JPH0457156B2

JPH0457156B2 -

Info

Publication number: JPH0457156B2
Application number: JP1640983A
Authority: JP
Inventors: Toshio Koseki
Original assignee: Nippon Electric Co Ltd
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1983-02-03
Filing date: 1983-02-03
Publication date: 1992-09-10
Also published as: JPS59141887A

Description

【発明の詳細な説明】本発明は動画像信号の予測符号下装置に関す
る。

動画像信号をデイジタル伝送する場合に伝送す
べき情報を圧縮できれば、その圧縮率によつては
複数チヤンネルの動画像信号を圧縮がない場合の
１チヤンネル分の伝送路を用いて伝送することが
できる。この圧縮方式としては従来からテレビジ
ヨン信号の場合ではフレーム間予測符号化が良く
知られている。フレーム間予測符号化の特徴とし
ては、静止画あるいは動きの少ない画像に対する
符号化能率はきわめて高いが、動きが大きくなる
と能率は急激に低下する。この欠点を補なうもの
として動き補償フレーム間予測符号化が考案され
ている。これは画面内の動物体の動きの方向と速
さ、すなわち動ベクトルを求め、この動ベクトル
分だけ補正したフレーム間予測を行なうものであ
る。この例としては、1978年電子通信学会技術研
究報告Vol.78、No.39に記載の二宮による論文「フ
レーム間符号化における動き補正」（論文番号
IE78−６）がある。

従来からの予測符号化装置においては、動き補
償の適用の有無を問わず、予測誤差信号の量子
化、サブサンプリング、フイールド繰り返し、あ
るいは符号化停止などの符号化制御モードは伝送
路との速度整合用のバツフアメモリの充足度（全
容量の何％が現在使用されているかを示す）によ
り適応的に選択されるように設計するのが普通で
ある。たとえば動画像が入力され、予測誤差が大
きくなつてきてその結果伝送すべき情報量が増大
すると充足度が高くなり(1)量子化特性を粗くす
る。(2)フイールドを繰り返す、(3)サブサンプリン
グ、(4)符号化停止の順で情報の発生の抑圧を実行
する。これに対して静止画あるいは静止画と見な
すことができる程度の動きしか含まない画像につ
いては通常は情報の発生は少なく(1)の量子化特性
制御においても密な特性が用いられるが、非常に
複雑な模様を含む静止画の場合には標本化時のサ
ンプリングパルスのジツタにより大量の情報が発
生することがある。雑音が多く含まれている場合
も勿論同様である。この場合には情報の発生が多
いため充足度は高くなり、動画の場合と同じ符号
化制御が実行されることがある。すなわち静止画
であるにもかかわらずたとえばフイールド繰り返
しやサブサンプリングが適用される。フイールド
繰り返しやサブサンプリングを適用すると発生す
る情報量は大略半分となるのでバツフアメモリの
充足度は当然低くなる。するとフイールド繰り返
しやサブサンプリングは解除され、発生情報量が
再び増加する。つまりフイールド繰り返しやサブ
サンプリングと適用と解除が頻繁に繰り返される
ことになる。その結果画質劣化が非常に目につく
ようになる。なぜなら、フイード繰り返しやサン
プリングを用いると垂直あるいは水平方向の解像
度が半分になるわけであるから解像度の低下、す
なわちボケを生じるが、これらが使用されない状
態ではボケは生じない。したがつてボケの発生と
解消が振動的に起ることになるわけである。人間
の目の特性からするとこのように画像が頻繁に変
化すると非常に目につくことになる。すなわち本
発明は、静止画像あるいは画像の静止部分におけ
る画質劣化を軽減することにある。

本発明は、複数個の予測関数の中から予測誤差
を小さくする予測関数すなわち最適予測関数を決
定する手段、この決定された最適予測関数に基づ
いて予測信号を発生する手段、入力された動画像
信号とこの予測信号とから予測誤差を得る手段、
複数種類の量子化特性を有し、かつ、前記最適予
測関数が静止部分の予測に適した予測関数に一致
するとき、該予測関数により得られる予測誤差に
対しては該静止部分以外における予測誤差に対す
るよりも粗い量子化を行なう量子化手段を少なく
とも含む動画像信号の予測符号化装置である。前
述のように解像度の低下ともとの解像度への復帰
が頻繁に起るために画質劣化が目につくわけであ
るが、そもそも静止画であるのに多量の情報が発
生することが問題である。すなわち静止画あるい
は画像の静止部分が検出されたとするとき、ここ
で情報が発生しないようにすれば良い。動き補償
を適用した予測符号化においては通常は静止画に
対して最適な予測方式であるフレーム間予測も多
数の予測方式の中の一つに含んでおり、もしフレ
ーム間予測が画面内のある部分について最適予測
関数であつたとすると、この部分は静止部分であ
ると考えることができる。この最適予測関数を用
いて予測符号化が行なわれるわけであるが、その
時の予測誤差を量子化する時に静止部分とそうで
ない部分の各々に対して異なつた量子化特性を適
用する。すなわち静止を示すフレーム間予測が最
適予測関数となる場合には量子化特性を粗くとつ
て情報の発生を抑えても画質劣化は生じない。な
ぜなら標本化パルスのジツタは画面上で目に見え
るほど大きくはないからである。たとえば標本化
周波数を7MHz、ジツタ巾を５ナノ秒、TVモニ
タ上での画素間の距離（隣接画素との距離）を１
mmとするとき、ジツタによるこの処理の変動分は
１mm×５／143≒0.035mmできわめて小さい。しか
しながら情報の発生に関してはこの影響は必ずし
も小さくはない。かりに各画素が８ビツトPCM
で表現されており、隣接画素間で100/255だけレ
ベル変化があるものとすると100/255×0.035＝3.
５／２５５だけジツタによりレベル変化が発生する。
静止部分のフレーム間差分は本来はゼロであるべ
きであるが、この例の場合にはジツタにより3.5/
２５５ものレベル変動が発生する輪郭部分では100/2
５５程度の隣接画素間でのレベル変動は多いため、
ほとんど輪郭部分のみから成るような複雑な画像
ではジツタがあると静止部分と言えども大量の情
報を発生することになる。したがつて本発明のよ
うに静止部分では量子化特性を粗くして、たとえ
ば4/256以下のフレーム間差分をゼロとすれば画
質劣化なくして情報発生を抑圧できる。動き部分
では量子化特性を粗くしていくとダーテイ・ウイ
ンドウ（Dirty Window）と呼ばれる汚れた窓を
通して画像を見るような劣化が起るため、粗い量
子化特性の使用はできるだけさけた方がよい。

このように画像の静止部分と動き部分で用いる
量子化特性の粗さを変えることにより、画質を損
なうことなく情報の発生を抑えることができる。
以下に図面を参照しながら本発明にかかる実施例
について詳細に説明する。

第１図に本発明に係る符号化装置のブロツク図
を示す、デイジタル化された入力動画像信号は線
１０００を介して減算器１０と最適予測関数検出
回路１２へ供給される。減算器１０は入力信号と
可変遅延回路１１より供給される予測信号との間
の差を取り、この差すなわち予測誤差を線１０１
３を介して量子化回路１３へ供給する。量子化回
路１３は線１２００を介して供給される最適予測
関数を表わす情報と線１９００を介して供給され
る符号化制御情報に従つて予測誤差の量子化を行
なう。この量子化回路１３の動作のの詳細につい
ては後述する。量子化された予測誤差は線１３０
０を介して加算器１４と圧縮符号化回路１７へ供
給される。加算回路１４はこの量子化された予測
誤差と可変遅延回路１１の出力である予測信号を
加算し局部復号信号を発生し、内挿回路１５に供
給する。内装回路１５は線１９１５により供給さ
れる内挿制御信号に従つてサブサンプリング時に
符号化されない画素を内挿により再生し、サブサ
ンプリングがなされていない場合には加算器１４
の出力画像信号をそのまま出力する。内挿の方法
は１画素毎にサブサンプルする２：１サブサンプ
リングの場合には、符号化されない画素の両隣り
の符号化された画素の荷重和を始めとして可能な
方法なら何でもよく、とくに制限はない。内挿回
路１５の出力は画像信号をおよそ１フレームある
いは指定により１フイールド時間遅延させること
ができるフレームメモリ１６へ供給される。フレ
ームメモリ１６の出力は最適予測関数検出回路１
２と可変遅延回路１１に供給される。最適予測関
数検出回路１２は入力動画像信号とフレームメモ
リ１６から供給された画像信号より予測誤差を小
さくできる予測関数を１個選び線１２００を介し
て可変遅延回路１１、量子化回路１３、圧縮符号
回路１７へ供給する。この最適予測関数の検出は
前述の二宮の論文に記述されているように複数個
の画素からなるブロツク単位で行なわれるものと
するが、これに限定されるものではない。可変遅
延回路１１は供給された最適予測関数に従つてフ
レームメモリ１６より供給された画像信号に必要
な遅延を与え最適予測信号を発生し、減算器１０
と加算器１４に供給する。フレームメモリ１６の
遅延量は一定で可変遅延回路１１の遅延量のみが
変化するが、たとえば最適予測関数がフレーム間
予測と一致する場合には可変遅延回路１１の遅延
量はフレームメモリ１６の遅延量との和が丁度１
フレーム時間に等しくなるように設定される。フ
イールド繰り返しの場合にはこれが１フイールド
時間となる。圧縮符号化回路１７は符号化制御情
報の他に線１２００を介して供給される最適予測
関数と線１３００を介して供給される量子化され
た予測誤差とをそれぞれに適した不等長符号を用
いて符号化する。不等長符号としてはそれぞれの
統計的分布から求められるハフマン符号が適して
いるが、他の不等長符号でもよい。また線１９０
０を介して供給される符号化制御信号も符号化さ
れる。圧縮符号化回路１７の出力符号は時間的に
その量が変動するので一定速度の伝送路との速度
整合を行なうため、一たんバツフアメモリ１８へ
格納される。バツフアメモリ１８にて速度整合さ
れた符号は伝送路2000に出力される。符号化制御
回路１９は線１８１９を介して供給されるバツフ
アメモリ１８の充足度を常に監視しており、あら
かじめ設定される符号化の制御単位時間毎に充足
度に適応した制御信号を出す。たとえば充足度が
非常に低い時には密な量子化特性を用い、充足度
が増大するにつれて量子化特性を粗くする。それ
でも増大が止まらない時にはフイールド繰り返し
やサブサンプリングを適用して情報の発生を抑え
る。最悪の場合にバツフアメモリ１８があふれそ
うになるとすなわち充足度が100％に近づくと、
符号化を一時停止する。符号化制御回路１９は線
１９００を介して量子化特性の指定、サブサンプ
リングの実行および停止ならびに符号化の停止を
指示し、さらに線１９１６を介してフイールド繰
り返しの指示を行なうと同時に圧縮符号化回路１
７へも供給する。さらに線１９１５を介して内挿
実行と停止を指示する。量子化回路１３は通例複
数個の量子化特性をもつているため、各特性に適
した不等長符号の組が圧縮符号化回路１７に用意
されており、符号化制御回路１９の指定に従つて
量子化特性とそれに適する不等長符号の組が選択
される。

つぎに量子化回路１３の動作について第２，第
３図をも参照して詳しく説明する。

量子化回路１３は線１０１３を介して供給され
る予測誤差を量子化して結果を線１３００を介し
て出力する。本実施例においては４種類の量子化
特性が用いられ、各々は１３３〜１３６の変換回
路により実現されているものとする。これらの変
換回路は読み出し専用メモリ（ROM）を用いる
と容易に実現できる。量子化特性の１例を第３図
中に実線にて示す。第２図に戻る。４種の変換回
路１３３〜１３６の変換出力は選択回路１３７に
より１個だけ選択され、ゲート回路１３８へ供給
される。判定回路１３１は線１２００を介して供
給される最適予測関数を表わす情報がフレーム間
予測と一致しているか否かを判定し、その結果を
選択信号発生器１３２へ供給する。選択信号発生
器１３２は線１９００を介して供給される符号化
制御信号より選択回路１３７における選択信号
と、ゲート回路１３８に対するゲート信号とを発
生し、それぞれ線３２３７，３２３８を介して供
給する。選択回路１３７における選択が量子化特
性の選択に対応する。

つぎにゲート信号の発生方法について説明す
る。線１９００により量子化特性が指定される場
合については、判定回路１３１における判定結果
により出力信号がゼロとされる入力信号の範囲
（デツド・ゾーンと呼ばれる）が変化する。判定
結果がフレーム間予測であることを示している時
には、この時の予測誤差は静止部分に対応してい
るのでデツド・ゾーンを広くするが、そうでない
時にはそのままとする。すなわち１３３〜１３６
の変換回路のうち現在選択されているものの量子
化特性が第３図の実線（デツド・ゾーンＡ）で示
されている特性であるとする。この時前記判定結
果がフレーム間予測を示しているとするとゲート
回路１３８ではデツド・ゾーンＢ（Ｂ〓Ａ）に広
げるようにする。そうでない時にはデツド・ゾー
ンの変更は行なわない。このようにして静止部分
の予測誤差についてはデツド・ゾーンが広くされ
る。このようにデツド・ゾーンの幅を広げること
は、粗い量子化特性を選択していることと等価で
あり、この結果静止部分の予測誤差に対しては動
き部分に対するよりも粗い特性を適用することに
なる。

つぎに線１９００によりサブサンプリングが指
定された場合を説明する。サブサンプリングの場
合、間引かれた符号化されない画素に対しては量
子化出力をゼロにするため、デツド・ゾーンを等
価的に無限大にとればよい。符号化される画素に
対しては、フレーム間予測についてはデツド・ゾ
ーンをＢにし、フレーム間予測でない時にはＡと
する。したがつて２：１サブサンプリングの場合
にはデツド・ゾーンが１画素おきに無限大とな
る。符号化停止の場合には停止期間中はデツド・
ゾーンが無限大に選ばれる。またフイールド繰り
返しの場合にもデツド・ゾーンが無限大に選ば
れ、さらに線１９１６を介して供給されるフイー
ルド繰り返し制御信号に従つてフレームメモリ１
６の遅延量がおよそ１フイールド時間となると同
時に可変遅延回路１１の遅延時間はフレームメモ
リ１６との和が丁度１フイールドとなるように変
化する。

受信側では、符号化制御信号も伝送されるため
使用された不等長符号の組もわかるため正しく復
号化することができる。

本実施例では最適予測関数を表わす情報を伝送
する場合を例にとつて説明したが、符号化済みの
画素のみを用いて最適予測関数を検出する場合に
はこの情報を伝送する必要がないことは勿論であ
る。この場合には第１図における最適予測関数検
出回路１２へ入力動画像信号を供給する必要はな
い。

以上詳しく説明したように、本発明を適用する
ことによりたとえ複雑な模様を含んでいても、静
止部分については鮮明な画像が提供されるため、
実用に供することの効果はきわめて大きい。

【図面の簡単な説明】

第１〜２図は本発明に係る予測符号化装置を説
明するためのブロツク図で、第３図は量子化特性
の一例を示す図。図中、１０は減算器、１１は可変遅延回路、１
２は最適予測関数検出回路、１３は量子化回路、
１４は加算器、１５は内挿回路、１６はフレーム
メモリ、１７は圧縮符号化回路、１８はバツフア
メモリ、１９は符号化制御回路、である。

Claims

【特許請求の範囲】

１複数個の予測関数を用い、この中から予測誤
差を小さくする予測関数すなわち最適予測関数を
一個定め、この最適予測関数に基づいて動画像信
号の予測符号化を実行するにあたり、前記最適予
測関数を決定する手段、該決定された最適予測関
数に基づいて予測信号を発生する手段、入力され
た動画像信号と該予測信号とから予測誤差を得る
手段、複数種類の量子化特性を有し、かつ、前記
最適予測関数が静止部分の予測に適した予測関数
に一致するとき、該予測関数により得られる予測
誤差に対しては該静止部分以外における予測誤差
に対するよりも粗い量子化を行なう量子化手段、
を具備することを特徴とする動画像信号の予測符
号化装置。