(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロック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、
各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、
各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、
算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、符号量の最も少ない動きベクトルを検出する、
ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
【請求項２】
動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロック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、
各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、
各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、
算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、動きベクトルの本数が最小の動きベクトルを検出する、
ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の動きベクトル検出方法において、
各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いとして、差分絶対値和を算出する、
ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
【請求項４】
請求項２記載の動きベクトル検出方法において、
符号量の最も少ない動きベクトルを検出する際、動きベクトルの本数が最小の動きベクトルが複数存在した場合は、動きベクトルの本数が最小の動きベクトルのうちから動きベクトルの長さが最小のものを検出する、
ことを特徴とする動きベクトル検出方法。
【請求項５】
動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロックの動きベクトルを検出して、検出した動きベクトルに基づいて上記動画像の動き補償予測符号化を行う動画像符号化方法において、
各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、
各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、
算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、符号量の最も少ない動きベクトルを検出し、
その検出した動きベクトルに基づいて上記動画像の動き補償予測符号化を行う、
ことを特徴とする動画像符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロックの動きベクトルを検出する動きベクトル検出方法、動きベクトル検出装置、その検出した動きベクトルに基づいて上記動画像の動き補償予測符号化を行う動画像符号化方法、動画像符号化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
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。動き補償予測を行な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を用いて、当該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ブロックを参照画像から求め、当該ブロックの動きベクトルとする方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来の動きベクトル検出方法では、差分絶対値総和等の誤差評価基準値を用いて、現画像上のブロックに対してその予測残差が最も小さくなるブロックを参照画像から求めることで行なっているので、必ずしも画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれるとは限らず、間違った動きベクトルが選択されることがある。この傾向は、画像にノイズが含まれる場合には、さらに顕著となる。
【０００４】
このため、単に間違った動きベクトルを選ぶのみならず、動きの大きな動きベクトルを間違って選んでしまった場合には、不必要な動きベクトル情報に大量のビットを割くことになり、符号化装置の符号化効率が低下するという問題があった。
【０００５】
そこで、この発明は、このような問題点を解消するためになされたもので、間違った動きベクトルが選ばれてしまい、予測が当たらないような場合には、動きベクトルに多くのビットを割くことをやめ、符号化装置の符号化効率を向上させることのできる動きベクトル検出方法、動きベクトル検出装置、動画像符号化方法、動画像符号化装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロック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、各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、符号量の最も少ない動きベクトルを検出する、ことを特徴とする。
【０００７】
特に、各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いとして、差分絶対値和を算出する、ことを特徴とする。
【０００９】
また、動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロック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、各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、動きベクトルの本数が最小の動きベクトルを検出することを特徴とする。
【００１０】
また、符号量の最も少ない動きベクトルを検出する際、動きベクトルの本数が最小の動きベクトルが複数存在した場合は、動きベクトルの本数が最小の動きベクトルのうちから動きベクトルの長さが最小のものを検出する、ことを特徴とする。
【００１２】
また、動画像を所定のブロックに分割し、このブロック毎に入力画像信号と復号画像信号との間の予測誤差評価基準を算出し、この予測誤差評価基準に基づき各ブロックの動きベクトルを検出して、検出した動きベクトルに基づいて上記動画像の動き補償予測符号化を行う動画像符号化方法において、各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、符号量の最も少ない動きベクトルを検出し、その検出した動きベクトルに基づいて上記動画像の動き補償予測符号化を行う、ことを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の第１の実施の形態について、図１を用いて説明を行なう。
図１は、動き補償予測を行なう動画像符号化装置の代表的な構成例である。図１において、１は入力画像信号、２は入力画像のフレーム順序を入れ替える並べ替え部、３は減算器、４は直交変換部、５は量子化部、６は信号に符号を割り当てる可変長符号化部、７はデータを一時蓄え出力するバッファメモリ、８は符号化データ、９は逆量子化部、１０は直交変換されたデータに逆変換を施す逆直交変換部、１１は加算器、１２及び１３は画像メモリ、１４は検出された動きベクトルに従って動き補償予測を行なう動き補償部、１５は現画像と参照画像より動きベクトルを検出する動きベクトル検出部である。
【００１５】
次に動作を説明する。
まず、入力画像信号１は、並べ替え部２にて入力画像のフレーム順序入替えを施される。これは、動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２などで採用されている両方向予測に対応するためには、時間的に未来に当たる参照画像を、符号化画像より先に符号化しておく必要があるためである。次に、減算器３で動き補償予測部１４より出力される動き補償予測画像信号との差分がとられ、続いて直交変換部４にて直交変換された後、量子化部５で量子化され、可変長符号化部６で符号が割り当てられ、バッファメモリ７を介して符号化データ８として出力される。なお、イントラ符号化が選択された場合には、減算器３には動き補償予測部１４の出力の代わりにゼロ値が送られることで、イントラ符号化が実行されることになる。
【００１６】
次に、動き補償予測画像信号の生成について説明する。
つまり、量子化部４の出力は、可変長符号化部６だけでなく、逆量子化部９へも出力されており、まず、逆量子化部９において逆量子化され、続いて逆直交変換部１０において逆直交変換された後、さらに加算器１１において動き補償予測画像信号と加算されて画像メモリ１２または画像メモリ１３に蓄積される。ここで、画像メモリ１２，１３が２面存在するのは、両方向予測を行なうためであり、１面に時間的に過去の画像を、もう１面に時間的に未来の映像を蓄積することで両方向予測を行なうことが出来る。
【００１７】
次に、動きベクトル検出部１５は、画像メモリ１２または画像メモリ１３より出力される参照画像の画像信号と、現画像の画像信号とを用いて動きベクトルの検出を行なう。検出方法については、上述のようにブロックマッチング法が有名である。ただし、両方向予測を行なう場合には、時間的に過去の画像からの予測と、時間的に未来の画像からの予測を、それぞれブロックマッチング法で行なった後、それぞれの選択された動きベクトルの位置で１対１の線形内挿を行なって作成した参照画像を用いて予測誤差評価基準値を求め、合わせて３つのうちより予測誤差評価基準値が最小のものを選択するのが一般的である。MPEG-2のテストモデル、ISO/IEC JTC1/SC29/WG11/N0400 “TEST MODEL５”にもこの方法が示されている。
【００１８】
この動きベクトルデータを受けて動き補償部１４では、対応する動きベクトルで示された参照画像の画像信号を出力する。なお、イントラ符号化が選択された場合には、加算器１１には動き補償予測信号の代わりにゼロ値が送られることで、イントラ符号化が実行されることになる。
【００１９】
次に、本実施の形態１の動きベクトル検出部１５における動きベクトル検出処理を説明する。
図２に、動きベクトル検出部１５における動きベクトル検出のフローチャートを示す。
まず、符号化対象のマクロブロックについて通常の動きベクトル探索を行なう（ステップＳＴ１０１）。この時、誤差評価基準値が最小となる動きベクトルのみならず、誤差評価基準値が小さいものから順に例えばα個（αは自然数で２以上である）の動きベクトルと、それに対応する誤差評価基準値をともに記憶しておくこととする（ステップＳＴ１０２）。なお、符号化対象であるマクロブロック毎に動きベクトルを検出しているが、後述するように、マクロブロック毎に、フレーム予測、フィールド予測、前方向予測、両方向予測等の各種予測モードがあり、その予測モードの違いにより動きベクトルの本数が異なってくるので、α個の各動きベクトルの中には、動きベクトルが１本のものもあるが、動きベクトルが２本や４本のものも存在することになる。
【００２０】
次に、動きベクトル検出部１５は、当該符号化対象マクロブロックの動きベクトルのうち誤差評価基準値が最小のものについて、当該マクロブロックに隣接する８つのマクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルとの間で、動きベクトル成分の差分絶対値和を求める。これをβとする（ステップＳＴ１０３）。
【００２１】
図３に、ステップＳＴ１０３における処理を詳細に示す。
図３では、９つの矩形はマクロブロックであり、中央の矩形が符号化対象マクロブロックである。Vx、Vyは各々、当該符号化対象マクロブロックの動きベクトルのX成分及びY成分であり、Vxi、Vyiは各々、隣接８マクロブロックの動きベクトルのX成分及びY成分である（ｉ=1〜8）。ここで、βの算出を数式で表すと、
【００２２】
0003847577.tif 000002
【００２３】
となる。求めたβの値と、予め定めた閾値THとの比較を行ない（ステップＳＴ１０４）、その結果に基づいて、以下の処理を行なう。
【００２４】
つまり、βが、予め定めた閾値THよりも小さい場合は（ステップＳＴ１０４”Ｙｅｓ”）、当該マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルは、周辺マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルと方向、大きさ共に揃っているということであり、この場合、画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれていると判断できる。そこで、従来通り、誤差評価基準値が最小となる動きベクトルを選択することとする（ステップＳＴ１０５）。
【００２５】
これに対し、βが、予め定めた閾値THよりも大きい場合は（ステップＳＴ１０４”Ｎｏ”）、当該マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルは、周辺マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルと方向や大きさが大きく異なっているということであり、この場合、画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれていない、と判断できる。
【００２６】
このため、この場合は、動きベクトルの符号化に費やす符号量をなるべく抑えるため、ステップＳＴ１０２にて記憶しておいた誤差評価基準値が小さいα個の最小のマクロブロックのうちで、まずは、動きベクトルの本数が最小のものを選択し、動きベクトルの本数が最小のものが複数存在した場合には、その中で、動きベクトルの長さが最小のものを選択することとする（ステップＳＴ１０６）。ここで、動きベクトルの本数が最小のものとは、例えば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２においては、時間的に過去の画像から予測を行なう前方向予測、時間的に未来の画像から予測を行なう後方向予測、時間的に過去の画像と未来の画像の両方から予測を行なう両方向予測といったバリエーションが存在し、その各々に、フレーム予測、フィールド予測といった予測モードが存在するが、これらの組合せにより、符号化時に１マクロブロックに付加される動きベクトルの本数が異なるため、この符号化時に１マクロブロックに付加される動きベクトルの本数が最も少ないものを選択するという意味である。このような動きベクトルの選択により、動きベクトルを符号化した際の符号量を削減することができる。
【００２７】
以上のように、この実施の形態１によれば、画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれてはいない場合、記憶しておいた動きベクトルのうち、動きベクトルの本数が最小のものの内、動きベクトルの長さが最小のものを選択することで、動きベクトルに費やす情報量を抑制し、符号化効率を向上させることが出来る。
【００２８】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２について説明する。なお、実施の形態１とは、動きベクトル検出部１５におけるベクトル検出処理が異なるだけであるので、ベクトル検出処理についてのみ説明する。
【００２９】
図４は、実施の形態２の動きベクトル検出部１５における動きベクトル検出のフローチャートである。
まず、通常の動きベクトル探索を行なう（ステップＳＴ２０１）。この時、誤差評価基準値が最小となる動きベクトルのみならず、誤差評価基準値が小さいものから順にα個（αは自然数で２以上である）の動きベクトルと、それに対応する誤差評価基準値をともに記憶しておくこととする（ステップＳＴ２０２）。ここまでは、上記実施の形態１と同じである。
【００３０】
次に、本実施の形態２の場合は、上記α個の動きベクトルの中に例えば、フレーム予測でかつ前方向予測の場合などの特定の予測タイプの動きベクトルが含まれない場合もあり得るので、これらα個の動きベクトルとは別に、各予測タイプ毎に誤差評価基準値が最小となる動きベクトルと、それに対応する誤差評価基準値とを記憶するようにする（ステップＳＴ２０３）。ここでいう予測タイプとは、例えば動画像符号化の国際標準化方式であるＭＰＥＧ−２においては、時間的に過去の画像から予測を行なう前方向予測、時間的に未来の画像から予測を行なう後方向予測、時間的に過去の画像と未来の画像の両方から予測を行なう両方向予測といったバリエーションが存在し、その各々に、フレーム予測、フィールド予測といった予測モードが存在するが、これらの組み合わせ全てを指して、ここでは予測タイプと呼ぶことにする。なお、ここでは、各予測タイプ毎に誤差評価基準値が最小となる動きベクトルと、それに対応する誤差評価基準値とを記憶するようにしているが、本発明では、これに限らず、誤差評価基準値が最小のもののみでなく、小さいほうからいくつか複数記憶するようにしても勿論良いし、α個の動きベクトルに含まれない予測タイプの誤差評価基準値最小の動きベクトルとそれに対応する誤差評価基準値とを記憶するようにしても勿論よい。
【００３１】
そして、実施の形態１と同様に、当該符号化対象マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルについて、当該マクロブロックに隣接する８つのマクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルとの、動きベクトル成分の差分絶対値和を求める。これをβとする（ステップＳＴ２０４）。
【００３２】
次に、以上のようにして求めたβの値と、予め定めた閾値THとの比較を行ない（ステップＳＴ２０５）、その結果に基づいて、以下の処理を行なう。
【００３３】
つまり、βが、予め定めた閾値THよりも小さい場合は（ステップＳＴ２０５”Ｙｅｓ”）、従来および実施の形態１と同様に、誤差評価基準値が最小となる動きベクトルを選択することとする（ステップＳＴ２０６）。
【００３４】
これに対し、βが、予め定めた閾値THよりも大きい場合は（ステップＳＴ２０５”Ｎｏ”）、当該マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルが周辺マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルと方向や大きさが大きく異なっており、画像の動きに合致した動きベクトルが選ばれてはいないと判断できるので、本実施の形態２では、まず、ステップＳＴ２０２で記憶しておいたα個の動きベクトルのうち、予測誤差評価基準値の最小のものの予測誤差評価基準値をＡとする（ステップＳＴ２０７）。
【００３５】
次に、本実施の形態２では、ステップＳＴ２０２で記憶しておいたα個の動きベクトルと、ステップＳＴ２０３で記憶した各予測タイプ毎に記憶した動きベクトルの全ての動きベクトルのうちで、各動きベクトルに対する予測誤差評価基準値と、ステップＳＴ２０７で設定した最小の予測誤差評価基準値Ａとの差分絶対値の値を求め、これが予め定めた一定値Ｄよりも大きいものは記憶から削除する（ステップＳＴ２０８）。これにより、予測誤差評価基準値の最小のものからあまりにかけ離れた予測誤差評価基準値を有する動きベクトルを、動きベクトルの候補から除外することができることになる。
【００３６】
そして、残った動きベクトルのうち、上記実施の形態１の場合と同様に、まず、動きベクトルの本数が最小のものを選択し、動きベクトルの本数が最小のものが複数存在した場合には、その中で、動きベクトルの長さが最小のものを選択することとする（ステップＳＴ２０９）。
【００３７】
以上のように、この実施の形態２によれば、実施の形態１よりも動きベクトルの候補を増やしたことにより、実施の形態１よりもさらに符号化効率を向上させることができる。
【００３８】
特に、本実施の形態２では、誤差評価基準値の小さいほうからのα個の動きベクトルとは別に、各予測タイプ毎に誤差評価基準値が最小となる動きベクトルと、それに対応する誤差評価基準値も動きベクトルの候補として記憶するようにしたので、動きベクトルの候補として、必ず、全ての予測タイプの誤差評価基準値最小の動きベクトルが含まれることになり、実施の形態１よりもさらに符号化効率を向上させることが可能となる。
【００３９】
また、実施の形態２では、各予測タイプ毎に誤差評価基準値が最小となる動きベクトルとそれに対応する誤差評価基準値を記憶しておくものとするとしたが、これに加えて動きベクトル（０，０）と、それに対する誤差評価基準値も記憶しておき、符号化に用いる動きベクトルの候補としてもよい。
【００４０】
また、実施の形態１，２では、βの算出に、
【００４１】
0003847577.tif 000003
【００４２】
という数式を用いたが、本発明では、この数式に限定されるものではなく、その代わりに、当該マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルと周辺マクロブロックの誤差評価基準値最小の動きベクトルとの間で、方向、大きさのばらつき度合いを表す、どんな演算を用いてもよい。
【００４３】
また、実施の形態１，２では、βの算出に、当該マクロブロックの、隣接する８マクロブロックの動きベクトルを用いたが、本発明では、これに限定されるものではなく、代わりに、隣接マクロブロックのうち、N個（Nは８以外の自然数）だけを用いてもよい。
【００４４】
また、上記実施の形態１，２で、動きベクトルの符号化に費やす符号量をなるべく抑えるため、記憶した動きベクトルのうちから、まずは動きベクトルの本数が最小のものを選択し、動きベクトルの本数が最小のものが複数存在した場合には、その中で、動きベクトルの長さが最小のものを選択するようにしたが、本発明では、これに限らず、記憶した動きベクトルの符号量を逐一算出して、符号量が最小のものを選択するなど、符号化した際に符号量が最小となる動きベクトルを選択できる方法であれば、その他の選択方法でも勿論良い。
【００４５】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶しておき、各ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルと、そのブロックの周辺ブロックにおける上記予測誤差評価基準が最小の動きベクトルとの間でばらつきの度合いを算出し、算出したばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、符号量の最も少ない動きベクトルを検出するようにしたので、動きベクトルに費やす情報量を抑制し、符号化効率を向上させることが出来る。
【００４６】
また、各ブロック毎に上記予測誤差評価基準の小さいほうから順に動きベクトルとその予測誤差評価基準値とを複数組ずつ記憶するのと共に、各予測タイプで予測誤差評価基準値が最小の動きベクトルとその予測誤差評価基準値を記憶しておき、ばらつき度合いが所定の閾値を超えるブロックの場合には、前記記憶した複数の動きベクトルのうち、最小の予測誤差評価基準と、他の予測誤差評価基準との差を求め、その際が所定の閾値を超える動きベクトルは削除し、残りの動きベクトルの中で符号量の最も少ない動きベクトルを検出するようにしたので、動きベクトルの候補が増えて、より符号化効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の動きベクトル検出方法を用いた動画像符号化装置の構成例を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態１における動きベクトル検出手順を示したフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１,２における動きベクトル成分の差分絶対値和βの算出を説明する図である。
【図４】  この発明の実施の形態２における動きベクトル検出手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１  入力画像信号、２  並べ替え部、３  減算器、４  直交変換部、５  量子化部、６  可変長符号化部、７  バッファメモリ、８  符号化データ、９  逆量子化部、１０  逆直交変換部、１１  加算器、１２、１３  画像メモリ、１４  動き補償部、１５  動きベクトル検出部。
【図１】
0003847577.tif 000004
【図２】
0003847577.tif 000005
【図３】
0003847577.tif 000006
【図４】
0003847577.tif 000007