JP2009044483A - 画像符号化装置 - Google Patents

Abstract

【課題】フレーム毎に異なる量子化ステップが選択されると量子化による歪み傾向が変化して主観画質が悪化する。
【解決手段】入力画像１０１を直交変換して直交変換係数１０２を出力する直交変換部１１と、直交変換係数から複雑度１０３を算出する複雑度算出部１２と、複雑度１０３に基づき、複雑度がある量子化テーブルの適用上限値と別の量子化テーブルの適用下限値の間にあるとき、複雑度１０３と上限・下限値の各距離の逆比に応じた割合で前記２種類の量子化テーブルを混合して出力量子化テーブル１０４を算出するパラメータ決定部１３とを備えている。こうして決定した出力量子化テーブル１０４を用いて直交変換係数１０２を量子化部１４で量子化する。これにより、フレーム毎に量子化ステップを適応設定することで視覚的な画質を保ったまま圧縮率を改善する。
【選択図】図１

Description

本発明は、入力画像に応じて量子化テーブルを決定する画質パラメータ制御方法を備えた画像符号化装置に関する。

画像信号を符号化して記憶媒体に記録する画像符号化装置においては、画像信号に対して圧縮歪みを許容する非可逆符号化方式が一般的に用いられる。画像符号化の国際標準方式の一つであるＪＰＥＧ２０００（非特許文献１参照）では、画像信号をウェーブレット変換することにより周波数成分に変換する。変換により得たウェーブレット変換係数に対して量子化を行い、量子化係数を算術符号化する。

上記ＪＰＥＧ２０００のように、非可逆符号化方式では画像信号を直交変換等により周波数成分に変換する手法が一般的である。また、この周波数成分のうち観測者が知覚しにくい高周波数成分を荒く量子化することで、主観画質を保ちつつ圧縮率を高めている。

具体的には、比較的絵柄の変化が少ない画像信号に対しては各周波数成分を均等に量子化する一方で、多数の輪郭や複雑なテクスチャが含まれる画像信号に対しては高周波成分をより荒く量子化することで主観的な画質を損なわずに圧縮率を改善することができる。こうした観点から、入力された画像信号に対して適応的に量子化テーブルを決定する手法が提案されている（例えば特許文献１参照）。

図９は前記特許文献１に記載された従来の画像符号化装置の構成を示す図である。図９において、領域分析部２０は、入力画像１０１の波形を解析し、階調変化と振幅変化の特徴量を領域情報１１０として出力する。量子化テーブル格納部２１は、予め各領域情報に対応した複数組の量子化テーブルを格納し、入力された領域情報１１０に対応する量子化テーブルを出力量子化テーブル１１１として出力する。

一方、直交変換部２２は、入力画像１０１に直交変換を施し直交変換係数１０９を得る。量子化部２３は、直交変換係数１０９を出力量子化テーブル１１１で量子化して量子化係数１１２を得る。可変長符号化部２４は量子化係数１１２を符号化し可変長符号化列１１３を出力する。多重化部２５は復号時に使用するために領域情報１１０を可変長符号化列１１３に付加して符号化データ１１４を得る。
ＩＳＯ／ＩＥＣ １５４４４−１ 特開平６−１６４９３９号公報

しかしながら、前記特許文献１に記載された従来の画像符号化装置では、複数の量子化テーブルを入力ブロック単位で切り替えているため、空間的、あるいは時間的な量子化テーブルの切り替え境界において画質が急変することがあるという課題を有している。特に動画像符号化に適用した場合には、同一のシーンのように類似した絵柄が続く動画像であっても、被写体やカメラの影響等によって量子化テーブル切り替えの指標値がフレーム毎に微妙に変動する。この結果、フレーム毎に異なる量子化テーブルが選択されることで、量子化による歪み傾向が大きく変化して主観画質が悪化することがある。

このような画質が急変する課題は、指標値に対して量子化テーブルの特性が不連続かつ急激に変化することに起因する。したがって、指標値を判定するしきい値と、しきい値に対応した量子化テーブルの種類を多く持つことで改善を見込むことができる。しかし、十分な種類の量子化テーブルを格納するためには記憶領域が増大するという課題がある。

本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、量子化テーブルを格納するための記憶容量を削減しつつ、主観画質を悪化させることなくフレーム毎に適切な量子化を行うことができる画像符号化装置を提供することを目的とする。

上記従来の課題を解決するために本発明の画像符号化装置は、入力画像に対し直交変換を施して直交変換係数を出力する直交変換手段と、直交変換係数から複雑度を算出する複雑度算出手段と、基礎量子化テーブル並びに基礎量子化テーブルを適用する複雑度の上限値及び下限値との組を複数種類含むパラメータテーブルを保持し、複雑度算出手段が算出した複雑度及びパラメータテーブルに基づいて出力量子化テーブルを算出するパラメータ決定手段とを備え、パラメータテーブルは、パラメータテーブルに含まれる隣接する２つの基礎量子化テーブルに対応する上限値及び下限値が互いに異なるとともに、任意の複雑度に対応する基礎量子化テーブルの数が２を越えないように設定され、パラメータ決定手段は、複雑度算出手段が算出した複雑度に対応する基礎量子化テーブルを求め、複雑度に対応する基礎量子化テーブルが一意に決まるときには複雑度に対応する基礎量子化テーブルを出力量子化テーブルとし、複雑度に対応する基礎量子化テーブルが一意に決まらないときには複雑度に最も近い上限値と対応する基礎量子化テーブルと、複雑度に最も近い下限値と対応する基礎量子化テーブルとに基づいて出力量子化テーブルを算出する構成としたものである。

本発明の画像符号化装置によれば、量子化テーブルを混合して算出することにより、出力量子化テーブルを連続的に可変とし、同一のシーンのように類似した絵柄が続く動画像においても主観画質を悪化させることなくフレーム毎に適切な量子化を行うことができる。また、量子化ステップを多種類格納する必要が無いため、パラメータ記憶容量を削減できる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１にかかる画像符号化装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる画像符号化装置は、符号化方式としてＪＰＥＧ２０００に準拠したものである。

図１において、直交変換部１１は入力画像１０１に対し、直交変換の一種であるウェーブレット変換を行って直交変換係数１０２を出力する。複雑度算出部１２は、直交変換部１１より出力された直交変換係数１０２を入力し、直交変換係数の周波数帯域毎の絶対値和に基づいた複雑度１０３を算出する。パラメータ決定部１３は、決定処理で参照する基礎量子化テーブル及び基礎量子化テーブルに対応する複雑度の上限値・下限値をパラメータテーブルに格納している。また、入力された複雑度１０３とパラメータテーブルとを参照し、出力量子化テーブル１０４を算出する。量子化部１４は、出力量子化テーブル１０４に基づき、直交変換係数１０２を一様量子化して、量子化係数１０６を出力する。算術符号化部１５は、量子化係数１０６を算術符号化し、算術符号列１０７を出力する。符号生成部１６は、算術符号列１０７と出力量子化テーブル１０４等のヘッダ情報とを多重化し、ＪＰＥＧ２０００に準拠した符号化データ１０８を出力する。

次に、各処理部の動作について説明する。

直交変換部１１で行うウェーブレット変換では、フレーム単位で入力される入力画像１０１に対して水平及び垂直方向にローパスフィルタ、ハイパスフィルタを繰り返し適用し、直交変換係数１０２を出力する。このフィルタ処理を繰り返す回数をウェーブレット変換のレベルと呼び、通常５レベルの変換を行う。図２（ａ）は入力画像１０１に対して１レベルのウェーブレット変換を行った際の、係数の周波数帯域（サブバンド）を示す図である。この際、画像信号は１ＬＬ（低域）、１ＬＨ、１ＨＬ、１ＨＨ（高域）の４つのサブバンドに分割される。２レベル以降、自然画像の信号電力が低域に集中することを考慮し、最も低域のサブバンドであるＬＬサブバンドを再帰的に変換する。例えば、２レベル目のウェーブレット変換では図２（ａ）において１ＬＬサブバンドを再変換し、２レベルでのサブバンド分割状況を示した図２（ｂ）のように合計７個のサブバンドに分割する。以降のレベルも同様に２ＬＬサブバンド〜４ＬＬサブバンドを変換することにより、５レベルのウェーブレット変換では５ＬＬ，５ＬＨ，５ＨＬ，５ＨＨ，…，２ＨＨ，１ＬＨ，１ＨＬ，１ＨＨの１６個のサブバンドに分割する。

複雑度算出部１２は上記直交変換係数１０２を用いて、直流成分を含む５ＬＬサブバンドを除いた各サブバンドに対し、変換係数の絶対値和を求める。前記絶対値和を各サブバンドの逆ウェーブレット変換フィルタのノルムで重み付けして求めた総和を、入力画像１０１に対する複雑度１０３として出力する。

パラメータ決定部１３は、内蔵するパラメータテーブルを参照し、複雑度算出部１２が算出した複雑度１０３に対応する基礎量子化テーブルを求め、さらに求めた基礎量子化テーブルに基づいて出力量子化テーブル１０４を算出する。なお、基礎量子化テーブル、出力量子化テーブル１０４は、それぞれサブバンド毎に適用する量子化ステップの組で構成する。

まず、パラメータテーブルの構成について説明する。パラメータテーブルは、基礎量子化テーブルを構成する量子化ステップの組及び基礎量子化テーブルを適用する複雑度１０３のしきい値としての上限値・下限値の組を、Ｎ種類格納している。ただしＮは２以上の整数であり、１番目の下限値は複雑度１０３の取りうる最小値、Ｎ番目の上限値は複雑度１０３の取りうる最大値とする。

図３は、Ｎ＝３を例にパラメータテーブルを表した図である。図３では、３種類の基礎量子化テーブルをＱＳＴＥＰ１〜３として、各ＱＳＴＥＰに対応した上限値・下限値（具体的な値は後述する）と、各ＱＳＴＥＰを構成する量子化ステップＱＳＴＥＰ_b（ｂはサブバンド５ＬＬ〜１ＨＨを示す）とを表している。

パラメータテーブルに含まれる隣接する２つの基礎量子化テーブルに対応する上限値及び下限値は、互いに異なるものとする。すなわち、Ｑ１Ｕ及びＱ２Ｌ、Ｑ２Ｕ及びＱ３Ｌは、互いに異なっている。そして、任意の複雑度に対応する基礎量子化テーブルの数が２を越えないように設定されている。

なお、量子化ステップＱＳＴＥＰ_bの値が大きくなるほど、そのサブバンドの量子化度合いが大きく、圧縮率が高いことを示す。図３に示したＱＳＴＥＰ１〜３は人間の視覚周波数特性や画像符号化特性、ユーザの判断等に応じてあらかじめ設定した量子化テーブルである。ＱＳＴＥＰ１はＪＰＥＧ２０００における標準的な量子化テーブルであり、ＱＳＴＥＰ２はＱＳＴＥＰ１と比較して高周波成分をより大きな量子化ステップで量子化し、高周波成分を削減するように設定した量子化テーブル、ＱＳＴＥＰ３はＱＳＴＥＰ２よりさらに高周波成分を削減する量子化テーブルである。

次にパラメータテーブルを参照して複雑度１０３に対応した基礎量子化テーブルを求め、さらにその基礎量子化テーブルに基づいて出力量子化テーブル１０４を算出する。本発明の画像符号化装置においては、前記上限値・下限値の設定によって、基礎量子化テーブルの適用範囲を以下の２種類の形態とすることができる。図４、図５は、図３のパラメータテーブルの上限値・下限値が互いに異なる例を示した図であり、（ａ）に上限値・下限値を値の小さいものから順に並べた参照テーブルを示し、（ｂ）に複雑度１０３を横軸としてＱＳＴＥＰ１〜３の適用範囲を模式的に示した。図４は第１の形態として、ＱＳＴＥＰを適用する複雑度の範囲を重複させた場合を示した図である。この場合、複雑度１０３に対応する基礎量子化テーブルは１つまたは２つとなる。図５は第２の形態として、ＱＳＴＥＰを重複させず独立させた場合を示した図である。この場合、複雑度１０３に対応する基礎量子化テーブルは０または１つとなる。まず、ＱＳＴＥＰを重複させた第１の形態について説明する。

図４（ｂ）において、ある複雑度に対して適用される基礎量子化テーブルが１種類である範囲を非混合領域２０１、基礎量子化テーブルが重複する範囲を混合領域２０２とする。図６は、非混合領域及び混合領域の例を示す図である。複雑度１０３が非混合領域２０１に位置する例（図６（ａ））では、複雑度１０３から基礎量子化テーブルが一意に決まるため、ＱＳＴＥＰ１をそのまま出力量子化テーブル１０４として出力する。また、複雑度１０３が混合領域２０２に位置する例（図６（ｂ））では、次のようにして出力量子化テーブル１０４を算出する。まず図４（ａ）の参照テーブルから、そのフレームの複雑度１０３に最も近い上限値・下限値を探す。この例では複雑度の値が２２０付近であるため、ＱＳＴＥＰ２の下限値Ｑ２ＬとＱＳＴＥＰ１の上限値Ｑ１Ｕが該当する。そして、混合領域の左端を示すＱ２Ｌと複雑度との距離ｄｉｓｔ１、及び混合領域の右端を示すＱ１Ｕと複雑度との距離ｄｉｓｔ２を算出する。複雑度１０３をＣとすると、算出式は式１、式２のようになる。
ｄｉｓｔ１＝｜Ｃ−Ｑ２Ｌ｜ （式１）
ｄｉｓｔ２＝｜Ｑ１Ｕ−Ｃ｜ （式２）
そしてｄｉｓｔ１とｄｉｓｔ２の逆比の割合でＱＳＴＥＰ１とＱＳＴＥＰ２とを加重平均により混合し、出力量子化テーブル１０４を得る。出力量子化テーブル１０４を構成する量子化ステップをΔ_bとして、算出式を式３に示す。
Δ_b＝（ＱＳＴＥＰ１_b×ｄｉｓｔ２＋ＱＳＴＥＰ２_b×ｄｉｓｔ１）／（ｄｉｓｔ１＋ｄｉｓｔ２） （式３）
式３に従って全てのサブバンドｂについて量子化ステップΔ_bを算出し、これらの集合を出力量子化テーブル１０４として出力する。

次に、図５に示すようにＱＳＴＥＰを独立させた第２の形態においては、混合領域２０３をある複雑度１０３に対して対応するＱＳＴＥＰが存在しない領域として定義する。複雑度１０３が、Ｑ１ＵとＱ２Ｌの間の混合領域２０３に位置する場合、ｄｉｓｔ１を混合領域２０３の左端を示すＱ１Ｕと複雑度１０３との距離、ｄｉｓｔ２を混合領域２０３の右端を示すＱ２Ｌと複雑度１０３との距離として求める。算出式を式４、式５に示す。
ｄｉｓｔ１＝｜Ｃ−Ｑ１Ｕ｜ （式４）
ｄｉｓｔ２＝｜Ｑ２Ｌ−Ｃ｜ （式５）
このｄｉｓｔ１、ｄｉｓｔ２を用いて、上記式３による量子化ステップΔ_bの算出を行う。つまり式３を用いる限り、複雑度１０３に最も近い上限値と下限値を入れ替えることによって、混合領域２０２と混合領域２０３とにおける出力量子化テーブルの算出を等価に扱うことができる。

以上のパラメータ決定部１３におけるフローチャートを図７に示した。まず、パラメータテーブルを参照して複雑度１０３に対応する基礎量子化テーブルを選択する（ステップ３０１）。このとき、複雑度１０３が非混合領域であるか判断し（ステップ３０２）、非混合領域の場合は、基礎量子化テーブルをそのまま出力量子化テーブル１０４に割り当てる（ステップ３０３）。非混合領域でない場合は、第１の形態か判断し（ステップ３０４）、第１の形態であるときは、式１、式２を用いて複雑度１０３と上限値及び下限値の距離を算出する（ステップ３０５）。一方、第１の形態でないとき、すなわち第２の形態であるときは、複雑度１０３に最も近い上限値と下限値を入れ替え（ステップ３０６）、前記距離を算出する（ステップ３０５）。第２の形態の場合は、上限値と下限値とを入れ替えてから式１、式２を用いることにより、式４、式５を適用するのと等価となる。次に、算出した距離と基礎量子化テーブルを参照し、式３を用いて出力量子化テーブルを算出する（ステップ３０７）。

また、算術符号化部１５では、量子化係数１０６をサブバンド内でコードブロックに分割し、コードブロックのビットプレーン単位に算術符号化を行って算術符号列１０７を出力する。

さらに、符号生成部１６では、入力された算術符号化列１０７と出力量子化テーブル１０４などのヘッダ情報を多重化するとともに、出力量子化テーブル１０４をサブバンドの重み係数として参照する符号量制御を行い、符号化データ１０８を出力する。

なお、本実施の形態においては、符号化方式としてＪＰＥＧ２０００を採用したものを示しているが、ＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４ ＡＶＣなど直交変換部１１にＤＣＴ変換など周波数成分に変換する直交変換を採用した他の符号化方式であってもよい。例えばＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧでは、８×８画素単位でＤＣＴ変換を行う。複雑度算出部では、複雑度をＤＣＴ係数の直流成分を除いた絶対値和とする。また、パラメータ決定部では８×８画素の基礎量子化テーブルを格納しておき、ＤＣＴブロック毎に出力量子化テーブルを算出する。量子化部以降はＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧに準拠した符号化方式と同様とする。

また、複雑度算出部１２では、直交変換係数１０２の重み付き絶対値和を複雑度としていたが、直交変換係数１０２の分散、標準偏差、２乗平均平方根などを用いても良い。

また、上記式３では、混合計算に距離の比を直接適用しているが、他の混合手法を利用することもできる。例えば、距離のべき乗の比、指数的な比などを用いても良い。さらに、量子化テーブル適用範囲が重複する第１の形態は距離の比、独立する第２の形態は距離の２乗比等とし、各々の場合で上記式３の定義を異なるものとして量子化ステップの混合特性を変化させることもできる。

以上のように、本実施の形態によると、入力画像から算出した複雑度に基づいて量子化テーブルが連続的に変化することで、しきい値付近で量子化ステップの急変が起こらないため、主観画質の低下を防ぐとともに圧縮率を向上する効果が得られる。また、本実施の形態によると、パラメータ決定部１３のパラメータテーブルに基礎量子化テーブルを多数格納する必要がないため、格納に必要な記憶領域を低減する効果が得られる。

（実施の形態２）
図８は、本発明の実施の形態２にかかる画像符号化装置の構成を示すブロック図である。この画像符号化装置は、図１に示した実施の形態１の構成と比較して、直交変換部１７が２種類の異なる直交変換部を備えた点が異なり、その他の構成は図１と同様である。また、実施の形態１と同様の構成要素には同一の参照番号を付し、説明は省略する。

次に、本実施の形態にかかる画像符号化装置の動作について説明する。

図８において、第１の直交変換部であるアダマール変換部３０は、入力された画像データ１０１をアダマール変換してアダマール変換係数１０５を出力する。アダマール変換はＭ×Ｍ画素の正方ブロック単位に実行する。Ｍ＝８の場合、ブロック毎に６４個のアダマール変換係数１０５を出力する。複雑度算出部１２はアダマール変換部３０より出力されたアダマール変換係数１０５を入力とし、直流成分を含む低域係数１個を除いた６３個の変換係数の絶対値和を求め、当該フレームの複雑度１０３として出力する。

第２の直交変換部であるウェーブレット変換部３１は、入力画像１０１をウェーブレット変換して直交変換係数１０２を出力する。量子化部１４は、出力量子化テーブル１０４を用いて直交変換係数１０２を一様量子化し、量子化係数１０６を出力する。以降の動作は上記実施の形態１と同様である。

以上のように本実施の形態によれば、ウェーブレット変換と比較して短時間で処理可能なアダマール変換を用いることで、実施の形態１と同様の効果を得ることができるのみならず、量子化部１４の動作を待たせる要素となり得る複雑度算出部１２及びパラメータ決定部１３の処理の完了までに要する時間を短縮することができるため、画像符号化装置の時間遅延を増加することなく出力量子化テーブル１０４の算出を行うことができるという効果をも得ることができる。

なお、直交変換部１７では第１の直交変換部にアダマール変換部３０を用いているが、ＫＬ変換や離散コサイン変換など周波数成分に変換する直交変換を用いても良い。

また、複雑度算出部１２では、アダマール変換係数１０５の絶対値和を複雑度としていたが、分散、標準偏差、２乗平均平方根などの別の統計量を用いるほか、帯域毎に第１の直交変換部と第２の直交変換部の周波数特性差を補正する重みを与えても良い。

本発明にかかる画像符号化装置は、入力された画像信号に応じて量子化ステップなどの画質制御パラメータを連続的に可変とした結果、主観画質を悪化させることなく圧縮率を向上できるため、高画質な画像を多量に扱う業務用映像機器等にも適用可能である。

本発明の実施の形態１における画像符号化装置の構成を示すブロック図 ＪＰＥＧ２０００における２レベルウェーブレット変換の帯域分割を示す図 同実施の形態１におけるパラメータテーブルの例を示す図 同実施の形態１におけるパラメータの適用範囲の例を示す図 同実施の形態１におけるパラメータの適用範囲の例を示す図 同実施の形態１における非混合領域及び混合領域の例を示す図 同実施の形態１における量子化テーブル決定のフローチャート 本発明の実施の形態２における画像符号化装置の構成を示すブロック図 従来技術の構成を示すブロック図

符号の説明

１１ 直交変換部
１２ 複雑度算出部
１３ パラメータ決定部
１４ 量子化部
１５ 算術符号化部
１６ 符号生成部
１７ 直交変換部
２０ 領域分析部
２１ 量子化テーブル格納部
２２ 直交変換部
２３ 量子化部
２４ 可変長符号化部
２５ 多重化部
３０ アダマール変換部
３１ ウェーブレット変換部
１０１ 入力画像
１０２ 直交変換係数
１０３ 複雑度
１０４ 出力量子化テーブル
１０５ アダマール変換係数
１０６ 量子化係数
１０７ 算術符号列
１０８ 符号化データ
１０９ 直交変換係数
１１０ 領域情報
１１１ 量子化テーブル
１１２ 量子化係数
１１３ 可変長符号化列
１１４ 符号化データ
２０１ 非混合領域
２０２ 重複した混合領域
２０３ 独立した混合領域

Claims (5)

1. 入力画像に対し直交変換を施して直交変換係数を出力する直交変換手段と、
   前記直交変換係数から複雑度を算出する複雑度算出手段と、
   基礎量子化テーブル並びに前記基礎量子化テーブルを適用する前記複雑度の上限値及び下限値の組を複数種類含むパラメータテーブルを保持し、前記複雑度算出手段が算出した前記複雑度及び前記パラメータテーブルに基づいて出力量子化テーブルを算出するパラメータ決定手段とを備え、
   前記パラメータテーブルは、前記パラメータテーブルに含まれる隣接する２つの前記基礎量子化テーブルに対応する前記上限値及び前記下限値が互いに異なるとともに、任意の複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルの数が２を越えないように設定され、
   前記パラメータ決定手段は、前記複雑度算出手段が算出した前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルを求め、前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルが一意に決まるときには前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルを出力量子化テーブルとし、
   前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルが一意に決まらないときには前記複雑度に最も近い前記上限値と対応する前記基礎量子化テーブルと、前記複雑度に最も近い下限値と対応する前記基礎量子化テーブルとに基づいて出力量子化テーブルを算出する、
   画像符号化装置。
2. 前記パラメータ決定手段は、前記複雑度算出手段が算出した前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルを求め、前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルの数が２の場合には、前記複雑度に最も近い前記下限値と前記複雑度との距離を第１の距離として算出すると共に前記複雑度に最も近い上限値と前記複雑度との距離を第２の距離として算出し、前記複雑度に対応する前記基礎量子化テーブルの数が０の場合には、前記複雑度に最も近い前記上限値と前記複雑度との距離を前記第１の距離として算出すると共に前記複雑度に最も近い下限値と前記複雑度との距離を前記第２の距離として算出し、前記複雑度に最も近い前記下限値に対応する前記基礎量子化テーブル及び、前記複雑度に最も近い上限値に対応する前記基礎量子化テーブルをそれぞれ前記第１の距離及び前記第２の距離の逆比により混合処理することで、前記出力量子化テーブルを算出する、請求項１記載の画像符号化装置。
3. 前記直交変換手段は、前記入力画像に対してウェーブレット変換を行って前記直交変換係数を出力し、
   前記複雑度算出手段は、最低周波数帯域を除いた前記直交変換係数の絶対値和を前記複雑度とする請求項１記載の画像符号化装置。
4. 前記直交変換手段は、異なる２つの直交変換処理部を備え、前記複雑度算出手段と前記量子化手段に対して異なる直交変換係数を出力する請求項１記載の画像符号化装置。
5. 前記直交変換手段は、異なる２つの直交変換処理部として第１の直交変換部及び第２の直交変換部を備え、
   前記第１の直交変換部は、前記入力画像に対してアダマール変換を行い第１の直交変換係数を前記複雑度算出手段に出力し、
   前記第２の直交変換部は、前記入力画像に対してウェーブレット変換を行い第２の直交変換係数を前記量子化手段に出力し、
   前記複雑度算出手段は、直流成分を除いた前記第１の直交変換係数の絶対値和を前記複雑度として前記パラメータ決定手段に出力する請求項４記載の画像符号化装置。

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