(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
反復勾配法を用いて画像の動き量を求める動き量検出方法において、
入力画像信号を分類するクラスを、上記入力画像信号を構成する複数の画素データの値の状態に応じて決定するクラス決定ステツプと、
学習により上記クラス毎に求められた動き量が予め記憶された記憶手段から、上記クラス決定ステツプにより決定されたクラスに対応する動き量を読み出して出力する動き量出力ステツプと、
上記動き量出力ステツプで出力した動き量を初期値として反復勾配法を行うことにより上記入力画像信号の動き量を検出する反復勾配法処理ステツプと
を具えることを特徴とする動き量検出方法。
【請求項２】
上記クラス決定ステツプでは、
上記入力画像信号の注目画素の周辺画素により時空間ブロツクを形成し、当該時空間ブロツク内の画素データのビツト数を圧縮する画素データ圧縮ステツプを有し、
上記画素データ圧縮ステツプで圧縮された上記画素データの値の状態に応じて上記クラスを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の動き量検出方法。
【請求項３】
上記記憶手段に記憶された上記動き量は、
学習用画像信号のクラスを、上記学習用画像信号を構成する複数の画素データの値の状態に応じて決定する学習用クラス決定ステツプと、
上記学習用画像信号の動き量をブロツクマツチング法によって求める動き量検出ステツプと、
上記学習用クラス決定ステツプで決定されたクラスに応じて、上記動き量検出ステツプで求められた上記動き量を上記記憶手段に記憶する動き量記憶ステツプと、
を有する学習方法によって求められたものであることを特徴とする請求項１に記載の動き量検出方法。
【請求項４】
反復勾配法を用いて画像の動き量を求める動き量検出装置において、
入力画像信号を分類するクラスを、上記入力画像信号を構成する複数の画素データの値の状態に応じて決定するクラス決定手段と、
学習により上記クラス毎に求められた動き量が予め記憶され、上記クラス決定手段により決定されたクラスに対応する動き量を出力する記憶手段と、
上記記憶手段から読み出され出力された上記動き量を初期値として反復勾配法を行うことにより上記入力画像信号の動き量を検出する反復勾配法実行手段と
を具えることを特徴とする動き量検出装置。
【請求項５】
上記クラス決定手段は、
上記入力画像信号の注目画素の周辺画素により時空間ブロツクを形成する時空間ブロツク形成手段と、
上記時空間ブロツク内の画素データのビツト数を圧縮することにより上記時空間ブロツクの属するクラスコードを形成する画素データ圧縮手段と
を有し、
上記画素データ圧縮手段で圧縮された上記画素データの値の状態に応じて上記クラスを決定する
ことを特徴とする請求項４に記載の動き量検出装置。
【請求項６】
上記記憶手段に記憶された上記動き量は、
学習用画像信号のクラスを、上記学習用画像信号を構成する複数の画素データの値の状態に応じて決定する学習用クラス決定手段と、
上記学習用画像信号の動き量をブロツクマツチング法によって求める動き量検出手段と、
上記学習用クラス決定手段で決定されたクラスに応じて、上記動き量検出手段で求められた上記動き量を上記記憶手段に記憶する動き量記憶手段と、
を有する学習方法によって求められたものであることを特徴とする請求項４記載の動き量検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【目次】
以下の順序で本発明を説明する。
産業上の利用分野
従来の技術
発明が解決しようとする課題
課題を解決するための手段
作用
実施例（図１〜図５）
発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】
本発明は動き量検出方法及び動き量検出装置に関し、特に時間的に異なる２つの画像信号を用いて当該画像信号の動き量を検出する場合に適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】
従来、動画像の処理として、動き量（動きベクトル）すなわち時間的に異なる画像中の物体の動き方向と大きさ（又は速さ）を用いるものがある。例えば画像の高能率符号化における動き補償フレーム間符号化や、フレーム間時間領域フイルタによるテレビジヨン雑音低減装置における動きによるパラメータ制御等に動き量が用いられている。この画像の動き量を求める動き量検出方法として従来、例えばブロツクマツチング法が用いられている（特公昭５４−１２４９２７  号公報）。
【０００４】
このブロツクマツチング法では、まず第１の時点の画面を適当な数画素からなるブロツクに分割し、これを参照ブロツクとする。また第２の時点の画像を適当な数画素からなるブロツクに分割し、これを候補ブロツクとする。そして参照ブロツクと対応する位置の候補ブロツクを中心として、当該候補ブロツクを所定のサーチ領域内で移動させる。このとき参照ブロツクと移動させた候補ブロツクとの間で所定の評価関数を用いた演算を行い、参照ブロツクと最も似通つた候補ブロツクを検出し、この候補ブロツクの位置を動きベクトルとする。これによりブロツクマツチング法によれば、高い精度で画像の動き量を検出することができる。
【０００５】
また動き量を検出するための別の方法として従来、勾配法が用いられている（電子通信学会論文誌′８５／４  Ｖｏｌ．Ｊ６８−Ｄ  Ｎｏ．４  Ｐ６６３〜Ｐ６７０参照）。勾配法では、先ず座標（ｘ、ｙ）における現在フレームの画素値をｇ１（ｘ，ｙ）とし、過去フレームの画素値をｇ０  （ｘ，ｙ）として、座標（ｘ，ｙ）における水平空間勾配Δｘ、垂直空間勾配Δｙ及びフレーム差分Δｔを、次式
【数１】
0003627871.tif 000002
【数２】
0003627871.tif 000003
【数３】
0003627871.tif 000004
により求める。そしてこれらの式を用いて、水平方向及び垂直方向の動き量ｖｘ  及びｖｙ  を、次式
【数４】
0003627871.tif 000005
【数５】
0003627871.tif 000006
により求める。これにより勾配法によれば、非常に簡単な演算により画素単位の動き量を求めることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところがブロツクマツチング法においては、検出対象のブロツクの全ての画素に対して、検出対象とする全てのサーチ領域をくまなくサーチし、その差分を求める必要がある。このため動き量を検出するための計算量が大きくなり、装置自体が大型化したり、演算時間が長くなる問題があつた。
【０００７】
また勾配法においては画素以下の検出精度を得ることができる一方、大きい動きには対処できない欠点があつた。そこで、勾配法を大きい動きにも適用させることができるようにする方法として、反復勾配法が提案されている（電子通信学会論文誌′８５／４  Ｖｏｌ．Ｊ６８−Ｄ  Ｎｏ．４  Ｐ６６３〜Ｐ６７０参照）。
【０００８】
反復勾配法では、第１ステツプとして初期値（ＭＶ０（ｖｘ  ，ｖｙ  ））を設定し、その初期値に基づいて動き補償を行つた後、勾配法を適用する。また求められた動き量が所定の閾値よりも大きい場合は、第２ステツプとしてさらにその値で動き補償を行つた後、再度勾配法を適用する。このようにして、求められる動き量が所定の閾値以下に収まるまでステツプを反復させることによつて、順次各ステツプの動き量を求め、各ステツプで求められた動きベクトルの総和を最終的な動き量とする。すなわち第１ステツプの動き量をＭＶ１、第２ステツプの動き量をＭＶ２、第３ステツプの動き量をＭＶ３、……とすると、最終的な動き量ＭＶは、次式
【数６】
0003627871.tif 000007
により求められる。
【０００９】
ところで、反復勾配法においては、初期値ＭＶ０の設定の仕方が反復回数に大きな影響を及ぼす。すなわち初期値ＭＶ０の設定の仕方が悪いと、反復回数が多くなり、全体としての演算量が増大する。一般的には、別の動き量検出法により求めた動きベクトルを初期値ＭＶ０とする方法や、直前の位置で求めた動きベクトルを初期値ＭＶ０として使用する方法が考えられる。
【００１０】
しかしながら、前者の方法では、用いる動き量検出法によつては演算量が増大し、また後者の方法では、複雑な動きをする画像が含まれている場合に動きベクトルの連続性が保証されていないため実際の値とはかなり離れた初期値ＭＶ０となり、いずれの方法を用いても演算量の増加を避け得なかつた。
【００１１】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、反復勾配法を用いて動き量を検出する場合に、容易に精度の良い初期値を求め、全体として少ない演算量で高精度の動き量を検出し得る動き量検出方法及び動き量検出装置を提案しようとするものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明においては、クラス決定手段により入力画像信号を構成する複数の画素データの値の状態に応じて当該入力画像信号を分類するクラスを決定し、学習によりクラス毎に求められた動き量が予め記憶された記憶手段から当該入力画像信号のクラスに応じた動き量を読み出して出力し、この動き量を初期値として反復勾配法実行手段により反復勾配法を行うことにより最終的な入力画像信号の動き量を求めるようにする。
【００１３】
【作用】
クラスに応じて記憶手段から読み出され出力された動き量が反復勾配法実行手段の初期値とされることにより、反復勾配法実行手段では、ある程度正確な動き量を初期値として反復勾配法を行うことができる。この結果反復勾配法実行手段での反復回数が低減し、少ない演算量で高精度の動き量を求めることができる。
【００１４】
【実施例】
以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。
【００１５】
図１において、１は全体として動き量検出装置を示し、クラスコード形成部４０と初期値テーブル１１とでなる初期値選定部２によつて、反復勾配法処理回路３において反復勾配法の初期値としてして用いる動きベクトルＭＶ０（以下、これを初期動きベクトルと呼ぶ）を求めるようになされている。
【００１６】
初期値選定部２はクラス分類適応処理によつて精度の良い初期動きベクトルＭＶ０を少ない演算量により求める。これにより反復勾配法処理回路３は、精度の良い初期動きベクトルＭＶ０を初期値として反復勾配法を行うことができることにより、少ない反復回数で高精度の動きベクトルＭＶを求めることができる。かくして、動き量検出装置１においては、最終的に少ない演算量で高精度の動きベクトルＭＶを求めることができるようになされている。
【００１７】
実際上、動き量検出装置１は、入力画像データＤ１を、直接時空間ブロツク化回路５に入力すると共にフレームメモリ４を介して時空間ブロツク化回路５に入力する。時空間ブロツク化回路５は、図２に示すように、現フレーム（Ｋフレーム）の３画素×３ラインによる９画素と、これに対応する過去フレーム（（Ｋ−１）フレーム）位置の３画素×３ラインによる９画素との合わせて１８画素により時空間ブロツクを形成する。
【００１８】
このとき実施例の場合には、過去フレームにおける画素の取り方を、サブサンプルによつて広い空間範囲をカバーできるようにしておく。このように時空間ブロツク化回路５は、テレビジヨン走査時系列で入力されてくる入力画像データＤ１から注目画素を含む時空間ブロツクを形成し、これを時空間ブロツクデータＤ２として最大値・最小値検出回路６に送出する。
【００１９】
最大値・最小値検出回路６は、１８個の画素の中からその画素レベルの最大値と最小値を検出し、これにより得た最大値データＤ３及び最小値データＤ４をビツト加算回路７に送出する。ビツト加算回路７は、最大値と最小値の中央値すなわち（最大値＋最小値）／２を８ビツトのビツト加算データＤ５として比較回路８Ａ１  〜８Ａ１８の全てに与える。
【００２０】
また時空間ブロツク化データＤ２は最大値・最小値検出回路６及びビツト加算回路７の処理時間分の遅延時間を有する遅延回路９を介して比較回路８Ａ１  〜８Ａ１８に送出される。実際上、時空間ブロツク化回路５で選択された１８個の各画素データが、それぞれ１８個の比較回路８Ａ１  〜８Ａ１８の何れかに振り分けられる。
【００２１】
比較回路８Ａ１  〜８Ａ１８では、ビツト加算データＤ５を閾値として、時空間ブロツク内の各画素データの閾値判定を行う。具体的には、（最大値＋最小値）／２を閾値とし、各画素をこの閾値と比較することにより、「１」、「０」の量子化を行う。すなわち比較回路８Ａ１  〜８Ａ１８は、時空間ブロツク内の画素値Ｘｉ（ｉ＝１〜１８）が閾値より大きい場合には量子化値Ｑｉ（ｉ＝１〜１８）として「１」を出力すると共に、画素値Ｘｉが閾値以下の場合には量子化値Ｑｉとして「０」を出力するようになされている。
【００２２】
ここで時空間ブロツク化回路５、最大値・最小値検出回路６、ビツト加算回路７、遅延回路９及び比較回路８Ａ１  〜８Ａ１８における処理は、換言すれば、１ビツトのＡＤＲＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｄｉｎｇ  ）処理に相当し、これにより８ビツト×１８画素の入力画像データを１ビツト×１８画素のデータに圧縮する。
【００２３】
このようなデータ圧縮により形成された量子化値Ｑ１〜Ｑ１８はクラスコード形成回路１０に与えられる。クラスコード形成回路１０は、量子化コードＱ１〜Ｑ１８を所定の順序で並べ替えることにより１８ビツトのクラスコードＤ６を形成する。そしてこのクラスコードＤ６は初期値テーブル１１に送出される。
【００２４】
初期値テーブル１１はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）又はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）構成でなり、予め後述する学習により各クラスコードに対応して求められた初期動きベクトルＭＶ０が格納されている。そしてクラスコードＤ６をアドレスとして、当該クラスコードＤ６に対応した初期動きベクトルＭＶ０を出力する。因に、初期値テーブル１１をＲＡＭにより構成した場合には、電源立ち上げ時に、ＣＰＵなどから初期動きベクトルＭＶ０をロードするようにすれば良い。
【００２５】
ここで反復勾配法処理回路３は、図３に示すように構成されている。すなわち反復勾配法処理回路３は初期値選定回路２の処理分の遅延時間を有する遅延回路１２（図１）を介して入力した現フレーム画像データＤ７及び過去フレーム画像データＤ８をブロツク変換メモリ１３によつて所定ブロツクにブロツク化することにより、ブロツク化された現フレーム画像データＤ９及び過去フレーム画像データＤ１０を形成し、これらを勾配法処理回路１４に与える。また初期動きベクトルＭＶ０がスイツチヤ１５に与えられる。
【００２６】
反復勾配法処理回路３は、先ず勾配法処理回路１４によつて初期動きベクトルＭＶ０を用いて第１回目の勾配法演算を行い、これにより得られる動きベクトルの値が所定の閾値以下の場合には、このときの動きベクトルを最終的な動きベクトルＭＶとして出力する。またこのときフラグ信号ＦＬＧとしてフラグ「１」を立てて、これをスイツチヤ１５の切り換え信号とする。なおスイツチヤ１５はフラグ信号ＦＬＧが「１」の場合には、初期動きベクトルＭＶ０側に切り換えられると共に、「０」の場合には動きベクトルＭＶ側に切り換えられるようになされている。
【００２７】
一方反復勾配法処理回路３は勾配法処理回路１４による第１回目の処理で求められた動きベクトルの値が所定の閾値より大きかつた場合には、第１回目の勾配法演算により求められた動きベクトルＭＶを勾配法処理回路１４に帰還させ、当該動きベクトルＭＶに基づいて第２回目の勾配法演算を実行する。反復勾配法処理回路３では、このような反復演算を勾配法処理回路１４での処理結果が所定の閾値以下になるまで（すなわちフラグ信号ＦＬＧとしてフラグ「１」が立つまで）繰り返し実行し、閾値以下になつたとき最終的な検出動きベクトルＭＶを出力するようになされている。
【００２８】
実際上、勾配法処理回路１４は、図４に示すように構成されている。勾配法処理回路１４は、ベクトルレジスタ２０にスイツチヤ１５の出力（すなわち初期動きベクトルＭＶ０又は前回の勾配法演算結果ＭＶｘｉ  、ＭＶｙｉ  ）を一旦蓄えた後、これをベクトル加算回路２１及び動き補償回路２２に与える。動き補償回路２２は、過去フレーム画像データＤ１０をベクトルレジスタ２０から出力される動きベクトルに基づいて動き補償し、これにより得た動き補償画像データを差分回路２３に送出する。
【００２９】
また勾配法処理回路１４は、現フレーム画像データＤ９を現在フレームメモリ４Ｂに格納する。そして格納された現フレーム画像データＤ９は、１ライン分の遅延時間を有するラインデイレイ（Ｈ）や１画素分の遅延時間を有する画素デイレイ（Ｄ）を介して差分回路２３、２４、２５、２６、２７にそれぞれ与えられる。
【００３０】
この結果、座標（ｘ，ｙ）における現フレームの画素値をｇ１（ｘ，ｙ）とし、動き補償された過去フレームの画素値をｇ０  （ｘ，ｙ）とすると、差分回路２３では、フレーム間差分Δｔが、次式
【数７】
0003627871.tif 000008
により求められ、差分回路２６では、右方向の水平空間勾配Δｘｒ  が、次式
【数８】
0003627871.tif 000009
により求められ、差分回路２５では、左方向の水平空間勾配Δｘｌ  が、次式
【数９】
0003627871.tif 000010
により求められ、差分回路２４では、上方向の垂直空間勾配Δｙａ  が、次式
【数１０】
0003627871.tif 000011
により求められ、差分回路２７では、下方向の垂直空間勾配Δｙｕ  が、次式
【数１１】
0003627871.tif 000012
により求められる。
【００３１】
次に差分回路２５の出力及び差分回路２６の出力がそれぞれ絶対値化回路２８Ａ及び２８Ｂを介してベクトル演算回路２９に与えられると共に、差分回路２４の出力及び差分回路２７の出力がそれぞれ絶対値化回路２８Ｃ及び２８Ｄを介してベクトル演算回路３０に与えられる。また差分回路２３の出力がベクトル演算回路２９及び３０に与えられる。
【００３２】
ベクトル演算回路２９は、右方向の動きベクトルＶｘｒを、次式
【数１２】
0003627871.tif 000013
により求め、左方向の動きベクトルＶｘｌを、次式
【数１３】
0003627871.tif 000014
により求めた後、これらの動きベクトルＶｘｒ、Ｖｘｌのうち、その絶対値の大きい方を水平方向の動きベクトルＶｘ  として出力する。
【００３３】
ベクトル演算回路３０は、上方向の動きベクトルＶｙａを、次式
【数１４】
0003627871.tif 000015
により求め、下方向の動きベクトルＶｙｕを、次式
【数１５】
0003627871.tif 000016
により求めた後、これらの動きベクトルＶｙａ、Ｖｙｕのうち、その絶対値の大きい方を垂直方向の動きベクトルＶｙ  として出力する。
【００３４】
比較回路３１及び３２は、それぞれ水平及び垂直方向の動きベクトルＶｘ  及びＶｙ  を所定の閾値Ｔｈと比較し、これにより得た比較結果をアンド回路３３に送出する。アンド回路３３は、水平方向の動きベクトルＶｘ  と垂直方向の動きベクトルＶｙ  の両方が閾値Ｔｈ以下の場合にのみ「１」に立ち上がるフラグ信号ＦＬＧを出力する。
【００３５】
ベクトル加算回路２１は、ベクトルレジスタ２０から入力した水平及び垂直方向動きベクトルＭＶｘｉ  及びＭＶｙｉ  のそれぞれに、ベクトル演算回路２９から出力される水平方向動きベクトルＶｘ  及びベクトル演算回路３０から出力される垂直方向動きベクトルＶｙ  を加算することにより、新たな動きベクトルＭＶｘｉ＋１  、ＭＶｙｉ＋１  を求める。このようにして反復勾配法処理回路３においては、所定の閾値Ｔｈ以下の動きベクトルが検出されるまで、前回の勾配法処理結果に基づいて求めた新たな処理結果を前回の処理結果に加算するといつた処理を繰り返すことにより、画素以下の精度の動きベクトルを検出し得るようになされている。
【００３６】
次に図１の初期値テーブル１１について説明する。上述したように初期値テーブル１１には、予め学習によりクラスコードＤ６毎に求められた初期動きベクトルＭＶ０が格納されている。ここでその学習を実現する回路構成を、図５に示す。図１との対応部分に同一符号を付して示す図５において、学習回路６０は、動き量検出装置１のクラスコード形成部４０と同様の構成でなるクラスコード形成部５０によつて時空間ブロツクのクラスコードＤ６を形成し、当該クラスコードＤ６を学習テーブル６２に送出する。
【００３７】
また学習回路６０は遅延回路１２の出力をブロツクマツチング演算回路６１に入力する。ブロツクマツチング演算回路６１は、ブロツクマツチング法により画素単位の差分演算を行うことにより高精度の動きベクトルｍｖを求める。このときブロツクマツチング演算回路６１では、演算量や演算時間を考えずにできるだけ高精度の動きベクトルｍｖを求めるようになされている。このようにして求められた動きベクトルｍｖが学習テーブル６２に送出される。
【００３８】
この結果学習テーブル６２には、各クラスコードＤ６のアドレスに当該クラスコードに対応した動きベクトルｍｖが順次格納される。実際には、クラスコードＤ６に対応した動きベクトルｍｖの積算値と度数とが格納される。そして、ある一定期間のデータ収集を行つた後、最終的な積算結果を度数で割り算したものを初期動きベクトルＭＶ０として、初期化テーブル１１に格納する。かくするにつき、様々な画像のデータを入力画像データＤ１として入力することにより、クラスコードＤ６に対応した非常に正確な初期動きベクトルＭＶ０が学習により求められ、この初期動きベクトルＭＶ０が動き量検出装置１のクラスコードＤ６に応じて初期値テーブル１１から出力されるようになる。
【００３９】
以上の構成において、動き量検出装置１は、入力画像データＤ１を入力すると、先ずこの入力画像データＤ１に基づいて時空間ブロツクを形成し、この時空間ブロツクの情報をＡＤＲＣ処理によつてビツト圧縮することによりクラスコードＤ６を形成する。
【００４０】
次に動き量検出装置１は、クラスコードＤ６をアドレスとして、予め学習により求められた初期動きベクトルＭＶ０を初期値テーブル１１から読み出す。この初期動きベクトルＭＶ０は、画素単位のブロツクマツチングにより求められた比較的高精度の動きベクトルである。
【００４１】
動き量検出装置１は、反復勾配法処理回路３において、初期値テーブル１１から出力された初期動きベクトルＭＶ０を初期値として、反復勾配法を実行することにより、画素以下の精度の動きベクトルＭＶを求める。このとき反復勾配法処理回路３では、比較的高精度の初期動きベクトルＭＶ０を用いることができることにより、最終的に画素以下の高精度の動きベクトルＭＶを少ない演算回数（反復回数）で求めることができる。
【００４２】
以上の構成によれば、反復勾配法を用いて画素以下の高精度の動き量を求める場合に、当該反復勾配法の初期値として、予め学習により各クラス毎に求められた動きベクトルＭＶ０を用いるようにしたことにより、容易に精度の良い初期値を求めることができ、全体として少ない演算量で高精度の動きベクトルＭＶを検出し得る動き量検出装置１を実現できる。
【００４３】
なお上述の実施例においては、入力画像信号のクラスを決定するクラス決定処理として、１ビツトＡＤＲＣ処理を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば１画素当り８ビツトの入力画像データを１画素当り２ビツトや３ビツトに圧縮する２ビツトＡＤＲＣ処理や３ビツトＡＤＲＣ処理を適用しても良く、またこれに限らず例えばＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  ）やＤＰＣＭ（差分量子化）等の圧縮手法によりクラスコードを形成するようにしても良い。
【００４４】
また上述の実施例においては、初期値テーブル１１に格納する初期動きベクトルＭＶ０を学習により求める際に、ブロツクマツチング法を用いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他の動きベクトル検出法を用いて学習を行うようにしても良い。
【００４５】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、反復勾配法を用いて画像の動き量を求める動き量検出装置において、入力画像信号を分類するクラスを、入力画像信号を構成する複数の画素データの値の状態に応じて決定するクラス決定手段と、学習によりクラス毎に求められた動き量が予め記憶されており、クラス決定手段により決定されたクラスに対応する動き量を出力する記憶手段と、記憶手段から読み出され出力された動き量を初期値として反復勾配法を行うことにより入力画像信号の動き量を検出する反復勾配法実行手段とを設けるようにしたことにより、反復勾配法を用いて動き量を検出する場合に、容易に精度の良い初期値を得ることができ、この結果全体として少ない演算量で高精度の動き量を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による動き量検出装置の一実施例の構成を示すブロツク図である。
【図２】時空間ブロツクの説明に供する略線図である。
【図３】反復勾配法処理回路の構成を示すブロツク図である。
【図４】勾配法処理回路の構成を示すブロツク図である。
【図５】学習を実現する回路構成の説明に供する略線的ブロツク図である。
【符号の説明】
１……動き量検出装置、２……初期値選定部、３……反復勾配法処理回路、５……時空間ブロツク化回路、１１……初期値テーブル、１４……勾配法処理回路、４０、５０……クラスコード形成部、６０……学習回路、６１……ブロツクマツチング演算回路、６２……学習テーブル、Ｄ１……入力画像データ、Ｄ２……時空間ブロツクデータ、Ｄ３……最大値データ、Ｄ４……最小値データ、Ｄ５……ビツト加算データ、Ｄ６……クラスコード、Ｄ７、Ｄ９……現フレーム画像データ、Ｄ８、Ｄ１０……過去フレーム画像データ、Ｑ１〜Ｑ１８……量子化コード、ＭＶ０……初期動きベクトル、ＭＶ、ｍｖ……動きベクトル。
【図１】
0003627871.tif 000017
【図２】
0003627871.tif 000018
【図３】
0003627871.tif 000019
【図４】
0003627871.tif 000020
【図５】
0003627871.tif 000021