JP5714042B2 - ビデオ情報処理 - Google Patents
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Description
この出願は米国暫定出願(発明の名称”Treating Video Information(ビデオ情報処理)”)、出願番号第60/976,241号、出願日2007年9月28日に優先権の利益を主張しており、その開示事項は参照により本明細書に組み込まれている。
この開示事項はビデオ情報の処理に関する。
ビデオ情報は一般的に動的な視覚的イメージを意味する。視覚的イメージは、観察者に連続的に提示される静的イメージ(例えば、フレーム、ピクチュア、フィールド・ピクチュア(インターレース)等)の集合体を用いて表される。連続的な表示は表示装置((例えば、テレビジョン・スクリーン、コンピュータ・モニタ等)の動的フィールドに提示することができる。
以下の段落には、本発明の例示的な実施例の幾つかの観点の基本的理解を与える簡単な単純化した要約を示す。この簡単な要約は、例示的な実施例の観点を広範に概観するものではないことに留意されたい。更に、この簡単な要約は、特に例示的な実施例又は一般的な本発明の特定の重要な観点又は要素を特定することを意図したものでもなく、これらの範囲を説明することを意図したものでもないことにも留意されたい。以下の簡単な概要は、簡略化且つ単純化された形式の例示的な実施例に関連する若干の概念を示すものにすぎない。従って、この簡単な要約は、以下の例示的な実施例の一つのより詳細な説明に対する概念的な序文としてのみ理解されたい。
estimation)」とは、動きベクトル、又は動き(例えばビデオ・シーケンスの二つ以上のフィールドの間の動き)を伴う他のパラメータ的な値を計算する技術、或いは、イメージ、イメージの領域、ブロック、又はピクセルと予測信号との間の他の差異を有効に予測し、モデル化し、或いは記述する技術を意味するものとし得る。視差推定の一例は動き推定とすることができる。用語「視差評価(disparity
estimate)」とは、動きベクトル又は他の評価されたパラメータ的な予測関連値を意味するものとし得る。用語「視差補償」とは、動き評価又は他のパラメータを源フィールドにおけるイメージ特性の場所における空間的シフトを計算するために用いて、ビデオ・シーケンスの一つ以上の中間フィールドにおける動き又はイメージ特性の幾つかのパラメータを記述する技術を意味するものとし得る。視差補償の一例は動き補償とすることができる。上述の用語は他のビデオ・符号化概念(例えば内部予測及び輝度補償)に関連させて用いてもよい
本明細書に記載した何れの方法及び技術は、一つ以上の構成要素によるシステム、装置又はデバイス、機械、ソフトウェア又はハードウェア又はそれらの任意の組み合わせにおけるコンピューター・プログラム製品に実装することもできる。例えば、コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ読み取り可能な媒体に明らかに符号化することができ、且つデータ処理装置(例えばデータ・プロセッサ)に本明細書に記載した何れかの方法のための一つ以上の操作を実行させる指令を含むことができる。
一般に、フレームm内のブロックbn mは、異なるフレームk内のブロック、即ち
1.フレームnにおけるブロックmと参照フレームkにおけるブロックmの動き補償予想との差異。フレームkは、先行フレームn−N又は後続フレームn+Nとすることができる。或る実施形態においては、差異は、ルマ(luma)成分、色(彩度)成分、及び/又は動きベクトルコストを含むことができる。その動きベクトルコストは、現在のブロックの動き(又は動きベクトル)をその近隣のブロックの動きと比較した現在のブロックの動きの不一致の基準として規定することができる。
図11は場面変化を識別する処理1100のフローチャートである。処理1100は孤立して実行することができ、或いは処理1100は他の活性に関連して実行できる。例えば、処理1100は、処理1000を実行するシステムにより実行することができる(1010)(図10)。
或る実施形態では、閾値はバッファ900(図9)におけるndec.w.フレームの摺動決定ウィンドウ910内のシーケンス内の先行フレームについての平均SADの二倍である。このような閾値を越える現在のフレームについての予測誤差メトリックの決定は式3で表される。
現在のフレームについてのシステム予測誤差エラーメトリックが閾値を越えると、システムは1125にて現在のフレームを場面変化として分類する。現在のフレームは、例えば、フラグ又は他のマーカをビデオ情報の集合体における現在のフレームへ加えることにより、及び/又は、フレーム番号、時間、及び/又は他の特定化特性によって場面変化フレームを特定する個別のデータ構造を確立することにより、場面変化として分類することができる。この分類は、人間であるユーザー又はデータ処理活動の他の集合体へ利用可能なようになすことができる。
式3に表現された状態は、短期と長期との両方の平均SAD閾値に基づく閾値を用いている。或る実施形態では、短期平均SAD閾値は、バッファ900(図9)の摺動決定ウィンドウ910におけるフレームを特徴化するSAD情報の集合体に基づいて計算することができ、次式により与えることができる。
或る実施形態では、直前の先行参照フレーム以外のフレームを使用することができる。例えば、SADi−l(i+l)予測誤差メトリック又は任意のSADi−n(i+n)予測誤差メトリック(但し、m≧l且つn≧l)は異なる場面におけるフレームを分類するために用いることができる。これらの予測誤差メトリックがSAD誤差に比べて大きく、ここでn≧m且つn≧0であるならば、フレームiは場面変化である傾向がより大きい。
。予測誤差メトリックは、動き予測フレームと予測のために用いられた参照フレームとの間のブロックレベル絶対差(SAD)合計とすることができる。例えば、或る実施形態では判定に基づいている予測誤差メトリックにおける差異は次式により与えられる。
一つの実施形態では、α=0.5,β=0.5,及びTmin=20である。予測誤差メトリック(式4に表示された如し)におけるこのような差異は、非常に低い活動性コンテンツにおいて積極的に誤検出することができる。
参照フレームi−1からの、及び参照フレームi―2からのSAD予測誤差メトリックの絶対差が、参照フレームi−1からSAD予測誤差メトリックの四番目よりも大きいならば、そのフレームは場面変化として考える必要は無い。このような二重チェックは、SAD予測誤差メトリックにおける一時的なスパイク(例えば、急激な運動又は対象閉塞)を場面変化として誤分類することを防止するのに役立てることができる。
上述したように、フェード場面は、先行フレームと比べたとき、現在のフレームの平均輝度の比較的に大きな漸進的変化により特徴付けられる。フェードイン及びフェードアウトへの分類に加えて、フェード場面は、フェードから黒/黒からフェード、フェードから白/白からフェード、及びフェードから無地/無地からフェードとしても分類することができる。また、クロスフェードは一つの場面から次の場面へのフェード遷移である。
式10は、フレームmについての輝度変化とフレームm−1についての輝度変化が同一方向にある(即ち、両方のフレームが増大した輝度及び減少した輝度を有する)ことを確定する。
式13は、フレームmについての輝度変化とフレームm−1についての輝度変化が同一方向にある(即ち、両方のフレームが増大した輝度及び減少した輝度を有する)ことを確定する。或る実施形態においてシステムは、式8,9,10の組又は式11,12,13の組が満足するならば、現在のフレームが速いフェードの一部であると判定することができる。
式17及び18は、フレームn,n+1,n+2についての輝度変化が同一方向にある(即ち、全ての三つのフレームが増大する輝度又は減少する輝度を有する)ことを確定する。
式22及び23は、フレームn,n−1,n−2についての輝度変化が同一方向にある(即ち、全ての三つのフレームが増大する輝度又は減少する輝度を有する)ことを確定する。
一般に、カメラパン場面はビデオ情報の集合体におけるフィールドの走査により特徴付けられる。そのフィールドは、水平に、斜めに、又は垂直に走査することができる。パンニング(panning)とは、フィールドの走査に代表的に用いられているビデオカメラの回転又は他の運動を意味する。一般にカメラパンは、連続的なフレームの比較的に大きな数(例えば、5−10を越える)に亘って生じる。
一般に、カメラズーム画面はビデオ情報の集合体におけるフィールドの倍率の変化により特徴付けられる。フィールドはズーム又はズームアウトすることができる。或る実施形態においては、カメラズーム場面は、アフィン運動モデルを用いて識別することができる。
一般に、回転場面はフィールドが回転する場面である。回転場面は、ズーム場面を特徴付けるために用いられた処理と同様な処理を用いて分類することができる。上述の特性に代えて、回転場面は、回転中心からの等距離に匹敵する動きベクトルの大きさ及び回転中心の周りの円を規定するように変える動きベクトルの方向に基づいて特徴付けることができる。
一般に、静止場面は、ビデオ情報の集合体におけるフィールドの変化が僅かであるか若しくは全くないことにより特徴付けられる。従って静止場面は、例えば一つ以上の閾値を下回る動きベクトル及び/又は予測誤差メトリックの大きさにより特定することができる。閾値は動きベクトルの平均的な大きさ及びビデオ情報の集合体についての予測誤差メトリックを下回ることができる。
一般に、能動場面はビデオ情報の集合体におけるフィールドの多数の又は大きな変化により特徴付けられる。能動場面は例えば一つ以上の閾値を超える予測動きベクトル及び/又は誤差メトリックの大きさに基づいて特定することができる。或る実施形態においては、動きベクトルのヒストグラムを組み立てて、ヒストグラムのピークを選択することができる。このようなヒストグラムを用いて、多数の対象の運動は、比較できるブロック構成要素を有する多数のピークの存在に基づいて特定することができる。多くの場合、閾値はビデオ情報の集合体についての動きベクトル及び予測誤差メトリックの平均的な大きさを越えることができる。
一般に、フラッシュ場面は、輝度の相当な増加が生じた一つ以上のフレームである。フラッシュ場面におけるフレームは以下にに基づいて検出することができる。即ち、短期間又は長期間閾値に対する大きな予測誤差、加重予測を有する予測誤差と予測を有さないものとの間の大きな差、及び/又はフレームn−kとn+mとの間の低予測誤差であり、ここでk>0及びm>0はフラッシュ場面の一部である。
通常、フレーム領域の分割は、共通の特性を有するフレームのシーケンスにおける領域を特定する処理である。或る実施形態においては、異なるフレームにおける領域は,異なる領域における動きベクトルの相似性に基づいて特定することができる。例えば、K平均アルゴリズムは領域の数と大きさを特定するために用いることができる。或る実施形態では、フレーム領域の分割は以下の一つ以上に基づいて領域を特定することができる。即ち(a)領域についての動き補償予測誤差メトリック、(b)輝度及び彩度DC並びに可変な値、(c)領域についての領域源変動、(d)テキスチュア及び周波数解析を含む領域の空間的特性、(e)他のフレームからの領域分類(即ち、回復)である。
(b)一つ以上のエッヂフィルタリング技術(例えばSobe)を通じて得られたエッヂの大きさ及び向き情報
(c)ビデオ情報における周波数の特性、例えば一つ以上の変換の係数
(d)平均且つ優勢局所的及び広域動きベクトルであり、動きベクトルのフィルター化集合体、動きベクトルの量子化された集合体、又は異常値が取り除かれた動きベクトルの集合体
e)平均及び優勢局所的及び広域加重予測パラメータ、これは、加重予測パラメータのフィルタリングされた集合体、加重予測パラメータの量子化された集合体、或いは異常値を除外された加重予測パラメータの集合体を含む。
k)広域運動モデルパラメータ。
Picture Experts Group(MPEG)規格、例えばMPEG―2,MPEG−4AVC/H.264、及びMPEG−4SP/ASPをも含み、他のコーデック及び規格、例えばVC−1,On−2‘sVP6及びAVSのみではない。
図23は場面変化のビデオコーディングに関係する処理2300のフローチャートである。処理2300を実行するシステムは、フレームのシーケンスを受け取って、それらのフレームの分類をなし(2305)、フレームのシーケンス及びそれらのフレームの分類をなす。フレームのシーケンス及びそれらの分類は、決定モジュール110のような決定モジュールから受け取ることができる。或る実施形態では、分類はフラッグ又は他のマーカーをフレーム自体へ例えばヘッダーとして関連させる。他の実施形態では、分類は個別のデータ構造に記憶され、これはインデックス番号、時間その他によりフレームを識別する。
図28は静止場面のビデオ符号化に関する処理2800のフローチャートである。処理2800を実行するシステムは、2305にて、フレームのシーケンス及びこれらのフレームの分類を受け取って、2805にて、フレームのシーケンスにおける一つ以上の静止場面を特定する.静止場面は、受け取ったシーケンスにおけるフレームの分類を用いて特定することができる。処理2800を実行するシステムは、2810にて、静止場面を符号化する際に可視的な質を向上させることができる。また、処理2800を実行するシステムは、2815にて、階層符号化構造の長さとひいては符号化遅延との両方を増大することができる。これに関連して、nがフレームのシーケンスにおける最後に符号化されたフレームであるとすると、階層符号化構造は、双予測動き補償を用いて、フレームn+Nを圧縮すると共に、フレームn+1乃至n+N−1を符号化することができ、ここでN>1である。
処理2900を実行するシステムは、能動場面のために、高度に複雑な接続双予測運動評価を採用して(2920)、これを複数回反復することができる。更に、処理2900を実行するシステムは、能動場面に割り当てられたビットレートを低減させることができる(2925)。特に、割り当てられたビットレート、及びその結果としての品質は、場面に用いられた量子化又はラグランジアンパラメータを増大するか、変換及び量子化処理中に用いられた閾値化事項及び適合丸み付け係数を調整するか、スキップその他の低ビットコストを有する異なるモードの優先順位を決めるかによって、低減される。このような変化は、能動場面の符号化に用いられるビットの数を本質的に低減することができる。
図38はビデオ符号化のための処理3800のフローチャートである。この処理3800を実行するシステムは、フレームのシーケンス、これらのフレームの分類、及びこれらのフレームを特徴付けるビデオ特徴化情報を受け取る(3405)。ビデオ特徴化情報は、シーケンス内のフレームのためのSADその他の予測誤差メトリックを含むことができる。或る実施形態においては、これらの予測誤差はメトリックは、例えばMEMCフレームワークモジュール105(図1,図8)のようなMEMCフレームワークモジュールにより決定することができる。
padat+ndoc.w.<nrefよりも低く保つことができる。これは摺動ウィンドウが充分に大きいので、padatフレームの見込みに基づいてウィンドウ内に付加的なビットを割り当てられるか否かを判定できることを確実にする。階層符号化構造がイメージシーケンスの符号化に用いられるのであれば、期間padatは最高の優先レベル(階層期間phier)のフレーム間の期間の倍数に制限することができる。全てのフレームが同じ優先レベルを有するならば、phier=1である。同じ制約がパラメータndoc.wにも適用できる。更に、付加的なビットが割り当てられるフレーム(例えばそれらのQPがQPinit adaptにより変更されることによる)は、最高の優先レベルに置かれるように制限することができる。
或る実施形態においては、α=0.5且つβ=0.5である。しかしながら、これらの値は階層符号化構造の使用に基づいて変更することができる。ビットが領域へ割り当てられている或る実施形態においては、SADは特定の領域に属するブロックを含む。
閾値tstaticは浮動小数点数である。或る実施形態においては、tstaticは概ね0.15の値を有する。或る実施形態においては、QP変更因子QPinit adaptは局所領域又は場面統計値へ適合させることができる。適合アルゴリズムは、時間的、空間的、及び輝度情報を考慮に入れることができる。例えば、
(a)時間的相関関係はSAD誤差の大きさを見積もることにより考慮することができる。誤差の大きさがより大きければ僅かな付加的ビットが割り当てられる。或る実施形態においては、変更因子QPinit adaptはより小さくなる。というのは、大きなSADは大きな動きを表すためである。
図42は本明細書に説明した何れの技術(若しくは何れの組み合わせ)を採用できるシステムの例を示す。この技術は一つ以上のコンピュータ4205A,4205Bで用いることができる。本明細書における一つ以上の方法(例えば、アルゴリズム/処理)は、コンピュータ及び/又はビデオディスプレイ4220、送信、処理、及び再生システムと共に、或いはこれらに採用して実施することができる。本明細書に説明したコンピュータは任意の種類のコンピュータとすることができ、汎用、若しくは或る特定の目的のコンピュータ、例えばワークステーションの何れでもよい。コンピュータ4205Bは、例えばIntel又はAMDに基づき、Windows
XP(商標)、Vista(商標)、又はLinux(商標)が作動するものでもよく、或いはMacintoshコンピュータとしてもよい。一つの実施例は、例えばハンドヘルドコンピュータ、例えばPDA4215,携帯電話4215,又はラップトップ4205Aに関係してもよい。コンピュータは、イメージ記録或いはデータ(特にビデオデータ)の受信4225,4230,4235、処理、記憶4240、及び分配のための装置又は装置の部品も称するものとし得る。
ROM及びDVD―ROMディスクを含めて、不揮発性メモリ、媒体、及びメモリ・デバイスの全ての形態を含む。プロセッサ及びメモリは、特定用途論理回路系により補完できるか、或いはそれに組み込むことができる。
Claims (7)
- ビデオ情報を受け取り、
前記受け取ったビデオ情報における一つ以上のフレーム内の領域を、カメラ・ズーム場面、フェード場面、クロスフェード場面の中の何れか一つ以上の場面として分類し、前記領域は、前記領域が出現するフレームよりも小さく、
一つ以上の符号化パラメータを前記フレーム内の前記領域の前記分類に基づいて調整すると共に、
前記調整された符号化パラメータにより前記フレーム内の前記領域を符号化することを含む方法であって、
前記一つ以上のフレーム内の領域を前記場面に分類する動作は、現在のフレームに関する予測誤差メトリックを閾値と比較することに基づいて場面変化を識別する動作を具備し、
前記一つ以上のフレーム内の領域を前記フェード場面に分類する動作は、現在のフレームよりも先行する基準フレームからの重み付けされた予測パラメータと現在のフレームに後続する基準フレームからの重み付けされた予測パラメータに基づき、さらに予測誤差メトリックに基づいて、フェード場面を検出する動作を具備することを特徴とする、方法。 - 請求項1の方法において、前記一つ以上の符号化パラメータを調整することが、前記領域を符号化するためのビット割り当てを増加させること、及び/又は
前記一つ以上の符号化パラメータを調整することが、前記領域のフィルタリングの量を低減させることを含む方法。 - 請求項1の方法において、前記領域の分類は前記領域を暗い領域として分類すること、又は
前記領域の分類は前記領域を暗い領域として分類すること及び前記暗い領域を符号化するためのビット割り当てを増加させることを更に含む方法。 - ビデオ情報を受け取るステップ;
前記ビデオ情報のフレームのシーケンスにおける輝度の特性を受け取るステップ;
前記フレームのシーケンスにおける一つ以上のフレーム内の領域を、前記輝度の前記特性に基づいて、カメラ・ズーム場面、フェード場面、クロスフェード場面の中の何れか一つ以上の場面として分類するステップであって、前記領域は、前記領域が出現するフレームよりも小さい、分類するステップ;
利用可能な一つ以上の場面分類を実行するステップ;
一つ以上の符号化パラメータを前記フレーム内の前記領域の前記分類に基づいて調整するステップ;および、
前記調整された符号化パラメータにより前記フレーム内の前記領域を符号化するステップ;を含む方法であって、
前記一つ以上のフレーム内の領域を前記場面に分類する動作は、現在のフレームに関する予測誤差メトリックを閾値と比較することに基づいて場面変化を識別する動作を具備し、
前記一つ以上のフレーム内の領域を前記フェード場面に分類する動作は、現在のフレームよりも先行する基準フレームからの重み付けされた予測パラメータと現在のフレームに後続する基準フレームからの重み付けされた予測パラメータに基づき、さらに予測誤差メトリックに基づいて、フェード場面を検出する動作を具備することを特徴とする、方法。 - 請求項4の方法において、
一つ以上の符号化パラメータを前記場面分類に基づいて調整すると共に、
この調整された符号化パラメータにより前記ビデオ情報を符号化することを更に含み、
前記一つ以上のフレームを分類することが、前記一つ以上のフレームを暗い場面として分類することを含むと共に、
前記ビデオ情報を符号化することが、前記暗い場面のビット割り当てを増大させることを含む方法。 - ビデオ情報のフレームのシーケンスを受け取るステップ;
前記シーケンス内の前記フレームの各々についての優勢な動きベクトルを判定するステップ;
前記シーケンス内の前記フレームの前記優勢動きベクトルに基づいて場面変化を特定するステップ;
一つ以上の前記フレーム内の領域をフェード場面の領域に分類するステップ;
一つ以上の符号化パラメータを前記フレーム内の前記領域の前記分類に基づいて調整するステップ;および、
前記調整された符号化パラメータにより前記フレーム内の前記領域を符号化するステップ;を含む方法であって、
前記フレーム内の前記領域を前記フェード場面に分類する動作は、現在のフレームよりも先行する基準フレームからの重み付けされた予測パラメータと現在のフレームに後続する基準フレームからの重み付けされた予測パラメータに基づき、さらに予測誤差メトリックに基づいて、前記領域をフェード場面として検出する動作を具備することを特徴とする、方法。 - 請求項6の方法において、前記優勢動きベクトルの判定が、
何れの動きベクトルが出現するかの頻度を体現する多次元動きベクトルヒストグラムを形成すると共に、
前記ヒストグラム内で何れの動きベクトルが出現するかの前記頻度の一つに基づいて前記優勢動きベクトルを選択することを含む方法。
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