JPH0879748A - 神経網を用いた量子化ステップサイズ制御装置 - Google Patents
神経網を用いた量子化ステップサイズ制御装置Info
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 バッファ占有度、映像複雑度などに基づき量
子化ステップサイズを制御する装置。 【解決手段】 量子化しようとする第１ブロックに対す
る映像複雑度を検出する前方解析部４１と、第１ブロッ
クの代表輝度値を出力する輝度解析部４２と、量子化デ
ータに応ずる量子化ステップサイズで復元し、設定個数
の第１ブロックとからなる第２ブロック毎の復元データ
に基づきブロッキング現象を視覚的に最も少なく感ずる
判断基準値を発生する画質評価部４４と、貯蔵データの
バッファ占有度の出力バッファ１４と、量子化前の第１
ブロックに対する判断基準値と改正規則により加重値を
更新し、量子化する現在の第２ブロックに対する映像複
雑度及び輝度値とバッファ占有度及び更新加重値に基づ
き現在の第２ブロックの量子化ステップサイズを発生す
る神経網４３と、符号化された第２ブロックのデータを
神経網からの対応量子化ステップサイズにより量子化す
る量子化部１２を含む。
子化ステップサイズを制御する装置。 【解決手段】 量子化しようとする第１ブロックに対す
る映像複雑度を検出する前方解析部４１と、第１ブロッ
クの代表輝度値を出力する輝度解析部４２と、量子化デ
ータに応ずる量子化ステップサイズで復元し、設定個数
の第１ブロックとからなる第２ブロック毎の復元データ
に基づきブロッキング現象を視覚的に最も少なく感ずる
判断基準値を発生する画質評価部４４と、貯蔵データの
バッファ占有度の出力バッファ１４と、量子化前の第１
ブロックに対する判断基準値と改正規則により加重値を
更新し、量子化する現在の第２ブロックに対する映像複
雑度及び輝度値とバッファ占有度及び更新加重値に基づ
き現在の第２ブロックの量子化ステップサイズを発生す
る神経網４３と、符号化された第２ブロックのデータを
神経網からの対応量子化ステップサイズにより量子化す
る量子化部１２を含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はビデオデータの符号
化方法及びその装置に係り、特にバッファ占有度、映像
複雑度などに基づき量子化ステップサイズを制御する装
置に関する。
化方法及びその装置に係り、特にバッファ占有度、映像
複雑度などに基づき量子化ステップサイズを制御する装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、高画質ＴＶ、ディジタルＶＴ
Ｒ、ディジタルカムコーダなどのように画像信号及び音
響信号をディジタル処理するシステムは動き画像及びそ
れに関連した音響をディジタル符号化して伝送し、伝送
されたデータを再び復号化する。符号化されたデータを
一定した伝送速度を有する伝送路を通じて伝送する場合
の符号化器は発生されるデータ量を調節するのが求めら
れる。符号化されたデータを一定した伝送率で伝送する
ために量子化ステップサイズを定める装置を図１に基づ
き説明する。
Ｒ、ディジタルカムコーダなどのように画像信号及び音
響信号をディジタル処理するシステムは動き画像及びそ
れに関連した音響をディジタル符号化して伝送し、伝送
されたデータを再び復号化する。符号化されたデータを
一定した伝送速度を有する伝送路を通じて伝送する場合
の符号化器は発生されるデータ量を調節するのが求めら
れる。符号化されたデータを一定した伝送率で伝送する
ために量子化ステップサイズを定める装置を図１に基づ
き説明する。
【０００３】図１は動き画像を圧縮し一定したデータ伝
送率に圧縮されたデータを伝送するための一般の符号化
装置のブロック図である。図１の装置は当業者にとって
公知の符号器なのでその動作を簡単に説明する。図１に
おいて、現在フレームのビデオデータは減算器３１と動
き推定部１８に印加される。動き推定部１８は外部から
印加されるビデオデータとフレームメモリ１７に貯蔵さ
れたビデオデータを用いて動きベクトルを発生する。動
きベクトルは現在フレームのビデオデータにより形成さ
れるＮ（横）×Ｎ（縦）画素（通常、８×８画素）のブ
ロック毎に発生し、動き補償部１９及び伝送チャネルに
供給される。動き補償部１９はフレームメモリ１７に貯
蔵されたデータのうち動きベクトルに対応するビデオデ
ータをスイッチ３３，３４に供給する。スイッチ３３，
３４は図１の装置がインタフレームモードとして動作す
ればオンされ、図１の装置がイントラフレームモードと
して動作すればオフされる。スイッチ３３がオン状態の
場合、減算器３１は外部から印加されるビデオデータか
らスイッチ３３を通じて動き補償部１９から供給される
データを減算して差分データを発生する。
送率に圧縮されたデータを伝送するための一般の符号化
装置のブロック図である。図１の装置は当業者にとって
公知の符号器なのでその動作を簡単に説明する。図１に
おいて、現在フレームのビデオデータは減算器３１と動
き推定部１８に印加される。動き推定部１８は外部から
印加されるビデオデータとフレームメモリ１７に貯蔵さ
れたビデオデータを用いて動きベクトルを発生する。動
きベクトルは現在フレームのビデオデータにより形成さ
れるＮ（横）×Ｎ（縦）画素（通常、８×８画素）のブ
ロック毎に発生し、動き補償部１９及び伝送チャネルに
供給される。動き補償部１９はフレームメモリ１７に貯
蔵されたデータのうち動きベクトルに対応するビデオデ
ータをスイッチ３３，３４に供給する。スイッチ３３，
３４は図１の装置がインタフレームモードとして動作す
ればオンされ、図１の装置がイントラフレームモードと
して動作すればオフされる。スイッチ３３がオン状態の
場合、減算器３１は外部から印加されるビデオデータか
らスイッチ３３を通じて動き補償部１９から供給される
データを減算して差分データを発生する。
【０００４】一方、スイッチ３３がオフ状態なら、減算
器３１は外部から印加されるビデオデータをそのまま変
換部１１に供給する。変換部１１は減算器３１の出力デ
ータを周波数領域の変換係数に変換させる。変換は前述
したブロック単位からなる。変換部１１から出力される
変換係数は量子化部１２に供給される。量子化部１２は
バッファ１４から供給される量子化ステップサイズによ
り変換係数を量子化させ可変長符号化部１３及び逆量子
化部１５に供給する。量子化もやはり前述したブロック
単位からなる。可変長符号化部１３はデータの統計的特
性に基づき入力データを可変長符号化する。逆量子化部
１５は量子化部１２により量子化された変換係数を逆量
子化して逆変換部１６に出力する。かかる逆量子化部１
５は量子化部１２による信号処理の逆過程を行う。
器３１は外部から印加されるビデオデータをそのまま変
換部１１に供給する。変換部１１は減算器３１の出力デ
ータを周波数領域の変換係数に変換させる。変換は前述
したブロック単位からなる。変換部１１から出力される
変換係数は量子化部１２に供給される。量子化部１２は
バッファ１４から供給される量子化ステップサイズによ
り変換係数を量子化させ可変長符号化部１３及び逆量子
化部１５に供給する。量子化もやはり前述したブロック
単位からなる。可変長符号化部１３はデータの統計的特
性に基づき入力データを可変長符号化する。逆量子化部
１５は量子化部１２により量子化された変換係数を逆量
子化して逆変換部１６に出力する。かかる逆量子化部１
５は量子化部１２による信号処理の逆過程を行う。
【０００５】逆変換部１６は入力される変換係数を空間
領域のビデオデータに変換させる。加算器３２はスイッ
チ３４を通じて動き補償部１９から供給されるデータと
逆変換部１６からのデータとを加算してフレームメモリ
１７に出力する。フレームメモリ１７は外部から印加さ
れるビデオデータにより更新しつづけるデータを１フレ
ーム分ずつ貯蔵し、フレームメモリ１７に貯蔵されたデ
ータは動き推定部１８及び動き補償部１９による動き推
定及び動き補償に使われる。
領域のビデオデータに変換させる。加算器３２はスイッ
チ３４を通じて動き補償部１９から供給されるデータと
逆変換部１６からのデータとを加算してフレームメモリ
１７に出力する。フレームメモリ１７は外部から印加さ
れるビデオデータにより更新しつづけるデータを１フレ
ーム分ずつ貯蔵し、フレームメモリ１７に貯蔵されたデ
ータは動き推定部１８及び動き補償部１９による動き推
定及び動き補償に使われる。
【０００６】一方、バッファ１４は一定したデータを伝
送率を保つためのもので、貯蔵されたデータによるバッ
ファ占有度による量子化ステップサイズをマクロブロッ
ク毎に発生する。マクロブロックは通常１６×１６画素
からなる。量子化ステップサイズとバッファから出力さ
れる符号化されたデータは伝送チャネルを通じて図２の
装置に供給される。
送率を保つためのもので、貯蔵されたデータによるバッ
ファ占有度による量子化ステップサイズをマクロブロッ
ク毎に発生する。マクロブロックは通常１６×１６画素
からなる。量子化ステップサイズとバッファから出力さ
れる符号化されたデータは伝送チャネルを通じて図２の
装置に供給される。
【０００７】符号化された動き画像を復号化する図２の
装置は量子化ステップサイズ及び動きベクトルを用いて
図１の装置により符号化されたデータを復号化する。さ
らに詳しくは、可変長復号化部２１は可変長符号化部１
３による信号処理の逆過程を行う。逆量子化部２２は可
変長復号化部２１から供給されるデータを量子化ステッ
プサイズにより逆量子化する。
装置は量子化ステップサイズ及び動きベクトルを用いて
図１の装置により符号化されたデータを復号化する。さ
らに詳しくは、可変長復号化部２１は可変長符号化部１
３による信号処理の逆過程を行う。逆量子化部２２は可
変長復号化部２１から供給されるデータを量子化ステッ
プサイズにより逆量子化する。
【０００８】逆変換部２３は入力される周波数領域のデ
ータを空間領域のデータに変換する。加算器３５はスイ
ッチ３６を通じて動き補償部２４から供給されるデータ
と逆変換部２３の出力データを加算する。フレームメモ
リ２５は加算器３５から出力されるデータを１フレーム
分ほど貯蔵する。動き補償部２４は図１の装置により発
生された動きベクトルに対応するデータをフレームメモ
リ２４から読み出してスイッチ３６に供給する。かかる
方式で動作する図２の装置は図１の装置により符号化さ
れたデータを復号化する。加算器３５から出力されるビ
デオデータはディスプレイを通じて表示される。
ータを空間領域のデータに変換する。加算器３５はスイ
ッチ３６を通じて動き補償部２４から供給されるデータ
と逆変換部２３の出力データを加算する。フレームメモ
リ２５は加算器３５から出力されるデータを１フレーム
分ほど貯蔵する。動き補償部２４は図１の装置により発
生された動きベクトルに対応するデータをフレームメモ
リ２４から読み出してスイッチ３６に供給する。かかる
方式で動作する図２の装置は図１の装置により符号化さ
れたデータを復号化する。加算器３５から出力されるビ
デオデータはディスプレイを通じて表示される。
【０００９】しかし、前述した量子化部１１は損失（lo
ss）符号器の一種なので、量子化される前のデータと、
量子化された後逆量子化されたデータは同一でない。従
って、ビデオデータをマクロブロックのような所定の大
きさのブロック単位に与えられる量子化ステップサイズ
により量子化する場合、ユーザーは画面上でブロック間
の境界線を視覚的に認識するようになる。かかるブロッ
キング現象は複雑な場面の場合、ユーザーにより気がつ
かない。しかし、単純な場面や映像の明るさが急激に変
わって視覚的には輪郭線と認識されるエッジのある場面
で現れるブロッキング現象はユーザーにより容易に気が
つくので画質に悪影響を及ぼす。
ss）符号器の一種なので、量子化される前のデータと、
量子化された後逆量子化されたデータは同一でない。従
って、ビデオデータをマクロブロックのような所定の大
きさのブロック単位に与えられる量子化ステップサイズ
により量子化する場合、ユーザーは画面上でブロック間
の境界線を視覚的に認識するようになる。かかるブロッ
キング現象は複雑な場面の場合、ユーザーにより気がつ
かない。しかし、単純な場面や映像の明るさが急激に変
わって視覚的には輪郭線と認識されるエッジのある場面
で現れるブロッキング現象はユーザーにより容易に気が
つくので画質に悪影響を及ぼす。
【００１０】良質の画質を提供するために量子化ステッ
プサイズを決める技術としては、１９９１年８月６日付
けにて特許された“Hang”のアメリカ特許第５，０３
８，２０９号がある。この先行技術によるバッファ／量
子化器制御器は以前フレームの平均量子化ステップサイ
ズと出力バッファの充満度表示に応答して目標量子化ス
テップサイズを発生する。量子化ステップサイズを定め
る他の先行技術としては、前方解析部から供給される映
像複雑度と出力バッファから供給されるバッファ状態を
用いて量子化ステップサイズを定める比率制御技術など
がある。
プサイズを決める技術としては、１９９１年８月６日付
けにて特許された“Hang”のアメリカ特許第５，０３
８，２０９号がある。この先行技術によるバッファ／量
子化器制御器は以前フレームの平均量子化ステップサイ
ズと出力バッファの充満度表示に応答して目標量子化ス
テップサイズを発生する。量子化ステップサイズを定め
る他の先行技術としては、前方解析部から供給される映
像複雑度と出力バッファから供給されるバッファ状態を
用いて量子化ステップサイズを定める比率制御技術など
がある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は神経網
を用いて映像複雑度、バッファ状態などのような量子化
ステップサイズの決定に使われる媒介変数から所定の量
子化ステップサイズを定めることにより、場面の変化に
従って変わる多様な媒介変数に拘らずユーザーがブロッ
キング現象を認識できないほどの画質を提供することで
ある。
を用いて映像複雑度、バッファ状態などのような量子化
ステップサイズの決定に使われる媒介変数から所定の量
子化ステップサイズを定めることにより、場面の変化に
従って変わる多様な媒介変数に拘らずユーザーがブロッ
キング現象を認識できないほどの画質を提供することで
ある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】前述した本発明の目的を
達成するために、１映像フレームを既に設定された大き
さを有する第１ブロックに分割して符号化し、符号化さ
れたデータを一定した伝送率で伝送する符号器のために
量子化ステップサイズを制御する装置は、量子化しよう
とする第１ブロックのそれぞれに対する映像複雑度を検
出する前方解析部と、前記第１ブロックのそれぞれを代
表する輝度値を出力する輝度解析部と、量子化されたデ
ータをそれに応ずる量子化ステップサイズを用いて復元
し、既に設定された個数の第１ブロックとからなる第２
ブロック毎の復元されたデータに基づきブロッキング現
象を視覚的に最も少なく感じるようにする判断基準値を
発生する画質評価部と、前記量子化されたデータを貯蔵
し、貯蔵されたデータのバッファ占有度を出力するバッ
ファと、神経網のための加重値と前記加重値を更新する
ための改正規則を貯蔵し、量子化された以前の第２ブロ
ックに対する前記画質評価部の判断基準値と、前記貯蔵
された改正規則により前記貯蔵された加重値を更新し、
量子化しようとする現在の第２ブロックに対する映像複
雑度及び輝度値のうち少なくとも一種の情報と前記バッ
ファからのバッファ占有度及び前記更新された加重値に
基づき前記現在の第２ブロックのための量子化ステップ
サイズを発生し、発生された量子化ステップサイズを前
記画質評価部に供給する神経網と、前記符号器により符
号化された第２ブロックのそれぞれのデータを前記神経
網から供給される対応量子化ステップサイズにより量子
化する量子化部とを含む。
達成するために、１映像フレームを既に設定された大き
さを有する第１ブロックに分割して符号化し、符号化さ
れたデータを一定した伝送率で伝送する符号器のために
量子化ステップサイズを制御する装置は、量子化しよう
とする第１ブロックのそれぞれに対する映像複雑度を検
出する前方解析部と、前記第１ブロックのそれぞれを代
表する輝度値を出力する輝度解析部と、量子化されたデ
ータをそれに応ずる量子化ステップサイズを用いて復元
し、既に設定された個数の第１ブロックとからなる第２
ブロック毎の復元されたデータに基づきブロッキング現
象を視覚的に最も少なく感じるようにする判断基準値を
発生する画質評価部と、前記量子化されたデータを貯蔵
し、貯蔵されたデータのバッファ占有度を出力するバッ
ファと、神経網のための加重値と前記加重値を更新する
ための改正規則を貯蔵し、量子化された以前の第２ブロ
ックに対する前記画質評価部の判断基準値と、前記貯蔵
された改正規則により前記貯蔵された加重値を更新し、
量子化しようとする現在の第２ブロックに対する映像複
雑度及び輝度値のうち少なくとも一種の情報と前記バッ
ファからのバッファ占有度及び前記更新された加重値に
基づき前記現在の第２ブロックのための量子化ステップ
サイズを発生し、発生された量子化ステップサイズを前
記画質評価部に供給する神経網と、前記符号器により符
号化された第２ブロックのそれぞれのデータを前記神経
網から供給される対応量子化ステップサイズにより量子
化する量子化部とを含む。
【００１３】また本発明の目的を達成するために、１映
像フレームを既に設定された大きさを有する第１ブロッ
クに分割して符号化し、符号化されたデータを一定した
伝送率で伝送するために量子化ステップサイズを制御す
る符号化装置は、予め貯蔵された基準フレームのデータ
と符号化しようとする現在フレームのデータに基づき現
在フレームの第１ブロックのそれぞれに対応する動きベ
クトルと動き補償されたデータを発生する動き補償部
と、前記現在フレームの第１ブロックのそれぞれのデー
タと前記動き補償部からの対応する動き補償されたデー
タ間の差分データを発生し、前記第１ブロックのそれぞ
れに対応して発生された差分データを変換符号化する符
号化手段と、前記現在フレームの第１ブロックのそれぞ
れに対する映像複雑度を検出する前方解析部と、前記現
在フレームの第１ブロックのそれぞれを代表する輝度値
を出力する輝度解析部と、前記符号化手段により符号化
され、前記現在フレームの既に設定された個数の第１ブ
ロックからなる第２ブロックをそれぞれのデータを対応
量子化ステップサイズにより量子化する量子化部と、動
き補償部からの動きベクトルと前記量子化部により量子
化されたデータを可変長符号化して出力する手段と、前
記量子化部により量子化されたデータを復元し、前記第
２ブロック毎の復元されたデータに基づきブロッキング
現象を視覚的に最も少なく感じるようにする判断基準値
を発生する画質評価部と、前記可変長符号化手段から出
力するデータを貯蔵し、貯蔵されたデータのバッファ占
有度を出力するバッファと、神経網のための加重値と前
記加重値を更新するための改正規則を貯蔵し、量子化さ
れた以前の第２ブロックに対する前記画質評価部の判断
基準値と前記貯蔵された改正規則により前記貯蔵された
加重値を更新し、量子化しようとする現在の第２ブロッ
クに対する動きベクトルと映像複雑度及び輝度値のうち
少なくとも一種の情報と、前記バッファからのバッファ
占有度及び前記更新された加重値に基づき前記現在の第
２ブロックのための量子化ステップサイズを発生する神
経網とを含む。
像フレームを既に設定された大きさを有する第１ブロッ
クに分割して符号化し、符号化されたデータを一定した
伝送率で伝送するために量子化ステップサイズを制御す
る符号化装置は、予め貯蔵された基準フレームのデータ
と符号化しようとする現在フレームのデータに基づき現
在フレームの第１ブロックのそれぞれに対応する動きベ
クトルと動き補償されたデータを発生する動き補償部
と、前記現在フレームの第１ブロックのそれぞれのデー
タと前記動き補償部からの対応する動き補償されたデー
タ間の差分データを発生し、前記第１ブロックのそれぞ
れに対応して発生された差分データを変換符号化する符
号化手段と、前記現在フレームの第１ブロックのそれぞ
れに対する映像複雑度を検出する前方解析部と、前記現
在フレームの第１ブロックのそれぞれを代表する輝度値
を出力する輝度解析部と、前記符号化手段により符号化
され、前記現在フレームの既に設定された個数の第１ブ
ロックからなる第２ブロックをそれぞれのデータを対応
量子化ステップサイズにより量子化する量子化部と、動
き補償部からの動きベクトルと前記量子化部により量子
化されたデータを可変長符号化して出力する手段と、前
記量子化部により量子化されたデータを復元し、前記第
２ブロック毎の復元されたデータに基づきブロッキング
現象を視覚的に最も少なく感じるようにする判断基準値
を発生する画質評価部と、前記可変長符号化手段から出
力するデータを貯蔵し、貯蔵されたデータのバッファ占
有度を出力するバッファと、神経網のための加重値と前
記加重値を更新するための改正規則を貯蔵し、量子化さ
れた以前の第２ブロックに対する前記画質評価部の判断
基準値と前記貯蔵された改正規則により前記貯蔵された
加重値を更新し、量子化しようとする現在の第２ブロッ
クに対する動きベクトルと映像複雑度及び輝度値のうち
少なくとも一種の情報と、前記バッファからのバッファ
占有度及び前記更新された加重値に基づき前記現在の第
２ブロックのための量子化ステップサイズを発生する神
経網とを含む。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、添付した図３に基づき本発
明の望ましい一実施例を詳細に説明する。図３は本発明
による神経網を用いた符号化装置を示すブロック図であ
る。図３の装置は図１の装置に前方解析部４１、輝度解
析部４２、神経網４３及び画質評価部４４をさらに含め
た構成を有する。
明の望ましい一実施例を詳細に説明する。図３は本発明
による神経網を用いた符号化装置を示すブロック図であ
る。図３の装置は図１の装置に前方解析部４１、輝度解
析部４２、神経網４３及び画質評価部４４をさらに含め
た構成を有する。
【００１５】図３において、図１に示したブロックと同
一な機能を有するブロックについては同一な部材番号を
付し、その具体的な動作説明は省くこととする。入力端
１０を通じて外部から図３の装置に印加されるビデオデ
ータは前方解析部４１、輝度解析部４２、動き推定部１
８及び減算器３１に供給される。前方解析部４１は入力
端１０を通じて印加されるビデオデータにより形成され
るブロック毎の映像複雑度ＦＡを定める。ここで、ブロ
ックはＮ（水平）×Ｎ（垂直）画素からなる。映像複雑
度ＦＡは空間領域、周波数領域またはこの二つの領域を
全部用いて得られたデータの分析に基づき決定される。
輝度解析部２２もやはり前述したブロック毎を代表する
輝度値ＢＲを検出して神経網４３に出力する。動き推定
部１８は図１の装置に関連して説明された方式により動
き推定を行ってブロック毎の動きベクトルＭＶを発生す
る。発生された動きベクトルＭＶは神経網４３と可変長
符号化部４５に供給される。可変長符号化部４５は動き
ベクトルを可変長符号化してバッファ１４に出力する。
神経網４３は後述する方式によりブロック毎にまたは複
数個のブロックからなるマクロブロック毎のための量子
化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発生する。量子化部１
２は変換部１１から印加されるデータを量子化して可変
長符号化部１３に出力する。バッファ１４は可変長符号
化部１３，４５から供給されるデータを貯蔵し、貯蔵さ
れたデータによるバッファ充満度ＢＦを神経網４３に出
力する。ここで、バッファ充満度ＢＦとはバッファ１４
の有する全体データ貯蔵容量に対する実際バッファ１４
に貯蔵されたデータの比率を示す。
一な機能を有するブロックについては同一な部材番号を
付し、その具体的な動作説明は省くこととする。入力端
１０を通じて外部から図３の装置に印加されるビデオデ
ータは前方解析部４１、輝度解析部４２、動き推定部１
８及び減算器３１に供給される。前方解析部４１は入力
端１０を通じて印加されるビデオデータにより形成され
るブロック毎の映像複雑度ＦＡを定める。ここで、ブロ
ックはＮ（水平）×Ｎ（垂直）画素からなる。映像複雑
度ＦＡは空間領域、周波数領域またはこの二つの領域を
全部用いて得られたデータの分析に基づき決定される。
輝度解析部２２もやはり前述したブロック毎を代表する
輝度値ＢＲを検出して神経網４３に出力する。動き推定
部１８は図１の装置に関連して説明された方式により動
き推定を行ってブロック毎の動きベクトルＭＶを発生す
る。発生された動きベクトルＭＶは神経網４３と可変長
符号化部４５に供給される。可変長符号化部４５は動き
ベクトルを可変長符号化してバッファ１４に出力する。
神経網４３は後述する方式によりブロック毎にまたは複
数個のブロックからなるマクロブロック毎のための量子
化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発生する。量子化部１
２は変換部１１から印加されるデータを量子化して可変
長符号化部１３に出力する。バッファ１４は可変長符号
化部１３，４５から供給されるデータを貯蔵し、貯蔵さ
れたデータによるバッファ充満度ＢＦを神経網４３に出
力する。ここで、バッファ充満度ＢＦとはバッファ１４
の有する全体データ貯蔵容量に対する実際バッファ１４
に貯蔵されたデータの比率を示す。
【００１６】一方、画質評価部４４は可変長符号化部１
３から出力されるデータを復元する。データの復元には
量子化部１２から供給される該当量子化ステップサイズ
が使われる。画質評価部４４は復元されたデータに基づ
きブロッキング現象を視覚的に最も少なく感じるように
する判断基準値を発生する。かかる判断基準値はブロッ
ク毎にまたはマクロブロック毎に発生する。
３から出力されるデータを復元する。データの復元には
量子化部１２から供給される該当量子化ステップサイズ
が使われる。画質評価部４４は復元されたデータに基づ
きブロッキング現象を視覚的に最も少なく感じるように
する判断基準値を発生する。かかる判断基準値はブロッ
ク毎にまたはマクロブロック毎に発生する。
【００１７】量子化しようとするブロックまたはマクロ
ブロックに対する映像複雑度ＦＡ、輝度値ＢＲ及び動き
ベクトルＭＶと、直前に量子化されたブロックまたはマ
クロブロックによる判断基準値バッファ充満度ＢＦが神
経網４３に印加されれば、神経網４３は判断基準値に基
づいて加重値を更新した後、現在のバッファ充満度ＢＦ
と各ブロック毎に発生される映像複雑度ＦＡ、輝度値Ｂ
Ｒ及び動きベクトルＭＶを用いて各ブロックの量子化の
ための量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発生する。
かかる神経網４３は映像複雑度ＦＡと輝度値ＢＲのうち
一つとバッファ１４から供給される現在のバッファ占有
度ＢＦを用いて量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発
生させる変形された形態に設計することもできる。そし
て、四つのブロックからなるマクロブロックを規定する
“ＭＰＥＧ−２”規格に適合に図３の装置を設計する場
合、神経網４３はマクロブロック毎に量子化ステップサ
イズＭＱＵＡＮＴを発生する。
ブロックに対する映像複雑度ＦＡ、輝度値ＢＲ及び動き
ベクトルＭＶと、直前に量子化されたブロックまたはマ
クロブロックによる判断基準値バッファ充満度ＢＦが神
経網４３に印加されれば、神経網４３は判断基準値に基
づいて加重値を更新した後、現在のバッファ充満度ＢＦ
と各ブロック毎に発生される映像複雑度ＦＡ、輝度値Ｂ
Ｒ及び動きベクトルＭＶを用いて各ブロックの量子化の
ための量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発生する。
かかる神経網４３は映像複雑度ＦＡと輝度値ＢＲのうち
一つとバッファ１４から供給される現在のバッファ占有
度ＢＦを用いて量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発
生させる変形された形態に設計することもできる。そし
て、四つのブロックからなるマクロブロックを規定する
“ＭＰＥＧ−２”規格に適合に図３の装置を設計する場
合、神経網４３はマクロブロック毎に量子化ステップサ
イズＭＱＵＡＮＴを発生する。
【００１８】かかる神経網４３は公知の神経網理論に基
づき具現できるもので、本発明の一実施例では３層神経
網を用いて具現した。３層神経網は入力端と出力層、そ
して入力端と出力層との間の第１及び第２中間層（hidd
en layer) を有し、各層は神経ノードとから構成され
る。第１中間層の各神経ノードは全ての入力端に連結さ
れ、第２中間層の各神経ノードは第１中間層の全ての神
経ノードに連結される。そして、出力層の各神経ノード
もやはり第２中間層の全ての神経ノードに連結される。
ノードを連結するシナプスにはそれぞれ加重値が付加さ
れ、加重値は最適値となるまで改正規則により可変され
る。
づき具現できるもので、本発明の一実施例では３層神経
網を用いて具現した。３層神経網は入力端と出力層、そ
して入力端と出力層との間の第１及び第２中間層（hidd
en layer) を有し、各層は神経ノードとから構成され
る。第１中間層の各神経ノードは全ての入力端に連結さ
れ、第２中間層の各神経ノードは第１中間層の全ての神
経ノードに連結される。そして、出力層の各神経ノード
もやはり第２中間層の全ての神経ノードに連結される。
ノードを連結するシナプスにはそれぞれ加重値が付加さ
れ、加重値は最適値となるまで改正規則により可変され
る。
【００１９】画質評価部４４から以前ブロック（または
マクロブロック）による判断基準値が供給されれば、神
経網４３はその判断基準値を改正規則に適応させ以前ブ
ロック（またはマクロブロック）の量子化ステップサイ
ズＭＱＵＡＮＴの発生に使われる加重値を更新する。そ
して、神経網４３は現在のバッファ占有度ＢＦと量子化
しようとする現在のブロック（またはマクロブロック）
に対する量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発生す
る。発生された量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴは量
子化部１２と伝送チャネルに供給される。量子化部１２
は変換部１１から供給される現在のブロック（またはマ
クロブロック）のデータをそれに対応する量子化ステッ
プサイズＭＱＵＡＮＴにより量子化させる。すなわち、
量子化部１２はブロック（またはマクロブロック）間の
境界線が視覚的に認識しやすくブロック（またはマクロ
ブロック）には相対的に多量のビットが割り当てられ、
ブロック（またはマクロブロック）間の境界線が視覚的
に少なく認識されるブロック（またはマクロブロック）
には相対的に少ないビットが割り当てられるように変換
部１１から供給されるデータを量子化する。従って、図
３の装置により符号化されたデータはブロック間または
マクロブロック間の境界線が視覚的に良く認識されない
映像として再現される。量子化部１２と可変長符号化部
１３を経て出力されるデータは次のブロック（またはマ
クロブロック）のための判断基準値の発生に使われる。
バッファ１４は供給されたデータを一定した伝送率で復
号化側に伝送するために伝送チャネルに供給し、次のブ
ロック（またはマクロブロック）のための新たなバッフ
ァ充満度ＢＦを出力する。
マクロブロック）による判断基準値が供給されれば、神
経網４３はその判断基準値を改正規則に適応させ以前ブ
ロック（またはマクロブロック）の量子化ステップサイ
ズＭＱＵＡＮＴの発生に使われる加重値を更新する。そ
して、神経網４３は現在のバッファ占有度ＢＦと量子化
しようとする現在のブロック（またはマクロブロック）
に対する量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴを発生す
る。発生された量子化ステップサイズＭＱＵＡＮＴは量
子化部１２と伝送チャネルに供給される。量子化部１２
は変換部１１から供給される現在のブロック（またはマ
クロブロック）のデータをそれに対応する量子化ステッ
プサイズＭＱＵＡＮＴにより量子化させる。すなわち、
量子化部１２はブロック（またはマクロブロック）間の
境界線が視覚的に認識しやすくブロック（またはマクロ
ブロック）には相対的に多量のビットが割り当てられ、
ブロック（またはマクロブロック）間の境界線が視覚的
に少なく認識されるブロック（またはマクロブロック）
には相対的に少ないビットが割り当てられるように変換
部１１から供給されるデータを量子化する。従って、図
３の装置により符号化されたデータはブロック間または
マクロブロック間の境界線が視覚的に良く認識されない
映像として再現される。量子化部１２と可変長符号化部
１３を経て出力されるデータは次のブロック（またはマ
クロブロック）のための判断基準値の発生に使われる。
バッファ１４は供給されたデータを一定した伝送率で復
号化側に伝送するために伝送チャネルに供給し、次のブ
ロック（またはマクロブロック）のための新たなバッフ
ァ充満度ＢＦを出力する。
【００２０】
【発明の効果】以上述べたように、本発明による神経網
を用いた符号化装置は量子化ステップサイズを定めるた
めの条件を再調整する学習能力を備えた神経網を用いて
量子化ステップサイズを定めることにより量子化された
映像データの復元時復元画素のブロック間境界線が視覚
的に少なく認識するようにする。よって、安定した画質
を保たせうる。
を用いた符号化装置は量子化ステップサイズを定めるた
めの条件を再調整する学習能力を備えた神経網を用いて
量子化ステップサイズを定めることにより量子化された
映像データの復元時復元画素のブロック間境界線が視覚
的に少なく認識するようにする。よって、安定した画質
を保たせうる。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般の符号化装置を示すブロック図である。
【図２】一般の復号化装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の望ましい一実施例による神経網を用い
た符号化装置を示すブロック図である。
た符号化装置を示すブロック図である。
１２ 量子化部 １４ バッファ ４１ 前方解析部 ４２ 輝度解析部 ４３ 神経網 ４４ 画質評価部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｍ 7/40 9382−5Ｋ
Claims (15)
- 【請求項１】 １映像フレームを既に設定された大きさ
を有する第１ブロックに分割して符号化し、符号化され
たデータを一定した伝送率で伝送する符号器のために量
子化ステップサイズを制御する装置において、 量子化しようとする第１ブロックのそれぞれに対する映
像複雑度を検出する前方解析部と、 前記第１ブロックのそれぞれを代表する輝度値を出力す
る輝度解析部と、 量子化されたデータをそれに応ずる量子化ステップサイ
ズを用いて復元し、既に設定された個数の第１ブロック
とからなる第２ブロック毎の復元されたデータに基づき
ブロッキング現象を視覚的に最も少なく感じるようにす
る判断基準値を発生する画質評価部と、 前記量子化されたデータを貯蔵し、貯蔵されたデータの
バッファ占有度を出力するバッファと、 神経網のための加重値と前記加重値を更新するための改
正規則を貯蔵し、量子化された以前の第２ブロックに対
する前記画質評価部の判断基準値と、前記貯蔵された改
正規則により前記貯蔵された加重値を更新し、量子化し
ようとする現在の第２ブロックに対する映像複雑度及び
輝度値のうち少なくとも一種の情報と前記バッファから
のバッファ占有度及び前記更新された加重値に基づき前
記現在の第２ブロックのための量子化ステップサイズを
発生し、発生された量子化ステップサイズを前記画質評
価部に供給する神経網と、 前記符号化器により符号化された第２ブロックのそれぞ
れのデータを前記神経網から供給される対応量子化ステ
ップサイズにより量子化する量子化部とを含む装置。 - 【請求項２】 前記第２ブロックは一つの第１ブロック
からなることを特徴とする請求項１に記載の装置。 - 【請求項３】 前記第２ブロックは複数個の前記第１ブ
ロックからなるマクロブロックであることを特徴とする
請求項１に記載の装置。 - 【請求項４】 前記画質評価部は前記以前の第２ブロッ
クのデータに基づき前記現在の第２ブロックに対する判
断基準値を出力することを特徴とする請求項１に記載の
装置。 - 【請求項５】 前記神経網は前記現在の第２ブロックに
対応する映像複雑度とバッファ占有度及び前記更新され
た加重値に基づき前記現在の第２ブロックのための量子
化ステップサイズを発生することを特徴とする請求項１
に記載の装置。 - 【請求項６】 前記神経網は前記現在の第２ブロックに
対応する輝度値とバッファ占有度及び前記更新された加
重値に基づき前記現在の第２ブロックのための量子化ス
テップサイズを発生することを特徴とする請求項１に記
載の装置。 - 【請求項７】 前記神経網は前記現在の第２ブロックに
対応する映像複雑度輝度値、バッファ占有度及び前記更
新された加重値に基づき前記現在の第２ブロックのため
の量子化ステップサイズを発生することを特徴とする請
求項１に記載の装置。 - 【請求項８】 １映像フレームを既に設定された大きさ
を有する第１ブロックに分割して符号化し、符号化され
たデータを一定した伝送率で伝送する符号化装置におい
て、 予め貯蔵された基準フレームのデータと符号化しようと
する現在フレームのデータに基づき現在フレームの第１
ブロックのそれぞれに対応する動きベクトルと動き補償
されたデータを発生する動き補償部と、 前記現在フレームの第１ブロックのそれぞれのデータと
前記動き補償部からの対応する動き補償されたデータ間
の差分データを発生し、前記第１ブロックのそれぞれに
対応して発生された差分データを変換符号化する符号化
手段と、 前記現在フレームの第１ブロックのそれぞれに対する映
像複雑度を検出する前方解析部と、 前記現在フレームの第１ブロックのそれぞれを代表する
輝度値を出力する輝度解析部と、 前記符号化手段により符号化され、前記現在フレームの
既に設定された個数の第１ブロックからなる第２ブロッ
クのそれぞれのデータを対応量子化ステップサイズによ
り量子化する量子化部と、 動き補償部からの動きベクトルと前記量子化部により量
子化されたデータを可変長符号化して出力する手段と、 前記量子化部により量子化されたデータを復元し、前記
第２ブロック毎の復元されたデータに基づきブロッキン
グ現象を視覚的に最も少なく感じるようにする判断基準
値を発生する画質評価部と、 前記可変長符号化手段から出力するデータを貯蔵し、貯
蔵されたデータのバッファ占有度を出力するバッファ
と、 神経網のための加重値と前記加重値を更新するための改
正規則を貯蔵し、量子化された以前の第２ブロックに対
する前記画質評価部の判断基準値と前記貯蔵された改正
規則により前記貯蔵された加重値を更新し、量子化しよ
うとする現在の第２ブロックに対する動きベクトルと映
像複雑度及び輝度値のうち少なくとも一種の情報と、前
記バッファからのバッファ占有度及び前記更新された加
重値に基づき前記現在の第２ブロックのための量子化ス
テップサイズを発生する神経網とを含む符号化装置。 - 【請求項９】 前記第２ブロックは一つの第１ブロック
からなることを特徴とする請求項８に記載の符号化装
置。 - 【請求項１０】 前記第２ブロックは複数個の前記第１
ブロックからなるマクロブロックであることを特徴とす
る請求項８に記載の符号化装置。 - 【請求項１１】 前記画質評価部は前記以前の第２ブロ
ックのデータに基づき前記現在の第２ブロックに対する
判断基準値を出力することを特徴とする請求項８に記載
の符号化装置。 - 【請求項１２】 前記神経網は前記現在の第２ブロック
に対応する映像複雑度とバッファ占有度及び前記更新さ
れた加重値に基づき前記現在の第２ブロックのための量
子化ステップサイズを発生することを特徴とする請求項
８に記載の符号化装置。 - 【請求項１３】 前記神経網は前記現在の第２ブロック
に対応する輝度値とバッファ占有度及び前記更新された
加重値に基づき前記現在の第２ブロックのための量子化
ステップサイズを発生することを特徴とする請求項８に
記載の符号化装置。 - 【請求項１４】 前記神経網は前記現在の第２ブロック
に対応する映像複雑度、輝度値、バッファ占有度及び前
記改善された加重値に基づき前記現在の第２ブロックの
ための量子化ステップサイズを発生することを特徴とす
る請求項８に記載の符号化装置。 - 【請求項１５】 前記神経網は前記現在の第２ブロック
に対応する動きベクトル、映像複雑度、輝度値、バッフ
ァ占有度及び前記更新された加重値に基づき前記現在の
第２ブロックのための量子化ステップサイズを発生する
ことを特徴とする請求項８に記載の符号化装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR16468/1994 | 1994-07-08 | ||
| KR1019940016468A KR0139154B1 (ko) | 1994-07-08 | 1994-07-08 | 신경망을 이용한 부호화방법 및 그 장치 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0879748A true JPH0879748A (ja) | 1996-03-22 |
| JP3043599B2 JP3043599B2 (ja) | 2000-05-22 |
Family
ID=19387603
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17234995A Expired - Fee Related JP3043599B2 (ja) | 1994-07-08 | 1995-07-07 | ニューラルネットワークを用いた量子化ステップサイズ制御装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5638125A (ja) |
| JP (1) | JP3043599B2 (ja) |
| KR (1) | KR0139154B1 (ja) |
| CN (1) | CN1083216C (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2020053820A (ja) * | 2018-09-26 | 2020-04-02 | 株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ | 量子化及び符号化器作成方法、圧縮器作成方法、圧縮器作成装置及びプログラム |
| JP2020518191A (ja) * | 2017-07-11 | 2020-06-18 | ソニー株式会社 | ディープニューラルネットワークを用いた、視覚的品質を維持した量子化パラメータ予測 |
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| KR100246626B1 (ko) | 1997-10-16 | 2000-03-15 | 정선종 | 모포로지컬 영상분할을 위한 시공간 결합 마커추출 방법 |
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| CN101783961A (zh) * | 2010-03-05 | 2010-07-21 | 厦门大学 | 基于感知质量的水下视频图像传输控制方法 |
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