JP2006166103A - 動画像符号化装置、その方法、そのプログラム、その記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】符号化処理の直前に前処理を設け、前処理と符号量制御とを連動動作させ、視覚的画像品質の低下を防止しつつ、発生符号量を好適に簡便に制御する。
【解決手段】入力動画像の領域毎に特徴量を測定する動画像特徴量測定手段と、特徴量測定手段からの特徴量から前処理制御用の係数を生成する特徴量係数生成手段と、動画像符号化からの過去の符号化での発生符号量を蓄積する蓄積手段と、動画像符号化手段を制御する動画像符号量制御手段と、符号量制御手段において、生成された符号化モードと量子化スケールから前処理制御用の係数を生成する符号化係数生成手段と、符号化係数を蓄積する符号化係数蓄積手段と、特徴化係数生成手段と、符号化係数生成手段とから、前処理制御手段からの制御信号により符号化手段の直前に前処理を施す前処理手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、動画像符号化に関し、特に動画像の特徴量を測定し、符号化前に動画像の情報量を制御する好適な動画像符号化装置、その方法、そのプログラム、その記憶媒体に関するものである。

従来、画像の符号化方式として、フレーム内符号化方式であるＭｏｔｉｏｎ ＪＰＥＧやＤｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ等の符号化方式や、フレーム間予測符号化を用いたＨ．２６１，Ｈ．２６３，ＭＰＥＧ−１，ＭＰＥＧ−２等の符号化方式が知られている。これらの符号化方式は、ＩＳＯ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ：国際標準化機構）やＩＴＵ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｎｉｏｎ：国際電気通信連合）によって国際標準化されている。フレーム内符号化方式はフレーム単位で独立に符号化を行うもので、フレームの管理がしやすいため、動画像の編集や特殊再生が必要な装置に最適である。また、フレーム間予測符号化方式は、フレーム間での画像データの差分に基づくフレーム間予測を用いるため、符号化効率が高いという特徴を持っている。

従来のＭＰＥＧ−２の動画像符号化装置の構成例を図１２にまたその符号化ピクチャ構造の例を図１３に示す。ＭＰＥＧの符号化ピクチャ構造は図１３のように予測方法の異なる３種類のピクチャの組合せによって構成される。それぞれはＩピクチャ（フレーム内符号化）、Ｐピクチャ（順方向予測符号化）、Ｂピクチャ（双方向予測符号化）と呼ばれる。またこれらのピクチャを複数組み合わせたものをＧｒｏｕｐ ｏｆ Ｐｉｃｔｕｒｅ（以降ＧＯＰと称す）と呼び、これはＩピクチャを１枚だけ含むため編集の単位とする場合が多い。これらの予測モードは、図１２に示されるように、モード判定器１０５からの制御信号によりスイッチ１０１、１０８にて切り替えられる。Ｉピクチャでは符号化画像そのものに対し、Ｐ，Ｂピクチャではさらに動き補償器１０９による動き補償予測の誤差信号にたいして、ＤＣＴ器１０２でＤＣＴが実行される。

ＤＣＴ器１０２で得られたＤＣＴ係数に対して量子化が、レート制御器１００の出力により制御して量子化器１０３によってなされた後に、動きベクトル等のその他の付加情報と共に可変長符号化が可変長符号化器１０４でなされ、符号列が「ビットストリーム」として出力される。この際、可変長符号化器１０４からの符号量に応じてレート制御器１００で量子化スケールが制御される。一方、量子化器１０３の出力係数は、逆量子化器１０６、逆ＤＣＴ器１０７に供給され、局部復号されてブロック毎にフレームメモリ１１０に貯えられる。

尚、前記ＧＯＰの構造をＩＰピクチャの間隔をＭ、ＧＯＰ内のフレーム数をＮと称して表す。図１３ではＭ＝３，Ｎ＝１５となる。

ＭＰＥＧ−２は可変長符号化を行うため、単位時間当りの発生符号量は一定ではない。そこで、量子化器１０３での量子化の際の量子化スケールをマクロブロック単位に適宜変更することにより、所望のビットレートに制御することが可能になっている。非特許文献１のステップ３では、各マクロブロックの分散値を元に量子化スケールを変動させる方法が記述されている。

ここで、量子化時の量子化スケールを大きくすることで圧縮率を上げることができる。しかし、量子化スケールを大きくすると、高周波成分の量子化誤差が増加し、ブロック歪み、モスキート歪みと呼ばれる符号化歪みが発生し画像品質が著しく低下する。また、前記符号化ではフレーム間予測を用いているため、空間方向の高周波成分と時間方向の動き量の双方に依存する。よって高周波成分のない単純な画像であっても動きが激しい場合は、予測誤差に高周波成分を多く含むため、符号化歪みが多く発生する。

このような動画像符号化の基本構成に加え、入力画像に予め帯域制限フィルタを施し、視覚的に目立たない高周波成分を除去し符号量を削減することで、復号画像の主観的な画像品質を向上させることが一般的に行われる。このとき、帯域制限フィルタの特性は、圧縮率に応じて設定され、高い圧縮率の場合には狭帯域に、低い圧縮率の場合には広帯域に設定されていた。さらに、符号化出力である発生符号量に応じて、前記帯域制限フィルタを制御するという方法が知られている。

尚、その他のＭＰＥＧ等の詳細内容については、ＩＳＯ／ＩＥＣによる国際標準の文書に委ねることとする。
ＭＰＥＧ−２ Ｔｅｓｔ Ｍｏｄｅｌ， Ｄｏｃｕｍｅｎｔ ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１ ＳＣ２９ ＷＧ１１／９３−４００，Ｔｅｓｔ Ｍｏｄｅｌ Ｅｄｉｔｉｎｇ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ，Ａｐｒｉｌ １９９３．

しかしながら、前記従来の技術では、発生符号量が多い場合、フィルタにより著しく帯域が制限され、高周波成分のみでなく低周波成分の画像情報まで削除される場合が生じる。低周波成分は視覚に与える影響が大きいため、これを削除すると著しく視覚的画像品質が低下してしまう。

また、動画像の高周波成分が少なくても動き量の大きいシーケンスを持つ動画像に対しても、発生符号量が増加し、帯域制限フィルタが高周波成分を除去する方向に作用してしまうため、動き部分においての高周波成分のみならず動き量の少ない静止部分でも高周波成分が除去されてしまい、人間の視覚上の解像度が高くなる静止部分の解像度が悪くなるため、再生画像の全体的な画像品質評価を大きく低下させてしまう。同時に、帯域制限フィルタのカットオフ周波数が変動すると、静止部分の解像度が変動するため、画像全体をみた場合結果として不自然な画像となってしまう。

このために、符号量を効率的に抑制しながら高い画像品質を達成することができなかった。

本発明は、上述の問題点に着目してなされたものであって、符号化処理の直前に前処理を設け、前処理と符号量制御とを連動動作させ、視覚的画像品質の低下を防止しつつ、発生符号量を好適に簡便に制御する動画像符号化装置、その方法、そのプログラム、その記憶媒体を提供することを目的とする。

本発明は、入力動画像の領域毎に特徴量を測定する動画像特徴量測定手段と、
前記特徴量を蓄積する特徴量蓄積手段と、
前記特徴量測定手段からの特徴量から前処理制御用の係数を生成する特徴量係数生成手段と、
動画像符号化直前に画像を蓄積する画像蓄積手段と、
動画像符号化からの過去の符号化での発生符号量を蓄積する蓄積手段と、
動画像を符号化する動画像符号化手段と、
前記動画像符号化手段を制御する動画像符号量制御手段と、
前記符号量制御手段において、生成された符号化モードと量子化スケールから前処理制御用の係数を生成する符号化係数生成手段と、
前記符号化係数を蓄積する符号化係数蓄積手段と、
前記特徴化係数生成手段と、前記符号化係数生成手段とから、前処理を制御する前処理制御手段と、
前記前処理制御手段からの制御信号により前記符号化手段の直前に前処理を施す前処理手段と、
を備える。

前記課題を考慮して、本発明は、動画像符号化装置及びその方法において、符号化処理の直前に前処理を設け、前処理と符号量制御とを連動動作させ、視覚的画像品質の低下を防止しつつ、発生符号量を好適に制御する簡便な手段を提供する。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて詳細に説明する。

図１は本発明の第一の実施例としての装置構成を示すブロック図である。

制御の最小単位をマクロブロックとする。

［図１の構成］
１は、入力画像の特徴量としてマクロブロック毎の分散を測定する特徴量測定器である。

２は、前記特徴量測定器１からの特徴量を蓄積する特徴量メモリである。本実施例ではＭフレーム分とする。

３は、前記蓄積された特徴量から、フィルタの係数を算出するフィルタ係数算出器である。

４は、フィルタの制御値を決定するフィルタ制御器である。

５は、符号化の前に実行されるフィルタである。本実施例では３画素×３ラインの２次元フィルタである。図２に示すように、変数ｋによる帯域を設定する低域通過型フィルタである。変数ｋの最小値は２とし、値が増加するとフィルタの強度は低下し、制限する帯域は狭くなる。

６は、前記フィルタ５の出力画像を蓄積するフレームメモリである。本実施例では前記特徴量メモリ２と同等のＭフレーム分とする。

７は、前記フレームメモリ６からの画像を符号化する符号化器である。

８は、符号化器７からの出力ストリームを蓄積するエンコーダ出力のバッファである。バッファ８は符号化器７からのフレーム毎の発生符号量と、デコーダバッファを想定したバッファポインタを出力する。デコーダバッファポインタは、バッファサイズからエンコーダバッファポインタを差し引いた値とする。

９は、前記特徴量メモリ２からの特徴量と、前記バッファ８からの発生符号量から、前記符号化器７を制御する符号量制御器である。

１０は、前記符号化器７からの量子化スケールと符号量制御器９で選択されたマクロブロック毎の符号化モードから、前記フィルタ５の係数を算出するフィルタ係数算出器である。

１１は、前記フィルタ係数算出器１０からの係数を蓄積するメモリである。本実施例では前記特徴量メモリ２と同等のＭフレーム分とする。

［図１の動作］
次に図１の動作について説明する。

本実施例での処理は、大きく２つに分類される。先頭Ｍフレームとそれ以外のフレームである。先頭Ｍフレームでは、符号化前にＭフレーム分のフィルタ処理を実行した画像を用意するまでを実行し、それ以外の定常時は、前記フィルタの施されたフレームを符号化する処理と、さらに次符号化対象となるフレームに対しフィルタを施す処理とで記述する。ＭフレームとはＭＰＥＧのオーダリング単位であり、Ｂピクチャを扱うエンコーダで必須のメモリ領域分と等しい。

＞先頭Ｍフレーム分のフィルタ処理
次に、図１の構成を有する先頭Ｍフレームのフィルタ処理の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。

まずビデオ信号は特徴量測定器１へ入力され、Ｍフレーム分の特徴量を算出する（Ｓ１０）。本実施例では特徴量はマクロブロック毎に算出し、これをａｃｔと称す。ａｃｔはマクロブロック内の輝度信号４ブロックの分散値における最小値に１を加えた値とする。計算式を次に示す。

次に前記算出した特徴量ａｃｔは、特徴量メモリ２へＭフレーム分蓄積される（Ｓ１１）。このとき、同時に特徴量ａｃｔのフレーム内の平均値ａｖｇ＿ａｃｔを算出し特徴量メモリ２へ格納する。

次にフィルタ係数算出器３にて前記蓄積されたマクロブロック毎の特徴量ａｃｔから、Ｍフレームの同一位置マクロブロックにおける平均値ａｃｔｍを算出し、さらにこのａｃｔｍからフィルタ係数ｋａを算出する（Ｓ１２）。

図８に前記Ｍフレーム平均特徴量ａｃｔｍとフィルタ係数ｋａの関係を図示する。グラフ内のａｃｔＡは、特徴量ａｃｔｍの最小値であり曲線が漸近する値となる。

Ｍフレーム平均特徴量ａｃｔｍがａｃｔＡ以上となった場合、フィルタ係数ｋａが減少し、フィルタ強度が増加する。

次に前記フィルタ係数ｋａを用いて、先頭Ｍフレームに対しフィルタを実行し、フレームメモリへ蓄積する（Ｓ１３）。

＞定常時のＭフレーム分の符号化処理
次に、図１の構成を有する定常時の符号化処理の動作について、図４のフローチャートを参照して説明する。動画像の符号化ではＭフレームの処理単位である本処理を繰り返すことになる。

まず符号量制御器９では、バッファ８からの発生符号量から非特許文献１に準じ量子化スケールｍｑｕａｎｔを算出する。次にこのｍｑｕａｎｔに対し、前記蓄積された特徴量メモリ２内のフレーム毎の特徴量ａｃｔ、及びフレーム内平均値ａｖｇ＿ａｃｔを算出し次式により重み付けする。

ＱＰ＝ｍｑｕａｎｔ＊ｗ
ｗ＝（ａｖｇ＿ａｃｔ−ａｃｔ）／ａｖｇ＿ａｃｔ
以上の処理によりマクロブロック毎の最終的な量子化スケールＱＰを算出し、符号化器７を制御する（Ｓ２１）。

次に符号化器７においてフレームメモリ６に蓄積されたフレームを符号化する（Ｓ２２）。

次に前記量子化スケールＱＰと符号量制御器９からの符号化モードからフィルタ係数ｋｅを算出する（Ｓ２３）。

次に前記フィルタ係数ｋｅを係数メモリ１１へ蓄積する（Ｓ２４）。

図５に前記フィルタ係数ｋｅを求めるまでの処理のフローチャートを示す。

まず符号量制御器９からの符号化モードを比較する（Ｓ４０、Ｓ４１）。その結果、各符号化モードに応じ量子化スケールＱＰからフィルタ計数ｋｅを算出する（Ｓ４２，Ｓ４３，Ｓ４４）。図９に符号化モード毎の前記ＱＰとフィルタ係数ｋｅの関係を図示する。グラフ内のＱＰＩ，ＱＰＰ，ＱＰＢは、各モード毎のフィルタ強度最低のＱＰ値であり、それぞれの曲線が漸近する値である。

ＩモードとはＩＮＴＲＡのことであり、Ｐモードとは片方向予測、Ｂモードとは双方向予測のことである。

図９に示すように、フィルタの強度はＩモード、Ｐモード、Ｂモードの順に強いものを使用する。

＞定常時のＭフレーム分のフィルタ処理
図１の構成を有する定常時のフィルタ処理の動作について、図６のフローチャートを参照して説明する。

動画像の符号化ではＭフレームの処理単位である本処理を繰り返すことになる。尚、Ｓ１０からＳ１３までは前述と同等である。

前記Ｓ１２において特徴量から求めたフィルタ係数ｋａと蓄積された前記係数メモリ１１内のフィルタ係数ｋｅからフィルタ制御値ｋを算出する（Ｓ３０）。

図７にフィルタ制御器４における処理のフローチャートを示す。尚、Ｓ１２は前述と同等である。

次に蓄積された係数メモリ１１からフィルタ係数ｋｅを入力する（Ｓ５１）。このときｋｅから、Ｍフレームの同一位置マクロブロックの平均値となるｋｅｍを算出する。

次に算出した係数メモリ１１から得たＭフレーム平均フィルタ係数ｋｅｍと、係数算出器３から得たｋａからフィルタ制御値ｋを下記式により算出する（Ｓ５２）。

ｋ＝（ＸＡ＊ｋａ＋ＸＥ＊Ｋｅｍ）／（ＸＡ＋ＸＥ）
ＸＡ，ＸＥ：Ｋａ，Ｋｅの重み付け定数。

［実施例１のその他の構成］
本実施例では、画像特徴量にブロック内分散値をもとにしたａｃｔを使用したが、これ以外でもかまわない。

図２に示す２次元フィルタを用いたが、別の形式のフィルタでもかまわない。その際、フィルタの帯域を制御する係数が複数になるとするなら、本実施例のｋに対し、複数の係数の組み合わせを定めた表を用意しそれを使用すればよい。

符号化モードからフィルタ係数を算出する際の関係式は、本実施例以外の式でもかまわない。実装上さらに簡単にするため単純な比例式を用いてもかまわない。

フィルタを切り替える周期をマクロブロック単位としたが、これ以外の単位でもかまわない。

［実施例１の効果］
以上の説明から明らかなように、前記課題を考慮して、本発明は、動画像符号化装置及びその方法において、動画像の分散を測定し、符号量制御からの量子化スケールから、符号化直前のフィルタにより帯域制限を行うことで、視覚的画像品質の低下を防止しつつ、発生符号量を好適に制御する簡便な手段を提供する。

また、符号化モード毎に量子化スケールに対するフィルタ強度を変更することで、より主観品質を向上することができる。

また、本発明の構成によりメモリ内に蓄積された複数フレームに対し、同一強度のフィルタを施すため、画像の急激な帯域制限の変化がなくなり、主観の低下を防止することができる。

また、このメモリの調停により、フィルタ処理と符号化処理を分けて動作できるため、２つの処理の並列動作が可能となる。

［図１０の構成］
図１０は、実施例２におけるコンピュータの構成を示すブロック図である。

１０００はコンピュータ全体の制御、及び種々の処理を行う中央演算装置（ＣＰＵ）、１００１は本コンピュータの制御に必要なオペレーティングシステム（ＯＳ）、ソフトウエア、データ、演算に必要な記憶領域を提供するメモリである。また、ＣＰＵ１０００が各種の処理を行う際のワークエリアとしても用いられる。

１００２は種々の装置をつなぎ、データ、制御信号をやりとりするバス、１００３は各種のソフトウエアを蓄積する記憶装置、１００４は動画像データを蓄積する記憶装置、１００５は画像やコンピュータからのシステムメッセージなどを表示するモニタである。

１００７は通信回路１００８に符号化データを送信する通信インターフェースであり、装置外部のＬＡＮ、公衆回線、無線回線、放送電波等と接続されている。１００６はコンピュータを起動したり、ビットレート等の各種条件を設定したりするための端末である。

メモリ１００１にはコンピュータ全体を制御し、各種ソフトウエアを動作させるためのＯＳや動作させるソフトウエアを格納し、画像データを符号化のために読み込むエリア、一時的に符号データを格納する符号エリア、各種演算のパラメータ等を格納しておくワーキングエリアが存在する。

［図１０の動作］
このような構成において、処理に先立ち、端末１００６から記憶装置１００４に蓄積されている動画像データから符号化する動画像データを選択し、コンピュータの起動が指示される。すると、記憶装置１００３に格納されているソフトウエアがバス１００２を介してメモリ１００１に展開され、ソフトウエアが起動される。

そして、ＣＰＵ１０００による記憶装置１００４に格納されている動画像データの符号化動作は図３から図７に示したフローチャートに従ったプログラムコード（前述のソフトウエア）が実行されることになる。

以上の説明により、本実施形態におけるコンピュータは、第１の実施形態における画像符号化を実現する装置として機能する。

本発明の実施例１としての画像符号化装置の全体構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１としてのフィルタを示す図である。 本発明の実施例１としての先頭フレームのフィルタ処理の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例１としての定常時の符号化処理の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例１としての量子化スケールと符号化モードからフィルタ係数を算出するまでの動作を示すフローチャートである。である。 本発明の実施例１としての定常時のフィルタ処理の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例１としてのフィルタを制御する動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例１としての画像特徴量とフィルタ係数との関係を示す図である。 本発明の実施例１としての各符号化モードにおけるＱＰとフィルタ係数との関係を示す図 本発明の実施例２としてのコンピュータの構成を示すブロック図である。 従来の一般的な動画像符号化装置の構成例を示すブロック図である。 符号化ピクチャ構造の例を示す図である。

符号の説明

１ 特徴量測定器
２ 特徴量メモリ
３、１０ 係数算出器
４ フィルタ制御器
５ フィルタ
６ フレームメモリ
７ 符号化器
８ バッファ
９ 符号量制御器
１１ 係数メモリ
１００ レート制御器
１０１、１０８ スイッチ
１０２ ＤＣＴ器
１０３ 量子化器
１０４ 可変長符号化器
１０５ モード判定器
１０６ 逆量子化器
１０７ 逆ＤＣＴ器
１０９ 動き補償器
１１０ フレームメモリ
１０００ ＣＰＵ
１００１ メモリ
１００２ バス
１００３、１００４ 記憶メディア
１００５ モニタ
１００６ 端末
１００７ 通信Ｉ／Ｆ

Claims (11)

1. 入力動画像の領域毎に特徴量を測定する動画像特徴量測定手段と、
   前記特徴量を蓄積する特徴量蓄積手段と、
   前記特徴量測定手段からの特徴量から前処理制御用の係数を生成する特徴量係数生成手段と、
   動画像符号化直前に画像を蓄積する画像蓄積手段と、
   動画像符号化からの過去の符号化での発生符号量を蓄積する蓄積手段と、
   動画像を符号化する動画像符号化手段と、
   前記動画像符号化手段を制御する動画像符号量制御手段と、
   前記符号量制御手段において、生成された符号化モードと量子化スケールから前処理制御用の係数を生成する符号化係数生成手段と、
   前記符号化係数を蓄積する符号化係数蓄積手段と、
   前記特徴化係数生成手段と、前記符号化係数生成手段とから、前処理を制御する前処理制御手段と、
   前記前処理制御手段からの制御信号により前記符号化手段の直前に前処理を施す前処理手段と、
   を備えた動画像符号化装置。
2. 請求項１における前処理制御手段において、
   前記特徴量係数生成手段と、前記符号化係数蓄積手段を入力し最終的な前処理の制御信号を出力する手段と
   を備えた動画像符号化装置。
3. 請求項１における動画像特徴量測定手段において、
   入力画像を符号化処理単位と同等の領域で分割し、その分割した領域毎に分散値を算出する手段と、
   前記算出した分散値を蓄積する手段と
   を備えた動画像符号化装置。
4. 請求項１における前処理手段において、
   画像の空間周波数を帯域制限するフィルタリング手段と、
   前記前処理後の画像を蓄積する手段と
   を備えた動画像符号化装置。
5. 請求項１における動画像符号量制御手段において、
   前記動画像特徴量測定手段における特徴量により量子化スケールを重み付けする手段と、
   を備えた動画像符号化装置。
6. 請求項１における符号化係数生成手段において、
   前記生成された符号化モード毎に量子化スケールから制御信号を生成し出力する手段と、
   を備えた動画像符号化装置。
7. 請求項１における特徴量蓄積手段、画像蓄積手段、符号化係数蓄積手段において、
   複数の画像を蓄積する容量を持つ蓄積手段と、
   を備えた動画像符号化装置。
8. 入力動画像の領域毎に特徴量を測定する動画像特徴量測定工程と、
   前記特徴量を蓄積する特徴量蓄積工程と、
   前記特徴量測定工程からの特徴量から前処理制御用の係数を生成する特徴量係数生成工程と、
   動画像符号化直前に画像を蓄積する画像蓄積工程と、
   動画像符号化からの過去の符号化での発生符号量を蓄積する蓄積工程と、
   動画像を符号化する動画像符号化工程と、
   前記動画像符号化処理を制御する動画像符号量制御工程と、
   前記符号量制御工程において、生成された符号化モードと量子化スケールから前処理制御用の係数を生成する符号化係数生成工程と、
   前記符号化係数を蓄積する符号化係数蓄積工程と、
   前記特徴化係数生成工程と、前記符号化係数生成工程との出力結果から、前処理を制御する前処理制御工程と、
   前記前処理制御工程からの制御信号により前記符号化工程の直前に前処理を施す前処理工程と、
   を備えた動画像符号化方法。
9. 情報処理装置が実行可能なプログラムであって、前記プログラムを実行した情報処理装置を、請求項１〜７のいずれかに記載の画像符号化装置として機能させることを特徴とするプログラム。
10. 請求項８に記載の画像符号化方法を実現するためのプログラムコードを有することを特徴とする情報処理装置が実行可能なプログラム。
11. 請求項９項又は１０に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする情報処理装置が読み取り可能な記憶媒体。

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