CN101389026B - 图像编码设备和图像编码方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于对图像数据进行编码的图像编码设备和图像编码方法。该图像编码设备包括：第一编码机构，用于通过对图像数据进行编码来预测将用于计算图像数据的目标代码量的量子化参数和量子化矩阵；第二编码机构，用于根据通过使用第一编码机构预测出的量子化参数和量子化矩阵进行编码产生的所生成代码的量与目标代码量之间的误差，对第一编码机构预测出的量子化参数进行校正；以及第三编码机构，用于使用经过第二编码机构校正的量子化参数对图像数据进行编码。

Description

图像编码设备和图像编码方法
技术领域
本发明涉及例如图像编码设备等。更具体地，本发明涉及在不执行帧内反馈控制的情况下使所生成代码的量与为一个画面设置的目标代码量相匹配的技术领域。
背景技术
到目前为止，在用于传输运动图像的比特流或将图像记录到记录介质上等的系统中，已经执行了高效编码，以有效地利用传输路径或记录容量。在达到以上效果的图像编码设备中，由编码器生成的比特流的编码比特率被控制为恒量，以满足传输介质的传输速率的要求。在此限制下，所生成数据的数量，也就是说，编码器中的量子化(quantization)的量子化步长被控制。也就是说，例如，如果具有复杂设计图案的图像连续，则为了减少所生成数据的数量，量子化步长被确定为大。相反，如果简单设计图案连续，则为了增多所生成数据的数量，量子化步长被确定为小。所以，为了保持固定的速率，防止缓冲存储器的溢出(overflow)或下溢(underflow)的出现。
因此，在根据这种相关领域技术的图像编码设备中，当复杂图像连续时，量子化步长变大，从而使得图像质量恶化。另外，当简单图像连续时，量子化步长变小。所以，难以在整个图像内获得相同的图像质量。鉴于这个问题，例如，日本专利No.3358620公开了一种基于GOP(GroupOf Picture，画面组)中包括的图像的复杂度来计算将分配给每个GOP的代码量的图像编码设备。通过以下方式来计算代码量：如果GOP包括具有复杂设计图案的图像，则分配大量编码；以及如果GOP包括具有简单设计图案的图像，则分配小量编码。根据对每个GOP进行编码的难度与对多个GOP进行编码的难度的总和之比来进行分配。
另一方面，对于使所生成代码的量与为一个画面设置的目标代码量相匹配的方法，将适当地使用TM5(测试模型5)的步骤2。该方法是这样的一种方法：分配给画面的代码量被在多个宏块(macro block，MB)中均匀划分，划分出的数量被作为MB的目标代码量使用，并在画面中执行反馈控制以满足目标要求。
发明内容
然而，在诸如TM5的步骤2的方法中，在场景改变后立即对画面和起始画面序列进行编码的过程中，量子化参数的初始值不匹配该画面的设计图案，所以图像质量有时会恶化。
例如，如果在反馈符合某部分的设计图案之前用于该部分的量子化参数太大，则该部分的图像质量相对于其他部分恶化了。相反，如果量子化参数太小，则用于该部分的代码量被大大浪费了，从而对其他部分产生了不良影响。另外，由于MB的目标代码量一直保持恒定，所以如果画面图像中存在难度的偏差等，则编码的数量被不适当地分配。
所以期望使所生成代码的量与目标代码量相匹配，以及考虑视觉特性来分配代码量，也就是说，来确定量子化参数。
根据本发明的实施例，提供了一种用于对图像数据进行编码的图像编码设备，包括，第一编码装置，用于通过对图像数据进行编码来预测将用于计算图像数据的目标代码量的量子化参数和量子化矩阵；第二编码装置，用于根据通过使用第一编码装置预测出的量子化参数和量子化矩阵进行编码产生的所生成代码的量和目标代码量之间的误差，来对第一编码装置预测出的量子化参数进行校正；以及第三编码装置，用于使用经过第二编码装置校正的量子化参数来对图像数据进行编码。
因此，通过第一和第二编码装置，量子化参数被计算出来，从而使得所生成代码的量与目标代码量相匹配，并使用量子化参数执行编码。
根据本发明的另一实施例，提供了一种对图像进行编码的方法，包括以下步骤：第一编码，用于通过对图像数据进行编码来预测将用于计算图像数据的目标代码量的量子化参数和量子化矩阵；第二编码，用于根据通过使用第一编码步骤预测出的量子化参数和量子化矩阵进行编码产生的所生成代码的量和目标代码量之间的误差来对第一编码步骤预测出的量子化参数进行校正；以及第三编码，用于使用经过第二编码步骤校正的量子化参数来对图像数据进行编码。
因此，计算量子化参数，以使所生成代码的量与目标代码量相匹配，并使用该量子化参数来执行编码。
通过本发明，可以提供一种图像编码设备和图像编码方法，他们能够使所生成代码的量与目标代码量相匹配，并能够考虑视觉特性来分配代码量，也就是说，来确定量子化参数。
附图说明
图1是示出根据本发明的第一实施例的图像编码设备的配置图；
图2是进一步详细示出有关根据本发明的第一实施例的图像编码设备进行的编码的一系列处理的流程图；
图3是示出代码量预测处理的详细流程图；
图4是示出支持活动性(activity)的代码量预测处理的详细流程图；
图5是示出支持量子化矩阵的代码量预测处理的详细流程图；
图6是示出当所生成代码的量小于目标代码量，并且量子化参数QP不是最小值时的代码量校正处理的流程图；
图7是根据本发明的第二实施例的图像编码设备的配置图；
图8是进一步详细示出有关根据本发明的第二实施例的图像编码设备进行的编码的一系列处理的流程图；
图9是进一步示出图8中的步骤S108的前一编码时间的QP和QMatrix的搜索处理的流程图；
图10是示出图9中的步骤S129的确定处理的流程图；
图11是示出输入图像改变处理的详细流程图；
图12是示出在输入原始图像的情况下，当each_activity_group＝0且each_position＝5时的分布状态测量值的示意图；以及
图13是示出在输入在前一时间利用QP＝20进行编码后的图像的情况下，当each_activity_group＝0且each_position＝5时的分布状态测量值的示意图。
具体实施方式
下面，将给出本发明的优选实施例的详细描述。
下面是以下描述的本发明的第一和第二实施例的特性：
●对达到目标代码量的量子化参数进行预测。通过使用量子化参数执行实际编码，使目标代码量和所生成代码的量相匹配，从而使考虑视觉特性来分配代码量(也就是说，确定量子化参数)成为可能。
●对画面中的平均量子化参数和前一编码的量子化矩阵进行确定。如果确定图像为先前被编码的图像，则不使用经过本地解码的图像而使用输入图像作为输入，从而改善返回搜索(back search)的检测准确度。
前者在第一实施例中实现，后者在第二实施例中实现。下面将给出详细描述。
第一实施例
在根据第一实施例的图像编码设备和方法中，采用了MPEG4 Part10：AVC(运动图像专家组阶段4，部分10：Advanced Video Coding)代表的、使用算术编码的图像压缩编码方法，并执行了以下特性处理，以在控制代码量时在画面中实现令人满意的代码量分布。
也就是说，执行两次预编码来预测用于达到目标代码量的量子化参数QP，并使用量子化参数QP执行实际编码。具体地，在第一预编码中，通过离散余弦变换(DCT)和量子化后的等级(level)的熵(entropy)的计算，来粗略估计所生成代码的量。
首先，使用将用于量子化的量子化参数QP中的最小QP进行熵计算，对那时的每个值的出现次数进行计数，并根据最小量子化参数QP处的出现次数获取每个量子化参数QP处的出现次数，并根据该值计算每个量子化参数QP的熵。根据所获取的熵，获取每个量子化参数QP的所生成编码的预测数量，并获取用于达到目标代码量的量子化参数QP。另外，为了将熵的计算应用于使用量子化矩阵Q Matrix的情况，计算DCT块的每个位置的出现次数。
或者，为了使熵计算支持自适应量子化，利用活动性对宏块(MB)进行分组，并计算利用活动性确定的每组的出现次数。
作为用于根据设计图案而自适应地改变量子化矩阵Q Matrix的手段，在使用平坦量子化矩阵Q Matrix(与不使用Q Matrix一样)时用于达到目标代码量的量子化参数QP被使用，并利用量子化参数QP改变量子化矩阵Q Matrix。如果确定的量子化矩阵Q Matrix不平坦，则再次获取在使用量子化矩阵Q Matrix时的量子化参数QP。
在第二编码中，使用通过第一预编码获取的量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix来执行编码，以获取所生成代码的量。利用所生成代码的量与所生成编码的目标数量之间的误差来修正量子化参数QP。在实际编码的过程中，使用通过第二编码获取的量子化参数QP。
下面，将给出基于这样的特性的第一实施例的详细描述。
图1示出了根据本发明的第一实施例的图像编码设备的配置。
如图1中所示，图像编码设备包括：执行第一预编码的第一预编码部1、执行第二预编码的第二预编码部2、执行实际编码的编码部3、代码量控制部4、以及延迟缓冲器5和6。第一预编码部1包括帧内预测(intra-prediction)模式确定部11、帧内预测处理部12、DCT部13、量子化部14、熵计算部15、以及活动性计算部16。第二预编码部2包括帧内预测处理部21、DCT部22、量子化部23、熵编码长度计算部24、缓冲器25、IDCT(反DCT)部26、以及反量子化部27。编码部3包括帧内预测处理部31、DCT部32、量子化部33、熵编码部34、缓冲器35、IDCT部36、以及反量子化部37。
在这点上，第一预编码部1对应于第一编码装置，第二预编码部2对应于第二编码装置，以及编码部3对应于第三编码装置。另外，例如，活动性计算部16对应于活动性计算装置。然而，本发明当然不限于这些关系。
在这种配置中，输入图像数据41是第一预编码部1的帧内预测模式确定部11的第一输入。帧内预测模式确定部11基于输入图像数据41确定帧内预测模式。这里确定的帧内预测模式还被发送到第二预编码部2和编码部3，并被用于由第二预编码部2执行的第二编码和由编码部3执行的实际编码。
接下来，帧内处理部12计算预测出的图像数据和输入图像数据之间的差分图像。这里，为了简化处理，根据输入图像数据生成预测图像数据。DCT部13执行整数精确度的DCT，并将DCT系数发送到量子化部14。量子化部14使用DCT系数执行量子化，并将输出发送到熵计算部15。熵计算部15计算熵，以预测所生成代码的量。作为代码量预测的结果，用于画面的基础量子化参数(Base QP)和将用于接下来的步骤的量子化矩阵(Q matrix)被获取，并被输入到代码量控制部4。为了在这里给出补充性的解释，量子化参数QP是用于指定AVC中的量子化步长的值。量子化参数QP越大，量子化步长就变得越大。
与帧内预测模式的确定同时，活动性计算部16计算第一预编码部1中的活动性，并根据该活动性对宏块(MB)进行分组。为每个宏块(MB)确定的活动性组号被输入到熵计算部15和代码量控制部4。
代码量控制部4将量子化信息(每个MB的量子化参数QP、量子化矩阵Q Matrix)发送到第二预编码部2，以根据已经通过第一预编码部1的第一预编码获取的每个宏块MB的活动性组、量子化矩阵Q Matrix、以及用于画面的基础量子化参数Base QP进行第二预编码。
也就是说，在延迟处理后，输入图像数据通过延迟缓冲器5被输入。帧内预测处理部21计算预测出的图像数据和输入图像数据之间的差。该差通过DCT部22进行DCT变换，并且通过量子化部23进行量子化。然后，熵编码长度计算部24计算所生成代码的量。在这点上，量子化部23的输出通过反量子化部27进行反量子化，以再现系数数据，该系数数据通过IDCT26进行IDCT，并且与输入图像有关的图像数据被再现，以被存储在缓冲器25中。
在第二预编码部2完成第二预编码之后，所生成代码的量被获取。代码量控制部4根据所获取的所生成代码的量来校正基础量子化参数BaseQP。
第三编码部3使用已经通过第二预编码部2进行的第二预编码确定的画面的基础量子化参数Base QP、以及已经通过第一预编码确定的量子化矩阵Q Matrix和活动性组来执行实际编码。
也就是说，当帧内预测处理部31接收到已经经过延迟缓冲器6的延迟处理的输入图像信号时，帧内预测处理部31计算预测出的图像和第一预编码时确定的模式的输入图像之间的差分图像。该差分图像通过DCT部32进行DCT变换，并通过量子化部33进行量子化。然后，熵编码长度计算部34执行熵编码，并输出输出流42。在这点上，量子化部33的输出通过反量子化部37进行反量子化，以再现系数数据，该系数参数通过IDCT部36进行IDCT变换，并且与输入图像有关的图像数据被再现以被存储在缓冲器35中。
下面，将参考图2中的流程图进一步详细给出与根据本发明的第一实施例的图像编码设备进行的编码有关的一系列处理。
首先，活动性计算部16基于输入图像数据计算每个MB的活动性，并基于其值将MB划分成多个活动性组(步骤S1)。
也就是说，例如，如果假设MB被划分成了NumOfActivityGroup个组，则活动性计算部16将活动性与ActivityTheshold[0]至ActivityTheshold[NumOfActivityGroup-2]进行比较，以确定组。每个MB的量子化参数QP可以通过将取决于活动性组的偏移AdaptQpDelta与画面的基础量子化参数Base QP相加来获取。
MB_QP＝BaseQp+AdaptQpDelta[activity_group]
例如，如果假设活动性组NumOfActivityGroup为13，则取决于此的每个偏移AdaptQpDelta的值可以如下确定：
AdaptQpDelta[13]＝{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}
接下来，帧内预测模式确定部11确定帧内预测模式(步骤S2)，处理进行到第一预编码处理(步骤S3)。
第一预编码处理的目的在于，通过计算DCT和量子化之后的数据的熵来粗略估计所生成代码的量。在使用算术编码的图像压缩编码方法中，接近于作为理论压缩极限的熵的压缩效率被获取。通过利用这个事实，使用熵来预测代码量。
也就是说，经过帧内预测处理部12的帧内预测处理和DCT部13的DCT变化后的值通过最小量子化参数QP被量子化，并且量子化系数的每个值的绝对值的出现次数被计数。也就是说，如果将出现的量子化系数的绝对值为0至MaxLevel_In_MinQ，则Count[0]至Count[MaxLevel_In_MinQ]被获取。
此处，最小量子化参数QP是计划使用的量子化参数QP的最小值。例如，如果预先发现由于低比特率而没有使用小量子化系数QP，则应当考虑不包括这个部分的部分。
如果这里使用的量子化参数QP变大，则MaxLevel-In-MinQ变小，从而可以减少计数器的数目。然而，当量子化参数QP小于该量子化系数QP时，代码量难以获取，因为这个信息被丢失了。在这点上，量子化后的出现次数被获取。这是为了减少计数器的数目。如果没有计数器数目的限制，则量子化前的值，也就是说，DCT系数的出现次数可以被获取。对于一个画面的所有部分，都可以获取出现次数。
接下来，代码量控制部4执行获取每个量子化参数QP的所生成代码的量的预测值的代码量预测处理(步骤S4)。这是对每个量子化参数的处理。
图3中的流程图示出了熵计算部15进行的代码量预测处理的细节。也就是说，对量子化系数的每个值的绝对值的出现次数进行计数(对于每个等级)(步骤S21)。对可变等级进行初始化(等级＝0)(步骤S22)。获取使用用于获取所生成代码的量的QP执行量子化时的等级(步骤S23)。接下来，将等级出现的次数加到获取所生成代码的量的量子化参数QP处的等级计数上(步骤S24)。增加可变等级(步骤S25)。确定是否已经处理了所有等级(步骤S26)。
如果确定还没有对所有等级进行处理(在步骤S26分支到否)，则处理返回步骤S22，重复以上描述的处理。如果确定已经处理了所有等级(步骤S26分支到是)，则处理继续到步骤S27。
也就是说，从步骤S21到步骤S26，根据最小量子化系数QP处的量子化系数的每个值的绝对值的出现次数来获取量子化系数的每个值的绝对值的出现次数。
接下来，获取等级的出现概率(步骤S27)，并根据前面获取的出现次数获取熵(步骤S28)。
现在，通过以下等式获取量子化系数的每个值的绝对值的出现概率P[i]。
P[i]＝count[i]/total_count
使用出现概率P[i]，通过以下等式来获取熵Entropy。
[等式1]
Entropy＝-1*∑i(P[i]*log(P[i])/log(2))
确定对于所有等级是否都已经执行了步骤S27和S28的处理(步骤S29)。如果不是，则对于所有等级重复该处理。如果对于所有等级都已经完成了该处理(分支到步骤S29的是)，则通过以下等式来获取代码量的估计值Estimated Bits(步骤30)。
Estimated_Bits＝Entropy*total_count+sin_bits
这里，假设非零系数的出现次数是non_zero_count，则代码比特sign_bits变为sing_bits＝non_zero_count。
这里，为了支持活动性，需要用图4中的流程图所示的处理代替图3中的基本处理。
首先，在对量子化系数的每个值的绝对值的出现次数进行计数时，除了对每个等级外，还对每个活动性组进行计数(步骤S41)。
也就是说，对计数值Count[each_activity_group][each_level]进行计数。
接下来，执行用于获取用于画面的每个基础量子化参数Base QP的所生成代码的量的预测值的处理。对每个量子化参数QP都执行这个处理。首先，获取用于每个活动性组的量子化参数QP(步骤S42)。接着，对可变等级进行初始化(等级＝0)(步骤S43)，然后获取在使用用于获取所生成代码的量的QP执行量子化时等级(步骤S44)。将等级出现的次数加到要将获取的量子化参数QP处的等级计数上(步骤S45)。增加可变等级(步骤S46)。确定是否完成了对于所有等级的处理(步骤S47)。如果确定还没有对所有等级进行处理(分支到步骤S47的否)，则处理返回到步骤S43，并重复上述处理。如果确定已经对所有等级进行了处理(分支到步骤S47的是)，则处理进行到步骤S48。
在上述步骤中，对于每个活动性组，根据最小量子化参数QP处的量子化系数的每个值的绝对值的出现次数获取在获取所生成代码的量时的量子化参数QP处的量子化系数的每个值的绝对值的出现次数。
在步骤S48，确定是否对于所有活动性组都完成了处理。如果确定还没有对所有活动性组进行处理(分支到步骤S48的否)，则处理返回到步骤S42，并重复上述处理。如果确定对于所有活动性组的处理都已经完成(分支到步骤S48的是)，则根据所获取的出现次数获取熵，并获取所生成代码的量的预测值(步骤S49至S53)。
从步骤S49到S53的处理与图3中的从步骤S27到S31的处理一样，所以省略重复的描述。
另外，为了进一步支持量子化矩阵Q Matrix，有必要用图5中的流程图所示的处理代替图3中的基本处理。
首先，在对量子化系数的每个值的绝对值的出现次数进行计数时，除了对每个等级和每个活动性组外，还对DCT块中的每个位置进行计数(步骤S61)。
也就是说，对计数值Count[each_activity_group][each_position][each_level]进行计数。
接下来，执行用于获取用于画面的每个基础量子化参数Base QP的所生成代码量的预测值的处理。对于每个量子化参数QP都执行这个处理。这里将添加的处理是：考虑在使用最小量子化参数QP进行量子化时获取用于获取所生成代码的量的量子化参数QP时的DCT块中的每个位置，计算量子化矩阵Q Matrix的每个元素(步骤S64)。也就是说，DCT后的系数意味着利用量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix的乘积的量子化。接着，对于DCT块中的每个位置，根据最小量子化参数QP处的量子化系数的每个值的绝对值的出现次数，获取在获取所生成代码的量时的量子化参数QP处的量子化系数的每个值的绝对值的出现次数(步骤S65)。
对于所有等级重复这些处理步骤(步骤S63至S67)。进一步地，对于DCT块中的所有位置重复该处理(步骤S63至S68)。这些步骤后的处理(步骤S69至S74)与图4中从步骤S48到S53的处理一样，所以将省略重复的描述。
现在，返回参考图2中的描述，处理接着进行到量子化参数确定处理。也就是说，已经通过上述处理获取了用于量子化参数QP的预测出的代码量，于是从他们中选择具有最接近目标代码量的值的量子化参数QP(步骤S5)。
在这点上，如果执行自适应量子化矩阵Q Matrix的改变处理，则应该如下改变步骤S5的处理。也就是说，在这种情况下，用于使用平坦量子化矩阵Q Matrix(与不使用Q Matrix一样)的量子化参数QP的预测代码量被获取。然后，选择具有最接近目标代码量的量子化参数QP。
从所获取到的量子化参数QP的值中选择将使用的量子化矩阵QMatrix(步骤S6)。更具体地，假设使用的将改变的类型数目为NumOfQMatixId，通过将QmatrixTheshold[0]至QmatrixTheshold[NumOfMatrixId—2]与量子化矩阵Q Matrix进行比较确定量子化矩阵Q Matrix。然后，获取在使用要被使用的量子化矩阵Q Matrix时的用于量子化参数QP的预测代码量。从他们中选择具有最接近目标代码量的值的量子化参数QP(步骤S7)。这是已经通过第一预编码部1确定的画面的基础量子化参数Base QP。
接下来，第二预编码部使用已经通过第一预编码部1的第一预编码确定的用于画面的基础量子化参数Base QP、量子化矩阵Q Matrix、以及活动性组来执行第二预编码(步骤S8)。第二预编码的目的在于，使用通过第一预编码粗略估计出的量子化参数QP来实际地执行编码，以获取预测误差并校正该误差。在编码完成后，所生成代码的量被获取。
接下来，利用通过第二预编码部2的第二预编码获取的所生成代码的量和目标代码量之间的差来校正量子化参数QP(步骤S9)。也就是说，基于每当量子化参数QP改变1时所生成代码的量就改变DiffRatio的假设，校正量子化参数QP。校正量小，从而误差被假设处于即使量子化参数QP相对于所生成代码的量的改变被认为是不论设计图案如何都是恒量的，也基本没有问题的水平。
这里，将参考图6中的流程图，给出当所生成代码的量小于目标代码量，并且量子化参数QP不是最小值时的代码量校正处理的描述。
在这点上，该处理基本与所生成代码的量小于目标代码量的情况相同。
现在，在这个处理中，所生成代码的量被分配给PreGenbits，并且当前的量子化参数QP被分配给PreQP(步骤S81)。接下来，PreQP减1后的值被分配给NextQP(步骤S82)，并且PreGenbits*(100+DiffRatio)/100被分配给对应于NextQP的所生成代码的量NextGenbits(步骤S83)。这里，假设每当量子化参数QP减1时，所生成代码的量就减少DiffRatio。
接下来，确定所生成代码的量NextGenbits是否大于目标代码量TargetGenbit(步骤S84)。这里，如果不是NextGenbits>TargetGenbit，则NextQP被返回到PreQP，并且NextGenbits被返回到PreGenbits(步骤S85)，并确定NextQP是否为最小量子化参数QP(步骤S86)。
这里，如果NextQP不是最小量子化参数QP，则处理返回到步骤S82，并重复上述处理。另一方面，如果NextQP是最小量子化参数QP，则NextQP被分配给量子化参数QP，并终止处理。同时，如果NetGenBits>TargetGenbit，则确定(NextGenbits-TargetGenbit)是否大于(TargetGenBit-PreGenBits)(步骤S88)。如果这个关系成立，则PreQP被分配给QP。如果这个关系不成立，则NextQP被分配给QP，并终止处理。
再次返回参考图2，第三编码部3执行实际编码(S10)。使用已经通过第二预编码部2的第二预编码确定的画面的基础量子化参数Base QP、已经通过第一预编码确定的量子化矩阵Q Matrix、以及活动性组来执行实际编码。以这种方式，终止与图像信息编码相关的一系列处理。
如上所述，通过本发明的第一实施例，可以在不执行帧内反馈控制的条件下使所生成代码的量与为一个画面设置的目标代码量相匹配。所以，可以消除诸如由反馈参数的不适当的初始值和目标代码量的不适当的分配带来的负面效果的反馈控制的问题。所以，可以使所生成代码的量与目标代码量相匹配，并可以考虑视觉特性来分配代码量，也就是说，可以确定量子化参数。
第二实施例
接下来，给出本发明的第二实施例的描述。
根据第二实施例的图像编码设备采用了使用诸如由MPEG4AVC代表的DCT等的正交坐标变换的图像压缩编码系统，并具有以下示出的特性，以从DCT后的系数分布中检测出离散分布状态。
也就是说，在第二实施例中，确定画面中的平均量子化参数QP和先前编码时的量子化矩阵Q Matrix。如果确定图像为经过预先编码的图像，则使用输入图像作为输入而不使用经过本地解码的图像，从而可以改善返回搜索的检测精确度。没有找出平均量子化参数QP和量子化矩阵QMatrix的状态被认为是没有经过先前编码的原始图像。对是原始图像还是经过先前编码的图像进行判断。另外，当图像被认为是原始图像时，如果画面中的平均量子化参数QP的预测值太大，则确定条件被用于使用输入段低通滤波器来改善主观图像质量。如果确定图像是先前编码的图像，则在返回搜索部中设置量子化矩阵Q Matrix和量子化参数QP，并且对返回搜索处理的搜索范围进行限制以减小电路尺寸。除了上述的以外，当经过长GOP编码的信号被输入时，其还被用来确定帧内画面。
下面，将给出基于这些特性的第二实施例的详细描述。
图7示出了根据本发明的第二实施例的图像编码设备的配置。如图7中所示，图像编码设备包括执行第一预编码的第一预编码部100、执行第二预编码的第二预编码部200、执行实际编码的编码部300、代码量控制部109、低通滤波处理部201、延迟缓冲器202、以及宏块确定部212。
更具体地，第一预编码部100进一步包括：活动性确定部101、帧内预测模式确定部102、帧内预测处理部103、DCT部104、量子化部105、等级计数部106、熵计算部107、以及Q Matrix/Base QP检测部108。第二预编码部200包括输入图像改变处理部203、帧内预测处理部204、DCT部205、量子化部206、反量子化部207、IDCT部208、缓冲器209、返回搜索部210、以及编码长度计算部211。编码部300包括帧内预测处理部302、DCT部303、量子化部304、反量子化部305、IDCT部306、缓冲器307、以及编码部308。
通过这种配置，输入图像数据首先被输入到帧内预测模式确定部102，并且帧内预测模式被确定。这里确定的模式也被用在第二预编码部200和编码部300中。
接下来，帧内预测处理部103计算预测出的图像数据和输入图像数据之间的差。预测图像数据是根据输入图像数据创建的。使用用于预测图像数据的输入图像数据，可以改善Q-Matrix/Base-QP检测部108对量子化矩阵Q Matrix和基础量子化参数Base QP的检测速度，并可以缩减包括在第二预编码部200中的反量子化和IDCT部分。
接下来，DCT部104执行离散余弦变换等，并且量子化部105执行量子化。其输出通过等级计数部106被输入到熵计算部107以计算熵，从而预测所有量子化参数QP的代码量。量子化参数QP附近的目标值和等级计数部106的等级计数结果被输入到Q-Matrix/Base-QP检测部108。Q-Matrix/Base-QP检测部108检测输入是否与还没有经过之前的编码的原始图像有关。同时，Q-Matrix/Base-QP检测部108确定量子化矩阵Q Matrix和基础量子化参数Base QP。
同时，输入图像还被输入到活动性确定部101，以计算活动性。利用活动性对宏块MB进行分组。为每个MB确定的活动性组号被输入等级计数部106和画面参数和代码量控制部109。
当Q-matrix/Base-QP检测部108检测出输入为原始图像时，画面参数和代码量控制部109将量子化信息(量子化矩阵Q Matrix、每个MB的量子化参数QB)传给第二与编码部200，以根据已经通过第一预编码部100确定的每个MB的活动性组、量子化矩阵Q Matrix、以及用于画面的BaseQP来执行编码。在编码后，画面参数和代码量控制部109获取所生成代码的量。画面参数和代码量控制部109根据所获取的所生成代码的量来校正画面的基础量子化参数Base QP。
另外，当画面的基础量子化参数Base QP变得太大而使得失真显著时，输入图像改变处理部203使用低通滤波处理部201来减少视觉失真，并旁路掉返回搜索部210。
当Q Matrix/Base-QP检测部108检测量子化矩阵Q Matrix和基础量子化参数Base QP时，第二预编码部200使用来自延迟缓冲器202的输入图像而不使用来自缓冲器209的经过本地解码的图像，来在输入图像改变处理部203中改善返回搜索部210的返回搜索处理中的检测效率。
当返回搜索工作时，第二预编码部200确定产生每个宏块的最小失真的量子化参数QP，并确定是否在使能代码量控制的宏块确定部212的范围中使用返回搜索结果。
编码部300使用通过第一预编码部100获取的帧内预测模式、通过代码量控制部109确定的基础量子化参数Base QP和量子化矩阵Q Matrix、以及已经通过宏块确定部212获取的宏块MB的量子化参数QP的偏移，来执行参数编码。
下面，将参考图8中的流程图，详细给出与根据本发明的第二实施例的图像编码设备进行的编码相关的一系列处理的描述。
这里，将主要给出与第一实施例(图2)的不同点的描述。
在步骤S101到S107，处理与图2中的步骤S1到S7的处理相同。但是，在步骤S108，对先前编码时的量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix进行搜索，以执行校正(步骤S108)。
这里，作为量子化系数的每个值的绝对值的出现次数的计数值Count[each_activity_group][each_position][each_level]的分布数据被用作处理的基本信息。
图12示出了在each_activity_group＝0，且each_position＝5时输入原始图像的情况下的分布状态的实际测量值。图13示出了在each_activity_group＝0，且each_position＝5时输入前一次通过QP＝20进行编码的图像的情况下的分布状态的实际测量值。每个水平轴指示量子化参数QP，每个垂直轴指示量子化系数的每个值的出现次数的计数值。
一般，在H.264AVC的编码方法中，通过量子化的离散状态由于非线性原因(诸如，IDCT的计算精度不足、没有再现100％的帧内预测模式等)变得分布广泛。但是，可以检测离散状态。用于一帧的数据是统计上足够的信息。所以，在这个实施例中，为了减少计算量，量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix(通过他们，量子化参数QP附近的分布，即量子化后的计数等级为1，并具有最小余量)被获取。在这点上，需要排除示出相邻量子化等级的分布数据，所以QP/2到QP/3范围内的数据被用作评估目标。
下面，将参考图9中的流程图，进一步给出步骤S108的前一次编码时的量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix的搜索处理的描述。
首先，通过下式确定示出量子化参数QP的量子化等级的顶部等级(t[0])、示出QP/2的等级的底部等级1(t[1])、以及示出3QP/2的等级的底部等级2(t[2])。
qp＝sch_qp+AdaptQpDelta[activity_group]
其中，sch_qp是在通过代码量预测处理获取的量子化参数QP附近改变约±6的变量。
t[0]＝(((Q_Matrix[mid][pos]*2(qp/6))/16
t[0]＝t[0]/2
t[2]＝t[0]+t[1]
其中，Q_Matrix[mid][pos]*指示4×4DCT块的mid类型的第pos个的Q Matrix的值。
接下来，对于顶部等级的计数值的积分(p[mid][qp])执行处理，并对底部等级1的计数值的积分(b[mid][qp])执行处理(步骤S122)。
p[mid][qp]+＝Count[activity_group][pos][t[0]]
b[mid][qp]+＝Count[activity_group][pos][t[1]]；
然后，QP的量子化等级的误差(rest[mid][qp])被积分(步骤S123)。
rest[mid][qp]+＝abs(t[0]-lev)*Count[activity_group][pos][lev]]；
其中，lev是从t[1]到t[2]变化的变量。值p[mid][qp]、b[mid][qp]、以及rest[mid][qp]是通过积分所有activity_group和量子化AC系数pos指示所有样本的平均分布的参数。
以这种方式，确定在底部级别之间的处理是否已经被完全完成(步骤S124)。重复步骤S123的处理，直到处理已经全部被完成。如果完成了所有处理，则确定是否已经处理了所有DCT AC系数(步骤S125)。
在步骤S125，重复从步骤S121到步骤S125的处理，直到处理已经被全部完成。如果所有的处理都已经被完成，则DCT-AC系数指针被初始化(步骤S126)，并确定对于所有活动性组的处理是否已经完成(步骤S127)。如果对于所有活动性组的处理还没有完成，则处理返回步骤S121，并重复上述处理。另一方面，如果对于所有活动性组的处理都已经完成，则确定对于所有量子化参数QP的处理是否已经完成(步骤S128)。
在步骤S128，如果还没有完成对于将搜索的所有量子化参数的处理，则处理返回到上述步骤S121，并重复上述处理。另一方面，如果已经完成对于将搜索的所有量子化参数的处理，则执行确定处理(步骤S129)，并以这种方式终止一系列处理。
接下来，将参考图10中的流程图详细给出图9中的步骤S129的确定处理的描述。
这里，使用p[mid][qp]、b[mid][qp]、以及rest[mid][qp]来获取先前编码时的画面的量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix。在这点上，步骤S131和步骤S137可以省略。
首先，利用rest[0][0]对最小误差值(min_rest_norm)进行初始化(步骤S131)。接下来，确定顶部值的积分值是否大于底部值的积分值(步骤S132)。这里，如果积分顶部值不大于积分底部值，则处理进行到步骤S136。另一方面，如果积分顶部值大于积分底部值，则由顶部等级和底部等级之间的差的标准化的值rest_norm被获取(步骤S133)。
rest_norm＝rest[mid][qp]/(p[mid][qp]-b[mid][qp]
接下来，确定rest_norm是否小于最小误差值(步骤S134)。如果小于最小误差值，则最小误差值被更新(步骤S135)，并且处理进行到步骤S136。
步骤S135的处理是仅在检测离散分布状态的情况下执行的处理，并且执行以下操作：min_rest_norm＝rest_norm。另外，在将要搜索的所有量子化矩阵Q Matrix和量子化参数QP(sch_qp)中，具有最小rest_norm的由sch_qp和mid指示的Q Matrix表示已经在先前编码中使用的画面的量子化参数QP和量子化矩阵Q Matrix。当处理根本没有被调用时，是量子化的离散状态没有被检测到的情况，并且该情况被看作先前根本没有被编码的原始图像。
接下来，确定将搜索的所有量子化参数QP是否都已经被处理过了(步骤S136)。如果将搜索的所有量子化参数QP还没有被处理过，则处理返回到步骤S132，并重复上述处理。另一方面，如果将搜索的所有量子化参数QP都已经被处理过了，则量子化参数QP的搜索范围被初始化(步骤S137)，并且确定量子化矩阵Q Matrix的所有候选是否已经被处理过了(步骤S138)。这里，如果还没有处理所有的候选，则处理返回到步骤S132，并且重复上述处理。另一方面，如果所有的候选都已经被处理过，则终止一系列处理。
接下来，将参考图11中的流程图详细给出输入图像处理的描述。通过图10的上述处理，可以检测输入信号是原始图像的信号还是经过先前编码的图像的信号。从而，通过基于这个条件改变输入信号，其失真趋于显著的原始图像被执行低通滤波处理，并且在经过编码的图像的情况下，输入视频信号被用于执行返回搜索以改善效率。
也就是说，确定先前编码时的画面的量子化矩阵Q Matrix和量子化参数QP是否已经被找到(步骤S141)。如果找到了，则返回搜索部212被使用(步骤S142)，并且输入图像改变处理部203输出输入图像(步骤S143)。另一方面，在步骤S141，如果先前编码时的画面的量子化矩阵QMatrix和量子化参数QP没有被找到，则返回搜索部212不被使用(步骤S144)，并确定通过代码量预测处理获取的预测出的QP是否大(步骤S145)。这里，如果通过代码量预测处理获取的预测出的量子化参数QP大，则输入图像改变处理部203输出来自低通滤波处理部201的信号。如果不大，则输入图像改变处理部203输出缓冲器209的本地解码(步骤S147)，并终止处理。
如上所述，通过本发明的第二实施例，可以通过从DCT后的离散分布状态高精度地确定信号是否已经经历了先前的编码，来确定是否改变将仅用于第一次的预滤波处理。从而可以在改善第一图像的主观图像质量的同时，保持配音特性(dubbing characteristic)。另外，在信号之前被编码的情况下，使用用于预测图像的输入图像来改善返回搜索的检测效率。可以通过确定从分布状态和量子化矩阵Q Matrix确定的画面(片段)的平均量子化参数QP来减少返回搜索部的计算。
已经给出了本发明的实施例的描述。然而，本发明不限于此。本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神的条件下，进行各种修改和改变。
例如，计算机可以通过程序执行上述图像编码设备和方法的功能，或者可以实现作为记录这些程序的记录介质的功能。
本发明包含2007年9月12日在日本专利局递交的日本专利申请JP2007-236946有关的主题，其全部内容结合于此作为参考。

Claims (5)

1.一种用于对图像数据进行编码的图像编码设备，包括：
第一编码装置，用于通过对图像数据进行编码来预测将用于计算所述图像数据的目标代码量的量子化参数和量子化矩阵；
第二编码装置，用于根据通过使用所述第一编码装置预测出的所述量子化参数和所述量子化矩阵进行编码而产生的所生成代码的量和所述目标代码量之间的误差，对所述第一编码装置预测出的所述量子化参数进行校正；以及
第三编码装置，用于使用经过所述第二编码装置校正的量子化参数对所述图像数据进行编码，
其中，所述第一编码装置包括：
计数装置，用于根据所述量子化参数中的最小值处的出现次数来对每个量子化参数处的出现次数进行计数；以及
计算装置，用于根据所述计数装置计算出的出现次数来计算每个量子化参数处的熵，
并且其中，所述第一编码装置基于根据所述计算装置计算出的熵而对每个量子化参数预测出的所生成代码的预测量，获取用于计算所述目标代码量的所述量子化参数。
2.根据权利要求1所述的图像编码设备，
其中，所述计数装置对DCT变换块的每个位置的每个量子化参数处的出现次数进行计数。
3.根据权利要求1所述的图像编码设备，还包括活动性计算装置，用于根据所述图像数据计算活动性；以及
分组装置，用于根据所述活动性计算装置计算出的活动性，将宏块分组，
其中，对于所述分组装置分出的每个组，每个量子化参数处的出现次数被计数。
4.根据权利要求1所述的图像编码设备，
其中，当所述第一编码装置预测出的所述量子化矩阵不平坦时，所述第一编码装置计算用于所述量子化矩阵的使用时的量子化参数。
5.一种用于对图像进行编码的方法，包括以下步骤：
第一编码，用于通过对图像数据进行编码，预测将用于计算所述图像数据的目标代码量的量子化参数和量子化矩阵；
第二编码，用于根据通过使用所述第一编码步骤预测出的所述量子化参数和所述量子化矩阵进行编码而产生的所生成代码的量和所述目标代码量之间的误差，对所述第一编码步骤预测出的所述量子化参数进行校正；以及
第三编码，用于使用经过所述第二编码步骤校正的量子化参数来对所述图像数据进行编码，
其中，所述第一编码包括：
根据所述量子化参数中的最小值处的出现次数来对每个量子化参数处的出现次数进行计数；以及
根据计数出的出现次数来计算每个量子化参数处的熵，
其中，基于根据计算出的熵而对每个量子化参数预测出的所生成代码的预测量，来获取用于计算所述目标代码量的所述量子化参数。
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