JP2018137542A

JP2018137542A - 符号化装置、符号化方法、及び、プログラム

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Publication number: JP2018137542A
Application number: JP2017029229A
Authority: JP
Inventors: 小林　幸史; Yukifumi Kobayashi; 幸史小林
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Priority date: 2017-02-20
Filing date: 2017-02-20
Publication date: 2018-08-30
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Abstract

【課題】視覚特性を考慮した良好な画質の静止画像を提供可能とするための技術を提供する。【解決手段】符号化対象画像の静止画を構成する各ブロックの画像の特徴を検出する検出手段と、前記各ブロックについて、前記検出された特徴に基づき、量子化パラメータを決定する決定手段と、前記決定された量子化パラメータを用いて、前記符号化対象画像の前記各ブロックを量子化する量子化手段を含む、前記符号化対象画像を符号化する符号化手段とを備える符号化装置。【選択図】図１

Description

本発明は符号化装置、符号化方法、及び、プログラムに関する。

動画像の国際標準符号化規格として、HEVC（High Efficiency Video Coding）符号化方式がある。このHEVC符号化方式は動画像符号化方式であるが、静止画を符号化するためのプロファイルとして、静止画プロファイルが新たに導入された（非特許文献１参照）。これにより、今後HEVCを用いた静止画ファイルが普及するものと期待されている。

汎用の静止画用の符号化規格であるJPEG（Joint Photographic Experts Group）では、画面内では量子化パラメータが一定であり、ノーマルやファインといった画質モードごとに量子化テーブルが用意されていた。しかし、画像の難易度に応じて量子化テーブルを変更するといった制御は行なわれていない。これは画質モードごとに画質レベルを一定にするためである。

HEVCでも同様の考え方を適用して、画質モードごとに画面全体での量子化パラメータｑＰを固定して、画面内の全てのCU（Coding Unit）の量子化パラメータを同一にすることが考えられる。

インプレスジャパン「H.265/HEVC教科書」、2013年10月21日発行

しかしながら、量子化パラメータを画面内で固定して符号化を行なった場合、視覚特性として劣化が目立つ部分と、劣化が目立たない部分とが同一パラメータで処理されるので、劣化が目立つ部分の画質を改善して良好な静止画像を提供することが困難となる。

そこで、本発明は、視覚特性を考慮した良好な画質の静止画像を提供可能とするための技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決する発明は、符号化装置であって、
符号化対象画像の静止画を構成する各ブロックの画像の特徴を検出する検出手段と、
前記各ブロックについて、前記検出された特徴に基づき、量子化パラメータを決定する決定手段と、
前記決定された量子化パラメータを用いて、前記符号化対象画像の前記各ブロックを量子化する量子化手段を含む、前記符号化対象画像を符号化する符号化手段とを備える。

本発明によれば、視覚特性を考慮した良好な静止画像を提供することができる。

発明の実施形態に対応する符号化装置の構成例を示すブロック図。発明の実施形態に対応する量子化制御処理の一例に対応するフローチャート。発明の実施形態に対応する量子化パラメータテーブルの一例を示す図。発明の実施形態に対応する周波数変換後の周波数成分と位置との関係の一例を示す図。発明の実施形態に対応する量子化パラメータテーブルの他の一例を示す図。

以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態を説明する。

［実施形態１］
図１は、発明の実施形態に対応する符号化装置の構成例を示すブロック図である。ここでは、HEVC符号化方式を実現する符号化装置１００を例に示してある。これ以降の実施形態の説明では符号化装置１００についてデジタルカメラを例に挙げて説明するが、符号化装置１００の実施形態はデジタルカメラに限定されるものではない。例えば符号化装置１００は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレットデバイス、デジタルビデオカメラ、携帯型メディアプレーヤなどの撮像機能や録音機能を有する任意の情報処理装置、撮像装置、情報生成装置、或いは、データ生成装置とすることができる。以下、図１を参照して、まず、符号化装置１００における動画記録時の動作について説明する。

＜動画記録時の動作＞
撮影される画像はレンズ１０１を通して、撮像部１０２に入力される。レンズ１０１は、例えば、光学レンズユニットと絞り・ズーム・フォーカスなど制御する光学系を含んで構成される。また、撮像部１０２は、光学レンズユニットを経て導入された光（映像）を電気的な映像信号に変換するための撮像素子などで構成される。撮像素子としては、一般的には、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）や、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）が利用される。撮像部１０２は、レンズ１０１で結像された被写体光を撮像素子により電気信号に変換し、ノイズ低減処理などを行い、デジタル画素データを画像データとして出力する。本実施形態の符号化装置１００では、画像データは、ＤＣＦ（Design Rule for Camera File system）の規格に従って、記録媒体１１２に記録される。本実施形態では、符号化装置１００としてデジタルカメラを例に説明しているため撮像部１０２が構成要素として含まれているが、符号化装置１００は必ずしも撮像部１０２を含んで構成されていなくても良い。

撮像部１０２から出力された画像データは現像処理部１０３に送られる。現像処理部１０３は、ディベイヤー処理、キズ補正、ノイズ除去、拡大縮小処理、YCbCr形式への色変換などの各画像処理を行う。画像処理後の、圧縮符号化が可能な形式となった画像データは符号化フレームバッファ１０４に入力される。この画像データのことを「符号化対象画像」という。また、過去に符号化済みで参照画像として用いられる画像データは、参照フレームバッファ１０５に格納されており、これを「参照画像」という。

イントラ・インター予測部１０６では、ブロックごとにイントラ予測（画面内予測）、ならびにインター予測（画面間予測）を行う。イントラ予測動作においては、符号化フレームバッファ１０４に格納されている符号化対象画像と、イントラ・インター予測部１０６の内に保存されている過去に符号化済みの画面内の周辺画像からイントラ予測を行い、予測モードを決定する。予測モードを決定すると、符号化対象画像と、決定された予測モードのイントラ予測画像との間で画素の差分をとり、差分画像を生成する。また、インター予測動作においては、符号化フレームバッファ１０４に格納されている符号化対象画像と、参照フレームバッファ１０５に格納されている参照画像との間でブロックマッチングをとり、動きベクトル検出を行う。符号化対象画像と、検出された動きベクトル位置の予測画像との間で画素の差分をとり、差分画像を生成する。

イントラ・インター予測部１０６は、イントラ予測とインター予測とで生成された各差分画像に基づき符号化効率の良い予測方式を選択し、選択された予測方式の差分画像を直交変換部１０８に出力する。イントラ・インター予測部１０６は、ローカルデコード画像作成用に動きベクトル検出位置の予測画像、もしくはイントラ予測の予測画像を動き補償部１１５に出力する。

特徴検出部１０７は、符号化フレームバッファ１０４に格納されている符号化対象画像を取得し、符号化対象ブロックの特徴を検出する。検出された特徴を示す特徴情報は、量子化制御に使用するため、量子化制御部１１０に送る。直交変換部１０８は、入力された差分画像に対して離散コサイン変換を行い、変換係数を生成し、量子化部１０９に出力する。量子化部１０９では、直交変換部１０８から提供された変換係数に対して、量子化制御部１１０が出力する量子化ステップサイズに従い、量子化を行う。量子化された変換係数は符号化ストリーム作成のため可変長符号化部１１１、ならびにローカルデコード画像作成のため逆量子化部１１３に出力される。

可変長符号化部１１１では、量子化後の変換係数に対してジグザグスキャン、オルタネートスキャン等を行い、可変長符号化が行われる。これに対して、動きベクトルや量子化ステップサイズ、ブロック分割情報、適応オフセット処理用パラメータなどの符号化方式情報を可変長符号化したものを付加し、符号化ストリームを生成する。生成された符号化ストリームは記録媒体１１２に記録される。また符号化の際にブロックごとの発生符号量を算出し、量子化制御部１１０に出力する。

量子化制御部１１０は、可変長符号化部１１１から入力された発生符号量を用いて、目標とする符号量になるように仮の量子化ステップサイズを決定する（これをQstep_preとする）。その後、特徴検出部１０７から入力される特徴情報に応じて量子化ステップサイズを決定する（これをQstepとする）。例えば、特徴として画像の周波数成分を利用する場合、高周波成分が多いほど視覚特性として画質劣化が目立たなくなるため、量子化ステップサイズを大きくする。逆に、低周波成分が多い場合は、視覚特性として画質劣化が目立つため、量子化ステップサイズを小さくする。このような量子化ステップサイズを変更するためのパラメータを「activity」と呼ぶ。

activityは0.5〜2の間の任意の値をとりうるパラメータであって、平均的な周波数成分のときに１の値をとり、それより高域成分が多い場合に値を１より大きくし、それより低域成分が多い場合に値を１より小さくするものとする。また、目標符号量に合いやすいように、画面全体の特徴量などからactivityの増減量は決定されるものとする。このパラメータを用いて、Qstepは式（１）で算出される。

Qstep = Qstep_pre×activity ... （１）
式（１）により、発生符号量が多く、Qstep_preが大きい値になった場合であっても、activityが低周波成分が多いことを示す場合にはQstepの値は小さい値に修正され、低周波成分において画質劣化が目立たないように量子化ステップサイズが調整される。また、式（１）により、発生符号量が少なくQstep_preが小さい値になった場合であっても、activityが高周波成分が多いことを示す場合にはQstepの値は大きい値に修正され、高周波成分が多い場合には多少の画質劣化は問題とならないため、画像の特徴を考慮して符号量を削減することができる。このようにして決定した量子化ステップサイズ（Qstep）を量子化部１０９に出力する。また、量子化ステップサイズ（Qstep）は、量子化パラメータｑＰに変換されて、符号化ストリームのヘッダに含まれる。

逆量子化部１１３では、量子化部１０９から送られてきた量子化後の変換係数に対して逆量子化を行い、ローカルデコード用の変換係数を生成する。この変換係数は逆直交変換部１１４に出力される。

逆直交変換部１１４では、量子化部１０９から入力された変換係数に対して逆離散コサイン変換を行い差分画像を生成する。生成された差分画像は動き補償部１１５に出力される。動き補償部１１５では、イントラ・インター予測部１０６から送られてきた予測画像と、逆直交変換部１１４から送られてきた差分画像とを加算することにより、ローカルデコード用の画像データを生成する。生成された画像データはデブロッキングフィルタ部１１６に出力される。

デブロッキングフィルタ部１１６では、入力された画像データに対してデブロッキングフィルタをかける。デブロッキングフィルタ後の画像は、適応オフセット処理部１１７に出力される。適応オフセット処理部１１７では、バンドオフセット処理、エッジオフセット処理、もしくは何も処理をしない、のいずれかの選択を行い、適応オフセット処理を行うバンド位置、エッジ方向、オフセット値などを決定する。参照フレームバッファ１０５には、デブロッキングフィルタ後の画像に対して適応オフセット処理を行ったものをローカルデコード画像として格納する。また、適応オフセット処理として、どの処理を選択したか、バンド位置、エッジ方向、オフセット値などの適応オフセット処理用のパラメータを符号化ストリームとして生成するため、可変長符号化部１１１に出力する。

このような動作により、動画像記録時の符号化ストリーム、ローカルデコード画像が作成される。なお、画質モード設定部１１８は静止画の画質モード設定を行う部分であり、詳細は後で説明する。

＜静止画記録時の動作＞
次に、静止画記録時の動作について説明する。静止画記録時においては、符号化を行う画像は１枚しかないためイントラ・インター予測部１０６ではイントラ予測のみが行われる。静止画記録における量子化制御について説明する。動画記録時には、目標符号量に合うように量子化ステップサイズQstepが決定される。

一方の静止画記録において従来のJPEG符号化では、画質モードに応じてあらかじめ定められた量子化テーブルを用いて量子化処理が行われるのが一般的である。例えば、ノーマル、ファイン、スーパーファインの３つの画質モードがある場合、ノーマルモードは量子化テーブル１、ファインモードは量子化テーブル２、スーパーファインモードは量子化テーブル３を用いる、というようにあらかじめ決められている。これは、量子化テーブルによってほぼ画質が決まるため、各画質モードにおいて画質レベルを一定にするためである。

同様の考え方をHEVCに適用する場合、画質モードに応じて量子化ステップサイズ（量子化パラメータ）を一定にすることが考えられる。HEVC符号化方式では、AVC／H.264方式と同様，量子化ステップサイズの対数と比例する値（量子化パラメータ：ｑＰ）の概念を利用する。量子化パラメータｑＰの値は０から５１まで規定されており、以下では、静止画記録時における量子化パラメータｑＰの値の調整により量子化制御を行なう場合を説明する。例えば、ノーマルモードは量子化パラメータｑＰ＝２０、ファインモードは量子化パラメータｑＰ＝１５、スーパーファインモードは量子化パラメータｑＰ＝１０、と設定する。これにより、画質モードに応じて画質レベルを一定にすることができる。

しかし、このように制御した場合、画面内で量子化パラメータが固定のため、視覚特性的に画質劣化が目立つ部分も画質劣化が目立たない部分も同一の量子化パラメータｑＰを用いることになるため、必ずしも視覚特性的に良好な画像が得られることにはならない。そこで本実施形態においては、量子化パラメータを画面内で固定にするのではなく、符号化対象画像の特徴に応じた量子化パラメータを割り当てるように、量子化制御を実行する。

本実施形態における量子化制御に関する動作について説明する。図２は、本実施形態に対応する量子化制御処理の一例を示すフローチャートである。該フローチャートに対応する処理は、例えば、特徴検出部１０７、画質モード設定部１１８、量子化制御部１１０として機能する１以上のプロセッサが対応するプログラム（ＲＯＭ等に格納）を実行することにより実現できる。

まず、Ｓ２０１において、特徴検出部１０７が符号化対象ブロックの特徴を検出する。画像の特徴としてはさまざまなものが考えられるが、ここでは画像の複雑さを表す特徴として、画像の分散値を検出する。本実施形態では、まず、ブロック内の画素の平均値をブロック内の画素値の合計をブロックを構成する画素数により割った値として求める。そして、ブロック内の画素の分散値を、ブロック内の各画素値と画素の平均値との差分の合計をブロックを構成する画素数により割った値として求めることとする。例えば、ブロックサイズが１６×１６で、画素値がP1〜P256までの２５６個ある場合、画素の平均値Pmean、および画素の分散値Varは以下の式（２）、（３）により算出することができる。

続くＳ２０２において、特徴検出部１０７は算出された分散値をもとに、符号化対象ブロックの画像の複雑度のレベルを判定する。複雑度は複数の段階で検出することができ、本実施形態では複雑度を高、中、低の３段階のレベルで判定するものとし、分散値が高いほど複雑な画像とみなす。具体的には、分散値Varに対する閾値Vth１、Vth２を設定し、Var＞Vth１のとき高複雑度、Vth１≧Var＞Vth２のとき中複雑度、Vth２≧Varのとき低複雑度とする。

特徴検出部１０７は、複雑度の判定結果の複雑度情報を、符号化対象ブロックの特徴として量子化制御部１１０に提供する。なお、ここでは複雑度を３段階のレベルに変換したが、例えば、閾値間隔を狭くして１０段階のようにもっと細かく分類するようにしてもよく、また、任意の段階数とすることができる。

続くＳ２０３において、量子化制御部１１０は、画質モード設定部１１８から、設定されている静止画の画質モード情報を取得する。画質モード設定部１１８は、ユーザ操作に応じて静止画の画質モードを設定する。例えば、ノーマル、ファイン、スーパーファインなどの設定を行い、画質モード情報を量子化制御部１１０に出力する。本実施形態ではこの３段階の設定を行うものとし、スーパーファインが最も高画質で符号量が最も多いモード、ファインモードがスーパーファインモードよりも画質を落とし、符号量を削減するモード、ノーマルモードがファインモードよりも更に画質を落とし、より符号量を削減するモードとする。画質モードは３モードの例を示したが、例えばモード１〜モード１０のように、画質レベルを細かく１０段階に分けるようなものでもよい。

続くＳ２０４において、量子化制御部１１０は、画質モード設定部１１８から取得した画質モード情報、および特徴検出部１０７から取得した複雑度情報に従って量子化パラメータｑＰを決定する。量子化パラメータは、画質モードごとに、各複雑度に応じた値を予め決めておくことができる。あるいは、算出ルールを決めておき複雑度情報に応じて値を修正しても良い。このとき、画像が複雑なほど視覚特性により画質劣化が目立たなくなるため、複雑なものほど量子化パラメータとして大きい値を設定し、複雑ではないものほど量子化パラメータとして小さい値を設定する。例えば、スーパーファインモードについて中複雑度の量子化パラメータを１０と決めた場合、高複雑度は１４、低複雑度は６のように高複雑度の量子化パラメータ＞中複雑度の量子化パラメータ＞低複雑度の量子化パラメータのように決めておくことができる。或いは、中間段階である中複雑度の量子化パラメータ（本実施形態では、１０）を基準として、高複雑度の量子化パラメータから所定値（本実施形態では、４）を加算し、低複雑度の量子化パラメータについては所定値を減算するようにしても良い。

同様に、ファインモードではスーパーファインモードよりも画質レベルを落とし符号量を削減するため、中複雑度を１５、高複雑度を１９、低複雑度を１１といったように、各複雑度でスーパーファインモードよりも大きい量子化パラメータを設定することができる。また、ノーマルモードではファインモードよりも画質レベルを落とすため、中複雑度を２０、高複雑度を２４、低複雑度を１６といったように設定することができる。

上記の例では、画質モード毎に固定的に量子化パラメータｑＰを割り当てる場合の値を中複雑度に割り当て、低複雑度と高複雑度の量子化パラメータはその値を基準に増減させた。このとき、画面内で適応的に量子化パラメータの制御を行なわない場合には、中複雑度の値のみを用いるように制御することができる。また、画像の複雑度に応じて量子化パラメータを切替えるモードと、固定のモードとを任意に切り替えられるようにしてもよい。

このようなモードごとの各複雑度における量子化パラメータの設定例を図３に示す。量子化制御部１１０では、図３の量子化パラメータの設定に従い、画質モード、符号化対象ブロックの複雑度に応じて量子化パラメータを選択する。選択された量子化パラメータに応じた量子化ステップサイズが量子化部１０９に送られ、量子化処理が行われる。

このように、本実施形態では、静止画の符号化時において画像のブロックごとに分散値を用いて複雑度を検出し、画質モードごとに複雑度に応じた量子化パラメータに基づき量子化処理を行なって符号化対象画像の符号化を行うことができる。これにより、同一の画質モードであっても、視覚特性として劣化が目立つ部分と、劣化が目立たない部分とで、量子化パラメータを切替えることができるので、同一画質モードでの画像内の画質のバラツキを抑えることができる。また、複雑度に応じて量子化パラメータが設定されるため、視覚特性を考慮した量子化処理を行うことが可能となる。

［実施形態２］
上述の実施形態１では、画像の特徴として分散値を用いる場合を説明した。これに対し、本実施形態では、ブロックごとの画像の特徴として分散値ではなく周波数成分を用いる場合について説明する。ここでは、主に実施形態１との差異について説明する。静止画の符号化時に、特徴検出部１０７は周波数変換を行い画素ブロックを周波数成分に変換する。周波数変換の方法としてはDCT（Discrete Cosine Transform）やアダマール変換などが挙げられる。ここでは周波数変換の方法としてアダマール変換を用いて説明を行うが、周波数成分に変換できるものであれば、どのような周波数変換方法を用いてもよい。

１６×１６画素のブロックに対してアダマール変換を行うものとする。アダマール変換後の周波数成分と位置の関係を図４に示す。アダマール変換後は、左上が直流成分となり、右下に行くほど高周波成分となる。ここで、画像の複雑度を表す指標として高周波成分の強度（量）を用いる。ある位置より右下の成分を高周波成分と位置づけ、その成分の総量を求める。例えば、図４において網掛け部分の成分を高周波成分と位置づける。なお、高周波成分の範囲は、図４に示す例に限定されるものではなく、変更することができる。

本実施形態では、当該高周波成分の周波数成分の絶対値和を算出する（これをSAV：Sum of Absolute Valueとする）。算出された高周波成分SAVをもとに、画像を複雑度のレベルに変換する。SAVは、値が大きいほど画像が複雑とみなすことができる。そこで、図２のフローチャートのＳ２０２では、特徴検出部１０７は高周波成分SAVに対する閾値Sth１、Sth２を設定し、SAV＞Sth１のとき高複雑度、Sth１≧SAV＞Sth２のとき中複雑度、Sth２≧SAVのとき低複雑度と判定することができる。この複雑度情報が、符号化対象ブロックの特徴として量子化制御部１１０に送られる。量子化制御部１１０では実施形態１と同様に、画質モードごとに、複雑度に応じた量子化パラメータに基づき量子化処理を行なって符号化対象画像の符号化を行うことができる。

以上のように、静止画の符号化時において符号化対象画像におけるブロックごとに周波数成分を用いて複雑度を検出し、画質モードごとに複雑度に応じた量子化パラメータに基づき量子化処理を行うことができる。これにより、同一の画質モードであっても、視覚特性として劣化が目立つ部分と、劣化が目立たない部分とで、量子化パラメータを切替えることができるので、同一画質モードでの画像内の画質のバラツキを抑えることができる。また、複雑度に応じて量子化パラメータが設定されるため、視覚特性を考慮した量子化処理を行うことが可能となる。また、本実施形態では、アダマール変換を行うサイズとして１６×１６画素の場合の例を示したが、アダマール変換を行うサイズはこれに限ったものではなく、どのようなサイズを用いてもよい。

［実施形態３］
本実施形態では、ブロックごとの画像の特徴検出として複雑度に加え、エッジ検出も行う場合について説明する。ここでは、主に上記実施形態との差異について説明する。本実施形態に対応する量子化制御処理では、静止画の符号化時に、図２のＳ２０２において特徴検出部１０７は、分散値を用いた複雑度の検出に加え、エッジ検出を行う。エッジとは、例えば背景部分と被写体部分の境界部分や、平坦な画像から複雑な画像へと空間的に急激に変化している部分を指す。エッジ検出方法には公知の様々な方法があるが、本実施形態ではどのようなエッジ検出方法を用いてもよい。

特徴検出部１０７から量子化制御部１１０へは、複雑度情報およびエッジ検出情報が提供される。量子化制御部１１０は、画質モード設定部１１８からの画質モード情報と、特徴検出部１０７からの複雑度情報及びエッジ情報とに基づき量子化パラメータを決定する。

量子化パラメータは、画質モードごとに、各複雑度、およびエッジ検出時における量子化パラメータを予め定めておくことができる。或いは、演算により各量子化パラメータを算出しても良い。画像が複雑なほど視覚特性により画質劣化が目立たなくなるため、複雑なものほど量子化パラメータとして大きい値を設定し、複雑ではないものほど量子化パラメータとして小さい値を設定することができる。エッジは比較的複雑な画像になるため、もともとは中、または高複雑度に分類される可能性が高い。しかし、エッジ部分は視覚的に劣化が目立つため、量子化パラメータとしてはそれらよりも小さい値を設定する。

モードごとの各複雑度、およびエッジ検出時における量子化パラメータの設定例を図５に示す。実施形態１における量子化パラメータの設定例に加え、エッジ検出時の量子化パラメータとして、スーパーファインモードでは８、ファインモードでは１３、ノーマルモードでは１８と設定する。ここでは基準となる中複雑度の量子化パラメータの値よりも少し小さい値となっている。エッジと複雑度とでは、エッジ優先とすることができる。すなわちエッジ検出と判定されたらエッジ用の量子化パラメータを用い、エッジ検出と判定されなかったら各複雑度の量子化パラメータを用いる。このとき、処理として、エッジが検出されたか否かを先に判定し、エッジが検出された場合には、画質モードに対応するエッジ検出時の量子化パラメータを選択し、エッジが検出されなかった場合に、画質モードと複雑度に応じた量子化パラメータを選択するようにしても良い。また、先に画質モードと、複雑度に応じた量子化パラメータを選択しておき、エッジが検出された場合に、エッジ検出時のパラメータの値に変更するように制御しても良い。

また、上述の説明では、特徴検出部１０７が複雑度とエッジとの両方を特徴として検出しているが、これ以外にエッジのみを検出するようにしてもよい。その場合、エッジ検出された場合とエッジ検出されない場合の２通りの量子化パラメータを用いればよい。例えば、エッジが検出されない場合は中複雑度の量子化パラメータの値を選択し、エッジが検出された場合は中複雑度の量子化パラメータの値を選択し、エッジ用の量子化パラメータを選択するようにしてもよい。

以上のように、静止画の符号化時において画像のブロックごとにエッジ、および複雑度を検出し、画質モードごとに、エッジ、および複雑度に応じた量子化パラメータに基づき量子化処理を行なって符号化対象画像の符号化を行うことができる。これにより、同一画質モードでの画像内の画質のバラツキを抑えつつ、視覚特性を考慮した良好な画像を得ることができる。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０７特徴検出部、１０９量子化部、１１０量子化制御部

Claims

符号化対象画像の静止画を構成する各ブロックの画像の特徴を検出する検出手段と、
前記各ブロックについて、前記検出された特徴に基づき、量子化パラメータを決定する決定手段と、
前記決定された量子化パラメータを用いて、前記符号化対象画像の前記各ブロックを量子化する量子化手段を含む、前記符号化対象画像を符号化する符号化手段と
を備えることを特徴とする符号化装置。
前記検出手段は、前記各ブロックの画像の特徴として、画像の複雑度を複数の段階で検出し、
前記決定手段は、前記検出された複雑度の段階に基づき、前記量子化パラメータを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
前記画像の複雑度は、前記各ブロックに含まれる画素の分散値として検出されることを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
前記画像の複雑度は、前記各ブロックに含まれる画素が有する高周波成分の強度として検出されることを特徴とする請求項２に記載の符号化装置。
前記検出手段は、前記各ブロックの画像の特徴としてエッジを検出し、
前記決定手段は、前記エッジが検出されたか否かに基づき、前記量子化パラメータを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
前記決定手段は、前記複雑度が高くなるほど、値が大きくなるように前記量子化パラメータを決定することを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の符号化装置。
前記決定手段は、前記複数の段階のうち中間の段階を基準として、複雑度が高くなるほど値を前記中間の複雑度に対して与えられる値よりも大きくし、複雑度が低くなるほど値を前記中間の複雑度に対して与えられる値よりも小さくするように、前記量子化パラメータを決定することを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の符号化装置。
前記検出手段は、前記各ブロックについてエッジ検出を行ない、
前記決定手段は、エッジが検出されたブロックについて、前記複雑度に基づく量子化パラメータよりも、エッジ検出に基づく量子化パラメータを優先することにより、前記量子化パラメータを決定することを特徴とする請求項２から４、６及び７のいずれか１項に記載の符号化装置。
前記決定手段は、前記エッジが検出されたブロックについて設定する前記量子化パラメータを、前記画像の複雑度が所定の複雑度である場合よりも小さい値となるように決定することを特徴とする請求項８に記載の符号化装置。
前記符号化対象画像を符号化するための画質モードを設定する設定手段を更に備え、
前記決定手段は、前記設定された画質モードに更に基づいて前記量子化パラメータを決定することを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の符号化装置。
前記決定手段は、前記静止画について固定的に割り当てられる量子化パラメータの値を変更した値を選択することにより、前記量子化パラメータを決定することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の符号化装置。
符号化対象画像の静止画を構成する各ブロックの画像の特徴を検出する検出工程と、
前記各ブロックについて、前記検出された特徴に基づき、量子化パラメータを決定する決定工程と、
前記決定された量子化パラメータを用いて、前記符号化対象画像の前記各ブロックを量子化する量子化工程を含む、前記符号化対象画像を符号化する符号化工程と
を含むことを特徴とする符号化方法。
コンピュータを請求項１から１１のいずれか１項に記載の符号化装置の各手段として機能させるためのプログラム。