"動き補償予測を行う画像復号装置であって、復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像を特定するための情報を符号化ストリームから取得する符号列解析部と、前記復号対象ブロックの動きベクトルの予測ベクトル候補を生成するための予測ベクトル候補生成部と、を備え、前記予測ベクトル候補生成部は、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動きベクトルの中から基準動きベクトルを決定する基準ベクトル決定部と、スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定する参照画像情報設定部と、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報に基づいて前記基準動きベクトルをスケーリングするスケーリング部と、を含み、前記参照画像情報設定部は、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像に依存せずに決定する、ことを特徴とする画像復号装置。前記参照画像情報設定部は、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動き補償に使用された参照画像をもとに決定する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像復号装置。動き補償予測を行う画像復号装置であって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して予測ベクトル候補リストを生成する予測ベクトル候補リスト生成部と、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから少なくとも参照画像情報と動きベクトルを含む動き情報を含むブロックを選択して結合動き情報候補リストを生成する結合動き情報候補リスト生成部と、前記予測ベクトル候補リストを利用する第1予測モードと前記結合動き情報候補リストを利用する第2予測モードのどちらの予測モードを利用するかを選択する予測モード選択部と、符号化ストリームから予測モードを特定するための情報を取得し、前記予測モードが第1予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記予測ベクトル候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得し、前記予測モードが第2予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記結合動き情報候補リスト内における動き情報の位置を示す動き情報を特定するための情報を取得する符号列解析部と、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記予測ベクトル候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択部と、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを再生する動きベクトル再生部と、前記動き情報を特定するための情報をもとに、前記結合動き情報候補リストに含まれる動き情報候補の中から前記復号対象ブロックの動き情報を選択する結合動き情報選択部と、前記予測モードが第1予測モードの場合には前記参照画像を特定するための情報によって特定される参照画像と前記再生された動きベクトルを用いて予測信号を生成し、前記予測モードが第2予測モードである場合には前記選択された動き情報に含まれる参照画像情報で特定される参照画像と前記選択された動き情報に含まれる動きベクトルを用いて予測信号を生成する動き補償部と、復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックであって、前記復号対象ブロックを含む画像と時間的に異なる画像に含まれるブロックの動きベクトルをスケーリングするスケーリング部と、を備え、前記スケーリング部によりスケーリングされた動きベクトルは、前記第1予測モードおよび前記第2予測モードで共用される、ことを特徴とする画像復号装置。動き補償予測を行う画像復号装置であって、符号化ストリームから予測ベクトルを特定するための情報を取得する符号列解析部と、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックを第1の順序で検査して、動きベクトルを含むブロックの動きベクトルを空間予測ベクトル候補とする空間予測ベクトル候補生成部と、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックを第2の順序で検査して、動きベクトルを含むブロックの動きベクトルをスケーリングしたスケーリング動きベクトルを空間スケーリング予測ベクトル候補とする空間スケーリング予測ベクトル候補生成部と、少なくとも前記空間予測ベクトル候補と前記空間スケーリング予測ベクトル候補を含む候補リストを生成する候補リスト生成部と、前記符号化ストリームから取得された予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択部と、を備えることを特徴とする画像復号装置。動き補償予測を行う画像復号装置であって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して候補リストを生成する候補リスト生成部と、符号化ストリームから前記候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得する符号列解析部と、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択部と、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを算出する動きベクトル再生部と、を備え、前記予測ベクトルを特定するための情報が所定値である場合、前記参照画像を特定するための情報が省略されている、ことを特徴とする画像復号装置。動き補償予測を行う画像復号方法であって、復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像を特定するための情報を符号化ストリームから取得するステップと、前記復号対象ブロックの動きベクトルの予測ベクトル候補を生成するステップと、を備え、前記予測ベクトル候補を生成するステップは、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動きベクトルの中から基準動きベクトルを決定するステップと、スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定するステップと、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報に基づいて前記基準動きベクトルをスケーリングするステップと、を含み、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定するステップは、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像に依存せずに決定する、ことを特徴とする画像復号方法。動き補償予測を行う画像復号方法であって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して予測ベクトル候補リストを生成するステップと、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから少なくとも参照画像情報と動きベクトルを含む動き情報を含むブロックを選択して結合動き情報候補リストを生成するステップと、前記予測ベクトル候補リストを利用する第1予測モードと前記結合動き情報候補リストを利用する第2予測モードのどちらの予測モードを利用するかを選択するステップと、符号化ストリームから予測モードを特定するための情報を取得し、前記予測モードが第1予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記予測ベクトル候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得し、前記予測モードが第2予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記結合動き情報候補リスト内における動き情報の位置を示す動き情報を特定するための情報を取得するステップと、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記予測ベクトル候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択するステップと、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを再生するステップと、前記動き情報を特定するための情報をもとに、前記結合動き情報候補リストに含まれる動き情報候補の中から前記復号対象ブロックの動き情報を選択するステップと、前記予測モードが第1予測モードの場合には前記参照画像を特定するための情報によって特定される参照画像と前記再生された動きベクトルを用いて予測信号を生成し、前記予測モードが第2予測モードである場合には前記選択された動き情報に含まれる参照画像情報で特定される参照画像と前記選択された動き情報に含まれる動きベクトルを用いて予測信号を生成するステップと、復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックであって、前記復号対象ブロックを含む画像と時間的に異なる画像に含まれるブロックの動きベクトルをスケーリングするステップと、を備え、スケーリングされた動きベクトルは、前記第1予測モードおよび前記第2予測モードで共用される、ことを特徴とする画像復号方法。動き補償予測を行う画像復号プログラムであって、復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像を特定するための情報を符号化ストリームから取得する処理と、前記復号対象ブロックの動きベクトルの予測ベクトル候補を生成する処理と、コンピュータに実行させ、前記予測ベクトル候補を生成する処理は、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動きベクトルの中から基準動きベクトルを決定する処理と、スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定する処理と、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報に基づいて前記基準動きベクトルをスケーリングする処理と、をコンピュータに実行させ、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定する処理は、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像に依存せずに決定する、ことを特徴とする画像復号プログラム。動き補償予測を行う画像復号プログラムであって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して予測ベクトル候補リストを生成する処理と、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから少なくとも参照画像情報と動きベクトルを含む動き情報を含むブロックを選択して結合動き情報候補リストを生成する処理と、前記予測ベクトル候補リストを利用する第1予測モードと前記結合動き情報候補リストを利用する第2予測モードのどちらの予測モードを利用するかを選択する処理と、符号化ストリームから予測モードを特定するための情報を取得し、前記予測モードが第1予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記予測ベクトル候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得し、前記予測モードが第2予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記結合動き情報候補リスト内における動き情報の位置を示す動き情報を特定するための情報を取得する処理と、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記予測ベクトル候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する処理と、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを再生する処理と、前記動き情報を特定するための情報をもとに、前記結合動き情報候補リストに含まれる動き情報候補の中から前記復号対象ブロックの動き情報を選択する処理と、前記予測モードが第1予測モードの場合には前記参照画像を特定するための情報によって特定される参照画像と前記再生された動きベクトルを用いて予測信号を生成し、前記予測モードが第2予測モードである場合には前記選択された動き情報に含まれる参照画像情報で特定される参照画像と前記選択された動き情報に含まれる動きベクトルを用いて予測信号を生成する処理と、復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックであって、前記復号対象ブロックを含む画像と時間的に異なる画像に含まれるブロックの動きベクトルをスケーリングする処理と、をコンピュータに実行させ、スケーリングされた動きベクトルは、前記第1予測モードおよび前記第2予測モードで共用される、ことを特徴とする画像復号プログラム。非特許文献1および2のいずれに記載された方法においても、予測ベクトルは一つしか得られないため、予測精度が十分でなく、符号化効率が十分に向上しない場合がある。本発明者らは参照画像を用いて生成した予測ベクトルの候補を含む予測ベクトルの候補を複数用いて符号化効率を向上させる方法を取ることを考えた。その場合、参照画像を識別するためのインデックスを復号することが必要になり、予測ベクトルの候補を生成する時間が遅延するという課題があることを認識するに至った。本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、予測ベクトルの候補の生成に要する遅延時間を抑制しつつ、動きベクトルの予測精度を向上させることのできる動画像復号技術を提供することにある。上記課題を解決するために、本発明のある態様の画像復号装置は、動き補償予測を行う画像復号装置であって、復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像を特定するための情報を符号化ストリームから取得する符号列解析部201と、前記復号対象ブロックの動きベクトルの予測ベクトル候補を生成するための予測ベクトル候補生成部151、152と、を備える。前記予測ベクトル候補生成部151、152は、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動きベクトルの中から基準動きベクトルを決定する基準ベクトル決定部170、175と、スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定する参照画像情報設定部171、176と、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報に基づいて前記基準動きベクトルをスケーリングするスケーリング部172、177と、を含む。前記参照画像情報設定部171、176は、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像に依存せずに決定する。前記復号対象ブロックに隣接する符号化済みのブロックは、前記符号化対象ブロックに空間的に隣接するブロックでもよいし、時間的に隣接するブロックでもよい。前記参照画像情報設定部171、176は、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動き補償に使用された参照画像をもとに決定してもよい。本発明の別の態様もまた、画像復号装置である。この装置は、動き補償予測を行う画像復号装置であって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して予測ベクトル候補リストを生成する予測ベクトル候補リスト生成部220と、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから少なくとも参照画像情報と動きベクトルを含む動き情報を含むブロックを選択して結合動き情報候補リストを生成する結合動き情報候補リスト生成部230と、前記予測ベクトル候補リストを利用する第1予測モードと前記結合動き情報候補リストを利用する第2予測モードのどちらの予測モードを利用するかを選択する予測モード選択部210と、符号化ストリームから予測モードを特定するための情報を取得し、前記予測モードが第1予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記予測ベクトル候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得し、前記予測モードが第2予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記結合動き情報候補リスト内における動き情報の位置を示す動き情報を特定するための情報を取得する符号列解析部201と、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記予測ベクトル候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択部221と、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを再生する動きベクトル再生部222と、前記動き情報を特定するための情報をもとに、前記結合動き情報候補リストに含まれる動き情報候補の中から前記復号対象ブロックの動き情報を選択する結合動き情報選択部231と、前記予測モードが第1予測モードの場合には前記参照画像を特定するための情報によって特定される参照画像と前記再生された動きベクトルを用いて予測信号を生成し、前記予測モードが第2予測モードである場合には前記選択された動き情報に含まれる参照画像情報で特定される参照画像と前記選択された動き情報に含まれる動きベクトルを用いて予測信号を生成する動き補償部205と、復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックであって、前記復号対象ブロックを含む画像と時間的に異なる画像に含まれるブロックの動きベクトルをスケーリングするスケーリング部172と、を備える。前記スケーリング部172によりスケーリングされた動きベクトルは、前記第1予測モードおよび前記第2予測モードで共用される。本発明のさらに別の態様もまた、画像復号装置である。この装置は、動き補償予測を行う画像復号装置であって、符号化ストリームから予測ベクトルを特定するための情報を取得する符号列解析部201と、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックを第1の順序で検査して、動きベクトルを含むブロックの動きベクトルを空間予測ベクトル候補とする空間予測ベクトル候補生成部150と、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックを第2の順序で検査して、動きベクトルを含むブロックの動きベクトルをスケーリングしたスケーリング動きベクトルを空間スケーリング予測ベクトル候補とする空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152と、少なくとも前記空間予測ベクトル候補と前記空間スケーリング予測ベクトル候補を含む候補リストを生成する候補リスト生成部220と、前記符号化ストリームから取得された予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択部221と、を備える。本発明のさらに別の態様もまた、画像復号装置である。この装置は、動き補償予測を行う画像復号装置であって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して候補リストを生成する候補リスト生成部220と、符号化ストリームから前記候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得する符号列解析部201と、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択する予測ベクトル選択部221と、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを算出する動きベクトル再生部222と、を備える。前記予測ベクトルを特定するための情報が所定値である場合、前記参照画像を特定するための情報が省略されている。本発明のさらに別の態様は、画像復号方法である。この方法は、動き補償予測を行う画像復号方法であって、復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像を特定するための情報を符号化ストリームから取得するステップと、前記復号対象ブロックの動きベクトルの予測ベクトル候補を生成するステップと、を備える。前記予測ベクトル候補を生成するステップは、前記復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックの動きベクトルの中から基準動きベクトルを決定するステップと、スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定するステップと、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報に基づいて前記基準動きベクトルをスケーリングするステップと、を含む。前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定するステップは、前記スケーリング用の参照画像を、前記復号対象ブロックの動き補償で使用する参照画像に依存せずに決定する。本発明のさらに別の態様もまた、画像復号方法である。この方法は、動き補償予測を行う画像復号方法であって、復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから動きベクトルを含むブロックを選択して予測ベクトル候補リストを生成するステップと、前記復号対象ブロックに隣接する複数のブロックから少なくとも参照画像情報と動きベクトルを含む動き情報を含むブロックを選択して結合動き情報候補リストを生成するステップと、前記予測ベクトル候補リストを利用する第1予測モードと前記結合動き情報候補リストを利用する第2予測モードのどちらの予測モードを利用するかを選択するステップと、符号化ストリームから予測モードを特定するための情報を取得し、前記予測モードが第1予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記予測ベクトル候補リスト内における予測ベクトルの位置を示す予測ベクトルを特定するための情報、差分ベクトル、および前記復号対象ブロックの参照画像を特定するための情報を取得し、前記予測モードが第2予測モードの場合には、前記符号化ストリームから前記結合動き情報候補リスト内における動き情報の位置を示す動き情報を特定するための情報を取得するステップと、前記予測ベクトルを特定するための情報をもとに、前記予測ベクトル候補リストに含まれる予測ベクトル候補の中から前記復号対象ブロックの予測ベクトルを選択するステップと、前記予測ベクトルと前記差分ベクトルを加算して前記復号対象ブロックの動きベクトルを再生するステップと、前記動き情報を特定するための情報をもとに、前記結合動き情報候補リストに含まれる動き情報候補の中から前記復号対象ブロックの動き情報を選択するステップと、前記予測モードが第1予測モードの場合には前記参照画像を特定するための情報によって特定される参照画像と前記再生された動きベクトルを用いて予測信号を生成し、前記予測モードが第2予測モードである場合には前記選択された動き情報に含まれる参照画像情報で特定される参照画像と前記選択された動き情報に含まれる動きベクトルを用いて予測信号を生成するステップと、復号対象ブロックに隣接する復号済みのブロックであって、前記復号対象ブロックを含む画像と時間的に異なる画像に含まれるブロックの動きベクトルをスケーリングするステップと、を備える。スケーリングされた動きベクトルは、前記第1予測モードおよび前記第2予測モードで共用される。本発明のさらに別の態様は、画像符号化装置である。その装置は、動き補償予測を行う画像符号化装置であって、符号化対象ブロックの予測信号を取得するための動きベクトルを検出する動きベクトル検出部108と、前記予測信号を含む参照画像を特定するための情報を符号化する符号列生成部104と、前記動きベクトルの予測ベクトル候補を生成するための予測ベクトル候補生成部151、152と、を備える。前記予測ベクトル候補生成部151、152は、前記符号化対象ブロックに隣接する符号化済みのブロックの動きベクトルの中から基準動きベクトルを決定する基準ベクトル決定部170、175と、スケーリング用の参照画像を特定するための情報を設定する参照画像情報設定部171、176と、前記スケーリング用の参照画像を特定するための情報に基づいて前記基準動きベクトルをスケーリングするスケーリング部172、177と、を含む。前記参照画像情報設定部171、176は、前記スケーリング用の参照画像を、前記予測信号を含む参照画像に依存せずに決定する。前記符号化対象ブロックに隣接する符号化済みのブロックは、前記符号化対象ブロックに空間的に隣接するブロックでもよいし、時間的に隣接するブロックでもよい。本発明のさらに別の態様もまた、画像符号化装置である。その装置は、動き補償予測を行う画像符号化装置であって、符号化対象ブロックの予測信号を取得するための動きベクトルを生成し、当該動きベクトルの予測ベクトルを、前記符号化対象ブロックに隣接する符号化済みのブロックの動きベクトルの中から選択した動きベクトルに基づき、得る第1予測モードと、前記符号化対象ブロックに隣接する符号化済みのブロックの動きベクトルの中から選択した動きベクトルに基づき動き補償に使用する動きベクトルを得て、当該動きベクトルを使用して前記符号化対象ブロックの予測信号を生成する第2予測モードとのいずれかを選択する予測モード決定部122と、前記符号化対象ブロックに隣接する符号化済みのブロックであって、前記符号化対象ブロックを含む画像と時間的に異なる画像に含まれるブロックの動きベクトルをスケーリングするスケーリング部172と、を備える。前記スケーリング部によりスケーリングされた動きベクトルは、前記第1予測モードおよび前記第2予測モードで共用される。なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。本発明によれば、予測ベクトルの候補の生成に要する遅延時間を抑制しつつ、動きベクトルの予測精度を向上させることのできる動画像復号技術を提供することができる。まず、本発明の実施の形態の前提となる技術を説明する。現在、MPEGMovingPictureExpertsGroupなどの符号化方式に準拠した装置およびシステムが普及している。そのような符号化方式では、時間軸上に連続する複数の画像をデジタル信号の情報として取り扱う。その際、効率の高い情報の放送、伝送または蓄積などを目的とし、時間方向の冗長性を利用した動き補償予測、および空間方向の冗長性を利用した離散コサイン変換などの直交変換を用いて圧縮符号化する。1995年にはMPEG-2ビデオISO/IEC13818-2符号化方式が、汎用の映像圧縮符号化方式として制定され、DVDおよびD-VHS登録商標規格のデジタルVTRによる磁気テープなどの蓄積メディア、ならびにデジタル放送などのアプリケーションとして広く用いられている。さらに、2003年に、国際標準化機構ISOと国際電気標準会議IECのジョイント技術委員会ISO/IECと、国際電気通信連合電気通信標準化部門ITU-Tの共同作業によってMPEG-4AVC/H.264と呼ばれる符号化方式ISO/IECでは14496-10、ITU-TではH.264の規格番号がつけられている。以下、これをMPEG-4AVCと呼ぶが国際標準として制定された。現在、国際標準化機構ISOと国際電気標準会議IECのジョイント技術委員会ISO/IECと、国際電気通信連合電気通信標準化部門ITU-Tの共同作業によってHEVCと呼ばれる符号化方式の標準化が検討されている。HEVCの標準化では、複数の隣接ブロックと復号済みの別の画像のブロックを候補ブロック群として、これら候補ブロック群から予測ブロックとして最適な候補ブロックが選択されて、選択された候補ブロックの情報が符号化および復号される技術が検討されている。HEVCでは予測ベクトルモード動き検出モードともいう、マージモードの導入が検討されている。予測ベクトルモード時には、選択された候補ブロックの動きベクトルがから予測ベクトルが生成され、その予測ベクトルと処理対象ブロックの差分ベクトルとが加算されて、処理対象ブロックの動きベクトルが再生される。マージモード時には、選択された候補ブロックの動き補償予測の予測方向、参照画像情報、および動きベクトル情報を含む動き情報が、処理対象ブロックの動き情報として利用される。予測ベクトルモードとマージモードでは、復号済みの別の画像の候補ブロックが予測ブロックとして選択された場合、動きベクトルの再生において、処理対象画像と参照画像との画像間距離に応じたスケーリングと呼ばれる演算が行われる。しかしながら、予測ベクトルモードとマージモードではスケーリングの演算対象とする参照画像が異なっているため、予測ベクトルモードとマージモードで、異なる動きベクトルの再生が必要となり、スケーリングの演算部の共用を困難にしている。また、マージモードでは予測ブロックサイズが決定した直後にスケーリングを実行できるが、予測ベクトルモードでは参照画像情報の復号が完了するまでスケーリングを実行できないため、マージモードと予測ベクトルモードのいずれかのモードが確定するまでスケーリングを実行できない制約がある。さらに、予測ベクトルモードでは、隣接ブロックの、ある予測方向の動きベクトルが不足した場合に、同じ候補ブロック群から予測方向が反対方向の動きベクトルをスケーリングした動きベクトルを新たな予測ベクトル候補として利用することができる。ところが、スケーリングした動きベクトルを隣接ブロックの動きベクトルの代替候補として利用しているため、スケーリングした動きベクトルを有効に利用できていない問題がある。符号化ブロック本発明の実施の形態では、入力された画像信号を図1のように最大符号化ブロック単位に分割し、分割した符号化ブロックをラスタースキャン順序で処理する。図1は、画像を最大符号化ブロックに分割する例を説明するための図である。符号化ブロックは階層構造となっており、符号化効率などを考慮して順次均等に4分割することでより小さい符号化ブロックにすることができる。なお、4分割された符号化ブロックはジグザグスキャン順で符号化される。これ以上小さくすることのできない符号化ブロックを最小符号化ブロックと呼ぶ。符号化ブロックは符号化の単位となり、最大符号化ブロックも分割数が0である場合は符号化ブロックとなる。本実施の形態では、最大符号化ブロックを64画素×64画素、最小符号化ブロックを8画素×8画素とする。図2a、bは、符号化ブロックを説明するための図である。図2aの例では、符号化ブロックが10個に分割されている。CU0、CU1およびCU9は32画素×32画素の符号化ブロック、CU2、CU3およびCU8は16画素×16画素の符号化ブロック、ならびにCU4、CU5、CU6およびCU7は8画素×8画素の符号化ブロックとなっている。図2bの例では、符号化ブロックが1個に分割されている。予測ブロック本発明の実施の形態では、符号化ブロックはさらに予測ブロックに分割される。図3a~dは、予測ブロックを説明するための図である。図3aは符号化ブロックを分割しない2N×2N、図3bは水平に分割する2N×N、図3cは垂直に分割するN×2N、および図3dは水平と垂直に分割するN×Nを示す。図4は、予測ブロックサイズを説明するための図である。つまり、予測ブロックサイズには、図4に示すように、CU分割数が0であって最大の予測ブロックサイズである64画素×64画素からCU分割数が3であって最小の予測ブロックサイズである4画素×4画素までの13の予測ブロックサイズが存在することになる。本発明の実施の形態では、最大符号化ブロックを64画素×64画素、最小符号化ブロックを8画素×8画素とするが、この組み合わせに限定されない。また、予測ブロックの分割のパターンを図3a~dとしたが、1以上に分割されればよくこれに限定されない。予測符号化モード本発明の実施の形態では、動き補償予測や符号化ベクトル数を予測ブロックのブロックサイズで切り替えることが可能となっている。ここで、動き補償予測と符号化ベクトル数を関連付けた予測符号化モードの一例について図5を用いて簡単に説明する。図5は、予測符号化モードを説明するための図である。図5に示す予測符号化モードには、動き補償予測の予測方向が単予測L0予測であって符号化ベクトル数が1であるPredL0、動き補償予測の予測方向が単予測L1予測であって符号化ベクトル数が1であるPredL1、動き補償予測の予測方向が双予測BI予測であって符号化ベクトル数が2であるPredBI、および動き補償予測の予測方向が単予測L0予測/L1予測または双予測BI予測であって符号化ベクトル数が0であるマージモードMERGEがある。また、動き補償予測を実施しない予測符号化モードであるイントラモードIntraもある。ここで、PredL0、PredL1、およびPredBIが予測ベクトルモードとなる。参照インデックス本発明の実施の形態では、動き補償予測の精度向上のために、動き補償予測において複数の参照画像の中から最適な参照画像を選択することを可能とする。そのため、動き補償予測で利用した参照画像を参照画像インデックスとして符号化ベクトルとともに符号化する。動き補償予測で利用される参照画像インデックスは0以上の数値となる。動き補償予測が単予測であれば、参照インデックスは1つ利用され、動き補償予測が双予測であれば、2つの参照インデックスが利用される図5。参照インデックスリスト本発明の実施の形態では、動き補償予測で利用できる複数の参照画像を参照インデックスリスト内に登録しておき、参照インデックスリスト内に登録された参照画像を参照インデックスで示すことによって参照画像を確定させて動き補償予測で利用する。参照インデックスリストには、参照インデックスリストL0と参照インデックスリストL1がある。動き補償予測が単予測の場合は、参照インデックスリストL0の中の参照画像を用いたL0予測、または参照インデックスリストL1の中の参照画像を用いたL1予測のいずれかを利用する。双予測の場合は参照インデックスリストL0と参照インデックスリストL1の2つを利用したBI予測を利用する。マージインデックス本発明の実施の形態では、符号化効率を向上させるために、複数の隣接ブロックおよび符号化済みの別の画像の処理対象ブロックと同一位置の周辺にあるブロックを候補ブロックとして、候補ブロックの動き情報の中から最適な動き情報を有する候補ブロックを選択し、選択した候補ブロックを示すためのマージインデックスを符号化および復号する。これは、選択されたマージインデックスの示すブロックの動き補償予測の予測方向、動きベクトル情報、参照画像情報を含む動き情報を処理対象ブロックで利用する動き補償予測技術マージ技術である。マージインデックスは予測符号化モードがマージモードの場合に1つ利用される図5。なお、動き情報が双予測であれば、動き情報にはそれぞれ2つの動きベクトル情報と参照画像情報が含まれる。マージインデックスで選択できる候補ブロックの最大数以降、マージ候補最大数とするは5であり、マージインデックスは0から4の整数となる。ここでは、マージ候補最大数を5としたが、2以上であればよく、これに限定されない。以降、マージインデックスの対象となる候補ブロックの持つ動き情報を結合動き情報候補と呼び、結合動き情報候補の集合体を結合動き情報候補リストと呼ぶ。予測ベクトルインデックス本発明の実施の形態では、予測ベクトルの精度を向上させるために、複数の隣接ブロックおよび符号化済みの別の画像の処理対象ブロックと同一位置の周辺にあるブロックを候補ブロックとして、候補ブロックの動きベクトルの中から予測ベクトルとして最適な動きベクトルを持つ候補ブロックを選択し、選択した候補ブロックを示すための予測ベクトルインデックスを符号化および復号する。動き補償予測が単予測であれば、予測ベクトルインデックスは1つ利用され、動き補償予測が双予測であれば、2つの予測ベクトルインデックスが利用される図5。それぞれの予測ベクトルインデックスで選択できる候補ブロックの最大数以降、予測ベクトル候補最大数とするは2であり、予測ベクトルインデックスは0または1の整数となる。ここでは、予測ベクトル候補最大数を2としたが、2以上であればよく、これに限定されない。以降、予測ベクトルインデックスの対象となる候補ブロックの動きベクトルを予測ベクトル候補と呼び、予測ベクトル候補の集合体を予測ベクトル候補リストと呼ぶ。本発明の実施の形態では、マージ候補最大数を5、予測ベクトル候補最大数を2としたが、いずれかが2以上であればよく、この組み合わせに限定されない。シンタックス本発明の実施の形態による予測ブロックのシンタックスの一例について図6を用いて説明する。予測ブロックがイントラであるかインターであるかは上位の符号化ブロックによって指定されており、図6は予測ブロックがインターの場合の予測ブロックのシンタックスを示す。予測ブロックには、マージフラグmerge_flag、マージインデックスmerge_idx、インター予測モードinter_pred_type、参照インデックスref_idx_l0とref_idx_l1、差分ベクトルmvd_l0[0]、mvd_l0[1]、mvd_l1[0]、mvd_l1[1]および予測ベクトルインデックスmvp_idx_l0およびmvp_idx_l1が設置されている。差分ベクトルの[0]は水平成分、[1]は垂直成分を示す。ここで、ref_idx_l0とmvd_l0[0]、mvd_l0[1]、mvp_idx_l0はL0予測に関する情報であって、ref_idx_l1とmvd_l1[0]、mvd_l1[1]、mvp_idx_l1はL1予測に関する情報である。inter_pred_typeは動き補償予測の予測方向を示し、Pred_L0L0予測の単予測、Pred_L1L1予測の単予測およびPred_BIBIの双予測の3種類がある。なお、本発明の実施の形態による予測ブロックのシンタックスを図6のように設定したが、本発明の実施の形態によれば予測ベクトルモードの場合に参照インデックスが含まれていればよく、これに限定されない。マージインデックスと予測ベクトルインデックスの符号列次に、マージインデックスと予測ベクトルインデックスの符号列について説明する。図7a、bは、本発明の実施の形態によるマージインデックスと予測ベクトルインデックスの符号列を説明する図である。符号列としてTruncatedUnary符号列を用いる。図7aはマージインデックスの符号列を、図7bは予測ベクトルインデックスの符号列を示す。図7a、bから分かるように、小さいマージインデックスの方が符号列は短い符号量は少ないため、選択率が相対的に高い候補に小さなマージインデックスを割り当てることで符号化効率を向上させることができる。POC本発明の実施の形態では、画像の時間情報距離情報としてPOCPictureOrderCountを用いる。POCはMPEG-4AVCで定義された画像の表示順序を示すカウンタである。画像の表示順序が1増加するとPOCも1増加する。したがって、画像間のPOC差から画像間の時間差距離を取得できる。以下、図面とともに本発明の好適な実施の形態に係る動画像符号化装置、動画像符号化方法および動画像符号化プログラム、ならびに動画像復号装置、動画像復号方法および動画像復号プログラムの詳細について説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付与して重複する説明を省略する。[実施の形態1]動画像符号化装置100の構成図8は、本発明の実施の形態1に係る動画像符号化装置100の構成を示す。動画像符号化装置100は、動画像信号を、動き補償予測を実施する予測ブロック単位で符号化する装置である。符号化ブロックの分割、予測ブロックサイズの決定、予測符号化モードがイントラであるかの決定は図示しない上位の符号化制御部で決定されているものとし、実施の形態1では予測符号化モードがイントラでない場合について説明する。また、実施の形態1では双予測に対応したBピクチャについて説明するが、双予測に対応しないPピクチャについてはL1予測を省略すればよい。動画像符号化装置100は、CPUCentralProcessingUnit、フレームメモリ、ハードディスクなどを備える情報処理装置などのハードウェアにより実現される。動画像符号化装置100は、上記の構成要素が動作することにより、以下に説明する機能的な構成要素を実現する。なお、処理対象の予測ブロックの位置情報、予測ブロックサイズおよび動き補償予測の予測方向に関しては動画像符号化装置100内で共有していることとし、図示しない。実施の形態1の動画像符号化装置100は、予測ブロック画像取得部101、減算部102、予測誤差符号化部103、符号列生成部104、予測誤差復号部105、動き補償部106、加算部107、動きベクトル検出部108、動き情報生成部109、フレームメモリ110、および動き情報メモリ111を含む。動画像符号化装置100の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図9は、動画像符号化装置100の動作を説明するためのフローチャートである。予測ブロック画像取得部101は、予測ブロックの位置情報と予測ブロックサイズに基づいて、端子10より供給される画像信号から処理対象の予測ブロックの画像信号を取得しS100、予測ブロックの画像信号を減算部102、動きベクトル検出部108および動き情報生成部109に供給する。動きベクトル検出部108は、予測ブロック画像取得部101より供給される画像信号および内部に記憶している複数の参照画像に相当する画像信号から、L0予測とL1予測それぞれの動きベクトルと参照画像を示す参照インデックスを検出するS101。当該L0予測とL1予測の動きベクトル、および当該L0予測とL1予測の参照インデックスを動き情報生成部109に供給する。ここでは、L0予測とL1予測の参照画像の数をそれぞれ3とする。実施の形態1では、L0予測とL1予測の参照画像の数をそれぞれ3としたが、L0予測とL1予測の参照画像の数はそれぞれ1以上であればよく、これに限定されない。一般的な動きベクトルの検出方法は、対象画像の画像信号と、同一位置より所定の移動量だけ移動させた参照画像の予測信号について誤差評価値を算出し、誤差評価値が最小となる移動量を動きベクトルとする。参照画像が複数ある場合には各参照画像について動きベクトルを検出し、誤差評価値が最小となる参照画像を選択する。誤差評価値としては、絶対差分和を示すSADSumofAbsoluteDifferenceや二乗誤差平均を示すMSEMeanSquareErrorなどを利用することが可能である。動き情報生成部109は、動きベクトル検出部108より供給されるL0予測とL1予測の動きベクトルおよびL0予測とL1予測の参照インデックス、動き情報メモリ111より供給される候補ブロック群、フレームメモリ110内の参照インデックスで示される参照画像、および予測ブロック画像取得部101より供給される画像信号から、予測符号化モードを決定するS102。決定された予測符号化モードに基づいて、マージフラグ、マージインデックス、動き補償予測の予測方向、L0予測とL1予測の参照インデックス、L0予測とL1予測の差分ベクトルおよびL0予測とL1予測の予測ベクトルインデックスを必要に応じて、符号列生成部104に供給する。動き補償予測の予測方向、L0予測とL1予測の参照インデックス、およびL0予測とL1予測の動きベクトルを動き補償部106および動き情報メモリ111に供給する。動き情報生成部109の詳細については後述する。動き補償部106は、動き情報生成部109より供給される動き補償予測の予測方向がLN予測であれば、動き情報生成部109より供給されるLN予測の参照インデックスで示されるフレームメモリ110内の参照画像を、動き情報生成部109より供給されるLN予測の動きベクトルに基づき動き補償してLN予測の予測信号を生成するS103。Nは0または1である。なお、動き補償予測の予測方向が双予測であれば、L0予測とL1予測の予測信号の平均値が予測信号となる。動き補償部106は、当該予測信号を減算部102に供給する。減算部102は、予測ブロック画像取得部101より供給される画像信号と動き補償部106より供給される予測信号を減算して予測誤差信号を算出しS104、当該予測誤差信号を予測誤差符号化部103に供給する。予測誤差符号化部103は、減算部102より供給される予測誤差信号に対して、量子化や直交変換などの処理を行って予測誤差符号化データを生成しS105、当該予測誤差符号化データを符号列生成部104および予測誤差復号部105に供給する。符号列生成部104は、予測誤差符号化部103より供給される予測誤差符号化データ、ならびに動き情報生成部109より供給されるマージフラグ、マージインデックス、動き補償予測の予測方向インター予測モード、L0予測とL1予測の参照インデックス、L0予測とL1予測の差分ベクトルおよびL0予測とL1予測の予測ベクトルインデックスをシンタックスに従ってエントロピー符号化して符号列を生成しS106、当該符号列を端子11に供給する。エントロピー符号化は算術符号化やハフマン符号化などの可変長符号化を含む方法によって実施される。予測誤差復号部105は、予測誤差符号化部103より供給される予測誤差符号化データに対して、逆量子化や逆直交変換などの処理を行って予測誤差信号を生成し、当該予測誤差信号を加算部107に供給する。加算部107は、予測誤差復号部105より供給される予測誤差信号と、動き補償部106より供給される予測信号を加算して復号画像信号を生成しS107、当該復号画像信号をフレームメモリ110に供給する。フレームメモリ110は、加算部107より供給される復号画像信号を記憶するS108。また、画像全体の復号が完了した復号画像については参照画像として、1以上の所定の画像数を記憶する。フレームメモリ110は、記憶した参照画像信号を動き補償部106および動き情報生成部109に供給する。参照画像を記憶する記憶領域はFIFOFirstInFirstOut方式で制御される。動き情報メモリ111は、動き情報生成部109より供給される動き情報を最小の予測ブロックサイズ単位で所定の画像数、記憶するS109。処理対象の予測ブロックの隣接ブロックの動き情報を空間候補ブロック群とする。また、動き情報メモリ111は、処理対象の予測ブロックと同一位置にあるColPic上のブロックとその周辺ブロックの動き情報を時間候補ブロック群とする。動き情報メモリ111は、空間候補ブロック群と時間候補ブロック群を候補ブロック群として動き情報生成部109に供給する。動き情報メモリ111は、フレームメモリ110と同期しており、FIFOFirstInFirstOut方式で制御される。ここで、ColPicとは、処理対象の予測ブロックとは別の復号済みの画像であって、フレームメモリ110に参照画像として記憶されている画像を指す。実施の形態1では、ColPicは直前に復号した参照画像とする。なお、実施の形態1では、ColPicは直前に復号した参照画像としたが、符号化済みの画像であればよく、例えば、表示順で直前の参照画像や表示順で直後の参照画像でもよく、符号化ストリーム中で指定することも可能である。ここで、動き情報メモリ111における動き情報の管理方法について図10を用いて説明する。動き情報は最小の予測ブロック単位で各メモリエリアに記憶される。図10は、処理対象の予測ブロックサイズが16画素×16画素である場合の様子を示している。この場合、この予測ブロックの動き情報は図10の斜線部の16個のメモリエリアに格納される。なお、予測符号化モードがイントラモードである場合、L0予測とL1予測の動きベクトルとして0,0が記憶され、L0予測とL予測の参照インデックスとして-1が記憶される。これ以降、動きベクトルのH、Vは、Hが水平成分、Vが垂直成分を表すこととする。なお、参照インデックスの-1は動き補償予測を実施しないモードであることが判定できればどのような値でもよい。これ以降は特に断らない限り単にブロックと表現する場合には、最小の予測ブロック単位のことを示すこととする。また、領域外のブロックである場合もイントラモードと同様に、L0予測とL1予測の動きベクトルとして0,0が記憶され、L0予測とL1予測の参照インデックスとして-1が記憶される。LX方向Xは0または1が有効であるとはLX方向の参照インデックスが0以上であることで、LX方向が無効である有効でないとはLX方向の参照インデックスが-1であることである。動き情報生成部109の構成続いて、動き情報生成部109の詳細な構成について説明する。図11は、動き情報生成部109の構成を示す。動き情報生成部109は、予測ベクトルモード決定部120、マージモード決定部121および予測符号化モード決定部122を含む。端子12は動き情報メモリ111に、端子13は動きベクトル検出部108に、端子14はフレームメモリ110に、端子15は予測ブロック画像取得部101に、端子16は符号列生成部104に、端子50は動き補償部106に、および端子51は動き情報メモリ111にそれぞれ接続されている。動き情報生成部109の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図12は、動き情報生成部109の動作を説明するためのフローチャートである。予測ベクトルモード決定部120は、端子12より供給される候補ブロック群、端子13より供給されるL0予測とL1予測の動きベクトルおよびL0予測とL1予測の参照インデックス、端子14より供給される参照インデックスで示される参照画像、および端子15より供給される画像信号から、各予測符号化モード予測ベクトルモードPredL0、PredL1、およびPredBiから1つの予測符号化モードを決定しS110、レート歪み評価値を算出する。そして、予測符号化モードに基づいた動き情報、差分ベクトル、予測ベクトルインデックス、およびレート歪み評価値を予測符号化モード決定部122に供給する。予測ベクトルモード決定部120の詳細については後述する。マージモード決定部121は、端子12より供給される候補ブロック群、端子14より供給される参照画像、および端子15より供給される画像信号から、結合動き情報候補リストを生成し、当該結合動き情報候補リストの中から1つの結合動き情報候補を選択してマージインデックスを決定しS111、レート歪み評価値を算出する。そして、当該結合動き情報候補の動き情報、当該マージインデックスおよび当該レート歪み評価値を予測符号化モード決定部122に供給する。マージモード決定部121の詳細については後述する。予測符号化モード決定部122は、予測ベクトルモード決定部120より供給されるレート歪み評価値と、マージモード決定部121より供給されるレート歪み評価値とを比較してマージフラグを決定するS112。前者が後者未満の場合は、マージフラグを0に設定する。予測符号化モード決定部122は、当該マージフラグ、各予測符号化モードに基づく動き補償予測の予測方向、予測ベクトルモード決定部120より供給される参照インデックス、差分ベクトルと予測ベクトルインデックスを端子16に供給し、予測ベクトルモード決定部120より供給される動き情報を端子50および端子51に供給する。後者が前者以下の場合は、マージフラグを1に設定する。予測符号化モード決定部122は、当該マージフラグおよびマージモード決定部121より供給されるマージインデックスを端子16に供給し、マージモード決定部121より供給される動き情報を端子50および端子51に供給する。なお、レート歪み評価値の具体的な算出方法は本発明の主眼ではないため詳細は省略するが、レート歪み評価値が小さいほど符号化効率は高くなる特性を持つ評価値である。予測ベクトルモード決定部120の構成続いて、予測ベクトルモード決定部120の詳細な構成について説明する。図13は、予測ベクトルモード決定部120の構成を示す。予測ベクトルモード決定部120は、予測ベクトル候補リスト生成部130、予測ベクトル決定部131および減算部132を含む。端子17は予測符号化モード決定部122に接続されている。予測ベクトル候補リスト生成部130は、実施の形態1に係る動画像符号化装置100により生成された符号列を復号する動画像復号装置200にも同様に設置されて、動画像符号化装置100と動画像復号装置200にて矛盾のない予測ベクトル候補リストが生成される。予測ベクトルモード決定部120の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図14は、予測ベクトルモード決定部120の動作を説明するためのフローチャートである。予測ベクトル候補リスト生成部130は、端子12より供給される候補ブロック群から予測ベクトル候補最大数の予測ベクトル候補を含むL0予測の予測ベクトル候補リストを生成するS120。予測ベクトル候補リスト生成部130は、当該L0予測の予測ベクトル候補リストを予測ベクトル決定部131に供給する。予測ベクトル決定部131は、予測ベクトル候補リスト生成部130より供給されるL0予測の予測ベクトル候補リストから1つの予測ベクトル候補をL0予測の予測ベクトルとして選択して、L0予測の予測ベクトルインデックを決定しS121、当該L0予測の予測ベクトルを減算部132に供給する。減算部132は、端子13より供給されるL0予測の動きベクトルから予測ベクトル決定部131より供給されるL0予測の予測ベクトルを減算してL0予測の差分ベクトルを算出しS122、当該L0予測の差分ベクトルを予測ベクトル決定部131に供給する。予測ベクトル決定部131は、端子15より供給される画像信号と、端子14より供給される参照画像を端子13より供給されるL0予測の動きベクトルおよびL0予測の参照インデックスに基づいて動き補償予測したL0予測の予測信号とから予測誤差量を算出し、当該予測誤差量と、L0予測の差分ベクトル、L0予測の参照インデックス、およびL0予測の予測ベクトルインデックスの符号量とからPred_L0のレート歪評価値を算出するS123。予測ベクトル候補リスト生成部130は、端子12より供給される候補ブロック群から予測ベクトル候補最大数の予測ベクトル候補を含むL1予測の予測ベクトル候補リストを生成するS124。予測ベクトル候補リスト生成部130は、当該L1予測の予測ベクトル候補リストを予測ベクトル決定部131に供給する。予測ベクトル決定部131は、予測ベクトル候補リスト生成部130より供給されるL1予測の予測ベクトル候補リストから1つの予測ベクトル候補をL1予測の予測ベクトルとして選択してL1予測の予測ベクトルインデックを決定しS125、当該L1予測の予測ベクトルを減算部132に供給する。減算部132は、端子13より供給されるL1予測の動きベクトルから予測ベクトル決定部131より供給されるL1予測の予測ベクトルを減算してL1予測の差分ベクトルを算出しS126、当該L1予測の差分ベクトルを予測ベクトル決定部131に供給する。予測ベクトル決定部131は、端子15より供給される画像信号と、端子14より供給される参照画像を端子13より供給されるL1予測の動きベクトル及びL1予測の参照インデックスに基づいて動き補償予測したL1予測の予測信号とから予測誤差量を算出し、当該予測誤差量と、L1予測の差分ベクトル、L1予測の参照インデックス、およびL1予測の予測ベクトルインデックスの符号量とからPred_L1のレート歪評価値を算出するS127。予測ベクトル決定部131は、端子15より供給される画像信号と、L0予測の予測信号およびL1予測の予測信号を平均したBI予測の予測信号とから予測誤差量を算出し、当該予測誤差量と、L0予測とL1予測の差分ベクトル、L0予測とL1予測の参照インデックス、およびL0予測とL1予測の予測ベクトルインデックスの符号量とからPred_BIのレート歪評価値を算出するS128。予測ベクトル決定部131は、Pred_L0のレート歪評価値、Pred_L1のレート歪評価値、およびPred_BIのレート歪評価値を比較して、最小のレート歪評価値である予測符号化モードを1つ選択するS129。そして、予測符号化モードに基づいた動き情報、差分ベクトル、予測ベクトルインデックス、およびレート歪み評価値を予測符号化モード決定部122に供給する。なお、予測符号化モードがPred_L0であれば、L1予測の動きベクトルは0,0、L1予測の参照インデックスは-1となり、予測符号化モードがPred_L1であれば、L0予測の動きベクトルは0,0、L0予測の参照インデックスは-1となる。予測ベクトル候補リスト生成部130に供給される候補ブロック群ここで、予測ベクトル候補リスト生成部130に供給される候補ブロック群について図15と図16を用いて説明する。候補ブロック群には空間候補ブロック群と時間候補ブロック群が含まれる。図15は、処理対象の予測ブロックサイズが16画素×16画素である場合の処理対象の予測ブロックの隣接ブロックを示す。実施の形態1では、空間候補ブロック群として、図15に示すブロックA1、ブロックC、ブロックD、ブロックB1およびブロックEの5ブロックとする。ここでは、空間候補ブロック群をブロックA1、ブロックC、ブロックD、ブロックB1およびブロックEの5ブロックとしたが、空間候補ブロック群は、処理対象の予測ブロックに隣接する少なくとも1以上の処理済みのブロックであればよく、これらに限定されない。例えば、ブロックA1、ブロックA2、ブロックA3、ブロックA4、ブロックB1、ブロックB2、ブロックB3、ブロックB4、ブロックC、ブロックDおよびブロックEの全てを空間候補ブロックとしてもよい。次に、時間候補ブロック群について図16を用いて説明する。図16は、処理対象の予測ブロックサイズが16画素×16画素である場合の処理対象の予測ブロックと同一位置にあるColPic上の予測ブロック内のブロックとその周辺ブロックを示す。実施の形態1では、時間候補ブロック群として、図16に示すブロックHとブロックI6の2ブロックとする。ここでは、時間候補ブロック群をColPic上のブロックHとブロックI6の2ブロックとしたが、時間候補ブロック群は、処理対象の予測ブロックとは別の復号済みの画像上の少なくとも1以上のブロックであればよく、これらに限定されない。例えば、ColPic上のブロックI1からブロックI16、ブロックA1からブロックA4、ブロックB1からブロックB4、ブロックC、ブロックD、ブロックE、ブロックF1からブロックF4、ブロックG1からブロックG4およびブロックHの全てを時間候補ブロックとしてもよい。また、ブロックHのみとしてもよい。以降特に断らない限り、ブロックA4をブロックA、ブロックB4をブロックBと表記する。以降特に断らない限り、ブロックHとブロックI6のブロックを時間ブロックと表記する。予測ベクトル候補リスト生成部130の構成続いて、予測ベクトル候補リスト生成部130の詳細な構成について説明する。図17は、予測ベクトル候補リスト生成部130の構成を説明するための図である。端子18は予測ベクトル決定部131に接続されている。予測ベクトル候補リスト生成部130は、空間予測ベクトル候補生成部150、時間予測ベクトル候補生成部151、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152、予測ベクトル候補補充部153、および予測ベクトル候補リスト確定部154を含む。時間予測ベクトル候補生成部151と空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、実施の形態1による結合動き情報候補リスト生成部140にも設置される。予測ベクトル候補リスト生成部130の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図18は、予測ベクトル候補リスト生成部130の動作を説明するためのフローチャートである。空間予測ベクトル候補生成部150は、端子12より供給される候補ブロック群から空間予測ベクトル候補を0個から2個生成しS140、当該空間予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リスト確定部154に供給する。空間予測ベクトル候補生成部150の詳細な動作については後述する。時間予測ベクトル候補生成部151は、端子12より供給される候補ブロック群から時間予測ベクトル候補を0個または1個生成しS141、当該時間予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リスト確定部154に供給する。時間予測ベクトル候補生成部151の詳細な動作については後述する。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、端子12より供給される候補ブロック群から空間スケーリング予測ベクトル候補を0個または1個生成しS142、当該空間スケーリング予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リスト確定部154に供給する。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の詳細な動作については後述する。予測ベクトル候補リスト確定部154は、予測ベクトル候補最大数から空間予測ベクトル候補、時間予測ベクトル候補、および空間スケーリング予測ベクトル候補を合計した予測ベクトル候補数を減算して予測ベクトル補充候補数を算出しS143、当該予測ベクトル補充候補数を予測ベクトル候補補充部153に供給する。なお、算出された予測ベクトル補充候補数が0未満の場合には、予測ベクトル補充候補数は0とする。予測ベクトル候補補充部153は、予測ベクトル候補リスト確定部154より供給される予測ベクトル補充候補数だけ予測ベクトル補充候補を生成しS144、当該予測ベクトル補充候補を予測ベクトル候補リスト確定部154に供給する。予測ベクトル補充候補は動きベクトル0,0とする。ここでは、予測ベクトル補充候補を動きベクトル0,0としたが、空間予測ベクトル候補、時間予測ベクトル候補、空間スケーリング予測ベクトル候補と異なる動きベクトルであればよく、これに限定されない。例えば、空間予測ベクトル候補の水平成分や垂直成分を1や-1などした動きベクトルでもよい。予測ベクトル候補リスト確定部154は、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数に達するまで、空間予測ベクトル候補、時間予測ベクトル候補、空間スケーリング予測ベクトル候補、予測ベクトル補充候補を順次、予測ベクトル候補リストに追加して予測ベクトル候補リストを確定するS145。予測ベクトル候補リストの確定の詳細な動作については後述する。空間予測ベクトル候補生成部150の詳細な動作引き続いて、空間予測ベクトル候補生成部150の詳細な動作について説明する。図19は、空間予測ベクトル候補生成部150の動作を説明するためのフローチャートである。空間予測ベクトル候補生成部150は、動き補償予測の予測方向が単予測であれば、L0予測またはL1予測の空間予測ベクトル候補を0個から2個生成し、動き補償予測の予測方向が双予測であれば、L0予測およびL1予測のそれぞれについて空間予測ベクトル候補を0個から2個生成する。以降、空間予測ベクトル候補を生成する対象の動き補償予測の予測方向をLXとして説明するXは0または1。空間予測ベクトル候補生成部150は、端子12より供給される空間候補ブロック群に含まれる候補ブロックをブロックE、ブロックA1、ブロックC、ブロックB1、ブロックDの順に以下の処理を繰り返し行うS150からS155。ここでは、処理の順序をブロックE、ブロックA1、ブロックC、ブロックB1、ブロックDとしたが、空間候補ブロック群に含まれる候補ブロックが多くとも1回処理されればよく、これに限定されない。候補ブロックのLX予測がスケーリング不要であるかどうか検査するS151。候補ブロックのLX予測がスケーリング不要であるとは候補ブロックのLX予測の参照インデックスが0以上であることである。候補ブロックのLX予測がスケーリング不要であればS151のY、候補ブロックのLX予測の動きベクトルが既に決定された空間予測ベクトル候補と同一でないことを検査するS152。候補ブロックのLX予測がスケーリング不要でなければS151のN、ステップS152からステップS154をスキップして次の候補ブロックを検査するS155。候補ブロックのLX予測の動きベクトルが既に決定された空間予測ベクトル候補と同一でなければS152のY、候補ブロックのLX予測の動きベクトルを空間予測ベクトル候補として決定するS153。候補ブロックのLX予測の動きベクトルが既に決定された空間予測ベクトル候補と同一であればS152のN、ステップS153とステップS154をスキップして次の候補ブロックを検査するS155。ステップS153に続いて、空間予測ベクトル候補数が所定数であるか検査するS154。ここでは、所定数を2とする。実施の形態1では、所定数を予測ベクトル候補最大数と同じ2としたが、所定数は1以上で空間候補ブロック群に含まれる候補ブロック数以下であればよく、これに限定されない。また、L0予測とL1予測の所定数を異なる値に設定することもできる。決定された空間予測ベクトル候補数が所定数でなければS154のN、次の候補ブロックを検査するS155。決定された空間予測ベクトル候補数が所定数であればS154のY、処理を終了する。ここでは、候補ブロックのLX予測がスケーリング不要である条件を候補ブロックのLX予測の参照インデックスが0以上であることとしたが、スケーリング不要であればよく、これに限定されない。例えば、空間予測ベクトル候補の精度を向上させるために、端子13より供給される符号化対象ブロックのLX予測の参照インデックスを予測ベクトル候補リスト生成部130にも供給し、候補ブロックのLX予測の参照インデックスが0以上で且つ、当該符号化対象ブロックのLX予測の参照インデックスと候補ブロックのLX予測の参照インデックスが同一である場合などとしてもよい。空間予測ベクトル候補の生成ではスケーリング処理が不要であり、空間スケーリング予測ベクトル候補や時間予測ベクトル候補と比較して処理が簡易である。そのため、空間予測ベクトル候補の生成において、符号化対象ブロックのLX予測の参照インデックスを利用しても遅延時間を抑制することができる。また、ここでは、動き補償予測の予測方向がLX予測である空間予測ベクトル候補は、候補ブロックのLX予測の動きベクトルとなるようにしたが、スケーリング不要であればよく、これに限定されない。例えば、候補ブロックのLY予測の参照インデックスが0以上で且つ、当該符号化対象ブロックのLX予測の参照インデックスと候補ブロックのLY予測の参照インデックスが同一である場合に、候補ブロックのLY予測の動きベクトルが空間予測ベクトル候補となるようにしてもよい。時間予測ベクトル候補生成部151の構成続いて、時間予測ベクトル候補生成部151の詳細な構成について説明する。図20は、時間予測ベクトル候補生成部151の構成を説明するための図である。時間予測ベクトル候補生成部151は、基準ベクトル決定部170、参照インデックス設定部171、およびスケーリング部172を含む。端子20は予測ベクトル候補リスト確定部154に接続されている。時間予測ベクトル候補生成部151の詳細な動作以下、各部の機能と動作について説明する。図21は、時間予測ベクトル候補生成部151の動作を説明するためのフローチャートである。時間予測ベクトル候補生成部151は、動き補償予測の予測方向が単予測であれば、L0予測またはL1予測の時間予測ベクトル候補を0個または1個生成し、動き補償予測の予測方向が双予測であれば、L0予測およびL1予測のそれぞれについて時間予測ベクトル候補を0個または1個生成する。以降、時間予測ベクトル候補を生成する対象の動き補償予測の予測方向をLXとして説明するXは0または1。時間予測ベクトル候補生成部151は、端子12より供給される時間候補ブロック群に含まれる候補ブロックをブロックH、ブロックI6の順に以下の処理を繰り返し行うS160からS166。ここでは、処理の順序をブロックH、ブロックI6としたが、時間候補ブロック群に含まれる候補ブロックが1度処理されればよく、これに限定されない。候補ブロックが有効であるかどうか検査するS161。候補ブロックが有効であるとは候補ブロックのL0予測とL1予測の参照インデックスの少なくとも一方が0以上であることである。候補ブロックが有効であればS161のY、基準ベクトル決定部170は、基準動きベクトルを決定するS162。候補ブロックが有効でなければS161のN、ステップS162からステップS165をスキップして次の候補ブロックを検査するS166。ここで、基準動きベクトルの決定について説明する。候補ブロックの動き補償予測の予測方向がL0予測もしくはL1予測の場合には、その動き補償予測の予測方向の動きベクトルを基準動きベクトルとして選択する。候補ブロックの動き補償予測の予測方向が双予測の場合には、L0予測或いはL1予測のいずれか一方の動きベクトルを基準動きベクトルとして選択する。例えば、候補ブロックのL0予測或いはL1予測のいずれかの動きベクトルが処理対象画像と交差する方を基準動きベクトルとして選択してもよいし、ColPicと同じ時間方向の動きベクトルを基準動きベクトルとして選択してもよいし、候補ブロックのL0予測或いはL1予測の参照画像のいずれかと、処理対象画像の距離が近い方の動きベクトルを基準動きベクトルとして選択してもよい。ステップS162に続いて、参照インデックス設定部171は、LX予測の時間予測ベクトル候補を算出するための参照画像を示す参照インデックスを所定値Ref_idx_TScaleに設定するS163。所定値Ref_idx_TScaleは、空間候補ブロックであるブロックC、ブロックD、およびブロックEのLX予測において最も多く利用される参照インデックスとする。ここでは、Ref_idx_TScaleとして、空間候補ブロックであるブロックC、ブロックD、およびブロックEのLX予測において最も多く利用される参照インデックスとしたが、符号化ストリームに符号化する参照インデックスでなければよく、これに限定されない。例えば、0や1のような固定値としてもよく、空間候補ブロック群のいずれかの候補ブロック例えば、ブロックEにおいて利用される参照インデックスとしてもよい。ステップS163に続いて、スケーリング部172は、基準動きベクトルをスケーリングした動きベクトルを時間予測ベクトル候補として決定するS164。ステップS164に続いて、決定された時間予測ベクトル候補数が所定数であるか検査するS165。ここでは、所定数を1とする。実施の形態1では、所定数を1としたが、所定数は1以上で時間候補ブロック群に含まれる候補ブロック数以下であればよく、これに限定されない。また、L0予測とL1予測の所定数を異なる値に設定することもできる。決定された時間予測ベクトル候補数が所定数でなければS165のN、次の候補ブロックを検査するS166。決定された空間予測ベクトル候補数が所定数であればS165のY、処理を終了する。ここで、基準動きベクトルをスケーリングして時間予測ベクトル候補を算出する方法について説明する。図22は、時間予測ベクトル候補の算出手法を説明するための図である。ColPicと基準動きベクトルの参照画像ColRefPicとの画像間距離をColDistとし、L0予測の時間予測ベクトル候補を算出するための参照画像RefPicL0と処理対象画像CurPicとの画像間距離をCurL0Dist、およびL1予測の時間予測ベクトル候補を算出するための参照画像RefPicL1と処理対象画像CurPicとの画像間距離をCurL1Distとする。下記式1に従って、mvColをColDistとCurL0Dist、CurL1Distの距離比率でスケーリングした動きベクトルを時間予測ベクトル候補とする。mvL0tはL0予測の時間予測ベクトル候補、mvL1tはL1予測の時間予測ベクトル候補である。ここで、画像間距離の算出はPOCを用いて行われ、正負の符号を有する。なお、除算は四捨五入で行われる。mvL0t=mvCol×CurL0Dist/ColDistmvL1t=mvCol×CurL1Dist/ColDist式1なお、図22のColPic、ColRefPic、RefPicL0、およびRefPicL1の時間関係は一例であってこれ以外の時間関係であってもよい。以上のように、時間予測ベクトル候補を算出するための参照画像として、符号化ストリーム中に符号化する参照インデックスに依存しない参照画像を設定することで、復号側において、参照インデックスを復号する前、より具体的には予測ブロックサイズが決定した直後に時間予測ベクトル候補を生成することが可能となる。一方、従来の技術では、特にL1予測に関しては、マージフラグ、マージインデックス、インター予測モード、L0予測の参照インデックス、L0予測の差分ベクトル、L0予測の予測ベクトルインデックス、L1予測の参照インデックスを全て復号してからでなければ、時間予測ベクトル候補を生成することができなかった。さらに、これらシンタックス要素が可変長符号化を含む場合には、シンタックス要素の復号を並列処理することは困難であるため、L1予測の予測ベクトル候補の生成遅延を短縮することが困難であった。なお、動き補償予測において利用される参照画像は、符号化ストリーム中に符号化する参照インデックスで示される参照画像となる。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の構成続いて、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の詳細な構成について説明する。図23は、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の構成を説明するための図である。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、基準ベクトル決定部175、参照インデックス設定部176、およびスケーリング部177を含む。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の詳細な動作引き続いて、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の詳細な動作について説明する。図24は、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の動作を説明するためのフローチャートである。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、動き補償予測の予測方向が単予測であれば、L0予測またはL1予測の空間スケーリング予測ベクトル候補を0個から1個生成し、動き補償予測の予測方向が双予測であれば、L0予測およびL1予測のそれぞれについて空間スケーリング予測ベクトル候補を0個から1個生成する。以降、空間スケーリング予測ベクトル候補を生成する対象の動き補償予測の予測方向をLXとして説明するXは0または1。空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、端子12より供給される空間候補ブロック群に含まれる候補ブロックをブロックA1、ブロックB1、ブロックC、ブロックE、ブロックDの順に以下の処理を繰り返し行うS170からS176。ここでは、処理の順序を後述する空間結合動き情報候補生成部160と同じ処理の順序であるブロックA1、ブロックB1、ブロックC、ブロックE、ブロックDとしたが、空間予測ベクトル候補生成部150の処理の順序と異なっていればよく、これに限定されない。例えば、空間予測ベクトル候補生成部150の処理の順序の逆順としてもよい。候補ブロックのLY予測がスケーリング必要であるかどうか検査するS171。Yは1-Xである。候補ブロックのLY予測がスケーリング必要であるとは候補ブロックのLY予測の参照インデックスが0以上であることである。候補ブロックのLY予測がスケーリング必要であればS171のY、基準ベクトル決定部175は、基準動きベクトルを決定するS172。基準動きベクトルは候補ブロックのLY予測の動きベクトルとする。候補ブロックがスケーリング必要でなければS171のN、ステップS172からステップS175をスキップして次の候補ブロックを検査するS176。ステップS172に続いて、参照インデックス設定部176は、LX予測の空間予測ベクトル候補を算出するための参照画像を示す参照インデックスを所定値Ref_idx_SScaleに設定するS173。所定値Ref_idx_SScaleは、空間候補ブロックであるブロックC、ブロックD、およびブロックEのLX予測において最も多く利用される参照インデックスとする。ここでは、Ref_idx_SScaleとして、空間候補ブロックであるブロックC、ブロックD、およびブロックEのLX予測において最も多く利用される参照インデックスとしたが、符号化ストリームに符号化する参照インデックスでなければよく、これに限定されない。例えば、0や1のような固定値としてもよく、空間候補ブロック群のいずれかの候補ブロック例えば、ブロックEにおいて利用される参照インデックスとしてもよい。ステップS173に続いて、スケーリング部177は、基準動きベクトルをスケーリングした動きベクトルを空間スケーリング予測ベクトル候補として決定するS174。ステップS174に続いて、決定された空間スケーリング予測ベクトル候補数が所定数であるか検査するS175。ここでは、所定数を1とする。実施の形態1では、所定数を1としたが、所定数は1以上で空間候補ブロック群に含まれる候補ブロック数以下であればよく、これに限定されない。また、L0予測とL1予測の所定数を異なる値に設定することもできる。決定された空間スケーリング予測ベクトル候補数が所定数でなければS175のN、次の候補ブロックを検査するS176。決定された空間スケーリング予測ベクトル候補数が所定数であればS175のY、処理を終了する。ここでは、動き補償予測の予測方向がLX予測である空間スケーリング予測ベクトル候補は、候補ブロックのLY予測の動きベクトルが基準動きベクトルとなるようにしたが、基準ベクトルを決定できればよく、これに限定されない。例えば、候補ブロックのLX予測の動きベクトルが基準動きベクトルとなるようにしてもよい。ここで、基準動きベクトルをスケーリングして空間スケーリング予測ベクトル候補を算出する方法について説明する。図25は、空間スケーリング予測ベクトル候補の算出手法を説明するための図である。L0予測の基準動きベクトルmvL0bの参照画像RefPicL0bと処理対象画像CurPicとの画像間距離をcurL0bDist、L0予測の空間スケーリング予測ベクトル候補を算出するための参照画像RefPicL0sと処理対象画像CurPicとの画像間距離をCurL0sDistとし、L1予測の基準動きベクトルmvL1bの参照画像RefPicL1bと処理対象画像CurPicとの画像間距離をcurL1bDist、L1予測の空間スケーリング予測ベクトル候補を算出するための参照画像RefPicL1sと処理対象画像CurPicとの画像間距離をCurL1sDistとする。下記式2に従って、mvL0bをcurL0bDistとCurL0sDistとの距離比率でスケーリングした動きベクトルmvL0sを、L0予測の空間スケーリング予測ベクトル候補とし、mvL1bをcurL1bDistとCurL1sDistとの距離比率でスケーリングした動きベクトルmvL1sを、L1予測の空間スケーリング予測ベクトル候補とする。ここで、画像間距離の算出はPOCを用いて行われ、正負の符号を有する。なお、除算は四捨五入で行われる。mvL0s=mvL0b×CurL0sDist/CurL0bDistmvL1s=mvL1b×CurL1sDist/CurL1bDist式2なお、図25のCurPic、RefPicL0b、RefPicL0s、RefPicL1b、およびRefPicL1sの時間関係は一例であってこれ以外の時間関係であってもよい。以上のように、空間スケーリング予測ベクトル候補を算出するための参照画像として、符号化ストリーム中に符号化する参照インデックスに依存しない参照画像を設定することで、復号側において、参照インデックスを復号する前、より具体的には予測ブロックサイズが決定した直後に空間スケーリング予測ベクトル候補を生成することが可能となる。一方、従来の技術では、特にL1予測に関しては、マージフラグ、マージインデックス、インター予測モード、L0予測の参照インデックス、L0予測の差分ベクトル、L0予測の予測ベクトルインデックス、L1予測の参照インデックスを全て復号してからでなければ、空間予測ベクトル候補を生成することができなかった。さらに、これらシンタックス要素が可変長符号化を含む場合には、シンタックス要素の復号を並列処理することは困難であるため、L1予測の予測ベクトル候補の生成遅延を短縮することが困難であった。なお、動き補償予測において利用される参照画像は、符号化ストリーム中に符号化する参照インデックスで示される参照画像となる。以上のように、空間予測ベクトル候補生成部150の候補ブロックの処理順序と空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の候補ブロックの処理順序を異なる順序とすることで、空間スケーリング予測ベクトル候補の対象となる候補ブロックが、空間予測ベクトル候補の対象となる候補ブロックとは異なる候補ブロックとなる確率を上げることできる。そのため、例えば、等速運動しているような動画像で、予測方向が双方向である候補ブロックのL0予測とL1予測の動きベクトルが対称性を有するような場合に、空間スケーリング予測ベクトル候補と空間予測ベクトル候補が重複するのを回避して空間スケーリング予測ベクトル候補の有効性を高めることができる。一方、従来の技術では、空間予測ベクトル候補生成部150の候補ブロックの処理順序と空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152の候補ブロックの処理順序を同一とし、空間予測ベクトル候補を空間予測ベクトル候補の代替候補として利用している。そのため一般的な動画像に見られるような等速運動の場合に、空間スケーリング予測ベクトル候補は空間予測ベクトル候補と重複する可能性があるため、図19のステップS152を設置するなどして、空間スケーリング予測ベクトル候補と空間予測ベクトル候補が重複するのを回避する必要があった。予測ベクトル候補リストの確定の詳細な動作引き続いて、予測ベクトル候補リストの確定の詳細な動作について説明する。図26は、予測ベクトル候補リストの確定の動作を説明するためのフローチャートである。予測ベクトル候補リスト確定部154は、空間予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リストに追加するS180。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数であるか検査するS181。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数であればS181のY、予測ベクトル候補リストを確定し、ステップS182からステップS188をスキップして処理を終了する。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数でなければS181のN、時間予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リストに追加するS182。ステップS182に続いて、予測ベクトル候補リストに同一の予測ベクトル候補が複数存在するか検査し、複数存在する場合には最初の予測ベクトル候補を残して残りを削除するS183。ステップS183に続いて、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数であるか検査するS184。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数であればS184のY、予測ベクトル候補リストを確定し、ステップS185からステップS188をスキップして処理を終了する。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数でなければS184のN、空間スケーリング予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リストに追加するS185。ステップS185に続いて、予測ベクトル候補リストに同一の予測ベクトル候補が複数存在するか検査し、複数存在する場合には最初の予測ベクトル候補を残して残りを削除するS186。ステップS186に続いて、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数であるか検査するS187。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数であればS187のY、予測ベクトル候補リストを確定し、ステップS188をスキップして処理を終了する。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数でなければS187のN、予測ベクトル補充候補を予測ベクトル候補リストに追加してS188、予測ベクトル候補リストを確定して処理を終了する。一般的に空間予測ベクトル候補が有効となるのは、処理対象ブロックと空間候補ブロックが同じ動きをしている場合である。また、時間予測ベクトル候補が有効となるのは、処理対象ブロックと時間候補ブロックが静止状態に近い状態にある場合である。なお、空間スケーリング予測ベクトル候補が有効となるのは、予測方向が反対の動きベクトルの精度が高い場合に限られる。よって、一般的な動画像においては、予測ベクトル候補として信頼度の高い順序は空間予測ベクトル候補、時間予測ベクトル候補、空間スケーリング予測ベクトル候補、予測ベクトル補充候補の順となる。ところが、従来の技術では、空間予測ベクトル候補と空間スケーリング予測ベクトル候補に依存関係があるため、空間予測ベクトル候補と空間スケーリング予測ベクトル候補の順序が順不同になっていた。以上のように、空間予測ベクトル候補と空間スケーリング予測ベクトル候補の依存関係をなくし、予測ベクトル候補として相対的に選択率の高い順序である空間予測ベクトル候補、時間予測ベクトル候補、空間スケーリング予測ベクトル候補、予測ベクトル補充候補の順に予測ベクトル候補リストに追加することで、予測ベクトルインデックスの符号量を抑制することができる。マージモード決定部121の構成続いて、マージモード決定部121の詳細な構成について説明する。図27は、マージモード決定部121の構成を説明するための図である。マージモード決定部121は、結合動き情報候補リスト生成部140および結合動き情報選択部141を含む。結合動き情報候補リスト生成部140は、実施の形態1に係る動画像符号化装置100により生成された符号列を復号する動画像復号装置200にも同様に設置されて、動画像符号化装置100と動画像復号装置200にて矛盾のない結合動き情報リストが生成される。マージモード決定部121の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図28は、マージモード決定部121の動作を説明するためのフローチャートである。結合動き情報候補リスト生成部140は、端子12より供給される候補ブロック群からマージ候補最大数の結合動き情報候補を含む結合動き情報候補リストを生成しS130、当該結合動き情報候補リストを結合動き情報選択部141に供給する。結合動き情報候補リスト生成部140の詳細な構成については後述する。結合動き情報選択部141は、結合動き情報候補リスト生成部140より供給される結合動き情報候補リストの中から、最適な結合動き情報候補を選択し、選択された結合動き情報候補を示す情報であるマージインデックスを決定してS131、当該マージインデックスを端子17に供給する。ここで、最適な結合動き情報候補の選択方法について説明する。結合動き情報候補の予測方向、動きベクトルおよび参照インデックスに基づいて得られる端子14より供給される参照画像と、端子15より供給される画像信号とから予測誤差量が算出される。マージインデックスの符号量と、当該予測誤差量とからレート歪み評価値が算出されて、レート歪み評価値が最小となる結合動き情報候補が最適な結合動き情報候補として選択される。結合動き情報候補リスト生成部140に供給される候補ブロック群ここで、結合動き情報候補リスト生成部140に供給される候補ブロック群は、予測ベクトル候補リスト生成部130に供給される候補ブロック群と同じとする。ここでは、結合動き情報候補リスト生成部140に供給される候補ブロック群は、予測ベクトル候補リスト生成部130に供給される候補ブロック群と同じとしたが、結合動き情報候補リスト生成部140に供給される空間候補ブロック群は予測ベクトル候補リスト生成部130に供給される空間候補ブロック群と少なくとも1以上の同じ候補ブロックを含んでいればよく、ブロックの数や位置はこれらに限定されない。また、結合動き情報候補リスト生成部140に供給される時間候補ブロック群は、予測ベクトル候補リスト生成部130に供給される時間候補ブロック群と少なくとも1以上の同じ候補ブロックを含んでいればよく、ブロックの数や位置はこれらに限定されない。結合動き情報候補リスト生成部140の構成続いて、結合動き情報候補リスト生成部140の詳細な構成について説明する。図29は、結合動き情報候補リスト生成部140の構成を説明するための図である。端子19は結合動き情報選択部141に接続されている。結合動き情報候補リスト生成部140は、空間結合動き情報候補生成部160、時間結合動き情報候補生成部161、空間スケーリング結合動き情報候補生成部162、結合動き情報候補補充部163、および結合動き情報候補リスト確定部164を含む。結合動き情報候補リスト生成部140の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図30は、結合動き情報候補リスト生成部140の動作を説明するためのフローチャートである。空間結合動き情報候補生成部160は、端子12より供給される候補ブロック群から空間結合動き情報候補を0個から2個生成しS190、当該空間結合動き情報候補を結合動き情報候補リスト確定部164に供給する。空間結合動き情報候補生成部160の詳細な動作については後述する。時間結合動き情報候補生成部161は、端子12より供給される候補ブロック群から時間結合動き情報候補を0個または1個生成しS191、当該時間結合動き情報候補を結合動き情報候補リスト確定部164に供給する。時間結合動き情報候補生成部161の詳細な動作については後述する。空間スケーリング結合動き情報候補生成部162は、端子12より供給される候補ブロック群から空間スケーリング結合動き情報候補を0個または1個生成しS192、当該空間スケーリング結合動き情報候補を結合動き情報候補リスト確定部164に供給する。空間スケーリング結合動き情報候補生成部162の詳細な動作については後述する。結合動き情報候補リスト確定部164は、マージ候補最大数から、空間結合動き情報候補および時間結合動き情報候補を合計した結合動き情報候補数を減算して結合動き情報補充候補数を算出しS193、当該結合動き情報補充候補数、ならびに空間結合動き情報候補、時間結合動き情報候補、および空間スケーリング動き情報候補を結合動き情報候補補充部163に供給する。なお、算出された結合動き情報補充候補数が0未満の場合には、結合動き情報補充候補数は0とする。結合動き情報候補補充部163は、結合動き情報候補リスト確定部164より供給される空間結合動き情報候補、時間結合動き情報候補、および空間スケーリング動き情報候補から結合動き情報補充候補数だけ結合動き情報補充候補を生成しS194、当該結合動き情報補充候補を結合動き情報候補リスト確定部164に供給する。結合動き情報補充候補は、動き補償予測の方向が双方向、L0予測およびL1予測の動きベクトルが0,0、L0予測およびL1予測の参照インデックスが0である動き情報とする。ここでは、結合動き情報補充候補を動き補償予測の方向が双方向、L0予測およびL1予測の動きベクトルが0,0、L0予測およびL1予測の参照インデックスが0である動き情報としたが、空間結合動き情報候補、時間結合動き情報候補、空間スケーリング結合動き情報候補と異なる動き情報であればよく、これに限定されない。例えば、異なる2つの候補ブロックのL0予測の動き情報とL1予測の動き情報を組み合わせた双結合動き情報候補を追加することもできる。結合動き情報候補リスト確定部164は、結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数に達するまで、空間結合動き情報候補、時間結合動き情報候補、空間スケーリング結合動き情報候補、結合動き情報補充候補を順次、結合動き情報候補リストに追加して結合動き情報候補リストを確定するS195。結合動き情報候補リストの確定の詳細な動作については後述する。空間結合動き情報候補生成部160の詳細な動作引き続いて、空間結合動き情報候補生成部160の詳細な動作について説明する。図31は、空間結合動き情報候補生成部160の動作を説明するためのフローチャートである。空間結合動き情報候補生成部160は、空間結合動き情報候補を0個から2個生成する。空間結合動き情報候補生成部160は、端子12より供給される空間候補ブロック群に含まれる候補ブロックをブロックA1、ブロックB1、ブロックC、ブロックE、ブロックDの順に以下の処理を繰り返し行うS200からS204。ここでは、処理の順序をブロックA1、ブロックB1、ブロックC、ブロックE、ブロックDとしたが、空間候補ブロック群に含まれる候補ブロックが多くとも1回処理されればよく、これに限定されない。例えば、空間予測ベクトル候補生成部150の処理の順序と同一にすることもできる。候補ブロックが有効であるかどうか検査するS201。候補ブロックが有効であるとは候補ブロックのL0予測とL1予測の参照インデックスの少なくとも一方が0以上であることである。候補ブロックが有効であればS201のY、候補ブロックの動き情報を空間結合動き情報候補として決定するS202。候補ブロックが有効でなければS201のN、ステップS202とステップS203をスキップして次の候補ブロックを検査するS204。ステップS202に続いて、空間結合動き情報候補数が所定数であるか検査するS203。ここでは、所定数を4とする。実施の形態1では、所定数を4としたが、所定数は1以上で空間候補ブロック群に含まれる候補ブロック数以下であればよく、これに限定されない。決定された空間結合動き情報候補数が所定数でなければS203のN、次の候補ブロックを検査するS204。決定された空間結合動き情報候補数が所定数であればS203のY、処理を終了する。時間結合動き情報候補生成部161の構成続いて、時間結合動き情報候補生成部161の詳細な構成について説明する。図32は、時間結合動き情報候補生成部161の構成を説明するための図である。時間結合動き情報候補生成部161は、予測方向設定部180、時間予測ベクトル候補生成部151、および時間結合動き情報候補確定部181を含む。端子21は結合動き情報候補リスト確定部164に接続されている。時間結合動き情報候補生成部161の詳細な動作以下、各部の機能と動作について説明する。図33は、時間結合動き情報候補生成部161の動作を説明するためのフローチャートである。予測方向設定部180は、時間結合動き情報候補の予測方向を双予測に設定するS210。次に、時間予測ベクトル候補生成部151は、時間結合動き情報候補のL0予測の動きベクトルを算出するS211。次に、時間予測ベクトル候補生成部151は、時間結合動き情報候補のL1予測の動きベクトルを算出するS212。次に、時間結合動き情報候補確定部181は、L0予測の参照インデックスを所定値Ref_idx_TScale、L1予測の参照インデックスを所定値Ref_idx_TScaleに設定して、双方向の予測方向、当該L0予測の動きベクトル、当該L1予測の動きベクトル、当該L0予測の参照インデックス、当該L1予測の参照インデックスである時間結合動き情報候補を確定しS213、当該時間結合動き情報候補を端子21に供給する。以上のように、時間結合動き情報候補の動きベクトルの算出と時間予測ベクトル候補の動きベクトルの算出を同一にすることで、マージモードと予測ベクトルモードのスケーリングの演算部の共用を容易にすることが可能となる。スケーリングの演算部を共用した場合であっても、算出されたL0予測の動きベクトルとL1予測の動きベクトルの両方を利用するか、L0予測の動きベクトルとL1予測の動きベクトルのいずれか一方を利用するかによって、マージモードと予測ベクトルモードの符号化効率の高い方を選択することができる。空間スケーリング結合動き情報候補生成部162の構成続いて、空間スケーリング結合動き情報候補生成部162の詳細な構成について説明する。図34は、空間スケーリング結合動き情報候補生成部162の構成を説明するための図である。空間スケーリング結合動き情報候補生成部162は、予測方向設定部185、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152、および空間スケーリング結合動き情報候補確定部186を含む。空間スケーリング結合動き情報候補生成部162の詳細な動作以下、各部の機能と動作について説明する。図35は、空間スケーリング結合動き情報候補生成部162の動作を説明するためのフローチャートである。予測方向設定部185は、空間スケーリング結合動き情報候補の予測方向を双予測に設定するS220。次に、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、空間スケーリング結合動き情報候補のL0予測の動きベクトルを算出するS221。次に、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152は、空間スケーリング結合動き情報候補のL1予測の動きベクトルを算出するS222。次に、空間スケーリング結合動き情報候補確定部186は、L0予測の参照インデックスを所定値Ref_idx_SScale、L1予測の参照インデックスを所定値Ref_idx_SScaleに設定して、双方向の予測方向、当該L0予測の動きベクトル、当該L1予測の動きベクトル、当該L0予測の参照インデックス、当該L1予測の参照インデックスである空間スケーリング結合動き情報候補を確定しS223、当該空間スケーリング結合動き情報候補を端子21に供給する。以上のように、空間スケーリング結合動き情報候補の動きベクトルの算出と空間スケーリング予測ベクトル候補の動きベクトルの算出を同一にすることで、マージモードと予測ベクトルモードのスケーリングの演算部の共用を容易にすることが可能となる。スケーリングの演算部を共用した場合であっても、算出されたL0予測の動きベクトルとL1予測の動きベクトルの両方を利用するか、L0予測の動きベクトルとL1予測の動きベクトルのいずれか一方を利用するかによって、マージモードと予測ベクトルモードの符号化効率の高い方を選択することができる。結合動き情報候補リストの確定の詳細な動作引き続いて、結合動き情報候補リストの確定の詳細な動作について説明する。図36は、結合動き情報候補リストの確定の動作を説明するためのフローチャートである。結合動き情報候補リスト確定部164は、空間結合動き情報候補を結合動き情報候補リストに追加するS230。次に、時間結合動き情報候補を結合動き情報候補リストに追加するS231。次に、結合動き情報候補リストに同一の結合動き情報候補が複数存在するか検査し、複数存在する場合には最初の結合動き情報候補を残して残りを削除するS232。次に、結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数であるか検査するS233。結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数であればS233のY、結合動き情報候補リストを確定し、ステップS234からステップS237をスキップして処理を終了する。結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数でなければS233のN、空間スケーリング結合動き情報候補を結合動き情報候補リストに追加するS234。ステップS234に続いて、結合動き情報候補リストに同一の結合動き情報候補が複数存在するか検査し、複数存在する場合には最初の結合動き情報候補を残して残りを削除するS235。ステップS235に続いて、結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数であるか検査するS236。結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数であればS236のY、結合動き情報候補リストを確定し、ステップS237をスキップして処理を終了する。結合動き情報候補リストの結合動き情報候補数がマージ候補最大数でなければS236のN、結合動き情報補充候補を結合動き情報候補リストに追加してS237、結合動き情報候補リストを確定して処理を終了する。動画像復号装置200の構成次に、実施の形態1の動画像復号装置を説明する。図37は、実施の形態1の動画像復号装置200を示す。動画像復号装置200は、動画像符号化装置100により符号化された符号列を復号して再生画像を生成する装置である。動画像復号装置200は、CPUCentralProcessingUnit、フレームメモリ、ハードディスクなどを備える情報処理装置などのハードウェアにより実現される。動画像復号装置200は、上記の構成要素が動作することにより、以下に説明する機能的な構成要素を実現する。なお、復号対象の予測ブロックの位置情報、予測ブロックサイズに関しては動画像復号装置200内で共有していることとし、図示しない。実施の形態1の動画像復号装置200は、符号列解析部201、予測誤差復号部202、加算部203、動き情報再生部204、動き補償部205、フレームメモリ206および動き情報メモリ207を備える。動画像復号装置200の動作以下、各部の機能と動作について説明する。図38は、動画像復号装置200の動作を説明するためのフローチャートである。符号列解析部201は、端子30より供給された符号列を解析して予測誤差符号化データ、マージフラグ、マージインデックス、動き補償予測の予測方向、参照インデックス、差分ベクトル、および予測ベクトルインデックスをシンタックスに従ってエントロピー復号するS290。エントロピー復号は算術符号化やハフマン符号化などの可変長符号化を含む方法によって実施される。そして、当該予測誤差符号化データを予測誤差復号部202に、当該マージフラグ、当該マージインデックス、当該動き補償予測の予測方向、当該参照インデックス、当該差分ベクトル、および当該予測ベクトルインデックスを動き情報再生部204に供給する。動き情報再生部204は、符号列解析部201より供給されるマージフラグ、マージインデックス、動き補償予測の予測方向、参照インデックス、差分ベクトル、および予測ベクトルインデックスと、動き情報メモリ207より供給される候補ブロック群から、動き情報を再生しS291、当該動き情報を動き補償部205および動き情報メモリ207に供給する。動き情報再生部204の詳細な構成については後述する。動き補償部205は、動き情報再生部204より供給される動き情報に基づいて、フレームメモリ206内の参照インデックスが示す参照画像を、動きベクトルに基づき動き補償して予測信号を生成するS292。予測方向が双予測であれば、L0予測とL1予測の予測信号を平均したものを予測信号として生成し、当該予測信号を加算部203に供給する。予測誤差復号部202は、符号列解析部201より供給される予測誤差符号化データに対して、逆量子化や逆直交変換などの処理を行って予測誤差信号を生成しS293、当該予測誤差信号を加算部203に供給する。加算部203は、予測誤差復号部202より供給される予測誤差信号と、動き補償部205より供給される予測信号とを加算して復号画像信号を生成しS294、当該復号画像信号をフレームメモリ206および端子31に供給する。フレームメモリ206および動き情報メモリ207は、動画像符号化装置100のフレームメモリ110および動き情報メモリ111と同一の機能を有する。フレームメモリ206は、加算部203より供給される復号画像信号を記憶するS295。動き情報メモリ207は、動き情報再生部204より供給される動き情報を最小の予測ブロックサイズ単位で記憶するS296。動き情報再生部204の詳細な構成続いて、動き情報再生部204の詳細な構成について説明する。図39は、動き情報再生部204の構成を示す。動き情報再生部204は、符号化モード判定部210、動きベクトル再生部211および結合動き情報再生部212を含む。端子32は符号列解析部201に、端子33は動き情報メモリ207に、端子34は動き補償部205にそれぞれ接続されている。動き情報再生部204の詳細な動作以下、各部の機能と動作について説明する。符号化モード判定部210は、符号列解析部201より供給されるマージフラグが0であれるか1であるか判定する。マージフラグが0であれば、符号列解析部201より供給される動き補償予測の予測方向、参照インデックス、差分ベクトル、および予測ベクトルインデックスを動きベクトル再生部211に供給する。マージフラグが1であれば、符号列解析部201より供給されるマージインデックスを結合動き情報再生部212に供給する。動きベクトル再生部211は、符号化モード判定部210より供給される動き補償予測の予測方向、参照インデックス、差分ベクトル、および予測ベクトルインデックスと、端子33より供給される候補ブロック群から、動き情報を再生して端子34に供給する。動きベクトル再生部211の詳細については後述する。結合動き情報再生部212は、符号化モード判定部210より供給されるマージインデックスと、端子33より供給される候補ブロック群から、動き情報を再生して端子34に供給する。結合動き情報再生部212の詳細な構成については後述する。動きベクトル再生部211の詳細な構成続いて、動きベクトル再生部211の詳細な構成について説明する。図40は、動きベクトル再生部211の構成を示す。動きベクトル再生部211は、予測ベクトル候補リスト生成部220、予測ベクトル決定部221および加算部222を含む。端子35は符号化モード判定部210に接続されている。動きベクトル再生部211の詳細な動作以下、各部の機能と動作について説明する。図41は、動きベクトル再生部211の動作を説明するためのフローチャートである。動きベクトル再生部211は、動き補償予測の予測方向がL0予測であれば、L0予測について以下の処理を行い、動き補償予測の予測方向がL1予測であれば、L1予測について以下の処理を行い、動き補償予測の予測方向がBI予測であれば、L0予測とL1予測について以下の処理を行う。予測ベクトル候補リスト生成部220は、動画像符号化装置100の予測ベクトル候補リスト生成部130と同一の機能を有し、動画像符号化装置100の予測ベクトル候補リスト生成部130と同一の動作によって予測ベクトル候補リストを生成しS300、当該予測ベクトル候補リストを予測ベクトル決定部221に供給する。予測ベクトル決定部221は、予測ベクトル候補リスト生成部220より供給される予測ベクトル候補リストの中から、端子35より供給される予測ベクトルインデックスで示される予測ベクトル候補を選択して予測ベクトルを決定しS301、当該予測ベクトルを加算部222に供給する。加算部222は、端子35より供給される差分ベクトルと、予測ベクトル決定部221より供給される予測ベクトルとを加算して動きベクトルを算出しS302、当該動きベクトルを端子34に供給する。結合動き情報再生部212の詳細な構成続いて、結合動き情報再生部212の詳細な構成について説明する。図42は、結合動き情報再生部212の構成を示す。結合動き情報再生部212は、結合動き情報候補生成部230および結合動き情報選択部231を含む。結合動き情報再生部212の詳細な動作以下、各部の機能と動作について説明する。図43は、結合動き情報再生部212の動作を説明するためのフローチャートである。結合動き情報候補生成部230は動画像符号化装置100の結合動き情報候補リスト生成部140と同一の機能を有し、動画像符号化装置100の結合動き情報候補リスト生成部140と同一の動作によって結合動き情報候補リストを生成しS310、当該結合動き情報候補リストを結合動き情報選択部231に供給する。結合動き情報選択部231は、結合動き情報候補生成部230より供給される結合動き情報候補リストの中から、端子35より供給されるマージインデックスで示される結合動き情報候補を選択して結合動き情報を決定しS311、当該結合動き情報を端子34に供給する。実施の形態1の変形例なお、実施の形態1は以下のように変形できる。実施の形態1の変形例1では、予測ベクトル候補リスト生成部130の動作が実施の形態1の基本例と異なる。図44は、実施の形態1の変形例1における予測ベクトル候補リスト生成部130の動作を説明するためのフローチャートである。図44のフローチャートは、図18のフローチャートに対して、ステップS320からステップS322が追加されている。以下、ステップS320からステップS322について説明する。ステップS140に続いて、予測ベクトル候補リスト生成部130は、予測ブロックサイズが所定サイズより大きいか検査するS320。所定サイズを16画素×16画素とする。ここでは、所定サイズを16画素×16画素としたが、最大符号化ブロック未満であればよく、これに限定されない。予測ブロックサイズが所定サイズより大きければS320のY、時間予測ベクトル候補の最大数を2とし、空間スケーリング予測ベクトル候補の最大数を0とするS321。予測ブロックサイズが所定サイズより大きくなければS320のN、時間予測ベクトル候補の最大数を1とし、空間スケーリング予測ベクトル候補の最大数を1とするS322。また、予測ブロックサイズが所定サイズ以上であれば、時間予測ベクトル候補生成部151の動作が実施の形態1の基本例と異なり、図21のステップS165は省略されて、時間予測ベクトル候補を2個生成する。一般的に、予測ブロックサイズが大きい場合には処理対象ブロックは空間候補ブロックまたは時間候補ブロックと相関性が高くなるため、相対的に空間スケーリング予測ベクトル候補の有効性は低下する。したがって、予測ブロックサイズが大きい場合には時間予測ベクトル候補数を増加させて、空間スケーリング予測ベクトル候補数を減少させることで、相対的に信頼度の高い空間予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リストに追加することでき、予測ベクトルインデックスの符号化効率を向上させることができる。[実施の形態2]最初に、実施の形態2のシンタックスについて説明する。図45は、実施の形態2の予測ブロックのシンタックスの一例を説明するための図である。実施の形態1の予測ブロックのシンタックスとは、予測ベクトルインデックスmvp_idx_l0およびmvp_idx_l1、差分ベクトルmvd_l0[0]、mvd_l0[1]、mvd_l1[0]、mvd_l1[1]、および参照インデックスref_idx_l0とref_idx_l1の並びが異なる。また、予測ベクトルインデックスが予測ベクトルインデックスの最大値の場合には参照インデックスを符号化および復号しないことが異なる。図45のMAX_MVP_IDXは予測ベクトルインデックスの最大値を示す。なお、予測ベクトル候補最大数が2である場合の予測ベクトルインデックスの最大値は1となる。次に、実施の形態2における制約について説明する。時間予測ベクトル候補生成部151において利用する所定値Ref_idx_TScaleと、空間スケーリング予測ベクトル候補生成部152において利用する所定値Ref_idx_SScaleは同一の値とする。以降、所定値をRef_idx_CScaleとする。実施の形態2の動画像符号化装置実施の形態2の動画像符号化装置の構成は、実施の形態1の動画像符号化装置100の構成と同一である。実施の形態1の動画像符号化装置100とは、符号列生成部104、予測ベクトルモード決定部120、および予測ベクトル候補リスト確定部154の機能と動作が異なる。以下、実施の形態2における符号列生成部104、予測ベクトルモード決定部120、および予測ベクトル候補リスト確定部154の機能と動作について実施の形態1と異なる点を説明する。符号列生成部104符号列生成部104は、L0予測とL1予測それぞれについて予測ベクトルインデックス、差分ベクトル、および参照インデックスの順に符号列を生成する。また、予測ベクトルインデックスが予測ベクトルインデックスの最大値の場合には参照インデックスを符号化しない。予測ベクトルモード決定部120予測ベクトルモード決定部120の動作について説明する。図46は、実施の形態2の予測ベクトルモード決定部120の動作を説明するためのフローチャートである。図46のフローチャートは、図12のフローチャートに対して、ステップS250からステップS253が追加されている。ステップS120に続いて、予測ベクトル決定部131は、端子13より供給されるL0予測の参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleであるか検査するS250。L0予測の参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleであればS250のY、予測ベクトル決定部131は、予測ベクトル候補リスト生成部130より供給されるL0予測の予測ベクトル候補リストから1つの予測ベクトル候補をL0予測の予測ベクトルとして選択して、L0予測の予測ベクトルインデックを決定しS121、当該L0予測の予測ベクトルを減算部132に供給する。L0予測の参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleでなければS250のN、予測ベクトル決定部131は、予測ベクトル候補リスト生成部130より供給されるL0予測の予測ベクトル候補リストから時間予測ベクトル候補と空間スケーリング予測ベクトル候補を除いた予測ベクトル候補の中から1つの予測ベクトル候補をL0予測の予測ベクトルとして選択して、L0予測の予測ベクトルインデックを決定しS251、当該L0予測の予測ベクトルを減算部132に供給する。ステップS124に続いて、予測ベクトル決定部131は、端子13より供給されるL1予測の参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleであるか検査するS252。L1予測の参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleであればS252のY、予測ベクトル決定部131は、予測ベクトル候補リスト生成部130より供給されるL1予測の予測ベクトル候補リストから1つの予測ベクトル候補をL1予測の予測ベクトルとして選択して、L1予測の予測ベクトルインデックを決定しS125、当該L1予測の予測ベクトルを減算部132に供給する。L1予測の参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleでなければS252のN、予測ベクトル決定部131は、予測ベクトル候補リスト生成部130より供給されるL1予測の予測ベクトル候補リストから時間予測ベクトル候補と空間スケーリング予測ベクトル候補を除いた予測ベクトル候補の中から1つの予測ベクトル候補をL1予測の予測ベクトルとして選択して、L1予測の予測ベクトルインデックを決定しS253、当該L1予測の予測ベクトルを減算部132に供給する。以上のように、端子13より供給される参照インデックスが所定値Ref_idx_CScaleでない場合には、端子13より供給されて動き補償で利用される参照インデックスが示す参照画像とスケーリングの算出に利用する参照画像の不一致による差分ベクトルの符号量の増加から、スケーリング処理を伴う予測ベクトル候補の選択率が低下する。そのため、端子13より供給される参照インデックスが0でない場合には、スケーリング処理を伴う時間予測ベクトル候補と空間スケーリング予測ベクトル候補を候補外とすることで、候補選択に係る処理を削減することができる。予測ベクトル候補リスト確定部154予測ベクトル候補リスト確定部154の動作について説明する。図47は、実施の形態2の予測ベクトル候補リスト確定部154の動作を説明するためのフローチャートである。図47のフローチャートは、図26のフローチャートに対して、ステップS260とステップS261が追加されている点が異なる。ステップS181に続いて、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数-1であるか検査するS260。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数-1であればS260のY、時間予測ベクトル候補を予測ベクトル候補リストに追加するS182。予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数-1でなければS260のN、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数-1に達するまで予測ベクトル補充候補を予測ベクトル候補リストに追加するS261。以上のように、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数-1でなければ、予測ベクトル候補リストの予測ベクトル候補数が予測ベクトル候補最大数-1に達するまで予測ベクトル補充候補を予測ベクトル候補リストに追加することで、スケーリング処理を伴う予測ベクトル候補の予測ベクトルインデックスを予測ベクトルインデックスの最大値に固定することができる。ここでは、スケーリング処理を伴う予測ベクトル候補の予測ベクトルインデックスを予測ベクトルインデックスの最大値に固定したが、所定値に固定化できればよく、これに限定されない。実施の形態2の動画像復号装置実施の形態2の動画像復号装置の構成は、符号列解析部201の機能を除いて実施の形態1の動画像復号装置200の構成と同一である。符号列解析部201は、端子30より供給された符号列を解析して予測誤差符号化データ、マージフラグ、マージインデックス、動き補償予測の予測方向、参照インデックス、差分ベクトル、および予測ベクトルインデックスをシンタックスに従って復号する。当該予測ベクトルインデックスが予測ベクトルインデックスの最大値の場合には、参照インデックスを所定値Ref_idx_CScaleとする。そして、当該予測誤差符号化データを予測誤差復号部202に、当該マージフラグ、当該マージインデックス、当該動き補償予測の予測方向、当該参照インデックス、当該差分ベクトル、および当該予測ベクトルインデックスを動き情報再生部204に供給する。以上のように、実施の形態2の動画像復号装置において、予測ベクトルインデックスが予測ベクトルインデックスの最大値の場合には、復号されない参照インデックスを所定値Ref_idx_CScaleとみなして動き情報再生部204に供給することで、実施の形態2の動画像符号化装置と矛盾のない再生画像を生成することができる。以上のように、実施の形態2の動画像符号化装置および動画像復号装置では、予測ベクトルインデックスが予測ベクトルインデックスの最大値の場合には、参照インデックスを符号化する必要がないため動き情報の符号量を削減することができる。動画像符号化装置と動画像復号装置の間で符号化ストリームをやりとりするために、有線または無線のネットワークが用いられる場合、符号化ストリームを通信路の伝送形態に適したデータ形式に変換して伝送してもよい。その場合、動画像符号化装置が出力する符号化ストリームを通信路の伝送形態に適したデータ形式の符号化データに変換してネットワークに送信する動画像送信装置と、ネットワークから符号化データを受信して符号化ストリームに復元して動画像復号装置に供給する動画像受信装置とが設けられる。動画像送信装置は、動画像符号化装置が出力する符号化ストリームをバッファするメモリと、符号化ストリームをパケット化するパケット処理部と、パケット化された符号化データをネットワークを介して送信する送信部とを含む。動画像受信装置は、パケット化された符号化データをネットワークを介して受信する受信部と、受信された符号化データをバッファするメモリと、符号化データをパケット処理して符号化ストリームを生成し、動画像復号装置に提供するパケット処理部とを含む。以上の符号化および復号に関する処理は、ハードウェアを用いた伝送、蓄積、受信装置として実現することができるのは勿論のこと、ROMReadOnlyMemoryやフラッシュメモリなどに記憶されているファームウェアや、コンピュータなどのソフトウェアによっても実現することができる。そのファームウェアプログラム、ソフトウェアプログラムをコンピュータなどで読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも、有線あるいは無線のネットワークを通してサーバから提供することも、地上波あるいは衛星ディジタル放送のデータ放送として提供することも可能である。以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。"