JP2020150339A5 - - Google Patents
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Description
前述の問題点を解決するため、本発明の画像復号装置は以下の構成を有する。すなわちＰ×Ｑ画素（Ｐ及びＱは整数）の第１のブロックと、Ｎ×Ｍ画素（ＮはＮ＜Ｐを満たす整数、かつ、ＭはＭ＜Ｑを満たす整数）の第２のブロックとを含む複数のブロックを用いてビットストリームから画像を復号することが可能な画像復号装置において、前記第１のブロックに対応する第１の量子化変換係数群に対応するデータと、前記第２のブロックに対応する第２の量子化変換係数群に対応するデータとを前記ビットストリームから復号する復号手段と、Ｎ×Ｍ個の要素を有する第１の量子化マトリクスを用いて前記第１の量子化変換係数群から周波数成分を表す第１の変換係数群を導出し、Ｎ×Ｍ個の要素を有する第２の量子化マトリクスを用いて前記第２の量子化変換係数群から周波数成分を表す第２の変換係数群を導出する逆量子化手段と、前記第１の変換係数群に対して逆変換処理を実行することによって前記第１のブロックに対応する第１の予測誤差群を導出し、前記第２の変換係数群に対して逆変換処理を実行することによって前記第２のブロックに対応する第２の予測誤差群を導出する逆変換手段とを有し、前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第１の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ（ＲはＲ≦Ｎを満たす整数、かつ、ＳはＳ≦Ｍを満たす整数）個の要素を有する第３の量子化マトリクスにおける一部の要素を含むとともに前記第３の量子化マトリクスにおける他の要素を含まない量子化マトリクスであり、前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第２の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ個の要素を有する第４の量子化マトリクスにおける全ての要素を含む量子化マトリクスであり、前記第３の量子化マトリクスは前記第４の量子化マトリクスとは異なる。
Claims (24)
- Ｐ×Ｑ画素（Ｐ及びＱは整数）の第１のブロックと、Ｎ×Ｍ画素（ＮはＮ＜Ｐを満たす整数、かつ、ＭはＭ＜Ｑを満たす整数）の第２のブロックとを含む複数のブロックを用いてビットストリームから画像を復号することが可能な画像復号装置において、
前記第１のブロックに対応する第１の量子化変換係数群に対応するデータと、前記第２のブロックに対応する第２の量子化変換係数群に対応するデータとを前記ビットストリームから復号する復号手段と、
Ｎ×Ｍ個の要素を有する第１の量子化マトリクスを用いて前記第１の量子化変換係数群から周波数成分を表す第１の変換係数群を導出し、Ｎ×Ｍ個の要素を有する第２の量子化マトリクスを用いて前記第２の量子化変換係数群から周波数成分を表す第２の変換係数群を導出する逆量子化手段と、
前記第１の変換係数群に対して逆変換処理を実行することによって前記第１のブロックに対応する第１の予測誤差群を導出し、前記第２の変換係数群に対して逆変換処理を実行することによって前記第２のブロックに対応する第２の予測誤差群を導出する逆変換手段と
を有し、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第１の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ（ＲはＲ≦Ｎを満たす整数、かつ、ＳはＳ≦Ｍを満たす整数）個の要素を有する第３の量子化マトリクスにおける一部の要素を含むとともに前記第３の量子化マトリクスにおける他の要素を含まない量子化マトリクスであり、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第２の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ個の要素を有する第４の量子化マトリクスにおける全ての要素を含む量子化マトリクスであり、
前記第３の量子化マトリクスは前記第４の量子化マトリクスとは異なる
ことを特徴とする画像復号装置。 - Ｐ×Ｑ画素（Ｐ及びＱは整数）の第１のブロックと、Ｎ×Ｍ画素（ＮはＮ＜Ｐを満たす整数、かつ、ＭはＭ＜Ｑを満たす整数）の第２のブロックとを含む複数のブロックを用いてビットストリームから画像を復号することが可能な画像復号方法において、
前記第１のブロックに対応する第１の量子化変換係数群に対応するデータと、前記第２のブロックに対応する第２の量子化変換係数群に対応するデータとを前記ビットストリームから復号する復号工程と、
Ｎ×Ｍ個の要素を有する第１の量子化マトリクスを用いて前記第１の量子化変換係数群から周波数成分を表す第１の変換係数群を導出し、Ｎ×Ｍ個の要素を有する第２の量子化マトリクスを用いて前記第２の量子化変換係数群から周波数成分を表す第２の変換係数群を導出する逆量子化工程と、
前記第１の変換係数群に対して逆変換処理を実行することによって前記第１のブロックに対応する第１の予測誤差群を導出し、前記第２の変換係数群に対して逆変換処理を実行することによって前記第２のブロックに対応する第２の予測誤差群を導出する逆変換工程と
を有し、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第１の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ（ＲはＲ≦Ｎを満たす整数、かつ、ＳはＳ≦Ｍを満たす整数）個の要素を有する第３の量子化マトリクスにおける一部の要素を含むとともに前記第３の量子化マトリクスにおける他の要素を含まない量子化マトリクスであり、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第２の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ個の要素を有する第４の量子化マトリクスにおける全ての要素を含む量子化マトリクスであり、
前記第３の量子化マトリクスは前記第４の量子化マトリクスとは異なる
ことを特徴とする画像復号方法。 - 前記第１及び第２のブロックは正方形のブロックである
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記Ｐ及び前記Ｑは６４であり、前記Ｎ及び前記Ｍは３２である
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記Ｐ及び前記Ｑは１２８であり、前記Ｎ及び前記Ｍは３２である
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記第１の量子化マトリクスは、ＤＣ成分に対応する要素以外は、前記第３の量子化マトリクスにおける前記一部の要素で構成される量子化マトリクスであり、
前記第２の量子化マトリクスは、ＤＣ成分に対応する要素以外は、前記第４の量子化マトリクスにおける前記全ての要素で構成される量子化マトリクスである
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記第１の変換係数群はＮ×Ｍ個の変換係数であり、
前記第２の変換係数群はＮ×Ｍ個の変換係数である
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記第１及び第２のブロックは、非正方形のブロックである
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記第１の予測誤差群はＰ×Ｑ個の予測誤差であり、
前記第２の予測誤差群はＮ×Ｍ個の予測誤差である
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記第１の変換係数群はＮ×Ｍ個の変換係数であり、
前記第１の予測誤差群はＰ×Ｑ個の予測誤差であり、
前記逆変換工程において、前記第１の変換係数群に対して前記逆変換処理を実行することによって、前記第１の変換係数群から前記第１の予測誤差群を導出する
ことを特徴とする請求項２記載の画像復号方法。 - 前記逆変換処理は、前記第１の変換係数群と、Ｍ×Ｑの行列との乗算を行うことで、Ｎ×Ｑ個の中間値を導出し、さらに、Ｐ×Ｎの行列と、前記Ｎ×Ｑ個の中間値との乗算を行うことで、前記第１の変換係数群から前記第１の予測誤差群を導出する処理である
ことを特徴とする請求項１０記載の画像復号方法。 - Ｐ×Ｑ画素（Ｐ及びＱは整数）の第１のブロックと、Ｎ×Ｍ画素（ＮはＮ＜Ｐを満たす整数、かつ、ＭはＭ＜Ｑを満たす整数）の第２のブロックとを含む複数のブロックを用いて画像を符号化することが可能な画像符号化装置において、
前記第１のブロックに対応する第１の予測誤差群に対して変換処理を実行することによって第１の変換係数群を導出し、前記第２のブロックに対応する第２の予測誤差群に対して変換処理を実行することによって第２の変換係数群を導出する変換手段と、
Ｎ×Ｍ個の要素を有する第１の量子化マトリクスを用いて前記第１の変換係数群を量子化して第１の量子化変換係数群を導出し、Ｎ×Ｍ個の要素を有する第２の量子化マトリクスを用いて前記第２の変換係数群を量子化して第２の量子化変換係数群を導出する量子化手段と、
前記第１のブロックに対応する前記第１の量子化変換係数群に対応するデータと、前記第２のブロックに対応する前記第２の量子化変換係数群に対応するデータとを符号化する符号化手段と
を有し、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第１の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ（ＲはＲ≦Ｎを満たす整数、かつ、ＳはＳ≦Ｍを満たす整数）個の要素を有する第３の量子化マトリクスにおける一部の要素を含むとともに前記第３の量子化マトリクスにおける他の要素を含まない量子化マトリクスであり、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第２の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ個の要素を有する第４の量子化マトリクスにおける全ての要素を含む量子化マトリクスであり、
前記第３の量子化マトリクスは前記第４の量子化マトリクスとは異なる
ことを特徴とする画像符号化装置。 - Ｐ×Ｑ画素（Ｐ及びＱは整数）の第１のブロックと、Ｎ×Ｍ画素（ＮはＮ＜Ｐを満たす整数、かつ、ＭはＭ＜Ｑを満たす整数）の第２のブロックとを含む複数のブロックを用いて画像を符号化することが可能な画像符号化方法において、
前記第１のブロックに対応する第１の予測誤差群に対して変換処理を実行することによって第１の変換係数群を導出し、前記第２のブロックに対応する第２の予測誤差群に対して変換処理を実行することによって第２の変換係数群を導出する変換工程と、
Ｎ×Ｍ個の要素を有する第１の量子化マトリクスを用いて前記第１の変換係数群を量子化して第１の量子化変換係数群を導出し、Ｎ×Ｍ個の要素を有する第２の量子化マトリクスを用いて前記第２の変換係数群を量子化して第２の量子化変換係数群を導出する量子化工程と、
前記第１のブロックに対応する前記第１の量子化変換係数群に対応するデータと、前記第２のブロックに対応する前記第２の量子化変換係数群に対応するデータとを符号化する符号化工程と
を有し、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第１の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ（ＲはＲ≦Ｎを満たす整数、かつ、ＳはＳ≦Ｍを満たす整数）個の要素を有する第３の量子化マトリクスにおける一部の要素を含むとともに前記第３の量子化マトリクスにおける他の要素を含まない量子化マトリクスであり、
前記Ｎ×Ｍ個の要素を有する前記第２の量子化マトリクスは、Ｒ×Ｓ個の要素を有する第４の量子化マトリクスにおける全ての要素を含む量子化マトリクスであり、
前記第３の量子化マトリクスは前記第４の量子化マトリクスとは異なる
ことを特徴とする画像符号化方法。 - 前記第１及び第２のブロックは正方形のブロックである
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記Ｐ及び前記Ｑは６４であり、前記Ｎ及び前記Ｍは３２である
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記Ｐ及び前記Ｑは１２８であり、前記Ｎ及び前記Ｍは３２である
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記第１の量子化マトリクスは、ＤＣ成分に対応する要素以外は、前記第３の量子化マトリクスにおける前記一部の要素で構成される量子化マトリクスであり、
前記第２の量子化マトリクスは、ＤＣ成分に対応する要素以外は、前記第４の量子化マトリクスにおける前記全ての要素で構成される量子化マトリクスである
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記第１の変換係数群はＮ×Ｍ個の変換係数であり、
前記第２の変換係数群はＮ×Ｍ個の変換係数である
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記第１及び第２のブロックは、非正方形のブロックである
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記第１の予測誤差群はＰ×Ｑ個の予測誤差であり、
前記第２の予測誤差群はＮ×Ｍ個の予測誤差である
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記第１の予測誤差群はＰ×Ｑ個の予測誤差であり、
前記第１の変換係数群はＮ×Ｍ個の変換係数であり、
前記変換工程において、前記第１の予測誤差群に対して前記変換処理を実行することによって、前記第１の予測誤差群から前記第１の変換係数群を導出する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記変換処理は、前記第１の予測誤差群と、Ｑ×Ｍの行列との乗算を行うことで、Ｐ×Ｍ個の中間値を導出し、さらに、Ｎ×Ｐの行列と、前記Ｐ×Ｍ個の中間値との乗算を行うことで、前記第１の予測誤差群から前記第１の変換係数群を導出する処理である
ことを特徴とする請求項２１記載の画像符号化方法。 - コンピュータに、請求項２～１１のいずれか１項に記載の画像復号方法を実行させるためのプログラム。
- コンピュータに、請求項１３～２２のいずれか１項に記載の画像符号化方法を実行させるためのプログラム。
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