JP2014514808A - 画像ブロックを再構成および符号化する方法 - Google Patents

画像ブロックを再構成および符号化する方法 Download PDF

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Abstract

少なくとも一つの参照ブロックから予測された現ブロックの再構成の方法が記載されている。前記方法は、
―符号化されたデータから、明示的パラメータ（ｗｐ１）と呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを復号するステップ（２０）と、
―現ブロック（Ｂｃ）の第１の因果的隣接領域（Ｌｃ１）、および参照ブロック（Ｂｒ）の第１の対応する隣接領域（Ｌｒ１）から、暗黙的パラメータ（ｗｐ２）と呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップ（２２）と、
―前記明示的パラメータを使用した現ブロックの第２の因果的隣接領域（（Ｌｃ２）の予測から生じる第１の歪み（Ｄ１）と、暗黙的パラメータを使用した前記第２の因果的隣接領域（Ｌｃ２）の予測から生じる第２の歪み（Ｄ２）を算定するステップ（２４）と、
―第１および第２の歪みを比較するステップ（２６）と、
―前記比較の結果により、前記明示的パラメータと前記暗黙的パラメータの間の一つのパラメータを選択するステップ（２８）と、
―選択されたパラメータを利用して現ブロックを再構成するステップ（３０）と、を含む。
【選択図】
図２

Description

本発明は画像符号化の一般ドメインに関する。
特に、本発明は、画像のブロックを符号化する方法、および当該ブロックを再構成する、対応する方法に関する。
多くの符号化／復号方法は、画像間の予測（画像間予測）または画像内の予測（画像内予測）を利用している。かかる予測は一連の画像の圧縮を改良させるのに利用される。これは、符号化されるべき現在の画像について予測画像を生成し、残差画像とも呼ばれる、現在の画像と予測画像の差異を符号化することからなる。画像の現在の画像との関連付けが強くなる程、現在の画像を符号化するのに必要なビット数は少なくなるので、圧縮は効率的になる。しかし、シーケンスの画像間の明度の変化または画像内の明度の変化がある場合は、予測の効率性が失われる。かかる明度の変化は例えば、照明の変更、フェード効果、せん光等に起因する。
明度の全体的な変化を考慮した画像シーケンスを符号化／復号する方法が知られている。文献「ＩＳＯ／ＩＥＣ １４４９６−１０」に記載されたＨ．２６４規格の枠内では、明度が変化する場合に圧縮を改良するために、重み付け予測方法を利用することが知られている。重み付け予測パラメータは、画像スライスにつき明示的に送信される。照度補正は、スライスのブロックすべてにつき同じように適用される。この方法により、各ブロックに関する重み付け予測パラメータを送信することが可能である。当該パラメータは明示的パラメータと呼ばれる。
ブロックの因果的隣接領域、すなわち現ブロックより前に符号化され／再構成された画素を含む領域からの現ブロックに関する、当該重み付け予測パラメータもまた知られている。この方法は、重み付け予測パラメータがストリームの中で明示的に符号化されないため、ビットレートの点でコストが小さい。当該パラメータは暗黙的パラメータと呼ばれる。
当該２つの方法、すなわちストリームの中で明示的に符号化されるパラメータを利用することと、暗黙的パラメータを利用することの効率性は、特に時空的局所変化および目標とするビットレート等の復号構造で処理されるコンテンツに大きく依存する。
本発明の目的は、先行技術の欠点の少なくとも一つを克服することである。
本発明は、少なくとも一つの参照ブロックから予測された画像の、符号化されたデータの形式である現ブロックの再構成の方法に関する。当該再構成の方法は、
―符号化されたデータから、明示的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを復号するステップと、
―現ブロックの第１の因果的隣接領域、および参照ブロックに第１の対応する隣接領域から、暗黙的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップと、
―明示的パラメータを備えた現ブロックの第２の因果的隣接領域の予測から生じる第１の歪みと、暗黙的パラメータを備えた第２の因果的隣接領域の予測から生じる第２の歪みを算定するステップと、
―第１および第２の歪みを比較するステップと、
―比較の結果により、明示的パラメータと暗黙的パラメータの間のパラメータを選択するステップと、
―選択されたパラメータを利用して現ブロックを再構成するステップを含んでいる。
有利なことに、本発明にかかる再構成の方法は、信号特性の局所的変化、特に特定の照度変化に対する永久的な適合を可能にする。よって照度変化パラメータの明示的な符号化の制限を補償できる。実際にこれらのパラメータは、最良のビットレートの歪みの妥協の探索により、局所的に準最適となり得る。第２の暗黙的モデルの競合に配置することにより、この不良は特定の場合については、余分な符号化コストを持ちこむことなく補正できる。
本発明の一態様によると、第１の歪みおよび第２の歪みは各々、
―明示的予測パラメータおよび暗黙的パラメータを各々を考慮しつつ、参照ブロックの第２の対応する隣接領域を利用して、現ブロックの第２の隣接領域を予測するステップと、
―予測と現ブロックの第２の隣接領域の間の第１の歪みおよび第２の歪みを各々、算定するステップ
により算定される。
本発明の特定の特徴によると、第１の因果的隣接領域は、第２の因果的隣接領域とは異なる。「異なる」の用語は、２つの隣接領域が必然的に別個であることを意味しない。第１の因果的隣接領域とは異なる第２の因果的隣接領域のパラメータの選択により、パラメータが第１の因果的隣接領域ではなく、現ブロックに割り当てられる明示的モデルに対して、第１の因果的隣接領域で算定された暗黙的モデルが有するであろう効果が与えられる。
本発明の他の特定の特徴によると、第１の因果的隣接領域および第２の因果的隣接領域は別個である。
有利なことに、現ブロックの隣接ブロックであって、その各々に関する復号された明示的パラメータが現ブロックの明示的パラメータに類似する現ブロックの隣接ブロックに属する画素を選択しつつ、第１の因果的隣接領域は決定される。明示的パラメータ間の相違のノルムがしきい値より小さい場合は、復号された明示的パラメータは、現ブロックの明示的パラメータに類似する。
本発明の特定の特徴によると、参照ブロックは現ブロックと同一の画像に属する。
変形によると、参照ブロックは現ブロックが属する画像とは異なる画像に属する。
本発明は更に、少なくとも一つの参照ブロックを利用して、予測により画像シーケンスの現ブロックを符号化する方法に関する。当該符号化方法は、
―現ブロックおよび参照ブロックを利用して、明示的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップと、
―現ブロックの第１の因果的隣接領域、および参照ブロックに対応する第１の隣接領域から、暗黙的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップと、
―明示的パラメータを備えた現ブロックの第２の因果的隣接領域の予測から生じる第１の歪みと、暗黙的パラメータを備えた第２の因果的隣接領域の予測から生じる第２の歪みを算定するステップと、
―第１および第２の歪みを比較するステップと、
―比較の結果により、明示的パラメータと暗黙的パラメータの間のパラメータを選択するステップと、
―選択されたパラメータを利用して現ブロックを符号化するステップを含んでいる。
有利なことに、明示的パラメータは体系的に符号化される。
本発明は、実施形態および効果的な実装を介して、これらにより限定されるものではなく、以下の添付図面を参照してより良く理解され、記述されるであろう。
符号化され（各々再構成される）現ブロックＢｃが属する現画像Ｉｃおよび参照画像Ｉｒを示している。 本発明にかかる画像ブロックの再構成の方法を示している。 本発明にかかる画像ブロックの符号化の方法を示している。 本発明にかかる画像ブロック符号化装置を示している。 本発明にかかる画像ブロックの再構成のための符号化されたデータのストリーム復号する装置を示している。
本発明の原理は、様々な形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサまたはこれらの組合せにより実施できる。好ましくは本発明の原理は、ハードウェアおよびソフトウェアの組合せとして実施できる。さらにソフトウェアは好ましくは、プログラム記憶装置上で実体的に具現化されるアプリケーションプログラムとして実施されてもよい。アプリケーションプログラムは、何らかの適切なアーキテクチャを有するマシンにアップロードされ、そのマシンによって実行されてもよい。好ましくは、マシンは１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース等のハードウェアを有するコンピュータ・プラットフォーム上で実施される。コンピュータ・プラットフォームには、オペレーティングシステムおよびマイクロインストラクションコードも含んでいる。本明細書に記載される種々の処理および機能は、マイクロインストラクションコードの一部、アプリケーションプログラムの一部、（または）オペレーティングシステムを介して実行される（その組合せ）であってもよい。また他の種々の周辺装置は、補助データ記憶装置および印刷装置等のコンピュータ・プラットフォームに接続されていてもよい。
本発明は、これに対応して採択される符号化または復号手段を備えたいずれの電子デバイスによっても実現できる。例えば本発明は、テレビ受信機、携帯型テレビ電話、パーソナルコンピュータ、デジタルビデオカメラ、ナビゲーションシステム、カービデオシステムにおいて実現されてもよい。
画像シーケンスは、一連の複数の画像である。各画像は画素または画像点を備えており、その各々には画像データの少なくとも一つの項目が関連付けられている。画像データの項目は、例えば輝度データの項目またはクロミナンスデータの項目である。
「動作データ」の用語は、最も広い意味で理解されるべきである。これには、動きベクトルが含まれ、場合によっては参照画像が画像シーケンス内で確認できるようになる参照画像インデクスが含まれる場合もある。これは更に、予測ブロックを決定するのに使用される補間タイプを示す情報の項目も含む。実際、ブロックＢｃに関連付けられた動きベクトルが整数座標を有していない場合、画像データは予測ブロックを決定するために、参照画像Ｉｒｅｆに組み込まれる必要がある。ブロックに関連付けられた動作データは一般的には、例えばブロックマッチング等の動作推定方法により算定される。しかし、本発明は、動きベクトルがブロックに関連付けられることを可能にする方法により限定されない。
「残差データ」の用語は、他のデータの抽出後に取得されるデータを意味する。抽出は一般的に、ソースデータから予測データを画素ごとに減算することである。しかし、抽出はより一般的であり、特に重み付け減算を含んでいる。「残差データ」の用語は、「残差」の用語と同義である。残差ブロックは、残差データが関連付けられる画素のブロックである。
「予測データ」の用語は、他のデータを予測するために使用されるデータを意味する。予測ブロックは、予測データが関連付けられる画素のブロックである。
予測ブロックは、予測（空間予測またはイントラ画像予測）するブロックが属する画像と同一の画像の一つのブロックまたは複数のブロックから取得され、あるいは予測するブロックが属する画像の異なる画像の異なる画像（時間予測またはインター画像予測）の一つのブロック（単一方向予測）または複数のブロック（双方向または双予測された予測）から取得される。
「予測モード」の用語は、ブロックが符号化される方法を指定する。予測モードには、空間予測に対応するＩＮＴＲＡモード、および時間予測に対応するＩＮＴＥＲモードがある。予測モードは、ブロックが分割され、符号化される方法を指定することができる。よって１６×１６のサイズのブロックに関連付けられる８×８ ＩＮＴＥＲ予測モードは、１６×１６のブロックが４つの８×８のブロックに分割され、時間予測により予測されることを意味する。
「再構成されたデータ」の用語は、残差データと予測データの融合後に取得されたデータを意味する。融合は一般的に、予測データの残差データに対する画素ごとの総和である。しかし融合はより一般的であり、特に重み付け総和を含んでいる。再構成されたブロックは、再構成された画像のデータが関連付けられる画素のブロックである。
現ブロックの隣接ブロックまたは隣接テンプレートは各々、現ブロックの多少、広範囲の隣接に配置されているが、この現ブロックに必ずしも近接していないブロックとテンプレートの各々である。
符号化の用語は、最も広い意味で解釈されるべきである。符号化は、画像データの変換および／または量子化を含む場合もあるが、必ずしもこれを含まない。
図１では、第１の因果的隣接領域Ｌｃ１および第２の因果的隣接領域Ｌｃ２が関連付けられる現ブロックＢｃが配置される現画像１ｃが図示されている。現ブロックＢｃには、参照画像Ｉｒ（時間予測またはＩＮＴＥＲ）の参照ブロックＢｒが関連付けられている。この参照ブロックＢｒには、Ｂｃの隣接領域Ｌｃ１に第１の対応する隣接領域Ｌｒ１およびＢｃの隣接領域Ｌｃ２に対応する第２の隣接領域Ｌｒ２が関連付けられている。この図面では、参照ブロックＢｒは、現ブロックに関連付けられた動きベクトルｍｖを利用して特定される。隣接領域Ｌｒ１およびＬｒ２は、Ｂｒに対してＢｃに対する隣接領域Ｌｃ１およびＬｃ２と同一の位置を占める。図示されない変形によると、参照ブロックＢｒは、現ブロックと同一の画像に属する（空間予測またはＩＮＴＲＡ）。
他の方法よりも先験的な予測方法を選択しないように、本発明にかかる再構成する（各々符号化する）方法により、２種類の重み付け予測パラメータ、すなわち暗黙的パラメータおよび明示的パラメータの利用が可能となる。更に再構成する（各々符号化する）方法により有利なことに、符号化されたデータのストリームの中で利用されるパラメータの種類を信号伝達しないで済むようになる。重み付け予測パラメータのうちの一方の種類の選択は、符号化方法および再構成方法の双方を介して行われ、これら方法は、再構成される（各々符号化される）現ブロックの因果的隣接領域、および参照ブロックに関連付けられる対応する隣接領域に従う。
以下、明示的パラメータの用語は、明示的な重み付け予測パラメータの用語と同義であり、暗黙的パラメータの用語は、暗黙的な重み付け予測パラメータの用語と同義である。
図２を参照すると、本発明は、少なくとも一つの参照ブロックＢｒから予測された現ブロックＢｃの再構成の方法に関し、現ブロックは符号化されたデータの形式である。本発明によると、参照ブロックＢｒは、現画像Ｉｃとは異なる参照画像Ｉｒまたは現画像Ｉｃに属する。
ステップ２０では、明示的パラメータと呼ばれる重み付け予測パラメータｗｐ１は符号化されたデータから復号される。復号は、例えば文献「ＩＳＯ／ＩＥＣ １４４９６−１０」に記載されたＨ．２６４規格を実行する。しかし本発明は、明示的パラメータｗｐ１を符号化する方法によっては限定されない。
ステップ２２では、暗黙的パラメータと呼ばれる重み付け予測パラメータｗｐ２は、現ブロックＢｃの第１の因果的隣接領域Ｌｃ１および参照ブロックＢｒの第１の対応する隣接領域Ｌｒ１から算定される。このパラメータは、既知の方法、例えば、特許出願ＷＯ／２００７／０９４７９２号に記載された方法、または特許出願ＷＯ／２０１０／０８６３９３号に記載された方法により決定される。簡単な例として、ｗｐ２は、Ｌｒ１の画素に関連付けられた平均輝度値で除されたＬｃ１の画素に関連付けられた平均輝度値に等しい。
特定の実施形態によると、第１の隣接領域Ｌｃ１の画素（そして結果としてＬｒ１の画素）は、明示的パラメータｗｐ１から決定される。例えば、現ブロックの明示的パラメータをｗｐ１＿ｃと記載する。Ｂｃの隣接ブロックであって、それに関する明示的パラメータｗｐ１が現ブロックの明示的パラメータｗｐ１＿ｃに類似するＢｃの隣接ブロックの画素のみが、Ｌｃ１において考慮される。非常に異なる照度変化の明示的パラメータの隣接ブロックは実際には、現ブロックに非コヒーレントであるとみなされる。ノルム、例えば、重み付け予測パラメータ間の相違の絶対値がしきい値εより小さいとき、すなわち、|ｗｐ１−ｗｐ１＿ｃ|＜εのときは、重み付け予測パラメータｗｐ１は、前記現ブロックの重み付け予測パラメータｗｐ１＿ｃに類似する。
ステップ２４では、第１および第２の歪みが算定される。第２の歪みＤ２は、暗黙的パラメータｗｐ２を考慮して、現ブロックの第２の因果的隣接領域Ｌｃ２の予測から生じる。第１の歪みＤ１は、明示的パラメータｗｐ１を考慮して、現ブロックの第２の因果的隣接領域Ｌｃ２の予測から生じる。
純粋に一例として歪みＤ１およびＤ２は以下のように算定される。
Figure 2014514808
 （ここでｉ＝１または２）
Ｉｃ２は、Ｌｃ２の画素と関連付けられた輝度値および／またはクロミナンス値を表し、Ｉｒ２は、Ｌｒ２の画素と関連付けられた輝度および／またはクロミナンス値を表し、Ｉｐは、予測信号の画素と関連付けられた輝度および／またはクロミナンス値を表す。
このように現ブロックの第２の隣接領域Ｌｃ２は、明示的予測パラメータと暗黙的予測パラメータの各々を考慮しつつ、参照ブロックの第２の対応する隣接領域Ｌｒ２を利用して予測される。よって第１の歪みと第２の歪みは各々、予測Ｉｐと現ブロックの第２の隣接領域の間で算定される。
ＩｐはＩｒ２およびｗｐｉの関数である。純粋に一例として、乗法的重み付け予測パラメータの場合、Ｉｐ＝ｗｐｉ*Ｉｒ２である。
変形によると、
Figure 2014514808
 である。
他の変形によると、現ブロックの隣接ブロックであって、照度変化の暗黙的パラメータが現ブロックの照度変化の暗黙的パラメータと類似する現ブロックの隣接ブロックに属するＬｃ２（そしてＬｒ２）の画素のみが、歪みＤ１およびＤ２の算定で考慮される。
好ましい実施形態によると、第１の因果的隣接領域Ｌｃ１および第２の因果的隣接領域Ｌｃ２は別個であり、すなわち共通した画素も有していない。
他の変形によると、２つの隣接領域は異なるが、別個ではない。
ステップ２６では、第１および第２の歪みが比較される。
ステップ２８では、重み付け予測パラメータが比較の結果に従って選択される。例えば、ａ．Ｄ２＋ｂ＜Ｄ１のとき、パラメータｗｐ２が選択され、そうでないときは、ｗｐ１が選択される。
パラメータａおよびｂは既定であり、あるいは信号により決定される。例えばａおよびｂは、以下のように既定である：ａ＝１およびｂ＝０
他の実施例によると、ａおよびｂは信号により決定される。パラメータｗｐ１およびｗｐ２が類似するという前提からスタートすると、暗黙的方法か明示的方法の一方による予測信号は、同じ分散σ２の無相関ガウス型白色雑音が加わったＬｃ２の信号に対応すると考えられる。すなわちＮ（０，σ２）がゼロの期待値および分散σ２の正規分布であるとき、Ｉｐ（Ｉｒ２，ｗｐｉ）＝Ｉｃ２＋ｅであって、ｅ〜Ｎ（０，σ２）である。この場合、Ｄ１／σ２およびＤ２／σ２は双方とも、同一の自由度ｎを有するc２の分散により分散され、ｎは隣接領域Ｌｃ２（またはＬｒ２）の画素数に対応している。そしてＤ２／Ｄ１は、ｎ自由度のＦｉｓｃｈｅｒの分散に従う。この実施例では、パラメータｂは常にゼロ（０）である。パラメータは、これが許容されるエラー率（すなわち仮説が偽りであっても、仮説を採択すること）および近接領域Ｌｃ２のサンプル数に左右される。通常、５％のエラー率については、以下が得られる。
―ｎ＝８については、ａ＝３．４４
―ｎ＝１６については、ａ＝２．４
―ｎ＝３２については、ａ＝１．８５
―ｎ＝６４については、ａ＝１．５
ステップ３０では、現ブロックはステップ２８で選択された重み付け予測パラメータにより再構成される。例えば、明示的パラメータが選択されると、予測ブロックが参照ブロックＢｒとパラメータｗｐ１により決定される場合、Ｂｃと関連付けられた残差ブロックと予測ブロックＢｐを融合してＢが再構成される。
図３を参照すると、本発明は、少なくとも一つの参照ブロックＢｒから予測される現ブロックＢｃを符号化する方法に関する。
ステップ３２では、明示的パラメータと呼ばれる重み付け予測パラメータｗｐ１が算定される。明示的パラメータは、例えば、現ブロックの画像データ（輝度および／またはクロミナンス）および参照ブロックＢｒの画像データを利用して算定される。純粋に一例として、ｗｐ１は、Ｂｒの画素に関連付けられた平均輝度値で除されたＢｃの画素に関連付けられた平均輝度値に等しい。このパラメータはこれが選択される場合は、符号化される必要がある。実際上、デコーダは、これが現ブロックＢｃを再構成する場合は、これが利用できる現ブロックの画像データを有していないため、ｗｐ１を算定できない。これが明示的重み付け予測パラメータと呼ばれるのはこの理由による。変形によると、選択されない場合であっても、パラメータｗｐ１は体系的に符号化される。これにより特に隣接領域Ｌｃ１が決定できる。
ステップ３４では、暗黙的パラメータと呼ばれる重み付け予測パラメータｗｐ２は、現ブロックＢｃの第１の因果的隣接領域Ｌｃ１および参照ブロックＢｒの第１の対応する隣接領域Ｌｒ１から算定される。このパラメータは、既知の方法、例えば、特許出願ＷＯ／２００７／０９４７９２号に記載された方法、または特許出願ＷＯ／２０１０／０８６３９３号に記載された方法により決定される。
特定の実施形態によると、第１の隣接領域Ｌｃ１の画素（そして結果としてＬｒ１の画素）は、明示的パラメータｗｐ１から決定される。例えば、現ブロックの明示的パラメータをｗｐ１＿ｃと記載する。Ｂｃの隣接ブロックであって、それに関する明示的パラメータｗｐ１が現ブロックの明示的パラメータｗｐ１＿ｃに類似するＢｃの隣接ブロックの画素のみが、Ｌｃ１において考慮される。非常に異なる照度変化の明示的パラメータの隣接ブロックは実際には、現ブロックに非コヒーレントであるとみなされる。ノルム、例えば、重み付け予測パラメータ間の相違の絶対値がしきい値εより小さいとき、すなわち、|ｗｐ１−ｗｐ１＿ｃ|＜εのときは、重み付け予測パラメータｗｐ１は、前記現ブロックの重み付け予測パラメータｗｐ１＿ｃに類似する。
ステップ３６では、第１および第２の歪みが算定される。第１の歪みＤ１は、暗黙的パラメータｗｐ２を考慮して、現ブロックの第２の因果的隣接領域Ｌｃ２の予測から生じる。第２の歪みＤ１は、明示的パラメータｗｐ１を考慮して、現ブロックの第２の因果的隣接領域Ｌｃ２の予測から生じる。
純粋に一例として歪みＤ１およびＤ２は以下のように算定される。
Figure 2014514808
 （ここでｉ＝１または２）
Ｉｃ２は、Ｌｃ２の画素と関連付けられた輝度値および／またはクロミナンス値を表し、Ｉｒ２は、Ｌｒ２の画素と関連付けられた輝度および／またはクロミナンス値を表し、Ｉｐは、予測信号の画素と関連付けられた輝度および／またはクロミナンス値を表す。
このように現ブロックの第２の隣接領域Ｌｃ２は、明示的予測パラメータと暗黙的予測パラメータの各々を考慮しつつ、参照ブロックの第２の対応する隣接領域Ｌｒ２を利用して予測される。よって第１の歪みおよび第２の歪みは各々、予測Ｉｐと現ブロックの第２の隣接領域の間で算定される。
ＩｐはＩｒ２およびｗｐｉの関数である。純粋に一例として、乗法的重み付け予測パラメータの場合、Ｉｐ＝ｗｐｉ*Ｉｒ２である。
変形によると、
Figure 2014514808
 である。
他の変形によると、現ブロックの隣接ブロックであって、照度変化の暗黙的パラメータが現ブロックの照度変化の暗黙的パラメータと類似する、現ブロックの隣接ブロックに属するＬｃ２（そしてＬｒ２）の画素のみが、歪みＤ１およびＤ２の算定で考慮される。
好ましい実施形態によると、第１の因果的隣接領域Ｌｃ１および第２の因果的隣接領域Ｌｃ２は別個である。
他の変形によると、２つの隣接領域は異なるが、別個ではない。
ステップ３８では、第１および第２の歪みが比較される。
ステップ４０では、重み付け予測パラメータが比較の結果に従って選択される。例えば、ａ．Ｄ２＋ｂ＜Ｄ１のとき、パラメータｗ２が選択され、そうでないときは、ｗｐ１が選択される。
パラメータａおよびｂは既定であり、あるいは信号により決定される。例えばａおよびｂは、以下のように既定である：ａ＝１およびｂ＝０
他の実施例によると、ａおよびｂは信号により決定される。パラメータｗｐ１およびｗｐ２が類似するという前提からスタートすると、暗黙的方法か明示的方法の一方による予測信号は、同じ分散σ２の無相関ガウス型白色雑音が加わったＬｃ２の信号に対応すると考えられる。すなわちＮ（０，σ２）がゼロの期待値および分散σ２の正規分布であるとき、Ｉｐ（Ｉｒ２，ｗｐｉ）＝Ｉｃ２＋ｅであって、ｅ〜Ｎ（０，σ２）である。この場合、Ｄ１／σ２およびＤ２／σ２は双方とも、同一の自由度ｎを有するc２の分散により分散され、ｎは隣接領域Ｌｃ２（またはＬｒ２）の画素数に対応している。そしてＤ２／Ｄ１は、ｎ自由度のＦｉｓｃｈｅｒの分散に従う。この実施例では、パラメータｂは常にゼロ（０）である。パラメータは、これが許容されるエラー率（すなわち仮説が偽りであっても、仮説を採択すること）および近接領域Ｌｃ２のサンプル数に左右される。通常、５％のエラー率については、以下が得られる。
―ｎ＝８については、ａ＝３．４４
―ｎ＝１６については、ａ＝２．４
―ｎ＝３２については、ａ＝１．８５
―ｎ＝６４については、ａ＝１．５
ステップ４２では、ステップ４０で選択された重み付け予測パラメータにより現ブロックＢｃが符号化される。例えば、明示的パラメータｗｐ１が選択されると、現ブロックＢｃを予測ブロックＢｐから抽出することにより、Ｂｃが符号化される。そしてこのようにして得られた差分ブロックまたは残差ブロックは符号化される。予測ブロックＢｐは参照ブロックＢｒおよびパラメータｗｐ１により決定される。
本発明は更に、図４を参照して記載された符号化装置１２に関する。符号化装置１２は、画像のシーケンスに属する画像Ｉを入力部で受信する。各画像は画素のブロックであって、各々が、例えば輝度および／またはクロミナンスデータ等の画像データの少なくとも一つの項目と関連付けられている画素のブロックに分割される。符号化装置１２は特に、時間予測により符号化を実行する。時間予測またはＩＮＴＥＲ符号化による符号化に関する符号化装置１２のモジュールのみが、図１２に図示されている。図示されていないが、ビデオ符号化器の技術分野の当業者が知っている他のモジュールは、空間予測により、あるいは空間予測によらずＩＮＴＲＡ符号化を実行する。符号化装置１２は、残差画像データブロックまたはｒｅｓと記載される残差ブロックを生成するために、現ブロックＢｃから予測ブロックＢｐを画素ごとに減算することができる算定モジュールＡＤＤ１を特に備えている。これは更に、残差ブロックｒｅｓを変換し、そして量子化データに量子化することができるモジュールＴＱを備えている。変換Ｔは、例えば、離散コサイン変換（すなわちＤＣＴ）である。符号化装置１２は、符号化されたデータのストリームＦに量子化データを符号化することができる、エントロピー符号化モジュールＣＯＤを更に備えている。これは更に、モジュールＴＱに対して逆演算を実施するモジュールＩＴＱを備えている。モジュールＩＴＱは、逆量子化Ｑ−１を実施し、その後逆変換Ｔ−１を実施する。モジュールＩＴＱは、メモリＭＥＭに記憶されている再構成された画像データのブロックを生成するために、ＩＴＱモジュールからのデータのブロックおよび予測ブロックＢｐを画素ごとに追加することができる算出モジュールＡＤＤ２に接続されている。
符号化装置１２は、ブロックＢｃとメモリＭＥＭに記憶されている参照画像Ｉｒのブロックの間の少なくとも一つの動きベクトルを推測できる動き推定モジュールＭＥを更に備えており、この画像は事前に符号化されており、そして再構成されている。変形によると、動き推定は、現ブロックＢｃと原参照画像Ｉｃの間で実行可能であり、この場合、メモリＭＥＭは動き推定モジュールＭＥに接続されていない。当業者に周知の方法によると、動き推測モジュールは、現ブロックＢｃと前記動きベクトルにより特定される参照画像Ｉｒのブロックの間で算定されたエラーを最小限にするような態様で、動きベクトルについて参照画像Ｉｒを探索する。動きデータは、動き推定モジュールＭＥにより、所定のセットの符号化モードのうちブロックＢｃについて、符号化モードを選択できる決定モジュールＤＥＣＩＳＩＯＮに送信される。保持される符号化モードは、例えば、ビットレート歪みタイプの基準を最小限にするものである。しかし本発明はこの選択方法には限定されず、保持されるモードは、例えば、先験的なタイプの基準など他の基準によって選択されてもよい。決定モジュールＤＥＣＩＳＩＯＮにより選択される符号化モード、並びに時間予測モードまたはＩＮＴＥＲモードの場合の動きベクトル等動きデータは、予測モジュールＰＲＥＤに送信される。動きベクトルおよび選択された符号化モードは、エントロピー符号化モジュールＣＯＤにも送信され、ストリームＦの中で符号化される。ＩＮＴＥＲ予測モードが決定モジュールＤＥＣＩＳＩＯＮにより保持される場合、予測モジュールＰＲＥＤは事前に再構成され、メモリＭＥＭに記憶されている参照画像Ｉｒのうち、動き推定モジュールＭＥにより決定される動きベクトル、および決定モジュールＤＥＣＩＳＩＯＮにより決定される符号化モードから、予測ブロックＢｐを決定する。ＩＮＴＲＡ予測モードが決定モジュールＤＥＣＩＳＩＯＮにより保持される場合、予測モジュールＰＲＥＤは現画像の中、事前に符号化され、メモリＭＥＭに記憶されているブロックから予測ブロックＢｐを決定する。
予測モジュールＰＲＥＤは、シーケンスの画像間の明度の変化または画像内の明度の変化を表す重み付け予測パラメータにより画定される輝度の変動モデルを考慮して、予測ブロックＢｐを決定することができる。この目的のために、符号化装置１２は、重み付け予測パラメータＳＥＬＥＣＴ１の選択のためのモジュールを備えている。選択モジュールＳＥＬＥＣＴ１は、図３を参照して記載された方法のステップ３２〜４０を実行する。
本発明は更に、図５を参照して記載された復号装置１３に関する。復号装置１３は、画像のシーケンスを表す符号化されたデータのストリームＦを入力部で受信する。ストリームＦは、例えば符号化装置１２により送信される。復号装置１３は、符号化モード等の復号されたデータ、および画像のコンテンツに関する復号されたデータを生成することができるエントロピー復号モジュールＤＥＣを備えている。復号装置１３は更に、動きデータ再構成モジュールを備えている。第１の実施形態によると、動きデータ再構成モジュールは、前記動きベクトルを表すストリームＦの一部を復号するエントロピー復号モジュールＤＥＣである。
図５に図示されていない変形によると、動きデータ再構成モジュールは、動き推定モジュールである。復号装置１３を介して動きデータを再構成するためのこの解決手段は、「テンプレートマッチング」として知られている。
そして画像のコンテンツに関する復号されたデータは、逆量子化を実施し、その後に逆変換を実施できるモジュールＩＴＱに送信される。ＩＴＱモジュールは、符号化されたストリームＦを生成した符号化装置１２のＩＴＱモジュールと同一である。ＩＴＱモジュールは、メモリＭＥＭに記憶されている再構成された画像データのブロックを生成するために、ＩＴＱモジュールからのブロックおよび予測ブロックＢｐを画素ごとに追加することができる算出モジュールＡＤＤに接続されている。復号装置１３は、符号化装置１２の予測モジュールＰＲＥＤと同一の予測モジュールＰＲＥＤも備えている。ＩＮＴＥＲ予測モードが復号される場合、予測モジュールＰＲＥＤは、事前に再構成され、メモリＭＥＭに記憶されている参照画像Ｉｒのうち、動きベクトルＭＶおよびエントロピー復号モジュールＤＥＣにより現ブロックＢｃについて復号される符号化モードから、予測ブロックＢｐを決定する。ＩＮＴＲＡ予測モードが復号される場合、予測モジュールＰＲＥＤは、現画像のうち、事前に再構成され、メモリＭＥＭに記憶されているブロックから予測ブロックＢｐを決定する。
予測モジュールＰＲＥＤは、シーケンスの画像間の明度の変化または画像内の明度の変化を表す重み付け予測パラメータにより画定される輝度の変化モデルを考慮して、予測ブロックＢｐを決定することができる。この目的のために、復号装置１３は、重み付け予測パラメータＳＥＬＥＣＴ２の選択のためのモジュールを備えている。選択モジュールＳＥＬＥＣＴ２は、図２を参照して記載された再構成の方法のステップ２２〜２８を実行する。ｗｐ１の復号のためのステップ２０は、エントロピー復号モジュールＤＥＣにより好適に実行される。
符号化および再構成の方法は、パラメータｗｐ１およびパラメータｗｐ２に関して記載されている。しかし、本発明は、１セットのパラメータＪ１および１セットのパラメータＪ２に適用することができる。よってＪ１は、乗法的重み付け予測パラメータｗｐ１およびオフセットｏ１を備えている。同様のことはＪ２にも当てはまる。より複雑なパラメータのセットも実行できる。パラメータのセットは必ずしも同じでない。
符号化および再構成の方法は、単一の参照ブロックＢｒに関して記載されている。しかし本発明は、複数の参照ブロックが関連付けられる現ブロックにも適用できる（例えば双方向予測の場合）。

Claims (10)

  1. 少なくとも一つの参照ブロックから予測された画像の現ブロックの再構成の方法であって、前記現ブロックは符号化されたデータの形式であり、前記方法は、
    ―前記符号化されたデータから、明示的パラメータ（ｗｐ１）と呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを復号するステップ（２０）と、
    ―前記現ブロック（Ｂｃ）の第１の因果的隣接領域（Ｌｃ１）、および前記参照ブロック（Ｂｒ）の第１の対応する隣接領域（Ｌｒ１）から、暗黙的パラメータ（ｗｐ２）と呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップ（２２）と、
    ―前記明示的パラメータを使用した前記現ブロックの第２の因果的隣接領域（Ｌｃ２）の予測から生じる第１の歪み（Ｄ１）と、前記暗黙的パラメータを使用した前記第２の因果的隣接領域（Ｌｃ２）の予測から生じる第２の歪み（Ｄ２）を算定するステップ（２４）であって、前記第２の因果的隣接領域は前記第１の因果的隣接領域とは異なる、前記ステップ（２４）と、
    ―前記第１および第２の歪みを比較するステップ（２６）と、
    ―前記比較の結果により、前記明示的パラメータと前記暗黙的パラメータの間の一つのパラメータを選択するステップ（２８）と、
    ―前記選択されたパラメータを利用して前記現ブロックを再構成するステップ（３０）と、を含む、前記方法。
  2. 前記第１の歪み（Ｄ１）および前記第２の歪み（Ｄ２）は各々、
    ―前記明示的予測パラメータおよび前記暗黙的予測パラメータを各々考慮しつつ、参照ブロックの第２の対応する隣接領域（Ｌｒ２）を利用して、現ブロックの前記第２の隣接領域（Ｌｃ２）を予測するステップと、
    ―前記予測と現ブロックの前記第２の隣接領域の間の前記第１の歪みおよび前記第２の歪みを各々、算定するステップ
    により算定される、請求項１に記載の再構成の方法。
  3. 前記第１の因果的隣接領域および前記第２の因果的隣接領域は別個である、請求項１または２に記載の再構成の方法。
  4. 復号された前記明示的パラメータと前記現ブロックの前記明示的パラメータの相違がしきい値より小さい、前記現ブロックの隣接ブロックに属する画素を選択することにより、前記第１の因果的隣接領域は決定される、請求項１〜３のいずれかに記載の再構成の方法。
  5. 前記参照ブロックは、前記現ブロックと同一の画像に属する、請求項１〜４のいずれかに記載の再構成の方法。
  6. 前記参照ブロックは、前記現ブロックが属する画像とは異なる画像に属する、請求項１〜５のいずれかに記載の再構成の方法。
  7. 少なくとも一つの参照ブロックを利用して、予測により画像シーケンスの現ブロックを符号化する方法であって、
    ―現ブロックおよび参照ブロックを利用して、明示的パラメータ（ｗｐ１）と呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップ（３２）と、
    ―前記現ブロック（Ｂｃ）の第１の因果的隣接領域（Ｌｃ１）、および前記参照ブロック（Ｂｒ）の第１の対応する隣接領域（Ｌｒ１）から、暗黙的パラメータ（ｗｐ２）と呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定するステップ（３４）と、
    ―前記明示的パラメータを使用した前記現ブロックの第２の因果的隣接領域（Ｌｃ２）の予測から生じる第１の歪み（Ｄ１）と、前記暗黙的パラメータを使用した前記第２の因果的隣接領域（Ｌｃ２）の予測から生じる第２の歪み（Ｄ２）を算定するステップ（３６）であって、前記第２の因果的隣接領域は前記第１の因果的隣接領域とは異なる、前記ステップ（３６）と、
    ―前記第１および第２の歪みを比較するステップ（３８）と、
    ―前記比較の結果により、前記明示的パラメータと前記暗黙的パラメータの間の一つのパラメータを選択するステップ（４０）と、
    ―前記選択されたパラメータを利用して前記現ブロックを符号化するステップ（４２）と、を含む、前記方法。
  8. 前記明示的パラメータが符号化されている、請求項７に記載の符号化の方法。
  9. 少なくとも一つの参照ブロックから予測された画像の現ブロックの再構成のための装置であって、前記現ブロックは符号化されたデータの形式であり、前記装置は、
    ―前記符号化されたデータから、明示的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを復号する手段と、
    ―前記現ブロックの第１の因果的隣接領域、および前記参照ブロックの第１の対応する隣接領域から、暗黙的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定する手段と、
    ―前記明示的パラメータを使用した前記現ブロックの第２の因果的隣接領域の予測から生じる第１の歪みと、前記暗黙的パラメータを使用した前記第２の因果的隣接領域の予測から生じる第２の歪みを算定する手段であって、前記第２の因果的隣接領域は前記第１の因果的隣接領域とは異なる前記手段と、
    ―前記第１および第２の歪みを比較する手段と、
    ―前記比較の結果により、前記明示的パラメータと前記暗黙的パラメータの間の一つのパラメータを選択する手段と、
    ―前記選択されたパラメータを利用して前記現ブロックを再構成する手段と、を備える、前記装置。
  10. 少なくとも一つの参照ブロックを利用して、予測により画像シーケンスの現ブロックを符号化する装置であって、
    ―現ブロックおよび参照ブロックを利用して、明示的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定する手段と、
    ―前記現ブロックの第１の因果的隣接領域および前記参照ブロックの第１の対応する隣接領域から、暗黙的パラメータと呼ばれる少なくとも一つの重み付け予測パラメータを算定する手段と、
    ―前記明示的パラメータを使用した前記現ブロックの第２の因果的隣接領域の予測から生じる第１の歪みと、前記暗黙的パラメータを使用した前記第２の因果的隣接領域の予測から生じる第２の歪みを算定する手段であって、前記第２の因果的隣接領域は前記第１の因果的隣接領域とは異なる、前記手段と、
    ―前記第１および第２の歪みを比較する手段と、
    ―前記比較の結果により、前記明示的パラメータと前記暗黙的パラメータの間の一つのパラメータを選択する手段と、
    ―前記選択されたパラメータを利用して前記現ブロックを符号化する手段と、を備える、前記装置。
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