JP2009152895A - 符号量制御方法および装置、符号量制御プログラム、カメラシステム - Google Patents

符号量制御方法および装置、符号量制御プログラム、カメラシステム Download PDF

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Abstract

【課題】量子化パラメータの誤算出を抑制する。
【解決手段】第(n−1)フレームに対応する量子化パラメータQP(n−1)と評価関数EVALn−1(QP)とに基づいて、評価値E(n−1)が算出される(ST104)。動き検出補償部による動きベクトルの算出に基づいて、複数の評価関数の中から第nフレームに対応する評価関数EVAL(QP)が選択される(ST105)。第nフレームに対応する量子化パラメータQP(n)の初期値QPmaxと評価関数EVAL(QP)とに基づいて、評価値E(n)が算出される(ST106)。第(n−1)フレームの発生符号量C(n−1)と評価関数E(n−1)との積算値W(n−1)と第nフレームの目標符号量TGT(n)と評価値E(n)との積算値W(n)との差が所定量以下になるように、量子化パラメータQP(n)が決定される(ST107〜ST110)。
【選択図】図3

Description

この発明は、動画像データを符号化する動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法および装置に関し、さらに詳しくは、量子化パラメータを調整することにより発生符号量を制御する技術に関する。
今日、画像データを高い圧縮率で圧縮できる信号処理技術が発達しており、そのような信号処理技術は、デジタルカメラ,デジタルビデオカメラ,ネットワークカメラ等において使用されている。動画像データの圧縮方法としては、MPEG(Moving Picture Experts Group)が一般的に知られている。このMPEGでは、ブロックマッチング法等の算出方法を用いて被写体の変位を示す動きベクトルを算出する動き検出処理や、参照画像データのうち動きベクトルが示す移動量だけずらした位置に存在するブロックデータを予測ブロックデータとして出力する動き補償処理が採用されている。この動き補償処理によって得られた予測ブロックデータとマクロブロック単位の動画像データとの差分データを算出し、その算出結果に対して直交変換処理および量子化処理を実行した後、量子化済みの動画像データと動き検出処理によって得られた動きベクトルとを符号化することにより、動画像データを効率良く圧縮符号化することができる。
動画像データを符号化する際、所望の符号化レートを保つことが望まれる。符号化レートを適正化する手法としては、2パス符号化と呼ばれる手法がある。2パス符号化では、まず、動画像データを符号化するとともに動画像データの特性を分析した後、その符号化された動画像データを復号化する。そして、動画像データについての分析結果に基づいて符号化パラメータを適正化して動画像データを再度符号化する。しかし、リアルタイムで動画像データを処理する場合、符号化に要することができる時間が限られているため、2パス符号化を行うことは困難である。例えば、ネットワークカメラでは、ネットワークを介して送受信する際に遅延時間差が生じるため、応答速度(画像データの入力から符号化データの出力までの速さ)の高速化が求められている。そこで、従来は、1パス符号化と呼ばれる手法を用いることが多い。
また、符号量制御方法として、量子化パラメータを調整することにより発生符号量を制御する方法が一般的に知られている。図13のように、量子化パラメータが大きいほど発生符号量が少なくなる。この方法では、目標符号量よりも発生符号量(現フレームの符号化処理により発生した符号量)が大きい場合には、次フレームに対応する量子化パラメータを大きくして次のフレームの発生符号量を減少させ、逆の場合には、量子化パラメータを小さくして発生符号量を増加させる。これにより、目標符号量と発生符号量との差分を“0”に近づけることができる。
また、特開2006−109420号公報(特許文献1)には、発生符号量と量子化パラメータとの積が一定値になるように、量子化パラメータを制御する方法が開示されている。詳しくは、目標符号量と次フレームに対応する量子化パラメータとの積が現フレームの発生符号量と現フレームに対応する量子化パラメータとの積に等しくなるように、次フレームに対応する量子化パラメータを決定する。さらに、特許文献1では、イントラ符号化フレームの符号化の直後にインター符号化フレームを符号化する場合に、量子化スケールの算出式が変更される。これにより、量子化パラメータのばらつきを抑制することが可能となる。
特開2006−109420号公報
しかしながら、量子化パラメータが小さい程、発生符号量を抑制することが困難になる。例えば、図13のように、量子化パラメータが小さくなる程、曲線の傾きが急になる(量子化パラメータの増加に対する発生符号量の増加量が大きくなる)。すなわち、量子化パラメータが小さい場合には、その量子化パラメータを少し変化させるだけでも発生符号量が大きく増減する。そのため、発生符号量と量子化パラメータとの積が一定値になるように、現フレームの発生符号量および量子化パラメータとに基づいて目標符号量に対応する次フレームの量子化パラメータを決定する場合、積算値(現フレームの発生符号量と現フレームの量子化パラメータとの積算値)と現フレームの量子化パラメータとの関係は、図14のように、下に凸の曲線になる場合がある。この場合、2つの点が同一の積算値を示すので、意図しない量子化パラメータを誤って算出してしまう可能性がある。
特に、動き検出の精度(動きベクトルの算出精度)が低い程、入力マクロブロックデータと動き補償処理によって得られる予測ブロックデータとの相関が低くなるので、入力マクロブロックデータと予測マクロブロックデータとの差分に相当する差分データの示す画素値が大きくなる。そのため、発生符号量が多くなるので、積算値と量子化パラメータとの関係が下に凸の曲線になる可能性がさらに高くなる。
そこで、この発明は、動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法および装置において、量子化パラメータの誤算出を抑制することを目的とする。
この発明の1つの局面に従うと、符号量制御方法は、動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出するとともに、予測データを出力する動き検出補償部と、上記動画像データと上記予測データとの差分を直交変換する直交変換部と、量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、上記直交変換部によって変換された差分データを量子化する量子化部と、上記量子化部によって量子化された差分データと上記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法であって、上記符号化部による第1の動画像データの符号化の際に発生する発生符号量を計数するステップ(a)と、上記ステップ(a)において計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積差分符号量に加算するステップ(b)と、上記ステップ(b)において算出された累積加算値に基づいて、上記第1の動画像データの後に符号化される第2の動画像データについての目標符号量を補正するステップ(c)と、上記動き検出補償部による上記第2の動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、上記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中からその第2の動画像データに対応する評価関数を選択するステップ(d)と、上記第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータ,上記ステップ(d)において算出された評価関数,および上記ステップ(a)において計数された発生符号量に基づいて第1の値を算出するとともに、上記第2の動画像データに対応する第2の量子化パラメータ,上記ステップ(d)において選択された評価関数,および上記ステップ(c)において補正された目標符号量に基づいての第2の値を算出し、その第1の値とその第2の値との差が所定量以下になるように、その第2の量子化パラメータを決定するステップ(e)とを備える。
上記符号量制御方法では、動きベクトルの算出に基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、動きベクトルの算出精度に基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
なお、上記ステップ(d)において、上記第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータに基づいて、上記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中からその第2の動画像データに対応する評価関数を選択しても良い。
上記符号量制御方法では、以前に使用された量子化パラメータに基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。
この発明のもう1つの局面に従うと、符号量制御装置は、動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、上記動画像データを直交変換する直交変換部と、量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、上記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、上記量子化部によって量子化された動画像データと上記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する装置であって、上記符号化部による動画像データの符号化が完了する毎に、上記符号化部によるその動画像データの符号化の際に発生した発生符号量を計数する符号量計数部と、上記符号量計数部によって計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積加算する累積差分符号量算出部と、上記累積差分符号量算出部によって算出された累積差分符号量に基づいて、次に符号化すべき動画像データについての目標符号量を補正する目標符号量補正部と、上記動き検出補償部による上記動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、各々が上記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中からその動画像データに対応する評価関数を選択する評価関数選択部と、第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータ,その第1の動画像データよりも後に符号化される第2の動画像データに対応する評価関数,その第1の動画像データについての発生符号量によって定まる第1の値とその第2の動画像データに対応する第2の量子化パラメータ,その第2の動画像データに対応する評価関数,およびその第2の動画像データについての目標符号量によって定まる第2の値との差が所定量以下になるように、その第2の量子化パラメータを決定する量子化パラメータ決定部とを備える。
上記符号量制御装置では、動きベクトルの算出に基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、動きベクトルの算出精度に基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
以上のように、動きベクトルの算出や以前に使用された量子化パラメータに基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
(実施形態1)
図1は、この発明の実施形態1による動画像符号化装置の構成を示す。動画像符号化装置11は、動き検出補償部101と、減算部102と、直交変換部103と、量子化部104と、逆量子化部105と、逆直交変換部106と、加算部107と、符号化部108と、符号量制御部109とを備える。また、動画像符号化装置11は、外部制御回路12および参照画像データを格納する参照メモリ13に接続される。
動き検出補償部101は、入力された動画像データと参照メモリ13に格納された参照画像データとを用いて動き検出処理を実行し、動きベクトルを算出する。詳しくは、動画像データは、マクロブロック単位で動画像符号化装置に供給され、動き検出補償部101は、参照メモリ13に格納された参照画像データの中から入力ブロックデータとの相関度が最も高いブロックデータを検出し、入力ブロックデータの位置からその検出したブロックデータの位置への移動量を示す動きベクトルを算出する。また、動き検出補償部101は、その検出したブロックデータを予測ブロックデータとして減算部102および加算部107へ出力する(動き補償処理)。
減算部102は、入力ブロックデータと動き検出補償部101からの予測ブロックデータとの差分を算出し、算出結果を予測誤差ブロックデータとして出力する。
直交変換部103は、予測誤差ブロックデータを直交変換する。
量子化部104は、符号量制御部109から供給された量子化パラメータに基づいて量子化スケールを決定し、その決定した量子化スケールを用いて、直交変換部103によって直交変換されたブロックデータを量子化する。量子化スケールは、量子化パラメータを引数とする関数として表現することができ、量子化パラメータが決定すれば量子化スケールが一意に決定される。例えば、量子化スケールの値は、量子化パラメータの増加に対して線形的に増加する。
逆量子化部105は、量子化部104によって量子化されたブロックデータを逆量子化する。
逆直交変換部106は、逆量子化部105によって逆量子化されたブロックデータを逆直交変換する。
加算部107は、逆直交変換部106によって逆直交変換されたブロックデータに動き検出補償部101からの予測誤差ブロックデータを加算し、演算結果を復元ブロックデータとして参照メモリ13へ出力する。参照メモリ13は、加算部107からの復元ブロックデータを格納し、複数の復元ブロックデータを用いて参照画像データを生成する。
符号化部108は、量子化部104によって量子化されたブロックデータ,動き検出補償部101からの動きベクトルを符号列に変換する。また、符号化部108は、所定の処理単位の符号化を完了すると、符号化終了信号S0を符号量制御部109へ出力する。
符号量制御部109は、符号化部108からの符号化終了信号S0に基づいて、符号化部108による所定の処理単位の符号化の際に発生した発生符号量を計数する。また、符号量制御部109は、計数した発生符号量や外部制御回路12からの制御情報等に基づいて、量子化スケールを決定するための量子化パラメータを調整する。これにより、発生符号量が制御される。
ここで、処理単位とは、動画像フレームをn個の領域に均等に分割した単位を意味する。例えば、処理単位が“フレーム単位”である場合には、分割数nは、最小値(すなわち“1”)であり、処理単位が“マクロブロック単位”である場合には、分割数nは、最大値(すなわち、1フレームに含まれるマクロブロック数)になる。以降の説明では、“フレーム単位”を例に挙げるが、この限りではない。
図2は、図1に示した符号量制御部109の内部構成を示す。符号量制御部109は、符号量設定部201と、符号量計数部202と、累積差分符号量算出部203と、目標符号量補正部204と、評価関数選択部205と、量子化パラメータ決定部206とを含む。
符号量設定部201は、外部制御回路12からの制御情報(例えば、ビットレートに関する情報)に基づいて、設定符号量および目標符号量を設定する。符号量計数部202は、符号化部108による所定の処理単位の符号化が完了する毎に(符号化終了信号S0が出力される毎に)、発生符号量を計数する。累積差分符号量算出部203は、符号量計数部202によって計数された発生符号量と符号量設定部201によって設定された設定符号量との差分を累積加算する。目標符号量補正部204は、累積差分符号量算出部203によって算出された累積差分符号量に基づいて、符号量設定部201によって設定された目標符号量を補正する。評価関数選択部205は、動き検出補償部101による動きベクトルの算出に関する情報(動き検出関連情報)に基づいて、複数の評価関数の中からいずれか1つを選択する。複数の評価関数の各々は、量子化パラメータを引数とする関数であり、量子化パラメータと評価値との関係を示す。また、量子化パラメータの増加に対する評価値の増加量は、評価関数毎に異なる。例えば、図4のように、評価関数EVAL1は、量子化パラメータの増加に対して評価値が線形的に増加する直線を示し(すなわち、量子化スケールと同様であり)、別の評価関数EVAL2は、量子化パラメータの増加に対して評価値が指数的に増加する曲線を示す。量子化パラメータ決定部206は、符号化終了信号S0が有効になるか、または、次フレームの符号化処理開始コマンドが外部制御回路12与えられたときに、量子化パラメータの決定処理を実行する。
次に、図3を参照しつつ、図2に示した符号量制御部109による動作について説明する。ここでは、第nフレームの量子化パラメータを決定する例について説明する。
〔ステップST101〕
まず、符号量計数部202は、第(n−1)フレームの符号化が開始されると、発生符号量の計数を開始し、第(n−1)フレームの符号化が完了すると、計数した発生符号量を累積差分符号量算出部203および量子化パラメータ決定部206へ出力する。これにより、第(n−1)フレームについての発生符号量C(n−1)が取得される。
〔ステップST102〕
次に、累積差分符号量算出部203は、符号量計数部202からの発生符号量C(n−1)と符号量設定部201によって設定された設定符号量(ここでは、1フレーム当たりの平均符号量Cave)との差分を算出し、算出した差分を累積差分符号量SCD(n−1)に加算する。これにより、第nフレームに対応する累積差分符号量SCD(n)が算出される。なお、累積差分符号量SCD(n−1)の初期値(n=1であるとき)は、“0”である。また、符号化される動画像フレームの種類に応じて累積差分符号量SCD(n−1)を初期化するようにしても良い。例えば、第nフレームが“Iピクチャ”であれば、累積差分符号量SCD(n−1)を“0”にする。
〔ステップST103〕
次に、目標符号量補正部204は、累積差分符号量算出部203によって算出された累積差分符号量SCD(n)に基づいて、第nフレームに対応する目標符号量TGT(n)を補正する。例えば、目標符号量補正部204は、累積差分符号量SCDが正の値を示す場合には、目標符号量TGT(n)が平均符号量Caveよりも少なくなるように目標符号量TGT(n)を補正し、逆に、累積差分符号量SCD(n)が負の値を示す場合には、目標符号量TGT(n)が平均符号量Caveよりも多くなるように目標符号量を補正する。そして、目標符号量補正部204は、補正後の目標符号量TGT(n)を量子化パラメータ決定部206に出力する。なお、符号量設定部201によって設定された目標符号量(例えば、平均符号量Cave)から累積差分符号量SCD(n)を減算することによって、目標符号量TGT(n)を求めても良い。さらに、目標符号量TGT(n)の補正量に対して上限値および下限値を設定し、目標符号量TGT(n)の補正量が所定範囲内に収まるように制御しても良い。
〔ステップST104〕
一方、動き検出補償部101は、第nフレームに対して動き検出補償処理を実行し、第nフレームについての動きベクトルを算出する。評価関数選択部205は、動き検出補償部101による第nフレームの動きベクトルを算出に関する情報(動き検出関連情報)に基づいて、複数の評価関数の中から第nフレームに対応する評価関数EVAL(QP)を選択する。例えば、評価関数選択部205は、動きベクトルの算出精度が低い程、量子化パラメータの増加に対する評価値の増加量が大きい評価関数を選択する。
〔ステップST105〕
次に、量子化パラメータ決定部206は、評価関数選択部205によって選択された評価関数EVAL(QP)および第(n−1)フレームに対応する量子化パラメータQP(n−1)に基づいて、第(n−1)フレームの評価値E(n−1)を算出する。評価値E(n−1)は、
E(n−1)=EVAL(QP(n−1))
と表現することができる。次に、量子化パラメータ決定部206は、算出した評価値E(n−1)と符号量計数部202によって計数された発生符号量C(n−1)との積算値W(n−1)を算出する。
〔ステップST106〕
次に、量子化パラメータ決定部206は、第nフレームに対応する量子化パラメータQP(n)の初期値を最大値QPmaxに設定し、その量子化パラメータQP(n)と評価関数選択部205によって選択された評価関数EVAL(QP)とに基づいて、第nフレームの評価値E(n)を算出する。評価値E(n)は、
E(n)=EVAL(QP(n))=EVAL(QPmax)
と表現することができる。
〔ステップST107〕
次に、量子化パラメータ決定部206は、評価値E(n)と目標符号量補正部204からの目標符号量TGT(n)との積算値W(n)を算出する。
〔ステップST108〕
次に、量子化パラメータ決定部206は、積算値W(n−1)と積算値W(n)とを比較する。第nフレームに対応する積算値Wnが第(n−1)フレームに対応する積算値W(n−1)よりも大きい場合には、ステップST109へ進み、そうでない場合には、ステップST110へ進む。
〔ステップST109〕
次に、量子化パラメータ決定部206は、第nフレームに対応する量子化パラメータQP(n)から“1”を減算し、評価関数EVAL(QP)と減算後の量子化パラメータQP(n)とに基づいて評価値E(n)を再び算出する。次に、ステップST107へ進む。
〔ステップST110〕
一方、ステップST108において、積算値Wnが積算値W(n−1)よりも小さいかまたは等しい場合には、量子化パラメータ決定部206は、量子化パラメータQP(n)に“1”を加算し、加算後の量子化パラメータQP(n)を量子化部104へ出力する。
例えば、動きベクトルの算出精度が低い場合、図4のように、現在選択中の評価関数EVAL1から符号量の影響が小さく量子化スケールの影響が大きくなる特性を有する評価関数(ここでは、指数の大きい評価関数EVAL2)へ変更することによって、図5のように、量子化パラメータQP(n−1)と発生符号量C(n−1)との積算値は、下に凸の曲線にならない。このように、積算値(符号量と評価値との積算値)と量子化パラメータとの関係が下に凸の曲線とはならずに右上がりの曲線となる特性を有する評価関数を用意しておくことで、積算値と量子化パラメータとの関係が下に凸の曲線になることを防止することができる。なお、これらの評価関数は、動きベクトルの算出精度に対応付けて設定することが可能である。例えば、動きベクトルの算出精度が低い程、指数の高い評価関数が選択されるように設定しても良い。
以上のように、動きベクトルの算出に基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、動きベクトルの算出精度に基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
なお、図6のように、量子化パラメータ決定部206が、量子化パラメータQP(n)の初期値を最小値QPminに設定しても良い(ステップST106a)。この場合、量子化パラメータ決定部206は、積算値Wnが積算値W(n−1)とを比較し(ステップST108a)、積算値W(n)が積算値W(n−1)よりも小さい場合には、量子化パラメータQP(n)に“1”を加算する(ステップST109a)。一方、量子化パラメータ決定部206は、積算値Wnが積算値W(n−1)よりも大きいかまたは等しい場合には、量子化パラメータQP(n)を量子化部104へ出力する(ステップST110a)。
〔動き検出補償部による処理〕
ここで、評価関数選択部205による評価関数の選択処理について説明する前に、動き検出補償部101による処理について詳しく説明する。
まず、動き検出補償部101には、外部制御回路12から制御情報(動き探索範囲,動き探索回数等)が与えられる。
次に、動き検出補償部101は、動画像フレームをマクロブロック単位で入力し、参照画像データのうち設定された動き探索範囲内において入力マクロブロックと同一サイズのブロック領域を候補ブロックデータとして選択し、選択した候補ブロックデータに含まれる各画素値と入力マクロブロックデータの平均画素値との差分絶対値和値(SAD値)を算出する。次に、動き検出補償部101は、動き探索範囲内でブロック領域の位置を移動させ、次の候補ブロックデータを選択し、その候補ブロックデータについてSAD値を算出する。このように、動き検出補償部101は、設定された動き探索回数だけブロック領域の位置を移動させ(すなわち、動き探索回数と同数の候補ブロックデータを選択し)、各候補ブロックデータについてSAD値を算出する。
次に、動き検出補償部101は、算出した各候補ブロックデータのSAD値に基づいて、入力マクロブロックデータの動きベクトルを算出する。例えば、動き検出補償部101は、複数のSAD値のうち最小のSAD値を示す動きベクトルを出力する。
次に、動き検出補償部101は、次のマクロブロックデータを入力し、上述の処理を実行する。このようにして、マクロブロック毎に動きベクトルが算出される。
〔評価関数の選択処理1〕
次に、図7を参照しつつ、評価関数選択部205による評価関数の選択処理1について説明する。
まず、外部制御回路12は、評価関数選択部205に対してSAD値の下限値SADmin(n)を設定する(ステップST201)。ここで、下限値SADmin(n)は、固定値に限らず、動画像フレーム毎に変化する可変値であっても良い。
次に、評価関数選択部205は、第nフレームに対応するSAD値の累積値ΣSAD(n)を“0”に設定するとともに、処理対象マクロブロック番号kを“1”に設定する(ステップST202)。
次に、評価関数選択部205は、動き検出補償部101によって第nフレームのうち第k番目のマクロブロックについて算出されたSAD値を取得し(ステップST203)、取得したSAD値を累積値ΣSAD(n)に加算する(ステップST204)。
次に、評価関数選択部205は、処理対象マクロブロック番号kがマクロブロック数M(ここでは、1フレーム当たりに含まれるマクロブロック数)に到達したか否かを判断する(ステップST205)。処理対象マクロブロック番号kがマクロブロック数Mに到達していない場合には、評価関数選択部205は、処理対象マクロブロック番号kに“1”を加算し(ステップST206)、ステップST203の処理を実行する。一方、処理対象マクロブロック番号kがマクロブロック数Mに到達している場合には、評価関数選択部205は、SAD値の累積値ΣSAD(n)を“M”で除算し、第nフレームに対応するSAD値の平均値SADave(n)を算出する(ステップST207)。
次に、評価関数選択部205は、SAD値の平均値SADave(n)とSAD値の下限値SADmin(n)とを比較する(ステップST208)。SAD値の平均値SADave(n)がSAD値の下限値SADmin(n)よりも大きい場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(評価関数EVALn−1)よりも指数の高い評価関数を、第nフレームに対応する評価関数EVALとして選択する(ステップST209)。一方、SAD値の平均値SADave(n)がSAD値の下限値SADmin(n)よりも小さいかまたは等しい場合には、現在選択している評価関数(第(n−1)フレームに対応する評価関数EVALn−1)を第nフレームに対応する評価関数EVALnとして選択する(ステップST210)。
なお、マクロブロック数Mは、1フレーム当たりに含まれるマクロブロック数に相当するものとして説明したが、1スライス当たりに含まれるマクロブロック数であっても良い。さらに、“M=1”であっても良い。(すなわち、上述の処理をマクロブロック単位で実行しても良い。)
〔評価関数の選択処理2〕
次に、図8を参照しつつ、評価関数選択部205による評価関数の選択処理2について説明する。
まず、外部制御回路12は、動き検出補償部101に対して動き探索回数の上限値SNmaxを設定するとともに、評価関数選択部205に対して制限範囲Aminを設定する(ステップST301)。ここで、制限範囲Aminは、動き検出補償において、ブロックマッチングを行い動きベクトルを算出する際に探索を行う最小の領域を示す。
次に、動き検出補償部101は、動き探索回数SNを“1”に設定し(ステップST302)する。次に、動き検出補償部101は、第nフレームのマクロブロックを入力するとともに、参照画像データの中からその入力マクロブロックとの比較に用いる候補ブロックを選択し、選択した候補ブロックについてSAD値を算出する(ステップST303)。
次に、動き検出補償部101は、動き探索回数SNが動き探索回数の上限値SNmaxに到達したか否かを判断する(ステップST304)。動き探索回数SNが動き探索回数の上限値SNmaxに到達していない場合には、動き探索回数SNに“1”を加算し(ステップST305)、次の候補ブロックについてSAD値を算出する。一方、動き探索回数SNが動き探索回数の上限値SNmaxに到達している場合には、動き検出補償部101は、各候補ブロックのSAD値に基づいて、動きベクトルを算出する(ステップST306)。
次に、評価関数選択部205は、動き検出補償部101によって算出された動きベクトルを取得し、動きベクトルに示された値が制限範囲Amin内に収まっているか否かを判断する(ステップST307)。動きベクトルに示された値が制限範囲Amin内に収まっていない場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(評価関数EVALn−1)よりも指数の高い評価関数を第nフレームに対応する評価関数EVALとして選択する(ステップST308)。一方、動きベクトルに示された値が制限範囲Amin内に収まっている場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(第(n−1)フレームに対応する評価関数EVALn−1)を第nフレームに対応する評価関数EVALnとして選択する(ステップST309)。
なお、マクロブロック毎に処理する例について説明したが、1フレーム毎に処理しても構わない。例えば、ステップST307において、1フレーム分の動きベクトルが算出された後に、それらの動きベクトルから平均値を算出し、その後、ステップST307に進んで、その平均値が制限範囲Amin内に収まるのかを判断するようにしても良い。
〔評価関数の選択処理3〕
次に、図9を参照しつつ、評価関数選択部205による評価関数の選択処理3について説明する。
まず、外部制御回路12は、動き検出補償部101に対して分割数DIVを設定し、評価関数選択部205に対して分割数DIVおよび分割数の下限値DIVminする(ステップST401)。動き検出補償部101は、第nフレームのマクロブロックデータを入力した後、分割数DIVに基づいて入力マクロブロックを分割し、分割によって得られたサブブロック毎に動きベクトルを算出する。例えば、分割数DIVが2個である場合には、入力マクロブロックに対して2個の動きベクトルが算出される。すなわち、分割数は、動きベクトルの本数に相当し、分割数DIVが多い程、動き補償の精度が向上する。
また、評価関数選択部205は、分割数DIVと分割数の下限値DIVminとを比較する(ステップST402)。分割数DIVが下限値DIVminよりも少ない場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(評価関数EVALn−1)よりも指数の高い評価関数を第nフレームに対応する評価関数EVALとして選択する(ステップST403)。一方、分割数DIVが下限値DIVminよりも多い場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(第(n−1)フレームに対応する評価関数EVALn−1)を第nフレームに対応する評価関数EVALnとして選択する(ステップST404)。
(実施形態2)
この発明の実施形態2による動画像符号化装置は、図1,図2と同様の構成であるが、評価関数選択部205による処理が異なる。図10のように、評価関数選択部205は、動き検出補償部101による動きベクトルの算出ではなく、量子化パラメータ決定部206によって決定された第(n−1)フレームに対応する量子化パラメータQP(n−1)に基づいて、第nフレームに対応する評価関数EVALを選択する(ステップST204)。その他の処理は、図3と同様である。
例えば、外部制御回路12は、評価関数選択部205に対して量子化パラメータの閾値QPthを設定し、評価関数選択部205は、第(n−1)フレームに対応する量子化パラメータQP(n−1)と量子化パラメータの閾値QPthとを比較する。量子化パラメータQP(n−1)が量子化パラメータの閾値QPthよりも小さい場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(評価関数EVALn−1)よりも指数の高い評価関数を第nフレームに対応する評価関数EVALとして選択する。一方、量子化パラメータQP(n−1)が量子化パラメータの閾値QPthよりも大きい場合には、評価関数選択部205は、現在選択している評価関数(第(n−1)フレームに対応する評価関数EVALn−1)を第nフレームに対応する評価関数EVALnとして選択する。
以上のように、以前に使用された量子化パラメータに基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、以前に使用された量子化パラメータに基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
なお、量子化パラメータの大小に基づく評価関数の選択と、上述のような動きベクトルの算出に基づく評価関数の選択とを組み合わせて実行しても良い。
(カメラシステム)
図11のように、以上の各実施形態における動画像符号化装置11は、カメラシステムに適用可能である。図11において、カメラシステム30は、図1に示した動画像符号化装置11の他に、CPU31と、固体撮像素子32と、フロントエンド回路33と、前処理回路34と、信号処理回路35と、DRAM36と、記録処理回路37とを備える。
固体撮像素子32は、CCDもしくはMOSセンサであり、入力された光情報を画素毎に電荷蓄積を実行し、撮像データを生成する。フロントエンド回路33は、入力された同期信号を元に撮像素子の制御信号を生成する。また、フロントエンド回路33は、固体撮像素子32によって生成された撮像データに対して相関2重サンプリング,ゲイン調整,AD変換等を実行してデジタル撮像データを生成する。前処理回路34は、フロントエンド回路33のデジタル撮像データに対して、遮光画素情報等に基づく黒レベル算出補正や傷補正等の処理を実行する。信号処理回路35は、前処理回路34によって処理されたデジタル撮像データに対してYC分離処理を実行し、YCデータ(輝度(Y)データ,色差(C)データ)を生成する。DRAM36は、信号処理回路35によって生成されたYCデータを格納する。動画像符号化装置11は、CPU31の制御に基づいて、DRAM36に格納されたYCデータを符号化する。符号化されたYCデータは、DRAM36に格納される。記録処理回路37は、DRAM36に格納された符号化YCデータに対して記録のために必要な処理(ヘッダ生成等)やネットワーク送信に必要な処理を実行する。また、CPU31は、記録処理回路37によって処理された符号化YCデータにデータを書き込む。さらに、記録処理回路37は、CPU31によってデータが書き込まれた符号化YCデータを記憶媒体に転送する。
(ネットワークカメラ)
さらに、図12のように、図11に示したカメラシステム30は、ネットワークカメラとして使用することも可能である。この場合、カメラシステム30に含まれる記録処理回路37は、CPU31によってデータが書き込まれた符号化YCデータをネットワーク38へ送信する。
操作部39は、ネットワーク38を経由して、カメラの向き,映像の画質,ビットレート等を設定するために必要な情報をカメラシステム30,30,・・・へ送信する。カメラシステム30,30,・・・の各々において、CPU31は、操作部39からの情報に基づいて、動画像符号化装置11に含まれる動き検出補償部101や符号量制御部109を制御する。
(その他の実施形態)
以上の各実施形態において、符号量制御部109は、動画像符号化装置11に含まれていても良いし、動画像符号化装置11の外部に設けられていても良い。
また、動画像符号化装置11に含まれる機能ブロックの各々は、通常、MPUやメモリ等によって実現可能である。また、機能ブロックの各々による処理は、通常、ソフトウェア(プログラム)によって実現することができ、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。そして、このようなソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良いし、CD−ROMなどの記録媒体に記録して配布しても良い。なお、各機能ブロックデータをハードウェア(専用回路)によって実現することも、当然、可能である。
この発明による符号量制御方法および装置は、動画像符号化装置を備えるデジタルカメラやネットワークカメラ等に適用可能である。
この発明の実施形態1による動画像符号化装置の構成を示すブロック図。 図1に示した符号量制御部の構成を示すブロック図。 図2に示した符号量制御部の動作について説明するためのフローチャート。 評価関数について説明するためのグラフ。 目標符号量×評価値と量子化スケールとの関係を説明するためのグラフ。 図1の示した符号量制御部の動作の変形例について説明するためのフローチャート。 評価関数の選択処理1について説明するためのフローチャート。 評価関数の選択処理2について説明するためのフローチャート。 評価関数の選択処理3について説明するためのフローチャート。 この発明の実施形態2における符号量制御部による動作について説明するためのフローチャート。 図1に示した動画像符号化装置を備えるカメラシステムの構成を示すブロック図。 図11に示したカメラシステムをネットワークカメラとして使用する場合について説明するための図。 量子化パラメータと発生符号量との関係を示すグラフ。 量子化パラメータ×発生符号量と量子化パラメータとの関係を示すグラフ。
符号の説明
11 動画像符号化装置
101 動き検出補償部
102 減算部
103 直交変換部
104 量子化部
105 逆量子化部
106 逆直交変換部
107 加算部
108 符号化部
109 符号量制御部
12 外部制御回路
13 参照メモリ
201 符号量設定部
202 符号量計数部
203 累積差分符号量算出部
204 目標符号量補正部
205 評価関数選択部
206 量子化パラメータ決定部
30 カメラシステム
31 CPU
32 固体撮像素子
33 フロントエンド回路
34 前処理回路
35 信号処理回路
36 DRAM
37 記録処理回路
38 ネットワーク
39 操作部

Claims (14)

  1. 動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出するとともに、予測データを出力する動き検出補償部と、
    前記動画像データと前記予測データとの差分を直交変換する直交変換部と、
    量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された差分データを量子化する量子化部と、
    前記量子化部によって量子化された差分データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法であって、
    前記符号化部による第1の動画像データの符号化の際に発生する発生符号量を計数するステップ(a)と、
    前記ステップ(a)において計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積差分符号量に加算するステップ(b)と、
    前記ステップ(b)において算出された累積加算値に基づいて、前記第1の動画像データの後に符号化される第2の動画像データについての目標符号量を補正するステップ(c)と、
    前記動き検出補償部による前記第2の動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該第2の動画像データに対応する評価関数を選択するステップ(d)と、
    前記第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータ,前記ステップ(d)において算出された評価関数,および前記ステップ(a)において計数された発生符号量に基づいて第1の値を算出するとともに、前記第2の動画像データに対応する第2の量子化パラメータ,前記ステップ(d)において選択された評価関数,および前記ステップ(c)において補正された目標符号量に基づいての第2の値を算出し、当該第1の値と当該第2の値との差が所定量以下になるように、当該第2の量子化パラメータを決定するステップ(e)とを備える
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  2. 請求項1において、
    前記ステップ(d)では、前記第2の動画像データに対する動き検出補償処理の際に算出された差分絶対値和に基づいて、当該第2の動画像データに対応する評価関数を選択する
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  3. 請求項2において、
    前記ステップ(b)では、前記差分絶対値和の平均値が予め定められた所定値よりも小さい場合には、前記評価関数を変更し、当該差分絶対値和の平均値が当該所定値よりも大きい場合には、前記評価関数を変更しない
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  4. 請求項1において、
    前記ステップ(d)では、前記第2の動画像データに対する動き検出補償処理の際に算出された動きベクトルが示す値に基づいて、当該第2の動画像データに対応する評価関数を選択する
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  5. 請求項4において、
    前記ステップ(d)では、前記動きベクトルが示す値が予め定められた制限範囲内に収まる場合には、前記評価関数を変更し、当該動きベクトルが示す値が当該制限範囲に収まらない場合には、当該評価関数を変更しない
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  6. 請求項1において、
    前記ステップ(d)では、前記第2の動画像データに対する動き検出補償処理の際に算出された動きベクトルの本数に基づいて、当該第2の動画像データに対応する評価関数を選択する
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  7. 請求項6において、
    前記ステップ(d)では、前記動きベクトルの本数が予め定められた所定数よりも少ない場合には、前記評価関数を変更し、当該動きベクトルの本数が当該所定数よりも大きい場合には、当該評価関数を変更しない
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  8. 請求項1において、
    前記ステップ(d)では、前記動き検出補償部による前記第2の動画像データの算出と前記第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータとに基づいて、当該第2の動画像データに対応する評価関数を選択する
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  9. 請求項8において、
    前記ステップ(d)では、前記第1の量子化パラメータが予め定められた所定値よりも小さい場合には、前記評価関数を変更し、当該第1の量子化パラメータが当該所定値よりも大きい場合には、当該評価関数を変更しない
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  10. 動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、
    前記動画像データを直交変換する直交変換部と、
    量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、
    前記量子化部によって量子化された動画像データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法であって、
    前記符号化部による第1の動画像データの符号化の際に発生する発生符号量を計数するステップ(a)と、
    前記ステップ(a)において計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積差分符号量に加算するステップ(b)と、
    前記ステップ(b)において算出された累積加算値に基づいて、前記第1の動画像データの後に符号化される第2の動画像データについての目標符号量を補正するステップ(c)と、
    前記第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータに基づいて、前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該第2の動画像データに対応する評価関数を選択するステップ(d)と、
    前記第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータ,前記ステップ(d)において算出された評価関数,および前記ステップ(a)において計数された発生符号量に基づいて第1の値を算出するとともに、前記第2の動画像データに対応する第2の量子化パラメータ,前記ステップ(d)において選択された評価関数,および前記ステップ(c)において補正された目標符号量に基づいての第2の値を算出し、当該第1の値と当該第2の値との差が所定量以下になるように、当該第2の量子化パラメータを決定するステップ(e)とを備える
    ことを特徴とする符号量制御方法。
  11. 請求項1〜請求項10のいずれか1項に記載の符号量制御方法をコンピュータに実行させる
    ことを特徴とする符号量制御プログラム。
  12. 動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、
    前記動画像データを直交変換する直交変換部と、
    量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、
    前記量子化部によって量子化された動画像データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する装置であって、
    前記符号化部による動画像データの符号化が完了する毎に、前記符号化部による当該動画像データの符号化の際に発生した発生符号量を計数する符号量計数部と、
    前記符号量計数部によって計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積加算する累積差分符号量算出部と、
    前記累積差分符号量算出部によって算出された累積差分符号量に基づいて、次に符号化すべき動画像データについての目標符号量を補正する目標符号量補正部と、
    前記動き検出補償部による前記動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、各々が前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該動画像データに対応する評価関数を選択する評価関数選択部と、
    第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータ,当該第1の動画像データよりも後に符号化される第2の動画像データに対応する評価関数,当該第1の動画像データについての発生符号量によって定まる第1の値と当該第2の動画像データに対応する第2の量子化パラメータ,当該第2の動画像データに対応する評価関数,および当該第2の動画像データについての目標符号量によって定まる第2の値との差が所定量以下になるように、当該第2の量子化パラメータを決定する量子化パラメータ決定部とを備える
    ことを特徴とする符号量制御装置。
  13. 動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、
    前記動画像データを直交変換する直交変換部と、
    量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、
    前記量子化部によって量子化された動画像データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する装置であって、
    前記符号化部による動画像データの符号化が完了する毎に、前記符号化部による当該動画像データの符号化の際に発生した発生符号量を計数する符号量計数部と、
    前記符号量計数部によって計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積加算する累積差分符号量算出部と、
    前記累積差分符号量算出部によって算出された累積差分符号量に基づいて、次に符号化すべき動画像データについての目標符号量を補正する目標符号量補正部と、
    前記量子化部による動画像データの量子化の際に用いられた量子化スケールを決定した量子化パラメータに基づいて、各々が前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該動画像データに対応する評価関数を選択する評価関数選択部と、
    第1の動画像データに対応する第1の量子化パラメータ,当該第1の動画像データよりも後に符号化される第2の動画像データに対応する評価関数,当該第1の動画像データについての発生符号量によって定まる第1の値と当該第2の動画像データに対応する第2の量子化パラメータ,当該第2の動画像データに対応する評価関数,および当該第2の動画像データについての目標符号量によって定まる第2の値との差が所定量以下になるように、当該第2の量子化パラメータを決定する量子化パラメータ決定部とを備える
    ことを特徴とする符号量制御装置。
  14. 被写体の映像を電気信号に変換する撮像素子と、
    前記撮像素子によって得られた電気信号を撮像データに変換する信号変換回路と、
    前記信号変換回路によって変換された撮像データを符号化する動画像符号化装置と、
    請求項12または請求項13に記載の符号量制御装置とを備える
    ことを特徴とするカメラシステム。
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