專利名稱：動態(tài)圖像編碼裝置、動態(tài)圖像解碼裝置、動態(tài)圖像編碼方法、動態(tài)圖像解碼方法、動態(tài)圖像 ...的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及動態(tài)圖像編碼裝置、動態(tài)圖像編碼方法、動態(tài)圖像編碼程序、動態(tài)圖像解碼裝置、動態(tài)圖像解碼方法、動態(tài)圖像解碼程序、動態(tài)圖像處理系統(tǒng)以及動態(tài)圖像處理方法，特別涉及伴有幀間預測的運動矢量的預測編碼。
背景技術：
為了高效地進行靜態(tài)圖像和動態(tài)圖像數(shù)據(jù)的傳送和蓄積，使用壓縮編碼技術。在動態(tài)圖像的情況下，廣泛使用MPEG-I 4或ITU(International TelecommunicationUnion 國際電信聯(lián)盟)H. 261 H. 264 的方式。在這些編碼方式中，在將作為編碼對象的圖像分割成多個塊之后進行編碼/解碼處理。在畫面內(nèi)的預測編碼中，使用位于與對象塊相同的畫面內(nèi)的鄰接的已再現(xiàn)的圖像信號(對被壓縮的圖像數(shù)據(jù)進行復原后的圖像信號)生成預測信號后，對從對象塊信號中減去該預測信號而得到的差分信號進行編碼。在畫面間的預測編碼中，參照位于與對象塊不同的畫面內(nèi)的鄰接的已再現(xiàn)的圖像信號，進行運動的校正，生成預測信號，對從對象塊信號中減去該預測信號而得到的差分信號進行編碼。例如，在H. 264的畫面內(nèi)預測編碼中，采用了在規(guī)定方向外插與作為編碼對象的塊鄰接的已再現(xiàn)的像素值來生成預測信號的方法。圖32是用于說明在ITU H. 264中使用的畫面內(nèi)預測方法的示意圖。在圖32(A)中，對象塊1802是作為編碼對象的塊，由與該對象塊1802的邊界鄰接的像素A M構成的像素組1801是鄰接區(qū)域，是在過去的處理中已再現(xiàn)的圖像信號。在該情況下，向下方拉伸位于對象塊1802正上方的鄰接像素即像素組1801來生成預測信號。并且，在圖32(B)中，向右拉伸位于對象塊1804左側的已再現(xiàn)像素(I L) 來生成預測信號。生成預測信號的具體方法例如記載于專利文獻1中。這樣，對利用圖 32(A) (I)所示的方法生成的9個預測信號，分別取得與對象塊的像素信號之間的差分， 將差分值最小的預測信號作為最佳預測信號。在通常的畫面間預測編碼中，針對作為編碼對象的塊，利用從已再現(xiàn)的畫面中搜索與該像素信號類似的信號的方法來生成預測信號。然后，對對象塊與搜索到的信號構成的區(qū)域之間的空間位移量即運動矢量、以及對象塊的像素信號與預測信號之間的殘差信號進行編碼。這樣，按照每個塊來搜索運動矢量的方法被稱為塊匹配。圖2是用于說明塊匹配處理的示意圖。這里，以編碼對象的畫面400上的對象塊 501為例，說明對象塊的預測信號生成步驟。畫面401是已再現(xiàn)的畫面，區(qū)域511是在空間上與對象塊501位于同一位置的區(qū)域。在塊匹配中，設定包圍區(qū)域511的搜索范圍811，檢測該搜索范圍的像素信號與對象塊501的像素信號的絕對值誤差和最小的區(qū)域701。該區(qū)域701的信號成為預測信號，檢測從區(qū)域511向區(qū)域701的位移量作為運動矢量601。
在H.沈4中，為了提高預測性能，將多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像來實施畫面間預測。該情況下，針對包含畫面401的多個參照圖像實施上述圖2中說明的塊匹配，檢測編碼效率高的預測信號。并且，為了對應于圖像局部特征的變化，準備了用于對運動矢量進行編碼的塊尺寸不同的多個預測類型。H. 264的預測類型例如記載于專利文獻2中。在動態(tài)圖像數(shù)據(jù)的壓縮編碼中，各畫面(幀、場)的編碼順序可以是任意的。因此， 在參照已再現(xiàn)畫面來生成預測信號的畫面間預測中，針對編碼順序具有3種手法。第1手法是按照再現(xiàn)順序參照過去的已再現(xiàn)畫面來生成預測信號的前方向預測，第2手法是按照再現(xiàn)順序參照未來的已再現(xiàn)畫面的后方向預測，第3手法是同時進行前方向預測和后方向預測并對2個預測信號進行平均化的雙方向預測。畫面間預測的種類例如記載于專利文獻 3中。對利用畫面間預測而檢測到的運動矢量進行預測編碼。具體而言，對根據(jù)鄰接塊的運動矢量而生成的預測運動矢量與對象塊的運動矢量之間的差分矢量進行編碼。在 H.沈4中，將對象塊的正上方、正左方以及右上方的已編碼塊的運動矢量作為候選，分別求出水平分量和垂直分量的中間值，作為預測運動矢量。然后，對差分運動矢量和指示參照圖像的信息(稱為參照幀編號，reference index)進行編碼。作為運動矢量預測候選的已編碼塊(預測對象塊)所附帶的參照幀編號和編碼對象的運動矢量所附帶的參照幀編號不一定一致。由于幀間隔不同，所以，針對不同參照圖像的運動矢量的差分值通常很大。因此，在專利文獻4中，在對象塊的參照幀編號和預測對象塊的參照幀編號不一致的情況下，在由對象塊的參照幀編號指示的參照圖像上對預測對象塊的運動矢量進行定標后，在運動矢量預測中使用定標后的運動矢量。專利文獻1 美國專利公報第6765964號專利文獻2 美國專利公報第7003035號專利文獻3 美國專利公報第6259739號專利文獻4 日本公開專利2004-336369在包含專利文獻4的背景技術所示的運動矢量預測中，在預測對象塊的運動矢量值為0時，預測運動矢量的值為0。并且，在預測對象塊的預測信號生成方法是不伴有運動矢量的方法(例如畫面內(nèi)預測)的情況下，預測運動矢量的值也為0。這樣，在作為運動矢量預測候選的塊的運動矢量不具有有意義的信息的情況下，存在無法提高運動矢量預測的效率的課題。并且，在專利文獻4中，定標處理以幀間的運動速度恒定為前提，所以，在幀間的實際運動不是等速的情況下，通過定標處理，差分運動矢量值變大，差分運動矢量的編碼效率可能降低。

發(fā)明內(nèi)容
因此，為了解決上述課題，本發(fā)明的目的在于，提供即使預測對象塊的預測運動矢量為0等也能夠高效進行運動矢量預測的動態(tài)圖像編碼裝置、動態(tài)圖像解碼裝置、動態(tài)圖像編碼方法、動態(tài)圖像解碼方法、動態(tài)圖像編碼程序、動態(tài)圖像解碼程序、動態(tài)圖像處理系統(tǒng)以及動態(tài)圖像處理方法。本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼裝置具有區(qū)域分割單元，其將輸入圖像分割為多個區(qū)域；存儲單元，其用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像；運動估計單元，其從所述存儲單元所存儲的多個參照圖像中搜索與所述多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成所述對象區(qū)域的運動矢量；預測信號生成單元，其根據(jù)指示由所述運動估計單元搜索到的參照圖像的參照幀編號以及表示所述對象區(qū)域與搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成所述對象區(qū)域的預測信號；運動矢量預測單元，其根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成由所述運動估計單元生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量；殘差信號生成單元，其生成所述對象區(qū)域的預測信號與所述對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號；編碼單元，其對所述殘差信號、所述參照幀編號以及由所述運動矢量預測單元生成的差分運動矢量進行編碼；以及復原單元，其在對所述編碼后的殘差信號進行復原后相加到所述預測信號中，生成再現(xiàn)圖像，作為參照圖像存儲在所述存儲單元中，所述運動矢量預測單元從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼裝置優(yōu)選為，將所述模板區(qū)域作為與對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼裝置優(yōu)選為，將所述模板區(qū)域作為與由所述運動矢量預測單元選擇出的區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明，在與對象區(qū)域鄰接的已再現(xiàn)的預測對象塊的運動矢量為0的情況下，或者在使用不伴有運動矢量的預測方法的情況下，也能夠高效地進行對象區(qū)域中的運動矢量的預測，并且，能夠提高編碼效率。并且，在本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼裝置中，優(yōu)選所述預測生成單元還包含預測信號合成單元，該預測信號合成單元從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與所述對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，所述預測運動矢量預測單元還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成單元搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成單元生成所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。根據(jù)本發(fā)明，在通過模板匹配生成預測對象區(qū)域的預測信號的情況下，使用此時檢測到的運動矢量，由此，能夠提高模板匹配處理效率。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼裝置具有數(shù)據(jù)解碼單元，其從壓縮數(shù)據(jù)中解碼作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號以及殘差信號的編碼數(shù)據(jù)；存儲單元，其用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像；殘差信號復原單元，其根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)，復原再現(xiàn)殘差信號；運動矢量預測單元，其根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由所述數(shù)據(jù)解碼單元解碼的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量；預測信號生成單元，其根據(jù)由所述運動矢量預測單元復原的運動矢量和所述對象區(qū)域的參照幀編號，生成所述對象區(qū)域的預測信號；以及圖像復原單元，其將所述預測信號
9與所述再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原所述對象區(qū)域的像素信號，所述運動矢量預測單元從已解碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼裝置優(yōu)選為，將所述模板區(qū)域作為與對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼裝置優(yōu)選為，將所述模板區(qū)域作為與由所述運動矢量預測單元選擇出的區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明，在與對象區(qū)域鄰接的已再現(xiàn)的預測對象塊的運動矢量為0的情況下，或者在使用不伴有運動矢量的預測方法的情況下，也能夠高效地進行對象區(qū)域中的運動矢量的預測，并且，能夠提高編碼效率，由此，能夠?qū)@樣編碼后的數(shù)據(jù)進行解碼。并且，在本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼裝置中，優(yōu)選所述預測生成單元還包含預測信號合成單元，該預測信號合成單元從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與所述對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，所述預測運動矢量預測單元還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成單元搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成單元生成所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。根據(jù)本發(fā)明，在通過模板匹配生成預測對象區(qū)域的預測信號的情況下，使用此時檢測到的運動矢量，由此，能夠提高模板匹配處理效率。但是，本發(fā)明除了能夠如上所述記述為動態(tài)圖像編碼裝置或動態(tài)圖像解碼裝置的發(fā)明以外，如下所述，還能夠記述為動態(tài)圖像編碼方法、動態(tài)圖像解碼方法、動態(tài)圖像編碼程序、動態(tài)圖像解碼程序的發(fā)明。這些發(fā)明只是范疇不同，實質(zhì)上是同一發(fā)明，發(fā)揮同樣的作用效果。S卩，本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼方法具有以下步驟區(qū)域分割步驟，在該步驟中，將輸入圖像分割為多個區(qū)域；運動估計步驟，在該步驟中，從存儲單元所存儲的多個參照圖像中搜索與所述多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成所述對象區(qū)域的運動矢量；預測信號生成步驟，在該步驟中，根據(jù)指示由所述運動估計步驟搜索到的參照圖像的參照幀編號以及表示所述對象區(qū)域與搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成所述對象區(qū)域的預測信號；運動矢量預測步驟，在該步驟中，根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成在所述運動估計步驟中生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量；殘差信號生成步驟，在該步驟中，生成所述對象區(qū)域的預測信號與所述對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號；編碼步驟，在該步驟中，對所述殘差信號、所述參照幀編號以及由所述運動矢量預測步驟生成的差分運動矢量進行編碼；以及復原步驟，在該步驟中，在對所述編碼后的殘差信號進行復原后相加到所述預測信號中，生成再現(xiàn)圖像，作為參照圖像存儲在所述存儲單元中，在所述運動矢量預測步驟中，從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。并且，在本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼方法中，優(yōu)選所述預測生成步驟還包含預測信號合成步驟，在該預測信號合成步驟中，從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與所述對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域， 根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，在所述預測運動矢量預測步驟中，還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示在所述預測信號合成步驟中搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，當在所述預測信號合成步驟中生成所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼方法具有以下步驟數(shù)據(jù)解碼步驟，在該步驟中，從壓縮數(shù)據(jù)中解碼作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號以及殘差信號的編碼數(shù)據(jù)；存儲步驟，在該步驟中，用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像；殘差信號復原步驟，在該步驟中，根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)，復原再現(xiàn)殘差信號；運動矢量預測步驟，在該步驟中，根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由所述數(shù)據(jù)解碼步驟解碼的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量；預測信號生成步驟，在該步驟中，根據(jù)由所述運動矢量預測步驟復原的運動矢量和所述對象區(qū)域的參照幀編號，生成所述對象區(qū)域的預測信號；以及圖像復原步驟，在該步驟中，將所述預測信號與所述再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原所述對象區(qū)域的像素信號，作為參照圖像存儲在存儲單元中，在所述運動矢量預測步驟中，從已解碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下， 從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。并且，在本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼方法中，優(yōu)選所述預測生成步驟還包含預測信號合成步驟，在該預測信號合成步驟中，從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與所述對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域， 根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，在所述預測運動矢量預測步驟中，還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示在所述預測信號合成步驟中搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在所述預測信號合成步驟中生成所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。并且，本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼程序具有區(qū)域分割模塊，其將輸入圖像分割為多個區(qū)域；運動估計模塊，其從存儲單元所存儲的多個參照圖像中搜索與所述多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成所述對象區(qū)域的運動矢量；預測信號生成模塊，其根據(jù)指示由所述運動估計模塊搜索到的參照圖像的參照幀編號以及表示所述對象區(qū)域與搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成所述對象區(qū)域的預測信號； 運動矢量預測模塊，其根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成在所述運動估計模塊中生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量；殘差信號生成模塊，其生成所述對象區(qū)域的預測信號與所述對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號；編碼模塊，其對所述殘差信號、所述參照幀編號以及由所述運動矢量預測模塊生成的差分運動矢量進行編碼；以及復原模塊，其在對所述編碼后的殘差信號進行復原后相加到所述預測信號中，生成再現(xiàn)圖像，作為參照圖像存儲在所述存儲單元中，所述運動矢量預測模塊從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。并且，在本發(fā)明的動態(tài)圖像編碼程序中，優(yōu)選所述預測生成模塊還包含預測信號合成模塊，該預測信號合成模塊從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與所述對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，所述預測運動矢量預測模塊還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成模塊搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成模塊生成所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼程序具有數(shù)據(jù)解碼模塊，其從壓縮數(shù)據(jù)中解碼作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號以及殘差信號的編碼數(shù)據(jù)；存儲模塊，其用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像；殘差信號復原模塊，其根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)， 復原再現(xiàn)殘差信號；運動矢量預測模塊，其根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由所述數(shù)據(jù)解碼模塊解碼的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量；預測信號生成模塊，其根據(jù)由所述運動矢量預測模塊復原的運動矢量和所述對象區(qū)域的參照幀編號，生成所述對象區(qū)域的預測信號；以及圖像復原模塊，其將所述預測信號與所述再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原所述對象區(qū)域的像素信號，作為參照圖像存儲在存儲單元中，所述運動矢量預測模塊從已解碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。并且，在本發(fā)明的動態(tài)圖像解碼程序中，優(yōu)選所述預測生成模塊還包含預測信號合成模塊，該預測信號合成模塊從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與所述對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，所述預測運動矢量預測模塊還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成模塊搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成模塊生成所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。并且，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)具有上述動態(tài)圖像編碼裝置以及上述動態(tài)圖像解碼裝置，其中，所述動態(tài)圖像解碼裝置對在所述動態(tài)圖像編碼裝置中進行了編碼后的數(shù)據(jù)進行解碼。并且，本發(fā)明的圖像處理方法具有上述動態(tài)圖像編碼方法以及上述動態(tài)圖像解碼方法，其中，在所述動態(tài)圖像解碼方法中，對在所述動態(tài)圖像編碼方法中進行了編碼后的數(shù)據(jù)進行解碼。根據(jù)本發(fā)明，能夠使用對象區(qū)域周邊的由已編碼信號構成的區(qū)域生成對象區(qū)域的運動矢量，所以，在與對象區(qū)域鄰接的預測對象區(qū)域不具有有意義的值的運動矢量的情況下，也能夠生成值較小的差分運動矢量。并且，在幀間的運動不是等速運動的情況下，在由對象區(qū)域的參照幀編號指示的參照圖像上進行搜索，由此，能夠生成值較小的差分運動矢量。由此，能夠生成提高編碼效率的預測運動矢量，具有提高編碼效率的效果。


圖1是示出本實施方式的動態(tài)圖像編碼裝置100的框圖。圖2是用于說明塊匹配處理的示意圖，㈧示出參照畫面，⑶示出編碼對象的畫面。圖3是示出圖1中的運動矢量預測器的框圖。圖4是用于說明對象塊與預測對象塊之間的關系的示意圖。圖5是示出圖3中的預測運動矢量搜索器的框圖。圖6是用于說明圖5中的模板匹配器的框圖。圖7是用于說明運動矢量的定標處理的框圖。圖8是與預測運動矢量生成處理中的模板匹配處理有關的示意圖的第1例，(A)示出參照畫面，(B)示出編碼對象的畫面。圖9是與預測運動矢量生成處理中的模板匹配處理有關的示意圖的第2例，(A)示出參照畫面，(B)示出編碼對象的畫面。圖10是與預測運動矢量生成處理中的模板匹配處理有關的示意圖的第3例，(A) 示出參照畫面，(B)示出編碼對象的畫面。圖11是與預測運動矢量生成處理中的模板匹配處理有關的示意圖的第4例，(A) 示出參照畫面，(B)示出編碼對象的畫面。圖12是用于說明對象塊與預測對象塊之間的關系的示意圖的其他例子。圖13是用于說明預測運動矢量生成處理中的針對時間方向的運動矢量擴展處理的示意圖。圖14是示出本實施方式的動態(tài)圖像解碼裝置300的框圖。圖15是示出圖14中的運動矢量預測器的框圖。圖16是示出本實施方式的動態(tài)圖像編碼方法的步驟的流程圖。圖17是用于說明圖16的動態(tài)圖像編碼方法中包含的運動矢量預測方法的步驟的流程圖。
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圖18是用于說明伴有模板匹配的運動矢量搜索處理的步驟的流程圖。圖19是用于說明模板匹配處理的步驟的流程圖。圖20是示出本實施方式的動態(tài)圖像解碼方法的步驟的流程圖。圖21是用于說明圖20的動態(tài)圖像解碼方法中包含的運動矢量預測方法的步驟的流程圖。圖22是示出能夠執(zhí)行本實施方式的動態(tài)圖像編碼方法的程序的模塊的框圖。圖23是示出圖22的模塊中包含的運動矢量預測模塊的框圖。圖M是示出圖23的模塊中包含的預測運動矢量搜索模塊的框圖。圖25是用于說明圖M的模塊中包含的模板匹配模塊的框圖。圖沈是示出能夠執(zhí)行本實施方式的動態(tài)圖像解碼方法的程序的模塊的框圖。圖27是示出圖沈的模塊中包含的運動矢量預測模塊的框圖。圖觀是示出用于執(zhí)行在記錄介質(zhì)中記錄的程序的計算機的硬件結構的圖。圖四是用于執(zhí)行在記錄介質(zhì)中存儲的程序的計算機的立體圖。圖30是用于說明由預測信號生成器實施的模板匹配處理步驟的流程圖。圖31是用于說明預測運動矢量搜索器中的不伴有模板匹配的預測運動矢量確定處理的流程圖。圖32是用于說明現(xiàn)有的畫面內(nèi)預測方法的示意圖。標號說明10 記錄介質(zhì)；12 讀取裝置；14 作業(yè)用存儲器；16 存儲器；18 顯示器；20 鼠標；22 鍵盤；24 通信裝置；30 計算機；40 計算機數(shù)據(jù)信號；100 動態(tài)圖像編碼裝置； 101 輸入端子；102 塊分割器；103 預測信號生成器；104 幀存儲器；105 減法器；106 轉換器；107 量化器；108 逆量化器；109 逆轉換器；110 加法器；111 熵編碼器；112 輸出端子；113 預測信號估計器；114 運動矢量預測器；201 存儲器；202 預測對象塊選擇器；203 預測運動矢量搜索器；204 差分器；231 判定器；232 切換器；234 模板匹配器； 240 搜索區(qū)域設定器；241 對象鄰接區(qū)域取得器；242 預測鄰接區(qū)域取得器；243 候選預測區(qū)域選擇器；301 輸入端子；302 熵解碼器；303 逆量化器；304 逆轉換器；305 加法器；306 輸出端子；307 運動矢量預測器；312 加法器。
具體實施例方式下面，參照附圖詳細說明本實施方式。另外，在附圖的說明中，對相同或相等的要素標注相同的標號并省略重復的說明。圖1是示出本實施方式的運動矢量預測處理的動態(tài)圖像編碼裝置100的框圖。該動態(tài)圖像編碼裝置100具有輸入端子101、塊分割器102(區(qū)域分割單元)、預測信號生成器103、幀存儲器104(存儲單元)、減法器105、轉換器106、量化器107、逆量化器108、逆轉換器109、加法器110、熵編碼器111、輸出端子112、預測信號估計器113(運動估計單元) 以及運動矢量預測器114(運動矢量預測單元)。轉換器106、量化器107和熵編碼器作為編碼單元發(fā)揮功能。并且，逆量化器108、逆轉換器109和加法器110作為復原單元發(fā)揮功能。輸入端子101是輸入由多張圖像構成的動態(tài)圖像的信號的端子。
塊分割器102將從輸入端子101輸入的信號所表示的作為編碼對象的圖像分割為多個區(qū)域。在本實施方式中，分割為由8X8的像素構成的塊，但是，也可以分割為除此之外的塊的大小或形狀。預測信號估計器113對生成作為編碼處理對象的對象區(qū)域(對象塊)的預測信號所需要的運動矢量等的附加信息進行檢測。該預測信號估計器113的具體處理在后面敘述。在運動矢量預測器114中，從附加信息所包含的運動矢量中減去預測運動矢量， 生成差分運動矢量。將差分運動矢量作為附加信息輸出到熵編碼器111。運動矢量預測器 114的具體處理在后面敘述。預測信號生成器103根據(jù)經(jīng)由線113輸入的附加信息以及經(jīng)由線L114得到的存儲在幀存儲器104中的參照圖像，生成對象塊的預測信號，將其輸出到減法器105。減法器105是如下的部分從經(jīng)由線L102輸入的由塊分割器102分割而得到的對象塊中，減去經(jīng)由線L103輸入的由預測信號生成器103生成的預測信號，從而生成殘差信號。減法器105經(jīng)由線L105向轉換器106輸出減法得到的殘差信號。轉換器106是對減法得到的殘差信號進行離散余弦轉換的部分。并且，量化器107 是對由轉換器106進行離散余弦轉換后的轉換系數(shù)進行量化的部分。熵編碼器111對由量化器107量化后的轉換系數(shù)進行編碼，并且，對與預測方法有關的附加信息進行編碼，經(jīng)由線Llll輸出編碼后的信息。輸出端子112向外部輸出從熵編碼器111輸入的信息。逆量化器108對量化后的轉換系數(shù)進行逆量化。逆轉換器109通過逆離散余弦轉換來復原殘差信號。加法器110將復原后的殘差信號與從線L103發(fā)送的預測信號相加，再現(xiàn)對象塊的信號，將其存儲在幀存儲器104中。在本實施方式中，使用了轉換器106和逆轉換器109，但是，也可以使用代替這些轉換器的其他轉換處理。并且，轉換器106和逆轉換器 109不是必須的。這樣，為了進行后續(xù)的針對對象塊的畫面內(nèi)預測或畫面間預測，對壓縮后的對象塊的像素信號進行復原，將其作為參照圖像存儲在幀存儲器104中。接著，對預測信號估計器113和運動矢量預測器114進行說明。在預測信號估計器113中，進行用于生成與作為編碼處理對象的對象塊的圖像信號類似的預測信號的預測方法以及預測參數(shù)的確定處理。預測方法大致分為畫面內(nèi)預測或畫面間預測，利用多個預測方法生成對象塊的候選預測信號，選擇判斷為編碼效率最高的預測信號。在畫面內(nèi)預測方法中，例如如圖32㈧所示，向下方拉伸由與對象塊1802鄰接的像素A M構成的像素組1801中、位于對象塊1802正上方的鄰接像素即像素組1801，從而生成預測信號。像素組1801是在過去的處理中已再現(xiàn)的圖像信號。并且，在圖32(B)中， 向右拉伸位于對象塊1804左側的已再現(xiàn)像素(I L)來生成預測信號。生成預測信號的具體方法例如記載于專利文獻1中。這樣，能夠生成利用圖32(A) (I)所示的方法生成的9個候選預測信號。在畫面間預測方法中，從在幀存儲器104中存儲的已再現(xiàn)信號中，搜索與作為編碼處理對象的對象塊類似的候選預測信號，提取用于從已再現(xiàn)信號中取得搜索到的候選預測信號所需要的動態(tài)信息。該手法被稱為塊匹配。圖2是用于說明塊匹配處理的示意圖。這里，以編碼對象的畫面400上的對象塊
15501為例，說明對象塊的預測信號生成步驟。畫面401是已再現(xiàn)的畫面，區(qū)域511是在空間上與對象塊501位于同一位置的區(qū)域。在塊匹配中，設定包圍區(qū)域511的搜索范圍811，檢測該搜索范圍的像素信號與對象塊501的像素信號的絕對值誤差和最小的區(qū)域701。該區(qū)域701的信號成為候選預測信號，檢測從區(qū)域511向區(qū)域701的位移量作為運動矢量601。 進而，為了提高預測性能，將多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像來實施畫面間預測。具體而言， 針對包含畫面401的多個參照圖像實施上述圖2中說明的塊匹配，檢測判斷為編碼效率最高的預測信號，作為候選預測信號。預測信號估計器113取這些候選預測信號分別與對象塊的像素信號的差分，將差分值最小的候選預測信號判斷為最佳的預測信號。此時，也可以計算在預測信號的生成中使用的附加信息的編碼所需要的編碼量，將其換算為上述差分值。在附加信息中，除了選擇候選預測信號的預測模式以外，在畫面間預測的情況下，還包含指示檢測為運動矢量的參照圖像的參照幀編號。這些附加信息被發(fā)送到預測信號生成器103和運動矢量預測器114。[運動矢量預測器的說明]圖3示出本實施方式的實施運動矢量預測處理的運動矢量預測器114的框圖。運動矢量預測器114包括保存所輸入的附加信息的存儲器201、預測對象塊選擇器202、預測運動矢量搜索器203、差分器204以及分離器206。所輸入的附加信息、即預測模式、運動矢量和參照幀編號經(jīng)由L113存儲在存儲器 201中，并且，被發(fā)送到分離器206、預測對象塊選擇器202和差分器204。在預測對象塊選擇器202中，從與對象塊鄰接的已再現(xiàn)的塊中選擇在運動矢量預測中使用的塊(預測對象塊)。使用圖4對預測對象塊選擇器202的處理進行說明。這里， 考慮如下手法從與對象塊501鄰接的編碼對象圖像內(nèi)的2個鄰接塊502和504中，選擇在運動矢量預測中使用的預測對象塊。作為塊選擇的方法，例如，針對對象塊的運動矢量(MV) 和2個鄰接塊的運動矢量的各分量取差分值，選擇該絕對值差分和小的塊。用于確定所選擇的塊的信息(例如表示與對象塊之間的位置關系的信息)作為預測矢量選擇信息包含在附加信息中被編碼。另外，在2個鄰接塊的運動矢量的參照幀編號相同的情況下，不需要對預測矢量選擇信息進行編碼。這里，假設選擇鄰接塊502作為預測對象塊。所選擇的鄰接塊的附加信息經(jīng)由L202輸入到預測運動矢量搜索器203。同時，在分離器206中，從對象塊的附加信息中提取參照幀編號，經(jīng)由L206將其輸入到預測運動矢量搜索器203。在預測運動矢量搜索器203中，對對象塊501的參照幀編號與預測對象塊 502的參照幀編號進行比較。在參照幀編號相同的情況下，輸出預測對象塊502的運動矢量 (MVa)作為預測運動矢量。在參照幀編號不同的情況下，經(jīng)由L104取得由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像。然后，使用該參照圖像，通過定標處理等對預測對象塊502的運動矢量(MVa)進行加工后，作為預測運動矢量輸出到差分器203。運動矢量的加工方法在后面敘述。在差分器204中，取得對象塊501的運動矢量的各分量與經(jīng)由L203輸入的預測運動矢量的各分量之間的差分，計算差分運動矢量。然后，作為附加信息，將預測模式、參照幀編號(對象塊501的參照幀編號)、差分運動矢量以及預測運動矢量選擇信息輸出到熵編碼器 111。圖5示出預測運動矢量搜索器203的內(nèi)部結構的框圖。預測運動矢量搜索器具有判定器231、切換器232、模板匹配器233。首先，判定器231經(jīng)由L206和L202輸入所輸入的對象塊501的參照幀編號和預測對象塊502的參照幀編號，并對它們進行比較。在2個參照幀編號相同的情況下，經(jīng)由L231 向切換器232發(fā)送控制信號，經(jīng)由L203向差分器204輸出經(jīng)由L202輸入的預測模式、參照幀編號、運動矢量以及預測運動矢量選擇信息。另一方面，在2個參照幀編號的值不同的情況下，經(jīng)由L231向切換器232發(fā)送控制信號，經(jīng)由L232向模板匹配器233輸出經(jīng)由L202 輸入的預測模式、參照幀編號、運動矢量以及預測運動矢量選擇信息。在模板匹配器233中，使用模板匹配，從由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索和與對象塊鄰接的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域(詳細后述)類似的信號區(qū)域(經(jīng)由L201)。然后，計算檢測到的信號區(qū)域與模板區(qū)域之間的空間位移量，作為預測運動矢量。接著，使用圖6 8對模板匹配器233中的模板匹配處理進行說明。圖6示出模板匹配器233的內(nèi)部結構的框圖。模板匹配器233具有搜索區(qū)域設定器Mo、對象區(qū)域取得器Ml、預測鄰接區(qū)域取得器M2、候選預測區(qū)域選擇器M3。在本實施方式的模板匹配中，根據(jù)預測對象塊的運動矢量設定了模板匹配的搜索區(qū)域后(圖7)，對該搜索區(qū)域內(nèi)進行搜索，檢測與模板區(qū)域類似的信號區(qū)域(圖8)。在搜索區(qū)域設定器MO中的搜索區(qū)域的設定處理中，首先，對預測對象塊的運動矢量實施時間方向的定標處理，由此，在由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像上對預測對象塊的運動矢量進行定標。然后，以定標后的運動矢量為搜索中心，在其周圍設定搜索區(qū)域。更加具體地進行說明。分別經(jīng)由L232和L206對搜索區(qū)域設定器240輸入預測對象塊502的預測模式、參照幀編號和運動矢量、以及對象塊501的參照幀編號。在搜索區(qū)域設定器240中，首先，在對象塊的參照幀編號所指示的參照圖像上對預測對象塊502的運動矢量602 (MVa)進行定標， 計算定標運動矢量602S (Scaled MVa)。然后，如圖8所示，設定搜索中心602B和搜索區(qū)域 602R。具體而言，將從在空間上與對象塊501的左上方頂點位于同一位置的畫面401(由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像)上的像素(塊511的左上方頂點)移動定標運動矢量602S的量后的位置602B作為搜索中心，在其周圍設定搜索區(qū)域602R。搜索區(qū)域的大小(搜索范圍)可以預先確定，也可以利用順序單位或畫面單位進行編碼。搜索范圍的傳送具有降低搜索所需要的成本的效果。定標運動矢量602S的水平/垂直分量的值可以是 1/2像素、1/4像素等的小數(shù)值，也可以歸整為整數(shù)值。與所設定的搜索區(qū)域602R有關的信息經(jīng)由L240輸出到預測鄰接區(qū)域取得器424。這里，使用圖7進行運動矢量的定標方法的說明。圖7(A)是對象塊501的參照幀編號和預測對象塊502的參照幀編號相對于編碼對象的畫面400在時間上均為過去的畫面的例子。在該例子中，將編碼對象的畫面400的時刻表示為t，將對象塊501的參照幀編號所指示的畫面401的時刻表示為t-Ι，將預測對象塊502的參照幀編號所指示的畫面402的時刻表示為t-2。在圖7中，示出塊501的預測區(qū)域701和運動矢量(MV)601，示出塊502 的預測區(qū)域702和運動矢量(MVa) 602。設畫面400與畫面401之間的經(jīng)過時間為tl、畫面 400與畫面402之間的經(jīng)過時間為t2時，能夠通過kaled MVa = (t2xMVax/tl, t2xMVay/ tl)來計算在畫面401上對運動矢量602 (MVa)進行定標后的運動矢量602S (Scaled MVa)。另外,這里,設 MVa = (MVax, MVay)。圖7 (B)是預測對象塊502的參照幀編號相對于編碼對象的畫面400在時間上為未來的畫面的例子。在該例子中，將預測對象塊502的參照幀編號所指示的畫面404的時刻表示為t+Ι，將畫面400與畫面404之間的經(jīng)過時間表示為t4(與tl、t2的符號的正負不同)。能夠通過Scaled MVa = (t4xMVax/tl, t4xMVay/tl)來計算在畫面401上對運動矢量602 (MVa)進行定標后的運動矢量602S (Scaled MVa)。如之前說明的那樣，根據(jù)定標后的運動矢量602S，在由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像G01)上設定模板匹配的搜索區(qū)域602R(圖8)。這樣利用搜索區(qū)域設定器240設定搜索區(qū)域后，接著，如圖8所示，對象鄰接區(qū)域取得器241經(jīng)由L104從幀存儲器104取得與對象塊501鄰接的已再現(xiàn)的對象鄰接區(qū)域 501T(模板區(qū)域)。所取得的模板區(qū)域經(jīng)由L241輸出到預測鄰接區(qū)域取得器242和候選預測區(qū)域選擇器對3。另外，在本實施方式中，設與對象塊501鄰接的已再現(xiàn)的像素組(倒 L文字的區(qū)域)501T為對象鄰接區(qū)域，但是，該對象鄰接區(qū)域只要由對象塊周圍的已再現(xiàn)像素構成即可，形狀和像素數(shù)預先確定，可以是任意的。另外，該情況下，也可以利用順序單位或畫面單位或塊單位來確定模板的形狀和尺寸(像素數(shù))，并對其進行編碼。進而，在預測鄰接區(qū)域取得器對2中，經(jīng)由L104從參照畫面401上的搜索區(qū)域 602R中，依次取得具有與對象鄰接區(qū)域501Τ相同形狀的搜索區(qū)域內(nèi)的像素組。所取得的像素組經(jīng)由L242輸出到候選預測區(qū)域選擇器Μ3。然后，在候選預測區(qū)域選擇器對3中，在經(jīng)由L241輸入的對象鄰接區(qū)域501Τ和經(jīng)由L242輸入的與對象鄰接區(qū)域501Τ形狀相同的像素組之間，依次求出誤差的絕對值和 (SAD)，檢測SAD最小的區(qū)域501Μ(預測鄰接區(qū)域)。最后，候選預測區(qū)域選擇器243計算畫面401上的塊511(在空間上與對象塊501位于同一位置)與搜索到的預測鄰接區(qū)域501M 之間的空間位移量602P，作為預測運動矢量，經(jīng)由L203輸出到差分器204。另外，搜索區(qū)域 602R內(nèi)的像素精度可以利用整數(shù)像素單位進行搜索，也可以準備1/2像素、1/4像素等小數(shù)精度的像素，利用小數(shù)像素精度進行搜索。這樣，根據(jù)預測對象塊502的運動矢量602和與對象塊鄰接的對象鄰接區(qū)域501T， 在由對象塊的參照幀編號指示的參照圖像上進行搜索，由此，生成對象塊501的預測運動矢量602P。[對象塊與預測對象塊的參照幀編號相同的情況]在上述例子中，在由參照幀編號指示的參照圖像上對預測對象塊502的運動矢量 602進行定標，由此，設定模板匹配的搜索區(qū)域，但是，搜索區(qū)域的設定方法不限于該手法。 例如，也可以不進行運動矢量的定標，而根據(jù)運動矢量602來確定搜索中心。并且，也可以不使用預測對象塊的運動矢量，而將在空間上與對象塊501的左上方頂點位于同一位置 (塊511的左上方頂點)的參照圖像401上的像素作為搜索中心。即，定標處理具有減小搜索區(qū)域的效果，但是，為了得到本實施方式的效果，定標處理不是必須的。進而，也可以利用編碼器來確定搜索中心的設定方法，通過編碼而明確地傳遞到解碼器。因此，通過對搜索中心的設定方法和搜索范圍進行編碼，由此，能夠高效減少預測運動矢量的搜索所需要的成本。在上述中，在對象塊501與預測對象塊502的參照幀編號不同的情況下，進行模板
18匹配處理，但是，在2個塊的參照幀編號相同的情況下，也具有進行模板匹配處理的效果。 即，具有減小差分運動矢量的大小、削減差分運動矢量的編碼量的效果。該情況下，預測對象塊502的運動矢量是針對由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像的運動矢量，所以， 不需要進行運動矢量的定標處理。[運動矢量預測；預測對象塊的預測模式為畫面內(nèi)預測的情況]作為其他例子，考慮運動矢量預測的對象預測塊為內(nèi)部塊(通過畫面內(nèi)預測來生成預測信號)的情況、即利用圖3的預測對象塊選擇器202選擇圖4的塊504作為運動矢量預測的預測對象塊的情況。通過畫面內(nèi)預測來生成塊504的預測信號，在預測對象塊504 的附加信息中不包含運動矢量和參照幀編號。圖3的預測對象塊選擇器202、圖5的判定器231以及圖6的搜索區(qū)域設定器MO能夠從預測對象塊504的附加信息所包含的預測模式中識別該信息(預測對象塊504的預測模式為畫面內(nèi)預測，不具有運動矢量和參照幀編號)。利用圖9和圖10對該其他例子中的搜索中心的設定方法進行說明。在圖9中，認為預測對象塊504(參照圖4)的運動矢量的各分量為0。該情況下， 即使對運動矢量進行定標，值也不會變化，所以，設在空間上與對象塊501的左上方頂點位于同一位置(塊511的左上方頂點)的參照圖像401上的像素為搜索中心604P。在圖10中，考慮利用與預測對象塊504鄰接的已編碼塊的運動矢量來確定模板匹配的搜索中心的方法。這里，假設與預測對象塊504鄰接的塊505的參照幀編號與對象塊 501的參照幀編號相同。該情況下，搜索區(qū)域設定器240經(jīng)由L232取得預測對象塊504的預測模式，并且，經(jīng)由L201取得塊505的預測模式、運動矢量以及參照幀編號(在圖3中， 經(jīng)由L201從存儲器201向預測運動矢量搜索器203輸入塊505的附加信息。接著，在圖5 中，經(jīng)由L201向模板匹配器233輸入這些信息)。如圖10所示，搜索區(qū)域設定器240根據(jù)塊505的運動矢量605，設定搜索中心605B和搜索區(qū)域604R。具體而言，將從在空間上與對象塊501的左上方頂點位于同一位置的畫面401(由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像)上的像素(塊511的左上方頂點)移動運動矢量605的量后的位置605B作為搜索中心，在其周圍設定搜索區(qū)域604R。然后，通過在圖6中說明的模板匹配處理，檢測模板區(qū)域即與對象鄰接區(qū)域501T類似的預測鄰接區(qū)域501M，生成預測運動矢量604P。另外，在該圖10的例子中，為了簡化說明，設塊505與對象塊501的參照幀編號相同，但是也可以不同。該情況下，也可以針對運動矢量505實施定標處理，根據(jù)定標后的運動矢量來確定模板匹配的搜索中心。另外，該例子能夠應用于通過不具有運動矢量的預測方法來生成預測對象塊的預測信號的情況。例如，能夠應用于根據(jù)預先確定的預測順序或自動生成的預測運動矢量來生成對象塊內(nèi)的預測信號的被稱為跳躍塊的預測方法。[運動矢量預測；將預測對象塊的鄰接信號作為模板(對象鄰接區(qū)域)的情況]此前，通過對象塊501的已再現(xiàn)鄰接信號構成模板匹配中的模板(對象鄰接區(qū)域)，但是，也可以將預測對象塊的鄰接信號作為模板。以圖11為例進行說明。在圖11中， 假設通過預測對象塊選擇器202選擇塊502作為運動矢量預測的預測對象塊。并且，考慮通過不具有運動矢量的預測方法來生成預測對象塊的預測信號。在與該預測對象塊502鄰接的塊505的參照幀編號為與對象塊501相同的參照幀編號的情況下，搜索區(qū)域設定器240經(jīng)由L232取得預測對象塊502的預測模式，并且，經(jīng)由L201取得塊505的預測模式、運動矢量以及參照幀編號(在圖3中，經(jīng)由L201從存儲器201 向預測運動矢量搜索器203輸入塊505的附加信息。接著，在圖5中，經(jīng)由L201向模板匹配器233輸入這些信息)。如圖11所示，搜索區(qū)域設定器240根據(jù)塊505的運動矢量605， 設定搜索中心605B和搜索區(qū)域602R。具體而言，將從在空間上與預測對象塊502的左上方頂點位于同一位置的畫面401(由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像)上的像素 (塊512的左上方頂點)移動運動矢量605的量后的位置605B作為搜索中心，在其周圍設定搜索區(qū)域602R。與所設定的搜索區(qū)域602R有關的信息經(jīng)由L240輸出到預測鄰接區(qū)域取得器似4。然后，對象區(qū)域取得器241通過預先確定的方法，經(jīng)由L104從幀存儲器104取得與預測對象塊502鄰接的已再現(xiàn)的對象鄰接區(qū)域502T (模板區(qū)域)。所取得的模板區(qū)域的像素信號經(jīng)由L241輸出到預測鄰接區(qū)域取得器242和候選預測區(qū)域選擇器M3。進而，在預測鄰接區(qū)域取得器M2中，經(jīng)由L104從參照畫面401上的搜索區(qū)域 602R中，依次取得具有與對象鄰接區(qū)域502T相同形狀的搜索區(qū)域內(nèi)的像素組。所取得的像素組經(jīng)由L242輸出到候選預測區(qū)域選擇器M3。然后，在候選預測區(qū)域選擇器243中，在經(jīng)由L241輸入的對象鄰接區(qū)域502T和經(jīng)由L242輸入的與對象鄰接區(qū)域502T形狀相同的像素組之間，依次求出對應的像素間的絕對誤差值之和(SAD)，檢測SAD最小的區(qū)域502M。最后，候選預測區(qū)域選擇器243計算畫面401上的塊512 (在空間上與預測對象塊502位于同一位置)與搜索到的預測鄰接區(qū)域502M之間的空間位移量602P，作為預測運動矢量，經(jīng)由 L203輸出到差分器204。另外，在該圖11的例子中，為了簡化說明，設塊505與對象塊501的參照幀編號相同，但是也可以不同。該情況下，也可以針對運動矢量505實施定標處理，根據(jù)定標后的運動矢量來確定模板匹配的搜索中心。并且，在塊502具有運動矢量和參照幀編號的情況下， 不使用塊505的運動矢量和參照幀編號，而使用塊502的運動矢量和參照幀編號來設定模板匹配的搜索區(qū)域。[運動矢量預測；通過模板匹配來生成預測對象塊的預測信號的情況]接著，作為在圖11中說明的將運動矢量的預測對象塊的鄰接信號作為模板(對象鄰接區(qū)域)的情況的其他例子，考慮通過模板匹配來生成預測對象塊的預測信號的情況。 作為使用模板匹配的預測信號的生成方法，例如記載于專利文獻5。[專利文獻5]日本特開2007-300380號公報該情況下，在預測信號估計器113和預測信號生成器103中的預測信號生成處理時，已經(jīng)針對全部參照圖像實施了針對預測對象塊的模板匹配，能夠使用該搜索結果來生成預測運動矢量。使用圖30和圖31具體進行說明。在由圖2的預測信號估計器113選擇出的預測模式為伴有模板匹配的預測方法的情況下，在預測信號生成器103中實施圖30所示的處理。該情況下，該預測信號生成器103 作為預測信號合成單元發(fā)揮功能。最初，在步驟152中，通過使用與對象塊501鄰接的對象鄰接區(qū)域501T的模板匹配，來搜索多個參照圖像。接著，在步驟153中，檢測與對象鄰接區(qū)域501T之間的SAD最小的N個區(qū)域。對這N個候選預測信號進行平均化，生成對象塊501的預測信號。在步驟154 中，在各參照圖像的搜索時，分別提取與對象鄰接區(qū)域501T之間的SAD最小的區(qū)域。然后，將對象區(qū)域501T與檢測到的區(qū)域之間的空間位移量作為與各參照圖像(各參照幀編號) 對應的運動矢量，保存在圖3的存儲器201中。另外，該情況下，在圖1中，需要追加從預測信號生成器103到運動矢量預測器114的存儲器201的數(shù)據(jù)路徑。接著，通過預測運動矢量搜索器203實施圖31所示的處理。最初，預測運動矢量搜索器203經(jīng)由L202向判定器231輸入預測對象塊的預測模式(步驟232)，判定是否是伴有模板匹配的預測模式(步驟23；3)。在不是伴有模板匹配的預測模式的情況下，選擇預測對象塊的運動矢量作為預測運動矢量(步驟。另外，代替步驟沈1，也可以通過后述的步驟205 (在圖20中說明)、即在圖4 圖11中說明的“基于與對象塊鄰接的塊的運動矢量的模板匹配”，來生成預測運動矢量。在伴有模板匹配的預測模式的情況下，判定器231取得對象塊的參照幀編號(步驟23 。接著，模板匹配器233經(jīng)由L201，從存儲器201取得在預測對象塊的預測信號生成處理中實施的模板匹配(在圖30中實施)時檢測到的運動矢量(步驟沈幻。最后，根據(jù)所取得的預測對象塊的運動矢量，檢測與在步驟235中取得的對象塊的參照幀編號對應的運動矢量，作為對象塊的預測運動矢量(步驟263)。這樣，在通過模板匹配來生成預測對象塊的預測信號的情況下，使用此時檢測到的動態(tài)信息，由此，能夠削減模板匹配處理成本。[預測對象塊選擇處理的其他例子] 預測對象塊的種類在上述中，作為預測對象塊的候選的塊不限于塊502和塊504。例如，如圖12所示，也可以將畫面400內(nèi)的與對象塊501鄰接的塊502、504、505、507作為候選，而且，在候選中也可以包含畫面401的塊、即在空間上與對象塊501位于同一位置的塊511。進而，在候選中還可以包含與塊511鄰接的塊512、513、514、515、516、517、518、519。 模板匹配處理的應用對象塊此前，說明了如下手法通過預測對象塊選擇器202選擇預測對象塊，根據(jù)選擇出的預測對象塊的運動矢量，通過模板匹配來生成對象塊的預測運動矢量。作為其他方法，也可以針對與對象塊鄰接的多個已編碼塊的運動矢量，實施在圖4 圖11中說明的模板匹配處理，然后，選擇對象塊的預測運動矢量。該情況下，在圖3中，預測運動矢量搜索器203位于存儲器201與預測對象塊選擇器202之間。此時，如果在模板匹配處理中使用的對象鄰接區(qū)域(模板)固定，則關于預測對象塊的選擇，結果是進行選擇模板匹配的搜索中心的處理。另一方面，根據(jù)預測模式或鄰接塊的位置，可以切換是否實施模板匹配，還可以切換在模板匹配處理中使用的對象鄰接區(qū)域(模板)的形狀或位置(對象塊的鄰接信號或鄰接塊的鄰接信號)。除此之外，可以根據(jù)鄰接塊與該鄰接信號之間的相關，切換模板的位置。·預測對象塊的選擇方法關于預測對象塊的選擇方法，也不限于在編碼裝置中進行選擇并作為預測運動矢量選擇信息明確地通知給解碼裝置的方法。也可以使用與對象塊鄰接的多個鄰接塊的運動矢量、或鄰接塊的定標運動矢量、或根據(jù)鄰接塊的運動矢量通過模板匹配而生成的運動矢量，通過計算來生成預測運動矢量。該情況下，不需要進行預測運動矢量選擇信息的編碼。并且，也可以通過預先確定的手法，自動地從多個鄰接塊的運動矢量中選擇預測
21對象塊。例如，可以針對每個運動矢量的分量來選擇塊502、504、507的運動矢量的中央值。也可以對運動矢量的自動選擇和預測運動矢量選擇信息的編碼進行組合。例如， 關于圖12所示的13個鄰接塊，設定了多個3個塊的組合，通過中央值預測分別選擇一個塊。然后，從多個組合中選擇一個，將其選擇信息作為預測運動矢量選擇信息進行編碼。該情況下，在預測運動矢量搜索器203中，根據(jù)這里選擇出的運動矢量來確定模板匹配的搜索區(qū)域。除此之外，如圖13所示，也可以通過塊502、504、507的運動矢量，根據(jù)利用中央值預測而生成的中央值運動矢量601H(參照幀編號表示參照畫面401)，對運動矢量進行擴展。即，考慮對運動矢量601H所指示的畫面401上的塊位置701的運動矢量601F進行相加的方法。該情況下，根據(jù)由601H+601F生成的運動矢量，來確定模板匹配的搜索區(qū)域。并且，也可以在中央值運動矢量601H中加上塊511的運動矢量611，根據(jù)由601H+611生成的運動矢量，來確定模板匹配的搜索區(qū)域。這樣，根據(jù)本實施方式的運動矢量預測器114，通過使用模板匹配，由此，能夠?qū)㈩A測運動矢量修正為針對由對象塊的參照幀編號指示的參照圖像的運動矢量，所以，具有差分運動矢量值減小、差分運動矢量的編碼效率提高的效果。接著，對本實施方式的運動矢量預測處理的動態(tài)圖像解碼裝置300進行說明。圖 14是示出本實施方式的運動矢量預測處理的動態(tài)圖像解碼裝置300的框圖。該動態(tài)圖像解碼裝置300具有輸入端子301、熵解碼器302、逆量化器303、逆轉換器304、加法器305、輸出端子306、幀存儲器104、預測信號生成器103以及運動矢量預測器307?；谀媪炕?303和逆轉換器304的解碼單元也可以使用除此之外的部件。輸入端子301輸入利用上述動態(tài)圖像編碼裝置壓縮編碼后的壓縮數(shù)據(jù)。在該壓縮數(shù)據(jù)中包含對將圖像分割為多個塊后的對象塊進行預測并編碼的殘差信號信息和附加信息。這里，在附加信息中包含識別畫面內(nèi)/畫面間預測等的預測模式、差分運動矢量、參照幀編號以及預測運動矢量選擇信息。除此之外，有時還包含模板匹配中的搜索區(qū)域的大小、 搜索中心的設定方法、模板的形狀或位置的信息。熵解碼器302對輸入到輸入端子301的壓縮數(shù)據(jù)進行熵解碼，由此，提取對象塊的殘差信號信息和附加信息。逆量化器303經(jīng)由線L30M輸入對象塊的殘差信號信息，并對其進行逆量化。逆轉換器304對逆量化后的數(shù)據(jù)進行逆離散余弦轉換，復原對象塊的殘差信號。運動矢量預測器307經(jīng)由線L302b從熵解碼器302輸入附加信息。在運動矢量預測器307中，根據(jù)附加信息所包含的預測運動矢量選擇信息，生成預測運動矢量。然后，在差分運動矢量中加上預測運動矢量，再現(xiàn)對象塊的運動矢量。再現(xiàn)后的運動矢量經(jīng)由L307 與預測模式、參照幀編號一起輸入到預測信號生成器103。運動矢量預測器307的具體處理在后面敘述。經(jīng)由L307向預測信號生成器103輸入預測模式、參照幀編號以及運動矢量。預測信號生成器103根據(jù)這些信息，從幀存儲器104取得參照圖像，生成預測信號。預測信號生成器103經(jīng)由線L103向加法器305輸出所生成的預測信號。加法器305在由逆量化器303和逆轉換器304復原的殘差信號中加上由預測信號生成器103生成的預測信號，生成對象塊的再現(xiàn)像素信號，經(jīng)由線L305向輸出端子306和幀存儲器104輸出。輸出端子306向外部(例如顯示器)輸出。作為用于下一解碼處理的參照用的再現(xiàn)圖像，幀存儲器104存儲從加法器305輸出的再現(xiàn)圖像作為參照圖像。圖15示出本實施方式的實施運動矢量預測處理的運動矢量預測器307的框圖。運動矢量預測器307包括保存所輸入的附加信息的存儲器201、預測對象塊選擇器202、預測運動矢量搜索器203、加法器312以及分離器206。運動矢量預測器307的動作基本上與圖3的運動矢量預測器114相同。與圖3的運動矢量預測器114的不同之處在于，將所輸入的附加信息中的運動矢量置換為差分運動矢量、以及將差分器204置換為加法器312。S卩，所輸入的附加信息、即預測模式、差分運動矢量以及參照幀編號經(jīng)由L302b存儲在存儲器201中，并且，被發(fā)送到分離器206、預測對象塊選擇器202以及加法器312。在分離器206中，從對象塊的附加信息中提取參照幀編號，經(jīng)由L206將其輸入到預測運動矢量搜索器203。在預測對象塊選擇器202中，從與對象塊鄰接的已再現(xiàn)的塊中選擇在運動矢量預測中使用的塊(預測對象塊)。在預測運動矢量搜索器203中，對對象塊501的參照幀編號與預測對象塊502的參照幀編號進行比較。在參照幀編號相同的情況下，輸出預測對象塊502的運動矢量(MVa) 作為預測運動矢量。在參照幀編號不同的情況下，經(jīng)由L104取得由對象塊501的參照幀編號指示的參照圖像。然后，使用該參照圖像，通過定標處理等對預測對象塊502的運動矢量 (MVa)進行加工后，作為預測運動矢量輸出到加法器312。在加法器312中，將經(jīng)由L30M輸入的差分運動矢量與經(jīng)由L203輸入的預測運動矢量相加，再現(xiàn)對象塊的運動矢量。再現(xiàn)后的運動矢量經(jīng)由L307與預測模式、參照幀編號一起輸出到預測信號生成器103。進而，再現(xiàn)后的運動矢量經(jīng)由L312輸出到存儲器201，與經(jīng)由L3(^b輸入的差分運動矢量進行置換。存儲器201、預測對象塊選擇器202、預測運動矢量搜索器203以及分離器206的動作與上述“運動矢量預測器114的說明”所示的內(nèi)容相同，其概要如上所述，所以，省略詳細說明。還能夠應用“對象塊與預測對象塊的參照幀編號相同的情況”、“運動矢量預測；預測對象塊的預測模式為畫面內(nèi)預測的情況”、“運動矢量預測；將預測對象塊的鄰接信號作為模板(對象鄰接區(qū)域)的情況”、“運動矢量預測；通過模板匹配來生成對象預測塊的預測信號的情況”、以及“預測對象塊選擇處理的其他例子”所示的變形。但是，在通過模板匹配來生成對象預測塊的預測信號的情況下，需要從預測信號生成器103到運動矢量預測器 307的存儲器201的數(shù)據(jù)路徑。圖16是示出本實施方式的運動矢量預測處理的動態(tài)圖像編碼裝置100中的動態(tài)圖像編碼方法的步驟的流程圖。首先，預測信號估計器113確定用于生成作為編碼處理對象的對象塊的預測信號所需要的運動矢量等的附加信息，根據(jù)該附加信息，通過預測信號生成器103生成預測信號(步驟10 。在附加信息中包含有指示畫面內(nèi)預測(圖3 或畫面間預測(圖2、等的預測模式、運動矢量、參照幀編號。運動矢量預測器114從附加信息所包含的運動矢量中減去預測運動矢量，生成差分運動矢量。將差分運動矢量作為附加信息的一部分，并通過熵編碼器111進行編碼(步驟10 。步驟103的詳細情況在后面敘述。減法器105從對象塊的像素信號中減去預測信號，從而生成殘差信號。所生成的殘差信號通過轉換器106和量化器107壓縮為量化轉換系數(shù)，并通過熵編碼器111進行編碼(步驟104)。然后，編碼后的殘差信號和附加信息經(jīng)由輸出端子112輸出(步驟105)。在這些處理后或者與這些處理并行地，通過逆量化器108和逆轉換器109對編碼后的殘差信號(量化轉換系數(shù))進行解碼。然后，通過加法器110在解碼后的殘差信號中加上預測信號，再現(xiàn)對象塊的信號，作為參照畫面存儲在幀存儲器104中(步驟106)。然后， 在全部對象塊的處理未完成的情況下，返回步驟102，進行針對下一對象塊的處理。在全部對象塊的處理完成的情況下，結束處理(步驟107和步驟108)。圖17是示出由運動矢量預測器114實施的步驟103中的預測運動矢量的生成以及附加信息編碼方法的詳細步驟的流程圖。存儲器201存儲所輸入的附加信息、即預測模式、運動矢量和參照幀編號(步驟 202)。接著，預測候選塊選擇器202根據(jù)對象塊的預測模式來判定是否需要運動矢量的編碼。在不需要運動矢量的編碼的情況下(畫面內(nèi)預測、跳躍預測或基于模板匹配的預測)，進入步驟207，在需要運動矢量的編碼的情況下，進入步驟204 (步驟20 。接著，預測候選塊選擇器202選擇在運動矢量預測中使用的預測對象塊(步驟204)。預測對象塊的選擇方法在圖3和圖4中已經(jīng)進行了說明，所以這里省略，但是，將選擇出的塊的信息作為預測矢量選擇信息，追加在附加信息中。在預測運動矢量搜索器203中，對預測對象塊的運動矢量進行加工，生成預測運動矢量(步驟20 。運動矢量的加工方法在后面敘述。差分器204取得對象塊的運動矢量與預測運動矢量的各分量的差分，計算差分運動矢量(步驟206)。所生成的附加信息(預測模式、參照幀編號、差分運動矢量以及預測運動矢量選擇信息)通過熵編碼器111進行編碼(步驟207)。圖18是示出由分離器206和預測運動矢量搜索器203實施的步驟205中的運動矢量加工方法(預測運動矢量搜索方法)的詳細步驟的流程圖。首先，預測運動矢量搜索器203取得預測對象塊的預測模式(步驟23 。然后，根據(jù)預測模式來判定預測對象塊是否具有運動矢量(步驟233)。在預測對象塊不具有運動矢量的情況下，通過分離器206取得對象塊的參照幀編號，并且，預測運動矢量搜索器203從存儲器201中，根據(jù)與預測對象塊鄰接的塊取得包含運動矢量的附加信息，進入步驟237(步驟235)。在預測對象塊具有運動矢量的情況下，判定器231取得對象塊和預測對象塊的參照幀編號(步驟234)，進而判定它們是否一致(步驟236)。在2個參照幀編號一致的情況下，切換器232將預測對象塊的運動矢量作為預測運動矢量，結束處理(步驟238)，在不一致的情況下，切換器232進行控制以進入步驟237。預測運動矢量搜索器203根據(jù)在步驟234或步驟235中得到的信息，實施模板匹配(步驟237)。圖19是示出由模板匹配器233實施的步驟237中的模板匹配方法的詳細步驟的流程圖。在搜索區(qū)域設定器MO中，首先，在由對象塊的參照幀編號指示的參照畫面上，對預測對象塊或與預測對象塊鄰接的塊的運動矢量進行定標，確定搜索中心和搜索區(qū)域。運動矢量的定標方法在圖7中進行了說明，所以，這里省略說明。在對象鄰接區(qū)域取得器241中，從幀存儲器104取得與對象塊或預測對象塊鄰接的對象鄰接區(qū)域(模板區(qū)域)。預測鄰接區(qū)域242和候選預測區(qū)域選擇器243從搜索區(qū)域中搜索與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域。然后，將檢測到的信號區(qū)域與模板區(qū)域之間的空間位移量作為預測運動矢量。設定模板匹配的搜索區(qū)域的方法以及檢測與模板區(qū)域類似的信號區(qū)域的方法的詳細情況使用圖8 圖11進行了說明，所以，這里省略說明。并且，還能夠應用在圖30和圖31中說明的“通過模板匹配來生成對象預測塊的預測信號的情況”的其他例子。進而， 如果將圖31的步驟261置換為S205，則在步驟205中也能夠?qū)凇巴ㄟ^模板匹配來生成對象預測塊的預測信號的情況”。另外，在動態(tài)圖像編碼方法中還能夠應用使用圖12和圖 13說明的“預測對象塊選擇處理的其他例子”。這樣，根據(jù)本實施方式的運動矢量預測方法，通過使用模板匹配，由此，能夠?qū)㈩A測運動矢量修正為針對由對象塊的參照幀編號指示的參照圖像的運動矢量，所以，具有差分運動矢量值減小、差分運動矢量的編碼效率提高的效果。接著，使用圖20說明本實施方式的運動矢量預測處理的動態(tài)圖像解碼裝置300中的動態(tài)圖像解碼方法。首先，經(jīng)由輸入端子301輸入壓縮后的壓縮數(shù)據(jù)(步驟30幻。然后， 在熵解碼器302中，針對壓縮數(shù)據(jù)進行熵解碼，提取量化后的轉換系數(shù)和附加信息(步驟 303)。運動矢量預測器307生成預測運動矢量，將其與附加信息所包含的差分運動矢量相加，對運動矢量進行解碼(步驟304)。步驟304的詳細情況在后面敘述。預測信號生成器103根據(jù)再現(xiàn)后的運動矢量和附加信息(預測模式、參照幀編號)，生成預測信號(步驟305)。另一方面，量化后的轉換系數(shù)在逆量化器303中使用量化參數(shù)進行逆量化，在逆轉換器304中進行逆轉換，生成再現(xiàn)殘差信號(步驟306)。然后，將所生成的預測信號與再現(xiàn)殘差信號相加，由此生成再現(xiàn)信號，為了再現(xiàn)下一對象塊，將該再現(xiàn)信號存儲在幀存儲器104中(步驟307)。在存在下一壓縮數(shù)據(jù)的情況下，再次重復該過程(步驟308)，在對全部數(shù)據(jù)進行了處理的時點結束(步驟S309)。另外，也可以根據(jù)需要返回步驟S302，取入壓縮數(shù)據(jù)。圖21是示出由運動矢量預測器307實施的步驟304中的預測運動矢量的生成以及運動矢量的解碼方法的詳細步驟的流程圖。存儲器201存儲所輸入的附加信息、即預測模式、差分運動矢量、參照幀編號以及預測運動矢量選擇信息(步驟202)。接著，預測候選塊選擇器202根據(jù)對象塊的預測模式來判定是否需要運動矢量的再現(xiàn)。在不需要運動矢量的再現(xiàn)的情況下(畫面內(nèi)預測、跳躍預測或基于模板匹配的預測)，進入步驟316，在需要運動矢量的再現(xiàn)的情況下，進入步驟314 (步驟31 。接著，預測候選塊選擇器202根據(jù)再現(xiàn)后的預測運動矢量選擇信息，選擇在運動矢量預測中使用的預
25測對象塊(步驟314)。預測對象塊的選擇方法在圖3和圖4中已經(jīng)進行了說明，所以這里省略，但是，將選擇出的塊的信息作為預測矢量選擇信息，追加在附加信息中。在預測運動矢量搜索器203中，對預測對象塊的運動矢量進行加工，生成預測運動矢量(步驟205)。運動矢量的加工方法使用圖18和圖19以及圖8 圖11進行了說明， 所以，這里省略說明。另外，在動態(tài)圖像解碼方法中還能夠應用在圖30和圖31中說明的 “通過模板匹配來生成對象預測塊的預測信號的情況”、或使用圖12和圖13說明的“預測對象塊選擇處理的其他例子”。加法器204取得對象塊的差分矢量與預測運動矢量的各分量的差分，再現(xiàn)運動矢量(步驟315)。再現(xiàn)后的運動矢量與其他附加信息(預測模式、參照幀編號)一起保存在存儲器 201中(步驟317)。能夠?qū)⒈緦嵤┓绞降膭討B(tài)圖像編碼方法和動態(tài)圖像解碼方法作為程序存儲在記錄介質(zhì)中來提供。作為記錄介質(zhì)，可以例示軟盤(注冊商標)、CD-ROM、DVD、或ROM等記錄介質(zhì)、或者半導體存儲器等。圖22是示出能夠執(zhí)行動態(tài)圖像編碼方法的程序的模塊的框圖。動態(tài)圖像編碼程序PlOO具有塊分割模塊P101、預測信號估計模塊P102、預測信號生成模塊P103、運動矢量預測模塊P104、存儲模塊P105、減法模塊P106、轉換模塊P107、量化模塊P108、逆量化模塊P109、逆轉換模塊P110、加法模塊Plll以及熵編碼模塊P112。如圖23所示，運動矢量預測模塊P104具有預測候選塊選擇模塊P201、預測運動矢量搜索模塊P202、差分模塊P203 以及運動矢量存儲模塊P204。進而，如圖M所示，預測運動矢量搜索模塊P202具有判定模塊P231、切換模塊P232以及模板匹配模塊P233，如圖25所示，模板匹配模塊P233具有 搜索區(qū)域設定模塊P241、預測區(qū)域取得模塊P243以及候選預測區(qū)域選擇模塊。通過執(zhí)行上述各模塊而實現(xiàn)的功能與上述動態(tài)圖像編碼裝置100的功能相同。 即，動態(tài)圖像編碼程序PlOO的各模塊的功能與塊分割器102、預測信號估計裝置113、預測信號生成器103、運動矢量預測器114、幀存儲器104、減法器105、轉換器106、量化器107、 逆量化器108、逆轉換器109、加法器110、熵編碼器111、預測候選塊選擇器202、預測運動矢量搜索器203、差分器204、存儲器210、判定器231、切換器232、模板匹配器233、搜索區(qū)域設定器對0、對象鄰接區(qū)域取得器Ml、預測鄰接區(qū)域取得器M2以及候選預測區(qū)域選擇器 243的功能相同。并且，圖沈是示出能夠執(zhí)行動態(tài)圖像解碼方法的程序的模塊的框圖。圖像解碼程序P300具有熵解碼模塊P302、逆量化模塊P303、逆轉換模塊P304、加法模塊P305、預測信號生成模塊103、運動矢量預測模塊P306以及存儲模塊P105。進而，如圖27所示，運動矢量預測模塊P306具有預測候選塊選擇模塊P201、預測運動矢量搜索模塊P202、加法模塊 P311以及運動矢量存儲模塊P204。通過執(zhí)行上述各模塊而實現(xiàn)的功能與上述動態(tài)圖像解碼裝置300的各結構要素相同。即，動態(tài)圖像解碼程序P300的各模塊的功能與熵解碼器302、逆量化器303、逆轉換器304、加法器305、預測信號生成器103、運動矢量預測器307、幀存儲器104、預測候選塊選擇器202、預測運動矢量搜索器203、加法312以及存儲器201的功能相同。這樣構成的動態(tài)圖像編碼程序PlOO或動態(tài)圖像解碼程序P300存儲在記錄介質(zhì)10中，由后述的計算機來執(zhí)行。圖觀是示出用于執(zhí)行記錄在記錄介質(zhì)中的程序的計算機的硬件結構的圖，圖四是用于執(zhí)行存儲在記錄介質(zhì)中的程序的計算機的立體圖。另外，執(zhí)行存儲在記錄介質(zhì)中的程序的部件不限于計算機，也可以是具有CPU并進行基于軟件的處理和控制的DVD播放器、 機頂盒、便攜電話等。如圖28所示，計算機30具有軟盤驅(qū)動裝置、⑶-ROM驅(qū)動裝置、DVD驅(qū)動裝置等的讀取裝置12 ；使操作系統(tǒng)常駐的作業(yè)用存儲器(RAM) 14 ；存儲在記錄介質(zhì)10中存儲的程序的存儲器16 ；被稱為顯示器的顯示裝置18 ；作為輸入裝置的鼠標20和鍵盤22 ；用于進行數(shù)據(jù)等的收發(fā)的通信裝置M ；以及對程序的執(zhí)行進行控制的CPU 26。在將記錄介質(zhì)10插入讀取裝置12中時，計算機30能夠從讀取裝置12訪問在記錄介質(zhì)10中存儲的動態(tài)圖像編碼/解碼程序，通過該動態(tài)圖像編碼/解碼程序，能夠作為本實施方式的動態(tài)圖像編碼裝置或動態(tài)圖像解碼裝置來動作。如圖四所示，動態(tài)圖像編碼程序和動態(tài)圖像解碼程序也可以作為疊加在載波中的計算機數(shù)據(jù)信號40而經(jīng)由網(wǎng)絡提供。該情況下，計算機30將通過通信裝置M接收到的動態(tài)圖像編碼程序或動態(tài)圖像解碼程序存儲在存儲器16中，從而能夠執(zhí)行該動態(tài)圖像編碼程序或動態(tài)圖像解碼程序。接著，說明本實施方式的動態(tài)圖像編碼裝置100和動態(tài)圖像解碼裝置300的作用效果。在本實施方式的動態(tài)圖像編碼裝置100中，幀存儲器104存儲已編碼圖像即多個已再現(xiàn)圖像，作為參照圖像，塊分割器102將輸入圖像分割為多個區(qū)域，預測信號估計器 113從在幀存儲器104中存儲的多個參照圖像中，搜索與分割后的多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成運動矢量。預測信號生成器103根據(jù)指示由預測信號估計器113搜索到的參照圖像的參照幀編號、以及表示作為處理對象的對象區(qū)域與由預測信號估計器113搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成對象區(qū)域的預測信號。然后，運動矢量預測器114根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成由預測信號估計器113生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量。減法器105生成對象區(qū)域的預測信號與對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號，由轉換器106、量化器107和熵編碼器111構成的編碼處理部對殘差信號、參照幀編號、 以及由運動矢量預測器114生成的差分運動矢量進行編碼。另一方面，由逆量化器108和逆轉換器109構成的復原處理部對由編碼處理部編碼后的殘差信號進行復原后，將其與在預測信號生成器103中生成的預測信號相加，生成再現(xiàn)圖像，并將其作為參照圖像存儲在幀存儲器104中。進而，關于運動矢量預測器114，參照圖8對其動作進行說明時，如下所述。S卩，上述運動矢量預測器114從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域(例如圖4的預測對象塊50 ，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于對象區(qū)域(對象塊501)周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域(例如與對象塊501 鄰接的對象鄰接區(qū)域501T)之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域(預測鄰接區(qū)域501M)與模板區(qū)域(對象鄰接區(qū)域501T)之間的空間位置關系，生成預測運動矢量(運動矢量 602P)。另外，將模板區(qū)域作設為與對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的像素信號構成的對象鄰接區(qū)域501T，除此之外，如圖11所示，也可以將模板區(qū)域設為與由運動矢量預測器114選擇出的區(qū)域(預測對象塊50 鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域502T。根據(jù)本發(fā)明，能夠從由對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于對象區(qū)域周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成預測運動矢量。由此，在與對象區(qū)域鄰接的已再現(xiàn)的預測對象塊的運動矢量為0的情況下，或者使用不伴有運動矢量的預測方法的情況下，也能夠高效地進行對象區(qū)域中的運動矢量的預測，并且，能夠提高編碼效率。并且，在本實施方式的動態(tài)圖像編碼裝置100中，預測信號生成器103作為預測信號合成單元發(fā)揮功能，該預測信號生成器103從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與對象區(qū)域(對象塊501)鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域(對象鄰接區(qū)域501T)之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域(預測鄰接區(qū)域501M)，根據(jù)一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工。例如，檢測N個預測鄰接區(qū)域，對N個候選預測信號進行平均化，由此對預測信號進行加工。而且，預測運動矢量預測器114還對多個參照圖像，分別保存一個表示由預測信號生成器103搜索到的預測鄰接區(qū)域(預測鄰接區(qū)域501M)與對象鄰接區(qū)域(對象鄰接區(qū)域501T)之間的空間位置關系的運動矢量。在通過預測信號生成器103生成選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為預測運動矢量。根據(jù)本發(fā)明，在通過模板匹配來生成預測對象區(qū)域的預測信號的情況下，使用此時檢測到的運動矢量，由此，能夠提高模板匹配處理效率。并且，在本實施方式的動態(tài)圖像解碼裝置300中，熵解碼器302對經(jīng)由輸入端子 301輸入的壓縮數(shù)據(jù)中作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號、殘差信號的編碼數(shù)據(jù)進行解碼。而且，逆量化器303和逆轉換器304根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)，復原再現(xiàn)殘差信號，加法器305將在預測信號生成器103中生成的預測信號與復原后的再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原對象區(qū)域的像素信號，將其存儲在幀存儲器104中。幀存儲器104存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像。另一方面，運動矢量預測器307根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由熵解碼器302解碼后的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量。而且，預測信號生成器103根據(jù)由運動矢量預測器307復原的運動矢量和對象區(qū)域的參照幀編號，生成對象區(qū)域的預測信號。進而，詳細地講，運動矢量預測器307從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域(例如圖4的預測對象塊50 ，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于對象區(qū)域(對象塊501)周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域(例如與對象塊501鄰接的對象鄰接區(qū)域501T)之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域(預測鄰接區(qū)域501M)與模板區(qū)域(對象鄰接區(qū)域501T)之間的空間位置關系，生成預測運動矢量(運動矢量602P)。根據(jù)本發(fā)明，能夠從由對象區(qū)域附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于對象區(qū)域周邊的由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成預測運動矢量。由此，在與對象區(qū)域鄰接的已再現(xiàn)的預測對象塊的運動矢量為0的情況下，或者使用不伴有運動矢量的預測方法的情況下，也能夠高效地進行對象區(qū)域中的運動矢量的預測，并且，能夠提高編碼效率，由此， 能夠?qū)@樣編碼后的數(shù)據(jù)進行解碼。另外，將模板區(qū)域設為與對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)的像素信號構成的對象鄰接區(qū)域501T，除此之外，如圖11所示，也可以將模板區(qū)域設為與由運動矢量預測器114選擇出的區(qū)域(預測對象塊50 鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域502T。并且，在本實施方式的動態(tài)圖像解碼裝置300中，預測信號生成器103作為預測信號合成單元發(fā)揮功能，該預測信號生成器103從多個參照圖像中，搜索一個以上的和與對象區(qū)域(對象塊501)鄰接的由已再現(xiàn)的鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域(對象鄰接區(qū)域501T)之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域(預測鄰接區(qū)域501M)，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工。例如，檢測N個預測鄰接區(qū)域，對N個候選預測信號進行平均化，由此對預測信號進行加工。而且，預測運動矢量預測器307還對多個參照圖像，分別保存一個表示由預測信號生成器103搜索到的預測鄰接區(qū)域(預測鄰接區(qū)域501M)與對象鄰接區(qū)域(對象鄰接區(qū)域501T)之間的空間位置關系的運動矢量。在通過預測信號生成器103生成選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為預測運動矢量。根據(jù)本發(fā)明，在通過模板匹配來生成預測對象區(qū)域的預測信號的情況下，使用此時檢測到的運動矢量，由此，能夠提高模板匹配處理效率。并且，能夠構成具有本實施方式的動態(tài)圖像編碼裝置100和動態(tài)圖像解碼裝置 300的圖像處理系統(tǒng)。該情況下，動態(tài)圖像解碼裝置300能夠?qū)討B(tài)圖像編碼裝置100進行了編碼后的數(shù)據(jù)進行解碼。該動態(tài)圖像編碼裝置100和動態(tài)圖像解碼裝置300可以構成為經(jīng)由網(wǎng)絡連接的圖像處理系統(tǒng)，也可以在一個裝置(例如計算機、便攜終端等)中具有動態(tài)圖像編碼裝置100和動態(tài)圖像解碼裝置300。
權利要求
1.一種動態(tài)圖像編碼裝置，其特征在于， 該動態(tài)圖像編碼裝置具有區(qū)域分割單元，其將輸入圖像分割為多個區(qū)域； 存儲單元，其用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像；運動估計單元，其從所述存儲單元所存儲的多個參照圖像中搜索與所述多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成所述對象區(qū)域的運動矢量；預測信號生成單元，其根據(jù)指示由所述運動估計單元搜索到的參照圖像的參照幀編號以及表示所述對象區(qū)域與搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成所述對象區(qū)域的預測信號；運動矢量預測單元，其根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成由所述運動估計單元生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量；殘差信號生成單元，其生成所述對象區(qū)域的預測信號與所述對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號；編碼單元，其對所述殘差信號、所述參照幀編號以及由所述運動矢量預測單元生成的差分運動矢量進行編碼；以及復原單元，其在對所述編碼后的殘差信號進行復原后加到所述預測信號中，生成再現(xiàn)圖像，作為參照圖像存儲在所述存儲單元中，所述運動矢量預測單元從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。
2.根據(jù)權利要求1所述的動態(tài)圖像編碼裝置，其特征在于，設所述模板區(qū)域為與對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。
3.根據(jù)權利要求1所述的動態(tài)圖像編碼裝置，其特征在于，設所述模板區(qū)域為與由所述運動矢量預測單元選擇出的區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。
4.根據(jù)權利要求1 3中的任一項所述的動態(tài)圖像編碼裝置，其特征在于，所述預測生成單元還具有預測信號合成單元，該預測信號合成單元從多個參照圖像中，搜索一個以上的與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，其中，該對象鄰接區(qū)域與所述對象區(qū)域鄰接，且由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成，所述預測運動矢量預測單元還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成單元搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成單元生成了所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。
5.一種動態(tài)圖像解碼裝置，其特征在于， 該動態(tài)圖像解碼裝置具有數(shù)據(jù)解碼單元，其從壓縮數(shù)據(jù)中解碼作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號以及殘差信號的編碼數(shù)據(jù)；存儲單元，其用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像； 殘差信號復原單元，其根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)，復原再現(xiàn)殘差信號； 運動矢量預測單元，其根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由所述數(shù)據(jù)解碼單元解碼的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量；預測信號生成單元，其根據(jù)由所述運動矢量預測單元復原的運動矢量和所述對象區(qū)域的參照幀編號，生成所述對象區(qū)域的預測信號；以及圖像復原單元，其將所述預測信號與所述再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原所述對象區(qū)域的像素信號，所述運動矢量預測單元從已解碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。
6.根據(jù)權利要求5所述的動態(tài)圖像解碼裝置，其特征在于，設所述模板區(qū)域為與對象區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。
7.根據(jù)權利要求5所述的動態(tài)圖像解碼裝置，其特征在于，設所述模板區(qū)域為與由所述運動矢量預測單元選擇出的區(qū)域鄰接的由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成的對象鄰接區(qū)域。
8.根據(jù)權利要求5 7中的任一項所述的動態(tài)圖像解碼裝置，其特征在于，所述預測生成單元還具有預測信號合成單元，該預測信號合成單元從多個參照圖像中，搜索一個以上的與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，其中，該對象鄰接區(qū)域與所述對象區(qū)域鄰接，且由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成，所述預測運動矢量預測單元還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成單元搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成單元生成了所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。
9.一種動態(tài)圖像編碼方法，其特征在于， 該動態(tài)圖像編碼方法具有以下步驟區(qū)域分割步驟，將輸入圖像分割為多個區(qū)域；運動估計步驟，從存儲單元所存儲的多個參照圖像中搜索與所述多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成所述對象區(qū)域的運動矢量；預測信號生成步驟，根據(jù)指示由所述運動估計步驟搜索到的參照圖像的參照幀編號以及表示所述對象區(qū)域與搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成所述對象區(qū)域的預測信號；運動矢量預測步驟，根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成在所述運動估計步驟中生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量；殘差信號生成步驟，生成所述對象區(qū)域的預測信號與所述對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號；編碼步驟，對所述殘差信號、所述參照幀編號以及由所述運動矢量預測步驟生成的差分運動矢量進行編碼；以及復原步驟，在對所述編碼后的殘差信號進行復原后加到所述預測信號中，生成再現(xiàn)圖像，作為參照圖像存儲在所述存儲單元中，在所述運動矢量預測步驟中，從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。
10.根據(jù)權利要求9所述的動態(tài)圖像編碼方法，其特征在于，所述預測生成步驟還具有預測信號合成步驟，在該預測信號合成步驟中，從多個參照圖像中，搜索一個以上的與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，其中，該對象鄰接區(qū)域與所述對象區(qū)域鄰接，且由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成，在所述預測運動矢量預測步驟中，還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示在所述預測信號合成步驟中搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，當在所述預測信號合成步驟中生成了所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。
11.一種動態(tài)圖像解碼方法，其特征在于， 該動態(tài)圖像解碼方法具有以下步驟數(shù)據(jù)解碼步驟，從壓縮數(shù)據(jù)中解碼作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號以及殘差信號的編碼數(shù)據(jù)；存儲步驟，用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像； 殘差信號復原步驟，根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)，復原再現(xiàn)殘差信號； 運動矢量預測步驟，根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由所述數(shù)據(jù)解碼步驟解碼的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量；預測信號生成步驟，根據(jù)由所述運動矢量預測步驟復原的運動矢量和所述對象區(qū)域的參照幀編號，生成所述對象區(qū)域的預測信號；以及圖像復原步驟，將所述預測信號與所述再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原所述對象區(qū)域的像素信號，作為參照圖像存儲在存儲單元中，在所述運動矢量預測步驟中，從已解碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。
12.根據(jù)權利要求11所述的動態(tài)圖像解碼方法，其特征在于，所述預測生成步驟還具有預測信號合成步驟，在該預測信號合成步驟中，從多個參照圖像中，搜索一個以上的與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，其中，該對象鄰接區(qū)域與所述對象區(qū)域鄰接，且由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成，在所述預測運動矢量預測步驟中，還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示在所述預測信號合成步驟中搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，當在所述預測信號合成步驟中生成了所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。
13.一種動態(tài)圖像編碼程序，其特征在于， 該動態(tài)圖像編碼程序具有區(qū)域分割模塊，其將輸入圖像分割為多個區(qū)域；運動估計模塊，其從存儲單元所存儲的多個參照圖像中搜索與所述多個區(qū)域中作為處理對象的對象區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，生成所述對象區(qū)域的運動矢量；預測信號生成模塊，其根據(jù)指示由所述運動估計模塊搜索到的參照圖像的參照幀編號以及表示所述對象區(qū)域與搜索到的區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，生成所述對象區(qū)域的預測信號；運動矢量預測模塊，其根據(jù)一個以上的已編碼的運動矢量生成預測運動矢量，生成在所述運動估計模塊中生成的運動矢量與該預測運動矢量之間的差分運動矢量；殘差信號生成模塊，其生成所述對象區(qū)域的預測信號與所述對象區(qū)域的對象像素信號之間的殘差信號；編碼模塊，其對所述殘差信號、所述參照幀編號以及由所述運動矢量預測模塊生成的差分運動矢量進行編碼；以及復原模塊，其在對所述編碼后的殘差信號進行復原后加到所述預測信號中，生成再現(xiàn)圖像，作為參照圖像存儲在所述存儲單元中，所述運動矢量預測模塊從已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。
14.根據(jù)權利要求13所述的動態(tài)圖像編碼程序，其特征在于，所述預測生成模塊還具有預測信號合成模塊，該預測信號合成模塊從多個參照圖像中，搜索一個以上的與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，其中，該對象鄰接區(qū)域與所述對象區(qū)域鄰接，且由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成，所述預測運動矢量預測模塊還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成模塊搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成模塊生成了所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。
15.一種動態(tài)圖像解碼程序，其特征在于，該動態(tài)圖像解碼程序具有數(shù)據(jù)解碼模塊，其從壓縮數(shù)據(jù)中解碼作為處理對象的對象區(qū)域的差分運動矢量、參照幀編號以及殘差信號的編碼數(shù)據(jù)；存儲模塊，其用于存儲多個已再現(xiàn)圖像作為參照圖像； 殘差信號復原模塊，其根據(jù)所述殘差信號的編碼數(shù)據(jù)，復原再現(xiàn)殘差信號； 運動矢量預測模塊，其根據(jù)一個以上的已復原的運動矢量生成預測運動矢量，將由所述數(shù)據(jù)解碼模塊解碼的差分運動矢量與該預測運動矢量相加，復原運動矢量；預測信號生成模塊，其根據(jù)由所述運動矢量預測模塊復原的運動矢量和所述對象區(qū)域的參照幀編號，生成所述對象區(qū)域的預測信號；以及圖像復原模塊，其將所述預測信號與所述再現(xiàn)殘差信號相加，由此復原所述對象區(qū)域的像素信號，作為參照圖像存儲在存儲單元中，所述運動矢量預測模塊從已解碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下、或者在所述對象區(qū)域的參照幀編號與選擇出的區(qū)域的參照幀編號不同的情況下，從由所述對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與位于所述對象區(qū)域的周邊的由已再現(xiàn)像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與所述模板區(qū)域之間的空間位置關系，生成所述預測運動矢量。
16.根據(jù)權利要求15所述的動態(tài)圖像解碼程序，其特征在于，所述預測生成模塊還具有預測信號合成模塊，該預測信號合成模塊從多個參照圖像中，搜索一個以上的與對象鄰接區(qū)域之間的相關度高的預測鄰接區(qū)域，根據(jù)所述一個以上的預測鄰接區(qū)域，對所述對象區(qū)域的預測信號進行加工，其中，該對象鄰接區(qū)域與所述對象區(qū)域鄰接，且由已再現(xiàn)鄰接像素信號構成，所述預測運動矢量預測模塊還對所述多個參照圖像，分別保存一個表示由所述預測信號合成模塊搜索到的預測鄰接區(qū)域與對象鄰接區(qū)域之間的空間位置關系的運動矢量，在通過所述預測信號合成模塊生成了所述選擇出的區(qū)域的預測信號的情況下，將所述保存的運動矢量中與對象區(qū)域的參照幀編號對應的運動矢量作為所述預測運動矢量。
17.一種圖像處理系統(tǒng)，其具有權利要求1 4中的任一項所述的動態(tài)圖像編碼裝置以及權利要求5 8中的任一項所述的動態(tài)圖像解碼裝置，該圖像處理系統(tǒng)的特征在于，所述動態(tài)圖像解碼裝置對在所述動態(tài)圖像編碼裝置中進行了編碼的數(shù)據(jù)進行解碼。
18.一種圖像處理方法，具有權利要求9所述的動態(tài)圖像編碼方法以及權利要求10所述的動態(tài)圖像解碼方法，該圖像處理方法的特征在于，在所述動態(tài)圖像解碼方法中，對在所述動態(tài)圖像編碼方法中進行了編碼的數(shù)據(jù)進行解碼。
全文摘要
本發(fā)明提供如下的動態(tài)圖像編碼裝置、動態(tài)圖像解碼裝置即使在作為運動矢量預測候選的塊不具有有意義的動態(tài)信息的情況下，也能夠提高運動矢量的預測效率，并提高差分運動矢量的編碼效率。在動態(tài)圖像編碼裝置(100)中，運動矢量預測器(114)從存儲在幀存儲器(104)中的已編碼區(qū)域中選擇一個區(qū)域，在選擇出的區(qū)域不具有參照幀編號的情況下等，從由對象區(qū)域所附帶的參照幀編號指示的參照圖像中，搜索與由已再現(xiàn)的像素信號構成的模板區(qū)域之間的相關度高的區(qū)域，根據(jù)該搜索到的區(qū)域與對象區(qū)域之間的空間位置關系，生成預測運動矢量。然后，能夠使用該預測運動矢量來計算差分運動矢量。
文檔編號H04N7/32GK102177716SQ20098014001
公開日2011年9月7日 申請日期2009年10月5日 優(yōu)先權日2008年10月9日
發(fā)明者文仲丞, 鈴木芳典 申請人:株式會社Ntt都科摩