JP4878262B2

JP4878262B2 - エントロピー符号化装置

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Publication number: JP4878262B2
Application number: JP2006296500A
Authority: JP
Inventors: 克己大塚
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2006-10-31
Filing date: 2006-10-31
Publication date: 2012-02-15
Anticipated expiration: 2026-10-31
Also published as: US20100259427A1; JP2008113374A; WO2008053755A3; WO2008053755A2; US7898445B2

Description

本発明は、動画像或いは静止画像の符号化に用いられる圧縮方式の１つであるエントロピー符号化処理を行うエントロピー符号化装置に関するものであり、特に、エントロピー符号化処理として算術符号化処理を行うものに用いて好適である。

高能率動画符号化方式として、近年ＪＶＴにおいてＨ．２６４（ＩＴＵ−ＴＲｅｃ．Ｈ．２６４｜ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６−１０ＡＶＣ）符号化方式が標準化された。このＨ．２６４では、静止画の符号化方式として知られるＪＰＥＧや動画符号化方式として知られるＭＰＥＧ−２或いはＭＰＥＧ−４（version２）と同様に、画像情報をデジタルとして取り扱っている。

更にその際、特に動画像符号化方式においては、効率の高い情報の伝送、蓄積を目的とし、画面間（時間方向）の冗長情報の削減と画面内（空間方向）の画素がもつ冗長情報の情報の冗長性を削減するハイブリット符号化を用いて圧縮を行っている。ハイブリット符号化には、離散コサイン変換等の直交変換及び動き補償と共に、エントロピー符号化と呼ばれる、情報の偏りを利用して可変長符号化を行う技術が用いられている。

Ｈ．２６４において用いられるエントロピー符号化は、プロファイルに応じてハフマン符号化を用いたＣＡＶＬＣ方式或いは算術符号化を用いたＣＡＢＡＣ方式が規定されている。通信アプリケーション向けに処理の複雑度が低い符号化ツール群から構成されるベースライン・プロファイルにおいてはＣＡＶＬＣ方式が選択され、符号化効率を重視したメイン或いはハイ・プロファイルにおいてはＣＡＢＡＣ方式が選択されている。

このＣＡＢＡＣ方式をハードウエアとして実現した技術が、特許文献１及び特許文献２に開示されている。これらの技術によれば、状態を保持するコンテキストメモリへのアドレスの発生と算術符号化の演算を、パイプライン動作させることにより、クロック毎に滞りなくシンボルデータを算術符号化する技術が示されている。

特開平１１−１０３２５７号公報特開２００５−１３００９９号公報

画像のハイビジョン化に代表される高解像度化が近年急速に進むに従い、高速に処理する符号化装置が必要とされている。Ｈ．２６４に代表されるハイブリット符号化においては、特にエントロピー符号化装置の高速化が符号化装置全体の処理速度を決定する要因の１つとなっている。

しかしながら、前述の特許文献１及び特許文献２を用いて算術符号化を行う回路の実装を試みた場合に、最高でも１サイクルに１シンボルデータを実現するのみであり、高速な算術符号化処理を実現することが困難であった。

本発明は上述の問題点にかんがみてなされたものであり、１サイクルにおいて同時に複数のシンボルデータの算術符号化を実現するエントロピー符号化装置を提供することを目的とする。

前述した課題を解決するために本発明は、入力されたシンタックス要素の値を２値化して、少なくとも１つ以上のシンボルデータを生成する２値化手段と、前記２値化手段で生成された各シンボルデータに対して、当該シンボルデータの各々に対応するビット位置及び対象とする算術符号化モードに応じて、カテゴリ分けを行うカテゴリ分類手段と、前記カテゴリ分類手段から入力されるシンボルデータのうち、同一カテゴリに属する少なくとも１つ以上のシンボルデータを選択して当該シンボルデータを出力すると共に、当該シンボルデータに適用すべき算術符号化モードを指示するシンボル選択手段と、前記シンボル選択手段により選択された同一カテゴリに属するシンボルデータを、前記シンボル選択手段から指示された前記算術符号化モードを用いて同時に算術符号化を行う算術符号化手段とを有することを特徴とするエントロピー符号化装置等を提供する。

本発明によれば、２値化後の各シンボルデータに対して、対応するビット位置及び対象とする算術符号化モードに応じてカテゴリ分けを行い、同一カテゴリに属する複数のシンボルデータを同時に算術符号化するようにしたので、１サイクルにおいて同時に複数のシンボルデータの算術符号化を行うことができる。これにより、従来のエントロピー符号化装置に比べて、高速な算術符号化処理を行うことが可能となる。

以下に、本発明における最良の実施形態を詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明をＨ．２６４符号化方式のエントロピー符号化であるＣＡＢＡＣ符号化に適用した、第１の実施形態に係るエントロピー符号化装置のブロック構成図である。

ＣＡＢＡＣ符号化においては、Ｈ．２６４勧告書（ＩＴＵ−ＴＲｅｃ．Ｈ．２６４｜ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６−１０ＡＶＣ）において２つの算術符号化モードが規定されている。

１つ目は、コンテキストインデックスにより一意に選択されるコンテキスト変数及び算術符号エンジンの状態変数を用いる図２〜図４に示すEncodeDecision（）として規定する算術符号化処理の算術符号化モードである。２つ目は、算術符号エンジンの状態変数を用いる図５に示すEncodeBypass（）として規定するバイパス符号化処理の算術符号化モードである。

本実施形態においては、説明をわかり易くするために、EncodeDecision（）に対応する算術符号化処理をノーマル算術符号化とし、EncodeBypass（）に対応するバイパス符号化処理をバイパス算術符号化と称する。

次に、図１に示すエントロピー符号化装置の構成について説明する。
本エントロピー符号化装置に入力されるデータは、Ｈ．２６４勧告書においてＣＡＢＡＣ符号化を用いて符号化することが規定されている全てのシンタックス要素（以後、「ＳＥ」と称する）の値である。入力されたシンタックス要素（ＳＥ）のsynElVal値は、２値化部１０１の２値化手段１０４に入力される。２値化手段１０４は、入力されたシンタックス要素（ＳＥ）のsynElVal値を２値化して、少なくとも１つ以上のシンボルデータを生成する。

図６は、２値化手段１０４の内部構成を示したブロック図である。
図６に示すように、２値化手段１０４は、Ｈ．２６４勧告書にて規定される７つの２値化を行う手段（６０１〜６０７）が並行に構成されている。選択手段６０８は、ＳＥの種類に応じて、７つの２値化を行う手段の出力から１つを選択して、２値化結果であるバイナリデータbinVal（以後、「シンボルデータ」と称する）と有効シンボル数が出力される。

図１のカテゴリ分類手段１０５では、２値化手段１０４で生成され並行に入力されるシンボルデータの各々を、ＳＥの種類、シンボルデータのビット位置binIdx、コンテキストインデックスctxIdx及び算術符号化モードに応じてカテゴリ分けを行う。カテゴリ分類手段１０５は、各シンボルデータに対して、算術符号化部１０３において用いるコンテキストインデックスctxIdx及び算術符号化モードがいずれも同一であるシンボルデータ同士を同一カテゴリとして分類する。そして、カテゴリ分類手段１０５は、各シンボルデータのＳＥの種類及びシンボルデータの位置binIdxから、コンテキストインデックスctxIdx及び算術符号化モードを後述する方法で求め、シンボルデータ各々に対応するカテゴリ番号を出力する。

図７は、カテゴリ分類手段１０５において、シンタックス要素（ＳＥ）の種類がcoeff_abs_level_minus１の場合のカテゴリ分類方法を示す模式図である。
図７中のシンボルデータの位置を示すbinIdx値は、０から、２値化手段１０４の選択手段６０８より入力される有効シンボルデータ数から１を減算した値まで存在する。各々のシンボルデータに対応するコンテキストインデックスctxIdxは、次式から求めることができる。

［binIdx==０の場合］
ctxIdxInc = ((numDecodAbsLevelGt1!=0)?:0:Min(4,1+numDecodAbsLevelEq1))
・・・（数式１）
［binIdx!=０の場合］
ctxIdxInc = 5+Min(4,numDecodAbsLevelGt1）・・・（数式２）

ここで、numDecodAbsLevelGt1は、現符号化処理が行われている変換係数ブロックの変換係数レベルの値が絶対値１より大きい累積総数を示し、numDecodAbsLevelEq1は、同様に絶対値１に等しい累積総数を示す。

更に、数式１及び数式２で得られたctxIdxIncの値に対して、各々２７７を加算した値がコンテキストインデックスctxIdxとなる。このことから、数式１及び数式２からコンテキストインデックスctxIdxの値は、必ず異なる値となることが自明である。

よって、シンボルデータの位置を示すbinIdx値が０であるシンボルデータと、それ以外のシンボルデータとではカテゴリが異なることがわかる。ここで、シンボルデータの位置を示すbinIdx値が０であるシンボルデータのカテゴリ番号を０とする。

次に、シンボルデータに対応する算術符号化モードに注目すると、シンボルデータの位置を示すbinIdx値が図７の太枠で示す１４以下の場合にはノーマル算術符号化モードであり、１５以上の場合にはバイパス算術符号化モードであることがわかる。よって、カテゴリ分類手段１０５は、シンボルデータの位置を示すbinIdx値が１〜１４のシンボルデータに対して同一カテゴリとして分類しカテゴリ番号を１とする。また、カテゴリ分類手段１０５は、１５以上の全てのシンボルデータに対して同一カテゴリとして分類しカテゴリ番号を２とする。

以上のように、カテゴリ分類手段１０５は、全てのシンボルデータに対して、カテゴリ番号を割り当てて、図１のシンボル選択手段１０６へ出力する。また、カテゴリ分類手段１０５は、カテゴリ分けの結果をコンテキストインデックス生成手段へ出力する。

次に、シンボル選択手段１０６について説明する。
シンボル選択手段１０６は、入力されるシンボルデータとシンボルデータの属するカテゴリ番号から、同一のカテゴリ番号に属する複数のシンボルデータを同時に算術符号化部１０３に出力すると共に、対応する算術符号化モードを出力する。即ち、シンボル選択手段１０６は、カテゴリ分類手段１０５から入力されるシンボルデータのうち、同一カテゴリに属する少なくとも１つ以上のシンボルデータを選択して出力すると共に、当該シンボルデータに適用すべき算術符号化モードを指示する。ただし、同時に出力する最大シンボルデータの数は、算術符号化部１０３内のノーマル算術符号化手段１０８及びバイパス算術符号化手段１０７において並列処理可能なシンボル数に依存し、この並列可能なシンボル数は実装時に一意に決定されるものである。本実施形態においては、ノーマル算術符号化手段（第１の算術符号化手段）１０８においては最大２シンボルデータを、バイパス算術符号化手段（第２の算術符号化手段）１０７においては最大４シンボルデータを同時に算術符号化できるものとする。

算術符号化部（算術符号化手段）１０３は、シンボル選択手段１０６により選択された同一カテゴリに属するシンボルデータを、シンボル選択手段１０６から指示された算術符号化モードを用いて同時に算術符号化を行う。また、算術符号化部１０３は、算術符号化としてＣＡＢＡＣ符号化を行う。

次に、算術符号化部１０３内のノーマル算術符号化手段１０８及びバイパス算術符号化手段１０７について説明する。

まず、ノーマル算術符号化手段１０８について説明する。
図８は、ノーマル算術符号化手段１０８の内部構成を示したブロック図である。
第１のノーマル算術符号化手段８０２及び第２のノーマル算術符号化手段８０３に対して、それぞれにシンボルデータ１及びシンボルデータ２が同時にシンボル選択手段１０６から入力される。コンテキストメモリ手段１０９には、全てのコンテキストインデックスに対応するコンテキスト変数である優勢シンボルの値MPS及び複数のコンテキストモデルの確率状態を表す値（pStateIdx）が保持されている。ノーマル算術符号化手段１０８は、確率状態を表すコンテキストモデルを用いて算術符号化処理を行う。

コンテキストインデックスをアドレスとして出力されたコンテキスト変数は、第１のノーマル算術符号化手段８０２に入力される。更には、符号化エンジン状態変数記憶手段８０７に保存されている、符号化エンジン状態変数codlLow及びcodlRangeの値も同様に、第１のノーマル算術符号化手段８０２に入力される。

第１のノーマル算術符号化手段８０２では、入力されたシンボルデータ１に対して、コンテキスト変数及び符号化エンジン状態変数を図２〜図４に示した処理を行う。そして、第１のノーマル算術符号化手段８０２は、新たに更新された符号化エンジン状態変数codlLow'及びcodlRange'、更には、コンテキスト変数MPS'及びpStateIdx'を第２のノーマル算術符号化手段８０３に出力する。また、算術符号化の結果として符号化データも同時に出力される。

一方、第２のノーマル算術符号化手段８０３においても、入力されたシンボルデータ２に対して、第１のノーマル算術符号化手段８０２と同様に、図２〜図４に示す処理を行う。そして、第２のノーマル算術符号化手段８０３は、更新された符号化エンジン状態変数codlLow''及びcodlRange''、更にはコンテキスト変数MPS''及びpStateIdx''を出力する。

第１のノーマル算術符号化手段８０２及び第２のノーマル算術符号化手段８０３それぞれから出力された符号化エンジン状態変数及びコンテキスト変数は、シンボルデータ２が有効であるか否かを示すシンボル２有効フラグの値が有効であることを示す場合には第２のノーマル算術符号化手段８０３の出力を選択し、当該有効フラグの値が無効であることを示す場合には第１のノーマル算術符号化手段８０２の出力を選択する、選択手段８０４及び選択手段８０５により、どちらか一方が選択される。

そして、選択されたコンテキスト変数はコンテキストメモリ手段１０９に書き戻され、選択された符号化エンジン状態変数は符号化エンジン状態変数記憶手段８０７に書き戻される。また、第１のノーマル算術符号化手段８０２及び第２のノーマル算術符号化手段８０３それぞれから出力された符号化データは、結合手段８０６に入力される。この結合手段８０６では、シンボル２有効フラグの値が有効である場合には、それぞれ２つの符号化データを結合して出力し、無効である場合には、第１のノーマル算術符号化手段８０２の符号化データのみを出力とする。

続いて、バイパス算術符号化手段１０７について説明する。
図９は、バイパス算術符号化手段１０７の内部構成を示したブロック図である。
バイパス算術符号化手段１０７には、９０２〜９０５に示す第１〜第４のバイパス算術符号化手段の４つのバイパス算術符号化手段を有して構成されており、それぞれに同時にシンボルデータが入力され、図５に示すバイパス符号化処理を行う。バイパス算術符号化手段１０７は、確率状態を表すコンテキストモデルを用いずに算術符号化処理を行う。バイパス符号化処理においては、図５に示す通り符号化エンジン状態変数を入力として、新たに更新した符号化エンジン状態変数及び符号化データを出力する。

更に、バイパス算術符号化手段１０７には、デコード手段９０１、選択手段９０６及び結合手段９０７が構成されている。

デコード手段９０１には、シンボルデータ２〜４に対して、当該各シンボルデータが有効であるか否かを示すシンボル２〜４有効フラグが入力される。デコード手段９０１においては、図１０に示すデコード処理が行われて、結合手段９０７及び選択手段９０６に対してデコード結果が出力される。図１０中のＩｎ０はシンボル２有効フラグ、Ｉｎ１はシンボル３有効フラグ、Ｉｎ３はシンボル４有効フラグを示している。

選択手段９０６の出力である、更新された符号化エンジン状態変数MPS'''''及びpStateIdx'''''は、図８に示すノーマル算術符号化手段１０７内の選択手段８０８に入力される。この選択手段８０８では、現在の算術符号化モードに応じて、入力される更新された符号化エンジン状態変数を選択し、符号化エンジン状態変数記憶手段８０７に書き戻す。

図１の符号化データ選択手段１１０では、ノーマル算術符号化手段１０８及びバイパス算術符号化手段１０７から入力される符号化データに対して、算術符号化モードに応じて一方を選択し、本エントロピー符号化装置の出力符号化データとする。

図１のコンテキストインデックス生成手段１０２は、シンタックス要素の種類と、カテゴリ分類手段１０５によるカテゴリ分けの結果とに応じて、シンボル選択手段１０５から出力されるシンボルデータに対応するコンテキストメモリ手段１０９に対するアドレスとしてのコンテキストインデックスを生成する。このコンテキストインデックス生成手段１０２によるコンテキストインデックスの生成方法は、Ｈ．２６４勧告書においてシンタックス要素（ＳＥ）の種類に応じて詳細に開示されているので、ここでは説明を省略する。

次に、図１に示すエントロピー符号化装置における動作の流れについて説明する。
図１１は、第１の実施形態に係るエントロピー符号化装置のタイミングチャートを示す図である。更に、図１２は、本発明の効果をわかり易くするために、従来例に係るエントロピー符号化装置のタイミングチャートを示す図である。

また、図１３は、第１の実施形態に係るエントロピー符号化装置に入力される４×４ブロックの変換係数値の分布を示す図である。
図１３に示す４×４ブロック内の変換係数値は、逆ジグザグスキャン順に１を減算した後の絶対値をシンタックス要素（ＳＥ）をcoef_abs_level_minus１として、当該エントロピー符号化装置に入力される。このシンタックス要素coef_abs_level_minus１は、２値化手段１０４内の連結ユーナリ／Ｋ次Golomb手段６０３において、図１４に示される２値化処理が施される。逆ジグザグスキャン順で最初の有意係数である−２のシンタックス要素coef_abs_level_minus１は１であるので、２つのシンボルデータ“０１”が生成される。
なお、この動作は、図１１及び図１２共に、サイクル１の期間に施される。

更には、変換係数値の符号についても、２値化手段１０４の固定長手段６０４において２値化処理が施される。しかしながら、符号のsinElValは１ビットであり、また、２値化処理後に生成されるシンボルデータも１ビットであるため、単純に入力sinElValの最上位ビットを出力するのみで実現できる。

コンテキストインデックス生成手段１０２においては、先頭シンボルデータ（binIdx０）に対応するコンテキストインデックスを生成する。これは数式からctxtInc ＝０であり、Ｈ．２６４勧告書からシンタックス要素coef_abs_level_minus１のctxIdxOffset＝２２７であることから、コンテキストインデックスctxIndx＝２２７となる。

続いて、図１１のサイクル３〜４においては、カテゴリ分類手段１０５で図７を用いてカテゴリ分類された結果を受けて、シンボル選択手段１０６は、ノーマル算術符号化手段１０８及びバイパス算術符号化手段１０７に対してシンボルデータを順次出力する。これにより、最初の変換係数の値−２に対するエントロピー符号化が実現される。

続いて、サイクル５においては、次の変換係数の値１８に対応するシンタックス要素coef_abs_level_minus１の２値化処理が行われる。２値化手段１０４において生成されるシンボルデータ数は１９であり、符号を合わせる計２０シンボルとなる。

サイクル５〜１２の期間において、前述と同様に、カテゴリ分類手段１０５においてカテゴリ分けされたシンボルデータがシンボル選択手段１０６により選択され、ノーマル算術符号化手段１０８及びバイパス算術符号化手段１０７へ出力される。しかしながら、次の２つの点で前述の動作とは異なる。

１点目は、カテゴリ１に属するシンボルデータに対するノーマル算術符号化手段１０８への出力方法である。ここでは、２つシンボルデータが同時にシンボル選択手段１０６において選択される。ただし、１６番目のシンボルデータ（binIdx15）に対しては、カテゴリ１に属する最後の１つのシンボルデータであるので、１シンボルのみ選択される。

２点目は、シンタックス要素coef_abs_level_minus１と符号に対応するシンボル（図１１中のsign）をカテゴリ２として同一カテゴリに分類している点である。これは、符号に対応するシンボルの算術符号化モードは、バイパス算術符号化手段１０７を用いられることから、同一カテゴリに分類することが可能であり、カテゴリ分類手段１０６においては同一カテゴリとして分類する。以上の処理をすべてのシンタックス要素に対して繰り返り行うことで、高速なエントロピー符号化を実現することが可能である。

＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態においては、ノーマル算術符号化手段（第１の算術符号化手段）１０８においては最大１シンボルデータを、バイパス算術符号化手段（第２の算術符号化手段）１０７においては最大４シンボルを同時に算術符号化できるものとする。第２の実施形態においても、エントロピー符号化装置の構成については、図１に示すブロック図により実現できる。

図１５には、第２の実施形態に係るエントロピー符号化装置のタイミングチャートを示す図である。第２の実施形態では、カテゴリ１に属するシンボルデータの選択方法が第１の実施形態と異なる。

具体的に、第２の実施形態では、カテゴリ１に属するシンボルデータをサイクル毎に１つのみをシンボル選択手段１０６で順次選択し、ノーマル算術符号化手段１０８に対して出力する。その他の動作については、第１の実施形態と全く同様である。本発明を用いることで、エントロピー符号化装置を実装するＬＳＩの半導体プロセスや動作クロック周波数に応じた、ノーマル算術符号化手段１０８或いはバイパス算術符号化手段１０７において同時に処理するシンボルデータ数を選択することができる。

＜第３の実施形態＞
前述した第１及び第２の実施形態に係るエントロピー符号化装置の機能を実現するソフトウエアのプログラムを記録した記録媒体をシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記録媒体に格納されたプログラムを読み出して実行することによっても、実現できる。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が前述した各実施形態に係るエントロピー符号化装置の機能を実現することとなる。このプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は本発明に含まれる。

当該プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤなどを用いることができる。また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した各実施形態に係るエントロピー符号化装置の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOperating System（ＯＳ）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した各実施形態に係るエントロピー符号化装置の機能が実現される場合も本発明に含まれる。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書きこまれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した各実施形態に係るエントロピー符号化装置の機能が実現される場合も本発明に含まれる。

第１の実施形態に係るエントロピー符号化装置のブロック構成図である。ＣＡＢＡＣ処理におけるEncodeDecisiion（）のフローチャートである。ＣＡＢＡＣ処理におけるRenormE（）のフローチャートである。ＣＡＢＡＣ処理におけるPutBit（）のフローチャートである。ＣＡＢＡＣ処理におけるEncodeBypass（）のフローチャートである。２値化手段の内部構成を示したブロック図である。カテゴリ分類手段におけるカテゴリ分類方法を示す模式図である。ノーマル算術符号化手段の内部構成を示したブロック図である。バイパス算術符号化手段の内部構成を示したブロック図である。デコード手段によるデコード方法を示す模式図である。第１の実施形態に係るエントロピー符号化装置のタイミングチャートを示す図である。従来例に係るエントロピー符号化装置のタイミングチャートを示す図である。第１の実施形態に係るエントロピー符号化装置に入力される４×４ブロックの変換係数値の分布を示す図である。連結ユーナリ／Ｋ次Golomb手段による動作を説明する模式図である。第２の実施形態に係るエントロピー符号化装置のタイミングチャートを示す図である。

符号の説明

１０１２値化部
１０２コンテキストインデックス生成手段
１０３算術符号化部
１０４２値化手段
１０５カテゴリ分類手段
１０６シンボル選択手段
１０７バイパス算術符号化手段
１０８ノーマル算術符号化手段
１０９コンテキストメモリ手段
１１０符号化データ選択手段

Claims

入力されたシンタックス要素の値を２値化して、少なくとも１つ以上のシンボルデータを生成する２値化手段と、
前記２値化手段で生成された各シンボルデータに対して、当該シンボルデータの各々に対応するビット位置及び対象とする算術符号化モードに応じて、カテゴリ分けを行うカテゴリ分類手段と、
前記カテゴリ分類手段から入力されるシンボルデータのうち、同一カテゴリに属する少なくとも１つ以上のシンボルデータを選択して当該シンボルデータを出力すると共に、当該シンボルデータに適用すべき算術符号化モードを指示するシンボル選択手段と、
前記シンボル選択手段により選択された同一カテゴリに属するシンボルデータを、前記シンボル選択手段から指示された前記算術符号化モードを用いて同時に算術符号化を行う算術符号化手段と
を有することを特徴とするエントロピー符号化装置。
前記算術符号化手段は、複数のコンテキストモデルの確率状態を表す値を保持するコンテキストメモリ手段を含み構成されており、
前記入力されたシンタックス要素の種類と、前記カテゴリ分類手段によるカテゴリ分けの結果とに応じて、前記シンボル選択手段から出力されるシンボルデータに対応する前記コンテキストメモリ手段に対するアドレスとしてのコンテキストインデックスを生成するコンテキストインデックス生成手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載のエントロピー符号化装置。
前記算術符号化手段は、前記コンテキストモデルを用いて算術符号化処理を行う第１の算術符号化手段と、前記コンテキストモデルを用いずに算術符号化処理を行う第２の算術符号化手段とを含むことを特徴とする請求項２に記載のエントロピー符号化装置。
前記第１の算術符号化手段及び前記第２の算術符号化手段の何れもが、複数のシンボルデータを同時に算術符号化することを特徴とする請求項３に記載のエントロピー符号化装置。
前記第２の算術符号化手段のみが、複数のシンボルデータを同時に算術符号化することを特徴とする請求項３に記載のエントロピー符号化装置。
前記算術符号化手段は、ＣＡＢＡＣ符号化を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のエントロピー符号化装置。