WO2011099428A1 - 動きベクトル予測符号化方法、動きベクトル予測復号方法、動画像符号化装置、動画像復号装置およびそれらのプログラム - Google Patents

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candidate reference
reference motion
primary candidate
decoding
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正樹 北原
清水　淳
真由子 渡邊
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日本電信電話株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a moving picture coding technique for predictively coding a motion vector.
  • the present invention relates to a motion vector predictive encoding method, a motion vector predictive decoding method, a video encoding device, a video decoding device, and a motion vector for improving motion vector prediction efficiency and improving video encoding efficiency. It relates to those programs.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2010-26131 filed in Japan on February 9, 2010, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • motion vector predictive coding is performed in order to efficiently encode a motion vector.
  • FIG. 11 shows a configuration example of a motion compensation unit in a conventional video encoding apparatus.
  • the motion compensation unit 100 in the conventional video encoding apparatus includes a motion search unit 101, a motion vector memory 102, a motion vector prediction unit 103, and a prediction residual calculation unit 104.
  • the motion search unit 101 When the video signal of the encoding target block is input, the motion search unit 101 performs a motion search by collating it with a decoded signal of the encoded reference image, calculates a motion vector, and stores it in the motion vector memory 102. To do.
  • the motion vector prediction unit 103 reads a motion vector used for encoding an already-encoded block near the encoding target block from the motion vector memory 102, and calculates a prediction motion vector using them as a reference motion vector. .
  • the prediction residual calculation unit 104 calculates a residual between the motion vector calculated by the motion search unit 101 and the prediction motion vector calculated by the motion vector prediction unit 103, and outputs a motion vector prediction residual. This motion vector prediction residual is encoded and output as motion vector encoding information.
  • FIG. 12 shows a configuration example of a motion compensation unit in a conventional video decoding device.
  • the motion compensation unit 200 in the conventional video decoding device includes a motion vector calculation unit 201, a prediction signal creation unit 202, a motion vector memory 203, and a motion vector prediction unit 204.
  • the motion vector calculation unit 201 generates a motion vector by adding the motion vector prediction residual decoded from the encoded stream and the prediction motion vector predicted by the motion vector prediction unit 204, and uses the motion vector as a motion vector memory.
  • the data is stored in 203 and output to the prediction signal creation unit 202.
  • the prediction signal creation unit 202 reads a decoded signal from the reference image that has been decoded according to the motion vector, and outputs the decoded signal as a prediction signal of the decoding target block.
  • the motion vector prediction unit 204 reads a motion vector used for decoding a decoded block in the vicinity of the decoding target block from the motion vector memory 203, and calculates a prediction motion vector using them as a reference motion vector.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining an example of a conventional motion vector predictive coding method.
  • a motion vector encoded (the same applies to decoding)
  • a motion vector encoded motion vector
  • a motion vector encoded motion vector
  • an error (referred to as a motion vector prediction residual) between a motion vector of a block to be encoded and a predicted motion vector is encoded using a median of a reference motion vector as a predicted motion vector.
  • a coding device selects a motion vector to be used for prediction among reference motion vectors, and encodes an identifier of a reference motion vector to be used for prediction together with a motion vector prediction residual ( Non-patent document 2).
  • a technique for predicting a motion vector itself of a block to be encoded instead of encoding a motion vector by obtaining a motion vector prediction residual a technique for predicting a motion vector by template matching (hereinafter, conventional technique c) is used. Called).
  • This prior art c is a motion vector prediction method for performing motion compensation without encoding a motion vector on the encoding side (see Non-Patent Document 3).
  • FIG. 14 is a diagram illustrating motion vector prediction based on conventional template matching.
  • a set of pixels that are adjacent to the encoding target block and encoded (as shown in FIG. 14 as an inverted L-shaped region).
  • Is called a template) Is called a template
  • a motion search is performed for a predetermined search range on the reference image (this process is called template matching).
  • template matching a region in which the region at the same position as the template on the reference image is shifted by the motion vector and the template.
  • SAD Sum of Absolute Differences
  • the prediction efficiency of motion vectors decreases when there is no reference motion vector effective for prediction in neighboring blocks. It is conceivable to use not only the neighborhood of the block to be encoded but also the reference motion vectors of a large number of blocks included in a wider range for prediction. However, if this is done by the method of the prior art, the prediction efficiency and the coding efficiency will deteriorate.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining a problem of the conventional technique.
  • the neighboring block of the block to be encoded is the boundary of the subject Obj and when there is occlusion (when the corresponding point of the neighboring block is hidden by some subject in the reference image), the subject is If it is not a rigid body, the reference motion vector of the neighboring block may not be suitable for motion vector prediction of the encoding target block, or intra coding may be performed and the reference motion vector itself may not exist. In such a case, the prediction efficiency is deteriorated in both the conventional technique a and the conventional technique b.
  • a motion vector of a block not included in a candidate such as a block indicated by a dotted line in FIG. 15, may be more effective for prediction.
  • the number of candidate blocks is increased, not just the nearest block.
  • the reference motion vector that is not appropriate in the prior art “a” may be included in the candidates, and the prediction efficiency may deteriorate.
  • the code amount of the identifier of the reference motion vector used for prediction is increased, there is a possibility that the coding efficiency may be deteriorated.
  • the conventional technique c is a motion vector prediction method for performing motion compensation without encoding a motion vector on the encoding side. Therefore, it is considered that this is applied to the above-described problems of the prior art. That is, it is considered that a prediction motion vector is created using template matching of the conventional technique c, and a motion vector prediction residual is obtained from this and a motion vector of an encoding target block obtained by normal motion search, and is encoded. . In this case, there is the following problem.
  • the search can be performed without using the encoded motion vectors of the neighboring blocks of the encoding target block. For this reason, even when the encoded motion vector is not effective for prediction, there is a possibility that an effective predicted motion vector can be created. However, since the prediction motion vector is determined only from the template, a motion vector indicating an area unrelated to the encoding target block is used as the prediction motion vector, and the prediction efficiency may deteriorate.
  • An object of the present invention is to solve the above-described problems, improve the prediction efficiency of motion vectors, and improve the encoding efficiency of moving images.
  • the prediction efficiency of the motion vector means the degree of similarity between the motion vector to be predicted and the predicted motion vector. Specifically, it is assumed that the prediction efficiency is high when the length of the difference vector between these two vectors is small.
  • the outline of the present invention is as follows.
  • the present invention performs motion vector prediction for each block on the encoding side and decoding side by the following method.
  • a large number (N) of primary candidate reference motion vectors are used.
  • the primary candidate reference motion vectors are narrowed down to a small number (M) of secondary candidate reference motion vectors whose reliability is greater than a predetermined threshold.
  • a predicted motion vector is created using a small number of secondary candidate reference motion vectors.
  • processing 1 to processing 3 are performed as preprocessing of motion vector predictive coding (processing 4 below) similar to the conventional one.
  • N motion vectors that are used to encode an already-encoded block in the vicinity of the encoding target block and a motion vector having a predetermined value (N is 2 or more). Extract at least one of (integer) motion vectors.
  • a primary candidate reference motion vector having a reliability greater than a predetermined threshold is selected as a secondary candidate reference motion vector.
  • a prediction motion vector of the encoding target block is calculated using the secondary candidate reference motion vector, and a residual between the motion vector obtained by the motion search of the encoding target block and the prediction motion vector is calculated as a motion vector. It encodes as encoding information.
  • a median value of M secondary candidate reference motion vectors is selected, or M secondary candidate reference motion vectors are selected. Conventional methods such as selecting a secondary candidate reference motion vector having the smallest prediction residual among the vectors and encoding the motion vector identifier together with the prediction residual can be used.
  • the present invention not only the neighboring blocks of the encoding target block but also a large number of motion vectors in a predetermined range are set as primary candidate reference motion vectors. Then, for each primary candidate reference motion vector, reliability is calculated using encoded information or decoded information. The primary candidate reference motion vector is narrowed down according to the reliability, and the narrowed result is set as the secondary candidate reference motion vector. Subsequent processing uses the secondary candidate reference motion vector as input, obtains a motion vector predictor using the same method as the conventional motion vector predictive coding, and encodes the prediction residual between the motion vector predictor and the motion vector.
  • not only the neighboring blocks of the decoding target block but also a number of surrounding motion vectors are set as primary candidate reference motion vectors.
  • reliability is calculated using decoded information.
  • the primary candidate reference motion vector is narrowed down according to the reliability, and the narrowed result is set as the secondary candidate reference motion vector.
  • Subsequent processing uses the secondary candidate reference motion vector as input, obtains a motion vector predictor using the same method as conventional motion vector predictive decoding, and calculates the motion vector by adding the motion vector predictor to the decoded prediction residual. To do.
  • the reference motion vectors are narrowed down by performing the above processes 1 to 3. This narrowing down can be realized on the decoding side without additional information from the encoding side, and the secondary candidate reference motion vector includes a motion vector effective for prediction. For this reason, prediction efficiency improves from the prior art a, b, and c mentioned above.
  • the entropy of the motion vector prediction residual is reduced and the code amount of the motion vector is reduced. Since the encoded data of the moving image includes the code amount of the motion vector, the encoding efficiency of the moving image is improved as compared with the method using the conventional techniques a, b, and c.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a motion compensation unit illustrated in FIG. 1. It is a block diagram which shows the moving image decoding apparatus by one Embodiment of this invention.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a motion compensation unit illustrated in FIG. 3. It is a flowchart which shows the motion vector prediction process by one Embodiment of this invention. It is a figure which shows the 1st example of a setting of the primary candidate reference motion vector by one Embodiment of this invention. It is a figure which shows the 2nd example of a setting of the primary candidate reference motion vector by one Embodiment of this invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a moving image encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the motion compensation unit 18 is different from that of the prior art, and the other parts are H.264. It is the same as that of a conventional general video encoding apparatus used as an encoder in H.264 and others.
  • the moving picture encoding apparatus 1 receives a video signal to be encoded, divides a frame of the input video signal into blocks, encodes each block, and outputs the encoded data as a bit stream.
  • the prediction residual signal calculation unit 10 obtains a difference between the input video signal and the prediction signal output from the motion compensation unit 18 and outputs it as a prediction residual signal.
  • the orthogonal transform unit 11 performs orthogonal transform such as discrete cosine transform (DCT) on the prediction residual signal and outputs a transform coefficient.
  • the quantization unit 12 quantizes the transform coefficient and outputs the quantized transform coefficient.
  • the information source encoding unit 13 entropy-encodes the quantized transform coefficient and outputs it as a bit stream.
  • the quantized transform coefficient is also input to the inverse quantization unit 14 where it is inversely quantized.
  • the inverse orthogonal transform unit 15 performs inverse orthogonal transform on the transform coefficient output from the inverse quantization unit 14 and outputs a prediction residual decoded signal.
  • the decoded signal calculation unit 16 adds the prediction residual decoded signal and the prediction signal output from the motion compensation unit 18 to generate a coded decoded signal of the encoding target block.
  • the decoded signal is stored in the frame memory 17 for use as a motion compensation reference image in the motion compensation unit 18.
  • the motion compensation unit 18 performs a motion search on the video signal of the encoding target block with reference to the reference image stored in the frame memory 17 and outputs a prediction signal of the encoding target block.
  • the motion compensation unit 18 predicts a motion vector as a result of motion search, predicts a motion vector using encoded information, and obtains a motion vector as a result of motion search and a predicted motion. The difference from the vector is calculated, and the result is output to the information source encoding unit 13 as a motion vector prediction residual.
  • the motion compensation unit 18 does not simply use the motion vector of the encoded block in the vicinity of the encoding target block in predicting the motion vector. That is, the motion compensation unit 18 sets several primary candidate reference motion vectors, and calculates the reliability of these primary candidate reference motion vectors from the encoded information. Next, the motion compensation unit 18 narrows down the primary candidate reference motion vectors to a small number of secondary candidate reference motion vectors according to the reliability, and then calculates a predicted motion vector using the secondary candidate reference motion vectors. To do. The process of calculating the predicted motion vector using the secondary candidate reference motion vector can be performed using a motion vector prediction method similar to the conventional technique.
  • FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration example of the motion compensation unit 18 shown in FIG.
  • the motion compensation unit 18 includes a motion search unit 181, a motion vector memory 182, a primary candidate reference motion vector setting unit 183, a reliability calculation unit 184, a reference motion vector determination unit 185, and a motion vector prediction unit. 186.
  • a motion vector prediction residual calculation unit 187 is provided.
  • the motion search unit 181 performs a motion search for matching a block to be coded of an input video signal with a decoded signal of a reference image that has already been coded, and a prediction signal Is generated and output, and a motion vector indicating the matching position is output.
  • This motion vector is stored in the motion vector memory 182 and output to the motion vector prediction residual calculation unit 187.
  • the primary candidate reference motion vector setting unit 183 includes N (N is an integer of 2 or more) motion vectors that have been encoded in the past and stored in the motion vector memory 182 or motion vectors having a predetermined value.
  • the motion vector is set as the primary candidate reference motion vector and notified to the reliability calculation unit 184.
  • the reliability calculation unit 184 uses the encoded image information (decoded signal) to quantitatively evaluate the effectiveness in motion vector prediction in the encoding target block. Calculate the confidence level to represent.
  • the reference motion vector determination unit 185 compares the reliability calculated by the reliability calculation unit 184 with a predetermined threshold, and determines a primary candidate reference motion vector whose reliability is greater than the threshold as a secondary candidate reference motion. Elected as a vector.
  • the motion vector prediction unit 186 calculates a prediction motion vector of the encoding target block using the secondary candidate reference motion vector selected by the reference motion vector determination unit 185.
  • the motion vector prediction unit 186 may calculate the predicted motion vector in the same manner as in the prior art. For example, the median value in the secondary candidate reference motion vector is used as the predicted motion vector. Further, among the secondary candidate reference motion vectors, a motion vector that has a value closest to the motion vector obtained by the motion search unit 181 is set as a predicted motion vector, and an identifier indicating the motion vector is added to an encoding target, and then the decoding side It is also possible to notify.
  • the motion vector prediction residual calculation unit 187 calculates a residual between the motion vector calculated by the motion search unit 181 and the prediction motion vector calculated by the motion vector prediction unit 186, and uses the calculated residual as a motion vector prediction residual. Output as difference.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a video decoding device according to an embodiment of the present invention.
  • the motion compensation unit 25 is different from the conventional technology, and the other parts are H.264. It is the same as that of a conventional general video decoding device used as a decoder in H.264 and others.
  • the moving picture decoding apparatus 2 outputs the decoded signal of the decoded picture by inputting and decoding the bit stream encoded by the moving picture encoding apparatus 1 shown in FIG.
  • the information source decoding unit 20 entropy-decodes the quantized transform coefficient of the decoding target block and decodes the motion vector prediction residual based on the input bitstream.
  • the inverse quantization unit 21 receives the quantized transform coefficient, inversely quantizes it, and outputs a decoded transform coefficient.
  • the inverse orthogonal transform unit 22 performs inverse orthogonal transform on the decoded transform coefficient, and outputs a decoded prediction residual signal.
  • the decoded signal calculation unit 23 adds the prediction signal generated by the motion compensation unit 25 and the decoded prediction residual signal to generate a decoded signal of the decoding target block.
  • the decoded signal is output to an external device such as a display device and is stored in the frame memory 24 for use as a motion compensation reference image in the motion compensation unit 25.
  • the motion compensation unit 25 performs motion vector prediction using the decoded information stored in the frame memory 24, and adds the predicted motion vector and the motion vector prediction residual decoded by the information source decoding unit 20. A motion vector is calculated. Next, the motion compensation unit 25 refers to the reference image in the frame memory 24 based on the motion vector, and generates a prediction signal of the decoding target block.
  • the motion compensation unit 25 does not simply use the motion vector of the decoded block in the vicinity of the decoding target block in predicting the motion vector. That is, the motion compensation unit 25 sets several primary candidate reference motion vectors, and calculates the reliability of these primary candidate reference motion vectors from the decoded information. Next, the motion compensation unit 25 narrows down to a small number of secondary candidate reference motion vectors according to the reliability, and then calculates a predicted motion vector using the secondary candidate reference motion vectors. The process of calculating the predicted motion vector using the secondary candidate reference motion vector can be performed using a motion vector prediction method similar to the conventional technique.
  • FIG. 4 is a diagram showing a detailed configuration example of the motion compensation unit 25 shown in FIG.
  • the motion compensation unit 25 includes a motion vector calculation unit 251, a prediction signal creation unit 252, a motion vector memory 253, a primary candidate reference motion vector setting unit 254, a reliability calculation unit 255, and a reference motion vector determination.
  • Unit 256 and a motion vector prediction unit 257 are diagram showing a detailed configuration example of the motion compensation unit 25 shown in FIG.
  • the motion compensation unit 25 includes a motion vector calculation unit 251, a prediction signal creation unit 252, a motion vector memory 253, a primary candidate reference motion vector setting unit 254, a reliability calculation unit 255, and a reference motion vector determination.
  • Unit 256 and a motion vector prediction unit 257 includes a motion vector prediction unit 251, a prediction signal creation unit 252, a motion vector memory 253, a primary candidate reference motion vector setting unit 254, a reliability calculation unit 255, and a reference motion vector determination.
  • Unit 256 and a motion vector prediction unit 257 are diagram showing
  • the motion vector calculation unit 251 uses the motion vector prediction residual obtained by decoding the encoded bitstream and the information that the motion vector prediction unit 257 has decoded.
  • the predicted motion vector predicted is added, and a motion vector used for decoding is output.
  • This motion vector is stored in the motion vector memory 253 and is output to the prediction signal creation unit 252.
  • the prediction signal creation unit 252 reads the decoded signal at the reference image position indicated by the input motion vector, and outputs it as the prediction signal of the decoding target block.
  • the primary candidate reference motion vector setting unit 254 performs N motions (N is an integer equal to or greater than 2) consisting of motion vectors decoded in the past and stored in the motion vector memory 253 or motion vectors having a predetermined value.
  • the vector is set as the primary candidate reference motion vector and notified to the reliability calculation unit 255.
  • the reliability calculation unit 255 uses the decoded image information (decoded signal) for each of the N primary candidate reference motion vectors to quantitatively represent the effectiveness in motion vector prediction in the decoding target block. Calculate the degree.
  • the reference motion vector determination unit 256 compares the reliability calculated by the reliability calculation unit 255 with a predetermined threshold, and determines a primary candidate reference motion vector whose reliability is greater than the threshold as a secondary candidate reference motion. Elected as a vector.
  • the motion vector prediction unit 257 calculates a prediction motion vector of the decoding target block using the secondary candidate reference motion vector selected by the reference motion vector determination unit 256.
  • the motion vector predictor 257 calculates the motion vector predictor in the same manner as in the prior art. For example, the median value in the secondary candidate reference motion vector is used as the motion vector predictor. Or when the identifier of the motion vector used for prediction is designated on the encoding side, the motion vector indicated by the identifier is set as the predicted motion vector.
  • motion vector prediction processing related to the present invention will be described with reference to FIGS. 5 to 9B. To do. In the following description, the description will mainly focus on the motion vector prediction process on the encoding side, but the motion vector prediction process on the decoding side is exactly the same.
  • FIG. 5 shows a flowchart of motion vector prediction processing.
  • the primary candidate reference motion vector setting unit 183 sets N primary candidate reference motion vectors.
  • the following method can be used.
  • the value of the motion vector Vi can be arbitrarily determined in advance so as to be the same value on the encoding side and the decoding side.
  • the values of these motion vectors Vi may be stored in a table in advance.
  • the value can be used as a candidate. Therefore, for example, statistics of motion vectors of several frames that have been encoded and decoded in the past are sequentially calculated, and N primary candidate reference motion vectors having a large appearance probability are calculated from the statistics of the motion vectors. It is also possible to select.
  • the motion vectors of the encoded blocks and the motion vectors within a predetermined range with respect to these motion vectors are set as primary candidate reference motion vectors.
  • the predetermined range is a range of ⁇ 1 in the X and Y directions
  • the motion vector (9, 20) 20), (11, 20), (10, 19), (10, 21), (9, 19), (9, 21), (11, 19), and (11, 21) are also candidates. That is, a total of nine primary candidate reference motion vectors are candidates for the motion vector of one encoded block.
  • the number of motion vectors of an encoded block that is initially included in the candidate is K, and all the K surroundings are also included in the candidate, 9 ⁇ K primary candidate reference motion vectors are used. However, if it is common to the decoding side, the periphery of the motion vectors of all the encoded blocks is not included in the candidates but may be a part.
  • the effect of such setting is that the motion vector prediction efficiency is improved by taking into account the periphery of the motion vector of the encoded block.
  • the reliability calculation unit 184 calculates the reliability for each of the N primary candidate reference motion vectors set by the primary candidate reference motion vector setting unit 183 using the encoded information.
  • the reliability is a quantitative expression of the effectiveness of the primary candidate reference motion vector in the motion vector prediction in the encoding (decoding) target block. This reliability is calculated for only the N primary candidate reference motion vectors using only information that has already been decoded when decoding starts on the decoding side.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of reliability calculation processing
  • FIG. 8 is a diagram for explaining how to obtain reliability using template matching.
  • the template 32 is a set of encoded pixels adjacent to the encoding target block 31 (in this example, an inverted L-shaped region composed of the left and upper pixel groups of the encoding target block 31).
  • the width (thickness) of the inverted L-shaped region is, for example, about 2 pixels, but may be 1 pixel or 3 pixels or more.
  • the reference image 4 is an encoded or decoded picture.
  • the corresponding position block 41 in the reference image 4 is a block at the same position as the position of the encoding target block 31 in the encoding target picture 3.
  • step S21 an attempt is made to calculate the reliability of the reference image 4 on the spatially same area as the template 32 (an inverted L-shaped area adjacent to the corresponding position block 41). A region shifted by the existing primary candidate reference motion vector Vi is obtained, and this is acquired as the matching target region 42.
  • step S22 the similarity between the template 32 of the encoding target block 31 and the matching target area 42 in the reference image 4 is calculated, and this is set as the reliability of the primary candidate reference motion vector Vi.
  • the similarity index is SAD (Sum (Absolute Differences).
  • SAD Sud (Absolute Differences).
  • the reliability index used in the reliability calculation unit 184 may be any other index as long as it indicates the similarity between the template 32 and the matching target region 42.
  • SSD Sum of Squared Differences
  • SATD Sum of Absolute Transformed Differences
  • Each of these is a scale indicating that the smaller the value, the higher the reliability.
  • the template 32 Since the template 32 has a high correlation with the image signal of the encoding target block 31, it is possible to specify a secondary candidate reference block effective for motion vector prediction by using the similarity.
  • the reference motion vector determination unit 185 (or 256) narrows the N primary candidate reference motion vectors to a small number of secondary candidate reference motion vectors based on the reliability information of each primary candidate reference motion vector.
  • FIG. 9A is a flowchart of the reference motion vector determination process.
  • the reference motion vector determination unit 185 compares the reliability of each primary candidate reference motion vector calculated by the reliability calculation unit 184 with a predetermined threshold and compares the reliability of the primary candidate reference motion vector. If the degree exceeds the predetermined threshold, the process proceeds to step S312.
  • a primary candidate reference motion vector whose reliability is greater than a predetermined threshold is set as a secondary candidate reference motion vector. If the reliability is not greater than a predetermined threshold, the primary candidate reference motion vector is excluded from the candidates.
  • the motion vector prediction efficiency can be improved as compared with the prior art, and the encoding efficiency can be improved.
  • FIG. 9B is a flowchart of another reference motion vector determination process, showing an example of the reference motion vector determination process when the number of primary candidate reference motion vectors is limited to a predetermined number M.
  • step S321 it is determined whether or not the reliability of the primary candidate reference motion vector to be processed exceeds a predetermined threshold. If the reliability of the primary candidate reference motion vector exceeds a predetermined threshold value, the process proceeds to step S322; otherwise, the process proceeds to step S323.
  • step S322 a primary candidate reference motion vector whose reliability is greater than a predetermined threshold is set as a highly reliable reference motion vector.
  • step S323 it is determined whether or not the processing has been completed for all primary candidate reference motion vectors. In step S323, if there is an unprocessed primary candidate reference motion vector, the process returns to step S321 and similarly continues the process of selecting a reliable reference motion vector.
  • step S324 among the reliable reference motion vectors, the top M reliable reference motion vectors (M is a predetermined integer) with respect to the reliability are set as secondary candidate reference motion vectors.
  • FIG. 10 is a flowchart of still another reference motion vector determination process. This figure shows an example of reference motion vector determination processing in the case where there are only M ′ primary candidate reference motion vectors that exceed a predetermined threshold with respect to reliability.
  • step S331 it is determined whether or not the reliability of the primary candidate reference motion vector to be processed exceeds a predetermined threshold value. If the reliability of the primary candidate reference motion vector exceeds a predetermined threshold value, the process proceeds to step S332; otherwise, the process proceeds to step S333.
  • step S332 a primary candidate reference motion vector whose reliability is greater than a predetermined threshold is set as a highly reliable reference motion vector.
  • step S333 it is determined whether or not the processing has been completed for all primary candidate reference motion vectors. In step S333, if there is an unprocessed primary candidate reference motion vector, the process returns to step S331 and similarly continues the process of selecting a reliable reference motion vector.
  • step S334 it is determined whether the number M ′ of reliable reference vectors is greater than a predetermined number M.
  • M ′ is larger than the predetermined number M
  • step S335 among the reliable reference motion vectors, the top M reliable reference motion vectors for reliability are set as secondary candidate reference motion vectors. To do.
  • step S336 all of the M ′ reliable reference motion vectors are set as secondary candidate reference motion vectors.
  • the motion vector prediction unit 186 uses the secondary candidate reference motion vector selected by the reference motion vector determination unit 185 to create a prediction motion vector of the encoding target block.
  • An important point in the present embodiment is that a prediction for calculating a motion vector prediction residual using a secondary candidate reference motion vector with high reliability by narrowing down a large number of primary candidate reference motion vectors with reliability. The point is to obtain a motion vector. Therefore, the process of obtaining the predicted motion vector from the secondary candidate reference motion vector may be the same as the process of the motion vector predicting unit 103 (or 204) of the prior art described with reference to FIGS. However, the processing does not necessarily have to be the same as that of the conventional technology, and the present embodiment can also be implemented by obtaining a predicted motion vector by different processing.
  • the motion vector predictive encoding and motion vector predictive decoding processes described above can also be realized by a computer and a software program.
  • the program can be recorded on a computer-readable recording medium or provided through a network.
  • the present invention can be used for a moving picture coding and moving picture decoding technique for predictively coding a motion vector. According to the present invention, motion vector prediction efficiency can be improved, and moving picture encoding efficiency can be improved.
  • Video coding apparatus 2 Video decoding apparatus 10 Prediction residual signal calculation part 11 Orthogonal transformation part 12 Quantization part 13 Information source coding part 14, 21 Inverse quantization part 15, 22 Inverse orthogonal transformation part 16 Decoding signal calculation Unit 17, 24 frame memory 18, 25 motion compensation unit 181 motion search unit 182, 253 motion vector memory 183, 254 primary candidate reference motion vector setting unit 184, 255 reliability calculation unit 185, 256 reference motion vector determination unit 186 257 Motion vector prediction unit 187 Motion vector prediction residual calculation unit 20 Information source decoding unit 23 Decoded signal calculation unit 251 Motion vector calculation unit 252 Prediction signal generation unit

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Abstract

　動画像符号化装置において、１次候補参照動きベクトル設定部は、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルを設定する。信頼度計算部は，符号化済みまたは復号済みの画像情報を利用して，符号化対象ブロックの動きベクトル予測における有効性を表す各１次候補参照動きベクトルの信頼度を算出する。参照動きベクトル決定部は，Ｎ個の１次候補参照動きベクトルから信頼度が所定の閾値より大きい２次候補参照動きベクトルを選出する。動きベクトル予測部は，信頼度の高いＭ個（Ｍ＜Ｎ）の２次候補参照動きベクトルを利用して符号化対象ブロックの予測動きベクトルを作成する。

Description

動きベクトル予測符号化方法、動きベクトル予測復号方法、動画像符号化装置、動画像復号装置およびそれらのプログラム
　本発明は、動きベクトルを予測符号化する動画像符号化技術に関する。特に、本発明は、動きベクトルの予測効率を向上させ、動画像の符号化効率を向上させるための動きベクトル予測符号化方法、動きベクトル予測復号方法、動画像符号化装置、動画像復号装置およびそれらのプログラムに関する。
　本願は、２０１０年２月９日に日本に出願された特願２０１０－２６１３１号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　Ｈ．２６４に代表されるような、動き補償を用いた動画像符号化方式では、動きベクトルを効率的に符号化するために、動きベクトルの予測符号化を行う。
　図１１は、従来の動画像符号化装置における動き補償部の構成例を示す。従来の動画像符号化装置における動き補償部１００は、動き探索部１０１と、動きベクトルメモリ１０２と、動きベクトル予測部１０３と、予測残差算出部１０４を備える。
　動き探索部１０１は、符号化対象ブロックの映像信号が入力されると、符号化済みの参照画像の復号信号と照合することにより動き探索を行い、動きベクトルを算出して動きベクトルメモリ１０２に格納する。動きベクトル予測部１０３は、符号化対象ブロックの近隣にある符号化済みブロックの符号化に用いられた動きベクトルを動きベクトルメモリ１０２から読み出し、それらを参照動きベクトルとして用いて予測動きベクトルを算出する。予測残差算出部１０４は、動き探索部１０１が算出した動きベクトルと、動きベクトル予測部１０３が算出した予測動きベクトルとの残差を算出し、動きベクトル予測残差を出力する。この動きベクトル予測残差が符号化されて、動きベクトルの符号化情報として出力される。
　図１２は、従来の動画像復号装置における動き補償部の構成例を示す。従来の動画像復号装置における動き補償部２００は、動きベクトル算出部２０１と、予測信号作成部２０２と、動きベクトルメモリ２０３と、動きベクトル予測部２０４とを備える。
　動きベクトル算出部２０１は、符号化ストリームから復号された動きベクトル予測残差と、動きベクトル予測部２０４が予測した予測動きベクトルとを加算して動きベクトルを生成し、この動きベクトルを動きベクトルメモリ２０３に格納するとともに、予測信号作成部２０２に出力する。予測信号作成部２０２は、動きベクトルに従って復号済みの参照画像から復号信号を読み出し、復号対象ブロックの予測信号として出力する。動きベクトル予測部２０４は、復号対象ブロックの近隣にある復号済みブロックの復号に用いられた動きベクトルを動きベクトルメモリ２０３から読み出し、それらを参照動きベクトルとして用いて予測動きベクトルを算出する。
　以上のような動きベクトル予測符号化に関する技術として、従来、以下のような技術がある。
（ａ）メディアン予測符号化（Ｈ．２６４など）〔以下、従来技術ａという〕
（ｂ）参照動きベクトル指定による予測符号化〔以下、従来技術ｂという〕
　図１３は、従来の動きベクトルの予測符号化方式の例を説明する図である。従来技術ａおよび従来技術ｂでは、動きベクトルを符号化（復号も同様）する際に、図１３に示すような符号化対象ブロックの近隣の符号化済みブロックの動きベクトル（符号化済み動きベクトル）を参照動きベクトルとして用いて予測を行って、動きベクトルの符号化を行う。
　具体的には、従来技術ａでは、参照動きベクトルのメディアンを予測動きベクトルとして用いて、符号化対象ブロックの動きベクトルと、予測動きベクトルとの誤差（動きベクトル予測残差という）を符号化する（非特許文献１参照）。
　また、従来技術ｂでは、参照動きベクトルのうち、予測に利用する動きベクトルを符号化装置（エンコーダ）が選択し、動きベクトル予測残差とともに予測に利用する参照動きベクトルの識別子を符号化する（非特許文献２参照）。
　また、従来、動きベクトル予測残差を求めて動きベクトルを符号化するのではなく、符号化対象ブロックの動きベクトルそのものを予測する技術として、テンプレートマッチングによる動きベクトル予測の技術（以下、従来技術ｃという）がある。この従来技術ｃは、符号化側において動きベクトルを符号化しないで動き補償をするための動きベクトル予測方法である（非特許文献３参照）。
　図１４は、従来のテンプレートマッチングによる動きベクトル予測を説明する図である。従来技術ｃでは、符号化対象ブロックの動きベクトルを予測するにあたり、図１４に逆Ｌ字型の領域として示されるような、符号化対象ブロックの近隣で、なおかつ符号化済みの画素の集合（これをテンプレートと呼ぶ）を利用して、参照画像上で所定の探索範囲について動き探索を行う（この処理をテンプレートマッチングと呼ぶ）。具体的には、所定の探索範囲内の各動きベクトルについて、参照画像上でテンプレートと同じ位置にある領域を動きベクトル分だけずらした領域（マッチング領域と呼ぶ）と、テンプレートとの間でＳＡＤ（Sum of Absolute Differences）などの類似度を求めて探索をする。それによって得られた動きベクトルを利用して動き補償を行う。復号側でも復号済み画素の集合であるテンプレートで同じ処理が可能であるため、動きベクトルを符号化しないで動き補償ができる利点がある。
角野、菊池、鈴木、"改訂三版Ｈ．２６４／ＡＶＣ教科書"、インプレスＲ＆Ｄ発行、2009, pp.123-125． T. Yamamoto, "A new scheme for motion vector predictor encoding", ITU-T SG16/Q6, 32nd VCEG Meeting, San Jose, April 2007. 小林、鈴木、ブン、堀越、"テンプレートマッチングを用いた動き予測方法に伴う予測情報量削減"、画像符号化シンポジウム資料、2005，pp.17-18．
　前述した従来技術ａ、ｂでは、近隣のブロックに予測に有効な参照動きベクトルがない場合に、動きベクトルの予測効率が低下する。符号化対象ブロックの近隣だけでなく、より広範囲に含まれる多数のブロックの参照動きベクトルを予測に利用することも考えられる。しかし、従来技術の方法でこれを行った場合、予測効率や符号化効率の悪化をまねく。
　図１５は、従来技術の問題を説明する図である。図１５に示すように、符号化対象ブロックの近隣ブロックが被写体Ｏｂｊの境界である場合とオクルージョンがある場合（参照画像において近隣ブロックの対応点が何らかの被写体で隠れている場合）、また、被写体が剛体でない場合には、当該近隣ブロックの参照動きベクトルが、符号化対象ブロックの動きベクトル予測に適していないか、イントラ符号化が行われて参照動きベクトル自体が存在しないことがある。このような場合、従来技術ａおよび従来技術ｂのいずれにおいても、予測効率が悪くなる。
　一方、図１５に点線で示すブロックのように、候補に含まれないブロックの動きベクトルのほうが予測に有効になる場合がある。このような動きベクトルを予測に利用するために、最近隣のブロックだけを候補とするのではなく、候補となるブロックを多くすることが容易に類推できる。しかしながら、候補となるブロックを多くした場合、従来技術ａにおいては適切でない参照動きベクトルが候補に含まれて予測効率が逆に悪化するおそれがある。また、従来技術ｂでは、予測に利用する参照動きベクトルの識別子の符号量の増加を招くため、符号化効率が逆に悪化するおそれがある。
　これに対して、従来技術ｃは、符号化側で動きベクトルを符号化しないで動き補償をするための動きベクトル予測方法である。そこで、これを前述の従来技術の課題に対して応用することを考える。すなわち、従来技術ｃのテンプレートマッチングを用いて予測動きベクトルを作成し、これと通常の動き探索により求めた符号化対象ブロックの動きベクトルとから動きベクトル予測残差を求めて符号化することを考える。この場合、次の問題がある。
　従来技術ｃによる動きベクトル予測では、従来技術ａや従来技術ｂと異なり、符号化対象ブロックの近隣ブロックの符号化済み動きベクトルを利用しないで探索を行うことができる。このため、符号化済み動きベクトルが予測に有効でない場合にも、有効な予測動きベクトルを作成できる可能性がある。しかしながら、テンプレートのみから予測動きベクトルを決定してしまうため、符号化対象ブロックとは無関係な領域を指す動きベクトルを予測動きベクトルとしてしまい、予測効率が悪化する場合がある。
　本発明は、上記課題の解決を図り、動きベクトルの予測効率を向上させ、動画像の符号化効率を向上させることを目的とする。ここで、動きベクトルの予測効率とは、予測の対象となる動きベクトルと予測動きベクトルとの類似の度合いを意味する。具体的には、これらの２つのベクトルの差分ベクトルの長さが小さい場合に予測効率が高いとする。
　本発明の概要は、以下のとおりである。本発明は、符号化側および復号側の各ブロックについて、以下の方法で動きベクトル予測を行う。
（１）多数（Ｎ個）の１次候補参照動きベクトルを利用する。
（２）復号側で符号化（復号）対象ブロックを復号開始する時点ですでに復号済みの情報のみを利用して、各１次候補参照動きベクトルがどれだけ予測に適しているかを示す評価値（以下、信頼度）を求める。
（３）１次候補参照動きベクトルを、信頼度が所定の閾値より大きい少数（Ｍ個）の２次候補参照動きベクトルに絞り込む。
（４）少数の２次候補参照動きベクトルを利用して予測動きベクトルを作成する。
　詳しくは、本発明の実施形態では、従来と同様な動きベクトル予測符号化（下記の処理４）の前処理として、以下の処理１～処理３を行う。
　［処理１］まず、１次候補参照動きベクトルとして、符号化対象ブロックの近隣にある符号化済みブロックの符号化に用いた動きベクトルおよび所定値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルの少なくとも一方を抽出する。
　［処理２］次に、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて、符号化対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す信頼度を、符号化済み、または復号済みの画像情報を用いて算出する。
　［処理３］Ｎ個の１次候補参照動きベクトルの中で、信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを、２次候補参照動きベクトルとして選出する。
　［処理４］２次候補参照動きベクトルを用いて符号化対象ブロックの予測動きベクトルを算出し、符号化対象ブロックの動き探索で求めた動きベクトルと、予測動きベクトルとの残差を、動きベクトルの符号化情報として符号化する。２次候補参照動きベクトルを用いて符号化対象ブロックの予測動きベクトルを算出する処理としては、例えば、Ｍ個の２次候補参照動きベクトルの中央値を選ぶとか、Ｍ個の２次候補参照動きベクトルの中で最も予測残差が小さくなる２次候補参照動きベクトルを選択し、その動きベクトルの識別子を予測残差とともに符号化するなどの、従来方法を用いることができる。
　以上のように、本発明では、符号化対象ブロックの近隣のブロックだけでなく、予め定められた範囲の多数の動きベクトルを１次候補参照動きベクトルとする。そして、各々の１次候補参照動きベクトルについて、符号化済みの情報または復号済みの情報を利用して信頼度の計算を行う。１次候補参照動きベクトルを信頼度に応じて絞り込み、絞り込んだ結果を２次候補参照動きベクトルとする。以降の処理は、２次候補参照動きベクトルを入力として、従来の動きベクトル予測符号化と同じ方法を用いて予測動きベクトルを求め、予測動きベクトルと動きベクトルとの予測残差を符号化する。
　本発明による動きベクトル予測復号の場合にも、復号対象ブロックの近隣のブロックだけでなく、周辺の多数の動きベクトルを１次候補参照動きベクトルとする。次に、各々の１次候補参照動きベクトルについて、復号済みの情報を利用して信頼度の計算を行う。１次候補参照動きベクトルを信頼度に応じて絞り込み、絞り込んだ結果を２次候補参照動きベクトルとする。以降の処理は、２次候補参照動きベクトルを入力として、従来の動きベクトル予測復号と同じ方法を用いて予測動きベクトルを求め、復号した予測残差に予測動きベクトルを加算して動きベクトルを算出する。
　本発明では、上記処理１～３を行うことで、参照動きベクトルの絞り込みを行う。この絞り込みは、復号側でも符号化側からの付加情報なしで実現でき、なおかつ、２次候補参照動きベクトルには、予測に有効な動きベクトルが含まれる。このため、前述した従来技術ａ，ｂおよびｃより予測効率が向上する。
　また、一般的に、動きベクトルの予測効率が向上すると、動きベクトル予測残差のエントロピーが減少し、動きベクトルの符号量が小さくなる。動画像の符号化データは動きベクトルの符号量を含むため、従来技術ａ，ｂおよびｃを利用した方式よりも動画像の符号化効率が向上する。
本発明の一実施形態による動画像符号化装置を示すブロック図である。 図１に示された動き補償部を示すブロック図である。 本発明の一実施形態による動画像復号装置を示すブロック図である。 図３に示された動き補償部を示すブロック図である。 本発明の一実施形態による動きベクトル予測処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による１次候補参照動きベクトルの第１の設定例を示す図である。 本発明の一実施形態による１次候補参照動きベクトルの第２の設定例を示す図である。 本発明の一実施形態による信頼度算出処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態によるテンプレートマッチングを用いた信頼度の求め方を示す図である。 本発明の一実施形態による参照動きベクトル決定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による参照動きベクトル決定処理の他の例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による参照動きベクトル決定処理のさらに他の例を示すフローチャートである。 従来の動画像符号化装置における動き補償部を示すブロック図である。 従来の動画像復号装置における動き補償部を示すブロック図である。 従来の動きベクトルの予測符号化方式の例を示す図である。 従来のテンプレートマッチングによる動きベクトル予測を示す図である。 従来技術の問題を示す図である。
　以下、図面を用いて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
　図１は、本発明の一実施形態による動画像符号化装置の構成例を示す図である。本実施形態の動画像符号化装置１は、特に動き補償部１８が従来技術と異なり、他の部分は、Ｈ．２６４その他でエンコーダとして用いられている従来の一般的な動画像符号化装置と同様である。
　動画像符号化装置１は、符号化対象の映像信号を入力し、入力映像信号のフレームをブロックに分割してブロックごとに符号化し、その符号化データをビットストリームとして出力する。
　この符号化のため、予測残差信号算出部１０は、入力映像信号と動き補償部１８の出力である予測信号との差分を求め、それを予測残差信号として出力する。直交変換部１１は、予測残差信号に対して離散コサイン変換（ＤＣＴ）等の直交変換を行い、変換係数を出力する。量子化部１２は、変換係数を量子化し、その量子化された変換係数を出力する。情報源符号化部１３は、量子化された変換係数をエントロピー符号化し、ビットストリームとして出力する。
　一方、量子化された変換係数は、逆量子化部１４にも入力され、ここで逆量子化される。逆直交変換部１５は、逆量子化部１４の出力である変換係数を逆直交変換し、予測残差復号信号を出力する。復号信号算出部１６では、この予測残差復号信号と動き補償部１８の出力である予測信号とを加算し、符号化した符号化対象ブロックの復号信号を生成する。この復号信号は、動き補償部１８における動き補償の参照画像として用いるために、フレームメモリ１７に格納される。
　動き補償部１８は、符号化対象ブロックの映像信号について、フレームメモリ１７に格納された参照画像を参照して動き探索を行い、符号化対象ブロックの予測信号を出力する。また、動き補償部１８は、動き探索の結果の動きベクトルについても予測符号化するために、符号化済みの情報を用いて動きベクトルの予測を行い、動き探索の結果の動きベクトルと、予測動きベクトルとの差分を算出して、結果を動きベクトル予測残差として情報源符号化部１３へ出力する。
　ここで、動き補償部１８は、動きベクトルの予測にあたって、単に符号化対象ブロックの近隣にある符号化済みブロックの動きベクトルだけを用いるのではない。すなわち、動き補償部１８は、いくつかの１次候補参照動きベクトルを設定し、それらの１次候補参照動きベクトルの信頼度を符号化済みの情報から算出する。次に、動き補償部１８は、信頼度に応じてそれらの１次候補参照動きベクトルを少数の２次候補参照動きベクトルに絞り込んでから、２次候補参照動きベクトルを用いて予測動きベクトルを算出する。２次候補参照動きベクトルを用いて予測動きベクトルを算出する処理は、従来技術と同様な動きベクトルの予測手法を用いて行うことができる。
　図２は、図１に示す動き補償部１８の詳細な構成例を示す図である。動き補償部１８は、図２に示すように、動き探索部１８１、動きベクトルメモリ１８２、１次候補参照動きベクトル設定部１８３、信頼度計算部１８４、参照動きベクトル決定部１８５、動きベクトル予測部１８６、動きベクトル予測残差算出部１８７を備える。
　符号化対象ブロックの符号化における動き補償において、まず、動き探索部１８１は、入力映像信号の符号化対象ブロックについて、既に符号化済みの参照画像の復号信号と照合する動き探索を行い、予測信号を生成して出力するとともに、マッチング位置を示す動きベクトルを出力する。この動きベクトルは動きベクトルメモリ１８２に格納され、また、動きベクトル予測残差算出部１８７に出力される。
　１次候補参照動きベクトル設定部１８３は、過去に符号化されて動きベクトルメモリ１８２に格納されている動きベクトルまたは予め定められた値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルを、１次候補参照動きベクトルとして設定し、信頼度計算部１８４に通知する。
　信頼度計算部１８４は、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて、符号化済みの画像情報（復号信号）を用いて、符号化対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す信頼度を算出する。
　参照動きベクトル決定部１８５は、信頼度計算部１８４が算出した信頼度と予め定められた閾値との大小を比較し、信頼度が閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを、２次候補参照動きベクトルとして選出する。
　動きベクトル予測部１８６は、参照動きベクトル決定部１８５が選出した２次候補参照動きベクトルを用いて、符号化対象ブロックの予測動きベクトルを算出する。この動きベクトル予測部１８６での予測動きベクトルの算出方法は従来技術と同様でよく、例えば２次候補参照動きベクトルの中の中央値（メディアン）を予測動きベクトルとする。また、２次候補参照動きベクトルの中で動き探索部１８１が求めた動きベクトルと最も近い値を持つものを予測動きベクトルとし、その動きベクトルを示す識別子を符号化対象に加えて、復号側へ通知するようなことも可能である。
　動きベクトル予測残差算出部１８７は、動き探索部１８１が算出した動きベクトルと、動きベクトル予測部１８６が算出した予測動きベクトルとの残差を算出し、算出された残差を動きベクトル予測残差として出力する。
　図３は、本発明の一実施形態による動画像復号装置の構成例を示す図である。本実施形態の動画像復号装置２は、特に動き補償部２５が従来技術と異なり、他の部分は、Ｈ．２６４その他でデコーダとして用いられている従来の一般的な動画像復号装置と同様である。
　動画像復号装置２は、図１に示す動画像符号化装置１により符号化されたビットストリームを入力して復号することにより復号画像の復号信号を出力する。
　この復号のため、情報源復号部２０は、入力されたビットストリームに基づいて、復号対象ブロックの量子化変換係数をエントロピー復号するとともに、動きベクトル予測残差を復号する。逆量子化部２１は、量子化変換係数を入力し、それを逆量子化して復号変換係数を出力する。逆直交変換部２２は、復号変換係数に逆直交変換を施し、復号予測残差信号を出力する。復号信号算出部２３では、動き補償部２５で生成された予測信号と復号予測残差信号とを加算することで、復号対象ブロックの復号信号を生成する。この復号信号は、表示装置等の外部の装置に出力されるとともに、動き補償部２５における動き補償の参照画像として用いるために、フレームメモリ２４に格納される。
　動き補償部２５は、フレームメモリ２４に格納された復号済みの情報を用いて動きベクトルの予測を行い、その予測動きベクトルと情報源復号部２０が復号した動きベクトル予測残差とを加算して動きベクトルを算出する。次に、動き補償部２５は、その動きベクトルをもとにフレームメモリ２４の参照画像を参照して、復号対象ブロックの予測信号を生成する。
　ここで、動き補償部２５は、動きベクトルの予測にあたって、単に復号対象ブロックの近隣にある復号済みブロックの動きベクトルだけを用いるのではない。すなわち、動き補償部２５は、いくつかの１次候補参照動きベクトルを設定し、それらの１次候補参照動きベクトルの信頼度を復号済みの情報から算出する。次に、動き補償部２５は、信頼度に応じて少数の２次候補参照動きベクトルに絞り込んでから、２次候補参照動きベクトルを用いて予測動きベクトルを算出する。２次候補参照動きベクトルを用いて予測動きベクトルを算出する処理は、従来技術と同様な動きベクトルの予測手法を用いて行うことができる。
　図４は、図３に示す動き補償部２５の詳細な構成例を示す図である。動き補償部２５は、図４に示すように、動きベクトル算出部２５１、予測信号作成部２５２、動きベクトルメモリ２５３、１次候補参照動きベクトル設定部２５４、信頼度計算部２５５、参照動きベクトル決定部２５６、動きベクトル予測部２５７を備える。
　復号対象ブロックの復号における動き補償において、まず、動きベクトル算出部２５１は、符号化ビットストリームを復号して得られた動きベクトル予測残差と、動きベクトル予測部２５７が復号済みの情報を用いて予測した予測動きベクトルとを加算し、復号に用いる動きベクトルを出力する。この動きベクトルは動きベクトルメモリ２５３に格納され、また、予測信号作成部２５２に出力される。予測信号作成部２５２は、入力した動きベクトルが示す参照画像位置の復号信号を読み出し、復号対象ブロックの予測信号として出力する。
　１次候補参照動きベクトル設定部２５４は、過去に復号されて動きベクトルメモリ２５３に格納されている動きベクトルまたは予め定められた値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルを、１次候補参照動きベクトルとして設定し、信頼度計算部２５５に通知する。
　信頼度計算部２５５は、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて、復号済みの画像情報（復号信号）を用いて、復号対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す信頼度を算出する。
　参照動きベクトル決定部２５６は、信頼度計算部２５５が算出した信頼度と予め定められた閾値との大小を比較し、信頼度が閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを、２次候補参照動きベクトルとして選出する。
　動きベクトル予測部２５７は、参照動きベクトル決定部２５６が選出した２次候補参照動きベクトルを用いて、復号対象ブロックの予測動きベクトルを算出する。この動きベクトル予測部２５７での予測動きベクトルの算出方法は従来技術と同様でよく、例えば２次候補参照動きベクトルの中の中央値（メディアン）を予測動きベクトルとする。または、符号化側で予測に用いる動きベクトルの識別子を指定している場合には、その識別子が示す動きベクトルを予測動きベクトルとする。
　次に、動画像符号化装置１における動き補償部１８および動画像復号装置２における動き補償部２５が行う処理のうち、本発明に関連する動きベクトル予測の処理について、図５～図９Ｂに従って説明する。以下では、主に符号化側の動きベクトル予測の処理を中心に説明するが、復号側における動きベクトル予測の処理もまったく同様である。
　図５は、動きベクトル予測処理のフローチャートを示している。
　［ステップＳ１の処理］
　最初に、１次候補参照動きベクトル設定部１８３（または２５４）は、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルを設定する。このＮ個の１次候補参照動きベクトルを設定する方法として、例えば次のような方法を用いることができる。
　〔１次候補参照動きベクトル設定例１〕
　図６Ａに示すように、符号化対象ブロック３１の位置を基準として、それから所定の範囲内の予め定められたＮ個の動きベクトルＶｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を、１次候補参照動きベクトルとする。この動きベクトルＶｉの値は、符号化側と復号側で同じ値となるように予め任意に決めることができる。これらの動きベクトルＶｉの値を、予めテーブル化して保持しておくようにしてもよい。
　また、動きベクトルＶｉの値を符号化することなく、符号化側と復号側とで共通の値を用いることができるという条件が満たされるならば、その値を候補として用いることができる。したがって、例えば過去の符号化・復号済みの何枚かのフレームの動きベクトルの統計量を逐次算出しておき、その動きベクトルの統計量から出現確率の大きいＮ個の１次候補参照動きベクトルを選出することも可能である。
　〔１次候補参照動きベクトル設定例２〕
　図６Ｂに示すように、符号化対象ピクチャ３において、符号化対象ブロック３１の近隣にある多数（この例では１０個）の符号化済みブロックＢ１～Ｂ１０の符号化に用いた動きベクトルを、１次候補参照動きベクトルとして設定する。この場合にも、復号側では、符号化側で用いた１次候補参照動きベクトルと同じ動きベクトルを、復号済みの動きベクトルから設定することができる。
　〔１次候補参照動きベクトル設定例３〕
　前述した設定例１でＮ１個の１次候補参照動きベクトルを選び、設定例２でＮ２個の１次候補参照動きベクトルを選んで、合計Ｎ個（Ｎ＝Ｎ１＋Ｎ２）の１次候補参照動きベクトルを設定する。
　〔１次候補参照動きベクトル設定例４〕
　この設定例４では、符号化済みブロックの動きベクトルと、これらの動きベクトルについて所定範囲内の動きベクトルとを、１次候補参照動きベクトルとする。例えば、ある符号化済みベクトルの動きベクトル（１０，２０）について、所定範囲を、Ｘ，Ｙ方向にそれぞれ±１の範囲とした場合、動きベクトル（１０，２０）に加え、動きベクトル（９，２０）、（１１，２０）、（１０，１９）、（１０，２１）、（９，１９）、（９，２１）、（１１，１９）、および（１１，２１）も候補とする。すなわち、１つの符号化済みブロックの動きベクトルに対して合計９個の１次候補参照動きベクトルが候補となる。最初に候補に入れる符号化済みブロックの動きベクトルをＫ個として、Ｋ個すべての周辺も候補に入れると、９×Ｋ個の１次候補参照動きベクトルを利用することになる。ただし、復号側と共通であれば、すべての符号化済みブロックの動きベクトルの周辺を候補に入れるのではなく、一部分でもよい。
　このような設定の効果としては、符号化済みブロックの動きベクトルの周辺も考慮に入れることにより、動きベクトルの予測効率が向上するということが挙げられる。
　［ステップＳ２の処理］
　信頼度計算部１８４（または２５５）は、１次候補参照動きベクトル設定部１８３が設定したＮ個の１次候補参照動きベクトルの各々について、符号化済みの情報を用いて信頼度を算出する。ここで、信頼度は、符号化（復号）対象ブロックでの動きベクトル予測における１次候補参照動きベクトルの有効性を定量的に表現したものである。この信頼度は、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルについて、復号側で符号化対象ブロックを復号開始する時点ですでに復号済みの情報のみを利用して計算する。
　図７は、信頼度算出処理の一例を示すフローチャート、図８は、テンプレートマッチングを用いた信頼度の求め方を説明する図である。
　信頼度の求め方の一例として、テンプレートマッチングを応用する方法について説明する。図８の符号化対象ピクチャ３において、符号化対象ブロック３１の予測動きベクトルを求めるものとする。テンプレート３２は、符号化対象ブロック３１に隣接する、符号化済み画素の集合（この例では符号化対象ブロック３１の左と上の画素群で構成される逆Ｌ字型の領域）である。なお、逆Ｌ字型の領域の幅（厚さ）は、例えば２画素程度であるが１画素でも３画素以上でもよい。参照画像４は、符号化済みまたは復号済みのピクチャである。参照画像４における対応位置ブロック４１は、符号化対象ピクチャ３内の符号化対象ブロック３１の位置と同じ位置にあるブロックである。
　図７の信頼度算出処理において、ステップＳ２１では、参照画像４上で、テンプレート３２と空間的に同じ領域（対応位置ブロック４１に隣接する逆Ｌ字型の領域）を、信頼度を計算しようとしている１次候補参照動きベクトルＶｉ分だけずらした領域を求め、これをマッチング対象領域４２として取得する。
　次に、ステップＳ２２では、符号化対象ブロック３１のテンプレート３２と、参照画像４におけるマッチング対象領域４２との類似度を算出し、これを１次候補参照動きベクトルＶｉの信頼度として設定する。
　類似度指標の一例としては、ＳＡＤ（Sum of Absolute Differences）がある。ＳＡＤが小さいほど、当該１次候補参照動きベクトルＶｉは、符号化対象ブロック３１の動きに近い可能性が高いため、信頼度が高い参照動きベクトルと捉える。信頼度計算部１８４で利用する信頼度の指標としては、テンプレート３２とマッチング対象領域４２の類似度を示すものであれば、他のものでもよい。前述のＳＡＤの他にはＳＳＤ（Sum of Squared Differences）、ＳＡＴＤ（Sum of Absolute Transformed Differences）などを用いることができる。これらは、いずれも値が小さいほど信頼度が高いことを示す尺度となる。
　テンプレート３２は、符号化対象ブロック３１の画像信号と相関が高いため、これによる類似度を用いると、動きベクトル予測に有効な２次候補参照ブロックを特定することができる。
　［ステップＳ３の処理］
　次に、参照動きベクトル決定部１８５（または２５６）において、各１次候補参照動きベクトルの信頼度情報に基づき、Ｎ個の１次候補参照動きベクトルを少数の２次候補参照動きベクトルに絞り込む。
　図９Ａは、参照動きベクトル決定処理のフローチャートである。ステップＳ３１１では、参照動きベクトル決定部１８５は、信頼度計算部１８４で計算した各１次候補参照動きベクトルの信頼度について、所定の閾値との大小比較を行い、１次候補参照動きベクトルの信頼度が所定の閾値を超えていれば、ステップＳ３１２に進む。ステップＳ３１２では、信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを２次候補参照動きベクトルとして設定する。信頼度が所定の閾値より大きくない場合、その１次候補参照動きベクトルは候補から外す。
　こうすることにより、２次候補参照動きベクトルに予測に適さないものが含まれることを抑制できる。したがって、従来技術に比べて動きベクトルの予測効率を向上させることができ、符号化効率の向上を実現することができる。
　図９Ｂは、他の参照動きベクトル決定処理のフローチャートであり、１次候補参照動きベクトルの数を所定の個数Ｍに限定する場合の参照動きベクトル決定処理の例を示している。
　まず、ステップＳ３２１では、処理対象の１次候補参照動きベクトルの信頼度が、所定の閾値より超えているかどうかを判定する。１次候補参照動きベクトルの信頼度が所定の閾値を超えていれば、処理はステップＳ３２２へ進み、そうでなければ、ステップＳ３２３へ進む。ステップＳ３２２では、信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを高信頼参照動きベクトルとして設定する。ステップＳ３２３では、すべての１次候補参照動きベクトルについて処理を完了したかどうかを判定する。ステップＳ３２３において、未処理の１次候補参照動きベクトルがあれば、処理はステップＳ３２１へ戻って、同様に高信頼参照動きベクトルの選択処理を続ける。
　すべての１次候補参照動きベクトルについて処理が完了した場合、処理がステップＳ３２４へ進む。ステップＳ３２４では、高信頼参照動きベクトルのうち、信頼度について上位Ｍ個（Ｍは所定の整数）の高信頼参照動きベクトルを、２次候補参照動きベクトルとして設定する。
　２次候補参照動きベクトルの個数を所定のＭ個に限定することにより、従来技術ｂによって動きベクトルを符号化した場合に比べて、動きベクトル符号量を削減することができ、符号化効率の向上を実現することができる。
　図１０は、さらに他の参照動きベクトル決定処理のフローチャートである。この図は、信頼度について所定の閾値を超える１次候補参照動きベクトルが、所定の数Ｍより小さいＭ′個しかなかった場合の参照動きベクトル決定処理の例を示している。
　まず、ステップＳ３３１では、処理対象の１次候補参照動きベクトルの信頼度が、所定の閾値より超えているかどうかを判定する。１次候補参照動きベクトルの信頼度が所定の閾値を超えていれば、処理がステップＳ３３２へ進み、そうでなければ、ステップＳ３３３へ進む。ステップＳ３３２では、信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを高信頼参照動きベクトルとして設定する。ステップＳ３３３では、すべての１次候補参照動きベクトルについて処理を完了したかどうかを判定する。ステップＳ３３３において、未処理の１次候補参照動きベクトルがあれば、処理はステップＳ３３１へ戻って、同様に高信頼参照動きベクトルの選択処理を続ける。
　すべての１次候補参照動きベクトルについて処理が完了した場合、処理はステップＳ３３４へ進み、ステップＳ３３４では、高信頼参照ベクトルの数Ｍ′が、所定の数Ｍより大きいかどうかを判定する。Ｍ′が所定の数Ｍより大きい場合、ステップＳ３３５へ進み、ステップＳ３３５では、高信頼参照動きベクトルのうち、信頼度について上位Ｍ個の高信頼参照動きベクトルを、２次候補参照動きベクトルとして設定する。
　一方、Ｍ′が所定の数Ｍより小さい場合、処理はステップＳ３３６へ進む。ステップＳ３３６では、Ｍ′個の高信頼参照動きベクトルのすべてを、２次候補参照動きベクトルとして設定する。
　これより、２次候補参照動きベクトルの個数を符号化対象ブロックの状況に応じて変更できるので、さらなる動きベクトル予測効率の向上、符号化効率の向上を実現することができる。
　［ステップＳ４の処理］
　動きベクトル予測部１８６（または２５７）は、参照動きベクトル決定部１８５が選出した２次候補参照動きベクトルを利用して、符号化対象ブロックの予測動きベクトルを作成する。本実施形態において重要なポイントは、多数の１次候補参照動きベクトルを信頼度によって絞り込むことにより、信頼度の高い２次候補参照動きベクトルを用いて、動きベクトル予測残差を算出するための予測動きベクトルを求める点にある。したがって、２次候補参照動きベクトルから予測動きベクトルを求める処理は、図１１や図１２で説明した従来技術の動きベクトル予測部１０３（または２０４）の処理と同様でよい。しかし、必ずしも従来技術と同じ処理でなければならないわけではなく、異なる処理によって予測動きベクトルを求めて、本実施形態を実施することもできる。
　以上説明した動きベクトル予測符号化および動きベクトル予測復号の処理は、コンピュータとソフトウェアプログラムとによっても実現することができる。また、そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
　以上、本発明の実施形態について図面を参照して説明したが、具体的な構成はこれらの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等（構成の付加、）省略、置換、およびその他の変更）も含まれる。本発明は前述した説明によって限定されず、添付された請求の範囲によってのみ限定される。
　本発明は、動きベクトルを予測符号化する動画像符号化および動画像復号技術に用いることができる。本発明によれば、動きベクトルの予測効率を向上させ、動画像の符号化効率を向上させることができる。
　１　　動画像符号化装置
　２　　動画像復号装置
　１０　予測残差信号算出部
　１１　直交変換部
　１２　量子化部
　１３　情報源符号化部
　１４，２１　逆量子化部
　１５，２２　逆直交変換部
　１６　復号信号算出部
　１７，２４　フレームメモリ
　１８，２５　動き補償部
　１８１　動き探索部
　１８２，２５３　動きベクトルメモリ
　１８３，２５４　１次候補参照動きベクトル設定部
　１８４，２５５　信頼度計算部
　１８５，２５６　参照動きベクトル決定部
　１８６，２５７　動きベクトル予測部
　１８７　動きベクトル予測残差算出部
　２０　情報源復号部
　２３　復号信号算出部
　２５１　動きベクトル算出部
　２５２　予測信号作成部

Claims (14)

  1. 　符号化対象画像を複数のブロックに分割し、前記ブロックごとに動き補償を用いて符号化する動画像符号化方式における動きベクトル予測符号化方法において、
    　符号化済みの参照画像を用いて、前記符号化対象画像における符号化対象ブロックの動き探索を行うことによって動きベクトルを算出するステップと、
    　符号化済みブロックの符号化に用いた動きベクトルまたは所定値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルを１次候補参照動きベクトルとして抽出するステップと、
    　前記符号化対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す前記１次候補参照動きベクトルの信頼度を、前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて符号化済みの画像情報を用いて算出するステップと、
    　前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのうち前記信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを２次候補参照動きベクトルとして選出するステップと、
    　前記２次候補参照動きベクトルを用いて前記符号化対象ブロックの予測動きベクトルを算出し、前記動き探索によって算出された動きベクトルと、前記予測動きベクトルとの残差を、動きベクトルの符号化情報として符号化するステップと、
    　を有する動きベクトル予測符号化方法。
  2. 　請求項１記載の動きベクトル予測符号化方法において、
    　前記１次候補参照動きベクトルを２次候補参照動きベクトルとして選出するステップでは、前記１次候補参照動きベクトルの信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを高信頼参照動きベクトルとして設定し、前記高信頼参照動きベクトルのうち、信頼度が大きい上位Ｍ個（Ｍは１以上かつＮ未満の所定の整数）の高信頼参照動きベクトルを、前記２次候補参照動きベクトルとして選出する
    　動きベクトル予測符号化方法。
  3. 　請求項２記載の動きベクトル予測符号化方法において、
    　前記高信頼参照動きベクトルの個数が前記Ｍ個より小さいＭ′個の場合、Ｍ′個の高信頼参照動きベクトルを、前記２次候補参照動きベクトルとして選出する
    　動きベクトル予測符号化方法。
  4. 　請求項１から３のいずれか１項に記載の動きベクトル予測符号化方法において、
    　前記１次候補参照動きベクトルの信頼度を算出するステップでは、前記符号化対象ブロックに隣接する符号化済み画素の集合をテンプレートとして用い、前記参照画像上で前記１次候補参照動きベクトル分だけ前記テンプレートの領域をずらした領域をマッチング対象領域として設定し、前記テンプレートの前記符号化済み画素の集合と前記マッチング対象領域における画素の集合との類似度を前記信頼度として算出する
    　動きベクトル予測符号化方法。
  5. 　請求項１から４のいずれか１項に記載の動きベクトル予測符号化方法において、
    　前記１次候補参照動きベクトルを抽出するステップでは、前記符号化済みブロックの符号化に用いた動きベクトルに加え、当該動きベクトルの各々を基準とした所定の範囲内の動きベクトルを設定する
    　動きベクトル予測符号化方法。
  6. 　複数のブロックに分割されて符号化された動画像の復号対象画像を、前記ブロックごとに動き補償を用いて復号する動画像復号方式における動きベクトル予測復号方法において、
    　復号対象ブロックの動きベクトル予測残差を復号するステップと、
    　復号済みブロックの復号に用いた動きベクトルまたは所定値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルを１次候補参照動きベクトルとして抽出するステップと、
    　前記復号対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す前記１次候補参照動きベクトルの信頼度を、前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて復号済みの画像情報を用いて算出するステップと、
    　前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのうち前記信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを２次候補参照動きベクトルとして選出するステップと、
    　前記２次候補参照動きベクトルを用いて前記復号対象ブロックの予測動きベクトルを算出し、前記復号された動きベクトル予測残差と前記予測動きベクトルとを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを算出するステップと、
    　を有する動きベクトル予測復号方法。
  7. 　請求項６記載の動きベクトル予測復号方法において、
    　前記１次候補参照動きベクトルを２次候補参照動きベクトルとして選出するステップでは、前記１次候補参照動きベクトルの信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを高信頼参照動きベクトルとして設定し、前記高信頼参照動きベクトルのうち、信頼度が大きい上位Ｍ個（Ｍは１以上かつＮ未満の所定の整数）の高信頼参照動きベクトルを、前記２次候補参照動きベクトルとして選出する
    　動きベクトル予測復号方法。
  8. 　請求項７記載の動きベクトル予測復号方法において、
    　前記高信頼参照動きベクトルの個数が前記Ｍ個より小さいＭ′個の場合、Ｍ′個の高信頼参照動きベクトルを、前記２次候補参照動きベクトルとして選出する
    　動きベクトル予測復号方法。
  9. 　請求項６から８のいずれか１項に記載の動きベクトル予測復号方法において、
    　前記１次候補参照動きベクトルの信頼度を算出するステップでは、前記復号対象ブロックに隣接する復号済み画素の集合をテンプレートとして用い、復号済みの参照画像上で前記１次候補参照動きベクトル分だけ前記テンプレートの領域をずらした領域をマッチング対象領域として設定し、前記テンプレートの前記復号済み画素の集合と前記マッチング対象領域における画素の集合との類似度を信頼度として算出する
    　動きベクトル予測復号方法。
  10. 　請求項６から９のいずれか１項に記載の動きベクトル予測復号方法において、
    　前記１次候補参照動きベクトルを抽出するステップでは、前記復号済みブロックの復号に用いた動きベクトルに加え、当該動きベクトルの各々を基準とした所定の範囲内の動きベクトルを設定する
    　動きベクトル予測復号方法。
  11. 　符号化対象画像を複数のブロックに分割し、前記ブロックごとに動き補償を用いて動画像を符号化する動画像符号化装置において、
    　符号化済みの参照画像を用いて、符号化対象画像における符号化対象ブロックの動き探索を行うことによって動きベクトルを算出する動き探索部と、
    　符号化済みブロックの符号化に用いた動きベクトルまたは所定値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルを１次候補参照動きベクトルとして抽出する１次候補参照動きベクトル設定部と、
    　前記符号化対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す前記１次候補参照動きベクトルの信頼度を、前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて符号化済みの画像情報を用いて算出する信頼度計算部と、
    　前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのうち前記信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを、２次候補参照動きベクトルとして選出する参照動きベクトル決定部と、
    　前記２次候補参照動きベクトルを用いて前記符号化対象ブロックの予測動きベクトルを算出し、前記動き探索によって算出された動きベクトルと前記予測動きベクトルとの残差を、動きベクトルの符号化情報として符号化する動きベクトル予測部と、
    　を備える動画像符号化装置。
  12. 　複数のブロックに分割されて符号化された動画像の復号対象画像を、前記ブロックごとに動き補償を用いて復号する動画像復号装置において、
    　復号対象ブロックの動きベクトル予測残差を復号する情報源復号部と、
    　復号済みブロックの復号に用いた動きベクトルまたは所定値の動きベクトルからなるＮ個（Ｎは２以上の整数）の動きベクトルを１次候補参照動きベクトルとして抽出する１次候補参照動きベクトル設定部と、
    　前記復号対象ブロックでの動きベクトル予測における有効性を定量的に表す前記１次候補参照動きベクトルの信頼度を、前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのそれぞれについて復号済みの画像情報を用いて算出する信頼度計算部と、
    　前記Ｎ個の１次候補参照動きベクトルのうち前記信頼度が所定の閾値より大きい１次候補参照動きベクトルを２次候補参照動きベクトルとして選出する参照動きベクトル決定部と、
    　前記２次候補参照動きベクトルを用いて前記復号対象ブロックの予測動きベクトルを算出し、前記復号され動きベクトル予測残差と前記予測動きベクトルとを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを算出する動きベクトル予測部と、
    　を備える動画像復号装置。
  13. 　請求項１から５のいずれか１項に記載の動きベクトル予測符号化方法をコンピュータに実行させるための動きベクトル予測符号化プログラム。
  14. 　請求項６から１０のいずれか１項に記載の動きベクトル予測復号方法をコンピュータに実行させるための動きベクトル予測復号プログラム。
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