(57)【要約】動き推定方法において複数の動きベクトル候補からの次の動きベクトルの選択を容易にする装置及び方法を開示する。前記方法においては、画像データの連続する第１、第２及び第３グループ（１０、２０及び３０）からのビデオ画像データが受け取られる。画像データの前記第１グループ（１０）の第１画像部（１２）、画像データの前記第２グループ（２０）の第２画像部（２２）、画像データの前記第３グループ（３０）の第３画像部（３２）が識別され、ここで、これら３つの画像部（１２、２２及び３２）の位置は動きベクトル候補により示される動きの軌道に対応する。次いで、第１エラー量が、前記第１画像部（１２）及び前記第３画像部（３２）の間の差に対するテストをすることにより算出され、第１エラー量として定量化される。第２エラー量は、前記第１画像部（１２）及び前記第２画像部（２２）又は前記第２画像部及び前記第３画像部のいずれかの間の差に対するテストをすることにより算出され、第２エラー量として定量化される。次いで、出力エラー量が定量化され、ここで、前記出力エラー量は、前記第１エラー量若しくは前記第２エラー量又は両エラー量の組み合わせのいずれかから導き出される。
2004519901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動き推定方法において複数の動きベクトル候補からの動きベクトルの選択を容易にする方法であって、
画像データの連続する第１、第２及び第３グループからのビデオ画像データを受け取るステップと、
画像データの前記第１グループの第１画像部、画像データの前記第２グループの第２画像部及び画像データの前記第３グループの第３画像部を識別するステップであって、これら３つの画像部の位置が、動きベクトル候補により示される動きの軌道に対応するステップと、
前記第１画像部及び前記第３画像部の間の差に対するテストをし、該差を第１エラー量として定量化することにより該第１エラー量を算出するステップと、
前記第１画像部及び前記第２画像部又は前記第２画像部及び前記第３画像部のいずれかの間の差に対するテストをし、該差を第２エラー量として定量化することにより該第２エラー量を算出するステップと、
出力エラー量を出力するステップであって、前記出力エラー量が、前記第１エラー量及び／又は前記第２エラー量から導き出されるステップとを有する方法。
【請求項２】
画像データの前記第１グループは完全なフレームであり、画像データの前記第２グループ及び前記第３グループはインタレース信号の２つの連続するフィールドであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記出力エラー量が前記動きベクトル候補のベクトル長に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
動きベクトル候補の長さが最大長Ｖｍａｘを上回る場合には、前記第２エラー量が前記出力エラー量として選択されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記動きベクトル候補のベクトル長が零及びＶｍａｘの間である場合には、前記出力エラー量が前記第１エラー量及び前記第２エラー量の組み合わせに基づく値であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記出力エラー量が等式Ｅｒｒｏｒｏｕｔ＝ｆ（Ｌ）＊Ｅｒｒｏｒｐｃ＋（１−ｆ（Ｌ））＊Ｅｒｒｏｒｐｎにより与えられ、ここで、Ｅｒｒｏｒｏｕｔは前記出力エラー量であり、Ｅｒｒｏｒｐｃは前記第２エラー量であり、Ｅｒｒｏｒｐｎは前記第１エラー量であり、ｆ（Ｌ）は、前記ベクトル長がＶｍａｘ以上である場合に１であり、前記ベクトル長が零である場合に零である
前記動きベクトル候補のベクトル長の関数であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
Ｖｍａｘより長いベクトル長を持つ動きベクトル候補に対しては、前記第３画像部が用いられず、この場合には、前記出力エラー量は前記第２エラー量のみを有し、対応する前記第１エラー量は算出される必要がないことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記第２画像グループ及び前記第３画像グループは、同じ時間的位置から作り出される２つのインタレースフィールドであり、斯くして、いっしょに完全な画像を表すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記出力エラー量が、前記第１エラー量及び前記第２エラー量の重み付き合計をとることにより算出されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１グループの前記画像部に対しては、複数の動きベクトル候補のために複数の出力エラー量が算出されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
動き推定装置において複数の動きベクトル候補からの動きベクトルの選択を容易にする装置であって、
画像データの連続する第１、第２及び第３グループからのビデオ画像データを受け取り、記憶する記憶手段と、
画像データの前記第１グループの第１画像部、画像データの前記第２グループの第２画像部及び画像データの前記第３グループの第３画像部を識別し、ここで、これら３つの画像部の位置は動きベクトル候補により示される動きの軌道に対応し、前記第１画像部及び前記第３画像部の間の差に対するテストをし、該差を第１エラー量として定量化することにより該第１エラー量を算出し、前記第１画像部及び前記第２画像部又は前記第２画像部及び前記第３画像部のいずれかの間の差に対するテストをし、該差を第２エラー量として定量化することにより該第２エラー量を算出し、出力エラー量を出力し、ここで、前記出力エラー量は、前記第１エラー量及び／又は前記第２エラー量から導き出される処理手段とを有する装置。
【請求項１２】
動きベクトル候補の選択が請求項１の方法により容易にされる動き推定方法を利用するビデオ動き推定を組み込むビデオ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ビデオ信号における動き推定を容易にする装置及び方法に関する。このような方法は、特定的ではあるが、排他的ではない、（ＭＣ−ＶＦＣとして知られている）動き補償ビデオフォーマット変換の分野における３−Ｄ再帰的ブロックマッチング技術（３−Ｄ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｂｌｏｃｋ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）に対するアプリケーションを見出せる。
【０００２】
動き推定は、一般的に、次のステップ、即ち１）多数の動きベクトル候補（ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｍｏｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒｓ）を取得するステップと、２）これらの動きベクトル候補の各々に対するエラー量（ｅｒｒｏｒ ｍｅａｓｕｒｅ）を算出するステップと、３）最良のベクトルを選択するステップとを有する。このプロセスは画像の全ての部分に適用される。これは、一般的に、非常に計算の多いタスク（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｙ ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｔａｓｋ）であるので、候補の数を制限しながらも、算出される動きベクトルの高い精度及び信頼性を保つために多くの方法及び方策が提案されている。
【０００３】
【従来の技術】
ＭＣ−ＶＦＣに適するとりわけ効果的な検索装置が、Ｇ． ｄｅ Ｈａａｎ他による”Ｔｒｕｅ ｍｏｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ３−Ｄ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｂｌｏｃｋ−ｍａｔｃｈｉｎｇ”， ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ＣＳＶＴ， Ｏｃｔ． ’９３ ｐｐ． ３６８−３８８に記載されている３−Ｄ再帰的検索ブロック整合器（３−Ｄ Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｓｅａｒｃｈ Ｂｌｏｃｋ ｍａｔｃｈｅｒ）（３Ｄ−ＲＳ）において利用されている。
【０００４】
フィルムモードにおける走査レート変換のための動き推定は、２つの連続するフレームの間の類似領域及び高度の類似性が存在する場所を検出するために２つのフレーム（典型的には前のフレーム及び現在のフレーム）の画像ブロックの比較を有し、類似領域の位置の差が動きベクトルとなる。次いで、ビデオフォーマット変換においては、時間的に２つのもともとは連続するフレームの間に位置する新たな（且つ前に存在しない）データのフレームを構成するために、画像データが動きベクトルの一部によってシフトされる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ビデオ信号では、このようなフォーマット変換が必要とされる場合には、ビデオが、通常、（１フレーム＝２フィールドであり、一方のフィールドがフレームの奇数ラインを含み、次のフィールドがフレームの偶数ラインを含む）インタレースフォーマットでブロードキャストされることから、少しばかりより複雑な問題が生じる。ここで、ビデオシーケンスは垂直に分割されたフレームの奇数ライン又は偶数ラインを含む連続するフィールドを含む。このようなインタレースフォーマットは、ラインの半分が「欠落」しているので、画像部の間の類似性の検出を妨げ得る。これは、２つの連続するフィールド（即ち、奇数ラインを備える１つのフィールド及び偶数のラインを備える１つのフィールド）が、該２つの連続するフィールドが画像中の異なる垂直位置から生じることから直接的には互いと比較され得ないので、「動きのない」領域に対してとりわけ当てはまる。
【０００６】
上記の問題に対する或る部分的な解決策は、インタレース化解除アルゴリズム（ｄｅ−ｉｎｔｅｒｌａｃｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を適用することにより与えられ得る。このようなアルゴリズムにおいては、受け取られたフィールドが、奇数ラインと偶数ラインとの両方を含むフレームを構築するように（例えば内挿法により）電子的に処理されても良く、次いで、その後に受け取られたフィールドが、このような組立フレーム（ｂｕｉｌｔ−ｕｐ ｆｒａｍｅ）中の対応ラインと比較されても良い。しかしながら、このような対応ラインは自然に生じているものではなく計算の結果であるから、インタレース化解除アルゴリズムにおけるエラーが動き推定におけるあらゆる「動きのない」ことの検出の質に影響を及ぼすことが認識されるであろう。
【０００７】
米国特許公報第ＵＳ−Ａ−５，６８２，２０５号（イーストマン  コダック社）は、複数の連続するインタレース画像フィールドからインタレース化解除された出力画像を生成するプロセス及び装置を開示している。この特許によれば、同じ極性（即ち、偶数／偶数又は奇数／奇数）のフィールドが、常に、動きを推定するために互いと比較される。これの１つの結果として、比較されるフィールドが常に非連続的であるので、相対的に大きな「時間的間隔」があることとなる。
【０００８】
米国特許公報第ＵＳ−Ａ−５，３２９，３１７号（マツシタ・エレクトリック・コーポレーション・オブ・アメリカ）は、インタレースビデオ信号のための適応フィールド／フレームフィルタを開示している。この開示においては、静止画がある場合には、フレームフィルタリングが優先的に適用されるのに対し、画像又は画像の一部が動く場合には、フィールドフィルタリングが好ましい。この方法においては、フィールドフィルタリング及びフレームフィルタリングの両方がなされ、動き検出器の出力に依存して結果が併合される。動き検出器は常に２フレーム単位で動作する。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の好ましい実施例の目的は、フィルムモードの推定において用いられるようなフレームベースの動き推定器が、相対的に経済的な方式でビデオモードの推定における使用のために適応され得る方法を提供することにある。別の狙いは、従来技術の問題の少なくとも幾つかをある程度まで回避する又は克服する、次の動きベクトルの選択を容易にする手段及び方法を提供することにある。この目的のため、本発明は独立項において規定されているような動き推定を提供する。有利な実施例は従属項において規定されている。
【００１０】
ここで、画像データの第１グループはインタレース信号の第１フィールドであっても良く、画像データの第２グループはインタレース信号の第２フィールドであっても良く、画像データの第３グループはインタレース信号の第３フィールドであっても良い。好ましい実施例において、これはインタレースタイプの信号であるので、第１フィールド及び第３フィールド（並びに第２フィールド及び第４フィールドなど）は同じ奇偶性のものであろう〔即ち、両方がピクチャの奇数ラインを表す又は両方がピクチャの偶数ラインを表す〕。
【００１１】
本発明の好ましい実施例においては、動きベクトル候補のうちの１つが零ベクトルであろう。前記零ベクトルは、一方のフレームの中の１つの画像部を別のフレームの中の同じ画像部（即ち同じ位置）に直接的にマップするベクトルである。零ベクトルは該零ベクトルが「動きのない」ことを表すことから非常に重要なベクトルであり、前記零ベクトルは自然のビデオシーケンスにおいて頻繁に見いだされる。これらの画像部の画像データが同一である場合には、この画像部に対して「動きのない」状態があり、この零ベクトルの第１エラー量は好ましい実施例において零であろう。しかしながら、これらの画像部の画像データが同一ではない場合には、定量化可能な非零の第１エラー量があるであろう。
【００１２】
本発明に基づいて画像データの第１グループ及び第３グループを比較することにより、インタレース信号中の零ベクトルは、常に同じ奇偶性のフィールドの間でテストされる。このため、画像データの前記第１グループ及び前記第３グループを用いて算出されるエラー量は、画像データの該第１グループ及び第２グループ又は該第２グループ及び該第３グループなどを用いることにより非類似の奇偶性のフィールド（ｎｏｎ−ｌｉｋｅ ｐａｒｉｔｙ ｆｉｅｌｄｓ）の２つの連続するグループを用いて算出されるエラー量より著しく信頼性が高い。それ故、本発明の好ましい実施例においては、出力エラー量が、主として又は専ら画像データの前記第１グループ及び前記第３グループからのエラー量から構成されるであろう。しかしながら、非零の動きベクトル候補の場合は、画像データの前記第１グループ及び前記第２グループ又は該第２グループ及び前記第３グループを用いて算出されるエラー量が、画像データの該第１グループ及び該第３グループを用いるエラー量より信頼性が高い。このため、前記出力エラー量は、主として又は専ら画像データの前記第１グループ及び前記第２グループ若しくは該第２グループ及び前記第３グループのいずれかからのエラー量から構成されるであろう。
【００１３】
所与の画像部に対する最良の動きベクトル候補は、出力エラー量の最小のものと関連する動きベクトル候補であり得る。
【００１４】
第１エラー量及び第２エラー量からの出力エラー量の算出は、関連する動きベクトル候補のベクトル長に基づき得る。好ましくは、前記動きベクトル候補の長さが零である場合は、前記第１エラー量が出力エラー量として用いられる。好ましくは、垂直動きベクトル成分が等しい場合には必ず前記第１エラー量が用いられる。好ましくは、前記動きベクトル候補の長さが最大値Ｖｍａｘを上回る場合は、前記第２エラー量が出力エラー量として用いられる。好ましくは、前記動きベクトル候補の長さが零とＶｍａｘとの間である場合は、前記第１エラー量及び前記第２エラー量の両方が組み合わせ出力エラー量を算出するために用いられる。
【００１５】
好ましくは、組み合わせエラー量は、関連する動きベクトル候補の第１エラー量と第２エラー量との間のフェード・オーバ（ｆａｄｅ ｏｖｅｒ）の結果である。
【００１６】
エラー量は、動きベクトル候補に対して、一方の画像の一部を別の画像の一部と比較し、合計絶対差（ｓｕｍｍｅｄ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）の算出を行なうことにより算出され得る。
【００１７】
画像データの第１グループは、単一のフィールド（奇数ビデオライン若しくは偶数ビデオラインのみを含む第１フィールド若しくは第２フィールド）のみのものを有しても良く、又は両方のフィールドから成る完全なフレームのものを有しても良い。ビデオシーケンスがフィルム題材から作り出された場合には、２つの連続するフィールドが１つの時間的位置から作り出され得る。このような場合には、画像データの前記第１グループは、ただ単に２つの連続するフィールドを組み合わせることにより構成されるフレームであり得る。他の例においては、前記フレームがより高度なインタレース化解除の計算により構成されても良く、前記より高度なインタレース化解除の計算のために多くのアルゴリズムが存在する。画像データの前記第１グループが完全なフレームである場合には、画像の垂直解像度が単一のフィールドと比較して増大される。結果として、エラー量は、含まれる画像部の類似性をより正確に表現するものとなり、斯くして、動き推定器の結果の質が向上されるであろうことが見込まれ得る。
【００１８】
上記から認識されるように、前記方法を実施し、それによって動き補償を容易にするために、本発明の方法は３フィールドのデータのための記憶しか必要としない。画像データの前記第１グループがフレームである場合には、全部で１つのフレームと２つのフィールドとが必要とされる。
【００１９】
本発明はまた、動きベクトル候補の選択が本発明の方法によって容易にされる動き推定方法を利用するビデオ動き推定を組み込むビデオ処理装置にも拡張し得る。
【００２０】
本発明のよりよい理解のため及び同じものの実施例がいかにして実施され得るかを示すために、以下に一例として添付する概略的な図面に対する参照がなれる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
図１は、第１フィールド１０を有する画像データの第１グループ、第２フィールド２０を有する画像データの第２グループ及び第３フィールド３０を有する画像データの第３グループを示している。
【００２２】
第１フィールド、第２フィールド及び第３フィールドは、例えばインタレースビデオ信号の連続するフィールドを表す前のフィールド（Ｎ−２）、現在のフィールド（Ｎ−１）及び次のフィールド（Ｎ）であり得る。第１フィールド１０及び第３フィールド３０が同じ奇偶性を持つ（即ち、これらのフィールドが両方ともフレームの偶数ライン又はフレームの奇数ラインのいずれかを表す）のに対して、第２フィールド２０は第１フィールド１０及び第３フィールド３０と異なる奇偶性のものであろう。
【００２３】
図１においては、第１フィールド１０の第１画像部１２が図示されている。第２フィールド２０の第２画像部２２及び第３フィールド３０の第３画像部３２もまた示されている。
【００２４】
本発明の実施例によれば、第１エラー量を算出するために第１フィールド１０の画像部が第３フィールド３０中の画像部と比較され、第２エラー量を算出するために第１フィールド１０の同じ又は略々同じ画像部がまた第２フィールド２０の画像部と比較される。
【００２５】
第２エラー量は連続する画像グループの如何なる対からとられても良く、故に、この場合には、第２フィールド２０の第２画像部２２を第３フィールド３０の第３画像部３２と比較することにより同様に算出され得ることは認識されるであろう。しかしながら、以下に記載されている特定の例は、第２エラー量が第１画像部１２と第２画像部２２との間の比較から導き出されると仮定する。
【００２６】
図１においては、第１画像部と第２画像部との間の公称動きベクトルが矢印Ｖｐｃによって表されており、第１画像部と第３画像部との間の延長動きベクトルが矢印Ｖｐｎによって表されている。公称動きベクトルと延長動きベクトルとの両方とも同じ又は略々同じオブジェクト速度（ｏｂｊｅｃｔ ｖｅｌｏｃｉｔｙ）を表す。ここで、画像部は、例えば、ピクセルのグループ（例えばブロック又はライン）などの画像データを表す画像の領域であると理解され得る。エラー量は、合計絶対差（ＳＡＤ）アルゴリズムを用いることによって値を求められ得る。このようなアルゴリズムは当業界で良く知られており、この量を算出するための詳細をここに説明する必要はない。
【００２７】
図１においては、動きベクトルが算出される必要がある画像の単一の部分のみに対する単一の動きベクトル候補のみが示されている。好ましい実施例においては、画像のこの特定部分に対する最良の動きベクトルの選択が後に続く、動きベクトル候補のセットのための同様の計算を行なうのが一般的な用法である。また、このプロセスは、一般に画像の全ての部分に対して繰り返され、これは画像中の全ての位置において既知の動きベクトルをもたらす。
【００２８】
一般に、動きベクトル候補のうちの１つは零ベクトルであろう。この場合には、画像部１２及び３２は画像中の同じ位置にあり、これらの画像部は同じフィールドの奇偶性を持つ。結果として、これらの２つの画像部の間の比較が画像成分の類似性の信頼性の高い測定法であろう。斯くして、この比較が（以下に記載されている）出力エラー量として用いられるであろう。零ベクトル以外の動きベクトル候補に対しては、画像部１２及び２２の間の比較がこれらの画像部の間の類似性を算出するために用いられ、斯くして、この比較が出力エラー量の値を求めるために用いられるであろう。
【００２９】
ここで図２を参照すると、各々所与の延長動きベクトル候補及び公称動きベクトル候補に対する第１エラーブロックＥｒｒｏｒ１ ４０における第１エラー量及び第２エラーブロックＥｒｒｏｒ２ ５０における第２エラー量の値を求める方法が概略的に示されている。
【００３０】
絶対差計算の第１合計を行ない得る第１エラーブロックＥｒｒｏｒ１ ４０において、第１フィールド１０の画像部１２の画像データＩＰ１ｐｒｅｖｉｏｕｓ及び第３フィールド３０の第３画像部３２の画像データＩＰ２ｎｅｘｔの間のエラーが第１エラー量Ｅｒｒｏｒｐｎを形成するために用いられる。第１フィールド１０の第１画像部１２の画像データＩＰ１ｐｒｅｖｉｏｕｓ及び第２フィールド２０の画像部２２の画像データＩＰ３ｃｕｒｒｅｎｔの間のエラーが、第２エラー量Ｅｒｒｏｒｐｃを形成するために第２エラーブロックＥｒｒｏｒ２ ５０、例えば絶対差ブロックの第２合計において算出される。
【００３１】
第１フィールド１０の特定部分に対する最良の動きベクトル候補を見出すためには、供給されるのと同数の動きベクトル候補がテストされるように、複数のＥｒｒｏｒ１ユニット（又は計算）が必要とされるであろうということが認識されるであろう。同様に、複数のＥｒｒｏｒ２ユニット（又は計算）があり得る。実際には、複数のユニット４０及び５０は、結果的に時分割方式で利用される１つ以上のユニットになり得る。
【００３２】
図３は、第１エラー量Ｅｒｒｏｒｐｎ及び第２エラー量Ｅｒｒｏｒｐｃを受け取る適応フェーダユニット６０を示している。適応フェーダユニット６０においては、出力エラー量Ｅｒｒｏｒｏｕｔが、制御入力ｋの値に基づいてＥｒｒｏｒｐｎ、Ｅｒｒｏｒｐｃ又は合成された混合中間値（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ ｍｉｘ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ） Ｅｒｒｏｒｐｎ／Ｅｒｒｏｒｐｃのいずれかであるよう選択される。
【００３３】
図４は、混合値（ｍｉｘｉｎｇ ｖｌｕｅ）ｋがいかにして決定され得るかを示している。図４においては、ｋが、動きベクトル候補の所与のベクトル長（Ｖｍａｘ）にわたって零から１までの線形な推移（ｌｉｎｅａｒ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ）を持つベクトル長ＶＬの関数であるように示されている。とりわけ、動きベクトル候補の長さが零である場合は、ｋは零であり、このベクトル長が値Ｖｍａｘ以上である場合は、ｋは１である。０及びＶｍａｘの間の動きベクトル候補の長さに対しては、ｋが線形的に補間される。例えば、Ｖｍａｘ＝１である場合には０．７５のベクトル長に対してｋ＝０．７５である。
【００３４】
図示されているｋの推移に基づく単純な混合アルゴリズムは、Ｅｒｒｏｒｏｕｔ＝ｋ＊Ｅｒｒｏｒｐｃ＋（１−ｋ）＊Ｅｒｒｏｒｐｎにより与えられ得る。
【００３５】
第１エラー量及び第２エラー量を組み合わせるためのより一般的な等式が導き出され得る。例えば、動きベクトル候補の長さがＬであると仮定すると、関数ｆ（Ｌ）は、Ｌ＝０である場合に零であり、入力が０及びＶｍａｘの間である場合には０から１まで増大するであろうということを規定され得る。それ故、このような概念上の関数（ｎｏｔｉｏｎａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）では、動き推定器に供給されるべき出力エラー量Ｅｒｒｏｒｏｕｔが、Ｅｒｒｏｒｏｕｔ＝ｆ（Ｌ）＊Ｅｒｒｏｒｐｃ＋（１−ｆ（Ｌ））＊Ｅｒｒｏｒｐｎとして与えられ得る。
【００３６】
上記から、フェーダユニット６０の動作により、出力エラー量Ｅｒｒｏｒｏｕｔが、Ｅｒｒｏｒｐｃ、Ｅｒｒｏｒｐｎ又はフェードオーバの結果である中間値であり得ることが分かり得る。
【００３７】
計算の幾らかの節減が達成され得ることが認識されるであろう。フェーダがＥｒｒｏｒｐｃしか用いない場合には、Ｅｒｒｏｒｐｎの値が算出される必要はない。同様に、フェーダがＥｒｒｏｒｐｎしか用いない場合には、Ｅｒｒｏｒｐｃの値が算出される必要はない。エラー量が必要とされない場合には、エラー量が導き出される画像データもまた必要とされない。これは、計算時間、電力又はメモリアクセス（即ちメモリ帯域幅）などの幾つかのシステム資源を節減し得る。
【００３８】
ビデオシーケンスがフィルム題材から作り出される場合には、２つの連続するフィールドが１つの時間的位置から作り出され得る。このような場合には、第２画像及び第３画像の両方が単一の元フレームから作り出され得る。その結果、動きベクトル候補は延長される必要がなく、公称動きベクトル及び延長動きベクトルの両方が等しいであろう。フレームベースのエラー量は今までどおりＥｒｒｏｒｐｎ及びＥｒｒｏｒｐｃの両方の算出を行なうことにより得られ得る。フェーダ６０のｋ値が（動きベクトル候補の長さとは無関係の）０．５にされる場合には、これら２つのエラー量が値Ｅｒｒｏｒｏｕｔを算出するために平均される。このように、（種々のブロックの制御において些細な適応しかない）同じシステムが全フレームエラー量を算出しており、斯くして出力エラー量の質を向上させる。
【００３９】
更に、本発明の方法の好ましい実施例はまた、第３画像を作動させることなしに用いられ得ることが認識されるであろう。明らかに、この場合には値Ｅｒｒｏｒｐｎが算出され得ず、故にフェーダの制御パラメータｋが１という値にされる必要がある。結果として、メモリ、帯域幅及び電力のような幾つかのシステム資源が動き推定器の質の低減を代償にして節減され得る。
【００４０】
図５を参照すると、動き推定装置へ動きベクトル候補の適切度に関する表示を供給する装置が概略的に示されている。この装置は、３つの連続する画像データのグループから画像データを受け取り、記憶する記憶手段７０、及び動き推定装置９０のベクトル選択部に送られる動きベクトル候補のエラー量を算出する処理手段８０を有し、これらの構成要素の各々はテレビセット、ＶＣＲなどといったより大きなビデオ処理装置１００の一部を形成する。前記処理手段は、図１、２、３及び４によって図示されているような上記の方法に基づいて動作する。
【００４１】
上記においては、方法が、動き推定器における動きベクトル候補の適切度を示す出力エラー量の生成に関して記載されている。勿論、前記方法は、全画像に対する動きベクトル及び出力エラー量を供給するために、画像の全ての画像部及び全ての動きベクトル候補に同様に適用される。
【００４２】
本発明に記載の方法は、動きベクトル候補の数にも、動きベクトル候補のソース（ｓｏｕｒｃｅ）にも、動きベクトル候補の長さにおけるあらゆる位置的制限（ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ）にも、動きベクトル候補のセットのあらゆる他の特性にも、個々の動きベクトル候補自体のあらゆる他の特性にも無関係であることが理解されるであろう。
【００４３】
本発明に記載の方法において算出されるエラー量が動き推定器のための唯一の選択基準ではなくても良いことも理解されるであろう。
【００４４】
エラー量は画像データの第１／第３及び第１／第２グループの画像部における画像データの間にいかに近い合致があるかを示すので、これらのエラー量は、該エラー量がそれによって構成されるべきフレームにおいてなされるべき適当なデータの代入（ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ）の選択を容易にするように、動き推定方法全体により必要とされるどんなフォーマットにおいても供給され得ることが認識されるであろう。このことを念頭に置くと、本発明の方法は、多くのタイプの動き推定システム及び方法に適用され得る。
【００４５】
本発明の教示の内容を組み込んでいる幾つかの動き推定方法は、第１エラー量及び第２エラー量以外のエラー量の供給を必要としないかもしれず、それ故、フェードオーバ・アルゴリズム及び方法は、任意であり得ることも理解されるであろう。他の例においては、動き推定方法は第１エラー量及び第２エラー量の間の切り換えであり得る。
【００４６】
上記は、いかにして画像データの３つの連続するグループが動き推定システム及び方法の一部として利用され得るのかを記載している。前記装置及び方法は、小さいベクトルの場合は、大きいベクトルの場合より画像間のより大きな時間間隔が用いられるように、零又は小さいベクトル候補が大きいベクトルと比較して異なるように扱われる高度なシステムを供給する。好ましい実施例においては、３フィールドの画像データしか必要とされないことから、前記方法は、典型的に２フレームのデータのための記憶装置を供給する走査レート変換のための既存の装置において容易に実施可能である。他の好ましい実施例においては、画像データの第１グループがフレームであっても良く、画像データの他の２つのグループが２つのフィールドであっても良い。このような場合には、合計４フィールドの画像データが必要とされる。前記方法がフィルムモードで適用される場合には、これら４つのフィールドは２つの元のフィルムフレームを有し得る。
【００４７】
前記方法においては、インタレースフィールドの場合においても零ベクトルの適用可能性に対する簡単なテストがなされ得る。或る特定の実施例においては、前記方法が、同じ奇偶性の画像データ（フィールド）のグループに対しては零ベクトルのテストしか必要としない一方で、隣接する非類似の奇偶性のグループの間では他のテストがなされる。
【００４８】
ハードウェア上の機能が記載されている場合には必ず、これらはソフトウェアの同等物によって置き換えられても良く、逆の場合も同様であることも認識されるであろう。
【００４９】
本発明は、本明細書に記載されている実施例には限定されず、添付されている特許請求の範囲によってしか限定されない。特許請求の範囲においては、括弧の間に置かれているいかなる参照符号も特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。「有する」という用語は、特許請求の範囲において列挙されている要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を除外しない。要素の単数形表記は、斯様な要素の複数の存在を除外しない。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェア及び適当にプログラムされたコンピュータによって実施され得る。幾つかの手段を列挙している装置クレームにおいては、これらの手段のうちの幾つかはハードウェアの同一要素によって実施され得る。単に或る方策が互いに異なる従属項において再び引用されているという事実は、これらの方策の組み合わせが有利に用いられえないことを示しているわけではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像データの３つのグループ及び該３つのグループをつなぐ動きベクトル候補を概略的に示す。
【図２】本発明の実施例によるエラー計算の動作を概略的に示す。
【図３】エラーデータの処理のためのフェーダユニットを概略的に示す。
【図４】図３のフェーダの制御用のフェードオーバ・アルゴリズムを示す。
【図５】本発明の方法の実施のための装置を示す概略的なブロック図である。
【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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