符号化装置から画像列を受信して復号化する復号化装置であって、前記符号化装置から低周波成分の画像列のキーフレームを受信して復号化するキーフレーム復号化部と、復号化された画像列の平坦部及び非平坦部を判定し、非平坦部と判定された部分のデータを前記符号化装置に要求する平坦部判定部と、非平坦部のデータを受信して復号化する非平坦部復号化部と、復号化された非平坦部のデータを用いて、非平坦部に対して超解像法を適用する超解像処理部と、を有する復号化装置。前記平坦部判定部は、高周波成分の大きさにより、平坦部及び非平坦部を判定する、請求項1に記載の復号化装置。前記平坦部判定部は、所定のブロックの輝度値の絶対の平均値と閾値とを比較することにより、平坦部及び非平坦部を判定する、請求項2に記載の復号化装置。前記超解像処理部は、画像間の類似度を計算し、類似度が閾値以上の画素に対して超解像法を適用する、請求項1乃至3のうちいずれか1項に記載の復号化装置空間領域でのブロックマッチングを利用して動き推定し、更に、位相限定相関法を利用して動き推定する動き推定部を更に有する、請求項1乃至4のうちいずれか1項に記載の復号化装置。符号化装置から画像列を受信して復号化する復号化装置における復号化方法であって、前記符号化装置から低周波成分の画像列のキーフレームを受信して復号化するキーフレーム復号化ステップと、復号化された画像列の平坦部及び非平坦部を判定し、非平坦部と判定された部分のデータを前記符号化装置に要求する平坦部判定ステップと、非平坦部のデータを受信して復号化する非平坦部復号化ステップと、復号化された非平坦部のデータを用いて、非平坦部に対して超解像法を適用する超解像処理ステップと、を有する復号化方法。一般的な分散映像符号化DVCではKeyフレームを複数枚間隔で送信をし、送信されなかったWynerZivフレームをKeyフレームから推定する。復号器ではWynerZivフレームの現信号の情報を知り得ないため、いかに推定精度を高くするかが、符号化効率の向上のために重要である。一つの方法として、低周波数から高周波数へ向け再帰的に復号し、その過程で復号されたWynerZivフレームの低周波数の信号を高周波数帯域の推定に利用することが考えられる。しかし、一般的に用いられているバイキュービック補間などの補間法では高周波成分の推定を伴わないため効果は乏しい。本発明は、この問題点に鑑みなされたもので、超解像SR:SuperResolutionをDVCの枠組み内で利用し、DVCの符号化効率を高めることを目的とする。超解像法は複数枚の画像から高周波成分を推定しながら画像を拡大するため、Keyフレームを縮小して送っても精度良く高解像度画像を推定できると考えられる。先に述べたSRの再構成手法はある画素に位置合わせされた画素値のうち、その中央値を超解像に利用することでロバスト性を実現している。この手法は十分に多くの画像を使って超解像を行う場合は有効であるが、画像が多くない場合にはロバストであるといえない。なぜなら、ある高解像度グリッドに誤った画素値が1つだけ位置合せされてしまうとそのデータが超解像に利用されてしまうからである。この問題を解決するためには位置合わせされた画素値が信頼できるものかどうかを考えなければならない。本発明では、画像の位置合せ時に画素単位で得られた位置合せが信頼できるかどうかを判定し、その結果に応じて超解像に利用する画素とそうでない画素に分ける。さらに信頼度が高い画素ほど超解像に寄与する率を高める再構成法を提案する。このように、本発明は、分散符号化の符号化効率の改善を目的とした超解像可能領域判定を実施する復号化装置及び復号化方法を提供することを目的とする。本発明の復号化装置は、前記符号化装置から低周波成分の画像列のキーフレームを受信して復号化するキーフレーム復号化部と、復号化された画像列の平坦部及び非平坦部を判定し、非平坦部と判定された部分のデータを前記符号化装置に要求する平坦部判定部と、非平坦部のデータを受信して復号化する非平坦部復号化部と、復号化された非平坦部のデータを用いて、非平坦部に対して超解像法を適用する超解像処理部と、を有することを特徴とする。本発明の復号化方法は、符号化装置から画像列を受信して復号化する復号化装置における復号化方法であって、前記符号化装置から低周波成分の画像列のキーフレームを受信して復号化するキーフレーム復号化ステップと、復号化された画像列の平坦部及び非平坦部を判定し、非平坦部と判定された部分のデータを前記符号化装置に要求する平坦部判定ステップと、非平坦部のデータを受信して復号化する非平坦部復号化ステップと、復号化された非平坦部のデータを用いて、非平坦部に対して超解像法を適用する超解像処理ステップと、を有することを特徴とする。本発明によれば、分散符号化の符号化効率を改善することができる。以下、本発明の実施例について詳細に説明する。図4に、本発明の実施例に係る符号化装置10復号化装置15の構成図を示す。本発明の実施例では、低ビットレートによる画像列の送信を対象とする。具体的には、高周波成分の大部分の情報は、圧縮の過程で削減されることを考慮し送信しないこととする。このため、符号化装置10は、高周波成分の画像列を除去して低周波成分の画像列を取得する低周波成分画像列取得部101を有する。低周波成分画像列取得部101は、伝送したい映像をローパスフィルタへかけ、低周波成分を取得する。一例として、ローパスフィルタとしてサイズが3×3、標準偏差σが08であるガウシアンフィルタがある。低周波成分の画像列はレートrでダウンサンプルされる。今後このダウンサンプルされた画像列を低解像度画像列Ykと呼ぶ。本発明の実施例では、高周波成分の情報を補償するために、復号化装置15でSRにより高周波成分を精度高く推定し、復号画像の品質を挙げることを行う。低解像度画像列は、フレーム分割部103において、奇数フレームと偶数フレームとに分けられ、Keyフレーム符号化部105から奇数フレームであるキーフレームKeyフレームが送信される。復号化装置15では、Keyフレーム復号化部151においてKeyフレームを復号化し、動き推定部153において隣接するKeyフレーム間の動きベクトルを計算する。Y2k1からY2k1への動きベクトルをmfkとし、Y2k1からY2k1への動きベクトルをmbkとすると、次の関係が成立する。このようにして得られた動きベクトルとKeyフレームを利用して、WynerZivレームを双方向動き補償により補間する。復号化装置15で得られる低解像度画像列をYkとすると次のようになる。以上の過程より、復号化装置15は符号化装置10と同じ数の画像列を取得する。次に復号化装置15は、平坦部判定部155においてYから超解像が有効となる非平坦部と、平坦部に分ける。これはテクスチャが乏しい領域である平坦部は位置合せが不正確になるからである。また、そのような領域は高周波成分が少ないため、単純補間で十分でもある。平坦部判定部155は非平坦部と判定した部分のデータ偶数フレームの非平坦部に対応するデータを符号化装置10に要求し、符号化装置10の非平坦部符号化部107から受け取る。これは超解像を行うには正確な低解像度画像が必要となるからである。復号化装置15は、非平坦部復号化部157において非平坦部のデータを復号化し、拡大処理部159において非平坦部に対して超解像法を適用して画像の拡大を行う。なお、拡大処理部159は、平坦部に対しては単純補間を行う。<レジストレーション>次に、動き推定部153におけるレジストレーションについて説明する。動き推定部153におけるレジストレーションは、空間領域でのブロックマッチングと位相限定相関法を利用して行われる。位相限定相関法は高精度に位置ずれを推定出来る一方で計算量が多く、探索領域が小さいといった問題がある。即ち、フレーム間で物体が大きく移動する場合位相限定相関法は向かない。この問題を解決するために本発明の実施例では、まず輝度値のブロックマッチングによって大まかな動きを算出し、位相限定相関法で正確な位置ずれ量を算出する。超解像に利用するK枚の画像の中から2枚の画像FとGを考え、GはFをmx、myだけ平行移動したものとする。すなわちであり、Fが超解像されるフレームだと想定する。mx、myは実数であるが、これを整数部と小数部に分けて考える。mintは単純な空間領域ブロックマッチングで求めることが出来る。次にサブピクセルでの位置ずれを1画素毎に求める。F、GからそれぞれN1×N2の小領域を取り出し、POCPictureOrderCountにより求める。整数レベルでの位置ずれは求められているので、とし、f、g間のサブピクセル位置ずれを求めればよい。このようにして求められた位置ずれは精度が細かいため、平坦部判定部155における平坦部判定において、精度の良い平坦部判定が可能になる。なお、位置ずれを求めるだけであれば、画像間の類似度値αkを計算する必要は無いが、画像間の類似度値は拡大処理部159で利用されるため、具体的な計算方法について説明する。Gをk枚目の画像とし、注目しているピクセルをとし、fとgのPOC最大値をrとすると、類似度値αkは次式で与えられる。<平坦部判定>次に、平坦部判定部155における平坦部判定について説明する。画像のテクスチャが乏しい部分は位置合せの精度良く推定することが困難であり、逆にテクスチャが豊富な領域は精度が良い。正確な位置ずれ量推定は超解像をする上で欠かせない。また、平坦な領域は単純な補間でも精度よく拡大が可能である。これらの事を考慮すると、平坦部を判定しその結果によって拡大法を切り替えることが有効となる。画像が平坦な箇所の判定には様々な手法が考えられる。従来技術として、画像ブロックの輝度値の標準偏差を計算し、閾値よりも大きい場合は非平坦部とする方法もある。しかしこの手法では、高い輝度値の部分と、低い輝度値の部分が混在した画像では、平坦部を非平坦部と判定する場合が生じる。本発明の実施例では、高周波成分が少ない領域を平坦部であると定義する。即ち画像のエッジを抽出し、エネルギーが少ない領域を平坦部であるとする。平坦部判定部155は、Keyフレームから生成されて動き推定部153から入力された画像列Yに対してハイパスフィルタをかけ、エッジ画像列Wを求める。ここでCは図5に示す4近傍ラプラシアンカーネルである。次に得られた画像列をN1×N2のブロック毎に処理する。今、エッジ画像列Wのうち注目しているブロックをwとする。ここでx1Nかつy1Nである。注目ブロックの輝度値の絶対値の平均値を閾値処理することで平坦部、非平坦部の判定を行う。非平坦度を表す数値を、として定義する。N1、N2は注目している領域の高さと幅である。この値が閾値よりも大きい場合は非平坦部と判定し、平坦部判定部155は符号化装置10にデータを要求する。前述のように、平坦部判定部155は動き推定部153からサブピクセル位置ずれを受け取ることにより、通常の位置ずれを受け取るより高い精度の平坦部判定が可能になる。符号化装置10の非平坦部符号化部107は、要求されたデータを符号化装置15に送信する。<画素単位での選択的SR>次に、拡大処理部159における画素単位での選択的SRについて説明する。時間局所的に大きく変化するシーケンスを超解像すると、好ましくない画素値が利用されてしまい、不自然な画像が生成されてしまう例が発生する。本発明の実施例では、これを回避する為に位置合せ時の類似度を利用する。上記のように、復号化装置15は非平坦部のデータを符号化装置10から取得するが、取得した非平坦部のデータの中で更に類似度を用いることで、超解像による効果を高めることができる。図6は動画Suzieから女性が瞬きをするフレームを示した図である。目に注目するとaとbは似ていないが、aとcは似ている。aとbの類似度値、aとcの類似度値をそれぞれ式13に従って計算すると、前者は87、後者は99となる。このことから類似度が高いデータは超解像に利用し、類似度が低いデータは超解像に利用しないことが好ましい。本発明の実施例では類似度が高いデータほど超解像への寄与を大きくし、類似度がしきい値よりも小さいデータは超解像へ利用しないようにする。このことは式6の重み付け行列であるAを変更することで達成出来る。従来手法では低解像度画像を高解像度グリッドへ位置合せしたとき、位置合せ先の画素値の位置に対応する要素Aの値を一律に増加させていたが、本発明の実施例では計算された類似度を加算することにより、類似度に比例した超解像への寄与を大きくする。ただし、rは拡大倍率、roundは丸め関数である。<本発明の実施例の効果>以上のように、本発明の実施例によれば、DVCの高符号化効率を実現することができ、復元画像の品質を向上させることが可能となる。また、本発明の実施例によれば、超解像法に欠かせない正確な位置ずれ量推定が可能となり、超解像法のロバスト性を実現することができる。説明の便宜上、本発明の実施例に係る符号化装置復号化装置は機能的なブロック図を用いて説明しているが、本発明の符号化装置復号化装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、符号化装置復号化装置の各機能部がソフトウェアで実現され、プログラムとして符号化装置復号化装置内に実現されてもよい。また、2以上の実施例及び実施例の各構成要素が必要に応じて組み合わせて使用されてもよい。以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々の変更応用が可能である。