CN102396229B - 图像编码装置、方法以及图像解码装置、方法 - Google Patents

图像编码装置、方法以及图像解码装置、方法 Download PDF

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Abstract

图像编码装置具有：区域分割单元，其将输入图像分割成多个区域；预测单元，其生成针对区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成单元，其生成区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；转换单元，其对区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化单元，其对区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码单元，其对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码单元，其对区域的非零量化转换系数进行编码，非零系数编码单元根据区域内的已编码的非零量化转换系数的数量，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。

Description

图像编码装置、方法以及图像解码装置、方法
技术领域
本发明涉及图像编码装置、方法和程序以及图像解码装置、方法和程序。 
背景技术
为了高效地进行图像数据(静态图像数据和动态图像数据)的传送和蓄积，以往通过压缩编码技术对图像数据进行压缩。作为这种压缩编码技术，例如在动态图像的情况下，广泛使用MPEG1～4或H.261～H.264等方式。 
在这些编码方式中，在将作为编码对象的图像数据分割成多个块之后进行编码处理。然后，针对作为编码对象的对象块内的像素信号生成预测信号。这里，在用于生成预测信号的预测方法中，存在根据画面内的已编码区域的解码信号进行预测的画面内预测、以及根据过去编码的画面的解码信号进行预测的画面间预测。 
其中，作为画面内预测，具有在规定方向上对与编码的对象块相邻的已再现的像素值进行外插而生成预测信号的方法(例如参照下述专利文献1)。 
另一方面，在通常的画面间预测中，针对编码的对象块，利用从已经再现的画面中检索与该像素信号类似的信号的方法来生成预测信号。然后，对通过检索而得到的信号所构成的区域与对象块之间的空间位移量即运动矢量进行编码。 
在H.264中，为了对应于图像局部特征的变化，使用如下方法：将对象块(例如16×16)分割成不同的块尺寸(除了16×16以外，例如8×8、8×16、16×8、8×4、4×8、4×4等)的子块，按照每个子块生成预测信号。H.264中的预测块尺寸例如记载于专利文献2中。 
接着，生成从对象块的预测信号中减去对象块的像素信号而得到的残差信号，通过离散余弦转换等进行频率转换。一般地，如果在转换块内的残差信号中没有起伏，则频率转换的块尺寸越大，转换效率越高。但是，在预测块边界，信号不连续，所以当对集中了跨越预测块边界的残差信号而得到的大残差块实施频率转换时，高频分量增加，由此，编码效率降低。因此，以与预测信号生成时相同的块单位或比预测信号 生成时小的块单位来实施频率转换。 
然后，对频率转换后的转换系数进行量化，作为量化转换系数进行熵编码。具有在各块的量化转换系数中包含大量0值的倾向，预测效率越高，该倾向越强。在高效地对0值系数进行编码的方法中存在零树编码。在该方法中，将块内的量化转换系数映射到树结构的叶(树结构的下端)上，根据叶的系数值，更新树结构的节(树结构的中途的分支点)和叶的状态(0或1)。然后，对树结构的状态和非零量化转换系数的值进行编码。因此，以使树结构的某个节的下方的节和叶为0值的方式，将块内的量化转换系数映射到树结构的叶上，由此，能够以较少的编码量对值0的量化转换系数集中进行编码。零树编码例如记载于下述专利文献3中。 
关于非零量化转换系数，例如，按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对各系数的绝对值和正负符号进行算术编码(算术编码例如记载于专利文献4中)。如图3所示，非零量化转换系数的绝对值被转换为Unary(一元码)方式的位串，使用所准备的估计概率对各bin(二进制元素)的值进行二进制算术编码。还将正设为0、将负设为1，使用正负符号的估计概率对系数的正负进行二进制算术编码。 
图4是以4×4的块单位进行了频率转换时的非零量化转换系数的编码的例子。块301内的C[0]～C[15]表示16个量化转换系数。在各转换系数的绝对值的二进制算术编码/解码中，使用按照各个频率分量的转换系数而预先准备的估计概率P[0]～P[15]。关于非零量化转换系数，如系数串302所示，从高频分量朝向低频分量，按照反Z型扫描的顺序并列进行二进制算术编码/解码。 
在系数串302中，首先，利用概率P[6]对C[6]的绝对值“1”的Unary方式的位串即“0”进行算术编码。接着，利用正负符号的估计概率对表示正符号的“0”进行编码。 
同样，根据图4，C[3]、C[5]、C[8]、C[1]、C[0]的绝对值被转换为Unary方式的位串，分别使用P[3]、P[5]、P[8]、P[1]、P[0]的估计概率对转换后的各比特进行二进制算术编码/解码。另外，在编码过程中，根据实际编码/解码的系数的概率更新各估计概率。该更新处理在编码和解码侧是相同的处理，所以在编码处理和解码处理中不会发生错误匹配。 
现有技术文献 
专利文献 
专利文献1：美国专利公报第6765964号 
专利文献2：美国专利公报第7003035号 
专利文献3：美国专利公开公报2006-133680号 
专利文献4：美国专利公报第6906647号 
发明内容
发明要解决的课题 
在现有技术中，分别使用对其频率分量分配的固定的估计概率，实施非零量化转换系数的绝对值的编码和解码。但是，量化转换系数的绝对值根据图像的局部特征或预测编码的预测性能而变化，所以一般情况下，块内的各频率分量与该量化转换系数的绝对值不会强烈相关。因此，在现有技术中，特别是在画面内的变化剧烈的图像等中，有时无法得到充分的编码效率。 
本发明是为了解决上述课题而完成的，其目的在于，高效地实施残差信号的熵编码。 
用于解决课题的手段 
在本发明的一个侧面，为了解决上述课题，根据块内的已编码/解码的量化转换系数的数量或该量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码/解码中使用的估计概率，由此，高效地实施残差信号的熵编码。 
即，本发明的一个侧面的图像编码装置的特征在于，该图像编码装置具有：区域分割单元，其将输入图像分割成多个区域；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成单元，其生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；转换单元，其对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化单元，其对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码单元，其对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码单元，其对所述区域的非零量化转换系数进行编码，所述非零系数编码单元根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的数量，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已编码的非零量化转换系数的数量为N个时，非零系数编码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率， 对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
除了上述图像编码装置以外，本发明的一个侧面的图像编码装置还能够采用以下形式。即，本发明的一个侧面的图像编码装置的特征在于，该图像编码装置具有：区域分割单元，其将输入图像分割成多个区域；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成单元，其生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；转换单元，其对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化单元，其对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码单元，其对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码单元，其对所述区域的非零量化转换系数进行编码，所述非零系数编码单元根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已编码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，非零系数编码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
在上述图像编码装置中，也可以构成为，在所述概率模型中的估计概率的数量为M个并且上述N大于M时，非零系数编码单元使用第M个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
并且，也可以构成为，非零系数编码单元按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对非零量化转换系数进行编码。 
本发明的一个侧面的图像解码装置的特征在于，该图像解码装置具有：数据解析单元，其从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；零/非零系数信息解码单元，其根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；非零系数解码单元，其根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；逆量化单元，其对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；逆转换单元，其对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及图像复原单元，其通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，所述非零系数解码单元根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的数量，从由多个 估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已解码的非零量化转换系数的数量为N个时，非零系数解码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
除了上述图像解码装置以外，本发明的一个侧面的图像解码装置还能够采用以下形式。即，本发明的一个侧面的图像解码装置的特征在于，该图像解码装置具有：数据解析单元，其从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；零/非零系数信息解码单元，其根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；非零系数解码单元，其根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；逆量化单元，其对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；逆转换单元，其对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及图像复原单元，其通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，所述非零系数解码单元根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已解码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，非零系数解码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
在上述图像解码装置中，也可以构成为，在所述概率模型中的估计概率的数量为M个并且上述N大于M时，非零系数解码单元使用第M个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
并且，也可以构成为，非零系数解码单元按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对非零量化转换系数进行解码。 
但是，上述图像编码装置的发明能够作为图像编码方法的发明来记载，能够如下记述。 
本发明的一个侧面的图像编码方法由图像编码装置执行，其特征在于，该图像编码方法具有以下步骤：区域分割步骤，将输入图像分割成多个区域；预测步骤，生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成步骤，生成所述区域的预 测信号与像素信号之间的残差信号；转换步骤，对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化步骤，对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码步骤，对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码步骤，对所述区域的非零量化转换系数进行编码，在所述非零系数编码步骤中，所述图像编码装置根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的数量，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在非零系数编码步骤中，在已编码的非零量化转换系数的数量为N个时，所述图像编码装置使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
除了上述图像编码方法以外，本发明的一个侧面的图像编码方法还能够采用以下形式。即，本发明的一个侧面的图像编码方法由图像编码装置执行，其特征在于，该图像编码方法具有以下步骤：区域分割步骤，将输入图像分割成多个区域；预测步骤，生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成步骤，生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；转换步骤，对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化步骤，对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码步骤，对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码步骤，对所述区域的非零量化转换系数进行编码，在所述非零系数编码步骤中，所述图像编码装置根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在非零系数编码步骤中，在已编码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，所述图像编码装置使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
并且，上述图像解码装置的发明能够作为图像解码方法的发明来记载，能够如下记述。 
本发明的一个侧面的图像解码方法由图像解码装置执行，其特征在于，该图像解码方法具有以下步骤：数据解析步骤，从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；零/非零系数信息解码步骤，根据所述区域的残差信号的编码 数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；非零系数解码步骤，根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；逆量化步骤，对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；逆转换步骤，对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；预测步骤，生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及图像复原步骤，通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，在所述非零系数解码步骤中，所述图像解码装置根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的数量，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在非零系数解码步骤中，在已解码的非零量化转换系数的数量为N个时，所述图像解码装置使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
除了上述图像解码方法以外，本发明的一个侧面的图像解码方法还能够采用以下形式。即，本发明的一个侧面的图像解码方法由图像解码装置执行，其特征在于，该图像解码方法具有以下步骤：数据解析步骤，从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；零/非零系数信息解码步骤，根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；非零系数解码步骤，根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；逆量化步骤，对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；逆转换步骤，对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；预测步骤，生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及图像复原步骤，通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，在所述非零系数解码步骤中，所述图像解码装置根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在非零系数解码步骤中，在已解码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，所述图像解码装置使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
但是，上述图像编码装置的发明能够作为图像编码程序的发明来记载，能够如下 记述。 
本发明的一个侧面的图像编码程序的特征在于，该图像编码程序使计算机作为以下单元进行动作：区域分割单元，其将输入图像分割成多个区域；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成单元，其生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；转换单元，其对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化单元，其对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码单元，其对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码单元，其对所述区域的非零量化转换系数进行编码，所述非零系数编码单元根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的数量，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已编码的非零量化转换系数的数量为N个时，非零系数编码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
除了上述图像编码程序以外，本发明的一个侧面的图像编码程序还能够采用以下形式。即，本发明的一个侧面的图像编码程序的特征在于，该图像编码程序使计算机作为以下单元进行动作：区域分割单元，其将输入图像分割成多个区域；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；残差信号生成单元，其生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；转换单元，其对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；量化单元，其对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；零/非零系数信息编码单元，其对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及非零系数编码单元，其对所述区域的非零量化转换系数进行编码，所述非零系数编码单元根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已编码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，非零系数编码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。 
并且，上述图像解码装置的发明能够作为图像解码程序的发明来记载，能够如下记述。 
本发明的一个侧面的图像解码程序的特征在于，该图像解码程序使计算机作为以 下单元进行动作：数据解析单元，其从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；零/非零系数信息解码单元，其根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；非零系数解码单元，其根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；逆量化单元，其对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；逆转换单元，其对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及图像复原单元，其通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，所述非零系数解码单元根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的数量，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已解码的非零量化转换系数的数量为N个时，非零系数解码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
除了上述图像解码程序以外，本发明的一个侧面的图像解码程序还能够采用以下形式。即，本发明的一个侧面的图像解码程序的特征在于，该图像解码程序使计算机作为以下单元进行动作：数据解析单元，其从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；零/非零系数信息解码单元，其根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；非零系数解码单元，其根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；逆量化单元，其对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；逆转换单元，其对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及图像复原单元，其通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，所述非零系数解码单元根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的绝对值，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率。另外，此时，也可以构成为，在已解码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，非零系数解码单元使用由多个估计概率构成的概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。 
发明效果 
根据本发明的一个侧面，能够根据块内的过去编码的量化转换系数的状况，选择在非零量化转换系数的编码/解码中使用的估计概率，所以能够高效地实施残差信号的熵编码。 
附图说明
图1是本实施方式的图像编码装置的框图。 
图2是示出从量化转换系数映射到零树的映射处理的示意图。 
图3是用于将非零量化转换系数的绝对值转换为Unary方式的位串的对应表。 
图4是说明现有的在非零量化转换系数的编码/解码中使用的估计概率选择处理的示意图。 
图5是说明本发明的一个侧面的在非零量化转换系数的编码/解码中使用的估计概率选择处理的示意图。 
图6是用于说明本实施方式的图像编码方法的流程图。 
图7是用于说明本实施方式的非零量化转换系数的编码顺序的流程图。 
图8是本实施方式的图像解码装置的框图。 
图9是用于说明本实施方式的图像解码方法的流程图。 
图10是用于说明本实施方式的非零量化转换系数的解码顺序的流程图。 
图11是用于执行在记录介质中记录的程序的计算机的硬件结构图。 
图12是图11的计算机的立体图。 
图13是示出图像编码程序的模块结构例的框图。 
图14是示出图像解码程序的模块结构例的框图。 
图15是用于说明本实施方式的在非零量化转换系数的编码/解码中准备的概率模型的曲线图。 
图16是说明本发明的一个侧面的在非零量化转换系数的编码/解码中使用的估计概率选择处理的另一例的示意图。 
具体实施方式
下面，使用图1～图16对本发明的实施方式进行说明。 
(关于图像编码装置) 
图1示出本发明的图像编码装置100的框图。图像编码装置100具有：输入端子101、块分割器102、差分器103、转换器104、量化器105、零/非零系数信息熵编码器106、非零系数熵编码器107、帧存储器108、逆量化器109、逆转换器110、加法器112、预测器113、预测参数编码器115以及输出端子114。 
下面，叙述如上所述构成的图像编码装置100的动作。由多张图像构成的动态图像的信号被输入到输入端子101。利用块分割器102将作为编码对象的图像分割成多个区域。在本实施方式中，作为一例，分割成由8×8的像素构成的块，但是也可以分割成除此之外的块的大小或形状。 
接着，作为编码处理对象的区域(以下称为“对象块”)被输入到差分器103。 
预测器113生成针对对象块的像素信号的预测信号，将其输出到差分器103。预测方法具有画面间预测和画面内预测。在画面间预测中，将过去编码后复原的再现图像作为参照图像，根据该参照图像，求出赋予相对于子块的误差最小的预测信号的运动信息。另一方面，在画面内预测中，通过基于使用了在空间上与子块相邻的已再现的像素值的规定方法的复制处理(向子块内的各像素的位置的复制处理)，生成画面内预测信号。在本发明中，没有限定具体的预测信号的生成方法。利用预测参数编码器115对生成预测信号所需要的附加信息(预测方法、运动信息等)进行熵编码(算术编码、可变长度编码等)，并输出到输出端子114。 
差分器103通过计算对象块的图像信号与预测信号之间的差分，生成对象块的残差信号，将其输出到转换器104。 
针对4个4×4像素的子块，利用转换器104对残差信号进行离散余弦转换，转换后的各子块的转换系数被输出到量化器105。另外，在本实施方式中，设子块的尺寸为4×4像素，但是，也可以是除此之外的尺寸。并且，也可以不进行分割。 
量化器105通过对子块的转换系数进行量化，生成量化转换系数，将其输出到零/非零系数信息熵编码器106和非零系数熵编码器107。同时，各子块的量化转换系数被输出到逆量化器109。 
零/非零系数信息熵编码器106对子块内的各量化转换系数的零值/非零值的状态进行熵编码，非零系数熵编码器107对子块内的非零量化转换系数的值进行熵编码。编码数据作为残差信号的编码数据经由输出端子114输出。在本实施方式中，设熵编 码为算术编码进行说明。下面，对零/非零系数信息熵编码器106和非零系数熵编码器107各自的熵编码进行说明。 
零/非零系数信息熵编码器106针对各子块，将量化转换系数映射到预先准备的树结构的叶上，根据各叶的系数值更新树结构的节和叶的状态。然后，对树结构的节和叶的状态进行熵编码。 
这里，对树结构、子块分割和零树编码进行说明。在本实施方式中，以对象块为8×8像素并将对象块分割成由16像素构成的4个子块的方法为例进行说明。 
利用图2说明树结构的生成方法。在树结构中，将x记号所示的分支点称为“节”，将数字所示的树的下端称为“叶”。节和叶的状态用0或1的值表示，各节的状态由2个枝头的节或叶的状态决定。关于x所示的某个节(对象节)，在枝头的2个节(或叶)的状态均为0时，对象节的状态为0，在2个枝头的节(或叶)的状态的任意一方或双方为1时，对象节的状态为1。 
子块61的数字表示各量化转换系数的子块内的位置，对应于树结构的树62的数字。将子块61的各量化转换系数映射到树62的相同数字的叶上。在被映射的量化转换系数非零的情况下，各叶的状态为1，在被映射的量化转换系数为零的情况下，各叶的状态为0。决定叶的状态后，从树结构的右下方朝向左上方依次决定x记号的节的状态。由此可知，在x的状态为0的情况下，与属于以该节为起点的树的叶对应的量化转换系数的值全部为0。 
在零树编码中，按照预先决定的顺序(例如从左上方朝向右下方依次搜索x记号)对树结构的节和叶的状态进行编码。此时，如果某个节的状态为0，则属于以该节为起点的树的节和叶的状态全部为0，所以不需要对这些节和叶的状态进行编码。因此，决定了表示树结构的叶与各量化转换系数之间的对应的映射图，以便以较少的编码量高效地对量化转换系数的零系数进行编码。这里，概率模型针对各编码要素(这里为节和叶)设定了一个编码要素(这里为节)为0的概率(或者为1的概率)。另外，如果预先决定，则可以在多个节和叶的状态的编码中使用相同的概率模型。并且，在算术编码的情况下，也可以根据所产生的符号对概率模型进行更新。 
这样，零/非零系数信息熵编码器106对节和叶的状态进行熵编码。然后，将对象块中的节和叶的状态的编码数据输出到输出端子114。 
非零系数熵编码器107对所输入的对象块中的子块内的非零量化转换系数进行 编码，将其输出到输出端子114。 
使用图5对本发明的非零量化转换系数的编码方法进行说明。 
关于非零量化转换系数的编码，按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对各系数的绝对值和正负符号进行算术编码。具体而言，如图3所示，将非零量化转换系数的绝对值转换为Unary方式的位串。在对子块内的各量化转换系数进行了二进制化的位串的编码所使用的概率模型中，准备0的发生概率不同的多个估计概率。然后，利用根据子块内的此前编码的转换系数的绝对值而选择出的估计概率，对各bin的值进行二进制算术编码。还将正设为0、将负设为1，使用正负符号的估计概率对系数的正负进行算术编码。 
图5示出在以4×4的块单位进行了频率转换的情况下非零量化转换系数的编码/解码时的估计概率选择处理。块301内的C[0]～C[15]表示16个量化转换系数([]内是识别子块内的量化转换系数的位置的索引)。作为在各转换系数的绝对值的二进制算术编码/解码中使用的概率模型，准备二进制值为0的频度不同的16个估计概率(P[0]～P[15]；[]内是识别估计概率的索引)。在本实施方式中，准备以0值的发生概率随着从P[0]朝向P[15]而减小的方式设定的16个估计概率。图15示出该概率模型的初始数据。图15的横轴表示估计概率的索引，纵轴表示下一个编码/解码对象的bin为0的概率。 
关于非零量化转换系数，如系数串302所示，从高频分量朝向低频分量，按照反Z型扫描的顺序并列进行二进制算术编码/解码。 
在系数串302的例子中，首先，按照反Z型扫描的顺序搜索系数串，检测非零的系数(在图5的例子中为C[6])。然后，利用概率P[0]对C[6]的绝对值“1”的Unary方式的位串即“0”进行算术编码/解码。接着，利用正负符号的估计概率(例如符号为正的概率)对表示正符号的“0”进行编码/解码。另外，最先从16个估计概率中的P[0]开始。 
第2，从C[6]起按照反Z型扫描的顺序搜索系数串，检测非零的系数(在图5的例子中为C[3])。然后，利用概率P[1]对C[3]的绝对值“1”的Unary方式的位串即“0”进行算术编码/解码。此时，由于之前刚刚编码/解码的系数的绝对值为1，所以在该编码/解码中使用在P[0]的索引中加上1而得到的P[1]。接着，利用正负符号的估计概率对表示负符号的“1”进行编码/解码。 
同样，第3，从C[3]起按照反Z型扫描的顺序搜索系数串，检测非零的系数(在图5的例子中为C[5])。然后，利用概率P[2]对C[5]的绝对值“2”的Unary方式的位串即“10”的各bin进行算术编码/解码，接着，利用正负符号的估计概率对表示正符号的“0”进行编码/解码。此时，由于之前刚刚编码/解码的系数的绝对值为1，所以在该编码/解码中使用在P[1]的索引中加上1而得到的P[2]。 
第4，从C[5]起按照反Z型扫描的顺序搜索系数串，检测非零的系数(在图5的例子中为C[8])。然后，利用概率P[4]对C[8]的绝对值“3”的Unary方式的位串即“110”进行算术编码/解码，接着，利用正负符号的估计概率对表示负符号的“1”进行编码/解码。此时，由于之前刚刚编码/解码的系数的绝对值为2，所以在该编码/解码中使用在P[2]的索引中加上2而得到的P[4]。 
第5，从C[8]起按照反Z型扫描的顺序搜索系数串，检测非零的系数(在图5的例子中为C[1])。然后，利用概率P[7]对C[1]的绝对值“1”的Unary方式的位串即“0”进行算术编码/解码，接着，利用正负符号的估计概率对表示正符号的“0”进行编码/解码。此时，由于之前刚刚编码/解码的系数的绝对值为3，所以在该编码/解码中使用在P[4]的索引中加上3而得到的P[7]。 
最后，从C[1]起按照反Z型扫描的顺序搜索系数串，检测非零的系数(在图5的例子中为C[0])。然后，利用概率P[8]对C[0]的绝对值“4”的Unary方式的位串即“1110”进行算术编码/解码，接着，利用正负符号的估计概率对表示正符号的“0”进行编码/解码。此时，由于之前刚刚编码/解码的系数的绝对值为1，所以在该编码/解码中使用在P[7]的索引中加上1而得到的P[8]。 
这样，根据之前刚刚编码/解码的量化转换系数的绝对值，选择对下一个量化转换系数的绝对值进行编码/解码时的估计概率。另外，在接着要使用的估计概率的索引超过概率模型中准备的最大值(在本实施方式中为15)的情况下，如图5所示，反复使用P[15]。 
这里，根据子块内的已编码/解码的二进制值的数量，选择在下一个量化转换系数的绝对值的编码/解码中使用的估计概率。例如，在之前刚刚编码/解码的量化转换系数的绝对值为2时(上述C[5]的例子)，在对下一个量化转换系数的绝对值(上述C[8]的例子)进行编码/解码时，使用在之前的量化转换系数的绝对值的编码/解码中使用的P[x]的索引(在该例子中x＝2)中加上2而得到的P[x+2]。 
作为与图5的方法不同的例子，具有如下方法：根据子块内的已编码/解码的量化转换系数的数量(个数)，选择在下一个非零量化转换系数的编码/解码中使用的估计概率。图16示出该另一例。在图16中，在利用P[x]对之前的系数进行了编码/解码的情况下(例如利用P[0]对C[6]进行编码/解码)，接着进行编码/解码的系数使用P[x+1](利用P[1]对C[3]进行编码/解码)。即，所使用的估计概率的索引一个一个地相加，由此，选择与已编码/解码的量化转换系数的数量对应的索引的估计概率。 
并且，在编码/解码的过程中，可以从初始数据起，根据实际编码/解码的系数的频度更新各估计概率。该更新处理在编码/解码和解码侧是相同的处理，所以在编码处理和解码处理中不会发生错误匹配。 
逆量化器109对各子块的量化转换系数进行逆量化，复原转换系数，将其输出到逆转换器110。 
逆转换器110对各子块的转换系数进行逆转换，复原残差信号，将其输出到加法器112。 
加法器112对各子块的复原后的残差信号和对象块的预测信号进行相加，复原对象块的再现信号。 
复原后的再现信号被输出到帧存储器108，保存为在预测处理中使用的参照图像。 
(关于图像编码方法) 
下面，使用图6说明由图像编码装置100执行的图像编码方法的处理。图中示出1个块的编码处理。这里，设对象块为8×8像素的块。 
首先，预测器113生成对象块的预测信号，对生成预测信号所需要的附加信息进行编码(S101)。接着，差分器103针对4×4像素的子块，生成对象块的预测信号与图像信号之间的残差信号。转换器104针对4×4像素的子块，进行残差信号的转换，量化器105针对4×4像素的子块，进行上述转换后的残差信号的量化，由此，生成量化转换系数(S102)。 
接着，零/非零系数信息熵编码器106通过图2中说明的处理，将子块61的量化转换系数映射到树结构62的叶上，根据各叶的系数值更新树结构的节和叶的状态。然后，对树结构的节和叶的状态进行编码(S103)。 
接着，非零系数熵编码器107根据图5所示的估计概率选择处理，对子块的量化 转换系数中的非零系数进行编码(S104)。后面详细叙述。 
接着，逆量化器109对各子块的量化转换系数进行逆量化，逆转换器110对上述逆量化后的量化转换系数进行逆转换，由此，复原各子块的残差信号(S105)。 
接着，加法器112通过对对象块的预测信号和各子块的残差信号进行相加，复原对象块的再现信号(S106)。 
最后，图像编码装置100从输出端子114输出编码后的树结构的零树编码数据和非零量化转换系数的编码数据、以及在预测信号的生成中使用的附加信息的编码数据(S107)。 
图7示出由非零系数熵编码器107执行的针对一个4×4像素的子块的量化转换系数的非零系数编码处理(图6的步骤S104的处理)。图7的流程图中的Z[k]表示通过反Z型扫描将图5的量化转换系数块301的各系数的索引k转换为系数串302时的转换后的索引Z[k]。转换前的索引k与转换后的索引Z[k]的对应如图5的表303所示。 
首先，非零系数熵编码器107将表示子块内的量化转换系数的编码顺序的k和表示估计概率的索引的m初始化为0(S501)。 
接着，非零系数熵编码器107读入图5所示的量化转换系数C[Z[k]](S502)，在该值为0时进入S508，在该值不为0时进入S504(S503)。 
在S504中，非零系数熵编码器107利用P[m]对与C[Z[k]]的绝对值对应的位串进行二进制算术编码，接着，对C[Z[k]]的正负符号的二进制值进行编码。在图5中已经说明了二进制算术编码，所以这里省略详细说明。 
在S505中，非零系数熵编码器107在m中加上C[Z[k]]的绝对值来更新m的值，在S506中，调查m的值是否大于等于16。这里，在m的值大于等于16时，在S507中将m的值设定为15，在m的值小于15时，在S508中，在k的值中加上1，以便进行下一个量化转换系数的编码。 
以后，反复进行S502～S508的处理，直到k的值为16、子块内的全部量化转换系数的编码结束为止(S509)。 
另外，在步骤S505中，在m中加上C[Z[k]]的绝对值来更新m的值，但是，也可以代替C[Z[k]]的绝对值而加上1。 
(关于图像解码装置) 
图8示出本发明的图像解码装置900的框图。图像解码装置900具有：输入端子 901、数据解析器902、零/非零系数信息熵解码器903、非零系数熵解码器904、逆量化器906、逆转换器907、加法器908、帧存储器910、预测参数解码器905、预测器911以及输出端子909。 
下面，叙述如上所述构成的图像解码装置900的动作。当编码后的比特流被输入到输入端子901后，数据解析器902从比特流中切出对处理对象的对象块进行解码所需要的编码数据。然后，数据解析器902将与作为下一个解码对象的8×8像素(本发明的块尺寸不限于8×8)的对象块有关的编码数据分离成残差信号的编码数据(即，对树结构的节和叶的状态进行零树编码而得到的编码数据和非零量化转换系数的编码数据)、以及生成预测信号所需要的附加信息的编码数据。对树结构的节和叶的状态进行零树编码而得到的编码数据被输出到零/非零系数信息熵解码器903，非零量化转换系数的编码数据被输出到非零系数熵解码器904，生成预测信号所需要的附加信息的编码数据被输出到预测参数解码器905。 
零/非零系数信息熵解码器903对对象块内的各子块(这里设子块的尺寸为4×4像素，但是不限于该尺寸)的树结构的节和叶的状态进行熵解码。然后，零/非零系数信息熵解码器903经由线L903向非零系数熵解码器904输出解码后的叶的状态示出1的量化转换系数(非零量化转换系数)的信息。 
非零系数熵解码器904根据经由线L903输入的量化转换系数的零/非零信息，对所输入的非零量化转换系数的编码数据进行熵解码，复原量化转换系数的值。复原后的各子块的量化转换系数的解码值被输出到逆量化器906。 
关于非零量化转换系数的解码，按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对各系数的绝对值和正负符号进行算术解码。具体而言，首先，根据子块内的此前解码的转换系数的绝对值，选择在下一个转换系数的解码中使用的估计概率。接着，使用选择出的估计概率，对bin进行二进制算术解码，直到与图3所示的Unary方式的位串中的任意一方一致为止。然后，根据图3决定非零量化转换系数的绝对值。接着，还将正设为0、将负设为1，使用正负符号的估计概率对系数的正负进行算术解码。由于根据图5、图15和图16已经说明了非零量化转换系数的解码处理以及非零系数熵解码器904中的非零量化转换系数的解码时的估计概率选择处理，所以这里省略详细说明。 
逆量化器906对各子块的量化转换系数的解码值进行逆量化，复原各子块的转换 系数。逆转换器907通过对各子块的转换系数进行逆转换，生成再现残差信号。 
另一方面，预测参数解码器905复原生成预测信号所需要的附加信息的编码数据，接着，预测器911生成对象块的预测信号。 
加法器908通过对各子块的再现残差信号和对象块的预测信号进行相加，复原对象块的再现信号。复原后的再现信号被输出到帧存储器910，保存为在预测处理中使用的参照图像。 
(关于图像解码方法) 
下面，使用图9说明由图像解码装置900执行的图像解码方法的处理。图中示出1个块的解码处理。这里，设对象块为8×8像素的块。 
首先，在图像解码装置900中，输入压缩数据后(S901)，数据解析器902提取对象块的编码数据(S902)。即，这里，提取与对象块的各子块(4×4像素)有关的树结构的节和叶的状态的编码数据、非零量化转换系数(与在树结构中状态为1的叶对应的系数)的编码数据、以及生成预测信号所需要的附加信息的编码数据。然后，树结构的节和叶的状态的编码数据被输出到零/非零系数信息熵解码器903，非零量化转换系数的编码数据被输出到非零系数熵解码器904，附加信息的编码数据被输出到预测参数解码器905。 
预测参数解码器905对附加信息的编码数据进行解码，预测器911根据由预测参数解码器905解码后的附加信息，生成对象块的预测信号(S903)。 
接着，零/非零系数信息熵解码器903对与各子块(4×4像素)有关的树结构的节和叶的状态的编码数据进行解码，复原树结构的节和叶的状态(S904)。 
非零系数熵解码器904根据解码后的各子块的树结构的节和叶的状态，复原叶的状态示出1的量化转换系数(非零量化转换系数)的值(S905)。非零量化转换系数的解码在后面叙述。 
并且，逆量化器906对各子块的量化转换系数进行逆量化，逆转换器907对逆量化后的量化转换系数进行逆转换，由此，复原残差信号(S906)。 
最后，加法器908在复原后的残差信号中加上预测信号，复原对象块的再现信号。复原后的再现信号被临时存储在帧存储器910中(S907)。 
图10示出由非零系数熵解码器904执行的针对一个4×4像素的子块的量化转换系数的非零系数解码处理(图9的步骤S905的处理)。图10的流程图中的Z[k]表示 通过反Z型扫描将图5的量化转换系数块301的各系数的索引k转换为系数串302时的转换后的索引Z[k]。转换前的索引k与转换后的索引Z[k]的对应如图5的表303所示。 
首先，非零系数熵解码器904将表示子块内的量化转换系数的解码顺序的k和表示估计概率的索引的m初始化为0(S601)。 
接着，非零系数熵解码器904读入与图5所示的量化转换系数C[Z[k]]对应的树结构的叶的值leaf[Z[k]](S602)，在该值为0时，在S608中利用0对C[Z[k]]的值进行解码，在该值不为0时进入S604(S603)。 
在S604中，非零系数熵解码器904利用P[m]对C[Z[k]]的绝对值进行二进制算术解码，接着，对C[Z[k]]的正负符号的二进制值进行解码。由于在图5中已经说明了二进制算术解码，所以这里省略详细说明。 
然后，在S605中，非零系数熵解码器904在m中加上C[Z[k]]的绝对值来更新m的值，在S606中，调查m的值是否大于等于16。这里，在m的值大于等于16时，在S607中将m的值设定为15，在m的值小于15时，在S609中，在k的值中加上1，以便进行下一个量化转换系数的编码。 
以后，反复进行S602～S609的处理，直到k的值为16、子块内的全部量化转换系数的编码结束为止(S610)。 
另外，在步骤S605中，在m中加上C[Z[k]]的绝对值来更新m的值，但是，也可以代替C[Z[k]]的绝对值而加上1。 
(变形例) 
在上述中，从高频分量朝向低频分量，按照反Z型扫描的顺序实施非零量化转换系数的编码和解码，但是不限于该顺序。例如，本发明还能够按照光栅扫描顺序(在块301中为C[0]、C[1]、C[2]...的顺序)、Z型扫描顺序(在块301中为C[0]、C[1]、C[4]、C[8]...的顺序，系数串302的逆)、逆光栅扫描顺序等，应用块301内的系数。 
在上述中，所准备的概率模型(由P[0]～P[15]构成)为一种，但是，也可以根据预测方法和块尺寸等而单独准备。并且，概率模型中包含的估计概率的个数不一定与块内的转换系数的数量相同。只要在编码侧和解码侧具有相同的概率模型，即使估计概率为任意的数量，本发明也能够实施。 
并且，在上述中，在要选择的估计概率的编号大于所准备的估计概率的情况下， 选择0的发生频度最低的估计概率，但是可以预先确定任意的估计概率，也可以准备其他估计概率。 
在上述中，利用Unary方式将量化转换系数转换为二进制码，但是也可以是其他方法。例如，本发明还能够应用限制了值的等级的Truncatedunary(截断一元码)方式、将值的等级分成2个阶段的Concatenated unary(级联一元码)方式、固定长度方式等。 
在上述中，使用算术编码，但是，本发明还能够应用可变长度编码。该情况下，例如，根据块内的已编码/解码的量化转换系数的数量或绝对值，从所准备的多个可变长度码表中，选择在下一个量化转换系数的编码/解码中使用的码表。 
在上述中，利用零树编码对块内的量化转换系数的零/非零系数的状态进行编码，但是不限于该方法。例如，可以使用对块内的非零系数的数量和位置进行编码的方法等，还可以使用对块内的连续的零的数量进行编码的零游程编码等。
(关于图像编码程序、图像解码程序) 
图像编码装置的发明能够记载为用于使计算机作为图像编码装置发挥功能的图像编码程序的发明。或者，能够将本实施方式的图像编码方法作为程序存储在记录介质中来提供。并且，图像解码装置的发明能够记载为用于使计算机作为图像解码装置发挥功能的图像解码程序的发明。或者，能够将本实施方式的图像解码方法作为程序存储在记录介质中来提供。 
图像编码程序和图像解码程序例如存储在记录介质中来提供。作为记录介质，例示有软盘、CD-ROM、DVD等记录介质、或者ROM等记录介质、或者半导体存储器等。 
图13示出用于使计算机作为图像编码装置发挥功能的图像编码程序的模块。如图13所示，图像编码程序P100具有：输入模块P101、块分割模块P102、差分模块P103、转换模块P104、量化模块P105、零/非零系数信息熵编码模块P106、非零系数熵编码模块P107、存储模块P108、逆量化模块P109、逆转换模块P110、加法模块P112、预测模块P113、输出模块P114以及预测参数编码模块P115。 
通过执行上述各模块而实现的功能与上述图1的图像编码装置100的功能相同。即，在功能方面，图11的输入模块P101相当于图1的输入端子101，块分割模块P102相当于块分割器102，差分模块P103相当于差分器103，转换模块P104相当于转换 器104，量化模块P105相当于量化器105，零/非零系数信息熵编码模块P106相当于零/非零系数信息熵编码器106，非零系数熵编码模块P107相当于非零系数熵编码器107，存储模块P108相当于帧存储器108，逆量化模块P109相当于逆量化器109，逆转换模块P110相当于逆转换器110，加法模块P112相当于加法器112，预测模块P113相当于预测器113，输出模块P114相当于输出端子114，预测参数编码模块P115相当于预测参数编码器115。 
图14示出用于使计算机作为图像解码装置发挥功能的图像解码程序的模块。如图14所示，图像解码程序P900具有：输入模块P901、数据解析模块P902、零/非零系数信息熵解码模块P903、非零系数熵解码模块P904、预测参数解码模块P905、逆量化模块P906、逆转换模块P907、加法模块P908、输出模块P909、存储模块P910以及预测模块P911。 
通过执行上述各模块而实现的功能与上述图9的图像解码装置900的功能相同。即，在功能方面，图14的输入模块P901相当于图8的输入端子901，数据解析模块P902相当于数据解析器902，零/非零系数信息熵解码模块P903相当于零/非零系数信息熵解码器903，非零系数熵解码模块P904相当于非零系数熵解码器904，预测参数解码模块P905相当于预测参数解码器905，逆量化模块P906相当于逆量化器906，逆转换模块P907相当于逆转换器907，加法模块P908相当于加法器908，输出模块P909相当于输出端子909，存储模块P910相当于帧存储器910，预测模块P911相当于预测器911。 
如上那样构成的图像编码程序P100和图像解码程序P900存储在图11所示的记录介质10中，由后述的计算机30来执行。 
图11是示出用于执行记录在记录介质中的程序的计算机的硬件结构的图，图12是用于执行存储在记录介质中的程序的计算机的立体图。作为计算机，包含具有CPU并进行基于软件的处理和控制的DVD播放器、机顶盒、移动电话等。 
如图11所示，计算机30具有：软盘驱动装置、CD-ROM驱动装置、DVD驱动装置等读取装置12；使操作系统常驻的作业用存储器(RAM)14；存储记录介质10所存储的程序的存储器16；被称为显示器的显示装置18；作为输入装置的鼠标20和键盘22；用于进行数据等的收发的通信装置24；以及对程序的执行进行控制的CPU26。在将记录介质10插入到读取装置12中时，计算机30能够从读取装置12访问存 储在记录介质10中的图像编码程序P100，通过该图像编码程序P100，能够作为本发明的图像编码装置进行动作。并且，在将记录介质10插入到读取装置12中时，计算机30能够从读取装置12访问存储在记录介质10中的图像解码程序P900，通过该图像解码程序P900，能够作为本发明的图像解码装置进行动作。 
如图12所示，图像编码程序或图像解码程序也可以作为叠加在载波上的计算机数据信号40而经由网络提供。在该情况下，计算机30将通过通信装置24接收到的图像编码程序或图像解码程序存储在存储器16中，能够执行该图像编码程序或图像解码程序。 
根据以上说明的本实施方式，根据子块内的已编码/解码的量化转换系数的数量或该量化转换系数的绝对值，选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码/解码中使用的估计概率，所以能够根据块的特征或块内的过去编码的量化转换系数的状况，高效地进行预测误差信号的编码。 
标号说明 
100：图像编码装置；101、901：输入端子；102：块分割器；103：差分器；104：转换器；105：量化器；106：零/非零系数信息熵编码器；107：非零系数熵编码器；108、910：帧存储器；109、906：逆量化器；110、907：逆转换器；112、908：加法器；113、911：预测器；114、909：输出端子；115：预测参数编码器；900：图像解码装置；902：数据解析器；903：零/非零系数信息熵解码器；904：非零系数熵解码器；905：预测参数解码器。 

Claims (12)

1.一种图像编码装置，其特征在于，该图像编码装置具有：
区域分割单元，其将输入图像分割成多个区域；
预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；
残差信号生成单元，其生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；
转换单元，其对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；
量化单元，其对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；
零/非零系数信息编码单元，其对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及
非零系数编码单元，其对所述区域的非零量化转换系数进行编码，
所述非零系数编码单元根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的绝对值之和，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率，其中，在所述概率模型中，各估计概率为0值的发生概率按照降序来排列。
2.根据权利要求1所述的图像编码装置，其特征在于，
在已编码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，所述非零系数编码单元使用所述概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。
3.根据权利要求2所述的图像编码装置，其特征在于，
在所述概率模型中的估计概率的数量为M个并且上述N大于M时，所述非零系数编码单元使用第M个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。
4.根据权利要求1～3中的任意一项所述的图像编码装置，其特征在于，
所述非零系数编码单元按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对非零量化转换系数进行编码。
5.一种图像解码装置，其特征在于，该图像解码装置具有：
数据解析单元，其从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；
零/非零系数信息解码单元，其根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；
非零系数解码单元，其根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；
逆量化单元，其对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；
逆转换单元，其对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；
预测单元，其生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及
图像复原单元，其通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，
所述非零系数解码单元根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的绝对值之和，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率，其中，在所述概率模型中，各估计概率为0值的发生概率按照降序来排列。
6.根据权利要求5所述的图像解码装置，其特征在于，
在已解码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，所述非零系数解码单元使用所述概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。
7.根据权利要求6所述的图像解码装置，其特征在于，
在所述概率模型中的估计概率的数量为M个并且上述N大于M时，所述非零系数解码单元使用第M个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。
8.根据权利要求5～7中的任意一项所述的图像解码装置，其特征在于，
所述非零系数解码单元按照从高频分量的系数朝向低频分量的系数的顺序，对非零量化转换系数进行解码。
9.一种图像编码方法，该图像编码方法由图像编码装置执行，其特征在于，该图像编码方法具有以下步骤：
区域分割步骤，将输入图像分割成多个区域；
预测步骤，生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；
残差信号生成步骤，生成所述区域的预测信号与像素信号之间的残差信号；
转换步骤，对所述区域的残差信号进行频率转换，生成转换系数；
量化步骤，对所述区域的转换系数进行量化，生成量化转换系数；
零/非零系数信息编码步骤，对表示所述区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行编码；以及
非零系数编码步骤，对所述区域的非零量化转换系数进行编码，
在所述非零系数编码步骤中，所述图像编码装置根据所述区域内的已编码的非零量化转换系数的绝对值之和，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的编码中使用的估计概率，其中，在所述概率模型中，各估计概率为0值的发生概率按照降序来排列。
10.根据权利要求9所述的图像编码方法，其特征在于，
在所述非零系数编码步骤中，在已编码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，所述图像编码装置使用所述概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行编码。
11.一种图像解码方法，该图像解码方法由图像解码装置执行，其特征在于，该图像解码方法具有以下步骤：
数据解析步骤，从压缩数据中提取作为处理对象的对象区域的残差信号的编码数据；
零/非零系数信息解码步骤，根据所述区域的残差信号的编码数据，对表示区域内的各量化转换系数是零系数还是非零系数的信息进行解码；
非零系数解码步骤，根据所述对象区域的残差信号的编码数据，对非零量化转换系数进行解码；
逆量化步骤，对所述区域内的解码后的量化转换系数进行逆量化，生成再现频率转换系数；
逆转换步骤，对所述区域的再现频率转换系数进行逆转换，复原再现残差信号；
预测步骤，生成针对所述区域所包含的像素信号的预测信号；以及
图像复原步骤，通过对所述区域的所述预测信号和所述再现残差信号进行相加，复原所述区域的像素信号，
在所述非零系数解码步骤中，所述图像解码装置根据所述区域内的已解码的非零量化转换系数的绝对值之和，从由多个估计概率构成的概率模型中选择在下一个非零量化转换系数的绝对值的解码中使用的估计概率，其中，在所述概率模型中，各估计概率为0值的发生概率按照降序来排列。
12.根据权利要求11所述的图像解码方法，其特征在于，
在所述非零系数解码步骤中，在已解码的非零量化转换系数的绝对值之和为N时，所述图像解码装置使用所述概率模型中的第N个估计概率，对下一个非零量化转换系数的绝对值进行解码。
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