JP2012104926A - 量子化パラメータ制御装置、量子化パラメータ制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】軽量な処理で量子化パラメータを最適化すること。
【解決手段】複数のブロックに分割された画像に所定の変換処理を施して得られる変換係数をブロック毎に設定された量子化パラメータの基準値に基づいてスケーリングし、スケーリング後の変換係数を量子化して量子化値を算出し、非ゼロの量子化値を含み、かつ、量子化値の絶対値が全て１以下となるブロックを検出し、検出されたブロックについて、非ゼロの量子化値に対応するスケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、当該ブロックに含まれる非ゼロの量子化値の個数をカウントし、量子化パラメータの基準値、スケーリング後の変換係数の絶対値和、及び非ゼロの量子化値の個数に基づき、検出されたブロックに対応する量子化パラメータを選択する、量子化パラメータ制御装置が提供される。
【選択図】図２

Description

本発明は、量子化パラメータ制御装置、量子化パラメータ制御方法、及びプログラムに関する。

近年、ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−４、Ｈ．２６４など、様々な映像符号化技術が標準化され、これらの映像符号化技術が広く利用されるようになってきた。例えば、放送局から配信されるデジタルテレビジョン放送の映像信号や、ＤＶＤなどの記録メディアに記録された映像信号は、これらの映像符号化技術を利用して符号化されている。Ｈ．２６４などの映像符号化技術を利用すると、映像の品質を大きく損なうことなく、映像信号のデータサイズを大幅に圧縮することが可能である。

Ｈ．２６４などの映像符号化技術に係る符号化器は、映像を構成する各画像を所定のサイズに分割したマクロブロックを単位として符号化処理を実行する。画像が符号化器に入力されると、符号化器は、入力された画像と、動き補償予測などの処理により得られた予測画像との差分を算出し、その差分を表す予測残差信号を生成する。次いで、符号化器は、生成した予測残差信号に離散コサイン変換などの直交変換を施す。なお、この直交変換により変換係数の組が得られる。

次いで、符号化器は、変換係数を量子化する。量子化とは、所定の量子化ステップで変換係数をスケーリングした後、スケーリング後の変換係数を所定のレベル値（例えば、整数値）に離散化することを言う。この量子化を行うと符号化すべき情報量が削減されるため、後段で行う符号化処理の効率が向上し、最終的に得られる符号の符号量が削減される。但し、量子化を行う際に量子化雑音が発生するため、復号時に再生される画像に歪が発生してしまう。特に、量子化ステップを大きくとると歪が大きくなる。一方で、量子化ステップが大きいほど符号量が大きく削減される。つまり、歪と符号量とはトレードオフの関係にある。

そこで、歪と符号量とのバランスを最適化する技術（以下、レート歪最適化技術）に関する研究開発が進められた。歪と符号量とを最適化する方法としては、例えば、量子化パラメータ（量子化ステップを決める指標）を変えながらＲＤコストを順次評価し、ＲＤコストが最小となる量子化パラメータを検出する方法が考えられる。しかし、この方法は、最適な量子化パラメータが検出されるまで、動き補償予測、量子化、及び量子化の後段で実行されるエントロピー符号化などの処理を繰り返し実行する工程を含む。そのため、この方法は、演算量が多く、現実的ではないという問題があった。

そこで、この問題に対する解決策が検討された。例えば、下記の非特許文献１には、同じ動きベクトルを利用して、量子化パラメータを変えながらＲＤコストを評価する方法が記載されている。この方法を適用すると、動きベクトルを繰り返し探索する必要がなくなる分だけ、１回のＲＤコストの評価に要する演算量が大幅に削減される。その結果、比較的少ない演算量で最適な量子化パラメータを検出することが可能になる。

このようにして量子化パラメータが決まると、符号化器は、その量子化パラメータを利用して変換係数を量子化し、量子化値を算出する。次いで、符号化器は、算出した量子化値を可変長符号に符号化（エントロピー符号化）する。上記のように、動き補償予測などを利用することで似通った画像間における予測残差信号が得られていること、及び最適な量子化パラメータを利用して量子化が行われていることにより、画質を大きく低下させることなく十分な圧縮率を実現することができる。

ＪＶＴ−ＡＡ０２６：‘‘Ｒａｔｅ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ’’， Ｍ．Ｋａｒｃｚｅｗｉｃｓ， ｅｔ ａｌ．， ｈｔｔｐ：／／ｆｔｐ３．ｉｔｕ．ｉｎｔ／ａｖ−ａｒｃｈ／ｊｖｔ−ｓｉｔｅ／２００８＿０４＿Ｇｅｎｅｖａ／ＪＶＴ−ＡＡ０２６．ｚｉｐ

上記の通り、最適な量子化パラメータの検出に上記の非特許文献１に記載されたレート歪最適化技術を適用すると、動きベクトルの探索に係る演算量を削減できる。しかし、量子化、エントロピー符号量計算、復号側に生ずる量子化歪を評価するための逆量子化や直交変換の逆変換などの処理は、量子化パラメータを変える度に繰り返し実行する必要がある。つまり、上記の非特許文献１に記載のレート歪最適化技術は、ＲＤコストの評価に要する演算のうち、動きベクトルの探索に必要な演算の負荷だけを低減させたものである。そのため、最適な量子化パラメータを検出するための処理負荷は依然として大きいままである。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、量子化パラメータの制御に要する演算量をさらに低減させることが可能な、新規かつ改良された量子化パラメータ制御装置、量子化パラメータ制御方法、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、複数のブロックに分割された画像に所定の変換処理を施して得られる変換係数を前記ブロック毎に設定された量子化パラメータの基準値に基づいてスケーリングし、スケーリング後の変換係数を量子化して量子化値を算出する量子化部と、非ゼロの前記量子化値を含み、かつ、前記量子化値の絶対値が全て１以下となる前記ブロックを検出する対象ブロック検出部と、前記対象ブロック検出部により検出されたブロックについて、前記非ゼロの量子化値に対応する前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、当該ブロックに含まれる前記非ゼロの量子化値の個数をカウントする係数分析部と、前記量子化パラメータの基準値、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和、及び前記非ゼロの量子化値の個数に基づき、前記対象ブロック検出部により検出されたブロックに対応する量子化パラメータを選択する量子化パラメータ選択部と、を備える量子化パラメータ制御装置が提供される。

また、前記量子化パラメータ選択部は、前記量子化パラメータの基準値とは異なる量子化パラメータの候補値を選択する第１のステップと、前記量子化値を算出する際に用いる量子化パラメータを前記量子化パラメータの基準値から前記量子化パラメータの候補値に変えた場合に生じるレート歪コストの変化量を算出する第２のステップと、前記第１のステップ及び前記第２のステップを繰り返し実行して前記レート歪コストの変化量が最小となる前記量子化パラメータの候補値を選択する第３のステップと、を実行するように構成されていてもよい。

また、前記量子化パラメータ選択部は、前記第１のステップにおいて、前記量子化パラメータの基準値と前記量子化パラメータの候補値による量子化ステップの比が、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和と前記非ゼロの量子化値の個数との比に最も近い前記量子化パラメータの候補値を初期値として選択し、当該初期値と前記量子化パラメータの基準値との間の値をとる量子化パラメータを前記量子化パラメータの候補値として選択するように構成されていてもよい。

また、前記量子化パラメータ選択部は、前記第２のステップにおいて、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和及び前記非ゼロの量子化値の個数に関する１次式を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる歪の変化量を表す成分を算出するように構成されていてもよい。

また、前記量子化パラメータ選択部は、前記第２のステップにおいて、前記量子化パラメータの基準値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量と、前記量子化パラメータの候補値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量との差を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる符号量の変化を表す成分を算出するように構成されていてもよい。

また、前記係数分析部は、色成分毎に前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、色成分毎に前記非ゼロの量子化値の個数をカウントし、前記量子化パラメータ選択部は、前記係数分析部で色成分毎に算出された値を用いて前記量子化パラメータを選択するように構成されていてもよい。

また、上記の量子化パラメータ制御装置は、前記量子化値の絶対値が２以上となる前記ブロックを検出する非対象ブロック検出部をさらに備えていてもよい。この場合、前記量子化パラメータ選択部は、前記非対象ブロック検出部により検出されたブロックについて、前記量子化パラメータの基準値を変えながらレート歪コストを繰り返し算出し、当該レート歪コストが最小となる量子化パラメータの基準値を当該ブロックに対応する量子化パラメータとして選択する。

また、前記量子化パラメータ選択部により選択された量子化パラメータは、Ｈ．２６４の画像符号化処理において利用されてもよい。また、前記量子化部は、所定精度の固定小数演算を用いて前記スケーリング後の変換係数を算出するように構成されていてもよい。また、前記量子化パラメータ選択部は、所定精度の固定小数演算を用いて前記レート歪コストの変化量を算出するように構成されていてもよい。

また、前記量子化パラメータ選択部は、前記１次式の係数を前記量子化パラメータの変化量に関するテーブルとして保持し、当該テーブルを用いて前記歪の変化量を表す成分を算出するように構成されていてもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、複数のブロックに分割された画像に所定の変換処理を施して得られる変換係数を前記ブロック毎に設定された量子化パラメータの基準値に基づいてスケーリングし、スケーリング後の変換係数を量子化して量子化値を算出する量子化工程と、非ゼロの前記量子化値を含み、かつ、前記量子化値の絶対値が全て１以下となる前記ブロックを検出する対象ブロック検出工程と、前記対象ブロック検出工程で検出されたブロックについて、前記非ゼロの量子化値に対応する前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、当該ブロックに含まれる前記非ゼロの量子化値の個数をカウントする係数分析工程と、前記量子化パラメータの基準値、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和、及び前記非ゼロの量子化値の個数に基づき、前記対象ブロック検出工程で検出されたブロックに対応する量子化パラメータを選択する量子化パラメータ選択工程と、を含む、量子化パラメータ制御方法が提供される。

また、前記量子化パラメータ選択工程は、前記量子化パラメータの基準値とは異なる量子化パラメータの候補値を選択する第１のステップと、前記量子化値を算出する際に用いる量子化パラメータを前記量子化パラメータの基準値から前記量子化パラメータの候補値に変えた場合に生じるレート歪コストの変化量を算出する第２のステップと、前記第１のステップ及び前記第２のステップを繰り返し実行して前記レート歪コストの変化量が最小となる前記量子化パラメータの候補値を選択する第３のステップと、を含む工程であってもよい。

また、前記量子化パラメータ選択工程に含まれる第１のステップは、前記量子化パラメータの基準値と前記量子化パラメータの候補値による量子化ステップの比が、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和と前記非ゼロの量子化値の個数との比に最も近い前記量子化パラメータの候補値を初期値として選択し、当該初期値と前記量子化パラメータの基準値との間の値をとる量子化パラメータを前記量子化パラメータの候補値として選択する工程であってもよい。

また、前記量子化パラメータ選択工程に含まれる第２のステップは、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和及び前記非ゼロの量子化値の個数に関する１次式を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる歪の変化量を表す成分を算出する工程であってもよい。

また、前記量子化パラメータ選択工程に含まれる第２のステップは、前記量子化パラメータの基準値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量と、前記量子化パラメータの候補値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量との差を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる符号量の変化を表す成分を算出する工程であってもよい。

また、前記係数分析工程は、色成分毎に前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、色成分毎に前記非ゼロの量子化値の個数をカウントする工程であってもよく、前記量子化パラメータ選択工程は、前記係数分析工程で色成分毎に算出された値を用いて前記量子化パラメータを選択する工程であってもよい。

また、上記の量子化パラメータ制御方法は、前記量子化値の絶対値が２以上となる前記ブロックを検出する非対象ブロック検出工程をさらに含んでいてもよい。この場合、前記量子化パラメータ選択工程は、前記非対象ブロック検出工程で検出されたブロックについて、前記量子化パラメータの基準値を変えながらレート歪コストを繰り返し算出し、当該レート歪コストが最小となる量子化パラメータの基準値を当該ブロックに対応する量子化パラメータとして選択する工程を含む。

また、前記量子化パラメータ選択工程で選択された量子化パラメータは、Ｈ．２６４の画像符号化処理において利用されてもよい。また、前記量子化工程は、所定精度の固定小数演算を用いて前記スケーリング後の変換係数を算出する工程であってもよい。また、前記量子化パラメータ選択工程は、所定精度の固定小数演算を用いて前記レート歪コストの変化量を算出する工程であってもよい。

また、前記量子化パラメータ選択工程は、前記１次式の係数を前記量子化パラメータの変化量に関するテーブルとして保持し、当該テーブルを用いて前記歪の変化量を表す成分を算出する工程であってもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記の量子化パラメータ制御装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記のプログラムが記録された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される。

以上説明したように本発明によれば、量子化パラメータの制御に要する演算量をさらに低減させることが可能になる。

一般的な符号化器の機能構成について説明するための説明図である。 本発明の一実施形態に係る符号化器の機能構成について説明するための説明図である。 同実施形態に係る符号化器に含まれる量子化部及び量子化パラメータ制御部の詳細な機能構成について説明するための説明図である。 同実施形態に係る量子化パラメータの制御方法について説明するための説明図である。 同実施形態に係る符号化器の機能を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成例について説明するための説明図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

［説明の流れについて］
ここで、以下に記載する本発明の実施形態に関する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図１を参照しながら、一般的な符号化器１０の機能構成について説明する。次いで、図２を参照しながら、本実施形態に係る符号化器１００の機能構成について説明する。この中で、図３を参照しながら、本実施形態に係る符号化器１００に含まれる量子化部１０３及び量子化パラメータ制御部１０４の機能構成について、より詳細に説明する。次いで、図４を参照しながら、本実施形態に係る量子化パラメータの最適化処理の流れについて説明する。次いで、図５を参照しながら、本実施形態に係る符号化器１００の機能を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成例について説明する。

＜一般的な符号化器１０の機能構成＞
まず、図１を参照しながら、一般的な符号化器１０の機能構成について説明する。図１は、一般的な符号化器１０の機能構成について説明するための説明図である。

図１に示すように、符号化器１０は、主に、減算器１１と、変換部１２と、量子化部１３と、エントロピー符号化部１４と、逆量子化・逆変換部１５と、加算器１６と、フレームバッファ１７と、予測部１８とにより構成される。また、量子化部１３、エントロピー符号化部１４、及び逆量子化・逆変換部１５には、予め設定された量子化パラメータが入力される。

まず、符号化対象の画像（原画像）が符号化器１０に入力される。符号化器１０に入力された原画像は、減算器１１に入力される。減算器１１には、また、後述する予測部１８から予測画像が入力されている。この予測画像は、動き補償予測などの方法を用いて、符号化対象の画像に対応する画像を予測したものである。原画像及び予測画像が入力されると、減算器１１は、原画像から予測画像を減算する。つまり、減算器１１は、原画像と予測画像との差分である予測残差信号を生成する。減算器１１により生成された予測残差信号は、変換部１２に入力される。

予測残差信号が入力されると、変換部１２は、入力された予測残差信号に対して離散コサイン変換などの直交変換を施す。つまり、変換部１２は、直交変換により予測残差信号を変換係数の組に変換する。変換部１２による変換処理により得られた変換係数は、量子化部１３に入力される。変換係数が入力されると、量子化部１３は、入力された変換係数を量子化して量子化値を生成する。このとき、量子化部１３は、予め入力された量子化パラメータにより決まる量子化ステップに基づいて変換係数をスケーリングし、スケーリング後の変換係数を所定精度（例えば、整数精度など）で離散化して量子化値を生成する。

量子化部１３により生成された量子化値は、エントロピー符号化部１４及び逆量子化・逆変換部１５に入力される。量子化値が入力されたエントロピー符号化部１４は、入力された量子化値を可変長符号などのエントロピー符号に符号化する。そして、エントロピー符号化部１４による符号化処理により得られたエントロピー符号は、ストリームとして出力される。なお、利用可能な符号化方式としては、例えば、指数ゴロム符号方式、ＣＡＶＬＣ（Ｃｏｎｔｅｘｔ−ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｌｅｎｇｔｈ Ｃｏｄｉｎｇ）、ＣＡＢＡＣ（Ｃｏｎｔｅｘｔ−ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）などがある。

一方、量子化値が入力された逆量子化・逆変換部１５は、量子化部１３による量子化処理と逆の処理、及び変換部１２による変換処理と逆の処理を実行して、入力された量子化値から予測残差信号を復元する。但し、逆量子化・逆変換部１５により復元される予測残差信号は、減算器１１により得られる予測残差信号と完全に一致するものではない点に注意されたい。逆量子化・逆変換部１５により復元された予測残差信号は、加算器１６に入力される。また、加算器１６には、予測部１８から予測画像が入力されている。この予測画像は、減算器１１に入力されたものと同じものである。

加算器１６は、逆量子化・逆変換部１５から入力された復元された予測残差信号に予測画像を加算して復号器で生成されるであろう復号画像を生成する。そして、加算器１６により生成された復号画像は、フレームバッファ１７に格納される。但し、量子化部１３による量子化処理において量子化雑音が生じているため、加算器１６により復元される復号画像は、減算器１１に入力された原画像とは完全に一致しない点に注意されたい。このように、フレームバッファ１７には、復号画像が蓄積される。フレームバッファ１７に蓄積された復号画像は、予測部１８により読み出され、予測画像の生成に利用される。例えば、予測部１８は、フレームバッファ１７から読み出した複数の復号画像を利用して動き補償予測などを実行し、次の時点で入力される原画像の予測画像を生成する。

以上、一般的な符号化器１０の機能構成について説明した。上記のように、原画像の組で構成される映像信号を符号化する際には、符号化すべき情報を削減して圧縮効率を高めるために量子化が行われる。しかし、量子化を行うと、離散化の際に量子化雑音が発生し、復号時に画像の歪みが生じてしまう。この量子化雑音の大きさは、量子化の粗さに関係している。また、量子化の粗さが大きいほど、圧縮効率が高まる（符号量が低減される）。つまり、復号に際して画像に生じる歪みと、符号量とはトレードオフの関係にある。そのため、所望の画質を維持しつつ、符号量を最小限に抑制するには、量子化の粗さに対応する量子化パラメータを最適化する技術（レート歪み最適化技術）が求められる。

量子化パラメータを最適化するには、例えば、ある量子化パラメータの候補に対し、下記の式（１）で表現されるＲＤコストＪを算出し、ＲＤコストＪが最小となる量子化パラメータを探索すればよい。但し、下記の式（１）に含まれる変数Ｄは復号時に生じる歪みを表す。また、変数Ｒは符号量を表し、変数λはラグランジュの未定乗数を表す。なお、歪みＤは、復号された画像（以下、復号画像）の画素値と原画像の画素値との二乗誤差の和で評価される。

…（１）

ところで、Ｈ．２６４などの映像符号化技術には、マクロブロック単位で量子化パラメータを変化させる機能が含まれている。そのため、このような映像符号化技術を利用する場合、マクロブロック毎に最適な量子化パラメータを設定することができれば、符号化効率を向上させることができるものと期待される。

また、ＲＤコストＪを評価する際、単純には、量子化、動き補償予測、エントロピー符号化、逆量子化、逆変換などの処理が必要になる。そのため、量子化パラメータを変えながら逐次ＲＤコストＪを評価しつつ、最適な量子化パラメータを探索するという方法を用いると、量子化パラメータの最適化に非常に大きな演算量が必要になってしまう。そこで、本件発明者は、負荷の高い処理を行わず、軽量な処理によりＲＤコストＪを評価できる仕組みを考案した。この仕組みを利用すると、軽量な処理により量子化パラメータを最適化することが可能になる。以下、この仕組みについて詳細に説明する。

＜本実施形態に係る符号化器１００の機能構成＞
まず、図２を参照しながら、本発明の一実施形態に係る符号化器１００の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係る符号化器１００の機能構成について説明するための説明図である。

図２に示すように、符号化器１００は、主に、減算器１０１と、変換部１０２と、量子化部１０３と、量子化パラメータ制御部１０４と、エントロピー符号化部１０５と、逆量子化・逆変換部１０６と、加算器１０７と、フレームバッファ１０８と、予測部１０９とにより構成される。

まず、原画像が符号化器１００に入力される。符号化器１００に入力された原画像は、減算器１０１に入力される。減算器１０１には、また、後述する予測部１０９から予測画像が入力されている。この予測画像は、動き補償予測などの方法を用いて、符号化対象の画像に対応する画像を予測したものである。原画像及び予測画像が入力されると、減算器１０１は、原画像から予測画像を減算する。つまり、減算器１０１は、原画像と予測画像との差分である予測残差信号を生成する。減算器１０１により生成された予測残差信号は、変換部１０２に入力される。

予測残差信号が入力されると、変換部１０２は、入力された予測残差信号に対して離散コサイン変換などの変換を施す。つまり、変換部１０２は、この変換により予測残差信号を変換係数の組に変換する。なお、この変換は、マクロブロックなどの処理単位で実行されるようにしてもよい。例えば、変換部１０２は、４×４のブロックを単位として、下記の式（２）で表現される整数変換を２次元に適用することにより予測残差信号を変換係数に変換する。なお、４×４のブロックを単位とする変換だけでなく、８×８のブロックを単位とする変換や、ＤＣ成分を集めたブロックに対するアダマール変換などを適用することも可能である。但し、以下の説明においては、説明の都合上、４×４のブロックを単位とするものとする。

…（２）

変換部１０２による変換処理により得られた変換係数は、量子化部１０３に入力される。変換係数が入力されると、量子化部１０３は、入力された変換係数を量子化して量子化値を生成する。このとき、量子化部１０３は、後述する量子化パラメータ制御部１０４により選択された量子化パラメータに基づいて決まる量子化ステップで変換係数をスケーリングし、スケーリング後の変換係数を所定精度（例えば、整数精度など）で離散化して量子化値を生成する。なお、量子化パラメータの最適化に関する量子化部１０３、及び量子化パラメータ制御部１０４の処理については後段において詳述する。ここでは、最適な量子化パラメータが量子化部１０３に入力されたものとする。

量子化部１０３により生成された量子化値は、エントロピー符号化部１０５及び逆量子化・逆変換部１０６に入力される。量子化値が入力されたエントロピー符号化部１０５は、入力された量子化値を可変長符号などのエントロピー符号に符号化する。そして、エントロピー符号化部１０５による符号化処理により得られたエントロピー符号は、ストリームとして出力される。なお、利用可能な符号化方式としては、例えば、指数ゴロム符号方式、ＣＡＶＬＣ、ＣＡＢＡＣなどがある。

一方、量子化値が入力された逆量子化・逆変換部１０６は、量子化部１０３による量子化処理、及び変換部１０２による変換処理と逆の処理を実行して、入力された量子化値から予測残差信号を復元する。逆量子化・逆変換部１０６により復元された予測残差信号は、加算器１０７に入力される。また、加算器１０７には、予測部１０９から予測画像が入力されている。この予測画像は、減算器１０１に入力されたものと同じものである。

加算器１０７は、逆量子化・逆変換部１０６から入力された復元された予測残差信号に予測画像を加算して復号器で生成されるであろう復号画像を生成する。そして、加算器１０７により復元された復号画像は、フレームバッファ１０８に格納される。このように、フレームバッファ１０８には、復号画像が蓄積される。フレームバッファ１０８に蓄積された復号画像は、予測部１０９により読み出され、予測画像の生成に利用される。例えば、予測部１０９は、フレームバッファ１０８から読み出した複数の復号画像を利用して動き補償予測などを実行し、次の時点で入力される原画像の予測画像を生成する。

（量子化パラメータの最適化に係る機能構成について）
ここで、図３を参照しながら、量子化部１０３及び量子化パラメータ制御部１０４の機能構成について、より詳細に説明する。図３は、量子化部１０３及び量子化パラメータ制御部１０４の詳細な機能構成について説明するための説明図である。

図３に示すように、量子化部１０３は、主に、スケーリング部１３１と、離散化部１３２とにより構成される。また、量子化パラメータ制御部１０４は、主に、基準量子化パラメータ設定部１４１と、係数分析部１４２と、量子化パラメータ選択部１４３とにより構成される。

まず、量子化パラメータ制御部１０４は、基準量子化パラメータ設定部１４１の機能により、量子化パラメータを最適化する際に基準とする基準量子化パラメータＱＰを設定する。例えば、基準量子化パラメータＱＰは、ビットレートが、ターゲットとなるビットレートに近くなるような量子化パラメータの値に設定される。また、他の例として、基準量子化パラメータ設定部１４１は、予め外部で設定された量子化パラメータを基準量子化パラメータＱＰに設定するような構成でもよい。さらに他の例として、基準量子化パラメータ設定部１４１は、注目しているマクロブロックの周囲にあるマクロブロックに設定された量子化パラメータの平均値などを基準量子化パラメータＱＰに設定するような構成でもよい。

このようにして基準量子化パラメータ設定部１４１により設定された基準量子化パラメータＱＰは、量子化部１０３を構成するスケーリング部１３１、及び量子化パラメータ選択部１４３に入力される。基準量子化パラメータＱＰが入力されたスケーリング部１３１は、入力された基準量子化パラメータＱＰに基づいて変換係数をスケーリングする。例えば、変換係数ｇ_ｊｋが入力された場合、スケーリング部１３１は、基準量子化パラメータＱＰを用いて、下記の式（３）に示すように変換係数ｇ_ｊｋをスケーリングし、スケーリング後の変換係数ｃ_ｊｋを算出する。

…（３）

但し、上記の式（３）に含まれるＱ（…）は、量子化時のスケールマトリクス（以下、量子化マトリクス）を表す。また、ＱＰ／６はＱＰを６で割った商、ＱＰ％６はＱＰを６で割った余りを表す。なお、２^{１５＋ＱＰ／６}による除算は実数としての除算である。この除算は、ｃ_ｊｋを適当な精度の固定小数で表現すれば、１５＋ＱＰ／６から小数点以下のビット数を引いた数による右シフト演算で実行することができる。例えば、ｃ_ｊｋを小数点以下１１ビットの固定小数で表現すれば、４＋ＱＰ／６ビットの右シフトとなる。また、より演算精度の高い量子化マトリクスを用い、その演算精度に応じたシフト量でシフトするように構成してもよい。なお、４×４以外のブロックを単位とする場合、量子化マトリクスやシフト量などが異なるが、同様の方法にてスケーリングすることができる。

このようにして得られたスケーリング後の変換係数ｃ_ｊｋは、量子化パラメータ制御部１０４を構成する係数分析部１４２、及び離散化部１３２に入力される。ここで、説明を簡単にするために、変換係数のインデックスに関する表記を改め、スケーリング後の変換係数ｃ_ｊｋをｃ_ｉと記述することにする。つまり、所定の順番にブロック内をスキャンするものとし、「ｊ行ｋ列」を「ｉ番目」という表現に改める。但し、ｉ＝０，…，Ｍ（Ｍ＝対象ブロック内にある変換係数の総数−１）である。また、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉの絶対値ａ_ｉ及びその符号ｓ_ｉをそれぞれ下記の式（４）及び式（５）のように定義する。また、以下の説明においてスケーリング後の変換係数ｃ_ｉなどに関する演算を実数演算のように表現するが、所定精度の固定小数表現によって整数演算器により処理することもできる。なお、スケーリング時の右シフトは、変換係数ｇ_ｊｋの絶対値に対して実行するように構成されていてもよい。

…（４）

…（５）

さて、上記の通り、離散化部１３２には、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉ（ａ_ｉとｓ_ｉの組）が入力される。スケーリング後の変換係数ｃ_ｉが入力されると、離散化部１３２は、入力されたスケーリング後の変換係数ｃ_ｉを整数化（整数値に離散化）して量子化値ｌ_ｉを生成する。例えば、離散化部１３２は、下記の式（６）に示すように、上記の式（４）で定義されたスケーリング後の変換係数ｃ_ｉの絶対値ａ_ｉから量子化値ｌ_ｉの絶対値ｕ_ｉを求める。但し、下記の式（６）に含まれるｆｌｏｏｒ（…）は、ｘを越えない最大の整数を表す。また、下記の式（６）に含まれるパラメータｆは、例えば、ブロックがイントラピクチャの場合にはｆ＝１／３、インターピクチャの場合にはｆ＝１／６に設定される。なお、統計的な期待値などにより最適なパラメータｆを推定してもよい。

…（６）

このようにして離散化部１３２により生成された量子化値ｌ_ｉは、量子化パラメータ制御部１０４を構成する係数分析部１４２に入力される。また、上記の通り、係数分析部１４２には、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉが入力される。つまり、係数分析部１４２は、量子化パラメータの制御が可能な処理単位（例えば、Ｈ．２６４の場合にはマクロブロック単位）毎にスケーリング後の変換係数ｃ_ｉ及び量子化値ｌ_ｉを収集する。スケーリング後の変換係数ｃ_ｉ及び量子化値ｌ_ｉを収集した係数分析部１４２は、まず、非ゼロの量子化値ｌ_ｉを含み、かつ、絶対値が１以下の量子化値ｌ_ｉ（ｉ＝０，…，Ｍ）から成る処理単位を検出する。次いで、係数分析部１４２は、検出した処理単位について、非ゼロの量子化値ｌ_ｉに対応するスケーリング後の変換係数ｃ_ｉの絶対値和Ａ（下記の式（７）を参照）を算出する。さらに、係数分析部１４２は、検出した処理単位について、非ゼロの量子化値ｌ_ｉの個数Ｎをカウントする。

…（７）

なお、Ｈ．２６４などの場合、色差成分に関する量子化パラメータが輝度成分に関する量子化パラメータからテーブル引きで求められるため、係数分析部１４２は、輝度成分、色差成分毎に絶対値和Ａ及び個数Ｎを求めるような構成にしてもよい。

上記のようにして係数分析部１４２により求められた絶対値和Ａ及び個数Ｎは、量子化パラメータ選択部１４３に入力される。また、量子化パラメータ選択部１４３には、基準量子化パラメータ設定部１４１から基準量子化パラメータＱＰも入力されている。そこで、量子化パラメータ選択部１４３は、入力された絶対値和Ａ及び個数Ｎと、基準量子化パラメータＱＰとを用いて、最適な量子化パラメータｑｐを選択する。なお、係数分析部１４２により、非ゼロの量子化値ｌ_ｉを含み、かつ、絶対値が１以下の量子化値ｌ_ｉ（ｉ＝０，…，Ｍ）から成る処理単位が検出されなかった場合、量子化パラメータ選択部１４３は、基準量子化パラメータＱＰを量子化パラメータｑｐに設定する（ｑｐ＝ＱＰ）。

ここでは、非ゼロの量子化値ｌ_ｉを含み、かつ、絶対値が１以下の量子化値ｌ_ｉ（ｉ＝０，…，Ｍ）から成る処理単位が検出された場合について説明する。以下で詳細に説明するように、量子化パラメータ選択部１４３は、離散化部１３２で生成された量子化値ｌ_ｉを変更せずに量子化パラメータを基準量子化パラメータＱＰから変化させた場合に生じるＲＤコストＪの変化量を評価する。そして、量子化パラメータ選択部１４３は、量子化パラメータの変化に伴って最もＲＤコストＪが減少する量子化パラメータを最適な量子化パラメータｑｐとして選択する。以下、本実施形態に係るＲＤコストＪの評価方法について説明する。

Ｈ．２６４の復号処理で用いられる逆量子化及び逆変換は、その演算過程で生じる整数演算の切り捨てなどを無視して実数演算とみなした場合、スケーリングされた領域での変換係数ｃ_ｉと、対応する画素値領域での予測残差信号の値ｄ_ｉとの間には、ｑ＝（２^１／６）^{（ＱＰ−４）}とおくと、下記の式（８）で表現される関係が成り立つ。つまり、ｑ（量子化ステップサイズ）倍された正規直交変換の近似変換とみなすことができる。

…（８）

従って、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉを量子化値ｌ_ｉに離散化した場合に復号画像の画素値に生じる量子化誤差ｅ（ｃ_ｉ，ｌ_ｉ）は、下記の式（９）により表現される。また、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉと量子化値ｌ_ｉとは同符号であり、下記の式（９）の右辺では両者の差分が二乗されていることから、下記の式（９）は、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉの絶対値ａ_ｉ及び量子化値ｌ_ｉの絶対値ｕ_ｉを用いて下記の式（１０）のように書き換えることができる。

…（９）

…（１０）

また、量子化値ｌ_ｉを変更せず、基準量子化パラメータＱＰとは異なる量子化パラメータｑｐで復号した場合、元の量子化ステップサイズｑをｔ倍した量子化ステップサイズｔ・ｑを用いて復号するのと等価となり、その際に生じる量子化誤差は、ｅ（ａ_ｉ，ｔ・ｕ_ｉ）（下記の式（１１）を参照）となる。従って、量子化パラメータを基準量子化パラメータＱＰから、量子化ステップサイズがｔ倍になるような量子化パラメータｑｐに変更した場合、量子化誤差の変化量Δｅは、下記の式（１２）のように表現される。但し、ｕ_ｉ＝０の場合は変化がないので無視し、ｕ_ｉ＝１の場合だけを考慮した。ここで、Δｅを１／ｑ^２倍にスケーリングし、ｕ_ｉ≠０のものについてだけ和をとると、下記の式（１３）に示すΔＥが得られる。

…（１１）

…（１２）

…（１３）

上記の式（１３）に含まれるＡ及びＮは、係数分析部１４２により算出された絶対値和Ａ及び個数Ｎである。従って、上記の式（１３）で定義されるΔＥは、容易に計算することができる。また、下記の式（１４）に示すように、ＲＤコストＪの表現（上記の式（１）を参照）に含まれるラグランジュの未定乗数λを１／ｑ^２でスケーリングしたパラメータμを定義すると、ＲＤコストＪの変化量を１／ｑ^２でスケーリングした値ΔＪを下記の式（１５）のように表現することができる。なお、下記の式（１５）の右辺に現れるΔＥは、上記の式（１３）で定義されたものである。

…（１４）

…（１５）

また、上記の式（１５）の右辺に現れるΔＲは、量子化パラメータ以外の値を変化させず、量子化パラメータを基準量子化パラメータＱＰから量子化パラメータｑｐに変化させた場合に生じる符号量の変化量を示すものである。つまり、ΔＲは、量子化パラメータを指定するためのシンタックスエレメントに関する符号量の変化量を示すものである。従って、量子化パラメータ選択部１４３は、軽量な演算によりΔＥ及びΔＲを求めることが可能であり、少ない演算量でＲＤコストＪの変化量を評価することができる。

ΔＪはＲＤコストＪの変化量に対応するため、ΔＪが負（ΔＪ＜０）の場合、基準量子化パラメータＱＰを利用して符号化する場合よりも、量子化ステップサイズｑがｔ倍されるような量子化パラメータｑｐを利用して符号化する方がＲＤコストＪを低減する。そのため、ΔＪが最小となるような量子化パラメータｑｐを選択することにより、符号化効率を向上させることができる。なお、ΔＥの最小値を与えるｔは、ｔ＝Ａ／Ｎである。しかし、ｔは量子化パラメータｑｐに依存する。例えば、Ｈ．２６４の場合、ｔは２^１／６倍の間隔でしか選択できない。そのため、ｔがＡ／Ｎに近い値となる量子化パラメータｑｐを候補としてΔＪが最小となる量子化パラメータを探索する必要がある。

そこで、量子化パラメータ選択部１４３は、図４に示すように、基準量子化パラメータＱＰ、非ゼロの量子化値ｌ_ｉの個数Ｎ、スケーリング後の変換係数ｃ_ｉの絶対値和Ａに基づき、ｔがＡ／Ｎに近い値となる初期量子化パラメータｑｐ０を設定する（Ｓ１０１）。例えば、量子化パラメータ選択部１４３は、量子化パラメータｑｐ０を下記の式（１６）のように定義し、下記の式（１７）に示す条件を満たす整数ｄを求める。このとき、下記の式（１７）の右辺に含まれる対数演算を回避するため、右辺の関数をテーブル引きにより実現したり、ｄ＝−３〜３程度としてＡ／Ｎに対する所定の閾値テーブルとの比較により整数ｄを求めたりする工夫を凝らしてもよい。

…（１６）

…（１７）

ステップＳ１０１において初期量子化パラメータｑｐ０を設定すると、量子化パラメータ選択部１４３は、処理をステップＳ１０２に進める。但し、ｄ＝０の場合（ｑｐ０＝ＱＰの場合）、量子化パラメータ選択部１４３は、ステップＳ１０２以降の処理を実行せず、量子化パラメータｑｐ＝ＱＰを出力して一連の処理を終了してもよい。

ステップＳ１０２に処理を進めた場合、量子化パラメータ選択部１４３は、初期量子化パラメータｑｐ０から基準量子化パラメータＱＰまでの各候補値（候補量子化パラメータｑｐ）についてΔＪを算出する（Ｓ１０２）。なお、ｔがｄに対して一意に決まるので、上記の式（１３）の右辺に含まれる２（１−ｔ）や（ｔ^２−１）の値をｄに関するテーブルとして保持しておくと、より計算が簡単になる。次いで、量子化パラメータ選択部１４３は、ステップＳ１０２で算出したΔＪを参照し、ΔＪが最小となる候補量子化パラメータｑｐを選択する（Ｓ１０３）。次いで、量子化パラメータ選択部１４３は、ステップＳ１０３で選択した候補量子化パラメータｑｐを最適な量子化パラメータとして出力する（Ｓ１０４）。

上記のようにして量子化パラメータ選択部１４３により選択された量子化パラメータｑｐは、図２に示すように、量子化部１０３、エントロピー符号化部１０５、及び逆量子化・逆変換部１０６に入力される。

以上、本実施形態に係る符号化器１００の機能構成について説明した。このような構成を適用することにより、軽量な処理にて最適な量子化パラメータを選択することが可能になる。特に、予測画像が量子化誤差程度の精度で予測できるなど、比較的高い確率で現れる、量子化値の絶対値が１以下となるような処理単位に対して、軽量な処理にて最適な量子化パラメータを選択することが可能になる。

（補足説明１）
Ｈ．２６４の場合、色差成分に対する量子化パラメータは、輝度成分に対する量子化パラメータからテーブル引きにより決定される。そのため、上記のΔＥに含まれるｔは、色成分毎に異なる場合がある。そこで、Ｈ．２６４の場合、上記の絶対値和Ａ及び個数Ｎを色成分毎に求めておき、ΔＥも色成分に応じたｔを用いて算出し、色成分毎に算出したΔＥの和に基づいて歪みの変化量を評価する方が好ましい。

（補足説明２）
上記の説明においては、非ゼロの量子化値を含み、かつ、絶対値が１以下の量子化値により成る処理単位に対して量子化パラメータの制御を行う構成を紹介した。この構成において、絶対値が２以上の量子化値を含む処理単位については、基準量子化パラメータＱＰが利用されるものとした。しかし、絶対値が２以上の量子化値を含む処理単位について、基準量子化パラメータＱＰを変更しながら、ＲＤコストが最小化されるような量子化パラメータを探索するように構成してもよい。このように、絶対値が２以上の量子化値を含む処理単位について比較的処理負荷の高い量子化パラメータの探索処理を含んでも、多くの処理単位については本実施形態の軽量な処理で量子化パラメータが選択されるため、全体としての演算量は従来の方式に比べて少なくなる。また、絶対値が２以上の量子化値を含む処理単位についても量子化パラメータの制御を行うことにより符号化効率が向上する。

（補足説明３）
これまでは、Ｈ．２６４による符号化を意識して説明を進めてきたが、本実施形態に係る技術の適用範囲は、Ｈ．２６４による符号化に限定されるものではない。つまり、変換係数の量子化機能、処理単位毎に量子化パラメータの制御が可能な機能を含む映像符号化技術に対して広く適用することが可能である。また、本実施形態の特徴的な構成は、量子化部１０３及び量子化パラメータ制御部１０４の機能にある。従って、図２に示した符号化器１００の機能構成のうち、量子化部１０３及び量子化パラメータ制御部１０４を除く他の構成要素の機能については実施の態様に応じて適宜変形することが可能である。もちろん、このような変形例も本実施形態の技術的範囲に含まれる。

＜ハードウェア構成例＞
上記の符号化器１００が有する各構成要素の機能は、例えば、図５に示す情報処理装置のハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図５に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のＰＨＳは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍの略である。また、上記のＰＤＡは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔの略である。

図５に示すように、このハードウェアは、主に、ＣＰＵ９０２と、ＲＯＭ９０４と、ＲＡＭ９０６と、ホストバス９０８と、ブリッジ９１０と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス９１２と、インターフェース９１４と、入力部９１６と、出力部９１８と、記憶部９２０と、ドライブ９２２と、接続ポート９２４と、通信部９２６と、を有する。但し、上記のＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。また、上記のＲＯＭは、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙの略である。そして、上記のＲＡＭは、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。

ＣＰＵ９０２は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記憶部９２０、又はリムーバブル記録媒体９２８に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０４は、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ９０６には、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。

これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス９０８を介して相互に接続される。一方、ホストバス９０８は、例えば、ブリッジ９１０を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス９１２に接続される。また、入力部９１６としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部９１６としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。

出力部９１８としては、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＰＤＰ、又はＥＬＤ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のＣＲＴは、Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅの略である。また、上記のＬＣＤは、Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙの略である。そして、上記のＰＤＰは、Ｐｌａｓｍａ ＤｉｓｐｌａｙＰａｎｅｌの略である。さらに、上記のＥＬＤは、Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙの略である。

記憶部９２０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部９２０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略である。

ドライブ９２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２８に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９２８に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のＩＣは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。

接続ポート９２４は、例えば、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９３０を接続するためのポートである。外部接続機器９３０は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。但し、上記のＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。また、上記のＳＣＳＩは、Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。

通信部９２６は、ネットワーク９３２に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部９２６に接続されるネットワーク９３２は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。また、上記のＷＵＳＢは、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢの略である。そして、上記のＡＤＳＬは、Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅの略である。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１００ 符号化器
１０１ 減算器
１０２ 変換部
１０３ 量子化部
１０４ 量子化パラメータ制御部
１０５ エントロピー符号化部
１０６ 逆量子化・逆変換部
１０７ 加算器
１０８ フレームバッファ
１０９ 予測部
１３１ スケーリング部
１３２ 離散化部
１４１ 基準量子化パラメータ設定部
１４２ 係数分析部
１４３ 量子化パラメータ選択部

Claims (23)

1. 複数のブロックに分割された画像に所定の変換処理を施して得られる変換係数を前記ブロック毎に設定された量子化パラメータの基準値に基づいてスケーリングし、スケーリング後の変換係数を量子化して量子化値を算出する量子化部と、
   非ゼロの前記量子化値を含み、かつ、前記量子化値の絶対値が全て１以下となる前記ブロックを検出する対象ブロック検出部と、
   前記対象ブロック検出部により検出されたブロックについて、前記非ゼロの量子化値に対応する前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、当該ブロックに含まれる前記非ゼロの量子化値の個数をカウントする係数分析部と、
   前記量子化パラメータの基準値、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和、及び前記非ゼロの量子化値の個数に基づき、前記対象ブロック検出部により検出されたブロックに対応する量子化パラメータを選択する量子化パラメータ選択部と、
   を備える
   ことを特徴とする、量子化パラメータ制御装置。
2. 前記量子化パラメータ選択部は、
   前記量子化パラメータの基準値とは異なる量子化パラメータの候補値を選択する第１のステップと、
   前記量子化値を算出する際に用いる量子化パラメータを前記量子化パラメータの基準値から前記量子化パラメータの候補値に変えた場合に生じるレート歪コストの変化量を算出する第２のステップと、
   前記第１のステップ及び前記第２のステップを繰り返し実行して前記レート歪コストの変化量が最小となる前記量子化パラメータの候補値を選択する第３のステップと、
   を実行する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の量子化パラメータ制御装置。
3. 前記量子化パラメータ選択部は、前記第１のステップにおいて、
   前記量子化パラメータの基準値と前記量子化パラメータの候補値による量子化ステップの比が、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和と前記非ゼロの量子化値の個数との比に最も近い前記量子化パラメータの候補値を初期値として選択し、当該初期値と前記量子化パラメータの基準値との間の値をとる量子化パラメータを前記量子化パラメータの候補値として選択する
   ことを特徴とする、請求項２に記載の量子化パラメータ制御装置。
4. 前記量子化パラメータ選択部は、前記第２のステップにおいて、
   前記スケーリング後の変換係数の絶対値和及び前記非ゼロの量子化値の個数に関する１次式を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる歪の変化量を表す成分を算出する
   ことを特徴とする、請求項２又は３に記載の量子化パラメータ制御装置。
5. 前記量子化パラメータ選択部は、前記第２のステップにおいて、
   前記量子化パラメータの基準値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量と、前記量子化パラメータの候補値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量との差を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる符号量の変化を表す成分を算出する
   ことを特徴とする、請求項２又は４に記載の量子化パラメータ制御装置。
6. 前記係数分析部は、色成分毎に前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、色成分毎に前記非ゼロの量子化値の個数をカウントし、
   前記量子化パラメータ選択部は、前記係数分析部で色成分毎に算出された値を用いて前記量子化パラメータを選択する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の量子化パラメータ制御装置。
7. 前記量子化値の絶対値が２以上となる前記ブロックを検出する非対象ブロック検出部をさらに備え、
   前記量子化パラメータ選択部は、前記非対象ブロック検出部により検出されたブロックについて、前記量子化パラメータの基準値を変えながらレート歪コストを繰り返し算出し、当該レート歪コストが最小となる量子化パラメータの基準値を当該ブロックに対応する量子化パラメータとして選択する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の量子化パラメータ制御装置。
8. 前記量子化パラメータ選択部により選択された量子化パラメータは、Ｈ．２６４の画像符号化処理において利用される
   ことを特徴とする、請求項１に記載の量子化パラメータ制御装置。
9. 前記量子化部は、所定精度の固定小数演算を用いて前記スケーリング後の変換係数を算出する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の量子化パラメータ制御装置。
10. 前記量子化パラメータ選択部は、所定精度の固定小数演算を用いて前記レート歪コストの変化量を算出する
    ことを特徴とする、請求項２に記載の量子化パラメータ制御装置。
11. 前記量子化パラメータ選択部は、前記１次式の係数を前記量子化パラメータの変化量に関するテーブルとして保持し、当該テーブルを用いて前記歪の変化量を表す成分を算出する
    ことを特徴とする、請求項３に記載の量子化パラメータ制御装置。
12. 複数のブロックに分割された画像に所定の変換処理を施して得られる変換係数を前記ブロック毎に設定された量子化パラメータの基準値に基づいてスケーリングし、スケーリング後の変換係数を量子化して量子化値を算出する量子化工程と、
    非ゼロの前記量子化値を含み、かつ、前記量子化値の絶対値が全て１以下となる前記ブロックを検出する対象ブロック検出工程と、
    前記対象ブロック検出工程で検出されたブロックについて、前記非ゼロの量子化値に対応する前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、当該ブロックに含まれる前記非ゼロの量子化値の個数をカウントする係数分析工程と、
    前記量子化パラメータの基準値、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和、及び前記非ゼロの量子化値の個数に基づき、前記対象ブロック検出工程で検出されたブロックに対応する量子化パラメータを選択する量子化パラメータ選択工程と、
    を含む
    ことを特徴とする、量子化パラメータ制御方法。
13. 前記量子化パラメータ選択工程は、
    前記量子化パラメータの基準値とは異なる量子化パラメータの候補値を選択する第１のステップと、
    前記量子化値を算出する際に用いる量子化パラメータを前記量子化パラメータの基準値から前記量子化パラメータの候補値に変えた場合に生じるレート歪コストの変化量を算出する第２のステップと、
    前記第１のステップ及び前記第２のステップを繰り返し実行して前記レート歪コストの変化量が最小となる前記量子化パラメータの候補値を選択する第３のステップと、
    を含む工程である
    ことを特徴とする、請求項１２に記載の量子化パラメータ制御方法。
14. 前記量子化パラメータ選択工程に含まれる第１のステップは、
    前記量子化パラメータの基準値と前記量子化パラメータの候補値による量子化ステップの比が、前記スケーリング後の変換係数の絶対値和と前記非ゼロの量子化値の個数との比に最も近い前記量子化パラメータの候補値を初期値として選択し、当該初期値と前記量子化パラメータの基準値との間の値をとる量子化パラメータを前記量子化パラメータの候補値として選択する工程である
    ことを特徴とする、請求項１３に記載の量子化パラメータ制御方法。
15. 前記量子化パラメータ選択工程に含まれる第２のステップは、
    前記スケーリング後の変換係数の絶対値和及び前記非ゼロの量子化値の個数に関する１次式を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる歪の変化量を表す成分を算出する工程である
    ことを特徴とする、請求項１３又は１４に記載の量子化パラメータ制御方法。
16. 前記量子化パラメータ選択工程に含まれる第２のステップは、
    前記量子化パラメータの基準値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量と、前記量子化パラメータの候補値を表現するためのシンタックスエレメントに関する符号量との差を用いて、前記レート歪コストの変化量に含まれる符号量の変化を表す成分を算出する工程である
    ことを特徴とする、請求項１３又は１５に記載の量子化パラメータ制御方法。
17. 前記係数分析工程は、色成分毎に前記スケーリング後の変換係数の絶対値和を算出すると共に、色成分毎に前記非ゼロの量子化値の個数をカウントする工程であり、
    前記量子化パラメータ選択工程は、前記係数分析工程で色成分毎に算出された値を用いて前記量子化パラメータを選択する工程である
    ことを特徴とする、請求項１２に記載の量子化パラメータ制御方法。
18. 前記量子化値の絶対値が２以上となる前記ブロックを検出する非対象ブロック検出工程をさらに含み、
    前記量子化パラメータ選択工程は、前記非対象ブロック検出工程で検出されたブロックについて、前記量子化パラメータの基準値を変えながらレート歪コストを繰り返し算出し、当該レート歪コストが最小となる量子化パラメータの基準値を当該ブロックに対応する量子化パラメータとして選択する工程を含む
    ことを特徴とする、請求項１２に記載の量子化パラメータ制御方法。
19. 前記量子化パラメータ選択工程で選択された量子化パラメータは、Ｈ．２６４の画像符号化処理において利用される
    ことを特徴とする、請求項１２に記載の量子化パラメータ制御方法。
20. 前記量子化工程は、所定精度の固定小数演算を用いて前記スケーリング後の変換係数を算出する工程である
    ことを特徴とする、請求項１２に記載の量子化パラメータ制御方法。
21. 前記量子化パラメータ選択工程は、所定精度の固定小数演算を用いて前記レート歪コストの変化量を算出する工程である
    ことを特徴とする、請求項１３に記載の量子化パラメータ制御方法。
22. 前記量子化パラメータ選択工程は、前記１次式の係数を前記量子化パラメータの変化量に関するテーブルとして保持し、当該テーブルを用いて前記歪の変化量を表す成分を算出する工程である
    ことを特徴とする、請求項１４に記載の量子化パラメータ制御方法。
23. 請求項１〜１１に記載の量子化パラメータ制御装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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