(57)【要約】【課題】僅かな演算量のみでマッチング処理を行え、動きベクトル等を精度良く検出することを可能とする、画像処理装置および画像処理方法を提供する。【解決手段】注目画素を中心としたあるブロック範囲の画素値を含む特徴量をアドレスとして変換し変換後の位置情報を含む情報を格納するＭＥメモリ１３と、カレントフレーム内の注目画素と、カレントフレームＦｃの情報に含まれる注目画素の特徴量を特徴量アドレスとしてＭＥメモリ１３の格納情報を読み取って特徴量アドレス（位置座標）との距離を演算し、最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動きベクトルとして検出し、検出した動きベクトルＭの値が想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　より大きいときは、カレントフレーム内の画素とＭＥメモリ１３で近い特徴量のアドレスを生成して、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理を行うアドレス制御部１４とを設ける。【選択図】　　　図４
2004064564.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データを所定数の画素を含むブロックにブロック化し、上記ブロック化された画像データ毎に特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記特徴量をアドレスとして、上記ブロック化された画像データの位置情報を格納する格納手段と、
注目位置の上記ブロックの上記特徴量に基づいて、上記格納手段に格納された上記画像データの位置情報と上記特徴量とのマッチング処理を行い、マッチングした結果、規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行うマッチング手段と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
上記特徴量には周辺画素値を含む
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記画素値は複数のビットで表され、
上記マッチング手段は、フレーム毎にバラツキを含む画像の場合には、上記複数ビットの所定ビットを除いてマッチング処理を行う
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記マッチング手段は、上記複数ビットの下位側ビットをマスクしてマッチング処理を行う
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記マッチング手段は、上記複数ビットのビット数を少なくして再量子化を行う
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記特徴量には適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを含む
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記マッチング手段は、マッチング結果に基づいて注目ブロックの動き検出を行い、検出した動き情報の値が規定範囲外にあるときに、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記マッチング手段は、マッチング処理を行う際の近傍の特徴量として、少なくとも特徴量をｎビット表現した際の所定ビットを反転させたものを対象とする
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記マッチング手段は、上記近傍の特徴量の選択において注目画素のパターンに応じてビット反転の形態を変更する
請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理装置であって、
上記参照フレームの情報に基づいて注目画素を中心とした所定のブロック範囲の画素値を含む特徴量をアドレスとして変換し、変換後の位置座標を含む情報を格納する格納手段と、
上記カレントフレームの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離をそれぞれ演算し、各演算結果同士のマッチング処理を行い、特徴量が規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行うマッチング手段と
を有する画像処理装置。
【請求項１１】
上記マッチング手段は、上記近傍の特徴量の選択を、ビット反転により行う
請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
上記マッチング手段は、上記近傍の特徴量の選択において注目画素のパターンに応じてビット反転の形態を変更する
請求項１１記載の画像処理装置。
【請求項１３】
上記マッチング手段は、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離をそれぞれ演算し、複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動き情報として検出し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値より小さいときは、検出した動き情報を正しい情報として判断し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値以上の場合は、想定外の動き情報として判断して、カレントフレーム内の画素と上記格納手段で近い特徴量アドレスを生成し、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理を行う
請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１４】
上記画素値は複数のビットで表され、
上記マッチング手段は、フレーム毎にバラツキを含む画像の場合には、上記複数ビットの所定ビットを除いて動き情報の検出を行う
請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１５】
上記マッチング手段は、上記複数ビットの下位側ビットをマスクしてマッチング処理を行う
請求項１４記載の画像処理装置。
【請求項１６】
上記マッチング手段は、上記複数ビットのビット数を少なくして再量子化を行う
請求項１４記載の画像処理装置。
【請求項１７】
画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理装置であって、
上記カレントフレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードをカレントフレームの特徴量として生成し、上記参照フレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを参照フレームの特徴量として生成する特徴量生成手段と、
上記特徴量生成手段による参照フレームの特徴量をアドレスとして変換して、変換後の情報を格納する格納手段と、
上記特徴量生成手段によるカレントフレームの特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる上記ＡＤＲＣの量子化コードのマッチング処理を行い、特徴量が一致しない場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行うマッチング手段と
を有する画像処理装置。
【請求項１８】
上記マッチング手段は、マッチング処理を行う際の近傍の特徴量として、少なくとも上記カレントフレームの特徴量をｎビット表現した際の所定ビットを反転させたものを対象とする
請求項１７記載の画像処理装置。
【請求項１９】
入力画像データを所定数の画素を含むブロックにブロック化する第１のステップと、
上記ブロック化された画像データ毎に特徴量を抽出する第２のステップと、
上記抽出された特徴量をアドレスとして、上記ブロック化された画像データの位置情報を格納手段に格納する第３のステップと、
注目位置の上記ブロックの上記特徴量に基づいて、上記格納手段に格納された上記画像データの位置情報と上記特徴量とのマッチング処理を行い、マッチングした結果、規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う第４のステップと
を有する画像処理方法。
【請求項２０】
上記特徴量には周辺画素値を含む
請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２１】
上記画素値は複数のビットで表され、
上記第４のステップにおいては、フレーム毎にバラツキを含む画像の場合には、上記複数ビットの所定ビットを除いてマッチング処理を行う
請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２２】
上記第４のステップにおいては、上記複数ビットの下位側ビットをマスクしてマッチング処理を行う
請求項２１記載の画像処理方法。
【請求項２３】
上記第４のステップにおいては、上記複数ビットのビット数を少なくして再量子化を行う
請求項２１記載の画像処理方法。
【請求項２４】
上記第４のステップにおいて、マッチング処理を行う際の近傍の特徴量として、少なくとも特徴量をｎビット表現した際の所定ビットを反転させたものを対象とする
請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２５】
上記第４のステップにおいて、上記近傍の特徴量の選択において注目画素のパターンに応じてビット反転の形態を変更する
請求項２４記載の画像処理方法。
【請求項２６】
上記特徴量には適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを含む
請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２７】
上記第４のステップにおいては、マッチング結果に基づいて注目ブロックの動き検出を行い、検出した動き情報の値が規定範囲外にあるときに、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う
請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２８】
画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理方法であって、
上記参照フレームの情報に基づいて注目画素を中心とした所定のブロック範囲の画素値を含む特徴量をアドレスとして変換し、変換後の位置座標を含む情報を格納手段に格納する第１のステップと、
上記カレントフレームの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離をそれぞれ演算する第２のステップと、
各演算結果同士のマッチング処理を行い、特徴量が規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う第３のステップと
を有する画像処理方法。
【請求項２９】
上記第３のステップにおいては、マッチング処理を行う際の近傍の特徴量として、少なくとも上記カレントフレームの特徴量をｎビット表現した際の所定ビットを反転させたものを対象とする
請求項２８記載の画像処理方法。
【請求項３０】
上記第３のステップにおいては、上記近傍の特徴量の選択において注目画素のパターンに応じてビット反転の形態を変更する
請求項２９記載の画像処理方法。
【請求項３１】
上記第３のステップにおいては、上記演算結果の複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動き情報として検出し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値により小さいときは、検出した動き情報を正しい情報として判断し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値以上の想定外の動き情報として判断して、カレントフレーム内の画素と上記格納手段で近い特徴量アドレスを生成し、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理を行う
請求項２８記載の画像処理方法。
【請求項３２】
上記画素値は複数のビットで表され、
上記第３のステップにおいては、フレーム毎にバラツキを含む画像の場合には、上記複数ビットの所定ビットを除いて動き情報の検出を行う
請求項２８記載の画像処理方法。
【請求項３３】
上記第３のステップにおいては、上記複数ビットの下位側ビットをマスクしてマッチング処理を行う
請求項３２記載の画像処理方法。
【請求項３４】
上記第３のステップにおいては、上記複数ビットのビット数を少なくして再量子化を行う
請求項３２記載の画像処理方法。
【請求項３５】
画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理方法であって、
上記カレントフレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードをカレントフレームの特徴量として生成する第１のステップと、
上記参照フレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを参照フレームの特徴量と生成する第２のステップと、
上記第２のステップによる参照フレームの特徴量をアドレスとして変換し、変換後の情報を格納手段に格納する第３のステップと、
上記第１のステップによるカレントフレームの特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる上記ＡＤＲＡＣの量子化コードのマッチング処理を行い、マッチングの結果、特徴量が一致しない場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う第４のステップと
を有する画像処理方法。
【請求項３６】
上記第４のステップにおいては、近傍の特徴量の選択を、ビット反転により行う
請求項３５記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば動画像圧縮装置などに用いられる動き検出装置等の画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理装置においては、動画像圧縮を効率よく行うための主要技術の１つとして、画像の動きを示す動きベクトルを求める動き検出がある。この動きベクトルを求める手法はいくつか提案されているが、主な手法の１つとしてブロックマッチングアルゴリズムと呼ばれる手法がある。
【０００３】
図１は、ブロックマッチングアルゴリズムを採用した従来の画像処理装置における動き検出装置の構成例を示すブロック図である。
【０００４】
この動き検出装置１は、フレームメモリ２，３、および動きベクトル検出部４を有している。
動き検出装置１においては、入力端子ＴＩＮから画像信号が入力されると、１画面の情報がフレームメモリ２に格納される。
次の画面情報が入力されると、先ほどの（前回に入力された）フレームメモリ２の情報がフレームメモリ３に格納され、現在（今回）入力された情報がフレームメモリに格納される。
すなわち、カレントフレームＦｃの情報がフレームメモリ２に、参照フレームＦｒの情報がフレームメモリ３に格納されていることになる。
次に、カレントフレームＦｃ、参照フレームＦｒの情報が動きベクトル検出部４に送られる。そして、動きベクトル検出部４でブロック分けされて動きベクトル（Ｖｘ，Ｖｙ）が検出されて、端子ＴＯＵＴ　から出力される。
【０００５】
図２は、ブロックマッチングアルゴリズムの概要を説明するための図である。以下に、アルゴリズムの概要を図２に関連付けて説明する。
【０００６】
このアルゴリズムにおいては、カレントフレームＦｃ内の注目画素Ｆｃ（ｘ，ｙ）における動きベクトルは、注目画素Ｆｃ（ｘ，ｙ）を中心としてある基準ブロック範囲（Ｌ×Ｌ）の画素と、参照フレームＦｒ内のサーチエリアＳＲ内の前記ブロック範囲（Ｌ×Ｌ）と同じブロック範囲内の画素とで対応する画素との差分絶対値和を演算する。
サーチエリアＳＲ内で抽出するブロック範囲を一画素ずつ移動させながら上述の演算を繰り返し、全てのブロックの中で最も差分絶対値和が最も小さいブロックの中心位置と注目画素位置との差分ベクトルを解（動きベクトル）とする。
【０００７】
次に、図３に関連付けてカレントフレームＦｃ内にある画素Ｆｃ（ｘ，ｙ）の動きベクトルを検出する処理手順を詳細に説明する。
【０００８】
ステップＳＴｌ
ステップＳＴｌにおいては、処理開始ＳＴ０後、注目画素の位置（ｘ，ｙ）から参照フレーム内の同位置を基準としたサーチエリアＳＲが決定する。
【０００９】
ステップＳＴ２
ステップＳＴ２においては、演算結果の最小値を格納する変数ｍｉｎの初期化のために、演算式の最大値を代入する。１画素を８ビット、ブロック内の画素数を１６とすると、２８　×１６＝４０９６をｍｉｎに代入する。
【００１０】
ステップＳＴ３
ステップＳＴ３においては、サーチエリアＳＲ内のブロックをカウントするカウンタ変数ｎを１に初期化する。
【００１１】
ステップＳＴ４
ステップＳＴ４においては、演算結果を代入する変数ｓｕｍを０に初期化する。
【００１２】
ステップＳＴ５
ステップＳＴ５においては、基準ブロックの範囲をＬ×Ｌ、カレントフレームＦｃのあるブロック内の画素をＦｃ（ｉ，ｊ）、参照フレームＦｒのサーチエリアＳＲ内のｋ番目のブロック内の画素をＦｒｋ（ｉ，ｊ）とすると、対応する画素との差分絶対値和、すなわち次の数１に示す演算を行い、演算結果をｓｕｍに代入する。
【００１３】
【数１】
2004064564.tif 000003
【００１４】
ステップＳＴ６
ステップＳＴ６においては、演算した差分絶対値和ｓｕｍと差分絶対値和の最小値ｍｉｎとの大小関係の判別を行う。演算した差分絶対値和ｓｕｍが小さい場合にはステップＳＴ７へ、大きい場合（等しいを含む）には演算結果が最小値ではないので更新手続きのステップＳＴ７をスキップしてステップＳＴ８へ進む。
【００１５】
ステップＳＴ７
ステップＳＴ７においては、最小値ｍｉｎを演算結果ｓｕｍに更新し、動きベクトル番号としてブロックのカウント値ｎを設定する。
【００１６】
ステップＳＴ８
ステップＳＴ８においては、ブロックのカウント値ｎがサーチエリアＳＲ内のブロック総数、つまり最後のブロックならば終了なのでステップＳＴ１０へ、最後のブロックではなければ、ＳＴ９へ進む。
【００１７】
ステップＳＴ９
ステップＳＴ９においては、ブロックのカウント値ｎをｎ＋１にインクリメントして、演算を繰り返すためにステップＳＴ４へ進む。
【００１８】
ステップＳＴ１０
ステップＳＴ１０においては、動き番号に格納されているブロック番号のブロックの中心画素と（ｘ，ｙ）から動きベクトルを求めて出力する。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
上述したブロックマッチングアルゴリズムは、式（１）の演算量が非常に膨大となっており、ＭＰＥＧ等の画像圧縮処理の大半の時間がこれに費やされるという不利益がある。
【００２０】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、僅かな演算量のみでマッチング処理を行うことができ、しかも動きベクトル等を精度良く検出することを可能とする、画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る画像処理装置は、入力画像データを所定数の画素を含むブロックにブロック化し、上記ブロック化された画像データ毎に特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記特徴量をアドレスとして、上記ブロック化された画像データの位置情報を格納する格納手段と、注目位置の上記ブロックの上記特徴量に基づいて、上記格納手段に格納された上記画像データの位置情報と上記特徴量とのマッチング処理を行い、マッチングした結果、規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行うマッチング手段とを有する。
【００２２】
第１の観点では、上記特徴量には周辺画素値を含む。
【００２３】
第１の観点では、上記画素値は複数のビットで表され、上記マッチング手段は、フレーム毎にバラツキを含む画像の場合には、上記複数ビットの所定ビットを除いてマッチング処理を行う。
好適には、上記複数ビットの下位側ビットをマスクしてマッチング処理を行う。
また、好適には、複数ビットのビット数を少なくして再量子化を行う。
【００２４】
第１の観点では、上記特徴量には適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを含む。
【００２５】
第１の観点では、上記マッチング手段は、マッチング結果に基づいて注目ブロックの動き検出を行い、検出した動き情報の値が規定範囲外にあるときに、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う。
【００２６】
第１の観点では、上記マッチング手段は、マッチング処理を行う際の近傍の特徴量として、少なくとも特徴量をｎビット表現した際の所定ビットを反転させたものを対象とする。
【００２７】
第１の観点では、上記マッチング手段は、上記近傍の特徴量の選択において注目画素のパターンに応じてビット反転の形態を変更する
【００２８】
本発明の第２の観点に係る画像処理装置は、画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理装置であって、上記参照フレームの情報に基づいて注目画素を中心とした所定のブロック範囲の画素値を含む特徴量をアドレスとして変換し、変換後の位置座標を含む情報を格納する格納手段と、上記カレントフレームの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離をそれぞれ演算し、各演算結果同士のマッチング処理を行い、特徴量が規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行うマッチング手段とを有する。
【００２９】
第２の観点では、上記マッチング手段は、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離をそれぞれ演算し、複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動き情報として検出し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値より小さいときは、検出した動き情報を正しい情報として判断し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値以上の場合は、想定外の動き情報として判断して、カレントフレーム内の画素と上記格納手段で近い特徴量アドレスを生成し、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理を行う。
【００３０】
本発明の第３の観点に係る画像処理装置は、画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理装置であって、上記カレントフレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードをカレントフレームの特徴量として生成し、上記参照フレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを参照フレームの特徴量として生成する特徴量生成手段と、上記特徴量生成手段による参照フレームの特徴量をアドレスとして変換して、変換後の情報を格納する格納手段と、上記特徴量生成手段によるカレントフレームの特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる上記ＡＤＲＣの量子化コードのマッチング処理を行い、特徴量が一致しない場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行うマッチング手段とを有する。
【００３１】
本発明の第４の観点に係る画像処理方法は、入力画像データを所定数の画素を含むブロックにブロック化する第１のステップと、上記ブロック化された画像データ毎に特徴量を抽出する第２のステップと、上記抽出された特徴量をアドレスとして、上記ブロック化された画像データの位置情報を格納手段に格納する第３のステップと、注目位置の上記ブロックの上記特徴量に基づいて、上記格納手段に格納された上記画像データの位置情報と上記特徴量とのマッチング処理を行い、マッチングした結果、規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う第４のステップとを有する。
【００３２】
本発明の第５の観点に係る画像処理方法は、画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理方法であって、上記参照フレームの情報に基づいて注目画素を中心とした所定のブロック範囲の画素値を含む特徴量をアドレスとして変換し、変換後の位置座標を含む情報を格納手段に格納する第１のステップと、上記カレントフレームの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離をそれぞれ演算する第２のステップと、各演算結果同士のマッチング処理を行い、特徴量が規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う第３のステップとを有する。
【００３３】
第５の観点では、上記第３のステップにおいては、上記演算結果の複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動き情報として検出し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値により小さいときは、検出した動き情報を正しい情報として判断し、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値以上の想定外の動き情報として判断して、カレントフレーム内の画素と上記格納手段で近い特徴量アドレスを生成し、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理を行う。
【００３４】
本発明の第６の観点に係る画像処理方法は、画像データのカレントフレームの情報と参照フレームの情報とのマッチング処理を行う画像処理方法であって、上記カレントフレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードをカレントフレームの特徴量として生成する第１のステップと、上記参照フレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードを参照フレームの特徴量と生成する第２のステップと、上記第２のステップによる参照フレームの特徴量をアドレスとして変換し、変換後の情報を格納手段に格納する第３のステップと、上記第１のステップによるカレントフレームの特徴量を、特徴量アドレスとして上記格納手段の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素と上記格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる上記ＡＤＲＡＣの量子化コードのマッチング処理を行い、マッチングの結果、特徴量が一致しない場合には、近傍の特徴量を選択して再度マッチング処理を行う第４のステップとを有する。
【００３５】
本発明によれば、入力画像データが、特徴抽出手段において、所定数の画素を含むブロックにブロック化され、ブロック化された画像データ毎に特徴量が抽出され格納手段およびマッチング手段に供給される。
格納手段においては、特徴量をアドレスとして、ブロック化された画像データの位置情報が格納される。
マッチング手段において、注目位置のブロックの上記特徴量に基づいて、格納手段に格納された上記画像データの位置情報と特徴量とのマッチング処理が行われる。
そして、マッチングした結果、規定範囲外にある場合には、近傍の特徴量が選択されて再度マッチング処理が行われる。
【００３６】
また、本発明によれば、格納手段において、参照フレームの情報に基づいて注目画素を中心とした所定のブロック範囲の画素値を含む特徴量がアドレスとして変換され、変換後の位置座標を含む情報が格納される。
マッチング手段においては、カレントフレームの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとして格納手段の格納情報が読み取られる。
マッチング手段においては、カレントフレーム内の注目画素と格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれる位置座標との距離がそれぞれ演算される。
マッチング手段においては、演算結果の複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標が注目画素の動き情報として検出される。
そして、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値より小さいときは、検出した動き情報を正しい情報として判断される。
一方、検出した動き情報の値が想定される動き情報の規定値以上の想定外の動き情報として判断されて、カレントフレーム内の画素と格納手段で近い特徴量アドレスが生成され、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理が行われる。
【００３７】
また、本発明によれば、特徴量生成手段において、カレントフレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードがカレントフレームの特徴量として生成され、マッチング手段に出力される。
また、特徴量生成手段において、参照フレームの情報を受けて適応的量子化（ＡＤＲＣ）に基づく量子化コードが参照フレームの特徴量として生成されて、格納手段に出力される。
格納手段においては、特徴量生成手段による参照フレームの特徴量がアドレスとして変換されて、変換後の情報が格納される。
マッチング手段においては、特徴量生成手段によるカレントフレームの特徴量を、特徴量アドレスとして格納手段の格納情報が読み取られる。
マッチング手段においては、カレントフレーム内の注目画素と格納手段から読み込んだ特徴量アドレスに含まれるＡＤＲＣの量子化コードのマッチング処理が行われる。
そして、マッチング手段において、ＡＤＲＣの量子化コードのマッチング処理の結果、一致した場合に注目画素の動き情報として検出される。
一方、特徴量が一致しない場合には、近傍の特徴量が選択して再度マッチング処理が行われる。
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３９】
第１実施形態
図４は、本発明に係る画像処理装置の要部である動き検出装置の第１の実施形態を示すブロック図である。
【００４０】
本動き検出装置は、特徴量をアドレスとして位置情報を格納する動き検出メモリ（以下、ＭＥメモリという）を設け、周辺画素値を特徴量としてマッチング処理を行うことにより、僅かな演算で動きベクトルを精度良く推定することを可能とするものである。
以下、本動き検出装置の具体的な構成および機能について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４１】
本動き検出装置１０は、第１のフレームメモリ１１、第２のフレームメモリ１２、ＭＥメモリ１３、およびアドレス制御部１４を有している。
なお、第１のフレームメモリ１１により本発明に係る特徴量抽出手段が構成され、ＭＥメモリ１３により本発明に係る格納手段が構成され、アドレス制御部１４により本発明に係るマッチング手段が構成される。
【００４２】
第１のフレームメモリ１１は、入力端子ＴＩＮから入力された画像信号の１画面の情報を格納する。
第１のフレームメモリ１１は、次の画面情報が入力されると先に格納した画面情報、すなわちカレントフレームＦｃの情報を格納し、カレントフレームＦｃの情報を第２のフレームメモリ１２、およびアドレス制御部１４に出力する。
また、第１のフレームメモリ１１は、カレントフレームＦｃの情報とともに、注目画素の特徴量、つまりアドレス情報をアドレス制御部１４に供給する。
【００４３】
第２のフレームメモリ１２は、第１のフレームメモリ１１に格納されていた以前（たとえば１回前）の画面情報を参照フレームＦｒの情報として格納する。
【００４４】
ＭＥメモリ１３は、第２のフレームメモリ１２に格納されている参照フレームＦｒの情報に基づいて、注目画素を中心としたあるブロック範囲の画素値である特徴量をアドレスとして変換し、変換後の位置座標を含む情報を格納する。
【００４５】
アドレス制御部１４は、第１のフレームメモリ１１から供給されたカレントフレームＦｃの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとしてＭＥメモリ１３の格納情報を読み取り、マッチング処理として、カレントフレーム内の注目画素とＭＥメモリ１３から読み込んだ特徴量アドレス（位置座標）との距離を演算し、複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動きベクトル（Ｖｘ，Ｖｙ）として検出する。
アドレス制御部１４は、検出した動きベクトルＭの値が想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　より小さいときは（規定範囲内にあるとき）、正しい動きベクトルとして判断し、端子ＴＯＵＴ　から出力する。
アドレス制御部１４は、検出した動きベクトルＭの値が想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　より大きいときは（規定範囲外にあるとき（等しい場合も含む））、対応していない位置の動きベクトルと判断し、カレントフレーム内の画素とＭＥメモリ１３で近い特徴量のアドレスを生成して、近傍画素の位置情報に基づいて（近傍の特徴量を選択して）再度マッチング処理を行う。
なお、アドレス制御部１３は、たとえば近傍の特徴量の選択においてビット反転を行うが、このとき注目画素のパターンに応じてビット反転の形態を変更する。
このアドレス制御部１４における処理については後でさらに詳述する。
【００４６】
以下、本実施形態の特徴である特徴量アドレス方式を採用したＭＥメモリ１３の構成および機能について、図５および図６に関連付けて、さらに詳細に説明する。
図５は、特徴量アドレス方式を採用したＭＥメモリの構成例を示す図である。また、図６は、参照フレームの情報をＭＥメモリに格納する手順を説明するためのフローチャートである。
【００４７】
従来のメモリの場合、画素の位置情報をアドレスとして画素値を格納するものであるが、本ＭＥメモリ１３の場合、特徴量をアドレスとして、特徴量毎にその特徴量を持つ画素の位置情報を順次フラグアドレスＦＲＧＡ１，２．．．、つまり図５のＢ、Ｃに格納していく。
本実施形態においては、１つのセルＭＥ−Ｂ１は、位置情報分の記憶容量を備えているものとする。同時に、フラグアドレスＦＲＧＡ０には、その特徴量に格納した数をインクリメントして格納しておくものとする。
特徴量としては、注目画素を中心としたあるブロック内の画素値とする。たとえば、ブロック範囲を３×３、垂直方向をｉ、水平方向をｊ、位置（ｉ，ｊ）の画素値をＬ（ｉ，ｊ）とすると、この場合の特徴量は、次の数２のようになる。
【００４８】
【数２】
2004064564.tif 000004
【００４９】
次に、参照フレームの情報をＭＥメモリに格納する手順を、図６のフローチャートに関連付けて説明する。
参照フレームＦｒの情報がフレームメモリ１２に格納されると処理を開始する。
【００５０】
ステップＳＴ１０１
ステップＳＴ１０１においては、ＭＥメモリ内の全データを０に初期化する。０を書き込むか、リセット信号をＯｎする。
【００５１】
ステップＳＴ１０２
ステップＳＴ１０２においては、１フレームメモリ内の画素をカウントするカウンタ変数ｎを０に初期化する。
【００５２】
ステップＳＴ１０３
ステップＳＴ１０３においては、図４のフレームメモリ１１から注目画素Ｌｎを中心としたあるブロック範囲の画素値を特徴量（特徴量アドレス）とする。
【００５３】
ステップＳＴ１０４
ステップＳＴ１０４においては、特徴量アドレスをステップＳＴ１０３での特徴量、フラグアドレスを０とした場合のＭＥメモリ１３の内容ＭＥメモリ（特徴量、０）を読み込みフラグアドレスに設定する。
【００５４】
ステップＳＴ１０５
ステップＳＴ１０５においては、特徴量アドレスをステップＳＴ１０３での特徴量、フラグアドレスを０とした場合のＭＥメモリ１３の内容ＭＥメモリ（特徴量、０）をインクリメントする。
【００５５】
ステップＳＴ１０６
ステップＳＴ１０６においては、ＭＥメモリ１３の内容ＭＥメモリ（特徴量、フラグアドレス＋１）の内容に、注目画素Ｌｎの位置情報を書き込む。
【００５６】
ステップＳＴ１０７
ステップＳＴ１０７においては、カウント変数ｎをインクリメントする。
【００５７】
ステップＳＴ１０８
ステップＳＴ１０８においては、注目画素Ｌｎがフレーム内の最後の画素かの判別を行う。最後の画素ではなければ、ステップＳＴ１０３へ進んで次の画素に関して同処理を繰り返す。
また、最後の画素ならば、処理を終了するために、ステップＳＴ１０９へ進む。
【００５８】
次に、本実施形態に係る動きベクトル検出の処理手順を、図４および図７に関連付けて説明する。
なお、図７は、本実施形態に係る動きベクトル検出の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００５９】
ステップＳＴ２０１
ステップＳＴ２０１においては、フレームメモリ１１，１２にそれぞれカレントフレームＦｃ、参照フレームＦｒの情報が格納された後に、参照フレームの情報を特徴量アドレスに変換しながらＭＥメモリ１３に格納する。詳細は、上述（ステップＳＴ１００〜ＳＴ１０９）している。
【００６０】
ステップＳＴ２０２
ステップＳＴ２０２においては、１フレームの画素をカウントするカウント変数ｎを０に初期化する。
【００６１】
ステップＳＴ２０３
ステップＳＴ２０３においては、第１のカレントフレーム１１内の注目画素Ｌｎの特徴量は、その画素を中心としたあるブロック範囲の画素値なので、それらを特徴量として、アドレス制御部１４に送る。
【００６２】
ステップＳＴ２０４
ステップＳＴ２０４においては、アドレス制御部１４は、受け取った特徴量を特徴量アドレスとして、ＭＥメモリ１３から内容ＭＥメモリ（特徴量アドレス、０）の値を読み込み、候補数を意味する変数ｋｎに代入する。
また、候補数カウンタを意味する変数ｋを１に、距離の最小値を意味する変数ｍｉｎを∞に、距離を意味する変数Ｌを０に初期化する。
【００６３】
ステップＳＴ２０５
ステップＳＴ２０５においては、カレントフレーム内の注目画素ＬｎとＭＥメモリ１３から読み込んだＭＥメモリ内容（特徴量アドレス、ｋ）＝位置座標との距離を演算して、変数Ｌに代入する。
【００６４】
ステップＳＴ２０６
ステップＳＴ２０６においては、ステップＳＴ２０５で求まった距離Ｌと距離の最小値ｍｉｎとの大小判別を行う。
その結果、ｍｉｎ＞Ｌならば、距離の最小値Ｌを更新するためにステップＳＴ２０７へ、ｍｉｎ≦Ｌならば、更新ステップをスキップして、ステップＳＴ２０８へ進む。
【００６５】
ステップＳＴ２０７
ステップＳＴ２０７においては、距離の最小値ｍｉｎをＬに更新する。その際のフラグアドレス値、つまりｋを変数ａｎｓに格納しておく。
【００６６】
ステップＳＴ２０８
ステップＳＴ２０８においては、候補カウンタが候補数であるかの判別を行い、候補数である場合はステップＳＴ２１０へ、まだ候補がある場合は、ステップＳＴ２０９へ進む。
【００６７】
ステップＳＴ２０９
ステップＳＴ２０９においては、候補カウンタｋをインクリメント後、ステップＳＴ２０５へ進む。
【００６８】
ステップＳＴ２１０
ステップＳＴ２１０においては、カレントフレーム内の画素Ｌｎと距離が最少である位置情報、つまりＭＥメモリ（特徴量アドレス番号０，ａｎｓ）の値を読み込み、差分座標を動きベクトルＭとする。
【００６９】
ステップＳＴ２１５
ステップＳＴ２１５においては、該当する特徴量アドレスで求まる動きベクトルＭの値が、想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘより小さいとき（Ｍ＜Ｍｍａｘ　）、正しい動きベクトルと判断され、ＳＴ２１１に進む。
該当する特徴量アドレスで求まる動きベクトルＭの値が、想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　以上のとき（Ｍ≧Ｍｍａｘ　）、対応しない場所の動きベクトルと判断され、ＳＴ２１６に進む。
【００７０】
ステップＳＴ２１６
ステップＳＴ２１６においては、カレントフレーム内の画素ＬｎとＭＥメモリ１３で近い特徴量のアドレスを生成して、その特徴量のアドレス（特徴量アドレス番号ｐ，ｋ）＝位置座標との距離（近傍特徴量アドレスの候補数ｐｎ，候補数ｋｎ）を演算して、変数Ｌに代入する。
【００７１】
ステップＳＴ２１７
ステップＳＴ２１７においては、ステップＳＴ２０５で求まった距離Ｌと距離の最小値ｍｉｎとの大小判別を行い、ｍｉｎ＞Ｌならば、距離の最小値Ｌを更新するためにステップＳＴ２０７へ、ｍｉｎ≦Ｌならば、更新ステップをスキップして、ステップＳＴ２０８へ進む。
【００７２】
ステップＳＴ２１８
ステップＳＴ２１８においては、距離の最小値ｍｉｎをＬに更新する。その際のフラグアドレス値、つまりｋを変数ａｎｓに格納しておく。
【００７３】
ステップＳＴ２１９
ステップＳＴ２１９においては、候補カウンタが候補数であるかの判別を行い、候補数である場合はステップＳＴ２１０へ、まだ候補がある場合は、ステップｃ−ＷＳ９へ進む。
【００７４】
ステップＳＴ２２０
ステップＳＴ２２０においては、候補カウンタｋをインクリメント後、ステップＳＴ２０５へ進む。
【００７５】
ステップＳＴ２２１
ステップＳＴ２２１においては、カレントフレーム内の画素Ｌｎと距離が最少である位置情報、つまりＭＥメモリ（特徴量アドレス番号０，ａｎｓ）の値を読み込み、差分座標を動きベクトルＭとする。
【００７６】
ステップＳＴ２２２，ＳＴ２２３
ステップＳＴ２２２およびＳＴ２２３においては、該当する特徴量アドレスで求まる動きベクトルＭの値が、想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　より小さいとき（Ｍ＜Ｍｍａｘ　）、正しい動きベクトルと判断され、ＳＴ２１１に進む。
該当する特徴量アドレスで求まる動きベクトルＭの値が、想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　以上のとき（Ｍ≧Ｍｍａｘ　）、対応しない場所の動きベクトルと判断され、別の近傍特徴量アドレスの生成のためＳＴ２１６に進む。
【００７７】
ステップＳＴ２１１
ステップＳＴ２１１においては、注目画素の動きベクトルを出力する。
【００７８】
ステップＳＴ２１２
ステップＳＴ２１２においては、画素のカウンタ変数ｎをインクリメントする。
【００７９】
ステップＳＴ２１３
ステップＳＴ２１３においては、注目画素がカレントフレーム内の最後の画素であるかの判別を行い、最後の画素であれば終了のためステップＳＴ２１４へ、違う場合は、次の画素の動きベクトルを求めるためにステップＳＴ２０３へ進む。
【００８０】
次に、近傍特徴量の算出について説明する。
動き物体のある部分の特徴量が隣接フレームで少量変化することがありうる。本実施形態においては、その対応として、特徴量が少々変化しても、近傍の特徴量から似た特徴量を当てはめて移動距離を求める手法を採用する。
特徴量空間の各要素間は直交の関係にあるため、ある特徴量は図８のｄ−ａ１のように要素の個数を軸とした特徴量空間で定義される。すなわち、ｄ−ａ１で示す座標に特徴量を抽出した画素の空間座標をリンクさせる。
ある特徴量に対して近傍の特徴量は、図８中ｄ−ａ２で示すように、各特徴量軸ｘ，ｙ，ｚの値に対してある範囲の振れ幅を許容する領域として定義される。本実施形態に係る特徴量は、上述したように、注目画素を中心としたあるブロック内の画素値である。たとえば、ブロック範囲を３×３、垂直方向をｉ、水平方向をｊ位置（１，ｊ）の画素値をＬ（１，ｊ）とすると、この場合の特徴量は、式（２）で与えられる。
【００８１】
近傍特徴量の例としては、図９のＳＴ３０１の特徴量の１ビット反転を挙げることができる。特徴量が注目画素を中心としたあるブロック内の画素値であるので、以下の数３のように起こりうる変化は画素値に差分ｑｎを足した値とする。
【００８２】
【数３】
2004064564.tif 000005
【００８３】
ｑ１からｑ９までのどれか１つの値を変えることで、図７のステップＳＴ２１６の近傍特徴量アドレスの候補ができる。
式（３）のＬどれか１つの値のビット反転の場合、近傍特徴量アドレス数Ｐｎ＝９となる。
近傍特徴量の定義の仕方として、近い値から求めて、それでも解が求まらない場合に差ｑｎを大きくして行く。このループは図７のステップＳＴ２１６からステップＳＴ２２３間のループに相当する。
この場合、特徴量の２ビット反転（図９のＳＴ３０２）のように、式（３）のｑｎ値を変え個数を増やす方向で変化を与える。以上のループを回しても、演算内容はアドレス参照と差分演算と分岐のみなので、演算量が大幅に増大することはない。
【００８４】
画素値としては、たとえば１画素＝８ビットとした場合、コンピュータグラフィックス（ＣＧ）のような画像はフルビット（８ビット）情報でマッチング処理を行えるが、自然画像の場合は、フレーム毎にバラツキを含むので、複数ビットのうち所定ビットを除いて、マッチング処理を行うことが望ましい。具体的には、下位数ビットをマスクして使用してもよいし、ビット数を少なくして再量子化しても良い。
つまり、非線形／線形な量子化におけるビット数を削減する（量子化ビット数を少なくする）ことが望ましい。
【００８５】
以上説明したように、本第１の実施形態によれば、カレントフレームＦｃの情報を格納し、カレントフレームＦｃの情報とともに、注目画素の特徴量であるアドレス情報を出力する第１のフレームメモリ１１と、第１のフレームメモリ１１に格納されていた以前の画面情報を参照フレームＦｒの情報として格納する第２のフレームメモリと、第２のフレームメモリ１２に格納されている参照フレームＦｒの情報に基づいて、注目画素を中心としたあるブロック範囲の画素値を含む特徴量をアドレスとして変換し、変換後の位置情報を含む情報を格納するＭＥメモリ１３と、第１のフレームメモリ１１から供給されたカレントフレームＦｃの情報に含まれる注目画素の特徴量を、特徴量アドレスとしてＭＥメモリ１３の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素とＭＥメモリ１３から読み込んだ特徴量アドレス（位置座標）との距離を演算し、複数の候補の中から距離が最小である位置情報に基づいた差分座標を注目画素の動きベクトル（Ｖｘ，Ｖｙ）として検出し、検出した動きベクトルＭの値が想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　より小さいときは（規定範囲内にあるとき）、正しい動きベクトルとして判断し、端子ＴＯＵＴ　から出力し、検出した動きベクトルＭの値が想定される動きベクトルの最大値Ｍｍａｘ　より大きいときは（規定範囲外にあるとき（等しい場合も含む））、対応していない位置の動きベクトルと判断し、カレントフレーム内の画素とＭＥメモリ１３で近い特徴量のアドレスを生成して、近傍画素の位置情報に基づいて再度マッチング処理を行うアドレス制御部１４とを設けたので、以下の効果を得ることができる。
すなわち、本第１の実施形態においては、ブロックエリア内の空間パターン情報を特徴量とし、候補数だけの距離演算比較をするだけなので、従来の手法よりも僅かな演算量で、かつ、精度の高い動きベクトル検出が可能となる利点がある。
【００８６】
なお、候補数が多くなる場合は、ＭＥメモリ１３に格納する情報を１フレームの全情報ではなく、ある程度のエリアに区分してもよい。
【００８７】
第２実施形態
図１０は、本発明に係る画像処理装置としての動き検出装置の第２の実施形態を示すブロック図である。
【００８８】
本第２の実施形態が上述した第１の実施形態と異なる点は、特徴量を求める特徴量生成手段としてのクラス生成部１５を設けることによって、好ましい特徴量でマッチングが可能となる点である。
【００８９】
クラス生成部１５は、第１のフレームメモリ１１のカレントフレームＦｃの情報を受けてＡＤＲＣに基づく量子化コードをカレントフレームの特徴量として生成してアドレス制御部１４Ａに出力する。
また、クラス生成部１５は、第２のフレームメモリ１２の参照フレームＦｒの情報を受けてＡＤＲＣに基づく量子化コードをカレントフレームの特徴量として生成してＭＥメモリ１３に出力する。
【００９０】
マッチング手段としてのアドレス制御部１４Ａは、カレントフレームの特徴量を、特徴量アドレスとしてＭＥメモリ１３の格納情報を読み取り、カレントフレーム内の注目画素とＭＥメモリ１３から読み込んだ特徴量アドレスに含まれるＡＤＲＣの量子化コードのマッチングを行うことにより注目画素の動きベクトルを検出する。
【００９１】
このように、本第２の実施形態に係るクラス生成部１５での特徴量の生成としてＡＤＲＣを用いる。ＡＤＲＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｇｅ　Ｃｏｄｉｎｇ）は、ＶＴＲ（Ｖｉｄｅｏ　Ｔａｐｅ　Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）向け高性能符号化用に開発された適応的量子化法であるが、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効率的に表現できるので、この第２の実施形態では、ＡＤＲＣを空間クラス分類のコード発生に使用している。
【００９２】
ＡＤＲＣは、空間クラスタップのダイナミックレンジをＤＲ、ビット割り当てをｎ、空間クラスタップの画素のデータレベルをＬ、再量子化コードをＱとして、以下の数３により、最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの間を指定されたビット長で均等に分割して再量子化を行うアルゴリズムである。
【００９３】
【数４】
2004064564.tif 000006
【００９４】
ただし、〔〕は切り捨て処理を意味する。マッチング処理フローは、上述した図７の説明の特徴量をＡＤＲＣの量子化コードとしたものと等価なので省略する。
【００９５】
空間クラスタップの取り方の一例として、ブロックサイズが３×３の場合は、図１１（Ａ）に示すように全画素を使用してもよいし、図１１（Ｂ）に示すように十文字で構成してもよく、クラスコードに与えられる情報量の制限の中で決定すればよい。
同様にして、ブロックサイズが５×５の場合の一例としては、図１１（Ｃ），（Ｄ）に示すような形態が採用可能である。
図１１（Ｃ）の例は十文字で構成する場合であり、図１１（Ｄ）の例は十文字で構成し、さらに端部の画素を使用する場合である。
【００９６】
例として、ブロックサイズが図１１（Ａ）に示すように３×３の場合のクラスコードは以下のように表すことができる。
【００９７】
【数５】
2004064564.tif 000007
【００９８】
次に、周辺画素値よりもＡＤＲＣ量子化コードを用いた方が優れていることを、図１２（Ａ），（Ｂ）に関連付けて説明する。
図１２（Ａ），（Ｂ）は、分かりやすいように画像のある１ラインが参照フレームからカレントフレームに移動した際の画素値を表示している。また、図１３は輝度値の１０進数表記と１６進数表記との対応関係を示している。
【００９９】
通常、自然画像の場合は、同じ絵柄（パターン）が移動しても、同じ画素値になる可能性は低く、図１２（Ａ），（Ｂ）に示すように、画素レベルがずれてしまう。
この場合、同じパターンとして正しく検出できるかがポイントとなる。周辺画素値を特徴量として用いた場合で、ノイズ成分の影響を抑えるために、下位ビットをマスクした場合のコード結果を載せている。
記載しているように、同じパターンであるにもかかわらず誤検出することがある。
これに対して、ＡＤＲＣでの量子化コードは、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効率的に表現できることから微小なレベル変動に強く、同じコード結果が得られることが分かる。
具体的には、参照フレームのある１ラインのＡＤＲＣコードは「０１１０１」であり、カレントフレームのある１ラインのＡＤＲＣコードも「０１１０１」であり、両者が一致する。
【０１００】
本第２の実施形態における近傍特徴量の算出について説明する。
動き物体のある部分の特徴量が隣接フレームで少量変化することがありうる。本実施形態においては、その対応として、特徴量が少々変化しても、近傍の特徴量から似た特徴量を当てはめて移動距離を求める手法を採用する。
特徴量空間の各要素間は直交の関係にあるため、ある特徴量は図８のｄ−ａ１のように要素の個数を軸とした特徴量空間で定義される。すなわち、ｄ−ａ１で示す座標に特徴量を抽出した画素の空間座標をリンクさせる。
ある特徴量に対して近傍の特徴量は、図８中ｄ−ａ２で示すように、各特徴量軸ｘ，ｙ，ｚの値に対してある範囲の振れ幅を許容する領域として定義される。本実施形態に係る特徴量は、上述したように、注目画素を中心としたあるブロック内の画素値である。たとえば、ブロック範囲を３×３、垂直方向をｉ、水平方向をｊ位置（１，ｊ）の画素値をＬ（１，ｊ）とすると、この場合の特徴量は、式（５）で与えられる。
【０１０１】
近傍特徴量の例としては、図９のＳＴ３０１の特徴量の１ビット反転を挙げることができる。特徴量が注目画素を中心としたあるブロック内の画素値であるので、以下の数６のように起こりうる変化は画素値に差分ｑｎを足した値とする。
【０１０２】
【数６】
2004064564.tif 000008
【０１０３】
ｑ１からｑ９までのどれか１つの値を変えることで、図７のステップＳＴ２１６の近傍特徴量アドレスの候補ができる。
式（６）のＬどれか１つの値のビット反転の場合、近傍特徴量アドレス数Ｐｎ＝９となる。
近傍特徴量の定義の仕方として、近い値から求めて、それでも解が求まらない場合に差ｑｎを大きくして行く。この，ループは図７のステップＳＴ２１６からステップＳＲＴ２２３間のループに相当する。
この場合、特徴量の２ビット反転（図９のＳＴ３０２）のように、式（３）のｑｎ値を変え個数を増やす方向で変化を与える。以上のループを回しても、演算内容はアドレス参照と差分演算と分岐のみなので、演算量が大幅に増大することはない。
【０１０４】
以上説明したように、本第２の実施形態によれば、ＡＤＲＣの量子化コードを特徴量とすることによって従来よりも精度の高い動きベクトル検出が可能となる利点がある。
【０１０５】
【発明の効果】
本発明によれば、ブロックエリア内の空間パターン情報を特徴量とし、候補数だけの距離演算比較をするだけなので、従来の手法よりも僅かな演算量で、かつ、マッチング演算がブロック内の差分絶対値和ではなく、ブロック内の画素値をそのまま使用しており、すなわち空間特徴量を現しているために、精度の高い動きベクトル検出が可能となる利点がある。
【０１０６】
また、本発明によれば、ブロックエリア内の空間パターン情報としてＡＤＲＣの量子化コードを特徴量とすることによって精度の高い動きベクトル検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ブロックマッチングアルゴリズムを採用した従来の動き検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】ブロックマッチングアルゴリズムの概要を説明するための図である。
【図３】カレントフレームＦＣ内ある画素Ｆｃ（ｘ，ｙ）の動きベクトルを検出する処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明に係る動き検出装置の第１の実施形態を示すブロック図である。
【図５】本実施形態に係る特徴量アドレス方式における動きメモリの構造を説明するための図である。
【図６】本実施形態に係る特徴量アドレス方式における動きメモリへの格納手順を説明するための図である。
【図７】本実施形態に係る特徴量アドレス方式における動き検出の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】近傍特徴量の生成規範例を説明するための図である。
【図９】近傍特徴量の生成規範例を説明するための図である。
【図１０】本発明に係る動き検出装置の第２の実施形態を示すブロック図である。
【図１１】クラスタップのとり方の一例を示す図である。
【図１２】周辺画素値よりもＡＤＲＣ量子化コードを用いた方が優れていることを説明するための図である。
【図１３】輝度値の１０進数と１６進数との対応関係を示す図である。
【符号の説明】
１０，１０Ａ…動き検出装置、１１…第１のフレームメモリ、１２…第２のフレームメモリ、１３…動きベクトルメモリ（ＭＥメモリ）、１４，１４Ａ…アドレス制御部、１５…クラス生成部。
【図１】
2004064564.tif 000009
【図２】
2004064564.tif 000010
【図３】
2004064564.tif 000011
【図４】
2004064564.tif 000012
【図５】
2004064564.tif 000013
【図６】
2004064564.tif 000014
【図７】
2004064564.tif 000015
【図８】
2004064564.tif 000016
【図９】
2004064564.tif 000017
【図１０】
2004064564.tif 000018
【図１１】
2004064564.tif 000019
【図１２】
2004064564.tif 000020
【図１３】
2004064564.tif 000021