JP2019520005A - デジタル画像のイントラコーディング方法および対応するデコーディング方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、少なくとも１つの画像を表わすコーディングされたデータフローのデコーディング方法において、前記画像がブロックにカットされており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードの集合が利用可能である方法であって、前記方法は以下のステップ：− 集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するステップ（Ｅ１０）と；− 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去するステップ（Ｅ１１）と；− 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するステップ（Ｅ１２）と；− カレントブロックについて、更新されたカテゴリのモードの中から１つの予測モードを識別する情報をデータフローからデコーディングするステップ（Ｄ２０）と；を含む方法に関する。【選択図】図７

Description

本発明の分野は、画像または画像シーケンス、特に映像フローのコーディングおよびデコーディングの分野である。

より厳密には、本発明は、画像ブロックによる表現を用いた画像または画像シーケンスの圧縮に関する。

本発明は特に、現在のコーダ（ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ、Ｈ．２６４、ＨＥＶＣなどおよびそれらの修正版）または将来のコーダにおいて実施される画像または映像コーディング、および対応するデコーディングに適用可能である。

デジタル画像およびデジタル画像シーケンスはメモリの観点から見て多大なスペースを占有し、そのため、これらの画像を伝送する場合には、この伝送のために使用されるネットワーク上での輻輳の問題を回避するべくこれらの画像を圧縮する必要がある。実際、このネットワーク上で使用可能なレートは概して制限されている。

既に、映像データの圧縮技術として多くのものが知られている。それらのうち、圧縮規格ＨＥＶＣ（「Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ、Ｃｏｄｉｎｇ Ｔｏｏｌｓ ａｎｄ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」、Ｍａｔｔｈｉａｓ Ｗｉｅｎ、Ｓｉｇｎａｌｓ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２０１５）は、同じ画像に属する（イントラ予測）または先行するまたは後続する画像に属する（インター予測）他の画素との関係におけるカレント画像の画素の予測を使用することを提案している。

より厳密には、イントラ予測は、１つの画像の内部の空間的冗長性を活用する。このたに、画像は、画素ブロックにカットされる。画素ブロックはこのとき、画像内のブロックの行程の順序にしたがってカレント画像内の先にコーディング／デコーディングされたブロックに対応する既に再構築された情報を用いて予測される。

その上、従来、カレントブロックのコーディングは、予測済みブロックと呼ばれるカレントブロックの予測、およびカレントブロックと予測済みブロックとの間の差異に対応する予測残余つまり「残余ブロック」を用いて実現される。得られた残余ブロックはこのとき、例えばＤＣＴタイプの変換（離散コサイン変換）を用いて変換される。変換された残余ブロックの係数は、その後量子化され、次にエントロピーコーディングによりコーディングされ、デコーダに伝送され、このデコーダはこの残余ブロックを予測済みブロックに追加することによってカレントブロックを再構築することができる。

デコーディングは、画像毎に行なわれ、各画像について、ブロック毎に行なわれる。各ブロックについて、ストリームの対応する要素が読取られる。残余ブロックの係数の逆量子化および逆変換が実施される。その後、予測済みブロックを得るためにブロックの予測が計算され、カレントブロックは、デコーディング済みの残余ブロックに対して予測（予測済みブロック）を追加することによって再構築される。

ＨＥＶＣ規格においては、イントラ予測の３５のモードにしたがってカレントブロックのイントラ予測を実施することが可能である。カレントブロックを予測するために選択されたイントラ予測モードをコーディングする目的で、ＨＥＶＣ規格は、以下の２つの予測モードリストを定義している：
− カレントブロックにとって最も確率の高い３つのイントラ予測モードを含む、ＭＰＭ（英語で「Ｍｏｓｔ Ｐｒｏｂａｂｌｅ Ｍｏｄｅ」の略）リストと呼ばれる第１のリスト。このようなＭＰＭリストは、カレントブロックの隣接ブロックのコーディングの際に予め選択された予測モードから定義される；
− 残りの３２個の他のイントラ予測モード、すなわちＭＰＭリスト内に含まれないイントラ予測モードを含む、非ＭＰＭリストと呼ばれる第２のリスト。

カレントブロックを予測するためにどのＭＰＭリストまたは非ＭＰＭリストが使用されるかを表わすために、デコーダに対し１つの指標が伝送される。カレントブロックがＭＰＭリストのイントラ予測モードによりコーディングされる場合、ＭＰＭリスト内で選択された予測モードの指標が、エントロピーコーディングによりデコーダに伝送される。カレントブロックが非ＭＰＭリストのイントラ予測モードによってコーディングされる場合、非ＭＰＭリスト内で選択されたイントラ予測モードの指標が、５ビットにわたる固定長のコードによってコーディングされる。

非ＭＰＭリストは、イントラ予測モードを多数含んでおり、したがって、このリストの予測モードの指標のコーディングコストは高い。

「Ｎｏｖｅｌ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｉｎｔｒａ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅｄ Ｍｏｄｅｓ Ｓｋｉｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｉｎ ＨＥＶＣ」、Ｌ−Ｌ．Ｗａｎｇ、Ｗ−Ｃ Ｓｉｕ、ＩＥＥＥ、２０１３なる文書は、一方ではイントラ予測モードのシグナリングコストを削減すること、他方では予測モードの選択の複雑性を削減することを目的として、カレントブロックを予測するために使用されるイントラ予測モードの数を削減することのできるコーディング方法について記載している。このような方法は、利用可能な３５個のイントラ予測モードから３つのカテゴリ、すなわち１つのモードを含む第１のカテゴリ、１９個のモードを含む第２のカテゴリ、そして３５個のモードを含む第３のカテゴリを作成する。このような方法は、各々のカレントブロックについて、カレントブロックの基準画素の分散の値に応じて適応されたカテゴリを選択する。カレントブロックの基準画素は、カレントブロックの上方に位置する行およびカレントブロックの右側に位置する列の画素に対応する。カレントブロックは次に、リストの予測モードのうちの１つによって予測される。選択されたカテゴリ中で、レート歪み基準に応じて最良の予測モードが選択される。この予測モードは、カテゴリ、そして次にこのカテゴリ内のモードを識別する情報を用いてシグナリングされる。

このような方法は、一部のケースでは全てのイントラ予測モードがテストされるわけではないため、カレントブロックの予測の計算時間を削減することができる。同様に、このような方法は、一部のケースではレートの削減を可能にすることができる。実際、選択されたカテゴリが１つの予測子しか有していないカテゴリである場合には、シグナリングすべきものは何も無い。

第２または第３のカテゴリが選択された場合、シグナリングは当初利用可能である予測モード集合に基づいて想定されることから、レートは削減されない。

本発明は、状況を改善しようとするものである。

本発明の目的は特に、先行技術のこれらの欠点を緩和することにある。

より厳密には、本発明の目的は、予測品質を損なうことなく、複数の候補モードの中からカレントブロックのために選択された予測モードのシグナリングコストを減少させることに寄与する解決法を提案することにある。

これらの目的ならびに後で明らかになる目的は、少なくとも１つの画像を表わすコーディングされたデータフローのデコーディング方法において、前記画像がブロックにカットされており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードの集合が利用可能である方法であって、前記方法は以下のステップ：
− 集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するステップと；
− 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去するステップと；
− 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するステップと；
− カレントブロックについて、更新されたカテゴリのモードの中から１つの予測モードを識別する情報をデータフローからデコーディングするステップと；
を含む方法を用いて達成される。

本発明では、デコーダは、カレントブロックに適応していない予測モードのカテゴリを消去し、消去済みカテゴリと共通の予測モードを残りのカテゴリから削除する。デコーダは、未消去で更新済みのカテゴリについての知識を用いて、カレントブロックのためにエンコーダが選択した予測モードをシグナリングするコーディングされたデータをデータフロー内で解釈する。

初期カテゴリに基づいて選択された予測モードをシグナリングする先行技術とは異なり、カレントブロックのために選択された予測モードのシグナリングは、更新された予測モードカテゴリに特異的でかつ適応されている。こうして、予測モードのシグナリングのコストは最適化される。

本発明は同様に、コーディングされたデータフローの形での画像のコーディング方法において、前記画像がブロックに分割されており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードの集合が利用可能である方法であって、前記方法は以下のステップ：
− 集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するステップと；
− 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去するステップと；
− 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するステップと；
− 更新されたカテゴリのうちの１つの中で１つの予測モードを選択するステップと；
− 選択された予測モードを識別する情報を更新されたカテゴリに応じてコーディングし、コーディングされたデータフローの中にコーディングされた情報を挿入するステップと；
を含む方法にも関する。

以下で言及するさまざまな実施形態または特徴は、独立した形で、または互いに組合せた形で、上記に定義したデコーディング方法および／またはコーディング方法の特徴に追加することができる。

本発明の一態様によると、獲得ステップには、メモリ内で前記カテゴリの識別情報を読取るステップが含まれる。

予測モードカテゴリは、予め定められている。利点は、使用が簡単であることおよび計算リソースのニーズが限定されることにある。

本発明の別の態様によると、獲得ステップには、既に処理されたブロックのコンテンツの少なくとも１つの特性を解析するステップと、少なくとも１つの予測モードグループ化基準から、解析された少なくとも１つの特性に応じて、カテゴリを作成するステップとが含まれる。

カテゴリは、既に処理されたコンテンツに応じて動的に作成される。利点は、獲得したカテゴリが画像のコンテンツに適応されたものであるということにある。

本発明の別の態様によると、方法は、獲得したカテゴリについて、このカテゴリを代表する１つの予測モードを決定するステップを含み、カテゴリの消去ステップには、代表的予測モードを消去すること
が含まれ、カテゴリの消去が、このカテゴリを代表する予測モードの消去によって開始される。

利点は、ただ１つの動作でカテゴリ全体が消去されることにある。

本発明のさらにもう１つの態様によると、獲得したカテゴリについて、カテゴリの消去ステップには、その予測モードを連続的に消去することとカテゴリ内の消去済み予測モードの数を既定の閾値と比較することとが含まれ、カテゴリの消去が、消去済みモードの数が閾値を上回った場合に開始される。

利点は、消去の決断を下す前に、カテゴリのモードが個別にテストされるということにある。

本発明の別の態様によると、方法は、獲得したカテゴリについて、前記カテゴリが１つの予測モードグループ化基準に結び付けられることから、コンテンツのうちの１つの特性を提供することを目的とする既に処理された隣接ブロックのコンテンツを解析するステップを含み、特性とグループ化基準が互いに相容性の無いものである場合に、消去ステップはカテゴリを消去する。

利点は、処理すべきコンテンツにカテゴリが適応されていないことを立証できた時点で直ちにこのカテゴリ全体を消去できるということにある。

本発明は同様に、上記に定義した特定の実施形態のいずれか１つに係るデコーディング方法を使用するために適応されたデコーディング装置にも関する。このデコーディング装置は、当然のことながら、本発明に係るデコーディング方法に関連するさまざまな特徴を含むことができるものであろう。したがって、このデコーディング装置の特徴および利点は、デコーディング方法のものと同じであり、さらに長々と詳述されない。

本発明の特定の一実施形態によると、このようなデコーディング装置は、端末内に含まれる。

本発明は同様に、上記に定義した特定の実施形態のいずれか１つに係るコーディング方法を使用するために適応されたコーディング装置にも関する。このコーディング装置は、当然のことながら、本発明に係るコーディング方法に関連するさまざまな特徴を含むことができるものであろう。したがって、このコーディング装置の特徴および利点は、コーディング方法のものと同じであり、さらに長々と詳述されない。

本発明の特定の一実施形態によると、このようなコーディング装置は、端末またはサーバ内に含まれる。このような端末機器またはサーバは、本発明に係るコーディング装置およびデコーディング装置を含むことができる。

本発明に係るデコーディング方法およびコーディング方法はそれぞれ、さまざまな形で、特に有線の形態またはソフトウェアの形態で実施され得る。

本発明の特定の一実施形態によると、デコーディング方法およびコーディング方法はそれぞれ、このプログラムがプロセッサによって実行された場合に、上述の方法のステップを実施するための命令を含むコンピュータプログラムによって実施される。

これらのプログラムは、任意のプログラミング言語を使用することができる。これらのプログラムは、通信ネットワークからダウンロード可能および／またはコンピュータ可読媒体上に記録可能である。

最後に、本発明は、上述のような、コーディング方法を実施するコンピュータプログラムおよびデコーディング方法を実施するコンピュータプログラムをそれぞれ記憶する、場合によっては取外し可能な本発明に係るデジタル画像のコーディング装置およびデジタル画像デコーディング装置に統合されたまたは統合されていないプロセッサ可読記憶媒体に関する。

本発明の他の利点および特徴は、例示的で非限定的な単なる一例として示されている本発明の特定の実施形態についての以下の説明、および添付図面を読んだ時点で、より明白になるものであろう。

本発明の第１の実施形態に係る予測モードカテゴリの獲得、消去および更新ステップを概略的に提示している。 本発明の第１の実施形態に係る予測モードカテゴリの獲得、消去および更新ステップを概略的に提示している。 共通モードを含む予測モードカテゴリを概略的に提示する。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明により実施される予測モードカテゴリの例を示す。 本発明の一実施形態において実施されるカテゴリの一例を示す。 本発明に係る画像のコーディング方法のステップを概略的に提示する。 本発明に係る画像のデコーディング方法のステップを概略的に示す。 本発明に係るコーディング装置のハードウェア構造の一例を概略的に提示する。 本発明に係るデコーディング装置のハードウェア構造の一例を概略的に提示する。

一般的原理
本発明は、コーディングすべき画像の画素ブロックを予測するために使用される予測モードのシグナリングのコストを改善することを目的とする。

現在の圧縮規格は、コーディングすべきブロックの画素の可能なかぎり最も近い予測を提供する目的で１ブロックをコーディングするために多数の予測モードを提案している。こうして、量子化された予測残余は小さく、さらにはゼロであり、このため予測残余のコーディングコストを削減することが可能になっている。しかしながら、予測モードのシグナリングのコストは、可能な予測モードの数と共に増大する。

ところで、共有する画像のコンテンツのうちの１つ以上の特徴をベースとして予測モードをカテゴリにグループ化し、同じカテゴリの予測モードがカレントブロックを予測するために適応されていないという事実を想定することが可能であると思われる。

本発明の一般的原理は、デジタル画像のカレントブロックのコーディングまたはデコーディングのための競合する予測モードの初期集合内における予測モードカテゴリの立証、およびカテゴリ全体の消去に基づいている。未消去の１カテゴリのモードおよび消去済みカテゴリに共通のモードは、削除される。この原理は、コーダにもデコーダにも同様に適用される。

このようにして、１つのブロックのコーディングのために利用可能である予測モードの数は削減され、デコーダは同じカテゴリを忠実に構築できることから、シグナリングは、カレントブロックの予測のために利用可能な削減された数のモードに基づいて行なわれ得る。

本発明は、ここでは、ＨＥＶＣ規格において定義されているイントラ予測モードに対する適用の枠内で説明される。本発明は、他の圧縮規格および他の予測モードにも容易に適用される。

ＨＥＶＣ規格は、３５個のイントラ予測モードを定義しているということが喚起される：
− １つのＰＬＡＮＡＲモード（モード０）、このモードは、基準画素から予測子ブロック（または予測されたブロック）の画素を線形的に内挿することからなり；基準画素は、先に再構築された隣接ブロックから構築される。
− １つのＤＣモード（モード１）、このモードは、基準画素の平均に対応する同じ値を予測子ブロックの画素に割当てることからなる。
− 図４Ａによって示されている３３個の角度的モードＡ２〜Ａ３４。このようなモードは、３３個の結び付けられた方向のうちの１つにおけるカレントブロックの基準画素の延長によって、予測子ブロックを形成する。

図１に関連して、図６に関連して説明される本発明に係るコーディング方法および図７に関連して説明される本発明に係るデコーディング方法において実施される、本発明に係るカテゴリの獲得ステップＥ１０、カテゴリの消去ステップＥ１１およびカテゴリの更新ステップＥ１２について説明する。

初期集合からの少なくとも２つの予測モードカテゴリの獲得
ステップＥ１０の間に、コーダまたはデコーダは、利用可能な予測モードの初期集合から形成された予測モードカテゴリを獲得する。図３によって示されているように、カテゴリは共通の予測モードを有し得る。

これらのカテゴリは、予測モードのうちの１つ以上のグループ化基準ＣＲを用いて形成されたものである。グループ化基準は、有利には、１ブロックのコンテンツのうちの１つの特性のうちの１つの値または値範囲に結び付けられる。換言すると、予測モードは、同じカテゴリの予測モードがそれらに結び付けられた特性値を有するブロックを予測するのに最も適応されたものとみなされ得るような形で、少なくとも１つの共通の特性に基づいてグループ化される。

カテゴリは、コーディングおよびデコーディングの予備段階において構築されており、設定されている場合がある。この場合、カテゴリの獲得ステップＥ１０は、メモリＭＥＭ，ＭＥＭ０においてこれらのカテゴリを表わす情報を読取るサブステップＥ１０１を含む。例えば、この情報は、カテゴリ識別子を連結する１つのワードであり、このカテゴリが含んでいる予測モードの識別子を記憶するメモリ空間に対して１つのカテゴリ識別子が結び付けられる。

既に処理された画像のコンテンツの特性解析の不在下では、コーダそして対称物としてのデコーダは、一貫して、例えばコーディングプロファイルに結び付けられた第１のカテゴリ化プロファイルに対応する既定のカテゴリを獲得する。

画像のコンテンツの特性を自らに提供する既に処理されたブロックのコンテンツの解析の結果をストリーミングで入手した時点で、コーダそして対称物としてのデコーダは、この解析に由来する特性の特定の値または値範囲に結び付けられたグループ化基準を用いて、カテゴリを動的に作成することができる。

この場合、ステップＥ１０は、既に処理されたブロックのコンテンツの特性ＣＣを獲得するサブステップＥ１０２と、これらの特性の少なくとも１つの関数である少なくとも１つのグループ化基準ＣＲに基づいて、少なくとも１つのカテゴリを作成するサブステップＥ１０３を含む。

ステップＥ１０は、サブステップＥ１０１のみ、サブステップＥ１０２、Ｅ１０３のみ、または全てのサブステップを実施し得、動的に構成されたカテゴリが予め作成されたカテゴリを補完することになる、ということが分かる。

例えば、予測モードは、画像のコンテンツのうちの１つの物理的特性に結び付けられた１つの基準にしたがってグループ化される。図４Ｂに関連して、考慮対象の物理的特性は、予測モードの配向であり、互いに近い配向を有する予測モードは、垂直角度モードＡ２６（Ｖ）とその隣接モードを含む垂直カテゴリと呼ばれる第１のカテゴリＣＶ、および水平角度モードＡ１０（Ｈ）とその隣接モードを含む水平カテゴリと呼ばれる第２のカテゴリＣＨにグループ化される。

これらのカテゴリは、カテゴリＣＨについてむしろ水平であるかまたはカテゴリＣＶについてむしろ垂直である明白な方向を１つの画像の１ブロックが有することを予測するために適切である。これは例えば、高い建物のある都市シーンを表わす画像の場合にあてはまる。

有利には、カレントブロックについて、消去ステップＥ１１は、ブロックの１つの主配向に基づく消去基準に基づいて、２つのカテゴリのうちの１つを消去するであろう。

図４Ｃに関連して、１つのカテゴリの作成のために考慮される物理的特性の他の一例を考慮する。コンテンツ内でコーダが、実シーン上のテキストまたはロゴのオーバーレイに対応する、多くの場合非常に均質なゾーンによって分離された水平または垂直の方向での明白かつ地と対照をなす輪郭の存在を検出した、と仮定する。したがって、コーディング中の画像のコンテンツは、実シーン上への仮想要素の重畳を含む。コーダは、「スクリーンコンテンツ」と呼ばれるこのタイプのシーンに適応されたモードをグループ化する第１のカテゴリを作成する。例えばこのカテゴリＣＳＣの中に、コーダは、ＤＭＭ（英語で「Ｄｅｐｔｈ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｍｏｄｅ」の略）モード、ＩＢＣ（英語で「Ｉｎｔｒａ Ｂｌｏｃｋ Ｃｏｐｙ」の略）モード、水平角度モードＡ１０（Ｈ）、垂直角度モードＡ２６（Ｖ）を含み入れる。コーダは、水平モードと垂直モードを含めた、先に言及された角度モード集合を含む第２のカテゴリＣＡを作成する。

図４Ｄに関連して、コーダは、Ｅ１０において、角度予測モードから３つのカテゴリを獲得する。カテゴリＣＡ１は、モードＡ２６（Ｖ）およびＡ１０（Ｈ）を含み、カテゴリＣＡ２はモードＡ２、Ａ６、Ａ１４、Ａ２２を含み、カテゴリＣＡ３は他の全てを含む。カテゴリＣＡ１は、１つの方向のコーディングのために極くわずかな精細度しか許容せず、カテゴリＣＡ２はそれをわずかに多く許容し、カテゴリＣＡ３は最も精確である。これら３つのカテゴリが、１つのブロックのコンテンツの方向を表現するのに必要とされる精細度に適応できるようにする、ということが分かる。

これらのカテゴリは、予備段階で作成され、設定されているものである。これらのカテゴリには共通のモードは無い。

このカテゴリ集合の重視される利用分野は、他のものと競合させられるコーディングツールとしてのその利用である。したがって、このカテゴリ集合は、例えばレート歪み基準にしたがってそれが最良の結果をもたらすと思われる場合に選択されるであろう。特に、所与の１ゾーンが単一の方向（垂直および水平）を含み、別のゾーンがはるかに精細な方向（対角線における精細度）方向を有し得る画像について、カテゴリ集合がうまく機能するものと予想することができる。

本発明の一実施形態によると、カテゴリを作成するサブステップＥ１０３では、既に処理された隣接ブロックについて使用された予測モードの統計的解析（Ｅ１０２）に基づくグループ化基準が考慮に入れられる（因果コンテキスト）。有利には、最も頻繁に使用されるモードは、第１のカテゴリの中に入れられる。第２のカテゴリは、初期集合の全てのモードを含む。

図４Ｅによって示されているもう１つの実施形態によると、好ましくは最も確率の高い因果記述子との関係において、カレント画像の既に処理されたブロックに対して予測されたモードについての「機械学習」タイプの学習によって、他のカテゴリが動的に作成される。「機械学習」つまりＭＬの技術は、当業者にとって公知であり、例えば、１９９７年にマグローヒルより刊行されたＴｏｍ Ｍｉｔｃｈｅｌｌによる「Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」という題の著書の中で説明されている。

この技術は、学習段階の後に、カレントゾーンのためのモード選択に関する確率を発出することを可能にする。ＭＬは、複数の要素を含む公知の方法であり、ここでは詳述しない。したがって、各モードの出現確率の度合に応じて他の３つのカテゴリを作成することを想像することができる。例えば、１つ以上の閾値で得られた出現確率を比較し、第１の閾値を上回る出現確率を有するものを第１のカテゴリ内にグループ化し、次に第１の閾値より低い第２の閾値を上回る出現確率を有するものを第２のカテゴリ内にグループ化し、第２の閾値よりも低い第３の閾値を上回る出現確率を有するものを第３のカテゴリ内にグループ化することができる。

こうして、図４Ｅに関連して表示された以下のカテゴリが作成される：
・ カテゴリ１ Ｃ１’：Ａ２ Ａ８ Ａ９ Ａ１０ Ａ１１
・ カテゴリ２ Ｃ２’：Ａ１０ Ａ３ Ａ４ Ａ１１ Ａ１２ Ａ１６
・ カテゴリ３ Ｃ３’：他の角度モードの集合Ａｎ

学習は、例えば、各コーディングユニット（英語の「ｃｏｄｉｎｇ ｕｎｉｔ」）で、または各画像で、またはＧｏＰ（英語で「Ｇｒｏｕｐ ｏｆ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ」の略）タイプの各画像群で、規則的に可変的な頻度で反復される。

有利には、動的に作成されたこれら３つのカテゴリに対して、予測モードＤＣ、Ａ１０（Ｈ）、Ａ２６（Ｖ）およびＰＬを含む、デフォルトと呼ばれる第１の既定のカテゴリＣ０’を追加する。このカテゴリは、Ｅ１０においてコーダおよびデコーダによって獲得される。こうして、学習ＭＬに由来する不良な予測を緩和することが可能になる。

図４Ｆおよび４Ｇに関連して、カテゴリは同様に、階層的に構築されることもできる。

任意のツリー構造を採用することができる（２進、３進、不規則など）。この構造は、階層レベル別に一種のＭＰＭをシミュレートする。

例えば、２分法によりカテゴリを構築する。最も確率の高い２個のモードＭＰＭ１およびＭＰＭ２として、水平モードＡ１０と垂直モードＡ２６を定義する。これらは第１の階層レベルのカテゴリＣＨ１を形成する。２つ跳びでそれらの隣接モードＭＰＭ１−２、ＭＰＭ１＋２、ＭＰＭ２−２およびＭＰＭ２−２をとることで、第２の階層カテゴリＣＨ２を導出する。先のカテゴリのモードのうちの１つ跳びの隣接モードＭＰＭ１−１、ＭＰＭ１＋１、ＭＰＭ２−１、ＭＰＭ２＋１をとることにより、レベル３のカテゴリＣＨ３を作成する。カテゴリＣＨ１は、予測モードをわずかしか含まず、角度方向に関して低い精度しかもたらさないのに対して、カテゴリＣＨ３は、より大きな配向精細度を提供する。

カテゴリの消去
本発明は、カテゴリを消去するさまざまな方法を網羅する。

図１に関連して説明された本発明の一実施形態によると、消去ステップＥ１１は、１つのカテゴリを代表する１つのモードを決定するサブステップＥ１１１を含む。

角度モード集合の場合、代表は中央値または平均であり得る。したがって角度予測子は、順序付けされ、それらを呼称する１つの番号を有する。したがって平均は、カテゴリの中央角度を意味する。

一変形形態によると、１つのカテゴリを代表する予測モードは、それが初期予測モード集合の一部でないという意味において、補足的予測モードである。例えば、それは、今度は予測子自体についての平均、すなわち予測またはこれらの値の他のあらゆる機能を行なうために使用される画素の値を計算することによって、得ることができる。例えば図４Ｂに関連して、カテゴリＣＶについての代表ＲＶとして垂直モードが、そしてカテゴリＣＨについての代表ＲＨとして水平モードが選択される。

ステップＥ１１は、さらに、消去基準にしたがって代表を消去するサブステップＥ１１２を含む。代表はテストされ、少なくとも１つの予測子消去基準に応じて消去されるかまたはされない。

ステップＥ１１３は、代表が消去された時点で直ちにカテゴリ全体を消去することからなる。

図２により示されている一変形形態によると、代表が指定されることはなく、サブステップＥ１１４の間に１つのカテゴリの予測モードが１つずつ試験され、これらは、標準的モード消去基準により消去される。

図４Ｅの実施例において、カテゴリＣＡ０〜ＣＡ３は、不均質である。したがって、これらのカテゴリについて代表は定義しない。モードは、場合によって消去の決断を下すため、個別に検討される。モードの消去基準は、例えば以下のような規則に対応する：すなわち、「Ａｎは、その隣接ブロックが、モードＡｎ、Ａｎ−１またはＡｎ＋１を選択しなかった場合、消去される」。

したがって、各カテゴリの一定数のモードが消去されるものと仮定する。そのとき、例えばカテゴリのモードの５０％が消去されると仮定するならば、カテゴリ全体の消去基準が適用される。この場合、そのカテゴリの全てのモードが消去される。詳細には、これらの同じモードは、それらが存在する他のカテゴリからも消滅する。逆の場合（５０％未満の場合）、カテゴリは保存され、カテゴリの全てのモードも保存される（消去されると仮定されたものさえも）。

Ｅ１１５では、カテゴリ内の消去済みモードの割合が既定の閾値ＴＨを上回った場合に、そのカテゴリは消去される。

さらに別の実施形態によると、１つのカテゴリは、そのカテゴリを構成するのに用いられたグループ化基準ＣＲが、既に処理された隣接ブロックのコンテンツの少なくとも１つの物理的特性と相容れない場合、包括的に消去される。例えば、図４ＣのカテゴリＣＳＣは、深度画像に由来するか、または例えばコンピュータスクリーンタイプの自然でないコンテンツ（英語で「スクリーンコンテンツ」）を含むか、またはオーバーレイ（英語で「ｏｖｅｒｌａｙ」）を含むブロックのために使用される確率が高い予測モードをグループ化する。反対に、このカテゴリは、コンテンツが顕著な角度特性を有することを既に処理された隣接ブロックの解析が示している画像のゾーンならびにテクチャードゾーンに属するカレントブロックには適応されていない。このとき、カテゴリＣＳＣは、その予測モード全てと共に消去される。

ここで、カレントブロックのコンテンツの配向の物理的特性に基づくカテゴリＣＡ１〜ＣＡ３を表わしている図４Ｄの実施例を再度取り上げる。非常に均質なゾーン内にあることを、既に処理された隣接ブロックのコンテンツの解析が示している場合には、そのとき、高い角度精細度は求められない。したがって、カテゴリＣＡ３を消去することができる。

同様に、既に処理済みの隣接ブロックに適用された、例えばＳｏｂｅｌタイプの勾配技法が鮮明な水平または垂直方向を全く出現させない場合、モードグループ化基準が処理すべきコンテンツと相容れないカテゴリＣＡ１は消去される。

未消去カテゴリの更新
作成されたカテゴリが共通の予測モードを有し得るということが分かった。

本発明によると、所与の予測モードが第１および第２のカテゴリに属する場合、第１のカテゴリ内のこのモードの消去は、Ｅ１２における第２のカテゴリからのその消去を暗に意味する、という点が指摘されるであろう。

図３に関連して、カテゴリＣ１の消去は、第２のカテゴリＣ２がもはや２つの予測モードしか含まないことを暗に意味している。

第１の実施形態の説明
図５に示されているこの実施例において、予測モードカテゴリは予め定められている。換言すると、これらのカテゴリの作成は、エンコーディングの予備段階において実現されている。したがって、ステップＥ１０は、例えばコーダにとってアクセス可能なメモリ内に記憶されている予測モードにアクセスする目的でこれらのカテゴリを表わす情報を読取りに行くことからなる。

図５が示す以下の形で構成された５つのカテゴリを考慮する：
− カテゴリＣ１₁は、予測モードＤＭＭ、ＩＢＣ、Ｈ（Ａ１０）、Ｈ−１（Ａ９）、Ｈ＋１（Ａ１１）、Ｖ（Ａ２６）、Ｖ−１（Ａ２５）、Ｖ＋１（Ａ２７）を含む；
− カテゴリＣ２₁は、角度予測モードＡ３４．．．Ａ２７を含む；
− カテゴリＣ３₁は、角度予測モードＡ２５．．．Ａ１１を含む；
− カテゴリＣ４₁は、角度予測モードＡ９．．．Ａ２を含む；
− カテゴリＣ５₁は、ＤＣ、Ｈ、Ｖ、ＰＬを含む。

一部の角度モードと同様、一部の予測モードは複数のカテゴリに共通であることが確認される。

予め決定され設定されたこれらのカテゴリは、コーダおよびデコーダが知っているものである。

角度モードのみで構成されるカテゴリ２、３および４について、Ｔ１２において、これらのカテゴリ各々の中央角度モードに対応する１つの代表を決定する。例えば、カテゴリＣ２’’で中央値はモードＡ３０．５である。これは、カテゴリＣ２’’の一部でない補足的角度モードであるという点が指摘されるであろう。

不均質タイプの予測モードで構成される他のカテゴリＣ１₁およびＣ５₁については、代表を決定しない。

Ｅ１１では、１つ以上のカテゴリを消去することになる。この実施例において、採用される戦略は、無用である確率が高い角度予測モードを消去することからなる。空間的と同時に時間的にも隣接して既に処理されたブロックにより使用された予測モードの統計的解析に基づく、統計的消去基準と呼ばれる消去基準が用いられる。

例えば、カテゴリＣ２₁、Ｃ３₁およびＣ４₁については、以下の規則の形で表現される１つの消去基準を用いて代表をテストする：「モードＡｎは、既に処理されたその隣接ブロックのいずれも、Ａｎ、Ａｎ−１およびＡｎ＋１を含む群のモードのうちの１つを選択しなかった場合、消去される」。

この基準が、カテゴリＣ２’’およびＣ３’’の代表の消去、ひいてはこれらのカテゴリの消去を導くと仮定する。

Ｅ１２では、未消去カテゴリが消去済みカテゴリと共通して有している予測モードを削除することによって、未消去カテゴリを更新する。こうして、カテゴリ１の角度モードＡ１１（Ｈ＋１）、Ａ２５（Ｖ−１）、Ａ２６（Ｖ）およびＡ２７（Ｖ＋１）を削除することになる。

更新されたカテゴリは、以下の通りである：
− カテゴリＣ１₁：ＤＭＭ、ＩＢＣ、Ｈ（Ａ１０）、Ｈ−１（Ａ９）、Ｖ（Ａ２６）；
− カテゴリＣ４₁：Ａ９．．．Ａ２；および
− カテゴリＣ５₁：ＤＣ、Ｈ、Ｖ、ＰＬ。

当初３８個であったモードであるが、残っているモードは全部で１５個しかないということが観察される。

この実施例においては、カテゴリＣ２₁、Ｃ３₁、Ｃ４₁のみが代表を有し、潜在的に消去可能であるということが指摘されるであろう。これは、無用の角度モードを最大限に消去しながらも、他のモードを消去しないことが望まれる具体的ケースに対応している。

コーダは、次に残りの１５個の中から従来の方法で１つの予測モードを選択する。従来、この選択は、コーディングのレートおよび品質を最適化するモードを選定するようにさせるレート歪み基準すなわちＲＤＯ（英語のＲａｔｅ Ｄｉｓｔｏｒｓｉｏｎ Ｏの略）基準に基づいて行なわれる。

選択されたモードは、ビットストリーム中でシグナリングされる。このモードがその後シグナリングされる。

選択された予測モードをシグナリングする公知の方法がいくつか存在する。第１の選択肢によると、この予測モードは、１５個のモードとの関係において指標付けされ、その指標がシグナリングされる。第２の選択肢によると、残りの３つのうちこの予測モードが属するカテゴリがシグナリングされ、その後、カテゴリ内のその位置または指標がシグナリングされる。

第２の実施形態の説明
第１の実施形態の場合と同じ予め定められたカテゴリを考慮する。

カテゴリＣ１’’は、オーバーレイタイプまたはスクリーンコンテンツタイプの人工的コンテンツを含むブロックを予測するために適切であると仮定された予測モードをグループ化する。

カテゴリ消去ステップＥ１１の間に、このカテゴリ１が処理すべきブロックのコンテンツに適応されていない場合、このカテゴリを消去することになる。

このカテゴリについては、カレントブロックに隣接する既に処理された構造解析に基づく消去基準が使用される。例えば、Ｓｏｂｅｌタイプのフィルタリングにより、輪郭検出が行なわれ、その後、１９８９年にＰｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌにより刊行された「Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」という題のＡＫ Ｊａｉｎの著書の第４および５章に記載されているように、これらの輪郭の方向が決定される。隣接ブロックがこのカテゴリの対象であるタイプのコンテンツを含まないことが判明した場合、このカテゴリは消去される。

均質であるかまたは軽度に劣化したゾーンに、それ自体がより適応されているカテゴリＣ５’’に対して、類似の機能を適用できると考えられる、ということが分かる。

第３の実施形態の説明
この実施例（図示せず）において、予測モードＤＣ、Ｈ、Ｖ、ＰＬを含むデフォルトの第１のカテゴリＣ１₂が設定される。

ステップＥ１０は、３つのカテゴリの動的作成ステップＥ１０３を含む。このために、ステップＥ１０では、Ｅ１０２で機械学習（ＭＬ）技術が使用される。３つのカテゴリは、各モードの出現確率を考慮に入れて作成される。

カテゴリは、例えば以下のものであり得る：
− カテゴリＣ１₂：ＤＣ、Ｈ、Ｖ、ＰＬ；
− カテゴリＣ２₂：Ａ２ Ａ８ Ａ９；
− カテゴリＣ３₂：Ａ１０ Ａ３ Ａ４ Ａ１１ Ａ１２ Ａ１６；
− カテゴリＣ４₂：他のＡｎの集合

このように形成されたカテゴリは不均質である。したがって代表を定義することはしない。

Ｅ１１では、各カテゴリの各モードを検討して、このモードを消去すべきか否かの決断が下される。モードの第１の消去基準は、例えば、以下の規則の形で表現される：Ａｎは、その隣接ブロックがモードＡｎ、Ａｎ−１またはＡｎ＋１を選択しなかった場合、消去されるであろう。

例えばカテゴリのモードの５０％が第１の基準によって消去される場合、次にカテゴリ全体の第２の消去基準が適用される。この場合、カテゴリの全てのモードが消去される。

Ｅ１２では、消去済みモードが、残りのカテゴリから削除される。

詳細には、これらの同じモードは、それらが存在する他のカテゴリから消滅する。

逆の場合（５０％未満）、カテゴリは保存され、このカテゴリのモード集合も保存される（消去されたと仮定されるものも）。

例えば、カテゴリ４および２のモードの５０％が消去された場合、カテゴリ１の３個のモードおよびカテゴリ３の６個のモードのみが、使用可能な集合の中に存続する。これにより、ＭＬに由来する場合によって不良な予測を緩和することができる。

本発明に係るコーディング方法の実施例の説明
図６は、本発明の特定の一実施形態に係るコーディングされたデータフローＳＴＲの形でコーディングすべき画像シーケンスＩ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nをコーディングする方法のステップを提示している。例えば、このようなコーディング方法は、図８に関連して説明されるようなコーディング装置によって実施される。コーディングすべき画像シーケンスＩ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nが、コーディング方法の入力側で供給される。コーディング方法は、入力側で供給された画像シーケンスを表わすコーディングされたデータフローＳＴＲまたはビットストリームを出力側において送出する。

公知の要領で、画像シーケンスＩ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nのコーディングは、デコーダが知っている予め確立されたコーディング順序にしたがって、画像毎に行なわれる。例えば、画像は、時間的順序Ｉ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nでまたは例えばＩ₁、Ｉ₃、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nなどの他の順序にしたがってコーディングされ得る。

ステップＥ０の際に、画像シーケンスＩ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nのコーディングすべき画像Ｉ_kは、最大サイズのブロックにカットされる。最大サイズの各ブロックを、さらに小さいブロックに再度カットすることができる。例えば、最大サイズのブロックは、３２×３２画素サイズのものである。このような最大サイズのブロックは、例えば１６×１６、８×８、４×４、１６×８、８×１６．．．といったサイズの方形または矩形のサブブロックに再分割することができる。その後、ステップＥ０の際に、画像Ｉ_kのコーディングすべきブロックｂ_cが、既定の画像Ｉ_kの行程の方向にしたがって選択される。

ステップＥ１０の際に、カレントブロックｂ_cをコーディングするための少なくとも２つの予測モードカテゴリが獲得される。ステップＥ１１の間に、少なくとも１つの消去基準にしたがってカテゴリが消去され、Ｅ１２では、未消去のカテゴリは、消去済みカテゴリと共通のモードを削除することによって更新される。

これらのステップは、図４Ａ〜４Ｇに関連して本発明のさまざまな実施形態にしたがって以上で説明されている。

ステップＥ１３の際に、更新されたカテゴリの予測モードの中から、カレントブロックｂ_cをコーディングするための１つの予測モードが選択され、例えばカレントブロックについてのレート／歪みの最良の妥協点を提供する予測モードが選択される。

ステップＥ１４の際に、選択された予測モードを識別する情報が、カレントブロックｂ_cのために、コーディングされたデータフローＳＴＲ内でコーディングされる。例えば、このような情報は、固定長または可変長のコードによってコーディングされた指標ｉｄｘの形で、ストリーム内でコーディングされる。

一変形実施形態によると、選択された予測モードが属するカテゴリを表わす情報がコーディングされ、次に、このカテゴリ内の予測モードの位置を表わす情報がコーディングされる。

本発明によると、カテゴリは、コーダおよびデコーダによって対称的に獲得、消去および更新されることから、コーダは、有利には、初期集合の予測モードの数に応じてではなくむしろ更新されたカテゴリの予測モードの数に応じて選択された予測モードをシグナリングするためのコードを選択することができる。したがってシグナリングは、よりコストの低いものとなる。

ステップＥ１５の際に、カレントブロックｂ_cから、およびステップＥ１３の際に選択された予測モードに結び付けられた予測子ブロックＰから、予測残余ＲＥＳが計算される。予測残余ＲＥＳは、コーディングすべきカレントブロックｂ_cと予測子ブロックＰとの間の差異によって得られる。

ステップＥ１６の際に、公知の要領で、予測残余ＲＥＳは次に、例えば変換ＤＣＴによって変換され、量子化される。こうして、量子化された変換済み残余係数が得られる。

ステップＥ１７の際に、量子化された変換済み残余係数は、その後、コーディングされたデータフローＳＴＲの形で、Ｄ．Ｍａｒｐｅ、Ｈ．Ｓｃｈｗａｒｚ、Ｔ．Ｗｉｅｇａｎｄ、「Ｃｏｎｔｅｘｔ−ｂａｓｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｂｉｎａｒｙ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃｏｄｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｈ．２６４／ＡＶＣ ｖｉｄｅｏ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｔａｎｄａｒｄ」ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （Ｖｏｌｕｍｅ：１３、Ｉｓｓｕｅ：７）、ｐａｇｅｓ ６２０〜６３６、Ｊｕｌｙ ２００３に記載のＣＡＢＡＣコーダなどのエントロピーコーディングモジュールによってコーディングされる。ステップＥ１８の際に、量子化された変換済み係数に対して逆量子化および逆変換を適用することによって、予測残余ＲＥＳ’が再構築される。ステップＥ１９の際に、ステップＥ１３の際に選択された予測モードに結び付けられた予測子ブロックＰに対して再構築された予測残余ＲＥＳ’を付加することにより、画素ブロックＲＥＣが再構築される。

ステップＥ２０の際に、コーディングすべき画像の全てのブロックがコーディングされたか否かが確認される。コーディングされていない場合、コーディング方法はステップＥ１０に戻り、コーディングすべき画像の既定の行程にしたがって後続ブロックに進む。

画像の全てのブロックが処理された場合には、ステップＥ２１の際に、画像の再構築されたブロックＲＥＣから画像Ｉ_k ^recが再構築され、画像シーケンスの後続画像のコーディングの際に基準として後日使用されるように基準画像リスト内にセーブされる。

デコーディング方法
図７は、本発明の特定の実施形態にしたがってデコーディングすべき画像シーケンスＩ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nを表わすコーディングされたデータフローＳＴＲのデコーディング方法のステップを提示する。

例えば、データフローＳＴＲは、図１に関連して提示されたコーディング方法を介して生成されている。データフローＳＴＲは、図９に関連して説明されているように、デコーディング装置ＤＥＣの入力側で供給される。

デコーディング方法は、画像毎にフローのデコーディングに着手する。デコーディングすべき各画像について、デコーディング方法は、ブロック毎に画像のデコーディングに着手する。

ステップＤ０の際に、画像シーケンスＩ₁、Ｉ₂、．．．、Ｉ_Nのデコーディングすべき画像Ｉ_kは、最大サイズのブロックにカットされる。最大サイズの各ブロックを、さらに小さいブロックに再度カットすることができる。例えば、最大サイズのブロックは、３２×３２の画素サイズのものである。このような最大サイズのブロックは、例えば１６×１６、８×８、４×４、１６×８、８×１６．．．といったサイズの方形または矩形のサブブロックに再分割することができる。その後、画像Ｉ_kのデコーディングすべきブロックｂ_cが、既定の画像Ｉ_kの行程の方向にしたがって選択される。

再構築すべき画像のブロックｂ_cについて、ステップＥ１０の際に、予測モードのカテゴリが獲得される。Ｅ１１では、少なくとも１つの消去基準に基づいてカテゴリが消去され、Ｅ１２では、消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することによって、未消去カテゴリが更新される。これらのステップＥ１０〜Ｅ１２は、データフローＳＴＲのコーディングの際に使用された実施形態と同一の特定の実施形態にしたがって実現される。これらのステップは、図１および２に関連して本発明のさまざまな実施形態にしたがって以上で説明されたサブステップ集合を含む。

ステップＤ２０の際に、ブロックｂ_cに対応するデータフローＳＴＲのデータは、一方では、カレントブロックｂ_cのコーディングモード（または予測モード）に関連する構文要素、他方では、カレントブロックｂ_cの予測残余係数群を提供するために、エントロピーデコーディングモジュールによってデコーディングされる。デコーディングされた構文要素は特に、カレントブロックｂ_cについて、本発明にしたがって更新された予測モードカテゴリの予測モードの中のうちの１つの予測モードを識別する予測モード情報を含む。例えば、更新されたカテゴリが、それを構成する予測モードと同様に、順序付けされていると仮定すると、このような情報は、残りの予測モードにより形成される順序付けされたリストの指標ｉｄｘの形で、ストリームでコーディングされる。一変形形態によると、予測モード情報は、カテゴリ識別子および識別されたカテゴリ内の位置の指標ｉｄｘの形でコーディングされる。

ステップＤ２１の際に、ブロックｂ_cの予測残余係数は逆量子化を受け、その後、デコーディングされた予測残余ＲＥＳ’を送出するために逆変換を受ける。

ステップＤ２２の際に、カレントブロックｂ_cは、デコーディングされた予測モードに結び付けられた予測子ブロックＰ、およびコーディングされたデータフローＳＴＲからデコーディングされたカレントブロックｂ_cに結び付けられた予測残余ＲＥＳ’から再構築される。予測子ブロックＰは、ステップＥ１０の際に先に計算されたものである。したがって、カレントブロックｂ_cについての再構築されたブロックＲＥＣは、デコーディングされた予測残余ＲＥＳ’に対して予測子ブロックＰを加えることによって得られる。

ステップＤ２３の際に、デコーディングすべき画像の全てのブロックがデコーディングされ再構築されたか否かが確認される。デコーディングされていない場合、デコーディング方法はステップＥ１０に戻り、デコーディングすべき画像の既定の行程にしたがって後続ブロックに進む。

画像の全てのブロックが処理された場合には、ステップＤ２４の際に、再構築されたブロックＲＥＣから画像Ｉ_k ^recが再構築され、画像シーケンスの後続画像のデコーディングの際に基準として後日使用されるように基準画像リスト内にセーブされる。

先に説明したコーディングおよびデコーディング方法は、Ｈ．２６６、ＨＥＶＣ／Ｈ．２６５、ＡＶＣ／Ｈ．２６４などの標準的映像コーダ／デコーダまたは、あらゆるタイプのプロプライエタリ映像コーダ／デコーダの中に統合され得る。本発明に係るコーディングおよびデコーディング方法は、同様に、利用可能な複数の予測モードを用いた予測コーディングを利用する固定画像およびさらに一般的には信号のあらゆるタイプのコーダ／デコーダにも適用される。

コーディングおよびデコーディング方法は、先に、空間的ブロックコーディング（イントラコーディング）の場合において説明されている。これらの方法は、例えばインターのような他のタイプのコーディングモードにしたがったブロックのコーディングの場合にも容易に適用される。こうして、構築された予測モードのリストは、さまざまなタイプのコーディングモード（イントラ、インター、インターレイヤ、．．．）を含み得る。

コーディング装置
図８は、本発明の特定の実施形態のいずれか１つに記載のコーディング方法を実施するために適応されたコーディング装置１００の簡略化された構造を提示する。コーディング装置１００は、コーディングされたデータフローの形で少なくとも１つの画像をコーディングするように適応されており、前記画像は、ブロックにカットされ、カレントブロックと呼ばれる前記画像のブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードが利用可能である。

コーディング装置１００は特に、
− 前記カレントブロックを予測するために利用可能な予測モード集合の中から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得し、ここで利用可能な予測モードには１つの予測子ブロックが結び付けられており、
− 少なくとも１つの消去基準にしたがって少なくとも１つのカテゴリを消去し、
− 消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新し、
− 更新済みカテゴリの中から、カレントブロックをコーディングするための予測モードを選択し、
− 更新済みカテゴリ内の前記選択された予測モードを前記カレントブロックについて識別する情報を、データフロー内でコーディングする、
ように構成されている。

本発明の特定の一実施形態によると、コーディング方法のステップは、コンピュータプログラム命令によって実施される。このために、コーディング装置１００は、コンピュータの従来のアーキテクチャを有し、特に、メモリＭＥＭ、例えば、マイクロプロセッサＰＲＯＣを備えメモリＭＥＭ内に記憶されたコンピュータプログラムＰＧによって制御される処理ユニットＵＴを含む。コンピュータプログラムＰＧは、プログラムがプロセッサＰＲＯＣによって実行された時点で、上述したようなコーディング方法のステップを実施するための命令を含んでいる。

初期化時点で、コンピュータプログラムＰＧのコード命令は、例えばメモリＲＡＭ内にロードされた後、プロセッサＰＲＯＣによって実行される。処理ユニットＵＴのプロセッサＰＲＯＣは、特に、コンピュータプログラムＰＧの命令にしたがって、上述のコーディング方法のステップを実施する。

本発明の別の特定の実施形態によると、コーディング方法は、機能的モジュールによって実施される。このために、コーディング装置ＣＯＤはさらに以下のものを含んでいる：
− 前記カレントブロックを予測するために利用可能な予測モード集合の中から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するための獲得モジュールＯＢＴであって、利用可能な予測モードには１つの予測子ブロックが結び付けられている獲得モジュール、
− 少なくとも１つの消去基準にしたがって少なくとも１つのカテゴリを消去するための消去モジュールＥＬＩＭ、
− 消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するための更新モジュールＭＡＪ、
− 更新済みカテゴリの中から、カレントブロックをコーディングするための予測モードを選択するための選択モジュールＳＥＬ、
− 更新済みカテゴリ内の前記選択された予測モードを前記カレントブロックについて識別する情報を、データフロー内でコーディングするためのコーディングモジュールＣＯＤ。

処理ユニットＵＴは、上述のさまざまな機能的モジュールおよびメモリＭＥＭと協働して、コーディング方法のステップを実施する。

上述のさまざまな機能的モジュールは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの形態をとることができる。ソフトウェアの形態では、このような機能的モジュールは、プロセッサ、メモリ、およびプロセッサによって実行された場合にモジュールに対応する機能を実施するためのプログラムコード命令を含むことができる。ハードウェアの形態では、このような機能的モジュールは、例えば非限定的にマイクロプロセッサ、信号処理プロセッサ（英語のＤｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒを略してＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（英語のＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔを略してＡＳＩＣｓ）、英語のＦｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙｓを略してＦＰＧＡ回路、論理ユニット配線などの、適応されたあらゆるタイプのエンコーディング回路によって実施され得る。

有利には、このような装置１００はユーザ端末機器ＥＴに統合することができる。このとき、装置１００は、少なくとも端末ＥＴの以下のモジュールと協働するように配設されている：すなわち、
− 特に予測モードカテゴリが記憶されているメモリＭＥＭ１；
− 例えば有線ネットワークまたは無線ネットワークなどの遠隔通信ネットワーク内で１つ以上のデコーダに向けてコーディング済みデータフローＳＴＲを伝送するデータ送受信モジュールＥ／Ｒ１。

デコーディング装置
図９は、本発明の特定の実施形態のいずれか１つに記載のデコーディング方法を実施するために適応されたデコーディング装置２００の簡略化された構造を提示する。デコーディング装置２００は、少なくとも１つの画像を表わすコーディングされたデータフローをデコーディングするように適応されており、前記画像は、ブロックにカットされ、画像のカレントブロックと呼ばれるブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードが利用可能である。デコーディング装置２００は特に、
− 前記カレントブロックを予測するために利用可能な予測モード集合の中から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得し、ここで利用可能な予測モードには１つの予測子ブロックが結び付けられており、
− 少なくとも１つの消去基準にしたがって少なくとも１つのカテゴリを消去し、
− 消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新し、
− 更新済みカテゴリの中から、カレントブロックをコーディングするための予測モードを選択し、
− 更新済みカテゴリの中から１つの予測モードを前記カレントブロックについて識別する情報を、コーディングされたデータフローからデコーディングし、
− 識別された前記予測モードに結び付けられた予測子ブロックから前記カレントブロックを再構築する、
ように構成されている。

本発明の特定の一実施形態によると、デコーディング装置２００は、コンピュータの従来のアーキテクチャを有し、特に、メモリＭＥＭ０、例えばマイクロプロセッサＰＲＯＣ０を備えメモリＭＥＭ０内に記憶されたコンピュータプログラムＰＧ０によって制御される処理ユニットＵＴ０を含む。コンピュータプログラムＰＧ０は、プログラムがプロセッサＰＲＯＣ０によって実行された時点で、上述のデコーディング方法のステップを実施するための命令を含んでいる。

初期化時点で、コンピュータプログラムＰＧ０のコード命令は、例えばメモリＲＡＭ内にロードされた後、プロセッサＰＲＯＣ０によって実行される。処理ユニットＵＴ０のプロセッサＰＲＯＣ０は、特に、コンピュータプログラムＰＧ０の命令にしたがって、上述のデコーディング方法のステップを実施する。

本発明の別の特定の実施形態によると、デコーディング方法は、機能的モジュールによって実施される。このために、デコーディング装置２００はさらに以下のものを含んでいる：
− 前記カレントブロックを予測するために利用可能な予測モード集合の中から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するための獲得モジュールＯＢＴ０であって、利用可能な予測モードには１つの予測子ブロックが結び付けられている獲得モジュール、
− 少なくとも１つの消去基準にしたがって少なくとも１つのカテゴリを消去するための消去モジュールＥＬＩＭ０、
− 消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するための更新モジュールＭＡＪ０、
− 更新済みカテゴリの中のうちの１つの予測モードを前記カレントブロックについて識別する情報を、コーディングされたデータフローからデコーディングするためのデコーディングモジュールＤＣ、
− 前記識別された予測モードに結び付けられた予測子ブロックから前記カレントブロックを再構築するための再構築モジュールＲＣ。

処理ユニットＵＴ０は、上述のさまざまな機能的モジュールおよびメモリＭＥＭ０と協働して、デコーディング方法のステップを実施する。

上述のさまざまな機能的モジュールは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの形態をとることができる。ソフトウェアの形態では、このような機能的モジュールは、プロセッサ、メモリ、およびプロセッサによって実行された場合にモジュールに対応する機能を実施するためのプログラムコード命令を含むことができる。ハードウェアの形態では、このような機能的モジュールは、例えば非限定的にマイクロプロセッサ、信号処理プロセッサ（英語のＤｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒを略してＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（英語のＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔを略してＡＳＩＣｓ）、英語のＦｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙｓを略してＦＰＧＡ回路、論理ユニット配線などの、適応されたあらゆるタイプのエンコーディング回路によって実施され得る。

有利には、このような装置２００は端末機器ＥＴに統合することができる。このとき、装置２００は、少なくとも端末ＥＴの以下のモジュールと協働するように配設されている：すなわち、
− 特に予測モードカテゴリが記憶されているメモリＭＥＭ２；
− 例えば１つのコーダに由来して有線ネットワークまたは無線ネットワークなどの遠隔通信ネットワークからビットストリームＳＴＲを受取るデータ送受信モジュールＥ／Ｒ２。

当然のことながら、上述の実施形態は、全く限定的でなく純粋に一例として示されたものであり、当業者であれば、本発明の枠から逸脱することなく多くの修正を容易に加えることができる。

１００ コーディング装置
２００ デコーディング装置

Claims (11)

1. 少なくとも１つの画像（Ｉ_k）を表わすコーディングされたデータフロー（ＳＴＲ）のデコーディング方法において、前記画像がブロック（ｂ_c）にカットされており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードの集合が利用可能である方法であって、前記方法は以下のステップ：
   − フローのコーダと類似の方法で、集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するステップ（Ｅ１０）と；
   − 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去するステップ（Ｅ１１）と；
   − 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するステップ（Ｅ１２）と；
   − カレントブロックについて、更新されたカテゴリのモードの中から１つの予測モードを識別する情報をデータフローからデコーディングするステップ（Ｄ２０）と；
   を含むことを特徴とする方法。
2. コーディングされたデータフローの形での画像のコーディング方法において、前記画像がブロックに分割されており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モード１つの集合が利用可能である方法であって、前記方法は以下のステップ：
   − フローのデコーダと類似の方法で、集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得するステップ（Ｅ１０）と；
   − 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去するステップ（Ｅ１１）と；
   − 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新するステップ（Ｅ１２）と；
   − 更新されたカテゴリのうちの１つの中で１つの予測モードを選択するステップ（Ｅ１３）と；
   − 更新されたカテゴリの予測モードの中から選択された予測モードを識別する情報をコーディング（Ｅ１４）し、コーディングされたデータフロー中にコーディングされた情報を挿入するステップと；
   を含むことを特徴とする方法。
3. 獲得ステップには、メモリ内で前記カテゴリの識別情報を読取るステップ（Ｅ１０１）が含まれることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 獲得ステップには、既に処理されたブロックのコンテンツの少なくとも１つの特性を解析するステップ（Ｅ１０２）と、少なくとも１つの予測モードグループ化基準から、解析された少なくとも１つの特性に応じて、カテゴリを作成するステップ（Ｅ１０３）とが含まれることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１つに記載の方法。
5. 獲得したカテゴリについて、このカテゴリを代表する１つの予測モードを決定するステップ（Ｅ１２１）を含むこと、およびカテゴリの消去ステップには、代表的予測モードを消去すること（Ｅ１２２）が含まれ、カテゴリの消去が、このカテゴリを代表する予測モードの消去によって開始されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１つに記載の方法。
6. 獲得したカテゴリについて、カテゴリの消去ステップ（Ｅ１１）には、その予測モードを連続的に消去することとカテゴリ内の消去済み予測モードの数を既定の閾値と比較することとが含まれ、カテゴリの消去が、消去済みモードの数が閾値を上回った場合に開始されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１つに記載の方法。
7. 獲得したカテゴリについて、前記カテゴリが１つの予測モードグループ化基準に結び付けられることから、コンテンツの１つの特性を提供することを目的とする既に処理された隣接ブロックのコンテンツを解析するステップを含むこと、および特性とグループ化基準が互いに相容性の無いものである場合に、消去ステップがカテゴリを消去することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１つに記載の方法。
8. 少なくとも１つの画像を表わすコーディングされたデータフロー（ＳＴＲ）のデコーディング装置（２００）において、前記画像がブロックにカットされており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードの集合が利用可能である装置であって、前記装置が、
   − フローのコーダと類似の方法で、集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得し；
   − 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去し；
   − 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新し；
   − カレントブロックについて、更新されたカテゴリのモードの中から１つの予測モードを識別する情報をデータフローからデコーディングする；
   ように構成されていることを特徴とする装置。
9. コーディングされたデータフローの形での画像のコーディング装置（１００）において、前記画像がブロックにカットされており、カレントブロックと呼ばれる１つのブロックを予測するために少なくとも２つの予測モードのうちの１つの集合が利用可能である装置であって、前記装置が、
   − フローのデコーダと類似の方法で、集合から少なくとも２つの予測モードカテゴリを獲得し；
   − 少なくとも１つの第１の既定の消去基準にしたがって、少なくとも１つのカテゴリを消去し；
   − 少なくとも１つの消去済みカテゴリと共通の予測モードを削除することにより、未消去カテゴリを更新し；
   − 更新されたカテゴリのうちの１つの中で１つの予測モードを選択し；
   − 更新されたカテゴリの予測モードの中から選択された予測モードを識別する情報をコーディングし、コーディングされたデータフロー中にコーディングされた情報を挿入する；
   ように構成されていることを特徴とする装置。
10. 請求項９に記載のコーディングされたデータフローへと少なくとも１つの画像をコーディングする装置（１００）と、請求項８に記載のコーディングされたデータフローをデコーディングする装置（２００）とを含む端末機器（ＥＴ）。
11. プロセッサによって実行された場合に、請求項１〜７のいずれか１つに記載の方法を実施するための命令を含むコンピュータプログラム。

Images