WO2011142277A1

WO2011142277A1 - 予測画像生成装置、動画像復号装置、及び、動画像符号化装置

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Publication number: WO2011142277A1
Application number: PCT/JP2011/060428
Authority: WO
Inventors: 知宏猪飼
Original assignee: シャープ株式会社
Priority date: 2010-05-13
Filing date: 2011-04-28
Publication date: 2011-11-17
Also published as: US10034012B2; CN102972027A; JPWO2011142277A1; CA2799144A1; JP5784596B2; CN107071410A; CA2799144C; CN102972027B; CN107071409A; US20130058417A1

Abstract

　動画像復号装置（１）が備えるインター予測画像生成部（１６）は、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐ_２とのフレーム間距離をｔｄ、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとの距離をｔｂとして、重み係数ｗ_２の値を、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となるように設定する重み係数算出部（１６ｂ）を含んでいる。

Description

予測画像生成装置、動画像復号装置、及び、動画像符号化装置

　本発明は、復号画像の各々から生成した動き補償画像の加重平均にオフセット値を加えることによって、予測画像を生成する予測画像生成に関する。また、そのような予測画像生成装置を備えた動画像復号装置、及び、動画像符号化装置に関する。

　動画像を効率的に伝送または記録するために、動画像を符号化する動画像符号化装置、及び、動画像を復号する動画像復号装置が広く用いられている。代表的な動画像符号化方式としては、例えば、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣ（非特許文献１）や、ＶＣＥＧ（Video Coding Expert Group）における共同開発用コーデックであるＫＴＡソフトウェアに採用されている方式などが挙げられる。

　これらの符号化方式において、動画像を構成する各ピクチャは、ピクチャを分割することにより得られるスライス、スライスを分割することにより得られるマクロブロック、及び、マクロブロックを分割することにより得られるブロックからなる階層構造により管理される。

　動画像符号化装置は、動画像をブロック単位で符号化する。具体的には、（１）原画像から予測画像を減算して得た予測残差をブロックごとにＤＣＴ変換（Discrete Cosine Transform）し、（２）得られたＤＣＴ係数を量子化し、（３）量子化されたＤＣＴ係数を可変長符号化する。原画像をＤＣＴ変換／量子化／符号化するのではなく、予測残差をＤＣＴ変換／量子化／符号化することによって、通常、符号量の削減を図ることができる。

　動画像符号化装置は、上述した予測画像を、量子化されたＤＣＴ係数を逆量子化／逆ＤＣＴ変換して得た局所復号画像に基づいて生成する。予測画像の生成方法には、画面間予測（インター予測）と画面内予測（イントラ予測）とがあり、動画像符号化装置において、どちらの予測方法を用いるかをマクロブロック毎に選択する。

　イントラ予測においては、各パーティションにおける予測画像が、そのパーティションと同じピクチャに属する符号化／復号化済みの他のパーティション（以下「参照パーティション」と呼称）における局所復号画像から、外挿により生成される。一方、インター予測においては、各パーティションにおける予測画像が、そのパーティションが属するピクチャとは異なる符号化／復号化済みの他のピクチャ（以下「参照画像」と呼称）から、動き補償予測により生成される。ここで、パーティションとは、マクロブロックを分割することにより得られる予測単位のことを指す。

　さらに、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣにおけるインター予測においては、符号化対象画像から減算する予測画像として、参照画像（局所復号画像）Ｐ_１及びＰ_２の各々から生成した動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加えたものを用いる重み付き予測を行うことができる。重み付き予測には、Explicitモード（明示的モード）とImplicitモード（暗黙的モード）とがあり、動画像符号化装置において、どちらのモードを用いるかをパーティション毎に選択し得る。

　Explicitモードでは、動画像符号化装置において重み係数ｗ_１及びｗ_２を符号化し、動画像復号装置において重み係数ｗ_１及びｗ_２を復号する。一方、Implicitモードでは、動画像符号化装置と動画像復号装置との双方において、予測対象画像（動画像符号化装置においては符号化対象画像、動画像復号装置においては復号対象画像）Ｐと参照画像（動画像符号化装置においては局所復号画像、動画像復号装置においては復号画像）Ｐ_１及びＰ_２とのフレーム間距離に応じた重み係数ｗ_１及びｗ_２を設定する。具体的には、参照画像Ｐ_１と参照画像Ｐ_２とのフレーム間距離をｔｄ、参照画像Ｐ_１と予測対象画像Ｐとの距離をｔｂとして、参照画像Ｐ_２から生成した動き補償画像ｍｃ_２に乗じる重み係数ｗ_２の値をｔｂ／ｔｄに設定し、参照画像Ｐ_１から生成した動き補償画像ｍｃ_１に乗じる重み係数ｗ_１の値を１－ｗ_２に設定する。

　Implicitモードの重み付き予測を行うと、すなわち、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値をｗ_１＝１－ｗ_２、ｗ_２＝ｔｂ／ｔｄに設定すると、重み付き予測を行わない、すなわち、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値をｗ_１＝ｗ_２＝０．５に設定する場合と比べて精度の高い（符号化対象画像との差が小さい）予測画像を生成することができる。これにより、重み付き予測を行わない場合と比べて符号量を削減することができる。

「Recommendation ITU-T H.264」,Telecommunication Standardization Sector of ITU,03/2009

　しかしながら、従来のImplicitモードの重み付き予測を用いることによって、却って符号量が増大するシーケンスが存在することを発明者らは見出した。具体的には、符号化性能の評価に広く用いられている２３種類のシーケンスについて、Implicitモードの重み付き予測を行ったときの符号量削減率を評価し、「BQTerrace」、「mobile」、「Raven」と呼ばれる３種類のシーケンスについて、却って符号量が増大することを見出した。

　Implicitモードの重み付き予測を行ったときの符号量削減率の評価結果を図２０に示す。なお、Implicitモードの重み付き予測を行ったときの符号量削減率とは、重み付き予測を行わない（すなわち、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値をｗ_１＝ｗ_２＝０．５に設定した）場合の符号量をＡ、Implicitモードの重み付き予測を行った（すなわち、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値をｗ_１＝１－ｗ_２、ｗ_２＝ｔｂ／ｔｄに設定した）場合の符号量をＢとして、割合（Ａ－Ｂ）／Ａを百分率で表現したもののことを指す。ただし、Ａ及びＢは、重み付き予測を行わない場合とImplicitモードの重み付き予測を行った場合とで、ＳＮ比（ＰＳＮＲ）が一致するように規格化した符号量である。

　Implicitモードの重み付き予測には、符号化ノイズ（量子化ノイズ）のキャンセル効果を低下させる副作用がある。符号化ノイズは、普通、動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２に等しく含まれているため、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を等しく設定して加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２を取れば相殺される。しかしながら、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値をｗ_１＝１－ｗ_２、ｗ_２＝ｔｂ／ｔｄに設定した場合には、符号化ノイズが十分に相殺されずに予測画像に残留することになる。したがって、Implicitモードの重み付き予測を行ったときに符号量が削減されるか否かは、予測精度の向上によって符号量が減少する程度と、符号化ノイズの残留によって符号量が増加する程度との大小関係によって決まることになる。

　Implicitモードの重み付き予測の重み係数は、フェードやディゾルブなどで生じる定常的な時間変化を補償する場合に最適な（予測精度が最も高くなる）重み係数となっている。したがって、時間変化が定常的な場合には、予測精度の向上による符号量の減少が符号化ノイズの残留による符号量の増加を凌駕し、全体として符号量が減少する。一方で、時間変化が定常的でない場合には、予測精度の向上による符号量の減少が、符号化ノイズの残留による符号量の増加を下回り、全体として符号量が増加するケースが生じ得る。上述した３種類のシーケンスにおける符号量の増加は、このようなメカニズムによって生じたものと考えられる。

　本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、参照画像の各々から生成した動き補償画像の加重平均にオフセット値を加えて予測画像を生成する予測画像生成装置及び予測画像生成方法において、時間変化が定常的でないシーケンスに対して符号量が増大する可能性を軽減し、より安定した符号化効率の向上を図ることにある。

　本発明に係る予測画像生成装置は、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成手段と、を備えた予測画像生成装置である。

　また、本発明に係る予測画像生成方法は、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成工程と、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定工程と、上記重み係数設定工程にて設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成工程と、を含む予測画像生成方法である。

　本発明に係る予測画像生成装置は、上記の課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐ_２とのフレーム間距離をｔｄ、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとの距離をｔｂとして、重み係数ｗ_２の値を、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となるように設定することを特徴としている。

　また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐ_２とのフレーム間距離をｔｄ、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとの距離をｔｂとして、重み係数ｗ_２の値を、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となるように設定することを特徴としている。

　上記の構成によれば、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となるように重み係数ｗ_２を設定するので、（１）フレーム間距離を考慮せずに重み係数ｗ_２の値を０．５に設定する構成と比べて、高い精度の予測画像を生成することができ、かつ、（２）フレーム間距離のみを考慮して重み係数ｗ_２の値をｔｂ／ｔｄに設定する構成と比べて、符号化ノイズの少ない予測画像を生成することができる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。

　なお、最終的に動き補償画像ｍｃ_２に乗ぜられる重み係数ｗ_２が条件０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜を満たしていればよい。例えば、整数係数Ｗ_１及びＷ_２を用いた加重平均Ｗ_１×ｍｃ_１＋Ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算して得られた画素値を、定数Ｃで除算することよって予測画像の画素値を得るような構成では、重み係数ｗ_２＝Ｗ_２／Ｃが条件０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜を満たしていればよい。

　なお、上記オフセット値は０に設定されていてもよい。すなわち、オフセット値を実質的に加算しない構成も本発明の範疇に含まれる。

　本発明は、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。

第１の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。図１の動画像復号装置によって復号される符号化データの構成を示す図であって、（ａ）は、符号化データのピクチャレイヤの構成を示す図であり、（ｂ）は、ピクチャレイヤに含まれるスライスレイヤの構成を示す図であり、（ｃ）は、スライスレイヤに含まれるマクロブロックレイヤの構成を示す図であり、（ｄ）は、マクロブロックレイヤに含まれるパーティションレイヤであって、インター予測が用いられるパーティションについてのパーティションレイヤの構成を示す図であり、（ｅ）は、マクロブロックレイヤに含まれるパーティションレイヤであって、イントラ予測が用いられるパーティションについてのパーティションレイヤの構成を示す図である。図１の動画像復号装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。参照フレームと予測対象フレームとの位置関係の一例を示す図である。フレーム間距離の比が０．２、及び、０．８の場合におけるパーティションサイズ毎の重み係数を示すグラフである。参照フレームと予測対象フレームとの位置関係と時間ｔの関係の一例を示す図である。第１の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。図７の動画像符号化装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。図７の動画像符号化装置にて符号化された符号化データにおけるシーケンス毎の符号量削減率を示すグラフである。第２の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。図１０の動画像復号装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。参照画像Ｌ０を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ１と参照画像Ｌ１を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ２の一例を表した図である。第２の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。図１３の動画像復号装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。第３の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。図１５の動画像復号装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。参照画像Ｌ０を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ１と参照画像Ｌ１を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ２の一例を表した図である。第３の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。図１８の動画像復号装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣ規格におけるＩｍｐｌｉｃｉｔモードを用いて符号化された符号化データにおけるシーケンス毎の符号量削減率を示すグラフである。

　〔実施形態１〕
　（符号化データの構成）
　本実施形態に係る動画像符号化装置２及び動画像復号装置１の説明に先立って、動画像符号化装置２によって生成され、動画像復号装置１によって復号される符号化データのデータ構造について説明を行う。動画像符号化装置２によって生成され、動画像復号装置１によって復号される符号化データは、シーケンスレイヤ、ＧＯＰ（Group Of Pictures）レイヤ、ピクチャレイヤ、スライスレイヤ、及び、マクロブロックレイヤ、からなる階層構造を有している。

　ピクチャレイヤ以下の階層について符号化データの構造を図２に示す。図２（ａ）～（ｆ）は、それぞれ、ピクチャレイヤＰ、スライスレイヤＳ、マクロブロックレイヤＭＢ、マクロブロックヘッダＭＢＨ、インター予測パーティションの予測パラメータＰＰ、及び、イントラ予測パーティションの予測パラメータＰＰの構造を示す図である。

　ピクチャレイヤＰは、対応ピクチャを復号するために動画像復号装置１が参照するデータの集合である。ピクチャレイヤＰは、図２（ａ）に示すように、ピクチャヘッダＰＨ、及び、スライスレイヤＳ₁～Ｓ_Nsを含んでいる（ＮsはピクチャレイヤＰに含まれるスライスレイヤの総数）。

　ピクチャヘッダＰＨには、対応ピクチャの復号方法を決定するために動画像復号装置１が参照する符号化パラメータ群が含まれている。例えば、動画像符号化装置２が符号化の際に用いた可変長符号化のモードを示す符号化モード情報（entoropy_coding_mode_flag）は、ピクチャヘッダＰＨに含まれる符号化パラメータの一例である。

　ピクチャレイヤＰに含まれる各スライスレイヤＳは、対応スライスを復号するために動画像復号装置１が参照するデータの集合である。スライスレイヤＳは、図２（ｂ）に示すように、スライスヘッダＳＨ、及び、マクロブロックレイヤＭＢ₁～ＭＢ_Nm（ＮmはスライスＳに含まれるマクロブロックの総数）を含んでいる。

　スライスヘッダＳＨには、対応スライスの復号方法を決定するために動画像復号装置１が参照する符号化パラメータ群が含まれる。（１）スライスタイプを指定するスライスタイプ指定情報（slice_type）、（２）対応スライスを含むピクチャの表示順序（ＰＯＣ：Picture Order Count）を指定するＰＯＣ指定情報（pic_order_cnt_lbsやdelta_pic_order_cntなど）、及び、（３）動画像符号化装置２が符号化の際に用いた重み係数を指定する重み係数指定情報（pred_weight_table）は、スライスヘッダＳＨに含まれる符号化パラメータの一例である。

　なお、スライスタイプ指定情報により指定可能なスライスタイプとしては、（１）符号化の際にイントラ予測のみを用いるＩスライス、（２）符号化の際に単方向予測、又は、イントラ予測を用いるＰスライス、（３）符号化の際に単方向予測、双方向予測、又は、イントラ予測を用いるＢスライスなどが挙げられる。

　スライスレイヤＳに含まれる各マクロブロックレイヤＭＢは、対応マクロブロックを復号するために動画像復号装置１が参照するデータの集合である。マクロブロックレイヤＭＢは、図２（ｃ）に示すように、スキップフラグＳＫＩＰ、マクロブロックヘッダＭＢＨ、予測パラメータＰＰ₁～ＰＰ_NP、及び、量子化予測誤差ＱＤ₁～ＱＤ_Nbを含んでいる。ここで、Ｎpは、対応マクロブロックに含まれるパーティション（予測単位）の総数を表し、Ｎbは、対応マクロブロックに含まれるブロック（変換単位）の総数を表す。スキップフラグＳＫＩＰの値が１の場合、すなわち、対応マクロブロックがスキップブロックである場合、そのマクロブロックレイヤにおけるマクロブロックヘッダＭＢＨ、予測パラメータＰＰ₁～ＰＰ_NP、及び、量子化予測誤差ＱＤ₁～ＱＤ_Nbは省略される。

　マクロブロックヘッダＭＢＨには、対応マクロブロックの復号方法を決定するために動画像復号装置１が参照する符号化パラメータが含まれる。具体的には、図２（ｄ）に示すように、対応マクロブロックのマクロブロックタイプを指定するマクロブロックタイプ指定情報ＭＢＴ（mb_type）、符号化ブロックパターンを指定するＣＢＰ（coded_block_pattern）、量子化ステップの大きさを指定する量子化パラメータ差分Δqp（mb_qp_delta）が含まれる。マクロブロックタイプ指定情報ＭＢＴは、予測単位指定情報ＰＴと変換単位指定情報ＴＴとを含む。

　予測単位指定情報ＰＴは、対応マクロブロックのパーティション（予測単位）への分割パターンと、動画像符号化装置２が各パーティションにおける予測画像を生成する際に用いた予測方法（Ｌ０単方向予測、Ｌ１単方向予測、双方向予測など）を指定する。パーティションは、１６×１６画素、８×８画素、若しくは４×４画素の正方形領域、又は、１６×８画素、８×１６画素、８×４画素、若しくは４×８画素の長方形領域である。一方、変換単位指定情報ＴＴは、対応マクロブロックのブロック（変換単位）への分割パターンを指定する。ブロックは、１６×１６画素、８×８画素、又は４×４画素の正方形領域である。

　ここでは、マクロブロックブロックを１６×１６画素の正方形領域としたときのパーティションを例示したが、これに限定されるものではない。例えば、６４×６４画素のマクロブロックに対しては、６４×６４画素、若しくは３２×３２画素の正方形領域、又は、６４×３２画素、３２×６４画素、３２×１６画素、若しくは１６×３２画素の長方形領域もパーティションとして許容される。

　量子化パラメータ差分Δｑｐは、対応マクロブロックにおける量子化パラメータｑｐと、そのマクロブロックの直前に符号化されたマクロブロックにおける量子化パラメータｑｐ’との差分ｑｐ－ｑｐ’である。

　マクロブロックレイヤＭＢに含まれる各量子化予測残差ＱＤ_nは、動画像符号化装置２が以下の処理１～３を対応ブロックに施すことによって生成した符号化データである。処理１：符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差をＤＣＴ変換（Discrete Cosine Transform）する。処理２：処理１にて得られたＤＣＴ係数を量子化する。処理３：処理２にて量子化されたＤＣＴ係数を可変長符号化する。上述した量子化パラメータｑｐは、動画像符号化装置２がＤＣＴ係数を量子化する際に用いた量子化ステップＱＰの大きさを表す（ＱＰ＝２^ｐｑ／６）。

　マクロブロックレイヤＭＢに含まれる予測パラメータＰＰのうち、インター予測によって予測画像が生成されるインター予測パーティションに関する予測パラメータＰＰは、図２（ｅ）に示すように、参照画像インデックスＲＩと、推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩと、動きベクトル残差ＭＶＤとを含んでいる。

　動きベクトル残差ＭＶＤは、動画像符号化装置２が以下の処理４～６を実行することによって生成した符号化データである。処理４：符号化／復号化済みの局所復号画像を選択し、選択した符号化／復号化済みの局所復号画像（以下「参照画像」とも呼称）を参照して対応パーティションに対する動きベクトルｍｖを導出する。処理５：推定方法を選択し、選択した推定方法を用いて対応パーティションに割り付ける動きベクトルｍｖの推定値（以下「推定動きベクトル」とも呼称）ｐｍｖを導出する。処理６：処理４にて導出した動きベクトルｍｖから処理５にて導出した推定動きベクトルｐｍｖを減算した動きベクトル残差ＭＶＤを符号化する。

　上述した参照画像インデックスＲＩは、処理４にて選択した符号化／復号化済みの局所復号画像（参照画像）を指定するものであり、上述した推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩは、処理５にて選択した推定方法を指定するものである。処理５にて選択可能な推定方法としては、（１）符号化／復号化中の局所復号画像において、対応パーティションに隣接するパーティション（以下「隣接パーティション」とも呼称する）に割り付けられた動きベクトルのメジアンを推定動きベクトルｐｍｖとする方法や、（２）符号化／復号化済みの局所復号画像において、対応パーティションと同じ位置を占めるパーティション（しばしば「コロケートパーティション」と呼称される）に割り付けられた動きベクトルを推定動きベクトルｐｍｖとする方法などが挙げられる。

　なお、単方向予測を行うパーティションに関する予測パラメータＰＰには、図２（ｅ）に示すように、参照画像インデックスＲＩ、推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩ、及び、動きベクトル残差ＭＶＤがそれぞれ１つずつ含まれているが、双方向予測（重み付き予測）を行うパーティションに関する予測パラメータＰＰには、２つの参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２、２つの推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩ１及びＰＭＶＩ２、並びに、２つの動きベクトル残差ＭＶＤ１及びＭＶＤ２が含まれる。

　マクロブロックレイヤＭＢに含まれる予測パラメータＰＰのうち、イントラ予測によって予測画像が生成されるイントラ予測パーティションに関する予測パラメータＰＰは、図２（ｆ）に示すように、予測モードフラグＰＭＦと予測モード符号ＰＭＣとを含んでいる。予測モードフラグＰＭＦは、対応パーティションにおける予測モードが隣接パーティションから推定した予測モードと一致する場合に値１を取り、そうでない場合に値０を取る。予測モード符号ＰＭＣは、対応パーティションにおける予測モードを指定する予測モード指定情報を符号化したものであり、予測モードフラグＰＭＦの値が１である場合には省略される。

　（動画像復号装置１）
　以下では、本実施形態に係る動画像復号装置１について図１～図６を参照して説明する。動画像復号装置１は、その一部に、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣ、及び、ＫＴＡソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。

　図１は、動画像復号装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、動画像復号装置１は、可変長符号復号部１３、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、及び、加算器２０を備えている。動画像復号装置１は、符号化データ＃１を復号することによって動画像＃２を生成するための装置である。

　可変長符号復号部１３は、各パーティションに関する予測パラメータＰＰを、符号化データ＃１から復号する。すなわち、インター予測パーティションに関しては、参照画像インデックスＲＩ、推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩ、及び、動きベクトル残差ＭＶＤを符号化データ＃１から復号し、これらを動きベクトル復元部１４に供給する。一方、イントラ予測パーティションに関しては、予測モード指定情報を符号化データ＃１から復号し、これをイントラ予測画像生成部１７に供給する。また、可変長符号復号部１３は、マクロブロックタイプＭＢＴを符号化データから復号し、これを予測方式決定部１８に供給する（図示省略）。更に、可変長符号復号部１３は、各ブロックに関する量子化予測残差ＱＤ、及び、そのブロックを含むマクロブロックに関する量子化パラメータ差分Δｑｐを符号化データ＃１から復号し、これらを逆量子化・逆変換部１９に供給する。

　動きベクトル復元部１４は、各インター予測パーティションに関する動きベクトルｍｖを、そのパーティションに関する動きベクトル残差ＭＶＤと、他のパーティションに関する復元済みの動きベクトルｍｖ’とから復元する。具体的には、（１）推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩにより指定される推定方法に従って、復元済みの動きベクトルｍｖ’から推定動きベクトルｐｍｖを導出し、（２）導出した推定動きベクトルｐｍｖと動きベクトル残差ＭＶＤとを加算することによって動きベクトルｍｖを得る。なお、他のパーティションに関する復元済みの動きベクトルｍｖ’は、バッファメモリ１５から読み出すことができる。動きベクトル復元部１４は、復元した動きベクトルｍｖを、対応する参照画像インデックスＲＩと共に、インター予測画像生成部１６に供給する。なお、双方向予測（重み付き予測）を行うインター予測パーティションについては、復元した２つの動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２を、対応する参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２と共に、インター予測画像生成部１６に供給する。

　インター予測画像生成部１６は、各インター予測パーティションに関する動き補償画像ｍｃを生成する。具体的には、動きベクトル復元部１４から供給された動きベクトルｍｖを用いて、同じく動きベクトル復元部１４から供給された参照画像インデックスＲＩによって指定される復号画像Ｐ’から動き補償画像ｍｃを生成する。ここで、復号画像Ｐ’は、既に復号が完了した復号済みの復号画像であり、インター予測画像生成部１６は、復号画像Ｐ’を構成する各画素の画素値をバッファメモリ１５から読み出すことができる。インター予測画像生成部１６によって生成された動き補償画像ｍｃは、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒとして予測方式決定部１８に供給される。なお、双方向予測（重み付き予測）を行うインター予測パーティションについては、（１）動きベクトルｍｖ１を用いて、参照画像インデックスＲＩ１によって指定された復号画像Ｐ１から動き補償画像ｍｃ１を生成し、（２）動きベクトルｍｖ２を用いて、参照画像インデックスＲＩ２によって指定された参照画像Ｐ２とから動き補償画像ｍｃ２を生成し、（３）動き補償画像ｍｃ１と動き補償画像ｍｃ２との加重平均にオフセット値を加えることによってインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを生成する。この際、２つの動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２の各々に乗じる重み係数ｗ１及びｗ２の設定方法等については、参照する図面代えて後述する。

　イントラ予測画像生成部１７は、各イントラ予測パーティションに関する予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを生成する。具体的には、可変長符号復号部１３から供給された予測モード指定情報により指定された予測モードを用いて、復号画像Ｐから予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを生成する。ここで、復号画像Ｐは、未だ復号が完了していない復号中の復号画像であり、イントラ予測画像生成部１７は、復号画像Ｐを構成する画素のうち、既に復号が完了したブロックに属する各画素の画素値をバッファメモリ１５から読み出すことができる。イントラ予測画像生成部１７によって生成されたイントラ予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａは、予測方式決定部１８に供給される。

　予測方式決定部１８は、マクロブロックタイプＭＢＴに基づいて、各パーティションがインター予測を行うべきインター予測パーティションであるのか、イントラ予測を行うべきイントラ予測パーティションであるのかを決定する。そして、前者の場合には、インター予測画像生成部１６にて生成されたインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを予測画像Ｐｒｅｄとして加算器２０に供給し、後者の場合には、イントラ予測画像生成部１７にて生成されたイントラ予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを予測画像Ｐｒｅｄとして加算器２０に供給する。

　逆量子化・逆変換部１９は、（１）量子化予測残差ＱＤを逆量子化し、（２）逆量子化によって得られたＤＣＴ係数を逆ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）変換し、（３）逆ＤＣＴ変換によって得られた予測残差Ｄを加算器２０に供給する。なお、量子化予測残差ＱＤを逆量子化する際に、逆量子化・逆変換部１９は、可変長符号復号部１３から供給された量子化パラメータ差分Δｑｐから量子化ステップＱＰを導出する。量子化パラメータｑｐは、直前に逆量子化／逆ＤＣＴ変換したマクロブロックに関する量子化パラメータｑｐ’に量子化パラメータ差分Δｑｐを加算することによって導出でき、量子化ステップＱＰは、量子化ステップｑｐからＱＰ＝２^ｐｑ／６によって導出できる。

　加算器２０は、予測方式決定部１８から供給された予測画像Ｐｒｅｄと、逆量子化・逆変換部１９から供給された予測残差Ｄとを加算することによって復号画像Ｐを生成する。加算器２０によって生成された復号画像Ｐは、外部に出力されると共に、可変長符号復号部１３によって符号化データから復号されたＰＯＣ指定情報と関連付けてバッファメモリ１５に格納される。

　（インター予測画像生成部１６）
　次に、インター予測画像生成部１６の構成について、図３を参照して説明する。図３は、インター予測画像生成部１６の構成を示すブロック図である。図３に示すように、インター予測画像生成部１６は、参照値算出部１６ａ、重み係数算出部１６ｂ、動き補償部１６ｃ、及び、予測画像生成部１６ｄを備えている。なお、インター予測画像生成部１６は、単方向予測、及び、双方向予測を行うことが可能であるが、以下では、双方向予測（重み付き予測）を行うための構成について説明する。

　参照値算出部１６ａは、参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２によって指定された復号画像Ｐ１及びＰ２（以下、参照画像Ｌ０及びＬ１と呼称）に関連付けられたＰＯＣ指定情報をバッファメモリ１５から読み出し、参照画像Ｌ０及びＬ１の表示順序ＰＯＣ＿Ｌ０及びＰＯＣ＿Ｌ１を特定する。そして、参照画像Ｌ０及びＬ１の表示順序ＰＯＣ＿Ｌ０及びＰＯＣ＿Ｌ１と、復号中の復号画像Ｐの表示順序ＰＯＣ＿ｃｕｒとから、フレーム間距離ｔｄ及びｔｂを算出し、これらを重み係数算出部１６ｂに供給する。フレーム間距離ｔｄは、参照画像Ｌ０を含むフレームと参照画像Ｌ１を含むフレームとのフレーム間距離であり、フレーム間距離ｔｂは、参照画像Ｌ０を含むフレームと復号中の復号画像Ｐを含むフレームとのフレーム間距離である。フレーム間距離ｔｄ及びｔｂの具体的な算出方法については後述する。

　重み係数算出部１６ｂは、参照値算出部１６ａによって算出されたフレーム間距離ｔｄ及びｔｂから重み係数ｗ１及びｗ２を算出し、これらを予測画像生成部１６ｄに供給する。重み係数ｗ１及びｗ２の算出方法については後述する。

　動き補償部１６ｃは、参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２によって指定された参照画像Ｌ０（復号画像Ｐ１）及びＬ１（復号画像Ｐ２）をバッファメモリ１５から読み出す。そして、動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２の各々を用いた動き補償によって、参照画像Ｌ１及びＬ０の各々から動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２を生成し、これらを予測画像生成部１６ｄに供給する。動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２の生成方法については後述する。

　予測画像生成部１６ｄは、重み係数算出部１６ｂにて算出された重み係数ｗ１及びｗ２と、動き補償部１６ｃにて生成された動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２とを用いて、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを生成し、これを出力する。

　（インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの生成）
　次に、インター予測画像生成部１６によるインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの生成処理について、図４を参照して説明する。

　参照値算出部１６ａは、フレーム間距離ｔｂを、参照画像Ｌ０の表示順序ＰＯＣ＿Ｌ０と、復号中の復号画像Ｐの表示順序ＰＯＣ＿ｃｕｒとを用いて、以下の式（１）より算出する。

　ｔｂ＝ＰＯＣ＿ｃｕｒ－ＰＯＣ＿Ｌ０　　　（１）
　同様に、参照値算出部１６ａは、フレーム間距離ｔｄを、参照画像Ｌ０の表示順序ＰＯＣ＿Ｌ０と、参照画像Ｌ１の表示順序ＰＯＣ＿Ｌ１とを用いて、以下の式（２）より算出する。

　ｔｄ＝ＰＯＣ＿Ｌ１－ＰＯＣ＿Ｌ０　　　　（２）
　なお、フレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄは、以下の式（３）、及び、式（４）を用いて算出してもよい。

　ｔｂ＝ａｂｓ（ＰＯＣ＿ｃｕｒ－ＰＯＣ＿Ｌ０）　　　　（３）
　ｔｄ＝ａｂｓ（ＰＯＣ＿ｃｕｒ－ＰＯＣ＿Ｌ１）
　　　　＋ａｂｓ（ＰＯＣ＿ｃｕｒ－ＰＯＣ＿Ｌ０）　　　（４）
　ここで、ａｂｓ（・・・）は、括弧内の値の絶対値を取ることを表している。すなわち、式（１）、及び、式（２）によって表されるフレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄは、何れも、負の値もとり得るが、式（３）、及び、（４）によって表される間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄは、正の値のみをとる。

　なお、ここではｔｂ、ｔｄの算出に表示順序ＰＯＣを用いているが、表示時刻や表示時間など、フレーム間の距離（時間差）を算出／推定することが可能な他の情報を用いる場合にも、同等の処理を行うことができる。例えば、表示時刻をＴとすれば、ＰＯＣ＿ｃｕｒ、ＰＯＣ＿Ｌ０、ＰＯＣ＿Ｌ１を、それぞれ、Ｔ＿ｃｕｒ（復号中の復号画像Ｐの表示時刻）、Ｔ＿Ｌ０（参照画像Ｌ０の表示時刻）、Ｔ＿Ｌ１（参照画像Ｌ１の表示時刻）に置き替えることでｔｂ、ｔｄを算出することができる。ＰＯＣに限らず同種の情報を利用できることは、以降の構成においても当てはまる。

　重み係数算出部１６ｂは、参照値算出部１６ａによって算出されたフレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄを用いて、重み付き予測において用いられる重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の具体例は、以下に示す（具体例１－１）～（具体例１－５）において説明する。

　動き補償部１６ｃは、動きベクトルｍｖ１を用いた動き補償によって、参照画像Ｌ０から動き補償画像ｍｃ１を生成する。同様に、動き補償部１６ｃは、動きベクトルｍｖ２を用いた動き補償によって、参照画像Ｌ１から動き補償画像ｍｃ２を生成する。

　つまり、動き補償画像ｍｃ１の各画素値ｍｃ１（ｘ、ｙ）、及び、動き補償画像ｍｃ２の各画素値ｍｃ２（ｘ、ｙ）は、式（５）、及び、式（６）を用いて生成される。

　ｍｃ１（ｘ，ｙ）＝Ｌ０（ｘ＋ｍｖ１ｘ，ｙ＋ｍｖ１ｙ）　　　（５）
　ｍｃ２（ｘ，ｙ）＝Ｌ１（ｘ＋ｍｖ２ｘ，ｙ＋ｍｖ２ｙ）　　　（６）
　ここで、（ｘ、ｙ）は、動き補償画像ｍｃ１及び動き補償画像ｍｃ２における対象画素の座標を表し、（ｍｖ１ｘ，ｍｖ１ｙ）は、動きベクトルｍｖ１のｘ成分、及び、ｙ成分を表しており、（ｍｖ２ｘ，ｍｖ２ｙ）は、動きベクトルｍｖ２のｘ成分、及び、ｙ成分を表している。また、Ｌ０（ｘ、ｙ）は、参照画像Ｌ０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表し、Ｌ１（ｘ、ｙ）は、参照画像Ｌ１の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表している。

　予測画像生成部１６ｄは、動き補償画像ｍｃ１の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数ｗ１とし、動き補償画像ｍｃ２の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数ｗ２とした場合、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの各画素の画素値ｐｒｅｄ（ｘ、ｙ）を式（７）を用いて生成する。

　ｐｒｅｄ（ｘ，ｙ）＝ｗ１×ｍｃ１（ｘ，ｙ）＋ｗ２×ｍｃ２（ｘ，ｙ）＋ｏ　（７）
　ここで、ｏはオフセット値を示し、（ｘ、ｙ）は、対象画素の座標を表している。また、重み係数ｗ１及びｗ２は、ｗ１＋ｗ２＝１を満たす重み係数を表している。

　（重み係数の算出処理の具体例）
　以下では、重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の具体例について説明する。

　重み係数算出部１６ｂは、以下の（具体例１－１）～（具体例１－５）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行い、式（７）における各動き補償画像の各画素値に乗ずる重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。何れの具体例においても、重み係数ｗ１とｗ２との比が１－ｔｂ／ｔｄ：ｔｂ／ｔｄよりも１：１に近くなる。すなわち、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となる。

　（具体例１－１）
　以下では、重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第１の例について説明する。

　本例では、重み係数算出部１６ｂは、フレーム間距離を参照して求められる重み係数ｗ１及びｗ２の比が１：１から大きく離れる場合には、重み係数ｗ１及びｗ２の値を予め与えられた値に設定し、そうでない場合はフレーム間距離の比に設定する。

　重み係数算出部１６ｂは、参照値算出部１６ａにて式（１）及び式（２）、又は式（３）及び式（４）に従って算出したフレーム間距離ｔｂ及びフレーム間距離ｔｄを用いて、重み係数ｗ１及びｗ２を、式（８）及び式（９）に従って算出する。

　ｗ２＝ｃｌｉｐ３（ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｂ／ｔｄ）　　　（８）
　ｗ１＝１－ｗ２　　　（９）
　ここで、ｃｌｉｐ３（引数１，引数２，引数３）は、引数３が引数１より小さい値である場合（引数１＞引数３）、引数１をとり、引数３が引数２より大きい値である場合（引数２＜引数３）、引数２をとり、引数３が引数１以上引数２以下の値である場合（引数１≦引数３≦引数２）、引数３をとる関数を表している。すなわち、ｃｌｉｐ３（引数１，引数２，引数３）は、異なる２つの閾値（引数１および引数２）を用いて値の範囲を限定するクリップ処理を表している。

　したがって、重み係数ｗ２は、ｔｂ／ｔｄがｔｈ１より小さい値の場合に、ｔｈ１となり、ｔｂ／ｔｄがｔｈ２より大きい値の場合に、ｔｈ２となり、ｔｂ／ｔｄがｔｈ１以上で、ｔｈ２以下の場合に、ｔｂ／ｔｄの値となる。

　また、ｔｈ１及びｔｈ２は、クリップ処理における下限閾値及び上限閾値を表しており、ｔｈ１及びｔｈ２の値は、符号化効率が最大となるように予め設定されている。本例では、ｔｈ１＝０．３３、ｔｈ２＝０．６７とするが、ｔｈ１＜０．５＜ｔｈ２を満たせば、これに限定されるものではない。

　発明者の得た知見によれば、フレーム間距離の比ｔｂ／ｔｄが０．５に近い場合、つまり、参照画像Ｌ０と予測対象画像（復号中の復号画像）との距離と、参照画像Ｌ１と予測対象画像との距離が１：１により近い場合に、予測画像に生じうるノイズがより低減されるという傾向がある。一方で、例えば、画面上に表示されるオブジェクトが等速運動を行っているような場合には、重み係数としてフレーム間距離の比を用いることによって、予測精度が向上するという傾向もある。ただし、重み係数としてフレーム間距離の比を用いる場合であっても、フレーム間距離の比が、０．５から大きく離れるような場合には、予測画像に生じるノイズが増大するため、符号化効率が低下するという問題がある。

　重み係数算出部１６ｂは、本例の動作を行うことにより、重み係数としてフレーム間距離の比を用いることによって、予測精度を向上させつつ、フレーム間距離が０．５から大きく離れる場合に上述したクリップ処理を行うことによって、ノイズの増大を抑止することができる。

　したがって、本例の動作を行う重み係数算出部１６ｂと同様の手段を備える動画像符号化装置２は、後述する図９に示すように、重み係数としてフレーム間距離の比を用いる場合であって、クリップ処理を行わない場合に比べて、符号化効率の高い符号化データを生成することができる。

　また、本例の動作を行う重み係数算出部１６ｂを備える動画像復号装置１は、そのように生成された符号化効率の高い符号化データを適切に復号することができる。

　なお、重み係数が整数によって表現されるような構成としてもよい。この場合、重み係数ｗ１及びｗ２は式（８）、及び、式（９）に予め定められた整数を乗ずることにより算出することができ、また、インター予測画像の各画素値は、予め定められた整数で式（７）を除算することにより生成することができる。

　つまり、重み係数ｗ１及びｗ２は、以下の式（８’）、及び、式（９’）によって算出することができる。

　ｗ２ａ＝（６４×ｔｂ＋ｔｄ／２）／ｔｄ
　ｗ２＝ｃｌｉｐ３（ｔｈ１×６４，ｔｈ２×６４，ｗ２ａ）　　　（８’）
　ｗ１＝６４－ｗ２　　　（９’）
　ここで、ｗ２ａは、ｗ２を算出するために用いられる一時的な変数である。

　式（８’）、及び、式（９’）は、式（８）、及び、式（９）に６４を乗じているが、式（８）、及び、式（９）に乗ずる値はこれに限定されるものではなく、ビット深度に応じて変更される値である。

　本例では、ｔｈ１＝０．３３、ｔｈ２＝０．６７とするため、式（８’）は、
　ｗ２＝ｃｌｉｐ３（２１，４３，ｔｂ／ｔｄ）
と表される。この場合、予め与えられた整数を乗ずることによって得られる値が、少数であった場合、小数点以下を四捨五入することによって、整数表現に丸めるため、クリップ処理の引数１、及び、引数２の値は、整数になる。

　また、式（８’）、及び、式（９’）によって算出される重み係数ｗ１及びｗ２を用いて生成されるインター予測画像は、以下の式（７’）
　ｐｒｅｄ（ｘ，ｙ）＝（ｗ１×ｍｃ１（ｘ，ｙ）＋ｗ２×ｍｃ２（ｘ，ｙ）＋ｏ）／６４　　　（７’）
を用いることにより生成される。

　（具体例１－２）
　以下では、重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第２の例について説明する。

　本例では、まず、フレーム間距離の比ｔｂ／ｔｄを０．５に近づける処理を施し、該処理を施された値（フレーム間距離の比を参照した値）を用いて重み係数ｗ２を算出する。

　具体的には、重み係数算出部１６ｂは、参照値算出部１６ａにて算出したフレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄを用いて、重み係数ｗ２を、式（１０）及び式（１１）にて算出する。
ｗ２ｂ＝｛（ｔｂ／ｔｄ－０．５）×ｒ＋０．５｝　　　（１０）
ｗ２＝ｃｌｉｐ３（ｔｈ１，ｔｈ２，ｗ２ｂ）　　　（１１）
　ここで、ｗ２ｂは、ｗ２を算出するために一時的に用いる変数であり、式（１０）から明らかなように、ｗ２ｂの値は、与えられたｔｂ／ｔｄの値よりも０．５に近い値をとる。また、式（１０）におけるｒは、ｔｂ／ｔｄの値に比べて、ｗ２ｂの値をどの程度０．５に近づけるかを規定する定数である。また、ｔｈ１及びｔｈ２は、具体例１－１と同様に、クリップ処理において用いられる閾値である。ｒ、ｔｈ１及びｔｈ２の具体的な値は、符号化効率が最大となるように予め設定されている。本例では、ｒ＝３／４、ｔｈ１＝０．３３、および、ｔｈ２＝０．６７とするが、０＜ｒ＜１、かつ、ｔｈ１＜０．５＜ｔｈ２を満たせば、これに限定されるものではない。

　また、重み係数算出部１６ｂは、式（１０）、及び、式（１１）により求められた重み係数ｗ２を用いて、重み係数ｗ１を式（９）より算出する。

　重み係数算出部１６ｂは、このように、与えられたｔｂ／ｔｄの値よりも０．５により近い値をとるｗ２ｂについて、クリップ処理を施すことによってｗ２を算出する。

　また、重み係数算出部１６ｂは、本例の動作を行うことにより、ｔｂ／ｔｄの値が閾値ｔｈ１未満である場合や、ｔｂ／ｔｄの値が閾値ｔｈ２より大きい場合であっても、閾値ｔｈ１以上であり閾値ｔｈ２以下であるような重み係数ｗ２を算出することができる。例えば、ｒ＝３／４、ｔｈ１＝０．３３、および、ｔｈ２＝０．６７ととった場合、ｔｂ／ｔｄ＝０．３であるとすると、式（１０）により算出されるｗ２ｂの値は、ｗ２ｂ＝０．３５となり、閾値ｔｈ１よりも大きな値となる。したがって、クリップ処理を行った後の値であるｗ２もｗ２＝０．３５となる。

　なお、フレーム間距離の比ｔｂ／ｔｄを０．５に近づける処理としては、式（１０）に限らず、他の式を用いても良い。例えば、３次関数などの高次関数、シグモイド関数、ロジスティック関数などを用いることができる。また、比ｔｂ／ｔｄから、より０．５に近い値を与えるようなテーブルを引くことによって導出しても良い。

　このように、本例においては、与えられたｔｂ／ｔｄに対して、具体例１－１の場合に比べて、より０．５に近い重み係数ｗ２を算出することができるので、予測画像に生じるノイズがより低減されるという効果を奏する。

　また、予めフレーム間距離の比ｔｂ／ｔｄに０．５に近づける処理を施すことにより、変数ｗ２ｂがクリップ処理の下限閾値以上かつ上限閾値以下の範囲の値になる可能性が高くなり、フレーム間距離の比をより効果的に反映した重み係数ｗ２を算出することができるので、予測誤差をより低減させることができる。また、該処理により、重み係数ｗ２が０．５に近づくため、重み係数ｗ１も０．５に近い値をとなる。つまり、重み係数ｗ１と重み係数ｗ２との比は、１：１に近づくため、ノイズによる符号化効率の低下をより効率的に抑制することができる。

　（具体例１－３）
　以下では、重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第３の例について説明する。

　本例では、パーティションサイズに応じて、クリップ処理の下限閾値及び上限閾値を設定し、重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。ここで、パーティションサイズとは、予測対象パーティション（予測画像を生成するべきパーティション）のパーティションサイズのことを指す。なお、重み係数算出部１６ｂは、可変長符号復号部１３によって復号されたマクロブロックタイプＭＢＴを参照することによって、予測対象パーティションのパーティションサイズを特定することができる。

　重み係数算出部１６ｂは、参照値算出部１６ａにて算出したフレーム間距離ｔｂ及びフレーム間距離ｔｄを用いて、重み係数ｗ２を、式（１２）にて算出する。

　ｗ２＝ｃｌｉｐ３（ｔｈ１’，ｔｈ２’，ｔｂ／ｔｄ）　　　（１２）
　ここで、ｔｈ１’、及び、ｔｈ２’は、パーティションサイズに応じて変化するクリップ処理の下限閾値及び上限閾値である。例えば、パーティションサイズが１６×１６以上である場合、（ｔｈ１’，ｔｈ２’）を（０．３０，０．７０）に設定し、パーティションサイズが１６×８もしくは８×１６である場合、（ｔｈ１’，ｔｈ２’）を（０．３５，０．６５）に設定し、パーティションサイズが８×８である場合、（ｔｈ１’，ｔｈ２’）を（０．４０，０．６０）に設定し、パーティションサイズが８×４もしくは４×８である場合、（ｔｈ１’，ｔｈ２’）を（０．４５，０．５５）に設定し、パーティションサイズが４×４である場合、（ｔｈ１’，ｔｈ２’）を（０．５０，０．５０）に設定する。

　つまり、クリップ処理の上限閾値と下限閾値との差は、パーティションサイズと正の相関を持っている。

　また、重み係数算出部１６ｂは、算出された重み係数ｗ２を用いて、重み係数ｗ１を式（９）より算出する。

　発明者の得た知見によれば、パーティションサイズが異なると、最適重み係数が異なるという傾向がある。ここで、最適重み係数とは、動画像復号装置１において、原画像と復号画像との２乗誤差が最小となるように最小二乗法により導出した重み係数のことである。

　より具体的には、パーティションサイズが大きい場合、重み係数ｗ１と重み係数ｗ２との比をフレーム間距離の比に近づけることにより、予測画像に生じうる予測誤差がより低減されるという傾向がある。一方で、パーティションサイズが小さい場合、重み係数ｗ１と重み係数ｗ２との比を１：１に近づけることにより、予測画像に生じうるノイズがより低減されるという傾向がある。

　本例によって生成された重み係数ｗ１及びｗ２を用いることにより、パーティションサイズが大きい場合、重み係数ｗ１と重み係数ｗ２との比がフレーム間距離の比に近づくため、予測画像に生じうる予測誤差がより低減され、パーティションサイズが小さい場合、重み係数ｗ１と重み係数ｗ２との比が１：１に近づくため、ノイズを低減させることができる。これにより、誤差の少ない予測画像を生成することができるので、符号化効率を向上させることができる。

　なお、本例で用いたパーティションサイズに応じたクリップ処理の下限閾値ｔｈ１’、及び、上限閾値ｔｈ２’は、これに限定されるものではなく、より誤差の少ない予測画像を生成する最適な値に設定することができる。パーティションサイズが大きい場合には、クリップを行わない方法としても良い。

　（具体例１－４）
　以下では、重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第４の例について説明する。

　本例では、パーティションサイズに応じた重み係数ｗ１及びｗ２として、上述した最適重み係数を近似する分母が共通する有理数係数を用いる。

　重み係数算出部１６ｂは、参照値算出部１６ａにて算出したフレーム間距離ｔｂ及びフレーム間距離ｔｄを用いて、重み係数ｗ２を、式（１３）にて算出する。なお、ｒ１＝ｒ２を仮定すれば、式（１３）は、（ｔｂ／ｔｄ－０．５）×ｒ１＋０．５と変形することができ、式（１０）と同じ形になる。
ｗ２＝（ｔｂ／ｔｄ）×ｒ１＋０．５×ｒ２　　　（１３）
　ここで、ｒ１及びｒ２は、最適重み係数を近似する分母が共通する有理数係数である。パーティションサイズ毎に最小二乗法により決定した最適重み係数を図５に示す。各パーティションサイズに応じた係数ｒ１及びｒ２は、図５に示すグラフに基づいて、例えば以下のように設定することができる。

　すなわち、パーティションサイズが１６×１６以上である場合、（ｒ１，ｒ２）を（１４／１６，２／１６）に設定し、パーティションサイズが１６×８もしくは８×１６である場合、（ｒ１，ｒ２）を（１０／１６，６／１６）に設定し、パーティションサイズが８×８である場合、（ｒ１，ｒ２）を（６／１６，１０／１６）に設定し、パーティションサイズが８×４もしくは４×８である場合、（ｒ１，ｒ２）を（４／１６，１２／１６）に設定し、パーティションサイズが４×４である場合、（ｒ１，ｒ２）を（２／１６，１４／１６）に設定する。

　なお、ここでは、共通の分母を１６とする例を示したが、他の自然数を共通の分母としてもよいことは言うまでもない。

　（具体例１－５）
　以下では、重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第５の例について説明する。

　本例では、誤差をモデル化し、最適な重み係数を求める例を示す。ここで、復号画像の画素値をｏｒｉｇと表し、ｏｒｉｇ＝ｓと仮定する。また、予測画像の画素値ｐｒｅｄは、
ｐｒｅｄ＝ｗ１×ｍｃ１＋（１‐ｗ１)×ｍｃ２
と表す。ここで、ｍｃ１、及び、ｍｃ２は、動き補償画像の画素値を表す。

　ここで誤差がノイズの発生によるものとし動き補償画像の画素値ｍｃ１、及び、ｍｃ２を、ノイズによる誤差ｎ１及びｎ２を用いて、ｍｃ１＝ｓ＋ｎ１、及び、ｍｃ２＝ｓ＋ｎ２と表す。

　これらにより、誤差Ｅを最小化する最適な重み係数を、以下の式より算出する。ここでは、誤差が時間的に独立であると仮定し、ｎ１×ｎ２＝０とした。

　ここで、ｗ１について誤差Ｅを微分する。

　上記式より、誤差Ｅを最小化するｗ１は、上記（ｄＥ／ｄｗ１）＝０を解いて、以下の式（１４）で表される。

　式（１４）より、誤差がノイズの発生によるものであって、誤差が時間的に独立である場合には、ｍｃ１に生じた誤差の大きさＮ１が大きいほど重み係数ｗ１が小さくなることがわかる。ここで、ｍｃ１に生じた誤差とｍｃ２に生じた誤差が等しい、すなわち、Ｎ１＝Ｎ２と仮定すると重み係数ｗ１＝０．５となる。また、式（９）より、重み係数ｗ２は、ｗ２＝０．５となる。つまり、重み係数ｗ１とｗ２との比は、１：１となる。

　これにより、誤差がノイズの発生によるものであって、誤差が時間的に独立である場合には、重み係数の比が１：１となるような重み係数ｗ１及びｗ２が、最適な重み係数であるといえる。

　一方、誤差が定常的な時間変化で発生すると仮定し、予測画像の画素値ｐｒｅｄは、
　ｐｒｅｄ＝ｗ１×ｍｃ１＋（１－ｗ１)×ｍｃ２
と表す。ここで、ｍｃ１及びｍｃ２は、動き補償画像の画素値を表す。時間変化による誤差ｎ１、及び、ｎ２を、一定時間で発生する誤差ｎｃを用いて、ｎ１＝ｎｃ×ｔ１、及び、ｎ２＝ｎｃ×ｔ２と表す。ここで、ｔ１及びｔ２は予測対象画像（復号中の復号画像）からの時間差を表す。図６に参照フレームと予測対象フレームとの位置関係と時間ｔの関係の一例を示す。図６より、予測対象画像を起点（ｔ＝０）とした場合、ｔ１は、予測対象画像より前の時間（ｔ１＜０）を表し、ｔ２は、予測対象画像より後の時間（ｔ２＞０）を表す。

　これらにより、誤差Ｅを最小化する最適な重み係数を、以下の式より算出する。

　ここで、ｗ１について誤差Ｅを微分する。

　上記式より、誤差Ｅを最小化するｗ１は、上記（ｄＥ／ｄｗ１）＝０を解いて、以下の式（１５）で表される。

　上記式（１５）を式（９）に代入することにより重み係数ｗ２は式（１６）で表すことができる。

　また、図６より、ｔ１－ｔ２＝ｔｄ、ｔ１＝ｔｂであるため、重み係数ｗ２＝ｔｂ／ｔｄと表すことができる。これにより、誤差が定常的な時間変化によるものである場合、重み係数ｗ１及びｗ２はフレーム間距離の比によって表され、上記重み係数が最適な重み係数であるといえる。

　ここで、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣのｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｍｏｄｅで用いる重み係数は、等速運動で表示される画像に対し、参照フレームと予測フレームとのフレーム間距離の比によって表される。

　つまり、誤差が定常的な時間変化によるものである場合に式（１５）、及び、式（１６）を用いて得られる最適な重み係数ｗ１及びｗ２は、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣのｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｍｏｄｅで求められる重み係数ｗ１及びｗ２と同様の値であることがいえる。

　続いて、誤差が時間変化に独立な成分と定常的な時間変化の成分から構成される場合の最適な重み係数の見積もりは以下のようになる。

　まず、ｏｒｉｇ＝ｓ、ｐｒｅｄ＝ｗ１×ｍｃ１＋（１－ｗ１)×ｍｃ２とし、動き補償画像の画素値ｍｃ１、及び、ｍｃ２は、ノイズと時間変化による誤差ｎ１及びｎ２を用いて、ｍｃ１＝ｓ＋ｎ１、及び、ｍｃ２＝ｓ＋ｎ２と表す。ここで、ｎ１及びｎ２は、一定時間で発生する誤差ｎｃ、予測対象画像からの時間差ｔ１、ｔ２、及び、ノイズによる誤差ｎｄ１、ｎｄ２を用いて、ｎ１＝ｎｃ×ｔ１＋ｎｄ１、及び、ｎ２＝ｎｃ×ｔ２＋ｎｄ２とする。

　ここで、ｗ１について誤差Ｅを微分する。

　ここで、ｋ１およびｋ２は、それぞれ、ｋ１＝ＮＤ１／ＮＣ、および、ｋ２＝ＮＤ２／ＮＣによって与えられる。

　上記式より、誤差Ｅを最小化するｗ１は、上記（ｄＥ／ｄｗ１）＝０を解いて、以下の式（１７）で表される。

　上記式（１７）を式（９）に代入することにより重み係数ｗ２は式（１８）で表すことができる。

　また、式（１７）、及び、式（１８）より、ノイズによる誤差が無い場合（ｋ１＝ｋ２＝０）、重み係数ｗ１及びｗ２は、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣのｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｍｏｄｅで求められる重み係数ｗ１及びｗ２と同様の値をとる。一方、時間変化が無い場合（ｔ１＝ｔ２＝０）、重み係数ｗ１及びｗ２の比は、ノイズによる誤差の比と等しくなることがわかる。

　これにより、式（１７）、及び、式（１８）より算出される重み係数ｗ１及びｗ２を用いることにより、ノイズによる誤差を低減させ、また、誤差の少ない予測画像を生成することができる。

　また、モデルにより算出された重み係数は、Implicitモードで求められる重み係数ｗ２＝ｔｂ／ｔｄよりも０．５に近い重み係数となっている。

　また、上記方法を用いて符号化された符号化データは、符号化効率のよい符号化データを生成することができ、このように生成された符号化データに対し、誤差の少ない復号画像を生成することができる。

　続いて、誤差が非定常的な時間変化の成分から構成される場合の最適な重み係数の見積もりは以下のようになる。

　まず、ｏｒｉｇ＝ｓ、ｐｒｅｄ＝ｗ１×ｍｃ１＋（１－ｗ１)×ｍｃ２とし、動き補償画像の画素値ｍｃ１、及び、ｍｃ２を、ノイズと時間変化による誤差ｎ１及びｎ２を用いて、ｍｃ１＝ｓ＋ｎ１、及び、ｍｃ２＝ｓ＋ｎ２と表す。ここで、ｎ１及びｎ２は、時間に依存しない成分ｎｃ１およびｎｃ２、並びに、予測対象画像からの時間差ｔ１およびｔ２を用いて、ｎ１＝ｎｃ１×ｔ１、及び、ｎ２＝ｎｃ２×ｔ２のように表されるものとする。

　この場合、誤差Ｅは以下のように表される。
Ｅ＝｜ｏｒｉｇ－ｐｒｅｄ｜²
　＝｜ｗ１×ｎ１＋（１－ｗ１）×ｎ２｜²
ここで、ｎ１＝ｎｃ１×ｔ１、及び、ｎ２＝ｎｃ２×ｔ２を代入すると、
Ｅ＝｜ｗ１×ｎｃ１×ｔ１＋（１－ｗ１）×ｎｃ２×ｔ２｜²
　＝ｗ１²×ＮＣ１×ｔ１²＋（１－ｗ１）²×ＮＣ２×ｔ２²
を得る。ここで、ＮＣ１およびＮＣ２は、ＮＣ１＝ｎｃ１²、および、ＮＣ２＝ｎｃ２²によって与えられる。

　ここで、誤差Ｅをｗ１について微分すると以下の式を得る。
ｄＥ／ｄｗ１＝２×ｗ１×ＮＣ１×ｔ１²－２×（１－ｗ１）×ＮＣ２×ｔ２²
　　　　　　＝２×（ＮＣ１×ｔ１²＋ＮＣ２×ｔ２²）×ｗ１－２×ＮＣ２×ｔ２²
　上記式より、誤差Ｅを最小化するｗ１は、上記（ｄＥ／ｄｗ１）＝０を解いて、以下の式（１７’）のように表される。
ｗ１＝（ＮＣ２×ｔ２²）／（ＮＣ１×ｔ１²＋ＮＣ２×ｔ２²）　　　（１７’）
　また、重み係数ｗ２は、式（９）を用いて、以下の式（１８’）のように表される。
ｗ２＝（ＮＣ１×ｔ１²）／（ＮＣ１×ｔ１²＋ＮＣ２×ｔ２²）　　　（１８’）
　また、ｎｃ１とｎｃ２とが互いにほぼ等しい場合、すなわち、ＮＣ１とＮＣ２とが互いにほぼ等しい場合には、ｗ１およびｗ２は、以下の式（１７’’）および（１８’’）のように表される。
ｗ１＝ｔ２²／（ｔ１²＋ｔ２²）　　　（１７’’）
ｗ２＝ｔ１²／（ｔ１²＋ｔ２²）　　　（１８’’）
　重み係数算出部１６ｂは、このように、式（１７’）、式（１８’）、式（１７’’）、及び、式（１８’’）によって重み係数ｗ１及びｗ２を算出する構成としてもよい。

　なお、動画像復号装置１は、予め定められた１つの方法によって重み付け予測を行うものであってもよいし、予め定められた複数の方法によって重み付け予測を行うことが可能であり、これら複数の方法から選択された方法によって重み付け予測を行うと共に、選択した方法を明示的に符号化するものであってもよい。後者の場合、上述した各重み付け方法を、選択可能な重み付け方法の１つとして用いることができる。例えば、上述した各重み付け方法の何れかと、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣに規定されているExplicitモードとを選択候補とする構成や、上述したように重み係数を０．５に近づける処理を行うモードと、そのような処理を行わないモードとを選択候補とする構成などが考えられる。

　（動画像符号化装置２）
　本実施形態に係る動画像符号化装置２の構成について図７～図９を参照して説明する。動画像符号化装置２は、その一部に、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣ、及び、ＫＴＡソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。

　図７は、動画像符号化装置２の構成を示すブロック図である。図７に示すように、動画像符号化装置２は、変換・量子化部２１、可変長符号符号化部２２、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６、動きベクトル検出部２７、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削除部２９、加算器３１、及び、減算器３２を備えている。動画像符号化装置２は、動画像＃１０を符号化することによって、符号化データ＃１を生成する装置である。

　変換・量子化部２１は、（１）符号化対象画像から予測画像Ｐｒｅｄを減算した予測残差Ｄをブロック毎にＤＣＴ変換（Discrete Cosine Transform）し、（２）ＤＣＴ変換により得られたＤＣＴ係数を量子化し、（３）量子化により得られた量子化予測残差ＱＤを可変長符号符号化部２２及び逆量子化・逆変換部２３に供給する。なお、変換・量子化部２１は、（１）量子化の際に用いる量子化ステップＱＰをマクロブロック毎に選択し、（２）選択した量子化ステップＱＰの大きさを示す量子化パラメータ差分Δｑｐを可変長符号符号化部２２に供給し、（３）選択した量子化ステップＱＰを逆量子化・逆変換部２３に供給する。ここで、量子化パラメータ差分Δｑｐとは、ＤＣＴ変換／量子化するマクロブロックに関する量子化パラメータｑｐ（ＱＰ＝２^ｐｑ／６）の値から、直前にＤＣＴ変換／量子化したマクロブロックに関する量子化パラメータｑｐ’の値を減算して得られる差分値のことを指す。

　可変長符号符号化部２２は、変換・量子化部２１から供給された量子化予測残差ＱＤ及びΔｑｐを、後述する予測方式制御部２８から供給された量子化パラメータＰＰと共に可変長符号化することによって、符号化データを生成する。

　逆量子化・逆変換部２３は、（１）量子化予測残差ＱＤを逆量子化し、（２）逆量子化によって得られたＤＣＴ係数を逆ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）変換し、（３）逆ＤＣＴ変換によって得られた予測残差Ｄを加算器３１に供給する。量子化予測残差ＱＤを逆量子化する際には、変換・量子化部２１から供給された量子化ステップＱＰを利用する。なお、逆量子化・逆変換部２３から出力される予測残差Ｄは、変換・量子化部２１に入力される予測残差Ｄに量子化誤差を加えたものであるが、ここでは簡単のために共通の呼称を用いる。

　イントラ予測画像生成部２５は、各パーティションに関する予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを生成する。具体的には、（１）イントラ予測に用いる予測モードを選択し、（２）選択した予測モードを用いて局所復号画像Ｐから予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを生成する。ここで、復号画像Ｐは、未だ復号が完了していない復号中の局所復号画像であり、イントラ予測画像生成部２５は、局所復号画像Ｐを構成する画素のうち、既に復号が完了したブロックに属する各画素の画素値をバッファメモリ２４から読み出すことができる。イントラ予測画像生成部２５は、生成したイントラ予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを、選択した予測モードを指定する予測モード指定情報と共に、予測方式制御部２８に供給する。

　動きベクトル検出部２７は、各パーティションに関する動きベクトルｍｖを検出する。具体的には、（１）参照画像として利用する復号画像Ｐ’を選択し、（２）選択した復号画像Ｐ’において対象パーティションを最良近似する領域を探索することによって、対照パーティションに関する動きベクトルｍｖを検出する。ここで、復号画像Ｐ’は、既に復号が完了した復号済みの復号画像であり、動きベクトル検出部２７は、復号画像Ｐ’を構成する各画素の画素値をバッファメモリ２４から読み出すことができる。動きベクトル検出部２７は、検出した動きベクトルｍｖを、参照画像として利用した復号画像Ｐ’を指定する参照画像インデックスＲＩと共に、インター予測画像生成部２６及び動きベクトル冗長性削除部２９に供給する。なお、双方向予測（重み付き予測）を行うパーティションについては、参照画像として２枚の復号画像Ｐ１及びＰ２を選択し、２枚の復号画像Ｐ１及びＰ２の各々に対応する動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２、並びに、参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２をインター予測画像生成部２６及び動きベクトル冗長性削除部２９に供給する。

　インター予測画像生成部２６は、各インター予測パーティションに関する動き補償画像ｍｃを生成する。具体的には、動きベクトル検出部２７から供給された動きベクトルｍｖを用いて、動きベクトル検出部２７から供給された参照画像インデックスＲＩによって指定される復号画像Ｐ’から動き補償画像ｍｃを生成する。動きベクトル検出部２７と同様、インター予測画像生成部２６は、復号画像Ｐ’を構成する各画素の画素値をバッファメモリ２４から読み出すことができる。インター予測画像生成部２６は、生成した動き補償画像ｍｃ（イントラ予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａ）を、動きベクトル検出部２７から供給された参照画像インデックスＲＩと共に、予測方式制御部２８に供給する。なお、双方向予測（重み付き予測）をパーティションについては、（１）動きベクトルｍｖ１を用いて、参照画像インデックスＲＩ１によって指定された復号画像Ｐ１から動き補償画像ｍｃ１を生成し、（２）動きベクトルｍｖ２を用いて、参照画像インデックスＲＩ２によって指定された参照画像Ｐ２とから動き補償画像ｍｃ２を生成し、（３）動き補償画像ｍｃ１と動き補償画像ｍｃ２との加重平均にオフセット値を加えることによってインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを生成する。

　予測方式制御部２８は、イントラ予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａ及びインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを符号化対象画像と比較し、イントラ予測を行うかインター予測を行うかを選択する。イントラ予測を選択した場合、予測方式制御部２８は、イントラ予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｒａを予測画像Ｐｒｅｄとして加算器３１及び減算器３２に供給すると共に、イントラ予測画像生成部２５から供給された予測モード指定情報を予測パラメータＰＰとして可変長符号符号化部２２に供給する。一方、インター予測を選択した場合、予測方式制御部２８は、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを予測画像Ｐｒｅｄとして加算器３１及び減算器３２に供給すると共に、インター予測画像生成部２６から供給された参照画像インデックスＲＩ、並びに、動きベクトル冗長性削除部２９（後述）から供給された推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩ及び動きベクトル残差ＭＶＤを予測パラメータＰＰとして可変長符号符号化部に供給する。

　予測方式制御部２８にて選択された予測画像Ｐｒｅｄを、符号化対象画像から減算することによって、減算器３２にて予測残差Ｄが生成される。減算器３２にて生成された予測残差Ｄは、上述したとおり、変換・量子化部２１によってＤＣＴ変換／量子化される。一方、予測方式制御部２８にて選択された予測画像Ｐｒｅｄを、逆量子化・逆変換部２３にて生成された予測残差Ｄに加算することによって、加算器３１にて局所復号画像Ｐが生成される。加算器３１にて生成された局所復号画像Ｐは、バッファメモリ２４に格納され、インター予測における参照画像として利用される。

　なお、動きベクトル冗長性削除部２９は、動きベクトル検出部２７によって検出された動きベクトルｍｖにおける冗長性を削除する。具体的には、（１）動きベクトルｍｖの推定に用いる推定方法を選択し、（２）選択した推定方法に従って推定動きベクトルｐｍｖを導出し、（３）動きベクトルｍｖから推定動きベクトルｐｍｖを減算することにより動きベクトル残差ＭＶＤを生成する。動きベクトル冗長性削除部２９は、生成した動きベクトル残差ＭＶＤを、選択した推定方法を示す推定動きベクトルインデックスＰＭＶＩと共に、予測方式制御部２８に供給する。

　（インター予測画像生成部２６）
　図８は、インター予測画像生成部２６の構成を示すブロック図である。図８に示すように、インター予測画像生成部２６は、参照値算出部２６ａ、重み係数算出部２６ｂ、動き補償部２６ｃ、及び、予測画像生成部２６ｄを備えている。

　動画像符号化装置２のインター予測画像生成部２６が備えている参照値算出部２６ａ、重み係数算出部２６ｂ、動き補償部２６ｃ、及び、予測画像生成部２６ｄは、それぞれ、動画像復号装置１のインター予測画像生成部１６が備えている参照値算出部１６ａ、重み係数算出部１６ｂ、動き補償部１６ｃ、及び、予測画像生成部１６ｄと同等の機能を有している。

　ただし、動画像復号装置１においては、参照画像インデックスＲＩ及びＲ２並びに動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２が動きベクトル復元部１４から供給されるのに対し、動画像符号化装置２においては、これらが動きベクトル検出部２７から供給される。また、動画像復号装置１においては、ＰＯＣ指定情報並びに参照画像Ｌ０及びＬ１がバッファメモリ１５から読み出されるのに対し、動画像符号化装置２においては、これらがバッファメモリ２４から読み出される。

　（重み係数の算出処理の具体例）
　以下では、重み係数算出部２６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部２６ｂは、以下の（具体例１－１’）～（具体例１－５’）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。

　（具体例１－１’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第１の例について説明する。本例では、動画像復号装置１の重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の（具体例１－１）と同様に式（８）及び式（９）を用いて重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１及びｗ２を用いて生成されたインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを用いて符号化を行った際の符号化データ＃１におけるシーケンス毎の符号量削減率を図９に示す。

　図９は、本例の重み係数を用いて生成した符号化データ＃１、及び、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣにおけるｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｍｏｄｅを用いて生成された符号化データにおけるシーケンス毎の符号量削減率を示すグラフである。

　図９に示すとおり、ほぼ全てのシーケンスにおいて、本例の重み係数を用いて生成した符号化データ＃１の符号量が削減されていることがわかる。

　したがって、動画像符号化装置２は本例を用いることにより、符号化データ＃１の符号量を削減することができる。

　（具体例１－２’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第２の例について説明する。本例では、動画像復号装置１の重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の（具体例１－２）と同様に式（１０）、式（１１）、及び、式（９）を用いて重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１及びｗ２を用いて生成されたインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒは、ノイズによる誤差を低減されているため、動画像符号化装置２は、より少ない符号量の少ない符号化データ＃１を生成することができる。

　（具体例１－３’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第３の例について説明する。本例では、動画像復号装置１の重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の（具体例１－３）と同様に式（１２）及び式（９）を用いて重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１及びｗ２を用いて生成されたインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒは、パーティションサイズが大きい場合、予測誤差がより低減され、パーティションサイズが小さい場合、ノイズによる誤差がより低減される。

　よって、本例を用いて算出された重み係数ｗ１及びｗ２を用いることにより、動画像符号化装置２は、より少ない符号量の少ない符号化データ＃１を生成することができる。

　（具体例１－４’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第４の例について説明する。本例では、動画像復号装置１の重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の（具体例１－４）と同様に式（１３）及び式（９）を用いて重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。

　（具体例１－５’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の第５の例について説明する。本例では、動画像復号装置１の重み係数算出部１６ｂによる、重み係数ｗ１及びｗ２の算出処理の（具体例１－５）と同様に式（１７）及び式（１８）を用いて重み係数ｗ１及びｗ２を算出する。

　式（１７）及び式（１８）より算出される重み係数ｗ１及びｗ２を用いることにより、ノイズによる誤差を低減させ、また、予測誤差の少ない予測画像を生成することができる。また、上記方法を用いて符号化された符号化データは、符号化効率のよい符号化データを生成することができる。

　〔実施形態２〕
　（動画像復号装置３）
　本実施形態に係る動画像復号装置３の構成について図１０～図１２を参照して説明する。図１０は、動画像復号装置３の構成を示すブロック図である。なお、図１０では、図１において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　図１０に示すように、動画像復号装置３は、可変長符号復号部１３、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６’、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、及び、加算器２０を備えている。

　動画像復号装置３（本実施形態）における動画像復号装置１（第１の実施形態）との相違点は、バッファメモリ１５に格納されたＰＯＣ指定情報に基づいて重み付き予測の重みｗ１及びｗ２を設定するインター予測画像生成部１６に代えて、動きベクトル復元部１４によって復元された動きベクトルｍｖに基づいて重み付き予測の重みｗ１’及びｗ２’を設定するインター予測画像生成部１６’を備えている点である。このインター予測画像生成部１６’について、更に具体的に説明すれば以下のとおりである。

　（インター予測画像生成部１６’）
　次に、インター予測画像生成部１６’の構成について、図１１を参照して説明する。図１１は、インター予測画像生成部１６’の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、インター予測画像生成部１６’は、参照値算出部１６ａ’、重み係数算出部１６ｂ’、動き補償部１６ｃ、及び、予測画像生成部１６ｄを備えている。なお、インター予測画像生成部１６’は、単方向予測、及び、双方向予測を行うことが可能であるが、以下では、双方向予測（重み付き予測）を行うための構成について説明する。

　参照値算出部１６ａ’は、参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２にそれぞれ関連付けられた動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２をバッファメモリ１５から読み出す。そして、動きベクトルｍｖ１の大きさｍｌ１、および、動きベクトルｍｖ２の大きさｍｌ２を算出する（以下では、動きベクトルｍｖ１の大きさｍｌ１を「動きベクトル長ｍｌ１」とも呼び、動きベクトルｍｖ２の大きさｍｌ２を「動きベクトル長ｍｌ２」とも呼ぶことにする）。算出された動きベクトル長ｍｌ１、および、動きベクトル長ｍｌ２は、重み係数算出部１６ｂ’に供給される。動きベクトル長ｍｌ１、および、動きベクトル長ｍｌ２の具体的な算出方法については後述する。

　重み係数算出部１６ｂ’は、参照値算出部１６ａ’によって算出された動きベクトル長ｍｌ１及びｍｌ２から重み係数ｗ１’及びｗ２’を算出し、これらを予測画像生成部１６ｄに供給する。重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出方法については後述する。

　動き補償部１６ｃは、参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２によって指定された参照画像Ｌ０（復号画像Ｐ１）及びＬ１（復号画像Ｐ２）をバッファメモリ１５から読み出す。そして、動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２の各々を用いた動き補償によって、参照画像Ｌ１及びＬ０の各々から動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２を生成し、これらを予測画像生成部１６ｄに供給する。動き補償部１６ｃによる動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２の生成方法については既に述べたため、ここでは説明を省略する。

　予測画像生成部１６ｄは、重み係数算出部１６ｂ’にて算出された重み係数ｗ１’及びｗ２’と、動き補償部１６ｃにて生成された動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２とを用いて、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒを生成し、これを出力する。

　（インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの生成）
　次に、インター予測画像生成部１６’によるインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの生成処理について、図１２を参照して説明する。図１２は、参照画像Ｌ０を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ１と参照画像Ｌ１を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ２の一例を表した図である。

　参照値算出部１６ａ’は、以下の式（１９）によって、動きベクトルｍｖ１の大きさである動きベクトル長ｍｌ１を算出する。

　ここで、ａｂｓ（・・・）は、括弧内のベクトルの絶対値を取ることを表しており、ｍｖ１ｘ及びｍｖ１ｙは、それぞれ、動きベクトルｍｖ１のｘ成分およびｙ成分を表している。

　同様に、参照値算出部１６ａ’は、以下の式（２０）によって、動きベクトルｍｖ２の大きさである動きベクトル長ｍｌ２を算出する。

　ここで、ｍｖ２ｘ及びｍｖ２ｙは、それぞれ、動きベクトルｍｖ２のｘ成分およびｙ成分を表している。なお、動きベクトル長の算出は上記式（１９）（２０）以外の方法、例えば、ｘ成分の絶対値とｙ成分の絶対値との和を用いても良い。

　重み係数算出部１６ｂ’は、参照値算出部１６ａ’によって算出された動きベクトル長ｍｌ１及びｍｌ２を用いて、重み付き予測において用いられる重み係数ｗ１’及びｗ２’を算出する。重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の具体例は、以下に示す（具体例２－１）～（具体例２－３）において説明する。

　予測画像生成部１６ｄは、動き補償画像ｍｃ１の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数ｗ１’とし、動き補償画像ｍｃ２の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数ｗ２’とした場合、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの各画素の画素値ｐｒｅｄ（ｘ、ｙ）を式（７’）を用いて生成する。

　ｐｒｅｄ（ｘ，ｙ）＝ｗ１’×ｍｃ１（ｘ，ｙ）＋ｗ２’×ｍｃ２（ｘ，ｙ）＋ｏ　　　　（７’）
　ここで、ｏはオフセット値を示し、（ｘ、ｙ）は、対象画素の座標を表している。また、重み係数ｗ１’及びｗ２’は、重み係数算出部１６ｂ’によって算出された、ｗ１’＋ｗ２’＝１を満たす重み係数を表している。

　（重み係数の算出処理の具体例）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の具体例について説明する。

　重み係数算出部１６ｂ’は、以下の（具体例２－１）～（具体例２－３）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行い、式（７’）における各動き補償画像の各画素値に乗ずる重み係数ｗ１’及びｗ２’を算出する。何れの具体例においても、動き補償画像ｍｃ１及びｍｃ２を得るための動き補償に用いた動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２の大きさｍｌ１及びｍｌ２がｍｌ１＜ｍｌ２であるとき、重み係数ｗ１’及びｗ２’の値は｜ｗ１’｜≧｜ｗ２’｜となる。

　（具体例２－１）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の第１の例について説明する。

　本例では、動きベクトル長を参照して求められる重み係数ｗ１’及びｗ２’の比が、１：１から大きく離れる場合には、重み係数ｗ１’及びｗ２’の値を予め与えられた値に設定し、そうでない場合は動きベクトル長の比に設定する。

　重み係数算出部１６ｂ’は、参照値算出部１６ａ’にて算出したｍｌ１、及び、ｍｌ２を用いて、重み係数ｗ１’及びｗ２’を、式（２１）、及び、（２２）にて算出する。
ｗ２’＝ｃｌｉｐ３（ｔｈ１，ｔｈ２，ｍｌ１／（ｍｌ１＋ｍｌ２））　　　（２１）
ｗ１’＝１－ｗ２’　　　（２２）
　ここで、ｔｈ１、及び、ｔｈ２は、クリップ処理における下限閾値、及び、上限閾値を表しており、符号化効率の高い最適な重み係数ｗ１’及びｗ２’を算出できる値に設定する。本例では、ｔｈ１＝０．３３、ｔｈ２＝０．６７とするが、ｔｈ１＜０．５＜ｔｈ２を満たせば、これに限定されるものではない。

　重み係数算出部１６ｂ’は、本例の動作を行うことにより、重み係数として動きベクトル長の比を用いることによって、予測精度を向上させつつ、動きベクトル長の比が０．５から大きく離れる場合に上述したクリップ処理を行うことによって、ノイズの増大を抑止することができる。

　従って、本例の動作を行う重み係数算出部１６ｂ’と同様の手段を備える動画像符号化装置は、符号化効率の高い符号化データを生成することができる。

　また、本例の動作を行う重み係数算出部１６ｂ’を備える動画像復号装置３は、そのように生成された符号化効率の高い符号化データを適切に復号することができる。

　（具体例２－２）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の第２の例について説明する。

　本例では、動きベクトル長ｍｌ１と動きベクトル長ｍｌ２とを比較することにより、重み係数ｗ２’の値を設定する。

　重み係数算出部１６ｂ’は、参照値算出部１６ａ’にて算出した動きベクトル長ｍｌ１及びｍｌ２を用いて、重み係数ｗ２’を設定する。

　具体的には、（１）動きベクトル長ｍｌ１が動きベクトル長ｍｌ２から閾値ｋを減じた値より小さい（ｍｌ１＜ｍｌ２－ｋ）場合、ｗ２’＝ｔｈ１’とし、（２）動きベクトル長ｍｌ１が動きベクトル長ｍｌ２から閾値ｋを減じた値以上であり、且つ、動きベクトル長ｍｌ１が動きベクトル長ｍｌ２に閾値ｋを加えた値以下である（（ｍｌ１＞＝ｍｌ２－ｋ）＆＆（ｍｌ１＜＝ｍｌ２＋ｋ）、ここで、「Ａ＆＆Ｂ」は、ＡかつＢであることを示すものとする）場合、ｗ２’＝０．５とし、（３）動きベクトル長ｍｌ１が動きベクトル長ｍｌ２から閾値ｋを加えた値より大きい（ｍｌ１＞ｍｌ２＋ｋ）場合、ｗ２’＝ｔｈ２’とする。

　ここで、閾値ｋは、パーティションサイズに応じて変更される値であり、例えば、パーティションサイズが１６×１６画素である場合、閾値ｋはｋ＝８となる。

　また、ｔｈ１’、及び、ｔｈ２’は、符号化効率の高い最適な重み係数ｗ１’及びｗ２’を算出できる値に設定でき、例えば、ｔｈ１’＝０．３３、ｔｈ２’＝０．６７と設定できるが、ｔｈ１’＜０．５＜ｔｈ２’を満たせば、これに限定されるものではない。

　さらに、重み係数算出部１６ｂ’は、上記（１）から（３）の何れかの値に設定された重み係数ｗ２’を用いて、重み係数ｗ１’を、式（２２）より算出する。

　これにより、重み係数ｗ１’と重み係数ｗ２’との比は、１：１に近づくため、ノイズによる誤差をより低減させることができる。

　（具体例２－３）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の第３の例について説明する。

　本例では、フレーム間距離の比が１：１の場合のみ、動きベクトル長に基づいて重みを算出する。なお、本例の適用に際しては、インター予測画像生成部１６’に、第１の実施形態に係る動画像復号装置１の備える参照値算出部１６ａを追加し、この参照値算出部１６ａによって算出されたフレーム間距離ｔｂ及びｔｄが重み係数算出部１６ｂ’に供給される構成を採用すると良い。

　重み係数算出部１６ｂ’は、参照値算出部１６ａ’にて算出した動きベクトル長ｍｌ１、動きベクトル長ｍｌ２、フレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄに基づいて、重み係数ｗ２を算出する。

　具体的には、重み係数算出部１６ｂ’は、２つの参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が１：１であるか否か、すなわち、ｔｂ／ｔｄ＝０．５であるか否かを判別し、参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が１：１の場合、つまり、ｔｂ／ｔｄ＝０．５の場合、重み係数ｗ２’を以下の式（２３）によって算出する。
ｗ２’＝ｍｌ１／（ｍｌ１＋ｍｌ２）　　　（２３）
　また、重み係数算出部１６ｂ’は、ｔｂ／ｔｄ＝０．５以外の場合、重み係数ｗ２’をｗ２’＝ｔｂ／ｔｄに設定する。また、第１の実施形態で計算される値に設定することも好適である。

　さらに、重み係数算出部１６ｂ’は、算出された重み係数ｗ２’を用いて、重み係数ｗ１’を、式（２２）より算出する。

　これにより、フレーム間距離の比が１：１の場合、動きベクトル長が大きい参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、相関が小さい参照画像に生じる可能性があるノイズによる誤差を低減させることができる。

　なお、上記の説明においては、参照値算出部１６ａ’が、動きベクトル長ｍｌ１および動きベクトル長ｍｌ２に加え、動画像復号装置１の参照値算出部１６ａと同様の構成によって算出されるフレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄをも重み係数算出部１６ｂ’に対し出力するとしたが、本例はこれに限定されるものではない。例えば、参照値算出部１６ａ’が、ｔｂ／ｔｄ＝０．５であるか否かを判別し、判別した結果を示す判別情報を、重み係数算出部１６ｂ’に対して出力する構成としてもよい。参照値算出部１６ａ’をこのような構成とした場合、重み係数算出部１６ｂ’は、上記判別情報を参照して、ｔｂ／ｔｄ＝０．５である場合に、重み係数ｗ２’を式（２３）によって算出する構成とすればよい。

　（動画像符号化装置４）
　本実施形態に係る動画像符号化装置４の構成について図１３～図１４を参照して説明する。図１３は、動画像符号化装置４の構成を示すブロック図である。なお、図１３では、図７において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　図１３に示すように、動画像符号化装置４は、変換・量子化部２１、可変長符号符号化部２２、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６’、動きベクトル検出部２７、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削除部２９、加算器３１、及び、減算器３２を備えている。動画像符号化装置４は、動画像＃３０を符号化することによって、符号化データ＃３を生成する装置である。

　動画像符号化装置４（本実施形態）における動画像符号化装置２（第１の実施形態）との相違点は、バッファメモリ２４に格納されたＰＯＣ指定情報に基づいて重み付き予測の重みｗ１及びｗ２を設定するインター予測画像生成部２６に代えて、動きベクトル検出部２７によって検出された動きベクトルｍｖに基づいて重み付き予測の重みｗ１’及びｗ２’を設定するインター予測画像生成部２６’を備えている点である。このインター予測画像生成部２６’について、具体的に説明すれば以下のとおりである。

　（インター予測画像生成部２６’）
　図１４は、インター予測画像生成部２６’の構成を示すブロック図である。図１４に示すように、インター予測画像生成部２６’は、参照値算出部２６ａ’、重み係数算出部２６ｂ’、動き補償部２６ｃ、及び、予測画像生成部２６ｄを備えている。

　動画像符号化装置４のインター予測画像生成部２６’が備えている参照値算出部２６ａ’、重み係数算出部２６ｂ’、動き補償部２６ｃ、及び、予測画像生成部２６ｄは、それぞれ、動画像復号装置３のインター予測画像生成部１６’が備えている参照値算出部１６ａ’、重み係数算出部１６ｂ’、動き補償部１６ｃ、及び、予測画像生成部１６ｄと同等の機能を有している。

　ただし、動画像復号装置３においては、参照画像インデックスＲＩ及びＲ２並びに動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２が動きベクトル復元部１４から供給されるのに対し、動画像符号化装置４においては、これらが動きベクトル検出部２７から供給される。また、動画像復号装置３においては、参照画像Ｌ０及びＬ１がバッファメモリ１５から読み出されるのに対し、動画像符号化装置４においては、これらがバッファメモリ２４から読み出される。

　（重み係数の算出処理の具体例）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部２６ｂ’は、以下の（具体例２－１’）～（具体例２－３’）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。

　（具体例２－１’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の第１の例について説明する。本例では、動画像復号装置３の重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の（具体例２－１）と同様に式（２１）、及び、式（２２）を用いて重み係数ｗ１’及びｗ２’を算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１’及びｗ２’を用いて生成されたインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒは、ノイズによる誤差が低減されているため、動画像符号化装置４は、より少ない符号量の少ない符号化データ＃３を生成することができる。

　したがって、動画像符号化装置４は本例を用いることにより、符号化データ＃３の符号量を削減することができる。

　（具体例２－２’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の第２の例について説明する。本例では、動画像復号装置３の重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の（具体例２－２）と同様に、重み係数ｗ２’は、動きベクトル長ｍｌ１及びｍｌ２を用いて、（具体例２－２）で説明した（１）から（３）の何れかの値に設定する。

　また、重み係数ｗ１’は、（具体例２－２）と同様に、該重み係数ｗ２’を用いて、式（２２）より算出する。

　（具体例２－３’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の第３の例について説明する。本例では、動画像復号装置３の重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１’及びｗ２’の算出処理の（具体例２－３）と同様に式（２３）を用いるか、もしくは、ｗ２’＝０．５に重み係数ｗ２’を設定する。

　また、重み係数ｗ１’は、（具体例２－３）と同様に、該重み係数ｗ２’を用いて、式（２２）より算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１’及びｗ２’を用いることにより、フレーム間距離の比が１：１の場合、動きベクトル長が大きい参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、相関が小さい参照画像に生じる可能性があるノイズによる誤差を低減させることができる。そのため、動画像符号化装置４は、より少ない符号量の少ない符号化データ＃３を生成することができる。

　〔実施形態３〕
　（動画像復号装置５）
　本実施形態に係る動画像復号装置５の構成について図１５～図１７を参照して説明する。図１５は、動画像復号装置５の構成を示すブロック図である。なお、図１５では、図１において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　図１５に示すように、動画像復号装置５は、可変長符号復号部１３、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６”、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、及び、加算器２０を備えている。

　動画像復号装置５（本実施形態）における動画像復号装置１（第１の実施形態）との第１の相違点は、逆量子化・逆変換部１９が量子化パラメータｑｐを復号中の復号画像Ｐと関連付けてバッファメモリ１５に格納する点である。また、動画像復号装置５（本実施形態）における動画像復号装置１（第１の実施形態）との第２の相違点は、バッファメモリ１５に格納されたＰＯＣ指定情報を参照して重み付き予測の重みｗ１及びｗ２を設定するインター予測画像生成部１６に代えて、逆量子化・逆変換部１９によってバッファメモリ１５に格納された量子化パラメータｑｐ’を参照して重み付き予測の重みｗ１”及びｗ２”を設定するインター予測画像生成部１６”を備えている点である。このインター予測画像生成部１６”について、更に具体的に説明すれば以下のとおりである。

　（インター予測画像生成部１６”）
　次に、インター予測画像生成部１６”の構成について、図１６を参照して説明する。図１６は、インター予測画像生成部１６”の構成を示すブロック図である。図１６に示すように、インター予測画像生成部１６”は、参照値算出部１６ａ”、重み係数算出部１６ｂ”、動き補償部１６ｃ、及び、予測画像生成部１６ｄを備えている。なお、インター予測画像生成部１６”は、単方向予測、及び、双方向予測を行うことが可能であるが、以下では、双方向予測（重み付き予測）を行うための構成について説明する。

　参照値算出部１６ａ”は、参照画像インデックスＲＩ１及びＲＩ２によって指定された復号画像Ｐ１及びＰ２（以下、参照画像Ｌ０及びＬ１と呼称）に関連付けられた量子化パラメータｑｐ１及びｑｐ２をバッファメモリ１５から読み出す。そして、読み出した量子化パラメータｑｐ１及びｑｐ２から、参照画像Ｌ０及びＬ１を復号する際に用いた量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２の各々を算出する。量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２の具体的な算出方法については後述する。

　重み係数算出部１６ｂ”は、参照値算出部１６ａ”によって算出された量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２から重み係数ｗ１”及びｗ２”を算出し、これらを予測画像生成部１６ｄに供給する。重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出方法については後述する。

　（インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの生成）
　次に、インター予測画像生成部１６”によるインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの生成処理について、図１７を参照して説明する。図１７は、参照画像Ｌ０を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ１と参照画像Ｌ１を参照した動き補償に用いられる動きベクトルｍｖ２の一例を表した図である。

　参照値算出部１６ａ”は、以下の式（２４）によって、量子化ステップＱＰ１を算出する。

　ここで、ｑｐ１／６は、ｑｐ１を６で除算した商を表している。

　また、参照値算出部１６ａ”は、以下の式（２５）によって、量子化ステップＱＰ１を算出する。

　ここで、ｑｐ２／６は、ｑｐ２を６で除算した商を表している。

　重み係数算出部１６ｂ”は、参照値算出部１６ａ”によって算出された量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２を用いて、重み係数ｗ１”及びｗ２”を算出する。重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の具体例は、以下に示す（具体例３－１）～（具体例３－３）において説明する。

　予測画像生成部１６ｄは、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒの各画素の画素値ｐｒｅｄ（ｘ、ｙ）を式（７”）を用いて生成する。

　ｐｒｅｄ（ｘ，ｙ）＝ｗ１”×ｍｃ１（ｘ，ｙ）＋ｗ２”×ｍｃ２（ｘ，ｙ）＋ｏ　　　　（７”）
　ここで、ｏはオフセット値を示し、（ｘ、ｙ）は、対象画素の座標を表している。また、重み係数ｗ１”及びｗ２”は、重み係数算出部１６ｂ”によって算出された、ｗ１”＋ｗ２”＝１を満たす重み係数を表している。

　（重み係数の算出処理の具体例）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の具体例について説明する。

　重み係数算出部１６ｂ”は、以下の（具体例３－１）～（具体例３－３）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行い、式（７）における各動き補償画像の各画素値に乗ずる重み係数ｗ１”及びｗ２”を算出する。何れの具体例においても、参照画像Ｌ０（復号画像Ｐ１）及びＬ１（復号画像Ｐ２）の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２がＱＰ_１＜ＱＰ_２であるとき、上記重み係数ｗ_１”及びｗ_２”の値は｜ｗ_１”｜≧｜ｗ_２”｜となる。

　（具体例３－１）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の第１の例について説明する。

　本例では、量子化ステップを参照して求められる重み係数ｗ１”及びｗ２”の比が、１：１から大きく離れる場合には、重み係数ｗ１”及びｗ２”の値を予め与えられた値に設定し、そうでない場合は量子化ステップの比に設定する。

　重み係数算出部１６ｂ”は、参照値算出部１６ａ”にて算出した量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２を用いて、重み係数ｗ１”及びｗ２”を、式（２６）、及び、（２７）にて算出する。
ｗ２”＝ｃｌｉｐ３（ｔｈ１，ｔｈ２，ＱＰ１／（ＱＰ１＋ＱＰ２））　　　（２６）
ｗ１”＝１－ｗ２”　　　（２７）
　ここで、ｔｈ１、及び、ｔｈ２は、クリップ処理における下限閾値、及び、上限閾値を表しており、符号化効率の高い最適な重み係数ｗ１”及びｗ２”を算出できる値に設定する。本例では、ｔｈ１＝０．３３、ｔｈ２＝０．６７とするが、ｔｈ１＜０．５＜ｔｈ２を満たせば、これに限定されるものではない。

　重み係数算出部１６ｂ”は、本例の動作を行うことにより、重み係数として量子化ステップの比を用いることによって、予測精度を向上させつつ、量子化ステップの比が０．５から大きく離れる場合に上述したクリップ処理を行うことによって、ノイズの増大を抑止することができる。

　（具体例３－２）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の第２の例について説明する。

　本例では、量子化ステップＱＰ１として、式（２４）によって算出された値ではなく、量子化パラメータｑｐ１を使用する。つまり、ＱＰ１＝ｑｐ１とする。また、量子化パラメータＱＰ２についても同様に、ＱＰ２＝ｑｐ２とする。

　重み係数算出部１６ｂ”は、量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２を用いて、重み係数ｗ２”を算出する。

　具体的には、（１）量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２からＴＨを減じた値より小さい（ＱＰ１＜ＱＰ２－ＴＨ）場合、ｗ２＝ｔｈ１’とし、（２）量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２からＴＨを減じた値以上であり、量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２にＴＨを加えた値以下である（（ＱＰ１＞＝ＱＰ２－ＴＨ）＆＆（ＱＰ１＜＝ＱＰ２＋ＴＨ））場合、ｗ２＝０．５とし、（３）量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２にＴＨを加えた値より大きい（ＱＰ１＞ＱＰ２＋６）場合、ｗ２＝ｔｈ２’とする。なお、ＴＨは予め定められた閾値であり、ここではＴＨ＝６を用いる。

　具体的には、（１）量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２から６を減じた値より小さい（｜ＱＰ１｜＜｜ＱＰ２｜－６）場合、ｗ２”＝ｔｈ１’とし、（２）量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２から６を減じた値以上であり、量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２に６を加えた値以下である（（｜ＱＰ１｜＞＝｜ＱＰ２｜－６）＆＆（｜ＱＰ１｜＜＝｜ＱＰ２｜＋６））場合、ｗ２”＝０．５とし、（３）量子化ステップＱＰ１が、量子化ステップＱＰ２に６を加えた値より大きい（｜ＱＰ１｜＞｜ＱＰ２｜＋６）場合、ｗ２”＝ｔｈ２’とする。

　また、ｔｈ１’、及び、ｔｈ２’は、符号化効率の高い最適な重み係数ｗ１”及びｗ２”を算出できる値に設定でき、例えば、ｔｈ１’＝０．３３、ｔｈ２’＝０．６７と設定できるが、ｔｈ１’＜０．５＜ｔｈ２’を満たせば、これに限定されるものではない。

　さらに、重み係数算出部１６ｂ”は、上記（１）から（３）の何れかの値に設定された重み係数ｗ２”を用いて、重み係数ｗ１を、式（２７）より算出する。

　（具体例３－３）
　以下では、重み係数算出部１６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の第３の例について説明する。

　本例では、フレーム間距離の比が１：１の場合のみ、量子化ステップに基づいて重みを算出する。なお、本例の適用に際しては、インター予測画像生成部１６’に、第１の実施形態に係る動画像復号装置１の備える参照値算出部１６ａを追加し、この参照値算出部１６ａによって算出されたフレーム間距離ｔｂ及びｔｄが重み係数算出部１６ｂ’に供給される構成を採用すると良い。

　重み係数算出部１６ｂ”は、参照値算出部１６ａ”にて算出した量子化ステップＱＰ１、量子化ステップＱＰ２、フレーム間距離ｔｂ、及び、フレーム間距離ｔｄを用いて、重み係数ｗ２”を算出する。

　具体的には、重み係数算出部１６ｂ”は、２つの参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が１：１であるか否か、すなわち、ｔｂ／ｔｄ＝０．５であるか否かを判別し、２つの参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が１：１の場合、つまり、ｔｂ／ｔｄ＝０．５の場合、重み係数ｗ２”を以下の式（２８）によって算出する。
ｗ２”＝ＱＰ１／（ＱＰ１＋ＱＰ２）　　　（２８）
　また、重み係数算出部１６ｂ’は、ｔｂ／ｔｄ＝０．５以外の場合、重み係数ｗ２”＝ｔｂ／ｔｄに設定する。また、第１の実施形態で計算される値とすることも好適である。

　さらに、重み係数算出部１６ｂ”は、算出された重み係数ｗ２”を用いて、重み係数ｗ１を、式（２７）より算出する。

　これにより、フレーム間距離の比が１：１の場合、量子化ステップが大きい参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、相関が小さい参照画像に生じる可能性があるノイズによる誤差を低減させることができる。

　（動画像符号化装置６）
　本実施形態に係る動画像符号化装置６の構成について図１８～図１９を参照して説明する。図１８は、動画像符号化装置６の構成を示すブロック図である。なお、図１８では、図７において示した各パーティションと同一のパーティションに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　図１８に示すように、動画像符号化装置６は、変換・量子化部２１、可変長符号符号化部２２、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６”、動きベクトル検出部２７、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削除部２９、加算器３１、及び、減算器３２を備えている。

　動画像符号化装置６（本実施形態）における動画像符号化装置２（第１の実施形態）との第１の相違点は、変換・量子化部２１が量子化パラメータｑｐを復号中の復号画像Ｐと関連付けてバッファメモリ２４に格納する点である。また、動画像符号化装置６（本実施形態）における動画像符号化装置２（第１の実施形態）との第２の相違点は、バッファメモリ２４に格納されたＰＯＣ指定情報を参照して重み付き予測の重みｗ１及びｗ２を設定するインター予測画像生成部２６に代えて、変換・量子化部２１によってバッファメモリ２４に格納された量子化パラメータｑｐ’を参照して重み付き予測の重みｗ１”及びｗ２”を設定するインター予測画像生成部２６”を備えている点である。このインター予測画像生成部２６”について、具体的に説明すれば以下のとおりである。

　（インター予測画像生成部２６”）
　図１９は、インター予測画像生成部２６”の構成を示すブロック図である。図１９に示すように、インター予測画像生成部２６”は、参照値算出部２６ａ”、重み係数算出部２６ｂ”、動き補償部２６ｃ、及び、予測画像生成部２６ｄを備えている。

　動画像符号化装置６のインター予測画像生成部２６”が備えている参照値算出部２６ａ”、重み係数算出部２６ｂ”、動き補償部２６ｃ、及び、予測画像生成部２６ｄは、それぞれ、動画像復号装置５のインター予測画像生成部１６”が備えている参照値算出部１６ａ”、重み係数算出部１６ｂ”、動き補償部１６ｃ、及び、予測画像生成部１６ｄと同等の機能を有している。

　ただし、動画像復号装置５においては、参照画像インデックスＲＩ及びＲ２並びに動きベクトルｍｖ１及びｍｖ２が動きベクトル復元部１４から供給されるのに対し、動画像符号化装置６においては、これらが動きベクトル検出部２７から供給される。また、動画像復号装置５においては、量子化パラメータｑｐ１及びｑｐ２並びに参照画像Ｌ０及びＬ１がバッファメモリ１５から読み出されるのに対し、動画像符号化装置４においては、これらがバッファメモリ２４から読み出される。

　（重み係数の算出処理の具体例）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部２６ｂ”は、以下の（具体例３－１’）～（具体例３－３’）に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。

　（具体例３－１’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の第１の例について説明する。本例では、動画像復号装置３の重み係数算出部１６ｂ’による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の（具体例３－１）と同様に式（２６）及び式（２７）を用いて重み係数ｗ１”及びｗ２”を算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１”及びｗ２”を用いて生成されたインター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒは、符号化ノイズによる誤差を低減されているため、動画像符号化装置６は、より少ない符号量の少ない符号化データ＃５を生成することができる。

　したがって、動画像符号化装置６は本例を用いることにより、符号化データ＃５の符号量を削減することができる。

　（具体例３－２’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の第２の例について説明する。本例では、動画像復号装置５の重み係数算出部１６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の（具体例３－２）と同様に、重み係数ｗ２は、量子化ステップＱＰ１及びＱＰ２を用いて、（具体例３－２）で説明した（１）から（３）の何れかの値に設定する。

　また、重み係数ｗ１”は、（具体例３－２）と同様に、該重み係数ｗ２”を用いて、式（２７）より算出する。

　（具体例３－３’）
　以下では、重み係数算出部２６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の第３の例について説明する。本例では、動画像復号装置５の重み係数算出部１６ｂ”による、重み係数ｗ１”及びｗ２”の算出処理の（具体例３－３）と同様に式（２８）を用いるか、もしくは、ｗ２”＝０．５に重み係数ｗ２”設定する。

　また、重み係数ｗ１”は、（具体例３－３）と同様に、該重み係数ｗ２”を用いて、式（２７）より算出する。

　このようにして算出された重み係数ｗ１”及びｗ２”を用いることにより、量子化ステップの比が１：１の場合、量子化ステップが大きい方の参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、インター予測画像Ｐｒｅｄ＿Ｉｎｔｅｒにおける符号化ノイズによる誤差を低減させることができる。そのため、動画像符号化装置６は、より少ない符号量の少ない符号化データ＃５を生成することができる。

　（付記事項１）
　最後に、上述した動画像復号装置１、３、５及び動画像符号化装置２、４、６の各ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。

　後者の場合、上記各装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記各装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記各装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。

　上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ－ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ－Ｒ等の光ディスクを含むディスク類、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード類、マスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ類、あるいはＰＬＤ（Programmable logic device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の論理回路類などを用いることができる。

　また、上記各装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＤＬＮＡ（Digital Living Network Alliance）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。

　（付記事項２）
　以上のように、本発明に係る予測画像生成装置は、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成手段と、を備えた予測画像生成装置である。

　なお、上記重み係数設定手段は、例えば、重み係数ｗ_２の値を、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，ｔｂ／ｔｄ）に設定するものであってもよいし、重み係数ｗ_２の値を、係数α（０＜α＜１）を用いて（ｔｂ／ｔｄ－０．５）α＋０．５に設定するか、又は、係数α（０＜α＜１）並びに閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，（ｔｂ／ｔｄ－０．５）α＋０．５）に設定するものであってもよい。何れの構成においても、重み係数ｗ_２の値を０．５に近づけることによって、予測画像に含まれる符号化ノイズを減少させることができる。

　上記重み係数設定手段は、予測画像Ｐｒｅｄを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記係数αを設定することが好ましい。また、上記重み係数設定手段は、予測画像Ｐｒｅｄを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を設定することが好ましい。

　発明者らの得た知見によれば、予測画像Ｐｒｅｄを生成すべきパーティションのサイズによって、最適重み係数が異なるという傾向がある。ここで、最適重み係数とは、符号化対象画像と復号画像との２乗誤差が最小となるように最小二乗法により導出した重み係数のことである。このため、上記の構成により、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を最適重み係数に近づけることが可能になる。

　本発明に係る予測画像生成装置は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を得るための動き補償に用いた動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜が｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜であるとき、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定することを特徴としている。

　また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を得るための動き補償に用いた動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜が｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜であるとき、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定することを特徴としている。

　動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜が｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜であることは、動き補償画像ｍｃ２と符号化対象画像との差が、動き補償画像ｍｃ１と符号化対象画像との差よりも大きいことを意味する。したがって、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定した方が、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜＜｜ｗ_２｜となるように設定するよりも予測精度が高くなる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。

　なお、上記重み係数設定手段は、重み係数ｗ_２の値を、｜ｍｖ_１｜／（｜ｍｖ_１｜＋｜ｍｖ_２｜）に設定するか、又は、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，｜ｍｖ_１｜／（｜ｍｖ_１｜＋｜ｍｖ_２｜））に設定するものであってもよいし、ｋを正の定数として、重み係数ｗ_２の値を、（１）｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜－ｋのとき０．５よりも小さい値に設定し、（２）｜ｍｖ_２｜－ｋ≦｜ｍｖ_１｜≦｜ｍｖ_２｜＋ｋのとき０．５に設定し、（３）｜ｍｖ_２｜＋ｋ＜｜ｍｖ_１｜のとき０．５よりも大きい値に設定するものであってもよい。また、上記重み係数設定手段は、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとのフレーム間距離が復号画像Ｐ_２と復号画像Ｐとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜に応じて設定するものであってもよい。何れの構成においても、予測精度を向上させることができる。

　本発明に係る予測画像生成装置は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２がＱＰ_１＜ＱＰ_２であるとき、上記重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定する、ことを特徴としている。

　また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２がＱＰ_１＜ＱＰ_２であるとき、上記重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定する、ことを特徴としている。

　量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２がＱＰ_１＜ＱＰ_２であることは、動き補償画像ｍｃ２に含まれる符号化ノイズ（量子化ノイズ）が、動き補償画像ｍｃ１に含まれる符号化ノイズ（量子化ノイズ）よりも大きいことを意味する。したがって、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定した方が、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜＜｜ｗ_２｜となるように設定するよりも予測画像に含まれる符号化ノイズが小さくなる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。

　なお、上記重み係数設定手段は、重み係数ｗ_２の値を、ＱＰ_１／（ＱＰ_１＋ＱＰ_２）に設定するか、又は、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，ＱＰ_１／（ＱＰ_１＋ＱＰ_２））に設定するものであってもよいし、ｋを正の定数として、重み係数ｗ_２の値を、（１）ＱＰ_１＜ＱＰ_２－ｋのとき０．５よりも小さい値に設定し、（２）ＱＰ_２－ｋ≦ＱＰ_１≦ＱＰ_２＋ｋのとき０．５に設定し、（３）ＱＰ_２＋ｋ＜ＱＰ_１のとき０．５よりも大きい値に設定するものであってもよい。また、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとのフレーム間距離が復号画像Ｐ_２と復号画像Ｐとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２に応じて設定するものであってもよい。何れの構成においても、予測画像に含まれる量子化ノイズを小さくすることができる。

　なお、上記予測画像生成装置を備えた動画像復号装置及び動画像符号化装置も本発明の範疇に含まれる。

　本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

　本発明は、動画像予測符号化において用いられる予測画像を生成するための予測画像生成装置に好適に利用することができる。また、そのような予測画像生成装置を備える動画像復号装置及び動画像符号化装置に好適に用いることができる。

　１　　　　　動画像復号装置
　１６　　　　インター予測画像生成部（予測画像生成装置）
　１６ａ　　　参照値算出部
　１６ｂ　　　重み係数算出部（重み係数設定手段）
　１６ｃ　　　動き補償部（動き補償画像生成手段）
　１６ｄ　　　予測画像生成部（予測画像生成手段）
　２　　　　　動画像符号化装置
　２６　　　　インター予測画像生成部（予測画像生成装置）
　２６ａ　　　参照値算出部
　２６ｂ　　　重み係数算出部（重み係数設定手段）
　２６ｃ　　　動き補償部（動き補償画像生成手段）
　２６ｄ　　　予測画像生成部（予測画像生成手段）
　２７　　　　動きベクトル検出部

Claims

　復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成手段と、
　上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定手段と、
　上記重み係数設定手段によって設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成手段と、を備え、
　上記重み係数設定手段は、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐ_２とのフレーム間距離をｔｄ、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとの距離をｔｂとして、重み係数ｗ_２の値を、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、重み係数ｗ_２の値を、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，ｔｂ／ｔｄ）に設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、重み係数ｗ_２の値を、係数α（０＜α＜１）を用いて（ｔｂ／ｔｄ－０．５）α＋０．５に設定するか、又は、係数α（０＜α＜１）並びに閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，（ｔｂ／ｔｄ－０．５）α＋０．５）に設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、予測画像Ｐｒｅｄを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記係数αを設定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、予測画像Ｐｒｅｄを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を設定する、
ことを特徴とする請求項２から４までの何れか１項に記載の予測画像生成装置。
　復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成手段と、
　上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定手段と、
　上記重み係数設定手段によって設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成手段と、を備え、
　上記重み係数設定手段は、動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を得るための動き補償に用いた動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜が｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜であるとき、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、重み係数ｗ_２の値を、｜ｍｖ_１｜／（｜ｍｖ_１｜＋｜ｍｖ_２｜）に設定するか、又は、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，｜ｍｖ_１｜／（｜ｍｖ_１｜＋｜ｍｖ_２｜））に設定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、ｋを正の定数として、重み係数ｗ_２の値を、（１）｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜－ｋのとき０．５よりも小さい値に設定し、（２）｜ｍｖ_２｜－ｋ≦｜ｍｖ_１｜≦｜ｍｖ_２｜＋ｋのとき０．５に設定し、（３）｜ｍｖ_２｜＋ｋ＜｜ｍｖ_１｜のとき０．５よりも大きい値に設定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとのフレーム間距離が復号画像Ｐ_２と復号画像Ｐとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜に応じて設定する、
ことを特徴とする請求項６から８までの何れか１項に記載の予測画像生成装置。
　復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成手段と、
　上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定手段と、
　上記重み係数設定手段によって設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成手段と、を備え、
　上記重み係数設定手段は、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２がＱＰ_１＜ＱＰ_２であるとき、上記重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、重み係数ｗ_２の値を、ＱＰ_１／（ＱＰ_１＋ＱＰ_２）に設定するか、又は、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２（Ｔｈ１＜０．５＜Ｔｈ２）を用いてｃｌｉｐ３（Ｔｈ１，Ｔｈ２，ＱＰ_１／（ＱＰ_１＋ＱＰ_２））に設定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、ｋを正の定数として、重み係数ｗ_２の値を、（１）ＱＰ_１＜ＱＰ_２－ｋのとき０．５よりも小さい値に設定し、（２）ＱＰ_２－ｋ≦ＱＰ_１≦ＱＰ_２＋ｋのとき０．５に設定し、（３）ＱＰ_２＋ｋ＜ＱＰ_１のとき０．５よりも大きい値に設定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の予測画像生成装置。
　上記重み係数設定手段は、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとのフレーム間距離が復号画像Ｐ_２と復号画像Ｐとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２に応じて設定する、
ことを特徴とする請求項１０から１２までの何れか１項に記載の予測画像生成装置。
　請求項１から１３までの何れか１項に記載の予測画像生成装置を備えた動画像復号装置であって、
　上記予測画像生成装置が他の復号画像Ｐ_１及びＰ_２を参照して生成した予測画像Ｐｒｅｄに符号化データから復号した予測残差を加算することによって、復号画像Ｐを生成する、ことを特徴とする動画像復号装置。
　請求項１から１３までの何れか１項に記載の予測画像生成装置を備えた動画像符号化装置であって、
　上記予測画像生成装置が局所復号画像Ｐ_１及びＰ_２を参照して生成した予測画像Ｐｒｅｄを符号化対象画像から減算して得た予測残差を符号化することによって、符号化データを生成する
ことを特徴とする動画像符号化装置。
　復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成工程と、
　上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定工程と、
　上記重み係数設定工程にて設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成工程と、を含み、
　上記重み係数設定工程において、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐ_２とのフレーム間距離をｔｄ、復号画像Ｐ_１と復号画像Ｐとの距離をｔｂとして、重み係数ｗ_２の値を、０＜｜ｗ_２－０．５｜＜｜ｔｂ／ｔｄ－０．５｜となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成方法。
　復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成工程と、
　上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定工程と、
　上記重み係数設定工程にて設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成工程と、を含み、
　上記重み係数設定工程において、動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を得るための動き補償に用いた動きベクトルｍｖ_１及びｍｖ_２の大きさ｜ｍｖ_１｜及び｜ｍｖ_２｜が｜ｍｖ_１｜＜｜ｍｖ_２｜であるとき、重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成方法。
　復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を参照画像とし、復号画像Ｐに対する動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２を生成する動き補償画像生成工程と、
　上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の各々に乗じる重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を設定する重み係数設定工程と、
　上記重み係数設定工程にて設定された重み係数ｗ_１及びｗ_２を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像ｍｃ_１及びｍｃ_２の加重平均ｗ_１×ｍｃ_１＋ｗ_２×ｍｃ_２にオフセット値を加算することによって、復号画像Ｐに対する予測画像Ｐｒｅｄを生成する予測画像生成工程と、を含み、
　上記重み係数設定工程において、復号画像Ｐ_１及びＰ_２の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップＱＰ_１及びＱＰ_２がＱＰ_１＜ＱＰ_２であるとき、上記重み係数ｗ_１及びｗ_２の値を｜ｗ_１｜≧｜ｗ_２｜となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成方法。