"復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成手段と、を備え、上記重み係数設定手段は、復号画像P1と復号画像P2とのフレーム間距離をtd、復号画像P1と復号画像Pとの距離をtbとして、重み係数w2の値を、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、重み係数w2の値を、閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,tb/tdに設定する、ことを特徴とする請求項1に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、重み係数w2の値を、係数α0<α<1を用いてtb/td-0.5α0.5に設定するか、又は、係数α0<α<1並びに閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,tb/td-0.5α0.5に設定する、ことを特徴とする請求項1に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、予測画像Predを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記係数αを設定する、ことを特徴とする請求項3に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、予測画像Predを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記閾値Th1及びTh2を設定する、ことを特徴とする請求項2から4までの何れか1項に記載の予測画像生成装置。復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成手段と、を備え、上記重み係数設定手段は、動き補償画像mc1及びmc2を得るための動き補償に用いた動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|が|mv1|<|mv2|であるとき、重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、重み係数w2の値を、|mv1|/|mv1||mv2|に設定するか、又は、閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,|mv1|/|mv1||mv2|に設定する、ことを特徴とする請求項6に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、kを正の定数として、重み係数w2の値を、1|mv1|<|mv2|-kのとき0.5よりも小さい値に設定し、2|mv2|-k≦|mv1|≦|mv2|kのとき0.5に設定し、3|mv2|k<|mv1|のとき0.5よりも大きい値に設定する、ことを特徴とする請求項6に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、復号画像P1と復号画像Pとのフレーム間距離が復号画像P2と復号画像Pとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数w1及びw2の値を動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|に応じて設定する、ことを特徴とする請求項6から8までの何れか1項に記載の予測画像生成装置。復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成手段と、を備え、上記重み係数設定手段は、復号画像P1及びP2の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップQP1及びQP2がQP1<QP2であるとき、上記重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、重み係数w2の値を、QP1/QP1QP2に設定するか、又は、閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,QP1/QP1QP2に設定する、ことを特徴とする請求項10に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、kを正の定数として、重み係数w2の値を、1QP1<QP2-kのとき0.5よりも小さい値に設定し、2QP2-k≦QP1≦QP2kのとき0.5に設定し、3QP2k<QP1のとき0.5よりも大きい値に設定する、ことを特徴とする請求項10に記載の予測画像生成装置。上記重み係数設定手段は、復号画像P1と復号画像Pとのフレーム間距離が復号画像P2と復号画像Pとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数w1及びw2の値を量子化ステップQP1及びQP2に応じて設定する、ことを特徴とする請求項10から12までの何れか1項に記載の予測画像生成装置。請求項1から13までの何れか1項に記載の予測画像生成装置を備えた動画像復号装置であって、上記予測画像生成装置が他の復号画像P1及びP2を参照して生成した予測画像Predに符号化データから復号した予測残差を加算することによって、復号画像Pを生成する、ことを特徴とする動画像復号装置。請求項1から13までの何れか1項に記載の予測画像生成装置を備えた動画像符号化装置であって、上記予測画像生成装置が局所復号画像P1及びP2を参照して生成した予測画像Predを符号化対象画像から減算して得た予測残差を符号化することによって、符号化データを生成することを特徴とする動画像符号化装置。復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成工程と、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定工程と、上記重み係数設定工程にて設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成工程と、を含み、上記重み係数設定工程において、復号画像P1と復号画像P2とのフレーム間距離をtd、復号画像P1と復号画像Pとの距離をtbとして、重み係数w2の値を、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成方法。復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成工程と、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定工程と、上記重み係数設定工程にて設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成工程と、を含み、上記重み係数設定工程において、動き補償画像mc1及びmc2を得るための動き補償に用いた動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|が|mv1|<|mv2|であるとき、重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成方法。復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成工程と、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定工程と、上記重み係数設定工程にて設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成工程と、を含み、上記重み係数設定工程において、復号画像P1及びP2の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップQP1及びQP2がQP1<QP2であるとき、上記重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定する、ことを特徴とする予測画像生成方法。しかしながら、従来のImplicitモードの重み付き予測を用いることによって、却って符号量が増大するシーケンスが存在することを発明者らは見出した。具体的には、符号化性能の評価に広く用いられている23種類のシーケンスについて、Implicitモードの重み付き予測を行ったときの符号量削減率を評価し、BQTerrace、mobile、Ravenと呼ばれる3種類のシーケンスについて、却って符号量が増大することを見出した。Implicitモードの重み付き予測を行ったときの符号量削減率の評価結果を図20に示す。なお、Implicitモードの重み付き予測を行ったときの符号量削減率とは、重み付き予測を行わないすなわち、重み係数w1及びw2の値をw1=w2=0.5に設定した場合の符号量をA、Implicitモードの重み付き予測を行ったすなわち、重み係数w1及びw2の値をw1=1-w2、w2=tb/tdに設定した場合の符号量をBとして、割合A-B/Aを百分率で表現したもののことを指す。ただし、A及びBは、重み付き予測を行わない場合とImplicitモードの重み付き予測を行った場合とで、SN比PSNRが一致するように規格化した符号量である。Implicitモードの重み付き予測には、符号化ノイズ量子化ノイズのキャンセル効果を低下させる副作用がある。符号化ノイズは、普通、動き補償画像mc1及びmc2に等しく含まれているため、重み係数w1及びw2の値を等しく設定して加重平均w1×mc1w2×mc2を取れば相殺される。しかしながら、重み係数w1及びw2の値をw1=1-w2、w2=tb/tdに設定した場合には、符号化ノイズが十分に相殺されずに予測画像に残留することになる。したがって、Implicitモードの重み付き予測を行ったときに符号量が削減されるか否かは、予測精度の向上によって符号量が減少する程度と、符号化ノイズの残留によって符号量が増加する程度との大小関係によって決まることになる。Implicitモードの重み付き予測の重み係数は、フェードやディゾルブなどで生じる定常的な時間変化を補償する場合に最適な予測精度が最も高くなる重み係数となっている。したがって、時間変化が定常的な場合には、予測精度の向上による符号量の減少が符号化ノイズの残留による符号量の増加を凌駕し、全体として符号量が減少する。一方で、時間変化が定常的でない場合には、予測精度の向上による符号量の減少が、符号化ノイズの残留による符号量の増加を下回り、全体として符号量が増加するケースが生じ得る。上述した3種類のシーケンスにおける符号量の増加は、このようなメカニズムによって生じたものと考えられる。本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、参照画像の各々から生成した動き補償画像の加重平均にオフセット値を加えて予測画像を生成する予測画像生成装置及び予測画像生成方法において、時間変化が定常的でないシーケンスに対して符号量が増大する可能性を軽減し、より安定した符号化効率の向上を図ることにある。本発明に係る予測画像生成装置は、復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成手段と、を備えた予測画像生成装置である。また、本発明に係る予測画像生成方法は、復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成工程と、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定工程と、上記重み係数設定工程にて設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成工程と、を含む予測画像生成方法である。本発明に係る予測画像生成装置は、上記の課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、復号画像P1と復号画像P2とのフレーム間距離をtd、復号画像P1と復号画像Pとの距離をtbとして、重み係数w2の値を、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように設定することを特徴としている。また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、復号画像P1と復号画像P2とのフレーム間距離をtd、復号画像P1と復号画像Pとの距離をtbとして、重み係数w2の値を、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように設定することを特徴としている。上記の構成によれば、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように重み係数w2を設定するので、1フレーム間距離を考慮せずに重み係数w2の値を0.5に設定する構成と比べて、高い精度の予測画像を生成することができ、かつ、2フレーム間距離のみを考慮して重み係数w2の値をtb/tdに設定する構成と比べて、符号化ノイズの少ない予測画像を生成することができる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。なお、最終的に動き補償画像mc2に乗ぜられる重み係数w2が条件0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|を満たしていればよい。例えば、整数係数W1及びW2を用いた加重平均W1×mc1W2×mc2にオフセット値を加算して得られた画素値を、定数Cで除算することよって予測画像の画素値を得るような構成では、重み係数w2=W2/Cが条件0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|を満たしていればよい。なお、上記オフセット値は0に設定されていてもよい。すなわち、オフセット値を実質的に加算しない構成も本発明の範疇に含まれる。本発明は、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。実施形態1符号化データの構成本実施形態に係る動画像符号化装置2及び動画像復号装置1の説明に先立って、動画像符号化装置2によって生成され、動画像復号装置1によって復号される符号化データのデータ構造について説明を行う。動画像符号化装置2によって生成され、動画像復号装置1によって復号される符号化データは、シーケンスレイヤ、GOPGroupOfPicturesレイヤ、ピクチャレイヤ、スライスレイヤ、及び、マクロブロックレイヤ、からなる階層構造を有している。ピクチャレイヤ以下の階層について符号化データの構造を図2に示す。図2a~fは、それぞれ、ピクチャレイヤP、スライスレイヤS、マクロブロックレイヤMB、マクロブロックヘッダMBH、インター予測パーティションの予測パラメータPP、及び、イントラ予測パーティションの予測パラメータPPの構造を示す図である。ピクチャレイヤPは、対応ピクチャを復号するために動画像復号装置1が参照するデータの集合である。ピクチャレイヤPは、図2aに示すように、ピクチャヘッダPH、及び、スライスレイヤS1~SNsを含んでいるNsはピクチャレイヤPに含まれるスライスレイヤの総数。ピクチャヘッダPHには、対応ピクチャの復号方法を決定するために動画像復号装置1が参照する符号化パラメータ群が含まれている。例えば、動画像符号化装置2が符号化の際に用いた可変長符号化のモードを示す符号化モード情報entoropycodingmodeflagは、ピクチャヘッダPHに含まれる符号化パラメータの一例である。ピクチャレイヤPに含まれる各スライスレイヤSは、対応スライスを復号するために動画像復号装置1が参照するデータの集合である。スライスレイヤSは、図2bに示すように、スライスヘッダSH、及び、マクロブロックレイヤMB1~MBNmNmはスライスSに含まれるマクロブロックの総数を含んでいる。スライスヘッダSHには、対応スライスの復号方法を決定するために動画像復号装置1が参照する符号化パラメータ群が含まれる。1スライスタイプを指定するスライスタイプ指定情報slicetype、2対応スライスを含むピクチャの表示順序POC:PictureOrderCountを指定するPOC指定情報picordercntlbsやdeltapicordercntなど、及び、3動画像符号化装置2が符号化の際に用いた重み係数を指定する重み係数指定情報predweighttableは、スライスヘッダSHに含まれる符号化パラメータの一例である。なお、スライスタイプ指定情報により指定可能なスライスタイプとしては、1符号化の際にイントラ予測のみを用いるIスライス、2符号化の際に単方向予測、又は、イントラ予測を用いるPスライス、3符号化の際に単方向予測、双方向予測、又は、イントラ予測を用いるBスライスなどが挙げられる。スライスレイヤSに含まれる各マクロブロックレイヤMBは、対応マクロブロックを復号するために動画像復号装置1が参照するデータの集合である。マクロブロックレイヤMBは、図2cに示すように、スキップフラグSKIP、マクロブロックヘッダMBH、予測パラメータPP1~PPNP、及び、量子化予測誤差QD1~QDNbを含んでいる。ここで、Npは、対応マクロブロックに含まれるパーティション予測単位の総数を表し、Nbは、対応マクロブロックに含まれるブロック変換単位の総数を表す。スキップフラグSKIPの値が1の場合、すなわち、対応マクロブロックがスキップブロックである場合、そのマクロブロックレイヤにおけるマクロブロックヘッダMBH、予測パラメータPP1~PPNP、及び、量子化予測誤差QD1~QDNbは省略される。マクロブロックヘッダMBHには、対応マクロブロックの復号方法を決定するために動画像復号装置1が参照する符号化パラメータが含まれる。具体的には、図2dに示すように、対応マクロブロックのマクロブロックタイプを指定するマクロブロックタイプ指定情報MBTmbtype、符号化ブロックパターンを指定するCBPcodedblockpattern、量子化ステップの大きさを指定する量子化パラメータ差分Δqpmbqpdeltaが含まれる。マクロブロックタイプ指定情報MBTは、予測単位指定情報PTと変換単位指定情報TTとを含む。予測単位指定情報PTは、対応マクロブロックのパーティション予測単位への分割パターンと、動画像符号化装置2が各パーティションにおける予測画像を生成する際に用いた予測方法L0単方向予測、L1単方向予測、双方向予測などを指定する。パーティションは、16×16画素、8×8画素、若しくは4×4画素の正方形領域、又は、16×8画素、8×16画素、8×4画素、若しくは4×8画素の長方形領域である。一方、変換単位指定情報TTは、対応マクロブロックのブロック変換単位への分割パターンを指定する。ブロックは、16×16画素、8×8画素、又は4×4画素の正方形領域である。ここでは、マクロブロックブロックを16×16画素の正方形領域としたときのパーティションを例示したが、これに限定されるものではない。例えば、64×64画素のマクロブロックに対しては、64×64画素、若しくは32×32画素の正方形領域、又は、64×32画素、32×64画素、32×16画素、若しくは16×32画素の長方形領域もパーティションとして許容される。量子化パラメータ差分Δqpは、対応マクロブロックにおける量子化パラメータqpと、そのマクロブロックの直前に符号化されたマクロブロックにおける量子化パラメータqp’との差分qp-qp’である。マクロブロックレイヤMBに含まれる各量子化予測残差QDnは、動画像符号化装置2が以下の処理1~3を対応ブロックに施すことによって生成した符号化データである。処理1:符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差をDCT変換DiscreteCosineTransformする。処理2:処理1にて得られたDCT係数を量子化する。処理3:処理2にて量子化されたDCT係数を可変長符号化する。上述した量子化パラメータqpは、動画像符号化装置2がDCT係数を量子化する際に用いた量子化ステップQPの大きさを表すQP=2pq/6。マクロブロックレイヤMBに含まれる予測パラメータPPのうち、インター予測によって予測画像が生成されるインター予測パーティションに関する予測パラメータPPは、図2eに示すように、参照画像インデックスRIと、推定動きベクトルインデックスPMVIと、動きベクトル残差MVDとを含んでいる。動きベクトル残差MVDは、動画像符号化装置2が以下の処理4~6を実行することによって生成した符号化データである。処理4:符号化/復号化済みの局所復号画像を選択し、選択した符号化/復号化済みの局所復号画像以下参照画像とも呼称を参照して対応パーティションに対する動きベクトルmvを導出する。処理5:推定方法を選択し、選択した推定方法を用いて対応パーティションに割り付ける動きベクトルmvの推定値以下推定動きベクトルとも呼称pmvを導出する。処理6:処理4にて導出した動きベクトルmvから処理5にて導出した推定動きベクトルpmvを減算した動きベクトル残差MVDを符号化する。上述した参照画像インデックスRIは、処理4にて選択した符号化/復号化済みの局所復号画像参照画像を指定するものであり、上述した推定動きベクトルインデックスPMVIは、処理5にて選択した推定方法を指定するものである。処理5にて選択可能な推定方法としては、1符号化/復号化中の局所復号画像において、対応パーティションに隣接するパーティション以下隣接パーティションとも呼称するに割り付けられた動きベクトルのメジアンを推定動きベクトルpmvとする方法や、2符号化/復号化済みの局所復号画像において、対応パーティションと同じ位置を占めるパーティションしばしばコロケートパーティションと呼称されるに割り付けられた動きベクトルを推定動きベクトルpmvとする方法などが挙げられる。なお、単方向予測を行うパーティションに関する予測パラメータPPには、図2eに示すように、参照画像インデックスRI、推定動きベクトルインデックスPMVI、及び、動きベクトル残差MVDがそれぞれ1つずつ含まれているが、双方向予測重み付き予測を行うパーティションに関する予測パラメータPPには、2つの参照画像インデックスRI1及びRI2、2つの推定動きベクトルインデックスPMVI1及びPMVI2、並びに、2つの動きベクトル残差MVD1及びMVD2が含まれる。マクロブロックレイヤMBに含まれる予測パラメータPPのうち、イントラ予測によって予測画像が生成されるイントラ予測パーティションに関する予測パラメータPPは、図2fに示すように、予測モードフラグPMFと予測モード符号PMCとを含んでいる。予測モードフラグPMFは、対応パーティションにおける予測モードが隣接パーティションから推定した予測モードと一致する場合に値1を取り、そうでない場合に値0を取る。予測モード符号PMCは、対応パーティションにおける予測モードを指定する予測モード指定情報を符号化したものであり、予測モードフラグPMFの値が1である場合には省略される。動画像復号装置1以下では、本実施形態に係る動画像復号装置1について図1~図6を参照して説明する。動画像復号装置1は、その一部に、H.264/MPEG-4.AVC、及び、KTAソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。図1は、動画像復号装置1の構成を示すブロック図である。図1に示すように、動画像復号装置1は、可変長符号復号部13、動きベクトル復元部14、バッファメモリ15、インター予測画像生成部16、イントラ予測画像生成部17、予測方式決定部18、逆量子化逆変換部19、及び、加算器20を備えている。動画像復号装置1は、符号化データ1を復号することによって動画像2を生成するための装置である。可変長符号復号部13は、各パーティションに関する予測パラメータPPを、符号化データ1から復号する。すなわち、インター予測パーティションに関しては、参照画像インデックスRI、推定動きベクトルインデックスPMVI、及び、動きベクトル残差MVDを符号化データ1から復号し、これらを動きベクトル復元部14に供給する。一方、イントラ予測パーティションに関しては、予測モード指定情報を符号化データ1から復号し、これをイントラ予測画像生成部17に供給する。また、可変長符号復号部13は、マクロブロックタイプMBTを符号化データから復号し、これを予測方式決定部18に供給する図示省略。更に、可変長符号復号部13は、各ブロックに関する量子化予測残差QD、及び、そのブロックを含むマクロブロックに関する量子化パラメータ差分Δqpを符号化データ1から復号し、これらを逆量子化逆変換部19に供給する。動きベクトル復元部14は、各インター予測パーティションに関する動きベクトルmvを、そのパーティションに関する動きベクトル残差MVDと、他のパーティションに関する復元済みの動きベクトルmv’とから復元する。具体的には、1推定動きベクトルインデックスPMVIにより指定される推定方法に従って、復元済みの動きベクトルmv’から推定動きベクトルpmvを導出し、2導出した推定動きベクトルpmvと動きベクトル残差MVDとを加算することによって動きベクトルmvを得る。なお、他のパーティションに関する復元済みの動きベクトルmv’は、バッファメモリ15から読み出すことができる。動きベクトル復元部14は、復元した動きベクトルmvを、対応する参照画像インデックスRIと共に、インター予測画像生成部16に供給する。なお、双方向予測重み付き予測を行うインター予測パーティションについては、復元した2つの動きベクトルmv1及びmv2を、対応する参照画像インデックスRI1及びRI2と共に、インター予測画像生成部16に供給する。インター予測画像生成部16は、各インター予測パーティションに関する動き補償画像mcを生成する。具体的には、動きベクトル復元部14から供給された動きベクトルmvを用いて、同じく動きベクトル復元部14から供給された参照画像インデックスRIによって指定される復号画像P’から動き補償画像mcを生成する。ここで、復号画像P’は、既に復号が完了した復号済みの復号画像であり、インター予測画像生成部16は、復号画像P’を構成する各画素の画素値をバッファメモリ15から読み出すことができる。インター予測画像生成部16によって生成された動き補償画像mcは、インター予測画像Pred_Interとして予測方式決定部18に供給される。なお、双方向予測重み付き予測を行うインター予測パーティションについては、1動きベクトルmv1を用いて、参照画像インデックスRI1によって指定された復号画像P1から動き補償画像mc1を生成し、2動きベクトルmv2を用いて、参照画像インデックスRI2によって指定された参照画像P2とから動き補償画像mc2を生成し、3動き補償画像mc1と動き補償画像mc2との加重平均にオフセット値を加えることによってインター予測画像Pred_Interを生成する。この際、2つの動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の設定方法等については、参照する図面代えて後述する。イントラ予測画像生成部17は、各イントラ予測パーティションに関する予測画像Pred_Intraを生成する。具体的には、可変長符号復号部13から供給された予測モード指定情報により指定された予測モードを用いて、復号画像Pから予測画像Pred_Intraを生成する。ここで、復号画像Pは、未だ復号が完了していない復号中の復号画像であり、イントラ予測画像生成部17は、復号画像Pを構成する画素のうち、既に復号が完了したブロックに属する各画素の画素値をバッファメモリ15から読み出すことができる。イントラ予測画像生成部17によって生成されたイントラ予測画像Pred_Intraは、予測方式決定部18に供給される。予測方式決定部18は、マクロブロックタイプMBTに基づいて、各パーティションがインター予測を行うべきインター予測パーティションであるのか、イントラ予測を行うべきイントラ予測パーティションであるのかを決定する。そして、前者の場合には、インター予測画像生成部16にて生成されたインター予測画像Pred_Interを予測画像Predとして加算器20に供給し、後者の場合には、イントラ予測画像生成部17にて生成されたイントラ予測画像Pred_Intraを予測画像Predとして加算器20に供給する。逆量子化逆変換部19は、1量子化予測残差QDを逆量子化し、2逆量子化によって得られたDCT係数を逆DCTDiscreteCosineTransform変換し、3逆DCT変換によって得られた予測残差Dを加算器20に供給する。なお、量子化予測残差QDを逆量子化する際に、逆量子化逆変換部19は、可変長符号復号部13から供給された量子化パラメータ差分Δqpから量子化ステップQPを導出する。量子化パラメータqpは、直前に逆量子化/逆DCT変換したマクロブロックに関する量子化パラメータqp’に量子化パラメータ差分Δqpを加算することによって導出でき、量子化ステップQPは、量子化ステップqpからQP=2pq/6によって導出できる。加算器20は、予測方式決定部18から供給された予測画像Predと、逆量子化逆変換部19から供給された予測残差Dとを加算することによって復号画像Pを生成する。加算器20によって生成された復号画像Pは、外部に出力されると共に、可変長符号復号部13によって符号化データから復号されたPOC指定情報と関連付けてバッファメモリ15に格納される。インター予測画像生成部16次に、インター予測画像生成部16の構成について、図3を参照して説明する。図3は、インター予測画像生成部16の構成を示すブロック図である。図3に示すように、インター予測画像生成部16は、参照値算出部16a、重み係数算出部16b、動き補償部16c、及び、予測画像生成部16dを備えている。なお、インター予測画像生成部16は、単方向予測、及び、双方向予測を行うことが可能であるが、以下では、双方向予測重み付き予測を行うための構成について説明する。参照値算出部16aは、参照画像インデックスRI1及びRI2によって指定された復号画像P1及びP2以下、参照画像L0及びL1と呼称に関連付けられたPOC指定情報をバッファメモリ15から読み出し、参照画像L0及びL1の表示順序POC_L0及びPOC_L1を特定する。そして、参照画像L0及びL1の表示順序POC_L0及びPOC_L1と、復号中の復号画像Pの表示順序POC_curとから、フレーム間距離td及びtbを算出し、これらを重み係数算出部16bに供給する。フレーム間距離tdは、参照画像L0を含むフレームと参照画像L1を含むフレームとのフレーム間距離であり、フレーム間距離tbは、参照画像L0を含むフレームと復号中の復号画像Pを含むフレームとのフレーム間距離である。フレーム間距離td及びtbの具体的な算出方法については後述する。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aによって算出されたフレーム間距離td及びtbから重み係数w1及びw2を算出し、これらを予測画像生成部16dに供給する。重み係数w1及びw2の算出方法については後述する。動き補償部16cは、参照画像インデックスRI1及びRI2によって指定された参照画像L0復号画像P1及びL1復号画像P2をバッファメモリ15から読み出す。そして、動きベクトルmv1及びmv2の各々を用いた動き補償によって、参照画像L1及びL0の各々から動き補償画像mc1及びmc2を生成し、これらを予測画像生成部16dに供給する。動き補償画像mc1及びmc2の生成方法については後述する。予測画像生成部16dは、重み係数算出部16bにて算出された重み係数w1及びw2と、動き補償部16cにて生成された動き補償画像mc1及びmc2とを用いて、インター予測画像Pred_Interを生成し、これを出力する。インター予測画像Pred_Interの生成次に、インター予測画像生成部16によるインター予測画像Pred_Interの生成処理について、図4を参照して説明する。参照値算出部16aは、フレーム間距離tbを、参照画像L0の表示順序POC_L0と、復号中の復号画像Pの表示順序POC_curとを用いて、以下の式1より算出する。tb=POC_cur-POC_L01同様に、参照値算出部16aは、フレーム間距離tdを、参照画像L0の表示順序POC_L0と、参照画像L1の表示順序POC_L1とを用いて、以下の式2より算出する。td=POC_L1-POC_L02なお、フレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdは、以下の式3、及び、式4を用いて算出してもよい。tb=absPOC_cur-POC_L03td=absPOC_cur-POC_L1absPOC_cur-POC_L04ここで、absは、括弧内の値の絶対値を取ることを表している。すなわち、式1、及び、式2によって表されるフレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdは、何れも、負の値もとり得るが、式3、及び、4によって表される間距離tb、及び、フレーム間距離tdは、正の値のみをとる。なお、ここではtb、tdの算出に表示順序POCを用いているが、表示時刻や表示時間など、フレーム間の距離時間差を算出/推定することが可能な他の情報を用いる場合にも、同等の処理を行うことができる。例えば、表示時刻をTとすれば、POC_cur、POC_L0、POC_L1を、それぞれ、T_cur復号中の復号画像Pの表示時刻、T_L0参照画像L0の表示時刻、T_L1参照画像L1の表示時刻に置き替えることでtb、tdを算出することができる。POCに限らず同種の情報を利用できることは、以降の構成においても当てはまる。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aによって算出されたフレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdを用いて、重み付き予測において用いられる重み係数w1及びw2を算出する。重み係数w1及びw2の算出処理の具体例は、以下に示す具体例1-1~具体例1-5において説明する。動き補償部16cは、動きベクトルmv1を用いた動き補償によって、参照画像L0から動き補償画像mc1を生成する。同様に、動き補償部16cは、動きベクトルmv2を用いた動き補償によって、参照画像L1から動き補償画像mc2を生成する。つまり、動き補償画像mc1の各画素値mc1x、y、及び、動き補償画像mc2の各画素値mc2x、yは、式5、及び、式6を用いて生成される。mc1x,y=L0xmv1x,ymv1y5mc2x,y=L1xmv2x,ymv2y6ここで、x、yは、動き補償画像mc1及び動き補償画像mc2における対象画素の座標を表し、mv1x,mv1yは、動きベクトルmv1のx成分、及び、y成分を表しており、mv2x,mv2yは、動きベクトルmv2のx成分、及び、y成分を表している。また、L0x、yは、参照画像L0の座標x、yにおける画素値を表し、L1x、yは、参照画像L1の座標x、yにおける画素値を表している。予測画像生成部16dは、動き補償画像mc1の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数w1とし、動き補償画像mc2の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数w2とした場合、インター予測画像Pred_Interの各画素の画素値predx、yを式7を用いて生成する。predx,y=w1×mc1x,yw2×mc2x,yo7ここで、oはオフセット値を示し、x、yは、対象画素の座標を表している。また、重み係数w1及びw2は、w1w2=1を満たす重み係数を表している。重み係数の算出処理の具体例以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部16bは、以下の具体例1-1~具体例1-5に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行い、式7における各動き補償画像の各画素値に乗ずる重み係数w1及びw2を算出する。何れの具体例においても、重み係数w1とw2との比が1-tb/td:tb/tdよりも1:1に近くなる。すなわち、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となる。具体例1-1以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第1の例について説明する。本例では、重み係数算出部16bは、フレーム間距離を参照して求められる重み係数w1及びw2の比が1:1から大きく離れる場合には、重み係数w1及びw2の値を予め与えられた値に設定し、そうでない場合はフレーム間距離の比に設定する。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aにて式1及び式2、又は式3及び式4に従って算出したフレーム間距離tb及びフレーム間距離tdを用いて、重み係数w1及びw2を、式8及び式9に従って算出する。w2=clip3th1,th2,tb/td8w1=1-w29ここで、clip3引数1,引数2,引数3は、引数3が引数1より小さい値である場合引数1>引数3、引数1をとり、引数3が引数2より大きい値である場合引数2<引数3、引数2をとり、引数3が引数1以上引数2以下の値である場合引数1≦引数3≦引数2、引数3をとる関数を表している。すなわち、clip3引数1,引数2,引数3は、異なる2つの閾値引数1および引数2を用いて値の範囲を限定するクリップ処理を表している。したがって、重み係数w2は、tb/tdがth1より小さい値の場合に、th1となり、tb/tdがth2より大きい値の場合に、th2となり、tb/tdがth1以上で、th2以下の場合に、tb/tdの値となる。また、th1及びth2は、クリップ処理における下限閾値及び上限閾値を表しており、th1及びth2の値は、符号化効率が最大となるように予め設定されている。本例では、th1=0.33、th2=0.67とするが、th1<0.5<th2を満たせば、これに限定されるものではない。発明者の得た知見によれば、フレーム間距離の比tb/tdが0.5に近い場合、つまり、参照画像L0と予測対象画像復号中の復号画像との距離と、参照画像L1と予測対象画像との距離が1:1により近い場合に、予測画像に生じうるノイズがより低減されるという傾向がある。一方で、例えば、画面上に表示されるオブジェクトが等速運動を行っているような場合には、重み係数としてフレーム間距離の比を用いることによって、予測精度が向上するという傾向もある。ただし、重み係数としてフレーム間距離の比を用いる場合であっても、フレーム間距離の比が、0.5から大きく離れるような場合には、予測画像に生じるノイズが増大するため、符号化効率が低下するという問題がある。重み係数算出部16bは、本例の動作を行うことにより、重み係数としてフレーム間距離の比を用いることによって、予測精度を向上させつつ、フレーム間距離が0.5から大きく離れる場合に上述したクリップ処理を行うことによって、ノイズの増大を抑止することができる。したがって、本例の動作を行う重み係数算出部16bと同様の手段を備える動画像符号化装置2は、後述する図9に示すように、重み係数としてフレーム間距離の比を用いる場合であって、クリップ処理を行わない場合に比べて、符号化効率の高い符号化データを生成することができる。また、本例の動作を行う重み係数算出部16bを備える動画像復号装置1は、そのように生成された符号化効率の高い符号化データを適切に復号することができる。なお、重み係数が整数によって表現されるような構成としてもよい。この場合、重み係数w1及びw2は式8、及び、式9に予め定められた整数を乗ずることにより算出することができ、また、インター予測画像の各画素値は、予め定められた整数で式7を除算することにより生成することができる。つまり、重み係数w1及びw2は、以下の式8’、及び、式9’によって算出することができる。w2a=64×tbtd/2/tdw2=clip3th1×64,th2×64,w2a8’w1=64-w29’ここで、w2aは、w2を算出するために用いられる一時的な変数である。式8’、及び、式9’は、式8、及び、式9に64を乗じているが、式8、及び、式9に乗ずる値はこれに限定されるものではなく、ビット深度に応じて変更される値である。本例では、th1=0.33、th2=0.67とするため、式8’は、w2=clip321,43,tb/tdと表される。この場合、予め与えられた整数を乗ずることによって得られる値が、少数であった場合、小数点以下を四捨五入することによって、整数表現に丸めるため、クリップ処理の引数1、及び、引数2の値は、整数になる。また、式8’、及び、式9’によって算出される重み係数w1及びw2を用いて生成されるインター予測画像は、以下の式7’predx,y=w1×mc1x,yw2×mc2x,yo/647’を用いることにより生成される。具体例1-2以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第2の例について説明する。本例では、まず、フレーム間距離の比tb/tdを0.5に近づける処理を施し、該処理を施された値フレーム間距離の比を参照した値を用いて重み係数w2を算出する。具体的には、重み係数算出部16bは、参照値算出部16aにて算出したフレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdを用いて、重み係数w2を、式10及び式11にて算出する。w2b={tb/td-0.5×r0.5}10w2=clip3th1,th2,w2b11ここで、w2bは、w2を算出するために一時的に用いる変数であり、式10から明らかなように、w2bの値は、与えられたtb/tdの値よりも0.5に近い値をとる。また、式10におけるrは、tb/tdの値に比べて、w2bの値をどの程度0.5に近づけるかを規定する定数である。また、th1及びth2は、具体例1-1と同様に、クリップ処理において用いられる閾値である。r、th1及びth2の具体的な値は、符号化効率が最大となるように予め設定されている。本例では、r=3/4、th1=0.33、および、th2=0.67とするが、0<r<1、かつ、th1<0.5<th2を満たせば、これに限定されるものではない。また、重み係数算出部16bは、式10、及び、式11により求められた重み係数w2を用いて、重み係数w1を式9より算出する。重み係数算出部16bは、このように、与えられたtb/tdの値よりも0.5により近い値をとるw2bについて、クリップ処理を施すことによってw2を算出する。また、重み係数算出部16bは、本例の動作を行うことにより、tb/tdの値が閾値th1未満である場合や、tb/tdの値が閾値th2より大きい場合であっても、閾値th1以上であり閾値th2以下であるような重み係数w2を算出することができる。例えば、r=3/4、th1=0.33、および、th2=0.67ととった場合、tb/td=0.3であるとすると、式10により算出されるw2bの値は、w2b=0.35となり、閾値th1よりも大きな値となる。したがって、クリップ処理を行った後の値であるw2もw2=0.35となる。なお、フレーム間距離の比tb/tdを0.5に近づける処理としては、式10に限らず、他の式を用いても良い。例えば、3次関数などの高次関数、シグモイド関数、ロジスティック関数などを用いることができる。また、比tb/tdから、より0.5に近い値を与えるようなテーブルを引くことによって導出しても良い。このように、本例においては、与えられたtb/tdに対して、具体例1-1の場合に比べて、より0.5に近い重み係数w2を算出することができるので、予測画像に生じるノイズがより低減されるという効果を奏する。また、予めフレーム間距離の比tb/tdに0.5に近づける処理を施すことにより、変数w2bがクリップ処理の下限閾値以上かつ上限閾値以下の範囲の値になる可能性が高くなり、フレーム間距離の比をより効果的に反映した重み係数w2を算出することができるので、予測誤差をより低減させることができる。また、該処理により、重み係数w2が0.5に近づくため、重み係数w1も0.5に近い値をとなる。つまり、重み係数w1と重み係数w2との比は、1:1に近づくため、ノイズによる符号化効率の低下をより効率的に抑制することができる。具体例1-3以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第3の例について説明する。本例では、パーティションサイズに応じて、クリップ処理の下限閾値及び上限閾値を設定し、重み係数w1及びw2を算出する。ここで、パーティションサイズとは、予測対象パーティション予測画像を生成するべきパーティションのパーティションサイズのことを指す。なお、重み係数算出部16bは、可変長符号復号部13によって復号されたマクロブロックタイプMBTを参照することによって、予測対象パーティションのパーティションサイズを特定することができる。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aにて算出したフレーム間距離tb及びフレーム間距離tdを用いて、重み係数w2を、式12にて算出する。w2=clip3th1’,th2’,tb/td12ここで、th1’、及び、th2’は、パーティションサイズに応じて変化するクリップ処理の下限閾値及び上限閾値である。例えば、パーティションサイズが16×16以上である場合、th1’,th2’を0.30,0.70に設定し、パーティションサイズが16×8もしくは8×16である場合、th1’,th2’を0.35,0.65に設定し、パーティションサイズが8×8である場合、th1’,th2’を0.40,0.60に設定し、パーティションサイズが8×4もしくは4×8である場合、th1’,th2’を0.45,0.55に設定し、パーティションサイズが4×4である場合、th1’,th2’を0.50,0.50に設定する。つまり、クリップ処理の上限閾値と下限閾値との差は、パーティションサイズと正の相関を持っている。また、重み係数算出部16bは、算出された重み係数w2を用いて、重み係数w1を式9より算出する。発明者の得た知見によれば、パーティションサイズが異なると、最適重み係数が異なるという傾向がある。ここで、最適重み係数とは、動画像復号装置1において、原画像と復号画像との2乗誤差が最小となるように最小二乗法により導出した重み係数のことである。より具体的には、パーティションサイズが大きい場合、重み係数w1と重み係数w2との比をフレーム間距離の比に近づけることにより、予測画像に生じうる予測誤差がより低減されるという傾向がある。一方で、パーティションサイズが小さい場合、重み係数w1と重み係数w2との比を1:1に近づけることにより、予測画像に生じうるノイズがより低減されるという傾向がある。本例によって生成された重み係数w1及びw2を用いることにより、パーティションサイズが大きい場合、重み係数w1と重み係数w2との比がフレーム間距離の比に近づくため、予測画像に生じうる予測誤差がより低減され、パーティションサイズが小さい場合、重み係数w1と重み係数w2との比が1:1に近づくため、ノイズを低減させることができる。これにより、誤差の少ない予測画像を生成することができるので、符号化効率を向上させることができる。なお、本例で用いたパーティションサイズに応じたクリップ処理の下限閾値th1’、及び、上限閾値th2’は、これに限定されるものではなく、より誤差の少ない予測画像を生成する最適な値に設定することができる。パーティションサイズが大きい場合には、クリップを行わない方法としても良い。具体例1-4以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第4の例について説明する。本例では、パーティションサイズに応じた重み係数w1及びw2として、上述した最適重み係数を近似する分母が共通する有理数係数を用いる。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aにて算出したフレーム間距離tb及びフレーム間距離tdを用いて、重み係数w2を、式13にて算出する。なお、r1=r2を仮定すれば、式13は、tb/td-0.5×r10.5と変形することができ、式10と同じ形になる。w2=tb/td×r10.5×r213ここで、r1及びr2は、最適重み係数を近似する分母が共通する有理数係数である。パーティションサイズ毎に最小二乗法により決定した最適重み係数を図5に示す。各パーティションサイズに応じた係数r1及びr2は、図5に示すグラフに基づいて、例えば以下のように設定することができる。すなわち、パーティションサイズが16×16以上である場合、r1,r2を14/16,2/16に設定し、パーティションサイズが16×8もしくは8×16である場合、r1,r2を10/16,6/16に設定し、パーティションサイズが8×8である場合、r1,r2を6/16,10/16に設定し、パーティションサイズが8×4もしくは4×8である場合、r1,r2を4/16,12/16に設定し、パーティションサイズが4×4である場合、r1,r2を2/16,14/16に設定する。なお、ここでは、共通の分母を16とする例を示したが、他の自然数を共通の分母としてもよいことは言うまでもない。具体例1-5以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第5の例について説明する。本例では、誤差をモデル化し、最適な重み係数を求める例を示す。ここで、復号画像の画素値をorigと表し、orig=sと仮定する。また、予測画像の画素値predは、pred=w1×mc11‐w1×mc2と表す。ここで、mc1、及び、mc2は、動き補償画像の画素値を表す。ここで誤差がノイズの発生によるものとし動き補償画像の画素値mc1、及び、mc2を、ノイズによる誤差n1及びn2を用いて、mc1=sn1、及び、mc2=sn2と表す。これらにより、誤差Eを最小化する最適な重み係数を、以下の式より算出する。ここでは、誤差が時間的に独立であると仮定し、n1×n2=0とした。ここで、w1について誤差Eを微分する。上記式より、誤差Eを最小化するw1は、上記dE/dw1=0を解いて、以下の式14で表される。式14より、誤差がノイズの発生によるものであって、誤差が時間的に独立である場合には、mc1に生じた誤差の大きさN1が大きいほど重み係数w1が小さくなることがわかる。ここで、mc1に生じた誤差とmc2に生じた誤差が等しい、すなわち、N1=N2と仮定すると重み係数w1=0.5となる。また、式9より、重み係数w2は、w2=0.5となる。つまり、重み係数w1とw2との比は、1:1となる。これにより、誤差がノイズの発生によるものであって、誤差が時間的に独立である場合には、重み係数の比が1:1となるような重み係数w1及びw2が、最適な重み係数であるといえる。一方、誤差が定常的な時間変化で発生すると仮定し、予測画像の画素値predは、pred=w1×mc11-w1×mc2と表す。ここで、mc1及びmc2は、動き補償画像の画素値を表す。時間変化による誤差n1、及び、n2を、一定時間で発生する誤差ncを用いて、n1=nc×t1、及び、n2=nc×t2と表す。ここで、t1及びt2は予測対象画像復号中の復号画像からの時間差を表す。図6に参照フレームと予測対象フレームとの位置関係と時間tの関係の一例を示す。図6より、予測対象画像を起点t=0とした場合、t1は、予測対象画像より前の時間t1<0を表し、t2は、予測対象画像より後の時間t2>0を表す。これらにより、誤差Eを最小化する最適な重み係数を、以下の式より算出する。ここで、w1について誤差Eを微分する。上記式より、誤差Eを最小化するw1は、上記dE/dw1=0を解いて、以下の式15で表される。上記式15を式9に代入することにより重み係数w2は式16で表すことができる。また、図6より、t1-t2=td、t1=tbであるため、重み係数w2=tb/tdと表すことができる。これにより、誤差が定常的な時間変化によるものである場合、重み係数w1及びw2はフレーム間距離の比によって表され、上記重み係数が最適な重み係数であるといえる。ここで、H.264/MPEG-4.AVCのimplicit_modeで用いる重み係数は、等速運動で表示される画像に対し、参照フレームと予測フレームとのフレーム間距離の比によって表される。つまり、誤差が定常的な時間変化によるものである場合に式15、及び、式16を用いて得られる最適な重み係数w1及びw2は、H.264/MPEG-4.AVCのimplicit_modeで求められる重み係数w1及びw2と同様の値であることがいえる。続いて、誤差が時間変化に独立な成分と定常的な時間変化の成分から構成される場合の最適な重み係数の見積もりは以下のようになる。まず、orig=s、pred=w1×mc11-w1×mc2とし、動き補償画像の画素値mc1、及び、mc2は、ノイズと時間変化による誤差n1及びn2を用いて、mc1=sn1、及び、mc2=sn2と表す。ここで、n1及びn2は、一定時間で発生する誤差nc、予測対象画像からの時間差t1、t2、及び、ノイズによる誤差nd1、nd2を用いて、n1=nc×t1nd1、及び、n2=nc×t2nd2とする。これらにより、誤差Eを最小化する最適な重み係数を、以下の式より算出する。ここで、w1について誤差Eを微分する。ここで、k1およびk2は、それぞれ、k1=ND1/NC、および、k2=ND2/NCによって与えられる。上記式より、誤差Eを最小化するw1は、上記dE/dw1=0を解いて、以下の式17で表される。上記式17を式9に代入することにより重み係数w2は式18で表すことができる。また、式17、及び、式18より、ノイズによる誤差が無い場合k1=k2=0、重み係数w1及びw2は、H.264/MPEG-4.AVCのimplicit_modeで求められる重み係数w1及びw2と同様の値をとる。一方、時間変化が無い場合t1=t2=0、重み係数w1及びw2の比は、ノイズによる誤差の比と等しくなることがわかる。これにより、式17、及び、式18より算出される重み係数w1及びw2を用いることにより、ノイズによる誤差を低減させ、また、誤差の少ない予測画像を生成することができる。また、モデルにより算出された重み係数は、Implicitモードで求められる重み係数w2=tb/tdよりも0.5に近い重み係数となっている。また、上記方法を用いて符号化された符号化データは、符号化効率のよい符号化データを生成することができ、このように生成された符号化データに対し、誤差の少ない復号画像を生成することができる。続いて、誤差が非定常的な時間変化の成分から構成される場合の最適な重み係数の見積もりは以下のようになる。まず、orig=s、pred=w1×mc11-w1×mc2とし、動き補償画像の画素値mc1、及び、mc2を、ノイズと時間変化による誤差n1及びn2を用いて、mc1=sn1、及び、mc2=sn2と表す。ここで、n1及びn2は、時間に依存しない成分nc1およびnc2、並びに、予測対象画像からの時間差t1およびt2を用いて、n1=nc1×t1、及び、n2=nc2×t2のように表されるものとする。この場合、誤差Eは以下のように表される。E=|orig-pred|2=|w1×n11-w1×n2|2ここで、n1=nc1×t1、及び、n2=nc2×t2を代入すると、E=|w1×nc1×t11-w1×nc2×t2|2=w12×NC1×t121-w12×NC2×t22を得る。ここで、NC1およびNC2は、NC1=nc12、および、NC2=nc22によって与えられる。ここで、誤差Eをw1について微分すると以下の式を得る。dE/dw1=2×w1×NC1×t12-2×1-w1×NC2×t22=2×NC1×t12NC2×t22×w1-2×NC2×t22上記式より、誤差Eを最小化するw1は、上記dE/dw1=0を解いて、以下の式17’のように表される。w1=NC2×t22/NC1×t12NC2×t2217’また、重み係数w2は、式9を用いて、以下の式18’のように表される。w2=NC1×t12/NC1×t12NC2×t2218’また、nc1とnc2とが互いにほぼ等しい場合、すなわち、NC1とNC2とが互いにほぼ等しい場合には、w1およびw2は、以下の式17’’および18’’のように表される。w1=t22/t12t2217’’w2=t12/t12t2218’’重み係数算出部16bは、このように、式17’、式18’、式17’’、及び、式18’’によって重み係数w1及びw2を算出する構成としてもよい。なお、動画像復号装置1は、予め定められた1つの方法によって重み付け予測を行うものであってもよいし、予め定められた複数の方法によって重み付け予測を行うことが可能であり、これら複数の方法から選択された方法によって重み付け予測を行うと共に、選択した方法を明示的に符号化するものであってもよい。後者の場合、上述した各重み付け方法を、選択可能な重み付け方法の1つとして用いることができる。例えば、上述した各重み付け方法の何れかと、H.264/MPEG-4.AVCに規定されているExplicitモードとを選択候補とする構成や、上述したように重み係数を0.5に近づける処理を行うモードと、そのような処理を行わないモードとを選択候補とする構成などが考えられる。動画像符号化装置2本実施形態に係る動画像符号化装置2の構成について図7~図9を参照して説明する。動画像符号化装置2は、その一部に、H.264/MPEG-4.AVC、及び、KTAソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。図7は、動画像符号化装置2の構成を示すブロック図である。図7に示すように、動画像符号化装置2は、変換量子化部21、可変長符号符号化部22、逆量子化逆変換部23、バッファメモリ24、イントラ予測画像生成部25、インター予測画像生成部26、動きベクトル検出部27、予測方式制御部28、動きベクトル冗長性削除部29、加算器31、及び、減算器32を備えている。動画像符号化装置2は、動画像10を符号化することによって、符号化データ1を生成する装置である。変換量子化部21は、1符号化対象画像から予測画像Predを減算した予測残差Dをブロック毎にDCT変換DiscreteCosineTransformし、2DCT変換により得られたDCT係数を量子化し、3量子化により得られた量子化予測残差QDを可変長符号符号化部22及び逆量子化逆変換部23に供給する。なお、変換量子化部21は、1量子化の際に用いる量子化ステップQPをマクロブロック毎に選択し、2選択した量子化ステップQPの大きさを示す量子化パラメータ差分Δqpを可変長符号符号化部22に供給し、3選択した量子化ステップQPを逆量子化逆変換部23に供給する。ここで、量子化パラメータ差分Δqpとは、DCT変換/量子化するマクロブロックに関する量子化パラメータqpQP=2pq/6の値から、直前にDCT変換/量子化したマクロブロックに関する量子化パラメータqp’の値を減算して得られる差分値のことを指す。可変長符号符号化部22は、変換量子化部21から供給された量子化予測残差QD及びΔqpを、後述する予測方式制御部28から供給された量子化パラメータPPと共に可変長符号化することによって、符号化データを生成する。逆量子化逆変換部23は、1量子化予測残差QDを逆量子化し、2逆量子化によって得られたDCT係数を逆DCTDiscreteCosineTransform変換し、3逆DCT変換によって得られた予測残差Dを加算器31に供給する。量子化予測残差QDを逆量子化する際には、変換量子化部21から供給された量子化ステップQPを利用する。なお、逆量子化逆変換部23から出力される予測残差Dは、変換量子化部21に入力される予測残差Dに量子化誤差を加えたものであるが、ここでは簡単のために共通の呼称を用いる。イントラ予測画像生成部25は、各パーティションに関する予測画像Pred_Intraを生成する。具体的には、1イントラ予測に用いる予測モードを選択し、2選択した予測モードを用いて局所復号画像Pから予測画像Pred_Intraを生成する。ここで、復号画像Pは、未だ復号が完了していない復号中の局所復号画像であり、イントラ予測画像生成部25は、局所復号画像Pを構成する画素のうち、既に復号が完了したブロックに属する各画素の画素値をバッファメモリ24から読み出すことができる。イントラ予測画像生成部25は、生成したイントラ予測画像Pred_Intraを、選択した予測モードを指定する予測モード指定情報と共に、予測方式制御部28に供給する。動きベクトル検出部27は、各パーティションに関する動きベクトルmvを検出する。具体的には、1参照画像として利用する復号画像P’を選択し、2選択した復号画像P’において対象パーティションを最良近似する領域を探索することによって、対照パーティションに関する動きベクトルmvを検出する。ここで、復号画像P’は、既に復号が完了した復号済みの復号画像であり、動きベクトル検出部27は、復号画像P’を構成する各画素の画素値をバッファメモリ24から読み出すことができる。動きベクトル検出部27は、検出した動きベクトルmvを、参照画像として利用した復号画像P’を指定する参照画像インデックスRIと共に、インター予測画像生成部26及び動きベクトル冗長性削除部29に供給する。なお、双方向予測重み付き予測を行うパーティションについては、参照画像として2枚の復号画像P1及びP2を選択し、2枚の復号画像P1及びP2の各々に対応する動きベクトルmv1及びmv2、並びに、参照画像インデックスRI1及びRI2をインター予測画像生成部26及び動きベクトル冗長性削除部29に供給する。インター予測画像生成部26は、各インター予測パーティションに関する動き補償画像mcを生成する。具体的には、動きベクトル検出部27から供給された動きベクトルmvを用いて、動きベクトル検出部27から供給された参照画像インデックスRIによって指定される復号画像P’から動き補償画像mcを生成する。動きベクトル検出部27と同様、インター予測画像生成部26は、復号画像P’を構成する各画素の画素値をバッファメモリ24から読み出すことができる。インター予測画像生成部26は、生成した動き補償画像mcイントラ予測画像Pred_Intraを、動きベクトル検出部27から供給された参照画像インデックスRIと共に、予測方式制御部28に供給する。なお、双方向予測重み付き予測をパーティションについては、1動きベクトルmv1を用いて、参照画像インデックスRI1によって指定された復号画像P1から動き補償画像mc1を生成し、2動きベクトルmv2を用いて、参照画像インデックスRI2によって指定された参照画像P2とから動き補償画像mc2を生成し、3動き補償画像mc1と動き補償画像mc2との加重平均にオフセット値を加えることによってインター予測画像Pred_Interを生成する。予測方式制御部28は、イントラ予測画像Pred_Intra及びインター予測画像Pred_Interを符号化対象画像と比較し、イントラ予測を行うかインター予測を行うかを選択する。イントラ予測を選択した場合、予測方式制御部28は、イントラ予測画像Pred_Intraを予測画像Predとして加算器31及び減算器32に供給すると共に、イントラ予測画像生成部25から供給された予測モード指定情報を予測パラメータPPとして可変長符号符号化部22に供給する。一方、インター予測を選択した場合、予測方式制御部28は、インター予測画像Pred_Interを予測画像Predとして加算器31及び減算器32に供給すると共に、インター予測画像生成部26から供給された参照画像インデックスRI、並びに、動きベクトル冗長性削除部29後述から供給された推定動きベクトルインデックスPMVI及び動きベクトル残差MVDを予測パラメータPPとして可変長符号符号化部に供給する。予測方式制御部28にて選択された予測画像Predを、符号化対象画像から減算することによって、減算器32にて予測残差Dが生成される。減算器32にて生成された予測残差Dは、上述したとおり、変換量子化部21によってDCT変換/量子化される。一方、予測方式制御部28にて選択された予測画像Predを、逆量子化逆変換部23にて生成された予測残差Dに加算することによって、加算器31にて局所復号画像Pが生成される。加算器31にて生成された局所復号画像Pは、バッファメモリ24に格納され、インター予測における参照画像として利用される。なお、動きベクトル冗長性削除部29は、動きベクトル検出部27によって検出された動きベクトルmvにおける冗長性を削除する。具体的には、1動きベクトルmvの推定に用いる推定方法を選択し、2選択した推定方法に従って推定動きベクトルpmvを導出し、3動きベクトルmvから推定動きベクトルpmvを減算することにより動きベクトル残差MVDを生成する。動きベクトル冗長性削除部29は、生成した動きベクトル残差MVDを、選択した推定方法を示す推定動きベクトルインデックスPMVIと共に、予測方式制御部28に供給する。インター予測画像生成部26図8は、インター予測画像生成部26の構成を示すブロック図である。図8に示すように、インター予測画像生成部26は、参照値算出部26a、重み係数算出部26b、動き補償部26c、及び、予測画像生成部26dを備えている。動画像符号化装置2のインター予測画像生成部26が備えている参照値算出部26a、重み係数算出部26b、動き補償部26c、及び、予測画像生成部26dは、それぞれ、動画像復号装置1のインター予測画像生成部16が備えている参照値算出部16a、重み係数算出部16b、動き補償部16c、及び、予測画像生成部16dと同等の機能を有している。ただし、動画像復号装置1においては、参照画像インデックスRI及びR2並びに動きベクトルmv1及びmv2が動きベクトル復元部14から供給されるのに対し、動画像符号化装置2においては、これらが動きベクトル検出部27から供給される。また、動画像復号装置1においては、POC指定情報並びに参照画像L0及びL1がバッファメモリ15から読み出されるのに対し、動画像符号化装置2においては、これらがバッファメモリ24から読み出される。重み係数の算出処理の具体例以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部26bは、以下の具体例1-1’~具体例1-5’に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。具体例1-1’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第1の例について説明する。本例では、動画像復号装置1の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例1-1と同様に式8及び式9を用いて重み係数w1及びw2を算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interを用いて符号化を行った際の符号化データ1におけるシーケンス毎の符号量削減率を図9に示す。図9は、本例の重み係数を用いて生成した符号化データ1、及び、H.264/MPEG-4.AVCにおけるimplicit_modeを用いて生成された符号化データにおけるシーケンス毎の符号量削減率を示すグラフである。図9に示すとおり、ほぼ全てのシーケンスにおいて、本例の重み係数を用いて生成した符号化データ1の符号量が削減されていることがわかる。したがって、動画像符号化装置2は本例を用いることにより、符号化データ1の符号量を削減することができる。具体例1-2’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第2の例について説明する。本例では、動画像復号装置1の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例1-2と同様に式10、式11、及び、式9を用いて重み係数w1及びw2を算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、ノイズによる誤差を低減されているため、動画像符号化装置2は、より少ない符号量の少ない符号化データ1を生成することができる。具体例1-3’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第3の例について説明する。本例では、動画像復号装置1の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例1-3と同様に式12及び式9を用いて重み係数w1及びw2を算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、パーティションサイズが大きい場合、予測誤差がより低減され、パーティションサイズが小さい場合、ノイズによる誤差がより低減される。よって、本例を用いて算出された重み係数w1及びw2を用いることにより、動画像符号化装置2は、より少ない符号量の少ない符号化データ1を生成することができる。具体例1-4’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第4の例について説明する。本例では、動画像復号装置1の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例1-4と同様に式13及び式9を用いて重み係数w1及びw2を算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、パーティションサイズが大きい場合、予測誤差がより低減され、パーティションサイズが小さい場合、ノイズによる誤差がより低減される。よって、本例を用いて算出された重み係数w1及びw2を用いることにより、動画像符号化装置2は、より少ない符号量の少ない符号化データ1を生成することができる。具体例1-5’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第5の例について説明する。本例では、動画像復号装置1の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例1-5と同様に式17及び式18を用いて重み係数w1及びw2を算出する。式17及び式18より算出される重み係数w1及びw2を用いることにより、ノイズによる誤差を低減させ、また、予測誤差の少ない予測画像を生成することができる。また、上記方法を用いて符号化された符号化データは、符号化効率のよい符号化データを生成することができる。実施形態2動画像復号装置3本実施形態に係る動画像復号装置3の構成について図10~図12を参照して説明する。図10は、動画像復号装置3の構成を示すブロック図である。なお、図10では、図1において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図10に示すように、動画像復号装置3は、可変長符号復号部13、動きベクトル復元部14、バッファメモリ15、インター予測画像生成部16’、イントラ予測画像生成部17、予測方式決定部18、逆量子化逆変換部19、及び、加算器20を備えている。動画像復号装置3本実施形態における動画像復号装置1第1の実施形態との相違点は、バッファメモリ15に格納されたPOC指定情報に基づいて重み付き予測の重みw1及びw2を設定するインター予測画像生成部16に代えて、動きベクトル復元部14によって復元された動きベクトルmvに基づいて重み付き予測の重みw1’及びw2’を設定するインター予測画像生成部16’を備えている点である。このインター予測画像生成部16’について、更に具体的に説明すれば以下のとおりである。インター予測画像生成部16’次に、インター予測画像生成部16’の構成について、図11を参照して説明する。図11は、インター予測画像生成部16’の構成を示すブロック図である。図11に示すように、インター予測画像生成部16’は、参照値算出部16a’、重み係数算出部16b’、動き補償部16c、及び、予測画像生成部16dを備えている。なお、インター予測画像生成部16’は、単方向予測、及び、双方向予測を行うことが可能であるが、以下では、双方向予測重み付き予測を行うための構成について説明する。参照値算出部16a’は、参照画像インデックスRI1及びRI2にそれぞれ関連付けられた動きベクトルmv1及びmv2をバッファメモリ15から読み出す。そして、動きベクトルmv1の大きさml1、および、動きベクトルmv2の大きさml2を算出する以下では、動きベクトルmv1の大きさml1を動きベクトル長ml1とも呼び、動きベクトルmv2の大きさml2を動きベクトル長ml2とも呼ぶことにする。算出された動きベクトル長ml1、および、動きベクトル長ml2は、重み係数算出部16b’に供給される。動きベクトル長ml1、および、動きベクトル長ml2の具体的な算出方法については後述する。重み係数算出部16b’は、参照値算出部16a’によって算出された動きベクトル長ml1及びml2から重み係数w1’及びw2’を算出し、これらを予測画像生成部16dに供給する。重み係数w1’及びw2’の算出方法については後述する。動き補償部16cは、参照画像インデックスRI1及びRI2によって指定された参照画像L0復号画像P1及びL1復号画像P2をバッファメモリ15から読み出す。そして、動きベクトルmv1及びmv2の各々を用いた動き補償によって、参照画像L1及びL0の各々から動き補償画像mc1及びmc2を生成し、これらを予測画像生成部16dに供給する。動き補償部16cによる動き補償画像mc1及びmc2の生成方法については既に述べたため、ここでは説明を省略する。予測画像生成部16dは、重み係数算出部16b’にて算出された重み係数w1’及びw2’と、動き補償部16cにて生成された動き補償画像mc1及びmc2とを用いて、インター予測画像Pred_Interを生成し、これを出力する。インター予測画像Pred_Interの生成次に、インター予測画像生成部16’によるインター予測画像Pred_Interの生成処理について、図12を参照して説明する。図12は、参照画像L0を参照した動き補償に用いられる動きベクトルmv1と参照画像L1を参照した動き補償に用いられる動きベクトルmv2の一例を表した図である。参照値算出部16a’は、以下の式19によって、動きベクトルmv1の大きさである動きベクトル長ml1を算出する。ここで、absは、括弧内のベクトルの絶対値を取ることを表しており、mv1x及びmv1yは、それぞれ、動きベクトルmv1のx成分およびy成分を表している。同様に、参照値算出部16a’は、以下の式20によって、動きベクトルmv2の大きさである動きベクトル長ml2を算出する。ここで、mv2x及びmv2yは、それぞれ、動きベクトルmv2のx成分およびy成分を表している。なお、動きベクトル長の算出は上記式1920以外の方法、例えば、x成分の絶対値とy成分の絶対値との和を用いても良い。重み係数算出部16b’は、参照値算出部16a’によって算出された動きベクトル長ml1及びml2を用いて、重み付き予測において用いられる重み係数w1’及びw2’を算出する。重み係数w1’及びw2’の算出処理の具体例は、以下に示す具体例2-1~具体例2-3において説明する。予測画像生成部16dは、動き補償画像mc1の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数w1’とし、動き補償画像mc2の各画素値に乗ずる重み係数を重み係数w2’とした場合、インター予測画像Pred_Interの各画素の画素値predx、yを式7’を用いて生成する。predx,y=w1’×mc1x,yw2’×mc2x,yo7’ここで、oはオフセット値を示し、x、yは、対象画素の座標を表している。また、重み係数w1’及びw2’は、重み係数算出部16b’によって算出された、w1’w2’=1を満たす重み係数を表している。重み係数の算出処理の具体例以下では、重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部16b’は、以下の具体例2-1~具体例2-3に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行い、式7’における各動き補償画像の各画素値に乗ずる重み係数w1’及びw2’を算出する。何れの具体例においても、動き補償画像mc1及びmc2を得るための動き補償に用いた動きベクトルmv1及びmv2の大きさml1及びml2がml1<ml2であるとき、重み係数w1’及びw2’の値は|w1’|≧|w2’|となる。具体例2-1以下では、重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の第1の例について説明する。本例では、動きベクトル長を参照して求められる重み係数w1’及びw2’の比が、1:1から大きく離れる場合には、重み係数w1’及びw2’の値を予め与えられた値に設定し、そうでない場合は動きベクトル長の比に設定する。重み係数算出部16b’は、参照値算出部16a’にて算出したml1、及び、ml2を用いて、重み係数w1’及びw2’を、式21、及び、22にて算出する。w2’=clip3th1,th2,ml1/ml1ml221w1’=1-w2’22ここで、th1、及び、th2は、クリップ処理における下限閾値、及び、上限閾値を表しており、符号化効率の高い最適な重み係数w1’及びw2’を算出できる値に設定する。本例では、th1=0.33、th2=0.67とするが、th1<0.5<th2を満たせば、これに限定されるものではない。重み係数算出部16b’は、本例の動作を行うことにより、重み係数として動きベクトル長の比を用いることによって、予測精度を向上させつつ、動きベクトル長の比が0.5から大きく離れる場合に上述したクリップ処理を行うことによって、ノイズの増大を抑止することができる。従って、本例の動作を行う重み係数算出部16b’と同様の手段を備える動画像符号化装置は、符号化効率の高い符号化データを生成することができる。また、本例の動作を行う重み係数算出部16b’を備える動画像復号装置3は、そのように生成された符号化効率の高い符号化データを適切に復号することができる。具体例2-2以下では、重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の第2の例について説明する。本例では、動きベクトル長ml1と動きベクトル長ml2とを比較することにより、重み係数w2’の値を設定する。重み係数算出部16b’は、参照値算出部16a’にて算出した動きベクトル長ml1及びml2を用いて、重み係数w2’を設定する。具体的には、1動きベクトル長ml1が動きベクトル長ml2から閾値kを減じた値より小さいml1<ml2-k場合、w2’=th1’とし、2動きベクトル長ml1が動きベクトル長ml2から閾値kを減じた値以上であり、且つ、動きベクトル長ml1が動きベクトル長ml2に閾値kを加えた値以下であるml1>=ml2-kml1<=ml2k、ここで、ABは、AかつBであることを示すものとする場合、w2’=0.5とし、3動きベクトル長ml1が動きベクトル長ml2から閾値kを加えた値より大きいml1>ml2k場合、w2’=th2’とする。ここで、閾値kは、パーティションサイズに応じて変更される値であり、例えば、パーティションサイズが16×16画素である場合、閾値kはk=8となる。また、th1’、及び、th2’は、符号化効率の高い最適な重み係数w1’及びw2’を算出できる値に設定でき、例えば、th1’=0.33、th2’=0.67と設定できるが、th1’<0.5<th2’を満たせば、これに限定されるものではない。さらに、重み係数算出部16b’は、上記1から3の何れかの値に設定された重み係数w2’を用いて、重み係数w1’を、式22より算出する。これにより、重み係数w1’と重み係数w2’との比は、1:1に近づくため、ノイズによる誤差をより低減させることができる。具体例2-3以下では、重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の第3の例について説明する。本例では、フレーム間距離の比が1:1の場合のみ、動きベクトル長に基づいて重みを算出する。なお、本例の適用に際しては、インター予測画像生成部16’に、第1の実施形態に係る動画像復号装置1の備える参照値算出部16aを追加し、この参照値算出部16aによって算出されたフレーム間距離tb及びtdが重み係数算出部16b’に供給される構成を採用すると良い。重み係数算出部16b’は、参照値算出部16a’にて算出した動きベクトル長ml1、動きベクトル長ml2、フレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdに基づいて、重み係数w2を算出する。具体的には、重み係数算出部16b’は、2つの参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が1:1であるか否か、すなわち、tb/td=0.5であるか否かを判別し、参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が1:1の場合、つまり、tb/td=0.5の場合、重み係数w2’を以下の式23によって算出する。w2’=ml1/ml1ml223また、重み係数算出部16b’は、tb/td=0.5以外の場合、重み係数w2’をw2’=tb/tdに設定する。また、第1の実施形態で計算される値に設定することも好適である。さらに、重み係数算出部16b’は、算出された重み係数w2’を用いて、重み係数w1’を、式22より算出する。これにより、フレーム間距離の比が1:1の場合、動きベクトル長が大きい参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、相関が小さい参照画像に生じる可能性があるノイズによる誤差を低減させることができる。なお、上記の説明においては、参照値算出部16a’が、動きベクトル長ml1および動きベクトル長ml2に加え、動画像復号装置1の参照値算出部16aと同様の構成によって算出されるフレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdをも重み係数算出部16b’に対し出力するとしたが、本例はこれに限定されるものではない。例えば、参照値算出部16a’が、tb/td=0.5であるか否かを判別し、判別した結果を示す判別情報を、重み係数算出部16b’に対して出力する構成としてもよい。参照値算出部16a’をこのような構成とした場合、重み係数算出部16b’は、上記判別情報を参照して、tb/td=0.5である場合に、重み係数w2’を式23によって算出する構成とすればよい。動画像符号化装置4本実施形態に係る動画像符号化装置4の構成について図13~図14を参照して説明する。図13は、動画像符号化装置4の構成を示すブロック図である。なお、図13では、図7において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図13に示すように、動画像符号化装置4は、変換量子化部21、可変長符号符号化部22、逆量子化逆変換部23、バッファメモリ24、イントラ予測画像生成部25、インター予測画像生成部26’、動きベクトル検出部27、予測方式制御部28、動きベクトル冗長性削除部29、加算器31、及び、減算器32を備えている。動画像符号化装置4は、動画像30を符号化することによって、符号化データ3を生成する装置である。動画像符号化装置4本実施形態における動画像符号化装置2第1の実施形態との相違点は、バッファメモリ24に格納されたPOC指定情報に基づいて重み付き予測の重みw1及びw2を設定するインター予測画像生成部26に代えて、動きベクトル検出部27によって検出された動きベクトルmvに基づいて重み付き予測の重みw1’及びw2’を設定するインター予測画像生成部26’を備えている点である。このインター予測画像生成部26’について、具体的に説明すれば以下のとおりである。インター予測画像生成部26’図14は、インター予測画像生成部26’の構成を示すブロック図である。図14に示すように、インター予測画像生成部26’は、参照値算出部26a’、重み係数算出部26b’、動き補償部26c、及び、予測画像生成部26dを備えている。動画像符号化装置4のインター予測画像生成部26’が備えている参照値算出部26a’、重み係数算出部26b’、動き補償部26c、及び、予測画像生成部26dは、それぞれ、動画像復号装置3のインター予測画像生成部16’が備えている参照値算出部16a’、重み係数算出部16b’、動き補償部16c、及び、予測画像生成部16dと同等の機能を有している。ただし、動画像復号装置3においては、参照画像インデックスRI及びR2並びに動きベクトルmv1及びmv2が動きベクトル復元部14から供給されるのに対し、動画像符号化装置4においては、これらが動きベクトル検出部27から供給される。また、動画像復号装置3においては、参照画像L0及びL1がバッファメモリ15から読み出されるのに対し、動画像符号化装置4においては、これらがバッファメモリ24から読み出される。重み係数の算出処理の具体例以下では、重み係数算出部26b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部26b’は、以下の具体例2-1’~具体例2-3’に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。具体例2-1’以下では、重み係数算出部26b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の第1の例について説明する。本例では、動画像復号装置3の重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の具体例2-1と同様に式21、及び、式22を用いて重み係数w1’及びw2’を算出する。このようにして算出された重み係数w1’及びw2’を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、ノイズによる誤差が低減されているため、動画像符号化装置4は、より少ない符号量の少ない符号化データ3を生成することができる。したがって、動画像符号化装置4は本例を用いることにより、符号化データ3の符号量を削減することができる。具体例2-2’以下では、重み係数算出部26b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の第2の例について説明する。本例では、動画像復号装置3の重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の具体例2-2と同様に、重み係数w2’は、動きベクトル長ml1及びml2を用いて、具体例2-2で説明した1から3の何れかの値に設定する。また、重み係数w1’は、具体例2-2と同様に、該重み係数w2’を用いて、式22より算出する。このようにして算出された重み係数w1’及びw2’を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、ノイズによる誤差が低減されているため、動画像符号化装置4は、より少ない符号量の少ない符号化データ3を生成することができる。具体例2-3’以下では、重み係数算出部26b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の第3の例について説明する。本例では、動画像復号装置3の重み係数算出部16b’による、重み係数w1’及びw2’の算出処理の具体例2-3と同様に式23を用いるか、もしくは、w2’=0.5に重み係数w2’を設定する。また、重み係数w1’は、具体例2-3と同様に、該重み係数w2’を用いて、式22より算出する。このようにして算出された重み係数w1’及びw2’を用いることにより、フレーム間距離の比が1:1の場合、動きベクトル長が大きい参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、相関が小さい参照画像に生じる可能性があるノイズによる誤差を低減させることができる。そのため、動画像符号化装置4は、より少ない符号量の少ない符号化データ3を生成することができる。実施形態3動画像復号装置5本実施形態に係る動画像復号装置5の構成について図15~図17を参照して説明する。図15は、動画像復号装置5の構成を示すブロック図である。なお、図15では、図1において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図15に示すように、動画像復号装置5は、可変長符号復号部13、動きベクトル復元部14、バッファメモリ15、インター予測画像生成部16、イントラ予測画像生成部17、予測方式決定部18、逆量子化逆変換部19、及び、加算器20を備えている。動画像復号装置5本実施形態における動画像復号装置1第1の実施形態との第1の相違点は、逆量子化逆変換部19が量子化パラメータqpを復号中の復号画像Pと関連付けてバッファメモリ15に格納する点である。また、動画像復号装置5本実施形態における動画像復号装置1第1の実施形態との第2の相違点は、バッファメモリ15に格納されたPOC指定情報を参照して重み付き予測の重みw1及びw2を設定するインター予測画像生成部16に代えて、逆量子化逆変換部19によってバッファメモリ15に格納された量子化パラメータqp’を参照して重み付き予測の重みw1及びw2を設定するインター予測画像生成部16を備えている点である。このインター予測画像生成部16について、更に具体的に説明すれば以下のとおりである。インター予測画像生成部16次に、インター予測画像生成部16の構成について、図16を参照して説明する。図16は、インター予測画像生成部16の構成を示すブロック図である。図16に示すように、インター予測画像生成部16は、参照値算出部16a、重み係数算出部16b、動き補償部16c、及び、予測画像生成部16dを備えている。なお、インター予測画像生成部16は、単方向予測、及び、双方向予測を行うことが可能であるが、以下では、双方向予測重み付き予測を行うための構成について説明する。参照値算出部16aは、参照画像インデックスRI1及びRI2によって指定された復号画像P1及びP2以下、参照画像L0及びL1と呼称に関連付けられた量子化パラメータqp1及びqp2をバッファメモリ15から読み出す。そして、読み出した量子化パラメータqp1及びqp2から、参照画像L0及びL1を復号する際に用いた量子化ステップQP1及びQP2の各々を算出する。量子化ステップQP1及びQP2の具体的な算出方法については後述する。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aによって算出された量子化ステップQP1及びQP2から重み係数w1及びw2を算出し、これらを予測画像生成部16dに供給する。重み係数w1及びw2の算出方法については後述する。動き補償部16cは、参照画像インデックスRI1及びRI2によって指定された参照画像L0復号画像P1及びL1復号画像P2をバッファメモリ15から読み出す。そして、動きベクトルmv1及びmv2の各々を用いた動き補償によって、参照画像L1及びL0の各々から動き補償画像mc1及びmc2を生成し、これらを予測画像生成部16dに供給する。動き補償部16cによる動き補償画像mc1及びmc2の生成方法については既に述べたため、ここでは説明を省略する。予測画像生成部16dは、重み係数算出部16bにて算出された重み係数w1及びw2と、動き補償部16cにて生成された動き補償画像mc1及びmc2とを用いて、インター予測画像Pred_Interを生成し、これを出力する。インター予測画像Pred_Interの生成次に、インター予測画像生成部16によるインター予測画像Pred_Interの生成処理について、図17を参照して説明する。図17は、参照画像L0を参照した動き補償に用いられる動きベクトルmv1と参照画像L1を参照した動き補償に用いられる動きベクトルmv2の一例を表した図である。参照値算出部16aは、以下の式24によって、量子化ステップQP1を算出する。ここで、qp1/6は、qp1を6で除算した商を表している。また、参照値算出部16aは、以下の式25によって、量子化ステップQP1を算出する。ここで、qp2/6は、qp2を6で除算した商を表している。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aによって算出された量子化ステップQP1及びQP2を用いて、重み係数w1及びw2を算出する。重み係数w1及びw2の算出処理の具体例は、以下に示す具体例3-1~具体例3-3において説明する。予測画像生成部16dは、インター予測画像Pred_Interの各画素の画素値predx、yを式7を用いて生成する。predx,y=w1×mc1x,yw2×mc2x,yo7ここで、oはオフセット値を示し、x、yは、対象画素の座標を表している。また、重み係数w1及びw2は、重み係数算出部16bによって算出された、w1w2=1を満たす重み係数を表している。重み係数の算出処理の具体例以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部16bは、以下の具体例3-1~具体例3-3に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行い、式7における各動き補償画像の各画素値に乗ずる重み係数w1及びw2を算出する。何れの具体例においても、参照画像L0復号画像P1及びL1復号画像P2の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップQP1及びQP2がQP1<QP2であるとき、上記重み係数w1及びw2の値は|w1|≧|w2|となる。具体例3-1以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第1の例について説明する。本例では、量子化ステップを参照して求められる重み係数w1及びw2の比が、1:1から大きく離れる場合には、重み係数w1及びw2の値を予め与えられた値に設定し、そうでない場合は量子化ステップの比に設定する。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aにて算出した量子化ステップQP1及びQP2を用いて、重み係数w1及びw2を、式26、及び、27にて算出する。w2=clip3th1,th2,QP1/QP1QP226w1=1-w227ここで、th1、及び、th2は、クリップ処理における下限閾値、及び、上限閾値を表しており、符号化効率の高い最適な重み係数w1及びw2を算出できる値に設定する。本例では、th1=0.33、th2=0.67とするが、th1<0.5<th2を満たせば、これに限定されるものではない。重み係数算出部16bは、本例の動作を行うことにより、重み係数として量子化ステップの比を用いることによって、予測精度を向上させつつ、量子化ステップの比が0.5から大きく離れる場合に上述したクリップ処理を行うことによって、ノイズの増大を抑止することができる。具体例3-2以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第2の例について説明する。本例では、量子化ステップQP1として、式24によって算出された値ではなく、量子化パラメータqp1を使用する。つまり、QP1=qp1とする。また、量子化パラメータQP2についても同様に、QP2=qp2とする。重み係数算出部16bは、量子化ステップQP1及びQP2を用いて、重み係数w2を算出する。具体的には、1量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2からTHを減じた値より小さいQP1<QP2-TH場合、w2=th1’とし、2量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2からTHを減じた値以上であり、量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2にTHを加えた値以下であるQP1>=QP2-THQP1<=QP2TH場合、w2=0.5とし、3量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2にTHを加えた値より大きいQP1>QP26場合、w2=th2’とする。なお、THは予め定められた閾値であり、ここではTH=6を用いる。具体的には、1量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2から6を減じた値より小さい|QP1|<|QP2|-6場合、w2=th1’とし、2量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2から6を減じた値以上であり、量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2に6を加えた値以下である|QP1|>=|QP2|-6|QP1|<=|QP2|6場合、w2=0.5とし、3量子化ステップQP1が、量子化ステップQP2に6を加えた値より大きい|QP1|>|QP2|6場合、w2=th2’とする。また、th1’、及び、th2’は、符号化効率の高い最適な重み係数w1及びw2を算出できる値に設定でき、例えば、th1’=0.33、th2’=0.67と設定できるが、th1’<0.5<th2’を満たせば、これに限定されるものではない。さらに、重み係数算出部16bは、上記1から3の何れかの値に設定された重み係数w2を用いて、重み係数w1を、式27より算出する。具体例3-3以下では、重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第3の例について説明する。本例では、フレーム間距離の比が1:1の場合のみ、量子化ステップに基づいて重みを算出する。なお、本例の適用に際しては、インター予測画像生成部16’に、第1の実施形態に係る動画像復号装置1の備える参照値算出部16aを追加し、この参照値算出部16aによって算出されたフレーム間距離tb及びtdが重み係数算出部16b’に供給される構成を採用すると良い。重み係数算出部16bは、参照値算出部16aにて算出した量子化ステップQP1、量子化ステップQP2、フレーム間距離tb、及び、フレーム間距離tdを用いて、重み係数w2を算出する。具体的には、重み係数算出部16bは、2つの参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が1:1であるか否か、すなわち、tb/td=0.5であるか否かを判別し、2つの参照フレームと予測対象フレームとの距離の比が1:1の場合、つまり、tb/td=0.5の場合、重み係数w2を以下の式28によって算出する。w2=QP1/QP1QP228また、重み係数算出部16b’は、tb/td=0.5以外の場合、重み係数w2=tb/tdに設定する。また、第1の実施形態で計算される値とすることも好適である。さらに、重み係数算出部16bは、算出された重み係数w2を用いて、重み係数w1を、式27より算出する。これにより、フレーム間距離の比が1:1の場合、量子化ステップが大きい参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、相関が小さい参照画像に生じる可能性があるノイズによる誤差を低減させることができる。動画像符号化装置6本実施形態に係る動画像符号化装置6の構成について図18~図19を参照して説明する。図18は、動画像符号化装置6の構成を示すブロック図である。なお、図18では、図7において示した各パーティションと同一のパーティションに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図18に示すように、動画像符号化装置6は、変換量子化部21、可変長符号符号化部22、逆量子化逆変換部23、バッファメモリ24、イントラ予測画像生成部25、インター予測画像生成部26、動きベクトル検出部27、予測方式制御部28、動きベクトル冗長性削除部29、加算器31、及び、減算器32を備えている。動画像符号化装置6本実施形態における動画像符号化装置2第1の実施形態との第1の相違点は、変換量子化部21が量子化パラメータqpを復号中の復号画像Pと関連付けてバッファメモリ24に格納する点である。また、動画像符号化装置6本実施形態における動画像符号化装置2第1の実施形態との第2の相違点は、バッファメモリ24に格納されたPOC指定情報を参照して重み付き予測の重みw1及びw2を設定するインター予測画像生成部26に代えて、変換量子化部21によってバッファメモリ24に格納された量子化パラメータqp’を参照して重み付き予測の重みw1及びw2を設定するインター予測画像生成部26を備えている点である。このインター予測画像生成部26について、具体的に説明すれば以下のとおりである。インター予測画像生成部26図19は、インター予測画像生成部26の構成を示すブロック図である。図19に示すように、インター予測画像生成部26は、参照値算出部26a、重み係数算出部26b、動き補償部26c、及び、予測画像生成部26dを備えている。動画像符号化装置6のインター予測画像生成部26が備えている参照値算出部26a、重み係数算出部26b、動き補償部26c、及び、予測画像生成部26dは、それぞれ、動画像復号装置5のインター予測画像生成部16が備えている参照値算出部16a、重み係数算出部16b、動き補償部16c、及び、予測画像生成部16dと同等の機能を有している。ただし、動画像復号装置5においては、参照画像インデックスRI及びR2並びに動きベクトルmv1及びmv2が動きベクトル復元部14から供給されるのに対し、動画像符号化装置6においては、これらが動きベクトル検出部27から供給される。また、動画像復号装置5においては、量子化パラメータqp1及びqp2並びに参照画像L0及びL1がバッファメモリ15から読み出されるのに対し、動画像符号化装置4においては、これらがバッファメモリ24から読み出される。重み係数の算出処理の具体例以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例について説明する。重み係数算出部26bは、以下の具体例3-1’~具体例3-3’に挙げる算出処理のうち、何れかの算出処理を行う。具体例3-1’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第1の例について説明する。本例では、動画像復号装置3の重み係数算出部16b’による、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例3-1と同様に式26及び式27を用いて重み係数w1及びw2を算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、符号化ノイズによる誤差を低減されているため、動画像符号化装置6は、より少ない符号量の少ない符号化データ5を生成することができる。したがって、動画像符号化装置6は本例を用いることにより、符号化データ5の符号量を削減することができる。具体例3-2’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第2の例について説明する。本例では、動画像復号装置5の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例3-2と同様に、重み係数w2は、量子化ステップQP1及びQP2を用いて、具体例3-2で説明した1から3の何れかの値に設定する。また、重み係数w1は、具体例3-2と同様に、該重み係数w2を用いて、式27より算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いて生成されたインター予測画像Pred_Interは、符号化ノイズによる誤差を低減されているため、動画像符号化装置6は、より少ない符号量の少ない符号化データ5を生成することができる。具体例3-3’以下では、重み係数算出部26bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の第3の例について説明する。本例では、動画像復号装置5の重み係数算出部16bによる、重み係数w1及びw2の算出処理の具体例3-3と同様に式28を用いるか、もしくは、w2=0.5に重み係数w2設定する。また、重み係数w1は、具体例3-3と同様に、該重み係数w2を用いて、式27より算出する。このようにして算出された重み係数w1及びw2を用いることにより、量子化ステップの比が1:1の場合、量子化ステップが大きい方の参照画像に、より小さい重みを乗じることにより、インター予測画像Pred_Interにおける符号化ノイズによる誤差を低減させることができる。そのため、動画像符号化装置6は、より少ない符号量の少ない符号化データ5を生成することができる。付記事項1最後に、上述した動画像復号装置1、3、5及び動画像符号化装置2、4、6の各ブロックは、集積回路ICチップ上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、CPUCentralProcessingUnitを用いてソフトウェア的に実現してもよい。後者の場合、上記各装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するCPU、上記プログラムを格納したROMReadOnlyMemory、上記プログラムを展開するRAMRandomAccessMemory、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置記録媒体などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記各装置の制御プログラムのプログラムコード実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラムをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記各装置に供給し、そのコンピュータまたはCPUやMPUが記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー登録商標ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやCD-ROM/MO/MD/DVD/CD-R等の光ディスクを含むディスク類、ICカードメモリカードを含む/光カード等のカード類、マスクROM/EPROM/EEPROM/フラッシュROM等の半導体メモリ類、あるいはPLDProgrammablelogicdeviceやFPGAFieldProgrammableGateArray等の論理回路類などを用いることができる。また、上記各装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、LAN、ISDN、VAN、CATV通信網、仮想専用網VirtualPrivateNetwork、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、IEEE1394、USB、電力線搬送、ケーブルTV回線、電話線、ADSLAsymmetricDigitalSubscriberLine回線等の有線でも、IrDAやリモコンのような赤外線、Bluetooth登録商標、IEEE802.11無線、HDRHighDataRate、NFCNearFieldCommunication、DLNADigitalLivingNetworkAlliance、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。付記事項2以上のように、本発明に係る予測画像生成装置は、復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成手段と、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定手段と、上記重み係数設定手段によって設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成手段によって生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成手段と、を備えた予測画像生成装置である。また、本発明に係る予測画像生成方法は、復号画像P1及びP2の各々を参照画像とし、復号画像Pに対する動き補償画像mc1及びmc2を生成する動き補償画像生成工程と、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の各々に乗じる重み係数w1及びw2の値を設定する重み係数設定工程と、上記重み係数設定工程にて設定された重み係数w1及びw2を用いて、上記動き補償画像生成工程にて生成された動き補償画像mc1及びmc2の加重平均w1×mc1w2×mc2にオフセット値を加算することによって、復号画像Pに対する予測画像Predを生成する予測画像生成工程と、を含む予測画像生成方法である。本発明に係る予測画像生成装置は、上記の課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、復号画像P1と復号画像P2とのフレーム間距離をtd、復号画像P1と復号画像Pとの距離をtbとして、重み係数w2の値を、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように設定することを特徴としている。また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、復号画像P1と復号画像P2とのフレーム間距離をtd、復号画像P1と復号画像Pとの距離をtbとして、重み係数w2の値を、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように設定することを特徴としている。上記の構成によれば、0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|となるように重み係数w2を設定するので、1フレーム間距離を考慮せずに重み係数w2の値を0.5に設定する構成と比べて、高い精度の予測画像を生成することができ、かつ、2フレーム間距離のみを考慮して重み係数w2の値をtb/tdに設定する構成と比べて、符号化ノイズの少ない予測画像を生成することができる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。なお、最終的に動き補償画像mc2に乗ぜられる重み係数w2が条件0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|を満たしていればよい。例えば、整数係数W1及びW2を用いた加重平均W1×mc1W2×mc2にオフセット値を加算して得られた画素値を、定数Cで除算することよって予測画像の画素値を得るような構成では、重み係数w2=W2/Cが条件0<|w2-0.5|<|tb/td-0.5|を満たしていればよい。なお、上記オフセット値は0に設定されていてもよい。すなわち、オフセット値を実質的に加算しない構成も本発明の範疇に含まれる。なお、上記重み係数設定手段は、例えば、重み係数w2の値を、閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,tb/tdに設定するものであってもよいし、重み係数w2の値を、係数α0<α<1を用いてtb/td-0.5α0.5に設定するか、又は、係数α0<α<1並びに閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,tb/td-0.5α0.5に設定するものであってもよい。何れの構成においても、重み係数w2の値を0.5に近づけることによって、予測画像に含まれる符号化ノイズを減少させることができる。上記重み係数設定手段は、予測画像Predを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記係数αを設定することが好ましい。また、上記重み係数設定手段は、予測画像Predを生成すべきパーティションのサイズに応じて上記閾値Th1及びTh2を設定することが好ましい。発明者らの得た知見によれば、予測画像Predを生成すべきパーティションのサイズによって、最適重み係数が異なるという傾向がある。ここで、最適重み係数とは、符号化対象画像と復号画像との2乗誤差が最小となるように最小二乗法により導出した重み係数のことである。このため、上記の構成により、重み係数w1及びw2の値を最適重み係数に近づけることが可能になる。本発明に係る予測画像生成装置は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、動き補償画像mc1及びmc2を得るための動き補償に用いた動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|が|mv1|<|mv2|であるとき、重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定することを特徴としている。また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、動き補償画像mc1及びmc2を得るための動き補償に用いた動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|が|mv1|<|mv2|であるとき、重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定することを特徴としている。動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|が|mv1|<|mv2|であることは、動き補償画像mc2と符号化対象画像との差が、動き補償画像mc1と符号化対象画像との差よりも大きいことを意味する。したがって、重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定した方が、重み係数w1及びw2の値を|w1|<|w2|となるように設定するよりも予測精度が高くなる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。なお、上記重み係数設定手段は、重み係数w2の値を、|mv1|/|mv1||mv2|に設定するか、又は、閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,|mv1|/|mv1||mv2|に設定するものであってもよいし、kを正の定数として、重み係数w2の値を、1|mv1|<|mv2|-kのとき0.5よりも小さい値に設定し、2|mv2|-k≦|mv1|≦|mv2|kのとき0.5に設定し、3|mv2|k<|mv1|のとき0.5よりも大きい値に設定するものであってもよい。また、上記重み係数設定手段は、復号画像P1と復号画像Pとのフレーム間距離が復号画像P2と復号画像Pとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数w1及びw2の値を動きベクトルmv1及びmv2の大きさ|mv1|及び|mv2|に応じて設定するものであってもよい。何れの構成においても、予測精度を向上させることができる。本発明に係る予測画像生成装置は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定手段において、復号画像P1及びP2の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップQP1及びQP2がQP1<QP2であるとき、上記重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定する、ことを特徴としている。また、本発明に係る予測画像生成方法は、上記課題を解決するために、上記重み係数設定工程において、復号画像P1及びP2の各々を得るための逆量子化に用いた量子化ステップQP1及びQP2がQP1<QP2であるとき、上記重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定する、ことを特徴としている。量子化ステップQP1及びQP2がQP1<QP2であることは、動き補償画像mc2に含まれる符号化ノイズ量子化ノイズが、動き補償画像mc1に含まれる符号化ノイズ量子化ノイズよりも大きいことを意味する。したがって、重み係数w1及びw2の値を|w1|≧|w2|となるように設定した方が、重み係数w1及びw2の値を|w1|<|w2|となるように設定するよりも予測画像に含まれる符号化ノイズが小さくなる。このため、符号化対象画像から予測画像を減算した予測残差を符号化する際に、予測によって符号量が増大する可能性を軽減するという効果を奏する。なお、上記重み係数設定手段は、重み係数w2の値を、QP1/QP1QP2に設定するか、又は、閾値Th1及びTh2Th1<0.5<Th2を用いてclip3Th1,Th2,QP1/QP1QP2に設定するものであってもよいし、kを正の定数として、重み係数w2の値を、1QP1<QP2-kのとき0.5よりも小さい値に設定し、2QP2-k≦QP1≦QP2kのとき0.5に設定し、3QP2k<QP1のとき0.5よりも大きい値に設定するものであってもよい。また、復号画像P1と復号画像Pとのフレーム間距離が復号画像P2と復号画像Pとのフレーム間距離に等しいときに限って、重み係数w1及びw2の値を量子化ステップQP1及びQP2に応じて設定するものであってもよい。何れの構成においても、予測画像に含まれる量子化ノイズを小さくすることができる。なお、上記予測画像生成装置を備えた動画像復号装置及び動画像符号化装置も本発明の範疇に含まれる。本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。"