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JPH03253190A - 動画像のハイブリッド符号化方法及びその装置 - Google Patents

動画像のハイブリッド符号化方法及びその装置

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JPH03253190A
JPH03253190A JP2049506A JP4950690A JPH03253190A JP H03253190 A JPH03253190 A JP H03253190A JP 2049506 A JP2049506 A JP 2049506A JP 4950690 A JP4950690 A JP 4950690A JP H03253190 A JPH03253190 A JP H03253190A
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JP2049506A
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Atsushi Koike
淳 小池
Masahide Kaneko
金子　正秀
Yoshinori Hatori
羽鳥　好律
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KDDI Corp
Original Assignee
Kokusai Denshin Denwa KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by Kokusai Denshin Denwa KK filed Critical Kokusai Denshin Denwa KK
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Priority to US07/664,181 priority patent/US5117287A/en
Publication of JPH03253190A publication Critical patent/JPH03253190A/ja
Publication of JPH082107B2 publication Critical patent/JPH082107B2/ja
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    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
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  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （発明の技術分野） 本発明は、テレビ会議・電話動画像のフレーム間予測符
号化に関わり、特に波形符号化的予測手法と、３次元形
状モデル等を用いるモデルベース符号化的合成手法を組
み合わせたハイブリッド符号化方法及び装置に関するも
のである。
（従来の技術） 動画像の符号化方法としては、予測符号化、変換符号化
、動き補償予測フレーム間符号化など画像の統計的な性
質を用いる波形符号化がよく知られている。動き検出に
関しては、ブロック単位で行われることが多く、検出範
囲においても２次元平面内に限られる場合が多い。しか
しながら、符号化対象に関しては、特に限定されないと
いう利点がある。これに対して、近年では符号化対象物
の３次元形状モデルを用いたモデルベース符号化が次世
代符号化方法として注目を集めている。対象物の３次元
形状モデルを用いるため、符号化対象は限定されるが、
波形符号化に比べより高い圧縮効率を得ることが可能で
ある。このような観点から、再符号化方法の長所を組み
合わせたハイブリッド符号化方法の検討も開始されつつ
ある。
（例えば、中屋、原、斉藤：「分析パラメータと波形情
報のハイブリッド画像符号化方式」電子情報通信学会画
像工学研究会、ＩＥ８９−７２．　ｐｐ、　１３−１８
、平成元年１１月、など）第８図に、中屋らの方法のブ
ロック図を示す。第８図において、２１は画像入力端子
、２７はフレームメモリ部、２２は減算部、２６は加算
部、３２は領域分割・分析部、３０は動き補償部、２８
は画像合成部、２３は離散的コサイン変換（ＤＣＴ）部
、２４は量子化部、２５は逆量子化・逆離散的コサイン
変換部、２９は信号切り換えスイッチである。波形符号
化的手法としてブロック単位での２次元平面内での動き
補償予測及び離散的コサイン変換による変換符号化手法
を採用している。−方、モデルベース符号化的手法とし
ては対象（ここでは、人物頭部）の３次元形状モデルを
用いた分析／合成符号化手法を採用している。詳細につ
いては、相沢らの文献（相沢、原島、斉藤：「構造モデ
ルを用いた画像の分析合成符号化方式」電子情報通信学
会論文誌（Ｂ−Ｉ）　、Ｊ７１−Ｂ−Ｉ、３．ｐｐ、２
００−２０７、平成元年３月）に記述されている。ここ
で、形状モデルの表面の濃淡情報としては、第１フレー
ムの濃淡情報を利用する場合と、前フレームの復号画像
を使用する方法が示されている。前フレームの復号画像
を用いる方法について以下に説明を行う。
画像の入力端子２１から入力された画像に対しては、領
域分割・分析部３２で画像解析が行われ、背景部と人物
頭部領域に分割されるとともに、頭部の動きや位置など
の分析が行われる。合成部２８では、領域分割・分析情
報に基づきフレームメモリ部２７内に蓄えられている前
フレームの復号画像を用いて頭部の３次元形状モデルに
濃淡情報を付与することにより頭部領域の画像を合成す
る。第８図に示すように、合成を行った領域に対して更
に動き補償予測を行う場合はスイッチ２９をＡ側に接続
し、そうでない場合にはスイッチ２９をＢ側に接続をす
る。それぞれ方法Ａ、方法Ｂと呼ぶことにする。方法Ａ
において、動き補償部３０では、フレームメモリ部２７
に蓄えられている前フレームの復号画像における背景部
領域の画像と合成部２８から得られる頭部領域の画像を
加えた画像を作り、この画像を用いて入力画像に対する
動き補償予測を行い予測画像を求める。一方、方法Ｂで
は、背景部領域に関する予測画像は動き補償予測を用い
、頭部領域に関しては合成部２８で合成された画像が用
いられ、加算部３１において両画像が加算され予測画像
が得られる。減算部２２では、入力画像端子２１から入
力された現入力画像と予測画像との差分、すなわち予測
誤差が求められる。得られた予測誤差に対して離散的コ
サイン変換がＤＣＴ部２３で施され、量子化部２４にお
いて量子化が行われる。
得られた量子化結果が符号化される。また、量子化結果
は逆量子化・逆離散的コサイン変換部２５において逆量
子化・逆離散的コサイン変換が施され、加算部２６にお
いて予測画像との加算が行われ、得られた結果がフレー
ムメモリ部２７に蓄えられる。
（発明が解決しようとする課題） 従来技術として、波形符号化的手法とモデルベース符号
化的手法とを組み合わせたハイブリッド符号化方法を示
したか、次のような問題点がある。
方法Ａでは、前フレームの復号画像における背景部領域
の画像と合成部２８から得られる頭部領域の画像を加え
た画像を作り、この画像を用いて入力画像に対する動き
補償予測を行い予測画像を求める。このため得られた予
測画像の入力画像に対する予測効率が必ずしも高くなく
、この結果として符号化効率を低下させる原因となって
いる。また、同様な理由から方法Ｂにおいても予測効率
の低下をまねくという問題がある。また、波形符号化的
予測手法とモデルベース符号化的合成手法により得られ
た予測画像領域の境界付近において画像の濃淡レベルが
第９図に示すように不連続になり、その結果として復号
画像においてブロック状の雑音などが発生するという問
題がある。
（発明の目的） 本発明は、上述した従来技術の問題を解決するためにな
されたものであり、予測効率を改善することができ、か
つ予測画像における画像信号の不連続な部分を滑らかに
し、その結果符号化効率を改善することが可能な動画像
のハイブリッド符号化方法及び装置を提供することを目
的とする。
（発明の構成） 前記課題を解決するための本発明の第１の特徴は、動き
を有する物体を含む動画像に対して、動き補償予測フレ
ーム間符号化などで代表される波形符号化的手法と符号
化対象物の３次元形状モデルを用いるモデルベース符号
化的手法を組み合わせたハイブリッド符号化方法におい
て、前フレームの復号画像を蓄えるフレームメモリと、
該フレームメモリに蓄えられている前記前フレームの復
号画像と現入力画像と前記物体の３次元形状モデルを用
いて現入力画像における前記物体の画像を合成するモデ
ルベース符号化的画像合成過程と、前記現入力画像と前
記フレームメモリからの出力を用いて動き補償予測など
の波形符号化的手法により画像を予測する画像予測過程
と、前記画像合成過程の出力と前記画像予測過程の出力
を前記現入力画像とそれぞれ比較し前記現入力画像との
差の小さな画像を出力する画像比較過程と、前記現入力
画像から前記画像比較過程の出力を減算する過程と、該
減算過程の出力を符号化する符号化過程と、該符号化過
程の出力な復号化する復号化過程と、該復号化過程の出
力を前記画像比較過程の出力に加算する加算過程とを含
む動画像のハイブリッド符号化を行うことにある。
本発明の第２の特徴は、動きを有する物体を含む動画像
に対して、動き補償予測フレーム間符号化などで代表さ
れる波形符号化的手法と符号化対象物の３次元形状モデ
ルを用いるモデルベース符号化的手法を組み合わせたハ
イブリッド符号化方法において、前フレームの復号画像
を蓄えているフレームメモリと、現入力画像から前記フ
レームメモリに蓄えられている前フレームの復号画像に
対する動き検出を行う動き検出過程と、該動き検出過程
において検出された動きベクトルに従い前記前フレーム
の復号画像を用いて前記現入力画像に対応する予測画像
を予測する動き補償予測過程と、前フレームの入力画像
の前記物体の形状・位置に対応する３次元形状モデルを
蓄えている３次元形状モデル格納用メモリと、前記前フ
レームの入力画像を蓄えている前フレーム入力画像メモ
リと、前記３次元形状モデルと前記現入力画像と前記前
フレームの入力画像を用いて前記物体の３次元動きパラ
メータを推定する３次元動きパラメータ推定過程と、前
記前フレームの入力画像の物体の形状・位置に対応した
前記３次元形状モデルに対して前記３次元動きパラメー
タを作用させ前記現入力画像の前記物体の形状・位置に
対応するようにモデル形状を操作する３次元形状モデル
操作過程と、該３次元形状モデル操作過程の出力に対し
て前記フレームメモリに格納されている前記前フレーム
の復号画像の濃淡情報の付与を行い前記現入力画像の前
記物体に対応する予測画像を合成する画像合成過程と、
該画像合成過程と前記動き補償予測過程の出力を前記現
入力画像とそれぞれ比較し前記現入力画像との差が小さ
い画像を出力する画像比較過程と、該画像比較過程から
の出力を蓄える予測画像メモリと、前記現入力画像と前
記予測画像メモリから出力される画像との差分な計算す
る減算過程と、該減算過程の出力を符号化する符号化過
程と、該符号化過程の出力を復号化する復号化過程と、
該復号化過程の出力を前記予測画像メモリの出力に加え
る加算過程とを含む動画像のハイブリッド符号化を行う
ことにある。
本発明の第３の特徴は、動きを有する物体を含む動画像
に対して、動き補償予測フレーム間符号化などで代表さ
れる波形符号化的手法と符号化対象物の３次元形状モデ
ルを用いるモデルベース符号化的手法を組み合わせたハ
イブリッド符号化方法において、前記３次元形状モデル
操作過程の後段に前記物体の形状の変化を検出する形状
変化検出過程と、該形状変化検出過程の出力に基づき前
記３次元モデル形状操作過程から出力された３次元形状
モデルのモデル形状の変形を行う３次元形状モデル変形
過程と、前記予測画像メモリの出力に対してフィルタ作
用を行うフィルタ過程とを含むことにある。
なお、以下では顔動画像を対象として、頭部の３次元形
状モデルを用いた説明を行う。
（実施例１） 第１図は、本発明の第１の実施例を説明するための動画
像のハイブリッド符号化装置のブロック図である。第１
図において、１は入力画像を入力するための入力端子、
２は波形符号化的予測部、３はモデルベース符号化的合
成部、４はフレームメモリ部、５は画像比較部、６は減
算部、７は符号化部、８は復号化部、９は加算部である
。
モデルベース符号化的合成部３では、入力画像端子１か
ら入力された入力画像とフレームメモリ部４の出力（前
フレームの復号画像）を用いて人物頭部の動き、形状、
位置などの解析が行われ、更に得られた解析結果と頭部
の３次元形状モデルを用いて頭部領域の画像合成が行わ
れる。波形符号化的予測部２では、例えば動き補償予測
手法などにより入力画像に対応した予測画像が求められ
る。動き補償予測については、例えば古閑らの文献（古
閑、平野、大木、飯沼：「テレビ会議信号の動き補償フ
レーム間符号化」電子情報通信学会、画像工学研究会、
ＩＥ８１−５４　、昭和５６年７月）に詳細が記載され
ている。入力画像から前フレームの復号画像に対する動
き検出がブロック単位で行われ、水平・垂直方向の動き
ベクトルが求められる。得られた動きベクトルたけ変位
した位置の画像がフレームメモリ部４から読み出され、
予測画像か作られる。画像比較部５では、波形符号化的
予測部２の出力とモデル符号化的合成部３の出力がそれ
ぞれ入力画像とブロック単位で比較され入力画像との差
が小さい画像が出力される。減算部６では、画像比較部
５の出力である予測画像と入力画像の差分、すなわち予
測誤差が計算される。予測誤差は、符号化部７において
符号化され受信側に送られる。符号化部７の出力は、復
号化部８において復号化され、画像比較部５の出力であ
る予測画像に加算部９において加算され、フレームメモ
リ部４に蓄えられる。
ここで、モデルベース符号化的合成部３について説明を
行う。モデルベース符号化の基本的な枠組み及び具体的
な方法については、すでにいくつかの文献で報告かされ
ている。（例えば、金子、羽島、小泡：「形状変化の検
出と３次元形状モデルに基づく顔動画像の符号化」電子
情報通信学会論文誌（Ｂ）　、Ｊ７１−Ｂ、ｐｐ、１５
５４−１５６　、昭和６３年１２月）モデルベース符号
化的合成は、物体の３次元形状モデルの操作・変形が基
本となる。３次元形状モデルは、３角形を要素としたワ
イヤーフレームモデルから構成される。対象物体の３次
元形状モデルは２次元面上に投影され、各々の三角形に
濃淡情報（明るさ、色情報）が付与される。入力画像か
ら物体の動きや変形情報の検出が行われ、得られた動き
に基づいて３次元形状モデルか操作・変形され、入力画
像に対応した画像が合成される。
次に画像比較部５について説明を行う。第２図に第１図
中の画像比較部５の機能を説明する図、第３図に画像比
較部５のブロック図を示す。スイッチ部５０２か画像比
較スイッチ制御部５０１の制御信号によって切り換えら
れる。Ａ側は波形符号化的予測部からの画像が予測画像
として判定された場合、Ｂ側はモデルベース符号化的合
成部３からの画像が予測画像として判定された場合に対
応している。ブロック単位に入力画像に対する予測画像
が求められる。ブロックが頭部領域に含まれない場合、
スイッチがＡ側に接続されるように制御信号が画像比較
スイッチ制御部５０１からスイッチ５０２へ出力される
。すなわち、波形符号化的予測部２の出力が強制的に予
測画像となる。頭部領域に含まれる場合には、それぞれ
の出力と入力画像との差分値の絶対値和（あるいは２乗
和）がそれぞれ計算され、それらの絶対値和の大小比較
か行われる。もし波形符号化的予測部２の出力から求ま
った絶対値和かモデルベース符号化的合成部３の出力か
ら計算された絶対値和より小さいなら、スイッチ５０２
はＡ側に接続されるように、そうでないなら、スイッチ
５０２はＢ側に接続されるように制御信号が画像比較ス
イッチ部５０１から出力される。
（実施例２） 第４図は、本発明の第２の実施例を説明するための動画
像のハイブリッド符号化装置のブロック図である。第４
図において、１０は前フレーム入力画像メモリ部、１１
は３次元動きパラメータ推定部、１２は３次元形状モデ
ル格納部、１３は３次元形状モデル操作部、１４は画像
合成部、１５は動き検出部、１６は動き補償予測部、１
７は予測画像メモリ部で、その他は第１図と同様である
。動き検出部１５は、入力画像から前フレームの復号画
像に対する動きベクトルの検出がブロック単位で行われ
る。
検出方法としては、ブロックマツチング方法や勾配方法
などがある。（例えば、二宮：「フレーム間符号化にお
ける動き補正」電子情報通信学会、画像工学研究会ＩＥ
７６−６、昭和５３年５月、吹抜：「画像信号による動
対象の移動量、速度の計測」電子情報通信学会、画像工
学研究会ＩＥ７８−６７　、昭和５３年１０月など）動
き補償予測部１６では動き検出部１５で得られた動きベ
クトルに従い、入力画像に対する動き補償予測画像が求
められる。３次元動きパラメータ推定部１１では現入力
画像と前フレームの入力画像及び前フレームの入力画像
の頭部に対応した３次元形状モデルが利用されて頭部の
３次元動きパラメータが推定される。具体的には、頭部
の回転移動及び平行移動速度パラメータが求められる。
３次元形状モデル操作部１３では、３次元動きパラメー
タ推定部１１の出力が前フレームの入力画像の頭部の形
状・位置に対応する３次元形状モデルに作用され、現入
力画像の頭部領域に対応する３次元形状モデルが得られ
る。得られた３次元形状モデルは、３次元形状モデル格
納部１２に格納される。画像合成部１４では、３次元形
状モデル操作部１３の出力である現入力画像の頭部の形
状・位置に対応する３次元形状モデルに対して、フレー
ムメモリ部４から得られる前フレームの復号画像の濃淡
情報が付与されて入力画像の頭部領域に対応する画像が
合成される。画像比較部５では、画像合成部１４及び動
き補償予測部１６の出力画像が入力画像とブロック単位
にそれぞれ比較が行われ、得られた結果に基づき予測画
像が出力される。ここで、比較しているブロックの位置
が頭部領域に含まれる場合、入力画像との差が小さい画
像が予測画像として出力される。もし対応するブロック
の位置が頭部領域に含まれていない場合は、動き補償予
測部１６からの動き補償予測画像が予測画像として出力
される。画像比較部５からの出力は、予測画像メモリ部
１７において入力画像の予測画像として蓄えられる。減
算部６では、入力画像と予測画像との差分、すなわち予
測誤差が求められる。符号化部７では予測誤差に対して
ブロック単位に直交変換が施され、量子化・符号化か行
われる。復号化部８では逆量子化・逆直交変換が施され
る。加算部９では、復号化部８と予測画像メモリ部１７
の出力が加算されて、加算結果がフレームメモリ部４に
蓄えられる。
頭部の３次元的な動きパラメータの推定法について説明
を行う。物体の３次元的な動きの推定方法の詳細に関し
ては、例えば小池らの文献（小池、金子、羽島：「顔動
画像からの頭部の３次元的な動きの推定」電子情報通信
学会画像工学研究会、ＩＥ８９８−３　、平成元年４月
）に記述されている。第５図に３次元動きパラメータの
推定部１１のブロック図を示す。領域検出部１１０２で
は、３次元形状モデル格納部１２から読み出された頭部
の形状モデルの位置情報を用いて頭部の領域を検出する
。速度ベクトル検出部１１０１では、領域検出部１１０
２の出力に従って前フレームの画像の頭部領域の入力画
像に対する速度ベクトルがブロック単位で求められる。
奥行き座標推定部１１０３では、頭部領域における奥行
き座標がブロック単位で得られる。３次元運動パラメー
タ推定部１１０４では、速度ベクトル検出部１１０１で
ブロック単位に検出された頭部領域上の速度ベクトルと
対応する奥行き座標を用いて頭部の３次元動きパラメー
タが推定される。
（実施例３） 第６図は、本発明の第３の実施例を説明するための動画
像のハイブリッド符号化装置のブロック図である。第７
図において、１８はフィルタ部、１９は形状変化検出部
、２０は３次元形状モデル変化部で、その他は第３図と
同様である。第２の実施例と異なる点は、３次元形状モ
デル操作部１３の後段に眼や目部分などの要素の形状の
変化を検出する形状変化検出部１９と検出結果に基づき
３次元形状モデルの変形を行う３次元形状モデル変形部
２０を加えた点にある。形状変化の検出及びモデルの変
形方法の詳細に関しては、例えば小池らの方法（小池、
金子、羽島：「３次元的な動きの推定と形状変化の検出
に基づく顔動画像のモデルベース符号化」情報処理学会
コンピュータビジョン研究会、ＣＶ６３−６、平成元年
１１月）に記述されている。
また、予測画像メモリ部１７の出力に対して低域通過型
フィルタ部１８を挿入し、適応的にフィルタの０Ｎ１０
ＦＦを制御するようにした点にある。第７図に示すよう
に予測画像中の画像合成部と動き補償予測部からの出力
画像の境界部の画素に対しては、フィルタをＯＮ、そう
でない画素に対してはＯＦＦにする。
（発明の効果） 以上のように、本発明により、動き補償予測などの波形
符号化的手法と３次元形状モデルに基づくモデルベース
符号化的手法による画像を適応的に切り換えて予測画像
を求めることにより、従来の方法に比べて入力画像に対
する画像の予測効率を改善することができ、結果として
復号画像の画像品質を改善することができる。
また、物体の３次元形状モデルを用いて物体の３次元的
な動きを推定し、得られた結果に基づく画像合成との動
き検出に基づく動き補償予測をブロック単位に適応的に
切り換えることにより、従来の方法に比べて入力画像に
対する画像の予測効率を改善することができる。また、
物体の３次元的な動きに加えて、形状変化の検出（顔動
画像においては眼や唇などの形状変化の検出）を行うこ
とにより、入力画像に対する画像の予測効率をより改善
することができる。更に、予測画像に適応的に低域通過
型フィルタを作用させることにより、従来の方法におい
て予測画像に発生する画像信号の濃淡レベルの不連続を
滑らかにすることができ、結果として復号画像の画像品
質を改善することができる。
本発明は、動画像の高能率符号化への適用が可能である
。特にテレビ電話のための符号化など高い圧縮が必要な
場合その効果は極めて大である。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明による第１の実施例としての動画像のハ
イブリッド符号化装置のブロック図、第２図は第１図中
の画像比較部５の機能を説明する図、 第３図は画像比較部に関するブロック図、第４図は本発
明の第２の実施例としての動画像のハイブリッド符号化
装置のブロック図、第５図は第４図の３次元動きパラメ
ータ推定部１１に関するブロック図、 第６図は本発明による第３の実施例としての動画像のハ
イブリッド符号化装置のブロック図、第７図はフィルタ
部の機能を説明する図、第８図は従来の動画像のハイブ
リッド符号化装置のブロック図、 第９図は背景領域と顔領域の境界部分における画像の濃
淡レベルの不連続の発生に関する原理図である。 １：入力端子、 ２：波形符号化的予測部、 ３：モデルベース符号化的合成部、 ４：フレームメモリ部、　５：画像比較部、６：減算部
・　　　　　　７：符号化部、８：復号化部、　　　　
　９：加算部、５０１：画像比較スイッチ制御部、 ５０２：スイッチ部、 １０：前フレーム入力画像メモリ部、 １１：３次元動きパラメータ推定部、 １２：３次元形状モデル格納部、 １３：３次元形状モデル操作部、 １４：画像合成部、　　　　１５：動き検出部、１６：
動き補償予測部、 １７：予測画像メモリ部、 １１０１：速度ベクトル検出部、 １１０２　：領域検出部、 １１０３　：奥行き座標計算部、 １１０４：　３次元運動パラメータ推定部、フィルタ部
、　　　　１９：形状変化検出部、３次元形状モデル変
形部、 画像入力端子、　　　２２：加算部、 離散的コサイン変換部、 量子化部、 逆量子化・逆離散的コサイン変換、 加算部、 フレームメモリ部、　２８：合成部、 スイッチ部、　　　　３０：動き補償部、加算部、 領域分割・分析部。

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）動きを有する物体を含む動画像に対して、動き補
    償予測フレーム間符号化などで代表される波形符号化的
    手法と符号化対象物の３次元形状モデルを用いるモデル
    ベース符号化的手法を組み合わせたハイブリッド符号化
    方法において、 前フレームの復号画像を蓄えるフレームメモリと、 該フレームメモリに蓄えられている前記前フレームの復
    号画像と現入力画像と前記物体の３次元形状モデルを用
    いて前記現入力画像における前記物体の画像を合成する
    モデルベース符号化的画像合成過程と、 前記現入力画像と前記フレームメモリからの出力を用い
    て動き補償予測などの波形符号化的手法により前記現入
    力画像に対する画像を予測する画像予測過程と、 前記画像合成過程の出力と前記画像予測過程の出力を前
    記現入力画像とそれぞれ比較し前記現入力画像との差の
    小さな画像を出力する画像比較過程と、 前記現入力画像から前記画像比較過程の出力を減算する
    減算過程と、該減算過程の出力を符号化する符号化過程
    と、 該符号化過程の出力を復号化する復号化過程と、 該復号化過程の出力を前記画像比較過程の出力に加算す
    る加算過程と、を含むことを特徴とする動画像の適応的
    ハイブリッド符号化方法。
  2. （２）動きを有する物体を含む動画像に対して、動き補
    償予測フレーム間符号化などで代表される波形符号化的
    手法と符号化対象物の３次元形状モデルを用いるモデル
    ベース符号化的手法を組み合わせたハイブリッド符号化
    方法において、 前フレームの復号画像を蓄えているフレームメモリと、 現入力画像から前記フレームメモリに蓄えられている前
    フレームの復号画像に対する動き検出を行う動き検出過
    程と、 該動き検出過程において検出された動きベクトルに従い
    前記前フレームの復号画像を用いて前記現入力画像に対
    応する予測画像を予測する動き補償予測過程と、 前フレームの入力画像の前記物体の形状・位置に対応す
    る３次元形状モデルを蓄えている３次元形状モデル格納
    用メモリと、 前記前フレームの入力画像を蓄えている前フレーム入力
    画像用メモリと、 前記３次元形状モデルと前記現入力画像と前記前フレー
    ムの入力画像を用いて前記物体の３次元動きパラメータ
    を推定する３次元動きパラメータ推定過程と、 前記前フレームの入力画像の物体の形状・位置に対応し
    た前記３次元形状モデルに対して前記３次元動きパラメ
    ータを作用させ前記現入力画像の前記物体の形状・位置
    に対応するようにモデル形状を操作する３次元形状モデ
    ル操作過程と、該３次元形状モデル操作過程の出力に対
    して前記フレームメモリに格納されている前記前フレー
    ムの復号画像の濃淡情報の付与を行い前記現入力画像の
    前記物体に対応する予測画像を合成する画像合成過程と
    、 該画像合成過程と前記動き補償予測過程の出力を前記現
    入力画像とそれぞれ比較し前記現入力画像との差が小さ
    い画像を出力する画像比較過程と、 該画像比較過程からの出力を蓄える予測画像メモリと、
    前記現入力画像と前記予測画像メモリから出力される画
    像との差分を計算する減算過程と、 該減算過程の出力を符号化する符号化過程 と、 該符号化過程の出力を復号化する復号化過程と、 該復号化過程の出力を前記予測画像メモリの出力に加え
    る加算過程と、を備えたことを特徴とする動画像のハイ
    ブリッド符号化方法。
  3. （３）動きを有する物体を含む動画像に対して、動き補
    償予測フレーム間符号化などで代表される波形符号化的
    手法と符号化対象物の３次元形状モデルを用いるモデル
    ベース符号化的手法を組み合わせたハイブリッド符号化
    方法において、 前記３次元形状モデル操作過程の後段に前記物体の形状
    の変化を検出する形状変化検出過程と、該形状変化検出
    過程の出力に基づき前記３次元モデル形状操作過程から
    出力された３次元形状モデルのモデル形状の変形を行う
    ３次元形状モデル変形過程と、前記予測画像メモリの出
    力に対してフィルタ作用を行うフィルタ過程とを更に含
    むことを特徴とする請求項２記載の動画像の符号化方法
    。
  4. （４）動きを有する物体をテレビカメラで撮影しディジ
    タル化して得られた画像信号を入力する端子と、 前フレームに対する復号画像を蓄えておくフレームメモ
    リ部と、 前記入力端子から入力された現入力画像と前記フレーム
    メモリ部から読み出された前記前フレームの復号画像か
    ら動き補償予測フレーム間符号化などで代表される波形
    符号化的手法で前記現入力画像に対する予測画像を予測
    する波形符号化的予測部と、 前記入力端子から入力された現入力画像と前記フレーム
    メモリ部に蓄えられている前記前フレームの復号画像と
    前記物体の３次元形状モデルを用いて前記現入力画像の
    前記物体に対する画像を合成するモデルベース符号化的
    画像合成部と、前記波形符号化的予測部と前記モデルベ
    ース符号化的合成部の出力画像を前記入力端子から入力
    された前記現入力画像とそれぞれ比較し前記現入力画像
    との差の小さな画像信号を出力する画像比較部と、 該画像比較部の出力を蓄える予測画像メモリ部と、前記
    現入力画像から前記予測画像メモリ部の出力を減算する
    減算部と、 該減算部の出力を符号化する符号化部と、 該符号化部の出力を復号化する復号化部と、該復号化部
    の出力を前記予測画像メモリ部の出力に加える加算部と
    、を備えたことを特徴とする動画像のハイブリッド符号
    化装置。
  5. （５）動きを有する物体をテレビカメラで撮影しディジ
    タル化して得られた画像信号を入力する端子と、 前フレームの復号画像を蓄えておくフレームメモリ部と
    、 前記入力端子から入力された現入力画像から前記フレー
    ムメモリ部に蓄えられている前記前フレームの復号画像
    に対して動き検出を行う動き検出部と、 該動き検出部において検出された動きベクトルに従い前
    記前フレームの復号画像を用いて前記現入力画像に対応
    する画像を予測する動き補償予測部と、 前記前フレームの入力画像の前記物体の形状・位置に対
    応する３次元形状モデルを蓄えている３次元形状モデル
    格納部と、 前フレームの入力画像を蓄えている前フレーム入力画像
    メモリ部と、 前記３次元形状モデルと前記現入力画像と前記前フレー
    ムの入力画像を用いて前記物体の３次元的動きパラメー
    タを推定する３次元動きパラメータ推定部と、 前記前フレームの入力画像の前記物体の形状・位置に対
    応した前記３次元形状モデルに対して前記３次元動きパ
    ラメータを作用させ前記現入力画像の物体の形状・位置
    に対応するようにモデル形状を操作する３次元形状モデ
    ル操作部と、 該３次元形状モデル操作部の出力に対して前記フレーム
    メモリ部に格納されている前記前フレームの復号画像の
    濃淡情報の付与を行い前記現入力画像の物体に対応する
    予測画像を合成する画像合成部と、 該画像合成部と前記動き補償予測部の出力をそれぞれ前
    記現入力画像信号と比較し前記現入力画像との差が小さ
    い画像を出力する画像比較部と、 該画像比較部の出力を蓄える予測画像メモリ部と、 前記現入力画像信号と前記予測画像メモリ部から出力さ
    れる画像との差分を計算する減算部と、 該減算部の出力を符号化する符号化部と、該符号化部の
    出力を復号化する復号化部と、 該復号化部の出力を前記予測画像メモリ部の出力に加え
    る加算部と、を備えたことを特徴とする動画像のハイブ
    リッド符号化装置。
  6. （６）前記３次元操作部の後段に前記物体の形状の変化
    を検出する形状変化検出部と、該形状変化検出部の出力
    に基づき前記３次元形状モデル操作部から出力された３
    次元形状モデルのモデル形状の変形を行う３次元形状モ
    デル変形部と、前記予測画像メモリ部の出力に対してフ
    ィルタ作用を行うフィルタ部とを更に含むことを特徴と
    する請求項５記載の動画像の符号化装置。
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