WO2001010135A1 - Procede de detection de vecteur de mouvement - Google Patents

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    • H04N5/145—Movement estimation

Definitions

  • This method relates to a motion vector detection method that reduces the amount of computation while maintaining the image quality when detecting a motion vector for motion compensation in video compression.
  • a picture frame is cut out into several mesh-like blocks, and each block is subjected to motion compensation, discrete cosine (DCT).
  • DCT discrete cosine
  • other methods that perform orthogonal transformation, quantization, and variable-length coding are commonly used.
  • H.261 which is an international standard and presupposes the current TV camera input signal
  • MPEG which is an improved version of H.261 and is an encoding method for storage media for CD-ROMs and the like
  • — 1 Motion Picture Image Coupling Experts Group
  • MP EG—2 also applied to broadcast media
  • MP EG—4 that supports low bit rate and multimedia data, etc.
  • the method is adopted.
  • the motion compensation in this method is for high-quality compression coding, and for that purpose, it is necessary to detect the motion vector.
  • a general motion vector detection method will be described.
  • Figure 6 shows the motion vector of the prediction target block 605 in the current frame 601
  • FIG. 9 shows a full search method detected by the tuning method.
  • FIG. The motion vector of the block to be predicted 605 is a block included in the fixed search range 603 centered on the block 608 at the same position of the previous frame 602 and the block 6 to be predicted. Detected by matching of 05. Since the motion vector 606 can be expressed only within the range of ⁇ 15 pixels, the search range is generally 30 + M pixels vertically and 30 + N horizontally around the predicted block position. This is the range of pixels.
  • M is the vertical pixel size of the block
  • N is the horizontal pixel size of the block.
  • the error of each pixel between all or some blocks in the search range of the prediction target block and the prediction target block is sequentially calculated. Then, a block having a minimum error in this search range is detected, and this block is set as a reference block 604 of the predicted target block.
  • the motion vector 607 of the prediction target block is obtained from the position of the reference block 604 and the position of the prediction target block.
  • the method of calculating the error of each pixel for all the blocks in the search range and determining the reference block is called a full search method, and is a method capable of detecting the reference block with the highest accuracy.
  • a full search method is a method capable of detecting the reference block with the highest accuracy.
  • the full search method requires a large amount of computation to detect the motion vector, and therefore the processing time spent for motion compensation also increases.
  • the search range is fixed even for a prediction target block with a small motion in practice, a large search range is unnecessarily searched. As a result, an appropriate motion vector cannot be detected, resulting in poor image quality or a large code amount.
  • the reference frame and each pixel of the prediction target block are thinned out at the same ratio, or subsampled, etc.
  • the search range is fixed, so an appropriate motion vector cannot be detected, resulting in poor image quality or large code amount. .
  • a small search range is set for the prediction target block that is estimated to have small motion
  • a large search range is set for the prediction target block that is estimated to have large motion.
  • it discloses a method of detecting a motion vector with a calculation amount suitable for the prediction target block.
  • the vertical and horizontal widths of the initial search range are extended by the average of the absolute values of the motion vectors of the blocks near the prediction target block.
  • the search range can be set according to the size of the motion
  • the search range is extended by the same distance up, down, left, and right around the position of the prediction target block, and the directionality of the motion is not considered. Therefore, if the average of the absolute values of the motion vectors is large, the computational complexity of the motion vector detection is almost the same as that of the full search method, and furthermore, it is difficult to detect an appropriate motion vector. .
  • the search range As described above, by setting the search range to be large and fixed in order to detect a high-precision motion vector, the amount of calculation for detection becomes large. In particular, a moving image with small movements is a wasteful search, and it may not be possible to detect an appropriate movement vector.
  • the search range is extended by the same distance in the vertical, horizontal, and horizontal directions based on the average or maximum value of the absolute values of the neighboring motion vectors. Therefore, if the average or maximum value is large, The breadth is increased, and it has the same task as the full search. Disclosure of the invention
  • the motion vector detection method according to the present invention is a method in which a motion vector of a block to be predicted on a frame to be predicted is referred to as the block to be predicted.
  • a motion vector detecting unit which is obtained by matching a search block included in a search range on the reference frame with a search block
  • a motion vector detection method having a motion vector storage memory that stores the motion vector obtained by the motion vector detection unit in association with the position of the prediction target block
  • Each motion vector of a plurality of reference blocks adjacent to the position of the prediction target block is read from the motion vector storage memory, and based on the read motion vectors of the plurality of reference blocks read out, A predictive motion vector calculation unit that calculates a predictive motion vector that predicts a motion vector of a block to be predicted;
  • a search range determining unit that determines the search range on the reference frame based on the predicted motion vector.
  • the predictive motion vector calculation unit calculates a vector obtained by averaging the respective motion vectors of the plurality of reference blocks as the predictive motion vector.
  • the search range determination unit includes an original block that is a block on the reference frame at the same position as the position of the prediction target block and a position shifted by the prediction motion vector from the position of the original block.
  • a range including a previous block which is a block on the reference frame is determined as the search range.
  • the search range determination unit includes the source block and the destination program. A range obtained by adding a predetermined margin to the minimum rectangular range including the tick is determined as the search range.
  • the predicted motion vector calculation unit calculates a motion vector error, which is an error in prediction of the predicted motion vector, based on each of the motion vectors of the plurality of reference blocks,
  • the motion vector detection method further includes a search range extension unit that extends the search range based on the motion vector error.
  • the predicted motion vector calculation unit calculates the maximum difference between the X components when the motion vectors of the plurality of reference blocks are represented by two orthogonal X components and a Y component. It is characterized in that the absolute value is an X component error, the absolute value of the maximum difference between each Y component is a Y component error, and a motion vector error composed of the X component error and the Y component error is calculated.
  • the search range extending unit extends the search range in the X positive direction and the X negative direction by an X direction expansion width obtained by multiplying the X component error by a predetermined value. It is characterized in that the Y component error is expanded in the Y positive direction and the Y negative direction by the Y direction expansion width obtained by multiplying the Y component error by the predetermined value.
  • Figure 1 shows the configuration of the motion vector detection method.
  • Figure 2 is a flowchart of the motion vector detection method.
  • FIG. 3 is a diagram of an example of a predicted motion vector calculated by the predicted motion vector calculation unit.
  • FIG. 4 is a diagram of an example of a search range determined by a search range determining unit.
  • FIG. 5 is a diagram of an example of a search range extended by a search range extension unit.
  • FIG. 6 is a diagram of an example of a search range by a full search method in a conventional example.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a motion vector detection method according to the present invention. A method for obtaining the motion vector of the prediction target block will be described.
  • the prediction vector detection unit 102 obtains the motion vectors of the blocks adjacent to the prediction target block from the motion vector memory 101, and calculates the errors of the motion vectors and the prediction of the prediction target block. Outputs the motion vector.
  • the prediction motion vector is a vector that predicts the motion vector of the prediction target block.
  • the search range determining unit 103 receives the prediction motion vector as an input, determines a motion vector search range of the prediction target block, and outputs it.
  • the search range extending unit 104 receives the error between the search range and the motion vector as an input, extends the input search range, and outputs a new search range.
  • the motion vector detection unit 105 which receives the extended search range as an input, obtains a motion vector by block matching from the pixel data of the block to be predicted and the pixel data of the reference frame, and outputs the motion vector.
  • the range of block matching on the reference frame is the input search range.
  • the motion vector storage unit 106 stores the motion vector on an appropriate memory map. The above work flow is performed for each prediction target block.
  • Figure 2 is a flow chart until the motion vector of the prediction target block is detected.
  • Fig. 3 shows an example of a frame when the predicted motion vector is calculated by the predicted motion vector calculator and the motion vector error.
  • the motion vectors 3 17 and 3 18 of the blocks 3 20 and 3 21 adjacent to the prediction target block 3 16 for which a motion vector has already been detected are obtained from the motion vector memory.
  • prediction target blocks are sequentially selected from the upper left of the frame to the right.
  • the reference block must already have a motion vector Absent.
  • the reference block is the left block and the upper block of the prediction target block.
  • the upper left and upper right blocks can also be used as reference blocks.
  • the motion vector 317 of the upper block is MV1 and the motion vector 318 of the left block is MV2.
  • ⁇ ( ⁇ 1 + ⁇ 2) / 2.
  • a method that reflects the directional tendency of the motion vector is desirable. For example, it is conceivable that various means such as geometric mean and harmonic mean were used for each component.
  • the prediction motion vector Tor does not detect. Then, the search range determination unit uses a full search method. Further, in the example of FIG. 3, when the blocks 302 to 308 in the first row are the prediction target blocks, the adjacent block whose motion vector has been detected exists only on the left side. When the blocks 309 to 313 in the first column are the blocks to be measured, the adjacent block whose motion vector has been detected exists only on the upper side. In these cases, the motion vector of one adjacent block is used as the motion vector of the prediction target block.
  • the motion vector of the prediction target block can be obtained based on the tendency of the motion vector of the adjacent block.
  • the size and direction of the search range can be accurately predicted. . Since the search range can be accurately narrowed for each block, the amount of calculation for detecting a motion vector can be reduced.
  • the motion vector of the reference block is left as it is.
  • it is also possible to treat the motion vector as zero vector or no motion vector, and such treatment is effective.
  • an intra block it means that the image quality predicted by detecting the motion vector is not good, or the code amount of the predicted result is too large. Therefore, it can be estimated that the motion vector of the intra block has a low correlation with the block to be predicted. For this reason, by setting the motion vector of the intra block to zero vector or treating it as impossible to detect, it is possible to detect useless motion vectors and detect inappropriate motion vectors. Can be suppressed.
  • the error of the motion vector of each reference block is calculated.
  • the error of the motion vector in the X-axis direction is I X1 — X 2 i
  • the error of the motion vector in the Y-axis direction is I Y1 — Y 2 I. That is, when there are N reference blocks, the error of the motion vector in the X axis direction is
  • the predicted motion vector is output to search range determining section 103, and the motion vector error of the adjacent block is output to search range extending section 104.
  • FIG. 4 is an example of a search range determined by the search range determining unit.
  • a predicted motion vector 404 detected by the predicted motion vector calculation unit 102 is input, and a block 403 shifted by the predicted motion vector on a reference frame, and a prediction target block
  • the range that is further extended vertically and horizontally by d to the rectangle including the block 4 02 at the same position is defined as the motion vector search range 401 of the prediction target block.
  • information indicating the presence / absence of motion is transmitted for each block, and a motion vector is transmitted only when there is motion.
  • the search range determination unit 103 includes not only the vicinity of the predicted motion vector but also the vicinity of the position of the block to be predicted in the search range, which is effective in detecting the zero vector with priority. is there.
  • the search range is not extended by the same length in the left, right, up, and down directions around the block to be predicted, but is extended in the direction of the predicted motion vector, so that the amount of calculation for detecting the motion vector can be reduced. It can make it difficult to detect erroneous inappropriate motion vectors.
  • FIG. 5 is an example of a search range extended by the search range extension unit.
  • the search range determined by the search range determination unit is 5 01 is extended by edx in the X-axis direction and edy in the Y-axis direction.
  • the search range 5 0 5 of the horizontal width so the vertical width is not greater than 1 5 + L, to adjust e d X, the edy.
  • ed X and edy by a predetermined value (for example, a decimal value greater than or equal to 0) to obtain an extended width in the X direction and an extended width in the y direction.
  • a predetermined value for example, a decimal value greater than or equal to 0
  • the predetermined value to be multiplied by each can be different.
  • the correlation between adjacent blocks can be determined from the value of the motion vector error of the adjacent block. That is, when the motion vector error of an adjacent block is large, the correlation between adjacent blocks is low, and when it is small, the correlation between adjacent blocks is high. When the correlation between adjacent blocks is low, it can be estimated that the correlation with the block to be predicted is low, and when the correlation is high, it can be estimated that the correlation with the block to be predicted is high. Therefore, if it can be inferred that the correlation with the prediction target block is low, it is easier to detect an appropriate motion vector by expanding the search range.
  • the motion vector detection unit 102 performs block matching for each block within the search range determined by the search range expansion unit 104, and determines a block that minimizes the total error with each pixel of the prediction target block. Then, the motion vector of the prediction target block is detected from the position of the block and the position of the prediction target block.
  • the motion vector storage unit 106 stores the motion vector detected by the motion vector detection unit in the motion vector memory 101.
  • the motion vector memory can be any storage medium. Also, the motion vector memory As long as the size of the motion vector can be memorized by the number of one row of the block, Motion vectors are detected line by line from the upper left block of the frame. Therefore, if at least one motion vector can be stored in each column block, the motion vector of the block adjacent to the prediction target block can be obtained.
  • motion vectors can be detected in multiple stages, or motion vectors of continuous blocks can be detected. For example, when detecting is performed asynchronously, the pixel unit is unified when storing, and the latest motion vector is overwritten in the memory area for the block. This makes it possible to keep the memory as small as possible to store the motion vector for one block of memory.
  • One effect of the motion vector detection method according to the present invention is that a motion vector of a prediction target block is calculated by calculating a prediction motion vector based on a motion vector of a block adjacent to the prediction target block. That is, it is possible to accurately predict the size and direction of the search range for obtaining the torque. Thus, by narrowing the search range accurately for each block, there is an advantage that the amount of calculation for detecting motion vector can be reduced.
  • the search range determination unit determines the search range so that the search range includes not only the vicinity of the predicted motion vector but also the vicinity of the prediction target block position.
  • the detection process can be performed effectively.
  • the search range extension unit refers to the prediction target block. If the correlation of the illumination block can be inferred to be low, the search range is expanded, and it becomes easier to detect an appropriate motion vector.

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Description

'明 細 書 動きべク トル検出方式 技術分野
本方式は、 動画像圧縮における動き補償用の動きべク トル検出する際 に、 画質品質を維持しながら演算量を削減する動きべク トル検出方式に 関する。 背景技術
動画像をデジタル化し、 そのデータを圧縮符号化する方法において、 ピクチャフレームをメッシュ状のいくつかのブロックに切り出して、 各 ブロック毎に、 動き補償、 離散コサイン （以下 DCT ： D i s c r e t e C o s i n e T r a n s f o r m) などの直交変換、 量子化、 可 変長符号化を行う方法が一般的に用いられている。
例えば、 国際標準規格であり現行テレビのカメラ入力信号を前提とし た H. 2 6 1や、 H. 2 6 1を改良し CD— ROM等を対象にした蓄積 メディア用の符号化方式の MP E G— 1 (Mo t i o n P i c t u r e I ma g e C o d i n g E x p e r t s G r o u p) , 通 ig '放送メディアにも適用した MP EG— 2、 低ビッ トレートやマルチメ ディァデータに対応した MP EG— 4などでは、 上記の手法が採用され ている。 その手法の中の動き補償は高画質な圧縮符号化のためのもので あり、 そのために動きベク トルを検出する必要がある。 一般的な動きべ ク トル検出方法を説明する。
図 6は、 現フレーム 60 1の予測対象ブロック 6 05の動きべク トル
6 0 7を、 既に符号化済みの前フレーム 6 02情報を用いてプロックマ ツチング方法によって検出する全探索手法を示したものである。 予測対 象ブロック 6 0 5の動きべク トルは、 前フレーム上 6 0 2の同位置のブ ロック 6 0 8を中心に一定な探索範囲内 6 0 3に含まれるブロックと予 測対象ブロック 6 0 5のマッチングによって、 検出される。 動きべタ ト ル 6 0 6は ± 1 5画素範囲内しか表現できないようになっているので、 探索範囲は、 一般的に予測ブロック位置を中心に縦 3 0 + M画素、 横 3 0 + N画素の範囲である。 ただし、 Mはブロックの縦画素サイズ、 Nは ブロックの横画素サイズである。 この予測対象プロックの探索範囲内の すべて、 あるいはいくつかのブロックと予測対象ブロックとの各画素の 誤差を順次計算する。 そして、 この探索範囲内で最小誤差となるブロッ クを検出し、 このブロックを予測对象ブ口ックの参照ブロック 6 0 4と する。 参照ブロック 6 0 4の位置と予測対象ブロックの位置から予測対 象ブロックの動きべク トル 6 0 7を求める。
前記探索範囲内の全てのプロックについて各画素の誤差を計算し、 参 照ブロックを決定する方法は全探索手法と呼ばれ、 最も精度良く参照ブ ロックを検出することができる方法である。 このように、 できるだけ精 度の良い参照ブロックを見つけることによって、 予測対象ブロックと参 照ブロックとの各画素の誤差が小さくなる。 従って、 少ない情報量で予 測対象ブロックを予測することができる。 しかし、 全探索手法は動きべ ク トルを検出するための演算量が膨大であるため、 動き補償に費やす処 理時間も大きくなる。 また、 実際には動きの小さい予測対象ブロックで あっても探索範囲は固定のため、 大きな探索範囲内を無駄に探索するこ とになる。 またその結果、 適切な動きベク トルが検出できず、 画質が劣 ィ匕したり、 符号量が大きくなつたりする。
全探索手法以外の動き補償としては、 参照フレームと予測対象ブロッ クの各画素を同じ比率で間引いたり、 サブサンプリングするなどして、 前記全探索手法と同じ探索範囲でありながら、 全探索手法より動きべク トル検出演算量を削減する動き補償などがある。 しカゝし、 動きベク トル 検出の演算量は少なくなつても、 探索範囲は固定であるため、 適切な動 きベク トルが検出できず、 画質が劣化したり、 符号量が大きくなつたり する。
また、 特開平 7— 1 0 7 4 8 4、 特開平 8— 9 3 7 9、 特開平 8— 3 2 9 6 9、 特開平 9— 5 5 9 4 1、 特開平 9— 6 5 3 3 9、 特開平 1 0 一 4 5 5 4には、 動きが小さいと推測される予測対象プロックには小さ い探索範囲を、 動きが大きいと推測される予測対象ブロックには大きい 探索範囲を設定し、 その予測対象ブロックに適した演算量で動きべク ト ルを検出する方法が示されている。
例えば、 特開平 8— 9 3 7 9では初期探索範囲の縦 ·横幅を予測対象 ブロックの近傍ブロックの動きべク トルの絶対値の平均だけ拡張する。 しかし、 この方式では、 動きの大きさに応じて探索範囲を設定できるも のの、 予測対象ブロック位置を中心に上下左右同じ距離だけ探索範囲を 拡張するため、 動きの方向性について考慮されない。 従って、 動きべク トルの絶対値の平均が大きいければ、 動きべク トル検出演算量は、 結局 全探索手法の場合と同程度となり、 更に、 適切な動きべク トルが検出し にくレヽ。
このように、 精度の良い動きベク トルを検出するために、 探索範囲を 大きく固定のものとしてしまうことによって、 検出のための演算量が大 きくなる。 特に、 動きの小さな動画では、 無駄な探索を行っていること になり、 逆に適切な動きベク トルを検出できなくなることもある。 また 、 探索範囲の変更する動きべク トル検出方法の場合は、 近傍の動きべク トルの絶対値の平均や最大値などに基づいて、 探索範囲が上下左右同じ 距離だけ拡張される。 従って、 その平均や最大値が大きい場合には、 拡 張幅が大きくなり、 全探索と同じ課題をもつことになる。 発明の開示
1 . この発明に係る動きベク トル検出方式は、 予測対象フレ —ム上の予測対象ブロックの動きベク トルを、 上記予測対象ブロックと
、 参照フレーム上の探索範囲に含まれる探索プロックとのプロックマツ チングによって求める動きべク トル検出部と、
上記動きべク トル検出部で求めた上記動きべク トルを、 上記予測対象 プロックの位置と対応付けて記憶する動きべク トル記憶メモリ とを有す る動きべク トル検出方式において、
上記予測対象プロックの位置に隣接する複数の参照プロックの各動き ベタ トルを、 上記動きべク トル記憶メモリから読み出し、 読み出した上 記複数の参照ブロックの上記各動きべク トルに基づいて、 上記予測対象 ブロックの動きべク トルを予測した予測動きべク トルを算出する予測動 きべク トル算出部と、
上記予測動きべク トルに基づいて、 上記参照フレーム上の上記探索範 囲を決定する探索範囲決定部を有することを特徴する。
2 . 上記予測動きベク トル算出部は、 上記複数の参照ブロッ クの上記各動きべク トルを平均したべク トルを、 上記予測動きべク トル として、 算出することを特徴とする。
3 . 上記探索範囲決定部は、 上記予測対象ブロックの位置と 同じ位置の上記参照フレーム上のブロックである元ブロックと、 上記元 プロックの位置から上記予測動きべク トルによってシフトした位置の上 記参照フレーム上のブロックである先ブロックとを含む範囲を、 上記探 索範囲として、 決定することを特徴とする。
4 . 上記探索範囲決定部は、 上記元ブロックと、 上記先プロ ックを含む最小矩形の範囲に、 所定のマージンを加えた範囲を、 上記探 索範囲と して、 決定することを特徴とする。
5 . 上記予測動きベク トル算出部は、 上記複数の参照ブロッ クの上記各動きべク トルに基づいて、 上記予測動きべク トルの予測の誤 差である動きベク トル誤差を算出し、
上記動きべク トル検出方式は、 更に、 上記動きべク トル誤差に基づい て、 上記探索範囲を拡張する探索範囲拡張部を有することを特徴とする
6 . 上記予測動きベク トル算出部は、 上記複数の参照ブロッ クの上記各動きベク トルを直交する 2成分である X成分と、 Y成分とで 表わした場合に、 各 X成分の最大差の絶対値を X成分誤差とし、 各 Y成 分の最大差の絶対値を Y成分誤差とし、 X成分誤差と Y成分誤差とから なる動きべク トル誤差を算出することを特徴とする。
7 . 上記探索範囲拡張部は、 上記探索範囲を、 上記 X成分誤 差に所定の値を乗じて得た X方向拡張幅分、 X正方向と X負方向とに拡 張し、 更に、 上記 Y成分誤差に上記所定の値を乗じて得た Y方向拡張幅 分、 Y正方向と Y負方向とに拡張することを特徴とする。 図面の簡単な説明
図 1は、 動きベク トル検出方式の構成図。
図 2は、 動きベク トル検出方式のフローチャート図。
図 3は、 予測動きべク トル算出部が算出する予測動きべク トルの例の 図。
図 4は、 探索範囲決定部が決定する探索範囲の例の図。
図 5は、 探索範囲拡張部が拡張する探索範囲の例の図。
図 6は、 従来例における全探索手法による探索範囲の例の図。 発明を実施するための最良の形態
図 1は本発明に係る動きべク トル検出方式の構成図である。 予測対象 ブロックの動きべク トルを求める方法について説明する。 まず予測べク トル検出部 1 0 2が動きべク トルメモリ 1 0 1から予測対象ブロックに 隣接するブロックの動きべク トルを得て、 それらの動きべク トルの誤差 と、 予測対象ブロックの予測動きべク トルを出力する。 予測動きべク ト ルとは、 予測対象ブロックの動きべク トルを予測したベタ トルのことで ある。 次に探索範囲決定部 1 0 3が、 前記予測動きベク トルを入力とし て、 予測対象ブロックの動きベク トル探索範囲を決定し、 出力する。 次 に探索範囲拡張部 1 0 4が、 前記探索範囲と前記動きべク トルの誤差を 入力とし、 入力の探索範囲を拡張し、 新しい探索範囲を出力する。 次に 拡張された探索範囲を入力とする動きべク トル検出部 1 0 5が、 予測対 象ブロックの画素データと参照フレームの画素データからプロックマツ チングによって動きベク トルを求め、 出力する。 参照フレーム上のブロ ックマッチングの範囲は入力した探索範囲である。 動きべク トル記憶部 1 0 6が前記動きべク トルを適切なメモリマップ上へ保存する。 以上の 作業フローを各予測対象プロックに対して行う。
図 2は予測対象ブロックの動きべク トルを検出するまでのフローチヤ ート図である。
図 3は予測動きべク トル算出部によって予測動きべク トル 3 1 9と動 きベク トル誤差を算出する場合のフレームの例である。 まず、 既に動き ベタ トルが検出されている予測対象ブロック 3 1 6の隣接ブロック 3 2 0， 3 2 1の動きベク トル 3 1 7 , 3 1 8を動きベク トルメモリから得 る。 この例では、 フレームの左上から右へ順次予測対象ブロックを選択 する。 参照ブロックは、 既に動きベク トルが求められていなければなら ない。 この例の場合の参照ブロックは、 予測対象ブロックの左ブロック と上ブロックとしている力 左上や右上のブロックも参照プロックとす ることもできる。 図 3では、 上ブロックの動きべク トル 3 1 7を MV 1 、 左ブロックの動きベク トル 3 1 8を MV 2とする。 このとき、 予測対 象ブロックの予測動きべク トル PMVは MV 1 と MV 2の平均とする。 すなわち、 MV 1 = (X I , Y 1 ) , MV 2 = (X 2 , Y 2 ) とすると 、 PMV= (PX， P Y) は、 ΡΧ= (X 1 +Χ 2) / 2 , ΡΥ= (Υ 1 + Υ 2) /2となる。 相加平均以外にも、 参照ブロックの動きべタ ト ルの方向性を考慮した関数によって、 予測動きべク トルを求めることも 有効である。 特に、 動きべク トルの方向性の傾向を反映する方法が望ま しい。 例えば、 各成分毎に相乗平均や調和平均等の各種平均を用いたこ とが考えれれる。
参照ブロックを有しない予測対象ブロックの場合 （つまり、 予測動き べク トル検出済みの隣接ブロックがない場合、 例えば図 3では、 左上の ブロック 30 1が予測対象ブロックの場合） は、 予測動きべク トルは、 検出しない。 そして、 探索範囲決定部は、 全探索手法を用いる。 また、 図 3の例で第 1行のブロック 3 02〜 3 08が予測対象ブロックとなる 場合は、 動きべク トル検出済みの隣接ブロックは左側にしか存在しない 。 また、 第 1列のプロック 3 09〜 3 1 3が測対象プロックとなる場合 は、 動きベク トル検出済みの隣接ブロックは上側にしか存在しない。 こ れらの場合には、 それぞれの一つの隣接ブロックの動きべク トルを予測 対象プロックの予測動きべク トルとする。
このように、 予測動きベク トルを算出することによって、 隣接するブ ロックの動きべク トルの傾向に基づいて、 予測対象ブロックの動きべク トルを求めることができる。 そして、 この予測動きベク トルを用いるこ とによって、 探索範囲の大きさと方向性を正確に予測することができる 。 探索範囲をブロック毎に正確に絞ることができるので、 動きベク トル 検出のための演算量が削減できる。
また、 参照ブロックがイントラブロックであるとき （すなわち、 参照 ブロックが予測されたものではなく、 画素値自身が符号化されたブ口ッ クであるとき） は、 その参照ブロックの動きベク トルをそのまま採用す ることもできるが、 動きべク トルをゼロべク トルとしたり、 あるいは動 きべク トル無しとして扱うことも可能であり、 このような扱いは有効で ある。 イントラブロックの場合には、 動きベク トルを検出して予測した 画質が良くなかったり、 予測した結果の符号量が大きくなりすぎたこと を意味する。 従って、 イントラブロックの動きベク トルは、 予測対象ブ ロックと相関が低いと推測できる。 このため、 イントラブロックの動き ベタ トルをゼロべク トルとすることや、 検出が不可能であつたとして扱 うことで、 無駄な動きべク トルの検出や、 不適切な動きべク トル検出を 抑えることができる。
動きベク トル検出済みの隣接ブロック、 すなわち参照ブロックが 2個 以上ある場合、 各参照ブロックの動きベク トルの誤差を算出する。 図 3 の場合、 X軸方向に対する動きべク トルの誤差は、 I X 1— X 2 iとな り、 Y軸方向に対する動きべク トルの誤差は、 I Y 1— Y 2 Iとなる。 すなわち、 N個の参照ブロックが存在するとき、 X軸方向に対する動き ベク トルの誤差は、 | M I N (X I , X 2 , ···, XN) -MAX (X I ， X 2 , ·■·, XN) Iとなり、 Y軸方向に対する動きベク トルの誤差は 、 I M I Ν (Υ 1， Υ 2 , ···, YN) -MAX (Y 1 , Y 2 , …， YN ) Iとなる。 ここで、 M I Nは引数の中の最小値を意味し、 MAXは引 数の中の最大値を意味する。
予測動きベク トルは探索範囲決定部 1 0 3に出力され、 隣接ブロック の動きべク トル誤差は、 探索範囲拡張部 1 04に出力される。 図 4は探索範囲決定部によって決定される探索範囲の例である。 予測 動きべク トル算出部 1 0 2によって検出された予測動きべク トル 4 0 4 を入力とし、 参照フレーム上において、 前記予測動きベク トルだけシフ トしたブロック 4 0 3と、 予測対象ブロックと同位置のブロック 4 0 2 を含む矩形にさらに dだけ上下左右に拡張した範囲を予測対象プロック の動きべク トル探索範囲 4 0 1 とする。 M P E Gなどの符号化方式では 、 動きがない画像も効率良く伝送するために、 動きの有無を示す情報を ブロック毎に伝送し、 動きがある場合のみ、 動きベク トルを伝送すると いう方式が採用されている。 また、 動きベク トルが 0ベク トルで、 かつ 、 予測誤差が 0の場合は、 そのブロックの符号化を行わないという方式 も採用されている。 このような符号化方式においては、 予測誤差の小さ さが同程度であれば、 大きな動きべク トルよりも 0べク トルを選択した 方が、 全体の符号量が少なくて済むという利点がある。 そのため、 この ような符号化方式においては、 0べク トルを優先して検出するような動 きベク トル検出が必要になる。 したがって、 探索範囲決定部 1 0 3にお いて、 予測動きベク トル近辺だけではなく、 予測対象ブロック位置近辺 も探索範囲に含むことによって、 0べク トルを優先して検出する際に有 効である。 また、 予測対象ブロックを中心に探索範囲を左右上下同じ長 さ拡張するのではなく、 予測動きべク トル方向に拡張することによって 、 動きべク トル検出のための演算量を削減ができ、 同時に誤った不適切 な動きべク トルを検出しにく くすることができる。
また、 ブロックの横幅、 縦幅を Lとしたとき、 探索範囲の横幅、 縦幅 が 1 5 + Lより長くならないように dを調節する。 また、 予測動きべク トルが検出されなかったとき、 すなわち図 3では左上のプロックが予測 対象ブロックであったとき、 予測対象ブロックを中心に +ノ一 1 5拡張 した範囲を探索範囲とする。 探索範囲は探索範囲拡張部に出力される。 図 5は探索範囲拡張部によって拡張される探索範囲の例である。 予測 動きべク トル算出部 1 0 2によって算出された隣接プロックの動きべク トルの X軸方向、 Y軸方向の誤差を、 それぞれ e d x， e d yとすると 、 探索範囲決定部で決定された探索範囲 5 0 1を、 X軸方向に対し e d x、 Y軸方向に対し e d yだけ拡張する。 ただし、 拡張した結果の探索 範囲 5 0 5の横幅、 縦幅が 1 5 + Lより長くならないように、 e d X， e d yを調節する。 また、 e d Xと e d yとに所定の値 （例えば、 0以 上の小数の値） を乗じて、 X方向の拡張幅と、 y方向の拡張幅を得るよ うにする方法も有効である。 それぞれに乗ずる所定の値は、 異ならせる こともできる。
隣接ブロックの動きべク トル誤差の値によって、 隣接ブロック間の相 関がわかる。 すなわち、 隣接ブロックの動きベク トル誤差が大きいとき は、 隣接ブロック間の相関は低く、 小さいときは、 隣接ブロック間の相 関は高いといえる。 また、 隣接ブロック間の相関が低いときは、 予測対 象ブロックとの相関も低いと推測でき、 高いときは、 予測対象ブロック との相関も高いと推測できる。 したがって、 予測対象ブロックとの相関 が低いと推測できる場合は、 探索範囲を拡張してやることで、 適切な動 きべク トルを検出しやすくなる。
動きべク トル検出部 1 0 2は、 探索範囲拡張部 1 0 4で決定した探索 範囲内でブロック毎のブロックマッチングを行い、 予測対象ブロックの 各画素との誤差総和が最小となるプロックを決定し、 そのプロックの位 置と予測対象ブロックの位置から、 予測対象ブロックの動きべク トルを 検出する。
動きべク トル記憶部 1 0 6は、 動きべク トル検出部によって検出され た動きべク トルを動きべク トルメモリ 1 0 1に記憶する。 動きべク トル メモリは記憶できる媒体ならば何でもよい。 また、 動きベク トルメモリ の大きさは、 ブロック 1行分の個数だけ動きべク トルが記憶できる大き さであればよレ、。 動きべク トルの検出はフレームの左上ブロックから 1 行ずつ検出する。 したがって、 各列のブロックに最低 1個の動きべタ ト ルが記憶できれば、 予測対象ブロックの隣接ブロックの動きべク トルを 得ることができる。
また、 画素単位 （サブサンプリング画素単位、 整数画素単位、 半画素 単位など） が異なる動きベク トル検出手法を用いて、 多段階に動きべク トルを検出したり、 連続するブロックの動きべク トルを非同期に検出し たりする場合には、 記憶時に画素単位を統一し、 最新の動きベク トルを そのブロックの為のメモリ領域に上書きする。 これによつて、 メモリを ブロック 1行分の動きべク トルを記憶できるだけ容量に抑えることがで さる。 産業上の利用可能性
本発明に係る動きベク トル検出方式の一つの効果は、 予測対象ブロッ クに隣接するブロックの動きべク トルに基づいて、 予測動きべク トルを 算出することによって、 予測対象プロックの動きべク トルを求めるため の探索範囲の大きさと方向性を正確に予測することができることである 。 このように、 探索範囲をブロック毎に正確に絞ることによって、 動き ベタ トル検出のための演算量も削減できるという利点が生じる。
また、 実施例では、 各動きべク トルの平均を用いるので、 各動きべク トルの傾向を反映した正確な予測をすることができる。
また、 実施例では、 探索範囲決定部が、 予測動きべク トル近辺だけで はなく、 予測対象プロック位置近辺も探索範囲に含むように探索範囲を 決定するので、 0べク トルを優先して検出する処理が有効に行なえる。 また、 実施例では、 探索範囲拡張部において、 予測対象ブロックと参 照プロックの相関関係が低いと推測できる場合は、 探索範囲を拡張する ので、 適切な動きベク トルを検出しやすくなる。

Claims

請求の範囲
1 . 予測対象フレーム上の予測対象ブロックの動きべク トル を、 上記予測対象ブロックと、 参照フレーム上の探索範囲に含まれる探 索ブロックとのブロックマッチングによって求める動きべク トノレ検出部 と、
上記動きべク トル検出部で求めた上記動きべク トルを、 上記予測対象 プロックの位置と対応付けて記憶する動きべク トル記憶メモリ とを有す る動きべク トル検出方式において、
上記予測対象プロックの位置に隣接する複数の参照プロックの各動き ベタ トルを、 上記動きべク トル記憶メモリから読み出し、 読み出した上 記複数の参照ブロックの上記各動きべク トルに基づいて、 上記予測対象 ブロックの動きべク トルを予測した予測動きべク トルを算出する予測動 きべク トル算出部と、
上記予測動きベク トルに基づいて、 上記参照フレーム上の上記探索範 囲を決定する探索範囲決定部を有することを特徴する動きべク トル検出 方式。
2 . 上記予測動きベク トル算出部は、 上記複数の参照ブロッ クの上記各動きべク トルを平均したべク トルを、 上記予測動きべク トル として、 算出することを特徴とする請求項 1記載の動きベク トル検出方 式。
3 . 上記探索範囲決定部は、 上記予測対象ブロックの位置と 同じ位置の上記参照フレーム上のブロックである元ブロックと、 上記元 プロックの位置から上記予測動きべク トルによってシフトした位置の上 記参照フレーム上のブロックである先ブロックとを含む範囲を、 上記探 索範囲として、 決定することを特徴とする請求項 1記載の動きべク トル 検出方式。
4 . 上記探索範囲決定部は、 上記元ブロックと、 上記先プロ ックを含む最小矩形の範囲に、 所定のマージンを加えた範囲を、 上記探 索範囲として、 決定する請求項 3記載の動きべク トル検出方式。
5 . 上記予測動きベク トル算出部は、 上記複数の参照ブロッ クの上記各動きべク トルに基づいて、 上記予測動きべク トルの予測の誤 差である動きべク トル誤差を算出し、
上記動きべク トル検出方式は、 更に、 上記動きべク トル誤差に基づい て、 上記探索範囲を拡張する探索範囲拡張部を有することを特徴とする 請求項 1記載の動きべク トル検出方式。
6 . 上記予測動きベク トル算出部は、 上記複数の参照ブロッ クの上記各動きべク トルを直交する 2成分である X成分と、 Y成分とで 表わした場合に、 各 X成分の最大差の絶対値を X成分誤差とし、 各 Y成 分の最大差の絶対値を Y成分誤差とし、 X成分誤差と Y成分誤差とから なる動きべク トル誤差を算出することを特徴とする請求項 5記載の動き ベタ トル検出方式。
7 . 上記探索範囲拡張部は、 上記探索範囲を、 上記 X成分誤 差に所定の値を乗じて得た X方向拡張幅分、 X正方向と X負方向とに拡 張し、 更に、 上記 Y成分誤差に上記所定の値を乗じて得た Y方向拡張幅 分、 Y正方向と Y負方向とに拡張することを特徴とする請求項 6記載の 動きべク トル検出方式。
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