JP2005124145A - デジタル映像データの復号化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 受信側の復号化過程における逆量子化方法を改善して、画質を向上し得るデジタル映像データの復号化方法を提供しようとする。
【解決手段】 入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことでデジタル映像データを復号化する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、デジタル映像データの復号化方法に係るもので、詳しくは、受信側逆量子化方法を改善したデジタル映像データの復号化方法に関するものである。

最近、映像媒体の発達と共に、高容量／高画質の動映像を提供するデジタル映像サービスに対する関心が増加するにつれて、多量の映像データを相対的に少ない通信チャンネルにより伝送及び格納するための映像圧縮に対する必要性が増大されている。

又、実際の入力信号は、信号処理や映像圧縮において連続的な実数値を有するが、このような値をそのまま表現するとデータの量が無限に増加し、実際のデータを処理する過程でメモリや処理速度に対する問題が発生する。よって、前記入力信号のデータ量を離散的な値に表現する必要があるが、量子化は実数で表現されるｘという入力値を有限な個数のビットに示したもので、前記映像圧縮のために量子化が必要である。

図４は一般の量子化過程を示した図で、ＪＰＥＧ及びＭＰＥＧのイントラフレームに共通的に適用される。

図示されたように、量子化器は、入力されたＤＣＴ係数ｘ_ｉｊ（ｉ，ｊ＝０，１，…，７）を復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする。このとき、前記復元レベルｙ_ｉｊは集合｛ｒ_１，・・・，ｒ_Ｌ｝に属する値を有し、Ｌは量子化器のレベル個数である。

以下、前記量子化器のマッピング過程に対して説明する。

集合｛ｔ_ｍ，ｍ＝１，・・・，Ｌ＋１｝は前記ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの範囲で、ｔ_１及びｔ_Ｌ＋１を最小及び最大値とする決定レベルである。

もし前記ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊが区間〔ｔ_ｍ，ｔ_ｍ＋１］に属すると、ｍ番目の復元レベルのｒ_ｍにマッピングされる。このとき、前記ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊに対する図４の入出力マッピング関係は、式１のように表現される。

上式中、前記関数ｒｏｕｎｄ（ｘ）はｘに最も近い定数値を出力し、Ｑ_ｉｊは量子化ステップサイズを示したものである。

又、前記ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊが区間〔ｔ_ｍ，ｔ_ｍ＋１］に属すると、前記ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊはｘ_ｍ＝｛ｘ│ｘ∈〔ｔ_ｍ，ｔ_ｍ＋１｝｝に表現され、前記ｘ_ｍに対する表現レベルは式２のようになる。

それら式１及び式２により、ｘ_ｍは式３のように復元レベルｒ_ｍにマッピングされる。
ｒ_ｍ＝ｌ_ｍ・Ｑ_ｉｊ （式３）
図５は図４に示された量子化器の入出力特性を示したグラフで、前記ＤＣＴ入力ｘ_ｉｊが０≦ｘ_ｉｊ＜０．５の場合、前記復元レベルｙ_ｉｊは０で、前記ＤＣＴ入力ｘ_ｉｊが０．５≦ｘ_ｉｊ＜１．５の場合、前記復元レベルは１になる。

前記量子化方法は均一量子化方法であって、図４に示された均一量子化器は設計が簡単であるため、ほとんどのデジタル映像コーデックであるＪＰＥＧ及びＭＰＥＧなどの符号化及び復号化方法に採択される。

然し、前記量子化器に入力されるＤＣＴ係数は、均等分布でないラプラシアン（ｌａｐｌａｃｉａｎ）分布であるため、前記均一量子化方法により映像データを圧縮すると、量子化誤差が大きくなって再生画質が低下するという短所があった。

このような均一量子化器の問題点を解決するための非均一量子化器中、ロイド−マックス（Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ）量子化器が最も代表的な最適量子化器として使用されている。

然し、該ロイド−マックス量子化器は、各量子化レベルに対して最小平均二乗誤差を有するように、最適の決定レベル及び復元レベルを算出する量子化器であって、具現複雑度が非常に高いため、実質的に使用する時に計算量が多く要求され、システム負荷が加重されるという問題点があった。

又、従来のデジタル映像データの復号化方法は、図４に示された均一量子化器により逆量子化するが、もし前記入力ＤＣＴ係数の確率分布関数（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＰＤＦ）が均等分布をなすと、従来の復号化方法は、前記ロイド−マックス量子化器と同様な性能を示すようになる。

然るに、このような従来の均一量子化器を使用するデジタル映像データの復号化方法においては、前記入力ＤＣＴ係数がラプラシアン分布を有するため、量子化エラーが多く発生し、受信側で復元された映像の画質が低下するという不都合な点があった。

本発明は、このような従来の課題に鑑みてなされたもので、受信側の復号化過程における逆量子化方法を改善して、画質を向上し得るデジタル映像データの復号化方法を提供することを目的とする。

このような目的を達成するため、本発明に係るデジタル映像データの復号化方法は、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とする。

又、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを均一量子化方法により復元レベルｙ_ｉｊに逆量子化する過程と、前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とする。

又、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値

を算出する過程と、該信頼推定値

によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算する過程と、該質量中心Ｃ_ｍを新しい復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とする。

本発明により、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とするデジタル映像データの復号化方法が提供され、それにより上記目的が達成される。

前記質量中心は、

であることを特徴とし、このとき、

であってもよい。

前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程は、復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値

を算出する過程と、該信頼推定値

によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、を行うことを特徴としてもよい。

前記信頼推定値

は、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、入力フレームのビットストリームヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から検出することを特徴としてもよい。

前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）は、

により計算されることを特徴としてもよい。

本発明により、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを均一量子化方法により復元レベルｙ_ｉｊに逆量子化する過程と、前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とするデジタル映像データの復号化方法が提供され、それにより上記目的が達成される。

前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程は、復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値

を算出する過程と、該信頼推定値

によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、を行うことを特徴としてもよい。

前記信頼推定値

は、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、入力フレームのビットストリームヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から検出することを特徴としてもよい。

前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記平均

は、復元レベルｙ_ｉｊから算出されることを特徴としてもよい。

前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）は、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記質量中心Ｃ_ｍは、

であることを特徴とし、このとき、

であってもよい。

本発明により、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値

を算出する過程と、
該信頼推定値

によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算する過程と、該質量中心Ｃ_ｍを新しい復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とするデジタル映像データの復号化方法が提供され、それにより上記目的が達成される。

前記信頼推定値

は、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、入力フレームのビットストリームヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から検出することを特徴としてもよい。

前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）は、

により計算されることを特徴としてもよい。

前記質量中心Ｃ_ｍは、

であることを特徴とし、このとき、

であってもよい。

本発明に係るデジタル映像データの復号化方法は、均一量子化器を採択するほとんどのデジタル映像復号器に適用することで、質量中心により最適化された復元レベルを利用して再生画質を向上し得るという効果がある。

以下、本発明の実施の形態に対し、図面に基づいて説明する。

本発明に係るデジタル映像データの復号化方法は、ロイド−マックス量子化器より少ない演算量によって、前記ロイド−マックス量子化器に近接された性能を得るための方法である。

非均一量子化器であるロイド−マックス量子化の設計観点では、最適の決定レベルは、相互隣接した決定レベルの質量中心に位置するため、量子化器に入力されたＤＣＴ係数の確率分布関数が推定されると、最適に近接された決定レベルを探すことができる。

本発明では、式３により算出された復元レベルｒ_ｍの代りに、区間〔ｔ_ｍ，ｔ_ｍ＋１］の質量中心を決定レベルｘ_ｍの新しい復元レベルＣ_ｍに決定するが、該新しい復元レベルＣ_ｍは、式４のように表示される。

上式中、ｐ（ｘ_ｉｊ）は入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数である。

前記式４を適用するためには、復号器がｐ（ｘ_ｉｊ）を知るべきである。

以下、前記ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を効率的に推定する方法に対して説明する。

一般に、輝度ＤＣＴ係数のＡＣ（ａｌｔｅｒｎａｔｅ ｃｕｒｒｅｎｔ）成分は、式５のようなラプラシアン分布として知られている。

上式５中、λ_ｉｊはラプラシアンパラメータで、入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの分布を決定する重要な変数である。デジタル符号及び復号化におけるＤＣＴの単位は８×８ブロックであるため、１個のＤＣ（ｄｉｒｅｃｔ ｃｕｒｒｅｎｔ）成分を除いた総６３個のＡＣ成分に対し、個別的なラプラシアンパラメータλ_ｉｊ値を割り当てるべきである。

前記式５によると、確率変数の

平均は、式６のように計算される。

このとき、上式６からラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、式７のように整理される。

前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊと確率変数

との平均間に逆関係が成立することは、式７により知ることができる。

上式７により計算されたラプラシアンパラメータと実際のブロックの特定位置における確率分布関数とを比較することで、式７の信頼度を検証することができる。

表１は、５１２×５１２大きさの‘Ｃｏｕｐｌｅ’テスト映像に対するラプラシアンパラメータを、式７により計算した結果を示したものである。

又、図１（Ａ）（Ｂ）は、実際の確率分布と式７により計算された確率分布とを比較して示したグラフで、その中、図１（Ａ）は、８×８ブロックの（２，２）における実際の確率分布と表１のラプラシアンパラメータλ_２２＝０．１３９により具現された確率分布とを比較して示したグラフで、実際の確率分布と式７により計算された確率分布とは、ほとんど類似していることが分かる。

且つ、図１（Ｂ）は、（６，５）における実際の確率分布と表１のラプラシアンパラメータλ_６５＝０．４９６により具現された確率分布とを比較して示したグラフで、図１（Ａ）と同様に、実際の確率分布と式７により計算された確率分布とは、ほとんど類似しているため、前記結果から式７の信頼性が保障される。

然し、前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊに対して復調器から分かる情報は、前記ｘ_ｉｊの復元レベルｙ_ｉｊのみであるため、与えられた情報ｙ_ｉｊにより前記確率変数

の平均

を推定する。

前記確率変数

の平均

は、式８の過程により近似化することができる。

上式８の結果によると、２番目の項目が支配的な値であるが、１番目の項目もＱ_ｉｊ値が大きいため無視することができない。よって、１番目の項目を計算するために、まず、前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼度の高い推定値を算出する。

前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値を算出するために、図５から得られる確率関係式を利用する。

上式９のＰ（Ｙ_ｉｊ）＝０は、エントロピー復号化された８×８ブロックの（ｉ，ｊ）番目の位置における０の個数を計算して分ることができる。前記式９により計算されたＰ（Ｙ_ｉｊ）＝０を利用してラプラシアンパラメータλ_ｉｊを求めると、式１０のようになる。

このとき、関数Ｉｎ（ｘ）はｘに対する自然ログ関数である。

前記式１１の結果を前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値

に表示して、前記式８を整理すると、式１１のようになる。

上式１１及び式７によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、式１２のような関係式に整理される。

上式１２の信頼性を証明するために、５１２×５１２大きさのテストイメージの‘Ｃｏｕｐｌｅ’をＪＰＥＧの標準量子化テーブルにより符号化し、前記式１２により復号器から前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊ値を計算した。

表２は、前記式１２により計算されたラプラシアンパラメータλ_ｉｊ値を示したもので、前記表１及び表２の結果値は非常に類似している。

従って、前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊの信頼推定値

により、前記ラプラシアンパラメータを推定する数学式１２の信頼性が証明される。

その結果、前記数学式１２により求められたラプラシアンパラメータλ_ｉｊ値により前記数学式４の質量中心を計算し、該質量中心値を復元レベルに決定すると、従来の均一量子化方法により求められる復元レベルに比べて一層正確な復元レベル値を算出し、量子化により発生する雑音を減少することで、復調化された映像の画質を向上することができる。

図２は本発明に係るデジタル映像データの復号化方法を示したフローチャートで、デジタル映像システムの受信側に前記発明内容を適用して復号する方法である。

まず、前記受信側に入力されたフレームの各８×８ブロックの６４個のピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算し（Ｓ１）、該計算された確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を数学式１０に適用してラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値の

を求める（Ｓ２）。

次いで、前記信頼推定値

を前記数学式１２に代入してラプラシアンパラメータλ_ｉｊを算出する（Ｓ３）が、このとき、前記数学式１２を計算するために必要な量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、前記受信側に入力されるビットストリームのヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から分ることができる。

次いで、前記数学式１２により算出されたラプラシアンパラメータλ_ｉｊを前記数学式５に代入して各ピクセル位置（ｉ，ｊ）におけるラプラシアン確率分布関数Ｐ（ｘ_ｉｊ）を求め（Ｓ４）、前記ラプラシアン確率分布関数Ｐ（ｘ_ｉｊ）を前記数学式４に適用して計算することで質量中心を算出した（Ｓ５）後、該質量中心を復元レベルに設定する（Ｓ６）。

このように、本発明は、前記質量中心を復元レベルに設定して復号化することで、従来の復号化方法より復元された映像の画質を一層向上することができる。

図３は従来の均一量子化器と本発明で提案された方法による量子化器との率−歪み性能を比較して示したグラフで、本発明の結果値は、従来の標準均一量子化器より全てのエントロピーレベルで低い平均二乗誤差を有する。よって、本発明に係る復号化方法が従来の復号化方法より優秀で、特に、小さなエントロピーレベルでは従来の量子化器より性能が著しく優秀であることが分かる。

又、本発明に係る復号化方法及び従来の復号化方法の再生画質を客観的に評価するために、ＰＳＮＲ（Ｐｅａｋ Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）を比較して表３に示した。

前記評価のために使用されたテスト映像は‘Ｌｅｎａ’、‘Ｃｏｕｐｌｅ’及び‘Ｐｅｐｐｅｒｓ’映像で、それらテスト映像は全て８ビットグレー（ｇｒａｙ）映像で、大きさは５１２×５１２である。多様なテストのために、指標（ｑｕａｌｉｔｙ ｆａｃｔｏｒ）ｑが各テスト映像の量子化品質を多様なレベルに調節する。

前記表３によると、全ての指標ｑ値に対して、本発明の復号化方法によるＰＳＮＲ値が従来の復号化方法によるＰＳＮＲ値より高く、本発明に係る復号化方法により得られるＰＳＮＲ利得は約０．２〜０．５ｄＢであることが分かる。

以上説明したように、本発明に係るデジタル映像データの復号化方法は、均一量子化器を採択するほとんどのデジタル映像復号器に適用することで、質量中心により最適化された復元レベルを利用して再生画質を向上し得るという効果がある。

以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
（要約）
本発明は、受信側の復号化過程における逆量子化方法を改善して、画質を向上し得るデジタル映像データの復号化方法を提供しようとする。

入力ＤＣＴ係数を復元レベルにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、前記入力ＤＣＴ係数の確率分布関数を推定する過程と、該確率分布関数により質量中心を計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことでデジタル映像データを復号化する。

（Ａ）（Ｂ）は、（２，２）及び（６，５）の位置における実際の確率分布と式７により計算された確率分布とを比較して示したグラフである。 本発明に係るデジタル映像データの復号化方法を示したフローチャートである。 本発明に係る量子化器と従来の量子化器とのレート−歪み性能を比較して示したグラフである。 一般の量子化器の入出力関係を示した説明図である。 図４に示された量子化器の入出力特性を示したグラフである。

Claims (21)

1. 入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、
   前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、
   該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とするデジタル映像データの復号化方法。
2. 前記質量中心は、
   

   

   であることを特徴とし、このとき、
   

   

   である、請求項１記載のデジタル映像データの復号化方法。
3. 前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程は、
   復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、
   該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値
   

   

   を算出する過程と、
   該信頼推定値
   

   

   によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、
   該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、を行うことを特徴とする請求項１記載のデジタル映像データの復号化方法。
4. 前記信頼推定値
   

   

   は、
   

   

   により計算されることを特徴とする請求項３記載のデジタル映像データの復号化方法。
5. 前記量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、
   入力フレームのビットストリームヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から検出することを特徴とする請求項４記載のデジタル映像データの復号化方法。
   
6. 前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、
   

   

   により計算されることを特徴とする請求項３記載のデジタル映像データの復号化方法。
7. 前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）は、
   

   

   により計算されることを特徴とする請求項３記載のデジタル映像データの復号化方法。
8. 入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを均一量子化方法により復元レベルｙ_ｉｊに逆量子化する過程と、
   前記入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊの確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程と、
   該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算した後、復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とするデジタル映像データの復号化方法。
9. 前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を推定する過程は、
   復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、
   該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値
   

   

   を算出する過程と、
   該信頼推定値
   

   

   によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、
   該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、を行うことを特徴とする請求項８記載のデジタル映像データの復号化方法。
10. 前記信頼推定値
    

    

    は、
    

    

    により計算されることを特徴とする請求項９記載のデジタル映像データの復号化方法。
11. 前記量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、
    入力フレームのビットストリームヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から検出することを特徴とする請求項１０記載のデジタル映像データの復号化方法。
12. 前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、
    

    

    により計算されることを特徴とする請求項９記載のデジタル映像データの復号化方法。
13. 前記平均
    

    

    は、
    復元レベルｙ_ｉｊから算出されることを特徴とする請求項１２記載のデジタル映像データの復号化方法。
14. 前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）は、
    

    

    により計算されることを特徴とする請求項９記載のデジタル映像データの復号化方法。
15. 前記質量中心Ｃ_ｍは、
    

    

    であることを特徴とし、このとき、
    

    

    である、請求項９記載のデジタル映像データの復号化方法。
16. 入力ＤＣＴ係数ｘ_ｉｊを復元レベルｙ_ｉｊにマッピングする特性を有する量子化器によりデジタル映像データを逆量子化するデジタル映像データの復号器であって、
    復号器に入力されたフレームの各ブロックのピクセル位置（ｉ，ｊ）に対して、０に入力された値をカウントして確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）を計算する過程と、
    該確率分布関数Ｐ（Ｙ_ｉｊ＝０）によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊに対する信頼推定値
    

    

    を算出する過程と、
    該信頼推定値
    

    

    によりラプラシアンパラメータλ_ｉｊを計算する過程と、
    該ラプラシアンパラメータλ_ｉｊにより前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）を算出する過程と、
    該確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）により質量中心Ｃ_ｍを計算する過程と、
    該質量中心Ｃ_ｍを新しい復元レベルに設定する過程と、を行うことを特徴とするデジタル映像データの復号化方法。
17. 前記信頼推定値
    

    

    は、
    

    

    により計算されることを特徴とする請求項１６記載のデジタル映像データの復号化方法。
18. 前記量子化ステップサイズＱ_ｉｊは、
    入力フレームのビットストリームヘッダーに含まれた量子化パラメータ情報から検出することを特徴とする請求項１７記載のデジタル映像データの復号化方法。
19. 前記ラプラシアンパラメータλ_ｉｊは、
    

    

    により計算されることを特徴とする請求項１６記載のデジタル映像データの復号化方法。
20. 前記確率分布関数ｐ（ｘ_ｉｊ）は、
    

    

    により計算されることを特徴とする請求項１６記載のデジタル映像データの復号化方法。
21. 前記質量中心Ｃ_ｍは、
    

    

    であることを特徴とし、このとき、
    

    

    である請求項１６記載のデジタル映像データの復号化方法。

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