(57)【要約】【課題】  より高精度な画像マッチングをより少ない演算量でより行う。【解決手段】  整数画素精度で画像マッチングをおこなう整数画素精度マッチング部と、所定の軸方向における複数の画像マッチングの類似度を求め、該類似度から求めたフィッティング関数をもちいることにより、複数の画像マッチング位置と該位置での類似度を算出し、該複数の画像マッチング位置と該位置での類似度を比較することにより、一の画像マッチング位置を求める小数画素精度で画像マッチングをおこなう小数画素精度マッチング部とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
整数画素精度で画像マッチングをおこなう整数画素精度マッチング部と、
小数画素精度で画像マッチングをおこなう小数画素精度マッチング部とを備えることを特徴とする画像マッチング装置。
【請求項２】
前記小数画素精度マッチング部は、所定の軸方向における複数の画像マッチングの類似度を求め、該類似度から求めたフィッティング関数をもちいることにより、小数画素精度で画像マッチングをおこなうことを特徴とする画像マッチング装置。
【請求項３】
前記小数画素精度マッチング部は、所定の軸方向における複数の画像マッチングの類似度を求め、該類似度から求めたフィッティング関数をもちいることにより、複数の画像マッチング位置と該位置での類似度を算出し、該複数の画像マッチング位置と該位置での類似度を比較することにより、一の画像マッチング位置を求めることを特徴とする画像マッチング装置。
【請求項４】
整数画素精度で画像マッチングをおこなうステップと、
小数画素精度で画像マッチングをおこなうステップとを備えることを特徴とする画像マッチング方法。
【請求項５】
前記小数画素精度で画像マッチングをおこなうステップは、
所定の軸方向における複数の画像マッチングの類似度を求めるステップと、
該類似度から求めたフィッティング関数をもちいることにより小数画素精度で画像マッチングをおこなうステップとを備えることを特徴とする画像マッチング方法。
【請求項６】
前記小数画素精度で画像マッチングをおこなうステップは、
所定の軸方向における複数の画像マッチングの類似度を求めるステップと、
該類似度から求めたフィッティング関数をもちいることにより、複数の画像マッチング位置と該位置での類似度を算出するステップと、
該複数の画像マッチング位置と該位置での類似度を比較することにより一の画像マッチング位置を求めるステップとを備えることを特徴とする画像マッチング方法。
【請求項７】
動画像を符号化などに利用される画像マッチング装置において、前記動画像を複数に分割したブロック毎にブロックマッチング処理を行うブロックマッチング処理部を備え、整数画素精度のコスト値からフィッティング関数を用いて小数画素精度の動き推定を行うことを特徴とする画像マッチング装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像マッチング装置において、点を間引いた整数画素精度の探索結果からさらに詳細な整数画素精度、もしくは少数精度の探索点を求めることも可能であることを特徴とする画像マッチング装置。
【請求項９】
請求項７に記載の画像マッチング装置において、前記特徴検出部は、水平軸、垂直軸方向のみでなく、斜め方向のサンプルを用いてフィッティングを行い、両方の結果を利用、もしくはコストが低いほうの小数精度画素を求めることを特徴とする動画像符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディジタル動画像の符号化技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像処理の分野の画像の高精度な位置合わせ技術として、パラボラフィッティングや等角直線フィッティングといった、コストの分布をフィッティング関数で近似し、それによってコスト最小画素を算出する方式が特許文献1に開示されている。
【０００３】
また、動画像符号化における画像ブロックマッチング方法として、複数タップのフィルタによって小数精度の画素値を補完したのち、それらの画素に対してブロックマッチングを行う方式である。複数タップによる補完画像の作成方法は、例えば非特許文献1(H.264 /AVC)に開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特願2004-525640, ”画像のサブピクセルマッチングにおける多パラメータ高精度同時推定方法及び多パラメータ高精度同時推定プログラム”, 財団法人理工学振興会(清水, 奥富)
【非特許文献１】H.264/AVC (ITU-T Recommendation H.264 and ISO/IEC 14496-10 (MPEG-4 part 10) Advanced Video Coding), JVT(Joint Video Team)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献1ではコスト最小画素を更に正確に求めるために、水平、垂直軸に対してそれぞれ複数の小数画素精度の位置にある画素をフィッティング関数を用いて求め、軸ごとにそれらの小数精度画素に対する近似直線を作成し、その交点を最終的に採用する小数精度画素とするが、各軸毎に小数精度画素を複数求め、更にそれらの近似直線を求める処理が含まれ、演算量が膨大になってしまう問題点があった。
【０００６】
一方、非特許文献１における方法は、複数タップのフィルタによって画素値を補間し、ブロックマッチングを行っていたため、補間処理によって非常に処理量が大きくなる問題があった。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであり、その目的は、高精度の画像マッチングをより少ない演算量で実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、整数画素精度で画像マッチングをおこなう整数画素精度マッチング部と、小数画素精度で画像マッチングをおこなう小数画素精度マッチング部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、高精度の画像マッチングをより少ない演算量で実現することがである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に発明を実施するための実施の形態を図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において、同一の符号が付されている構成要素は同一の機能を有することとする。
【００１１】
まず、図5を用いて、本発明が適用される画像記憶再生装置の一例を説明する。この画像記憶再生装置は、例えば画像を撮像してテープや光ディスクなどの記憶媒体に記憶するビデオカメラ（そのような撮影機能を備えた携帯電話も含む）、または、例えば受信したテレビジョン放送を録画するためのハードディスクレコーダやDVDレコーダ、もしくはそれらのレコーダが内蔵されたテレビジョン装置などである。すなわち、本発明は、ビデオカメラ、ハードディスクレコーダ、DVDレコーダ、テレビジョン装置等に適用され得るものである。勿論、これ以外の、動画像を符号化して録画する機能を有する装置であれば同様に適用できる。
【００１２】
図５において、入力端子INからは、例えばCCD等の撮像素子で撮像された画像、または受信したデジタルテレビジョン放送の画像が入力される。この入力画像は動画像であるものとする。入力画像は、符号化部501でリアルタイムに符号化されて記憶媒体502に供給される。この符号化部における符号化処理の詳細については後述するものとする。記憶媒体502は、符号化された動画像を記憶するものであり、例えば光ディスク、ハードディスク、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、テープレコーダ等で構成される。復号部503は、記憶媒体502に記憶された符号化画像を復号し、例えばRGBまたはコンポーネント(Y/Cb/Cr)形式のビデオ信号を生成する。このビデオ信号は、必要に応じ、例えばLCDやPDPなどの表示素子を有する表示部504に供給される。表示部504は、供給されたビデオ信号に基づき、記憶媒体２から再生された動画像を表示する。
【００１３】
次に、図１を用いて上記符号化部501の詳細について説明する。図１は、本発明に係る動画像符号化装置の一構成例を示しており、フィッティング関数を用いて小数画素精度のベクトル推定を行うものである。入力部100に入力された入力画像101は、減算器102、フィッティング関数を利用した動き推定部111、及び動きを補償部113にそれぞれ供給される。まず、減算器102では、入力部100から入力された入力画像101の一ブロックの画像と動き補償部113からの出力である予測ブロック114との差分がとられ、誤差信号として出力される。この誤差信号は、変換器103に入力され、DCT(離散コサイン変換)係数に変換される。変換器103から出力されたDCT係数は、量子化器104で量子化されて量子化変換係数105が生成される。このとき、量子化変換係数105と共に、誤差信号の符号量も出力される。量子化変換係数105は、伝送情報として多重化器116に供給される。また、量子化変換係数105は、フレーム間の予測画像を合成するための情報としても用いられる。すなわち、量子化変換係数105は逆量子化器106で逆量子化され、逆変換器107で逆変換された後、動き補償部113からの出力画像114と加算器108で加算され、現フレームの復号画像としてフレームメモリ109に記憶される。これによって、現フレームの画像は1フレーム分の時間だけ遅延され、前フレーム画像110として動き推定部111へ供給される。
【００１４】
上記動き推定部111は、現フレームの画像である入力画像101と前フレーム画像110とを用いて動きベクトルを推定する処理を行う。動きベクトル推定とは、前フレームの復号画像（参照画像）から対象マクロブロックの内容と類似する部分を検索し（一般的には、前フレームの探索範囲に対して、輝度信号ブロック内の予測誤差信号の絶対値和が小さい部分を選択する）、その動き情報（動きベクトル）及び動き予測モード情報を得るための処理であって、本願ではこれをブロックマッチング（位置合わせ）処理と称する。ブロックマッチング処理における対象マクロブロックと参照画像との類似の度合いの判断処理は、例えば、特開2004-357086号公報に開示される技術を用いればよい。
【００１５】
上記動き推定部111は、動きベクトル、残差などの動き情報112を動き補償部113 へ出力する。動き補償部113は予測マクロブロック情報とブロックマッチング処理によって動き情報及び動き予測モード情報115とを生成する。予測マクロブロック画像114は前述のように減算器102に出力され、動き情報及び動き予測モード情報115は多重化器116に供給される。多重化器116は、上記量子化係数105と動き情報及び動き予測モード情報115とを多重化し、符号化する。
【００１６】
本実施形態では、上記動き推定部111における動き推定処理にてコストに対するフィッティング関数の情報を用いることを特徴とするものである。本実施形態における上記動き推定部111は、予め従来方式で求められた整数画素精度のコスト値からフィッティング関数を作成し、小数画素精度での最小コスト画素探索に係る演算量の低減するものである。
【００１７】
ここで、本願において、コストとは、前述した対象マクロブロックと参照画像との類似の度合い（類似度）を示す数値をいう。また、フィッティング関数とは、座標に与えられた離散的な数点の座標位置における値を通る関数もしくはこれに近似した関数をいう。例えば、座標に与えられた離散的な2点の値に対する直線関数、座標に与えられた離散的な3点の値に対する近似直線関数、座標に与えられた離散的な３点の値に対する２次曲線関数、座標に与えられた離散的な４点の値に対する近似２次曲線関数、座標に与えられた離散的な４点の値のうち２点を通る２対の直線による関数などが挙げられる。
【００１８】
ここで、コスト値からフィッティング関数を作成するもしくは求めるとは、コスト値をサンプリング値として、このサンプリング値を通るようにもしくはこのサンプリング値に近似するように、上記のような関数を与えることをいう。
【００１９】
以下、その詳細な動作について説明する。
【００２０】
図2は、本実施形態に係るフィッティング関数を利用した上記動き推定部111にの構成を示している。
【００２１】
入力画像101は複数のブロック（マクロブロック）に分割されて処理されるものとする。まず、整数画素精度動き推定部201において入力画像101のブロックに関して従来方式のマッチングを行い、整数画素精度の探索におけるコスト最小点を求める。次に、整数画素精度動き推定部201は整数画素精度のコスト最小点の情報202を出力し、小数画素精度動き推定部203にて整数画素精度のコスト最小点の情報202の周辺における小数画素精度のコスト最小画素を算出する。なお、本実施例では従来方式のマッチングにて整数画素精度のコスト最小点を算出し、小数画素精度のコスト最小画素をフィッティング関数を利用して算出するが、フィッティング関数を利用するのは小数画素に限るものではない。つまり、最初に何画素かおきにコストを作成した後、それらのコストから整数画素精度のコスト最小画素の位置を推定することも可能である。
【００２２】
なお、図2は動画像符号化装置の動き推定部として説明したが、画像マッチング装置として用いる場合は、整数画素精度動き推定部201は整数画素精度画像マッチング部、小数画素精度動き推定部203は小数画素画像マッチング部とすればよい。
【００２３】
次に、図3において、水平軸方向に対するフィッティング関数を利用したコスト最小画素算出の方式を説明する。301は入力画像、302は参照画像を表している。ここで、入力画像内のあるブロック303についてコスト最小となる画素を求めるとする。所定の範囲において、ブロック303と最もマッチするブロックが304であった場合、そのブロックにおけるコスト値と、そのブロックを水平方向に±１画素ずつ移動させたブロック(それぞれ305、306)におけるコストからフィッティング関数307を作成する。例えば、２次曲線関数であるフィッティング関数を用いる。このフィッティング関数の最小値の座標308を最小コストを与える画素の水平軸の座標として採用する。また、垂直軸に関しても図3 と同様の処理にて最小画素の座標を求め、水平、垂直軸の値から一意に決まる画素をコスト採用点として符号化を進める。ここではフィッテング関数の最小点をコスト最小点としたが、フィッティング関数を利用したコスト最小点の求め方は例えば2直線の交点など、関数の最小点以外の方法によって求めることも可能である。また、この例では±1画素ずつずらしたブロックでのコストに対してフィッティングを行うが、フィッティングを適用するブロックはそれに限るものではない。
【００２４】
また、図4に図２の小数画素精度動き推定部203におけるフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定のフローチャートを示す。小数画素精度動き推定部203では入力された従来方式にて求められた整数画素精度のコスト最小点の情報をもとに、ステップ400にて小数画素精度動き推定を開始する。次に、ステップ401にて水平軸に関して周辺画素のコスト値を計算し、ステップ403でフィッティング関数を用いてコストが最小になると推定される座標を決定する。垂直軸に関してもステップ405、ステップ407にて、同様の処理を行い、ステップ409にてステップ403から及びステップ407の出力情報から、最終的なコスト最小の推定点の水平軸方向の座標位置、垂直軸方向の座標位置を決定する。例えば、このとき、各軸上におけるフィッティング関数を用いてコストが最小になると推定される座標のうち、コストの小さい一方の座標を、最終的なコスト最小の推定点の座標としてもよい。また、最終的なコスト最小の推定点の座標の水平軸方向の座標値を、ステップ403から取得した垂直軸上のコストが最小位置座標とし、最終的なコスト最小の推定点の座標の垂直軸方向の座標値を、ステップ407から取得した垂直軸上のコストが最小位置座標としてもよい。
【００２５】
なお、図４のフローチャートでは、水平軸と垂直軸との処理を並列に処理するステップを示したが、これらを直列に処理するステップとしても構わない。
【００２６】
上記までにフィッティング関数を利用した小数画素精度でのコスト最小点の求め方を説明したが、それだけでは、コストの分布が異方性を有し、水平軸及び垂直軸とに沿っていない場合に必ずしもコストが最小となる画素が選択されないという問題点がある。
【００２７】
すなわち、図6aに、コストの分布に異方性があり、水平軸及び垂直軸とに沿っていない場合の模式図を示す。図6aは異方性のあるコスト分布に対して、701は水平軸、垂直軸を利用してコスト最小点を推定した場合を示している。703はコスト分布の等高線で、ここでは楕円の中心方向にコストが小さくなっているとする。また705は推定によって求めたコスト最小値の画素、706は実際にコストが最小となる点を示している。
【００２８】
これに対し、本実施例における小数画素精度動き推定では、水平軸、垂直軸軸以外を用いたコスト最小点を推定方法も用いる。例えば、図6bに示されるような45度傾けた軸を用いる。図6bにおいて707は推定によって求めたコスト最小値の画素を示している。
【００２９】
図6aでは推定値705と実際の値706とが大きくずれているのに対し、図6bではコストの分布が軸に近く、推定値707と実際の値706が近い位置にあるため、図6a水平軸、垂直軸を利用する場合よりもの高い精度でコスト最小点を求められることが出来る。
【００３０】
また、図6cのようにさらに軸を45度以外の角度に傾けた場合も、また、異なるコスト最小値と、コスト最小値の画素位置708が取得される。
【００３１】
なお、図6a,b,cでは、2軸においてフィッティング関数を求め、各軸におけるコスト最小の小さいほうの画素をコスト最小の画素位置として推定した。しかし、各軸におけるコスト最小値の位置を各軸方向の座標値とする画素の位置をコスト最小の画素位置として推定しても構わない。
【００３２】
なお、図6では互いに直交した2軸を用いて説明したが、直交しない2軸を用いてもよい。
【００３３】
このように、異方性のあるコスト分布においては、フィッティング関数を適用する軸をいずれの軸とするかにより、異なる最小コスト値と、最小コスト値が画素位置が得られることが分かる。
【００３４】
このように本実施例では従来の水平軸、垂直軸方向だけでなく、別の角度においても隣接した画素を用いてコスト最小画素を推定する。さらに、各方向においてコスト最小画素を推定した結果のうちコストの小さい画素を採用する。これにより、特定の2軸におけるフィッティング関数を用いた小数画素精度の推定よりも、より高精度な推定が可能となる。
【００３５】
次に、水平、垂直の軸に対して45度傾いた軸方向に対するフィッティング関数を利用したコスト最小画素算出の方式を図7を用いて説明する。ここでは水平、垂直の軸に対して45度の方向にて隣接する画素についてコストのフィッティング関数を求め、各方向で求まったコスト最小画素を基に、座標を決定するものである。801は入力画像、802は参照画像を表している。ここで、入力画像内のあるブロック803についてコスト最小となる画素を求めるとする。所定の範囲において、ブロック803と最もマッチするブロックが304であった場合、そのブロックにおけるコスト値と、そのブロックを±１画素ずつ水平+45度方向に移動させたブロック(それぞれ805、806)におけるコストからフィッティング関数307を作成する。このフィッティング関数の最小値の座標308を最小コストを与える画素の水平+45度方向軸の座標として採用する。また、垂直＋45度方向軸に関しても図7 と同様の処理にて最小画素の座標を求め、水平、垂直軸の値から一意に決まる画素をコスト採用点として符号化を進める。
【００３６】
ここではフィッティング関数の最小点をコスト最小点としたが、フィッティング関数を利用したコスト最小点の求め方は例えば2直線の交点など、関数の最小点以外の方法によって求めることも可能である。また、この例では軸上に隣接した画素分ずらしたブロックでのコストに対してフィッティングを行ったが、フィッティングを適用するブロックはそれに限るものではない。
【００３７】
なお、上記の説明は、水平、垂直の軸に対して45度傾いた軸方向において説明したが、フィッティング関数を適用できる整数画素を含む軸であれば、例えば図6cのような軸においても同様に行えばよい。すなわちこの場合は、前述のブロック803と最もマッチするブロックのコストと、当該軸の傾き方向に移動させたブロックにおけるコストからフィッティング関数を求めればよい。
【００３８】
このようにすれば、水平、垂直及びこれらから45度傾いた軸以外の角度の軸においてもフィッティング関数を求めることが可能となり、より高精度な推定ができる可能性が高くなる。
【００３９】
次に、図２の小数画素精度動き推定部203において、図6bや図6cなどのような水平、垂直以外の軸におけるフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定のフローチャートを示す。
【００４０】
まず、ステップ900にて小数画素精度動き推定を開始する。次に、ステップ901では一方の軸(例えば水平+45度方向の軸)に関して近傍画素のコスト演算を行い、ステップ903で軸上の座標を求める。ステップ905ではもう一方の軸(例えば垂直+45度方向の軸)に関して同様に近傍画素のコスト演算を行い、ステップ907にて軸上の座標を求める。これら2つの軸上での座標を基に、ステップ909でコスト最小画素を決定する。ステップ909での処理は、図４のステップ409の処理における水平軸、垂直軸を、一方の軸ともう一方の軸としたのみの違いであり、基本的に同様の処理である。
【００４１】
なお、図８のフローチャートでは、一方の軸ともう一方の軸との処理を並列に処理するステップを示したが、これらを直列に処理するステップとしても構わない。
【００４２】
さらに、図２における小数画素精度動き推定部203においては、さらに図６a、図６b、図6cに示されるような軸ペアのうちから、複数の軸ペアにおいて求めたコスト最小値やコスト最小画素位置を比較して、よりコストの低いほうを選択するようにしても良い。この処理のフローチャートの一例を図９に示す。
【００４３】
図９の例においては、図６a、図６b、図6cに示される軸ペアのうち、二つの軸ペアにおいて、それぞれフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定を行うこととする。ここで、第1の軸ペアを水平軸と垂直軸とし、第２の軸ペアを水平+45度方向の軸と、垂直+45度方向の軸として説明する。本処理においては、この二つの軸ペアにおけるフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定の結果を比較する。
【００４４】
まず、ステップ1000にて小数画素精度動き推定を開始する。次に、ステップ1001において、第１の軸ペアである水平軸と垂直軸とに対し、フィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定を行う。すなわちステップ1001における処理においては、例えば、図４のフローチャートにおけるステップ400〜409までの処理が行われる。また、ステップ1002において、第2の軸ペアである水平+45度方向の軸と垂直+45度方向の軸とに対し、フィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定を行う。すなわちステップ1002における処理においては、例えば、図8のフローチャートにおけるステップ900〜909までの処理が行われる。ステップ1003での処理は、フィッティング関数の最小値もしくはその近似値を比較し、コスト値が最小の方の画素位置を選択してもよい。また、複数の軸ペアにおけるフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定により得た複数の最小コスト値及び最小コスト画素位置を用いてさらに演算を行ってあらたな最小コスト値及び最小コスト画素位置を算出しても良い。
【００４５】
図9では予め定められた2つの軸ペアを比較しているが、複数の軸ペアの中から任意の2つ軸の軸ペアを選択し、最もコストが小さくなると推定される点を採用する方法としてもよい。
【００４６】
本実施例では動画像符号化におけるマッチングを示したが、本発明は動画像符号化に限らず、マッチング処理一般に適用が可能である。
【００４７】
マッチングに利用するブロックサイズも本実施例では例として4×4のブロックで説明したがこれに限るものではない。
【００４８】
なお、本実施例は動画像符号化装置として説明したが、画像マッチング装置として用いる場合は、図2の整数画素精度動き推定部201を整数画素精度画像マッチング部、小数画素精度動き推定部203を小数画素画像マッチング部とし、動きベクトルの算出ではなく、画像のマッチング位置を算出すればよい。
【００４９】
以上説明した実施例によれば、動画像符号化の画像マッチングにおいて水平、垂直軸以外の軸においてもフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定をおこなうことにより、より高精度に動きベクトルの推定を行うことが可能となる。
【００５０】
また、複数の軸ペアにおいてフィッティング関数を用いた小数画素精度動き推定を行い、その結果を比較して動きベクトルの推定することにより、少ない演算量でより高精度な動きベクトルの推定を行うことが可能となる。
【００５１】
すなわち、H.264をはじめとする動画像符号化で広く利用されている処理が、補間画像を作成しマッチングを行うものであり、補間処理及びマッチング処理が非常に大きくなってしまうのに対し、本実施例における動きベクトルの探索処理は、整数画素精度で求めたコスト値にフィッティング関数を適用して小数画素精度の動きベクトルを推定し、高精度で高速な小数画素精度の動きベクトル探索を実現するものである。
【００５２】
また、以上説明した実施例はいずれを組み合わせて用いても、本発明の１つの実施の形態となりえる。
【００５３】
以上説明した本発明のマッチング方法によれば、より高精度な画像マッチングをより少ない演算量でより行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施例に係る動画像符号化装置の一例を示す図
【図２】本発明の一実施例に係る動き推定部の構成例を示す図
【図３】本発明の一実施例に係るコスト最小画素推定方法の一例の説明図
【図４】本発明の一実施例に係るコスト最小画素推定方法のフローチャートの一例
【図５】本発明が適用される画像記録再生装置の一例を示す図
【図６ａ】本発明の一実施例に係る軸ペアとコスト分布の一例を示す図
【図６ｂ】本発明の一実施例に係る軸ペアとコスト分布の一例を示す図
【図６ｃ】本発明の一実施例に係る軸ペアとコスト分布の一例を示す図
【図７】本発明の一実施例に係るコスト最小画素推定方法の一例の説明図
【図８】本発明の一実施例に係るコスト最小画素推定方法のフローチャートの一例
【図９】本発明の一実施例に係るコスト最小画素推定方法のフローチャートの一例
【符号の説明】
【００５５】
100…入力部、101…入力画像、102…減算器、103…変換部、104…量子化部、105…予測誤差及び予測誤差符号量、106…逆量子化部、107…逆変換部、108…加算器109…フレームメモリ、110…復号画像、111…フィッティング関数を利用した動き推定部、112…動き推定結果情報、113…動き補償部、114…予測画像、116…多重化部、201…整数画素精度動き推定部、203…小数画素精度動き推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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