JPH10200896A - 画像符号化方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 動画像符号化過程においてベクトル探索に要
する計算量を削減し、符号化時間を短縮できる画像符号
化方式を提供することを目的とする。 【解決手段】 動き補償を用いた動画像圧縮符号化方式
により動画像データを符号化するとき、直前のｎフレー
ムの動きベクトルから、それを補完するスプライン曲線
を算出し、線形予測によって新たなスプライン曲線を予
測し、それより線形予測ベクトルを算出する。さらに線
形予測ベクトルと検出された動きベクトルの残差より線
形予測で予測不可能な外力のピッチと方向を線形予測に
より算出し、線形予測ベクトルに加えて予測を行う。さ
らに周囲のブロックとの関連性を周囲の外力のピッチと
大きさにより判定しそれらの予測ベクトルに加えて予測
を行う。このように動きベクトルの出現する位置を予測
して検出することにより、動きベクトルの検出時間を短
縮できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、テレビ会議装置な
どの画像通信装置に利用される画像符号化方式に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】近年ＩＴＵ−Ｔ（旧ＣＣＩＴＴ）におい
てオーディオビジュアル・サービス用のビデオ符号化方
式、静止画符号化方式、多重化方式、通信手順等が正式
勧告化され、それに伴い各社からＩＴＵ−Ｔ勧告に準拠
したテレビ会議システムやテレビ電話などの画像処理装
置が発表されている。

【０００３】以下、図面を参照しながら従来の画像処理
装置についての説明を行う。図９は従来の動画像圧縮符
号化方式のブロック図である。図９において圧縮符号化
過程は、画像データ１を動き補償部２ａにより直前のフ
レームを用いて動き成分を動きベクトルとして抽出し予
測画像を作成する。次に差分部３により予測画像と現フ
レームとの差分をとり差分画像のみを取出し、ＤＣＴ部
４により画像を周波数成分に分け、量子化部５により連
続する周波数成分を離散する値にし、可変長符号化部６
により可変長符号化しデータ量を減少させる。その結果
符号化データ１０が得られる。

【０００４】次のフレームの符号化に使用するために逆
量子化部７により量子化されているデータを周波数成分
に直し、ＩＤＣＴ部８により周波数成分に分けられてい
るデータを差分画像に直し、和分部９により直前の現画
像との和分をとり今回相手側で再現されたものと同じ画
像を得る。この画像データは再び動き補償部２ａによっ
て次フレームの符号化に使用される。以上が従来の動画
像圧縮符号化のプロセスである。

【０００５】図１０は従来の動画像圧縮符号化方式にお
ける動き補償の概念図である。直前の画像３０と現画像
３１を８×８の画素ブロック単位を探索領域中の全画素
ブロック単位とマッチングを行い最も画像が近いものを
選択し、その画素ブロックの位置のずれを検出する。こ
の画素ブロックの位置のずれが動きベクトル３２であ
る。この動きベクトル３２を用いて現画像３１に直前の
画像３０の動きベクトル検出画素ブロックを貼り付け新
たに予測画像３３を構築するのが動き補償である。動き
ベクトル３０と、現画像３１と予測画像３３の差分のみ
を符号化するため符号量が大幅に削減される。

【０００６】図１１は従来の動画像圧縮符号化方式にお
けるＤＣＴの概念図である。ＤＣＴは画像データを８×
８画素に分割した画素ブロックに対して行われる。（そ
の画素の値をＰ（ｘ，ｙ）で表す。このときｘ＝０〜
７，ｙ＝０〜７である。以下画素の値を表すときは同様
の表記を行う。取りうる座標の範囲も同様である）。Ｓ
をＤＣＴ後の画像データとし、それをＤＣＴデータと呼
ぶ。画素ブロックＰとＤＣＴデータＳとの関係を成分ご
とに式に表すと（数１）となる。

【０００７】

【数１】

【０００８】ただし、（数１中）、ｃ（ｕ），ｃ（ｖ）
は（数２）である。

【０００９】

【数２】

【００１０】（数１）で表されるように、この変換の基
底関数は周期関数のコサインで表されているため、基底
関数自身は２次元的な周期を持つ。この基底関数は自然
画の画素間の自己相関をよく反映しており、変換前には
一様に広がっていた情報を低周波数成分に集中させるこ
とができる。このとき一般に高周波成分はほぼ０にな
る。ＤＣＴデータＳの（０，０）成分はＤＣ成分と呼ば
れる。これは画素ブロックＰのデータの平均値となって
いる。その他の成分はＡＣ成分と呼ばれる。

【００１１】図１２は従来の動画像圧縮符号化方式にお
ける画像量子化の概念図である。ＤＣＴデータＳをジグ
ザグスキャンに従い低周波成分からスキャンをし、Ｑ
（ｕ，ｖ）の量子化テーブルという成分ごとに定められ
た数値のテーブルを用いて、成分ごとに量子化を行いＲ
（ｕ，ｖ）の量子化データを得る。ＳとＱとＲの成分ご
との関係は次の（数３）に表される。

【００１２】

【数３】

【００１３】ただしｉｎｔは小数点以下を切り捨てる関
数を表している。この（数３）は量子化が単純にＤＣＴ
データＳ（ｕ，ｖ）を量子化テーブルＱ（ｕ，ｖ）で割
って小数点以下を切り捨てることにより行われることを
意味している。これによりＤＣＴデータＳ（ｕ，ｖ）は
量子化テーブルＱ（ｕ，ｖ）の数値の幅で変化すること
になり、この値が大きくなるほど量子化データＲ（ｕ，
ｖ）は荒い近似データになる。このため量子化テーブル
に使われる数値は情報量が少ない高周波成分に対しては
大きな値が使われ、情報量が多い低周波成分に対しては
小さな値が用いられている。

【００１４】量子化された画像データは、可変長符号化
部６により情報の乱雑さを表す情報のエントロピーを減
少させるためのエントロピー符号化を施され情報量を減
少させられる。このようにして、画像のデータは図９の
符号化データ１０へと変換される。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】従来の動画像圧縮符号
化方式では、動き補償において動きベクトル探索を行う
際に莫大な計算量を必要とするため、符号化時間がかか
りすぎるという問題点を有していた。したがってこの動
画像符号化過程においては動きベクトル探索の際に計算
量を削減するということが要求されている。

【００１６】そこで本発明は、動画像符号化過程におい
てベクトル探索に要する計算量を削減し、符号化時間を
短縮させることができる画像符号化方式を提供すること
を目的としている。

【００１７】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、動画
像圧縮符号化方式において動き補償をするにあたり、検
出される動きベクトルの位置を、事前にスプライン補間
を用いた線形予測と動きのピッチ予測と周辺の動きベク
トルからの予測に基づいて予測し、予測した位置から動
きベクトル探索を始めるものである。

【００１８】請求項２の発明は、動きのピッチ予測と周
辺の動きベクトルからの予測に基づいて予測し、予測し
た位置から動きベクトル探索を始めるものである。

【００１９】請求項３の発明は、線形予測のみからの予
測に基づいて予測するものである。

【００２０】

【発明の実施の形態】請求項１に記載の発明は、動き補
償を用いた動画像圧縮符号化方式により動画像データを
符号化するとき、直前のｎフレームの動きベクトルか
ら、それを補完するスプライン曲線を算出し、線形予測
によって新たなスプライン曲線を予測し、それより線形
予測ベクトルを算出する。さらに線形予測ベクトルと検
出された動きベクトルの残差より線形予測で予測不可能
な外力のピッチと方向を線形予測により算出し、線形予
測ベクトルに加えて予測を行う。さらに周囲のブロック
との関連性を周囲の外力のピッチと大きさにより判定し
それらの予測ベクトルに加えて予測を行う。このように
動きベクトルの出現する位置を予測して検出することに
より、動きベクトルの検出時間を短縮できる。

【００２１】請求項２に記載の発明は、請求項１におい
て線形予測したスプライン曲線を用いて補間しベクトル
を予測する部分を使用せずに、直接に直前のｎ個の動き
ベクトルを用いて動きベクトルを予測する。したがって
請求項１の発明よりも回路規模が小さく、動きベクトル
の検出時間をより短縮できる。

【００２２】請求項３に記載の発明は、請求項２の発明
におけるピッチ予測と周辺ブロックからの予測を使用せ
ずに、単純に線形予測のみから動きベクトルを予測す
る。したがってより一層回路規模を小さくし、動きベク
トルの検出時間をより一層短縮できる。

【００２３】以下、本発明の実施の形態について図面を
参照して説明する。図１は本発明の一実施の形態におけ
る画像符号化方式のブロック図である。１はデジタル化
された画像データ、２は動きベクトルを予測して動き補
償を行う動き補償部、３は動き補償部２で作成された予
測フレームと画像データ１との差分をとる差分部、４は
差分部３で出力された差分データに対してＤＣＴを施す
ＤＣＴ部、５はＤＣＴ部４でＤＣＴを施されたデータに
対し量子化を施す量子化部、６は量子化を施されたデー
タに対し可変長符号化を行う可変長符号化部、７は量子
化されたデータに逆量子化を施しＤＣＴデータを得るた
めの逆量子化部、８は逆量子化されたデータに対しＩＤ
ＣＴを施し差分データを復号するＩＤＣＴ部、９は差分
データと予測フレームのデータの和分を取り相手側で再
生しているものと同じフレームを再構成する和分部であ
る。１０は符号化データである。

【００２４】図２は本発明の一実施の形態における画像
符号化方式の動きベクトル予測部のブロック図、図３は
同スプライン補間係数算出部から予測選択部までのブロ
ック図である。図２において、１１は直前の数フレーム
における動きベクトルのデータが保存されている動きベ
クトルバッファ、１２は過去数フレームの動きベクトル
に対してマクロブロック単位にスプライン補間係数を算
出するスプライン補間係数算出部、１３は直前の数フレ
ーム分のスプライン補間係数のセットを保存するスプラ
イン係数セットバッファ、１４は直前の数フレーム分の
スプライン係数セットに対し今回発生すると考えられる
スプライン係数セットを予測する線型予測部、１５は実
際のスプライン係数セットと線型予測部により予測され
たスプライン係数セットの残差によりピッチを予測する
ピッチ予測部である。１６は周辺のマクロブロックの動
きベクトルデータにより動きベクトルを予測する周辺予
測部である。以上により予測選択部１７は構成されてい
る。

【００２５】１８は線型予測部１４で予測されたベクト
ルとピッチ予測部１５により予測されたベクトルを加算
して得られた時系列処理による予測ベクトル（１）、１
９は周辺予測部１６により予測された空間情報による予
測ベクトル（２）である。この予測の切り替えは予測選
択部１７により行われる。ピッチ予測部１５と周辺予測
部１６により、ある一定のしきい値を超えた場合に予測
切り替え信号が出され予測選択部１７により、予測の方
法が切り替えられる。ここで予測された動きベクトルは
図１の動き補償部２で動きベクトル探索の開始のベクト
ルとして使用される。

【００２６】図３は図２におけるスプライン補間係数算
出部１２からピッチ予測部１５までのより細かいブロッ
クを示したものである。スプライン補間係数算出部１２
では動きベクトルバッファ１１に含まれるＭＶ（ｉ）の
動きベクトルデータに対してＳｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ
＿Ｓｅｔスプライン補間係数セットを算出する。線形予
測部１４ではスプライン補間係数セットＳｐｌｉｎｅ＿
Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔに対し、線型予測をおこない、Ｐｒ
ｅｄ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔの線型予測ス
プライン補間係数セットを算出する。この線形予測スプ
ライン補間係数セットＰｒｅｄ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅ
ｆｆ＿Ｓｅｔと実際のデータを元に算出されたスプライ
ン補間係数セットＳｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔの
残差であるＲｅｓ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ
の残差線型予測スプライン補間係数セットを算出する。
ピッチ検出部２２ではスレッショルドＴｈｒ＿Ｐｕｌｓ
ｅで残差線型予測スプライン補間係数セットＲｅｓ＿Ｓ
ｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔがパルスであるかを判
定する。

【００２７】検出されたＰｕｌｓｅ（ｋ）のパルスは線
型予測部２３で次回発生すると考えられるパルスである
Ｐｒｅｄ＿Ｒｅｓ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ
の線型予測パルスの予測を行う。線型予測部１４から線
型予測部２３で算出された予測スプライン係数セットは
動きベクトルに変換され、加算されることによってＰｒ
ｅｄ＿ＭＶの線型予測動きベクトルが算出される。関連
性判定部２４では周辺のＭＢの動きベクトルデータより
周辺のＭＢとの関連性を判定する。相関の和がＴｈｒ＿
Ｒｅｌを超えていた場合に予測選択部１７に信号が出さ
れ予測を切り替える。ここでピッチ検出部２２から関連
性判定部２４までが図２におけるピッチ予測部１５のブ
ロック概要である。

【００２８】図４は本発明の一実施の形態における画像
符号化方式のスプライン補間の概念図である。Ｘ（ｉ）
（０≦ｉ≦ｎ，ｉは整数の値を取る）をｎ＋１個の離散
データ、Ｓｐｌｉｎｅ（ｔ：１）（ｔは連続したパラメ
ータで０≦ｔ≦１の範囲、ｉはｉ番目を示すインデック
スで０からｎ−１までの整数値を表す）を離散データＸ
（ｉ）と離散データＸ（ｉ＋１）を補完するスプライン
曲線とする。図４において離散データＸ（ｉ）はスプラ
イン曲線Ｓｐｌｉｎｅ（ｔ：１）により以下の（１）か
ら（４）の４条件を満たすように補間されている。
（１）（数４）に示すパラメータｔの３次の多項式で表
される。

【００２９】

【数４】

【００３０】このときのａ０（ｉ），ａ１（ｉ），ａ２
（ｉ），ａ３（ｉ）をまとめてスプライン曲線Ｓｐｌｉ
ｎｅ（ｔ：１）のスプライン係数と呼ぶ。

【００３１】（２）（数５）、（数６）において、隣接
するスプライン曲線Ｓｐｌｉｎｅ（ｔ，ｉ−１），Ｓｐ
ｌｉｎｅ（ｔ，ｉ＋１）と端点での値が一致する。

【００３２】

【数５】

【００３３】

【数６】

【００３４】（３）（数７）、（数８）において、隣接
するスプライン曲線Ｓｐｌｉｎｅ（ｔ，ｉ−１），Ｓｐ
ｌｉｎｅ（ｔ，ｉ＋１）と端点で一次微分が一致する。

【００３５】

【数７】

【００３６】

【数８】

【００３７】（４）（数９）、（数１０）において、隣
接するスプライン曲線Ｓｐｌｉｎｅ（ｔ，ｉ−１），Ｓ
ｐｌｉｎｅ（ｔ，ｉ＋１）と端点で二次微分が一致す
る。

【００３８】

【数９】

【００３９】

【数１０】

【００４０】図５は本発明の一実施の形態における画像
符号化方式のスプライン曲線のスプライン係数算出のフ
ローチャートであって、離散データＸ（ｉ）から、上述
の４条件を満たすスプライン曲線Ｓｐｌｉｎｅ（ｔ：
１）のスプライン係数ａ０（ｉ），ａ１（ｉ），ａ２
（ｉ），ａ３（ｉ）を求めるアルゴリズムを示してい
る。以下でこれを説明する。（ＳＴＥＰ５−１）離散デ
ータＸ（ｉ）のスプライン補間を施したときの一次微分
係数Ｘ’（ｉ）（０≦ｉ≦ｎ）とし、これを（数１１）
の連立方程式より算出する。

【００４１】

【数１１】

【００４２】（数１１）の行列は定数行列なのであらか
じめ逆行列を求めることにより演算を簡略化できる（Ｓ
ＴＥＰ５−２）。離散データＸ（ｉ）および、（ＳＴＥ
Ｐ５−１）で求められた一次微分係数Ｘ’（ｉ）を以下
の式に代入することによりスプライン曲線Ｓｐｌｉｎｅ
（ｔ：１）のスプライン係数ａ０（ｉ），ａ１（ｉ），
ａ２（ｉ），ａ３（ｉ）を（数１２）で算出する。

【００４３】

【数１２】

【００４４】図３のスプライン補間係数算出部１２にお
いては、現在符号化を行っているフレームの直前のｎフ
レーム分の動きベクトルデータＭＶ（ｉ）＝（ＭＶＸ
（ｉ），ＭＶＹ（ｉ））（１≦ｉ≦ｎ，ｉは現在のフレ
ームのｉフレーム前のデータであることを示す）から、
スプライン補間動きベクトルＳｐｌｉｎｅＭＶ（ｔ：
１）＝（ＳｐｌｉｎｅＭＶＸ（ｔ：１），Ｓｐｌｉｎｅ
ＭＶＹ（ｔ，１）（０≦ｔ≦１，０≦ｉ≦ｎ−１）を算
出している。これは以上で説明したスプライン補間を動
きベクトルの各成分ＭＶＸ（ｉ），ＭＶＹ（ｉ）を離散
データＸ（ｉ）として適用し、各成分毎にスプライン曲
線を算出したものである。このときスプライン補間動き
ベクトルＳｐｌｉｎｅＭＶ（ｔ：１）の各成分Ｓｐｌｉ
ｎｅＭＶＸ（ｔ：１），ＳｐｌｉｎｅＭＶＹ（ｔ：１）
は（数１３）、（数１４）で表される。

【００４５】

【数１３】

【００４６】

【数１４】

【００４７】（数１３）、（数１４）において、ａ０＿
ＭＶＸ（ｉ），ａ１＿ＭＶＸ（ｉ），ａ２＿ＭＶＸ
（ｉ），ａ３＿ＭＶＸ（ｉ）はＳｐｌｉｎｅＭＶＸ
（ｔ：１）のスプライン係数。ａ０＿ＭＶＹ（ｉ），ａ
１＿ＭＶＹ（ｉ），ａ２＿ＭＶＹ（ｉ），ａ３＿ＭＶＹ
（ｉ）はＳｐｌｉｎｅＭＶＹ（ｔ：１）のスプライン係
数である。このときスプライン補間動きベクトルＳｐｌ
ｉｎｅＭＶの全てのスプライン係数（２×４×ｎ個の係
数）の組を一まとめにしてスプライン係数セットＳｐｌ
ｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ（ｋ）と呼ぶ。ｋは現在符
号化を行っているフレームのフレーム番号である。具体
的にスプライン係数セットＳｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿
Ｓｅｔ（ｋ）は（数１５）となる。

【００４８】

【数１５】

【００４９】図３の線形予測部２１について説明する。
現在符号化を行っているフレームのフレーム番号をｋと
する。このブロックでは今回の出現すると予測される動
きベクトルを予測するために、直前ｍフレーム分のスプ
ライン係数セットＳｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ
（１）（ｋ−ｍ＋１≦１≦ｋ−１：１はフレーム番号を
表す）から線型予測を用いて線形予測スプライン係数セ
ットＰｒｅｄ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔを算
出する。算出は各係数単位で行う。どの係数に対しても
同じ処理を行うため一つの係数に着目して説明を行う。

【００５０】フレーム番号１のスプライン補間係数セッ
トＳｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ（１）のスプライ
ン曲線ＭＶＸ（１）におけるスプライン係数の０次の係
数ａ０＿ＭＶＸ（１）をＸ（１）で表し、線形予測スプ
ライン補間係数セットＰｒｅｄ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅ
ｆｆ＿Ｓｅｔにおけるａ０＿ＭＶＸ（１）をＰＸと表
す。これにより問題はＸ（１）（ｋ−ｍ＋１≦１≦ｋ）
からＰＸを線形予測を行うことに書き換えられた。

【００５１】図６は本発明の一実施の形態における画像
符号化方式の線形予測のアルゴリズム図を示している。
（ＳＴＥＰ６−１）で過去個Ｎ個（Ｎ≧ｍ）のサンプル
値よりの相関関係を求める。相関係数ｒ（ｊ）（０≦ｊ
≦Ｎ−１）は（数１６）で求められる。

【００５２】

【数１６】

【００５３】（ＳＴＥＰ６−２）連立方程式は（数１
７）である。

【００５４】

【数１７】

【００５５】（数１７）を解くことにより線形結合係数
を算出する。この連立方程式はトエプリッツ型と呼ばれ
通常の連立方程式より少ない手順で解くことが出来る。

【００５６】図３の１４では、予測ベクトルＰｒｅｄ＿
ＭＶを線型予測スプライン補間係数セットＰｒｅｄ＿Ｓ
ｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔの１番目のスプライン
補間曲線ＰｒｅｄＭＶ（１）にｔ＝１を代入することに
より求められる。具体的には以下の（数１８）で表され
る。

【００５７】

【数１８】

【００５８】ここで算出された予測ベクトルＰｒｅｄＭ
Ｖは図１の動き補償部２で動きベクトル探索を行う時の
初期値として用いる。

【００５９】次に図３のピッチ検出部２２の説明を行
う。ここでは予測された線形予測スプライン補間係数セ
ットと実際に算出されたスプライン補間係数セットの残
差に対してスレッショルドをもうけてピッチを算出す
る。以下で説明を行う。フレーム番号ｋの線形予測スプ
ライン補間係数セットをＰｒｅｄ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏ
ｅｆｆ＿Ｓｅｔ（ｋ）、フレーム番号ｋ＋１で算出され
たのスプライン補間動きベクトル係数セットＳｐｌｉｎ
ｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ（ｋ）とするとき、残差スプラ
イン補間係数セットＲｅｓ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ
＿Ｓｅｔ（ｋ）を対応する成分の差分を取ったものと定
義する、具体的には（数１９）のとおりである。

【００６０】

【数１９】

【００６１】（数１９）のＲｅｓ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏ
ｅｆｆ＿Ｓｅｔ（ｋ）に対して、Ｓｕｍ＿Ｓｑｕａｒｅ
＿Ｃｏｅｆｆ（ｋ）を成分の自乗の和を取ったものとし
て定義する。具体的には（数２０）のとおりである。

【００６２】

【数２０】

【００６３】（数２０）の値が大きいということは線形
予測によっては予測不能な外力が働いているといること
を示している。これに対ししきい値Ｔｈｒ＿Ｐｕｌｓｅ
を設け、これより大きな場合にパルスが生じたと判定す
る。直前にパルスが生じた時点からのフレーム数をピッ
チと定義しｐｉｔｃｈ（ｋ）でその値を示す。

【００６４】図７は本発明の一実施の形態における画像
符号化方式のピッチパルスの値の説明図である。図７に
おいて２７は上記定義したｐｉｔｃｈ（ｋ）であり、２
８は（数２０）のＳｕｍ＿Ｓｑｕａｒｅ＿Ｃｏｅｆｆ
（ｋ）を表す。

【００６５】過去ｍ個分の線形予測残差スプライン係数
Ｒｅｓ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ（ｋ
（ｊ））とピッチｐｉｔｃｈ（ｋ（ｊ））（０≦ｊ≦ｍ
−１，ｋ（ｊ）はｊ個前のパルスが生じたときのフレー
ム番号）に対して、再び線形予測を施し、予測出現フレ
ーム番号Ｐｒｅｄ＿ｋを算出し、その後Ｐｒｅｄ＿ｋフ
レーム目の線形予測線形予測残差スプライン係数を求め
る。これをＰｒｅｄ＿Ｒｅｓ＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆ
ｆ＿Ｓｅｔ（Ｐｒｅｄ＿ｋ）で表す。Ｐｒｅｄ＿Ｒｅｓ
＿Ｓｐｌｉｎｅ＿Ｃｏｅｆｆ＿Ｓｅｔ（Ｐｒｅｄ＿ｋ）
により表されるスプライン曲線をＰｒｅｄ＿Ｒｅｓ＿Ｓ
ｐｌｉｎｅ＿ＭＶ（ｔ：１）（０≦ｔ≦１，０≦ｉ≦ｎ
−１）と表す。

【００６６】フレーム番号がＰｒｅｄ＿ｋフレームのと
きの予測ベクトルは通常の予測ベクトルにこの予測算差
ベクトルを加えて、（数２１）で表される。

【００６７】

【数２１】

【００６８】図３の関連性判定部２４は、位置（ｘ，
ｙ）にある、（数２２）で表されるマクロブロックの直
前のｍ個のパルスデータと周囲の３つのマクロブロック
におけるパルスのデータＰｕｌｓｅ（ｘ−１，ｙ−１：
ｍ），Ｐｕｌｓｅ（ｘ，ｙ−１：ｍ）Ｐｕｌｓｅ（ｘ−
１，ｙ：ｍ）との関連性を判定する部分である。

【００６９】図８は本発明の一実施の形態における画像
符号化方式の周辺予測に使用する周辺のブロックの説明
図である。図８において、×印は予測に用いる上記周囲
の３つのマクロブロックを表す。

【００７０】関連性の判定は（数２３）に定義する相関
Ｒｅｌ＿Ｂｌｏｃｋ（ｘ，ｙ）の値がＴｈｒ＿Ｒｅｌを
超えているかいないかで判定する。

【００７１】

【数２２】

【００７２】

【数２３】

【００７３】関連が判定された場合は、予測ベクトルを
以下の方法で算出する。まず、過去ｍ個の動きベクトル
と周辺の３つのマクロブロックの過去ｍ個の動きベクト
ルから線形予測係数｛β（ｘ−１，ｙ−１），β（ｘ，
ｙ−１），β（ｘ−１，ｙ）｝を求める。その後、周辺
３つのマクロブロックにおける動きベクトルＭＶ（ｘ−
１，ｙ−１），ＭＶ（ｘ，ｙ−１），ＭＶ（ｘ−１，
ｙ）を用いて、予測ベクトルＰｒｅｄＭＶ（Ｘ，Ｙ）
を、ＰｒｅｄＭＶ（Ｘ，Ｙ）＝β（Ｘ−１，Ｙ−１）Ｍ
Ｖ（Ｘ−１，Ｙ−１）＋β（ｘ，ｙ−１）ＭＶ（Ｘ，Ｙ
−１）＋β（ｘ−１，ｙ）ＭＶ（Ｘ，Ｙ−１）により算
出する。この予測された動きベクトルから動きベクトル
探索を行う。この操作は実際に求まった動きベクトルと
の残差Ｒｅｓ＿ＭＶ（Ｘ，Ｙ）のノルムがしきい値Ｔｈ
ｒ＿Ｒｅｓ＿ＭＶより大きくなるまで続けられる。

【００７４】

【発明の効果】本発明によれば、動きベクトルの出現す
る位置を予測して検出することにより、動きベクトルの
検出時間を大巾に短縮することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
のブロック図

【図２】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
の動きベクトル予測部のブロック図

【図３】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
のスプライン補間係数算出部から予測選択部までのブロ
ック図

【図４】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
のスプライン補間の概念図

【図５】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
のスプライン曲線のスプライン係数算出のフローチャー
ト

【図６】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
の線型予測のアルゴリズム図

【図７】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
のピッチパルスの値の説明図

【図８】本発明の一実施の形態における画像符号化方式
の周辺予測に使用する周辺のブロックの説明図

【図９】従来の動画像圧縮符号化方式のブロック図

【図１０】従来の動画像圧縮符号化方式における動き補
償の概念図

【図１１】従来の動画像圧縮符号化方式におけるＤＣＴ
の概念図

【図１２】従来の動画像圧縮符号化方式における画像量
子化の概念図

【符号の説明】 １ 画像データ ２ 動き補償部 ３ 差分部 ４ ＤＣＴ部 ５ 量子化部 ６ 可変長符号化部 ７ 逆量子化部 ８ ＩＤＣＴ部 ９ 和分部 １２ スプライン補間係数算出部 １４ 線形予測部 １５ ピッチ予測部 １６ 周辺予測部 １７ 予測選択部 １８ 予測ベクトル（１） １９ 予測ベクトル（２）

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】動画像圧縮符号化方式において動き補償を
   するにあたり、検出される動きベクトルの位置を、事前
   にスプライン補間を用いた線形予測と動きのピッチ予測
   と周辺の動きベクトルからの予測に基づいて予測し、予
   測した位置から動きベクトル探索を始めることを特徴と
   する画像符号化方式。
2. 【請求項２】動画像圧縮符号化方式において動き補償を
   するにあたり、検出される動きベクトルの位置を、事前
   に動きのピッチ予測と周辺の動きベクトルからの予測に
   基づいて予測し、予測した位置から動きベクトル探索を
   始めることを特徴とする画像符号化方式。
3. 【請求項３】動画像圧縮符号化方式において動き補償を
   するにあたり、検出される動きベクトルの位置を、事前
   に線形予測のみからの予測に基づいて予測することを特
   徴とする画像符号化方式。