JP2011530858A - ダーク・ノイズ・アーチファクトを検出する方法および装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、符号化された画像およびビデオ中のダーク・ノイズ・アーチファクトを検出するものである。圧縮ピクチャ中のアーチファクトの位置を発見する。各ピクチャの全体のダーク・ノイズ・アーチファクト強度として、ブロック当たりのアーチファクトの強度を決定する。アーチファクトの検出および強度の割当ては、このタイプのアーチファクトを生じやすい可能性がある候補領域を分析することによって実行する。このプロセスでは、ブロック分散、色情報、輝度レベルおよびアーチファクト位置など、複数の特徴を使用することができる。また、識別した領域に対してメジアン・フィルタリングを使用して、孤立領域を除去することもできる。各ピクチャの最終的なアーチファクト・パラメータは、ダーク・ノイズとして分類されたブロックの総数および各マクロブロックの強度に基づいて評価することができる。

Description

本発明の原理は、ディジタル画像およびビデオ・コンテンツに関する。より詳細には、本発明の原理は、ディジタル画像およびビデオ・コンテンツ中のダーク・ノイズ・アーチファクト（ｄａｒｋ ｎｏｉｓｅ ａｒｔｉｆａｃｔ）の検出に関する。

ＤＶＤオーサリングなど、非実時間でビデオを符号化するアプリケーションは、圧縮エンジンから画像の画質をできる限り良好なものにすることを目的としている。その目的のために、コンプレッショニスト（すなわち、圧縮プロセスに責任がある技術者）は、アーチファクトを含むピクチャを識別するために圧縮ビデオを見直すことが要求される。これは、かなりの経験、時間および労力を要する手作業の主観的なプロセスであり、製作時間および予算に影響を与える。また、課される目視評価基準が評価者によって異なることによる不一致もある。一般に、検出したピクチャを、微調整した符号化パラメータを用いて後処理または再符号化して、見直しにかけることがよく行われる。後処理または再符号化のアルゴリズムは、ピクチャの品質を高めるために、アーチファクトのパラメータおよび位置に基づいてそれらのパラメータを調整することができる。

この状況では、このプロセスを容易にするために自動アーチファクト検出が必要である。問題のあるシーンまたはセグメントを自動的に識別するためには、圧縮アーチファクトの存在を検出する客観的なメトリクスを見つけることが重要である。ブロッキネス（ｂｌｏｃｋｉｎｅｓｓ）、ブラーリネス（ｂｌｕｒｒｉｎｅｓｓ）およびモスキート・ノイズなど、ＭＰＥＧ−２符号化で生じる一般的な圧縮アーチファクトの検出は、過去にも広範に研究されている。しかし、これは難問であり、ピーク信号対雑音比（ＰＳＮＲ）など、従来の広く受け容れられている客観的なメトリクスでは適切に対処できていない。さらに、ＭＰＥＧ−４ ＡＶＣまたはＶＣ−１などの新しい圧縮標準が使用されるようになり、さらに新しい高精細度ＤＶＤフォーマットはさらに高いビット・レートで動作することにより、新しいタイプの圧縮アーチファクトも生じている。

「ダーク・ノイズ」とは、これらの新しい圧縮システムで生じる特定のタイプの視覚アーチファクトを指す用語である。（１）小さな分散、（２）低い強度レベル、および（３）低い飽和度を示す領域で人工的に平坦化されたブロックのクラスタが知覚されたとき、圧縮画像はダーク・ノイズ・アーチファクトを有すると言われる。ダーク・ノイズ・アーチファクトは、知覚したクロマ・パターン上の深刻なブロッキネス（ｂｌｏｃｋｉｎｅｓｓ）および／または変動を含むこともある。

前述のアプリケーションを効率よくサポートするためには、ダーク・ノイズ・アーチファクト検出アルゴリズムは、アーチファクトの深刻度を表すパラメータを提供して、再符号化および後処理のアルゴリズムがプロジェクト制約内で資源の割当てを自動的に優先順位をつけることができるようにする必要がある。さらに、ダーク・ノイズ・アーチファクト検出アルゴリズムは、そのパラメータを、グループ・オブ・ピクチャや１つのピクチャのようなグローバル・レベルだけでなく、マクロブロックやピクチャ内ブロックのようなローカル・レベルでも提供する必要がある。ダーク・ノイズ・アーチファクトをローカル・レベルまで突き止めることにより、符号化または処理モジュールは、アーチファクト領域内だけで符号化または処理パラメータを調整することができる。これは、全体のビット量または計算資源に制限がある場合に特に有用となり得る。

従って、ダーク・ノイズ・アーチファクトを自動的に検出し、ブロック当たりおよびピクチャ当たりのアーチファクトの強度を決定する方法および装置が強く求められている。

本発明の１つの特徴によれば、符号化された画像およびビデオ中のダーク・ノイズ・アーチファクトを検出する方法および装置が提供される。この方法では、（ｉ）圧縮ピクチャ中のアーチファクトの位置を発見し、（ｉｉ）ブロック当たりのアーチファクトの強度を決定し、（ｉｉｉ）各ピクチャの全体のダーク・ノイズ・アーチファクト強度を決定する。アーチファクトの検出およびパラメータの割当ては、このタイプのアーチファクトを生じやすい可能性がある候補領域を分析することによって実行する。このプロセスでは、ブロック分散、色情報、輝度レベルおよびアーチファクト位置など、複数の特徴を使用することができる。例示的な実施態様では、ディジタル画像中のダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域を、当該領域の少なくとも１つの特徴に基づいてスクリーニングするステップと、スクリーニングした候補領域をフィルタリングして孤立アーチファクト領域を除去するステップと、各候補領域にダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを割り当てるステップと、候補領域中のピクセル・セットについてダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを形成するステップとを含む、ダーク・ノイズ・アーチファクトを検出する方法が提案される。

本発明の別の特徴によれば、ディジタル画像のダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域を当該領域の少なくとも１つの特徴に基づいてスクリーニングし、孤立アーチファクト領域を除去し、各候補領域にダーク・ノイズ・アーチファクト強度を割り当て、ピクセルのセットについてダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを計算するように構成されたダーク・ノイズ・アーチファクト検出器を備えるビデオ・エンコーダが提案される。

本発明のその他の特徴および特性は、以下の詳細な説明を添付の図面と関連付けて考慮すれば明らかになるであろう。ただし、図面は、単に例示のみを目的としたものであって本発明の範囲を定義するものではなく、本発明の範囲については添付の特許請求の範囲を参照すべきであることを理解されたい。さらに、図面は、必ずしも一定の縮尺で描かれているわけではなく、特に指定しない限り、本明細書に記載する構造および手順を概念的に説明するためのものに過ぎないことも、理解されたい。

全図面を通じて、同じ参照番号は同じ要素を指している。

本発明の原理の１実施態様によるダーク・ノイズ・アーチファクトを検出する方法を示す流れ図である。 本発明の原理の１実施態様によるダーク・ノイズ・アーチファクトを検出する方法を示す詳細な流れ図である。 本発明の原理の実施によるダーク・ノイズ・アーチファクト検出の方法に適用できるレート制御アルゴリズムを示すブロック図である。 本発明の原理の実施によるダーク・ノイズ・アーチファクト検出の方法を組み込んだ予測エンコーダを示すブロック図である。

本発明の原理は、（ｉ）ダーク・ノイズ・アーチファクトの位置を発見し、（ｉｉ）ブロック当たりのダーク・ノイズ・アーチファクトの強度を決定し、（ｉｉｉ）ピクチャ当たりの全体のダーク・ノイズ・アーチファクトの強度を決定する方法および装置を提供するものである。

本発明の原理によって述べられるダーク・ノイズ・アーチファクト検出は、以下のステップの一部または全てを含むことができる。図１に示す方法１０を参照すると、ダーク・ノイズ・アーチファクト検出は、最初に目標とする１つまたは複数のピクチャをスクリーニングし（１２）、ダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域を突き止めることによって実行される。これらの候補にフィルタを適用して（１４）、孤立領域を除去する。この時点で、各アーチファクト候補ブロックにダーク・ノイズ・アーチファクト強度を割り当て（１６）、このダーク・ノイズ・アーチファクト強度をさらに使用して、ピクセル・セット（例えばピクチャまたはピクチャの群）のアーチファクト強度を決定または形成する（１８）ことができる。次いで、この強度値を、ビデオ・エンコーダによって自動的にしきい値と比較することができる。あるいは、このメトリクスを、個々のケースごとに再符号化の必要性を判断するコンプレッショニストに提供することもできる。以下、これらのステップについて説明する。

（ａ）ダーク・ノイズ・アーチファクト領域のスクリーニング
図１のステップ１２のスクリーニングは、通常のダーク・ノイズ・アーチファクトが生じる可能性の低い領域を除去することによって、ダーク・ノイズ・アーチファクト検出を高速化するために使用される。スクリーニング・ステップおよびフィルタリング・ステップは、これらの領域内のダーク・ノイズ・アーチファクトを解消または低減する。事前スクリーニングは、ピクセル・レベルまたはグループ・オブ・ピクチャ・レベルで行うことができる。ピクセル・ドメインまたは変換ドメイン内のいくつかの特徴を使用して、可能性の低い候補を除去することができる。例示的な実施態様として、８×８ブロックにおいて以下の特徴を計算する。
ＭｅａｎＬｕｍＲｅｃ： 再構築ブロックのルマ（ｌｕｍａ）成分の平均値
ＭｅａｎＣｂＲｅｃ： 再構築ブロックのＣｂクロマ成分の平均値
ＭｅａｎＣｒＲｅｃ： 再構築ブロックのＣｒクロマ成分の平均値
ＶａｒＬｕｍＲｅｃ： 再構築ブロックのルマ成分の分散
ＶａｌＬｕｍＯｒｇ： 元のブロックのルマ成分の分散
ここで、サイズＭ×ＮのブロックＢ中のピクセル値の分散

は、次のように計算される。

Ｂ（ｉ、ｊ）は、ブロックＢ中の位置（ｉ、ｊ）におけるピクセル値を表し、

は、ブロックＢ内のピクセル値の平均値を表しており、次のように計算される。

この例では、以下の基準を満たすブロックを、ダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域として分類する。ダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域として分類されたブロックは、１とマークされ、そうでないブロックは０とマークされる。
１）ＭｅａｎＬｕｍＲｅｃが、所定範囲（ＴＨ＿ＬＵＭ＿ＬＯＷ、ＴＨ＿ＬＵＭ＿ＨＩ）内である。
２）ＶａｒＬｕｍＲｅｃが、所定値ＴＨ＿ＬＵＭ＿ＶＡＲ未満である。
３）ＶａｒＬｕｍＯｒｇとＶａｒＬｕｍＲｅｃの差の絶対値が、所定値ＴＨ＿ＬＵＭ ＶＡＲＤＩＦＦより大きい。
４）ＭｅａｎＣｂＲｅｃが、範囲（ＴＨ＿ＣＢ＿ＬＯＷ、ＴＨ＿ＣＢ＿ＨＩ）内であり、ＭｅａｎＣｒＲｅｃが、範囲（ＴＨ＿ＣＲ＿ＬＯＷ、ＴＨ＿ＣＲ＿ＨＩ）内である。
上述のように、スクリーニング・ステップ中に、その他の基準（すなわち輝度情報以外）を使用することもできる。ダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域のスクリーニングに使用することができる領域の特徴のその他の例としては、空間アクティビティ情報、テクスチャ情報、または時間的情報などが挙げられる。

（ｂ）ダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域のフィルタリング
ダーク・ノイズ・アーチファクト候補領域を識別したら、これらの領域に対して時間的および／または空間的フィルタ（ステップ１４）を使用して、孤立領域を低減または除去することができる。例示的な実施態様では、空間的メジアン・フィルタを使用して、ビデオ・フレーム内の孤立したダーク・ノイズ・アーチファクト候補マクロブロックを除去することができる。

（ｃ）ブロックのダーク・ノイズ・アーチファクト強度
ダーク・ノイズ・アーチファクト候補ブロックの特徴に基づき、このブロックにアーチファクト強度を割り当てることができる。本例では、平均輝度値が低いブロックほど、高い強度を割り当てる。これは、低輝度の領域ほどアーチファクトが深刻になる傾向があることによるものである。元の画像またはビデオが入手できる場合には、さらに、元の画像またはビデオおよび再構築した画像またはビデオの両方について各ブロックの分散を計算することができ、分散の減少が大きい候補再構築ブロックほど、高いアーチファクト強度が割り当てられる。特定の実施例として、ブロックのアーチファクト強度（ＡｒｔｉｆａｃｔＳｔｒｅｎｇｔｈ）を、以下のように計算する。
ＶａｒＤｉｆｆ ＝ ＶａｒＬｕｍＯｒｇ − ＶａｒＬｕｍＲｅｃ
ＬｕｍａＷｔ ＝ （ＴＨ＿ＬＵＭ＿ＨＩ − ＭｅａｎＬｕｍＲｅｃ）／（ＴＨ＿ＬＵＭ＿ＨＩ − ＴＨ＿ＬＵＭ＿ＬＯＷ）
ＡｒｔｉｆａｃｔＳｔｒｅｎｇｔｈ ＝ ＶａｒＤｉｆｆ ＋ ＬｕｍａＷｔ
当業者なら、アーチファクト強度はマクロブロック・レベルで割り当てても、ピクチャ・レベルで割り当ててもよいことが分かるであろう。

図２は、本発明の原理の１実施態様によるブロック・レベルのダーク・ノイズ・アーチファクト検出モジュールを示す流れ図９５である。上述のように、ピクチャ内の各ブロックについて、このダーク・ノイズ・アーチファクト検出方法では、最初に、様々な特徴を用いて可能性の低いアーチファクト候補領域をスクリーニングし、除去する。これは、図２のステップ１００〜ステップ１２０に示す。最初に、プロセスを開始した（１００）ときに、全てのマクロブロックに対するループを実行し（１１０）、元のブロックおよび再構築ブロックの特徴を計算する（１２０）。

次いで、それぞれのブロックにダーク・ノイズが存在するかどうかを判定する（１３０）。存在する場合には、マスク・マップにおいて、検出されたダーク・ノイズ・アーチファクト候補を１とマークし（１４０）、そうでない場合には、０とマークする（１５０）。この時点で、全てのマクロブロックに対するループを終了する（１６０）。

次いで、マスク・マップに対してメジアン・フィルタリングを実行して、孤立領域を除去する（１７０）。メジアン・フィルタリングの後で、ブロックなどのピクセル群についてのダーク・ノイズ・アーチファクト強度を計算することができる（１８０）。この強度計算に基づいて、ピクチャのアーチファクト強度を形成することができ（１９０）、その後、プロセスを終了する（２００）。

（ｄ）画像またはビデオ・ピクチャ群のダーク・ノイズ・アーチファクト・メトリクス
アーチファクト候補ブロックを識別し、各ブロックにアーチファクト強度を割り当てたら、画像またはビデオ・ピクチャ群について、全体のダーク・ノイズ・アーチファクト強度を計算（または形成）することができる（ステップ１８）。全体のダーク・ノイズ・アーチファクト強度の計算では、例えば、画像またはビデオ・ピクチャ内でアーチファクト候補ブロックとして識別されたブロックの割合を使用する。全体のアーチファクト強度の計算の別の例としては、全ブロックのアーチファクト強度を合計してもよい。次いで、全体のアーチファクト強度を、ビデオ・エンコーダによって自動的にしきい値と比較することができる。あるいは、このメトリクスを、個々のケースごとに再符号化の必要性を判断するコンプレッショニストに提供することもできる。

所望のしきい値を超えるダーク・ノイズ・アーチファクトを有するとして識別された領域またはピクチャについては、レート制御アルゴリズムを使用して、再符号化のための符号化パラメータを調整することができる。このようなレート制御の簡単な例は、ダーク・ノイズ・アーチファクトのない領域またはピクチャのビットを用いて、より多くのビットを、ダーク・ノイズ・アーチファクトを有する領域またはピクチャに割り当てることである（例えば図３参照）。

図３は、図１〜図２に示して説明したダーク・ノイズ・アーチファクト検出方法１０に適用することもできる、レート制御アルゴリズム３００を示すブロック図である。図３を参照すると、本発明の原理を適用することができる例示的なレート制御装置の全体が、参照番号３００で示してある。装置３００は、本明細書に記載するダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータ推定を、本発明の原理の様々な実施例に従って適用するように構成される。装置３００は、ダーク・ノイズ・アーチファクト検出器３１０、レート制約メモリ３２０、レート制御装置３３０およびビデオ・エンコーダ３４０を備える。

ダーク・ノイズ・アーチファクト検出器３１０の出力は、レート制御装置３３０の第１の入力に信号通信で接続される。レート制約メモリ３２０は、レート制御装置３３０の第２の入力に信号通信で接続される。レート制御装置３３０の出力は、ビデオ・エンコーダ３４０の第１の入力に信号通信で接続される。

ダーク・ノイズ・アーチファクト検出器３１０の入力およびビデオ・エンコーダ３４０の第２の入力は、装置３００の入力として利用することができ、入力されるビデオおよび／あるいは１つまたは複数の画像を受信する。ビデオ・エンコーダ３４０の出力は、装置３００の出力として利用することができ、ビットストリームを出力する。

１つの例示的な実施例では、ダーク・ノイズ・アーチファクト検出器３１０は、図１〜図２に則って説明した方法に従ってダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを生成し、このメトリクスをレート制御装置３３０に渡す。レート制御装置３３０は、このダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを、レート制約メモリ３２０に記憶されている付加的なレート制約と共に使用して、ビデオ・エンコーダ３４０を制御するためのレート制御パラメータを生成する。あるいは、アーチファクト・パラメータをメモリに記憶することもでき、この場合には、このダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを後に取り出し、再符号化がいつ必要でいつ必要でないのかについて判定することもできる。

図４を参照すると、本発明の原理によるバンディング・アーチファクト検出方法を実施するダーク・ノイズ・アーチファクト検出モジュール４９５が一体化された、図３のレート制御アルゴリズムを適用することもできる、本発明の原理を適用することができる例示的な予測ビデオ・エンコーダの全体が、参照番号４００で示してある。エンコーダ４００は、例えば、図３のエンコーダ３４０として使用することができる。その場合には、エンコーダ４００は、図３の装置３００に対応するレート制御を（レート制御装置３３０に従って）適用するように構成される。

ビデオ・エンコーダ４００は、結合器４８５の第１の入力と信号通信した出力を有するフレーム順序付けバッファ４１０を含む。結合器４８５の出力は、変換器／量子化器４２５の第１の入力に信号通信で接続される。変換器／量子化器４２５の出力は、エントロピ・コーダ４４５の第１の入力および逆変換器／逆量子化器４５０の入力に信号通信で接続される。エントロピ・コーダ４４５の出力は、結合器４９０の第１の入力に信号通信で接続される。結合器４９０の出力は、出力バッファ４３５の入力に信号通信で接続される。出力バッファの第１の出力は、レート制御装置４０５の入力に信号通信で接続される。レート制御装置４０５の出力は、ピクチャ・タイプ判定モジュール４１５の入力、マクロブロック・タイプ（ＭＢタイプ）判定モジュール４２０の第１の入力、変換器／量子化器４２５の第２の入力、およびシーケンス・パラメータ・セット（ＳＰＳ）およびピクチャ・パラメータ・セット（ＰＰＳ）挿入器４４０の入力に信号通信で接続される。

ピクチャ・タイプ判定モジュール４１５の第１の出力は、フレーム順序付けバッファ４１０の第２の入力に信号通信で接続される。ピクチャ・タイプ判定モジュール４１５の第２の出力は、マクロブロック・タイプ判定モジュール４２０の第２の入力に信号通信で接続される。

シーケンス・パラメータ・セット（ＳＰＳ）およびピクチャ・パラメータ・セット（ＰＰＳ）挿入器４４０の出力は、結合器４９０の第３の入力に信号通信で接続される。逆量子化器／逆変換器４５０の出力は、結合器４２７の第１の入力に信号通信で接続される。結合器４２７の出力は、イントラ予測モジュール４６０の入力およびデブロッキング・フィルタ４６５の入力に信号通信で接続される。デブロッキング・フィルタ４６５の出力は、参照ピクチャ・バッファ４８０の入力に信号通信で接続される。参照ピクチャ・バッファ４８０の出力は、動き推定器４７５の入力および動き補償器４７０の第１の入力に信号通信で接続される。動き推定器４７５の第１の出力は、動き補償器４７０の第２の入力に信号通信で接続される。動き推定器４７５の第２の出力は、エントロピ・コーダ４４５の第２の入力に信号通信で接続される。

動き補償器４７０の出力は、スイッチ４９７の第１の入力に信号通信で接続される。イントラ予測モジュール４６０の出力は、スイッチ４９７の第２の入力に信号通信で接続される。マクロブロック・タイプ判定モジュール４２０の出力は、スイッチ４９７の第３の入力に信号通信で接続される。スイッチ４９７の出力は、結合器４２７の第２の入力に信号通信で接続される。

フレーム順序付けバッファ４１０の入力は、エンコーダ４００の入力として利用することができ、入力ピクチャを受信する。さらに、付加拡張情報（ＳＥＩ）挿入器４３０の入力は、エンコーダ４００の入力として利用することができ、メタデータを受信する。出力バッファ４３５の第２の出力は、エンコーダ４００の出力として利用することができ、ビットストリームを出力する。

さらに、これらの方法は、プロセッサが命令を実行することによって実施することができ、このような命令は、例えば集積回路、ソフトウェア・キャリア、あるいは、例えばハード・ディスク、コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）または読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などその他の記憶装置といったプロセッサ可読媒体に記憶することができる。これらの命令によって、プロセッサ可読媒体上に実装されるアプリケーション・プログラムを構成することもできる。また、プロセッサが、例えばプロセスを実行する命令を有するプロセッサ可読媒体を含むこともできることは、明らかであろう。

実施態様では、例えば記憶または伝送することができる情報を搬送するようにフォーマットされた信号を生成することもできることは、当業者には明らかであろう。この情報としては、例えば、方法を実行するための命令、または上述の実施態様の１つで生成されたデータなどが挙げられる。このような信号は、例えば、（例えばスペクトルの無線周波部分を使用して）電磁波として、またはベースバンド信号としてフォーマット化することができる。フォーマット化は、例えば、データ・ストリームの符号化、符号化したストリームのパケット化、およびパケット化したストリームによる搬送波の変調を含むことができる。信号が搬送する情報は、例えば、アナログ情報であってもよいし、ディジタル情報であってもよい。既知の通り、信号は、様々な種類の有線または無線リンクを介して伝送することができる。

いくつかの実施態様について説明した。しかし、様々な修正を加えることができることを理解されたい。例えば、異なる実施態様の要素を組み合わせたり、補足したり、修正したり、除去したりして、その他の実施態様を生みだすこともできる。さらに、開示した構造およびプロセスの代わりに、その他の構造およびプロセスを用いることもできること、ならびにその結果得られた実施態様が、開示の実施態様と少なくとも実質的には同じである１つまたは複数の機能を、少なくとも実質的には同じである１つまたは複数の方法で実行して、少なくとも実質的には同じである１つまたは複数の結果を達成することになることは、当業者なら理解するであろう。従って、上記その他の実施態様は、以下の特許請求の範囲に含まれる。

Claims (25)

1. ディジタル画像の領域内のアーチファクトを除去するために前記領域をフィルタリングするステップ（１４）と、
   前記領域にダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを割り当てるステップ（１６）と、を含む、方法。
2. 前記ディジタル画像中の領域を、該領域に関する輝度情報に基づいてスクリーニングするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ディジタル画像中の領域を、該領域に関する空間アクティビティ情報に基づいてスクリーニングするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記ディジタル画像中の領域を、該領域に関するテクスチャ情報に基づいてスクリーニングするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記ディジタル画像中の領域を、該領域に関する時間的情報に基づいてスクリーニングするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記フィルタリングがメジアン・フィルタリングを含む、請求項１に記載の方法。
7. ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータの前記割当てステップが、マクロブロック・レベルで実行される、請求項１に記載の方法。
8. ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータの前記割当てステップが、ピクチャ・レベルで実行される、請求項１に記載の方法。
9. ダーク・ノイズ・アーチファクト検出が、ピクセル・ドメインで実行される、請求項１に記載の方法。
10. ダーク・ノイズ・アーチファクト検出が、変換ドメインで実行される、請求項１に記載の方法。
11. 前記ディジタル画像が、ディジタル・ビデオ・コンテンツ中の一連のディジタル画像の１つである、請求項１に記載の方法。
12. 前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータが、しきい値と比較され、前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータが前記しきい値を超えたのに応答して、ピクセル・セットが再符号化される、請求項１に記載の方法。
13. 前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータが、システム出力として提供される、請求項１に記載の方法。
14. 前記領域内のダーク・ノイズ・アーチファクトを除去し、前記領域にダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータを割り当てるように構成された検出器（１０）を備える、ビデオ・エンコーダ。
15. 前記検出器が、メジアン・フィルタを含む、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
16. 前記検出器が、ダーク・ノイズ・アーチファクトがないかどうか、ディジタル画像の領域を、前記領域の輝度情報を用いてスクリーニングするようにさらに動作可能である、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
17. 前記検出器が、ダーク・ノイズ・アーチファクトがないかどうか、ディジタル画像の領域を、空間アクティビティ情報を用いてスクリーニングするようにさらに動作可能である、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
18. 前記検出器が、ダーク・ノイズ・アーチファクトがないかどうか、ディジタル画像の領域を、テクスチャ情報を用いてスクリーニングするようにさらに動作可能である、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
19. 前記検出器が、ダーク・ノイズ・アーチファクトがないかどうか、ディジタル画像の領域を、時間的情報を用いてスクリーニングするようにさらに動作可能である、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
20. ＭＰＥＧ−４ ＡＶＣ、ＶＣ−１、およびＭＰＥＧ−２からなる群から選択された少なくとも１つの標準に準拠する、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
21. 前記ディジタル画像が、ビデオ・コンテンツを構成する一連のディジタル画像の一部である、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
22. 前記検出器が、前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータをマクロブロック・レベルで割り当てる、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
23. 前記検出器が、前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータをピクチャ・レベルで割り当てる、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
24. 前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータが、しきい値と比較され、前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータが前記しきい値を超えたのに応答して、ピクセル・セットが再符号化される、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。
25. 前記ダーク・ノイズ・アーチファクト・パラメータが、システム出力として提供される、請求項１４に記載のビデオ・エンコーダ。

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