(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を指定されるフレームレートＦへダウンサンプリングする場合に、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定する開口率設定方法であって、
前記フレームレートＦと、前記フレームレートＦで符号化を行う場合に発生する予測誤差電力の推定に用いるコスト関数
Ａκ-1Ｆ-1＋Ｂκ-1/2Ｆ-1/2＋Ｃκ-1Ｆ＋Ｄ    ただし、κは開口率
に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃとを入力する過程と、
前記入力したモデルパラメータＢが正値の場合には、前記開口率κを１に設定し、前記入力したモデルパラメータＢが負値の場合には、前記開口率κを前記入力したモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃと前記入力したフレームレートＦとで規定される最適な値κ0 に設定する過程とを備えることを、
特徴とする開口率設定方法。
【請求項２】
フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を指定されるフレームレートＦへダウンサンプリングする場合に、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定する開口率設定方法であって、
前記フレームレートＦと、符号化対象の映像信号のダウンサンプリング前のフレームレートＦ0 とを入力する過程と、
符号化対象の映像信号からサンプリングされたサンプルフレームと、前記入力したフレームレートＦ0 とに基づいて、前記フレームレートＦで符号化を行う場合に発生する予測誤差電力の推定に用いるコスト関数
Ａκ-1Ｆ-1＋Ｂκ-1/2Ｆ-1/2＋Ｃκ-1Ｆ＋Ｄ    ただし、κは開口率
に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃを算出する過程と、
前記算出したモデルパラメータＢが正値の場合には、前記開口率κを１に設定し、前記算出したモデルパラメータＢが負値の場合には、前記開口率κを前記算出したモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃと前記入力したフレームレートＦとで規定される最適な値κ0 に設定する過程とを備えることを、
特徴とする開口率設定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の開口率設定方法において、
前記算出する過程では、前記モデルパラメータＢについては、大きさが同じで符号の異なる２つの値を算出して、その２つの値の中から、前記コスト関数に基づいて算出した推定予測誤差電力が前記サンプルフームから算出した予測誤差電力に近い値を示すものを特定することで、最終的な値を算出することを、
特徴とする開口率設定方法。
【請求項４】
請求項１，２又は３に記載の開口率設定方法において、
前記設定する過程では、前記モデルパラメータＢが負値の場合、
κ0 ＝４（ＡＦ-1/2＋ＣＦ3/2 ）2 
という算出式に従って、前記最適な開口率κ0 を算出して設定することを、
特徴とする開口率設定方法。
【請求項５】
フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を指定されるフレームレートＦへダウンサンプリングする場合に、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定する開口率設定装置であって、
前記フレームレートＦと、前記フレームレートＦで符号化を行う場合に発生する予測誤差電力の推定に用いるコスト関数
Ａκ-1Ｆ-1＋Ｂκ-1/2Ｆ-1/2＋Ｃκ-1Ｆ＋Ｄ    ただし、κは開口率
に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃとを入力する手段と、
前記入力したモデルパラメータＢが正値の場合には、前記開口率κを１に設定し、前記入力したモデルパラメータＢが負値の場合には、前記開口率κを前記入力したモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃと前記入力したフレームレートＦとで規定される最適な値κ0 に設定する手段とを備えることを、
特徴とする開口率設定装置。
【請求項６】
フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を指定されるフレームレートＦへダウンサンプリングする場合に、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定する開口率設定装置であって、
前記フレームレートＦと、符号化対象の映像信号のダウンサンプリング前のフレームレートＦ0 とを入力する手段と、
符号化対象の映像信号からサンプリングされたサンプルフレームと、前記入力したフレームレートＦ0 とに基づいて、前記フレームレートＦで符号化を行う場合に発生する予測誤差電力の推定に用いるコスト関数
Ａκ-1Ｆ-1＋Ｂκ-1/2Ｆ-1/2＋Ｃκ-1Ｆ＋Ｄ    ただし、κは開口率
に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃを算出する手段と、
前記算出したモデルパラメータＢが正値の場合には、前記開口率κを１に設定し、前記算出したモデルパラメータＢが負値の場合には、前記開口率κを前記算出したモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃと前記入力したフレームレートＦとで規定される最適な値κ0 に設定する手段とを備えることを、
特徴とする開口率設定装置。
【請求項７】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の開口率設定方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための開口率設定プログラム。
【請求項８】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の開口率設定方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための開口率設定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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を所定のフレームレートへダウンサンプリングする際に、フレーム間予測誤差信号の情報量を最小化する開口率の設定を実現する開口率設定方法およびその装置と、その開口率設定方法の実現に用いられる開口率設定プログラムおよびその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とに関する。
【０００２】
フレーム間予測を伴う映像符号化において、符号化対象の映像信号を所定のフレームレートへダウンサンプリングする場合に、連続する複数枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うようにすることが考えられる。このようなダウンサンプリングを行う場合、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定することになるが、符号量の低減を図るために、この開口率についてはフレーム間予測誤差信号の情報量を最小化する形で設定できるようにすることが好ましい。
【背景技術】
【０００３】
時間解像度は、空間解像度、画素値深度、色再現性と共に、映像の高画質化には不可欠な要素である。しかし、被写体の自然な動きを表現するために不可欠な時間解像度の向上、即ち、映像の高フレームレート化については、充分な検討がなされていない。
【０００４】
生理学的な知見によれば、人の視覚系の知覚可能なフレームレートの検知限は１５０〜２００［フレーム／秒］であるとされる。一方、現行映像のフレームレートである３０，６０［フレーム／秒］は、フリッカーの検知限から定められたものであり、自然な動きを表現するには十分な値ではない。
【０００５】
映像の高フレームレート化はデータ量の増加を招くため、効率的な符号化法が不可欠となり、その際、高フレームレート映像信号のフレーム間予測誤差信号の統計的性質を的確に把握することが必要となる。しかし、従来のフレーム間予測誤差信号のモデル化に関する検討では、フレームレートの影響が考慮されていなかった。
【０００６】
こうした状況を鑑み、本発明者らは、フレームレートとフレーム間予測誤差信号の情報量との関係について定量的な評価を行うことを目的として、両者の関係を示す理論モデルについて検討を行ってきた（例えば、非特許文献１参照）。ただし、この理論モデルにおいては、フレームレートのダウンサンプリングが単純なフレーム間引きを想定したものであった。
【０００７】
映像信号の時間軸方向の特徴を説明するために必要なパラメータとして、フレームレートのほかに撮像系の開口率がある。撮像デバイスへの入射光量を確保するには、一定以上の開口率が必要となる。開口率の増加は、フレームスキップに起因するジャーキネスの低減に有効である。一方、開口率の増加は、撮像デバイス蓄積時の積分効果により動きボケを引き起こす。
【０００８】
このように、開口率により、ジャーキネスと動きボケのトレードオフを制御可能である。また、開口率の増加に伴う積分効果は低域通過特性を示す。こうした撮像系の低域通過特性は映像信号の性質を変化させる。このため、映像信号に対するフレームレートの影響を考察する際、開口率は重要な要素となる。
【非特許文献１】坂東幸浩他．“高フレームレート映像信号の符号化特性に関する考察."  画像符号化シンポジウム，第19回シンポジウム資料，主催：電子情報通信学会，画像工学研究専門委員会，2004.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前述したように、映像信号の時間軸方向の特徴を説明するために必要なパラメータとして、フレームレートのほかに撮像系の開口率がある。撮像デバイスへの入射光量を確保するには、一定以上の開口率が必要となる。開口率の増加は、フレームスキップに起因するジャーキネスの低減に有効である。一方、開口率の増加は、撮像デバイス蓄積時の積分効果により動きボケを引き起こす。
【００１０】
このように、開口率により、ジャーキネスと動きボケのトレードオフを制御可能である。また、開口率の増加に伴う積分効果は低域通過特性を示す。こうした撮像系の低域通過特性は映像信号の性質を変化させる。このため、映像信号に対するフレームレートの影響を考察する際、開口率は重要な要素となる。
【００１１】
しかしながら、これまで、開口率を考慮した形で、フレームレートとフレーム間予測誤差信号の情報量との関係について定量的な検討は行われていない。
【００１２】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、高フレームレート映像信号に対する符号化処理において、撮像系の開口時間に応じて発生する積分効果の影響を考慮した形で、フレームレートとフレーム間予測誤差信号の情報量との関係を表す理論モデルを構築して、この理論モデルを利用してフレーム間予測誤差信号の情報量を最小化する開口率の設定を実現する新たな技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
〔１〕第１の発明
前記の目的を達成するために、本発明の開口率設定装置は、フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を指定されるフレームレートＦへダウンサンプリングする場合に、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定するという処理を行うときに、（１）指定されるフレームレートＦと、そのフレームレートＦで符号化を行う場合に発生する予測誤差電力の推定に用いるコスト関数に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃとを入力する入力手段と、（２）入力手段の入力したモデルパラメータＢが正値の場合には、コスト関数に記述される開口率κを１に設定し、入力手段の入力したモデルパラメータＢが負値の場合には、その開口率κを入力手段の入力したモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃと入力手段の入力したフレームレートＦとで規定される最適な値κ0 に設定する設定手段とを備えるように構成する。
【００１４】
この構成を採るときに、入力手段は、
Ａκ-1Ｆ-1＋Ｂκ-1/2Ｆ-1/2＋Ｃκ-1Ｆ＋Ｄ    ただし、κは開口率
というコスト関数に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃを入力する。
【００１５】
また、設定手段は、モデルパラメータＢが負値の場合、
κ0 ＝４（ＡＦ-1/2＋ＣＦ3/2 ）2 
という算出式に従って、最適な開口率κ0 を算出して設定する。
【００１６】
以上の各処理手段が動作することで実現される本発明の開口率設定方法はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００１７】
〔２〕第２の発明
前記の目的を達成するために、本発明の開口率設定装置は、フレーム間予測を伴う映像符号化で用いられて、符号化対象の映像信号を指定されるフレームレートＦへダウンサンプリングする場合に、どの位の枚数のフレームの平均をとってそのダウンサンプリングを行うのかについて示す開口率を設定するという処理を行うときに、（１）指定されるフレームレートＦと、符号化対象の映像信号のダウンサンプリング前のフレームレートＦ0 とを入力する入力手段と、（２）符号化対象の映像信号からサンプリングされたサンプルフレームと、入力手段の入力したフレームレートＦ0 とに基づいて、指定されるフレームレートＦで符号化を行う場合に発生する予測誤差電力の推定に用いるコスト関数に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃを算出する算出手段と、（３）算出手段の算出したモデルパラメータＢが正値の場合には、コスト関数に記述される開口率κを１に設定し、算出手段の算出したモデルパラメータＢが負値の場合には、その開口率κを算出手段の算出したモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃと入力手段の入力したフレームレートＦとで規定される最適な値κ0 に設定する設定手段とを備えるように構成する。
【００１８】
この構成を採るときに、算出手段は、
Ａκ-1Ｆ-1＋Ｂκ-1/2Ｆ-1/2＋Ｃκ-1Ｆ＋Ｄ    ただし、κは開口率
というコスト関数に記述される３個のモデルパラメータＡ，Ｂ，Ｃを算出する。
【００１９】
また、算出手段は、モデルパラメータＢについては、大きさが同じで符号の異なる２つの値を算出して、その２つの値の中から、コスト関数に基づいて算出した推定予測誤差電力がサンプルフレームから算出した予測誤差電力に近い値を示すものを特定することで、最終的な値を算出することがある。
【００２０】
また、設定手段は、モデルパラメータＢが負値の場合、
κ0 ＝４（ＡＦ-1/2＋ＣＦ3/2 ）2 
という算出式に従って、最適な開口率κ0 を算出して設定する。
【００２１】
以上の各処理手段が動作することで実現される本発明の開口率設定方法はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、フレームレートとフレーム間予測誤差信号の情報量との関係を表す理論モデルから導出される最適な開口率を用いてフレームレートのダウンサンプリングを行うことで、所望のフレームレートにおける映像信号のフレーム間予測誤差信号の符号量を低減することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００２４】
〔１〕フレームレートおよび開口率に対するフレーム間予測誤差信号の情報量の関係
フレームレートおよび開口率に対するフレーム間予測誤差信号の情報量の関係を解析的に導出する。ここでは、説明を簡単なものにするために１次元信号を例にとり説明する。
【００２５】
位置ｘにおいて、シャッターを時刻ｔからｔ＋δの間、開口して撮影した信号をｆt （ｘ，δ）とする。このとき、シャッターの開口時間をｍδ（ｍは自然数）に伸張した場合に得られる信号 -ｆmt（ｘ，ｍδ）は、ｆt （ｘ，δ）を用いて以下のように表せる。なお、本文中では「 -ｆ」と表すが、「 -」の記号はｆの上に付く記号である。
【００２６】
【数１】
0004833934.tif 000002
【００２７】
この場合、フレーム間隔とシャッターの開口時間とが一致しており、シャッターをフルオープンで撮影した場合のフレームが、これにあたる。
【００２８】
これに対し、シャッターの開口時間を〜ｍδとして、時刻ｍｔ≦ｔ≦ｍｔ＋〜ｍδの間、部分的にシャッターを開口して撮影したフレームは以下のように表せる。なお、本文中では「〜ｍ」と表すが、「〜」の記号はｍの上に付く記号である。
【００２９】
【数２】
0004833934.tif 000003
【００３０】
ここで、〜ｍは１≦〜ｍ≦ｍの値をとる。つまり、フレームレートの変換に、シャッターの開口時間の変化が伴う場合は、式（２）に示す低域通過フィルタの影響を考慮する必要がある。
【００３１】
信号 -ｆmt（ｘ，〜ｍδ）に対して、区間Ｌを単位として動き補償（推定変位量＾ｄm ）を行った場合、同区間内の動き補償後の予測誤差は次のように表現できる。なお、本文中では「＾ｄm 」と表すが、「＾」の記号はｄm の上に付く記号である。また、以下では、位置ｘにおける真の変位量をｄm （ｘ）としている。
【００３２】
【数３】
0004833934.tif 000004
【００３３】
ここで、φ（ｘ）はテイラー展開の２次以降の項である。また、ｎ（〜ｍ）は撮像デバイスの熱雑音等に起因する雑音成分である。
【００３４】
フレーム間での動きを等速運動とみなせば、変位量はフレーム間隔（フレームレートの逆数）に比例することから、フレームレートとは反比例の関係にある。このため、信号 -ｆmt（ｘ，ｍδ）のフレームレートをＦ＝（ｍ・δ）-1とおくと、ｄm （ｘ）−＾ｄm は次式のように表せる。
【００３５】
【数４】
0004833934.tif 000005
【００３６】
ここで、ｖm （ｘ）は位置ｘの画素毎に定まる比例定数であり、＾ｖm は区間Ｌに対して定まる比例定数である。両比例定数の物理的な意味はいずれも速度となる。
【００３７】
上式を式（３）に代入し、雑音成分の独立性、およびテイラー展開の一次近似を利用し、次式を得る。
【００３８】
【数５】
0004833934.tif 000006
【００３９】
ここで、Ａ（ｍ，〜ｍ）、Ｂ（ｍ，〜ｍ）、Ｎ（ｍ，〜ｍ）は以下の通りである。なお、以下では記載の便宜上、ｆt （ｘ，δ）をｆt （ｘ）と略記する。
【００４０】
【数６】
0004833934.tif 000007
【００４１】
なお、上式の導出では、雑音成分ｎが他の成分と統計的に独立であると仮定して、近似を行っている。また、ここでは、
ε（ｘ）＝ｖm （ｘ）−＾ｖm 
とおいた。
【００４２】
続いて、以下では、Ａ（ｍ，〜ｍ）、Ｂ（ｍ，〜ｍ）、Ｎ（ｍ，〜ｍ）とフレームレートとの関係を示す。まず、
【００４３】
【数７】
0004833934.tif 000008
【００４４】
とおき、Ａ（ｍ，〜ｍ）を次のように展開する。
【００４５】
【数８】
0004833934.tif 000009
【００４６】
ここで、β＝Σx ε（ｘ）2 とする。上述の近似では、ε（ｘ）とμmt（ｘ）とは統計的に独立と仮定した。また、以下のモデルを用いた。
【００４７】
【数９】
0004833934.tif 000010
【００４８】
さらに、以下の近似を用いた。
【００４９】
【数１０】
0004833934.tif 000011
【００５０】
ここで、 -ｄi および -ｄj は各々、ｄi （ｘ）およびｄj （ｘ）（ｘ∈Ｌ）の平均値である。αi,j は平均変移量（ -ｄi ，- ｄj ）を用いた近似に対する補正パラメータである。ρは映像信号の自己相関である。
【００５１】
このρに着目して、式（８）に対する近似を行う。映像信号の自己相関であるρは１以下であり、かつ、１に近い値とみなすことができる。このため、次の不等式を満たす。
【００５２】
（１−ρ）／ρ≪１
この不等式により、式（８）は以下のように近似できる。
【００５３】
【数１１】
0004833934.tif 000012
【００５４】
シャッターの開口率κをｍと〜ｍの比として、次式のように定義する。
【００５５】
〜ｍ／ｍ＝κ（≦１）
さらに、ｍはダウンサンプリングされたフレームレートＦの最大フレームレートＦ0 に対する比であることを考慮すると、〜ｍは次式となる。
【００５６】
〜ｍ＝κｍ＝κＦ0 ／Ｆ
例えば、最大フレームレートＦ0 が１０００〔枚／秒〕で、ダウンサンプリングされたフレームレートＦが１００〔枚／秒〕である場合には、１０枚の中から１枚生成するということになることから、「ｍ＝１０００／１００＝１０」ということになる。単純な間引きの場合には、例えば、「フレーム番号１→フレーム番号１１→フレーム番号２１→・・・→フレーム番号９９１」という形でフレームレートＦを生成する。このときには、フレームの平均をとらないことから“〜ｍ”の値は１となり、開口率κの値は０．１となる。また、例えば、フレーム番号ｐに代えて、フレーム番号ｐとフレーム番号ｐ＋１の平均値を用いてフレームレートＦを生成する場合には、２枚のフレームの平均をとることから“〜ｍ”の値は２となり、開口率κの値は０．２となる。このように、開口率κは、平均をとるフレームの枚数を示すものである。
【００５７】
上式を用いて式（１２）を変形することで、次式を得る。
【００５８】
【数１２】
0004833934.tif 000013
【００５９】
同様にして、Ｂ（ｍ，〜ｍ）を次式のように近似する。
【００６０】
【数１３】
0004833934.tif 000014
【００６１】
ここで、γは１あるいは−１とする。
【００６２】
Ｎ（ｍ）における -ｎ（ｘ，ｍδ）について考察する。雑音成分 -ｎ（ｘ，ｍδ）は映像信号と統計的に独立だと仮定しているため、式（１）の平均化処理は、雑音成分を低減させる。即ち、フレームレートＦ0 （＝１／δ）の映像シーケンスに含まれる雑音成分の分散をｎ0 とすると、 -ｎ（ｘ，ｍδ）2 は次式のように表される。
【００６３】
【数１４】
0004833934.tif 000015
【００６４】
ここで、ＮL はセグメントＬ内の画素数である。
【００６５】
予測誤差の情報量Ｉ（Ｆ）[bits/pel]を次式を用いて見積もる。なお、以下では、対数の底は２とする。
【００６６】
【数１５】
0004833934.tif 000016
【００６７】
ここで、＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，および＾Ｄは次式となる。
【００６８】
【数１６】
0004833934.tif 000017
【００６９】
なお、＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，および＾Ｄを各々、第一、第二、第三、第四モデルパラメータと呼ぶ。
【００７０】
以上に説明したように、フレームレートとフレーム間予測誤差信号の情報量との間には、開口率を考慮する場合、式（１６）で表される関係が成立する。
【００７１】
〔２〕モデルパラメータの推定
次に、モデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄの自動導出処理について説明する。モデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄは、いくつもの映像信号を取り扱うことで、経験的に、その値を推定することが可能であるが、ここでは、符号化対象の映像信号からサンプリングされた映像に基づいて、その符号化対象の映像信号についてのモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄを自動導出することについて説明する。
【００７２】
〔２−１〕第三モデルパラメータ＾Ｃの推定
ｎ（〜ｍ）は撮像デバイスの熱雑音等に起因する雑音成分であるため、映像シーケンス中の一定間隔毎のフレームをサンプルフレームとして抽出し、このサンプルフレームに対して、静止領域にあたる各セグメントのフレーム間差分信号を測定する。この差分信号の二乗和の画素当りの平均ｎ（〜ｍ）2 をｎ（〜ｍ）2 の推定値とする。この推定値にセグメント内の画素数ＮL を乗じたセグメント内の差分信号電力の平均値ｎ（〜ｍ）2 ＮL を静止領域フレーム間差分電力と呼ぶ。
【００７３】
さらに、式（１５）より求まる以下の関係式から、第三モデルパラメータ＾Ｃを求めることができる。
【００７４】
【数１７】
0004833934.tif 000018
【００７５】
〔２−２〕第四モデルパラメータ＾Ｄの推定
次式は、式（３）より、動き補償フレーム間予測に対する誤差電力和であることが分かる。
【００７６】
【数１８】
0004833934.tif 000019
【００７７】
そこで、サンプルフレームに対して、動き補償フレーム間予測に対する誤差信号の二乗和を求める。この二乗和のセグメント当りの平均を、この式（１９）の右辺Σx ｛φ（ｘ）2 ＋ｎ（〜ｍ）2 ｝の推定値とする。この推定値をフレーム間予測誤差電力と呼ぶ。
【００７８】
静止領域フレーム間差分電力ｎ（〜ｍ）2 と、フレーム間予測誤差電力Σx ｛φ（ｘ）2 ＋ｎ（〜ｍ）2 ｝との間には、
フレーム間予測誤差電力＝Σx ｛φ（ｘ）2 ＋ｎ（〜ｍ）2 ｝
＝Σx ｛φ（ｘ）2 ｝＋Σx ｛ｎ（〜ｍ）2 ｝
＝第四モデルパラメータ＋静止領域フレーム間差分電力
という関係が成立することから、フレーム間予測誤差電力から静止領域フレーム間差分電力を減じた値を第四モデルパラメータ＾Ｄの推定値とする。
【００７９】
〔２−３〕第一モデルパラメータ＾Ａの推定
σs 2 およびρは、式（９）、式（１０）より、画素値の二乗和、および画素間の相関係数であることが分かる。サンプルフレームに対して、これらの統計量を算出し、映像シーケンスに対する統計量の近似値として用いる。
【００８０】
また、βは、前述した“ε（ｘ）＝ｖm （ｘ）−＾ｖm ”および“β＝Σx ε（ｘ）2 ”より、動きベクトルの推定誤差和を表しているといえる。動きベクトル推定を１／Δ画素精度で行うものとする。さらに、動きベクトル推定誤差βが一様分布に従うと仮定して、次式のように近似する。
【００８１】
【数１９】
0004833934.tif 000020
【００８２】
さらに、Ｆ0 は最大フレームレートであり、βを算出するのに必要となるＮL はセグメント内の画素数であるため、いずれも、符号化条件として与えられる定数である。これらの値σs 2 ，ρ，β，Ｆ0 と式（１７）示す第一モデルパラメータ＾Ａの定義式とにより、第一モデルパラメータ＾Ａの推定値を求める。
【００８３】
〔２−４〕第二モデルパラメータ＾Ｂの推定
φ（ｘ）が白色雑音に近い性質を有する誤差信号だと仮定して、次の式（２１）が成立するとみなすと、次の式（２２）が成立する。
【００８４】
【数２０】
0004833934.tif 000021
【００８５】
φ（ｘ）の和のセグメント当りの平均をΣx φ（ｘ）の推定値として、この推定値をテイラー展開近似誤差と呼ぶ。
【００８６】
第二モデルパラメータ＾Ｂは、式（１７）示す定義式から分かるように、第一モデルパラメータ＾Ａの平方根にテイラー展開近似誤差と定数２γ（γ＝１又は−１）とを乗じたもので推定する。ただし、γが未定であり、符号に関して不確定性が残る。この第二モデルパラメータ＾Ｂの符号の不確定性については、次の「開口率の最適化」で考察する。また、この第二モデルパラメータ＾Ｂの符号の決定方法に関しては、後述する実施例で説明する。
【００８７】
このようにして、符号化対象の映像信号からサンプリングされた映像に基づいて、その符号化対象の映像信号についてのモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄを自動導出することが可能である。
【００８８】
〔３〕開口率の最適化
次に、開口率の最適化について説明する。
【００８９】
前述したように、開口率により、ジャーキネスと動きボケのトレードオフを制御可能である。また、開口率の増加に伴う積分効果は低域通過特性を示す。こうした撮像系の低域通過特性は映像信号の性質を変化させる。このため、映像信号に対するフレームレートの影響を考察する際、開口率は重要な要素となる。
【００９０】
ある特定のフレームレートに対して、フレーム間予測誤差信号の情報量Ｉ（Ｆ，κ）を最小化する開口率κを求める。
【００９１】
Ｉ（Ｆ，κ）を構成する要素のうち、モデルパラメータ＾Ａ，＾ＣとフレームレートＦは常に正値であるが、第二モデルパラメータ＾Ｂは正負いずれの値も取り得る可能性がある。これは、第二モデルパラメータ＾Ｂに含まれるγ，φ（ｘ）が正負いずれの値も取り得る可能性があるためである。以下では、第二モデルパラメータＢ＾が正値、および負値の場合に分けて考える。
【００９２】
〔３−１〕第二モデルパラメータ＾Ｂが正値の場合
第二モデルパラメータ＾Ｂが正値の場合、次式を満たす。
【００９３】
【数２１】
0004833934.tif 000022
【００９４】
つまり、式（１６）で表されるＩ（Ｆ，κ）はκに関して単調減少関数であり、κが取り得る最大値（κ＝１）の場合に、最小となる。κ＝１は、シャッターをフルオープンで撮影した映像シーケンスに対応する。
【００９５】
このように、第二モデルパラメータ＾Ｂが正値の場合には、最適な開口率κは１となる。
【００９６】
〔３−２〕第二モデルパラメータ＾Ｂが負値の場合
一方、第二モデルパラメータ＾Ｂが負値の場合、次式を満たすκが存在する。
【００９７】
【数２２】
0004833934.tif 000023
【００９８】
上式の解κ0 として、式（１６）より次式を得る。
【００９９】
【数２３】
0004833934.tif 000024
【０１００】
開口率κ＝κ0 のときに、情報量Ｉ（Ｆ，κ）は最小となる。このように、第二モデルパラメータ＾Ｂが負値の場合には、最適な開口率κはＩ（Ｆ，κ）の最小値を与えるκ0 となる。
【０１０１】
次に、第二モデルパラメータ＾Ｂが負値の場合に最適な開口率を与える式（２５）について考察する。
【０１０２】
式（２５）は、第一モデルパラメータ＾Ａが大きくなれば、符号量を低減するために開口率を大きくする必要があり、さらに、フレームレートが高い場合は、その必要性が低くなることを示している。
【０１０３】
第一モデルパラメータ＾Ａはフレーム間予測誤差に起因する項であり、時間方向の高域成分を含む。時間方向の平滑化処理は、時間方向の低域通過フィルタであるため、時間方向の高域成分の抑圧には有効である。また、フレーム間予測誤差は、フレームレートの増加と共に低減する。前述の第一モデルパラメータ＾Ａとκ0 との関係は、こうしたフレーム間予測誤差の性質と符合する。
【０１０４】
また、式（２５）は、第三モデルパラメータ＾Ｃが大きくなれば、符号量を低減するために開口率を大きくする必要があり、さらに、フレームレートが高いほど、その必要性が高まることを示している。
【０１０５】
第三モデルパラメータ＾Ｃは撮像デバイスの熱雑音等の雑音成分に起因する項である。こうした雑音成分の抑圧には、時間方向の平滑化処理が有効である。また、こうした雑音の信号比の電力は、フレームレートが高いほど顕在化する。前述の第三モデルパラメータ＾Ｃとκ0 との関係は、こうした雑音成分の性質と符合する。
【０１０６】
このように、第二モデルパラメータ＾Ｂが正値の場合には、最適な開口率κは１となり、第二モデルパラメータ＾Ｂが負値の場合には、最適な開口率κは式（２５）から求められるκ0 となる。
【０１０７】
このようにして、本発明によれば、式（１６）で表されるフレームレートとフレーム間予測誤差信号の情報量との関係を表す理論モデルから導出される最適な開口率を用いてフレームレートのダウンサンプリングを行うことで、所望のフレームレートにおける映像信号のフレーム間予測誤差信号の符号量を低減することができるようになる。
【実施例】
【０１０８】
次に、本発明の実施例について説明する。
【０１０９】
図１に、本発明を具備する映像符号化装置１の一実施例を図示する。
【０１１０】
本発明を具備する映像符号化装置１は、符号化対象の映像シーケンスを格納する映像シーケンス記憶部１０と、符号化対象の映像シーケンスとダウンサンプリング前のフレームレートＦ0 とダウンサンプリング後のフレームレートＦとを入力として、最適な開口率を設定する開口率設定機構１１と、開口率設定機構１１の設定した開口率に基づいて、映像シーケンス記憶部１０に格納される符号化対象の映像シーケンスをダウンサンプリングするダウンサンプリング処理機構１２と、ダウンサンプリング処理機構１２のダウンサンプリングした映像シーケンスを格納する映像シーケンス記憶部１３と、映像シーケンス記憶部１３から映像信号を読み出して符号化する符号化器１４とを備える。
【０１１１】
図２および図３に、開口率設定機構１１の実行するフローチャートを図示する。
【０１１２】
次に、これらのフローチャートに従って、本発明に特徴的な処理を行う開口率設定機構１１の実行する処理について説明する。
【０１１３】
開口率設定機構１１は、符号化器１４が符号化処理に入る前に呼び出されると、図２のフローチャートに示すように、先ず最初に、ステップＳ１０で、後述する図３のフローチャートを実行することで、式（１６）に記述されるモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄを推定する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ１１で、推定した第二モデルパラメータ＾Ｂを読み込み、続くステップＳ１２で、その推定した第二モデルパラメータ＾Ｂが負の値を示しているのか否かを判断する。
【０１１５】
この判断処理に従って、推定した第二モデルパラメータ＾Ｂが正の値を示していることを判断するときには、ステップＳ１３に進んで、最適な開口率として“１”を設定し、続くステップＳ１９で、その設定した開口率をダウンサンプリング処理機構１２に通知して、処理を終了する。
【０１１６】
一方、ステップＳ１２の判断処理に従って、推定した第二モデルパラメータ＾Ｂが負の値を示していることを判断するときには、ステップＳ１４に進んで、推定した第一モデルパラメータ＾Ａと、推定した第三モデルパラメータ＾Ｃと、ダウンサンプリング後のフレームレートＦとを読み込む。
【０１１７】
続いて、ステップＳ１５で、推定した第一モデルパラメータ＾Ａの二乗値＾Ａ2 と、推定した第二モデルパラメータ＾Ｂの二乗値＾Ｂ2 と、推定した第三モデルパラメータ＾Ｃの二乗値＾Ｃ2 とを算出し、続くステップＳ１６で、推定した第一モデルパラメータ＾Ａと推定した第三モデルパラメータ＾Ｃとの積＾Ａ×＾Ｃを算出し、続くステップＳ１７で、読み込んだフレームレートＦの三乗値Ｆ3 および逆数Ｆ-1を算出する。
【０１１８】
続いて、ステップＳ１８で、ステップＳ１５〜１７で算出した算出値を式（２５）に代入することで、最適な開口率として“κ0 ”を設定し、続くステップＳ１９で、その設定した開口率をダウンサンプリング処理機構１２に通知して、処理を終了する。
【０１１９】
このようにして、開口率設定機構１１は、第二モデルパラメータ＾Ｂが正値の場合には、最適な開口率として“１”を設定し、第二モデルパラメータ＾Ｂが負値の場合には、最適な開口率として式（２５）から求められる“κ0 ”を設定するのである。
【０１２０】
次に、図３のフローチャートに従って、図２のフローチャートのステップＳ１０で実行するモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄの推定処理について説明する。
【０１２１】
開口率設定機構１１は、モデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄの推定処理に入ると、図３のフローチャートに示すように、先ず最初に、ステップＳ１００で、映像シーケンス記憶部１０に格納される映像シーケンスから、例えば規定枚数のフレーム毎に１枚のフレームを抽出することなどによりサンプルフレームを抽出し、続くステップＳ１０１で、静止領域にあたるセグメントのサイズＮL を読み込む。
【０１２２】
続いて、ステップＳ１０２で、サンプルフレームについて、画素値電力（画素値の二乗和）、画素間の相関係数を算出することで、第一モデルパラメータ＾Ａの推定に必要となるσs 2 およびρを算出する。
【０１２３】
続いて、ステップＳ１０３で、ダウンサンプリング前のフレームレートである最大フレームレートＦ0 を読み込むとともに、式（２０）で定義される動きベクトル推定誤差βの推定に必要となる動きベクトル推定精度１／Δを読み込む。
【０１２４】
続いて、ステップＳ１０４で、ステップＳ１０１で読み込んだＮL と、ステップＳ１０３で読み込んだ動きベクトル推定精度１／Δとを式（２０）に代入することで、動きベクトル推定誤差βを算出する。
【０１２５】
続いて、ステップＳ１０５で、ステップＳ１０２で算出したσs 2 およびρと、ステップＳ１０３で読み込んだフレームレートＦ0 と、ステップＳ１０４で算出したβとを式（１７）に代入することで、第一モデルパラメータ＾Ａを推定する。
【０１２６】
一方、ステップＳ１０１で、静止領域にあたるセグメントのサイズＮL を読み込むと、続いて、ステップＳ１０６で、サンプルフレームについて、フレーム間予測誤差電力を算出する。続いて、ステップＳ１０７で、静止領域を選択し、続くステップＳ１０８で、静止領域フレーム間差分電力を算出する。
【０１２７】
続いて、ステップＳ１０９で、ステップＳ１０８で算出した静止領域フレーム間差分電力と、ステップＳ１０６で算出したフレーム間予測誤差電力との差分値を算出することで第四モデルパラメータ＾Ｄを推定する。続いて、ステップＳ１１０で、式（２２）に従って、第四モデルパラメータ＾Ｄの平方根を算出することでテイラー展開近似誤差を算出する。
【０１２８】
続いて、ステップＳ１１１で、基準フレームレートＦ（ダウンサンプリング後のフレームレートＦ）、基準開口率κ（予め設定した開口率の基準値）を読み込む。続いて、ステップＳ１１２で、式（１８）に従って、基準開口率κに、静止領域フレーム間差分電力ｎ（〜ｍ）2 と、基準フレームレートＦの逆数とを乗じることで、第三モデルパラメータ＾Ｃを推定する。
【０１２９】
ステップＳ１０５で第一モデルパラメータ＾Ａを推定し、ステップＳ１０９で第四モデルパラメータ＾Ｄを推定し、ステップＳ１１２で第三モデルパラメータ＾Ｃを推定すると、続いて、ステップＳ１１３で、式（１７）に従って、第一モデルパラメータ＾Ａの平方根に、テイラー展開近似誤差と、定数２γとを乗じることで、正値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂを推定する。
【０１３０】
続いて、ステップＳ１１４で、ステップＳ１１３で求めた正値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂに−１を乗じることで、負値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂを算出する。
【０１３１】
続いて、ステップＳ１１５で、基準フレームレートＦと、推定したモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｃ，＾Ｄと、ステップＳ１１３で推定した正値の第二モデルパラメータ＾Ｂとを式（１６）に代入することで、理論モデルに基づいてフレーム間予測誤差電力を推定するとともに、その基準フレームレートＦでサンプルフレームを符号化した場合の実際のフレーム間予測誤差電力を算出して、その２つのフレーム間予測誤差電力の違い基づいて、正値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた場合の理論モデルの予測精度を評価する。
【０１３２】
同様にして、ステップＳ１１６で、基準フレームレートＦと、推定したモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｃ，＾Ｄと、ステップＳ１１３で推定した負値の第二モデルパラメータ＾Ｂとを式（１６）に代入することで、理論モデルに基づいてフレーム間予測誤差電力を推定するとともに、その基準フレームレートＦでサンプルフレームを符号化した場合の実際のフレーム間予測誤差電力を取得して（ステップＳ１１５で算出したものを取得する）、その２つのフレーム間予測誤差電力の違いに基づいて、負値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた場合の理論モデルの予測精度を評価する。
【０１３３】
続いて、ステップＳ１１７で、ステップＳ１１５で求めた予測精度の評価値と、ステップＳ１１６で求めた予測精度の評価値とを比較することで、正値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた理論モデルの方が予測精度がよいのか否かを判断する。
【０１３４】
この判断処理に従って、正値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた理論モデルの方が予測精度がよいことを判断するときには、ステップＳ１１８に進んで、正値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いることを決定し、これとは逆に、負値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた理論モデルの方が予測精度がよいことを判断するときには、ステップＳ１１９に進んで、負値の第二モデルパラメータ＾Ｂを用いることを決定する。
【０１３５】
このようにして、開口率設定機構１１は、図２のフローチャートのステップＳ１０で、モデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄの推定処理に入ると、図３のフローチャートを実行することで、符号化対象の映像シーケンスから抽出されるサンプルフレームを使って、式（１６）に記述されるモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄを推定するように処理するのである。
【０１３６】
図４および図５に、開口率設定機構１１の装置構成を図示する。
【０１３７】
次に、これらの装置構成図に従って、本発明に特徴的な処理を行う開口率設定機構１１をハードウェアで実現する場合の構成について説明する。
【０１３８】
図１に示す開口率設定機構１１は、図４に示すように、映像シーケンス記憶部１０に格納される映像シーケンスを読み込んでモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄを推定するモデルパラメータ推定部１１０と、モデルパラメータ推定部１１０の推定したモデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄを格納するモデルパラメータ記憶部１１１と、外部から与えられるダウンサンプリング後のフレームレートＦを格納するフレームレート記憶部１１２と、モデルパラメータ記憶部１１１に格納される第二モデルパラメータ＾Ｂを読み込んで、その第二モデルパラメータ＾Ｂが正値であるのか負値であるのかを判定する第二モデルパラメータ判定部１１３と、第二モデルパラメータ判定部１１３により第二モデルパラメータ＾Ｂが正値であると判断されるときに動作して、最適な開口率として“１”を設定して出力する開口率設定部１１４と、第二モデルパラメータ判定部１１３により第二モデルパラメータ＾Ｂが負値であると判断されるときに動作して、最適な開口率として式（２５）で算出される“κ0 ”を設定して出力する開口率推定部１１５とを備える。
【０１３９】
モデルパラメータ推定部１１０は、図５に示すように、サンプルフレーム抽出部１１００と、サンプルフレーム記憶部１１０１と、静止領域選択部１１０２と、静止領域記憶部１１０３と、セグメントサイズ記憶部１１０４と、基準開口率記憶部１１０５と、基準フレームレート記憶部１１０６と、最大フレームレート記憶部１１０７と、動きベクトル推定精度記憶部１１０８と、フレーム間予測誤差電力算出部１１０９と、フレーム間予測誤差電力記憶部１１１０と、静止領域フレーム間差分電力算出部１１１１と、静止領域フレーム間差分電力記憶部１１１２と、画素電力・相関係数算出部１１１３と、画素電力・相関係数記憶部１１１４と、動きベクトル推定誤差算出部１１１５と、動きベクトル推定誤差記憶部１１１６と、第一モデルパラメータ推定部１１１７と、第一モデルパラメータ記憶部１１１８と、正値第二モデルパラメータ推定部１１１９と、正値第二モデルパラメータ推定部１１２０と、負値第二モデルパラメータ推定部１１２１と、負値第二モデルパラメータ記憶部１１２２と、第三モデルパラメータ推定部１１２３と、第三モデルパラメータ記憶部１１２４と、第四モデルパラメータ推定部１１２５と、第四モデルパラメータ記憶部１１２６と、テイラー展開近似誤差推定部１１２７と、テイラー展開近似誤差記憶部１１２８と、第１の予測誤差推定部１１２９と、第１の予測誤差記憶部１１３０と、第２の予測誤差推定部１１３１と、第２の予測誤差記憶部１１３２と、予測誤差算出部１１３３と、予測精度評価部１１３４と、第二モデルパラメータ記憶部１１３５とを備える。
【０１４０】
このように構成されるモデルパラメータ推定部１１０では、動きベクトル推定誤差算出部１１１５は、動きベクトル推定精度記憶部１１０８から読み込んだ動きベクトル推定精度１／Δと、セグメントサイズ記憶部１１０４から読み込んだセグメントサイズＮL とを式（２０）に代入することで、動きベクトル推定誤差βを算出する。
【０１４１】
また、画素電力・相関係数算出部１１１３は、サンプルフレームに対して、画素値の二乗和、および画素間の相関係数を算出することで、第一モデルパラメータ＾Ａの推定に必要となるσs 2 およびρを算出する。
【０１４２】
これを受けて、第一モデルパラメータ推定部１１１７は、最大フレーム記憶部１１０７から読み込んだ最大フレームレートＦ0 と、動きベクトル推定誤差記憶部１１１６から読み込んだ動きベクトル推定誤差βと、画素電力・相関係数記憶部１１１４から読み込んだσs 2 およびρとを式（１７）に代入することで、第一モデルパラメータ＾Ａを推定する。
【０１４３】
一方、フレーム間予測誤差電力算出部１１０９は、サンプルフレームについてフレーム間予測誤差電力を算出し、静止領域フレーム間差分電力算出部１１１１は、サンプルフレームについて静止領域フレーム間差分電力を算出する。
【０１４４】
これを受けて、第四モデルパラメータ推定部１１２５は、フレーム間予測誤差電力記憶部１１１０から読み込んだフレーム間予測誤差電力と、静止領域フレーム間差分電力記憶部１１１２から読み込んだ静止領域フレーム間差分電力との差分値を算出することで第四モデルパラメータ＾Ｄを推定する。
【０１４５】
そして、この第四モデルパラメータの推定を受けて、テイラー展開近似誤差推定部１１２７は、第四モデルパラメータ記憶部１１２６から第四モデルパラメータ＾Ｄを読み込んで、その平方根を算出することでテイラー展開近似誤差を推定する。すなわち、式（２２）に従って、第四モデルパラメータ＾Ｄの平方根を算出することでテイラー展開近似誤差を推定するのである。
【０１４６】
第一モデルパラメータ＾Ａおよびテイラー展開近似誤差が推定されると、正値第二モデルパラメータ推定部１１１９は、第一モデルパラメータ記憶部１１１８から読み込んだ第一モデルパラメータ＾Ａと、テイラー展開近似誤差記憶部１１２８から読み込んだテイラー展開近似誤差とを式（１７）に代入することで、正値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂを推定し、これを受けて、負値第二モデルパラメータ推定部１１２１は、正値第二モデルパラメータ推定部１１１９の推定した正値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂに−１を乗算することで負値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂを推定する。
【０１４７】
一方、第三モデルパラメータ推定部１１２３は、静止領域フレーム間差分電力記憶部１１１２から読み込んだ静止領域フレーム間差分電力と、基準開口率記憶部１１０５から読み込んだ基準開口率と、基準フレームレート記憶部１１０６から読み込んだ基準フレームレートとを式（１８）に代入することで、第三モデルパラメータ＾Ｃを推定する。
【０１４８】
このようにして、モデルパラメータ＾Ａ，＾Ｂ，＾Ｃ，＾Ｄが推定されると、第１の予測誤差推定部１１２９は、第一モデルパラメータ記憶部１１１８から読み込んだ第一モデルパラメータ＾Ａと、正値第二モデルパラメータ記憶部１１２０から読み込んだ正値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂと、第三モデルパラメータ記憶部１１２４から読み込んだ第三モデルパラメータ＾Ｃと、第四モデルパラメータ記憶部１１２６から読み込んだ第四モデルパラメータ＾Ｄとを式（１６）に代入することで、フレーム間予測誤差電力を推定する。
【０１４９】
そして、第２の予測誤差推定部１１３１は、第一モデルパラメータ記憶部１１１８から読み込んだ第一モデルパラメータ＾Ａと、負値第二モデルパラメータ記憶部１１２２から読み込んだ負値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂと、第三モデルパラメータ記憶部１１２４から読み込んだ第三モデルパラメータ＾Ｃと、第四モデルパラメータ記憶部１１２６から読み込んだ第四モデルパラメータ＾Ｄとを式（１６）に代入することで、フレーム間予測誤差電力を推定する。
【０１５０】
これを受けて、予測精度評価部１１３４は、予測誤差算出部１１３３が算出したサンプルフレームを符号化した場合の実際のフレーム間予測誤差電力と、第１の予測誤差推定部１１２９の推定したフレーム間予測誤差電力と、第２の予測誤差推定部１１３１の推定したフレーム間予測誤差電力とに基づいて、正値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた方のがよいのか負値を示す第二モデルパラメータ＾Ｂを用いた方のがよいのかを評価して、その評価に基づいて決定した第二モデルパラメータ＾Ｂを最終的な第二モデルパラメータ＾Ｂとして決定する。
【０１５１】
このようにして、開口率設定機構１１は、図４および図５に示す装置構成に従って、図２および図３のフローチャートと同様の処理を実行するのである。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
本発明は、フレーム間予測を伴う映像符号化に適用されるものであり、符号化対象の映像信号を所定のフレームレートへダウンサンプリングする際に、フレーム間予測誤差信号の情報量を最小化できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１】本発明の映像符号化装置の一実施例である。
【図２】開口率設定機構の実行するフローチャートである。
【図３】開口率設定機構の実行するフローチャートである。
【図４】開口率設定機構の装置構成図である。
【図５】開口率設定機構の装置構成図である。
【符号の説明】
【０１５４】
１      映像符号化装置
１０    映像シーケンス記憶部
１１    開口率設定機構
１２    ダウンサンプリング処理機構
１３    映像シーケンス記憶部
１４    符号化器
１１０  モデルパラメータ推定部
１１１  モデルパラメータ記憶部
１１２  フレームレート記憶部
１１３  第二モデルパラメータ判定部
１１４  開口率設定部
１１５  開口率推定部
【図１】
0004833934.tif 000025
【図２】
0004833934.tif 000026
【図３】
0004833934.tif 000027
【図４】
0004833934.tif 000028
【図５】
0004833934.tif 000029