JP2024038295A - ビデオ符号化のための動きベクトル予測 - Google Patents

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Abstract

【課題】ビデオ信号を復号する方法、装置及び非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。【解決手段】復号方法は、ビデオ信号からビデオブロックを取得することと、ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することと、複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することと、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することと、デコーダで、空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、ビデオブロック、複数の左方空間近隣ブロック、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することと、ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることと、最良ＭＶＰに基づいて、ビデオブロックの予測信号を取得することと、を含む。【選択図】図６

Description

関連出願の相互参照
本出願は、開示全体が全体として参照により本明細書に組み込まれている、２０１９年６月１３日出願の米国仮特許出願第６２／８６１，３１５号に基づいており、その優先権を主張する。
本開示は、ビデオの符号化および圧縮に関する。より詳細には、本開示は、ビデオ符号化における動きベクトル予測のための方法および装置に関する。
様々なビデオ符号化技術が、ビデオデータを圧縮するために使用されてよい。ビデオ符号化は、１つまたは複数のビデオ符号化規格に従って実行される。例えば、ビデオ符号化規格は、多用途ビデオ符号化（ＶＶＣ）、共同探索試験モデル（ＪＥＭ）、高効率ビデオ符号化（Ｈ．２６５／ＨＥＶＣ）、高度ビデオ符号化（Ｈ．２６４／ＡＶＣ）、ムービング・ピクチャ・エキスパート・グループ（ＭＰＥＧ）符号化などを含む。ビデオ符号化は、概して、ビデオ画像またはシーケンスに存在する冗長性を利用する予測方法（例えば、インター予測、イントラ予測など）を利用する。ビデオ符号化技術の重要な目標は、ビデオ品質の劣化を回避または最小化しながら、より低いビットレートを使用する形式にビデオデータを圧縮することである。
本開示の例は、ビデオ符号化における動きベクトル予測のための方法および装置を提供する。
本開示の第１の態様によれば、ビデオ信号を復号する方法が提供される。この方法は、デコーダで、ビデオ信号からビデオブロックを取得することを含むことができる。この方法は、デコーダで、ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することをさらに含むことができる。空間近隣ブロックは、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことができる。この方法は、デコーダで、複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することを含むことができる。この方法はまた、デコーダで、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することを含むことができる。この方法は、デコーダで、空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、ビデオブロック、複数の左方空間近隣ブロック、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することを含むことができる。ＭＶＰ候補リストは、最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことができる。この方法は、デコーダで、ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることをさらに含むことができる。エンコーダが、ＭＶＰ候補リストから最良ＭＶＰを選択する。この方法は、デコーダで、最良ＭＶＰに基づいて、ビデオブロックの予測信号を取得することを含むことができる。
本開示の第２の態様によれば、ビデオ信号を復号するためのコンピューティングデバイスが提供される。コンピューティングデバイスは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読メモリとを含むことができる。１つまたは複数のプロセッサは、ビデオ信号からビデオブロックを取得するように構成されてよい。１つまたは複数のプロセッサは、ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得するようにさらに構成されてよい。空間近隣ブロックは、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことができる。１つまたは複数のプロセッサは、複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得するように構成されてよい。１つまたは複数のプロセッサはまた、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得するように構成されてよい。１つまたは複数のプロセッサは、空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、ビデオブロック、複数の左方空間近隣ブロック、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出するように構成されてよい。ＭＶＰ候補リストは、最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことができる。１つまたは複数のプロセッサは、ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取るようにさらに構成されてよい。エンコーダが、ＭＶＰ候補リストから最良ＭＶＰを選択する。１つまたは複数のプロセッサは、最良ＭＶＰに基づいて、ビデオブロックの予測信号を取得するように構成されてよい。
本開示の第３の態様によれば、命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供される。装置の１つまたは複数のプロセッサによって命令が実行されるとき、命令は、装置に、デコーダで、ビデオ信号からビデオブロックを取得することを実行させることができる。命令は、装置に、デコーダで、ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することを実行させることができる。空間近隣ブロックは、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことができる。命令は、装置に、デコーダで、複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することをさらに実行させることができる。命令は、装置に、デコーダで、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することを実行させることができる。命令は、装置に、デコーダで、空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、ビデオブロック、複数の左方空間近隣ブロック、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することをさらに実行させることができる。ＭＶＰ候補リストは、最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことができる。命令はまた、装置に、デコーダで、ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることを実行させることができる。エンコーダが、ＭＶＰ候補リストから最良ＭＶＰを選択する。命令はまた、装置に、履歴ベースＭＶＰを取得した後、デコーダで、空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを取得することを実行させることができる。
本明細書に組み込まれてその一部を構成する添付の図面は、本開示に一貫した例を示し、その記載とともに、本開示の原理について説明する働きをする。
本開示の一例に係るエンコーダのブロック図である。 本開示の一例に係るデコーダのブロック図である。 本開示の一例に係る空間ＭＶＰ候補および時間ＭＶＰ候補に対する候補位置を示す図である。 本開示の一例に係る空間動きベクトル候補に対する動きベクトルのスケーリングを示す図である。 本開示の一例に係る時間マージ候補に対する動きベクトルのスケーリングを示す図である。 本開示の一例に係るビデオ信号を復号する方法の図である。 本開示の一例に係るＭＶＰ候補リストを導出する方法の図である。 本開示の一例に係るユーザ・インターフェースに結合されたコンピューティング環境を示す図である。
例示的な実施形態が次に詳細に参照されており、例示的な実施形態の例は、添付の図面に示されている。以下の説明は、添付の図面を参照し、添付の図面では、異なる図面の同じ符号は、別途指示されない限り、同じまたは類似の要素を表す。以下の実施形態の説明に記載される実装形態は、本開示に一貫したすべての実装形態を表すわけではない。代わりに、これらの実装形態は、添付の特許請求の範囲に引用される開示に関係する態様に一貫した装置および方法の例にすぎない。
本開示で使用される技術用語は、特定の実施形態について説明することのみを目的とし、本開示を限定することが意図されるものではない。文脈上別途明白に指示しない限り、本開示および添付の特許請求の範囲で使用されるとき、単数形の「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、複数形も同様に含むことが意図される。本明細書で使用される「および／または」という用語は、列挙された関連する項目のうちの１つまたは複数のあらゆる可能な組合せを意味し、そのような組合せを含むことが意図されることも理解されよう。
「第１」、「第２」、「第３」などの用語は、様々な情報について説明するために本明細書で使用されることがあるが、その情報は、これらの用語によって限定されるべきではないことが理解されよう。これらの用語は、１つのカテゴリの情報を別のカテゴリの情報から区別するためにのみ使用される。例えば、本開示の範囲から逸脱することなく、第１の情報が第２の情報と呼ばれてよく、同様に第２の情報が第１の情報と呼ばれてもよい。本明細書では、「～場合（ｉｆ）」という用語は、文脈に応じて、「～とき（ｗｈｅｎ）」または「～とき（ｕｐｏｎ）」または「判断に応答して」を意味することが理解されよう。
ビデオ符号化システム
概念的には、上記で言及されたビデオ符号化規格は類似している。例えば、そのような規格はすべて、ブロックに基づく処理を使用しており、ビデオ圧縮を実現するために、類似のビデオ符号化ブロック図を共用する。
図１は、ＶＶＣのためのブロックに基づくビデオエンコーダの概略図を示す。具体的には、図１は、典型的なエンコーダ１００を示す。エンコーダ１００は、ビデオ入力１１０、動き補償１１２、動き推定１１４、イントラ／インター・モード決定１１６、ブロック予測子１４０、加算器１２８、変換１３０、量子化１３２、予測関連情報１４２、イントラ予測１１８、ピクチャバッファ１２０、逆量子化１３４、逆変換１３６、加算器１２６、メモリ１２４、ループ内フィルタ１２２、エントロピー符号化１３８、およびビットストリーム１４４を有する。
エンコーダ１００では、ビデオフレームが、処理のために複数のビデオブロックに区画化される。所与の各ビデオブロックに対して、インター予測手法またはイントラ予測手法に基づいて、予測が形成される。
ビデオ入力１１０の一部である現在のビデオブロックと、ブロック予測子１４０の一部であるその予測子との間の差を表す予測残差が、加算器１２８から変換１３０へ送られる。次いで、変換係数が、エントロピー低減のために変換１３０から量子化１３２へ送られる。次いで、量子化された係数が、エントロピー符号化１３８へ送出されて、圧縮されたビデオビットストリームを生成する。図１に示されているように、ビデオブロック区画情報、動きベクトル（ＭＶ）、参照ピクチャインデックス、およびイントラ予測モードなどのイントラ／インター・モード決定１１６からの予測関連情報１４２もまた、エントロピー符号化１３８を通って送出され、圧縮されたビットストリーム１４４に保存される。圧縮されたビットストリーム１４４は、ビデオビットストリームを含む。
エンコーダ１００では、予測の目的で画素を再構築するために、デコーダ関連回路も必要とされる。まず、逆量子化１３４および逆変換１３６によって、予測残差が再構築される。この再構築された予測残差は、ブロック予測子１４０と組み合わされて、現在のビデオブロックに対するフィルタリングされていない再構築画素を生成する。
空間予測（または「イントラ予測」）は、同じビデオフレーム内のすでに符号化された近隣ブロックのサンプル（参照サンプルと呼ばれる）からの画素を、現在のビデオブロックとして使用して、現在のビデオブロックを予測する。
時間予測（「インター予測」とも呼ばれる）は、すでに符号化されたビデオ・ピクチャからの再構築画素を使用して、現在のビデオブロックを予測する。時間予測は、ビデオ信号に固有の時間的冗長性を低減させる。通常、所与の符号化ユニット（ＣＵ）または符号化ブロックに対する時間予測信号は、現在のＣＵとその時間参照との間の動きの量および方向を示す１つまたは複数のＭＶによって送信される。さらに、複数の参照ピクチャが対応される場合、１つの参照ピクチャインデックスがさらに送られ、これは、時間予測信号が参照ピクチャ・ストレージ内のどの参照ピクチャに由来するかを識別するために使用される。
動き推定１１４が、ピクチャバッファ１２０からビデオ入力１１０および信号を取り入れ、動き推定信号を動き補償１１２へ出力する。動き補償１１２は、ビデオ入力１１０、ピクチャバッファ１２０からの信号、および動き推定１１４からの動き推定信号を取り入れ、イントラ／インター・モード決定１１６へ動き補償信号を出力する。
空間および／または時間予測が実行された後、エンコーダ１００内のイントラ／インター・モード決定１１６が、例えばレート歪み最適化方法に基づいて、最良の予測モードを選ぶ。次いで、現在のビデオブロックからブロック予測子１４０が引かれ、変換１３０および量子化１３２を使用して、その結果得られる予測残差から相関が除去される。その結果得られる量子化された残差係数は、逆量子化１３４によって逆量子化され、逆変換１３６によって逆変換されて、再構築残差を形成し、次いで、この再構築残差が、予測ブロックに再び加算されて、ＣＵの再構築信号を形成する。さらに、非ブロック化フィルタ、サンプル適応型オフセット（ＳＡＯ）、および／または適応型ループ内フィルタ（ＡＬＦ）などのループ内フィルタリング１２２が、再構築ＣＵに適用されてよく、その後、ピクチャバッファ１２０の参照ピクチャ・ストレージに入れられ、将来のビデオブロックを符号化するために使用される。出力ビデオビットストリーム１４４を形成するために、符号化モード（インターまたはイントラ）、予測モード情報、動き情報、および量子化された残差係数はすべて、エントロピー符号化ユニット１３８へ送られ、さらに圧縮およびパックされて、ビットストリームを形成する。
エンコーダでは、ビデオフレームが、処理のためにブロックに区画化される。所与の各ビデオブロックに対して、インター予測またはイントラ予測に基づいて、予測が形成される。インター予測では、予測子は、前に再構築されたフレームの画素に基づいて、動き推定および動き補償によって形成されてよい。イントラ予測では、予測子は、現在のフレーム内の再構築画素に基づいて形成されてよい。モード決定によって、現在のブロックを予測するために、最良の予測子が選択されてよい。
予測残差（すなわち、現在のブロックとその予測子との間の差）が、変換モジュールへ送られる。次いで、変換係数が、エントロピー低減のために量子化モジュールへ送られる。量子化された係数が、エントロピー符号化モジュールへ送出されて、圧縮されたビデオビットストリームを生成する。図１に示されているように、ブロック区画情報、動きベクトル、参照ピクチャインデックス、およびイントラ予測モードなどのインターおよび／またはイントラ予測モジュールからの予測関連情報もまた、エントロピー符号化モジュールを通って、ビットストリームに保存される。
エンコーダでは、予測の目的で画素を再構築するために、デコーダ関連モジュールも必要とされる。まず、逆量子化および逆変換によって、予測残差が再構築される。そのように再構築された予測残差は、ブロック予測子と組み合わされて、現在のブロックに対するフィルタリングされていない再構築画素を生成する。
符号化効率および視覚品質を改善するために、ループ内フィルタが一般に使用される。例えば、ＡＶＣ、ＨＥＶＣ、ならびに現在のＶＶＣで、非ブロック化フィルタが利用可能である。ＨＥＶＣでは、ＳＡＯ（サンプル適応型オフセット）と呼ばれる追加のループ内フィルタが、符号化効率をさらに改善するように定義される。最新のＶＶＣでは、ＡＬＦ（適応型ループ・フィルタ）と呼ばれるさらに別のループ内フィルタが積極的に調査されており、最終的な規格に含まれる可能性が高い。
図２は、ＶＶＣのためのビデオ・デコーダの概略ブロック図を示す。具体的には、図２は、典型的なデコーダ２００のブロック図を示す。デコーダ２００は、ビットストリーム２１０、エントロピー復号２１２、逆量子化２１４、逆変換２１６、加算器２１８、イントラ／インター・モード選択２２０、イントラ予測２２２、メモリ２３０、ループ内フィルタ２２８、動き補償２２４、ピクチャバッファ２２６、予測関連情報２３４、およびビデオ出力２３２を有する。
デコーダ２００は、図１のエンコーダ１００内に存在する再構築関連部分に類似している。デコーダ２００では、まず、入ってくるビデオビットストリーム２１０が、エントロピー復号２１２によって復号されて、量子化された係数レベルおよび予測関連情報を導出する。次いで、量子化された係数レベルが、逆量子化２１４および逆変換２１６によって、再構築された予測残差を取得するために処理される。イントラ／インター・モード・セレクタ２２０で実施されるブロック予測子機構は、復号された予測情報に基づいて、イントラ予測２２２または動き補償２２４を実行するように構成される。加算器２１８を使用して、逆変換２１６からの再構築された予測残差と、ブロック予測子機構によって生成された予測出力とを加算することによって、１組のフィルタリングされていない再構築画素が取得される。
再構築されたブロックは、ループ内フィルタ２２８をさらに通過することができ、その後、参照ピクチャストアとして機能するピクチャバッファ２２６に記憶される。ピクチャバッファ２２６内の再構築ビデオは、ディスプレイデバイスを駆動するために送られ、ならびに将来のビデオブロックを予測するために使用されてよい。ループ内フィルタ２２８がオンにされた状況で、これらの再構築画素においてフィルタリング動作が実行されて、最終的な再構築ビデオ出力２３２を導出する。
図２は、これらの規格に対する典型的なデコーダのブロック図を示す。このブロック図は、エンコーダ内に存在する再構築関連部分とほぼ同じであることが見て取れる。
デコーダでは、まず、ビットストリームが、エントロピー復号モジュールによって復号されて、量子化された係数レベルおよび予測関連情報を導出する。次いで、量子化された係数レベルが、逆量子化および逆変換モジュールによって、再構築された予測残差を取得するために処理される。ブロック予測子は、復号された予測情報に基づいて、イントラ予測または動き補償プロセスによって形成される。再構築された予測残差と、ブロック予測子とを加算することによって、フィルタリングされていない再構築画素が取得される。ループ内フィルタがオンにされている場合、これらの画素においてフィルタリング動作が実行されて、出力のための最終的な再構築ビデオを導出する。
多用途ビデオ符号化（ＶＶＣ）
第１０回ＪＶＥＴ会議（２０１８年４月１０～２０日、米国サンディエゴ）において、ＪＶＥＴは、多用途ビデオ符号化（ＶＶＣ）およびＶＶＣ試験モデル１（ＶＴＭ１）符号化方法の原案を定義した。ＪＶＥＴは、２分割および３Ｋ分割の符号化ブロック構造をＶＶＣの最初の新しい符号化特徴として使用する入れ子状の複数タイプのツリーを有する４分木を含むと決定した。それ以降、符号化方法および試案のＶＶＣ復号プロセスを実施するための参照ソフトウェアＶＴＭが、ＪＶＥＴ会議中に開発されている。
ピクチャ区画化構造は、入力ビデオを符号化ツリー単位（ＣＴＵ）と呼ばれるブロックに分割する。ＣＴＵは、入れ子状の複数タイプのツリー構造を有する４分木を使用して、符号化単位（ＣＵ）に分割され、葉の符号化ユニット（ＣＵ）が、同じ予測モード（例えば、イントラまたはインター）を共有する領域を画定する。本明細書では、「単位」という用語は、画像がすべての成分を含む領域を画定し、「ブロック」という用語は、特定の成分（例えば、ルマ）を含む領域を画定するために使用され、４：２：０などのクロマ・サンプリング方式を考慮すると、空間位置が異なってもよい。
ＶＶＣにおける動きベクトル予測
動きベクトル予測は、動きパラメータの明示的な伝送に使用される近隣ＣＵの動きベクトルの空間的および時間的な相関関係を利用する。動きベクトル予測は、まず左方、上方、および時間的に近隣するブロック位置（図３に示されている、後述）ならびに履歴ベースＭＶの利用可能性を確認することによって、動きベクトル予測子（ＭＶＰ）候補リストを構築する。次いで、冗長な候補を除去し、ゼロ・ベクトルを加えて、候補リストを一定の長さにする。次いで、エンコーダは、候補リストから最良の予測子を選択し、選択された候補を示す対応するインデックスを伝送することができる。次いで、最良の動きベクトル候補のインデックスは、ビットストリームに符号化される。以下の章では、ＭＶＰ候補の導出プロセスに関する詳細が提供される。
図３は、空間ＭＶＰ候補Ａ０、Ａ１、Ｂ０、Ｂ１、およびＢ２、ならびに時間ＭＶＰ候補Ｔ０およびＴ１の候補位置を示す。
動きベクトル予測子候補の導出
ＶＶＣでは、ＭＶＰ候補リストは、以下の候補を順に含むことによって構築される。
（１）左方空間近隣ＣＵから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
（２）左方からのスケーリングされていないＭＶＰが利用可能でない場合、左方空間近隣ＣＵから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
（３）上方空間近隣ＣＵから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
（４）両方の近隣ブロックＡ０およびＡ１が利用可能でない、またはイントラ・モードで符号化されている場合、上方空間近隣ＣＵから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
（５）条件付きプルーニング。
（６）時間配列ＣＵから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
（７）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
（８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
項目５の「条件付きプルーニング」は、２つのＭＶＰ候補が空間ブロックから導出されたときに行われる。２つのＭＶＰ候補が互いに比較され、これらが同一であるとき、一方がＭＶＰ候補リストから除去される。インターＭＶＰリストのサイズは、２に固定される。インター予測であるが非マージモードで符号化された各ＣＵに対して、どのＭＶＰ候補が使用されているかを示すために、フラグが符号化される。
動きベクトル予測では、空間ＭＶＰ候補、時間ＭＶＰ候補、および履歴ベースＭＶＰ候補という３つのタイプのＭＶＰ候補が考慮される。空間ＭＶＰ候補の導出の場合、図３に示されているように、５つの異なる位置に配置された各ブロックの動きベクトルに基づいて、最大２つのＭＶＰ候補が導出される。時間ＭＶＰ候補の導出の場合、同一場所に配置された２つの異なる位置に基づいて導出された２つの候補から、最大１つのＭＶＰ候補が選択される。ＭＶＰ候補の数が２より小さい場合、追加のゼロ動きベクトル候補がリストに追加されて、ＭＶＰ候補の数を２にする。
空間動きベクトル予測子候補
空間動きベクトル予測子候補の導出では、図３に示されているように配置されたブロックから導出された最大５つの潜在候補から、最大２つの候補が選択されてよい。それらのブロック位置は、マージモードの場合にＭＶＰ候補を導出するために使用される位置と同じである。Ａ０、Ａ１を含む現在のブロックの左側に配置されたブロックの場合、そのＭＶ確認順序は、Ａ０、Ａ１、およびスケーリングされたＡ０、スケーリングされたＡ１と定義される。ここで、スケーリングされたＡ０、スケーリングされたＡ１は、それぞれブロックＡ０、Ａ１のスケーリングされたＭＶを指す。Ｂ０、Ｂ１、Ｂ２を含む現在のブロックの上方に配置されたブロックの場合、そのＭＶ確認順序は、Ｂ０、Ｂ１、Ｂ２、スケーリングされたＢ０、スケーリングされたＢ１、スケーリングされたＢ２と定義される。各々の側に対して、動きベクトル候補を導出する際に確認されるべき４つの事例が存在し、２つの事例では、空間ＭＶスケーリングが必要とされず、他の２つの事例では、空間ＭＶスケーリングが必要とされる。４つの異なる事例は、次のように要約される。
空間ＭＶスケーリングが必要とされない事例
（１）同じ参照ピクチャリストおよび同じ参照ピクチャインデックス（同じＰＯＣ）を有するＭＶ。
（２）異なる参照ピクチャリストを有するが、同じ参照ピクチャ（同じＰＯＣ）を有するＭＶ。
空間ＭＶスケーリングが必要とされる事例
（３）同じ参照ピクチャリストを有するが、異なる参照ピクチャ（異なるＰＯＣ）を有するＭＶ。
（４）異なる参照ピクチャリストおよび異なる参照ピクチャ（異なるＰＯＣ）を有するＭＶ。
まず、空間ＭＶスケーリングなしの事例（上記の事例１および２）が確認され、それに続いて空間ＭＶスケーリングが必要とされる事例（上記の事例３および４）が確認される。より具体的には、ＭＶに対して、確認順序は以下のステップの通りである。
Ａ０事例１→Ａ０事例２→Ａ１事例１→Ａ１事例２→Ａ０事例３→Ａ０事例４→Ａ１事例３→Ａ１事例４を順次確認することによって、ブロックＡ０、Ａ１から最大１つのＭＶ候補が導出される。
Ｂ０事例１→Ｂ０事例２→Ｂ１事例１→Ｂ１事例２→Ｂ２事例１→Ｂ２事例２を順次確認することによって、ブロックＢ０、Ｂ１、Ｂ２から最大１つのＭＶ候補が導出される。
ステップ１でＭＶ候補が導出されない場合、Ｂ０事例３→Ｂ０事例４→Ｂ１事例３→Ｂ１事例４→Ｂ２事例３→Ｂ２事例４を順次確認することによって、ブロックＢ０、Ｂ１、Ｂ２から最大１つのＭＶ候補が導出される。
ＭＶＰ候補の数が２より小さい場合、追加のゼロ動きベクトル候補がリストに追加されて、ＭＶＰ候補の数を２にする。
参照ピクチャリストにかかわらず、近隣ブロックの参照ピクチャのＰＯＣが現在のブロックのＰＯＣとは異なる場合、空間ＭＶスケーリングが必要とされる。上記のステップで見て取れるように、現在のブロックの左側でブロックのＭＶが利用可能でない（例えば、ブロックが利用可能でない、またはそれらすべてのブロックがイントラ符号化されている）場合、現在のブロックの上側のブロックの動きベクトルに対して、ＭＶスケーリングが可能にされる。それ以外の場合、上方ブロックの動きベクトルに対する空間ＭＶスケーリングは可能にされない。その結果、ＭＶ予測候補導出プロセス全体において、最大１つの空間ＭＶスケーリングのみが必要とされる。
空間ＭＶスケーリングプロセスでは、時間ＭＶスケーリングと同様に、図４（後述）に示されているように、近隣ブロックの動きベクトルがスケーリングされる。
図４は、空間動きベクトル候補に対する動きベクトルのスケーリングの図を示す。この図は、４１０ｎｅｉｇｈ＿ｒｅｆ、４２０ｃｕｒｒ＿ｒｅｆ、４３０ｃｕｒｒ＿ｐｉｃ、４４０ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ＰＵ、４５０ｃｕｒｒ＿ＰＵ、４６０ｔｂ、および４７０ｔｄを含む。４１０ｎｅｉｇｈ＿ｒｅｆは、動きベクトルのスケーリングに使用される近隣参照である。４２０ｃｕｒｒ＿ｒｅｆは、動きベクトルのスケーリングに使用される現在の参照である。４３０は、動きベクトルのスケーリングに使用される現在のピクチャである。４４０ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ＰＵは、動きベクトルのスケーリングに使用される近隣予測ユニットである。４５０ｃｕｒｒ＿ＰＵは、動きベクトルのスケーリングに使用される現在の予測ユニットである。４６０ｔｂは、現在のピクチャの参照ピクチャと現在のピクチャとの間のＰＯＣ差である。４７０ｔｄは、近隣参照ピクチャと現在のピクチャとの間のＰＯＣ差である。
時間動きベクトル予測子候補
時間ＭＶＰ候補の導出では、参照ピクチャリストにおいて前に符号化されたピクチャ内の配列ブロックのＭＶから、スケーリングされた動きベクトルが導出される。以下の説明では、時間ＭＶＰ候補を導出するための配列ブロックを含むピクチャが、「配列ピクチャ」と呼ばれる。時間動き候補を導出するために、まず、スライス・ヘッダ内の明示的なフラグ（ｃｏｌｌｏｃａｔｅｄ＿ｆｒｏｍ＿Ｌ０＿ｆｌａｇ）がデコーダへ送られて、配列ピクチャがリスト０から選択されたか、それともリスト１から選択されたかを示す。配列参照インデックス（ｃｏｌｌｏｃａｔｅｄ＿ｒｅｆ＿ｉｄｘ）がさらに送られて、そのリスト内のどのピクチャが時間動きベクトル予測子候補を導出するための配列ピクチャとして選択されたかを示す。時間ＭＶＰ候補のＬ０およびＬ１のＭＶは、表１に示されているように、事前定義された順序に従って、独立して導出される。
表１で、ＣｏｌｌｏｃａｔｅｄＰｉｃｔｕｒｅＬｉｓｔは、どの予測リストから配列ピクチャが配置されているかを示すために信号送信される構文である。図５（後述）に点線によって示されているように、時間ＭＶＰ候補に対するスケーリングされた動きベクトルが取得される。このスケーリングされた動きベクトルは、ＰＯＣ距離ｔｂおよびｔｄを使用して、同一場所に配置されたブロックの選択された動きベクトルからスケーリングされており、ここでｔｂは、現在のピクチャの参照ピクチャと現在のピクチャとの間のＰＯＣ差であると定義され、ｔｄは、同一場所に配置されたピクチャの参照ピクチャと同一場所に配置されたピクチャとの間のＰＯＣ差であると定義される。時間マージ候補の参照ピクチャインデックスは、ゼロに等しく設定される。スケーリングプロセスの実際的な実現は、ＨＥＶＣ仕様に記載されている。Ｂ－スライスの場合、参照ピクチャリスト０用の動きベクトルおよび参照ピクチャリスト１用の動きベクトルという２つの動きベクトルが取得され、これらが組み合わされて、双方向予測マージ候補を作成する。
Figure 2024038295000002
図５は、時間マージ候補に対する動きベクトルのスケーリングの図を示す。この図は、５１０ｎｅｉｇｈ＿ｒｅｆ、５２０ｃｕｒｒ＿ｒｅｆ、５３０ｃｕｒｒ＿ｐｉｃ、５４０ｃｏｌ＿ｐｉｃ、５５０ｃｕｒｒ＿ＰＵ、５６０ｃｏｌ＿ＰＵ、５７０ｔｂ、および５８０ｔｄを含む。５１０ｎｅｉｇｈ＿ｒｅｆは、動きベクトルのスケーリングに使用される近隣参照ピクチャである。５２０ｃｕｒｒ＿ｒｅｆは、動きベクトルのスケーリングに使用される現在の参照である。５３０ｃｕｒｒ＿ｐｉｃは、動きベクトルのスケーリングに使用される現在のピクチャである。５４０ｃｏｌ＿ｐｉｃは、動きベクトルのスケーリングに使用される配列ピクチャである。５５０ｃｕｒｒ＿ＰＵは、動きベクトルのスケーリングに使用される現在の予測ユニットである。５６０ｃｏｌ＿ＰＵは、動きベクトルのスケーリングに使用される配列予測ユニットである。５７０ｔｂは、現在のピクチャの参照ピクチャと現在のピクチャとの間のＰＯＣ差である。５８０ｔｄは、近隣参照ピクチャと現在のピクチャとの間のＰＯＣ差である。
配列ピクチャにおいて、図３に示されているように、時間候補を導出するための配列ブロックが、Ｔ０とＴ１との間で選択される。位置Ｔ０のブロックが利用可能でない場合、もしくはイントラ符号化されている場合、または現在のＣＴＵの外側にある場合、位置Ｔ１が使用される。それ以外の場合、時間マージ候補の導出では位置Ｔ０が使用される。
履歴ベースのマージ候補の導出
履歴ベースＭＶＰ（ＨＭＶＰ）は、空間ＭＶＰおよびＴＭＶＰ後に、マージ・リストに追加される。この方法では、表に記憶されている、前に符号化されたブロックの動き情報が、現在のブロックに対するＭＶＰとして使用されてよい。そのようなＭＶＰはＨＭＶＰと呼ばれる。符号化／復号プロセス中、複数のＨＭＶＰ候補を含む表が維持される。新しいＣＴＵ列に遭遇したとき、この表はリセットされる（空にされる）。ＣＵがサブブロック以外のインター予測モードで符号化されているときはいつでも、ＣＵの関連動き情報が、表の最後のエントリに新しいＨＭＶＰ候補として追加される。
動きベクトル予測のための空間動きベクトルのスケーリング
ＭＶＰの現在の設計では、最大１つのスケーリングされた空間ＭＶ候補が導出されてよい。ＭＶスケーリングプロセスは、その複雑さの点から些細なものではないため、新しい方式は、ＭＶＰを導出する際に空間ＭＶスケーリングを使用する可能性をさらに低減させるように設計される。
動きベクトル予測の改善
本開示では、複雑さまたは符号化効率の点から動きベクトル予測を改善するために、いくつかの方法が提案される。提案される方法は、独立してまたは組み合わせて適用されてよいことに留意されたい。
図６は、本開示によるビデオ信号を復号する方法を示す。この方法は、例えば、デコーダに適用されてよい。
ステップ６１０で、デコーダは、ビデオ信号からビデオブロックを取得することができる。
ステップ６１２で、デコーダは、ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することができる。例えば、空間近隣ブロックは、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことができる。
ステップ６１４で、デコーダは、複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することができる。
ステップ６１６で、デコーダは、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することができる。
ステップ６１８で、デコーダは、空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、ビデオブロック、複数の左方空間近隣ブロック、複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することができる。例えば、ＭＶＰ候補リストは、最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことができる。
ステップ６２０で、デコーダは、ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることができ、エンコーダは、ＭＶＰ候補リストから最良ＭＶＰを選択する。一例では、最良ＭＶＰは、コスト値に基づいて、エンコーダによって選択されてよい。例えば、いくつかのエンコーダ設計の場合、エンコーダは、各ＭＶＰ候補を使用して、選択されたＭＶＰと、動き推定によって導出されたＭＶとの間のＭＶ差を導出することができる。各ＭＶＰ候補に対して、選択されたＭＶＰの例えばＭＶ差およびＭＶＰインデックスのビットを使用して、コスト値が計算される。最良のコスト値（例えば、最小コスト）を有するＭＶＰ候補が、最終的なＭＶＰとして選択され、そのＭＶＰインデックスがビットストリームに符号化される。
ステップ６２２で、デコーダは、最良ＭＶＰに基づいて、ビデオブロックの予測信号を取得することができる。
第１の態様によれば、スケーリングされたＭＶＰを選択／導出する可能性を低減させるために、ＭＶＰ候補リストを構築するとき、スケーリングされた空間ＭＶＰを後の位置に入れることが提案される。空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件は、現在のＶＶＣのものと同じであっても異なってもよい。
一例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件は、現在のＶＶＣのものと同じままで維持される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
５）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
６）左方近隣ブロックからのスケーリングされていないＭＶＰが利用可能でない場合、左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
７）近隣ブロックＡ０およびＡ１がいずれも利用可能でない、またはイントラ・モードで符号化されている場合、上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
別の例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件が除去される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
５）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
６）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
７）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第３の例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件が、現在のＶＶＣのものから修正される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
５）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
６）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
７）近隣ブロックＡ０およびＡ１がいずれも利用可能でない、またはイントラ・モードで符号化されている場合、上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第４の例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件が、現在のＶＶＣのものから修正される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
５）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
６）左方空間近隣ブロックＡ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
７）左方空間近隣ブロックＡ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
８）上方空間近隣ブロックＢ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
９）上方空間近隣ブロックＢ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
１０）上方空間近隣ブロックＢ２から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
１１）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第２の態様によれば、スケーリングされたＭＶＰを選択／導出する可能性を低減させるために、ＭＶＰ候補リストを構築するとき、時間ＭＶＰおよびスケーリングされた空間ＭＶＰの両方を後の位置に入れることが提案される。空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件は、現在のＶＶＣのものと同じであっても異なってもよい。
一例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件は、現在のＶＶＣのものと同じままで維持される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
５）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
６）左方近隣ブロックからのスケーリングされていないＭＶＰが利用可能でない場合、左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
７）近隣ブロックＡ０およびＡ１がいずれも利用可能でない、またはイントラ・モードで符号化されている場合、上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
別の例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件が除去される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
５）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
６）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
７）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第３の例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件が、現在のＶＶＣのものから修正される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
５）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
６）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
７）近隣ブロックＡ０およびＡ１がいずれも利用可能でない、またはイントラ・モードで符号化されている場合、上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
８）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第４の例では、空間近隣ブロックからスケーリングされたＭＶＰを導出するための条件が、現在のＶＶＣのものから修正される。ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
５）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
６）左方空間近隣ブロックＡ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
７）左方空間近隣ブロックＡ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
８）上方空間近隣ブロックＢ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
９）上方空間近隣ブロックＢ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
１０）上方空間近隣ブロックＢ２から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを導出する。
１１）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第３の態様によれば、スケーリングされたＭＶＰを選択／導出する可能性を低減させるために、スケーリングされた空間ＭＶＰ候補をＭＶＰ候補リストから除外することが提案される。
図７は、本開示によるＭＶＰ候補リストを導出する方法を示す。この方法は、例えば、デコーダに適用されてよい。
ステップ７１０で、デコーダは、空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方をＭＶＰ候補リストからプルーニングすることができる。
ステップ７１２で、デコーダは、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することができる。時間配列ブロックは、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含む。
ステップ７１４で、デコーダは、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することができる。ＦＩＦＯ表は、前に符号化されたブロックを含む。
ステップ７１６で、デコーダは、０に等しい最大２つのＭＶを取得することができる。
一例では、ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
５）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
６）最大２つのゼロＭＶを導出する。
別の例では、ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
５）時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを導出する（Ｔ０→Ｔ１）。
６）最大２つのゼロＭＶを導出する。
第４の態様によれば、スケーリングされたＭＶＰを選択／導出する可能性を低減させるために、スケーリングされた空間ＭＶＰ候補およびＴＭＶＰの両方をＭＶＰ候補リストから除外することが提案される。
一例では、ＭＶＰ候補リストは、１つまたは複数のプロセッサを使用して以下の動作を実行することによって構築される。
１）左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ａ０→Ａ１）。
２）上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされていないＭＶＰを導出する（Ｂ０→Ｂ１→Ｂ２）。
３）条件付きプルーニング。
４）ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを導出する。
５）最大２つのゼロＭＶを導出する。
上記に示されているこれらすべての態様および／または例において、ＭＶＰ候補リストが一杯になったとき、導出プロセスが終了することに留意されたい。
図８は、ユーザ・インターフェース８６０に結合されたコンピューティング環境８１０を示す。コンピューティング環境８１０は、データ処理サーバの一部とすることができる。コンピューティング環境８１０は、プロセッサ８２０、メモリ８４０、およびＩ／Ｏインターフェース８５０を含む。
プロセッサ８２０は、典型的に、表示、データ取得、データ通信、および画像処理に関連する動作など、コンピューティング環境８１０の全体的な動作を制御する。プロセッサ８２０は、前述の方法のステップのすべてまたはいくつかを実行するための命令を実行するために、１つまたは複数のプロセッサを含むことができる。さらに、プロセッサ８２０は、プロセッサ８２０と他の構成要素との間の相互作用を容易にする１つまたは複数のモジュールを含むことができる。プロセッサは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、単一チップ機械、ＧＰＵなどとすることができる。
メモリ８４０は、コンピューティング環境８１０の動作に対応するために、様々なタイプのデータを記憶するように構成される。メモリ８４０は、所定のソフトウェア８４２を含むことができる。そのようなデータの例は、コンピューティング環境８１０、ビデオデータセット、画像データなどで動作されるあらゆるアプリケーションまたは方法向けの命令を含む。メモリ８４０は、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気または光ディスクなど、任意のタイプの揮発性もしくは不揮発性のメモリデバイス、またはそれらの組合せを使用することによって実施されてよい。
Ｉ／Ｏインターフェース８５０は、プロセッサ８２０と、キーボード、クリックホイール、ボタンなどの周辺インターフェースモジュールとの間に、インターフェースを提供する。ボタンは、それだけに限定されるものではないが、ホームボタン、走査開始ボタン、および走査終了ボタンを含むことができる。Ｉ／Ｏインターフェース８５０は、エンコーダおよびデコーダに結合されてよい。
いくつかの実施形態では、メモリ８４０に含まれるものなど、コンピューティング環境８１０内のプロセッサ８２０によって実行可能である、前述の方法を実行する複数のプログラムを備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体も提供される。例えば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ記憶デバイスなどとすることができる。
非一時的コンピュータ可読記憶媒体には、１つまたは複数のプロセッサを有するコンピューティングデバイスによる実行のための複数のプログラムが記憶されており、複数のプログラムは、１つまたは複数のプロセッサによって実行されるとき、コンピューティングデバイスに、動き予測のための上述された方法を実行させる。
いくつかの実施形態では、コンピューティング環境８１０は、上記の方法を実行するための１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、または他の電子構成要素によって実施されてよい。
本開示の説明は、例示の目的で提示されており、網羅的であること、または本開示に限定されることが意図されるものではない。多くの修正形態、変形形態、および代替の実装形態が、上記の説明および添付の図面に提示される教示の利益を有する当業者には明らかである。
これらの例は、本開示の原理を説明し、当業者であれば、様々な実装形態の開示を理解し、企図される特定の用途に適した様々な修正によって、根本的な原理および様々な実装を最善に利用することが可能になるように選択および記載されている。したがって、本開示の範囲は、開示される実装形態の特有の例に限定されないこと、および修正形態および他の実装形態も本開示の範囲に包含されることが意図されることを理解されたい。

Claims (36)

  1. ビデオ信号を復号する方法であって、
    デコーダで、前記ビデオ信号からビデオブロックを取得することと、
    前記デコーダで、前記ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することであって、前記空間近隣ブロックが、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、前記ビデオブロック、前記複数の左方空間近隣ブロック、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することであって、前記ＭＶＰ候補リストが、前記最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび前記最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことと、
    前記デコーダで、前記ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることであって、エンコーダが、前記ＭＶＰ候補リストから前記最良ＭＶＰを選択することと、
    前記デコーダで、前記最良ＭＶＰに基づいて、前記ビデオブロックの予測信号を取得することと、を含む方法。
  2. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    履歴ベースＭＶＰを取得した後、前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを取得することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、スケーリングされていない左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、第１の左方空間近隣ブロックＡ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することであって、前記複数の左方空間近隣ブロックが、前記第１の左方空間近隣ブロックＡ０および第２の左方空間近隣ブロックＡ１を含むことと、
    前記デコーダで、前記第２の左方空間近隣ブロックＡ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、第１の上方空間近隣ブロックＢ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することであって、前記複数の上方空間近隣ブロックが、前記第１の上方空間近隣ブロックＢ０、第２の上方空間近隣ブロックＢ１、および第３の上方空間近隣ブロックＢ２を含むことと、
    前記デコーダで、前記第２の上方空間近隣ブロックＢ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記第３の上方空間近隣ブロックＢ２から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  8. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、スケーリングされた空間ＭＶＰ候補を前記ＭＶＰ候補リストから除外することを含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  11. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、スケーリングされた空間ＭＶＰ候補およびスケーリングされた時間ＭＶＰ候補を前記ＭＶＰ候補リストから除外することを含む、請求項１に記載の方法。
  12. 前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出することが、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
  13. ビデオ信号を復号するためのコンピューティングデバイスであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を備え、前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記ビデオ信号からビデオブロックを取得することと、
    前記ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することであって、前記空間近隣ブロックが、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことと、
    前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することと、
    前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することと、
    前記空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、前記ビデオブロック、前記複数の左方空間近隣ブロック、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することであって、前記ＭＶＰ候補リストが、前記最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび前記最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことと、
    前記ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることであって、エンコーダが、前記ＭＶＰ候補リストから前記最良ＭＶＰを選択することと、
    前記最良ＭＶＰに基づいて、前記ビデオブロックの予測信号を取得することと、を行うように構成される、コンピューティングデバイス。
  14. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    履歴ベースＭＶＰを取得した後、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを取得するようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  15. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    先入れ先出し（ＦＩＦＯ）表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    スケーリングされていない左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記複数の左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  16. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  17. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  18. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記複数の左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  19. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    第１の左方空間近隣ブロックＡ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することであって、前記複数の左方空間近隣ブロックが、前記第１の左方空間近隣ブロックＡ０および第２の左方空間近隣ブロックＡ１を含むことと、
    前記第２の左方空間近隣ブロックＡ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    第１の上方空間近隣ブロックＢ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することであって、前記複数の上方空間近隣ブロックが、前記第１の上方空間近隣ブロックＢ０、第２の上方空間近隣ブロックＢ１、および第３の上方空間近隣ブロックＢ２を含むことと、
    前記第２の上方空間近隣ブロックＢ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記第３の上方空間近隣ブロックＢ２から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  20. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    スケーリングされた空間ＭＶＰ候補を前記ＭＶＰ候補リストから除外するようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  21. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  22. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  23. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    スケーリングされた空間ＭＶＰ候補およびスケーリングされた時間ＭＶＰ候補を前記ＭＶＰ候補リストから除外するようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  24. 前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを選択する前記可能性を低減させることによって、前記ＭＶＰ候補リストを導出するように構成された前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    ０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
  25. １つまたは複数のプロセッサを有するコンピューティングデバイスによる実行のための複数のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記複数のプログラムが、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されるとき、前記コンピューティングデバイスに、
    デコーダで、前記ビデオ信号からビデオブロックを取得することと、
    前記デコーダで、前記ビデオブロックに基づいて、空間近隣ブロックを取得することであって、前記空間近隣ブロックが、複数の左方空間近隣ブロックおよび複数の上方空間近隣ブロックを含むことと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない左方動きベクトル予測子（ＭＶＰ）を取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出されたスケーリングされたＭＶＰを選択する可能性を低減させることによって、前記ビデオブロック、前記複数の左方空間近隣ブロック、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、ＭＶＰ候補リストを導出することであって、前記ＭＶＰ候補リストが、前記最大１つのスケーリングされていない左方ＭＶＰおよび前記最大１つのスケーリングされていない上方ＭＶＰを含むことと、
    前記デコーダで、前記ＭＶＰ候補リストに基づいて、最良ＭＶＰを受け取ることであって、エンコーダが、前記ＭＶＰ候補リストから前記最良ＭＶＰを選択することと、
    履歴ベースＭＶＰを取得した後、前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを取得することと、を含む動作を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  26. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    履歴ベースＭＶＰを取得した後、前記空間近隣ブロックから導出された前記スケーリングされたＭＶＰを取得することを含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  27. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、スケーリングされていない左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の左方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の上方空間近隣ブロックから最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  28. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  29. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  30. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記複数の左方空間近隣ブロックがいずれも利用可能でないとき、前記複数の上方空間近隣ブロックに基づいて、最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  31. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、第１の左方空間近隣ブロックＡ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することであって、前記複数の左方空間近隣ブロックが、前記第１の左方空間近隣ブロックＡ０および第２の左方空間近隣ブロックＡ１を含むことと、
    前記デコーダで、前記第２の左方空間近隣ブロックＡ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、第１の上方空間近隣ブロックＢ０から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することであって、前記複数の上方空間近隣ブロックが、前記第１の上方空間近隣ブロックＢ０、第２の上方空間近隣ブロックＢ１、および第３の上方空間近隣ブロックＢ２を含むことと、
    前記デコーダで、前記第２の上方空間近隣ブロックＢ１から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、前記第３の上方空間近隣ブロックＢ２から最大１つのスケーリングされたＭＶＰを取得することと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  32. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、スケーリングされた空間ＭＶＰ候補を前記ＭＶＰ候補リストから除外することを含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  33. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  34. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、時間配列ブロックから最大１つのＭＶＰを取得することであって、前記時間配列ブロックが、配列ブロックＴ０および配列ブロックＴ１を含むことと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  35. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、スケーリングされた空間ＭＶＰ候補およびスケーリングされた時間ＭＶＰ候補を前記ＭＶＰ候補リストから除外することを含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  36. 前記複数のプログラムが、前記コンピューティングデバイスに、
    前記デコーダで、前記空間近隣ブロックから２つのＭＶＰ同一候補が導出されたとき、前記２つのＭＶＰ同一候補のうちの一方を前記ＭＶＰ候補リストからプルーニングすることと、
    前記デコーダで、ＦＩＦＯ表から最大２つの履歴ベースＭＶＰを取得することであって、前記ＦＩＦＯ表が、前に符号化されたブロックを含むことと、
    前記デコーダで、０に等しい最大２つのＭＶを取得することと、を含む動作をさらに実行させる、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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