(57)【要約】【課題】ブロックマッチングの演算量を増やさずに動きベクトルの検出精度を上げることのできる動きベクトル検出装置を提供する。【解決手段】第１階層画像データに保存されている異なる周波数成分を保持する複数の処理画像データのマクロブロックから特徴的な周波数成分を持つ帯域を選択する（Ｓ０４）。選択された周波数領域を含む処理画像データのマクロブロックと選択された周波数領域を含む参照画像データとの間でブロックマッチングにより動きベクトルを探索する（Ｓ０５）。Ｓ０５で検出された動きベクトルを中心とした探索領域で第２階層画像データを用いたブロックマッチングによりＳ０５の動きベクトルを修正する（Ｓ０６）。さらに、Ｓ０６で検出された動きベクトルを中心としたサーチ領域で最上位階層画像データを用いたブロックマッチングによりＳ０６の動きベクトルを修正する（Ｓ０７）。【選択図】      図１
2004153382.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に前後する処理画像データと参照画像データとを記憶する最上位画像メモリと、
それぞれの前記画像データから特定の周波数領域を抽出する第１のプリフィルタと、
前記第１のプリフィルタから出力された画像の画素を均等に間引く第１のサブサンプリング器と、
前記第１のサブサンプリング器から出力される画素数の削減された画像を記憶する第１の画像メモリと、
前記画素数の削減された画像から２次元周波数空間を複数の領域に分割しそれぞれの成分を出力する第２のプリフィルタと、
前記第２のプリフィルタから出力される周波数領域の異なる複数の画像の画素を均等に間引く第２のサブサンプリング器と、
前記第２のサブサンプリング器から出力される画素数の削減された複数の画像を記憶する第２の画像メモリと、
前記第２の画像メモリに記憶された周波数領域の異なる処理画像データ毎に、各処理画像データの画素数に比例するマクロブロックサイズに含まれる画素値の絶対値の総和を求めるヒストグラム演算器と、
前記ヒストグラム演算器から出力される各ヒストグラム値に所定の定数を掛ける掛け算器と、
複数の周波数領域の異なる処理画像データの同じ位置にあるマクロブロックの、前記掛け算器により前記所定の定数が掛けられたヒストグラム値の中から最大の値を求めて、その最大値となるヒストグラム値が得られた処理画像データの周波数領域を選択する機能を有し、前記選択された周波数領域から抽出された処理画像データのマクロブロックと、前記選択された周波数領域と同じ領域から抽出された前記第２の画像メモリに記憶されている参照画像データとの間で、ブロックマッチングにより動きベクトル値を計算する第２の動きベクトル検出器と、
前記第２の動きベクトル検出器から得られた動きベクトル値を補正して、前記第１の画像メモリに記憶された処理画像データのマクロブロックと、前記第１の画像メモリに記憶された参照画像データとから動きベクトル値を計算する第１のベクトル検出器と、
前記第１のベクトル検出器から得られた動きベクトル値を補正して、前記最上位画像メモリに記憶された処理画像データのマクロブロックと、前記最上位画像メモリに記憶された参照画像データとから動きベクトル値を計算する最上位ベクトル検出器と、
を備えたことを特徴とする動きベクトル検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の高能率符号化において、サブサンプリングにより解像度の異なる画像データを階層的に利用することで画像の動きベクトル検出に費やされる演算量を削減する技術に関し、画像予測符号化における画像圧縮エンコード処理に利用されるものである。そして、本発明は、ブロックマッチングの演算量を増やさずに動きベクトルの検出精度を上げることのできる装置を提供するものである。
【０００２】
【従来技術】
従来技術による動きベクトルの階層探索を図３を用いて説明する。本説明では、便宜的に最上位階層も含めて３階層で説明するが、階層数は任意に設定できる。図３において画像メモリ３０１に参照画像データ、画像メモリ３１１に処理画像データが記憶され最上位階層画像と呼ぶ。
【０００３】
画像メモリ３０１，３１１の画像データから２次元ローパスフィルタ３０２，３１２により、水平・垂直の低域周波数成分を抽出する。例えば、タップ係数［  １／２，  １／２］の１次元水平ローパスフィルタと１次元垂直ローパスフィルタを従属接続することで、２次元ローパスフィルタは実現される。２次元ローパスフィルタ３０２，３１２により抽出された低域周波数成分の画像に対して、水平・垂直方向に画素を１つ置きに間引くサブサンプリング処理をサブサンプリング処理回路３０３，３１３によって施す。サブサンプリングにより面積比１／４に画像サイズを縮小した画像を画像メモリ３０４，３１４に記憶し、この記憶した画像を第２階層画像と呼ぶ。
【０００４】
第２階層画像に対して、さらに２次元ローパスフィルタ３０５，３１５により水平・垂直の低域周波数成分を抽出し、サブサンプリング処理をサブサンプリング処理回路３０６，３１６によって施す。サブサンプリングにより更に面積比１／４に画像サイズを縮小した画像を画像メモリ３０７，３１７に記憶し、この記憶した画像を第１階層画像と呼ぶ。
【０００５】
このようにして解像度の異なる画像を階層的に作成する。これら階層画像に対して、最も解像度の低い画像で動きベクトルの検出を行い、順次解像度の高い画像を遡りながら検出した動きベクトルの修正を繰り返していく。
【０００６】
図３では、先ず、最も画素数の少ない参照画像データ３０７（画像メモリに記憶された画像データをその画像メモリの符号を用いて呼ぶことととする。以下も同様）の探索範囲３２１に対して、最も画素数の少ない処理画像データ３１７のマクロブロック３３１とのブロックマッチングによりベクトルを広範囲に探索する（ブロックマッチング回路３０８により実行する）。
【０００７】
次に、１つ上の解像度の参照画像データ３０４で、ブロックマッチング回路３０８によるブロックマッチングで求めた動きベクトル値を補正することで決定された探索の中心位置とその近傍を含む探索範囲３２２に対して、処理画像データ３１４のマクロブロック３３２とのブロックマッチングにより、ブロックマッチング回路３０８で求めた動きベクトル値を修正する。（ブロックマッチング回路３０９により実行する。）
この過程を繰り返して、最終的には最上位階層の参照画像データ３０１の探索範囲３２３に対して、最上位階層の処理画像データ３１１のマクロブロック３３３とのブロックマッチングが行われ（ブロックマッチング回路３１０により実行され）、動きベクトル値が決定され出力される。
【０００８】
この技術は、画素数の少ない第１階層でのみ広範囲な探索が行われ他の階層では近傍探索となるため、画素数の多い最上位階層画像のみで広範囲にブロックマッチングを実施するよりも少ない演算量でベクトル検出が実現される。（詳しくは、特開平１１−２８９５４５号公報を参照。）
【０００９】
【特許文献１】
特開平１１−２８９５４５号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
画像の動きベクトル階層型探索では、階層数を増やすほど演算量が減り広域的な動きベクトル検出が可能となる。この際、各階層画像はローパスフィルタにより低域周波数成分が抽出され、画素をサブサンプリングすることにより縮小画像を生成する。この結果、階層数が増えるほど高域周波数成分が除去されること、また、折り返し成分により信号波形の区別がつき難くなることなどで正確なブロックマッチングができなという問題が発生していた。
【００１１】
この問題を解決するために、上述の特開平１１−２８９５４５号公報では、探索開始階層を最下位階層だけでなく中間階層からも探索を行い、探索開始階層の異なった動きベクトルを選択的に利用する方法を提案している。
【００１２】
しかし、提案されている方法では演算量の大部分をブロックマッチング演算が占めていることから、複数の動きベクトル検出は演算量の増加を招くこととなり、さらなる演算量の削減が求められていた。
【００１３】
本発明は、前記問題を解決するために、ブロックマッチングの演算量を増やさずに動きベクトルの検出精度を上げることのできる動きベクトル検出装置を提供することを目的としている。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
そこで、上記課題を解決するために本発明は、
時系列的に前後する処理画像データと参照画像データとを記憶する最上位画像メモリと、
それぞれの前記画像データから特定の周波数領域を抽出する第１のプリフィルタと、
前記第１のプリフィルタから出力された画像の画素を均等に間引く第１のサブサンプリング器と、
前記第１のサブサンプリング器から出力される画素数の削減された画像を記憶する第１の画像メモリと、
前記画素数の削減された画像から２次元周波数空間を複数の領域に分割しそれぞれの成分を出力する第２のプリフィルタと、
前記第２のプリフィルタから出力される周波数領域の異なる複数の画像の画素を均等に間引く第２のサブサンプリング器と、
前記第２のサブサンプリング器から出力される画素数の削減された複数の画像を記憶する第２の画像メモリと、
前記第２の画像メモリに記憶された周波数領域の異なる処理画像データ毎に、各処理画像データの画素数に比例するマクロブロックサイズに含まれる画素値の絶対値の総和を求めるヒストグラム演算器と、
前記ヒストグラム演算器から出力される各ヒストグラム値に所定の定数を掛ける掛け算器と、
複数の周波数領域の異なる処理画像データの同じ位置にあるマクロブロックの、前記掛け算器により前記所定の定数が掛けられたヒストグラム値の中から最大の値を求めて、その最大値となるヒストグラム値が得られた処理画像データの周波数領域を選択する機能を有し、前記選択された周波数領域から抽出された処理画像データのマクロブロックと、前記選択された周波数領域と同じ領域から抽出された前記第２の画像メモリに記憶されている参照画像データとの間で、ブロックマッチングにより動きベクトル値を計算する第２の動きベクトル検出器と、
前記第２の動きベクトル検出器から得られた動きベクトル値を補正して、前記第１の画像メモリに記憶された処理画像データのマクロブロックと、前記第１の画像メモリに記憶された参照画像データとから動きベクトル値を計算する第１のベクトル検出器と、
前記第１のベクトル検出器から得られた動きベクトル値を補正して、前記最上位画像メモリに記憶された処理画像データのマクロブロックと、前記最上位画像メモリに記憶された参照画像データとから動きベクトル値を計算する最上位ベクトル検出器と、
を備えたことを特徴とする動きベクトル検出装置、
を提供するものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
従来の方法においては、サブサンプリング時のプリフィルタ特性を緩やかに減衰する特性に選ぶことで、高域成分を折り返させ高域情報がある程度保存されるようになっている。しかし、基本的には、画像データ中に含まれる周波数成分に係わりなく、単一のフィルタ出力のみでブロックマッチングを行う点に問題がある。
【００１６】
そこで、ブロックマッチングを行うマクロブロック内に含まれる周波数成分に応じて適応的にプリフィルタの特性を選択してサブサンプリングを行えばこの問題は解決する。
【００１７】
例えば、図１１に示すフローチャートの処理を実現すればよい。まず、処理画像データと参照画像データの原画像を最上位階層画像として画像メモリに記憶する（ステップ０１、以下Ｓ０１とする。他も同様）。原画像から水平・垂直低域成分を抽出後、サブサンプリングによりサイズを縮小した画像を第２階層画像データとして画像メモリに記憶する（Ｓ０２）。
【００１８】
２次元周波数空間を複数の領域に分割するフィルタにより各周波数領域の成分を第２階層画像データから抽出し、それぞれの周波数成分を含む画像を第１階層画像データとして画像メモリに記憶する（Ｓ０３）。
【００１９】
第１階層画像データに保存されている異なる周波数成分を保持する複数の処理画像データのマクロブロックから特徴的な周波数成分を持つ帯域を選択する（Ｓ０４）。
【００２０】
特徴的な周波数成分とは、例えば後述する輝度のヒストグラムなどがある。第１階層画像データにおいて選択された周波数領域を含む処理画像データのマクロブロックと選択された周波数領域を含む参照画像データとの間でブロックマッチングにより動きベクトルを探索する（Ｓ０５）。
【００２１】
Ｓ０５で検出された動きベクトルを中心とした探索領域で第２階層画像データを用いたブロックマッチングによりＳ０５の動きベクトルを修正する（Ｓ０６）。さらに、Ｓ０６で検出された動きベクトルを中心としたサーチ領域で最上位階層画像データを用いたブロックマッチングによりＳ０６の動きベクトルを修正する（Ｓ０７）。Ｓ０７で検出された動きベクトルを探索結果として出力する（Ｓ０８）。
【００２２】
本実施手段では、１回目のサブサンプリングでは低域成分を使用し、２回目のサブサンプリングでは適応選択された周波数領域を使用する３層構成を示した。これは、１回目のサブサンプリングに比べて２回目のサブサンプリングの方が画像の特徴を多く含む周波数成分に大きな影響を及ぼすためである。
【００２３】
本発明の実施例の詳細を、図１のシステム構成図と図１１の処理の手順を示したフローチャートを用いて説明する。
【００２４】
図１１のフローチャートのＳ０１の処理に対応して、（水平画素数）７２０×（垂直画素数）４８０画素を有する参照画像データを図１の画像メモリ１０１に、処理画像データを画像メモリ１２１に記憶し最上位階層画像と呼ぶ。
【００２５】
次に図１１のＳ０２に対応して以下の処理により第２階層の画像を得る。図１の画像メモリ１０１と画像メモリ１２１とに記憶されたそれぞれの画像に対して、２次元ローパスフィルタ１０２，１２２により水平・垂直低域周波数成分が抽出される。例えば、２次元ローパスフィルタはタップ係数［  １／４，  １／２，  １／４］の１次元水平ローパスフィルタと１次元垂直ローパスフィルタを従属接続することで実現される。
【００２６】
２次元ローパスフィルタ１０２，１２２の出力に、水平・垂直ともに１画素おきにサブサンプリング処理をサブサンプリング処理回路１０３、１２３によって施す。サブサンプリングの方法として、例えば図１０の黒丸の画素を削除して白丸のみ残す方法を用いて、面積比１／４の画像サイズを作成する。このように、３６０×２４０画素にサイズ縮小された参照画像データと処理画像データとを作成し、それぞれを画像メモリ１０４，１２４に記憶する。この画像を第２階層画像と呼ぶ。
【００２７】
図１１のＳ０３に対応して以下の処理により第１階層の画像を得る。前記第２階層の３６０×２４０画素の画像を図２に示す水平低域・垂直低域ＬＬ、水平低域・垂直高域ＬＨ、水平高域・垂直低域ＨＬ、水平高域・垂直高域ＨＨの４つの領域にプリフィルタ１０５、１２５により分割する。例えば、タップ係数［  １／４，  １／２，  １／４］の１次元水平ローパスフィルタと１次元垂直ローパスフィルタを従属接続することでＬＬ領域が抽出され、前記１次元水平ローパスフィルタの出力からＬＬ領域を引き算することでＬＨ領域が抽出できる。
【００２８】
また、タップ係数［  −１／４，  １／２，  −１／４］の１次元水平ハイパスフィルタとタップ係数［  １／４，  １／２，  １／４］の１次元垂直ローパスフィルタを従属接続することでＨＬ領域が抽出され、前記１次元水平ハイパスフィルタの出力からＨＬ領域を引き算することでＨＨ領域が抽出できる。
【００２９】
生成された４枚の３６０×２４０画素を有する画像データに水平・垂直とも１画素おきにサブサンプリング処理をサブサンプリング処理回路１０６，１２６によって施し、サイズ縮小した１８０×１２０画素を有する各４枚の画像データを得る。ＬＬ領域の各画像データは画像メモリ１０７，１２７に、ＬＨ領域の各画像データは画像メモリ１０８，１２８に、ＨＬ領域の各画像データは画像メモリ１０９，１２９に、ＨＨ領域の各画像データは画像メモリ１１０，１３０に記憶される。この画像を第１階層画像と呼ぶ。この結果、第１階層には、最上位階層の画像から面積比１／１６にサイズ縮小された参照画像データと処理画像データがそれぞれ４枚記憶されている。
【００３０】
図１１のＳ０４に対応して以下の方法で周波数帯域の選択を行う。本実施例では、７２０×４８０画素の最上位階層画像で１６×１６画素を単位とするマクロブロック（以下、ＭＢと記す）で動きベクトルを検出する場合を考える。第１階層画像１２７〜１３０は、最上位階層画像１２１の面積比１／１６にサイズ縮小されているので、ＭＢも面積比１／１６にサイズ縮小され４×４画素を単位としてブロックマッチングを行い、動きベクトルを検出する。第１階層画像には周波数領域の異なる４枚の画像１２７〜１３０が存在するので、画像中の同じ座標に位置するＭＢも４つ存在する。このＭＢ内の座標（  ｘ，  ｙ）における輝度レベル（Ｙｉ：ｉ  ＝  ＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ）の絶対値の総和（ＭＢｉ：ｉ  ＝  ＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ）
【００３１】
【数１】
2004153382.tif 000003
を計算し、それぞれのＭＢのヒストグラムＭＢＬＬ，ＭＢＬＨ，ＭＢＨＬ，ＭＢＨＨを求める（周波数領域選択器１３１内のヒストグラム演算器で求める）。この際、ＬＬ領域は直流成分を含むため単純に他の領域と比較すると不具合が生じる可能性がある。そこで、ＭＢＬＬのみ
【００３２】
【数２】
2004153382.tif 000004
【００３３】
【数３】
2004153382.tif 000005
として直流成分を除去する方法を用いている。
【００３４】
動きベクトル探索を行う周波数領域選択器１３１では、内蔵する掛け算器によりＭＢＬＬ，ＭＢＬＨ，ＭＢＨＬ，ＭＢＨＨにそれぞれ重み係数ＫＬＬ，ＫＬＨ，ＫＨＬ，ＫＨＨを掛け、
【００３５】
【数４】
2004153382.tif 000006
により最大値をもつＭＢｉをＭｃとして選択後、画像メモリ１３２に記憶する。本実施例では、Ｋｉ  ＝  １とした。Ｍｃが属する画像データと同じ周波数領域の参照画像データを画像メモリ１０７〜１１０から選択し画像メモリ１１１に記憶する。
【００３６】
図１１のＳ０５の処理に対応して、図１の第１階層のＭＢであるＭｃ（１３２）と参照画像データ１１１の探索範囲１１２との間でブロックマッチングにより動きベクトルを検出する。（ブロックマッチング回路１４０により実行する。）
以下で、ブロックマッチングについて説明する。また、説明で用いている図において同一のものを示すものには同一の番号が付けられている。図４で第１階層の選択された処理画像データ４０１のＭｃ（４０２）において左上の点４０３を原点とするとき、Ｍｃ内の画素位置４０４を座標（  ｘ，  ｙ）で表現しその輝度値をＹｔとする。また、図５で第１階層の選択された参照画像データ５０１において左上の点５０３を原点とするとき、Ｍｃ（４０２）の位置を中心とする探索範囲５０２内の画素位置５０４を座標（  ｈ，  ｖ）で表現しその輝度値をＹｒとする。
【００３７】
この条件の下で、ブロックマッチングはＹｔとＹｒとの差分の絶対値の総和（Ｈ）
【００３８】
【数５】
2004153382.tif 000007
を、例えば第１階層のサーチレンジで与えられる水平・垂直ともにＭｃの位置を中心に±４画素の範囲内で、座標（  ｈ，  ｖ）を１画素ずつ水平・垂直にずらしながら求める。この結果、Ｈを最小にする座標（  ｈ，  ｖ）と処理画像データのＭｃの座標から第１階層の動きベクトル値が求められる。
【００３９】
この様子を図６で説明する。以下の説明では、原点を参照画像データ５０１の左上の点５０３とする。第１階層の参照画像データ５０１の内部にベクトル探索領域５０２が与えられる。処理画像データのＭｃ（４０２）の左上の点６０２を座標（ｈｍ，  ｖｍ）とする。このときＨを最小にする領域６０３の左上の点６０４が座標（ｈｐ，  ｖｐ）であったとするとベクトル（ｍｘ，  ｍｙ）は、
【００４０】
【数６】
2004153382.tif 000008
として求められる。
【００４１】
図１１のＳ０６の処理に対応して以下のように第２階層で動きベクトルの修正を行う。第１階層で求めたベクトル値を水平・垂直方向共に２倍して得られる位置を、第２階層でのブロックマッチングを行う中心位置とし、例えば第２階層のサーチレンジとして水平・垂直ともに±２画素で与えられる図１の参照画像データ１０４の探索範囲１１３に対して、処理画像データ１２４のＭＢ（１３３）との間でブロックマッチングによりベクトル値を修正する（ブロックマッチング回路１４１により実行する）。この様子を図７、８、９で説明する。
【００４２】
図７のＨＮ×ＶＮ画素の第Ｎ階層の参照画像データ７０１に対して、第Ｎ階層の処理画像データのＭＢ（７０２）の左上座標が（ａＮ，  ｂＮ）であり、動きベクトル７０３が（  ｍｘ，  ｍｙ）であったとする。このとき、上位階層である図８の第Ｎ＋１階層の参照画像データ８０１の画像サイズは水平・垂直ともに２倍の２ＨＮ×２ＶＮ画素となるので、第Ｎ＋１階層の処理画像データのＭＢ（８０２）のサイズも水平・垂直ともに２倍となり、左上座標も２倍の（２ａＮ，  ２ｂＮ）、動きベクトル８０３も２倍の（２ｍｘ，  ２ｍｙ）となる。
【００４３】
この結果、図９で動きベクトル８０３により与えられるＭＢと同じサイズの領域９０１を中心に第Ｎ＋１階層での動きベクトル探索範囲９０２が決定され、第Ｎ＋１階層の動きベクトルが検出される。
【００４４】
さらに、図１１のＳ０７の処理に対応して以下のように最上位階層で動きベクトルの修正を行う。第２階層で求めたベクトル値を水平・垂直方向共に２倍して得られる位置を最上位階層でのブロックマッチングの中心位置として、例えば最上位階層画像のサーチレンジで与えられる水平・垂直ともに±２画素の範囲内において、図１の参照画像データ１０１の探索範囲１１４に対して、処理画像データ１２１のＭＢ（１３４）との間でブロックマッチングによりベクトルが修正される。（ブロックマッチング回路１４２により実行する。）
最後に、図１１のＳ０８の処理として、最上位階層で修正された動きベクトルが最終的な値として出力される。
【００４５】
以上、実施例を説明したが、本発明は階層数を限定するものではなく、また何階層目に本発明の特徴である周波数領域分割によるブロックマッチングを適用するかも限定されるものではない。さらに、周波数空間を分割する領域数や分割するフィルタの特性も限定するものではない。また、サブサンプリングの位相も限定されない。
【００４６】
即ち、時系列的に前後する処理画像データと参照画像データとの間の相関を求める際に、サブサンプリングにより画素を一定間隔で間引かれた画像データを用いる階層的相関検出において、、画像データの２次元周波数空間を複数の領域に分割するフィルタを備え、前記フィルタをサブサンプリングのプリフィルタとして用いて周波数領域を選択した後、サブサンプリングした画像データから相関を求めることを特徴とする動きベクトル検出装置とすればよい。
【００４７】
さらには、この動きベクトル検出装置において、プリフィルタで抽出する２次元周波数領域を選択する際に、相関を求めるマクロブロックに含まれる周波数領域毎の輝度値の絶対値の総和に特定の係数を掛けた値の中から最大値を示す周波数領域を選択するようにすればよい。
【００４８】
なお、上記した動きベクトル検出装置の機能を動きベクトル検出用プログラム（例えば図１１のフローチャートに基づくプログラム）によりコンピュータに実現させるようにしいもよい。この動きベクトル検出用プログラムは、記録媒体から読みとられてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
【００４９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の動きベクトル検出装置は、ブロックマッチングの演算量を増加させることなく、従来技術では除去されていた高域周波数成分を適応的に利用して動きベクトルを検出できるため、検出精度が向上する。（本発明においては、従来技術に比べてフィルタ処理とサブサンプリング処理の演算量が増加するものの、フィルタ処理とサブサンプリング処理の演算量は、ブロックマッチング演算の演算量に比べて非常に小さいものである。よって、ブロックマッチング演算の演算量増加に比べて、フィルタ処理とサブサンプリング処理の演算量増加は、動きベクトル検出の全体的な演算量増加に対する影響が非常に少なく、ブロックマッチングの演算量を増加させないことの効果は非常に大きいものである。）
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係わる動きベクトル検出装置のシステム構成図である。
【図２】２次元画像周波数空間の領域分割を表す図である。
【図３】階層動きベクトル検出装置の従来例のシステム構成図である。
【図４】第１階層における処理画像データの様子を示す図である。
【図５】第１階層における参照画像データの様子を示す図である。
【図６】第１階層における動きベクトル検出の様子を示す図である。
【図７】第Ｎ階層における動きベクトルを示す図である。
【図８】第Ｎ＋１階層における動きベクトルを示す図である。
【図９】第Ｎ＋１階層における動きベクトル検出の探索範囲を示す図である。
【図１０】画素をサブサンプリングする方法の例を示した図である。
【図１１】本発明の実施形態における動作説明用のフローチャートである。
【符号の説明】
１０２，１２２  ２次元ローパスフィルタ
１０３，１２３  サブサンプリング処理回路
１０４，１２４  画像メモリ
１０５，１２５  プリフィルタ
１０６，１２６  サブサンプリング処理回路
１０７〜１１０、１２７〜１３０  画像メモリ
１３１  周波数領域選択器
１４０〜１４２  ブロックマッチング回路
【図１】
2004153382.tif 000009
【図２】
2004153382.tif 000010
【図３】
2004153382.tif 000011
【図４】
2004153382.tif 000012
【図５】
2004153382.tif 000013
【図６】
2004153382.tif 000014
【図７】
2004153382.tif 000015
【図８】
2004153382.tif 000016
【図９】
2004153382.tif 000017
【図１０】
2004153382.tif 000018
【図１１】
2004153382.tif 000019