JP2002519956A - 逆量子化及びｉ走査中にブロック統計を採取する方法及び装置 - Google Patents

逆量子化及びｉ走査中にブロック統計を採取する方法及び装置

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Abstract

(57)【要約】 逆量子化及び逆走査中にブロック統計を採取することによって逆離散余弦変換に要求される平均の演算数を減少させる方法及び装置である。これら統計は、零でないＤＣ係数を有するサブブロックのロケーション及び周波数、零でないＤＣＴ係数を有する行及び列のロケーション、ブロックのダイナミックレンジ等を有する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術の分野】
本発明は、一般にビデオ復号化に関するものであり、特に、逆量子化及び逆走
査中にブロック統計を採取することによって逆離散余弦変換に要求される平均の
演算数を減少させるものである。
【０００２】
【背景技術】
ＭＰＥＧデコーダにおいて、圧縮ビデオデータは、復号化プロセスの一部とし
て一連の変換が行われる。典型的なＭＰＥＧビデオデコーダは、ビデオストリー
ムを圧縮解除するために以下の動作：固定長復号化（ＦＬＤ）、可変長復号化（
ＶＬＤ）、実行長復号化（ＲＬＤ）、逆差分パルスコード変調及び逆量子化（Ｉ
ＤＰＣＭ，ＩＱ）、逆離散余弦変換（ＩＤＣＴ）並びに移動補償（ＭＣ）を実行
する（ここで使用する用語ＭＰＥＧは、ＭＰＥＧ１，ＭＰＥＧ２及びＭＰＥＧ４
を言及する。）。
【０００３】 ＶＬＤ及び移動補償とともに、ＩＤＣＴは、復号化チェーンにおいて最も演算
量の多いブロックの一つである。３０個よりも多い高速ＩＤＣＴアルゴリズムが
あり、典型的には、一つのＩＤＣＴアルゴリズムを選択して、ビデオストリーム
内のＤＣＴ係数の８×８ブロックの全てを復号化する。このアルゴリズムの選択
は通常、ビデオストリーム全体の演算的な複雑さに基づく。ＩＤＣＴが隘路とな
っているので、この変換中の平均の演算数を減少させる価値がある。
【０００４】
【発明の開示】
本発明の目的は、ＩＤＣＴの演算数を減少させるために、演算の複雑さを減少
させるとともに、ＩＤＣＴ段によって使用することができるブロック統計を採取
することによって、ＭＰＥＧ復号化アルゴリズムの効率を向上させることである
。逆量子化（ＩＱ）段では一度に１ブロックのビデオフレームを処理するととも
に、零でない係数の各々を観察して零でない係数をスケール化（スケールアップ
）し、かつ、ＩＤＣＴの準備のためにそれを再配列する必要があるので、ブロッ
クについての統計を採取するには十分な時間がある。零でない係数を有する象限
や、零でない係数を有する行及び列や、ブロック内のダイナミックレンジのよう
な複数のタイプのブロック統計を、ＩＤＣＴの効率を向上させるのに使用するこ
とができるＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に採取することができる。
【０００５】 ＭＰＥＧデコーダは、ビデオデータから取り出されたＤＣＴ係数の量子化ブロ
ックを処理する。ビデオソースにおいて、画素は、水平寸法、垂直寸法及び時間
の目安に非常に相関される傾向にある。実際には、これは、ＭＰＥＧ２規格がそ
のような高圧縮レートを達成する重大な理由である。この相関の利点を得るため
に、本発明の第１例は、零でない値のＤＣＴ係数を有するサブブロックのロケー
ション及び周波数に基づいて、入力データブロックを少数の分類に分ける。各デ
ータブロックは、これら分類のうちの一つに入る。各分類に対して、その分類の
零でないサブブロックのパターンを最も利用する特定の高速アルゴリズムが選択
される。
【０００６】 本発明の第１例の他の態様において、各分類の発生する可能性は経験的に見積
もられ、最も発生しうる分類に対する最適アルゴリズムの選択群が、使用のため
に格納される。最も発生しにくい分類に対して、省略時解釈が格納される。この
省略時解釈アルゴリズムは、任意の１個の分類に対して最適化されない。
【０００７】 この第１例の他の態様において、アルゴリズムを更に変更して、分類のＤＣＴ
係数ブロックの構造に基づいて不要な演算を除去する。本発明のこの態様では、
加算、減算及び乗算が、零の値のＤＣＴ係数のみを有するサブブロックに対して
除去される。
【０００８】 本発明は、ブロック内の零でない係数のロケーションしか必要としないので、
ブロックは、ランレベルフォーマットで符号化したＤＣＴ係数を直接用いること
によって分類される。本発明の好適列において、８×８ブロックを４個の４×４
サブブロックに分割する。ブロックの分類は、８×８ブロック内にある零でない
ＤＣＴ係数を有するサブブロックのロケーションに基づく。
【０００９】 本発明の第２例において、ブロック中の零でない係数の各々の行及び列ロケー
ションを、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に決定する。零でない係数を有する逆走査行列の
各行又は列は、８ビットのビットベクトルのセットビットによって表される。二
つのベクトルを発生させ、一方のベクトルを行ヒストグラムとし、もう一方のベ
クトルを列ヒストグラムとする。最も希薄であるヒストグラム（行又は列）が、
ＩＤＣＴフェーズに送られる。このヒストグラム情報は、どの行が零でない係数
を有するか（行ヒストグラムが最も希薄である場合。列ヒストグラムが最も希薄
である場合には列。）を表すとともに、その行（列）でＩＤＣＴを実行すること
によってＩＤＣＴの演算効率を向上させる。特定のヒストグラムに対して最も演
算効率の高い最適なＩＤＣＴアルゴリズムを選択することができる。
【００１０】 本発明の第３の実施の形態において、ダイナミックレンジ、すなわち、ブロッ
ク中の最小係数と最大係数との差を、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に決定する。また、こ
の情報をＩＤＣＴ段に送り、特定のダイナミックレンジに対して最も有効なＩＤ
ＣＴアルゴリズムを選択することによってＩＤＣＴの効率を向上させる。
【００１１】 したがって、本発明の目的は、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中にブロック統計を取り出し
てＩＤＣＴの効率を向上させることである。
【００１２】 本発明の他の目的は、ブロック内の零の値のＤＣＴ係数のロケーション及び周
波数に基づいてデータブロックを分類するとともに、特定のブロックの分類に基
づいて高速ＩＤＣＴアルゴリズムを選択することである。
【００１３】 本発明の他の目的は、ブロック分類を用いて不要な演算を除去することである
。
【００１４】 本発明の他の目的は、キャッシュメモリに最も発生しうるブロック分類に対す
るＩＤＣＴアルゴリズムを格納するとともに、通常のメモリで最も発生しにくい
ブロック分類に対するアルゴリズムを格納することである。
【００１５】 本発明の他の目的は、特定の分類の発生の可能性を決定するとともに、発生の
可能性が最も高い分類に対する少数の最適な差分高速ＩＤＣＴアルゴリズムを選
択し、かつ、残りの分類に対する省略時解釈アルゴリズムを選択することである
。
【００１６】 本発明の他の目的は、入力するビデオストリームに基づいてブロック分類の発
生の可能性を決定するとともに、キャッシュメモリを、最も使用されうるＩＤＣ
Ｔアルゴリズムに更新することである。
【００１７】 本発明の他の目的は、零でないＤＣＴ係数を有するブロックの行及び列を表す
行ヒストグラム及び列ヒストグラムを形成することである。
【００１８】 本発明の他の目的は、ブロックのダイナミックレンジを決定することである。
【００１９】 したがって、本発明は、複数のステップ及び互いに関連するこれらステップの
１個以上の関係と、構造の特徴を実施する装置と、これらステップを行うのに適
合した素子の組合わせ及びパーツの配置とを具え、本発明の範囲を請求項に示す
。
【００２０】
【発明を実施するための最良の形態】
ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中、零でない係数の各々を観察して、それをスケール化する
とともに再配列する。したがって、復号化プロセスにおいて、複数の可変統計を
、ＤＣＴ係数の発生のロケーション及び周波数並びにその値について採取するこ
とができる。この情報を、典型的には演算的に最も複雑なＩＤＣＴブロックによ
って使用して、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に得られる統計に最適な高速ＩＤＣＴアルゴ
リズムを選択し、又はＩＤＣＴプロセス中の不要な演算を簡単に除去する。以下
の実施の形態は、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に採取することができるブロック統計の一
部を説明する。ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に採集することもでき、かつ、当業者には明
らかなＩＤＣＴ段によって使用することができる他の複数のタイプの統計がある
。本発明の最も重要な態様の一つは、これらブロック統計をＩＱ／ＩＳＣＡＮ中
に採取することである。本発明の第１の実施の形態を、ブロック統計を採取する
方法及びＩＤＣＴアルゴリズムをこれら統計に基づいて選択する方法を参照して
説明する。残りの実施の形態を、ＩＤＣＴアルゴリズムセレクタの使用に適合さ
せることもできる。
【００２１】 ブロック分類統計 本発明の第１の実施の形態において、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に零でない係数を有
するサブブロックのロケーション及び周波数に基づいてブロックの分類を行うＤ
ＣＴブロック分類装置を説明する。入力データブロックを分類するのに用いられ
る基準は、ＤＣＴ係数のランレングス復号化され及び逆走査された８×８ブロッ
クに関して表現される。ＤＣＴ係数ブロックを種類別に分類する複数の方法があ
る。以下の表現は、８×８の大ブロック内の零の値のＤＣＴ係数の４×４サブブ
ロックの存在及びロケーションに基づく簡単な分類形態を用いる。そのような４
×４の零サブブロックを
【００２２】
【外１】 によって表す。
【００２３】
【数１】
【００２４】 ＤＣＴ係数の８×８ブロックを、以下示すような４×４サイズの４サブブロッ
クに分割することができる。
【００２５】
【数２】
【００２６】 各サブブロックＢｉを、８×８の大ブロックの４個のあり得る象限の一つとす
る。自然のシーンのビデオ画像を、重複しないＮ×Ｎブロックに分割する場合、
典型的には複数のこれらブロックは、垂直寸法及び水平寸法に非常に相関した画
素を有する。これは、そのような高速圧縮がＭＰＥＧ２圧縮形態で可能な理由の
一つである。ブロック中の画素が、垂直寸法又は水平寸法に非常に相関される場
合、量子化後、サブブロックＢ１，Ｂ２，Ｂ３のうちの１個以上は、零の値のみ
のＤＣＴ係数を有する。この結果、大ブロック内に零サブブロックの８個のあり
得る形態となる。全ての分類０，１，．．．，７を以下の形態で左から右に列挙
する。
【００２７】
【数３】
【００２８】 非常に相関した画素を有するビデオソースにおいて、ＤＣＴ係数の多くの割合
の量子化ブロックは、高周波情報に対応する零に等しい高次の係数を有する。説
明のために、５０％のブロックが分類０に対応する構造を有し、１０％が分類１
内にあり、１．５％が分類２内にあり、残りのブロックタイプが時間の３０％発
生すると仮定する。また、分類０のアルゴリズムが標準的な高速アルゴリズムの
演算の１／２しか必要とせず、分類２及び３がその演算の３／４しか必要とせず
、残りの全てのブロックが標準的な高速アルゴリズムによって処理されると仮定
する。上記仮定の下では、装置に対して予測される演算数は、
【００２９】
【数４】 となる。
【００３０】 上記ケースにおいて、平均して３０％未満の演算がブロック分類形態に対して
要求される。以下の行列は、４個の提案したブロック分類タイプの演算を示す。
【００３１】
【数５】 ４分類の各々に対して、零ブロック形態構造に有利な高速ＩＤＣＴアルゴリズム
を選択する。一度、各分類に対してそのような高速アルゴリズムを選択すると、
装置は、零ブロック内にデータ係数を有する加算、減算及び乗算を除去すること
によって、各アルゴリズムを更に最適化することができる。４×４ブロックの各
々の構造を決定する方法の実際の詳細は以下の通りである。
【００３２】 参照することによってここに組み込む継属出願番号０８／９９６，６７０号で
説明されているように、ラン／レベル拡張処理ステップを実行することなく、逆
量子化処理ステップを実行することができる。結果的に得られるラン／レベル表
示は、記憶に関してデータの希薄な８×８ブロックを表すのに有効なデータ構造
となる。米国出願番号０８／９９６，６７０号において、零でないＤＣＴ係数の
実際の行の主要な計数は、各ラン／レベル対において表される（行の主要な計数
装置を以下説明する。）。本実施の形態の他の態様において、デカルト座標系を
用いて、零でないＤＣＴ係数のロケーションを決定する。このデカルト座標系は
次のように表現される。
【００３３】 ＤＣＴ係数の特定のブロックにおいて、０＜Ｌ＜６３の零でないＡＣ係数が存
在し、所定のブロックに対するデータの構造は以下のようになる。
【００３４】
【数６】 ここで、Ｒｉは、符号ビットＳｉを有する大きさＬｉの係数に先行する一連の零
の長さを表し、ｄｃは、常に（０，０）に位置するｄｃ係数を表す。ラン／レベ
ルデータのシーケンスを、ＭＰＥＧ２規格で表現されるような８×８ブロックの
ジグザグ又は交互の走査を適用することによって得られる２次元ブロックの１次
元表示とする。１次元アレイの零でないＩ番目の係数の線形位置又は索引ロケー
ション(index location)を、上記ランレベル表示のＩ番目の零でないレベル値ま
での一連の零及び零でない係数の総和を求めることによって演算することができ
る。
【００３５】
【数７】
【００３６】 交互の走査又はジグザグ走査の逆を演算するＭＰＥＧ２逆走査関数iscan[]及
び上記式のindex[]の規定を用いると、零でない係数[Ｒｉ，Ｌｉ，Ｓｉ]の元の
２次元座標を次のように算出することができる。
【００３７】
【数８】
【００３８】 例えば、ＤＣＴ係数の８×８ブロックに２個の零でないａｃ係数が存在し、ブロ
ックが以下の構造を有すると仮定する。
【００３９】
【数９】 説明したようなジグザグ走査を用いて、ブロックを、シーケンスとしてランレベ
ルフォーマットに符号化する。
【００４０】
【数１０】 （ｍｉ，ｎｉ）を計算する式を用いると、２次元座標を見つけることができる。
ｄｃ係数は当然座標（０，０）を有する。値５を有する零でない係数の算出した
座標は（２，１）であり、−３に対する座標は（３，４）である。一度、全ての
零でない係数の２次元座標を演算すると、以下の式を用いることによって、４個
のサブブロックのうちのいずれにおいて各係数が以下の式に属するかを決定する
。
【００４１】
【数１１】
【００４２】 上記式の関数は、サブブロックＢ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３に対応する値０，１，
２，３をとる。ガウス座標に基づく上記式又は以下示す行の主要な係数の式を用
いて、ＩＤＣＴ分類関係関数class[]を規定する。ガウス座標（０，０），（２
，１）及び（３，４）で零でない係数を有するブロックに対して、このブロック
はＩＤＣＴ分類１にある。その理由は、零でない係数が左上象限及び右上象限の
みにあるからである。この際、分類１に最適な高速ＩＤＣＴアルゴリズムを選択
することができる。この装置は、これら係数が全て零であるためにブロックの下
の１／２を有する全ての加算、減算及び乗算を除去することもできる。本発明の
他の実施の形態において、選択した最適のアルゴリズムを変更し及び格納して、
分類中に零サブブロックを有する演算を除去する。
【００４３】 行の主要な計数装置に対して、各サブブロック内の係数の分布を、以下の行の
主要な計数式を用いて算出することができる。
【００４４】
【数１２】
【００４５】 この場合、sub-block[][]を２×２配列とし、rmcを、ＩＳＣＡＮ後のＮ×Ｎ行
列の係数の行の主要位置とし、Ｎを、列又は行ごとの要素の数とし、／を、整数
除算演算子とし、=+1は、１増分したことを意味する。
【００４６】 このようにして、各サブブロック内にある係数の個数を表す４の計数を発生さ
せる。
【００４７】 図１は、全体に亘るブロック分類装置１０のブロック図を示す。ＤＣＴ係数の
ブロックＢは、サブブロック分類器(sub-block classifier)１２に入力される。
サブブロックパターン分類器１２は、特定のサブブロックがどの分類（０，１，
２又は３）に属するかを決定する。サブブロック分類器１２の出力は、ブロック
が属する分類索引番号Ｉとなる。図１において、ブロックＢを分類３に属するも
のとして示し、それに対して、省略時解釈高速ＩＤＣＴアルゴリズムが用いられ
る。省略時解釈高速アルゴリズムは、入力データの構造についての仮定を行わな
い。そうでない場合、ブロックが分類１に属すると、スイッチ１４は、分類１に
対して最適な特定の高速ＩＤＣＴアルゴリズムを通じてブロックにルートを形成
する。
【００４８】 キャッシュメモリを使用する装置において、新たな実行可能なコードを外部記
憶装置からこのキャッシュにロードする際に被る重大な不利益がしばしば生じる
。このキャッシュのサイズは制限され、少数の最適化したＩＤＣＴアルゴリズム
に対してのみ、十分なコードを任意のときにロードすることができる。プラット
ホームに基づくそのようなキャッシュにおいて、ＩＤＣＴ装置に基づくブロック
分類は、少数の分類に対してのみ実用的である。平均演算時間を更に減少させる
ために、更に多くの分類及び分類最適化ＩＤＣＴアルゴリズムの更に幅広い選択
を有することが望ましい。制限されたキャッシュメモリ及び多数のブロック分類
がある場合の問題を処理するために、最も生じうるブロック分類に対応するアル
ゴリズムのみキャッシュメモリに格納される。そのような装置において、分類の
各々に対する発生の可能性は、複数のＭＰＥＧ２ビデオソースシーケンスを用い
て統計を演算することによってオフラインで見積もられる。以後、これを「オフ
ラインプロファイリング」と称する。発生したプロファイルは、可能性を見積も
るヒストグラムであり、ブロックは特定の分類に属する。
【００４９】 処理すべき現在のデータブロックが、最適アルゴリズムがキャッシュにロード
されない分類に属する場合、要求されるアルゴリズムは、キャッシュにロードさ
れるとともに関連の不利益を生じ、又は常にキャッシュに存在しうる一般的な高
速ＩＤＣＴアルゴリズムを実行する。図２は、図１の基本装置の変形であり、そ
れは、「オフラインプロファイリング」統計を利用するキャッシュメモリの可能
性を考慮する。キャッシュ１６に適合するコードの実際の量は、ハードウェアプ
ラットホームに依存する。説明のために、高速ＩＤＣＴアルゴリズムの４形態を
維持することができるキャッシュを示す。先ず、キャッシュ１６は、最も頻繁に
発生する４個のブロック分類に対応するアルゴリズムによってロードされる。現
在入力するブロックＢは、分類Ｉに属することがわかる。分類Ｉに対する最適化
したアルゴリズムがキャッシュ１６に存在しないので、それは通常のメモリ１８
から取り出され、最低の可能性（分類２）を有するアルゴリズムを置換する。更
に洗練されたリソース割当て形態を用いて、キャッシュ１６の使用を管理するこ
とかできる。
【００５０】 対応するアルゴリズムがキャッシュにロードされない可能性の低いデータタイ
プが発生する場合、最適のアルゴリズムを、全てのアルゴリズムの記憶を有する
低速メモリ１８から取り出すことができ、又は、入力データの全ての分類に作用
する一般目的の高速変換アルゴリズムを実行することができる。消失したアルゴ
リズムがキャッシュ１６にロードされるか否かは、更新するキャッシュ１６に関
連したコストに依存する。汎用のアルゴリズムは常に、キャッシュ１６に格納さ
れ、かつ、実行のために利用される。
【００５１】 図２の装置のパフォーマンスを、実行時にブロック分類統計をモニタし及び更
新するために「ランタイムプロファイリング」を用いることによって、更に向上
させることができる。このようにして、オフラインで採取した統計と実際のブロ
ック分類統計との間に不整合がある場合、プロファイル情報をキャッシュ中で更
新し及び変更して、その情報が、実行の際に最も頻繁に必要とされるアルゴリズ
ムを実際に有するようになる。
【００５２】 図３は、キャッシュが実行時間中に更新される装置のブロック図である。キャ
ッシュ１６は、多数のビデオソースに亘って演算した分布とは非常に異なるブロ
ック分類の分布を特定のビデオソースが有することができることを考慮する。キ
ャッシュ更新モジュール２０は、常に最近のブロック分類統計を有するランタイ
ム統計データベース２２を周期的に検査する機能を有する。その統計を用いて、
キャッシュ更新モジュール２０は、いずれが最もあり得る４個のブロック分類で
あるかを決定し、現在のキャッシュ形態を検査する。必要な場合には、キャッシ
ュ１６を通常のメモリ１８から更新し、キャッシュ１６が、実行すべき最もあり
得る４個のアルゴリズムを有し、キャッシュ形態情報記憶装置２４を変更して、
新たなキャッシュ形態を反映させる。
【００５３】 行及び列ヒストグラム 本発明の第２の実施の形態（図４）において、符号化ブロックの零でない係数
の各々の行及び列ロケーションは、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中にブロック間に基づいて
決定される。零でない係数を有する逆走査行列の各行又は列を、８ビットのビッ
トベクトルのセットビットによって表される（図４）。ベクトルの最上位ビット
（ビット７）は列零（又は行零）を表し、最下位ビットは列７（又は行７）を表
す。２個のビットベクトルを発生させ、その一方を行ヒストグラム４０とし、他
方を列ヒストグラム４１とする。ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中にヒストグラムを発生させ
る手順は次のとおりである。
【００５４】 ｉ．各係数に関連した実行値を累算し、累算した実行値を用いて、各係数の行
の主要なマトリックス位置を見る。 ii．マトリックス中の各係数の行の主要な位置を使用して、列ヒストグラム中
のビット位置を次のように決定する。 列位置＝ＢＩＴ７＞＞（ｒｍｃ ＭＯＤＵＬＯ Ｎ） この場合、Ｎを、行ごとの要素の数すなわち列数とし、＞＞を、２値の右シフト
演算子とし、ＢＩＴ７を、零に設定した最上位ビットセット以外の全てを有する
一定のビットベクトルとし、ｒｍｃを、ＩＳＣＡＮ後の係数の行の主要な係数と
する。 iii．ベクトル中のビットの状態が０から１に変化する度に、カウンタを増分
する。ブロックの列の希薄さの程度はこのようにして追跡される。 iv．各係数の行の主要な位置を用いて、行ヒストグラムのビット位置を次のよ
うに決定する。 行位置＝ＢＩＴ７＞＞（ｒｍｃ／Ｎ） この場合、Ｎを、行ごとの要素の数すなわち列数とし、＞＞を、２値の右シフト
演算子とし、ＢＩＴ７を、零に設定した最上位ビットセット以外の全てを有する
一定のビットベクトルとし、ｒｍｃを、ＩＳＣＡＮ後の係数の行の主要な計数と
する。 ｖ．ベクトル中のビットの状態が０から１に変化する度に、カウンタを増分す
る。ブロックの列の希薄さの程度はこのようにして追跡される。 vi．列ヒストグラムに対する行ヒストグラムの比較を行う。各計数によって表
された、最低のセットビットの数（すなわち、２の希薄さ）を有するヒストグラ
ムを、ストリームに送って、ＩＤＣＴの最初の供給中に列／行スキップに影響を
及ぼす。
【００５５】 ＩＱ／ＳＣＡＮ中にブロック統計を採取する目的の一つは、この情報をＩＤＣ
Ｔ段に送ることである。このために、ＩＱ／ＩＳＣＡＮプロセスの出力における
計数データに沿って既に送られたヘッダデータに関連させることができるデータ
構造を形成する。ブロック統計データを係数データに組み込むことができる。こ
れを、ブロックの第１符号化係数のハイワード(high-word)のブロック統計を符
号化することによって達成する。イントラブロックに対して、このハイワードは
、ＤＣ係数のｄｃ精度(dc-precision)を表す。非イントラブロックに対して、こ
のハイワードは、最初の零でない係数のＲＵＮ値となり、その結果、Ｂｉｔ−０
５より上のビットを用いて、ブロック統計結果を符号化する。一つのあり得る表
示は次のとおりである。
【００５６】 Ｂｉｔ １５ ０＝列／行ベクトル０空き；０＝ｎｏｔ Ｂｉｔ １４ ０＝列／行ベクトル１空き；１＝ｎｏｔ Ｂｉｔ １３ ０＝列／行ベクトル０空き；２＝ｎｏｔ Ｂｉｔ １２ ０＝列／行ベクトル１空き；３＝ｎｏｔ Ｂｉｔ １１ ０＝列／行ベクトル０空き；４＝ｎｏｔ Ｂｉｔ １０ ０＝列／行ベクトル１空き；５＝ｎｏｔ Ｂｉｔ ０９ ０＝列／行ベクトル０空き；６＝ｎｏｔ Ｂｉｔ ０８ ０＝列／行ベクトル１空き；７＝ｎｏｔ Ｂｉｔ ０７ １＝ビット１５−８のヒストグラムを列ヒストグラムとする。 ０＝ビット１５−８のヒストグラムを行ヒストグラムとする。 Ｂｉｔ０６ １ Ｆ{[７][７]^＝１；すなわち、不整合制御の適用 ０ 動作なし Ｂｉｔ ０５−Ｂｉｔ ００は、係数の行の主要位置を有する。
【００５７】 このアプローチの欠点は、このように送ることができるパラメータの個数が制
限されることである。
【００５８】 最も希薄であるヒストグラム４０をＩＤＣＴ段に送る。その後、ＩＤＣＴ段は
、ブロックの第１、第２及び第６行においてのみ逆離散（図４）余弦変換を行う
。ＩＤＣＴのプロセスによって、列の値は、全ての列にＩＤＣＴが課されるよう
に変化する。
【００５９】 ダイナミックレンジ統計 本発明の他の実施の形態において、ブロックのダイナミックレンジが演算され
る。ブロックは、ＤＣＴ変換した係数の一部の配置すなわち分布を有する。ブロ
ック中の係数の配置は、ブロックを符号化する方法に依存する。符号化ブロック
は、１個から６４個までの係数を有する（符号化されないブロックは全て零であ
る。）。符号化ブロックは、−２０４８から＋２０４７までの値の範囲の係数を
有する。ブロックがイントラに符号化されるか非イントラに符号化されるかに応
じて、係数は、ブロック（イントラ）の左上象限に集合する傾向にあり、したが
って、ブロック分類装置を使用する必要があり、又はブロック（非イントラ）内
に任意に散乱させる。しかしながら、多数の良質なブロックは、非常に少ない個
数の係数を有する傾向にあり、その係数のダイナミックレンジが小さくなる（−
１００対−１００）傾向にある。
【００６０】 各ブロックのＤＣＴ係数のダイナミックレンジを知ることは有効であり、した
がって、参照することによってここに組み込まれた米国出願番号０９／０００，
６６７号で説明されている基本行列拡張ＩＤＣＴ(Basic Matrix Expansion IDCT
)のような技術を適用して、デコーダの効率を向上させる。ブロックのダイナミ
ックレンジを、次のようにして演算する（図５）。
【００６１】
【数１３】 ＭＡＸ（ｌｅｖｅｌ）−ＭＩＮ（ｌｅｖｅｌ） この場合、ｌｅｖｅｌを、各ラン／レベル対の量子化解除レベル値とし、ＭＡＸ
（）は、ブロックの以前の最大値に対する新たなレベル値を比較し、かつ、二者
のうちの大きい方を保持し、ＭＩＮ（）は、ブロックの以前の最小値に対する新
たなレベル値を比較し、かつ、二者のうちの小さい方を保持する。
【００６２】 その後、ダイナミックレンジはＩＤＣＴ段に送られる。
【００６３】 既に説明したように、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に採取することができる複数のタイ
プのブロック統計があり、当業者に明らかなＩＤＣＴ段によるこれら統計に対す
る複数の使用がある。
【００６４】 本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が
画嚢である。
【図面の簡単な説明】
【図１】 ブロック分類装置のブロック図である。
【図２】 最も発生する可能性の高い分類に対する最適ＩＤＣＴアルゴリズムを
格納するキャッシュメモリを有する本発明の他の実施の形態によるブロック分類
装置を示し、そのキャッシュは、最も発生する可能性が低い分類に対する通常の
メモリから新たなＩＤＣＴアルゴリズムを更新する。
【図３】 入力するデータストリームに基づいて実行すべき最もあり得るアルゴ
リズムを実行時間中に更新するキャッシュメモリを有する本発明によるブロック
分類装置を示す。
【図４】 本発明によるヒストグラム装置を示す。
【図５】 本発明によるブロックのダイナミックレンジを演算するフローチャー
トを示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １， 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ Ｆターム(参考） 5C059 KK15 MA00 MA23 MC11 ME01 PP04 SS02 TA41 TB08 TC04 TC06 TD13 UA05 UA39

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 逆離散余弦変換（ＩＤＣＴ）アルゴリズムを選択する方法であっ
    て、 ビデオデータのブロック内のＤＣＴ係数の構成についての逆量子化／走査（Ｉ
    Ｑ／ＩＳＣＡＮ）中にブロック統計を採取するステップと、 前記ブロック統計をビデオデコーダのＩＤＣＴ段に供給するステップと、 全ての零の値のＤＣＴ係数を有するサブブロックを有する演算の少なくとも一
    部を除去するブロック統計に依存して、ブロックに対するＩＤＣＴアルゴリズム
    を選択するステップとを具えることを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 複数のサブブロックを有するＤＣＴデータの各ブロックを分割す
    るステップと、 どのサブブロックが零でないＤＣＴ係数を有するかを、ＩＱ／ＩＳＣＡＮ中に
    決定するステップと、 前記ブロック内に零でないＤＣＴ係数を有するサブブロックのパターンに依存
    して、前記ブロックに対するＩＤＣＴアルゴリズムを選択するステップとを更に
    具えることを特徴とする請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 零でないＤＣＴ係数を有するサブブロックの特定のパターンを有
    するブロックの発生の確率を決定するステップと、 高い発生確率の零でないサブブロックのパターンを有するブロックに対する最
    適なＩＤＣＴアルゴリズムを選択し及び格納するとともに、残りのブロックに対
    する省略時解釈ＩＤＣＴアルゴリズムを選択するステップとを更に有することを
    特徴とする請求項２記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記発生の確率を決定するステップが、複数のＭＰＥＧ２ビデオ
    ソースシーケンスに基づくことを特徴とする請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記発生の確率を決定するステップが入力ビデオデータに基づき
    、最適ＩＤＣＴアルゴリズムを、実行時間に基づく、高い発生確率の零でないサ
    ブブロックパターンに基づく新たなＩＤＣＴアルゴリズムに更新することを特徴
    とする請求項３記載の方法。
  6. 【請求項６】 ＤＣＴデータのブロックが８×８次元を有し、前記サブブロック
    を４×４サブブロックとする請求項２記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記採取ステップが、零でないＤＣＴ係数を有するブロックの行
    を検出するステップを有することを特徴とする請求項１記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記ブロック統計を採取するステップが、零でない係数を有する
    ブロックの列を検出するステップを有することを特徴とする請求項１記載の方法
    。
  9. 【請求項９】 前記ブロック統計を、ｉ）零でないＤＣＴ係数を有するブロック
    の行の表示と、ｉｉ）零でないＤＣＴ係数を有するブロックの列の表示のうちの
    少ない方とすることを特徴とする請求項１記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記ブロック統計を採取するステップが、前記ブロックのダイ
    ナミックレンジを決定するステップを有することを特徴とする請求項１記載の方
    法。
  11. 【請求項１１】 離散余弦変換（ＤＣＴ）データのブロックを受信する入力装置
    と、 零でないＤＣＴ係数を有する零でないサブブロックを、逆量子化／走査（ＩＱ
    ／ＩＳＣＡＮ）中に検出し、前記ブロック内の零でないサブブロックの個数及び
    ロケーションに基づいて各ブロックを１セットの分類のうちの一つに分類し、か
    つ、特定のブロックの分類を表す分類表示信号を発生させるサブブロックパター
    ン分類器と、 前記分類表示信号を受信し、前記分類表示信号によって表された分類に対応す
    る最適な逆ＤＣＴ（ＩＤＣＴ）アルゴリズムを選択するアルゴリズムセレクタと
    、 発生する可能性が高い分類に対する最適ＩＤＣＴアルゴリズムを格納し、かつ
    、発生する可能性が低い分類に対する省略時解釈アルゴリズムを格納するメモリ
    とを具えることを特徴とする電子装置。
  12. 【請求項１２】 ＤＣＴデータの入力ブロックに基づく分類の発生の可能性を決
    定する可能性決定器と、前記メモリを、実行時間に基づいて、発生の可能性の高
    い分類の最適ＩＤＣＴアルゴリズムに更新するメモリ更新装置とを更に有するこ
    とを特徴とする請求項１１記載の電子装置。
  13. 【請求項１３】 前記可能性決定器が、複数のビデオソースシーケンスを用いて
    オフラインで各分類の発生の可能性を演算し、発生の可能性が最も高い分類に対
    する最適ＩＤＣＴアルゴリズムを、前記メモリに予め格納したことを特徴とする
    請求項１１記載の電子装置。
  14. 【請求項１４】 格納された前記最適ＩＤＣＴアルゴリズムを変更して、全て零
    の値のＤＣＴ係数を有するサブブロックを有する不要な演算を除去するようにし
    たことを特徴とする請求項１１記載の電子装置。
  15. 【請求項１５】 前記メモリをキャッシュメモリとし、前記ＩＤＣＴアルゴリズ
    ムを通常のメモリから検索して、前記キャッシュを、発生の確率が最も高い分類
    に対する最適なＩＤＣＴアルゴリズムに更新するようにしたことを特徴とする請
    求項１２記載の電子装置。
  16. 【請求項１６】 ＩＤＣＴの効率を向上させる電子装置であって、 構成に関連するＩＱ／ＩＳＣＡＮ中のＤＣＴ係数のブロックについてのブロッ
    ク統計を採取し、そのブロック統計が、全体的に前記ＤＣＴ係数のブロックに関
    連する統計に適切であるブロック統計採取器と、 前記ブロック統計をビデオデコーダのＩＤＣＴ段に供給するブロック統計供給
    器とを具えることを特徴とする電子装置。
  17. 【請求項１７】 前記ブロック統計が、零でないＤＣＴ係数を有するブロックの
    行を表すことを特徴とする請求項１６記載の電子装置。
  18. 【請求項１８】 前記ブロック統計が、零でないＤＣＴ係数を有するブロックの
    列を表すことを特徴とする請求項１６記載の電子装置。
  19. 【請求項１９】 前記ブロック統計を、前記ブロック内のＤＣＴ係数のダイナミ
    ックレンジとしたことを特徴とする請求項１６記載の電子装置。
  20. 【請求項２０】 コンピュータで実行できるブロック統計採取処理工程を格納す
    るメモリと、 ＤＣＴ係数のブロック上で逆量子化及び逆走査を実行することができる逆量子
    化器及び逆走査器と、 逆量子化及び逆走査を行う前記逆量子化器及び逆走査器と共同して、前記メモ
    リに格納された処理工程を実行し、かつ、前記ブロック内のＤＣＴ係数の構成に
    関連するブロックについてのブロック統計を採取するコントローラとを具えるこ
    とを特徴とするデジタルテレビジョン受像機。
JP2000557622A 1998-06-30 1999-06-14 逆量子化及びｉ走査中にブロック統計を採取する方法及び装置 Abandoned JP2002519956A (ja)

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