(57)【要約】【課題】精度の高い既検出ベクトルを予測検出するようにして、ベクトルを最適に補正できるようにする。【解決手段】画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する検出手段と、既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する算出手段と、前記算出手段の算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する判定手段と、前記判定手段により相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積手段と、前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に従って動きベクトルを選択する選択手段とを設け、隣接したベクトルの精度に起因しないで高精度で補正できるようにする。【選択図】図１
2008124930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段を有する動き予測装置であって、
既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する隣接ベクトル相関算出手段と、
前記隣接ベクトル相関算出手段の算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する相関性判定手段と、
前記相関性判定手段により相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積手段と、
前記情報蓄積手段によって前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価するベクトル評価手段と、
前記ベクトル評価手段の評価結果に従って動きベクトルを選択する動きベクトル選択手段とを備えることを特徴とする動き予測装置。
【請求項２】
前記評価用ベクトル情報メモリ内の各ベクトル情報の検出位置情報と動きベクトルの検出対象位置情報との隣接性を判断する補正ベクトル評価制御手段を有し、
前記補正ベクトル評価制御手段の判断結果に基いて前記ベクトル評価手段で用いる補正用ベクトル情報を制御することを特徴とする請求項１に記載の動き予測装置。
【請求項３】
前記ベクトル評価手段は、検出対象における動きベクトル検出による相関性の結果を含めて評価することを特徴とする請求項１に記載の動き予測装置。
【請求項４】
前記動きベクトル選択手段は、前記動きベクトル検出によるベクトルの相関性と前記評価用ベクトル情報メモリ内のベクトルの相関性との差が予め設定された値以内であれば、前記評価用ベクトル情報メモリ内のベクトルを優先的に選択することを特徴とする請求項３に記載の動き予測装置。
【請求項５】
前記予め設定された値は、少なくとも伝送レート、圧縮率、ブロックサイズ、ベクトル検出間隔、画像サイズ、撮影情報、カメラ情報の何れかにより適応的に切換えることを特徴とする請求項４に記載の動き予測装置。
【請求項６】
画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する隣接ベクトル相関算出ステップと、
前記隣接ベクトル相関算出ステップにおける算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する相関性判定ステップと、
前記相関性判定ステップにおいて相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積ステップと、
前記情報蓄積ステップにおいて前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価するベクトル評価ステップと、
前記ベクトル評価ステップにおける評価結果に従って動きベクトルを選択する動きベクトル選択ステップとを備えることを特徴とする動き予測方法。
【請求項７】
画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する隣接ベクトル相関算出ステップと、
前記隣接ベクトル相関算出ステップにおける算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する相関性判定ステップと、
前記相関性判定ステップにおいて相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積ステップと、
前記情報蓄積ステップにおいて前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価するベクトル評価ステップと、
前記ベクトル評価ステップにおける評価結果に従って動きベクトルを選択する動きベクトル選択ステップ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８】
請求項７に記載のプログラムを記録したことを特徴とする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】
本発明は動き予測装置及び動き予測方法に関し、特に、ディジタル動画像符号化における動きベクトル検出に用いて好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル化された動画像は情報量が多いため、記録・伝送するにあたり、情報を圧縮する技術が必要になる。動画像圧縮技術の代表例としてＩＴＵ勧告Ｈ．２６１などのハイブリッド符号化方式が挙げられる。
【０００３】
これらの方式はフレーム内冗長情報の他に、フレーム間冗長情報を削減することにより高圧縮を達成している。よって、フレーム間冗長情報を検出する動き検出技術は動画像圧縮技術の要であり、その高精度化が高画質化につながっている。
【０００４】
現在までに様々な動き検出技術が開発されているが、処理速度を向上する従来例としてステップサーチなど、パターン化された探索ポイントを検出する方法が知られている（非特許文献１参照）。
【０００５】
この方法は高速に動作する反面、探索パターンが画像の特徴に追従できない場合において、動きベクトルの誤検出率が高くなることが知られている。そこで、動きベクトル検出対象のブロックに隣接したブロックの中で、既に動きベクトルを検出した結果を利用して検出精度を高める補正方法がある。
【０００６】
図８を参照しながら具体的な補正方法を説明する。
図８に示したように、現在動きベクトルを検出しようとしているブロック（図８中において、斜め線が付されたブロック）の周囲にある既検出ブロック（図８中において、縦線が付されたブロック）の各ベクトル４つにメディアンフィルタ処理を掛ける。そして動きベクトルを一つ出力する。そのベクトルの示す参照ブロック位置からステップサーチを行う。同様な機能は、従来技術であるＭＰＥＧ４ Verification．Modelにおいても実装されている。
【０００７】
【非特許文献１】T．Koga，K．Iinuma，A．Hirano，Y．Iijima，and T．Ishiguro，"Motion-compensated interframe coding for video conferencing",in Proc．NTC81，New Orleans，LA，Nov.1981，pp．C9．6.1-9．6.5
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
全検索をするためには膨大な処理能力とハードコストが必要である。また、隣接した既検出ベクトルを利用して補正する場合、その隣接部ベクトルとの相関性が低いとそのベクトルを用いて補正するのには適さないので、符号化効率が低下してしまう問題点があった。
【０００９】
また、ＨＤＴＶなど高解像画像にステップサーチなどを施すと、似ている領域が多いためにベクトルが色々な値を検出してしまい、結果的に誤検出率が高くなることになってしまう。そして、その高くなった誤検出の結果を利用すると、さらに誤検出が発生しやすくなってしまう問題点があった。
【００１０】
本発明は前述の問題点に鑑み、隣接したベクトルではなく、精度の高い既検出ベクトルを予測検出するようにして、ベクトルを最適に補正することのできる動きベクトル検出方法及び動きベクトル検出装置を提供できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の動き予測装置は、画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段を有する動き予測装置であって、既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する隣接ベクトル相関算出手段と、前記隣接ベクトル相関算出手段の算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する相関性判定手段と、前記相関性判定手段により相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積手段と、前記情報蓄積手段によって前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価するベクトル評価手段と、前記ベクトル評価手段の評価結果に従って動きベクトルを選択する動きベクトル選択手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の動き予測方法は、画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する隣接ベクトル相関算出ステップと、前記隣接ベクトル相関算出ステップにおける算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する相関性判定ステップと、前記相関性判定ステップにおいて相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積ステップと、前記情報蓄積ステップにおいて前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価するベクトル評価ステップと、前記ベクトル評価ステップにおける評価結果に従って動きベクトルを選択する動きベクトル選択ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムは、画像をブロックに分割し、参照画像との相関性から動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、既検出ベクトルの予め設定された単位で隣接するベクトル間の相関性を算出する隣接ベクトル相関算出ステップと、前記隣接ベクトル相関算出ステップにおける算出結果を予め設定された閾値と比較して相関性を判定する相関性判定ステップと、前記相関性判定ステップにおいて相関が高いと判定された動きベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリに蓄積する情報蓄積ステップと、前記情報蓄積ステップにおいて前記評価用ベクトル情報メモリ内に蓄積されたベクトル情報を用いて動きベクトル検出対象ブロックにおける各ベクトルでの相関性を評価するベクトル評価ステップと、前記ベクトル評価ステップにおける評価結果に従って動きベクトルを選択する動きベクトル選択ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、既検出ベクトル情報から画面中のオブジェクトの局所的な動きを予測抽出して補正用ベクトルとしているため、画面内の局所的な動きを精度良く補正することができる。
また、本発明の他の特徴によれば、動きベクトルの冗長度が増えて動きベクトル自体の符号化効率を改善することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係る動き検出装置の構成について、図１乃至図４を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施形態では、ハイブリッド動画像符号化方式であるＭＰＥＧで利用されている動きベクトル検出を例に説明をする。
【００１６】
ＭＰＥＧでは、入力画像を小さなブロックで分割し、ブロック単位で符号化するので、動きベクトルはブロック単位で検出する。一般には、動きベクトルは複数ブロック単位で検出してもよいが、その分画像の符号化効率が低下する。反面動きベクトル自体の符号量が少なくなるので全体として両者のトレードオフ関係となる。
【００１７】
以下の説明では、符号化対象となるブロック（ＴＭＢ）との相関が高いブロック（ＲＭＢ）を参照フレームから探し、ＲＭＢとＴＭＢとを結ぶ画像空間の直線を動きベクトルとする場合を想定している。
【００１８】
参照フレームは、一般に、符号化対象フレームから時間的に近いフレームが利用されるが、物体のオクリュージョン（occlusion：遠い対象物が、近い対象物の背後に隠れる現象）問題を回避するために、参照フレームの選択方法を規定しない場合もある。
【００１９】
図１に示したように、本実施形態のハイブリッド動き検出部１００は動きベクトル検出部１０１と動きベクトル補正部１０２とを有している。動きベクトル検出部１０１は、参照フレームとステップサーチアルゴリズムを利用して、符号化対象画像を構成する符号化対象ブロックの動きベクトルを検出する。そして、動きベクトル及びＲＭＢとＴＭＢの差分絶対和（ＭＳＥ）を算出する動きベクトル検出部である。動きベクトル補正部１０２は、動きベクトル検出部１０１で検出した動きベクトルを補正する動きベクトル補正部である。
【００２０】
次に、図２を用いて動きベクトル補正部１０２の構成例を説明する。
図２中、ベクトル解析部２０２は既検出動きベクトルの中から、物体の動きに追従している可能性が高い動きベクトルを抽出するベクトル解析部である。評価用ベクトル情報メモリ２０３は物体の動きに追従している可能性が高い動きベクトルを保存する評価用ベクトル情報メモリである。
【００２１】
ここで、本実施形態においては、物体の動きに追従している可能性の高い動きベクトルを用いている。これは、実際の動きに応じたベクトルの場合には、動きベクトルは近似値を示す確率が高く、動きベクトル自体を符号化する際に、冗長度を有するために効率よく圧縮符号化が可能であるからである。
【００２２】
ベクトル評価部２０４は、評価用ベクトル情報メモリ２０３に保存されている評価用ベクトル情報から、対応するＴＭＢとＲＭＢの差分絶対和を算出するベクトル評価部である。
ベクトル選択部２０１は、動きベクトル検出部１０１が算出した差分絶対和と、ベクトル評価部２０４が算出した差分絶対和とを比較するためのものである。そして、比較の結果、値の小さい方に対応する、つまり差分の少ない相関の高い動きベクトルを符号化対象ブロックの動きベクトルとして選択するベクトル選択部である。
【００２３】
この時、最小値のベクトルを選択してもよいが、その差が少ない場合には、実際の動きに応じたベクトルを選択した方が圧縮符号化効率がよい可能性が高くなる。したがって、単純に最小値を選択するのでは無く、予め設定した閾値を用いて評価用ベクトル情報メモリ２０３内のベクトルを優先的に選択するとさらによい。
【００２４】
次に、図３を用いて、ベクトル解析部２０２の構成例を説明する。
ベクトル情報メモリ９０１は、ベクトル選択部２０１で選択された動きベクトルまたは動きベクトル検出部１０１で検出された動きベクトルを蓄積するベクトル情報メモリである。補正用ベクトル検出部９０２は、ベクトル情報メモリ９０１に蓄積しているベクトル情報から補正用のベクトルを抽出する補正ベクトル検出部である。
【００２５】
次に、図４を用いて、補正用ベクトル検出部９０２の構成例を説明する。
隣接ベクトル相関算出部７０１は、ベクトル情報メモリ９０１に蓄積されている総ての既検出ベクトル情報のそれぞれについて、その次の処理ブロックである右隣のベクトルとの相関を計算する隣接ベクトル相関算出部である。閾値処理部７０２は、隣接ベクトル相関算出部７０１の結果に閾値処理を施し、閾値以上の場合、そのベクトル情報を評価用ベクトル情報メモリ２０３へ出力する閾値処理部である。
【００２６】
次に、図５のフローチャートを用いて本実施形態の動き予測方法で行われる処理手順を説明する。ここでの動きベクトル検出は、画面左上端のブロックから開始し、符号化されるブロックの順番に動きベクトルを検出していくとする。
【００２７】
また、このフローチャートは１フレーム分の動きベクトルを検出する過程を示している。よって、Ｎフレーム分の動きベクトルを検出する場合は、同じフローをＮ回繰り返すことになる。本実施形態での入力画像は２つ以上のフレームで構成されているとする。
【００２８】
動きベクトル検出を開始すると（ステップＳ８００）、まず、ステップＳ８０１において、閾値処理部７０２で利用される閾値Ｔｈａに「０．９」をセットする。そして、動きベクトル検出部１０１で左上端からブロックの動きベクトル検出を行い、対象ブロックのインデックスｉを１とする（ｉ＝１）。動きベクトルの検出方法は、ステップサーチにより行い、差分絶対和（ＭＳＥ）が最小のベクトルを動きベクトルとする。
【００２９】
次に、検出した動きベクトルを左上端からブロックに対応する動きベクトルとしてベクトル選択部２０１からベクトル情報メモリ９０１に保存して蓄積する（ステップＳ８０２）。
【００３０】
次に、ステップＳ８０３に進み、符号化を終了するか否かを判断する。この判断の結果、「Ｎｏ」の場合ステップＳ８０５へ進む。ステップＳ８０５においては、ｉに１を加え、次の対象ブロックに着目する。次に、ステップＳ８０６に進み、隣接ベクトル相関算出部７０１でベクトル情報メモリ９０１の情報を参照して右隣ブロックの動きベクトルとその右隣の動きベクトルの相関値Ａを算出する。
【００３１】
そして、この算出した相関値Ａと予め設定された閾値Ｔｈａ＝０．９とを閾値処理部７０２で比較する（ステップＳ８０７）。この比較の結果、「Ａ＜Ｔｈａ」の場合、右隣のベクトルＭｖｒを評価用ベクトル情報メモリ２０３へ出力し（ステップＳ８０８）、その後、ステップＳ８０９へ進む。また、ステップＳ８０７の判断の結果、「Ａ≧Ｔｈａ」の場合はそのままステップＳ８０９へ進む。
【００３２】
ここまでの過程を、図９を用いて説明する。
図９に示したように、（１）で、隣接するブロックのベクトルが２つ検出され、２つのベクトルの相関値Ａ０を算出する。
【００３３】
ベクトルの相関値Ａ０が予め設定された閾値Ｔｈａで閾値処理が行われる（閾値処理部７０２）、その結果、閾値Ｔｈａより大きく相関が高いと判断され、丸で囲われたベクトルが評価用ベクトル情報メモリ２０３に保存される。
【００３４】
図９における（２）、（３）では、閾値Ｔｈａ以下なので評価用ベクトル情報メモリ２０３には蓄積されない。図９における（４）では相関が高いので、図９中の二重丸で囲まれたベクトルが評価用ベクトル情報メモリ２０３に蓄積される。
【００３５】
図５のフローチャートの説明に戻る。
次に、ステップＳ８０９では、対象ブロックの動き検出を動きベクトル検出部１０１で行う。次に、ステップＳ８１０に進み、差分絶対和が最小のベクトルＭｖｉと対応する差分絶対和ＭＳＥｉを算出する。
【００３６】
次に、評価用ベクトル情報メモリ２０３に蓄積している総てのベクトルＭｖｒを用いて検出対象におけるそれぞれのベクトルに対応する差分絶対和ＭＳＥｒを算出する（ステップＳ８１１）。
【００３７】
次に、ステップＳ８１２に進み、ベクトル評価部２０４で総てのＭＳＥｒとＭＳＥｉの中から最小値ＭＳＥｍｉｎを検出する。その後、ステップＳ８１３に進み、ベクトル選択部２０１においてＭＳＥｍｉｎに対応した動きベクトル情報を外部へ出力し、さらに必要であればベクトル情報メモリ９０１へ保存する。
【００３８】
この時、ＭＳＥ値が近似値であれば、実際の画像中のオブジェクトの動きに応じたベクトルを選択した方がシステム全体としての圧縮符号化効率がよい可能性が高くなるので、予め設定した閾値を用いてＭＳＥｒをＭＳＥｉより優先的に選択するとさらによい。
【００３９】
この閾値は、動きベクトルの冗長度向上に伴う符号化効率アップと画像自体のＭＳＥ差に寄与される符号化効率の低下とのトレードオフ関係にある。したがって、伝送レート、圧縮率、ブロックサイズ、ベクトル検出間隔、画像サイズ、パンやチルト等の撮影情報、撮影モードや画角等のカメラ情報等の諸条件により設定される必要がある。言換えれば、それらの条件に応じて閾値を適応的に変えるとさらによいことになる。
【００４０】
一方、前記ステップＳ８０３の判定において符号化の状態を評価し、符号化が終了している場合にはステップＳ８０４へ進んでベクトル検出処理を終了する。また、ステップＳ８１３の処理後、ステップＳ８０３に戻って前述した処理を繰り返し行う。
【００４１】
ここまでの処理過程を、図１０を用いてさらに説明する。
図１０の（５）において、斜線ブロックのベクトルを検出する際には、まずステップサーチで動きベクトルを仮決定し、さらに、評価用ベクトル情報メモリ２０３に蓄積してある図９中の丸と二重丸で囲われたベクトルを用いてＭＳＥを計算する。この場合、ステップサーチで得られたＭＳＥ１つと、評価用ベクトル情報メモリ２０３のベクトルによって得られたＭＳＥが２つ、都合３つのＭＳＥが存在する。
【００４２】
次に、これら３つのＭＳＥの中で最も相関性が高いことになる最小値ＭＳＥｍｉｎを算出し、その対応するベクトル値が仮決定したベクトルと異なる場合、ＭＳＥｍｉｎに対応する動きベクトルで置き換える。この場合、図１０ではＭＳＥ４が最小なので、図１０の（６）に示したように、ＭＳＥ４で置換補正される。
【００４３】
本実施形態によれば、既検出ベクトル情報から画面中のオブジェクトの局所的な動きを予測抽出して補正用ベクトルとしているため、画面内の局所的な動きを精度良く補正することができる。さらに、動きベクトルの冗長度が増えて動きベクトル自体の符号化効率を改善することができる。
【００４４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。第２の実施形態に係る動き検出装置の構成は、第１の実施形態における図２の構成を図６に置き換えた構成となる。よって、ここでは図６の構成を説明する。
【００４５】
図６において、第１の実施形態と同じ部分については同じ番号を付している。
ベクトル解析部２０２は既検出動きベクトルの中から、物体の動きに追従している可能性が高い動きベクトルを抽出するベクトル解析部である。
【００４６】
評価用ベクトル情報メモリ２０３は、物体の動きに追従している可能性が高い動きベクトルを保存する評価用ベクトル情報メモリである。補正ベクトル評価制御部１００１は、評価用ベクトル情報メモリ２０３に蓄積しているベクトルの中で、符号化対象ブロックが存在する行と、その上の所定範囲、例えば２行以内に存在するベクトル情報だけを後述するベクトル評価部２０４へ出力する。
【００４７】
ベクトル評価部２０４は、補正ベクトル評価制御部１００１から入力されたにベクトルに対応する参照画像上のブロックと、符号化対象ブロックの差分信号から差分絶対和を算出するベクトル評価部である。
【００４８】
ベクトル選択部２０１は、動きベクトル検出部１０１が算出した差分絶対和と、ベクトル評価部２０４が算出した差分絶対和を比べて小さい方に対応する動きベクトルを符号化対象ブロックの動きベクトルとして選択するベクトル選択部である。
【００４９】
ベクトル解析部２０２の流れは第１の実施形態におけるステップＳ８１１を、図７のステップＳ２００１に変更したフローとなる。そこで、ここではＳ２００１について説明する。
【００５０】
ステップＳ２００１では、符号化対象ブロックが存在する行と、その上の所定範囲、例えば２行以内に存在するベクトルに対応するＭＳＥｒとＭＳＥｉの中で最小値に対応する動きベクトルＭｖｍｉｎを抽出する。本実施形態において、処理能力とハードコストと符号化効率との兼合いにより所定範囲は決定される。
【００５１】
本実施形態においては、相関情報を得る手段として差分絶対和を用いて説明したがこの限りではなく、相関性を表す情報値であれば何でもよい。また、ブロックの隣接についても、実画像空間の隣接やベクトル処理単位での隣接、更には前フレームの該同位置の隣接等、画像の特性上相関性の高い意味を持つ隣接性であれば良く予め設定された処理方法による隣接であれば同様な効果が得られる。
【００５２】
さらに、本実施形態では、動きベクトル検出にステップサーチを用いて説明しているが、動きベクトルを検出する手段であればよく、この限りでは無い。
【００５３】
以上説明したように、本実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えてベクトル評価部２０４が評価する対象のベクトルの数を減らすことが可能となり、その分ハードコストの削減と、処理を高速化することが可能となる。
【００５４】
以上、第１及び第２の実施形態で説明したように、本発明の動き予測装置及び動き予測方法は、全検索ではない動きベクトル検出方法において、抜けをカバーする効果が有るため、特に有効である。
【００５５】
（本発明に係る他の実施形態）
前述した本発明の実施形態における動き予測装置を構成する各手段、並びに動き予測方法の各ステップは、コンピュータのＲＡＭやＲＯＭなどに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び前記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は本発明に含まれる。
【００５６】
また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００５７】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図５、図７に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接、あるいは遠隔から供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【００５８】
したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００５９】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。
【００６０】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。
【００６１】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。
【００６２】
また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。
【００６３】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００６４】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００６５】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の第１の実施形態を示し、ハイブリッド動き検出部の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、動きベクトル補正部の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、ベクトル解析部の構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、隣接ベクトルの相関を利用する補正用ベクトル検出部の構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、ベクトル検出処理手順の一例を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施形態を示し、動きベクトル補正部の構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施形態を示し、ベクトル検出処理手順の一部を説明するフローチャートである。
【図８】本発明を適用しない場合の動きベクトル検出処理の様子を説明する図である。
【図９】本発明の実施形態を示し、補正用ベクトルの決定方法と蓄積方法を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態を示し、動きベクトルの補正方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００６７】
１０１  動きベクトル検出部
１０２  動きベクトル補正部
２０１  ベクトル選択部
２０２  ベクトル解析部
２０３  評価用ベクトル情報メモリ
２０４  ベクトル評価部
７０１  隣接ベクトル相関算出部
７０２  閾値処理部
９０１  ベクトル情報メモリ
９０２  補正用ベクトル検出部
１００１  補正ベクトル評価制御部
【図１】
2008124930.tif 000003
【図２】
2008124930.tif 000004
【図３】
2008124930.tif 000005
【図４】
2008124930.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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