JP2009071520A - 画像符号化装置、画像符号化方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】目標符号量に発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり量子化パラメータの決定を可能とする。
【解決手段】画像符号化装置は、目標符号量を実現する量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixを予測する第１のプレエンコード部１と、上記量子化パラメータQPを補正する第２のプレエンコード部２と、上記第２のプレエンコード部２により補正された量子化パラメータQPを用いて本エンコードを行うエンコード部３を備える。第１のプレエンコード部１は、DCT、量子化後のレベルのエントロピーを計算することで発生符号量を算定し、該発生符号量に基づいて目標符号量を実現する量子化パラメータQPを予測する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば画像符号化装置等に係り、特に１ピクチャに与えられた目標符号量に画面内フィードバック制御を行わずに発生符号量を合わせ込む技術分野に関する。
従来、動画のビットストリームを伝送したり記録メディアに記録したりするシステム等においては、伝送路或いは記録容量を効率良く利用するために、高能率符号化が実施されている。これを実現する画像符号化装置では、エンコーダで発生するビットストリームの符号化ビットレートは伝送メディアの転送レートに合わせて一定とされており、この制限の下でデータ発生量、つまり、エンコーダにおける量子化の量子化ステップが制御されている。すなわち、例えば絵柄が複雑な画像が連続するときは量子化ステップを大きくしてデータ発生量を抑圧し、これとは逆に単純な絵柄が連続するときは量子化ステップを小さくしてデータ発生量を増加させることで、バッファメモリのオーバーフロー又はアンダーフローを生じさせないようにして固定レートを保持している。
従って、このような従来技術に係る画像符号化装置では、複雑な画像が連続するときは量子化ステップが大きくなり画質が劣化し、単純な画像が連続するときは量子化ステップが小さくなり全体を通じて均等な画質を得ることができなかった。この問題に鑑みて、例えば特許文献１では、ＧＯＰ(Group Of Pictures)毎の符号化の難易度と複数のＧＯＰの符号化の難易度の総和の比に従って各ＧＯＰ自身に割り当てられる割当符号量を、絵柄が複雑な画像を含むＧＯＰに対しては多く割り当て、絵柄が単純な画像を含むＧＯＰに対しては少なく割り当てるように算出する画像符号化装置が開示されている。
一方、１ピクチャに与えられた目標符号量に発生符号量を合わせ込む方法としてはTM5(test model 5)のstep2が良く知られている。これは、ピクチャに割り当てられた符号量をマクロブロック（MB；Macro block）に均等に配分したものを該MBの目標符号量にし、ピクチャ内でフィードバック制御をかける事で、目標に合わせ込む方法である。
特許第３３５８６２０号公報
しかしながら、TM5のstep2等の方法では、シーケンス先頭ピクチャやシーンチェンジ直後ピクチャのエンコードにおいて、量子化パラメータの初期値が、そのピクチャの絵柄に合ったものではないため、画質が劣化する場合があった。
例えば、フィードバックが絵柄に追従するまでの部分の量子化パラメータが大き過ぎる場合には、その部分の画質が他の部分に比べて劣化してしまい、これとは逆に量子化パラメータが小さすぎる場合には、その部分で符号量を使い過ぎてしまい、他の部分に悪影響を与えていた。また、MBの目標符号量を常に一定としている為に、画面内で画の難しさに偏りがあるとき等は、不適切な符号量配分になっていた。
そこで、本発明は、目標符号量に発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり量子化パラメータの決定を可能とすることを課題とする。
本発明の第１の観点による画像符号化装置は、画像データを符号化する画像符号化装置において、目標符号量を算出する際の量子化パラメータと量子化行列を予測する第１の符号化手段と、第１の符号化手段で求めた量子化パラメータと量子化行列を用いて符号化を行い、発生符号量を得て、目標発生量との誤差から該量子化パラメータを補正する第２の符号化手段と、第２の符号化手段により補正された量子化パラメータを用いて、画像データを符号化する第３の符号化手段とを備える。
従って、第１及び第２の符号化手段により目標符号量に発生符号量を一致させる量子化パラメータが算定され、該量子化パラメータにより符号化が行われる。
本発明の第２の観点による画像符号化方法は、画像データを符号化する画像符号化方法において、目標符号量を算出する際の量子化パラメータと量子化行列を予測する第１のステップと、第１のステップで求めた量子化パラメータと量子化行列を用いて符号化を行い、発生符号量を得て、目標発生量との誤差から該量子化パラメータを補正する第２のステップと、第２のステップにより補正された量子化パラメータを用いて、画像データを符号化する第３のステップとを備える。
従って、目標符号量に発生符号量を一致させる量子化パラメータが算定され、該量子化パラメータにより符号化が行われる。
本発明によれば、目標符号量に発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり量子化パラメータの決定を可能とする画像符号化装置及び画像符号化方法を提供することができる。
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、単に実施の形態と称する）について詳細に説明する。
本発明の後述する第１及び第２の実施の形態では、
・目標符号量を実現する量子化パラメータを予測し、該量子化パラメータを用いて本エンコードを行うことで、目標符号量に発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり量子化パラメータの決定を可能とすること。
・前回符号化時のピクチャ内の平均の量子化パラメータと量子化行列を判定し、前回符号化された画像と判定した場合、入力を入力画像データとしローカルデコード画像は使用しないようにすることでバックサーチの検出精度を向上すること。
を特徴の一つとしている。前者は後述する第１の実施の形態により実現され、後者は後述する第２の実施の形態により実現される。以下、詳述する。
（第１の実施の形態）
この第１の実施の形態に係る画像符号化装置及び方法では、MPEG4 Part10:AVC（Moving Picture Experts Group phase4 Part10:Advanced Video Coding）等に代表される算術符号化を用いた画像圧縮符号化方式を採用し、符号量制御を行う際にピクチャ内で良好な符号量分布を実現するために、以下に示すような特徴的な処理を行う。
即ち、プレエンコード(Pre Encode)を２回行い、目標符号量を実現する量子化パラメータQPを予測し、該量子化パラメータQPを用いて本エンコードを行う。特に、第１のプレエンコードでは、離散コサイン変換(DCT；Discrete Cosine Transform)、量子化後のレベルlevelのエントロピーを計算することにより発生符号量を粗く見積もる。
このエントロピーの計算は、先ず量子化で使用する量子化パラメータQPの中で最小のQPを用いて行い、その時の各値の発生回数をカウントし、最小の量子化パラメータQPにおける発生回数から各量子化パラメータQPにおける発生回数を求め、その値から各量子化パラメータQPでのエントロピーを計算する。求めたエントロピーから各量子化パラメータQPに対する予測発生符号量を求め、目標符号量を実現するための量子化パラメータQPを求める。また、エントロピー計算を量子化行列Q Matrixを使用した場合に適用するために、DCT blockの位置毎に発生回数のカウントを行う。
或いは、エントロピー計算を適応量子化に対応させるため、アクティビティ（Activity）によりマクロブロック（MB；Macro Block）をグループ分けして、アクティビティにより決定されたグループ毎に発生回数のカウントを行う。
量子化行列Q Matrixを絵柄に応じて適応的に切り替える手段としては、フラットな量子化行列Q Matrix（Q Matrixを使わないのと同じ）を使った時の、目標符号量を実現するための量子化パラメータQPを使用し、該量子化パラメータQPにより量子化行列Q Matrixを切り替える。決定された量子化行列Q Matrixがフラットでないときは、その量子化行列Q Matrixを使った時の量子化パラメータQPを求め直す。
第２のプレエンコードでは、第１のプレエンコードで求めた量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixを用いてエンコードを行い、発生符号量を得て、該発生符号量と目標発生量との誤差から、量子化パラメータQPを修正する。本エンコードでは、この第２のプレエンコードで求めた量子化パラメータQPを使用する。
以下、このような特徴をふまえて、第１の実施の形態について詳述する。
図１には本発明の第１の実施の形態に係る画像符号化装置の構成を示し説明する。
この図１に示されるように、この画像符号化装置は、第１のプレエンコードを行う第１のプレエンコード部１、第２のプレエンコードを行う第２のプレエンコード部２、本エンコードを行うエンコード部３、符号量制御部４、ディレイバッファ５，６を有する。第１のプレエンコード部１は、画面内予測モード決定部１１、画面内予測処理部１２、DCT部１３、量子化部１４、エントロピー計算部１５、アクティビティ計算部１６からなる。第２のプレエンコード部２は、画面内予測処理部２１、DCT部２２、量子化部２３、エントロピー符号長計算部２４、バッファ２５、IDCT(Inverse DCT)部２６、逆量子化部２７からなる。エンコード部３は、画面内予測処理部３１、DCT部３２、量子化部３３、エントロピー符号化部３４、バッファ３５、IDCT部３６、逆量子化部３７からなる。
尚、第１のプレエンコード部１は例えば第１の符号化手段に相当し、第２のプレエンコード部２は例えば第２の符号化手段に相当し、エンコード部３は例えば第３の符号化手段に相当する。また、アクティビティ計算部１６は、例えばアクティビティ決定手段に相当する。但し、これらの関係に限定されないことは勿論である。
このような構成において、入力画像データ４１は、最初に第１のプレエンコード部１の画面内予測モード決定１１に入力される。画面内予測モード決定部１１は、この入力画像データ４１に基づいて画面内予測モードを決定する。ここで決定された画面内予測モードは、第２のプレエンコード部２、エンコード部３にも送出され、第２のプレエンコード部２による第２のプレエンコード、エンコード部３による本エンコードでも使用される。
次に画面内予測処理部１２では、予測画像データと入力画像データとの差分画像が計算される。ここでは、処理を簡単にするために入力画像データから予測画像データを生成する。DCT部１３では整数精度DCTがなされDCT係数が量子化部１４に送られる。量子化部１４では、DCT係数について量子化を行い、その出力をエントロピー計算部１５に送出する。エントロピー計算部１５は、エントロピーを計算し発生符号量を予測する。符号量予測の結果、次のステップで使用するピクチャの基本量子化パラメータ（Base QP）と量子化行列Q Matrixが求められ、符号量制御部４に入力される。ここで、補足すると、量子化パラメータQPとは、AVCにおいて量子化ステップを指定するための値であり、量子化パラメータQPが大きくなると量子化ステップも大きな値となる。
画面内予測モードの決定と同時に、第１のプレエンコード部１では、アクティビティ計算部１６がアクティビティを計算し、該アクティビティによりマクロブロックMBをグループ分けする。各マクロブロックMBに対して決定されたアクティビティグループ（Activity Group）番号はエントロピー計算部１５と符号量制御部４に入力される。
符号量制御部４は、第１のプレエンコード部１の第１のプレエンコードにより求められたピクチャの基本量子化パラメータBase QP、量子化行列Q matrix、各マクロブロックMBのActivity Groupから、量子化の情報（量子化行列Q Matrix、各MBの量子化パラメータQP）を第２のプレエンコード部２に送り、第２のプレエンコードを行う。
即ち、ディレイバッファ５を介して遅延処理の後に入力画像データが入力され、画面内予測処理部２１では予測画像データと入力画像データとの差分が計算され、DCT部２２によるDCT、量子化部２３による量子化を経て、エントロピー符号長計算部２４により発生符号量が計算される。尚、量子化部２３の出力は、逆量子化部２７において逆量子化され係数データが再生され、IDCT部２６により該係数データがIDCT変換され、入力画像に係る画像データが再現され、バッファ２５に保存されることになる。
この第２のプレエンコード部２による第２のプレエンコードの終了後、発生符号量を得る。符号量制御部４は、得られた発生符号量から、ピクチャの基本量子化パラメータBase QPを補正することになる。
第３のエンコード部３は、第２のプレエンコード部２による第２のプレエンコードにより決定されたピクチャの基本量子化パラメータBase QP、第１のプレエンコードにより決定された量子化行列Q Matrix、アクティビティグループActivity Groupを使用して本エンコードを行うことになる。
即ち、ディレイバッファ６を介して遅延処理された入力画像データを受けると、画面内予測処理部３１では第１のプレエンコード時に決定された予測モードで、予測画像と入力画像との差分画像が計算され、DCT部３２によるDCT、量子化部３３による量子化を経てエントロピー符号化部３４によりエントロピー符号化がなされ、出力ストリーム４２が出力される。尚、量子化部３３の出力は、逆量子化部３７において逆量子化され、係数データが再生され、IDCT部３６により該係数データがIDCT変換され、入力画像に係る画像データが再現され、バッファ３５に保存されることになる。
以下、図２のフローチャートを参照して、本発明の第１の実施の形態に係る画像符号化装置による符号化に係る一連の処理を更に詳細に説明する。
先ず、アクティビティ計算部１６は、入力画像データに基づいて、MB毎にアクティビティを計算し、その値に応じてアクティビティグループに分ける（ステップＳ１）。
つまり、例えばNumOfActivityGroupのグループに分ける場合を想定すると、アクティビティ計算部１６は、ActivityTheshold[0]〜ActivityTheshold[NumOfActivityGroup-2]とアクティビティ（Activity）を比較することにより、グループを決定する。各MBの量子化パラメータQPは、ピクチャの基本量子化パラメータBase QPに対してアクティビティグループに依存したオフセットAdaptQpDeltaを加えることで求めることができる。
MB_QP=BaseQp+AdaptQpDelta[activity_group]
例えば、アクティビティグループNumOfActivityGroupを13とするならば、これに依存したオフセットAdaptQpDeltaの各値は、次のようにすることができる。
AdaptQpDelta[13] = {-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}
続いて、画面内予測モード決定部１１により画面内予測モードを決定し（ステップＳ２）、第１のプレエンコード処理に入ることになる(ステップＳ３)。
この第１のプレエンコード処理の目的は、DCT、量子化後のデータのエントロピーを計算することにより、発生符号量を粗く見積もることである。算術符号化を用いた画像圧縮符号化方式では、理論上の圧縮限界であるエントロピーに近い圧縮効率が得られている事を利用して、エントロピーを用いて符号量の予測を行うものである。
即ち、画面内予測処理部１２による画面内予測処理、DCT部１３によるDCTを経て、該DCT後の値を最小の量子化パラメータQPで量子化し、量子化係数の各値の絶対値の発生回数をカウントする。つまり、発生し得る量子化係数の絶対値が、0〜MaxLevel_In_MinQであるとすると、Count[0]〜Count[MaxLevel_In_MinQ]を求める。
ここで、最小の量子化パラメータQPとは、使用の予定されている量子化パラメータQPの中で最小のものである。例えば、ビットレートが低い為に小さい量子化パラメータQPを使わないことが予め分かっていれば、該部分を除いた部分で考えればよい。
ここで使う量子化パラメータQPが大きくなれば、MaxLevel_In_MinQが小さくなるのでカウンタの数を減らすことができるが、該量子化パラメータQPより小さい量子化パラメータQPを使ったときの符号量は、情報が失われる為に求めることができない。尚、量子化後の値の発生回数を求めているが、これは、カウンタの数を少なくする為であり、カウンタの数に制限がないのであれば、量子化前の値、つまりDCT係数の発生回数を求めてもよい。この発生回数は、１ピクチャ全ての部分に対して求める。
続いて、符号量制御部４は、量子化パラメータQP毎の発生符号量の予測値を求める符号量予測処理を行う（ステップＳ４）。これは、量子化パラメータ毎の処理である。
このエントロピー計算部１５による符号量予測処理の詳細は、図３のフローチャートに示される通りである。即ち、量子化係数の各値の絶対値の発生回数をカウント（level毎）し（ステップＳ２１）、変数levelをイニシャライズ（level=0）し（ステップＳ２２）、levelが発生符号量を求める量子化パラメータQPで量子化したときにいくつになるかを求める（ステップＳ２３）。ついで、levelの発生回数を、発生符号量を求める量子化パラメータQPでのlevelのカウントに加算し（ステップＳ２４）、変数levelをインクリメントし（ステップＳ２５）、全てのlevelを処理したか否かを判断する（ステップＳ２６）。
全てのlevelを処理していないと判断した場合（ステップＳ２６をＮｏに分岐）、上記ステップＳ２２に戻り、上記処理を繰り返し、全てのlevelを処理したと判断した場合には（ステップＳ２６をＹｅｓに分岐）、ステップＳ２７に進む。
つまり、このステップＳ２１乃至Ｓ２６では、量子化係数の各値の絶対値の発生回数を最小の量子化パラメータQPでの量子化係数の各値の絶対値の発生回数から求める。
続いて、levelの発生確率を求め（ステップＳ２７）、先に求めた発生回数からエントロピーを求める（ステップＳ２８）。
いま、量子化係数の各値の絶対値の発生確率P[i]は次式で求められる。
P[i] = count[i] / total_count
この発生確率P[i]を用いて、エントロピーEntropyは次式で求められる。
Figure 2009071520

このステップＳ２７及びＳ２８の処理を全てのlevelについて行ったか否かを判断し（ステップＳ２９）、全てのlevelについて処理するまで繰り返し、全てのlevelについて処理した場合には（ステップＳ２９をＹｅｓに分岐）、符号量の予測値Estimated_Bitsを次式により求める（ステップＳ３０）。
Estimated_Bits=Entropy*tatal_count+sign_bits
ここで、符号ビットsign_bitsは非ゼロ係数の発生回数をnon_zero_countとすると、
sign_bits=non_zero_count
となる。
ここで、アクティビティに対応させるためには、上記の図３の基本処理を図４のフローチャートに示される処理に置き換える必要がある。
先ず、量子化係数の各値の絶対値の発生回数をカウントする際に、level毎に加えてアクティビティグループ（activity group）毎にカウントする（ステップＳ４１)。
つまり、カウント値Count[each_activity_group][each_level]を数える。
次に、ピクチャの基本量子化パラメータBase QP毎の発生符号量の予測値を求める処理を行う。この処理は量子化パラメータQP毎に行う。まず、各アクティビティグループの量子化パラメータQPを求める（ステップＳ４２）。続いて、変数levelをイニシャライズ(level=0)した後（ステップＳ４３）、levelが、発生符号量を求める量子化パラメータQPで量子化したとき、いくつになるかを求め（ステップＳ４４）、levelの発生回数を、求める量子化パラメータQPでのlevelのカウントに加算し（ステップＳ４５）、変数levelをインクリメントし（ステップＳ４６）、全てのlevelを処理したか否かを判断する（ステップＳ４７）。全てのlevelを処理していないと判断した場合（ステップＳ４７をＮｏに分岐）、上記ステップＳ４３に戻り、上記処理を繰り返し、全てのlevelを処理したと判断した場合には（ステップＳ４７をＹｅｓに分岐）、ステップＳ４８に進む。
以上のステップでは、各アクティビティグループ毎に、発生符号量を求める量子化パラメータQPでの量子化係数の各値の絶対値の発生回数を、最小の量子化パラメータQPでの量子化係数の各値の絶対値の発生回数から求めることになる。
ステップＳ４８では、全てのアクティビティグループを処理したか否かを判断し、全てのアクティビティグループを処理していない場合（ステップＳ４８をＮｏに分岐）、上記ステップＳ４２に戻り、上記処理を繰り返し、全てのアクティビティグループについて処理を終了すると（ステップＳ４８をＹｅｓに分岐）、求めた発生回数からエントロピーを求め、符号量の予測値を求める（ステップＳ４９乃至Ｓ５３）。
このステップＳ４９乃至Ｓ５３の処理は、図３のステップＳ２７乃至Ｓ３１と同様であるので、重複した説明は省略する。
また、更に量子化行列Q Matrixに対応させるためには、上記の図３の基本処理を図５のフローチャートに示される処理に置き換える必要がある。
まず、量子化係数の各値の絶対値の発生回数をカウントする際に、level毎、アクティビティグループ毎に加えて、DCT Block内の位置毎にカウントする（ステップＳ６１）。
つまり、Count [each_activity_group][each_position][each_level]を数える。
次に、ピクチャの基本量子化パラメータBase QP毎の発生符号量の予測値を求める処理を行う。この処理は量子化パラメータQP毎の処理である。ここで追加される処理は、最小の量子化パラメータQPで量子化した時の値が、発生符号量を求める量子化パラメータQPでいくつになるかを求める時に、量子化行列Q Matrixの各要素をDCT Block内の位置毎に考慮に入れて計算することである（ステップＳ６４）。つまり、DCT後の係数は、量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixの要素をかけたもので量子化されると言う事である。次に、DCT Block内の位置毎に、発生符号量を求める量子化パラメータQPでの量子化係数の各値の絶対値の発生回数を、最小の量子化パラメータQPでの量子化係数の各値の絶対値の発生回数から求める（ステップＳ６５）。
これらを全てのlevelを処理するまで繰り返し（ステップＳ６３乃至Ｓ６７）、更にはDCT Block内の全ての位置(position)について処理するまで繰り返す（ステップＳ６３乃至Ｓ６８）。これ以降の処理（ステップＳ６９乃至Ｓ７４）は、図４のステップＳ４８乃至Ｓ５３と同様であるので、重複した説明は省略する。
さて、図２の説明に戻り、続いて量子化パラメータ決定処理に入る。即ち、上記処理で量子化パラメータQPに対する予測符号量が求められたので、その中で、目標符号量に最も近い量子化パラメータQPを選択することになる（ステップＳ５）。
なお、適応的な量子化行列Q Matrixの切り替え処理を行う場合には、ステップＳ５の処理を次のように変更すればよい。即ち、その場合、フラット(Flat)な量子化行列Q Matrix（Q Matrixを使わないのと同じ事）を使った時の量子化パラメータQPに対する予測符号量を求め、その中で目標符号量に最も近い量子化パラメータQPを選択する。
この求めた量子化パラメータQPの値から使用する量子化行列Q Matrixを選択する（ステップＳ６）。より詳細には、切り替えて使う種類の数をNumOfQMatrixIdとするとQMatrixTheshold[0]〜QMatrixTheshold[NumOfQMatrixId-2]と量子化パラメータQPとを比較することにより、量子化行列Q Matrixを決定する。そして、使用する量子化行列Q Matrixを使った時の、量子化パラメータQPに対する予測符号量を求め、その中で、目標符号量に最も近い量子化パラメータQPを選択する（ステップＳ７）。これが、第１のプレエンコード部１で決定されたピクチャの基本量子化パラメータBase QPとなる。
続いて、第２のプレエンコード部２が、第１のプレエンコード部１による第１のプレエンコードにより決定されたピクチャの基本量子化パラメータBase QP、量子化行列Q Matrix、アクティビティグループActivity Groupを用いて、第２のプレエンコードを行う（ステップＳ８）。この第２のプレエンコード処理の目的は、第１のプレエンコードにより大まかに見積もった量子化パラメータQPで実際にエンコードすることにより、予測の誤差を求め、それを補正することである。エンコード終了後、発生符号量を得る。
次に、この第２のプレエンコード部２による第２のプレエンコードで得た発生符号量と目標符号量との違いから、量子化パラメータQPを補正する（ステップＳ９）。即ち、量子化パラメータQPが１変わる毎に、発生符号量がDiffRatio %変わるものと仮定し、量子化パラメータQPを補正する。補正量が小さいので、絵柄によらず量子化パラメータQP対発生符号量の変化を一定としても、誤差は問題ないレベルにあるとみなす。
ここで、図６のフローチャートを参照して、発生符号量が目標符号量より少ない、且つ量子化パラメータQPが最小値ではないときの符号量補正処理を説明する。
尚、発生符号量が目標符号量より多い場合についても、基本的に同じである。
さて、この処理に入ると、発生符号量をPreGenbitsとし、現在の量子化パラメータQPをPreQPとする（ステップＳ８１）。続いて、PreQPより１引いた値をNextQPとし（ステップＳ８２）、PreGenbits*(100+DiffRatio)/100をNextQPに対応する発生符号量NextGenbitsとする（ステップＳ８３）。ここでは、量子化パラメータQPが１小さくなる毎に、発生符号量がDiffRatio %だけ小さくなるものと仮定している。
続いて、発生符号量NextGenbitsが目標符号量TargetGenbitよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ８４）。ここで、NextGenbits>TargetGenbitでない場合には、NextQPをPreQP、NextGenBitsをPreGenbitsに戻し（ステップＳ８５）、NextQPが最小の量子化パラメータQPであるか否かを判定する（ステップＳ８６）。
ここで、NextQPが最小の量子化パラメータQPでない場合にはステップＳ８２に戻り上記処理を繰り返す。一方、NextQPが最小の量子化パラメータQPである場合には、NextQP量子化パラメータQPとし、処理を終了する。一方、NextGenbits>TargetGenbitである場合には（NextGenbits-TargetGenbit）>（TargetGenbit-PreGenBits）であるか否かを判断する（ステップｓ８８）。この関係が成立する場合にはPreQPをQPとし、この関係が成立しない場合にはNextQPをQPとし、処理を終了する。
再び図２の説明に戻り、第３のエンコード部３により本エンコードを行う（ステップＳ１０）。この本エンコードでは、第２のプレエンコード部２による第２のプレエンコードにより決定されたピクチャの基本量子化パラメータBase QP、第１のプレエンコードにより決定された量子化行列Q Matrix、アクティビティグループActivity Groupを使用してエンコードを行う。こうして、画像情報の符号化に係る一連の処理を終了する。
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態によれば、１ピクチャに与えられた目標符号量に、画面内フィードバック（Feed Back）制御を行わずに発生符号量を合わせ込むことが可能になる。これにより、フィードバックパラメータの不適切な初期値による弊害や、不適切な目標符号量配分など、フィードバック制御の問題を取り除くことが可能になる。結果として、目標符合量に発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり量子化パラメータの決定が可能となる。
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
この第２の実施の形態に係る画像符号化装置では、MPEG4 AVCなどに代表されるDCT等の直交座標変換を用いた画像圧縮符号化方式を採用しつつ、該DCT後の係数分布から離散的な分布状態を検出するために、以下に示すような特徴を有している。
即ち、第２の実施の形態では、前回符号化時のピクチャ内の平均の量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixを判定し、前回符号化された画像と判定した場合、入力を入力画像データとしローカルデコード画像は使用しないようにすることでバックサーチの検出精度を向上する。平均の量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixの見つからない状態を前回符号化されていない原画像とみなし、原画像であるか、前回符号化された画像であるかを判定する。さらに、原画像と見なした場合で、ピクチャ内の平均の量子化パラメータQPの予測値が大きすぎる場合に、入力段のローパスフィルタを使用して主観画質を改善するための判定条件とする。そして、前回符号化された画像と判定した場合、量子化行列Q Matrixと平均の量子化パラメータQPをバックサーチ部に設定し、該バックサーチ処理のサーチ範囲を限定し回路規模を削減する。以上に加えて、Long GOPの符号化を行った信号を入力するとき、イントラ（Intra）ピクチャの判定に利用する。
以下、これら特徴をふまえて、第２の実施の形態について詳述する。
図７には、本発明の第２の実施の形態に係る画像情報符号化装置の構成を示し説明する。同図に示されるように、画像情報符号化装置は、第１のプレエンコードを行う第１のプレエンコード部１００、第２のプレエンコードを行う第２のプレエンコード部２００、本エンコードを行うエンコード部３００、符号量制御部１０９、ローパスフィルタ処理部２０１、ディレイバッファ２０２、マクロブロック決定部２１２を有する。
より詳細には、第１のプレエンコード部１００は、さらにアクティビティ決定部１０１、画面内予測モード決定部１０２、画面内予測処理部１０３、DCT部１０４、量子化部１０５、レベル係数部１０６、エントロピー計算部１０７、Q Matrix・Base QP検出部１０８からなる。第２のプレエンコード部２００は、入力画入れ替え処理部２０３、画面内予測処理部２０４、DCT部２０５、量子化部２０６、逆量子化部２０７、IDCT部２０８、バッファ２０９、バックサーチ部２１０、符号長計算部２１１からなる。そして、エンコード部３は、画面内予測処理部３０２、DCT部３０３、量子化部３０４、逆量子化部３０５、IDCT部３０６、バッファ３０７、符号化部３０８からなる。
このような構成において、入力画像データは、最初に画面内予測モード決定１０２に入り、画面内予測モードが決定される。ここで決定されたモードは、第２のプレエンコード部２００やエンコード部３００でも使用される。
次に、画面内予測処理部１０３では、予測画像データと入力画像データとの差分が計算される。この予測画像データは、入力画像データから作られる。予測画像データに入力画像データを使用することで、Q Matrix/Base QP検出部１０８による量子化行列Q Matrixや基本量子化パラメータBase QPの検出率を改善できるほか、第２のプレエンコード部２００にあるような、逆量子化、IDCTの処理部を削減できる。
次いで、DCT部１０４による離散コサイン変換等が行われ、量子化部１０５による量子化が行われる。その出力は、レベル計数部１０６を経て、エントロピー計算部１０７に入り、エントロピーを計算することにより、全ての量子化パラメータQPにおける符号量が予測される。目標とする、量子化パラメータQP近傍の値と、レベル係数部１０６のレベル計数結果は、Q Matrix /Base QP検出部１０８に入力される。このQ Matrix /Base QP検出部１０８では、入力が前回符号化が行われていない原画像に係るものか否かを検出すると同時に、量子化行列Q Matrixと基本量子化パラメータBase QPを割り出す。
一方、入力画像はアクティビティ決定部１０１にも入力され、アクティビティが計算され、このアクティビティによりマクロブロックMBをグループ分けする。各MBに対して決定されたアクティビティグループ（Activity Group）番号は、レベル計数部１０６とピクチャのパラメータと符号量制御部１０９に入力される。
ピクチャのパラメータと符号量制御部１０９は、Q Matrix/Base QP検出部１０８でオリジナル画像と検出された場合、第１のプレエンコード部１００により求まったピクチャのBase QP、量子化行列Q Matrix、各MBのアクティビティグループ(Activity Group)から、量子化の情報（量子化行列Q Matrix、各MBの量子化パラメータQP）を第２のプレコーダ部２００に渡し、エンコードを行う。このエンコード終了後、発生符号量を得る。そして、ピクチャのパラメータと符号量制御部１０９は、得られた発生符号量から、ピクチャの基本量子化パラメータBase QPを補正することになる。
また、ピクチャの基本量子化パラメータBase QPが非常に大きくなり、歪が目立つような場合は、入力画切り替え処理部２０３において、ローパスフィルタ処理部２０１を使用するようにし視覚的な歪を軽減し、バックサーチ処理部２１０はバイパスする。
Q Matrix/Base QP検出部１０８において量子化行列Q Matrixと基本量子化パラメータBase QPが検出された場合は、第２のプレエンコード部２００では、その入力画切り替え処理２０３において、バッファ２０９からのローカルデコード画像を使用せず、ディレイバッファ２０２からの入力画像を使用するようにすることで、バックサーチ部２１０のバックサーチ処理において検出効率を改善するようにする。
第２のプレエンコード部２００では、バックサーチの働く場合には マクロブロック単位の歪最小の量子化パラメータQPを割り出して、マクロブロック決定部２１２で符号量の制御を行える範囲でバックサーチ結果の使用有無を判断する。
エンコード部３００では、第１のプレエンコード部１００で求めた画面内(Intra)予測モード、ピクチャのパラメータ符号量制御部１０９で決定した量子化行列Q Matrixと基本量子化パラメータBase QP、マクロブロック決定部２１２で求めた、マクロブロックMBの量子化パラメータQPのオフセットを用いた、パラメータエンコードを行う。
以下、図８のフローチャートを参照して、本発明の第２の実施の形態に係る画像情報符号化装置による符号化に係る一連の処理を更に詳細に説明する。
ここでは、第１の実施の形態（図２）と異なる点を中心に説明する。
ステップＳ１０１乃至Ｓ１０７は図２のステップＳ１乃至Ｓ７と同じであるが、ステップＳ１０８では、前回符号化時の量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixをサーチし補正する（ステップＳ１０８）。
ここでは、処理の基本情報として量子化係数各値の絶対値の発生回数をカウントしたCount [each_activity_group][each_position][each_level]の分布データを使用する。
図１２には、原画像を入力した場合のeach_activity_group=0、each_position=5のときの分布状態実測値を示し、図１３には、前回QP=20で符号化した画像を入力した場合のeach_activity_group=0、each_position=5のときの分布状態実測値を示す。各横軸は量子化パラメータQP、縦軸は量子化係数各値の絶対値の発生回数のカウント値である。
一般に、H.264 AVCの符号化方式では、IDCTの演算精度が十分でない、Intra予測モードが100%再現されない、等の非線形な歪要因により、量子化による離散状態に広がりが見られるものの、離散状態を検出することは可能である。１画面分のデータは統計的に十分過ぎる情報であるため、本件では演算量を削減する目的で、量子化パラメータQP近傍の分布、即ち量子化後の計数レベルが１であるものの剰余が最小となる、量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixを求める。尚、隣接する量子化レベルを示す分布のデータは除外する必要がある為、QP/2〜3QP/2の範囲のデータを評価対象とする。
以下、図９のフローチャートを参照して、ステップＳ１０８の前回符号化時の量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixのサーチ処理について更に説明する。
先ず、量子化パラメータQPの量子化レベルを示すピークレベル(t[0])、QP/2のレベルを示すボトムレベル１(t[1])と3QP/2のレベルを示すボトムレベル2(t[2])を次式により決定する（ステップＳ１２１）。
qp = sch_qp + AdaptQpDelta[activity_group]
ここで、sch_qpは符号量予測処理で求めた量子化パラメータQPの近傍±６程度で変化する変数である。
t[0] = (((Q_Matrix[mid][pos]*2(qp/6))/16
t[1] = t[0]/2
t[2] = t[0] + t[1]
ここで、Q_Matrix[mid][pos]*は4x4DCTブロックの mid種類目の pos番目のQ Matrixの値を示す。
次に、ピークレベルのカウント値の積算(p[mid][qp])、 ボトムレベル１のカウント値の積算(b[mid][qp])を処理する（ステップＳ１２２）。
p[mid][qp] += Count[activity_group][pos][t[0]]
b[mid][qp] += Count[activity_group][pos][t[1]];
そして、QPの量子化レベルの誤差(rest[mid][qp])を積算する（ステップＳ１２３）。
rest[mid][qp] += abs(t[0] - lev)* Count [activity_group][pos][lev];
ここで、levは ボトムレベルt[1]からt[2]まで変化する変数である。p[mid][qp]、b[mid][qp]、rest[mid][qp]は、全てのactivity_group、量子化AC係数posで積算することで、全てのサンプルの平均分布を表すパラメータをあらわす。
こうして、ボトムレベル間を全て処理したか否かを判定し（ステップＳ１２４）、全て処理するまでステップＳ１２３の処理を繰り返し、全て処理すると全てのDCT AC係数を処理したか否かを判定する（ステップＳ１２５）。
このステップＳ１２５にて、全て処理するまでステップＳ１２１乃至Ｓ１２５の処理を繰り返し、全て処理すると、DCT AC係数ポインタを初期化し（ステップＳ１２６）、全てのアクティビティグループを処理したか否かを判定する（ステップＳ１２７）。ここで全てのアクティビティグループを処理していなければステップＳ１２１に戻り上記処理を繰り返す。一方、全てのアクティビティグループを処理していれば、全てのサーチしたい量子化パラメータQPについて処理したか否かを判定する（ステップＳ１２８）。
このステップＳ１２８にて、全てのサーチしたい量子化パラメータQPについて処理していなければ上記ステップＳ１２１に戻り、上記処理を繰り返し、一方、全てのサーチしたい量子化パラメータQPについて処理していれば、判定処理を行い（ステップＳ１２９）、こうして一連の処理を終了することになる。
次に、図１０のフローチャートを参照して、図９のステップＳ１２９の判定処理について更に詳細に説明する。
ここでは、p[mid][qp]、b[mid][qp]、rest[mid][qp]を用いて前回符号化した場合の量子化行列Q Matrixとピクチャの量子化パラメータQPを求める。尚、ステップＳ１３１及びステップＳ１３７は省略することもできる。
先ず、誤差最小値(min_rest_norm)をrest[0][0]などで初期化する（ステップＳ１３１）。次いで、ピーク値の積算値はボトム積算値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１３２）。ここで、ピーク値積算値がボトム値積算値よりも大きくなければ、ステップＳ１３６に移行する。一方、ピーク値積算値がボトム値積算値よりも大きければ、ピークレベルとボトムレベルの差で正規化したrest_normを求める（ステップＳ１３３）。
rest_norm = rest[mid][qp]/(p[mid][qp] - b[mid][qp])
続いて、誤差最小値より小さいか否かを判定し（ステップＳ１３４）、誤差最小値より小さければ誤差最小値を更新し（ステップＳ１３５）、ステップＳ１３６に進む。
ステップＳ１３５は、離散的な分布状態を検出した場合のみ実行される処理であってmin_rest_norm=rest_normとする。また、全ての量子化行列Q Matrix及びサーチしたい量子化パラメータQP(sch_qp)のうちで、rest_normが最小となる場合のsch_qpとmidで示されたQ Matrixが前回の符号化で使用されたピクチャの量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixを示す。この処理が一度も呼ばれない場合、量子化の離散状態が検出されなかった場合で、前回１度も符号化していない原画像と見なすことができる。
続いて、全てのサーチしたい量子化パラメータQPを処理したか否かを判定し（ステップＳ１３６）、全てのサーチしたい量子化パラメータQPを処理していなければステップＳ１３２に戻り、上記処理を繰り返す。一方、全てのサーチしたい量子化パラメータQPを処理していれば、量子化パラメータQPのサーチ範囲を初期化し（ステップＳ１３７）、全ての量子化行列Q Matrixの候補を処理したか否かを判断する（ステップＳ１３８）。ここで、全ての候補を処理していなければステップＳ１３２に戻り、上記処理を繰り返し、一方で全ての候補を処理していれば、一例の処理を終了する。
次に、図１１のフローチャートを参照して、入力画切り替え処理について詳細に説明する。前述した図１０の処理により、入力信号が原画像であるか、前回符号化した画像であるかを検出できるため、この条件に基づいて、入力信号を切り替えることで、歪の目立ちやすい原画像に対してはローパスフィルタ処理を施し、符号化した画像である場合は、入力ビデオ信号を使い、バックサーチをすることで効率を改善するものである。
すなわち、前回符号化時の量子化行列Q Matrixとピクチャの量子化パラメータQPが見つかったか否かを判断し（ステップＳ１４１）、それらが見つかった場合には、バックサーチ部２１２を使用し（ステップＳ１４２）、入力画切り替え処理部２０３は入力画像を出力する（ステップＳ１４３）。一方、ステップＳ１４１で、前回符号化時の量子化行列Q Matrixとピクチャの量子化パラメータQPが見つからなかった場合には、バックサーチ部２１２を使用せず（ステップＳ１４４）、符号量予測処理で求めた予測QPが大きいか否かを判断する（ステップＳ１４５）。ここで、符号量予測処理で求めた予測量子化パラメータQPが大きい場合には入力画切り替え処理部２０３はローパスフィルタ処理部２０１からの信号を出力し、大きくない場合には入力画切り替え処理部２０３はバッファ２０９のローカルデコードを出力し（ステップＳ１４７）、この処理を終了する。
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態によれば、DCT後の離散的な分布状態から、高い精度で、前回符号化した信号か否かを見極めることで、1st時のみに使用したいプレフィルタ処理を切り替える判定することができるため、1st画像の主観画質を改善しつつ、ダビング特性を維持することができる。また、前回符号化した信号である場合は、予測画像に入力画像を使用することで、バックサーチの検出効率を改善する。分布状態から割り出したピクチャ(スライス)の平均量子化パラメータQPと量子化行列Q Matrixを割り出し、バックサーチ部の演算を削減することが出来る。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。
例えば、前述した画像符号化装置及び方法の機能をコンピュータがプログラムにより実現し、或いは該プログラムを記録した記録媒体として実現することも可能である。
本発明の第１の実施の形態に係る画像符号化装置の構成図。 本発明の第１の実施の形態に係る画像符号化装置による符号化に係る一連の処理を更に詳細に説明するフローチャート。 符号量予測処理の詳細を説明するフローチャート。 アクティビティ対応の符号量予測処理の詳細を説明するフローチャート。 量子化行列対応の符号量予測処理の詳細を説明するフローチャート。 発生符号量が目標符号量より少ない、且つ量子化パラメータQPが最小値ではないときの符号量補正処理を説明するフローチャート。 本発明の第２の実施の形態に係る画像符号化装置の構成図。 本発明の第２の実施の形態に係る画像符号化装置による符号化に係る一連の処理を更に詳細に説明するフローチャート。 図８のステップＳ１０８の前回符号化時のQPとQ Matrixのサーチ処理について更に説明するフローチャート。 図９のステップＳ１２９の判定処理を説明するフローチャート。 入力画切り替え処理について詳細に説明するフローチャート。 原画像を入力した場合のeach_activity_group=0、each_position=5のときの分布状態実測値を示す図。 前回QP=20で符号化した画像を入力した場合のeach_activity_group=0、each_position=5のときの分布状態実測値を示す図。
符号の説明
１…第１のプレエンコード部、２…第２のプレエンコード部、３…エンコード部、４…符号量制御部、５…ディレイバッファ、６…ディレイバッファ、１１…画面内予測モード決定部、１２…画面内予測処理部、１３…DCT部、１４…量子化部、１５…エントロピー計算部、１６…アクティビティ計算部、２１…画面内予測処理部、２２…DCT部、２３…量子化部、２４…エントロピー符号長計算部、２５…バッファ、２６…IDCT部、２７…逆量子化部、３１…画面内予測処理部、３２…DCT部、３３…量子化部、３４…エントロピー符号化部、３５…バッファ、３６…IDCT部、３７…逆量子化部、１００…第１のプレエンコード部、１０１…アクティビティ決定部、１０２…画面内予測モード決定部、１０３…画面内予測処理部、１０４…DCT部、１０５…量子化部、１０６…レベル係数部、１０７…エントロピー計算部、１０８…Q Matrix/Base QP検出部、１０９…ピクチャーのパラメータと符号量制御部、２００…第２のプレエンコード部、２０１…ローパスフィルタ処理部、２０２…ディレイバッファ、２０３…入力画切り替え処理部、２０４…画面内予測処理部、２０５…DCT部、２０６…量子化部、２０７…逆量子化部、２０８…IDCT部、２０９…バッファ、２１０…バックサーチ部、２１１…符号長計算部、２１２…マクロブロック決定部、３００…エンコード部、３０１…ディレイバッファ、３０２…画面内予測処理部、３０３…DCT部、３０４…量子化部、３０５…逆量子化部、３０６…IDCT部、３０７…バッファ、３０８…符号化部

Claims (8)

  1. 画像データを符号化する画像符号化装置において、
    目標符号量を算出する際の量子化パラメータと量子化行列を予測する第１の符号化手段と、
    上記第１の符号化手段で求めた量子化パラメータと量子化行列を用いて符号化を行い、発生符号量を得て、上記目標発生量との誤差から該量子化パラメータを補正する第２の符号化手段と、
    上記第２の符号化手段により補正された量子化パラメータを用いて、上記画像データを符号化する第３の符号化手段とを備えた
    ことを特徴とする画像符号化装置。
  2. 上記第１の符号化手段は、離散余弦変換、量子化後のレベルのエントロピーを計算することにより、発生符号量を算定し、該発生符号量に基づいて目標符号量を実現する量子化パラメータを予測する
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
  3. 上記第１の符号化手段は、量子化を使用する量子化パラメータの中で最小の値を用いて行い、該値の発生回数をカウントし、最小の量子化パラメータに係る該発生回数から各量子化パラメータにおける発生回数を求め、該発生回数の値から各量子化パラメータでのエントロピーを計算する
    ことを特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
  4. 上記第１の符号化手段は、計算されたエントロピーから各量子化パラメータに対する予測発生符号量を求め、該予測発生符号量に基づいて目標符号量を実現するための量子化パラメータを求める
    ことを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。
  5. 上記第１の符号化手段は、上記エントロピーの計算を、量子化行列を使用した場合に適用するため、離散余弦変換ブロックの位置毎に発生回数のカウントを行う
    ことを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。
  6. 上記画像データに基づいてアクティビティを決定するアクティビティ決定手段を更に備え、上記第１の符号化手段は、上記のエントロピーの計算を適応量子化に対応させるために、上記アクティビティ決定手段により決定されたアクティビティによりマクロブロックをグループ分けし、該グループ毎に発生回数のカウントを行う
    ことを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。
  7. 上記第１の符号化手段は、上記第１の符号化手段により決定された量子化行列がフラットでないときは、該量子化行列を使ったときの量子化パラメータを再度算定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
  8. 画像データを符号化する画像符号化方法において、
    目標符号量を算出する際の量子化パラメータと量子化行列を予測する第１のステップと、
    上記第１のステップで求めた量子化パラメータと量子化行列を用いて符号化を行い、発生符号量を得て、上記目標発生量との誤差から該量子化パラメータを補正する第２のステップと、
    上記第２のステップにより補正された量子化パラメータを用いて、上記画像データを符号化する第３のステップとを備えた
    ことを特徴とする画像符号化方法。
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