WO2007057986A1

WO2007057986A1 - 動きベクトル算出装置および動きベクトル算出方法

Info

Publication number: WO2007057986A1
Application number: PCT/JP2006/300533
Authority: WO
Inventors: Kazuhito Nishida
Original assignee: Sharp Kabushiki Kaisha
Priority date: 2005-11-15
Filing date: 2006-01-17
Publication date: 2007-05-24
Also published as: TWI348870B; TW200719727A; CN101080930A; JP2007142521A; US20090268819A1; CN101080930B; EP1950972A1; KR20070088322A

Description

明細書

動きベクトル算出装置および動きベクトル算出方法

技術分野

[0001] 本発明は、入力画像を符号ィ匕する際のフレーム間予測に用いられる動きベクトルを算出するための、グローバル動きベクトルの算出技術に関する。

背景技術

[0002] 従来、動画像の高効率符号ィ匕に際しては、主に以下の 3つの画像変換を用いて動画像情報量を圧縮し符号化が行われている。すなわち画像内（空間）相関を利用した第一の画像変換、画像間（時間)相関を利用した第二の画像変換、そして符号の出現確率に応じた可変長符号化を利用した第三の画像変換である。その中で、時間相関を利用した第二の画像変換では、時間的に異なるフレーム（入力画像）間における画像の移動方向と移動量をマクロブロック単位で「動きベクトル」として算出し、そのマクロブロックの画素情報と動きベクトルの情報とによってフレームを表現することで動画像情報量を削減することができる。

[0003] し力、し、この「動きベクトル」の算出処理において、マクロブロックの移動先（または移動元）となる別のフレーム内のブロックを探索しょうとすると、例えばスポーツ映像など動き量の多い動画像ではその探索範囲を広く取る必要があり、従って、その演算量も膨大となる可能性があった。そこで、特許文献 1では、現フレームの縮小画像を利用して、最初に画像全体でのグローバルな動きベクトルを算出し、そのグローバル動きベクトルを利用してマクロブロックの移動先サーチ（探索）範囲を絞り込んだうえで動きべクトノレを算出する、という技術が開示されている。

[0004] 図 1に示すのは、このグローバル動きベクトルを利用した、マクロブロック単位の動きベクトル算出の別の一例を説明するための図である。この図 1の（1)にあるように、まずは動きベクトルを検出したいマクロブロック αを含むさらに大きな（グローノくル）マクロブロック α Ίこおけるグローバル動きべクトノレ（0101)を、通常の動きベクトル算出と同様の処理にて算出する。すると、このグローバル動きべタトノレで示されるグローバルマクロブロック α 'の移動先を含む所定の範囲内にマクロブロック αの移動があると考えること力 Sできる。したがって、図 1の（2)で示す範囲をマクロブロック αの動きべクトルの探索範囲として演算することで、探索範囲を無駄に広げずにマクロブロック a の動きベクトル (0102)を算出することができる、という具合である。

特許文献 1： WO00Z05899号

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] しかし、上記従来の技術には、以下のような課題があった。すなわち、図 2の実線で示すように、算出したグローバル動きべタトノレが誤ってレ、た場合（正しレ、グローバル動きべクトノレは破線矢印）、その誤ったグローバル動きベクトルに基づいて決定された探索範囲が当然本来決定されるべき探索範囲とは異なることになる。したがってその誤った探索範囲で探索され算出されたマクロブロックの動きベクトルも誤って算出される可能性が高くなる、という課題である。また、その動きベクトル算出の誤りによって、動画像符号化の効率低下を引き起こす可能性がある、という課題もある。なぜならば、通常このような誤りにより算出された動きベクトルは極端な値をとることが多い。それは、誤りによって本来とは全く異なるブロックを参照して動きベクトルを算出するためである。そして、そのベクトルの絶対値が極端に大きい値をとる場合、ベクトルの絶対値が 0に近いほど高効率符号化を達成するゴロム符号ィ匕などにおいては、その符号化効率を低下させる要因ともなりうる、ということである。

課題を解決するための手段

[0006] 以上の課題を解決するために、本発明は、グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きべクトノレを、マクロブロックの動きべクトノレ探索範囲決定に利用して動きベクトルを算出する動きベクトル算出装置であって、さらにそのグローバル動きベ外ルの算出に関して以下のような機能を備える動きべ外ル算出装置を提供する

。すなわち、図 3の（1)に示すようにグローバルマクロブロックひ'を、例えば 4つのブロック（ミドノレブロック） a、 b、 c、 dに分割し、そのミドルブロックにおける動きベクトルであるミドル動きベクトルを検出する。そしてその検出されたミドル動きベクトルから、例えば「極値ベクトルの除外」や「メディアン処理」、あるいは「標準偏差を利用した異常値除外」処理などによって異常値をとつていると思われるミドル動きベクトルを除外する。そして残ったミドル動きベクトルに基づいて、図 3の（2)に示すように、より正確なグローバル動きベクトル 0301を算出する機能である。そのために本発明は、グロ一バルマクロブロックを複数のミドルブロックに分割する分割部と、分割されたミドルブロックごとにミドル動きベクトルを検出するミドル動きベクトル検出部と、一のグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを、そのグローバルマクロブロックに含まれるミドルブロックのミドル動きベクトルに基づいて算出するグローバル動きベクトル算出部と、を有する。

発明の効果

[0007] 以上のような構成をとる本発明によって、ミドル動きベクトル算出において誤った演算結果が算出されても、「極値ベクトルの除外」や「メディアン処理」、あるいは「標準偏差を利用した異常値除外」などの処理によって前述のように極端な値をとることの多いその誤った演算結果を除外することができ、したがって、より正確なグローバル動きべクトノレを算出することができる。したがって、その正確なグローバル動きベクトルに基づいて動きベクトル算出用の探索範囲をより正確に決定することができ、また、その正確な動きベクトル算出によって、絶対値が 0に近いほど高符号ィ匕を達成するゴロム符号ィ匕などにおいて効率的な符号化を行うこともできる。

発明を実施するための最良の形態

[0008] 以下に、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何ら限定されるものではなぐその要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。なお、実施例 1は、主に請求項 1， 8，について説明する。また、ミドル動きベクトルの除外処理に関する請求項 2, 3, 4, 9, 10, 11についても説明する。また、実施例 2は、主に請求項 5, 12について説明する。また、実施例 3は、主に請求項 6, 7, 13, 14について説明する。

[0009] 《実施例 1》く実施例 1の概要〉本実施例の動きベクトル算出装置の一例は、グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きベクトルを、マクロブロックの動きべ外ル探索範囲決定に利用して動きベクトルを算出する動きべ外ル算出装置であって、さらに以下のような機能を備えた動きベクトル検出装置である。すなわち、グローバル動きベクトルの算出に際し、そのグローバルマクロブロックをミドルブロックに分割し、そのミドルブロックにおける動きベクトルであるミドル動きベクトルを利用しより正確なグローバル動きべ外ルを算出する機能を備えた動きベクトル算出装置である。

[0010] なお、「グローバルマクロブロック」とは、動画像の符号化におけるフレーム間予測で利用される動きベクトルの検出単位であるマクロブロックよりも大きなブロックをいうが、その大きさは適宜設計により設定可能であって構わなレ、。そして、このグローバルマクロブロック単位で検出されたグローバル動きベクトルを利用して動きベクトル検出のための探索範囲が決定されることになる。このように、マクロブロック単位での動きベクトル算出において、グローバル動きべクトノレによってマクロブロック移動先の探索範囲を絞りこむことができるので装置全体での処理負荷を抑えることができる。

[0011] しかし、このグローバル動きベクトルが誤って算出された場合には、前述のように動きべタトノレの誤検出や符号ィ匕効率の低下などの事態を引き起こす可能性が高い。そこで、本実施例ではグローバルマクロブロックをミドルブロックに分割し、そのミドル動きべクトノレを利用してより正確なグローバル動きベクトルを算出する。

[0012] く実施例 1の構成〉図 4に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「動きべクトノレ算出装置」（0400)は、「分割部」（0401)と、「ミドル動きベクトル検出部」（0402)と、「グローバル動きベクトル算出部」（0403)と、を有する。なお、本発明では構成要件として明示していないが、グローバル動きベクトルを利用した動きベクトル算出装置として、グローバル動きベクトルに基づく探索範囲の決定や、その探索範囲を用いた動きべタトノレの算出などの処理が行われることは言うまでもない。

[0013] なお、以下に記載する本装置の機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハ一ドウエア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、 CPUなどの演算器や主メモリ、バス、あるいはハードディスクや不揮発性メモリなどの記憶装置、 CD— ROMや DVD— ROMなどの記憶メディア、それらメディアの読取ドライブ、各種通信や印刷機器用の送受信ポート、その他の周辺装置などのハードウェア構成部や、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラム、情報入力に利用されるインターフエースなどが挙げられる。そして、これらハードウェアやソフトウェアは、メモリ上に展開したプログラムを演算器で順次演算処理したり、メモリやハードディスク上に保持されているデータや、インターフェースを介して入力されたデータなどを加工、蓄積、出力処理したり、あるいは各ハードウェア構成部の制御を行ったりするために利用される。また、この発明は装置として実現できるのみでなぐ方法としても実現可能である。また、このような発明の一部をソフトウェアとして構成することができる。さらに、そのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を記録媒体に固定した記録媒体も、当然この発明の技術的な範囲に含まれる (本明細書の全体を通じて同様である）。

[0014] 「分割部」 (0401 )は、グローバルマクロブロックを複数のミドルブロックに分割する機能を有する。なお、その分割数や分割形状などは任意に設定可能である。また、その「分割」は、例えばグローバルマクロブロックの座標情報に基づレ、て分割後のミドルブロックの座標が演算される動的な分割のみならず以下のような静的な分割であつても良い。すなわち予めグローバルマクロブロックの座標情報とその分割されたミドルブロックの座標情報とをテーブル化した「グローバルマクロブロックミドルブロックテーブル」を記憶装置などに記憶しておく。そして、分割においては座標情報で示されるグローバルマクロブロックをキーとしてそのテーブルを参照し、すでに分割されてレ、る対応したミドルブロックの座標情報を取得する、という方法である。ただし、いずれの複数分割においても、図 5の（1)に示すように、ミドルブロック同士が重ならないような分割であることが望ましい。なぜならば、図 5の（2)に示すように、ミドノレブロック同士が重なっている場合、ミドルブロック a、 b、 c、 dのミドル動きベクトルを利用してグローバル動きベクトルを算出する際に、その重なり部分を考慮しなければならないなど不要な演算処理が必要になるからである。

[0015] そして、この分割部での具体的なグローバルマクロブロックの分割処理方法の一例として、例えば、グローバルマクロブロックの座標情報を利用し、そのグローバルマクロブロックを、所定長辺を有する長方形状のミドルブロックに分割する方法などが挙げられる。なお、これらグローバルマクロブロックと、それを分割して生成された複数のミドノレブロックとは、それぞれの識別情報などが関連付けられるなどして保持される。 [0016] 「ミドル動きべクトノレ検出部」（0402)は、分割されたミドルブロックごとにミドル動きべタトルを検出する機能を有する。なお、このミドル動きベクトルの検出処理は、通常の動きべタトノレの検出処理同様に、例えばミドルブロックと、そのミドルブロックの参照先フレーム内にあるブロックとの間で、対応画素ごとに差分の絶対値をとり、その総和を相関係数として算出する。そして参照先フレーム内を一画素や半画素単位などでサーチしながら全探索しそれぞれ相関係数を算出し、その相関係数が最も小さいプロックをそのミドルブロックの移動先として特定する。そして、そのミドルブロックの移動先への移動方向と移動量からミドル動きベクトルが検出される、という具合で検出すると良レ、。もちろんこのような参照先フレーム内のブロックを半画素単位などで全てサーチし相関係数を演算する検出処理は一例であり、演算負荷を下げるため任意の 3つのブロックの相関係数を求め、その大小関係から移動先のブロックを絞り込んでいく、いわゆるログサーチと呼ばれる処理などでミドル動きベクトルを検出しても構わない

[0017] なお、図 6に示すように、例えば横サイズが「2a」 X縦サイズが「2b」のグローバルマクロブロックの動き先探索の演算量は、その探索量を「Z」とした場合、「4ab X Z」である。一方、そのグローバルマクロブロックを、縦サイズが「a」 X横サイズが「b」のミドルブロック 4個に分割した場合、その動き先探索の演算量は探索量が同じ「Z」であるため、「ab X Z X 4」となる。このように、本実施例によってミドル動きベクトルを利用してグローバル動きベクトルを算出する方法は、従来のグローバル動きべクトノレ算出の演算処理量とほとんど変わらず実施することができる。

[0018] 「グローバル動きベクトル算出部」（0403)は、一のグローバルマクロブロックのグロ一バル動きベクトルを、そのグローバルマクロブロックに含まれるミドルブロックのミドル動きベクトルに基づいて算出する機能を有する。そして、本実施例はこのグローバル動きべクトノレ算出部でのグローバル動きベクトルの算出において従来の動きべタトル検出とは異なる演算処理により算出する点を特徴としている。すなわち、「極値べクトルの除外」や「メディアン処理」、あるいは「標準偏差を利用した異常値除外」などによって、本来とは全く異なるブロックを参照しため極端な値を取って検出された異常値をとるミドル動きベクトルを除外した上でグローバル動きベクトルを算出する点である。そしてそれにより、従来よりも正確にグローバル動きベクトルを算出することができる。以下、図 7から図 9を利用して、これら極値をとるミドル動きべクトノレを除外したグロ一バル動きベクトル算出部でのグローバル動きベクトルの算出処理例について説明する。

[0019] 図 7に示すのは、グローバル動きベクトル算出部でのグローバル動きベクトルの算出処理の一例について説明するための図である。この図にあるように、本実施例の動きべクトノレ算出装置は、その「グローバル動きベクトル算出部」（0703)力さらに「極値除外平均手段」（0704)を有することを特徴とする。「極値除外平均手段」 (0704) は、前記ミドル動きベクトルのうち、最大値をとるミドル動きベクトルおよび最小値をとるミドル動きベクトルを除いたベクトル値の総和を平均しグローバル動きベクトルを算出する機能を有する。例えば図 7に示すように、グローバルマクロブロックを 9個のミドルブロックに分割し、それぞれのミドル動きベクトル a、 b、、 iを検出する。そしてそれぞれのベクトル量を演算、比較し、 9個のミドル動きベクトルの中で最大のベタトル量を有するベタトノレが「i」、最小のベクトル量を有するベクトルが「a」であることが判断された。すると、この極値除外平均手段では、その最大ベクトル「i」と最小ベクトル「 a」を除外した、残りのミドル動きべクトノレ3、 c、 · · ·、 hの総和を平均し、グローバル動きベクトルを求める、という具合である。

[0020] 図 8に示すのは、グローバル動きベクトル算出部でのグローバル動きベクトルの算出処理の、別の一例について説明するための図である。この図にあるように、本実施例の動きベクトル算出装置は、その「グローバル動きべクトノレ算出部」（0803)力さらに「メディアン平均手段」（0804)を有することを特徴とする。「メディアン平均手段」 (0 804)は、前記ミドル動きベクトルをメディアン処理することでグローバル動きべクトノレを算出する機能を有する。なお、「メディアン処理」とは、例えばベクトル成分を大きさの順に並べ、その中央に位置する値 (数値が偶数個の場合は中央 2個の値の平均）を平均値として算出する処理である。例えば図 8に示すように、グローバルマクロブロックを分割した 9個のミドルブロックのミドル動きベクトル a、 b、、 iを検出する。そしてそれぞれのベクトル成分を、その値の小さい（大きい）順に並べる。すると、その中央値は「4、 3」であることが特定できるので、グローバル動きベクトルの成分を「4, 3 」として求める、という具合である。なお、このメディアン処理において、成分の中央値を求める前に極値を取るベクトルを除いて、その残ったベクトルの成分の中央値を求める、といった処理を行っても良い。

[0021] 図 9に示すのは、グローバル動きベクトル算出部でのグローバル動きベクトルの算出処理の、別の一例について説明するための図である。この図にあるように、本実施例の動きベクトル算出装置は、その「グローバル動きべクトノレ算出部」（0903)力さらに「標準偏差利用平均手段」（0904)を有することを特徴とする。「標準偏差利用平均手段」（0904)は、前記ミドルブロック動きベクトルのうち ± 3 σ内の値を有するミドル動きべクトノレ値の総和を平均してグローバル動きベクトルを算出する機能を有する。なお、「 σ」とは標準偏差、すなわち「(各ベクトル値とその平均値の差)の 2乗」の平均値で算出される分散の平方根をいい、図の正規分布に示すように、その標準偏差 σの ± 3倍値内にベクトル値の 99. 7%が含まれることになる。したがって、 ± 3びに含まれなレ、ミドル動きべクトノレは 0· 3%の確率で出現する異常値であると考えることができる。したがって、これらの異常値をとるミドル動きベクトル、例えば a、 iを除外し、残ったミドル動きベクトル b、 c、 · · ·、 hの総和を平均しグローバル動きベクトルを求める、という具合である。

[0022] このように上記いずれの処理方法にせよ、極端なベクトル値をとるミドル動きべタトルを除外することができ、したがって、より正確なグローバル動きベクトルを算出することができる。そして、その正確な正確なグローバル動きベクトルに基づいて動きべタトル算出用の探索範囲をより正確に決定し、動きべ外ルを算出することができる。

[0023] く実施例 1のハードウェア構成例〉図 10に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置におけるハードウェア構成の一例を表す概略図である。この図を利用してミドル動きべタトノレに基づいたグローバル動きべタトノレの算出処理におけるそれぞれのハードウェア構成部の働きの一例について説明する。この図にあるように、本実施例の動きベクトル算出装置における、分割部、ミドル動きベクトル検出部、およびグロ一バル動きべ外ル算出部の機能は、データの演算を行う「演算器」（1001 )や、そのためのデータを格納する「主メモリ」（1002)、高効率符号化の対象となる画像を入力する「画像入力手段」（1003)や、その入力画像を格納する「ビデオメモリ」（1004)などによって実現される。そしてそれらがシステムバス（1005)などのデータ通信経路によつて相互に接続され、情報の送受信などを行う。

[0024] また、「主メモリ」は、演算器で実行するプログラムの作業領域であるワーク領域と、そのプログラムによって処理するためのデータを格納するデータ領域とを提供する。そして、この「主メモリ」や「ビデオメモリ」には複数のメモリアドレスが割り当てられており、「演算器」で実行されるプログラムは、そのメモリアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやりとりを行レ、、処理を行うことが可能になっている。

[0025] ここで、「画像入力手段」から高効率符号化の対象となる画像が入力される。ここでの入力画像は、例えばテレビチューナにて受信したアナログ放送波を無圧縮で符号化した動画像データや、デジタルビデオカメラで撮影した無圧縮の符号化動画像データなどさまざまであって良い。あるいは高効率符号化された動画像データを展開した符号化動画像であっても良い。そして、ここで入力された動画を構成する画像がシステムバスを介しビデオメモリの所定のメモリアドレスに、例えばメモリアドレス Aに入力画像 1 (動画像データの最初のフレーム）、メモリアドレス Bに入力画像 2 (動画像データの 2番目のフレーム）、 · · ·とレ、う具合に格納される。

[0026] そして、それら入力画像のデータが順次「主メモリ」の所定メモリアドレスに格納され、「演算器」の演算処理によって DCT変換処理や量子化処理などが行われることで、画像内（空間）相関を利用した第一の画像変換が行われる。そしてこの第一の画像変換処理に続いて、画像の逆変換 (逆 DCT変換、逆量子化）処理が行われ逆変換画像が作成される。そして、入力画像 2以降においては、フレーム間予測による画像圧縮を行うため画像の動き検出を行うが、その動き検出処理は、それら逆変換画像と入力画像とを利用して行われる。また、この動き検出処理における演算処理量削減と検出精度向上のため、さらにグローバル動きベクトル算出処理が行われる。具体的には、フレーム間予測の前方予測処理での動き予測に使用されるマクロブロックと構成がー致するよう、入力画像 2のグローバルマクロブロックの入力画像 1に対するグロ一バル動きベクトルを算出する。そして、このグローバル動きベクトル算出を行う処理過程の中で、本実施例ではその検出精度を上げるため、以下のようにしてミドル動きべタトルの検出処理、およびそのミドル動きベクトルに基づくグローバル動きベクトルの算出処理を行う。なお、これらグローバル動きベクトルの算出処理やミドル動きべタトルの検出処理においては、上記逆変換画像と入力画像を用いる方法と、入力画像のみを用いて求める方法があるが、以下の説明では入力画像のみを用いて検出する方法を例として述べる。

[0027] (分割部の処理）ミドル動きベクトル検出のために、本実施例では、前述の通り、まずグローバルマクロブロックのミドルブロック分割処理を行う。そこで、主メモリのヮーク領域に展開されたグローバル動きべクトノレ算出プログラムの命令により、まず、入力画像 2におけるグローバル動きベクトルを算出するグローバルマクロブロックひの座標情報が取得され、主メモリのメモリアドレス 1に格納される。そして、例えば「メモリアドレス 1に格納されたグローバルマクロブロックひの座標情報をキーとして、そのグロ一バルマクロブロックを分割したミドルブロックの座標情報を取得せよ」との旨を示す命令に従い、前述の「グローバルマクロブロック一ミドルブロックテープノレ」を参照し、該当するミドルブロック 1 , 2, 3, 4の座標情報が取得される。そしてそのミドルブロックの座標情報が、主メモリのメモリアドレス 2, 3, 4, 5にそれぞれ格納される。

[0028] (ミドル動きベクトル検出部の処理）続いて、上記主メモリのそれぞれのメモリアドレスに格納されているミドルブロックにおけるミドル動きベクトルの検出処理が行われる。なお、このミドル動きべタトノレの検出は、従来の動きべタトノレと同様の処理によって検出されると良い。そこで、前述の相関係数を算出するため、座標情報に基づいてミドルブロック 1の画素情報の取得が行われる。具体的には、メモリアドレス 2に格納されたその座標情報に基づいて、「ビデオメモリに格納されている入力画像 2のミドルブロック 1を構成する画素情報を主メモリの所定のメモリアドレスに格納せよ」という具合の命令が送出され実行される。

[0029] また、ミドル動きベクトル検出のため、そのミドルブロック 1の参照先となる前または後ろの入力画像の識別情報、例えば入力画像 1、が特定されシステムバスなどを介し主メモリの所定のメモリアドレスに格納される。そして、ミドノレブロックと同様に、相関係数を算出するため、入力画像 1のブロック 1の座標情報に基づいて、そのブロックを構成する画素情報の取得、及び主メモリへの格納が行われる。またそのブロックを半画素（あるいは一画素や 1Z4画素）単位で動か（サーチ）しな力 Sら、同様にそれらブロックを構成する画素情報の取得、及び主メモリへの格納が行われる。

[0030] そしてミドルブロックの画素情報やそれらブロックの画素情報をメモリアドレスにより特定し、例えば「ミドルブロック 1と（参照先の）入力画像 1のブロック 1の対応する画素の差分値をとり、その絶対値の総和を演算し、その演算結果 (相関係数)を主メモリの所定のメモリアドレスに格納せよ」とのプログラム命令に従レ、、演算器での演算、および演算結果のメモリアドレスへの格納が実行される。また、同様の命令により、その他の入力画像 1のブロック 2， 3、 · · ·に関しても相関係数がそれぞれ算出され、主メモリのまた別の所定のメモリアドレスに格納される。つづいて、それぞれの相関係数がメモリアドレスにより特定され、例えば「主メモリにそれぞれ格納されている演算結果 (相関係数）の大小比較を行い、最小となる相関係数を特定せよ」、との命令にしたがい、演算器での演算処理による相関係数の大小比較が実行される。そしてその最小を取る相関係数が特定され、その相関係数と関連付けられたブロック力入力画像 2のミドルブロック 1の、入力画像 1における移動先として特定される。そしてミドルブロック 1とその移動先として特定されたブロックの座標情報から演算器の演算によりミドル動きベクトル 1が算出され、主メモリのメモリアドレス 11に格納される、という具合である。また、ミドルブロック 2, 3, 4に関しても同様のミドル動きべクトノレ算出処理が行われる。また、入力画像 2のその他のグローバルマクロブロック β、 Θ、 · · ·に関しても同様にしてミドルブロックの分割処理、およびミドル動きべタトノレの検出処理が行われる。

[0031] (グローバル動きベクトル算出部の処理）続いて、上記検出されたミドル動きべクトルを利用してグローバル動きベクトルを算出する。そのために、前述のミドル動きべタトルのうち、「極値ベクトルの除外」（極値除外平均手段）や「メディアン処理」（メディアン処理手段)、あるいは「標準偏差を利用した異常値除外」（標準偏差利用平均手段）処理などを行う。そこで、例えば極値ベクトルの除外処理であれば、「ミドル動きべタトルのベクトル量の大小比較を実行し、最大値をとるミドル動きベクトルと最小値をとるミドル動きベクトルとを除いたミドル動きベクトルの平均を算出し、主メモリのメモリアドレス 21に格糸内せよ」との命令に従レ、、主メモリのメモリアドレス 11 , 12, 13， 14に格納されているそれぞれのミドル動きベクトルのベクトル量の大小比較が演算器の演算により実行される。そして、最大値をとるミドル動きベクトルと最小値をとるミドル動きべタトルとが除外された上で残ったミドル動きベクトルの平均が算出され、そのベクトル、分割時のテーブルにて関連付けられているグローバルマクロブロック αのグロ一バル動きベクトルとして、主メモリのメモリアドレス 21に格納される、という具合である。なお、「メディアン処理」であれば各ベクトル成分の大小比較結果を順番にメモリアドレスに格納し、ベクトル個数の真ん中の数値（偶数であれば真ん中の 2つの数値）の順番に格納されてレ、る成分 (ベクトル個数が偶数である場合はその成分の平均）をグローバル動きベクトルの成分とする命令、およびそのための演算器での演算が行われると良い。また、「標準偏差を利用した異常値除外」処理であれば、ベクトル値の標準偏差 σを算出し、 ± 3 σ以内のベクトル値を有するミドル動きベクトルの平均をグロ一バル動きベクトルとする命令、およびそのための演算器での演算が行われると良い

[0032] そして、このようにして算出されたグローバル動きベクトルを利用して、従来のグロ一バル動きべ外ルを利用した動きべクトノレ検出と同様に、演算器での演算により探索範囲の座標情報などが算出され、それに基づく探索および動きべ外ルの算出が行われる。

[0033] く実施例 1の処理の流れ〉図 11に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであつても構わない。この図にあるように、まず、グローバルマクロブロックを複数のミドノレブロックに分割し (ステップ S1101)、分割されたミドルブロックごとにミドル動きべタトルを検出する（ステップ S1102)。続いて、一のグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを、前記検出されたそのグローバルマクロブロックに含まれるミドルブロックのミドル動きベクトルに基づいて算出する（ステップ S1103)。そして、その算出されたグローバル動きベクトルに基づいてマクロブロックの動きベクトル探索範囲を決定し (ステップ S 1104)、その探索範囲を利用して動きベクトルを算出する（ステップ S 1105)。

[0034] く実施例 1の効果の簡単な説明〉以上のように、本実施例の動きベクトル算出装置によってミドル動きベクトル算出において誤った演算結果が算出されても、「極値ベクトルの除外」や「メディアン処理」、あるいは「標準偏差を利用した異常値除外」などの処理によってその誤った演算結果を除外することができ、したがって、より正確なグローバル動きベクトルを算出することができる。したがって、その正確なグローバル動きべクトノレに基づいて動きベクトル算出用の探索範囲をより正確に決定することができ、また、その正確な動きベクトル算出によって、絶対値が 0に近いほど高符号化を達成するゴロム符号化などにおいて効率的な符号ィ匕を行うこともできる。

[0035] 《実施例 2》く実施例 2の概要〉図 12に示すのは、本実施例における動きべクトル算出装置の概要の一例を説明するための図である。この図 12の（1)にあるようにフレーム内のグローバルマクロブロックを等分割した場合、矢印 P方向へ移動する人物と動かなレ、背景を含むブロックのグローバル動きベクトルは、例えばベクトル Gのように人物と背景の動きべタトノレが合成されたべクトノレとなる。したがって、このグローバルマクロブロックに含まれる人物部分のマクロブロックにおける動きベクトル算出などにおいて誤検出が生じる可能性がある。そこで、本実施例では、図 12 (2)に示すように、グローバルマクロブロックを、移動体を多く含む（と思われる）ブロックと、あまり含まなレ、ブロックと、とレ、う具合にフレーム内のグローバルマクロブロックを不均等に分割する。これによつて、移動体を含むブロックにおけるグローバル動きベクトルが、例えばベクトル Fのように移動しない背景などの動きベクトルの影響を抑え、移動体の動きに合ったベクトルとして算出することができる。また逆にベクトル Dのように、移動体の動きベクトルの影響を抑え、移動しない背景 (ここではカメラのパンの動き）に合つたベクトルとして算出することができる。

[0036] く実施例 2の構成〉図 13に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「動きべタトル算出装置」（1300)は、グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きベクトルを、マクロブロックの動きべクトノレ探索範囲決定に利用して動きベクトルを算出する動きベクトル算出装置であって、さらに「フレーム分割部」（1301)と、「所定分割後グローバル動きベクトル算出部」（1302)と、を有する。

[0037] 「フレーム分割部」（1301)は、フレーム領域を所定のルールに従って不均等の複数のグローバルマクロブロックに分割する機能を有する。この分割は、例えば予め設定されたモードなどに従って分割する方法が挙げられる。例えば、通常動画像は重要な被写体が中央部に位置している、と考え、フレーム中心部を細分化したグローバルマクロブロックとし、フレーム周辺部は領域を大きくしたグローバルマクロブロックとする、などの分割であっても良レ、。そしてこのフレーム分割部での分割処理は、上記のような不均等な分割パターンに従レ、、例えばそれぞれのグローバルマクロブロックの座標を示すテーブルなどが用意されこのフレーム分割部での処理に利用する方法が挙げられる。つまり、「所定のルール」の一例として、その分割パターンを示す座標情報を保持した座標テーブルなどが挙げられる。

[0038] また、図 14の（1)に示すように、例えばフレーム横方向へ高速移動する車両の動画であれば、フレームを横方向に広く分割したグローバルマクロブロックとして分割したり、図 14の（2)に示すように、野球動画であれば、その典型的な場面構成に応じて、キャッチャー、バッター、ピッチャーがそれぞれに主に含まれるようなグローバルマクロブロックの分割したりすると良レ、。そして、このように移動体と非移動体を分けて含むようにグローバルマクロブロックの分割を不均等に行うことで、より正確な動きべタトル算出のためのグローバル動きべクトノレを算出することができるようになる。なお、高効率符号化処理に際して、ユーザーによるモード選択などで、符号化される動画の種類などを指定する情報を取得し、上記のような分割パターンを選択しても良い。あるレ、は、所定フレーム（過去 10フレームなど）のブロックごとの動きベクトルの履歴を保持しておき、その履歴に基づいて、動き量が大きい領域は細力べ分割し、動き量が小さい領域は大きく分割する、という具合のルールを選択しても良レ、。また、同様に履歴を利用し、同じような動きベクトルをまとめて新しいグローバル動きベクトルとする、などのルールであっても構わなレ、。

[0039] 「所定分割後グローバル動きベクトル算出部」 (1302)は、分割により得られたグロ一バルマクロブロックのグローバル動きベクトルを算出する機能を有する。なお、このグローバル動きべタトノレの算出処理は、そのグローバル動きべタトノレの形状などが不均等である以外、上記相関係数を利用する従来のグローバル動きベクトル算出処理と同様の処理で算出可能であるのでその説明は省略する。

[0040] く実施例 2のハードウェア構成例〉図 15に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置におけるハードウェア構成の一例を表す概略図である。この図を利用して本実施例のグローバル動きベクトルの算出処理におけるそれぞれのハードウェア構成部の働きの一例について説明する。この図にあるように、本実施例の動きベクトル算出装置における、フレーム分割部、および所定分割後グローバル動きベクトル検出部の機能は、データの演算を行う「演算器」（1501)や、そのためのデータを格納する「主メモリ」（1502)、また、高効率符号化の対象となる画像を入力する「画像入力手段」（1503)や、その入力画像を格納する「ビデオメモリ」（1504)、また、上記グロ一バルマクロブロックの不均等な分割パターンを示す座標テーブルなどを蓄積してレ、る記憶装置（1506)などによって実現される。そしてそれらがシステムバス（1505) などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信などを行う。

[0041] もちろん、「主メモリ」や「ビデオメモリ」、「記憶装置」には複数のメモリアドレスが割り当てられており、「演算器」で実行されるプログラムは、そのメモリアドレスを特定しァクセスすることで相互にデータのやりとりを行レ、、処理を行うことが可能になっている。

[0042] ここで、「画像入力手段」から高効率符号化の対象となる画像が入力される。ここでの入力画像は、実施例 1同様にアナログデータの符号ィヒ動画像データなどさまざまであって良い。そして、ここで入力された動画を構成する画像がシステムバスを介しビデォメモリの所定のメモリアドレスに、例えばメモリアドレス Aに入力画像 1 (動画像データの最初のフレーム）、メモリアドレス Bに入力画像 2 (動画像データの 2番目のフレ一ム）、…という具合に格納される。

[0043] そして、それら入力画像のデータが順次「主メモリ」の所定メモリアドレスに格納され、「演算器」の演算処理によって DCT変換処理や量子化処理などが行われることで、画像内（空間）相関を利用した第一の画像変換が行われる。そしてこの第一の画像変換処理に続いて、画像の逆変換 (逆 DCT変換、逆量子化）処理が行われ、逆変換画像が生成される。そして、それら逆変換画像と入力画像、あるいは複数の入力画像を利用してグローバル動きベクトル算出処理を行う。

[0044] (フレーム分割部の処理）そのために、本実施例では、前述の通り、まず入力画像のフレーム領域を不均等なグローバルマクロブロックに分割する処理が行われる。そこで、主メモリのワーク領域に展開されたグローバル動きベクトル算出プログラムの命令により、まず、「記憶装置」に蓄積されている不均等なグローバルマクロブロックの座標情報を示す座標テーブルが主メモリのメモリアドレス 1に格納される。そこで「座標テーブルを参照しそれぞれのグローバルマクロブロックの座標情報を取得し、主メモリの所定のメモリアドレスに格納せよ」という命令に従レ、、フレームを不均等に分割したグローバルマクロブロックのそれぞれの座標情報が取得され主メモリのメモリアドレス 2, 3、 · · ·に格納される。

[0045] (所定分割後グローバル動きベクトル算出部の処理）つづいて、主メモリのメモリアドレスに格納された (所定分割後）グローバルマクロブロック 1の座標情報に基づいて、グローバル動きベクトルの算出処理が行われる。なお、その算出処理は従来のグローバル動きベクトルの算出処理と同様に、例えば対応する画素の差分値の絶対値の総和である相関係数を利用して算出すると良レ、。そして、算出されたグローバル動きベクトルを主メモリのメモリアドレス 11に格納する。また、その他のグローバルマクロブロック 2, 3 · · ·に関しても同様にしてグローバル動きベクトルを算出し、所定のメモリアドレスに格納すると良い。

[0046] このように、例えば移動体と非移動体とが分離して含まれるよう不均等に分割されたグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを算出することで、それぞれのグローバルマクロブロックに含まれる個々のマクロブロックの動きに正確に対応した探索範囲を決定することができる。なお、その探索範囲の決定やそれに基づく動きべタトルの算出などは、従来の演算処理と同様にして行われると良い。

[0047] く実施例 2の処理の流れ〉図 16に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであつても構わない。この図にあるように、まず、フレーム領域を所定のルールに従って不均等の複数のグローバルマクロブロックに分割し (ステップ S1601)、分割により得られたグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを算出する（ステップ S1602 )。そして、その算出されたグローバル動きべクトノレに基づいてマクロブロックの動きべタトル探索範囲を決定し (ステップ S1603)、その探索範囲を利用して動きベクトルを算出する（ステップ S 1604)。 [0048] く実施例 2の効果の簡単な説明〉以上のように、本実施例の動きベクトル算出装置によって、例えば移動体と非移動体とが分離して含まれるよう不均等に分割されたグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを算出することができる。したがつて、それぞれのグローバルマクロブロックに含まれる個々のマクロブロックの動きに正確に対応した探索範囲を決定し、動きべ外ルを算出することができる。

[0049] 《実施例 3》く実施例 3の概要〉本実施例は、実施例 2を基本として、複数のルールを保持し、そのルールを選択的に適用してフレームを不均等なグローバルマクロブロックに分割する機能をさらに備えていることを特徴とする。

[0050] く実施例 3の構成〉図 17に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「動きべタトル算出装置」（1700)は、実施例 2を基本として、「フレーム分割部」（1701)と、「所定分割後グローバル動きベクトル算出部」（1702)と、を有する。なお、これら「フレーム分割部」および「所定分割後グローバル動きベクトル算出部」は実施例 2ですでに記載済みであるのでその説明は省略する。そして、本実施例の動きベクトル算出装置の特徴点は、さらに「ルール保持部」（1703)と、「選択部」（1704)と、を有している点である。

[0051] 「ルール保持部」 (1703)は、前記所定のルールを複数保持する機能を有する。このルール保持部は、例えばハードディスクドライブなどの磁気記録装置や不揮発性メモリ、あるいは DVDディスクなどの光学メディアとその読取ドライブなどで実現することができる。

[0052] 図 18に示すのは、この所定のルールの一例を説明するための概念図である。この図にあるように所定のルールは、例えばグローバルマクロブロックの分割パターンを指定するルールが挙げられる。例えば、図 18の（1)に示すように、ユーザーが指定するモードと関連付けて分割パターンが設定されており、インターフェースから入力されたそのモードを示す情報に基づいて、例えば通常撮影された動画像であれば、パターン 1で示される座標情報などに基づいてフレームを分割する、という具合である。あるいは図 18の入力画像をパターンマッチング処理することで、例えば重要被写体のある位置を検出し、その検出結果に応じて設定された分割パターンで示される座標情報などに基づいてフレームを分割する、という具合である。

[0053] 図 19に示すのは、また別の所定のルールの一例を説明するための図である。この所定のルールにおいては、実施例 1で説明したミドルブロックのミドル動きべクトノレを利用する。すなわち、図 19の（1)に示すように、まずミドルブロックごとにそれぞれのミドル動きベクトルを算出する。そして隣接または離散ブロック間でベクトノレ値の比較を行レ、、所定の範囲で近似のベクトルを有するミドルブロック、例えば 1 , 2， 9， 10、をまとめてグローバルマクロブロック Aとする、とレ、う具合である。つまり、この例の所定のルールでは、そのベクトルの近似判断のための範囲などが定められていると良レ、。そして、上記のような所定のルール力次の選択部において選択され、フレーム分割のルールとして適用されることになる。

[0054] 「選択部」 (1704)は、複数保持されているルールから一のルールを選択してフレーム分割部でのルールとして利用させる機能を有する。この選択の基準は、前述の通り、例えばインターフェースを介してユーザーの選択入力したモード情報や、パターンマッチングによって検出された重要被写体のフレーム内での位置情報などを基準にすると良い。また選択部での選択は、このような分割パターンの選択以外に、例えばミドルブロックを利用したグローバルマクロブロックの分割を利用するか否力、などのように分割手法が選択される構成であっても良レ、。

[0055] また、その際、選択基準となる上記情報などが「属性値」として本実施例の動きべクトル算出装置に取得され、その属性値に基づいて上記選択が行われても良い。図 2 0に示すのは、この属性値を取得する「属性値取得部」を有する動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、この例では「動きべクトノレ算出装置」（2000)は、「フレーム分割部」（2001)と、「所定分割後グロ一バル動きベクトル算出部」（2002)と、「ルール保持部」（2003)と、「選択部」 (2004) と、を有してする。そしてさらに「属性値取得部」（2005)を有している。

[0056] 「属性値取得部」 (2005)は、動きベクトルを算出すべき動画像の属性値を取得する機能を有する。「属性値」とは、前述のように、インターフェースを介してユーザーの選択入力したモード情報を示す値や、パターンマッチングによって検出された重要被写体のフレーム内での位置などを示す値、あるいは、ミドルブロックを利用したグロ一バルマクロブロックの分割を利用するか否力を示す値などが挙げられる。そして、このような取得した属性値に応じてルールを選択することで、入力画像に合わせたグロ一バルマクロブロックの分割を行うことができるようになる。

[0057] く実施例 3の処理の流れ〉図 21に示すのは、本実施例の動きベクトル算出装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであつても構わない。この図にあるように、まず、動きベクトルを算出すべき動画像の属性値を取得し (ステップ S2101)、その属性値に基づいて、予め保持されている複数のルールから一のルールを選択する（ステップ S2102)。つづいて、前記選択されたノレールに従って、フレーム領域を不均等の複数のグローバルマクロブロックに分割し（ステップ S2103)、分割により得られたグローバルマクロブロックのグローバル動きべタトルを算出する (ステップ S2104)。そして、その算出されたグローバル動きベクトルに基づいてマクロブロックの動きベクトル探索範囲を決定し（ステップ S2105)、その探索範囲を利用して動きベクトルを算出する (ステップ S2106)。

[0058] く実施例 3の効果の簡単な説明〉以上のように、本実施例の動きベクトル算出装置によって、画像の属性値などに応じてフレーム領域の分割に適用されるルールを選択すること力できる。したがって、入力画像にあったグローバルマクロブロックの不均等分割を行うことができ、それぞれのグローバルマクロブロックに含まれる個々のマクロブロックの動きに、さらに正確に対応した探索範囲を決定し、動きベクトルを算出すること力 Sできるようになる。

図面の簡単な説明

[0059] [図 1]従来技術である、グローバル動きベクトルを利用した、マクロブロック単位の動きベクトル算出の別の一例を説明するための図

[図 2]従来技術の、グローバル動きベクトルを利用したマクロブロック単位の動きべタトル算出における課題を説明するための図

[図 3]実施例 1における動きべクトノレ算出装置の一例を説明するための概念図

[図 4]実施例 1の動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図

[図 5]実施例 1の動きべ外ル算出装置の分割部における分割の一例を説明するための図

園 6]実施例 1の動きベクトル算出装置のミドル動きベクトル検出部における探索処理の演算量について説明するための図

[図 7]実施例 1の動きベクトル算出装置のグローバル動きベクトル算出部でのグロ一バル動きベクトルの算出処理の一例について説明するための図

[図 8]実施例 1の動きベクトル算出装置のグローバル動きベクトル算出部でのグロ一バル動きべタトノレの算出処理の、別の一例について説明するための図

[図 9]実施例 1の動きベクトル算出装置のグローバル動きベクトル算出部でのグロ一バル動きベクトルの算出処理の、また別の一例について説明するための図園 10]実施例 1の動きベクトル算出装置におけるハードウェア構成の一例を表す概略図

園 11]実施例 1の動きベクトル算出装置における処理の流れの一例を表すフローチヤート

園 12]実施例 2における動きべクトノレ算出装置の概要の一例を説明するための図園 13]実施例 2の動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図園 14]実施例 2の動きベクトル算出装置のフレーム分割部におけるフレーム分割の一例を説明するための図

園 15]実施例 2の動きベクトル算出装置におけるハードウェア構成の一例を表す概略図

園 16]実施例 2の動きベクトル算出装置における処理の流れの一例を表すフローチヤート

園 17]実施例 3の動きベクトル算出装置における機能ブロックの一例を表す図園 18]実施例 3の動きベクトル算出装置のルール保持部に保持されている所定のルールの一例を説明するための概念図

園 19]実施例 3の動きベクトル算出装置のルール保持部に保持されている所定のルールの、別の一例を説明するための概念図

園 20]実施例 3の動きベクトル算出装置における機能ブロックの、別の一例を表す図園 21]実施例 3の動きベクトル算出装置における処理の流れの一例を表すフローチヤート

符号の説明

0400 動きベクトル算出装置

0401 分割部

0402 ミドル動きベクトル検出部 0403 グローバル動きベクトル算出部

Claims

請求の範囲

[1] グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きベクトルを、マクロブロックの動きべ外ル探索範囲決定に利用して動きべ外ルを算出する動きベクトル算出装置であって、

グローバルマクロブロックを複数のミドルブロックに分割する分割部と、

分割されたミドルブロックごとにミドル動きベクトルを検出するミドル動きベクトル検出部と、

一のグローバノレマクロブロックのグローバノレ動きべクトノレを、そのグローバノレマクロブロックに含まれるミドルブロックのミドル動きベクトルに基づいて算出するグローバル動きベクトル算出部と、

を有する動きベクトル算出装置。

[2] 前記グローバル動きベクトル算出部は、前記ミドル動きベクトルのうち、最大値をとるミドル動きベクトルおよび最小値をとるミドル動きベクトルを除いたベクトル値の総和を平均しグローバル動きベクトルを算出する極値除外平均手段を有する請求項 1に記載の動きべ外ル算出装置。

[3] 前記グローバル動きベクトル算出部は、前記ミドル動きベクトルをメディアン処理することでグローバル動きベクトルを算出するメディアン平均手段を有する請求項 1に記載の動きべ外ル算出装置。

[4] 前記グローバル動きベクトル算出部は、前記ミドルブロック動きベクトルのうち ± 3 σ 内の値を有するミドル動きベクトル値の総和を平均してグローバル動きベクトルを算出する標準偏差利用平均手段を有する請求項 1に記載の動きベクトル算出装置。

[5] グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きベクトルを、マクロブロックの動きべ外ル探索範囲決定に利用して動きべ外ルを算出する動きベクトル算出装置であって、

フレーム領域を所定のルールに従って不均等の複数のグローバルマクロブロックに分割するフレーム分割部と、

分割により得られたグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを算出する所定分割後グローバル動きベクトル算出部と、を有する動きベクトル算出装置。

[6] 前記所定のルールを複数保持するルール保持部と、

複数保持されているルールから一のルールを選択してフレーム分割部でのルールとして利用させる選択部と、

をさらに有する請求項 5に記載の動きベクトル算出装置。

[7] 動きべ外ルを算出すべき動画像の属性値を取得する属性値取得部をさらに有し、前記選択部は、取得した属性値に基づいて前記選択を行う請求項 6に記載の動きベクトル算出装置。

[8] グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きベクトルを、マクロブロックの動きべ外ル探索範囲決定に利用して動きべ外ルを算出する動きベクトル算出方法であって、

グローバルマクロブロックを複数のミドルブロックに分割する分割ステップと、分割されたミドルブロックごとにミドル動きベクトルを検出するミドル動きベクトル検出ステップと、

一のグローバノレマクロブロックのグローバノレ動きべクトノレを、そのグローバノレマクロブロックに含まれるミドルブロックのミドル動きベクトルに基づいて算出するグローバル動きべクトノレ算出ステップと、

を有し計算機に実行させる動きべ外ル算出方法。

[9] 前記グローバル動きベクトル算出ステップは、前記ミドル動きベクトルのうち、最大値をとるミドル動きベクトルおよび最小値をとるミドル動きベクトルを除いたベクトル値の総和を平均しグローバル動きベクトルを算出する極値除外平均ステップである請求項 8に記載の動きベクトル算出方法。

[10] 前記グローバル動きベクトル算出ステップは、前記ミドル動きベクトルをメディアン処理することでグローバル動きベクトルを算出するメディアン平均ステップである請求項

8に記載の動きべ外ル算出方法。

[11] 前記グローバル動きベクトル算出ステップは、前記ミドルブロック動きベクトルのうち

± 3 σ内の値を有するミドル動きベクトル値の総和を平均しグローバル動きベクトルを算出する標準偏差利用平均ステップである請求項 8に記載の動きべ外ル算出方法

[12] グローバルマクロブロック単位で算出されたグローバル動きベクトルを、マクロブロックの動きベクトル探索範囲決定に利用して動きベクトルを算出する動きベクトル算出方法であって、

フレーム領域を所定のルールに従って不均等の複数のグローバルマクロブロックに分割するフレーム分割ステップと、

分割により得られたグローバルマクロブロックのグローバル動きベクトルを算出する所定分割後グローバル動きベクトル算出ステップと、

を有し計算機に実行させる動きべ外ル算出方法。

[13] 前記所定のルールを、複数保持するために記録媒体に記録するルール記録ステツプと、

前記記録され記録媒体に複数保持されているルールから一のルールを選択してフレーム分割部でのルールとして利用させる選択ステップと、

をさらに有する請求項 12に記載の動きベクトル算出方法。

[14] 動きベクトルを算出すべき動画像の属性値を取得する属性値取得ステップをさらに有し、

前記選択ステップは、取得した属性値に基づレ、て前記選択を行う請求項 13に記載の動きベクトル算出方法。