(57)【要約】【課題】スケーラブル符号化における時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理において, ブロック境界部に局在する予測誤差を抑制し，復号画像の画質の向上を図る。【解決手段】入力信号と高域信号の線形和をとることで低域信号を生成する際，ブロックに分割された高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出し，該重み係数を用いて該線形和における高域信号の加算値を適応的に変化させる。また，空間的な重み係数を算出する際，空間重み窓関数の値を予めルックアップテーブルに格納しておくことで，該関数の値の算出を該テーブルの参照により行う。【選択図】図１
2006287848.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理を行うスケーラブル符号化方法において，
符号化対象信号を入力し，動き補償に基づくフレーム間予測処理により高域信号を算出する過程と，
ブロックに分割された前記高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出する過程と，
入力した符号化対象信号と前記高域信号との線形和をとることで低域信号を生成する際に，高域信号の加算値を前記重み係数を用いて変化させて低域信号を生成する過程とを有する
ことを特徴とするスケーラブル符号化方法。
【請求項２】
請求項１記載のスケーラブル符号化方法において，
前記高域信号に対する空間的な位置に応じた重み係数による空間的な重み付け処理と併せて，高域信号のｂx ×ｂy （ｂx ，ｂy は所定の正の整数）の矩形領域内の画素値の絶対平均値に応じて該画素値を重み付けする処理を行い，空間方向および振幅方向に対して適応的な重み付け処理を高域信号に対して行う
ことを特徴とするスケーラブル符号化方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載のスケーラブル符号化方法において，
前記空間的な位置に応じた重み係数を算出する際に，予め前記重み係数を決定する空間重み窓関数の値が格納されたルックアップテーブルを用い，該空間重み窓関数の値の算出を該ルックアップテーブルの参照により行う
ことを特徴とするスケーラブル符号化方法。
【請求項４】
時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理に対応する復号処理を行うスケーラブル復号方法において，
入力した低域信号と高域信号の線形和をとることで復号画像フレーム信号を生成する際に，ブロックに分割された高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出する過程と，
該重み係数を用いて前記線形和における高域信号の加算値を変化させ，入力した低域信号とブロック内の空間的な位置に応じて重み付け処理された高域信号との線形和により復号画像フレーム信号を生成する過程とを有する
ことを特徴とするスケーラブル復号方法。
【請求項５】
請求項４記載のスケーラブル復号方法において，
前記復号画像フレーム信号を生成する過程では，高域信号に対する前記空間的な位置に応じた重み係数による空間的な重み付け処理と併せて，高域信号のｂx ×ｂy （ｂx ，ｂy は所定の正の整数）の矩形領域内の画素値の絶対平均値に応じて該画素値を重み付けする処理を行い，空間方向および振幅方向に対して適応的な重み付け処理を高域信号に対して行う
ことを特徴とするスケーラブル復号方法。
【請求項６】
請求項４または請求項５記載のスケーラブル復号方法において，
前記空間的な位置に応じた重み係数を算出する際に，予め前記重み係数を決定する空間重み窓関数の値が格納されたルックアップテーブルを用い，該空間重み窓関数の値の算出を該ルックアップテーブルの参照により行う
ことを特徴とするスケーラブル復号方法。
【請求項７】
時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理を行うスケーラブル符号化装置において，
符号化対象信号を入力し，動き補償に基づくフレーム間予測処理により高域信号を算出する手段と，
ブロックに分割された前記高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出する手段と，
入力した符号化対象信号と前記高域信号との線形和をとることで低域信号を生成する際に，高域信号の加算値を前記重み係数を用いて変化させて低域信号を生成する手段とを備える
ことを特徴とするスケーラブル符号化装置。
【請求項８】
時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理に対応する復号処理を行うスケーラブル復号装置において，
入力した低域信号と高域信号の線形和をとることで復号画像フレーム信号を生成する際に，ブロックに分割された高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出する手段と，
該重み係数を用いて前記線形和における高域信号の加算値を変化させ，入力した低域信号とブロック内の空間的な位置に応じて重み付け処理された高域信号との線形和により復号された復号画像フレーム信号を生成する手段とを備える
ことを特徴とするスケーラブル復号装置。
【請求項９】
請求項１，請求項２または請求項３記載のスケーラブル符号化方法をコンピュータに実行させるためのスケーラブル符号化プログラム。
【請求項１０】
請求項４，請求項５または請求項６記載のスケーラブル復号方法をコンピュータに実行させるためのスケーラブル復号プログラム。
【請求項１１】
請求項１，請求項２または請求項３記載のスケーラブル符号化方法をコンピュータに実行させるためのスケーラブル符号化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項４，請求項５または請求項６記載のスケーラブル復号方法をコンピュータに実行させるためのスケーラブル復号プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，スケーラブル符号化を行う高能率画像信号符号化方法に関し，特に時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理において，大きな予測誤差が生じないようにしたスケーラブル符号化／復号方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年，多様化するネットワーク環境・端末環境などに対応するためのスケーラブル符号化が注目を集めている。スケーラブル符号化では，画像信号を階層的に分割し，各階層毎に符号化が行われる。階層分割の方法としては，
（ｉ）空間周波数に関する帯域分割，
（ii）時間周波数に関する帯域分割，
などがある。（ｉ）としては，wavelet 分割，（ii）としては，Motion Compensation Temporal Fitering （ＭＣＴＦ）（非特許文献１参照）が代表例である。
【０００３】
ＭＣＴＦは，prediction step とupdate step の二つの処理で構成される。prediction step は，動き補償に基づくフレーム間予測処理であり，予測誤差を出力するhigh pass フィルタリングにあたる。一方，update step は，prediction step で出力された予測誤差を入力信号に加算する処理であり，low passフィルタリングにあたる。完全再構成条件が求められる場合，ＭＣＴＦはlifting により構成される。以下に，Ｈａａｒ型のＭＣＴＦの例を示す。
【０００４】
【数１】
2006287848.tif 000003
ここで，ｓk （ｐ）は，第ｋフレームの座標値ｐ＝（ｘ，ｙ）における画素値である。ｖは動きベクトルである。ｈk （ｐ）は，prediction step により出力されるhigh pass フレームであり，ｌk （ｐ）は，update step により出力されるlow passフレームである。
【非特許文献１】“Three-dimensional subband coding with motion compensation ”，J.R.Ohm ，IEEE Trans. Image Processing，Vol.3 ，No.5，pp.559-571，Sept. ，1994.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
update step におけるhigh pass フレーム（予測誤差）の加算は，出力信号にlow pass特性を付与するが，予測誤差が大きな場合には，update step 後のlow passフレームにおいてghoasting による歪みが顕在化する。このghoasting はlow passフレームの画質劣化を招くと同時に，符号化効率の低下につながる。
【０００６】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって，update step において，大きな予測誤差の加算を抑制するlow passフィルタの適応的設計法を確立することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のスケーラブル符号化方法は，上記課題を解決するため，時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理において，入力信号と高域信号の線形和をとることで低域信号を生成する際，ブロックに分割された高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出し，該重み係数を用いて該線形和における高域信号の加算値を変化させることを特徴とする。これによって，ブロック境界部に局在する予測誤差を抑制することが可能となり，その結果，低域信号フレーム（low passフレーム）におけるghoasting を低減することができる。
【０００８】
また，上記発明において，空間的な重み付け処理と併せて，高域信号の画素値の絶対平均値に応じて該画素値を重み付けし，空間方向および振幅方向に対して適応的な重み付け処理を高域信号に対して行うことを特徴とする。これによって，予測誤差の低減を効果的に行うことができる。
【０００９】
また，上記発明において，空間的な重み係数を算出する際，空間重み窓関数の値を予めルックアップテーブルに格納しておくことで，該関数の値の算出を該テーブルの参照により行うことを特徴とする。これによって，演算量の削減を実現し，予測誤差の算出を実用的な計算時間で行うことが可能になる。
【００１０】
本発明のスケーラブル復号方法は，時間スケーラビリティを実現するための時間軸方向のフィルタリング処理に対応する復号処理において，低域信号と高域信号の線形和をとることで画像フレーム信号を生成する際，ブロックに分割された高域信号の各ブロック内の空間的な位置に応じた重み係数を算出し，該重み係数を用いて該線形和における高域信号の加算値を適応的に変化させることを特徴とする。
【００１１】
また，上記発明において，空間的な重み付け処理と併せて，高域信号の画素値の絶対平均値に応じて該画素値を重み付けし，空間方向および振幅方向に対して適応的な重み付け処理を高域信号に対して行うことを特徴とする。
【００１２】
また，上記発明において，空間的な重み係数を算出する際，空間重み窓関数の値を予めルックアップテーブルに格納しておくことで，該関数の値の算出を該テーブルの参照により行うことを特徴とする。
【００１３】
すなわち，本発明は，ＭＣＴＦにおける低域信号フレーム（low passフレーム）の生成において，従来の (ｉ) 動きベクトル， (ii) 高域信号フレーム（high pass フレーム）， (iii)原信号（符号化の場合）・復号フレーム（復号の場合）に加えて，さらに (iv) 空間的な位置に応じた重み係数を用いる点が従来技術と異なる。ＭＣＴＦのupdate step において，動き補償で用いるブロック内の空間的な位置に応じた重みを乗じることにより，ghoasting の発生を抑圧する。具体的には，例えば次のような処理を行う。
【００１４】
［Weighted Update Step］
ブロックベースの動き補償（ＭＣ）を用いたフレーム間予測の場合，ブロック中心部と比較してブロック境界部に大きな予測誤差が発生する傾向にある。つまり，ブロック境界部には，update step においてghoasting の発生する可能性が高いことになる。
【００１５】
そこで，本発明では，図１に示すように，update step においてＭＣのブロック内の空間的な位置に応じた重みを乗じることにより，ghoasting の発生を抑圧する。なお，図１において，１は偶数（２ｋ）フレーム，２は奇数（２ｋ＋１）フレームである。３のＭＣは動き補償部，４は差分器，５のＩＭＣは逆動き補償部を表す。また，６のＦは後述する重み関数による適応処理部を示す。７は加算器であり，８はlow passフレーム，９はhigh pass フレームを表す。
【００１６】
以下では，ＭＣにおけるブロックを動き補償ブロックと呼び，同ブロックのサイズをＢx ×Ｂy とする。
【００１７】
本発明におけるupdate step は，以下のようになる。
【００１８】
【数２】
2006287848.tif 000004
ここで，ＷH はブロック内の空間的位置に応じて重みを変化させる関数であり，空間重み窓関数と呼ぶ。同関数の例としては，以下のような２次元分離型フィルタをあげることができる。
【００１９】
【数３】
2006287848.tif 000005
ｗ（）の例を以下に２つ示す。なお，以下では，ｗ（ｘ，Ｂx ）の例を示すが，ｗ（ｙ，Ｂy ）についても同様である。
【００２０】
〔ｗ（）の例１〕
【００２１】
【数４】
2006287848.tif 000006
ここで，α，βは重み関数の特性を制御するパラメータであり，αの値が大きいほど，境界部でのghoasting 抑圧強度が強くなる。一方，βの値が小さいほど，境界部でのghoasting 抑圧強度が強くなる。
【００２２】
〔ｗ（）の例２〕
【００２３】
【数５】
2006287848.tif 000007
ここで，α，βは前述の例１と同様である。一方，ｎは重み関数の形状を制御するパラメータである。例えば，ｎ＝１の場合，ラプラス分布型の重み関数となり，ｎ＝２の場合，ガウス分布型の重み関数となる。
【００２４】
Weighted update stepは，lifting 構造を用いて実装できる。符号化器側の構成を図２に示す。一方，復号器側の構成を図３に示す。ここで，図２および図３におけるＦは次式となる。
【００２５】
【数６】
2006287848.tif 000008
図中のＰ，Ｕは，各々prediction step ，update step の処理部である。Ａh ，Ａl は正規化係数を示す。記述の簡略化のため，本明細書中では，Ａh ＝１，Ａl ＝１として説明を行う。ｚ-1は遅延を表し，“２↓”および“２↑”は，各々ダウンサンプリングおよびアップサンプリングを表す。
【００２６】
なお，各動き補償ブロック毎に，各格子点における空間重み窓関数の値は予めルックアップテーブルに格納するものとする。これにより，該関数の値の算出を該テーブルの参照により行うことが可能となる。
【００２７】
［Adaptive Weighted Update Step ］
前述のWeighted update stepに入力画素値の大きさも考慮した適応処理を導入する。この場合，update Step は以下のようになる。
【００２８】
【数７】
2006287848.tif 000009
ここで，Ａ（）は次式に示す非線形関数であり，振幅値制御関数と呼ぶ。
【００２９】
【数８】
2006287848.tif 000010
ここで，Ｔ1 ，Ｔ2 は，外部から与えられる閾値を示すパラメータであり，Ｍ（ｈk （ｘ，ｙ），ｂx ，ｂy ）は，以下に示す平均値である。
【００３０】
【数９】
2006287848.tif 000011
ここで，ｘ0 ，ｙ0 は以下の通りである。
【００３１】
ｘ0 ＝ｘ−（ｘ  ｍｏｄ  ｂx ）
ｙ0 ＝ｙ−（ｙ  ｍｏｄ  ｂy ）
Ａ（）はサイズｂx ×ｂy の矩形領域に対する重み係数を設定する。同矩形領域を振幅値制御ブロックと呼び，振幅値制御ブロックに対する重み係数を振幅値制御重み係数と呼ぶ。この矩形領域のサイズを表すパラメータｂx ，ｂy は外部から与えられるものとする。例えば，ｂx ＝１，ｂy ＝１とした場合，画素単位で振幅値制御重み係数を設定することになり，ｂx ＝Ｂx ，ｂy ＝Ｂy とすれば，動き補償ブロック毎に振幅値制御重み係数を設定することになる。
【００３２】
Adaptive weighted update step は，前述のWeighted update stepと同様にlifting 構造を用いて実装できる。この場合，図２および図３におけるＦは次式となる。
【００３３】
【数１０】
2006287848.tif 000012
Adaptive weighted update step を用いたＭＣＴＦは以下のように表現できる。なお，prediction step は通常のＭＣＴＦと同様である。
【００３４】
【数１１】
2006287848.tif 000013
一方，復号側におけるＭＣＴＦの逆変換処理は以下のようになる。
【００３５】
【数１２】
2006287848.tif 000014
【発明の効果】
【００３６】
本発明によりupdate step においてlow passフィルタリングを行う際，ブロック境界部に局在する予測誤差を抑制することが可能となり，ＭＣＴＦにおけるlow passフレームにおけるghoasting を低減できる。low passフレームは再帰的にＭＣＴＦによるフィルタリングの対象となるため，このghoasting の低減は符号化効率の向上につながる。
【００３７】
また，空間的な重み係数を算出する際，空間重み窓関数の値を予めルックアップテーブルに格納しておくことで，該関数の値の算出を該テーブルの参照により行うことが可能となる。このテーブル参照により，同一の値を繰り返し算出することを回避でき，演算量が削減される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
［符号化処理］
本発明の符号化器の実施形態について図面を参照して説明する。図４は，本発明の実施の形態に係る符号化処理のフローチャートである。
【００３９】
まず，ステップＳ１１では，フレーム信号を入力とし，prediction step 処理を行い，high pass 信号および動きベクトル情報を出力する。具体的な算出方法は式（１０）に従う。
【００４０】
ステップＳ１２では，ステップＳ１１で出力されたhigh pass 信号および動きベクトル情報をレジスタに格納する。
【００４１】
ステップＳ１３では，振幅値制御ブロックのサイズ，同ブロックのフレーム内での位置を示す座標値，同ブロックの領域に相当するhigh pass 信号を入力とし，振幅値制御ブロック内の平均画素値を算出する処理を行い，同平均画素値を出力する。具体的な算出方法は式（９）に従う。
【００４２】
ステップＳ１４では，振幅値制御ブロック内の平均画素値を入力とし，振幅値制御関数に基づき振幅値制御重み係数を算出する処理を行い，同重み係数を出力する。出力された重み係数は振幅値制御ブロック毎にレジスタに格納される。具体的な算出方法は式（８）に従う。
【００４３】
ステップＳ１５では，動き補償ブロック内のすべての振幅値制御ブロックに対して，振幅値制御重み係数の算出が終了したか否かの判定処理を行い，終了している場合には，真値を出力し，ステップＳ１６へ進む。そうでなければ，偽値を出力し，ステップＳ１３およびＳ１４を繰り返す。
【００４４】
ステップＳ１６では，動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロック内の各振幅値制御ブロックの重み係数を入力とし，同重み係数をhigh pass 信号に乗じる処理を行い，同処理後のhigh pass 信号を用いて同処理前のhigh pass 信号の格納されていたレジスタの内容を上書きする。
【００４５】
ステップＳ１７では，空間重み窓関数を読み込む。
【００４６】
次に，ステップＳ１８では，ステップＳ１６で出力された動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，空間重み窓関数を入力とし，水平方向の位置に応じて同重み関数より求まる重み係数をhigh pass 信号に乗じる処理を行い，同処理後のhigh pass 信号を用いて同処理前のhigh pass 信号の格納されていたレジスタの内容を上書きする。
【００４７】
ステップＳ１９では，ステップＳ１８で出力された動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，空間重み窓関数を入力とし，垂直方向の位置に応じて同重み関数より求まる重み係数をhigh pass 信号に乗じる処理を行い，同処理後のhigh pass 信号を用いて同処理前のhigh pass 信号の格納されていたレジスタの内容を上書きする。
【００４８】
ステップＳ２０では，以上のステップＳ１８，Ｓ１９の処理が動き補償ブロック内のすべての画素に対して終了したか否かの判定処理を行い，終了している場合には，真値を出力してステップＳ２１へ進む。そうでなければ，偽値を出力し，ステップＳ１８，Ｓ１９を繰り返す。
【００４９】
ステップＳ２１では，ステップＳ１９で出力された動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロックに対する動きベクトル，偶数フレーム信号を入力とし，update step 処理を行い，low pass信号を出力する。具体的な算出方法は式（１１）に従う。ステップＳ２２では，ステップＳ２１で出力されたlow pass信号をレジスタに格納する。
【００５０】
ステップＳ２３では，以上ステップＳ１１〜Ｓ２２の処理がすべての動き補償ブロックに対して終了したか否かの判定処理を行い，終了している場合には，真値を出力して終了する。そうでなければ，偽値を出力してステップＳ１１〜Ｓ２２の処理を繰り返す。
【００５１】
［復号処理］
本発明の復号器の実施形態について図面を参照して説明する。図５は，本発明の実施の形態に係る復号処理のフローチャートである。
【００５２】
まず，ステップＳ３１では，high pass フレーム信号，low passフレーム信号，動きベクトル情報を読み込む。
【００５３】
ステップＳ３２〜Ｓ３９では，前述した符号化処理におけるステップＳ１３〜Ｓ２０と同様な処理を行う。
【００５４】
ステップＳ４０では，ステップＳ３８で出力された動き補償ブロック内の領域に相当するlow pass信号，同high pass 信号，同ブロックに対する動きベクトルを入力とし，update step 処理を行い，偶数フレーム信号を出力する。具体的な算出方法は式（１２）に従う。ステップＳ４１では，ステップＳ４０で出力された偶数フレーム信号をレジスタに格納する。
【００５５】
ステップＳ４２では，ステップＳ４０で出力された動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロックに対する動きベクトル，偶数フレーム信号を入力とし，prediction step 処理を行い，奇数フレーム信号を出力する。具体的な算出方法は式（１３）に従う。ステップＳ４３では，ステップＳ４２で出力された奇数フレーム信号をレジスタに格納する。
【００５６】
ステップＳ４４では，以上ステップＳ３１〜Ｓ４３の処理がすべての動き補償ブロックに対して終了したか否かの判定処理を行い，終了している場合には，真値を出力して終了する。そうでなければ，偽値を出力してステップＳ３１〜Ｓ４３の処理を繰り返す。
【００５７】
［符号化装置］
図６に本発明の符号化装置のブロック図を示す。入力した符号化対象信号は，符号化対象信号記憶部１１に記憶される。
【００５８】
prediction step 処理部１２は，符号化対象信号記憶部１１から読み出した符号化対象信号を入力として，prediction step 処理を行い，high pass 信号および動きベクトル情報を各々，high pass 信号記憶部１４および動きベクトル記憶部１３に書き出す。具体的な算出方法は式（１０）に従う。なお，ここで，書き出したhigh pass 信号および動きベクトル情報は本装置の出力として，出力される。
【００５９】
振幅値制御処理部１５は，high pass 信号記憶部１４から読み出したhigh pass 信号，振幅値制御ブロックのサイズ，同ブロックのフレーム内での位置を示す座標値を入力とし，同ブロックの領域に相当するhigh pass 信号に対して，振幅値制御重み係数を算出する処理を行い，同重み係数を出力する。
【００６０】
本処理の詳細については，図７を用いて説明する。図７は，振幅値制御処理部１５のブロック図である。
【００６１】
平均値算出部２１は，振幅値制御ブロックのサイズ，同ブロックのフレーム内での位置を示す座標値，同ブロックの領域に相当するhigh pass 信号を入力とし，振幅値制御ブロック内の平均画素値を算出する処理を行い，同平均画素値を平均値記憶部２２に書き出す。具体的な算出方法は式（９）に従う。
【００６２】
重み係数算出部２４は，平均値記憶部２２から読み出した振幅値制御ブロック内の平均画素値，同ブロックの領域に相当するhigh pass 信号，振幅値制御関数記憶部２３から読み出した振幅値制御関数を入力とし，振幅値制御関数に基づき振幅値制御重み係数を算出する処理を行い，同重み係数を重み係数記憶部２５に書き出す。具体的な算出方法は式（８）に従う。
【００６３】
繰返し処理判定部２６は，動き補償ブロックにおけるすべての振幅値制御ブロックに対して，振幅値制御重み係数の算出を行う。すべての振幅値制御ブロックに対して処理が終了した場合には，次の処理に移る。
【００６４】
図６の空間方向重み付け処理部１６は，振幅値制御処理部１５の重み係数記憶部２５から読み出した各振幅値制御ブロックに対する重み係数，high pass 信号記憶部１４から読み出したhigh pass 信号，動き補償ブロックのサイズ，同ブロックのフレーム内での位置を示す座標値を入力とし，同ブロックの領域に相当するhigh pass 信号に対して，同ブロック内の空間的な位置に応じた重み付けを行う処理を行い，重み付け後のhigh pass 信号を出力する。
【００６５】
本処理の詳細については，図８を用いて説明する。図８は，空間方向重み付け処理部１６のブロック図である。
【００６６】
重み付け処理部３１は，動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロック内の各振幅値制御重み係数を入力とし，同重み係数をhigh pass 信号に乗じる処理を行い，重み係数が乗じられたhigh pass 信号をhigh pass 信号記憶部３２に書き出す。
【００６７】
次に重み付け処理部３３は，high pass 信号記憶部３２から読み込まれた動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，空間重み窓関数記憶部３４から読み込まれた空間重み窓関数を入力とし，水平方向の位置に応じて同重み関数より求まる重み係数をhigh pass 信号に乗じる処理を行い，同処理後のhigh pass 信号をhigh pass 信号記憶部３５に書き出す。
【００６８】
また，重み付け処理部３６は，high pass 信号記憶部３５から読み込まれた動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，空間重み窓関数記憶部３４から読み込まれた空間重み窓関数を入力とし，水平方向の位置に応じて同重み関数より求まる重み係数をhigh pass 信号に乗じる処理を行い，同処理後のhigh pass 信号をhigh pass 信号記憶部３７に書き出す。
【００６９】
繰返し処理判定部３８は，以上の重み付け処理部３１から重み付け処理部３６によりhigh pass 信号記憶部３７にhigh pass 信号を記憶するまでの処理をhigh pass フレーム内のすべての動き補償ブロックに対して行う。すべての動き補償ブロックに対して処理が終了した場合には，次の処理に移る。
【００７０】
図６のupdate step 処理部１７は，空間方向重み付け処理部１６のhigh pass 信号記憶部３７（図８）から読み込まれた動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロックに対する動きベクトル，符号化対象信号記憶部１１から読み出した偶数フレーム信号を入力とし，update step 処理を行い，出力されたlow pass信号をlow pass信号記憶部１８に書き出す。具体的な算出方法は式（１１）に従う。なお，ここで，書き出したlow pass信号は本装置の出力として，出力される。
【００７１】
［復号装置］
図９に本発明の復号装置のブロック図を示す。入力したhigh pass フレームは，high pass 信号記憶部４１に記憶される。また，入力したlow passフレームは，low pass信号記憶部４２に記憶される。入力した動きベクトルは，動きベクトル記憶部４３に記憶される。
【００７２】
振幅値制御処理部４４，空間方向重み付け処理部４５は，図６に示す振幅値制御処理部１５，空間方向重み付け処理部１６と同じ処理機能を持つ。
【００７３】
update step 処理部４６は，振幅値制御処理部４４および空間方向重み付け処理部４５によって重み付け処理された動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロックに対する動きベクトル，low pass信号記憶部４２から読み出したlow passフレームを入力とし，update step 処理を行い，出力された偶数フレームを偶数フレーム記憶部４７に書き出す。具体的な算出方法は式（１２）に従う。なお，ここで，書き出した偶数フレームは本装置の出力として，出力される。
【００７４】
prediction step 処理部４８は，high pass 信号記憶部４１から読み込まれた動き補償ブロック内の領域に相当するhigh pass 信号，同ブロックに対する動きベクトル，偶数フレーム記憶部４７から読み出した偶数フレームを入力とし，prediction step 処理を行い，出力された奇数フレームを奇数フレーム記憶部４９に書き出す。具体的な算出方法は式（１３）に従う。なお，ここで，書き出した奇数フレームは本装置の出力として，出力される。
【００７５】
以上の符号化および復号の処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することもでき，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の概要説明図である。
【図２】符号化器における重み関数を用いたupdate step の処理説明図である。
【図３】復号器における重み関数を用いたupdate step の処理説明図である。
【図４】符号化処理のフローチャートである。
【図５】復号処理のフローチャートである。
【図６】符号化装置のブロック図である。
【図７】振幅値制御処理部のブロック図である。
【図８】空間方向重み付け処理部のブロック図である。
【図９】復号装置のブロック図である。
【符号の説明】
【００７７】
１    偶数（２ｋ）フレーム
２    奇数（２ｋ＋１）フレーム
３    動き補償部（ＭＣ）
４    差分器
５    逆動き補償部（ＩＭＣ）
６    重み関数による適応処理部（Ｆ）
７    加算器
８    low passフレーム
９    high pass フレーム
１１  符号化対象信号記憶部
１２，４８  prediction step 処理部
１３  動きベクトル記憶部
１４  high pass 信号記憶部
１５，４４  振幅値制御処理部
１６，４５  空間方向重み付け処理部
１７，４６  update step 処理部
１８  low pass信号記憶部
２１  平均値算出部
２２  平均値記憶部
２３  振幅値制御関数記憶部
２４  重み係数算出部
２５  重み係数記憶部
２６，３８  繰返し処理判定部
３１，３３，３６  重み付け処理部
３２，３５，３７  high pass 信号記憶部
３４  空間重み窓関数記憶部
４１  high pass 信号記憶部
４２  low pass信号記憶部
４３  動きベクトル記憶部
４７  偶数フレーム記憶部
４９  奇数フレーム記憶部
【図１】
2006287848.tif 000015
【図２】
2006287848.tif 000016
【図３】
2006287848.tif 000017
【図４】
2006287848.tif 000018
【図５】
2006287848.tif 000019
【図６】
2006287848.tif 000020
【図７】
2006287848.tif 000021
【図８】
2006287848.tif 000022
【図９】
2006287848.tif 000023