JPH05308629A - 動画像符号化方式 - Google Patents
動画像符号化方式Info
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- JPH05308629A JPH05308629A JP11260192A JP11260192A JPH05308629A JP H05308629 A JPH05308629 A JP H05308629A JP 11260192 A JP11260192 A JP 11260192A JP 11260192 A JP11260192 A JP 11260192A JP H05308629 A JPH05308629 A JP H05308629A
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は入力動画像に好適した高効率の動画像
符号化方式を提供することを目的とする。 【構成】本発明は、フレーム内（フィールド内）符号化
画像に対する統計量を産出するフレーム内平均統計量算
出部４１と、動き補償予測を伴なうフレーム間（フィー
ルド間）符号化画像に対する統計量を算出するフレーム
間平均統計量算出部４２と、これらの統計量の比を判定
するフレーム内・フレーム間判定部５と、前記比率によ
りデッドゾーンの設定範囲を制御するデッドゾーン制御
部１３とで構成される動画像符号化方式である。
符号化方式を提供することを目的とする。 【構成】本発明は、フレーム内（フィールド内）符号化
画像に対する統計量を産出するフレーム内平均統計量算
出部４１と、動き補償予測を伴なうフレーム間（フィー
ルド間）符号化画像に対する統計量を算出するフレーム
間平均統計量算出部４２と、これらの統計量の比を判定
するフレーム内・フレーム間判定部５と、前記比率によ
りデッドゾーンの設定範囲を制御するデッドゾーン制御
部１３とで構成される動画像符号化方式である。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はデジタル化された動画像
データを蓄積および伝送するための動画像データ圧縮符
号化方式に関する。
データを蓄積および伝送するための動画像データ圧縮符
号化方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の動き補償フレーム間符号化では、
デジタル化された入力動画像が複数画素からなるブロッ
クに分割され、各ブロックごとに直接直交変換符号化を
行なうフレーム内符号化画像と、複数ブロック単位に動
き補償予測を行ないこの予測誤差に対して直交変換符号
化を行なうフレーム間符号化画像とから構成される。即
ち、図６に示すように、フレーム内符号化画像Ｉが複数
のフレーム間符号化画像Ｐ，Ｂの中に挿入する形にして
いる。
デジタル化された入力動画像が複数画素からなるブロッ
クに分割され、各ブロックごとに直接直交変換符号化を
行なうフレーム内符号化画像と、複数ブロック単位に動
き補償予測を行ないこの予測誤差に対して直交変換符号
化を行なうフレーム間符号化画像とから構成される。即
ち、図６に示すように、フレーム内符号化画像Ｉが複数
のフレーム間符号化画像Ｐ，Ｂの中に挿入する形にして
いる。
【０００３】このフレーム内符号化画像が生成されるま
での複数フレームの単位をGroup OfPicture（ＧＯＰ）
と呼んでいる。ここで、ＩはIntra Coded Picture 、Ｐ
はPredictive Coded Picture、ＢはBi-directional Pre
dictive Coded Picture である。
での複数フレームの単位をGroup OfPicture（ＧＯＰ）
と呼んでいる。ここで、ＩはIntra Coded Picture 、Ｐ
はPredictive Coded Picture、ＢはBi-directional Pre
dictive Coded Picture である。
【０００４】また図７に示すように、前記直交変換符号
化で使われる量子化方式は、予め設定されている量子化
マトリックスとビットレートコントロールのパラメータ
である量子化スケールを乗算して生成した量子化ステッ
プ幅を用いた線形量子化である。ただし、フレーム内符
号化時とフレーム間符号化時での量子化特性は異なり、
後者は量子化値を“０”とする量子化判定レベルが前者
の場合よりも大きくなっている。これにより、符号化効
率を上げている。ここで前記量子化値を“０”とする量
子化判定レベルの領域を“デッドゾーン”と称する。
化で使われる量子化方式は、予め設定されている量子化
マトリックスとビットレートコントロールのパラメータ
である量子化スケールを乗算して生成した量子化ステッ
プ幅を用いた線形量子化である。ただし、フレーム内符
号化時とフレーム間符号化時での量子化特性は異なり、
後者は量子化値を“０”とする量子化判定レベルが前者
の場合よりも大きくなっている。これにより、符号化効
率を上げている。ここで前記量子化値を“０”とする量
子化判定レベルの領域を“デッドゾーン”と称する。
【０００５】これらの量子化方式によって、量子化され
た変換係数の量子化値には、可変長符号が割り当てられ
量子化スケールや動きベクトルといった情報と共に転送
バッファに蓄積され、一定のビットレートで転送され
る。また、バッファに蓄積された符号量により、前記量
子化スケールを変化させ、量子化を制御することで発生
符号量をほぼ一定に保っている。
た変換係数の量子化値には、可変長符号が割り当てられ
量子化スケールや動きベクトルといった情報と共に転送
バッファに蓄積され、一定のビットレートで転送され
る。また、バッファに蓄積された符号量により、前記量
子化スケールを変化させ、量子化を制御することで発生
符号量をほぼ一定に保っている。
【０００６】また特開平３−２４３０８６号公報は、発
生符号量を制御する上記量子化スケールを転送バッファ
に蓄積された符号量だけでなく、動き補償予測誤差もパ
ラメータとして用いることで入力動画像に好適する符号
量制御を行なっている。
生符号量を制御する上記量子化スケールを転送バッファ
に蓄積された符号量だけでなく、動き補償予測誤差もパ
ラメータとして用いることで入力動画像に好適する符号
量制御を行なっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前述した動画
像符号化方式では、量子化スケールに伴なう量子化ステ
ップ幅のみの変更であり、前記デッドゾーンの幅は、設
定値の量子化スケール倍のみであった。従って、設定デ
ッドゾーンを固定にしたままでは、入力画像によっては
最適な符号化効率が得られないという欠点が発生する。
そこで、本発明は入力動画像に好適した高効率の動画像
符号化方式を提供することを目的とする。
像符号化方式では、量子化スケールに伴なう量子化ステ
ップ幅のみの変更であり、前記デッドゾーンの幅は、設
定値の量子化スケール倍のみであった。従って、設定デ
ッドゾーンを固定にしたままでは、入力画像によっては
最適な符号化効率が得られないという欠点が発生する。
そこで、本発明は入力動画像に好適した高効率の動画像
符号化方式を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記目的を達
成するために、入力したデジタル動画像信号の１フレー
ム毎を複数画素からなる所定単位のブロックに分割し、
前記ブロックの動画像信号を直交変換符号化のみを行な
うフレーム内符号化画像と、少なくとも１ブロック単位
毎に動き補償予測を行い、発生する予測誤差に対して、
前記ブロック単位毎に直交変換符号化を行なうフレーム
間符号化画像とを有する動画像符号化方式において、前
記フレーム間符号化手段からの画像の動き補償予測誤差
に対する直交変換係数の量子化値を“０”とする量子化
判定レベルを画像内および画像間の統計量により変更す
る動画像符号化方式を提供する。
成するために、入力したデジタル動画像信号の１フレー
ム毎を複数画素からなる所定単位のブロックに分割し、
前記ブロックの動画像信号を直交変換符号化のみを行な
うフレーム内符号化画像と、少なくとも１ブロック単位
毎に動き補償予測を行い、発生する予測誤差に対して、
前記ブロック単位毎に直交変換符号化を行なうフレーム
間符号化画像とを有する動画像符号化方式において、前
記フレーム間符号化手段からの画像の動き補償予測誤差
に対する直交変換係数の量子化値を“０”とする量子化
判定レベルを画像内および画像間の統計量により変更す
る動画像符号化方式を提供する。
【０００９】また、前記直交変換符号化においては、直
交変換係数に対して初期設定された量子化マトリックス
に量子化スケールを乗算することで生成される量子化ス
テップ幅により量子化が行われ、この量子化値に可変長
符号を割り当てるものであって、前記統計量は、１フレ
ームの発生符号量と平均量子化スケールのα乗との積と
し、フレーム内符号化画像とフレーム間画像の該統計量
の比を用いて前記フレーム間符号化時の量子化値を
“０”とする量子化判定レベルの変更を行なう動画像符
号化方式を提供する。
交変換係数に対して初期設定された量子化マトリックス
に量子化スケールを乗算することで生成される量子化ス
テップ幅により量子化が行われ、この量子化値に可変長
符号を割り当てるものであって、前記統計量は、１フレ
ームの発生符号量と平均量子化スケールのα乗との積と
し、フレーム内符号化画像とフレーム間画像の該統計量
の比を用いて前記フレーム間符号化時の量子化値を
“０”とする量子化判定レベルの変更を行なう動画像符
号化方式を提供する。
【００１０】
【作用】以上のような構成の動画像符号化方式は、入力
画像の性質である空間方向の相関性と、時間方向の相関
性をフレーム内の符号化画像内の画素の統計量とフレー
ム間符号化画像の動き補償予測誤差に対する統計量を求
めることで得られ、これらの統計量の比によりフレーム
間の符号化時の量子化のデッドゾーンの幅を制御するこ
とで、フレーム内符号化画像とフレーム間符号化画像と
の間の発生符号量が制御され、入力画像に性質に適する
符号化が行われる。
画像の性質である空間方向の相関性と、時間方向の相関
性をフレーム内の符号化画像内の画素の統計量とフレー
ム間符号化画像の動き補償予測誤差に対する統計量を求
めることで得られ、これらの統計量の比によりフレーム
間の符号化時の量子化のデッドゾーンの幅を制御するこ
とで、フレーム内符号化画像とフレーム間符号化画像と
の間の発生符号量が制御され、入力画像に性質に適する
符号化が行われる。
【００１１】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【００１２】図１に本発明による第１実施例としての動
画像符号化方式の構成を示し、説明する。ここで本方式
においては、入力するデジタル化された動画像データ
が、フレーム内（間）若しくはフィールド内（間）を基
準に画像処理されるが、説明の簡略化のため、フレーム
内（間）について説明する。本発明の作用は前記フレー
ム内（間）に限定されるものでなく、フィールド内
（間）も同等である。
画像符号化方式の構成を示し、説明する。ここで本方式
においては、入力するデジタル化された動画像データ
が、フレーム内（間）若しくはフィールド内（間）を基
準に画像処理されるが、説明の簡略化のため、フレーム
内（間）について説明する。本発明の作用は前記フレー
ム内（間）に限定されるものでなく、フィールド内
（間）も同等である。
【００１３】この動画像符号化方式において、入力端子
１からデジタル化された動画像データが図２に示すマク
ロブロック単位毎に減算器２、スイッチ３あるいは動き
補償予測器（ＭＣ）４に入力される。
１からデジタル化された動画像データが図２に示すマク
ロブロック単位毎に減算器２、スイッチ３あるいは動き
補償予測器（ＭＣ）４に入力される。
【００１４】前記減算器２には、前記動き補償予測器
（ＭＣ）４から出力された、ある動き補償予測マクロブ
ロックが、該減算器２のもう一方の入力として入り、前
記原画像から抽出された原画マクロブロックとの間で減
算される。これにより、予測誤差マクロブロックが生成
され、前記スイッチ３に入力される。
（ＭＣ）４から出力された、ある動き補償予測マクロブ
ロックが、該減算器２のもう一方の入力として入り、前
記原画像から抽出された原画マクロブロックとの間で減
算される。これにより、予測誤差マクロブロックが生成
され、前記スイッチ３に入力される。
【００１５】前記スイッチ３は、原画マクロブロック及
び予測誤差マクロブロックがフレーム内・フレーム間判
定部５の制御信号により適応的に切り換えられる。ここ
で、前記フレーム内・フレーム間判定部５では原画マク
ロブロック及び予測誤差マクロブロック内の分散等の統
計量を算出し、その量の小さい方を前記スイッチ３及び
スイッチ６で選択されるように、制御信号を出力してい
る。
び予測誤差マクロブロックがフレーム内・フレーム間判
定部５の制御信号により適応的に切り換えられる。ここ
で、前記フレーム内・フレーム間判定部５では原画マク
ロブロック及び予測誤差マクロブロック内の分散等の統
計量を算出し、その量の小さい方を前記スイッチ３及び
スイッチ６で選択されるように、制御信号を出力してい
る。
【００１６】このスイッチ６で選択された原画マクロブ
ロックあるいは予測誤差マクロブロックがＤＣＴ７に入
力される。ここではマクロブロックをさらにブロック
（例えば８×８画素）単位に抽出し、離散コサイン変換
がこのブロック単位に行われる。その変換結果である変
換係数が、量子化器（Ｑ）８に入り、原画マクロブロッ
クか予測誤差マクロブロックかを前記フレーム内・フレ
ーム間判定部５から受け取り、図７に示すような、それ
ぞれ別の量子化特性の量子化が行われる。これらの量子
化値が可変長符号化器（ＶＬＣ）９に入力され対応する
可変長符号が割り当てられて、マルチプレクサ１０に出
力される。
ロックあるいは予測誤差マクロブロックがＤＣＴ７に入
力される。ここではマクロブロックをさらにブロック
（例えば８×８画素）単位に抽出し、離散コサイン変換
がこのブロック単位に行われる。その変換結果である変
換係数が、量子化器（Ｑ）８に入り、原画マクロブロッ
クか予測誤差マクロブロックかを前記フレーム内・フレ
ーム間判定部５から受け取り、図７に示すような、それ
ぞれ別の量子化特性の量子化が行われる。これらの量子
化値が可変長符号化器（ＶＬＣ）９に入力され対応する
可変長符号が割り当てられて、マルチプレクサ１０に出
力される。
【００１７】ここで、前記量子化器（Ｑ）８には、転送
バッファ１１の占有量が入力される量子化スケール制御
部１２より出力される量子化スケールが入力され、予め
設定されている量子化マトリックスと乗算して量子化ス
テップ幅が生成される。このステップ幅で線形量子化が
行われる。
バッファ１１の占有量が入力される量子化スケール制御
部１２より出力される量子化スケールが入力され、予め
設定されている量子化マトリックスと乗算して量子化ス
テップ幅が生成される。このステップ幅で線形量子化が
行われる。
【００１８】また、デッドゾーン制御部１３では、前記
量子化スケール制御部１２からの出力である量子化スケ
ールと前記可変長符号化器（ＶＬＣ）９からの発生符号
量が入力され、これらの情報よりフレーム間符号化の量
子化のデッドゾーンを制御するための制御信号が前記量
子化器（Ｑ）８及び逆量子化器（Ｑ-1）１４へ入力され
る。これにより、デッドゾーンの変更が行われる。
量子化スケール制御部１２からの出力である量子化スケ
ールと前記可変長符号化器（ＶＬＣ）９からの発生符号
量が入力され、これらの情報よりフレーム間符号化の量
子化のデッドゾーンを制御するための制御信号が前記量
子化器（Ｑ）８及び逆量子化器（Ｑ-1）１４へ入力され
る。これにより、デッドゾーンの変更が行われる。
【００１９】ここで図３に前記デッドゾーン制御部１３
の具体的な構成を示し、説明する。前記量子化スケール
制御部１２より出力された量子化スケールは、（平均Ｑ
スケール）×α乗算出部２１で、１フレーム内の１フレ
ーム内の平均量子化スケールＡQ のα乗が算出される。
ここで、αは定数である。また、可変長符号化器（ＶＬ
Ｃ）９からの発生符号量が総符号量算出部２２に入力さ
れ、１フレーム内の総符号量Ｃが算出される。この２つ
の量を乗算器２３で乗算することにより画像の特性を示
すパラルータが生成される。
の具体的な構成を示し、説明する。前記量子化スケール
制御部１２より出力された量子化スケールは、（平均Ｑ
スケール）×α乗算出部２１で、１フレーム内の１フレ
ーム内の平均量子化スケールＡQ のα乗が算出される。
ここで、αは定数である。また、可変長符号化器（ＶＬ
Ｃ）９からの発生符号量が総符号量算出部２２に入力さ
れ、１フレーム内の総符号量Ｃが算出される。この２つ
の量を乗算器２３で乗算することにより画像の特性を示
すパラルータが生成される。
【００２０】この特性パラメータがフレーム内符号化画
像である場合をＡQ ×α乗（Ｉ）×Ｃ（Ｉ）とし、フレ
ーム間符号化画像である場合をＡQ ×α乗（Ｐ）×Ｃ
（Ｐ）とし、これらの比をデッドゾーン変更パラメータ
生成部２４で算出する。ここで、前記Ｉ及びＯは前記図
６に示したものと同じ意味で、ＩはIntra Coded Pictur
e 、ＰはPredictive Coded Picture、ＢはBi-direction
al Predictive Coded Picture の頭文字である。このデ
ッドゾーン変更パラメータが、デッドゾーン対応テーブ
ル２５に入力され、このパラメータに対応するデッドゾ
ーンの幅が選択されて、図１に示す量子化器（Ｑ）８及
び逆量子化器（Ｑ-1）１４に出力される。
像である場合をＡQ ×α乗（Ｉ）×Ｃ（Ｉ）とし、フレ
ーム間符号化画像である場合をＡQ ×α乗（Ｐ）×Ｃ
（Ｐ）とし、これらの比をデッドゾーン変更パラメータ
生成部２４で算出する。ここで、前記Ｉ及びＯは前記図
６に示したものと同じ意味で、ＩはIntra Coded Pictur
e 、ＰはPredictive Coded Picture、ＢはBi-direction
al Predictive Coded Picture の頭文字である。このデ
ッドゾーン変更パラメータが、デッドゾーン対応テーブ
ル２５に入力され、このパラメータに対応するデッドゾ
ーンの幅が選択されて、図１に示す量子化器（Ｑ）８及
び逆量子化器（Ｑ-1）１４に出力される。
【００２１】前述したデッドゾーンの変更は、図６に示
したようなＧＯＰを単位として行ない、各ＧＯＰの先頭
にサイド情報として変更したデッドゾーンに対応する内
容を書き込む。但し、図６に示したＧＯＰは一例にすぎ
ず、ＧＯＰのフレーム構成は少なくとも１つ以上のフレ
ーム内符号化画像（Ｉ）が入っていれば良い。
したようなＧＯＰを単位として行ない、各ＧＯＰの先頭
にサイド情報として変更したデッドゾーンに対応する内
容を書き込む。但し、図６に示したＧＯＰは一例にすぎ
ず、ＧＯＰのフレーム構成は少なくとも１つ以上のフレ
ーム内符号化画像（Ｉ）が入っていれば良い。
【００２２】また、図１に戻り前記量子化器（Ｑ）８か
らの出力が、逆量子化器（Ｑ-1）１４で逆量子化され変
換係数値に戻される。そして逆離散コサイン変換器（Ｉ
ＤＣＴ）１５では、入力された変換係数値が原画マクロ
ブロックあるいは予測誤差マクロブロックに復元され、
加算器１６に入力される。
らの出力が、逆量子化器（Ｑ-1）１４で逆量子化され変
換係数値に戻される。そして逆離散コサイン変換器（Ｉ
ＤＣＴ）１５では、入力された変換係数値が原画マクロ
ブロックあるいは予測誤差マクロブロックに復元され、
加算器１６に入力される。
【００２３】前記動き補償予測器（ＭＣ）４では、この
中のバッファに蓄えられた参照画像と入力原画像との間
でマクロブロック単位に動き検出され、この動ベクトル
に基づき、動き補償された動き補償予測マクロブロック
が生成される。このデータは前記スイッチ６と前記減算
器３に入力される。前記スイッチ６ではフレーム内、フ
レーム間判定部５が出力した制御信号により、動き補償
予測マクロブロックデータを加算器１６に入力するか否
かが選択される。
中のバッファに蓄えられた参照画像と入力原画像との間
でマクロブロック単位に動き検出され、この動ベクトル
に基づき、動き補償された動き補償予測マクロブロック
が生成される。このデータは前記スイッチ６と前記減算
器３に入力される。前記スイッチ６ではフレーム内、フ
レーム間判定部５が出力した制御信号により、動き補償
予測マクロブロックデータを加算器１６に入力するか否
かが選択される。
【００２４】前記加算器１６では、前記ＩＤＣＴ１５か
らの出力と、前記予測マクロブロックとの加算値或いは
前記ＩＤＣＴ１５からの出力が直接出力される。この出
力データは局部復号されたマクロブロックで、フレーム
間符号化画像（Ｂ）以外に動き補償予測器（ＭＣ）４内
のバッファメモリに蓄積され、次に符号化されるフレー
ムの動き補償のための参照画像となる。
らの出力と、前記予測マクロブロックとの加算値或いは
前記ＩＤＣＴ１５からの出力が直接出力される。この出
力データは局部復号されたマクロブロックで、フレーム
間符号化画像（Ｂ）以外に動き補償予測器（ＭＣ）４内
のバッファメモリに蓄積され、次に符号化されるフレー
ムの動き補償のための参照画像となる。
【００２５】さらに、前記動き補償予測器（ＭＣ）４か
ら出力される動きベクトル情報がマルチプレクサ１０に
入り、前記量子化スケール制御部１２からの出力である
量子化スケール、前記デッドゾーン制御部１３からの出
力である変更デッドゾーン情報さらには、前記可変長符
号化器（ＶＬＣ）９からの出力である可変長符号がこの
マルチプレクサ１０に入力し、決められたビット列とな
るように出力データを切り換え、前記転送バッファ１１
に蓄えられる。以上の処理が繰り返され、入力した動画
像データが符号化される。
ら出力される動きベクトル情報がマルチプレクサ１０に
入り、前記量子化スケール制御部１２からの出力である
量子化スケール、前記デッドゾーン制御部１３からの出
力である変更デッドゾーン情報さらには、前記可変長符
号化器（ＶＬＣ）９からの出力である可変長符号がこの
マルチプレクサ１０に入力し、決められたビット列とな
るように出力データを切り換え、前記転送バッファ１１
に蓄えられる。以上の処理が繰り返され、入力した動画
像データが符号化される。
【００２６】前述した実施例では、デッドゾーンを変更
するために入力動画像の性質（空間、時間方向の相関
性）を時間的に１つ前のフレーム内符号化画像およびフ
レーム間符号化画像の符号量と平均量子化スケールによ
り求めているため、容易に実施できる。
するために入力動画像の性質（空間、時間方向の相関
性）を時間的に１つ前のフレーム内符号化画像およびフ
レーム間符号化画像の符号量と平均量子化スケールによ
り求めているため、容易に実施できる。
【００２７】次に図４に、本発明による第２実施例とし
ての動画像符号化方式の構成を示し説明する。ここで、
第２実施例において、第１実施例と同等の部材に関して
は説明を省略し、特徴部分のみを説明するものとする。
ての動画像符号化方式の構成を示し説明する。ここで、
第２実施例において、第１実施例と同等の部材に関して
は説明を省略し、特徴部分のみを説明するものとする。
【００２８】まず、デッドゾーン制御部３１にはフレー
ム内・フレーム間判定部３２内で、算出される原画マク
ロブロック内および予測誤差マクロブロック内の統計量
（ここでは分散値とする。）が入力される。この２つの
統計量を用いて第１実施例と同様に、図６に示したよう
なＧＯＰを単位にフレーム間符号化の量子化のデッドゾ
ーンの変更を行なう。ここで前記デッドゾーン制御部３
１の具体的な構成を図５に示し説明する。
ム内・フレーム間判定部３２内で、算出される原画マク
ロブロック内および予測誤差マクロブロック内の統計量
（ここでは分散値とする。）が入力される。この２つの
統計量を用いて第１実施例と同様に、図６に示したよう
なＧＯＰを単位にフレーム間符号化の量子化のデッドゾ
ーンの変更を行なう。ここで前記デッドゾーン制御部３
１の具体的な構成を図５に示し説明する。
【００２９】前記フレーム内・フレーム間判定部３１か
ら入力された原画マクロブロック内分散値がフレーム内
平均統計量算出部４１に、そして予測誤差マクロブロッ
ク内分散値がフレーム間平均統計量算出部４２に入力さ
れ、１フレーム分のデータが加算され、平均値が得られ
る。これらの値がそれぞれ空間方向の相関、時間方向の
相関に対応している。デッドゾーン変更パラメータ生成
部４３では、前記２つの平均値が入力され、これらの比
を算出し、この比をデッドゾーン変更パラメータとす
る。求められたこのパラメータはデッドゾーン対応テー
ブル４４に入り、このパラメータに対応するデッドゾー
ン幅が出力される。このデッドゾーン幅は、ＧＯＰの最
初のみ出力され、図４に示す量子化器（Ｑ）８および逆
量子化器（Ｑ-1）１４のフレーム間符号化時の量子化の
デッドゾーンを変更する。また、その時のパラメータ算
出に用いられるデータは、１つ前のＧＯＰの最後のフレ
ームに対するものを用いる。
ら入力された原画マクロブロック内分散値がフレーム内
平均統計量算出部４１に、そして予測誤差マクロブロッ
ク内分散値がフレーム間平均統計量算出部４２に入力さ
れ、１フレーム分のデータが加算され、平均値が得られ
る。これらの値がそれぞれ空間方向の相関、時間方向の
相関に対応している。デッドゾーン変更パラメータ生成
部４３では、前記２つの平均値が入力され、これらの比
を算出し、この比をデッドゾーン変更パラメータとす
る。求められたこのパラメータはデッドゾーン対応テー
ブル４４に入り、このパラメータに対応するデッドゾー
ン幅が出力される。このデッドゾーン幅は、ＧＯＰの最
初のみ出力され、図４に示す量子化器（Ｑ）８および逆
量子化器（Ｑ-1）１４のフレーム間符号化時の量子化の
デッドゾーンを変更する。また、その時のパラメータ算
出に用いられるデータは、１つ前のＧＯＰの最後のフレ
ームに対するものを用いる。
【００３０】この第２実施例では、デッドゾーンの変更
を行なうための入力動画像の性質（空間、時間方向の相
関性）をマクロブロック単位のフレーム内、フレーム間
判定時に求められる判定量を用いて生成しているため、
わずかな処理部材の増加により実現することができる。
また、前記実施例はフレーム単位の符号化による記述で
あったがフィールドを単位としても、またフレーム、フ
ィールドを切換える場合でも同様な処理が行なえる。
を行なうための入力動画像の性質（空間、時間方向の相
関性）をマクロブロック単位のフレーム内、フレーム間
判定時に求められる判定量を用いて生成しているため、
わずかな処理部材の増加により実現することができる。
また、前記実施例はフレーム単位の符号化による記述で
あったがフィールドを単位としても、またフレーム、フ
ィールドを切換える場合でも同様な処理が行なえる。
【００３１】以上説明したように、本実施例の動画像符
号化方式は、入力動画像の性質によりフレーム間（フィ
ールド間）符号化に用いる量子化の量子化値が“０”と
なる量子化判定レベル（デッドゾーン）を変化させるこ
とにより、フレーム内（フィールド内）符号化画像とフ
レーム間（フィールド間）符号化画像との発生符号量を
より好適させ、効率の良い圧縮が実現される。また本発
明は、前述した実施例に限定されるものではなく、他に
も発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形や応用が可
能であることは勿論である。
号化方式は、入力動画像の性質によりフレーム間（フィ
ールド間）符号化に用いる量子化の量子化値が“０”と
なる量子化判定レベル（デッドゾーン）を変化させるこ
とにより、フレーム内（フィールド内）符号化画像とフ
レーム間（フィールド間）符号化画像との発生符号量を
より好適させ、効率の良い圧縮が実現される。また本発
明は、前述した実施例に限定されるものではなく、他に
も発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形や応用が可
能であることは勿論である。
【００３２】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、入
力動画像に好適した高効率の動画像符号化方式を提供す
ることができる。
力動画像に好適した高効率の動画像符号化方式を提供す
ることができる。
【図１】図１は、本発明による第１実施例としての動画
像符号化方式の構成を示し、説明する。
像符号化方式の構成を示し、説明する。
【図２】図２は、マクロブロック単位の構成を示す図で
ある。
ある。
【図３】図３は、図１に示すデッドゾーン制御部の具体
的な構成を示す図である。
的な構成を示す図である。
【図４】図４は、本発明による第２実施例としての動画
像符号化方式の構成を示す図である。
像符号化方式の構成を示す図である。
【図５】図５は、図４に示したデッドゾーン制御部の具
体的な構成を示す図である。
体的な構成を示す図である。
【図６】図６は、動き補償フレーム間符号化に用いるブ
ロック分割の構成を示す図である。
ロック分割の構成を示す図である。
【図７】図７は、直交変換符号化で用いられる量子化ス
ケールの構成を示す図である。
ケールの構成を示す図である。
１…入力端子、２…減算器、３，６…スイッチ、４…動
き補償予測器（ＭＣ）、５，３２…フレーム内・フレー
ム間判定部、７…ＤＣＴ７、８…量子化器（Ｑ）、９…
可変長符号化器（ＶＬＣ）、１０…マルチプレクサ、１
１…転送バッファ、１２…量子化スケール制御部、１
３，３１…デッドゾーン制御部、１４…逆量子化器（Ｑ
-1）、１５…逆離散コサイン変換器（ＩＤＣＴ）、１６
…加算器、１７…（平均Ｑスケール）×α乗算出部、２
２…総符号量算出部、２３…乗算器、２４…デッドゾー
ン変更パラメータ生成部、４１…フレーム内平均統計量
算出部、４２…フレーム間平均統計量算出部、４３…デ
ッドゾーン変更パラメータ生成部、４４…デッドゾーン
対応テーブル。
き補償予測器（ＭＣ）、５，３２…フレーム内・フレー
ム間判定部、７…ＤＣＴ７、８…量子化器（Ｑ）、９…
可変長符号化器（ＶＬＣ）、１０…マルチプレクサ、１
１…転送バッファ、１２…量子化スケール制御部、１
３，３１…デッドゾーン制御部、１４…逆量子化器（Ｑ
-1）、１５…逆離散コサイン変換器（ＩＤＣＴ）、１６
…加算器、１７…（平均Ｑスケール）×α乗算出部、２
２…総符号量算出部、２３…乗算器、２４…デッドゾー
ン変更パラメータ生成部、４１…フレーム内平均統計量
算出部、４２…フレーム間平均統計量算出部、４３…デ
ッドゾーン変更パラメータ生成部、４４…デッドゾーン
対応テーブル。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年１０月８日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１９】ここで図３に前記デッドゾーン制御部１３
の具体的な構成を示し、説明する。前記量子化スケール
制御部１２より出力された量子化スケールは、（平均Ｑ
スケール）×α乗算出部２１で、１フレーム内の平均量
子化スケールＡＱのα乗が算出される。ここで、αは定
数である。また、可変長符号化器（ＶＬＣ）９からの発
生符号量が総符号量算出部２２に入力され、１フレーム
内の総符号量Ｃが算出される。この２つの量を乗算器２
３で乗算することにより画像の特性を示すパラルータが
生成される。
の具体的な構成を示し、説明する。前記量子化スケール
制御部１２より出力された量子化スケールは、（平均Ｑ
スケール）×α乗算出部２１で、１フレーム内の平均量
子化スケールＡＱのα乗が算出される。ここで、αは定
数である。また、可変長符号化器（ＶＬＣ）９からの発
生符号量が総符号量算出部２２に入力され、１フレーム
内の総符号量Ｃが算出される。この２つの量を乗算器２
３で乗算することにより画像の特性を示すパラルータが
生成される。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００２０】この特性パラメータがフレーム内符号化画
像である場合を（ＡＱ（Ｉ））×α乗×Ｃ（Ｉ）とし、
フレーム間符号化画像である場合を（ＡＱ（Ｐ））×α
乗×Ｃ（Ｐ）とし、これらの比をデッドゾーン変更パラ
メータ生成部２４で算出する。ここで、前記Ｉ及び０は
前記図６に示したものと同じ意味で、ＩはＩｎｔｒａＣ
ｏｄｅｄ Ｐｉｃｔｕｒｅ、ＰはＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ
Ｃｏｄｅｄ Ｐｉｃｔｕｒｅ、ＢはＢｉ−ｄｉｒｅｃ
ｔｉｏｎａｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｅｄ Ｐ
ｉｃｔｕｒｅの頭文字である。このデッドゾーン変更パ
ラメータが、デッドゾーン対応テーブル２５に入力さ
れ、このパラメータに対応するデッドゾーンの幅が選択
されて、図１に示す量子化器（Ｑ）８及び逆量子化器
（Ｑ−１）１４に出力される。
像である場合を（ＡＱ（Ｉ））×α乗×Ｃ（Ｉ）とし、
フレーム間符号化画像である場合を（ＡＱ（Ｐ））×α
乗×Ｃ（Ｐ）とし、これらの比をデッドゾーン変更パラ
メータ生成部２４で算出する。ここで、前記Ｉ及び０は
前記図６に示したものと同じ意味で、ＩはＩｎｔｒａＣ
ｏｄｅｄ Ｐｉｃｔｕｒｅ、ＰはＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ
Ｃｏｄｅｄ Ｐｉｃｔｕｒｅ、ＢはＢｉ−ｄｉｒｅｃ
ｔｉｏｎａｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｅｄ Ｐ
ｉｃｔｕｒｅの頭文字である。このデッドゾーン変更パ
ラメータが、デッドゾーン対応テーブル２５に入力さ
れ、このパラメータに対応するデッドゾーンの幅が選択
されて、図１に示す量子化器（Ｑ）８及び逆量子化器
（Ｑ−１）１４に出力される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正内容】
【図７】図７は、直交変換符号化で用いられる量子化レ
ベルの構成を示す図である。
ベルの構成を示す図である。
Claims (1)
- 【請求項１】 入力したデジタル動画像信号の１フレー
ム毎を複数画素からなる所定単位のブロックに分割し、
前記ブロックの動画像信号を直交変換符号化のみを行な
うフレーム内符号化画像と、 少なくとも１ブロック単位毎に動き補償予測とを行い、
発生する予測誤差に対して、前記ブロック単位毎に直交
変換符号化を行なうフレーム間符号化画像を有する動画
像符号化方式において、 前記フレーム間符号化手段からの画像の動き補償予測誤
差に対する直交変換係数の量子化値を“０”とする量子
化判定レベルを画像内および画像間の統計量により変更
することを特徴とする動画像符号化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11260192A JPH05308629A (ja) | 1992-05-01 | 1992-05-01 | 動画像符号化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11260192A JPH05308629A (ja) | 1992-05-01 | 1992-05-01 | 動画像符号化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05308629A true JPH05308629A (ja) | 1993-11-19 |
Family
ID=14590821
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11260192A Withdrawn JPH05308629A (ja) | 1992-05-01 | 1992-05-01 | 動画像符号化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05308629A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005081540A1 (ja) * | 2004-02-20 | 2005-09-01 | Nec Corporation | 画像符号化方法、その装置及びその制御プログラム |
| JP2007522743A (ja) * | 2004-02-12 | 2007-08-09 | 松下電器産業株式会社 | 適応的なデッドゾーンサイズを有する量子化に基づくビデオ画像の符号化と復号化 |
| JP2023504817A (ja) * | 2020-09-30 | 2023-02-07 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | ポスト・フィルタリングを用いるブロック・ワイズ・ニューラル画像圧縮のための方法及び装置 |
-
1992
- 1992-05-01 JP JP11260192A patent/JPH05308629A/ja not_active Withdrawn
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007522743A (ja) * | 2004-02-12 | 2007-08-09 | 松下電器産業株式会社 | 適応的なデッドゾーンサイズを有する量子化に基づくビデオ画像の符号化と復号化 |
| WO2005081540A1 (ja) * | 2004-02-20 | 2005-09-01 | Nec Corporation | 画像符号化方法、その装置及びその制御プログラム |
| JPWO2005081540A1 (ja) * | 2004-02-20 | 2008-03-06 | 日本電気株式会社 | 画像符号化方法、その装置及びその制御プログラム |
| KR100860147B1 (ko) * | 2004-02-20 | 2008-09-24 | 닛본 덴끼 가부시끼가이샤 | 화상 부호화 방법, 그 장치 및 제어 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록 매체 |
| JP2010268508A (ja) * | 2004-02-20 | 2010-11-25 | Nec Corp | 画像符号化方法、その装置及びその制御プログラム |
| JP4613909B2 (ja) * | 2004-02-20 | 2011-01-19 | 日本電気株式会社 | 画像符号化方法、その装置及びその制御プログラム |
| US8743956B2 (en) | 2004-02-20 | 2014-06-03 | Nec Corporation | Image encoding method, device thereof, and control program thereof |
| JP2023504817A (ja) * | 2020-09-30 | 2023-02-07 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | ポスト・フィルタリングを用いるブロック・ワイズ・ニューラル画像圧縮のための方法及び装置 |
| US12062150B2 (en) | 2020-09-30 | 2024-08-13 | Tencent America LLC | Method and apparatus for block-wise neural image compression with post filtering |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990706 |