(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インタレース画像にラインを補間してノンインタレース画像へ変換するための動き係数を算出する動き係数算出方法であって、
補間すべき前記ライン上の画素である補間画素ごとに前記動き係数を算出する工程が、
(a) 前記補間画素におけるフレーム間差分絶対値を算出する工程と、
(b) 前記補間画素の位置を含む領域において、前記補間画素と同一フィールドとその隣接フィールドとの間での画素値の相違の度合いを表現する評価値を算出する工程と、
(c) 前記フレーム間差分絶対値と前記評価値との双方の増加関数として前記動き係数を算出する工程と、を備える動き係数算出方法。
【請求項２】
前記工程(b) が、
(b-1) 前記隣接フィールド内の前記補間画素の位置での画素値と前記同一フィールド内で前記補間画素に上下に隣接する補間前の二画素の画素値との中間値を算出する工程と、
(b-2) 前記中間値と前記隣接フィールド内の前記補間画素の位置での前記画素値との差の絶対値である第１差分を算出する工程と、
(b-3) 前記第１差分の増加関数として前記評価値を算出する工程と、を備える、請求項１に記載の動き係数算出方法。
【請求項３】
前記工程(b) が、
(b-4) 前記同一フィールド内で前記補間画素に上下いずれかの一方に隣接する補間前の第１隣接画素の画素値と前記隣接フィールド内の前記第１隣接画素の位置に上下に隣接する補間前の二画素の画素値との中間値を算出する工程と、
(b-5) 前記工程(b-4) で算出された前記中間値と前記第１隣接画素の前記画素値との差の絶対値である第２差分を算出する工程と、をさらに備え、
前記工程(b-3) が、前記第１差分とともに前記第２差分の増加関数として前記評価値を算出する、請求項２に記載の動き係数算出方法。
【請求項４】
前記工程(b-3) は、前記第１差分と前記第２差分の加重平均値として前記評価値を算出する、請求項３に記載の動き係数算出方法。
【請求項５】
前記工程(b) が、
(b-6) 前記同一フィールド内で前記補間画素に上下いずれかの他方に隣接する補間前の第２隣接画素の画素値と前記隣接フィールド内の前記第２隣接画素の位置に上下に隣接する補間前の二画素の画素値との中間値を算出する工程と、
(b-7) 前記工程(b-6) で算出された前記中間値と前記第２隣接画素の前記画素値との差の絶対値である第３差分を算出する工程と、をさらに備え、
前記工程(b-3) が、前記第１差分および前記第２差分とともに前記第３差分の増加関数として前記評価値を算出する、請求項３に記載の動き係数算出方法。
【請求項６】
前記工程(b-3) は、前記第１ないし前記第３差分の加重平均値として前記評価値を算出する、請求項５に記載の動き係数算出方法。
【請求項７】
前記工程(b-3) は、前記第１ないし前記第３差分の中間値として前記評価値を算出する、請求項５に記載の動き係数算出方法。
【請求項８】
前記工程(b) で算出されるすべての中間値のもとになるすべての画素値の各々が、複数のフィールドにわたる同一位置での画素値の加重平均で置き換えられる、請求項２ないし請求項７のいずれかに記載の動き係数算出方法。
【請求項９】
前記工程(c) では、前記動き係数が、前記フレーム間絶対差分値が０から第１閾値（＞０）までは０であり、前記第１閾値から第２閾値（＞第１閾値）までは０から１まで増加し、第２閾値以上では１であり、所定の範囲内において前記評価値が高いほど前記第１および第２閾値の双方が減少し、かつ前記第１および第２閾値の間の差の絶対値が減少するように算出される、請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の動き係数算出方法。
【請求項１０】
前記工程(c) では、前記評価値が０から第１値（＞０）までは０であり、前記第１値から第２値（＞第１値）までは０から１まで増加し、第２値以上では１である係数を用いて、前記係数が高いほど前記第１および第２閾値の双方が減少し、かつ前記第１および第２閾値の前記差の絶対値が減少するように前記動き係数が算出される、請求項９に記載の動き係数算出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、インタレース画像をノンインタレース画像へ変換する際に用いられる動き係数を算出する動き係数算出方法に関し、特に、静止画像と動画像との判別を、より高い精度で行うための改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インタレース画像の各フィールドにおいてライン（走査線）を補間することにより、インタレース画像をノンインタレース画像へ変換する方法として、つぎの３種の方法(1) 〜(3) が、従来より知られている。すなわち、
(1) 隣接するフィールドの画素を用いて補間する方法；
(2) 上方または下方に隣接する画素を用いて補間する方法；および、
(3) 上方および下方に隣接する画素の値の平均値を用いて補間する方法；である。
【０００３】
方法(1) は、フィールド間補間と称され、図５(a) に示すように、隣接するフィールドの画素を用いて補間が行われる。方法(2) および(3) は、フィールド内補間と称され、図５(b) に示すように、同一フィールド内で補間が行われる。図５(a) および(b) において、縦軸Ｖは、画面上の垂直方向（ラインに垂直な方向）を表し、符号(i-1),(i),(i+1)は、時間の流れに沿ってフィールドに付番された識別番号を表している。フィールド(i)が、補間対象とされるフィールドであり、フィールド(i-1)は、それよりも１つ前のフィールドに対応し、フィールド(i+1)は、１つ後のフィールドに対応する。また、図５(a) および(b) において、黒丸は、補間の対象とされる画素（補間画素）を表し、白丸は、補間前のインタレース画像に含まれる画素を表している。
【０００４】
フィールド間補間は静止画像に適し、他方のフィールド内補間は動画像に適している。すなわち、それぞれには、画像の動きに応じた適・不適がある。このため、良質なノンインタレース画像を得るために、画像の動き量を求めて、フィールド内補間とフィールド間補間を徐々に切り替える「動き適応型補間」という方法が採られている。この方法では、画素値のフレーム間での差分の絶対値（「フレーム間差分絶対値」と称される）にもとづいて、画像の動き量を表現する動き係数ｋ（０≦ｋ≦１）が算出される。そして、フィールド内補間による値とフィールド間補間による値とに対して、ｋ：（１−ｋ）の比率で加重平均した値が、補間画素の値として採用される。動き係数ｋは、画像の動きが全くない静止画像ではｋ＝０であり、動きの大きい動画像では、ｋ＝１である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の動き係数算出方法を用いたのでは、静止画像と動画像とを正しく判別して、適切なフィールド補間を行うことが困難となる場合があるという問題点があった。図６に示す静止画像および図７に示す動画像は、互いに判別が困難な画像の一例である。図６および図７を含めた以下の図において、符号Ｖは図５(a) (b) の符号Ｖと同義であり、符号Ｈは画面上の水平方向（ラインに平行な方向）を表している。
【０００６】
図６の静止画像では、画素値の異なる図形が画面上の垂直方向Ｖおよび水平方向Ｈに沿って交互に配列している。図７の動画像では、垂直方向Ｖに沿って延在する画素値の異なる帯状の図形が水平方向Ｈに沿って交互に配列し、しかも１フィールドごとに帯の幅に相当する距離だけ水平方向Ｈに沿って移動している。
【０００７】
図６および図７の画像は、インタレース画像としては図８のようになる。図８および以下の図において、符号(i-1),(i),(i+1)は、図５(a) (b) の同一符号と同義であり、符号(i-2)はフィールド(i-1)より一つ前のフィールドを表している。図８が示すように、インタレース画像においては、図６の静止画像と図７の動画像との間で殆ど差異がない。
【０００８】
図８のインタレース画像が動画像である場合には、静止画像である場合に比べて、通常において画像の動きはわずかながら大きめとなる。したがって、フレーム間差分絶対値にもとづく従来の値よりも高く動き係数を見積もることによって、図６の静止画像であるか図７の動画像であるかを判別することも可能である。しかしながら、動き係数を一様に高く見積もると、静止画像であるにもかかわらず動画像として誤って判定される場合が多くなり、全体として判別の精度が低下する。
【０００９】
この発明は、従来の技術における上記した問題点を解消するためになされたもので、静止画像と動画像との判別を、より高い精度で行うことを可能にする動き係数算出方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
第１の発明の方法は、インタレース画像にラインを補間してノンインタレース画像へ変換するための動き係数を算出する動き係数算出方法であって、補間すべき前記ライン上の画素である補間画素ごとに前記動き係数を算出する工程が、(a) 前記補間画素におけるフレーム間差分絶対値を算出する工程と、(b) 前記補間画素の位置を含む領域において、前記補間画素と同一フィールドとその隣接フィールドとの間での画素値の相違の度合いを表現する評価値を算出する工程と、(c) 前記フレーム間差分絶対値と前記評価値との双方の増加関数として前記動き係数を算出する工程と、を備える。
【００１１】
第２の発明の方法では、第１の発明の動き係数算出方法において、前記工程(b) が、(b-1) 前記隣接フィールド内の前記補間画素の位置での画素値と前記同一フィールド内で前記補間画素に上下に隣接する補間前の二画素の画素値との中間値を算出する工程と、(b-2) 前記中間値と前記隣接フィールド内の前記補間画素の位置での前記画素値との差の絶対値である第１差分を算出する工程と、(b-3) 前記第１差分の増加関数として前記評価値を算出する工程と、を備える。
【００１２】
第３の発明の方法では、第２の発明の動き係数算出方法において、前記工程(b) が、(b-4) 前記同一フィールド内で前記補間画素に上下いずれかの一方に隣接する補間前の第１隣接画素の画素値と前記隣接フィールド内の前記第１隣接画素の位置に上下に隣接する補間前の二画素の画素値との中間値を算出する工程と、(b-5) 前記工程(b-4) で算出された前記中間値と前記第１隣接画素の前記画素値との差の絶対値である第２差分を算出する工程と、をさらに備え、前記工程(b-3) が、前記第１差分とともに前記第２差分の増加関数として前記評価値を算出する。
【００１３】
第４の発明の方法では、第３の発明の動き係数算出方法において、前記工程(b-3) が、前記第１差分と前記第２差分の加重平均値として前記評価値を算出する。
【００１４】
第５の発明の方法では、第３の発明の動き係数算出方法において、前記工程(b) が、(b-6) 前記同一フィールド内で前記補間画素に上下いずれかの他方に隣接する補間前の第２隣接画素の画素値と前記隣接フィールド内の前記第２隣接画素の位置に上下に隣接する補間前の二画素の画素値との中間値を算出する工程と、(b-7) 前記工程(b-6) で算出された前記中間値と前記第２隣接画素の前記画素値との差の絶対値である第３差分を算出する工程と、をさらに備え、前記工程(b-3) が、前記第１差分および前記第２差分とともに前記第３差分の増加関数として前記評価値を算出する。
【００１５】
第６の発明の方法では、第５の発明の動き係数算出方法において、前記工程(b-3) が、前記第１ないし前記第３差分の加重平均値として前記評価値を算出する。
【００１６】
第７の発明の方法では、第５の発明の動き係数算出方法において、前記工程(b-3) が、前記第１ないし前記第３差分の中間値として前記評価値を算出する。
【００１７】
第８の発明の方法では、第２ないし第７のいずれかの発明の動き係数算出方法において、前記工程(b) で算出されるすべての中間値のもとになるすべての画素値の各々が、複数のフィールドにわたる同一位置での画素値の加重平均で置き換えられる。
【００１８】
第９の発明の方法では、第１ないし第８のいずれかの発明の動き係数算出方法において、前記工程(c) では、前記動き係数が、前記フレーム間絶対差分値が０から第１閾値（＞０）までは０であり、前記第１閾値から第２閾値（＞第１閾値）までは０から１まで増加し、第２閾値以上では１であり、所定の範囲内において前記評価値が高いほど前記第１および第２閾値の双方が減少し、かつ前記第１および第２閾値の間の差の絶対値が減少するように算出される。
【００１９】
第１０の発明の方法では、第９の発明の動き係数算出方法において、前記工程(c) で、前記評価値が０から第１値（＞０）までは０であり、前記第１値から第２値（＞第１値）までは０から１まで増加し、第２値以上では１である係数（ｈ）を用いて、前記係数が高いほど前記第１および第２閾値の双方が減少し、かつ前記第１および第２閾値の前記差の絶対値が減少するように前記動き係数が算出される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
［1. 概略］
図８に示したインタレース画像の例では、隣接するフィールドの間では画像の相違が大きい。このような場合には、既述したように動き係数を高く見積もることによって、動画像と静止画像とを精度良く判別することが可能となる。逆に、隣接するフィールドの間で画像の相違が小さいインタレース画像に対しては、その画像が静止画像である可能性が高いので、動き係数を低く見積もることによって、正しい判別を行うことが可能となる。
【００２１】
そこで、本発明の実施の形態による動き係数算出方法では、隣接するフィールドの間での画像の相違の大きさに応じた補正を、動き係数に対して加える。すなわち、隣接するフィールドの間での画素値の相違の度合いを表現する変数である評価値を算出し、フレーム間差分絶対値と評価値との双方の増加関数として、動き係数を算出する。これにより、様々なインタレース画像に対して、静止画像と動画像との判別を高い精度で行うことが可能となる。
【００２２】
［2. フレーム間差分絶対値の算出］
図１は、実施の形態による動き係数算出方法の処理手順を示すフローチャートである。また、図２〜図４は、図１の手順に沿った処理の原理を示す説明図である。図２では、水平に延びる平行な帯が、補間前から各フィールド内に存在するライン（走査線）を表し、黒丸は補間前のライン上の画素を表し、白丸は補間された画素あるいは補間されるべき画素を表している。また、符号Ｐは現在補間の対象とされる補間画素を表している。カラー画像においては、演算の対象とされる画素値としては、好ましくは、Ｙ成分（輝度成分）が選ばれるが、他の成分を用いることも可能であり、また、三成分のそれぞれについて、個別に同様の演算を行うことも可能である。なお、以下では、説明を簡潔なものとするために、画素とその値（画素値）とを、同一の符号で表す。
【００２３】
図１は、一つの補間画素Ｐに対する処理の手順を示しており、図１の処理が、補間画素Ｐごとに反復される。一つの補間画素Ｐに対する処理が開始されると、補間画素Ｐに対するフレーム間差分絶対値ｋ０が算出される（ステップＳ１）。フレーム間差分絶対値ｋ０の意味、およびその算出手順については、従来の動き係数算出方法において周知であるので、その詳細な説明を略する。
【００２４】
［3. 差分ｄＡ，ｄＡ’，ｄＢの算出］
つぎに、補間画素Ｐの位置、またはその位置を含む領域において、補間画素Ｐと同一フィールド（i）と、その隣接フィールド(i-1)または(i+1）との間での画素値の相違の度合いを表現する評価値が算出される（ステップＳ２，Ｓ３）。例えば図２において、フィールド(i)での補間画素Ｐに上下に隣接する画素ａ１，ａ１’の値、隣接フィールド(i-1)内の補間画素Ｐの位置ｂ１での画素値、隣接フィールド(i-1)内で画素ａ１の位置の上下に隣接する画素ｂ１，ｂ１’の値、および、隣接フィールド(i-1)内で画素ａ１’の位置の下に隣接する画素ｂ１’’の値を用いて、画素値Ａ，Ａ’，Ｂ，Ｂ’，Ｂ’’がつぎのように算出される：
Ａ＝ａ１；
Ａ’＝ａ１’；
Ｂ＝ｂ１；
Ｂ’＝ｂ１’；および
Ｂ’’＝ｂ１’’。
【００２５】
あるいは、画素値Ｂ，Ｂ’，Ｂ’’に関しては、フィールド(i+1)内の画素ｂ１，ｂ１’，ｂ１’’の位置ｂ２，ｂ２’，ｂ２’’での画素値を用いて、つぎのように算出が行われてもよい：
Ｂ＝ｂ２；
Ｂ’＝ｂ２’；および
Ｂ’’＝ｂ２’'。
【００２６】
さらに、フィールド(i-2)内の画素ａ１，ａ１’の位置ａ２，ａ２’での画素値をも用いて、つぎのように画素値の平均値として画素値Ａ，Ａ’，Ｂ，Ｂ’，Ｂ’’が算出されてもよい：
Ａ＝（ａ１＋ａ２）／２；
Ａ’＝（ａ１’＋ａ２’）／２；
Ｂ＝（ｂ１＋ｂ２）／２；
Ｂ’＝（ｂ１’＋ｂ２’）／２；および
Ｂ’’＝(ｂ１’’＋ｂ２’'）／２；
ここでの平均値は、何らかの定数を重みとする加重平均値へと拡張することも可能である。さらに、２画素だけでなく、３画素以上の値の加重平均値へと拡張することも可能である。
【００２７】
つぎに、このようにして定められる画素値Ａ，Ａ’，Ｂ，Ｂ’，Ｂ’’を用いて、差分ｄＡ，ｄＡ’，ｄＢがつぎのように算出される：
ｄＡ＝abs{med（Ｂ，Ｂ’，Ａ）−Ａ}；
ｄＡ'＝abs{med（Ｂ，Ｂ''，Ａ'）−Ａ'}；
ｄＢ＝abs{med（Ａ，Ａ’，Ｂ）−Ｂ}；
ここで、abs{}は、絶対値を表し、med（）は、中間値（median）を表す（以上、ステップＳ２）。
【００２８】
［4. 評価値Ｘの算出］
つぎに、これらの差分ｄＡ，ｄＡ’，ｄＢを用いて、上記した評価値が算出される。評価値Ｘは、例えばつぎのように算出される：
Ｘ＝（ｄＡ＋ｄＡ’＋２×ｄＢ）／４。
【００２９】
この値は、１：１：２の比率で重みを付加した差分ｄＡ，ｄＡ’，ｄＢの加重平均値に相当する。この例に限らず、重みの異なる他の加重平均値を用いることも可能であり、その一つとして単純平均値を用いることも可能である。
【００３０】
さらに、つぎのように中間値を用いて：
Ｘ＝med（ｄＡ，ｄＡ’，ｄＢ）；
と算出しても良い。
【００３１】
また、二つの差分ｄＡ，ｄＢの加重平均値、あるいは、二つの差分ｄＡ’，ｄＢの加重平均値として、評価値Ｘを算出しても良い。なお、「加重平均値」は、単純平均値をも包含する広い概念であり、本明細書でも同様の広い意味で用いられる。
【００３２】
さらに、もっとも単純には、一つの差分ｄＢのみを用いて：
Ｘ＝ｄＢ；
と算出してもよい。
【００３３】
いずれを採用しても、評価値Ｘは、使用するすべての差分の各々の増加関数として算出される。なお、増加関数とは変数の増加にともなって増加する領域が存在し、逆に減少する領域が存在しない関数を意味する。すなわち、増加関数には、変数の変化に依存しない領域が存在しても良い。
【００３４】
つづいて望ましくは、評価値Ｘは、係数ｈへと変換される。係数ｈは、図３が示すように、評価値Ｘの増加関数であるとともに、区間（０≦Ｘ＜Ｘ１）では０であり、区間（Ｘ１≦Ｘ＜Ｘ２）では一定の傾きを持つ線型関数であり、区間（Ｘ２≦Ｘ）では１である（以上、ステップＳ３）。区間（Ｘ１≦Ｘ＜Ｘ２）では、一般には、係数ｈは一定とは限らない正の増加率をもって評価値Ｘとともに０から１まで増加してもよい。
【００３５】
［5. 動き係数ｋ’の算出］
ステップＳ３の処理が終了すると、フレーム間差分絶対値ｋ０および評価値Ｘにもとづいて、動き係数ｋ’が算出される（ステップＳ４）。動き係数ｋ’は、一般にフレーム間差分絶対値ｋ０と評価値Ｘとの双方の増加関数として算出される。
【００３６】
図４が示すように、動き係数ｋ’は、図３に示した係数ｈと評価値Ｘとの関係と同様に、フレーム間差分絶対値ｋ０の増加にともなって折れ線状に変化する。すなわち、フレーム間差分絶対値ｋ０が０から第１閾値（＞０）までの区間では、動き係数ｋ’は０であり、第１閾値から第２閾値（＞第１閾値）までの区間では、０から１まで一定の傾きをもって直線的に増加し、第２閾値以上では１である。一般には、第１閾値から第２閾値までの区間では、動き係数ｋ’は一定とは限らない正の増加率をもってフレーム間差分絶対値ｋ０とともに増加してもよい。
【００３７】
望ましくは、図４が示すように係数ｈを用いて、係数ｈが高いほど第１および第２閾値の双方が減少し（すなわち、０に近づき）、かつ第１および第２閾値の差の絶対値（第２閾値−第１閾値）が減少する（すなわち、増加率がより高くなる）ように、動き係数ｋ’が算出される。このことは、図３の区間（Ｘ１≦Ｘ＜Ｘ２）に対応する有限の範囲内に限って、動き係数ｋ’が評価値Ｘに依存して変化することを意味する。
【００３８】
例えば、図８のインタレース画像が図６の静止画像であるときには、ｋ０＝Ｋ１であり、図７の動画像であるときにはｋ０＝Ｋ２であって、Ｋ１，Ｋ２のいずれも０に近く、かつＫ２がＫ１よりもわずかに大きくなる。図８のインタレース画像では、評価値Ｘは十分に大きく、したがって係数ｈは１となる。したがって、動き係数ｋ’は、図６の静止画像に対してはｋ’＝０と算出され、図７の動画像に対してｋ’＝１と算出される。すなわち、双方の画像が、正しく判別される。
【００３９】
図８の例とは異なり、隣接するフィールド間の画素値の相違が十分に小さいインタレース画像は、静止画像である可能性が高い。隣接するフィールド間の画素値の相違が十分に小さいインタレース画像では、評価値Ｘはある程度以下に低くなり、係数ｈは０となる。このときには、ｋ０＝Ｋ１となる画像とｋ０＝Ｋ２となる画像のいずれについても、静止画像として正しく判別される。このように、様々なインタレース画像の全般にわたって、正当な判別が行われる。
【００４０】
ステップＳ４で算出された動き係数ｋ’は、従来の動き係数ｋと同様に補間画素Ｐの値の算出に用いられる。すなわち、フィールド内補間による値とフィールド間補間による値とに対して、ｋ’：（１−ｋ’）の比率で加重平均した値が、補間画素Ｐの値として採用される。
【００４１】
【発明の効果】
第１の発明の方法では、評価値を用いることにより、隣接するフィールドの間では画像の相違が大きいときには動き係数が高く算出され、逆に小さいときには低く算出される。このため、様々なインタレース画像に対して、静止画像と動画像との判別が高い精度で行われる。
【００４２】
第２の発明の方法では、評価値が第１差分の増加関数として算出されるので、演算処理が簡素である。
【００４３】
第３の発明の方法では、評価値が第１差分と第２差分の双方の増加関数として算出されるので、より精度の高い判別が可能となる。
【００４４】
第４の発明の方法では、第１差分と第２差分の線型演算の一種である加重平均値として評価値が算出されるので、簡素な演算を通じて精度の高い判別が可能となる。
【００４５】
第５の発明の方法では、評価値が第１ないし３差分の増加関数として算出されるので、さらに精度の高い判別が可能となる。
【００４６】
第６の発明の方法では、第１ないし第３差分の線型演算の一種である加重平均値として評価値が算出されるので、簡素な演算を通じて精度の高い判別が可能となる。
【００４７】
第７の発明の方法では、第１ないし第３差分の中間値として評価値が算出されるので、簡素な演算を通じて精度の高い判別が可能となる。
【００４８】
第８の発明の方法では、線型演算のもとになる画素値が、複数画素にわたる画素値の加重平均値、すなわち一種のフィルタを通した値として与えられるので、画素値に含まれるノイズの影響が抑制され、さらに精度の高い判別が可能となる。
【００４９】
第９の発明の方法では、動き係数とフレーム間差分絶対値との関係における閾値および増加率が、評価値にもとづいて補正されるので、精度の高い判別が簡素な演算を通じて達成される。
【００５０】
第１０の発明の方法では、評価値から変換された係数を用いて動き係数が算出されるので、より精度の高い判別が達成される。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図２】図１に沿った処理の原理を示す説明図である。
【図３】図１に沿った処理の原理を示す説明図である。
【図４】図１に沿った処理の原理を示す説明図である。
【図５】従来の方法の原理を示す説明図である。
【図６】従来の方法の問題点を示す説明図である。
【図７】従来の方法の問題点を示す説明図である。
【図８】従来の方法の問題点を示す説明図である。
【符号の説明】
Ａ，Ａ’，Ｂ、Ｂ’，Ｂ’’  画素値
ｄＡ  第２差分
ｄＡ’第３差分
ｄＢ  第１差分
ｋ’  動き係数
ｋ０  フレーム間差分絶対値
(i-2),(i-1),(i),(i+1) フィールド
Ｘ  評価値
Ｘ１  第１値
Ｘ２  第２値
【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６】
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【図７】
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【図８】
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