JP2007329788A

JP2007329788A - 画像符号化装置

Info

Publication number: JP2007329788A
Application number: JP2006160490A
Authority: JP
Inventors: Kenji Kobayashi; 健二小林
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2006-06-09
Filing date: 2006-06-09
Publication date: 2007-12-20

Abstract

【課題】ＲＯＩ領域とＲＯＩ領域の間の領域を，効率的に画質を向上させることのできる画像符号化装置を提供する。
【解決手段】ビデオカメラからの画像のキャプチャを行う画像入力部１１０と画像入力部から入力される画像の動き情報からＲＯＩ領域を決定する１次ＲＯＩ領域決定部１１２と装置全体の制御や認識に関わるアルゴリズムの実行や入力される画像の動き情報等の算出及び1次ＲＯＩ領域部で決定された複数の1次ＲＯＩ領域より注目する２つの1次ＲＯＩ領域を選択するＣＰＵ１１１とＣＰＵ１１１で選択された２つの１次ＲＯＩ領域情報から２次ＲＯＩ領域を決定する２次ＲＯＩ領域決定部１１３と人物認識や物体認識に使用するデータベースやＣＰＵ１１１での演算で得られた結果を格納する内部メモリ１１４と得られた１次及び２次のＲＯＩ領域の情報を用いて入力画像の圧縮を行う画像圧縮部１１５とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は，動画像の圧縮を行う画像符号化装置に関するものである。

従来の画像符号化装置は，画像中の動き検出を行い，検出された動き部分をＲＯＩ（Region Of Interest）領域として高画質化すると言う方法が考案されている。（例えば，特許文献１参照）。
特開２００４−２００７３９号公報（１９頁，第１図）

しかしながら，従来の画像符号化装置においては，画像中に動きが存在している部分はＲＯＩ領域として画質が向上するが，ＲＯＩ領域とＲＯＩ領域の間は画質の向上をしない為，その位置にセキュリティ上の重要な情報があった場合には，その情報の精度が失われてしまうと言う課題があった。また，広範囲をＲＯＩ領域とした場合には，符号量が増えすぎてしまい，記録時間が短くなってしまうと言う課題があった。

本発明は，従来の課題を解決するためになされたもので，ＲＯＩ領域とＲＯＩ領域の間の領域を，効果的に画質を向上させることのできる画像符号化装置を提供することを目的とする。

本発明の画像符号化装置は，外部からの入力画像を取り込む画像入力部と，画像入力部から入力される画像の動き情報等からＲＯＩ領域を決定する１次ＲＯＩ領域決定部と，装置全体の制御や認識に関わるアルゴリズムの実行や，入力される画像の動き情報等の算出及び，前記１次ＲＯＩ領域部で決定された複数の1次ＲＯＩ領域より注目する２つの１次ＲＯＩ領域を選択するＣＰＵと，前記ＣＰＵで選択された２つの１次ＲＯＩ領域情報から，２次ＲＯＩ領域を決定する２次ＲＯＩ領域決定部と，人物認識や物体認識に使用するデータベースや，前記ＣＰＵでの演算で得られた結果を格納する内部メモリと，得られた１次，２次のＲＯＩ領域の情報を用いて入力画像の圧縮を行う画像圧縮部とを有する。

この構成により，１次ＲＯＩ領域に挟まれつつも，従来の画像符号化装置では背景領域と同程度の画質となっていた領域を，２次ＲＯＩ領域とする事により画質を向上させる事が可能となる。ここで背景領域とは，注目すべき人や物体が存在しない，セキュリティ上重要ではない画像中の領域である。

この２次ＲＯＩ領域に割り当てる符号量は，１次ＲＯＩ領域に対して低い符号量を割り当てる様にレート制御を行う事により，動き情報検出等により設定された１次ＲＯＩ領域の面積を拡張して広範囲を高画質化する従来方式に対して，効果的に符号量を分配できる。

また，本発明の画像符号化装置は，ユーザーから与えられた情報により，画面上に固定のＲＯＩ領域を設定する事が可能な固定ＲＯＩ領域決定部を有する。

この構成により，ユーザーは重点的に監視を行いたい領域を固定ＲＯＩ領域とする事ができる。この固定ＲＯＩ領域に割り当てる符号量は，移動物体等の他のＲＯＩ領域が接近した場合のみ，通常のＲＯＩ領域としての符号量を割り当て，他のＲＯＩ領域が周辺に存
在しない場合には，背景領域と同等の符号量となるようにレート制御を行う。これにより，セキュリティ上重要ではない時点での符号量を低く抑える事が可能となり，且つ他のＲＯＩ領域が固定ＲＯＩ領域に接近したときには，両ＲＯＩ領域間の領域の情報も高精度で得ることができ，セキュリティ上重要な情報を効率よく記録することが可能となる。

さらに，本発明の画像符号化装置は，前記画像圧縮部が，前記１次ＲＯＩ領域決定部より得られたＲＯＩ領域の情報と，前記ＣＰＵで算出した動き情報を用いて，動き方向前側の画質を向上させるレート制御を行うことを特徴とする構成を有する。

この構成により，画質を向上させた動き方向前方の発生符号量は増加するが，それに対応して動き方向の後方の符号量を下げる事により，発生符号量を抑制する。これにより，重要な情報が含まれている動き方向前方部分の画質の向上を，総発生符号量を増加させること無く実現する事が可能となる。

本発明により，重要な１次ＲＯＩ領域に挟まれつつも，従来の画像符号化装置では背景領域と同程度の画質となっていた領域を，２次ＲＯＩ領域として画質を向上させる事が可能となる。２次ＲＯＩ領域に割り当てる符号量は，動き情報等で決定した１次ＲＯＩ領域よりも少ない符号量を割り当てる様にレート制御を行う。これにより，動き情報等により得られた１次ＲＯＩ領域の面積を拡張して広範囲の画質を向上させる従来方式に対して，効果的に符号量を分配する事が可能な画像符号化装置を提供することができるものである。

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。
（第１実施形態）

本発明の第１実施形態の画像符号化装置を図１に示す。図１において，本発明の実施の形態の画像符号化装置１００は，ビデオカメラ等からの画像のキャプチャを行う画像入力部１１０と，画像入力部１１０から入力される画像の動き情報等からＲＯＩ領域を決定する１次ＲＯＩ領域決定部１１２と，装置全体の制御や認識に関わるアルゴリズムの実行や，入力される画像の動き情報等の算出及び，1次ＲＯＩ領域部１１２で決定された複数の1次ＲＯＩ領域より注目する２つの1次ＲＯＩ領域を選択するＣＰＵ１１１と，ＣＰＵ１１１で選択された２つの１次ＲＯＩ領域情報から，２次ＲＯＩ領域を決定する２次ＲＯＩ領域決定部１１３と，人物認識や物体認識に使用するデータベースや，ＣＰＵ１１１での演算で得られた結果を格納する内部メモリ１１４と，得られた１次，２次のＲＯＩ領域の情報を用いて入力画像の圧縮を行う画像圧縮部１７１６とを有する。

以上のように構成された画像符号化装置について，図２のフローチャートを用いて動作を説明する。

ステップＳ２０１では，入力された画像から計算される物体の動き情報等を用いて１次ＲＯＩ領域を決定する。物体の動き情報を使用する場合には，例えば前フレームの画像と現フレームの差分を計算し，差分が大きい場合には動きがあると判定して１次ＲＯＩ領域とする。顔の認識情報や特定の物体の認識情報を使用する場合には，予め内部メモリ１１４に顔や物体のデータベースを保存しておき，それらのデータと照合を行って一致した場合に，１次ＲＯＩ領域とする。図３の３０１に，物体の動き情報により検出された１次ＲＯＩ領域の例を示す。

ステップＳ２０２では，決定された１次ＲＯＩ領域が２つ以上であればＳ２０３に，１
つ以下であればＳ２１１に遷移する。

ステップＳ２０３では，選択された２つ以上の１次ＲＯＩ領域から，注目する２つの１次ＲＯＩ領域を選択する。選択の条件としては，１次ＲＯＩ領域の大きさ，認識された顔情報による優先順位付け，物体の動きの速さ等がある。例えば１次ＲＯＩ領域の大きさを用いる場合には，複数の１次ＲＯＩ領域のそれぞれの面積を計算し，面積の大きい順に２つ１次ＲＯＩ領域を選択する。

ステップＳ２０４では，選択された２つの１次ＲＯＩ領域を包含する，最小の長方形を図４の４０１の様に決定する。

ステップＳ２０５では，決定された２つの長方形領域の，画像中の座標の位置関係を判定する。図５の５２０の様に２つの長方形領域のＹ成分に重複部分が有る場合には，「Ｙ成分に重複部分有り」と判定する。図６の６２０の様に２つの長方形領域のＸ成分に重複部分が有る場合には，「Ｘ成分に重複部分有り」と判定する。図７の様に２つの長方形領域のＸ成分にもＹ成分にも重複部分が無い場合には，「Ｘ成分もＹ成分も重複部分なし」と判定する。図８の８０１の様に２つの長方形領域が重なる場合には，「長方形領域の重なり有り」と判定する。

ステップＳ２０６では，Ｓ２０５で判定された位置関係により，分岐処理を行う。「Ｙ成分に重複部分有り」と判定された場合には，２次ＲＯＩ領域決定方法Ａ(Ｓ２０７)へ遷移する。「Ｘ成分に重複部分有り」と判定された場合には，２次ＲＯＩ領域決定方法Ｂ(Ｓ２０８)へ遷移する。「Ｘ成分もＹ成分も重複部分なし」と判定された場合には，２次ＲＯＩ領域決定方法Ｃ(Ｓ２０９)へ遷移する。「長方形領域の重なり有り」と判定された場合には，２次ＲＯＩ領域決定方法Ｄ(Ｓ２１０)へ遷移する。

ステップＳ２０７では，２つの１次ＲＯＩ領域のＹ成分に重複部分がある場合の２次ＲＯＩ領域決定方法Ａ（詳細は後ほど説明する）。処理の後，Ｓ２１１へ遷移する。

ステップＳ２０８では，２つの１次ＲＯＩ領域のＸ成分に重複部分がある場合の２次ＲＯＩ領域決定方法Ｂ（詳細は後ほど説明する）。処理の後，Ｓ２１１へ遷移する。

ステップＳ２０９では，２つの１次ＲＯＩ領域のＸ成分，Ｙ成分共に重複部分が無い場合の２次ＲＯＩ領域決定方法Ｃ（詳細は後ほど説明する）。処理の後，Ｓ２１１へ遷移する。

ステップＳ２１０では，２つの１次ＲＯＩ領域により構成される長方形領域が重なる場合の２次ＲＯＩ領域決定方法Ｄ（詳細は後ほど説明する）。処理の後，Ｓ２１１へ遷移する。

ステップＳ２１１では，決定された全てのＲＯＩ領域情報に対して画像圧縮処理を行う。符号量の割り当ての優先順位は，「選択された注目する２つの１次ＲＯＩ領域」，「追加した２次ＲＯＩ領域」，「背景領域」の順番とし，この条件の下でレート制御を実施し，圧縮した画像データを出力する。

図９のフローチャート及び図１０を用いて２次ＲＯＩ領域決定方法Ａ(Ｓ２０７)の動作を説明する。

これ以降，図表番号に対応する(Ｘ，Ｙ)座標を，(Ｘ_図表番号，Ｙ_図表番号)と記述する。例えば，図１０の１００１の(Ｘ，Ｙ)座標は，(Ｘ_１００１，Ｙ_１００１)と表記す
る。

ステップＳ９０１では，２つの１次ＲＯＩ領域の距離を求める。ここで距離とは，１つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０００と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０１０との間のＸ方向の距離(図１０の１０２０)である。

ステップＳ９０２では，Ｓ９０１で計算した２つの長方形領域のＸ方向の距離(１０２０)が，予め設定された閾値以下であるかどうかを判断する。距離の閾値は，内部メモリ１１４内に格納されており，ユーザーが任意に変更する事も可能である。長方形領域のＸ方向の距離(１０２０)が閾値以下であればＳ９０３に遷移し，閾値を超えている場合は処理を終了する。

ステップＳ９０３では，２次ＲＯＩ領域の４隅のＸ座標を決定する。図１０の例では，１つ目のＸ座標(原点より)は，より座標原点に近い1つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０００の右端であるＸ_１００２(=Ｘ_１００４)とする。２つ目のＸ座標(原点から離れている方)は，座標原点から離れている２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０１０の左端であるＸ_１０１１(=Ｘ_１０１３)とする。

ステップＳ９０４では，２次ＲＯＩ領域の４隅のＹ座標を決定する。図１０の例では，１つ目Ｙ座標(原点より)は，1つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０００の下辺のＹ座標と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０１０の下辺を比較し，Ｙ座標の大きい方を選択する(図１０のＹ_１００４)。また，２つ目Ｙ座標(原点から離れた方)は，１つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０００の上辺のＹ座標と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０１０の上辺のＹ座標を比較し，Ｙ座標の小さい方を選択する(図１０のＹ_１０１１)。

ステップＳ９０５では，Ｓ９０３及びＳ９０４で決定した座標を元に，２次ＲＯＩ領域１０３０を決定する。２次ＲＯＩ領域１０３０の長方形の４隅の座標（Ｘ，Ｙ）はそれぞれ，図１０の１０３１で指し示している(Ｘ_１００２，Ｙ_１０１１)，１０３２で指し示している(Ｘ_１０１１，Ｙ_１０１１)，１０３３で指し示している(Ｘ_１００２，Ｙ_１００４)，１０３４で指し示している(Ｘ_１０１１，Ｙ_１００４)である。

図１１のフローチャート及び図１２を用いて２次ＲＯＩ領域決定方法Ｂ(Ｓ２０８)の動作を説明する。

ステップＳ１１０１では，２つの１次ＲＯＩ領域の距離を求める。ここで距離とは，１つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２００と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２１０との間のＹ方向の距離(図１２の１２２０)である。

ステップＳ１１０２では，Ｓ１１０１で計算した２つの長方形領域のＹ方向の距離(１２２０)が，予め設定された閾値以下であるかどうかを判断する。長方形領域のＹ方向の距離(１２２０)が閾値以下であればＳ１１０３に遷移し，閾値を超えている場合は処理を終了する。

ステップＳ１１０３では，２次ＲＯＩ領域の４隅のＸ座標を決定する。図１２の例では，１つ目のＸ座標(原点より)は，1つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２００の左辺のＸ座標と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２１０の左辺を比較し，Ｘ座標の大きい方を選択する(図１２のＹ_１２１３)。また，２つ目のＸ座標(原点から離れた方)は，１つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２００の右辺のＸ座標と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２１０の右辺のＸ座標を比較し，Ｘ座標の小さい方を
選択する(図１２のＹ_１２０２)。

ステップＳ１１０４では，２次ＲＯＩ領域のＹ座標を決定する。図１２の例では，１つ目のＹ座標(原点より)は，より座標原点に近い1つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１２００の上辺であるＹ_１２０１(=Ｙ_１２０１)とする。２つ目のＹ座標(原点から離れている方)は，座標原点から離れている２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１０１０の下辺であるＹ_１２１３(=Ｙ_１２１４)とする。

ステップＳ１１０５では，Ｓ１１０３及びＳ１１０４で決定した座標を元に，長方形の２次ＲＯＩ領域１２３０を決定する。２次ＲＯＩ領域１２３０の長方形の４隅の座標（Ｘ，Ｙ）はそれぞれ，図１２の１２３１で指し示している(Ｘ_１２１３，Ｙ_１２１３)，１２３２で指し示している(Ｘ_１２０２，Ｙ_１２１３)，１２３３で指し示している(Ｘ_１２１３，Ｙ_１２０１)，１２３４で指し示している(Ｘ_１２０２，Ｙ_１２０２)である。

図１３のフローチャート及び図１４を用いて２次ＲＯＩ領域決定方法Ｃ(Ｓ２０９)の動作を説明する。

ステップＳ１３０１では，２つの１次ＲＯＩ領域の距離を求める。ここで距離とは，１つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１４００と，２つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１４１０との間のＸ方向の距離(図１４の１４２０)と，Ｙ方向の距離(図１４の１４２１)との和である。

ステップＳ１３０２では，Ｓ１３０１で計算した２つの長方形領域のＸ方向の距離(１４２０)Ｙ方向の距離(１４２１)との和が，予め設定された閾値以下であるかどうかを判断する。長方形領域の距離が閾値以下であればＳ１４０３に遷移し，閾値を超えている場合は処理を終了する。

ステップＳ１３０３では，２次ＲＯＩ領域のＸ座標を決定する。図１４の例では，１つ目のＸ座標(原点より)は，1つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１４００の右上の頂点１４０２のＸ座標(Ｘ_１４０２)であり，２つ目のＸ座標(原点より離れた方)は，１次ＲＯＩ領域による長方形領域１４１０の左下の頂点１４１３のＸ座標(Ｘ_１４１３)である。

ステップＳ１３０４では，２次ＲＯＩ領域のＹ座標を決定する。図１４の例では，1つ目のＸ座標(原点より)は，1つ目の１次ＲＯＩ領域による長方形領域１４００の右上の頂点１４０２のＹ座標(Ｙ_１４０２)であり，２つ目のＸ座標（原点より離れた方）は，１次ＲＯＩ領域による長方形領域１４１０の左下の頂点１４１３のＹ座標(Ｙ_１４１３)である。

ステップＳ１３０５では，Ｓ１３０３及びＳ１３０４で決定した座標を元に，２次ＲＯＩ領域１４３０を決定する。２次ＲＯＩ領域１４３０の長方形の４隅の座標（Ｘ，Ｙ）はそれぞれ，図１４の１４３１で指し示している(Ｘ_１４０２，Ｙ_１４１３)，１４３２で指し示している(Ｘ_１４１３，Ｙ_１４１３)，１４３３で指し示している(Ｘ_１４０２，Ｙ_１４０２)，１４３４で指し示している(Ｘ_１４１３，Ｙ_１４０２)である。

図１５のフローチャート及び図１６を用いて２次ＲＯＩ領域決定方法Ｄ(Ｓ２１０)の動作を説明する。

ステップＳ１５０１では，２つの１次ＲＯＩ領域の長方形領域が重複する部分の状態を確認する。重複部分全てがＲＯＩ領域であった場合は処理を終了する。重複部分に１次Ｒ
ＯＩ領域ではないブロックが存在する場合には，Ｓ１５０２へ遷移する。

ステップＳ１５０２では，２次ＲＯＩ領域を決定する。２つの１次ＲＯＩ領域による長方形領域の重複部分(１６０１)で，ＲＯＩ領域ではないブロック全てを２次ＲＯＩ領域(１６０２)とする。

以上のような本発明の第１実施形態によれば，重要な１次ＲＯＩ領域に挟まれつつも，従来の画像符号化装置では背景領域と同程度の画質となっていた領域を，２次ＲＯＩ領域として画質の向上ができる。ここで２次ＲＯＩ領域に割り当てる符号量は，動き情報等で決定した１次ＲＯＩ領域よりも符号量を割り当てないようにレート制御を行う。これにより，動き情報等から決定したＲＯＩ領域の面積を拡張する従来の方式よりも，効果的に符号量を分配することが可能となる。
（第２実施形態）

本発明の第２実施形態の画像符号化装置を図１７に示す。図１７において，本実施形態の画像符号化装置１７００は，ビデオカメラ等からの画像のキャプチャを行う画像入力部１７１０と，画像入力部１７１０から入力される画像の動き情報等からＲＯＩ領域を決定する１次ＲＯＩ領域決定部１７１２と，装置全体の制御や認識に関わるアルゴリズムの実行や，入力される画像の動き情報等の算出及び，1次ＲＯＩ領域部１７１２で決定された複数の1次ＲＯＩ領域より注目する１つの1次ＲＯＩ領域を選択するＣＰＵ１７１１と，ユーザーからの固定ＲＯＩ領域設定情報を受け付ける外部入力部１７１５と，ＲＯＩ領域選択部１７１２で選択された１次ＲＯＩ領域及び，外部入力部１７１５においてユーザが設定した固定ＲＯＩ領域の２つのＲＯＩ領域情報から，２次ＲＯＩ領域を決定する２次ＲＯＩ領域決定部１７１３と，認識に使用するデータベースや，ＣＰＵ１７１１での演算で得られた結果を格納する内部メモリ１７１４と，得られた１次，２次，固定のＲＯＩ領域の情報を用いて入力画像の圧縮を行う画像圧縮部１７１６とを有する。

以上のように構成された画像符号化装置について，図１８のフローチャートを用いて動作を説明する。

ステップＳ１８００では，ユーザーにより外部入力部１７１５を介して設定された情報を用いて，ＣＰＵ１７１１に於いて固定ＲＯＩ領域を決定する。図１９の１９０１に，ユーザーにより設定された固定ＲＯＩ領域の例を示す。ここで決定された固定ＲＯＩ領域のレート制御の詳細な説明は，Ｓ１８１１にて説明する。

ステップＳ１８０１では，入力された画像から計算される物体の動き情報や，顔の認識情報，特定物体の認識情報等，画像より得られる各種の情報を用いて１次ＲＯＩ領域を決定する。Ｓ２０１と同様の処理である。

ステップＳ１８０２では，決定された１次ＲＯＩ領域が１つ以上であればＳ１８０３に遷移し，１次ＲＯＩ領域が０の場合はＳ１８１１に遷移する。

ステップＳ１８０３では，決定された１つ以上の１次ＲＯＩ領域から，注目する１つの１次ＲＯＩ領域を決定する。１次ＲＯＩ領域の大きさや，認識された顔による優先順位付け，物体の動きの速さ等を用いて１つの領域を選択する。決定の方法は任意である。

ステップＳ１８０４では，Ｓ１８００で決定した固定ＲＯＩ領域及び，Ｓ１８０３で決定した注目する１つの１次ＲＯＩ領域に対し，包含する最小の長方形を図４の４０１の様に決定する。

ステップＳ１８０５では，決定された２つの長方形領域の，画像中の座標の位置関係を判定する。判定方法は，Ｓ２０５と同様である。

ステップＳ１８０６では，Ｓ１８０５で判定された位置関係により，分岐処理を行う。分岐処理は，Ｓ２０６と同様である。

ステップＳ１８０７では，２つのＲＯＩ領域のＹ成分に重複部分がある場合の２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０７と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。処理完了後，Ｓ１８１１へ遷移する。

ステップＳ１８０８では，２つのＲＯＩ領域のＸ成分に重複部分がある場合の２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０８と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。処理の後，Ｓ１８１１へ遷移する。

ステップＳ１８０９では，２つのＲＯＩ領域のＸ成分，Ｙ成分共に重複部分が無い場合の２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０７と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。処理の後，Ｓ１８１１へ遷移する。

Ｓ１８１０では，２つのＲＯＩ領域により構成される長方形領域が重なる場合の２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０７と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。処理の後，Ｓ１８１１へ遷移する。

Ｓ１８１１では，決定された全てのＲＯＩ領域情報を用いて，画像圧縮処理を行う。詳細は後ほど説明する。

図２０のフローチャートを用いて，画像圧縮処理(Ｓ１８１１)を説明する。

ステップＳ２００１では，動き情報等による１次ＲＯＩ領域が１つ以上存在している場合，Ｓ２００２へ遷移する。１次ＲＯＩ領域が１つも存在していない場合は，Ｓ２００５に遷移する。

ステップＳ２００２では，２次ＲＯＩ領域が存在している場合はＳ２００３へ遷移し，存在していない場合はＳ２００４へ遷移する。

ステップＳ２００３では，本処理は，２つのＲＯＩ領域が接近しており，２次ＲＯＩ領域が存在している場合のレート制御である。符号量の割り当ての優先順位は，「選択された１次ＲＯＩ領域」と「固定ＲＯＩ領域」を最優先とし，その次に「追加した２次ＲＯＩ領域」，最後に「背景領域」とする。この条件の下でレート制御を実施し，Ｓ２００６へ遷移する。

ステップＳ２００４では，本処理は，２つのＲＯＩ領域が接近しておらず，２次ＲＯＩ領域が存在していない場合のレート制御である。符号量の割り当ての優先順位は，「選択された１次ＲＯＩ領域」，その次に「背景領域」とする。２つのＲＯＩ領域が隣接していない場合には，「固定ＲＯＩ領域」への符号量の割り当ては「背景領域」と同じとする。この条件の下でレート制御を実施し，Ｓ２００６へ遷移する。

ステップＳ２００５では，１次ＲＯＩ領域が存在していない場合のレート制御。この場合は，「固定ＲＯＩ」領域も「背景領域」と同等の符号量割り当てを行い，特に画質を向上させる処理は行わない。この条件の下でレート制御を実施し，Ｓ２００６へ遷移する。

ステップＳ２００６では，レート制御を除いた画像圧縮処理であり，Ｓ２００３，Ｓ２００４，Ｓ２００５で実施したレート制御結果を用いて画像の圧縮を行い，エンコードされたストリームを出力する。

このような本発明の第２実施形態によれば，ユーザーが設定する重点的に監視を行いたい固定ＲＯＩ領域に対して，他の１次ＲＯＩ領域が固定ＲＯＩ領域に接近したときのみ，固定ＲＯＩ領域に符号量を割り当てる事により，重要ではない時点での発生符号量を低く抑える事が可能となる。更に，他の１次ＲＯＩ領域が固定ＲＯＩ領域に接近したときには，１次ＲＯＩ領域と固定ＲＯＩ領域との間を２次ＲＯＩ領域として画質を向上させることができ，セキュリティ上有用な情報を記録する事が可能となる。
（第３実施形態）

本発明の第３実施形態の画像圧縮装置の構成は図１と同様である。本実施形態の画像圧縮装置について，図２１のフローチャートを用いて動作を説明する。

ステップＳ２１０１では，入力された画像から計算される物体の動き情報や，顔の認識情報，特定物体の認識情報等，画像より得られる各種の情報を用いて１次ＲＯＩ領域を決定する。Ｓ２０１と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０２では，決定された１次ＲＯＩ領域が２つ以上であればＳ２１０３に，１つ以下であればＳ２１１１に遷移する。

ステップＳ２１０３では，決定された２つ以上の１次ＲＯＩ領域から，注目する２つの１次ＲＯＩ領域を選択する。Ｓ２０３と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０４では，選択された注目する２つの１次ＲＯＩ領域それぞれに対し，包含する最小の長方形を図４の４０１の様に決定する。Ｓ２０４と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０５では，決定された２つの長方形領域の，画像中の座標の位置関係を判定する。Ｓ２０５と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０６では，Ｓ２１０５で判定された位置関係により，分岐処理を行う。Ｓ２０６と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０７では，２つの１次ＲＯＩ領域のＹ成分に重複部分がある場合の，２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０７と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０８では，２つの１次ＲＯＩ領域のＸ成分に重複部分がある場合の，２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０８と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１０９では，２つの１次ＲＯＩ領域のＸ成分，Ｙ成分共に重複部分が無い場合の，２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２０９と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１１０では，２つの１次ＲＯＩ領域により構成される長方形領域が重なる場合の，２次ＲＯＩ領域決定方法。Ｓ２１０と同様の処理の為，詳細な説明は省略する。

ステップＳ２１１１では，決定された全てのＲＯＩ領域情報を用いて，画像圧縮処理を行う。詳細な説明は後ほど行う。

図２２のフローチャート及び図２３を用いて画像圧縮処理(Ｓ２１１１)の動作を説明する。この例では，１次ＲＯＩ領域の動き方向は右とし，２３０２の例に示すように，動き方向に対応するマクロブロックの幅を５とした例について説明する。

ステップＳ２２００では，演算対象の１次ＲＯＩ領域選択。２つ存在する１次ＲＯＩ領域から，まだ選択されていない１次ＲＯＩ領域を１つ選択する。

ステップＳ２２０１では，１次ＲＯＩ領域の動き判定処理。入力画像を元に，ＣＰＵ１１１は１次ＲＯＩ領域の動き方向を求める。本実施例では動き方向は右であるが，動き方向は右に限らず任意の方向が選択可能である。

ステップＳ２２０２では，動き方向に対応するＲＯＩ領域の幅が２マクロブロック以上の場合はＳ２２０３へ遷移し，動き方向に対応するＲＯＩ領域の幅が２マクロブロック未満，つまり幅が１マクロブロックの場合には，Ｓ２２１０へ遷移する。図２３の２３０１の例では，動き方向が横方向であり，横方向のＲＯＩ領域の幅２３０２は５マクロブロックであるので，Ｓ２２０３へ遷移する。

ステップＳ２２０３では，１次ＲＯＩ領域分割処理。動き方向と，動き方向に対応するＲＯＩ領域の幅情報を用いて，動き方向の前方と後方で領域を２つに分割する。動き方向前方に位置するＲＯＩ領域に，通常のＲＯＩ領域より符号量を多く割り当てる。この領域を前方領域と定義する。一方，動き方向後方に位置するＲＯＩ領域は，通常のＲＯＩ領域より符号量を下げる。この領域を後方領域と定義する。

動き方向のＲＯＩ領域のマクロブロックの幅を(ＭＢ_ＷＩＤＴＨ)と定義する。前方領域の動き方向の幅を(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ)と定義し，その値を式（１）に示す。動き方向の一番先頭のマクロブロックより，ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨの幅に含まれる１次ＲＯＩ領域全てを前方領域２３１０とする。

・・・(１)
後方領域の動き方向の幅を(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ)と定義し，その値を式（２）に示す。動き方向の一番後方のマクロブロックより，ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨの幅に含まれる１次ＲＯＩ領域全てを後方領域２３１１とする。

・・・(２)
図２３の２３０１の例では，動き方向に対応するＲＯＩ領域のマクロブロックの幅(ＭＢ_ＷＩＤＴＨ)は５であり，式(１)より前方領域の幅(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ)は３となる(２３０３)。従って，２３１０で示す領域が前方領域となる。また式(２)より，後方領域の
幅(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ)は２となる(２３０４)。従って，２３１１で示す領域が後方領域となる。

ステップＳ２２０４では，Ｓ２２０３で求めた後方領域の幅(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ)が２以上であれば，Ｓ２２０５へ遷移し，後方領域の幅(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ)が１であればＳ２２０６へ遷移する。

ステップＳ２２０５では，後方領域レート制御Ａ。後方領域を更に後方領域Ａと後方領域Ｂの２つに分割し，それぞれの領域の目標符号量を設定してレート制御を行う。各目標符号量は，通常のＲＯＩ領域の目標符号量より下げる様に設定する。なお，この例では後方領域の分割数を２としたが，分割数は２以上の任意の整数を取ることが可能である。

後方領域Ａの幅(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ_Ａ)を式(３)で定義する。後方領域内に於いて，進行方向の一番先頭のマクロブロックから(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ_Ａ)分のマクロブロックが，後方領域Ａとなる。（図２３の例では２３２０）

・・・(３)
後方領域Ｂの幅(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ_Ｂ)を式(４)で定義する。後方領域内に於いて，進行方向の一番後方のマクロブロックより(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ_Ｂ)分のマクロブロックが，後方領域Ｂとなる。（図２３の例では２３２１）

・・・(４)
後方領域Ｂの目標符号量は，背景領域と同等に設定する。一方，後方領域Ａの目標符号量は，通常のＲＯＩ領域の目標符号量と，背景領域の目標符号量の中間値に設定する。
これらの設定により，後方領域を１次ＲＯＩ領域として符号化した場合より，発生符号量は減少する。この発生符号量の減少の総和を(ＲＥＤＵＣＥ_ＡＭＯＵＮＴ)と定義する。

ステップＳ２２０６では，後方領域レート制御Ｂ。後方領域の幅が，マクロブロック１つの場合のレート制御。後方領域の目標符号量を背景領域と同等に設定する。この設定により，後方領域を１次ＲＯＩ領域として符号化した場合より，発生符号量は減少する。この発生符号量の減少の総和を(ＲＥＤＵＣＥ_ＡＭＯＵＮＴ)と定義する。

ステップＳ２２０７では，Ｓ２２０３で求めた前方領域の幅(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ)が２以上であれば，Ｓ２２０８へ遷移し，前方領域の幅(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ)が１であればＳ２２０９へ遷移する。

ステップＳ２２０８では，前方領域レート制御Ａ。前方領域を更に前方領域Ａと前方領域Ｂの２つに分割し，それぞれの領域の目標符号量を，１次ＲＯＩ領域として符号化した場合より上になるように設定し，レート制御を行う。

前方領域Ａの幅(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ_Ａ)を式(５)で定義する。前方領域内に於いて，進
行方向の一番先頭のマクロブロックから(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ_Ａ)分のマクロブロックが前方領域Ａとなる。（図２３の例では２３３０）

・・・(５)
前方領域Ｂの幅(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ_Ｂ)を式(６)で定義する。前方領域内に於いて，進行方向の一番後方のマクロブロックから(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ_Ｂ)分のマクロブロックが前方領域Ｂとなる。（図２３の例では２３３１）

・・・(６)
前方領域Ａに含まれる１次ＲＯＩ領域のマクロブロック数を(ＦＷＤ_ＮＵＭ_Ａ)とし，前方領域Ｂに含まれる１次ＲＯＩ領域のマクロブロック数を(ＦＷＤ_ＮＵＭ_Ｂ)とする。

前方領域Ａに追加で割り当てる符号量は，前方領域Ｂに対して画質を向上させる為に，前方領域Ｂに追加で割り当てる符号量より多く設定し，その比率αを式(７)で定義する。

・・・(７)
αは１を超える実数とし，ユーザーが任意に設定できる。

ここで，各マクロブロックの目標符号量の計算に使用する値(ＡＤＤ_ＴＡＲＧＥＴ)を，式(８)を用いて算出する。

・・・(８)
１次ＲＯＩ領域の各マクロブロックの目標符号量を(ＴＡＲＧＥＴ_ＭＢ)と定義し，前方領域Ａの各マクロブロックの目標符号量(ＴＡＲＧＥＴ_ＦＷＤ_ＭＢ_Ａ)を式(９)を用いて算出し，前方領域Ｂの各マクロブロックの目標符号量(ＴＡＲＧＥＴ_ＦＷＤ_ＭＢ_Ｂ)を式(１０)を用いて算出する。

・・・(９)

・・・(１０)
ステップＳ２２０９・・・前方領域レート制御Ｂ。前方領域の幅が，マクロブロック１つの場合のレート制御。前方領域に含まれる１次ＲＯＩ領域のマクロブロック数を(ＦＷＤ_ＮＵＭ)と定義し，通常のＲＯＩ領域の各マクロブロックの目標符号量を(ＴＡＲＧＥＴ_ＭＢ)と定義すると，前方領域の各マクロブロックの目標符号量(ＴＡＲＧＥＴ_ＦＷＤ_ＭＢ)は，Ｓ２２０５又はＳ２２０６で求めた(ＲＥＤＵＣＥ_ＡＭＯＵＮＴ)から，式（１１）を用いて算出し，この値を用いてレート制御を行う。

・・・(１１)
ステップＳ２２１０…レート制御Ｄ。動き方向に対応する幅が，マクロブロック１つ分の場合には，１次ＲＯＩ領域の目標符号量は１次ＲＯＩ領域と同じ値に設定し，レート制御を行う。

ステップＳ２２１１…２つ目の１次ＲＯＩ領域の処理が終了していない場合はＳ２２００に戻り，２つ目の１次ＲＯＩ領域に対するレート制御を行う。２つ目の１次ＲＯＩ領域の処理が終了している場合には，Ｓ２２１２へ遷移する。

ステップＳ２２１２…求めた２つの１次ＲＯＩ領域の符号量目標値を用いて，画像の符号化を行う。

２次ＲＯＩ領域の符号量の目標値は，背景領域より高く，１次ＲＯＩ領域の目標値の平均値より下回るように設定する。

以上のように本発明の第３の実施の形態によれば，１次ＲＯＩ領域の動き方向前側の発生符号量を増加させ，その増加量に対応して進行方向の後ろ側の符号量を下げる事により，ＲＯＩ領域全体の発生符号量を抑制する。このように符号量を制御する事により，総発生符号量を増加させる事無く，重要な情報が含まれている動き方向前方部分の画質を向上させる事ができる。

以上のように，本発明の画像符号化装置は，重要なＲＯＩ領域に挟まれつつも，従来の画像符号化装置では背景領域と同程度の画質となっていた領域をＲＯＩ領域として定義し画質の向上が可能となる。この新たに追加されたＲＯＩ領域に割り当てる符号量は，動き検出等で決定したＲＯＩ領域の符号量を超えないように，発生符号量のレート制御を行う。このようなレート制御を行うことにより，動き検出等により得られたＲＯＩ領域の面積を拡張すると言う従来方式に対して，発生符号量を抑えることが可能となる。従って，重
要なイベントが起こった際に，ＲＯＩの周辺に対して効果的に符号量を割り当てることが可能となる効果を有し，セキュリティ向けの画像符号化装置等として有用である。

本発明の第１実施形態における画像符号化装置のブロック図本発明の第１実施形態における画像符号化装置の動作説明の為のフロー図本発明の第１〜第３実施形態における動き情報による１次ＲＯＩ領域の決定の様子を示した説明図本発明の第１〜第３実施形態における１次ＲＯＩ領域を包含する最小の長方形を示した説明図本発明の第１〜第３実施形態におけるＹ成分に重複部分がある場合の２つの１次ＲＯＩ領域の位置関係を示した説明図本発明の第１〜第３実施形態におけるＸ成分に重複部分がある場合の２つの１次ＲＯＩ領域の位置関係を示した説明図本発明の第１〜第３実施形態におけるＸ成分にもＹ成分にも重複部分が無い場合の２つの１次ＲＯＩ領域の位置関係を示した説明図本発明の第１〜第３実施形態における１次ＲＯＩ領域により求められる２つの長方形領域が重なる場合の位置関係を示した説明図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ａの動作説明の為のフロー図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ａの動作説明の為の説明図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ｂの動作説明の為のフロー図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ｂの動作説明の為の説明図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ｃの動作説明の為のフロー図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ｃの動作説明の為の説明図本発明の第１〜第３実施形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ｄの動作説明の為のフロー図本発明の第１〜第３の実施の形態における２次ＲＯＩ領域決定方法Ｄの動作説明の為の説明図本発明の第２実施形態における画像符号化装置のブロック図本発明の第２実施形態における画像符号化装置の動作説明の為のフロー図本発明の第２実施形態における固定ＲＯＩ領域決定の例を示す説明図本発明の第２実施形態における画像圧縮処理の動作説明の為のフロー図本発明の第３実施形態における画像符号化装置の動作説明の為のフロー図本発明の第３実施形態における画像圧縮処理の動作説明の為のフロー図本発明の第３実施形態における１次ＲＯＩ領域内のレート制御の説明の為の図

符号の説明

１００画像符号化装置
１１０画像入力部
１１１１次ＲＯＩ領域決定部
１１２ＲＯＩ領域選択部
１１３２次ＲＯＩ領域決部
１１４内部メモリ
１１５画像圧縮部
３０１動き領域による１次ＲＯＩ領域
４０１ＲＯＩ領域を包含する最小の長方形
５０１１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５０２１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５０３１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５０４１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５１１２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５１２２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５１３２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５１４２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
５２０２つの長方形のＹの重複部分
６２０２つの長方形のＸの重複部分
８０１２つの長方形の重なり部分
１０００２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形
１００１２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１００２２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１００３２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１００４２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１０１０２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形
１０１１２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１０１２２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１０１３２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１０１４２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１０２０２次ＲＯＩ決定方法Ａにおける２つ目のＲＯＩ領域の距離
１０３０２次ＲＯＩ決定方法Ａによって追加される２次ＲＯＩ領域
１０３１２次ＲＯＩ決定方法Ａによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１０３２２次ＲＯＩ決定方法Ａによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１０３３２次ＲＯＩ決定方法Ａによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１０３４２次ＲＯＩ決定方法Ａによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１２００２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形
１２０１２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２０２２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２０３２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２０４２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２１０２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形
１２１１２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２１２２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２１３２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２１４２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１２２０２次ＲＯＩ決定方法Ｂにおける２つ目のＲＯＩ領域の距離
１２３０２次ＲＯＩ決定方法Ｂによって追加される２次ＲＯＩ領域
１２３１２次ＲＯＩ決定方法Ｂによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１２３２２次ＲＯＩ決定方法Ｂによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１２３３２次ＲＯＩ決定方法Ｂによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１２３４２次ＲＯＩ決定方法Ｂによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１４００２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形
１４０１２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４０２２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４０３２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４０４２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける１つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４１０２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形
１４１１２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４１２２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４１３２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４１４２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域を包含する長方形の角
１４２０２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域のＸ方向の距離
１４２１２次ＲＯＩ決定方法Ｃにおける２つ目のＲＯＩ領域のＹ方向の距離
１４３０２次ＲＯＩ決定方法Ｃによって追加される２次ＲＯＩ領域
１４３１２次ＲＯＩ決定方法Ｃによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１４３２２次ＲＯＩ決定方法Ｃによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１４３３２次ＲＯＩ決定方法Ｃによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１４３４２次ＲＯＩ決定方法Ｃによって追加される２次ＲＯＩ領域の角
１６０１２次ＲＯＩ決定方法Ｄにおける２つの長方形領域の重なり部分
１６０２２次ＲＯＩ決定方法Ｄによって追加される２次ＲＯＩ領域
１７００第２実施形態における画像符号化装置
１７１０画像入力部
１７１１ＣＰＵ
１７１２１次ＲＯＩ領域決定部
１７１３２次ＲＯＩ領域決定部
１７１４内部メモリ
１７１５外部入力部
１７１６画像圧縮部
１９０１外部入力により決定された固定ＲＯＩ領域の例
２３０１第３実施形態における動きによるＲＯＩ領域例
２３０２動き方向の幅ＲＯＩ領域のマクロブロックの幅(ＭＢ_ＷＩＤＴＨ)
２３０３前方領域の動き方向の幅(ＦＷＤ_ＷＩＤＴＨ)
２３０４後方領域の動き方向の幅(ＢＡＣＫ_ＷＩＤＴＨ)
２３１０動きによるＲＯＩ領域の前方領域
２３１１動きによるＲＯＩ領域の後方領域
２３２０後方領域Ａ
２３２１後方領域Ｂ
２３３０前方領域Ａ
２３３１前方領域Ｂ

Claims

外部からの入力画像を取り込む画像入力部と、
画像入力部から入力される画像の動き情報等からＲＯＩ領域を決定する１次ＲＯＩ領域決定部と、
装置全体の制御や認識に関わるアルゴリズムの実行や、入力される画像の動き情報等の算出及び前記１次ＲＯＩ領域部で決定された複数の1次ＲＯＩ領域より注目する２つの１次ＲＯＩ領域を選択するＣＰＵと、前記ＣＰＵで選択された２つの１次ＲＯＩ領域情報から２次ＲＯＩ領域を決定する２次ＲＯＩ領域決定部と、
人物認識や物体認識に使用するデータベースや前記ＣＰＵでの演算で得られた結果を格納する内部メモリと、
得られた１次、２次のＲＯＩ領域の情報を用いて入力画像の圧縮を行う画像圧縮部とを有することを特徴とする画像符号化装置。
ユーザーからの入力情報により、固定のＲＯＩ領域を設定する事が可能な固定ＲＯＩ領域決定部を有することを特徴とする請求項１記載の画像符号化装置。
前記画像圧縮部は、前記１次ＲＯＩ領域決定部より得られた１次ＲＯＩ領域情報と、前記ＣＰＵで算出した入力画像の動き情報とを元に前記１次ＲＯＩ領域内のレート制御で処理することを特徴とする請求項１または２記載の画像符号化装置。