JP2002199398A - 可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体 - Google Patents
可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体Info
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- JP2002199398A JP2002199398A JP2000396819A JP2000396819A JP2002199398A JP 2002199398 A JP2002199398 A JP 2002199398A JP 2000396819 A JP2000396819 A JP 2000396819A JP 2000396819 A JP2000396819 A JP 2000396819A JP 2002199398 A JP2002199398 A JP 2002199398A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 少ない遅延時間での符号化が可能な１パス
エンコード方式において、入力画像の特徴に応じて適切
なＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造をとり、さらに符号化ビッ
ト量を制御することで、従来方式と比較して高画質を実
現できる可変ビットレート動画像符号化装置および記録
媒体を提供することにある。 【解決手段】 連続して入力される画像を一定枚数だけ
一時的に蓄積する入力画像蓄積部１と、該一時的に蓄積
した画像から、画像変化量、動き特徴等の情報を抽出す
る画像特徴抽出部３と、それらの情報を元に符号化する
際のＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造を決定するＧＯＰ構造決
定部と、該決定したＧＯＰ構造、および該ＧＯＰに含ま
れる画像から抽出した特徴情報から該ＧＯＰの符号化に
必要となるビット量を予測するＧＯＰ符号化ビット割当
部６を具備する。
エンコード方式において、入力画像の特徴に応じて適切
なＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造をとり、さらに符号化ビッ
ト量を制御することで、従来方式と比較して高画質を実
現できる可変ビットレート動画像符号化装置および記録
媒体を提供することにある。 【解決手段】 連続して入力される画像を一定枚数だけ
一時的に蓄積する入力画像蓄積部１と、該一時的に蓄積
した画像から、画像変化量、動き特徴等の情報を抽出す
る画像特徴抽出部３と、それらの情報を元に符号化する
際のＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造を決定するＧＯＰ構造決
定部と、該決定したＧＯＰ構造、および該ＧＯＰに含ま
れる画像から抽出した特徴情報から該ＧＯＰの符号化に
必要となるビット量を予測するＧＯＰ符号化ビット割当
部６を具備する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は可変ビットレート動
画像符号化装置および記録媒体に関し、特にデジタル動
画像信号の動き補償予測を用いた符号化を行う可変ビッ
トレート動画像符号化装置および記録媒体に関する。
画像符号化装置および記録媒体に関し、特にデジタル動
画像信号の動き補償予測を用いた符号化を行う可変ビッ
トレート動画像符号化装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】フレーム間予測符号化を行う動画像の符
号化において、入力される動画像の特徴に関わらず画質
を保つことができることを目的とした可変ビットレート
符号化(Variable Bit Rate符号化、ＶＢＲ符号化：入力
される画像の特徴に応じて割り当てる符号化ビット量を
変動させる符号化方式)がある。この従来方式の一つに
２パスエンコード方式と呼ばれるものがあり、この方式
では、一度、入力画像シーケンスをその最初から最後ま
で符号化またはそれに類する処理を行い、シーケンス全
体の符号化複雑度の推移を解析する。その後、該符号化
複雑度情報を利用して、もう一度最初から符号化をやり
直す。
号化において、入力される動画像の特徴に関わらず画質
を保つことができることを目的とした可変ビットレート
符号化(Variable Bit Rate符号化、ＶＢＲ符号化：入力
される画像の特徴に応じて割り当てる符号化ビット量を
変動させる符号化方式)がある。この従来方式の一つに
２パスエンコード方式と呼ばれるものがあり、この方式
では、一度、入力画像シーケンスをその最初から最後ま
で符号化またはそれに類する処理を行い、シーケンス全
体の符号化複雑度の推移を解析する。その後、該符号化
複雑度情報を利用して、もう一度最初から符号化をやり
直す。
【０００３】また、さらに前記解析処理および符号化処
理を繰り返して行い、目的の画質を達成するようにす
る、３パス、４パスといったマルチパスエンコード方式
もある。
理を繰り返して行い、目的の画質を達成するようにす
る、３パス、４パスといったマルチパスエンコード方式
もある。
【０００４】一方、リアルタイムでの符号化を実現する
ために、１工程で符号化を完了する１パスエンコード方
式も提案されている。これは入力されてくる画像の情報
のみから符号化複雑度を予測することになり、入力画像
シーケンス全体の情報を把握することができないため、
シーケンス全体での均一な画質を保つことは難しい。
ために、１工程で符号化を完了する１パスエンコード方
式も提案されている。これは入力されてくる画像の情報
のみから符号化複雑度を予測することになり、入力画像
シーケンス全体の情報を把握することができないため、
シーケンス全体での均一な画質を保つことは難しい。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】前記マルチパスエンコ
ード方式は、一旦入力シーケンス全体を解析し、その
後、該解析結果情報を利用し、あらためて最初から符号
化処理を行うため、入力されるシーケンス全体があらか
じめ準備されている必要があり、リアルタイム処理や、
少ない遅延時間での符号化を行うことは不可能である。
ード方式は、一旦入力シーケンス全体を解析し、その
後、該解析結果情報を利用し、あらためて最初から符号
化処理を行うため、入力されるシーケンス全体があらか
じめ準備されている必要があり、リアルタイム処理や、
少ない遅延時間での符号化を行うことは不可能である。
【０００６】一方、低遅延での符号化が可能な１パスエ
ンコード方式では、入力される画像特徴に応じて制御す
るのは量子化パラメータの指定だけであり、入力画像に
応じて変更することが可能であるＧＯＰサイズ、ＧＯＰ
構造の制御は行われない。
ンコード方式では、入力される画像特徴に応じて制御す
るのは量子化パラメータの指定だけであり、入力画像に
応じて変更することが可能であるＧＯＰサイズ、ＧＯＰ
構造の制御は行われない。
【０００７】MPEG等のフレーム間予測符号化を行う動画
像符号化方式においては、符号化動画像のランダムアク
セス再生や、編集のし易さを実現するために、フレーム
間予測を行わないイントラ符号化方式（Ｉ）と、フレー
ム間予測符号化を行うフレーム間予測符号化方式（Ｐ）
を組み合わせる。さらに、インター符号化方式において
は符号化効率の向上を目的として双方向フレーム間予測
符号化方式（Ｂ）を利用し、このＩ，Ｐ，Ｂ符号化方式
の組み合わせを入力画像特徴に応じて自由に変更するこ
とが可能である。このときのあるＩフレームから次のＩ
フレーム直前のフレームまでを、図６に示されているよ
うに、動画像の単位としてＧＯＰ (Group Of Picture)
と呼び、１ＧＯＰに含まれるフレーム数をＧＯＰサイズ
(Ｎ)、また、隣接するIまたはPピクチャの間隔を予測フ
レーム間隔(Ｍ)と呼び、さらにそのＧＯＰ内における
Ｉ，Ｐ，Ｂ符号化の組み合わせをＧＯＰ構造と呼ぶ。
像符号化方式においては、符号化動画像のランダムアク
セス再生や、編集のし易さを実現するために、フレーム
間予測を行わないイントラ符号化方式（Ｉ）と、フレー
ム間予測符号化を行うフレーム間予測符号化方式（Ｐ）
を組み合わせる。さらに、インター符号化方式において
は符号化効率の向上を目的として双方向フレーム間予測
符号化方式（Ｂ）を利用し、このＩ，Ｐ，Ｂ符号化方式
の組み合わせを入力画像特徴に応じて自由に変更するこ
とが可能である。このときのあるＩフレームから次のＩ
フレーム直前のフレームまでを、図６に示されているよ
うに、動画像の単位としてＧＯＰ (Group Of Picture)
と呼び、１ＧＯＰに含まれるフレーム数をＧＯＰサイズ
(Ｎ)、また、隣接するIまたはPピクチャの間隔を予測フ
レーム間隔(Ｍ)と呼び、さらにそのＧＯＰ内における
Ｉ，Ｐ，Ｂ符号化の組み合わせをＧＯＰ構造と呼ぶ。
【０００８】従来の１パスエンコード方式においては、
図７に示されているように、入力画像は画像特徴抽出部
４１で動き特徴量および模様特徴量の特徴量を抽出され
る。該抽出された特徴量は、ＧＯＰ符号化ビット割当部
４２に送られ、該ＧＯＰ符号化ビット割当部４２は該特
徴量を用いて，ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを求め
る。該ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitは、符号化制御部
４３に送られる。符号化制御部４３は、符号化タイプ決
定部４４で予め固定的に決定されている符号化タイプ情
報、すなわちＧＯＰサイズや予測フレーム間隔と、前記
ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを用いて、各画像につい
て符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の
符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画
像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるように量子化パ
ラメータの制御を行う
図７に示されているように、入力画像は画像特徴抽出部
４１で動き特徴量および模様特徴量の特徴量を抽出され
る。該抽出された特徴量は、ＧＯＰ符号化ビット割当部
４２に送られ、該ＧＯＰ符号化ビット割当部４２は該特
徴量を用いて，ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを求め
る。該ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitは、符号化制御部
４３に送られる。符号化制御部４３は、符号化タイプ決
定部４４で予め固定的に決定されている符号化タイプ情
報、すなわちＧＯＰサイズや予測フレーム間隔と、前記
ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを用いて、各画像につい
て符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の
符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画
像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるように量子化パ
ラメータの制御を行う
【０００９】以上のように、従来の１パスエンコード方
式では、ＧＯＰサイズや予測フレーム間隔は、入力画像
の特徴の変化に関わらず固定的に指定されている。従っ
て、画像の特徴に応じて最適な符号化効率となるＧＯＰ
構造をとることによる符号化画像の画質向上に何らの配
慮がなされていない。
式では、ＧＯＰサイズや予測フレーム間隔は、入力画像
の特徴の変化に関わらず固定的に指定されている。従っ
て、画像の特徴に応じて最適な符号化効率となるＧＯＰ
構造をとることによる符号化画像の画質向上に何らの配
慮がなされていない。
【００１０】本発明の目的は、前記した従来技術の課題
を解消し、少ない遅延時間での符号化が可能な１パスエ
ンコード方式において、入力画像の特徴に応じて適切な
ＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造をとり、さらに符号化ビット
量を制御することで、従来方式と比較して高画質を実現
できる可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒
体を提供することにある。
を解消し、少ない遅延時間での符号化が可能な１パスエ
ンコード方式において、入力画像の特徴に応じて適切な
ＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造をとり、さらに符号化ビット
量を制御することで、従来方式と比較して高画質を実現
できる可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒
体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】前記した目的を達成する
ために、本発明は、入力される画像を一旦指定枚数蓄積
する入力画像蓄積手段と、該蓄積された画像情報の特徴
を抽出する画像特徴抽出手段と、ＧＯＰ構造情報を生成
するＧＯＰ構造情報生成手段と、前記画像特徴抽出部か
ら得られた画像情報の特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報生
成部から得られたＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てる
ＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるＧＯＰ符号化ビット
割当手段とを具備し、前記ＧＯＰ構造情報と、前記ＧＯ
Ｐ符号化目標ビット量に基づいて、動画像符号化のため
の情報を算出し、１パスでの可変ビットレート符号化を
行うようにした点に特徴がある。
ために、本発明は、入力される画像を一旦指定枚数蓄積
する入力画像蓄積手段と、該蓄積された画像情報の特徴
を抽出する画像特徴抽出手段と、ＧＯＰ構造情報を生成
するＧＯＰ構造情報生成手段と、前記画像特徴抽出部か
ら得られた画像情報の特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報生
成部から得られたＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てる
ＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるＧＯＰ符号化ビット
割当手段とを具備し、前記ＧＯＰ構造情報と、前記ＧＯ
Ｐ符号化目標ビット量に基づいて、動画像符号化のため
の情報を算出し、１パスでの可変ビットレート符号化を
行うようにした点に特徴がある。
【００１２】この特徴によれば、入力画像の特徴や変化
に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることがで
きるので、符号化効率を向上させることができるように
なる。また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決
定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあた
りの符号化ビット量を設定するようにしているので、シ
ーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での
符号化を行うことが可能になる。
に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることがで
きるので、符号化効率を向上させることができるように
なる。また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決
定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあた
りの符号化ビット量を設定するようにしているので、シ
ーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での
符号化を行うことが可能になる。
【００１３】又、本発明は、入力画像蓄積手段に指定枚
数蓄積された画像から画像情報の特徴量を抽出する工程
と、ＧＯＰ構造情報を生成する工程と、前記画像情報の
特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てるＧ
ＯＰ符号化目標ビット量を求める工程とを、コンピュー
タ読み取り可能な記録媒体に記録した点に特徴がある。
数蓄積された画像から画像情報の特徴量を抽出する工程
と、ＧＯＰ構造情報を生成する工程と、前記画像情報の
特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てるＧ
ＯＰ符号化目標ビット量を求める工程とを、コンピュー
タ読み取り可能な記録媒体に記録した点に特徴がある。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して本発明を
詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の構成を示
すブロック図である。
詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の構成を示
すブロック図である。
【００１５】連続して入力される画像情報（入力画像）
は、入力画像蓄積部１に一時的に蓄積される。該入力画
像蓄積部１に蓄積される画像の枚数を(Ｎmax)とする。
この画像枚数の値は、とり得る最大のＧＯＰサイズ以上
とする。入力画像のフレームレートをＦrとすると、入
力画像が該入力画像蓄積部１によって実際に符号化され
るまでに遅延される時間は、Ｎmax／Ｆr（秒）となる。
は、入力画像蓄積部１に一時的に蓄積される。該入力画
像蓄積部１に蓄積される画像の枚数を(Ｎmax)とする。
この画像枚数の値は、とり得る最大のＧＯＰサイズ以上
とする。入力画像のフレームレートをＦrとすると、入
力画像が該入力画像蓄積部１によって実際に符号化され
るまでに遅延される時間は、Ｎmax／Ｆr（秒）となる。
【００１６】該入力画像蓄積部１に蓄積された画像情報
は、ビデオ符号化部２からの要求に従ってビデオ符号化
部２へと送信される。また、該画像情報は画像特徴量を
抽出する画像特徴抽出部３にも送られ、該画像特徴抽出
部３において画像の特徴を示す情報が抽出される。
は、ビデオ符号化部２からの要求に従ってビデオ符号化
部２へと送信される。また、該画像情報は画像特徴量を
抽出する画像特徴抽出部３にも送られ、該画像特徴抽出
部３において画像の特徴を示す情報が抽出される。
【００１７】図２を参照して、該画像特徴抽出部３の一
具体例の構成を詳細に説明する。
具体例の構成を詳細に説明する。
【００１８】画像特徴抽出部３は、各画像における時間
的に直前の画像からの変化量を測定する画像変化量抽出
部３１と、各画像における動きの激しさを測定する動き
特徴量抽出部３２と、符号化時の発生符号量の予測に利
用される模様特徴量抽出部３３の３つの要素により構成
される。
的に直前の画像からの変化量を測定する画像変化量抽出
部３１と、各画像における動きの激しさを測定する動き
特徴量抽出部３２と、符号化時の発生符号量の予測に利
用される模様特徴量抽出部３３の３つの要素により構成
される。
【００１９】以下に、前記した構成を有する画像特徴抽
出部３の動作を説明する。 画像変化量抽出部３１で
は、入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像の時間的
位置の異なる画像からの変化量、または時間的に直前の
画像からの変化量、すなわちシーン変化量ａを測定す
る。画像の変化量（シーン変化量ａ）には、各画面内の
同一位置画素間の平均絶対誤差量や、対象画像間での動
き補償予測誤差の絶対和等が利用可能である。またこの
変化量は、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみか
らも抽出可能であり、また比較対照画像となる画像を変
換、縮小等の処理をした後に評価することや、画面内の
特定の一部分のみを抽出して評価することも可能であ
る。
出部３の動作を説明する。 画像変化量抽出部３１で
は、入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像の時間的
位置の異なる画像からの変化量、または時間的に直前の
画像からの変化量、すなわちシーン変化量ａを測定す
る。画像の変化量（シーン変化量ａ）には、各画面内の
同一位置画素間の平均絶対誤差量や、対象画像間での動
き補償予測誤差の絶対和等が利用可能である。またこの
変化量は、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみか
らも抽出可能であり、また比較対照画像となる画像を変
換、縮小等の処理をした後に評価することや、画面内の
特定の一部分のみを抽出して評価することも可能であ
る。
【００２０】次に、動き特徴量抽出部３２では入力画像
蓄積部１に蓄積されている各画像と、比較対照となる画
像との間の動き、すなわち動き特徴量ｂを測定する。比
較対照となる画像は、当該画像の時間的直前の画像、ま
たはあらかじめ指定された時間差を持つ画像とする。本
実施形態においては、動きの測定には、まず対象画像を
１６×１６画素の小ブロック単位に分割し、小ブロック
毎に比較対照画像との動き探索を行い、動きを特定す
る。動き探索方法にはブロック単位動き探索を利用す
る。そして結果として得られた動きベクトル情報から、
該ベクトル値またはベクトル長の画面内平均や分散等を
動き特徴量とする。これらの値が大きい場合には動きが
激しいことを示し、一方これらの値が小さい場合には、
動きが少ないことを示す。またこの動き特徴量の算出に
は小ブロックごとの動き特徴の平均や分散値ではなく、
画面全体の動きを示すグローバル動きベクトル値の大き
さや、該時間的変化量を利用することも可能である。
蓄積部１に蓄積されている各画像と、比較対照となる画
像との間の動き、すなわち動き特徴量ｂを測定する。比
較対照となる画像は、当該画像の時間的直前の画像、ま
たはあらかじめ指定された時間差を持つ画像とする。本
実施形態においては、動きの測定には、まず対象画像を
１６×１６画素の小ブロック単位に分割し、小ブロック
毎に比較対照画像との動き探索を行い、動きを特定す
る。動き探索方法にはブロック単位動き探索を利用す
る。そして結果として得られた動きベクトル情報から、
該ベクトル値またはベクトル長の画面内平均や分散等を
動き特徴量とする。これらの値が大きい場合には動きが
激しいことを示し、一方これらの値が小さい場合には、
動きが少ないことを示す。またこの動き特徴量の算出に
は小ブロックごとの動き特徴の平均や分散値ではなく、
画面全体の動きを示すグローバル動きベクトル値の大き
さや、該時間的変化量を利用することも可能である。
【００２１】また、２画像間の単純差分における絶対誤
差量を動き特徴量ｂとして利用することも可能である。
差量を動き特徴量ｂとして利用することも可能である。
【００２２】また、本実施形態では、画像を８×８画素
の小ブロック単位に分割し、各小ブロックの分散値をそ
のブロックの代表値とし、該値で作成した縮小画像を利
用して、対象画像と前記画像間で動き探索を行った。そ
してこの画像間での予測誤差が大きい場合には、画像の
動きが激しいと判断することができる。このような縮小
画像を利用することで演算量を低減することが可能であ
る。
の小ブロック単位に分割し、各小ブロックの分散値をそ
のブロックの代表値とし、該値で作成した縮小画像を利
用して、対象画像と前記画像間で動き探索を行った。そ
してこの画像間での予測誤差が大きい場合には、画像の
動きが激しいと判断することができる。このような縮小
画像を利用することで演算量を低減することが可能であ
る。
【００２３】また、この動き特徴量ｂの測定において
は、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽
出可能であり、また対象画像をあらかじめ変換、縮小し
て評価することや、画面内の特定の一部分のみを抽出し
て評価することも可能である。
は、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽
出可能であり、また対象画像をあらかじめ変換、縮小し
て評価することや、画面内の特定の一部分のみを抽出し
て評価することも可能である。
【００２４】前記模様情報抽出部３３では、入力画像蓄
積部１に蓄積されている各画像の模様の特徴量ｃを抽出
する。この模様の特徴量ｃには、画面内の画素値の平均
値との絶対誤差や２乗誤差や分散、または画面内小ブロ
ックごとの平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散、また
は動き予測誤差画像の平均値との絶対誤差や２乗誤差や
分散などが利用可能である。また、実際の符号化時と同
様に画素情報に変換処理を施した情報から符号化時の生
成ビット量を予測することも可能である。また、この模
様特徴量ｃの測定は色情報で行うのが好適であるが、色
情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能
であり、また比較対照画像となる画像を変換、縮小して
評価することや、一部分のみを抽出して評価することも
可能である。
積部１に蓄積されている各画像の模様の特徴量ｃを抽出
する。この模様の特徴量ｃには、画面内の画素値の平均
値との絶対誤差や２乗誤差や分散、または画面内小ブロ
ックごとの平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散、また
は動き予測誤差画像の平均値との絶対誤差や２乗誤差や
分散などが利用可能である。また、実際の符号化時と同
様に画素情報に変換処理を施した情報から符号化時の生
成ビット量を予測することも可能である。また、この模
様特徴量ｃの測定は色情報で行うのが好適であるが、色
情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能
であり、また比較対照画像となる画像を変換、縮小して
評価することや、一部分のみを抽出して評価することも
可能である。
【００２５】上記のようにして、画像特徴抽出部３内の
画像変化量抽出部３１において抽出された各画像のシー
ン変化量ａは、ＧＯＰサイズ（ＧＯＰ長）決定部４へと
送られる。ＧＯＰサイズ決定部４では入力されたシーン
変化量情報ａから時間的に隣接する画像間で最も相関の
低い位置を特定し、その位置をＧＯＰ境界とする。そし
て入力画像蓄積部１に蓄積されている最も古い画像、つ
まり以前のＧＯＰ境界直後の画像から該ＧＯＰ境界まで
を１ＧＯＰとし、該ＧＯＰに含まれる画像の枚数を、決
定されたＧＯＰサイズ情報Ｎとして出力する。
画像変化量抽出部３１において抽出された各画像のシー
ン変化量ａは、ＧＯＰサイズ（ＧＯＰ長）決定部４へと
送られる。ＧＯＰサイズ決定部４では入力されたシーン
変化量情報ａから時間的に隣接する画像間で最も相関の
低い位置を特定し、その位置をＧＯＰ境界とする。そし
て入力画像蓄積部１に蓄積されている最も古い画像、つ
まり以前のＧＯＰ境界直後の画像から該ＧＯＰ境界まで
を１ＧＯＰとし、該ＧＯＰに含まれる画像の枚数を、決
定されたＧＯＰサイズ情報Ｎとして出力する。
【００２６】また上述の処理において、最も低い相関値
を示す画像間の相関値があらかじめ指定したしきい値よ
りも高い場合には、ＧＯＰサイズＮをあらかじめ指定さ
れた値に設定することも可能である。
を示す画像間の相関値があらかじめ指定したしきい値よ
りも高い場合には、ＧＯＰサイズＮをあらかじめ指定さ
れた値に設定することも可能である。
【００２７】次に、予測フレーム間隔決定部５では、Ｇ
ＯＰサイズ決定部４から得られたＧＯＰサイズ情報Ｎ、
および画像特徴抽出部３内の動き特徴量抽出部３２から
得られる該Ｎ枚の画像の動き特徴量ｂから、対象ＧＯＰ
の符号化時の予測フレーム間隔Ｍ（すなわち、Ｐピクチ
ャ間隔）を決定する。動き特徴量ｂが大きい場合、すな
わち激しい動きや大きな動きを示す場合には、予測フレ
ーム間隔Ｍ＝１に、一方動き特徴量ｂが小さい場合、す
なわち小さな動きや激しくない動きを示す場合には、予
測フレーム間隔Ｍを大きい値に設定する。また、動き特
徴量ｂがあらかじめ指定された値よりも小さい場合に
は、予測フレーム間隔Ｍを既定値とすることも可能であ
る。
ＯＰサイズ決定部４から得られたＧＯＰサイズ情報Ｎ、
および画像特徴抽出部３内の動き特徴量抽出部３２から
得られる該Ｎ枚の画像の動き特徴量ｂから、対象ＧＯＰ
の符号化時の予測フレーム間隔Ｍ（すなわち、Ｐピクチ
ャ間隔）を決定する。動き特徴量ｂが大きい場合、すな
わち激しい動きや大きな動きを示す場合には、予測フレ
ーム間隔Ｍ＝１に、一方動き特徴量ｂが小さい場合、す
なわち小さな動きや激しくない動きを示す場合には、予
測フレーム間隔Ｍを大きい値に設定する。また、動き特
徴量ｂがあらかじめ指定された値よりも小さい場合に
は、予測フレーム間隔Ｍを既定値とすることも可能であ
る。
【００２８】さらに、１ＧＯＰ内の予測フレーム間隔を
一定とせず、フレーム毎に最適な予測フレーム間隔Ｍを
設定することも可能である。
一定とせず、フレーム毎に最適な予測フレーム間隔Ｍを
設定することも可能である。
【００２９】該決定された予測フレーム間隔情報Ｍは、
ＧＯＰサイズ情報Ｎと共に、ＧＯＰ符号化ビット割当部
６および符号化タイプ決定部７へと送られる。
ＧＯＰサイズ情報Ｎと共に、ＧＯＰ符号化ビット割当部
６および符号化タイプ決定部７へと送られる。
【００３０】ＧＯＰ符号化ビット割当部６では、予測フ
レーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔
情報Ｍ、ＧＯＰサイズ決定部４からのＧＯＰサイズ情報
Ｎ、および画像特徴抽出部３より送られてくる動き特徴
量ｂと模様特徴量ｃとから対象ＧＯＰの符号化に必要な
ビット量を算出し、符号化制御部８にＧＯＰ符号化目標
ビット量Ｂitを出力する。
レーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔
情報Ｍ、ＧＯＰサイズ決定部４からのＧＯＰサイズ情報
Ｎ、および画像特徴抽出部３より送られてくる動き特徴
量ｂと模様特徴量ｃとから対象ＧＯＰの符号化に必要な
ビット量を算出し、符号化制御部８にＧＯＰ符号化目標
ビット量Ｂitを出力する。
【００３１】このＧＯＰ目標ビット量Ｂitの算出には、
あらかじめ入力画像全体の符号化が終了するまでに利用
可能なビット量Ｂrem、コンテンツの符号化が終了する
までに符号化する画像数Ｆrem、符号化最高ビットレー
ト、および最低ビットレートを指定する。与えられた情
報から次の（１）式により１画像あたりの平均符号化ビ
ット割当量Ｂppを求める。 Ｂpp＝Ｂrem／Ｆrem ・・・（１） ここで、符号化開始の時点で符号化終了までに符号化す
べき画像数Ｆremが不定の場合には、仮の値を設定して
符号化を行う。
あらかじめ入力画像全体の符号化が終了するまでに利用
可能なビット量Ｂrem、コンテンツの符号化が終了する
までに符号化する画像数Ｆrem、符号化最高ビットレー
ト、および最低ビットレートを指定する。与えられた情
報から次の（１）式により１画像あたりの平均符号化ビ
ット割当量Ｂppを求める。 Ｂpp＝Ｂrem／Ｆrem ・・・（１） ここで、符号化開始の時点で符号化終了までに符号化す
べき画像数Ｆremが不定の場合には、仮の値を設定して
符号化を行う。
【００３２】次に予測フレーム間隔決定部５より送られ
てきた予測フレーム間隔ＭおよびＧＯＰサイズ情報Ｎよ
り、対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプの画像数、すな
わちＩ，Ｐ，Ｂ画像の枚数を算出する。そして、Ｉ，
Ｐ，Ｂ各符号化タイプにおける符号化複雑度情報と、画
像特徴抽出部３内の模様特徴量抽出部３３から送られて
くる各画像の模様特徴量情報ｃを利用して、対象ＧＯＰ
の符号化目標ビット量Ｂitを下記の（２）式により決定
する。 Ｂit＝（Ｗ1*Ｔ＋Ｗ2*Ｖ）*Ｂpp*（ＮI*ＫI＋ＮP*ＫP＋ＮB*ＫB）・・・（２） ここで、Ｗ1、Ｗ2は重み付け係数、Ｔは対象ＧＯＰでの
平均模様特徴量、Ｖは対象ＧＯＰでの動き特徴量、Bpp
は残りビット量と残り画像数から求めた１画像あたりの
平均ビット割当量、Nxは対象ＧＯＰに含まれる符号化タ
イプＸの画像数、Kxは符号化タイプＸの符号化複雑度を
表す係数を表す。
てきた予測フレーム間隔ＭおよびＧＯＰサイズ情報Ｎよ
り、対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプの画像数、すな
わちＩ，Ｐ，Ｂ画像の枚数を算出する。そして、Ｉ，
Ｐ，Ｂ各符号化タイプにおける符号化複雑度情報と、画
像特徴抽出部３内の模様特徴量抽出部３３から送られて
くる各画像の模様特徴量情報ｃを利用して、対象ＧＯＰ
の符号化目標ビット量Ｂitを下記の（２）式により決定
する。 Ｂit＝（Ｗ1*Ｔ＋Ｗ2*Ｖ）*Ｂpp*（ＮI*ＫI＋ＮP*ＫP＋ＮB*ＫB）・・・（２） ここで、Ｗ1、Ｗ2は重み付け係数、Ｔは対象ＧＯＰでの
平均模様特徴量、Ｖは対象ＧＯＰでの動き特徴量、Bpp
は残りビット量と残り画像数から求めた１画像あたりの
平均ビット割当量、Nxは対象ＧＯＰに含まれる符号化タ
イプＸの画像数、Kxは符号化タイプＸの符号化複雑度を
表す係数を表す。
【００３３】また、１ＧＯＰ当たりの符号化目標ビット
量から求められる符号化ビットレートが指定された最低
ビットレートから最高ビットレートまでの範囲外となる
場合には、範囲内となるよう制限される。
量から求められる符号化ビットレートが指定された最低
ビットレートから最高ビットレートまでの範囲外となる
場合には、範囲内となるよう制限される。
【００３４】以上により決定されたＧＯＰ符号化目標ビ
ット量Ｂitは符号化制御部８へと送られる。
ット量Ｂitは符号化制御部８へと送られる。
【００３５】上記の１ＧＯＰ単位の符号化目標ビット量
の算出は、１ＧＯＰのサイズが決定すると行われ、また
Bpp，Kxは１ＧＯＰの符号化が終了するたびにそれまで
に符号化された画像の情報を利用して更新される。
の算出は、１ＧＯＰのサイズが決定すると行われ、また
Bpp，Kxは１ＧＯＰの符号化が終了するたびにそれまで
に符号化された画像の情報を利用して更新される。
【００３６】また、符号化制御部８に対しては、ＧＯＰ
符号化目標ビット量Ｂitと共に、符号化に利用可能な量
子化パラメータの最大値を指定することにより、画質の
劣化を制限することも可能である。
符号化目標ビット量Ｂitと共に、符号化に利用可能な量
子化パラメータの最大値を指定することにより、画質の
劣化を制限することも可能である。
【００３７】符号化タイプ決定部７は、ＧＯＰ構造を決
定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測
フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画
像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑは符
号化制御部８へ送られる。なお、該符号化タイプ情報Ｑ
は、Ｉ、Ｐ、およびＢピクチャの情報である。
定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測
フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画
像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑは符
号化制御部８へ送られる。なお、該符号化タイプ情報Ｑ
は、Ｉ、Ｐ、およびＢピクチャの情報である。
【００３８】符号化制御部８では、符号化タイプ決定部
７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑと、ＧＯ
Ｐ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ符号化目
標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含まれる各画
像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、
各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビッ
ト量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるよう量
子化パラメータの制御を行う。
７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑと、ＧＯ
Ｐ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ符号化目
標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含まれる各画
像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、
各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビッ
ト量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるよう量
子化パラメータの制御を行う。
【００３９】その際、もしＧＯＰ符号化ビット割当部６
から量子化パラメータの最大値を指定されている場合に
は、符号化制御部８で算出された量子化パラメータ値が
制限値を超えないよう制御を行うことで、画質を一定品
質以下にしないことも可能である。
から量子化パラメータの最大値を指定されている場合に
は、符号化制御部８で算出された量子化パラメータ値が
制限値を超えないよう制御を行うことで、画質を一定品
質以下にしないことも可能である。
【００４０】ビデオ符号化部２では、符号化制御部８の
指示に従って入力画像蓄積部１に蓄積されている画像か
ら、該当する画像を取り出し、該画像を符号化制御部８
から指定された符号化タイプ、量子化パラメータ値を利
用して符号化を行い、生成された符号化データを出力す
る。
指示に従って入力画像蓄積部１に蓄積されている画像か
ら、該当する画像を取り出し、該画像を符号化制御部８
から指定された符号化タイプ、量子化パラメータ値を利
用して符号化を行い、生成された符号化データを出力す
る。
【００４１】この処理を１ＧＯＰ分の画像の符号化が終
了するまで行い、１ＧＯＰ分の画像の符号化終了後、該
１ＧＯＰ分の画像の次の画像から指定枚数の入力画像を
入力画像蓄積部１に蓄え、その後前記した画像特徴の抽
出処理へと進む。
了するまで行い、１ＧＯＰ分の画像の符号化終了後、該
１ＧＯＰ分の画像の次の画像から指定枚数の入力画像を
入力画像蓄積部１に蓄え、その後前記した画像特徴の抽
出処理へと進む。
【００４２】この実施形態によれば、入力画像の特徴や
変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとるよう
にしているので、固定ＧＯＰサイズでの符号化の場合と
比較して符号化効率を向上させることができるようにな
る。、また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決
定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあた
りの符号化ビット量を設定するようにしているので、シ
ーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での
符号化を行うことが可能となる。
変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとるよう
にしているので、固定ＧＯＰサイズでの符号化の場合と
比較して符号化効率を向上させることができるようにな
る。、また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決
定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあた
りの符号化ビット量を設定するようにしているので、シ
ーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での
符号化を行うことが可能となる。
【００４３】図３は、本発明の第２実施形態の構成を示
すブロック図である。この実施形態は、ＧＯＰサイズＮ
を固定とした点に特徴がある。なお、図中の図１と同符
号は、同一または同等物を示す。
すブロック図である。この実施形態は、ＧＯＰサイズＮ
を固定とした点に特徴がある。なお、図中の図１と同符
号は、同一または同等物を示す。
【００４４】予測フレーム間隔決定部５は、予め定めら
れているＧＯＰサイズＮと、画像特徴抽出部３からの動
き特徴量ｂとにより、対象ＧＯＰの符号化時の予測フレ
ーム間隔Ｍを決定する。
れているＧＯＰサイズＮと、画像特徴抽出部３からの動
き特徴量ｂとにより、対象ＧＯＰの符号化時の予測フレ
ーム間隔Ｍを決定する。
【００４５】ＧＯＰ符号化ビット割当部６では、予測フ
レーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔
情報Ｍ、前記固定ＧＯＰサイズＮ、および画像特徴抽出
部３より送られてくる動き特徴量ｂと模様特徴量ｃとか
ら対象ＧＯＰの符号化に必要なビット量を算出し、符号
化制御部８にＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを出力す
る。
レーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔
情報Ｍ、前記固定ＧＯＰサイズＮ、および画像特徴抽出
部３より送られてくる動き特徴量ｂと模様特徴量ｃとか
ら対象ＧＯＰの符号化に必要なビット量を算出し、符号
化制御部８にＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを出力す
る。
【００４６】符号化タイプ決定部７は、ＧＯＰ構造を決
定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測
フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画
像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑを符
号化制御部８へ送る。符号化制御部８では、符号化タイ
プ決定部７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑ
と、ＧＯＰ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ
符号化目標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含ま
れる各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。
そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う
利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとな
るよう量子化パラメータの制御を行う。
定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測
フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画
像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑを符
号化制御部８へ送る。符号化制御部８では、符号化タイ
プ決定部７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑ
と、ＧＯＰ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ
符号化目標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含ま
れる各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。
そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う
利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとな
るよう量子化パラメータの制御を行う。
【００４７】この実施形態では、ＧＯＰサイズＮが予め
定められているので、画像特徴抽出部３から抽出された
動き特徴情報ｂにより予測フレーム間隔Ｍを決定するこ
とでＧＯＰ構造を決定する。この実施形態では、ＧＯＰ
サイズは固定されているので、画像蓄積部１に予め蓄積
する画像枚数はＧＯＰサイズＮとなる。
定められているので、画像特徴抽出部３から抽出された
動き特徴情報ｂにより予測フレーム間隔Ｍを決定するこ
とでＧＯＰ構造を決定する。この実施形態では、ＧＯＰ
サイズは固定されているので、画像蓄積部１に予め蓄積
する画像枚数はＧＯＰサイズＮとなる。
【００４８】図４は、本発明の第３実施形態の構成を示
すブロック図である。この実施形態は、予測フレーム間
隔を固定としたものである。なお、図４中の図１と同一
符号は、同一または同等物を示す。
すブロック図である。この実施形態は、予測フレーム間
隔を固定としたものである。なお、図４中の図１と同一
符号は、同一または同等物を示す。
【００４９】予測フレーム間隔Mはあらかじめ定められ
ており、画像特徴抽出部３より抽出されたシーン変化量
ａによりＧＯＰサイズＮを決定することでＧＯＰ構造を
決定する。
ており、画像特徴抽出部３より抽出されたシーン変化量
ａによりＧＯＰサイズＮを決定することでＧＯＰ構造を
決定する。
【００５０】次に、前記した各実施形態の可変ビットレ
ート動画像符号化装置の機能は、ソフトウェア（プログ
ラム）で実現することができる。該ソフトウェアは、光
ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードデ
ィスク等の記録媒体に記録することができる。
ート動画像符号化装置の機能は、ソフトウェア（プログ
ラム）で実現することができる。該ソフトウェアは、光
ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードデ
ィスク等の記録媒体に記録することができる。
【００５１】図５は、該記録媒体１００に記録されるプ
ログラムの一例を示すものであり、該記録媒体１００に
は、画像情報の特徴量を抽出する機能１１１、ＧＯＰ構
造情報を生成する機能１１２、ＧＯＰ符号化目標ビット
量を決定する機能１１３が記録される。また、前記ＧＯ
Ｐ構造情報を生成する機能１１２の中に、ＧＯＰサイズ
決定機能、予測フレーム決定機能を含ませることができ
る。なお、前記記録媒１００には、ネットワークの用
に、データを一時的に記録保持するような伝送媒体も含
まれる。
ログラムの一例を示すものであり、該記録媒体１００に
は、画像情報の特徴量を抽出する機能１１１、ＧＯＰ構
造情報を生成する機能１１２、ＧＯＰ符号化目標ビット
量を決定する機能１１３が記録される。また、前記ＧＯ
Ｐ構造情報を生成する機能１１２の中に、ＧＯＰサイズ
決定機能、予測フレーム決定機能を含ませることができ
る。なお、前記記録媒１００には、ネットワークの用
に、データを一時的に記録保持するような伝送媒体も含
まれる。
【００５２】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、マルチパス可変ビットレート符号化方式のよ
うに一旦入力画像を最後まで解析することなく、符号化
時の遅延が小さい１パス方式での動画像の可変ビットレ
ート符号化において、入力画像の特徴や変化に応じたＧ
ＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることにより、固定Ｇ
ＯＰサイズでの符号化の場合と比較して符号化効率を向
上させることができるようになる。
によれば、マルチパス可変ビットレート符号化方式のよ
うに一旦入力画像を最後まで解析することなく、符号化
時の遅延が小さい１パス方式での動画像の可変ビットレ
ート符号化において、入力画像の特徴や変化に応じたＧ
ＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることにより、固定Ｇ
ＯＰサイズでの符号化の場合と比較して符号化効率を向
上させることができるようになる。
【００５３】また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情
報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯ
Ｐあたりの符号化ビット量を設定することにより、シー
ケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符
号化を行うことが可能になる。
報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯ
Ｐあたりの符号化ビット量を設定することにより、シー
ケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符
号化を行うことが可能になる。
【図１】 本発明の一実施形態の可変ビットレート動
画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１の画像特徴抽出部の一具体例の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図３】 本発明の第２実施形態の可変ビットレート動
画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 本発明の第３実施形態の可変ビットレート動
画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図５】 記録媒体に記録されるプログラムの概要を示
す図である。
す図である。
【図６】 ＧＯＰ構造の説明図である。
【図７】 従来方式の一例を示すブロック図である。
１・・・入力画像蓄積部、２・・・ビデオ符号化部、３・・・画
像特徴抽出部、４・・・ＧＯＰサイズ決定部、５・・・予測フ
レーム間隔決定部、６・・・ＧＯＰ符号化ビット割当部、
７・・・符号化タイプ決定部、８・・・符号化制御部、３１・・
・画像変化量抽出部、３２・・・動き特徴量抽出部、３３・・
・模様特徴量抽出部、１００・・・記録媒体。
像特徴抽出部、４・・・ＧＯＰサイズ決定部、５・・・予測フ
レーム間隔決定部、６・・・ＧＯＰ符号化ビット割当部、
７・・・符号化タイプ決定部、８・・・符号化制御部、３１・・
・画像変化量抽出部、３２・・・動き特徴量抽出部、３３・・
・模様特徴量抽出部、１００・・・記録媒体。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 柳原 広昌 埼玉県上福岡市大原２−１−15 株式会社 ケイディディ研究所内 Ｆターム(参考） 5C059 KK11 MA00 MA01 ME01 NN23 NN28 PP04 SS20 TA12 TA60 TB03 TC13 TC19 TD11 TD14 UA02 UA31 5J064 AA01 BB03 BB10 BB12 BD02
Claims (10)
- 【請求項１】 入力される画像を一旦指定枚数蓄積する
入力画像蓄積手段と、 該蓄積された画像情報の特徴量を抽出する画像特徴抽出
手段と、 ＧＯＰ構造情報を生成するＧＯＰ構造情報生成手段と、 前記画像特徴抽出部から得られた画像情報の特徴量と、
前記ＧＯＰ構造情報生成部から得られたＧＯＰ構造情報
とを基に、割り当てるＧＯＰ符号化目標ビット量を求め
るＧＯＰ符号化ビット割当手段とを具備し、 前記ＧＯＰ構造情報と、前記ＧＯＰ符号化目標ビット量
に基づいて、動画像符号化のための情報を算出し、１パ
スでの可変ビットレート符号化を行うようにしたことを
特徴とする可変ビットレート動画像符号化装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の可変ビットレート動画
像符号化装置において、 前記ＧＯＰ構造情報生成手段が生成するＧＯＰ構造情報
はＧＯＰサイズを含み、該ＧＯＰサイズは、前記入力画
像蓄積手段に蓄積されている画像の特徴に応じて決定さ
れることを特徴とする可変ビットレート動画像符号化装
置。 - 【請求項３】 請求項１に記載の可変ビットレート動
画像符号化装置において、 前記ＧＯＰ構造情報生成手段が生成するＧＯＰ構造情報
は予測フレーム間隔を含み、該予測フレーム間隔は、前
記入力画像蓄積手段に蓄積されている画像の特徴に応じ
て決定されることを特徴とする可変ビットレート動画像
符号化装置。 - 【請求項４】 請求項１に記載の可変ビットレート動画
像符号化装置において、 前記ＧＯＰ構造情報に含まれるＧＯＰサイズおよび予測
フレーム間隔のいずれか一方は固定であることを特徴と
する可変ビットレート動画像符号化装置。 - 【請求項５】 請求項１に記載の可変ビットレート動画
像符号化装置において、 前記ＧＯＰ符号化ビット割当手段は、入力画像特徴の抽
出結果より決定した動き特徴および模様特徴情報を要素
として、１ＧＯＰの符号化目標ビット量を決定すること
を特徴とする可変ビットレート動画像符号化装置。 - 【請求項６】 請求項１に記載の可変ビットレート動画
像符号化装置において、 前記ＧＯＰ符号化ビット割当手段は、最初に全符号化画
像利用可能ビット量から１画像あたりの平均目標符号化
ビット量を求め、その値から１画像あたりの符号化目標
ビット量を算出することを特徴とする可変ビットレート
動画像符号化装置。 - 【請求項７】 請求項６に記載の可変ビットレート動
画像符号化装置において、 前記１画像あたりの平均目標符号化ビット量は、全符号
化画像数が不明な場合、一定量の符号化画像数を仮に設
定して決定されるようにしたことを特徴とする可変ビッ
トレート動画像符号化装置。 - 【請求項８】 請求項１に記載の可変ビットレート動画
像符号化装置において、 前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を求める手段は、符号化
制御部に対して１ＧＯＰの符号化目標ビット量を指定す
る際に、あわせて最大量子化パラメータの制限値も通知
することにより、一定以上の画質を保つようにすること
を特徴とする可変ビットレート動画像符号化装置。 - 【請求項９】 請求項１に記載の可変ビットレート動画
像符号化装置において、 前記画像特徴抽出手段は、画像情報の動き特徴量の抽出
に、入力画像の小ブロック単位での画素値分散を用いた
縮小画像を利用した動き補償予測誤差を利用することを
特徴とする可変ビットレート動画像符号化装置。 - 【請求項１０】 入力画像蓄積手段に指定枚数蓄積さ
れた画像から画像情報の特徴量を抽出する工程と、 ＧＯＰ構造情報を生成する工程と、 前記画像情報の特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報とを基
に、割り当てるＧＯＰ符号化目標ビット量を求める工程
とからなる、 コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000396819A JP3815665B2 (ja) | 2000-12-27 | 2000-12-27 | 可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000396819A JP3815665B2 (ja) | 2000-12-27 | 2000-12-27 | 可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002199398A true JP2002199398A (ja) | 2002-07-12 |
| JP3815665B2 JP3815665B2 (ja) | 2006-08-30 |
Family
ID=18862051
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000396819A Expired - Lifetime JP3815665B2 (ja) | 2000-12-27 | 2000-12-27 | 可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3815665B2 (ja) |
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-
2000
- 2000-12-27 JP JP2000396819A patent/JP3815665B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| US10806325B2 (en) | 2012-08-15 | 2020-10-20 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Methods and systems for optimizing video streaming |
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| JP7379609B2 (ja) | 2012-08-15 | 2023-11-14 | インテュイティブ サージカル オペレーションズ， インコーポレイテッド | ビデオストリーミングのための方法及びシステム |
| US11889975B2 (en) | 2012-08-15 | 2024-02-06 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Methods and systems for optimizing video streaming |
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