TWI607650B - Motion picture decoding apparatus, motion picture decoding method, and motion picture decoding program - Google Patents

Motion picture decoding apparatus, motion picture decoding method, and motion picture decoding program Download PDF

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Description

動態影像解碼裝置、動態影像解碼方法及動態影像解碼程式
本發明係有關於利用運動補償預測的動態影像解碼技術，尤其是有關於，利用運動補償預測的動態影像解碼裝置、動態影像解碼方法及動態影像解碼程式。
在以MPEG-4 AVC/H.264(以下簡稱AVC)等為代表的動態影像編碼中，將圖像分割成矩形區塊，在圖像間依區塊單位來進行運動推定、補償的運動補償預測，會被採用。運動補償預測中，在各區塊裡所生成的運動向量，係為了削減其編碼量，而被施予預測處理。
在AVC中，利用相鄰之區塊的運動向量之間具有較強相關性的特性，從相鄰區塊算出預測值，將與該預測值的差分向量予以編碼，藉此以削減編碼量。可是，在這些預測方法中，由於所參照的相鄰區塊的位置是受限定，因此若預測失準，則運動向量的差分會變大，導致發生編碼量增加之課題。又，雖然運動向量的編碼量是被削減，但預測方向或參照影像索引等之其他運動資訊係隨著每一處 理對象之區塊而被編碼，因此還存在有難以達到有效率編碼的課題。
為了解決這些課題，如專利文獻1所述，藉由將用來從複數相鄰區塊之中特定出所參照之相鄰區塊用的附加資訊予以編碼，就可不必將處理對象之區塊的運動資訊予以編碼，而是使用相鄰區塊之運動資訊來進行編碼，以削減編碼量的合併編碼技術，係被採用。
〔先前技術文獻〕 〔專利文獻〕
〔專利文獻1〕日本特開平10-276439號公報
合併編碼，係不將處理對象之區塊的運動資訊予以編碼，而是使用空間及時間上相鄰之區塊的運動資訊來進行編碼，藉此以削減編碼量而提升編碼效率。又，藉由準備複數個參照相鄰區塊之候補，將用來特定參照相鄰區塊的附加資訊予以編碼，就可參照更近似於編碼對象區塊之運動資訊的相鄰區塊。
因此，若在參照相鄰區塊候補中含有複數個帶有相同運動資訊的相鄰區塊，則參照相鄰區塊候補所能表現的運動資訊之種類會變少，結果反而無法期待編碼效率的提升。於是，若詳細比較參照相鄰區塊候補之運動資訊，將帶有相同運動資訊的參照相鄰區塊候補予以刪除，則會牽涉到處理量的增加。
本發明係有鑑於此種狀況而研發，其目的在於提供一種，使用相鄰區塊之運動資訊來進行編碼時，可減少處理負荷、提升運動資訊的編碼效率之技術。
為了解決上記課題，本發明的某個態樣的動態影像解碼裝置，係屬於以動態影像資料之各圖像所被分割而成之區塊單位，將編碼的編碼列予以解碼的裝置，其特徵為，具備：候補清單生成部，係從前記解碼對象區塊之空間性鄰近的所定位置之已解碼的複數鄰近區塊的運動資訊，導出複數空間運動資訊候補，將與具有作為前記解碼對象之解碼對象區塊的圖像在時間上相異之圖像所擁有之已解碼區塊的運動資訊，予以導出，從已被導出之前記已解碼區塊的運動資訊，導出前記解碼對象區塊的時間運動資訊候補，生成含有已被導出之前記空間運動資訊候補與前記時間運動資訊候補的結合運動資訊候補清單；解碼部，係將前記結合運動資訊候補清單中含有的指定運動資訊候補的索引予以解碼，基於由前記索引所指定的運動資訊候補，將前記解碼對象區塊予以解碼；前記候補清單生成部，係不是將前記空間運動資訊候補的全部組合進行比較而是將前記結合運動資訊候補清單中的排列順序為第1順位的候補及第2順位的候補及最後順位的候補彼此進行比較，若運動資訊為相同，則從這些運動資訊為相同的候補中係導出一個前記空間運動資訊候補。
本發明的另一態樣，係為動態影像解碼方法。該方法係屬於以動態影像資料之各圖像所被分割而成之區塊單 位，將編碼的編碼列予以解碼的動態影像解碼方法，其特徵為，含有：候補清單生成步驟，係從前記解碼對象區塊之空間性鄰近的所定位置之已解碼的複數鄰近區塊的運動資訊，導出複數空間運動資訊候補，將與具有作為前記解碼對象之解碼對象區塊的圖像在時間上相異之圖像所擁有之已解碼區塊的運動資訊，予以導出，從已被導出之前記已解碼區塊的運動資訊，導出前記解碼對象區塊的時間運動資訊候補，生成含有已被導出之前記空間運動資訊候補與前記時間運動資訊候補的結合運動資訊候補清單；解碼步驟，係將前記結合運動資訊候補清單中含有的指定運動資訊候補的索引予以解碼，基於由前記索引所指定的運動資訊候補，將前記解碼對象區塊予以解碼；前記候補清單生成步驟，係不是將前記空間運動資訊候補的全部組合進行比較而是將前記結合運動資訊候補清單中的排列順序為第1順位的候補及第2順位的候補及最後順位的候補彼此進行比較，若運動資訊為相同，則從這些運動資訊為相同的候補中係導出一個前記空間運動資訊候補。
本發明的另一態樣，係為動態影像解碼程式。該程式係屬於以動態影像資料之各圖像所被分割而成之區塊單位，將編碼的編碼列予以解碼的動態影像解碼程式，其特徵為，令電腦執行：候補清單生成步驟，係從前記解碼對象區塊之空間性鄰近的所定位置之已解碼的複數鄰近區塊的運動資訊，導出複數空間運動資訊候補，將與具有作為前記解碼對象之解碼對象區塊的圖像在時間上相異之圖像 所擁有之已解碼區塊的運動資訊，予以導出，從已被導出之前記已解碼區塊的運動資訊，導出前記解碼對象區塊的時間運動資訊候補，生成含有已被導出之前記空間運動資訊候補與前記時間運動資訊候補的結合運動資訊候補清單；解碼步驟，係將前記結合運動資訊候補清單中含有的指定運動資訊候補的索引予以解碼，基於由前記索引所指定的運動資訊候補，將前記解碼對象區塊予以解碼；前記候補清單生成步驟，係不是將前記空間運動資訊候補的全部組合進行比較而是將前記結合運動資訊候補清單中的排列順序為第1順位的候補及第2順位的候補及最後順位的候補彼此進行比較，若運動資訊為相同，則從這些運動資訊為相同的候補中係導出一個前記空間運動資訊候補。
此外，即使將以上構成要素之任意組合、本發明之表現，在方法、裝置、系統、記錄媒體、電腦程式等之間做轉換而成者，對本發明的樣態而言皆為有效。
若依據本發明，則可一面抑制運動資訊處理之際的負荷，一面提升運動資訊的編碼效率。
100‧‧‧輸入端子
101‧‧‧減算部
102‧‧‧正交轉換‧量化部
103‧‧‧預測誤差編碼部
104‧‧‧逆量化‧逆轉換部
105‧‧‧加算部
106‧‧‧解碼影像記憶體
107‧‧‧運動向量偵測部
108‧‧‧運動補償預測部
109‧‧‧預測模式判定部
110‧‧‧運動資訊編碼部
111‧‧‧運動資訊記憶體
112‧‧‧多工化部
113‧‧‧輸出端子
600‧‧‧輸入端子
601‧‧‧多工分離部
602‧‧‧預測差分資訊解碼部
603‧‧‧逆量化‧逆轉換部
604‧‧‧加算部
605‧‧‧解碼影像記憶體
606‧‧‧運動資訊解碼部
607‧‧‧運動資訊記憶體
608‧‧‧運動補償預測部
609‧‧‧輸出端子
900‧‧‧運動補償預測生成部
901‧‧‧預測誤差算出部
902‧‧‧預測向量算出部
903‧‧‧差分向量算出部
904‧‧‧運動資訊編碼量算出部
905‧‧‧預測模式評價部
906‧‧‧結合運動資訊算出部
907‧‧‧結合運動補償預測生成部
1000‧‧‧空間結合運動資訊候補清單生成部
1001‧‧‧結合運動資訊候補清單刪除部
1002‧‧‧時間結合運動資訊候補清單生成部
1003‧‧‧第1結合運動資訊候補清單追加部
1004‧‧‧第2結合運動資訊候補清單追加部
2600‧‧‧運動資訊位元串流解碼部
2601‧‧‧預測向量算出部
2602‧‧‧向量加算部
2603‧‧‧運動補償預測解碼部
2604‧‧‧結合運動資訊算出部
2605‧‧‧結合運動補償預測解碼部
4000‧‧‧空間結合運動資訊候補清單生成部
4001‧‧‧結合運動資訊候補清單刪除部
4002‧‧‧時間結合運動資訊候補清單生成部
4003‧‧‧第1結合運動資訊候補清單追加部
4004‧‧‧第2結合運動資訊候補清單追加部
〔圖1〕本發明的實施形態1所述之動態影像編碼裝置之構成的圖示。
〔圖2〕編碼對象影像之一例的圖示。
〔圖3〕預測區塊尺寸之詳細定義的圖示。
〔圖4〕圖4(a)~(d)係運動補償預測之預測方 向的說明圖。
〔圖5〕本發明的實施形態1所述之動態影像編碼裝置中的編碼處理之動作流程的流程圖。
〔圖6〕本發明的實施形態1所述之動態影像解碼裝置之構成的圖示。
〔圖7〕本發明的實施形態1所述之動態影像解碼裝置中的解碼處理之動作流程的流程圖。
〔圖8〕圖8(a)、(b)係將本發明的實施形態1中的運動補償預測中所使用之運動資訊予以編碼所需的2個預測模式的說明圖。
〔圖9〕實施形態1的動態影像編碼裝置中的預測模式判定部的詳細構成的圖示。
〔圖10〕實施形態1中的圖9之結合運動資訊算出部之構成的圖示。
〔圖11〕圖5的步驟S502的運動補償預測模式/預測訊號生成處理的詳細動作的說明用流程圖。
〔圖12〕實施形態1中的圖11之結合運動資訊候補清單生成之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖13〕空間結合運動資訊候補清單生成時所使用的空間候補區塊群的圖示。
〔圖14〕空間結合運動資訊候補清單生成之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖15〕實施形態1中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖16〕實施形態1中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖17〕實施形態1中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖18〕時間結合運動資訊候補清單生成時所使用的時間候補區塊群的圖示。
〔圖19〕時間結合運動資訊候補清單生成之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖20〕相對於對時間結合運動資訊的基準運動向量值ColMv，對L0預測、L1預測而登錄之運動向量值mvL0t、mvL1t的算出手法的說明圖。
〔圖21〕第1結合運動資訊候補清單追加部之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖22〕組合檢查次數和結合運動資訊候補M與結合運動資訊候補N之關係的說明圖。
〔圖23〕第2結合運動資訊候補清單追加部之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖24〕圖11的結合預測模式評價值生成處理之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖25〕結合運動資訊候補數為5時的Truncated Unary編碼列的圖示。
〔圖26〕圖11的預測模式評價值生成處理之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖27〕實施形態1的動態影像解碼裝置中的運動 資訊解碼部之詳細構成的圖示。
〔圖28〕圖7的運動資訊解碼處理之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖29〕圖28的結合預測運動資訊解碼處理之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖30〕圖28的預測運動資訊解碼處理之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖31〕實施形態2中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖32〕實施形態2中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較內容的圖示。
〔圖33〕實施形態2中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖34〕實施形態2中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖35〕實施形態3中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖36〕實施形態3中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖37〕實施形態3中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較內容的圖示。
〔圖38〕實施形態4中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖39〕實施形態4中的結合運動資訊候補刪除時 的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖40〕實施形態4中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較內容的圖示。
〔圖41〕實施形態5中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖42〕實施形態5中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖43〕實施形態5中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較內容的圖示。
〔圖44〕實施形態5中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
〔圖45〕區塊A0的可使用狀況的說明圖。
〔圖46〕實施形態6中的圖9之結合運動資訊算出部之構成的圖示。
〔圖47〕實施形態6中的結合運動資訊候補清單生成之詳細動作的說明用流程圖。
〔圖48〕實施形態6中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較內容的圖示。
〔圖49〕實施形態6中的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊候補之比較關係的圖示。
以下，連同圖面來詳細說明本發明的實施形態所述之動態影像編碼裝置、動態影像編碼方法、動態影像編碼程 式、以及動態影像解碼裝置、動態影像解碼方法、動態影像解碼程式的理想實施形態。此外，圖面的說明中，對同一要素係賦予同一符號，並省略重複說明。
(實施形態1) [動態影像編碼裝置全體構成]
圖1係本發明的實施形態1所述之動態影像編碼裝置之構成的圖示。以下，說明各部的動作。實施形態1所述的動態影像編碼裝置，係具備：輸入端子100、減算部101、正交轉換‧量化部102、預測誤差編碼部103、逆量化‧逆轉換部104、加算部105、解碼影像記憶體106、運動向量偵測部107、運動補償預測部108、預測模式判定部109、運動資訊編碼部110、運動資訊記憶體111、多工化部112、及輸出端子113。
從由輸入端子100所輸入的影像訊號中，編碼處理對象之預測區塊的影像訊號，係基於預測區塊的位置資訊與預測區塊尺寸而被切出，預測區塊的影像訊號，係被供給至減算部101、運動向量偵測部107及預測模式判定部109。
圖2係編碼對象影像之一例的圖示。關於實施形態1所述之預測區塊尺寸，係如圖2所示般地，編碼對象影像是以64×64像素的編碼區塊(CU)單位而被編碼處理，預測區塊係由編碼區塊再被分割而成的單位所構成。最大預測區塊尺寸係為和編碼區塊同樣地64×64像素，最小預 測區塊尺寸係為4×4像素。編碼區塊對預測區塊的分割構成，係可為非分割(2N×2N)、對水平‧垂直之分割(N×N)、僅對水平方向之分割(2N×N)、僅對垂直方向之分割(N×2N)。只有在對水平‧垂直分割的情況下，可將再次分割之預測區塊視為編碼區塊而階層式地分割成預測區塊，將其階層以CU分割數來表現。
圖3係預測區塊尺寸之詳細定義的圖示。會有從CU分割數為0且為最大之預測區塊尺寸的64像素×64像素，至CU分割數為3且為最小之預測區塊尺寸的4像素×4像素為止的13個預測區塊尺寸存在。
關於本發明的實施形態1所述之預測區塊的分割構成，並不限定於此一組合。又，動態影像編碼裝置中的預測區塊尺寸之選擇，係可以編碼區塊單位來適應性選擇編碼效率較佳的構造，但實施形態1係著眼於以預測區塊單位的畫面間預測及畫面間運動資訊之編碼，因此關於最佳預測區塊尺寸之選擇的構成要素及說明就省略。以下關於動態影像編碼裝置之動作，係說明以已選擇之預測區塊尺寸單位所施行的動作。
回到圖1，減算部101，係將輸入端子100所供給之影像訊號與預測模式判定部109所供給之預測訊號進行減算，以算出預測誤差訊號，將預測誤差訊號供給至正交轉換‧量化部102。
正交轉換‧量化部102，係對於減算部101所供給的預測誤差訊號，實施正交轉換及量化，將已被量化之預測 誤差訊號，供給至預測誤差編碼部103及逆量化‧逆轉換部104。
預測誤差編碼部103，係將正交轉換‧量化部102所供給之已被量化之預測誤差訊號，進行熵編碼，生成相對於預測誤差訊號的編碼列，供給至多工化部112。
逆量化‧逆轉換部104，係對正交轉換‧量化部102所供給之已被量化之預測誤差訊號，進行逆量化或逆正交轉換等之處理，生成解碼預測誤差訊號而供給至加算部105。
加算部105，係將逆量化‧逆轉換部104所供給之解碼預測誤差訊號、和預測模式判定部109所供給之預測訊號，進行加算，以生成解碼影像訊號，將解碼影像訊號供給至解碼影像記憶體116。
解碼影像記憶體106，係將加算部105所供給之解碼影像訊號加以儲存。又，針對影像全體之解碼已經完成的解碼影像，係視為參照影像，而記憶1以上之所定影像數，將參照影像號碼供給至運動向量偵測部107與運動補償預測部108。
運動向量偵測部107係接受輸入端子100所供給之預測區塊的影像訊號、和解碼影像記憶體106中所記憶之參照影像號碼的輸入，對各參照影像偵測出運動向量，將運動向量值供給至預測模式判定部109。
一般的運動向量之偵測方法，係針對從與影像訊號同一位置起移動了所定之移動量的參照影像所相當之影像訊 號，算出誤差評價值，將誤差評價值為最小的移動量，當作運動向量。作為誤差評價值，係可利用每一像素的差分絕對值之總和SAD(Sum of Absolute Difference)、或每一像素的平方誤差值的總和SSE(Sum of Square Error)等。甚至，關於運動向量之編碼的編碼量，也可包含在誤差評價值之中。
運動補償預測部108，係依照預測模式判定部109所指定的參照影像指定資訊、和運動向量值，而將令解碼影像記憶體106內的參照影像指定資訊所示的參照影像，從與預測區塊的影像訊號同一位置起移動了一運動向量值所示之量的位置上的影像訊號加以取得，以生成預測訊號。
當預測模式判定部109所指定的預測模式是單預測時，則將從1個參照影像所取得之預測訊號，視為運動補償預測訊號，若預測模式是雙預測時，則將從2個參照影像所取得之預測訊號予以加權平均後的值，視為運動補償預測訊號，將運動補償預測訊號供給至預測模式判定部109。此處係將雙預測的加權平均之比率，設成1：1。
圖4(a)~(d)係運動補償預測之預測種別的說明圖。將從單一之參照影像進行預測的處理定義為單預測，定義時係利用稱作L0預測或L1預測之此種2個參照影像管理清單裡所被登錄的參照影像的其中一方。
圖4(a)係圖示了單預測且L0預測之參照影像(RefL0Pic)是位於比編碼對象影像(CurPic)還前面之時刻的情形。圖4(b)係圖示了單預測且L0預測之參照 影像是位於比編碼對象影像還後面之時刻的情形。同樣地，亦可將圖4(a)及圖4(b)的L0預測之參照影像，置換成L1預測之參照影像(RefL1Pic)而進行單預測。
將從2個參照影像進行預測的處理定義為雙預測，雙預測時係利用L0預測與L1預測之雙方而表現成BI預測。圖4(c)係圖示了雙預測且L0預測之參照影像是位於比編碼對象影像還前面之時刻，且L1預測之參照影像是位於比編碼對象影像還後面之時刻的情形。圖4(d)係圖示了雙預測且L0預測之參照影像與L1預測之參照影像是位於比編碼對象影像還前面之時刻的情形。如此，L0/L1之預測種別與時間的關係，係亦可不限定於L0是過去方向、L1是未來方向而使用之。
回到圖1，預測模式判定部109，係對運動向量偵測部107所輸入之各參照影像，以所偵測到的運動向量值、和運動資訊記憶體111中所儲存的運動資訊(預測種別、運動向量值、及參照影像指定資訊)為基礎，將實施形態1中所定義之運動補償預測模式之每一者所使用的參照影像指定資訊與運動向量值，設定至運動補償預測部108。藉由所設定的值，使用運動補償預測部108所供給之運動補償預測訊號、和輸入端子100所供給之預測區塊的影像訊號，來決定最佳的運動補償預測模式。
預測模式判定部109，係將已決定之預測模式、及符合預測模式的預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊予以特定的資訊，供給至運動資訊編碼部110，將已決定 之預測模式及針對該預測模式的預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊，供給至運動資訊記憶體111，並且對減算部101及加算部105供給對應於已決定之預測模式的預測訊號。
在動態影像編碼裝置中，為了將基準的參照影像予以編碼而使用同一畫面內的已編碼影像來進行預測的畫面內預測會被進行，但實施形態1係著眼於畫面間預測，因此與畫面內預測相關連的構成要素係省略。至於預測模式判定部109之詳細構成，將於後述。
運動資訊編碼部110，係將預測模式判定部109所供給之預測模式、及符合預測模式的預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊予以特定的資訊，依照所定之語法結構而加以編碼，藉此以生成運動資訊的編碼列，供給至多工化部112。
運動資訊記憶體111，係將預測模式判定部109所供給之運動資訊(預測種別、運動向量、及參照影像索引)，以最小預測區塊尺寸單位為基準而記憶了所定影像之份量。將處理對象之預測區塊的相鄰區塊之運動資訊，視為空間候補區塊群，將與處理對象之預測區塊位於同一位置的ColPic上的區塊和其周邊區塊的運動資訊，視為時間候補區塊群。
所謂ColPic，係指有別於處理對象之預測區塊的另一已解碼之影像，且在解碼影像記憶體106中當成參照影像而被記憶。在實施形態1中，ColPic係為前一個已解碼之 參照影像。此外，雖然在實施形態1中，ColPic係設為前一個已解碼之參照影像，但亦可為顯示順序上前一個參照影像或顯示順序上後一個參照影像，亦可在編碼串流中，直接指定ColPic上所使用的參照影像。
運動資訊記憶體111，係將空間候補區塊群與時間候補區塊群的運動資訊，當作候補區塊群的運動資訊而供給至預測模式判定部109。多工化部112，係將從預測誤差編碼部103所供給之預測誤差的編碼列、和從運動資訊編碼部110所供給之運動資訊的編碼列予以多工化，以生成編碼位元串流，經由輸出端子113，向記錄媒體、傳輸路等輸出該當編碼編碼位元串流。
圖1所示的動態影像編碼裝置之構成，係亦可藉由具備CPU(Central Processing Unit)、畫格記憶體、硬碟等的資訊處理裝置等硬體來實現。
圖5係本發明的實施形態1所述之動態影像編碼裝置中的編碼處理之動作流程的流程圖。每預測區塊單位地，由輸入端子100取得處理對象之預測區塊(S500)。運動向量偵測部107，係藉由處理對象之預測區塊影像與解碼影像記憶體106中所儲存的複數參照影像，而算出每一參照影像的運動向量值(S501)。
接著，預測模式判定部109，係使用運動向量偵測部107所供給之向量、和運動資訊記憶體111中所儲存之運動資訊，將針對實施形態1中所定義之各個運動補償預測模式的預測訊號，使用運動補償預測部108而加以取得， 選擇最佳的預測模式，生成預測訊號(S502)。步驟S502之處理細節，將於後述。
接著，減算部101，係將處理對象之預測區塊影像與預測模式判定部109所供給之預測訊號的差分予以算出來作為預測誤差訊號(S503)。運動資訊編碼部110，係將預測模式判定部109所供給之預測模式、及符合預測模式的預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊予以特定的資訊，依照所定之語法結構而加以編碼，生成運動資訊的編碼資料(S504)。
接著，預測誤差編碼部103，係將正交轉換‧量化部102所生成之已被量化之預測誤差訊號，進行熵編碼，生成預測誤差的編碼資料(S505)。多工化部112，係將從運動資訊編碼部110所供給之運動資訊的編碼資料、和從預測誤差編碼部103所供給之預測誤差的編碼資料予以多工化，生成編碼位元串流(S506)。
加算部105，係將逆量化‧逆轉換部104所供給之解碼預測誤差訊號、和預測模式判定部109所供給之預測訊號，進行加算，以生成解碼影像訊號(S507)。藉由加算部105，已被生成之解碼影像訊號係被供給至解碼影像記憶體106而儲存，以後會被使用於進行編碼之編碼影像的運動補償預測處理(S508)。運動資訊記憶體111，係將運動向量偵測部107所供給之運動資訊(預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊)，以最小預測區塊尺寸單位加以儲存(S509)。
[動態影像解碼裝置全體構成]
圖6係本發明的實施形態1所述之動態影像解碼裝置之構成的圖示。以下，說明各部的動作。實施形態1所述的動態影像解碼裝置，係具備：輸入端子600、多工分離部601、預測差分資訊解碼部602、逆量化‧逆轉換部603、加算部604、解碼影像記憶體605、運動資訊解碼部606、運動資訊記憶體607、運動補償預測部608、及輸出端子609。
編碼位元串流係由輸入端子600而供給至多工分離部601。多工分離部601，係將所被供給的編碼位元串流的編碼列，分離成預測誤差訊號的編碼列、和由預測模式、以及將符合預測模式的預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊予以特定的資訊所構成的運動資訊的編碼列。將該當預測誤差資訊的編碼列供給至預測差分資訊解碼部602，將該當運動資訊的編碼列供給至運動資訊解碼部606。
預測差分資訊解碼部602，係將多工分離部601所供給之預測誤差資訊的編碼量予以解碼，生成已被量化之預測誤差訊號。預測差分資訊解碼部602，係將所生成之已被量化之預測誤差訊號，供給至逆量化‧逆轉換部603。
逆量化‧逆轉換部603，係將預測差分資訊解碼部602所供給之已被量化之預測誤差訊號，進行逆量化或逆正交轉換等之處理而生成預測誤差資訊，將解碼預測誤差 訊號供給至加算部604。
加算部604，係將逆量化‧逆轉換部603所供給之解碼預測誤差訊號、和運動補償預測部608所供給之預測訊號，進行加算，以生成解碼影像訊號，將解碼影像訊號供給至解碼影像記憶體605。
解碼影像記憶體605，係具有和圖1之動態影像編碼裝置中的解碼影像記憶體106相同之機能，將從加算部604所供給之解碼影像訊號予以儲存，將參照影像訊號供給至運動補償預測部608。又，解碼影像記憶體605，係將已儲存之解碼影像訊號配合再生時刻，依照影像的顯示順序而供給至輸出端子609。
運動資訊解碼部606，係由多工分離部601所供給之運動資訊的編碼列，將預測模式、以及將符合預測模式的預測種別、運動向量、及參照影像指定資訊予以特定的資訊，解碼成為運動資訊。根據已解碼之運動資訊、和運動資訊記憶體607所供給之候補區塊群的運動資訊，將運動補償預測中所用之預測種別、運動向量及參照影像指定資訊予以再生，供給至運動補償預測部608。又，運動資訊解碼部606係將已再生之運動資訊，供給至運動資訊記憶體607。運動資訊解碼部606之詳細構成，將於後述。
運動資訊記憶體607，係具有與圖1之動態影像編碼裝置中的運動資訊記憶體111相同之機能，將運動資訊解碼部606所供給之已再生之運動資訊，以最小預測區塊尺寸單位為基準而記憶所定影像份。又，運動資訊記憶體 607，係將空間候補區塊群與時間候補區塊群的運動資訊，當作候補區塊群的運動資訊而供給至運動資訊解碼部606。
運動補償預測部608，係具有與圖1之動態影像編碼裝置中的運動補償預測部108相同之機能，基於運動資訊解碼部606所供給之運動資訊，將解碼影像記憶體605內的參照影像指定資訊所示的參照影像，從與預測區塊的影像訊號同一位置起移動了一運動向量值所示之量的位置的影像訊號加以取得，以生成預測訊號。若運動補償預測之預測種別是雙預測，則將各預測種別之預測訊號予以平均而成者加以生成來作為預測訊號，將預測訊號供給至加算部604。
輸出端子609，係將解碼影像記憶體605所供給之解碼影像訊號，輸出至顯示器等之顯示媒體，藉此，解碼影像訊號係被再生。
圖6所示的動態影像解碼裝置之構成也是，和圖1所示的動態影像編碼裝置之構成同樣地，亦可藉由具備CPU、畫格記憶體、硬碟等的資訊處理裝置等之硬體來實現。
圖7係本發明的實施形態1所述之動態影像解碼裝置中的解碼處理之動作流程的流程圖。多工分離部601，係將輸入端子600所供給之編碼位元串流，分離成預測誤差資訊的編碼列、和運動資訊的編碼列(S700)。已被分離之運動資訊的編碼列係被供給至運動資訊解碼部606，使 用運動資訊記憶體607所供給之候補區塊群的運動資訊，將解碼對象區塊的運動資訊予以解碼(S701)。步驟S701之處理細節，將於後述。
已被分離的預測誤差資訊的編碼列，係被供給至預測差分資訊解碼部602，被解碼成已被量化之預測誤差訊號，在逆量化‧逆轉換部603中實施逆量化或逆正交轉換等之處理，以生成解碼預測誤差訊號(S702)。
由運動資訊解碼部606，解碼對象區塊的運動資訊係被供給至運動補償預測部608，運動補償預測部608係依照運動資訊來進行運動補償預測而算出預測訊號(S703)。加算部604，係將從逆量化‧逆轉換部603所供給之解碼預測誤差訊號、和從運動補償預測部608所供給之預測訊號，進行加算，生成解碼影像訊號(S704)。
加算部604所供給之解碼影像訊號，係被儲存在解碼影像記憶體605中(S705)，並且運動資訊解碼部606所供給之解碼對象區塊的運動資訊，會被儲存在運動資訊記憶體607(S706)。藉此，預測區塊單位的解碼處理就結束。
[實施形態1的詳細機能說明]
本發明的實施形態1所述之動態影像編碼裝置之預測模式判定部109之動作，圖5的流程圖中的步驟S502之處理，以及本發明的實施形態1所述之動態影像解碼裝置中的運動資訊解碼部606之動作，圖7的流程圖中的步驟 S701之處理的詳細動作，說明如下。
[實施形態1中的運動補償預測模式之定義]
圖8(a)、(b)係將本發明的實施形態1中的運動補償預測中所使用之運動資訊予以編碼所需的2個預測模式的說明圖。第一預測模式，係使用預測對象區塊與該當預測對象區塊所相鄰之已編碼區塊的時間方向或空間方向之運動的連續性，該當預測對象區塊係不將自身的運動資訊直接予以編碼，而是將空間及時間上相鄰之區塊的運動資訊使用於編碼的手法，稱作結合預測模式(合併模式)。
第一預測模式，係使用預測對象區塊與該當預測對象區塊所相鄰之已編碼區塊的時間方向或空間方向之運動的連續性，該當預測對象區塊係不將自身的運動資訊直接予以編碼，而是將空間及時間上相鄰之區塊的運動資訊使用於編碼的手法，稱作結合預測模式(合併模式)。
此處，所謂空間性相鄰之區塊，係指隸屬於與預測對象區塊相同影像的已編碼區塊之中，相鄰於預測對象區塊的相鄰。此處，所謂時間性相鄰之區塊，係指隸屬於與預測對象區塊不同之已編碼之影像的區塊之中，與預測對象區塊位於同一空間位置及其周邊的區塊。
結合預測模式的情況下，係定義了可根據複數相鄰區塊候補而做選擇性結合的運動資訊，運動資訊係將所使用之相鄰區塊加以指定之資訊(索引)予以編碼，藉此將根 據指定資訊所取得之運動資訊，直接用於運動補償預測。再者，在結合預測模式中，還定義有不會將預測差分資訊予以編碼傳輸，而是將已被結合預測模式所預測之預測訊號視為解碼圖像的Skip模式，僅以結合後之運動資訊的少量資訊，就能再生出解碼影像，具有如此構成。在Skip模式下所傳輸的運動資訊，係和結合預測模式同樣地是將相鄰區塊予以定義的指定資訊。
第二預測模式，係將運動資訊之構成要素個別地全部編碼，將相對於預測區塊而預測誤差較少的運動資訊予以傳輸的手法，稱作運動偵測預測模式。運動偵測預測模式，係和先前的運動補償預測的運動資訊的編碼同樣地，用來特定參照影像的資訊(參照影像索引)、和用來特定運動向量的資訊，是被個別地編碼。
在運動偵測預測模式下，係以預測模式來指示要使用單預測與雙預測之哪一者，若為單預測時則將對1個參照影像的參照影像加以特定之資訊、和運動向量與預測向量之差分向量，予以編碼。若為雙預測時則將對2個參照影像的參照影像加以特定之資訊、和運動向量，分別予以個別地編碼。對運動向量的預測向量，係和AVC同樣地是從相鄰區塊之運動資訊所生成，但和結合預測模式同樣地，可根據複數相鄰區塊候補而選擇要使用於預測向量的運動向量，運動向量係將使用於預測向量的相鄰區塊加以指定之資訊(索引)和差分向量這2者加以編碼，藉此而被傳輸。
[實施形態1中的動態影像編碼裝置中的預測模式判定部的詳細動作說明]
圖9係實施形態1的動態影像編碼裝置中的預測模式判定部109的詳細構成的圖示。預測模式判定部109，係具有決定最佳運動補償預測模式的機能。
預測模式判定部109係含有：運動補償預測生成部900、預測誤差算出部901、預測向量算出部902、差分向量算出部903、運動資訊編碼量算出部904、預測模式評價部905、結合運動資訊算出部906、及結合運動補償預測生成部907。
對圖1中的預測模式判定部109，運動向量偵測部107所輸入之運動向量值，係被供給至運動補償預測生成部900，運動資訊記憶體111所輸入之運動資訊，係被供給至預測向量算出部902、及結合運動資訊算出部906。
又，對運動補償預測部108，從運動補償預測生成部900、及結合運動補償預測生成部907，會輸出運動補償預測時所使用的參照影像指定資訊與運動向量，由運動補償預測部108，已被生成之運動補償預測影像係被供給至預測誤差算出部901。預測誤差算出部901係還會由輸入端子100供給著，作為編碼對象的預測區塊的影像訊號。
又，從預測模式評價部905，對運動資訊編碼部110供給著要進行編碼的運動資訊與已確定之預測模式資訊，向運動資訊記憶體111供給運動資訊，將運動補償預測訊 號供給至減算部101及加算部105。
運動補償預測生成部900，係將針對預測時所能使用之各參照影像所算出的運動向量值予以接收，將參照影像指定資訊供給至預測向量算出部902，將參照影像指定資訊與運動向量予以輸出。
預測誤差算出部901，係根據所被輸入的運動補償預測影像與處理對象之預測區塊影像，算出預測誤差評價值。作為用來算出誤差評價值的演算，係和運動向量偵測時的誤差評價值同樣地，可使用每一像素的差分絕對值之總和SAD、或每一像素的平方誤差值之總和SSE等。甚至，還考慮在進行預測殘差之編碼之際所施行的、進行正交轉換、量化而在解碼影像中所產生的失真成分的量，藉此可算出更正確的誤差評價值。此種情況下，藉由在預測誤差算出部901內具有圖1的減算部101、正交轉換‧量化部102、逆量化‧逆轉換部104、加算部105之機能，就可加以實現。
預測誤差算出部901，係將各預測模式下所算出的預測誤差評價值、和運動補償預測訊號，供給至預測模式評價部905。
預測向量算出部902，係被從運動補償預測生成部900供給著參照影像指定資訊，根據從運動資訊記憶體111所供給的相鄰區塊之運動資訊中的候補區塊群，輸入針對已被指定之參照影像的運動向量值，將複數預測向量連同預測向量候補清單一併加以生成，向差分向量算出部 903，連同參照影像指定資訊一併加以供給。預測向量算出部902，係作成預測向量之候補，當作預測向量候補而加以登錄。
差分向量算出部903，係對預測向量算出部902所供給的預測向量候補之每一者，計算與從運動補償預測生成部900所供給之運動向量值的差分，算出差分向量值。在將已被算出之差分向量值與對預測向量候補的指定資訊亦即預測向量索引予以編碼之際，編碼量會是最少。差分向量算出部903，係將對於資訊量最少的預測向量的預測向量索引與差分向量值，連同參照影像指定資訊，一起供給至運動資訊編碼量算出部904。
運動資訊編碼量算出部904，係根據由差分向量算出部903所供給之差分向量值、參照影像指定資訊、預測向量索引、及預測模式，而算出各預測模式下的運動資訊所需之編碼量。又，運動資訊編碼量算出部904，係從結合運動補償預測生成部907，收取在結合預測模式下有必要傳輸的結合運動資訊索引和用來表示預測模式的資訊，算出結合預測模式下的運動資訊所需之編碼量。
運動資訊編碼量算出部904，係將各預測模式下所算出之運動資訊及運動資訊所需編碼量，供給至預測模式評價部905。
從預測模式評價部905，係使用預測誤差算出部901所供給之各預測模式的預測誤差評價值、和從運動資訊編碼量算出部904所供給之各預測模式的運動資訊編碼量， 算出各預測模式的綜合運動補償預測誤差評價值，選擇最少之評價值的預測模式，將已選擇之預測模式與對已選擇之預測模式的運動資訊，輸出至運動資訊編碼部110、運動資訊記憶體111。又，預測模式評價部905係同樣地，對預測誤差算出部901所供給之運動補償預測訊號，將已選擇之預測模式下的預測訊號予以選擇，然後輸出至減算部101及加算部105。
結合運動資訊算出部906，係使用運動資訊記憶體111所供給的相鄰區塊之運動資訊中的候補區塊群，由表示單預測還是雙預測的預測種別、參照影像指定資訊、運動向量值構成運動資訊，將複數運動資訊連同結合運動資訊候補清單一併加以生成，供給至結合運動補償預測生成部907。
圖10係圖示結合運動資訊算出部906之構成。結合運動資訊算出部906係含有：空間結合運動資訊候補清單生成部1000、結合運動資訊候補清單刪除部1001、時間結合運動資訊候補清單生成部1002、第1結合運動資訊候補清單追加部1003及第2結合運動資訊候補清單追加部1004。結合運動資訊算出部906，係根據空間性相鄰之候補區塊群而以所定順序來作成運動資訊之候補，從其中刪除了帶有相同運動資訊的候補之後，追加根據時間性相鄰之候補區塊群所作成之運動資訊之候補，藉此僅將有效之運動資訊，登錄成為結合運動資訊候補。將該時間結合運動資訊候補清單生成部配置在結合運動資訊候補清單刪 除部後段這點，是本實施形態的特徵性構成，將時間結合運動資訊候補排除在刪除相同運動資訊之處理對象之外，藉此就可不降低編碼效率就能削減演算量。關於結合運動資訊算出部906的詳細動作，將於後述。
回到圖9，結合運動補償預測生成部907，係藉由結合運動資訊算出部906所供給之結合運動資訊候補清單，對於已被登錄之結合運動資訊候補的每一者，在運動補償預測部108中根據運動資訊，隨應於預測種別而指定1個參照影像(單預測)或2個參照影像(雙預測)之參照影像指定資訊與運動向量值，生成運動補償預測影像，並且將各個結合運動資訊索引，供給至運動資訊編碼量算出部904。
在圖9的構成中，各個結合運動資訊索引的預測模式評價，係在預測模式評價部905中實施，但亦可採取以下構成：預測誤差評價值及運動資訊編碼量是從預測誤差算出部901及運動資訊編碼量算出部904收取，在結合運動補償預測生成部907內，確定了最佳之結合運動補償預測的結合運動索引後，進行包含其他預測模式的最佳預測模式之評價。
圖11係圖5的步驟S502的運動補償預測模式/預測訊號生成處理的詳細動作的說明用流程圖。此動作係圖示了圖9的預測模式判定部109中的詳細動作。
首先，進行結合運動資訊候補清單生成(S1100)，生成結合預測模式評價值(S1101)。接著，生成預測模 式評價值(S1102)，藉由和已生成之評價值做比較，以選擇最佳的預測模式(S1103)。可是，步驟S1101及S1102的評價值生成順序係不限定於此。
依照所被選擇之預測模式而輸出預測訊號(S1104)，依照所被選擇之預測模式而輸出運動資訊(S1105)，藉此就結束預測區塊單位的運動補償預測模式/預測訊號生成處理。關於步驟S1100、S1101、及S1102的詳細動作，將於後述。
圖12係圖11的步驟S1100的結合運動資訊候補清單生成的詳細動作的說明用流程圖。此動作係圖示了圖9的結合運動資訊算出部906中之構成的詳細動作。
圖10的空間結合運動資訊候補清單生成部1000，係根據運動資訊記憶體111所供給之空間候補區塊群的領域外的候補區塊、或除了屬於畫面內模式之候補區塊以外的候補區塊，而生成空間結合運動資訊候補清單(S1200)。空間結合運動資訊候補清單生成的詳細動作，將於後述。
接著，結合運動資訊候補清單刪除部1001中，從已被生成之空間結合運動資訊候補清單，將帶有相同運動資訊的結合運動資訊候補予以刪除而更新運動資訊候補清單(S1201)。結合運動資訊候補刪除之詳細動作，將於後述。
時間結合運動資訊候補清單生成部1002係接著根據運動資訊記憶體111所供給之時間候補區塊群的領域外的 候補區塊、或除了屬於畫面內模式之候補區塊以外的候補區塊，生成時間結合運動資訊候補清單(S1202)，與時間結合運動資訊候補清單做結合而成為結合運動資訊候補清單。時間結合運動資訊候補清單生成的詳細動作，將於後述。
接著，第1結合運動資訊候補清單追加部1003係根據時間結合運動資訊候補清單生成部1002所生成的已被登錄在結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補，來生成0個至4個第1補充結合運動資訊候補然後追加至結合運動資訊候補清單(S1203)，將該當結合運動資訊候補清單，供給至第2結合運動資訊候補清單追加部1004。第1結合運動資訊候補清單追加的詳細動作，將於後述。
接著，第2結合運動資訊候補清單追加部1004，係生成不依存於第1結合運動資訊候補清單追加部1003所供給之結合運動資訊候補清單的0個至2個第2補充結合運動資訊候補，追加至第1結合運動資訊候補清單追加部1003所供給之結合運動資訊候補清單(S1204)，結束處理。第2結合運動資訊候補清單追加的詳細動作，將於後述。
藉由運動資訊記憶體111，被供給至結合運動資訊算出部906的運動資訊的候補區塊群中，係含有空間候補區塊群和時間候補區塊群。首先說明空間結合運動資訊候補清單生成。
圖13係空間結合運動資訊候補清單生成時所使用的空間候補區塊群的圖示。空間候補區塊群，係表示編碼對象影像之預測對象區塊所相鄰的同一影像之區塊。區塊群，其管理是以最小預測區塊尺寸單位來進行，候補區塊的位置，係以最小預測區塊尺寸之單位來管理，但若相鄰區塊之預測區塊尺寸是大於最小預測區塊尺寸時，則對預測區塊尺寸內的所有候補區塊會儲存相同的運動資訊。在實施形態1中，係在相鄰的區塊群之內，將如圖13所示的區塊A0、區塊A1、區塊B0、區塊B1、區塊B2的5區塊，視為空間候補區塊群。
圖14係空間結合運動資訊候補清單生成之詳細動作的說明用流程圖。空間候補區塊群中所含的5個候補區塊當中，針對區塊A0、區塊A1、區塊B0、區塊B1、區塊B2，以區塊A1、區塊B1、區塊B0、區塊A0之順序，重複進行以下處理(S1400~S1403)。
首先檢查候補區塊的有效性(S1401)。若候補區塊既非領域外也非畫面內模式，則候補區塊係為有效。若候補區塊是有效(S1401：YES)，則將候補區塊之運動資訊，追加至空間結合運動資訊候補清單(S1402)。
接續於步驟S1400至步驟S1403的重複處理，若已被追加至空間結合運動資訊候補清單的候補數未滿4(S1404：YES)，則檢查候補區塊B2的有效性(S1405)。若區塊B2非領域外也非畫面內模式(S1405：YES)，則將區塊B2之運動資訊追加至空間結 合運動資訊候補清單中(S1406)。
此處係假設空間結合運動資訊候補清單中是含有4筆以下的候補區塊之運動資訊，但空間候補區塊群係只要是相鄰於處理對象之預測區塊的至少1個以上的已處理之區塊，且會隨著候補區塊之有效性而改變空間結合運動資訊候補清單之數目即可，並非限定於此。
圖15係結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。藉由空間結合運動資訊候補清單作成處理，若令所生成之結合運動資訊候補的最大數為MaxSpatialCand，則對從i=MaxSpatialCand-1至i>0為止的結合運動資訊候補(候補(i))，重複進行以下之處理(S1500~S1506)。
若候補(i)存在(S1501的YES)，則對ii=i-1至ii>=0為止的結合運動資訊候補(候補(ii))，重複進行以下之處理(S1502~S1505)，若候補(i)不存在(S1501的NO)則略過步驟S1502至S1505的針對候補(ii)的重複處理。
首先，檢查候補(i)的運動資訊(運動資訊(i))和候補(ii)的運動資訊(運動資訊(ii))是否為相同(S1503)，若為相同(S1503的YES)，則將候補(i)從結合運動資訊候補清單中刪除(S1504)，結束針對候補(ii)的重複處理。
若運動資訊(i)與運動資訊(ii)並非相同(S1503的NO)，則從ii減去1，重複針對候補(ii)的處理(S1502~S1505)。
接續於步驟S1500至步驟S1505的重複處理，從i減去1，重複針對候補(i)的處理(S1500~S1506)。
圖16係圖示結合運動資訊候補為4個時的清單中的候補的比較關係。亦即，針對不含時間結合運動資訊候補的4個空間結合運動資訊候補，進行循環比較以判定同一性，刪除重複的候補。
此處，結合預測模式係使用時間方向或空間方向的運動的連續性，預測對象區塊係不將自身的運動資訊直接予以編碼，而是將空間及時間上相鄰之區塊的運動資訊使用於編碼的手法，但相對於空間結合運動資訊候補是基於空間方向之連續性的方法，時間結合運動資訊候補係以基於時間方向之連續性的後述之方法所生成，它們的性質係為不同。因此時間結合運動資訊候補與空間結合運動資訊候補中含有同一運動資訊是很少見的，即使將時間結合運動資訊候補排除在用來刪除同一運動資訊所需的結合運動資訊候補刪除處理的對象之外，最終獲得之結合運動資訊候補清單中含有同一運動資訊仍是很少見的。
又，如後述，時間結合運動資訊候補區塊係以大於最小預測區塊的尺寸亦即最小空間預測區塊單位而被管理，因此當時間性相鄰之預測區塊的大小是小於最小空間預測區塊時，則從原本位置錯開之位置的運動資訊會被使用，其結果為，經常造成運動資訊中含有誤差。因此，會有很多與空間結合運動資訊候補之運動資訊不同的運動資訊，即使排除在用來刪除相同運動資訊所需的結合運動資訊候 補刪除處理的對象之外，影響仍很少。
圖17係空間結合運動資訊候補之最大數為4之情況下的結合運動資訊候補刪除時的候補之比較內容之一例。圖17(a)係僅將空間結合運動資訊候補視為結合運動資訊候補刪除處理之對象時的比較內容，圖17(b)係將空間結合運動資訊候補與時間結合運動資訊視為處理對象時的比較內容。藉由僅將空間結合運動資訊候補視為結合運動資訊候補刪除處理之對象，可使運動資訊比較次數，從10次減少為6次。
如此，藉由不把時間結合運動資訊候補當作結合運動資訊候補刪除處理之對象，就可適切地刪除相同的運動資訊，同時將運動資訊的比較次數，從10次削減到6次。
接著說明時間結合運動資訊候補清單生成。圖18係時間結合運動資訊候補清單生成時所使用的時間方向周邊預測區塊之定義的說明圖。時間候補區塊群係表示，與預測對象區塊所屬影像不同之已解碼之影像ColPic中所屬的區塊之中，位於與預測對象區塊相同位置及其周邊的區塊。區塊群，其管理是以最小空間預測區塊尺寸單位來進行，候補區塊的位置，係以最小空間預測區塊尺寸之單位來管理。於本發明的實施形態1中，最小空間預測區塊尺寸係為，將最小預測區塊尺寸往垂直方向、水平方向分別放大2倍之大小。若時間性相鄰之區塊的預測區塊的尺寸是大於最小空間預測區塊尺寸時，則預測區塊尺寸內的所有候補區塊中會儲存相同的運動資訊。另一方面，若預測 區塊的尺寸小於最小空間預測區塊尺寸時，則將時間方向周邊預測區塊的左上位置之預測區塊的運動之資訊，當作時間方向周邊預測區塊之資訊。圖18(b)圖示了預測區塊尺寸小於最小空間預測區塊尺寸時的時間方向周邊預測區塊的運動資訊。
圖18(a)中的A1~A4、B1~B4、C、D、E、F1~F4、G1~G4、H、I1~I16之位置的區塊，係為時間上相鄰的區塊群。在實施形態1中，係在這些時間上相鄰的區塊群之內，令時間候補區塊群為區塊H和區塊I6這2個區塊。
圖19係時間結合運動資訊候補清單生成之詳細動作的說明用流程圖。針對時間候補區塊群裡所含的2個候補區塊亦即區塊H和區塊I6(S1800、S1805)，係以區塊H、區塊I6之順序，檢查候補區塊的有效性(S1801)。若候補區塊為有效(S1801：YES)，則會進行步驟S1802~步驟S1804之處理，已被生成之運動資訊會被登錄至時間結合運動資訊候補清單中，結束處理。當候補區塊是表示畫面領域外之位置時、或候補區塊是畫面內預測區塊時(S1801：NO)，候補區塊並非有效，進行下個候補區塊的有效/無效判定。
若候補區塊為有效(S1801：YES)，則根據候補區塊之運動資訊來確定要登錄至結合運動資訊候補的參照影像選擇候補(S1802)。在實施形態1中係將L0預測之參照影像，設成L0預測之參照影像當中距離處理對象影像 最近的參照影像，將L1預測之參照影像，設成L1預測之參照影像當中距離處理對象影像最近的參照影像。
此處的參照影像選擇候補的確定手法，係只要能決定L0預測之參照影像與L1預測之參照影像即可，並非限定於此。編碼處理與解碼處理以同一手法來確定參照影像，藉此可確定編碼時所意圖之參照影像。作為其他確定手法，係可使用例如將L0預測之參照影像及L1預測之參照影像的參照影像索引薇0的參照影像加以選擇的手法，或將空間相鄰區塊所使用的L0方向之參照影像及L1方向之參照影像，且被使用最多的參照影像，選擇來作為預測對象區塊中之參照影像的手法，或在編碼串流中指定各預測種別之參照影像的手法。
接著，根據候補區塊之運動資訊來確定要登錄至結合運動資訊候補的運動向量值(S1803)。實施形態1中的時間結合運動資訊，係根據候補區塊之運動資訊且為有效之預測種別的運動向量值，算出雙預測的運動資訊。候補區塊的預測種別為L0預測或L1預測的單預測時，係選擇被使用於預測之預測種別(L0預測或L1預測)的運動資訊，將該參照影像指定資訊與運動向量值，當作雙預測運動資訊生成的基準值。
候補區塊的預測方向為雙預測時，係將L0預測或L1預測之其中一方的運動資訊，選擇來作為基準值。基準值的選擇方法，係可舉例如，選擇與ColPic相同預測種別上存在的運動資訊，在候補區塊的L0預測、L1預測之各 個參照影像中選擇與ColPic之影像間距離較近者，或是將候補區塊的L0預測、L1預測之各個運動向量與編碼處理對象影像交叉者加以選擇等等。
若雙預測運動資訊生成基準的運動向量值已確定，則會算出要登錄至結合運動資訊候補的運動向量值。
圖20係相對於對時間結合運動資訊的基準運動向量值ColMv，對L0預測、L1預測而登錄之運動向量值mvL0t、mvL1t的算出手法的說明圖。
將對基準運動向量值ColMv之ColPic與作為候補區塊之基準的運動向量之對象的參照影像之間的影像間距離，令作ColDist。將L0預測、L1預測之各參照影像與處理對象影像之間的影像間距離，令作CurrL0Dist、CurrL1Dist。將ColMv以ColDist與CurrL0Dist、CurrL1Dist之距離比率進行了比例縮放而成的運動向量，分別視為要進行登錄的運動向量。具體而言，進行登錄的運動向量值mvL0t、mvL1t，係以下記式1、2予以算出。
mvL0t=mvCol×CurrL0Dist/ColDist‧‧‧(式1)
mvL1t=mvCol×CurrL1Dist/ColDist‧‧‧(式2)
回到圖19，將如此所生成的雙預測之參照影像選擇資訊(索引)和運動向量值，追加至結合運動資訊候補(S1804)，時間結合運動資訊候補清單作成處理係結束。
接著說明第1結合運動資訊候補清單追加部1003的詳細動作。圖21係第1結合運動資訊候補清單追加部 1003之動作的說明用流程圖。首先，根據時間結合運動資訊候補清單生成部1002所供給之結合運動資訊候補清單中所被登錄的結合運動資訊候補之數目(NumCandList)與結合運動資訊候補最大數(MaxNumMergeCand)，將生成第1追加結合運動資訊候補的最大數MaxNumGenCand，由式3予以算出(S2000)。
MaxNumGenCand=MaxNumMergeCand-NumCandList；(NumCandList>1) MaxNumGenCand=0；(NumCandList<=1) (式3)
接著，檢查MaxNumGenCand是否大於0(S2001)。若MaxNumGenCand並非大於0(S2001的NO)，則結束處理。若MaxNumGenCand大於0(S2001的YES)，則進行以下處理。首先，決定組合檢查次數loopTimes。loopTimes係設定成NumCandList×NumCandList。但是，loopTimes超過8時則loopTimes係限制成8(S2002)。此處，loopTimes係為0至7的整數。重複進行以下的處理loopTimes次(S2002至S2009)。
決定結合運動資訊候補M與結合運動資訊候補N之組合(S2003)。此處，說明組合檢查次數和結合運動資訊候補M與結合運動資訊候補N之關係。
圖22係用來說明組合檢查次數和結合運動資訊候補M與結合運動資訊候補N之關係的圖。如圖22所示，M與N係不同值，M與N的合計值是被設定成由小而大之順序。
檢查是否為結合運動資訊候補M的L0預測為有效且 結合運動資訊候補N的L1預測為有效(S2004)。若結合運動資訊候補M的L0預測為有效且結合運動資訊候補N的L1預測為有效(S2004的YES)，則檢查結合運動資訊候補M的L0預測之參照影像和運動向量，是否和結合運動資訊候補N的L1預測之參照影像和運動向量不同(S2005)。若並非結合運動資訊候補M的L0預測為有效且結合運動資訊候補N的L1預測為有效(S2004的NO)，則處理下個組合。若結合運動資訊候補M的L0預測之參照影像與結合運動資訊候補N的L1預測之參照影像不同(S2005的YES)，則將結合運動資訊候補M的L0預測之運動向量與參照影像與結合運動資訊候補N的L1預測之運動向量與參照影像進行組合，生成雙結合運動資訊候補(S2006)。此處，作為第1追加結合運動資訊候補，將某結合運動資訊候補的L0預測與和其不同之結合運動資訊候補的L1預測之運動資訊加以組合而生成雙結合運動資訊。若結合運動資訊候補M的L0預測之參照影像與結合運動資訊候補N的L1預測之參照影像相同(S2005的NO)，則處理下個組合。接續於步驟S2006，將雙結合運動資訊候補追加至結合運動資訊候補清單(S2007)。接續於步驟S2007之後，檢查已生成之雙結合運動資訊的數目是否為MaxNumGenCand(S2008)。若已被生成之雙結合運動資訊的數目是MaxNumGenCand(S2008的YES)，則結束處理。若已被生成之雙結合運動資訊的數目不是MaxNumGenCand(S2008的NO)，則 處理下個組合。
此處，雖然是將第1追加結合運動資訊候補設計成，將已被登錄至結合運動資訊候補清單中的某一結合運動資訊候補的L0預測之運動向量與參照影像，與另一結合運動資訊候補的L1預測之運動向量與參照影像進行組合，成為運動補償預測之預測種別為雙預測的雙結合運動資訊候補，但並非限定於此。例如，亦可為對已被登錄至結合運動資訊候補清單中的某一結合運動資訊候補的L0預測之運動向量與L1預測之運動向量加上+1等偏置值而成的運動補償預測之預測種別為雙預測的結合運動資訊候補、對已被登錄至結合運動資訊候補清單中的某一結合運動資訊候補的L0預測之運動向量或L1預測之運動向量加上+1等偏置值而成的運動補償預測之預測種別為單預測的結合運動資訊候補，亦可將它們做任意組合。
此處，第1追加結合運動資訊候補，係當已被登錄在結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補的運動資訊和處理對象的運動資訊候補之運動有微妙的偏差時，將已被登錄在結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補的運動資訊予以修正而生成有效的結合運動資訊候補，藉此就可提高編碼效率。
接著說明第2結合運動資訊候補清單追加部1004的詳細動作。圖23係第2結合運動資訊候補清單追加部1004之動作的說明用流程圖。首先，根據第1結合運動資訊候補清單追加部1003所供給之結合運動資訊候補清 單中所被登錄的結合運動資訊候補之數目(NumCandList)與結合運動資訊候補最大數(MaxNumMergeCand)，將生成第1追加結合運動資訊候補的最大數MaxNumGenCand，由式4予以算出(S2200)。
MaxNumGenCand=MaxNumMergeCand-NumCandList； (式4)
接著，將以下的處理，針對i重複進行MaxNumGenCand次(S2201至S2205)。此處，i係為0至MaxNumGenCand-1的整數。生成L0預測之運動向量為(0,0)、參照索引為i，且L1預測之運動向量為(0,0)、參照索引為i的預測種別為雙預測的第2追加結合運動資訊候補(S2202)。將第2追加結合運動資訊候補追加至結合運動資訊候補清單(S2203)。處理下個i(S2204)。
此處，將第2追加結合運動資訊候補設成，L0預測之運動向量為(0,0)、參照索引為i，且L1預測之運動向量為(0,0)、參照索引為i的預測種別為雙預測的結合運動資訊候補。這是因為，在一般的動態影像中，L0預測之運動向量與L1預測之運動向量為(0,0)的結合運動資訊候補的發生頻率在統計上較高的緣故。不依存於已被登錄在結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補的運動資訊，只要是統計上利用頻率較高的結合運動資訊候補即可，並非限定於此。例如，L0預測或L1預測之運動向量係亦可分別是(0,0)以外的向量值，亦可設定成 L0預測與L1預測的參照索引不同。又，亦可將第2追加結合運動資訊候補，當成已編碼之影像或已編碼之影像之一部分的發生頻率較高的運動資訊，編碼在編碼串流中加以傳輸而設定。此外，此處雖然說明B圖像(B切片)，但若為P圖像(P切片)的情況，係以L0預測之運動向量為(0,0)，生成預測種別為L0預測的第2追加結合運動資訊候補。
此處，藉由設定不依存於被當成第2追加結合運動資訊候補而登錄在結合運動資訊候補清單中之結合運動資訊候補的結合運動資訊候補，當已被登錄在結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補為0個時，就可利用結合預測模式，可提升編碼效率。又，當已被登錄在結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補的運動資訊和處理對象的運動資訊候補之運動有所不同的情況下，藉由生成新的結合運動資訊候補來擴展選項的幅度，就可提升編碼效率。
圖24係圖11的步驟S1101中的結合預測模式評價值生成處理之詳細動作的說明用流程圖。此動作係圖示了，使用圖9的結合運動補償預測生成部908之構成的詳細動作。
首先將預測誤差評價值設定成最大值，將預測誤差為最小的結合運動資訊索引予以初期化(例如-1等之清單外的值)(S2300)。藉由結合運動資訊候補清單生成處理，將已被生成之結合運動資訊候補清單的數目令作 num_of_index，則對i=0至num_of_index-1為止的結合運動資訊候補，重複進行以下之處理(S2301至S2309)。
首先，由結合運動資訊候補清單，取得被儲存在索引i的運動資訊(S2302)。接著算出運動資訊編碼量(S2303)。於結合預測模式中，由於只有結合運動資訊索引被編碼，因此只有結合運動資訊索引會成為運動資訊編碼量。
作為結合運動資訊索引的編碼列，在實施形態1中係使用Truncated Unary編碼列。圖25係結合運動資訊候補數為5時的Truncated Unary編碼列的圖示。使用Truncated Unary編碼列將結合運動資訊索引之值予以編碼時，係結合運動資訊索引越小，被指派給結合運動資訊索引的編碼位元會越小。例如，當結合運動資訊候補數為5個時，若結合運動資訊索引為1則以‘10’之2位元來表現，但若結合運動資訊索引為3則以‘1110’之4位元來表現。此外，此處如上記，雖然是在結合運動資訊索引的編碼時利用Truncated Unary編碼列，但亦可使用其他編碼列生成手法，並非限定於此。
接著，若運動資訊的預測種別是單預測(S2304：YES)，則將對1個參照影像的參照影像指定資訊與運動向量，在圖1中的運動補償預測部108中做設定，生成運動補償單預測區塊(S2305)。若運動資訊並非單預測(S2304：NO)，則將對2個參照影像的參照影像指定資 訊與運動向量，在運動補償預測部108中做設定，生成運動補償雙預測區塊(S2306)。
接著，根據運動補償預測區塊與預測對象區塊的預測誤差和運動資訊編碼量，算出預測誤差評價值(S2307)，若預測誤差評價值為最小值則將評價值予以更新，並且更新預測誤差最小索引(S2308)。
針對所有結合運動資訊候補的預測誤差評價值被比較的結果，將已被選擇之預測誤差最小索引，當作結合預測模式中所使用之結合運動資訊索引，連同預測誤差最小值、運動補償預測區塊一起輸出(S2310)，結束結合預測模式評價值生成處理。
圖26係圖11的步驟S1102的預測模式評價值生成處理之詳細動作的說明用流程圖。
首先，判別預測模式是否為單預測(S2500)。若為單預測，則將處理對象的參照影像清單(LX)，設定至預測時所使用之參照影像清單(S2501)。若非單預測，則由於是雙預測，因此此時係將LX設成L0(S2502)。
接著，取得對LX預測的參照影像指定資訊(索引)與運動向量值(S2503)。接著，生成預測向量候補清單(S2504)，從預測向量之中選擇出最佳預測向量，生成差分向量(S2505)。最佳預測向量的選擇手法，係選擇使得預測向量與傳輸之運動向量的差分向量在實際編碼之際的編碼量最少者較為理想，但亦可藉由單純選擇差分向量之水平、垂直成分的絕對值之總和較小者等之手法，而 簡易地算出。
接著，再度判別預測模式是否為單預測(S2506)，若預測模式是單預測則前進至步驟S2509。若非單預測、亦即是雙預測，則判定處理對象的參照清單LX是否為L1(S2507)。若參照清單LX是L1，則前進至步驟S2509，若非L1亦即是L0，則將LX設成L1(S2508)，進行與步驟S2503至步驟S2506之處理相同的處理。
接著，算出運動資訊編碼量(S2509)。若為單預測模式的情況下，作為進行編碼的運動資訊，係為針對1個參照影像的參照影像指定資訊、差分向量值、及預測向量索引之3個要素，若為雙預測模式的情況下，則為針對L0與L1之2個參照影像的參照影像指定資訊、差分向量值、及預測向量索引之總計6個要素，各個已被編碼之編碼量的總量是被算出來作為運動資訊編碼量。作為本實施形態中的預測向量索引的編碼列生成手法，係假設和結合運動資訊索引之編碼列同樣地是使用Truncated Unary編碼列。
接著，將對參照影像的參照影像指定資訊與運動向量，在圖1中的運動補償預測部108中做設定，生成運動補償預測區塊(S2510)。
然後，根據運動補償預測區塊與預測對象區塊的預測誤差和運動資訊編碼量，算出預測誤差評價值(S2511)，將預測誤差評價值、和對參照影像之運動資訊、亦即參照影像指定資訊與差分向量值與預測向量索 引，連同運動補償預測區塊一起輸出(S2512)，結束預測模式評價值生成處理。
以上之處理，係為實施形態1中的動態影像編碼裝置中的預測模式判定部109的詳細動作。
[實施形態1中的動態影像解碼裝置中的運動資訊解碼部的詳細動作說明]
圖27係圖6所示之實施形態1的動態影像解碼裝置中的運動資訊解碼部606之詳細構成的圖示。運動資訊解碼部606係含有：運動資訊位元串流解碼部2600、預測向量算出部2601、向量加算部2602、運動補償預測解碼部2603、結合運動資訊算出部2604、及結合運動補償預測解碼部2605。
對圖6中的運動資訊解碼部606，多工分離部601所輸入之運動資訊位元串流，係被供給至運動資訊位元串流解碼部2600，運動資訊記憶體607所輸入之運動資訊，係被供給至預測向量算出部2601、及結合運動資訊算出部2604。
又，對運動補償預測部608，從運動補償預測解碼部2603、及結合運動補償預測解碼部2605，會輸出運動補償預測時所使用的參照影像指定資訊與運動向量，含有表示預測種別之資訊的已被解碼之運動資訊，係被儲存至運動資訊記憶體607。
運動資訊位元串流解碼部2600，係將多工分離部601 所輸入之運動資訊位元串流，依照編碼語法而逐一進行解碼，生成所被傳輸之預測模式、和相應於預測模式的運動資訊。在已生成之運動資訊之中，結合運動資訊索引係被供給至結合運動補償預測解碼部2605，參照影像指定資訊係被供給至預測向量算出部2601，預測向量索引係被供給至向量加算部2602，差分向量值係被供給至向量加算部2602。
預測向量算出部2601，係根據運動資訊記憶體607所供給之相鄰區塊之運動資訊、和運動資訊位元串流解碼部2600所供給之參照影像指定資訊，生成針對運動補償預測之對象之參照影像的預測向量候補清單，連同參照影像指定資訊一起供給至向量加算部2602。關於預測向量算出部2601之動作，係進行與動態影像編碼裝置中的圖9之預測向量算出部902相同之動作，生成與編碼時的預測向量候補清單相同的候補清單。
向量加算部2602，係根據預測向量算出部2601所供給之預測向量候補清單及參照影像指定資訊、和從運動資訊位元串流解碼部2600所供給之預測向量索引及差分向量，將預測向量索引所示之位置上所被登錄的預測向量值與差分向量值進行加算，再生出相對於運動補償預測對象之參照影像的運動向量值。已被再生之運動向量值，係連同參照影像指定資訊，一起被供給至運動補償預測解碼部2603。
運動補償預測解碼部2603，係被向量加算部2602供 給著針對參照影像的已被再生之運動向量值與參照影像指定資訊，將運動向量值與參照影像指定資訊，設定至運動補償預測部608，藉此以生成運動補償預測訊號。
結合運動資訊算出部2604，係根據從運動資訊記憶體607所供給之相鄰區塊之運動資訊，生成結合運動資訊候補清單，將結合運動資訊候補清單與清單內的構成要素亦即結合運動資訊候補的參照影像指定資訊與運動向量值，供給至結合運動補償預測解碼部2605。
關於結合運動資訊算出部2604之動作，係進行與動態影像編碼裝置中的圖9之結合運動資訊算出部906相同之動作，生成與編碼時的結合運動資訊候補清單相同的候補清單。
結合運動補償預測解碼部2605，係根據結合運動資訊算出部2604所供給之結合運動資訊候補清單與清單內的構成要素亦即結合運動資訊候補的參照影像指定資訊與運動向量值，和運動資訊位元串流解碼部2600所供給之結合運動資訊索引，將結合運動資訊索引所示之結合運動資訊候補清單中的參照影像指定資訊與運動向量值予以再生，設定至運動補償預測部608，藉此以生成運動補償預測訊號。
圖28係圖7的步驟S701的運動資訊解碼處理之詳細動作的說明用流程圖。藉由運動資訊位元串流解碼部2600與預測向量算出部2601、及結合運動資訊算出部2604，圖7的步驟S701之運動資訊解碼處理就會被進 行。
運動資訊解碼處理，係為根據以特定語法結構而被編碼成的編碼位元串流，來解碼運動資訊的處理。首先以編碼區塊的所定單位來解碼Skip旗標(S2700)。以後係為預測區塊單位之處理。
Skip旗標是表示Skip模式時(S2701：YES)，則進行結合預測運動資訊解碼(S2702)。關於步驟S2702的詳細處理，將於後述。
若非Skip模式(S2701：NO)，則將合併旗標予以解碼(S2703)。若合併旗標是表示1(S2704：YES)，則前進至步驟S2702的結合預測運動資訊解碼。
若合併旗標非1(S2704：NO)，則將運動預測旗標予以解碼(S2705)，進行預測運動資訊解碼(S2706)。關於步驟S2706的詳細動作，將於後述。
圖29係圖28的步驟S2702的結合預測運動資訊解碼處理之詳細動作的說明用流程圖。
首先對預測模式設定結合預測模式(S2800)，生成結合運動資訊候補清單(S2801)。步驟S2801之處理，係和動態影像編碼裝置中的圖11之步驟S1100的結合運動資訊候補清單生成處理相同之處理。
接著，將結合運動資訊索引予以解碼(S2802)，接著，由結合運動資訊候補清單，取得結合運動資訊索引所示之位置上所被儲存的運動資訊(S2803)。作為所取得之運動資訊，係為表示單預測/雙預測的預測種別、參照 影像指定資訊、運動向量值。
已被生成之運動資訊，係被當成結合預測模式的運動資訊而儲存(S2804)，被供給至結合運動補償預測解碼部2606。
圖30係圖28的步驟S2706的預測運動資訊解碼處理之詳細動作的說明用流程圖。
首先，判別預測種別是否為單預測預測(S2900)。若為單預測，則將處理對象的參照影像清單(LX)，設定至預測時所使用之參照影像清單(S2901)。若非單預測，則由於是雙預測，因此此時係將LX設成L0(S2902)。
接著，將參照影像指定資訊予以解碼(S2903)，將差分向量值予以解碼(S2904)。接著，生成預測向量候補清單(S2905)，若預測向量候補清單大於1(S2906：YES)，則將預測向量索引予以解碼(S2907)，若預測向量候補清單為1時(S2906：NO)，則對預測向量索引設定0(S2908)。
此處，在步驟S2905中，是進行與動態影像編碼裝置中的圖26之流程圖之步驟S2504相同的處理。
接著，由預測向量候補清單，取得預測向量索引所示之位置上所被儲存的運動向量值(S2909)。藉由將已解碼之差分向量值與運動向量值進行加算，而再生出運動向量(S2910)。
接著，再度判別預測種別是否為單預測(S2911)， 若預測種別是單預測則前進至步驟S2914。若非單預測、亦即是雙預測，則判定處理對象的參照清單LX是否為L1(S2912)。若參照清單LX是L1，則前進至步驟S2914，若非L1亦即是L0，則將LX設成L1(S2913)，進行與步驟S2903至步驟S2911之處理相同的處理。
接著，作為已被生成之運動資訊，在單預測時，係將對1個參照影像的參照影像指定資訊與運動向量值，在雙預測時，係將對2個參照影像的參照影像指定資訊與運動向量值，當成運動資訊而加以儲存(S2914)，並被供給至運動補償預測解碼部2603。
實施形態1中的動態影像編碼裝置及動態影像解碼裝置中，係在結合運動資訊算出部中，將時間結合運動資訊候補清單生成部配置在結合運動資訊候補清單刪除部的後段，僅將空間結合運動資訊候補視為結合運動資訊候補刪除處理之對象，藉此，就能以較少的演算量來從結合運動資訊候補清單中適切地刪除帶有相同運動資訊的結合運動資訊候補，其結果為，藉由對結合運動資訊候補清單追加新的結合運動資訊候補，可用於結合預測模式的運動資訊之種類就會增加，可提升編碼效率。
又，實施形態1中的動態影像編碼裝置及動態影像解碼裝置中，係在運動資訊候補清單刪除部中，減少了運動資訊的比較次數，因此也具有削減電路規模或處理時間之效果。
(實施形態2)
接著，說明本發明的第2實施形態。實施形態2，係相對於實施形態1，結合預測候補刪除之動作係有所不同。結合預測候補刪除動作以外之構成及處理係和實施形態1相同，因此此處係僅說明圖10的結合運動資訊候補清單刪除部1001中的結合運動資訊清單刪除處理與實施形態1之差異。
圖31係實施形態2中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。藉由空間結合運動資訊候補清單生成部1000中的空間結合運動資訊候補清單作成處理(S1200)，所被生成之結合運動資訊候補的最大數若令作maxSpatialCand，則對從i=maxSpatialCand-1至i>0為止的結合運動資訊候補(候補(i))，重複進行以下之處理(S3000~S3004)。
候補(i)係存在(S3001的YES)，檢查候補(i)的運動資訊(運動資訊(i))和候補(i-1)的運動資訊(運動資訊(i-1))是相同的情況(S3002的YES)，則將候補(i)從結合運動資訊候補清單中刪除(S3003)。
候補(i)係不存在(S3001的NO)，或即使存在而運動資訊(i)與運動資訊(i-1)並非相同(S3002的NO)，則重複處理(S3004)。
接著，候補(maxSpatialCand-1)係存在(S3005的YES)，候補(maxSpatialCand-1)的運動資訊(運動資訊(maxSpatialCand-1))和結合運動資訊候補清單的最 初之結合運動資訊候補(運動資訊(0))是相同的情況下(S3006的YES)，則刪除候補(maxSpatialCand-1)(S3007)，結束處理。
若候補(maxSpatialCand-1)係不存在(S3005的NO)，或即使存在而運動資訊(maxSpatialCand-1)與運動資訊(0)並非相同(S3006的NO)，則直接結束處理。
圖32係空間結合運動資訊候補之最大數為4之情況下的實施形態2中的結合運動資訊候補刪除時的候補之比較內容之一例。如圖32所示，當空間結合運動資訊候補之最大數為4的情況下，係僅進行4次比較。
圖33係圖示結合運動資訊候補為4個時的清單中的候補的比較關係。亦即，針對不含時間結合運動資訊候補的4個空間結合運動資訊候補，將結合運動資訊候補清單之排列順序中彼此相鄰的候補進行比較，且將最上位的候補與最下位的候補進行比較，判定同一性，刪除重複的候補。
圖34係空間結合運動資訊候補之最大數為4之情況下的結合運動資訊候補刪除處理時的周邊區塊之比較的說明圖。圖34(a)係圖示區塊A1、B1、B0、A0為可使用時的例子。當區塊A1、B1、B0、A0為可使用的情況下，前述的空間結合運動資訊候補清單作成處理所作成的結合運動資訊候補清單係變成{A1,B1,B0,A0}，因此結合運動資訊候補刪除時的運動資訊之比較，係在圖32(a) 的箭頭之關係下進行之。
同樣地，圖34(b)係區塊B1、B0、A0、B2為可使用時，圖34(c)係圖示區塊A1、B1、B0、B2為可使用時的結合運動資訊候補刪除時的運動資訊之比較的關係。
此處，由於運動資訊係在空間方向上連續性較強，因此在相鄰之區塊中，運動資訊會是相同的機率較高，另一方面，在未相鄰之區塊上，運動資訊會是相同的機率係較低。因此，於結合運動資訊候補刪除處理中，即使僅進行相鄰區塊間之比較，仍可適切地刪除相同的運動資訊。
又，為了僅比較相鄰之區塊的運動資訊，也可考慮在周邊候補區塊群當中互相比較預先訂定之區塊位置的運動資訊的方法，但此情況下必須要將結合運動資訊候補清單的各運動資訊候補的區塊位置都先予以記錄，牽涉到電路規模的增大或處理的複雜化。
於是，本發明的實施形態2中的結合運動資訊候補刪除中，係無關於結合運動資訊候補的區塊位置，以被追加至結合運動資訊候補清單之順序來進行比較，然後進行結合運動資訊候補清單的最後之候補與最初之候補的比較，藉此，如圖34所示，相鄰區塊間的運動資訊之比較就成為可能，可以較少的比較次數來適切地刪除相同之運動資訊。
(實施形態3)
接著，說明本發明的第3實施形態。實施形態3，係 相對於實施形態1，結合預測候補刪除之動作係有所不同。結合預測候補刪除動作以外之構成及處理係和實施形態1相同，因此此處係僅說明圖10的結合運動資訊候補清單刪除部1001中的結合運動資訊清單刪除處理與實施形態1之差異。
圖35係實施形態3中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。若令藉由空間結合運動資訊候補清單生成部1000中的空間結合運動資訊候補清單作成處理(S1200)而被生成之結合運動資訊候補之數目為numCand、結合運動資訊候補刪除之動作時的結合運動資訊候補比較之演算次數為numCompare，則從i=numCompare[numCand]-1起重複以下之處理直到i>=0(S3300~S3303)。
此處，比較演算次數numCompare[i]係隨應於numCand之值而如圖37(a)般地加以決定。又，隨應i之值而將比較候補索引cur[i]和參照候補索引ref[i]之值，如圖37(b)所示般地加以決定。
結合運動資訊候補清單的索引cur[i]的結合運動資訊候補(候補(cur[i]))的運動資訊(運動資訊(cur[i]))與候補(ref[i])的運動資訊(運動資訊(ref[i]))是相同的情況下(S3301的YES)，則將候補(cur[i])從結合運動資訊候補清單中刪除(S3302)。
若運動資訊(cur[i])與運動資訊(ref[i])並非相同(S3301的NO)，則重複處理(S3303)。
圖36係圖示結合運動資訊候補為4個時的清單中的候補的比較關係。亦即，針對不含時間結合運動資訊候補的4個空間結合運動資訊候補，將結合運動資訊候補清單之排列順序中最上位至第3個為止裡頭所含的候補，進行循環比較，然後再因應需要而將最上位的候補與最下位的候補進行比較，判定同一性，刪除重複的候補。
如圖37所示，在本發明的實施形態3中的結合預測候補刪除之動作中，運動資訊的比較次數係因為空間結合運動資訊候補清單生成部所生成之結合運動資訊候補清單的結合運動資訊候補之數目，而從0次變成4次，相較於比較所有運動資訊的情形，可大幅削減比較次數。
又，由於針對結合運動資訊候補清單的最初3個結合運動候補係進行所有組合之比較，因此即使藉由比較次數之刪除而無法刪除帶有相同運動資訊的結合運動資訊候補的情況下，相同之運動資訊係僅存在於結合運動資訊候補清單的後半。
如前述，結合運動資訊索引之編碼列係使用Truncated Unary編碼列，因此編碼列短小的索引值中若存在有冗長的運動資訊，則會導致編碼效率的降低，但若依據本發明的實施形態3中的結合運動資訊候補刪除之方法，則小索引值的結合運動資訊候補清單的相同之運動資訊係會確實地刪除，因此可降低處理負荷，同時提升運動資訊的編碼效率。
(實施形態4)
接著，說明本發明的第4實施形態。實施形態4，係相對於實施形態2，結合預測候補刪除之動作係有所不同。結合預測候補刪除動作以外之構成及處理係和實施形態2相同，因此此處係僅說明圖10的結合運動資訊候補清單刪除部1001中的結合運動資訊清單刪除處理與實施形態1之差異。
圖38係實施形態4中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。首先，若令藉由空間結合運動資訊候補清單生成部1000中的空間結合運動資訊候補清單作成處理(S1200)，而被生成之結合運動資訊候補之數目為numCand、結合運動資訊候補的最大數為maxSpatialCand時，若numCand>0(S3500的YES)，則將i=maxSpatialCand-1至i>=numCand為止的結合運動資訊候補(候補(i))之值，當作結合運動資訊候補清單的最後之結合運動資訊候補(候補(numCand-1))(S3501~S3503)。
若numCand為0以下(S3500的NO)，則不進行任何動作就結束處理。
接著，對從i=maxSpatialCand-1至i>0為止的結合運動資訊候補(候補(i))，重複進行以下之處理(S3504~S3507)。
檢查候補(i)的運動資訊(運動資訊(i))和候補(i-1)的運動資訊(運動資訊(i-1))是相同的情況 (S3505的YES)，則將候補(i)從結合運動資訊候補清單中刪除(S3506)。
若運動資訊(i)與運動資訊(i-1)並非相同(S3505的NO)，則重複處理(S3507)。
接著，候補(maxSpatialCand-1)係存在(S3508的YES)，候補(maxSpatialCand-1)的運動資訊(運動資訊(maxSpatialCand-1))和結合運動資訊候補清單的最初之結合運動資訊候補(運動資訊(0))是相同的情況下(S3509的YES)，則刪除候補(maxSpatialCand-1)(S3510)，結束處理。
若候補(maxSpatialCand-1)係不存在(S3508的NO)，或即使存在而運動資訊(maxSpatialCand-1)與運動資訊(0)並非相同(S3509的NO)，則直接結束處理。
本發明的實施形態4中的結合運動資訊候補刪除之動作，係對實施形態2中的結合運動資訊候補刪除之動作，追加了S3500~S3503這點，和刪除了S30001這點有所不同。藉由追加S3500~S3503，而當藉由空間結合運動資訊候補清單生成部1000中的空間結合運動資訊候補清單作成處理(S1200)所被生成之結合運動資訊候補之數目係未滿空間結合運動資訊候補之最大數時，則會追加結合運動資訊候補之末尾的結合運動資訊候補直到達到結合運動資訊候補的最大數為止。
圖39係圖示結合運動資訊候補為4個時的清單中的 候補的比較關係。亦即，當結合運動資訊候補清單中所被登錄的候補數未滿所定之最大候補數的情況下，則將結合運動資訊候補清單的最下位之候補予以複製來填補空的候補，然後將結合運動資訊候補清單之排列順序中彼此相鄰的候補進行比較，且將最上位的候補與最下位的候補進行比較，藉此以判定同一性，刪除重複的候補。例如，當候補不足一個時，將第3個候補複製到第4個之後，比較候補彼此，且比較最上位的候補與最下位的候補，則結果而言是和針對3個候補進行循環比較實質相同。
圖40係本發明的實施形態4中的結合運動資訊候補刪除之動作的說明圖。圖40(a)係圖示了已被生成之結合運動資訊候補之數目為3，空間結合運動資訊候補之最大數為4時的，開頭候補追加前、追加後的結合運動資訊候補。如此，由於在索引3之位置上，追加了清單的最後之結合運動資訊候補，因此S3504~S3507中的結合運動資訊候補之比較係變成如圖40(b)所示，已被生成之結合運動資訊候補之數目未滿空間結合運動資訊候補之最大數的情況下，係會進行所有組合的比較，可確實地刪除相同運動資訊的結合運動資訊候補。
(實施形態5)
接著，說明本發明的第5實施形態。實施形態5，係相對於實施形態1，結合預測候補刪除之動作係有所不同。結合預測候補刪除動作以外之構成及處理係和實施形 態1相同，因此此處係僅說明圖10的結合運動資訊候補清單刪除部1001中的結合運動資訊清單刪除處理與實施形態1之差異。
圖41係實施形態3中的結合運動資訊候補刪除之詳細動作的說明用流程圖。藉由空間結合運動資訊候補清單生成部1000中的空間結合運動資訊候補清單作成處理(S1200)，所被生成之結合運動資訊候補的最大數若令作maxSpatialCand，則對從i=maxSpatialCand-1至i>=0為止，重複進行以下之處理(S3700~S3704)。
此處，隨應i之值而將比較候補索引cur[i]和參照候補索引ref[i]之值，如圖43所示般地加以決定。
結合運動資訊候補清單的索引cur[i]的結合運動資訊候補(候補(cur[i]))係為存在(S3701的YES)、檢查候補(cur[i])的運動資訊(運動資訊(cur[i]))和候補(ref[i])的運動資訊(運動資訊(ref[i])))是相同的情況(S3702的YES)，則將候補(cur[i])從結合運動資訊候補清單中刪除(S3703)。
候補(cur[i])係不存在(S3701的NO)，或即使存在而運動資訊(cur[i])與運動資訊(ref[i])並非相同(S3702的NO)，則重複處理(S3004)。
圖42係圖示結合運動資訊候補為4個時的清單中的候補的比較關係。亦即，針對不含時間結合運動資訊候補的4個空間結合運動資訊候補，針對結合運動資訊候補清單之排列順序中最上位至第3個係比較相鄰的候補彼此， 將最下位的候補與最上位的候補進行比較，然後將最下位的候補與第2個的候補進行比較，藉此以判定同一性，刪除重複的候補。
如圖43所示，在本發明的實施形態5中的結合預測候補刪除之動作中，運動資訊的比較次數係變成4次，相較於比較所有運動資訊的情形，可大幅削減比較次數。
圖44係空間結合運動資訊候補之最大數為4、且空間結合運動資訊候補區塊當中區塊A0為無法使用之情況下的本發明的實施形態5中的結合預測候補刪除處理時的周邊區塊之比較的說明圖。如圖44所示，若依據本發明的實施形態5中的空間結合運動資訊候補刪除之動作，則當區塊A0係為無法使用時，在相鄰的區塊間會進行適切的比較。
又，圖45係在各種預測區塊尺寸、CU內分割模式下，區塊A0之可使用狀況的圖示。於圖45中，區塊A0為可使用的預測區塊係以○表示，不可使用的預測區塊係以×表示。如圖45所示，由於區塊A0無法使用的頻繁度較高，因此當區塊A0係為無法使用時係進行適切的比較，藉此就可高頻繁度地適切刪除相同之運動資訊，因此可降低處理負荷，同時提升運動資訊的編碼效率。
(實施形態6)
接著，說明本發明的第6實施形態。實施形態6係相對於實施形態3，結合運動資訊算出部906之構成、圖11 的步驟S1100之結合運動資訊候補清單生成的詳細動作及結合預測候補刪除之動作的比較演算次數numCompare[i]、將比較候補索引cur[i]及參照候補索引ref[i]之值，是有所不同。其他構成及處理係和實施形態3相同，因此此處係僅說明結合運動資訊算出部906之構成、圖11的步驟S1100之結合運動資訊候補清單生成的詳細動作及結合預測候補刪除時的比較演算次數numCompare[i]、將比較候補索引cur[i]及參照候補索引ref[i]之值與實施形態3的差異。
圖46係本發明的實施形態6中的結合運動資訊算出部906之構成的圖示。結合運動資訊算出部906係含有：空間結合運動資訊候補清單生成部4000、時間結合運動資訊候補清單生成部4002、結合運動資訊候補清單刪除部4001、第1結合運動資訊候補清單追加部4003及第2結合運動資訊候補清單追加部4004。結合運動資訊算出部906，係根據空間性相鄰之候補區塊群而以所定順序來作成運動資訊之候補，從其中刪除了帶有相同運動資訊的候補之後，追加根據時間性相鄰之候補區塊群所作成之運動資訊之候補，藉此僅將有效之運動資訊，登錄成為結合運動資訊候補。
又，圖47係本發明的實施形態6中的圖11的步驟S1100的結合運動資訊候補清單生成的詳細動作的說明用流程圖。此動作係圖示了圖9的結合運動資訊算出部906中之構成在本發明的實施形態6中的詳細動作。
圖47的空間結合運動資訊候補清單生成(S4200)、時間結合運動資訊候補清單生成(S4202)、第1結合運動資訊候補清單追加(S4203)及第2結合運動資訊候補清單追加(S4204)之動作，係與本發明的實施形態3中的圖12的標示相同號碼的步驟相同，因此省略說明。
結合運動資訊候補清單刪除部4001，係從時間結合運動資訊候補清單生成部4002所生成的結合運動資訊候補清單，將帶有相同運動資訊的結合運動資訊候補予以刪除而更新運動資訊候補清單(S4201)。將該結合運動資訊候補清單刪除部4001配置在比時間結合運動資訊候補清單生成部4002還後段，在後述之結合預測候補刪除動作時的結合預測候補刪除處理包含有時間結合運動資訊候補這點，是本發明的實施形態6的特徵。
接著，將本發明的實施形態6的結合預測候補刪除之詳細動作，使用圖35及圖48來加以說明。圖35係本發明的實施形態6中的結合預測候補刪除的詳細動作的說明流程圖，係與本發明的實施形態3中的結合預測候補刪除的詳細動作相同。
又，令時間結合運動資訊候補清單生成部4002所生成的結合運動資訊候補清單中所含之結合預測候補之數目為numCand，將比較演算次數numCompare[i]而隨應於numCand之值而如圖48(a)般地加以決定，將比較候補索引cur[i]和參照候補索引ref[i]的值，隨應於i之值而如圖48(b)所示般地加以決定。
於本發明的實施形態6中，空間結合運動資訊候補清單生成部4000中所生成的空間結合預測候補數目的最大值係為4，而且時間結合運動資訊候補清單生成部4002中會生成時間結合運動資訊候補，因此結合預測候補清單中所含之結合預測候補之數目的最大值係為5，但如圖48(a)所示，比較演算次數numCompare[i]係當numCand之值為5時仍為4。
亦即，空間結合運動資訊候補清單生成部4000中所生成的空間運動資訊候補之數目為最大值的4的情況下，從時間結合運動資訊候補清單生成部4002所生成的時間結合運動資訊候補係不會變成結合預測候補刪除動作中的比較演算之對象，因此變成是將結合運動資訊候補刪除(S4201)在時間結合運動資訊候補清單生成(S4202)的前段就加以進行的動作，亦即，變成和本發明的實施形態3中的結合運動資訊候補清單生成之動作相同的動作。
另一方面，空間結合運動資訊候補清單生成部4000中所生成的空間運動資訊候補之數目為未滿最大值的4的情況下，則從時間結合運動資訊候補清單生成部4002所生成的時間結合運動資訊候補也會變成結合預測候補刪除動作中的比較演算之對象。
圖49係圖示空間結合運動資訊候補為4個時及空間結合運動資訊候補為3個時的清單中的候補的比較關係。亦即，空間結合運動資訊候補為4的情況下(圖49(a))，針對不含時間結合運動資訊候補的4個空間結 合運動資訊候補，針對結合運動資訊候補清單之排列順序中最上位至第3個裡所含的候補，進行循環比較，然後再因應需要而將最上位的候補與最下位的候補進行比較，藉此以判定同一性，刪除重複的候補。空間結合運動資訊候補為3的情況下(圖49(b))，包含時間結合運動資訊候補而針對4個結合運動資訊候補，針對結合運動資訊候補清單之排列順序中最上位至第3個裡所含的候補，進行循環比較，然後再因應需要而將最上位的候補與最下位的候補進行比較，藉此以判定同一性，刪除重複的候補。
因此在有效之空間運動資訊候補之數目為最大值時，可將特性不同的時間結合運動資訊候補，排除在結合運動資訊候補刪除處理之對象外而降低處理負荷，在有效之空間運動資訊候補之數目未滿最大值時，則將時間結合運動資訊候補當作結合運動資訊候補刪除處理之對象，藉此可用相同的處理負荷而更加提升結合運動資訊候補刪除處理的精度，因此可降低處理負荷，同時提升運動資訊的編碼效率。
此外，在上記的說明中，在實施形態6中，結合預測候補的比較方法係說明了使用實施形態3之方法的例子，但在實施形態6中，結合預測候補的比較方法係亦可適用實施形態1、2、4、5之任一種方法。
以上所述的實施形態的動態影像編碼裝置及動態影像解碼裝置，係具有以下的技術特徵。
[1]在合併編碼技術的候補刪除處理中，時間結合運 動資訊候補生成之前先進行候補刪除處理，將時間結合預測候補排除在候補刪除處理的對象外(參照圖10、圖12的步驟S1201與S1202)。藉此，可一面維持編碼效率，同時削減候補刪除處理中的候補比較之演算次數。
[2]在合併編碼技術的候補刪除處理中，將已被追加至結合運動資訊候補清單中的結合運動資訊候補，以被追加至清單中的順序，進行比較之後，然後才進行最後之候補與最初之候補的比較(參照圖31的步驟S3000至S3018)。
[3]在合併編碼技術的候補刪除處理中，結合運動資訊候補清單中所含之結合運動資訊候補的同一性判定之比較演算處理，是對事前既定的索引，進行事前既定的次數(參照圖35的步驟S3300至S3303、圖37、圖41的步驟S3700至S3704、圖43、圖47的步驟S4200至S4204、圖48)。
[4]在合併編碼技術的候補刪除處理中，若空間結合資訊候補生成處理中所生成的結合運動資訊候補之數目未滿最大值，則將結合運動資訊候補清單的事前既定之索引的結合運動資訊候補，追加直到結合運動資訊候補之數目達到最大值為止，將結合運動資訊進行候補之比較演算(參照圖38的步驟S3501至S3503)。
以上所述的實施形態的動態影像編碼裝置所輸出的動態影像的編碼串流，係為了可隨著實施形態中所使用之編碼方法來進行解碼，而具有特定的資料格式，對應於動態 影像編碼裝置的動態影像解碼裝置係可將此特定資料格式的編碼串流加以解碼。
動態影像編碼裝置與動態影像解碼裝置之間為了收授編碼串流，而使用有線或無線網路的情況下，可將編碼串流轉換成適合於通訊路之傳輸形態的資料形式來進行傳輸。此情況下，會設置有：將動態影像編碼裝置所輸出之編碼串流轉換成適合於通訊路之傳輸形態之資料形式的編碼資料然後發送至網路的動態影像送訊裝置、和從網路接收編碼資料並復原成編碼串流而供給至動態影像解碼裝置的動態影像收訊裝置。
動態影像送訊裝置，係含有：將動態影像編碼裝置所輸出之編碼串流予以緩衝的記憶體、將編碼串流予以封包化的封包處理部、將已被封包化的編碼資料透過網路而進行發送的送訊部。動態影像收訊裝置，係含有：將已被封包化的編碼資料透過網路而進行接收的收訊部、將已被接收之編碼資料予以緩衝的記憶體、將編碼資料進行封包處理而生成編碼串流並提供給動態影像解碼裝置的封包處理部。
以上的關於編碼及解碼之處理，係可用硬體而以傳輸、積存、收訊裝置的方式來加以實現，當然，也可藉由記憶在ROM(Read Only Memory)或快閃記憶體等中的韌體、或電腦等之軟體來加以實現。亦可將該韌體程式、軟體程式記錄至電腦等可讀取之記錄媒體來加以提供，或可透過有線或無線網路從伺服器來提供，也可用地表波或 衛星數位播送的資料播送方式來提供之。
以上係依據實施形態來說明了本發明。實施形態係為例示，這些各構成要素或各處理程序之組合中還有各種可能的變形例，而這些變形例也都屬於本發明之範圍，而能被當業者所理解。
〔產業上利用之可能性〕
本發明係可利用於，運動補償預測中所利用之動態影像編碼及解碼技術。
906‧‧‧結合運動資訊算出部
1000‧‧‧空間結合運動資訊候補清單生成部
1001‧‧‧結合運動資訊候補清單刪除部
1002‧‧‧時間結合運動資訊候補清單生成部
1003‧‧‧第1結合運動資訊候補清單追加部
1004‧‧‧第2結合運動資訊候補清單追加部

Claims (3)

  1. 一種動態影像解碼裝置，係屬於以動態影像資料之各圖像所被分割而成之區塊單位，將編碼的編碼列予以解碼的裝置，其特徵為，具備：候補清單生成部，係從前記解碼對象區塊之空間性鄰近的所定位置之已解碼的複數鄰近區塊的運動資訊，導出複數空間運動資訊候補，將與具有作為前記解碼對象之解碼對象區塊的圖像在時間上相異之圖像所擁有之已解碼區塊的運動資訊，予以導出，從已被導出之前記已解碼區塊的運動資訊，導出前記解碼對象區塊的時間運動資訊候補，生成含有已被導出之前記空間運動資訊候補與前記時間運動資訊候補的結合運動資訊候補清單；解碼部，係將前記結合運動資訊候補清單中含有的指定運動資訊候補的索引予以解碼，基於由前記索引所指定的運動資訊候補，將前記解碼對象區塊予以解碼；前記候補清單生成部，係不是將前記空間運動資訊候補的全部組合進行比較而是將前記結合運動資訊候補清單中的排列順序為第1順位的候補及第2順位的候補及最後順位的候補彼此進行比較，若運動資訊為相同，則從這些運動資訊為相同的候補中係導出一個前記空間運動資訊候補。
  2. 一種動態影像解碼方法，係屬於以動態影像資料之各圖像所被分割而成之區塊單位，將編碼的編碼列予以解碼的動態影像解碼方法，其特徵為， 含有：候補清單生成步驟，係從前記解碼對象區塊之空間性鄰近的所定位置之已解碼的複數鄰近區塊的運動資訊，導出複數空間運動資訊候補，將與具有作為前記解碼對象之解碼對象區塊的圖像在時間上相異之圖像所擁有之已解碼區塊的運動資訊，予以導出，從已被導出之前記已解碼區塊的運動資訊，導出前記解碼對象區塊的時間運動資訊候補，生成含有已被導出之前記空間運動資訊候補與前記時間運動資訊候補的結合運動資訊候補清單；解碼步驟，係將前記結合運動資訊候補清單中含有的指定運動資訊候補的索引予以解碼，基於由前記索引所指定的運動資訊候補，將前記解碼對象區塊予以解碼；前記候補清單生成步驟，係不是將前記空間運動資訊候補的全部組合進行比較而是將前記結合運動資訊候補清單中的排列順序為第1順位的候補及第2順位的候補及最後順位的候補彼此進行比較，若運動資訊為相同，則從這些運動資訊為相同的候補中係導出一個前記空間運動資訊候補。
  3. 一種動態影像解碼程式，係屬於以動態影像資料之各圖像所被分割而成之區塊單位，將編碼的編碼列予以解碼的動態影像解碼程式，其特徵為，令電腦執行：候補清單生成步驟，係從前記解碼對象區塊之空間性鄰近的所定位置之已解碼的複數鄰近區塊的運動資訊，導出複數空間運動資訊候補，將與具有作為前記解碼對象之解碼對象區塊的圖像在時間上相異之圖像所 擁有之已解碼區塊的運動資訊，予以導出，從已被導出之前記已解碼區塊的運動資訊，導出前記解碼對象區塊的時間運動資訊候補，生成含有已被導出之前記空間運動資訊候補與前記時間運動資訊候補的結合運動資訊候補清單；解碼步驟，係將前記結合運動資訊候補清單中含有的指定運動資訊候補的索引予以解碼，基於由前記索引所指定的運動資訊候補，將前記解碼對象區塊予以解碼；前記候補清單生成步驟，係不是將前記空間運動資訊候補的全部組合進行比較而是將前記結合運動資訊候補清單中的排列順序為第1順位的候補及第2順位的候補及最後順位的候補彼此進行比較，若運動資訊為相同，則從這些運動資訊為相同的候補中係導出一個前記空間運動資訊候補。
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