JP2007507183A - 8×8変換及び量子化 - Google Patents
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Abstract
低複雑度のビデオ圧縮は、8×8のブロックを有し、8×8の整数行列を用いた変換とすべての量子化ステップに対して一定の右シフトおよび検索テーブル・スカラによる量子化とを含む。量子化ステップに依存する検索テーブル・スカラおよび右シフトを含む逆量子化と、8×8の整数行列を使用する逆変換もまた含まれる。
Description
(関連出願へのクロスリファレンス)
本出願は、2003年9月24日付けの仮出願第60/505,575号に基づき優先権を主張する。次の同時譲渡された係属特許出願、2003年11月25日付の仮出願第60/524,831号は、関連主題を開示する。
本出願は、2003年9月24日付けの仮出願第60/505,575号に基づき優先権を主張する。次の同時譲渡された係属特許出願、2003年11月25日付の仮出願第60/524,831号は、関連主題を開示する。
(発明の背景)
本発明は、デジタル式画像及び映像の信号処理に関連し、更に詳細には、ブロック変換および/又は量子化に加えて逆量子化および/又は逆変換に関連する。
本発明は、デジタル式画像及び映像の信号処理に関連し、更に詳細には、ブロック変換および/又は量子化に加えて逆量子化および/又は逆変換に関連する。
デジタル式映像の通信および記録に関しては、各種の応用が存在し、それに対応して国際標準が開発されたし、開発されつつある。低ビット・レートの通信、例えば、テレビ電話や会議に加えて、巨大映像ファイル、例えば映画の圧縮は、各種のビデオ圧縮標準:H.261、H.263、MPEG−1、MPEG−2、AVS等々を生み出すことにつながった。これらの圧縮法は、離散コサイン変換(DCT)又はアナログ式変換に加えて変換係数の量子化を利用することによってエンコードのために必要なビット数を減らしている。
DCTベースの圧縮法は、1枚の画像を各々が4つの8×8の輝度ブロックと2つの8×8のクロミナンス・ブロックとを含む複数のマクロ・ブロックに分解するとしているが、これ以外のブロック・サイズや他の変換を使用することもできる。図2は、DCTベースのビデオ・エンコーディングの機能的ブロックを示す。ビット・レートを下げるために、8×8DCTを使用して8×8のブロック(輝度およびクロミナンス)を周波数ドメインに変換する。次に、DCT係数の8×8ブロックは、量子化され、1次元シーケンスにスキャンされ、そして可変長コーディング(VLC)を用いることによって符号化される。動き補償(MC)を含む予測コーディングに対しては、フィードバック・ループのために逆量子化およびIDCTが必要である。MCを除けば図2のすべての機能ブロックは、8×8のブロック・ベースで動作する。図2のレート制御ユニットは、DCT係数量子化ユニットを制御するためのバッファ使用率や目標のビット・レートに従って許容範囲内で量子化ステップ(qp)を生成する。実際、量子化ステップが大きいことは、先細りおよび/又はより小さい量子化係数を意味し、それは、より少ないおよび/又はより短いコード・ワードを意味し、従ってより低いビット・レートとファイルを意味する。
2種類の符号化マクロ・ブロックが存在する。INTRA符号化マクロ・ブロックは、先行する参照フレームとは独立して符号化される。INTER符号化マクロ・ブロックでは、先行する参照フレームからの動き補償された予測ブロックが、まず、最初に(現在のマクロ・ブロックの)各ブロックについて生成され、次に、予測エラー・ブロック(すなわち、現在のブロックと予測ブロックとの間の差分ブロック)がエンコードされる。
INTRA符号化マクロ・ブロックに関しては、INTRA符号化された8×8DCTブロックの最初の(0,0)係数は、DC係数と呼ばれ、ブロック中の63個のDCT係数の残りがAC係数である。他方、INTER符号化マクロ・ブロックに関しては、INTER符号化された8×8DCTブロックの64個のDCT係数すべてがAC係数として扱われる。DC係数は、固定された量子化ステップの値で量子化されるが、AC係数は、画像のエンコーディングでそれまでに使用されたビットを、使用されるものとして割当てられたビット数と比較するビット・レート制御に従って調節される量子化ステップを有する。更に、量子化行列(例えば、MPEG−4のように)は、DCT係数中で可変な量子化ステップを使えるようにする。
特に、8×8の二次元DCTは、次のように定義される。
ここで、f(x,y)は、入力の8×8標本ブロックで、F(u,v)は、出力の変換された8×8ブロックであり、ここで、u,v,x,y=0,1,...,7である。また、
この変換は、倍精度で実行され、最終的な変換係数は、整数値に丸められる。
次に、変換係数の量子化を次のように定義する。
ここで、QPは、量子化ファクタで、QP=2qp/6のように量子化ステップから倍精度で計算される。この量子化ステップは、qp=0,1,...,51の範囲にある。量子化された係数は、整数値に丸められる。
次に、逆量子化は、次のようになり、
倍精度値で整数値に丸められる。また、逆変換(再構築された標本ブロック)は、
であり、これも倍精度値で整数値に丸められる。
32ビットAVSは、次のような整数変換を使用して倍精度法を簡略化する。まず、次のように8×8整数変換行列T8×8を定義する。
ここで、f8×8およびF8×8をそれぞれ、入力の8×8標本ブロックおよび出力の8×8変換係数ブロックとする。そうすると、フォワード8×8整数変換は、次のように定義される。
ここで、”x”は、8×8の行列乗算を示し、8×8行列Tt 8×8は、8×8行列T8×8の転置行列である。
変換された係数の量子化は、次のように進む。まず、F8×8={Fij:i,j=1,2,...,7}を8×8DCT係数ブロックとし、QF8×8={QFij:i,j=1,2,...,7}を量子化されたDCT係数ブロックとすると、整数量子化は、次のように定義される。
ここで、αは、0.3〜0.5の範囲の値を有し(そのため、0.5から1ではなくて0.75〜0.85から1に切り上がるのみ)、qp=0,1,2,...,51は、量子化ステップであり、表AVS_Q_tabsは、本質的に6つのスケーリング行列(各々が整数除算qp/6の余りに対応する)で、次のように定義される。
もちろん、切捨ても修正することができて、まずFijの絶対値を取り、次にAVS_Q_tabs[qp%6]の対応する要素を乗じ、次に切捨てを行い、最後にFijの符号を付けることによって負数の切捨てを行うことができる。更に、切捨てのパラメータαは、ブロックの種類ごとに変えることができる。qpを6だけ増加させることは、AVS_Q_tabs[qp%6][i*8+j]を不変とし、右シフトによってQFijを因子2だけ減少させることに注意されたい。
8×8の量子化されたDCT係数ブロック、QF8×8={QFij:i,j=1,2,...,7}の逆量子化を計算し、逆量子化されたDCT係数ブロック、F’8×8={F’ij:i,j=1,2,...,7}を次式によって求める。
ここで、qp=0,1,2,...,51は、量子化ステップであり、qp/6は、整数の除算(余りなし)であり、表AVS_IQ_tabsは、次のように定義される。
最後に、逆変換を計算する:f’8×8およびF’8×8をそれぞれ、出力の再構築された8×8標本ブロックおよび入力の逆量子化された8×8のDCT係数ブロックとする。そうすると、8×8の整数逆変換は、次のように定義される。
次の表は、32ビットAVS法のデータ精度およびビット・シフトを要約したものである。ここで使用された合計のテーブル・サイズは、8×8(変換行列)+64×24(量子化テーブル)+64×12(逆量子化テーブル)+8×8(逆変換テーブル)=2432バイトである。
“入力データ精度”の列の各エントリは、2つの数値を有するが、最初のものは、入力データの精度(例えば、動き補償から9ビットに増やした8ビットRGB又は輝度ピクセル・データ)で、二番目の数は、8×8変換行列(4ビットの振幅に1ビットの符号を加えたもの)又はAVS_Q_tabsエントリの精度(17ビットの正の整数)又はAVS_IQ_tabsエントリ(11ビットの正整数)のいずれかである。
しかし、32ビットのAVS法であっても計算上の複雑度は、高い。
(発明の概要)
本発明は、複雑度の低い変換と逆変換および/又は量子化と逆量子化を提供する。逆量子化では、適応的右シフトと小さい検索テーブルを使用する。
本発明は、複雑度の低い変換と逆変換および/又は量子化と逆量子化を提供する。逆量子化では、適応的右シフトと小さい検索テーブルを使用する。
好適な実施の形態の方法は、8×8DCT型変換と量子化および逆操作の32ビット精度に迫る16ビット演算を許容し、動き補償付きでビデオ符号化を行う際に有用である。
(好適な実施の形態の説明)
1.概説
好適な実施の形態の複雑度の低い方法は、8×8ブロックの変換/逆変換と量子化/逆量子化の両方を提供する。量子化は、1つの範囲の量子化ステップを有し、逆量子化は、その量子化ステップに適応したシフトを使用する。量子化/逆量子化は、複雑度の低い16ビット算術および小さいテーブル・サイズで高い性能を実現する。本方法は、DCT変換および量子化が幅広く変化できるDCT係数の量子化で以って(動き補償された)ピクセルの8×8ブロックに作用するビデオ圧縮に応用できる。図2に示されたように、ビットストリーム・バッファからの使用率フィードバックが量子化ファクタを決定し、それは、典型的には、1から200−500の範囲で変化する。
1.概説
好適な実施の形態の複雑度の低い方法は、8×8ブロックの変換/逆変換と量子化/逆量子化の両方を提供する。量子化は、1つの範囲の量子化ステップを有し、逆量子化は、その量子化ステップに適応したシフトを使用する。量子化/逆量子化は、複雑度の低い16ビット算術および小さいテーブル・サイズで高い性能を実現する。本方法は、DCT変換および量子化が幅広く変化できるDCT係数の量子化で以って(動き補償された)ピクセルの8×8ブロックに作用するビデオ圧縮に応用できる。図2に示されたように、ビットストリーム・バッファからの使用率フィードバックが量子化ファクタを決定し、それは、典型的には、1から200−500の範囲で変化する。
好適な実施の形態のシステムは、デジタル信号プロセッサ(DSP)、汎用のプログラマブル・プロセッサ又はDSPとRISCプロセッサを同一チップ上に搭載してRISCプロセッサが制御を行うような用途特定型の回路オン・チップ又はシステム・オン・チップ(SoC)によって好適な実施の形態の方法を実行する。特に、ビデオ・クリップ機能を有するデジタル・スチル・カメラ(DSC)やビデオ機能を有するセルラ電話は、好適な実施の形態の方法を含むことができる。プログラムは、好適な実施の形態の方法の信号処理を実行するためのDSPやプログラマブル・プロセッサ用のオンボードROM又は外部フラッシュEEPROMに記憶することができる。アナログ・デジタル変換器およびデジタル・アナログ変換器は、実世界との結合を提供し、モジュレータ及びデモジュレータ(それに加えて、エア・インタフェースのためのアンテナ)は、送信波形への結合を提供する。
2.第1の好適な実施の形態
変換および量子化の複雑度を下げて、デコーダ側でIDCT不整合を避けるために、第1の好適な実施の形態は、16ビット・ベースの整数変換/逆変換と、逆量子化における適応的シフト操作を備えた量子化/逆量子化の両方を提供する。
変換および量子化の複雑度を下げて、デコーダ側でIDCT不整合を避けるために、第1の好適な実施の形態は、16ビット・ベースの整数変換/逆変換と、逆量子化における適応的シフト操作を備えた量子化/逆量子化の両方を提供する。
(a)フォワード変換
次のように整数の8×8変換行列を定義する。
次のように整数の8×8変換行列を定義する。
ここで、f8×8およびF8×8をそれぞれ、入力の8×8標本ブロックおよび出力の8×8DCT係数ブロックとする。フォワードの8×8整数変換は、次のように定義される。
ここでも“x”は、8×8の行列乗算を意味し、Tt 8×8は、T8×8の転置行列であり、
は、“n”ビット(この場合n=8および16)右にシフトして丸める行列操作を意味し、次のように定義される。m8×8={mij:i,j=1,2,...,7}を、行列M8×8={Mij:i,j=1,2,...,7}に対して
の操作を施したあとの結果の行列とすると、行列の右シフトによる丸め操作
は、i,j=1,2,...,7について、mij=(Mij+2n−1)>>n(i,j=1,2,...,7)と定義される。もちろん、丸め操作は、正の方向にも負の方向にも可能で、Mijの絶対値を取り、2n−1を加え、シフトし、そしてMijの符号を付ければよい。
は、“n”ビット(この場合n=8および16)右にシフトして丸める行列操作を意味し、次のように定義される。m8×8={mij:i,j=1,2,...,7}を、行列M8×8={Mij:i,j=1,2,...,7}に対して
の操作を施したあとの結果の行列とすると、行列の右シフトによる丸め操作
は、i,j=1,2,...,7について、mij=(Mij+2n−1)>>n(i,j=1,2,...,7)と定義される。もちろん、丸め操作は、正の方向にも負の方向にも可能で、Mijの絶対値を取り、2n−1を加え、シフトし、そしてMijの符号を付ければよい。
フォワード整数変換(f8×8からF8×8)は、まず水平方向の変換(8ビットの右方向へのシフトによる丸め操作)を行い、続いて垂直方向の変換(16ビットの右方向へのシフトによる行列丸め操作)を行う。これとは対照的に、32ビットAVS法では、丸めもシフトもせずに両方の行列乗算を行う。
(b)量子化
8×8のDCT係数ブロックF8×8を16ビットで量子化して8×8の量子化されたDCT係数ブロックQF8×8を得る好適な実施の形態は、次のように定義される。
8×8のDCT係数ブロックF8×8を16ビットで量子化して8×8の量子化されたDCT係数ブロックQF8×8を得る好適な実施の形態は、次のように定義される。
ここで、αは、0.3〜0.5の範囲の値を取り、qp=0,1,2,...,51は、量子化ステップであり、またQTABテーブルは、次のように定義される。
注意すべきことは、この量子化は、qp/6の各々の余りに対して8×8のスケーリング行列を有する32ビットAVSとは対照的にスカラ乗算であるということである。更に、qpに関して周期性を有するAVS_IQ_tabs[qp%6][j*8+j]とは対照的に、好適な実施の形態QTAB[qp]は、qpに関して周期性を持たない。実際、それは、qpが6だけ増加したときに、ほぼ2だけ減少する。もちろん、QTAB[qp]は、AVS_IQ_tabs[qp%6][k]よりもずっと小さいテーブルである。
(c)逆量子化
8×8の量子化されたDCT係数ブロック、QF8×8={QFij:i,j=1,2,...,7}を16ビットで逆量子化して逆量子化されたDCT係数ブロック、F’8×8={F’ ij:i,j=1,2,...,7}を得る好適な実施の形態は、適応的シフト操作を利用して次のように定義される。
8×8の量子化されたDCT係数ブロック、QF8×8={QFij:i,j=1,2,...,7}を16ビットで逆量子化して逆量子化されたDCT係数ブロック、F’8×8={F’ ij:i,j=1,2,...,7}を得る好適な実施の形態は、適応的シフト操作を利用して次のように定義される。
ここでも、qp=0,1,2,...,51は、量子化ステップであり、IQTABおよびSHIFTテーブルは、次のように定義される。
注意すべきことは、IQTAB[qp]は、16ビットの正の整数(符号ビットなし)であって、最上位ビット(MSB)は、すべてのqpについて1に等しく、またSHIFT[qp]は、7から15の範囲にあるということである。更に、32ビットAVS逆量子化の左シフトとは対照的に好適な実施の形態の逆量子化シフトは、右シフトであり、好適な実施の形態の項+2SHIFT[qp]−1のような切捨てを含む。
好適な実施の形態は、16ビット算術の制約下で最大の忠実度を保つために、qpに適応するこの右シフトを使用する。
もちろん、IQTABテーブルは、異なるqpの値の範囲に適応するように調節できる。これまでの記述では、qpが6だけ増加/減少するたびに、量子化においてほぼ2だけ変化することなる。
(d)逆変換
f’ 8×8およびF’ 8×8をそれぞれ、出力の再構築された8×8標本ブロックおよび入力の逆量子化された8×8DCT係数ブロックとする。8×8整数逆変換は、次のように定義される。
f’ 8×8およびF’ 8×8をそれぞれ、出力の再構築された8×8標本ブロックおよび入力の逆量子化された8×8DCT係数ブロックとする。8×8整数逆変換は、次のように定義される。
逆整数変換は、まず水平方向の逆変換を実行し(8ビット右方向へのシフトによる行列丸め操作によって)、続いて垂直方向の逆変換を行う(16ビット右方向へのシフトによる行列丸め操作によって)。
次の表は、16ビットの好適な実施の形態の方法で用いられるデータ精度およびビット・シフトを要約したものである。ここで用いられる合計のテーブル・サイズは、8×8×2(変換)+52×2(量子化)+52×3(逆量子化)+8×8×2(逆変換)=516バイトである。
ここでも”入力データ精度”の列の各エントリは、2つの数字を含んでいる。最初のものは、入力データの精度(動き補償から9ビットに増やされた8ビットRGBピクセル・データ)であり、二番目の数字は、8×8の変換行列(11ビットの絶対値に符号1ビットを加えたもの)の精度か、あるいは、QTAB又はIQTABのエントリ(16ビットの正整数)のいずれかである。スカラのIQTABおよび右シフトSHIFTの両方に関する検索テーブルを用いた逆量子化は、16ビット算術に対して良好な性能と低い複雑度とを提供する。
4.実験結果
好適な実施の形態の16ビット・ベースの変換および量子化と、倍精度法およびAVS32ビット・ベースの方法の両者とを性能比較した。
好適な実施の形態の16ビット・ベースの変換および量子化と、倍精度法およびAVS32ビット・ベースの方法の両者とを性能比較した。
図3は、倍精度と16ビット・ベースの変換および量子化の性能比較で用いたブロック図を示す。性能を比較するために、同じ8×8の残余ブロックに対してこれら2つの方法を適用した。変換、量子化、逆量子化および逆変換のあとで、再構築されたブロックと元の残余ブロックとの間でPSNR値を2つの方法(図3のPSNRD(QP)およびPSNR16(QP))について別々に計算した。倍精度に基づく変換および量子化の方法を背景で説明したが、16ビット・ベースの好適な実施の形態の方法は、これまで述べた式を使用する。残余ブロックは、[−255,255]の範囲にあるランダムなデータである。各々のqpについて、6000個のランダムな8×8ブロックが使用される。結果を次の表に示す。
この表は、好適な実施の形態の16ビットの変換および量子化の方法が倍精度の方法とほとんど同じ性能を有することを示しているが、唯一、qp=0(QP=1は、ロスレス・コーディングに対応する)について0.46dBのロスが生じている。
更に、16ビット・ベースとAVSの32ビット・ベースの変換および量子化の性能比較も行われた。図3に示したものと同じ比較方法(すなわち、図3の倍精度の方法を、背景で説明した式によって表される32ビットAVS法で置き換えただけ)を採用した。唯一の差異は、AVSが量子化スケールとして次を使用しているということである。
公正な比較を確保するために、好適な実施の形態の16ビットの方法をAVS QPに合わせるようにした。結果を次の表に示す。
この表は、好適な16ビットの方法が典型的な動作ビット・レート(qp=16〜28)の領域でPSNR値に関して32ビット・ベースのAVS変換および量子化よりも優れていることを示している。この段階で、32ビットAVSリファレンス・ソフトウエアの欠如のため、これら2つの間のレート歪の比較は、明らかでない。好適な実施の形態の方法がAVSのそれと比べて同等の符号化効率を有することが期待される。事実は、好適な実施の形態の16ビットの方法が符号化効率の点で倍精度の方法とほとんど同じであるということ、および32ビットAVS変換および量子化もまた背景で説明した倍精度の8×8DCTおよび量子化の方法から得られるということである。
要するに、機能強化されたビデオ・コーディングのための好適な実施の形態の16ビット・ベースの8×8変換および量子化の方法は、AVS標準で使用される倍精度の方法および32ビット・ベースの変換および量子化と互角の符号化品質を有しているが、必要とされるテーブル・サイズは、ずっと小さく(516バイト対2432バイト)、また計算の複雑度も低い。それは、32ビット・メモリへのアクセスおよび乗算の使用を全く含まなくてよい。
3.修正
好適な実施の形態の方法は、16ビットの整数8×8変換と逆変換および/又は小さいテーブルでの量子化と適応的右シフトによる逆量子化の1又は複数の特徴を保ちながら、各種のやり方で修正できる。すなわち、変換/逆変換および量子化/逆量子化は、独立に使用できる。
好適な実施の形態の方法は、16ビットの整数8×8変換と逆変換および/又は小さいテーブルでの量子化と適応的右シフトによる逆量子化の1又は複数の特徴を保ちながら、各種のやり方で修正できる。すなわち、変換/逆変換および量子化/逆量子化は、独立に使用できる。
例えば、量子化ステップqpから量子化ファクタQPへのスケーリングは、別のnに対してテーブルQTABおよびIQTAB/SHIFT中の対応する変化と一緒に、qp=log2QP/6からqp=log2QP/nへと変更することができる。対数−線形以外のスケーリングを使用してもよい。変換/逆変換行列も変更することができるし、量子化/逆量子化テーブル中のエントリも変更でき、また処理される8×8ブロックのタイプに適応させることさえ可能で、切捨ても適応的なものとすることができる。
Claims (9)
- 動き補償されたエンコーディング方法であって、
(a)動き予測ピクセル・ブロックを入力ピクセル・ブロックから差し引いて8×8ブロックのデータを得る工程と、
(b)前記8×8ブロックのデータを整数変換によって8×8ブロックの変換されたデータに変換する工程と、
(c)前記8×8ブロックの変換されたデータをスカラ乗算および右シフトによって量子化して8×8ブロックの量子化されたデータを得る工程であって、前記スカラ乗算は、量子化ステップに依存する前記量子化工程と、
(d)前記8×8ブロックの量子化されたデータをエンコードする工程と、
(e)前記8×8ブロックの量子化されたデータに第2のスカラ乗算および第2の右シフトによって逆量子化を行い、8×8ブロックの逆量子化されたデータを得る工程であって、前記第2のスカラ乗算および第2の右シフトが両方とも前記量子化ステップに依存する前記逆量子化工程と、
(f)前記8×8ブロックの逆量子化されたデータを逆変換して8×8ブロックの再構築されたデータを得る工程と、
(g)前記8×8ブロックの動き予測されたピクセルと前記8×8ブロックの再構築されたデータを加算して、8×8ブロックの再構築されたピクセルを形成する工程と、
(h)前記8×8ブロックの再構築されたピクセルを記憶する工程であって、それによって前記再構築されたピクセルが後続のフレームに関する動き予測に使用できる前記記憶工程と、
を含む前記方法。 - 請求項1記載の方法であって、
(a)前記スカラ乗算および右シフトは、切捨てを含んでおり、
(b)前記第2のスカラ乗算および第2の右シフトは、切捨てを含んでいる、
前記方法。 - 8×8のブロックを逆量子化する方法であって、
(a)入力の8×8ブロックの量子化された整数データを提供する工程であって、前記量子化されたデータは、量子化ステップに依存するスカラ乗算および右シフトによって得られる前記工程と、
(b)前記量子化ステップを使用して、整数の逆量子化スカラ乗算および適応右シフトの両方を検索する工程と、
(c)前記逆量子化スカラ乗算および前記適応右シフトを用いて前記ブロックを逆量子化する工程と、
を含む前記方法。 - 請求項3記載の方法であって、
(a)前記逆量子化のスカラ乗算は、最上位ビット(MSB)が1に等しい16ビットの正整数(符号ビットなし)を使用する、
前記方法。 - 請求項3記載の方法であって、
(a)前記逆量子化のスカラ乗算および適応右シフトは、切捨てを含む、
前記方法。 - 請求項3記載の方法であって、
(a)請求項3の工程(a)の前記データは、12ビット・データであり、
(b)前記量子化ステップは、0から51の範囲にあり、
(c)前記適応的右シフトは、7から15ビットの範囲にある、
前記方法。 - 逆量子化器であって、
(a)(i)量子化された8×8ブロックの整数データおよび(ii)16ビットの逆量子化スカラ・テーブルのエントリのための入力を有する乗算器であって、前記量子化されたデータは、量子化ステップに依存するスカラ乗算および右シフトおよび切り捨てから得られ、また前記逆量子化スカラ・テーブルは、前記量子化ステップによって索引される前記乗算器と、
(b)(i)前記乗算器の出力および(ii)適応右シフト・テーブルのエントリのための入力を有する適応的右シフタであって、前記適応右シフト・テーブルは、前記量子化ステップによって索引される前記右シフタと、を含み、
(c)前記適応右シフタの出力は、8×8の逆量子化されたデータ・ブロックである、
前記逆量子化器。 - 請求項7記載の逆量子化器であって、
(a)前記乗算器の前記出力は、切捨て提供部を含んでいる、
前記逆量子化器。 - 請求項8記載の逆量子化器であって、
(a)前記乗算器、切捨て提供部および適応右シフタは、プログラマブル・プロセッサのプログラムとして実現される、
前記逆量子化器。
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