JP5390794B2 - Motion vector search apparatus and motion vector search method - Google Patents
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Description
本発明は、ブロック単位で動画像の動きベクトルを探索する動きベクトル探索装置および動きベクトル探索方法に関する。 The present invention relates to a motion vector search apparatus and a motion vector search method for searching for a motion vector of a moving image in units of blocks.
従来より、例えば被写体を撮影し、それにより得られた動画像データを圧縮符号化して記録媒体に記録する記録装置として、デジタルビデオカメラが知られている。近年では、このような記録装置に用いられる記録媒体が、従来の磁気テープから、ランダムアクセス性やアクセスの高速性などの点でより優位な、ディスク媒体や半導体メモリなどに移り変わってきている。一方で、一般的に、ディスク媒体や半導体メモリは、磁気テープに比べて記憶容量に対するコストパフォーマンスが低い。そのため、記録媒体としてディスク媒体や半導体メモリを用いる場合、動画像データをより高能率に圧縮符号化する必要がある。 2. Description of the Related Art Conventionally, for example, a digital video camera is known as a recording apparatus that captures an image of a subject and compresses and encodes moving image data obtained thereby to a recording medium. In recent years, the recording medium used in such a recording apparatus has changed from a conventional magnetic tape to a disk medium, a semiconductor memory, or the like, which is more advantageous in terms of random accessibility and high-speed access. On the other hand, generally, disk media and semiconductor memories have lower cost performance with respect to storage capacity than magnetic tapes. Therefore, when a disk medium or a semiconductor memory is used as a recording medium, it is necessary to compress and encode moving image data with higher efficiency.
また、高画質への期待から、より情報量の多いHD(High Definition)映像を扱うデジタルビデオカメラも普及しつつある。このような観点からも、動画像データのより高能率な圧縮符号化が望まれている。動画像データを高能率に圧縮符号化する圧縮符号化方式としては、MPEG2方式が標準的に用いられていた。 In addition, from the expectation of high image quality, digital video cameras that handle HD (High Definition) video with a larger amount of information are becoming widespread. From this point of view, more efficient compression coding of moving image data is desired. As a compression encoding method for compressing and encoding moving image data with high efficiency, the MPEG2 method has been used as a standard.
さらに近年では、記録媒体への記録可能時間のさらなる向上や、記録容量の限られる携帯端末向けに、より低ビットレートでの符号化の必要性が増しており、さらに高能率な圧縮符号化方式が開発されている。その中の1つが、H.264|AVC方式である。H.264|AVC方式は、従来からのMPEG2方式やMPEG4方式などの符号化方式に比べて、符号化や復号化により多くの演算量が必要となるが、高い符号化効率が実現されることが知られている。なお、以下では、H.264|AVC方式をH.264と略称する。 Furthermore, in recent years, the need for encoding at a lower bit rate for portable terminals with limited recording capacity and further improvement in the recordable time on recording media has increased. Has been developed. One of them is H.264. H.264 | AVC format. H. The H.264 | AVC system requires a large amount of calculation for encoding and decoding compared with conventional encoding systems such as the MPEG2 system and the MPEG4 system, but is known to realize high encoding efficiency. It has been. In the following, H.P. H.264 | AVC format H.264.
H.264では、符号化効率を上げるために様々な工夫がなされている。その一例として、可変ブロックサイズ動き補償がある。これは、符号化単位であるマクロブロック(符号化ブロック)をさらに分割してマクロブロック・パーティション(動き補償ブロック)を形成し、動き補償ブロック単位で動き補償を行うものである。H.264では、可変ブロックサイズ動き補償を用いることで、単一のブロックサイズで動き補償を行っていたMPEG2方式といった従来の圧縮符号化方式と比較して、より緻密な動き補償を可能にしている。 H. In H.264, various ideas have been made in order to increase the encoding efficiency. One example is variable block size motion compensation. This macroblock is coded units (coded blocks) further divided to form a macroblock partitions (motion compensation block), Ru der to perform motion compensation in the motion compensation block. H. In H.264, by using variable block size motion compensation, more precise motion compensation is possible as compared with a conventional compression coding method such as the MPEG2 method in which motion compensation is performed with a single block size.
一方で、H.264で、可変ブロックサイズ動き補償により符号化ブロックのサイズが選択可能になることは、ブロックサイズを決定するための演算負荷の増大を招くことになった。すなわち、符号化を行う符号化ブロックに対して設定可能な全ての動き補償ブロックについて、動きベクトル探索処理を行い、最適なものを選択する必要がある。そこで、なるべく簡単に適切なブロックサイズを決定するための工夫として、符号化対象の画像を撮像したときの情報を用いてブロックサイズ選定に係る演算量を低減させる提案がなされている(例えば、特許文献1参照)。 On the other hand, H. In H.264, the size of an encoded block can be selected by variable block size motion compensation, resulting in an increase in calculation load for determining the block size. That is, it is necessary to perform motion vector search processing for all motion compensation blocks that can be set for a coding block to be coded, and to select an optimal one. Therefore, as a device for determining an appropriate block size as easily as possible, a proposal has been made to reduce the amount of calculation related to block size selection using information when an image to be encoded is captured (for example, a patent). Reference 1).
上述したように、H.264では、可変ブロックサイズ動き補償により動き補償ブロックの細分化を行うために、動きベクトルの探索、ならびに、動き補償ブロックの分割方法を決定するために膨大な演算を行う必要がある。そのため、特に、上述したデジタルビデオカメラなどのようにリアルタイムで符号化処理を行う場合などは、非常に高速な演算が可能なプロセッサが必要になり、装置のコストアップや消費電力の増大を招くことになるという問題点があった。 As mentioned above, H.M. In H.264, in order to subdivide motion compensation blocks by variable block size motion compensation, it is necessary to perform enormous operations to search for motion vectors and determine a method for dividing motion compensation blocks. Therefore, especially when performing encoding processing in real time, such as the above-described digital video camera, a processor capable of extremely high-speed computation is required, which increases the cost of the apparatus and increases power consumption. There was a problem of becoming.
また、特許文献1の構成では、撮像手段が符号化手段に対して撮像時の情報を出力する必要があると共に、符号化手段側でも、撮像手段から供給される符号化時の情報を入力して処理する仕組みが必要となる。 In the configuration of Patent Document 1, the imaging unit needs to output information at the time of imaging to the encoding unit, and the encoding unit also inputs the information at the time of encoding supplied from the imaging unit. A mechanism for processing is required.
したがって、本発明の目的は、より簡便な方法で精度よくブロック分割方法を決定し動きベクトル探索を行うことができる動きベクトル探索装置および動きベクトル探索方法を提供することにある。 Therefore, an object of the present invention is to provide a motion vector search apparatus and a motion vector search method that can determine a block division method with high accuracy and perform a motion vector search by a simpler method.
本発明は、上述した課題を解決するために、1画面を符号化単位である符号化ブロックに分割すると共に該符号化ブロックを動き補償ブロックに分割し、符号化対象の該符号化ブロックに含まれる該動き補償ブロックに対して少なくとも過去の画像を参照して動きベクトルを探索する動きベクトル探索装置であって、前記符号化対象の符号化ブロックを設定された複数の異なる分割方法で分割して、該分割方法に対応した動き補償ブロックを形成する分割手段と、前記複数の異なる分割方法により前記分割手段で形成された前記動き補償ブロックのそれぞれに対して、設定された探索精度に応じて前記動きベクトルを探索する動きベクトル探索手段と、前記動きベクトル探索手段での前記探索精度による前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して、選択された該分割方法と、前記複数の異なる分割方法のうちの所定の分割方法とを前記分割手段に対して設定すると共に、より精度が高い探索精度を前記探索精度として設定する設定手段と、前記設定手段により前記分割方法および前記探索精度を設定し、設定された該分割方法および該探索精度に応じて前記動きベクトル探索手段により前記動きベクトルを探索する動作を、順次繰り返し行うように制御する制御手段とを備え、前記設定手段は、前記複数の異なる分割方法により形成された複数の前記動き補償ブロックのそれぞれに対して該分割方法に応じてグループを割り当て、該グループ毎に、前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して前記分割手段に設定すると共に前記所定の分割方法を前記分割手段に設定し、前記制御手段は、前記繰り返し行われる前記動作により前記設定手段で設定される前記より精度が高い探索精度が予め設定された探索精度になったと判断したら、前記動きベクトル探索手段による前記動きベクトルの探索結果に基づき、該探索結果に基づき選択した前記分割方法と、前記所定の分割方法とから1つの前記分割方法を選択し、選択された該分割方法による前記動きベクトルの探索結果として得られた動きベクトルを、最終的な動きベクトルとすることを特徴とする動きベクトル探索装置である。 In order to solve the above-described problem, the present invention divides one screen into coding blocks that are coding units, and divides the coding block into motion compensation blocks, which are included in the coding block to be coded. A motion vector search apparatus for searching for a motion vector with reference to at least a past image with respect to the motion compensation block, wherein the encoding block to be encoded is divided by a plurality of different division methods set. , According to the set search accuracy for each of the dividing means for forming a motion compensation block corresponding to the dividing method and the motion compensating block formed by the dividing means by the plurality of different dividing methods. Based on a motion vector search means for searching for a motion vector, and a result of the motion vector search by the search accuracy in the motion vector search means. The division method is selected, and the selected division method and a predetermined division method among the plurality of different division methods are set for the division unit, and more accurate search accuracy is obtained. Setting means for setting as accuracy; setting the dividing method and the search accuracy by the setting means; and searching for the motion vector by the motion vector searching means according to the set dividing method and the search accuracy. Control means for performing control so as to repeat sequentially, and the setting means assigns a group to each of the plurality of motion compensation blocks formed by the plurality of different division methods according to the division method, For each group, the division method is selected based on the motion vector search result and set in the division unit, and the predetermined division is performed. Set law to said dividing means, said control means, if it is determined that the repeating the operation by high accuracy search accuracy than the set by said setting means is performed reaches a preset search accuracy, the motion Based on the search result of the motion vector by the vector search means, one of the division methods is selected from the division method selected based on the search result and the predetermined division method, and the motion by the selected division method is selected The motion vector search apparatus is characterized in that a motion vector obtained as a vector search result is used as a final motion vector.
また、本発明は、1画面を符号化単位である符号化ブロックに分割すると共に符号化ブロックを動き補償ブロックに分割し、符号化対象の符号化ブロックに含まれる動き補償ブロックに対して少なくとも過去の画像を参照して動きベクトルを探索する動きベクトル探索方法であって、分割手段が、前記符号化対象の符号化ブロックを設定された複数の異なる分割方法で分割して、該分割方法に対応した動き補償ブロックを形成する分割ステップと、動きベクトル探索手段が、前記複数の異なる分割方法により前記分割ステップで形成された前記動き補償ブロックのそれぞれに対して、設定された探索精度に応じて前記動きベクトルを探索する動きベクトル探索ステップと、設定手段が、前記動きベクトル探索ステップでの前記探索精度による前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して、選択された該分割方法と、前記複数の異なる分割方法のうちの所定の分割方法とを前記分割ステップに対して設定すると共に、より精度が高い探索精度を前記探索精度として設定する設定ステップと、制御手段が、前記設定ステップにより前記分割方法および前記探索精度を設定し、設定された該分割方法および該探索精度に応じて前記動きベクトル探索ステップにより前記動きベクトルを探索する動作を、順次繰り返し行うように制御する制御ステップとを備え、前記制御ステップは、前記繰り返し行われる前記動作により前記設定ステップで設定される前記より精度が高い探索精度が予め設定された探索精度になったと判断したら、前記動きベクトル探索ステップによる前記動きベクトルの探索結果に基づき、該探索結果に基づき選択した前記分割方法と、前記所定の分割方法とから1つの前記分割方法を選択し、選択された該分割方法による前記動きベクトルの探索結果として得られた動きベクトルを、最終的な動きベクトルとすることを特徴とする動きベクトル探索方法であって、前記所定の分割方法は、前記符号化対象の符号化ブロックを前記複数の異なる分割方法により分割して形成された動き補償ブロックのそれぞれに対して行った前記動きベクトルの探索結果を複数の画像データについて蓄積し、蓄積された該探索結果に対して統計的処理を施した結果に基づき決定されることを特徴とする動きベクトル探索方法である。 In addition, the present invention divides one screen into coding blocks that are coding units, divides the coding block into motion compensation blocks, and at least a past of the motion compensation blocks included in the coding block to be coded. A motion vector search method for searching for a motion vector with reference to an image of the image, wherein the dividing means divides the encoding block to be encoded by a plurality of different division methods set, and supports the division method A dividing step for forming the motion compensation block, and a motion vector search means for each of the motion compensation blocks formed in the dividing step by the plurality of different dividing methods according to the set search accuracy. A motion vector search step for searching for a motion vector, and a setting means depend on the search accuracy in the motion vector search step. Selecting the division method based on a motion vector search result, and setting the selected division method and a predetermined division method among the plurality of different division methods for the division step; A setting step of setting a search accuracy with higher accuracy as the search accuracy, and a control unit sets the division method and the search accuracy by the setting step, and the setting method sets the division method and the search accuracy according to the set division method and the search accuracy. And a control step of controlling the motion vector search step so as to sequentially repeat the motion vector search operation, and the control step has a higher accuracy than that set in the setting step by the repeated operation. If it is determined that the high search accuracy has reached the preset search accuracy, the motion vector search step Based on the search result of the motion vector, one of the division methods is selected from the division method selected based on the search result and the predetermined division method, and the search result of the motion vector by the selected division method The motion vector search method is characterized in that a motion vector obtained as a final motion vector is used, wherein the predetermined division method is a method of dividing the encoding block to be encoded into the plurality of different division methods. The motion vector search result performed for each of the motion compensation blocks formed by dividing the search results is accumulated for a plurality of image data, and the accumulated search results are subjected to statistical processing. It is a motion vector search method characterized by being determined .
本発明は、上述した構成を備えるため、より簡便な方法で精度よくブロック分割方法を決定し動きベクトル探索を行うことができる。 Since the present invention has the above-described configuration, it is possible to determine a block division method with high accuracy and perform a motion vector search by a simpler method.
<各実施形態に共通の構成>
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図1は、本発明を適用可能なデジタルビデオカメラ1の一例の構成を概略的に示す。撮像部10は、光学系、光学系を介して入射された光を電気信号に変換するCCDといった撮像素子、撮像素子から出力された撮像信号に対して所定の処理を施し、ベースバンドの動画像データとして出力する信号処理部を含む。撮像部10から出力されたベースバンドの動画像データは、本発明が適用される符号化部11に供給され、H.264による圧縮符号化処理を施される。
<Configuration common to each embodiment>
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 schematically shows a configuration of an example of a digital video camera 1 to which the present invention can be applied. The
圧縮符号化された圧縮動画像データが符号化部11から出力され、記録制御部12に供給される。記録制御部12は、ディスク媒体あるいは半導体メモリによる記録媒体13に対する、データの記録動作を制御する。記録制御部12は、供給された圧縮動画像データに対して、エラー訂正符号化処理や記録媒体13の種類に応じた記録符号化処理などを施し記録データとする。記録制御部12は、記録データを、バッファメモリを介して、記録媒体13の記録単位で当該記録媒体13に書き込む。
The compressed moving image data that has been compression-encoded is output from the
CPU20は、このデジタルビデオカメラ1の全体の動作を制御する。すなわち、CPU20は、ROM21に予め記憶されたプログラムに従い、RAM22をワークメモリとして用いて動作し、撮像部10、符号化部11および記録制御部12の動作を制御する。操作部23は、このデジタルビデオカメラ1をユーザが操作するための操作子や、ユーザがこのデジタルビデオカメラ1の動作を確認するための表示素子が所定に設けられる。CPU20は、操作部23に対するユーザ操作に応じて、このデジタルビデオカメラ1の動作を制御することができる。
The
図2は、本発明の実施形態に係る符号化部11の一例の構成を示す。符号化部11は、供給されたベースバンドの動画像データに対し、アダマール変換および整数精度DCTを用いた直交変換と、フレーム内予測符号化および動き補償を用いたフレーム間予測符号化とにより圧縮符号化を施す。以下では、アダマール変換および整数精度DCTを用いた直交変換を整数変換と呼び、フレーム内予測符号化およびフレーム間予測符号化をそれぞれイントラ符号化、インター符号化と呼ぶ。符号化部11における動作は、制御手段としてのCPU20に制御される。
FIG. 2 shows an exemplary configuration of the
インター符号化により、動き補償の単位(MCブロック)に対して1枚の参照フレームとの予測を行うPピクチャと、MCブロックに対して時系列的に前後の2枚までの参照フレームとの予測を行うBピクチャとが形成される。また、イントラ符号化によりIピクチャが形成される。さらに、フレーム間予測符号化では、動画像データを、これらIピクチャ、PピクチャおよびBピクチャが所定に配列されたGOP構造を持つデータとして符号化する。 Prediction of a P picture for prediction with one reference frame for a unit of motion compensation (MC block) by inter coding, and prediction with up to two reference frames before and after the MC block in time series A B picture is formed. Also, an I picture is formed by intra coding. Further, in inter-frame predictive encoding, moving image data is encoded as data having a GOP structure in which these I picture, P picture, and B picture are arranged in a predetermined manner.
例えば、符号化部11が1枚のIピクチャ、4枚のPピクチャおよび10枚のBピクチャからなる15フレームで1GOPを形成する場合、符号化部11に入力されるフレームに対し、下記の順にピクチャタイプが割り当てられる。なお、添字は、入力順または表示順を示す。
B1B2I3B4B5P6B7B8P9B10B11P12B13B14P15
For example, when the
B 1 B 2 I 3 B 4 B 5 P 6 B 7 B 8 P 9 B 10 B 11 P 12 B 13 B 14 P 15
ここで、Bピクチャは、時系列的に過去のピクチャと共に未来のピクチャを用いて予測符号化を行うため、符号化は、Bピクチャの順序をIピクチャおよびPピクチャに対して入れ替えて、下記の順序で行われる。なお、I3ピクチャに続くB1ピクチャおよびB2ピクチャは、I3ピクチャと、直前のGOPにおけるP15ピクチャとを用いて予測符号化される。
I3B1B2P6B4B5P9B7B8P12B10B11P15B13B14
Here, since the B picture performs predictive coding using the future picture together with the past picture in time series, the coding is performed by changing the order of the B picture with respect to the I picture and the P picture as follows: Done in order. Note that the B 1 picture and the B 2 picture following the I 3 picture are predictively encoded using the I 3 picture and the P 15 picture in the immediately preceding GOP.
I 3 B 1 B 2 P 6 B 4 B 5 P 9 B 7 B 8 P 12 B 10 B 11 P 15 B 13 B 14
撮像部10から供給されるベースバンドの動画像データは、撮像の時系列に沿ったフレーム順で順次、フレームメモリ102に格納されていく。フレームメモリ102からは、動画像データがフレーム毎に符号化順で読み出される。
Baseband moving image data supplied from the
イントラ符号化を行う場合、フレームメモリ102から、動画像データのIピクチャに相当するフレームにおける、符号化単位となるブロックの画像データが読み出され、イントラ予測部105と減算器107の被減算入力端にそれぞれ供給される。ここでは、フレームを、動画像データによる1画面に対応するものとする。すなわち、符号化単位のブロックは、動画像データの1画面を所定に分割してなる。
When performing intra coding, image data of a block serving as a coding unit in a frame corresponding to an I picture of moving image data is read from the
イントラ予測部105は、符号化対象ブロックとのブロックマッチングを、加算器112から供給される、同一フレーム内の符号化対象ブロック近傍に位置する再構成画像から生成される複数の予測画像のそれぞれに対して行う。そして、ブロックマッチングの結果、複数の予測画像から最も相関の高いイントラ予測画像を選択する。イントラ予測画像は、イントラ符号化の実行に応じてイントラ予測部105側が選択されたスイッチ106に出力される。
The
一方、インター符号化を行う場合、フレームメモリ102から符号化対象となるブロックの画像データが読み出され、動きベクトル探索部103に供給される。それと共に、フレームメモリ102から参照画像が読み出され、動きベクトル探索部103に供給される。参照画像は、複数のピクチャから選択することができる。動きベクトル探索部103は、符号化対象となるブロックの画像データと、参照画像とから動きベクトルを検出する。このとき、後述する処理により、符号化対象ブロックをマクロブロック・パーティションに分割して動きベクトルの探索を行う。動きベクトル探索部103で検出された動きベクトルは、フレーム間動き補償部104に供給される。
On the other hand, when performing inter coding, image data of a block to be coded is read from the
フレーム間動き補償部104は、動きベクトル探索部103から供給された動きベクトルと、フレームメモリ102から読み出した参照画像とに基づき動き補償を行い、インター予測によるインター予測画像を生成する。インター予測画像は、インター符号化の実行に応じてフレーム間動き補償部104側が選択されたスイッチ106に出力される。
The inter-frame
スイッチ106の出力は、減算器107の減算入力端と、加算器112の一方の入力端に供給される。減算器107は、フレームメモリ102から供給される符号化対象ブロックと、スイッチ106から供給されるインター予測画像またはイントラ予測画像との画素値の差分情報を出力する。この差分情報は、整数変換部108に供給され、アダマール変換や整数精度DCTによる整数変換が施された後、量子化部109において所定の量子化係数に基づき量子化される。量子化部109の出力は、エントロピー符号化部115においてエントロピー符号化がなされ、この符号化部11から出力される。
The output of the
量子化部109における量子化係数は、エントロピー符号化部115が発生した符号量のフィードバックなどに基づき、符号量制御部116が算出する。また、量子化部109の出力である量子化された変換係数は、逆量子化部110において逆量子化され、さらに逆整数変換部111において逆整数変換処理が施されて復号される。そして、さらに加算器112でスイッチ106から出力されたインター予測画像またはイントラ予測画像と加算され、再構成画像が形成される。この再構成画像は、イントラ予測部105に供給され、上述したイントラ予測画像の生成に用いられる。
The quantization amount in the
また、加算器112から出力された再構成画像は、ループ内フィルタ113によって符号化歪の軽減処理が施された後、インター符号化の際に用いる参照画像としてフレームメモリ102に記憶される。
Also, the reconstructed image output from the
<第1の実施形態>
次に、本発明の第1の実施形態に係る動きベクトル探索部103における処理について、詳細に説明する。本第1の実施形態では、探索精度を低くして動きベクトル探索を行う粗探索と、探索精度を高くして探索を行う密探索との2段階の処理によってマクロブロック・パーティションの分割方法を求める。そして、得られたマクロブロック・パーティションに対応する動きベクトルを、最終的な動きベクトルの探索結果とする。
<First Embodiment>
Next, processing in the motion
図3は、本第1の実施形態による一例の動きベクトル探索処理を示すフローチャートである。先ず、ステップS10で、フレームメモリ102から符号化対象となる符号化ブロック(以下、符号化対象ブロック)の画像データが読み出され、動きベクトル探索部103に供給される。また、動きベクトルの探索範囲の画像データ(参照画像データ)がフレームメモリ102から読み出される。
FIG. 3 is a flowchart showing an example motion vector search process according to the first embodiment. First, in step S <b> 10, image data of a coding block to be coded (hereinafter, coding target block) is read from the
<粗探索>
設定手段としての動きベクトル探索部103は、フレームメモリ102から読み出されて供給された符号化対象ブロックの画像データと、動きベクトルの探索範囲の画像データとを、所定の縮小率でそれぞれ縮小する。一例として、符号化対象ブロックのサイズが16画素×16画素であって、縮小率を水平および垂直共に1/4とした場合、縮小後の符号化対象ブロックは、4画素×4画素のサイズとされる。動きベクトルの探索範囲の画像データも、同じ比率で縮小される。
<Coarse search>
The motion
縮小処理は、動きベクトル探索部103において、例えばフレームメモリ102から読み出した画像データに対して、縮小率に応じて画素の間引きを行うことでなされる。これに限らず、線形補間などを用いて縮小処理を行ってもよい。また、縮小処理は、動きベクトル探索部103で行われるのに限らず、例えば予め所定の縮小率で縮小された画像データをフレームメモリ102に格納しておくことで行ってもよい。さらには、フレームメモリ102から、縮小率に応じて画素を間引きながら画像データを読み出してもよい。
The reduction processing is performed by thinning out pixels according to the reduction rate in the image data read from the
なお、以下では、粗探索において、画像データの縮小率が水平および垂直方向共に1/4とし、探索範囲は、縮小後の画像データにおいて、水平および垂直方向共に、符号化対象ブロックに対して±8画素の範囲とする。 In the following description, in the coarse search, the reduction ratio of the image data is set to 1/4 in both the horizontal and vertical directions, and the search range is ±± with respect to the encoding target block in the horizontal and vertical directions in the reduced image data. The range is 8 pixels.
ステップS10で符号化対象ブロックと探索範囲の画像データの縮小処理が終了すると、処理はステップS11に移行される。ステップS11では、分割手段としての動きベクトル探索部103が、縮小された符号化対象ブロックに対して動き補償ブロック(以下、パーティション)を設定する。本第1の実施形態では、設定手段としての動きベクトル探索部103が、後述するステップS13のループ処理に応じて、図4(a)〜図4(d)に例示される4種類のパーティションを、符号化対象ブロックに対して順次、設定していく。
When the process for reducing the encoding target block and the image data in the search range is completed in step S10, the process proceeds to step S11. In step S11, the motion
図4(a)は、符号化対象ブロックを分割しない場合を示す。換言すれば、図4(a)は、符号化対象ブロック自体を1のパーティションと見なす。図4(b)は、符号化対象ブロックを水平方向に2等分して2のパーティションに分割する場合を示す。図4(c)は、符号化対象ブロックを垂直方向に2等分して2のパーティションに分割する場合を示す。また、図4(d)は、符号化対象ブロックを水平および垂直方向にそれぞれ2等分し、4のパーティションに分割する例を示す。 FIG. 4A shows a case where the encoding target block is not divided. In other words, in FIG. 4A, the encoding target block itself is regarded as one partition. FIG. 4B shows a case where the encoding target block is divided into two equal parts in the horizontal direction. FIG. 4C shows a case where the encoding target block is divided into two equal parts in the vertical direction. FIG. 4D shows an example in which the current block is divided into two equal parts in the horizontal and vertical directions and divided into four partitions.
以下では、縮小前の画素数に因み、図4(a)の分割方法をパーティションタイプ16×16、図4(b)の分割方法をパーティションタイプ16×8とそれぞれ呼ぶ。同様に、図4(c)の分割方法をパーティションタイプ8×16、図4(d)の分割方法をパーティションタイプ8×8とそれぞれ呼ぶ。このパーティション分割方法の命名法は、以下の類似の事例についても同様とする。
Hereinafter, due to the number of pixels before reduction, the division method of FIG. 4A is referred to as a
ステップS11で符号化対象ブロックに対してパーティションが設定されると、処理はステップS12に移行される。ステップS12では、動きベクトル探索手段としての動きベクトル探索部103が、縮小された符号化対象ブロックおよび探索範囲の画像データを用い、設定されたパーティション毎に動きベクトルの粗探索を行う。すなわち、ステップS12では、符号化対象ブロックのパーティション毎に、探索範囲の画像データとのブロックマッチングによって、最も相関の高いブロックが選択される。
When a partition is set for the encoding target block in step S11, the process proceeds to step S12. In step S12, the motion
そして、動きベクトル探索部103は、選択された最も相関が高いブロックの座標と、当該符号化対象ブロックのパーティションの座標との差分を、当該パーティションの動きベクトルとして記憶する。ここで、ブロックおよびパーティションの座標としては、ブロックおよびパーティション内の代表的な1点の座標、例えば左上隅の座標を用いる。また、動きベクトル探索部103は、当該最も相関が高いブロックと、当該符号化対象ブロックのパーティションとの対応する画素同士の差分値を合計した値を、パーティションの画素差分として記憶する。
Then, the motion
ステップS12による粗探索処理が終了すると、処理はステップS13に移行され、ステップS11で設定された全てのパーティションについて粗探索が終了したか否かが判断される。若し、パーティションについて粗探索が終了していないと判断されれば、処理はステップS11に戻され、次のパーティションについて、粗探索が行われる。例えば、図4(a)〜図4(d)に示すパーティションタイプ16×16、16×8、8×16および8×8が順次設定され、これらパーティションタイプ16×16、16×8、8×16および8×8内の各パーティションそれぞれに対する処理が順次、行われる。
When the rough search process in step S12 is completed, the process proceeds to step S13, and it is determined whether or not the rough search has been completed for all partitions set in step S11. If it is determined that the rough search is not completed for the partition, the process returns to step S11, and the rough search is performed for the next partition. For example, the
ステップS13で、全てのパーティションについて粗探索が終了したと判断されたら、処理は次のステップS14に移行される。ステップS14では、上述のステップS12において各パーティションについて記憶された画素差分を、符号化対象ブロック単位で合計する。換言すれば、ステップS14では、パーティション毎に求められた画素差分を、パーティション分割方法毎に符号化対象ブロック単位の画素差分に纏める。例えば、パーティションタイプ16×8であれば、上側のパーティションの画素差分と、下側のパーティションの画素差分とを合計する。これを、パーティションタイプ16×16、16×8、8×16および8×8のそれぞれについて行う。
If it is determined in step S13 that the rough search has been completed for all partitions, the process proceeds to the next step S14. In step S14, the pixel differences stored for each partition in step S12 described above are summed for each block to be encoded. In other words, in step S14, the pixel differences obtained for each partition are collected into pixel differences for each block to be encoded for each partitioning method. For example, if the partition type is 16 × 8, the pixel difference of the upper partition and the pixel difference of the lower partition are summed. This is done for each of the
次のステップS15で、密探索用のパーティション分割方法の候補を決定する。第1に、ステップS14で求められた、パーティション分割方法毎の符号化対象ブロック単位での画素差分を比較して、画素差分が最小のパーティション分割方法を選択し、第1のパーティション分割方法とする。第2に、統計的処理により確率的に求めた、発生確率が最大のパーティション分割方法を、第2のパーティション分割方法とする。 In the next step S15, candidates for the partitioning method for fine search are determined. First, the pixel difference in the encoding target block unit for each partition division method obtained in step S14 is compared, and the partition division method with the smallest pixel difference is selected to be the first partition division method. . Secondly, a partition division method having a maximum occurrence probability, which is obtained probabilistically by statistical processing, is referred to as a second partition division method.
なお、第2のパーティション分割方法は、例えば、第1のパーティション分割方法を求める手法を、多数の動画像に対して適用した際に、符号化対象ブロック単位の画素差分が最小となる確率が最も高くなるパーティション分割方法を選択することで得る。例えば、多数の動画像に対して第1のパーティション分割方法を求めた結果を蓄積し、蓄積されたデータを統計的に解析する。この場合、第2のパーティション分割方法は、固定的とされる。パーティションタイプ16×16、16×8、8×16および8×8とした場合、一般的には、上述したパーティションタイプ16×16が第2のパーティション分割方法となる確率が高いとされている。
Note that the second partitioning method has, for example, the highest probability that the pixel difference for each block to be encoded is the smallest when the technique for obtaining the first partitioning method is applied to a large number of moving images. Get by selecting a partitioning method that will be higher. For example, the results of obtaining the first partitioning method for a large number of moving images are accumulated, and the accumulated data is statistically analyzed. In this case, the second partitioning method is fixed. When the
<密探索>
密探索用のパーティション分割方法の候補が決定されると、処理はステップS16に移行され、動きベクトル探索部103により、フレームメモリ102から符号化対象ブロックの画像データと、参照画像データとが再び読み出される。密探索においては、符号化対象ブロックの画像データと、参照画像データとを縮小せずに探索処理を行う。
<Dense search>
When candidates for the partitioning method for fine search are determined, the process proceeds to step S16, and the motion
次のステップS17では、第1のパーティション分割方法により設定されたパーティション毎に、動きベクトルの探索が行われる。より具体的には、上述した粗探索で求めた、当該パーティションの動きベクトルが指し示す座標を中心として、当該パーティションに対して水平および垂直共に±3画素の範囲を探索範囲とする。この探索範囲でパーティションのブロックマッチングを行い、最も相関が高いブロックを選択して動きベクトルを求める。さらに、ブロックマッチングの結果求められた、最も相関の高いブロックと、符号化対象ブロックにおける当該パーティションとの対応する画素同士の差分値を合計した値を、当該パーティションの画素差分として記憶する。 In the next step S17, a motion vector search is performed for each partition set by the first partitioning method. More specifically, the search range is a range of ± 3 pixels both horizontally and vertically with respect to the partition centered on the coordinates indicated by the motion vector of the partition obtained by the rough search described above. Block matching of partitions is performed within this search range, and the block having the highest correlation is selected to obtain a motion vector. Furthermore, a value obtained by summing the difference values between corresponding pixels of the block having the highest correlation and the partition in the encoding target block obtained as a result of block matching is stored as a pixel difference of the partition.
次のステップS18で、第2のパーティション分割方法により設定されたパーティション毎に、上述のステップS17と同様にして動きベクトルの探索が行われる。ステップS18で第2のパーティション分割方法に基づく動きベクトル探索処理が終了すると、処理はステップS19に移行される。 In the next step S18, for each partition set by the second partitioning method, a motion vector search is performed in the same manner as in step S17 described above. When the motion vector search process based on the second partition division method is completed in step S18, the process proceeds to step S19.
ステップS19では、パーティション分割方法を決定すると共に、符号化対象ブロックの動きベクトルを決定する。上述のステップS14と同様にして、第1および第2のパーティション分割方法毎に、各パーティションについて記憶された画素差分を、符号化対象ブロック単位で合計する。そして、第1のパーティション分割方法における符号化対象ブロック単位の画素差分の合計と、第2のパーティション分割方法における符号化対象ブロック単位の画素差分の合計とを比較する。比較の結果、第1および第2のパーティション分割方法のうち画素差分の合計の小さい方を選択し、当該符号化対象ブロックのパーティション分割方法とする。 In step S19, the partition division method is determined, and the motion vector of the encoding target block is determined. Similar to step S14 described above, the pixel differences stored for each partition are summed in units of encoding target blocks for each of the first and second partition division methods. Then, the sum of pixel differences in units of encoding blocks in the first partitioning method is compared with the sum of pixel differences in units of encoding blocks in the second partitioning method. As a result of the comparison, the smaller one of the sums of pixel differences is selected from the first and second partition division methods, and this is used as the partition division method for the encoding target block.
また、動きベクトルについては、上述のステップS17およびステップS18で記憶された動きベクトルのうち、選択されたパーティション分割方法に対応する動きベクトルが当該符号化対象ブロックの動きベクトルとして決定される。 As for the motion vector, the motion vector corresponding to the selected partitioning method is determined as the motion vector of the coding target block among the motion vectors stored in the above-described step S17 and step S18.
図5を用いて、上述した動きベクトル探索部103の動作について、より具体的に説明する。ここでは、粗探索で画素差分が最小となる、第1のパーティション分割方法がパーティションタイプ8×16であって、発生確率が最大となる第2のパーティション分割方法がパーティションタイプ16×16であるものとする。
The operation of the motion
図3のステップS11〜ステップS13の処理により、パーティションタイプ16×16、16×8、8×16および8×8のそれぞれについて粗探索が行われ(図5(a)参照)、粗探索による画素差分と動きベクトルとがパーティション毎に求められる。ステップS14で符号化対象ブロック単位の画素差分が求められる。その結果に基づき、ステップS15で、画素差分が最小になる第1のパーティション分割方法(この例ではパーティションタイプ8×16)と、発生確率が最大の第2のパーティション分割方法(この例ではパーティションタイプ16×16)とが決定される。
Through the processes in steps S11 to S13 in FIG. 3, a rough search is performed for each of the
密探索では、図5(b)に例示されるように、第1および第2のパーティション分割方法について、動きベクトルを求める処理と画素差分を求める処理とがそれぞれ行われる(ステップS17およびステップS18)。第1および第2のパーティション分割方法のうち、符号化対象ブロックの画素差分の合計が小さい方が、当該符号化対象ブロックに対するパーティション分割方法として選択される。それと共に、選択されたパーティション分割方法に対応する動きベクトルが、当該符号化対象ブロックの動きベクトルとして決定される。図5(c)の例では、パーティションタイプ16×16が最終的なパーティション分割方法として選択されている。
In the fine search, as illustrated in FIG. 5B, for the first and second partitioning methods, a process for obtaining a motion vector and a process for obtaining a pixel difference are performed (step S17 and step S18), respectively. . Of the first and second partition division methods, the one with the smaller sum of pixel differences of the encoding target block is selected as the partition division method for the encoding target block. At the same time, the motion vector corresponding to the selected partitioning method is determined as the motion vector of the encoding target block. In the example of FIG. 5C, the
このように、本発明の第1の実施形態によれば、密探索時に動きベクトルの探索を行うパーティション分割方法が2つで済む。そのため、動きベクトル探索に要する演算量が軽減される。 As described above, according to the first embodiment of the present invention, only two partition division methods for searching for motion vectors at the time of dense search are required. This reduces the amount of calculation required for motion vector search.
<第2の実施形態>
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。本発明の第2の実施形態は、上述した第1の実施形態による動きベクトル探索動作を、より一般化したものである。すなわち、上述した第1の実施形態では、動きベクトルの探索を粗探索および密探索の2段階で行っている。これに対して、本第2の実施形態では、動きベクトルの探索をn段階とし、探索の精度を段階的に上げてパーティション分割方法を選択していくと共に、動きベクトルの探索を行う。したがって、上述した第1の実施形態による動きベクトル探索動作は、本第2の実施形態による当該動作の限定された例であるといえる。
<Second Embodiment>
Next, a second embodiment of the present invention will be described. The second embodiment of the present invention is a more generalized motion vector search operation according to the first embodiment described above. That is, in the first embodiment described above, the motion vector search is performed in two stages, a coarse search and a fine search. On the other hand, in the second embodiment, the motion vector search is performed in n stages, the search accuracy is increased stepwise, the partition division method is selected, and the motion vector is searched. Therefore, it can be said that the motion vector search operation according to the first embodiment described above is a limited example of the operation according to the second embodiment.
なお、本第2の実施形態では、図2を用いて説明した符号化部11の構成をそのまま適用でき、上述の第1の実施形態と処理が異なるのは動きベクトル探索部103のみとなる。以下、本第2の実施形態による動きベクトル探索部103における一例の処理について、図6のフローチャートを用いて説明する。
In the second embodiment, the configuration of the
ステップS30で、動きベクトル探索部103による動きベクトル探索の精度が設定される。そして、動きベクトル探索部103は、上述した第1の実施形態の場合と同様に、フレームメモリ102から読み出された符号化対象ブロックの画像データと参照画像データとを、探索精度に応じて縮小する。例えば、探索精度が4画素単位であれば、画像データの縮小率を1/4とし、探索精度が2画素単位であれば縮小率を1/2、探索精度が1画素単位であれば縮小率を1/1(縮小しない)とする。
In step S30, the accuracy of motion vector search by the motion
次のステップS31で、パーティションが設定されると共に、パーティション分割方法に対するグループ設定が行われる。本第2の実施形態では、パーティション分割方法をグループに振り分け、グループ毎に動きベクトル探索処理を行う。詳細は後述するが、グループ分けは、各パーティションタイプの発生確率に基づき行うことができる。 In the next step S31, a partition is set and group setting for the partitioning method is performed. In the second embodiment, the partition division method is divided into groups, and motion vector search processing is performed for each group. Although details will be described later, the grouping can be performed based on the occurrence probability of each partition type.
ステップS32およびステップS33で、探索対象のパーティショングループについて、設定されたパーティション毎に、上述した第1の実施形態のステップS12の処理と同様にして、探索精度に応じて動きベクトル探索処理が行われる。すなわち、符号化対象ブロックのパーティション毎に参照画像データとのブロックマッチングが行われ、最も相関の高いブロックが選択される。そして、当該ブロックとパーティションについて、座標の差分を当該パーティションの動きベクトルとして記憶すると共に、対応する画素同士の差分値を合計した値を当該パーティションの画素差分として記憶する。 In step S32 and step S33, the motion vector search process is performed according to the search accuracy in the same manner as the process of step S12 of the first embodiment described above for each set partition for the partition group to be searched. . That is, block matching with the reference image data is performed for each partition of the encoding target block, and the block with the highest correlation is selected. Then, for the block and the partition, the coordinate difference is stored as a motion vector of the partition, and the value obtained by summing the difference values of the corresponding pixels is stored as the pixel difference of the partition.
ステップS33で、1つのパーティショングループに対する探索処理が終了したと判断されたら、処理はステップS34に移行される。ステップS34では、次の探索精度による動きベクトル探索処理におけるパーティション分割方法の候補が決定される。すなわち、ステップS34では、処理が終了したパーティショングループ内で、上述のステップS15と同様にして、パーティション分割方法毎の符号化対象ブロック単位での画素差分を比較して、画素差分が最小のパーティション分割方法を選択する。それと共に、統計的な手法により求めた、発生確率が最大のパーティション分割方法を選択する。 If it is determined in step S33 that the search process for one partition group has been completed, the process proceeds to step S34. In step S34, candidates for the partitioning method in the motion vector search process with the next search accuracy are determined. That is, in step S34, in the same partition group as in step S15 described above, the pixel difference in the encoding target block unit for each partition division method is compared, and the partition division with the smallest pixel difference is performed. Select a method. At the same time, the partitioning method having the maximum occurrence probability obtained by a statistical method is selected.
処理はステップS35に移行され、ステップS30で設定された探索精度における全てのパーティショングループに対する動きベクトル探索処理が終了したか否かが判断される。若し、終了していないと判断されれば、処理はステップS31に戻され、次のパーティショングループに対する処理が行われる。 The process proceeds to step S35, and it is determined whether or not the motion vector search process for all the partition groups at the search accuracy set in step S30 is completed. If it is determined that the process has not been completed, the process returns to step S31, and the process for the next partition group is performed.
ステップS35で、当該探索精度における全てのパーティショングループに対する動きベクトル探索処理が終了したと判断されたら、処理はステップS36に移行される。ステップS36では、パーティショングループ数が1で、且つ、パーティション分割方法の候補数が2であるか否かが判断される。ステップS36において、若し、パーティショングループ数が1ではないか、または、パーティション分割方法の候補数が2ではないと判断されたら、処理はステップS30に戻され、動きベクトルの探索精度の設定が行われる。そして、ステップS30〜ステップS36の処理が、ステップS36の条件を満たすまで順次繰り返される。 If it is determined in step S35 that the motion vector search process for all the partition groups in the search accuracy has been completed, the process proceeds to step S36. In step S36, it is determined whether the number of partition groups is 1 and the number of partition division method candidates is 2. If it is determined in step S36 that the number of partition groups is not 1 or the number of candidates for the partitioning method is not 2, the process returns to step S30 to set motion vector search accuracy. Is called. And the process of step S30-step S36 is repeated sequentially until the conditions of step S36 are satisfy | filled.
一方、ステップS36において、パーティショングループ数が1で、且つ、パーティション分割方法の候補数が2であると判断されたら、処理はステップS37に移行される。ステップS37では、2つのパーティション分割方法毎に、各パーティションの画素差分を符号化対象ブロック単位で合計する。そして、2つのパーティション分割方法それぞれによる当該画素差分の合計を比較し、当該画素差分の合計の小さいパーティション分割方法を選択し、当該符号化対象ブロックのパーティション分割方法に決定する。動きベクトルについても同様に、選択されたパーティション分割方法に対応する動きベクトルが当該符号化対象ブロックの動きベクトルとして決定される。 On the other hand, if it is determined in step S36 that the number of partition groups is 1 and the number of partition division method candidates is 2, the process proceeds to step S37. In step S37, the pixel differences of the respective partitions are summed up in units of encoding target blocks for each of the two partition division methods. Then, the sum of the pixel differences by the two partition division methods is compared, a partition division method having a small sum of the pixel differences is selected, and the partition division method of the coding target block is determined. Similarly, the motion vector corresponding to the selected partitioning method is determined as the motion vector of the current encoding target block.
図6のフローチャートの処理について、図7および図8を用いて、より具体的に説明する。ここでは、探索精度を4画素単位、2画素単位および1画素単位の順で上げて、3段階で、動きベクトル探索動作を行うものとする。また、パーティション分割方法として、図7に例示される7種類を用意する。すなわち、上述の実施形態で用いたパーティションタイプ16×16、16×8、8×16および8×8に加え、パーティションタイプ8×4、4×8および4×4を用意する。パーティションタイプ8×4は、パーティションタイプ8×8の各パーティションを水平方向に2等分する。パーティションタイプ4×8は、パーティションタイプ8×8の各パーティションを垂直方向に2等分する。また、パーティションタイプ4×4は、パーティションタイプ8×8の各パーティションを水平および垂直にそれぞれ2等分する。
The process of the flowchart in FIG. 6 will be described more specifically with reference to FIGS. 7 and 8. Here, the search accuracy is increased in the order of 4 pixels, 2 pixels, and 1 pixel, and the motion vector search operation is performed in three stages. Further, seven types illustrated in FIG. 7 are prepared as partitioning methods. That is,
第1段階目の処理では、ステップS30で動きベクトル探索の精度が4画素単位に設定され、符号化対象ブロックおよび動きベクトル探索範囲の画像データが縮小率1/4で縮小される。そして、ステップS31で、パーティション設定およびパーティション分割方法に対するグループ設定が行われる。例えば、図8(a)に例示されるように、パーティションタイプ16×16、16×8および8×16を第1のパーティショングループとし、パーティションタイプ8×8、8×4、4×8および4×4を第2のパーティショングループとする。
In the first step, the accuracy of motion vector search is set in units of 4 pixels in step S30, and the image data in the encoding target block and motion vector search range is reduced at a reduction rate of 1/4. In step S31, group setting for partition setting and partition division method is performed. For example, as illustrated in FIG. 8A,
ここで、パーティション分割方法に対するグループ設定は、例えば各パーティション分割方法の発生確率に基づき行うことができる。すなわち、図7に示したように7種類のパーティション分割方法を用意した場合、パーティションタイプ16×16、8×8に、発生確率のピークが生じることが知られている。この発生確率のピークが生じるパーティション分割方法を互いに別のグループに振り分ける。これにより、発生確率に基づき選択されたパーティション分割方法と、画素差分に基づき選択されたパーティション分割方法とを比較する機会が増え、パーティション分割方法の選択および動きベクトルの探索を、より高い精度で行うことが可能となる。
Here, the group setting for the partition division method can be performed based on the occurrence probability of each partition division method, for example. That is, it is known that when seven types of partition division methods are prepared as shown in FIG. 7, occurrence probability peaks occur in the
ステップS32およびステップS33で、パーティショングループ毎の動きベクトル探索が行われる。先ず第1のパーティショングループに対して動きベクトル探索処理が行われ、処理が終了すると、ステップS34に処理が移行される。そして、第1のパーティショングループ内でパーティション分割方法毎の符号化対象ブロック単位での画素差分を比較して、画素差分が最小となる第1のパーティション分割方法と、発生確率が最大となる第2のパーティション分割方法とが選択される。図8(a)の例では、パーティションタイプ8×16が第1のパーティション分割方法として選択され、パーティションタイプ16×16が第2のパーティション分割方法として選択されている。
In step S32 and step S33, a motion vector search for each partition group is performed. First, the motion vector search process is performed on the first partition group, and when the process ends, the process proceeds to step S34. Then, by comparing pixel differences in units of encoding blocks for each partitioning method within the first partition group, the first partitioning method that minimizes the pixel difference and the second that has the highest probability of occurrence. Partitioning method is selected. In the example of FIG. 8A, the
第2のパーティショングループに対しても同様に動きベクトル探索処理が行われ、ステップS34で、画素差分が最小となる第3のパーティション分割方法と、発生確率が最大となる第4のパーティション分割方法とが選択される。図8(a)の例では、パーティションタイプ4×8が第3のパーティション分割方法として選択され、パーティションタイプ8×8が第4のパーティション分割方法として選択されている。
Similarly, a motion vector search process is performed for the second partition group. In step S34, a third partition division method that minimizes the pixel difference, and a fourth partition division method that maximizes the occurrence probability, Is selected. In the example of FIG. 8A, the partition type 4 × 8 is selected as the third partitioning method, and the
第1段階目における全てのパーティショングループに対する動きベクトル探索処理が終了したので(ステップS35)、処理はステップS36に移行される。この段階では、図8(a)に例示されるように、パーティショングループ数が2で、パーティション分割方法の候補数が4であるので、処理がステップS30に戻される。そして、探索精度が2画素単位に設定され、第2段階目の処理が開始される。 Since the motion vector search process for all the partition groups in the first stage is completed (step S35), the process proceeds to step S36. At this stage, as illustrated in FIG. 8A, since the number of partition groups is 2 and the number of partition division method candidates is 4, the process returns to step S30. Then, the search accuracy is set in units of two pixels, and the second stage process is started.
第2段階目の処理において、ステップS31でパーティショングループの設定が行われる。第1段階目の処理において、パーティション分割方法の候補として、第1〜第4のパーティション分割方法が選択されている。ステップS31では、図8(b)に例示されるように、これら第1〜第4のパーティション分割方法から新たなパーティショングループ(第3のパーティショングループとする)を作る。 In the second stage process, a partition group is set in step S31. In the first stage of processing, the first to fourth partition division methods are selected as candidates for the partition division method. In step S31, as illustrated in FIG. 8B, a new partition group (referred to as a third partition group) is created from these first to fourth partition division methods.
そして、ステップS32およびステップS33において、この第3のパーティショングループについて上述と同様にして動きベクトル探索処理が行われ、処理が終了すると、ステップS34に処理が移行される。そして、画素差分が最小となる第5のパーティション分割方法と、発生確率が最大となる第6のパーティション分割方法とが選択される。図8(b)の例では、パーティションタイプ4×8が第5のパーティショングループとして選択され、パーティションタイプ16×16が第6のパーティショングループとして選択されている。
In step S32 and step S33, the motion vector search process is performed for the third partition group in the same manner as described above. When the process is completed, the process proceeds to step S34. Then, the fifth partitioning method that minimizes the pixel difference and the sixth partitioning method that maximizes the occurrence probability are selected. In the example of FIG. 8B, the partition type 4 × 8 is selected as the fifth partition group, and the
第2段階目における全てのパーティショングループに対する動きベクトル探索処理が終了したので(ステップS35)、処理はステップS36に移行される。この段階では、図8(b)に例示されるように、パーティショングループ数が1で、パーティション分割方法の候補数が4であるので、処理がステップS30に戻される。そして、探索精度が1画素単位に設定され、第3段階目の処理が開始される。 Since the motion vector search process for all the partition groups in the second stage is completed (step S35), the process proceeds to step S36. At this stage, as illustrated in FIG. 8B, since the number of partition groups is 1 and the number of partition division method candidates is 4, the process returns to step S30. Then, the search accuracy is set in units of one pixel, and the third stage process is started.
第3段階目の処理において、ステップS31でパーティショングループの設定が行われる。第2段階目の処理において、パーティション分割方法の候補として、第5および第6のパーティション分割方法が選択されている。ステップS31では、図8(c)に例示されるように、これら第5および第6のパーティション分割方法から新たなパーティショングループ(第4のパーティショングループとする)を作る。 In the third stage process, a partition group is set in step S31. In the second stage processing, the fifth and sixth partition division methods are selected as the partition division method candidates. In step S31, as illustrated in FIG. 8C, a new partition group (referred to as a fourth partition group) is created from these fifth and sixth partition division methods.
そして、ステップS32およびステップS33において、この第4のパーティショングループについて上述と同様にして動きベクトル探索処理が行われ、処理が終了すると、ステップS34に処理が移行される。そして、画素差分が最小となるパーティション分割方法と、発生確率が最大となるパーティション分割方法とが選択される。図8(c)の例では、パーティションタイプ4×8が画素差分が最小となるパーティショングループとして選択され、パーティションタイプ16×16が発生確率が最大となるパーティショングループとして選択されている。
In step S32 and step S33, a motion vector search process is performed for the fourth partition group in the same manner as described above. When the process ends, the process proceeds to step S34. Then, the partitioning method that minimizes the pixel difference and the partitioning method that maximizes the occurrence probability are selected. In the example of FIG. 8C, the partition type 4 × 8 is selected as the partition group with the smallest pixel difference, and the
第3段階目における全てのパーティショングループに対する動きベクトル探索処理が終了したので(ステップS35)、処理はステップS36に移行される。この段階では、図8(c)に例示されるように、パーティショングループ数が1で、パーティション分割方法の候補数が2であるので、処理がステップS37に移行される。 Since the motion vector search process for all the partition groups in the third stage has been completed (step S35), the process proceeds to step S36. At this stage, as illustrated in FIG. 8C, since the number of partition groups is 1 and the number of partition division method candidates is 2, the process proceeds to step S37.
ステップS37では、2つのパーティション分割方法毎に、各パーティションの画素差分を符号化対象ブロック単位で合計し、当該画素差分の合計の小さい方を選択して、当該符号化対象ブロックのパーティション分割方法に決定する。動きベクトルについても同様に、選択されたパーティション分割方法に対応する動きベクトルが当該符号化対象ブロックの動きベクトルとして決定される。図8(d)の例では、パーティションタイプ4×8が最終的なパーティション分割方法として選択されている。 In step S37, for each of the two partition division methods, the pixel differences of each partition are summed up in units of encoding target blocks, and the smaller one of the pixel differences is selected and used as the partition division method of the encoding target block. decide. Similarly, the motion vector corresponding to the selected partitioning method is determined as the motion vector of the current encoding target block. In the example of FIG. 8D, the partition type 4 × 8 is selected as the final partitioning method.
このように、本発明の第2の実施形態によれば、探索精度に応じたn段階で動きベクトルの探索処理を行う場合でも、探索するパーティション分割方法の数が少なくて済み、動きベクトル探索に要する演算処理を少なく抑えることができる。 As described above, according to the second embodiment of the present invention, even when motion vector search processing is performed in n stages according to search accuracy, the number of partition division methods to be searched is small, and motion vector search can be performed. The required arithmetic processing can be reduced.
なお、上述では、本発明がデジタルビデオカメラに適用されるものとして説明したが、これはこの例に限定されない。すなわち、本発明は、H.264|AVCに従い動画像データの符号化を行う装置であれば、他の種類の装置にも適用可能なものである。 In the above description, the present invention has been described as applied to a digital video camera, but this is not limited to this example. That is, the present invention relates to H.264. Any apparatus that encodes moving image data in accordance with H.264 | AVC can be applied to other types of apparatuses.
<他の実施形態>
上述の各実施形態は、システム或は装置のコンピュータ(或いはCPU、MPU等)によりソフトウェア的に実現することも可能である。
<Other embodiments>
Each of the above-described embodiments can be realized by software by a computer of a system or apparatus (or CPU, MPU, etc.).
したがって、上述の各実施形態をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給されるコンピュータプログラム自体も本発明を実現するものである。つまり、上述の各実施形態の機能を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明の一つである。 Accordingly, the computer program itself supplied to the computer in order to realize the above-described embodiments by the computer also realizes the present invention. That is, the computer program itself for realizing the functions of the above-described embodiments is also one aspect of the present invention.
なお、上述の各実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能であれば、どのような形態であってもよい。例えば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等で構成することができるが、これらに限るものではない。 Note that the computer program for realizing each of the above-described embodiments may be in any form as long as it can be read by a computer. For example, it can be composed of object code, a program executed by an interpreter, script data supplied to the OS, but is not limited thereto.
上述の各実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、記憶媒体又は有線/無線通信によりコンピュータに供給される。プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、MO、CD、DVD等の光/光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリなどがある。 The computer program for realizing each of the above-described embodiments is supplied to the computer via a storage medium or wired / wireless communication. Examples of the storage medium for supplying the program include a magnetic storage medium such as a flexible disk, a hard disk, and a magnetic tape, an optical / magneto-optical storage medium such as an MO, CD, and DVD, and a nonvolatile semiconductor memory.
有線/無線通信を用いたコンピュータプログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバを利用する方法がある。この場合、本発明を形成するコンピュータプログラムとなりうるデータファイル(プログラムファイル)をサーバに記憶しておく。プログラムファイルとしては、実行形式のものであっても、ソースコードであっても良い。 As a computer program supply method using wired / wireless communication, there is a method of using a server on a computer network. In this case, a data file (program file) that can be a computer program forming the present invention is stored in the server. The program file may be an executable format or a source code.
そして、このサーバにアクセスしたクライアントコンピュータに、プログラムファイルをダウンロードすることによって供給する。この場合、プログラムファイルを複数のセグメントファイルに分割し、セグメントファイルを異なるサーバに分散して配置することも可能である。 Then, the program file is supplied by downloading to a client computer that has accessed the server. In this case, the program file can be divided into a plurality of segment files, and the segment files can be distributed and arranged on different servers.
つまり、上述の各実施形態を実現するためのプログラムファイルをクライアントコンピュータに提供するサーバ装置も本発明の一つである。 That is, a server apparatus that provides a client computer with a program file for realizing each of the above-described embodiments is also one aspect of the present invention.
また、上述の各実施形態を実現するためのコンピュータプログラムを暗号化して格納した記憶媒体を配布し、所定の条件を満たしたユーザに、暗号化を解く鍵情報を供給し、ユーザの有するコンピュータへのインストールを許可してもよい。鍵情報は、例えばインターネットを介してホームページからダウンロードさせることによって供給することができる。 In addition, a storage medium that encrypts and stores a computer program for realizing each of the above-described embodiments is distributed, and key information for decryption is supplied to a user who satisfies a predetermined condition, and the computer has the computer. May be allowed to install. The key information can be supplied by being downloaded from a homepage via the Internet, for example.
また、上述の各実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、すでにコンピュータ上で稼働するOSの機能を利用するものであってもよい。 In addition, the computer program for realizing each of the above-described embodiments may use an OS function already running on the computer.
さらに、上述の各実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、その一部をコンピュータに装着される拡張ボード等のファームウェアで構成してもよいし、拡張ボード等が備えるCPUで実行するようにしてもよい。 Further, a part of the computer program for realizing each of the above embodiments may be configured by firmware such as an expansion board mounted on the computer, or may be executed by a CPU provided in the expansion board. Also good.
1 デジタルビデオカメラ
11 符号化部
102 フレームメモリ
103 動きベクトル探索部
104 フレーム間動き補償部
105 イントラ予測部
108 整数変換部
109 量子化部
110 逆量子化部
111 逆整数変換部
113 ループ内フィルタ
115 エントロピー符号化部
116 符号量制御部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (9)
前記符号化対象の符号化ブロックを設定された複数の異なる分割方法で分割して、該分割方法に対応した動き補償ブロックを形成する分割手段と、
前記複数の異なる分割方法により前記分割手段で形成された前記動き補償ブロックのそれぞれに対して、設定された探索精度に応じて前記動きベクトルを探索する動きベクトル探索手段と、
前記動きベクトル探索手段での前記探索精度による前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して、選択された該分割方法と、前記複数の異なる分割方法のうちの所定の分割方法とを前記分割手段に対して設定すると共に、より精度が高い探索精度を前記探索精度として設定する設定手段と、
前記設定手段により前記分割方法および前記探索精度を設定し、設定された該分割方法および該探索精度に応じて前記動きベクトル探索手段により前記動きベクトルを探索する動作を、順次繰り返し行うように制御する制御手段と
を備え、
前記設定手段は、
前記複数の異なる分割方法により形成された複数の前記動き補償ブロックのそれぞれに対して該分割方法に応じてグループを割り当て、該グループ毎に、前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して前記分割手段に設定すると共に前記所定の分割方法を前記分割手段に設定し、
前記制御手段は、
前記繰り返し行われる前記動作により前記設定手段で設定される前記より精度が高い探索精度が予め設定された探索精度になったと判断したら、前記動きベクトル探索手段による前記動きベクトルの探索結果に基づき、該探索結果に基づき選択した前記分割方法と、前記所定の分割方法とから1つの前記分割方法を選択し、選択された該分割方法による前記動きベクトルの探索結果として得られた動きベクトルを、最終的な動きベクトルとすることを特徴とする動きベクトル探索装置。 One screen is divided into coding blocks which are coding units, the coding block is divided into motion compensation blocks, and at least past images are included in the motion compensation block included in the coding block to be coded. A motion vector search device for searching for a motion vector with reference to
A dividing unit configured to divide the encoding block to be encoded by a plurality of different setting division methods to form a motion compensation block corresponding to the division method;
Motion vector search means for searching for the motion vector according to a set search accuracy for each of the motion compensation blocks formed by the dividing means by the plurality of different dividing methods;
Selecting the division method based on the search result of the motion vector based on the search accuracy by the motion vector search means, the selected division method, and a predetermined division method among the plurality of different division methods; And setting means for setting a higher accuracy search accuracy as the search accuracy,
The division means and the search accuracy are set by the setting means, and the motion vector search means is controlled to sequentially repeat the motion vector search operation according to the set division method and the search accuracy. Control means,
The setting means includes
A group is assigned to each of the plurality of motion compensation blocks formed by the plurality of different division methods according to the division method, and the division method is selected for each group based on the result of the motion vector search. And setting the dividing means and setting the predetermined dividing method to the dividing means,
The control means includes
If it is determined that the higher-accuracy search accuracy set by the setting unit has been set to a preset search accuracy by the repeated operation, based on the motion vector search result by the motion vector search unit, One division method is selected from the division method selected based on the search result and the predetermined division method, and a motion vector obtained as a search result of the motion vector by the selected division method is finally obtained. A motion vector search apparatus characterized in that a motion vector is used.
前記動きベクトルの探索の結果に基づき1の前記分割方法を選択して前記分割手段に設定すると共に1の前記所定の分割方法を前記分割手段に設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の動きベクトル探索装置。 The setting means is provided for each group.
According to claim 1, characterized in that setting the dividing means 1 of the predetermined division method and sets the dividing means to select the division method 1 based on the result of the search of the motion vector Motion vector search device.
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の動きベクトル探索装置。 In the predetermined division method, a search result of the motion vector performed on each of the motion compensation blocks formed by dividing the encoding block to be encoded by the plurality of different division methods is obtained as a plurality of image data. stored for the accumulated the search result to the motion vector search apparatus according to claim 1 or claim 2, characterized in that it is determined on the basis of a result of performing a statistical process.
前記符号化対象の符号化ブロックを設定された複数の異なる分割方法で分割して、該分割方法に対応した動き補償ブロックを形成する分割手段と、 A dividing unit configured to divide the encoding block to be encoded by a plurality of different setting division methods to form a motion compensation block corresponding to the division method;
前記複数の異なる分割方法により前記分割手段で形成された前記動き補償ブロックのそれぞれに対して、設定された探索精度に応じて前記動きベクトルを探索する動きベクトル探索手段と、 Motion vector search means for searching for the motion vector according to a set search accuracy for each of the motion compensation blocks formed by the dividing means by the plurality of different dividing methods;
前記動きベクトル探索手段での前記探索精度による前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して、選択された該分割方法と、前記複数の異なる分割方法のうちの所定の分割方法とを前記分割手段に対して設定すると共に、より精度が高い探索精度を前記探索精度として設定する設定手段と、 Selecting the division method based on the search result of the motion vector based on the search accuracy by the motion vector search means, the selected division method, and a predetermined division method among the plurality of different division methods; And setting means for setting a higher accuracy search accuracy as the search accuracy,
前記設定手段により前記分割方法および前記探索精度を設定し、設定された該分割方法および該探索精度に応じて前記動きベクトル探索手段により前記動きベクトルを探索する動作を、順次繰り返し行うように制御する制御手段と The division means and the search accuracy are set by the setting means, and the motion vector search means is controlled to sequentially repeat the motion vector search operation according to the set division method and the search accuracy. Control means and
を備え、With
前記制御手段は、 The control means includes
前記繰り返し行われる前記動作により前記設定手段で設定される前記より精度が高い探索精度が予め設定された探索精度になったと判断したら、前記動きベクトル探索手段による前記動きベクトルの探索結果に基づき、該探索結果に基づき選択した前記分割方法と、前記所定の分割方法とから1つの前記分割方法を選択し、選択された該分割方法による前記動きベクトルの探索結果として得られた動きベクトルを、最終的な動きベクトルとする動きベクトル探索装置であって、 If it is determined that the higher-accuracy search accuracy set by the setting unit has been set to a preset search accuracy by the repeated operation, based on the motion vector search result by the motion vector search unit, One division method is selected from the division method selected based on the search result and the predetermined division method, and a motion vector obtained as a search result of the motion vector by the selected division method is finally obtained. A motion vector search device for a simple motion vector,
前記所定の分割方法は、前記符号化対象の符号化ブロックを前記複数の異なる分割方法により分割して形成された動き補償ブロックのそれぞれに対して行った前記動きベクトルの探索結果を複数の画像データについて蓄積し、蓄積された該探索結果に対して統計的処理を施した結果に基づき決定されることを特徴とする動きベクトル探索装置。 In the predetermined division method, a search result of the motion vector performed on each of the motion compensation blocks formed by dividing the encoding block to be encoded by the plurality of different division methods is obtained as a plurality of image data. A motion vector search apparatus characterized in that it is determined on the basis of a result obtained by performing statistical processing on the stored search results.
分割手段が、前記符号化対象の符号化ブロックを設定された複数の異なる分割方法で分割して、該分割方法に対応した動き補償ブロックを形成する分割ステップと、
動きベクトル探索手段が、前記複数の異なる分割方法により前記分割ステップで形成された前記動き補償ブロックのそれぞれに対して、設定された探索精度に応じて前記動きベクトルを探索する動きベクトル探索ステップと、
設定手段が、前記動きベクトル探索ステップでの前記探索精度による前記動きベクトルの探索の結果に基づき前記分割方法を選択して、選択された該分割方法と、前記複数の異なる分割方法のうちの所定の分割方法とを前記分割ステップに対して設定すると共に、より精度が高い探索精度を前記探索精度として設定する設定ステップと、
制御手段が、前記設定ステップにより前記分割方法および前記探索精度を設定し、設定された該分割方法および該探索精度に応じて前記動きベクトル探索ステップにより前記動きベクトルを探索する動作を、順次繰り返し行うように制御する制御ステップと
を備え、
前記制御ステップは、
前記繰り返し行われる前記動作により前記設定ステップで設定される前記より精度が高い探索精度が予め設定された探索精度になったと判断したら、前記動きベクトル探索ステップによる前記動きベクトルの探索結果に基づき、該探索結果に基づき選択した前記分割方法と、前記所定の分割方法とから1つの前記分割方法を選択し、選択された該分割方法による前記動きベクトルの探索結果として得られた動きベクトルを、最終的な動きベクトルとする動きベクトル探索方法であって、
前記所定の分割方法は、前記符号化対象の符号化ブロックを前記複数の異なる分割方法により分割して形成された動き補償ブロックのそれぞれに対して行った前記動きベクトルの探索結果を複数の画像データについて蓄積し、蓄積された該探索結果に対して統計的処理を施した結果に基づき決定されることを特徴とする動きベクトル探索方法。 One screen is divided into coding blocks which are coding units, the coding block is divided into motion compensation blocks, and at least past images are included in the motion compensation block included in the coding block to be coded. A motion vector search method for searching for a motion vector with reference,
A dividing step in which a dividing unit divides the encoding block to be encoded by a plurality of different dividing methods set to form a motion compensation block corresponding to the dividing method;
A motion vector search step for searching for the motion vector according to a set search accuracy for each of the motion compensation blocks formed in the division step by the plurality of different division methods;
The setting means selects the division method based on a result of the motion vector search based on the search accuracy in the motion vector search step, and the selected division method and a predetermined one of the plurality of different division methods A setting method for setting the search accuracy with higher accuracy as the search accuracy.
The control means sequentially repeats the operation of setting the division method and the search accuracy in the setting step, and searching for the motion vector in the motion vector search step according to the set division method and the search accuracy. A control step for controlling
The control step includes
If it is determined that the higher-precision search accuracy set in the setting step has reached a preset search accuracy by the repeated operation, based on the motion vector search result in the motion vector search step, One division method is selected from the division method selected based on the search result and the predetermined division method, and a motion vector obtained as a search result of the motion vector by the selected division method is finally obtained. a motion-out vector search method shall be the motion vectors,
In the predetermined division method, a search result of the motion vector performed on each of the motion compensation blocks formed by dividing the encoding block to be encoded by the plurality of different division methods is obtained as a plurality of image data. A motion vector search method characterized in that it is determined based on a result obtained by performing statistical processing on the stored search results .
動画データのフレーム画像を格納するフレームメモリと、 A frame memory for storing the frame image of the video data;
前記フレームメモリから読みだされた符号化対象ブロックの画像データのフレーム間予測符号化に用いる動き補償ブロックの種類と動きベクトルを決定する決定手段とを有し、 前記決定手段は、複数種類の動き補償ブロックのうち、前記符号化対象ブロックの画像データの符号化に用いられる動き補償ブロックを決定する際に、 A determination unit configured to determine a motion compensation block type and a motion vector used for inter-frame prediction encoding of the image data of the encoding target block read from the frame memory; and the determination unit includes a plurality of types of motion When determining a motion compensation block used for encoding image data of the encoding target block among the compensation blocks,
前記符号化対象ブロックの画像データ及び参照画像データを縮小し、 Reducing the image data and reference image data of the encoding target block;
該縮小された前記符号化対象ブロックの画像データにおける前記動き補償ブロックに対応するブロックと該縮小された参照画像データとの画素差分値を、前記特定の動き補償ブロックを含む複数種類の動き補償ブロックのすべてについて算出し、最も画素差分値が小さい動き補償ブロックを第1の動き補償ブロックとする第1の判定処理を行い、 A plurality of types of motion compensation blocks including the specific motion compensation block, including pixel difference values between the block corresponding to the motion compensation block and the reduced reference image data in the image data of the reduced encoding target block. And performing a first determination process using the motion compensation block having the smallest pixel difference value as the first motion compensation block,
前記符号化対象ブロックの画像データ及び参照画像データを縮小せずに、 Without reducing the image data and reference image data of the encoding target block,
前記符号化対象ブロックの画像データにおける前記第1の動き補償ブロックと前記参照画像データとの画素差分値と、前記符号化対象ブロックの画像データにおける、統計的処理により確率的に求めた発生確率が最大の動き補償ブロックと前記参照画像データとの画素差分値とを算出し、前記第1の動き補償ブロックと、前記統計的処理により確率的に求めた発生確率が最大の動き補償ブロックのうち、画素差分値の小さい方を、前記符号化対象ブロックの画像データのフレーム間予測符号化に用いる動き補償ブロックの種類とする第2の判定処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 A pixel difference value between the first motion compensation block and the reference image data in the image data of the encoding target block, and an occurrence probability that is probabilistically obtained by statistical processing in the image data of the encoding target block. A pixel difference value between the maximum motion compensation block and the reference image data is calculated, and the first motion compensation block and the motion compensation block having the maximum occurrence probability determined by the statistical processing are: An image processing apparatus that performs a second determination process in which a smaller pixel difference value is used as a type of motion compensation block used for interframe predictive encoding of image data of the encoding target block.
動画データのフレーム画像を格納するフレームメモリから読みだされた符号化対象ブロックの画像データのフレーム間予測符号化に用いる動き補償ブロックの種類と動きベクトルを決定する決定工程を有し、 A determination step of determining a type and a motion vector of a motion compensation block used for interframe predictive encoding of image data of an encoding target block read from a frame memory storing a frame image of moving image data;
前記決定工程は、複数種類の動き補償ブロックのうち、前記符号化対象ブロックの画像データの符号化に用いられる動き補償ブロックを決定する際に、 The determining step is to determine a motion compensation block used for encoding image data of the encoding target block among a plurality of types of motion compensation blocks.
前記符号化対象ブロックの画像データ及び参照画像データを縮小し、 Reducing the image data and reference image data of the encoding target block;
該縮小された前記符号化対象ブロックの画像データにおける前記動き補償ブロックに対応するブロックと該縮小された参照画像データとの画素差分値を、前記特定の動き補償ブロックを含む複数種類の動き補償ブロックのすべてについて算出し、最も画素差分値が小さい動き補償ブロックを第1の動き補償ブロックとする第1の判定処理を行い、 A plurality of types of motion compensation blocks including the specific motion compensation block, including pixel difference values between the block corresponding to the motion compensation block and the reduced reference image data in the image data of the reduced encoding target block. And performing a first determination process using the motion compensation block having the smallest pixel difference value as the first motion compensation block,
前記符号化対象ブロックの画像データ及び参照画像データを縮小せずに、 Without reducing the image data and reference image data of the encoding target block,
前記符号化対象ブロックの画像データにおける前記第1の動き補償ブロックと前記参照画像データとの画素差分値と、前記符号化対象ブロックの画像データにおける、統計的処理により確率的に求めた発生確率が最大の動き補償ブロックと前記参照画像データとの画素差分値とを算出し、前記第1の動き補償ブロックと、前記統計的処理により確率的に求めた発生確率が最大の動き補償ブロックのうち、画素差分値の小さい方を、前記符号化対象ブロックの画像データのフレーム間予測符号化に用いる動き補償ブロックの種類とする第2の判定処理を行うことを特徴とする画像処理方法。 A pixel difference value between the first motion compensation block and the reference image data in the image data of the encoding target block, and an occurrence probability that is probabilistically obtained by statistical processing in the image data of the encoding target block. A pixel difference value between the maximum motion compensation block and the reference image data is calculated, and the first motion compensation block and the motion compensation block having the maximum occurrence probability determined by the statistical processing are: An image processing method, wherein a second determination process is performed in which a smaller pixel difference value is used as a type of motion compensation block used for interframe predictive encoding of image data of the encoding target block.
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