JP2004088309A - 動きベクトル検出方法、動きベクトル検出装置、動画像符号化方法、動画像符号化装置、通信装置。 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】動きベクトル探索領域内にβ−1個(βは自然数)の小領域を設定し(ST101)、各領域毎に予測誤差評価基準値が最小となる動きベクトルと、その予測誤差評価基準値とを記憶し(ST102)、動きベクトル探索領域全体で求めた動きベクトルの予測誤差評価基準値E1と、他の小領域において動きベクトルを求めた場合の予測誤差評価基準値Ejから閾値αを引いたものとを比較する(ST104)。nが0以外の場合は(ST104”No”)、動きベクトル探索領域全体の予測誤差評価基準値E1と大差ない予測誤差評価基準値をとる動きベクトルが、他の小領域でも検出できるということなるので、n個の動きベクトルのうちからjが最大な小領域で求めた動きベクトルを選択する。
【選択図】 図2
Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、動画像を高能率符号化してディジタル伝送するシステムにおいて、動画像を所定の水平画素数と所定の垂直ライン数から成るブロックに分割し、このブロック毎に動画像の動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法、動きベクトル検出装置、動画像符号化方法、動画像符号化装置、通信装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
動画像を圧縮して伝送する技術として動き補償予測を用いたものがある。動き補償予測を行なうためには動きベクトルの検出が必要であるが、この方法には例えば、動画像符号化の国際標準化方式であるMPEG−2のテストモデル、ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/N0400 “TEST MODEL5”に示された方法がある。この方法は、基本的にはブロックマッチング法と呼ばれる方法である。ブロックマッチング法とは周知のように、例えば現画像をブロック(例えば16画素×16ライン、あるいは16画素×8ライン等)に分割し、差分絶対値総和等の予測誤差評価基準を用いて、当該ブロックに対してその予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロックを参照画像から求め、当該ブロックの動きベクトルとする方法である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来の動きベクトル検出方式では、差分絶対値総和等の予測誤差評価基準値を用いて、現画像上のブロックに対してその予測誤差評価基準値が最も小さくなるブロックを参照画像から求めることで行なっていた。そのため、必ずしも画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれるとは限らず、間違った動きベクトルを選ぶこともある。この傾向は画像にノイズが含まれる場合さらに顕著となり、単に間違った動きベクトルを選ぶのみならず、動きの大きな動きベクトルを間違って選んでしまった場合には、不必要な動きベクトル情報に大量のビットを割くことになり、符号化装置の符号化効率が低下するという問題があった。
【0004】
そこで、この発明は、前記のような問題点を解消し、不必要に動きの大きな動きベクトルを選択することを防ぐことにより、動きベクトルに必要以上に多くのビットを割くことをやめ、符号化装置の符号化効率を向上させることのできる動きベクトル検出方法、動きベクトル検出装置、動画像符号化方法、動画像符号化装置、通信装置を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明では、動画像を所定の水平画素数と所定の垂直ライン数から成るブロックに分割し、このブロック毎に所定の動きベクトル探索領域内で動画像の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、前記動きベクトル探索領域内に予め複数の小領域を設け、前記動きベクトル探索領域および前記各小領域の全領域毎に動きベクトルを探索して最小予測誤差評価基準が最少となる動きベクトルと、その最小予測誤差評価基準値とを求め、前記動きベクトル探索領域および前記各小領域の全領域毎に求めた最少予測誤差評価基準に基づいて当該全領域毎に求めた動きベクトルのうちから1つを選択する動きベクトル検出方法であることを特徴とする。
【0006】
特に、前記動きベクトル検出方法において、前記動きベクトル探索領域の最少予測誤差評価基準値と、各小領域の最少予測誤差評価基準値との間の差分の絶対値を、予め各小領域毎に定めた閾値と比較することによって前記全領域毎に求めた動きベクトルのうちから1つを選択する動きベクトル検出方法であることを特徴とする。
【0007】
また、前記動きベクトル検出方法において、前記予め各領域毎に定めた閾値を、全ての領域で同一値とする動きベクトル検出方法であることを特徴とする。
【0008】
また、前記いずれかの動きベクトル検出方法を用いる動きベクトル検出装置であることを特徴とする。
【0009】
また、前記いずれかの動きベクトル検出方法を用い、選択した動きベクトルを符号化する動画像符号化方法であることを特徴とする。
【0010】
また、前記動画像符号化方法において、最終的に選択された動きベクトルに対する領域を1画面分記憶しておき、この領域に基づいて、MPEG−2の動きベクトル符号化のためのパラメータであるf_codeを決定する動画像符号化方法であることを特徴とする。
【0011】
また、前記いずれかの動画像符号化方法を用いる動画像符号化装置、およびこの動画像符号化装置を備えている通信装置であることを特徴とする。
【0012】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
図1は、本発明に係る動画像符号化装置の代表的な構成例である。図1において、1は入力画像信号、2は入力画像のフレーム順序を入れ替える並べ替え部、3は減算器、4は直交変換部、5は量子化部、6は信号に符号を割り当てる可変長符号化部、7はデータを一時蓄え出力するバッファメモリ、8は符号化データ、9は逆量子化部、10は直交変換されたデータに逆変換を施す逆直交変換部、11は加算器、12及び13は画像メモリ、14は検出された動きベクトルに従って動き補償予測を行なう動き補償部、15は現画像と参照画像より動きベクトルを検出する動きベクトル検出部である。
【0013】
次に図1に示す動画像符号化装置における動き補償予測を用いた画像圧縮装置の動作の説明をする。
まず、入力画像信号1は、並べ替え部2にて入力画像のフレーム順序入替えを施される。これは、動画像符号化の国際標準化方式であるMPEG−2などで採用されている両方向予測に対応するためには、時間的に未来に当たる参照画像を、符号化画像より先に符号化しておく必要があるためである。次に減算器3で動き補償予測部14より出力される動き補償予測信号との差分がとられ、直交変換部4にて直交変換された後、量子化部5で量子化され、可変長符号化部6で符号が割り当てられ、バッファメモリ7を介して符号化データ8として出力される。なお、イントラ(フレーム内)符号化が選択された場合には、減算器3には動き補償予測部14の出力の代わりにゼロ値が送られることで、イントラ符号化が実行されることになる。
【0014】
ここで、動き補償予測画像信号の生成については以下のように行なわれる。量子化部4の出力は逆量子化部9において逆量子化され、続いて逆直交変換部10において逆直交変換された後、さらに加算器11において動き補償予測画像信号と加算されて画像メモリ12または画像メモリ13に蓄積される。ここで、画像メモリが2面存在するのは、両方向予測を行なうためであり、1面に時間的に過去の画像を、もう1面に時間的に未来の映像を蓄積することで両方向予測を行なうことが出来る。画像メモリ12及び画像メモリ13より出力される参照画像の画像信号と、現画像の画像信号を用いて動きベクトル検出部15が動きベクトルの検出を行なう。検出方法については上述のようにブロックマッチング法が有名である。ただし、両方向予測を行なう場合には、時間的に過去の画像からの予測と、時間的に未来の画像からの予測を、それぞれブロックマッチング法で行なった後、それぞれの選択された動きベクトルの位置で1対1の線形内挿を行なって作成した参照画像を用いて予測誤差評価基準値を求め、合わせて3つのうちより予測誤差評価基準値が最小のものを選択するのが一般的である。MPEG−2のテストモデル、ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/N0400 “TEST MODEL5”にもこの方法が示されている。この動きベクトルデータを受けて動き補償部14では、参照画像の、対応する動きベクトルで示されたブロックを出力する。なお、イントラ符号化が選択された場合には、加算器11には動き補償予測信号の代わりにゼロ値が送られることで、イントラ符号化が実行されることになる。
【0015】
次に、図1に示す本発明の動画像符号化装置の特徴である動きベクトル検出部15における動きベクトル処理について説明する。
【0016】
図2は、本発明の動画像符号化装置の特徴である動きベクトル検出部15における動きベクトル検出のフローチャートを示す。
まず、動きベクトル検出部15は、通常の動きベクトル探索領域内に、後で詳述する図3〜図5に示すようにβ−1個(βは自然数)の小領域を設定すると共に(ステップST101)、その通常の動きベクトル探索領域およびその中に設定したβ−1個の小領域の各領域毎に、各領域中で動きベクトルを探索して予測誤差評価基準値が最小となる動きベクトルを検出し、検出した動きベクトルと、それに対応する予測誤差評価基準値とをともに記憶する(ステップST102)。ステップST102の処理について、図3を用いて詳細に説明する。
【0017】
図3は、実施の形態1の動きベクトル検出部15における小領域の設定方法の一例を示している。領域1は、動きベクトル探索領域で、従来の動きベクトル探索領域と同じであり、この符号化装置のパフォーマンス等により決まるものである。そして、本実施の形態1の場合、動きベクトル探索領域である領域1の内部に、領域2〜領域β(βは2以上の整数である。)の小領域を設定し、領域1の動きベクトル探索領域と領域2〜領域βの小領域の各々の領域毎に、各領域内の動きベクトル探索点中で予測誤差評価基準値が最小となる動きベクトルと、それに対応する予測誤差評価基準値との組を求めて記憶しておくのである。すなわち、実施の形態1の動きベクトル検出部15は、領域1〜領域βまでのβ個の動きベクトルと、それに対応する予測誤差評価基準値との組を記憶することになる。ここでは、領域2〜領域βは、面積の大きなものから順に並べるものとする。
【0018】
そして、ステップST102にて記憶したβ個の予測誤差評価基準値について、領域i(i=1〜β)の中で予測誤差評価基準値が最小となる動きベクトルに対応する予測誤差評価基準値をEiと表記することとする。ここで、jを2からβの整数、αを予め定めた定数として、下式を満たすEjと、対応する動きベクトルとを全て検索し記憶する。ここで記憶した動きベクトルの個数をn個(nは整数)とする(ステップST103)。なお、閾値αは、動きベクトル探索領域全体である領域1に対応する動きベクトルの予測誤差評価基準値E1を、他の小領域において動きベクトルを求めた場合の予測誤差評価基準値Ejに置き換える場合に、その動きベクトル探索領域全体の予測誤差評価基準値E1の値から許容できる限界を示す値で、経験や、実験、シミュレーション等により求められるものである。
【0019】
E1≧(Ej−α)
ただし、j=2〜βである。
【0020】
次に、実施の形態1の動きベクトル検出部15は、上式を満たす動きベクトルの個数nの値が0であるか否かを判断し(ステップST104)、その判断結果に基づいて以下の処理を行なう。
【0021】
つまり、nが0の場合は(ステップST104”Yes”)、動きベクトル探索領域全体である領域1に対応する動きベクトルの予測誤差評価基準値E1は、他の領域j(j=2〜β)にて求めた動きベクトルの予測誤差評価基準値より閾値αを差し引いても、それらの値より小さい場合であるので、動きベクトル探索領域全体で求めたられた動きベクトルの予測誤差評価基準値E1は、他の領域j(j=2〜β)にて求めた動きベクトルの予測誤差評価基準値ものに比して格段に小さいということである。そのため、この場合、実施の形態1の動きベクトル検出部15は、従来通り、領域1である動きベクトル探索領域全体にて求めた予測誤差評価基準値が最小の動きベクトルを選択することとする(ステップST105)。
【0022】
これに対し、nが0以外の場合は(ステップST104”No”)、領域1である動きベクトル探索領域全体に対応する動きベクトルの予測誤差評価基準値E1と大差ない予測誤差評価基準値をとる動きベクトルが、他の領域j(j=2〜β)、すなわち動きベクトル探索領域内に存在するということである。そのため、この場合、実施の形態1の動きベクトル検出部15は、ステップST103にて記憶したn個の動きベクトルのうち、領域の番号j(j=2〜β)が最も大きな、すなわち図3に示すように小領域を分ける本実施の形態1の場合には最も小さい小領域にて求めた動きベクトルを選択することとする(ステップST106)。ここで、領域の番号j(j=2〜β)が最も大きな、すなわち図3において最も小さい小領域にて求めた動きベクトルを選択することとしたのは、実施の形態1の動きベクトル検出部15では、領域番号は図3に示すように大きい領域から順に1〜βと割り当てており、かつ、小さい領域ほど予測誤差評価基準値が通常大きいものの、動きベクトルが小さくなり、動きベクトルに割り当てる符号量を小さくできるからである。なお、本実施の形態1の場合、図3に示すように、領域番号の大きな領域は、それより領域番号の小さい領域に必ず含まれるようにしたので、領域番号の小さい領域、すなわち面積の大きい領域にて求めた最小予測誤差評価基準値ほど、必然的にその値が同じか小さくなる。
【0023】
従って、この実施の形態1によれば、動きベクトル検出部15は、動きベクトル探索領域内に設定した各小領域にて求めた予測誤差評価基準値Ejから閾値αを差し引くと動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値E1より小さくなる場合、すなわち動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値E1と大差ない予測誤差評価基準値Ejを有する小領域にて求めた動きベクトルがある場合には、動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値E1を持つ動きベクトルではなく、それより大きな予測誤差評価基準値Ejを持つが、それより小さな動きの動きベクトルを選択するようにしたので、動きベクトルに費やす情報量を抑制し、符号化効率を向上させることが出来る。
【0024】
特に、本実施の形態1では、動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値E1と大差ない予測誤差評価基準値Ejを有する小領域にて求めた動きベクトルが複数ある場合には、ステップST106の処理で説明したように、領域の番号jが最大、すなわち図3において最も小さい小領域にて求めた動きベクトルを選択するようにしたので、閾値αを満足しつつ、より小さな動きの動きベクトルを選択することができ、動きベクトルに割り当てる符号量を小さくすることができる。
【0025】
また、本実施の形態1によれば、従来の動きベクトル探索領域全体内にて各小領域をとるようにしているので、一番領域の大きい動きベクトル探索領域全体で求めた予測誤差評価基準値の値をそのまま使用することができ、各小領域にて予測誤差評価基準値が最小となる動きベクトルを検出する際の演算負荷がほとんどかからない。
【0026】
また、実施の形態1において、MPEG2符号化における動きベクトル探索領域である各マクロブロックにおいて領域の番号i(i=1〜β)の動きベクトルを選択した場合、1ピクチャ分の各マクロブロックにおいて動きベクトルを選択した領域番号iの内から最小であったもの選択し、これに基づいてMPEG−2の動きベクトル符号化のためのパラメータであるf_codeを決定するようにしても良い。f−codeとは、動き探索範囲の最大の上限値を示すパラメータであり、水平・垂直方向にそれぞれの設定値を持つ。f_codeが動き探索範囲の最大の上限値を規定するので、f_codeにより動きベクトルの符号長も変化する。つまり、動き探索範囲を広く取れば、動きの追従性が向上し予測誤差が減少する反面、動きベクトルの符号量が増加する。逆に動き探索範囲を絞れば動きベクトルの符号量が削減されるが予測誤差が増大する。そのつまり、本実施の形態1の場合、領域の番号i(i=1〜β)が小さいものほど、領域が大きくなるので、1ピクチャ分の各マクロブロックにおいて動きベクトルを選択した領域番号iの内から最小のものを選択するということは、1ピクチャ内における各マクロブロックにて選択した動きベクトルの探索領域のうち最大の探索領域を選択するということになる。従って、本実施の形態1によれば、f_codeの決定に特別な別の計算をすることなく、動きベクトルを選択に使用した領域番号を利用して、簡単に最適なf−code値を選択することができ、その結果、符号化効率を向上させることが可能となる。
【0027】
なお、上記実施の形態1においては、図3の例に示すように、領域1が従来の動きベクトル探索領域全体で、かつ、各領域i(i=1〜β)は領域i+1を包含するように記述したが、本発明ではこれに限らず、図4に示すように、領域i+1(i=2〜β−1)が領域iに包含されないように決めるようにしてもよい。この場合でも、領域2〜領域βは、一番領域の広い従来の動きベクトル探索領域全体である領域1には含まれるので、図3に示す場合と同様に、動きベクトル探索領域E1で求めた予測誤差評価基準値の値をそのまま使用することができ、各小領域にて動きベクトルを求める際の演算負荷がほとんどかからない。
【0028】
また、本発明では、図3でも、図4でもなく、図5に示すように、各領域i(i=2〜β)が全く重なり合わないように決めるようにしてもよい。この場合でも、図3および図4の場合と同様に、領域2〜領域βは、一番領域の大きい従来の動きベクトル探索領域全体である領域1には含まれるので、図3および図4に示す場合と同様に、動きベクトル探索領域E1で求めた予測誤差評価基準値の値をそのまま使用することができ、各小領域にて動きベクトルを求める際の演算負荷がほとんどかからない。
【0029】
また、実施の形態1において、各小領域j(j=2〜β)の順序を、面積の大きなものから順に並べることとしたが、本発明では、これに限らず、例えば、動きベクトル探索領域全体の中心と、各小領域j(j=2〜β)の中心との距離が小さいものから順に並べるようにしても良い。このようにすれば、各小領域j(j=2〜β)に面積の差異がないような場合でも、同様の効果を得ることができる。
【0030】
また、実施の形態1では、閾値αは全小領域j(j=2〜β)にて同一の値としても、領域j(j=2〜β)毎に異なるの値を設定するようにしてもよい。このようにすれば、本実施の形態1では、各領域の番号j(j=2〜β)が大きくなるほど、領域が小さくなり、その結果、動きベクトル選択の際の予測誤差評価基準値が大きくなるので、例えば全領域j(j=2〜β)にて同一の値にすれば、領域番号の小さい動きベクトルが比較的選択されるが、各領域の番号j(j=2〜β)が大きくなるほど、閾値αもそれに応じあるいはそれ以上に大きくすることにより、各領域番号jが大きく小さな領域の動きベクトル、すなわち小さな動きベクトルほど選択されるようにすることもできる。
【0031】
また、実施の形態1において、図2に示したように、nが0以外の場合、n個の動きベクトルのうち、領域の番号j(j=2〜β)が最も大きなものに対応した動きベクトルを選択することとしたが、本発明では、これに限らず、図6に示すように、n個の動きベクトルのうち、予測誤差評価基準値が最大のものに対応した動きベクトルを選択することとするようにしても勿論良い。このようにすれば、本実施の形態1では、各小領域i(i=2〜β)は領域1である動きベクトル探索領域全体に含まれ、かつ、その領域番号が大きいものほどその領域が小さくなり、各領域にて求まる動きベクトルが小さくなるものの、予測誤差評価基準値が大きくなるので、予測誤差評価基準値が大きいもの選択することにより、動きベクトルが小さいものを選択することが可能になる。
【0032】
実施の形態2.
前記実施の形態1では、本発明に係る動きベクトル検出方法を実行する動きベクトル検出装置を備えた動画像符号化装置について説明したが、本実施の形態2では、実施の形態1の動画像符号化装置を要素製品とした実装した最終製品の通信装置について簡単に説明する。
【0033】
図7は、上述の実施の形態1の動画像符号化装置等が要素製として実装された実施の形態2の携帯電話の構成を示している。この携帯電話は、図7に示すように、送受信部71、ヘ゛ースハ゛ント゛゛処理部72、制御部73、音声コーテ゛ック74、ビデオコーテ゛ック75、インタフェース76、カメラ77、ディスプレイ78、マイク・スヒ゜ーカ79、アンテナ80等を備えて構成されており、このビデオコーテ゛ック75が前記実施の形態1の動画像符号化装置を搭載している。
【0034】
従って、本実施の形態2の携帯電話によれば、実施の形態1の動画像符号化装置等の要素製品を実装することにより、ビデオコーテ゛ック75にて映像信号を符号化する際に、上記実施の形態1の場合と同様に、動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値と大差ない予測誤差評価基準値を有する小領域にて求めた動きベクトルがある場合には、動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値を持つ動きベクトルではなく、それより大きな予測誤差評価基準値を持つが、それより小さな動きの動きベクトルを選択するようにしたので、動きベクトルに費やす情報量を抑制し、符号化効率を向上させることが出来る。
【0035】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、動きベクトル探索領域内に予め複数の小領域を設け、動きベクトル探索領域および各小領域の全領域毎に動きベクトルを探索して最小予測誤差評価基準が最少となる動きベクトルと、その最小予測誤差評価基準値とを求めると共に、動きベクトル探索領域において求めた最少予測誤差評価基準値と、各小領域において求めた最少予測誤差評価基準値との差分を各領域毎に求め、その差分に基づき前記全領域毎に求めた動きベクトルのうちから1つを選択するようにしたので、動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値と大差ない予測誤差評価基準値を有する小領域にて求めた動きベクトルがある場合には、動きベクトル探索領域全体で求めた最小の予測誤差評価基準値を持つ動きベクトルではなく、それより大きな予測誤差評価基準値を持つが、それより小さな動きの動きベクトルを選択するようにすることにより、動きベクトルに費やす情報量を抑制し、符号化効率を向上させることが出来る。
【0036】
【図面の簡単な説明】
【図1】従来の動きベクトル検出方法を用いた符号化器の構成例である。
【図2】この発明の実施の形態1における動きベクトル検出手順を示したフローチャートである。
【図3】この発明の実施の形態1における領域i(i=1〜β)の範囲の決め方を説明する図である。
【図4】この発明の実施の形態1における領域i(i=1〜β)の範囲の決め方を説明する別の図である。
【図5】この発明の実施の形態1における領域i(i=1〜β)の範囲の決め方を説明する別の図である。
【図6】この発明の実施の形態1における動きベクトル検出手順を示した別のフローチャートである。
【図7】実施の形態1の動画像符号化装置が要素製品として実装された携帯電話の構成を示す図。
【符号の説明】
1 入力画像信号
2 並べ替え部
3 減算器
4 直交変換部
5 量子化部
6 可変長符号化部
7 バッファメモリ
8 符号化データ
9 逆量子化部
10 逆直交変換部
11 加算器
12、13 画像メモリ
14 動き補償部
15 動きベクトル検出部
Claims (8)
- 動画像を所定の水平画素数と所定の垂直ライン数から成るブロックに分割し、このブロック毎に所定の動きベクトル探索領域内で動画像の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、
前記動きベクトル探索領域内に予め複数の小領域を設け、
前記動きベクトル探索領域および前記各小領域の全領域毎に動きベクトルを探索して最小予測誤差評価基準が最少となる動きベクトルと、その最小予測誤差評価基準値とを求め、
前記動きベクトル探索領域および前記各小領域の全領域毎に求めた最少予測誤差評価基準に基づいて当該全領域毎に求めた動きベクトルのうちから1つを選択することを特徴とする動きベクトル検出方法。 - 請求項1に記載の動きベクトル検出方法において、
前記動きベクトル探索領域の最少予測誤差評価基準値と、各小領域の最少予測誤差評価基準値との間の差分の絶対値を、予め各小領域毎に定めた閾値と比較することによって前記全領域毎に求めた動きベクトルのうちから1つを選択することを特徴とする動きベクトル検出方法。 - 請求項2に記載の動きベクトル検出方法において、
前記予め各領域毎に定めた閾値を、全ての領域で同一値とすることを特徴とする動きベクトル検出方法。 - 請求項1〜請求項3いずれか一つの請求項に記載の動きベクトル検出方法を用いることを特徴とする動きベクトル検出装置。
- 請求項1〜請求項3いずれか一つの請求項に記載の動きベクトル検出方法を用い、選択した動きベクトルを符号化することを特徴とする動画像符号化方法。
- 請求項5に記載の動画像符号化方法において、
最終的に選択された動きベクトルに対する領域を1画面分記憶しておき、
この領域に基づいて、MPEG−2の動きベクトル符号化のためのパラメータであるf_codeを決定することを特徴とする動画像符号化方法。 - 請求項5または請求項6に記載の動画像符号化方法を用いることを特徴とする動画像符号化装置。
- 請求項7記載の動画像符号化装置を備えている通信装置。
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