(57)【要約】【課題】より精度よく画像における動き検出を行うことができ、動画像符号化における動きベクトルにかかる符号量を削減することのできる動き検出装置を提供する。【解決手段】処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出装置１００であって、対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与手段１１２と、ブロック処理順付与手段１１２によって付与された処理順にしたがって複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段１１８とを備えた。【選択図】        図２
2006054600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出装置であって、
前記対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与手段と、
前記ブロック処理順付与手段によって付与された処理順にしたがって前記複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と
を備えたことを特徴とする動き検出装置。
【請求項２】
前記対象ブロックの特徴に基づいて対象画像に含まれる複数の対象ブロックをグループ化するグループ化手段をさらに備え、
前記ブロック処理順付与手段は、前記グループ化手段によって所定のグループに割り当てられた総ての対象ブロックに対して、前記所定のグループと異なる他のグループに割り当てられた総ての対象ブロックの処理順よりも小さい処理順を付与し、
前記動きベクトル検出手段は、前記ブロック処理順付与手段によって付与された処理順にしたがい、前記所定のグループに割り当てられた総ての対象ブロックに対して動きベクトルを検出した後に、前記他のグループに割り当てられた対象ブロックの動きベクトルを検出することを特徴とする請求項１に記載の動き検出装置。
【請求項３】
前記動きベクトル検出手段は、前記対象ブロックに対して定まる参照範囲に含まれる参照ブロックのうち、当該対象ブロックと同一のグループに割り当てられた参照ブロックの動きベクトルに基づいて、前記対象ブロックの動きベクトルを検出することを特徴とする請求項２に記載の動き検出装置。
【請求項４】
前記グループ化手段によってグループ化された各グループから前記対象画像の中央までの距離に応じた処理順を前記グループに付与するグループ処理順付与手段をさらに備え、
前記グループ処理順付与手段が前記所定のグループに対して、前記他のグループに対して付与した処理順番よりも小さい処理順を付与した場合に、前記ブロック処理順付与手段は、前記所定のグループに割り当てられた前記対象ブロックに対し、前記他のグループに対して割り当てられた総ての前記対象ブロックに対して付与すべき処理順より小さい処理順を付与することを特徴とする請求項２または３に記載の動き検出装置。
【請求項５】
前記ブロック処理順付与手段は、所定のグループに含まれる複数の対象ブロックのうち当該グループの境界位置以外の位置に配置された前記対象ブロックに対して、当該グループの境界位置に配置された前記対象ブロックよりも小さい処理順を付与することを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項６】
前記ブロック処理順付与手段は、前記グループ化手段によってグループ化された複数の対象ブロックのうち当該グループの中央に配置された前記対象ブロックから外側に配置された前記対象ブロックに向けて順により大きい処理順を付与することを特徴とする請求項５に記載の動き検出装置。
【請求項７】
前記ブロック処理順付与手段は、前記対象グループの境界位置から最も離れた位置であって、かつ前記グループ内の位置を前記グループの中央とし、当該中央から前記対象ブロックまでの距離に応じた処理順を前記対象ブロックに対して付与することを特徴とする請求項６に記載の動き検出装置。
【請求項８】
前記グループ化手段は、前記対象ブロックの特徴に基づいて前記複数の対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項２から７のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項９】
グループ化手段は、前記対象画像にオブジェクトが含まれている場合に、前記対象ブロックが前記オブジェクトを含む割合に基づいて前記複数の対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項８に記載の動き検出装置。
【請求項１０】
前記グループ化手段は、前記対象画像に独立に移動する移動オブジェクトが含まれている場合に、前記対象ブロックが当該移動オブジェクトを含む割合に基づいて前記複数の対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項９に記載の動き検出装置。
【請求項１１】
前記移動オブジェクトを含まないグループに前記移動オブジェクトを含むグループよりも小さい処理順を付与するグループ処理順付与手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１０に記載の動き検出装置。
【請求項１２】
前記グループ化手段は、画枠に接する対象ブロックと画枠に接しない対象ブロックとが異なるグループに属するようにグループ化することを特徴とする請求項２から１１のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項１３】
前記グループ化手段は、前記対象ブロックが示す画像が前記参照画像に含まれているか否かに基づいて前記複数の対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項１４】
前記グループ化手段は、前記対象画像の中心から各対象ブロックまでの距離に基づいて、前記対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項２から１３のいずれか一項に記載の動き検索装置。
【請求項１５】
前記動きベクトル検出手段は、前記対象ブロックに対して定まる参照範囲に含まれる参照ブロックにおける動きベクトルに基づいて前記対象ブロックの動きベクトルを検出し、
前記グループ化手段は、前記参照範囲の特徴量に基づいて当該参照範囲に対応する前記対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項２から１４のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項１６】
前記グループ化手段は、前記対象画像にオブジェクトが存在する場合に、前記参照範囲が前記オブジェクトを含む割合に基づいて、当該参照範囲に対応する前記対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項１５に記載の動き検出装置。
【請求項１７】
前記参照範囲が画枠に接する割合を前記参照範囲の特徴量として抽出する特徴量抽出手段をさらに備え、
前記グループ化手段は、前記参照範囲が前記画枠に接する割合に基づいて、当該参照範囲に対する前記対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項１６に記載の動き検出装置。
【請求項１８】
前記動きベクトル検出手段は、前記対象ブロックに対して定まる探索範囲を探索して当該対象ブロックの動きベクトルを検出し、
前記グループ化手段は、前記探索範囲に対する特徴量に基づいて、前記探索範囲に対する前記対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項２から１７のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項１９】
前記探索範囲の前記対象画像に対する相対的な配置位置を決定する探索範囲配置位置決定手段をさらに備え、
前記グループ化手段は、前記探索範囲配置位置決定手段によって決定された位置に配置された前記探索範囲に含まれる前記参照ブロックの特徴量に基づいて前記対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項１８に記載の動き検出装置。
【請求項２０】
前記動きベクトル検出手段は、前記対象ブロックに対して定まる参照範囲に含まれる参照ブロックにおける動きベクトルに基づいて前記対象ブロックの動きベクトルを検出し、
前記参照範囲に含まれる前記参照ブロックにおいて既に検出されている動きベクトルの平均値を算出する平均値算出手段をさらに備え、
前探索範囲配置位置決定手段は、前記平均値算出手段によって算出された前記動きベクトルの平均値に基づいて、前記探索範囲の前記対象画像に対する相対的な配置位置を決定することを特徴とする請求項１９に記載の動き検出装置。
【請求項２１】
前記動きベクトル検出手段は、前記対象ブロックに対して定まる参照範囲に含まれる参照ブロックにおける動きベクトルに基づいて前記対象ブロックの動きベクトルを検出し、
前記参照範囲に含まれる前記参照ブロックにおいて既に検出されている動きベクトルの中間値を算出する中間値算出手段をさらに備え、
前記探索範囲配置位置決定手段は、前記中間値算出手段によって算出された前記動きベクトルの中間値に基づいて、前記探索範囲の前記対象画像に対する相対的な配置位置を決定することを特徴とする請求項１９に記載の動き検出装置。
【請求項２２】
前記動きベクトル検出手段が所定の対象ブロックに動きベクトルを検出するときに参照する探索範囲の前記対象画像に対する相対的な大きさを決定する探索範囲サイズ決定手段をさらに備え、
前記グループ化手段は、前記探索範囲サイズ決定手段によって決定された前記探索範囲に含まれる前記対象ブロックの特徴に基づいて前記複数の対象ブロックをグループ化することを特徴とする請求項１８から２０のいずれか一項に記載の動き検出装置。
【請求項２３】
前記ブロック処理順付与手段は、前記対象画像の中心から前記対象ブロックまでの距離に基づいて前記処理順番を決定することを特徴とする請求項１に記載の動き検出装置。
【請求項２４】
処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出方法であって、
前記対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与ステップと、
前記ブロック処理順付与ステップにおいて付与された処理順にしたがって前記複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと
を有することを特徴とする動き検出方法。
【請求項２５】
処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出処理をコンピュータに実行させる動き検出プログラムであって、
前記対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与ステップと、
前記ブロック処理順付与ステップにおいて付与された処理順にしたがって前記複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと
を有することを特徴とする動き検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理対象となる対象画像に含まれる複数のブロックにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出装置、動き検出方法および動き検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＰＣ、ＤＶＤやＨＤＤ内蔵のビデオレコーダ、インターネットの普及により、ＭＰＥＧ符号化方式は、現在最も利用される動画像符号化方式の１つとなっている。
【０００３】
ＭＰＥＧ符号化方式は、ＤＣＴと動き補償予測の２つの技術を柱としている。動き補償予測としては、入力されたフレームから予測を行うフレーム内予測（Ｉフレーム）、過去に入力されたフレームから予測を行う前方向予測（Ｐフレーム）、未来に入力されるフレームと過去に入力されたフレームから予測を行う双方向予測（Ｂフレーム）がある。いずれの方法においても、画像はブロック分割され符号化される。さらに、予測を伴うＰフレームおよびＢフレームにおいては、各ブロックで動き検出を行い、動きベクトルを算出する必要がある。
【０００４】
ブロック分割された画像から動き検出を行う一般的な方法としては、動き検出対象フレームと動き検出参照フレーム間のブロック内画像信号残差を評価値としたブロックマッチング法が挙げられる。
【０００５】
ＭＰＥＧで符号化方式においては、動き補償後の残差信号をＤＣＴで圧縮する。このため、このとき得られる残差信号が小さいほどＤＣＴによる直流成分にパワーが集中する。すなわち、効率的な圧縮が可能と考えられる。前述のブロックマッチング法は、ブロック内画像信号残差を評価値とするので、この評価値を利用することにより、効率的な圧縮を行うことができる。
【０００６】
しかし、残差信号のみを評価値とすると、本来の動きとは異なる動きベクトルが検出される場合がある。特に、このような動きベクトルの誤差は、輝度変化が少なくのっぺりとした画像において顕著に生じる。
【０００７】
このような本来の動きとは異なる動きベクトルが検出されるのを防止する技術も知られている。例えば、動き検出対象のブロックの隣接ブロックの動きベクトルを参照し、動き検出の探索位置を制御することにより、動きベクトルのコストを削減する方法が知られている（例えば、「特許文献１」参照）。本方法では、動きベクトルのコストを削減するだけでなく、演算量の削減も考慮している。
【０００８】
【特許文献１】特開２０００−１３４６２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
また、画面の枠近傍における動き検出においても、本来の動きとは異なる動きベクトルが検出される場合がある。これは、画面外から新たに物体が現れたり、画面外に物体が消えたりすることに起因する。画面外に消えた物体との残差は、画面の枠近傍画素でパディングされた信号のものとなってしまい、画面の枠近傍の動きベクトルの信頼度は非常に低いものとなってしまう。
【００１０】
このように、画面の枠近傍の画像の特徴に起因して、対象となるブロックにおける動きベクトルを正確に求められない場合があった。また、左から右へ順に走査するラスター走査においては、隣接する動きベクトルの値を参照しながら動きベクトル検出を進めていく。従って、上述のような誤差の多い動きベクトルが検出された場合には、この動きベクトルの影響が隣接するブロックにまで伝播してしまうという問題があった。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、より精度よく画像における動き検出を行うことができ、動画像符号化における動きベクトルにかかる符号量を削減することのできる動き検出装置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】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出装置であって、前記対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与手段と、前記ブロック処理順付与手段によって付与された処理順にしたがって前記複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出方法であって、前記対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与ステップと、前記ブロック処理順付与ステップにおいて付与された処理順にしたがって前記複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、処理対象となる対象画像に含まれる複数の対象ブロックそれぞれにおける動きベクトルを、参照画像に基づいて検出する動き検出処理をコンピュータに実行させる動き検出プログラムであって、前記対象ブロックの特徴に基づいて各対象ブロックの処理順番を付与するブロック処理順付与ステップと、前記ブロック処理順付与ステップにおいて付与された処理順にしたがって前記複数の対象ブロックそれぞれの動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明にかかる動きベクトル検出装置は、対象画像に含まれるブロックの特徴に基づいて動きベクトル検出処理を各ブロックに施す処理順番を決定するので、誤差を含む動きベクトルを参照することにより、当該誤差に起因した誤差を含む動きベクトルを検出するのを避けることができるという効果を奏する。さらに、画像変化の傾向に基づいて、処理順番を定めるので符号化量を削減することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に、本発明にかかる動き検出装置、動き検出方法および動き検出プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１７】
（実施の形態１）
図１は、本発明の動き検出装置を含む動画像符号化装置１００の全体構成を示すブロック図である。動画像符号化装置１００は、動き検出器（ＭＥ）１０１と、動き補償器（ＭＣ）１０２と、離散コサイン変換器（ＤＣＴ）１０３と、量子化器（Ｑ）１０４と、可変長符号化器（ＶＬＣ）１０５と、逆量子化器（ＩＱ）１０６と、逆離散コサイン変換器（ＩＤＣＴ）１０７とを備えている。
【００１８】
まず、動き検出器１０１は、外部から取得した動画像に含まれる画像から動きベクトル検出を行う。動き補償器１０２は、動きベクトル検出が行われた後の動きベクトルデータを取得する。また、逆離散コサイン変換器１０７からローカルデコード画像を取得する。そして、動きベクトルデータとローカルデコード画像により動き補償を行う。
【００１９】
離散コサイン変換器１０３は、動き補償器１０２によって得られた残差信号に対して、離散コサイン変換を行う。そして、量子化器１０４は、離散コサイン変換後の離散コサイン変換係数に対して量子化を行う。可変長符号化器１０５は、量子化された離散コサイン変換係数に対して符号化を行う。
【００２０】
また、逆量子化器１０６は、量子化器１０４から量子化後の離散コサイン変換係数を取得し、取得した離散コサイン変換係数に対して逆量子化を行う。逆離散コサイン変換器１０７は、逆離散コサイン変換を行う。これに動き予測画像を加えることにより得られたローカルデコード画像が動き補償器１０２に送られる。
【００２１】
図２は、図１に示した動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。動き検出器１０１は、画枠検出部１２０と、グループ化部１１０と、グループ処理順付与部１１２と、ブロック処理順付与部１１４と、動きベクトル検出制御部１１６と、動きベクトル検出部１１８とを有している。さらに、動きベクトル検出制御部１１６は、探索範囲決定部１５０と、平均値算出部１５２と、参照範囲決定部１５４とを含んでいる。
【００２２】
画枠検出部１２０は、外部から動画像を取得する。画枠検出部１２０は、取得した動画像から画枠を含むブロックを検出する。ここで、画枠とは、動画像の縁のことである。
【００２３】
グループ化部１１０は、動画像に含まれる各ブロックをグループ化する。具体的には、画枠検出部１２０から動画像を取得する。そして、画枠検出部１２０によって画枠が検出されたブロックと、画枠が検出されなかったブロックとを異なるグループに分類する。
【００２４】
図３は、グループ化部１１０の処理を説明するための図である。図３に示すようにグループ化部１１０は、対象画像２００を画枠グループ２１０と内側グループ２２０とにグループ化する。ここで、画枠グループ２１０とは、画枠を含むブロックを含むグループである。内側グループ２２０とは、画枠を含まないブロックを含むグループである。
【００２５】
グループ処理順付与部１１２は、グループ化部１１０によって得られた複数のグループに対する処理順を決定する。ここで、処理順とは、動きベクトル検出部１１８が動きベクトル検出を行う順番のことである。
【００２６】
本実施の形態にかかるグループ処理順付与部１１２は、対象画像の中心から画枠に向けてより大きい処理順番を割り当てる。具体的には、図３に示す内側グループ２２０に対して１番目の処理順を割り当てる。また、画枠グループ２１０に対して２番目の処理順を割り当てる。
【００２７】
ブロック処理順付与部１１４は、各グループに含まれるブロックに対し、グループ内における処理順を付与する。そして、決定した処理グループ内における処理順番と、各処理グループに対して割り当てられた処理順番とに基づいて、対象画像に含まれる総てのブロックに対して一連の処理順番を決定する。
【００２８】
図４は、ブロック処理順付与部１１４によって各ブロックに付与された処理順番を示している。図４を参照しつつ、ブロック処理順付与部１１４の処理について詳述する。ブロック処理順付与部１１４は、グループ処理順付与部１１２によって１番目の処理順番が付与された内側グループ２２０に含まれる各ブロックに対して、画枠グループ２１０に含まれる各ブロックに付与すべき処理順番よりも小さい順番を付与する。
【００２９】
具体的には、図４に示すように、内側グループ２２０に割り当てられたブロックに対しては、内側グループ２２０のラスター走査の方向に沿って「１」，「２」・・・と順に処理順番を付与する。すなわち、左上のブロックから右方向に順に処理順番を割り当てる。そして、右端に到達すると、１つ下の行の左端のブロックから順に処理順番を付与する。
【００３０】
内側グループ２２０に含まれる総てのブロックに対して処理順番を付与すると、最後の処理順番である「１６」に続く処理順番「１７」を画枠グループ２１０の左上のブロックに対して付与する。さらに、右に向けて「２２」まで付与する。続いて下方向に「２３」〜「２７」を付与する。以下外枠に沿って、「３６」までの処理順番を総てのブロックに対して付与する。
【００３１】
ここで、画枠グループ２１０の左上のブロックには、画枠グループ２１０内での処理順番として１が付与され、続いてラスター走査の方向に沿って「２」，「３」・・・とグループ２１０内での処理順番が付与されている。そこで、ブロック順番付与部１１４は、これらの順番に内側グループ２２０に付与した最後の処理順番「１６」を加えた値を、各ブロックの処理順番として付与する。
【００３２】
このように、画枠を含まないブロックに対して画枠を含むブロックより小さい処理順番を付与するので、動きベクトル検出部１１８は、画枠を含まないブロックの動きベクトル検出が総て完了した後に、画枠を含むブロックの動きベクトルを検出することができる。
【００３３】
画枠を含むブロックにおいては、対象となる画像が対象画像の外に移動してしまう場合があり、誤った動きベクトルを検出する可能性が高い。このため、画枠を含むブロックの動きベクトルを参照して動きベクトルを検出した場合、画枠に起因した大きな誤差が生じる可能性が高い。
【００３４】
しかし、本実施の形態においては、画枠を含まないブロックの動きベクトル検出を画枠を含むブロックの動きベクトル検出よりも先に行うので、誤差の多い動きベクトルを参照するのを避けることができ、より正確に動きベクトルを検出することができる。
【００３５】
図５および図６を参照しつつ動きベクトル検出制御部１１６の探索範囲決定部１５０の処理について詳述する。図５は、探索範囲２１０と、対象ブロック２３０に対して定められる参照範囲２２０とを示している。ここで、探索範囲２１０とは、動きベクトル検出部１１８が、動きベクトルを検出するときに画像を探索する範囲である。また、参照範囲２２０とは、対象ブロック２３０における動きベクトルを検出するときに動きベクトルを参照する範囲である。
【００３６】
探索範囲決定部１５０は、動きベクトル検出部１１８において探索する探索範囲の位置を決定する。より具体的には、探索範囲決定部１５０は、対象ブロック２３０を基準とした、探索範囲２１０の中心位置を決定する。探索範囲決定部１５０はまた、探索範囲のサイズを決定する。図６は、探索範囲決定部１５０が対象ブロック２３０に対して決定した中心位置２４１に配置された探索範囲２４０を示している。
【００３７】
対象ブロック２３０に対して探索範囲を定める場合、対象ブロック２３０を中心として、定めるのが一般的である。図６に示す探索範囲２１０は、対象ブロック２３０を中心として定められている。
【００３８】
しかし、図６に示すように参照範囲２２０に含まれる参照ブロック２２２，２２４において右上方向を示す動きベクトルが検出されているとする。この場合には、対象となる画像が右上に存在する可能性が高く、左下のブロックに画像が存在する可能性は低い。この場合、左下のブロックを探索する重要性は低いので、探索範囲を対象ブロック２３０に対して右上に配置するのが好ましい。
【００３９】
また、対象ブロック２３０に対する参照範囲に含まれる参照ブロックの動きベクトルが総て同一である場合には、広い範囲で探索を行う必要性は低い。そこで探索範囲を小さくするのが好ましい。これにより、動きベクトルを検出するためのブロック内輝度値の差分和および差分２乗和などを計算する際のコストを削減することができる。
【００４０】
このように、対象画像によって、望ましい探索範囲は異なっている。そこで、探索範囲決定部１５０は、必要に応じて探索範囲の中心位置を変更する。
【００４１】
探索範囲決定部１５０は、より具体的には後述する平均値算出部１５２により算出される平均値に基づいて、探索範囲の中心位置を決定する。以下、図６を参照しつつ中心位置を決定する処理について説明する。
【００４２】
平均値算出部１５２は、８つの探索ブロックにおける動きベクトルの平均値を算出する。そして、探索範囲決定部１５０は、対象ブロックを基準として動きベクトルの平均値により定まる位置を探索範囲の中心位置とする。
【００４３】
平均値算出部１５２は、図６に示す対象ブロック２３０の参照範囲に含まれる参照ブロック２２２，２２４の動きベクトルの平均値を算出する。そして、探索範囲決定部１５０は、対象ブロック２３０を基準として参照ブロック２２２，２２４の動きベクトルの平均値により定まる中心位置２４１を決定し、中心位置２４１を基準とする探索範囲２４０を決定する。
【００４４】
図６に示す対象ブロック２３０においては、ブロック２２２，２２４における動きベクトルの平均値から、対象ブロック２１０の画像は、対象画像の右上方向に移動している可能性が高いことになる。このため、対象ブロック２３０を中央位置とする探索範囲２２０を定めるよりも、対象ブロック２３０よりも右上の位置２４１を中央点とする探索範囲２４０を定めたほうが効率的に画像を探索することができる。
【００４５】
このように、本実施の形態における探索範囲決定部１５０は、対象ブロック２３０の位置以外の位置を中心点とする探索範囲を、対象ブロック２３０に対して定めることができる。これにより、より効率的に対象ブロック２３０の動きベクトルを検出することができる。
【００４６】
また、上述のように探索範囲における動きベクトルの平均値から対象ブロック２３０の右上に画像が存在する可能性が高いことが判明した場合には、対象ブロック２３０の右上に画像が存在する可能性が高い。そこで、探索範囲を対象画像２１０の探索範囲を対象画像２１０の右上に限定してもよい。すなわち、探索範囲のサイズをより小さくしてもよい。このように、探索範囲決定部１５０は、探索範囲の位置を決定するのに加えて、探索範囲のサイズを決定してもよい。これにより、より効率的に画像を探索することができる。
【００４７】
なお、本実施の形態においては、このように各探索ブロックにおける動きベクトルの平均値を利用して探索範囲の中心点を定めたが、他の例としては、平均値にかえて、中間値を利用して探索範囲の中心点を定めてもよい。ここで、中間値とは、例えば５つの数字がある場合には、５つの数字を昇順に並べたときに３番目に位置する数字をいう。
【００４８】
このように、中間値に基づいて、探索範囲の配置位置を定めることにより、異常値を排除して探索範囲を定めることができる。これは、偶然１つだけ間違った方向の動きベクトルを誤検出してしまった場合に有効である。
【００４９】
図７を参照しつつ、動きベクトル検出制御部１１６の参照範囲決定部１５４の処理について説明する。参照範囲決定部１５４は、対象ブロックと同一のグループに属する参照ブロックのみを参照範囲として決定する。図７に示す参照範囲２２０は、対象ブロック２３０と異なるグループに割り当てられた参照ブロックを含んでいる。この場合、参照範囲決定部１５４は、対象ブロック２３０と同じグループに割り当てられている参照ブロック２２４，２２５，２２６，２２７，２２８を含む範囲を参照範囲とする。すなわち、参照ブロック２２１，２２２，２２３を参照範囲から除外する。
【００５０】
対象ブロックと異なるグループに属するブロックにおいて検出される動きベクトルは、対象ブロックとは異なる傾向を示す場合が多い。このため、かかる動きベクトルを参照した場合には、誤差の大きい動きベクトルを検出する可能性が高い。そこで、本実施の形態にかかる参照範囲決定部１５４は、対象ブロックと異なるグループに属するブロックを参照範囲から除外することとした。これにより、より精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００５１】
動きベクトル検出制御部１１６は、これ以外にも、探索開始点、および動きベクトル評価値に対する重みなどを制御する。ここで、動きベクトル評価値に対する重みを制御する処理について説明する。動きベクトル評価値とは、ブロックマッチングにより得られるブロック内輝度差分和もしくは差分の二乗和などである。したがって、動きベクトル評価値はより小さくなるのが好ましい。
【００５２】
しかし、このような差分和に関する情報のみを用いた場合、輝度変化が少ない画像においては、動きベクトルの検出性能が低下する。そこで、周囲のブロックが持つ動きベクトルとの相関など、他の重みを考慮した動きベクトル評価値を利用するのが好ましい。これにより、より信頼度の高い動きベクトル検出を行うことができる。
【００５３】
本実施の形態における動きベクトル検出制御部１１６は、重みを考慮した場合の、動きベクトル評価値を次式のように評価する。すなわち、対象ブロックの周囲のブロックにおける動きベクトルとの差分を線形和として、評価値に組み込んでいる。
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ＝ｓａｄ＋α×ｍｖｄｉｆｆ    ・・・（式１）
式１におけるｅｖａｌｕａｔｉｏｎは、動きベクトル評価値である。ｓａｄは、ブロック内輝度差分の和である。ｍｖｄｉｆｆは、周囲ブロックが持つ動きベクトルとの差分である。αは動きベクトル差分に対する係数である。
【００５４】
動きベクトル検出部１１８は、α×ｍｖｄｉｆｆを算出する。動きベクトル検出部１１８は、ｓａｄを算出する。さらに、これらの値から式１によりｅｖａｌｕａｔｉｏｎを算出する。
【００５５】
このように、動きベクトル評価値の重みを制御することにより動きベクトルにかかる符号量を削減することができる。特にＭＰＥＧによる動画像符号化において、効果的に符号量を削減することができる。
【００５６】
さらに、式１において、ｍｖｄｉｆｆに変えて、実際にＭＰＥＧによる動きベクトルにかかる符号量を実際の評価値に入れてもよい。これにより、ＭＰＥＧの符号化効率をさらに高めることができる。
【００５７】
動きベクトル検出部１１８は、動きベクトル検出制御部１１６によって制御された条件に従って、ブロックマッチングによる動き検出を行う。ここで、動きベクトル検出制御部１１６によって制御された条件とは、探索中心点や、探索範囲、ベクトル評価値に対する重みなどの条件である。
【００５８】
次に、動画像符号化装置１００の処理をより具体的に説明する。図８−１、図８−２および図８−３は、時間経過に伴う対象画像２０１の変化の様子を示している。すなわち、図８−１は、時刻（ｔ−１）における対象画像２０１を示している。図８−２は、時刻ｔにおける対象画像２０１を示している。図８−３は、時刻（ｔ＋１）における対象画像２０１を示している。
【００５９】
時刻（ｔ−１）においては、顔画像２０２の全体が対象画像２０１に含まれている。時刻ｔにおいては、顔画像２０２は、時刻（ｔ−１）のときの位置から対象画像２０１の右上方向に移動している。そして、顔画像２０２の上側の部分が対象画像２０１の画枠よりも外側に移動している。時刻（ｔ＋１）においては、顔画像２０２はさらに対象画像２０１の右上方向に移動し、より多くの部分が対象画像２０１の外部に移動している。
【００６０】
図９は、図８−１から図８−３に示した対象画像２０１に対して本実施の形態の動画像符号化装置１００が割り当てた処理順番を示している。このように、本実施の形態における動画像符号化装置１００は、外枠を含まないブロックに対して、外枠を含むブロックに比べて小さい処理順番を割り当てる。
【００６１】
図１０は、図９に示す処理順番に従って動きベクトル検出を行った場合に得られた、各ブロックにおける動きベクトルを模式的に示している。このように、外枠に接しないブロックに対して、外枠に接するブロックよりも先に動きベクトル検出を行うことにより、図８−１から図８−３に示した動画像２０２の動きと同様の動きベクトルを検出することができる。
【００６２】
また、隣接するブロックにおける動きベクトルの変化が少ないので、動きベクトルにかかる符号量のコストを抑えることができる。すなわち、符号化効率を向上させることができる。
【００６３】
一方、図１１は、図８−１から図８−３に示した対象画像２０１に対してラスター走査に沿って割り当てた処理順番を示している。一般的なラスター走査においては、対象画像２０１の左上のブロックから順に動きベクトル検出が行われる。
【００６４】
図１２は、図１１に示す処理順番に従って動きベクトル検出を行った場合に得られた、核ブロックにおける動きベクトルを模式的に示している。図８−１から図８−３において説明したように、対象画像２０１の左上の領域においては、顔画像２０２が対象画像２０１の右上の方向に向けて移動している。したがって、対象画像２０１の左上の領域においては、右上の方向を示す動きベクトルが検出されるはずである。しかし、図１２に示すように、対象画像２０１の左上の領域においては、右下の方向を示す動きベクトルが検出されている。
【００６５】
このように、ラスター走査によって左上から順番に動きベクトルを検出した場合、誤差の大きい動きベクトルが検出されてしまう。
【００６６】
さらに、ラスター走査においては、隣接するブロックにおける動きベクトルを参照して動きベクトルを検出する。従って、１つのブロックにおいて誤差を含む動きベクトルが検出されると、これが次のブロックに伝播する。こうして、動きベクトルの誤差が蓄積されてしまう。
【００６７】
これに対して、本実施の形態においては、ラスター走査において誤差の大きい動きベクトルが検出されたブロックに対する動きベクトル検出を、より内側に配置されたブロックにおける動きベクトル検出よりも後に行っている。従って、内側のブロックに、外側のブロックにおける、誤差の大きい動きベクトルの影響が伝播するのを防ぐことができる。
【００６８】
また、本実施の形態においては、探索範囲決定部１５０は、各ブロックに対する探索範囲を変更することができるので、画枠に接するブロックにおける探索範囲から画像外の領域を除外することにより、画枠を含むブロックについても、より正確に動きベクトルを検出することができる。
【００６９】
図１３は、実施の形態１に係る動画像符号化装置１００のハードウェア構成を示す図である。動画像符号化装置１００は、ハードウェア構成として、動画像符号化装置１００における動き検出処理を実行する動き検出プログラムなどが格納されているＲＯＭ５２と、ＲＯＭ５２内のプログラムに従って動画像符号化装置１００の各部を制御し、バッファリング時間変更処理等を実行するＣＰＵ５１と、ワークエリアが形成され、動画像符号化装置１００の制御に必要な種々のデータを記憶するＲＡＭ５３と、ネットワークに接続して通信を行う通信I／Ｆ５７と、各部を接続するバス６２とを備えている。
【００７０】
先に述べた動画像符号化装置１００における動き検出プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００７１】
この場合には、動き検出プログラムは、動画像符号化装置１００において上記記録媒体から読み出して実行することにより主記憶装置上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００７２】
また、本実施の形態の動き検出プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。
【００７３】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
【００７４】
そうした第１の変更例としては、ブロック処理順付与部１１４が各グループに含まれる各ブロックに処理順番を付与する場合に、対象画像における中心からグループの境界に向けてより大きい処理順番を付与してもよい。図１４は、この場合の処理順番を示している。
【００７５】
処理グループの境界においては、他の領域の影響により正しい動きベクトルを検出できない場合がある。そこで、本変更例のように、グループの境界近傍に配置されたブロックにおける動きベクトル検出を、グループの中心側に配置されたブロックにおける動きベクトル検出よりも後に行うこととした。これにより、より精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００７６】
なお、グループの境界近傍に近付く程処理順番が大きくなればよく、本変更例の順番に限定されるものではない。例えば、同心円を時計周りで進むように処理順番を定めてもよく、逆時計周りで進むように処理順番を定めてもよい。
【００７７】
また、例えば、グループが円形から大きく外れた形状である場合には、当該形状における重心点を中心点として処理順番を定めてもよい。また、当該形状におけるグループにおける境界を形成する各点から最も離れた点であって、前記グループ内に位置する点を中心点として処理順番を定めてもよい。
【００７８】
このように、中心点から境界に向けて動きベクトル検出を行うことにより、隣接するブロックにおける動きベクトルの差分が小さくまる。従って、ＭＰＥＧの処理においては動きベクトルにかかる符号量を削減することができる。これはＭＰＥＧによる動画像圧縮においては、隣接する動きベクトルの差分情報のみを伝送するためである。
【００７９】
また、第２の変更例としては、本実施の形態においては、画枠の有無を基準に２つのグループに分割したが、他の例としては、参照画像に対象ブロックの画像と同一の画像が含まれるか否かを基準に２つのグループに分割してもよい。
【００８０】
例えば、画枠に接する画像であっても、当該ブロックに含まれる画像が画枠の外に移動しなければ、動きベクトルの検出においてさほど大きな誤差は生じない。一方、画面が切り替わる場合や、対象画像のなかの一部の画像のみ切り替る場合などは、画枠に接しない領域においても、対象となる画像が存在しなくなったり、新たな画像が現れたりする。
【００８１】
本変更例のように、参照画像に対象ブロックの画像と同一の画像が含まれるか否かを基準に対象画像をグループ化することにより、このような画像の変化が生じても、精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００８２】
さらに、この場合には、参照画像に含まれていない画像が対象ブロックの処理の面積以上の面積を占めるか否かに基づいてグループ化してもよい。このように、参照画像に対象ブロックの画像と同一の画像が含まれる割合に基づいてグループ化することにより、より精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００８３】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２にかかる動画像符号化装置１００について説明する。実施の形態２にかかる動画像符号化装置１００は、独立に移動するオブジェクト単位で対象画像をグループ化する。この点で、対象画像の外枠に接するブロックを含む画枠グループ２１０と、外枠に接しないブロックのみを含む内側グループ２２０とにグループ化する実施の形態１に係る動画像符号化装置１００と異なっている。
【００８４】
図１５は、実施の形態２にかかる動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。実施の形態２にかかる動き検出器１０１は、画枠検出部１２０に変えて移動オブジェクト検出部１２２を有している。
【００８５】
移動オブジェクト検出部１２２は、独立に移動する移動オブジェクトを検出する。そして、グループ化部１１０は、移動オブジェクトごとの処理グループを定める。移動オブジェクト検出部１２２は、動きベクトル検出部１１８によって検出された動きベクトルに基づいて、移動オブジェクトを検出してもよい。
【００８６】
図１６−１から図１６−３は、実施の形態２における動画像符号化装置１００のグループ化部１１０によってグループ化された対象画像５００を示している。図１６−１から図１６−３に示す対象画像５００は、時間の経過と共に画面の右上に移動していく顔画像、すなわち移動オブジェクトと、静止している背景画像をと含んでいる。グループ化部１１０は、移動オブジェクトを含むブロックと移動オブジェクトを含まないブロックとが異なるグループに割り当てられるようにグループ化する。具体的には、顔画像を含む移動オブジェクトグループ５１０ａ，５１０ｂ，５１０ｃと、背景画像を含む背景グループ５２０ａ，５２０ｂ，５２０ｃとにグループ化する。
【００８７】
移動オブジェクトに対する対象ブロックにおいては、背景画像に対する対象ブロックに比べて大きい動きベクトルが検出される可能性が高い。すなわち、移動オブジェクトを含む対象ブロックと背景画像に対する対象ブロックにおいては、検出されるべき動きベクトルの傾向が異なる可能性が高い。そこで、実施の形態２にかかるグループ化部１１０は、動きベクトルの傾向が異なる可能性の高い移動オブジェクトグループと背景グループとにグループ化している。これにより、比較的近い傾向を示す対象ブロックのグループ単位で動きベクトルを検出することができるので、より精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００８８】
図１７−１から図１７−４は、図１６−１から図１６−３に示した動画像に対してラスター走査により各ブロックから検出した動きベクトルを示している。
【００８９】
図１７−１は、ラスター走査の順に沿って顔画像を含むブロック５３０から検出した動きベクトルを示している。このようにブロック５３０を包囲する背景画像を含むブロックから検出された動きベクトルの影響により、実際の動きベクトルよりも小さい動きベクトルが検出される。なお、背景画像を含むブロックにおける動きベクトルはゼロである。
【００９０】
さらに図１７−２および図１７−３に示すように、ブロック５３１およびブロック５３２においても、誤差の大きい動きベクトルが検出される。これらは、図１７−１に示すブロック５３０と同様に、各ブロックの周囲のゼロの動きベクトルの影響によるものである。
【００９１】
さらに、図１７−４に示すように、ブロック５３４においても、誤差の大きい動きベクトルが検出される。これは、隣接する動画像のブロック５３２における動きベクトルの影響によるものである。これにより、ブロック５３４においては、本来ゼロであるにもかかわらず、ブロック５３０よりも大きい動きベクトルが検出される。
【００９２】
そこで、実施の形態２のグループ処理順付与部１１２は、移動オブジェクトグループには、他のグループよりも大きい処理順番を付与する。具体的には、背景グループ５２０に処理順番「１」を付与し、移動オブジェクトグループ５１０に処理順番「２」を付与する。そして、ブロック処理順付与部１１４は、グループ処理順付与部１１２によって付与されたグループの処理順にしたがい、対象画像に含まれる総ての対象ブロックに対して処理順番を付与する。図１８は、ブロック処理順付与部１１４によって付与された処理順番を示している。
【００９３】
ブロック処理順付与部１１４は、移動オブジェクトグループ５１０に含まれる複数の対象ブロックのうち移動オブジェクトグループ５１０の中央に配置されている対象ブロックにより小さい処理順番を付与している。さらに、移動オブジェクトグループ５１０の境界位置と接する部分が少ないブロックにより小さい処理順番を付与している。グループの境界において検出される動きベクトルは誤差を含む可能性が高い。そこで、グループの境界の処理順番をより大きくすることとした。これにより、誤差を含む動きベクトルの影響を排除し、より精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００９４】
図１９−１から図１９−４は、図１８に示した処理順番に従って、各ブロックから動きベクトルを検出する様子を模式的に示している。図１９−１に示すように、まず、背景グループ５１０に含まれる総てのブロックにおける動きベクトルを検出する。
【００９５】
次に、移動オブジェクトグループ５１０の中央のブロック５４０における動きベクトルを検出する。さらに、図１８に示す処理順番に従って移動オブジェクトグループ５１０に含まれる各ブロックにおける動きベクトルを検出する。図１７−１から図１７−４において説明したように、ラスター走査においては、ブロック５３０およびブロック５３４において、動きベクトルの誤差が顕著に生じた。しかし、図１９−１から図１９−４に示すように、実施の形態２にかかるブロック処理順付与部１１４によって付与された処理順番に沿って動きベクトルを検出した場合には、ブロック５３０およびブロック５３４においてもより精度よく動きベクトルを検出することができる。
【００９６】
なお、これ以外の動画像符号化装置１００の構成および処理は、実施の形態１において説明した動画像符号化装置１００の構成および処理と同様である。
【００９７】
実施の形態２においては、移動を伴う画像と、背景画像とをそれぞれ異なる処理グループとする場合について説明したが、第１の変更例としては、例えば、対象画像が車と人などそれぞれ独立に移動する２つ以上のオブジェクトを含む場合には、各オブジェクトを含む複数のグループにグループ化してもよい。また、人の手と足をさらに別個のグループにグループ化してもよい。このように、処理グループの数および大きさは、特に限定されるものではない。
【００９８】
このように、各オブジェクトごとにグループ化することにより、他のオブジェクトの動きベクトルの影響により動きベクトルに誤差が生じるのを避けることができる。
【００９９】
また、第２の変更例としては、実施の形態２においては、移動オブジェクトを含むか否かに基づいて対象画像をグループ化したが、これにかえて移動オブジェクトを含む割合に基づいて対象画像をグループ化してもよい。
【０１００】
図２０は、第２の変更例におけるグループ化処理を説明するための図である。図２０に示す対象画像は移動オブジェクトを含んでいる。対象ブロック５３１と対象ブロック５３２とは、ともに移動オブジェクトを含むが対象ブロックにおける移動オブジェクトが占める割合は異なっている。本例においては、移動オブジェクトが占める割合が所定量以上の対象ブロックのみを移動オブジェクトグループに割り当てる。
【０１０１】
具体的には、図２０における対象画像５００においては、対象ブロック５３２，５３３，５３５，５３６を移動オブジェクトグループに割り当てる。一方、対象ブロック５３１，５３４，５３７，５３８は背景グループに割り当てる。
【０１０２】
なお、移動オブジェクトグループに割り当てるか否かを判断する基準となる移動オブジェクトの占有率は限定されるものではなく、任意に定めることができる。このように、移動オブジェクトの占有率に基づいてグループ化することにより、各画像に適したグループ化を行うことができる。
【０１０３】
また、第３の変更例としては、実施の形態２においては、オブジェクトが移動するか否かを検出し、移動しているオブジェクトのみを背景と異なるグループになるようにグループ化したが、これにかえて、移動するか否かにかかわらず、オブジェクトと背景とが異なるグループになるようにグループ化を行ってもよい。オブジェクトと背景とは動きベクトルの傾向が異なる可能性が高いので、このようにオブジェクトが移動するか否かにかかわらず異なるグループとなるようにグループ化することにより、精度よく動きベクトルを検出することができ、かつ、オブジェクトが移動するか否かを判断する処理を省略することができる。
【０１０４】
（実施の形態３）
次に、実施の形態３にかかる動画像符号化装置１００について説明する。実施の形態３に係る動画像符号化装置１００においては、動きベクトル検出の対象となる対象ブロックを包囲する参照範囲の特徴量に基づいて処理グループを決定する。この点で、実施の形態３にかかる動画像符号化装置１００は、他の実施の形態にかかる動画像符号化装置１００と異なっている。
【０１０５】
図２１は、実施の形態３にかかる動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる動き検出器１０１は、実施の形態１にかかる動き検出器１０１の画枠検出部１２０にかえて参照範囲特定部１３０と特徴量抽出部１３２を備えている。
【０１０６】
参照範囲特定部１３０は、対象ブロックに対する参照範囲を特定する。本実施の形態における参照範囲は、対象ブロックを包囲する８個のブロックを含む範囲である。特徴量抽出部１３２は、参照範囲特定部１３０によって特定された参照範囲の特徴量を抽出する。具体的には、参照範囲に含まれる８個の参照ブロックに対して動きベクトル検出部１１８が既に検出している動きベクトルの平均値で示される画像変化の傾向を特徴量として抽出する。
【０１０７】
そして、グループ処理順付与部１１２は、特徴量抽出部１３２によって抽出された参照範囲における特徴量に基づいて処理グループを定める。
【０１０８】
図２１−１および図２１−２を参照しつつ、この処理について詳述する。図２１−１に示すように対象ブロック６００を包囲する参照ブロックの動きベクトルの方向および大きさがほぼ等しい場合、対象ブロック６００から精度よく動きベクトルを検出することができる。一方、図２１−２に示すように、対象ブロック６００を包囲する探索ブロックにおける動きベクトルの方向または大きさが異なる場合には、対象ブロック６００から精度よく動きベクトルを検出することができない。
【０１０９】
そこで、探索範囲における動きベクトルの方向がほぼ等しくなるような探索範囲の基準となる対象ブロックを第１処理グループとし、かつ異なる方向や大きさを示す動きベクトルを含む参照範囲の基準となる対象ブロックを第２処理グループとして定める。さらに、第２の処理グループを第１の処理グループよりも先に処理することとする。
【０１１０】
このように、動きベクトル検出において誤差が生じる可能性の高いブロックについては、後に処理することにより、精度よく動きベクトルを検出することができる。
【０１１１】
実施の形態３にかかる動画像符号化装置１００のこれ以外の構成および処理は、実施の形態１にかかる動画像符号化装置１００の構成および処理と同様である。
【０１１２】
実施の形態３においては、参照範囲に含まれる各ブロックが示す動きベクトルの方向および大きさに基づいて、対象画像をグループ化したが、第１の変更例としては、参照範囲における画像の特徴に基づいて対象画像をグループ化すればよく、本実施の形態に限定されるものではない。
【０１１３】
例えば、参照範囲に画枠が含まれるか否かに基づいて、対応する対象ブロックのグループ化を行ってもよい。また例えば、参照範囲に移動オブジェクトが含まれるか否かに基づいて、対応する対象ブロックのグループ化を行ってもよい。
【０１１４】
さらにまた、参照範囲に画枠が含まれる割合に基づいて、対応する対象ブロックのグループ化を行ってもよい。具体的には、画枠が含まれる割合の基準値を予め設定しておく。そして、参照範囲が基準値以上の割合で画枠を含むか否かに基づいて、対応する対象ブロックのグループ化を行う。同様に、参照範囲に移動オブジェクトが含まれる割合に基づいて、対応する対象ブロックのグループ化を行ってもよい。
【０１１５】
また、第２の変更例としては、実施の形態３においては、参照範囲は対象ブロックに隣接する８つのブロックを含む範囲であったが、参照ブロックのサイズおよび形状はこれに限定されるものではない。例えば、参照範囲は、対象ブロックに隣接する８個のブロックに加えて、当該８つのブロックの外側に配置された１５個のブックを含む範囲であってもよい。
【０１１６】
また、第３の変更例としては、実施の形態３においては、参照範囲における画像の特徴に基づいて、グループ化を行ったが、これにかえて対象ブロックに対して定まる探索範囲の特徴に基づいてグループ化を行ってもよい。
【０１１７】
（実施の形態４）
次に、実施の形態４にかかる動画像符号化装置１００について説明する。実施の形態４にかかる動画像符号化装置１００は、グループ化を行わず、対象画像に含まれる複数の対象ブロックに対して連続した処理順を付与する。この点で、実施の形態４にかかる動画像符号化装置１００は、他の実施の形態にかかる動画像符号化装置１００と異なっている。
【０１１８】
図２３は、実施の形態４にかかる動画像符号化装置１００の動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。実施の形態４にかかる動き検出器１０１は、画枠検出部１２０、グループ化部１１０およびグループ処理順付与部１１２を有さない。そして、ブロック処理順付与部１１４は、予め定められた規則にしたがって対象画像に含まれる各対象ブロックに処理順を付与する。
【０１１９】
例えば、ブロック処理順付与部１１４は、対象画像の中心位置から画枠に向けてより大きい処理順を付与してもよい。
【０１２０】
なお、実施の形態４にかかる動画像符号化装置１００のこれ以外の構成および処理は、実施の形態１にかかる動画像符号化装置１００の構成および処理と同様である。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】実施の形態１にかかる動画像符号化装置１００の全体構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図３】グループ化部１１０によって定められた処理グループを示す図である。
【図４】ブロック処理順付与部１１４によって各ブロックに付与された処理順番を示す図である。
【図５】探索範囲を示す図である。
【図６】平均値に基づいて探索範囲を変更する処理を説明するための図である。
【図７】参照範囲決定部１５４の処理について説明するための図である。
【図８−１】時間経過に伴う対象画像２０１の変化の様子を示す図である。
【図８−２】時間経過に伴う対象画像２０１の変化の様子を示す図である。
【図８−３】時間経過に伴う対象画像２０１の変化の様子を示す図である。
【図９】図８−１から図８−３に示した対象画像２０１に対して本実施の形態の動画像符号化装置１００が割り当てた処理順番を示す図である。
【図１０】図９に示す処理順番に従って動きベクトル検出を行った場合に得られた、各ブロックにおける動きベクトルを模式的に示す図である。
【図１１】図８−１から図８−３に示した対象画像２０１に対してラスター走査に沿って割り当てた処理順番を示す図である。
【図１２】図１１に示す処理順番に従って動きベクトル検出を行った場合に得られた、核ブロックにおける動きベクトルを模式的に示す図である。
【図１３】実施例１に係る動画像符号化装置１００のハードウェア構成を示す図である。
【図１４】各処理グループに含まれる各ブロックに割り当てられた処理順番を示す図である。
【図１５】実施の形態２にかかる動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図１６−１】実施の形態２における動画像符号化装置１００のグループ化部１１０によって分割された後の対象画像５００を示す図である。
【図１６−２】実施の形態２における動画像符号化装置１００のグループ化部１１０によって分割された後の対象画像５００を示す図である。
【図１６−３】実施の形態２における動画像符号化装置１００のグループ化部１１０によって分割された後の対象画像５００を示す図である。
【図１７−１】図１６−１から図１６−３に示した動画像に対してラスター走査により各ブロックから検出した動きベクトルを示す図である。
【図１７−２】図１６−１から図１６−３に示した動画像に対してラスター走査により各ブロックから検出した動きベクトルを示す図である。
【図１７−３】図１６−１から図１６−３に示した動画像に対してラスター走査により各ブロックから検出した動きベクトルを示す図である。
【図１７−４】図１６−１から図１６−３に示した動画像に対してラスター走査により各ブロックから検出した動きベクトルを示す図である。
【図１８】図１６−１から図１６−３において示した動画像に対して、割り当てられた処理順番を示す図である。
【図１９−１】図１８に示した処理順番に従って、各ブロックから動きベクトルを検出する様子を模式的に示す図である。
【図１９−２】図１８に示した処理順番に従って、各ブロックから動きベクトルを検出する様子を模式的に示す図である。
【図１９−３】図１８に示した処理順番に従って、各ブロックから動きベクトルを検出する様子を模式的に示す図である。
【図１９−４】図１８に示した処理順番に従って、各ブロックから動きベクトルを検出する様子を模式的に示す図である。
【図２０】実施の形態２の第２の変更例にかかる移動オブジェクトグループを示す図である。
【図２１】実施の形態３にかかる動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図２２−１】特徴量抽出部１３２によって特定された探索範囲における画像変化の傾向に基づいて処理グループを定める方法を説明するための図である。
【図２２−２】特徴量抽出部１３２によって特定された探索範囲における画像変化の傾向に基づいて処理グループを定める方法を説明するための図である。
【図２３】実施の形態４にかかる動き検出器１０１の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１２２】
５１  ＣＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５７  通信I／Ｆ
６２  バス
１００  動画像符号化装置
１０１  動き検出器
１０２  動き補償器
１０３  離散コサイン変換器
１０４  量子化器
１０５  可変長符号化器
１０６  逆量子化器
１０７  逆離散コサイン変換器
１１０  グループ化部
１１２  グループ処理順付与部
１１４  ブロック処理順付与部
１１６  動きベクトル検出制御部
１１８  動きベクトル検出部
１２０  画枠検出部
１２２  移動オブジェクト検出部
１３０  参照範囲特定部
１３２  特徴量抽出部
１５０  探索範囲決定部
１５２  平均値算出部
１５４  参照範囲決定部
【図１】
2006054600.tif 000003
【図２】
2006054600.tif 000004
【図３】
2006054600.tif 000005
【図４】
2006054600.tif 000006
【図５】
2006054600.tif 000007
【図６】
2006054600.tif 000008
【図７】
2006054600.tif 000009
【図８−１】
2006054600.tif 000010
【図８−２】
2006054600.tif 000011
【図８−３】
2006054600.tif 000012
【図９】
2006054600.tif 000013
【図１０】
2006054600.tif 000014
【図１１】
2006054600.tif 000015
【図１２】
2006054600.tif 000016
【図１３】
2006054600.tif 000017
【図１４】
2006054600.tif 000018
【図１５】
2006054600.tif 000019
【図１６−１】
2006054600.tif 000020
【図１６−２】
2006054600.tif 000021
【図１６−３】
2006054600.tif 000022
【図１７−１】
2006054600.tif 000023
【図１７−２】
2006054600.tif 000024
【図１７−３】
2006054600.tif 000025
【図１７−４】
2006054600.tif 000026
【図１８】
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【図１９−１】
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【図１９−２】
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【図１９−３】
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【図１９−４】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２−１】
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【図２２−２】
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【図２３】
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