(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所望階層における第１のフレームから少なくとも２フレーム以上離れた第２のフレームまでの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、
上記第１のフレームから、上記第２のフレームより１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間で、上記所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出する第１のステツプと、
上記第１のステツプにおいて検出した上記フイールド間の動きベクトルの大きさに応じて上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定する第２のステツプと、
上記第２のステツプにおいて決定した上記探索領域に基づいて上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の上記動きベクトルを検出する第３のステツプと、
上記第１のステツプにおいて検出した上記所望階層よりも下層における全ての上記フイールド間の動きベクトルと、上記第３のステツプにおいて検出した上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルとを合成して、上記単位ブロツクの上記所望階層における上記第１のフレームから上記第２のフレームまでの上記動きベクトルを検出する第４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２のステツプでは、
上記第１のステツプにおいて検出した上記フイールド間の動きベクトルの大きさを所定の比較値と比較して得られる比較結果に基づいて上記探索領域の大きさ及び位置を決定する
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３】
上記第２のステツプでは、
上記単位ブロツクに双方向の動き補償フレーム間予測を用いる符号化方式が割り当てられている場合、上記第１のステツプにおいて検出した前方向の上記フイールド間の動きベクトル又は後方向の上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方の大きさに応じて上記探索領域の大きさ及び位置を決定する
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】
上記第２のステツプでは、
上記第１のステツプにおいて検出した上記フイールド間の動きベクトルの大きさが上記比較値よりも大きい場合には、上記探索領域を当該第１のステツプにおいて検出した上記フイールド間の動きベクトルの大きさが上記比較値よりも小さい場合の上記探索領域よりも広くし、かつ上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するために用いる階層画像のデータ量を、上記第１のステツプにおいて検出した上記フイールド間の動きベクトルの大きさが上記比較値よりも小さい場合に上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するために用いる階層画像のデータ量よりも低減させる
ことを特徴とする請求項２に記載の動きベクトル検出方法。
【請求項５】
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所望階層における第１のフレームから少なくとも２フレーム以上離れた第２のフレームまでの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、
上記第１のフレームから、上記第２のフレームより１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間で、上記所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出する第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検出された上記フイールド間の動きベクトルの大きさに応じて上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段と、
上記決定手段により上記決定された上記探索領域に基づいて上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間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、
上記第１の動きベクトル検出手段により検出された上記所望階層よりも下層における全ての上記フイールド間の動きベクトルと、上記第２の動きベクトル検出手段により検出された上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルとを合成して、上記単位ブロツクの上記所望階層における上記第１のフレームから上記第２のフレームまでの上記動きベクトルを検出する第３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６】
上記決定手段は、
上記第１の動きベクトル検出手段により検出された上記フイールド間の動きベクトルの大きさを所定の比較値と比較して得られる比較結果に基づいて上記探索領域の大きさ及び位置を決定する
ことを特徴とする請求項５に記載の動きベクトル検出装置。
【請求項７】
上記決定手段は、
上記単位ブロツクに双方向の動き補償フレーム間予測を用いる符号化方式が割り当てられている場合、上記第１の動きベクトル検出手段により検出された前方向の上記フイールド間の動きベクトル又は後方向の上記フイールド間の動きベクトルのいずれか一方の大きさに応じて上記探索領域の大きさ及び位置を決定する
ことを特徴とする請求項５に記載の動きベクトル検出装置。
【請求項８】
上記決定手段は、
上記第１の動きベクトル検出手段により検出された上記フイールド間の動きベクトルの大きさが上記比較値よりも大きい場合には、上記探索領域を当該第１の動きベクトル検出手段により検出された上記フイールド間の動きベクトルの大きさが上記比較値よりも小さい場合の上記探索領域よりも広くし、かつ上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するために用いる階層画像のデータ量を、上記第１の動きベクトル検出手段により検出された上記フイールド間の動きベクトルの大きさが上記比較値よりも小さい場合に上記所望階層における上記第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するために用いる階層画像のデータ量よりも低減させる
ことを特徴とする請求項６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９）
発明が解決しようとする課題（図１０〜図１４）
課題を解決するための手段（図１〜図８）
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８）
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、前方向と後方向との双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９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 〜Ｔn+2 にＩピクチヤ、Ｂ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、Ｂ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 と時間的に未来のＰピクチヤを割り当てたフレームデータＴn+2 とを用いてマクロブロツクＭＢ単位で双方向の動き補償フレーム間予測により符号化し、さらにＰピクチヤを割り当てたフレームデータＴn+2 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１０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Ｉピクチヤ、Ｂピクチヤ又はＰピクチヤのいずれかを割り当てた後、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、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、Ｂピクチヤ又は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に対して時間的に過去又は未来の所定の第１又は第２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が与えられており、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に送出する。
【００２８】
画像メモリ１３内には、加算器１２から出力される第２のマクロブロツクデータＤ４が順次格納され、これにより第２のフレームデータを再構成することができる。ただしこのとき画像メモリ１３には、Ｐピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４のみが格納され、Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４は動き補償フレーム間予測に参照データとして用いられないことから格納されないようになされている。
【００２９】
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、この第２のマクロブロツクデータＤ４に続いて入力処理部２から出力される第１又は第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４に応じて第１の符号化処理モードに移り、又は第２の符号化処理モードを継続し、この後上述した処理を実行することにより映像信号Ｓ１を符号化処理することができる。
【００３０】
ところで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、当該マクロブロツク画像が位置する１フレーム分の画像（以下、これを原画像と呼ぶ）よりも時間的に例えば２フレーム過去の参照データＤ５（第１又は第２のフレームデータ）に基づく画像（以下、これを参照原画像と呼ぶ）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、これら階層画像と、マクロブロツク画像及び参照原画像とを階層的に用いて動きベクトルを検出する。
【００３１】
実際上この動きベクトル検出器１４は、図１１（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、この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
【００３２】
【数１】
0003944806.tif 000002
【００３３】
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、これらトツプフイールド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の基本階層画像と呼ぶ）ＫＧ１を生成する。
【００３４】
また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、参照原画像上で第１の基本階層画像ＫＧ１に対する第１の探索領域ＴＲ１の位置を決定し、この第１の探索領域ＴＲ１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
【００３５】
【数２】
0003944806.tif 000003
【００３６】
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、これらトツプフイールド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の参照階層画像と呼ぶ）ＳＧ１を生成する。
【００３７】
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。
【００３８】
次いで動きベクトル検出器１４では、図１３に示すように、第１段階の動きベクトル検出処理において、第１の参照階層画像ＳＧ１内を第１の基本階層画像ＫＧ１によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングする。
【００３９】
このとき動きベクトル検出器１４は、第１の基本階層画像ＫＧ１と、これに第１の参照階層画像ＳＧ１内で対応させた第１のブロツク階層画像ＢＫ１とにおいて、この第１の基本階層画像ＫＧ１のトツプフイールドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ１(q,r) を次式
【００４０】
【数３】
0003944806.tif 000004
【００４１】
で表されるように、当該第１の基本階層画像ＫＧ１のトツプフイールドｔｆの各低域成分と、第１のブロツク階層画像ＢＫ１のそれぞれ対応させた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】
また第１の基本階層画像ＫＧ１のボトムフイールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ１(q,r) を次式
【００４３】
【数４】
0003944806.tif 000005
【００４４】
で表されるように、当該第１の基本階層画像ＫＧ１のボトムフイールドｂｆの各低域成分と、第１のブロツク階層画像ＢＫ１のそれぞれ対応させた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。
【００４５】
そして第１の基本階層画像ＫＧ１と第１のブロツク階層画像ＢＫ１とのフレーム間の予測誤差ｂｄｆ１(q,r) を次式
【００４６】
【数５】
0003944806.tif 000006
【００４７】
で表されるように、対応する予測誤差ｂｄｔ１(q,r) 及び予測誤差ｂｄｂ１(q,r) 同士を順次加算するようにして求め、当該求めた予測誤差ｂｄｆ１(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を検出する。これによりこの動きベクトル検出器１４は、この検出した第１のブロツク階層画像ＢＫ１を第１の基本階層画像ＫＧ１と最も一致するものと判断し、これら第１のブロツク階層画像ＢＫ１と第１の基本階層画像ＫＧ１との間の動き量に基づいて２フレーム間の動きベクトルＭＶａ１を階層画像レベルで検出する。
【００４８】
続いてこの動きベクトル検出器１４は、図１４に示すように、第２段階の動きベクトル検出処理において、上述した第１段階の動きベクトル検出処理において検出した動きベクトル（以下、これを第１段階の動きベクトルと呼ぶ）ＭＶａ１に基づいて、参照原画像ＦＧ１上で第２の探索領域ＴＲ２の位置を決定する。
【００４９】
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で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画像ＭＧ１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とにおいて、このマクロブロツク画像ＭＧ１のトツプフイールドｔｆに対する予測誤差ＢＤｔ(m,n) を次式
【００５０】
【数６】
0003944806.tif 000007
【００５１】
で表されるように、当該マクロブロツク画像ＭＧ１のトツプフイールドｔｆの各画素位置（ｉ，ｊ）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。
【００５２】
またこのマクロブロツク画像ＭＧ１のボトムフイールドｂｆに対する予測誤差ＢＤｂ(m,n) を次式
【００５３】
【数７】
0003944806.tif 000008
【００５４】
で表されるように、当該マクロブロツク画像ＭＧ１のボトムフイールドｂｆの各画素位置（ｉ，ｊ）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】
そしてマクロブロツク画像ＭＧと第１のブロツク画像ＢＧ１とのフレーム間の予測誤差ＢＤｆ(m,n) を次式
【００５６】
【数８】
0003944806.tif 000009
【００５７】
で表されるように、対応する予測誤差ＢＤｔ(m,n) 及び予測誤差ＢＤｂ(m,n) 同士を順次加算するようにして求め、当該求めた予測誤差ＢＤｆ(m,n) の値が最も最小となるときの第１のブロツク画像ＢＧ１を検出する。これによりこの動きベクトル検出器１４は、検出した第１のブロツク画像ＢＧ１をマクロブロツク画像ＭＧ１と最も一致するものと判断し、これら第１のブロツク画像ＢＧ１とマクロブロツク画像ＭＧ１との間の動き量に基づいて原画像レベルで第１段階の動きベクトルＭＶａ１を補正するような動きベクトルＭＶａ２を検出する。
【００５８】
かくしてこの動きベクトル検出器１４は、次式
【００５９】
【数９】
0003944806.tif 000010
【００６０】
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段階の動きベクトルＭＶａ１を２倍にし、これに第２段階の動きベクトル検出処理において検出した動きベクトル（以下、これを第２段階の動きベクトルと呼ぶ）ＭＶａ２を加算することによりマクロブロツク画像ＭＧ１の最終的な２フレーム間の動きベクトルＭＶａ３を検出する。
【００６１】
ところで、一般的に動きベクトルを検出するためには予測誤差の演算量が膨大になるにもかかわらずに、上述したような動きベクトル検出処理では、階層的に動きベクトルを検出することから、第１の探索領域ＴＲ１の大きさを比較的小さくすることができると共に、第２の探索領域ＴＲ２の大きさも第１段階の動きベクトルＭＶａ１に基づいて決定することにより比較的小さくすることができ、これにより予測誤差の演算量を大幅に削減できる利点がある。
【００６２】
ところがこの動きベクトル検出処理では、動きベクトル検出対象のマクロブロツク画像ＭＧ１の動き量が比較的大きいと、当該マクロブロツク画像ＭＧ１から生成した第１の基本階層画像ＫＧ１と最も一致するブロツク階層画像ＢＫ１がその第１の探索領域ＴＲ１を越えて位置してしまい、第１段階の動きベクトルＭＶａ１を的確に検出し難くなる問題があつた。すなわちこの動きベクトル検出器１４では、マクロブロツク画像ＭＧ１の動き量が比較的大きいと最終的な動きベクトルＭＶａ３の検出精度が大幅に低下する問題があつた。
【００６３】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを的確に検出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。
【００６４】
【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、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所望階層における第１のフレームから少なくとも２フレーム以上離れた第２のフレームまでの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、第１のフレームから、第２のフレームより１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間で、所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出する第１のステツプと、当該第１のステツプにおいて検出したフイールド間の動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定する第２のステツプと、当該第２のステツプにおいて決定した探索領域に基づいて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出する第３のステツプと、第１のステツプにおいて検出した所望階層よりも下層における全てのフイールド間の動きベクトルと、第３のステツプにおいて検出した所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルとを合成して、単位ブロツクの所望階層における第１のフレームから第２のフレームまでの動きベクトルを検出する第４のステツプとを設けるようにした。
【００６５】
この結果、第１のステツプにおいて検出した所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定することから、単位ブロツクの動き量が比較的大きい場合でも所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを的確に検出することができる。
【００６６】
また本発明においては、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所望階層における第１のフレームから少なくとも２フレーム以上離れた第２のフレームまでの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、第１のフレームから、第２のフレームより１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間で、所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出する第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検出されたフイールド間の動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段と、当該決定手段により決定された探索領域に基づいて所望階層における第３及び第２のフレーム間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、第１の動きベクトル検出手段により検出された所望階層よりも下層における全てのフイールド間の動きベクトルと、第２の動きベクトル検出手段により検出された所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルとを合成して、単位ブロツクの所望階層における第１のフレームから第２のフレームまでの動きベクトルを検出する第３の動きベクトル検出手段とを設けるようにした。
【００６７】
この結果、第１の動きベクトル検出手段によつて検出した所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定することから、単位ブロツクの動き量が比較的大きい場合でも所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを的確に検出することができる。
【００７２】
【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。
【００７３】
（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。
【００７４】
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及び第２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、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の動き量に応じた階層的な動きベクトル検出処理を実行することにより、当該第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でも動きベクトルを的確に検出し得るようになされている。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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及び高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。
【００７９】
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。
【００８０】
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に接続したままの状態において、入力処理部２から第２のマクロブロツクデータＤ４が原画像メモリ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。
【００８１】
原画像メモリ２５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よつて指定されたアドレス位置に書き込む。
【００８２】
階層画像生成器２６は、上述した参照階層ブロツクデータＤ１０の生成時と同様にして、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に基づいてその低域成分及び高域成分でなる参照階層ブロツクデータＤ１０を生成し、これを第４の切換え器２４を介して階層画像メモリ２８に送出する。
【００８３】
これにより階層画像メモリ２８は、階層画像生成器２６から与えられる参照階層ブロツクデータＤ１０を第２のアドレス生成器２９から与えられるアドレス情報によつて指定されたアドレス位置に書き込む。
【００８４】
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に対して上述した処理が終了すると、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。
【００８５】
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。
【００８６】
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及び高域成分でなる基本階層ブロツクデータＤ１１を生成してこれを第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。
【００８７】
このとき第２のアドレス生成器２９には、ＣＰＵ２２から第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原画像上での位置情報が与えられると共に、前方向又は後方向のいずれの動き補償フレーム間予測を実行するのかを表す予測方向情報が与えられる。
【００８８】
これにより第２のアドレス生成器２９は、この位置情報及び予測方向情報に基づいて、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よりも時間的に例えば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、これを第２の参照階層画像と呼ぶ）上で第３の探索領域の大きさ及び位置を決定し、当該第３の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。そしてそ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て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からその低域成分のみを取り出し、当該取り出した低域成分と、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することにより最下層における隣接するフレーム間の対応するフイールド間の動きベクトルを第１段階の動きベクトルとして検出し、これを第１の動きベクトルデータＤ１３として第２のアドレス生成器２９及び原画像予測誤差演算器３０並びに選定処理器３２に送出する。
【００９１】
このようにして動きベクトル検出器２１では、第１段階の動きベクトルを検出すると、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り、第２段階の動きベクトル検出処理を開始する。
【００９２】
このとき選定処理器３２は、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段階の動きベクトルの大きさが予め設定された所定の比較値よりも大きいか否かを判断し、この判断結果に応じて、第１段階の動きベクトルの大きさに応じて予め設定された２種類の第２段階の動きベクトル検出処理内容のうち対応する処理内容を指定する選定結果情報を第２のアドレス生成器２９及び階層画像予測誤差演算器３１に送出する。
【００９３】
この場合第２のアドレス生成器２９は、選定処理器３２から与えられる選定結果情報に基づいて第１段階の動きベクトルが比較的小さい場合に応じた動きベクトル検出処理内容が指定されたときには、階層画像予測誤差演算器３１から与えられる第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて、第２の参照階層画像よりも時間的にさらに例えば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、これを第３の参照階層画像と呼ぶ）上で予め設定された領域の比較的狭い第４の探索領域の位置を決定する。
【００９４】
これに対して第２のアドレス生成器２９は、選定結果情報に基づいて第１段階の動きベクトルが比較的大きい場合に応じた動きベクトル検出処理内容が指定されたときには、当該第１の動きベクトルデータＤ１３に基づいて第３の参照階層画像の低域成分でなる画像（以下、これを第４の参照階層画像と呼ぶ）上で予め設定された領域の比較的広い第５の探索領域の位置を決定する。
【００９５】
そして第２のアドレス生成器２９は、決定した第４又は第５の探索領域内に位置する参照階層ブロツクデータＤ１０を選定し、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てこれを階層画像メモリ２８に送出する。
【００９６】
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２の参照ブロツクデータＤ１４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。
【００９７】
階層画像予測誤差演算器３１は、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２の参照ブロツクデータＤ１４とに基づいてブロツクマツチングすることにより最下層よりも上層における隣接するフレーム間の動きベクトルを第２段階の動きベクトルとして検出し、これを第２の動きベクトルデータＤ１５として第１のアドレス生成器２７及び原画像予測誤差演算器３０に送出する。
【００９８】
続いてこの動きベクトル検出器２１では、第２段階の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から第３の動きベクトル検出処理モードに移つて第３段階の動きベクトル検出処理を開始する。
【００９９】
このとき第１のアドレス生成器２７は、階層画像予測誤差演算器３１から与えられる第２の動きベクトルデータＤ１５に基づいて、第３の参照階層画像に対応する（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２フレーム分離れている）参照原画像上で第６の探索領域の大きさ及び位置を決定し、当該第６の探索領域内に位置する第１又は第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４を選定する。そしてこの選定した第１又は第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４に対するアドレス情報を生成してこれを原画像メモリ２５に送出する。
【０１００】
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又は第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４を第３の参照ブロツクデータＤ１６として読み出して原画像予測誤差演算器３０に送出する。
【０１０１】
原画像予測誤差演算器３０は、第２のマクロブロツクデータＤ４と、第３の参照ブロツクデータＤ１６とに基づいてブロツクマツチングすることにより原画像レベルにおける第２段階の動きベクトルを補正するような第３段階の動きベクトルを検出する。
【０１０２】
そして原画像予測誤差演算器３０は、階層画像予測誤差演算器３１から与えられた第１段階及び第２段階の動きベクトルと、第３段階の動きベクトルとに基づいて第２のマクロブロツクデータＤ４の最終的な２フレーム間の動きベクトルを検出し、これを動きベクトルデータＤ１７として動き補償器１６及び可変長符号化器８に送出する。
【０１０３】
かくしてこの動きベクトル検出器２１においては、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の最終的な２フレーム間の動きベクトルを検出すると、第３の動きベクトル検出処理モードから再び第２の符号化処理モードに移つて第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。
【０１０４】
そしてこの動きベクトル検出器２１では、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第２の符号化処理モードから第３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、かくして第２のマクロブロツクデータＤ４の動き量に応じて動きベクトルを検出する。
【０１０５】
（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により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のトツプフイールド及びボトムフイールドのデータからそれぞれ低域成分と高域成分と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。
【０１０６】
すなわち階層画像生成器２６は、図３（Ａ）〜（Ｃ）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
【０１０７】
【数１０】
0003944806.tif 000011
【０１０８】
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と共に、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の高域成分ａｆ’(q,r) を次式
【０１０９】
【数１１】
0003944806.tif 000012
【０１１０】
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の平均値を算出し、その平均値と当該ブロツク内の各画素の輝度データｄとの差分の絶対値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（図３（Ｂ））と、水平方向に４画素及び垂直方向に４ラインの高域成分（図３（Ｃ））とからなる基本階層ブロツクデータＤ１１を生成する。
【０１１１】
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又は第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４の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と高域成分と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。
【０１１２】
すなわち階層画像生成器２６は、図４（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、参照用の第１又は第２のマクロブロツクデータＤ１又はＤ４に基づく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ｂｆの低域成分Ｌｆ’(q,r) を次式
【０１１３】
【数１２】
0003944806.tif 000013
【０１１４】
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と共に、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ｂｆの高域成分Ａｆ’(q,r) を次式
【０１１５】
【数１３】
0003944806.tif 000014
【０１１６】
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の平均値を算出し、その平均値と当該ブロツク内の各画素の輝度データＤとの差分の絶対値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（図４（Ｂ））と、水平方向に８画素及び垂直方向に８ラインの高域成分（図４（Ｃ））とからなる参照階層ブロツクデータＤ１０を生成する。
【０１１７】
因みに上述した（10）式及び（12）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。また上述した（11）式及び（13）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の高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の高域成分を求めることができる。
【０１１８】
そしてこの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時、図５に示すように、第２のアドレス生成器２９は、位置情報及び予測方向情報に基づいて、第２の参照階層画像ＳＧ２上で、基本階層ブロツクデータＤ１１のトツプフイールドｔｆの低域成分に基づく画像（以下、これを第２の基本階層画像と呼ぶ）ＫＧ２の所定の１つの角ｗ１と対応する位置を中心とした例えば水平方向Ｓｘに±８画素及び垂直方向Ｓｙに±８ラインでなる第３の探索領域ＴＲ３を決定する。
【０１１９】
これにより階層画像予測誤差演算器３１は、第３の探索領域ＴＲ３内を第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、当該第２の基本階層画像ＫＧ２と、これに第３の探索領域ＴＲ３内で対応させた第２のブロツク階層画像ＢＫ２との（トツプフイールドｔｆに対する）予測誤差ｂｄｔ２(q,r) を次式
【０１２０】
【数１４】
0003944806.tif 000015
【０１２１】
で表されるように、この第２の基本階層画像ＫＧ２内の各低域成分と、ブロツク階層画像ＢＫ２内のそれぞれ対応させた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。
【０１２２】
これにより階層画像予測誤差演算器３１は、順次求めた予測誤差ｂｄｔ２(q,r) が最小となるときの第２のブロツク階層画像ＢＫ２を検出し、当該検出した第２のブロツク階層画像ＢＫ２と、第２の基本階層画像ＫＧ２との間の動き量に基づいて、最下層における隣接するフレーム間の対応するフイールド間の第１段階の動きベクトルＭＶｂ１を比較的粗く検出する。
【０１２３】
次いで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、選定処理器３２は、例えば第３の探索領域ＴＲ３の水平方向の画素数（例えば±８画素）を所定の比較値とするように予め設定されており、当該比較値と第１段階の動きベクトルＭＶｂ１のｘ成分の絶対値とを比較する。
【０１２４】
すなわちこの選定処理器３２は、次式
【０１２５】
【数１５】
0003944806.tif 000016
【０１２６】
で表されるように、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１のｘ成分ｍｘの絶対値と、比較値Ｓｘｔとを比較した結果、当該第１段階の動きベクトルＭＶｂ１のｘ成分ｍｘの絶対値が比較値Ｓｘｔよりも小さいときには、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的小さいと判断し、この判断結果に応じて、予め設定された領域の大きさの異なる第４の探索領域（領域が狭い）と第５の探索領域（領域が広い）とのうち領域の狭い第４の探索領域を選定すると共に、当該判断結果に応じた動きベクトルの検出処理内容を選定する。
【０１２７】
これに対してこの選定処理器３２は、次式
【０１２８】
【数１６】
0003944806.tif 000017
【０１２９】
で表されるように、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１のｘ成分ｍｘの絶対値と、比較値Ｓｘｔとを比較した結果、当該第１段階の動きベクトルＭＶｂ１のｘ成分ｍｘの絶対値が比較値Ｓｘｔ以上のときには、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きいと判断し、この判断結果に応じて第４の探索領域と第５の探索領域とのうち領域の広い第５の探索領域を選定すると共に、当該判断結果に応じた動きベクトル検出処理内容を選定する。
【０１３０】
ここでまず選定処理器３２が第４の探索領域を選定した場合、図６に示すように、第２のアドレス生成器２９は、選定結果情報に基づいて、第３の参照階層画像ＳＧ３上で第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の終点ｗ２と対応する位置に例えば水平方向Ｓｘに±８画素及び垂直方向Ｓｙに±８ラインでなる（第３の探索領域ＴＲ３と同じ大きさでなる）第４の探索領域ＴＲ４の中心位置を重ねるようにして当該第４の探索領域ＴＲ４の位置を決定する。
【０１３１】
これにより階層画像予測誤差演算器３１は、選定された処理内容に応じて、第４の探索領域ＴＲ４内を基本階層ブロツクデータＤ１１に基づく画像（以下、これを第３の基本階層画像と呼ぶ）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、当該第３の基本階層画像ＫＧ３と、これに第４の探索領域ＴＲ４内で対応させた第３のブロツク階層画像ＢＫ３とにおいて、この第３の基本階層画像ＫＧ３のトツプフイールドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ３(q,r) を次式
【０１３２】
【数１７】
0003944806.tif 000018
【０１３３】
で表されるように、第３の基本階層画像ＫＧ３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のそれぞれ対応させた低域成分との差分の絶対値の総和と、当該第３の基本階層画像ＫＧ３のトツプフイールドｔｆの各高域成分と、第３のブロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた高域成分との差分の絶対値の総和とを加算するようにして求める。
【０１３４】
また第３の基本階層画像ＫＧ３のボトムフイールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ３(q,r) を次式
【０１３５】
【数１８】
0003944806.tif 000019
【０１３６】
で表されるように、この第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、第３のブロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた低域成分との差分の絶対値の総和と、当該第３の基本階層画像ＫＧ３のボトムフイールドｂｆの各高域成分と、第３のブロツク階層画像ＢＫ３のそれぞれ対応させた高域成分との差分の絶対値の総和とを加算するようにして求める。
【０１３７】
そして第１の基本階層画像ＫＧ３とこれに対応させた第３のブロツク階層画像ＢＫ３とのフレーム間の予測誤差ｂｄｆ３(q,r) を次式
【０１３８】
【数１９】
0003944806.tif 000020
【０１３９】
で表されるように、対応する予測誤差ｂｄｔ３(q,r) 及び予測誤差ｂｄｂ３(q,r) 同士を順次加算するようにして求め、当該求めた予測誤差ｂｄｆ３(q,r) が最小となるときの第３のブロツク階層画像ＢＫ３を検出する。
【０１４０】
これによりこの階層画像予測誤差演算器３１は、検出した第３のブロツク階層画像ＢＫ３と第３の基本階層画像ＫＧ３との間の動き量に基づいて、最下層よりも上層における隣接するフレーム間（第２及び第３の参照階層画像ＳＧ２及びＳＧ３間）の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を第１段階の動きベクトルＭＶｂ１よりも検出精度を向上させて検出する。
【０１４１】
これに対して選定処理器３２が第５の探索領域を選定した場合、図７に示すように、第２のアドレス生成器２９は、選定結果情報に基づいて、第３の参照階層画像ＳＧ３の低域成分のみでなる第４の参照階層画像ＳＧ４上で第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の終点ｗ２に対応する位置に例えば水平方向２Ｓｘに±16画素及び垂直方向Ｓｙに±８ラインでなる（第３の探索領域ＴＲ３の水平方向Ｓｘを２倍にした大きさでなる）第５の探索領域ＴＲ５の中心位置を重ねるようにして当該第５の探索領域ＴＲ５の位置を決定する。
【０１４２】
この場合階層画像予測誤差演算器３１は、選定された処理内容に応じて第５の探索領域ＴＲ５内を、第３の基本階層画像ＫＧ３の低域成分のみでなる画像（以下、これを第４の基本階層画像と呼ぶ）ＫＧ４によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングする。
【０１４３】
これにより階層画像予測誤差演算器３１は、このとき第４の基本階層画像ＫＧ４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とにおいて、当該第４の基本階層画像ＫＧ４のトツプフイールドｔｆに対する予測誤差ｂｄｔ４(q,r) を次式
【０１４４】
【数２０】
0003944806.tif 000021
【０１４５】
で表されるように、第４の基本階層画像ＫＧ４のトツプフイールドｔｆの各低域成分と、第４のブロツク階層画像ＢＫ４のそれぞれ対応させた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。
【０１４６】
また第４の基本階層画像ＫＧ４のボトムフイールドｂｆに対する予測誤差ｂｄｂ４(q,r) を次式
【０１４７】
【数２１】
0003944806.tif 000022
【０１４８】
で表されるように、第４の基本階層画像ＫＧ４のボトムフイールドｂｆの各低域成分と、第４のブロツク階層画像ＢＫ４のそれぞれ対応させた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。
【０１４９】
そして第４の基本階層画像ＫＧ４と第４のブロツク階層画像ＢＫ４とのフレーム間の予測誤差ｂｄｆ４(q,r) を次式
【０１５０】
【数２２】
0003944806.tif 000023
【０１５１】
で表されるように、対応する予測誤差ｂｄｔ４(q,r) 及び予測誤差ｂｄｂ４(q,r) 同士を順次加算するようにして求め、当該求めた予測誤差ｂｄｆ４(q,r) が最小となるときの第４のブロツク階層画像ＢＫ４を検出し、当該検出した第４のブロツク階層画像ＢＫ４と第４の基本階層画像ＫＧ４との間の動き量に基づいて最下層よりも上層における隣接するフレーム間の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を第１段階の動きベクトルＭＶｂ１よりも検出精度を向上させ、かつ第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１よりも検出精度をわずかに下げて検出する。
【０１５２】
このようにして第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔよりも小さいときには、領域の比較的狭い第４の探索領域ＴＲ４内を低域成分及び高域成分でなる第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ようにして第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を比較的高精度に検出し、また第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ以上のときには、領域の比較的広い第５の探索領域ＴＲ５内を低域成分のみでなる第４の基本階層画像ＫＧ４によつてサーチしながら順次ブロツクマツチングするようにして第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２をある程度精度を低下させて検出する。
【０１５３】
このようにしてこの動きベクトル検出器２１は、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて処理内容が変わつても、予測誤差の演算量をほぼ同等にして第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２を検出し得るようになされている。
【０１５４】
続いてこの動きベクトル検出器２１において第３の動きベクトル検出処理モード時、図８に示すように、第１のアドレス生成器２７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に対応する原画像ＦＧ２よりも時間的に例えば２フレーム過去の参照原画像ＦＧ３上で、先に検出した第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２のいずれか一方の終点ｗ３と対応する位置を中心として、参照階層ブロツクデータＤ１０を生成する際に欠落した画素を補うように例えば水平方向に±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。
【０１５５】
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、上述した（６）式、（７）式及び（８）式を用いて当該マクロブロツク画像ＭＧ２に第６の探索領域ＴＲ６内で順次対応させた第２のブロツク画像ＢＧ２のうち、このマクロブロツク画像ＭＧ２と最も一致する第２のブロツク画像ＢＧ２を検出し、当該検出した第２のブロツク画像ＢＧ２とマクロブロツク画像ＭＧ２との間の動き量に基づいて原画像レベルで第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２を補正するような第３段階の動きベクトルＭＶｂ３を検出する。
【０１５６】
そして原画像予測誤差演算器３０は、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的小さいために上述した第２段階の動きベクトル検出処理において、第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を検出している場合、次式
【０１５７】
【数２３】
0003944806.tif 000024
【０１５８】
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段階の動きベクトルＭＶｂ１と第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１との加算結果を２倍にし、これに第３段階の動きベクトルＭＶｂ３を加算することにより当該マクロブロツク画像ＭＧ２の最終的な２フレーム間の動きベクトルＭＶＢ１を検出する。
【０１５９】
またマクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きいために上述した第２段階の動きベクトル検出処理において、第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を検出している場合には、次式
【０１６０】
【数２４】
0003944806.tif 000025
【０１６１】
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段階の動きベクトルＭＶｂ１と第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２との加算結果を２倍にし、これに第３段階の動きベクトルＭＶｂ３を加算することにより当該マクロブロツク画像ＭＧ２の最終的な２フレーム間の動きベクトルＭＶＢ２を検出する。
【０１６２】
かくしてこの動きベクトル検出器２１では、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量の大きさに応じて第２の動きベクトル検出処理モードの処理内容を換えることにより、当該マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きい場合でも最終的な動きベクトルを的確に検出し得るようになされている。
【０１６３】
なおこの実施の形態の場合、動きベクトル検出器２１では、Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４の動きベクトルを検出するとき、前方向又は後方向のいずれか一方の動きベクトル検出処理によつて検出した第１段階の動きベクトルに基づいて第４又は第５の探索領域ＴＲ４又はＴＲ５のいずれか一方を選定するようになされており、これによりＢピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４の動きベクトルを検出するときの予測誤差の演算量が増大することを防止し得るようになされている。
【０１６４】
またこの実施の形態の場合、動きベクトル検出器２１では、Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４を参照用として用いる際に、動きベクトル検出処理の第１段階でのみ用いることから、当該Ｂピクチヤが割り当てられた第２のマクロブロツクデータＤ４からはトツプフイールドｔｆのデータの低域成分のみでなる参照階層ブロツクデータを生成するようになされており、これにより参照階層ブロツクデータを格納する階層画像メモリ２８の記憶容量を低減化している。
【０１６５】
（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第２の参照階層画像ＳＧ２上で第３の探索領域ＴＲ３の大きさ及び位置を決定し、当該第３の探索領域ＴＲ３内を第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最下層の隣接するフレーム間におけるフイールド間の第１段階の動きベクトルＭＶｂ１を比較的粗く検出する。
【０１６６】
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第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて第４の探索領域ＴＲ４又は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方と処理内容とを選定する。
【０１６７】
そして第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔよりも小さい場合には、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的小さいと判断し、第３の参照階層画像ＳＧ３上で第４の探索領域ＴＲ４の位置を決定し、当該第４の探索領域ＴＲ４内を第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最下層よりも上層における隣接するフレーム間の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を検出する。
【０１６８】
これに対して第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ以上の場合には、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きいと判断し、第４の参照階層画像ＳＧ４上で第５の探索領域ＴＲ５の位置を決定し、当該第４の探索領域ＴＲ４２内を第４の基本階層画像ＫＧ４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最下層よりも上層における隣接するフレーム間の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を検出する。
【０１６９】
続いて動きベクトル検出器２１では、第３の動きベクトル検出処理モード時に第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２に基づいて、参照原画像ＦＧ３上で第６の探索領域ＴＲ６の大きさ及び位置を決定し、当該第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、第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２を補正するような第３段階の動きベクトルＭＶｂ３を検出する。
【０１７０】
そして動きベクトル検出器２１では、第１段階及び第２段階並びに第３段階の動きベクトルＭＶｂ１及びＭＶｂ２１並びにＭＶｂ３、又は第１段階及び第２段階並びに第３段階の動きベクトルＭＶｂ１及びＭＶｂ２２並びにＭＶｂ３に基づいてマクロブロツク画像ＭＧ２の最終的な２フレーム間の動きベクトルを検出する。
【０１７１】
従つてこの動きベクトル検出器２１では、第２段階の動きベクトル検出処理において、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて第４の探索領域ＴＲ４又は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方を選定して用いることから、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量の大きさに応じて第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２を的確に検出することができる。
【０１７２】
また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ＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔよりも小さいときには低域成分及び高域成分を用いて第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１を検出し、これに対して第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ以上のときには、低域成分のみを用いて第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を検出することから、これら２種類の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１及びＭＶｂ２２を検出するための予測誤差の演算量をほぼ同等にすることができる。
【０１７３】
さらにこの動きベクトル検出器２１では、２種類の第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１及びＭＶｂ２２をそれぞれ同じ回路で検出することから、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量に応じて動きベクトルを検出し分けるために回路規模が増大することを防止することができる。
【０１７４】
さらにこの動きベクトル検出器２１では、動きベクトルをマクロブロツク単位で検出するようにしたことにより、原画像ＦＧ２上で動きのある部分のみの動きベクトルを的確に検出することができる。
【０１７５】
以上の構成によれは、最下層における第３の探索領域ＴＲ３内を第２の基本階層画像ＫＧ２によつてサーチしながらブロツクマツチングすることにより隣接する２フレーム間におけるフイールド間の第１段階の動きベクトルＭＶｂ１を検出し、当該検出した第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて最下層よりも上層において第４の探索領域ＴＲ４又は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方と処理内容とを選定して第２段階の動きベクトルＭＶｂ２１又はＭＶｂ２２のいずれか一方を検出するようにしたことにより、マクロブロツク画像ＭＧ２の動き量が比較的大きい場合でも第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２を的確に検出し、この結果として最終的な動きベクトルＭＶＢ２も的確に検出することができ、かくしてマクロブロツク画像ＭＧ２の動き量に係わらず動きベクトルを的確に検出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。
【０１７６】
（４）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、動きベクトル検出器２１により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の２フレーム間の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、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の少なくとも２フレーム間の動きベクトルを検出するようにしても良い。
【０１７７】
この場合動きベクトル検出器２１では、求めるフレームの１フレーム前までは第１段階の動きベクトル検出処理により隣接するフレーム間におけるフイールド間の第１段階の動きベクトルを順次検出し、求めるフレーム及びその１フレーム前のフレーム間の第２段階の動きベクトルを第２段階の動きベクトル検出処理により最下層よりも上層において検出する。このようにした場合で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。
【０１７８】
また上述の実施の形態においては、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の２フレーム間の動きベクトルを階層画像を用いて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、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の少なくとも２フレーム間の動きベクトルを源画像レベルで検出するようにしても良い。
【０１７９】
すなわちこの場合には、求めるフレームの１フレーム前までは隣接するフレーム間又は当該フレーム間におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出し、当該検出した動きベクトルの大きさに応じて求めるフレーム及びその１フレーム前のフレーム間における探索領域の広さを決定してこの求めるフレーム及びその１フレーム前のフレーム間の動きベクトル検出し、このようにして求めた各動きベクトルを合成するようにして最終的な少なくとも２フレーム間の動きベクトルを検出するようにしても良く、この場合にも、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の動き量に応じて動きベクトルを適確に検出することができる。
【０１８０】
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処理モード時にトツプフイールドｔｆの低域成分でなる第２の基本階層画像ＫＧ２を用い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２の基本階層画像ＫＧ２に代えてボトムフイールドｂｆの低域成分のみ、トツプフイールドｔｆの高域成分のみ、又はボトムフイールドｂｆの高域成分のみでなる画像を用いて第１段階の動きベクトルＭＶｂ１を検出するようにしても良い。
【０１８１】
さらに上述の実施の形態においては、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさが比較値Ｓｘｔ以上のときに低域成分のみを用いて第２段階の動きベクトルＭＶｂ２２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、このときに高域成分のみを用いて第２段階の動きベクトルを検出するようにしても良い。
【０１８２】
さらに上述の実施の形態においては、本発明をＭＰＥＧ２が適用された符号化装置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、ＭＰＥＧ１のフレーム構造が適用された符号化装置や動きベクトル検出装置に適用するようにしても良い。
【０１８３】
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３の動きベクトル検出処理モードから第２の符号化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のスイツチをそれぞれ第１の接点Ａに接続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２の動きベクトル検出処理モードから第３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のスイツチをそれぞれ第１の接点Ａに接続するようにしても良く、これにより第３段階の動きベクトル検出処理を実行しながら、第２の符号化処理モード時の第２のマクロブロツクデータＤ４に対する処理を実行することができる。
【０１８４】
さらに上述の実施の形態においては、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の水平方向の画素数を所定の比較値Ｓｘｔと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段階の動きベクトルＭＶｂ１の垂直方向の画素数や、所定のしきい値等のように、この他種々の値を比較値とすることができる。
【０１８５】
さらに上述の実施の形態においては、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさと比較値Ｓｘｔとの比較結果に基づいて予め設定された第４の探索領域ＴＲ４又は第５の探索領域ＴＲ５のいずれか一方を選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、第１段階の動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて探索領域の広さを決定するようにしても良い。
【０１８６】
さらに上述の実施の形態においては、第１のフレームから第２のフレームの１フレーム前の第３のフレームまでの間、所望階層よりも下層において隣接するフレーム間におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出する第１の動きベクトル検出手段として、階層画像予測誤差演算器３１及び階層画像生成器２６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のフレームから第２のフレームの１フレーム前の第３のフレームまでの間、所望階層よりも下層において隣接するフレーム間におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出することができれば、この他種々の第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。
【０１８７】
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つて検出された動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段として選定処理器３２及び第２のアドレス生成器２９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つて検出された動きベクトルＭＶｂ１の大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定することができれば、この他種々の決定手段を適用するようにしても良い。
【０１８８】
さらに上述の実施の形態においては、決定手段の決定に基づいて第３及び第２のフレーム間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、決定手段の決定に基づいて第３及び第２のフレーム間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。
【０１８９】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、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所望階層における第１のフレームから少なくとも２フレーム以上離れた第２のフレームまでの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、第１のフレームから、第２のフレームより１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間で、所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出し、当該検出したフイールド間の動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定し、当該決定した探索領域に基づいて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出し、このように検出した所望階層よりも下層における全てのフイールド間の動きベクトルと、所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルとを合成して、単位ブロツクの所望階層における第１のフレームから第２のフレームまでの動きベクトルを検出するようにしたことにより、単位ブロツクの動き量が比較的大きい場合でも所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを的確に検出することができ、かくして単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを的確に検出し得る動きベクトル検出方法を実現することができる。
【０１９０】
また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所望階層における第１のフレームから少なくとも２フレーム以上離れた第２のフレームまでの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、第１のフレームから、第２のフレームより１フレーム前の第３のフレームまでの間、隣接するフレーム間で、所望階層よりも下層におけるフイールド間の動きベクトルを順次検出する第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検出されたフイールド間の動きベクトルの大きさに応じて所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを検出するための探索領域の大きさ及び位置を決定する決定手段と、当該決定手段により決定された探索領域に基づいて所望階層における第３及び第２のフレーム間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、第１の動きベクトル検出手段により検出された所望階層よりも下層における全てのフイールド間の動きベクトルと、第２の動きベクトル検出手段により検出された所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルとを合成して、単位ブロツクの所望階層における第１のフレームから第２のフレームまでの動きベクトルを検出する第３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、単位ブロツクの動き量が比較的大きい場合でも所望階層における第３及び第２のフレーム間の動きベクトルを的確に検出することができ、かくして単位ブロツクの動き量に係わらずに動きベクトルを的確に検出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】第１段階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図である。
【図６】第１段階の動きベクトルが小さいときの第２段階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図である。
【図７】第１段階の動きベクトルが大きいときの第２段階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図である。
【図８】第３段階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図である。
【図９】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１０】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１１】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１２】従来の第１の参照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段階の動きベクトル検出処理の説明に供する略線的概略図である。
【図１４】従来の第２段階の動きベクトル検出処理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、２６……階層画像生成器、２８……階層画像メモリ、２９……第２のアドレス生成器、３１……階層画像予測誤差演算器、３２……選定処理器、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……第２の参照ブロツクデータ、Ｄ１５……第２の動きベクトルデータ、Ｄ１６……第３の参照ブロツクデータ、Ｄ１７……動きベクトルデータ、ＭＶｂ１……第１段階の動きベクトル、ＭＶｂ２１、ＭＶｂ２２……第２段階の動きベクトル、ＭＶｂ３……第３段階の動きベクトル、ＭＧ２……マクロブロツク画像、ＦＧ２……原画像、ＦＧ３……参照原画像、ＳＧ２……第２の参照階層画像、ＳＧ３……第３の参照階層画像、ＳＧ４……第４の参照階層画像、ＫＧ２……第２の基本階層画像、ＫＧ３……第３の基本階層画像、ＫＧ４……第４の基本階層画像、ＢＫ２……第２のブロツク階層画像、ＢＫ３……第３のブロツク階層画像、ＢＫ４……第４のブロツク階層画像、ＢＧ２……第２のブロツク画像、ＴＲ３……第３の探索領域、ＴＲ４……第４の探索領域、ＴＲ５……第５の探索領域、ＴＲ６……第６の探索領域。
【図１】
0003944806.tif 000026
【図２】
0003944806.tif 000027
【図３】
0003944806.tif 000028
【図４】
0003944806.tif 000029
【図５】
0003944806.tif 000030
【図６】
0003944806.tif 000031
【図７】
0003944806.tif 000032
【図８】
0003944806.tif 000033
【図９】
0003944806.tif 000034
【図１０】
0003944806.tif 000035
【図１１】
0003944806.tif 000036
【図１２】
0003944806.tif 000037
【図１３】
0003944806.tif 000038
【図１４】
0003944806.tif 000039