JP3815665B2 - 可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体に関し、特にデジタル動画像信号の動き補償予測を用いた符号化を行う可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フレーム間予測符号化を行う動画像の符号化において、入力される動画像の特徴に関わらず画質を保つことができることを目的とした可変ビットレート符号化(Variable Bit Rate符号化、ＶＢＲ符号化：入力される画像の特徴に応じて割り当てる符号化ビット量を変動させる符号化方式)がある。この従来方式の一つに２パスエンコード方式と呼ばれるものがあり、この方式では、一度、入力画像シーケンスをその最初から最後まで符号化またはそれに類する処理を行い、シーケンス全体の符号化複雑度の推移を解析する。その後、該符号化複雑度情報を利用して、もう一度最初から符号化をやり直す。
【０００３】
また、さらに前記解析処理および符号化処理を繰り返して行い、目的の画質を達成するようにする、３パス、４パスといったマルチパスエンコード方式もある。
【０００４】
一方、リアルタイムでの符号化を実現するために、１工程で符号化を完了する１パスエンコード方式も提案されている。これは入力されてくる画像の情報のみから符号化複雑度を予測することになり、入力画像シーケンス全体の情報を把握することができないため、シーケンス全体での均一な画質を保つことは難しい。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前記マルチパスエンコード方式は、一旦入力シーケンス全体を解析し、その後、該解析結果情報を利用し、あらためて最初から符号化処理を行うため、入力されるシーケンス全体があらかじめ準備されている必要があり、リアルタイム処理や、少ない遅延時間での符号化を行うことは不可能である。
【０００６】
一方、低遅延での符号化が可能な１パスエンコード方式では、入力される画像特徴に応じて制御するのは量子化パラメータの指定だけであり、入力画像に応じて変更することが可能であるＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造の制御は行われない。
【０００７】
MPEG等のフレーム間予測符号化を行う動画像符号化方式においては、符号化動画像のランダムアクセス再生や、編集のし易さを実現するために、フレーム間予測を行わないイントラ符号化方式（Ｉ）と、フレーム間予測符号化を行うフレーム間予測符号化方式（Ｐ）を組み合わせる。さらに、インター符号化方式においては符号化効率の向上を目的として双方向フレーム間予測符号化方式（Ｂ）を利用し、このＩ，Ｐ，Ｂ符号化方式の組み合わせを入力画像特徴に応じて自由に変更することが可能である。このときのあるＩフレームから次のＩフレーム直前のフレームまでを、図６に示されているように、動画像の単位としてＧＯＰ (Group Of Picture)と呼び、１ＧＯＰに含まれるフレーム数をＧＯＰサイズ(Ｎ)、また、隣接するIまたはPピクチャの間隔を予測フレーム間隔(Ｍ)と呼び、さらにそのＧＯＰ内におけるＩ，Ｐ，Ｂ符号化の組み合わせをＧＯＰ構造と呼ぶ。
【０００８】
従来の１パスエンコード方式においては、図７に示されているように、入力画像は画像特徴抽出部４１で動き特徴量および模様特徴量の特徴量を抽出される。該抽出された特徴量は、ＧＯＰ符号化ビット割当部４２に送られ、該ＧＯＰ符号化ビット割当部４２は該特徴量を用いて，ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを求める。該ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitは、符号化制御部４３に送られる。符号化制御部４３は、符号化タイプ決定部４４で予め固定的に決定されている符号化タイプ情報、すなわちＧＯＰサイズや予測フレーム間隔と、前記ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを用いて、各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるように量子化パラメータの制御を行う
【０００９】
以上のように、従来の１パスエンコード方式では、ＧＯＰサイズや予測フレーム間隔は、入力画像の特徴の変化に関わらず固定的に指定されている。従って、画像の特徴に応じて最適な符号化効率となるＧＯＰ構造をとることによる符号化画像の画質向上に何らの配慮がなされていない。
【００１０】
本発明の目的は、前記した従来技術の課題を解消し、少ない遅延時間での符号化が可能な１パスエンコード方式において、入力画像の特徴に応じて適切なＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造をとり、さらに符号化ビット量を制御することで、従来方式と比較して高画質を実現できる可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
前記した目的を達成するために、本発明は、入力される画像を一旦指定枚数蓄積する入力画像蓄積手段と、該蓄積された画像情報の特徴量である、画像の変化量、動き特徴量および模様の特徴量を抽出する画像特徴抽出手段と、ＧＯＰサイズと予測フレーム間隔のＧＯＰ構造情報を生成するＧＯＰ構造情報生成手段と、前記画像特徴抽出手段から得られた前記画像情報の特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報生成手段から得られた前記ＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てるＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるＧＯＰ符号化ビット割当手段と、前記ＧＯＰ符号化ビット割当手段からの前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を基に各画像についての符号化目標ビット量を決定する符号化制御部とを具備し、該ＧＯＰ符号化ビット割当手段は、前記入力画像の全符号化画像利用可能ビット量から求められた１画像当たりの平均目標符号化ビット量と、前記入力画像の動き特徴量および模様の特徴量から求められた対象ＧＯＰ内の平均動き特徴量と平均模様特徴量と、さらに該対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプＩ，Ｐ，Ｂの画像数とそれらの符号化複雑度を表す係数とを用いて、前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるようにした点に特徴がある。
【００１２】
この特徴によれば、入力画像の特徴や変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることができるので、符号化効率を向上させることができるようになる。また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあたりの符号化ビット量を設定するようにしているので、シーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符号化を行うことが可能になる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【００１５】
連続して入力される画像情報（入力画像）は、入力画像蓄積部１に一時的に蓄積される。該入力画像蓄積部１に蓄積される画像の枚数を(Ｎmax)とする。この画像枚数の値は、とり得る最大のＧＯＰサイズ以上とする。入力画像のフレームレートをＦrとすると、入力画像が該入力画像蓄積部１によって実際に符号化されるまでに遅延される時間は、Ｎmax／Ｆr（秒）となる。
【００１６】
該入力画像蓄積部１に蓄積された画像情報は、ビデオ符号化部２からの要求に従ってビデオ符号化部２へと送信される。また、該画像情報は画像特徴量を抽出する画像特徴抽出部３にも送られ、該画像特徴抽出部３において画像の特徴を示す情報が抽出される。
【００１７】
図２を参照して、該画像特徴抽出部３の一具体例の構成を詳細に説明する。
【００１８】
画像特徴抽出部３は、各画像における時間的に直前の画像からの変化量を測定する画像変化量抽出部３１と、各画像における動きの激しさを測定する動き特徴量抽出部３２と、符号化時の発生符号量の予測に利用される模様特徴量抽出部３３の３つの要素により構成される。
【００１９】
以下に、前記した構成を有する画像特徴抽出部３の動作を説明する。 画像変化量抽出部３１では、入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像の時間的位置の異なる画像からの変化量、または時間的に直前の画像からの変化量、すなわちシーン変化量ａを測定する。画像の変化量（シーン変化量ａ）には、各画面内の同一位置画素間の平均絶対誤差量や、対象画像間での動き補償予測誤差の絶対和等が利用可能である。またこの変化量は、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能であり、また比較対照画像となる画像を変換、縮小等の処理をした後に評価することや、画面内の特定の一部分のみを抽出して評価することも可能である。
【００２０】
次に、動き特徴量抽出部３２では入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像と、比較対照となる画像との間の動き、すなわち動き特徴量ｂを測定する。比較対照となる画像は、当該画像の時間的直前の画像、またはあらかじめ指定された時間差を持つ画像とする。本実施形態においては、動きの測定には、まず対象画像を１６×１６画素の小ブロック単位に分割し、小ブロック毎に比較対照画像との動き探索を行い、動きを特定する。動き探索方法にはブロック単位動き探索を利用する。そして結果として得られた動きベクトル情報から、該ベクトル値またはベクトル長の画面内平均や分散等を動き特徴量とする。これらの値が大きい場合には動きが激しいことを示し、一方これらの値が小さい場合には、動きが少ないことを示す。またこの動き特徴量の算出には小ブロックごとの動き特徴の平均や分散値ではなく、画面全体の動きを示すグローバル動きベクトル値の大きさや、該時間的変化量を利用することも可能である。
【００２１】
また、２画像間の単純差分における絶対誤差量を動き特徴量ｂとして利用することも可能である。
【００２２】
また、本実施形態では、画像を８×８画素の小ブロック単位に分割し、各小ブロックの分散値をそのブロックの代表値とし、該値で作成した縮小画像を利用して、対象画像と前記画像間で動き探索を行った。そしてこの画像間での予測誤差が大きい場合には、画像の動きが激しいと判断することができる。このような縮小画像を利用することで演算量を低減することが可能である。
【００２３】
また、この動き特徴量ｂの測定においては、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能であり、また対象画像をあらかじめ変換、縮小して評価することや、画面内の特定の一部分のみを抽出して評価することも可能である。
【００２４】
前記模様情報抽出部３３では、入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像の模様の特徴量ｃを抽出する。この模様の特徴量ｃには、画面内の画素値の平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散、または画面内小ブロックごとの平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散、または動き予測誤差画像の平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散などが利用可能である。また、実際の符号化時と同様に画素情報に変換処理を施した情報から符号化時の生成ビット量を予測することも可能である。また、この模様特徴量ｃの測定は色情報で行うのが好適であるが、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能であり、また比較対照画像となる画像を変換、縮小して評価することや、一部分のみを抽出して評価することも可能である。
【００２５】
上記のようにして、画像特徴抽出部３内の画像変化量抽出部３１において抽出された各画像のシーン変化量ａは、ＧＯＰサイズ（ＧＯＰ長）決定部４へと送られる。ＧＯＰサイズ決定部４では入力されたシーン変化量情報ａから時間的に隣接する画像間で最も相関の低い位置を特定し、その位置をＧＯＰ境界とする。そして入力画像蓄積部１に蓄積されている最も古い画像、つまり以前のＧＯＰ境界直後の画像から該ＧＯＰ境界までを１ＧＯＰとし、該ＧＯＰに含まれる画像の枚数を、決定されたＧＯＰサイズ情報Ｎとして出力する。
【００２６】
また上述の処理において、最も低い相関値を示す画像間の相関値があらかじめ指定したしきい値よりも高い場合には、ＧＯＰサイズＮをあらかじめ指定された値に設定することも可能である。
【００２７】
次に、予測フレーム間隔決定部５では、ＧＯＰサイズ決定部４から得られたＧＯＰサイズ情報Ｎ、および画像特徴抽出部３内の動き特徴量抽出部３２から得られる該Ｎ枚の画像の動き特徴量ｂから、対象ＧＯＰの符号化時の予測フレーム間隔Ｍ（すなわち、Ｐピクチャ間隔）を決定する。動き特徴量ｂが大きい場合、すなわち激しい動きや大きな動きを示す場合には、予測フレーム間隔Ｍ＝１に、一方動き特徴量ｂが小さい場合、すなわち小さな動きや激しくない動きを示す場合には、予測フレーム間隔Ｍを大きい値に設定する。また、動き特徴量ｂがあらかじめ指定された値よりも小さい場合には、予測フレーム間隔Ｍを既定値とすることも可能である。
【００２８】
さらに、１ＧＯＰ内の予測フレーム間隔を一定とせず、フレーム毎に最適な予測フレーム間隔Ｍを設定することも可能である。
【００２９】
該決定された予測フレーム間隔情報Ｍは、ＧＯＰサイズ情報Ｎと共に、ＧＯＰ符号化ビット割当部６および符号化タイプ決定部７へと送られる。
【００３０】
ＧＯＰ符号化ビット割当部６では、予測フレーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔情報Ｍ、ＧＯＰサイズ決定部４からのＧＯＰサイズ情報Ｎ、および画像特徴抽出部３より送られてくる動き特徴量ｂと模様特徴量ｃとから対象ＧＯＰの符号化に必要なビット量を算出し、符号化制御部８にＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを出力する。
【００３１】
このＧＯＰ目標ビット量Ｂitの算出には、あらかじめ入力画像全体の符号化が終了するまでに利用可能なビット量Ｂrem、コンテンツの符号化が終了するまでに符号化する画像数Ｆrem、符号化最高ビットレート、および最低ビットレートを指定する。与えられた情報から次の（１）式により１画像あたりの平均符号化ビット割当量Ｂppを求める。
Ｂpp＝Ｂrem／Ｆrem ・・・（１）
【００３２】
次に予測フレーム間隔決定部５より送られてきた予測フレーム間隔ＭおよびＧＯＰサイズ情報Ｎより、対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプの画像数、すなわちＩ，Ｐ，Ｂ画像の枚数を算出する。そして、Ｉ，Ｐ，Ｂ各符号化タイプにおける符号化複雑度情報と、画像特徴抽出部３内の模様特徴量抽出部３３から送られてくる各画像の模様特徴量情報ｃを利用して、対象ＧＯＰの符号化目標ビット量Ｂitを下記の（２）式により決定する。
Ｂit＝（Ｗ1*Ｔ＋Ｗ2*Ｖ）*Ｂpp*（ＮI*ＫI＋ＮP*ＫP＋ＮB*ＫB）・・・（２）
ここで、Ｗ1、Ｗ2は重み付け係数、Ｔは対象ＧＯＰでの平均模様特徴量、Ｖは対象ＧＯＰでの動き特徴量、Bppは残りビット量と残り画像数から求めた１画像あたりの平均ビット割当量、Nxは対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプＸの画像数、Kxは符号化タイプＸの符号化複雑度を表す係数を表す。
【００３３】
また、１ＧＯＰ当たりの符号化目標ビット量から求められる符号化ビットレートが指定された最低ビットレートから最高ビットレートまでの範囲外となる場合には、範囲内となるよう制限される。
【００３４】
以上により決定されたＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitは符号化制御部８へと送られる。
【００３５】
上記の１ＧＯＰ単位の符号化目標ビット量の算出は、１ＧＯＰのサイズが決定すると行われ、またBpp，Kxは１ＧＯＰの符号化が終了するたびにそれまでに符号化された画像の情報を利用して更新される。
【００３６】
また、符号化制御部８に対しては、ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitと共に、符号化に利用可能な量子化パラメータの最大値を指定することにより、画質の劣化を制限することも可能である。
【００３７】
符号化タイプ決定部７は、ＧＯＰ構造を決定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑは符号化制御部８へ送られる。なお、該符号化タイプ情報Ｑは、Ｉ、Ｐ、およびＢピクチャの情報である。
【００３８】
符号化制御部８では、符号化タイプ決定部７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑと、ＧＯＰ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含まれる各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるよう量子化パラメータの制御を行う。
【００３９】
その際、もしＧＯＰ符号化ビット割当部６から量子化パラメータの最大値を指定されている場合には、符号化制御部８で算出された量子化パラメータ値が制限値を超えないよう制御を行うことで、画質を一定品質以下にしないことも可能である。
【００４０】
ビデオ符号化部２では、符号化制御部８の指示に従って入力画像蓄積部１に蓄積されている画像から、該当する画像を取り出し、該画像を符号化制御部８から指定された符号化タイプ、量子化パラメータ値を利用して符号化を行い、生成された符号化データを出力する。
【００４１】
この処理を１ＧＯＰ分の画像の符号化が終了するまで行い、１ＧＯＰ分の画像の符号化終了後、該１ＧＯＰ分の画像の次の画像から指定枚数の入力画像を入力画像蓄積部１に蓄え、その後前記した画像特徴の抽出処理へと進む。
【００４２】
この実施形態によれば、入力画像の特徴や変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとるようにしているので、固定ＧＯＰサイズでの符号化の場合と比較して符号化効率を向上させることができるようになる。、また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあたりの符号化ビット量を設定するようにしているので、シーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符号化を行うことが可能となる。
【００４３】
図３は、本発明の第２実施形態の構成を示すブロック図である。この実施形態は、ＧＯＰサイズＮを固定とした点に特徴がある。なお、図中の図１と同符号は、同一または同等物を示す。
【００４４】
予測フレーム間隔決定部５は、予め定められているＧＯＰサイズＮと、画像特徴抽出部３からの動き特徴量ｂとにより、対象ＧＯＰの符号化時の予測フレーム間隔Ｍを決定する。
【００４５】
ＧＯＰ符号化ビット割当部６では、予測フレーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔情報Ｍ、前記固定ＧＯＰサイズＮ、および画像特徴抽出部３より送られてくる動き特徴量ｂと模様特徴量ｃとから対象ＧＯＰの符号化に必要なビット量を算出し、符号化制御部８にＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを出力する。
【００４６】
符号化タイプ決定部７は、ＧＯＰ構造を決定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑを符号化制御部８へ送る。符号化制御部８では、符号化タイプ決定部７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑと、ＧＯＰ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含まれる各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるよう量子化パラメータの制御を行う。
【００４７】
この実施形態では、ＧＯＰサイズＮが予め定められているので、画像特徴抽出部３から抽出された動き特徴情報ｂにより予測フレーム間隔Ｍを決定することでＧＯＰ構造を決定する。この実施形態では、ＧＯＰサイズは固定されているので、画像蓄積部１に予め蓄積する画像枚数はＧＯＰサイズＮとなる。
【００４８】
図４は、本発明の第３実施形態の構成を示すブロック図である。この実施形態は、予測フレーム間隔を固定としたものである。なお、図４中の図１と同一符号は、同一または同等物を示す。
【００４９】
予測フレーム間隔Mはあらかじめ定められており、画像特徴抽出部３より抽出されたシーン変化量ａによりＧＯＰサイズＮを決定することでＧＯＰ構造を決定する。
【００５０】
次に、前記した各実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の機能は、ソフトウェア（プログラム）で実現することができる。該ソフトウェアは、光ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク等の記録媒体に記録することができる。
【００５１】
図５は、該記録媒体１００に記録されるプログラムの一例を示すものであり、該記録媒体１００には、画像情報の特徴量を抽出する機能１１１、ＧＯＰ構造情報を生成する機能１１２、ＧＯＰ符号化目標ビット量を決定する機能１１３が記録される。また、前記ＧＯＰ構造情報を生成する機能１１２の中に、ＧＯＰサイズ決定機能、予測フレーム決定機能を含ませることができる。なお、前記記録媒１００には、ネットワークの用に、データを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
【００５２】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、マルチパス可変ビットレート符号化方式のように一旦入力画像を最後まで解析することなく、符号化時の遅延が小さい１パス方式での動画像の可変ビットレート符号化において、入力画像の特徴や変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることにより、固定ＧＯＰサイズでの符号化の場合と比較して符号化効率を向上させることができるようになる。
【００５３】
また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあたりの符号化ビット量を設定することにより、シーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符号化を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１の画像特徴抽出部の一具体例の構成を示すブロック図である。
【図３】 本発明の第２実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 本発明の第３実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図５】 記録媒体に記録されるプログラムの概要を示す図である。
【図６】 ＧＯＰ構造の説明図である。
【図７】 従来方式の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１・・・入力画像蓄積部、２・・・ビデオ符号化部、３・・・画像特徴抽出部、４・・・ＧＯＰサイズ決定部、５・・・予測フレーム間隔決定部、６・・・ＧＯＰ符号化ビット割当部、７・・・符号化タイプ決定部、８・・・符号化制御部、３１・・・画像変化量抽出部、３２・・・動き特徴量抽出部、３３・・・模様特徴量抽出部、１００・・・記録媒体。
【発明の属する技術分野】
本発明は可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体に関し、特にデジタル動画像信号の動き補償予測を用いた符号化を行う可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フレーム間予測符号化を行う動画像の符号化において、入力される動画像の特徴に関わらず画質を保つことができることを目的とした可変ビットレート符号化(Variable Bit Rate符号化、ＶＢＲ符号化：入力される画像の特徴に応じて割り当てる符号化ビット量を変動させる符号化方式)がある。この従来方式の一つに２パスエンコード方式と呼ばれるものがあり、この方式では、一度、入力画像シーケンスをその最初から最後まで符号化またはそれに類する処理を行い、シーケンス全体の符号化複雑度の推移を解析する。その後、該符号化複雑度情報を利用して、もう一度最初から符号化をやり直す。
【０００３】
また、さらに前記解析処理および符号化処理を繰り返して行い、目的の画質を達成するようにする、３パス、４パスといったマルチパスエンコード方式もある。
【０００４】
一方、リアルタイムでの符号化を実現するために、１工程で符号化を完了する１パスエンコード方式も提案されている。これは入力されてくる画像の情報のみから符号化複雑度を予測することになり、入力画像シーケンス全体の情報を把握することができないため、シーケンス全体での均一な画質を保つことは難しい。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前記マルチパスエンコード方式は、一旦入力シーケンス全体を解析し、その後、該解析結果情報を利用し、あらためて最初から符号化処理を行うため、入力されるシーケンス全体があらかじめ準備されている必要があり、リアルタイム処理や、少ない遅延時間での符号化を行うことは不可能である。
【０００６】
一方、低遅延での符号化が可能な１パスエンコード方式では、入力される画像特徴に応じて制御するのは量子化パラメータの指定だけであり、入力画像に応じて変更することが可能であるＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造の制御は行われない。
【０００７】
MPEG等のフレーム間予測符号化を行う動画像符号化方式においては、符号化動画像のランダムアクセス再生や、編集のし易さを実現するために、フレーム間予測を行わないイントラ符号化方式（Ｉ）と、フレーム間予測符号化を行うフレーム間予測符号化方式（Ｐ）を組み合わせる。さらに、インター符号化方式においては符号化効率の向上を目的として双方向フレーム間予測符号化方式（Ｂ）を利用し、このＩ，Ｐ，Ｂ符号化方式の組み合わせを入力画像特徴に応じて自由に変更することが可能である。このときのあるＩフレームから次のＩフレーム直前のフレームまでを、図６に示されているように、動画像の単位としてＧＯＰ (Group Of Picture)と呼び、１ＧＯＰに含まれるフレーム数をＧＯＰサイズ(Ｎ)、また、隣接するIまたはPピクチャの間隔を予測フレーム間隔(Ｍ)と呼び、さらにそのＧＯＰ内におけるＩ，Ｐ，Ｂ符号化の組み合わせをＧＯＰ構造と呼ぶ。
【０００８】
従来の１パスエンコード方式においては、図７に示されているように、入力画像は画像特徴抽出部４１で動き特徴量および模様特徴量の特徴量を抽出される。該抽出された特徴量は、ＧＯＰ符号化ビット割当部４２に送られ、該ＧＯＰ符号化ビット割当部４２は該特徴量を用いて，ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを求める。該ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitは、符号化制御部４３に送られる。符号化制御部４３は、符号化タイプ決定部４４で予め固定的に決定されている符号化タイプ情報、すなわちＧＯＰサイズや予測フレーム間隔と、前記ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを用いて、各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるように量子化パラメータの制御を行う
【０００９】
以上のように、従来の１パスエンコード方式では、ＧＯＰサイズや予測フレーム間隔は、入力画像の特徴の変化に関わらず固定的に指定されている。従って、画像の特徴に応じて最適な符号化効率となるＧＯＰ構造をとることによる符号化画像の画質向上に何らの配慮がなされていない。
【００１０】
本発明の目的は、前記した従来技術の課題を解消し、少ない遅延時間での符号化が可能な１パスエンコード方式において、入力画像の特徴に応じて適切なＧＯＰサイズ、ＧＯＰ構造をとり、さらに符号化ビット量を制御することで、従来方式と比較して高画質を実現できる可変ビットレート動画像符号化装置および記録媒体を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
前記した目的を達成するために、本発明は、入力される画像を一旦指定枚数蓄積する入力画像蓄積手段と、該蓄積された画像情報の特徴量である、画像の変化量、動き特徴量および模様の特徴量を抽出する画像特徴抽出手段と、ＧＯＰサイズと予測フレーム間隔のＧＯＰ構造情報を生成するＧＯＰ構造情報生成手段と、前記画像特徴抽出手段から得られた前記画像情報の特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報生成手段から得られた前記ＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てるＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるＧＯＰ符号化ビット割当手段と、前記ＧＯＰ符号化ビット割当手段からの前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を基に各画像についての符号化目標ビット量を決定する符号化制御部とを具備し、該ＧＯＰ符号化ビット割当手段は、前記入力画像の全符号化画像利用可能ビット量から求められた１画像当たりの平均目標符号化ビット量と、前記入力画像の動き特徴量および模様の特徴量から求められた対象ＧＯＰ内の平均動き特徴量と平均模様特徴量と、さらに該対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプＩ，Ｐ，Ｂの画像数とそれらの符号化複雑度を表す係数とを用いて、前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるようにした点に特徴がある。
【００１２】
この特徴によれば、入力画像の特徴や変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることができるので、符号化効率を向上させることができるようになる。また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあたりの符号化ビット量を設定するようにしているので、シーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符号化を行うことが可能になる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【００１５】
連続して入力される画像情報（入力画像）は、入力画像蓄積部１に一時的に蓄積される。該入力画像蓄積部１に蓄積される画像の枚数を(Ｎmax)とする。この画像枚数の値は、とり得る最大のＧＯＰサイズ以上とする。入力画像のフレームレートをＦrとすると、入力画像が該入力画像蓄積部１によって実際に符号化されるまでに遅延される時間は、Ｎmax／Ｆr（秒）となる。
【００１６】
該入力画像蓄積部１に蓄積された画像情報は、ビデオ符号化部２からの要求に従ってビデオ符号化部２へと送信される。また、該画像情報は画像特徴量を抽出する画像特徴抽出部３にも送られ、該画像特徴抽出部３において画像の特徴を示す情報が抽出される。
【００１７】
図２を参照して、該画像特徴抽出部３の一具体例の構成を詳細に説明する。
【００１８】
画像特徴抽出部３は、各画像における時間的に直前の画像からの変化量を測定する画像変化量抽出部３１と、各画像における動きの激しさを測定する動き特徴量抽出部３２と、符号化時の発生符号量の予測に利用される模様特徴量抽出部３３の３つの要素により構成される。
【００１９】
以下に、前記した構成を有する画像特徴抽出部３の動作を説明する。 画像変化量抽出部３１では、入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像の時間的位置の異なる画像からの変化量、または時間的に直前の画像からの変化量、すなわちシーン変化量ａを測定する。画像の変化量（シーン変化量ａ）には、各画面内の同一位置画素間の平均絶対誤差量や、対象画像間での動き補償予測誤差の絶対和等が利用可能である。またこの変化量は、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能であり、また比較対照画像となる画像を変換、縮小等の処理をした後に評価することや、画面内の特定の一部分のみを抽出して評価することも可能である。
【００２０】
次に、動き特徴量抽出部３２では入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像と、比較対照となる画像との間の動き、すなわち動き特徴量ｂを測定する。比較対照となる画像は、当該画像の時間的直前の画像、またはあらかじめ指定された時間差を持つ画像とする。本実施形態においては、動きの測定には、まず対象画像を１６×１６画素の小ブロック単位に分割し、小ブロック毎に比較対照画像との動き探索を行い、動きを特定する。動き探索方法にはブロック単位動き探索を利用する。そして結果として得られた動きベクトル情報から、該ベクトル値またはベクトル長の画面内平均や分散等を動き特徴量とする。これらの値が大きい場合には動きが激しいことを示し、一方これらの値が小さい場合には、動きが少ないことを示す。またこの動き特徴量の算出には小ブロックごとの動き特徴の平均や分散値ではなく、画面全体の動きを示すグローバル動きベクトル値の大きさや、該時間的変化量を利用することも可能である。
【００２１】
また、２画像間の単純差分における絶対誤差量を動き特徴量ｂとして利用することも可能である。
【００２２】
また、本実施形態では、画像を８×８画素の小ブロック単位に分割し、各小ブロックの分散値をそのブロックの代表値とし、該値で作成した縮小画像を利用して、対象画像と前記画像間で動き探索を行った。そしてこの画像間での予測誤差が大きい場合には、画像の動きが激しいと判断することができる。このような縮小画像を利用することで演算量を低減することが可能である。
【００２３】
また、この動き特徴量ｂの測定においては、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能であり、また対象画像をあらかじめ変換、縮小して評価することや、画面内の特定の一部分のみを抽出して評価することも可能である。
【００２４】
前記模様情報抽出部３３では、入力画像蓄積部１に蓄積されている各画像の模様の特徴量ｃを抽出する。この模様の特徴量ｃには、画面内の画素値の平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散、または画面内小ブロックごとの平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散、または動き予測誤差画像の平均値との絶対誤差や２乗誤差や分散などが利用可能である。また、実際の符号化時と同様に画素情報に変換処理を施した情報から符号化時の生成ビット量を予測することも可能である。また、この模様特徴量ｃの測定は色情報で行うのが好適であるが、色情報でなく輝度情報のみや色差情報のみからも抽出可能であり、また比較対照画像となる画像を変換、縮小して評価することや、一部分のみを抽出して評価することも可能である。
【００２５】
上記のようにして、画像特徴抽出部３内の画像変化量抽出部３１において抽出された各画像のシーン変化量ａは、ＧＯＰサイズ（ＧＯＰ長）決定部４へと送られる。ＧＯＰサイズ決定部４では入力されたシーン変化量情報ａから時間的に隣接する画像間で最も相関の低い位置を特定し、その位置をＧＯＰ境界とする。そして入力画像蓄積部１に蓄積されている最も古い画像、つまり以前のＧＯＰ境界直後の画像から該ＧＯＰ境界までを１ＧＯＰとし、該ＧＯＰに含まれる画像の枚数を、決定されたＧＯＰサイズ情報Ｎとして出力する。
【００２６】
また上述の処理において、最も低い相関値を示す画像間の相関値があらかじめ指定したしきい値よりも高い場合には、ＧＯＰサイズＮをあらかじめ指定された値に設定することも可能である。
【００２７】
次に、予測フレーム間隔決定部５では、ＧＯＰサイズ決定部４から得られたＧＯＰサイズ情報Ｎ、および画像特徴抽出部３内の動き特徴量抽出部３２から得られる該Ｎ枚の画像の動き特徴量ｂから、対象ＧＯＰの符号化時の予測フレーム間隔Ｍ（すなわち、Ｐピクチャ間隔）を決定する。動き特徴量ｂが大きい場合、すなわち激しい動きや大きな動きを示す場合には、予測フレーム間隔Ｍ＝１に、一方動き特徴量ｂが小さい場合、すなわち小さな動きや激しくない動きを示す場合には、予測フレーム間隔Ｍを大きい値に設定する。また、動き特徴量ｂがあらかじめ指定された値よりも小さい場合には、予測フレーム間隔Ｍを既定値とすることも可能である。
【００２８】
さらに、１ＧＯＰ内の予測フレーム間隔を一定とせず、フレーム毎に最適な予測フレーム間隔Ｍを設定することも可能である。
【００２９】
該決定された予測フレーム間隔情報Ｍは、ＧＯＰサイズ情報Ｎと共に、ＧＯＰ符号化ビット割当部６および符号化タイプ決定部７へと送られる。
【００３０】
ＧＯＰ符号化ビット割当部６では、予測フレーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔情報Ｍ、ＧＯＰサイズ決定部４からのＧＯＰサイズ情報Ｎ、および画像特徴抽出部３より送られてくる動き特徴量ｂと模様特徴量ｃとから対象ＧＯＰの符号化に必要なビット量を算出し、符号化制御部８にＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを出力する。
【００３１】
このＧＯＰ目標ビット量Ｂitの算出には、あらかじめ入力画像全体の符号化が終了するまでに利用可能なビット量Ｂrem、コンテンツの符号化が終了するまでに符号化する画像数Ｆrem、符号化最高ビットレート、および最低ビットレートを指定する。与えられた情報から次の（１）式により１画像あたりの平均符号化ビット割当量Ｂppを求める。
Ｂpp＝Ｂrem／Ｆrem ・・・（１）
【００３２】
次に予測フレーム間隔決定部５より送られてきた予測フレーム間隔ＭおよびＧＯＰサイズ情報Ｎより、対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプの画像数、すなわちＩ，Ｐ，Ｂ画像の枚数を算出する。そして、Ｉ，Ｐ，Ｂ各符号化タイプにおける符号化複雑度情報と、画像特徴抽出部３内の模様特徴量抽出部３３から送られてくる各画像の模様特徴量情報ｃを利用して、対象ＧＯＰの符号化目標ビット量Ｂitを下記の（２）式により決定する。
Ｂit＝（Ｗ1*Ｔ＋Ｗ2*Ｖ）*Ｂpp*（ＮI*ＫI＋ＮP*ＫP＋ＮB*ＫB）・・・（２）
ここで、Ｗ1、Ｗ2は重み付け係数、Ｔは対象ＧＯＰでの平均模様特徴量、Ｖは対象ＧＯＰでの動き特徴量、Bppは残りビット量と残り画像数から求めた１画像あたりの平均ビット割当量、Nxは対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプＸの画像数、Kxは符号化タイプＸの符号化複雑度を表す係数を表す。
【００３３】
また、１ＧＯＰ当たりの符号化目標ビット量から求められる符号化ビットレートが指定された最低ビットレートから最高ビットレートまでの範囲外となる場合には、範囲内となるよう制限される。
【００３４】
以上により決定されたＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitは符号化制御部８へと送られる。
【００３５】
上記の１ＧＯＰ単位の符号化目標ビット量の算出は、１ＧＯＰのサイズが決定すると行われ、またBpp，Kxは１ＧＯＰの符号化が終了するたびにそれまでに符号化された画像の情報を利用して更新される。
【００３６】
また、符号化制御部８に対しては、ＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitと共に、符号化に利用可能な量子化パラメータの最大値を指定することにより、画質の劣化を制限することも可能である。
【００３７】
符号化タイプ決定部７は、ＧＯＰ構造を決定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑは符号化制御部８へ送られる。なお、該符号化タイプ情報Ｑは、Ｉ、Ｐ、およびＢピクチャの情報である。
【００３８】
符号化制御部８では、符号化タイプ決定部７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑと、ＧＯＰ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含まれる各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるよう量子化パラメータの制御を行う。
【００３９】
その際、もしＧＯＰ符号化ビット割当部６から量子化パラメータの最大値を指定されている場合には、符号化制御部８で算出された量子化パラメータ値が制限値を超えないよう制御を行うことで、画質を一定品質以下にしないことも可能である。
【００４０】
ビデオ符号化部２では、符号化制御部８の指示に従って入力画像蓄積部１に蓄積されている画像から、該当する画像を取り出し、該画像を符号化制御部８から指定された符号化タイプ、量子化パラメータ値を利用して符号化を行い、生成された符号化データを出力する。
【００４１】
この処理を１ＧＯＰ分の画像の符号化が終了するまで行い、１ＧＯＰ分の画像の符号化終了後、該１ＧＯＰ分の画像の次の画像から指定枚数の入力画像を入力画像蓄積部１に蓄え、その後前記した画像特徴の抽出処理へと進む。
【００４２】
この実施形態によれば、入力画像の特徴や変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとるようにしているので、固定ＧＯＰサイズでの符号化の場合と比較して符号化効率を向上させることができるようになる。、また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあたりの符号化ビット量を設定するようにしているので、シーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符号化を行うことが可能となる。
【００４３】
図３は、本発明の第２実施形態の構成を示すブロック図である。この実施形態は、ＧＯＰサイズＮを固定とした点に特徴がある。なお、図中の図１と同符号は、同一または同等物を示す。
【００４４】
予測フレーム間隔決定部５は、予め定められているＧＯＰサイズＮと、画像特徴抽出部３からの動き特徴量ｂとにより、対象ＧＯＰの符号化時の予測フレーム間隔Ｍを決定する。
【００４５】
ＧＯＰ符号化ビット割当部６では、予測フレーム間隔決定部５より送られてくる予測フレーム間隔情報Ｍ、前記固定ＧＯＰサイズＮ、および画像特徴抽出部３より送られてくる動き特徴量ｂと模様特徴量ｃとから対象ＧＯＰの符号化に必要なビット量を算出し、符号化制御部８にＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitを出力する。
【００４６】
符号化タイプ決定部７は、ＧＯＰ構造を決定するパラメータであるＧＯＰサイズ情報Ｎおよび予測フレーム間隔情報Ｍにより、対象ＧＯＰに含まれる各画像の符号化タイプを決定し、該符号化タイプ情報Ｑを符号化制御部８へ送る。符号化制御部８では、符号化タイプ決定部７から入力された各画像の符号化タイプ情報Ｑと、ＧＯＰ符号化ビット割当部６より入力されたＧＯＰ符号化目標ビット量Ｂitから、対象となるＧＯＰに含まれる各画像について符号化目標ビット量Ｒを決定する。そして、各画像の符号化時には、１画像の符号化に伴う利用ビット量が画像あたりの符号化目標ビット量Ｒとなるよう量子化パラメータの制御を行う。
【００４７】
この実施形態では、ＧＯＰサイズＮが予め定められているので、画像特徴抽出部３から抽出された動き特徴情報ｂにより予測フレーム間隔Ｍを決定することでＧＯＰ構造を決定する。この実施形態では、ＧＯＰサイズは固定されているので、画像蓄積部１に予め蓄積する画像枚数はＧＯＰサイズＮとなる。
【００４８】
図４は、本発明の第３実施形態の構成を示すブロック図である。この実施形態は、予測フレーム間隔を固定としたものである。なお、図４中の図１と同一符号は、同一または同等物を示す。
【００４９】
予測フレーム間隔Mはあらかじめ定められており、画像特徴抽出部３より抽出されたシーン変化量ａによりＧＯＰサイズＮを決定することでＧＯＰ構造を決定する。
【００５０】
次に、前記した各実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の機能は、ソフトウェア（プログラム）で実現することができる。該ソフトウェアは、光ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク等の記録媒体に記録することができる。
【００５１】
図５は、該記録媒体１００に記録されるプログラムの一例を示すものであり、該記録媒体１００には、画像情報の特徴量を抽出する機能１１１、ＧＯＰ構造情報を生成する機能１１２、ＧＯＰ符号化目標ビット量を決定する機能１１３が記録される。また、前記ＧＯＰ構造情報を生成する機能１１２の中に、ＧＯＰサイズ決定機能、予測フレーム決定機能を含ませることができる。なお、前記記録媒１００には、ネットワークの用に、データを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
【００５２】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、マルチパス可変ビットレート符号化方式のように一旦入力画像を最後まで解析することなく、符号化時の遅延が小さい１パス方式での動画像の可変ビットレート符号化において、入力画像の特徴や変化に応じたＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造をとることにより、固定ＧＯＰサイズでの符号化の場合と比較して符号化効率を向上させることができるようになる。
【００５３】
また、該ＧＯＰサイズおよびＧＯＰ構造情報を決定する際に利用した画像特徴情報を利用してＧＯＰあたりの符号化ビット量を設定することにより、シーケンス全体での画質の大幅な変動を抑え、高画質での符号化を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１の画像特徴抽出部の一具体例の構成を示すブロック図である。
【図３】 本発明の第２実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 本発明の第３実施形態の可変ビットレート動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図５】 記録媒体に記録されるプログラムの概要を示す図である。
【図６】 ＧＯＰ構造の説明図である。
【図７】 従来方式の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１・・・入力画像蓄積部、２・・・ビデオ符号化部、３・・・画像特徴抽出部、４・・・ＧＯＰサイズ決定部、５・・・予測フレーム間隔決定部、６・・・ＧＯＰ符号化ビット割当部、７・・・符号化タイプ決定部、８・・・符号化制御部、３１・・・画像変化量抽出部、３２・・・動き特徴量抽出部、３３・・・模様特徴量抽出部、１００・・・記録媒体。
Claims (2)
- 入力される画像を一旦指定枚数蓄積する入力画像蓄積手段と、
該蓄積された画像情報の特徴量である、画像の変化量、動き特徴量および模様の特徴量を抽出する画像特徴抽出手段と、
ＧＯＰサイズと予測フレーム間隔のＧＯＰ構造情報を生成するＧＯＰ構造情報生成手段と、
前記画像特徴抽出手段から得られた前記画像情報の特徴量と、前記ＧＯＰ構造情報生成手段から得られた前記ＧＯＰ構造情報とを基に、割り当てるＧＯＰ符号化目標ビット量を求めるＧＯＰ符号化ビット割当手段と、
前記ＧＯＰ符号化ビット割当手段からの前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を基に各画像についての符号化目標ビット量を決定する符号化制御部とを具備し、
該ＧＯＰ符号化ビット割当手段は、前記入力画像の全符号化画像利用可能ビット量から求められた１画像当たりの平均目標符号化ビット量と、前記入力画像の動き特徴量および模様の特徴量から求められた対象ＧＯＰ内の平均動き特徴量と平均模様特徴量と、さらに該対象ＧＯＰに含まれる符号化タイプＩ，Ｐ，Ｂの画像数とそれらの符号化複雑度を表す係数とを用いて、前記ＧＯＰ符号化目標ビット量を求めることを特徴とする可変ビットレート動画像符号化装置。 - 請求項１に記載の可変ビットレート動画像符号化装置において、
前記ＧＯＰ構造情報に含まれるＧＯＰサイズおよび予測フレーム間隔のいずれか一方は固定であることを特徴とする可変ビットレート動画像符号化装置。
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