JP4340532B2 - 誤り隠蔽方法及び装置 - Google Patents

Description

発明の詳細な説明

本発明は、各マクロブロックが画素の行及び列を含む、マクロブロック圧縮形式で送信される画像信号中の誤りを隠蔽する方法であって、
ａ）伝送された画像信号を復号化するステップと、
ｂ）誤りのあるマクロブロックを検出するステップと、
ｃ）誤りのあるマクロブロックが属するクラスを得るよう誤りのあるマクロブロックを分類するステップと、
ｄ）誤りのあるマクロブロックをそのクラスに従って補正するステップとを少なくとも含む方法に関する。

本発明はまた、かかる隠蔽方法を実行する対応する装置に関する。

本発明は特に、ＭＰＥＧ圧縮ビデオ信号の補正に関する。
［発明の背景］
ビデオ信号圧縮の目的のうちの一つに、無線伝送路又はインターネット等のネットワークを通じた伝送がある。伝送誤りは、復号化されたストリームの視覚的な質を損なわせ得るものであり、従って、何らかの有効な誤り隠蔽技術が必要とされる。誤り隠蔽は、欠落したデータを、復号化されたストリーム中で見つかる空間的な冗長量から補間すること、即ち、マクロブロックを囲む幾つかの画素からマクロブロックを補間することによって行われうる。異なる性質を有する幾つかの空間隠蔽アルゴリズムが見いだされうる。復号化器の中で異なる隠蔽アルゴリズムが利用可能であるとき、エッジ情報を保存することが可能なアルゴリズムと、平滑な変化の再構成に専用の他のアルゴリズムを持つことが有利であり得る。欧州特許第０７８２３４７号は、誤りのあるマクロブロックを単調クラス、エッジクラス又はテキストクラスへ分類し、誤りのあるマクロブロックをかかる分類に従って修正する方法を記載する。分類は、その中に誤りを含まない所定の数の有効な周囲マクロブロックを考慮に入れる。

これは、
各有効な周囲マクロブロックを、その中にエッジを含まないマクロブロックを表わす単調クラス、その中に１つのエッジを含むマクロブロックを表わすエッジクラス、又は、その中に２以上のエッジを含むマクロブロックを表わすテクスチャクラスへ分類すること、
誤りのあるマクロブロックに対して互いに対向して配置される一対の有効な周囲マクロブロックのみがエッジクラスであり同一のエッジ方向を有する場合にエッジクラスとして分類され、それ以外の場合は単調クラス又はテクスチャクラスを有する周囲マクロブロックの数に依存して単調クラス又はテクスチャクラスのいずれかとして分類すること、
により行われる。

各周囲マクロブロックを分類する提案される方法は、分散計算及び比較的多数の方向性投影を含む多くのステップを含みうる。従って、この方法は、費用がかかり、例えば移動電話機といった小さい資源を有するプロセッサ上でのリアルタイムの適用のために実行されないかもしれない。更に、有効な周囲マクロブロックのクラスに従って誤りのあるマクロブロックを分類する方法は、誤りのあるマクロブロックが所定の数のマクロブロックを有することを想定するが、バースト誤りはマクロブロックの幾つかの行に亘ることがあること、及び、誤りのあるマクロブロックは画像の境界にあることがあるため、そうでないことがある。

本発明は、誤りを隠蔽する費用効果的な方法及び対応する装置を提供することを目的とする。

このために、冒頭の段落に記載された本発明による誤り隠蔽方法は、
ｉ）誤りのあるマクロブロックはその中に誤りを含むことなく少なくとも１つの有効な周囲マクロブロックを有すること、
ｉｉ）分類サブステップは、
各有効な周囲マクロブロックについて、誤りのあるマクロブロックに隣接する行又は列の各画素について、行又は列の２つの連続する画素の値を差し引くことにより勾配を計算するサブステップと、
勾配の方向変化の数Ｃ_dirを評価するサブステップとを少なくとも含み、
ｉｉｉ）誤りのあるマクロブロックは、少なくとも１つの勾配の絶対値が第１の所定の閾値を上回る場合はエッジクラスとして分類され、Ｃ_dirが厳密に正であり第２の所定の閾値を上回る勾配の絶対値の数がαにＣ_dirを乗算したものよりも大きければテクスチャクラスとして分類され、但しαはプログラム可能な量であり、それ以外の場合はノイズ又は単調クラスとして分類されることを更に特徴とする。

本発明によれば、誤りのあるマクロブロックのクラスは、非常に費用効果的な方法で決定される。実際には、誤りのあるマクロブロックに直接隣接する画素のみがかかる決定のうえで考慮に入れられる。即ち、１６×１６画素のマクロブロックを用いるＭＰＥＧ−４標準を考えると、誤りのあるマクロブロックを囲む４つのマクロブロックが有効であるとき、すなわちその中に誤りを含むとき、誤りのあるマクロブロックのクラスを決定するには、６０個の勾配のみが計算され、２つの閾値と比較されればよい。更に、分類ステップは、誤りのあるマクロブロックが少なくとも１つの有効な周囲ブロックを有したとたんに、有効なマクロブロックの数にかかわらず、任意の誤りのあるマクロブロックに対して適用されうる。従って、この隠蔽方法を再帰的に使用して、画像中に１つの有効なマクロブロックが存在したとたんに、他のマクロブロックは隠蔽されうる。

望ましい実施例では、補正ステップは、所定の選択順序をつけた一組のアルゴリズムから選択される一つのアルゴリズムを用い、組及び／又は選択順序は誤りのあるマクロブロックのクラスに従って変化する。この望ましい実施例によれば、所与のクラスのマクロブロックを補正するために最善の利用可能なアルゴリズムが選択される。何らかの理由により、このアルゴリズムが誤りのあるマクロブロックを隠蔽することができなければ、他のアルゴリズムが試され、以下同様である。

他の望ましい実施例では、選択順序中の第１のアルゴリズムは、誤りのあるマクロブロックがエッジクラス又はテクスチャクラスに属する場合にエッジ情報を保存することが可能なアルゴリズムＭｅｄｇｅであり、誤りのあるマクロブロックがノイズクラス又は単調クラスに属する場合は平滑な変化の再構成に専門のアルゴリズムＭｓｍｏｏｔｈである。

１つの実施例では、Ｍｅｄｇｅはクワドリリニア（ｑｕａｄｒｉｌｉｎｅａｒ）補間である。

他の実施例では、Ｍｓｍｏｏｔｈは最大に平滑な補間である。

本発明はまた、プロセッサ又はコンピュータにロードされたときに、プロセッサ又はコンピュータに上述の隠蔽方法を実行させる、一組の命令を含むコンピュータプログラムに関する。本発明の上述及び他の面は、以下説明する実施例を参照することによって明らかとなろう。

以下本発明について、例として、添付の図面を参照して詳述する。本発明による隠蔽方法を、図１に示す。かかる方法は、少なくとも、伝送される画像信号に適用される復号化ステップ１０２と、検出ステップ１０３と、勾配計算ステップ１０４と、第１の比較ステップ１０５と、第２の比較ステップ１０６と、評価ステップ１０７と、分類ステップ１０８と、補正ステップ１０９とを含む。

以下では、伝送される画像信号１０１は、１６×１６マクロブロックを用いて復号化された、夫々がクロミナンス又はルミナンス値又はそれらをいずれも有する画素を含む、ＭＰＥＧ−４ビデオ信号である（以下、「値」という用語は、クロミナンス又はルミナンスのいずれかを示すものとする）。当業者によれば、本発明による隠蔽方法は、ブロックに基づく処理を用いて符号化された任意の信号とともに使用されることが意図されることが明らかとなろう。

検出ステップ１０３では、マクロブロックは、誤りのあるものであるのか、そうでないのかについて判定するために解析される。かかる判定は、当業者によって周知であり、例えば「Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ｃｏｎｃｅａｌｉｎｇ ｅｒｒｏｒｓ ｉｎ ａ ｄｉｇｉｔａｌ ｖｉｄｅｏ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ」なる名称の１９９３年２月１２日出願の米国特許第５，４５５，６２９号で見つけることができる。このマクロブロックが、誤りのあるものであれば、全ての有効な周囲マクロブロックの隣接する行及び列の２つの連続する画素間の勾配は、勾配計算ステップ１０４で計算される。かかる計算は、図２中に詳細に示される。第１の比較ステップ１０５では、計算された勾配の絶対値が第１の閾値と比較され、第１の閾値を上回る絶対値の勾配の数Ｎ１が決定される。第２の比較ステップ１０６では、計算された勾配の絶対値は第２の閾値と比較され、絶対値が第２の閾値を上回る勾配の数Ｎ２が決定される。評価ステップ１０７では、勾配の方向変化の数Ｃ_dirが決定される。分類ステップ１０８では、Ｎ１，Ｎ２，及びのＣ_dirの値に従って、誤りのあるマクロブロックのクラスが決定される。補正ステップ１０９では、誤りのあるマクロブロックは、そのクラスに従って補正される。

図２ａは、勾配の計算を示す図である。図２ａは、４つの有効な周囲マクロブロックを有する８×８の誤りのあるマクロブロックを示す。誤りのあるマクロブロックの画素を、破線で示す。勾配の計算のために、上及び下の周囲マクロブロックの２つの隣接する行と、左及び右の周囲マクロブロックの２つの列のみが考慮に入れられる。以下の表は、どのようにして勾配が計算されるか、及び、どのようにして勾配の方向変化が決定されるかを示す。この例では、２つの画素２０１乃至２０４が考慮され、計算は２つの隣接する行及び列の全ての画素、特に、画素２０５乃至２０７に対して同じである。

Ｇｒａｄｘｘｘは、画素ｘｘｘに対する勾配を示す。

Ｖａｌｘｘｘは、画素ｘｘｘの値を示す。

画素位置が行番号ｉ及び列番号ｊによって表わされる場合、
位置（ｉ，ｊ）にある隣接する行の画素について、
Ｇｒａｄ（ｉ，ｊ）＝Ｖａｌ（ｉ，ｊ＋１）−Ｖａｌ（ｉ，ｊ）
であり、
位置（ｉ，ｊ）にある隣接する列の画素について、
Ｇｒａｄ（ｉ，ｊ）＝Ｖａｌ（ｉ＋１，ｊ）−Ｖａｌ（ｉ，ｊ）
である。

図２ｂは、計算された勾配に基づく分類を示す図である。ステップ２０８において、分類ステップ１０８はＮ１が厳密に正であるかそうでないかを決定する。第１の閾値が比較的高いため、Ｎ１が厳密に正であることは、有効な周囲マクロブロック中に少なくとも強いエッジがあることを示す。従って、Ｎ１が厳密に正であれば、誤りのあるマクロブロックはステップ１０９においてエッジクラスとして分類される。Ｎ１がゼロに等しければ、分類ステップ１０８は、αはプログラム可能な量であるときに、Ｎ１が量α×Ｃ_dirを上回るか等しいかを判定する。第２の閾値が比較的高いが第１の閾値よりも小さい場合、第２の閾値を上回る勾配は顕著なエッジを示す。例えば、所与の画素について、強い又は顕著なエッジなしに勾配の方向変化が生ずる場合、これは一般的にはノイズを示す。従って、Ｃ_dirが厳密に正であり、Ｎ２が量α×Ｃ_dirよりも上であるか等しいとき、誤りのあるマクロブロックはステップ２１１においてテクスチャクラスとして分類され、これは、このマクロブロックは、視覚的に検出可能でありうる顕著なエッジを有する、構造化されたテクスチャであることを意味する。Ｃ_dirがゼロに等しいか、Ｎ２が量α×Ｃ_dirよりも小さければ、誤りのあるマクロブロックの周りの勾配は単調であるか、誤りのあるマクロブロック中には顕著なエッジよりもはるかに多くのノイズがあることを意味し、誤りのあるマクロブロックはステップ２１２において単調（ｍｏｎｏｔｏｎｏｕｓ）又はノイズクラスとして分類される。

図３ａ乃至図４ｂ中、誤りのあるマクロブロックを、それらの有効な周囲マクロブロックの２つの隣接する行及び列とともに示す。周囲画素のルミナンス値が、０乃至２５５で示される。これらの例では、第１の閾値は４０に等しく、第２の閾値は１０に等しく、プログラム可能な量αは１．２に等しい。当業者によれば、これらの値は、最善の可能な結果を得るために容易に変更されうることが明らかとなろう。図３は、エッジクラスのマクロブロックに適用される本発明による方法を示す図である。勾配の計算は、強いエッジに対応する第１の閾値を絶対値で上回る２つの勾配があることを示す。従って、この誤りのあるマクロブロックはエッジクラスとして分類される。

図３ｂは、テクスチャクラスのマクロブロックに適用される、本発明による方法を示す図である。勾配の計算は、
Ｎ１＝０ Ｎ２＝２８ Ｃ_dir＝２１
であることを示す。従って、顕著なエッジの数Ｎ２は、方向変化Ｃ_dirの数のプログラム可能な量αよりも大きく、誤りのあるマクロブロックはテクスチャクラスとして分類される。

図４ａは、ノイズクラスのマクロブロックに適用される、本発明による方法を示す図である。勾配の計算は、
Ｎ１＝０ Ｎ２＝１ Ｃ_dir＝２５
であることを示す。従って、顕著なエッジの数Ｎ２は、方向変化Ｃ_dirの数のプログラム可能な量αよりも小さく、誤りのあるマクロブロックはノイズクラスとして分類される。

図４ｂは、単調クラスのマクロブロックに適用される、本発明による方法を示す図である。勾配の計算は、
Ｎ１＝０ Ｎ２＝０ Ｃ_dir＝０
であることを示す。従って、誤りのあるマクロブロックは単調クラスとして分類される。

図５は、各クラスについて一組のアルゴリズム及び選択順序を示す表である。所与のシステムでは、例えば、
・誤りブロックが十分な有効な周囲マクロブロックを有さないため、
・システム中に所与のアルゴリズムを使用するには十分なメモリ資源がないため、
・所与のアルゴリズムを使用することを不可能とする時間制約のため、
誤りのあるマクロブロックを隠蔽するために所与のアルゴリズムが使用されえないことがありうる。

従って、誤りのあるマクロブロックの各クラスについて、選択順序を伴って、システム中で一組のアルゴリズムが利用可能である。システムは、まず選択順序中の第１のアルゴリズムによって所与の誤りのあるマクロブロックを隠蔽しようとする。この誤りのあるマクロブロックについて、このアルゴリズムが使用されえない場合は、システムは選択順序中の第２のアルゴリズムによってマクロブロックを隠蔽しようとし、以下同様に行う。第２のアルゴリズムでは隠蔽の質は第１のアルゴリズムの質ほど良くなくとも、かかる一組のアルゴリズムを使用することの利点は、誤りのあるマクロブロックの隠蔽を殆ど常に可能とすることである。

エッジ又はテクスチャクラスの誤りのあるマクロブロックでは、選択順序中の第１のアルゴリズムはクワドリリニア（ｑｕａｄｒｉｌｉｎｅａｒ）補間である。このアルゴリズムは、誤りのある画素の値をそれを囲む最も近い有効な上、左、下、及び右の画素から補間することによって行われる。クワドリリニア（ｑｕａｄｒｉｌｉｎｅａｒ）補間の例は、スザナ・アイン（Ｓｕｚａｎｎａ Ａｉｇｎ）及びカーレッド・ファゼル（Ｋｈａｌｅｄ Ｆａｚｅｌ）著、「階層ＭＰＥＧ−２ビデオコーデック用の時間的及び空間的誤り隠蔽技術（Ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｅｒｒｏｒ Ｃｏｎｃｅａｌｍｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ＭＰＥＧ−２ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｅ）」、Ｐｒｏｃ．Ｇｌｏｂｅｌｃｏｍ’９５、第１７７８−１７８３頁に記載されている。このアルゴリズムは、誤りのあるマクロブロック中のエッジ情報の保存において優れていることが知られている。選択順序中の第２のアルゴリズムは、最大に平滑な（Ｍａｘｉｍａｌｌｙ Ｓｍｏｏｔｈ）補間である。最大に平滑な補間の例は、ヤオ・ワン（Ｙａｏ Ｗａｎｇ）、クイン・ファン・ツー（Ｑｕｉｎ Ｆａｎ Ｚｈｕ）及びレオナード・ショー（Ｌｅｏｎａｒｄ Ｓｈａｗ）著、「変換符号化においける最大に平滑化された画像復元（Ｍａｘｉｍａｌｌｙ Ｓｍｏｏｔｈ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｄｉｎｇ）」、ＩＥＥＥ通信に関する報告書、第４１巻、第１０号、１９９３年１０月に記載されている。このアルゴリズムは、平滑な変化を再構成することに優れていることが知られている。選択順序中の第３のアルゴリズムは、例えば、誤りのあるマクロブロックを有効な周囲マクロブロックの平均値で置き換えることによる、単純な（ｓｉｍｐｌｅ）補間である。このような単純な補間は、隠蔽の質が可能な限り良いものでなくとも、誤りのあるマクロブロックの殆どを隠蔽することが可能であることが意図されるものである。

ノイズ又は単調クラスの誤りのあるマクロブロックについては、選択順序中の第１のアルゴリズムは最大に平滑な補間であり、第２のアルゴリズムはクワドリリニア（ｑｕａｄｒｉｌｉｎｅａｒ）補間であり、第３のアルゴリズムは単純な補間である。

図面及びそれらについての上述の説明は、本発明を制限するものではなく例示するものである。これに関して、以下の結びの言葉を述べておく。

誤りのあるブロックが分類された後、誤りのあるブロックを隠蔽するには幾つかの方法がある。図５は、各クラスについて、そのクラスの誤りのあるマクロブロックを隠蔽するために使用されうる一組のアルゴリズムを与える。当業者によれば、本発明の範囲を逸脱することなく、他のアルゴリズムが使用されうることが明らかとなろう。

本発明による隠蔽方法は、セットトップボックス又はテレビジョン受像機に組み込まれることが意図される集積回路中で実現されうる。プログラムメモリにロードされる一組の命令は、集積回路に隠蔽方法を実行させる。一組の命令は、例えばディスクといったデータ担体に格納されうる。一組の命令は、その役割を果たす集積回路のプログラムメモリにロードされるよう、データ担体から読み出されうる。

本発明による方法を示すブロック図である。 勾配の計算を示す図である。 計算された勾配に基づく分類を示す図である。 エッジクラスのマクロブロックに適用された、本発明による方法を示す。 テクスチャクラスのマクロブロックに適用された、本発明による方法を示す。 ノイズクラスのマクロブロックに適用された、本発明による方法を示す。 単調クラスのマクロブロックに適用された、本発明による方法を示す。 各クラスについての一組のアルゴリズム及び選択順序を示す表である。

Claims (11)

1. 各マクロブロックが画素の行及び列を有し、マクロブロック圧縮形式で伝送される画像信号中の誤りを隠蔽する方法であって、
   ａ）伝送された画像信号を復号化するステップと、
   ｂ）誤りを有することのない少なくとも１つの有効な周囲マクロブロックを有する、誤りのあるマクロブロックを検出するステップと、
   ｃ）複数のクラスの集合の中のクラスに前記誤りのあるマクロブロックが割り当てられるよう前記誤りのあるマクロブロックを分類するステップであって、
   エッジを有するマクロブロックについての第１クラス、
   テクスチャを有するマクロブロックについての第２クラス、及び
   ノイズを有する又は単調であるマクロブロックについての第３クラス
   を有し、それぞれのアルゴリズムは前記第１クラス、第２クラス及び第３クラスのそれぞれに関連付けられる、ステップと、
   ｄ）前記誤りのあるマクロブロックが割り当てられている前記クラスに関連付けられるアルゴリズムに従って前記誤りのあるマクロブロックを補正するステップと、
   を少なくとも有する隠蔽する方法であり、
   前記方法は、
   ｉ）前記分類ステップが、
   各有効な周囲マクロブロックについて、前記誤りのあるマクロブロックに隣接する行又は列の各画素について、前記行又は列の２つの連続する画素の値を減算することにより勾配を計算するサブステップと、
   計算されたそれぞれの隣接する勾配間の正負符号変化の数Ｃ_dirを決定するサブステップと、
   を少なくとも有し、
   ｉｉ）前記誤りのあるマクロブロックは、
   少なくとも１つの勾配の絶対値が第１の所定の閾値を上回る場合は前記第１クラスに、
   前記の正負符号変化の数Ｃ_dirが０より大きく、第２の所定の閾値を上回る勾配の絶対値の数がαに前記の正負符号変化の数Ｃ_dirを乗算したものよりも大きい場合は前記第２クラスに、そして
   それら以外の場合は前記第３クラスに
   分類され、ここでαはプログラム可能な量である、
   ことを更に特徴とする隠蔽する方法。
2. それぞれのアルゴリズムの集合は、誤りのあるマクロブロックが関連付けられることが可能である前記第１クラス、前記第２クラス及び前記第３クラスに関連付けられ、それによりアルゴリズムは各集合においてランク付けされ、前記補正するステップは、前記誤りのあるマクロブロックが関連付けられている前記クラスに関連付けられる前記アルゴリズムの集合から選択されるアルゴリズムを用い、それにより、アルゴリズムの集合における少なくとも１つのアルゴリズムについて、該アルゴリズムを用いることが可能か否かの確認が行われ、該確認は、前記アルゴリズムの集合における最高ランキングを有するアルゴリズムから開始し、前記選択されたアルゴリズムは、前記の最高ランキングを有するアルゴリズムが用いられることが可能であるランキングの順序にある第１アルゴリズムである、請求項１記載の隠蔽する方法。
3. 前記第１クラス及び前記第２クラスに関連付けられる前記アルゴリズムのそれぞれの集合において、前記の最高ランキングを有するアルゴリズムはエッジ情報を保存することが可能なアルゴリズムであり、前記第３クラスに関連付けられる前記アルゴリズムの集合において、前記の最高ランキングを有するアルゴリズムは滑らかな変化の再構成において特定化されるアルゴリズムである、請求項２記載の隠蔽する方法。
4. エッジ情報を保存することが可能な前記アルゴリズムはクワドリリニア（ｑｕａｄｒｉｌｉｎｅａｒ）補間である、請求項３記載の隠蔽する方法。
5. 滑らかな変化の再構成において特定化される前記アルゴリズムは、前記誤りのあるマクロブロック内の近接するサンプル間の及び前記少なくとも１つの有効な周囲マクロブロック間の差分の合計値を最小化することにより機能する、請求項３記載の隠蔽する方法。
6. 各マクロブロックが画素の行及び列を有し、マクロブロック圧縮形式で伝送される画像信号中の誤りを隠蔽する装置であって、
   ａ）前記伝送される画像信号を復号化する手段と、
   ｂ）誤りを有することのない少なくとも１つの有効な周囲マクロブロックを有する、誤りのあるマクロブロックを検出する手段と、
   ｃ）複数のクラスの集合の中のクラスに前記誤りのあるマクロブロックが割り当てられるよう前記誤りのあるマクロブロックを分類する手段であって、
   エッジを有するマクロブロックについての第１クラス、
   テクスチャを有するマクロブロックについての第２クラス、及び
   ノイズを有する又は単調であるマクロブロックについての第３クラス
   を有し、それぞれのアルゴリズムは前記第１クラス、第２クラス及び第３クラスのそれぞれに関連付けられる、手段と、
   ｄ）前記誤りのあるマクロブロックが割り当てられている前記クラスに関連付けられるアルゴリズムに従って前記誤りのあるマクロブロックを補正する手段と、
   を少なくとも有する隠蔽する装置であり、
   前記隠蔽する装置は、
   ｉ）前記分類する手段が、
   各有効な周囲マクロブロックについて、前記誤りのあるマクロブロックに隣接する行又は列の各画素について、前記行又は列の２つの連続する画素の値を減算することにより勾配を計算する手段と、
   計算されたそれぞれの隣接する勾配間の正負符号変化の数Ｃ_dirを決定する手段と、
   を少なくとも有し、
   ｉｉ）前記誤りのあるマクロブロックは、
   少なくとも１つの勾配の絶対値が第１の所定の閾値を上回る場合は前記第１クラスに、
   前記の正負符号変化の数Ｃ_dirが０より大きく、第２の所定の閾値を上回る勾配の絶対値の数がαに前記の正負符号変化の数Ｃ_dirを乗算したものよりも大きい場合は前記第２クラスに、そして
   それら以外の場合は前記第３クラスに
   分類され、ここでαはプログラム可能な量である、
   ことを更に特徴とする隠蔽する装置。
7. それぞれのアルゴリズムの集合は、誤りのあるマクロブロックが関連付けられることが可能である前記第１クラス、前記第２クラス及び前記第３クラスに関連付けられ、それによりアルゴリズムは各集合においてランク付けされ、前記補正する手段は、前記誤りのあるマクロブロックが関連付けられている前記クラスに関連付けられる前記アルゴリズムの集合から選択されるアルゴリズムを用い、それにより、アルゴリズムの集合における少なくとも１つのアルゴリズムについて、該アルゴリズムを用いることが可能か否かの確認が行われ、該確認は、前記アルゴリズムの集合における最高ランキングを有するアルゴリズムから開始し、前記選択されたアルゴリズムは、前記の最高ランキングを有するアルゴリズムが用いられることが可能であるランキングの順序にある第１アルゴリズムである、請求項６記載の隠蔽する装置。
8. 前記第１クラス及び前記第２クラスに関連付けられる前記アルゴリズムのそれぞれの集合において、前記の最高ランキングを有するアルゴリズムはエッジ情報を保存することが可能なアルゴリズムであり、前記第３クラスに関連付けられる前記アルゴリズムの集合において、前記の最高ランキングを有するアルゴリズムは滑らかな変化の再構成において特定化されるアルゴリズムである、請求項７記載の隠蔽する装置。
9. エッジ情報を保存することが可能な前記アルゴリズムはクワドリリニア（ｑｕａｄｒｉｌｉｎｅａｒ）補間である、請求項８記載の隠蔽する装置。
10. 滑らかな変化の再構成において特定化される前記アルゴリズムは、前記誤りのあるマクロブロック内の近接するサンプル間の及び前記少なくとも１つの有効な周囲マクロブロック間の差分の合計値を最小化することにより機能する、請求項８記載の隠蔽する方法。
11. プロセッサ又はコンピュータにロードされたときに、前記プロセッサ又はコンピュータに請求項１記載の隠蔽方法を実行させる、命令の集合を有するコンピュータプログラム。

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