JP6696889B2 - 画像符号化装置、画像符号化方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
動き探索アルゴリズムは、動きベクトルを探索するアルゴリズムである。動きベクトルは、水平成分及び垂直成分の値を持つ2次元ベクトルとして抽出される。従来技術の動き探索アルゴリズムは以下の手順で実施される。
ステップS1−1. 探索開始点の決定
ステップS1−2. 整数画素精度探索
ステップS1−3. 小数画素精度探索
ステップS2. 双方向予測(Bi)
ステップS2−1. 探索開始点の決定
ステップS2−2. 整数画素精度探索
ステップS2−3. 小数画素精度探索
ステップS3. コスト比較
イントラ予測モード決定アルゴリズムは、イントラ予測に用いる予測モードを決定するアルゴリズムである。従来のイントラ予測モード決定アルゴリズムは以下の手順で実施される。
ステップS2. MPM(Most Probable Mode)の算出
ステップS3. RD(Rate Distortion)最適化
MPM[0]=0
MPM[1]=1
MPM[2]=26
MPM[0]=A(=B)
MPM[1]=2+(A+29)%32
MPM[2]=2+(A−2+1)%32
MPM[0]=A
MPM[1]=B
MPM[2]=if(A≠B≠0)0,
else if(A≠B≠1)1,
else 26
図1は、第1の実施形態における映像符号化装置1の構成例を示す図である。映像符号化装置1には、符号化対象として入力される映像をなす時系列の画像データ(以下「入力画像」という。)がCUブロックごとに入力される。映像符号化装置1は、入力画像をCUブロックごとに符号化する。このCUブロックごとの符号化処理がラスタスキャンの順に繰り返し実行されることで、入力画像全体が符号化される。
第1の信頼度は、動きベクトルの算出方法に基づいて定義される。この場合、動きベクトルが符号化パラメータであり、動きベクトルの算出方法が性質情報となる。このように定義された第1の信頼度は、次の二値のうちのいずれかの値を取り得る。
A1…動き探索により算出
A2…動き探索以外の方法により算出
第2の信頼度は、動きベクトルが用いられているブロックの予測モードに基づいて定義される。この場合、動きベクトルが符号化パラメータであり、動きベクトルが用いられているブロックの予測モードが性質情報となる。このように定義された第2の信頼度は、次の三値のうちのいずれかの値を取り得る。
B1…適応動きベクトル予測モード
B2…マージモード
B3…スキップモード
(ケース1)第1の信頼度が異なる場合
この場合、動き探索部115は、第1の信頼度A1を持つPMVの信頼度は、A2を持つPMVの信頼度よりも高いと判定する。
この場合、動き探索部115は、スケーリングしていないPMVの信頼度が、スケーリングしているPMVの信頼度よりも高いと判定する。ここでいうスケーリングとは、PMVの算出時において、参照画像間距離が異なる場合に実施される動きベクトルのスケーリング処理を表す。
この場合、動き探索部115は、第2の信頼度に基づいて信頼度を評価する。具体的には、動き探索部115は、第2の信頼度B1を持つPMV、B2を持つPMV、B3を持つPMVの順に信頼度が高いと判定する。
(ケース1)BestPMVの信頼度がA1である場合
この場合、探索制御部114は、探索処理の処理レベルを小数画素精度と決定する。この処理レベルの決定により、対象ブロックの片方向探索において小数画素精度の探索が実施される。
この場合、探索制御部114は、探索処理の処理レベルを整数画素精度と決定する。この処理レベルの決定により、対象ブロックの片方向探索において、整数画素精度の探索と小数画素精度の探索との両方が実施される。
(ケース1)各予測方向のBestPMVの信頼度のうちの低い方がA1である場合
この場合、探索制御部114は、信頼度が高い方を固定し、信頼度が低い方について小数画素精度の探索が実施されるように処理レベルを制御する。
この場合、探索制御部114は、信頼度が高い方を固定し、信頼度の低い方について整数画素精度の探索と小数画素精度の探索との両方が実施されるように処理レベルを制御する。なお、双方向探索では、ケース1及びケース2のいずれにおいても、探索開始点は片方向探索の結果に基づいて決定される。
図5は、第2の実施形態における映像符号化装置1aの構成例を示す図である。映像符号化装置1aは、動きベクトル検出部111を備えない点、イントラ予測モード決定部120をさらに備える点で第1の実施形態における映像符号化装置1と異なる。図5において、映像符号化装置1と同様の機能部には図1と同じ符号を付すことにより、これらの同様の機能部についての説明を省略する。
(ケース1)3つのMPMの信頼度のうち2つがAである場合
この場合、探索制御部123は、信頼度がAの予測モード及びその周囲の予測モードのMPMに基づいてSATDベースの最適化を実施する。
この場合、探索制御部123は、全ての予測モードに対してSATDベースの最適化を実施する。
この場合、探索制御部123は、全ての予測モードに対してSATDベースの最適化を実施することで候補モードを絞り、MPMを追加してRDベースの最適化を実施する。ここで、SATDベースの最適化は、各イントラ予測モードに対してSATDベースのコストを算出し、最小コストのイントラ予測モードを決定する処理である。また、RDベースの最適化はRDベースのコストを算出し、最小コストのイントラ予測モードを決定する処理である。モード探索部124は、このように決定された処理レベルに基づいて対象ブロックのイントラ予測モードを決定する。
Claims (3)
- 画像の符号化に関する複数ステップの処理を実行する画像符号化装置であって、
符号化対象ブロックに隣接するブロックから動きベクトルを取得する第一ステップの処理を実行する第一処理部と、
動き探索の有無、予測モードの種別又はスケーリングの有無に基づいて前記動きベクトルの信頼度を取得する信頼度取得部と、
最も高い信頼度を有する動きベクトルを前記符号化対象ブロックの探索開始点とし、その探索処理の処理精度である処理レベルを前記探索開始点の動きベクトルの信頼度が高いほど処理量が少なくなるように決定する制御部と、
前記探索開始点および探索処理の処理レベルに基づき、前記符号化対象ブロックの最適な動きベクトルである最適ベクトルを探索する第二ステップの処理を実行する第二処理部と、
を備える画像符号化装置。 - 画像の符号化に関する複数ステップの処理を実行する画像符号化装置が行う画像符号化方法であって、
符号化対象ブロックに隣接するブロックから動きベクトルを取得する第一ステップの処理を実行する第一処理ステップと、
動き探索の有無、予測モードの種別又はスケーリングの有無に基づいて前記動きベクトルの信頼度を取得する信頼度取得ステップと、
最も高い信頼度を有する動きベクトルを前記符号化対象ブロックの探索開始点とし、その探索処理の処理精度である処理レベルを前記探索開始点の動きベクトルの信頼度が高いほど処理量が少なくなるように決定する制御ステップと、
前記探索開始点および探索処理の処理レベルに基づき、前記符号化対象ブロックの最適な動きベクトルである最適ベクトルを探索する第二ステップの処理を実行する第二処理ステップと、
を有する画像符号化方法。 - 請求項1に記載された画像符号化装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2016227193A JP6696889B2 (ja) | 2016-11-22 | 2016-11-22 | 画像符号化装置、画像符号化方法及びコンピュータプログラム |
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JP2016227193A JP6696889B2 (ja) | 2016-11-22 | 2016-11-22 | 画像符号化装置、画像符号化方法及びコンピュータプログラム |
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JP2019230776A Division JP6849781B2 (ja) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 画像符号化装置、画像符号化方法及びコンピュータプログラム |
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JP2018085608A JP2018085608A (ja) | 2018-05-31 |
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JP7054007B2 (ja) * | 2018-12-19 | 2022-04-13 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置及びプログラム |
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2016
- 2016-11-22 JP JP2016227193A patent/JP6696889B2/ja active Active
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