JP6826157B2 - 変換係数符号化 - Google Patents

Description

本発明は、変換係数符号化に関し、例えば画像の変換係数ブロックの変換係数に関する。

ブロック・ベースのイメージおよび／またはビデオ・コーデックにおいて、画像またはフレームは、ブロックを単位にして符号化される。その中で、変換ベースのコーデックは、変換係数ブロックを得るために、画像またはフレームのブロックを変換に従属させる。たとえば、画像またはフレームは、ブロックを単位にして変換符号化し、エントロピー符号化を用いてこれらの変換ブロックの変換係数の係数レベルを変換した結果として生じる符号化された予測残差によって予測的に符号化される。

エントロピー符号化の効率を上昇させるために、コンテキストが、符号化される変換係数レベルのシンボルの可能性を正確に判断するために用いられる。しかしながら、近年、画像および／またはイメージ・コーデックに課される要求は増加した。ｌｕｍａおよび彩度成分に加えて、コーデックは、時々深度図、トランスパリティ値その他を伝達しなければならない。さらに、変換ブロック・サイズは、ますます大きい間隔の中で可変的である。これらの多様性のため、コーデックは、すでに符号化された変換係数からコンテキストを決定するための異なる関数を有する数多くの異なるコンテキストを有する。

より適度な複雑さで高い圧縮率を成し遂げる異なる可能性は、シンボル方式をできるだけ正確な係数の統計に合わせている。しかしながら、実際の統計に近くこの適応を実行するために、さまざまな要因を考慮して、それによりかなりの異なるシンボル化スキームを必要とすることは必須である。

したがって、高い符号化効率を成し遂げる可能性を維持するにもかかわらず、変換係数符号化の複雑さを低く保つ必要がある。

本発明の目的は、この種の変換係数符号化スキームを提供することである。

この目的は、継続中の独立クレームの主題によって達成される。

本発明の態様に従って、ストリームに変換係数レベルを有する複数の変換係数を符号化する装置は、現在の変換係数の変換係数レベルが第１のレベル間隔の範囲内で、第１のシンボル化スキームに従って１つ以上のシンボルの第１のセットに、現在の変換係数の変換係数レベルが第２のレベル間隔の範囲内にある場合、第１のレベル間隔の最大レベルが第１のシンボル化スキームに従ってマッピングされたシンボルの第２のセットの組み合わせに、シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能な第２のシンボル化スキームに従って、第２のレベル間隔の範囲内で現在の変換係数の変換係数レベルの位置に応じてシンボルの第３のセットに、現在の変換係数をマッピングするように構成されたシンボライザを含む。さらに、装置は、現在の変換係数の変換係数レベルが第１のレベル間隔の範囲内にある場合、１つ以上のシンボルの第１のセットをデータストリームにエントロピー符号化し、現在の変換係数の変換係数レベルが第２のレベル間隔の範囲内にある場合、１つ以上のシンボルの第２のセットをデータストリームにエントロピー符号化するように構成されたコンテキスト適応エントロピーエンコーダを含み、コンテキスト適応エントロピーエンコーダは、１つ以上のシンボルの第２のセットの少なくとも１つの所定のシンボルをデータストリームにエントロピー符号化する際に、第１の設定に設定する関数パラメータで、関数パラメータによって関数パラメータ化可能に、前に符号化された変換係数に応じてコンテキストを用いるように構成される。さらに、装置は、現在の変換係数の変換係数レベルが第２のレベル間隔の範囲内にある場合、第２の設定に設定する関数パラメータを有する関数を介して、前に符号化された変換係数に応じてシンボルの第３のセットにマッピングするためのシンボル化パラメータを決定するように構成されるシンボル化パラメータ決定装置を含む。インサータは、現在の変換係数の変換係数レベルが第２のレベル間隔の範囲内にある場合、データストリームにシンボルの第３のセットを挿入するように構成される。

本発明の別の態様では、それぞれが変換係数レベルを有し、異なる変換ブロックの複数の変換係数をデータストリームに符号化する装置は、シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能なシンボル化スキームに従って現在の変換係数のための変換係数レベルをシンボルのセットにマッピングするように構成されるシンボライザ：現在の変換係数のためのシンボルのセットをデータストリームに挿入するように構成されるインサータ：および関数パラメータを介して関数パラメータ化可能に、前に処理された変換係数に応じて現在の変換係数のためのシンボル化パラメータを決定するように構成されるシンボル化パラメータ決定装置を含み、インサータ、デシンボライザおよびシンボライズ化パラメータ決定装置は異なる変換ブロックの変換係数を順番に処理するように構成され、関数パラメータは現在の変換係数の変換ブロックのサイズに応じて現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプおよび／または現在の変換係数が変換ブロックの範囲内に配置される周波数成分を変化させる。

本発明についての考えは、コンテキストの依存および前に符号化／復号化された変換係数のシンボル化パラメータの依存のために同じ関数を使用することである。関数パラメータを代えることで−同じ関数を用いることは、異なる変換ブロックサイズおよび／または変換ブロックにおいて空間的に配置される変換係数の場合の変換ブロックの周波数部分に関して使用される。この考えの更なる変形は、現在の変換係数の変換ブロックの異なるサイズ、現在の変換係数の変換ブロックの異なる情報成分タイプおよび／または異なる情報成分のための前に符号化／復号化された変換係数にシンボル化パラメータの依存のための同じ関数を使用することであり、現在の変換係数は変換ブロックに配置されている。

本発明の詳細なおよび有利な態様は、従属クレームの主題である。さらに、本発明の好ましい実施例は、図面を参照して以下に記載される。

図１は、符号化される変換係数を含む変換係数ブロックの図解図を示し、この発明の実施例に伴うコンテキスト選択およびシンボル化パラメータの決定のためのパラメータ化可能な関数の共同使用を示す。 図２は、２つのレベル間隔の中で２つの異なる方式を使用している変換係数レベルのためのシンボル化方式の図解図を示す。 図３は、２つの異なるコンテキストのための可能な変換係数レベルを超えて規定される２つの外観確率曲線の概略グラフを示す。 図４は、実施例に従う複数の変換係数を符号化する装置のブロック図を示す。 図５ａおよび図５ｂは、異なる実施例の結果として得られるデータストリームのための構造の図解図を示す。 図６は、実施例に従う画像エンコーダのブロック図を示す。 図７は、実施例に従う複数の変換係数を復号化する装置のブロック図を示す。 図８は、実施例に従う画像デコーダのブロック図を示す。 図９は、実施例に従ってスキャンおよびテンプレートを例示するための変換係数ブロックの図解図を示す。 図１０は、更なる実施例に従う複数の変換係数を復号化する装置のブロック図を示す。 図１１ａは、全ての間隔範囲の部分的な間隔の中で２つまたは３つの異なる方式を組み合わせた変換係数レベルのためのシンボル化方式のブロック図を示す。 図１１ｂは、全ての間隔範囲の部分的な間隔の中で２つまたは３つの異なる方式を組み合わせた変換係数レベルのためのシンボル化方式のブロック図を示す。 図１２は、更なる実施例に従う複数の変換係数を符号化する装置のブロック図を示す。 図１３は、更なる実施例に従って、変換係数ブロックがコンテキスト選択およびシンボル化パラメータの決定のためのパラメータ化可能な関数を設計するための他の実施例を例示するために変換係数ブロックが再分割されるサブブロックの中で定められるサブブロック順序の後に変換係数ブロックの中のスキャン順序を例示するために変換係数ブロックの図解図を示す。

以下の説明に関して、同じ参照符号がこれらの図のうちの１つ以上で現される要素のためのこれらの図において使われることに注意されたい。したがって、１つの図に関するこの種の要素の説明は、この要素が現す他の図の説明にも等しく適用される。

さらに、前もって以下で提示される説明は、例えば画像の変換ブロックのように、二次元的に配置されたような符号化される変換係数を仮定する。しかしながら、本出願は、画像および／またはビデオ符号化に制限されない。むしろ、符号化される変換係数は、例えば音声符号化などに使用される一次元の変換の変換係数ということもあり得る。

更に下で記載されている実施例が直面する課題、および更に後述する実施例がこれらの課題を解決する方法を説明するために、参照は図１〜３に前もってなされ、それは変換ブロックの変換係数およびエントロピー符号化のそれらの一般の方法の実施例を示し、それはその後説明される実施例によって改良される。

図１は、見本となる変換係数１２のブロック１０を示す。本実施例において、変換係数は、二次元的に配列される。特に、他の二次元の配列も可能であるが、それは縦横に規則的に配列されるものとして見本として示される。変換係数１２または変換ブロック１０につながる変換は、ＤＣＴまたは、例えば、画像の（変換）ブロックを分解するいくらかの他の変換、または異なる空間的周波数の構成要素への空間的に配置された値のいくつかのブロックでもよい。図１の本実施例において、例えば互いに直交する異なる空間的方向ｘ，ｙに沿って測定される周波数ｆ_x（ｉ），ｆ_y（ｊ）の周波数対（ｆ_x（ｉ），ｆ_y（ｊ））に対応するように変換係数１２は列ｉおよび行ｊに二次元的に配列され、ｆ_x/y（ｉ）＜ｆ_x/y（ｉ＋１）および（ｉ，ｊ）は変換ブロック１０におけるそれぞれの係数の位置である。

しばしば、低い周波数に対応する変換係数１２は、より高い周波数に対応する変換係数に比べて高い変換係数レベルを有する。したがって、しばしば、変換ブロック１０の最も高い周波数成分の近くの多くの変換係数はゼロに量子化され、符号化されることはない。むしろ、スキャン順序１４は、二次元的に配列された変換係数１２（ｉ，ｊ）を順序、すなわち（ｉ，ｊ）→ｋにおける係数のシーケンスに一次元的に配列する変換係数１２の中で定められ、それにより、変換係数レベルはこの順序に沿って単調に減少する傾向がありそうであり、すなわち、係数ｋの係数レベルが係数ｋ＋１の係数レベルより大きいことはありそうである。

たとえば、ジグザグまたはラスタ・スキャンは、変換係数１２の中で定められることができる。スキャンによれば、ブロック１０は、例えば、ＤＣ成分変換係数（上の左側の係数）から最高周波数変換係数（低い右の係数）またはその逆に斜めにスキャンされることができる。あるいは、ちょうど言及された極度の構成要素変換係数間の変換係数の行的または列的なスキャンが使われることができる。

更に後述するように、変換ブロックを符号化する際にスキャン順序１４における最後のゼロでない変換係数Ｌの位置が最初にデータストリームに符号化され、そして、スキャン経路１４に沿ってＤＣ変換係数から最後のゼロでない変換係数Ｌまで−任意にその方向で、または逆の方向で、変換係数を単に符号化する。

変換係数１２は、符号付きの、または符号なしの変換係数レベルを有する。たとえば、変換係数１２は、それぞれの変換係数レベルと関連する可能な量子化値のセットの上への次の量子化を有する前述の変換によって得られることができた。変換係数を量子化する、すなわち変換係数を変換係数レベルにマッピングするために用いる量子化関数は、線形でもよいし、非線形でもよい。換言すれば、各変換係数１２は、可能なレベルの間隔の範囲外の変換係数レベルを有する。図２は、例えば、変換係数レベルｘがレベル［０、２^N-1］の範囲の中で定められる例を示す。別の実施例によれば、間隔範囲の上界がないかもしれない。さらに、図２は、それが符号付きであってもよいが、正の変換係数レベルのみを示す。変換係数１２の符号およびそれらの符号化に関して、異なる可能性がこれらの符号を符号化するために以下で概説される実施例の全てに関して存在する点に留意する必要があり、これらの可能性の全てはこれらの実施例の範囲内である。図２に関して、これは、変換係数レベルの範囲間隔の下界もないかもしれないことを意味する。

いずれにせよ、変換係数１２の変換係数レベルを符号化するために、異なるシンボル化スキームが、範囲間隔２０の異なる部分または間隔１６、１８をカバーするために用いられる。より正確には、第１のレベル間隔１６の中の変換係数レベルは、第１のレベル間隔１６の最大レベルに等しいものを除いて、単に第１のシンボル化スキームに従って１つ以上のシンボルのセット上へシンボル化されることができる。しかしながら、第２のレベル間隔１８の中に存在している変換係数レベルは、第１および第２のシンボル化スキームのシンボル・セットの組合せにマッピングされる。後で強調されるように、第３および更なる間隔はしたがって、第２の間隔に続くことができる。

図２に示すように、第２のレベル間隔１８が第１のレベル間隔１６より上に位置するが、図２の実施例の２に示すように、第１のレベル間隔１６の最大レベルで後者と重複する。第２のレベル間隔１８の中に存在している変換係数レベルのために、それぞれのレベルは第１のシンボル化スキームに従う第１のレベル間隔の最大レベルに対応する第１のシンボルのセット、および第２のシンボル化スキームに従う第２のレベル間隔１８の中の変換係数レベルの位置に応じる第２のシンボルのセットの組合せにマッピングされる。

換言すれば、第１のシンボル化スキーム１６は、第１のシンボルシーケンスのセット上へ第１のレベル間隔１６によってカバーされるレベルをマッピングする。バイナリのアルファベットの場合、および、例えば０および１のような２つの変換係数レベルを単にカバーしている第１のレベル間隔１６の場合には、第１のシンボル化スキームのシンボルシーケンスのセットの中のシンボルシーケンスの長さが単に１つのバイナリのシンボルにすぎないという点に注意されたい。本出願の実施例によれば、第１のシンボル化スキームは、間隔１６のレベルのＴｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎである。バイナリのアルファベットの場合には、シンボルは、ビン（ｂｉｎ）と呼ばれる。

以下で更に詳細に説明するように、第２のシンボル化スキームは変化する長さの第２のシンボルシーケンスのセット上に第２のレベル間隔１８の範囲内のレベルをマッピングし、ここで、第２のシンボル化スキームはシンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能である。第２のシンボル化スキームは、間隔１８、すなわちｘ−第１の間隔の最大レベルの範囲内のレベルをライス・パラメータを有するライス・コード上にマッピングすることができる。

特に、第２のスキームのシンボルシーケンスの長さが第２のレベル間隔１８の下界からその上界へ増加する割合でシンボル化パラメータが速度を変化させるように、第２のシンボル化スキーム１８は構成されることができる。明らかに、シンボルシーケンスの増加した長さは、変換係数が符号化されることになっているデータストリームの中で、より多くのデータ転送速度を消費する。通常、特定のレベルがマッピングされるシンボルシーケンスの長さが、現在符号化される変換係数レベルがそれぞれのレベルであるとみなす実際の可能性と関連する場合、それは好ましい。当然、後の記載も、第１のレベル間隔１６の中の第２のレベル間隔１８の外側のレベルのために、または、一般の第１のシンボル化スキームのために有効である。

特に、図３に示すように、変換係数は、概して特定の変換係数レベルの発生の特定の統計または確率を示す。図３は、それぞれの可能な変換係数レベルｘに、それぞれの変換係数レベルが実は問題の変換係数によってみなされる確率を関連付けているグラフを示す。より正確には、図３は、２つのそのような関連または確率曲線、すなわち異なるコンテキストの２つの係数のために示す。すなわち、図３は、変換係数が例えば、隣接した変換係数の変換係数値で決定されるようにそれらのコンテキストに従って区別される変換係数を仮定する。コンテキストに応じて、図３は、確率値を各変換係数レベルと関連させる確率曲線が問題の変換係数のコンテキストに依存することができることを示す。

後述する実施例によれば、第１のシンボル化スキーム１６のシンボルシーケンスのシンボルは、コンテキスト適応方法でエントロピー符号化される。すなわち、コンテキストはシンボルと関係しており、選択されたコンテキストと関連したアルファベット確率分布がそれぞれのシンボルをエントロピー符号化するために使用される。第２のシンボル化スキームのシンボルシーケンスのシンボルは、直接、あるいはアルファベットの全ての部材が等しくありそうな等しい確率分布のような固定されたアルファベット確率分布を用いてデータストリームに挿入される。

第１のシンボル化スキームのシンボルをエントロピー符号化するのに用いられるコンテキストは、実際のアルファベット統計に推定されたアルファベット確率分布の良好な適応を可能にするために、適切に選択されなければならない。すなわち、このコンテキストを有するシンボルが符号化／復号化されるときはいつでも、エントロピー符号化スキームはコンテキストのアルファベット確率分布の現在の評価を更新するように構成されることができ、それによって、実際のアルファベット統計に近づく。コンテキストが適切に選択される場合、近似はより急速であり、それは、十分に微妙であるが、特定のコンテキストとシンボルとのあまりに離れた関連を避けるように、あまり多くの異なるコンテキストをもたない。

同様に、係数のシンボル化パラメータは、できるだけ近く実際のアルファベット統計に近づくために、前に符号化／復号化された係数に依存して選択されなければならない。シンボル化パラメータは前に符号化／復号化された係数から直接決定されるが、判定は前に符号化／復号化された係数上の第２の間隔１８の中の確率曲線の依存の相関に密接に対応しなければならないため、あまり微細な多様化はここでは重大な問題でない。

以下で更に詳細に説明するように、一般の関数がコンテキスト適応およびシンボル化パラメータの決定を成し遂げるために用いられるという点で、更に後述する変換係数を符号化するための実施例は有利である。正しいコンテキストを選択することは、前に説明したように、高い符号化効率または圧縮率を成し遂げるために重要であり、それはシンボル化パラメータに関してあてはまる。後述する実施例は、前に符号化／復号化された係数への依存を低く示すためのオーバーヘッドを保つことによってこの目的を達成することができる。特に、本出願の発明者は、一方では前に符号化／復号化された係数の効果的な依存と、他方では個々のコンテキスト依存性を示すための妥当性ロジックの数を減らすこととの間の良好な妥協を見つける方法を見つけた。

図４は、この発明にしたがって、データストリーム中に変換係数レベルを有する多数の変換係数を符号化するための装置を示す。なお、以下の説明で、この仮定が、上で説明されているように、本発明のために決定的でないにもかかわらず、シンボル・アルファベットはバイナリのアルファベットであるとしばしばみなされ、したがって、これらの説明の全ては他のシンボル・アルファベット上への拡張のために図示することに注意される。

図４の装置は、データストリーム３２に入力３０で入力される複数の変換係数を符号化するためのものである。装置は、シンボライザ３４、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６、シンボル化パラメータ決定装置３８およびインサータ４０を含む。

シンボライザ３４は、入力３０に接続されているその入力を有し、図２に関して上述の方法におけるシンボル上に現在その入力を入力している現在の変換係数をマッピングするように構成される。すなわち、シンボライザ３４は第１のシンボル化スキームに従って１つ以上のシンボルの第１のセット上に現在の変換係数をマッピングし、現在の変換係数の変換係数レベルｘが第１のレベル間隔１６の範囲内にある場合、および現在の変換係数の変換係数レベルが第２のレベル間隔１８の範囲内にある場合、その上に第１のシンボル化スキームに従って第１のレベル間隔１６の最大レベルがマッピングされるシンボルの第２のセット、および第２のシンボル化スキームに従って第２のレベル間隔１８の範囲内にある現在の変換係数の変換係数レベルの位置に従ったシンボルの第３のセットの組み合わせの上にマッピングされるように構成される。換言すれば、シンボライザ３４は、現在の変換係数の変換係数レベルが第１のレベル間隔１６の範囲内にあるが第２のレベル間隔の外にある場合、現在の変換係数を第１のシンボル化スキームの第１のシンボルシーケンス上にマッピングし、第１のレベル間隔１６の最大レベルのための第１のシンボル化スキームのシンボルシーケンスおよび現在の変換係数の変換係数レベルが第２のレベル間隔の範囲内にある場合の第２のシンボル化スキームのシンボルシーケンスの組み合わせの上にマッピングするように構成される。

シンボライザ３４は２つの出力を有し、１つは第１のシンボル化スキームのシンボルシーケンスのためのものであり、他方は第２のシンボル化スキームのシンボルシーケンスのためのものである。インサータ４０は、第２のシンボル化スキームのシンボルシーケンス４２を受信するための入力を有し、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は第１のシンボル化スキームのシンボルシーケンス４４を受信するための入力を有する。さらに、シンボライザ３４は、シンボル化パラメータ決定装置３８の出力からシンボル化パラメータ４６を受け取るためのパラメータ入力を有する。

コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は、データストリーム３２に第１のシンボルシーケンス４４のシンボルをエントロピー符号化するように構成される。インサータ４０は、データストリーム３２にシンボルシーケンス４２を挿入するように構成される。

一般的に言って、エントロピーエンコーダ３６およびインサータ４０は、順次変換係数をスキャンする。明らかに、インサータ４０は単に変換係数のために作動するだけであり、その変換係数レベルが第２のレベル間隔１８の中に位置する。しかしながら、以下で詳しく述べるように、エントロピーエンコーダ３６およびインサータ４０の動作の間に順序を定めるための異なる可能性がある。第１の実施例によれば、データストリーム３２に同じ変換係数に関連する第１のシンボルシーケンス４４のエントロピーエンコーダのエントロピー符号化の後、データストリーム３２に埋め込まれる次の変換係数に関連するエントロピーエンコーダのエントロピー符号化に先立って、インサータ４０がデータストリーム３２に変換係数のシンボルシーケンスを挿入するように、図４の符号化装置は１回のスキャンで変換係数をスキャンするように構成される。

別の実施例によれば、装置は２つのスキャンを使用し、第１のスキャンの範囲内でコンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６がインサータ４０で各変換係数のためのデータストリーム３２にシンボルシーケンス４４を順次符号化し、そして、変換係数のためのシンボネシーケンス４２を挿入し、その変換係数レベルは第２のレベル間隔１８の範囲内にある。第１のスキャンにおける第１のシンボルまたはビンと、後続の第２のスキャン等におけるシーケンス４４の第２のシンボルまたはビンのように、例えば、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６がデータストリーム３２に第１のシンボルシーケンス４４の個々のシンボルを符号化するためにいくつかのスキャンを使用するより高度なスキームが存在することさえできる。

すでに上で示されるように、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は、コンテキスト適応方法で、データストリーム３２にシンボルシーケンス４４の少なくとも１つの所定のシンボルをエントロピー符号化するように構成される。たとえば、コンテキスト適応が、シンボルシーケンス４４のすべてのシンボルのために使用されることができる。あるいは、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は、コンテキスト適応を第１の位置および第１のシンボル化スキームのみのシンボルシーケンス、または第１および第２、または第１ないし第３の位置その他に制限することができる。

上述の通り、コンテキスト適応のために、エンコーダ３６は、コンテキストごとにアルファベット確率分布評価を格納して、更新することによって、コンテキストを管理する。特定のコンテキストのシンボルが符号化されるたびに、現在格納されているアルファベット確率分布評価はこのシンボルの実際値を使用して更新され、それによりそのコンテキストのシンボルの実際のアルファベット統計に近くなっている。

同様に、シンボル化パラメータ決定装置３８は、前に符号化された変換係数に応じて第２のシンボル化スキームおよびそのシンボルシーケンス４２のシンボル化パラメータ４６を決定するように構成される。

より正確には、コンテキストエントロピーエンコーダ３６は、それが前に符号化された変換係数に応じて、関数パラメータを介してパラメータ化可能で、第１の設定に設定される関数パラメータを有する関数を介して、現在の変換係数のためのコンテキストを使用または選択するように構成され、その一方で、シンボル化パラメータ決定装置３８は、前に符号化された変換係数に応じて、同じ関数を介して、第２の設定に設定される関数パラメータで、シンボル化パラメータ４６を決定するように構成される。設定は異なることができるが、それにもかかわらず、シンボル化パラメータ決定装置３８およびコンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６が同じ関数を使用するように、論理オーバーヘッドは減少させられる。単に関数パラメータだけは、一方ではエントメピーエンコーダ３６のコンテキスト選択および他方ではシンボル化パラメータ決定装置３８のシンボル化パラメータ決定との間で異なることができる。

前に符号化された変換係数への依存に関する限り、これらの前に符号化された変換係数がすでにデータストリーム３２に符号化された範囲に制限される点に留意する必要がある。たとえば、このような前に符号化された変換係数が第２のレベル間隔１８の中に位置すると想像しても、そのシンボルシーケンス４２はデータストリーム３２にまだ挿入されなかった。その場合、シンボル化パラメータ決装置３８およびコンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は、前に符号化された変換係数の第１のシンボルシーケンス４４から、それが第２のレベル間隔１８の中に位置するということを知っているだけである。その場合、第１のレベル間隔１６の最大レベルは、この前に符号化された変換係数のための代表として役立つことができる。その範囲において、「前に符号化された変換係数への」依存は、「前にデータストリーム３２に符号化／挿入された他の変換係数に関する情報」への依存を含むように、幅広い方法で理解される。さらに、最後のゼロ以外の係数Ｌを「超えて」位置する変換係数はゼロであると推測されることができる。

図４の説明を確定させるために、エントロピーエンコーダ３６およびインサータ４０の出力はスイッチ５０を介して共通の出力４８に接続され、一方ではシンボル化パラメータ決定装置３８の前に挿入／符号化された情報およびコンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６の入力の間および他方ではエントロピーエンコーダ３６およびインサータ４０の出力において同じ接続性を有する。スイッチ５０は、出力４８を、変換係数を符号化するための１回、２回またはそれ以上のスキャンを使用するさまざまな可能性に関して、上述の順序でエントロピーエンコーダ３６およびインサータ４０の出力のいずれか１つと接続する。

コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６およびシンボル化パラメータ決定装置３８に関するパラメータ化可能な関数の一般の使用を説明するために、参照は、図１になされる。エントロピーエンコーダ３６およびシンボル化パラメータ決定装置３８によって共同使用される関数は、図１における５２（すなわち、ｇ（ｆ（ｘ）））に示される。関数は、前述したように、現在の係数と関連して特定の空間関係を有するそれらの前に符号化された係数を含むために定められる前に符号化された変換係数のセットに適用される。この関数のための特定実施例は、以下において更に詳細に説明される。一般的に言って、ｆは、前に符号化された係数レベルのセットをスカラーに結合する関数であり、ｇは、スカラーがどの間隔にあるかについて調べる関数である。換言すれば、関数ｇ（ｆ（ｘ））は、前に符号化された変換係数のセットｘに適用される。図１において、小さいクロスによって示される変換係数１２は、現在の変換係数を意味し、例えば、生み出された変換係数１２は、シンボライズ化パラメータ４６および現在の変換係数ｘのためのコンテキストを示すエントロピーコンテキストインデックス５４を得るために関数５２が適用される変換係数のセットｘを示す。図１に示されるように、現在の変換係数周辺で相対的な空間配置を定めるローカル・テンプレートは、すべての前に符号化された変換係数から関連する前に符号化された変換係数のセットｘを決定するために使用されることができる。図１でわかるように、テンプレート５６は、現在の変換係数の下および右に直ちに隣接する変換係数を含むことができる。このようにテンプレートを選択することによって、スキャン１４０の１つの斜め方向における変換係数のシンボルシーケンス４２および４４は、同じ斜め方向における他の変換係数のテンプレート５６に入る斜め方向の変換係数がないため、並行して符号化される。当然、類似のテンプレートは、行的−および列的なスキャンのために供給される。

それは、［０，ｄ_f］の中でｇ（ｆ（ｘ））が続いている。ｇ（ｆ（ｘ））が少なくとも１つのベース・コンテキスト・インデックス・オフセット・ナンバーｃｔｘ_baseに加えて合計されるコンテキスト・インデックス・オフセット・ナンバーｃｔｓ_offsetを定めるために用いられる場合、結果として得られるコンテキスト・インデックスｃｔｘ＝ｃｔｘ_base+ｃｔｓ_offsetの数値範囲は［ｃｔｘ_base；ｃｔｘ_base+ｄ_f］である。コンテキストの異なるセットがシンボルシーケンス４４のシンボルをエントロピー符号化することに言及するときにはいつでも、［ｃｔｘ_base,1；ｃｔｘ_base+ｄ_f］が［ｃｔｘ_base,2；ｃｔｘ_base+ｄ_f］と重複しないようにｃｔｘ_baseが選択される。これは、例えば、次のことに関して本当である。

・異なるサイズの変換ブロックに属する変換係数；
・例えば深さ、ｌｕｍａ、彩度その他のような異なる情報コンポーネントタイプの変換ブロックに属する変換係数；
・同じ変換ブロックの異なる周波数部分に属する変換係数；

ｄ_fは関数パラメータの一部を形成する。ｄは関数パラメータの一部を形成する。

前述したように、インデックスｉはテンプレート５６の範囲内で変換係数１２にインデックスを付けることができる。ｘ_iは変換ブロックの外側に存在しているそれぞれのテンプレート位置の場合にはゼロに設定されることができる。さらに、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は、関数を介して前に符号化された変換係数からのコンテキストの依存が、それが第１のレベル間隔１６の範囲内のときにはｘ_iが前に符号化された変換係数ｉの変換係数レベルに等しく、前に符号化された変換係数ｉの変換係数レベルが第２のレベルの範囲内のときには第１のレベル間隔１６の最大レベルに等しくなるように構成され、または、前に符号化された変換係数ｉの変換係数レベルが第１および第２のレベル間隔の範囲内にあるかどうかと無関係に、ｘ_iが前に符号化された変換係数ｉの変換係数レベルに等しくなるように構成される。

シンボル化パラメータ決定装置に関する限り、シンボル化パラメータの決定において、前に符号化された変換係数ｉが第１または第２のレベル間隔の範囲内にあるかどうかとは無関係に、ｘ_iが前に符号化された変換係数ｉの変換係数レベルに等しいようにそれは構成されることができる。

装置は、またｈ＝｜ｘ_i｜−ｔのように構成されることもできる。

更なる実施例において、現在の変換係数に関連して変換係数の関連する空間的配置に応じて、すなわち、現在の変換係数の位置の周囲のテンプレートに基づいて、装置は前に符号化された変換係数を空間的に決定するように構成されることができる。

装置は、所定のスキャン順序１４に沿って変換係数ブロック１０の変換係数の中から最後のゼロでない変換係数Ｌの位置を決定し、データストリーム３２に位置についての情報を挿入するように構成され、複数の変換係数は、最後のゼロ以外の変換係数Ｌから所定のスキャン順序の始まりまで、すなわちＤＣ成分変換係数を含む。

さらなる態様において、シンボライザ３４は、最後の変換係数Ｌのシンボル化のために変形した第１のシンボル化スキームを用いるように構成することができる。変形した第１のシンボル化スキームによれば、第１のレベル間隔１６の範囲内のゼロでない変換係数レベルのみがマッピングされ、ゼロレベルは最後の変換係数Ｌに適用されないものと推定される。たとえば、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎの第１のビンは、係数Ｌのために抑制される。

コンテキスト適応エントロピーエンコーダは、最後のゼロでない変換係数のための１つ以上のシンボルの第１のセットをエントロピー符号化するためのコンテキストの別のセットを使用するように構成され、最後のゼロでない変換係数以外の１つ以上のシンボルの第１のセットをエントロピー符号化するのに用いられるコンテキストとは別のものである。

コンテキスト適用エントロピーエンコーダは、最後のゼロでない変換係数から変換係数ブロックのＤＣ変換係数まで通じている逆のスキャン順序における複数の変換係数を横断することができる。これは、第２のシンボルシーケンス４２にも適用されるかもしれないし、適用されないかもしれない。

装置は、２つのスキャンにおいてデータストリーム３２に複数の変換係数を符号化するように構成され、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６は、変換係数のための第１のシンボルシーケンス４４を変換係数の第１のスキャンに対応する順序でデータストリーム３２にエントロピー符号化するように構成され、インサータ４０は、それに続いて、第２のレベル間隔１８の範囲内の変換係数レベルを有する変換係数のためのシンボルシーケンス４２を変換係数の第２のスキャンの範囲内で第２のレベル間隔１８の範囲内の変換係数レベルを有する変換係数の発生に対応する順序でデータストリーム３２に挿入するように構成される。結果として生じるデータストリーム３２のための実施例は、図５ａに示され：それは、任意に、Ｌの位置の情報５７に含まれ、後にエントロピー符号化形式で（少なくとも、コンテキスト適応エントロピー符号化形式における少なくともいくつか）が続き、さらに、後に直接または例えば（確からしいアルファベットに等しい）バイパスモードを用いて挿入されたシンボルシーケンス４４が続く。

さらなる態様において、装置は、１回のスキャンで複数の変換係数を順次データストリーム２３に符号化するように構成され、コンテキスト適応エントロピーエンコーダ３６およびインサータ４０は、１回のスキャンのスキャン順序における各変換係数のために、第２のレベル間隔１８の範囲内の変換係数レベルを有するそれぞれの変換係数のシンボルシーケンス４２をデータストリーム３２へのシンボルシーケンス４４のコンテキスト適応エントロピーエンコーダのエントロピー符号化のすぐ後でデータストリーム３２に挿入するように構成され、それに加えてそれは同じ変換係数がマッピングされた組み合わせを形成し、それにより、シンボルシーケンス４２は変換係数のシンボルシーケンス４４の間でデータストリーム３２に撒き散らされる。結果は、図５ｂにおいて例示される。

インサータ４０は、直接または固定確率分布を用いたエントロピー符号化を用いてシンボルシーケンス４２をデータストリームに挿入するように構成されることができる。第１のシンボル化スキームは、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎスキームでもよい。第２のシンボル化スキームは、シンボルシーケンス４２がライス・コードから成るものでもよい。

すでに上述したように、図４の実施例は、映像／ビデオ・コーダーの範囲内で実施されることができる。このような映像／ビデオ・コーダーまたは画像コーダーの実施例は、図６に示される。画像エンコーダは、通常、参照符号６０で示されて、例えば、図４に示されるものに対応する装置６２を含む。画像６４を符号化する際に、エンコーダ６０は、変換ブロック１０につきその複数の変換係数を符号化するように装置６２によって処理される変換係数ブロック１０に画像６４のブロック６６を変換するように構成される。特に、装置６２は、変換ブロックによってブロックを変換するように変換ブロック１０を処理する。この際、装置６２は、異なるサイズのブロック１０のための関数５２を使用することができる。たとえば、階層的なマルチツリー再分割が、画像６４またはそのツリールート・ブロックを異なるサイズのブロック６６に分解するために使われることができる。これらのブロック６６に変換を適用することから得られる変換ブロック１０は、したがって、異なるサイズであり、そして、したがって、関数５２が異なる関数パラメータを使用して異なるブロック・サイズのために最適化されるが、全体的なオーバーヘッドは、一方ではシンボル化パラメータのためにこのような異なる依存を与え、他方ではコンテキストインデックスを低く保つ。

図７は、図４に関して上で概説される装置に適合するデータストリーム３２から変換係数レベルを有する複数の変換係数を復号化する装置を示す。特に、図７の装置は、コンテキスト適応エントロピーデコーダ８０、デシンボライザおよびエクストラクタ８４とともにシンボル化パラメータ決定装置８６を含む。現在の変換係数のために、コンテキスト適応エントロピーデコーダ８０は、データストリーム３２から１つ以上のシンボルの第１のセット、すなわちシンボルシーケンス４４をエントロピー復号化するように構成される。デシンボライザ８２は、第１のシンボル化スキームに従って、１つ以上のシンボルの第１のセット、すなわちシンボルシーケンス４４を第１のレベル間隔１６の範囲内の変換係数レベルにマッピングするように構成される。より正確には、コンテキスト適応エントロピーデコーダ８０およびデシンボライザ８２は、相互作用的な方法で作動する。デシンボライザ８２は、データストリーム３２からデコーダ８０によってシンボルが連続的に復号化されるとき信号８８によってコンテキスト適応エントロピーデコーダ８０に知らせ、第１のシンボル化スキームの有効なシンボルシーケンスが終了させられる。

１つ以上のシンボルの第１のセット、すなわちシンボルシーケンス４４が第１のシンボル化スキームに従ってマッピングされる変換係数レベルが第１のレベル間隔１６の最大レベルである場合、エクストラクタ８４は、データストリーム３２から、シンボルの第２のセット、すなわちシンボルシーケンス４２を抽出するように構成される。また、デシンボライザ８２およびエクストラクタ８４は、協力して作動することができる。すなわち、デシンボライザ８２は、エクストラクタ８４がシンボルシーケンス４２の抽出を終えるとすぐ第２のシンボル化スキームの効果的なシンボルシーケンスが終了させられるとき、信号９０によって、エクストラクタ８４に知らせることができる。

デシンボライザ８２は、すでに上述したように、シンボル化パラメータ４６に従ってパラメータ化可能である第２のシンボル化スキームに従ってシンボルの第２のセット、すなわちシンボルシーケンス４２を第２のレベル間隔１８の範囲内の位置にマッピングするように構成される。

コンテキスト適応エントロピーデコーダ８０は、第１のシンボルシーケンス４４の少なくとも１つの所定のシンボルを復号化する際に、前に復号化された変換係数に応じて、関数５２によって、コンテキストを使用するように構成される。第１のシンボルシーケンス４４が第１のシンボル化スキームに従ってマッピングされる変換係数レベルが第１のレベル間隔１６の最大レベルである場合、シンボル化パラメータ決定装置８６は、前に復号化された変換係数に応じて関数５２によってシンボル化パラメータ４６を決定する。この目的で、エントロピーデコーダ８０およびシンボル化パラメータ決定装置８６の入力は、デシンボライザ８２が変換係数の値ｘ_iを出力するデシンボライザ８２の出力にスイッチ９２を介して接続される。

上述の通り、コンテキスト適応のために、デコーダ８０は、コンテキストごとにアルファベット確率分布評価を格納して、更新することによって、コンテキストを管理する。
特定のコンテキストのシンボルが復号化されるたびに、現在格納されたアルファベット確率分布評価はこのシンボルの実際の／復号化された値を用いて更新され、このことによりそのコンテキストのシンボルの実際のアルファベット統計に近くなっている。

同様に、シンボル化パラメータ決定装置８６は、前に復号化された変換係数に応じて第２のシンボル化スキームおよびそのシンボルシーケンス４２のためのシンボル化パラメータ４６を決定するように構成される。

通常、符号化に関して上述したすべての考えられる変更態様および詳細は、図７の復号化のための装置上へも移転可能である。

図８は、図６に付随して示される。すなわち、図７の装置は、画像デコーダ１００の範囲内で実装される。図７の画像デコーダ１００は、図７に従った装置、すなわち装置１０２を含む。画像デコーダ１００は、画像１０４を復号化または再建する際に、順に画像デコーダ１００を入力するデータストリーム３２から装置１０２が復号化する複数の変換係数を有する変換係数ブロック１０から画像１０４のブロック１０６を再建するように構成される。特に、装置１０２は変換ブロック１０をブロックごとに処理し、上述したように、異なるサイズのブロック１０６のために共通に関数５２を使用する。

画像エンコーダおよびデコーダ６０および１００が、それぞれ、変換／再変換を予測残差に適用して予測符号化を使用するように構成されることができる点に留意する必要がある。さらに、データストリーム３２は、そこにおいて、符号化される再分割情報を有することができ、それは個々に変換に依存するブロックへの再分割を画像デコーダ１００に信号を送る。

以下において、前記実施例はいくらかの他の言葉で説明され、上記の実施例に個々に移動させる特定の態様をより詳細に説明している。すなわち、構文要素の符号化のためのコンテキストモデリングの特定の方法に関連した前記実施例は例えばブロック・ベースの画像およびビデオコーダの係数を変換するために関し、そして、その態様は記載されていて、更に下で強調される。

実施例は、デジタル信号処理の分野に、そして、特に、画像およびビデオデコーダおよびエンコーダのための方法と装置に関することができる。特に、変換係数の符号化、およびブロック・ベースの画像およびビデオ・コーデックのそれらの付随する構文要素は、記載されている実施例に従って実行されることができる。その限りにおいて、若干の実施例は、確率モデリングを使用するエントロピーコーダを有する係数を変換するために、関連した構文要素の符号化のための改良されたコンテキストモデリングを示した。さらに、残りの絶対の変換係数の適応２値化のために使われるライス・パラメータの派生は、シンボル化パラメータに関して上述したようにされることができる。コンテキストメモリに関する統一、簡略化、使いやすい並列処理および適度なメモリ使用は、まっすぐな前方のコンテキストモデリングと比較した実施例の利点である。

他の言葉においてさえ、本発明の実施例は、ブロック・ベースの画像およびビデオコーダの変換係数の符号化に関連した構文要素のコンテキストモデルの選択のための新規な方法を明らかにすることができる。さらに、絶対的な返還係数の残りの値の２値化を制御するライスパラメータのようなシンボル化パラメータのための派生ルールが記載されている。基本的に、前記実施例は、変換係数の符号化に関連する構文要素の全てのためのまたは一部のコンテキストモデル選択のためのルールの単純なおよび一般のセットを使用した。

前述の第１のシンボル化スキームは、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎでもよい。その場合は、ｃｏｅｆｆ＿ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｆｌａｇ、ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ＿１およびｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ＿２は、変換係数のＴｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎから生じている第１、第２および第３のビンを形成するバイナリの構文要素またはシンボルと呼ばれる。上述の通り、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎは、第２のレベル範囲１８の範囲内に含まれる変換係数のレベルの場合、それ自体ライスコードである接尾辞と同時に起こる接頭辞を表すことができるだけである。更なる接尾辞は例えば０−オーダーのＥｘｐ−ゴロンブ・コードであってもよく、それによって、図２の第１および第２の間隔１６および１８（図２に示されない）に続く更なるレベル間隔を形成する。

コンテキストモデル選択のために使用するのと同じルール５２のセットに基づいて、上述のように、残りの絶対的な変換係数の適応２値化のためのライスパラメータの派生は実行される。

スキャン順序に関して、それは前記説明と比較して変化することができることに注意されたい。さらに、異なるブロック・サイズおよび形状は、しかしながら、ルールの同じセットを用いて、すなわち同じ関数５２を用いて、図４および６の装置で支えられる。したがって、シンボル化パラメータの派生のための調和と結合される変換係数の符号化に関連する構文要素のコンテキストモデルのための統一および単純化スキームは成し遂げられる。このように、コンテキストモデル選択およびシンボル化パラメータ派生は、例えば、ハードウェアに組み込まれた、プログラムされたハードウェアまたはソフトウェア−サブルーチンなどのような同じ論理を使用することができる。

コンテキストモデル選択のための一般のおよび単純なスキームおよびライスパラメータのようなシンボル化パラメータの派生を達成するために、ブロックまたは形状のすでに符号化された変換係数は、上記の通りに評価される。すでに符号化された変換係数を評価するために、（重要性マップの符号化と呼ばれることがありえた）２値化から生じている第１のビンであるｃｏｅｆｆ＿ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｆｌａｇの符号化および変換係数レベルの残りの絶対値の分離は、一般の関数５２を使用して実行される。

すなわち絶対の変換係数の符号化の後、直接符号を符号化することによって、符号情報の符号化は、交互的な方法で実行される。このように、全部の変換係数は、１つのスキャンパスだけにおいて符号化される。あるいは、評価値ｆ（ｘ）が絶対的なレベル情報だけに依存する限り、符号情報は別のスキャン経路において符号化されることができる。

上に示すように、変換係数は１回のスキャンパスにおいて、または、複数回のスキャンパスにおいて符号化されることができる。これは、その係数ｃ_iがスキャンｉにおいて処理される変換係数の（第１および第２の）シンボル化のシンボルの数値を示すカットオフセットｃによって可能にされ、または説明される。空のカットオフセットの場合、１回のスキャンが用いられる。コンテキストモデル選択およびシンボル化パラメータの派生のための改良された結果を得るために、カットオフセットｃの第１のカットオフパラメータｃ₀は、１より大きくなければならない。

カットオフセットｃは、ｃ₀＝１およびｃ₁＝３および｜ｃ｜＝２であるｃ＝｛ｃ₀，ｃ₁｝が選択され、ｃ₀は第１のスキャンに含まれる第１の２値化のビン／シンボルの数を示し、そこまで第１の２値化がカバーする第１の２値化の範囲内のシンボル位置を示すｃ₁＝３は第２のスキャンである。別の例は、ｃ₀が１に等しく、ｃ₁が２に等しいなどであって、スキームが第１のスキャンパスにおける全てのブロックまたは形状のための２値化から得られる第１のビンを符号化し、次に第２のスキャンパスにおける全てのブロックまたは形状のための第２のビンを符号化するときに与えられる。

ｃｏｅｆｆ＿ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｆｌａｇの符号化のローカル・テンプレート５６、すなわち２値化プロセスからの第１のビンは、図１に示すように、または、図９に示すように設計されることができる。統一および簡略化として、ローカル・テンプレート５６が、すべてのブロック・サイズおよび形状のために用いられる。変換係数がゼロと等しくない隣の数だけを評価する代わりに、全ての変換係数は、ｘ_iの形で関数５２に入力される。ローカル・テンプレート５６は固定されることができる、すなわち現在の変換係数の位置またはスキャンインデックスから独立し、前に符号化された変換係数から独立し、あるいは、適応可能で、すなわち現在の変換係数の位置またはスキャンインデックスおよび／または前に符号化された変換係数に従属し、サイズは固定されるか適応させることができる。さらに、テンプレートのサイズおよび形状がブロックまたは形状の全てのスキャン位置の範囲を可能にするように調整されるとき、特定の限度までの全てのすでに符号化された変換係数または全てのすでに符号化された変換係数は評価処理のために用いられる。

一例として、図９は、斜め方向スキャン１４を有する８×８の変換ブロック１０ために用いられることができるローカル・テンプレート５６のための他の実施例を示す。Ｌは最後の重要なスキャン位置を意味し、ｘで印をつけたスキャン位置は現在のスキャン位置を意味する。別のスキャン順序のために、ローカル・テンプレートはスキャン順序１４に合うように変形することができることに注意されたい。進歩した斜め方向スキャンの場合、他のスキャン順序のために、ローカル・テンプレート５６は、斜め方向に沿って反転することができる。

コンテキストモデル選択およびシンボル化パラメータ派生は、すでに符号化された隣のｘ_iの評価から生じている異なる評価値ｆ（ｘ）に基づいてもよい。この評価は、ローカル・テンプレート５６によってカバーされるすでに符号化された隣を有するすべてのスキャン位置のために行われる。ローカル・テンプレート５６は、可変的であるか一定のサイズを有して、スキャン順序に依存する。しかしながら、テンプレートの形状およびサイズはスキャン順序だけへの適応であり、したがって値ｆ（ｘ）の派生は、スキャン順序１４０およびテンプレート５６の形状およびサイズから独立している。全てのスキャン位置のためのブロック１０の全てのスキャン位置のカバーが可能となるようにテンプレート５６の寸法および形状をセットすることによって、現在のブロックまたは形状のすべてのすでに符号化された変換係数の使用法が達成される点に注意されたい。

前述したように、コンテキストモデル・インデックスの選択およびシンボル化パラメータの派生は、評価値ｆ（ｘ）を使用する。一般に、マッピング関数の一般的なセットは、結果として生じる評価値ｆ（ｘ）をコンテキストモデル・インデックス上、および、特定のシンボル化パラメータ上にマッピングする。それに加えて、変換ブロックまたは形状１０の内部の現在の変換係数の現在の空間位置または最後の重要なスキャン位置Ｌとしての付加的情報は、変換係数の符号化に関連するコンテキストモデルの選択のために、そして、シンボル化パラメータの派生のために使われることができる。評価および空間場所から生じている情報または最後の情報は結合されることができ、したがって特定の重み付けが可能であることに注意されたい。評価および派生プロセスの後、すべてのパラメータ（コンテキストモデル・インデックス、シンボル化パラメータ）は、特定の制限まで全ての変換係数レベルまたは変換係数の符号化に利用できる。

提示された本発明の実施例構成として、カットオフ・セット・サイズは空である。
これは、各変換係数はスキャン順序に沿って次の変換係数を処理する前に完全に送信されることを意味する。

両方の種類の評価値のために、更なる重み付け係数が特定の隣の重要性を制御することが可能である点に注意すべきである。たとえば、重み付け係数ｗ_iは、より大きい空間距離を有する隣に対してよりも短い空間距離を有する隣に対して高い。さらに、すべてのｗ_iを１に設定するときに、重み付けは無視される。

提示された発明の実施例の構成として、ｆ₀、ｆ₁、ｆ₂およびｆ₃は、（１）において定義されているように、｛０、１、２、３｝のそれぞれのｔおよびδ（ｘ_i）を有する評価値である。この例に関して、ｆ₀は第１のビンのコンテキストインデックスの派生のために用いられ、ｆ₁は第２のビンのコンテキストインデックスの派生のために用いられ、ｆ₂は第３のビンのコンテキストインデックスの派生のために用いられ、ｆ₃はライス・パラメータの派生のために用いられる。他の実施例構成において、ｆ₀は第１のビンのコンテキストモデル選択のために用いられ、その一方で、ｆ₁は第２、第３のビンおよびライス・パラメータのコンテキストモデル選択のために必要とされる。ここで、ライス・パラメータは、また、他のシンボル化パラメータのための表現として役立つ。

符号化／復号化するときに変換係数をスキャンする第１のスキャン位置は、ＤＣから最も高い周波数を指し示す図１のスキャン方向に適用されたとき最後のスキャン位置Ｌであってもよい。すなわち、符号化／復号化するために係数を横切るためのスキャンの少なくとも第１のスキャンは、係数ＬからＤＣまでを指し示すことができる。このスキャン位置Ｌのために、第１のビンインデックスは、このスキャン位置がゼロでない変換係数から成ることをすでに信号を送った最後の情報として無視される。このスキャン位置のために、別のコンテキストモデル・インデックスが、変換係数の２値化から得られる第２および第３のビンの符号化のために用いられることができる。

この式において、ｄ_jは現在のスキャン位置の斜め線のための重みを意味し、ｉｄｘ_incはステップ・サイズを意味する。さらに、オフセットインデックスが実用的な実施態様のために逆転されることができる点に注意されたい。定まった実施例実現のために、現在のスキャン位置が第１および第２の斜め線上にあって、第３および第４の斜め線のための｜ｃｔｘ０｜によって移動し、特に２＊｜ｃｔｘ０｜である場合、逆転は付加的なインデックスをゼロに設定するであろう。所定の公式を用いて、ｄ₀およびｄ₁を２、ｄ₃およびｄ₄を１に設定し、全ての残りの斜め要素を０に設定したとき、実施例構成と同様の挙動は達成される。

コンテキストモデル・インデックスが異なるブロック・サイズまたは平面タイプ（例えばｌｕｍａおよび彩度）ともに等しい場合であっても、ベースとなるコンテキストモデル・インデックスはコンテキストモデルの異なるセットにおいて異なる結果となることがありえる。たとえば、ｌｕｍａの８×８より大きいブロック・サイズのための同じベース・インデックスが用いられることができ、その一方で、ベース・インデックスはｌｕｍａの４×４および８×８によって異なっていてもよい。意味がある数のコンテキストモデルを有するために、ベース・インデックスは、しかしながら、異なる方法で分類されることができる。

実施例構成として、４×４ブロックおよび残りのブロックのためのコンテキストモデルはｌｕｍａにおいて異なってもよく、その一方で、同じベース・インデックスが彩度信号のために用いられることができる。他の例では、同じベース・インデックスがｌｕｍａおよび彩度信号のために用いられることができ、その一方で、ｌｕｍａおよび彩度のためのコンテキストモデルは異なる。さらに、第２および第３のビンのためのコンテキストモデルは、コンテキストメモリのより少ない数という結果に分類されることができる。第２および第３のビンのためのコンテキストモデル・インデックス派生が等しい場合、同じコンテキストモデルは第２および第３のビンを送信するために用いることができる。ベース・インデックスのグループ化および重み付けの正しい組合せによって、意味がある数のコンテキストモデルは、コンテキストメモリの節減という結果を達成されることができる。

本発明の好ましい実施例において、カットオフ・セットｃは空である。すなわち、単に１つのスキャンだけが用いられる。この好ましい実施例のために、符号情報は、同じスキャンパスを用いてインターリーブされることができるか、または別のスキャンパスにおいて符号化されることができる。他の好ましい例として、設定されたサイズｃは１およびｃ₀に等しく、カットオフ・セットｃの第１のおよび唯一の値は３に等しい。これは、２つのスキャンを用いた上記の実施例に対応する。この好ましい実施例において、ライス・パラメータ選択のようなシンボル化パラメータ派生が同じ関数５２を用いてされることができると共に、コンテキストモデル選択はＴｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎから生じている全ての３つのビンのためにされることができる。

好ましい実施例において、ローカル・テンプレートのサイズは５である。ローカル・テンプレートのサイズは４でもよい。この好ましい実施例のために、垂直方向の空間距離が２を有する隣は、図９と比較して取り除くことができる。別の好ましい実施例では、テンプレート・サイズは、適応可能で、スキャン順序に調整される。この好ましい実施例のために、以前の処理ステップにおいて符号化された隣は、図１および図９の場合とは異なり、テンプレートに含まれない。こうすることによって、依存性または待ち時間は短くなり、より高い処理順序という結果になる。更なる好ましい実施例において、テンプレート・サイズおよび形状は、十分に大きく調整可能である（例えば、現行ブロックまたは形状の同じブロックまたは形状サイズ）。他の好ましい例として、２つのローカル・テンプレートが用いられることができ、それらは重み付け係数によって結合されることができる。この好ましい実施例のために、ローカル・テンプレートは、サイズおよび形状において異なることができる。

好ましい実施例において、ｆ₀は、第１のビンのためのコンテキストモデル・インデックスを選択するために用いられ、ｆ₁は、第２のビン、第３のビンおよびライス・パラメータのためのコンテキストモデル・インデックスを選択するために用いられる。この好ましい実施例において、入力ベクトルｎ＝｛０，１，２，３，４，５｝は、６つのコンテキストモデルという結果となる。第２および第３のビンインデックスのための入力ベクトルｎは同じであって、ｎ＝｛０，１，２，３，４｝であってもよく、その一方で、ライス・パラメータのための入力ベクトルｎはｎ＝｛３，９，２１｝であってもよい。さらに、好ましい実施例で、別のコンテキストセットが用いられる変換ブロックの前述の周波数部分は、斜めの（ラスタ）スキャンの斜め線（または線）のバラバラのセットによって形成されることができる。たとえば、ＤＣ成分から見られるときに、異なるコンテキストベース・オフセット番号が第１および第２の斜め線、第２のおよび第３の斜め線および第４のおよび第５の斜め線のために存在することができ、その結果、これらの斜め線の係数のためのコンテキスト選択はコンテキストのバラバラのセットの中で起こる。第１の斜め線が１であることに注意されたい。第２および第３のビンインデックスのために、［０，２］の間の範囲にある斜め線は２の重み付け係数を有し、［３，９］の間の範囲にある斜め線は１の重み付け係数を有する。これらの付加的なオフセットがｌｕｍａ信号の場合に用いられ、その一方で、彩度のための重み付け係数の全てはゼロに等しい。また、この好ましい実施例のために、最後の重要なスキャン位置である第１のスキャン位置の第２および第３のビンインデックスのためのコンテキストモデルは、残りのコンテキストモデルから切り離される。これは、評価プロセスがこの別々のコンテキストモデルを決して選択することができないことを意味する。

好ましい実施例において、４×４ｌｕｍａブロックまたは形状は第１のビンのためのコンテキストの単一のセットを使用し、その一方で、残りのブロック・サイズまたは形状のためのコンテキストモデルも同様である。この好ましい実施例において、彩度信号のためのブロック・サイズまたは形状の間に分離はない。他の本発明の好ましい実施例において、すべてのブロック・サイズおよび形状のための同じベース・インデックスまたはコンテキストモデル・セットをもたらすブロック・サイズまたは形状の間に分離はない。両方の好ましい実施例のために、コンテキストモデルの異なるセットがｌｕｍａおよび彩度の信号のために用いられる点に注意すべきである。

以下に、上述の実施例に従って修正されたライス・パラメータの２値化を用いているが、コンテキスト適応エントロピー符号化のない実施例が示される。この選択できる符号化スキームによれば、ライス２値化スキームが用いられるだけである（任意に、Ｅｘｐ−ゴロンブ接尾辞の追加を伴って）。このように、適応コンテキストモデルは、変換係数を符号化することを必要としない。その代わりの符号化スキームのために、ライス・パラメータ派生は、前記実施例と同様の規則を使用する。
換言すれば、複雑さおよびコンテキストメモリを減少するために、そして、符号化パイプラインの待ち時間を改善するために、規則または論理の同一セットに基づく代わりの符号化スキームが記載されている。この代わりの符号化スキームのために、２値化から生じている最初の３つのビンのためのコンテキストモデル選択は無効にされ、そして、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ、すなわち第１のシンボル化スキームから生じている最初の３つのビンは、固定された等しい確率（すなわち０．５の確率）によって符号化されることができる。あるいは、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ方式は省略され、２値化方式の間隔境界は調整される。この使用において、ライス間隔の左の境界、すなわち間隔１８は、（ゼロになる間隔１６で）３の代わりに０である。この使用のための右／上の境界は変更されることができず、または３で減算されることができる。ライス・パラメータの派生は、評価値に関して、そして、入力ベクトルｎに関して修正されることができる。

このように、ちょうど概説された修正された実施例にしたがって、データストリーム３２からそれぞれが変換係数レベルを有する異なる変換ブロックの多数の変換係数を復号化するための装置が、図１０に関して示され、記載されているように、構成されることができて、作動することができる。

図１０の装置は、現在の変換係数のためのデータストリーム３２からシンボルのセットまたはシンボル・シーケンス１２２を抽出するように構成されるエクストラクタ１２０を含む。抽出は、図７のエクストラクタ８４に関して上述したように実行される。

デシンボライザ１２４は、シンボルのセット１２２をシンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能であるシンボル化スキームに従って現在の変換係数のための変換係数レベルにマッピングするように構成される。マッピングは、単にライス２値化のようなパラメータ化可能なシンボル化スキームを使用することができるだけであるか、または現在の変換係数の全体のシンボル化の接頭辞または接尾辞としてだけ単にこのパラメータ化可能なシンボル化スキームを使用することができるだけである。図２の場合には、例えば、パラメータ化可能なシンボル化スキーム、すなわち、第２のそれは、第１のシンボル化スキームのシンボル・シーケンスと関連して接尾辞を形成した。

より多くの実施例を示すために、参照は、図１１ａおよびｂになされる。図１１ａによれば、変換係数の間隔範囲２０は３つの間隔１６、１８および１２６に再分割され、そして、一緒に間隔範囲２０をカバーして、それぞれの下の間隔のそれぞれの最大レベルで互いに重なり合う。係数レベルｘが最も高い間隔１２６の範囲内にある場合、全体のシンボル化は、間隔１６の範囲内でレベルをシンボル化している第１のシンボル化スキーム１２８のシンボル・シーケンス４４の組合せであり、シンボル・シーケンスは、第１の接尾辞、すなわち、間隔１８の範囲内でレベルをシンボル化している第２のシンボル化スキーム１３０のシンボル・シーケンス４２が続き、更に第２の接尾辞、すなわち、間隔１２６の範囲内でレベルをシンボル化している第３のシンボル化スキーム１３４のシンボル・シーケンス１３２が続く接頭辞を形成する。後者は、例えば順序０のＥｘｐ−ゴロンブ・コードでもよい。係数レベルｘが中間間隔１８の範囲内にある（しかしながら、間隔１２６の範囲内ではない）場合、全体のシンボル化は、単に第１の接尾辞４２が続く接頭辞４４だけの組合せである。係数レベルｘが最も低い間隔１６の範囲内にある（しかしながら、間隔１８の範囲内ではない）場合、全体のシンボル化は単に接頭辞４４から成るだけである。全体のシンボル化は、それが接頭辞のないように構成される。第３のシンボル化なしで、図１１ａによるシンボル化は、図２の１つに対応することができる。第３のシンボル化スキーム１３４は、Ｇｏｌｏｍｂ−Ｒｉｃｅ２値化であってもよい。第２のシンボル化スキーム１３０は、パラメータ化可能なものを形成することができるが、それは第１のシンボル化スキーム１２８でもありえた。

他の全体のシンボル化は、図１１に示される。ここで、単に２つのシンボル化スキームだけは組み合わされる。図１１ａと比較して、第１のシンボル化スキームは、離しておかれた。スキーム１３４の間隔１３６、またはスキーム１３０の間隔１３８（間隔１３６の外側）の範囲内のｘに応じて、ｘのシンボル化は、接頭辞１４０および接尾辞１４２を含むか、または単に接頭辞１４０を含むだけである。

さらに、図１０の装置は、デシンボライザの出力およびデシンボライザ１２４のパラメータ入力との間に接続されるシンボル化パラメータ決定装置１４４を含む。決定装置１４４は、関数５２によって、前に処理された変換係数（今までのところ、非シンボル化されたフラグメントまたは非シンボル化／処理／復号化された部分から導き出せる限り）に応じて現在の変換係数のためのシンボル化パラメータ４６を決定するように構成される。

エクストラクタ１２０、デシンボライザ１２４およびシンボル化パラメータ決定装置１４４は、順次、上述のように、異なる変換ブロックの変換係数を処理するように構成される。すなわち、スキャン１４０は、変換ブロック１０の範囲内で反対方向に横断される。例えば、異なるシンボル化フラグメント、すなわち接頭辞および接尾辞のために、いくつかのスキャンが用いられる。

関数パラメータは、現在の変換係数の変換ブロック、現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプおよび／または現在の変換係数が変換ブロックの範囲内に位置付けられる周波数部分のサイズに応じて変化する。

一方では前に復号化された変換係数と、他方ではシンボル化パラメータとの関係を定める関数は、すでに上述したｇ（ｆ（ｘ））であるように、装置は構成される。

上述したように、現在の変換係数に対する相対的な空間的配置に応じて前に処理された変換係数の空間的決定が使われることができる。

エクストラクタ１２０が直接あるいは固定確率分布を用いてエントロピー復号化を使用してシンボルのセットをデータストリームから抽出するように構成されることができるため、装置は非常に容易に、速く作動することができる。パラメータ化可能なシンボル化スキームは、シンボルのセットがライス・コードから成るものでもよく、そして、シンボル化パラメータはＲＩＣＥパラメータである。

換言すれば、シンボルのセットが例えば４４および１３２または１４２のような現在の変換係数の全体のシンボル化の他の部分に関して接頭辞または接尾辞を表すように、デシンボライザ１２４はシンボル化スキームを変換係数の範囲間隔２０の範囲外の１８または１３８のようなレベル間隔に制限するように構成されることができる。他のシンボルに関しては、それは直接あるいは固定確率分布を用いたエントロピー復号化を用いてデータストリームから抽出されることもできるが、図１〜９はコンテキスト適応を使用しているエントロピー符号化が使われることもできることを示した。

図１０の装置が、図８の画像デコーダ１０２の装置１０２として用いられることができる。

完全性のために、図１２は、それぞれが変換係数レベルを有する異なる変換ブロックの複数の変換係数を符号化するための、図１０の装置に適合する装置を示す。

図１２の装置は、シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能であるシンボル化スキームに従って現在の変換係数のための変換係数レベルをシンボルのセットまたはシンボルシーケンス上にマッピングするように構成されたシンボライザ１５０を含む。

インサータ１５４は、現在の変換係数のためのシンボルのセットをデータストリーム３２に挿入するように構成される。

シンボル化パラメータ決定装置１５６は、関数パラメータを用いてパラメータ化可能な関数５２によって、前に処理された変換係数に応じて現在の変換係数のシンボル化パラメータ４６を決定するように構成され、このために、インサータ１５４の出力およびシンボライザ１５０のパラメータ入力の間、または、シンボライザ１５０の出力および入力の間に接続される。

インサータ１５４、シンボライザ１５０およびシンボル化パラメータ決定装置１５６は、順次、異なる変換ブロックの変換係数を処理するように構成され、そして、関数パラメータは現在の変換係数の変換ブロックのサイズ、現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプおよび／または現在の変換係数が変換ブロックの範囲内に位置する周波数部分に応じて変化する。

図１０の復号装置に関して上述したように、図１２の装置は、一方では前に復号化された変換係数、および他方ではシンボル化パラメータの間の関係を定めている関数がｇ（ｆ（ｘ））であり、そして、前に処理された変換係数が現在の変換係数と関連した相対的な空間配置に応じて空間的に決定されるように構成されることができる。インサータは、直接または固定確率分布を用いたエントロピー符号化を用いて、データストリームにシンボルのセットを挿入するように構成され、シンボル化スキームは、シンボルのセットがライス・コードから成り、シンボル化パラメータはライスパラメータである。シンボルのセットが現在の変換係数の全体のシンボル化の他の部分に関して接頭辞または接尾辞を表すように、シンボライザはシンボル化スキームを変換係数の範囲間隔２０からレベル間隔に制限するように構成される。

上述のように、図１０ないし図１２の好ましい実施例において、最初の３つのビンのためのコンテキストモデル選択が図１〜９の実施例と比較して無効にされる。この好ましい実施例のために、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ１２８からの結果として得られるビンは、０．５の固定確率によって符号化される。別の好ましい実施例では、Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ Ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ１２８は図１１ｂに示すように省略され、そして、ライス間隔のための境界は最高水準の技術（すなわち左右の境界マイナス３）において同じ間隔範囲という結果となるように調整される。この好ましい実施例のために、ライス・パラメータ派生規則は、図１〜９の実施例と比較して修正される。その代わりに、評価値としてｆ₁を使用して、例えば、ｆ₀が、使われることができる。さらに、入力ベクトルは、ｎ＝｛４，１０，２２｝に調整される。

以下に記載されている更なる実施例は、一方では実質的にコンテキスト選択／依存状態の異なるテンプレートを有する可能性および他方ではシンボル化パラメータの決定を例示する。すなわち、係数ｘ_iのテンプレートはコンテキスト選択／依存状態およびシンボル化パラメータの決定に対して同じことが残るが、ｆ（ｘ）への影響に関与する係数ｘ_iは適当な設定ｗ_iによってコンテキスト選択／依存状態およびシンボル化パラメータの決定との間で異なるように効果的に示され：その結果として重みｗ_iがゼロである全ての係数ｘ_iはｆ（ｘ）に影響せず、ｗ_iがゼロであるテンプレートの部分を設計し、一方ではコンテキスト選択／依存状態および他方ではシンボル化パラメータの決定の間で異なり、効果的にコンテキスト選択／依存状態およびシンボル化パラメータ決定に対する異なる「効果的なテンプレート」という結果となる。換言すれば、コンテキスト選択／依存状態およびシンボル化パラメータ決定の１つのための特定のｉに対していくつかのｗ_iをゼロに設定し、別のコンテキスト選択／依存状態およびシンボル化パラメータ決定に対して特定のテンプレート位置ｉにおけるｗ_iをゼロでない値に設定することにより、最初に述べた１つのコンテキスト選択／依存状態およびシンボル化パラメータ決定のテンプレートは、後者のコンテキスト選択／依存状態およびシボル化パラメータ決定のテンプレートより効果的に小さい。また、上述したように、テンプレートは例えば、現在符号化されている変換係数の位置にかかわりなく、ブロックのすべての変換係数を含むことができる。

例えば、見本として１６×１６変換係数１２の配列から成る変換係数ブロック１０を示す図１３に注目されたい。変換係数ブロック１０は、それぞれ、４×４の変換係数１２のサブブロック２００に再分割される。したがって、サブブロック２００は、一定の間隔で４×４配列に配置される。本実施例によれば、変換係数ブロック１０を符号化するために、重要性マップはデータストリーム３２の範囲内で符号化され、重要性マップは重要な変換係数レベル１２、すなわち０と異なる変換係数レベルの位置を示す。それから、これらの重要な変換係数のうちの変換係数マイナス１がデータストリームの範囲内で符号化される。後者の変換係数の符号化は上述のように、すなわち、コンテキストを選択し、シンボル化パラメータを決定するための一般的なパラメータ化可能な関数を用いて、コンテキスト適応エントロピー符号化および可変長符号化スキームによって実行される。特定のスキャン順序が、重要な変換係数をシリアルに変換または順序付けるために用いられる。このようなスキャン順序の１つの実施例は、図１３において例示され：サブブロック２００は最も高い周波数（右下）からＤＣ（左上）に向かってスキャンされ、そして、各サブブロック２００内においてサブブロック順序における次のサブブロックの変換係数が来る前に変換係数１２がスキャンされる。これはサブブロックスキャンを示している矢印２０２で示され、２０４は実際の係数のスキャンの部分を示している。スキャンインデックスは、サブブロック２００をスキャンするためのいくつかのスキャン経路の中で選択し、および／または、それぞれ、サブブロック内で係数１２を変換するために、データストリーム３２内で送信される。図１３において、斜めのスキャンは、サブブロックスキャン２０２および各サブブロック内の変換係数１２のスキャンの両方のために例示される。したがって、デコーダにおいて、重要性マップは復号化され、重要な変換係数の変換係数レベルは、ちょうど言及されたスキャン順序を用いて、およびパラメータ化可能な関数を用いた前記実施例を使用して復号化される。以下において更に詳細に概説される説明において、ｘＳおよびｙＳは、例えばブロック１０の左上におけるＤＣ位置から測定されるサブブロック列およびサブブロック行を意味し、その中で、現在符号化／復号化変換係数が配置される。ｘＰおよびｙＰは、現在のサブブロック（ｘＳ、ｙＳ）の左上角（ＤＣ係数位置）から測定される現在符号化／復号化された変換係数の位置を意味する。これは右上サブブロック２００のための図１３において例示される。ｘＣおよびｙＣはその上のＤＣ位置から変換係数において測定される現在復号化／符号化された変換係数位置を意味する。さらに、図１３におけるブロック１０、すなわち、１６×１６のブロックサイズが単に図解の目的で選択されているため、更に下で概説される実施例は、二次式とみなされるブロック１０のサイズを意味しているパラメータとしてｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅを使用する。ｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅは、ブロック１０、すなわち変換係数において測定されるブロック１０の端の長さのｌｏｇ₂変換係数の各行の中で、変換係数の数の対数デュアリスを示す。ＣｔｘＩｄｘＩｎｃは、最後にコンテキストを選択する。さらに、以下で概説される特定の実施例において、それぞれのサブブロック２００の中でいくつかの重要な変換係数が位置するかどうか、すなわち単に重要でない変換係数だけがそれぞれのサブブロック２００の中に位置するかどうかをサブブロック的に信号を送るために、上述した重要な地図がブロック１０のサブブロック２００のためのｃｏｄｅｄ＿ｓｕｂ＿ｂｌｏｃｋ＿ｆｌａｇ、すなわちバイナリの構文要素またはフラグの信号を送ると仮定される。フラグがゼロである場合、単に重要でない変換係数だけがそれぞれのサブブロックの中に位置する。

このように、この実施例によれば、以下は、それぞれの係数が重要で、すなわちゼロ以外かどうかに関して、ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｃｏｅｆｆ＿ｆｌａｇ、すなわち重要性マップの一部であるフラグおよびそれぞれのサブブロック２００がゼロでない変換係数を含むｃｏｄｅｄ＿ｓｕｂ＿ｂｌｏｃｋ＿ｆｌａｇが信号を送る特定の変換係数のための信号のコンテキストを選択するために、コンテキスト適応エントロピーデコーダ／エンコーダによって実行される。

このプロセスへの入力は、カラー構成要素インデックスｃＩｄｘ、現在の係数スキャン位置（ｘＣ，ｙＣ）、スキャン順序インデックスｓｃａｎＩｄｘ、変換ブロック・サイズｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅである。
このプロセスの出力は、ｃｔｘＩｄｘＩｎｃである。
可変ｓｉｇＣｔｘは、現在の位置（ｘＣ，ｙＣ）、カラー成分インデックスｃＩｄｘ、変換ブロック・サイズおよび構文要素ｃｏｄｅｄ＿ｓｕｂ＿ｂｌｏｃｋ＿ｆｌａｇの前に復号化されたビンに依存する。
ｓｉｇＣｔｘの派生のために、以下が適用される。
− ｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅが２に等しい場合、ｓｉｇＣｔｘは、ｃｔｘＩｄｘＭａｐ［］を使用して以下のように表から引き出される。
sigCtx=ctxIdxMap[(yC<<2)+xC]
− さもなければ、ｘＣ＋ｙＣが０に等しい場合、ｓｉｇＣｔｘは以下の通りに引き出される。
sigCtx=0
− さもなければ、ｓｉｇＣｔｘは、以下の通りにｃｏｄｅｄ＿ｓｕｂ＿ｂｌｏｃｋ＿ｆｌａｇの以前の値を使用して引き出される。
− 水平および垂直サブブロック位置ｘＳおよびｙＳは、それぞれ（ｘＣ＞＞２）および（ｙＣ＞＞２）に等しく設定される。
− 可変ｐｒｅｖＣｓｂｆは、０に等しく設定される。
− ｘＳが（１＜＜（ｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅ−２））−１である場合、以下が適用される。
prevCsbf+=coded＿sub＿block＿flag［xS+1］［yS］
− ｙＳが（１＜＜（ｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅ−２））−１より小さい場合、以下が適用される。
prevCsbf+=(coded#sub#block#flag[xS][yS+1]<<1)
− 内側サブブロック位置ｘＰおよびｙＰは、それぞれ（ｘＣ＆３）および（ｙＣ＆３）に等しく設定される。
− 可変ｓｉｇＣｔｘは、以下の通りに引き出される。
− ｐｒｅｖＣｓｂｆが０に等しい場合、以下が適用される。
sigCtx=(xP+yP==0)?2:(xP+yP<3)?1:0
− さもなければ、ｐｒｅｖＣｓｂｆが１に等しい場合、以下が適用される。
sigCtx=(yP==0)?2:(yP==1)?1:0
− さもなければ、ｐｒｅｖＣｓｂｆが２に等しい場合、以下が適用される。
sigCtx=(xP==0)?2:(xP==1)?1:0
− さもなければ、（ｐｒｅｖＣｓｂｆは、３に等しい）、以下が適用される。
sigCtx＝2
− 可変ｓｉｇＣｔｘは、以下の通りに修正される。
− ｃＩｄｘが０に等しい場合、以下が適用される。
− （ｘＳ＋ｙＳ）が０より大きい場合、以下が適用される。
sigCtx+=3
− 可変ｓｉｇＣｔｘは、以下の通りに修正される。
− ｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅが３に等しい場合、以下が適用される。
sigCtx+=(scanIdx==0)?9:15
− さもなければ、以下が適用される。
sigCtx+=21
− さもなければ、（ｃＩｄｘが０より大きい）、以下が適用される。
− ｌｏｇ２ＴｒａｆｏＳｉｚｅが３に等しい場合、以下が適用される。
sigCtx+=9
− さもなければ、以下が適用される。
sigCtx+=12

コンテキストインデックス増分ｃｔｘＩｄｘＩｎｃは、カラー成分インデックスｃＩｄｘおよびｓｉｇＣｔｘを用いて、以下のように引き出される。
− ｃＩｄｘが０に等しい場合、ｃｔｘＩｄｘＩｎｃは以下のように引き出される。
ctxIdxInc=sigCtx
− さもなければ、ｃｔｘＩｄｘＩｎｃ（ｃＩｄｘは、０より大きい）は、以下のように引き出される。
ctxIdxInc=27+sigCtx

上述のように、重要な変換係数ごとに、更なる構文要素またはシンボルのセットは、そのレベルの信号を送るために、データストリーム内で伝達される。以下で概説される実施例によれば、１つの重要な変換係数のために、以下の構文要素または変換係数のセットが送信される：Coeff#abs#level#greater1#flag、coeff#abs#level#greater2#flag（オプション）およびcoeff#abs#level#remaining それにより、現在符号化／復号化された重要な変換係数レベルTransCoeffLevel は次のようになる。
TransCoeffLevel＝（coeff#abs#level#remaining＋baseLevel）*(1-2*coeff#sign#flag))
ここで、
baseLevel=1+coeff#abs#level#greater1#flag+coeff#abs#level#greater2#flag

ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｃｏｅｆｆ＿ｆｌａｇが、明確さにつき、重要な変換係数のための１つであって、したがって、変換係数符号化の一部、すなわち、そのエントロピー符号化されたシンボルの一部とみなされることに注意されたい。

コンテキスト適応エントロピー・デコーダ／エンコーダは、例えば、以下のように、ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇのためのコンテキスト選択を実行する。たとえば、現在のサブブロックスキャン・インデックスｉはＤＣの方向に向かうスキャン経路２０２に沿って増加し、現在の係数スキャンインデックスｎは現在符号化／復号化された変換係数位置が位置するそれぞれのサブブロックの中で増加し、そこにおいて、上で概説したように、異なる可能性がスキャン経路２０２および２０４のために存在し、それは実はインデックスｓｃａｎＩｄｘに従って可変的である。

ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇのコンテキストを選択するこのプロセスへの入力は、現在のサブブロックのカラー成分インデックスｃＩｄｘ、現在のサブブロックスキャン・インデックスｉおよび現在の係数スキャンインデックスｎである。
このプロセスの出力は、ｃｔｘＩｄｘＩｎｃである。

可変ｃｔｘＳｅｔは現在のコンテキストセットを特定し、その派生のために、以下が適用される。
− このプロセスが現在のサブブロックスキャン・インデックスｉのために初めて呼び出される場合、以下が適用される。
− 可変ｃｔｘＳｅｔは、以下の通りに初期化される。
− 現在のサブブロックスキャン・インデックスｉが０に等しいか、ｃＩｄｘが０より大きい場合、以下が適用される。
ctxSet=0
− さもなければ、（ｉは０より大きく、ｃＩｄｘは０に等しい）、以下が適用される。
ctxSet=2
− 可変ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは、以下の通りに引き出される。
− スキャンインデックスｉを有する現在のサブブロックが現在の変換ブロックのためのこの従属節で処理される第１のものである場合、可変ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは１に等しく設定される。
− さもなければ、可変ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは、スキャンインデックスｉ＋１を有する以前のサブブロックのための構文要素ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇのためのこの下従属節で特定される処理の最後の起動の間、引き出されたｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘの値に等しく設定される。
− ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘが０に等しいとき、ｃｔｘＳｅｔは以下のように１だけ増加する。
ctxSet=ctxSet+1
− 可変ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは、１に等しく設定される。
− さもなければ（このプロセスは、現在のサブブロックスキャン・インデックスｉのために初めて呼び出されない）、以下が適用される。
− 可変ｃｔｘＳｅｔは、この従属節で特定される処理の最後の起動の間に引き出された可変ｃｔｘＳｅｔに等しく設定される。
− 可変ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは、この従属節で特定される処理の最後の起動の間に引き出された可変ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘに等しく設定される。
− ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘが０より大きいとき、可変ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｆｌａｇはこの従属節で特定される処理の最後の起動の間に使われた構文要素ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇに等しく設定され、ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは以下の通りに修正される。
− ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｆｌａｇが１に等しい場合、ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは０に等しく設定される。
− さもなければ（ｌａｓｔＧｒｅａｔｅｒ１Ｆｌａｇは、０に等しい）、ｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘは１だけ増加する。
コンテキストインデックス・インクリメントｃｔｘＩｄｘＩｎｃは、現在のコンテキストセットｃｔｘＳｅｔおよび現在のコンテキストｇｒｅａｔｅｒ１Ｃｔｘを用いて、以下のように引き出される。
ctxIdxInc=(ctxSet*4)+Min3(greater1Ctx)
ｃＩｄｘが０より大きいとき、ｃｔｘＩｄｘＩｎｃは以下の通りに修正される。
ctxIdxInc=ctxIdxInc+16

ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇのコンテキストを選択する方法は、以下の違いを有するｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇと同様にされることができる：
コンテキストインデックス・インクリメントｃｔｘＩｄｘＩｎｃは、以下の通りに可変ｃｔｘＳｅｔに等しく設定される。
ctxIdxInc=ctxSet
ｃＩｄｘが０より大きいとき、ｃｔｘＩｄｘＩｎｃは以下の通りに修正される。
ctxIdxInc=ctxIdxInc+4

シンボル化パラメータ選択のために、以下のことが、ここでは、ｃＬａｓｔＡｂｓＬｅｖｅｌおよびｃＬａｓｔＲｉｃｅＰａｒａｍを含むシンボル化パラメータを決定するために、シンボル化パラメータ決定装置によって実行される。

このプロセスへの入力は、構文要素ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇ［ｎ］およびｂａｓｅＬｅｖｅｌのための２値化の要請である。
このプロセスの出力は、構文要素の２値化である。
変数ｃＬａｓｔＡｂｓＬｅｖｅｌおよびｃＬａｓｔＲｉｃｅＰａｒａｍは、以下の通りに引き出される。
− ｎが１５に等しい場合、ｃＬａｓｔＡｂｓＬｅｖｅｌおよびｃＬａｓｔＲｉｃｅＰａｒａｍは０に等しく設定される。
− さもなければ（ｎが１５未満である）、ｃＬａｓｔＡｂｓＬｅｖｅｌはｂａｓｅＬｅｖｅｌ＋ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇ［ｎ＋１］に等しく設定され、ｃＬａｓｔＲｉｃｅＰａｒａｍは同じ変換ブロックの構文要素ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇ［ｎ＋１］のためのこの従属節で特定されるような２値化プロセスの起動の間に引き出されたｃＲｉｃｅＰａｒａｍの値に等しく設定される。
可変ｃＲｉｃｅＰａｒａｍは、次のようにして、ｃＬａｓｔＡｂｓＬｅｖｅｌおよびｃＬａｓｔＲｉｃｅＰａｒａｍから引き出される：
cRiceParam =
Min(cLastRiceParam+(cLastAbsLevel>(3*(1<<cLastRiceParam))?1:0)
可変ｃＴＲＭａｘは、以下のようにしてｃＲｉｃｅＰａｒａｍから引き出される：
cTRMax=4<<cRiceParam
ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇの２値化は、接頭辞パートおよび（ある場合）接尾辞パートを含む。
２値化の接頭辞部分は、例えば、接頭辞部分Ｍｉｎ（ｃＴＲＭａｘ，ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇ［ｎ］）のためのライス２値化処理を引き起こすことによって引き出される。
たとえば、接頭辞ビンストリングが長さ４のビットストリングに等しく、すべてのビットが１に等しい場合、ビンストリングは接頭辞ビンストリングおよび接尾辞ビンストリングを含む。接尾辞ビンストリングは、例えば、ｃＲｉｃｅＰａｒａｍ＋１に等しく設定されるＥｘｐ−Ｇｏｌｏｍｂ順序ｋを有する接尾辞部分（ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇ［ｎ］＝ｃＴＲＭａｘ）のためのＥｘｐ Ｇｏｌｏｍｂ順序−ｋ２値化を使用して引き出されることができる。

前記実施例は変化をもたせることができる点に留意する必要がある。たとえば、カラー成分インデックスｃＩｄｘへの依存はなくてもよい。たとば、単に１つのカラー成分だけが考慮される。さらに、明確な値の全ては変化をもたせることができる。中でこれまで、ちょうど概説された実施例は、バリエーションを合体させるために、広く解釈されることになっている。

上述の実施例において、上で概説される実施例が、以下のようにして都合よく用いられることができる。特に、一方ではｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇおよびｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇのためのシンボル化パラメータの決定のためのＣｔｘＩｄｘＩｎｃの決定は、以下のようにして関数パラメータを設定することによって上述の関数ｆおよびｇを利用して調和する。

この目的で、図１３は、手本となって、×印２０６で例示される「現在の変換係数」を示す。これは、その後言及された構文要素のいずれかが関連するいかなる変換係数のための表現である。それは、現在のサブブロック（ｘＳ，ｙＳ）＝（０，１）内の（ｘＰ，ｙＰ）＝（１，１）および（ｘＣ，ｙＣ）＝（１，５）において配置される。右隣のサブブロックが（ｘＳ，ｙＳ）＝（１，１）にあり、底の隣のサブブロックが（ｘＳ，ｙＳ）＝（０，２）にあり、すぐ前に符号化されたサブブロックはスキャン経路２０２に依存する。ここで、手本となって、斜めのキャン２０２は示され、現在のサブブロックの前に符号化／復号化されるサブブロックは（ｘＳ，ｙＳ）＝（１，０）の状態にある。

ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇのコンテキストを選択するために、次のことは、符号化／復号化装置によって計算されることができる。すなわち、それは、次のように設定された関数パラメータを有する関数（１）と（２）とを使用する。

関数（２）のために、パラメータは、以下の通りに設定される：
すぐ前のサブフロックおよび現在のサブブロックにおいて全てのｘ_iに対してｗ_i＝１が設定され、他の全ての対してゼロが設定される。
｜ｘ_i｜＝１を有する現在のサブブロックにおいて全てのｘ_iに対してｈ（ｘ_i）＝１
｜ｘ_i｜＞１を有する現在のサブブロックにおいて全てのｘ_iに対してｈ（ｘ_i）＝２⁴
すぐ前のサブブロックにおいて全てのｘ_iに対してｈ（ｘ_i）＝２¹⁶
ｔ＝２
関数（１）に対して、ｎは８であるｄ_fをもって次のように設定される。
ｎ＝（０，１，２，２⁴，２¹⁶，２¹⁶+１，２¹⁶+２，２¹⁶+２⁴）

ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇのコンテキストを選択するために、次のことが、エントロピー符号化／復号化装置によって計算されることができる。特に、それは、ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇに関して上述したように設定される関数パラメータを有する関数（１）および（２）を用いるが、ｄ_fは１である：
ｎ＝（２¹⁶）

構文は、変換係数のレベルがｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇおよびｂａｓｅＬｅｖｅｌから成ることを示し、ｂａｓｅＬｅｖｅｌは、１＋ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇ［ｎ］＋ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇ［ｎ］から成る。この位置で（またはレベルがデコーダにおいて再構築されるときに）構文要素がｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｃｏｅｆｆ＿ｆｌａｇ＝１であるため、１が使用される。「第１のセット」はそれからＴＵコード（パラメータ化が０に等しいライスコード）であり−このことから、最初の３つの構文要素は形成される。「第２のセット」は、それから構文要素ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇを形成する。

境界が「第１」および「第２のセット」の間に移されるので、最大値はｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇ,ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇまたはｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｃｏｅｆｆ＿ｆｌａｇによって決定され、それにより、分岐はテーブルの構文要素に対応する。

関数パラメータの上記の設定は、以下においてさらに動機づけされる。ｇ（ｆ）は隣接する係数の合計を形成し、その結果を用いて、コンテキストおよび非シンボル化パラメータが引き出され、後の変更は、空間位置に応じて実行される。

ｇ（ｘ）は、１つの単一値を得る。この値は、関数ｆ（ｘ）の結果に対応する。これを知って、コンテキスト選択、更にはライス・パラメータのパラメータ化が引き出される。

ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｃｏｅｆｆ＿ｆｌａｇ：ｈがそれ自身ｘの関数であるので、ｆ（ｘ）または他のいかなる関数も何度もつながれる。右側の４×４サブブロックにおける全ての位置に対してｗ_i＝１を有する関数ｆ（ｘ）は、ｔ＝１およびｈはｆ（ｘ）のように構成されるが逆転される関数であり、その結果、結局は値０または１が結果として得られ、すなわちｈ（ｘ）＝ｍｉｎ（１,ｆ（ｘ））である。

同等に、第２のエントリに対して、これは、下の４×４サブブロックに適用される。そして、ｐｒｅｖＣｓｂｆ＝ｈ₀＋２Ｘｈ₁であり、ｐｒｅｆＣｓｂｆはｆ（ｘ）の範囲内の関数ｈでもよい。

ｔ＝∞が設定される場合、構文要素ｃｏｄｅｄ＿ｓｕｂ＿ｂｌｏｃｋ＿ｆｌａｇの値が引き出される。このように、０と３を含む値の間の値は、最も外部のｆ（ｘ）のための結果として得られる。ｇ（ｘ）のためのパラメータｎは、（ｘＰ＋ｙＰ）、ｘＰ、ｙＰ、または（０，０）のいずれかである。ｆ（ｘ）＝０が結果として得られる場合、ｎ＝（ｘＰ＋ｙＰ，ｘＰ＋ｙＰ＋３）であり、ｆ（ｘ）＝１に対してｎ＝（ｙＰ，ｙＰ＋１）という結果が得られ、ｆ（ｘ）＝２に対してｎ＝（ｘＰ，ｘＰ＋１）という結果が得られ、ｆ（ｘ）＝３に対してｎ＝（０，０）という結果が得られる。いわば、ｆ（ｘ）は、ｎを決定するために、直接評価されることができる。上記の残りの数式は、単にｌｕｍａ／彩度およびグローバルな位置およびスキャンへの更なる依存に応じて適合を説明するだけである。純粋な４×４ブロックの場合には、ｐｒｅｖＣｓｂｆ＝４（異なってもよい）およびこのようにマッピング・テーブルのための値が再生されることができるように、ｆ（ｘ）は構成されることができる。

ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇ：ここで、サブブロックの評価は、類似しており、前のサブブロックだけが評価される。結果は、例えば１または２（それは、２つの異なる値でなければならない）であり、ｔ＝２である。これは、前のサブブロックにおいてすでに復号化されたレベルに応じて、ベース・インデックスの選択に対応する。サブブロックの中に位置するレベルへの直接的な依存は、このように得られることができる。効果的に、１つのインデックスによってスイッチを入れることは、０が復号化（１から始まって３に限定）され、１が復号化されるとすぐ０に設定されるときに実行される。配置が考慮されない場合、パラメータ化は以下の通りに実行されることができ、０から始まり、同じサブブロックにおける全てのレベルに対してｗ_i＝１およびｔ＝３、すなわち、ｆ（ｘ）は、レベルの数にｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇ＝１を提供する。更なる関数ｆ（ｘ）に対してｔ＝２、すなわち符号化された構文要素ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇを有する位置の数である。第１の関数は制限され、すなわち、ｈ₀＝ｆ（ｘ）＝ｍｉｎ（ｆ₀（ｘ），２）、そして、第２の関数は、ｈ₁＝ｆ（ｘ）＝ｍａｘ（ｆ₁（ｘ），１）によって制限される。この全ては、デルタ関数（ｈ₁＝１の場合０、他の場合ｈ₀）でつながった。ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇのために、セットの派生だけが使用される（ｗ_iは、つながれた内部関数のための０にセットされる）。

ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｒｅｍａｉｎｉｎｇ：選択は現在のサブブロックに限られているだけであり、ｎは上述の通りに引き出される。

ちょうど概説された実施例に関して、次のことが注目される。特に、前記説明に応じて、異なる可能性が、テンプレートの記述に関して存在する：テンプレートは可動テンプレートであることができ、それの位置は現在の係数２０６の位置に応じて決定される。この種の典型的な可動テンプレートの概要は、点線２０８で図１３において表される。テンプレートは、現在のサブブロックからなり、その中で、現在の係数２０６が位置し、上で説明されたスキャンインデックスを用いて選択可能である中のいくつかがあるとき、サブブロックスキャン２０２またはサブブロックスキャン２０２のいずれかの中で現在のサブブロックのすぐ前にある１つまたはそれ以上のサブブロックと同様に、隣接するサブブロックは現在のサブブロックの右および下にある。別の方法として、テンプレート２０８は、単にブロック１０のすべての変換係数１２を含むことができる。

上記の実施例において、ｈおよびｎの値を選択するための更に異なる可能性がある。したがって、これらの値は、異なって設定されることができる。１に設定されるそれらの重みに関する限り、これはｗ_iに関しても何らかの形で本当である。同じことは、他のゼロ以外の値に設定されることができる。それらは、互いに等しい必要さえない。ｗ_iがｈ（ｘ_i）によって増殖するので、同じ結果の値は異なって設定されたゼロ以外のｗ_iによって成し遂げられる。さらに、シンボル化パラメータはライス・パラメータである必要はなく、別の言い方をすれば、シンボル化方式はライスシンボル化方式に制限されない。コンテキストインデックス選択に関しては、参照は、例えば構文要素のそれぞれのタイプに特有で、すなわち、ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ＿ｃｏｅｆｆ＿ｆｌａｇ、ｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ１＿ｆｌａｇおよびｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｇｒｅａｔｅｒ２＿ｆｌａｇに特有であるいくつかのオフセットインデックスに関数ｇ（ｆ）を用いて得られるようにコンテキストインデックスを加えることによって、最終的なコンテキストインデックスが得られることができる点にすでに注意された前記説明になされる。

いくつかの態様が装置との関連で記載されているが、これらの態様も対応する方法の説明を表すことは明らかであり、ブロックまたは装置は、方法ステップまたは方法ステップの特徴に対応する。同様に、方法ステップとの関連で記載されている態様も、対応する装置の対応するブロックまたは部材または特徴の説明を表す。方法のステップのいくつかまたは全ては、例えばマイクロプロセッサ、プログラム可能なコンピュータまたは電子回路のように、ハードウェア装置によって（または使用することによって）実行される。いくつかの実施形態では、最も重要な方法ステップの若干の一つ以上は、この種の装置によって実行されることができる。

特定の実施要件に応じて、本発明の実施例は、ハードウェアにおいて、または、ソフトウェアで実施されることができる。実施はその上に格納される電子的に読み込み可能な制御信号を有するデジタル記憶媒体、例えばフレキシブルディスク、ＤＶＤ、ブルーレイ、ＣＤ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリを使用して実行されることができ、それぞれの方法が実行されるように、それはプログラム可能なコンピュータシステムと協働する（または協働することができる）。したがって、デジタル記憶媒体は、計算機可読なものであることができる。

本発明による若干の実施例は、電子的に読み込み可能な制御信号を有するデータキャリアを含み、それは、本願明細書において記載されている方法のうちの１つが実行されるように、プログラム可能なコンピュータシステムと協働することができる。

通常、本発明の実施例は、プログラムコードを有するコンピュータプログラム製品として実施されることができ、コンピュータプログラム製品がコンピュータで動くときに、プログラムコードが方法のうちの１つを実行するために実施されている。プログラムコードは、機械読み取り可読キャリアに例えば格納されることができる。

他の実施例は、本願明細書において記載されていて、機械読み取り可読キャリアに格納される方法のうちの１つを実行するためのコンピュータプログラムを含む。

換言すれば、発明の方法の実施例は、コンピュータプログラムがコンピュータ上で動くときに、本願明細書において記載されている方法のうちの１つを実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。

発明の方法の更なる実施例は、その上に記録されて、本願明細書において記載されている方法のうちの１つを実行するためのコンピュータプログラムから成っているデータキャリア（またはデジタル記憶媒体またはコンピュータ可読媒体）である。データキャリア、デジタル記憶媒体または記録媒体は、典型的には有形でおよび／または非暫定的なものである。

発明の方法の更なる実施例は、本願明細書において記載されている方法のうちの１つを実行するためのコンピュータプログラムを表しているデータストリームまたは信号のシーケンスである。データストリームまたは信号のシーケンスは、データ通信接続、例えばインターネットを経て転送されるように構成されることができる。

更なる実施例は、本願明細書に記載された方法の１つを実行するように構成され、または適合されるコンピュータまたはプログラム可能な論理装置などの処理手段を含む。

更なる実施例は、本願明細書において記載されている方法のうちの１つを実行するためのコンピュータプログラムをインストールしたコンピュータを含む。

本発明による更なる実施例は、レシーバに本願明細書において記載されている方法のうちの１つを実行するためのコンピュータプログラムをレシーバに移す（例えば、電子的にまたは光学的に）ように構成される装置またはシステムを含む。レシーバは、例えば、コンピュータ、モバイルデバイス、メモリデバイス等とすることができる。装置またはシステムは、例えば、コンピュータプログラムをレシーバに移動させるためのファイル・サーバを含む。

いくつかの実施形態では、プログラム可能な論理装置（例えば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）は、本願明細書において記載されている方法の機能性のいくつかまたは全てを実行するために用いることができる。いくつかの実施形態では、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイは、本願明細書において記載されている方法のうちの１つを実行するために、マイクロプロセッサと協働することができる。通常、方法は、いかなるハードウェア装置によっても好ましくは実行される。

上述の実施例は、本発明の原理のために、単に図示するだけのものである。配置の修正変更および本願明細書において記載されている詳細が他の当業者にとって明らかであるものと理解される。したがって、間近に迫った特許クレームの範囲だけによって制限され、そして、本願明細書において実施例の説明および説明として示される具体的な詳細によって制限されないことが意図するところである。

Claims (20)

1. データストリームから、それぞれが変換係数レベルを有する異なる変換ブロックの複数の変換係数を復号化する装置であって、
   現在の変換係数のために、前記データストリームからシンボルのセットを抽出するように構成されるエクストラクタ；
   シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能なシンボル化スキームに従って前記現在の変換係数のために変換係数レベル上に前記シンボルのセットをマッピングするように構成されるデシンボライザ、および
   関数パラメータによりパラメータ化可能な関数によって、前に処理された変換係数に応じて、前記現在の変換係数のための前記シンボル化パラメータを決定するように構成されるシンボル化パラメータ決定装置を含み、
   前記エクストラクタ、前記デシンボライザおよび前記シンボル化パラメータ決定装置は、前記異なる変換ブロックの変換係数を順次処理するように構成され、前記関数パラメータが、前記現在の変換係数の変換ブロックのサイズ、および／または前記現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプに応じて変化し、
   前記異なる変換ブロックは、画像が階層的なマルチツリー再分割によって分解される異なるサイズのブロックの変換である、装置。
4. 前記装置は、ｈが|ｘ_i|−ｔとなるように構成される、請求項２または請求項３に記載の装置。
5. 前記装置は、前記現在の変換係数に対する相対的な空間的配置に応じて前記前に処理された変換係数を空間的に決定するように構成される、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の装置。
6. 前記エクストラクタは、直接あるいは固定確率分布を用いたエントロピー復号化を使用して、前記データストリームから前記シンボルのセットを抽出するように構成される、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の装置。
7. 前記シンボル化スキームは、前記シンボルのセットがライス・コードから成るものであり、かつ前記シンボル化パラメータがライス・パラメータから成るものである、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の装置。
8. 前記シンボルのセットが前記現在の変換係数の全体のシンボル化の他の部分に関して接頭辞または接尾辞を表すように、前記デシンボライザは前記シンボル化スキームを、前記変換係数の範囲間隔の中のレベル間隔に制限するように構成される、請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の装置。
9. 前記データストリームは、その中に符号化された深度図を有する、請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の装置。
10. データストリームに、それぞれが変換係数レベルを有する異なる変換ブロックの複数の変換係数を符号化する装置であって、
    シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能なシンボル化スキームに従って現在の変換係数のための変換係数レベルをシンボルのセット上にマッピングするように構成されるシンボライザ；
    前記現在の変換係数のための前記シンボルのセットをデータストリームに挿入するように構成されるインサータ；および
    関数パラメータによりパラメータ化可能な関数によって、前に処理された変換係数に応じて、前記現在の変換係数のための前記シンボル化パラメータを決定するように構成されるシンボル化パラメータ決定装置を含み、
    前記インサータ、前記シンボライザおよび前記シンボル化パラメータ決定装置は、前記異なる変換ブロックの前記変換係数を順次処理するように構成され、前記関数パラメータが、前記現在の変換係数の変換ブロックのサイズ、および／または前記現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプに応じて変化し、
    前記異なる変換ブロックは、画像が階層的なマルチツリー再分割によって分解される異なるサイズのブロックの変換である、装置。
13. 前記装置は、ｈが｜ｘ_i｜−ｔであるように構成される、請求項１１または請求項１２に記載の装置。
14. 前記装置は、現在の変換係数に対して相対的な空間的配置に応じて前記前に処理された変換係数を空間的に決定するように構成される、請求項１１ないし請求項１３のいずれかに記載の装置。
15. 前記インサータは、直接あるいは固定確率分布を用いたエントロピー符号化を使用して、前記データストリームに前記シンボルのセットを挿入するように構成される、請求項１１ないし請求項１４のいずれかに記載の装置。
16. 前記シンボル化スキームは、前記シンボルのセットがライス・コードから成るものであり、および前記シンボル化パラメータがライス・パラメータから成るものである、請求項１１ないし請求項１５のいずれかに記載の装置。
17. 前記シンボルのセットが前記現在の変換係数の全体のシンボル化の他の部分に関して接頭辞または接尾辞を表すように、前記シンボライザは前記シンボル化スキームを、前記変換係数の範囲間隔の中のレベル間隔に制限するように構成される、請求項１１ないし請求項１６のいずれかに記載の装置。
18. 前記データストリームは、その中に符号化された深度図を有する、請求項１０ないし請求項１７のいずれかに記載の装置。
19. データストリームから、それぞれが変換係数レベルを有する異なる変換ブロックの複数の変換係数を復号化するための方法であって、
    現在の変換係数のための前記データストリームからシンボルのセットを抽出するステップ；
    シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能なシンボル化スキームに従って前記現在の変換係数のために変換係数レベル上に前記シンボルのセットを非シンボル化マッピングするステップ；および
    関数パラメータによりパラメータ化可能な関数によって、前に処理された変換係数に応じて、前記現在の変換係数のための前記シンボル化パラメータを決定するステップを含み、
    前記抽出、前記非シンボル化マッピングおよび前記決定は、前記異なる変換ブロックの変換係数に対して順次行われ、前記関数パラメータが、前記現在の変換係数の変換ブロックのサイズ、および／または前記現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプに応じて変化し、
    前記異なる変換ブロックは、画像が階層的なマルチツリー再分割によって分解される異なるサイズのブロックの変換である、方法。
20. データストリームに、それぞれが変換係数レベルを有する異なる変換ブロックの複数の変換係数を符号化するための方法であって、
    シンボル化パラメータに従ってパラメータ化可能なシンボル化スキームに従って現在の変換係数のための変換係数レベルをシンボルのセット上にシンボル化マッピングするステップ、
    前記現在の変換係数のための前記シンボルのセットを前記データストリームに挿入するステップ、および
    関数パラメータによりパラメータ化可能な関数によって、前に処理された変換係数に応じて、前記現在の変換係数のための前記シンボル化パラメータを決定するステップを含み、
    前記挿入、前記シンボル化マッピングおよび前記決定は、前記異なる変換ブロックの前記変換係数に対して順次行われ、前記関数パラメータが、前記現在の変換係数の変換ブロックのサイズ、および／または前記現在の変換係数の変換ブロックの情報成分タイプに応じて変化し、
    前記異なる変換ブロックは、画像が階層的なマルチツリー再分割によって分解される異なるサイズのブロックの変換である、方法。