(57)【要約】【課題】動きベクトルの検出精度を保ちサブサンプル法により演算量を削減する。【解決手段】符号化対象画像の所定のブロックにおける演算対象画素と、過去等の符号化対象画像である参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素とを用いて、ブロックマッチングにより動きベクトルを検出するものにおいて、ブロック内高域成分演算部３は符号化対象画像の所定のブロックの画像の細かさを評価する高域成分強度を算出し、サブサンプルパタン判定部４は、算出された高域成分強度に基づき、符号化対象画像の所定のブロックと参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号化対象画像の所定のブロックにおける演算対象画素と、過去等の符号化対象画像である参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素とを用いて、ブロックマッチングにより動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置において、
上記符号化対象画像の所定のブロックの画像の細かさを評価する第１の高域成分強度を算出するブロック内高域成分演算部と、
該ブロック内高域成分演算部により算出された第１の高域成分強度に基づき、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定するサブサンプルパタン判定部とを備えたことを特徴とする動きベクトル検出装置。
【請求項２】
上記ブロック内高域成分演算部は、高域通過フィルタ出力の絶対値和により、上記第１の高域成分強度を算出することを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出装置。
【請求項３】
上記サブサンプルパタン判定部は、上記第１の高域成分強度と所定の閾値を比較し、上記第１の高域成分強度が所定の閾値より小さい場合に、演算対象画素が上記所定のブロックに均等に配置されたサブサンプルパタンを使用して、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定し、上記第１の高域成分強度が所定の閾値より大きい場合に、演算対象画素が上記演算対象ブロックの一部に偏り、部分的に均等な配置よりも密になるよう配置されたサブサンプルパタンを使用して、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定することを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出装置。
【請求項４】
上記符号化対象画像の所定のブロックにおける複数の小ブロックの画像の細かさを評価する複数の第２の高域成分強度を算出する小ブロック内高域成分演算部を備え、
上記サブサンプルパタン判定部は、上記ブロック内高域成分演算部により算出された第１の高域成分強度と上記小ブロック内高域成分演算部により算出された複数の第２の高域成分強度に基づき、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定することを特徴とする請求項１記載の動きベクトル検出装置。
【請求項５】
上記小ブロック内高域成分演算部は、高域通過フィルタ出力の絶対値和により、上記複数の第２の高域成分強度を算出することを特徴とする請求項４記載の動きベクトル検出装置。
【請求項６】
上記サブサンプルパタン判定部は、上記第１の高域成分強度と所定の閾値を比較し、上記第１の高域成分強度が所定の閾値より小さい場合に、演算対象画素が所定の対象ブロックに均等に配置されたサブサンプルパタンを使用して、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定し、上記第１の高域成分強度が所定の閾値より大きい場合に、演算対象画素が所定のブロックの一部に偏り、部分的に均等な配置よりも密になるよう配置された小ブロックに対応する複数のサブサンプルパタンのうち、上記小ブロック内高域成分演算部により算出された最大の第２の高域成分強度を有する小ブロックに対応するサブサンプルパタンを使用して、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定することを特徴とする請求項４記載の動きベクトル検出装置。
【請求項７】
符号化対象画像の所定のブロックにおける演算対象画素と、過去等の符号化対象画像である参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素とを用いて、ブロックマッチングにより動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法において、
ブロック内高域成分演算部が上記符号化対象画像の所定のブロックの画像の細かさを評価する高域成分強度を算出し、
サブサンプルパタン判定部が上記ブロック内高域成分演算部により算出された高域成分強度に基づき、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定することを特徴とする動きベクトル検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、動画像を高能率符号化してディジタル伝送するシステムにおいて、動画像を所定の水平画素数と所定の垂直ライン数から成る所定のブロックに分割し、この所定のブロック毎に動画像の動きベクトルを検出し、動き補償予測を行うための動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
動画像を圧縮して伝送する技術として、動き補償予測を用いたものがある。動き補償予測を行うためには動きベクトルの検出が必要であるが、この方法には例えば、動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２のテストモデル、ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１／Ｎ０４００  “ＴＥＳＴ  ＭＯＤＥＬ５”に示された方法がある。この方法は、基本的にはブロックマッチング法と呼ばれる方法である。ブロックマッチング法とは周知のように、例えば現画像を所定のブロック（例えば１６画素×１６ライン、あるいは１６画素×８ライン等）に分割し、差分絶対値総和等の予測誤差評価基準値を用いて、当該の所定のブロックに対して、その予測誤差評価基準値が最も小さくなる所定のブロックを参照画像から求め、当該の所定のブロックの動きベクトルとする方法である。
【０００３】
このブロックマッチング法による動きベクトル探索は、探索領域内において動きベクトル候補となる点を移動しながら、予測誤差評価基準値を求めるという操作を行うために膨大な演算量が必要となる。そのため、動きベクトルの検出精度を保ちつつ、演算量を削減するための様々な工夫が存在する。その一つに、例えば非特許文献１に記載されているサブサンプル法がある。サブサンプル法は、予測誤差評価基準値の演算量を軽減する方法であり、所定のブロック中の画素を１／Ｎ（Ｎは自然数）にする等のように間引き、所定のブロック中の限られた画素のみを用いて予測誤差評価基準値を演算することにより、演算量の削減を図っている。
【０００４】
図１は動きベクトル検索の際にサブサンプル法を用いない場合の演算対象画素の配置の例を示す図であり、図２は動きベクトル検索の際にサブサンプル法を用いた場合の演算対象画素の配置の例を示す図である。便宜上、所定のブロックのサイズは１６画素×１６ラインとして以降の説明を行うこととすると、例えば、図１に示すように、サブサンプル法を用いない場合には、演算対象画素は所定のブロック内の全ての画素になる。これを、単純に水平に１／４に間引いたとすると、演算対象画素の配置は図２のようになり、演算対象画素が１／４になるので、演算量も１／４に削減することができる。
【０００５】
【非特許文献１】「特集ＭＰＥＧ−４で動画メディアが大増殖」，日経エレクトロニクス１９９９．１１．１（Ｎｏ．７５６），ｐ．９９−ｐ．１１７の中のコラム「演算量を減らして符号化のフレーム速度を高める」，日経エレクトロニクス１９９９．１１．１（Ｎｏ．７５６），ｐ．１１７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の動きベクトル検出装置は、以上のように構成されているので、普通に実施すると演算量が莫大になり、また、サブサンプル法により演算量を削減すると、演算対象画素がまばらになる分、動きベクトルの検出精度が下がり、結果として符号化像品質が低下するという課題があった。このサブサンプル法による動きベクトルの検出精度の低下は、特に画像に細かい模様のある箇所等で顕著となる。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、動きベクトルの検出精度を保ちつつ、サブサンプル法により演算量を削減することができる動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る動きベクトル検出装置は、符号化対象画像の所定のブロックにおける演算対象画素と、過去等の符号化対象画像である参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素とを用いて、ブロックマッチングにより動きベクトルを検出するものにおいて、上記符号化対象画像の所定のブロックの画像の細かさを評価する第１の高域成分強度を算出するブロック内高域成分演算部と、該ブロック内高域成分演算部により算出された第１の高域成分強度に基づき、上記符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定するサブサンプルパタン判定部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明により、動きベクトルの検出精度を保ちつつ、サブサンプル法により演算量を削減することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図３はこの発明の実施の形態１による動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。この動きベクトル検出装置は、符号化画像メモリ１、参照画像メモリ２、ブロック内高域成分演算部３、サブサンプルパタン判定部４、演算対象画素抽出部５，６、予測誤差評価基準値演算部７及び予測誤差評価基準値比較部８を備えている。
【００１１】
図３において、符号化画像メモリ１に符号化対象画像を格納し、参照画像メモリ２に動きベクトル検出の参照画像として過去又は未来の画像を格納しておく。ブロック内高域成分演算部３は、符号化画像メモリ１に格納されている符号化対象画像の所定のブロックの画像の細かさを評価する指標として高域成分強度（第１の高域成分強度）を算出し、サブサンプルパタン判定部４は、ブロック内高域成分演算部３により算出された高域成分強度に基づき、符号化対象画像の所定のブロックと上記参照画像の所定のブロックにおける演算対象画素の位置を決定する。
【００１２】
演算対象画素抽出部５は、符号化画像メモリ１に格納されている符号化画像の所定のブロックから、サブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を抽出し、演算対象画素抽出部６は、参照画像メモリ２に格納されている参照画像の所定のブロックから、サブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を抽出する。予測誤差評価基準値演算部７は演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６により抽出された演算対象画素の絶対値総和等により予測誤差評価基準値を算出する。
【００１３】
また、演算対象画素抽出部６は、参照画像メモリ２に格納されている参照画像の所定のブロックを、１画素分、探索範囲で上下左右に順次移動し、移動した所定のブロックから、サブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を順次抽出し、予測誤差評価基準値演算部７は演算対象画素抽出部５により抽出された演算対象画素と演算対象画素抽出部６により順次抽出された演算対象画素の絶対値総和等により、予測誤差評価基準値を順次算出する。予測誤差評価基準値比較部８は予測誤差評価基準値演算部７により順次算出された予測誤差評価基準値の比較を行い、最も小さい予測誤差評価基準値を選択して動きベクトルを決定する。
【００１４】
次に動きベクトル検出の方法について説明する。
図４はこの発明の実施の形態１による動きベクトル検出装置の動きベクトル検出処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１０１において、ブロック内高域成分演算部３は、動きベクトル検出を行う所定のブロックの画像の細かさを評価する指標として、高域成分強度αを算出する。例えば、ブロック内高域成分演算部３において。水平３タップの高域通過フィルタを使用すると、高域成分強度αは、次の式（１）で求められ、高域通過フィルタの出力の絶対値和により算出される。
【００１５】
【数１】
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ここで、ｇ（ｍ，ｎ）は当該ブロックの画素値であり、ｍはブロック左端を基点とした水平位置、ｎはブロック上端を基点とした垂直位置を表す。
【００１６】
ステップＳＴ１０２において、サブサンプルパタン判定部４は、ブロック内高域成分演算部３により算出された高域成分強度αの値と予め定めた閾値ＴＨとの比較を行う。
【００１７】
比較の結果、高域成分強度αが予め定めた閾値ＴＨよりも小さい場合には、ステップＳＴ１０３において、サブサンプルパタン判定部４は、例えば、図２に示すように、水平に１／４に間引いた通常のサブサンプルパタンＡを使用して演算対象画素の位置を決定し、演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６は、符号化画像メモリ１に格納されている符号化画像及び参照画像メモリ２に格納されている参照画像の各所定のブロックから、それぞれサブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を抽出し、予測誤差評価基準値演算部７は演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６により抽出された演算対象画素の絶対値総和等により予測誤差評価基準値を算出する。この予測誤差評価基準値の算出は全ての探索範囲において行われ、予測誤差評価基準値比較部８は予測誤差評価基準値演算部７により算出された各予測誤差評価基準値の比較を行い、最も小さい予測誤差評価基準値を選択して動きベクトルを決定する。
【００１８】
図５は所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンＢ１の例を示す図である。図５に示すサブパターンＢ１は、演算対象画素を中央に寄せて、図２に示すサブサンプルパタンＡよりも密に配置したものである。
【００１９】
高域成分強度αが予め定めた閾値ＴＨよりも大きい場合、ステップＳＴ１０４において、サブサンプルパタン判定部４は、例えば、図５に示すサブサンプルパタンＢ１を使用して演算対象画素の位置を決定し、演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６は、符号化画像メモリ１に格納されている符号化画像及び参照画像メモリ２に格納されている参照画像の各所定のブロックから、それぞれサブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を抽出し、予測誤差評価基準値演算部７は演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６により抽出された演算対象画素の絶対値総和等により予測誤差評価基準値を算出する。この予測誤差評価基準値の算出は全ての探索範囲において行われ、予測誤差評価基準値比較部８は予測誤差評価基準値演算部７により算出された各予測誤差評価基準値の比較を行い、最も小さい予測誤差評価基準値を選択して動きベクトルを決定する。
【００２０】
なお、この実施の形態１では、高域成分強度αを式（１）により演算したが、画像の細かさを評価するためにその他の演算を用いても構わない。
【００２１】
また、この実施の形態１では、図２に示すように、サブサンプルパタンＡを水平に１／４に間引いた演算対象画素の配置としているが、演算量を削減できるその他の間引き方をしても構わない。
【００２２】
さらに、この実施の形態１では、図５に示すように、サブサンプルパタンＢ１を中央に寄せた格子模様の配置としているが、演算対象画素がサブサンプルパタンＡよりも密になるような配置ならば、その他の配置をしても構わない。
例えば図６は所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置の他のサブサンプルパタンを示す図であり、一例として、図５の代わりに図６に示すような配置のサブサンプルパタンを使用しても良い。
【００２３】
以上のようにして、この実施の形態１によれば、ブロック内高域成分演算部３が符号化画像メモリ１に格納されている符号化対象画像の所定のブロックの画像の細かさを評価する指標として高域成分強度αを算出し、サブサンプルパタン判定部４がブロック内高域成分演算部３により算出された高域成分強度αに基づき演算対象画素の位置を決定し、画像が細かい模様等の場合には、演算対象画素を密に配置することにより、細かな模様等をサブサンプルすることによる動きベクトルの演算精度の低下を防ぐことができ、動きベクトルの検出精度を保ちつつ、サブサンプル法により演算量を削減することができるという効果が得られる。
【００２４】
実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。この動きベクトル検出装置は、符号化画像メモリ１、参照画像メモリ２、ブロック内高域成分演算部３、サブサンプルパタン判定部４、演算対象画素抽出部５，６、予測誤差評価基準値演算部７、予測誤差評価基準値比較部８及び小ブロック内高域成分演算部１１を備えており、上記実施の形態１の図１に示す動きベクトル検出装置に、小ブロック内高域成分演算部１１を追加したものであり、その他の構成は図１に示す動きベクトル検出装置と同等である。
【００２５】
図７において、小ブロック内高域成分演算部１１は符号化画像メモリ１に格納されている符号化対象画像の所定のブロックより小さい小ブロックの画像の細かさを評価する指標として高域成分強度（第２の高域成分強度）を算出し、サブサンプルパタン判定部４はブロック内高域成分演算部３により算出された高域成分強度と小ブロック内高域成分演算部１１により算出された高域成分強度に基づき演算対象画素の位置を決定する。
【００２６】
次に動きベクトル検出の方法について説明する。
図８はこの発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の動きベクトル検出処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳＴ２０１において、ブロック内高域成分演算部３は、動きベクトル検出を行う所定のブロックにおいて、画像の細かさを評価する指標として高域成分強度αを求める。この高域成分強度αは上記実施の形態１の高域成分強度αと同様であるので説明を省略する。
【００２７】
ステップＳＴ２０２において、サブサンプルパタン判定部４は、ブロック内高域成分演算部３により算出された高域成分強度αの値と予め定めた閾値ＴＨとの比較を行う。
【００２８】
比較の結果、高域成分強度αが予め定めた閾値ＴＨよりも小さい場合には、ステップＳＴ２０３において、サブサンプルパタン判定部４は、例えば、図２に示すように、水平に１／４に間引いた通常のサブサンプルパタンＡを使用して演算対象画素の位置を決定し、演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６は、符号化画像メモリ１に格納されている符号化画像及び参照画像メモリ２に格納されている参照画像の各所定のブロックから、それぞれサブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を抽出し、予測誤差評価基準値演算部７は演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６により抽出された演算対象画素の絶対値総和等により予測誤差評価基準値を算出する。この予測誤差評価基準値の算出は全ての探索範囲において行われ、予測誤差評価基準値比較部８は予測誤差評価基準値演算部７により算出された各予測誤差評価基準値の比較を行い、最も小さい予測誤差評価基準値を選択して動きベクトルを決定する。
【００２９】
高域成分強度αが予め定めた閾値ＴＨよりも大きい場合には、ステップＳＴ２０４において、小ブロック内高域成分演算部１１は、さらに当該の所定のブロック内に設けた小ブロックにおいて画像の細かさを評価する指標として高域成分強度βｉ（ｉ＝１〜５の自然数）を求める。ここで、小ブロックとは所定のブロックの一部分で構成される画素の集まりである。
【００３０】
図９は所定のブロックにおける小ブロックの配置の例を示す図である。図９（ａ）は所定のブロックの中央に小ブロックを配置しており、図９（ｂ）は各々の小ブロックを所定のブロックの４つの隅に配置している。図９における（１）〜（５）は、そのまま小ブロック番号ｉ＝１〜５に対応している。便宜上、小ブロックのサイズを８画素×８ラインとし、例えば、小ブロック内高域成分演算部１１において、水平３タップの高域通過フィルタを使用すると、高域成分強度βｉは、次の式（２）で求められ、高域通過フィルタの出力の絶対値和により算出される。
【００３１】
【数２】
2007129333.tif 000004
ここで、ｇ（ｍ，ｎ）は、当該ブロックの画素値であり、ｍはブロック左端を基点とした水平位置、ｎはブロック上端を基点とした垂直位置を表す。また、Ｈｉ、Ｖｉは各々小ブロック番号ｉの小ブロックの左端画素の水平位置、垂直位置である。
【００３２】
次に、ステップＳＴ２０５，ＳＴ２０７，ＳＴ２０９，ＳＴ２１１において、サブサンプルパタン判定部４は、高域成分強度βｉの比較を実施し、その中で最大となるものを選択する。
【００３３】
高域成分強度βｉが最大となる小ブロック番号をｋとすると、ステップＳＴ２０６，ＳＴ２０８，ＳＴ２１０，ＳＴ２１２，ＳＴ２１４において、サブサンプルパタン判定部４は、サブサンプルパタンＢｋを使用して演算対象画素の位置を決定し、演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６は、符号化画像メモリ１に格納されている符号化画像及び参照画像メモリ２に格納されている参照画像の各所定のブロックから、それぞれサブサンプルパタン判定部４により決定された位置の演算対象画素を抽出し、予測誤差評価基準値演算部７は演算対象画素抽出部５及び演算対象画素抽出部６により抽出された演算対象画素の絶対値総和等により予測誤差評価基準値を算出する。ステップＳＴ２０６，ＳＴ２０８，ＳＴ２１０，ＳＴ２１２，ＳＴ２１４において、この予測誤差評価基準値の算出は全ての探索範囲において行われ、予測誤差評価基準値比較部８は予測誤差評価基準値演算部７により算出された各予測誤差評価基準値の比較を行い、最も小さい予測誤差評価基準値を選択して動きベクトルを決定する。
【００３４】
図１０〜図１３は所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンＢ２〜Ｂ５の例を示す図である。サブサンプルパタンＢ２〜Ｂ５は、図１０〜図１３に示す通り、各々、演算対象画素を所定のブロックの４つの隅に寄せて、図２に示すサブサンプルパタンＡよりも密に配置するようにしたものである。なお、サブサンプルパタンＢ１は上記実施の形態１で説明した図５に示す通りである。
【００３５】
なお、この実施の形態２では、高域成分強度αを式（１）により演算したが、画像の細かさを評価するためにその他の演算を用いても構わない。
【００３６】
また、この実施の形態２では、図２に示すように、サブサンプルパタンＡを水平に１／４に間引いた演算対象画素の配置としているが、演算量を削減できるその他の間引き方をしても構わない。
【００３７】
さらに、この実施の形態２では、所定のブロックにおける小ブロックを５種類としたが、何種類用意しても構わない。さらに、小ブロックを８画素×８ラインの矩形としたが、サブサンプルパタンに合わせてどんな形にしても構わない。
【００３８】
さらに、この実施の形態２では、サブサンプルパタンＢｉを中央及び４つの隅に寄せた格子模様の配置としたが、演算対象画素が小ブロックｉの形状に対応した位置に偏り、かつ、サブサンプルパタンＡよりも密になるような配置ならば、どんな配置をしても構わない。一例として、図５の代わりに図６のような配置を使用しても良く、また、図１０〜図１３の代わりに図１４〜図１７のような所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンを使用しても良い。
【００３９】
以上のようにして、この実施の形態２によれば、上記実施の形態１と同様の効果が得られると共に、小ブロック内高域成分演算部１１が符号化画像メモリ１に格納されている符号化対象画像の所定のブロックより小さい小ブロックの画像の細かさを評価する指標として高域成分強度βｉを算出し、サブサンプルパタン判定部４がブロック内高域成分演算部３により算出された高域成分強度αと小ブロック内高域成分演算部１１により算出された高域成分強度βｉに基づき演算対象画素の位置を決定することにより、細かい模様等がブロック内の一部に偏っていた場合に対しても、より一層、動きベクトルの演算精度の低下を防ぐことができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】動きベクトル検索の際にサブサンプル法を用いない場合の演算対象画素の配置の例を示す図である。
【図２】動きベクトル検索の際にサブサンプル法を用いた場合の演算対象画素の配置の例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態１による動きベクトル検出装置の動きベクトル検出処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の構成を示すブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の動きベクトル検出処理を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける小ブロックの配置の例を示す図である。
【図１０】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図１１】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図１５】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置の例を示す図である。
【図１６】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【図１７】この発明の実施の形態２による動きベクトル検出装置の所定のブロックにおける細かな模様に対する演算対象画素の配置のサブサンプルパタンの例を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  符号化画像メモリ、２  参照画像メモリ、３  ブロック内高域成分演算部、４  サブサンプルパタン判定部、５  演算対象画素抽出部、６  演算対象画素抽出部、７  予測誤差評価基準値演算部、８  予測誤差評価基準値比較部、１１  小ブロック内高域成分演算部。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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