Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2007074415A - Motion vector estimation device and motion vector estimation program - Google Patents

Motion vector estimation device and motion vector estimation program Download PDF

Info

Publication number
JP2007074415A
JP2007074415A JP2005259637A JP2005259637A JP2007074415A JP 2007074415 A JP2007074415 A JP 2007074415A JP 2005259637 A JP2005259637 A JP 2005259637A JP 2005259637 A JP2005259637 A JP 2005259637A JP 2007074415 A JP2007074415 A JP 2007074415A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
luminance
reference frame
motion vector
inspection area
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2005259637A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yasutaka Matsuo
康孝 松尾
Sumio Yano
澄男 矢野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Japan Broadcasting Corp
Original Assignee
Nippon Hoso Kyokai NHK
Japan Broadcasting Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Hoso Kyokai NHK, Japan Broadcasting Corp filed Critical Nippon Hoso Kyokai NHK
Priority to JP2005259637A priority Critical patent/JP2007074415A/en
Publication of JP2007074415A publication Critical patent/JP2007074415A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Television Systems (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a motion vector estimation device and a motion vector estimation program which are capable of accurately estimating a motion vector even in the case of quick changes in illumination luminous intensity. <P>SOLUTION: The motion vector estimation device includes; a threshold determination means 10 which determines a threshold TH on the basis of luminance of pixels a base frame BF and a predetermined luminance check area SA of a reference frame RF; and a motion vector estimation means 11 which estimates a motion vector on the basis of the number of corresponding pixels in a base block BB within the base frame BF and in the reference block RB within the reference frame RF, in which luminance difference absolute values are equal to or smaller than the threshold TH. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、動きベクトル推定装置および動きベクトル推定プログラムに係り、特に、被写体の照明照度が急激に変動した場合にも正確に動きベクトルを推定することのできる動きベクトル推定装置および動きベクトル推定プログラムに関する。   The present invention relates to a motion vector estimation device and a motion vector estimation program, and more particularly to a motion vector estimation device and a motion vector estimation program capable of accurately estimating a motion vector even when the illumination illuminance of a subject changes rapidly. .

テレビジョン放送においては、テレビジョン方式変換装置、画像符号化装置等において、動きベクトル検出が必要となる。   In television broadcasting, motion vector detection is required in television system conversion devices, image encoding devices, and the like.

テレビジョン方式変換装置によってNTSC方式で製作された動画像をPAL方式で放送可能な動画像に変換する場合は、毎秒60フレームの動画像を毎秒50フレームの動画像に変換することが必要となる。   When converting a moving image produced in the NTSC format by a television conversion device into a moving image that can be broadcast in the PAL format, it is necessary to convert a moving image of 60 frames per second into a moving image of 50 frames per second. .

即ち、NTSC方式の第1フレームをPAL方式の第1フレームに一致させた場合には、NTSC方式の第2フレームと第3フレームとの間にPAL方式の第2フレームを、NTSC方式の第3フレームと第4フレームとの間にPAL方式の第3フレームを、というように2つのNTSCフレームの間にPALフレームを内挿法により生成する必要がある。そして、内挿法によりPALフレーム動画像を生成する際に、動きベクトルが必要となる。   That is, when the first frame of the NTSC system is matched with the first frame of the PAL system, the second frame of the PAL system is inserted between the second frame and the third frame of the NTSC system and the third frame of the NTSC system. It is necessary to generate a PAL system third frame between the frame and the fourth frame, and a PAL frame between two NTSC frames by interpolation. A motion vector is required when generating a PAL frame moving image by interpolation.

また、MPEG2を適用した画像符号化装置においては、動きベクトル情報だけを伝送する生成するBピクチャおよびPピクチャを生成するために動きベクトル検出が必要となる。   In addition, in an image encoding apparatus to which MPEG2 is applied, motion vector detection is required to generate a B picture and a P picture to be generated that transmit only motion vector information.

即ち、動きベクトルを検出するために動きベクトル推定装置が使用されるが、動きベクトル推定装置は、テレビジョン方式変換装置あるいは画像符号化装置の一部を構成している。   That is, a motion vector estimation device is used to detect a motion vector, and the motion vector estimation device constitutes a part of a television system conversion device or an image encoding device.

例えば、画像符号化装置9は、図16のブロック線図に示すように、ビデオカメラ90から出力される現在画像のビデオ信号をSIF信号に変換する前処理部91と、SIF信号と局部復号部96から出力されるSIF信号とに基づいて動きベクトルを推定する動きベクトル推定部92と、動きベクトル推定部92から出力される画面間画素差分値を離散余弦変換(DCT)するDCT部93と、離散余弦変換結果を量子化する量子化部94と、量子化値を可変長符号化する可変調符号化部95と、量子化値を画面間画素差分値に復号する局部復号部96とを含んでいる。   For example, as shown in the block diagram of FIG. 16, the image encoding device 9 includes a preprocessing unit 91 that converts a video signal of a current image output from the video camera 90 into an SIF signal, an SIF signal, and a local decoding unit. A motion vector estimation unit 92 that estimates a motion vector based on the SIF signal output from 96, a DCT unit 93 that performs discrete cosine transform (DCT) on an inter-screen pixel difference value output from the motion vector estimation unit 92, and A quantization unit 94 that quantizes the discrete cosine transform result; a modulation modulation unit 95 that performs variable-length encoding of the quantized value; and a local decoding unit 96 that decodes the quantized value into an inter-screen pixel difference value. It is out.

そして、画像符号化装置9は、DSP、マイクロプロセッサ等のプログラマブル素子にプログラムをインストールして構成することが一般的である。   The image encoding device 9 is generally configured by installing a program in a programmable element such as a DSP or a microprocessor.

従って、動きベクトル推定部92は、プログラムがインストールされたプログラマブル素子あるいはプログラマブル素子の一部で構成されることとなる。   Therefore, the motion vector estimation unit 92 is configured by a programmable element in which a program is installed or a part of the programmable element.

そして、従来から動きベクトルを正確かつ迅速に推定するための動きベクトル推定装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。   Conventionally, a motion vector estimation apparatus for accurately and quickly estimating a motion vector has been proposed (see, for example, Patent Document 1).

図17は特許文献1に開示されている動きベクトル推定部92のブロック図であって、基準フレームメモリ921には現時点の画像データが基準フレームデータとして記憶されている。参照フレームメモリ922には現時点より1フレーム前の画像データが参照フレームデータとして記憶されている。   FIG. 17 is a block diagram of the motion vector estimation unit 92 disclosed in Patent Document 1. The reference frame memory 921 stores the current image data as reference frame data. The reference frame memory 922 stores image data one frame before the current time as reference frame data.

また、クラスコード生成部923は、基準フレームメモリ921に記憶されている基準フレームデータに基づいて、例えば1ビットADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)を使用して基準フレームの注目画素位置に係る特徴量であるクラスコードを生成する。   In addition, the class code generation unit 923 uses, for example, 1-bit ADRC (Adaptive Dynamic Range Coding) based on the reference frame data stored in the reference frame memory 921 as a feature amount related to the target pixel position of the reference frame. Generate some class code.

そして、動きベクトル算出部924は、基準フレームメモリ921に記憶されている基準フレームデータ、参照フレームメモリ922に記憶されている参照フレームデータ、およびクラスコード生成部923で生成されたクラスコードに基づいて動きベクトルを算出する。   Then, the motion vector calculation unit 924 is based on the base frame data stored in the base frame memory 921, the reference frame data stored in the reference frame memory 922, and the class code generated by the class code generation unit 923. A motion vector is calculated.

即ち、従来の動きベクトル推定部92は、特徴量に対応した画素ブロックを使用してブロックマッチング法により動きベクトルを算出することにより、動きベクトルを正確かつ迅速に推定することを可能としている。
特開2005−63319号公報(図1、[0050]〜[0052])
That is, the conventional motion vector estimation unit 92 can estimate a motion vector accurately and quickly by calculating a motion vector by a block matching method using a pixel block corresponding to a feature amount.
Japanese Patent Laying-Open No. 2005-63319 (FIG. 1, [0050] to [0052])

しかしながら、従来の動きベクトル推定装置には、ニュース番組におけるフラッシュの点滅、歌番組におけるスポットライトの点滅のように、被写体を照明する照明光の輝度が急激に変化する場合には、動きベクトルの推定に誤りが生じることを回避できないという課題があった。   However, the conventional motion vector estimation device estimates motion vectors when the brightness of the illumination light that illuminates the subject changes abruptly, such as flashing flashes in news programs and spotlights flashing in song programs. There is a problem that it cannot be avoided that errors occur.

本発明は、従来の課題を解決するためになされたものであって、照明照度の急激な変動があった場合にも正確に動きベクトルを推定することの可能な動きベクトル推定装置および動きベクトル推定プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the conventional problems, and is a motion vector estimation device and a motion vector estimation capable of accurately estimating a motion vector even when there is a sudden change in illumination illuminance. The purpose is to provide a program.

本発明の動きベクトル推定装置は、基準フレームおよび参照フレームの予め定められた輝度検査領域内の画素の輝度に基づいて閾値を決定する閾値決定手段と、前記基準フレーム内の基準ブロックと前記参照フレーム内の参照ブロックの対応する画素間の輝度差絶対値が上記閾値以下である画素の個数に基づいて動きベクトルを推定する動きベクトル推定手段とを含む構成を有している。   The motion vector estimation apparatus according to the present invention includes threshold determination means for determining a threshold based on the luminance of pixels in a predetermined luminance inspection area of the base frame and the reference frame, the base block in the base frame, and the reference frame And a motion vector estimation means for estimating a motion vector based on the number of pixels whose luminance difference absolute value between corresponding pixels of the reference block is equal to or less than the threshold value.

この構成により、基準フレームと参照フレームとの間の輝度の変化を考慮して動きベクトルが推定されることとなる。   With this configuration, a motion vector is estimated in consideration of a change in luminance between the base frame and the reference frame.

本発明の動きベクトル推定装置は、前記閾値決定手段が、前記基準フレームを所定画素数の基準ブロックに分割する基準フレーム分割手段と、前記基準ブロックごとに前記基準フレーム内に基準フレーム輝度検査領域を設定する基準フレーム輝度検査領域設定手段と、前記基準フレーム輝度検査領域内の画素輝度ヒストグラムの中央値である基準フレーム画素輝度中央値を決定する基準フレーム画素輝度中央値決定手段と、前記参照フレーム内の前記基準フレーム内の前記基準フレーム輝度検査領域と同じ位置に参照フレーム輝度検査領域を設定する参照フレーム輝度検査領域設定手段と、前記参照フレーム輝度検査領域内の画素輝度ヒストグラムの中央値である参照フレーム画素輝度中央値を決定する参照フレーム画素輝度中央値決定手段と、前記基準フレーム輝度中央値と前記参照フレーム輝度中央値の差の絶対値を前記閾値として算出する閾値算出手段とを含む構成を有している。   In the motion vector estimation apparatus according to the present invention, the threshold value determining means includes a reference frame dividing means for dividing the reference frame into reference blocks having a predetermined number of pixels, and a reference frame luminance inspection area in the reference frame for each reference block. A reference frame luminance inspection area setting means for setting; a reference frame pixel luminance median value determining means for determining a median value of a reference frame pixel luminance which is a median value of a pixel luminance histogram in the reference frame luminance inspection area; A reference frame luminance inspection region setting means for setting a reference frame luminance inspection region at the same position as the reference frame luminance inspection region in the reference frame, and a reference that is a median value of a pixel luminance histogram in the reference frame luminance inspection region Reference frame pixel luminance median value determining means for determining a frame pixel luminance median value Has a configuration comprising a threshold calculating means for calculating the absolute value of the difference between the reference frame luminance median and the reference frame luminance central value as the threshold value.

この構成により、基準フレームと参照フレームの輝度ヒストグラムの中央値の差の絶対値に基づいて閾値が算出されることとなる。   With this configuration, the threshold value is calculated based on the absolute value of the difference between the median values of the luminance histograms of the base frame and the reference frame.

本発明の動きベクトル推定装置は、前記動きベクトル推定手段が、前記基準ブロックごとに前記参照フレーム輝度検査領域内に動きベクトル探索領域を設定する動きベクトル探索領域設定手段と、前記基準ブロックごとに前記動きベクトル探索領域から前記基準ブロック内の画素の輝度との差の絶対値が前記閾値より小さい輝度を有する画素の個数が最小である参照ブロックを探索し前記基準ブロックと前記参照ブロックとに基づいて動きベクトルを決定する動きベクトル算出手段とを含む構成を有している。   In the motion vector estimation device of the present invention, the motion vector estimation means includes a motion vector search area setting means for setting a motion vector search area in the reference frame luminance inspection area for each reference block, and the reference block for each reference block. Based on the reference block and the reference block, a search is made for a reference block having a minimum number of pixels having a luminance that is smaller than the threshold value and the absolute value of the difference between the luminance of the pixels in the reference block from a motion vector search region. And a motion vector calculating means for determining a motion vector.

この構成により、基準フレームと参照フレームとの間の輝度差絶対値が閾値以下である画素数によって動きベクトルが推定されることとなる。   With this configuration, a motion vector is estimated based on the number of pixels whose absolute value of luminance difference between the base frame and the reference frame is equal to or less than a threshold value.

本発明の動きベクトル推定装置は、前記基準フレーム画素輝度中央値決定手段が、前記基準フレーム輝度検査領域内の各画素の輝度を前記基準フレーム輝度検査領域内の画素の最大輝度と最小輝度の差で除した無次元画素輝度のヒストグラムの中央値である基準フレーム無次元画素輝度中央値を決定するものであり、
前記参照フレーム画素輝度中央値決定手段が、前記参照フレーム輝度検査領域内の各画素の輝度を前記参照フレーム輝度検査領域内の画素の最大輝度と最小輝度の差で除した無次元画素輝度のヒストグラムの中央値である参照フレーム無次元画素輝度中央値を決定するものである構成を有している。
In the motion vector estimation apparatus of the present invention, the reference frame pixel luminance median value determining means determines the luminance of each pixel in the reference frame luminance inspection area as a difference between the maximum luminance and the minimum luminance of the pixels in the reference frame luminance inspection area. Determining the median value of the reference frame dimensionless pixel luminance, which is the median value of the histogram of the dimensionless pixel luminance divided by
Non-dimensional pixel luminance histogram obtained by dividing the luminance of each pixel in the reference frame luminance inspection area by the difference between the maximum luminance and the minimum luminance of the pixels in the reference frame luminance inspection area The reference frame non-dimensional pixel luminance median value that is the median value is determined.

この構成により、基準フレームと参照フレームの無次元輝度ヒストグラムの中央値の差の絶対値に基づいて閾値が算出されることとなる。   With this configuration, the threshold value is calculated based on the absolute value of the difference between the median values of the dimensionless luminance histogram of the base frame and the reference frame.

本発明の動きベクトル推定装置は、前記動きベクトル推定手段が、前記基準フレーム輝度検査領域内の画素の輝度ヒストグラムと前記参照輝度検査領域内の輝度ヒストグラムの形状が相似していないときは動きベクトルの推定を中止する動きベクトル推定中止手段を含む構成を有している。   In the motion vector estimation device of the present invention, when the motion vector estimation means does not resemble the shape of the luminance histogram of the pixels in the reference frame luminance inspection area and the luminance histogram in the reference luminance inspection area, It has a configuration including motion vector estimation stopping means for canceling the estimation.

この構成により、基準フレームと参照フレームの輝度ヒストグラムの形状が相似している場合のみ動きベクトルが推定されることとなる。   With this configuration, a motion vector is estimated only when the luminance histograms of the base frame and the reference frame are similar.

本発明の動きベクトル推定装置は、前記閾値決定手段が、前記基準フレームを所定画素数の基準ブロックに分割する基準フレーム分割手段と、前記基準ブロックごとに前記基準フレーム内に基準フレーム輝度検査領域を設定する基準フレーム輝度検査領域設定手段と、前記基準フレーム輝度検査領域内画素の輝度ヒストグラムの平均値である基準フレーム輝度平均値を決定する基準フレーム輝度平均値決定手段と、前記参照フレーム内の前記基準フレーム内の前記基準フレーム輝度検査領域と同じ位置に参照フレーム輝度検査領域を設定する参照フレーム輝度検査領域設定手段と、前記参照フレーム輝度検査領域内画素の輝度ヒストグラムの平均値である参照フレーム輝度平均値を決定する参照フレーム輝度平均値決定手段と、前記基準フレーム輝度平均値と前記参照フレーム輝度平均値の差の絶対値を前記閾値として算出する閾値算出手段とを含む構成を有している。   In the motion vector estimation apparatus according to the present invention, the threshold value determining means includes a reference frame dividing means for dividing the reference frame into reference blocks having a predetermined number of pixels, and a reference frame luminance inspection area in the reference frame for each reference block. A reference frame luminance inspection area setting means for setting; a reference frame luminance average value determining means for determining a reference frame luminance average value which is an average value of luminance histograms of pixels in the reference frame luminance inspection area; and the reference frame luminance average value determining means in the reference frame. Reference frame luminance inspection region setting means for setting a reference frame luminance inspection region at the same position as the reference frame luminance inspection region in the reference frame, and reference frame luminance that is an average value of luminance histograms of pixels in the reference frame luminance inspection region A reference frame luminance average value determining means for determining an average value; Beam intensity average value and the absolute value of the difference between the reference frame luminance average value has a configuration that includes a threshold calculating means for calculating as said threshold value.

この構成により、基準フレームと参照フレームの輝度ヒストグラムの平均値の差の絶対値に基づいて閾値が算出されることとなる。   With this configuration, the threshold value is calculated based on the absolute value of the difference between the average values of the luminance histograms of the base frame and the reference frame.

本発明は、基準フレームおよび参照フレームの輝度検査領域内の画素の輝度に基づいて閾値を決定する閾値決定手段を設けることにより、照明照度の急激な変動があった場合にも正確に動きベクトルを推定することが可能となるという効果を有する動きベクトル推定装置および動きベクトル推定プログラムを提供することができるものである。   The present invention provides a threshold value determining means for determining a threshold value based on the luminance of the pixels in the luminance inspection area of the base frame and the reference frame, so that the motion vector can be accurately obtained even when there is a sudden change in illumination illuminance. It is possible to provide a motion vector estimation device and a motion vector estimation program having an effect that estimation is possible.

以下、本発明の実施の形態の動きベクトル推定装置について、図面を用いて説明する。
(第1の実施形態)
本発明の第1の実施形態に係る動きベクトル推定装置の実施形態のブロック図を図1に示す。
Hereinafter, a motion vector estimation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 shows a block diagram of an embodiment of a motion vector estimation apparatus according to the first embodiment of the present invention.

即ち、本発明に係る動きベクトル推定装置1は、基準フレームBFおよび参照フレームRFの予め定められた輝度検査領域SA内の画素の輝度に基づいて閾値THを決定する閾値決定手段10と、基準フレームBF内の基準ブロックBBと参照フレームRF内の参照ブロックRBの対応する画素間の輝度差絶対値が閾値TH以下である画素の個数に基づいて動きベクトルを推定する動きベクトル推定手段11とを含む。   That is, the motion vector estimation apparatus 1 according to the present invention includes threshold determination means 10 that determines the threshold TH based on the luminance of the pixels in the predetermined luminance inspection area SA of the reference frame BF and the reference frame RF, and the reference frame Motion vector estimation means 11 for estimating a motion vector based on the number of pixels whose luminance difference absolute value between corresponding pixels of the reference block BB in the BF and the reference block RB in the reference frame RF is equal to or less than a threshold value TH. .

そして、閾値決定手段10は、基準フレームBFを所定画素数の基準ブロックBBに分割する基準フレーム分割手段101と、基準ブロックBBごとに基準フレームBF内に基準フレーム輝度検査領域BSAを設定する基準フレーム輝度検査領域設定手段102と、基準フレーム輝度検査領域BSA内の画素輝度のヒストグラムの中央値である基準フレーム画素輝度中央値BMVを決定する基準フレーム画素輝度中央値決定手段103と、参照フレームRF内の基準フレームBF内の基準フレーム輝度検査領域BSAと同じ位置に参照フレーム輝度検査領域RSAを設定する参照フレーム輝度検査領域設定手段104と、参照フレーム輝度検査領域SA内の画素輝度のヒストグラムの中央値である参照フレーム画素輝度中央値RMBを決定する参照フレーム画素輝度中央値決定手段105と、基準フレーム輝度中央値BMVと参照フレーム輝度中央値RVMの差の絶対値を閾値THとして算出する閾値算出手段106とを含む。   Then, the threshold value determining means 10 includes a reference frame dividing means 101 for dividing the reference frame BF into reference blocks BB having a predetermined number of pixels, and a reference frame for setting a reference frame luminance inspection area BSA in the reference frame BF for each reference block BB. Luminance inspection area setting means 102, reference frame pixel luminance median value determining means 103 for determining a reference frame pixel luminance median value BMV that is the median value of the pixel luminance histogram in the reference frame luminance inspection area BSA, and in the reference frame RF Reference frame luminance inspection area setting means 104 for setting the reference frame luminance inspection area RSA at the same position as the reference frame luminance inspection area BSA in the reference frame BF, and the median value of the pixel luminance histogram in the reference frame luminance inspection area SA Determine a reference frame pixel luminance median value RMB that is It includes a reference frame pixel intensity median determining unit 105, a threshold calculating means 106 which calculates the absolute value of the difference between the reference frame luminance median RVM a reference frame luminance median BMV as the threshold TH.

また、動きベクトル推定手段11は、参照フレーム輝度検査領域RSA内に動きベクトル探索領域MVAを設定する動きベクトル探索領域設定手段111と、基準ブロックBBごとに動きベクトル探索領域MVAから基準ブロックBB内の画素の輝度との差の絶対値が閾値THより小さい輝度を有する画素の個数が最小である参照ブロックRBを探索し、基準ブロックBBと参照ブロックRBとに基づいて動きベクトルMVを決定する動きベクトル算出手段112とを含む。   Also, the motion vector estimation means 11 includes a motion vector search area setting means 111 that sets a motion vector search area MVA in the reference frame luminance inspection area RSA, and a motion vector search area MVA in the reference block BB for each reference block BB. A motion vector for searching for a reference block RB having a minimum number of pixels having a luminance whose absolute value of the difference from the pixel luminance is smaller than the threshold TH and determining a motion vector MV based on the base block BB and the reference block RB Calculation means 112.

図2は、本発明に係る動きベクトル推定装置1のハードウエア構成を示すブロック図であって、本発明に係る動きベクトル推定装置1はマイクロプロセッサ2によって構成されているものとする。   FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the motion vector estimation apparatus 1 according to the present invention. The motion vector estimation apparatus 1 according to the present invention is configured by a microprocessor 2.

マイクロプロセッサ2は、プログラムに従って処理を実行するCPU20と、プログラムおよび処理結果を記憶するメモリ21と、画像信号を読み込む画像信号読み込みインターフェイス(I/F)22と、動きベクトルを出力する動きベクトル出力I/F23と、周辺機器I/F24とがバス25によって相互に結合された構成を有する。   The microprocessor 2 includes a CPU 20 that executes processing according to a program, a memory 21 that stores the program and processing results, an image signal reading interface (I / F) 22 that reads an image signal, and a motion vector output I that outputs a motion vector. / F23 and peripheral device I / F24 are coupled to each other by a bus 25.

なお、周辺機器I/F24には表示装置26、キーボード27およびポインティングデバイス28が接続されるが、表示装置26、キーボード27およびポインティングデバイス28はプログラムのインストール、パラメータの設定等動きベクトル推定装置を保守するために使用される。なお、周辺機器I/F24に動きベクトル推定装置用の専用操作パネルを接続し、専用操作パネルにより動きベクトル推定装置の保守を行うようにしてもよい。   The peripheral device I / F 24 is connected with a display device 26, a keyboard 27, and a pointing device 28. The display device 26, the keyboard 27, and the pointing device 28 maintain a motion vector estimation device such as program installation and parameter setting. Used to do. Note that a dedicated operation panel for the motion vector estimation device may be connected to the peripheral device I / F 24 so that the motion vector estimation device is maintained by the dedicated operation panel.

即ち、マイクロプロセッサ2に動きベクトル推定プログラムをインストールすることにより、マイクロプロセッサ2は本発明に係る動きベクトル推定装置1として機能することとなる。   That is, by installing the motion vector estimation program in the microprocessor 2, the microprocessor 2 functions as the motion vector estimation device 1 according to the present invention.

次に、マイクロプロセッサ2にインストールする動きベクトル推定プログラムのフローチャートを参照しつつ、本発明に係る動きベクトル推定装置1の動作を説明する。   Next, the operation of the motion vector estimation apparatus 1 according to the present invention will be described with reference to a flowchart of a motion vector estimation program installed in the microprocessor 2.

図3は、第1の実施形態において、CPU20が実行する第1の動きベクトル推定プログラムのフローチャートであって、所定の時間(例えば30ミリ秒)間隔で実行される。   FIG. 3 is a flowchart of the first motion vector estimation program executed by the CPU 20 in the first embodiment, and is executed at predetermined time intervals (for example, 30 milliseconds).

まず、CPU20は、現時刻の画像信号を基準フレームデータBFとして画像信号読み込みI/F22を介してメモリ21の一部で構成される基準フレームメモリに読み込むと同時に既にメモリ21に記憶されている複数の画像フレームの中の1つの画像フレームを参照フレームデータRFとしてメモリ21の一部で構成される参照フレームメモリに読み込む(ステップS30)。   First, the CPU 20 reads the image signal at the current time as reference frame data BF into the reference frame memory constituted by a part of the memory 21 via the image signal read I / F 22 and simultaneously stores a plurality of images already stored in the memory 21. One image frame is read as reference frame data RF into a reference frame memory constituted by a part of the memory 21 (step S30).

次に、CPU20は、基準フレームデータBFを所定個数(例えば、8行8列合計64)の画素を含む基準ブロックBBに分割する(ステップS31)。   Next, the CPU 20 divides the reference frame data BF into reference blocks BB including a predetermined number of pixels (for example, 8 rows and 8 columns total 64) (step S31).

そして、CPU20は、ブロック列番号を表すインデックスiを“1”に初期化し(ステップS32)、ブロック行番号を表すインデックスjを“1”に初期化する(ステップS33)。   Then, the CPU 20 initializes an index i representing the block column number to “1” (step S32), and initializes an index j representing the block row number to “1” (step S33).

さらに、CPU20は、閾値THを決定し(ステップS34)、動きベクトルMVを探索する(ステップS35)が、詳細は後述する。そして、CPU20は、ステップS35において算出された基準ブロックBB(i,j)に対応する動きベクトルMVを特定するパラメータMBおよびNBを出力する(ステップS301)。   Further, the CPU 20 determines a threshold value TH (step S34) and searches for a motion vector MV (step S35), details of which will be described later. Then, the CPU 20 outputs parameters MB and NB that specify the motion vector MV corresponding to the reference block BB (i, j) calculated in step S35 (step S301).

CPU20は、ブロック行番号jが最大値Jに到達したか否かを判定し(ステップS36)、否定判定したときはブロック行番号jをインクリメントして(ステップS37)、ステップS34の処理に戻る。   The CPU 20 determines whether or not the block row number j has reached the maximum value J (step S36). If the negative determination is made, the CPU 20 increments the block row number j (step S37) and returns to the processing of step S34.

CPU20は、逆に、ブロック行番号jが最大値Jに到達したと判定したときは、ブロック列番号iが最大値Iに到達したか否かを判定し(ステップS38)、否定判定したときはブロック列番号iをインクリメントして(ステップS39)、ステップS33の処理に戻る。   Conversely, when the CPU 20 determines that the block row number j has reached the maximum value J, the CPU 20 determines whether or not the block column number i has reached the maximum value I (step S38). The block string number i is incremented (step S39), and the process returns to step S33.

逆に、CPU20は、ブロック列番号iが最大値Iに到達したと判定したときは、このプログラムを終了する。   Conversely, when the CPU 20 determines that the block row number i has reached the maximum value I, the program is terminated.

図4は、CPU20が図3に示す第1の動きベクトル推定プログラムのステップS34で実行する第1の閾値決定ルーチンのフローチャートである。まず、CPU20は基準フレームBF内に基準ブロックBB(i,j)を中心とする縦方向K画素、横方向L画素の領域を基準フレーム輝度検査領域BSAに設定する(ステップS40)。   FIG. 4 is a flowchart of a first threshold value determination routine that the CPU 20 executes in step S34 of the first motion vector estimation program shown in FIG. First, the CPU 20 sets an area of vertical K pixels and horizontal L pixels centering on the reference block BB (i, j) in the reference frame BF as the reference frame luminance inspection area BSA (step S40).

図5は、列方向に8個、行方向に13個のブロックを有する基準フレームBFおよび参照フレームRFの構成図である。そして、基準ブロックBBのブロック列番号およびブロック行番号(i,j)は(4,6)であり、K=34,L=68であるとする。   FIG. 5 is a configuration diagram of a base frame BF and a reference frame RF having 8 blocks in the column direction and 13 blocks in the row direction. The block column number and the block row number (i, j) of the reference block BB are (4, 6), and K = 34 and L = 68.

次に、CPU20は、輝度検査領域BSA内の輝度ヒストグラムを生成する(ステップS41)。即ち、CPU20は、基準フレーム輝度検査領域BSA内に含まれるK×L個の画素の画素値(=輝度)の分布を検査する。   Next, the CPU 20 generates a luminance histogram in the luminance inspection area BSA (step S41). That is, the CPU 20 inspects the distribution of pixel values (= luminance) of K × L pixels included in the reference frame luminance inspection area BSA.

次に、CPU20は、参照フレームRF内の基準フレームBF内の基準フレーム輝度検査領域BSAと同じ位置に参照フレーム輝度検査領域RSAを設定する(ステップS42)。   Next, the CPU 20 sets the reference frame luminance inspection area RSA at the same position as the reference frame luminance inspection area BSA in the reference frame BF in the reference frame RF (step S42).

次に、CPU20は、参照フレーム輝度検査領域RSA内に含まれるK×L個の画素の画素値のヒストグラムを生成する(ステップS43)。   Next, the CPU 20 generates a histogram of pixel values of K × L pixels included in the reference frame luminance inspection area RSA (step S43).

最後に、CPU20は閾値THを算出して(ステップS44)、このルーチンを終了するが、閾値THの算出の詳細については後述する。   Finally, the CPU 20 calculates the threshold value TH (step S44) and ends this routine. Details of the calculation of the threshold value TH will be described later.

図6は、CPU20が、図4に示す第1の閾値決定ルーチンのステップS44で実行する第1の閾値算出ルーチンのフローチャートである。   FIG. 6 is a flowchart of a first threshold value calculation routine that the CPU 20 executes in step S44 of the first threshold value determination routine shown in FIG.

まず、CPU20は、基準フレーム輝度検査領域BSA内の最大輝度BLmaxと最小輝度BLminの平均値である基準フレーム輝度中央値BMVを決定する(ステップS60)。   First, the CPU 20 determines a reference frame luminance median value BMV that is an average value of the maximum luminance BLmax and the minimum luminance BLmin in the reference frame luminance inspection area BSA (step S60).

Figure 2007074415
Figure 2007074415

次に、CPU20は、参照フレーム輝度検査領域RSA内の参照フレーム最大輝度RBmaxと最小輝度RBminの平均値である参照フレーム輝度中央値RMVを決定する(ステップS61)。   Next, the CPU 20 determines a reference frame luminance median value RMV that is an average value of the reference frame maximum luminance RBmax and the minimum luminance RBmin in the reference frame luminance inspection area RSA (step S61).

Figure 2007074415
Figure 2007074415

最後に、CPU20は、基準フレーム輝度中央値BMVと参照フレーム輝度中央値RMVの差の絶対値として閾値THを算出して(ステップS62)、このルーチンを終了する。   Finally, the CPU 20 calculates the threshold value TH as the absolute value of the difference between the base frame luminance median value BMV and the reference frame luminance median value RMV (step S62), and ends this routine.

Figure 2007074415
Figure 2007074415

図7は、CPU20が図3に示す第1の動きベクトル推定プログラムのステップS35で実行する第1の動きベクトル探索ルーチンのフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart of a first motion vector search routine that the CPU 20 executes in step S35 of the first motion vector estimation program shown in FIG.

CPU20は、まず、参照フレームRF内の基準フレームBF内の基準ブロックBB(i,j)と同じ位置にあり、基準ブロックBB(i,j)と同一数の画素を含むブロックである参照ブロックRB(i,j)を中心とする縦方向にM画素、横方向にN画素のブロックを動きベクトル探索範囲MVSAに設定する(ステップS700)。なお、動きベクトル探索範囲MVSAは参照フレーム輝度検査領域RSAの内側に設定する必要がある。即ち、K≧M,L≧Nとする。これは、予め閾値THを定めるために輝度を検査する参照フレーム輝度検査領域内で動きベクトルを決定することが妥当だからである。   First, the CPU 20 is at the same position as the reference block BB (i, j) in the reference frame BF in the reference frame RF, and is a reference block RB that is a block including the same number of pixels as the reference block BB (i, j). A block of M pixels in the vertical direction and N pixels in the horizontal direction centering on (i, j) is set as the motion vector search range MVSA (step S700). Note that the motion vector search range MVSA needs to be set inside the reference frame luminance inspection area RSA. That is, K ≧ M and L ≧ N. This is because it is appropriate to determine the motion vector in the reference frame luminance inspection area in which the luminance is inspected in order to determine the threshold value TH in advance.

次に、CPU20は、有効画素数最大値Maxを“0”に設定する(ステップS701)。   Next, the CPU 20 sets the maximum number of effective pixels Max to “0” (step S701).

さらに、CPU20は、動きベクトル探索範囲MVSAの画素列番号を表すインデックスmを“1”に設定し(ステップS702)、ついで、動きベクトル探索範囲MVSAの画素行番号を表すインデックスnを“1”に設定する(ステップS703)。   Further, the CPU 20 sets the index m representing the pixel column number of the motion vector search range MVSA to “1” (step S702), and then sets the index n representing the pixel row number of the motion vector search range MVSA to “1”. Setting is performed (step S703).

そして、CPU20は、有効画素個数SUMを計数する(ステップS704)が、詳細は後述する。   Then, the CPU 20 counts the effective pixel number SUM (step S704), which will be described in detail later.

次に、CPU20は、有効画素数SUMが有効画素数最大値Maxより大きいか否かを判定する(ステップS705)。   Next, the CPU 20 determines whether or not the effective pixel number SUM is larger than the effective pixel number maximum value Max (step S705).

CPU20は、有効画素の個数SUMが有効画素数最大値Maxより大きいと判定したときには、有効画素数最大値Maxを有効画素の個数SUMで置き換える(ステップS706)とともに、現在の動きベクトル探索範囲画素列番号mをMBに、現在の動きベクトル探索範囲画素行番号nをNBに記憶して(ステップS707)、ステップS708に進む。一方、CPU20は、有効画素の個数SUMが有効画素数最大値Max以下であると判定したときには、直接ステップS708に進む。   When the CPU 20 determines that the effective pixel number SUM is larger than the effective pixel number maximum value Max, the CPU 20 replaces the effective pixel number maximum value Max with the effective pixel number SUM (step S706), and at the same time, the current motion vector search range pixel sequence The number m is stored in MB, the current motion vector search range pixel row number n is stored in NB (step S707), and the process proceeds to step S708. On the other hand, when the CPU 20 determines that the number of effective pixels SUM is equal to or less than the maximum number of effective pixels Max, the CPU 20 proceeds directly to step S708.

CPU20は、動きベクトル探索範囲画素行番号nが最大値Nに到達したか否かを判定し(ステップS708)、動きベクトル探索範囲画素行番号nが最大値Nに到達していないと判定したときは、動きベクトル探索範囲画素行番号nをインクリメントして(ステップS709)、ステップS704に戻る。一方、CPU20は、動きベクトル探索範囲画素行番号nが最大値Nに到達したと判定したときは、動きベクトル探索範囲画素列番号mが最大値Mに到達したか否かを判定する(ステップS710)。   The CPU 20 determines whether or not the motion vector search range pixel row number n has reached the maximum value N (step S708), and determines that the motion vector search range pixel row number n has not reached the maximum value N Increments the motion vector search range pixel row number n (step S709) and returns to step S704. On the other hand, when determining that the motion vector search range pixel row number n has reached the maximum value N, the CPU 20 determines whether or not the motion vector search range pixel column number m has reached the maximum value M (step S710). ).

CPU20は、動きベクトル探索範囲画素列番号mが最大値Mに到達していないと判定したときは、動きベクトル探索範囲画素列番号mをインクリメントして(ステップS711)、ステップS703に戻る。一方、CPU20は、動きベクトル探索範囲画素列番号mが最大値Mに到達したと判定したときは、このルーチンを終了する。   When the CPU 20 determines that the motion vector search range pixel column number m has not reached the maximum value M, the CPU 20 increments the motion vector search range pixel column number m (step S711), and returns to step S703. On the other hand, when it is determined that the motion vector search range pixel column number m has reached the maximum value M, the CPU 20 ends this routine.

図8は、CPU20が図7に示す第1の動きベクトル探索ルーチンのステップS704で実行する有効画素個数計数ルーチンのフローチャートであって、CPU20はまず有効画素数SUMを“0”に初期化する(ステップS80)。   FIG. 8 is a flowchart of the effective pixel number counting routine executed by the CPU 20 in step S704 of the first motion vector search routine shown in FIG. 7. The CPU 20 first initializes the effective pixel number SUM to “0” ( Step S80).

次に、CPU20は、基準ブロックBB(i,j)および動きベクトル探索範囲MVSA内の画素(m,n)を中心とする8画素×8画素の参照ブロックRB(m,n)に含まれる画素の列番号iiを“1”に初期化し(ステップS81)、行番号jjを“1”に初期化する(ステップS82)。   Next, the CPU 20 includes pixels included in the reference block RB (m, n) of 8 pixels × 8 pixels centered on the pixel (m, n) in the base block BB (i, j) and the motion vector search range MVSA. Column number ii is initialized to “1” (step S81), and row number jj is initialized to “1” (step S82).

そして、CPU20は、基準ブロックBB(i,j)に含まれる画素BPX(ii,jj)の画素値と参照ブロックRB(m,n)に含まれる画素RPX(ii,jj)の画素値の差の絶対値Δを計算する(ステップS83)。   The CPU 20 then compares the pixel value of the pixel BPX (ii, jj) included in the base block BB (i, j) and the pixel value of the pixel RPX (ii, jj) included in the reference block RB (m, n). Is calculated (step S83).

Figure 2007074415
Figure 2007074415

CPU20は、ステップS83で計算された画素値の差の絶対値Δが閾値決定ルーチンで算出された閾値TH以下であるか否かを判定し(ステップS84)、画素値の差の絶対値Δが閾値TH以下であると判定したときは有効画素個数SUMをインクリメントして(ステップS85)、ステップS86に進む。   The CPU 20 determines whether or not the absolute value Δ of the pixel value difference calculated in step S83 is equal to or less than the threshold value TH calculated in the threshold value determination routine (step S84). When it is determined that the threshold value TH is equal to or less than the threshold value TH, the effective pixel number SUM is incremented (step S85), and the process proceeds to step S86.

一方、CPU20は、画素値の差の絶対値Δが閾値THより大きいと判定したときは、直接ステップS86に進む。   On the other hand, when the CPU 20 determines that the absolute value Δ of the pixel value difference is larger than the threshold value TH, the process directly proceeds to step S86.

CPU20は、画素行番号jjが最大値JJに到達したか否かを判定し(ステップS86)、画素行番号jjが最大値JJに到達していないと判定したときは、画素行番号jjをインクリメントして(ステップS87)、ステップS83に戻る。一方、CPU20は、画素行番号jjが最大値JJに到達したと判定したときは、画素列番号iiが最大値IIに到達したか否かを判定する(ステップS88)。   The CPU 20 determines whether or not the pixel row number jj has reached the maximum value JJ (step S86). If it is determined that the pixel row number jj has not reached the maximum value JJ, the pixel row number jj is incremented. Then (step S87), the process returns to step S83. On the other hand, when determining that the pixel row number jj has reached the maximum value JJ, the CPU 20 determines whether or not the pixel column number ii has reached the maximum value II (step S88).

CPU20は、画素列番号iiが最大値IIに到達していないと判定したときは、画素列番号iiをインクリメントして(ステップS89)、ステップS82に戻る。一方、CPU20は、画素列番号iiが最大値IIに到達したと判定したときは、このルーチンを終了する。   When the CPU 20 determines that the pixel column number ii has not reached the maximum value II, the CPU 20 increments the pixel column number ii (step S89) and returns to step S82. On the other hand, when the CPU 20 determines that the pixel column number ii has reached the maximum value II, this routine is terminated.

図9(a)は、第1の実施形態に係る動きベクトル推定装置の動作を説明するグラフであって、実線は照明が低照度である参照フレームの輝度ヒストグラムであり、破線は照明が高照度である基準フレームの輝度ヒストグラムである。即ち、フラッシュなどにより照明の照度が大きく変化した場合は、理論的には、高照度時の輝度ヒストグラムは、低照度時の輝度ヒストグラムのグラフをフラッシュによる輝度変化分だけ高輝度側に平行移動したものとなるはずである。   FIG. 9A is a graph for explaining the operation of the motion vector estimation apparatus according to the first embodiment, in which a solid line is a luminance histogram of a reference frame with low illumination, and a broken line is high illumination. Is a luminance histogram of a reference frame. In other words, when the illumination illuminance changes significantly due to flash or the like, theoretically, the brightness histogram at high illuminance is translated from the brightness histogram graph at low illuminance to the high brightness side by the amount of brightness change due to flash. It should be a thing.

そこで、第1の実施形態に係る動きベクトル推定装置は、基準フレームの輝度ヒストグラムの中央値と参照フレームの輝度ヒストグラムの中央値の差の絶対値を輝度変化分とみなして閾値THとし、基準ブロックに含まれる画素の画素値との差の絶対値が閾値以下である画素値の画素を最も多く含む参照ブロックを探索することにより、動きベクトルを推定している。   Therefore, the motion vector estimation apparatus according to the first embodiment regards the absolute value of the difference between the median value of the luminance histogram of the base frame and the median value of the luminance histogram of the reference frame as the luminance change amount, and sets the threshold value TH. The motion vector is estimated by searching for a reference block having the largest number of pixels having a pixel value whose absolute value of the difference from the pixel value of the pixel included in the pixel is less than or equal to the threshold.

以上説明したように、第1の実施形態に係る動きベクトル推定装置によれば、照明の照度の変化を考慮して動きベクトルを推定することが可能となる。
(第2の実施形態)
第1の実施形態においては、輝度値そのものを使用して動きベクトルを探索しているが、輝度ヒストグラムを正規化することにより照明照度の変化が極めて大きい場合にも正確に動きベクトルを推定することを可能とする。
As described above, according to the motion vector estimation device according to the first embodiment, it is possible to estimate a motion vector in consideration of a change in illumination illuminance.
(Second Embodiment)
In the first embodiment, the motion vector is searched using the luminance value itself, but the motion vector is accurately estimated even when the change in illumination illuminance is extremely large by normalizing the luminance histogram. Is possible.

図10は、第2の実施形態において、CPU20が実行する第2の閾値決定ルーチンのフローチャートであって、図4の第1の閾値決定ルーチンのステップS41とステップS42の間にステップS45が、ステップS43とステップS44の間にステップS46が挿入される。   FIG. 10 is a flowchart of a second threshold value determination routine executed by the CPU 20 in the second embodiment, and step S45 is performed between step S41 and step S42 of the first threshold value determination routine of FIG. Step S46 is inserted between S43 and S44.

CPU20は、ステップS45で基準フレームの輝度ヒストグラムの輝度軸を基準フレーム最大輝度BBmaxと最小輝度BBminの差で正規化して正規化基準フレーム輝度ヒストグラムを算出する。   In step S45, the CPU 20 normalizes the luminance axis of the luminance histogram of the reference frame with the difference between the reference frame maximum luminance BBmax and the minimum luminance BBmin to calculate a normalized reference frame luminance histogram.

そして、CPU20は、ステップS46で参照フレームの輝度ヒストグラムの輝度軸を参照フレーム最大輝度RBmaxと最小輝度RBminの差で正規化して正規化参照フレーム輝度ヒストグラムを算出する。   In step S46, the CPU 20 calculates a normalized reference frame luminance histogram by normalizing the luminance axis of the luminance histogram of the reference frame by the difference between the reference frame maximum luminance RBmax and the minimum luminance RBmin.

図9(b)の実線は正規化参照フレーム輝度ヒストグラム、破線は正規化基準フレーム輝度ヒストグラムであって、正規化参照フレーム輝度ヒストグラムと正規化基準フレーム輝度ヒストグラムを同一横軸尺度で比較することにより正確に動きベクトルを推定することが可能となる。   The solid line in FIG. 9B is a normalized reference frame luminance histogram, and the broken line is a normalized reference frame luminance histogram. By comparing the normalized reference frame luminance histogram and the normalized reference frame luminance histogram on the same horizontal axis scale, It is possible to accurately estimate the motion vector.

その他のステップの処理は、第1の閾値決定ルーチンと同一であるので、説明を省略する。   The processing of the other steps is the same as that of the first threshold value determination routine, and thus description thereof is omitted.

なお、第2の実施形態においては、第1の閾値算出ルーチンのステップS62で算出される閾値は次式により算出される。   In the second embodiment, the threshold value calculated in step S62 of the first threshold value calculation routine is calculated by the following equation.

Figure 2007074415
Figure 2007074415

さらに、有効画素個数計数ルーチンのステップS83の画素値差は次式によって算出される。   Further, the pixel value difference in step S83 of the effective pixel number counting routine is calculated by the following equation.

Figure 2007074415
Figure 2007074415

以上説明したように、第2の実施形態によれば、輝度ヒストグラムを正規化することにより照明照度の変化が極めて大きい場合にも正確に動きベクトルを推定することが可能となる。
(第3の実施形態)
本発明に係る動きベクトル推定装置にあっては、基準ブロックの輝度ヒストグラムと参照ブロックの輝度ヒストグラムの相似度合いに基づいて動きベクトルを推定しているので、双方のヒストグラムの形状が大きく相違するときは、当該参照ブロックの動きベクトル探索を省略することが可能である。
As described above, according to the second embodiment, it is possible to accurately estimate a motion vector even when the change in illumination illuminance is extremely large by normalizing the luminance histogram.
(Third embodiment)
In the motion vector estimation apparatus according to the present invention, the motion vector is estimated based on the similarity degree of the luminance histogram of the reference block and the luminance histogram of the reference block. It is possible to omit the motion vector search of the reference block.

図11は、第3の実施形態においてCPU20が実行する第2の動きベクトル推定プログラムのフローチャートであって、図3に示す第1の動きベクトル推定プログラムのステップS34とステップS35の間にステップS300が追加されている。   FIG. 11 is a flowchart of the second motion vector estimation program executed by the CPU 20 in the third embodiment, and step S300 is provided between step S34 and step S35 of the first motion vector estimation program shown in FIG. Have been added.

CPU20は、ステップS300において、基準ブロックの輝度ヒストグラムと参照ブロックの輝度ヒストグラムの形状が相似であるか否かを基準ブロックの輝度ヒストグラムの標準偏差と参照ブロックの輝度ヒストグラムの標準偏差との差が予め定められた誤差ε以下であるか否かを判定する。   In step S300, the CPU 20 determines in advance whether or not the difference between the standard deviation of the luminance histogram of the reference block and the standard deviation of the luminance histogram of the reference block is equal to whether or not the shapes of the luminance histogram of the standard block and the luminance histogram of the reference block are similar. It is determined whether or not the error is equal to or less than a predetermined error ε.

CPU20は、標準偏差の差が誤差ε以下であると判定したときは、ステップS35に進み動きベクトルを推定し、ステップS301において動きベクトルMVを特定するパラメータを出力する。一方、CPU20は、標準偏差の差が誤差εより大きいと判定したときは、動きベクトルの推定を行わず、直接ステップS36に進む。   When the CPU 20 determines that the difference in standard deviation is equal to or less than the error ε, the CPU 20 proceeds to step S35, estimates a motion vector, and outputs a parameter for specifying the motion vector MV in step S301. On the other hand, when the CPU 20 determines that the difference in standard deviation is larger than the error ε, the CPU 20 proceeds directly to step S36 without estimating the motion vector.

その他の処理は、第1の動きベクトル推定プログラムと同一であるので説明を省略する。   The other processes are the same as those of the first motion vector estimation program, and thus description thereof is omitted.

図12は、CPU20が第2の動きベクトル推定プログラムのステップS34で実行する第3の閾値決定ルーチンのフローチャートであって、図4の第1の閾値決定ルーチンのステップS41とステップS42の間にステップS47が、ステップS43とステップS44の間にステップS48が挿入される。   FIG. 12 is a flowchart of the third threshold value determination routine executed by the CPU 20 in step S34 of the second motion vector estimation program, and is performed between step S41 and step S42 of the first threshold value determination routine of FIG. In step S47, step S48 is inserted between step S43 and step S44.

CPU20は、ステップS47で基準フレーム輝度検査領域の輝度ヒストグラムの標準偏差を算出し、ステップS48で参照フレーム輝度検査領域の輝度ヒストグラムの標準偏差を算出する。   The CPU 20 calculates the standard deviation of the luminance histogram of the reference frame luminance inspection area in step S47, and calculates the standard deviation of the luminance histogram of the reference frame luminance inspection area in step S48.

その他のステップの処理は、第1の閾値決定ルーチンと同一であるので説明を省略する。   Since the process of other steps is the same as the first threshold value determination routine, the description thereof is omitted.

以上説明したように、第3の実施形態によれば、基準ブロックの輝度ヒストグラムと参照ブロックの輝度ヒストグラムの形状が大きく相違するときは、当該参照ブロックの動きベクトル探索を省略することにより計算量を低減することが可能となる。
(第4の実施形態)
第1から第3の実施形態にあっては、閾値は基準フレームの輝度ヒストグラムの中央値と参照フレームの輝度ヒストグラムの中央値の差の絶対値として算出されるが、基準フレームの輝度ヒストグラムが正規分布に近いときは、閾値を基準フレームの輝度ヒストグラムの平均値と参照フレームの輝度ヒストグラムの平均値の差の絶対値を使用してもよい。
As described above, according to the third embodiment, when the luminance histogram of the base block and the luminance histogram of the reference block are greatly different, the calculation amount is reduced by omitting the motion vector search of the reference block. It becomes possible to reduce.
(Fourth embodiment)
In the first to third embodiments, the threshold value is calculated as an absolute value of the difference between the median value of the luminance histogram of the reference frame and the median value of the luminance histogram of the reference frame. When the distribution is close, an absolute value of a difference between the average value of the luminance histogram of the standard frame and the average value of the luminance histogram of the reference frame may be used as the threshold value.

図13は、第4の実施形態においてCPU20が図10に示す第2の閾値決定ルーチンのステップS44で実行する第2の閾値算出ルーチンのフローチャートであって、CPU20は基準フレームの輝度ヒストグラムが正規分布とみなすことができるか否かを判定する(ステップS63)。   FIG. 13 is a flowchart of the second threshold value calculation routine executed by the CPU 20 in step S44 of the second threshold value determination routine shown in FIG. 10 in the fourth embodiment. The CPU 20 indicates that the luminance histogram of the reference frame has a normal distribution. It is determined whether it can be considered (step S63).

CPU20は、正規分布とみなすことができないと判定したときは、第1の閾値決定ルーチンと同様にステップS60からステップS62において、閾値を基準フレームの輝度ヒストグラムの中央値と参照フレームの輝度ヒストグラムの中央値の差の絶対値として算出する。   When the CPU 20 determines that it cannot be regarded as a normal distribution, the threshold is set to the median of the luminance histogram of the reference frame and the luminance histogram of the reference frame in steps S60 to S62 as in the first threshold value determination routine. Calculated as the absolute value of the value difference.

一方、CPU20は、ステップS63において正規分布とみなすことができると判定したときは、ステップS64からステップS66において、閾値を基準フレームの輝度ヒストグラムの平均値と参照フレームの輝度ヒストグラムの平均値の差の絶対値として算出する。   On the other hand, when the CPU 20 determines in step S63 that it can be regarded as a normal distribution, in steps S64 to S66, the threshold is set to the difference between the average value of the luminance histogram of the reference frame and the average value of the luminance histogram of the reference frame. Calculated as an absolute value.

以上説明したように、第4の実施形態によれば、基準フレームの輝度ヒストグラムが正規分布に近いときは、閾値を基準フレームの輝度ヒストグラムの平均値と参照フレームの輝度ヒストグラムの平均値の差の絶対値に決定することができる。
(第5の実施形態)
上記第1から第4の実施形態にあっては、動きベクトルを推定するために基準ブロックと参照ブロックに含まれる画素の輝度差の絶対値が閾値である画素数を評価関数としているが、基準ブロックと参照ブロックに含まれる画素の輝度差の積算値を評価関数としてもよい。
As described above, according to the fourth embodiment, when the luminance histogram of the standard frame is close to a normal distribution, the threshold value is set to the difference between the average value of the luminance histogram of the standard frame and the average value of the luminance histogram of the reference frame. An absolute value can be determined.
(Fifth embodiment)
In the first to fourth embodiments, the evaluation function is the number of pixels whose threshold value is the absolute value of the luminance difference between the pixels included in the base block and the reference block in order to estimate the motion vector. An integrated value of luminance differences between pixels included in the block and the reference block may be used as the evaluation function.

図14は、第5の実施形態においてCPU20が図3に示す動きベクトル推定プログラムのステップS35で実行する第2の動きベクトル探索ルーチンのフローチャートであって、図7の第1の動きベクトル探索ルーチンのステップS701、ステップS704およびステップS705が、ステップS721、ステップS722およびステップS723に置き換えられる。   FIG. 14 is a flowchart of the second motion vector search routine executed by the CPU 20 in step S35 of the motion vector estimation program shown in FIG. 3 in the fifth embodiment, and the first motion vector search routine of FIG. Steps S701, S704, and S705 are replaced with steps S721, S722, and S723.

即ち、CPU20は、ステップS721において、最小輝度差積算値Accを考えられる最大値(例えば、輝度差最大値×参照ブロックRB内画素数以上の値)に設定する。輝度が8ビット、即ち256階調で表され、参照ブロックRB内画素数が8である場合には、Acc=256×8=2048に設定する。   That is, in step S721, the CPU 20 sets the minimum luminance difference integrated value Acc to a conceivable maximum value (for example, a luminance difference maximum value × a value equal to or larger than the number of pixels in the reference block RB). When the luminance is represented by 8 bits, that is, 256 gradations and the number of pixels in the reference block RB is 8, Acc = 256 × 8 = 2048 is set.

CPU20は、ステップS722において、輝度差積算値DELを算出するが詳細は後述する。   In step S722, the CPU 20 calculates the luminance difference integrated value DEL, which will be described in detail later.

CPU20は、ステップS723において、輝度差積算値DELが最小輝度差積算値Acc未満であるか否かを判定し、輝度差積算値DELが最小輝度差積算値Acc未満であると判定したときは、ステップS706において、輝度差積算値DELを最小輝度差積算値Accに記憶する。   In step S723, the CPU 20 determines whether or not the luminance difference integrated value DEL is less than the minimum luminance difference integrated value Acc, and when determining that the luminance difference integrated value DEL is less than the minimum luminance difference integrated value Acc, In step S706, the luminance difference integrated value DEL is stored in the minimum luminance difference integrated value Acc.

CPU20は、輝度差積算値DELが最小輝度差積算値Acc以上であると判定したときは、直接ステップS708に進む。   If the CPU 20 determines that the luminance difference integrated value DEL is greater than or equal to the minimum luminance difference integrated value Acc, the CPU 20 proceeds directly to step S708.

図15は、CPU20が、第5の実施形態において、図14に示す第2の動きベクトル探索ルーチンのステップS722で実行する輝度差積算値算出ルーチンのフローチャートであって、図8に示す有効画素数係数ルーチンのステップS80およびステップS85がステップS800およびステップS801に置き換えられる。   FIG. 15 is a flowchart of the luminance difference integrated value calculation routine executed by the CPU 20 in step S722 of the second motion vector search routine shown in FIG. 14 in the fifth embodiment, and the effective pixel count shown in FIG. Step S80 and step S85 of the coefficient routine are replaced with step S800 and step S801.

まず、CPU20は、ステップS800において、輝度差積算値DELを“0”に初期化する。   First, in step S800, the CPU 20 initializes the luminance difference integrated value DEL to “0”.

そして、CPU20は、ステップS801において、輝度差積算値DELをDEL+Δで更新する。   In step S801, the CPU 20 updates the luminance difference integrated value DEL with DEL + Δ.

その他の処理は、第2の動きベクトル探索ルーチンと同一であるので説明を省略する。   The other processes are the same as those in the second motion vector search routine, and thus description thereof is omitted.

以上説明したように、第5の実施形態によれば、基準ブロックと参照ブロックに含まれる画素の輝度差の積算値を評価関数とすることが可能となる。   As described above, according to the fifth embodiment, it is possible to use an integrated value of luminance differences between pixels included in the base block and the reference block as an evaluation function.

以上のように、本発明に係る動きベクトルは、照明照度の変動があった場合にも正確に動きベクトルを推定することが可能となるという効果を有し、テレビジョン方式変換装置、画像符号化装置等として有効である。   As described above, the motion vector according to the present invention has an effect that the motion vector can be accurately estimated even when the illumination illuminance fluctuates. It is effective as a device.

本発明に係る動きベクトル推定装置のブロック図Block diagram of motion vector estimation apparatus according to the present invention 本発明に係る動きベクトル推定装置のハードウエア構成のブロック図The block diagram of the hardware constitutions of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention 本発明に係る動きベクトル推定装置の第1の実施形態で実行される第1の動きベクトル推定プログラムのフローチャートFlowchart of a first motion vector estimation program executed in the first embodiment of the motion vector estimation device according to the present invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第1の実施形態で実行される第1の閾値決定ルーチンのフローチャートThe flowchart of the 1st threshold value determination routine performed in 1st Embodiment of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention. 列方向に8個、列方向に13個のブロックを有する基準フレームおよび参照フレームの構成図Configuration diagram of base frame and reference frame having 8 blocks in the column direction and 13 blocks in the column direction 本発明に係る動きベクトル推定装置の第1の実施形態で実行される第1の閾値算出ルーチンのフローチャートThe flowchart of the 1st threshold value calculation routine performed with 1st Embodiment of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第1の実施形態で実行される第1の動きベクトル探索ルーチンのフローチャートFlowchart of the first motion vector search routine executed in the first embodiment of the motion vector estimation apparatus according to the present invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第1の実施形態で実行される有効画素数係数ルーチンのフローチャートFlowchart of effective pixel number coefficient routine executed in the first embodiment of the motion vector estimation apparatus according to the present invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の動作を説明するグラフThe graph explaining operation | movement of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention 本発明に係る動きベクトル推定装置の第2の実施形態で実行される第2の閾値決定ルーチンのフローチャートThe flowchart of the 2nd threshold value determination routine performed with 2nd Embodiment of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第3の実施形態で実行される第2の動きベクトル推定プログラムのフローチャートFlowchart of the second motion vector estimation program executed in the third embodiment of the motion vector estimation device according to the present invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第3の実施形態で実行される第3の閾値決定ルーチンのフローチャートThe flowchart of the 3rd threshold value determination routine performed with 3rd Embodiment of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第4の実施形態で実行される第2の閾値算出ルーチンのフローチャートThe flowchart of the 2nd threshold value calculation routine performed in 4th Embodiment of the motion vector estimation apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第5の実施形態で実行される第2の動きベクトル探索ルーチンのフローチャートFlowchart of the second motion vector search routine executed in the fifth embodiment of the motion vector estimation apparatus according to the present invention. 本発明に係る動きベクトル推定装置の第5の実施形態で実行される輝度差積算値算出ルーチンのフローチャートFlowchart of luminance difference integrated value calculation routine executed in the fifth embodiment of the motion vector estimation apparatus according to the present invention. 画像符号化装置のブロック図Block diagram of image encoding device 従来の動きベクトル推定装置のブロック図Block diagram of a conventional motion vector estimation device

符号の説明Explanation of symbols

1 動きベクトル推定装置
10 閾値決定手段
11 動きベクトル推定手段
101 基準フレーム分割手段
102 基準フレーム輝度検査領域設定手段
103 基準フレーム画素輝度中央値決定手段
104 参照フレーム輝度検査領域設定手段
105 参照フレーム画素輝度中央値決定手段
106 閾値算出手段
111 動きベクトル探索領域設定手段
112 動きベクトル算出手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Motion vector estimation apparatus 10 Threshold value determination means 11 Motion vector estimation means 101 Reference frame division means 102 Reference frame luminance inspection area setting means 103 Reference frame pixel luminance median value determination means 104 Reference frame luminance inspection area setting means 105 Reference frame pixel luminance center Value determining means 106 Threshold value calculating means 111 Motion vector search area setting means 112 Motion vector calculating means

Claims (7)

基準フレームおよび参照フレームの予め定められた輝度検査領域内の画素の輝度に基づいて閾値を決定する閾値決定手段と、
前記基準フレーム内の基準ブロックと前記参照フレーム内の参照ブロックの対応する画素間の輝度差絶対値が上記閾値以下である画素の個数に基づいて動きベクトルを推定する動きベクトル推定手段とを含む動きベクトル推定装置。
Threshold determination means for determining a threshold based on the luminance of pixels in a predetermined luminance inspection area of the reference frame and the reference frame;
Motion vector estimation means for estimating a motion vector based on the number of pixels whose luminance difference absolute value between corresponding pixels of the reference block in the reference frame and the reference block in the reference frame is equal to or less than the threshold value Vector estimation device.
前記閾値決定手段が、
前記基準フレームを所定画素数の基準ブロックに分割する基準フレーム分割手段と、
前記基準ブロックごとに前記基準フレーム内に基準フレーム輝度検査領域を設定する基準フレーム輝度検査領域設定手段と、
前記基準フレーム輝度検査領域内の画素輝度ヒストグラムの中央値である基準フレーム画素輝度中央値を決定する基準フレーム画素輝度中央値決定手段と、
前記参照フレーム内の前記基準フレーム内の前記基準フレーム輝度検査領域と同じ位置に参照フレーム輝度検査領域を設定する参照フレーム輝度検査領域設定手段と、
前記参照フレーム輝度検査領域内の画素輝度ヒストグラムの中央値である参照フレーム画素輝度中央値を決定する参照フレーム画素輝度中央値決定手段と、
前記基準フレーム輝度中央値と前記参照フレーム輝度中央値の差の絶対値を前記閾値として算出する閾値算出手段とを含む請求項1に記載の動きベクトル推定装置。
The threshold value determining means is
Reference frame dividing means for dividing the reference frame into reference blocks having a predetermined number of pixels;
A reference frame luminance inspection area setting means for setting a reference frame luminance inspection area in the reference frame for each reference block;
A reference frame pixel luminance median value determining means for determining a reference frame pixel luminance median value which is a median value of a pixel luminance histogram in the reference frame luminance inspection area;
Reference frame luminance inspection area setting means for setting a reference frame luminance inspection area at the same position as the reference frame luminance inspection area in the reference frame in the reference frame;
Reference frame pixel luminance median value determining means for determining a reference frame pixel luminance median value that is a median value of a pixel luminance histogram in the reference frame luminance inspection area;
The motion vector estimation apparatus according to claim 1, further comprising a threshold value calculation unit that calculates an absolute value of a difference between the base frame luminance median value and the reference frame luminance median value as the threshold value.
前記動きベクトル推定手段が、
前記基準ブロックごとに、前記参照フレーム輝度検査領域内に動きベクトル探索領域を設定する動きベクトル探索領域設定手段と、
前記基準ブロックごとに、前記動きベクトル探索領域から前記基準ブロック内の画素の輝度との差の絶対値が前記閾値より小さい輝度を有する画素の個数が最小である参照ブロックを探索し、前記基準ブロックと前記参照ブロックとに基づいて動きベクトルを決定する動きベクトル算出手段とを含む請求項2に記載の動きベクトル推定装置。
The motion vector estimation means comprises:
A motion vector search region setting means for setting a motion vector search region in the reference frame luminance inspection region for each of the reference blocks;
For each of the reference blocks, a search is performed for a reference block having a minimum number of pixels having a luminance that is smaller than the threshold value from the motion vector search area and the difference between the luminance of the pixels in the reference block and the reference block. The motion vector estimation device according to claim 2, further comprising: motion vector calculation means for determining a motion vector based on the reference block.
前記基準フレーム画素輝度中央値決定手段が、前記基準フレーム輝度検査領域内の各画素の輝度を前記基準フレーム輝度検査領域内の画素の最大輝度と最小輝度の差で除した無次元画素輝度のヒストグラムの中央値である基準フレーム無次元画素輝度中央値を決定するものであり、
前記参照フレーム輝度中央値決定手段が、前記参照フレーム輝度検査領域内の各画素の輝度を前記参照フレーム輝度検査領域内の画素の最大輝度と最小輝度の差で除した無次元画素輝度のヒストグラムの中央値である参照フレーム無次元画素輝度中央値を決定するものである請求項2に記載の動きベクトル推定装置。
The dimensionless pixel luminance histogram obtained by dividing the luminance of each pixel in the reference frame luminance inspection area by the difference between the maximum luminance and the minimum luminance of the pixels in the reference frame luminance inspection area The median of the reference frame dimensionless pixel luminance median is determined,
The non-dimensional pixel luminance histogram obtained by dividing the luminance of each pixel in the reference frame luminance inspection area by the difference between the maximum luminance and the minimum luminance of the pixels in the reference frame luminance inspection area. The motion vector estimation apparatus according to claim 2, wherein the median reference frame dimensionless pixel luminance median value is determined.
前記動きベクトル推定手段が、前記基準フレーム輝度検査領域内の画素の輝度ヒストグラムと前記参照輝度検査領域内の輝度ヒストグラムの形状が相似していないときは動きベクトルの推定を中止する動きベクトル推定中止手段を含む請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の動きベクトル推定装置。 The motion vector estimation canceling unit stops motion vector estimation when the shape of the luminance histogram of the pixel in the reference frame luminance inspection region and the luminance histogram in the reference luminance inspection region are not similar. The motion vector estimation device according to any one of claims 1 to 4, further comprising: 前記閾値決定手段が、
前記基準フレームを所定画素数の基準ブロックに分割する基準フレーム分割手段と、
前記基準ブロックごとに前記基準フレーム内に基準フレーム輝度検査領域を設定する基準フレーム輝度検査領域設定手段と、
前記基準フレーム輝度検査領域内画素の輝度ヒストグラムの平均値である基準フレーム輝度平均値を決定する基準フレーム輝度平均値決定手段と、
前記参照フレーム内の前記基準フレーム内の前記基準フレーム輝度検査領域と同じ位置に参照フレーム輝度検査領域を設定する参照フレーム輝度検査領域設定手段と、
前記参照フレーム輝度検査領域内画素の輝度ヒストグラムの平均値である参照フレーム輝度平均値を決定する参照フレーム輝度平均値決定手段と、
前記基準フレーム輝度平均値と前記参照フレーム輝度平均値の差の絶対値を前記閾値として算出する閾値算出手段とを含む請求項1に記載の動きベクトル推定装置。
The threshold value determining means is
Reference frame dividing means for dividing the reference frame into reference blocks having a predetermined number of pixels;
A reference frame luminance inspection area setting means for setting a reference frame luminance inspection area in the reference frame for each reference block;
Reference frame luminance average value determining means for determining a reference frame luminance average value which is an average value of luminance histograms of pixels in the reference frame luminance inspection area;
Reference frame luminance inspection area setting means for setting a reference frame luminance inspection area at the same position as the reference frame luminance inspection area in the reference frame in the reference frame;
A reference frame luminance average value determining means for determining a reference frame luminance average value which is an average value of luminance histograms of pixels in the reference frame luminance inspection area;
The motion vector estimation apparatus according to claim 1, further comprising a threshold value calculation unit that calculates an absolute value of a difference between the reference frame luminance average value and the reference frame luminance average value as the threshold value.
コンピュータに、
基準フレームおよび参照フレームの予め定められた輝度検査領域内の画素の輝度に基づいて閾値を決定する閾値決定処理と、
前記基準フレーム内の基準ブロックと前記参照フレーム内の参照ブロックの対応する画素間の輝度差絶対値が上記閾値以下である画素の個数に基づいて動きベクトルを推定する動きベクトル推定処理とを実行させる動きベクトル推定プログラム。
On the computer,
A threshold value determination process for determining a threshold value based on the luminance of pixels in a predetermined luminance inspection area of the reference frame and the reference frame;
A motion vector estimation process for estimating a motion vector based on the number of pixels whose luminance difference absolute value between corresponding pixels of the reference block in the reference frame and the reference block in the reference frame is equal to or less than the threshold value; Motion vector estimation program.
JP2005259637A 2005-09-07 2005-09-07 Motion vector estimation device and motion vector estimation program Pending JP2007074415A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005259637A JP2007074415A (en) 2005-09-07 2005-09-07 Motion vector estimation device and motion vector estimation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005259637A JP2007074415A (en) 2005-09-07 2005-09-07 Motion vector estimation device and motion vector estimation program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2007074415A true JP2007074415A (en) 2007-03-22

Family

ID=37935478

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005259637A Pending JP2007074415A (en) 2005-09-07 2005-09-07 Motion vector estimation device and motion vector estimation program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2007074415A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011223265A (en) * 2010-04-08 2011-11-04 Nikon Corp Image evaluation device

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07184082A (en) * 1993-12-22 1995-07-21 Canon Inc Image signal processing unit
JPH0846925A (en) * 1994-07-26 1996-02-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd Motion detection circuit for picture signal
JP2003069822A (en) * 2001-08-29 2003-03-07 Ricoh Co Ltd Image processor, image processing method and recording medium
JP2003169231A (en) * 2001-11-29 2003-06-13 Ricoh Co Ltd Image processing apparatus, and computer program
JP2004104656A (en) * 2002-09-12 2004-04-02 Toshiba Corp Motion vector detection method, frame interpolation image creation method, and image display system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07184082A (en) * 1993-12-22 1995-07-21 Canon Inc Image signal processing unit
JPH0846925A (en) * 1994-07-26 1996-02-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd Motion detection circuit for picture signal
JP2003069822A (en) * 2001-08-29 2003-03-07 Ricoh Co Ltd Image processor, image processing method and recording medium
JP2003169231A (en) * 2001-11-29 2003-06-13 Ricoh Co Ltd Image processing apparatus, and computer program
JP2004104656A (en) * 2002-09-12 2004-04-02 Toshiba Corp Motion vector detection method, frame interpolation image creation method, and image display system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011223265A (en) * 2010-04-08 2011-11-04 Nikon Corp Image evaluation device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11546627B2 (en) Moving picture decoding method and moving picture encoding method
US20180114082A1 (en) Method and apparatus for selecting an image
KR100670003B1 (en) The apparatus for detecting the homogeneous region in the image using the adaptive threshold value
US20080080617A1 (en) Motion vector detection apparatus and method
US7382932B2 (en) Image processing apparatus and method, and computer program and computer-readable storage medium
US9641838B2 (en) Moving image coding apparatus, method and program
JP2007124408A (en) Motion vector detector and motion vector detecting method
US9491466B2 (en) Video coding apparatus and method
US20020131500A1 (en) Method for determining a motion vector for a video signal
CN112150529B (en) Depth information determination method and device for image feature points
JP4557752B2 (en) Moving image processing apparatus, moving image processing method, and moving image processing program
US20160350934A1 (en) Foreground motion detection in compressed video data
KR20180037667A (en) Encoding method of local hybrid pattern, method and apparatus of hybrid background modeling using thereof
JP2007074415A (en) Motion vector estimation device and motion vector estimation program
US7852939B2 (en) Motion vector detection method and device of the same
KR20140026397A (en) Method for reconstructing and coding an image block
US20060133496A1 (en) Motion estimation method for an adaptive dynamic search range
US10063880B2 (en) Motion detecting apparatus, motion detecting method and program
US20130243090A1 (en) Block-matching Motion Estimation Method and Apparatus
KR20060132977A (en) Video processing method and corresponding encoding device
JP6242055B2 (en) Image encoding device
US10397566B2 (en) Image coding apparatus, image coding method, and program
US20190268606A1 (en) Moving image encoding apparatus, control method for moving image encoding apparatus, and storage medium
JP2009267726A (en) Moving image encoding apparatus, recorder, moving image encoding method, moving image encoding program
JP5622613B2 (en) Moving picture coding apparatus, moving picture coding method, and moving picture coding program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080122

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20101119

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20101130

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20110329