precision of the reference image with respect to a process target image by applying weighted motion compensation to a reference image, and the motion information and weight information which minimize the error of a process target image and a reference image. A motion prediction information detecting apparatus for determining a weight, comprising: first weight information calculating means for determining tentative weight information from a reference image and a processing target image, a reference image compensated with weight information determined by the first weight information calculating means, and Motion information calculating means for determining motion information from the processing target image, and encoding from the precision of the processing target image compensated with the weight information determined by the first weight information calculating means and the motion information determined by the motion information calculating means Encoding mode determining means for determining a mode, and the motion information And a second weight information calculating means for determining weight information from the reference image compensated with the motion information determined by the calculating means, the processing target image, and the encoding mode.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다. 도 1은 본 발명에 있어서의 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트로서, 이들의 처리를 실행하는 각 부분은 하드웨어로도, 소프트웨어로도 구성할 수 있다. 도 2는 각 부분에서의 처리대상 화상(프레임) 와 참조화상(프레임)의 관계를 나타내는 도면이다. Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings. Fig. 1 is a flowchart showing the flow of processes in the present invention, and each part which executes these processes can be configured either in hardware or in software. 2 is a diagram illustrating a relationship between a process target image (frame) and a reference image (frame) in each part.

본 발명에 있어서의 처리는, 크게 구별하면 제 1 무게 정보 산출부(1)와 무게 보상부(2)에 의한 무게 정보 산출·무게 보상처리, 움직임 정보 산출부(3)와 움직임 보상부(4)에 의한 움직임 정보 산출·움직임 보상처리, 부호화 모드 결정부(5)에 의한 부호화 모드 결정처리 및 제 2 무게 정보 산출부(6)와 무게 보상부(7)에 의한 무게 정보 산출·무게 보상처리로 이루어진다. 이하, 각 부분에서의 처리 에 대하여 차례로 설명한다. The processing in the present invention can be broadly divided into weight information calculation and weight compensation processing by the first weight information calculation unit 1 and the weight compensation unit 2, the motion information calculation unit 3, and the motion compensation unit 4. Motion information calculation / movement compensation processing by < RTI ID = 0.0 >), < / RTI > encoding mode determination processing by the encoding mode determination section 5, and weight information calculation / weight compensation processing by the second weight information calculation section 6 and the weight compensation section 7 Is made of. Hereinafter, the process in each part is demonstrated one by one.

여기서, 입력되는 정보는, 참조화상의 화소값 및 처리대상 화상(부호화 대상화상)의 화소값으로, 출력되는 정보는 움직임 보상 및 무게 보상된 참조화상의 화소값, 또는 움직임 정보 및 무게 정보이다. Here, the input information is a pixel value of the reference image and a pixel value of the processing target image (encoding target image), and the output information is a pixel value of the motion compensated and weight-compensated reference image, or motion information and weight information.

1. 제 1 무게 정보 산출부(1)와 무게 보상부(2)1. First weight information calculator 1 and weight compensator 2

제 1 무게 정보 산출부(1)는, 입력된 처리대상 화상과 참조화상으로부터 잠정적인 무게 정보를 추정한다. 단, 당초는 움직임 보상이 적용되기 전이기 때문에, 이동물체 영역에서는, 처리대상 화상과 참조화상이 동일한 위치의 화소에 있어서의 비교는 의미를 가지지 않는다. 또 카메라 워크가 존재하는 경우도 화소단위의 비율은 무게 정보로서 전혀 사용할 수 없다. The first weight information calculating section 1 estimates the provisional weight information from the input processing target image and the reference image. However, in the beginning, since the motion compensation is applied, the comparison in the pixel at the position where the processing target image and the reference image are the same in the moving object region has no meaning. In addition, even in the presence of a camera work, the pixel unit ratio cannot be used at all as weight information.

따라서, 움직임의 영향을 배제하기 위하여 프레임 전체의 특징량으로서, 예를 들면 화소값 평균을 산출하고, 페이드의 종별에 따른 산출법을 사용하여 무게 정보를 산출한다. 즉, 움직임 보상이 없어도 무게 보상의 오차가 작아지도록, 프레임 전체의 특징량인 화소값 평균으로부터 무게 정보를 산출한다. 이 단계에서는 반드시 무게 보상에 있어서의 최적해는 이끌어낼 수 없다. Therefore, in order to exclude the influence of motion, for example, the pixel value average is calculated as the feature amount of the entire frame, and the weight information is calculated using a calculation method according to the type of the fade. That is, the weight information is calculated from the pixel value average which is the characteristic amount of the whole frame so that the error of the weight compensation becomes small even without the motion compensation. At this stage, the optimal solution for weight compensation cannot be derived.

무게 보상부(2)는, 이상에 의하여 잠정적으로 산출된 무게 정보를 사용하여 무게 보상을 행한다. The weight compensation unit 2 performs weight compensation using the weight information tentatively calculated by the above.

도 2에는 처리대상 화상과 시간적으로 그 전후에 있는 제 1 및 제 2 참조화상을 나타내고 있다. 도 2(a)는 입력된 그대로의 화상이며, 도 2(b)는 제 1 및 제 2 참조화상이, 제 1 무게 정보 산출부(1)에서 산출된 무게 정보로 무게 보상된 상 태를 나타내고 있다. 여기서의 처리에 의하여 제 1 및 제 2 참조화상 각각의 화소값 평균이 처리대상 화상의 화소값 평균에 근접한다. 도시하는 ○표는 각 프레임에서의 이동물체의 위치를 나타내고 있다. 여기서는 움직임 보상은 아직 행하여지고 있지 않기 때문에 이동물체의 위치적 대응은 취할 수 없으나, 프레임 전체의 특징량으로서 화소값 평균을 산출하고 있기 때문에, 정확하게 무게 보상할 수 있는 무게 정보를 결정할 수 있다. Fig. 2 shows the image to be processed and the first and second reference images before and after the time. FIG. 2 (a) is an image as it is input, and FIG. 2 (b) shows a state in which the first and second reference images are weight-compensated with the weight information calculated by the first weight information calculator 1. have. By the processing here, the pixel value average of each of the first and second reference images is close to the pixel value average of the processing target image. In the figure, a circle indicates the position of the moving object in each frame. In this case, since the motion compensation has not been performed yet, the positional correspondence of the moving object cannot be taken. However, since the pixel value average is calculated as the feature amount of the entire frame, weight information capable of accurate weight compensation can be determined.

또한 페이드의 종별에 따른 무게 정보 산출법으로서는, 예를 들면 본 발명자가 먼저 제안한 일본국 특원2004-121017호의 발명을 이용할 수 있다. 이 무게 정보 산출법의 개략을 도 3의 플로우차트를 사용하여 설명한다. As the weight information calculation method according to the type of fade, for example, the invention of Japanese Patent Application No. 2004-121017 proposed by the present inventor can be used. The outline of this weight information calculation method is demonstrated using the flowchart of FIG.

먼저, 참조화상의 화소값 및 처리대상 화상의 화소값을 페이드판별처리(S31)에 준다. 페이드판별처리(S31)에서는, 먼저 페이드가 존재하는지의 여부를 판별하여, 페이드가 존재하는 경우에는, 다시 페이드가 흑 페이드인지 백 페이드인지를 판별한다. First, the pixel value of the reference image and the pixel value of the processing target image are given to the fade discrimination processing (S31). In the fade discrimination processing (S31), first, it is determined whether there is a fade, and when there is a fade, it is again determined whether the fade is a black fade or a back fade.

페이드가 존재하는지의 여부는, 예를 들면 화소값의 합의 프레임 사이에서의 시간적 변화를 특징량으로 하여, 그것이 단순 감소하는지 단순 증가하는지 등의 시간적 변화의 연속성을 조사함으로써, 또는 1 프레임에 있어서의 화소의 평균값, 최빈값 또는 대표값 등의 시간적 변화의 연속성을 조사함으로써 판별할 수 있다. 페이드가 존재하지 않는, 즉 비페이드인 경우에는 무게 정보의 산출처리는 행하지 않는다. Whether or not a fade exists is characterized by temporal change between frames of sum of pixel values, for example, by examining the continuity of temporal changes such as whether it simply decreases or simply increases, or in one frame. This can be determined by examining the continuity of temporal changes such as the average value, mode value, or representative value of the pixel. If no fade exists, that is, non-fade, the calculation process of the weight information is not performed.

페이드가 흑 페이드인지 백 페이드인지는 참조화상으로부터 처리대상 화상으 로의 화소값의 변화율이 화소값에 대하여 비례관계에 있는지 반비례 관계에 있는지에 의거하여 판별할 수 있다. 흑 페이드인지 백 페이드인지의 페이드종별을 판별할 수 있으면, 페이드인지 페이드아웃인지는 프레임의 전후관계 및 화소값의 합 등의 비교에 의하여 판별할 수 있다. Whether the fade is a black fade or a back fade can be determined based on whether the rate of change of the pixel value from the reference image to the processing target image is proportional or inversely proportional to the pixel value. If the fade type of the black fade or the back fade can be determined, the fade or fade out can be determined by a comparison between the front-rear relation of the frame and the sum of the pixel values.

흑 페이드인 경우에는, 제 1 무게 정보 산출처리(S32)를 실행하고, 백 페이드의 경우에는 제 2 무게 정보 산출처리(S33)를 실행한다. In the case of black fade, the first weight information calculation process S32 is executed, and in the case of the back fade, the second weight information calculation process S33 is executed.

제 1 무게 정보 산출처리(S32)에서는, 무게 정보의 일부인 옵셋계수(w2)를 고정값 0으로 설정하고, 무게계수(w1)만을 산출한다. 이때 처리대상 화상에 있어서의 화소값 평균과 무게 보상된 화소값 평균 사이의 오차(e)를 최소로 하는 무게계수 (w1)를 최적의 무게계수로서 구한다. In the first weight information calculation process S32, the offset coefficient w 2 which is a part of the weight information is set to a fixed value 0, and only the weight coefficient w 1 is calculated. At this time, the weight coefficient w 1 which minimizes the error e between the pixel value average and the weight-compensated pixel value average in the image to be processed is obtained as the optimal weight coefficient.

제 2 무게 정보 산출처리(S33)에서는, 무게계수(w1)뿐만 아니라 옵셋계수(w2)를 구할 필요가 있기 때문에, 화소값 평균의 증감이 화소값 평균 그 자체가 아니라 화소값 평균의 차(변화폭)에 비례하는 것을 이용한다. 이 경우, 무게계수(w1)는, 처리대상 화상의 화소값 평균의 보수(complement) 및 참조화상의 화소값 평균의 보수의 비로 구할 수 있다. 또 옵셋계수(w2)는 무게계수(w1)에 의존하여 구할 수 있다. In the second weight information calculation process S33, it is necessary to determine not only the weight coefficient w 1 but also the offset coefficient w 2 , so that the increase or decrease of the pixel value average is not the pixel value average itself, but the difference of the pixel value average. Use proportional to (change width). In this case, the weight coefficient w 1 can be obtained by the ratio of the complement of the pixel value average of the processing target image and the complement of the pixel value average of the reference image. The offset coefficient w 2 can be obtained depending on the weight coefficient w 1 .

2. 움직임 정보 산출부(3)와 움직임 보상부(4)2. Motion information calculating unit 3 and motion compensating unit 4

움직임 정보 산출부(3)는, 제 1 무게 정보 산출부(1)에서 산출된 잠정적인 무게 정보에 의하여 무게 보상된 참조화상을 사용하여 움직임 탐색을 행하여, 움직임 정보를 산출한다. 여기서 사용되는 참조화상은, 무게 보상부(2)에서 페이드의 효과가 어느 정도 상쇄되어 있기 때문에, 움직임 보상에 사용하는 움직임 정보를 정밀도좋게 산출할 수 있다. 여기서의 움직임 탐색에서는 임의의 방식을 사용할 수 있다. The motion information calculator 3 performs motion search using a reference image weighted by the provisional weight information calculated by the first weight information calculator 1 to calculate motion information. In the reference image used here, since the effect of the fade is canceled to some extent in the weight compensator 2, the motion information used for motion compensation can be calculated with precision. Any method can be used for the motion search here.

도 2(c), 도 2(d)는 각각 움직임 탐색의 상태, 제 1, 제 2 참조화상이 움직임 보상부(4)에서 움직임 보상된 상태를 나타내고 있다. 움직임 정보 산출부(3)와 움직임 보상부(4)에서의 처리에 의하여 제 1 참조화상과 제 2 참조화상에 있어서의 이동물체(○표)의 위치적 대응을 취할 수 있게 된다. 2 (c) and 2 (d) show a state of motion search and a state in which the first and second reference images are motion compensated by the motion compensator 4, respectively. By the processing in the motion information calculating section 3 and the motion compensating section 4, the positional correspondence of the moving object (○ mark) in the first reference picture and the second reference picture can be taken.

3. 부호화 모드 결정부(5) 3. Encoding Mode Determination Unit (5)

부호화 모드 결정부(5)는, 무게 보상부(2) 및 움직임 보상부(4)에 의하여 보상된 참조화상을 사용하여 부호화 모드를 결정한다. 즉, 무게 보상부(2)에 의한 무게 보상과 움직임 보상부(4)에 의한 움직임 보상에 의하여 충분히 근사될 수 있는지의 여부를 판단하기 위하여, 복수의 참조방식 중에서 오차가 최소가 되는 참조방식을 선택하여, 예측 오차를 최소로 하는 부호화 모드를 결정한다. 이 결정에 있어서의 오차로서는, 참조화상과 처리대상 화상과의 사이의 제곱오차 등을 사용할 수 있다. The encoding mode determiner 5 determines the encoding mode using the reference image compensated by the weight compensator 2 and the motion compensator 4. That is, in order to determine whether it can be sufficiently approximated by the weight compensation by the weight compensator 2 and the motion compensation by the motion compensator 4, a reference method in which the error is the minimum among the plurality of reference methods is selected. Select the coding mode that minimizes the prediction error. As an error in this determination, a square error between a reference image and an image to be processed can be used.

참조방식에는, 제 1 참조화상을 참조하는 방식, 제 2 참조화상을 참조하는 방식, 제 1 및 제 2 참조화상을 참조하는 방식, 어느쪽의 참조화상도 참조하지 않는 방식이 있다. The reference method includes a method of referring to the first reference picture, a method of referring to the second reference picture, a method of referring to the first and second reference pictures, and a method of not referring to any of the reference pictures.

제 1 참조화상을 참조하는 부호화 모드를 가지는 화소 블럭의 집합을 F라 하고, 제 2 참조화상을 참조하는 부호화 모드를 가지는 집합을 B, 제 1 참조화상 및 제2 참조화상을 참조하는 부호화 모드를 가지는 집합을 C, 참조화상을 이용하지 않는 부호화 모드를 가지는 집합을 D라 한다. 또한 무게 정보는, 집합 D에 영향을 미치지 않기 때문에, 집합 D의 화소 블럭에 대해서는 무게 정보의 산출을 고려할 필요가 없다.A set of pixel blocks having an encoding mode that refers to the first reference picture is referred to as F, and a set having an encoding mode that refers to the second reference picture is referred to as B, and a coding mode at which the first reference picture and the second reference picture are referred to. A set having C and a set having a coding mode that does not use a reference picture are called D. In addition, since the weight information does not affect the set D, it is not necessary to consider the calculation of the weight information for the pixel block of the set D.

도 4는 처리대상 화상에 있어서의 부호화 모드를 예시적으로 나타내고 있다. 여기서는, 집합 F, B, C, D가 한 덩어리로 분포되는 것으로서 나타내고 있으나, 실제로는 화소 블럭을 단위로 하여 얼룩형상으로 분포된다. 4 exemplarily shows an encoding mode in a process target image. Here, the sets F, B, C, and D are shown as being distributed in a single mass, but in reality, they are distributed in blobs in units of pixel blocks.

4. 제 2 무게 정보 산출부(6)와 무게 보상부(7)4. The second weight information calculator 6 and the weight compensator 7

제 2 무게 정보 산출부(6)에는, 움직임에 의한 영향만을 배제하기 위하여 잠정적인 무게 정보는 사용하지 않고 움직임 정보만을 사용하여 보상한 참조화상을 입력한다. 또 처리대상 화상과 부호화 모드 결정부(5)에서 얻어진 부호화 모드에 의한 참조방식을 입력한다. The second weight information calculating section 6 inputs a reference image compensated using only the motion information without using the provisional weight information so as to exclude only the influence by the motion. In addition, the reference method by the encoding mode obtained by the process target image and the encoding mode determination part 5 is input.

무게 정보로서는 참조화상마다 무게계수와 옵셋계수의 1세트가 산출된다. 무게 보상은, 참조화상을 1개만 이용하는 참조방식의 경우와 복수개 이용하는 참조방식의 경우가 있으나, 후자에서 전자의 무게 정보를 사용하여 돌림으로써 무게 정보에 필요한 부호량을 절약하기도 하고, 복호처리 순서를 움직임 보상과 공통화할 수 있다. As the weight information, one set of the weight coefficient and the offset coefficient is calculated for each reference image. The weight compensation may be the case of a reference method using only one reference image or a reference method using a plurality of reference images. However, the latter may be saved by using the former weight information to save the amount of code necessary for the weight information, Can be common with motion compensation.

그러나, 무게 정보를 사용하여 돌리는 것은, 1매의 참조화상만을 이용하는 참조방식의 경우의 최적의 무게 정보가 복수매의 참조화상을 이용하는 참조방식의 경우에도 최적의 무게 정보가 된다고는 할 수 없다. 이들 참조방식으로 모두 최적의 무게 정보가 되는 평가함수에 의한 평가가 필요하게 된다. However, the rotation using the weight information does not necessarily mean that the optimal weight information in the case of the reference method using only one reference image becomes the optimal weight information even in the case of the reference method using a plurality of reference images. Both of these reference methods require evaluation by an evaluation function that is optimal weight information.

여기서, n 화소로 이루어지는 처리대상 화상의 화소값, 움직임 정보에 의하여 움직임 보상된 제 1, 제 2 참조화상의 화소값을 각각 pi, pi', pi"(1 ≤ i ≤ n)이라 정의한다. 또한 i는, 1 프레임에 있어서의 화소를 주사순으로 나열할 때의 화소의 순번을 나타낸다. Here, the pixel values of the processing target image consisting of n pixels and the pixel values of the first and second reference images that are motion compensated by the motion information are p i , p i ', and p i "(1 ≦ i ≦ n), respectively. In addition, i indicates the order of the pixels when the pixels in one frame are arranged in the scanning order.

부호화 모드의 집합(F, B, C) 마다의 화소값을 사용하면, 제 1 참조화상에 대한 무게 정보(w0, w2) 및 제 2 참조화상에 대한 무게 정보(w1, w3)에 의한 보상의 처리대상 화상의 화소에 대한 제곱오차(e)는, 수학식 (1)로 나타낼 수 있다.If pixel values for each set of coding modes F, B, and C are used, weight information (w 0 , w 2 ) for the first reference picture and weight information (w 1 , w 3 ) for the second reference picture are used. The square error (e) with respect to the pixel of the image to be processed by compensation can be expressed by the following equation (1).

수학식 (1)의 우변 제 1 항목은 집합 F에서의 제곱오차이고, 제 2 항목은 집합 B에서의 제곱오차이며, 제 3 항목은 집합 C에서의 제곱오차이고, 그것들 제곱오차의 가산이 화상 전체의 제곱오차(e)가 된다. 수학식 (1)을 최적의 무게 정보의 평가함수로 한다. The first item on the right side of equation (1) is the square error in set F, the second item is the square error in set B, the third item is the square error in set C, and the addition of those square errors is It is the total squared error (e). Equation (1) is an evaluation function of the optimal weight information.

Figure 112005044489110-pat00001
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집합(F, B, C, D)의 분포는, 부호화 모드 결정부(5)에서 이미 결정되어 있 다. 각 집합에 각각 nf, nb, nc, nd개(nf + nb + nc + nd = n)의 화소가 존재하고 있다고 한다. The distribution of the sets F, B, C, and D is already determined by the encoding mode determiner 5. It is assumed that n f , n b , n c , and n d pixels (n f + n b + n c + n d = n) exist in each set.

여기서, 제곱오차(e)를 최소화하는 w0, w1, w2, w3이 최적의 무게 정보가 되기 때문에, 그 무게 정보를 결정하기 위하여 제곱오차(e)를 편미분하여 0 이 되는 조건을 구한다. 먼저 제곱오차(e)를 편미분하면 수학식 (2)가 도출된다. 단, 집합 X에 속하는 화소합을 가우스의 기호를 사용하여 수학식 (3)으로 나타내었다.Here, since w 0 , w 1 , w 2 , and w 3 , which minimize the square error (e), become optimal weight information, the condition that becomes 0 by partial derivative of the squared error (e) is determined to determine the weight information. Obtain First, the partial derivative of the squared error (e) is derived from Equation (2). However, the sum of pixels belonging to the set X is represented by the following equation (3) using a Gaussian symbol.

Figure 112005044489110-pat00002
Figure 112005044489110-pat00002

Figure 112005044489110-pat00003
Figure 112005044489110-pat00003

무게 정보를 벡터로 표현하면, 수학식 (4)가 되고, 수학식 (2)로 나타내는 수학식 (1)의 편미분항이 모두 0 이 되기 위한 조건은, 수학식 (5)로 나타내진다. When the weight information is expressed in a vector, the condition for the partial derivatives of the equation (1) represented by the equation (2) becomes zero is expressed by equation (5).

Figure 112005044489110-pat00004
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Figure 112005044489110-pat00005
Figure 112005044489110-pat00005

단, 행렬 A 및 벡터 b는, 부호화 모드의 집합(F, B, C) 마다 화소의 곱합을 요소로서 가지고, 각각 수학식 (6) 및 수학식 (7)로 정의된다. 행렬 A는, 부호화 모드마다의 참조화상의 화소값의 합, 제곱합이나 곱합으로 구성되는 대칭 행렬이고, b는, 부호화 모드마다의 처리대상 화상의 화소값을 포함한 합이나 곱합으로 구성되는 벡터이다. However, the matrix A and the vector b have the product sum of the pixels for each set of coding modes F, B, and C as elements, and are defined by equations (6) and (7), respectively. The matrix A is a symmetric matrix composed of the sum, the sum of squares, and the product sum of the pixel values of the reference images for each encoding mode, and b is a vector composed of the sum or multiplication including the pixel values of the processing target image for each encoding mode.

Figure 112005044489110-pat00006
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Figure 112005044489110-pat00007
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행렬 A 및 벡터 b에 화소값을 대입하여 수학식 (5)를 수식적으로 풀음으로써 무게 정보의 벡터(w)를 구할 수 있다. 수학식 (5)는, 0 = Aw - b로 변형할 수 있는 1차식이다. 또한 행렬 A는 대칭 행렬이기 때문에, 역행렬을 구하지 않고 콜레스키(Cholesky) 분해에 의하여 후퇴대입으로 풀 수도 있다. By substituting the pixel values into the matrix A and the vector b and solving Equation (5) mathematically, the vector w of the weight information can be obtained. (5) is a linear equation that can be transformed into 0 = Aw-b. Since matrix A is a symmetric matrix, it can be solved by backward substitution by Cholesky decomposition without obtaining an inverse matrix.

제 2 무게 정보 산출부(6)는 높은 정밀도의 무게 정보를 산출하고, 무게 보상부(7)는 이 무게 정보를 사용하여 무게 보상을 행함으로써, 도 2(e)에 나타내는 바와 같이 높은 정밀도로 무게 보상된 제 1, 제 2 참조화상을 생성한다. 또한 필요하면 움직임 정보 산출부(3)로부터 움직임 정보를 얻을 수 있고, 제 2 무게 정보 산출부(6)로부터 무게 정보를 얻을 수 있다. The second weight information calculating section 6 calculates the weight information with high precision, and the weight compensating section 7 performs the weight compensation using this weight information, so as to have high precision as shown in FIG. A weight compensated first and second reference picture are generated. If necessary, motion information can be obtained from the motion information calculating section 3, and weight information can be obtained from the second weight information calculating section 6.

이상에서는 제 1 무게 정보 산출부(1)와 무게 보상부(2)에서의 처리 및 움직임 정보 산출부(3)와 움직임 보상부(4)에서의 처리를 각각 1회만 행하여, 부호화 모드 결정부(5), 제 2 무게 정보 산출부(6)와 무게 보상부(6)에서의 처리를 진행시키는 것으로서 설명하였으나, 움직임 보상부(4)에서의 처리를 행한 후, 제 1 무게 정보 산출부(1)로 처리를 되돌려, 그것들로의 무게 보상 및 움직임 보상을 반복하여 행한 후, 부호화 모드 결정부(5) 및 제 2 무게 정보 산출부(6)와 무게 보상부(7)로 처리를 진행시키게 할 수도 있다. 이와 같이 하면, 더욱 높은 정밀도의 움직임 보상 및 무게 보상이 가능하게 된다. In the above, the processing in the first weight information calculating unit 1 and the weight compensating unit 2 and the processing in the motion information calculating unit 3 and the motion compensating unit 4 are performed only once, respectively, and the encoding mode determination unit ( 5) As described above as proceeding the processing in the second weight information calculating section 6 and the weight compensating section 6, after performing the processing in the motion compensating section 4, the first weight information calculating section 1 Return to the processing, repeat the weight compensation and motion compensation thereon, and then proceed the processing to the encoding mode determination section 5, the second weight information calculating section 6, and the weight compensation section 7. It may be. In this way, motion compensation and weight compensation with higher precision are possible.

또, 참조방식으로서는, 처리대상 화상 전후의 1 프레임을 참조화상으로 하는 방식에 한정되지 않고, 그 밖의 프레임, 그들 프레임의 임의의 조합을 참조화상으로 하는 방식이어도 좋다. The reference method is not limited to the method of using one frame before and after the processing target image as a reference image, and may be a method of using any other frame or any combination of those frames as a reference image.

도 6은 본 발명에 관한 움직임 예측 정보 검출장치가 적용되는 동화상 부호화장치를 나타내는 블럭도이다. 프레임 사이의 예측을 행하지 않는 인트라 부호화 프레임을 I, 과거의 참조화상을 사용하여 예측을 행하는 순방향 예측 부호화 프레임을 P, 과거와 미래의 참조화상을 사용하여 예측을 행하는 쌍방향 예측 부호화 프레임을 B라 하고, 연속되는 동화상을, 예를 들면 I(1), B(2), B(3), P(4), B(5), B(6), P(7), …로 부호화하고자 할 때, 본 장치에는 그것들의 순서가, I(1), P(4), B(2), B(3), P(7), B(5), B(6), …로 교체된 입력화상(a)이 입력된다. 6 is a block diagram showing a video encoding apparatus to which the motion prediction information detecting apparatus according to the present invention is applied. I is an intra coded frame that does not perform prediction between frames. I, a forward predictive coded frame that performs prediction using a past reference picture, P, and a bidirectional predictive coded frame that performs prediction using a past and future reference picture, B. , Successive moving images, for example, I (1), B (2), B (3), P (4), B (5), B (6), P (7),... In order to be encoded by the present invention, the apparatus has a sequence of I (1), P (4), B (2), B (3), P (7), B (5), B (6),... The input image a replaced by is input.

이에 의하여 P(4)는 I(1)을 참조화상으로서의 예측이 가능하게 되고, B(2)와 B(3)은, I(1)과 P(4)를 참조화상으로서의 예측이 가능하게 된다. 또 P(7)은, P(4) 를 참조화상으로서의 예측이 가능하게 되고, B(5)와 B(6)은, P(4)와 P(7)을 참조화상으로서의 예측이 가능하게 된다. As a result, P (4) can predict I (1) as a reference picture, and B (2) and B (3) can predict I (1) and P (4) as a reference picture. . In addition, P (7) enables prediction of P (4) as a reference picture, and B (5) and B (6) enables prediction of P (4) and P (7) as a reference picture. .

입력화상(a)은 순방향 예측부(61), 역방향 예측부(62), 쌍방향 예측부(63), 가중 움직임 보상부(66) 및 예측 선택부(64)에 입력된다. 순방향 예측부(61)는 입력화상(a)과 가중 움직임 보상된 과거의 참조화상과의 사이의 예측 오차를 출력한다. 또 역방향 예측부(62)는, 입력화상(a)과 가중 움직임 보상된 미래의 참조화상과의 사이의 예측 오차를 출력하고, 쌍방향 예측부(63)는, 입력화상(a)과 가중 움직임 보상된 과거 및 미래의 참조화상과의 사이의 예측 오차를 출력한다. The input image a is input to the forward predictor 61, the backward predictor 62, the bidirectional predictor 63, the weighted motion compensator 66, and the prediction selector 64. The forward predicting unit 61 outputs a prediction error between the input image a and the weighted motion compensated past reference image. In addition, the backward predictor 62 outputs a prediction error between the input image a and the weighted motion compensated future reference image, and the bidirectional predictor 63 compensates the input image a and the weighted motion. The prediction error between the past and future reference pictures is output.

순방향 예측부(61), 역방향 예측부(62) 및 쌍방향 예측부(63)에 입력되는 가중 보상된 참조화상은 프레임 메모리(65)내에 축적되어 있는 화상을 가중 움직임 보상부(66)에서 가중 보상함으로써 얻어진다. 가중 움직임 보상부(66)는 본 발명에 관한 움직임 예측 정보 검출장치를 포함하고 있다. The weighted compensated reference image input to the forward predictor 61, the reverse predictor 62, and the bidirectional predictor 63 is weighted compensated by the weighted motion compensator 66 for the image accumulated in the frame memory 65. It is obtained by. The weighted motion compensator 66 includes a motion prediction information detection apparatus according to the present invention.

예측 선택부(64)는, 선택제어부(67)로부터의 부호화 모드, 즉 프레임이 I인지 P인지 B인지에 따라 제어되고, I에서는 입력화상(a)을 선택하고, P에서는 순방향 예측부(61)로부터의 예측 오차를 선택하며, 또 B에서는 매크로블럭마다 결정된 부호화 모드에 따라, 입력화상(a), 순방향 예측부(61)로부터의 예측 오차, 역방향 예측부(62)로부터의 예측 오차, 또는 쌍방향 예측부(63)로부터의 예측 오차를 선택한다. B인 경우의 매크로블럭마다에서의 선택을 가능하게 하기 위하여 선택제어부(67)에는 본 발명에 관한 움직임 예측 정보 검출장치에서 결정된 부호화 모드가 입력된다. 예측 선택부(64)는 부호화 모드의 결정후에 선택을 행하기 때문에, 여기 서 출력은 지연된다. The prediction selector 64 is controlled according to the encoding mode from the selection controller 67, i.e., whether the frame is I, P or B. In I, the input selection a is selected, and in P, the forward predictor 61 is selected. ), And in B, according to the encoding mode determined for each macroblock, the input image a, the prediction error from the forward predictor 61, the prediction error from the backward predictor 62, or The prediction error from the bidirectional predictor 63 is selected. In order to enable selection in each macroblock in the case of B, the selection controller 67 inputs an encoding mode determined by the motion prediction information detecting apparatus according to the present invention. Since the prediction selection unit 64 makes a selection after the encoding mode is determined, the output is delayed here.

DCT(직교변환)부(68)는, 예측 선택부(64)에서 선택된 입력화상(a) 또는 예측 오차를, 예를 들면 8 × 8화소의 블럭단위로 DCT 계수로 변환하고, 양자화부(69)는 양자화제어부(70)로부터의 양자화 파라미터에 따라 DCT 계수를 양자화한다. 양자화부(69)의 출력은, 가변길이 부호화(VLC)부(71)에서 가변길이 부호화되고, 다중화부(72)에서 무게 정보 및 움직임 벡터정보와 함께 다중화된 후, 버퍼(73)를 거쳐 송출된다. The DCT (orthogonal transformation) unit 68 converts the input image a or the prediction error selected by the prediction selecting unit 64 into DCT coefficients in units of 8x8 pixels, for example, and the quantization unit 69. ) Quantizes the DCT coefficients according to the quantization parameters from the quantization controller 70. The output of the quantizer 69 is variable length coded by the variable length coding (VLC) unit 71, multiplexed by the multiplexer 72 together with the weight information and the motion vector information, and then transmitted through the buffer 73. do.

또, 양자화부(69)로부터 출력되는 I 및 P에 대한 출력은, 역양자화부(74)에서 역양자화되고, 역 DCT부(75)에서 예측 오차 신호로 재생되어, 가산기(76)로 가중 움직임 보상부(66)로부터의 참조화상과 가산된다. 이 가산에 의하여 얻어진 국부 복호 화상은, 프레임 메모리(65)에 축적된다. 이와 같이 하여 I 및 P에 대한 국부 복호 화상이 프레임 메모리(65)에 축적되어, 갱신된다. The outputs for I and P output from the quantization unit 69 are inversely quantized by the inverse quantization unit 74, reproduced by a prediction error signal in the inverse DCT unit 75, and weighted by the adder 76. It is added with the reference image from the compensator 66. The local decoded image obtained by this addition is stored in the frame memory 65. In this way, local decoded images for I and P are stored in the frame memory 65 and updated.

가중 움직임 보상부(66)는, 프레임 메모리(55)에 축적된 국부 복호 화상과 입력화상(a)으로부터 움직임 정보 및 무게 정보를 산출함과 동시에 참조화상을 생성하여, 순방향 예측부(61), 역방향 예측부(62), 쌍방향 예측부(63) 및 가산기(76)에 출력한다. The weighted motion compensator 66 calculates motion information and weight information from the local decoded image and the input image a stored in the frame memory 55 and simultaneously generates a reference image to generate the reference image. The backward predictor 62, the bidirectional predictor 63, and the adder 76 are output.

본 발명에 의하면, 잠정적으로 결정한 무게 정보로 참조화상을 무게 보상한 후, 상기 참조화상과 처리대상 화상으로부터 움직임 정보를 결정하고, 다시 상기 움직임 정보로 움직임 보상한 참조화상과 처리대상 화상으로부터 무게 정보를 결정 하여 높은 정밀도의 참조화상을 구성하기 때문에, 최적의 움직임 정보 및 무게 정보를 결정할 수 있다. According to the present invention, after weight compensation of a reference picture with the temporarily determined weight information, motion information is determined from the reference picture and the processing target image, and again weight information is obtained from the reference image and the processing target image motion-compensated with the motion information. Since the reference image is composed of a high precision reference image, optimal motion information and weight information can be determined.

또, 무게 정보산출에 있어서, 움직임에 대한 내성 및 고속성을 아울러 가지는 처리방식과 처리대상으로 하는 화소를 선별하여 높은 정밀도로 무게 정보를 결정하는 방식을 조합시킴으로써, 고속으로 또한 높은 정밀도로 움직임 정보 및 무게 정보를 결정할 수 있다. 이에 의하여 페이드 등 시간적인 화소변화를 수반하는 화상의 압축시의 압축율 향상을 실현하는 것이 가능하게 된다. In the weight information calculation, a combination of a processing method having both resistance to motion and high speed and a method of determining weight information with high precision by selecting pixels to be processed are performed. And weight information. This makes it possible to realize an improvement in the compression ratio when compressing an image with temporal pixel change such as fading.

또, 다시 교대로 움직임 보상과 무게 보상을 반복 적용하면, 최적해에 더욱 가까운 움직임 정보 및 무게 정보를 얻을 수 있다. 이때의 반복연산을 생각하면 움직임 예측 정보의 정밀도의 높이보다도 1회당의 처리부하는 낮은 쪽이 바람직하다. Further, if the motion compensation and the weight compensation are repeatedly applied alternately, motion information and weight information closer to the optimum solution can be obtained. Considering the iterative operation at this time, it is preferable that the processing load per one is lower than the height of the precision of the motion prediction information.

또, 부호화 모드를 결정하여, 그 부호화 모드에 의하여 무게 정보의 산출에 사용하는 화소와 사용하지 않는 화소를 선별하여 필요 최소한의 화소를 참조하도록 함으로써, 최종적인 무게 정보의 결정에 있어서의 연산량을 줄이면서 높은 정밀도의 무게 정보를 도출할 수 있다. Also, the coding mode is determined, and the coding mode selects pixels used for calculating weight information and unused pixels so as to refer to the minimum required pixels, thereby reducing the amount of computation in determining final weight information. In addition, high-precision weight information can be derived.

Claims (10)

참조화상에 가중 움직임 보상을 적용함으로써, 처리대상 화상에 대한 참조화상의 정밀도를 향상시켜, 처리대상 화상과 참조화상과의 오차를 최소로 하는 움직임 정보 및 무게 정보를 결정하는 움직임 예측 정보 검출장치에 있어서, By applying the weighted motion compensation to the reference image, the motion prediction information detection apparatus for determining the motion information and the weight information for minimizing the error between the processing target image and the reference image by improving the accuracy of the reference image for the processing target image In 참조화상과 처리대상 화상으로부터 잠정적인 무게 정보를 결정하는 제 1 무게 정보 산출수단과, First weight information calculating means for determining provisional weight information from the reference image and the processing target image; 상기 제 1 무게 정보 산출수단으로 결정된 무게 정보로 보상한 참조화상과 처리대상 화상으로부터 움직임 정보를 결정하는 움직임 정보 산출수단과, Motion information calculating means for determining motion information from the reference image and the processing target image compensated with the weight information determined by the first weight information calculating means; 상기 제 1 무게 정보 산출수단으로 결정된 무게정보 및 상기 움직임 정보 산출수단으로 결정된 움직임 정보로 보상한 참조화상의 처리대상 화상에 대한 정밀도로부터 부호화 모드를 결정하는 부호화 모드 결정수단과, Encoding mode determination means for determining an encoding mode from the precision of the processing target image compensated with the weight information determined by the first weight information calculating means and the motion information determined by the motion information calculating means; 상기 움직임 정보 산출수단으로 결정된 움직임 정보로 보상한 참조화상과 처리대상 화상과 부호화 모드로부터 무게 정보를 결정하는 제 2 무게 정보 산출수단을 구비한 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And second weight information calculating means for determining weight information from the reference image compensated with the motion information determined by the motion information calculating means, the processing target image, and the encoding mode. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 1 무게 정보 산출수단과 상기 움직임 정보 산출수단에서의 처리를 반복하여 행하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And the first and second weight information calculating means and the motion information calculating means are repeated. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 1 무게 정보 산출수단은, 프레임 전체의 특징량으로부터 무게 정보를 산출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치.And said first weight information calculating means is configured to calculate weight information from the feature amounts of the entire frame. 삭제delete 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 부호화 모드 결정수단은, 움직임 정보 및 무게 정보로 보상한 참조화상의 처리대상 화상에 대한 오차의 크기에 의하여 최적의 부호화 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And the encoding mode determining means determines the optimal encoding mode according to the magnitude of the error of the processing target image compensated with the motion information and the weight information. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 2 무게 정보 산출수단은, 부호화 모드에 의하여 무게 정보의 산출에 사용하는 화소와 사용하지 않는 화소를 선별하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And the second weight information calculating means selects pixels used for calculating weight information and pixels not used in the encoding mode. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 2 무게 정보 산출수단은, 부호화 모드에 따른 산출처리를 행하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And said second weight information calculating means performs calculation processing in accordance with an encoding mode. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 2 무게 정보 산출수단은, 부호화 모드마다 설정한 오차의 합이 최소가 되도록 무게 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And the second weight information calculating means determines weight information such that the sum of the errors set for each encoding mode is minimized. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제 2 무게 정보 산출수단은, 1차식을 풀음으로써 무게 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. And said second weight information calculating means determines weight information by solving a first equation. 제 9항에 있어서,The method of claim 9, 상기 1차식은, 부호화 모드마다 참조 프레임의 화소값의 합, 제곱합이나 곱합으로 구성되는 대칭 행렬과, 부호화 모드마다 부호화 대상 프레임의 화소값을 포함한 합이나 곱합으로 구성되는 벡터를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 예측 정보 검출장치. The first equation includes a symmetric matrix consisting of the sum, the sum of squares, or the product sum of the pixel values of the reference frame for each encoding mode, and a vector consisting of the sum or product sum including the pixel values of the encoding target frame for each encoding mode. Motion prediction information detection device.
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