CN101502123B - 编码装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种编码装置，具备：二值化电路(131)，将由输入信号生成的、具有多个上下文的多值数据转换成二值字符串；算术代码量估计电路(200)，从二值字符串算出规定的编码单位的预测代码量；和编码电路(102)，根据预测代码量，对输入信号进行算术编码。算术代码量估计电路(200)包括：选择器(230)，根据上下文，将二值字符串分成多组；多个代码量估计电路(211～214)，至少根据进行算术编码时的区间幅度，对被分为多组的二值字符串算出组的预测代码量；和加法器(231)，将来自所有代码量估计电路的预测代码量相加，输出规定的编码单位的预测代码量。

Description

编码装置
技术领域
本发明涉及一种编码装置和方法，特别涉及一种适用算术编码的编码装置和方法。
背景技术
算术编码是一项可以根据信息源符号的发生概率，将信息量可逆压缩至理论边界的技术。图像编码领域采用了JPEG2000规格(ISO/IEC15444)、H.264/MPEG4-AVC规格(参照非专利文献1。下称为“H.264规格”。)等。H.264规格作为上下文自适应二进制算术编码(CABAC：ContextAdaptive Binary Arithmetic Coding)，按照语法的概率特性，实现了高效的编码。
利用图22，对H.264规格的上下文自适应算术编码进行说明。图22是上下文自适应算术编码电路的说明图。
在图22中，上下文自适应算术编码电路145，由二值化电路130、上下文计算电路520、和算术编码电路140构成。以下，对该电路的动作进行说明。
二值化电路130，对转换系数数据、标志位等编码信息所组成的多值输入数据进行二值化。二值化是根据控制信息，对作为输入数据种类的语法元素(syntax element)进行判别，并按照数据的概率特性，使用表1所示的一元二值化(unary binarization)和定长二值化(fixed-lengthbinarization)等方式来进行的。
[表1]
Figure GA20177184200780030213701D00021
表1所示的一元二值化是通过将多值输入数据0、1、2、3、4、5…分别转换成二值字符串(Bin string)0、10、110、1110、11110、111110，来进行二值化。二值化后的二进制字符(二进制)串被输入(二值)算术编码电路140。对于表示转换系数水平的coeff_abs_level_minus1，一元二值化被用于14以下值的二值化。
上下文计算电路520，根据表示语法元素的控制信息，按照H.264规格规定的表2，求出用来对二值字符串的当前的1位进行编码的上下文索引(下称为“ctxIdx”。)的值。
[表2]
Figure GA20177184200780030213701D00031
根据表2，ctxIdx可以取0至459的460个值。对于1个语法元素，片类型不同，ctxIdx的选择就不同。此外，要决定像例如片类型I中的mb_field_decoding_flag的ctxIdx为70-72这样，存在多个ctxIdx值的语法元素所对应的ctxIdx的值，就得根据偏移量值ctxIdxOffset和增量值ctxIdxInc的值，通过ctxIdx＝ctxIdxOffset+ctxIdxInc的计算求得。ctxIdxOffset是表3(从H.264规格的表中精选一部分)所示的语法元素的固有值，ctxIdxInc按照对每一个语法元素制定的规则(参照H.264规格)，从多个值中被唯一决定。在mb_field_decoding_flag的情况下，ctxIdxOffset＝70，ctxIdxInc根据条件，被选择为0到2中的其中一个值。
上下文计算电路520，在切片的开始时，对于460个ctxIdx的每一个值，通过图23所示的计算，对发生概率信息进行初始化并存储。所谓发生概率信息包含：表示二进制字符0或1中发生概率较高的字符MPS(valMPS)、和表示发生概率的pState(pStateIdx)的组。称与求出的ctxIdx的值相对应的发生概率信息为“上下文信息”。
上下文计算电路520生成上下文信息，输入算术编码电路140。这样，根据进行算术编码的语法元素，输入算术编码电路140的字符的发生概率即上下文信息就会自适应地切换。由此，对于二值字符发生概率动态变化的二值字符串，就可以进行最佳的算术编码。这里，将处理一定区间的多值输入数据时所发生的输出编码的总比特长度称为“代码量”。
利用图24，对算术编码电路140的动作概念进行说明。考虑以下情况：ctxIdx为某个值并固定，对于由上下文信息得到的发生概率，字符0是0.75(用二进制数表示就是0.11)，字符1是0.25，二值字符串{0，0，0，1}被输入。在这种情况下，如图24(a)所示，当前的上下文信息就由表示发生概率较高的字符的MPS＝0、和发生概率pState＝0.11表示。实际的pStateIdx，是由范围为0至63的索引值表示，但这里，为了简单起见，采取二进制数的概率值。上下文信息通过本次的二值算术编码而被更新，并返回到上下文计算电路520。上下文计算电路520中，更新对应的ctxIdx的发生概率信息。该值在下一次对同一ctxIdx进行编码时会被再次利用。
在图24(b)中，当第1个二进制数值0被输入时，[0，1]的区间会被缩小为由概率0.11分割的0侧区间，变为[0，0.11]。当第2个0被输入时，[0，0.11]的区间被缩小为[0，0.1001]。这里，0.1001＝0.11×0.11。同样，第3个0的输入使区间变为[0，0.011011]。当第4个1输入时，区间向1侧收缩，所以，最终的区间被缩小为[0.01010001，0.011011]。这里，在该最终区间包含的值中，句长最短的将成为编码句。由于0.011包含在该区间中，所以，小数点后的011就成为输出二值字符串，4位的输入值被压缩成3位。
由于算术编码电路140的实际动作是按有限句长来处理所述区间，所以称为重正化(re-normalization)的处理被执行，设区间左端的值为codILow(0.01010001等)，设区间幅度为codIRange(0.00011011等)，按照codILow和codIRange的值确定输出位，将codIRange和codILow左移1位，来提高区间的分辨率。实际上的1比特的算术编码处理，是按照图25和图26的流程图进行的。
图25是对输入的1个二进制字符(下称为“Bin”)进行的算术编码处理(820)，由以下各部分组成：变量的初始化(821)、Bin是否为MPS的判定(822)、非MPS时对codILow和codIRange的更新(823)、pStateIdx值的判定(824)、MPS的翻转(825)、发生概率pStateIdx的更新(826、827)、和重正化(830)。图25示出了重正化830的处理。
图25和图26中的codILow和codIRange是内部状态变量，仅在片开头被初始化。即使是在对图24所示的4位输入值进行编码后，立刻就对ctxIdx不同的输入值进行编码的情况下，也仅变更上下文信息，codILow和codIRange使用的是刚进行过4位编码之后的值。在进行转换系数数据的算术编码时，虽然是连续对亮度64系数的significant_coeff_flag、亮度64系数的coeff_abs_level_minus1、色差DC成分的significant_coeff_flag、色差AC成分的coeff_abs_level_minus1等的ctxIdx不同的多值输入数据进行编码，但由于内部状态的初始化仅在片开头进行，所以包含它们的所有语法元素仅在片内进行递归编码，无法进行并行处理。
另一方面，对于动态图像的编码，由于具有各种特性的输入图像被以规定的比特率压缩，所以，需要适当控制对各宏块(marco block)进行编码时的量化参数，进行代码量控制。为了提高代码量的控制精度，一般是按照片、帧、GOP(Group Of Picture)等单位，反复变更参数来进行编码。反复编码主要包含2种编码：用于预测代码量的暂时编码；和最终编码。
实际上，以往的暂时编码方式与最终编码同样，大致分为：进行熵(entropy)编码的方式；和不进行熵编码、进行替代运算的方式。在现有的编码装置中，一般前者的方式中，多数是在熵编码中使用可变长编码(Variable Length Coding)。但是，近年，提出了一种熵编码使用算术编码的方式。如上所述，算术编码是以比特为单位的编码处理，在片内只进行递归编码，所以，当算术编码用于暂时编码时，需要巨大的处理量。因此，对于需要进行实时处理的电路，将算术编码用于暂时编码是非常困难的。
因此，作为在最终编码中使用算术编码的情况下的暂时编码方式，提出了后者的方式(进行替代熵编码的运算)。例如专利文献1提出：不进行算术编码，将输入的二进制字符量作为输出字符量的预测值，削减在选择最佳编码模式时的处理量。此外，就是如专利文献2，提出了使用函数进行预测的方式。
专利文献1：特开2005-318296号公报
专利文献2：特开2005-203905号公报
非专利文献1：ISO/IEC 14496-10 Advanced video coding for genericaudiovisual services
然而，对于使用算术编码的编码装置，存在以下课题：按照不进行算术编码、进行暂时编码的现有方式，无法高精度进行代码量预测。
也就是说，上述专利文献1所示的方式虽然相较于多种编码模式，在某种程度上起到了作用，但由于不进行算术编码，所以无法确切算出代码量的预测值。此外，专利文献2所示的方式，由于完全不同于算术编码的运算，所以不能进行正确的代码量的预测。
发明内容
本发明就是鉴于以上课题提出的，目的是对使用算术编码的编码装置，提供一种高精度的编码预测方式，在进行算术编码的近似运算的同时，还大幅度削减了电路的处理时间。
本发明在进行暂时编码时，根据上下文将二值字符串分为多组，对被分成各组的二值字符串并行进行的算术代码量估计处理，由此求出预测代码量。
具体讲就是，本发明的编码装置具备：块形成电路，根据输入信号，生成具有多个上下文的规定编码单位(例如宏块)的多值数据；二值化电路，将块形成电路生成的多值数据转换成二值字符串；算术代码量估计电路，根据二值字符串，算出上述编码单位的预测代码量；和编码电路，根据预测代码量，对输入信号进行算术编码。算术代码量估计电路包括：选择器，根据上下文，将规定编码单位包含的上述二值字符串分为多组；多个代码量估计电路，是对每个所述组准备的电路，至少根据进行算术编码时的区间幅度，对被分为多个组的二值字符串算出组预测代码量；和加法器，将所有代码量估计电路的预测代码量相加，输出规定代码量单位的预测代码量。
根据本发明，对于使用算术编码的编码装置，就可以根据上下文，对被分成的多个组并列进行算术编码的近似运算，可以在接近算术编码进行运算的同时，比进行算术编码更大幅度地削减处理时间。由此，就可以使用压低动作频率的电路，实现基于高精度代码量预测的编码装置。还可以提供高画质的影像编码装置。
附图说明
图1是影像编码装置的构成图。
图2是算术代码量估计电路的构成图。
图3是算术代码量估计电路上的并列处理的说明图。
图4是作为算术代码量估计电路的处理对象的语法元素的示意图。
图5是表示顺序处理中的1个单元的代码量估计处理的流程图。
图6是表示单元初始化处理的流程图。
图7是表示1Bin的代码量估计处理的流程图。
图8是表示1Bin的代码量相加处理的流程图。
图9是表示1个单元的微小代码量估计处理的流程图。
图10是小数代码量表的说明图。
图11是表示一元二值化的1个单元的代码量估计处理的流程图。
图12是表示对于单元内的所有Bin的代码量估计处理的流程图。
图13是整数代码量表的说明图。
图14是整数代码量表的初始化的说明图。
图15是表示旁通时的1个单元的代码量估计处理的流程图。
图16是表示算术代码量估计电路的预测精度的图。
图17(a)是由1920×1080像素构成的1个帧的示意图，(b)是由120×68宏块构成的1个帧的示意图。
图18表示暂时量化参数的选择例。
图19表示暂时量化参数的选择例。
图20表示蓄积在代码量累计存储器中的数据例。
图21是最佳量化参数算出方法的说明图。
图22是以往的上下文自适应算术编码电路的说明图。
图23是发生概率信息的初始化的说明图。
图24是算术编码概念的说明图。
图25是表示对1Bin的输入进行算术编码处理的流程图。
图26是表示重正化处理的流程图。
图中：
100-影像编码转置，101-第一编码电路，102-第二编码电路，111-量化参数发生电路，112-量化参数算出电路，121-第一量化电路，122-第二量化电路，124-反量化电路，131-第一二值化电路，132-第二二值化电路，142-算术编码电路，151-帧存储器，152-预测模式存储器，153-代码量累计存储器，161-第一块形成电路，162-第二块形成电路，171-第一帧内预测生成电路，172-第二帧内预测生成电路，173-预测模式检出电路，181-第一DCT电路，182-第二DCT电路，184-反DCT电路，191-影像信号输入，192-输出比特流/E，200-算术代码量估计电路，211～214-算术代码量估计电路，230-选择器，231-加法器。
具体实施方式
下面，参照附图，对本发明的实施方式进行说明。
1.影像编码装置的构成
本实施方式对以帧内可解码的插入帧(帧内帧；intra-frame)为编码对象，使用压低动作频率的电路、进行基于高精度代码量的代码量控制的影像编码装置进行说明。
图1表示本发明的实施方式的影像编码装置的构成例。在图1中，影像编码装置100由进行暂时编码的第一编码电路101、进行最终编码的第二编码电路102、帧存储器151、预测模式存储器152、和代码量累计存储器153构成。
第一编码电路101，由对输入信号进行块形成的第一块形成电路161、预测模式检出电路173、第一帧内预测生成电路171、作为正交转换电路的第一DCT电路181、量化参数发生电路111、第一量化电路121、第一二值化电路131、和算术代码量估计电路200构成。
第二编码电路102，由第二块形成电路162、第二帧内预测生成电路172、第二DCT电路182、量化参数算出电路112、第二量化电路122、第二二值化电路132、算术编码电路142、反量化电路124、和反DCT电路184构成。
针对如上构成的影像编码装置，以下，进行其动作的说明。
2.影像编码装置的动作
影像编码装置，以帧为单位输入并处理影像信号191。以下，为了便于说明，对一帧的影像信号的处理流程进行说明。
当一帧的数字影像信号191输入影像编码装置100时，第一编码电路101对输入的一帧的数字影像信号进行暂时编码。在进行该暂时编码时，预测模式检出电路173检出的预测模式值被存放在预测模式存储器152，算术代码量估计电路200输出的代码量被存放在代码量累计存储器153。
输入到影像编码装置100的数字影像信号191被存放在帧存储器151，被延迟一帧内的固定时间后，输出至第二编码电路102。第二编码电路102对一帧的数字影像信号进行编码，输出得到的流192。第二编码电路102在进行编码时，输入存放在预测模式存储器152的预测模式值、和存放在代码量累计存储器153的代码量，对同一个帧进行编码。以下，对第一和第二编码电路101、102的各自的具体处理进行说明。
2.1第一编码电路的暂时编码
对第一编码电路101的暂时编码处理进行说明。
块形成电路161接收数字影像信号191，将一个帧的影像信号块形成为由16×16像素组成的多个宏块。宏块包含多个后述的DCT和成为帧内预测单位的块。
帧内预测生成电路171，对每个16×16像素的宏块，根据输入的数字影像信号的像素、和与输入的数字影像信号191的像素相邻的像素，使用各种预测模式，对该宏块的各像素值进行预测(帧内预测)。另外，帧内预测可以不以宏块为单位，以8×8像素块或4×4像素块为单位进行。
预测模式检出电路173，根据输入的数字影像信号191，进行预测模式值的检测。预测模式值包含：域宏块解码标志位(mb_field_decoding_flag)、亮度4×4帧内预测模式(Intra4×4PredMode)、亮度8×8帧内预测模式(Intra8×8PredMode)、和色差帧内预测模式(intra_chroma_pred_mode)。检出的预测模式值被存储在预测模式存储器152中。
对输入的数字影像信号191，计算作为编码对象的宏块的各像素值、与帧内预测生成电路171制作的作为编码对象的宏块的像素预测值之间的差值，生成16×16像素的差值块，输出至DCT电路181。上述帧内预测可以不以宏块为单位，而是以8×8像素块或4×4像素块为单位进行。
DCT电路181对差值的块进行DCT(离散余弦转换)等正交转换处理。该处理通常是以4×4像素或8×8像素为块单位进行的，输出频率成分的系数数据。系数数据被输入量化电路121，按照量化参数发生电路111提供的量化参数被量化。量化参数由量化发生电路111从多个参数候补中选择决定。
被量化电路121量化的系数数据，在二值化电路131上被二值化。算术代码量估计电路200，从被二值化的系数数据中求出预测代码量并输出。算术代码量估计电路200所输出的预测代码量，被记录在代码量累计存储器153中。
2.1.1算术代码量估计电路的动作
算术代码量估计电路200进行与算术编码相近的运算，由此以宏块为单位求出预测代码量，也就是求出进行算术编码的代码量的估计值。图2表示算术代码量估计电路200的构成。算术代码量估计电路200，由上下文计算电路521、选择器230、第一至第四代码量估计电路211～214、和加法器231构成。第一至第四代码量估计电路211～214的选择，取决于片所对应的上下文索引(ctxIdx)的值。
针对如上构成的算术代码量估计电路200，以下对其动作进行说明。
多值输入数据501，在二值化电路131上被转换成二进制字符(二进制)串503。二值化电路131是与包含在图22的上下文自适应算术编码电路145中的二值化电路130基本相同的电路，然而二值字符串503不一定是串行输出，也可以是并行输出。上下文计算电路521，根据同时与多值输入数据501输入的控制信息502，将当前的上下文索引(ctxIdx)505输出至选择器230。选择器230根据上下文索引(ctxIdx)505，将当前的二进制字符503分配给第一至第四代码量估计电路211～214中的一个。按照以下原则分配二进制字符：第1和第2代码量估计电路211、212处理与亮度有关的数据，第3和第4代码量估计电路213、214处理与色差有关的数据。
在算术代码量估计电路200中，由于第一至第四的代码量估计电路211～214同时实施代码量估计处理，所以可以如图3所示进行并行处理，缩短进行代码量估计的处理时间。
参照图4，具体说明基于上下文索引(ctxIdx)的、二进制字符503的、对代码量估计电路211～214的分配方法。
图4是关于表1的属于residual_block_cabac()的语法元素，对ctxIdx与被分配的第一至第四代码量估计电路211～214之间的对应关系进行说明的图。根据该图，例如，当ctxIdx＝402时，属于亮度的significant_coeff_flag，所以第一代码量估计电路211被选择。另外，对于coeff_sign_flag，虽然因在进行算术编码时被旁通而未在表1中表示，但它在编码估计电路中，被作为旁通而用于处理代码量的估计。
按照以上方式进行，各代码量估计电路211～214算出的代码量，在加法器231中相加，在每个固定区间作为预测代码量290输出。
各代码量估计电路211～214所执行的处理，是图5、图11和图15的各个流程图所示的3个处理。图11所示的处理，被用于像coeff_abs_level_minusl那样，在进行二值化处理时使用一元二值化的语法元素。图5所示的处理表示一种顺序处理，适用于通常的语法元素，而不是图11所示处理的适用对象。图15所示的处理，是以上述的作为旁通处理的二进制字符(下称为“Bin”)为适用对象的处理。图5、图11和图15的各个处理，是以单元为单位执行的。所谓单元就是二进制字符(Bin)的集合，通常被设定为ctxIdx值连续相同的Bin的集合。
(a)基于顺序处理的算术代码量估计处理
参照图5～图9，对基于顺序处理的算术代码量估计处理进行说明。图5示出了基于顺序处理的一个单元的代码量估计处理的流程图。在本代码量估计处理中，首先(单元开始时)进行单元初始化处理(S11)，然后直至单元结束，对1Bin的代码量估计处理(S12)进行重复(S13)，最后(单元结束时)进行一个单元的微小代码量估计处理(S14)，然后结束。
参照图6，对上述步骤S11的单元初始化处理进行详细说明。单元初始化处理是分别对区间幅度(codIRange)、单元代码量的整数部分(或整数代码量)(codeLengthInt)、单元代码量的小数部分(或小数代码量)(codeLengthFrac)进行初始化(S21)。单元代码量被这样分为整数部分和小数部分，按照小数的精度进行代码量估计。codeLengthFrac用9位精度表示小数点以后，可取值范围是0到511。
参照图7，对上述步骤S12的1Bin的代码量估计处理进行详细说明。在1Bin的代码量估计处理中，首先进行变量的初始化(S31)。其次进行Bin是否为MPS的判定(S32)。如果Bin不是MPS，就更新codIRange(S33)，进行pStateIdx值的判定(S34)。当pStateIdx的值为0时，进行MPS的翻转(S35)，更新发生概率pStateIdx(S36)。如果在步骤S32，Bin是MPS，就只进行pStateIdx的更新(S37)。最后进行1Bin的代码量相加处理(S38)，然后结束处理。图7的流程图是以图25所示的算术编码处理流程图为基准，不同点是：步骤S33不进行codILow的计算；和不执行图25的重正化步骤(S830)，而是实施1Bin的代码量相加处理(S38)。
参照图8，对上述步骤S38的1Bin的代码量相加处理进行详细说明。在1Bin的代码量相加处理中，重复进行将codIRange左移1位、对单元代码量的整数部分codeLengthInt加1的处理，直至codIRange变为0x100以上的值(S41、S42)。图8的流程图，等同于在图26所示的重正化的流程图中仅抽出对codIRange操作的部分，并补充将codIRange的左移次数与代码量相加的处理。
参照图9，对上述步骤S14的一个单元的微小代码量估计处理的动作进行说明。图9所示的一个单元的微小代码量估计处理中，使用表参照函数readTableCdFrac()来求出单元代码量的小数部分codeLengthFrac(S51)。图10表示表参照函数readTableCdFrac()。小数代码量表mTb1由256个常数构成(参照图10(a))。小数代码量表mTb1由函数initTableCdFrac()进行初始化(参照图10(b))。小数代码量表mTbl，是mTbl[0]＝511、mTbl[255]＝1的对数表。当codIRange＝256时，mTbl[0]＝511；当codIRange＝511时，mTbl[255]＝1。从概念上讲，codIRange越接近512，MPS就越相对多地出现，所以小数代码量变短。此外，codIRange越接近256，LPS就越相对多的出现，所以小数代码量变长。利用initTableCdFrac()内的公式表示的对数曲线，上述关系就会得到高精度近似。
(b)对使用一元二值化的语法元素进行的代码量估计处理
参照图11，说明对使用一元二值化的语法元素进行的代码量估计处理。
在图11所示的一元二值化的代码量估计处理中，首先进行单元初始化处理(S61)，其次对单元内的所有Bin进行代码量估计处理(S62)，最后进行一个单元的微小代码量估计处理(S63)，然后结束。与图5所示的顺序处理的一个单元的代码量估计处理相比，图11所示的一个单元的代码量估计处理，是用对单元内的所有Bin的代码量估计处理(S62)来置换1Bin的代码量估计处理(S12)中的步骤重复处理得到的。
以coeff_abs_level_minus1为例，对图11所示的使用一元二值化的代码量估计处理的语法元素进行说明。对于coeff_abs_level_minus1，ctxIdx根据表1所示的Bin的位置binIdx的不同而不同。因此，设除binIdx＝0之外，范围为1≤binIdx≤13的Bin为一个单元。也就是说，表1的“Valueof syntax element”栏的1以上14以下的部分成为对象。最大值为14的理由是，因为形成了最大值binIdx＝13在编码“1”而结束的削顶(Truncated)形式。如果用变量run_length表示binIdx＝1以后的编码“1”的数量，run_length的取值是0以上13以下。另外，由于binIdx＝14以上时会成为旁通，所以，在本例中，对于coeff_abs_level_minusl的值为1以上的所有系数，除去旁通部分适合使用一元二值化的代码量估计处理。
参照图12，详细说明对上述步骤S62的单元内的所有Bin进行的代码量估计处理。首先，对所有Bin进行代码量的相加计算(S71)。这项处理通过用表参照函数readTableCdInt()对单元代码量的整数部分codeLengthInt进行相加，用表参照函数readTableRng()更新codIRange来进行。然后，对所有Bin进行上下文信息的更新(S72)。这项处理通过用表参照函数readTableMps()更新valMPS，用表参照函数readTableState()更新pStateIdx来进行。
这里，参照图13，对各个表参照函数进行说明。如图13所示，由于比特的最大值为13，所以定义MAX_RUN＝13。表参照函数：readTableCDInt()、readTableRng()、readTableMps()、readTableState()，分别参照整数代码量表(mCdlIntTbl)、范围表(mRngTbl)、MPS表(mMpsTbl)、pState表(mStateTbl)并返回数值。这些表，输入二值字符串的所有编码模型(pattern)和所有出现概率模型。
参照图14，详细说明各表的初始化处理。由于对所有的run_length、valMPS、pStateIdx执行初始化函数initTableCdInt()，所以整数代码量表(mCdlIntTbl)、范围表(mRngTbl)、MPS表(mMpsTbl)、pState表(mStateTbl)全被初始化。该初始化处理，依照的是基于图5所示的顺序处理的一个单元的代码量估计处理的运算。图14的ProclBin(binVal，&valMPS，&pStateIdx)，与图5的1Bin的代码量估计处理(S12)相对应，是对binVal、valMPS、pStateIdx、codIRange进行与图7处理等价的处理。但是，图7的1Bin的代码量相加处理(S38)，是通过图14内的两处while处理进行的。通过以上处理，可对所有Bin所对应的代码量的整数部分进行总括计算的各个表就被初始化。
(c)作为旁通部分处理的Bin所对应的算术代码量估计处理
参照图15，详细说明对作为旁通部分处理的Bin一个单元的代码量估计处理。本代码量估计处理在进行单元初始化处理(S81)之后，对单元代码量的整数部分codeLengthInt进行每次加1的运算，直至单元结束(S82、S83)。也就是说，本代码量估计处理，只是将1Bin的代码量作为1比特的代码量来进行计数。
图2所示的加法器231，根据以上图5、图11、图15所示的3个代码量估计处理所得到的单元代码量的估计值，按以下方式计算预测代码量。
对于宏块中所包含的所有单元，分别进行与所有的代码量估计电路211～214输出的单元代码量的整数部分(codeLengthInt)以及单元代码量的小数部分(codeLengthFrac)的相加运算，计算宏块的预测代码量的整数部分(MBcodeLengthInt)、和宏块的预测代码量的小数部分(MBcodeLengthFrac)。最终的宏块的预测代码量MBcodeLength由下式求出。
MBcodeLength＝MBcodeLengthInt+(MBcodeLengthFrac＞＞9)    (1)
下面，说明以上所述的一个单元的代码量估计处理(参照图5、图11、图15)能够对每个单元进行并行处理的理由。
如上所述，内部状态codIRange和codILow是并行处理上下文自适应型算术编码的阻碍，对于这二者，由于codIRange在每个单元中，通过图6所示的单元初始化处理，被初始化为固定值，codILow在图5至图15所示的整体处理中不存在。所以，如图3所示，各单元的代码量估计处理，从时间上讲可以在电路上并行实施。
此外，就像参照图11说明的那样，一个单元的代码量估计处理(一元二值化；unary binarization)能够对多个Bin总括起来处理。这可以通过准备基于一定范围的一元二值化编码群、所有的valMPS、和所有的pStateIdx的组合的表来实现。
对用于让算术代码量估计电路200以高精度近似宏块代码量的条件进行说明。
该条件是指，在将图5、图11、图15所示的一个单元的编码估计处理用于图2所示的第一至第四的代码量估计电路211～214的基础上，如图4所示，代码量估计电路整体(#1～#4的总和)所包罗的根据ctxIdx的发生代码量占宏块整体的发生代码量的比例接近100％。图4的例子中，以属于residual_block_cabac()的语法元素的发生代码量接近宏块整体的发生代码量的100％为前提，来选定用来进行代码量估计处理的语法元素。因此，在这些之外的语法元素占有的发生代码量无法忽略时，需要将该语法元素也作为代码量估计处理对象。
图16是表示本实施方式的算术代码量估计电路200的预测代码量290的预测精度的图。图16是在一帧范围内(8160宏块)，对以宏块为单位的预测代码量和由算术编码产生的发生代码量之间的误差的比例做出的图线。对于统计性质不同的4种帧(Sequence#1～#4)，误差为：平均0.47％，标准偏差是1.55％，所以得到了很高的精度。
2.2利用第二编码电路进行的最终编码
对图1的第二编码电路102的编码动作进行说明。当利用第一编码电路101完成了一帧的暂时编码后，存储在帧存储器151中的一帧的影像信号就会被输入块形成电路162。根据从预测模式存储器152读出的预测模式值，作为编码对象的宏块的各像素值与帧内预测生成电路172生成的像素预测值之间的差值就被计算出来。DCT电路182对差值块进行DCT，输出频率成分的系数数据。系数数据被输入量化电路122并被量化。这时的量化参数，由量化参数算出电路112算出。被量化后的系数数据，在二值化电路132上被转换成二值字符，在算术编码电路142上被进行编码，然后作为比特流912输出。
2.3第一编码电路101的暂时编码中的量化参数的设定
使用如图17(a)所示的对1920×1080像素的一个帧的编码中以片(slice)为单位算出最佳量化参数的例子，来说明第一编码电路101的暂时编码的具体例。
如图17(b)所示，1920×1080像素的帧，由8160(＝120×68)个16×16像素的宏块构成。分割帧的片可以定义为任意连续的宏块的集合，作为一例，考虑以1个片包含2040个宏块、一帧由4个片构成的情况。在这种情况下，可以设定N＝Nmb＝2040(＝8160/4)。
在暂时编码开始之前，决定第一编码电路101的量化电路121使用的暂时量化参数QP1(n)。暂时量化参数，以宏块为单位从多个候补当中选定一个来设定。也就是说，一个宏块所对应的暂时量化参数QP1(n)，可以通过从任意的不同的Q种类的代表量化参数qp1(x)(x＝0，1，…，Q-1)中选择一个，并设定为该宏块的量化参数QP1(n)来决定。
例如，考虑给出“0”和“20”两种代表量化参数qp1(x)＝{0，20}的情况。这里，设F(x)＝{A0，A1，…，AQ-1}(An为整数)的表记，意为F(0)＝A0、F(1)＝A1、…F(Q-1)＝AQ-1。以使各暂时量化参数的出现频度相等的方式，各宏块的暂时量化参数从两种代表量化参数中选择。在本例中，对一半宏块赋予量化参数“0”，对其余一半宏块赋予量化参数“20”。此外，为了防止暂时量化参数在片内发生偏向，在片内，交替或随机配置暂时量化参数。例如，在进行逐个扫描时，可以如图18(a)所示，按照通常的光栅扫描(raster scan)顺序，交替给出暂时量化参数；在进行交错扫描时，如图18(b)所示，对每个宏块对，交替给出暂时量化参数。
利用图19，对暂时编码中的代表量化参数qP1(x)的种类Q、和它的值qp1(x)(x＝0，1，…，Q-1)的决定方法进行说明。
对于量化电路121所使用的代表量化参数的种类Q，可以取2040(一个片所包含的宏块数)的约数，或者，在将宏块做成一对对以便进行交错扫描的编码的情况下，取上述2040的1/2、也就是1020的约数。这样设定代表量化参数的种类Q，就可以在片内使任意的代表量化参数的出现次数固定。例如，在进行逐个扫描的情况下，Q可以选择作为2040约数的5、10、20。对于各Q的情况，在一个片内的各代表量化参数的出现次数是408次、204次、102次。
代表量化参数qP1(x)，从可用编码器进行选择的量化参数的范围中选择Q个不同的值。在这种情况下，为了便于进行用于最佳编码的代码量预测，优选使这些值适度分散。例如，在一个片所包含的宏块数为2040、用编码器可以选择的量化参数QP的范围为0到51的情况下，作为代表量化参数qp1，可以如图19(a)所示，选择Q＝10，qp1(x)＝{0，4，8，12，16，22，28，34，42，51}。这时，如果是逐个扫描的方式，就如图19(b)所示，使用暂时量化参数，如果是交错扫描方式，就如图19(c)所示，分配暂时量化参数。此外，对于代表量化参数，优选包含量化参数的最大值和最小值。
作为第一编码电路101的暂时编码的结果，对存储在代码量累计存储器153中的数据进行说明。暂时编码中，对一个包含N＝2040个宏块的片，以使用相同代表量化参数qp1(x)的宏块为单位，计算算术代码量估计电路200输出的预测代码量R1(n)的总和。将该总和设为按QP分类的预测代码量r1(x)，存储在代码量累加器153中。图20的例子中，对于qP1(x)＝{0，4，8，12，16，22，28，34，42，51}(x＝0，1，…，9)的每一个，将对每个代表量化参数取预测代码量R1(n)总和得到的按QP分类的预测代码量r1(x)＝{95626，82252，64451，48648，31785，19098，10373，5439，2259，1261}存储在代码量累计存储器153中。
2.4用第二编码电路中的最终编码时的量化参数的计算
使用图21的具体例，对第二编码电路102的量化参数算出电路112中的最终编码中的最佳量化参数QP2(n)的算出方法进行说明。这里，假定使用比特率、帧率、帧的复杂度、片的编码类型等信息分配的片的目标代码量是T＝300000比特。
可以根据代表量化参数qP1(x)和按QP分类的预测代码量r1(x)，如图21那样，在坐标轴上描绘量化参数QP与片预测代码量的关系。由于r1(x)，对于各x＝QP为每204个的宏块的预测代码量的总和，所以各QP所对应的片预测代码量，可以通过10倍的r1(x)求出。此外，对描绘的片预测代码量进行线形插值，就可以生成所有的QP值(0≤QP≤51)所对应的制作片预测代码量的图线。通过求出片的目标代码量T＝300000与上述图线的交点，可以求出发生目标代码量的最佳量化参数QPopt。QPopt的算出可以通过线形插值，利用式(2)求出。
QPopt＝q+{QP1(q+1)-QP1(q)}×{Q*r1(q)-T}/
{Q×r1(q)-Q×r1(q+1)}    (2)
其中，q是0≤q≤Q-1的整数，是满足Q×r1(q+1)≤T≤Q×r1(q)的值。这里，规定：贯穿一个片，使用一个最佳量化参数。此外，在对于所有的q，T＞Q×r1(q)的情况下，则q＝0；在对于所有的q，T＜Q×r1(q)的情况下，则q＝Q-1。
由于片的目标代码量为T＝300000比特，所以利用式(2)，QPopt为16.84。
Figure GA20177184200780030213701D00181
由于量化参数为整数，所以设17为最佳量化参数QPopt。此外，根据小数点以后的值，有时选择较小一侧的值16。
按照以上方式，就可以算出最佳量化参数QP2(n)＝QPopt。此外，还可以将QPopt作为N个宏块编码所对应的初始值使用，动态变更其以后的量化参数。
如上所述，使用本实施方式的算术代码量估计电路200，就可以得到影像编码装置中的输出比特流192。
以上，表示了以表2的residual_block_cabac()所包含的语法元素为对象，构成算术代码量估计电路200的例子，但也可以以mb_pred()或macroblock_layer()等其它所有的语法元素为对象。在这种情况下，基本上只要将图4所示的对象ctxIdx的范围扩张即可。
3.变形例
本实施方式中，虽然说明的是仅以插入帧(intra frame)为编码对象构成算术代码量估计电路200的例子，但在以使用帧间预测的P帧和B帧为编码对象的情况下，也可以使用本实施方式。在P帧和B帧中，由于运动向量所必需的代码量很多，所以可以将表2的mb_pred()和sub_mb_pred()包含的语法元素加入到处理对象中。
本实施方式中，虽然说明的是图2所示的使用4个编码估计电路的例子，但是很明显，代码量估计电路的数量可以是任意的。此外，虽然本实施方式说明的是以一元二值化为例，可以在不进行Bin的顺序处理的情况下进行总括处理的例子，但很明显，本实施方式的思想也可以应用在一元二二值化以外的二值化方法中。虽然是将整数部的表和小数部的表分开进行的说明，但也可以根据codIRange的值，将表进行综合。
本实施方式中，将N设定成片单位中包含的宏块数。但是，在以更小单位进行暂时编码和编码，从而由算术代码量估计电路200取得预测代码量R2(n)，并将其结果体现在暂时量化参数的选择的情况下，也可以将N的值设定为结合编码单位的较小的值。此外，虽然是将N作为固定值进行的说明，但也可以按照帧单位或其它单位使N动态变化。此外，虽然示出的是通过线形插值求出片预测编号量的图线的例子，但也可以使用样条(spline)插值等高度的数值插值。
本实施方式中，虽然示出的是仅进行一次暂时编码的例子，但在无需进行实时编码的情况下，或在将编码流水线(pipeline)化或并列化从而使多个处理可以在固定延迟下进行的情况下，也可以进行多次暂时编码。
使用本实施方式进行编码的比特流，可以记录在磁带、光盘、磁盘、半导体存储器等记录媒体上，形成可以再次发布的形式。
4.总结
如上所述，根据本实施方式，通过使按二值字符串上下文设置的多个估计处理电路并行动作，可以让根据上下文划分的多个组所对应的算术编码的近似运算并列进行。求出二值字符串所对应的算术编码的代码量的估计值。由此，就可以在近似算术编码进行运算的同时，比正规的算术编码更大幅度地削减处理时间。因此，本实施方式可以使用动作频率被控制的较低的电路，根据高精度的代码量预测来实现编码装置。可以使用这种编码装置提供一种高画质的影像编码装置。
产业上的利用可能性
根据本发明，由于可以使用压低动作频率的电路，实现一种基于高精度的代码量预测的、高画质的编码装置，所以，本发明对照相记录器或录像装置等需要以小规模电路进行实时动作的记录装置非常有效。
本发明虽然是对特定的实施方式进行了说明，但是，对于本领域技术人员来说，其它的很多变形例、修改和其它应用是显而易见的。因此，本发明不限于这里的特定公开内容，可以仅由附加的权利要求范围限定。另外，本案与日本专利申请的特愿2006-323384号(2006年11月30日提出)有关，其内容通过参照被引入到本文。

Claims (10)

1.一种编码装置，其特征在于，具备：
块形成电路，根据输入信号，生成具有多个上下文的规定编码单位的多值数据；
二值化电路，将所述块形成电路生成的多值数据转换成二值字符串；
算术代码量估计电路，根据所述二值字符串，算出所述编码单位的预测代码量；和
编码电路，根据所述预测代码量、和进行编码时应提供的规定代码量选择第2量化参数，用选择的所述第2量化参数对所述输入信号进行算术编码，
所述第2量化参数，选择能让用所述第2量化参数执行的算术编码最终得到的代码量为所述进行编码时应提供的规定代码量的值，
所述算术代码量估计电路包括：
选择器，根据所述上下文，将规定编码单位包含的所述二值字符串分为多组；
多个代码量估计电路，是对每个所述组准备的电路，至少根据进行算术编码时的区间幅度，对被分为所述多个组的二值字符串，算出组的预测代码量；和
加法器，将所有代码量估计电路的预测代码量相加，输出规定编码单位的预测代码量。
2.根据权利要求1所述的编码装置，其特征在于，
所述代码量估计电路，对作为集合具有连续相同的上下文的所述二进制字符的单位的单元，在所述单元开始时，将所述区间的幅度设定成规定的初始值。
3.根据权利要求1所述的编码装置，其特征在于，
所述代码量估计电路，根据以所述二值字符串的所有编码模型和所有出现概率模型为输入的表，转换成整数代码量，并与所述组的预测代码量相加。
4.根据权利要求2所述的编码装置，其特征在于，
所述代码量估计电路，在所述单元结束时，根据以所述区间的幅度的对数近似得到的表，将所述区间的幅度转换成小数代码量，并与所述组的预测代码量相加。
5.根据权利要求1所述的编码装置，其特征在于，
还具备：量化参数发生电路，生成第1量化参数；和
第1量化电路，根据所述第1量化参数，将基于所述输入信号生成的系数数据量化，生成所述多值数据，
所述编码电路，还包括：量化参数算出电路，生成所述第2量化参数；
第2量化电路，根据所述第2量化参数，将基于所述输入信号生成的系数数据量化，生成第2多值数据；和
算术编码电路，对所述第2多值数据进行算术编码，
所述量化参数算出电路，根据所述第1量化参数、所述规定编码单位的预测代码量、和所述进行编码时应提供的规定代码量，算出所述第2量化参数。
6.根据权利要求5所述的编码装置，其特征在于，
所述量化参数发生电路，预先设定Q个代表量化参数，其中Q为2以上的自然数，从所述Q个代表量化参数中，对每个所述规定的编码单位，选择任意一个量化参数，由此生成用来对N个所述系数数据进行量化的第1量化参数，其中N为2以上的自然数。
7.根据权利要求6所述的编码装置，其特征在于，
所述N满足N＝L×Q，其中L为自然数。
8.根据权利要求6所述的编码装置，其特征在于，
所述Q个代表量化参数，构成为必定包含量化参数的最大值和最小值。
9.根据权利要求5所述的编码装置，其特征在于，
所述输入信号为影像信号，所述系数数据是将所述输入信号转换成频率成分的系数。
10.根据权利要求9所述的编码装置，其特征在于，
所述上下文，至少是在影像信号的亮度的系数数据以及色差的系数数据之间不同的值，所述选择器至少将所述亮度的系数数据和所述色差的系数数据分为不同的所述组。
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