JPH08251600A - 動き量検出方法及び動き量検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】反復勾配法を用いて高精度の動き量を求める場
合に、演算量を低減する。 【構成】入力画像信号のクラスを決定するクラス決定手
段４０と、クラス決定手段４０により決定されたクラス
に対応する動き量を出力する動き量出力手段１１と、動
き量出力手段１１から出力された動き量ＭＶ０を初期値
として反復勾配法を行うことにより入力画像信号Ｄ１の
動き量ＭＶを検出する反復勾配法実行手段３とを設ける
ようにしたことにより、反復勾配法を用いて動き量を検
出する場合に、容易に精度の良い初期値ＭＶ０を得るこ
とができ、この結果全体として少ない演算量で高精度の
動き量ＭＶを検出することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 作用 実施例（図１〜図５） 発明の効果

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は動き量検出方法及び動き
量検出装置に関し、特に時間的に異なる２つの画像信号
を用いて当該画像信号の動き量を検出する場合に適用し
て好適なものである。

【０００３】

【従来の技術】従来、動画像の処理として、動き量（動
きベクトル）すなわち時間的に異なる画像中の物体の動
き方向と大きさ（又は速さ）を用いるものがある。例え
ば画像の高能率符号化における動き補償フレーム間符号
化や、フレーム間時間領域フイルタによるテレビジヨン
雑音低減装置における動きによるパラメータ制御等に動
き量が用いられている。この画像の動き量を求める動き
量検出方法として従来、例えばブロツクマツチング法が
用いられている（特公昭54-124927 号公報）。

【０００４】このブロツクマツチング法では、まず第１
の時点の画面を適当な数画素からなるブロツクに分割
し、これを参照ブロツクとする。また第２の時点の画像
を適当な数画素からなるブロツクに分割し、これを候補
ブロツクとする。そして参照ブロツクと対応する位置の
候補ブロツクを中心として、当該候補ブロツクを所定の
サーチ領域内で移動させる。このとき参照ブロツクと移
動させた候補ブロツクとの間で所定の評価関数を用いた
演算を行い、参照ブロツクと最も似通つた候補ブロツク
を検出し、この候補ブロツクの位置を動きベクトルとす
る。これによりブロツクマツチング法によれば、高い精
度で画像の動き量を検出することができる。

【０００５】また動き量を検出するための別の方法とし
て従来、勾配法が用いられている（電子通信学会論文
誌′85/4 Vol.J68-D No.4 P663〜P670参照）。勾配法で
は、先ず座標（ｘ、ｙ）における現在フレームの画素値
をｇ１（ｘ，ｙ）とし、過去フレームの画素値をｇ0
（ｘ，ｙ）として、座標（ｘ，ｙ）における水平空間勾
配Δｘ、垂直空間勾配Δｙ及びフレーム差分Δｔを、次
式

【数１】

【数２】

【数３】 により求める。そしてこれらの式を用いて、水平方向及
び垂直方向の動き量ｖ_x及びｖ_y を、次式

【数４】

【数５】 により求める。これにより勾配法によれば、非常に簡単
な演算により画素単位の動き量を求めることができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところがブロツクマツ
チング法においては、検出対象のブロツクの全ての画素
に対して、検出対象とする全てのサーチ領域をくまなく
サーチし、その差分を求める必要がある。このため動き
量を検出するための計算量が大きくなり、装置自体が大
型化したり、演算時間が長くなる問題があつた。

【０００７】また勾配法においては画素以下の検出精度
を得ることができる一方、大きい動きには対処できない
欠点があつた。そこで、勾配法を大きい動きにも適用さ
せることができるようにする方法として、反復勾配法が
提案されている（電子通信学会論文誌′85/4 Vol.J68-D
No.4 P663〜P670参照）。

【０００８】反復勾配法では、第１ステツプとして初期
値（ＭＶ０（ｖ_x ，ｖ_y ））を設定し、その初期値に基
づいて動き補償を行つた後、勾配法を適用する。また求
められた動き量が所定の閾値よりも大きい場合は、第２
ステツプとしてさらにその値で動き補償を行つた後、再
度勾配法を適用する。このようにして、求められる動き
量が所定の閾値以下に収まるまでステツプを反復させる
ことによつて、順次各ステツプの動き量を求め、各ステ
ツプで求められた動きベクトルの総和を最終的な動き量
とする。すなわち第１ステツプの動き量をＭＶ１、第２
ステツプの動き量をＭＶ２、第３ステツプの動き量をＭ
Ｖ３、……とすると、最終的な動き量ＭＶは、次式

【数６】 により求められる。

【０００９】ところで、反復勾配法においては、初期値
ＭＶ０の設定の仕方が反復回数に大きな影響を及ぼす。
すなわち初期値ＭＶ０の設定の仕方が悪いと、反復回数
が多くなり、全体としての演算量が増大する。一般的に
は、別の動き量検出法により求めた動きベクトルを初期
値ＭＶ０とする方法や、直前の位置で求めた動きベクト
ルを初期値ＭＶ０として使用する方法が考えられる。

【００１０】しかしながら、前者の方法では、用いる動
き量検出法によつては演算量が増大し、また後者の方法
では、複雑な動きをする画像が含まれている場合に動き
ベクトルの連続性が保証されていないため実際の値とは
かなり離れた初期値ＭＶ０となり、いずれの方法を用い
ても演算量の増加を避け得なかつた。

【００１１】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、反復勾配法を用いて動き量を検出する場合に、容易
に精度の良い初期値を求め、全体として少ない演算量で
高精度の動き量を検出し得る動き量検出方法及び動き量
検出装置を提案しようとするものである。

【００１２】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、クラス決定手段により決定した入
力画像信号のクラスに応じて動き量出力手段から動き量
を出力し、この動き量を初期値として反復勾配法実行手
段により反復勾配法を行うことにより最終的な入力画像
信号の動き量を求めるようにする。

【００１３】

【作用】クラスに応じて動き量出力手段から出力された
動き量が反復勾配法実行手段の初期値とされることによ
り、反復勾配法実行手段では、ある程度正確な動き量を
初期値として反復勾配法を行うことができる。この結果
反復勾配法実行手段での反復回数が低減し、少ない演算
量で高精度の動き量を求めることができる。

【００１４】

【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。

【００１５】図１において、１は全体として動き量検出
装置を示し、クラスコード形成部４０と初期値テーブル
１１とでなる初期値選定部２によつて、反復勾配法処理
回路３において反復勾配法の初期値としてして用いる動
きベクトルＭＶ０（以下、これを初期動きベクトルと呼
ぶ）を求めるようになされている。

【００１６】初期値選定部２はクラス分類適応処理によ
つて精度の良い初期動きベクトルＭＶ０を少ない演算量
により求める。これにより反復勾配法処理回路３は、精
度の良い初期動きベクトルＭＶ０を初期値として反復勾
配法を行うことができることにより、少ない反復回数で
高精度の動きベクトルＭＶを求めることができる。かく
して、動き量検出装置１においては、最終的に少ない演
算量で高精度の動きベクトルＭＶを求めることができる
ようになされている。

【００１７】実際上、動き量検出装置１は、入力画像デ
ータＤ１を、直接時空間ブロツク化回路５に入力すると
共にフレームメモリ４を介して時空間ブロツク化回路５
に入力する。時空間ブロツク化回路５は、図２に示すよ
うに、現フレーム（Ｋフレーム）の３画素×３ラインに
よる９画素と、これに対応する過去フレーム（（Ｋ−
１）フレーム）位置の３画素×３ラインによる９画素と
の合わせて１８画素により時空間ブロツクを形成する。

【００１８】このとき実施例の場合には、過去フレーム
における画素の取り方を、サブサンプルによつて広い空
間範囲をカバーできるようにしておく。このように時空
間ブロツク化回路５は、テレビジヨン走査時系列で入力
されてくる入力画像データＤ１から注目画素を含む時空
間ブロツクを形成し、これを時空間ブロツクデータＤ２
として最大値・最小値検出回路６に送出する。

【００１９】最大値・最小値検出回路６は、１８個の画
素の中からその画素レベルの最大値と最小値を検出し、
これにより得た最大値データＤ３及び最小値データＤ４
をビツト加算回路７に送出する。ビツト加算回路７は、
最大値と最小値の中央値すなわち（最大値＋最小値）／
２を８ビツトのビツト加算データＤ５として比較回路８
Ａ₁ 〜８Ａ₁₈の全てに与える。

【００２０】また時空間ブロツク化データＤ２は最大値
・最小値検出回路６及びビツト加算回路７の処理時間分
の遅延時間を有する遅延回路９を介して比較回路８Ａ₁
〜８Ａ₁₈に送出される。実際上、時空間ブロツク化回路
５で選択された１８個の各画素データが、それぞれ１８
個の比較回路８Ａ₁ 〜８Ａ₁₈の何れかに振り分けられ
る。

【００２１】比較回路８Ａ₁ 〜８Ａ₁₈では、ビツト加算
データＤ５を閾値として、時空間ブロツク内の各画素デ
ータの閾値判定を行う。具体的には、（最大値＋最小
値）／２を閾値とし、各画素をこの閾値と比較すること
により、「１」、「０」の量子化を行う。すなわち比較
回路８Ａ₁ 〜８Ａ₁₈は、時空間ブロツク内の画素値Ｘｉ
（ｉ＝１〜１８）が閾値より大きい場合には量子化値Ｑ
ｉ（ｉ＝１〜１８）として「１」を出力すると共に、画
素値Ｘｉが閾値以下の場合には量子化値Ｑｉとして
「０」を出力するようになされている。

【００２２】ここで時空間ブロツク化回路５、最大値・
最小値検出回路６、ビツト加算回路７、遅延回路９及び
比較回路８Ａ₁ 〜８Ａ₁₈における処理は、換言すれば、
１ビツトのＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding
）処理に相当し、これにより８ビツト×１８画素の入
力画像データを１ビツト×１８画素のデータに圧縮す
る。

【００２３】このようなデータ圧縮により形成された量
子化値Ｑ１〜Ｑ１８はクラスコード形成回路１０に与え
られる。クラスコード形成回路１０は、量子化コードＱ
１〜Ｑ１８を所定の順序で並べ替えることにより１８ビ
ツトのクラスコードＤ６を形成する。そしてこのクラス
コードＤ６は初期値テーブル１１に送出される。

【００２４】初期値テーブル１１はＲＯＭ（Read Only
Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）構成でな
り、予め後述する学習により各クラスコードに対応して
求められた初期動きベクトルＭＶ０が格納されている。
そしてクラスコードＤ６をアドレスとして、当該クラス
コードＤ６に対応した初期動きベクトルＭＶ０を出力す
る。因に、初期値テーブル１１をＲＡＭにより構成した
場合には、電源立ち上げ時に、ＣＰＵなどから初期動き
ベクトルＭＶ０をロードするようにすれば良い。

【００２５】ここで反復勾配法処理回路３は、図３に示
すように構成されている。すなわち反復勾配法処理回路
３は初期値選定回路２の処理分の遅延時間を有する遅延
回路１２（図１）を介して入力した現フレーム画像デー
タＤ７及び過去フレーム画像データＤ８をブロツク変換
メモリ１３によつて所定ブロツクにブロツク化すること
により、ブロツク化された現フレーム画像データＤ９及
び過去フレーム画像データＤ１０を形成し、これらを勾
配法処理回路１４に与える。また初期動きベクトルＭＶ
０がスイツチヤ１５に与えられる。

【００２６】反復勾配法処理回路３は、先ず勾配法処理
回路１４によつて初期動きベクトルＭＶ０を用いて第１
回目の勾配法演算を行い、これにより得られる動きベク
トルの値が所定の閾値以下の場合には、このときの動き
ベクトルを最終的な動きベクトルＭＶとして出力する。
またこのときフラグ信号ＦＬＧとしてフラグ「１」を立
てて、これをスイツチヤ１５の切り換え信号とする。な
おスイツチヤ１５はフラグ信号ＦＬＧが「１」の場合に
は、初期動きベクトルＭＶ０側に切り換えられると共
に、「０」の場合には動きベクトルＭＶ側に切り換えら
れるようになされている。

【００２７】一方反復勾配法処理回路３は勾配法処理回
路１４による第１回目の処理で求められた動きベクトル
の値が所定の閾値より大きかつた場合には、第１回目の
勾配法演算により求められた動きベクトルＭＶを勾配法
処理回路１４に帰還させ、当該動きベクトルＭＶに基づ
いて第２回目の勾配法演算を実行する。反復勾配法処理
回路３では、このような反復演算を勾配法処理回路１４
での処理結果が所定の閾値以下になるまで（すなわちフ
ラグ信号ＦＬＧとしてフラグ「１」が立つまで）繰り返
し実行し、閾値以下になつたとき最終的な検出動きベク
トルＭＶを出力するようになされている。

【００２８】実際上、勾配法処理回路１４は、図４に示
すように構成されている。勾配法処理回路１４は、ベク
トルレジスタ２０にスイツチヤ１５の出力（すなわち初
期動きベクトルＭＶ０又は前回の勾配法演算結果ＭＶｘ
_i 、ＭＶｙ_i ）を一旦蓄えた後、これをベクトル加算回
路２１及び動き補償回路２２に与える。動き補償回路２
２は、過去フレーム画像データＤ１０をベクトルレジス
タ２０から出力される動きベクトルに基づいて動き補償
し、これにより得た動き補償画像データを差分回路２３
に送出する。

【００２９】また勾配法処理回路１４は、現フレーム画
像データＤ９を現在フレームメモリ４Ｂに格納する。そ
して格納された現フレーム画像データＤ９は、１ライン
分の遅延時間を有するラインデイレイ（Ｈ）や１画素分
の遅延時間を有する画素デイレイ（Ｄ）を介して差分回
路２３、２４、２５、２６、２７にそれぞれ与えられ
る。

【００３０】この結果、座標（ｘ，ｙ）における現フレ
ームの画素値をｇ１（ｘ，ｙ）とし、動き補償された過
去フレームの画素値をｇ0 （ｘ，ｙ）とすると、差分回
路２３では、フレーム間差分Δｔが、次式

【数７】 により求められ、差分回路２６では、右方向の水平空間
勾配Δｘ_r が、次式

【数８】 により求められ、差分回路２５では、左方向の水平空間
勾配Δｘ_l が、次式

【数９】 により求められ、差分回路２４では、上方向の垂直空間
勾配Δｙ_a が、次式

【数１０】 により求められ、差分回路２７では、下方向の垂直空間
勾配Δｙ_u が、次式

【数１１】 により求められる。

【００３１】次に差分回路２５の出力及び差分回路２６
の出力がそれぞれ絶対値化回路２８Ａ及び２８Ｂを介し
てベクトル演算回路２９に与えられると共に、差分回路
２４の出力及び差分回路２７の出力がそれぞれ絶対値化
回路２８Ｃ及び２８Ｄを介してベクトル演算回路３０に
与えられる。また差分回路２３の出力がベクトル演算回
路２９及び３０に与えられる。

【００３２】ベクトル演算回路２９は、右方向の動きベ
クトルＶ_xrを、次式

【数１２】 により求め、左方向の動きベクトルＶ_xlを、次式

【数１３】 により求めた後、これらの動きベクトルＶ_xr、Ｖ_xlのう
ち、その絶対値の大きい方を水平方向の動きベクトルＶ
_x として出力する。

【００３３】ベクトル演算回路３０は、上方向の動きベ
クトルＶ_yaを、次式

【数１４】 により求め、下方向の動きベクトルＶ_yuを、次式

【数１５】 により求めた後、これらの動きベクトルＶ_ya、Ｖ_yuのう
ち、その絶対値の大きい方を垂直方向の動きベクトルＶ
_y として出力する。

【００３４】比較回路３１及び３２は、それぞれ水平及
び垂直方向の動きベクトルＶ_x 及びＶ_y を所定の閾値Ｔ
ｈと比較し、これにより得た比較結果をアンド回路３３
に送出する。アンド回路３３は、水平方向の動きベクト
ルＶ_x と垂直方向の動きベクトルＶ_y の両方が閾値Ｔｈ
以下の場合にのみ「１」に立ち上がるフラグ信号ＦＬＧ
を出力する。

【００３５】ベクトル加算回路２１は、ベクトルレジス
タ２０から入力した水平及び垂直方向動きベクトルＭＶ
ｘ_i 及びＭＶｙ_i のそれぞれに、ベクトル演算回路２９
から出力される水平方向動きベクトルＶ_x 及びベクトル
演算回路３０から出力される垂直方向動きベクトルＶ_y
を加算することにより、新たな動きベクトルＭＶ
ｘ_i+1 、ＭＶｙ_i+1 を求める。このようにして反復勾配
法処理回路３においては、所定の閾値Ｔｈ以下の動きベ
クトルが検出されるまで、前回の勾配法処理結果に基づ
いて求めた新たな処理結果を前回の処理結果に加算する
といつた処理を繰り返すことにより、画素以下の精度の
動きベクトルを検出し得るようになされている。

【００３６】次に図１の初期値テーブル１１について説
明する。上述したように初期値テーブル１１には、予め
学習によりクラスコードＤ６毎に求められた初期動きベ
クトルＭＶ０が格納されている。ここでその学習を実現
する回路構成を、図５に示す。図１との対応部分に同一
符号を付して示す図５において、学習回路６０は、動き
量検出装置１のクラスコード形成部４０と同様の構成で
なるクラスコード形成部５０によつて時空間ブロツクの
クラスコードＤ６を形成し、当該クラスコードＤ６を学
習テーブル６２に送出する。

【００３７】また学習回路６０は遅延回路１２の出力を
ブロツクマツチング演算回路６１に入力する。ブロツク
マツチング演算回路６１は、ブロツクマツチング法によ
り画素単位の差分演算を行うことにより高精度の動きベ
クトルｍｖを求める。このときブロツクマツチング演算
回路６１では、演算量や演算時間を考えずにできるだけ
高精度の動きベクトルｍｖを求めるようになされてい
る。このようにして求められた動きベクトルｍｖが学習
テーブル６２に送出される。

【００３８】この結果学習テーブル６２には、各クラス
コードＤ６のアドレスに当該クラスコードに対応した動
きベクトルｍｖが順次格納される。実際には、クラスコ
ードＤ６に対応した動きベクトルｍｖの積算値と度数と
が格納される。そして、ある一定期間のデータ収集を行
つた後、最終的な積算結果を度数で割り算したものを初
期動きベクトルＭＶ０として、初期化テーブル１１に格
納する。かくするにつき、様々な画像のデータを入力画
像データＤ１として入力することにより、クラスコード
Ｄ６に対応した非常に正確な初期動きベクトルＭＶ０が
学習により求められ、この初期動きベクトルＭＶ０が動
き量検出装置１のクラスコードＤ６に応じて初期値テー
ブル１１から出力されるようになる。

【００３９】以上の構成において、動き量検出装置１
は、入力画像データＤ１を入力すると、先ずこの入力画
像データＤ１に基づいて時空間ブロツクを形成し、この
時空間ブロツクの情報をＡＤＲＣ処理によつてビツト圧
縮することによりクラスコードＤ６を形成する。

【００４０】次に動き量検出装置１は、クラスコードＤ
６をアドレスとして、予め学習により求められた初期動
きベクトルＭＶ０を初期値テーブル１１から読み出す。
この初期動きベクトルＭＶ０は、画素単位のブロツクマ
ツチングにより求められた比較的高精度の動きベクトル
である。

【００４１】動き量検出装置１は、反復勾配法処理回路
３において、初期値テーブル１１から出力された初期動
きベクトルＭＶ０を初期値として、反復勾配法を実行す
ることにより、画素以下の精度の動きベクトルＭＶを求
める。このとき反復勾配法処理回路３では、比較的高精
度の初期動きベクトルＭＶ０を用いることができること
により、最終的に画素以下の高精度の動きベクトルＭＶ
を少ない演算回数（反復回数）で求めることができる。

【００４２】以上の構成によれば、反復勾配法を用いて
画素以下の高精度の動き量を求める場合に、当該反復勾
配法の初期値として、予め学習により各クラス毎に求め
られた動きベクトルＭＶ０を用いるようにしたことによ
り、容易に精度の良い初期値を求めることができ、全体
として少ない演算量で高精度の動きベクトルＭＶを検出
し得る動き量検出装置１を実現できる。

【００４３】なお上述の実施例においては、入力画像信
号のクラスを決定するクラス決定処理として、１ビツト
ＡＤＲＣ処理を適用した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、例えば１画素当り８ビツトの入力画像
データを１画素当り２ビツトや３ビツトに圧縮する２ビ
ツトＡＤＲＣ処理や３ビツトＡＤＲＣ処理を適用しても
良く、またこれに限らず例えばＤＣＴ（Discrete Cosin
e Transform ）やＤＰＣＭ（差分量子化）等の圧縮手法
によりクラスコードを形成するようにしても良い。

【００４４】また上述の実施例においては、初期値テー
ブル１１に格納する初期動きベクトルＭＶ０を学習によ
り求める際に、ブロツクマツチング法を用いた場合につ
いて述べたが、本発明はこれに限らず、この他の動きベ
クトル検出法を用いて学習を行うようにしても良い。

【００４５】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、反復勾配
法を用いて画像の動き量を求める動き量検出装置におい
て、入力画像信号のクラスを決定するクラス決定手段
と、クラス決定手段により決定されたクラスに対応する
動き量を出力する動き量出力手段と、動き量出力手段か
ら出力された動き量を初期値として反復勾配法を行うこ
とにより入力画像信号の動き量を検出する反復勾配法実
行手段とを設けるようにしたことにより、反復勾配法を
用いて動き量を検出する場合に、容易に精度の良い初期
値を得ることができ、この結果全体として少ない演算量
で高精度の動き量を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による動き量検出装置の一実施例の構成
を示すブロツク図である。

【図２】時空間ブロツクの説明に供する略線図である。

【図３】反復勾配法処理回路の構成を示すブロツク図で
ある。

【図４】勾配法処理回路の構成を示すブロツク図であ
る。

【図５】学習を実現する回路構成の説明に供する略線的
ブロツク図である。

【符号の説明】

１……動き量検出装置、２……初期値選定部、３……反
復勾配法処理回路、５……時空間ブロツク化回路、１１
……初期値テーブル、１４……勾配法処理回路、４０、
５０……クラスコード形成部、６０……学習回路、６１
……ブロツクマツチング演算回路、６２……学習テーブ
ル、Ｄ１……入力画像データ、Ｄ２……時空間ブロツク
データ、Ｄ３……最大値データ、Ｄ４……最小値デー
タ、Ｄ５……ビツト加算データ、Ｄ６……クラスコー
ド、Ｄ７、Ｄ９……現フレーム画像データ、Ｄ８、Ｄ１
０……過去フレーム画像データ、Ｑ１〜Ｑ１８……量子
化コード、ＭＶ０……初期動きベクトル、ＭＶ、ｍｖ…
…動きベクトル。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】反復勾配法を用いて画像の動き量を求める
   動き量検出方法において、 入力画像信号のクラスを決定するクラス決定ステツプ
   と、 上記クラス決定ステツプにより決定されたクラスに対応
   する動き量を出力する動き量出力ステツプと、 上記動き量出力ステツプで出力した動き量を初期値とし
   て反復勾配法を行うことにより上記入力画像信号の動き
   量を検出する反復勾配法処理ステツプとを具えることを
   特徴とする動き量検出方法。
2. 【請求項２】上記クラス決定ステツプでは、 上記入力画像信号の注目画素の周辺画素により時空間ブ
   ロツクを形成し、当該時空間ブロツク内の画素データを
   圧縮することにより、当該時空間ブロツクの属するクラ
   スを決定し、 上記動き量出力ステツプでは、 予め学習により上記クラス毎に求められた動き量が格納
   されたメモリから、上記クラスに対応した動き量を出力
   することを特徴とする請求項１に記載の動き量検出方
   法。
3. 【請求項３】上記動き量出力ステツプで用いられる上記
   メモリに格納する上記動き量を求める際、ブロツクマツ
   チング法を用いることを特徴とする請求項２に記載の動
   き量検出方法。
4. 【請求項４】反復勾配法を用いて画像の動き量を求める
   動き量検出装置において、 入力画像信号のクラスを決定するクラス決定手段と、 上記クラス決定手段により決定されたクラスに対応する
   動き量を出力する動き量出力手段と、 上記動き量出力手段から出力された上記動き量を初期値
   として反復勾配法を行うことにより上記入力画像信号の
   動き量を検出する反復勾配法実行手段とを具えることを
   特徴とする動き量検出装置。
5. 【請求項５】上記クラス決定手段は、 上記入力画像信号の注目画素の周辺画素により時空間ブ
   ロツクを形成する時空間ブロツク形成手段と、 上記時空間ブロツク内の画素データを圧縮することによ
   り上記時空間ブロツクの属するクラスコードを形成する
   データ圧縮手段とでなり、 上記動き量出力手段は、 予め学習により上記クラスコード毎に求められた上記時
   空間ブロツクに対応する位置の動き量が格納されたメモ
   リでなることを特徴とする請求項４に記載の動き量検出
   装置。
6. 【請求項６】上記動き量出力手段の上記メモリに格納す
   る上記動き量は、ブロツクマツチング法により求められ
   たものであることを特徴とする請求項５に記載の動き量
   検出装置。