JP6300565B2 - 動画像符号化装置、プログラム、および、集積回路 - Google Patents

Description

本発明は、動画像（映像）を符号化し、動画像（映像）圧縮処理を行う技術に関する。特に、動画像（映像）圧縮処理を行う場合に発生する符号量を制御する技術に関する。

動画像（映像）圧縮処理を行う場合において、発生符号量を精度良く予測し、適切なビットレート制御（符号量制御）を行う技術がある。

例えば、特許文献１に開示されている技術では、本エンコード部により、実際に、動画像（映像）圧縮処理を行う前に、プリエンコード部およびイントラプリエンコーダ部により、エンコード処理を行い、当該エンコード処理により発生した符号量を取得する。そして、特許文献１に開示されている技術では、プリエンコード部およびイントラプリエンコーダ部によるエンコード処理により発生した符号量に基づいて、符号量制御部が、量子化パラメータ値を決定する。そして、特許文献１に開示されている技術では、符号量制御部が決定した量子化パラメータ値を用いて、本エンコード部により、動画像（映像）圧縮処理（実際のエンコード処理）が実行される。

このように、特許文献１に開示されている技術では、プリエンコード部およびイントラプリエンコーダ部によるエンコード処理で発生した符号量に基づいて、本エンコード部による動画像（映像）圧縮処理（実際のエンコード処理）で発生する符号量を、高精度に予測することができる。そして、特許文献１に開示されている技術では、高精度に予測した発生符号量に基づいて、量子化パラメータ値を決定し、決定した量子化パラメータ値により、本エンコード部による動画像（映像）圧縮処理（実際のエンコード処理）が実行される。その結果、特許文献１に開示されている技術では、適切なビットレート制御（符号量制御）を実現することができる。

特許第５２５１７７４号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対して動画像圧縮処理を行うと、発生符号量が多くなり、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことが困難となる場合がある。一般的に、映像に含まれるノイズは、時間方向および空間方向についての相関が低いため、ノイズの多い映像に対して動画像圧縮処理を行う場合、圧縮率を上げることが困難である。その結果、特許文献１の技術のように、プリエンコード処理を行っても、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対して、効率良く（発生符号量を抑制した）動画像圧縮処理を行うことは困難である。

そこで、本願発明は、上記問題点に鑑み、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる動画像符号化装置、プログラム、および、集積回路を実現することを目的とする。

上記課題を解決するために、第１の発明は、第１直交変換部と、複雑度取得部と、ノイズ判定部と、符号量調整部と、符号化部と、を備える動画像符号化装置である。

第１直交変換部は、複数のフレーム画像から構成される入力動画像に対して、直交変換を行う。

複雑度取得部は、第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、入力動画像の複雑度を取得する。

ノイズ判定部は、第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、入力動画像に含まれるノイズについての判定を行う。

符号量調整部は、複雑度取得部により取得された複雑度と、ノイズ判定部によるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号を生成する。

符号化部は、入力動画像に対して、量子化処理を含む符号化処理を実行する符号化部であって、符号量調整部により生成された符号量調整信号に基づいて決定された量子化パラメータ値に基づいて、量子化処理を行う。

この動画像符号化装置では、複雑度取得部により取得された入力動画像の複雑度と、ノイズ判定部によるノイズ判定結果とに基づいて、生成された符号量調整信号ＡＤＪにより、量子化パラメータ値が決定される。これにより、この動画像符号化装置では、符号化処理を実行する前に、入力動画像の状況（状態）を知ることができるため、例えば、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、量子化パラメータ値ＱＰを、比較的大きな値に設定することができる。その結果、この動画像符号化装置では、例えば、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、発生符号量を適切に抑制することができる。

したがって、この動画像符号化装置では、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる。

第２の発明は、第１の発明であって、複雑度取得部は、第１直交変換部による直交変換により取得される周波数領域において、低域周波数成分データを含む低域領域と、中域周波数成分データを含む中域領域と、高域周波数成分データを含む高域領域と、を設定し、処理対象である現フレーム画像において、低域領域に含まれる低域周波数成分データを加算することで、低域成分積算値を取得する。

また、複雑度取得部は、現フレーム画像において、中域領域に含まれる中域周波数成分データを加算することで、中域成分積算値を取得し、現フレーム画像において、高域領域に含まれる高域周波数成分データを加算することで、高域成分積算値を取得する。

そして、複雑度取得部は、取得した、低域成分積算値、中域成分積算値、および、高域成分積算値に基づいて、現フレーム画像の複雑度を取得する。

この動画像符号化装置では、低域成分積算値、中域成分積算値、および、高域成分積算値に基づいて、適切に、現フレーム画像の複雑度を取得することができる。例えば、全周波数成分に対する、中域成分積算値の占める割合、あるいは、高域成分積算値および中域成分積算値の示す割合により、現フレーム画像が複雑な画像であるか否かを適切に判定することができ、その結果、複雑度を適切に取得することができる。

なお、「高域領域」とは、周波数領域において、例えば、空間周波数が最大である空間周波数成分を示すデータ（ブロック）、および、当該データ（ブロック）と隣接する位置のデータ（ブロック）（周波数領域において、隣接するデータ（ブロック））の少なくとも１つを含む領域をいう。

また、「中域領域」とは、周波数領域において、例えば、空間周波数が中間値である空間周波数成分を示すデータ（ブロック）、および、当該データ（ブロック）と隣接する位置のデータ（ブロック）（周波数領域において、隣接するデータ（ブロック））の少なくとも１つを含む領域をいう。

また、低域領域とは、周波数領域において、例えば、ＤＣ成分（直流成分）を示すデータ（ブロック）、および、当該データ（ブロック）と隣接する位置のデータ（ブロック）（周波数領域において、隣接するデータ（ブロック））の少なくとも１つを含む領域をいう。

第３の発明は、第１または第２の発明であって、ノイズ判定部は、第１直交変換部による直交変換が実行される単位である直交変換ブロックごとに、直交変換により取得される低域周波数成分データを含むノイズ判定用低域領域と、直交変換により取得される高域周波数成分データを含むノイズ判定用高域領域と、を設定し、直交変換ブロックごとに、ノイズ判定用低域領域に含まれる低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得する。

また、ノイズ判定部は、直交変換ブロックごとに、高域領域に含まれる高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得し、取得した、ノイズ判定用低域成分積算値、および、ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれるか否かを判定するブロック単位ノイズ判定処理を行う。

そして、ノイズ判定部は、処理対象である現フレーム画像に含まれる直交変換ブロックに対して、ブロック単位ノイズ判定処理を行ったときに、ノイズが多く含まれると判定された直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ１より多い場合、現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する全画面判定処理を行う。

この動画像符号化装置では、直交変換ブロック(例えば、ＤＣＴブロック)ごとに取得した、ノイズ判定用低域成分積算値と、ノイズ判定用高域成分積算値とに基づいて、当該直交変換ブロック(例えば、ＤＣＴブロック)に対応する画像ブロック（画像領域）のノイズの状況を把握することができ、ノイズが多いと判定された直交変換ブロック数（画像ブロック数）が所定の数よりも多いときに、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像であると判定する。つまり、この動画像符号化装置では、周波数変換したデータに基づいて、現フレーム画像のノイズの状況を把握するため、例えば、空間フィルタ等の空間処理によりノイズを多く含む画像であるか否かについて判断する場合に比べて、遙かに精度良く、現フレーム画像がノイズを多く含む画像であるか否かについて、判定することができる。

第４の発明は、第３の発明であって、ノイズ判定部は、ブロック単位ノイズ判定処理において、ノイズ判定用高域成分積算値が所定の値よりも大きい場合にのみ、直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれると判定する。

これにより、この動画像符号化装置では、より精度良く、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像であるか否かについて、判定することができる。ノイズ判定用低域成分積算値と、ノイズ判定用高域成分積算値との比率により、現フレーム画像のノイズ状態を判断すると、例えば、その周波数成分のほとんどがＤＣ成分であり、わずかに高域成分を含むような画像に対して、誤判定することがある。この動画像符号化装置では、ノイズ判定用高域成分積算値を考慮しているため、このような場合であっても、誤判定することなく、現フレーム画像がノイズの多い画像であるか否かを適切に判定することができる。

第５の発明は、第３または第４の発明であって、ノイズ判定部は、全画面判定処理において、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域ごとに、ブロック単位ノイズ判定処理を行い、ノイズが多く含まれると判定された直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ２より多い場合、当該分割画像領域は、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定する分割判定処理を実行する。

また、ノイズ判定部は、Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の分割画像領域に対して、分割判定処理を実行したときに、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ３より多い場合、現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する。

この動画像符号化装置では、全画面判定処理において、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合に、さらに、分割判定処理を行うので、現フレーム画像が、ノイズを多く含むフレーム画像である否かの判定精度をさらに向上させることができる。

第６の発明は、第１または第２の発明であって、ノイズ判定部は、第１直交変換部による直交変換により取得される周波数領域において、直交変換により取得される低域周波数成分データを含むノイズ判定用低域領域と、直交変換により取得される高域周波数成分データを含むノイズ判定用高域領域と、を設定する。

また、ノイズ判定部は、処理対象である現フレーム画像において、ノイズ判定用低域領域に含まれる低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得し、現フレーム画像において、高域領域に含まれる高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得する。

そして、ノイズ判定部は、取得した、ノイズ判定用低域成分積算値、および、ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、現フレーム画像にノイズが多く含まれるか否かを判定する全画面判定処理を行う。

この動画像符号化装置では、フレーム画像単位で（全画面単位で）取得した、ノイズ判定用低域成分積算値と、ノイズ判定用高域成分積算値とに基づいて、現フレーム画像のノイズの状況を把握することができる。つまり、この動画像符号化装置では、周波数変換したデータに基づいて、現フレーム画像のノイズの状況を把握するため、例えば、空間フィルタ等の空間処理によりノイズを多く含む画像であるか否かについて判断する場合に比べて、遙かに精度良く、現フレーム画像がノイズを多く含む画像であるか否かについて、判定することができる。

第７の発明は、第６の発明であって、ノイズ判定部は、全画面判定処理において、ノイズ判定用高域成分積算値が所定の値よりも大きい場合にのみ、現フレーム画像にノイズが多く含まれると判定する。

これにより、この動画像符号化装置では、より精度良く、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像であるか否かについて、判定することができる。ノイズ判定用低域成分積算値と、ノイズ判定用高域成分積算値との比率により、現フレーム画像のノイズ状態を判断すると、例えば、その周波数成分のほとんどがＤＣ成分であり、わずかに高域成分を含むような画像に対して、誤判定することがある。この動画像符号化装置では、ノイズ判定用高域成分積算値を考慮しているため、このような場合であっても、誤判定することなく、現フレーム画像がノイズの多い画像であるか否かを適切に判定することができる。

第８の発明は、第６または第７の発明であって、ノイズ判定部は、全画面判定処理において、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域の各分割画像領域において、ノイズ判定用低域領域に含まれる低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得するとともに、高域領域に含まれる高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得する。

そして、ノイズ判定部は、取得した、ノイズ判定用低域成分積算値、および、ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、分割画像領域ごとに、ノイズが多く含まれるか否かを判定し、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ４より多い場合、現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する。

この動画像符号化装置では、全画面判定処理において、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合に、さらに、分割判定処理（分割画像領域単位の判定処理）を行うので、現フレーム画像が、ノイズを多く含むフレーム画像である否かの判定精度をさらに向上させることができる。

第９の発明は、第１または第２の発明であって、ノイズ判定部は、第１直交変換部による直交変換が実行される単位である直交変換ブロックごとに、直交変換により取得される低域周波数成分データを含むノイズ判定用低域領域と、直交変換により取得される水平低域周波数成分データを含むノイズ判定用水平低域領域と、直交変換により取得される垂直低域周波数成分データを含むノイズ判定用垂直低域領域と、直交変換により取得される高域周波数成分データを含むノイズ判定用高域領域と、を設定する。

また、ノイズ判定部は、直交変換ブロックごとに、ノイズ判定用低域領域に含まれる低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得し、直交変換ブロックごとに、ノイズ判定用水平低域領域に含まれる水平低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用水平低域成分積算値を取得する。

また、ノイズ判定部は、直交変換ブロックごとに、ノイズ判定用垂直低域領域に含まれる垂直低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用垂直低域成分積算値を取得し、直交変換ブロックごとに、高域領域に含まれる高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得する。

そして、ノイズ判定部は、取得した、ノイズ判定用低域成分積算値、ノイズ判定用水平低域成分積算値、ノイズ判定用垂直低域成分積算値、および、ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれるか否かを判定するブロック単位ノイズ判定処理を行い、処理対象である現フレーム画像に含まれる直交変換ブロックに対して、ブロック単位ノイズ判定処理を行ったときに、ノイズが多く含まれると判定された直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ５より多い場合、現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する全画面判定処理を行う。

この動画像符号化装置では、直交変換ブロック(例えば、ＤＣＴブロック)ごとに取得した、ノイズ判定用低域成分積算値と、ノイズ判定用水平低域成分積算値と、ノイズ判定用垂直低域成分積算値と、ノイズ判定用高域成分積算値とに基づいて、当該直交変換ブロック(例えば、ＤＣＴブロック)に対応する画像ブロック（画像領域）のノイズの状況を把握することができ、ノイズが多いと判定された直交変換ブロック数（画像ブロック数）が所定の数よりも多いときに、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像であると判定する。つまり、この動画像符号化装置では、周波数変換したデータに基づいて、現フレーム画像のノイズの状況を把握するため、例えば、空間フィルタ等の空間処理によりノイズを多く含む画像であるか否かについて判断する場合に比べて、遙かに精度良く、現フレーム画像がノイズを多く含む画像であるか否かについて、判定することができる。

さらに、この動画像符号化装置では、ノイズ判定用水平低域成分積算値と、ノイズ判定用垂直低域成分積算値と、を用いて判定処理を行うため、例えば、水平方向のエッジ成分が多い画像や、垂直方向のエッジ成分が多い画像に対して、誤判定されにくく、さらに、精度の良いノイズ判定処理を実行することができる。

第１０の発明は、第９の発明であって、ノイズ判定部は、全画面判定処理において、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域ごとに、ブロック単位ノイズ判定処理を行い、ノイズが多く含まれると判定された直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ６より多い場合、当該分割画像領域は、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定する分割判定処理を実行する。

そして、ノイズ判定部は、Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の分割画像領域に対して、分割判定処理を実行したときに、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ７より多い場合、現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する。

この動画像符号化装置では、全画面判定処理において、現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合に、さらに、分割判定処理（分割画像領域単位の判定処理）を行うので、現フレーム画像が、ノイズを多く含むフレーム画像である否かの判定精度をさらに向上させることができる。

第１１の発明は、第３から第１０いずれかの発明であって、ノイズ判定部は、ブロック単位ノイズ判定処理において、直交変換ブロックごとに、周囲に隣接する周波数成分データよりも突出してレベルの大きい周波数成分データの数を、孤立周波数成分データ数として検出し、検出した孤立周波数成分データ数が所定の値ＴＨ８よりも大きい場合、直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれると判定する。

これにより、この動画像符号化装置では、孤立周波数成分データを適切に検出することができるので、孤立周波数成分データとして、周波数領域に出現するノイズ成分を適切に把握することができる。その結果、この動画像符号化装置では、現フレーム画像が、ノイズを多く含むフレーム画像である否かの判定精度をさらに向上させることができる。

第１２の発明は、第１から第１１のいずれかの発明であって、符号化部は、量子化パラメータ値ＱＰの取り得る最小値をＱＰ＿ｍｉｎとし、量子化パラメータ値ＱＰの取り得る最大値をＱＰ＿ｍａｘとし、閾値ＱＰ＿ｔｈ１、ＱＰ＿ｔｈ２（ＱＰ＿ｍｉｎ＜ＱＰ＿ｔｈ１＜ＱＰ＿ｔｈ２＜ＱＰ＿ｍａｘ）とし、量子化パラメータ小領域ＱＰ＿Ｓと、量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍと、量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌと、を、
量子化パラメータ小領域ＱＰ＿Ｓ：ＱＰ＿ｍｉｎ≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｔｈ１
量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍ：ＱＰ＿ｔｈ１≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｔｈ２
量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌ：ＱＰ＿ｔｈ２≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｍａｘ
として設定する。

そして、符号量調整部は、
（１）複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像であり、かつ、
ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像であると判定された場合、
量子化処理により用いられる量子化パラメータ値が、量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌに含まれる値に設定されるように、符号化部に指示する符号量調整信号を生成し、
（２）複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像であり、かつ、
ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像ではないと判定された場合、
量子化処理により用いられる量子化パラメータ値が、量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に設定されるように、符号化部に指示する符号量調整信号を生成し、
（３）複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像ではなく、かつ、
ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像であると判定された場合、
量子化処理により用いられる量子化パラメータ値が、量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に設定されるように、符号化部に指示する符号量調整信号を生成し、
（４）複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像ではなく、かつ、
ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像ではないと判定された場合、
量子化処理により用いられる量子化パラメータ値が、量子化パラメータ小領域ＱＰ＿Ｓに含まれる値に設定されるように、符号化部に指示する符号量調整信号を生成する。

これにより、この動画像符号化装置では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、量子化パラメータ値ＱＰは、比較的大きな値に（複雑度が高い場合、量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌに含まれる値に、複雑度が低い場合、量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に）設定される。その結果、この動画像符号化装置では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、発生符号量を適切に抑制することができる。

したがって、この動画像符号化装置では、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる。

第１３の発明は、第１直交変換ステップと、複雑度取得ステップと、ノイズ判定ステップと、符号量調整ステップと、符号化ステップと、を備える動画像符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

第１直交変換ステップは、複数のフレーム画像から構成される入力動画像に対して、直交変換を行う。

複雑度取得ステップは、第１直交変換ステップによる直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、入力動画像の複雑度を取得する。

ノイズ判定ステップは、第１直交変換ステップによる直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、入力動画像に含まれるノイズについての判定を行う。

符号量調整ステップは、複雑度取得ステップにより取得された複雑度と、ノイズ判定ステップによるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号を生成する。

符号化ステップは、入力動画像に対して、量子化処理を含む符号化処理を実行する符号化ステップであって、符号量調整ステップにより生成された符号量調整信号に基づいて決定された量子化パラメータ値に基づいて、量子化処理を行う。

これにより、第１の発明と同様の効果を奏する動画像符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。

第１４の発明は、第１直交変換部と、複雑度取得部と、ノイズ判定部と、符号量調整部と、符号化部と、を備える集積回路である。

第１直交変換部は、複数のフレーム画像から構成される入力動画像に対して、直交変換を行う。

複雑度取得部は、第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、入力動画像の複雑度を取得する。

ノイズ判定部は、第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、入力動画像に含まれるノイズについての判定を行う。

符号量調整部は、複雑度取得部により取得された複雑度と、ノイズ判定部によるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号を生成する。

符号化部は、入力動画像に対して、量子化処理を含む符号化処理を実行する符号化部であって、符号量調整部により生成された符号量調整信号に基づいて決定された量子化パラメータ値に基づいて、量子化処理を行う。

これにより、第１の発明と同様の効果を奏する集積回路を実現することができる。

本発明によれば、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる動画像符号化装置、プログラム、および、集積回路を実現することができる。

第１実施形態に係る動画像符号化装置１０００の概略構成図。 第１実施形態に係る動画像符号化装置１０００の符号化部６の概略構成図（一例）。 ８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図。 現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）において、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９を模式的に示した図。 ８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図。 ノイズ判定結果と、複雑度と、ＱＰ値との関係を示す図。 量子化パラメータ値ＱＰのとり得る範囲および量子化パラメータ値ＱＰを調整するための分割範囲について説明するための図。 ノイズ判定結果と、複雑度と、ＱＰ値との関係を示す図。 ８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図。 ８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図。 ８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図。

［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。

＜１．１：動画像符号化装置の構成＞
図１は、第１実施形態に係る動画像符号化装置１０００の概略構成図である。

図２は、第１実施形態に係る動画像符号化装置１０００の符号化部６の概略構成図（一例）である。

動画像符号化装置１０００は、図１に示すように、入力動画像信号Ｄｉｎ（入力動画像Ｄｉｎ）に対して直交変換を行う第１直交変換部１と、第１直交変換部１による直交変換により取得された周波数成分に基づいて、入力動画像Ｄｉｎの複雑度（例えば、ピクチャ単位の複雑度）を取得する複雑度取得部２と、第１直交変換部１による直交変換により取得された周波数成分に基づいて、入力動画像Ｄｉｎに含まれるノイズについての判定を行うノイズ判定部３と、を備える。

また、動画像符号化装置１０００は、複雑度取得部２により取得された入力動画像Ｄｉｎの複雑度と、ノイズ判定部３によるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号ＡＤＪを生成する符号量調整部４と、入力動画像信号Ｄｉｎに対して色空間変換を行い、動画像信号Ｄｉｎ１を取得する色空間変換部５と、を備える。

また、動画像符号化装置１０００は、符号量調整信号ＡＤＪに基づいて、動画像Ｄｉｎ１に対して、符号化処理を実行する符号化部６と、を備える。

なお、説明便宜のため、入力動画像信号Ｄｉｎは、ベイヤー配列色フィルタを有する撮像素子を含む撮像装置で撮像された動画像信号であり、Ｒ色成分信号、Ｇ１色成分信号（ベイヤー配列色フィルタにおいて、Ｒ色フィルタと同じ行に配置されているＧ色フィルタにより取得されたＧ色成分信号）、Ｇ２色成分信号（ベイヤー配列色フィルタにおいて、Ｂ色フィルタと同じ行に配置されているＧ色フィルタにより取得されたＧ色成分信号）、および、Ｂ色成分信号からなる動画像信号であるものとして、以下、説明する。

第１直交変換部１は、入力動画像信号Ｄｉｎ（入力動画像Ｄｉｎ）を入力する。第１直交変換部１は、入力された入力動画像Ｄｉｎに対して直交変換を行う。第１直交変換部１は、例えば、入力動画像Ｄｉｎ（１フレーム画像）に対して、マクロブロック単位（例えば、４画素×４画素、あるいは、８画素×８画素からなるマクロブロック単位）で、離散コサイン変換（ＤＣＴ）や整数変換等の直交変換を行う。そして、第１直交変換部１は、直交変換により取得したデータ（周波数成分データ）を、複雑度取得部２およびノイズ判定部３に出力する。

なお、第１直交変換部１は、入力動画像信号Ｄｉｎの一部の信号（例えば、Ｇ２色成分信号）のみを処理対象として、上記処理を行うものであってもよい。

複雑度取得部２は、第１直交変換部１から出力される周波数成分データを入力する。複雑度取得部２は、入力された周波数成分データに基づいて、入力動画像Ｄｉｎの複雑度を取得する（詳細については、後述）。そして、複雑度取得部２は、取得した入力動画像Ｄｉｎの複雑度を示す信号を符号量調整部４に出力する。

ノイズ判定部３は、第１直交変換部１から出力される周波数成分データを入力する。ノイズ判定部３は、入力された周波数成分データに基づいて、入力動画像Ｄｉｎに含まれるノイズの状況を判定する（詳細については、後述）。そして、ノイズ判定部３は、入力動画像Ｄｉｎに含まれるノイズの状況の判定結果を示す信号を符号量調整部４に出力する。

符号量調整部４は、複雑度取得部２から出力される入力動画像Ｄｉｎの複雑度を示す信号と、ノイズ判定部３から出力されるノイズ判定結果を示す信号とを入力する。符号量調整部４は、複雑度取得部２により取得された複雑度と、ノイズ判定部３によるノイズ判定結果に基づいて、符号量調整信号ＡＤＪを生成する。そして、符号量調整部４は、生成した符号量調整信号ＡＤＪを符号化部６に出力する。

色空間変換部５は、入力動画像信号Ｄｉｎを入力し、入力動画像信号Ｄｉｎに対して、色空間変換（例えば、ＲＧＢ色空間をＹＣｂＣｒ色空間に変換する色空間変換）を行う。色空間変換部５は、色空間変換後の動画像信号を動画像信号Ｄｉｎ１（動画像Ｄｉｎ１）として、符号化部６に出力する。なお、入力動画像信号Ｄｉｎが、符号化部６での処理可能な色成分信号からなる動画像信号である場合、色空間変換部５を省略してもよい。

符号化部６は、色空間変換部５から出力される動画像信号Ｄｉｎ１と、符号量調整部４から出力される符号量調整信号ＡＤＪとを入力する。符号化部６は、動画像Ｄｉｎ１に対して、符号量調整信号ＡＤＪに基づいて、符号化処理を実行する。そして、符号化部６は、符号化処理後のデータ（符号化データ）Ｄｏｕｔを出力する。

符号化部６は、図２に示すように、符号化処理部６１と、量子化パラメータ決定部６２とを備える。

符号化処理部６１は、図２に示すように、予測処理部６１１と、直交変換部６１２と、量子化部６１３と、逆量子化部６１４と、逆直交変換部６１５と、予測画像生成部６１６と、記憶部６１７と、可変長符号化部６１８とを備える。符号化処理部６１は、例えば、Ｈ．２６４規格やＭＰＥＧ２規格に準拠するエンコーダである。

予測処理部６１１は、動画像信号Ｄｉｎ１と、予測画像生成部６１６から出力される予測画像信号とを入力する。予測処理部６１１は、動画像信号Ｄｉｎ１と、予測画像生成部６１６から出力される予測画像信号Ｄｍｃ（予測画像Ｄｍｃ）とから、予測誤差信号（予測誤差画像）ｄｉｆｆを取得する。そして、予測処理部６１１は、取得した予測誤差信号（予測誤差画像）ｄｉｆｆを直交変換部６１２に出力する。

直交変換部６１２は、予測処理部６１１から出力される予測誤差信号（予測誤差画像）ｄｉｆｆを入力する。直交変換部６１２は、入力された予測誤差画像に対して直交変換を行う。直交変換部６１２は、例えば、入力された予測誤差画像ｄｉｆｆに対して、マクロブロック単位（例えば、４画素×４画素、あるいは、８画素×８画素からなるマクロブロック単位）で、離散コサイン変換（ＤＣＴ）や整数変換等の直交変換を行う。そして、直交変換部６１２は、直交変換により取得したデータ（周波数成分データ）を、量子化部６１３に出力する。

量子化部６１３は、直交変換部６１２から出力される周波数成分データと、量子化パラメータ決定部６２から出力される量子化パラメータ値ＱＰとを入力する。量子化部６１３は、量子化パラメータ決定部６２から出力された量子化パラメータ値ＱＰに基づいて、直交変換部６１２から出力される周波数成分データを量子化する。そして、量子化部６１３は、量子化後のデータ（量子化データ）を逆量子化部６１４および可変長符号化部６１８に出力する。

逆量子化部６１４は、量子化部６１３から出力される量子化データを入力する。逆量子化部６１４は、量子化部６１３から出力される量子化データを逆量子化し、周波数成分データを取得する。そして、逆量子化部６１４は、取得した周波数成分データを逆直交変換部６１５に出力する。

逆直交変換部６１５は、逆量子化部６１４から出力される周波数成分データを入力する。逆直交変換部６１５は、入力された周波数成分データを逆直交変換し、予測誤差画像ｄｉｆｆ’を取得する。そして、逆直交変換部６１５は、取得した予測誤差画像ｄｉｆｆ’を予測画像生成部６１６に出力する。

予測画像生成部６１６は、色空間変換部５から出力される動画像Ｄｉｎ１と、逆直交変換部６１５から出力される予測誤差画像ｄｉｆｆ’とを入力する。予測画像生成部６１６は、記憶部６１７に記憶されている参照画像と、動画像Ｄｉｎ１とを用いて、動き推定処理、動き補償処理を行い、予測画像信号Ｄｍｃ（予測画像Ｄｍｃ）を取得する。予測画像生成部６１６は、取得した予測画像Ｄｍｃを予測処理部６１１に出力する。また、予測画像生成部６１６は、予測画像Ｄｍｃと、予測誤差画像ｄｉｆｆ’とを加算して、動画像Ｄｉｎ１’（＝Ｄｍｃ＋ｄｉｆｆ’）を生成する。そして、生成した動画像Ｄｉｎ１’（現フレーム画像に対応する画像Ｄｉｎ１’）を、記憶部６１７に記憶する。記憶部６１７に記憶された動画像Ｄｉｎ１’（現フレーム画像に対応する画像Ｄｉｎ１’）は、次フレーム以降の処理において、参照画像として用いられる。

記憶部６１７は、予測画像生成部６１６が生成する動画像データを記憶する。そして、記憶部６１７に記憶されたデータは、予測画像生成部６１６により、適宜、読み出される。

可変長符号化部６１８は、量子化部６１３から出力される量子化データを入力する。可変長符号化部６１８は、入力された量子化データに対して、可変長符号化処理を行い、可変長符号化処理後のデータを、出力データＤｏｕｔ（符号化データＤｏｕｔ）として、出力する。

量子化パラメータ決定部６２は、可変長符号化部６１８から出力される出力データＤｏｕｔと、符号量調整部４から出力される符号量調整信号ＡＤＪと、を入力する。また、量子化パラメータ決定部６２は、目標符号量と、符号化処理部６１から出力される各種データＩｎｆｏ（量子化パラメータ値を決定するためのデータ）が入力される。量子化パラメータ決定部６２は、目標符号量、出力データＤｏｕｔ、符号量調整信号ＡＤＪ、および、符号化処理部６１から出力される各種データＩｎｆｏに基づいて、量子化パラメータ値ＱＰを決定する。そして、量子化パラメータ決定部６２は、決定した量子化パラメータ値ＱＰを示す信号を、量子化部６１３に出力する。

＜１．２：動画像符号化装置の動作＞
以上のように構成された動画像符号化装置１０００の動作について、以下、説明する。

入力動画像信号Ｄｉｎ（入力動画像Ｄｉｎ）は、図１に示すように、第１直交変換部１と、色空間変換部５とに、入力される。

第１直交変換部１では、入力動画像Ｄｉｎに対して、例えば、４画素×４画素、あるいは、８画素×８画素からなるマクロブロック単位で、離散コサイン変換（ＤＣＴ）や整数変換等の直交変換が実行され、周波数成分データ（例えば、ＤＣＴ係数データ）が取得される。そして、取得された周波数成分データは、複雑度取得部２およびノイズ判定部３に出力される。

なお、第１直交変換部１では、入力動画像信号Ｄｉｎ（入力動画像Ｄｉｎ）の一部の色成分信号（例えば、Ｇ２色成分信号）のみを用いて、上記処理を行うようにしてもよい。この場合、入力動画像信号Ｄｉｎ（入力動画像Ｄｉｎ）の全ての色成分信号（Ｒ色成分信号、Ｇ１色成分信号、Ｇ２色成分信号、および、Ｂ色成分信号）に対して処理を実行する場合に比べて、演算量を少なくすることができる。

複雑度取得部２では、第１直交変換部１から出力される周波数成分データに基づいて、複雑度ｃｍｐｌｘが取得される。

（１．２．１：複雑度Ｃｍｐｌｘの取得処理）
ここで、複雑度取得部２による複雑度ｃｍｐｌｘの取得処理について、説明する。

なお、説明便宜のために、第１直交変換部で実行される直交変換がＤＣＴであり、処理対象ブロック（ＤＣＴの対象となるブロック（ＤＣＴブロック））は、８画素×８画素であるものとする。

図３に、８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示す。図３に示すように、処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を構成する各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）を、ＤＣ、ＡＣ（ｘ，ｙ）（ｘ，ｙ：整数 ０≦ｘ≦７，０≦ｙ≦７ ただし、ｘ＝０かつｙ＝０の場合を除く。）と表す。つまり、直流成分を示すＤＣＴ係数データをＤＣとし、交流成分を示すＤＣＴ係数データをＡＣ（ｘ，ｙ）とする。また、１フレーム画像に含まれるＤＣＴブロック数をＮ（Ｎ：自然数）とする。また、第ｉ番目（ｉ：自然数、1≦ｉ≦Ｎ）のＤＣＴブロックの直流成分を示すＤＣＴ係数データをＤＣ（ｉ）と表記し、第ｉ番目のＤＣＴブロックの交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）をＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）と表記する。

複雑度取得部２は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を、直流成分ＤＣ（ｉ）で正規化する。つまり、
ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）＝ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）／ＤＣ（ｉ）
により、正規化した交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を取得する。この処理を、複雑度取得部２は、１フレーム画像に含まれる全てのＤＣＴブロック（Ｎ個のＤＣＴブロック）について実行する。

そして、複雑度取得部２は、ＤＣＴブロックにおける同一周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を、それぞれ、１フレーム画像に含まれるＤＣＴブロック数分（Ｎ個分）だけ加算する。すなわち、下記数式に相当する処理により、各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）の積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）を算出する。

これにより、ＤＣＴブロックが８画素×８画素のブロックである場合、６３個の各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）の積算値Ｓｕｍ＿ＡＣが取得される。

また、複雑度取得部２は、低域交流成分を示す領域ＡＲ＿Ｌ（低域領域ＡＲ＿Ｌ）に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値Ｓｕｍ＿Ｌを取得する。なお、低域領域ＡＲ＿Ｌは、例えば、図３に示す斜線のハッチングを付した周波数成分データからなる領域である。つまり、図３の場合、低域領域ＡＲ＿Ｌは、ＡＣ（１，０）〜ＡＣ（６，０）、ＡＣ（０，１）〜ＡＣ（４，１）、ＡＣ（０，２）〜ＡＣ（３，２）、ＡＣ（０，３）〜ＡＣ（２，３）、ＡＣ（０，４）〜ＡＣ（１，４）、および、ＡＣ（０，５）の合計２１個（＝６３／３）の周波数成分データからなる領域である。

すなわち、複雑度取得部２は、低域領域ＡＲ＿Ｌに含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値（低域成分積算値）Ｓｕｍ＿Ｌを、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｌ」とは、上記で説明した低域領域に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、低域領域ＡＲ＿Ｌに含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値を算出する数式を示している。

また、複雑度取得部２は、中域交流成分を示す領域ＡＲ＿Ｍ（中域領域ＡＲ＿Ｍ）に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値Ｓｕｍ＿Ｍを取得する。なお、中域領域ＡＲ＿Ｍは、例えば、図３にグレーで示した周波数成分データからなる領域である。つまり、図３の場合、中域領域ＡＲ＿Ｍは、ＡＣ（７，０）、ＡＣ（５，１）〜ＡＣ（７，１）、ＡＣ（４，２）〜ＡＣ（６，２）、ＡＣ（３，３）〜ＡＣ（５，３）、ＡＣ（２，４）〜ＡＣ（４，４）、ＡＣ（１，５）〜ＡＣ（３，５）、ＡＣ（０，６）〜ＡＣ（２，６）、および、ＡＣ（０，７）〜ＡＣ（１，７）の合計２１個（＝６３／３）の周波数成分データからなる領域である。

すなわち、複雑度取得部２は、中域領域ＡＲ＿Ｍに含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値（中域成分積算値）Ｓｕｍ＿Ｍを、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｍ」とは、上記で説明した中域領域に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、中域領域ＡＲ＿Ｍに含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値を算出する数式を示している。

また、複雑度取得部２は、高域交流成分を示す領域ＡＲ＿Ｈ（高域領域ＡＲ＿Ｈ）に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値Ｓｕｍ＿Ｈを取得する。なお、高域領域ＡＲ＿Ｈは、例えば、図３に無色（白色）で示した周波数成分データからなる領域である。つまり、図３の場合、高域領域ＡＲ＿Ｈは、ＡＣ（７，２）、ＡＣ（６，３）〜ＡＣ（７，３）、ＡＣ（５，４）〜ＡＣ（７，４）、ＡＣ（４，５）〜ＡＣ（７，５）、ＡＣ（３，６）〜ＡＣ（７，６）、および、ＡＣ（２，７）〜ＡＣ（７，７）の合計２１個（＝６３／３）の周波数成分データからなる領域である。

すなわち、複雑度取得部２は、高域領域ＡＲ＿Ｈに含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値（高域成分積算値）Ｓｕｍ＿Ｈを、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｈ」とは、上記で説明した高域領域に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、高域領域ＡＲ＿Ｈに含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値を算出する数式を示している。

複雑度取得部２は、上記により取得した、低域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｌと、中域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｍと、高域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｈと、に基づいて、例えば、以下の（１）〜（３）のいずれかの処理により、複雑度ｃｍｐｌｘを取得する。なお、複雑度ｃｍｐｌｘは、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）が複雑であると判断された場合、「１」に設定され、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）が複雑ではないと判断された場合、「０」に設定されるものとする。
（１）複雑度取得部２は、
Ｓｕｍ＿Ｍ／（Ｓｕｍ＿Ｌ＋Ｓｕｍ＿Ｍ＋Ｓｕｍ＿Ｈ）＞Ｔｈ１
Ｔｈ１：閾値
である場合、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）が複雑であると判断し、複雑度ｃｍｐｌｘを、
ｃｍｐｌｘ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、複雑度取得部２は、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）は複雑ではないと判断し、複雑度ｃｍｐｌｘを、
ｃｍｐｌｘ＝０
に設定する。
（２）複雑度取得部２は、
（Ｓｕｍ＿Ｍ＋Ｓｕｍ＿Ｈ）／（Ｓｕｍ＿Ｌ＋Ｓｕｍ＿Ｍ＋Ｓｕｍ＿Ｈ）＞Ｔｈ２
Ｔｈ２：閾値
である場合、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）が複雑であると判断し、複雑度ｃｍｐｌｘを、
ｃｍｐｌｘ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、複雑度取得部２は、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）は複雑ではないと判断し、複雑度ｃｍｐｌｘを、
ｃｍｐｌｘ＝０
に設定する。
（３）複雑度取得部２は、
Ｓｕｍ＿Ｍ／（Ｓｕｍ＿Ｌ＋Ｓｕｍ＿Ｍ）＞Ｔｈ３
Ｔｈ３：閾値
である場合、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）が複雑であると判断し、複雑度ｃｍｐｌｘを、
ｃｍｐｌｘ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、複雑度取得部２は、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）は複雑ではないと判断し、複雑度ｃｍｐｌｘを、
ｃｍｐｌｘ＝０
に設定する。

複雑度取得部２は、上記（１）〜（３）のいずれかの処理を実行することにより、現フレーム画像（処理対象のフレーム画像）が複雑であるか否かを判断する。つまり、１フレーム画像中の周波数成分分布（低域成分、中域成分、および、高域成分の分布）において、中域成分、および／または、高域成分が所定の割合よりも多い場合、複雑度取得部２は、当該フレーム画像が複雑な画像であると判断する。なお、複雑度取得部２における、フレーム画像が複雑な画像であると判断する処理は、上記に限定されることはなく、他の処理（他の判定方法）を採用してもよい。

≪分割判定処理（複雑度）≫
さらに、複雑度取得部２は、上記処理（以下、「全体判定処理」という。）により、複雑度ｃｍｐｌｘが「０」に設定された場合、つまり、現フレーム画像が複雑ではないと判定された場合、以下の分割画像領域を用いた判定処理（以下、「分割判定処理」という。）を行うようにしてもよい。この分割判定処理について、図４を用いて説明する。

図４は、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）において、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９を模式的に示した図である。なお、図４では、説明便宜のため、現フレーム画像Ｆ１が正方形の画像であるものとして、図示しているが、現フレーム画像Ｆ１の縦横比（アスペクト比）が他の比率であってもよい。

分割判定処理において、複雑度取得部２は、図４に示した分割画像領域ごとに、各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）の積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）を算出する。なお、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９は、それぞれ、Ｍ個のＤＣＴブロックからなるものとする。

複雑度取得部２は、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれに対して、下記数式に相当する処理により、各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）の積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）を算出する。

そして、全体判定処理と同様に、複雑度取得部２は、（数式２）〜（数式４）に相当する処理により、低域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｌ、中域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｍ、および、高域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｈを算出する。

そして、複雑度取得部２は、上記により取得した、低域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｌと、中域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｍと、高域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｈと、に基づいて、例えば、以下の（１）〜（３）のいずれかの処理により、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを取得する。なお、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄは、処理対象の分割画像領域が複雑な画像領域であると判断された場合、「１」に設定され、処理対象の分割画像領域が複雑な画像領域ではないと判断された場合、「０」に設定されるものとする。
（１）複雑度取得部２は、
Ｓｕｍ＿Ｍ／（Ｓｕｍ＿Ｌ＋Ｓｕｍ＿Ｍ＋Ｓｕｍ＿Ｈ）＞Ｔｈ１
Ｔｈ１：閾値
である場合、処理対象の分割画像領域が複雑な画像領域であると判断し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを、
ｃｍｐｌｘ＿ｄ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、複雑度取得部２は、処理対象の分割画像領域は複雑な画像領域ではないと判断し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを、
ｃｍｐｌｘ＿ｄ＝０
に設定する。
（２）複雑度取得部２は、
（Ｓｕｍ＿Ｍ＋Ｓｕｍ＿Ｈ）／（Ｓｕｍ＿Ｌ＋Ｓｕｍ＿Ｍ＋Ｓｕｍ＿Ｈ）＞Ｔｈ２
Ｔｈ２：閾値
である場合、処理対象の分割画像領域が複雑な画像領域であると判断し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを、
ｃｍｐｌｘ＿ｄ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、複雑度取得部２は、処理対象の分割画像領域は複雑な画像領域ではないと判断し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを、
ｃｍｐｌｘ＿ｄ＝０
に設定する。
（３）複雑度取得部２は、
Ｓｕｍ＿Ｍ／（Ｓｕｍ＿Ｌ＋Ｓｕｍ＿Ｍ）＞Ｔｈ３
Ｔｈ３：閾値
である場合、処理対象の分割画像領域が複雑な画像領域であると判断し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを、
ｃｍｐｌｘ＿ｄ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、複雑度取得部２は、処理対象の分割画像領域は複雑な画像領域ではないと判断し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄを、
ｃｍｐｌｘ＿ｄ＝０
に設定する。

複雑度取得部２は、上記（１）〜（３）のいずれかの処理を実行することにより、処理対象の分割画像領域が複雑な画像領域であるか否かを判断する。つまり、分割画像領域中の周波数成分分布（低域成分、中域成分、および、高域成分の分布）において、中域成分、および／または、高域成分が所定の割合よりも多い場合、複雑度取得部２は、当該分割画像領域が複雑な画像であると判断する。

複雑度取得部２は、上記処理を、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれに対して、実行し、分割領域複雑度ｃｍｐｌｘ＿ｄが「１」である分割画像領域の数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｃｍｐｌｘに代入する。

ｎｕｍ＿ｃｍｐｌｘ＞Ｔｈ＿ｎｕｍ１
Ｔｈ＿ｎｕｍ１：閾値
である場合、すなわち、分割画像領域が複雑な画像領域であると判定された分割画像領域数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ１より多い場合、当該フレーム画像Ｆ１（現フレーム画像Ｆ１）が複雑であると判断し、複雑度取得部２は、
ｃｍｐｌｘ＝１
に設定する。

以上の処理により、複雑度取得部２は、複雑度ｃｍｐｌｘを取得する。そして、複雑度取得部２により取得された複雑度ｃｍｐｌｘを示す信号は、符号量調整部４に出力される。

（１．２．２：ノイズ判定処理）
次に、ノイズ判定部３によるノイズ判定処理について、説明する。

ノイズ判定部３では、第１直交変換部１から出力される周波数成分データに基づいて、ノイズ判定処理が実行される。

図５は、８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図である。図５において、斜線で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれるデータであり、右下の白色で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれるデータである。

ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を、直流成分ＤＣ（ｉ）で正規化する。つまり、
ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）＝ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）／ＤＣ（ｉ）
により、正規化した交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を取得する。

そして、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を加算し、低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を取得する。

すなわち、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの積算値である低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｌ１」とは、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの積算値である低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を算出する数式を示している。

また、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を加算し、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）を取得する。

すなわち、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの積算値である高域成分合計値Ｈ１（ｉ）を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｈ１」とは、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの積算値である高域成分合計値Ｈ１（ｉ）を算出する数式を示している。

ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、上記により算出した低域成分合計値Ｌ１（ｉ）と、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）とに基づいて、ｉ番目のＤＣＴブロックについてのノイズ判定結果を示すフラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）の値を設定する。なお、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）は、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

具体的には、
Ｈ１（ｉ）／Ｌ１（ｉ）＞Ｔｈ４
Ｔｈ４：閾値
であり、かつ、
Ｈ１（ｉ）＞Ｔｈ５
Ｔｈ５：閾値
である場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「０」に設定する。

ノイズ判定部３は、上記処理を、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）に含まれる全てのＤＣＴブロック（ｉ＝１〜Ｎ）について、実行する。そして、ノイズ判定部３は、ｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）＝１であるＤＣＴブロック数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙに代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＞Ｔｈ＿ｎｕｍ２
Ｔｈ＿ｎｕｍ２：閾値
である場合、すなわち、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定されたＤＣＴブロック数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ２より多い場合、当該フレーム画像Ｆ１（現フレーム画像Ｆ１）は、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、
ｎｏｉｓｙ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、
ｎｏｉｓｙ＝０
に設定する。

なお、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙは、処理対象フレーム画像（あるいは、処理対象の画像領域）が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、処理対象フレーム画像（あるいは、処理対象の画像領域）が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

≪分割判定処理（ノイズ判定処理）≫
さらに、ノイズ判定部３は、上記処理（以下、「ノイズ判定の全体判定処理」という。）により、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙが「０」に設定された場合、つまり、現フレーム画像が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、以下の分割画像領域を用いた判定処理（以下、「ノイズ判定の分割判定処理」という。）を行うようにしてもよい。このノイズ判定の分割判定処理について、図４を用いて説明する。

図４は、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）において、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９を模式的に示した図である。なお、図４では、説明便宜のため、現フレーム画像Ｆ１が正方形の画像であるものとして、図示しているが、現フレーム画像Ｆ１の縦横比（アスペクト比）が他の比率であってもよい。

ノイズ判定の分割判定処理において、ノイズ判定部３は、図４に示した各分割画像領域を処理対象領域として、ノイズ判定処理を行い、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを取得する。なお、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９は、それぞれ、Ｍ個のＤＣＴブロックからなるものとする。

ノイズ判定部３は、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれを処理対象領域とし、ノイズ判定の全体判定処理と同様に、ｉ番目のＤＣＴブロックにおける、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）および低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を取得する。

ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、低域成分合計値Ｌ１（ｉ）と、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）とに基づいて、ｉ番目のＤＣＴブロックについてのノイズ判定結果を示すフラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）の値を設定する。

具体的には、
Ｈ１（ｉ）／Ｌ１（ｉ）＞Ｔｈ４
Ｔｈ４：閾値
であり、かつ、
Ｈ１（ｉ）＞Ｔｈ５
Ｔｈ５：閾値
である場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「０」に設定する。

ノイズ判定部３は、上記処理を、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９の各分割画像領域に含まれる全てのＤＣＴブロック（ｉ＝１〜Ｍ）について、実行する。そして、ノイズ判定部３は、ｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）＝１であるＤＣＴブロック数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ１に代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ１＞Ｔｈ＿ｎｕｍ３
Ｔｈ＿ｎｕｍ３：閾値
である場合、すなわち、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定されたＤＣＴブロック数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ３より多い場合、当該分割画像領域は、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを、
ｎｏｉｓｙ＿ｄ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを、
ｎｏｉｓｙ＿ｄ＝０
に設定する。

なお、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄは、処理対象の分割画像領域が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、処理対象の分割画像領域が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

ノイズ判定部３は、上記処理を、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれに対して、実行し、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄが「１」である分割画像領域の数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＿ｄに代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＿ｄ＞Ｔｈ＿ｎｕｍ４
Ｔｈ＿ｎｕｍ４：閾値
である場合、すなわち、分割画像領域が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された分割画像領域数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ４より多い場合、当該フレーム画像Ｆ１（現フレーム画像Ｆ１）が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、ノイズ判定部３は、現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、
ｎｏｉｓｙ＝１
に設定する。なお、分割画像領域の数がｎ１（図４の場合、ｎ１＝９）の場合、
Ｔｈ＿ｎｕｍ４＝Ｔｈ＿ｎｕｍ２／ｎ１
としてもよい。

以上の処理により、ノイズ判定部３は、現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを取得する。そして、ノイズ判定部３により取得された現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを示す信号は、符号量調整部４に出力される。

符号量調整部４では、複雑度取得部２により取得された複雑度ｃｍｐｌｘと、ノイズ判定部３により取得されたノイズ判定結果（ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ）に基づいて、符号量調整信号ＡＤＪが生成される。

符号量調整部４により実行される具体的な処理について、図６〜図８を用いて、説明する。

図６は、ノイズ判定結果と、複雑度と、ＱＰ値との関係を示す図である。

図７は、量子化パラメータ値ＱＰのとり得る範囲および量子化パラメータ値ＱＰを調整するための分割範囲について説明するための図である。

図８は、ノイズ判定結果と、複雑度と、ＱＰ値との関係を示す図である。

なお、以下では、符号化部６の量子化処理において用いられる量子化パラメータ値ＱＰは、図７に示すように、
ＱＰ＿ｍｉｎ≦ＱＰ≦ＱＰ＿ｍａｘ
ＱＰ＿ｍｉｎ：ＱＰ値の最小値
ＱＰ＿ｍａｘ：ＱＰ値の最大値
で規定される範囲の値をとるものとする。また、図７に示すように、量子化パラメータ値ＱＰを調整するための分割範囲ＱＰ＿Ｓ、ＱＰ＿Ｍ、および、ＱＰ＿Ｌが設定されているものとする。分割範囲ＱＰ＿Ｓ、ＱＰ＿Ｍ、および、ＱＰ＿Ｌは、値ＱＰ＿ｔｈ１およびＱＰ＿ｔｈ２により、以下のように設定される。

設定範囲ＱＰ＿Ｓ：ＱＰ＿ｍｉｎ≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｔｈ１
設定範囲ＱＰ＿Ｍ：ＱＰ＿ｔｈ１≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｔｈ２
設定範囲ＱＰ＿Ｌ：ＱＰ＿ｔｈ２≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｍａｘ
ＱＰ＿ｍｉｎ＜ＱＰ＿ｔｈ１＜ＱＰ＿ｔｈ２＜ＱＰ＿ｍａｘ
また、量子化パラメータ値ＱＰは、正の値をとるものとする。そして、例えば、量子化パラメータ値ＱＰと量子化ステップ値の対数とが比例する。

符号量調整部４は、図６に示すように、量子化パラメータ値ＱＰが調整されるように、符号量調整信号ＡＤＪを生成する。すなわち、
（１）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＝１であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝１である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が大きな値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｌに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。
（２）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＝０であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝１である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が中程度の値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｍに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。
（３）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＝１であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が中程度の値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｍに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。
（４）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＝０であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が小さな値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｓに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。

上記処理により生成された符号量調整信号ＡＤＪは、符号量調整部４から符号化部６の量子化パラメータ決定部６２に出力される。

また、符号量調整部４は、図８に示すように、量子化パラメータ値ＱＰが調整されるように、符号量調整信号ＡＤＪを生成するようにしてもよい。この場合、符号量調整部４は、ノイズ判定部３により取得されたノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを保持する。具体的には、符号量調整部４は、過去ｋフレーム画像分（ｋ：自然数）のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを保持する。そして、符号量調整部４は、現フレームからｎフレーム前（ｎ：０または自然数）のフレーム画像についてのノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、ｎｏｉｓｙ＿ｐａｓｔ（ｎ）として保持する。符号量調整部４は、例えば、以下の（１）または（２）の処理により、期間を考慮したノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍの値を設定する。すなわち、
（１）現フレームと過去（ｋ１−１）個（ｋ１：２以上の自然数）のフレームの合計ｋ１個のフレーム画像のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｐａｓｔ（０）〜ｎｏｉｓｙ＿ｐａｓｔ（ｋ１−１）のうち、ｋ２個以上のノイズ判定結果値が「１」である場合、符号量調整部４は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを、
ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝１
と設定する。

一方、上記以外の場合、符号量調整部４は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを、
ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝０
と設定する。

例えば、上記において、ｋ１＝１０、ｋ２＝５に設定することで、現フレームを含む過去１０フレームのうち、５フレーム以上で、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、符号量調整部４は、ノイズの多いフレーム画像（映像）が続いていると判断し、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを「１」に設定する。
（２）現フレームと過去（ｋ３−１）個（ｋ３：２以上の自然数）のフレームの合計ｋ３個のフレーム画像のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｐａｓｔ（０）〜ｎｏｉｓｙ＿ｐａｓｔ（ｋ３−１）が全て「１」である場合、符号量調整部４は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを、
ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝１
と設定する。

一方、上記以外の場合、符号量調整部４は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを、
ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝０
と設定する。

例えば、上記において、ｋ３＝３に設定することで、現フレームを含む連続する過去３フレームのすべてのフレーム画像において、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、符号量調整部４は、ノイズの多いフレーム画像（映像）が続いていると判断し、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを「１」に設定する。

そして、符号量調整部４は、上記で説明したノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍを用いて、図８に示すように、量子化パラメータ値ＱＰが調整されるように、符号量調整信号ＡＤＪを生成する。すなわち、
（１）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝１であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝１である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が大きな値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｌに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。
（２）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝０であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝１である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が中程度の値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｍに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。
（３）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝１であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が中程度の値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｍに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。
（４）ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ＝０であり、かつ、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０である場合、符号量調整部４は、符号化部６での量子化処理における量子化パラメータ値が小さな値（例えば、図７の分割範囲ＱＰ＿Ｓに含まれるＱＰ値）に設定されるように指示する符号量調整信号ＡＤＪを生成する。

上記処理により生成された符号量調整信号ＡＤＪは、符号量調整部４から符号化部６の量子化パラメータ決定部６２に出力される。

色空間変換部５では、入力動画像信号Ｄｉｎは、色空間変換が実行され、符号化部６が符号化処理を実行することができる形式の信号に変換される。入力動画像信号ＤｉｎがＲＧＢ色空間の信号であり、符号化部６がＹＣｂＣｒ色空間の信号に対して符号化処理を実行するものである場合、色空間変換部５では、入力動画像信号Ｄｉｎは、ＲＧＢ色空間の信号から、ＹＣｂＣｒ色空間の信号に変換される。そして、変換された信号（例えば、ＹＣｂＣｒ色空間の信号）は、動画像信号Ｄｉｎ１として、符号化部６に出力される。

なお、入力動画像信号Ｄｉｎが、ベイヤー配列色フィルタを有する撮像素子により取得された信号であり、Ｒ色成分信号、Ｇ１色成分信号、Ｇ２色成分信号、および、Ｂ色成分信号からなる動画像信号である場合、色空間変換部５において、当該動画像信号に対して、画素補間処理、ガンマ補正処理、ホワイトバランス処理等のカメラ信号処理が実行されるものであってもよい。そして、この場合、色空間変換部５において、当該カメラ信号処理が実行されて取得されたＲＧＢ色空間の信号に対して、色空間変換を実行するようにしてもよい。

上記処理により、色空間変換部５で変換された動画像信号Ｄｉｎ１は、符号化部６の予測処理部６１１および予測画像生成部６１６に出力される。

予測処理部６１１では、動画像信号Ｄｉｎ１（動画像Ｄｉｎ１）と、予測画像生成部６１６から出力される予測画像信号Ｄｍｃ（予測画像Ｄｍｃ）とから、予測誤差信号（予測誤差画像）ｄｉｆｆが取得される。そして、取得された予測誤差信号（予測誤差画像）ｄｉｆｆは、直交変換部６１２に出力される。

直交変換部６１２では、入力された予測誤差画像に対して直交変換が実行される。直交変換部６１２では、例えば、入力された予測誤差画像ｄｉｆｆに対して、マクロブロック単位（例えば、４画素×４画素、あるいは、８画素×８画素からなるマクロブロック単位）で、離散コサイン変換（ＤＣＴ）や整数変換等の直交変換が実行される。そして、直交変換により取得したデータ（周波数成分データ）は、量子化部６１３に出力される。

量子化部６１３では、量子化パラメータ決定部６２から出力された量子化パラメータ値ＱＰに基づいて、直交変換部６１２から出力される周波数成分データが量子化される。そして、量子化後のデータ（量子化データ）は、逆量子化部６１４および可変長符号化部６１８に出力される。

逆量子化部６１４では、量子化部６１３から出力される量子化データが逆量子化され、周波数成分データが取得される。そして、取得された周波数成分データは、逆直交変換部６１５に出力される。

逆直交変換部６１５では、入力された周波数成分データが逆直交変換され、予測誤差画像ｄｉｆｆ’が取得される。そして、取得された予測誤差画像ｄｉｆｆ’は、予測画像生成部６１６に出力される。

予測画像生成部６１６では、記憶部６１７に記憶されている参照画像と、動画像Ｄｉｎ１とを用いて、動き推定処理、動き補償処理が実行され、予測画像信号Ｄｍｃ（予測画像Ｄｍｃ）が取得される。取得された予測画像Ｄｍｃは、予測処理部６１１に出力される。また、予測画像生成部６１６では、予測画像Ｄｍｃと、予測誤差画像ｄｉｆｆ’とが加算され、動画像Ｄｉｎ１’（＝Ｄｍｃ＋ｄｉｆｆ’）が生成される。そして、生成された動画像Ｄｉｎ１’（現フレーム画像に対応する画像Ｄｉｎ１’）は、記憶部６１７に記憶される。記憶部６１７に記憶された動画像Ｄｉｎ１’（現フレーム画像に対応する画像Ｄｉｎ１’）は、次フレーム以降の処理において、参照画像として用いられる。

記憶部６１７では、予測画像生成部６１６により生成される動画像データが記憶される。そして、記憶部６１７に記憶されたデータは、予測画像生成部６１６により、適宜、読み出される。

可変長符号化部６１８では、入力された量子化データに対して、可変長符号化処理が実行される。そして、可変長符号化処理後のデータは、出力データＤｏｕｔ（符号化データＤｏｕｔ）として、出力される。

量子化パラメータ決定部６２では、目標符号量、出力データＤｏｕｔ、符号量調整信号ＡＤＪ、および、符号化処理部６１から出力される各種データＩｎｆｏに基づいて、量子化パラメータ値ＱＰが決定される。量子化パラメータ決定部６２では、例えば、特願２０１３-２５３４３０号に開示されている技術と同様に、目標符号量、出力データＤｏｕｔ、各種データＩｎｆｏ（例えば、ＳＡＴＤ、処理対象マクロブロックが、イントラマクロブロックか、インターマクロブロックのいずれであるかを示すフラグＩｎｔｒａ／Ｉｎｔｅｒ＿ｆｌａｇ等）に基づいて、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐを決定する。

さらに、量子化パラメータ決定部６２では、符号量調整部４から出力される符号量調整信号ＡＤＪにより、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐを調整し、量子化パラメータ値ＱＰを取得する。具体的には、
（１）量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐが、符号量調整信号ＡＤＪにより指示されているＱＰ値の範囲に属する値である場合、量子化パラメータ決定部６２は、
ＱＰ＝ＱＰ＿ｔｍｐ
として、量子化パラメータ値ＱＰを取得する。
（２）一方、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐが、符号量調整信号ＡＤＪにより指示されているＱＰ値の範囲に属する値ではない場合、量子化パラメータ決定部６２は、符号量調整信号ＡＤＪにより指示されているＱＰ値の範囲に含まれる値をＱＰ１（例えば、符号量調整信号ＡＤＪにより指示されているＱＰ値の範囲の中央値）とすると、
ＱＰ＝ＱＰ１
として、量子化パラメータ値ＱＰを取得する。

例えば、符号量調整信号ＡＤＪにより指示されているＱＰ値の範囲が、図７に示す分割範囲ＱＰ＿Ｓであり、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐが、分割範囲ＱＰ＿Ｓ内の値ではない場合、量子化パラメータ決定部６２は、量子化パラメータ値ＱＰを、分割範囲ＱＰ＿Ｓ内の値（例えば、分割範囲ＱＰ＿Ｓの中央値）に設定する。

つまり、量子化パラメータ決定部６２は、符号量調整信号ＡＤＪにより、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐを、必要に応じて調整し、量子化パラメータ値ＱＰを取得する。

このようにして取得された量子化パラメータ値ＱＰは、量子化部６１３に出力される。

以上のように、動画像符号化装置１０００では、複雑度取得部２により取得された入力動画像Ｄｉｎの複雑度ｃｍｐｌｘと、ノイズ判定部３によるノイズ判定結果（ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ、または、ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ）とに基づいて、生成された符号量調整信号ＡＤＪにより、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐが必要に応じて調整され、量子化パラメータ値ＱＰが決定される。これにより、動画像符号化装置１０００では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、量子化パラメータ値ＱＰは、比較的大きな値に（複雑度ｃｍｐｌｘ＝１の場合、分割領域ＱＰ＿Ｌに含まれる値に、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０の場合、分割領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に）設定される。その結果、動画像符号化装置１０００では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、発生符号量を適切に抑制することができる。

したがって、この動画像符号化装置１０００では、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる。

≪第１変形例≫
次に、第１実施形態の第１変形例について、説明する。

なお、本変形例において、第１実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。

本変形例の動画像符号化装置は、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様の構成を有している。本変形例の動画像符号化装置では、ノイズ判定部３でのノイズ判定処理のみが、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と相違する。したがって、以下では、本変形例の動画像符号化装置のノイズ判定部３において実行されるノイズ判定処理について、説明する。

ノイズ判定部３では、第１直交変換部１から出力される周波数成分データに基づいて、ノイズ判定処理が実行される。

ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を、直流成分ＤＣ（ｉ）で正規化する。つまり、
ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）＝ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）／ＤＣ（ｉ）
により、正規化した交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を取得する。この処理を、ノイズ判定部３は、１フレーム画像に含まれる全てのＤＣＴブロック（Ｎ個のＤＣＴブロック）について実行する。

そして、ノイズ判定部３は、ＤＣＴブロックにおける同一周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を、それぞれ、１フレーム画像に含まれるＤＣＴブロック数分（Ｎ個分）だけ加算する。すなわち、下記数式に相当する処理により、各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）の積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）を算出する。

これにより、ＤＣＴブロックが８画素×８画素のブロックである場合、６３個の各周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）の積算値Ｓｕｍ＿ＡＣが取得される。

また、ノイズ判定部３は、低域交流成分を示す領域ＡＲ＿Ｌ１（低域領域ＡＲ＿Ｌ１）に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値Ｌ１を取得する。なお、低域領域ＡＲ＿Ｌ１は、例えば、図５に示す斜線のハッチングを付した周波数成分データからなる領域である。つまり、図５の場合、低域領域ＡＲ＿Ｌ１は、ＡＣ（１，０）〜ＡＣ（４，０）、ＡＣ（０，１）〜ＡＣ（３，１）、ＡＣ（０，２）〜ＡＣ（２，２）、ＡＣ（０，３）〜ＡＣ（１，３）、および、ＡＣ（０，４）の合計１４個の周波数成分データからなる領域である。

すなわち、ノイズ判定部３は、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値（低域成分積算値）Ｌ１を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｌ１」とは、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値である低域成分積算値Ｌ１を算出する数式を示している。

また、ノイズ判定部３は、高域交流成分を示す領域ＡＲ＿Ｈ１（高域領域ＡＲ＿Ｈ１）に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値Ｈ１を取得する。なお、高域領域ＡＲ＿Ｈ１は、例えば、図５に示す、右下の無地（白色）で示した周波数成分データからなる領域である。つまり、図５の場合、高域領域ＡＲ＿Ｈ１は、ＡＣ（７，３）、ＡＣ（６，４）〜ＡＣ（７，４）、ＡＣ（５，５）〜ＡＣ（７，５）、ＡＣ（４，６）〜ＡＣ（７，６）、および、ＡＣ（３，７）〜ＡＣ（７，７）の合計１５個の周波数成分データからなる領域である。

すなわち、ノイズ判定部３は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値（高域成分積算値）Ｈ１を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｈ１」とは、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの積算値Ｓｕｍ＿ＡＣ（ｘ，ｙ）の合計値である高域成分積算値Ｈ１を算出する数式を示している。

ノイズ判定部３は、上記により算出した低域成分積算値Ｌ１と、高域成分積算値Ｈ１とに基づいて、現フレーム画像（処理対象フレーム画像）についてのノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを設定する。

具体的には、
Ｈ１／Ｌ１＞Ｔｈ＿Ａ１
Ｔｈ＿Ａ１：閾値
であり、かつ、
Ｈ１＞Ｔｈ＿Ａ２
Ｔｈ＿Ａ２：閾値
である場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを「１」に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを「０」に設定する。

なお、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙは、処理対象フレーム画像（あるいは、処理対象の画像領域）が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、処理対象フレーム画像（あるいは、処理対象の画像領域）が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

≪第１変形例の分割判定処理（ノイズ判定処理）≫
さらに、ノイズ判定部３は、上記処理（以下、「ノイズ判定の全体判定処理（第１変形例）」という。）により、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙが「０」に設定された場合、つまり、現フレーム画像が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、以下の分割画像領域を用いた判定処理（以下、「ノイズ判定の分割判定処理（第１変形例）」という。）を行うようにしてもよい。このノイズ判定の分割判定処理について、図４を用いて説明する。

図４は、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）において、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９を模式的に示した図である。なお、図４では、説明便宜のため、現フレーム画像Ｆ１が正方形の画像であるものとして、図示しているが、現フレーム画像Ｆ１の縦横比（アスペクト比）が他の比率であってもよい。

ノイズ判定の分割判定処理において、ノイズ判定部３は、図４に示した各分割画像領域を処理対象領域として、ノイズ判定処理を行い、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを取得する。なお、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９は、それぞれ、Ｍ個のＤＣＴブロックからなるものとする。

ノイズ判定部３は、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれを処理対象領域とし、ノイズ判定の全体判定処理（第１変形例）と同様に、各分割画像領域における、高域成分積算値Ｈ１および低域成分積算値Ｌ１を取得する。

ノイズ判定部３は、分割画像領域ごとに、算出した低域成分積算値Ｌ１と、高域成分積算値Ｈ１とに基づいて、処理対象の分割画像領域についてのノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを設定する。

具体的には、
Ｈ１／Ｌ１＞Ｔｈ＿Ａ３
Ｔｈ＿Ａ３：閾値
であり、かつ、
Ｈ１＞Ｔｈ＿Ａ４
Ｔｈ＿Ａ４：閾値
である場合、ノイズ判定部３は、処理対象の分割画像領域についてのノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを「１」に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、処理対象の分割画像領域についてのノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを「０」に設定する。

ノイズ判定部３は、上記処理を、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれに対して、実行し、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄが「１」である分割画像領域の数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＿ｄに代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＿ｄ＞Ｔｈ＿ｎｕｍＡ１
Ｔｈ＿ｎｕｍＡ１：閾値
である場合、すなわち、分割画像領域が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された分割画像領域数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍＡ１より多い場合、当該フレーム画像Ｆ１（現フレーム画像Ｆ１）が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、ノイズ判定部３は、
ｎｏｉｓｙ＝１
に設定する。

以上の処理により、ノイズ判定部３は、現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを取得する。そして、ノイズ判定部３により取得された現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを示す信号は、符号量調整部４に出力される。

本変形例の動画像符号化装置において、上記以外の処理については、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様である。

以上のように、本変形例の動画像符号化装置においても、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様に、複雑度取得部２により取得された入力動画像Ｄｉｎの複雑度ｃｍｐｌｘと、ノイズ判定部３によるノイズ判定結果（ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ、または、ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ）とに基づいて、生成された符号量調整信号ＡＤＪにより、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐが必要に応じて調整され、量子化パラメータ値ＱＰが決定される。これにより、本変形例の動画像符号化装置では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、量子化パラメータ値ＱＰは、比較的大きな値に（複雑度ｃｍｐｌｘ＝１の場合、分割領域ＱＰ＿Ｌに含まれる値に、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０の場合、分割領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に）設定される。その結果、本変形例の動画像符号化装置では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、発生符号量を適切に抑制することができる。

したがって、本変形例の動画像符号化装置においても、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様に、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる。

≪第２変形例≫
次に、第１実施形態の第２変形例について、説明する。

なお、本変形例において、第１実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。

本変形例の動画像符号化装置は、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様の構成を有している。本変形例の動画像符号化装置では、ノイズ判定部３でのノイズ判定処理のみが、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と相違する。したがって、以下では、本変形例の動画像符号化装置のノイズ判定部３において実行されるノイズ判定処理について、説明する。

ノイズ判定部３では、第１直交変換部１から出力される周波数成分データに基づいて、ノイズ判定処理が実行される。

図９〜図１１は、８画素×８画素からなる処理対象ブロック（ＤＣＴブロック）を示した図である。

図９において、斜線で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれるデータであり、右下の白色で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれるデータである。

図１０において、斜線で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈに含まれるデータであり、右下の白色で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれるデータである。

図１１において、斜線で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖに含まれるデータであり、右下の白色で示した周波数成分データ（ＤＣＴ係数データ）は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれるデータである。

ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を、直流成分ＤＣ（ｉ）で正規化する。つまり、
ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）＝ＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）／ＤＣ（ｉ）
により、正規化した交流成分を示すＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）を取得する。

そして、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を加算し、低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を取得する。

すなわち、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの積算値である低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｌ１」とは、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、低域領域ＡＲ＿Ｌ１に含まれる周波数成分データの積算値である低域成分合計値Ｌ１（ｉ）を算出する数式を示している。

また、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈに含まれる周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を加算し、水平低域成分合計値Ｌｈ（ｉ）を取得する。

すなわち、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈに含まれる周波数成分データの積算値である水平低域成分合計値Ｌｈ（ｉ）を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｌｈ」とは、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈに含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈに含まれる周波数成分データの積算値である水平低域成分合計値Ｌｈ（ｉ）を算出する数式を示している。

また、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖに含まれる周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を加算し、垂直低域成分合計値Ｌｖ（ｉ）を取得する。

すなわち、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖに含まれる周波数成分データの積算値である垂直低域成分合計値Ｌｖ（ｉ）を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｌｖ」とは、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖに含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖに含まれる周波数成分データの積算値である垂直低域成分合計値Ｌｖ（ｉ）を算出する数式を示している。

また、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データ（同一ＤＣＴ係数データ）を加算し、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）を取得する。

すなわち、ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの積算値である高域成分合計値Ｈ１（ｉ）を、下記数式に相当する処理により取得する。

なお、上式において、「ｘ，ｙ∈ＡＲ＿Ｈ１」とは、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの（ｘ，ｙ）のデータを示しており、上式は、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に含まれる周波数成分データの積算値である高域成分合計値Ｈ１（ｉ）を算出する数式を示している。

ノイズ判定部３は、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、上記により算出した低域成分合計値Ｌ１（ｉ）と、水平低域成分合計値Ｌｈ（ｉ）と、垂直低域成分合計値Ｌｖ（ｉ）と、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）とに基づいて、ｉ番目のＤＣＴブロックについてのノイズ判定結果を示すフラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）の値を設定する。なお、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）は、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

具体的には、ノイズ判定部３は、以下の（条件１）〜（条件３）の全てを満たす場合、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定する。

（条件１：エッジ成分が多いか否かの判定条件）
Ｈ１（ｉ）／Ｌ１（ｉ）＞Ｔｈ１０
Ｔｈ１０：閾値
（条件２：水平方向エッジ成分が多いか否かの判定条件）
Ｈ１（ｉ）／Ｌｈ（ｉ）＞Ｔｈ＿ｈ
Ｔｈ＿ｈ：閾値
（条件３：垂直方向エッジ成分が多いか否かの判定条件）
Ｈ１（ｉ）／Ｌｖ（ｉ）＞Ｔｈ＿ｖ
Ｔｈ＿ｖ：閾値
なお、上記（条件１）〜（条件３）のいずれかを満たす場合、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定するようにしてもよい。また、上記（条件１）〜（条件３）のいずれか２つを満たす場合、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定するようにしてもよい。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「０」に設定する。

なお、ノイズ判定部３は、上記に加えて、孤立周波数成分検出処理により、処理対象ブロックがノイズを多く含むか否かを検出し、当該検出結果を考慮して、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を設定するようにしてもよい。

ここで、孤立周波数成分検出処理について、説明する。

一般的に、自然画をＤＣＴ変換すると、ＤＣＴ係数の分布は、連続的なものとなる傾向が強い。つまり、自然画を周波数変換すると、周波数領域において、近い位置に存在する周波数成分（ＤＣＴ係数データ）は、近似する傾向にある。したがって、特定の周波数成分（ＤＣＴ係数データ）が、周辺の周波数成分（ＤＣＴ係数データ）に比べて突出して存在することは少ない。このように、特定の周波数成分（ＤＣＴ係数データ）が、周辺の周波数成分（ＤＣＴ係数データ）に比べて突出して存在している場合、当該特定の周波数成分（ＤＣＴ係数データ）は、ノイズ成分よるものであると推定することができる。

そこで、ノイズ判定部３は、孤立周波数成分検出処理により、ＤＣＴブロックにおいて、孤立して存在する周波数成分が多く含まれている場合、当該ＤＣＴブロックに対応する画像領域において、ノイズが多く含まれると判定する。

具体的には、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、ＤＣ（ｉ）で正規化された交流成分のＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ，ｉ）の平均値Ａｖｅを取得する。

そして、ＤＣＴブロックにおいて、周囲８つのＤＣＴ係数データで囲まれているＤＣＴ係数データのそれぞれに対して、ノイズ判定部３は、孤立周波数成分検出処理を行う。なお、周囲８つのＤＣＴ係数データで囲まれているＤＣＴ係数データは、ＤＣＴブロックが８×８である場合、ＡＣ（１，１）〜ＡＣ（６，１）、ＡＣ（１，２）〜ＡＣ（６，２）、ＡＣ（１，３）〜ＡＣ（６，３）、ＡＣ（１，４）〜ＡＣ（６，４）、ＡＣ（１，５）〜ＡＣ（６，５）、ＡＣ（１，６）〜ＡＣ（６，６）の３６個のＤＣＴ係数データである。

検出対象データを、ＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）とすると、
ＡＣ（ｘ，ｙ）＞Ｔｈ＿２０
Ｔｈ＿２０：閾値（例えば、Ｔｈ＿２０＝Ａｖｅとしてもよい。）
であり、かつ、
ＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）に隣接する８つのＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ−１，ｙ−１）、ＡＣ（ｘ，ｙ−１）、ＡＣ（ｘ＋１，ｙ−１）、ＡＣ（ｘ−１，ｙ）、ＡＣ（ｘ＋１，ｙ）、ＡＣ（ｘ−１，ｙ＋１）、ＡＣ（ｘ，ｙ＋１）、ＡＣ（ｘ＋１，ｙ＋１）のうち、その値が平均値Ａｖｅよりも大きいデータが、Ｄ１個未満である場合、
ノイズ判定部３は、当該ＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）が、孤立周波数成分であると判定する。

また、ＤＣＴブロックにおいて、周囲５つのＤＣＴ係数データで囲まれているＤＣＴ係数データのそれぞれに対して、ノイズ判定部３は、孤立周波数成分検出処理を行う。なお、周囲５つのＤＣＴ係数データで囲まれているＤＣＴ係数データは、ＤＣＴブロックが８×８である場合、ＡＣ（１，０）〜ＡＣ（６，０）（上の一行）、ＡＣ（０，１）〜ＡＣ（０，６）（左の一列）、ＡＣ（１，７）〜ＡＣ（６，７）（下の一行）、ＡＣ（７，１）〜ＡＣ（７，６）の２４個のＤＣＴ係数データである。

検出対象データを、ＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）とすると、
ＡＣ（ｘ，ｙ）＞Ｔｈ＿２１
Ｔｈ＿２１：閾値
であり、かつ、
ＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）に隣接する５つのＤＣＴ係数データのうち、その値が平均値Ａｖｅよりも大きいデータが、Ｄ２個未満である場合、
ノイズ判定部３は、当該ＤＣＴ係数データＡＣ（ｘ，ｙ）が、孤立周波数成分であると判定する。

ノイズ判定部３は、上記処理により、孤立周波数成分であると判定されたＤＣＴ係数データの数が、Ｄ３個より多い場合、当該ＤＣＴブロックには、孤立周波数成分を多く含み、ノイズの多いブロック（画像領域）であると判定する。そして、この場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定する。

ノイズ判定部３は、上記処理を、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）に含まれる全てのＤＣＴブロック（ｉ＝１〜Ｎ）について、実行する。そして、ノイズ判定部３は、ｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）＝１であるＤＣＴブロック数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ３に代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ３＞Ｔｈ＿ｎｕｍ２２
Ｔｈ＿ｎｕｍ２２：閾値
である場合、すなわち、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定されたＤＣＴブロック数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ２２より多い場合、当該フレーム画像Ｆ１（現フレーム画像Ｆ１）は、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、
ｎｏｉｓｙ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、
ｎｏｉｓｙ＝０
に設定する。

なお、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙは、処理対象フレーム画像（あるいは、処理対象の画像領域）が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、処理対象フレーム画像（あるいは、処理対象の画像領域）が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

≪第２変形例の分割判定処理（ノイズ判定処理）≫
さらに、ノイズ判定部３は、上記処理（以下、「ノイズ判定の全体判定処理（第２変形例）」という。）により、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙが「０」に設定された場合、つまり、現フレーム画像が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、以下の分割画像領域を用いた判定処理（以下、「ノイズ判定の分割判定処理（第２変形例）」という。）を行うようにしてもよい。このノイズ判定の分割判定処理について、図４を用いて説明する。

図４は、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）において、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９を模式的に示した図である。なお、図４では、説明便宜のため、現フレーム画像Ｆ１が正方形の画像であるものとして、図示しているが、現フレーム画像Ｆ１の縦横比（アスペクト比）が他の比率であってもよい。

ノイズ判定の分割判定処理において、ノイズ判定部３は、図４に示した各分割画像領域を処理対象領域として、ノイズ判定処理を行い、ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを取得する。なお、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９は、それぞれ、Ｍ個のＤＣＴブロックからなるものとする。

ノイズ判定部３は、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれを処理対象領域とし、ノイズ判定の全体判定処理（第２変形例）と同様に、ｉ番目のＤＣＴブロックにおける、高域成分合計値Ｈ１（ｉ）、低域成分合計値Ｌ１（ｉ）、水平低域成分合計値Ｌｈ（ｉ）、および、垂直低域成分合計値Ｌｖ（ｉ）を取得する。

そして、ノイズ判定部３は、ノイズ判定の全体判定処理（第２変形例）と同様に、以下の（条件１）〜（条件３）の全てを満たす場合、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「１」に設定する。

（条件１：エッジ成分が多いか否かの判定条件）
Ｈ１（ｉ）／Ｌ１（ｉ）＞Ｔｈ１０
Ｔｈ１０：閾値
（条件２：水平方向エッジ成分が多いか否かの判定条件）
Ｈ１（ｉ）／Ｌｈ（ｉ）＞Ｔｈ＿ｈ
Ｔｈ＿ｈ：閾値
（条件３：垂直方向エッジ成分が多いか否かの判定条件）
Ｈ１（ｉ）／Ｌｖ（ｉ）＞Ｔｈ＿ｖ
Ｔｈ＿ｖ：閾値
一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を「０」に設定する。

また、ノイズ判定部３は、ノイズ判定の全体判定処理（第２変形例）と同様に、ｉ番目のＤＣＴブロックにおいて、孤立周波数成分検出処理を実行し、処理対象ブロックがノイズを多く含むか否かを検出し、当該検出結果を考慮して、ノイズ判定結果フラグｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）を設定するようにしてもよい。

ノイズ判定部３は、上記処理を、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９の各分割画像領域に含まれる全てのＤＣＴブロック（ｉ＝１〜Ｍ）について、実行する。そして、ノイズ判定部３は、ｆ＿ｎｏｉｓｙ（ｉ）＝１であるＤＣＴブロック数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ１に代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ２１＞Ｔｈ＿ｎｕｍ２３
Ｔｈ＿ｎｕｍ２３：閾値
である場合、すなわち、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定されたＤＣＴブロック数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ２３より多い場合、当該分割画像領域は、「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを、
ｎｏｉｓｙ＿ｄ＝１
に設定する。

一方、上記以外の場合、ノイズ判定部３は、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄを、
ｎｏｉｓｙ＿ｄ＝０
に設定する。

なお、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄは、処理対象の分割画像領域が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された場合、「１」に設定され、処理対象の分割画像領域が「ノイズなし」（ノイズが少ない）と判定された場合、「０」に設定される。

ノイズ判定部３は、上記処理を、分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９のそれぞれに対して、実行し、分割画像領域のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ＿ｄが「１」である分割画像領域の数をカウントし、カウント結果をカウント値ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＿ｄに代入する。

ｎｕｍ＿ｎｏｉｓｙ＿ｄ＞Ｔｈ＿ｎｕｍ２３
Ｔｈ＿ｎｕｍ２３：閾値
である場合、すなわち、分割画像領域が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判定された分割画像領域数が所定の数Ｔｈ＿ｎｕｍ２３より多い場合、当該フレーム画像Ｆ１（現フレーム画像Ｆ１）が「ノイズあり」（ノイズが多い）と判断し、ノイズ判定部３は、現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを、
ｎｏｉｓｙ＝１
に設定する。なお、分割画像領域の数がｎ１（図４の場合、ｎ１＝９）の場合、
Ｔｈ＿ｎｕｍ２３＝Ｔｈ＿ｎｕｍ２２／ｎ１
としてもよい。

以上の処理により、ノイズ判定部３は、現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを取得する。そして、ノイズ判定部３により取得された現フレーム画像Ｆ１のノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙを示す信号は、符号量調整部４に出力される。

以上のように、本変形例の動画像符号化装置においても、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様に、複雑度取得部２により取得された入力動画像Ｄｉｎの複雑度ｃｍｐｌｘと、ノイズ判定部３によるノイズ判定結果（ノイズ判定結果値ｎｏｉｓｙ、または、ｎｏｉｓｙ＿ｔｅｒｍ）とに基づいて、生成された符号量調整信号ＡＤＪにより、量子化パラメータ値ＱＰ＿ｔｍｐが必要に応じて調整され、量子化パラメータ値ＱＰが決定される。これにより、本変形例の動画像符号化装置では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、量子化パラメータ値ＱＰは、比較的大きな値に（複雑度ｃｍｐｌｘ＝１の場合、分割領域ＱＰ＿Ｌに含まれる値に、複雑度ｃｍｐｌｘ＝０の場合、分割領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に）設定される。その結果、本変形例の動画像符号化装置では、入力動画像がノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）である場合、発生符号量を適切に抑制することができる。

したがって、本変形例の動画像符号化装置においても、第１実施形態の動画像符号化装置１０００と同様に、ノイズの多い映像（Ｓ／Ｎ比が悪い映像）に対しても、効率良く動画像圧縮処理を行い、適切にビットレート制御（符号量制御）を行うことができる。

［他の実施形態］
上記実施形態（変形例を含む）において、「直交変換」は、ＤＣＴ変換を例に説明したが、これに限定されることはなく、直交変換は、例えば、整数変換や、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）や、ウェーブレット変換等であってもよい。

そして、採用する直交変換により、周波数領域において、周波数成分の出現する位置が異なるので、採用する直交変換におうじて、複雑度取得処理、および／または、ノイズ判定処理に用いる周波数変換データ（周波数成分データ）の処理対象領域（例えば、積算するための領域）等を変更すればよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）では、入力動画像のピクチャ構造がＩＰＰＰＰ．．．である場合を想定しているが、Ｂフレーム（Ｂピクチャ）を含むピクチャ構造であってもよい。この場合、符号化部の初段に、ピクチャ並べ替え部を設け、入力動画像のピクチャ（フレーム）を符号化順に並べ替えるようにすればよい。

また、入力動画像が、Ｒ色成分信号、Ｇ１色成分信号、Ｇ２色成分信号、および、Ｂ色成分信号からなる動画像信号である場合、上記実施形態（変形例を含む）における、第１直交変換部１、複雑度取得部２、ノイズ判定部３、符号量調整部４の処理は、Ｒ色成分信号、Ｇ１色成分信号、Ｇ２色成分信号、および、Ｂ色成分信号のいずれか１つの成分信号に対して実行されるものであってもよいし、複数または全部の成分信号に対して実行されるものであってもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、複雑度取得処理およびノイズ判定処理において、分割判定処理を実行する場合、１フレーム画像を９分割した分割画像領域を用いて処理する場合について説明したが、これに限定されることはなく、分割画像領域を規定するための分割数（１フレーム画像を分割する数）は、他の数であってもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、符号量調整部４は、量子化パラメータ決定部６２とは、別個に設けられている場合について説明したが、これに限定されることはなく、例えば、符号量調整部４を省略し、符号量調整部４の機能を、量子化パラメータ決定部６２により実現するようにしてもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、ＤＣＴブロックは、８×８（８画素×８画素の画像領域に相当）である場合について説明したが、これに限定されることはなく、ＤＣＴブロックのサイズは、他のサイズ（例えば、１６×１６、４×４）であってもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、複雑度取得処理に用いる領域を、図３に示す、低域領域ＡＲ＿Ｌ、中域領域ＡＲ＿Ｍ、高域領域ＡＲ＿Ｈに設定した場合について説明したが、これに限定されることはなく、低域領域ＡＲ＿Ｌ、中域領域ＡＲ＿Ｍ、高域領域ＡＲ＿Ｈの領域は、図３に示す領域とは異なる領域として設定されるものであってもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、ノイズ判定処理に用いる領域を、図５に示す、低域領域ＡＲ＿Ｌ１、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に設定した場合について説明したが、これに限定されることはなく、低域領域ＡＲ＿Ｌ１、高域領域ＡＲ＿Ｈ１の領域は、図５に示す領域とは異なる領域として設定されるものであってもよい。例えば、現フレーム画像（処理対象画像）の輝度平均値により、低域領域ＡＲ＿Ｌ１、および／または、高域領域ＡＲ＿Ｈ１の領域の大きさが変化するようにしてもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、ノイズ判定処理に用いる領域を、図９〜図１１に示す、低域領域ＡＲ＿Ｌ１、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈ、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖ、高域領域ＡＲ＿Ｈ１に設定した場合について説明したが、これに限定されることはなく、低域領域ＡＲ＿Ｌ１、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈ、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖ、高域領域ＡＲ＿Ｈ１の領域は、図９〜図１１に示す領域とは異なる領域として設定されるものであってもよい。例えば、現フレーム画像（処理対象画像）の輝度平均値により、低域領域ＡＲ＿Ｌ１、水平低域領域ＡＲ＿Ｌｈ、垂直低域領域ＡＲ＿Ｌｖ、高域領域ＡＲ＿Ｈ１の領域の大きさが変化するようにしてもよい。

なお、上記実施形態（変形例を含む）において、低域成分積算値Ｓｕｍ＿Ｌ、低域成分合計値Ｌ１（ｉ）、低域成分積算値Ｌ１、水平低域成分合計値Ｌｈ（ｉ）、垂直低域成分合計値Ｌｖ（ｉ）の算出処理において、ＤＣ成分を除いて、積算処理を行う場合について説明したが、これに限定されることはなく、上記の値を算出する処理において、（ＤＣ成分で）正規化したＤＣ成分を積算するようにしてもよい。

また、上記実施形態（変形例を含む）において、分割画像領域を用いて処理を行う場合、図４に示したように、現フレーム画像Ｆ１（処理対象フレーム画像Ｆ１）を、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９とし、９つの分割画像領域Ｒ１〜Ｒ９は、それぞれ、Ｍ個のＤＣＴブロックからなるものとして説明したが、これに限定されることはなく、各分割画像領域に含まれるＤＣＴブロックの数は、異なるものであってもよい。また、分割画像領域の大きさ、形状等も異なるものであってもよい。

また、上記実施形態および変形例の一部または全部を組み合わせるようにしてもよい。

また、上記実施形態の動画像符号化装置の一部または全部は、集積回路（例えば、ＬＳＩ、システムＬＳＩ等）として実現されるものであってもよい。

上記実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。

また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。なお、上記実施形態に係る動画像符号化装置をハードウェアにより実現する場合、各処理を行うためのタイミング調整を行う必要があるのは言うまでもない。上記実施形態においては、説明便宜のため、実際のハードウェア設計で生じる各種信号のタイミング調整の詳細については省略している。

また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。

前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。

上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。

なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。

１０００ 動画像符号化装置
１ 第１直交変換部
２ 複雑度取得部
３ ノイズ判定部
４ 符号量調整部
５ 色空間変換部
６ 符号化部
６１ 符号化処理部
６１３ 量子化部
６２ 量子化パラメータ決定部

Claims (11)

1. 複数のフレーム画像から構成される入力動画像に対して、直交変換を行う第１直交変換部と、
   前記第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、前記入力動画像の複雑度を取得する複雑度取得部と、
   前記第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、前記入力動画像に含まれるノイズについての判定を行うノイズ判定部と、
   前記複雑度取得部により取得された前記複雑度と、前記ノイズ判定部によるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号を生成する符号量調整部と、
   前記入力動画像に対して、量子化処理を含む符号化処理を実行する符号化部であって、前記符号量調整部により生成された前記符号量調整信号に基づいて決定された量子化パラメータ値に基づいて、前記量子化処理を行う前記符号化部と、
   を備え、
   前記ノイズ判定部は、
   前記第１直交変換部による直交変換が実行される単位である直交変換ブロックごとに、前記直交変換により取得される低域周波数成分データを含むノイズ判定用低域領域と、前記直交変換により取得される高域周波数成分データを含むノイズ判定用高域領域と、を設定し、
   前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用低域領域に含まれる前記低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得し、
   前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用高域領域に含まれる前記高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得し、
   取得した、前記ノイズ判定用低域成分積算値、および、前記ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、前記直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれるか否かを判定するブロック単位ノイズ判定処理を行い、
   処理対象である現フレーム画像に含まれる前記直交変換ブロックに対して、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行ったときに、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ１より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する全画面判定処理を行い、
   前記全画面判定処理において、前記現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、前記現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域ごとに、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行い、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ２より多い場合、当該分割画像領域は、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定する分割判定処理を実行し、
   Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の分割画像領域に対して、前記分割判定処理を実行したときに、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ３より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する、
   動画像符号化装置。
2. 前記複雑度取得部は、
   前記第１直交変換部による直交変換により取得される周波数領域において、低域周波数成分データを含む低域領域と、中域周波数成分データを含む中域領域と、高域周波数成分データを含む高域領域と、を設定し、
   処理対象である現フレーム画像において、前記低域領域に含まれる前記低域周波数成分データを加算することで、低域成分積算値を取得し、
   前記現フレーム画像において、前記中域領域に含まれる前記中域周波数成分データを加算することで、中域成分積算値を取得し、
   前記現フレーム画像において、前記高域領域に含まれる前記高域周波数成分データを加算することで、高域成分積算値を取得し、
   取得した、前記低域成分積算値、前記中域成分積算値、および、前記高域成分積算値に基づいて、前記現フレーム画像の複雑度を取得する、
   請求項１に記載の動画像符号化装置。
3. 前記ノイズ判定部は、
   前記ブロック単位ノイズ判定処理において、前記ノイズ判定用高域成分積算値が所定の値よりも大きい場合にのみ、前記直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれると判定する、
   請求項１又は２に記載の動画像符号化装置。
4. 前記ノイズ判定部は、
   前記第１直交変換部による直交変換により取得される周波数領域において、前記直交変換により取得される低域周波数成分データを含む全画面ノイズ判定用低域領域と、前記直交変換により取得される高域周波数成分データを含む全画面ノイズ判定用高域領域と、を設定し、
   処理対象である現フレーム画像において、前記全画面ノイズ判定用低域領域に含まれる前記低域周波数成分データを加算することで、全画面ノイズ判定用低域成分積算値を取得し、
   前記現フレーム画像において、前記全画面ノイズ判定用高域領域に含まれる前記高域周波数成分データを加算することで、全画面ノイズ判定用高域成分積算値を取得し、
   取得した、前記全画面ノイズ判定用低域成分積算値、および、前記全画面ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、前記現フレーム画像にノイズが多く含まれるか否かを判定する全画面判定処理を行う、
   請求項１又は２に記載の動画像符号化装置。
5. 前記ノイズ判定部は、
   前記全画面判定処理において、前記ノイズ判定用高域成分積算値が所定の値よりも大きい場合に、前記現フレーム画像にノイズが多く含まれると判定する、
   請求項４に記載の動画像符号化装置。
6. 前記ノイズ判定部は、
   前記全画面判定処理において、前記現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、
   前記現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域の各分割画像領域において、前記ノイズ判定用低域領域に含まれる前記低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得するとともに、前記ノイズ判定用高域領域に含まれる前記高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得し、
   取得した、前記ノイズ判定用低域成分積算値、および、前記ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、前記分割画像領域ごとに、ノイズが多く含まれるか否かを判定し、
   ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ４より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する、
   請求項４又は５に記載の動画像符号化装置。
7. 前記ノイズ判定部は、
   前記第１直交変換部による直交変換が実行される単位である直交変換ブロックごとに、前記直交変換により取得される水平低域周波数成分データを含むノイズ判定用水平低域領域と、前記直交変換により取得される垂直低域周波数成分データを含むノイズ判定用垂直低域領域と、を設定し、
   前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用水平低域領域に含まれる前記水平低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用水平低域成分積算値を取得し、
   前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用垂直低域領域に含まれる前記垂直低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用垂直低域成分積算値を取得し、
   前記ノイズ判定用低域成分積算値、前記ノイズ判定用水平低域成分積算値、前記ノイズ判定用垂直低域成分積算値、および、前記ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、前記直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれるか否かを判定することで前記ブロック単位ノイズ判定処理を行い、
   処理対象である現フレーム画像に含まれる前記直交変換ブロックに対して、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行ったときに、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ５より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定することで前記全画面判定処理を行う、
   請求項１又は２に記載の動画像符号化装置。
8. 前記ノイズ判定部は、
   前記ブロック単位ノイズ判定処理において、
   前記直交変換ブロックごとに、周囲に隣接する周波数成分データよりも突出してレベルの大きい周波数成分データの数を、孤立周波数成分データ数として検出し、検出した孤立周波数成分データ数が所定の値ＴＨ８よりも大きい場合、前記直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれると判定する、
   請求項１から７のいずれかに記載の動画像符号化装置。
9. 前記符号化部は、
   量子化パラメータ値ＱＰの取り得る最小値をＱＰ＿ｍｉｎとし、量子化パラメータ値ＱＰの取り得る最大値をＱＰ＿ｍａｘとし、閾値ＱＰ＿ｔｈ１、ＱＰ＿ｔｈ２（ＱＰ＿ｍｉｎ＜ＱＰ＿ｔｈ１＜ＱＰ＿ｔｈ２＜ＱＰ＿ｍａｘ）とし、量子化パラメータ小領域ＱＰ＿Ｓと、量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍと、量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌと、を、
   量子化パラメータ小領域ＱＰ＿Ｓ：ＱＰ＿ｍｉｎ≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｔｈ１
   量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍ：ＱＰ＿ｔｈ１≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｔｈ２
   量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌ：ＱＰ＿ｔｈ２≦ＱＰ＜ＱＰ＿ｍａｘ
   として設定し、
   前記符号量調整部は、
   （１）前記複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像であり、かつ、
   前記ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像であると判定された場合、
   前記量子化処理により用いられる前記量子化パラメータ値が、前記量子化パラメータ大領域ＱＰ＿Ｌに含まれる値に設定されるように、前記符号化部に指示する前記符号量調整信号を生成し、
   （２）前記複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像であり、かつ、
   前記ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像ではないと判定された場合、
   前記量子化処理により用いられる前記量子化パラメータ値が、前記量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に設定されるように、前記符号化部に指示する前記符号量調整信号を生成し、
   （３）前記複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像ではなく、かつ、
   前記ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像であると判定された場合、
   前記量子化処理により用いられる前記量子化パラメータ値が、前記量子化パラメータ中領域ＱＰ＿Ｍに含まれる値に設定されるように、前記符号化部に指示する前記符号量調整信号を生成し、
   （４）前記複雑度取得部により取得された現フレーム画像の複雑度により、現フレーム画像が複雑なフレーム画像ではなく、かつ、
   前記ノイズ判定部によるノイズ判定結果により、現フレーム画像がノイズを多いフレーム画像ではないと判定された場合、
   前記量子化処理により用いられる前記量子化パラメータ値が、前記量子化パラメータ小領域ＱＰ＿Ｓに含まれる値に設定されるように、前記符号化部に指示する前記符号量調整信号を生成する、
   請求項１から８のいずれかに記載の動画像符号化装置。
10. 複数のフレーム画像から構成される入力動画像に対して、直交変換を行う第１直交変換ステップと、
    前記第１直交変換ステップによる直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、前記入力動画像の複雑度を取得する複雑度取得ステップと、
    前記第１直交変換ステップによる直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、前記入力動画像に含まれるノイズについての判定を行うノイズ判定ステップと、
    前記複雑度取得ステップにより取得された前記複雑度と、前記ノイズ判定ステップによるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号を生成する符号量調整ステップと、
    前記入力動画像に対して、量子化処理を含む符号化処理を実行する符号化ステップであって、前記符号量調整ステップにより生成された前記符号量調整信号に基づいて決定された量子化パラメータ値に基づいて、前記量子化処理を行う前記符号化ステップと、
    を備え、
    前記ノイズ判定ステップは、
    前記第１直交変換ステップによる直交変換が実行される単位である直交変換ブロックごとに、前記直交変換により取得される低域周波数成分データを含むノイズ判定用低域領域と、前記直交変換により取得される高域周波数成分データを含むノイズ判定用高域領域と、を設定し、
    前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用低域領域に含まれる前記低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得し、
    前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用高域領域に含まれる前記高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得し、
    取得した、前記ノイズ判定用低域成分積算値、および、前記ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、前記直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれるか否かを判定するブロック単位ノイズ判定処理を行い、
    処理対象である現フレーム画像に含まれる前記直交変換ブロックに対して、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行ったときに、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ１より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する全画面判定処理を行い、
    前記全画面判定処理において、前記現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、前記現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域ごとに、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行い、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ２より多い場合、当該分割画像領域は、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定する分割判定処理を実行し、
    Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の分割画像領域に対して、前記分割判定処理を実行したときに、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ３より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する、
    動画像符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
11. 複数のフレーム画像から構成される入力動画像に対して、直交変換を行う第１直交変換部と、
    前記第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、前記入力動画像の複雑度を取得する複雑度取得部と、
    前記第１直交変換部による直交変換により取得された周波数成分データに基づいて、前記入力動画像に含まれるノイズについての判定を行うノイズ判定部と、
    前記複雑度取得部により取得された前記複雑度と、前記ノイズ判定部によるノイズ判定結果とに基づいて、符号量調整信号を生成する符号量調整部と、
    前記入力動画像に対して、量子化処理を含む符号化処理を実行する符号化部であって、前記符号量調整部により生成された前記符号量調整信号に基づいて決定された量子化パラメータ値に基づいて、前記量子化処理を行う前記符号化部と、
    を備え、
    前記ノイズ判定部は、
    前記第１直交変換部による直交変換が実行される単位である直交変換ブロックごとに、前記直交変換により取得される低域周波数成分データを含むノイズ判定用低域領域と、前記直交変換により取得される高域周波数成分データを含むノイズ判定用高域領域と、を設定し、
    前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用低域領域に含まれる前記低域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用低域成分積算値を取得し、
    前記直交変換ブロックごとに、前記ノイズ判定用高域領域に含まれる前記高域周波数成分データを加算することで、ノイズ判定用高域成分積算値を取得し、
    取得した、前記ノイズ判定用低域成分積算値、および、前記ノイズ判定用高域成分積算値に基づいて、前記直交変換ブロックに対応する、直交変換前の画像ブロックにノイズが多く含まれるか否かを判定するブロック単位ノイズ判定処理を行い、
    処理対象である現フレーム画像に含まれる前記直交変換ブロックに対して、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行ったときに、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ１より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する全画面判定処理を行い、
    前記全画面判定処理において、前記現フレーム画像がノイズを多く含むフレーム画像ではないと判定された場合、前記現フレーム画像をＮ分割（Ｎ：２以上の自然数）した分割画像領域ごとに、前記ブロック単位ノイズ判定処理を行い、ノイズが多く含まれると判定された前記直交変換ブロックの数が所定の値ＴＨ２より多い場合、当該分割画像領域は、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定する分割判定処理を実行し、
    Ｎ個（Ｎ：２以上の自然数）の分割画像領域に対して、前記分割判定処理を実行したときに、ノイズを多く含む分割画像領域であると判定された分割画像領域の数が所定の数ＴＨ３より多い場合、前記現フレーム画像は、ノイズを多く含むフレーム画像であると判定する、
    集積回路。