JPWO2011046008A1 - 動画像符号化装置、および、動画像復号装置 - Google Patents

動画像符号化装置、および、動画像復号装置 Download PDF

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Abstract

符号化済パーティションの動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、第1の予測ベクトル群を算出する空間方向予測ベクトル生成部(191)と、コロケートパーティション周辺のパーティションの動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、第2の予測ベクトル群を算出する時間方向予測ベクトル生成部(192)と、第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1および第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する予測ベクトル選択部(194)と、を備えている。

Description

本発明は、動画像を符号化し符号化データを生成する動画像符号化装置に関する。また、そのような動画像符号化装置を用いて生成された符号化データを復号する動画像復号装置に関する。
動画像を効率的に伝送または記録するために、動画像符号化装置が用いられている。また、動画像符号化装置における動画像の符号化には、動きベクトルを用いた動き補償予測が用いられている。動き補償予測を用いた動画像符号化方式としては、H.264/MPEG−4 AVCなどが挙げられる。
非特許文献1には、入力される動画像をフレームごとに複数のパーティションに分割し、当該複数のパーティションのうち、符号化の対象となるパーティション(以下、「対象パーティション」と呼ぶ)の左辺に隣接するパーティション、対象パーティションの上辺に隣接するパーティション、および、対象パーティションの右上のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアン(中央値)を用いて対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを推定し、その予測ベクトルを符号化する技術が開示されている。
また、非特許文献2には、符号化の対象となるパーティションを含むフレームの前のフレームにおいて、当該対象パーティションと同じ位置を占めるパーティションであるコロケートパーティションに割り付けられた動きベクトルと、コロケートパーティションの周辺の複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンを用いて当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補を生成したうえで、当該候補と、非特許文献1に記載の技術に基づいて推定された予測ベクトル候補のうち、符号化効率のよい予測ベクトル候補を予測ベクトルとする、MV Competition と呼ばれる技術が開示されている。
ITU−T Recommendation H.264(11/07)(2007年11月公開) ITU−T T09−SG16−VCEG−AC06"Competition−Based Scheme for Motion Vector Selection and Coding"(2006年7月公開)
しかしながら、非特許文献2に記載された技術においては、各パーティションに割り付ける予測ベクトルとして、いずれの予測ベクトル候補が選択されたかを示すフラグを復号装置に伝送する必要があるため、符号化効率の低下を招来するという問題を有している。また、非特許文献2に記載された技術を予測ベクトル候補の数が3以上であるような場合に適用すると、上記フラグの量が増大し、結果として符号化効率の低下を招来するという問題を有している。
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の予測ベクトル候補から予測ベクトルを選択する場合であっても、いずれの予測ベクトル候補が選択されたかを示すフラグ量が少なく、符号化効率の高い動画像符号化装置を実現することにある。
上記の課題を解決するために、本発明に係る動画像符号化装置は、動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化する動画像符号化装置において、対象フレームにおいて対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、符号化済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えていることを特徴としている。
本発明に係る動画像符号化装置は、上記のように、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えているため、何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定することができる。
一方、上記符号化装置において上記対象パーティションに割り付けられた予測ベクトルは、復号装置においても、再現された上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに基づいて再現することができる。
すなわち、上記のように構成された動画像符号化装置によれば、複数の予測ベクトルの候補から予測ベクトルを選択することができ、かつ、いずれの予測ベクトル候補が選択されたかを示すフラグの生成が不要である。
したがって、上記の構成によれば、複数の予測ベクトル候補から予測ベクトルを選択する場合であっても、符号化効率の高い動画像符号化装置を実現することができるという効果を奏する。
また、本発明に係る動画像復号装置は、動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化して得られた符号化データを復号する動画像復号装置であって、対象フレームにおいて対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、復号済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えていることを特徴としている。
上記のように構成された動画像復号装置によれば、何れの予測ベクトル候補が選択されたかを示すフラグを必要とすることなく、上記予測ベクトルを復号化することができる。したがって、上記の構成によれば、何れの予測ベクトルが選択されたかを示すフラグを含むことなく、高い符号化効率で生成された符号化データを復号することができるという効果を奏する。
このように、本発明に係る動画像符号化装置は、動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化する動画像符号化装置において、対象フレームにおいて対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、符号化済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えている。
上記の構成によれば、複数の予測ベクトル候補から予測ベクトルを選択する場合であっても、いずれの予測ベクトル候補が選択されたかを示すフラグ量が少なく、符号化効率の高い動画像符号化装置を実現することができる。
実施形態に係る動画像符号化装置における動きベクトル冗長性削減部の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る動画像符号化装置における空間方向予測ベクトル生成部の構成を示すブロック図である。 対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合の空間方向予測ベクトル算出部の動作を説明するための図である。(a)および(b)は、対象パーティションの左辺に2つのパーティションが隣接し、対象パーティションの上辺に他の2つのパーティションが隣接している場合を示している。また、(c)および(d)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを上下に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺に1つのパーティションが隣接し、当該マクロブロックの上辺に2つのパーティションが隣接している場合を示している。また、(e)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺に2つのパーティションが隣接し、当該マクロブロックの上辺に2つのパーティションが隣接している場合を示している。さらに、(f)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺に4つのパーティションが隣接し、当該マクロブロックの上辺に3つのパーティションが隣接している場合を示している。 対象パーティションの左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合の空間方向予測ベクトル算出部の動作を説明するための図である。(a)は、対象パーティションと同じサイズのパーティションが、対象パーティションの左辺および上辺にそれぞれ1つずつ隣接している場合を示している。また、(b)は、対象パーティションより大きいサイズのパーティションが、対象パーティションの左辺および上辺にそれぞれ1つずつ隣接している場合を示している。また、(c)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを上下に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックに左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合を示している。さらに、(d)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックに左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合を示している。 実施形態に係る動画像符号化装置における時間方向予測ベクトル生成部の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る動画像符号化装置における時間方向予測ベクトル算出部の各部の動作を説明するための図である。(a)は、対象パーティションと、コロケートパーティションとの位置関係を模式的に示しており、(b)は、コロケートパーティションの周辺に隣接する複数のパーティションを示している。 時間方向予測ベクトル算出部の各部の動作を説明するためのものであって、対象パーティションと予測ベクトルの算出に用いるパーティションとの位置関係を模式的に示す図である。 実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る動画像復号装置における動きベクトル復元部の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る動画像復号装置における動きベクトル復元部の他の構成を示すブロック図である。 実施形態に係る動画像符号化装置を用いて生成した符号化データのマクロブロックごとのビットストリームを示す図である。
(動画像符号化装置1)
本実施形態に係る動画像符号化装置1の構成について図1〜図8を参照して説明する。
図2は動画像符号化装置1の構成を示すブロック図である。
図2に示すように、動画像符号化装置1は、変換・量子化部11、可変長符号化部12、逆量子化・逆変換部13、バッファメモリ14、イントラ予測画像生成部15、予測画像生成部16、動きベクトル推定部17、予測方式制御部18、動きベクトル冗長性削減部19、加算器21、および、減算器22を備えている。
動画像符号化装置1には、入力画像#1が逐次的に入力される。入力画像#1は、映像データの各フレームに対応する画像信号であり、例えば、60Hzのプログレッシブ信号の各フレームに対応する画像信号である。
動画像符号化装置1は、入力画像#1の符号化処理を行い、符号化データ#2を出力する。
変換・量子化部11は、隣接する複数の画素から構成されるブロック画像(以下「マクロブロック」と呼ぶ)に分割された入力画像#1と、後述する予測方式制御部18から出力される予測画像#18aとの差分画像#22を、DCT(Discrete Cosine Transform)変換により、周波数成分へ変換した後、当該周波数成分の量子化を行い、量子化予測残差データ#11を生成する。ここで、上記量子化とは、上記周波数成分を整数値に対応付ける演算のことである。以下では、処理の対象となるマクロブロックを「対象マクロブロック」と呼ぶ。
なお、上記マクロブロックのサイズは、例えば、16×16画素であるが、本発明は、マクロブロックの具体的なサイズによって、限定されるものではない。すなわち、本発明は、上記マクロブロックのサイズが、例えば、16×32画素、32×32画素、64×64画素のように、16×16画素より大きい場合あっても、好適に適用することができる。
逆量子化・逆変換部13は、量子化予測残差データ#11の復号を行い、予測残差#13を生成する。具体的には、逆量子化・逆変換部13は、量子化予測残差データ#11の逆量子化、すなわち、量子化予測残差データ#11を構成する整数値の周波数成分への対応付け、および、当該周波数成分の逆DCT変換、すなわち、当該周波数成分に基づいた対象マクロブロックの画素成分への逆変換を行い、予測残差#13を生成する。
加算器21は、予測残差#13と、予測画像#18aとを加算し、復号画像#21を生成する。生成された復号画像#21は、バッファメモリ14に格納される。
イントラ予測画像生成部15は、バッファメモリ14に格納された復号画像#21から局所復号画像#14a(対象マクロブロックと同じフレームの既復号領域)を抽出し、局所復号画像#14aに基づいてフレーム内予測を行い、イントラ予測画像#15を生成する。イントラ予測画像#15のサイズは、例えば、16×16画素、8×8画素、又は、4×4画素等であるが、本発明は、具体的なイントラ予測画像#15のサイズによって限定されるものではない。例えば、上記マクロブロックのサイズが32×32画素、64×64画素のように、16×16画素より大きい場合には、イントラ予測画像#15のサイズも、16×16画素より大きいサイズであってもよい。
動きベクトル推定部17は、対象マクロブロックを1つ若しくは複数のパーティションに分割し、各々のパーティションに対して、順次、動きベクトルを割り付ける。具体的には、動きベクトル推定部17は、入力画像#1上の上記複数のパーティションのうち、処理の対象となるパーティション(以下、「対象パーティション」と呼ぶ)に対し、既にフレーム全体が復号され、バッファメモリ14に格納された画像(以下、参照画像#14bと呼ぶ)を用いて、動きベクトル#17を算出し、割り付ける。算出された動きベクトル#17は、予測画像生成部16、動きベクトル冗長性削減部19に対して出力されると共に、バッファメモリ14に格納される。
上記パーティションのサイズは、例えば、16×16画素、16×8画素、8×16画素、8×8画素、8×4画素、4×8画素、又は、4×4画素であるが、本発明は、具体的なパーティションのサイズによって限定されるものではない。例えば、上記マクロブロックのサイズが32×32画素、64×64画素のように、16×16画素より大きい場合には、上記パーティションのサイズも、16×16画素より大きいサイズであってもよい。
予測画像生成部16は、バッファメモリ14に格納された参照画像#14bに対し、パーティションごとに、動きベクトル#17に基づいた動き補償を行い、インター予測画像#16を生成する。
予測方式制御部18は、マクロブロック単位で、イントラ予測画像#15と、インター予測画像#16と、入力画像#1とを比較し、イントラ予測画像#15、または、インター予測画像#16のうち、何れか一方を選択し、予測画像#18aとして出力する。また、予測方式制御部18は、イントラ予測画像#15、または、インター予測画像#16のうち、何れを選択したのかを表す情報である予測モード#18bを出力する。予測画像#18aは減算器22に入力される。
予測モード#18bは、バッファメモリ14に格納されると共に、可変長符号化部12に入力される。
動きベクトル冗長性削減部19は、動きベクトル推定部17において上記対象パーティションに動きベクトル#17が割り付けられた後、他のパーティションに割り付けられ、バッファメモリ14に格納された動きベクトル群#14cに基づいて予測ベクトルを算出する。また、動きベクトル冗長性削減部19は、当該予測ベクトルと、動きベクトル#17との差分をとり、差分動きベクトル#19aを生成する。生成された差分動きベクトル#19aは、可変長符号化部12に出力される。また、動きベクトル冗長性削減部19は、上記予測ベクトルが複数ある場合には、どの予測ベクトルを用いて差分動きベクトル#19aを生成したかを示すフラグ#19bを出力してもよい。動きベクトル冗長性削減部19の詳細については、以下で詳述するため、ここでは説明を省略する。
可変長符号化部12は、量子化予測残差データ#11、差分動きベクトル#19a、予測モード#18b、および、フラグ#19bに対し、可変長符号化を行い、符号化データ#2を生成する。
減算器22は、対象マクロブロックに対し、入力画像#1と、予測画像#18aとの差分をとり、差分画像#22を出力する。
(動きベクトル冗長性削減部19)
図1は、動きベクトル冗長性削減部19の構成を示すブロック図である。図1に示すように、動きベクトル冗長性削減部19は、予測ベクトル生成部196、および、減算器195を備えている。また、図1に示すように、予測ベクトル生成部196は、空間方向予測ベクトル生成部191、時間方向予測ベクトル生成部192、時空間方向予測ベクトル生成部193、および、予測ベクトル選択部194を備えている。
以下では、各フレームの符号化処理が、各フレームの左上から横方向に、順次下側に向かって行われる場合について説明を行うが、本発明は具体的な符号化処理の方向によって限定されるものではない。例えば、各フレームの符号化処理が、各フレームの左上から縦方向に、順次右側に向かって行われるような場合には、下記の説明における「左辺」を「上辺」に、下記の説明における「上辺」を「左辺」に、下記の説明における「右辺」を「下辺」に、下記の説明における「右側」を「下側」に、それぞれ置き換えることによって、本発明を容易に適用することができる。また、フレームの符号化処理をその他の順序で行う場合にも、ほぼ同様の置き換えにより、本発明を容易に適用することができる。
(空間方向予測ベクトル生成部191)
まず、空間方向予測ベクトル生成部191について、図3〜図5を参照して説明する。図3は、空間方向予測ベクトル生成部191の構成を示すブロック図である。図3に示すように、空間方向予測ベクトル生成部191は、空間方向動きベクトル抽出部191a、および、空間方向予測ベクトル算出部191bを備えている。
また、図3に示すように、空間方向予測ベクトル算出部191bは、第1算出部191b1、第2算出部191b2、第3算出部191b3、および、第1選択部191b4を備えている。
空間方向予測ベクトル生成部191は、動きベクトル群#14cを受け、空間方向予測ベクトル#191を出力する。
空間方向動きベクトル抽出部191aは、動きベクトル群#14cから、対象パーティションの左辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルと、対象パーティションの上辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルと、対象パーティションの左辺または上辺に隣接するパーティションに隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルと、を抽出する。抽出された複数の動きベクトルから構成される動きベクトル群#191aは、空間方向予測ベクトル算出部191bに入力される。
空間方向予測ベクトル算出部191bは、動きベクトル群#191aに基づいて、対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補(以下、「予測ベクトル候補」と呼ぶ)を算出する。例えば、空間方向予測ベクトル算出部191bは、対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合に、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルから、あるいは、当該複数のパーティションおよび当該複数のパーティションに隣接するパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルから、平均算出処理、メジアン算出処理、またはそれらの組み合わせにより複数の予測ベクトル候補を算出する。また、空間方向予測ベクトル算出部191bは、当該複数の予測ベクトル候補から、1つの予測ベクトル候補を選択し、空間方向予測ベクトル#191として出力する。
(空間方向予測ベクトル算出部191bの動作)
以下では、空間方向予測ベクトル算出部191bの具体的な動作について、図4の(a)〜(f)を参照して説明する。
図4は、対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合の空間方向予測ベクトル算出部191bの動作を説明するための図である。図4の(a)および(b)は、対象パーティションの左辺に2つのパーティションが隣接し、対象パーティションの上辺に他の2つのパーティションが隣接している場合を示している。また、図4の(c)および(d)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを上下に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺に1つのパーティションが隣接し、当該マクロブロックの上辺に2つのパーティションが隣接している場合を示している。また、図4の(e)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺に2つのパーティションが隣接し、当該マクロブロックの上辺に2つのパーティションが隣接している場合を示している。さらに、図4の(f)は、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺に4つのパーティションが隣接し、当該マクロブロックの上辺に3つのパーティションが隣接している場合を示している。
(対象パーティションのサイズが16×8画素、および、8×16画素以外の場合)
以下では、まず、対象パーティションのサイズが16×8画素、および、8×16画素以外の場合の空間方向予測ベクトル算出部191bの各部の動作について説明する。
第1算出部191b1は、対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合であって、上記複数のパーティションの数が奇数個である場合には、上記複数のパーティションのうち、上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。また、第1算出部191b1は、上記複数のパーティションの数が偶数個である場合には、上記複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルと、のメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
例えば、図4の(a)に示すように、対象パーティションの左辺にパーティションa1、および、パーティションa2が隣接し、対象パーティションの上辺にパーティションb1、および、パーティションb2が隣接している場合には、第1算出部191b1は、パーティションa1、パーティションa2、パーティションb1、パーティションb2、および、パーティションb2の右辺に隣接するパーティションb3の各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンを対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
ここで、メジアンとは、要素の中央値をとる算術操作のことであり、ベクトルのメジアンとは、対応する成分ごとに中央値をとったベクトルのことである。
上記の例では、パーティションai(i=1,2)に割り付けられた動きベクトルを(MVaix、MVaiy)、パーティションbj(j=1,2、3)に割り付けられた動きベクトルを(MVbjx、MVbjy)と表すと、予測ベクトル候補#191b1(PMV1x、PMV1y)は、PMV1x=median(MVa1x、MVa2x、MVb1x、MVb2x、MVb3x)、および、PMV1y=median(MVa1y、MVa2y、MVb1y、MVb2y、MVb3y)によって算出される。ここで、median(…)は、括弧内の要素の中央値をとることを意味する。
また、例えば、対象パーティションの左辺にパーティションa1’、および、パーティションa2’が隣接し、対象パーティションの上辺にパーティションb1’が隣接している場合であって、上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションがパーティションb1’である場合には、第1算出部191b1は、パーティションa1’、パーティションa2’、パーティションb1’、パーティションb1’、および、パーティションb1’の右辺に隣接するパーティションb3’の各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンを対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
すなわち、上記の場合、パーティションai’(i=1,2)に割り付けられた動きベクトルを(MVaix’、MVaiy’)、パーティションbj’(j=1,3)に割り付けられた動きベクトルを(MVbjx’、MVbjy’)と表すと、予測ベクトル候補#191b1(PMV1x、PMV1y)は、PMV1x=median(MVa1x’、MVa2x’、MVb1x’、MVb1x’、MVb3x’)、および、PMV1y=median(MVa1y’、MVa2y’、MVb1y’、MVb1y’、MVb3y’)によって算出される。
一方で、第2算出部191b2は、対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合に、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの上記辺ごとの平均と、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。
例えば、図4の(b)に示すような場合には、第2算出部191b2は、パーティションa1に割り付けられた動きベクトルとパーティションa2に割り付けられた動きベクトルとの平均と、パーティションb1に割り付けられた動きベクトルとパーティションb2に割り付けられた動きベクトルとの平均と、パーティションb3に割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。
上記の記号を用いて表すと、予測ベクトル候補#191b2(PMV2x、PMV2y)は、PMV2x=median((MVa1x+MVa2x)/2、(MVb1x+MVb2x)/2、MVb3x)、および、PMV2y=median((MVa1y+MVa2y)/2、(MVb1y+MVb2y)/2、MVb3y)によって算出される。
第3算出部191b3は、対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合に、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b3に設定する。
例えば、図4の(a)および(b)に示すような場合には、上記の記号を用いて表すと、第3算出部191b3は、予測ベクトル候補#191b3(PMV3x、PMV3y)を、PMV3x=(MVa1x+MVa2x+MVb1x+MVb2x)/4、および、PMV3y=(MVa1y+MVa2y+MVb1y+MVb2y)/4によって算出する。
なお、予測ベクトル候補#191b3は、対象パーティションの左辺または上辺に隣接した複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、対象パーティションの上辺に隣接しているパーティションのうち、最も右側のパーティションの右辺に隣接したパーティションに割り付けられた動きベクトルとの平均としてもよい。すなわち、図4の(a)および(b)に示すような場合には、第3算出部191b3は、予測ベクトル候補#191b3(PMV3x、PMV3y)を、PMV3x=(MVa1x+MVa2x+MVb1x+MVb2x+MVb3x)/5、および、PMV3y=(MVa1y+MVa2y+MVb1y+MVb2y+MVb3y)/5によって算出するようにしてもよい。
第1選択部191b4は、予測ベクトル候補#191b1、予測ベクトル候補#191b2、予測ベクトル候補#191b3のうち、何れか1つを選択し、空間方向予測ベクトル#191として出力する。
具体的には、第1選択部191b4は、対象パーティションの左辺に隣接するパーティション、当該対象パーティションの上辺に隣接するパーティション、および、当該対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた第1の閾値以下である場合には、予測ベクトル候補#191b3を空間方向予測ベクトル#191として出力し、上記ばらつきが上記第1の閾値より大きい場合には、予測ベクトル候補#191b1、または、予測ベクトル候補#191b2を空間方向予測ベクトル#191として出力する。
なお、上記ばらつきの定義としては、例えば、分散、標準偏差、または、平均値から最も遠い値までの距離等を用いることができるが、上記定義の例は、本発明を限定するものではなく、他にも様々な定義を用いることができる。
なお、第1選択部191b4は、上記ばらつきが予め定められた第2の閾値以下である場合には、予測ベクトル候補#191b3を空間方向予測ベクトル#191として出力し、上記ばらつきが上記第2の閾値より大きい場合であって、上記第2の閾値よりも大きい第3の閾値以下である場合には、予測ベクトル候補#191b1、または、予測ベクトル候補#191b2を空間方向予測ベクトル#191として出力し、上記ばらつきが上記第3の閾値より大きい場合には、0ベクトルを空間方向予測ベクトル#191として出力するようにしてもよい。
また、第1選択部191b4が、予測ベクトル候補#191b1、または、予測ベクトル候補#191b2のうち、どちらを出力するかは、フレームごとに予め定められていてもよいし、シーケンスごとに予め定められていてもよい。また、ピクチャごと、または、スライスごとに定められていてもよい。
また、第1選択部191b4は、予測ベクトル候補#191b1、または、予測ベクトル候補#191b2のうち符号化効率のよい予測ベクトル候補を空間方向予測ベクトル#191として出力するようにしてもよい。ここで、上記符号化効率のよい予測ベクトル候補とは、例えば、レート歪み特性の点で効率の良い予測ベクトル候補のことを指す。
また、予測ベクトル候補#191b2、および、予測ベクトル候補#191b3を算出する際に用いた上記平均は上記動きベクトルが割り付けられたパーティションが上記対象パーティションに隣接する辺の長さに応じた加重平均であってもよい。このように、加重平均を用いることにより、より正確な予測ベクトル候補、すなわち、対象パーティションに割り付けられる動きベクトルにより類似した予測ベクトル候補の算出を行うことができる。
(対象パーティションのサイズが16×8画素の場合)
対象パーティションのサイズが16×8画素、すなわち、対象パーティションが横方向に16画素、縦方向に8画素から構成されている場合、および、対象パーティションのサイズが8×16画素、すなわち、対象パーティションが横方向に8画素、縦方向に16画素から構成されている場合には、空間方向予測ベクトル算出部191bは、上記の動作とは異なる動作を行う。
以下では、対象パーティションのサイズが16×8画素の場合の空間方向予測ベクトル算出部191bの各部の動作について説明する。
第1算出部191b1は、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち上側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの上辺および左辺に偶数個のパーティションが隣接している場合には、当該偶数個のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、当該対象パーティションの左辺または上辺に隣接するパーティションのうち、上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。また、第1算出部191b1は、対象パーティションが上記上側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの上辺および左辺に奇数個のパーティションが隣接している場合には、当該奇数個のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
また、第1算出部191b1は、対象パーティションが16×16のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち下側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの左辺に1つのパーティションが隣接している場合には、当該1つのパーティションに割り付けられた動きベクトルを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補に設定する。また、第1算出部191b1は、対象パーティションが上記下側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの左辺に複数のパーティションが隣接している場合には、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
例えば、図4の(c)に示すように、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを上下に2等分したパーティション(上側のパーティションをパーティションX1、下側のパーティションをパーティションX2と呼ぶ。以下同じ)である場合であって、当該マクロブロックの左辺にパーティションaが隣接し、当該マクロブロックの上辺にパーティションb1およびパーティションb2が隣接している場合には、第1算出部191b1は、パーティションb1に割り付けられた動きベクトルと、パーティションb2に割り付けられた動きベクトルと、パーティションaに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを、パーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
また、第1算出部191b1は、パーティションaに割り付けられた動きベクトルを、パーティションX2に割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
一方で、第2算出部191b2は、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち上側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの上辺に複数のパーティションが隣接している場合に、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。また、第2算出部191b2は、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち下側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの左辺に1つのパーティションが隣接している場合には、当該1つのパーティションに割り付けられた動きベクトルを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補に設定する。また、第2算出部191b2は、対象パーティションが上記下側のパーティションであり、且つ、当該対象パーティションの左辺に複数のパーティションが隣接している場合には、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。
例えば、図4の(d)に示すような場合には、第2算出部191b2は、パーティションb1に割り付けられた動きベクトルと、パーティションb2に割り付けられた動きベクトルとの平均を、パーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。また、第2算出部191b2は、パーティションaに割り付けられた動きベクトルを、パーティションX2に割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。
第1選択部191b4は、パーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b1とパーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b2とのうち、フレームごと、シーケンスごと、ピクチャごと、または、スライスごとに予め定められたいずれかの予測ベクトル候補を、パーティションX1に割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力する。また、第1選択部191b4は、パーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b1とパーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b2とのうち符号化効率がより高い方の予測ベクトル候補を、パーティションX1に割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力するようにしてもよい。パーティションX2に割り付ける空間方向予測ベクトル#191についても同様である。
なお、第1選択部191b4は、パーティションX1の上辺に隣接しているパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが、予め定められた閾値以下である場合には、予測ベクトル候補#191b2を空間方向予測ベクトル#191に設定し、上記ばらつきが、上記閾値よりも大きい場合には、予測ベクトル候補#191b1を空間方向予測ベクトル#191に設定するようにしてもよい。
なお、対象パーティションのサイズが16×8画素の場合も、上述した場合と同様に、第3算出部191b3が、対象パーティションの左辺または上辺に隣接した複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b3に設定するようにしてもよい。
例えば、図4の(c)のような場合、第3算出部191b3は、パーティションa、パーティションb1、および、パーティションb2のそれぞれに割り付けられた動きベクトルの平均をパーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補#191b3に設定するようにしてもよい。このような場合、第1選択部191b4は、予測ベクトル候補#191b1、予測ベクトル候補#191b2、予測ベクトル候補#191b3のうち、何れか1つを選択し、空間方向予測ベクトル#191として出力するようにすればよい。
(対象パーティションのサイズが8×16画素の場合)
対象パーティションのサイズが8×16画素の場合の空間方向予測ベクトル算出部191bの各部の動作は、対象パーティションのサイズが16×8画素の場合とほぼ同様である。
具体的には、第1算出部191b1は、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち左側のパーティションであって、当該対象パーティションの上辺および左辺に偶数個のパーティションが隣接しているときには、当該偶数個のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、当該対象パーティションの左辺または上辺に隣接するパーティションのうち、上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定し、当該対象パーティションの上辺および左辺に奇数個のパーティションが隣接しているときには、当該奇数個のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定し、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち右側のパーティションであるときには、当該対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
例えば、図4の(e)に示すように、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティション(左側のパーティションをパーティションX3、右側のパーティションをパーティションX4と呼ぶ。以下同じ)である場合であって、パーティションX3の左辺にパーティションa1およびパーティションa2が隣接し、パーティションX3の上辺にパーティションb1が隣接している場合には、第1算出部191b1は、パーティションa1に割り付けられた動きベクトルと、パーティションa2に割り付けられた動きベクトルと、パーティションb1に割り付けられた動きベクトルとのメジアンを、パーティションX3に割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
また、第1算出部191b1は、パーティションX4の上辺に隣接しているパーティションb2の右辺に隣接しているパーティションcに割り付けられた動きベクトルをパーティションX4に割り付ける予測ベクトル候補#191b1に設定する。
一方で、第2算出部191b2は、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち左側のパーティションであって、当該対象パーティションの左辺に複数のパーティションが隣接しているときに、当該複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定し、対象パーティションが、16×16のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち右側のパーティションであるときには、当該対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。
例えば、図4の(f)に示すように、パーティションX3の左辺にパーティションa1〜a4が隣接している場合には、第2算出部191b2は、パーティションa1〜a4のそれぞれに割り付けられた動きベクトルの平均を、パーティションX3に割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。また、第2算出部191b2は、パーティションX4に上辺に隣接するパーティションの右辺に隣接するパーティションcに割り付けられた動きベクトルを、パーティションX2に割り付ける予測ベクトル候補#191b2に設定する。
また、対象パーティションのサイズが8×16画素の場合の第1選択部191b4の動作は、対象パーティションのサイズが16×8画素の場合における第1選択部191b4の動作と同様である。
なお、対象パーティションのサイズが8×16画素、または、16×8画素の場合も、予測ベクトル候補#191b2、および、予測ベクトル候補#191b3を算出する際に用いた上記平均は、上記動きベクトルが割り付けられたパーティションが上記対象パーティションに隣接する辺の長さに応じた加重平均であってもよい。このように、加重平均を用いることにより、より正確な予測ベクトル候補の算出を行うことができる。
また、図5の(a)〜(d)に示すように、対象パーティションの左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合の、空間方向予測ベクトル算出部191bの動作は以下の通りである。
図5の(a)および(b)に示すように、対象パーティションと同じサイズ、または、対象パーティションより大きいサイズのパーティションが、対象パーティションの左辺または上辺に隣接している場合には、空間方向予測ベクトル算出部191bは、対象パーティションの左辺に隣接するパーティションaに割り付けられた動きベクトルと、対象パーティションの上辺に隣接するパーティションbに割り付けられた動きベクトルと、パーティションbの右辺に隣接するパーティションcに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補に設定し、当該予測ベクトル候補を当該対象パーティションに割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力する。
なお、空間方向予測ベクトル算出部191bは、パーティションa、パーティションb、および、パーティションcの各々に割り付けられた動きベクトルの平均を当該対象パーティションに割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力するようにしてもよい。また、上記平均は対象パーティションに接する辺の長さに応じた加重平均であってもよい。
また、空間方向予測ベクトル算出部191bは、上記のように平均を用いて算出された予測ベクトル候補と、加重平均を用いて算出された予測ベクトル候補とを比較し、パーティションa〜cの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきに応じてどちらか一方を選択するようにしてもよい。
一方で、図5の(c)に示すように、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを上下に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックの左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合には、空間方向予測ベクトル算出部191bは、対象マクロブロックの上辺に隣接するパーティションbに割り付けられた動きベクトルをパーティションX1に割り付ける予測ベクトル候補とし、当該予測ベクトル候補をパーティションX1に割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力する。また、空間方向予測ベクトル算出部191bは、当該マクロブロックの左辺に隣接するパーティションaに割り付けられた動きベクトルをパーティションX2に割り付ける予測ベクトル候補とし、当該予測ベクトル候補をパーティションX2に割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力する。
また、図5の(d)に示すように、対象パーティションが16×16画素のマクロブロックを左右に2等分したパーティションである場合であって、当該マクロブロックに左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合には、空間方向予測ベクトル算出部191bは、当該マクロブロックの左辺に隣接するパーティションaに割り付けられた動きベクトルをパーティションX3に割り付ける予測ベクトル候補とし、当該予測ベクトル候補をパーティションX3に割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力する。
また、空間方向予測ベクトル算出部191bは、パーティションX4の上辺に隣接するパーティションbの右辺に隣接するパーティションcに割り付けられた動きベクトルをパーティションX4に割り付ける予測ベクトル候補とし、当該予測ベクトル候補をパーティションX4に割り付ける空間方向予測ベクトル#191として出力する。
(時間方向予測ベクトル生成部192)
続いて、時間方向予測ベクトル生成部192について、図6および図7を参照して説明する。図6は、時間方向予測ベクトル生成部192の構成を示すブロック図である。図6に示すように、時間方向予測ベクトル生成部192は、時間方向動きベクトル抽出部192aと時間方向予測ベクトル算出部192bとを備えている。
また、図6に示すように、時間方向予測ベクトル算出部192bは、第4算出部192b1、第5算出部192b2、および、第2選択部192b3を備えている。
時間方向予測ベクトル生成部192は、動きベクトル群#14cを受け、時間方向予測ベクトル#192を出力する。
時間方向動きベクトル抽出部192aは、動きベクトル群#14cから、対象パーティションを含むフレームよりも前に符号化されたフレームにおいて、当該対象パーティションと同じ位置を占めるパーティションであるコロケートパーティションに割り付けられた動きベクトル、および、当該コロケートパーティションに隣接するパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルを抽出する。抽出された複数の動きベクトルから構成される動きベクトル群#192aは、時間方向予測ベクトル算出部192bに入力される。
ここで、対象パーティションを含むフレームよりも前に符号化されたフレームとは、具体的には、対象パーティションを含むフレームが符号化される以前に符号化・復号され、バッファメモリ14に格納されたフレームを指す。
時間方向予測ベクトル算出部192bは、動きベクトル群#192aに基づいて、対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補を算出する。例えば、時間方向予測ベクトル算出部192bは、対象パーティションを含むフレームより前に符号化されたフレームにおいて、当該対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション、および、当該コロケートパーティションの周辺に隣接するパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均算出処理、メジアン算出処理、または、それらの組み合わせにより、複数の予測ベクトル候補を算出する。また、時間方向予測ベクトル算出部192bは、当該複数の予測ベクトル候補から、1つの予測ベクトル候補を選択し、時間方向予測ベクトル#192として出力する。
(時間方向予測ベクトル算出部192bの動作)
以下では、時間方向予測ベクトル算出部192bの各部の具体的な動作について、図7の(a)〜(b)を参照して説明する。
図7は、時間方向予測ベクトル算出部192bの各部の動作を説明するための図である。図7の(a)は、対象パーティションと、コロケートパーティションとの位置関係を模式的に示しており、図7の(b)は、コロケートパーティションの周辺に隣接する複数のパーティションを示している。
第4算出部192b1は、対象パーティションを含むフレームより前に符号化されたフレームにおいて、当該対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションに割り付けられた動きベクトルと当該コロケートパーティションの周辺に隣接するパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとの平均を、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補に設定する。
具体的には、第4算出部192b1は、図7の(a)に示すように、対象パーティションAを含むフレームF1よりも前に符号化されたフレームF2において、対象パーティションAと同じ位置を占めるパーティションであるコロケートパーティションBに割り付けられた動きベクトルと、図7の(b)に示すように、コロケートパーティションBに隣接するパーティションa1〜a3、パーティションb1〜b4、パーティションc1〜c4、および、パーティションd1〜d3の各々に割り付けられた動きベクトルとの平均を対象パーティションAに割り付ける予測ベクトル候補#192b1に設定する。
一方で、第5算出部192b2は、上記コロケートパーティションおよび上記コロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの和が偶数である場合には、当該隣接パーティションのうち、上記対象パーティションに隣接する辺の長さが最も長い隣接パーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとのメジアンを当該対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補に設定する。また、第5算出部192b2は、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの和が奇数個である場合には、上記コロケートパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとのメジアンを上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補に設定する。
具体的には、図7の(b)に示すような場合には、第5算出部192b2は、コロケートパーティションB、パーティションa1〜a3、パーティションb1〜b4、パーティションc1〜c4、および、パーティションd1〜d3の各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンを対象パーティションAに割り付ける予測ベクトル候補#192b2に設定する。
なお、第5算出部192b2は、上記コロケートパーティションおよび上記コロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの和が偶数である場合には、当該隣接パーティションのうち、上記対象パーティションに隣接する辺の長さが最も長い隣接パーティションに割り付けられた動きベクトルの代わりに、上記コロケートパーティションに割り付けられた動きベクトルを用いてメジアンを算出してもよい。
第2選択部192b3は、予測ベクトル候補#192b1、予測ベクトル候補#192b2のうち、何れか1つを選択し、空間方向予測ベクトル#191として出力する。
具体的には、第2選択部192b3は、上記コロケートパーティションに割り付けられた動きベクトル、および、上記コロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた第4の閾値以下である場合には、予測ベクトル候補#192b1を時間方向予測ベクトル#192として出力し、上記ばらつきが上記第4の閾値より大きい場合には、予測ベクトル候補#192b2を時間方向予測ベクトル#192として出力する。
なお、上記の説明において、コロケートパーティションBは、対象パーティションAと同じ位置を占めるパーティションであるとしたが、一般には、フレームF2における対象パーティションAと同じ位置が複数のパーティションによって共有されている場合もあり得る。そのような場合には、コロケートパーティションBは当該複数のパーティションによって構成されるパーティション群となる。そのような場合であっても、上述した処理を適用することができる。
また、上記隣接パーティションには、上記コロケートパーティションと頂点を共有するパーティションが含まれていてもよい。すなわち、第4算出部192b1は、図7の(b)に示すように、コロケートパーティションB、パーティションa1〜a3、パーティションb1〜b4、パーティションc1〜c4、パーティションd1〜d3、および、コロケートパーティションBと頂点を共有するパーティションe1〜e4の各々に割り付けられた動きベクトルの平均を対象パーティションAに割り付ける予測ベクトル候補#192b1に設定するようにしてもよい。第5算出部192b2についても同様である。
また、第2選択部191b3は、予測ベクトル候補#192b1、または、予測ベクトル候補#192b2のうち符号化効率のよい予測ベクトル候補を時間方向予測ベクトル#192として出力するようにしてもよい。
なお、予測ベクトル候補#192b2、および、予測ベクトル候補#192b3を算出する際に用いた上記平均は上記動きベクトルが割り付けられたパーティションが上記対象パーティションに隣接する辺の長さに応じた加重平均であってもよい。このように、加重平均を用いることにより、より正確な予測ベクトル候補、すなわち、対象パーティションに割り付けられる動きベクトルにより類似した予測ベクトル候補の算出を行うことができる。
(時空間方向予測ベクトル生成部193)
続いて、時空間方向予測ベクトル生成部193について図5の(a)および図8を参照して説明する。
時空間方向予測ベクトル生成部193は、動きベクトル群#14cを受け、時空間方向予測ベクトル#193を出力する。
時空間方向予測ベクトル生成部193の構成は、時間方向予測ベクトル生成部192の構成とほぼ同様であるが、以下の点で異なる。
すなわち、時空間方向予測ベクトル生成部193は、時間方向予測ベクトル生成部192において用いたコロケートパーティションBの代わりに、シフトコロケートパーティションCを用いて、予測ベクトル#193を算出する。シフトコロケートパーティションCは、図8に示すように、対象パーティションAを含むフレームF1より前に符号化されたフレームF2において、コロケートパーティションBの占める位置を起点に、対象パーティションAの周辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルから求めた当該対象パーティションの予測ベクトル候補MVdに相当する移動量だけ移動させた位置を占めるパーティションである。
予測ベクトル候補MVdとしては、例えば、図5の(a)のように、対象パーティションAの左辺および上辺にそれぞれ1つずつのパーティションが隣接している場合には、対象パーティションAの左辺に隣接するパーティションaに割り付けられた動きベクトルと、対象パーティションAの上辺に隣接するパーティションbに割り付けられた動きベクトルと、対象パーティションAの上辺に隣接するパーティションbの右辺に隣接するパーティションcに割り付けられた動きベクトルとのメジアンを用いればよい。また、対象パーティションの左辺または上辺に複数のパーティションが隣接している場合には、予測ベクトル候補MVdとしては、例えば、上述した予測ベクトル候補#191b1〜#191b3のうち何れか1つの予測ベクトル候補を用いればよい。
なお、対象パーティションに隣接するパーティションがイントラ予測されたパーティションを含む場合には、空間方向予測ベクトル生成部191は、当該イントラ予測されたパーティション以外の隣接パーティションのみ用いて、予測ベクトル候補#191b1〜#191b3の生成を行うことが好ましい。同様に、コロケートパーティションに隣接するパーティションがイントラ予測されたパーティションを含む場合には、時間方向予測ベクトル生成部192は、当該イントラ予測されたパーティション以外の隣接パーティションのみ用いて、予測ベクトル候補#192b1〜#192b2の生成を行うことが好ましい。同様に、シフトコロケートパーティションに隣接するパーティションがイントラ予測されたパーティションを含む場合には、時空間方向予測ベクトル生成部193は、当該イントラ予測されたパーティション以外の隣接パーティションのみ用いて、予測ベクトル候補#193b1〜#193b2の生成を行うことが好ましい。
(予測ベクトル選択部194)
続いて、予測ベクトル選択部194について説明する。
予測ベクトル選択部194は、空間方向予測ベクトル#191、時間方向予測ベクトル#192、または、時空間方向予測ベクトル#193のうち、いずれか1つを選択し、予測ベクトル#194として出力する。
予測ベクトル選択部194には、空間方向予測ベクトル#191、時間方向予測ベクトル#192、および、時空間方向予測ベクトル#193が入力される。また、予測ベクトル選択部194には、空間方向予測ベクトル生成部191において算出された予測ベクトル候補#191b1〜#191b3、時間方向予測ベクトル生成部192において算出された予測ベクトル候補#192b1〜#192b2、および、時空間方向予測ベクトル生成部193において算出された、上記予測ベクトル候補#192b1〜#192b2にそれぞれ対応する予測ベクトル候補#193b1〜#193b2が入力される。
予測ベクトル選択部194は、予測ベクトル候補#191b1〜#191b2のばらつきと、予測ベクトル候補#192b1〜#192b2のばらつきとを比較し、空間方向予測ベクトル#191、または、時間方向予測ベクトル#192のうち、ばらつきのより小さい予測ベクトル候補から選択された予測ベクトルを予測ベクトル#194として出力する。
例えば、予測ベクトル候補#191b1〜#191b2のばらつきが、予測ベクトル候補#192b1〜#192b2のばらつきに比べて小さい場合には、予測ベクトル選択部194は、空間方向予測ベクトル#191を予測ベクトル#194として出力する。
一般に、ばらつきのより小さい予測ベクトル候補から選択された予測ベクトルは、対象パーティションに実際に割り付けられる動きベクトルにより類似している。したがって、上記のように、ばらつきの小さい予測ベクトル候補から選択された予測ベクトルを予測ベクトル#194とすることにより、より正確な予測ベクトルを出力することができる。また、このように予測ベクトル#194を選択することによって、どの予測ベクトルを選択したかを示すフラグを伝送することなく、後述する動画像復号装置2において符号化データ#2の復号を行うことができる。したがって、上記のように予測ベクトルを出力することによって、符号化効率を高めることができる。
また、予測ベクトル選択部194は、予測ベクトル候補#191b1〜#191b2に加えて、さらに予測ベクトル候補#191b3を用いてもよい。
また、予測ベクトル選択部194は、空間方向予測ベクトル#191と時間方向予測ベクトル#192とのうち符号化効率のより高いほうの予測ベクトルを、予測ベクトル#194として出力してもよい。このような場合には、予測ベクトル選択部194は、どの予測ベクトルを出力したかを示すフラグ#19bを出力する。
また、予測ベクトル選択部194は、空間方向予測ベクトル#191、または、時間方向予測ベクトル#192のうち、予め定められた予測ベクトルを予測ベクトル#194として出力してもよい。
また、予測ベクトル選択部194は、予測ベクトル候補#191b1〜#191b2、および、予測ベクトル候補#192b1〜#192b2から構成される予測ベクトル候補群の全体のばらつきが予め定められた第5の閾値以下であれば、上記のようにばらつきのより小さい予測ベクトル候補から選択された予測ベクトルを予測ベクトル#194として出力し、上記予測ベクトル候補群の全体のばらつきが上記第5の閾値より大きい場合には、符号化効率のより高い予測ベクトルを予測ベクトル#194とし、予測ベクトル#194を示すフラグと共に出力するようにしてもよい。
また、予測ベクトル選択部194は、上記予測ベクトル候補群の全体のばらつきが上記第5の閾値より大きい場合には、0ベクトルを予測ベクトル候補#194として出力するようにしてもよい。一般に、上記予測ベクトル候補群の全体のばらつきが大きい場合には、算出された予測ベクトルを用いることによって、動きベクトル自体を符号化する場合に比べて符号化効率が低下する場合がある。上記のように、上記予測ベクトル候補群の全体のばらつきが上記第5の閾値より大きい場合には、0ベクトルを予測ベクトル候補#194として出力することにより、対象パーティションに実際に割り付けられる動きベクトル自体を符号化することができるので、符号化効率が低下することを抑止することができる。
また、予測ベクトル選択部194は、予測ベクトル候補#191b1〜#191b2のばらつきが予め定められた第6の閾値以下である場合には、空間方向予測ベクトル#191を予測ベクトル#194として出力し、予測ベクトル候補#191b1〜#191b2のばらつきが上記第6の閾値より大きい場合であって、予測ベクトル候補#192b1〜#192b2のばらつきが予め定められた第7の閾値以下である場合には、時間方向予測ベクトル#192を予測ベクトル#194として出力するようにしてもよい。
一般に、一様な動きの領域では、パーティションごとに変動の少ない予測ベクトル#194を用いることによって、符号化効率を高めることができる。一方で、空間方向予測ベクトル#191と時間方向予測ベクトル#192とがパーティションごとに交互に選択されるような場合には、予測ベクトル#194はパーティションごとに変化する。上記のように予測ベクトルを選択することによって、空間方向予測ベクトル#191が予測ベクトル#194に選択される傾向が強まるため、符号化効率を高めることができる。なお、言うまでも無く、空間方向予測ベクトル#191ではなく、時間方向予測ベクトル#192が予測ベクトルに選択される傾向が強まるような構成としてもよい。
また、予測ベクトル選択部194は、上記の説明における予測ベクトル候補#192b1〜#192b2の代わりに、予測ベクトル候補#193b1〜#193b2を用いることによって、空間方向予測ベクトル#191、または、時空間方向予測ベクトル#193のうち、いずれか一方を予測ベクトル#194として出力するようにしてもよい。
予測ベクトル候補#192b1〜#192b2、または、予測ベクトル候補#193b1〜#193b2のうち、どちらの予測ベクトル候補を用いるかは、予め定められていてもよいし、所定の単位、すなわち、シーケンスごと、フレームごと、または、スライスごと等にどちらかを選択するようにしてもよい。
一般に、時間方向予測ベクトル#192は、動きベクトルの小さい領域、すなわち、動きの小さい領域に対して、より適切な予測ベクトルであり、時空間方向予測ベクトル#193は、動きベクトルの大きい領域、すなわち、動きの大きい領域に対して、より適切な予測ベクトルである。
また、予測ベクトル選択部194は、空間方向予測ベクトル#191、時間方向予測ベクトル#192、および、時空間方向予測ベクトル#193から構成される予測ベクトル群のばらつきが予め定められた第8の閾値以下である場合には、空間方向予測ベクトル#191、時間方向予測ベクトル#192、および、時空間方向予測ベクトル#193の平均を予測ベクトル#194として出力するようにしてもよいし、空間方向予測ベクトル#191を出力するようにしてもよい。
また、予測ベクトル選択部194は、上記予測ベクトル群のばらつきが、上記第8の閾値より大きい場合であって、上記第8の閾値より大きい第9の閾値以下である場合には、上記予測ベクトル群のメジアンを出力し、上記予測ベクトル群のばらつきが、上記第9の閾値よりも大きい場合には、0ベクトルを予測ベクトル#194として出力するようにしてもよい。なお、予測ベクトル選択部194は、0ベクトルを予測ベクトル#194として出力する代わりに、予測ベクトルが0ベクトルであることを示すフラグを出力するようにしてもよい。
また、予測ベクトル選択部194は、対象パーティションに隣接する全てのパーティションがイントラ予測されたパーティションである場合には、時間方向予測ベクトル#192を選択し、コロケートパーティションに隣接する全てのパーティションがイントラ予測されたパーティションである場合には、空間方向予測ベクトル#191を選択することが好ましい。
減算器195は、上記のような処理によって、予測ベクトル選択部194から出力された予測ベクトル#194と、対象パーティションに割り付けられた動きベクトル#17との差分をとることによって、差分動きベクトル#19aを生成し、出力する。
なお、本発明は、対象パーティションの具体的なサイズに依らずに適用することができる。例えば、本発明は、対象パーティションのサイズが、16画素×16画素、16画素×8画素、8画素×16画素、8画素×8画素、8画素×4画素、4画素×8画素、4画素×4画素の場合にも適用することができるし、対象パーティションのサイズが、一般に、N画素×M画素(N、Mは自然数)の場合にも適用することができる。
また、本発明は、マクロブロックのサイズが、例えば、32×32画素、64×64画素のように、16×16画素より大きい場合には、上記パーティションのサイズが、16×16画素より大きいサイズであっても適用することができる。すなわち、例えば、マクロブロックのサイズが、64×64画素である場合には、本発明は、上記パーティションのサイズが、64×64画素、64×32画素、32×64画素、32×32画素、32×16画素、16×32画素、16画素×16画素、16画素×8画素、8画素×16画素、8画素×8画素、8画素×4画素、4画素×8画素、4画素×4画素の場合に適用することができる。
(動画像復号装置2)
以下では、本実施形態に係る動画像復号装置2について、図9を参照して説明する。図9は、動画像復号装置2の構成を示すブロック図である。
図9に示すように、動画像復号装置2は、可変長符号復号部23、動きベクトル復元部24、バッファメモリ25、予測画像生成部26、イントラ予測画像生成部27、予測方式決定部28、逆量子化・逆変換部29、および、加算器30を備えている。
動画像復号装置2は、符号化データ#2を受け、出力画像#3を逐次的に出力する。
可変長符号復号部23は、符号化データ#2を可変長復号し、差分動きベクトル#23a、予測モード#23b、および、量子化予測残差データ#23cを出力する。
また、可変長符号復号部23は、符号化データ#2にフラグ#19bが含まれている場合には、動きベクトル復元部24に対して、フラグ#19bを出力する。
動きベクトル復元部24は、対象パーティションに隣接する複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつき、対象パーティションが属するフレームの前のフレームにおいて当該対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションに隣接する複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつき、当該コロケートパーティションを起点に上記対象パーティションの周辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルから算出された予測ベクトル候補に相当する距離を移動させた位置を占めるシフトコロケートパーティションに隣接する複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつき、または、上記動きベクトルから算出された予測ベクトル候補であって、対象パーティションに割り付ける予測ベクトル候補のばらつき、に基づいて、差分動きベクトル#23aを復号する。
また、動きベクトル復元部24は、差分動きベクトル#23a、および、すでに復号され、バッファメモリ25に格納された動きベクトル#25aから対象パーティションの動きベクトル#24を復号する。動きベクトル復元部24の構成については、以下に詳述するため、ここでは説明を省略する。
バッファメモリ25には、後述する復号画像#3、動きベクトル#24、および、予測モード#23bが格納される。
予測画像生成部26は、動きベクトル復元部24によって復号され、バッファメモリ25を経由した動きベクトル#25c、および、バッファメモリ25に格納された復号画像#3からインター予測画像#26を生成する。なお、動きベクトル#25cは、動きベクトル#24と同一の動きベクトルを含む。
イントラ予測画像生成部27は、バッファメモリ25に格納された、対象マクロブロックと同じ画像内の局所復号画像#25bから、イントラ予測画像#27を生成する。
予測方式決定部28は、予測モード#23bに基づいて、イントラ予測画像#27、または、インター予測画像#26のうち、何れか一方を選択し、予測画像#28として出力する。
逆量子化・逆変換部29は、量子化予測残差データ#23cに対し、逆量子化、および、逆DCT変換を行い、予測残差#29を出力する。
加算器30は、予測残差#29、および、予測画像#28を加算し、復号画像#3として出力する。また、出力された復号画像#3は、バッファメモリ25に格納される。
(動きベクトル復元部24)
以下では、動きベクトル復元部24の構成について、図10〜図11を参照して説明する。図10に示すように、動きベクトル復元部24は、予測ベクトル生成部196、および、加算器241を備えている。なお、上記予測ベクトル生成部196は、動画像符号化装置1を構成する動きベクトル冗長性削減部19における予測ベクトル生成部196と同様の構成である。すなわち、上記予測ベクトル生成部196は、空間方向予測ベクトル生成部191、時間方向予測ベクトル生成部192、時空間方向予測ベクトル生成部193、および、予測ベクトル選択部194を備えている。
上記予測ベクトル生成部196には、動きベクトル冗長性削減部19における予測ベクトル生成部196に入力される動きベクトル群#14cに代えて、バッファメモリ25に格納された動きベクトル#25aが入力される。
空間方向予測ベクトル生成部191、時間方向予測ベクトル生成部192、時空間方向予測ベクトル生成部193、および、予測ベクトル選択部194の構成および動作については、すでに詳述したため、ここでは説明を省略する。
加算器241は、予測ベクトル選択部194から出力される予測ベクトル#194と、差分動きベクトル#23aとを加算することによって動きベクトル#24を生成し、出力する。
なお、符号化データ#2にフラグ#19bが含まれ得るような場合には、図11に示すように、動きベクトル復元部24は、予測ベクトル生成部196に代えて、予測ベクトル生成部196’を備え、予測ベクトル生成部196’は、予測ベクトル選択部194に代えて、予測ベクトル選択部194’を備えるようにすればよい。ここで、予測ベクトル選択部194’は、フラグ#19bに応じて、予測ベクトル#194を決定することができる。
このような構成をとることによって、動きベクトル復元部24は、符号化データ#2にフラグ#19bが含まれる場合であっても、フラグ#19bに応じて、予測ベクトル#194を決定することができる。
(符号化データ#2の構成)
以下では、動画像符号化装置1を用いて生成した符号化データ#2の構成について、図12を参照して説明する。
図12は、動画像符号化装置1を用いて生成した符号化データ#2のマクロブロックごとのビットストリーム#MBを示す図である。図12に示すように、ビットストリーム#MBは、ブロックモード情報Modと、インデクス情報Idxiと、フラグ#19bと、動きベクトル情報MVi(i=1〜N)とを含んでいる。ここで、Nは、マクロブロックに含まれるパーティションの数を表している。
ブロックモード情報Modには、マクロブロックの予測モード#18b、パーティション分割情報、などが含まれている。
インデクス情報Idxiには、動き補償を行う際に必要になる、各パーティションが参照する参照ピクチャ番号が含まれている。なお、フラグ#19bは各パーティションの予測ベクトルを選択するために必要な場合にのみ、ビットストリーム中に含まれる。
動きベクトル情報MViには、各パーティションの差分動きベクトル#19aが含まれている。
(付記事項1)
本発明に係る動画像符号化装置は、上記選択手段が、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことが好ましい。
上記の構成によれば、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けることができるので、符号化効率の高い予測ベクトルを割り付けることができるという更なる効果を奏する。
また、上記選択手段は、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトル群と上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、そうでない場合に、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち、何れか一方の予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けると共に、上記対象パーティションに割り付けた予測ベクトルを示すフラグを符号化する、ことが好ましい。
上記の構成によれば、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、そうでない場合に、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れか一方の予測ベクトルを、フラグを指定することにより上記対象パーティションに割り付けることができるという更なる効果を奏する。従って、動きベクトル群のばらつきが小さい(予測が当たりやすい)場合にはフラグを用いず、動きベクトル群のばらつきが大きい(予測が当たりにくい)場合にのみフラグを用いることで、全てをフラグで指定する場合に較べて、予測の正確さを維持しつつフラグの量を削減することができる。
また、上記選択手段は、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、そうでない場合に、零ベクトルを上記対象パーティションに割り付けることが好ましい。
一般に、上記動きベクトル群のばらつきが大きくなると、算出された予測ベクトルと実際に割り付けられる動きベクトルとの差異も大きくなる。また、実際に割り付けられる動きベクトルとは大きく異なる予測ベクトルを用いると、予測ベクトルを全く用いない場合よりも符号化効率が低下してしまう。
上記の構成によれば、上記動きベクトルのばらつきが、上記閾値以上である場合には、零ベクトルを割り付けるので、符号化効率の低下を抑止することができるという更なる効果を奏する。
また、本発明に係る動画像符号化装置は、上記第2の算出手段に代えて、符号化済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段を備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、符号化済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段を備えているため、動きがある場合でも正確な予測ベクトルを割り付けることができるという更なる効果を奏する。
本発明に係る上記動画像復号装置における、上記選択手段は、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことが好ましい。
上記の構成によれば、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けることができるので、フラグを参照することなく、予測ベクトルを割り付けることができるという更なる効果を奏する。
また、本発明に係る上記動画像復号装置における、上記選択手段は、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、そうでない場合に、上記符号化データに含まれるフラグを参照して、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち、何れか一方の予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことが好ましい。
上記の構成によれば、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるため、フラグを参照することなく、予測ベクトルを割り付けることができるという更なる効果を奏する。また、そうでない場合には、上記符号化データに含まれるフラグを参照して、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち、何れか一方の予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けることができるという更なる効果を奏する。従って、動きベクトル群のばらつきが小さい(予測が当たりやすい)場合にはフラグを用いず、動きベクトル群のばらつきが大きい(予測が当たりにくい)場合にのみフラグを用いることで、全てをフラグで指定する場合に較べて、少ないフラグの量で正確な予測画像を作成することができる。
また、本発明に係る上記動画像復号装置における、上記選択手段は、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、そうでない場合に、零ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことが好ましい。
上記の構成によれば、上記動きベクトルのばらつきが、上記閾値以上である場合には、零ベクトルを割り付けるので、復号側でフラグを参照することなく、予測ベクトルあるいは零ベクトルをパーティションに割り付けることができるという更なる効果を奏する。
また、本発明に係る上記動画像復号装置は、上記第2の算出手段に代えて、復号済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段を備えている、ことが好ましい。
上記の構成によれば、復号済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出するため、動きがある場合でも正確な予測ベクトルを割り付けることができるという更なる効果を奏する。
(付記事項2)
また、例えば、本発明は、以下のように表現することもできる。
1.
動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化する動画像符号化装置において、
対象フレームにおいて対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、
符号化済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、
上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えている、
ことを特徴とする動画像符号化装置。
2.
上記選択手段は、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、
ことを特徴とする1.に記載の動画像符号化装置。
3.
上記選択手段は、
上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
そうでない場合に、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうちいづれか一方の予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるとともに、上記対象パーティションに割り付けた予測ベクトルを示すフラグを符号化する、
ことを特徴とする1.に記載の動画像符号化装置。
4.
上記選択手段は、
上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
そうでない場合に、零ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、
ことを特徴とする1.に記載の動画像符号化装置。
5.
上記選択手段は、
上記第1の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
そうでない場合に、上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、
ことを特徴とする1.に記載の動画像符号化装置。
6.
上記選択手段に代えて、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトルから選択した予測ベクトルと上記第2の予測ベクトルから選択した予測ベクトルとのうちいづれか一方の予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるとともに、上記対象パーティションに割り付けた予測ベクトルを示すフラグを出力する選択手段を備えている、
ことを特徴とする1.に記載の動画像符号化装置。
7.
上記第2の算出手段に代えて、符号化済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段を備えている、
ことを特徴とする1.から6.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
8.
上記符号化済フレームにおいて、上記コロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第3の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第3の予測ベクトル群を算出する第3の算出手段を更に備えており、
上記選択手段に代えて、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第3の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、上記第2の動きベクトル群のばらつき、および、上記第3の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段を備えている、
ことを特徴とする1.に記載の動画像符号化装置。
9.
上記第1の予測ベクトル群には、上記対象パーティションの左辺または上辺に隣接している隣接パーティションの数が奇数個である場合、上記隣接パーティションのうち上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接する右上パーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が偶数個である場合、上記第1の予測ベクトル群には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、上記右上パーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれる、
ことを特徴とする1.から8.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
10.
上記第1の予測ベクトル群には、上記対象パーティションの左辺または上辺に隣接している隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの辺ごとの平均または加重平均と、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接する右上パーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれる、
ことを特徴とする1.から9.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
11.
上記第1の予測ベクトル群には、上記対象パーティションの左辺または上辺に隣接している隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれる、
ことを特徴とする1.から10.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
12.
上記第1の予測ベクトル群には、
第1の予測ベクトルとして、上記対象パーティションの左辺または上辺に隣接している隣接パーティションの数が奇数個である場合、上記隣接パーティションのうち上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接する右上パーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が偶数個である場合、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと、上記右上パーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、
第2の予測ベクトルとして、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの辺ごとの平均または加重平均と、上記右上パーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、
第3の予測ベクトルとして、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
上記選択手段は、上記隣接パーティションおよび上記右上パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第3の予測ベクトルを選択し、そうでない場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第1の予測ベクトル、または、上記第2の予測ベクトルを選択する、
ことを特徴とする1.から11.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
13.
上記選択手段は、上記隣接パーティションおよび上記右上パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた第1の閾値よりも小さい場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第3の予測ベクトルを選択し、上記ばらつきが上記第1の閾値よりも大きく、かつ、予め定められた第2の閾値よりも小さい場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第1の予測ベクトル、または、上記第2の予測ベクトルを選択し、上記ばらつきが上記第2の閾値よりも大きい場合には、零ベクトルを選択する、
ことを特徴とする12.に記載の動画像符号化装置。
14.
上記第1の予測ベクトル群には、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち上側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの上辺または左辺に隣接している隣接パーティションの数が偶数個の場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと上記隣接パーティションのうち上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が奇数個の場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれ、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち下側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの左辺に隣接している左隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれる、
ことを特徴とする1.から13.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
15.
上記第1の予測ベクトル群には、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち上側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの上辺に隣接しているパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
16画素×16画素のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち下側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの左辺に隣接している左隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれる、
ことを特徴とする1.から13.の何れかに記載の動画像符号化装置。
16.
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを上下に2等分したパーティションのうち上側のパーティションであるとき、
上記第1の予測ベクトル群には、
第4の予測ベクトルとして、上記対象パーティションの上辺または左辺に隣接している隣接パーティションの数が偶数個の場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと上記隣接パーティションのうち上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が奇数個の場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれ、
第5の予測ベクトルとして、上記対象パーティションの上辺に隣接しているパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
上記選択手段は、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合には、上記第1の予測ベクトル群から第5の予測ベクトルを選択し、そうでない場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第4の予測ベクトルを選択する、
ことを特徴とする1.から15.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
17.
上記第1の予測ベクトル群には、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち左側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの上辺または左辺に隣接している隣接パーティションの個数が偶数個である場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと上記隣接パーティションのうち上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの個数が奇数個である場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれ、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち右側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルが含まれる、
ことを特徴とする1.から16.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
18.
上記第1の予測ベクトル群には、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち左側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの左辺に隣接しているパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち右側のパーティションであるとき、上記対象パーティションの上辺に隣接するパーティションのうち最も右側のパーティションの右辺に隣接するパーティションに割り付けられた動きベクトルが含まれる、
ことを特徴とする1.から17.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
19.
上記対象パーティションが16画素×16画素のサイズであるパーティションを左右に2等分したパーティションのうち左側のパーティションであるとき、
上記第1の予測ベクトル群には、
第6の予測ベクトルとして、上記対象パーティションの上辺または左辺に隣接している隣接パーティションの個数が偶数個である場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと上記隣接パーティションのうち上記対象パーティションに接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの個数が奇数個である場合には、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれ、
第7の予測ベクトルとして、上記対象パーティションの左辺に隣接しているパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
上記選択手段は、上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第7の予測ベクトルを選択し、そうでない場合には、上記第1の予測ベクトル群から上記第6の予測ベクトルを選択する、
ことを特徴とする1.から18.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
20.
上記第2の予測ベクトル群には、上記コロケートパーティションおよび上記コロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれている、
ことを特徴とする1.から6.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
21.
上記第2の予測ベクトル群には、上記コロケートパーティションの数と上記コロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの数との和が偶数個である場合、上記隣接パーティションのうち上記コロケートパーティションに隣接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記コロケートパーティションの数と上記コロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの数との和が奇数個である場合、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれる、
ことを特徴とする1.から6.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
22.
上記第2の予測ベクトル群には、
第1の予測ベクトルとして、上記コロケートパーティションおよび上記コロケートパーティション隣接する隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
第2の予測ベクトルとして、上記隣接パーティションの数が奇数個である場合、上記隣接パーティションのうち上記コロケートパーティションに隣接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が偶数個である場合、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれ、
上記選択手段は、上記コロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合には、上記第2の予測ベクトル群から上記第1の予測ベクトルを選択し、そうでない場合には、上記第2の予測ベクトル群から上記第2の予測ベクトルを選択する、
ことを特徴とする1.から6.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
23.
上記隣接パーティションには、上記コロケートパーティションと頂点を共有するパーティションが含まれていることを特徴とする20.から22.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
24.
上記第2の予測ベクトル群には、上記シフトコロケートパーティションおよび上記シフトコロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれている、
ことを特徴とする7.に記載の動画像符号化装置。
25.
上記第2の予測ベクトル群には、上記シフトコロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの数が奇数個である場合、上記隣接パーティションのうち上記シフトコロケートパーティションに隣接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記シフトコロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が偶数個である場合、上記シフトコロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれる、
ことを特徴とする7.に記載の動画像符号化装置。
26.
上記第2の予測ベクトル群には、
第1の予測ベクトルとして、上記シフトコロケートパーティションおよび上記シフトコロケートパーティションに隣接する隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルの平均または加重平均が含まれ、
第2の予測ベクトルとして、上記隣接パーティションの数が奇数個である場合、上記隣接パーティションのうち上記シフトコロケートパーティションに隣接する辺の長さが最も長いパーティションに割り付けられた動きベクトルと、上記シフトコロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルとのメジアンが含まれ、上記隣接パーティションの数が偶数個である場合、上記シフトコロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのメジアンが含まれ、
上記選択手段は、上記シフトコロケートパーティションおよび上記隣接パーティションの各々に割り付けられた動きベクトルのばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合には、上記第2の予測ベクトル群から上記第1の予測ベクトルを選択し、そうでない場合には、上記第2の予測ベクトル群から上記第2の予測ベクトルを選択する、
ことを特徴とする7.に記載の動画像符号化装置。
27.
上記隣接パーティションには、上記シフトコロケートパーティションと頂点を共有するパーティションが含まれていることを特徴とする24.から26.までの何れかに記載の動画像符号化装置。
28.
動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化して得られた符号化データを復号する動画像復号装置であって、
対象フレームにおいて対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、
復号済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、
上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えている、
ことを特徴とする動画像復号装置。
29.
動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化して得られた符号化データのデータ構造において、
上記予測ベクトルは、対象フレームにおいて対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して算出された第1の予測ベクトル群と、上記対象フレームよりも先に復号されるフレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して算出された第2の動きベクトル群とのうち、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて選択された予測ベクトル群に属する予測ベクトルである、
ことを特徴とする符号化データのデータ構造。
30.
動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化する動画像符号化方法において、
対象フレームにおいて対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出工程と、
符号化済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出工程と、
上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択工程であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択工程と、を含んでいる、
ことを特徴とする動画像符号化方法。
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
本発明は、動画像を符号化する動画像符号化装置に好適に適用することができる。
1 動画像符号化装置
11 変換・量子化部
12 可変長符号化部
13 逆量子化・逆変換部
14 バッファメモリ
15 イントラ予測画像生成部
16 予測画像生成部
17 動きベクトル推定部
18 予測方式制御部
19 動きベクトル冗長性削減部(算出手段、選択手段)
191 空間方向予測ベクトル生成部(第1の算出手段)
192 時間方向予測ベクトル生成部(第2の算出手段)
193 時空間方向予測ベクトル生成部(第2の算出手段)
194 予測ベクトル選択部(選択手段)
21 加算器
22 減算器
2 動画像復号装置
24 動きベクトル復元部
なお、予測ベクトル候補#192b1、および、予測ベクトル候補#192b2を算出する際に用いた上記平均は上記動きベクトルが割り付けられたパーティションが上記対象パーティションに隣接する辺の長さに応じた加重平均であってもよい。このように、加重平均を用いることにより、より正確な予測ベクトル候補、すなわち、対象パーティションに割り付けられる動きベクトルにより類似した予測ベクトル候補の算出を行うことができる。
予測ベクトル選択部194には、空間方向予測ベクトル#191、時間方向予測ベクトル#192、および、時空間方向予測ベクトル#193が入力される。また、予測ベクトル選択部194には、空間方向予測ベクトル生成部191において算出された予測ベクトル候補#191b1〜#191b3、時間方向予測ベクトル生成部192において算出された予測ベクトル候補#192b1〜#192b2、および、時空間方向予測ベクトル生成部193において算出された予測ベクトル候補#193b1〜#193b2が入力される。

Claims (10)

  1. 動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化する動画像符号化装置において、
    対象フレームにおいて対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、
    符号化済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、
    上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えている、
    ことを特徴とする動画像符号化装置。
  2. 請求項1に記載の動画像符号化装置であって、
    上記選択手段は、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことを特徴とする動画像符号化装置。
  3. 請求項1に記載の動画像符号化装置であって、
    上記選択手段は、
    上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトル群と上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
    そうでない場合に、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち、何れか一方の予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けると共に、上記対象パーティションに割り付けた予測ベクトルを示すフラグを符号化する、ことを特徴とする動画像符号化装置。
  4. 請求項1に記載の動画像符号化装置であって、
    上記選択手段は、
    上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
    そうでない場合に、零ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことを特徴とする動画像符号化装置。
  5. 請求項1から4までの何れか1項に記載の動画像符号化装置であって、
    上記第2の算出手段に代えて、符号化済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の符号化済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段を備えている、
    ことを特徴とする動画像符号化装置。
  6. 動画像を構成するフレームを分割して得られた複数のパーティションの各々に割り付けられた動きベクトルと予測ベクトルとの差分ベクトルを上記動画像と共に符号化して得られた符号化データを復号する動画像復号装置であって、
    対象フレームにおいて対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第1の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第1の予測ベクトル群を算出する第1の算出手段と、
    復号済フレームにおいて上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段と、
    上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルを選択する選択手段であって、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち何れの予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付けるかを、上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきに応じて決定する選択手段と、を備えている、
    ことを特徴とする動画像復号装置。
  7. 請求項6に記載の動画像復号装置であって、
    上記選択手段は、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことを特徴とする動画像復号装置。
  8. 請求項6に記載の動画像復号装置であって、
    上記選択手段は、
    上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
    そうでない場合に、上記符号化データに含まれるフラグを参照して、上記第1の予測ベクトル群に属する予測ベクトルと上記第2の予測ベクトル群に属する予測ベクトルとのうち、何れか一方の予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことを特徴とする動画像復号装置。
  9. 請求項6に記載の動画像復号装置であって、
    上記選択手段は、
    上記第1の動きベクトル群のばらつき、および、上記第2の動きベクトル群のばらつきが予め定められた閾値よりも小さい場合に、上記第1の動きベクトルと上記第2の動きベクトル群とのうちばらつきが小さい方の動きベクトル群を参照して算出された予測ベクトル群に属する予測ベクトルを上記対象パーティションに割り付け、
    そうでない場合に、零ベクトルを上記対象パーティションに割り付ける、ことを特徴とする動画像復号装置。
  10. 請求項6から9までの何れか1項に記載の動画像復号装置であって、
    上記第2の算出手段に代えて、復号済フレームにおいて、上記対象パーティションと同じ位置を占めるコロケートパーティションを起点として、上記対象パーティション周辺の復号済パーティションに割り付けられた動きベクトルから推定された、上記対象パーティションに割り付けられる動きベクトルの推定値分だけ移動した位置を占めるシフトコロケートパーティション周辺のパーティションに割り付けられた動きベクトルからなる第2の動きベクトル群を参照して、上記対象パーティションに割り付ける予測ベクトルの候補となる第2の予測ベクトル群を算出する第2の算出手段を備えている、
    ことを特徴とする動画像復号装置。
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