JP5484725B2 - スケーラブルビデオコーディングのための重み付け予測方法及び装置 - Google Patents

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この出願は米国仮出願第６０／７０１，４６４号（２００５年７月２１日出願、発明の名称「スケーラブルビデオコーディングのための重み付け予測方法及び装置」の利益を主張するもの、その出願をここに参照援用する。

本発明はビデオの符号化及び復号に関し、より具体的にはスケーラブルなビデオの符号化及び復号のための重み付け予測方法及び装置に関する。

ＩＳＯ／ＩＥＣ ＭＰＥＧ−４パート１０ＡＶＣ ／ ＩＴＵ−Ｔ Ｈ．２６４（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ／Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ （ＩＳＯ／ＩＥＣ） Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ−４ （ＭＰＥＧ−４） Ｐａｒｔ １０ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ （ＡＶＣ） ｓｔａｎｄａｒｄ／Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｎｉｏｎ， Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｃｔｏｒ （ＩＴＵ−Ｔ） Ｈ．２６４ ｓｔａｎｄａｒｄ）（以下、「ＭＰＥＧ４／Ｈ．２６４」、または単に「Ｈ．２６４」と呼ぶ）は重み付け予測（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）（ＷＰ）を含む最初の国際的なビデオ符号化標準である。重み付け予測は符号化効率を向上するために使われている。スケーラブルビデオコーディング（ＳＶＣ）は、Ｈ．２６４の改正として開発されたものであり、これも重み付け予測を使っている。しかし、ＳＶＣ（ＳＶＣ ｓｔａｎｄａｒｄ）はベースレイヤの重みとエンハンスメントレイヤの重みとの間の関係を明示的には規定していない。

重み付け予測はＨ．２６４のメインプロファイル（Ｍａｉｎ ｐｒｏｆｉｌｅ）、エクステンデッドプロファイル（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｐｒｏｆｉｌｅ）及びハイプロファイル（Ｈｉｇｈ ｐｒｏｆｉｌｅ）でサポートされている。ＷＰを使用していることは、ＰスライスとＳＰスライスのシーケンスパラメータセット（ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）でｗｅｉｇｈｔｅｄ＿ｐｒｅｄ＿ｆｌａｇフィールドを使用し、Ｂスライスのシーケンスパラメータセットでｗｅｉｇｈｔｉｎｇ＿ｂｉｐｒｅｄ＿ｉｄｃフィールドを使用していることに現れている。ＷＰモードには明示モードと黙示モードの２つがある。明示モード（ｅｘｐｌｉｃｉｔ ｍｏｄｅ）はＰ、ＳＰ及びＢのそれぞれのスライスでサポートされている。黙示モードはＢスライスのみでサポートされている。

各スライスの各カラー成分の各参照画像インデックス（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｉｃｔｕｒｅ ｉｎｄｅｘ）には１つの重み係数（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）とオフセットとが付随している。明示モードでは、これらのＷＰパラメータは符号化されてスライスヘッダに入っている。黙示モードでは、これらのパラメータは現在画像（ｃｕｒｒｅｎｔ ｐｉｃｔｕｒｅ）と参照画像の相対距離に基づいて求められる。

各マクロブロックまたはマクロブロックパーティション（ｍａｃｒｏｂｌｏｃｋ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）に対して、適用される重み付けパラメータは、現在マクロブロックまたは現在マクロブロックパーティションの参照画像インデックス（二重予測（ｂｉ−ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）の場合は複数の参照画像インデックス）に基づく。参照画像インデックスは符号化されてビットストリームに入っているか、スキップされたマクロブロックまたは直接モードマクロブロックについて求められる。参照画像インデックスを使ってどの重み付けパラメータを適用するかを信号として伝えると、重み付けパラメータインデックスをビットストリーム中に入れるよりもビットレートの効率がよい。参照画像インデックスは要求されているその他のビットレートフィールドに基づき入手可能だからである。

スケーラビリティ（ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）を確保する多数の方法が研究されて標準化されている。これには、ＭＰＥＧ−２とＨ．２６４のスケーラビリティプロファイルにおけるＳＮＲスケーラビリティ、空間スケーラビリティ、時間スケーラビリティ、ファイングレイン（ｆｉｎｅ ｇｒａｉｎ）スケーラビリティがある。また、Ｈ．２６４の改正として現在開発が進められているものもある。

空間スケーラビリティ、時間スケーラビリティ及びＳＮＲスケーラビリティでは、レイヤ間予測が大規模に組み込まれている。マクロブロック内とマクロブロック間では、前のレイヤの対応する信号を用いて予測が行われる。さらに、各レイヤの動き記述（ｍｏｔｉｏｎ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を使用して後続のエンハンスメントレイヤの動き記述を予測することができる。これらの方法は３つのカテゴリーに分けられる：レイヤ間テクスチャ内予測（ｉｎｔｅｒ−ｌａｙｅｒ ｉｎｔｒａ ｔｅｘｔｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、レイヤ間動き予測、及びレイヤ間残余予測である。

ジョイントスケーラブルビデオモデル（Ｊｏｉｎｔ Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｖｉｄｅｏ Ｍｏｄｅｌ）（ＪＳＶＭ）２．０では、エンハンスメントレイヤマクロブロックはダイアディック（ｄｙａｄｉｃ）（２レイヤ）空間スケーラビリティの場合に、「ＢＡＳＥ＿ＬＡＹＥＲ＿ＭＯＤＥ」または「ＱＰＥＬ＿ＲＥＦＩＮＥＭＥＮＴ＿ＭＯＤＥ」の何れかを用いてスケーリングされたベースレイヤ動きデータを用いたレイヤ間予測を利用することができる。レイヤ間動き予測を使用する時は、前の例やの対応する（サンプリングされていない）ＭＢの（参照画像インデックスとそれに付随する重み付けパラメータとを含む）動きベクトルを使用して動き予測する。エンハンスメントレイヤとその前のレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）値が異なる場合、同じ参照画像について相異なる重み付けパラメータのセットをエンハンスメントレイヤに格納する必要がある。

こうした先行技術の欠点や不利な点を、本発明は解消する。本発明はスケーラブルビデオ符号化及び復号のための重み付け予測方法及び装置に関する。

本発明の一態様によると、スケーラブルビデオエンコーダが提供される。該スケーラブルビデオエンコーダは、画像の下位レイヤのブロックの符号化に使用した、下位レイヤ参照画像に適用された重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤに適用して、画像のエンハンスメントレイヤのブロックを符号化するエンコーダを有する。エンハンスメントレイヤのブロックは下位レイヤのブロックに対応し、エンハンスメントレイヤ参照画像は下位レイヤ参照画像に対応する。

本発明の他の一態様によると、スケーラブルビデオ符号化方法が提供される。該方法は、画像の下位レイヤのブロックの符号化に使用した、下位レイヤ参照画像に適用された重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤに適用して、画像のエンハンスメントレイヤのブロックを符号化する段階を有する。エンハンスメントレイヤのブロックは下位レイヤのブロックに対応し、エンハンスメントレイヤ参照画像は下位レイヤ参照画像に対応する。

本発明のさらに他の一態様によると、スケーラブルビデオ符号化のためのビデオ信号構造が提供される。該方法は、画像の下位レイヤのブロックの符号化に使用した、下位レイヤ参照画像に適用された重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に適用して生成された、画像のエンハンスメントレイヤに符号化されたブロックを有する。エンハンスメントレイヤのブロックは下位レイヤのブロックに対応し、エンハンスメントレイヤ参照画像は下位レイヤ参照画像に対応する。

本発明の上記その他の態様、特徴、及び有利性は、添付した図面を参照して読むと、実施形態の詳細な説明から明らかとなるであろう。

本発明はスケーラブルビデオの符号化及び復号のための重み付け予測方法及び装置に関する。

本発明の原理により、エンハンスメントレイヤの重み付け予測をするためにベースレイヤの重み付けパラメータを再使用する方法と装置を開示する。有利にも、本原理の実施形態によりメモリを節約し、エンコーダとデコーダの両方が複雑になることを避けることができる。さらに、本原理の実施形態によりビットレートを非常に低くすることもできる。

本発明の原理を説明する。

言うまでもなく、当業者は、ここに明示的に説明または図示していなくても、本発明の原理を実施し、かつ本発明の精神と範囲内に含まれる様々な構成を工夫することができる。
ここに記載したすべての例と条件付きの言葉は、発明者が技術発展に対してなした本発明の原理とコンセプトとを、読者が理解しやすいようにするためのものであり、その解釈は具体的に記載した実施例や条件に限定されるべきではない。

さらに、本発明の原理、態様、実施形態、及びその実施例のすべての記載は、その構成的等価物及び機能的等価物の両方を含むものである。また、かかる等価物は、現在知られている等価物及び将来開発される等価物を含み、すなわち、構成にかかわらず同じ機能を発揮する開発されるすべての要素を含む。

よって、例えば、当業者には言うまでもなく、ここに説明したブロック図は本発明の原理を化体する回路を概念的に示すものである。同様に、言うまでもなく、フローチャート、フロー図、状態遷移図、擬似コード等は、様々な方法（ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ）を表し、これらの方法をコンピュータ読み取り可能媒体に実質的に表しても、（明示的に示していようがいまいが）コンピュータやプロセッサで実行してもよい。

図示した様々な要素の機能は、専用ハードウェアを用いても、ソフトウェアを実行可能なハードウェアと適当なソフトウェアとを組み合わせても提供できる。プロセッサを設けるとき、機能を単一の専用プロセッサで提供してもよいし、共有された単一のプロセッサで提供してもよいし、一部が共有された複数の個別プロセッサで提供してもよい。さらに、「プロセッサ」または「コントローラ」という用語を明示的に使用した場合、ソフトウェアを実行できるハードウェアのみをいうと解釈してはならず、限定はされないが、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ソフトウェアを記憶するＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性記憶装置を黙示的に含んでもよい。

その他のハードウェアを従来のものでもカスタムのものであっても含んでもよい。同様に、図面に示したスイッチは概念的なものである。スイッチの機能は、プログラムロジックの動作、専用ロジックの動作、プログラム制御や専用ロジックのインターラクション、またはマニュアルで実行されてもよく、具体的な方法は実施者が文脈から判断して選択できる。

請求項において、特定の機能を実行する手段として表した要素は、その機能を実行するいかなる方法も含み、例えば、ａ）その機能を実行する回路要素の組合せと、ｂ）ファームウェアやマイクロコード等を含む任意の形式のソフトウェア及びそれと組み合わせたその機能を実行する適当な回路とを含む。請求項に記載した発明は、記載した様々な手段が提供する機能を、請求項に記載したように組み合わせることにある。よって、これらの機能を提供できる手段はどれでも、ここに示したものと等化であると見なせる。

本発明の実施形態により、ベースレイヤの重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤについて再使用する方法と装置を開示する。ベースレイヤはエンハンスメントレイヤをダウンサンプリングしたものなので、エンハンスメントレイヤとベースレイヤとが、同じ参照画像に対して同じ重み付けパラメータのセット（ｓｅｔ）を有していた方がよい。

また、本原理によるその他の利点／特徴もある。１つの利点／特徴は、各エンハンスメントレイヤについて１つの重み付けパラメータのセットのみを記憶すればよく、メモリの使用量を節約できる。また、レイヤ間動き予測を使用する場合、デコーダは重み付けパラメータのどちらのセットを使用するか知る必要がある。ルックアップテーブルを利用して必要な情報を格納してもよい。

他の利点／特徴として、エンコーダとデコーダの両方の複雑性を低くすることができる。デコーダにおいて、本原理の実施形態により、解析（ｐａｒｓｉｎｇ）と、正しい重み付けパラメータのセットを探すためにテーブルをルックアップする複雑性とを減らすことができる。エンコーダにおいて、本発明の実施形態により、相異なるアルゴリズムを使用して重み付けパラメータの推定をする複雑性を減らすことができる。更新ステップを使用し、予測重みを考慮すると、同じ参照画像インデックスに対して複数の重み付けパラメータを有することにより、デコーダにおける逆更新ステップにおける動き情報の導出と、エンコーダにおける更新ステップとが複雑になる。

さらに別の利点／特徴は、非常に低ビットレートにおいて、本原理の実施形態はコーディング効率が少し有利である。重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤのスライスヘッダで明示的には送信しないからである。

図１を参照して、本発明を適用できるジョイントスケーラブルビデオモデルバージョン２．０（以下、「ＪＳＶＭ２．０」）のエンコーダを参照数字１００で示した。ＪＳＶＭ２．０エンコーダ１００は、３つの空間レイヤと動き補償時間フィルタリングとを使用する。ＪＳＶＭエンコーダ１００は、２次元（２Ｄ）デシメータ１０４と、２次元デシメータ１０６と、動き補償時間フィルタリング（ＭＣＴＦ）モジュール１０８とを有し、各ユニットはビデオ信号データ１０２を受け取る入力を有している。

２次元デシメータ１０６の出力はＭＣＴＦモジュール１１０の入力と接続され信号通信している。ＭＣＴＦモジュール１１０の第１の出力は動きコーダ１１２の入力と接続され信号通信しており、ＭＣＴＦモジュール１１０の第２の出力は予測モジュール１１６の入力と接続され信号通信している。動きコーダ１１２の第１の出力はマルチプレクサ１１４の第１の入力と接続され信号通信している。動きコーダ１１２の第２の出力は動きコーダ１２４の第１の入力と接続され信号通信している。予測モジュール１１６の第１の出力は空間変換器１１８の入力と接続され信号通信している。空間変換器１１８の出力はマルチプレクサ１１４の第２の入力と接続され信号通信している。予測モジュール１４６の第２の出力は補間器１２０の入力と接続され信号通信している。補間器１２０の出力は予測モジュール１２２の第１の入力と接続され信号通信している。予測モジュール１２２の第１の出力は空間変換器１２６の入力と接続され信号通信している。空間変換器１２６の出力はマルチプレクサ１１４の第２の入力と接続され信号通信している。予測モジュール１２２の第２の出力は補間器１３０の入力と接続され信号通信している。補間器１３０の出力は予測モジュール１３４の第１の入力と接続され信号通信している。予測モジュール１３４の出力は空間変換器１３６の入力と接続され信号通信している。空間変換器１２６の出力はマルチプレクサ１１４の第２の入力と接続され信号通信している。

２次元デシメータ１０４の出力はＭＣＴＦモジュール１２８の入力と接続され信号通信している。ＭＣＴＦモジュール１２８の第１の出力は動きコーダ１２４の第２の入力と接続され信号通信している。動きコーダ１２４の第１の出力はマルチプレクサ１１４の第１の入力と接続され信号通信している。動きコーダ１２４の第２の出力は動きコーダ１３２の第１の入力と接続され信号通信している。ＭＣＴＦモジュール１２８の第２の出力は予測モジュール１２２の第２の入力と接続され信号通信している。

ＭＣＴＦモジュール１０８の第１の出力は動きコーダ１３２の第２の入力と接続され信号通信している。動きコーダ１３２の出力はマルチプレクサ１１４の第１の入力と接続され信号通信している。ＭＣＴＦモジュール１０８の第２の出力は予測モジュール１３４の第２の入力と接続され信号通信している。マルチプレクサ１１４は出力ビットストリーム１３８を出力する。

各空間レイヤについて、動き補償時間分解（ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を行う。この分解により時間的スケーラビリティが得られる。下位の空間レイヤからの動き情報を上位のレイヤの動きの予測に使用できる。テクスチャ符号化の場合、連続する空間レイヤ間の空間予測を適用して冗長性を除去する。イントラ予測（ｉｎｔｒａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）または動き補償インター予測（ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ｉｎｔｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）から得られる残余信号を変換コーディング（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｄｅｄ）する。クオリティベースレイヤ残余（ｑｕａｌｉｔｙ ｂａｓｅ ｌａｙｅｒ ｒｅｓｉｄｕａｌ）により各空間レイヤにおいて最低限の再構成品質が得られる。レイヤ間予測を適用していなければ、このクオリティベースレイヤをＨ．２６４準拠ストリームに符号化できる。クオリティスケーラビリティのため、クオリティエンハンスメントレイヤもエンコードする。これらのエンハンスメントレイヤを選択して、粗いまたは細かいグレインクオリティ（ＳＮＲ）スケーラビリティのいずれかを提供することができる。

図２を参照して、本発明を適用できるスケーラブルビデオデコーダを参照数字２００で示した。デマルチプレクサ２０２の入力を、スケーラブルビットストリームを受信するスケーラブルビデオデコーダ２００の入力として使用する。デマルチプレクサ２０２の第１の出力は空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２０４の入力と接続され信号通信している。空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２０４の第１の出力は予測モジュール２０６の第１の入力と接続され信号通信している。予測モジュール２０６の出力は逆ＭＣＴＦモジュール２０８の第１の入力と接続され信号通信している。

空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２０４の第２の出力は動きベクトル（ＭＶ）デコーダ２１０の第１の入力と接続され信号通信している。ＭＶデコーダ２１０の出力は逆ＭＣＴＦモジュール２０８の第２の入力と接続され信号通信している。

デマルチプレクサ２０２の第２の出力は空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２１２の入力と接続され信号通信している。空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２１２の第１の出力は予測モジュール２１４の第１の入力と接続され信号通信している。予測モジュール２１４の第１の出力は補間器２１６の入力と接続され信号通信している。補間モジュール２１６の出力は予測モジュール２０６の第２の入力と接続され信号通信している。予測モジュール２１４の第２の出力は逆ＭＣＴＦモジュール２１８の第１の入力と接続され信号通信している。

空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２１２の第２の出力はＭＶデコーダ２２０の第１の入力と接続され信号通信している。ＭＶデコーダ２２０の第１の出力はＭＶデコーダ２１０の第２の入力と接続され信号通信している。ＭＶデコーダ２２０の第２の出力は逆ＭＣＴＦモジュール２１８の第２の入力と接続され信号通信している。

デマルチプレクサ２０２の第３の出力は空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２２２の入力と接続され信号通信している。空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２２２の第１の出力は予測モジュール２２４の入力と接続され信号通信している。予測モジュール２２４の第１の出力は補間モジュール２２６の入力と接続され信号通信している。補間モジュール２２６の出力は予測モジュール２１４の第２の入力と接続され信号通信している。

予測モジュール２２４の第２の出力は逆ＭＣＴＦモジュール２２８の第１の入力と接続され信号通信している。空間逆変換ＳＮＲスケーラブルエントロピデコーダ２２２の第２の出力はＭＶデコーダ２３０の入力と接続され信号通信している。ＭＶデコーダ２３０の第１の出力はＭＶデコーダ２２０の第２の入力と接続され信号通信している。ＭＶデコーダ２３０の第２の出力は逆ＭＣＴＦモジュール２２８の第２の入力と接続され信号通信している。

逆ＭＣＴＦモジュール２２８の出力は、レイヤ０信号を出力するために、デコーダ２００の出力として利用できる。逆ＭＣＴＦモジュール２１８の出力は、レイヤ１信号を出力するために、デコーダ２００の出力として利用できる。逆ＭＣＴＦモジュール２０８の出力は、レイヤ２信号を出力するために、デコーダ２００の出力として利用できる。

本原理による第１の実施形態では新しいシンタックス（ｓｙｎｔａｘ）は使用しない。この第１の実施形態では、エンハンスメントレイヤはベースレイヤの重み（ｗｅｉｇｈｔｓ）を再使用する。第１の実施形態は、例えば、プロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）またはレベル制約（ｌｅｖｅｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）として実施してもよい。条件（ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）をシーケンスまたは画像パラメータセット中に示すこともできる。

本原理の第２の実施形態では、１つのシンタックスエレメントｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇを、表１に示したようにスケーラブル拡張のスライスヘッダシンタックスに導入したので、エンコーダは、スライスベースの重み付け予測にどのモードを使用するか、適応的に選択できる。ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇがなければ、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇは０であると推論する。ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇが１である時、これはエンハンスメントレイヤがその前のレイヤからのｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）を再使用することを示す。

表１はスケーラブルビデオコーディングの重み付け予測のためのシンタックスを示す。

デコーダでは、エンハンスメントレイヤがベースレイヤからの重みを再使用するとき、ベースレイヤ（または前のレイヤ）から現在のエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）にｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）をリマッピング（ｒｅｍａｐｐｉｎｇ）する。このプロセスは次の場合に利用される：第１の場合として、ベースレイヤの参照画像インデックス（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｉｃｔｕｒｅ ｉｎｄｅｘ）とエンハンスメントレイヤの参照画像インデックスが示す参照画像が異なる場合、または、第２の場合として、エンハンスメントレイヤで使用される参照画像と対応する（ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｍａｔｃｈ）参照画像がベースレイヤにはない場合。第１の場合には、画像順序カウント（ｐｉｃｔｕｒｅ ｏｒｄｅｒ ｃｏｕｎｔ、ＰＯＣ）を使用して、ベースレイヤからエンハンスメントレイヤの正しい参照画像インデックスへ重み付けパラメータをマッピング（ｍａｐ）する。ベースレイヤで複数の重み付けパラメータを使用する場合、参照画像インデックスが最小である重み付けパラメータを最初にマッピングすることが、必ずしも必要ではないが好ましい。第２の場合、エンハンスメントレイヤで使用できない参照画像については、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇが０に設定されていることは当然である。ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）をベースレイヤ（または前のレイヤ）から現在のエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）へのリマッピング（ｒｅｍａｐｐｉｎｇ）は次のように求められる。このプロセスはｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）の承継（ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ）プロセスと呼ぶ。特に、この承継プロセスは、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇが１の時に行われる。このプロセスにより出力されるのは次の通りである：

ベース画像の導出プロセスが行われ（ｉｎｖｏｋｅｄ）、ｂａｓｅＰｉｃが出力される。Ｘを０または１のいずれかで置き換えるとして、以下が適用される：
− ｂａｓｅ＿ｌｕｍａ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ＬＸ［］をベース画像ｂａｓｅＰｉｃのシンタックス要素ｌｕｍａ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ＬＸ［］の値にする。
− ｂａｓｅ＿ｌｕｍａ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ＬＸ［］をベース画像ｂａｓｅＰｉｃのシンタックス要素ｌｕｍａ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ＬＸ［］の値にする。
− ｂａｓｅ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ＬＸ［］をベース画像ｂａｓｅＰｉｃのシンタックス要素ｃｈｒｏｍａ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ＬＸ［］の値にする。
− ｂａｓｅ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ＬＸ［］をベース画像ｂａｓｅＰｉｃのシンタックス要素ｃｈｒｏｍａ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ＬＸ［］の値にする。
− ｂａｓｅ＿ｌｕｍａ＿ｌｏｇ２＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｄｅｎｏｍをベース画像ｂａｓｅＰｉｃのシンタックス要素ｌｕｍａ＿ｌｏｇ２＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｄｅｎｏｍの値にする。
− ｂａｓｅ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｌｏｇ２＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｄｅｎｏｍをベース画像ｂａｓｅＰｉｃのシンタックス要素ｃｈｒｏｍａ＿ｌｏｇ２＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｄｅｎｏｍの値にする。
− ＢａｓｅＲｅｆＰｉｃＬｉｓｔＸをベース画像ｂａｓｅＰｉｃの参照インデックスリストＲｅｆＰｉｃＬｉｓｔＸにする。
− 現在のスライス参照インデックスリストＲｅｆＰｉｃＬｉｓｔＸ（０からｎｕｍ＿ｒｅｆ＿ｉｄｘ＿ＩＸ＿ａｃｔｉｖｅ＿ｍｉｎｕｓ１までのループ）の各参照インデックスｒｅｆＩｄｘＬＸについて、現在のスライス中の関連する重み付けパラメータを次のように承継する：
− ｒｅｆＰｉｃをｒｅｆＩｄｘＬＸが参照する画像にする、
− 次の条件がすべて真である画像があれば、対応するベースレイヤの参照画像ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅがあるとみなす。

− 画像ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅのシンタックス要素ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ＿ｉｄが画像ｒｅｆＰｉｃの変数ＤｅｐｅｎｄｅｎｃｙＩｄＢａｓｅと等しい。

− 画像ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅのシンタックス要素ｑｕａｌｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌが画像ｒｅｆＰｉｃの変数ＱｕａｌｉｔｙＬｅｖｅｌＢａｓｅと等しい。

− 画像ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅのシンタックス要素ｆｒａｇｍｅｎｔ＿ｏｒｄｅｒが画像ｒｅｆＰｉｃの変数ＦｒａｇｍｅｎｔＯｒｄｅｒＢａｓｅと等しい。

− ＰｉｃＯｒｄｅｒＣｎｔ（ｒｅｆＰｉｃ）の値がＰｉｃＯｒｄｅｒＣｎｔ（ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅ）の値に等しい。

− ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅを参照する対応ベースレイヤ参照インデックスリストＢａｓｅＲｅｆＰｉｃＬｉｓｔＸに、参照インデックスが最小値であるインデックスｂａｓｅＲｅｆＩｄｘＬＸがある。
− ｒｅｆＰｉｃＢａｓｅがあれば、次を適用する：
− プロセスの後続ステップではｂａｓｅＲｅｆＩｄｘＬＸを使用付加とマークする。

− そうでなければ、

以下は承継プロセスを実施する方法の一例である：

エンハンスメントレイヤ画像とベースレイヤ画像のスライスのパーティショニングが同じであるとき、ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）のベースレイヤ（または下位のレイヤ）から現在のエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）へのリマッピングはスライスベースで行える。しかし、エンハンスメントレイヤとベースレイヤのスライスのパーティショニング（ｐｅｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）が異なるとき、ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）のベースレイヤ（または下位のレイヤ）から現在のエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）へのリマッピングはマクロブロックベースで行う必要がある。例えば、ベースレイヤとエンハンスメントレイヤが同一の２つのスライスパーティションを有するとき、承継プロセスをスライスごとに１回コールすることができる。対照的に、ベースレイヤが２つのパーティションを有し、エンハンスメントレイヤが３つのパーティションを有するとき、マクロブロックベースで承継プロセスをコールする。

図３を参照するに、重み付け予測を用いた画像ブロックのスケーラブルビデオ符号化方法の一例を参照数字３００で示した。

開始ブロック３０５において、現在のエンハンスメントレイヤ（ＥＬ）画像の符号化を開始し、判断ブロック３１０に進む。判断ブロック３１０において、ベースレイヤ（ＢＬ）画像が現在のＥＬ画像にあるかどうか判断する。あれば、機能ブロック３５０に進む。なければ、機能ブロック３１５に進む。

機能ブロック３１５において、ＢＬ画像からの重みを取得し、機能ブロック３２０に進む。機能ブロック３２０において、ＢＬのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）をエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）にリマッピングし、機能ブロック３２５に進む（ｐａｓｓｅｓ ｃｏｎｔｒｏｌ）。機能ブロック３２５において、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇを真に設定し、機能ブロック３３０に進む。機能ブロック３３０において、取得した重み（ｗｅｉｇｈｔｓ）で参照画像を重み付けし、機能ブロック３３５に進む。機能ブロック３３５において、スライスヘッダにｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇを書き込み、判断ブロック３４０に進む。判断ブロック３４０において、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇが真（ｔｒｕｅ）かどうか判断する。真であれば、機能ブロック３４５に進む。真でなければ、機能ブロック３６０に進む。

機能ブロック３５０において、ＥＬ画像の重みを計算し、機能ブロック３５５に進む。機能ブロック３５５において、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇを偽（ｆａｌｓｅ）に設定し、機能ブロック３３０に進む。

機能ブロック３４５において、重み付けした参照画像を用いてＥＬ画像を符号化し、終了ブロック３６５に進む。

機能ブロック３６０において、スライスヘッダに重み（ｗｅｉｇｈｔｓ）を書き込み、判断ブロック３４５に進む。

図４を参照するに、重み付け予測を用いた画像ブロックのスケーラブルビデオ復号方法の一例を参照数字４００で示した。

開始ブロック４０５において、現在のエンハンスメントレイヤ（ＥＬ）画像の復号を開始し、機能ブロック４１０に進む。機能ブロック４１０において、スライスヘッダのｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇを解析し、判断ブロック４１５に進む。判断ブロック４１５において、ｂａｓｅ＿ｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ＿ｆｌａｇが１かどうか判断する。１であれば、機能ブロック４２０に進む。１でなければ、機能ブロック４３５に進む。

機能ブロック４２０において、対応するベースレイヤ（ＢＬ）画像からＥＬ画像に重みをコピーし、機能ブロック４２５に進む。機能ブロック４２５において、ＢＬ画像のｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）をＥＬ画像のｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）にリマッピングし、機能ブロック４３０に進む（ｐａｓｓｅｓ ｃｏｎｔｒｏｌ）。機能ブロック４３０において、取得した重み（ｗｅｉｇｈｔｓ）で参照画像を復号し、機能ブロック４４０に進む。

機能ブロック４３５において、重み付けパラメータ（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ）を解析し、機能ブロック４３０に進む。

図５を参照して、ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃシンタックス及びｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃシンタックスを復号する方法の一例を参照数字５００で示した。

開始ブロック５０５から機能ブロック５１０に進む。機能ブロック５１０において、ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃシンタックスとｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃシンタックスとを解析し、機能ブロック５１５に進む。機能ブロック５１５において、機能ブロック５１０で実行した解析に基づき、エンハンスメントレイヤの重み付け予測制約（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）を判断し、終了ブロック５２０に進む。

図６を参照して、エンハンスメントレイヤの重み付け予測制約を復号する方法の一例を参照数字６００で示した。

開始ブロック６０５から機能ブロック６１０に進む。機能ブロック６１０において、エンハンスメントレイヤの重み付け予測のシンタックスを解析し、終了ブロック６１５に進む。

ここで、本発明に付随する多くの有利性／特徴の一部を説明する。一部は上ですでに述べたことである。例えば、１つの有利性／特徴はスケーラブルビデオエンコーダであり、該エンコーダは、画像の下位レイヤのブロックの符号化に使用した、下位レイヤ参照画像に適用された重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤに適用して、画像のエンハンスメントレイヤのブロックを符号化するエンコーダを有する。エンハンスメントレイヤのブロックは下位レイヤのブロックに対応し、エンハンスメントレイヤ参照画像は下位レイヤ参照画像に対応する。他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、明示的重み付けパラメータモードと黙示的重み付けパラメータモードを選択してエンハンスメントレイヤのブロックを符号化する。さらに他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、エンハンスメントレイヤのブロックが下位レイヤのブロックに対応し、エンハンスメントレイヤ参照画像が下位レイヤ参照画像に対応するとき、常に、下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に適用するよう制約を課す。また、他の有利性／特徴として、上記の制約を有するスケーラブルビデオエンコーダにおいて、制約はプロファイルまたはレベル制約として定められ、またはシーケンス画像パラメータセットで信号として送られる。さらに、他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、エンハンスメントレイヤのスライスについて、スライスヘッダにシンタックスを付加し、同じ重み付けパラメータまたは異なる重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に選択的に適用する。また、他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、下位レイヤからエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）シンタックスへのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）のリマッピングを行う。また、他の有利性／特徴として、上記のリマッピングをするスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、画像順序カウントを使用して、下位レイヤからエンハンスメントレイヤの対応する参照画像インデックスに重み付けパラメータをリマッピングする。また、他の有利性／特徴として、上記の画像順序カウントを用いてリマッピングをするスケーラブルビデオエンコーダにおいて、参照画像インデックスが最も小さい重み付けパラメータを最初にリマッピングする。さらに、他の有利性／特徴として、上記のリマッピングをするスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、下位レイヤにはない、エンハンスメントレイヤで使用される参照画像のｗｅｉｇｈｔｅｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドをゼロに設定する。また、他の有利性／特徴として、上記のリマッピングをするスケーラブルビデオエンコーダにおいて、エンハンスメントレイヤで使用される参照画像と一致するものが下位レイヤにないとき、エンハンスメントレイヤで使用される参照画像に対応する参照画像インデックスの重み付けパラメータをスライスヘッダで送る。また、他の有利性／特徴として、上記のリマッピングをするスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、エンハンスメントレイヤと下位レイヤの両方において画像のスライスパーティショニングが同じであるとき、スライスベースでリマッピングを行い、画像のエンハンスメントレイヤのスライスパーティショニングがその画像の下位レイヤのスライスパーティショニングと異なるとき、マクロブロックベースでリマッピングを行う。さらに、他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、下位参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、下位レイヤからのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）シンタックスをエンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）にリマッピングする。また、他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、重み付けパラメータの推定をスキップする。また、他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、各参照画像インデックスに対して１つの重み付けパラメータのセットのみを格納する。また、他の有利性／特徴として、上記のスケーラブルビデオエンコーダにおいて、前記エンコーダは、異なる重み付けパラメータを適用するとき、またはエンハンスメントパラメータに下位レイヤがないとき、重み付けパラメータを推定する。

本発明の上記その他の特徴と有利性は、当業者はここに開示した教示に基づき容易に確認できるであろう。言うまでもなく、本発明の教示は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊用途プロセッサ、またはこれらの組み合わせなどのいろいろな形体で実施することができる。

最も好ましくは、本発明の教示をハードウェアとソフトウェアの組合せとして実施する。また、ソフトウェアはプログラム記録装置に実態的に化体されたアプリケーションプログラムとして実施してもよい。そのアプリケーションプログラムは、好適なアーキテクチャを有する機械にアップロードされ、実行される。好ましくは、機械は、中央処理装置（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス等のハードウェアを有するコンピュータプラットフォームで実施される。コンピュータプラットフォームはオペレーティングシステムとマイクロコードも含んでもよい。ここに説明した様々なプロセスや機能は、ＣＰＵが実行できる、マイクロ命令コードの一部やアプリケーションプログラムの一部であってもよく、これらのいかなる組合せであってもよい。また、追加的データ記憶装置や印刷装置等その他の様々な周辺装置をコンピュータプラットフォームに接続してもよい。

さらに言うまでもなく、添付した図面に示したシステム構成要素や方法の一部はソフトウェアで実施されることが好ましいが、システム構成要素（または方法）間の実際的な結合は本発明をプログラムするそのプログラム方法に応じて異なる。ここに開示された本発明の教示を受けて、関連技術分野の当業者は、本発明の同様な実施形態や構成を考えることができるであろう。

例示した実施形態を添付した図面を参照して説明したが、言うまでもなく、本発明はこれらの実施形態には限定されず、当業者は、本発明の範囲と精神から逸脱することなく、様々な変化と修正を施すことができるであろう。かかる変更や修正はすべて添付した請求項に記載した本発明の範囲内に含まれるものである。

本発明は図面を参照してよりよく理解することができる。
本原理を適用できるジョイントスケーラブルビデオモデル（ＪＳＶＭ）２．０エンコーダの例を示すブロック図である。 本原理を適用できるデコーダの例を示すブロック図である。 本原理の一実施形態による、重み付け予測を用いて画像ブロックのスケーラブルビデオ符号化方法の例を示すフロー図である。 本原理の一実施形態による、重み付け予測を用いて画像ブロックのスケーラブルビデオ復号方法の例を示すフロー図である。 本原理の一実施形態による、ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃシンタックスとｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃシンタックスの復号方法の例を示すフロー図である。 本原理の一実施形態による、エンハンスメントレイヤの重み付け予測制約（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）の復号方法の例を示すフロー図である。

Claims (16)

1. 画像の下位レイヤのブロックの符号化に使用した下位レイヤ参照画像に適用された重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤ参照画像に適用することにより、前記画像のエンハンスメントレイヤのブロックを符号化するエンコーダを有し、前記エンハンスメントレイヤのブロックは前記下位レイヤのブロックに対応し、前記エンハンスメントレイヤ参照画像は前記下位レイヤ参照画像に対応する、装置。
2. 前記エンコーダは、前記エンハンスメントレイヤのブロックが前記下位レイヤのブロックに対応し、前記エンハンスメントレイヤ参照画像が前記下位レイヤ参照画像に対応するとき、前記下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータを常に前記エンハンスメントレイヤ参照画像に適用するよう制約を課す、請求項１に記載の装置。
3. 前記エンコーダは、前記エンハンスメントレイヤのスライスについて、スライスヘッダにシンタックスを付加し、同じ重み付けパラメータまたは異なる重み付けパラメータを前記エンハンスメントレイヤ参照画像に選択的に適用する、請求項１に記載の装置。
4. 前記エンコーダは、前記下位レイヤから前記エンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）シンタックスへのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）シンタックスのリマッピングを行う、請求項１に記載の装置。
5. 前記エンコーダは、画像順序カウントを使用して、前記下位レイヤから前記エンハンスメントレイヤの対応する参照画像インデックスに重み付けパラメータをリマッピングする、請求項４に記載の装置。
6. 参照画像インデックスが最も小さい重み付けパラメータを最初にリマッピングする、請求項５に記載の装置。
7. 前記エンコーダは、前記下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータを前記エンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、重み付けパラメータの推定をスキップする、請求項１に記載の装置。
8. 前記エンコーダは、前記下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータを前記エンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、各参照画像インデックスに対して一組の重み付けパラメータのみを格納する、請求項１に記載の装置。
9. 画像の下位レイヤのブロックの符号化に使用した下位レイヤ参照画像に適用された重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータをエンハンスメントレイヤに適用することにより、前記画像のエンハンスメントレイヤのブロックを符号化するステップを有し、前記エンハンスメントレイヤのブロックは前記下位レイヤのブロックに対応し、前記エンハンスメントレイヤ参照画像は前記下位レイヤ参照画像に対応する、スケーラブルビデオ符号化方法。
10. 前記符号化ステップは、前記エンハンスメントレイヤのブロックが前記下位レイヤのブロックに対応し、前記エンハンスメントレイヤ参照画像が前記下位レイヤ参照画像に対応するとき、前記下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータを常に前記エンハンスメントレイヤ参照画像に適用するよう制約を課すステップを有する、請求項１６に記載の方法。
11. 前記符号化ステップは、前記エンハンスメントレイヤのスライスについて、スライスヘッダにシンタックスを付加し、同じ重み付けパラメータまたは異なる重み付けパラメータを前記エンハンスメントレイヤ参照画像に選択的に適用するステップを有する、請求項９に記載の方法。
12. 前記符号化ステップは、前記下位レイヤから前記エンハンスメントレイヤのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）シンタックスへのｐｒｅｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＿ｔａｂｌｅ（）シンタックスのリマッピングを行うステップを有する、請求項９に記載の方法。
13. 前記リマッピングを行うステップは、画像順序カウントを使用して、前記下位レイヤから前記エンハンスメントレイヤの対応する参照画像インデックスに重み付けパラメータをリマッピングする、請求項１２に記載の方法。
14. 参照画像インデックスが最も小さい重み付けパラメータを最初にリマッピングする、請求項１３に記載の方法。
15. 前記符号化ステップは、前記下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータを前記エンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、重み付けパラメータの推定をスキップするステップを有する、請求項９に記載の方法。
16. 前記符号化ステップは、前記下位レイヤ参照画像に適用した重み付けパラメータと同じ重み付けパラメータを前記エンハンスメントレイヤ参照画像に適用するとき、各参照画像インデックスに対して一組の重み付けパラメータのみを格納するステップを有する、請求項９に記載の方法。
    

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