JP2000041255A - 動き補償処理方法、動き補償処理回路、符号化装置、及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 処理速度の高速化を図り、ハードウェア規模
の縮小化を図ったオーバーラップ動き補償予測の回路を
提供する。 【解決手段】 判別手段１０１は、処理対象のマクロブ
ロック内における着目ブロックｑの存在位置を判別す
る。情報取得手段１０２は、判別手段１０１の判別結果
に基づいて、着目ブロックｑ及び隣接ブロックｕ，ｄ，
ｌ，ｒの動きベクトル情報に対して予め定義された重み
係数マトリクスＨ２〜Ｈ６と、重み係数マトリクスＨ２
〜Ｈ６から生成された新たな重み係数マトリスクＨ７と
の少なくとも何れかを用いて、各予測画像情報に所定の
処理を行って最終的な予測画像情報ｐを取得する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、動画像の符号化に
用いられる動き補償処理方法、動き補償処理回路、それ
を備えた符号化装置、及びそれを実施するための処理ス
テップをコンピュータが読出可能に格納した記憶媒体に
関し、特に、オーバーラップ動き補償予測の動き補償処
理方法、動き補償処理回路、それを備えた符号化装置、
及びそれを実施するための処理ステップをコンピュータ
が読出可能に格納した記憶媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像情報の符号化技術や、符号化
した画像情報を伝送し蓄積する技術、また、符号化した
画像情報を安価なコストで復号化するための半導体技術
や、復号化した画像情報を表示する技術等、所謂画像情
報を扱うインフラ技術が発達してきた。これにより、動
画像情報のような大量の情報であっても、遠隔地に効率
よく転送して、送受信側で互いに情報交換することが可
能になってきた。

【０００３】そこで、動画像情報の符号化方式として、
フレーム間の画像情報の相関を利用して、情報を大幅に
削減することが可能な、所謂動き補償予測を用いた符号
化方式（動き補償予測符号化方式）がある。この符号化
方式では、ブロック化された画像情報に対して、ブロッ
クごとに参照すべき画像の相対位置を表す動きベクトル
と呼ばれる情報を用い、該動きベクトルに基づいて得ら
れる画素値を予測値とし、該予測値と実際の画素値の差
分値をＤＣＴ（Discrete Cosine Transform ：離散コサ
イン変換）等の直交変換処理により変換し、該変換情報
を人間の目の視覚特性に基づいて削減する。

【０００４】しかしながら、上述の動き補償予測符号化
方式のような、ブロック単位での符号化方式において、
圧縮率を上げるために、直交変換後の情報を大幅に削減
すると、ブロック状の歪みが現れやすくなる。特に、符
号化の転送レートが低い符号化方式では、圧縮率を上げ
ることは必須であるため、この結果、ブロック状の歪み
の発生は避け難いものとなる。

【０００５】そこで、ＩＴＵ−ＴＨ．２６３規格やＭＰ
ＥＧ４規格に従った符号化方式では、上述のブロック状
の歪みの発生を軽減するために、オーバーラップ動き補
償予測を用いるようにしている。

【０００６】このオーバーラップ動き補償予測について
具体的に説明すると、まず、図１９に示すように、画像
９０１において、着目するブロック９０２の位置情報
（ｘ₀，ｙ₀ ）を、参照画像９０４上で動きベクトル９
０３分だけずらした位置のブロック９０５の画像データ
（画素値）を、着目するブロック９０２の予測画像デー
タ（予測値）とするのが、通常の動き補償予測である。

【０００７】ここで、隣接する２つのブロック間で動き
ベクトルが同一であれば、該隣接する２つのブロックの
予測画像データは、隣接部において連続性があり、予測
画像データ上ではブロック状の歪みが生じることはな
い。しかしながら、隣接する２つのブロック間で動きベ
クトルに若干の差が生じている場合、その動きベクトル
の差分が、該隣接する２つのブロック間の予測画像デー
タの隣接部における不連続性（ブロック状の歪み）とな
って現れてしまう。

【０００８】そこで、オーバーラップ動き補償予測で
は、通常の動き補償予測が、着目するブロックの動きベ
クトルのみを用いて予測を行うのに対して、隣接するブ
ロックの動きベクトルが反映するように予測を行うこと
で、上述の不連続性の発生を軽減するようになされてい
る。すなわち、着目する１つのブロックの動きベクトル
を用いて得られた予測画像データ（１ブロック分）と、
それに隣接する４つのブロックの動きベクトルを用いて
得られた予測画像データ（１ブロック分×４）との各々
に重み係数を掛け、それらを加算したデータを最終的な
予測画像データ（予測値）とする。

【０００９】さらに具体的には、着目する１つのブロッ
クの動きベクトルを用いて得られた予測画像データに
は、図２０に示す重み係数マトリクス（着目ブロックの
動きベクトルに対して定義された重み係数マトリクス）
Ｈ２を掛け合わせ、その上に隣接するブロックの動きベ
クトルを用いて得られた予測画像データには、図２１に
示す重み係数マトリクス（上に隣接するブロックの動き
ベクトルに対して定義された重み係数マトリクス）Ｈ３
を掛け合わせ、その下に隣接するブロックの動きベクト
ルを用いて得られた予測画像データには、図２２に示す
重み係数マトリクス（下に隣接するブロックの動きベク
トルに対して定義された重み係数マトリクス）Ｈ４を掛
け合わせ、その左に隣接するブロックの動きベクトルを
用いて得られた予測画像データには、図２３に示す重み
係数マトリクス（左に隣接するブロックの動きベクトル
に対して定義された重み係数マトリクス）Ｈ５を掛け合
わせ、その右に隣接するブロックの動きベクトルを用い
て得られた予測画像データには、図２４に示す重み係数
マトリクス（右に隣接するブロックの動きベクトルに対
して定義された重み係数マトリクス）Ｈ６を掛け合わ
せ、それらの結果を加算した後に、”４”を加算し、そ
の加算結果を”８”で除算し、その除算結果を、最終的
な予測値とする。

【００１０】これは、最終的な予測値を”ｐ（ｘ，
ｙ）”として、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） なる式（１）で表される。

【００１１】この式（１）において、”（ｘ，ｙ）”
は、画像全体における着目するブロック中の各画素の位
置を表す座標であり、”（ｉ，ｊ）”は、着目するブロ
ックの左上の座標を（ｘ₀ ，ｙ₀ ）としたとき、”ｉ＝
ｘ−ｘ₀ ”、”ｊ＝ｙ−ｙ₀ ”という値をとる。ま
た、”ｑ（ｘ，ｙ）”は、着目するブロックの動きベク
トルを用いて得られた予測画像データであり、”ｕ
（ｘ，ｙ）”は、その上に隣接するブロックの動きベク
トルを用いて得られた予測画像データであり、”ｄ
（ｘ，ｙ）”は、その下に隣接するブロックの動きベク
トルを用いて得られた予測画像データであり、”ｌ
（ｘ，ｙ）”は、その左に隣接するブロックの動きベク
トルを用いて得られた予測画像データであり、”ｒ
（ｘ，ｙ）”は、その右に隣接するブロックの動きベク
トルを用いて得られた予測画像データである。また、”
Ｈ２（ｉ，ｊ）”、”Ｈ３（ｉ，ｊ）”、”Ｈ４（ｉ，
ｊ）”、”Ｈ５（ｉ，ｊ）”、”Ｈ６（ｉ，ｊ）”は、
上記図２０〜図２４に示した重み係数マトリクスであ
り、”０≦ｉ，ｊ≦７”においてのみ値が定義されてい
る。

【００１２】そして、各々の動きベクトルを”（ＭＶ１
_x ，ＭＶ１_y ）”、”（ＭＶ２_x ，ＭＶ２_y ）”、”
（ＭＶ３_x ，ＭＶ３_y ）”、”（ＭＶ４_x ，ＭＶ
４_y ）”、”（ＭＶ５_x ，ＭＶ５_y ）”とし、予測の元
となる参照画像を”ｒｅｆ（ｉ，ｊ）”とすると、各々
の予測画像データは、 q(x,y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) u(x,y) = ref(x+MV2x,y+MV2y) d(x,y) = ref(x+MV3x,y+MV3y) l(x,y) = ref(x+MV4x,y+MV4y) r(x,y) = ref(x+MV5x,y+MV5y) で表される。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記式
（１）に示されるように、オーバーラップ動き補償予測
を行うためには、多くの画像データを参照し、多くの演
算を行う必要があり、多くの処理時間を要する、という
問題があった。また、ハードウェア規模が大きくなる、
という問題があった。

【００１４】そこで、本発明は、上記の欠点を除去する
ために成されたもので、処理速度の高速化を図ることが
でき、ハードウェア規模の縮小化を図ることができる動
き補償処理方法、及びそれを実施するための処理ステッ
プをコンピュータが読出可能に格納した記憶媒体を提供
することを目的とする。また、本発明は、処理速度の高
速化を図り、ハードウェア規模の縮小化を図った動き補
償処理回路、及びそれを備えた符号化装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、
第１の発明は、動画像情報を複数ブロックから構成され
るマクロブロック単位で動き補償予測を行う際、着目ブ
ロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られた予
測画像情報と、該着目ブロックの隣接ブロックの動きベ
クトル情報を用いて予測して得られた予測画像情報とか
ら、最終的な予測画像情報を生成するための動き補償処
理方法であって、上記マクロブロック内における着目ブ
ロックの存在位置を判別する判別ステップと、上記判別
ステップの判別結果に基づいて、上記着目ブロック及び
隣接ブロックの動きベクトル情報に対して予め定義され
た重み係数マトリクスと、該予め定義された重み係数マ
トリクスから生成された新たな重み係数マトリスクとの
少なくとも何れかを用いて、各予測画像情報に所定の処
理を行って上記最終的な予測画像情報を取得する情報取
得ステップとを含むことを特徴とする。

【００１６】第２の発明は、上記第１の発明において、
上記情報取得ステップは、上記隣接ブロックの動きベク
トル情報を用いて予測して得られた予測画像情報のう
ち、上記判別ステップの判別結果に基づいた所定の予測
画像情報を、上記着目ブロックの動きベクトル情報を用
いて予測して得られた予測画像情報に置き換える情報置
換ステップと、上記着目ブロックの動きベクトル情報を
用いて予測して得られた予測画像情報に対しては上記新
たな重み係数マトリスクを用いた所定の処理を行う処理
ステップとを含むことを特徴とする。

【００１７】第３の発明は、上記第２の発明において、
上記新たな重み係数マトリクスは、上記情報置換ステッ
プで置換対象となる予測画像情報に対応する重み係数マ
トリクスと、上記着目ブロックの動きベクトル情報を用
いて予測して得られた予測画像情報に対応する重み係数
マトリクスとから生成されることを特徴とする。

【００１８】第４の発明は、動画像情報をブロック単位
で動き補償予測を行う際、着目ブロックの動きベクトル
情報を用いて予測して得られた予測画像情報と、該着目
ブロックの隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予
測して得られた予測画像情報とから、最終的な予測画像
情報を生成するための動き補償処理方法であって、上記
隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して得ら
れた予測画像情報から新たな画像情報を得て入力する入
力ステップと、上記入力ステップで得られた画像情報に
対して、上記隣接ブロックの動きベクトル情報に対して
予め定義された重み係数マトリクスに基づいて生成され
たシフト量マトリクスに従ったシフト処理を行うシフト
ステップとを含むことを特徴とする。

【００１９】第５の発明は、上記第４の発明において、
上記シフトステップは、上記シフト量マトリクス内で処
理対象となる要素の存在位置を判別する判別ステップ
と、上記判別ステップに基づいて、上記要素に従った所
定の処理を行う第１の処理ステップと、上記判別ステッ
プに基づいて、上記要素は用いない所定の処理を行う第
２の処理ステップとを含むことを特徴とする。

【００２０】第６の発明は、動画像情報をブロック単位
で動き補償予測を行う際、着目ブロックの動きベクトル
情報を用いて予測して得られた予測画像情報と、該着目
ブロックの隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予
測して得られた予測画像情報とから、最終的な予測画像
情報を生成して出力するための動き補償処理方法であっ
て、上記着目ブロック及び隣接ブロックの動きベクトル
情報に対して予め定義された重み係数マトリクスと、該
予め定義された重み係数マトリクスから生成された新た
な重み係数マトリスクと用いて、各予測画像情報に対し
て所定の処理を行って上記最終的な予測画像情報を取得
することを特徴とする。

【００２１】第７の発明は、上記第６の発明において、
上記新たな重み係数マトリクスは、複数の上記予め定義
された重み係数マトリクスから生成されることを特徴と
する。

【００２２】第８の発明は、動画像情報をブロック単位
で動き補償予測を行う際、着目ブロックの動きベクトル
情報を用いて予測して得られた予測画像情報と、該着目
ブロックの隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予
測して得られた予測画像情報とから、最終的な予測画像
情報を生成するための動き補償処理方法であって、上記
着目ブロック及び隣接ブロックの動きベクトル情報に対
して予め定義された重み係数マトリクスのうち、所定の
重み係数マトリクスをシフト量マトリクスに置き換え、
各予測画像情報に対して該シフト量マトリクスに従った
シフト処理を行って上記最終的な予測画像情報を取得す
ることを特徴とする。

【００２３】第９の発明は、上記第８の発明において、
上記シフト量マトリクスの所定の行若しくは列について
は、その要素に基づいてシフト処理を行い、他の行若し
くは列については、その要素を用いずに所定の処理を行
って、上記最終的な予測画像情報を取得することを特徴
とする。

【００２４】第１０の発明は、動画像情報を複数ブロッ
クから構成されるマクロブロック単位で動き補償予測を
行う際、着目ブロックの動きベクトル情報を用いて予測
して得られた予測画像情報と、該着目ブロックの隣接ブ
ロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られた予
測画像情報とから、最終的な予測画像情報を生成して出
力する動き補償処理回路であって、上記マクロブロック
内における着目ブロックの存在位置を判別する判別手段
と、上記判別手段の判別結果に基づいて、上記着目ブロ
ック及び隣接ブロックの動きベクトル情報に対して予め
定義された重み係数マトリクスと、該予め定義された重
み係数マトリクスから生成された新たな重み係数マトリ
スクとの少なくとも何れかを用いて、各予測画像情報に
所定の処理を行って上記最終的な予測画像情報を取得す
る情報取得手段とを備えることを特徴とする。

【００２５】第１１の発明は、上記第１０の発明におい
て、上記情報取得手段は、上記隣接ブロックの動きベク
トル情報を用いて予測して得られた予測画像情報のう
ち、上記判別ステップの判別結果に基づいた所定の予測
画像情報を、上記着目ブロックの動きベクトル情報を用
いて予測して得られた予測画像情報に置き換える情報置
換手段と、上記着目ブロックの動きベクトル情報を用い
て予測して得られた予測画像情報に対しては上記新たな
重み係数マトリスクを用いた所定の処理を行う処理手段
とを含むことを特徴とする。

【００２６】第１２の発明は、上記第１１の発明におい
て、上記新たな重み係数マトリクスは、上記情報置換ス
テップで置換対象となる予測画像情報に対応する重み係
数マトリクスと、上記着目ブロックの動きベクトル情報
を用いて予測して得られた予測画像情報に対応する重み
係数マトリクスとから生成されることを特徴とする。

【００２７】第１３の発明は、動画像情報をブロック単
位で動き補償予測を行う際、着目ブロックの動きベクト
ル情報を用いて予測して得られた予測画像情報と、該着
目ブロックの隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて
予測して得られた予測画像情報とから、最終的な予測画
像情報を生成して出力する動き補償処理回路であって、
上記隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して
得られた予測画像情報から新たな画像情報を得て入力す
る入力手段と、上記入力手段で得られた画像情報に対し
て、上記隣接ブロックの動きベクトル情報に対して予め
定義された重み係数マトリクスに基づいて生成されたシ
フト量マトリクスに従ったシフト処理を行うシフト手段
とを備えることを特徴とする。

【００２８】第１４の発明は、上記第１３の発明におい
て、上記シフト手段は、上記シフト量マトリクス内で処
理対象となる要素の存在位置を判別する判別手段と、上
記判別手段に基づいて、上記要素に従った所定の処理を
行う第１の処理手段と、上記判別手段に基づいて、上記
要素は用いない所定の処理を行う第２の処理手段とを含
むことを特徴とする。

【００２９】第１５の発明は、請求項１０〜１４の何れ
かに記載の動き補償処理回路を用いて、動画像情報を符
号化する符号化装置であることを特徴とする。

【００３０】第１６の発明は、請求項１〜９の何れかに
記載の動き補償処理方法のステップを、コンピュータが
読出可能に格納した記憶媒体であることを特徴とする。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて説明する。

【００３２】（第１の実施の形態）

【００３３】本発明は、例えば、図１に示すような動き
補償処理回路１００に適用される。この動き補償処理回
路１００は、動画像情報をブロック化して符号化する符
号化装置に用いられ、該ブロック単位で動きベクトルを
用いた動き補償予測を行うことで生じる隣接ブロック間
の不連続性の歪みを軽減するオーバーラップ動き補償予
測の処理回路である。

【００３４】すなわち、動き補償処理回路１００は、上
述した式（１）の演算結果ｐ（ｘ，ｙ）と同じ演算結果
を得るものであり、上記図１に示すように、先の符号化
処理で使用された動きベクトルが記憶されるメモリ１１
１と、メモリ１１１に記憶された動きベクトル以外の必
要な動きベクトルを得る動きベクトル演算部１１２と、
局部復号器（図示せず）で直前に復号された１フレーム
の画像を保持する画像記憶部１０１と、画像記憶部１０
１からの予測画像データから最終的な予測画像データを
得る演算処理部１０２と、上記図２０〜図２４の重み係
数マトリクスＨ２〜Ｈ６が予め記憶された記憶部１０３
と、重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６に基づいて生成され
た新たな重み係数マトリクスＨ７が記憶される記憶部１
０４とを備えており、記憶部１０３及び１０４は各々、
演算処理部１０２に対して上記マトリクスのデータも出
力するようになされている。また、このような動き補償
処理回路１００は、ＣＰＵ１０５から全体動作が制御さ
れるようになされている。具体的には、プログラムメモ
リ１０６には、動き補償処理回路１００の動作制御（特
に、オーバーラップ動き補償予測の処理のための動作制
御）のための処理プログラムが予め記憶されており、こ
の処理プログラムがＣＰＵ１０５により読み出され実行
されることで、後述するような動き補償処理回路１００
の動作が実施される。

【００３５】まず、動き補償処理回路１００で採用され
ているオーバーラップ動き補償予測について説明する。

【００３６】ＩＴＵ−ＴＨ．２６３規格やＭＰＥＧ４規
格では、図２に示すように、ブロック化された動画像情
報において、８×８のブロック（斜線部分）という単位
の上に１６×１６のマクロブロックと呼ばれる単位があ
る。したがって、このマクロブロックは、８×８の４つ
のブロックから構成されることになる。そして、画像の
符号化は、画像の左上からラスター順序で、マクロブロ
ック単位に行われる。さらに、マクロブロック内の４つ
のブロックは、図３に示すように、ａ→ｂ→ｃ→ｄの順
序で処理される。したがって、動き補償処理回路１００
は、８×８のブロック単位で、ａ→ｂ→ｃ→ｄの順序で
オーバーラップ動き補償予測の処理を進める。このと
き、４つのブロックが各々別の動きベクトルを持つモー
ドと、４つのブロック全体で１つの動きベクトルを持つ
モードとの何れかのモードが設定されるが、ここでは、
各ブロックが各々別の動きベクトルを持つモードに設定
されているものとする。

【００３７】また、従来のオーバーラップ動き補償予測
は、上述したように、式（１）で表される。この式
（１）により、着目ブロックの最終的な予測値（予測画
像データ）ｐ（ｘ，ｙ）を得るためには、その上下左右
に隣接するブロックの動きベクトル（ＭＶ２_x ，ＭＶ２
_y ）、（ＭＶ３_x ，ＭＶ３_y ）、（ＭＶ４_x ，ＭＶ
４_y ）、及び（ＭＶ５_x ，ＭＶ５_y ）が必要となる。

【００３８】具体的には、例えば、図４に示すように、
ブロックａを着目ブロックとして、このブロックａの最
終的な予測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得る場合、隣接す
る上下左右の４つのブロックａ’、ｃ、ａ”、及びｂの
動きベクトルが必要となる。それらの４つのブロック
ａ’、ｃ、ａ”、及びｂのうち、上及び左に隣接するブ
ロックａ’及びａ”については、上述のラスター順序で
のマクロブロック単位の符号化処理により、既に処理済
みであるので（上記図４では、処理済みのマクロブロッ
クを斜線で示す）、該符号化処理で使用された動きベク
トルを使用すればよい（例えば、メモリ等に格納してお
き、必要となったときに読み出して使用する）。ところ
が、ブロックｂ及びｃについては、処理済みでないた
め、これらのブロックの動きベクトルの演算を先行して
行う必要がある。

【００３９】また、他のブロックｂ、ｃ、及びｄについ
ても同様に、右側に隣接するマクロブロックの左２つの
ブロックｂ”及びｄ”と、下に隣接するマクロブロック
の上２つのブロックｃ’及びｄ’の動きベクトルの演算
を先行して行う必要がある。しかしながら、ブロックｃ
及びｄについては、その下に隣接するマクロブロックの
上２つのブロックｃ’及びｄ’は、かなり後に処理され
るものであるため、該ブロックの動きベクトルを前もっ
て演算することは、非常に困難である。

【００４０】このため、動き補償処理回路１００では、
ブロックａ及びｂについては、そのブロック（着目ブロ
ック）の動きベクトルと、その上下左右のブロックの動
きベクトルを用いて処理を行うが、ブロックｃ及びｄに
ついては、その下に隣接するブロックｃ’及びｄ’の動
きベクトルを、着目ブロックの動きベクトルに置き換え
て処理を行う。

【００４１】すなわち、ブロックｃ及びｄについては、
その下に隣接するブロックの動きベクトル（ＭＶ３_x ，
ＭＶ３_y ）を、着目ブロックの動きベクトル（ＭＶ
１_x ，ＭＶ１_y ）に置き換える。したがって、下に隣接
するブロックの動きベクトルから得られる予測画像デー
タｄ（ｘ，ｙ）は、 d(x,y) = ref(x+MV3x,y+MV3y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) = q(x,y) で表され、この結果、上記式（１）は、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+q(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（２） なる式（２）で表される。さらに、予測画像データｑ
（ｘ，ｙ）（着目ブロックの動きベクトルを用いて得ら
れた予測画像データ）に対しては、新たに作成した図５
に示すような重み係数マトリクスＨ７を掛け合わせるよ
うにする。この重み係数マトリクスＨ７は、上記図２０
の重み係数マトリクスＨ２に対して上記図２２の重み係
数マトリクスＨ４を加算して作成したものである（H7
(i,j)=H2(i,j)+H4(i,j) ）。したがって、上記式（２）
は、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+q(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（２） = (q(x,y)(H2(i,j)+H4(i,j)) +u(x,y)H3(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H7(i,j) +u(x,y)H3(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 ・・・（３） なる式（３）で表される。

【００４２】つぎに、動き補償処理回路１００の動作に
ついて説明する。

【００４３】動き補償処理回路１００において、プログ
ラムメモリ１０６には、例えば、図６に示すようなフロ
ーチャートに従った処理プログラムが予め格納されてお
り、この処理プログラムがＣＰＵ１０５により読み出さ
れ実行されることで、動き補償処理回路１００は次のよ
うに動作する。

【００４４】先ず、ＣＰＵ１０５は、上述した処理シー
ケンス（ａ→ｂ→ｃ→ｄ）から、着目ブロックがブロッ
クａ〜ｄの何れのブロックに対応するものであるかを判
別する（ステップＳ２０１）。

【００４５】ステップＳ２０１の判別の結果、着目ブロ
ックがブロックａ又はｂに対応するものであった場合、
画像記憶部１０１は、メモリ１１１に記憶されている動
きベクトルと、動きベクトル演算部１１２で得られた動
きベクトルとにより（ステップＳ２０２）、予測画像デ
ータｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、ｌ
（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を形成し、それらを演算
処理部１０２に供給する（ステップＳ２０３）。具体的
には、メモリ１１１には、先の符号化処理で使用された
動きベクトルが記憶されている。また、動きベクトル演
算部１１２では、メモリ１１１には記憶されていない、
オーバーラップ動き補償予測に必要な動きベクトルが得
られている。例えば、着目ブロックをブロックａとした
場合、上及び左に隣接するブロックａ’及びａ”の動き
ベクトル（ＭＶ２_x ，ＭＶ２_y ）及び（ＭＶ４_x ，ＭＶ
４ _y ）がメモリ１１１に記憶され、着目ブロックの動き
ベクトル（ＭＶ１_x ，ＭＶ１_y ）と共に、下及び右に隣
接するブロックｂ及びｃの動きベクトル（ＭＶ３_x，Ｍ
Ｖ３_y ）及び（ＭＶ５_x ，ＭＶ５_y ）が動きベクトル演
算部１１２により演算される。したがって、入力処理部
２０１は、これらの動きベクトルを用いて、 q(x,y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) u(x,y) = ref(x+MV2x,y+MV2y) d(x,y) = ref(x+MV3x,y+MV3y) l(x,y) = ref(x+MV4x,y+MV4y) r(x,y) = ref(x+MV5x,y+MV5y) で表される上述した演算を行うことで、予測画像データ
ｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、ｌ（ｘ，
ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を得る。

【００４６】演算処理部１０２は、この場合、記憶部１
０３に記憶されている重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６を
読み出す（ステップＳ２０４）。そして、演算処理部１
０２は、ステップＳ２０４で読み出した重み係数マトリ
クスＨ２〜Ｈ６と、画像記憶部１０１からの予測画像デ
ータｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、ｌ
（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）とを用いて、上述の式
（１）に従った演算処理を行うことで（ステップＳ２０
５）、最終的な予測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て、そ
れを出力する（ステップＳ２１１）。

【００４７】一方、ステップＳ２０１の判別の結果、着
目ブロックがブロックｃ又はｄに対応するものであった
場合、画像記憶部１０１は、メモリ１１１に記憶されて
いる動きベクトルと、動きベクトル演算部１１２で得ら
れた動きベクトルとにより（ステップＳ２０６）、予測
画像データｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｌ（ｘ，
ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を得て、それらを演算処理部１
０２に供給する（ステップＳ２０７）。具体的には、上
述の着目ブロックがブロックａ又はｂに対応するもので
あった場合と同様に、メモリ１１１には、先の符号化処
理で使用された動きベクトルが記憶されている。また、
動きベクトル演算部１１２では、メモリ１１１には記憶
されていない、オーバーラップ動き補償予測に必要な動
きベクトルが得られている。ところが、この場合には、
下に隣接するブロックの動きベクトルは、着目ブロック
の動きベクトルに置き換えるため、これについての演算
は、動きベクトル演算部１１２では行われない。例え
ば、着目ブロックをブロックｃとした場合、上及び左に
隣接するブロックａ及びｃ”の動きベクトル（ＭＶ
２_x ，ＭＶ２_y ）及び（ＭＶ４_x ，ＭＶ４_y ）がメモリ
１１１に記憶され、着目ブロックの動きベクトル（ＭＶ
１_x ，ＭＶ１_y ）と共に、右に隣接するブロックｄの動
きベクトル（ＭＶ５_x ，ＭＶ５_y ）が動きベクトル演算
部１１２により演算される。したがって、入力処理部２
０１は、これらの動きベクトルを用いて、 q(x,y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) u(x,y) = ref(x+MV2x,y+MV2y) l(x,y) = ref(x+MV4x,y+MV4y) r(x,y) = ref(x+MV5x,y+MV5y) なる演算を行うことで、予測画像データｑ（ｘ，ｙ）、
ｕ（ｘ，ｙ）、ｌ（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を得
る。

【００４８】演算処理部１０２は、この場合、記憶部１
０３に記憶されている重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６の
うち、重み係数マトリクスＨ３、Ｈ５、及びＨ６を読み
出す（ステップＳ２０８）と共に、記憶部１０４に記憶
されている重み係数マトリクスＨ７を読み出す（ステッ
プＳ２０９）。この重み係数マトリクスＨ７について
は、例えば、ＣＰＵ１０５により予め、上記図２０の重
み係数マトリクスＨ２に対して上記図２２の重み係数マ
トリクスＨ４を加算して作成され記憶されたものであ
る。そして、演算処理部１０２は、ステップＳ２０８及
びＳ２０９で読み出した重み係数マトリクスＨ３、Ｈ
５、Ｈ６、及びＨ７と、画像記憶部１０１からの予測画
像データｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｌ（ｘ，ｙ）、
及びｒ（ｘ，ｙ）とを用いて、上述の式（３）に従った
演算処理を行うことで（ステップＳ２１０）、最終的な
予測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て、それを出力する
（ステップＳ２１１）。

【００４９】上述のように、本実施の形態では、ブロッ
クｃ及びｄについては、上記式（１）において、そのブ
ロック（着目ブロック）の下に隣接するブロックの動き
ベクトルを用いて得られた予測画像データｄ（ｘ，ｙ）
を、着目ブロックの動きベクトルを用いて得られた予測
画像データｑ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記図２０の重
み係数マトリクスＨ２及び上記図２２の重み係数マトリ
クスＨ４から新たに作成した重み係数マトリクスＨ７
を、予測画像データｑ（ｘ，ｙ）に掛け合わせるように
した。このように構成したことで、ブロックｃ及びｄに
対するオーバーラップ動き補償予測における加算処理回
数は、ブロックａ及びｂに対して３／４となり、全体的
な加算回数が減少することになり、この結果、処理速度
の高速化を図ることができ、ハードウェア規模の縮小化
を図ることができる。

【００５０】（第２の実施の形態）

【００５１】本実施の形態における動き補償処理回路
は、上述の第１の実施の形態における動き補償処理回路
１００（上記図１）と同様の構成としているが、採用さ
れているオーバーラップ動き補償予測が異なる。以下、
本実施の形態における動き補償処理回路を、上記図１の
動き補償処理回路１００として、第１の実施の形態と異
なる点についてのみ具体的に説明する。

【００５２】本実施の形態では、例えば、ＣＰＵ１０５
の判別処理により、着目ブロックが画像の上部境界に存
在するブロックであると判別された場合、その上には隣
接ブロックが存在しないため、該隣接ブロックの動きベ
クトルを、着目ブロックの動きベクトルに置き換える。

【００５３】すなわち、上に隣接するブロックの動きベ
クトル（ＭＶ２_x ，ＭＶ２_y ）を、着目ブロックの動き
ベクトル（ＭＶ１_x ，ＭＶ１_y ）に置き換える。これに
より、上に隣接するブロックの動きベクトルから得られ
る予測画像データｕ（ｘ，ｙ）は、 u(x,y) = ref(x+MV2x,y+MV2y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) = q(x,y) で表される。

【００５４】したがって、画像記憶部１０１では、 q(x,y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) d(x,y) = ref(x+MV3x,y+MV3y) l(x,y) = ref(x+MV4x,y+MV4y) r(x,y) = ref(x+MV5x,y+MV5y) なる演算が行われ、これらの予測画像データｑ（ｘ，
ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、ｌ（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）
が演算処理部１０２に供給される。

【００５５】演算処理部１０２は、画像記憶部１０１か
らの予測画像データｑ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、ｌ
（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を用いて、最終的な予測
画像データｐ（ｘ，ｙ）を得るが、着目ブロックの動き
ベクトルを用いて得られた予測画像データｑ（ｘ，ｙ）
に対しては、図７に示すような重み係数マトリクスＨ８
を用いる。この重み係数マトリクスＨ８は、例えば、Ｃ
ＰＵ１０５により予め、上記図２０の重み係数マトリク
スＨ２に対して上記図２１の重み係数マトリクスＨ３を
加算して作成され、記憶部１０４に記憶されたものであ
る（H8(i,j)=H2(i,j)+H3(i,j) ）。したがって、演算処
理部１０２は、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)H2(i,j)+ q(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 = (q(x,y)(H2(i,j)+H3(i,j))+ d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H8(i,j)+ d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（４） なる式（４）で表される演算処理を行って、最終的な予
測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て出力する。

【００５６】上述のように、本実施の形態では、着目ブ
ロックが画像の上部境界に存在するものであった場合に
は、上記式（１）において、そのブロック（着目ブロッ
ク）の上に隣接するブロックの動きベクトルを用いて得
られた予測画像データｕ（ｘ，ｙ）を、着目ブロックの
動きベクトルを用いて得られた予測画像データｑ（ｘ，
ｙ）に置き換えて、上記図２０の重み係数マトリクスＨ
２及び上記図２１の重み係数マトリクスＨ３から新たに
作成した重み係数マトリクスＨ８を、予測画像データｑ
（ｘ，ｙ）に掛け合わせるようにした。このように構成
したことで、画像の上部境界に存在するブロックに対す
るオーバーラップ動き補償予測における加算処理回数
を、他のブロックに対して減少させることができるた
め、この結果、処理速度の高速化を図ることができ、ハ
ードウェア規模の縮小化を図ることができる。また、画
像の上部境界以外のブロックについては、上述の第１の
実施の形態における構成を適用することで、処理速度の
さらなる高速化、ハードウェア規模のさらなる縮小化を
図ることができる。

【００５７】（第３の実施の形態）

【００５８】本実施の形態における動き補償処理回路
は、上述の第１の実施の形態における動き補償処理回路
１００（上記図１）と同様の構成としているが、採用さ
れているオーバーラップ動き補償予測が異なる。以下、
本実施の形態における動き補償処理回路を、上記図１の
動き補償処理回路１００として、第１の実施の形態と異
なる点についてのみ具体的に説明する。

【００５９】本実施の形態では、例えば、画像記憶部１
０１の判別部により、着目ブロックが画像の左境界に存
在するブロックであると判別された場合、その左には隣
接ブロックが存在しないため、該隣接ブロックの動きベ
クトルを、着目ブロックのベクトルに置き換える。ま
た、着目ブロックが画像の右境界に存在するブロックで
あると判別された場合、その右には隣接ブロックが存在
しないため、該隣接ブロックの動きベクトルを、着目ブ
ロックのベクトルに置き換える。

【００６０】すなわち、着目ブロックが画像の左境界に
存在するブロックの場合、左に隣接するブロックの動き
ベクトル（ＭＶ４_x ，ＭＶ４_y ）を、着目ブロックの動
きベクトル（ＭＶ１_x ，ＭＶ１_y ）に置き換える。これ
により、左に隣接するブロックの動きベクトルから得ら
れる予測画像データｌ（ｘ，ｙ）は、 l(x,y) = ref(x+MV4x,y+MV4y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) = q(x,y) で表される。また、着目ブロックが画像の右境界に存在
するブロックの場合、右に隣接するブロックの動きベク
トル（ＭＶ５_x ，ＭＶ５_y ）を、着目ブロックの動きベ
クトル（ＭＶ１_x ，ＭＶ１_y ）に置き換える。これによ
り、右に隣接するブロックの動きベクトルから得られる
予測画像データｒ（ｘ，ｙ）は、 r(x,y) = ref(x+MV5x,y+MV5y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) = q(x,y) で表される。

【００６１】したがって、画像記憶部１０１では、着目
ブロックが画像の左境界に存在するブロックの場合、 q(x,y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) u(x,y) = ref(x+MV2x,y+MV2y) d(x,y) = ref(x+MV3x,y+MV3y) r(x,y) = ref(x+MV5x,y+MV5y) なる演算が行われ、これらの予測画像データｑ（ｘ，
ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）
が演算処理部１０２に供給される。また、着目ブロック
が画像の右境界に存在するブロックの場合、 q(x,y) = ref(x+MV1x,y+MV1y) u(x,y) = ref(x+MV2x,y+MV2y) d(x,y) = ref(x+MV3x,y+MV3y) l(x,y) = ref(x+MV4x,y+MV4y) なる演算が行われ、これらの予測画像データｑ（ｘ，
ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、及びｌ（ｘ，ｙ）
が演算処理部１０２に供給される。

【００６２】演算処理部１０２は、着目ブロックが画像
の左境界に存在するブロックであるか、右境界に存在す
るブロックであるかによって、次のような演算処理を行
う。

【００６３】（着目ブロックが画像の左境界に存在する
ブロックである場合）画像記憶部１０１からの予測画像
データｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、及
びｒ（ｘ，ｙ）を用いて、最終的な予測画像データｐ
（ｘ，ｙ）を得るが、着目ブロックがマクロブロック内
の上部に存在する場合には、図８に示すような重み係数
マトリクスＨ９と、記憶部１０３に記憶されている重み
係数マトリクスＨ３、Ｈ４、及びＨ６とを用い、下部に
存在する場合には、図９に示すような重み係数マトリク
スＨ１０と、記憶部１０３に記憶されている重み係数マ
トリクスＨ３及びＨ６とを用いる。ここで、重み係数マ
トリクスＨ９及びＨ１０は、例えば、ＣＰＵ１０５によ
り予め作成され、記憶部１０４に記憶されたものであ
る。具体的には、重み係数マトリクスＨ９は、上記図２
０の重み係数マトリクスＨ２に対して上記図２３の重み
係数マトリクスＨ５を加算して作成され、重み係数マト
リクスＨ１０は、上記図２０の重み係数マトリクスＨ２
及び上記図２２の重み係数マトリクスＨ４から生成され
た上記図５の重み係数マトリクスＨ７に対して上記図２
３の重み係数マトリクスＨ５を加算して作成され、記憶
部１０４に記憶されたものである（H9(i,j)=H2(i,j)+H5
(i,j) ,H10(i,j)=H7(i,j)+H5(i,j) ）。したがって、着
目ブロックがマクロブロック内の上部に存在する場合、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+q(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 = (q(x,y)(H2(i,j)+H5(i,j))+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H9(i,j) u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 ・・・（５） なる式（５）で表される演算処理を行って、最終的な予
測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て出力する。また、着目
ブロックがマクロブロック内の上部に存在する場合、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)(H2(i,j)+H3(i,j))+ d(x,y)H4(i,j)+q(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 = (q(x,y)H7(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+q(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 = (q(x,y)(H7(i,j)+H5(i,j))+ u(x,y)H3(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H10(i,j) u(x,y)H3(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+4)/8 ・・・（６） なる式（６）で表される演算処理を行って、最終的な予
測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て出力する。

【００６４】（着目ブロックが画像の右境界に存在する
ブロックである場合）画像記憶部１０１からの予測画像
データｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，ｙ）、及
びｌ（ｘ，ｙ）を用いて、最終的な予測画像データｐ
（ｘ，ｙ）を得るが、着目ブロックがマクロブロック内
の上部に存在する場合には、図１０に示すような重み係
数マトリクスＨ１１と、記憶部１０３に記憶されている
重み係数マトリクスＨ３、Ｈ４、及びＨ５とを用い、下
部に存在する場合には、図１１に示すような重み係数マ
トリクスＨ１２と、記憶部１０３に記憶されている重み
係数マトリクスＨ３及びＨ５とを用いる。ここで、重み
係数マトリクスＨ１１及びＨ１２は、例えば、ＣＰＵ１
０５により予め作成され、記憶部１０４に記憶されたも
のである。具体的には、重み係数マトリクスＨ１１は、
上記図２０の重み係数マトリクスＨ２に対して上記図２
４の重み係数マトリクスＨ６を加算して作成され、重み
係数マトリクスＨ１２は、上述の重み係数マトリクスＨ
７に対して上記図２４の重み係数マトリクスＨ６を加算
して作成され、記憶部１０４に記憶されたものである
（H11(i,j)=H2(i,j)+H6(i,j) ,H12(i,j)=H7(i,j)+H6(i,
j)）。したがって、着目ブロックがマクロブロック内の
上部に存在する場合、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+q(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 = (q(x,y)(H2(i,j)+H6(i,j))+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H11(i,j) u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+4)/8 ・・・（７） なる式（７）で表される演算処理を行って、最終的な予
測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て出力する。また、着目
ブロックがマクロブロック内の上部に存在する場合、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+q(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 = (q(x,y)(H2(i,j)+H4(i,j))+ u(x,y)H3(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 = (q(x,y)H7(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+q(x,y)H6(i,j)+4)/8 = (q(x,y)(H7(i,j)+H6(i,j))+ u(x,y)H3(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H12(i,j) u(x,y)H3(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+4)/8 ・・・（８） なる式（８）で表される演算処理を行って、最終的な予
測画像データｐ（ｘ，ｙ）を得て出力する。

【００６５】上述のように、本実施の形態では、着目ブ
ロックが画像の右又は左境界に存在するものであった場
合には、上記式（１）において、そのブロック（着目ブ
ロック）の右又は左に隣接するブロックの動きベクトル
を用いて得られた予測画像データｒ（ｘ，ｙ）又はｌ
（ｘ，ｙ）を、着目ブロックの動きベクトルを用いて得
られた予測画像データｑ（ｘ，ｙ）に置き換えて、上記
図２０〜上記図２４の重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６か
ら新たに作成した重み係数マトリクスＨ９〜１２を、予
測画像データｒ（ｘ，ｙ）又はｌ（ｘ，ｙ）に掛け合わ
せるようにした。このように構成したことで、画像の右
及び左境界に存在するブロックに対するオーバーラップ
動き補償予測における加算処理回数を、他のブロックに
対して減少させることができるため、この結果、処理速
度の高速化を図ることができ、ハードウェア規模の縮小
化を図ることができる。また、画像の右及び左境界以外
のブロックについては、上述の第１及び第２の実施の形
態における構成を適用することで、処理速度のさらなる
高速化、ハードウェア規模のさらなる縮小化を図ること
ができる。

【００６６】（第４の実施の形態）

【００６７】本発明は、例えば、図１２に示すような動
き補償処理回路２００に適用される。この動き補償処理
回路２００は、上記図１の動き補償処理回路１００と同
様の構成としているが、上述したような重み係数マトリ
クスの代わりに、シフト量マトリスクスを用いて、オー
バーラップ動き補償予測を行う点で異なる。すなわち、
動き補償処理回路２００は、重み係数の代わりにシフト
量の値をマトリクスとして持ち、該シフト量に基づいて
データのシフト処理を行うことで、上述した式（１）の
演算結果ｐ（ｘ，ｙ）と同じ演算結果を得る。このた
め、演算処理部２０２は、乗算処理と共にシフト処理
（シフト処理部）を行うようになされている。

【００６８】尚、上記図１２の動き補償処理回路２００
において、上記図１の動き補償処理回路１００と同様に
動作する箇所には同じ符号を付し、その詳細な説明は省
略する。以下では、第１の実施の形態と異なる点につい
てのみ、具体的に説明する。

【００６９】動き補償処理回路２００は、上記図１２に
示すように、メモリ１１１及び動きベクトル演算部１１
２からの動きベクトルを用いて得た予測画像データｑ
（ｘ，ｙ）、ｕｄ（ｘ，ｙ）、及びｌｒ（ｘ，ｙ）を入
力する画像記憶部２０１と、画像記憶部２０１からの予
測画像データから最終的な予測画像データｐ（ｘ，ｙ）
を得て出力する演算処理部２０２と、シフト量マトリク
スＳ３及びＳ５が記憶される記憶部２０４とを備えてい
る。そして、演算処理部２０２は、上述の記憶部１０３
に記憶された重み係数マトリクスと、記憶部２０４のシ
フト量マトリクスとを用いて、上記最終的な予測画像デ
ータｐ（ｘ，ｙ）を得るようになされている。

【００７０】まず、動き補償処理回路２００で採用され
ているオーバーラップ動き補償予測について説明する。

【００７１】上述の式（１）において、上記図２０〜図
２４に示した重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６の要素の値
が”０”の部分については、演算を行う必要がない。

【００７２】そこで、動き補償処理回路２００では、上
記図２０〜図２４に示した重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ
６のうち、重み係数マトリクスＨ３の有意（非零）係数
部分と重み係数マトリクスＨ４の有意（非零）係数部分
を合体して、１つの重み係数マトリクスを再定義する。
また、重み係数マトリクスＨ５の有意（非零）係数部分
と重み係数マトリクスＨ６の有意（非零）係数部分と合
体して、１つの重み係数マトリクスを再定義する。具体
的には、重み係数マトリクスＨ３の上半分と、重み係数
マトリクスＨ４の下半分との有意係数から、図１３に示
すようなマトリクスＧ３を構成する。また、重み係数マ
トリクスＨ５の左半分と、重み係数マトリクスＨ６の右
半分の有意係数から、図１４に示すようなマトリクスＧ
５を構成する。

【００７３】さらに、上述したようにして得られる予測
画像データｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，
ｙ）、ｌ（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）についても、上
半分が予測画像データｕ（ｘ，ｙ）、下半分が予測画像
データｄ（ｘ，ｙ）で構成される画像データ（画像デー
タマトリクス）ｕｄ（ｘ，ｙ）を定義し、左半分が予測
画像データｌ（ｘ，ｙ）、右半分が予測画像データｒ
（ｘ，ｙ）で構成される画像データｌｒ（ｘ，ｙ）を定
義する。

【００７４】したがって、上記式（１）は、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ u(x,y)H3(i,j)+d(x,y)H4(i,j)+l(x,y)H5(i,j)+r(x,y)H6(i,j)+ 4)/8 ・・・（１） = (q(x,y)H2(i,j)+ ud(x,y)G3(i,j)+lr(x,y)G5(i,j)+4)/8 ・・・（９） なる式（９）で表される。

【００７５】ここで、上記図１３及び図１４に示した重
み係数マトリクスＧ３及びＧ５において、その各要
素（”１”、”２”）は、２のべき乗（２ⁿ ：ｎ＝”
０”、”１”）で表され、該”ｎ”を要素とするマトリ
クスを生成すると、図１５及び図１６に示すようなマト
リクスＳ３及びＳ５が得られる。これは、該”ｎ”を、
加算する前の画像データを上位へシフトするビット数と
して、これを要素とするマトリクスを示している。

【００７６】したがって、マトリクスＳ３及びＳ５、す
なわちシフト量マトリクスＳ３及びＳ５を用いると、上
記式（９）は、 p(x,y) = (q(x,y)H2(i,j)+ ud(x,y)G3(i,j)+lr(x,y)G5(i,j)+4)/8 = (q(x,y)H2(i,j)+ (ud(x,y)<<S3(i,j))+(lr(x,y)<<S5(i,j))+4)/8 ・・・（１０） なる式（１０）で表される。尚、上記式（１０）におい
て、”＜＜”は、ビットシフト演算を示す。

【００７７】つぎに、動き補償処理回路２００の動作に
ついて説明する。

【００７８】動き補償処理回路２００において、プログ
ラムメモリ１０６には、例えば、図１７に示すようなフ
ローチャートに従った処理プログラムが予め格納されて
おり、この処理プログラムがＣＰＵ１０５により読み出
され実行されることで、動き補償処理回路２００は次の
ように動作する。

【００７９】先ず、画像記憶部２０１は、上記図１の画
像記憶部１０１と同様にして、メモリ１１１に記憶され
ている動きベクトルと、動きベクトル演算部１１２で得
られた動きベクトルとにより（ステップＳ３０１）、予
測画像データｑ（ｘ，ｙ）、ｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，
ｙ）、ｌ（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を形成する（ス
テップＳ３０２）。

【００８０】次に、画像記憶部２０１は、ステップＳ３
０１で取得した予測画像データｕ（ｘ，ｙ）、ｄ（ｘ，
ｙ）、ｌ（ｘ，ｙ）、及びｒ（ｘ，ｙ）を用いて、予測
画像データｕ（ｘ，ｙ）と、予測画像データｄ（ｘ，
ｙ）とから構成される画像データ（画像データマトリク
ス）ｕｄ（ｘ，ｙ）と、予測画像データｌ（ｘ，ｙ）
と、予測画像データｒ（ｘ，ｙ）とから構成される画像
データ（画像データマトリクス）ｌｒ（ｘ，ｙ）とを生
成する。そして、画像記憶部２０１は、それらの画像デ
ータｕｄ（ｘ，ｙ）及びｌｒ（ｘ，ｙ）と、ステップＳ
３０１で取得した予測画像データｑ（ｘ，ｙ）とを演算
処理部２０２に供給する（ステップＳ３０３）。

【００８１】次に、演算処理部２０２は、記憶部１０３
に記憶されている重み係数マトリクスＨ２を読み出すと
共に（ステップＳ３０４）、記憶部２０４に記憶されて
いるシフト量マトリクスＳ３及びＳ５を読み出す（ステ
ップＳ３０５）。ここで、シフト量マトリクスＳ３及び
Ｓ５については、例えば、ＣＰＵ１０５により予め、上
述したようにして、記憶部１０３に記憶されている重み
係数マトリクスＨ３〜Ｈ６に基づいて生成され記憶され
たものである。

【００８２】次に、演算処理部２０２は、ステップＳ３
０４及びＳ３０５で読み出した重み係数マトリクスＨ
２、シフト量マトリクスＳ３及びＳ５、画像記憶部２０
１からの画像データｕｄ（ｘ，ｙ）、ｌｒ（ｘ，ｙ）、
及びｑ（ｘ，ｙ）を用いて、上述の式（１０）に従った
演算処理を行う（ステップＳ３０６）。したがって、画
像データ画像データｕｄ（ｘ，ｙ）及びｌｒ（ｘ，ｙ）
に対しては、演算処理部２０２のシフト処理部により、
シフト量マトリクスＳ３及びＳ５の値（シフト量）に基
づいたシフト演算が行われることになる。そして、演算
処理部２０２は、ステップＳ３０６の演算の結果得られ
た最終的な予測画像データｐ（ｘ，ｙ）を出力する（ス
テップＳ３０７）。

【００８３】上述のように、本実施の形態では、上記式
（１）が重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６を用いるのに対
して、重み係数マトリクスＨ２〜Ｈ６のうちの重み係数
マトリクスＨ３〜Ｈ６の代わりにシフト量マトリクスＳ
３及びＳ５として持ち、シフト量マトリクスＳ３及びＳ
５の各要素（シフト量）に基づいたシフト演算を行うよ
うにした。このように構成したことで、上記式（１）と
式（１０）に示されるように、従来に比べて２／３の乗
算がシフト演算に代わるため、したがって、処理速度の
高速化を図ることができる。

【００８４】（第５の実施の形態）

【００８５】本実施の形態における動き補償処理回路
は、上述の第４の実施の形態における動き補償処理回路
２００（上記図１２）と同様の構成としているが、採用
されているオーバーラップ動き補償予測が異なる。以
下、本実施の形態における動き補償処理回路を、上記図
１２の動き補償処理回路２００として、第４の実施の形
態と異なる点についてのみ具体的に説明する。

【００８６】本実施の形態では、例えば、演算処理部２
０２のシフト処理部にてシフト演算を行う際、シフト量
マトリクスＳ３及びＳ５の特定の行若しくは列のみ、要
素値（シフト量）Ｓ３（ｉ，ｊ）、Ｓ５（ｉ，ｊ）を参
照し、その他の行若しくは列については、固定のシフト
演算を行う。

【００８７】具体的には、例えば、上記図１５のシフト
量マトリクスＳ３を各行に分解してみると、シフト量Ｓ
３（ｉ，ｊ）が全て”１”の行と、全て”０”の行
と、”１”と”０”が混在する行との３種類に分類でき
る。また、上記上記図１６のシフト量マトリクスＳ５に
ついても同様に、各列に分解してみると、シフト量Ｓ５
（ｉ，ｊ）が全て”１”の列と、全て”０”の列と、”
１”と”０”が混在する列との３種類に分類できる。

【００８８】そこで、ここでは、上述した式（１０）
を、次のようにして、行若しくは列の上述の種類毎に場
合分けして演算式を定義する。尚、説明の簡単のため、
上記式（１０）において、演算結果ｐ（ｘ，ｙ）には既
に、”ｑ（ｘ，ｙ）Ｈ２（ｉ，ｊ）＋４”が演算され代
入されているものとする。したがって、上記式（１０）
は、 p(x,y) = ((ud(x,y)<<S3(i,j))+(lr(x,y)<<S5(i,j)))/8 ・・・（１０’） で表される。この式（１０’）を種類毎に定義する。

【００８９】（１）シフト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が全て”
１”の行では、 p(x,y) = p(x,y)+(ud(x,y)<<1) ・・・（１０’−１） （２）シフト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が全て”０”の行では、 p(x,y) = p(x,y)+ud(x,y) ・・・（１０’−２） （３）シフト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が”１”と”０”が混在
する行では、 p(x,y) = p(x,y)+(ud(x,y)<<S3(i,j)) ・・・（１０’−３） （４）シフト量Ｓ５（ｉ，ｊ）が全て”１”の列では、 p(x,y) = p(x,y)+(lr(x,y)<<1) ・・・（１０’−４） （５）シフト量Ｓ５（ｉ，ｊ）が全て”０”の列では、 p(x,y) = p(x,y)+lr(x,y) ・・・（１０’−５） （６）シフト量Ｓ５（ｉ，ｊ）が”１”と”０”が混在
する列では、 p(x,y) = p(x,y)+(lr(x,y)<<S5(i,j)) ・・・（１０’−６）

【００９０】これらの式（１０’−１）〜（１０’−
６）により、シフト量マトリクスＳ３の各行のうち、シ
フト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が”１”と”０”が混在する行に
ついては、シフト量マトリクスＳ３を参照した演算が行
われ、シフト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が全て”１”の行と、シ
フト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が全て”０”の行とについては、
シフト量マトリクスＳ３を参照しない演算が行われる。
また、シフト量マトリクスＳ５の各行のうち、シフト量
Ｓ５（ｉ，ｊ）が”１”と”０”が混在する列について
は、シフト量マトリクスＳ５を参照した演算が行われ、
シフト量Ｓ５（ｉ，ｊ）が全て”１”の行と、シフト量
Ｓ５（ｉ，ｊ）が全て”０”の行とについては、シフト
量マトリクスＳ５を参照しない演算が行われる。

【００９１】上述のような定義は、例えば、ＣＰＵ１０
５で予めなされている。また、ＣＰＵ１０５は、例え
ば、図１８に示すような処理プログラムを実行すること
で、演算処理部２０２の動作を制御する。すなわち、プ
ログラムメモリ１０６には、上記図１８の処理プログラ
ムが予め格納されており、この処理プログラムがＣＰＵ
１０５から読み出され実行されることで、演算処理部２
０２は、次のように動作する。

【００９２】演算処理部２０２において、先ず、処理対
象となっているシフト量マトリクスが”Ｓ３”である
か”Ｓ５”であるかを判別する（ステップＳ４０１）。

【００９３】ステップＳ４０１の判別の結果、処理対象
のシフト量マトリクスが”Ｓ３”である場合、さらに、
その処理対象の行（”ｉ”）を判別する（ステップＳ４
０２）。

【００９４】ステップＳ４０２の判別の結果、ｉ＝”
０”又は”１”ならば、すなわちシフト量Ｓ３（ｉ，
ｊ）が全て”１”の行であるならば、式（１０’−１）
に従った演算処理を行う（ステップＳ４０４）。また、
ｉ＝”２”〜”５”の何れかであるならば、すなわちシ
フト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が全て”０”の行であるならば、
式（１０’−２）に従った演算処理を行う（ステップＳ
４０５）。また、ｉ＝”１”又は”６”ならば、すなわ
ちシフト量Ｓ３（ｉ，ｊ）が”０”と”１”が混在する
行であるならば、式（１０’−３）に従った演算処理を
行う（ステップＳ４０６）。

【００９５】一方、ステップＳ４０１の判別の結果、処
理対象のシフト量マトリクスが”Ｓ５”である場合、さ
らに、その処理対象の列（”ｊ”）を判別する（ステッ
プＳ４０３）。

【００９６】ステップＳ４０３の判別の結果、ｊ＝”
０”又は”１”ならば、すなわちシフト量Ｓ５（ｉ，
ｊ）が全て”１”の列であるならば、式（１０’−４）
に従った演算処理を行う（ステップＳ４０７）。また、
ｊ＝”２”〜”５”の何れかであるならば、すなわちシ
フト量Ｓ５（ｉ，ｊ）が全て”０”の列であるならば、
式（１０’−５）に従った演算処理を行う（ステップＳ
４０８）。また、ｊ＝”１”又は”６”ならば、すなわ
ちシフト量Ｓ５（ｉ，ｊ）が”０”と”１”が混在する
列であるならば、式（１０’−６）に従った演算処理を
行う（ステップＳ４０９）。

【００９７】上述のように、本実施の形態では、演算処
理部２０２のシフト処理部にてシフト演算を行う際、シ
フト量マトリクスＳ３及びＳ５の特定の行若しくは列の
み、そのトシフト量Ｓ３（ｉ，ｊ）、Ｓ５（ｉ，ｊ）を
参照した演算を行い、その他の行若しくは列について
は、固定のシフト演算を行う。このように構成したこと
により、シフト演算の回数を減少させることができ（本
実施の形態では、半分に減少させることができる）、し
たがって、処理速度の高速化を図ることができる。

【００９８】尚、本発明の目的は、上述した実施の形態
のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプロ
グラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装
置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ
（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログ
ラムコードを読みだして実行することによっても、達成
されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から
読み出されたプログラムコード自体が上述した実施の形
態の機能を実現することとなり、そのプログラムコード
を記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。

【００９９】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディ
スク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、Ｃ
Ｄ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用い
ることができる。

【０１００】また、コンピュータが読みだしたプログラ
ムコードを実行することにより、上述した実施の形態の
機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの
指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が
実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって実
施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言う
までもない。

【０１０１】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指
示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに
備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、
その処理によって上述した実施の形態の機能が実現され
る場合も含まれることは言うまでもない。

【０１０２】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、予め定
義された重み係数マトリクスと、該重み係数マトリクス
から生成された新たな重み係数マトリクスとを用いて、
オーバーラップ動き補償予測を行うようにした。また、
予め定義された重み係数マトリクスの一部を、シフト量
マトリクスとして持ち、該シフト量マトクスの要素（シ
フト量）に従ったシフト演算を行って、オーバーラップ
動き補償予測を行うようにした。このように構成したこ
とで、オーバーラップ動き補償予測の処理に最適なマト
リクスを用いることができるため、データアクセス回
数、乗算回数、加算回数、シフト演算回数等を従来と比
較して減少させることができ、この結果、処理速度の高
速化を図ることができ、ハードウェア規模の縮小化を図
ることができる。

【０１０３】例えば、処理単位であるマクロブロックを
構成する４つのブロックにおいて、着目ブロックがどの
位置のブロックに対応するかを判別し、下のブロックに
対応する場合には、そのブロック（着目ブロック）の下
に隣接するブロックの動きベクトルを用いて得られた予
測画像情報を、着目ブロックの動きベクトルを用いて得
られた予測画像情報に置き換え、着目ブロックの動きベ
クトルをを用いて得られた予測画像情報に対しては、上
記下に隣接するブロックの動きベクトルに対して予め定
義された重み係数マトリクスと、上記着目ブロックの動
きベクトルに対して予め定義された重み係数マトリクス
とから生成された新たな重み係数マトリクスを用いるよ
うにする。これにより、下に隣接するブロックの動きベ
クトルを用いて得られた予測画像情報に対する演算を省
くことができる。また、上下（又は左右）に隣接するブ
ロックの動きベクトルを用いて得られた各予測画像情報
から新たな画像情報を生成し、この画像情報に対して、
上下（又は左右）に隣接するブロックの動きベクトルに
対して予め定義された各重み係数マトリクスから生成さ
れたシフト量マトリクスを用いる。これにより、乗算を
シフト演算で行うことができる。

【０１０４】よって、本発明は、ハードウェア規模の縮
小を図ることができ、処理速度の高速化も図ることがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態において、本発明を適用した
動き補償処理回路の構成を示すブロック図である。

【図２】マクロブロックの構成を説明するための図であ
る。

【図３】上記マクロブロックを構成する各ブロックの処
理順序を説明するための図である。

【図４】上記ブロック単位のオーバーラップ動き補償予
測の処理で必要なブロックの動きベクトルを説明するた
めの図である。

【図５】上記動き補償処理回路において、重み係数マト
リクスから新たに作成される重み係数マトリクスを説明
するための図である。

【図６】上記動き補償処理回路で実行されるオーバーラ
ップ動き補償予測の処理を説明するためのフローチャー
トである。

【図７】第２の実施の形態において、重み係数マトリク
スから新たに作成される重み係数マトリクスを説明する
ための図である。

【図８】第３の実施の形態において、重み係数マトリク
スから新たに作成される重み係数マトリクス（ブロック
位置が左境界／上部である場合に用いるマトリクス）を
説明するための図である。

【図９】上記新たに作成される重み係数マトリクス（ブ
ロック位置が左境界／下部である場合に用いるマトリク
ス）を説明するための図である。

【図１０】上記新たに作成される重み係数マトリクス
（ブロック位置が右境界／上部である場合に用いるマト
リクス）を説明するための図である。

【図１１】上記新たに作成される重み係数マトリクス
（ブロック位置が右境界／下部である場合に用いるマト
リクス）を説明するための図である。

【図１２】第４の実施の形態において、本発明を適用し
た動き補償処理回路の構成を示すブロック図である。

【図１３】上記動き補償処理回路において、重み係数マ
トリクスから新たに作成される重み係数マトリクス（上
下の有意係数から構成されたマトリクス）を説明するた
めの図である。

【図１４】上記新たに作成される重み係数マトリクス
（左右の有意係数から構成されたマトリクス）を説明す
るための図である。

【図１５】上記上下の有意係数から構成されたマトリク
スに基づいて得られるシフト量マトリクスを説明するた
めの図である。

【図１６】上記左右の有意係数から構成されたマトリク
スに基づいて得られるシフト量マトリクスを説明するた
めの図である。

【図１７】上記動き補償処理回路で実行されるオーバー
ラップ動き補償予測の処理を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１８】第５の実施の形態において、上記動き補償処
理回路で実行されるオーバーラップ動き補償予測の処理
を説明するためのフローチャートである。

【図１９】参照画像、動きベクトル情報、１ブロック分
の予測画像データの関係を説明するための図である。

【図２０】着目ブロックの動きベクトルに基づいて得ら
れた予測画像データに対して定義された従来の重み係数
マトリクスを説明するための図である。

【図２１】上に隣接するブロックの動きベクトルに基づ
いて得られた予測画像データに対して定義された従来の
重み係数マトリクスを説明するための図である。

【図２２】下に隣接するブロックの動きベクトルに基づ
いて得られた予測画像データに対して定義された従来の
重み係数マトリクスを説明するための図である。

【図２３】左に隣接するブロックの動きベクトルに基づ
いて得られた予測画像データに対して定義された従来の
重み係数マトリクスを説明するための図である。

【図２４】右に隣接するブロックの動きベクトルに基づ
いて得られた予測画像データに対して定義された従来の
重み係数マトリクスを説明するための図である。

【符号の説明】

１００ 動き補償処理回路 １０１ 画像記憶部 １０２ 演算処理部 １０３、１０４ 記憶部 １０５ ＣＰＵ １０６ プログラムメモリ １１１ メモリ １１２ 動きベクトル演算部 ｑ 着目ブロックの動きベクトルから得られた予測
画像データ ｕ 上に隣接するブロックの動きベクトルから得ら
れた予測画像データ ｄ 下に隣接するブロックの動きベクトルから得ら
れた予測画像データ ｌ 左に隣接するブロックの動きベクトルから得ら
れた予測画像データ ｒ 右に隣接するブロックの動きベクトルから得ら
れた予測画像データ ｐ 最終的な予測値 Ｈ２〜Ｈ６ 重み係数マトリクス Ｈ７ 新たな重み係数マトリクス

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 動画像情報を複数ブロックから構成され
   るマクロブロック単位で動き補償予測を行う際、着目ブ
   ロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られた予
   測画像情報と、該着目ブロックの隣接ブロックの動きベ
   クトル情報を用いて予測して得られた予測画像情報とか
   ら、最終的な予測画像情報を生成するための動き補償処
   理方法であって、 上記マクロブロック内における着目ブロックの存在位置
   を判別する判別ステップと、 上記判別ステップの判別結果に基づいて、上記着目ブロ
   ック及び隣接ブロックの動きベクトル情報に対して予め
   定義された重み係数マトリクスと、該予め定義された重
   み係数マトリクスから生成された新たな重み係数マトリ
   スクとの少なくとも何れかを用いて、各予測画像情報に
   所定の処理を行って上記最終的な予測画像情報を取得す
   る情報取得ステップとを含むことを特徴とする動き補償
   処理方法。
2. 【請求項２】 上記情報取得ステップは、上記隣接ブロ
   ックの動きベクトル情報を用いて予測して得られた予測
   画像情報のうち、上記判別ステップの判別結果に基づい
   た所定の予測画像情報を、上記着目ブロックの動きベク
   トル情報を用いて予測して得られた予測画像情報に置き
   換える情報置換ステップと、 上記着目ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して
   得られた予測画像情報に対しては上記新たな重み係数マ
   トリスクを用いた所定の処理を行う処理ステップとを含
   むことを特徴とする請求項１記載の動き補償処理方法。
3. 【請求項３】 上記新たな重み係数マトリクスは、上記
   情報置換ステップで置換対象となる予測画像情報に対応
   する重み係数マトリクスと、上記着目ブロックの動きベ
   クトル情報を用いて予測して得られた予測画像情報に対
   応する重み係数マトリクスとから生成されることを特徴
   とする請求項２記載の動き補償処理方法。
4. 【請求項４】 動画像情報をブロック単位で動き補償予
   測を行う際、着目ブロックの動きベクトル情報を用いて
   予測して得られた予測画像情報と、該着目ブロックの隣
   接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られ
   た予測画像情報とから、最終的な予測画像情報を生成す
   るための動き補償処理方法であって、 上記隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して
   得られた予測画像情報から新たな画像情報を得て入力す
   る入力ステップと、 上記入力ステップで得られた画像情報に対して、上記隣
   接ブロックの動きベクトル情報に対して予め定義された
   重み係数マトリクスに基づいて生成されたシフト量マト
   リクスに従ったシフト処理を行うシフトステップとを含
   むことを特徴とする動き補償処理方法。
5. 【請求項５】 上記シフトステップは、 上記シフト量マトリクス内で処理対象となる要素の存在
   位置を判別する判別ステップと、 上記判別ステップに基づいて、上記要素に従った所定の
   処理を行う第１の処理ステップと、 上記判別ステップに基づいて、上記要素は用いない所定
   の処理を行う第２の処理ステップとを含むことを特徴と
   する請求項４記載の動き補償処理方法。
6. 【請求項６】 動画像情報をブロック単位で動き補償予
   測を行う際、着目ブロックの動きベクトル情報を用いて
   予測して得られた予測画像情報と、該着目ブロックの隣
   接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られ
   た予測画像情報とから、最終的な予測画像情報を生成し
   て出力するための動き補償処理方法であって、 上記着目ブロック及び隣接ブロックの動きベクトル情報
   に対して予め定義された重み係数マトリクスと、該予め
   定義された重み係数マトリクスから生成された新たな重
   み係数マトリスクと用いて、各予測画像情報に対して所
   定の処理を行って上記最終的な予測画像情報を取得する
   ことを特徴とする動き補償処理方法。
7. 【請求項７】 上記新たな重み係数マトリクスは、複数
   の上記予め定義された重み係数マトリクスから生成され
   ることを特徴とする請求項６記載の動き補償処理方法。
8. 【請求項８】 動画像情報をブロック単位で動き補償予
   測を行う際、着目ブロックの動きベクトル情報を用いて
   予測して得られた予測画像情報と、該着目ブロックの隣
   接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られ
   た予測画像情報とから、最終的な予測画像情報を生成す
   るための動き補償処理方法であって、 上記着目ブロック及び隣接ブロックの動きベクトル情報
   に対して予め定義された重み係数マトリクスのうち、所
   定の重み係数マトリクスをシフト量マトリクスに置き換
   え、各予測画像情報に対して該シフト量マトリクスに従
   ったシフト処理を行って上記最終的な予測画像情報を取
   得することを特徴とする動き補償処理方法。
9. 【請求項９】 上記シフト量マトリクスの所定の行若し
   くは列については、その要素に基づいてシフト処理を行
   い、他の行若しくは列については、その要素を用いずに
   所定の処理を行って、上記最終的な予測画像情報を取得
   することを特徴とする請求項８記載の動き補償処理方
   法。
10. 【請求項１０】 動画像情報を複数ブロックから構成さ
    れるマクロブロック単位で動き補償予測を行う際、着目
    ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して得られた
    予測画像情報と、該着目ブロックの隣接ブロックの動き
    ベクトル情報を用いて予測して得られた予測画像情報と
    から、最終的な予測画像情報を生成して出力する動き補
    償処理回路であって、上記マクロブロック内における着
    目ブロックの存在位置を判別する判別手段と、 上記判別手段の判別結果に基づいて、上記着目ブロック
    及び隣接ブロックの動きベクトル情報に対して予め定義
    された重み係数マトリクスと、該予め定義された重み係
    数マトリクスから生成された新たな重み係数マトリスク
    との少なくとも何れかを用いて、各予測画像情報に所定
    の処理を行って上記最終的な予測画像情報を取得する情
    報取得手段とを備えることを特徴とする動き補償処理回
    路。
11. 【請求項１１】 上記情報取得手段は、 上記隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して
    得られた予測画像情報のうち、上記判別ステップの判別
    結果に基づいた所定の予測画像情報を、上記着目ブロッ
    クの動きベクトル情報を用いて予測して得られた予測画
    像情報に置き換える情報置換手段と、 上記着目ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して
    得られた予測画像情報に対しては上記新たな重み係数マ
    トリスクを用いた所定の処理を行う処理手段とを含むこ
    とを特徴とする請求項１０記載の動き補償処理回路。
12. 【請求項１２】 上記新たな重み係数マトリクスは、上
    記情報置換ステップで置換対象となる予測画像情報に対
    応する重み係数マトリクスと、上記着目ブロックの動き
    ベクトル情報を用いて予測して得られた予測画像情報に
    対応する重み係数マトリクスとから生成されることを特
    徴とする請求項１１記載の動き補償処理回路。
13. 【請求項１３】 動画像情報をブロック単位で動き補償
    予測を行う際、着目ブロックの動きベクトル情報を用い
    て予測して得られた予測画像情報と、該着目ブロックの
    隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して得ら
    れた予測画像情報とから、最終的な予測画像情報を生成
    して出力する動き補償処理回路であって、 上記隣接ブロックの動きベクトル情報を用いて予測して
    得られた予測画像情報から新たな画像情報を得て入力す
    る入力手段と、 上記入力手段で得られた画像情報に対して、上記隣接ブ
    ロックの動きベクトル情報に対して予め定義された重み
    係数マトリクスに基づいて生成されたシフト量マトリク
    スに従ったシフト処理を行うシフト手段とを備えること
    を特徴とする動き補償処理回路。
14. 【請求項１４】 上記シフト手段は、 上記シフト量マトリクス内で処理対象となる要素の存在
    位置を判別する判別手段と、 上記判別手段に基づいて、上記要素に従った所定の処理
    を行う第１の処理手段と、 上記判別手段に基づいて、上記要素は用いない所定の処
    理を行う第２の処理手段とを含むことを特徴とする請求
    項１３記載の動き補償処理方法。
15. 【請求項１５】 請求項１０〜１４の何れかに記載の動
    き補償処理回路を用いて、動画像情報を符号化すること
    を特徴とする符号化装置。
16. 【請求項１６】 請求項１〜９の何れかに記載の動き補
    償処理方法のステップを、コンピュータが読出可能に格
    納したことを特徴とする記憶媒体。