JP2009509476A - レート−歪特性を使用するビデオ・コーディングのための２回パス・レート制御技術 - Google Patents

Abstract

本明細書は、“２回パス”アプローチに基づいてビデオ・コーディングを改善することが可能なレート制御技術を記載する。第１パスは、その第１パスの統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する目的のために第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列をコード化する。第２のＱＰのセットは、次に第２コーディング・パスのために規定されることができる。第１パスの推定されるレート−歪特性は、ビデオ系列の複数のフレーム間の歪を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用される。

Description

本発明は、ディジタル・ビデオ処理に係り、そして特に、ビデオ系列のレート制御されたコーディングに関する。

ディジタル・ビデオ能力は、広範囲のデバイスへと組み込まれることが可能であり、それはディジタル・テレビ、ディジタル直接放送システム、無線通信デバイス、個人ディジタル補助装置（ＰＤＡ：personal digital assistants）、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ディジタル・カメラ、ディジタル記録デバイス、セルラ電話機又は衛星無線通信電話機、及びその他を含む。ディジタル・ビデオ・デバイスは、フル動画ビデオ系列を製作し、修正し、伝送し、記憶し、記録し、そして再生する際に、従来のアナログ・ビデオ・システムに対して著しい改善を提供することが可能である。

複数の異なるビデオ符号化規格が、ディジタル・ビデオ系列をコーディングするために制定されてきている。動画エキスパート・グループ（ＭＰＥＧ：Moving Picture Expert Group）は、例えば、ＭＰＥＧ−１，ＭＰＥＧ−２及びＭＰＥＧ−４を含む複数の規格を開発している。その他の規格は、国際電気通信連合（ＩＴＵ：International Telecommunication Union）Ｈ．２６３規格、カルフォルニア州キューパーティーノ市のアップル・コンピュータにより開発されたクイックタイム（QuickTime（登録商標））技術、ワシントン州レドモンド市のマイクロソフト株式会社により開発されたウィンドウズ（登録商標）のためのビデオ、インテル株式会社により開発されたインディオ（Indeo（登録商標））、ワシントン州シアトル市リアルネットワーク株式会社からのリアルビデオ（RealVideo（登録商標））、スーパーマック株式会社により開発されたシネパック（Cinepak（登録商標））を含む。さらに、ＩＴＵ Ｈ．２６４規格及び複数の専有規格を含む新たな規格が、出現し続けそして発展し続けている。

複数のビデオ・コーディング規格は、圧縮された方式でデータをコーディングすることによりビデオ系列の伝送レートの改善を可能にする。圧縮は、ビデオ・フレームの効率的な伝送のために伝送される必要があるデータの全体量を削減することができる。大部分のビデオ・コーディング規格は、例えば、圧縮なしで実現されることが可能なものよりも狭い帯域幅を通してビデオ及び画像の伝送を容易にするために設計されたグラフィックス圧縮及びビデオ圧縮技術を利用する。ＭＰＥＧ規格及びＩＴＵ Ｈ．２６３とＩＴＵ Ｈ．２６４規格は、例えば、フレーム間圧縮を提供するために、時間的な相関又はフレーム間相関と呼ばれる連続する複数のビデオ・フレーム間の類似性を利用するビデオ・コーディング技術をサポートする。そのようなフレーム間圧縮は、動き推定及び動き補償コーディング技術を介して一般的に実現される。それに加えて、あるビデオ・コーディング技術は、ビデオ・フレームを圧縮するために、空間相関又はフレーム内相関と呼ばれるフレーム内部の類似性を利用することができる。

複数のレート制御技術が、ビデオ・コーディングのために開発されてきている。レート制御技術は、ビデオ系列のリアル・タイム伝送を容易にするために特に重要であるが、非リアル・タイム・コーディング設定においても同様に使用されることができる。レート制御に関して、コーディング技術は、フレーム当りのコード化されるビット数を絶えず調節することができる。特にレート制御は、ビデオ系列が所定のレートで効率的にコード化されることが可能であり、それゆえ割り当てられた帯域幅を経由して伝送されることを確実するために、フレーム当りのコード化されるビット数を制限することができる。コーディング技術がビデオ系列の場面の変化に敏感でない場合には、ビデオ系列のリアル・タイム伝送のためのビット・レートは、場面の変化につれて著しく変動することがある。同様に、（無線ビデオ電話のような）ある種のアプリケーションに関して、帯域幅の利用可能性は、あるビデオ系列がコード化されようとしている間に変化することがある。これらの理由又はその他の理由のために、レート制御技術は、コーディングの期間にフレーム当りに使用されるビット数を絶えず調節するために使用されることができる。

サマリー

本明細書は、ビデオ・コーディングを改善することが可能なレート制御技術を記載する。特に、本明細書は、“２回パス”コーディングに基づいた複数のレート制御技術を記載するが、追加のパスが同様に使用されることができる。第１パスは、その第１パスの統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する目的のために第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列をコード化する。第２のＱＰのセットは、次に第２コーディング・パスのために定められることができる。第１コーディング・パスがビデオ系列のレート−歪特性の推定値を提供するので、第２パスのためのＱＰの選択は、フレーム間の依存性を考慮することによって改善されることができる。

様々な実施形態及び変形が本明細書中で説明される。しかしながら、この開示に整合する２つの基本的な選択肢が、一般的に提案される。第１のケースでは、第１パスの推定されるレート−歪特性は、ビデオ系列のフレームの歪を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用される。第２のケースでは、第１パスの推定レート−歪特性は、ビデオ系列の複数のフレーム間の品質変動を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用され、そしてしかも、低い平均フレーム歪を実現するために最小化された品質変動において品質を最高にすることができる。

１つの実施形態では、本開示は、ビデオ・コーディング・デバイスを提供し、それは第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化するための手段、該第１コーディング・パスの該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求めるための手段、該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定するための手段、及び該推定したレート−歪特性に基づいて該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択するための手段、を具備する。

別の１つの実施形態では、本開示は、ビデオ・コーディング・デバイスを提供し、それは、第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化するための手段、該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求めるための手段、該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定するための手段、及び該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択するために該推定したレート−歪特性を使用して第２コーディング・パスにおいて該ビデオ系列の複数の該フレーム間の品質変動を実質的に最小にするための手段、を具備する。

本明細書中に記述されるレート制御コーディング技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせでビデオ・コーディング・デバイスにおいて実装されることができる。ソフトウェアにおいて実装される場合には、ソフトウェアは、ビデオ・コーディングのために使用するプログラム可能なプロセッサのような、プロセッサにおいて実行されることができる。本技術を実行するソフトウェアは、コンピュータ読み取り可能な媒体中に最初は記憶されることができ、そしてそのようなレート制御されたビデオ・コーディングを実行するためにプロセッサにロードされ、そして実行されることができる。

様々な実施形態のさらなる詳細は、添付された図面及び以下の説明に記述される。その他の特徴、目的及び利点は、詳細な説明及び図面から、そして特許請求の範囲から明らかにされるであろう。

詳細な説明

本明細書は、ビデオ・コーディングのためのレート制御技術を説明する。説明される技術は、“２回パス”アプローチに基づき、そこでは第１コーディング・パスが、ビデオ系列の特性を推定するために使用され、そしてその推定された特性は、次に第２パスのための量子化パラメータ（ＱＰ：quantization parameter）の選択の際に改善するために使用される。本発明は、ビデオ系列のレート−歪特性のフレーム依存性のある種の特性を利用することができる。特に、本発明は、多くのケースでは（特に、本明細書で検討されるケースでは）、現在のフレームのレートと歪は、直前のフレームにおいて使用されるＱＰに大きく依存することを認めるが、直前のフレームの前のフレームに対して使用されるＱＰは、現在のフレームのレートと歪にほとんど影響しないことを認める。これらの認識を使用して、計算量の著しい削減が、近似へとレート・モデル及び歪モデルを本質的に単純化することによってコーディング・デバイスにおいて実現されることができる。

第１コーディング・パスは、第１パスの統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する目的のために第１のＱＰのセットを使用してビデオ系列をコード化する。第１のＱＰのセットは、任意の方式で、例えば、各フレームに同じＱＰを割り当てることにより、又はいわゆる“グリーディ（greedy）”アルゴリズムを使用することにより、選択されることができ、そのグリーディ・アルゴリズムは、ＱＰを決定するためにレート・バジェットを使用し、そして次に、それぞれのその後のＱＰを規定するために残りのフレーム全体にわたりそのレート・バジェットを再割り当てする。第１のＱＰのセットが第１コーディング・パスに対してどのように選択されるか又は決定されるかに拘らず、ビデオ系列に関するレート−歪統計値は、第１コーディング・パスにより求められることができる。

第１コーディング・パスの後で、ビデオ系列のレート−歪特性は、そのレート−歪統計値に基づいて推定されることができる。レート−歪特性が推定される方法は、異なる実施形態では変わることがあるが、一般に第１コーディング・パスにおいて求められたレート−歪統計値に対するレート・モデル及び歪モデルの適用を含む。レート−歪特性が推定された後で、これらの特性は、ビデオ系列中のフレームの第２コーディング・パスのための第２のＱＰのセットを選択するために使用される。第２コーディング・パスは、次に、ビデオ系列を最終的にコード化するために使用されることができ、そして第２コーディング・パスのために選択されたＱＰは、そのようなコーディングの際にビデオ品質の向上を実現することができる。

様々な実施形態及び変形が、本明細書中に記載される。しかしながら、本明細書に整合する２つの基本的な選択肢が、一般的に提案される。第１のケースでは、第１パスの推定されるレート−歪特性は、ビデオ系列のフレームの歪を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用されることができる。第２のケースでは、第１パスの推定レート−歪特性は、ビデオ系列の複数のフレーム間の品質変動を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用される。歪の最小化が平均してより良い総合コーディングを結果としてもたらすことができるが、品質変動の最小化は、急激な品質変化に起因する望ましくないフリッカリング問題を低減する又は除去することができる。これらの２つのケースの組み合わせは、この開示により同様に予想される。

図１は、具体例のビデオ・コーディング・デバイス１０を例示するブロック図である。ビデオ・コーディング・デバイス１０は、ビデオ・データをコード化することが可能でありそして送信することが可能であるディジタル・ビデオ・デバイスの一部を形成することができる。ビデオ・データは、ビデオ・カメラから取り込まれることができるか、ビデオ・アーカイブから検索されることができるか、又は別の方法で求められることができる。コーディング・デバイス１０は、例えは、ディジタル・テレビ、ディジタル直接放送システム、無線通信デバイス、個人ディジタル補助装置（ＰＤＡ：personal digital assistants）、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ディジタル・カメラ、ディジタル記録デバイス、セルラ電話機又は衛星無線通信電話機、又はビデオ電話方式（ＶＴ：video telephony）能力を有するいずれかの電気通信デバイスのような、デバイスに搭載されることができる。コーディング・デバイス１０は、例えば、ＭＰＥＧ−４、ＩＴＵ−Ｔ Ｈ．２６３、ＩＴＵ−Ｔ Ｈ．２６４、又は量子化されたビデオ・コーディングのためにＱＰ選択を必要とするいずれかのビデオ・コーディング規格、に準拠することができる。コーディング・デバイス１０は、動き推定及び動き補償のようなフレーム間コーディングをサポートすることができ、そして同様に、空間推定及びフレーム内コーディングのために使用する内部予測コーディング技術のような、別の技術をサポートすることができる。

図１に示されるように、コーディング・デバイス１０は、ビデオ系列をコード化するためのビデオ・コーディング装置１２、及びそのようなコーディングの前と後のビデオ系列を記憶するためのビデオ・メモリ２０を含む。デバイス１０は、しかも、コード化された系列を別のデバイスに送信するための送信機２２、及びおそらく、ビデオ系列を取り込みそしてメモリ２０中にその取り込まれた系列を記憶するための、ビデオ・カメラのようなビデオ取込みデバイス１８’を含むことができる。コーディング・デバイス１０の様々な素子は、通信バス１５を介して通信的に接続されることができる。種々のフィルタのような様々な他の素子、又は別の素子は、同様にコーディング・デバイス１０中に含まれることができるが、単純化のために具体的に図示されていない。図１に示された構造は、単に具体例であり、それは本明細書中で説明される技術が様々な別の構造を用いて与えられることができるためである。

ビデオ・メモリ２０は、一般的に比較的大きなメモリ空間を備える。ビデオ・メモリ２０は、例えば、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ：dynamic random access memory）、又はＦＬＡＳＨメモリを備えることができる。その他の例では、ビデオ・メモリ２０は、不揮発性メモリ又はいずれかの他のデータ記憶デバイスを備えることができる。

ビデオ・コーディング装置１２は、移動無線電話機のためのいわゆる“チップ・セット”を備えることができ、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアの任意の組み合わせを、及び／又は１又はそれより多くのマイクロプロセッサ、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、用途特定集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、又はこれらの様々な組み合わせを含むことができる。ビデオ・コーディング装置１２は、一般にローカル・メモリ１８に接続されたビデオ・コーダ１４を含む。ビデオ・コーダ１４は、ディジタル・ビデオ・データをエンコードしそしてデコードするためのエンコーダ／デコーダ（ＣＯＤＥＣ）を備えることができる。ローカル・メモリ１８は、ビデオ・メモリ２０と比較して小さくそしてより早いメモリ空間を備えることができる。一例として、ローカル・メモリ１８は、シンクロナス・ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＤＲＡＭ：synchronous dynamic random access memory）を備えることができる。ローカル・メモリ１８は、ビデオ・コーディング装置１２の別のコンポーネントに集積された“オン−チップ”メモリを備えることができ、プロセッサに集中するコーディング・プロセスの期間にデータへの非常に高速なアクセスを提供する。しかしながら、メモリ２０と１８は、同じメモリ・パーツへと統合されることができる、又は複数の別の構成で与えられることができる。

本明細書中に説明されるように、ビデオ・コーダ１４は、“２回パス”コーディング・アプローチを実行し、そこでは第１コーディング・パスは、ビデオ系列の特性を推定するために使用され、そして第２コーディング・パスは、その推定された特性を使用して、コーディングの品質を向上させるために第２パスにおいて使用するＱＰの選択に改良を与える。レート制御ユニット３０は、ＱＰ選択プロセスを取り扱い、それは第１コーディング・パスにおいて推定された特性を使用する。レート制御ユニット３０により実行される技術は、レート・モデル及び歪モデルを近似へと本質的に単純化することによって計算量の著しい削減を実現するために、ビデオ系列のレート−歪特性を推定することによってフレーム依存性の利点を利用することが可能である。

レート制御ユニット３０は、第１パスの統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する目的のために第１コーディング・パスにおいて第１のＱＰのセットを適用する。第１コーディング・パスの後で、レート制御ユニット３０は、レート−歪統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する。レート制御ユニット３０は、これらの推定したレート−歪特性を使用して、ビデオ系列中のフレームの第２コーディング・パスのための第２のＱＰのセットを選択する。第２コーディング・パスは、次に、そのビデオ系列を最終的にコード化するために使用されることができ、そして第２コーディング・パスのために選択されたＱＰは、そのようなコーディングにおいてビデオ品質の改善を実現することができる。本明細書にしたがって、推定された特性は、第２パスにおいてＱＰ選択を改善することを可能にする方法でフレーム依存性を定量化することができる。

各コーディング・パスに関して、所定のビデオ・フレームのコーディングの期間に、コード化されようとしている現在のビデオ・ブロックは、ビデオ・メモリ２０からローカル・メモリ１８へロードされることができる。予測ビデオ・ブロックの位置を決めるために使用する検索空間は、同様にビデオ・メモリ２０からローカル・メモリ１８にロードされることができる。検索空間は、１又はそれより多くの前のビデオ・フレーム（又は引き続くフレーム）のピクセルのサブセットを備えることができる。選ばれたサブセットは、コード化されようとしている現在のビデオ・ブロックにぴったりと符合する予測ビデオ・ブロックの識別のために有望な位置として事前に同定されることができる。

ローカル・メモリ１８は、コード化されようとしている現在のビデオ・ブロック及び検索空間をロードされる。動き推定器／空間推定器２４は、予測ビデオ・ブロックを同定するために現在のビデオ・ブロックを検索空間中の様々なビデオ・ブロックと比較する。動き推定器／空間推定器２４は、一般に、フレーム間コーディングのために動き推定を実行する動き推定器、フレーム内コーディングのために空間推定を実行する空間推定器、又は動き推定と空間推定とを実行することが可能な複合ユニット、を表す。一般に、予測ビデオ・ブロックは、フレーム間相関（又はフレーム内相関）の目的のために現在のビデオ・ブロックと適切な符合を与えるために見つけられる候補ビデオ・ブロックであり、それは最もぴったりと符合する候補ビデオ・ブロックであり得る。予測ビデオ・ブロックは、現在のビデオ・ブロックと比較して最小の差異値を有するビデオ・ブロックを同定するために、動き推定プロセスの期間に評価される複数の候補ビデオ・ブロックのうちの１つである。

コード化されようとしている現在のビデオ・ブロックとメモリ１８の検索空間中の候補ビデオ・ブロックとの間の比較を実行するために、動き推定器／空間推定器２４は、絶対差の総和（ＳＡＤ：sum of absolute difference）技術、二乗差の総和（ＳＳＤ：sum of squared difference）技術、又は他の比較技術を実行することができる。このようにして、動き推定器／空間推定器２４は、異なる候補ビデオ・ブロックに対する差異値を決定することができる。より小さな差異値は、一般に候補ビデオ・ブロックが良く符合すること、そしてそれゆえより大きな差異値を生じる他の候補ビデオ・ブロックよりも動き推定コーディングの際に使用するためのさらに良い候補であることを示す。予測ビデオ・ブロックは、適切な符合が一旦見つけられると、同定されることができる。

一旦、コード化されようとしているビデオ・ブロックに対して、予測ビデオ・ブロックが動き推定器／空間推定器２４によって同定されると、動き補償器／内部予測ユニット２６は、残差（residual）を生成する。残差は、コード化されようとしている現在のブロックと動き推定又は空間推定によって同定される予測ビデオ・ブロックとの間の差を示すデータのブロックである。動き補償器／内部予測ユニット２６は、一般に動き補償器、内部予測ユニット、又は複合ユニットを表し、動き補償器はフレーム間コーディングのために動き補償を実行し、内部予測ユニットはフレーム内コーディングのために空間補償を実行し、そして複合ユニットはフレーム間コーディング又はフレーム内コーディングが使用されようとしているかどうかに応じて動き補償と内部予測とのいずれかを実行することができる。動き補償器／内部予測ユニット２６は、動きベクトルを使用して予測ブロックをフェッチすることができ、そして次に、その予測ブロックを入力ブロックから引き算して残差を生成する。残差は、一般的に、元々のビデオ・ブロックよりも実質的に少ないデータを含み、それは差異ブロックにより表される。

動き補償器／内部予測ユニット２６が残差を生成した後で、残差コーダ２８は、１又はそれより多くの残差コーディング・ステップを実行することができ、例えば、離散余弦変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）ジグ−ザグ・スキャニング、ラン長コーディング、可変長（ハフマン）コーディング、又は所定のコーディング規格において使用されるいずれかの他のプロセス、である。非常に多くの他の残差コーディング・ステップが、同様に実行されることができる。

レート制御ユニット３０は、本明細書と矛盾のない２つの選択肢のうちの１つを実行することができる。第１のケースでは、レート制御ユニット３０は、第１パスの推定レート−歪特性を使用して、ビデオ系列の全てのフレームにわたり歪を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択する。第２のケースでは、レート制御ユニット３０は、第１パスの推定レート−歪特性を使用して、その系列のフレームの品質変動を最小にする方法で第２パスのためにＱＰを選択する。歪の最小化が平均としてより良い総合コーディングという結果をもたらすとはいえ、品質変動の最小化は、急激な品質変化に起因するフリッカリング問題を減少させるため又は除去するために望まれることがある。これらの２つの選択肢のそれぞれの詳細は、以下にさらに詳細に述べられる。

図２−１５の検討は、一般に第１のアプローチの概要を示し、そこでのゴールは、コード化されたビデオ系列の歪を実質的に最小にすることであり、一方で、図１６−２６は、一般に第２のアプローチの概要を示し、そこでのゴールは、コード化されたビデオ系列の品質変動を実質的に最小にすることである。しかしながら、図２−２６のいずれかに関して検討されるいずれの詳細も、各アプローチの１又はそれより多くの態様が本明細書にしたがった組み合わせで同様に使用されることができるので、いずれかのアプローチに限定されるように解釈されるべきでない。本明細書中で議論されるテスト系列の種々の実験グラフでは、テスト系列は、一般にコーディング品質を試験するためそして比較するために一般的に使用されるクォーター共通画像フォーマット（ＱＣＩＦ：Quarter Common Image Format）系列である。

図２は、本明細書にしたがったレート制御されたビデオ・コーディングのための技術を説明するフロー図である。図２に示されるように、ビデオ・コーダ１４は、第１のＱＰのセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化する（４０）。レート制御ユニット３０は、次に、第１コーディング・パスのコード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求める（４１）。ビデオ・コーダ１４の様々な他のユニット２４，２６と２８は、レート制御ユニット３０によって同定された第１のＱＰのセットを使用して第１コーディング・パスにおいて提供されることができる。第１のＱＰのセットは、様々な異なる方法で、又はいずれかのレート制御アルゴリズムにしたがって選択されることができる。一例では、第１のＱＰのセットは、いわゆる“グリーディ（greedy）”アルゴリズムに基づいてレート制御ユニット３０によってダイナミックに選択され、そのグリーディ・アルゴリズムは、系列中のフレームの数に関係するレート・バジェット（rate budget）に基づいてフレームに対するＱＰを選択するが、その後、残りのレート・バジェットを残りのフレーム全体にわたり再割り当てする。別の例では、同じＱＰが、事前に選択されることができ、そして第１パスにおいて全てのフレームに対して使用されることができ、そのケースでは、第１のＱＰのセット中のＱＰは、互いに同じである。

第１コーディング・パスの後で、レート制御ユニット３０は、第１コーディング・パスによって求められたレート−歪統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する（４２）。一般に、レート−歪特性を推定するプロセスは、レート−歪統計値にレート・モデルと歪モデルとを適用することを含む。具体例の数学モデルが、下記に非常に詳細に説明され、それは近似のために計算の複雑さを低減することができ、しかも非常に良い推定値と良いコーディング結果を与える。再び、推定される特性は、第２パスにおいて改善されたＱＰ選択を可能にする方法でフレーム依存性を定量化することが可能である。

レート制御ユニット３０は、次に、レート−歪特性に基づいて第２コーディング・パスのための第２のＱＰのセットを選択する（４３）。第２のＱＰのセットは、第１のＱＰのセットとは異なり、そしてコーディングの品質を向上させるために選択される。第１コーディング・パスは、低い方の品質のコーディング・パスであり得るが、正確なモデル化に適用するために必要な情報を提供し、そしてビデオ系列をコーディングする際のフレーム間依存性を説明することができる。一例では、レート制御ユニット３０は、下記にさらに詳細に論じられるように、推定レート−歪特性にラグランジュ緩和演算を実行することによって第２のＱＰのセットを選択する。このケースでは又は類似のケースでは、第２のＱＰのセットの選択は、ビデオ系列中のフレームの歪を実質的に最小にすることを含むことができる。いずれにせよ、一旦、レート制御ユニット３０が第２のＱＰのセットを選択すると、ビデオ・コーダ１４は、第２のＱＰのセットを使用してビデオ系列をコード化する（４４）。

ビデオ・コーディングにおいて、基本的な問題は、ビデオ系列の最良の総合品質を実現するために、複数のフレームの間でビットを効率的に割り当てること、又は各フレームのためのＱＰを効率的に選択することである。この問題の困難さは、フレームのコーディング依存性に、そして指数関数的な数のノードを含んでいる候補空間を検索するために結果としてのコストに、主に起因する。本明細書の１つの実施形態では、第２パスのコーディングにおける実際的なレートと歪状態を近似するために推定モデルの集合を使用する解が、提案される。そのモデルは、多くのケースでは現在のフレームのレートと歪は、その前のフレームの量子化レベルに大きく依存すること、そして最後のフレームよりも早い前のフレームのＱＰ選択は現在のフレームの性能にほとんど影響しないこと、の観測に基づいている。モデルと観測は、問題の候補空間の著しい削減を可能にする。さらに、ラグランジュ緩和とダイナミックなプログラミングを使用することによって、拘束された問題は、非拘束問題へと変換されることが可能であり、そして最短パス検索アルゴリズムを使用することにより解かれることができる。実験結果は、ある従来のＣＯＤＥＣにおいて使用される“グリーディ”フレーム−レベル・レート制御アルゴリズムと比較して１．７ｄＢまでの著しい向上を示している。

多くの従来のレート制御方式は、リアル・タイム・コーディング・アプリケーションのために設計されており、そしてグリーディ・フレーム−レベル・ビット割当て方針に適合する。そのグリーディ・フレーム−レベル・ビット割当て方針は、今後のフレームが一様に分散されたテクスチャの複雑さを有するはずであると仮定する。それゆえ、グリーディ・フレーム−レベル・ビット割当て方針は、残りのビットを今後の複数のフレームの間で等しく割り当てる。

不幸にして、良いフレーム・ビット割当てを得ることは、平凡な課題ではない、その理由は、フレームのレート−歪（Ｒ−Ｄ：rate-distortion）関数が前のコード化されたフレームについての量子化パラメータ（ＱＰ）選択に依存するためである。言い換えると、全体のビデオ系列に関するグローバル・レート−歪関数の生成は、フレーム依存性のために非常に困難である。

本明細書は、正確なレート及び歪推定モデルに基づくフレーム−レベル・レート制御アルゴリズムを提案する。それは、フレーム歪が前のフレームの量子化のレベルに大きく依存することを観測している。それに加えて、２回目のパス・コーディングの間の歪は、統計によって近似されることができ、その統計は、例えば、（同じレベルの量子化を使用する）第１パスにおける歪の関数、第１パスにおける動き補償された残差のエネルギー、及び第１パスにおける前のフレーム歪である。直前のフレームより前のフレームの量子化選択が現在のフレームのフレーム歪にほとんど影響を与えないことが、同様に観測される。上記の観測及び各フレームに対する推定されたρ−ＱＰとＤ−ＱＰの表（それはメモリ１８中に記憶されることができる）を用いて、ラグランジュ緩和技術は、各フレームに対して望ましいＱＰ選択を見つけるために使用されることができる。値ρは、フレーム中の非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数を表し、ＱＰは、量子化パラメータを表し、そしてＤは歪を表す。

１つの実施形態にしたがって、問題は、1回目のパス・コーディングの期間に集められた統計量に基づいて、ビデオ系列の最良総合品質を実現するための取り組みの際に各フレームに対してＱＰを選択することとして規定されることができる。1回目のパス・コーディングをどのように行うかの問題は実際的に意味があるけれども、問題を単純化するために、“グリーディ”フレーム−レベル・ビット割当てアルゴリズムが第１パスにおいてフレームをコード化するために使用されることを仮定することができる。当然ながら、他の1回目のパス・コーディング技術が、同様に、本開示の２回パス技術にしたがって使用されることができる。下記では、フレーム・ビット・レートは、ρの関数としてモデル化され、そのρはフレーム中の非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数である。そのようなわけで、ビット・レートは、次式により表されることができる：
Ｒ＝Ａρ＋Ｂ （式１）
ここで、ＡとＢは、定数のモデル化パラメータである。Ａは、非ゼロ量子化ＤＣＴ係数をコード化するために必要な平均ビット数を表すことができ、そしてＢは、非テクスチャ情報、例えば、予測モード及び動きベクトル、のために使用するビットを表すことができる。

Ｎが処理されるビデオ系列中の全フレーム数を表すとする。｛Ｑ＾_ｉ｝はＱＰを表す。｛Ａ＾_ｉ｝は、非ゼロ量子化ＤＣＴ係数当りの平均ビット数を表す。｛Ｂ＾_ｉ｝は、非テクスチャ情報をコーディングするためのビット数を表す。｛ρ＾_ｉ｝は、非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数を表す。｛σ＾_ｉ ^２｝は、動き補償された残差のエネルギーを表す。｛Ｄ＾_ｉ｝1回目のパス・コーディングの結果のｉ番目のフレームの歪を表し、そして（ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）は、系列のフレームを同定する。“＾”によって同定される変数は、第１コーディング・パスによって推定される変数である。識別子“＾”のない変数は、同じように名前を付けられた第２パス変数であり、例えば、近似値又は解かれようとしている第２パス変数である。

Ｒ_{ｂｕｄｇｅｔ}がビデオ系列に関する全ビット・バジェットを表すとし、そして｛Ｑ_ｉ｝，｛Ｒ_ｉ｝と｛Ｄ_ｉ｝が２回パス・コーディングの際のｉ番目のフレームのＱＰ、ビット・レート、及び歪を表すとする。それゆえ、問題は、次式によって表されることができる

Ｒ_ｉとＤ_ｉの両者は、予測コーディングが使用されるという事実のためにＱ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉの関数である。それに加えて、Ｒ_ｉ（Ｑ＾_１，Ｑ＾_２，．．．，Ｑ＾_ｉ）＝Ａ＾_ｉρ＾_ｉ＋Ｂ＾_ｉ，そしてＤ_ｉ（Ｑ＾_１，Ｑ＾_２，．．．，Ｑ＾_ｉ）＝Ｄ＾_ｉ（ｉ＝１，．．．，Ｎ）である。

フレーム依存性は、前のフレームのＱＰ選択が現在のフレームのレート−歪性能への主な影響を有するという観測に基づいて著しく単純化されることができる。言い換えると、ｉ−テュープル（i-tuple:ｉ個の要素からなる）関数Ｒ_ｉ（Ｑ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉ）は、２−テュープル関数Ｒ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とに約されることができ、その理由は、Ｑ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉ−２の選択が、ｉ番目のフレームに関するレート及び歪についての著しい変化を生じさせないためである。この観測は、図３−６に示されるように、“フットボールＱＣＩＦビデオ系列”と呼ばれる系列について検証されてきている。

特に、図３は、４５と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝１０）、４６と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝２０）、４７と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝１０）、及び４８と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝２０）を使用する系列の４番目のフレームに対するレート−歪曲線の実験結果をプロットする。図４は、５１と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝１０）、５２と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝２０）、５３と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝１０）、及び５４と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝２０）を使用する系列の４番目のフレームに対するレート−ＱＰ曲線の実験結果をプロットする。図５は、５６と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝１０）、５７と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝２０）、５８と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝１０）、及び５９と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝２０）を使用する系列の４番目のフレームに対するロー−ＱＰ曲線の実験結果をプロットする。図６は、６１と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝１０）、６２と表示された（ＱＰ_１＝１０、ＱＰ_２＝２０）、６３と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝１０）、及び６４と表示された（ＱＰ_１＝２０、ＱＰ_２＝２０）を使用する系列の４番目のフレームの歪−ＱＰ曲線の実験結果をプロットする。

図３−６の結果により例示される実験に関して、１番目のフレーム（Ｉ−フレーム）のＱＰは５に設定され、そしてＱＰ組み合わせ（１０，１０）、（１０，２０）、（２０，１０）及び（２０，２０）は、２番目及び３番目のフレームのために使用される。図３−６から、ＱＰ_１（２番目のフレームのためのＱＰ）の選択が４番目のフレームのレート及び歪についてほとんど影響を与えないが、ＱＰ_２（３番目のフレームのためのＱＰ）の選択が４番目のフレームの性能に直接影響することが示される。それゆえ、いかなる重要な品質も犠牲にすることなく、連続するフレームの依存性だけを考慮することによって問題を単純化することができる。

それゆえ、Ｑ_ｉ−１とＱ_ｉの候補の全ての組み合わせに対するＲ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）の表を手に入れる場合には、式２の問題は、さらに易しく解かれることができる。以下の議論では、正確な推定モデルは、1回目のパス・コーディングにおいて求められた情報を使用することにより、レート及び歪関数を近似するために提案される。次に、式２の問題は、ラグランジュ緩和を使用して解かれることが可能であり、問題を非拘束問題に変換する。ラグランジュ緩和を使用して問題を変換した後で、非拘束問題は、グラフ理論問題へとマッピングされることができ、そして最短パス検索アルゴリズムを使用して解かれることができる。

歪推定モデルに関して、第１コーディング・パスにおいて、ｉ番目のフレームについて、ｑ＝１，２，．．．，３１に対してＤ_ｉ（Ｑ＾_ｉ−１，ｑ）の全ての値を求めることが可能であることが、注目される。それに加えて、σ＾_ｉ ^２（Ｑ＾_ｉ−１）の値も、同様に求めることができる。Ｚ．Ｈｅ，Ｙ．Ｋｉｍ及びＳ．Ｋ．Ｍｉｔｒａにより提案された歪モデル、“ρ−ドメイン・ソース・モデリングを介したＤＣＴビデオ・コーディングのための低遅延レート制御（Low-Delay Rate Control for DCT Video Coding viaρ-Domain Source Modeling）”、ＩＥＥＥ学会報、ビデオ技術のための回路及びシステム、９２８−９４０ページ、２００１年８月、に基づいて、次式を得る：

そして

ここで、α_ｉはモデル・パラメータである。

図５から、ロー−ＱＰ曲線が、現在のフレームのＱＰによって主に導かれることを観測することができる。言い換えると、ρ_ｉ（Ｑ＾_ｉ−１，Ｑ_ｉ）≒ρ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）は、Ｑ_ｉが（例えば、１５より大きい）大きな数を割り当てられる場合に対して特に成り立つ。用語ローは、本明細書中で定義されるように用語ρを呼ぶ。式３と４から、次式を得ることができる：

式５は、“フットボールＱＣＩＦビデオ系列”と呼ばれる系列の初めから３つのフレームをコーディングすることにより実験的に検証される。この実験の結果は、図７と図８に図示される。系列の１番目のフレーム（Ｉ−フレーム）は、ＱＰ＝５を使用してコード化された、そして２番目のフレーム（Ｐ−フレーム）は、それぞれＱＰ＝５，１０，１５，２０と３０を使用してコード化された。図７は、各設定に対する３番目のフレームのＤ−ＱＰ曲線を示す。図７において、設定（Ｉ−フレーム、Ｐ−フレーム）に対する結果は、次のように番号を付けられる：（５，５）は７１と番号を付けられ、（５，１０）は７２と番号を付けられ、（５，１５）は７３と番号を付けられ、（５，２０）は７４と番号を付けられ、そして（５，３０）は７５と番号を付けられる。

図８において、２番目のフレーム（Ｐ−フレーム）に対してＱＰ＝１０を設定することにより生成される３番目のフレームの実際のＤ−ＱＰ曲線は、２番目のフレームに対するＱＰ＝５，１５，２０と３０を使用するケースにより、そして式５を使用することにより生成されるデータから推定されるＤ−ＱＰ曲線と比較される。図８では、設定（Ｉ−フレーム、Ｐ−フレーム）に対する結果は、次のように番号を付けられる：実際の（５，１０）は８１と番号を付けられ、予測された（５，５）は８２と番号を付けられ、予測された（５，１５）は８３と番号を付けられ、予測された（５，２０）は８４と番号を付けられ、そして予測された（５，３０）は８５と番号を付けられる。この結果は、式５が非常に正確であることを示す。

式５のσ_ｉ ^２（Ｑ_ｉ−１）を推定するために、Ｍはフレーム中の全ピクセルを表すために使用され、ｙ_ｋ（ｋ＝１，．．．，Ｍ）はフレーム中のｋ番目のオリジナル・ピクセルを、ｘ_ｋは前のフレーム中のｋ番目のオリジナル・ピクセルを、ｘ＾_ｋと

は1回目のパス・コーディングと２回目のパス・コーディングにおける前のフレームからの対応する動き補償されたピクセルを表す。ここで、特別なケースが考察され、そこでは、全てのビデオ・ブロック（例えば、マクロブロック）がゼロ動きベクトルを使用する、それはｘ＾_ｋと

が1回目のパス・コーディングと２回目のパス・コーディングにおける前のフレームの対応する再構成されたピクセルであることを意味する。このケースでは、

同様に、

式６と式７は、次式をもたらす：

それは、画像データの分布が、ガウス分布又はラプラス分布になると仮定される場合に

という理由のためである。

それゆえ、

そして、したがって：

式６から、レート関数のフレーム間依存性が適度に低く、そして線形関係が動き補償された残差の偏差と参照フレームのコーディング・エラーとの間に存在することは、観測されることができる。しかしながら、現在のフレームのレートがその前のフレームのＱＰ選択にある依存性を有することが、観測されることができる。

｛Ａ_ｉ｝，｛Ｂ_ｉ｝，｛ρ_ｉ｝を非ゼロ量子化ＤＣＴ係数当りの平均ビット数、非テクスチャ情報をコーディングするためのビット数、及び２回目のパス・コーディングの結果として非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数として表す。明らかに、Ｒ_ｉ＝Ａ_ｉρ_ｉ＋Ｂ_ｉである。下記の本文では、これらのパラメータは、次のように経験的にモデル化される：

式１１では、ρ_ｉの値は、動き補償された残差のエネルギー（それは前のフレームのＱＰに依存する）及び現在のフレームＱＰに依存する。（図３−６の結果により例示される同じ実験のように）“フットボールＱＣＩＦ”系列をコーディングすることにより、そして２番目のフレームと３番目のフレームの両者をＱＰ＝１０に設定しそして式１１を使用して生成された１回パス・データから（２番目のフレームに対してＱＰ＝１０、３番目のフレームに対してＱＰ＝２０を用いて）４番目のフレームのロー−ＱＰ曲線を推定することにより、式１１の精度は、検証されることができる。図９に示されたように、推定されたロー−ＱＰ曲線９１は、実際のロー−ＱＰ曲線９２に非常に近い。同様に、非テクスチャ・ビットの数（Ｂ_ｉ）は、式１２によってモデル化されるので、残差のエネルギー及び現在のフレームのＱＰに同様に依存する。式１３を使用して、ρ＾_ｉの値に基づいてＡ_ｉの値を制御することができる。Ａ_ｉの値は、高ビット・レートのケースでは非常に安定である。しかしながら、ρ＾_ｉが非常に小さいときに、Ａ＾_ｉは、過度に大きくなるはずである。

ここまでは、本明細書は、Ｑ_ｉ−１とＱ_ｉの候補の全ての組み合わせに対してＲ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とを推定するためのモデルを展開してきた。このモデルが正確であると仮定すると、式２の問題に対する所望の解を展開することが可能である。特に、ラグランジュ緩和アプローチ使用することが可能であり、そしてそれは制約された問題の凸包近似に導く。

次式としてラグランジュ・コスト関数を定義する：

ここで、λはラグランジュ乗数である。λ^＊が存在し、その結果

がＲ（｛Ｑ_ｉ｝^＊）＝Ｒ_{ｂｕｄｇｅｔ}に導く場合には、｛Ｑ_ｉ｝^＊が式２に対する所望の解である。それゆえ、式２を解くタスクは、コスト関数Ｊ_λ（｛Ｑ_ｉ｝）を最小にする非制約問題に対する所望の解を見出し、そしてその制約を満足する近似のラグランジュ乗数を選択する簡単なタスクと等価である。

問題を解くためのアルゴリズムを実行するために、コスト関数Ｇ_ｋ（Ｑ_ｋ−１，Ｑ_ｋ）を定義することができ、それはＱ_ｋ−１とＱ_ｋが（ｋ−１）番目とｋ番目のフレームに対する判断ベクトルであることが与えられと、ｋ番目のフレームを含むそこまでの最小全ビット・レートと歪とを表す。このケースでは、ｋ＝Ｎ、Ｇ_Ｎ（Ｑ_Ｎ−１，Ｑ_Ｎ）は、全てのフレーム対する最小全ビット・レートと歪とを表し、そしてそれゆえ、

である。

効率的なアルゴリズムを導くための１つの鍵となる観測は、（ｋ−２）番目と（ｋ−１）番目のフレームに対する判断ベクトルＱ_ｋ−２とＱ_ｋ−１及びコスト関数Ｇ_ｋ−１（Ｑ_ｋ−２，Ｑ_ｋ−１）が与えられると、次の判断ベクトルＱ_ｋの選択は、前の判断ベクトルＱ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｋ−３の選択とは無関係である、という事実である。これは、コスト関数が次式として帰納的に表されることができることを意味する：

上記のコスト関数の帰納的な表示は、過去のステップに従属するプロセスの今後のステップを作り、それはダイナミック・プログラミングの基礎である。

問題は、方向性非循環グラフ（ＤＡＧ：directed acyclic graph）において最短経路を見出すグラフ理論問題へと変換されることができる。そのようなアルゴリズムは、指数関数的な演算上の複雑さを有する網羅的な検索アルゴリズムよりもはるかに効率的である。

実験は、複数のビデオ・チップについて行われた、そしてそのような実験の結果は、下記の文書において検討される。最初に、実験は、推定された歪、Ａ、Ｂとρを２回目のパス・コーディングにおけるそれらの実際の値とを比較することにより提案されたレート及び歪モデルの精度を検証した。図１０−１３に示されるように、８０ｋｂｐｓにおける“親子（Mother and Daughter）”系列として呼ばれる系列をコーディングする際の結果は、提案された推定モデルが極めて正確であることを立証する。

図１０は、コード化された“親子”系列の推定された歪１０１と実際の歪１０２のグラフである。図１１は、コード化された“親子”系列に関するＡの推定された値（１１１と番号を付けられる）をＡの実際の値（１１２と番号を付けられる）と比較する。図１２は、コード化された“親子”系列に関するρの推定された値（１２１と番号を付けられる）をρの実際の値（１２２と番号を付けられる）と比較する。図１３は、コード化された“親子”系列に関するＢの推定された値（１３１と番号を付けられる）をＢの実際の値（１３２と番号を付けられる）と比較する。実際の値に対して相対的な推定された値の精度は、図１０−１３から明白である。

第２の実験では、“親子”ＱＣＩＦ系列は、４０ｋｂｐｓから１２０ｋｂｐｓのビット・レートの範囲でコード化された、そしてその結果は、２つの別のアプローチと比較された：（１）フレーム−レベル・グリーディ・レート制御、それはこれから来るフレームが一様に分布するテクスチャの複雑さを有し、そしてそれゆえ、それは残りのフレームを今後の複数のフレームの間に等しく割り当てる、と仮定する；（２）第１パスからのモデル・パラメータを使用する２回パス・レート制御。図１４に示される結果は、本明細書中のアプローチが全てのビット・レート範囲で他の２つのアプローチに対して０．５−０．７ｄＢの利益を得ることを示す。図１４では、フレーム−レベル・グリーディ・レート制御アプローチは、１４１と番号を付けられ、１回パス・モデル・パラメータを再使用するアプローチは、１４２と番号を付けられ、そして本明細書中で規定される正確なモデルを用いる提案されたアプローチは、１４３と番号を付けられる。提案されたアプローチの結果の改善は、図１４において明らかである。

第３の実験では、３つのビデオ場面：高いアクティビティ（早い動作）を含んでいる“ステファン”と呼ばれる標準ＱＣＩＦテスト系列の最初の１００フレーム、低いアクティビティ（遅い動作）を含んでいる“コンテナ” と呼ばれる標準ＱＣＩＦテスト系列の最初の１００フレーム、及び中間のアクティビティ（局部的な顔の動き）を含んでいる“カーフォーン” と呼ばれる標準ＱＣＩＦテスト系列の最初の１００フレーム、をシミュレーションすることによって構成することにより、ビデオ・クリップは、異なるコンテントの複雑性を有する様々なセグメントを含む。提案されたアプローチは、前の実験で使用した２つの別のアルゴリズムと比較して利益をもたらした。その結果は、図１５に示され、そして提案されたアルゴリズムが他のアプローチに対して最大１．７ｄＢの有意なゲインを有することを示す。この改善は、ビット・レートが増加するときに減少する。提案されたアルゴリズムが全体のビデオ・クリップに対してもっと最適のビット割当て解を見出すために候補空間の端から端まで検索することの利点を有するという理由で、改善が期待される。図１５では、フレーム−レベル・グリーディ・レート制御アプローチは、１５１と番号を付けられ、１回パス・モデル・パラメータを再使用するアプローチは、１５２と番号を付けられ、そして本明細書中で規定される正確なモデルを有する提案されたアプローチは、１５３と番号を付けられる。提案されたアプローチの結果の改善は、図１５において明らかである。

上記に概要を示された技術と図３−１５に例示された結果は、本明細書にしたがったモデル−ベースの２回パス・レート制御アルゴリズムの１つの実施形態を示す。再び、前のフレームの量子化パラメータ選択が現在のフレームのレート−歪性能への主な影響を有することを観測することによって、フレーム依存性問題は、上手く単純化され、そしてサイズ候補空間は、指数関数から多項式へと大きく削減された。その後で、１組の正確なモデルが実際のコーディングの間のレート及び歪状態を近似するために展開された。これらのモデルは、候補空間を生成するため、そして問題をグラフ理論問題へとマッピングするための能力を直接的に利用可能にする。ラグランジュ緩和とダイナミック・プログラミングを用いて、元々の制約問題は、非制約問題へと変換され、そして最短経路検索アルゴリズムにより解かれた。実験結果は、他の既存のレート制御アルゴリズムと比較して最大１．７ｄＢの有意なゲインを示す。

図１６は、品質変動がビデオ系列のフレームに対して最小にされる本明細書の別の１実施形態にしたがった２回パス・レート制御されたビデオ・コーディング技術を説明するフロー図である。図２と同様に、図１６は、図１のビデオ・コーディング・デバイス１０の関係で説明される。図１６に示されるように、ビデオ・コーダ１４は、第１のＱＰのセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化する（１６０）。レート制御ユニット３０は、次に第１コーディング・パスのコード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求める（１６１）。ビデオ・コーダ１４の様々な他のユニット２４，２６と２８は、レート制御ユニット３０によって同定された第１のＱＰのセットを使用して第１コーディング・パスにおいて与えられることができる。第１のＱＰのセットは、様々な異なる方法で選択される、又は任意のレート制御アルゴリズムにしたがって選択されることができる。１つの例では、第１のＱＰのセットは、いわゆる“グリーディ”アルゴリズムに基づいてレート制御ユニット３０によってダイナミックに選択され、そのアルゴリズムは系列内のフレーム数に関係するレート・バジェットに基づいてフレームのためのＱＰを選択するが、次に残りのレート・バジェットを残りの複数のフレームにわたり再割り当てする。他の１つの例では、同じＱＰが、第１パスにおいて全てのフレームに対して事前に選択されることができ、そして使用されることができ、そのケースでは、第１のＱＰのセット中のＱＰは、互いに同じである。しかしながら、別の技術が、第１コーディング・パスのための第１のＱＰのセットを規定するために使用されることができる。

第１コーディング・パスの後で、レート制御ユニット３０は、第１コーディング・パスによって求められたレート−歪統計値に基づいてビデオ系列のレート−歪特性を推定する。一般に、レート−歪特性を推定するプロセスは、レート−歪統計値にレート・モデルと歪モデルとを適用することを含む。レート制御ユニット３０は、次に、そのレート−歪特性を使用して品質変動を実質的に最小にすることにより第２コーディング・パスのための第２のＱＰのセットを選択する（１６３）。第２のＱＰのセットを選択する際に、レート制御ユニット３０は、最小化した品質変動を有する低い平均フレーム歪を実現するために、実質的に最小化した品質変動でフレームの品質を同様に実質的に最高にすることができる。

第２のＱＰのセットは、第１のＱＰのセットとは異なり、そしてコーディングの品質を向上するために選択される。このケースでは、第２のＱＰのセットは、全系列にわたり歪を最小にしないことがあるが、ビデオ品質を劣化させることがある別の問題を扱う。具体的に、図１６の技術は、異なるフレームのコーディング品質における変動を最小にする、例えば、本技術はレート−歪変動を最小にする。このようにして、フリッカリング問題は、低減される又は除去されることができる。そうでなければ、フリッカリングは、コーディング品質が２つの連続するフレーム間で急激に変化するときに生じることがある。一旦、レート制御ユニット３０が品質変動を実質的に最小にすることにより（そしてその最小化した品質変動で品質をおそらく最高にすることにより）第２のＱＰのセットを選択してしまうと、ビデオ・コーダ１４は、第２のＱＰのセットを使用してビデオ系列をコード化する（１６４）。

図２の技術のように、図１６の技術では、第１コーディング・パスは、低い方の品質のコーディング・パスであり得るが、正確なモデリングを適用するために必要な情報を提供し、そしてビデオ系列のコーディングの際にフレーム間依存性を考慮することができる。レート−歪の最小化は、多種多様な方法で実行されることができる。１つの例では、品質変動を実質的に最小化することは、ビデオ系列に関するレート・バジェットにおける歪変動を実質的に最小化することを含む。他の１つの例では、品質変動を実質的に最小化することは、ビデオ系列に関するレート・バジェットにおける第２のＱＰのセット中のＱＰ変動を実質的に最小化することを含む。しかも他の１つの例では、品質変動を実質的に最小化することは、ビデオ系列に関するレート・バジェットにおける歪変動及びレート変動を実質的に最小化することを含む。さらに他の１つの例では、品質変動を実質的に最小化することは、ビデオ系列のフレームに関係する最大歪値を最小化することを含む。さらに他の１つの例では、品質変動を実質的に最小化することは、ビデオ系列のフレームに関係する歪値をプログラム可能な歪しきい値よりも下に減少させることを含む。この実施形態のさらなる詳細は、下記の文章において説明される。

上記に概要を示された技術のように、下記の文章において概要を示される技術は、２回パス・フレーム−レベル・レート制御方式を指向した一定−ビデオ−品質を提供する。しかしながら、下記の文章では、本技術は、最小最大（ＭＩＮＭＡＸ）歪基準に基づく。この枠組みで、ビデオ系列に関するビット・バジェットが与えられると、コーダは、各フレームに対するコーディング・パラメータをダイナミックに調節して、ピークの最大フレーム歪を最小にする、それは再構成されるビデオ系列の一定品質を間接的に保証する。この枠組みは、指定される変動制約でコード化された系列内のフレーム−レベル・ビット・レート変動の制御を同様に可能にする。しきい値の繰り返し調節に基づいて、コーダは、ビット・レート制約を満足するコーディング・パラメータのセットを見出すことができる。ダイナミック・プログラミングは、コーディング効率を改善するために適用される。この提案される枠組みは、ビット・バジェットで制約されるビデオ通信アプリケーションに対する良い選択を提供することができ、そのゴールは、許容可能なフレーム毎のビデオ品質（すなわち、良い平均ＰＳＮＲ）を維持しつつ、最低の可能な歪であるがほとんど一定の歪を実現することである。しかしながら、上記したように、品質変動を実質的に最小にするプロセスは、同様に複数の別の方法で行われることができる。

下記は、正確なレート・モデル及び歪推定モデルを展開して、２回目のパス・コーディングにおける実際的なレート及び歪ステータスを近似する。モデルは、再び、現在のフレームのレート及び歪がその前のフレームのＱＰに大きく依存すること、そして直前のフレームよりも早い時期の前のフレームのＱＰ選択が現在のフレームの性能にほとんど影響しないことの観測に基づく。そのモデル及び観測は、２回パス・アプローチにおけるＱＰ選択のプロセスの計算上の複雑さの著しい減少を可能にする。その問題をグラフ理論問題へとマッピングすることによって、最短経路アルゴリズムが、最適な解を効率的に見出すために適用される。提案される技術は、シミュレーションされそして試験されてきている。実験結果は、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アルゴリズムに比較してピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ：peak signal to noise ratio）変動の最大７０％までの著しい減少を示している。

“総合ビデオ品質”に関して複数の代わりの意味があり、２、３だけの名前をあげると、例えば、フレーム当りの良い平均品質、一定のフレーム品質、そして優れた認識できるビデオ品質である。しかしながら、一般に、全ての態様を考慮に入れるために利用可能な標準化され統一されたビデオ品質測定はない。一般に、最小平均歪（ＭＩＮＡＶＥ）基準が、ビデオ歪を測定するために多くの場合使用される。フレーム−レベル・レート制御アルゴリズムは、デコードされたビデオ系列の最良の平均ＰＳＮＲを実現するための試みにおいて提案されてきている。しかしながら、ＭＩＮＡＶＥ基準を用いる従来の解は、時々、フレーム全体にわたり一様でない歪に導き、それは複数のフレーム間の急激な品質の変化に起因する“フリッカリング”問題を引き起こす。ある最近の研究は、許容できるフレーム当りのＰＳＮＲを維持しつつ、系列全体にわたる歪変化をどのように減少させるかについて焦点を当てている。しかしながら、これらのアプローチは、厳しい遅延制約を有するリアル・タイム・アプリケーションのために主に設計されており、そしてそれゆえ、その性能は多くの場合良くない。

ＭＩＮＡＶＥアプローチに対する代わりのアプローチとして、最小最大（ＭＩＮＭＡＸ）歪アプローチは、そのゴールがほぼ一定の歪を実現することであるアプリケーションに対して良い選択であり得る。このアプローチの背後にある原理は、最大ソース歪を最小にすることによって、１つのソース歪も極端に大きくなることがなく、そしてそれゆえ、全体の品質は、極めて一定である。本発明は、ＭＩＮＭＡＸ基準に基づく２回パス一定品質レート制御アルゴリズムを提案する。正確なレート及び歪推定モデルは、フレーム−レベルＱＰ選択のために設定される。そのモデルは、再び、フレーム歪がその前のフレームの量子化レベルに大きく依存する、ところが前のフレームよりも早いフレームの量子化選択が現在のフレームのフレーム歪にほとんど影響しないことの観測に基づく。本明細書で説明されるモデルでは、２回目のパス・コーディングの間の実際の歪は、（同じＱＰを使用する）第１パスにおける歪の関数と、第１パスにおける動き補償された残差のエネルギーと、そして第１パスにおける前のフレームの歪とにより近似されることができる。それに加えて、本明細書は、提案したレート制御方式のレート変動を減少させることの影響を検討し、そして両方のタスクを達成するための解を提案する。

提案した技術は、ハイブリッドの枠組みを表現することができ、その枠組みは、最小最大歪基準を使用してコーディング・パラメータをダイナミックに選択することによりＰＳＮＲとビット・レートの両者において低い変動を達成することが可能である。しかも、その枠組みは、フレーム・レート及び歪についての正確な推定モデルのセットとともに働くことができる。計算における近似は、サンプリングと空間を指数関数から多項式へと減少させることによって、コーディング性能を効率的に高速化することができる。

この実施形態における問題は、１回パス・コーディングの間に集められた統計値に基づいて、許容可能な総合平均ＰＳＮＲを維持しつつそしてあるレート変動制約を満足しつつ、最小の品質変動を有するデコードされたビデオ系列を実現するために、各フレームに対する量子化パラメータを選択することである。１回パス・コーディングをどのようにして行うかの問題が直接関係するとはいえ、問題を単純化するために、グリーディ・フレーム−レベル・ビット割当てアルゴリズムが第１パスにおいてフレームをコード化するために使用されることを仮定することができる。しかしながら、別のＱＰ選択技術が、第１パスにおいて代わりに使用されることができる。

フレーム内の非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数である、ρの関数としてのフレーム・ビット・レートに関するモデルは、次式により表されることができる：
Ｒ＝Ａρ＋Ｂ，
ここで、ＡとＢは一定のモデリング・パラメータであり、そしてＡは非ゼロ量子化ＤＣＴ係数をコード化するために必要な平均ビット数を表し、そしてＢは非テクスチャ情報、例えば、予測モード及び動きベクトル、によるビットを表す。

Ｎが処理されたビデオ系列内の全フレーム数を表すとし、そして｛Ｑ＾_ｉ｝，｛Ａ＾_ｉ｝，｛Ｂ＾_ｉ｝，｛ρ＾_ｉ｝，｛σ＾_ｉ ^２｝，及び｛Ｄ＾_ｉ｝（ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）がそれぞれ量子化パラメータＱＰ、非ゼロ量子化ＤＣＴ係数当りの平均ビット数、非テクスチャ情報をコーディングするためのビット数、非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数、動き補償された残差のエネルギー、及び1回目のパス・コーディングの結果としてｉ番目のフレームの歪、を表すとする。上記で使用されたように、“＾”によって識別される変数は、第１コーディング・パスによって推定される変数である。識別子“＾”のない変数は、一般に第２パス変数であり、例えば、近似値又は解かれようとしている第２パス変数である。

Ｒ_{ｂｕｄｇｅｔ}がビデオ系列に関する全ビット・バジェットを表すとし、Ｒ_{ｄｅｖ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ}が実際のフレーム・ビット・レートの平均ビット・レートからの最大の許容可能な偏差を表すとし、そして｛Ｑ_ｉ｝，｛Ｒ_ｉ｝と｛Ｄ_ｉ｝が２回パス・コーディングの際のｉ番目のフレームのＱＰ、ビット・レート、及び歪を表すとする。それゆえ、問題に対する表示は：

ここで、Ｒ_ｉとＤ_ｉの両者は、予測コーディングの性質のためにＱ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉの関数である。それに加えて、Ｒ_ｉ（Ｑ＾_１，Ｑ＾_２，．．．，Ｑ＾_ｉ）＝Ａ＾_ｉρ＾_ｉ＋Ｂ＾_ｉ，そしてＤ_ｉ（Ｑ＾_１，Ｑ＾_２，．．．，Ｑ＾_ｉ）＝Ｄ＾_ｉ（ｉ＝１，．．．，Ｎ）である。

式１７では、歪の平均と偏差の両者は、系列に関する所与のビット・バジェットにおいて最小にされる。しかしながら、式１７は、解を保証しない、その理由は、平均歪を最小にするＱＰ選択が歪の偏差を最小にできないことがあるため、そしてその逆も同様である。重み付けアプローチは、式１７の問題を次式の形式へと変形するために使用されることができる：

ここで、α∈［０，１］は、重み付けされた因子であり、それは歪の平均と偏差の相対的な重要性を規定する。予想されるように、αを増加させることは、増加した平均歪のコストにおける歪偏差を減少させる。しかしながら、αの決定は、ユーザの情報交換なしでは極めて困難である。

この開示にしたがって、問題は、次式により形式化されることができる：

そのうえ、問題は、次式のようにさらに単純化されることができる：

それは、目標の結果が一定のビデオ品質を実現することであるという仮定に基づき、そして第１パスと第２パスとの間の平均歪に大きな違いを予想しないという仮定に基づく。

再び、前のフレームのＱＰ選択が現在のフレームのレート−歪性能に重大な影響を持たないという観測に基づいて、フレーム依存性は単純化されることが可能である。言い換えると、本開示にしたがったフレーム依存性の観測が与えられると、ｉ−テュープル関数Ｒ_ｉ（Ｑ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉ）は、２−テュープル関数Ｒ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とに約すことができ、その理由は、Ｑ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｉ−２の選択が、ｉ番目のフレームに関するレート及び歪についての著しい変化を生じさせないはずであるためである。それゆえ、Ｒ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）とＤ_ｉ（Ｑ_ｉ−１，Ｑ_ｉ）の表が、Ｑ_ｉ−１とＱ_ｉの候補の全ての組み合わせに対して得られる場合には、式２０の問題は、問題を次式へと直接単純化して解くことができる：

式２１の問題は、最初に別の問題を解くことにより解かれることが可能であり、すなわち：

これは、歪がＣＯＤＥＣに関してビット・レートの非増加関数であることを仮定することによって行われることができる。言い換えると、利用可能なビット数を増加させることによって、ＣＯＤＥＣの性能は、同じままで留まるか改善するかのどちらかである。それゆえ、Ｄ_ｍａｘがゼロから無限大、Ｒ^＊（Ｄ_ｍａｘ）、まで変化するとき、式２２に対する解は、図１７に示された階段状曲線１７５の跡をたどる。それゆえ、二分割は、Ｒ^＊（Ｄ^＊ _ｍａｘ）≦Ｒ_{ｂｕｄｇｅｔ}を満足するＤ^＊ _ｍａｘを見つけるために使用されることができ、そしてそれによって、式２１の問題を解く。

式２２を解くためのアルゴリズムを与えるために、コスト関数Ｃ_ｋ（Ｑ_ｋ−１，Ｑ_ｋ）を作ることができ、それは、Ｑ_ｋ−１とＱ_ｋが（ｋ−１）番目とｋ番目のフレームに対するＱＰであることが与えられると、式２２の歪制約を有するｋ番目のフレームを含むｋ番目のフレームまでの最小全レートを表す。そのように、

に対する解は、同様に、式２２に対する所望の解である。

効率的なアルゴリズムを導き出すための１つの鍵となる観測は、（ｋ−１）番目とｋ番目のフレームに対する判断ベクトルＱ_ｋ−２とＱ_ｋ−１、及びコスト関数Ｃ_ｋ−１（Ｑ_ｋ−２，Ｑ_ｋ−１）を与えられると、次の判断ベクトルＱ_ｋの選択は、前の判断ベクトルＱ_１，Ｑ_２，．．．，Ｑ_ｋ−３の選択とは無関係である、という事実である。これは、コスト関数が次式として帰納的に表されることができるために真実である：

上記のコスト関数の帰納的表示は、ダイナミック・プログラミングの基礎である前のステップとは無関係に最適化プロセスの任意の今後のステップを行う。

式２３によって定義されるコスト関数を用いて、この問題は、方向性非循環グラフ（ＤＡＧ）において最短経路を見出すグラフ理論問題へと変換されることができる。この解は、網羅的な検索アルゴリズムの指数関数的な計算上の複雑さよりもはるかに有効である。

推定モデルは、レート及び歪に対して使用されることができる。すなわち：

式２５−２９において推定されるレート及び歪を式２２−２４に置き換えることにより、問題又は式５は、効率的に解かれることが可能である。

実験は、ビット・レート範囲が６０ｋｂｐｓから１２０ｋｂｐｓである、“テーブル・テニス”、“フォアマン”、及び“ダンサー”として識別されるビデオ系列を含む複数の標準ビデオ・テスト系列に実施された。結果は、下記の文章で報告される。

実験の第１セットは、ビット・レート変動制約を緩めることにより図１６に概要を示されたアルゴリズムの一定品質の特徴に注目した。上記に概要を示された提案のＭＩＮＭＡＸアプローチは、他の２つのアプローチと比較された、それらは（１）フレーム−レベル・グリーディ・レート制御、それは今後現れるフレームが一様に分布されたテクスチャの複雑さを有し、それゆえ残りのビットを今後の複数のフレームの間に一様に割り当てることを仮定する、及び（２）より高いＰＳＮＲ期待値を有するＭＩＮＭＡＸアプローチ、すなわち、同様に一定品質を求めるが、第２パスにおいて実現されるべき平均ＰＳＮＲが第１パスのそれと同じレベルであることを要求するＭＩＮＭＡＸアプローチ、である。問題の定式化は、式３０に示され、次式の通りである；

ここで、εは非常に小さな数である。式３０は、平均ＰＳＮＲについての追加の制約を除いて、式２１に極めて類似する。

図１８−２０では、“フォアマン”系列についてのテスト結果が示される。この例では、全ての３つのアプローチは、類似のレート−歪性能を有するが、ＭＩＮＭＡＸアプローチはフレームＰＳＮＲの標準偏差を５０％だけ削減した。詳細なＰＳＮＲ分布は、図２０に示され、ＭＩＮＭＡＸアプローチを使用することによるＰＳＮＲ変動の低減を立証する。図１８では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アルゴリズムは、１８１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、１８２と番号を付けられ、そしてより高いＰＳＮＲ期待値を有する変形ＭＩＮＭＡＸアプローチは、１８３と番号を付けられている。図１９では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アルゴリズムは、１９１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、１９２と番号を付けられ、そしてより高いＰＳＮＲ期待値を有する変形ＭＩＮＭＡＸアプローチは、１９３と番号を付けられている。図２０では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アルゴリズムは、２０１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、２０２と番号を付けられている。

“テーブル・テニス”系列についてのテスト結果が、図２１−２３に示される。予想されるように、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、より低い平均フレームＰＳＮＲを有するが、ＰＳＮＲ変動をグリーディ・アルゴリズムから６０−７０％だけ削減する。より高いＰＳＮＲ期待値を有するＭＩＮＭＡＸアプローチは、ＰＳＮＲ変動の２０−３０％の削減を有するグリーディ・アルゴリズムのそれと同様のＰＳＮＲを得た。図２１では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アプローチは、２１１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、２１２と番号を付けられ、そしてより高いＰＳＮＲ期待値を有する変形ＭＩＮＭＡＸアプローチは、２１３と番号を付けられている。図２２では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アプローチは、２２１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、２２２と番号を付けられ、そしてより高いＰＳＮＲ期待値を有する変形ＭＩＮＭＡＸアプローチは、２２３と番号を付けられている。

図２３は、ビット・レートが１２０ｋｂｐｓに等しいときに、“テーブル・テニス”系列における詳細なＰＳＮＲ分布を示しているグラフである。図２４は、ビット・レートが１２０ｋｂｐｓに等しいときに、“テーブル・テニス”系列における詳細なＱＰ分布を示しているグラフである。図２３では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アプローチは、２３１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、２３２と番号を付けられている。図２４では、グリーディ・フレーム−レベル・レート制御アプローチは、２４１と番号を付けられ、提案されたＭＩＮＭＡＸアプローチは、２４２と番号を付けられている。

図２５と図２６は、５０００から２５０００の範囲内のビット・レート変動しきい値の様々な設定を用いて１２０ｋｂｐｓにおいて“テーブル・テニス”系列をコーディングすることによってシステム性能へのビット・レート変動制約の影響を例示する。図２５は、特に、ビット・レート変動しきい値の関数としてＰＳＮＲの標準偏差の曲線２５１を図示する。予想されるように、しきい値が図２５に示されたように増加するとＰＳＮＲ変動は減少する。

詳細なレート変動は、同様に図２６で比較される。具体的に、曲線２６１は、１００００であるレート変動しきい値に対応し、そして曲線２６２は、２５０００であるレート変動しきい値に対応する。明らかに、より狭いしきい値を用いると、系列に関する結果のビット・レートは、より平滑になる。このしきい値を使用することによって、本技術が、仮想バッファを使用するようにビット・レート変動をダイナミックに制御することができ、バッファのオーバーフローとアンダーフローを回避することができ、同様にコード化されたビデオ系列の一定ビデオ品質特性を維持することができることに気付くことは、重要である。

記載されたＭＩＮＭＡＸフレーム−レベル・レート制御アルゴリズムは、ピーク最大フレーム歪を最小にするために使用されることができ、それは間接的に再構成されるビデオ系列の一定品質を保証する。ビデオ系列のレート変動は、ビデオ・コーディング・デバイス中のプログラム可能なしきい値によって制御されることが可能である。前のフレームの量子化パラメータ選択が現在のフレームのレート−歪性能に重大な影響を有するという観測に基づいて、ビデオ・コーディング・デバイスは、正確なレート及び歪モデルの集合を用いて開発されることが可能である。その観測は、フレーム依存性問題を単純化し、そしてそれとともに候補空間のサイズを指数関数から多項式へと削減する。図１７−２６のグラフに説明された実験結果は、従来のグリーディ・アルゴリズム・アプローチと比較してビデオ系列全体にわたりＰＳＮＲ標準偏差の最大７０％までの著しい削減を示す。

複数の実施形態が説明されてきている。特に、“２回パス”アプローチを使用する、様々なレート制御技術が、提案されてきており、そこでは、第１コーディング・パスがビデオ系列の特性を推定するために使用され、そしてその推定された特性が第２パスのための量子化パラメータ（ＱＰ）の選択を改善するために次に使用される。より詳しくは、本明細書と矛盾のない２つの基本的な選択肢が、提案されてきている。第１のケースでは、第１パスの推定されたレート−歪特性は、ビデオ系列のフレームの歪を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用される。第２のケースでは、第１パスの推定されたレート−歪特性は、ビデオ系列の複数のフレーム間の品質変動を最小にする方法で第２パスのためのＱＰを選択するために使用される。

本明細書中に記載された技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらの組み合わせとして与えられることができる。ソフトウェアにおいて与えられる場合、本技術は、プログラム・コードを備えるコンピュータ読み取り可能な媒体に向けられることができ、そのプログラムは、ビデオ系列をコード化するデバイスにおいて実行されるときに、本明細書中に記載された１又はそれより多くの技術を実行する。そのケースでは、コンピュータ読み取り可能な媒体は、（ＲＡＭ：random access memory）を含むことができ、例えば、シンクロナス・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＤＲＡＭ：synchronous random access memory）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：read only memory）、不揮発性ランダム・アクセス・メモリ（ＮＶＲＡＭ：non-volatile random access memory）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：electrically erasable ROM）、フラッシュ・メモリ、及びその他である。

プログラム・コードは、コンピュータ読み取り可能な命令の形式でメモリに記憶されることができる。そのケースでは、ＤＳＰのようなプロセッサは、本明細書中に記載された１又はそれより多くの技術を実行するためにメモリ中に記憶された命令を実行することができる。あるケースでは、本技術は、ＤＳＰによって実行されることができ、そのＤＳＰはコーディング・プロセスを加速するために様々なハードウェア・コンポーネントを呼び出す。別のケースでは、ビデオ・コーダは、マイクロプロセッサ、１又はそれより多くの用途特定集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、１又はそれより多くのフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡｓ：field programmable gate arrays）、又はある別のハードウェア−ソフトウェアの組み合わせとして搭載されることができる。

２つのアプローチが別々に記載されているが、その２つのアプローチの様々な態様は、同様に組み合わせで使用されることができる。したがって、異なる技術の様々な態様は、本発明により予想されるさらに別の実施形態に統合されることができる。同様に、２回パス・アプローチが記載されてきているが、より多くのパスでさえも、しかも本明細書にしたがって実行されることができる。言い換えると、本明細書は、２回パス・アプローチに限定されず、少なくとも２つのコーディング・パスがそこで使用されるいずれかの複数回パス・アプローチにさらに広範に適用可能である。これらの実施形態及び他の実施形態は、特許請求の範囲の範囲内である。

図１は、本明細書にしたがった具体例のビデオ・コーディング・デバイスを例示するブロック図である。 図２は、レート−歪特性があるビデオ系列に関する量子化パラメータを規定するために推定されそして使用される本明細書の１実施形態にしたがった２回パス・レート制御されるビデオ・コーディング技術を説明するフロー図である。 図３は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図４は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図５は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図６は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図７は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図８は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図９は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１０は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１１は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１２は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１３は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１４は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１５は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのグラフである。 図１６は、品質変動がビデオ系列のフレームに対して最小にされる本明細書の１実施形態にしたがった２回パス・レート制御ビデオ・コーディング技術を説明するフロー図である。 図１７は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図１８は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図１９は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２０は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２１は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２２は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２３は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２４は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２５は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。 図２６は、本明細書の技術の一態様を説明するデータのさらなるグラフである。

Claims (32)

1. 第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化するための手段；
   該第１コーディング・パスの該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求めるための手段；
   該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定するための手段；及び
   該推定したレート−歪特性に基づいて該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択するための手段、
   を具備するビデオ・コーディング・デバイス。
2. 該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化するための手段をさらに具備する、請求項１のコーディング・デバイス。
3. 該推定するための手段は、該レート−歪特性を推定するために該レート−歪統計値にレート・モデルと歪モデルとを適用する、請求項１のコーディング・デバイス。
4. 該レート・モデルは、次式により与えられるモデルに実質的に対応する：
   Ｒ_ｉ＝（Ａ_ｉ）（ρ_ｉ）＋Ｂ_ｉ
   ここにおいて、該歪モデルは、次式により与えられるモデルに対応する：
   

   

   そしてここにおいて、添字“ｉ”は該ビデオ系列のｉ番目のフレームに関するパラメータを識別する整数であり、添字“ｉ−１”は該ビデオ系列のｉ−１番目のフレームに関するパラメータを識別し、そして添字“ｉ−２”は該ビデオ系列のｉ−２番目のフレームに関するパラメータを識別する、ここにおいて、“＾”表記は第１パスの変数であるとしてそれぞれの変数を規定し、そして“＾”のない表記は第２パスの変数であるとしてそれぞれの変数を規定する、ここにおいて、“Ｑ”変数はＱＰであり、“Ｄ”変数は歪の測定値であり、“Ｒ”変数はレートの測定値であり、“σ^２ _ｉ”は動き補償された残差のエネルギーを表し、“ρ”変数は非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数を規定し、“Ａ”変数は非ゼロの量子化離散余弦変換（ＤＣＴ）係数当りの平均ビット数を呼び、“Ｂ”変数はテクスチャ情報をコード化するために使用するビット数を呼び、そして“Ｍ”は該ビデオ系列の該フレーム中のピクセルの数である、請求項３のコーディング・デバイス。
5. 該選択するための手段は、該推定されるレート−歪特性にラグランジュ緩和演算を実行することによって該第２のＱＰのセットを選択する、請求項１のコーディング・デバイス。
6. 該選択するための手段は、次式の結果を求めることにより該ラグランジュ緩和演算を実行する：
   

   

   ここにおいて、λはラグランジュ乗数であり、Ｊはコスト関数であり、添字“ｉ”は該ビデオ系列のｉ番目のフレームに関するパラメータを識別する整数であり、添字“ｉ−１”は該ビデオ系列のｉ−１番目のフレームに関するパラメータを識別し、“Ｑ”変数はＱＰであり、Ｄは歪モデルであり、Ｒはレート・モデルであり、そしてＮは整数である、請求項５のコーディング・デバイス。
7. 該選択するための手段は、該ビデオ系列中の該フレームの歪を実質的に最小にすることにより該第２のＱＰのセットを選択する、請求項１のコーディング・デバイス。
8. 該第１のセット中の各ＱＰを規定するためにレート・バジェットを使用するグリーディ・アルゴリズムに基づいて該第１のＱＰのセットを選択するための該手段をさらに具備する、請求項１のコーディング・デバイス。
9. 該第１のＱＰのセット中の複数の該ＱＰは、互いに同じである、請求項１のコーディング・デバイス。
10. 第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化すること；
    該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求めること；
    該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定すること；及び
    該推定したレート−歪特性に基づいて該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択すること、
    を具備する方法。
11. 該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化することをさらに具備する、請求項１０の方法。
12. 該レート−歪特性を推定することは、該レート−歪統計値にレート・モデルと歪モデルとを適用することを備える、請求項１０の方法。
13. 該レート・モデルは、次式により与えられるモデルに実質的に対応する：
    Ｒ_ｉ＝（Ａ_ｉ）（ρ_ｉ）＋Ｂ_ｉ
    ここにおいて、該歪モデルは、次式により与えられるモデルに対応する：
    

    

    そしてここにおいて、添字“ｉ”は該ビデオ系列のｉ番目のフレームに関するパラメータを識別する整数であり、添字“ｉ−１”は該ビデオ系列のｉ−１番目のフレームに関するパラメータを識別し、そして添字“ｉ−２”は該ビデオ系列のｉ−２番目のフレームに関するパラメータを識別する、ここにおいて、“＾”表記は第１パスの変数であるとしてそれぞれの変数を規定し、そして“＾”のない表記は第２パスの変数であるとしてそれぞれの変数を規定する、ここにおいて、“Ｑ”変数はＱＰであり、“Ｄ”変数は歪の測定値であり、“Ｒ”変数はレートの測定値であり、“σ^２ _ｉ”は動き補償された残差のエネルギーを表し、“ρ”変数は非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数を規定し、“Ａ”変数は非ゼロの量子化離散余弦変換（ＤＣＴ）係数当りの平均ビット数を呼び、“Ｂ”変数はテクスチャ情報をコード化するために使用するビット数を呼び、そして“Ｍ”は該ビデオ系列の該フレーム中のピクセルの数である、請求項１２の方法。
14. 該第２のＱＰのセットを選択することは、該推定されるレート−歪特性にラグランジュ緩和演算を実行することを備える、請求項１０の方法。
15. 該ラグランジュ緩和演算を実行することは、次式の結果を求めることを備える：
    

    

    ここにおいて、λはラグランジュ乗数であり、Ｊはコスト関数であり、添字“ｉ”は該ビデオ系列のｉ番目のフレームに関するパラメータを識別する整数であり、添字“ｉ−１”は該ビデオ系列のｉ−１番目のフレームに関するパラメータを識別し、“Ｑ”変数はＱＰであり、Ｄは歪モデルであり、Ｒはレート・モデルであり、そしてＮは整数である、請求項１４の方法。
16. 該第２のＱＰのセットを選択することは、該ビデオ系列中の該フレームの歪を実質的に最小にすることを備える、請求項１０の方法。
17. 該第１のセット中の各ＱＰを規定するためにレート・バジェットを使用するグリーディ・アルゴリズムに基づいて該第１のＱＰのセットをダイナミックに選択することをさらに具備する、請求項１０の方法。
18. 該第１のＱＰのセット中の複数の該ＱＰは、互いに同じである、請求項１０の方法。
19. ビデオ・コーディング・デバイス中で実行されるときに下記を行うプログラム・コードを具備するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、該プログラム・コードは：
    第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化する；
    該第１コーディング・パスにおいて該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求める；
    該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定する；そして
    該推定したレート−歪特性に基づいて該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択する、
    プログラム・コードである、コンピュータ読み取り可能な媒体。
20. 該ビデオ・コーディング・デバイスにおける実行で、該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化するプログラム・コードをさらに具備する、請求項１９のコンピュータ読み取り可能な媒体。
21. 該プログラム・コードは、該レート−歪特性を推定するために該レート−歪統計値にレート・モデルと歪モデルとを適用する、請求項１９のコンピュータ読み取り可能な媒体。
22. 該レート・モデルは、次式により与えられるモデルに実質的に対応する：
    Ｒ_ｉ＝（Ａ_ｉ）（ρ_ｉ）＋Ｂ_ｉ
    ここにおいて、該歪モデルは、次式により与えられるモデルに対応する：
    

    

    そしてここにおいて、添字“ｉ”は該ビデオ系列のｉ番目のフレームに関するパラメータを識別する整数であり、添字“ｉ−１”は該ビデオ系列のｉ−１番目のフレームに関するパラメータを識別し、そして添字“ｉ−２”は該ビデオ系列のｉ−２番目のフレームに関するパラメータを識別する、ここにおいて、“＾”表記は第１パスの変数であるとしてそれぞれの変数を規定し、そして“＾”のない表記は第２パスの変数であるとしてそれぞれの変数を規定する、ここにおいて、“Ｑ”変数はＱＰであり、“Ｄ”変数は歪の測定値であり、“Ｒ”変数はレートの測定値であり、“σ^２ _ｉ”は動き補償された残差のエネルギーを表し、“ρ”変数は非ゼロ量子化ＤＣＴ係数の数を規定し、“Ａ”変数は非ゼロの量子化離散余弦変換（ＤＣＴ）係数当りの平均ビット数を呼び、“Ｂ”変数はテクスチャ情報をコード化するために使用するビット数を呼び、そして“Ｍ”は該ビデオ系列の該フレーム中のピクセルの数である、請求項２１のコンピュータ読み取り可能な媒体。
23. 該プログラム・コードは、該推定されるレート−歪特性にラグランジュ緩和演算を実行することによって該第２のＱＰのセットを選択する、請求項１９のコンピュータ読み取り可能な媒体。
24. 該プログラム・コードは、次式の結果を求めることにより該ラグランジュ緩和演算を実行する：
    

    

    ここにおいて、λはラグランジュ乗数であり、Ｊはコスト関数であり、添字“ｉ”は該ビデオ系列のｉ番目のフレームに関するパラメータを識別する整数であり、添字“ｉ−１”は該ビデオ系列のｉ−１番目のフレームに関するパラメータを識別し、“Ｑ”変数はＱＰであり、Ｄは歪モデルであり、Ｒはレート・モデルであり、そしてＮは整数である、請求項２３のコンピュータ読み取り可能な媒体。
25. 該プログラム・コードは、該ビデオ系列中の該フレームの歪を実質的に最小にすることにより該第２のＱＰのセットを選択する、請求項１９のコンピュータ読み取り可能な媒体。
26. 該プログラム・コードは、該第１のセット中の各ＱＰを規定するためにレート・バジェットを使用するグリーディ・アルゴリズムに基づいて該第１のＱＰのセットをダイナミックに選択する、請求項１９のコンピュータ読み取り可能な媒体。
27. 該第１のＱＰのセット中の複数の該ＱＰは、互いに同じである、請求項１９のコンピュータ読み取り可能な媒体。
28. ビデオ系列を記憶するビデオ・メモリ；
    ビデオ・コーディングの期間に該ビデオ系列の少なくとも一部を記憶するローカル・メモリ；及び
    ビデオ・コーダ、
    を具備し、該ビデオ・コーダは、
    第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用して該ビデオ系列のフレームをコード化すること、
    該第１コーディング・パスの該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求めること、
    該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定すること、
    該推定したレート−歪特性に基づいて該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択すること、そして
    該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化すること、
    により該ビデオ系列をコード化するビデオ・コーダである、ビデオ・コーディング・デバイス。
29. 該ビデオ・コーダは、動き推定器、動き補償器、残差コーダ、及びレート制御ユニットを含む、ここにおいて、該動き推定器、該動き補償器、及び該残差コーダは、該第１コーディング・パスにおいて該第１のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化し、そして該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化する、そしてここにおいて、該レート制御ユニットは、レート−歪統計値を求め、レート−歪特性を推定し、そして該第２のＱＰのセットを選択する、請求項２８のビデオ・コーディング・デバイス。
30. 該ビデオ系列を取り込むためのビデオ取込みデバイス、及び該第２コーディング・パスの該コード化されたビデオ系列を送信するための送信機、をさらに具備する、請求項２９のビデオ・コーディング・デバイス。
31. 該ビデオ・コーダは、空間推定器、フレーム内予測ユニット、残差コーダ、及びレート制御ユニットを含む、ここにおいて、該空間推定器、該フレーム内予測ユニット、及び該残差コーダは、該第１コーディング・パスにおいて該第１のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化し、そして該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化する、そしてここにおいて、該レート制御ユニットは、レート−歪統計値を求め、レート−歪特性を推定し、そして該第２のＱＰのセットを選択する、請求項２８のビデオ・コーディング・デバイス。
32. 第１コーディング・パスにおいて第１の量子化パラメータ（ＱＰ）のセットを使用してビデオ系列のフレームをコード化すること；
    該第１コーディング・パスの該コード化されたビデオ系列に関するレート−歪統計値を求めること；
    該レート−歪統計値に基づいて該ビデオ系列のレート−歪特性を推定すること；
    該推定したレート−歪特性に基づいて該ビデオ系列中の該フレームの第２コーディング・パスのために第２のＱＰのセットを選択すること；及び
    該第２コーディング・パスにおいて該第２のＱＰのセットを使用して該ビデオ系列をコード化すること、
    によって該ビデオ系列をコード化するビデオ・コーダ。

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