JP4949836B2 - 記述的モデルパラメータを用いたエンハンスメントレイヤデータを符号化及び復号化するシステム及び方法 - Google Patents
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Description
(a)処理手段とブロック選択手段とを有するよう前記エンコーダを構成するステップと、
(b)各入力画像に対して、少なくとも1つのベースレイヤと少なくとも1つのエンハンスメントレイヤとを有する複数の対応する画像レイヤを生成するため、前記入力画像データを処理するよう前記処理手段を適用するステップと、
(c)前記少なくとも1つのエンハンスメントレイヤの1以上のサブ領域を選択し、記述的モデルパラメータにより前記1以上のサブ領域を前記画像出力データにおけるそれの表現のためモデル化するよう前記選択手段を適用するステップと、
(d)前記入力画像データに対応する符号化された画像出力データを生成するため、前記複数の画像レイヤに少なくとも部分的に対応する符号化されたデータと前記モデルパラメータを合成するステップと、
を有することを特徴とする方法が提供される。
(a)入力信号IPは、符号化ベースレイヤBLOPを生成するため、スケーリングダウン機能20を介し第1エンコーダ30に伝搬される。第1エンコーダ30はまた、ローカルデコーダ40において復号化されるBLOPと等価な信号を提供するよう動作可能であり、信号DSを生成するため、スケーリングアップ機能50のスケーリングアップを受ける。
(b)入力信号IPは差機能60に伝搬され、そこで、符号化及び復号化された入力信号IPの再構成されたもの、すなわち、信号DSが、対応する残差信号RSを生成するため、もとの信号IPから減算される。残差信号RSは乗算機能230に与えられ、そこで、エンハンスメントレイヤELOPを生成するため第2エンコーダ70において以降において符号化される変調差信号MRSを生成するため、信号(1−□)により乗算される。
1)使用されるパラメータ推定法の統計的性質に基づく
2)使用されるパラメータ推定法の統計的性質を考慮して、過小適合と過剰適合のトレードオフに基づく
3)有限サンプル効果を考慮して、使用されるパラメータ推定法の統計的性質を考慮して、過小適合と過剰適合のトレードオフに基づく
4)p:Q(p)=α*pの線形関数(ただし、α=2又は3など)
5)p:Q(p)=α*pの線形関数(ただし、αは、観察数Nに依存する)
6)p:Q(p)=α*pの線形関数(ただし、αは、α=log(N)のときの観察数に依存する)
ほとんどのケースで利用される基準は、AIC(Akaike Information Criterion)であり、Q(P)=2*Pである。好ましくは、ペナルティは、適合度が減少するより急速に増加すべきである。モデル抽出関数350では、GICが最小となるモデルオーダが等式5(Eq.5)により与えられる。
(a)シーケンスM(1),M(2),...,M(Pmax)のすべてのモデルM(P)のパラメータが、選択されるマクロブロックに対して計算される。
(b)対応する統計的適合度F(P)が、当該シーケンスの各モデルに対して決定される。
(c)統計的適合度F(P)の結果の系列が、最善の適合度、すなわち、GICの最小値を特定するよう検索される。
(0)少数のパラメータP0によるモデルM(P0)が推定される(大量の計算を必要としない)。
(A)最も複雑なモデルM(Pm)が計算され、その適合度F(Pm)と対応するGICが計算される。
(B)より低いオーダのモデルの適合度、すなわち、M(Pm−1),M(Pm−2),...がM(Pm)のものより良好でない(より大きい)と仮定すると、これら低オーダモデルはモデルM(Pm)より大きなF(P)を有することが直接的に推論可能であり、これにより、機能350に用いられる選択の新たな最も高い候補は、GIC(P0)より潜在的に小さな対応するGICを有するオーダPmのモデルであり、すなわち、F(Pm)+3Pm<GIC(P0)である。
(C)ステップ(B)は、適合度F(P)がGIC(P0)より小さくなるまで必要に応じて繰り返される。
1+2+...+5+7+14+20+40+100=196パラメータ
により与えられる。
補間アプローチがモデルパラメータの決定のため、機能350の実行速度を増大させることが可能であるということが理解されるであろう。このような効果は、例えば、安価な消費者製品などにおける安価でコンパクトなハードウェア及び/又はソフトウェアにより機能350を実現することを可能にする。
Claims (10)
- 入力画像データを受信するコンポジットエンコーダであって、
前記入力画像データの各入力画像について、少なくとも1つのベースレイヤと少なくとも1つのエンハンスメントレイヤとを含む複数の対応する画像レイヤを生成するため前記入力画像データを処理する画像処理手段と、
前記ベースレイヤを受信し、前記ベースレイヤからベース符号化画像出力データ(BLOP)を生成する第1エンコーダと、前記エンハンスメントレイヤを受信し、前記エンハンスメントレイヤからエンハンスト符号化画像出力データ(ELOP)を生成する第2エンコーダとを有する符号化手段と、
を有し、
当該コンポジットエンコーダはさらに、
ブロック選択手段と、
自己回帰モデリングを利用するモデル抽出手段と、
を有し、
前記ブロック選択手段は、前記入力画像データにある空間ノイズに対応する前記少なくとも1つのエンハンスメントレイヤの1以上のサブ領域を選択し、前記第2エンコーダを無効にし、前記モデル抽出手段に前記1以上のサブ領域を処理させ、出力画像データにおいて表現するために対応するモデルパラメータを計算させるのに適するコンポジットエンコーダ。 - 請求項1記載のコンポジットエンコーダを有するデータ符号化システム。
- 前記データは、画像データを表す、請求項2記載のシステム。
- 前記符号化手段は、前記モデルパラメータを含めることによってエンハンスされたISO/IEC MPEG−4 AVC規格とITU−T H.264規格の少なくとも1つにより前記入力画像データを符号化するよう構成される、請求項3記載のシステム。
- 前記モデルパラメータは、前記符号化された出力画像データの1以上のプライベートデータ領域に含まれる、請求項2記載のシステム。
- 前記符号化手段は、前記符号化された出力画像データを含めるため、前記少なくとも1つの選択されたサブ領域をそれの対応するモデルパラメータに変換するための空間変換を適用するよう動作可能である、請求項2記載のシステム。
- 前記空間変換は、離散コサイン変換を含む、請求項6記載のシステム。
- 当該システムはさらに、前記コンポジットエンコーダから符号化された出力データを受信し、前記入力画像を再構成するため前記出力データを復号化するデコーダを有し、
前記デコーダは、
前記符号化された出力データにおける符号化された画像データから前記モデルパラメータを分離する復号化手段と、
前記モデルパラメータを受信し、前記モデルパラメータから前記1以上のサブ領域に対応する合成されたデータを提供するサブ領域合成手段と、
前記コンポジットエンコーダに提供される前記入力画像に対応する復号化された出力画像データを生成するため、前記合成されたサブ領域データと復号化された画像データとを合成するデータマージ手段と、
を有する、請求項2記載のシステム。 - 前記コンポジットエンコーダからの符号化された出力画像データは、インターネット、光データディスク、磁気データディスク、DVD、CD、ソリッドステート記憶装置及び無線通信ネットワークの少なくとも1つを含む伝送媒体を介し前記デコーダに伝送される、請求項8記載のシステム。
- 請求項1記載のコンポジットエンコーダに利用されるデコーダであって、
当該デコーダは、前記コンポジットエンコーダから符号化された出力データを受信し、対応する入力画像を再構成するために前記出力データを復号化し、
当該デコーダは、
前記符号化された出力データにおける符号化された画像データからモデルパラメータを分離する復号化手段と、
前記モデルパラメータを受信し、前記モデルパラメータから1以上のサブ領域に対応する合成されたデータを提供するサブ領域合成手段と、
前記コンポジットエンコーダに提供される前記入力画像に対応する復号化された出力画像データを生成するため、前記合成されたサブ領域データと復号化された画像データとを合成するデータマージ手段と、
を有するデコーダ。
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