(57)【要約】【課題】動画像の動きベクトルを探索する際に、少ない処理量で激しい動きに対しても好適な動きベクトル探索を行う。【解決手段】動きベクトル検出装置１０５は、広範囲動きベクトル検索部２０１と、狭範囲動きベクトル検索部２０２と、動きベクトル予測部２０３と、動きベクトル再探索部２０４とを備え、入力された画像に対して、参照画像の同位置を中心に等間隔に荒く探索を行い、また動きベクトルの予測値周辺を勾配法の探索形式に従って一段階のみ細かく探索を行い、両者の結果から勾配法による動きベクトル探索開始点として動きベクトル検出を行う。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列画像中の一画像であって動きベクトルの検出対象となる検出対象画像と、前記時系列画像中の前記検出対象画像と異なる時刻の画像である参照画像とを比較して動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法において、
前記検出対象画像を複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、
前記複数のブロックの各々に対して、
（１）前記検出対象画像における一のブロックの位置に対応する前記参照画像における位置である広範囲探索中心点を中心としてａ画素を有する広範囲探索範囲において、ｎ画素間隔で前記動きベクトルの探索を行って、広範囲探索評価値を求める広範囲探索ステップ、
（２）過去の動きベクトルから予測動きベクトルを予測し、この予測動きベクトルの前記参照画像における位置である狭範囲探索中心点を中心としてｂ画素（但し、ａ＞ｂ＞１である）を有する狭範囲探索範囲において、ｍ画素間隔（ｎ＞ｍ＞＝１）で前記動きベクトルの探索を行って、狭範囲探索評価値を求める狭範囲探索ステップ、
（３）前記広範囲探索評価値と前記狭範囲探索評価値を比較し、その比較の結果高い探索評価値に対応する位置を前記動きベクトルの再探索中心点として決定する再探索中心点決定ステップ、及び、
（４）前記再探索中心点を中心としてｃ画素（但し、ａ＞ｃ＞＝ｂである）を有する再探索範囲で前記動きベクトルの再探索を行って前記動きベクトルを検出する再探索ステップ、
を含む処理を行って、前記複数のブロックの各々の動きベクトルを検出するステップと、
を有する
ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
【請求項２】
前記狭範囲探索範囲は、
前記予測動きベクトルの前記参照画像の位置にある画素を中心とする勾配法の一段階目の探索範囲に相当する画素のみを含む
ことを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出方法。
【請求項３】
前記再探索ステップでは、
前記再探索中心点を中心にして勾配法の探索形式に従って再探索を行う
ことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれか一項に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項４】
前記広範囲探索ステップにおいて、
前記広範囲探索範囲は、前記広範囲探索中心点から少なくとも±２０画素の範囲であり、前記ｎ画素は１６画素である、
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項５】
前記狭範囲探索ステップにおいて、
前記狭範囲探索範囲は、前記狭範囲探索中心点から±２画素の範囲であり、前記ｍ画素は２画素である、
ことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項６】
前記再探索ステップにおいて、
前記再探索範囲は、前記再探索中心点から±８画素の範囲である
ことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項７】
前記広範囲探索評価値、前記狭範囲探索評価値、及び、前記再探索ステップにおける動きベクトル検出で用いる評価値は、
差分絶対値和（ＳＡＤ）、差分二乗和（ＳＳＤ）、及び、これらに動きベクトルの大きさを重み付加算した値のうちのいずれかである
ことを特徴とする請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項８】
前記再探索ステップにおいて、
前記再探索範囲は、前記再探索中心点から±ｐ画素（但し、ｎ＞ｐである）の範囲である
ことを特徴とする請求項１から請求項７までのいずれか一項に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項９】
時系列画像中の一画像であって動きベクトルの検出対象となる検出対象画像と、前記時系列画像中の前記検出対象画像と異なる時刻の画像である参照画像とを比較して動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置において、
前記検出対象画像を複数のブロックに分割するブロック分割手段と、
前記複数のブロックの各々に対して、
（１）前記検出対象画像における一のブロックの位置に対応する前記参照画像における位置である広範囲探索中心点を中心としてａ画素を有する広範囲探索範囲において、ｎ画素間隔で前記動きベクトルの探索を行って、広範囲探索評価値を求める広範囲探索手段、
（２）過去の動きベクトルから予測動きベクトルを予測し、この予測動きベクトルの前記参照画像における位置である狭範囲探索中心点を中心としてｂ画素（但し、ａ＞ｂ＞１である）を有する狭範囲探索範囲において、ｍ画素間隔（ｎ＞ｍ＞＝１）で前記動きベクトルの探索を行って、狭範囲探索評価値を求める狭範囲探索手段、
（３）前記広範囲探索評価値と前記狭範囲探索評価値を比較し、その比較の結果高い探索評価値に対応する位置を前記動きベクトルの再探索中心点として決定する再探索中心点決定手段、及び、
（４）前記再探索中心点を中心としてｃ画素（但し、ａ＞ｃ＞＝ｂである）を有する再探索範囲で前記動きベクトルの再探索を行って前記動きベクトルを検出する再探索手段、
を含む処理を行って、前記複数のブロックの各々の動きベクトルを検出する手段と、
を有する
ことを特徴とする動きベクトル検出装置。
【請求項１０】
時系列画像中の一画像であって動きベクトルの検出対象となる検出対象画像と、前記時系列画像中の前記検出対象画像と異なる時刻の画像である参照画像とを比較して動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法をコンピュータによって実現するプログラムにおいて、
前記検出対象画像を複数のブロックに分割するブロック分割機能と、
前記複数のブロックの各々に対して、
（１）前記検出対象画像における一のブロックの位置に対応する前記参照画像における位置である広範囲探索中心点を中心としてａ画素を有する広範囲探索範囲において、ｎ画素間隔で前記動きベクトルの探索を行って、広範囲探索評価値を求める広範囲探索機能、
（２）過去の動きベクトルから予測動きベクトルを予測し、この予測動きベクトルの前記参照画像における位置である狭範囲探索中心点を中心としてｂ画素（但し、ａ＞ｂ＞１である）を有する狭範囲探索範囲において、ｍ画素間隔（ｎ＞ｍ＞＝１）で前記動きベクトルの探索を行って、狭範囲探索評価値を求める狭範囲探索機能、
（３）前記広範囲探索評価値と前記狭範囲探索評価値を比較し、その比較の結果高い探索評価値に対応する位置を前記動きベクトルの再探索中心点として決定する再探索中心点決定機能、及び、
（４）前記再探索中心点を中心としてｃ画素（但し、ａ＞ｃ＞＝ｂである）を有する再探索範囲で前記動きベクトルの再探索を行って前記動きベクトルを検出する再探索機能、
を含む処理を行って、前記複数のブロックの各々の動きベクトルを検出する機能と、
を実現する
ことを特徴とする動きベクトル検出方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像符号化に係わる動きベクトル検出方法及びその装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−４、Ｈ．２６４等の動画像符号化方式の国際標準においては、符号化すべきブロックが参照画像のどの位置と似ているかを示す動きベクトルが用いられている。動きベクトルが適切であれば、ブロックと参照画像との誤差が少なくなり効率の良い符号化が可能となる。一方、動きベクトルが不適切であると、誤差が大きくなり不合格効率が低下してしまう。このように動きベクトルの正確さは符号化効率に大きく影響している。
【０００３】
また、動きベクトル探索には一般的に膨大な演算量が必要となるため、効率の良い動きベクトル探索方法が提案されてきた。高速な動き探索方法の例としてとしては、階層探索法（例えば、特許文献１参照）と勾配法（例えば、非特許文献１参照）による探索が挙げられる。
【特許文献１】特開２００４−１２９０９９公報
【非特許文献１】Shan Zhu and Kai-Kuang Ma , "A New Diamond Search Algorithm for Fast Block-Matching Motion Estimation", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 9, NO. 2, FEBRUARY 2000.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、階層探索法では、探索範囲が広がるとそれに比例して探索点数が増加してしまう問題点がある。
【０００５】
これに対し、勾配法では、探索点の比較を行い、評価値の良い方向へずらしながら検索を行うので、探索点数が少なくて済む。しかしながら、勾配法では、参照画像からの動きが激しい場合に、正確な動きベクトルが求められないという問題点がある。
【０００６】
そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、動きベクトルを探索する際に、処理量等の増加を抑えつつ、正確な動きベクトルを求めることが出来る動きベクトル探索方法、装置及びプログラム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】
【０００７】
本発明は、時系列画像中の一画像であって動きベクトルの検出対象となる検出対象画像と、前記時系列画像中の前記検出対象画像と異なる時刻の画像である参照画像とを比較して動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法において、
前記検出対象画像を複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、前記複数のブロックの各々に対して、
（１）前記検出対象画像における一のブロックの位置に対応する前記参照画像における位置である広範囲探索中心点を中心としてａ画素を有する広範囲探索範囲において、ｎ画素間隔で前記動きベクトルの探索を行って、広範囲探索評価値を求める広範囲探索ステップ、
（２）過去の動きベクトルから予測動きベクトルを予測し、この予測動きベクトルの前記参照画像における位置である狭範囲探索中心点を中心としてｂ画素（但し、ａ＞ｂ＞１である）を有する狭範囲探索範囲において、ｍ画素間隔（ｎ＞ｍ＞＝１）で前記動きベクトルの探索を行って、狭範囲探索評価値を求める狭範囲探索ステップ、
（３）前記広範囲探索評価値と前記狭範囲探索評価値を比較し、その比較の結果高い探索評価値に対応する位置を前記動きベクトルの再探索中心点として決定する再探索中心点決定ステップ、及び、
（４）前記再探索中心点を中心としてｃ画素（但し、ａ＞ｃ＞＝ｂである）を有する再探索範囲で前記動きベクトルの再探索を行って前記動きベクトルを検出する再探索ステップ、
を含む処理を行って、前記複数のブロックの各々の動きベクトルを検出するステップと、を有することを特徴とする動きベクトル検出方法である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、動きベクトルを探索する際に、処理量等の増加を抑えつつ、正確な動きベクトルを求めることができると言う効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下に図面を参照して、本発明に係る動きベクトル検出装置の一実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
（１）動画像符号化装置１００の構成
図１は、本実施形態に係わる動きベクトル検出装置１０５を含む動画像符号化装置１００の構成を示すブロック図である。
【００１１】
図１に示すように動画像符号化装置１００は、入力画像メモリ１０１と、差分演算部１０２と、直交変換及び量子化部１０３と、エントロピー符号化部１０４と、動きベクトル探索部１０５と、逆直交変換及び逆量子化部１０６と、加算演算部１０７と、参照画像メモリ１０８とを備えている。
【００１２】
入力画像メモリ１０１は、入力される符号化対象となる画像信号を格納する。
【００１３】
動きベクトル検出部１０５は、符号化済の復号画像信号を参照画像として用い、所定の探索範囲内において最適と予測される位置を示す動きベクトルの検出を行う。
【００１４】
差分演算部１０２は、入力画像メモリ１０１からの画像信号と、参照画像メモリ１０８からの動きベクトル検出部１０５において求められた動きベクトルで示される位置の復号画像信号との差分を求めて予測誤差信号を生成する。
【００１５】
直交変化及び量子化部１０３は、入力された予測誤差信号に対して直交変換を行うと共に、その変換係数の量子化を行う。
【００１６】
エントロピー符号化部１０４は、入力された変換係数や動きベクトル情報等のエントロピー符号化を行い、符号列を生成する。
【００１７】
逆直交変換及び逆量子化部１０６は、直交変換及び量子化部１０１によって量子化された変換係数を逆量子化し、変換係数を復号し、復号した変換係数に対して逆直交変換処理を行い、予測誤差信号を復号する。
【００１８】
加算演算部１０７は、復号された予測誤差信号と参照画像信号とを加算し復号画像信号を生成する。
【００１９】
参照画像メモリ１０８は、生成された復号画像信号を格納する。
【００２０】
（２）動きベクトル検出装置１０５の構成
動きベクトル検出装置１０５について説明する。図２は、本実施形態に係わる動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。
【００２１】
図２に示すように、動きベクトル検出装置１０５は、広範囲動きベクトル検索部２０１と、狭範囲動きベクトル検索部２０２と、動きベクトル予測部２０３と、動きベクトル再探索部２０４とを備えている。
【００２２】
広範囲動きベクトル検索部２０１は、入力画像メモリ１０１から動きベクトルの検出対象となるブロックの画像データを受け取り、次に、参照画像メモリ１０８から動きベクトル探索範囲の画像データを受け取る。そして、両画像データに基づいて動きベクトルの探索範囲内を粗く探索する。
【００２３】
狭範囲動きベクトル検索部２０２は、入力画像メモリ１０１から対象となるブロックの画像データを受け取り、次に、参照画像メモリ１０８から動きベクトル探索範囲の画像データを受け取る。そして、動きベクトル予測部２０３から与えられた動きベクトルの近傍を細かく探索する。
【００２４】
動きベクトル予測部２０３は、周辺の動きベクトルを用いて、対象となる動きベクトルの予測を行う。
【００２５】
動きベクトル再探索部２０４は、広範囲動きベクトル検索部２０１と狭範囲動きベクトル検索部２０２で得られた２つの動きベクトルを所定の方法で比較し、評価値の良かった動きベクトルの周辺に対して動きベクトルの再探索を行い、最終的な動きベクトルを決定する。
【００２６】
（３）第１の動きベクトル検出方法
第１の動きベクトル検出方法について、動きベクトル検出装置１０５が実施する場合を例にあげ、図３を参照しながら説明する。
【００２７】
まず、入力画像メモリ１０１から対象ブロックを読み込み（ステップＳ１０１）、参照画像メモリ１０８から参照画像を読み込む（ステップＳ１０２）。
【００２８】
次に、広範囲動きベクトル検索部２０１で粗く動きベクトルの探索を行う（ステップＳ１０３）。具体的には、水平方向の動きベクトル探索範囲を±ｘ画素、垂直方向の探索範囲を±ｙ画素とした時、（０，０）を中心にｎ画素毎に探索を行う。つまり、（ｉ＊ｎ，ｊ＊ｎ）の点を探索する。ここで、ｉ，ｊは整数で、−ｘ≦ｉ＊ｎ≦ｘ、−ｙ≦ｊ＊ｎ≦ｙである。
【００２９】
例えば、水平方向探索範囲が±２０、垂直方向探索範囲が±１０、探索間隔がｎ＝８の場合、（０，±８）、（±８，±８）、（±１６，±８）、（０，０）、（±８，０）、（±１６，０）の計１５点を探索する（図４参照）。ここで、図４の”１”は探索点、実線は検出された動きベクトルである。ところで、探索範囲ｘ，ｙが広がると通常は探索点数が増加してしまうが、ｎを大きく設定することで、探索範囲が広がっても探索点数の増加を防ぐことができる。この広範囲探索は、大きい動きを追跡しやすいという点で優れているが、小さい動きを正確に追跡するのが苦手である。
【００３０】
次に、狭範囲動きベクトル検索部２０２で動きベクトルの予測値周辺を細かく探索する（ステップＳ１０４）。例えば、まず動きベクトル予測部２０３で符号化しようとしている動画像符号化方式（ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−４、Ｈ．２６４等）で定められた方法で周辺ブロックから動きベクトルの予測を行う。
【００３１】
例えば、Ｈ．２６４の場合では、図５に示すように、カレントブロックの左のブロックＡと上のブロックＢと右上のブロックＣの動きベクトルの中間値を予測動きベクトルとしている。
【００３２】
狭範囲動きベクトル検索部２０２は、こうして得られた予測動きベクトル（Ｐｘ，Ｐｙ）を中心に±ｍ画素の位置を探索する。ここで、ｍは前記ｎより小さい整数である。つまり、（Ｐｘ，Ｐｙ）、（Ｐｘ±ｍ，Ｐｙ）、（Ｐｘ，Ｐｙ±ｍ）、（Ｐｘ±ｍ，Ｐｙ±ｍ）の計９点を探索する（図６参照）。ここで、図６の点線は予測動きベクトル、”１”は探索点、実線は検出された動きベクトルである。この狭範囲探索は、動きの小さく予測が当たりやすい場合には大変優れているが、動きが大きくランダムな場合に、実際の動きとはかけ離れた場所を探索してしまうという欠点がある。
【００３３】
次に、動きベクトル再探索部２０４で動きベクトル再探索中心点を決定する（ステップＳ１０５）。具体的には、広範囲動きベクトル探索と狭範囲動きベクトル探索で求められた二つの動きベクトルの評価値を比較して良い方を選択する。評価値は例えば差分絶対値和（ＳＡＤ）や差分二乗和（ＳＳＤ）等である。また、これらに動きベクトルの大きさを重み付加算したものでも良い。そして、評価値が差分絶対値和の場合には、差分絶対値和が小さい方の広範囲動きベクトル探索結果または狭範囲動きベクトル探索結果を選択する。
【００３４】
そして、決定された動きベクトル再探索中心点を中心として所定の範囲を動きベクトルの再探索を行う（ステップＳ１０６）。所定の範囲は例えば水平方向±ｎ／２、垂直方向±ｎ／２の範囲である（図７参照）。ここで、図７の太線の枠内が探索範囲である。また、この場合は広範囲探索の動きベクトルより狭範囲探索の動きベクトルの評価値が良かった場合を示している。
【００３５】
以上のステップを経ることでブロックの動きベクトルが決定される。
【００３６】
なお、対象ブロック読み込みと、参照画像読み込みの順番は逆でも良いし同時でも良い。同じように、広範囲動きベクトル探索と狭範囲動きベクトル探索の順番も逆でも良いし同時でも良い。
【００３７】
以上の方法で探索を行うと動きが小さい場合には狭範囲探索の性能が活かされ、動きが大きい場合には広範囲探索の性能が活かされるので、どのような動きに対しても好適な動きベクトル探索が可能となる。また、探索範囲全てを探索する場合と比べてずっと少ない処理量で動きベクトルの探索が可能となる。
【００３８】
（４）第１の動きベクトル検出方法の具体例
第１の動きベクトル検出方法について、ＳＤ画像（画面サイズ：水平７２０画素×垂直４８０画素）を対象に動きベクトル検出を行う場合を具体例として図１１に基づいて説明する。
【００３９】
動きベクトルの探索範囲は水平方向±４８画素、垂直方向±３２画素程度あれば十分である。この時、粗い探索の間隔を１６画素毎とすると、粗い探索点は、（０，０）、（０，±１６）、（０，±３２）、（±１６，０）、（±１６，±１６）、（±１６，±３２）の計１５点となる。
【００４０】
また、細かい探索は、周辺ブロックから得られた予測ベクトルを中心に±２画素の点を探索する。すなわち、予測ベクトルを（Ｐｘ，Ｐｙ）とすると（Ｐｘ，Ｐｙ）、（Ｐｘ±２，Ｐｙ）、（Ｐｘ，Ｐｙ±２）、（Ｐｘ±２，Ｐｙ±２）の計９点を探索する。
【００４１】
以上の全２１点の探索点の中で最も評価値の良い点を中心として、動きベクトルの再探索を行う。この時の探索範囲は水平方向垂直方向とも±８画素とする。探索方法は階層探索等で良い。再探索の結果、最も評価値が良い点が動きベクトルとなる。
【００４２】
（５）第２の動きベクトル検出方法
次に、第２の動きベクトル検出方法について、動きベクトル検出装置１０５が実施する場合を例にあげ、図８を参照しながら説明する。
【００４３】
まず、入力画像メモリ１０１から対象ブロックを読み込み（ステップＳ１０１）、参照画像メモリ１０８から参照画像を読み込む（ステップＳ１０２）。
【００４４】
次に、広範囲動きベクトル検索部２０１で粗く動きベクトルの探索を行う（ステップＳ１０３）。
【００４５】
次に、狭範囲動きベクトル検索部２０２で動きベクトルの予測値周辺を細かく探索する（ステップＳ１０４）。具体的には、狭範囲動きベクトル検索部２０２は、動きベクトル予測部２０３で得られた動きベクトル（Ｐｘ，Ｐｙ）を開始点として、所定の勾配法（例えばダイアモンドサーチ）による第一ステップの探索点を探索する（図９参照）。ここで、図９の点線は予測動きベクトル、”１”は探索点、実線は検出された動きベクトルである。
【００４６】
次に、動きベクトル再探索部２０４で動きベクトル再探索開始点を決定する（ステップＳ１０７）。具体的には、広範囲動きベクトル探索と狭範囲動きベクトル探索で求められた二つの動きベクトルの評価値を比較して良い方を選択する。評価値は例えば差分絶対値和（ＳＡＤ）や差分二乗和（ＳＳＤ）等である。また、これらに動きベクトルの大きさを重み付加算したものでも良い。
【００４７】
そして、決定された動きベクトル再探索開始点を開始点として前述の所定の勾配法に従って動きベクトルの再探索を行う（ステップＳ１０６、図１０参照）。図１０の場合は広範囲探索の動きベクトルより狭範囲探索の動きベクトルの評価値が良かった場合を示しており、”２”、”３”、”４”の順番で探索している。
【００４８】
以上のステップを経る事でブロックの動きベクトルが決定される。
【００４９】
なお、対象ブロック読み込みと、参照画像読み込みの順番は逆でも良いし同時でも良い。同様に、広範囲動きベクトル探索と狭範囲動きベクトル探索の順番も逆でも良いし同時でも良い。
【００５０】
以上の方法で探索を行うと動きが小さい場合には狭範囲探索の性能が活かされ、動きが大きい場合には広範囲探索の性能が活かされるので、どのような動きに対しても好適な動きベクトル探索が可能となる。また、探索範囲全てを探索する場合と比べてずっと少ない処理量で動きベクトルの探索が可能となる。
【００５１】
（変更例）
本発明は上記実施形態に限らず、その主旨を逸脱しない限り種々に変更することができる。
【００５２】
例えば、上記実施形態で行われる動きベクトル検出処理は、専用のハードウェア回路によって行うようにしてもよいし、ＣＰＵがプログラムにしたがって動作することにより、動きベクトル検出処理（図３、８参照）が行われるように構成してもよい。
【００５３】
また、コンピュータにこのような処理を実行させるためのプログラムをインターネット等の通信回線を介してユーザに提供するようにしてもよいし、当該プログラムをＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録してユーザに提供するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
以上のように、本発明は、動画像を圧縮して送信、記録等する技術に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施形態に係わる動きベクトル検出装置を含む動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係わる動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】動きベクトル検出装置により実施される動きベクトル検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図４】広範囲動きベクトル探索部が探索する点を示す図である。
【図５】Ｈ．２６４における動きベクトル予測を説明する図である。
【図６】狭範囲動きベクトル探索部が探索する点を示す図である。
【図７】動きベクトル再探索部が探索する範囲を示す図である。
【図８】動きベクトル検出装置により実施される動きベクトル検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図９】狭範囲動きベクトル探索部が探索する点を示す図である。
【図１０】動きベクトル再探索部が探索する点を示す図である。
【図１１】第１の動きベクトル検出方法の具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
１００  動画像符号化装置
１０１  入力画像メモリ
１０２  差分演算部
１０３  直交変換及び量子化部
１０４  エントロピー符号化部
１０５  動きベクトル検出部
１０６  逆直交変換及び逆量子化部
１０７  加算演算部
１０８  参照画像メモリ
２０１  広範囲動きベクトル検索部
２０２  狭範囲動きベクトル検索部
２０３  動きベクトル予測部
２０４  動きベクトル再探索部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2006115421.tif 000006
【図５】
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【図６】
2006115421.tif 000008
【図７】
2006115421.tif 000009
【図８】
2006115421.tif 000010
【図９】
2006115421.tif 000011
【図１０】
2006115421.tif 000012
【図１１】
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