"画像の基準フレームと参照フレームとの間の動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置であって、原画像を所定のサイズのブロックに分割したブロック画像を生成するブロック分割部と、前記ブロック画像を空間周波数解析して空間周波数スペクトルを生成する空間周波数解析部と、前記ブロック画像ごとに、基準フレームと参照フレームとの間の動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、複数の隣接するブロック画像をブロックセット画像とし、ブロックセット画像内のブロック画像間の平均輝度の差分値を算出する平均輝度差分算出部と、前記空間周波数スペクトルから、前記ブロックセット画像内の1つのブロック画像について空間周波数の高周波領域のパワーの割合を算出する空間方向高周波領域パワー算出部と、前記ブロックセット画像について、前記平均輝度の差分値が所定の閾値以下であり、且つ、前記高周波領域のパワーの割合が所定の閾値以下である場合には、前記ブロックセット画像内のブロック画像を統合して統合ブロック画像とするブロックサイズ修正部と、前記統合ブロック画像については、前記各ブロック画像の動きベクトルの平均値を統合ブロック画像の動きベクトルとして出力し、統合されていないブロック画像については、前記動きベクトル検出部により検出されたブロック画像ごとの動きベクトルを出力するとともに、該出力する動きベクトルに対応する画像のブロックサイズを示す動き検出ブロック情報を出力する動きベクトル修正部と、を備えることを特徴とする動きベクトル検出装置。前記動きベクトル修正部は、前記統合ブロック画像については、統合ブロック画像内の統合前の各ブロック画像の動きベクトルの差分値を算出し、該差分値が所定の閾値以下である場合には、前記統合前の各ブロック画像の動きベクトルの平均値を統合ブロック画像の動きベクトルとして出力し、該差分値が所定の閾値を超える場合には、統合ブロック画像の統合を解除し、前記統合前のブロック画像ごとの動きベクトルを出力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装置。前記動きベクトル検出部は、前記空間周波数スペクトルから空間周波数の高周波領域のパワーの割合を算出し、該算出した空間周波数の高周波領域のパワーの割合が高いほど動き探索範囲を狭く設定する動き探索範囲決定部と、前記動きベクトルの探索範囲で、前記ブロック分割部により生成されたブロック画像ごとに動きベクトルを検出するブロックマッチング部と、を備えることを特徴とする、請求項1又は2に記載の動きベクトル検出装置。前記動きベクトル検出部は、原画像における複数フレームにわたる時間方向の高周波領域のパワーの割合が大きいほど大きなブロックサイズ及び大きな動き探索範囲の大きさとなるように階層的に規定した分解能、又は動画像における1フレームの空間方向の低周波領域のパワーの割合が大きいほど大きなブロックサイズ及び大きな動き探索範囲の大きさとなるように階層的に規定した分解能のテーブルを保持しており、当該時間方向の高周波領域のパワーの割合又は空間方向の低周波領域のパワーの割合を検出して分解能の値を決定する分解能決定部と、前記テーブルを参照して、前記分解能の値に対応するブロックサイズ及び動き探索範囲の大きさの階層から動きベクトル検出を開始して、次第に該ブロックサイズよりも小さいブロックサイズ及び該動き探索範囲の大きさよりも小さい動き探索範囲の大きさの階層での動きベクトル検出へと移行する階層型動きベクトル検出部と、を備えることを特徴とする、請求項1又は2に記載の動きベクトル検出装置。請求項1~4のいずれか一項に記載の動きベクトル検出装置を備え、前記原画像と、前記動きベクトル検出部から出力された動きベクトルの情報及び動き検出ブロック情報とを符号化した符号化データを生成することを特徴とする符号化装置。請求項5に記載の符号化装置から前記原画像、前記動きベクトルの情報、及び前記動き検出ブロック情報の符号化データを取得し、前記原画像の復号画像を生成することを特徴とする復号装置。コンピュータを、請求項1~4のいずれか一項に記載の動きベクトル検出装置として機能させるための動きベクトル検出プログラム。コンピュータを、請求項5に記載の符号化装置として機能させるための符号化プログラム。コンピュータを、請求項6に記載の復号装置として機能させるための復号プログラム。特許文献3に記載の技法を用いると、画像の時空間周波数解析を行うことでおおよその動き量を推定し、階層型動き検出の階層数を決定することにより、高精度な動きベクトル検出を行うことができる。しかしながら、画像内には様々なオブジェクトが存在し、特に、SHVなどの広視野且つ高解像度の映像では、画像内に含まれるオブジェクトの数が非常に多くなるため、高画質な複数フレームの超解像を行うためには、画面内で動き検出ブロックサイズや動き探索範囲などのより細かい制御が必要となる。本発明は、上述の課題を鑑みて為されたものであり、原画像のブロックごとに画像特徴を判定し、同一オブジェクトを捉えているブロックは統合することにより、ブロックサイズを最適化して動きベクトルの情報量を減らし、且つ、高精度な動きベクトル情報を得ることができる動きベクトル検出装置、動きベクトル検出装置を用いた符号化装置、符号化装置から送信される符号化データを復号する復号装置、及びこれらのプログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明に係る動きベクトル検出装置は、画像の基準フレームと参照フレームとの間の動きベクトルを検出する動きベクトル検出装置であって、原画像を所定のサイズのブロックに分割したブロック画像を生成するブロック分割部と、前記ブロック画像を空間周波数解析して空間周波数スペクトルを生成する空間周波数解析部と、前記ブロック画像ごとに、基準フレームと参照フレームとの間の動きベクトルを検出する動きベクトル検出部と、複数の隣接するブロック画像をブロックセット画像とし、ブロックセット画像内のブロック画像間の平均輝度の差分値を算出する平均輝度差分算出部と、前記空間周波数スペクトルから、前記ブロックセット画像内の1つのブロック画像について空間周波数の高周波領域のパワーの割合を算出する空間方向高周波領域パワー算出部と、前記ブロックセット画像について、前記平均輝度の差分値が所定の閾値以下であり、且つ、前記高周波領域のパワーの割合が所定の閾値以下である場合には、前記ブロックセット画像内のブロック画像を統合して統合ブロック画像とするブロックサイズ修正部と、前記統合ブロック画像については、前記各ブロック画像の動きベクトルの平均値を統合ブロック画像の動きベクトルとして出力し、統合されていないブロック画像については、前記動きベクトル検出部により検出されたブロック画像ごとの動きベクトルを出力するとともに、該出力する動きベクトルに対応する画像のブロックサイズを示す動き検出ブロック情報を出力する動きベクトル修正部と、を備えることを特徴とする。さらに、本発明に係る動きベクトル検出装置において、前記動きベクトル修正部は、前記統合ブロック画像については、統合ブロック画像内の統合前の各ブロック画像の動きベクトルの差分値を算出し、該差分値が所定の閾値以下である場合には、前記統合前の各ブロック画像の動きベクトルの平均値を統合ブロック画像の動きベクトルとして出力し、該差分値が所定の閾値を超える場合には、統合ブロック画像の統合を解除し、前記統合前のブロック画像ごとの動きベクトルを出力することを特徴とする。さらに、本発明に係る動きベクトル検出装置において、前記動きベクトル検出部は、前記空間周波数スペクトルから空間周波数の高周波領域のパワーの割合を算出し、該算出した空間周波数の高周波領域のパワーの割合が高いほど動き探索範囲を狭く設定する動き探索範囲決定部と、前記動きベクトルの探索範囲で、前記ブロック分割部により生成されたブロック画像ごとに動きベクトルを検出するブロックマッチング部と、を備えることを特徴とする。さらに、本発明に係る動きベクトル検出装置において、前記動きベクトル検出部は、原画像における複数フレームにわたる時間方向の高周波領域のパワーの割合が大きいほど大きなブロックサイズ及び大きな動き探索範囲の大きさとなるように階層的に規定した分解能、又は動画像における1フレームの空間方向の低周波領域のパワーの割合が大きいほど大きなブロックサイズ及び大きな動き探索範囲の大きさとなるように階層的に規定した分解能のテーブルを保持しており、当該時間方向の高周波領域のパワーの割合又は空間方向の低周波領域のパワーの割合を検出して分解能の値を決定する分解能決定部と、前記テーブルを参照して、前記分解能の値に対応するブロックサイズ及び動き探索範囲の大きさの階層から動きベクトル検出を開始して、次第に該ブロックサイズよりも小さいブロックサイズ及び該動き探索範囲の大きさよりも小さい動き探索範囲の大きさの階層での動きベクトル検出へと移行する階層型動きベクトル検出部と、を備えることを特徴とする。また、上記課題を解決するため、本発明に係る符号化装置は、上述した動きベクトル検出装置を備え、前記原画像と、前記動きベクトル検出部から出力された動きベクトルの情報及び動き検出ブロック情報とを符号化した符号化データを生成することを特徴とする。また、上記課題を解決するため、本発明に係る復号装置は、上述した符号化装置から前記原画像、前記動きベクトルの情報、及び前記動き検出ブロック情報の符号化データを取得し、前記原画像の復号画像を生成することを特徴とする。また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上述した動きベクトル検出装置、符号化装置、又は復号装置として機能させることを特徴とする。本発明によれば、原画像のブロックごとに画像特徴を判定し、同一オブジェクトを捉えているブロックは統合することにより、ブロックサイズを最適化して動きベクトルの情報量を減らし、且つ、高精度な動きベクトル情報を得ることができる。以下、図面を参照して、本発明による実施形態を詳細に説明する。図1は、本発明による実施例1の動きベクトル検出装置のブロック図である。図1に示すように、動きベクトル検出装置1は、ブロック分割部10と、空間周波数解析部20と、動きベクトル検出部30と、動きベクトル最適化部40とを備える。ブロック分割部10は、入力される原画像を所定のサイズ例えば、8画素×8ラインのブロックに分割し、ブロック単位のブロック画像列を空間周波数解析部20、動きベクトル検出部30、及び動きベクトル最適化部40に出力する。なお、ブロックサイズは、記憶部図示せずに格納して読み出すようにしてもよい。空間周波数解析部20は、ブロック分割部10から入力される分割画像列ブロック画像列について空間周波数解析を行って空間周波数スペクトルを生成し、ブロック画像ごとの空間周波数スペクトルを動きベクトル検出部30及び動きベクトル最適化部40に出力する。空間周波数解析には、ウェーブレット分解や、離散コサイン変換DCTなどを用いる。動きベクトル検出部30は、ブロック画像ごとに、基準フレームと参照フレームとの間の動きベクトルを検出する。図2は、動きベクトル検出部30の構成を示すブロック図である。図2に示すように、動きベクトル検出部30は、動き探索範囲決定部31と、ブロックマッチング部32とを備える。動き探索範囲決定部31は、空間周波数解析部20から入力される空間周波数スペクトルに応じて動きベクトルの探索範囲である動き探索範囲を決定し、動き探索範囲を示す動き探索範囲情報をブロックマッチング部32に出力する。具体的には、動き探索範囲決定部31は、空間周波数解析部20から入力される空間周波数スペクトルから空間周波数の高周波領域のパワーの割合を算出し、空間周波数の高周波領域のパワーの割合が高い場合は、静止領域か微少動き量の動領域である可能性が高いと判断して動き探索範囲を狭く設定し、空間周波数の高周波領域のパワーの割合が低くなるほど、動き探索範囲を広く設定する。空間周波数の高周波領域のパワーの割合は、例えば標本化周波数の半分を超える高周波領域のパワーの割合とする。また、動き探索範囲は、水平軸方向の探索範囲を最大で[x1,x2]とし、水平方向の高周波領域のパワーの割合をP_xとすると、例えば水平軸方向の探索範囲を1-P_x×x2-x1とする。垂直軸方向も同様に、探索範囲を最大で[y1,y2]とし、水平方向の高周波領域のパワーの割合をP_yとすると、例えば水平軸方向の探索範囲を1-P_y×y2-y1とする。ブロックマッチング部32は、ブロックごとに、動き探索範囲決定部31により設定された動き探索範囲で少数画素精度の動きベクトルを検出し、検出した動きベクトルの情報位置合わせ情報を動きベクトル最適化部40に出力する。なお、後述する動きベクトル修正部44にて最終的な動きベクトルが決定される。具体的には、ブロックマッチング部32は、画像分割部10から入力されるブロック分割された基準フレーム画像に対して、基準フレームの参照フレームの原画像を参照フレーム画像としてブロックマッチングを行い、ブロック画像ごとに、基準フレームと参照フレームとの間の動きベクトルを検出する。ブロックマッチングは、例えばSSDSumofSquaredDifference法やSADSumofAbsoluteintensityDifference法を用いる。また、ブロックマッチングは、例えば式1に示すパラボラフィッティング関数を用いた補間処理により、小数画素精度で行う。ここで、探索位置における画素位置をxとしたとき、SSDは、画素位置におけるSSD値を表し、より具体的には、SSD0は中心位置SSD値を最小とする位置におけるSSD値、SSDは中心位置から-x方向又は-y方向の隣接画素の位置におけるSSD値、SSD1は中心位置からx方向又はy方向の隣接画素の位置におけるSSD値を表す。式1から、水平又は垂直方向の小数画素精度の画素位置小数画素位置をそれぞれ算出することができる。動きベクトル最適化部40は、ブロック分割部10から入力される分割画像列、及び空間周波数解析部20から入力される空間周波数スペクトルに基づいて、動きベクトル検出部30から入力される動きベクトルを修正して最適化する。図3は、動きベクトル最適化部40の構成を示すブロック図である。図3に示すように、動きベクトル最適化部40は、空間方向高周波領域パワー算出部41と、平均輝度差分算出部42と、ブロックサイズ修正部43と、動きベクトル修正部44とを備える。平均輝度差分算出部42は、複数の隣接するブロック画像からなるブロックセット画像を決定する。図4は、ブロックセット画像を例示する図である。図4では、ブロックセット画像Sは、斜線を施した代表ブロック画像Aと、代表ブロック画像Aに隣接する3個のブロック画像B,C,Dとから構成される。なお、ブロックセット画像Sのブロック数は4個に限られるものではなく、例えば8個や9個でもよい。また、代表ブロックは、ブロックセット画像内の1つのブロック画像であり、図4では、ブロックセット画像の左上に位置するブロック画像を代表ブロック画像としているが、代表ブロック画像の位置は左上に限られるものではない。平均輝度差分算出部42は、ブロック分割部10から入力されるブロック画像ごとに平均輝度を算出し、次にブロックセット画像ごとにブロック画像間の平均輝度の差分値を算出する。差分値は、例えば、差の絶対値の和、差の絶対値の積、又は差の二乗和とする。図4のブロックセット画像Sについて、ブロック画像Aの平均輝度をAave、ブロック画像Bの平均輝度をBave、ブロック画像Cの平均輝度をCave、ブロック画像Dの平均輝度をDaveとし、差分値を差の絶対値とした場合には、差分値は、|Aave-Bave||Aave-Cave||Aave-Dave||Bave-Cave||Bave-Dave||Cave-Dave|となる。平均輝度差分算出部42は、ブロックセット画像S内のブロック画像間の平均輝度の差分値が所定の閾値以下である場合には、代表ブロック画像Aに対して、平均輝度の差分値が小さいことを示す平均輝度小差分フラグFL_Li,jをオンに設定し、ブロックセット画像S内のブロック画像間の平均輝度の差分値が所定の閾値を超える場合には、代表ブロック画像Aに対して、平均輝度小差分フラグFL_Li,jをオフに設定する。ここで、i,jは、フレーム画像におけるブロック画像の位置を示すインデックスである。そして、平均輝度差分算出部42は、ブロック画像ごとの平均輝度小差分フラグFL_Li,jをブロックサイズ修正部43に出力する。空間方向高周波領域パワー算出部41は、空間周波数解析部20から入力されるブロック画像ごとの空間周波数スペクトルから、代表ブロック画像について、空間周波数の高周波領域のパワーの割合を算出し、算出した空間周波数の高周波領域のパワーの割合が所定の閾値以下である場合には、代表ブロック画像に対して空間周波数が低いことを示す空間低周波フラグFL_Si,jをオン真に設定し、算出した空間周波数の高周波領域のパワーの割合が所定の閾値を超える場合には、空間低周波フラグFL_Si,jをオフ偽に設定する。ここで、i,jは、画像内のブロックの位置を示すインデックスである。そして、空間方向高周波領域パワー算出部41は、ブロック画像ごとの空間低周波フラグFL_Si,jをブロックサイズ修正部43に出力する。ブロックサイズ修正部43は、空間方向高周波領域パワー算出部41から入力される空間低周波フラグFL_Si,j、及び平均輝度差分算出部42から入力される平均輝度小差分フラグFL_Li,jに基づいて、ブロックセット画像内のブロック画像を統合するか否かを決定し、ブロック画像のサイズを修正する。図5は、ブロックサイズ修正部43の処理を説明する図である。図5に示すように、ブロックサイズ修正部43は、代表ブロック画像Aについて、空間低周波フラグFL_Si,jがオン、且つ、平均輝度小差分フラグFL_Li,jがオンである場合には、ブロックセット画像S内のブロック画像A,B,C,Dを統合して1つの統合ブロック画像Tとする。すなわち、統合ブロック画像TのブロックサイズはブロックセットSのサイズとなる。ブロックサイズ修正部43は、修正後のブロック画像ブロック画像又は統合ブロック画像のブロックサイズを示すブロック情報を動きベクトル修正部44に出力する。なお、ブロック情報は、初期統合前のブロック画像ごとに統合されたか否かを示すフラグであってもよい。つまり、代表ブロックの空間高周波領域のパワーが低い場合は、当該ブロック画像は静止領域や微少動き量の動領域におけるアウトフォーカス領域、又は大きな動き量で動きぼやけ量の大きい動領域の画像である可能性が高い。ブロックサイズ修正部43は、小さなブロックサイズでは画像特徴を捉えられず動きベクトルの検出精度が低下するため、周囲のブロック画像との統合を検討する。そして、周囲のブロック画像との平均輝度差分が小さい場合は、周囲ブロックと同一オブジェクトを捉えている可能性が高いため、周囲ブロックとの統合を行う。これにより、動きベクトルの検出精度を高めることができる。動きベクトル修正部44は、ブロックマッチング部32から入力されるブロック画像ごとの動きベクトル情報、及びブロックサイズ修正部43から入力されるブロック情報から、動きベクトルを修正し、修正した動きベクトルを外部に出力するとともに、出力する動きベクトルに対応する画像のブロックサイズを示す動き検出ブロック情報を外部に出力する。図6は、動きベクトル修正部44の動作を示すフローチャートである。図7は、ブロックセット画像内のブロック画像ごとの動きベクトルの一例を示す図である。図6及び図7を参照して動きベクトル修正部44の動作を説明する。まず、動きベクトル修正部44は、ブロックサイズ修正部43から入力されるブロック情報から各ブロック画像が統合されたか否かを判別する。ステップS11にて、ブロック画像が統合されていないと判定された場合には、ブロックマッチング部32から入力されるブロック画像ごとの動きベクトルをそのまま最終的な動きベクトルとして出力する。一方、ステップS11にて、ブロック画像が統合されたと判定された場合には、統合ブロック画像T内の統合前の各ブロックの動きベクトルa,b,c,dを取得する。次に、ステップS12にて取得した動きベクトルa,b,c,d間の差分値を算出する。差分値は、例えば、差の絶対値の和、差の絶対値の積、又は差の二乗和とする。そして、動きベクトル修正部44は、ステップS12にて算出した差分値が所定の閾値以下であるか否かを判定するステップS14。ステップS14にて差分値が所定の閾値以下であると判定した場合には動きベクトルを統合し、動きベクトルa,b,c,dの平均値を統合ブロック画像Tの動きベクトルとして出力する。一方、ステップS14にて差分値が所定の閾値を超えると判定した場合には、ブロック画像の統合を解除し、統合前のブロック画像ごとの動きベクトルを出力する。また、動きベクトル修正部44は、出力する動きベクトルに対応する画像ブロック画像又は統合ブロック画像のサイズを示す情報を動き検出ブロック情報として外部に出力する。なお、動き検出ブロック情報は、初期統合前のブロック画像ごとに統合されたか否かを示すフラグであってもよい。なお、動きベクトル修正部44は、ステップS11にて、ブロック画像が統合されたと判定された場合には、統合ブロック画像内の統合前の各ブロックの動きベクトルa,b,c,dを取得し、ステップS13及びステップS14の処理を行わずに動きベクトルa,b,c,dの平均値を統合ブロック画像Tの動きベクトルとして出力してもよい。ただし、動きベクトルの高精度化を実現するためには、ステップS13及びステップS14の処理を行い、統合前の各ブロック画像の動き検出精度が高いと考えられる場合、つまり動きベクトルの差分値が所定の閾値以下の場合にのみ、動きベクトルを統合するのが好適である。隣接する統合ブロック画像が存在し、ステップS14にて各統合ブロック画像の動きベクトルが統合されている場合には、各統合ブロック画像の動きベクトルを取得し、取得した動きベクトルの差分値を算出し、算出した差分値が所定の閾値以下であるときには、統合ブロック画像同士を統合した画像を新たな統合ブロック画像とするとともに、取得した動きベクトルの平均値を新たな統合ブロック画像の動きベクトルとして出力してもよい。なお、上述した動きベクトル検出装置1として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、動きベクトル検出装置1の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのCPU中央演算処理装置によってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。このように、動きベクトル検出装置1及びそのプログラムによれば、ブロックサイズを最適化して、動きベクトルの情報量を減らし、且つ、高精度な動きベクトル情報を得ることができる。[符号化装置]次に、上述した動きベクトル検出装置1を用いた符号化装置について説明する。図8は、本発明による実施例1の符号化装置の構成を示すブロック図である。図8に示すように、符号化装置60は、動きベクトル検出装置1と、減算部61と、量子化部62と、可変長符号化部63と、逆量子化部64と、逆直交変換部65と、加算部66と、フレームメモリ67と、動き補償部68とを備える。減算部61は、原画像と動き補償部68から入力される予測画像との差分画像を生成して動きベクトル検出装置1に出力する。動きベクトル検出装置1を符号化装置60に適用する場合には、動きベクトル検出装置1は、動きベクトル情報及び動き検出ブロック情報に加えて、空間周波数解析部20にて生成した空間周波数スペクトル例えば離散コサイン変換により生成した変換係数も外部に出力する。動きベクトル検出装置1は、減算部61から入力される差分画像に対して、上述した動きベクトル検出処理を行い、空間周波数スペクトルを量子化部62に出力し、動きベクトル情報、及び動き検出ブロック情報を可変長符号化部63及び動き補償部68に出力する。量子化部62は、動きベクトル検出装置1から入力される空間周波数スペクトルに対して量子化処理を行い、可変長符号化部63及び逆量子化部64に出力する。可変長符号化部63は、量子化部62から入力される空間周波数スペクトルの量子化データと、動きベクトル検出装置1から入力される動きベクトル情報及び動き検出ブロック情報に対して可変長符号化処理を行い、符号化データのビットストリームを生成し、復号側に出力する。逆量子化部64は、量子化部62から入力される空間周波数スペクトルの量子化データに対して逆量子化処理を行い、逆直交変換部65に出力する。逆直交変換部65は、逆量子化部64から入力された空間周波数スペクトルに対して逆直交変換、例えば、動きベクトル検出装置1の空間周波数解析部20にて離散コサイン変換が施されていた場合には逆離散コサイン変換IDCTを施し、加算部66に出力する。加算部66は、逆直交変換部65から入力される画像と、動き補償部68から得られる予測画像とを加算処理して復号画像を生成し、フレームメモリ67に出力する。動き補償部68は、フレームメモリ67に格納された参照フレーム画像に対し、動きベクトル検出装置1から入力される動きベクトル情報及び動き検出ブロック情報を用いて動き補償を行って予測画像を生成し、予測画像を減算部61に出力する。なお、上述した符号化装置60として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、符号化装置60の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのCPUによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。このように、符号化装置60及びそのプログラムによれば、最適化された高精度な動きベクトルを符号化して伝送することができるようになる。[復号装置]次に、上述した符号化装置60によって符号化されたデータを復号する復号装置について説明する。図9は、本発明による実施例1の復号装置の構成を示すブロック図である。図9に示すように、復号装置70は、可変長復号部71と、逆量子化部72と、逆直交変換部73と、加算部74と、フレームメモリ75と、動き補償部76とを備える。可変長復号部71は、符号化装置60から入力される符号化データに対して可変長復号処理を施し、空間周波数スペクトルの量子化データを逆量子化部72に出力し、動きベクトル情報及び動き検出ブロック情報を動き補償部76に出力する。逆量子化部72は、可変長復号部71から入力される空間周波数スペクトルの量子化データに対して逆量子化処理を行い、逆直交変換部73に出力する。逆直交変換部73は、逆量子化部72から入力される空間周波数スペクトルに対して逆直交変換例えば、IDCTを施し、得られる画像を加算部74に出力する。加算部74は、逆直交変換部73から入力される画像と、動き補償部76から入力される予測画像とを加算して画像を復元し、復号画像をフレームメモリ75及び外部に出力する。動き補償部76は、フレームメモリ75に格納された参照フレーム画像に対し、可変長復号部71から入力される動きベクトル情報を用いて動き補償を行って予測画像を生成し、予測画像を加算部74に出力する。なお、上述した復号装置70として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、復号装置70の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのCPUによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。このように、復号装置70及びそのプログラムによれば、動きベクトル情報及び動き検出ブロック情報から高画質の画像を復号することができるようになる。[超解像補助情報生成装置]次に、上述した動きベクトル検出装置1を用いた超解像補助情報生成装置80について説明する。図10は、本発明による実施例1の超解像補助情報生成装置の構成を示すブロック図である。図10に示すように、超解像補助情報生成装置80は、動きベクトル検出装置1と、画像縮小部81とを備える。画像縮小部81は、原画像列を入力し、予め定めた縮小率で縮小した縮小画像列を出力する。図10では、ウェーブレット分解により縮小画像を生成する例を示しており、画像縮小部81は、ウェーブレット分解部811と、縮小画像生成部812とを備える。ウェーブレット分解部811は、n階空間ウェーブレット分解法を用いて画像縮小を行うnは、0を含む自然数。ウェーブレット分解部811は、記憶部図示せずに予め格納されているマザーウェーブレット情報つまり、マザーウェーブレットの分解係数を表すフィルタ係数の情報と、画像縮小率の情報を読み出し、マザーウェーブレット情報を用いて当該画像縮小率に対応する分解能でウェーブレット分解を行い、ウェーブレット分解した画像を縮小画像生成部812に出力する。縮小画像生成部812は、ウェーブレット分解した画像の低周波成分例えば、n=1として、1階空間ウェーブレット分解を行った場合には、水平垂直方向に低周波成分の画像を抽出して、抽出した低周波成分に対応する縮小画像を生成する。なお、マザーウェーブレットを可変として、マザーウェーブレットを変化させることで縮小画像列に含まれる折り返し歪量を制御することもできるため、この場合、可変するマザーウェーブレットの情報をマザーウェーブレット情報として記憶部図示せずに格納する。なお、上述した超解像補助情報生成装置80として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、超解像補助情報生成装置80の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのCPUによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。超解像補助情報生成装置80から出力される、動きベクトル、動き検出ブロック情報、及び複数の縮小画像を用いて、高精度な超解像画像を生成することができる。ここで、動きベクトル検出装置1の動きベクトル修正部44により、統合ブロック画像内の統合前の各ブロック画像間の動きベクトル差分が小さい場合は、統合前の各ブロック画像の動きベクトルの平均を統合ブロック画像の動きベクトルとしているため、画像縮小部81により生成された複数の縮小画像から超解像を生成する場合に、演算量を低減することができる。また、空間周波数の高周波領域のパワーの割合が低い領域では、高精度な位置調整を行わなくても画質に及ぼす影響は少ないため、動きベクトルの情報を低減しつつ、高品質な超解像画像を生成することができる。次に、本発明による実施例2の動きベクトル検出装置2について、図面を参照して詳細に説明する。図11は、本発明による実施例2の動きベクトル検出装置のブロック図である。図11に示すように、動きベクトル検出装置2は、ブロック分割部10と、空間周波数解析部20と、動きベクトル検出部50と、動きベクトル最適化部40とを備える。実施例2の動きベクトル検出装置2は、実施例1の動きベクトル検出装置1と比較して、動きベクトル検出部30に代えて動きベクトル検出部50を備える点が相違する。図12は、動きベクトル検出部50の構成を示すブロック図である。図12に示すように、動きベクトル検出部50は、分解能決定部56と、階層型動きベクトル検出部55とを備える。動きベクトル検出部50に入力する分割画像のブロックサイズは、例えば動き探索範囲の最大値例えば、256画素×256ラインとする。分解能決定部56は、原画像における複数フレームにわたる時間方向の高周波領域のパワーの割合が大きいほど大きなブロックサイズ及び大きな動き探索範囲の大きさとなるように階層的に規定した分解能、及び/又は動画像における1フレームの空間方向の低周波領域のパワーの割合が大きいほど大きなブロックサイズ及び大きな動き探索範囲の大きさとなるように階層的に規定した分解能のテーブルを保持しており、当該時間方向の高周波領域のパワーの割合及び/又は空間方向の低周波領域のパワーの割合を検出して分解能の値を決定する。具体的には、分解能決定部56は、時間方向高周波領域パワー算出部51と、空間分解階数決定部52と、空間方向低周波領域パワー算出部53と、動き検出開始分解能決定部54とを備える。時間方向高周波領域パワー算出部51は、動きベクトルの検出を行う基準フレームF及び動き探索に用いる参照フレームFを含む、時刻t=t0...tmにおける複数フレームの分割画像列F,...,F,...,F,...,Fを入力し、基準フレームの分割画像Fにおける全画素について、この複数フレームを時間方向に予め規定した最大階数の周波領域に分解した後、全画素における時間方向の周波数帯域ごとのパワーを算出し、算出した全画素における時間方向の周波数帯域別のパワーから時間方向の高周波領域のパワーの割合を算出して空間分解階数決定部52に出力する。図13は、時間方向高周波領域パワー算出部51の構成を示すブロック図である。図13に示すように、時間方向高周波領域パワー算出部51は、時間方向1次元Nmax階離散ウェーブレット分解処理部511と、時間方向周波数帯域別パワー算出部512とを備える。時間方向1次元Nmax階離散ウェーブレット分解処理部511は、基準フレームの分割画像F以下、基準分割画像と称する及び参照フレームの分割画像F以下、参照分割画像と称するを含む、時刻t=t0...tmにおける分割画像列を入力し、基準分割画像の全画素について時間方向に予め規定したNmax階例えば、4階の離散ウェーブレット分解を行う。時間方向周波数帯域別パワー算出部512は、基準分割画像の全画素における時間方向の周波数帯域ごとのパワーを算出し、算出した全画素における時間方向の周波数帯域別のパワーから時間方向の高周波領域のパワーの割合を算出して空間分解階数決定部52に出力する。空間分解階数決定部52は、時間方向高周波領域パワー算出部51によって算出した時間方向の高周波領域のパワーの割合から、時間方向の高周波領域のパワーの割合が大きいほど、動領域面積が大きく、且つ動き量が大きいと判断し、時間方向の高周波領域のパワーの割合に応じて空間周波数の分解階数Ns即ち、空間方向の分解能を決定し、決定した空間周波数の分解階数Nsの情報を空間方向低周波領域パワー算出部53に出力する。例えば、表1に示すように、時間方向の高周波領域のパワーの割合と空間周波数の分解階数Nsとの間で規定されるテーブルを予め保持しておく。時間方向の高周波領域とは、例えば標本化周波数の1/2を超える範囲とする。空間方向低周波領域パワー算出部53は、基準分割画像及び参照分割画像と空間周波数の分解階数Nsの情報とを入力し、空間周波数の分解階数Nsに基づいて、基準分割画像及び/又は参照分割画像に対して空間Ns階離散ウェーブレット分解を実行し、空間周波数帯域ごとのパワーを算出し、算出した空間周波数帯域ごとのパワーから空間方向の低周波領域のパワーの割合を算出し、算出した空間方向の低周波領域のパワーの割合、及び空間Ns階離散ウェーブレット分解したデータを動き検出開始分解能決定部54に出力する。なお、基準分割画像及び参照分割画像の双方に対して空間Ns階離散ウェーブレット分解を実行することは、後の処理として、固定のブロックサイズ及び探索範囲の大きさで階層型動きベクトル検出を行う際のウェーブレット再構成を階層的に行うことにより、元画像に対して可変のブロックサイズ及び探索範囲の大きさとする階層型動きベクトル検出を行うことができる点で有利であり、特に、動きベクトル検出を階層的に行うための分解能の決定のためには、基準分割画像及び参照分割画像のうちの空間方向の低周波領域のパワーの割合が大きいほうを選定するのが好適となる。以下の説明では、基準分割画像及び参照分割画像の双方について空間Ns階離散ウェーブレット分解を行う例を説明する。図14は、空間方向低周波領域パワー算出部53の構成を示すブロック図である。図14に示すように、空間方向低周波領域パワー算出部53は、空間方向2次元Ns階離散ウェーブレット分解処理部531と、空間方向周波数帯域別パワー算出部532とを備える。空間方向2次元Ns階離散ウェーブレット分解処理部531は、基準分割画像及び参照分割画像を入力し、空間分解階数決定部52によって決定した空間周波数の分解階数Nsに基づいて、基準分割画像及び参照分割画像の各々の全画素に対して空間Ns階離散ウェーブレット分解を行う。空間方向周波数帯域別パワー算出部532は、基準分割画像及び参照分割画像の各々における空間周波数帯域ごとのパワーを算出し、算出した空間周波数帯域ごとのパワーから基準分割画像及び参照分割画像の各々における空間方向の低周波領域のパワーの割合を算出し、算出した基準分割画像及び参照分割画像の各々における空間方向の低周波領域のパワーの割合の大きいほうの情報を動き検出開始分解能決定部54に出力する。動き検出開始分解能決定部54は、空間方向低周波領域パワー算出部53によって算出した空間方向の低周波領域のパワーの割合の情報から、空間方向の低周波領域のパワーの割合が大きいほど空間方向の高周波領域のパワーの割合が小さいほど、動領域面積が大きく、且つ動き量が大きいと判断し、動きベクトル検出を階層的に開始するための分解能以下、動き検出開始分解能と称するが小さい値即ち、低解像度画像となるように、空間方向の低周波領域のパワーの割合に応じて動き検出開始分解能を決定し、決定した階層的な動き検出開始分解能の情報を階層型動きベクトル検出部55に出力する。例えば、動き検出開始分解能決定部54は、空間方向の低周波領域のパワーの割合が大きいほど、動きベクトル検出を開始する階数以下、動き検出開始階数と称するnsが大きな値となるように、空間方向の低周波領域のパワーの割合に応じて動き検出開始階数nsを決定し、決定した動き検出開始階数nsの情報を階層型動きベクトル検出部55に出力する。ただし、ns≦Nsである。例えば、表2に示すように、空間方向の低周波領域のパワーの割合と動き検出開始分解能又は動き検出開始階数nsとの間で規定されるテーブルを予め保持しておく。空間方向の低周波領域とは、例えばフレーム周波数の1/2以下の範囲とする。なお、動き検出開始階数nsが大きくなるにつれて、元の画像が低解像度化することを意味しており、元の画像に対して相対的にブロックサイズ及び動き探索範囲の大きさが増大することを意味している。ここで、例えば、空間分解能1/16は、元の画像における水平標本化周波数Hs及び垂直標本化周波数Vsにおいて、16画素を1画素として標本化する低解像度化を意味する。つまり、図15に示すように、空間方向の低周波領域のパワーの割合によって、動き検出開始階数nsを関連付けることができる。例えば、Ns=4のとき、低周波領域LL4及び高周波領域LL4以外のそれぞれのパワーを算出して、全体における低周波領域LL4の割合が、99.5以上であれば、動き検出開始階数ns=4として4階層の低周波領域のみの画像を再構成することができる図15d参照。同様に、全体における低周波領域LL4の割合が、98.0以上99.5未満であれば、3階層の低周波領域LL3のみの画像を再構成でき図15c参照、全体における低周波領域LL4の割合が、95.0以上98.0未満であれば、2階層の低周波領域LL2のみの画像を再構成でき図15b参照、全体における低周波領域LL4の割合が、95.0未満であれば、1階層の低周波領域LL1のみの画像を再構成することができる図15a参照。階層型動きベクトル検出部55は、動き検出開始階数nsに応じた空間方向に低周波領域の基準分割画像及び参照分割画像の画像を生成するために、基準分割画像及び参照分割画像の空間方向2次元Ns階離散ウェーブレット分解したデータに対して、動き検出開始階数nsに応じた空間ns階ウェーブレットの再構成を行い、予め定めたブロックサイズ及び探索範囲の大きさで動きベクトル検出を実行し、続いて空間ns-1階ウェーブレットの再構成を行い、当該予め定めたブロックサイズ及び探索範囲の大きさで動きベクトル検出を再度実行し、最上位の階層即ち、元の画像レベルにて当該予め定めたブロックサイズ及び探索範囲の大きさで動きベクトル検出を行うまで階数をデクリメントして繰り返す。図16は、階層型動きベクトル検出部55の構成を示すブロック図である。図16に示すように、階層型動きベクトル検出部55は、ns階再構成動きベクトル検出部551と、空間1階ウェーブレット再構成部552とを有する。ns階再構成動きベクトル検出部551は、動き検出開始階数nsに応じた空間方向に低周波領域の基準分割画像及び参照分割画像を生成するために動き検出開始階数nsに応じた空間ns階ウェーブレットの再構成を行い、予め定めたブロックサイズ及び探索範囲の大きさで小数画素精度のブロックマッチングによる動きベクトル検出を行う。空間1階ウェーブレット再構成部552は、動きベクトル検出処理を最上位の階数に対応する元の画像レベルとなるまで階数をデクリメントして繰り返すために、空間方向低周波領域パワー算出部53によって算出した空間Ns階離散ウェーブレット分解データに対して動き検出開始階数nsよりも上位の階数の画像となるように空間方向に1階上位のウェーブレット再構成を実行してns階再構成動きベクトル検出部551に出力する。したがって、ns階再構成動きベクトル検出部551は、空間1階ウェーブレット再構成部552から得られる基準フレーム分割画像及び参照フレーム分割画像の再構成画像を用いて、動きベクトル検出の処理を階層的に繰り返し、最終的な動きベクトルを決定して出力する。動きベクトル検出は、2次関数近似による小数画素位置のブロックマッチング法を用いて行うのは、最上位の階数即ち、1階でのみ行うのが好適である。例えば式1に示したパラボラフィッティングにより小数画素位置を算出する。このように構成される実施例2の動きベクトル検出装置2は、実施例1と同様に、符号化装置、復号装置、超解像装置に適用することができる。なお、上述した動きベクトル検出装置2として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、動きベクトル検出装置2の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのCPUによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。このように、実施例2の動きベクトル検出装置2及びそのプログラムによれば、動きベクトル検出部50により、空間ns階ウェーブレット分解及び再構成を経て順次繰り返すことによる階層型動きベクトル検出を行うため、階層に応じて順次可変にすべきブロックサイズ及び探索範囲の大きさを用意する必要がなく固定とすることができ、且つ画像シーンに応じた動き検出開始階数nsに応じた動きベクトル検出を行い、この動きベクトルに基づいて動きベクトル最適化部40で最適化を行うため、より動きベクトルを高精度化することができる。上述の実施例は、代表的な例として説明したが、本発明は、上述の実施例によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、実施例ではウェーブレット分解によりダウンサンプリングを行っているが、オクターブ分解するものであれば、ウェーブレット分解には限定されない。"