(57)【要約】【課題】繰り返しパターン画像に対する動きベクトルの検出精度を向上させて画質劣化を低減できるようにする。【解決手段】第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得手段と、符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出手段と、前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出手段と、前記ベクトル符号量算出手段により算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出手段と、前記ベクトル評価値算出手段により算出したベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定手段とを設け、窓枠等の繰り返しパターンであっても、実際の動きと異なるベクトルを選択する不都合をなくすようにする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置であって、
前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得手段と、
前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出手段と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出手段と、
前記ベクトル符号量算出手段により算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出手段と、
前記ベクトル評価値算出手段により算出したベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定手段とを備えることを特徴とする符号化装置。
【請求項２】
入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置であって、
前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得手段と、
前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出手段と、
ベクトル探索を行う探索範囲である第３のブロックで予測誤差値の最小値位置からの距離と、予測誤差値から極小値を検出する極小値検出手段と、
前記極小値検出手段により検出される極小値が１つか否かを判定する判定手段と、
前記極小値検出手段により検出された極小値におけるパン・チルト位置を取得するパン・チルト位置取得手段と、
前記パン・チルト位置取得手段により取得されたパン・チルト位置に応じた重み値を決定する重み値決定手段と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出手段と、
前記ベクトル符号量算出手段により算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出手段と、
前記ベクトル評価値算出手段により算出したベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定手段とを備え、
前記ベクトル評価値算出手段は、前記判定手段の判定の結果、極小値が１つの場合には予め設定された一定の重み値を用い、前記判定手段の判定の結果、極小値が複数の場合には、前記重み値決定手段により決定された重み値を用いて重み付けを行ってベクトル評価値を算出することを特徴とする符号化装置。
【請求項３】
前記ベクトル評価値は、前記予測誤差値とベクトル符号量とに基づいて算出され、
前記ベクトル位置決定手段は、前記ベクトル評価値が最小値となった位置をベクトル位置と決定することを特徴とする請求項１または２に記載の符号化装置。
【請求項４】
前記予測誤差値は、差分絶対値和（ＳＡＤ）であることを特徴とする請求項１または２に記載の符号化装置。
【請求項５】
前記予測誤差値は、差分値を直交変換して得られる絶対値和（ＳＡＴＤ）であることを特徴とする請求項１または２に記載の符号化装置。
【請求項６】
前記ベクトル評価値算出手段は、前記第１のブロックごとにグローバルベクトル位置からの距離に応じた重みを付けることを特徴とする請求項１または２に記載の符号化装置。
【請求項７】
前記ベクトル評価値算出手段は、グローバルベクトルが０の場合、前記第１のブロックのそれぞれに付ける重みを全て等しくすることを特徴とする請求項１または２に記載の符号化装置。
【請求項８】
前記極小値検出手段は、前記第３のブロックにおいて、前記予測誤差値の最小値となる位置周辺以外に小さい予測誤差値があることを検出することを特徴とした請求項２に記載の符号化装置。
【請求項９】
入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置の制御方法であって、
前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得工程と、
前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出工程と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出工程と、
前記ベクトル符号量算出工程において算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出工程と、
前記ベクトル評価値算出工程において算出されたベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定工程とを備えることを特徴とする符号化装置の制御方法。
【請求項１０】
入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置の制御方法であって、
前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得工程と、
前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出工程と、
ベクトル探索を行う探索範囲である第３のブロックで予測誤差値の最小値位置からの距離と、予測誤差値から極小値を検出する極小値検出工程と、
前記極小値検出工程において検出される極小値が１つか否かを判定する判定工程と、
前記極小値検出工程において検出された極小値におけるパン・チルト位置を取得するパン・チルト位置取得工程と、
前記パン・チルト位置取得工程において取得されたパン・チルト位置に応じた重み値を決定する重み値決定工程と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出工程と、
前記ベクトル符号量算出工程において算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出工程と、
前記ベクトル評価値算出工程において算出されたベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定工程とを備え、
前記ベクトル評価値算出工程は、前記判定工程の判定の結果、極小値が１つの場合には予め設定された一定の重み値を用い、前記判定工程の判定の結果、極小値が複数の場合には、前記重み値決定工程において決定された重み値を用いて重み付けを行ってベクトル評価値を算出することを特徴とする符号化装置の制御方法。
【請求項１１】
入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置の制御する工程をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得工程と、
前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出工程と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出工程と、
前記ベクトル符号量算出工程において算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出工程と、
前記ベクトル評価値算出工程において算出されたベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置の制御する工程をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得工程と、
前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出工程と、
ベクトル探索を行う探索範囲である第３のブロックで予測誤差値の最小値位置からの距離と、予測誤差値から極小値を検出する極小値検出工程と、
前記極小値検出工程において検出される極小値が１つか否かを判定する判定工程と、
前記極小値検出工程において検出された極小値におけるパン・チルト位置を取得するパン・チルト位置取得工程と、
前記パン・チルト位置取得工程において取得されたパン・チルト位置に応じた重み値を決定する重み値決定工程と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出工程と、
前記ベクトル符号量算出工程において算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出工程と、
前記ベクトル評価値算出工程において算出されたベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定工程とをコンピュータに実行させ、
前記ベクトル評価値算出工程においては、前記判定工程の判定の結果、極小値が１つの場合には予め設定された一定の重み値を用い、前記判定工程の判定の結果、極小値が複数の場合には、前記重み値決定工程において決定された重み値を用いて重み付けを行ってベクトル評価値を算出するようコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、符号化装置及び符号化装置の制御方法に関し、特に動きベクトルを決定するための符号化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
動画像を符号化する符号化装置においては、並んだビルの窓や格子枠のような、似通った絵柄（小画像）が周期的に存在する画像（繰り返しパターン画像）を符号化する方法が種々検討されている。特に、繰り返しパターン画像に動きがあるときに発生するベクトル誤検出の対策機能を備えた符号化装置の開発が検討されている。
【０００３】
ベクトル探索では、符号化対象ブロックと参照ブロックとの最小ＳＡＤ（差分絶対値和：Sum of Absolute Difference）から動きベクトルを決定する方法がある。しかしながら、繰り返しパターン画像では、同じ様な絵柄のため必ずしも最小ＳＡＤの位置が動きベクトル位置とはならない場合があるので、ベクトル誤検出が発生する。
【０００４】
繰り返しパターン画像のベクトル誤検出の対策に関して、特許文献１に記載された補間フレーム作成装置は、ブロックのＳＡＤの極小点が複数存在する場合、可変長ブロックで得たＳＡＤの極小点と比較する。そして、可変長ブロックを用いて得たＳＡＤ値に最も近い極小点に対応するベクトルを採用するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１４７９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１にて提案されている補間フレーム作成装置の構成では、単位ブロックより大きな可変長ブロックのＳＡＤの極小点を用いて最も近いＳＡＤとしても画像の差分値のみの情報では必ずしも正しい動きを検出できないといった問題がある。
【０００７】
特に、ビルの窓枠等の同じ絵柄の続く繰り返しパターン画像をパンやチルトして撮影した場合の画像の動きでは、ＳＡＤが最小でも間違った場所を示す動きベクトルを検出してしまい、画質を劣化させてしまう可能性がある。
本発明は前述の問題点に鑑み、繰り返しパターン画像に対する動きベクトルの検出精度を向上させて画質劣化を低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の符号化装置は、入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、前記第１のブロック単位に符号化を行う符号化装置であって、前記第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得手段と、前記符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出手段と、
前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出手段と、前記ベクトル符号量算出手段により算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出手段と、前記ベクトル評価値算出手段により算出したベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定手段とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、繰り返しパターン画像の動きによって発生する動きベクトルの誤検出を低減することができ、画質劣化を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態を示し、符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】パンすることにより建物が画像中を移動する例を示す図である。
【図３】動き探索部の構成例、及び動作を説明するフローチャートである。
【図４】動き探索部内部の処理を説明するフローチャートである。
【図５】パン・チルト有効時の重み付けの概念を示す図である。
【図６】ＳＡＤ算出時の画素ブロックを表した図である。
【図７】第２の実施形態を示し、動き探索部の処理を示すフローチャートである。
【図８】動き探索部の構成、ＳＡＤの最小値位置からの距離を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態を説明する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態を図１〜図６に基づき説明する。
図１は、本実施形態の符号化装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態の符号化装置は、入力画像信号を所定サイズの第１のブロックに分割し、第１のブロック単位に符号化を行う。
【００１２】
図１において、ライン入力端子１０１は、例えばディジタルビデオカメラに具備されている撮像素子から出力される映像信号を入力するものである。符号化部１０２は、例えばＭＰＥＧ−２やＭＰＥＧ−４  ＡＶＣ等の規格に対応する符号化を行う。復号化部１０３は、符号化部１０２で符号化されたストリームを復号化する。１０４はバスである。１０５は外部より入力される画像情報または図示しないパン・チルト検出部から出力される情報を入力するための情報入力端子である。１０６は入力画像および復号化部１０３によって復号されたローカルデコード画像を記憶する画像メモリであり、動き探索部１０７は符号化部１０２で用いる動きベクトルを決定する。１０８は符号化部１０２で符号化されたストリームを出力する出力端子である。
【００１３】
図２（ａ）は、符号化済みの参照画像の一例であり、図２（ｂ）は符号化対象画像の一例を示す図である。例えば、ディジタルビデオカメラが左にパンニングしながら撮影することによって、図２（ａ）から図２（ｂ）へと変化する２枚の画像が得られる。このとき、パンすることにより、建物が画像中を移動している。また、図２（ｃ）は、あるマクロブロックの動き位置の候補を示す図である。
図２のように、同じ絵柄が続く繰り返しパターンでは、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）によって参照画像のマッチングを取ると、図２（ｃ）に示すように、探索範囲内で極小値が複数発生する。ＳＡＤの最小値では、間違った場所を選択し、画質劣化を引き起こすことがある。
【００１４】
図３は、動き探索部１０７の内部構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、本実施形態の動き探索部１０７は、パン・チルト重視決定部３０１、ＳＡＤ算出部３０２、評価値算出部３０３、ベクトル決定部３０４により構成されている。パン・チルト重視決定部３０１は、１ピクチャもしくは、複数のマクロブロック（第１のブロック）で構成されるエリアブロック（第２のブロック）に１回処理を行う。すなわち、第２のブロック毎にグローバルベクトル取得処理を行い、それ以外は第１のブロック毎に処理を行う。
【００１５】
以下に、パン・チルト重視決定部３０１の動作について説明する。
図３（ｂ）は、画像情報または図示しないパン・チルト検出部の出力情報によってピクチャ内の処理を変更する手順を説明するフローチャートである。
図３（ｂ）において、Ｓ３０１１でパン・チルト情報を取得する。この情報は、例えばビデオカメラにおけるジャイロセンサーからの情報である。次に、Ｓ３０１２に進み、パン・チルトが有効であるか否かを判定する。これは例えば、参照画像と符号化対象画像の縮小画同士でパン・チルト情報より得られた位置で、予め設定されている閾値以下の差分値となるか否かで判定を行う。
【００１６】
Ｓ３０１２の判定の結果、パン・チルトが有効でない場合、Ｓ３０１３に進み、通常の処理を行うために、パン・チルト優先ＯＦＦの設定とする。また、Ｓ３０１２の判定の結果、パン・チルトが有効である場合、Ｓ３０１４に進み、パン・チルト位置を重視する処理を行うために、パン・チルト優先をＯＮとし、優先ベクトル位置を検出する。
【００１７】
このとき、通常処理では、重み係数α＝１として出力し、パン・チルト位置周辺重視では、α＞１の整数を重み係数として出力する。パン・チルト重視決定部３０１は、ピクチャ単位もしくはエリアブロック単位にパン・チルト設定を行う。
【００１８】
次に、ＳＡＤ算出部３０２、評価値算出部３０３、ベクトル決定部３０４の３つのブロックの動作について説明する。
図４は、前述した３つのブロックの処理を表すフローチャートである。
先ず、Ｓ４０１でアドレスの初期化（i=0）を行い、初期アドレスにおける量子化係数Ｑ及びパン・チルト決定部より出力されたパン・チルト設定（パン・チルト優先の有無）を取得する。
【００１９】
次に、Ｓ４０２に進み、重みβを決定する。この重みβは、パン・チルト重視決定部３０１より出力された情報を用いて決定される。パン・チルト優先であった場合は、パン・チルト位置情報を用いて重みβが決定される。
【００２０】
図５は、重みβの値を示す図である。パン・チルト位置がグレー部分である場合、その位置からの距離で重みが変化することを示している。ただし、ここでは重みβの上限値を１０とする。また、パン・チルト優先がＯＦＦの場合は、重みβは一定の値を出力する。ここでは、重みβ＝１０を出力する。
【００２１】
以上のように、重みβを決定したら、その後、Ｓ４０３に進む。Ｓ４０３では、ＳＡＤ算出部３０２により、アドレスiでのブロックＳＡＤを算出（予測誤差値算出）する。
図６は、ＳＡＤ算出時の画素ブロックを表した図である。図６（ａ）は選択状態にあるブロック（カレントブロック）を示す図であり、図６（ｂ）は探索範囲を示す図である。Ｂ[０]〜Ｂ[２４]で示す四角ひとつが１画素である。アドレスは、図６（ａ）の左上の画素と差分をとる位置である。このとき、画素毎に差分絶対値を求め、その総和を差分絶対値和ＳＡＤとする。
【００２２】
次に、Ｓ４０４では、アドレスiにおけるベクトル符号量ＭＶを算出するベクトル符号量算出処理を行う。その後、Ｓ４０５に進む。Ｓ４０５では、Ｓ４０４において算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行う。これは、第１のブロックごとにグローバルベクトル位置からの距離に応じた重みを付ける処理である。グローバルベクトル重み付け処理された後、ベクトル評価値算出処理を行う。具体的には、評価値算出部３０３により、評価値BV[i]を算出する。評価値BV[i]は、
BV[i] = α*f(Q, SAD) + β*MV・・・（１式）
である。
【００２３】
ここで、f(Q,SAD)は、量子化係数QとSAD値より量子化符号量評価値を求めることを示している。これは、量子化マトリクスによって変化する。ただし、重み係数α＝１０である。これは、パン・チルト優先がない場合は、同じ比率で評価を行い、パン・チルト優先がある場合は、パン・チルト位置を優先することとなる。
【００２４】
Ｓ４０６では、Ｓ４０５で算出した評価値BV[i]が、これまで算出した評価値の中で最小か否かを判定する。この判定の結果、最小であれば、Ｓ４０７で評価値の最小値MinBVを更新し、その後、Ｓ４０８へ進む。また、最小でなければ、そのままＳ４０８へ進む。
【００２５】
Ｓ４０８では、探索範囲を全て処理したか否かを判定する。この判定の結果、処理していない場合は、Ｓ４０９でアドレスをひとつ進め、その後、Ｓ４０２に戻って前述した処理を行う。また、処理が終了していれば、そのときに最小値MinBVとなったアドレスをベクトル位置とするベクトル位置決定処理を、ベクトル決定部３０４が行う。
【００２６】
（第２の実施形態）
次に、図７及び図８を参照しながら本発明の第２の実施形態を説明する。
本実施形態は、ベクトル探索範囲（第３のブロック）内に複数の極小点を持つ場合についてのベクトル探索を行うものであり、符号化装置の全体構成は、第１の実施形態と同様の構成である。
図８（ａ）は、本実施形態における動き探索部１０７の内部構成例を示すブロック図である。図８（ａ）において、ＳＡＤ算出部３０２、評価値算出部３０３、ベクトル決定部３０４の構成は図３と同様である。８０５はパン・チルト情報取得部であり、８０６は極小点検出部である。
【００２７】
以下に、本実施形態における動き探索部１０７の動作について説明する。
図７は、図８（ａ）で説明した５つのブロックにより行われる処理を説明するフローチャートである
処理が開始されると、先ず、Ｓ７０１でアドレスの初期化(i=0)を行い、量子化係数Ｑを取得する。
次に、Ｓ７０２に進み、アドレスiでのブロックＳＡＤを算出する処理を行う。この処理は、第１の実施形態において、図４のフローチャートのＳ４０３と同様の処理である。
【００２８】
次に、Ｓ７０３では、極小点検出部８０６により極小点検出を行う。極小点は、探索範囲でひとつであれば、そこがベクトル位置としてふさわしい。ただし、繰り返しパターンのような画像では、複数の極小点（極小値）が存在する。このため、Ｓ７０３において極小点検出を行う。本実施形態において行う極小点検出（極小値検出）は、所定の探索範囲内でＳＡＤの最小値位置からの距離とＳＡＤの値から検出する。
【００２９】
図８（ｂ）は、ＳＡＤの最小値位置からの距離を示した図である。通常の画像であれば、ＳＡＤの最小値位置から離れるに従ってＳＡＤが徐々に大きくなっていく。このため、距離が１の場所の何れかに２番目に小さいＳＡＤがあり、距離が離れればそれだけＳＡＤは大きくなる。繰り返しパターンの場合、距離が離れた場所に最小値に近いＳＡＤが発生するため、距離とＳＡＤの大きさによって検出することができる。距離が離れた場所に最小値に近いＳＡＤがある場合、極小点は２つ以上となる。
【００３０】
Ｓ７０４では、Ｓ７０３の検出結果から極小点が１つか否かを判定する。この判定の結果、極小点が２つ以上の場合はＳ７０５に進み、パン・チルト情報取得部８０５によりパン・チルト位置を取得する。その後、Ｓ７０６において、Ｓ７０５で取得したパン・チルト位置に応じた重み値を決定する重み値決定処理を行い、重みβを決定する。その後、Ｓ７０７に進む。Ｓ７０５において行われるパン・チルト位置取得処理、及びＳ７０６において行われる重みβ値の決定処理は第１の実施形態と同様である。
一方、Ｓ７０４の判定の結果、極小点が１つの場合は、そのままＳ７０７に進む。Ｓ７０７以降の処理は、第１の実施形態のＳ４０４以降と同様の処理のため、説明は省略する。
【００３１】
前述のように、本実施形態においては、アドレスiでのブロックＳＡＤを算出した後に極小点検出を行い、極小点が２つ以上存在するマクロブロックでは、パン・チルト情報から得た動きを重視して重みβを決定するようにした。これにより、繰り返しパターンによるベクトルの誤検出が発生することを防止することが可能となり、ベクトル誤検出をなくし、画質劣化を抑えることができる。
【００３２】
前述したように、探索範囲に複数の極小点がある場合において、通常のベクトル探索処理では評価値が最小値の位置を動きベクトル位置としていたので、動きと異なる位置を選択してしまうことがある。本実施形態においては、前述のように、広域動きベクトルであるグローバルベクトル（ＧＶ）を検出する。そして、エリア毎のグローバルベクトルＧＶの方向・大きさ・信頼度から一致度をみて、所定の割合（例えば、７割以上）で一致している場合、画面一つのＧＶとする。そして、このグローバルベクトルＧＶの位置周辺の画素差分値に傾斜（重み）を付けてベクトル探索を行い、予測誤差値の最小値となる位置周辺以外に、画素差分値の最小となる動きベクトルを選択するようにした。これにより、窓枠等の繰り返しパターンであっても、実際の動きと異なるベクトルを選択する不都合をなくすことが可能となり、画質劣化を抑えることができる。
【００３３】
なお、前述した実施形態では、予測誤差値として差分絶対値和ＳＡＤを用いた。しかし、差分値を直交変換して得られる絶対値和ＳＡＴＤ（Sum of Absolute Transform Difference）など、予測誤差値を用いてもよい。
【００３４】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して各部の制御を実行する処理である。
【符号の説明】
【００３５】
１０１  ライン入力端子、１０２  符号化部、１０３  復号化部、１０４  バス、１０５  情報入力端子、１０６  画像メモリ、１０７  動き探索部、１０８  出力端子
【図１】
2011223393.tif 000003
【図２】
2011223393.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2011223393.tif 000008
【図７】
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【図８】
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