JP2001245303A - 動画像符号化装置および動画像符号化方法 - Google Patents

動画像符号化装置および動画像符号化方法

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JP2001245303A JP2000053823A JP2000053823A JP2001245303A JP 2001245303 A JP2001245303 A JP 2001245303A JP 2000053823 A JP2000053823 A JP 2000053823A JP 2000053823 A JP2000053823 A JP 2000053823A JP 2001245303 A JP2001245303 A JP 2001245303A
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frame
moving picture
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理恵子 古川
Yoshihiro Kikuchi
義浩 菊池
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Toshiba Corp
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Abstract

(57)【要約】 【課題】符号化する動画像のシーンに応じて符号化パラ
メタを設定し、シーン内容に適した効率的な符号配分を
行い、視覚的にまとまりのある見やすい画像を生成す
る。 【解決手段】１パス目では、画像特徴量算出部３１によ
って算出された画像の特徴量を基にシーン毎に最適な符
号化パラメタを決定し、効率の良い符号量の配分を行
う。まず画像特徴量からオブジェクトの動きやカメラパ
ラメタを推定し、その結果を基にシーン毎の符号化パラ
メタを算出する。オブジェクトの動きの速いシーンでは
フレームレートを上げて動きが不自然になるのを避け、
ノイズがでやすいマクロブロックでは量子化幅を小さく
設定することで画質改善を図る。２パス目では、算出さ
れたシーン毎のフレームレートとビットレート１３４を
用いて、入力動画像信号１００に対する符号化が符号化
部にて行われる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、インターネットな
どによる動画像伝送システムや画像データベースシステ
ムに使用される動画像符号化装置および動画像符号化方
法に関し、特に２パス符号化という手法でシーンの内容
に応じた符号化パラメタに従って符号化を行い、データ
サイズを大きくすることなくシーン毎にまとまりのある
見やすい復号画像を提供できるように改善された動画像
符号化装置および動画像符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】動画像の圧縮に用いられるＭＰＥＧ方式
は、動画像データのフレームどうしでの動き補償後の残
差をＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａ
ｎｓｆｏｒｍ：離散コサイン変換）処理し、その係数を
量子化することでデータを圧縮するものである。
【０００３】ＭＰＥＧ方式に基づく従来の動画像符号化
方式では、圧縮動画像データを伝送レートが規定されて
いる伝送路によって伝送したり、記録容量に限りがある
蓄積媒体に記録するために、出力される符号化ビットス
トリームのビットレートが指定された値となるようにフ
レームレートや量子化幅などの符号化パラメタを設定し
て符号化を行うというレート制御と呼ばれる処理が行わ
れている。
【０００４】多くのレート制御では、前フレームの発生
符号量に応じて次のフレームまでの間隔と次フレームの
量子化幅を決める方法がとられている。そのため、画面
の動きが大きいシーンになると発生符号量が増えるので
画質が急に劣化する。図１０（ａ）は従来のレート制御
について示す図である。従来のレート制御では４０１の
ように一定の目標ビットレートと４０３のように一定の
フレームレートが設定されている。また、実際のビット
レートを４０２、実際のフレームレートを４０４で表
す。
【０００５】従来のレート制御では、あらかじめ設定さ
れたフレームスキップしきい値のバッファサイズと現時
点でのバッファレベルとの差（余裕度）を基にフレーム
レートを決め、現時点でのバッファがしきい値よりも小
さい時には一定のフレームレートで符号化を行い、現時
点でのバッファがしきい値を上回るとフレームレートを
下げるように制御する。したがって、動きの激しいシー
ンに切り替わると、発生符号量が急増するために図１１
のようなフレームスキップがおこり４０４のようにフレ
ームレートが落ちてしまう。
【０００６】このように、従来のレート制御は画像内容
とは無関係に次フレームの符号量を定めているため、画
面の動きが大きくなるシーンでフレーム間隔が広くなり
過ぎて動きが不自然になったり、量子化幅が適切でない
ために画像が歪んで見づらさを感じさせることがあっ
た。
【０００７】一方、２パス符号化と呼ばれる方法により
レート制御を行う方式も知られている。しかし、多くの
手法では符号量の変化のみに着目しており、画像内容と
符号量の関係を考慮したものは、例えばシェードイン・
シェードアウトなど（特開平１０−３３６６４１号公
報）の特別な場合に限られていた。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述のように、従来の
動画像符号化装置では、画像の内容に無関係にフレーム
レートや量子化幅が決められていたためにオブジェクト
の動きが激しいシーンにおいて急激にフレームレートが
落ちたり、量子化幅が適切でないために画像が歪むな
ど、画質劣化が目立ちやすいという問題点があった。
【０００９】そこで、本発明は符号化する動画像の内容
に適した効率的な符号配分を行えるようにし、視覚的に
まとまりのある見やすい画像を生成することが可能な動
画像符号化装置および動画像符号化方法を提供すること
を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上述の課題を解決するた
め、本発明はまず入力動画像信号を時間的に連続した少
なくとも一つのフレームからなるシーンに分割して、各
シーン毎に統計的特徴量を算出し、この統計的特徴量に
基づいてシーンの内容を推定する。さらに、目標ビット
レートに対してバッファにある程度の余裕をもたせるこ
とができる場合、シーン内容に応じて符号化ビットレー
トをユーザが設定した上限・下限内で配分し、平均ビッ
トレートがあらかじめ指定されたビットレートを満たす
ような効率の良い符号化パラメタを決定する。この符号
化パラメタを用いて入力画像信号を符号化し、同じデー
タサイズでも視覚的に見やすい復号画像を得ることを基
本的な特徴とする。
【００１１】ここで、統計的特徴量は、例えば入力動画
像信号の各フレーム内に存在する動きベクトルや輝度値
をシーン毎に集計することにより算出される。加えて、
特徴量から入力動画像信号を得るときに使用したカメラ
の動きおよび画像内のオブジェクトの動きを推定した結
果を用いて、シーンそれぞれをあらかじめ決められた複
数のシーンタイプに分類し、その分類結果をフレームレ
ートや量子化幅の割り当てに反映させる。また、統計的
特徴量としてマクロブロック毎に輝度値の分布を調べる
ことで、モスキートノイズが発生しやすいマクロブロッ
クやオブジェクトのエッジが存在するマクロブロックの
量子化幅を他のマクロブロックに比して相対的に小さく
し、画質の向上を図る。
【００１２】本発明の２パス目における符号化では、前
記算出されたシーン毎に適切なビットレートとフレーム
レートを与えることで、シーン毎のレート制御が行わ
れ、従来のレート制御機構を大きく変更することなくシ
ーン内容に応じた符号化が行える。
【００１３】上記のような２パスの手法を用いて、目標
符号量と同じデータサイズで良好な復号画像を得る符号
化を実現することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。
【００１５】図１は本発明の一実施形態に係る動画像符
号化装置の構成を示すブロック図である。入力動画像信
号１００は、同じ信号を繰り返し複数回再生可能なディ
ジタルＶＴＲやＤＶＤシステムのようなビデオ記録再生
装置によって再生される動画像信号（映像信号）であ
り、画像特徴量算出部３１と符号化部のフレームメモリ
１１に入力される。
【００１６】ＭＰＥＧ符号化で用いられている動き補償
適応予測・離散コサイン変換符号化・量子化方式につい
ては文献（『ＭＰＥＧ』テレビジョン学会 編、オーム
社）に詳しく述べられているので、ここでは動作の概略
のみを記し、従来方式との差異を詳細に説明する。
【００１７】図１に示した符号化装置では、動画像信号
１００をフレームメモリ１１に入力する前に画像特徴量
算出部３１に入力し、符号化パラメタを算出し（１パス
目）、その算出された符号化パラメタ１３４と動画像信
号１００とを入力として、符号化ビットストリーム２０
０を出力する（２パス目）。図２は符号化の流れを示す
フローチャートである。
【００１８】１パス目の処理では、まず動画像信号１０
０が画像特徴量算出部３１に入力され、画像特徴量算出
部３１にて動画像信号１００のシーン分割と各フレーム
についての画像特徴量の計算が行われる（ステップＳ１
１，Ｓ１２）。各シーンは、時間的に連続した少なくと
も一つのフレームからなる。
【００１９】画像特徴量は、例えば動きベクトルの数、
分布、ノルムの大きさ、動き補償後の残差、輝度・色差
の分散等である。算出された特徴量は前記分割されたシ
ーン毎に集計され、これにより各シーン毎に統計的特徴
量が算出される。画像特徴量算出部３１によってシーン
毎に得られた統計的特徴量１３０は符号化パラメタ生成
部３２に送られ、そこで各シーン毎に適切な符号化パラ
メタが生成される（ステップＳ１３）。この場合、統計
的特徴量１３０に基づいて、入力動画像信号を得るとき
に使用したカメラの動きおよび画像内のオブジェクトの
動きなどが各シーン毎に推定され、その推定結果を基
に、各シーンに適切なフレームレートと量子化幅の算出
が行われる。また、マクロブロック毎に輝度値の分布を
調べることで、モスキートノイズが発生しやすいマクロ
ブロックやオブジェクトのエッジが存在するマクロブロ
ックの量子化幅を他のマクロブロックに比して相対的に
小さくするといった、マクロブロックの量子化幅の設定
が行われる。
【００２０】符号化パラメタ生成部３２で得られた符号
化パラメタ１３１は発生符号量予測部３３に入力され
る。この発生符号量予測部３３では、符号化パラメタと
して算出されたフレームレートと量子化幅で符号化を行
ったときの発生符号量をシーン毎に算出することによ
り、動画像信号１００を符号化した際の発生符号量が予
測される（ステップＳ１４）。予測値１３２は符号化パ
ラメタ修正部３４に送られる。
【００２１】予測された発生符号量がユーザが設定した
目標符号量１３３と大きく異なる場合には、予測した符
号量がユーザが設定した符号量を満たすように符号化パ
ラメタ修正部３４においてパラメタの修正を行う（ステ
ップＳ１５，Ｓ１６）。このようにして、２パス目で用
いられる符号化パラメタである、シーン毎のビットレー
トとフレームレート１３４が算出される（ステップＳ１
７）。
【００２２】２パス目では、算出されたシーン毎のフレ
ームレートとビットレート１３４を用いて、入力動画像
信号１００に対する符号化が符号化部にて行われ（ステ
ップＳ１８）、シーンの内容に応じて適切に符号量が配
分されたビットストリーム２００が出力される（ステッ
プＳ１９）。
【００２３】ここで、符号化部における符号化処理を簡
単に説明する。
【００２４】フレームメモリ１１に入力された入力動画
像信号１００は、マクロブロック単位に分割されて減算
器１２に入力され、ここで後述するようにして生成され
る予測画像信号との差分がとられて、予測残差信号が生
成される。この予測残差信号はＤＣＴ（離散コサイン変
換）部１３により離散コサイン変換される。ＤＣＴ部１
３で得られたＤＣＴ係数データは、量子化部１４で量子
化される。量子化された信号は２分岐され、一方は可変
長符号化部２０で動きベクトル情報などと共に可変長符
号化され、そしてバッファ２１で送信レートが平滑化さ
れて符号化データ（ビットストリーム）として出力され
る。ここで、バッファ２１はビットレート情報１３４に
従ってシーン毎のビットレートが指定された値に変化す
る仮想バッファとして用いられ、量子化ステップサイズ
と符号化を行うフレームの間隔はその仮想バッファの占
有量に基づいて制御される。
【００２５】一方、２分岐された信号の他方は、逆量子
化部１５及び逆ＤＣＴ（逆離散コサイン変換）部１６に
より、量子化部１４およびＤＣＴ部１３の処理と逆の処
理を順次受けた後、加算器１７で予測画像信号と加算さ
れることにより、局部復号信号が生成される。この局部
復号信号は、ビデオメモリ１８に蓄えられ、動き補償予
測部１９に入力される。動き補償予測部１９では、入力
動画像信号とビデオメモリ１８に蓄えられた前フレーム
の画像との相関から動き検出、動きベクトルの探索など
の動き補償処理が行われて、予測画像信号が生成され
る。
【００２６】次に、本実施形態の特徴部分である画像特
徴量算出部３１の個々の処理についてさらに詳しく説明
する。
【００２７】＜画像特徴量算出部・シーン分割＞入力動
画像信号１００は、隣接するフレーム間の差分によりフ
ラッシュフレームや雑音フレームなどのフレームを除い
て複数のシーンに分割される。ここで、フラッシュフレ
ームとは例えばニュース番組でのインタビューシーン
で、フラッシュ（ストロボ）が発光した瞬間のように、
輝度が急激に高くなるフレームである。また、雑音フレ
ームとはカメラの振れ等により画像が大きく劣化したフ
レームである。
【００２８】例えば、シーン分割は以下の様に行う。図
３（ａ）のように隣接したｉ番目のフレームと（ｉ＋
１）番目のフレームの間の差分値があらかじめ定められ
たしきい値を超え、かつｉ番目のフレームと（ｉ＋２）
番目のフレームの間の差分値も同様にしきい値を超えて
いるならば、（ｉ＋１）番目のフレームはシーンの区切
りと判定する。一方、図３（ｂ）のように、ｉ番目のフ
レームと（ｉ＋１）番目のフレームの間の差分値があら
かじめ定められたしきい値を超えていても、ｉ番目のフ
レームと（ｉ＋２）番目のフレームの間の差分値がしき
い値を超えていなければ、（ｉ＋１）番目のフレームは
シーンの区切りとしない。
【００２９】＜画像特徴量算出部・動きベクトルの計算
＞シーン分割の他に、入力動画像信号１００の全フレー
ムについて、フレーム内のマクロブロックの動きベクト
ルと動き補償残差、輝度値の平均・分散等を計算する。
なお、特徴量の計算は全フレームに対してでもよいし、
画像の性質を解析できる範囲で数フレームおきに計算し
てもよい。
【００３０】ｉ番目のフレームについての動領域のマク
ロブロックの数、動き補償残差、輝度値の分散をそれぞ
れＭｖＮｕｍ（ｉ）、ＭｅＳａｄ（ｉ）、Ｙｖａｒ
（ｉ）とする。ここで、動領域とは１フレーム中で前フ
レームからの動きベクトル≠０であるマクロブロックの
領域を指す。ｊ番目のシーンに対して、そのシーンに含
まれるフレームすべてのＭｖＮｕｍ（ｉ）、ＭｅＳａｄ
（ｉ）、Ｙｖａｒ（ｉ）の平均値をそれぞれＭｖｎｕｍ
＿ｊ、ＭｅＳａｄ＿ｊ、Ｙｖａｒ＿ｊとし、それらをｊ
番目のシーンの特徴量の代表値とする。
【００３１】＜画像特徴量算出部・シーンの分類＞さら
に本実施形態では、動きベクトルを用いて次のようなシ
ーンの分類を行いシーン内容を推定する。
【００３２】各々のフレームに対する動きベクトルを算
出した後、動きベクトルの分布を調べ、シーンを分類す
る。具体的には、まずフレーム中の動きベクトルの分布
を計算して、各フレームが図４（ａ）〜（ｅ）に示す５
つのタイプのどれに属するかを調べる。
【００３３】（ａ）フレーム中に動きベクトルがほとん
ど存在しない（動領域のマクロブロック数がＭｍｉｎ以
下）。
【００３４】（ｂ）同じ向き・大きさの動きベクトルが
画面全体に分布している（動領域のマクロブロック数が
Ｍｍａｘ以上で大きさと方向がある範囲内にある） （ｃ）フレーム中で特定の部分にだけ動きベクトルが現
れている（動領域のマクロブロックの位置が特定の部分
に集中している） （ｄ）フレーム中に放射状に動きベクトルが分布してい
る。
【００３５】（ｅ）フレーム中の動きベクトルの数が多
く、方向も不揃いである。
【００３６】これら（ａ）〜（ｅ）のケースは、いずれ
も入力画像信号１００を得るときに使用したカメラや、
撮影された画像内のオブジェクトの動きと密接に関係し
ている。すなわち、（ａ）ではカメラもオブジェクトも
いずれも静止している。（ｂ）はカメラの平行移動。
（ｃ）は静止している背景の中でオブジェクトが動いて
いる。（ｄ）ではカメラはズーミングを行っている。
（ｅ）ではカメラ、オブジェクトが共に動いている。
【００３７】以上のように各フレーム毎に分類した結果
をシーン毎にまとめ、シーンが図４（ａ）〜（ｅ）のど
のタイプに属するかを判定する。判定されたシーンのタ
イプと前記算出された特徴量を用いて後述の符号化パラ
メタ生成部３２で符号化パラメタであるフレームレート
とビットレートをシーン毎に決定する。
【００３８】次に符号化パラメタ生成部３２の個々の処
理について詳しく説明する。
【００３９】＜符号化パラメタ生成部・フレームレート
算出＞符号化パラメタ生成部３２では、まずフレームレ
ートを算出する。
【００４０】前述の特徴量算出部３１でシーン毎の特徴
量の代表値を算出しているものとする。これに対してｊ
番目のシーンのフレームレートＦＲ（ｊ）を ＦＲ（ｊ）＝ａ×ＭＶｎｕｍ＿ｊ＋ｂ＋Ｗ＿ＦＲ 式（１） により算出する。ＭＶｎｕｍ＿ｊはｊ番目のシーンの代
表値、ａ、ｂはユーザが指定したビットレートと画像サ
イズに関係する係数、Ｗ＿ＦＲは後述する重みパラメタ
である。式（１）は、動きベクトルの代表値ＭＶｎｕｍ
＿ｊが大きくなるほどフレームレートＦＲ（ｊ）が高く
なることを意味している。すなわち、動きの大きいシー
ンほどフレームレートが高くなる。
【００４１】また、動きベクトルの代表値ＭＶｎｕｍ＿
ｊは、前述のフレーム中の動きベクトルの数の他にフレ
ーム中の動きベクトルの大きさの絶対値和、密度なども
用いることもある。
【００４２】＜符号化パラメタ生成部・量子化幅の算出
＞各々のシーンに対するフレームレートを算出した後、
次に各々のシーンに対する量子化幅を計算する。ｊ番目
のシーンに対する量子化幅ＱＰ（ｊ）はフレームレート
ＦＲ（ｊ）と同様、シーンの動きベクトルの代表値ＭＶ
ｎｕｍ＿ｊを用いて以下の式で算出する。
【００４３】 ＱＰ（ｊ）＝ｃ×ＭＶｎｕｍ＿ｊ＋ｂ＋Ｗ＿ＱＰ 式（２） ここで、ｃ、ｄはユーザが指定したビットレートと画像
サイズに対する係数、Ｗ＿ＱＰは後述する重みパラメタ
である。式（２）は動きベクトルの代表値ＭＶｎｕｍ＿
ｊが大きくなるほど量子化幅ＱＰ（ｊ）が大きくなるこ
とを意味している。すなわち、動きの大きいシーンほど
量子化幅は大きくなり、逆に動きの小さいシーンほど量
子化幅は小さくなり画像は鮮明になる。
【００４４】＜符号化パラメタ生成部・フレームレート
と量子化幅の修正＞式（１）、式（２）を用いてフレー
ムレートと量子化幅を決める際、＜特徴量算出部・シー
ンの分類＞の処理で得られたシーンの分類結果（シーン
を構成するフレームのタイプ）を用いて式（１）に重み
パラメタＷ＿ＦＲを、式（２）に重みパラメタＷ＿ＱＰ
を加え、フレームレートと量子化幅の修正を行う。
【００４５】フレーム中に動きベクトルがほとんど存在
しない図４（ａ）の場合にはフレームレートを下げて、
量子化幅を小さく取る（Ｗ＿ＦＲ、Ｗ＿ＱＰともに小さ
くする）。図４（ｂ）ではカメラの動きが不自然になら
ないように、なるべくフレームレートを上げ、量子化幅
は大きくする（Ｗ＿ＦＲ、Ｗ＿ＱＰともに大きくす
る）。図４（ｃ）では動いているオブジェクトの動き、
すなわち動きベクトルの大きさが大きい場合にはフレー
ムレートを修正する（Ｗ＿ＦＲを大きくする）。図４
（ｄ）ではズームの際にほとんどオブジェクトについて
は注目されていないと思われることから、量子化幅は大
きく取り、フレームレートをできる限り上げる（Ｗ＿Ｆ
Ｒを大きくし、Ｗ＿ＱＰも大きくする）。図４（ｅ）で
もフレームレートを上げ量子化幅を大きくとる（Ｗ＿Ｆ
Ｒ、Ｗ＿ＱＰともに大きくする）。
【００４６】このようにして設定された重みパラメタＷ
＿ＦＲ、Ｗ＿ＱＰをそれぞれ加えることにより、フレー
ムレートと量子化幅の調整を行う。
【００４７】＜符号化パラメタ生成部・マクロブロック
毎の量子化幅の設定＞ユーザからマクロブロック毎に量
子化幅を変化するように指定された場合には、フレーム
中にモスキートノイズが出やすいと判定されたマクロブ
ロックやテロップ文字のように強いエッジが存在すると
判定されたマクロブロックに対して他のマクロブロック
よりも量子化幅を小さく設定することで画質改善を図る
こともできる。
【００４８】符号化対象フレームに対して、図５のよう
にマクロブロックをさらに４つに分けた小ブロック毎に
輝度値の分散を計算する。このとき分散が大きい小ブロ
ックと小さい小ブロックが隣り合う場合に量子化幅が大
きいとそのマクロブロックではモスキートノイズが発生
しやすい。つまり、マクロブロック内でテクスチャが複
雑な部分にテクスチャの平坦な部分が隣接する場合にモ
スキートノイズが出やすくなる。
【００４９】そこで、輝度値の分散が大きい小ブロック
に分散が小さい小ブロックが隣接している場合をマクロ
ブロック毎に判定し、モスキートノイズが出やすいと判
定されたマクロブロックについては他のマクロブロック
よりも相対的に量子化幅を小さくする。逆に、テクスチ
ャが平坦でモスキートノイズが出にくいと判定されたマ
クロブロックに対しては他のマクロブロックよりも相対
的に量子化幅を大きくし、発生符号量の増加を防ぐ。
【００５０】例えば、ｊ番目のフレーム内のｍ番目のマ
クロブロックについて、マクロブロック内に小さな４つ
のブロックがあるとき、図５に示すように （ブロックｋの分散） ≧ ＭＢＶａｒＴｈｒｅ１ かつ（ブロックｋに隣接するブロックの分散） ＜ ＭＢＶａｒＴｈｒｅ２ 式（３） という組み合わせを満たす小さなブロックがあるなら
ば、このｍ番目のマクロブロックをモスキートノイズが
でやすいマクロブロックであとる判定する（ＭＢＶａｒ
Ｔｈｒｅ１，ＭＢＶａｒＴｈｒｅ２はユーザが定義する
閾値）。このようなｍ番目のマクロブロックに対して ＱＰ（ｊ）＿ｍ＝ＱＰ（ｊ）−ｑ１ 式（４） のようにマクロブロックの量子化幅ＱＰ（ｊ）＿ｍを小
さくする。これに対してモスキートノイズが出にくいと
判定されたｍ′番目のマクロブロックに対しては ＱＰ（ｊ）＿ｍ′＝ＱＰ（ｊ）−ｑ２ 式（５） のようにマクロブロックの量子化幅ＱＰ（ｊ）＿ｍを上
げることで、符号量の増加を防ぐ（ｑ１，ｑ２は正の数
で、ＱＰ（ｊ）−ｑ１≧（量子化幅の最小値）、ＱＰ
（ｊ）＋ｑ２≦（量子化幅の最大値）を満たす）。
【００５１】その際、前述したカメラパラメタの判定で
図４（ｂ）の平行移動シーン、図４（ｄ）のカメラズー
ムのシーンと判定されたシーンについては、カメラの動
きに支配されるために画像中のオブジェクトに対する視
覚的注目度が低いと思われることからｑ１，ｑ２は小さ
くとる。逆に、図４（ａ）の静止シーン、図４（ｃ）の
動いている部分が集中しているシーンでは、画像中のオ
ブジェクトに対する視覚的注目度が高いと思われること
からｑ１，ｑ２は大きくとる。
【００５２】また、文字のようなエッジが存在するマク
ロブロックについても、量子化幅を小さくすることで文
字の部分を明瞭にさせることもできる。フレームの輝度
値データに対してエッジ強調フィルタを施し、マクロブ
ロック毎に濃淡値の勾配が強い画素を調べる。画素の位
置を集計し、勾配の大きい画素が部分的に集中している
ブロックをエッジが存在するマクロブロックであると判
断し、式（４）に従いそのブロックについて量子化幅を
小さくし、式（５）によりその他のマクロブロックの量
子化幅を大きくする。
【００５３】次にユーザが指定したビットレートを満た
すように、上記のように算出された符号化パラメタを修
正する符号化パラメタ修正部３４の個々の処理について
詳しく説明する。
【００５４】＜符号化パラメタ修正部・発生符号量の予
測＞上述のように算出された各シーン毎のフレームレー
トと量子化幅を用いて符号化すると、シーンのビットレ
ートの割合が許容されるビットレートの上限値あるいは
下限値を超える場合がある。そのため、限界値を超える
シーンのパラメタを調整して上限値あるいは下限値内に
おさめる必要がある。
【００５５】例えば、前記算出された符号化パラメタの
フレームレートと量子化幅で符号化し、ユーザが設定し
たビットレートに対する各シーンのビットレートの割合
を算出したとき、図６（ａ）のようにビットレートの上
限値あるいは下限値を超えるようなシーンが出てくる場
合がある。そこで本発明では、次のようにシーンのビッ
トレートの割合が、許容されるビットレートの上限値あ
るいは下限値を超えないように修正する処理を施す。
【００５６】ユーザが設定したビットレートに対する割
合を算出したとき、ビットレートの上限値を超えるよう
なシーンでは図６（ｂ）のようにビットレートを上限値
に設定し直す。同様に下限値を下回るシーンでは図６
（ｂ）のようにビットレートの割合を下限値に設定し直
す。この操作により過剰、あるいは不足となった符号量
は、図６（ｃ）のように修正しなかった他のシーンに再
分配し、全体の符号量は変えないように操作する。
【００５７】発生符号量は例えば次のように予測する。
【００５８】各シーンの最初のフレームをＩピクチャ、
その他をＰピクチャにすると仮定し、それぞれの符号量
を算出する。まずＩピクチャの発生符号量を推定する。
Ｉピクチャの発生符号量については一般的に量子化幅Ｑ
Ｐと符号量の間に図７のような関係があることから、１
フレームあたりの発生符号量ＣｏｄｅＩを例えば次のよ
うに算出する。
【００５９】 ＣｏｄｅＩ＝Ｉａ×ＱＰ^Ｉｂ＋Ｉｃ 式（６） ここで^ はべき乗を示し、Ｉａ、Ｉｂ、Ｉｃは画像サイ
ズ等により定められる定数とする。
【００６０】さらに、Ｐピクチャについては動き補償残
差ＭｅＳａｄと符号量の間にほぼ図８のような関係があ
ることから、１フレームあたりの発生符号量ＣｏｄｅＰ
を例えば次のように算出する。
【００６１】 ＣｏｄｅＰ＝Ｐａ×ＭｅＳａｄ＋Ｐｂ 式（７） ここで、Ｐａ、Ｐｂは画像サイズ、量子化幅ＱＰ等によ
り定められる定数とする。画像特徴量算出部において式
（７）に用いるＭｅＳａｄは計算されているものとし、
これらの式から各シーン毎に発生する符号量の割合を算
出する。ｊ番目のシーンの発生符号量は Ｃｏｄｅ（ｊ）＝ＣｏｄｅＩ＋（符号化する予定のフレームのＣｏｄｅＰの和） 式（８） 上記の式により算出されたシーン毎の符号量Ｃｏｄｅ
（ｊ）をそのシーンの長さＴ（ｊ）で除するとそのシー
ンの平均ビットレートＢＲ（ｊ）が算出される。
【００６２】 ＢＲ（ｊ）＝Ｃｏｄｅ（ｊ）／Ｔ（ｊ） 式（９） このように算出されたビットレートをもとに、符号化パ
ラメタの修正を行う。
【００６３】また、上記のようなビットレートの修正に
より予測された符号量を大幅に変更するような場合、各
シーンのフレームレートを修正してもよい。すなわち、
ビットレートを低くしたシーンではフレームレートも低
くし、ビットレートを高めたシーンではフレームレート
も高めることにより画質を保つようにする。
【００６４】以上のように、１パス目で算出されたシー
ン毎のフレームレートとビットレートを２パス目で符号
化部に渡し、動画像信号１００を符号化する。符号化部
では、１パス目で得られた符号化パラメタ１３４をもと
にシーン毎に目標ビットレートとフレームレートを切り
替えながら、従来のレート制御を用いて符号化する。ま
た、１パス目で得られたマクロブロックの情報を用い
て、レート制御により算出された量子化幅に対して相対
的にマクロブロックの量子化幅を変化させる。これによ
り、まとまったひとつのシーンの中ではビットレートが
保たれるので、符号化されたビットストリームのサイズ
は目標データサイズを満たすことができる。
【００６５】図１０に本発明の手法と従来法を用いて符
号化した際のビットレートとフレームレートの推移の例
を示す。従来法（図１０（ａ））では４０１のように一
定の目標ビットレートと４０３のように一定のフレーム
レートが設定されている。また、実際のビットレートを
４０２、実際のフレームレートを４０４で表す。このと
き動きの激しいシーンに切り替わると、発生符号量が急
増するために前述したように図１１のようなフレームス
キップがおこり４０４のようにフレームレートが落ちて
しまう。これに対して本発明の手法（図１０（ｂ））で
は、シーンに応じて４０５のように目標ビットレート
を、また、４０７のように目標フレームレートを定めて
いる。これにより動きの激しいシーンに切り替わったと
きでもそのシーンに割り当てられたビットレートが多い
ためにフレームスキップは起こりにくくなり、フレーム
レートは目標値を満たすことができる。
【００６６】なお、本実施形態の符号化装置の機能はす
べてコンピュータプログラムによって実現することがで
き、そのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取
り可能な記録媒体を通じて通常のコンピュータに導入す
るだけで本実施形態と同様の効果を得ることが可能とな
る。この場合のコンピュータの機能構成を図９に示す。
【００６７】主制御部１はＣＰＵなどから構成されるも
のであり、各種プログラムを実行する。記憶部２には符
号化プログラム６がロードされており、この符号化プロ
グラム６を実行することにより、符号化対象の原画像デ
ータファイル７についてのシーン毎の統計的特徴量が得
られ、それに基づいてシーン毎に最適化された符号化処
理を行うことができる。符号化対象の動画像信号は原画
像データファイル７として記憶部２にあらかじめ読み込
んでおかなくてもよく、入出力制御部３および入力部４
を通じて外部のディジタルＶＴＲやＤＶＤなどから入力
される動画像信号を繰り返し入力して２パス符号化を行
ってもよい。符号化プログラム６による符号化結果は符
号化ビットストリームデータファイル８として出力さ
れ、それを出力部５を通じて外部に伝送したり、あるい
は復号プログラム９によって復号・再生することができ
る。
【００６８】
【発明の効果】以上詳述した如く本発明によれば、動き
の大きいシーンでは比較的ビットレートが高く設定され
ているのでフレームスキップが起こりにくくオブジェク
トの動きが滑らかになり、静止したシーンでは画像中の
注目されやすい部分であるエッジや文字部分周辺の量子
化幅が小さく設定されるので画像が明瞭になる。これに
より画像中のオブジェクトの動きを無視した従来の符号
化画像に対し、シーン毎にまとまりのある画像が得ら
れ、画質改善効果が得られる。
【００６９】また、ユーザが設定した上限・下限値内で
シーン毎にビットレートを効率よく配分することで、指
定されたデータサイズに合わせたビットストリームを作
成できる。さらに、符号化には従来のレート制御を用い
ることにより、符号化の機構をほとんど変更せずに、目
標データサイズを満たすことのできる動画像符号化装置
が構成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る動画像符号化装置の
構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態における符号化の処理手順を示すフ
ローチャート。
【図３】同実施形態におけるシーン分割の処理手順を示
す図。
【図４】同実施形態における動きベクトルによるフレー
ムのタイプ分けについての説明図。
【図５】同実施形態におけるモスキートノイズの発生し
やすいマクロブロックの判定について説明する図。
【図６】同実施形態における発生符号量調整の処理手順
を示す図。
【図７】同実施形態におけるＩピクチャに関する発生符
号量を示す図。
【図８】同実施形態におけるＰピクチャに関する発生符
号量を示す図。
【図９】同実施形態の符号化処理を行うソフトウェアで
行う場合におけるコンピュータの機能構成を示す図。
【図１０】同実施形態におけるビットレートとフレーム
レートの遷移を従来例と対比して示す図。
【図１１】従来法によるバッファとフレームレートとの
関係を示す図。
【符号の説明】
１１…フレームメモリ １２…減算器 １３…ＤＣＴ部 １４…量子化部 １５…逆量子化部 １６…逆ＤＣＴ部 １９…動き補償予測部 ２０…可変長符号化部 ２１…バッファ ３１…画像特徴量算出部 ３２…符号化パラメタ生成部 ３３…発生符号量予測部 ３４…符号化パラメタ修正部
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C053 FA29 GA11 GB05 GB19 GB23 GB28 GB30 GB33 GB37 LA01 LA06 LA11 LA14 5C059 KK03 KK27 KK33 MA00 MA05 MA23 MA31 MC12 MC30 MC33 MC38 MD10 ME01 NN10 NN27 NN37 PP04 PP21 PP26 SS08 SS14 TA12 TA46 TA53 TA57 TA62 TB04 TB07 TC12 TC19 TC27 TC33 TC37 TC38 TD05 TD12 TD13 TD14 TD17 UA02 UA05 5J064 AA01 BA09 BA16 BB03 BC01 BC16 BD02

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力画像信号を時間的に連続した少なく
    とも一つのフレームからなるシーンに分割して各シーン
    毎に統計的特徴量を算出する特徴量算出手段と、 前記特徴量算出手段により算出された統計的特徴量に基
    づいて前記各シーン毎の符号化パラメタを生成する符号
    化パラメタ生成手段と、 前記符号化パラメタ生成手段で生成された符号化パラメ
    タで前記入力画像信号を符号化した際の発生符号量を予
    測する発生符号量予測手段と、 前記発生符号量予測手段による発生符号量の予測結果に
    基づき前記符号化パラメタを修正する符号化パラメタ修
    正手段と、 前記修正された符号化パラメタを用いて前記入力動画像
    信号を符号化して符号化列を生成する符号化手段と、 前記符号化手段により生成された符号化列を符号化出力
    として出力する出力手段とを具備することを特徴とする
    動画像符号化装置。
  2. 【請求項２】 前記特徴量算出手段は、動きベクトルに
    関する統計的特徴量に基づいて複数のシーンそれぞれを
    あらかじめ決められた複数のシーンタイプに分類し、 前記符号化パラメタ生成手段は、前記シーンタイプの分
    類結果に従って前記各シーン毎にフレームレートと量子
    化幅の重み付けを設定することを特徴とする請求項１記
    載の動画像符号化装置。
  3. 【請求項３】 前記符号化パラメタ修正手段は、ユーザ
    が指定した目標ビットレートを満たすように、前記入力
    画像信号を符号化するためのシーン毎のビットレートを
    符号化パラメタとして修正し算出することを特徴とする
    請求項１記載の動画像符号化装置。
  4. 【請求項４】 前記符号化手段は、前記入力画像信号の
    シーン毎に指定されたビットレート情報・フレームレー
    ト情報を前記修正された符号化パラメタとして受け取
    り、シーン毎のビットレートが指定された値になるよう
    に前記ビットレート情報・フレームレート情報に従って
    前記入力画像信号を符号化することを特徴とする請求項
    １記載の動画像符号化装置。
  5. 【請求項５】 前記符号化手段は、前記入力画像信号の
    シーン毎に指定されたビットレート情報を前記修正され
    た符号化パラメタとして受け取り、前記ビットレート情
    報に従ってシーン毎のビットレートが指定された値に変
    化する仮想バッファの占有量を用いて、量子化ステップ
    サイズと符号化を行うフレームの間隔を決定することを
    特徴とする請求項１記載の動画像符号化装置。
  6. 【請求項６】 前記符号化パラメタ生成手段は、前記特
    徴量算出手段により算出されたマクロブロック毎の輝度
    の分布に関する統計的特徴量に基づいて、前記各シーン
    を構成する符号化対象フレームのマクロブロックに対し
    て量子化幅の重み付けを設定することを特徴とする請求
    項１または２記載の動画像符号化装置。
  7. 【請求項７】 入力画像信号を時間的に連続した少なく
    とも一つのフレームからなるシーンに分割して各シーン
    毎に統計的特徴量を算出する特徴量算出ステップと、 前記特徴量算出ステップにより算出された統計的特徴量
    に基づいて前記各シーン毎の符号化パラメタを生成する
    符号化パラメタ生成ステップと、 前記符号化パラメタ生成ステップで生成された符号化パ
    ラメタで前記入力画像信号を符号化した際の発生符号量
    を予測する発生符号量予測ステップと、 前記発生符号量予測ステップによる発生符号量の予測結
    果に基づき前記符号化パラメタを修正する符号化パラメ
    タ修正ステップと、 前記修正された符号化パラメタを用いて前記入力動画像
    信号を符号化して符号化列を生成する符号化ステップ
    と、 前記符号化ステップにより生成された符号化列を符号化
    出力として出力するステップとを具備することを特徴と
    する動画像符号化方法。
  8. 【請求項８】 前記特徴量算出ステップは、動きベクト
    ルに関する統計的特徴量に基づいて複数のシーンそれぞ
    れをあらかじめ決められた複数のシーンタイプに分類
    し、 前記符号化パラメタ生成手段は、前記シーンタイプの分
    類結果に従って前記各シーン毎にフレームレートと量子
    化幅の重み付けを設定することを特徴とする請求項７記
    載の動画像符号化方法。
  9. 【請求項９】 前記符号化パラメタ生成ステップは、前
    記特徴量算出ステップにより算出されたマクロブロック
    毎の輝度の分布に関する統計的特徴量に基づいて、前記
    各シーンを構成する符号化対象フレームのマクロブロッ
    クに対して量子化幅の重み付けを設定することを特徴と
    する請求項７または８記載の動画像符号化方法。
  10. 【請求項１０】 入力画像信号を符号化するためのコン
    ピュータプログラムが記録された記録媒体であって、 前記コンピュータプログラムは、 入力画像信号を時間的に連続した少なくとも一つのフレ
    ームからなるシーンに分割して各シーン毎に統計的特徴
    量を算出する特徴量算出ステップと、 前記特徴量算出ステップにより算出された統計的特徴量
    に基づいて前記各シーン毎の符号化パラメタを生成する
    符号化パラメタ生成ステップと、 前記符号化パラメタ生成ステップで生成された符号化パ
    ラメタで前記入力画像信号を符号化した際の発生符号量
    を予測する発生符号量予測ステップと、 前記発生符号量予測ステップによる発生符号量の予測結
    果に基づき前記符号化パラメタを修正する符号化パラメ
    タ修正ステップと、 前記修正された符号化パラメタを用いて前記入力動画像
    信号を符号化して符号化列を生成する符号化ステップ
    と、 前記符号化ステップにより生成された符号化列を符号化
    出力として出力するステップとを具備することを特徴と
    する記録媒体。
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