(57)【要約】【課題】  フェード状態の検出精度の向上を図ることが可能なフェード検出装置及びフェード検出方法を提供する。【解決手段】  符号化される画像である符号化対象画像の輝度信号の分散値である輝度分散値をマクロブロック毎に算出する輝度分散値算出部１２４と、輝度分散値算出部１２４によって算出される輝度分散値に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定するフェード判定部１２９とをフェード検出部１２０が備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号化される画像である符号化対象画像の輝度信号の分散値である輝度分散値を、前記符号化対象画像に含まれる複数のブロック毎に算出する輝度分散値算出部と、
前記輝度分散値算出部によって算出される前記輝度分散値に基づいて、前記フェード状態が発生しているか否かを判定するフェード判定部とを備えることを特徴とするフェード検出装置。
【請求項２】
前記輝度分散値算出部によって算出される前記輝度分散値の変化量を算出する分散値変化量算出部をさらに備え、
前記フェード判定部は、前記分散値変化量算出部によって算出される前記輝度分散値の変化量に基づいて、前記フェード状態が発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載のフェード検出装置。
【請求項３】
前記符号化対象画像を符号化する際に参照される画像である参照画像の画像信号と前記符号化対象画像の画像信号との差分を示す予測誤差を前記ブロック毎に算出する予測誤差算出部をさらに備え、
前記フェード判定部は、前記予測誤差算出部によって算出される前記予測誤差に基づいて、前記フェード状態が発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のフェード検出装置。
【請求項４】
前記符号化対象画像を符号化する際に参照される画像である参照画像の画像信号と前記符号化対象画像の画像信号とに基づいて、前記符号化対象画像の画像信号と前記参照画像の画像信号との差分を示す予測誤差が最小となる動きベクトル値を前記ブロック毎に抽出する動きベクトル値抽出部をさらに備え、
前記フェード判定部は、前記動きベクトル値抽出部によって抽出される前記動きベクトル値に基づいて、前記フェード状態が発生しているか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のフェード検出装置。
【請求項５】
符号化される画像である符号化対象画像の輝度信号の分散値である輝度分散値を、前記符号化対象画像に含まれる複数のブロック毎に算出するステップと、
前記輝度分散値に基づいて、前記フェード状態が発生しているか否かを判定するステップとを含むことを特徴とするフェード検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時間経過とともに画像全体の輝度が一様に変化するフェード状態が発生しているか否かを検出するフェード検出装置及びフェード検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、時間経過とともに画像全体の輝度が一様に上昇する状態は、フェードイン状態、画像全体の輝度が一様に下降する状態は、フェードアウト状態と呼ばれ、フェードイン状態及びフェードアウト状態は、総称してフェード状態と呼ばれる。
【０００３】
また、動画像の予測符号化では、符号化する画像（符号化対象画像）のマクロブロック（ＭＢ）毎に、輝度について最も相関度の高いＭＢが参照画像の中から選択され、選択された参照画像のマクロブロック（ＭＢ）と符号化対象画像のマクロブロック（ＭＢ）との差分が符号化される。
【０００４】
ここで、上述したフェード状態では、画像全体の輝度が一様に変化するため、符号化対象画像のマクロブロック（ＭＢ）に対応する参照画像のマクロブロック（ＭＢ）を正確に選択することができない場合があり、このことは、復号化された画像（復号画像）の画質が劣化する一因となっている。
【０００５】
例えば、図４に示すように、（ｉ）参照画像の総輝度値と（ii）符号化対象画像の総輝度値とが異なる際に、マクロブロックＴｍｂを符号化する場合に、マクロブロックＴｍｂと最も輝度が近いことから、マクロブロックＲｍｂが参照マクロブロックとして選択されると、（iii）に示すマクロブロックＤｍｂのように、復号化画像の画質が劣化する可能性がある。
【０００６】
従って、以下に示すように、上述したフェード状態を検出する方法（フェード検出方法）が提案されている。このフェード検出方法は、次の３つのステップ（ステップ１〜ステップ３）によって構成される。
【０００７】
具体的には、ステップ１は、符号化対象画像の総輝度値と参照画像（符号化対象画像に隣接する画像）の総輝度値との差分（輝度差分値）が輝度閾値よりも大きいか否かを判定するステップである。
【０００８】
ステップ２は、符号化対象画像の各画素データと参照画像の各画素データとを空間的に同一位置に存在する画素毎に比較し、符号化対象画像の各画素データと参照画像の各画素データとの差分の差分値（画素データ差分値）が画素データ閾値よりも小さい画素の数が画素数閾値よりも多いか否かを判定するステップである。
【０００９】
ステップ３は、輝度差分値が輝度閾値よりも大きく、画素データ差分値が画素データ閾値よりも小さい画素の数が画素数閾値よりも少ない場合に、フェード状態が発生していると判定するステップである。
【００１０】
すなわち、このフェード検出方法では、符号化対象画像の総輝度値と参照画像の総輝度値との差分（輝度差分値）を用いることによって、フェード状態を検出している。
【特許文献１】特開２０００−０５９６８３号公報（請求項１、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述したフェード検出方法では、画像の総輝度値の変化量（輝度差分値）に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定する。従って、上述したフェード検出方法では、画像の総輝度値の変化量が小さい場合には、フェード状態を検出することができないため、フェード状態の検出精度が不十分であった。
【００１２】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、フェード状態の検出精度の向上を図ることが可能なフェード検出装置及びフェード検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第１の特徴は、符号化される画像である符号化対象画像の輝度信号の分散値である輝度分散値を、符号化対象画像に含まれる複数のブロック毎に算出する輝度分散値算出部と、輝度分散値算出部によって算出される輝度分散値に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定するフェード判定部とをフェード検出装置が備えることを要旨とする。
【００１４】
かかる特徴によれば、フェード判定部が、輝度分散値算出部によって算出される輝度分散値に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定することにより、フェード検出装置は、画像の総輝度値の変化量が小さい場合であっても、フェード状態が発生していることを検出することができる。
【００１５】
すなわち、フェード検出装置は、画像の総輝度値に基づいてフェード状態が発生しているか否かを判定する場合に比べて、フェード状態の検出精度の向上を図ることができる。
【００１６】
本発明の第２の特徴は、本発明の第１の特徴において、輝度分散値算出部によって算出される輝度分散値の変化量を算出する分散値変化量算出部をフェード検出装置がさらに備え、フェード判定部が、分散値変化量算出部によって算出される輝度分散値の変化量に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定することを要旨とする。
【００１７】
本発明の第３の特徴は、本発明の第１の特徴又は第２の特徴において、符号化対象画像を符号化する際に参照される画像である参照画像の画像信号と符号化対象画像の画像信号との差分を示す予測誤差をブロック毎に算出する予測誤差算出部をフェード検出装置がさらに備え、フェード判定部が、予測誤差算出部によって算出される予測誤差に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定することを要旨とする。
【００１８】
本発明の第４の特徴は、本発明の第１の特徴乃至第３の特徴において、符号化対象画像を符号化する際に参照される画像である参照画像の画像信号と符号化対象画像の画像信号とに基づいて、符号化対象画像の画像信号と参照画像の画像信号との差分を示す予測誤差が最小となる動きベクトル値をブロック毎に抽出する動きベクトル値抽出部をフェード検出装置がさらに備え、フェード判定部が、動きベクトル値抽出部によって抽出される動きベクトル値に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定することを要旨とする。
【００１９】
本発明の第５の特徴は、符号化される画像である符号化対象画像の輝度信号の分散値である輝度分散値を、符号化対象画像に含まれる複数のブロック毎に算出するステップと、輝度分散値に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定するステップとをフェード検出方法が含むことを要旨とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、フェード状態の検出精度の向上を図ることが可能なフェード検出装置及びフェード検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
（符号化装置の構成）
以下において、本発明の一実施形態に係る符号化装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであることに留意すべきである。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に係る符号化装置１００を示すブロック図である。符号化装置１００は、複数のフレームによって構成される動画像について、各フレームを符号化する。
【００２３】
具体的には、図１に示すように、符号化装置１００は、画像信号入力部１１０と、フェード検出部１２０と、符号化部１３０と、復号化部１４０と、符号化信号出力部１５０とを有する。
【００２４】
画像信号入力部１１０は、１フレーム（インターレース方式では、１フィールド）の画像（以下、符号化対象画像）に対応する画像信号（符号化対象画像信号）をフェード検出部１２０及び符号化部１３０に入力する。
【００２５】
ここで、１フレームの画像は、複数のマクロブロック（ＭＢ）によって構成され、画像信号とは、輝度信号（Ｙ）と、色差信号（Ｃｂ、Ｃｒ）とを含む。
【００２６】
フェード検出部１２０は、動画像でフェード状態が発生しているか否かを検出する。
【００２７】
具体的には、フェード検出部１２０は、画像信号入力部１１０から取得する符号化対象画像信号等に基づいて、フェード状態が発生しているか否かを検出する。なお、フェード検出部１２０の詳細については後述する（図２を参照）。
【００２８】
符号化部１３０は、画像信号入力部１１０から取得する符号化対象画像信号と、後述する復号化部１４０から取得する参照画像信号とに基づいて、符号化対象画像信号を符号化する。
【００２９】
なお、符号化対象画像信号を符号化する方法（符号化方法）としては、符号化対象画像と参照画像との差分を符号化する方法（フレーム間予測符号化（Inter frame coding）方法）、符号化対象画像信号のみを用いて符号化する方法（フレーム内符号化（Intra frame coding）方法）、フレーム間予測符号化方法及びフレーム内符号化方法をフレーム毎に切替える方法等が挙げられる。
【００３０】
また、フレーム間予測符号化方法では、符号化対象画像よりも前に再生される画像を参照画像として用いる前方予測、符号化対象画像よりも後に再生される画像を参照画像として用いる後方予測、前方予測及び後方予測の両方を行う双方向予測等が行われる。
【００３１】
また、フレーム間予測符号化方法では、参照画像における各マクロブロック（ＭＢ）のずれ量を示す動きベクトル値を用いて、符号化対象画像と参照画像との差分を小さくする方法（動き補償（Motion Compensation））が行われる。
【００３２】
また、符号化部１３０は、符号化対象画像信号を符号化することによって得られる信号（符号化信号）を、復号化部１４０及び符号化信号出力部１５０に入力する。
【００３３】
復号化部１４０は、符号化部１３０から取得する符号化信号を復号化する。また、復号化部１４０は、符号化信号を復号化することによって得られた信号（復号化信号）を第１バッファ（不図示）に蓄積するとともに、第１バッファに蓄積された復号化信号を参照画像信号としてフェード検出部１２０及び符号化部１３０に入力する。
【００３４】
なお、参照画像信号は、上述した符号化方法に対応する様々な参照画像の画像信号であってもよいことはいうまでもない。
【００３５】
符号化信号出力部１５０は、符号化部１３０から取得する符号化信号を出力する。
【００３６】
（フェード検出部の構成）
図２は、本発明の一実施形態に係るフェード検出部１２０を示すブロック図である。図２に示すように、フェード検出部１２０は、符号化対象画像信号取得部１２１と、参照画像信号取得部１２２と、輝度信号抽出部１２３と、輝度分散値算出部１２４と、輝度分散値変化量算出部１２５と、予測誤差算出部１２６と、差分情報算出部１２７と、動きベクトル値抽出部１２８と、フェード判定部１２９とを有する。
【００３７】
符号化対象画像信号取得部１２１は、画像信号入力部１１０から符号化対象画像信号を取得する。また、符号化対象画像信号取得部１２１は、取得した符号化対象画像信号を、輝度信号抽出部１２３、予測誤差算出部１２６及び動きベクトル値抽出部１２８に入力する。
【００３８】
参照画像信号取得部１２２は、復号化部１４０から参照画像信号を取得する。また、参照画像信号取得部１２２は、取得した参照画像信号を予測誤差算出部１２６及び動きベクトル値抽出部１２８に入力する。
【００３９】
輝度信号抽出部１２３は、符号化対象画像信号に含まれる輝度信号をマクロブロック（ＭＢ）毎に抽出する。また、輝度信号抽出部１２３は、マクロブロック（ＭＢ）毎に抽出した輝度信号（ＭＢ）を輝度分散値算出部１２４に入力する。
【００４０】
輝度分散値算出部１２４は、符号化対象画像信号に含まれる輝度信号（ＭＢ）の分散値をマクロブロック（ＭＢ）毎に算出するとともに、算出した輝度信号（ＭＢ）の分散値の総和であるActivity値を算出する。また、輝度分散値算出部１２４は、算出したActivity値を輝度分散値変化量算出部１２５及び差分情報算出部１２７に入力する。
【００４１】
輝度分散値変化量算出部１２５は、輝度分散値算出部１２４から取得するActivity値と符号化対象画像信号よりも前に符号化された画像信号に対応するActivity値とを比較することによって、Activity値の変化量を算出する。
【００４２】
なお、輝度分散値変化量算出部１２５は、符号化対象画像信号よりも後に符号化される画像信号のために、輝度分散値算出部１２４から取得するActivity値を第２バッファ（不図示）に蓄積する。
【００４３】
また、輝度分散値変化量算出部１２５は、算出したActivity値の変化量をフェード判定部１２９に入力する。
【００４４】
予測誤差算出部１２６は、符号化対象画像信号に含まれる色差信号（Ｙ）及び色差信号（Ｃｂ、Ｃｒ）と参照画像信号に含まれる色差信号（Ｙ）及び色差信号（Ｃｂ、Ｃｒ）との差分である予測誤差をマクロブロック（ＭＢ）毎に算出する。また、予測誤差算出部１２６は、マクロブロック（ＭＢ）毎に算出した予測誤差の総和であるDistortion値を算出する。さらに、予測誤差算出部１２６は、算出したDistortion値を差分情報算出部１２７に入力する。
【００４５】
差分情報算出部１２７は、輝度分散値算出部１２４から取得するActivity値と予測誤差算出部１２６から取得するDistortion値との差分であるActivity−Distortion値を算出する。
【００４６】
動きベクトル値抽出部１２８は、符号化対象画像信号と参照画像信号とに基づいて、予測誤差算出部１２６によって算出される予測誤差が最小となる動きベクトル値を抽出する。また、動きベクトル値抽出部１２８は、抽出した動きベクトル値の総和であるＭＶbitsをフェード判定部１２９に入力する。
【００４７】
フェード判定部１２９は、Activity値の変化量とActivity−Distortion値とＭＶbitsとに基づいて、フェード状態が発生しているか否かを判定する。具体的には、フェード判定部１２９は、Activity値の変化量が第１閾値よりも大きく、かつ、Activity−Distortion値が第２閾値よりも小さく、かつ、ＭＶｂｉｔｓが第３閾値よりも小さい場合に、フェード状態が発生していると判定する。
【００４８】
また、フェード判定部１２９は、フェード状態が発生しているか否かを、以下の式に従って判定してもよい。
【００４９】
フェード評価値＝｜Activity値の変化量｜／（Activity−Distortion値＋ＭＶｂｉｔｓ）
ここで、フェード判定部１２９は、フェード評価値が所定の閾値よりも大きい場合に、フェード状態が発生していると判定する。
【００５０】
（フェード検出部の動作）
図３は、本発明の一実施形態に係るフェード検出部１２０の動作（フェード検出方法）について、図面を参照しながら説明する。
【００５１】
図３に示すように、ステップ１１において、フェード検出部１２０は、符号化対象画像信号に含まれる輝度信号をマクロブロック（ＭＢ）毎に抽出する。
【００５２】
ステップ１２において、フェード検出部１２０は、ステップ１１でマクロブロック毎に抽出された輝度信号（ＭＢ）の分散値をマクロブロック毎に算出する。
【００５３】
ステップ１３において、フェード検出部１２０は、ステップ１２で算出された輝度信号（ＭＢ）の分散値の総和（Activity値）を算出する。
【００５４】
ステップ１４において、フェード検出部１２０は、ステップ１３で算出されたActivity値と第２バッファに蓄積されたActivity値とを比較することによって、Activity値の変化量を算出する。
【００５５】
なお、第２バッファに蓄積されたActivity値は、上述したように、符号化対象画像よりも前に符号化された画像信号に対応するActivity値である。
【００５６】
ステップ１５において、フェード検出部１２０は、符号化対象画像信号と参照画像信号との差分である予測誤差をマクロブロック（ＭＢ）毎に算出する。
【００５７】
ステップ１６において、フェード検出部１２０は、ステップ１５でマクロブロック（ＭＢ）毎に算出された予測誤差（ＭＢ）の総和（Distortion値）を算出する。
【００５８】
ステップ１７において、フェード検出部１２０は、ステップ１３で算出されたActivity値とステップ１６で算出されたDistortion値との差分（Activity−Distortion値）を算出する。
【００５９】
ステップ１８において、フェード検出部１２０は、符号化対象画像信号と参照画像信号とに基づいて、予測誤差が最小となる動きベクトル値をマクロブロック（ＭＢ）毎に抽出するとともに、マクロブロック（ＭＢ）毎に抽出した動きベクトル値の総和（ＭＶbits）を算出する。
【００６０】
ステップ１９において、フェード検出部１２０は、フェード状態が発生しているか否かを判定する。具体的には、フェード検出部１２０は、上述したように、Activity値の変化量が第１閾値よりも大きく、かつ、Activity−Distortion値が第２閾値よりも小さく、かつ、ＭＶｂｉｔｓが第３閾値よりも小さい場合に、フェード状態が発生していると判定する。
【００６１】
なお、本実施形態では、信号輝度、予測誤差及び動きベクトル値をマクロブロック（ＭＢ）毎に算出するが、これに限定されるものではなく、符号化対象画像内に含まれるブロック毎に算出してもよい。また、ブロックのサイズは、任意に設定できるものとする。
【００６２】
（評価結果）
以下において、上述したフェード検出部１２０によるフェード検出の評価結果について、表１〜表１１を参照して説明する。なお、表１〜表６は、フェード状態を含む動画像（Ｎｏ．１）について示す表であり、表７〜表１１は、フェード状態が発生するフレームを含まない動画像（Ｎｏ．２）について示す表である。
【００６３】
また、フェード状態を検出する条件は、（１）Activity値の変化量の絶対値＞第１閾値（Ｔｈ１＝８１，６００）、（２）Activity−Distortion値＜第２閾値（Ｔｈ２＝７３４，４００）、（３）ＭＶｂｉｔｓ＜第３閾値（Ｔｈ３＝１３０，５６０）であり、条件（１）〜条件（３）が全て満たされた場合に、フェード状態が発生していると判定した。
【００６４】
まず、フェード状態を含む動画像（Ｎｏ．１）に関するフェード検出の評価結果について説明する。
【００６５】
表１は、輝度信号の総和（輝度値総和）をフレーム毎に示す表であり、表２は、Activity値、Distortion値及びＭＶｂｉｔｓをフレーム毎に示す表であり、表３は、Activity値の変化量の絶対値（Activity変化量絶対値）をフレーム毎に示す表である。また、表４は、Activity−Distortion値をフレーム毎に示す表であり、表５は、ＭＶｂｉｔｓをフレーム毎に示す表であり、表６は、フェード検出部１２０によるフェード検出の結果（Flag fade＝１：フェード状態、Flag fade＝０：非フェード状態）を示す図である。
【００６６】
なお、表１〜表６において、網掛け部分は、フェード状態が発生していることを示している。また、表２では、左側の縦軸は、Activity値及びDistortion値であり、右側の縦軸は、ＭＶｂｉｔｓである。
【表１】
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【表２】
2006222696.tif 000004
【表３】
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【表４】
2006222696.tif 000006
【表５】
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【表６】
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【００６７】
表３〜表６に示すように、フェード状態が発生している網掛け部分において、上述した条件（１）〜条件（３）が全て満たされ、フェード検出部１２０は、フェード状態が発生していることを検出することができた。
【００６８】
特に、フェード状態が発生しているａ部分において、輝度値総和の変化量が小さい場合であっても（表１を参照）、Activity値の変化量の絶対値が第１閾値（ｔｈ１）よりも大きいため（表３を参照）、フェード検出部１２０は、フェード状態が発生していることを検出することができた。
【００６９】
すなわち、輝度値総和の変化量に基づいてフェード状態が発生しているか否かを判定する従来の方法に比べて、フェード状態の検出精度が向上した。
【００７０】
次に、フェード状態を含まない動画像（Ｎｏ．２）に関するフェード検出の評価結果について説明する。
【００７１】
表７は、表２と同様、Activity値、Distortion値及びＭＶｂｉｔｓをフレーム毎に示す表であり、表８は、表３と同様、Activity値の変化量の絶対値（Activity変化量絶対値）をフレーム毎に示す表である。また、表９は、表４と同様、Activity−Distortion値をフレーム毎に示す表であり、表１０は、表５と同様、ＭＶｂｉｔｓをフレーム毎に示す表であり、表１１は、表６と同様、フェード検出部１２０によるフェード検出の結果（Flag fade＝１：フェード状態、Flag fade＝０：非フェード状態）を示す図である。
【００７２】
なお、表７では、左側の縦軸は、Activity値及びDistortion値であり、右側の縦軸は、ＭＶｂｉｔｓである。
【表７】
2006222696.tif 000009
【表８】
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【表９】
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【表１０】
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【表１１】
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【００７３】
表８〜表１０に示すように、フェード状態を含まない動画像（Ｎｏ．２）では、上述した条件（１）〜条件（３）のいずれかが満たされないため、フェード検出部１２０は、フェード状態の誤検出を防止することができた。
【００７４】
例えば、フェード状態が発生していないｂ部分において、Activityの変化量の絶対値が第１閾値（Ｔｈ１）よりも大きいが（表８を参照）、Activity−Distortion値が第２閾値（Ｔｈ２）よりも大きく（表９を参照）、ＭＶｂｉｔｓが第３閾値（Ｔｈ３）よりも大きいため（表１０を参照）、フェード検出部１２０は、フェード状態が誤検出されることを防止することができた。
【００７５】
すなわち、動画像の動きが激しく、上述した条件（１）が満たされやすい場合であっても、上述した条件（２）及び条件（３）が満たされないため、フェード状態の誤検出を防止することができた。
【００７６】
なお、本実施形態において、フェード検出部１２０は、符号化装置１００に適用されるが、これに限定されるものではなく、復号化装置に適用されてもよい。
【００７７】
（フェード検出部の作用及び効果）
本発明の一実施形態に係るフェード検出部１２０（フェード検出装置）によれば、フェード検出部１２０は、Activity値の変化量に基づいてフェード状態が発生しているか否かを判定することにより、輝度値総和に基づいてフェード状態が発生しているか否かを判定する場合に比べて、フェード状態の検出精度の向上を図ることができる。
【００７８】
また、フェード検出部１２０は、Activity−distortion値及びＭＶｂｉｔｓに基づいてフェード状態が発生しているか否かを判定することにより、動画像の動きが激しいため、Activity値の変化量が第１閾値よりも大きくなる場合であっても、フェード状態の誤検出を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の一実施形態に係る符号化装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るフェード検出部１２０の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るフェード検出部１２０の動作（フェード検出方法）を示すフロー図である。
【図４】従来技術に係る符号化方法の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
１００・・・符号化装置、１１０・・・画像信号入力部、１２０・・・フェード検出部、１２１・・・符号化対象画像信号取得部、１２２・・・参照画像信号取得部、１２３・・・輝度信号抽出部、１２４・・・輝度分散値算出部、１２５・・・輝度分散値変化量算出部、１２６・・・予測誤差算出部、１２７・・・差分情報算出部、１２８・・・動きベクトル値抽出部、１２９・・・フェード判定部、１３０・・・符号化部、１４０・・・復号化部、１５０・・・符号化信号出力部
【図１】
2006222696.tif 000014
【図２】
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【図３】
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【図４】
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