JPH104556A - 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 検出動きベクトルと真の動きとのずれを低減
し、雑音による動きベクトルのずれを軽減する動きベク
トル検出装置を提供する。 【解決手段】 動きベクトル検出装置１０は、予測誤差
を基準とするベクトルの評価値を算出する評価演算器Ａ
１０４と、予め推測される予測ベクトルと現在評価中の
ベクトルとのずれ（距離）を基にした重み付け係数を発
生する評価演算器Ｂ１０５と、評価演算器Ａ１０４，Ｂ
１０５の出力を乗算する乗算器１０６と、乗算器１０６
の出力の最小値を検出する最小値検出器１０７と、最小
値が検出されたときのベクトルを保持するレジスタ１０
８とを備える。予測誤差を基準とするベクトルの評価値
に対し、予め推測される予測ベクトルと現在評価中のベ
クトルとのずれ（距離）を元にした重み付け係数で重み
付けを行い、重み付け結果が最小となるベクトルを動き
ベクトルとする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、動画像圧縮におけ
る動き補償のベクトルを検出する動きベクトル検出装置
及び動きベクトル検出方法に係り、特に、フレーム間予
測における動き補償のための画像の動きベクル検出装置
及び動きベクトル検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像圧縮の国際標準としてＪＰＥＧ（Jo
int Photograghic Expert Group）やＭＰＥＧ（Moving
Picture Expert Group）がある。

【０００３】ＭＰＥＧは、ＭＰＥＧI，ＭＰＥＧII，Ｍ
ＰＥＧIVの３レベルの規格案が検討されている。ＭＰＥ
ＧIでは、１．５Ｍｂｐｓの通信回線で伝送できる動画
像圧縮を目的としており、おもにテレビ電話やテレビ会
議などで使用することが考えられている。ＭＰＥＧIで
は、現行のＮＴＳＣ方式のビデオ画像を３２０×２４０
ピクセルの解像度として扱い、１フレームを構成する２
フィールドのうち１フィールドのみのデータを用いる。
ＭＰＥＧIIでは、１０Ｍｂｐｓを超える通信回線で伝送
できる圧縮が目標で、ＩＳＤＮなどによる動画像伝送や
ディジタル・ビデオがターゲットとされている。そし
て、ＭＰＥＧIVは、低ビットレートを対象としている。

【０００４】ＭＰＥＧの特徴は、ＤＣＴ（Discrete Cos
ine Transform：離散コサイン変換）による静止画像圧
縮に加えて、時間軸方向の圧縮のためのフレーム間予測
処理を行なうことであるが、動画像圧縮の前提条件とし
てフレームのランダム・アクセスができること、早送り
による再生や巻戻し再生（逆方向）ができることがあげ
られている。したがって、ＭＰＥＧにおけるフレーム間
予測は、前向きと後向きの両方向を採用している。ＭＰ
ＥＧにあっても、基本的にはＭＣ（動き補償）＋ＤＣＴ
を用いる。動き補償を行なうブロックサイズは１６×１
６（但し８×８のモードもある）、ＤＣＴは８×８ブロ
ックに対して行なう。また、この動き補償は１／２画素
精度で行なう。１／２画素精度の動き補償は、予測に用
いる参照フレーム上において画素単位でずらした位置を
調べるのみならず、画素と画素の間の位置を補間によっ
て生成し、マッチングをとることによって行なう。

【０００５】時間方向の予測を伴う動画像圧縮装置で
は、カメラのＰＡＮや被写体の移動による予測効率の低
下を軽減させるために、動き補償による予測を行なって
いる。この動き補償は、着目フレーム（符号化対象フレ
ーム）と参照フレーム（例えば、前フレーム）間で対象
領域の動きベクトルを検出し、参照フレームにおいて動
きベクトル分だけずらした位置を参照画素とし、これを
予測値として着目画素との差分（予測誤差）を伝送する
方法である。例えば、動き補償予測は予測元画像の動き
ベクトルを基に移動体の動きを予測し、原画像において
その動きを補償している。動き補償は１６×１６画素の
ブロック単位で前画像のそのブロックの位置の近傍で一
番差分が少ないところを探索し、それとの差分をとるこ
とによりさらに送らなければならないデータを削減する
という手法であり、動きベクトルを検出する手段として
一般に動き補償の対象となる部分画像の元の場所から一
定の範囲内をサーチし、最も誤差の少ない（すなわち、
最も近似度が高い）場所を検出し、これを予測信号とし
て用いるものである。

【０００６】また、時間方向の予測を伴う通常の動画像
圧縮装置（ＣＣＩＴＴ Ｈ．２６１やＭＰＥＧ．Ｖｉｄ
ｅｏ等）では、生成された動きベクトルを符号化する場
合、その付近の部分画像（通常は、１つ前に処理された
部分画像）の持つ動きベクトルとの差分をとり、その差
分のみを符号化している。

【０００７】従来のこの種の動画像圧縮装置におけるＭ
Ｃ（動き補償）検出方法としては、例えば特開昭５８−
１０７７８５号公報に開示されたものがある。

【０００８】動画像の高能率符号化技術の一つに、上述
したフレーム間予測がある。フレーム間予測は、時間的
に接近した画像間には高い相関があるという性質を利用
した圧縮方法で、前画像と現画像の差分を伝送する方法
である。静止している画像の場合、前画像と現画像の差
分はほとんどないため符号化効率は非常に高くなるが、
動きのある画像では相関が少なくなり符号化効率は低下
する。このため、動き量及び方向（動きベクトル）を検
出し、これを用いて画像の一部または全部を動かすこと
で、２枚の画像間の相関を高くする方法が用いられてい
る。

【０００９】動きベクトルの検出は、ブロックマッチン
グで行う方法が一般的である。ブロックマッチング方法
とは、現画像１フレームを複数のブロックに分割し、各
ブロックと前画像の同じ大きさのブロックとの類似性を
調べ、最も類似性の高いブロックとの位置関係を動きベ
クトルとして出力する方法である。ある１つの位置関係
に対する評価演算は、２つのブロック間で同じ位置にあ
る画素同士の差分の絶対値または自乗値をブロック内の
全ての画素に対し求め、これを累計することで行う。ブ
ロックサイズがΜライン×Ｎ画素の時、１本の試行ベク
トル（ｉ，ｊ）の演算は数１で示される。

【００１０】

【数１】

【００１１】この評価を、探索範囲内に存在する評価を
行うべき全てのベクトル（以下、試行ベクトルという）
について行い、最終的に数１に示す式のＤi,jを最も小
さくする（ｉ，ｊ）を動きベクトルにしている。

【００１２】すなわち、ここで求まる動きベクトルは、
現実に画像内に存在する動きを表すのではなく、フレー
ム間予測誤差を最も小さくするベクトルになる。このた
め、画像によっては雑音などの影響で、検出動きベクト
ルと実際の動きにずれが発生する。

【００１３】このようなずれを、上記文献ではゼロベク
トル（０，０）に対する評価値を補正することで抑える
ようにしている。動画像中には背景など動きの発生しな
いブロックが存在する。静止しているはずの背景など
が、動き補償によって動くと視覚上大きな劣化になる。
このため、数１に示す式による評価値の最小値とゼロベ
クトルの評価値とを比較し、一定以上の差が現われない
ときにはゼロベクトルを動きベクトルとして出力するよ
うにしている。このようにすることで、ゼロベクトルを
選択する確率が高くなり、実際に動きがゼロのブロック
については、ずれを抑えることができる。

【００１４】上記文献の方法において、ある値を持った
ベクトルの評価値を補正すると、動きがゼロでないブロ
ックについても適応できる。近傍に位置するブロック同
士は動きが類似する場合が多いため、あるブロックの動
きベクトルは隣接するブロックの動きベクトルと一致す
る可能性が高い。したがって、既に求まっている隣接ブ
ロックの動きベクトルを予測ベクトルとし、上記文献中
のゼロベクトルの代わりにすることで、動きのあるブロ
ックでも検出動きベクトルと実際の動きとのずれを抑え
ることが可能になる。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の動きベクトル検出装置にあっては、以下に述
べるような問題点があった。

【００１６】上述したように従来例では、あるブロック
での評価最小値と予測ベクトル（ゼロベクトル）の評価
値だけを比較することで、最終的な動きベクトルを決定
していた。このため、予測ベクトルと真の動きを表現す
るベクトルが一致する場合にのみ有効であり、真の動き
が予測ベクトルから少しずれたベクトルで表されるよう
な場合には最終的な比較対象に真の動きベクトルは含ま
れなくなる。すなわち、動画像において近傍に位置する
ブロックは動きが類似することが多いという特性の中
で、動きが一致する場合のみを対象としていた。以下、
具体的に説明する。

【００１７】図５は物体の拡大が含まれる場合の隣接す
るブロックの動きを示す図である。この図５の物体の拡
大を含む動画像に示すように、動画像中の物体の動きに
拡大・回転が存在する場合、近傍ブロック同士の動きは
類似はするが一致はしない。予測ベクトルとして直前
（左に位置する）ブロックの動きベクトルを用いると、
実際の動きと予測ベクトルは一致しないため予測ベクト
ルの評価値は大きな値になってしまい、評価最小値をと
るベクトルを動きベクトルとして選択することになる。
このため、上記文献で述べられていた、雑音などの影響
で発生する検出動きベクトルと実際の動きのずれを補正
することができなくなり、画質劣化の低減ができなくな
るという問題点があった。

【００１８】本発明は、検出動きベクトルと真の動きと
のずれを低減することができ、予測ベクトルが真の動き
と類似していれば、雑音による動きベクトルのずれを軽
減することができる動きベクトル検出装置及び動きベク
トル検出方法を提供することを目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】本発明に係る動きベクト
ル検出方法は、符号化対象フレームを所定のブロックに
分割し、各ブロックに対して前フレームの中から最も差
分が小さくなる位置を検出する動きベクトル検出方法に
おいて、予測誤差を基準とするベクトルの評価値に対
し、予め推測される予測ベクトルと現在評価中のベクト
ルとのずれ（距離）を元にした重み付け係数で、重み付
けを行い、重み付け結果が最小となるベクトルを動きベ
クトルとする。

【００２０】また、予測ベクトルを複数にするようにし
た動きベクトル検出方法であってもよい。

【００２１】また、動きベクトル検出装置は、符号化対
象フレームを所定のブロックに分割し、各ブロックに対
して前フレームの中から最も差分が小さくなる位置を検
出する動きベクトル検出装置において、予測誤差を基準
とするベクトルの評価値を算出する第１の評価演算手段
と、予め推測される予測ベクトルと現在評価中のベクト
ルとのずれ（距離）を基にした重み付け係数を発生する
第２の評価演算手段と、第１の評価演算手段の出力及び
第２の評価演算手段の出力を乗算する乗算手段と、乗算
手段の出力の最小値を検出する最小値検出手段と、最小
値が検出されたときのベクトルを保持するベクトル保持
手段とを備えて構成する。

【００２２】また、第１の評価演算手段は、現画像デー
タ及び前画像データを基に、各ブロック間で同じ位置に
ある画素同士の差分の絶対値または自乗値をブロック内
の全ての画素に対し求めて累計することにより評価値を
算出するように構成してもよく、第２の評価演算手段
は、予測ベクトル及び試行ベクトルを基に、所定の演算
により重み付け係数を算出するように構成してもよい。

【００２３】また、第２の評価演算手段は、予測ベクト
ルと試行ベクトルの水平成分同士の差分を求める第１の
加算器と、予測ベクトルと試行ベクトルの垂直成分同士
の差分を求める第２の加算器と、第１の加算器の出力の
自乗値を算出する第１の自乗回路と、第２の加算器の出
力の自乗値を算出する第２の自乗回路と、第１の自乗回
路の出力と第２の自乗回路の出力を加算する第３の加算
器と、第３の加算器出力に対応した評価値を出力するテ
ーブルとを備えたものであってもよい。

【００２４】また、予測ベクトルは複数であり、複数の
予測ベクトルに対し演算処理を行い得るように構成して
もよい。

【００２５】

【発明の実施の形態】本発明に係る動きベクトル検出装
置及び動きベクトル検出方法は、動画像の動き検出予測
信号を用いる動画像蓄積装置等の動きベクトル検出装置
に適用することができる。

【００２６】図１は本発明の第１の実施形態に係る動き
ベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。図１
に示す動きベクトル検出装置は、１フレーム内を複数個
の矩形ブロックに分割し、各ブロックに対して他のフレ
ームとの比較によって画素データの動きを検出する動き
ベクトル検出装置に適用した例である。

【００２７】図１において、動きベクトル検出装置１０
は、現画像データ入力端子１００、前画像データ入力端
子１０１、予測ベクトル入力端子１０２、試行ベクトル
入力端子１０３、評価演算器Ａ１０４（第１の評価演算
手段）、評価演算器Ｂ１０５（第２の評価演算手段）、
乗算器１０６（乗算手段）、最小値検出器１０７（最小
値検出手段）、レジスタ１０８（ベクトル保持手段）及
び動きベクトル出力端子１０９から構成される。

【００２８】上記現画像データ入力端子１００は、現画
像データが入力される入力端子である。

【００２９】上記前画像データ入力端子１０１は、前画
像データが入力される入力端子である。

【００３０】上記予測ベクトル入力端子１０２は、予測
ベクトルの入力端子である。

【００３１】上記試行ベクトル入力端子１０３は、入力
端子１００，１０１の画像データの位置関係を示す試行
ベクトルの入力端子である。

【００３２】上記評価演算器Ａ１０４は、加算器及び絶
対値演算器から構成され、現画像データ入力端子１００
及び前画像データ入力端子１０１に入力された画像デー
タに対して数１に示す式の演算を行い評価値を算出す
る。

【００３３】上記評価演算器Ｂ１０５は、予測ベクトル
入力端子１０２及び試行ベクトル入力端子１０３に接続
され、入力されたベクトルデータを基に後述する数３に
示す式に従って重み付けパラメータの算出を行う演算器
である（図２参照）。

【００３４】上記乗算器１０６は、評価演算器Ａ１０４
の出力と評価演算器Ｂ１０５の出力を後述する数２に示
す式に従って演算する。

【００３５】上記最小値検出器１０７は、内部に比較器
と仮最小値を記憶するレジスタを備え、乗算器１０６出
力の評価値を比較し、最小の値をとるときにホールドパ
ルスを出力する最小値検出器である。

【００３６】上記レジスタ１０８は、Ｄ−フリップフロ
ップ（ＦＦ）から構成され、最小値検出器１０７出力の
パルスを用いて、試行ベクトル入力端子１０３からの試
行ベクトルを保持する。

【００３７】上記動きベクトル出力端子１０９は、レジ
スタ１０８に蓄えられている試行ベクトルを動きベクト
ルとして出力する出力端子である。

【００３８】図２は上記評価演算器Ｂ１０５の構成を示
すブロック図である。

【００３９】図２において、評価演算器Ｂ１０５は、加
算器３００，３０１（第１の加算器，第２の加算器）、
自乗回路３０２，３０３（第１の自乗回路，第２の自乗
回路）、加算器３０４（第３の加算器）、テーブル３０
５及び評価値Ｂ出力端子３０６から構成される。

【００４０】上記加算器３００は、予測ベクトル入力端
子１０２及び試行ベクトル入力端子１０３に接続され、
予測ベクトルと試行ベクトルの水平成分同士の差分を求
める加算器である。

【００４１】上記加算器３０１は、予測ベクトル入力端
子１０２及び試行ベクトル入力端子１０３に接続され、
予測ベクトルと試行ベクトルの垂直成分同士の差分を求
める加算器である。

【００４２】上記自乗回路３０２は、加算器３００の出
力の自乗値を求める自乗回路である。

【００４３】上記自乗回路３０３は、加算器３０１の出
力の自乗値を求める自乗回路である。

【００４４】上記加算器３０４は、自乗回路３０２の出
力と自乗回路３０３の出力を加算する加算器である。

【００４５】上記テーブル３０５は、ＲＯΜで構成さ
れ、加算器３０４出力に対応した評価値Ｂを出力するテ
ーブルである。テーブル３０５の出力は評価値Ｂ出力端
子３０から出力される。

【００４６】ここで、上記自乗回路３０２，３０３及び
加算器３０４の機能は、テーブル３０５の中に含めるこ
とも可能であるが、テーブル３０５への入力ビット数が
多くなるため、本実施形態では分けている。

【００４７】このように、本実施形態に係る動きベクト
ル検出装置１０は、予測誤差を基準とするベクトルの評
価値を算出する評価演算器Ａ１０４と、予め推測される
予測ベクトルと現在評価中のベクトルとのずれ（距離）
を基にした重み付け係数を発生する評価演算器Ｂ１０５
と、評価演算器Ａ１０４，Ｂ１０５の出力を乗算する乗
算器１０６と、乗算器１０６の出力の最小値を検出する
最小値検出器１０７と、最小値が検出されたときのベク
トルを保持するレジスタ１０８とを備え、さらに、評価
演算器Ｂ１０５は、予測ベクトルと試行ベクトルの水平
成分同士の差分を求める加算器３００と、予測ベクトル
と試行ベクトルの垂直成分同士の差分を求める加算器３
０１と、加算器３００の出力の自乗値を算出する自乗回
路３０２と、加算器３０１の出力の自乗値を算出する自
乗回路３０３と、自乗回路３０２の出力と自乗回路３０
３の出力を加算する加算器３０４と、加算器３０４出力
に対応した評価値を出力するテーブル３０５とを備えた
構成となっている。

【００４８】特に、従来例の構成に比べると、評価演算
器Ｂ１０５，乗算器１０６が追加された点が大きな違い
となっている。なお、従来例では最小値検出器におい
て、予測ベクトルの評価値と求められた評価最小値とを
比較することになっていた。

【００４９】次に、上述のように構成された動きベクト
ル検出装置１０の動作を説明する。

【００５０】本実施形態に係る動きベクトル検出装置
は、ベクトルの評価の際に予測ベクトルとの距離を重み
付けパラメータとして用いることを特徴とするものであ
る。

【００５１】予測ベクトルについては前記数１に示す式
の計算結果をそのまま評価値とし、予測ベクトルから離
れるに従い計算結果が大きくなるような重み付けを行
う。

【００５２】数２及び数３にその一例を示す。

【００５３】

【数２】

【００５４】

【数３】

【００５５】ここで、αは重み付けパラメータ、ＳＶ
ｘ，ＳＶｙはそれぞれ予測ベクトルの水平，垂直成分の
値、Ｖｘ，Ｖｙ，は試行ベクトルの水平，垂直成分の値
である。また、ａは距離の大きさに対するαの大きさ
（強さ）を決めるパラメータ（定数）である。本実施形
態では、Ｄｓを最小とするベクトルを動きベクトルにす
る。

【００５６】数３に示す式では、評価すべきベクトルと
予測ベクトルの距離を元にした重み付けパラメータαの
算出を行い、数２に示す式では、αと評価値Ｄの乗算を
行う。予測ベクトルと評価中のベクトル（試行ベクト
ル）が一致すると、αは「１」になり、評価値ＤｓはＤ
と同じ値になる。予測ベクトルと試行ベクトルの距離が
離れるに従い、αの値は大きくなり評価結果も数１に示
す式の評価値より大きくなっていく。ここで、αの値に
はある程度の制限を設け、一定距離以上離れた場合に
は、それ以上αの値を増加させないようにする。

【００５７】以下、動きベクトル検出装置１０の動作に
ついて図１及び図２を参照して詳細に説明する。

【００５８】現画像データ入力端子１００からは現フレ
ーム画像データ、前画像データ入力端子１０１からは現
フレーム画像データより時間的に１フレーム前のデー
タ、すなわち前フレーム画像データが、ベクトル検出を
行うブロック単位に入力される。

【００５９】また、前フレームデータは試行ベクトルを
用いて動き補償されたものが入力される。これらのデー
タはそのまま評価演算器Α１０４に入力され、ここで前
記数１に示す式の評価演算を行う。

【００６０】すなわち、評価演算器Ａ１０４では、２種
類の画像データの差分絶対値または差分自乗値を求め、
これをブロック内の全ての画素について累計する。

【００６１】一方、予測ベクトル入力端子１０２から
は、隣接ブロックにおける動きベクトルなどから推測さ
れる予測ベクトルが入力される。また同時に、現在入力
されている画像データ入力端子１００，１０１の２種類
の画像データの位置関係を示す試行ベクトルが試行ベク
トル入力端子１０３から入力される。これらのベクトル
データは評価演算器Ｂ１０５に入力され、ここで前記数
３に示す式の演算を行う。

【００６２】以下、図２に示す評価演算器Ｂ１０５の動
作を説明する。

【００６３】評価演算器Ｂ１０５では、最初に予測ベク
トルと試行ベクトル間の距離を求める。

【００６４】まず、入力された２種類のベクトルを水平
・垂直成分に分け、それぞれの成分について予測ベクト
ルと試行ベクトルの差を加算器３００，３０１で求め
る。次いで、それぞれの差分結果を自乗回路３０２，３
０３にて自乗値にする。加算器３０４で２系統の自乗値
出力を加算することで、両ベクトルの距離が得られる。

【００６５】この距離情報を元に、テーブル３０５で重
み付けパラメータαを算出する。テーブル３０５では、
前記数３に示す式における「平方根の計算」，「１の加
算」と「ａによる除算」、及び「αの最大値の制限」を
行い、最終的なαを評価値Ｂ出力端子３０６より出力す
る。

【００６６】これらの演算はロジック回路でも実現でき
るが、入力距離情報の種類が少ないため本実施形態では
テーブル（ＲＯΜ）で実現している。

【００６７】図１に戻って、乗算器１０６では、以上の
ようにして得られた距離情報を元にしたパラメータαと
評価演算器Ａ１０４出力の数１に示す式の演算による評
価値を乗算する。すなわち、数２に示す式の演算を行
う。

【００６８】ここで、距離による重み付けがなされた評
価値は、最小値検出器１０７に入力される。最小値検出
器１０７では、乗算器１０６出力の新たな評価値と、最
小検出器１０７内にある評価値保持のためのレジスタの
内容（過去に調べた試行ベクトル中の評価最小値）とを
比較する。新たな評価値の方がより小さいと判断する
と、内部レジスタの値を新たな評価値に更新し、レジス
タ１０８に最小値検出パルスを送出する。逆に、内部レ
ジスタの値の方が小さいと判定すると、内部レジスタの
更新等は行わない。レジスタ１０８では、最小値検出パ
ルスが入力された時の試行ベクトルを、仮の動きベクト
ルとして保持する。

【００６９】以上の動作がある１個の試行ベクトルに対
する評価演算になる。同様に、次の試行ベクトルの評価
値が乗算器１０６より出力されると、再び内部レジスタ
の値との比較を行い、その結果に応じて内部レジスタ及
びレジスタ１０８の記憶内容を更新していく。

【００７０】このような動作を、動きベクトル探索範囲
内に存在する全ての試行ベクトルに対して繰り返し行う
ことで、評価終了時にはレジスタ１０８に最も小さな評
価値をとる試行ベクトルが保持されていることになる。
この値が動きベクトル出力端子１０９から動きベクトル
として出力される。

【００７１】以上説明したように、第１の実施形態に係
る動きベクトル検出装置１０は、予測誤差を基準とする
ベクトルの評価値を算出する評価演算器Ａ１０４と、予
め推測される予測ベクトルと現在評価中のベクトルとの
ずれ（距離）を基にした重み付け係数を発生する評価演
算器Ｂ１０５と、評価演算器Ａ１０４，Ｂ１０５の出力
を乗算する乗算器１０６と、乗算器１０６の出力の最小
値を検出する最小値検出器１０７と、最小値が検出され
たときのベクトルを保持するレジスタ１０８とを備え、
符号化対象フレームを所定のブロックに分割し、各ブロ
ックに対して前フレームの中から最も差分が小さくなる
位置を検出する動きベクトル検出方法において、予測誤
差を基準とするベクトルの評価値に対し、予め推測され
る予測ベクトルと現在評価中のベクトルとのずれ（距
離）を元にした重み付け係数で、重み付けを行い、重み
付け結果が最小となるベクトルを動きベクトルとするよ
うにしているので、検出動きベクトルと真の動きとのず
れを低減することができ、予測ベクトルが真の動きと類
似している場合には、雑音による動きベクトルのずれを
軽減することができる。

【００７２】すなわち、第１の実施形態に係る動きベク
トル検出装置では、動き補償フレーム間予測における動
きベクトルの検出において、一般に行なわれている絶対
誤差の累計による試行ベクトルの評価に加えて、予め予
想される予測ベクトルと試行ベクトルとの距離を元にし
た重み付けパラメータを用いている。従来方法では予測
ベクトルと真の動きが一致しない場合は、検出動きベク
トルと真の動きとのずれを低減することができなかっ
た。これに対して、本方法では、予測ベクトルの近くの
ベクトルは重み付けパラメータにより動きベクトルとし
て選択され易くなるために、予測ベクトルが真の動きと
類似していれば、雑音による動きベクトルのずれを軽減
することが可能になる。

【００７３】

【表１】

【００７４】表１は、本実施形態と前記特開昭５８−１
０７７８５号公報に記載されている方法（従来方法１）
と予測ベクトルを用いない方法（従来方法２）のシミュ
レーション結果を示したものである。

【００７５】シミュレーションは、標準画像であるMiss
America（０〜９９frame）を使用し、動画像の符号化
アリゴリズムとしてはＨ．２６１に準拠を使用してい
る。この中で動きベクトル検出アルゴリズムを上記方法
に対応したものに変更している。

【００７６】符号化のフレームレートは１０Ｈｚ、ビッ
トレートは６４ｋｂｐｓである。１フレームの画像に与
えられる符号量が平均で６．４ｋｂｉｔになるように量
子化制御を行なっているため、評価は量子化ステップサ
イズ（１フレームの平均）の大きさで行なっている。量
子化ステップサイズＱの値が小さくなるほど、視覚的な
劣化が少ないといえる。

【００７７】本実施形態の方法では、数３に示す式のパ
ラメータαを１１２とし、重み付けパラメータαは１．
１以下になるように制限している。従来方法１では、予
測ベクトルの評価値と評価最小値との差が５％以下な
ら、予測ベクトルを動きベクトルとして出力するように
制御している。また両方法共、直前のブロックの動きベ
クトルを予測ベクトルとしている。

【００７８】表１に示すように、本実施形態の方法では
従来方法に比べ、より小さい量子化ステップサイズが得
られる。１００フレームの平均では、本方法が「１７．
６６」、従来方法１が「１７．７２」、従来方法２が
「１７．８３」となり、本方法が最も小さな量子化ステ
ップサイズを得ている。

【００７９】以上のように、本方法を動画像符号化にお
ける動きベクトル検出に使用することで画質劣化の改善
が可能である。

【００８０】また、本方法は、従来の動きベクトル検出
回路に、前記評価演算器Ｂ１０５及び乗算器１０６を追
加するだけで実現することができ、ハードウェア上の負
担増加が少ない構成となっている。

【００８１】上述した第１の実施形態では、予測ベクト
ルが１個の場合について説明しているが、予測ベクトル
が複数あってもよく予測ベクトルを複数（２個）にした
場合について第２の実施形態で述べる。

【００８２】図３は本発明の第２の実施形態に係る動き
ベクトル検出装置の評価演算器の構成を示すブロック図
である。なお、本実施形態に係る動きベクトル検出装置
の説明にあたり図１に示す動きベクトル検出装置と同一
構成部分には同一符号を付して重複部分の説明を省略す
る。

【００８３】第２の実施形態の全体構成は基本的に図１
と同じであるが、図３に示される評価演算器Ｂ１０５内
で複数の距離情報を扱っている点が異なる。また、動画
像中には背景など静止部分が多く含まれるため、この例
では、ゼロベクトル（０，０）を２個目の予測ベクトル
としている。したがって、試行ベクトルと２番目の予測
ベクトルとの差分は計算する必要がなく、そのための回
路が含まれていない。

【００８４】図３において、評価演算器Ｂ１０５は、複
数の予測ベクトルに対応した評価演算器であり、加算器
４００，４０１、自乗回路４０２，４０３、加算器４０
４、自乗回路４０５，４０６、加算器４０７、テーブル
４０８及び評価値Ｂ出力端子４０９から構成される。ま
た、１０２，１０３はそれぞれ予測ベクトルと試行ベク
トルの入力端子である。

【００８５】上記加算器４００，４０１は、前記加算器
３００，３０１と同様に予測ベクトルと試行ベクトルの
水平または垂直成分同士の差分を求める加算器である。
この例では、２番目の予測ベクトルをゼロベクトル固定
としているが、２番目の予測ベクトルを１番目の予測ベ
クトルと同様に外部から入力する場合は、予測ベクトル
入力端子のビット幅を増やし、ここから入力される２番
目の予測ベクトルと試行ベクトルの差分を計算する加算
器を水平・垂直成分に対し各１個（計２個）追加すれば
よい。

【００８６】上記自乗回路４０２，４０３は、加算器４
００，４０１の出力の自乗値を求める自乗回路である。

【００８７】上記加算器４０４は、自乗回路４０２の出
力と自乗回路４０３の出力を加算する。

【００８８】上記自乗回路４０５，４０６は、試行ベク
トル入力端子に入力される試行ベクトル出力の自乗値を
求める自乗回路である。

【００８９】上記加算器４０７は、自乗回路４０５の出
力と自乗回路４０６の出力を加算する。

【００９０】上記テーブル４０８は、２個の加算器４０
４，４０７の出力に対応した重み付けパラメータを出力
するテーブルである。テーブル４０８は、前記図２のテ
ーブル３０５と同様にＲＯΜで構成され、その出力は評
価値Ｂ出力端子４０９に出力される。

【００９１】次に、上述のように構成された動きベクト
ル検出装置の動作を説明する。

【００９２】第２の実施形態にあっても第１の実施形態
と同様に、現画像データ入力端子１００からは現フレー
ム画像データ、前画像データ入力端子１０１からは試行
ベクトルを用いて動き補償した前フレーム画像データが
入力される。

【００９３】評価演算部Ａ１０４では、これらのデータ
を用いて前記数１に示す式の評価演算を行い、評価結果
つまり２種類の画像データの絶対誤差の累計値を出力す
る。

【００９４】予測ベクトル入力端子１０２からは予測ベ
クトルが、試行ベクトル入力端子１０３からは試行ベク
トルが入力される。これらのベクトルデータは図３の評
価演算器Ｂ１０５に入力され、ここで前記数３に示す式
に従った演算を行う。

【００９５】以下、図３に示す評価演算器Ｂ１０５の動
作を説明する。

【００９６】第２の実施形態における評価演算器Ｂ１０
５でも、最初に予測ベクトルと試行ベクトル間の距離を
求める。

【００９７】まず、両ベクトルの水平・自直成分それぞ
れについての差分を加算器４００，４０１で求める。次
いで、その差分結果を自乗回路４０２，４０３により自
乗値にする。同時に、試行ベクトルとゼロベクトル（２
番目の予測ベクトル）との差分、すなわち試行ベクトル
の水平・垂直成分を自乗回路４０５，４０６で自乗す
る。

【００９８】加算器４０４では、自乗回路４０２，４０
３出力を、加算器４０７では自乗回路４０５，４０６の
出力を加算することで、１番目の予測べクトル及び２番
目の予測ベクトルと試行ベクトルとの距離情報を得る。

【００９９】これを元に、テーブル４０８で前記数３に
示す式の「平方根の計算」，「１の加算」と「ａによる
除算」、及び「αの最大値の制限」を行い、最終的なα
を評価値Ｂ出力端子４０９より出力する。

【０１００】テーブル４０８では、第１の実施形態のテ
ーブル３０５に加えて、２種類の距離情報の融合という
機能を持つ。融合にはさまざまな方法が考えられるが、
どちらか小さい方の距離情報のみ使ってパラメータαを
算出するのが簡単である。以上のようにして得られた重
み付けパラメータαには、２個の予測ベクトルの情報が
含まれていることになる。

【０１０１】以降の処理は第１の実施形態と同じであ
る。すなわち、図１の乗算器１０６ではαと評価演算器
Ａ１０４出力の評価値を演算する。最小値検出器１０７
では、距離による重み付けがなされた評価値と内部レジ
スタの内容（現在までの評価最小値）とを比較し、新た
に入力された評価値の方が小さいと判定すると、内部レ
ジスタの値を新たな評価値に更新し、レジスタ１０８に
最小値検出パルスを送出する。レジスタ１０８では、最
小値検出パルスが入力された時の試行ベクトルを仮の動
きベクトルとして保持する。

【０１０２】このような動作を繰り返すことで、より小
さな評価値をとる試行ベクトルがレジスタ１０８に保持
されていくことになる。最終的にレジスタ１０８に残っ
たベクトルを動きベクトル出力端子１０９から動きベク
トルとして出力し、１個のブロックに対する動きベクト
ル検出を終了する。

【０１０３】このように、第２の実施形態に係る動きベ
クトル検出装置では、動きベクトル検出装置の評価演算
器Ｂ１０５において予測ベクトルを複数個にすること
で、より実際の動きと検出動きベクトルのずれを軽減す
ることができる。

【０１０４】図４は移動物体の輪郭の動きを示す図であ
り、この図を参照して本実施形態の効果をより詳細に説
明する。

【０１０５】ブロック単位の動きベクトル検出では、移
動物体の大きさがブロックの大きさより小さい場合、ブ
ロック内に複数の動きが存在することになる。図４にお
いて○を含む領域に注目すると、動きはないといえる。
一方、●を含む領域で考えると左下に向かう動きがあ
る。ベクトル検出単位であるブロックの形状と移動物体
の形状が一致しない限り、移動物体の輪郭部分には静止
している部分と移動物体の２つの動きが存在する。この
場合、ブロック単位の動きベクトル検出ではブロック内
の２つの動きを１個の動きベクトルで表現することにな
るため、正確な動きの表現ができなくなってしまう。

【０１０６】予測ベクトルを使用しない動きベクトル検
出では、単純に予測誤差の小さいものを動きべクトルと
するため、図４の背景（静止部）又は移動物体（移動
部）の動きを表すとは限らない。静止部、移動部のどち
らのベクトルを選んでもマッチングしない画素が発生す
るため、単一の動きしか存在しないブロックに比べる
と、前記数１に示す式で算出される評価値は大きな値と
なる。このため、静止部、移動部のどちらにも関係しな
いベクトルを動きベクトルにする可能性が高くなり、画
質劣化、及び符号化効率の低下の原因となっていた。

【０１０７】第１の実施形態では、予測ベクトルが１個
であったため、静止または移動部の片方の動きのみを予
想されるベクトルとして使うことになっていたが、第２
の実施形態では、複数の予測ベクトルの入力を可能にし
たため、上述の移動物体の輪郭部の動きを静止部または
移動部のどちらかに一致させ易くなり、どちらにも関係
しないベクトルを動きベクトルにする場合に比べ、画質
劣化を抑えることができる。

【０１０８】ここで、第１の実施形態及び第２の実施形
態では、評価演算器Ｂ１０５内での重み付けパラメータ
αの生成を、前記数３に示す式によって行なってるが、
予測べクトルと試行ベクトルの間の距離情報を元にする
ものであれば、異なる算出方法でも差し支えない。一例
として、数４に示す式のような、前記数３に示す式の自
乗演算を絶対値演算に置き換えた方法が考えられる。

【０１０９】

【数４】

【０１１０】自乗演算を行うには、図２及び図３に示し
たような自乗回路が必要になる。自乗回路は、乗算器ま
たはＲＯΜ等のテーブルを使うことで実現され、加算器
と比べると大きな回路規模（５〜１０倍）になってしま
う。絶対値演算は加算で実現できるため、絶対値演算に
置き換えることで回路規探の削減が可能である。この場
合、自乗距離を使用することになる。自乗回路を使う場
合と比較すると、誤差が発生するが、実際の使用にあた
っては問題にならない。

【０１１１】なお、上記各実施形態では動きベクトル検
出方法を、例えばＭＰＥＧアルゴリズムに基づく動画像
圧縮装置に適用してもよいが、勿論これには限定され
ず、動き補償を用いるものであれば全ての装置に適用可
能であることは言うまでもない。

【０１１２】さらに、上記動きベクトル検出装置、評価
演算器を構成する回路や部材の数、種類などは前述した
実施形態に限られないことは言うまでもなく、ソフトウ
ェア（例えば、Ｃ言語）により実現するようにしてもよ
い。

【０１１３】

【発明の効果】本発明に係る動きベクトル検出方法で
は、符号化対象フレームを所定のブロックに分割し、各
ブロックに対して前フレームの中から最も差分が小さく
なる位置を検出する動きベクトル検出方法において、予
測誤差を基準とするベクトルの評価値に対し、予め推測
される予測ベクトルと現在評価中のベクトルとのずれ
（距離）を元にした重み付け係数で、重み付けを行い、
重み付け結果が最小となるベクトルを動きベクトルとし
ているので、予測ベクトルの近くのベクトルは重み付け
パラメータにより動きベクトルとして選択され易くな
り、予測ベクトルが真の動きと類似していれば、雑音に
よる動きベクトルのずれを軽減することができる。

【０１１４】本発明に係る動きベクトル検出装置では、
予測誤差を基準とするベクトルの評価値を算出する第１
の評価演算手段と、予め推測される予測ベクトルと現在
評価中のベクトルとのずれ（距離）を基にした重み付け
係数を発生する第２の評価演算手段と、第１の評価演算
手段の出力及び第２の評価演算手段の出力を乗算する乗
算手段と、乗算手段の出力の最小値を検出する最小値検
出手段と、最小値が検出されたときのベクトルを保持す
るベクトル保持手段とを備えて構成しているので、検出
動きベクトルと真の動きとのずれを低減することがで
き、予測ベクトルが真の動きと類似している場合には、
雑音による動きベクトルのずれを軽減することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用した第１の実施形態に係る動きベ
クトル検出装置及び動きベクトル検出方法の構成を示す
ブロック図である。

【図２】上記動きベクトル検出装置の評価演算器の構成
図である。

【図３】本発明を適用した第２の実施形態に係る動きベ
クトル検出装置及び動きベクトル検出方法の評価演算器
の構成図である。

【図４】上記動きベクトル検出装置の移動物体の輪郭の
動きを説明するための図である。

【図５】上記動きベクトル検出装置の物体の拡大が含ま
れる場合の隣接するブロックの動きを説明するための図
である。

【符号の説明】

１０ 動きベクトル検出装置、１００ 現画像データ入
力端子、１０１ 前画像データ入力端子、１０２ 予測
ベクトル入力端子、１０３ 試行ベクトル入力端子、１
０４ 評価演算器Ａ（第１の評価演算手段）、１０５
評価演算器Ｂ（第２の評価演算手段）、１０６ 乗算器
（乗算手段）、１０７ 最小値検出器（最小値検出手
段）、１０８ レジスタ（ベクトル保持手段）、１０９
動きベクトル出力端子、３００，３０１，３０４ 加
算器（第１の加算器，第２の加算器，第３の加算器）、
３０２，３０３ 自乗回路（第１の自乗回路，第２の自
乗回路）、３０５，４０８ テーブル、３０６，４０９
評価値Ｂ出力端子、４００，４０１，４０４，４０７
加算器、４０２，４０３，４０５，４０６ 自乗回路

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 符号化対象フレームを所定のブロックに
   分割し、各ブロックに対して前フレームの中から最も差
   分が小さくなる位置を検出する動きベクトル検出方法に
   おいて、 予測誤差を基準とするベクトルの評価値に対し、予め推
   測される予測ベクトルと現在評価中のベクトルとのずれ
   を元にした重み付け係数で、重み付けを行い、重み付け
   結果が最小となるベクトルを動きベクトルとすることを
   特徴とする動きベクトル検出方法。
2. 【請求項２】 前記予測ベクトルを複数にするようにし
   たことを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出方
   法。
3. 【請求項３】 符号化対象フレームを所定のブロックに
   分割し、各ブロックに対して前フレームの中から最も差
   分が小さくなる位置を検出する動きベクトル検出装置に
   おいて、 予測誤差を基準とするベクトルの評価値を算出する第１
   の評価演算手段と、 予め推測される予測ベクトルと現在評価中のベクトルと
   のずれを基にした重み付け係数を発生する第２の評価演
   算手段と、 前記第１の評価演算手段の出力及び前記第２の評価演算
   手段の出力を乗算する乗算手段と、 前記乗算手段の出力の最小値を検出する最小値検出手段
   と、 前記最小値が検出されたときのベクトルを保持するベク
   トル保持手段とを備えたことを特徴とする動きベクトル
   検出装置。
4. 【請求項４】 前記第１の評価演算手段は、現画像デー
   タ及び前画像データを基に、各ブロック間で同じ位置に
   ある画素同士の差分の絶対値または自乗値をブロック内
   の全ての画素に対し求めて累計することにより評価値を
   算出するようにしたことを特徴とする請求項３記載の動
   きベクトル検出装置。
5. 【請求項５】 前記第２の評価演算手段は、予測ベクト
   ル及び試行ベクトルを基に、所定の演算により重み付け
   係数を算出するようにしたことを特徴とする請求項３記
   載の動きベクトル検出装置。
6. 【請求項６】 前記第２の評価演算手段は、 予測ベクトルと試行ベクトルの水平成分同士の差分を求
   める第１の加算器と、 予測ベクトルと試行ベクトルの垂直成分同士の差分を求
   める第２の加算器と、 前記第１の加算器の出力の自乗値を算出する第１の自乗
   回路と、 前記第２の加算器の出力の自乗値を算出する第２の自乗
   回路と、 前記第１の自乗回路の出力と前記第２の自乗回路の出力
   を加算する第３の加算器と、 前記第３の加算器出力に対応した評価値を出力するテー
   ブルとを備えたことを特徴とする請求項３又は５の何れ
   かに記載の動きベクトル検出装置。
7. 【請求項７】 前記予測ベクトルは複数であり、複数の
   予測ベクトルに対し演算処理を行い得るように構成した
   ことを特徴とする請求項３、５又は６の何れかに記載の
   動きベクトル検出装置。