JPH08237661A - 動きベクトル検出方法及び装置 - Google Patents
動きベクトル検出方法及び装置Info
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- JPH08237661A JPH08237661A JP6673595A JP6673595A JPH08237661A JP H08237661 A JPH08237661 A JP H08237661A JP 6673595 A JP6673595 A JP 6673595A JP 6673595 A JP6673595 A JP 6673595A JP H08237661 A JPH08237661 A JP H08237661A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、動きベクトルの演算量が増加するの
を抑制して高精度の動きベクトルを検出すると共に、装
置全体として簡易な構成にし得る動きベクトル検出方法
及び装置を実現するものである。 【構成】基本画像及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画
像に分割し、当該帯域画像のうち低域側の帯域画像を用
いてマツチング演算を行い、当該演算値から第１の動き
ベクトルを算出する。続いて第１の動きベクトルに応じ
て低域側よりも高域側の帯域画像に対して動き補償を行
つた後、当該高域側の帯域画像においてマツチング演算
を行い、当該演算値から第２の動きベクトルを算出する
ようにしたことにより、動きベクトルの演算量が増加す
るのを抑制して高精度の動きベクトルを検出すると共
に、装置全体として簡易な構成にし得る。
を抑制して高精度の動きベクトルを検出すると共に、装
置全体として簡易な構成にし得る動きベクトル検出方法
及び装置を実現するものである。 【構成】基本画像及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画
像に分割し、当該帯域画像のうち低域側の帯域画像を用
いてマツチング演算を行い、当該演算値から第１の動き
ベクトルを算出する。続いて第１の動きベクトルに応じ
て低域側よりも高域側の帯域画像に対して動き補償を行
つた後、当該高域側の帯域画像においてマツチング演算
を行い、当該演算値から第２の動きベクトルを算出する
ようにしたことにより、動きベクトルの演算量が増加す
るのを抑制して高精度の動きベクトルを検出すると共
に、装置全体として簡易な構成にし得る。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術（図１０及び図１１） 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段（図１〜図９） 作用（図１〜図９） 実施例 （１）第１実施例（図１〜図５） （２）第２実施例（図６） （３）第３実施例（図７） （４）他の実施例（図８及び図９） 発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明は動きベクトル検出方法及
び装置に関し、特に時間的に異なる２つの画像データを
用いて画像の動きベクトルを検出するものに適用して好
適なものである。
び装置に関し、特に時間的に異なる２つの画像データを
用いて画像の動きベクトルを検出するものに適用して好
適なものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、画像の動きベクトルを検出する手
法として、ブロツクマツチング法がある。これは、図１
０に示すように参照画像としての現在のフレーム（又は
フイールド）Ｆ１をｍ画素×ｎ画素の大きさのブロツク
に分割して得られる参照ブロツクＢ１と、基本画像とし
ての過去のフレーム（又はフイールド）Ｆ２のサーチエ
リア（±ｓ画素）ＳＡ内に存在する候補ブロツクＢ２と
の画素毎の差分の絶対値和を評価値Ｐ（ｈ、ｖ）として
演算し、次式
法として、ブロツクマツチング法がある。これは、図１
０に示すように参照画像としての現在のフレーム（又は
フイールド）Ｆ１をｍ画素×ｎ画素の大きさのブロツク
に分割して得られる参照ブロツクＢ１と、基本画像とし
ての過去のフレーム（又はフイールド）Ｆ２のサーチエ
リア（±ｓ画素）ＳＡ内に存在する候補ブロツクＢ２と
の画素毎の差分の絶対値和を評価値Ｐ（ｈ、ｖ）として
演算し、次式
【数１】 に示すように、サーチエリアＳＡ内で候補ブロツクＢ２
を１画素毎にずらしてトータル（２ｓ＋１）2 点の評価
値Ｐ（ｈ、ｖ）を演算する。これらの評価値の最小値を
求めることによつて、その最小値が示す相対的座標値
（ｈ、ｖ）を当該参照ブロツクＢ１の動きベクトルとす
る手法である。トータルの演算数は、演算量＝ブロツク
数×サーチポイント×評価式数で表される。この場合、
サーチポイント数は（２ｓ＋１）2 であり、評価式数は
減算（ｍ×ｎ）、絶対値演算（ｍ×ｎ）、加算（ｍ×ｎ
−１）の和となる。
を１画素毎にずらしてトータル（２ｓ＋１）2 点の評価
値Ｐ（ｈ、ｖ）を演算する。これらの評価値の最小値を
求めることによつて、その最小値が示す相対的座標値
（ｈ、ｖ）を当該参照ブロツクＢ１の動きベクトルとす
る手法である。トータルの演算数は、演算量＝ブロツク
数×サーチポイント×評価式数で表される。この場合、
サーチポイント数は（２ｓ＋１）2 であり、評価式数は
減算（ｍ×ｎ）、絶対値演算（ｍ×ｎ）、加算（ｍ×ｎ
−１）の和となる。
【０００４】ここで動き検出のハードウエアを小さくす
るためには、上式の各項目を減らす必要があるが、ブロ
ツク数は変えることができないので、サーチポイント数
を減らす手法としては、３ステツプ方式や正射影方式が
ある。またサーチポイント数と評価値数を同時に減らす
手法として階層化方式がある。
るためには、上式の各項目を減らす必要があるが、ブロ
ツク数は変えることができないので、サーチポイント数
を減らす手法としては、３ステツプ方式や正射影方式が
ある。またサーチポイント数と評価値数を同時に減らす
手法として階層化方式がある。
【０００５】ここで、図１１に動きベクトル検出装置の
概略構成を示す。この動きベクトル検出装置１５では、
動きベクトル検出の前提として、入力される画像データ
について走査変換回路１６及びフレームメモリ１７で、
現在のフレーム（又はフイールド）Ｆ１と過去のフレー
ム（又はフイールド）Ｆ２のブロツクのデータを生成
し、これを動きベクトル検出回路１８に供給する。この
動きベクトル検出回路１８は、上述のように参照ブロツ
クＢ１の動きベクトルを検出する。
概略構成を示す。この動きベクトル検出装置１５では、
動きベクトル検出の前提として、入力される画像データ
について走査変換回路１６及びフレームメモリ１７で、
現在のフレーム（又はフイールド）Ｆ１と過去のフレー
ム（又はフイールド）Ｆ２のブロツクのデータを生成
し、これを動きベクトル検出回路１８に供給する。この
動きベクトル検出回路１８は、上述のように参照ブロツ
クＢ１の動きベクトルを検出する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところがブロツクマツ
チング法は、参照ブロツクＢ１と候補ブロツクＢ２のマ
ツチング演算をサーチエリアＳＡ内で１画素ずつずらし
ながら行う方法であるため、動きベクトルを検出する演
算量が膨大となり、この結果ＬＳＩ化したときに装置全
体として大型化したり演算時間が長くなる問題があつ
た。また画像圧縮符号化方法において、サブバンド符号
化やウエーブレツト変換符号化に動き補償を組み合わせ
て高能率化を図ることが考えられているが、動きベクト
ルを検出する演算量を軽減するには未だ不十分な問題が
あつた。
チング法は、参照ブロツクＢ１と候補ブロツクＢ２のマ
ツチング演算をサーチエリアＳＡ内で１画素ずつずらし
ながら行う方法であるため、動きベクトルを検出する演
算量が膨大となり、この結果ＬＳＩ化したときに装置全
体として大型化したり演算時間が長くなる問題があつ
た。また画像圧縮符号化方法において、サブバンド符号
化やウエーブレツト変換符号化に動き補償を組み合わせ
て高能率化を図ることが考えられているが、動きベクト
ルを検出する演算量を軽減するには未だ不十分な問題が
あつた。
【０００７】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、動きベクトルの演算量が増加するのを抑制して高精
度の動きベクトルを検出すると共に、装置全体として簡
易な構成にし得るような動きベクトル検出方法及び装置
を提案しようとするものである。
で、動きベクトルの演算量が増加するのを抑制して高精
度の動きベクトルを検出すると共に、装置全体として簡
易な構成にし得るような動きベクトル検出方法及び装置
を提案しようとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、基本画像及び参照画像をそれぞれ
複数の帯域画像に分割し、当該帯域分割された帯域画像
のうち低域側の帯域画像を用いてマツチング演算を行
い、当該演算値に基づいて第１の動きベクトルを算出す
る。続いて第１の動きベクトルに応じて低域側よりも高
域側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域
側の帯域画像においてマツチング演算を行い、当該演算
値から第２の動きベクトルを算出するようにする。
め本発明においては、基本画像及び参照画像をそれぞれ
複数の帯域画像に分割し、当該帯域分割された帯域画像
のうち低域側の帯域画像を用いてマツチング演算を行
い、当該演算値に基づいて第１の動きベクトルを算出す
る。続いて第１の動きベクトルに応じて低域側よりも高
域側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域
側の帯域画像においてマツチング演算を行い、当該演算
値から第２の動きベクトルを算出するようにする。
【０００９】
【作用】基本画像及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画
像に分割し、当該帯域画像のうち低域側の帯域画像を用
いてマツチング演算を行い、当該演算値から第１の動き
ベクトルを算出する。続いて第１の動きベクトルに応じ
て低域側よりも高域側の帯域画像に対して動き補償を行
つた後、当該高域側の帯域画像においてマツチング演算
を行い、当該演算値から第２の動きベクトルを算出する
ようにしたことにより、単に入力画像をそのまま用いて
動きベクトルを検出する場合と比較して、動きベクトル
の演算量が増加するのを抑制して高精度の動きベクトル
を検出することができる。
像に分割し、当該帯域画像のうち低域側の帯域画像を用
いてマツチング演算を行い、当該演算値から第１の動き
ベクトルを算出する。続いて第１の動きベクトルに応じ
て低域側よりも高域側の帯域画像に対して動き補償を行
つた後、当該高域側の帯域画像においてマツチング演算
を行い、当該演算値から第２の動きベクトルを算出する
ようにしたことにより、単に入力画像をそのまま用いて
動きベクトルを検出する場合と比較して、動きベクトル
の演算量が増加するのを抑制して高精度の動きベクトル
を検出することができる。
【００１０】
【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。
する。
【００１１】（１）第１実施例 図１において、１は全体として本発明による動きベクト
ル検出方法を適用した画像符号化装置を示す。画像符号
化装置１は、入力画像信号をサブバンド分割により複数
の帯域に分割し、低域側から高域側に順次動きベクトル
を検出する。画像符号化装置１は、まず入力画像信号Ｓ
１を低域フイルタ（ＬＰＦ）２及び高域フイルタ（ＨＰ
Ｆ）３により２つの帯域に分割し、一方の低域側をさら
にＬＰＦ４及びＨＰＦ５により２つの帯域に分割した後
それぞれ帯域分割信号Ｓ２及びＳ３として第１及び第２
の動き予測回路（ＭＥ）６及び７に供給すると共に、他
方の高域側を帯域分割信号Ｓ４として第３の動き予測回
路８に供給する。
ル検出方法を適用した画像符号化装置を示す。画像符号
化装置１は、入力画像信号をサブバンド分割により複数
の帯域に分割し、低域側から高域側に順次動きベクトル
を検出する。画像符号化装置１は、まず入力画像信号Ｓ
１を低域フイルタ（ＬＰＦ）２及び高域フイルタ（ＨＰ
Ｆ）３により２つの帯域に分割し、一方の低域側をさら
にＬＰＦ４及びＨＰＦ５により２つの帯域に分割した後
それぞれ帯域分割信号Ｓ２及びＳ３として第１及び第２
の動き予測回路（ＭＥ）６及び７に供給すると共に、他
方の高域側を帯域分割信号Ｓ４として第３の動き予測回
路８に供給する。
【００１２】すなわちサブバンド符号化においては、図
２（Ａ）に示すように、入力画像信号Ｓ１を例えば直交
ミラーフイルタ（ＱＭＦ）でなるＬＰＦ及びＨＰＦを用
いて、水平及び垂直両方向に交互に高域側の成分と低域
側の成分とに分割し、この結果得られる両成分をさらに
それぞれ高域側の成分と低域側の成分とに分割すること
により、最終的にそれぞれ例えば４つの帯域に分割す
る。この結果、図２（Ｂ）に示すように入力画像信号Ｓ
１を２次元的に１６の帯域に分割することができる。因
に、帯域分割された入力画像信号Ｓ１について、その帯
域幅に応じてサンプルを間引いてサンプル数を低減する
ことにより、低域側ほど画素数の少ない画像データとし
て扱うことができる。
２（Ａ）に示すように、入力画像信号Ｓ１を例えば直交
ミラーフイルタ（ＱＭＦ）でなるＬＰＦ及びＨＰＦを用
いて、水平及び垂直両方向に交互に高域側の成分と低域
側の成分とに分割し、この結果得られる両成分をさらに
それぞれ高域側の成分と低域側の成分とに分割すること
により、最終的にそれぞれ例えば４つの帯域に分割す
る。この結果、図２（Ｂ）に示すように入力画像信号Ｓ
１を２次元的に１６の帯域に分割することができる。因
に、帯域分割された入力画像信号Ｓ１について、その帯
域幅に応じてサンプルを間引いてサンプル数を低減する
ことにより、低域側ほど画素数の少ない画像データとし
て扱うことができる。
【００１３】ここで、第１の動き予測回路６は、帯域分
割信号Ｓ２に基づいて動きベクトルの検出を行つた後、
当該検出結果から得られる動きベクトルｍｖ1 を第１の
動き補償回路（ＭＣ）９及び第２の動き予測回路７に供
給する。続いて第２の動き予測回路７は、帯域分割信号
Ｓ３及び動きベクトルｍｖ1 に基づいて動きベクトルの
検出を行つた後、当該検出結果から得られる動きベクト
ルｍｖ2 を第２の動き補償回路１０及び第３の動き予測
回路８に供給する。さらに第３の動き予測回路８は、帯
域分割信号Ｓ４及び動きベクトルｍｖ2 に基づいて動き
ベクトルの検出を行つた後、当該検出結果から得られる
動きベクトルｍｖ3 を第３の動き補償回路１１に供給す
る。
割信号Ｓ２に基づいて動きベクトルの検出を行つた後、
当該検出結果から得られる動きベクトルｍｖ1 を第１の
動き補償回路（ＭＣ）９及び第２の動き予測回路７に供
給する。続いて第２の動き予測回路７は、帯域分割信号
Ｓ３及び動きベクトルｍｖ1 に基づいて動きベクトルの
検出を行つた後、当該検出結果から得られる動きベクト
ルｍｖ2 を第２の動き補償回路１０及び第３の動き予測
回路８に供給する。さらに第３の動き予測回路８は、帯
域分割信号Ｓ４及び動きベクトルｍｖ2 に基づいて動き
ベクトルの検出を行つた後、当該検出結果から得られる
動きベクトルｍｖ3 を第３の動き補償回路１１に供給す
る。
【００１４】このように第１〜第３の動き予測回路６〜
８は、全体として低域側から高域側に順次動きベクトル
を検出する。このときまず第１の動き予測回路６は、低
域側におけるサブサンプルされたデータをフルサーチす
ることにより動きベクトルｍｖ1 を検出する。続いて第
２の動き予測回路７は、動きベクトルｍｖ1 を決定した
候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小して設定
した後、当該縮小したサーチエリア内で候補ブロツクを
決定することにより、動きベクトルｍｖ2 を検出する。
８は、全体として低域側から高域側に順次動きベクトル
を検出する。このときまず第１の動き予測回路６は、低
域側におけるサブサンプルされたデータをフルサーチす
ることにより動きベクトルｍｖ1 を検出する。続いて第
２の動き予測回路７は、動きベクトルｍｖ1 を決定した
候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小して設定
した後、当該縮小したサーチエリア内で候補ブロツクを
決定することにより、動きベクトルｍｖ2 を検出する。
【００１５】さらに第３の動き予測回路８は、動きベク
トルｍｖ2 を決定した候補ブロツクを基準としてサーチ
エリアを縮小して設定した後、当該縮小したサーチエリ
ア内で候補ブロツクを決定することにより、動きベクト
ルｍｖ3 を検出する。このとき高域側では低密側に比べ
て画素が密でなるにもかかわらず、高域側におけるサー
チエリアがより縮小して設定されることにより、全体的
に動きベクトルの演算量が減少されることとなる。
トルｍｖ2 を決定した候補ブロツクを基準としてサーチ
エリアを縮小して設定した後、当該縮小したサーチエリ
ア内で候補ブロツクを決定することにより、動きベクト
ルｍｖ3 を検出する。このとき高域側では低密側に比べ
て画素が密でなるにもかかわらず、高域側におけるサー
チエリアがより縮小して設定されることにより、全体的
に動きベクトルの演算量が減少されることとなる。
【００１６】第１〜第３の動き補償回路９〜１１は、そ
れぞれ各帯域毎から得られた動きベクトルｍｖ1 〜ｍｖ
3 に基づいてそれぞれ動き補償した後、当該結果から得
られる予測画像データＳ５〜Ｓ７をそれぞれ対応する第
１〜第３のビツト圧縮回路（ＢＲ：Bit Reduction ）１
２〜１４に供給する。第１〜第３のビツト圧縮回路１２
〜１４は、それぞれ各帯域毎に得られた予測画像データ
Ｓ５〜Ｓ７に基づいてＤＣＴ（Discrete Cosine Transf
orm ）変換符号化によるＤＣＴ処理を行つた後出力する
ようになされている。
れぞれ各帯域毎から得られた動きベクトルｍｖ1 〜ｍｖ
3 に基づいてそれぞれ動き補償した後、当該結果から得
られる予測画像データＳ５〜Ｓ７をそれぞれ対応する第
１〜第３のビツト圧縮回路（ＢＲ：Bit Reduction ）１
２〜１４に供給する。第１〜第３のビツト圧縮回路１２
〜１４は、それぞれ各帯域毎に得られた予測画像データ
Ｓ５〜Ｓ７に基づいてＤＣＴ（Discrete Cosine Transf
orm ）変換符号化によるＤＣＴ処理を行つた後出力する
ようになされている。
【００１７】この第１実施例の動きベクトル検出方法で
は、各帯域において、フレームメモリを使用して遅延さ
せた時間的に連続する２枚のフレーム（又はフイール
ド）Ｆ１、Ｆ２の画像から、現在のフレームＦ１につい
てはｍ画素×ｎ画素の大きさのブロツクに分割し、その
中のある参照ブロツクＢ１に関して過去のフレーム（又
はフイールド）Ｆ２からの動きベクトルを算出すること
を前提とする（図１０）。現在のフレーム（又はフイー
ルド）Ｆ１の参照ブロツクＢ１のデータは、上述の分割
したブロツクからあるブロツクを順次選択して供給し、
過去のフレーム（又はフイールド）Ｆ２での候補ブロツ
クＢ２のデータは、参照ブロツクＢ１の空間的位置と同
じ位置を中心としてサーチエリア（±ｓ画素）ＳＡの中
を順次動かして供給する。
は、各帯域において、フレームメモリを使用して遅延さ
せた時間的に連続する２枚のフレーム（又はフイール
ド）Ｆ１、Ｆ２の画像から、現在のフレームＦ１につい
てはｍ画素×ｎ画素の大きさのブロツクに分割し、その
中のある参照ブロツクＢ１に関して過去のフレーム（又
はフイールド）Ｆ２からの動きベクトルを算出すること
を前提とする（図１０）。現在のフレーム（又はフイー
ルド）Ｆ１の参照ブロツクＢ１のデータは、上述の分割
したブロツクからあるブロツクを順次選択して供給し、
過去のフレーム（又はフイールド）Ｆ２での候補ブロツ
クＢ２のデータは、参照ブロツクＢ１の空間的位置と同
じ位置を中心としてサーチエリア（±ｓ画素）ＳＡの中
を順次動かして供給する。
【００１８】ここで、図３にこの実施例における第１〜
第３の動き予測回路６〜８の構成を示し、第１〜第３の
動き予測回路６〜８は、それぞれフレームメモリ２０〜
２２及び動きベクトル検出回路２３〜２５で構成されて
いる。
第３の動き予測回路６〜８の構成を示し、第１〜第３の
動き予測回路６〜８は、それぞれフレームメモリ２０〜
２２及び動きベクトル検出回路２３〜２５で構成されて
いる。
【００１９】第１の動き予測回路６において、入力画像
信号Ｓ１を帯域分割して得られた低域側でなる帯域分割
信号Ｓ２は、フレームメモリ２０及び動きベクトル検出
回路２３内のブロツク回路２６に入力される。続いてフ
レームメモリ２０に設定された過去（すなわち１フレー
ム前）の画像データが、動き補償されたサーチエリアに
応じてサーチブロツク回路２９に読み出される。
信号Ｓ１を帯域分割して得られた低域側でなる帯域分割
信号Ｓ２は、フレームメモリ２０及び動きベクトル検出
回路２３内のブロツク回路２６に入力される。続いてフ
レームメモリ２０に設定された過去（すなわち１フレー
ム前）の画像データが、動き補償されたサーチエリアに
応じてサーチブロツク回路２９に読み出される。
【００２０】次にメモリコントロール３２は、サーチブ
ロツク回路２９とブロツク回路２６との過去及び現在の
画像データを読み出して、評価値算出回路３５に供給す
る。評価値算出回路３５は、サーチブロツク回路２９と
ブロツク回路２６との過去及び現在の画像データを用い
て、所定の演算を行つて評価値を算出し、当該評価値を
動きベクトル決定回路３８に入力する。動きベクトル決
定回路３８は、この評価値に基づいて動きベクトルｍｖ
1 を検出する。
ロツク回路２９とブロツク回路２６との過去及び現在の
画像データを読み出して、評価値算出回路３５に供給す
る。評価値算出回路３５は、サーチブロツク回路２９と
ブロツク回路２６との過去及び現在の画像データを用い
て、所定の演算を行つて評価値を算出し、当該評価値を
動きベクトル決定回路３８に入力する。動きベクトル決
定回路３８は、この評価値に基づいて動きベクトルｍｖ
1 を検出する。
【００２１】続いて第２の動き予測回路７において、帯
域分割信号Ｓ３がフレームメモリ２１及び動きベクトル
検出回路２４内のブロツク回路２７に入力されると共
に、動きベクトルｍｖ1 がフレームメモリ２１のアドレ
スのオフセツト値として供給される。続いてフレームメ
モリ２１に設定された過去（すなわち１フレーム前）の
画像データが、動き補償されたサーチエリアに応じてサ
ーチブロツク回路３０に読み出される。
域分割信号Ｓ３がフレームメモリ２１及び動きベクトル
検出回路２４内のブロツク回路２７に入力されると共
に、動きベクトルｍｖ1 がフレームメモリ２１のアドレ
スのオフセツト値として供給される。続いてフレームメ
モリ２１に設定された過去（すなわち１フレーム前）の
画像データが、動き補償されたサーチエリアに応じてサ
ーチブロツク回路３０に読み出される。
【００２２】次にメモリコントロール３３は、サーチブ
ロツク回路３０とブロツク回路２７との過去及び現在の
画像データを読み出して、評価値算出回路３６に供給す
る。評価値算出回路３６は、サーチブロツク回路３０と
ブロツク回路２７との過去及び現在の画像データを用い
て、所定の演算を行つて評価値を算出し、当該評価値を
動きベクトル決定回路３９に入力する。動きベクトル決
定回路３９は、この評価値に基づいて動きベクトルｍｖ
2 を検出する。
ロツク回路３０とブロツク回路２７との過去及び現在の
画像データを読み出して、評価値算出回路３６に供給す
る。評価値算出回路３６は、サーチブロツク回路３０と
ブロツク回路２７との過去及び現在の画像データを用い
て、所定の演算を行つて評価値を算出し、当該評価値を
動きベクトル決定回路３９に入力する。動きベクトル決
定回路３９は、この評価値に基づいて動きベクトルｍｖ
2 を検出する。
【００２３】続いて第３の動き予測回路８において、帯
域分割信号Ｓ４がフレームメモリ２２及び動きベクトル
検出回路２５内のブロツク回路２８に入力されると共
に、動きベクトルｍｖ2 がフレームメモリ２２のアドレ
スのオフセツト値として供給される。続いてフレームメ
モリ２２に設定された過去（すなわち１フレーム前）の
画像データが、動き補償されたサーチエリアに応じてサ
ーチブロツク回路３１に読み出される。
域分割信号Ｓ４がフレームメモリ２２及び動きベクトル
検出回路２５内のブロツク回路２８に入力されると共
に、動きベクトルｍｖ2 がフレームメモリ２２のアドレ
スのオフセツト値として供給される。続いてフレームメ
モリ２２に設定された過去（すなわち１フレーム前）の
画像データが、動き補償されたサーチエリアに応じてサ
ーチブロツク回路３１に読み出される。
【００２４】次にメモリコントロール３４は、サーチブ
ロツク回路３１とブロツク回路２８との過去及び現在の
画像データを読み出して、評価値算出回路３７に供給す
る。評価値算出回路３７は、サーチブロツク回路３１と
ブロツク回路２８との過去及び現在の画像データを用い
て、所定の演算を行つて評価値を算出し、当該評価値を
動きベクトル決定回路４０に入力する。動きベクトル決
定回路４０は、この評価値に基づいて動きベクトルｍｖ
3 を検出する。
ロツク回路３１とブロツク回路２８との過去及び現在の
画像データを読み出して、評価値算出回路３７に供給す
る。評価値算出回路３７は、サーチブロツク回路３１と
ブロツク回路２８との過去及び現在の画像データを用い
て、所定の演算を行つて評価値を算出し、当該評価値を
動きベクトル決定回路４０に入力する。動きベクトル決
定回路４０は、この評価値に基づいて動きベクトルｍｖ
3 を検出する。
【００２５】ここでこの実施例の場合、動きベクトル検
出回路２３〜２５は、それぞれ図４に示すような回路５
０で構成されている。すなわち動きベクトル検出回路５
０においては、ブロツク回路２６〜２８に対応する参照
ブロツクメモリ５１と、サーチブロツク回路２９〜３１
に対応する候補ブロツクメモリ５２と、メモリコントロ
ール３２〜３４に対応するメモリコントロール５３とを
有し、また評価値算出回路３５〜３７に対応する評価値
算出回路５４と、動きベクトル決定回路３８〜４０に対
応する動きベクトル決定回路５５とを有する。
出回路２３〜２５は、それぞれ図４に示すような回路５
０で構成されている。すなわち動きベクトル検出回路５
０においては、ブロツク回路２６〜２８に対応する参照
ブロツクメモリ５１と、サーチブロツク回路２９〜３１
に対応する候補ブロツクメモリ５２と、メモリコントロ
ール３２〜３４に対応するメモリコントロール５３とを
有し、また評価値算出回路３５〜３７に対応する評価値
算出回路５４と、動きベクトル決定回路３８〜４０に対
応する動きベクトル決定回路５５とを有する。
【００２６】動きベクトル検出回路５０においては、ま
ず参照ブロツクメモリ５１及び候補ブロツクメモリ５２
の内容、すなわち参照ブロツクＢ１とこれに対応するサ
ーチエリアＳＡ内の全ての候補ブロツクＢ２とのデータ
がメモリコントロール５３で指定されたアドレスの順に
読み出され、それぞれ評価値算出回路５４内のレジスタ
５６及び５７を通じて減算回路５８で減算される。この
結果得られる差分データは絶対値化回路５９で絶対値化
され、加算回路６０及びレジスタ６１で累積加算された
後、当該累積加算結果を累積加算データＳ１０として動
きベクトル決定回路５５に供給される。
ず参照ブロツクメモリ５１及び候補ブロツクメモリ５２
の内容、すなわち参照ブロツクＢ１とこれに対応するサ
ーチエリアＳＡ内の全ての候補ブロツクＢ２とのデータ
がメモリコントロール５３で指定されたアドレスの順に
読み出され、それぞれ評価値算出回路５４内のレジスタ
５６及び５７を通じて減算回路５８で減算される。この
結果得られる差分データは絶対値化回路５９で絶対値化
され、加算回路６０及びレジスタ６１で累積加算された
後、当該累積加算結果を累積加算データＳ１０として動
きベクトル決定回路５５に供給される。
【００２７】動きベクトル決定回路５５においては、図
５に示すように、この累積加算データＳ１０が評価値メ
モリ６５に、評価値メモリコントロール６６より指定さ
れたアドレスの順に従つて入力される。続いて動きベク
トル決定回路５５では、評価値が記憶された評価値メモ
リ６５が、順次評価値メモリコントロール６６より指定
されたアドレスに従つて読み出され、比較回路６７及び
レジスタ６８に入力される。
５に示すように、この累積加算データＳ１０が評価値メ
モリ６５に、評価値メモリコントロール６６より指定さ
れたアドレスの順に従つて入力される。続いて動きベク
トル決定回路５５では、評価値が記憶された評価値メモ
リ６５が、順次評価値メモリコントロール６６より指定
されたアドレスに従つて読み出され、比較回路６７及び
レジスタ６８に入力される。
【００２８】比較回路６７は他方の入力と評価値メモリ
６５より読み出された評価値を順次比較し、このうち入
力された評価値が小さいとき、レジスタ６８及び６９の
内容を更新する信号を送出する。このレジスタ６９に
は、評価値メモリ６５を読み出すアドレスが順次設定さ
れる。このようにして順次評価値メモリ６５に記憶され
た評価値が評価され、そのうちの評価値の最小を与える
アドレスがレジスタ６９より送出され、これが動きベク
トル決定回路５５の出力、すなわち動きベクトルｍｖと
して出力される。
６５より読み出された評価値を順次比較し、このうち入
力された評価値が小さいとき、レジスタ６８及び６９の
内容を更新する信号を送出する。このレジスタ６９に
は、評価値メモリ６５を読み出すアドレスが順次設定さ
れる。このようにして順次評価値メモリ６５に記憶され
た評価値が評価され、そのうちの評価値の最小を与える
アドレスがレジスタ６９より送出され、これが動きベク
トル決定回路５５の出力、すなわち動きベクトルｍｖと
して出力される。
【００２９】また動きベクトル決定回路５５はメモリコ
ントロール５３（図４）に制御信号Ｓ１１を送出して、
当該メモリコントロール５３における参照ブロツクメモ
リ５１及び候補ブロツクメモリ５２からのデータの読み
出しを制御するようになされている。
ントロール５３（図４）に制御信号Ｓ１１を送出して、
当該メモリコントロール５３における参照ブロツクメモ
リ５１及び候補ブロツクメモリ５２からのデータの読み
出しを制御するようになされている。
【００３０】以上の構成において、画像符号化装置１は
入力画像データを帯域分割した後、第１の動き予測回路
６において当該各帯域のうち低域側のデータから動きベ
クトルｍｖ1 を算出する。続いて第２の動き予測回路７
はこの動きベクトルｍｖ1 に応じて高域側で動き補償し
た後、当該動きベクトルｍｖ1 を決定した候補ブロツク
を基準としてサーチエリアを縮小して動きベクトルｍｖ
2 を算出する。さらに第３の動き予測回路８はこの動き
ベクトルｍｖ2 に応じてより高域側で動き補償した後、
当該動きベクトルｍｖ2 を決定した候補ブロツクを基準
としてサーチエリアを縮小して動きベクトルｍｖ3 を算
出する。これにより帯域分割前の画像データに基づいて
動きベクトルを検出し、当該検出結果を分割後の各帯域
毎に動き補償を行う場合と比較して、動きベクトルの演
算量を軽減させることができる。
入力画像データを帯域分割した後、第１の動き予測回路
６において当該各帯域のうち低域側のデータから動きベ
クトルｍｖ1 を算出する。続いて第２の動き予測回路７
はこの動きベクトルｍｖ1 に応じて高域側で動き補償し
た後、当該動きベクトルｍｖ1 を決定した候補ブロツク
を基準としてサーチエリアを縮小して動きベクトルｍｖ
2 を算出する。さらに第３の動き予測回路８はこの動き
ベクトルｍｖ2 に応じてより高域側で動き補償した後、
当該動きベクトルｍｖ2 を決定した候補ブロツクを基準
としてサーチエリアを縮小して動きベクトルｍｖ3 を算
出する。これにより帯域分割前の画像データに基づいて
動きベクトルを検出し、当該検出結果を分割後の各帯域
毎に動き補償を行う場合と比較して、動きベクトルの演
算量を軽減させることができる。
【００３１】以上の構成によれば、画像符号化装置１は
入力画像データを帯域分割した後、当該各帯域のうち低
域側のデータから動きベクトルを算出し、当該動きベク
トルに応じて高域側で動き補償を行つた後、高域側のサ
ーチエリアを縮小するようにしたことにより、動きベク
トルの演算量が増加するのを抑制して高精度の動きベク
トルを検出すると共に、装置全体として簡易な構成にす
ることができる。
入力画像データを帯域分割した後、当該各帯域のうち低
域側のデータから動きベクトルを算出し、当該動きベク
トルに応じて高域側で動き補償を行つた後、高域側のサ
ーチエリアを縮小するようにしたことにより、動きベク
トルの演算量が増加するのを抑制して高精度の動きベク
トルを検出すると共に、装置全体として簡易な構成にす
ることができる。
【００３２】（２）第２実施例 この第２実施例の動きベクトル検出方法では、次のよう
な手順に従つて動きベクトルを算出する。まず参照ブロ
ツクＢ１とサーチエリアＳＡ内の全候補ブロツクＢ２の
データから最大値、最小値を検出し、当該最大値、当該
最小値の差からダイナミツクレンジを求める。ダイナミ
ツクレンジを２n （ｎは自然数）で割り算して量子化ス
テツプ幅を求め、各ブロツクの画素値と当該最小値との
差分データを当該量子化ステツプ幅で割り算し、ｎビツ
トのコードに符号化してｎビツトＡＤＲＣ（Adaptive D
ynamic Range Coding ）符号化を行う。なお、ＡＤＲＣ
符号化はＲＯＭと簡単なロジツクで実現され得る。
な手順に従つて動きベクトルを算出する。まず参照ブロ
ツクＢ１とサーチエリアＳＡ内の全候補ブロツクＢ２の
データから最大値、最小値を検出し、当該最大値、当該
最小値の差からダイナミツクレンジを求める。ダイナミ
ツクレンジを２n （ｎは自然数）で割り算して量子化ス
テツプ幅を求め、各ブロツクの画素値と当該最小値との
差分データを当該量子化ステツプ幅で割り算し、ｎビツ
トのコードに符号化してｎビツトＡＤＲＣ（Adaptive D
ynamic Range Coding ）符号化を行う。なお、ＡＤＲＣ
符号化はＲＯＭと簡単なロジツクで実現され得る。
【００３３】このようにしてｎビツトＡＤＲＣ符号化さ
れた参照ブロツクＢ１と候補ブロツクＢ２とのＡＤＲＣ
コード値のビツト方向で画素位置毎のマツチング演算と
して排他的論理和（ＥＸＯＲ）演算し、その結果のブロ
ツク内積算値として評価値Ｐ（ｈ、ｖ）を算出する。因
に、ＥＸＯＲ演算においてコードデータが一致している
と値「０」が出力され、一致していないと値「１」が出
力され演算されることから、マツチングがとれているほ
ど評価値の値は小さくなる。
れた参照ブロツクＢ１と候補ブロツクＢ２とのＡＤＲＣ
コード値のビツト方向で画素位置毎のマツチング演算と
して排他的論理和（ＥＸＯＲ）演算し、その結果のブロ
ツク内積算値として評価値Ｐ（ｈ、ｖ）を算出する。因
に、ＥＸＯＲ演算においてコードデータが一致している
と値「０」が出力され、一致していないと値「１」が出
力され演算されることから、マツチングがとれているほ
ど評価値の値は小さくなる。
【００３４】この手順に従つてサーチエリアＳＡ内で候
補ブロツクＢ２の位置をずらせながら順次評価値を算出
し、トータルで（２ｓ＋１）2 点の評価値Ｐ（ｈ、ｖ）
を演算する。次に求められた評価値から最小値の位置を
検出し、その相対的な座標値（ｈ、ｖ）を動きベクトル
ｍｖ1 とする。
補ブロツクＢ２の位置をずらせながら順次評価値を算出
し、トータルで（２ｓ＋１）2 点の評価値Ｐ（ｈ、ｖ）
を演算する。次に求められた評価値から最小値の位置を
検出し、その相対的な座標値（ｈ、ｖ）を動きベクトル
ｍｖ1 とする。
【００３５】続いてこのようにして求められた動きベク
トルｍｖ1 で動き補償を行つた後、当該動きベクトルｍ
ｖ1 の検出時において決定された候補ブロツクを中心と
して、改めてサーチエリアＳＡ内をより小さく設定す
る。そして上述の手順を再度行うことによつて動きベク
トルｍｖ2 を算出する。以下、求めた動きベクトルｍｖ
2 で動き補償すると共にサーチエリアをより小さくして
上述の手順を繰り返すことによつて、動きベクトルｍｖ
3 を算出する。
トルｍｖ1 で動き補償を行つた後、当該動きベクトルｍ
ｖ1 の検出時において決定された候補ブロツクを中心と
して、改めてサーチエリアＳＡ内をより小さく設定す
る。そして上述の手順を再度行うことによつて動きベク
トルｍｖ2 を算出する。以下、求めた動きベクトルｍｖ
2 で動き補償すると共にサーチエリアをより小さくして
上述の手順を繰り返すことによつて、動きベクトルｍｖ
3 を算出する。
【００３６】ここで図３との対応部分に同一符号を付し
て示す図６において、第２実施例の動き予測回路７０の
構成を示し、この動き予測回路７０は図３における第１
〜第３の動き予測回路６〜８に代わつてそれぞれ適用さ
れる。すなわち動き予測回路７０は、フレームメモリ２
０（２１、２２）と動きベクトル検出回路７１とで構成
され、入力された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、Ｓ４）に基
づいて動きベクトルｍｖ1 （ｍｖ2 、ｍｖ3 ）を算出す
るようになされている。
て示す図６において、第２実施例の動き予測回路７０の
構成を示し、この動き予測回路７０は図３における第１
〜第３の動き予測回路６〜８に代わつてそれぞれ適用さ
れる。すなわち動き予測回路７０は、フレームメモリ２
０（２１、２２）と動きベクトル検出回路７１とで構成
され、入力された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、Ｓ４）に基
づいて動きベクトルｍｖ1 （ｍｖ2 、ｍｖ3 ）を算出す
るようになされている。
【００３７】まず動きベクトル検出回路７１には、入力
された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、Ｓ４）をフレームメモ
リ２０（２１、２２）を用いて遅延させて得られた時間
的に連続する現在及び過去ブロツクデータが、ＡＤＲＣ
符号化回路９５の最大最小値検出回路７２に入力され
る。最大最小値検出回路７２は、現在及び過去ブロツク
データから最大値及び最小値を検出し、それぞれレジス
タ７３及び７４に保持する。これによりレジスタ７３及
び７４に保持された最大値から最小値を減算回路７５で
減算してダイナミツクレンジを求めた後、そのダイナミ
ツクレンジをレジスタ７６に保持する。
された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、Ｓ４）をフレームメモ
リ２０（２１、２２）を用いて遅延させて得られた時間
的に連続する現在及び過去ブロツクデータが、ＡＤＲＣ
符号化回路９５の最大最小値検出回路７２に入力され
る。最大最小値検出回路７２は、現在及び過去ブロツク
データから最大値及び最小値を検出し、それぞれレジス
タ７３及び７４に保持する。これによりレジスタ７３及
び７４に保持された最大値から最小値を減算回路７５で
減算してダイナミツクレンジを求めた後、そのダイナミ
ツクレンジをレジスタ７６に保持する。
【００３８】現在ブロツクデータに関してはＦＩＦＯ
（First-In First-Out）７７で遅延分を補償した後、減
算回路７９において最小値を減算されＡＤＲＣコード変
換ＲＯＭ８１に入力される。同様に過去ブロツクデータ
に関してもＦＩＦＯ７８で遅延分を補償した後、減算回
路８０において最小値を減算されＡＤＲＣコード変換Ｒ
ＯＭ８２に入力される。またＡＤＲＣコード変換ＲＯＭ
８１、８２には当該各データと共にレジスタ７６からダ
イナミツクレンジデータが入力されてそれぞれ４ビツト
ＡＤＲＣ符号化され、それぞれレジスタ８３、８４にコ
ード値が保持される。保持されたコード値は、現在ブロ
ツクのコードデータとサーチエリア内で切り出した過去
ブロツクのコードデータとが順次出力され、評価値演算
回路８５で画素位置毎の演算値の積算が行われる。
（First-In First-Out）７７で遅延分を補償した後、減
算回路７９において最小値を減算されＡＤＲＣコード変
換ＲＯＭ８１に入力される。同様に過去ブロツクデータ
に関してもＦＩＦＯ７８で遅延分を補償した後、減算回
路８０において最小値を減算されＡＤＲＣコード変換Ｒ
ＯＭ８２に入力される。またＡＤＲＣコード変換ＲＯＭ
８１、８２には当該各データと共にレジスタ７６からダ
イナミツクレンジデータが入力されてそれぞれ４ビツト
ＡＤＲＣ符号化され、それぞれレジスタ８３、８４にコ
ード値が保持される。保持されたコード値は、現在ブロ
ツクのコードデータとサーチエリア内で切り出した過去
ブロツクのコードデータとが順次出力され、評価値演算
回路８５で画素位置毎の演算値の積算が行われる。
【００３９】評価値演算回路８５では４つのイクスクル
ーシブオア（ＥＸＯＲ）ゲート８６〜８９で、それぞれ
排他的論理和によるマツチングの度合いが計られる。つ
まりコードデータが一致していると値「０」が出力さ
れ、一致していないと値「１」が出力され、その結果が
加算回路９０及びレジスタ９１で順次画素毎に積算され
る。この評価値演算回路８５と同じ動作をするものが評
価値算出回路５４（図４）で、ここでは差分の絶対値を
積算する。
ーシブオア（ＥＸＯＲ）ゲート８６〜８９で、それぞれ
排他的論理和によるマツチングの度合いが計られる。つ
まりコードデータが一致していると値「０」が出力さ
れ、一致していないと値「１」が出力され、その結果が
加算回路９０及びレジスタ９１で順次画素毎に積算され
る。この評価値演算回路８５と同じ動作をするものが評
価値算出回路５４（図４）で、ここでは差分の絶対値を
積算する。
【００４０】１ブロツクのコードデータが走査された
後、レジスタ９１にはあるサーチポイントでの評価値が
保持されていることになる。この評価値は評価値テーブ
ルメモリ９２に記憶される。このような演算をサーチポ
イントをずらしながら行つていくと、評価値テーブルメ
モリ９２には、全部で（２ｓ＋１）2 点の評価値Ｐ
（ｈ、ｖ）が記憶される。次に評価値テーブルメモリ９
２から評価値を読み出して、最小値検出回路９３で最小
値の位置を検出する。このときの相対的な座標が求めら
れ、ベクトル決定回路９４で動きベクトルｍｖ1 、ｍｖ
2 又はｍｖ3 が出力される。
後、レジスタ９１にはあるサーチポイントでの評価値が
保持されていることになる。この評価値は評価値テーブ
ルメモリ９２に記憶される。このような演算をサーチポ
イントをずらしながら行つていくと、評価値テーブルメ
モリ９２には、全部で（２ｓ＋１）2 点の評価値Ｐ
（ｈ、ｖ）が記憶される。次に評価値テーブルメモリ９
２から評価値を読み出して、最小値検出回路９３で最小
値の位置を検出する。このときの相対的な座標が求めら
れ、ベクトル決定回路９４で動きベクトルｍｖ1 、ｍｖ
2 又はｍｖ3 が出力される。
【００４１】以上の構成において、画像符号化装置１は
入力画像データを帯域分割した後、第１の動き予測回路
（７０）において当該各帯域のうち低域側のデータを４
ビツトＡＤＲＣで符号化して得られるコードデータに基
づいて動きベクトルｍｖ1 を算出する。続いて第２の動
き予測回路（７０）はこの動きベクトルｍｖ1 に応じて
高域側で動き補償した後、当該動きベクトルｍｖ1 を決
定した候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小し
て上述した４ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動きベク
トルｍｖ2 を算出する。さらに第３の動き予測回路（７
０）はこの動きベクトルｍｖ2 に応じてより高域側で動
き補償した後、当該動きベクトルｍｖ2を決定した候補
ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小して上述した
４ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動きベクトルｍｖ3
を算出する。
入力画像データを帯域分割した後、第１の動き予測回路
（７０）において当該各帯域のうち低域側のデータを４
ビツトＡＤＲＣで符号化して得られるコードデータに基
づいて動きベクトルｍｖ1 を算出する。続いて第２の動
き予測回路（７０）はこの動きベクトルｍｖ1 に応じて
高域側で動き補償した後、当該動きベクトルｍｖ1 を決
定した候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小し
て上述した４ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動きベク
トルｍｖ2 を算出する。さらに第３の動き予測回路（７
０）はこの動きベクトルｍｖ2 に応じてより高域側で動
き補償した後、当該動きベクトルｍｖ2を決定した候補
ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小して上述した
４ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動きベクトルｍｖ3
を算出する。
【００４２】これにより帯域分割前の画像データに基づ
いて動きベクトルを検出し、当該検出結果を分割後の各
帯域毎に動き補償を行う場合と比較して、動きベクトル
の演算量を軽減させることができる。さらに動きベクト
ルを検出する際に、４ビツトＡＤＲＣ符号化を用いたこ
とによりマツチング演算の対象となる画素の語長（ビツ
ト）を削減することができ、この結果一段とマツチング
演算の演算量を低減させることができる。
いて動きベクトルを検出し、当該検出結果を分割後の各
帯域毎に動き補償を行う場合と比較して、動きベクトル
の演算量を軽減させることができる。さらに動きベクト
ルを検出する際に、４ビツトＡＤＲＣ符号化を用いたこ
とによりマツチング演算の対象となる画素の語長（ビツ
ト）を削減することができ、この結果一段とマツチング
演算の演算量を低減させることができる。
【００４３】以上の構成によれば、画像符号化装置１は
入力画像データを帯域分割した後、当該各帯域のうち低
域側のデータから動きベクトルを算出し、当該動きベク
トルに応じて高域側で動き補償を行つた後、高域側のサ
ーチエリアを縮小するようにしたことにより、動きベク
トルの演算量が増加するのを抑制して高精度の動きベク
トルを検出すると共に、装置全体として簡易な構成にす
ることができる。さらに動きベクトルを検出する際に４
ビツトＡＤＲＣ符号化を用いてマツチング演算の対象と
なる画素の語長（ビツト）を削減するようにしたことに
より、一段と演算量を低減させることができ、かくして
装置全体としての構成を簡易にし得る。
入力画像データを帯域分割した後、当該各帯域のうち低
域側のデータから動きベクトルを算出し、当該動きベク
トルに応じて高域側で動き補償を行つた後、高域側のサ
ーチエリアを縮小するようにしたことにより、動きベク
トルの演算量が増加するのを抑制して高精度の動きベク
トルを検出すると共に、装置全体として簡易な構成にす
ることができる。さらに動きベクトルを検出する際に４
ビツトＡＤＲＣ符号化を用いてマツチング演算の対象と
なる画素の語長（ビツト）を削減するようにしたことに
より、一段と演算量を低減させることができ、かくして
装置全体としての構成を簡易にし得る。
【００４４】（３）第３実施例 この第３実施例の動きベクトル検出方法は、現在及び過
去ブロツクデータについて第２実施例のｎビツトＡＤＲ
Ｃによる符号化に代えて、１ビツトＡＤＲＣのコード値
に符号化するものである。実際上次のような手順に従つ
て動きベクトルを算出する。まず参照ブロツクＢ１とサ
ーチエリアＳＡ内の全候補ブロツクＢ２のデータから最
大値及び最小値を検出し、その最大値及び最小値の和の
１／２と、各ブロツクの画素値を比較演算することによ
つて、１ビツトＡＤＲＣの手法を用いて、参照ブロツク
Ｂ１及び候補ブロツクＢ２のデータを、値「１」又は値
「０」のコード値に符号化する。
去ブロツクデータについて第２実施例のｎビツトＡＤＲ
Ｃによる符号化に代えて、１ビツトＡＤＲＣのコード値
に符号化するものである。実際上次のような手順に従つ
て動きベクトルを算出する。まず参照ブロツクＢ１とサ
ーチエリアＳＡ内の全候補ブロツクＢ２のデータから最
大値及び最小値を検出し、その最大値及び最小値の和の
１／２と、各ブロツクの画素値を比較演算することによ
つて、１ビツトＡＤＲＣの手法を用いて、参照ブロツク
Ｂ１及び候補ブロツクＢ２のデータを、値「１」又は値
「０」のコード値に符号化する。
【００４５】次に各ブロツクのコード値にて参照ブロツ
クＢ１と候補ブロツクＢ２の画素位置毎のマツチング演
算として差分の絶対値和を求め、評価値Ｐ（ｈ、ｖ）を
算出する。なお評価値の計算は、コード値の排他的論理
和（ＥＸＯＲ）をとつて求めても良い。この手順に従つ
てサーチエリアＳＡ内で候補ブロツクＢ２の位置をずら
しながら、順次評価値を算出し、トータルで（２ｓ＋
１）2 点の評価値Ｐ（ｈ、ｖ）を演算する。次に求めら
れた評価値から最小値の位置を検出し、その相対的な座
標値（ｈ、ｖ）を動きベクトルｍｖ1 とする。
クＢ１と候補ブロツクＢ２の画素位置毎のマツチング演
算として差分の絶対値和を求め、評価値Ｐ（ｈ、ｖ）を
算出する。なお評価値の計算は、コード値の排他的論理
和（ＥＸＯＲ）をとつて求めても良い。この手順に従つ
てサーチエリアＳＡ内で候補ブロツクＢ２の位置をずら
しながら、順次評価値を算出し、トータルで（２ｓ＋
１）2 点の評価値Ｐ（ｈ、ｖ）を演算する。次に求めら
れた評価値から最小値の位置を検出し、その相対的な座
標値（ｈ、ｖ）を動きベクトルｍｖ1 とする。
【００４６】続いてこのようにして求められた動きベク
トルｍｖ1 で動き補償を行つた後、当該動きベクトルｍ
ｖ1 の検出時において決定された候補ブロツクＢ２を中
心として、改めてサーチエリアＳＡ内をより小さく設定
する。そして上述の手順を再度行うことによつて動きベ
クトルｍｖ2 を算出する。以下、求めた動きベクトルｍ
ｖ2 で動き補償すると共にサーチエリアをより小さくし
て上述の手順を繰り返すことによつて、動きベクトルｍ
ｖ3 を算出する。
トルｍｖ1 で動き補償を行つた後、当該動きベクトルｍ
ｖ1 の検出時において決定された候補ブロツクＢ２を中
心として、改めてサーチエリアＳＡ内をより小さく設定
する。そして上述の手順を再度行うことによつて動きベ
クトルｍｖ2 を算出する。以下、求めた動きベクトルｍ
ｖ2 で動き補償すると共にサーチエリアをより小さくし
て上述の手順を繰り返すことによつて、動きベクトルｍ
ｖ3 を算出する。
【００４７】ここで、図３との対応部分に同一符号を付
して示す図７において、第３実施例の動き予測回路１０
０の構成を示し、この動き予測回路１００は図３におけ
る第１〜第３の動き予測回路６〜８に代わつてそれぞれ
適用される。すなわち動き予測回路１００は、フレーム
メモリ２０（２１、２２）と動きベクトル検出回路１０
１とで構成され、入力された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、
Ｓ４）に基づいて動きベクトルｍｖ1 （ｍｖ2 、ｍ
ｖ3 ）を算出するようになされている。
して示す図７において、第３実施例の動き予測回路１０
０の構成を示し、この動き予測回路１００は図３におけ
る第１〜第３の動き予測回路６〜８に代わつてそれぞれ
適用される。すなわち動き予測回路１００は、フレーム
メモリ２０（２１、２２）と動きベクトル検出回路１０
１とで構成され、入力された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、
Ｓ４）に基づいて動きベクトルｍｖ1 （ｍｖ2 、ｍ
ｖ3 ）を算出するようになされている。
【００４８】まず動きベクトル検出回路１０１には、入
力された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、Ｓ４）をフレームメ
モリ２０（２１、２２）を用いて遅延させて得られた時
間的に連続する現在及び過去ブロツクデータが、符号化
回路１２０の最大最小値検出回路１０２に入力される。
最大最小値検出回路１０２は、現在及び過去ブロツクデ
ータから最大値及び最小値を検出し、それぞれレジスタ
１０３及び１０４に保持する。これによりレジスタ１０
３及び１０４に保持された最大値及び最小値は、加算回
路１０５で加算された後ビツトシフトされて１／２倍さ
れ、その結果をレジスタ１０６に保持する。レジスタ１
０６の値は、１ビツトＡＤＲＣを実行するための閾値と
なる。
力された帯域分割信号Ｓ２（Ｓ３、Ｓ４）をフレームメ
モリ２０（２１、２２）を用いて遅延させて得られた時
間的に連続する現在及び過去ブロツクデータが、符号化
回路１２０の最大最小値検出回路１０２に入力される。
最大最小値検出回路１０２は、現在及び過去ブロツクデ
ータから最大値及び最小値を検出し、それぞれレジスタ
１０３及び１０４に保持する。これによりレジスタ１０
３及び１０４に保持された最大値及び最小値は、加算回
路１０５で加算された後ビツトシフトされて１／２倍さ
れ、その結果をレジスタ１０６に保持する。レジスタ１
０６の値は、１ビツトＡＤＲＣを実行するための閾値と
なる。
【００４９】この閾値が算出されるまでの延長分をＦＩ
ＦＯ１０７、１０８で補償し、比較回路１０９、１１０
によつて現在及び過去ブロツクデータと閾値が比較さ
れ、閾値より大きいときは値「１」、小さいときは値
「０」のコードデータが出力される。これにより１ビツ
トＡＤＲＣが実行される。比較回路１０９、１１０の出
力は、一旦メモリ回路１１１、１１２に記憶される。
ＦＯ１０７、１０８で補償し、比較回路１０９、１１０
によつて現在及び過去ブロツクデータと閾値が比較さ
れ、閾値より大きいときは値「１」、小さいときは値
「０」のコードデータが出力される。これにより１ビツ
トＡＤＲＣが実行される。比較回路１０９、１１０の出
力は、一旦メモリ回路１１１、１１２に記憶される。
【００５０】メモリ回路１１１、１１２の読み出しは、
現在ブロツクのコードデータとサーチエリア内で切り出
した過去ブロツクのコードデータとが順次出力され、評
価値演算回路１１３で画素位置毎の演算値の積算が行わ
れる。評価値演算回路１１３ではＥＸＯＲゲート１１４
で、排他的論理和によるマツチングの度合いが計られ
る。つまりコードデータが一致していると値「０」が出
力され、一致していないと値「１」が出力され、その結
果が加算回路１１５及びレジスタ１１６で順次画素毎に
積算される。この評価値演算回路１１３と同じ動作をす
るものが評価値算出回路５４（図４）で、ここでは差分
の絶対値を積算する。
現在ブロツクのコードデータとサーチエリア内で切り出
した過去ブロツクのコードデータとが順次出力され、評
価値演算回路１１３で画素位置毎の演算値の積算が行わ
れる。評価値演算回路１１３ではＥＸＯＲゲート１１４
で、排他的論理和によるマツチングの度合いが計られ
る。つまりコードデータが一致していると値「０」が出
力され、一致していないと値「１」が出力され、その結
果が加算回路１１５及びレジスタ１１６で順次画素毎に
積算される。この評価値演算回路１１３と同じ動作をす
るものが評価値算出回路５４（図４）で、ここでは差分
の絶対値を積算する。
【００５１】１ブロツクのコードデータが走査された
後、レジスタ１１６にはあるサーチポイントでの評価値
が保持されていることになる。この評価値は評価値テー
ブルメモリ１１７に記憶される。このような演算をサー
チポイントをずらしながら行つていくと、評価値テーブ
ルメモリ１１７には、全部で（２ｓ＋１）2 点の評価値
Ｐ（ｈ、ｖ）が記憶される。次に評価値テーブルメモリ
１１７から評価値を読み出して、最小値検出回路１１８
で最小値の位置を検出する。このときの相対的な座標が
求められ、ベクトル決定回路１１９で動きベクトルｍｖ
1 、ｍｖ2 又はｍｖ3 が出力される。
後、レジスタ１１６にはあるサーチポイントでの評価値
が保持されていることになる。この評価値は評価値テー
ブルメモリ１１７に記憶される。このような演算をサー
チポイントをずらしながら行つていくと、評価値テーブ
ルメモリ１１７には、全部で（２ｓ＋１）2 点の評価値
Ｐ（ｈ、ｖ）が記憶される。次に評価値テーブルメモリ
１１７から評価値を読み出して、最小値検出回路１１８
で最小値の位置を検出する。このときの相対的な座標が
求められ、ベクトル決定回路１１９で動きベクトルｍｖ
1 、ｍｖ2 又はｍｖ3 が出力される。
【００５２】以上の構成において、画像符号化装置１は
入力画像データを帯域分割した後、第１の動き予測回路
（１００）において当該各帯域のうち低域側のデータを
１ビツトＡＤＲＣで符号化して得られるコードデータに
基づいて動きベクトルｍｖ1を算出する。続いて第２の
動き予測回路（１００）はこの動きベクトルｍｖ1 に応
じて高域側で動き補償した後、当該動きベクトルｍｖ1
を決定した候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮
小して上述した１ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動き
ベクトルｍｖ2 を算出する。さらに第３の動き予測回路
（１００）はこの動きベクトルｍｖ2 に応じてより高域
側で動き補償した後、当該動きベクトルｍｖ2 を決定し
た候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小して上
述した１ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動きベクトル
ｍｖ3 を算出する。
入力画像データを帯域分割した後、第１の動き予測回路
（１００）において当該各帯域のうち低域側のデータを
１ビツトＡＤＲＣで符号化して得られるコードデータに
基づいて動きベクトルｍｖ1を算出する。続いて第２の
動き予測回路（１００）はこの動きベクトルｍｖ1 に応
じて高域側で動き補償した後、当該動きベクトルｍｖ1
を決定した候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮
小して上述した１ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動き
ベクトルｍｖ2 を算出する。さらに第３の動き予測回路
（１００）はこの動きベクトルｍｖ2 に応じてより高域
側で動き補償した後、当該動きベクトルｍｖ2 を決定し
た候補ブロツクを基準としてサーチエリアを縮小して上
述した１ビツトＡＤＲＣ符号化に基づいて動きベクトル
ｍｖ3 を算出する。
【００５３】これにより帯域分割前の画像データに基づ
いて動きベクトルを検出し、当該検出結果を分割後の各
帯域毎に動き補償を行う場合と比較して、動きベクトル
の演算量を軽減させることができる。さらに動きベクト
ルを検出する際に、１ビツトＡＤＲＣ符号化を用いたこ
とにより、第２実施例における４ビツトＡＤＲＣ符号化
を用いた場合と比較してＥＸＯＲゲートの数を削減する
ことができ、マツチング演算の対象となる画素の語長
（ビツト）を削減することができ、この結果さらにマツ
チング演算の演算量を低減させることができる。
いて動きベクトルを検出し、当該検出結果を分割後の各
帯域毎に動き補償を行う場合と比較して、動きベクトル
の演算量を軽減させることができる。さらに動きベクト
ルを検出する際に、１ビツトＡＤＲＣ符号化を用いたこ
とにより、第２実施例における４ビツトＡＤＲＣ符号化
を用いた場合と比較してＥＸＯＲゲートの数を削減する
ことができ、マツチング演算の対象となる画素の語長
（ビツト）を削減することができ、この結果さらにマツ
チング演算の演算量を低減させることができる。
【００５４】以上の構成によれば、画像符号化装置１は
入力画像データを帯域分割した後、当該各帯域のうち低
域側のデータから動きベクトルを算出し、当該動きベク
トルに応じて高域側で動き補償を行つた後、高域側のサ
ーチエリアを縮小するようにしたことにより、動きベク
トルの演算量が増加するのを抑制して高精度で動きベク
トルを検出すると共に、装置全体として簡易な構成にす
ることができる。さらに動きベクトルを検出する際に１
ビツトＡＤＲＣ符号化を用いてマツチング演算の対象と
なる画素の語長（ビツト）を削減するようにしたことに
より、一段と演算量を低減させることができ、かくして
装置全体としての構成を簡易にし得る。
入力画像データを帯域分割した後、当該各帯域のうち低
域側のデータから動きベクトルを算出し、当該動きベク
トルに応じて高域側で動き補償を行つた後、高域側のサ
ーチエリアを縮小するようにしたことにより、動きベク
トルの演算量が増加するのを抑制して高精度で動きベク
トルを検出すると共に、装置全体として簡易な構成にす
ることができる。さらに動きベクトルを検出する際に１
ビツトＡＤＲＣ符号化を用いてマツチング演算の対象と
なる画素の語長（ビツト）を削減するようにしたことに
より、一段と演算量を低減させることができ、かくして
装置全体としての構成を簡易にし得る。
【００５５】（４）他の実施例 なお上述の実施例においては、帯域分割符号化のうちサ
ブバンド符号化を適用した場合について述べたが、本発
明はこれに限らず、サブバンド符号化以外にもウエーブ
レツト変換符号化を適用するようにしても良い。この場
合、ウエーブレツト変換符号化においては、１フレーム
分の画像をウエーブレツトの基底を用いて直交変換する
ことにより帯域毎に分割するようになされている。
ブバンド符号化を適用した場合について述べたが、本発
明はこれに限らず、サブバンド符号化以外にもウエーブ
レツト変換符号化を適用するようにしても良い。この場
合、ウエーブレツト変換符号化においては、１フレーム
分の画像をウエーブレツトの基底を用いて直交変換する
ことにより帯域毎に分割するようになされている。
【００５６】ここでウエーブレツト変換符号化のうちオ
クターブ分割符号化においては、低域側になるにつれて
細かく分割されるようになされている。すなわちオクタ
ーブ分割符号化では、図８（Ａ）に示すように、入力画
像信号Ｓ１をＬＰＦ及びＨＰＦを用いて、水平及び垂直
方向に交互に低域側を再帰的に２分割することにより、
最終的にそれぞれ例えば４つの帯域に分割する。この結
果、図８（Ｂ）に示すように入力画像信号Ｓ１を２次元
的に１０の帯域に分割することができる。
クターブ分割符号化においては、低域側になるにつれて
細かく分割されるようになされている。すなわちオクタ
ーブ分割符号化では、図８（Ａ）に示すように、入力画
像信号Ｓ１をＬＰＦ及びＨＰＦを用いて、水平及び垂直
方向に交互に低域側を再帰的に２分割することにより、
最終的にそれぞれ例えば４つの帯域に分割する。この結
果、図８（Ｂ）に示すように入力画像信号Ｓ１を２次元
的に１０の帯域に分割することができる。
【００５７】また上述の実施例においては、帯域分割符
号化のうちサブバンド符号化を適用した場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、サブバンド符号化以外
にも階層符号化を適用するようにしても良い。この場合
階層符号化においては、図９（Ａ）に示すように、オリ
ジナル画像の２×２画素の平均値による上位階層を繰り
返し生成することにより、帯域毎に分割するようになさ
れている。図９（Ｂ）はオリジナル画像について３階層
に階層化された画像データを生成する場合で、第１階層
はオリジナル画像である。オリジナル画像上のブロツク
（例えば16×16）より上位階層の画像データ、第ｎ階層
における画像データをＭn （ｘ、ｙ）とすると、次式
号化のうちサブバンド符号化を適用した場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、サブバンド符号化以外
にも階層符号化を適用するようにしても良い。この場合
階層符号化においては、図９（Ａ）に示すように、オリ
ジナル画像の２×２画素の平均値による上位階層を繰り
返し生成することにより、帯域毎に分割するようになさ
れている。図９（Ｂ）はオリジナル画像について３階層
に階層化された画像データを生成する場合で、第１階層
はオリジナル画像である。オリジナル画像上のブロツク
（例えば16×16）より上位階層の画像データ、第ｎ階層
における画像データをＭn （ｘ、ｙ）とすると、次式
【数２】 のように平均値化によつて求めることができ、ブロツク
サイズは水平及び垂直方向にそれぞれ１／２となる。ま
たこのように平均値階層化された第１階層の画像データ
から第２階層の画像データを生成するときも、（２）式
により同様に求めることができる。
サイズは水平及び垂直方向にそれぞれ１／２となる。ま
たこのように平均値階層化された第１階層の画像データ
から第２階層の画像データを生成するときも、（２）式
により同様に求めることができる。
【００５８】さらに上述の実施例においては、サブバン
ド符号化を行う際に直交ミラーフイルタ（ＱＭＦ）でな
るＬＰＦ及びＨＰＦを用いた場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、対象シヨートカーネルフイルタ
（ＳＳＫＦ）でなるＬＰＦ及びＨＰＦを用いるようにし
ても良い。
ド符号化を行う際に直交ミラーフイルタ（ＱＭＦ）でな
るＬＰＦ及びＨＰＦを用いた場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、対象シヨートカーネルフイルタ
（ＳＳＫＦ）でなるＬＰＦ及びＨＰＦを用いるようにし
ても良い。
【００５９】さらに上述の実施例においては、第１〜第
３のビツト圧縮回路１２〜１４は分割された各帯域毎に
ＤＣＴ変換符号化する場合について述べたが、本発明は
これに限らず、適当な量子化を行つたり、またランレン
グス・ハフマン符号化を行つたりするようにしても良
い。因に、一般的には低域側の成分に対してはＤＣＴ符
号化や予測符号化（ＤＰＣＭ）等を行い、また高域側の
成分に対してはランレングス・ハフマン符号化を行うよ
うになされている。
３のビツト圧縮回路１２〜１４は分割された各帯域毎に
ＤＣＴ変換符号化する場合について述べたが、本発明は
これに限らず、適当な量子化を行つたり、またランレン
グス・ハフマン符号化を行つたりするようにしても良
い。因に、一般的には低域側の成分に対してはＤＣＴ符
号化や予測符号化（ＤＰＣＭ）等を行い、また高域側の
成分に対してはランレングス・ハフマン符号化を行うよ
うになされている。
【００６０】さらに第１実施例においては、マツチング
演算として参照ブロツク及び候補ブロツク間の差分の絶
対値和を算出し、当該絶対値和が最小となる位置を動き
ベクトルとするようにした場合について述べたが、本発
明はこれに限らず、マツチング演算として参照ブロツク
及び候補ブロツク間の２乗和を算出し、当該２乗和の最
小となる位置を動きベクトルとするようにしても良い。
演算として参照ブロツク及び候補ブロツク間の差分の絶
対値和を算出し、当該絶対値和が最小となる位置を動き
ベクトルとするようにした場合について述べたが、本発
明はこれに限らず、マツチング演算として参照ブロツク
及び候補ブロツク間の２乗和を算出し、当該２乗和の最
小となる位置を動きベクトルとするようにしても良い。
【００６１】さらに第２実施例においては、４ビツトＡ
ＤＲＣ符号化を適用した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、４ビツト以外の２、３又は５以上のビ
ツトのＡＤＲＣ符号化を適用しても良い。
ＤＲＣ符号化を適用した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、４ビツト以外の２、３又は５以上のビ
ツトのＡＤＲＣ符号化を適用しても良い。
【００６２】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、基本画像
及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割し、当該
帯域画像のうち低域側の帯域画像を用いてマツチング演
算を行い、当該演算値から第１の動きベクトルを算出す
る。続いて第１の動きベクトルに応じて低域側よりも高
域側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域
側の帯域画像においてマツチング演算を行い、当該演算
値から第２の動きベクトルを算出するようにしたことに
より、動きベクトルの演算量が増加するのを抑制して高
精度の動きベクトルを検出すると共に、装置全体として
簡易な構成にし得るような動きベクトル検出方法及び装
置に実現することができる。
及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割し、当該
帯域画像のうち低域側の帯域画像を用いてマツチング演
算を行い、当該演算値から第１の動きベクトルを算出す
る。続いて第１の動きベクトルに応じて低域側よりも高
域側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域
側の帯域画像においてマツチング演算を行い、当該演算
値から第２の動きベクトルを算出するようにしたことに
より、動きベクトルの演算量が増加するのを抑制して高
精度の動きベクトルを検出すると共に、装置全体として
簡易な構成にし得るような動きベクトル検出方法及び装
置に実現することができる。
【図１】本発明による画像符号化装置の構成を示すブロ
ツク図である。
ツク図である。
【図２】実施例によるサブバンド分割された画像の説明
に供する略線図である。
に供する略線図である。
【図３】第１実施例による動き予測回路の構成を示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図４】第１実施例による動きベクトル検出回路の構成
を示すブロツク図である。
を示すブロツク図である。
【図５】第１実施例による動きベクトル決定回路の構成
を示すブロツク図である。
を示すブロツク図である。
【図６】第２実施例による動き予測回路の構成を示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図７】第３実施例による動き予測回路の構成を示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図８】他の実施例によるオクターブ分割された画像の
説明に供する略線図である。
説明に供する略線図である。
【図９】他の実施例による階層画像の説明に供する略線
図である。
図である。
【図１０】従来のブロツクマツチングによる動きベクト
ル検出の原理の説明に供する略線図である。
ル検出の原理の説明に供する略線図である。
【図１１】従来の動きベクトル検出装置の概略構成を示
すブロツク図である。
すブロツク図である。
１……画像符号化装置、２、４……ＬＰＦ、３、５……
ＨＰＦ、６〜８、７０、１００……動き予測回路、２０
〜２２……フレームメモリ、２３〜２５、５０……動き
ベクトル検出回路、２６〜２８、５１……ブロツク回路
（参照ブロツクメモリ）、２９〜３１、５２……サーチ
ブロツク回路（候補ブロツクメモリ）、３２〜３４……
メモリコントロール、３５〜３７、５４……評価値算出
回路、３８〜４０、５５……動きベクトル決定回路、５
８、７５、７９、８０……減算回路、５９……絶対値化
回路、６５……評価値メモリ、６６……評価値メモリコ
ントロール、６７……比較回路、７２、１０２……最大
最小値検出回路、７７、７８、１０７、１０８……ＦＩ
ＦＯ、８１、８２……ＡＤＲＣコード変換ＲＯＭ、８
５、１１３……評価値演算回路、８６〜８９、１１４…
…ＥＸＯＲゲート、９０、１０５、１１５……加算回
路、９２、１１７……評価値テーブルメモリ、９３、１
１８……最小値検出回路、９４、１１９……ベクトル決
定回路、９５……ＡＤＲＣ符号化回路、１０９、１１０
……比較回路、１１１、１１２……メモリ回路、１２０
……符号化回路。
ＨＰＦ、６〜８、７０、１００……動き予測回路、２０
〜２２……フレームメモリ、２３〜２５、５０……動き
ベクトル検出回路、２６〜２８、５１……ブロツク回路
（参照ブロツクメモリ）、２９〜３１、５２……サーチ
ブロツク回路（候補ブロツクメモリ）、３２〜３４……
メモリコントロール、３５〜３７、５４……評価値算出
回路、３８〜４０、５５……動きベクトル決定回路、５
８、７５、７９、８０……減算回路、５９……絶対値化
回路、６５……評価値メモリ、６６……評価値メモリコ
ントロール、６７……比較回路、７２、１０２……最大
最小値検出回路、７７、７８、１０７、１０８……ＦＩ
ＦＯ、８１、８２……ＡＤＲＣコード変換ＲＯＭ、８
５、１１３……評価値演算回路、８６〜８９、１１４…
…ＥＸＯＲゲート、９０、１０５、１１５……加算回
路、９２、１１７……評価値テーブルメモリ、９３、１
１８……最小値検出回路、９４、１１９……ベクトル決
定回路、９５……ＡＤＲＣ符号化回路、１０９、１１０
……比較回路、１１１、１１２……メモリ回路、１２０
……符号化回路。
Claims (14)
- 【請求項１】基本画像から抽出した候補ブロツクと参照
画像から抽出した参照ブロツクとをブロツクマツチング
の対象とし、サーチエリア内で上記候補ブロツクの位置
をずらしながら参照ブロツク及び候補ブロツク間でマツ
チング演算を行い、当該演算値に基づいて動きベクトル
を検出する動きベクトル検出方法において、 基本画像
及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割する帯域
分割ステツプと、 上記帯域分割ステツプにおいて分割された帯域画像のう
ち低域側の帯域画像を用いて上記マツチング演算を行
い、当該演算値に基づいて第１の動きベクトルを算出す
る第１の動きベクトル検出ステツプと、 上記第１の動きベクトルに応じて上記低域側よりも高域
側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域側
の帯域画像において上記マツチング演算を行い、当該演
算値から第２の動きベクトルを算出する第２の動きベク
トル検出ステツプとを具えることを特徴とする動きベク
トル検出方法。 - 【請求項２】上記第１及び第２の動きベクトル検出ステ
ツプでは、 上記マツチング演算として参照ブロツク及び候補ブロツ
ク間の差分の絶対値和を算出し、当該絶対値和が最小と
なる位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルと
することを特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検
出方法。 - 【請求項３】上記第１及び第２の動きベクトル検出ステ
ツプでは、 上記マツチング演算として参照ブロツク及び候補ブロツ
ク間の差分の２乗和を算出し、当該２乗和が最小となる
位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルとする
ことを特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出方
法。 - 【請求項４】基本画像から抽出した候補ブロツクと参照
画像から抽出した参照ブロツクとをブロツクマツチング
の対象とし、サーチエリア内で上記候補ブロツクの位置
をずらしながら参照ブロツク及び候補ブロツク間でマツ
チング演算を行い、当該演算値に基づいて動きベクトル
を検出する動きベクトル検出方法において、 基本画像
及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割する帯域
分割ステツプと、 上記帯域分割ステツプにおいて分割された帯域画像のう
ち低域側の帯域画像の候補ブロツクと参照ブロツクとの
最大値及び最小値を検出し、上記最大値及び上記最小値
の差よりダイナミツクレンジを求め、当該ダイナミツク
レンジに応じた量子化ステツプ幅を選定し、当該量子化
ステツプ幅により参照ブロツク及び候補ブロツクの画素
値と上記最大値又は上記最小値の差分をｎビツトのコー
ド値に符号化する適応ダイナミツクレンジ符号化ステツ
プと、 上記コード値を用いてサーチエリア内で上記候補ブロツ
クの位置をずらして、参照ブロツク及び候補ブロツク間
でマツチング演算を行い、当該演算値が最小となる位置
を第１の動きベクトルとする動きベクトル検出ステツプ
と、 上記第１の動きベクトルに応じて上記低域側よりも高域
側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域側
の帯域画像において上記マツチング演算を行い、当該演
算値が最小となる位置を第２の動きベクトルとする第２
の動きベクトル検出ステツプとを具えることを特徴とす
る動きベクトル検出方法。 - 【請求項５】上記第１及び第２の動きベクトル検出ステ
ツプでは、 上記マツチング演算として上記コード値に符号化された
参照ブロツク及び候補ブロツク間の画素の排他的論理和
の演算結果を積算して算出するようにしたことを特徴と
する請求項４に記載の動きベクトル検出方法。 - 【請求項６】基本画像から抽出した候補ブロツクと参照
画像から抽出した参照ブロツクとをブロツクマツチング
の対象とし、サーチエリア内で上記候補ブロツクの位置
をずらしながら参照ブロツク及び候補ブロツク間でマツ
チング演算を行い、当該演算値に基づいて動きベクトル
を検出する動きベクトル検出方法において、 基本画像
及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割する帯域
分割ステツプと、 上記帯域分割ステツプにおいて分割された帯域画像のう
ち低域側の帯域画像の候補ブロツクと参照ブロツクとの
最大値及び最小値を検出し、上記最大値及び上記最小値
の和の１／２の値とそれぞれ参照ブロツク及び候補ブロ
ツクの画素値とを比較演算して、参照ブロツク及び候補
ブロツクを値「１」又は値「０」のコード値に符号化す
る符号化ステツプと、 上記コード値を用いてサーチエリア内で上記候補ブロツ
クの位置をずらして、参照ブロツク及び候補ブロツク間
でマツチング演算を行い、当該演算値が最小の位置を第
１の動きベクトルとする動きベクトル検出ステツプと、 上記第１の動きベクトルに応じて上記低域側よりも高域
側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域側
の帯域画像において上記マツチング演算を行い、当該演
算値が最小となる位置を第２の動きベクトルとする第２
の動きベクトル検出ステツプとを具えることを特徴とす
る動きベクトル検出方法。 - 【請求項７】上記第１及び第２の動きベクトル検出ステ
ツプでは、 上記マツチング演算として上記コード値に符号化された
参照ブロツク及び候補ブロツク間の画素の排他的論理和
の演算結果を積算して算出し、当該積算値が最小となる
位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルとする
ことを特徴とする請求項６に記載の動きベクトル検出方
法。 - 【請求項８】基本画像から抽出した候補ブロツクと参照
画像から抽出した参照ブロツクとをブロツクマツチング
の対象とし、サーチエリア内で上記候補ブロツクの位置
をずらしながら参照ブロツク及び候補ブロツク間でマツ
チング演算を行い、当該演算値に基づいて動きベクトル
を検出する動きベクトル検出装置において、 基本画像
及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割する帯域
分割手段と、 上記帯域分割手段において分割された帯域画像のうち低
域側の帯域画像を用いて上記マツチング演算を行い、当
該演算値に基づいて第１の動きベクトルを算出する第１
の動きベクトル検出手段と、 上記第１の動きベクトルに応じて上記低域側よりも高域
側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域側
の帯域画像において上記マツチング演算を行い、当該演
算値から第２の動きベクトルを算出する第２の動きベク
トル検出手段とを具えることを特徴とする動きベクトル
検出装置。 - 【請求項９】上記第１及び第２の動きベクトル検出手段
では、 上記マツチング演算として参照ブロツク及び候補ブロツ
ク間の差分の絶対値和を算出し、当該絶対値和が最小と
なる位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルと
することを特徴とする請求項８に記載の動きベクトル検
出装置。 - 【請求項１０】上記第１及び第２の動きベクトル検出手
段では、 上記マツチング演算として参照ブロツク及び候補ブロツ
ク間の差分の２乗和を算出し、当該２乗和が最小となる
位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルとする
ことを特徴とする請求項８に記載の動きベクトル検出装
置。 - 【請求項１１】基本画像から抽出した候補ブロツクと参
照画像から抽出した参照ブロツクとをブロツクマツチン
グの対象とし、サーチエリア内で上記候補ブロツクの位
置をずらしながら参照ブロツク及び候補ブロツク間でマ
ツチング演算を行い、当該演算値に基づいて動きベクト
ルを検出する動きベクトル検出装置において、 基本画
像及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割する帯
域分割手段と、 上記帯域分割手段において分割された帯域画像のうち低
域側の帯域画像の候補ブロツクと参照ブロツクとの最大
値及び最小値を検出し、上記最大値及び上記最小値の差
よりダイナミツクレンジを求め、当該ダイナミツクレン
ジに応じた量子化ステツプ幅を選定し、当該量子化ステ
ツプ幅により参照ブロツク及び候補ブロツクの画素値と
上記最大値又は上記最小値の差分をｎビツトのコード値
に符号化する適応ダイナミツクレンジ符号化手段と、 上記コード値を用いてサーチエリア内で上記候補ブロツ
クの位置をずらして、参照ブロツク及び候補ブロツク間
でマツチング演算を行い、当該演算値が最小となる位置
を第１の動きベクトルとする動きベクトル検出手段と、 上記第１の動きベクトルに応じて上記低域側よりも高域
側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域側
の帯域画像において上記マツチング演算を行い、当該演
算値が最小となる位置を第２の動きベクトルとする第２
の動きベクトル検出手段とを具えることを特徴とする動
きベクトル検出装置。 - 【請求項１２】上記第１及び第２の動きベクトル検出手
段では、 上記マツチング演算として上記コード値に符号化された
参照ブロツク及び候補ブロツク間で画素の排他的論理和
の演算結果を積算して算出し、当該積算値が最小となる
位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルとする
ことを特徴とする請求項１１に記載の動きベクトル検出
装置。 - 【請求項１３】基本画像から抽出した候補ブロツクと参
照画像から抽出した参照ブロツクとをブロツクマツチン
グの対象とし、サーチエリア内で上記候補ブロツクの位
置をずらしながら参照ブロツク及び候補ブロツク間でマ
ツチング演算を行い、当該演算値に基づいて動きベクト
ルを検出する動きベクトル検出装置において、 基本画
像及び参照画像をそれぞれ複数の帯域画像に分割する帯
域分割手段と、 上記帯域分割手段において分割された帯域画像のうち低
域側の帯域画像の候補ブロツクと参照ブロツクとの最大
値及び最小値を検出し、上記最大値及び上記最小値の和
の１／２の値とそれぞれ参照ブロツク及び候補ブロツク
の画素値とを比較演算して、参照ブロツク及び候補ブロ
ツクを値「１」又は値「０」のコード値に符号化する符
号化手段と、 上記コード値を用いてサーチエリア内で上記候補ブロツ
クの位置をずらして、参照ブロツク及び候補ブロツク間
でマツチング演算を行い、当該演算値が最小の位置を第
１の動きベクトルとする動きベクトル検出手段と、 上記第１の動きベクトルに応じて上記低域側よりも高域
側の帯域画像に対して動き補償を行つた後、当該高域側
の帯域画像において上記マツチング演算を行い、当該演
算値が最小となる位置を第２の動きベクトルとする第２
の動きベクトル検出手段とを具えることを特徴とする動
きベクトル検出装置。 - 【請求項１４】上記第１及び第２の動きベクトル検出手
段では、 上記マツチング演算として上記コード値に符号化された
参照ブロツク及び候補ブロツク間の画素の排他的論理和
の演算結果を積算して算出し、当該積算値が最小となる
位置をそれぞれ上記第１及び第２の動きベクトルとする
ことを特徴とする請求項１３に記載の動きベクトル検出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6673595A JP3627870B2 (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | 動きベクトル検出方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6673595A JP3627870B2 (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | 動きベクトル検出方法及び装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08237661A true JPH08237661A (ja) | 1996-09-13 |
| JP3627870B2 JP3627870B2 (ja) | 2005-03-09 |
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ID=13324447
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6673595A Expired - Lifetime JP3627870B2 (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | 動きベクトル検出方法及び装置 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3627870B2 (ja) |
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1995
- 1995-02-28 JP JP6673595A patent/JP3627870B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| US12574557B2 (en) | 2012-10-01 | 2026-03-10 | Dolby Video Compression, Llc | Scalable video coding using base-layer hints for enhancement layer motion parameters |
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|---|---|
| JP3627870B2 (ja) | 2005-03-09 |
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