JPH08340535A - フレーム間予測方法 - Google Patents
フレーム間予測方法Info
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- JPH08340535A JPH08340535A JP14700795A JP14700795A JPH08340535A JP H08340535 A JPH08340535 A JP H08340535A JP 14700795 A JP14700795 A JP 14700795A JP 14700795 A JP14700795 A JP 14700795A JP H08340535 A JPH08340535 A JP H08340535A
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- Japan
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Abstract
(57)【要約】
【目的】動画像シーケンスの任意のフレームに含まれる
動物体の領域のセグメンテーションを正確に行うことに
よって，フレーム間予測の効率を改善し，符号化効率の
よい動画像符号化を実現する。 【構成】画像をいくつかの領域に区切り，それぞれの領
域に対して動きまたは変形を表すパラメータを作用させ
て予測画像を生成し，予測誤差を符号化する動画像符号
化を行う際に，画像の輝度信号もしくは色差信号または
この双方による領域分割と，２フレーム間の動きベクト
ルによる領域分割と，エッジ抽出フィルタによる領域分
割と，テクスチャ解析による領域分割のうちの少なくと
もいずれか複数の領域分割を組み合わせて画像を複数の
領域に分割し，各領域毎に動きパラメータを求めて予測
を行う。
動物体の領域のセグメンテーションを正確に行うことに
よって，フレーム間予測の効率を改善し，符号化効率の
よい動画像符号化を実現する。 【構成】画像をいくつかの領域に区切り，それぞれの領
域に対して動きまたは変形を表すパラメータを作用させ
て予測画像を生成し，予測誤差を符号化する動画像符号
化を行う際に，画像の輝度信号もしくは色差信号または
この双方による領域分割と，２フレーム間の動きベクト
ルによる領域分割と，エッジ抽出フィルタによる領域分
割と，テクスチャ解析による領域分割のうちの少なくと
もいずれか複数の領域分割を組み合わせて画像を複数の
領域に分割し，各領域毎に動きパラメータを求めて予測
を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，動画像の高能率符号化
を可能としたフレーム間予測方法に関するものである。
を可能としたフレーム間予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来，画像の輝度信号による領域分割
（以下，セグメンテーションという）と，色差信号によ
るセグメンテーションと，２フレーム間の動きベクトル
によるセグメンテーションと，エッジ抽出フィルタによ
るセグメンテーションと，テクスチャ解析によるセグメ
ンテーションとをすべて組み合わせて画像を領域に分割
し，フレーム間予測を行う手法は提案されていなかっ
た。
（以下，セグメンテーションという）と，色差信号によ
るセグメンテーションと，２フレーム間の動きベクトル
によるセグメンテーションと，エッジ抽出フィルタによ
るセグメンテーションと，テクスチャ解析によるセグメ
ンテーションとをすべて組み合わせて画像を領域に分割
し，フレーム間予測を行う手法は提案されていなかっ
た。
【０００３】例えば，輝度信号と色差信号を用いたＫ−
平均アルゴリズムを用いたセグメンテーションは，しば
しば領域分割に用いられる。しかし，これらは動きベク
トルによる画素毎のセグメンテーションおよびエッジ検
出フィルタによるセグメンテーションと組み合わされる
ことはなかった。
平均アルゴリズムを用いたセグメンテーションは，しば
しば領域分割に用いられる。しかし，これらは動きベク
トルによる画素毎のセグメンテーションおよびエッジ検
出フィルタによるセグメンテーションと組み合わされる
ことはなかった。
【０００４】また，従来の動画像符号化に用いられるセ
グメンテーション手法は，シーンにかかわらず処理アル
ゴリズムが固定されており，シーケンス毎や，フレーム
毎に処理を変更することはできなかった。
グメンテーション手法は，シーンにかかわらず処理アル
ゴリズムが固定されており，シーケンス毎や，フレーム
毎に処理を変更することはできなかった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来法のうち，動きベ
クトルだけによるセグメンテーションでは，被写体（オ
ブジェクト）の一部が静止したときに領域として抽出さ
れず，連続した画像のフレームにおいて異なったオブジ
ェクトになり得る。例えば，あるフレームにおいて，前
景の物体の輝度と背景の輝度とが同じであるときには，
前景の物体の輪郭は正確に得られない。
クトルだけによるセグメンテーションでは，被写体（オ
ブジェクト）の一部が静止したときに領域として抽出さ
れず，連続した画像のフレームにおいて異なったオブジ
ェクトになり得る。例えば，あるフレームにおいて，前
景の物体の輝度と背景の輝度とが同じであるときには，
前景の物体の輪郭は正確に得られない。
【０００６】アフィン変換などの変形パラメータを作用
させる変換は，オブジェクトの形（領域）が正確に得ら
れているときに，領域の変形を記述するパラメータであ
る。従って，オブジェクトの形が崩れた場合，変換のパ
ラメータは正確には得られず，フレーム間予測効率が低
下する。
させる変換は，オブジェクトの形（領域）が正確に得ら
れているときに，領域の変形を記述するパラメータであ
る。従って，オブジェクトの形が崩れた場合，変換のパ
ラメータは正確には得られず，フレーム間予測効率が低
下する。
【０００７】また，輝度信号と色差信号を用いたＫ−平
均アルゴリズムを用いたセグメンテーションでは，動き
の情報が反映されないため，動いていない背景に模様が
ある場合にも，オブジェクトが多数検出される。そのた
め，それぞれの動きパラメータを符号化伝送すると符号
化効率が低下する。
均アルゴリズムを用いたセグメンテーションでは，動き
の情報が反映されないため，動いていない背景に模様が
ある場合にも，オブジェクトが多数検出される。そのた
め，それぞれの動きパラメータを符号化伝送すると符号
化効率が低下する。
【０００８】さらに，エッジ検出フィルタあるいは輪郭
抽出フィルタを用いたセグメンテーションでは，細かな
エッジ検出が可能な反面，オブジェクトの境界がどこで
あるのかを検出することが困難であった。一般にエッジ
検出フィルタは閉領域を決定するものではないため，先
端が途切れた細線が多数出現する。そのため不正確なセ
グメンテーションがなされる欠点があった。
抽出フィルタを用いたセグメンテーションでは，細かな
エッジ検出が可能な反面，オブジェクトの境界がどこで
あるのかを検出することが困難であった。一般にエッジ
検出フィルタは閉領域を決定するものではないため，先
端が途切れた細線が多数出現する。そのため不正確なセ
グメンテーションがなされる欠点があった。
【０００９】一方，従来の動画像符号化に用いられるセ
グメンテーション手法は，シーケンスや画像に関係な
く，一意に決定されているため，シーンに応じて，色差
によるセグメンテーションやテクスチャ解析によるセグ
メンテーションを切り替えて用いることができなかっ
た。
グメンテーション手法は，シーケンスや画像に関係な
く，一意に決定されているため，シーンに応じて，色差
によるセグメンテーションやテクスチャ解析によるセグ
メンテーションを切り替えて用いることができなかっ
た。
【００１０】本発明の目的は，動画像シーケンスの任意
のフレームに含まれる動物体の領域のセグメンテーショ
ンを正確に行うことによって，フレーム間予測の効率を
改善し，符号化効率の良い動画像符号化方法を提供する
ことにある。
のフレームに含まれる動物体の領域のセグメンテーショ
ンを正確に行うことによって，フレーム間予測の効率を
改善し，符号化効率の良い動画像符号化方法を提供する
ことにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】以下に本発明を詳細に説
明する。画像のセグメンテーション手法として， ・輝度信号によるセグメンテーション， ・色差信号によるセグメンテーション， ・２フレーム間の動きベクトルによるセグメンテーショ
ン， ・エッジ抽出フィルタによるセグメンテーション， ・テクスチャ解析によるセグメンテーション， などが代表的であるが，本発明では，これらのうちの一
つを選択してセグメント化するのではなく，複数個の処
理を組み合わせて，輪郭抽出の精度を向上させる。複数
の領域分割結果のＡＮＤ処理により領域の統合ができ，
逆にＯＲ処理により領域の細かな分割が可能である。
明する。画像のセグメンテーション手法として， ・輝度信号によるセグメンテーション， ・色差信号によるセグメンテーション， ・２フレーム間の動きベクトルによるセグメンテーショ
ン， ・エッジ抽出フィルタによるセグメンテーション， ・テクスチャ解析によるセグメンテーション， などが代表的であるが，本発明では，これらのうちの一
つを選択してセグメント化するのではなく，複数個の処
理を組み合わせて，輪郭抽出の精度を向上させる。複数
の領域分割結果のＡＮＤ処理により領域の統合ができ，
逆にＯＲ処理により領域の細かな分割が可能である。
【００１２】また，ある処理（処理Ａとする）を実行し
て得られた領域（以下，セグメントという）のうち，一
定サイズ以上の部分には異なった処理（処理Ｂとする）
を適用してさらなる領域分割を行うことができる。処理
Ａを実行して得られたセグメントのうち一定サイズ以下
の部分は，例えば他の処理Ｃを適用して得られた結果と
のＡＮＤをとり領域統合を行うこともできる。このよう
に，セグメンテーション手法の種類とその領域分割特性
に応じて複数の処理を組み合わせることにより，動画像
に含まれる被写体のセグメンテーションを正確に行うこ
とができる。
て得られた領域（以下，セグメントという）のうち，一
定サイズ以上の部分には異なった処理（処理Ｂとする）
を適用してさらなる領域分割を行うことができる。処理
Ａを実行して得られたセグメントのうち一定サイズ以下
の部分は，例えば他の処理Ｃを適用して得られた結果と
のＡＮＤをとり領域統合を行うこともできる。このよう
に，セグメンテーション手法の種類とその領域分割特性
に応じて複数の処理を組み合わせることにより，動画像
に含まれる被写体のセグメンテーションを正確に行うこ
とができる。
【００１３】上記の例では，領域分割（すなわち領域の
輪郭抽出）を固定的に行う場合を述べたが，動画像シー
ケンスによっては，シーンによって分割手法を変化させ
た方が正確に輪郭抽出できる場合がある。符号化側と復
号側の双方で，局部復号画像に対して領域分割を行い，
射影変換などの幾何変形を加えて予測画像を生成し，予
測誤差を符号化する動画像符号化では，復号側におい
て，符号化側で求められた輪郭と同じものが必要であ
る。したがって，符号化側でどのような輪郭手法を用い
たかを知る必要がある。
輪郭抽出）を固定的に行う場合を述べたが，動画像シー
ケンスによっては，シーンによって分割手法を変化させ
た方が正確に輪郭抽出できる場合がある。符号化側と復
号側の双方で，局部復号画像に対して領域分割を行い，
射影変換などの幾何変形を加えて予測画像を生成し，予
測誤差を符号化する動画像符号化では，復号側におい
て，符号化側で求められた輪郭と同じものが必要であ
る。したがって，符号化側でどのような輪郭手法を用い
たかを知る必要がある。
【００１４】そこで，セグメント化に用いる処理の種
類，順序，領域分離・統合の手法に対してインデクスを
与え，コードブックに格納し，符号化側ではこのインデ
クスにしたがって輪郭抽出して予測画像を生成すると共
に，インデクスを復号側に伝送する。復号側では同じコ
ードブックを準備しておき，インデクスに応じた輪郭抽
出処理を行う。
類，順序，領域分離・統合の手法に対してインデクスを
与え，コードブックに格納し，符号化側ではこのインデ
クスにしたがって輪郭抽出して予測画像を生成すると共
に，インデクスを復号側に伝送する。復号側では同じコ
ードブックを準備しておき，インデクスに応じた輪郭抽
出処理を行う。
【００１５】このインデクスを，動画像シーケンス単位
あるいはフレーム単位に伝送することにより，シーケン
スあるいはフレーム毎にセグメンテーションの手法を変
化させることができる。
あるいはフレーム単位に伝送することにより，シーケン
スあるいはフレーム毎にセグメンテーションの手法を変
化させることができる。
【００１６】セグメント化に用いる処理の種類，順序，
領域分離・統合の手法の選択には，複数の手法を組み合
わせて領域分割，輪郭抽出を行い，さらに領域毎に幾何
変形を施して予測画像を生成し，予測誤差が最小になる
ものを採用するか，あるいは予測誤差の符号化を行い符
号化情報量が最小になるものを採用する手法を用いるこ
とができる。
領域分離・統合の手法の選択には，複数の手法を組み合
わせて領域分割，輪郭抽出を行い，さらに領域毎に幾何
変形を施して予測画像を生成し，予測誤差が最小になる
ものを採用するか，あるいは予測誤差の符号化を行い符
号化情報量が最小になるものを採用する手法を用いるこ
とができる。
【００１７】ここではセグメンテーション手法として代
表的な５種類を挙げたが，もっと多くの手法を組み合わ
せることもできる。
表的な５種類を挙げたが，もっと多くの手法を組み合わ
せることもできる。
【００１８】
【実施例】以下，本発明の実施例を説明する。図１に本
発明の実施例である一般的なフレーム間予測方法のブロ
ックダイヤグラムを示す。図１において，参照画像２す
なわち予測に用いる画像が，セグメンテーション処理部
３に入力され，輪郭情報４が求められる。輪郭情報４と
参照画像２および入力画像１は，変形処理部５に入力さ
れ，輪郭情報４で規定される領域の参照画像が入力画像
の一部に整合するように，変形パラメータ７が探索され
る。得られた変形パラメータ７を参照画像に作用させて
得られる予測画像６と変形パラメータ７が，変形処理部
５から出力される。
発明の実施例である一般的なフレーム間予測方法のブロ
ックダイヤグラムを示す。図１において，参照画像２す
なわち予測に用いる画像が，セグメンテーション処理部
３に入力され，輪郭情報４が求められる。輪郭情報４と
参照画像２および入力画像１は，変形処理部５に入力さ
れ，輪郭情報４で規定される領域の参照画像が入力画像
の一部に整合するように，変形パラメータ７が探索され
る。得られた変形パラメータ７を参照画像に作用させて
得られる予測画像６と変形パラメータ７が，変形処理部
５から出力される。
【００１９】図２に本発明の実施例であるセグメンテー
ション方法（請求項１）のブロックダイヤグラムを示
す。参照画像１１は，それぞれ手法が異なる５種類のセ
グメンテーション手段（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）１２，１
３，１４，１５，１６によりセグメント化され，領域分
割結果（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）１７，１８，１９，２
０，２１が出力される。これらの領域分割結果は処理選
択部２２に入力され，いくつかの処理結果をもとに画像
が複数の領域に分割され，輪郭情報２３が出力される。
ション方法（請求項１）のブロックダイヤグラムを示
す。参照画像１１は，それぞれ手法が異なる５種類のセ
グメンテーション手段（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）１２，１
３，１４，１５，１６によりセグメント化され，領域分
割結果（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）１７，１８，１９，２
０，２１が出力される。これらの領域分割結果は処理選
択部２２に入力され，いくつかの処理結果をもとに画像
が複数の領域に分割され，輪郭情報２３が出力される。
【００２０】図３に本発明の実施例であるセグメンテー
ション方法（請求項２）のブロックダイヤグラムを示
す。あらかじめセグメンテーションツールの種類３５，
ツールの適用順序３６，セグメント分割・統合手法の種
類３７が記述された処理ツールコードブック３４が用意
される。輪郭情報の抽出では，参照画像３１が処理手順
選択部３２に入力され，セグメンテーションツールの種
類３５，ツールの適用順序３６，セグメント分割・統合
手法の種類３７が記述された処理ツールコードブック３
４の中から一つの処理手順が選択され，処理コード（イ
ンデクス）３３が処理ツールコードブック３４から処理
手順選択部３２に伝えられる。処理手順選択部３２で
は，選ばれた処理手順を用いて領域分割が行われ，輪郭
情報３８が出力される。また，このときに用いた処理手
順を示す処理コード（インデクス）３９が出力される。
ション方法（請求項２）のブロックダイヤグラムを示
す。あらかじめセグメンテーションツールの種類３５，
ツールの適用順序３６，セグメント分割・統合手法の種
類３７が記述された処理ツールコードブック３４が用意
される。輪郭情報の抽出では，参照画像３１が処理手順
選択部３２に入力され，セグメンテーションツールの種
類３５，ツールの適用順序３６，セグメント分割・統合
手法の種類３７が記述された処理ツールコードブック３
４の中から一つの処理手順が選択され，処理コード（イ
ンデクス）３３が処理ツールコードブック３４から処理
手順選択部３２に伝えられる。処理手順選択部３２で
は，選ばれた処理手順を用いて領域分割が行われ，輪郭
情報３８が出力される。また，このときに用いた処理手
順を示す処理コード（インデクス）３９が出力される。
【００２１】図４に本発明の実施例であるセグメンテー
ション方法（請求項２）を用いた符号化器のブロックダ
イヤグラムを示す。入力画像１０１は，予測画像１０７
によって予測され，予測誤差１０８が計算される。予測
誤差１０８は，予測誤差符号化部１０９において量子
化，符号化され，予測誤差符号化データ１１０が出力さ
れる。予測誤差符号化データ１１０は，予測誤差復号部
１１１において予測誤差復号信号１１２に復号されたの
ち，予測画像１０７が加算されて符号化画像１１３が得
られる。符号化画像１１３はフレームメモリ１０２に蓄
えられる。
ション方法（請求項２）を用いた符号化器のブロックダ
イヤグラムを示す。入力画像１０１は，予測画像１０７
によって予測され，予測誤差１０８が計算される。予測
誤差１０８は，予測誤差符号化部１０９において量子
化，符号化され，予測誤差符号化データ１１０が出力さ
れる。予測誤差符号化データ１１０は，予測誤差復号部
１１１において予測誤差復号信号１１２に復号されたの
ち，予測画像１０７が加算されて符号化画像１１３が得
られる。符号化画像１１３はフレームメモリ１０２に蓄
えられる。
【００２２】フレームメモリ１０２から読み出された局
部復号画像１０３は，輪郭情報抽出部１０４に入力さ
れ，数種類のセグメンテーション手法の中から適当な手
法が選ばれて，領域分割される。輪郭情報抽出部１０４
からは輪郭情報１０５と処理コード（インデクス）１１
５が出力される。射影変換処理部１０６では，輪郭情報
１０５と局部復号画像１０３および入力画像１０１を用
いて領域の変形が行われ，射影パラメータ１１４と予測
画像１０７が出力される。ここで，図４の中の輪郭情報
抽出部１０４は，図３のブロックダイヤグラム全体に対
応する。
部復号画像１０３は，輪郭情報抽出部１０４に入力さ
れ，数種類のセグメンテーション手法の中から適当な手
法が選ばれて，領域分割される。輪郭情報抽出部１０４
からは輪郭情報１０５と処理コード（インデクス）１１
５が出力される。射影変換処理部１０６では，輪郭情報
１０５と局部復号画像１０３および入力画像１０１を用
いて領域の変形が行われ，射影パラメータ１１４と予測
画像１０７が出力される。ここで，図４の中の輪郭情報
抽出部１０４は，図３のブロックダイヤグラム全体に対
応する。
【００２３】図５に本発明の実施例であるセグメンテー
ション方法（請求項２）を用いた復号器のブロックダイ
ヤグラムを示す。予測誤差符号化データ１２１は予測誤
差復号部１２２に入力され，予測誤差復号信号１２３が
復号される。予測誤差復号信号１２３は，予測画像１３
０に加算され，符号化画像１３１が得られる。符号化画
像１３１は，フレームメモリ１２４に格納される。
ション方法（請求項２）を用いた復号器のブロックダイ
ヤグラムを示す。予測誤差符号化データ１２１は予測誤
差復号部１２２に入力され，予測誤差復号信号１２３が
復号される。予測誤差復号信号１２３は，予測画像１３
０に加算され，符号化画像１３１が得られる。符号化画
像１３１は，フレームメモリ１２４に格納される。
【００２４】フレームメモリ１２４から読み出された局
部復号画像１２５は，輪郭情報抽出部１２６に入力され
る。輪郭情報抽出部１２６では，受信した処理コード
（インデクス）１３２に対応する処理が，図３に示す処
理ツールコードブック３４と同様なコードブックから読
み出され，その処理手順を用いて輪郭情報１２７が出力
される。輪郭情報１２７と局部復号画像１２５および受
信した射影パラメータ１２８は，射影変換処理部１２９
に入力され，予測画像１３０が生成される。
部復号画像１２５は，輪郭情報抽出部１２６に入力され
る。輪郭情報抽出部１２６では，受信した処理コード
（インデクス）１３２に対応する処理が，図３に示す処
理ツールコードブック３４と同様なコードブックから読
み出され，その処理手順を用いて輪郭情報１２７が出力
される。輪郭情報１２７と局部復号画像１２５および受
信した射影パラメータ１２８は，射影変換処理部１２９
に入力され，予測画像１３０が生成される。
【００２５】以上の実施例において，例えば図４に示す
符号化器または符号化器の領域分割に関連する部分を複
数組用意し，セグメント化に用いる処理の種類，順序，
領域分離・統合の手法の選択には，複数の手法を組み合
わせて領域分割，輪郭抽出を行い，さらに領域毎に幾何
変形を施して予測画像を生成し，予測誤差が最小になる
ものを採用するか，あるいは予測誤差の符号化を行い符
号化情報量が最小になるものを採用する手法を用いるこ
とができる。
符号化器または符号化器の領域分割に関連する部分を複
数組用意し，セグメント化に用いる処理の種類，順序，
領域分離・統合の手法の選択には，複数の手法を組み合
わせて領域分割，輪郭抽出を行い，さらに領域毎に幾何
変形を施して予測画像を生成し，予測誤差が最小になる
ものを採用するか，あるいは予測誤差の符号化を行い符
号化情報量が最小になるものを採用する手法を用いるこ
とができる。
【００２６】
【発明の効果】本発明を用いれば，シーンに応じて，例
えば色差によるセグメンテーションやテクスチャ解析に
よるセグメンテーション等を切り替えて用いることがで
きるため，動画像シーケンスの任意のフレームに含まれ
る動物体の領域のセグメンテーションの精度が向上し，
フレーム間予測の効率が改善され，高能率映像圧縮符号
化を実現できる。
えば色差によるセグメンテーションやテクスチャ解析に
よるセグメンテーション等を切り替えて用いることがで
きるため，動画像シーケンスの任意のフレームに含まれ
る動物体の領域のセグメンテーションの精度が向上し，
フレーム間予測の効率が改善され，高能率映像圧縮符号
化を実現できる。
【図１】本発明の実施例である一般的なフレーム間予測
方法のブロックダイヤグラムである。
方法のブロックダイヤグラムである。
【図２】本発明の実施例であるセグメンテーション方法
（請求項１）のブロックダイヤグラムである。
（請求項１）のブロックダイヤグラムである。
【図３】本発明の実施例であるセグメンテーション方法
（請求項２）のブロックダイヤグラムである。
（請求項２）のブロックダイヤグラムである。
【図４】本発明の実施例であるセグメンテーション方法
（請求項２）を用いた符号化器のブロックダイヤグラム
である。
（請求項２）を用いた符号化器のブロックダイヤグラム
である。
【図５】本発明の実施例であるセグメンテーション方法
（請求項２）を用いた復号器のブロックダイヤグラムで
ある。
（請求項２）を用いた復号器のブロックダイヤグラムで
ある。
１ 入力画像 ２ 参照画像 ３ セグメンテーション処理部 ４ 輪郭情報 ５ 変形処理部 ６ 予測画像 ７ 変形パラメータ １１ 参照画像 １２ セグメンテーション手段Ａ １３ セグメンテーション手段Ｂ １４ セグメンテーション手段Ｃ １５ セグメンテーション手段Ｄ １６ セグメンテーション手段Ｅ １７ 領域分割結果Ａ １８ 領域分割結果Ｂ １９ 領域分割結果Ｃ ２０ 領域分割結果Ｄ ２１ 領域分割結果Ｅ ２２ 処理選択部 ２３ 輪郭情報
Claims (4)
- 【請求項１】 画像をいくつかの領域に区切り，それぞ
れの領域に対して動きまたは変形を表すパラメータを作
用させて予測画像を生成し，予測誤差を符号化する動画
像符号化方法において，画像の輝度信号もしくは色差信
号またはこの双方による領域分割と，２フレーム間の動
きベクトルによる領域分割と，エッジ抽出フィルタによ
る領域分割と，テクスチャ解析による領域分割のうちの
少なくともいずれか複数の領域分割を組み合わせて画像
を複数の領域に分割し，各領域毎に動きパラメータを求
めて予測を行うことを特徴とするフレーム間予測方法。 - 【請求項２】 符号化側と復号側の双方で，局部復号画
像に対して領域分割を行い，幾何変形を加えて予測画像
を生成し，予測誤差を符号化する動画像符号化方法にお
いて，数種類の領域分割の手法のうち，使用する領域分
割手法の種類と，適用する順序と，領域の分離および統
合の手法とを数種類用意し，どの手法をどのような順序
で用いるかを表すインデクスが記録されたコードブック
を準備し，動画像シーケンス単位またはフレーム単位に
そのインデクスを伝送することにより，符号化側と復号
側とでシーケンス単位またはフレーム単位に領域分割手
法を切り替えることを特徴とするフレーム間予測方法。 - 【請求項３】 請求項２記載のフレーム間予測方法にお
いて，符号化側が領域を分割する方法を選出する場合
に，複数の手法を組み合わせて領域分割を行い，領域毎
に幾何変形による変換を行って予測画像を生成し，予測
誤差が最小になるような領域分割手法を選び出すことを
特徴とするフレーム間予測方法。 - 【請求項４】 請求項２記載のフレーム間予測方法にお
いて，符号化側が領域を分割する方法を選出する場合
に，複数の手法を組み合わせて領域分割を行い，領域毎
に幾何変形による変換を行って予測画像を生成し，予測
誤差の符号化を行い，符号化情報量を計測した後，その
符号化情報量が最小になるような領域分割手法を選び出
すことを特徴とするフレーム間予測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14700795A JPH08340535A (ja) | 1995-06-14 | 1995-06-14 | フレーム間予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14700795A JPH08340535A (ja) | 1995-06-14 | 1995-06-14 | フレーム間予測方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08340535A true JPH08340535A (ja) | 1996-12-24 |
Family
ID=15420458
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14700795A Pending JPH08340535A (ja) | 1995-06-14 | 1995-06-14 | フレーム間予測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08340535A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100536573C (zh) | 2004-01-16 | 2009-09-02 | 北京工业大学 | 基于方向的dc预测方法及用于视频编码的帧内预测方法 |
-
1995
- 1995-06-14 JP JP14700795A patent/JPH08340535A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100536573C (zh) | 2004-01-16 | 2009-09-02 | 北京工业大学 | 基于方向的dc预测方法及用于视频编码的帧内预测方法 |
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