(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号化対象の映像データから分割された所定の単位ブロツクの動きベクトルを階層的に検出する動きベクトル検出方法において、
上記単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、当該単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルとを所定階層において検出する第１のステツプと、
上記所定階層における上記フレーム間の動きベクトル及び上記フイールド間の動きベクトルの検出時に得られた予測誤差に基づき、又は上記単位ブロツク内のフイールド間及び当該フイールド内の差分に基づき上記単位ブロツクの動き量の大小を判別し、当該動き量が小さいと判別した場合、上記第１のステツプに続く上記単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトルを検出すると判定し、上記動き量が大きいと判別した場合、上記第１のステツプに続く上記単位ブロツクの上記動きベクトル検出処理時に補正のための上記単位ブロツクの上記フイールド間の動きベクトルを検出すると判定する第２のステツプと、
上記第２のステツプにより得られた判定結果に応じて、上記第１のステツプにおける上記所定階層よりも上層の階層において上記補正のための上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出し、当該検出した上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルと、上記第１のステツプにおいて検出した対応する上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルとを合成するようにして上記単位ブロツクの最終的な上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する第３のステツプと
を具えることを特徴とする動きベクトル検出方法。
【請求項２】
上記第１のステツプでは、
上記単位ブロツクから画素数を減らすようにして生成した階層ブロツクと、参照用の単位ブロツクから予め画素数を減らすようにして生成した階層ブロツクとの間の上記予測誤差を求め、当該求めた上記予測誤差に基づき、上記所定階層において上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトル及び上記フイールド間の動きベクトルを検出し、
上記第３のステツプでは、
上記第２のステツプにより得られた上記判定結果に応じて、上記単位ブロツクと、上記参照用の上記単位ブロツクとに基づいて上記補正のための上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項３】
上記第２のステツプでは、
上記補正のための上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトル及び上記フイールド間の動きベクトルのどちらを検出するかを判定すると共に、上記単位ブロツクに対する符号化処理としてフレーム離散コサイン変換及びフイールド離散コサイン変換のどちらを用いるかを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項４】
符号化対象の映像データから分割された所定の単位ブロツクの動きベクトルを階層的に検出する動きベクトル検出装置において、
上記単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、当該単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルとを所定階層において検出する第１の動きベクトル検出手段と、
上記第１の動きベクトル検出手段により上記所定階層における上記フレーム間の動きベクトル及び上記フイールド間の動きベクトルの検出時に得られた予測誤差に基づき、又は上記単位ブロツク内のフイールド間及び当該フイールド内の差分に基づき上記単位ブロツクの動き量の大小を判別し、当該動き量が小さいと判別した場合、上記第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理に続く上記単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトルを検出すると判定し、上記動き量が大きいと判別した場合、上記第１の動きベクトル検出手段による上記動きベクトル検出処理に続く上記単位ブロツクの上記動きベクトル検出処理時に補正のための上記単位ブロツクの上記フイールド間の動きベクトルを検出すると判定する判定手段と、
上記判定手段により得られた判定結果に応じて、上記第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理よりも上層の階層において上記補正のための上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出し、当該検出した上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルと、上記第１の動きベクトル検出手段により検出された対応する上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルとを合成するようにして上記単位ブロツクの最終的な上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する第２の動きベクトル検出手段と
を具えることを特徴とする動きベクトル検出装置。
【請求項５】
上記第１の動きベクトル検出手段は、
上記単位ブロツクから画素数を減らすようにして生成した階層ブロツクと、参照用の単位ブロツクから予め画素数を減らすようにして生成した階層ブロツクとの間の上記予測誤差を求め、当該求めた上記予測誤差に基づき、上記所定階層において上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトル及び上記フイールド間の動きベクトルを検出し、
上記第２の動きベクトル検出手段は、
上記判定手段により得られた上記判定結果に応じて、上記単位ブロツクと、上記参照用の上記単位ブロツクとに基づいて上記補正のための上記フレーム間の動きベクトル又は上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する
ことを特徴とする請求項４に記載の動きベクトル検出装置。
【請求項６】
上記判定手段は、
上記補正のための上記単位ブロツクの上記フレーム間の動きベクトル及び上記フイールド間の動きベクトルのどちらを検出するかを判定すると共に、上記単位ブロツクに対する符号化処理としてフレーム離散コサイン変換及びフイールド離散コサイン変換のどちらを用いるかを判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の動きベクトル検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【目次】
以下の順序で本発明を説明する。
【０００２】
発明の属する技術分野
従来の技術（図１０）
発明が解決しようとする課題（図１１〜図１７）
課題を解決するための手段（図１〜図９）
発明の実施の形態
（１）本実施の形態による符号化装置の構成（図１及び図２）
（２）動きベクトルの検出処理（図３〜図８）
（３）本実施の形態の動作及び効果（図１〜図８）
（４）他の実施の形態（図１〜図９）
発明の効果
【０００３】
【発明の属する技術分野】
本発明は動きベクトル検出方法及び装置に関し、例えば映像データを符号化する際に動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法及び装置に適用して好適なものである。
【０００４】
【従来の技術】
近年、映像データの符号化方式としてＭＰＥＧ２（Moving Picture Experts Group Phase 2）と呼ばれる方式がある。
【０００５】
このＭＰＥＧ２方式は、ＩＴＵ−Ｔ（International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Secter：国際電気通信連合電気通信標準化部門）等の機関によつて標準化され、映像データを符号化し、これを多重化して蓄積及び伝送する目的で規格化されている。
【０００６】
実際にこのＭＰＥＧ２方式では、映像データをフレーム毎にマクロブロツクと呼ばれる単位で符号化するように規定されており、当該映像データを高能率符号化するための符号化方式として、Ｉ（Intra ）ピクチヤと呼ばれる方式と、前方向の動き補償フレーム間予測を用いるＰ（Predictive）ピクチヤと呼ばれる方式とが規定されている。
【０００７】
ここで図１０に示すように、例えば映像データの時間的に連続するフレーム単位のデータ（以下、これをフレームデータと呼ぶ）Ｔn 及びＴn+1 に順次Ｉピクチヤ又はＰピクチヤを割り当てたとすると、当該Ｉピクチヤを割り当てたフレームデータＴn はそのデータのみを用いて符号化し、Ｐピクチヤを割り当てたフレームデータＴn+1 は時間的に過去のＩピクチヤを割り当てたフレームデータＴn を参照データとして用いてマクロブロツク単位ＭＢで前方向の動き補償フレーム間予測により符号化するようになされている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで図１１は、ＭＰＥＧ２方式が適用された符号化装置１を示し、外部からアナログでなる映像信号Ｓ１が入力処理部２に供給される。
【０００９】
入力処理部２は、外部から供給される映像信号Ｓ１をアナログデイジタル変換し、順次得られるフレームデータに例えばＩピクチヤ又はＰピクチヤを交互に割り当てた後、このフレームデータをマクロブロツク単位に分割して出力する。
【００１０】
ここでまず符号化装置１においては、第１の符号化処理モード時に第１及び第２の切換え器３及び４のスイツチをそれぞれ第１の接点Ａに接続する。
【００１１】
この状態において入力処理部２は、Ｉピクチヤを割り当てたフレームデータ（以下、これを第１のフレームデータと呼ぶ）をマクロブロツク単位に分割し、得られた第１のマクロブロツクデータＤ１を順次第１の切換え器３を介して離散コサイン変換（DCT:Discrete Cosine Transform ）器５に送出する。
【００１２】
離散コサイン変換器５は、第１の切換え器３を介して与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１を離散コサイン変換処理して離散コサイン変換係数に変換し、これを量子化器６に送出する。
【００１３】
量子化器６は、離散コサイン変換器５から与えられる離散コサイン変換係数を、情報量制御器７から与えられる対応する量子化係数に基づいて量子化し、得られた量子化データＤ２を可変長符号化器８に送出すると共に、逆量子化器９に送出する。
【００１４】
可変長符号化器８は、量子化器６から与えられる量子化データＤ２を所定方式で可変長符号化し、得られた符号化データＤ３をバツフアメモリ１０を介して例えば所定の記録媒体を有する記録装置（図示せず）に送出する。
【００１５】
因みに可変長符号化器８から出力される符号化データＤ３は、バツフアメモリ１０を介して情報量制御器７にも与えられ、これにより情報量制御器７は符号化データＤ３のデータ量を検出し、その検出結果に基づいて量子化係数を生成してこれを量子化器６及び逆量子化器９に送出する。
【００１６】
逆量子化器９は、量子化器６から与えられる量子化データＤ２を、情報量制御器７から与えられる対応する量子化係数に基づいて逆量子化し、得られる離散コサイン係数を逆離散コサイン変換器１１に送出する。
【００１７】
逆離散コサイン変換器１１は、逆量子化器９から与えられる離散コサイン係数を逆離散コサイン変換処理することにより第１のマクロブロツクデータＤ１に変換してこれを加算器１２に送出する。
【００１８】
このとき加算器１２は、逆離散コサイン変換器１１から与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１をそのままフレームメモリ構成でなる画像メモリ１３に送出し、かくして画像メモリ１３内に第１のマクロブロツクデータＤ１を順次格納して第１のフレームデータを再構成する。
【００１９】
この後この符号化装置１では、入力処理部２から１フレーム分の第１のマクロブロツクデータＤ１が全て出力されると、第２の符号化処理モードに移り、第１及び第２の切換え器３及び４のスイツチを第２の接点Ｂに接続する。
【００２０】
この状態において入力処理部２は、Ｐピクチヤを割り当てたフレームデータ（以下、これを第２のフレームデータと呼ぶ）をマクロブロツク単位に分割し、得られた第２のマクロブロツクデータＤ４を動きベクトル検出器１４に送出すると共に、減算器１５に送出する。
【００２１】
動きベクトル検出器１４は、入力処理部２から第２のマクロブロツクデータＤ４が与えられると、画像メモリ１３からこれに格納されている、当該第２のマクロブロツクデータＤ４に対して時間的に１フレーム過去の第１のフレームデータを参照データＤ５として読み出す。そして動きベクトル検出器１４は、画像メモリ１３から読み出した参照データＤ５と第２のマクロブロツクデータＤ４とに基づいて当該第２のマクロブロツクデータＤ４の動きベクトルを求め、これを動きベクトルデータＤ６として動き補償器１６に送出する。
【００２２】
動き補償器１６は、動きベクトル検出器１４から動きベクトルデータＤ６が与えられると、このとき画像メモリ１３から参照データＤ５を読み出し、当該読み出した参照データＤ５から動きベクトルデータＤ６に基づいて、第２のマクロブロツクデータＤ４と最も一致するブロツクデータを取り出し、これを動き補償データＤ７として減算器１５に送出する。
【００２３】
これにより減算器１５は、入力処理部２から与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４から、動き補償器１６から与えられる動き補償データＤ７を減算し、得られる差分データＤ８を第１の切換え器３を介して離散コサイン変換器５に送出する。
【００２４】
そしてこの後符号化装置１では、上述した第１の符号化処理モード時と同様にして差分データＤ８を離散コサイン変換器５及び量子化器６を順次介して量子化データＤ９を生成し、これを可変長符号化器８に送出する。
【００２５】
このとき可変長符号化器８においては、動きベクトル検出器１４から動きベクトルデータＤ６が与えられており、量子化器６から与えられる量子化データＤ９と共にこれに対応する動きベクトルデータＤ６も可変長符号化し、これら可変長符号化した量子化データＤ９及び動きベクトルデータＤ６を符号化データＤ１０としてバツフアメモリ１０を介して出力する。
【００２６】
また量子化器６から出力される量子化データＤ９は、逆量子化器９及び逆離散コサイン変換器１１を順次介して復号されることにより差分データＤ８に変換されて加算器１２に与えられる。
【００２７】
このとき加算器１２には、動き補償器１６から第２の切換え器４を介して対応する動き補償データＤ７が与えられている。これにより加算器１２は差分データＤ８と、動き補償データＤ７とを加算して第２のマクロブロツクデータＤ４を生成し、これを画像メモリ１３に送出して格納する。
【００２８】
このようにして符号化装置１では、入力処理部２から１フレーム分の第２のマクロブロツクデータＤ４が全て出力されると、再び第１の符号化処理モードに移り、この後上述した処理を繰り返すことにより映像信号Ｓ１を符号化処理することができる。
【００２９】
ところでこの符号化装置１では、動きベクトル検出器１４により第２のマクロブロツクデータＤ４のフイールド間（トツプフイールドとボトムフイールドとを分離した状態）及びフレーム間（トツプフイールド及びボトムフイールドを混在させた状態）の動きベクトルをそれぞれ検出するようになされている。
【００３０】
この場合この符号化装置１では、動きベクトル検出器１４によつて検出されたトツプフイールドに対する動きベクトル（以下、これをトツプフイールド動きベクトルと呼ぶ）及びボトムフイールドに対する動きベクトル（以下、これをボトムフイールド動きベクトルと呼ぶ）と、フレーム間の動きベクトル（以下、これをフレーム動きベクトルと呼ぶ）とのうち、これらを検出するために用いた第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量が比較的大きい場合にはトツプフイールド動きベクトル及びボトムフイールド動きベクトルを用いることにより符号化処理の精度を向上させると共に、この第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量が比較的小さい場合にはフレーム動きベクトルを用いることにより符号化処理の演算量を大幅に減らすようにし、このようにして映像信号Ｓ１を高能率符号化し得るようになされている。
【００３１】
実際上動きベクトル検出器１４では、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４に基づく画像（以下、これをマクロブロツク画像と呼ぶ）と、参照データＤ５（第１のフレームデータ）に基づく画像（以下、これをフレーム画像と呼ぶ）とからそれぞれ画素数を減らすように縮小してなる階層画像を生成し、これら階層画像でなる階層データと、第２のマクロブロツクデータＤ４及び参照データＤ５とを階層的に用いてトツプフイールド動きベクトル及びボトムフイールド動きベクトル（以下の説明において、これらをまとめてフイールド動きベクトルと呼ぶ）と、フレーム動きベクトルとを検出する。
【００３２】
すなわちこの動きベクトル検出器１４は、図１２（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、例えば水平方向に16画素及び垂直方向に16ラインでなるマクロブロツク画像ＭＧ１上で各画素位置を（ｉ，ｊ）と表し、当該マクロブロツク画像ＭＧ１上でトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分ｌｆ(q,r) を次式
【００３３】
【数１】
0003944805.tif 000002
【００３４】
で表されるように、フイールド毎に水平方向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置（ｑ，ｒ）でそれぞれ水平方向に２画素及び垂直方向に２ラインでなる対応するブロツク内の４画素の輝度データｄの平均値を算出するようにして求めることにより、トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分でなる例えば水平方向に８画素及び垂直方向に８ラインの階層画像（以下、これを第１の基本階層画像と呼ぶ）ＫＧ１を生成する。
【００３５】
またこの動きベクトル検出器１４は、図１３（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、フレーム画像上で第１の基本階層画像ＫＧ１に対する第１の探索領域ＴＲ１を決定し、この第１の探索領域ＴＲ１内のトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分Ｌｆ(q,r) を次式
【００３６】
【数２】
0003944805.tif 000003
【００３７】
で表されるように、フイールド毎に水平方向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置（ｑ，ｒ）でそれぞれ水平方向に２画素及び垂直方向に２ラインでなる対応するブロツク内の４画素の輝度データＤの平均値を算出するようにして求めることにより、トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分でなる階層画像（以下、これを第１の探索階層画像と呼ぶ）ＴＧ１を生成する。
【００３８】
因みに上述した（１）式及び（２）式では、変数ｆｉに「０」を代入することによりトツプフイールドｔｆの低域成分を求めることができると共に、当該変数ｆｉに「１」を代入することによりボトムフイールドｂｆの低域成分を求めることができる。
【００３９】
次いで動きベクトル検出器１４では、図１４に示すように、動きベクトル検出処理の第１段階において、第１の探索階層画像ＴＧ１内を第１の基本階層画像ＫＧ１のトツプフイールドｔｆでなる第２の基本階層画像ＫＧ２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、この第２の基本階層画像ＫＧ２とこれに第１の探索階層画像ＴＧ１内で順次対応させた第１のブロツク階層画像ＢＫ１との予測誤差ｂｄｔ(q,r) を次式
【００４０】
【数３】
0003944805.tif 000004
【００４１】
で表されるように、第２の基本階層画像ＫＧ２の（トツプフイールドｔｆの）各低域成分と、ブロツク階層画像ＢＫ１のそれぞれ対応させた（トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの混在する）低域成分との差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【００４２】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、順次求めた予測誤差ｂｄｔ(q,r) のうち、この予測誤差ｂｄｔ(q,r) の値が最も最小となるときの第１のブロツク階層画像ＢＫ１を検出し、当該検出した第１のブロツク階層画像ＢＫ１を第２の基本階層画像ＫＧ２と最も一致するものとしてこの第１のブロツク階層画像ＢＫ１と第２の基本階層画像ＫＧ２との間の動き量に基づいて第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ１を検出する。
【００４３】
またこの動きベクトル検出器１４は、第１の探索階層画像ＴＧ１内を第１の基本階層画像ＫＧ１のボトムフイールドｂｆでなる第３の基本階層画像ＫＧ３によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、この第３の基本階層画像ＫＧ３とこれに第１の探索階層画像ＴＧ１内で順次対応させた第１のブロツク階層画像ＢＫ１との予測誤差ｂｄｂ(q,r) を次式
【００４４】
【数４】
0003944805.tif 000005
【００４５】
で表されるように、第３の基本階層画像ＫＧ３の（ボトムフイールドｂｆの）各低域成分と、ブロツク階層画像ＢＫ１のそれぞれ対応させた（トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの混在する）低域成分との差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【００４６】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、順次求めた予測誤差ｂｄｂ(q,r) のうち、この予測誤差ｂｄｂ(q,r) の値が最も最小となるときの第１のブロツク階層画像ＢＫ１を検出し、当該検出した第１のブロツク階層画像ＢＫ１を第３の基本階層画像ＫＧ３と最も一致するものとしてこの第１のブロツク階層画像ＢＫ１と第３の基本階層画像ＫＧ３との間の動き量に基づいて第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ１を検出する。
【００４７】
さらにこの動きベクトル検出器１４は、図１５に示すように、第１の探索階層画像ＴＧ１内を第１の基本階層画像ＫＧ１によつてサーチするようにして、当該第１の基本階層画像ＫＧ１とこれに第１の探索階層画像ＴＧ１内で対応させた第２のブロツク階層画像ＢＫ２との予測誤差ｂｄｆ(q,r) を次式
【００４８】
【数５】
0003944805.tif 000006
【００４９】
で表されるように、上述した（３）式を用いて求めた予測誤差ｂｄｔ(q,r) と、上述した（４）式を用いて求めた対応する予測誤差ｂｄｂ(q,r) とを順次加算するようにして求める。
【００５０】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、順次求めた予測誤差ｂｄｆ(q,r) の値のうち、その値が最も最小となるときの第２のブロツク階層画像ＢＫ２を検出することにより、当該検出した第２のブロツク階層画像ＢＫ２を第１の基本階層画像ＫＧ１と最も一致するものとしてこの第２のブロツク階層画像ＢＫ２と第１の基本階層画像ＫＧ１との間の動き量に基づいて第１段階のフレーム動きベクトルＭＶｆ１を検出する。
【００５１】
続いてこの動きベクトル検出器１４は、図１６に示すように、動きベクトル検出処理の第２段階において、第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ１に基づいてフレーム画像ＦＧ１上で第２の探索領域ＴＲ２を決定する。
【００５２】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、第２の探索領域ＴＲ２内をマクロブロツク画像ＭＧ１のトツプフイールドｔｆでなるマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ１によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、当該マクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ１とこれに第２の探索領域ＴＲ２内で対応させた第１のブロツク画像ＢＧ１との予測誤差ＢＤｔ(m,n) を次式
【００５３】
【数６】
0003944805.tif 000007
【００５４】
で表されるように、このマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ１の（トツプフイールドｔｆの）各画素位置の輝度データｄと、第１のブロツク画像ＢＧ１のそれぞれ対応させた（トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの混在する）画素位置（ｍ，ｎ）の輝度データＤとの差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【００５５】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、順次求めた予測誤差ＢＤｔ(m,n) のうち、その値が最も最小となるときの第１のブロツク画像ＢＧ１を検出し、当該検出した第１のブロツク画像ＢＧ１をマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ１と最も一致するものとしてこの第１のブロツク画像ＢＧ１とマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ１との動き量に基づいて第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ１を補正するような第２段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ２を検出する。
【００５６】
このようにしてこの動きベクトル検出器１４は、次式
【００５７】
【数７】
0003944805.tif 000008
【００５８】
で表されるように、階層画像を生成する際に欠落した画素を補うように第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ１を２倍にし、これに第２段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ２を加算することにより最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ３を検出する。
【００５９】
またこの動きベクトル検出器１４は、第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ１に基づいてフレーム画像ＦＧ１上で第３の探索領域ＴＲ３を決定し、この第３の探索領域ＴＲ３内をマクロブロツク画像ＭＧ１のボトムフイールドｂｆでなるマクロブロツクボトム画像ＭＧＢ１によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、当該マクロブロツクボトム画像ＭＧＢ１とこれに第３の探索領域ＴＲ３内で対応させた第１のブロツク画像ＢＧ１との予測誤差ＢＤｂ(m,n) を次式
【００６０】
【数８】
0003944805.tif 000009
【００６１】
で表されるように、マクロブロツクボトム画像ＭＧＢ１の（ボトムフイールドｂｆの）各画素位置の輝度データｄと、第１のブロツク画像ＢＧ１のそれぞれ対応させた（トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの混在する）画素位置（ｍ，ｎ）の輝度データＤとの差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【００６２】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、順次求めた予測誤差ＢＤｂ(m,n) のうち、その値が最も最小となるときの第１のブロツク画像ＢＧ１を検出し、当該検出した第１のブロツク画像ＢＧ１をマクロブロツクボトム画像ＭＧＢ１と最も一致するものとしてこの第１のブロツク画像ＢＧ１とマクロブロツクボトム画像ＭＧＢ１との動き量に基づいて第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ１を補正するような第２段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ２を検出する。
【００６３】
かくしてこの動きベクトル検出器１４は、上述した最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ３を検出する場合と同様にして、階層画像を生成する際に欠落した画素を補うように第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ１を２倍にし、これに第２段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ２を加算することにより最終的なボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ３を検出する。
【００６４】
さらにこの動きベクトル検出器１４は、図１７に示すように、第１段階のフレーム動きベクトルＭＶｆ１に基づいてフレーム画像ＦＧ１上で第４の探索領域ＴＲ４を決定し、この第４の探索領域ＴＲ４内をマクロブロツク画像ＭＧ１によつてサーチしながら当該マクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ１とこれに第４の探索領域ＴＲ４内で対応させた第２のブロツク画像ＢＧ２との予測誤差ＢＤｆ(m,n) を次式
【００６５】
【数９】
0003944805.tif 000010
【００６６】
で表されるように、上述した（６）式を用いて求めた予測誤差ＢＤｔ(m,n) と、上述した（８）式を用いて求めた対応する予測誤差ＢＤｂ(m,n) とを順次加算するようにして求める。
【００６７】
そしてこの動きベクトル検出器１４は、順次求めた予測誤差ＢＤｆ(m,n) のうち、その値が最も最小となるときの第２のブロツク画像ＢＧ２を検出することにより、この検出した第２のブロツク画像ＢＧ２をマクロブロツク画像ＭＧ１と最も一致するものとして当該第２のブロツク画像ＢＧ２とマクロブロツク画像ＭＧ１との間の動き量に基づいて第１段階のフレーム動きベクトルＭＶｆ１を補正するような第２段階のフレーム動きベクトルＭＶｆ２を検出する。
【００６８】
かくしてこの動きベクトル検出器１４は、上述した最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ３を検出する場合と同様にして、階層画像を生成する際に欠落した画素を補うように第１段階のフレーム動きベクトルＭＶｆ１を２倍にし、これに第２段階のフレーム動きベクトルＭＶｆ２を加算することにより最終的なフレーム動きベクトルＭＶｆ３を検出する。
【００６９】
ところがこの動きベクトル検出器１４は、上述したようにフイールド動きベクトルと、フレーム動きベクトルとのうち、いずれか一方しか符号化処理に用いないにもかかわらずに、入力処理部２から第２のマクロブロツクデータＤ４が与えられる毎に、この第２のマクロブロツクデータＤ４に対する最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶｔ１及びボトムフイールド動きベクトルＭＶｂ３と、フレーム動きベクトルＭＶｆ３とをそれぞれ検出することから、動きベクトル検出処理における予測誤差等の演算量が比較的多く、回路規模が比較的大規模になる問題があつた。
【００７０】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、回路規模を大幅に低減し得る動きベクトル検出方法及び装置を提案しようとするものである。
【００７１】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明においては、動きベクトル検出方法において、単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、当該単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルとを所定階層において検出する第１のステツプと、当該所定階層におけるフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルの検出時に得られた予測誤差に基づき、又は単位ブロツク内のフイールド間及び当該フイールド内の差分に基づき単位ブロツクの動き量の大小を判別し、当該動き量が小さいと判別した場合、第１のステツプに続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルを検出すると判定し、動き量が大きいと判別した場合、第１のステツプに続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルを検出すると判定する第２のステツプと、当該第２のステツプにより得られた判定結果に応じて、第１のステツプの所定階層よりも上層の階層において補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出し、当該検出したフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルと、第１のステツプにおいて検出した対応するフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルとを合成するようにして単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する第３のステツプとを設けるようにした。
【００７２】
この結果、所定階層においては単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルとを検出するものの、当該所定階層よりも上層の階層では単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出することから、従来の動きベクトル検出処理のように単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルを検出する場合に比べて動きベクトル検出処理時の演算量を大幅に低減させることができる。
【００７３】
また本発明においては、動きベクトル検出装置において、単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、当該単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルとを所定階層において検出する第１の動きベクトル検出手段と、当該第１の動きベクトル検出手段により所定階層におけるフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルの検出時に得られた予測誤差に基づき、又は単位ブロツク内のフイールド間及び当該フイールド内の差分に基づき単位ブロツクの動き量の大小を判別し、当該動き量が小さいと判別した場合、第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理に続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルを検出すると判定し、動き量が大きいと判別した場合、第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理に続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルを検出すると判定する判定手段と、当該判定手段により得られた判定結果に応じて、第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理よりも上層の階層において補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出し、当該検出したフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルと、第１の動きベクトル検出手段により検出された対応するフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルとを合成するようにして単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する第２の動きベクトル検出手段とを設けるようにした。
【００７４】
この結果、所定階層においては単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルとを検出するものの、当該所定階層よりも上層の階層では単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出することから、従来の動きベクトル検出処理のように単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルを検出する場合に比べて動きベクトル検出処理時の演算量を大幅に低減させることができる。
【００７５】
【発明の実施の形態】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００７６】
（１）本実施の形態による符号化装置の構成
図９との対応部分に同一符号を付して示す図１において、２０は全体として本実施の形態による符号化装置を示し、動きベクトル検出器２１の構成を除いて従来の符号化装置１と同様に構成されている。
【００７７】
この符号化装置２０において動きベクトル検出器２１は、入力処理部２から与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１及びＤ４を参照データとして用いて階層的に動きベクトル検出処理を順次実行し、最終的には動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４に対するフレーム動きベクトル又はフイールド動きベクトルのうちのいずれか一方のみを検出するようになされている。
【００７８】
この場合図２に示すように、動きベクトル検出回路２１においては、全体がＣＰＵ２２によつて制御されており、まず第１の符号化処理モード時、第３及び第４の切換え器２３及び２４のスイツチをそれぞれ第１の接点Ａに接続する。
【００７９】
この状態において入力処理部２から順次出力される第１のマクロブロツクデータＤ１は、フレームメモリ構成でなる原画像メモリ２５に供給されると共に、第３の切換え器２３を介して階層画像生成器２６に供給される。
【００８０】
このとき原画像メモリ２５は、第１のアドレス生成器２７からアドレス情報が与えられており、これにより入力処理部２から順次与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１をアドレス情報によつて指定されたアドレス位置に書き込み、第１のフレームデータを再構成する。
【００８１】
また階層画像生成器２６は、入力処理部２から与えられる第１のマクロブロツクデータＤ１に基づいてその低域成分でなる参照階層ブロツクデータＤ１０を生成してこれを第４の切換え器２４を介してフレームメモリ構成でなる階層画像メモリ２８に送出する。
【００８２】
階層画像メモリ２８は、このとき第２のアドレス生成器２９からアドレス情報が与えられており、これにより階層画像生成器２６から順次与えられる参照階層ブロツクデータＤ１０をアドレス情報によつて指定されたアドレス位置に書き込む。
【００８３】
またこの動きベクトル検出器２１では、第２の符号化処理モード時、第３の切換え器２３のスイツチを第２の接点Ｂに接続すると共に、第４の切換え器２４のスイツチを第１の接点Ａに接続し、これにより入力処理部２から出力された第２のマクロブロツクデータＤ４を原画像メモリ２５に取り込む。
【００８４】
このとき原画像メモリ２５は、第１のアドレス生成器２７からアドレス情報が与えられており、入力処理部２から与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４をこのアドレス情報によつて指定されたアドレス位置に書き込む。
【００８５】
そしてこの動きベクトル検出器２１では、入力処理部２から与えられる１つの第２のマクロブロツクデータＤ４を原画像メモリ２５に格納すると、第２の符号化処理モードから第１の動きベクトル検出処理モードに移つて第１段階の動きベクトル検出処理を開始し、第３及び第４の切換え器２３及び２４のスイツチを第２の接点Ｂに接続する。
【００８６】
この状態において原画像メモリ２５は、第２の符号化処理モード時に格納した動きベクトル検出対象の１つの第２のマクロブロツクデータＤ４を第１のアドレス生成器２７から与えられるアドレス情報に基づいて読み出し、当該読み出した第２のマクロブロツクデータＤ４を動きベクトル検出対象として原画像予測誤差演算器３０に送出すると共に第３の切換え器２３を介して階層画像生成器２６に送出する。
【００８７】
階層画像生成器２６は、原画像メモリ２５から与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４に基づいてその低域成分でなる基本階層ブロツクデータＤ１１を生成し、これを第４の切換え器２４を介して階層画像予測誤差演算器３１に送出する。
【００８８】
このとき第２のアドレス生成器２９は、ＣＰＵ２２から動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４に基づくマクロブロツク画像のフレーム画像上での位置情報が与えられ、この位置情報に基づいてこの第２のマクロブロツクデータＤ４よりも時間的に１フレーム過去の１フレーム分の各参照階層ブロツクデータＤ１０に基づく画像（以下、これを参照階層画像と呼ぶ）上で探索領域を決定し、当該探索領域内に位置する参照階層ブロツクデータＤ１０を選定する。そしてこの選定した参照階層ブロツクデータＤ１０に対するアドレス情報を生成し、これを階層画像メモリ２８に送出する。
【００８９】
これにより階層画像メモリ２８は、第２のアドレス生成器２９から与えられるアドレス情報に基づいて、指定されたアドレス位置に書き込まれている参照階層ブロツクデータＤ１０を第１の参照ブロツクデータＤ１２として読み出して階層画像予測誤差演算器３１に送出する。
【００９０】
そして階層画像予測誤差演算器３１は、階層画像生成器２６から与えられた基本階層ブロツクデータＤ１１と、階層画像メモリ２８から与えられた第１の参照ブロツクデータＤ１２とに基づいてブロツクマツチングしながら順次予測誤差を求めるようにして第１段階のトツプフイールド動きベクトル及びボトムフイールド動きベクトルと、フレーム動きベクトルとを検出し、これらを第１の動きベクトルデータＤ１３として第１のアドレス生成器２７並びに原画像予測誤差演算器３０に送出する。
【００９１】
また階層画像予測誤差演算器３１は、第１段階のトツプフイールド動きベクトル、ボトムフイールド動きベクトル及びフレーム動きベクトルを検出する際にそれぞれ得られた最小値でなる予測誤差を予測誤差データＤ１４として判定処理器３２に送出する。
【００９２】
次いで動きベクトル検出器２１では、第１段階のフイールド動きベクトル及びフレーム動きベクトルを検出すると、第２の動きベクトル検出処理モードに移り、第２段階の動きベクトル検出処理を開始する。
【００９３】
このとき判定処理器３２は、階層画像予測誤差演算器３１から与えられる予測誤差データＤ１４に基づいて、フイールド動きベクトルと、フレーム動きベクトルとのうち、最終的にどちらの動きベクトルを求めるかを判定し、当該判定結果を第１のアドレス生成器２７及び原画像予測誤差演算器３０に与える。
【００９４】
第１のアドレス生成器２７は、判定処理器３２から与えられる判定結果が最終的にフイールド動きベクトルを検出することを表している場合、第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて得られる第１段階のトツプフイールド動きベクトル及びボトムフイールドに基づいて、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４よりも時間的に１フレーム過去の第１のフレームデータに基づくフレーム画像上でそれぞれ探索領域を決定し、これら探索領域内に位置する第１のマクロブロツクデータＤ１を選定する。そしてこの選定した第１のマクロブロツクデータＤ１に対するアドレス情報を生成し、これを原画像メモリ２５に送出する。
【００９５】
これにより原画像メモリ２５は、第１のアドレス生成器２７から与えられるアドレス情報に基づいて指定されたアドレス位置に書き込まれている第１のマクロブロツクデータＤ１を第２の参照ブロツクデータＤ１８として読み出して原画像予測誤差演算器３０に送出する。
【００９６】
原画像予測誤差演算器３０は、原画像メモリ２５から与えられた第２のマクロブロツクデータＤ４と、第２の参照ブロツクデータＤ１８とに基づいて順次ブロツクマツチングしながら予測誤差を求めるようにして、階層画像予測誤差演算器３１から与えられた第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて得られる第１段階のトツプフイールド動きベクトルを補正するように第２段階のトツプフイールド動きベクトルを検出すると共に、この第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて得られる第１段階のボトムフイールド動きベクトルを補正するように第２段階のボトムフイールド動きベクトルを検出する。
【００９７】
そして原画像予測誤差演算器３０は、第１段階のトツプフイールド動きベクトルと、第２段階のトツプフイールド動きベクトルとを合成するようにして最終的なトツプフイールド動きベクトルを求めると共に、第１段階のボトムフイールド動きベクトルと、第２段階のボトムフイールド動きベクトルとを合成するようにして最終的なボトムフイールド動きベクトルを求め、これらを動きベクトルデータＤ１６として動き補償器１６及び可変長符号化器８に送出する。
【００９８】
これに対して第１のアドレス生成器２７は、判定処理器３２から与えられる判定結果が最終的にフレーム動きベクトルを検出することを表している場合、第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて得られる第１段階のフレーム動きベクトルに基づいて、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４よりも時間的に１フレーム過去の第１のフレームデータに基づくフレーム画像上で探索領域を決定し、当該探索領域内に位置する第１のマクロブロツクデータＤ１を選定する。そしてこの選定した第１のマクロブロツクデータＤ１に対するアドレス情報を生成し、これを原画像メモリ２５に送出する。
【００９９】
これにより原画像メモリ２５は、第１のアドレス生成器２７から与えられるアドレス情報に基づいて指定されたアドレス位置に書き込まれている第１のマクロブロツクデータＤ１を第２の参照ブロツクデータＤ１５として読み出して原画像予測誤差演算器３０に送出する。
【０１００】
原画像予測誤差演算器３０は、原画像メモリ２５から与えられた第２のマクロブロツクデータＤ４と、第２の参照ブロツクデータＤ１５とに基づいて順次ブロツクマツチングしながら予測誤差を求めるようにして、階層画像予測誤差演算器３１から与えられた第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて得られる第１段階のフレーム動きベクトルを補正するような第２段階のフレーム動きベクトルを検出する。
【０１０１】
そして原画像予測誤差演算器３０は、第１段階のフレーム動きベクトルと、第２段階のフレーム動きベクトルとを合成するようにして最終的なフレーム動きベクトルを得て、これを動きベクトルデータＤ１９として動き補償器１６及び可変長符号化器８に送出する。
【０１０２】
かくしてこの動きベクトル検出器２１においては、第２段階の動きベクトル検出処理により最終的なトツプフイールド動きベクトル及びボトムフイールド動きベクトルと、最終的なフレーム動きベクトルとのうち、いずれか一方を検出すると、再び第２の符号化処理モードに移つて第４の切換え器２４のスイツチのみを第１の接点Ａに接続し、この状態において入力処理部２から１つの第２のマクロブロツクデータＤ４が与えられる。
【０１０３】
そしてこの動きベクトル検出器２１は、この後入力処理部２から１つの第２のマクロブロツクデータＤ４が与えられる毎に上述したように第２の符号化処理モードから第２の動きベクトル検出処理モードまでの動きベクトル検出処理を順次繰り返し、これにより第２のマクロブロツクデータＤ４のトツプフイールド動きベクトル及びボトムフイールド動きベクトル、又はフレーム動きベクトルを順次検出する。
【０１０４】
（２）動きベクトル検出処理
実際上この動きベクトル検出器２１では、第１の動きベクトル検出処理モード時に階層画像生成器２６が第２のマクロブロツクデータＤ４のトツプフイールド及びボトムフイールドのデータのそれぞれ低域成分を取り出すようにして基本階層ブロツクデータＤ１１を生成する。
【０１０５】
すなわち階層画像生成器２６は、図３（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、第２のマクロブロツクデータＤ４に基づくマクロブロツク画像ＭＧ２上でトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの低域成分ｌｆ’（ｑ，ｒ）を次式
【０１０６】
【数１０】
0003944805.tif 000011
【０１０７】
で表されるように、フイールド毎に水平方向に４画素おき及び垂直方向に４ラインおきの各位置でそれぞれ水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインでなる対応するブロツク内の16画素の輝度データｄの平均値を算出するようにして求めることにより、水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインの低域成分でなる基本階層ブロツクデータＤ１１を生成する。
【０１０８】
因みにこの階層画像生成器２６は、第１及び第２の符号化処理モード時に参照用の第１のマクロブロツクデータＤ１におけるトツプフイールド及びボトムフイールドのデータからもそれぞれ低域成分を取り出すようにして参照階層ブロツクデータＤ１０を生成する。
【０１０９】
すなわち階層画像生成器２６は、図４（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、第１のマクロブロツクデータＤ１に基づく参照用のマクロブロツク画像ＭＧ３上でトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｄｆの低域成分Ｌｆ’（ｑ，ｒ）を次式
【０１１０】
【数１１】
0003944805.tif 000012
【０１１１】
で表されるように、フイールド毎に水平方向に２画素おき及び垂直方向に２ラインおきの各位置でそれぞれ水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインでなる対応するブロツク内の16画素の輝度データＤの平均値を算出するようにして求めることにより、水平方向に８画素及び垂直方向に８ラインの低域成分でなる参照階層ブロツクデータＤ１０を生成する。
【０１１２】
なお上述した（10）式及び（11）式では、変数ｆｉに「０」を代入することによりトツプフイールドｔｆの低域成分を求めることができると共に、当該変数ｆｉに「１」を代入することによりボトムフイールドｂｆの低域成分を求めることができる。
【０１１３】
そしてこの動きベクトル検出器２１では、図５に示すように、第１の動きベクトル検出処理モード時、第２のアドレス生成器２９により位置情報に基づいて参照階層画像ＳＧ上で、基本階層ブロツクデータＤ１１に基づく第５の基本階層画像ＫＧ５の所定の１つの角ｗ１と対応する位置を中心にして例えば水平方向Ｓｘに±８画素及び垂直方向Ｓｙに±８ラインでなる第５の探索領域ＴＲ５を決定する。
【０１１４】
これにより階層画像予測誤差演算器３１は、図６に示すように、第５の探索領域ＴＲ５内を第５の基本階層画像ＫＧ５のトツプフイールドｔｆでなる第６の基本階層画像ＫＧ６によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、当該第６の基本階層画像ＫＧ６とこれに第５の探索領域ＴＲ５内で対応させた第３のブロツク階層画像ＢＫ３との予測誤差ｂｄｔ’(q,r) を次式
【０１１５】
【数１２】
0003944805.tif 000013
【０１１６】
で表されるように、この第５の基本階層画像ＫＧ５内の（トツプフイールドｔｆの）各低域成分と、第３のブロツク階層画像ＢＫ３内のそれぞれ対応させた（トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの混在する）低域成分との差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【０１１７】
そして階層画像予測誤差演算器３１は、順次求めた予測誤差ｂｄｔ’(q,r) のうち、その値が最も最小となるときの第３のブロツク階層画像ＢＫ３を検出し、当該検出した第３のブロツク階層画像ＢＫ３と、第６の基本階層画像ＫＧ６との間の動き量に基づいて第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ１を検出する。
【０１１８】
また階層画像予測誤差演算器３１は、第５の探索領域ＴＲ５内を第５の基本階層画像ＫＧ５のボトムフイールドｂｆでなる第７の基本階層画像ＫＧ７によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、当該第７の基本階層画像ＫＧ７と、これに第５の探索領域ＴＲ５内で対応させた第３のブロツク階層画像ＢＫ３との予測誤差ｂｄｂ’(q,r) を次式
【０１１９】
【数１３】
0003944805.tif 000014
【０１２０】
で表されるように、この第７の基本階層画像ＫＧ７内の（ボトムフイールドｂｆの）各低域成分と、第３のブロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応する（トツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆの混在する）低域成分との差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【０１２１】
そして階層画像予測誤差演算器３１は、順次求めた予測誤差ｂｄｂ’(q,r) のうち、その値が最も最小となるときの第３のブロツク階層画像ＢＫ３を検出し、当該検出した第３のブロツク階層画像ＢＫ３と、第７の基本階層画像ＫＧ７との間の動き量に基づいて第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ１を検出する。
【０１２２】
さらに階層画像予測誤差演算器３１（図６）は、第５の探索領域ＴＲ５内を第５の基本階層画像ＫＧ５によつてサーチしながら、当該第５の基本階層画像ＫＧ５と、これに第５の探索領域ＴＲ５内で対応させた第４のブロツク階層画像ＢＫ４との予測誤差ｂｄｆ’(q,r) を次式
【０１２３】
【数１４】
0003944805.tif 000015
【０１２４】
で表されるように、上述した（12）式を用いて求めた予測誤差ｂｄｔ’(q,r) と、上述した（13）式を用いて求めた対応する予測誤差ｂｄｂ’(q,r) とを順次加算するようにして求める。
【０１２５】
そして階層画像予測誤差演算器３１は、順次求めた予測誤差ｂｄｆ’(q,r) のうち、その値が最小となるときの第４のブロツク階層画像ＢＫ４を検出することにより、この検出した第４のブロツク階層画像ＢＫ４と第５の基本階層画像ＫＧ５との間の動き量に基づいて第１段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ１を検出する。
【０１２６】
次いでこの動きベクトル検出器２１において、第２の動きベクトル検出処理モード時、判定処理器２３は、階層画像予測誤差演算器３１から与えられる予測誤差データＤ１４に基づいて次式
【０１２７】
【数１５】
0003944805.tif 000016
【０１２８】
で表されるように、最も値の小さいフレームに対する予測誤差ｂｄｆ’(q,r) を、最も値の小さいトツプフイールドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ’(q,r) と最も値の小さいボトムフイールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ’(q,r) との加算結果（以下、これを単に加算結果と呼ぶ）と比較する。
【０１２９】
この場合判定処理器２３は、上述した（15）式によりフレームに対する予測誤差ｂｄｆ’(q,r) が加算結果以下の値となる比較結果を得ると、第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量が比較的小さいと判別し、この後フレーム動きベクトルのみを検出するように判定する。
【０１３０】
この場合第１のアドレス生成器２７は、図７に示すように、フレーム画像ＦＧ２上で、第１段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ１の終点と対応する位置を中心として例えば水平方向に±１画素及び垂直方向に±１ラインでなる第６の探索領域ＴＲ６を決定する。
【０１３１】
これにより原画像予測誤差演算器３０は、第６の探索領域ＴＲ６内をマクロブロツク画像ＭＧ２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることによりこのマクロブロツク画像ＭＧ２と、これに第６の探索領域ＴＲ６にかかるように対応させた第３のブロツク画像ＢＧ３との予測誤差ＢＤｆ’(m,n) を次式
【０１３２】
【数１６】
0003944805.tif 000017
【０１３３】
で表されるように、このマクロブロツク画像ＭＧ２の各画素位置の輝度データｄと、第３のブロツク画像ＢＧ３のそれぞれ対応させた画素位置の輝度データＤとの差分の絶対値の総和を算出するようにして求める。
【０１３４】
そして原画像予測誤差演算器３０は、順次求めた予測誤差ＢＤｆ’(m,n) のうち、その値が最小となつたときの第３のブロツク画像ＢＧ３を検出し、当該検出した第３のブロツク画像ＢＧ３とマクロブロツク画像ＭＧ２との動き量に基づいて第１段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ１を補正するような第２段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ２を検出する。
【０１３５】
かくして原画像予測誤差演算器３０は、次式
【０１３６】
【数１７】
0003944805.tif 000018
【０１３７】
で表されるように、階層画像を生成する際に欠落した画素を補うように第１段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ１を２倍にし、これに第２段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ２を加算するようにして最終的なフレーム動きベクトルＭＶＦ３を検出する。
【０１３８】
これに対して判定処理器３２は、上述した（15）式によりフレームに対する予測誤差ｂｄｆ’(q,r) が加算結果よりも大きい値の比較結果を得ると、第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量が比較的大きいと判別し、この後フイールド動きベクトルのみを検出するように判定する。
【０１３９】
この場合第１のアドレス生成器２７は、図８に示すように、フレーム画像ＦＧ２上で第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ１の終点と対応する位置を中心にして例えば水平方向に±１画素及び垂直方向に±１ラインでなる第７の探索領域ＴＲ７を決定すると共に、当該フレーム画像ＦＧ２上で第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ１の終点と対応する位置を中心にして例えば水平方向に±１画素及び垂直方向に±１ラインでなる第８の探索領域ＴＲ８を決定する。
【０１４０】
これにより原画像予測誤差演算器３０は、第７の探索領域ＴＲ７内をマクロブロツク画像ＭＧ２のトツプフイールドｔｆでなるマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、このマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ２と、これに第７の探索領域ＴＲ７にかかるように対応させた第４のブロツク画像ＢＧ４との予測誤差ＢＤｔ(m,n) を上述した（６）式を用いて順次求める。
【０１４１】
そしてこの原画像予測誤差演算器３０は、順次求めた予測誤差ＢＤｔ(m,n) のうち、その値が最小となるときの第４のブロツク画像ＢＧ４を検出し、当該検出した第４のブロツク画像ＢＧ４とマクロブロツクトツプ画像ＭＧＴ２との動き量に基づいて第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ１を補正するような第２段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ２を検出する。
【０１４２】
かくして原画像予測誤差演算器３０は、次式
【０１４３】
【数１８】
0003944805.tif 000019
【０１４４】
で表されるように、階層画像を生成する際に欠落した画素を補うように第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ１を２倍にし、これに第２段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ２を加算するようにして最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ３を検出する。
【０１４５】
また原画像予測誤差演算器３０は、第８の探索領域ＴＲ８内をマクロブロツク画像ＭＧ２のボトムフイールドｂｆでなるマクロブロツクボトム画像ＭＧＢ２によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングすることにより、このマクロブロツクボトム画像ＭＧＢ２と、これに第８の探索領域ＴＲ８にかかるように対応させた第４のブロツク画像ＢＧ４との予測誤差ＢＤｂ(m,n) を上述した（８）式を用いて順次求める。
【０１４６】
この場合原画像予測誤差演算器３０は、上述と同様にして順次求めた予測誤差ＢＤｂ(m,n) のうち、その値が最小となるときの第４のブロツク画像ＢＧ４を検出し、当該検出した第４のブロツク画像ＢＧ４とマクロブロツクボトム画像ＭＧＢ２との動き量に基づいて第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ１を補正するような第２段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ２を検出する。
【０１４７】
かくして原画像予測誤差演算器３０は、上述した最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ３を検出するときと同様に、階層画像を生成する際に欠落した画素を補うように第１段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ１を２倍にし、これに第２段階のボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ２を加算するようにして最終的なボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ３を検出する。
【０１４８】
このようにこの動きベクトル検出器２１では、第１段階の動きベクトル検出処理によるトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ１及びボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ１と、フレーム動きベクトルＭＶＦ１との検出結果に基づいて、第２段階の動きベクトル検出処理において、最終的にトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ３及びボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ３と、フレーム動きベクトルＭＶＦ３とのうち、いずれか一方のみを検出し得るようになされている。
【０１４９】
（３）本実施の形態の動作及び効果
以上の構成において、この符号化装置２０の動きベクトル検出器２１では、第１の動きベクトル検出処理モード時に動きベクトル検出対象の第２のマグロブロツクデータＤ４に対する第１段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ１及びボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ１と、フレーム動きベクトルＭＶＦ１とを検出する。
【０１５０】
次いで動きベクトル検出器２１では、第２の動きベクトル検出処理モード時に判定処理器３２において、第１の動きベクトル検出処理モード時に得られた予測誤差データＤ１４に基づいて、この後フイールド動きベクトルと、フレーム動きベクトルＭＶＦ２とのどちらを検出するかを判定し、当該判定結果に応じて第２のマクロブロツクデータＤ４に対する第２段階のトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ２及びボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ２、又は第２段階のフレーム動きベクトルＭＶＦ２のいずれか一方のみを検出し、この検出結果に応じて最終的なトツプフイールド動きベクトルＭＶＴ３及びボトムフイールド動きベクトルＭＶＢ３、又は最終的なフレーム動きベクトルＭＶＦ３のいずれか一方のみを検出する。
【０１５１】
従つてこの動きベクトル検出器２１では、第２の動きベクトル検出処理モード時に第２のマクロブロツクデータＤ４に対するフイールド動きベクトル又はフレーム動きベクトルのいずれか一方のみを検出することから、動きベクトル検出処理における演算量を、従来の動きベクトル検出器１４（図１１）における第２の動きベクトル検出処理モード時の演算量よりも大幅に低減することができると共に、原画像メモリ２５からデータを読み出す回数を、従来の動きベクトル検出器１４の第２段階の動きベクトル検出処理における画像メモリ１３からデータを読み出す回数に比べて大幅に低減させることができ、かくして動きベクトル検出処理時の消費電力を大幅に低減させることができる。
【０１５２】
さらにこの動きベクトル検出器２１では、基本階層ブロツクデータＤ１１のデータ量を動きベクトルの検出精度の劣化を最小限に抑えるようにして、従来の基本階層ブロツクデータのデータ量に比べて減少させたことから、動きベクトル検出処理時の演算量をさらに低減させることができ、かくしてこのときの消費電力をさらに低減させることができる。
【０１５３】
さらにこの動きベクトル検出器２１では、参照階層ブロツクデータＤ１０を第１の符号化処理モード時に生成して階層画像メモリ２８に書き込むようにしたことにより、第１及び第２の動きベクトル検出処理モード時の演算量を従来の動きベクトル検出処理に比べて大幅に低減させることができる。
【０１５４】
以上の構成によれば、第１の動きベクトル検出処理モード時に動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４に対する第１段階のフイールド動きベクトル及びフレーム動きベクトルを検出し、第２の動きベクトル検出処理モード時に、第１の動きベクトル検出処理モード時に得られた予測誤差に基づいてフイールド動きベクトル又はフレーム動きベクトルのうちいずれか一方を検出するようにしたことにより、動きベクトル検出処理時の予測誤差の演算量を従来に比べて大幅に低減させることができ、かくして動きベクトル検出器の回路規模を大幅に低減し得る動きベクトル検出方法及び動きベクトル検出装置を実現することができる。
【０１５５】
（４）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、判定処理器３２によつて階層画像予測誤差演算器３１から与えられる予測誤差データＤ１４に基づいてフイールド動きベクトルとフレーム動きベクトルとのどちらを検出するかを判定するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、動きベクトル検出対象の第２のマクロブロツクデータＤ４に基づいて、フレーム動きベクトルとフイールド動きベクトルとのどちらを検出するかを判定するようにしても良い。
【０１５６】
すなわちこの場合には、図２との対応部分に同一符号を付して示す図９の他の実施の形態による動きベクトル検出器４０のように、第１又は第２の動きベクトル検出処理モード時に演算器４１により原画像メモリ２５から与えられる第２のマクロブロツクデータＤ４に基づいてトツプフイールドｔｆ及びボトムフイールドｂｆ間の差分Ｖ１(x,y) を次式
【０１５７】
【数１９】
0003944805.tif 000020
【０１５８】
で表されるように、そのトツプフイールドｔｆの各画素位置の輝度データｄと、ボトムフイールドｂｆのそれぞれ対応する画素位置の輝度データｄとの差分の絶対値の総和を算出するようにして求めると共に、同じフイールド内の差分Ｖ２(x,y) を次式
【０１５９】
【数２０】
0003944805.tif 000021
【０１６０】
で表されるように、トツプフイールドｔｆ内の対応する画素位置の輝度データｄ同士の差分の絶対値の総和と、ボトムフイールドｂｆ内の対応する画素位置の輝度データｄ同士の差分の絶対値の総和とを加算するようにして求め、これら演算結果を判定処理器４２に送出する。
【０１６１】
そして判定処理器４２に、次式
【０１６２】
【数２１】
0003944805.tif 000022
【０１６３】
で表されるように、差分Ｖ１(x,y) と、所定の定数Ｖｃを加算した差分Ｖ２(x,y) とを比較させ、当該差分Ｖ１(x,y) が定数Ｖｃと差分Ｖ２(x,y) との加算結果以下のときには第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量が格段的に小さいと判断してフレーム動きベクトルのみを検出するように判断させると共に、当該差分Ｖ１(x,y) が定数Ｖｃと差分Ｖ２(x,y) との加算結果よりも大きいときには第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量が格段的に大きいと判断してフイールド動きベクトルのみを検出するように判断させるようにしても良く、この場合も上述した実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【０１６４】
因みに上述した判定処理器４２における判定処理は、定数Ｖｃの値を任意に選定することによりフレーム離散コサイン変換と、フイールド離散コサイン変換とのいずれを用いて符号化処理するかを判定することもできる。すなわち符号化装置２０では、その判定結果を使用して符号化処理することにより当該符号化処理の効率の悪化を最小限に抑えることができる。なおこのようなフレーム離散コサイン変換と、フイールド離散コサイン変換とのいずれを用いるかの判定は、上述した（21）式において差分Ｖ１(x,y) が定数Ｖｃと差分Ｖ２(x,y) との加算結果以下のときにフレーム離散コサイン変換を用いるように判定し、当該差分Ｖ１(x,y) が定数Ｖｃと差分Ｖ２(x,y) との加算結果よりも大きいときにフイールド離散コサイン変換を用いるように判定することができる。
【０１６５】
また上述の実施の形態においては、第１の動きベクトル検出処理モード時に第１及び第２のマクロブロツクデータＤ１及びＤ４の低域成分でなる参照階層ブロツクデータＤ１０及び基本階層ブロツクデータＤ１１を用いて第１段階のフイールド動きベクトル及びフレーム動きベクトルを検出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、第１及び第２のマクロブロツクデータＤ１及びＤ４の高域成分、又は当該第１及び第２のマクロブロツクデータＤ１及びＤ４の低域成分及び高域成分を用いて第１段階のフレーム動きベクトル及びフイールド動きベクトルを検出するようにしても良い。
【０１６６】
さらに上述の実施の形態においては、動きベクトル検出器２１において第１の動きベクトル検出処理モードから第２の動きベクトル検出処理モードに移つたときに第３及び第４の切換え器２３及び２４のスイツチを第１の動きベクトル検出処理モード時と同じ接続のままにするようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、第１の動きベクトル検出処理モードから第２の動きベクトル検出処理モードに移つたときに第３及び第４の切換え器２３及び２４のスイツチを第１の接点Ａに接続するようにしても良く、これにより第２の動きベクトル検出処理モードの処理を実行しながら第２の符号化処理モードの処理を実行することができ、動きベクトル検出処理の処理速度を上げることができる。
【０１６７】
さらに上述の実施の形態においては、本発明をフレームデータにＩピクチヤとＰピクチヤとを割り当てるようにした符号化装置２０に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、フレームデータにＩピクチヤ及びＰピクチヤに加えて前方向及び後方向の動き補償フレーム間予測を用いるＢ（Bidirectionally predictive）ピクチヤを割り当てるようにして符号化処理する符号化装置に適用するようにしても良い。
【０１６８】
さらに上述の実施の形態においては、マクロブロツク単位で動きベクトルを検出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の単位で動きベクトルを検出するようにしても良い。
【０１６９】
さらに上述の実施の形態においては、単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、フイールド間の動きベクトルとを所定段階まで検出する第１の動きベクトル検出手段として、階層画像生成器２６、階層画像メモリ２８、第２のアドレス生成器２９及び階層画像予測誤差演算器３１を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルとフイールド間の動きベクトルとを所定段階まで検出することができれば、この他種々の構成でなる第１の動きベクトル検出手段を適用するようにしても良い。
【０１７０】
さらに上述の実施の形態においては、第１の動きベクトル検出手段による所定段階までのフレーム間の動きベクトルとフイールド間の動きベクトルとの検出に引き続いて、判定手段から得られる判定結果に応じてフレーム間又はフイールド間のいずれか一方の動きベクトルを検出する第２の動きベクトル検出手段として、原画像メモリ２５、第１のアドレス生成器２７及び原画像予測誤差演算器３０を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、第１の動きベクトル検出手段による所定段階までのフレーム間の動きベクトルとフイールド間の動きベクトルとの検出に引き続いて、判定手段から得られる判定結果に応じてフレーム間又はフイールド間のいずれか一方の動きベクトルを検出することができれば、この他種々の構成でなる第２の動きベクトル検出手段を適用するようにしても良い。
【０１７１】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、当該単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルとを所定階層において検出し、当該所定階層におけるフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルの検出時に得られた予測誤差に基づき、又は単位ブロツク内のフイールド間及び当該フイールド内の差分に基づき単位ブロツクの動き量の大小を判別し、当該動き量が小さいと判別した場合、所定階層に続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルを検出すると判定し、動き量が大きいと判別した場合、当該所定階層に続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルを検出すると判定し、当該判定結果に応じて所定階層よりも上層の階層においては補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出し、当該検出したフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルと、所定階層において検出した対応するフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルとを合成するようにして単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出するようにしたことにより、従来の動きベクトル検出処理のように単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルを検出する場合に比べて動きベクトル検出処理時の演算量を大幅に低減させることができ、かくして動きベクトル検出処理を実行し得る回路の回路規模を大幅に低減し得る動きベクトル検出方法を実現することができる。
【０１７２】
また単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルと、当該単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルとを所定階層において検出する第１の動きベクトル検出手段と、当該第１の動きベクトル検出手段により所定階層におけるフレーム間の動きベクトル及びフイールド間の動きベクトルの検出時に得られた予測誤差に基づき、又は単位ブロツク内のフイールド間及び当該フイールド内の差分に基づき単位ブロツクの動き量の大小を判別し、当該動き量が小さいと判別した場合、第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理に続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトルを検出すると判定し、動き量が大きいと判別した場合、第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理に続く単位ブロツクの動きベクトル検出処理時に補正のための単位ブロツクのフイールド間の動きベクトルを検出すると判定する判定手段と、当該判定手段により得られた判定結果に応じて、第１の動きベクトル検出手段による動きベクトル検出処理よりも上層の階層において補正のための単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出し、当該検出したフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルと、第１の動きベクトル検出手段により検出された対応するフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルとを合成するようにして単位ブロツクの最終的なフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方を検出する第２の動きベクトル検出手段とを設けるようにしたことにより、所定階層より上層では単位ブロツクのフレーム間の動きベクトル又はフイールド間の動きベクトルのいずれか一方の動きベクトルのみを検出し、動きベクトル検出処理時の演算量を大幅に低減させることができ、かくして回路規模を大幅に低減し得る動きベクトル検出装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による符号化装置の回路構成の一実施の形態を示すブロツク図である。
【図２】本発明による動きベクトル検出器の回路構成の一実施の形態を示すブロツク図である。
【図３】基本階層ブロツクデータの生成の説明に供する略線的概略図である。
【図４】参照階層ブロツクデータの生成の説明に供する略線的概略図である。
【図５】動きベクトル検出処理の第１段階によるフレーム動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図６】動きベクトル検出処理の第１段階によるフイールド動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図７】動きベクトル検出処理の第２段階によるフレーム動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図８】動きベクトル検出処理の第２段階によるフイールド動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図９】他の実施の形態による動きベクトル検出器の回路構成を示すブロツク図である。
【図１０】ＭＰＥＧ２方式による一般的な符号化方式の説明に供する略線的概略図である。
【図１１】従来の符号化装置の回路構成を示すブロツク図である。
【図１２】従来の第１の基本階層画像の生成の説明に供する略線的概略図である。
【図１３】従来の第１の探索階層画像の生成の説明に供する略線的概略図である。
【図１４】従来の動きベクトル検出処理の第１段階によるフイールド動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図１５】従来の動きベクトル検出処理の第１段階によるフレーム動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図１６】従来の動きベクトル検出処理の第２段階によるフイールド動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【図１７】従来の動きベクトル検出処理の第２段階によるフレーム動きベクトルの検出の説明に供する略線的概略図である。
【符号の説明】
２０……符号化装置、２１……動きベクトル検出器、２２……ＣＰＵ、２５……原画像メモリ、２６……階層画像生成器、２７……第１のアドレス生成器、２８……階層画像メモリ、２９……第２のアドレス生成器、３０……原画像予測誤差演算器、３１……階層画像予測誤差演算器、３２……判定処理器、Ｄ１……第１のマクロブロツクデータ、Ｄ４……第２のマクロブロツクデータ、Ｄ１０……参照階層ブロツクデータ、Ｄ１１……基本階層ブロツクデータ、Ｄ１２……第１の参照ブロツクデータ、Ｄ１３……第１の動きベクトルデータ、Ｄ１４……予測誤差データ、Ｄ１５、Ｄ１８……第２の参照ブロツクデータ、Ｄ１６、Ｄ１９……動きベクトルデータ、ＭＶＦ１、ＭＶＦ２、ＭＶＦ３……フレーム動きベクトル、ＭＶＴ１、ＭＶＴ２、ＭＶＴ３……トツプフイールド動きベクトル、ＭＶＢ１、ＭＶＢ２、ＭＶＢ３……ボトムフイールド動きベクトル。
【図１】
0003944805.tif 000023
【図２】
0003944805.tif 000024
【図３】
0003944805.tif 000025
【図４】
0003944805.tif 000026
【図５】
0003944805.tif 000027
【図６】
0003944805.tif 000028
【図７】
0003944805.tif 000029
【図８】
0003944805.tif 000030
【図９】
0003944805.tif 000031
【図１０】
0003944805.tif 000032
【図１１】
0003944805.tif 000033
【図１２】
0003944805.tif 000034
【図１３】
0003944805.tif 000035
【図１４】
0003944805.tif 000036
【図１５】
0003944805.tif 000037
【図１６】
0003944805.tif 000038
【図１７】
0003944805.tif 000039