JPH10313463A - 映像信号符号化方法及び符号化装置 - Google Patents
映像信号符号化方法及び符号化装置Info
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- JPH10313463A JPH10313463A JP5857498A JP5857498A JPH10313463A JP H10313463 A JPH10313463 A JP H10313463A JP 5857498 A JP5857498 A JP 5857498A JP 5857498 A JP5857498 A JP 5857498A JP H10313463 A JPH10313463 A JP H10313463A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画質劣化を抑えながら、画像全体の総符号量
を一定値以下に抑えた符号化方法及び装置を提供する。 【解決手段】 符号化装置は、入力画像を複数のフレー
ムから構成されるユニットに分割するユニット分割手段
202と、入力画像に対しフレームごとにフレームアク
ティビティを算出し、同じユニットに属するフレームの
フレームアクティビティから、ユニットごとにユニット
アクティビティを算出するアクティビティ算出手段20
3と、ユニットアクティビティに基づいてユニットの目
標符号量を決定する目標符号量決定手段205とを備え
ている。
を一定値以下に抑えた符号化方法及び装置を提供する。 【解決手段】 符号化装置は、入力画像を複数のフレー
ムから構成されるユニットに分割するユニット分割手段
202と、入力画像に対しフレームごとにフレームアク
ティビティを算出し、同じユニットに属するフレームの
フレームアクティビティから、ユニットごとにユニット
アクティビティを算出するアクティビティ算出手段20
3と、ユニットアクティビティに基づいてユニットの目
標符号量を決定する目標符号量決定手段205とを備え
ている。
Description
【0001】
【発明上の利用分野】本発明は、映像信号を記録し、又
は伝送する際に行う高能率符号化方法及び装置に関す
る。詳しくは、画質劣化を抑えながら画像全体の総符号
量を所定値以下に抑える符号量制御方法及び装置に関す
る。
は伝送する際に行う高能率符号化方法及び装置に関す
る。詳しくは、画質劣化を抑えながら画像全体の総符号
量を所定値以下に抑える符号量制御方法及び装置に関す
る。
【0002】
【従来の技術】この種の映像信号符号化方法として、M
PEG(Moving Picture Experts Group)に代表されるフ
レーム間符号化を行う符号化方式がある。このような符
号化方式における符号量制御として、(1)GOP(Gro
up of Pictures)内フレーム間符号量制御、及び、
(2)フレーム内マクロブロック間符号量制御の二通り
の符号量制御が必要である。
PEG(Moving Picture Experts Group)に代表されるフ
レーム間符号化を行う符号化方式がある。このような符
号化方式における符号量制御として、(1)GOP(Gro
up of Pictures)内フレーム間符号量制御、及び、
(2)フレーム内マクロブロック間符号量制御の二通り
の符号量制御が必要である。
【0003】MPEGのテストモデルとして広く知られ
ているTM5方式は、上記(1)のGOP内フレーム間
符号量制御として、符号化対象となっているフレームの
目標符号量を、それ以前に符号化されたフレームのアク
ティビティ及び残符号量から求めている。ここでいう残
符号量とは、符号化フレームが属するGOPに割当てら
れる符号量から符号化済みのフレームの発生符号量を引
いた残りの符号量、すなわち、符号化フレーム以降のフ
レームに割当てられる符号量のことである。
ているTM5方式は、上記(1)のGOP内フレーム間
符号量制御として、符号化対象となっているフレームの
目標符号量を、それ以前に符号化されたフレームのアク
ティビティ及び残符号量から求めている。ここでいう残
符号量とは、符号化フレームが属するGOPに割当てら
れる符号量から符号化済みのフレームの発生符号量を引
いた残りの符号量、すなわち、符号化フレーム以降のフ
レームに割当てられる符号量のことである。
【0004】また、上記(2)のフレーム内マクロブロ
ック間符号量制御としては、符号化対象となっているマ
クロブロックの量子化パラメータ(以下、スケーリング
ファクターという)を、現在までの発生符号量と目的符
号量との関係から求めている。この方式はフィードバッ
ク方式と呼ばれている。
ック間符号量制御としては、符号化対象となっているマ
クロブロックの量子化パラメータ(以下、スケーリング
ファクターという)を、現在までの発生符号量と目的符
号量との関係から求めている。この方式はフィードバッ
ク方式と呼ばれている。
【0005】これに対し、フレーム内マクロブロック間
符号量制御には、使用できるすべてのスケーリングファ
クター(MPEG2では、31個のスケーリングファク
ターが使用可能である)を用いて符号量の先読みを行
い、得られた31個の符号量の中から目的符号量に最も
近いスケーリングファクターを最終的なスケーリングフ
ァクターとするフィードフォワード方式もよく知られて
いる。
符号量制御には、使用できるすべてのスケーリングファ
クター(MPEG2では、31個のスケーリングファク
ターが使用可能である)を用いて符号量の先読みを行
い、得られた31個の符号量の中から目的符号量に最も
近いスケーリングファクターを最終的なスケーリングフ
ァクターとするフィードフォワード方式もよく知られて
いる。
【0006】スケーリングファクターは量子化を行う際
のパラメータであり、一つのマクロブロックに対して一
つのスケーリングファクターが与えられる。スケーリン
グファクターの値が小さいと、そのマクロブロックはよ
り小さな量子化ステップで量子化される。逆にスケーリ
ングファクターの値が大きいと、そのマクロブロックは
より大きな量子化ステップで量子化される。
のパラメータであり、一つのマクロブロックに対して一
つのスケーリングファクターが与えられる。スケーリン
グファクターの値が小さいと、そのマクロブロックはよ
り小さな量子化ステップで量子化される。逆にスケーリ
ングファクターの値が大きいと、そのマクロブロックは
より大きな量子化ステップで量子化される。
【0007】図14に、従来のGOP内フレーム間符号
量制御方式を用いた映像信号符号化装置のブロック図を
示す。図14において、800は動きベクトル検出部、
801は差分画像生成部、802はアクティビティ算出
部、803は目標符号量決定部、804は符号化部、8
05は割当て符号量更新部、806はローカルデコーダ
である。
量制御方式を用いた映像信号符号化装置のブロック図を
示す。図14において、800は動きベクトル検出部、
801は差分画像生成部、802はアクティビティ算出
部、803は目標符号量決定部、804は符号化部、8
05は割当て符号量更新部、806はローカルデコーダ
である。
【0008】入力された画像信号は動きベクトル検出部
800及び差分画像生成部801に入力される。動きベ
クトル検出部800は、入力された画像のピクチャタイ
プがP又はBピクチャの場合、メモリ上にストアされて
いる参照画像に対して動きベクトル検出を行い、検出し
た動きベクトルを出力する。入力画像のピクチャタイプ
がIピクチャである場合は動きベクトル検出は行わな
い。動きベクトル検出部800から出力された動きベク
トルは差分画像生成部801に入力される。
800及び差分画像生成部801に入力される。動きベ
クトル検出部800は、入力された画像のピクチャタイ
プがP又はBピクチャの場合、メモリ上にストアされて
いる参照画像に対して動きベクトル検出を行い、検出し
た動きベクトルを出力する。入力画像のピクチャタイプ
がIピクチャである場合は動きベクトル検出は行わな
い。動きベクトル検出部800から出力された動きベク
トルは差分画像生成部801に入力される。
【0009】差分画像生成部801は、入力画像のピク
チャタイプがP又はBピクチャの場合、入力された動き
ベクトルとローカルデコーダ806より入力された復号
化された参照画像から予測画像を生成し、予測画像と入
力画像との差分演算を行う。差分画像生成部801が出
力した差分画像は符号化部804に入力される。
チャタイプがP又はBピクチャの場合、入力された動き
ベクトルとローカルデコーダ806より入力された復号
化された参照画像から予測画像を生成し、予測画像と入
力画像との差分演算を行う。差分画像生成部801が出
力した差分画像は符号化部804に入力される。
【0010】目標符号量決定部803は、符号化フレー
ム以前に符号化されたピクチャタイプが同一のフレーム
が存在するときは、その符号化済みのフレームのアクテ
ィビティ、及び残符号量より目標符号量を決定する。ピ
クチャタイプが同一のフレームが存在しないときは、特
定の初期値を目標符号量とする。目標符号量は符号化部
804に入力される。
ム以前に符号化されたピクチャタイプが同一のフレーム
が存在するときは、その符号化済みのフレームのアクテ
ィビティ、及び残符号量より目標符号量を決定する。ピ
クチャタイプが同一のフレームが存在しないときは、特
定の初期値を目標符号量とする。目標符号量は符号化部
804に入力される。
【0011】符号化部804は、入力された差分画像に
対し、入力された目標符号量で符号化を実行し、符号化
データ及び平均スケーリングファクタを出力する。符号
化データは、アクティビティ算出部802、割当て符号
量更新部805、及びローカルデコーダ806に入力さ
れる。平均スケーリングファクタはアクティビティ算出
部802に入力される。
対し、入力された目標符号量で符号化を実行し、符号化
データ及び平均スケーリングファクタを出力する。符号
化データは、アクティビティ算出部802、割当て符号
量更新部805、及びローカルデコーダ806に入力さ
れる。平均スケーリングファクタはアクティビティ算出
部802に入力される。
【0012】アクティビティ算出部802は、入力され
た符号化データより発生符号量を算出し、入力された平
均スケーリングファクタと算出した発生符号量とからア
クティビティを算出し、算出したアクティビティで符号
化フレームと同一ピクチャのアクティビティを更新す
る。
た符号化データより発生符号量を算出し、入力された平
均スケーリングファクタと算出した発生符号量とからア
クティビティを算出し、算出したアクティビティで符号
化フレームと同一ピクチャのアクティビティを更新す
る。
【0013】割当て符号量更新部805は、入力された
符号化データより発生符号量を算出し、割当て符号量を
更新する。ローカルデコーダ806は入力された符号化
データに対して復号化を行い復号化画像を生成する。
符号化データより発生符号量を算出し、割当て符号量を
更新する。ローカルデコーダ806は入力された符号化
データに対して復号化を行い復号化画像を生成する。
【0014】図15に、上記の符号化部804のブロッ
ク図を示す。図15において、810はマクロブロック
化部、811は直交変換部、812は量子化部、813
は重要度算出部、814はスケーリングファクタ決定
部、815は可変長符号化部である。この図を用いて従
来のフレーム内マクロブロック間符号量制御方式につい
て説明する。
ク図を示す。図15において、810はマクロブロック
化部、811は直交変換部、812は量子化部、813
は重要度算出部、814はスケーリングファクタ決定
部、815は可変長符号化部である。この図を用いて従
来のフレーム内マクロブロック間符号量制御方式につい
て説明する。
【0015】符号化部に入力された差分画像はマクロブ
ロック化部810に入力される。マクロブロック化部8
10は入力された差分画像に対しブロック化及びマクロ
ブロック化の処理を行う。マクロブロック化されたデー
タは、直交変換部811及び重要度算出部813に入力
される。
ロック化部810に入力される。マクロブロック化部8
10は入力された差分画像に対しブロック化及びマクロ
ブロック化の処理を行う。マクロブロック化されたデー
タは、直交変換部811及び重要度算出部813に入力
される。
【0016】直交変換部811はブロック単位で直交変
換を行い変換係数を出力する。この変換係数は量子化部
812に入力される。重要度算出部813はマクロブロ
ックごとに重要度を算出し、マクロブロックの重要度を
示す重要度データを出力する。
換を行い変換係数を出力する。この変換係数は量子化部
812に入力される。重要度算出部813はマクロブロ
ックごとに重要度を算出し、マクロブロックの重要度を
示す重要度データを出力する。
【0017】重要度データはスケーリングファクタ決定
部814に入力される。スケーリングファクタ決定部8
14は、符号化を行うマクロブロックの重要度データ及
び残符号量よりスケーリングファクタを決定する。ここ
でいう残符号量は、フレームに設定された目的符号量か
ら、符号化を行うマクロブロック以前に符号化されたマ
クロブロックの発生符号量の総和を引いたもの、すなわ
ち符号化を行うマクロブロックを含めた残りのマクロブ
ロックに割当てられる符号量を表している。
部814に入力される。スケーリングファクタ決定部8
14は、符号化を行うマクロブロックの重要度データ及
び残符号量よりスケーリングファクタを決定する。ここ
でいう残符号量は、フレームに設定された目的符号量か
ら、符号化を行うマクロブロック以前に符号化されたマ
クロブロックの発生符号量の総和を引いたもの、すなわ
ち符号化を行うマクロブロックを含めた残りのマクロブ
ロックに割当てられる符号量を表している。
【0018】スケーリングファクタ決定部814が出力
したスケーリングファクタは量子化部812に入力され
る。量子化部812は、直交変換部811から与えられ
た変換係数を入力されたスケーリングファクタで量子化
し、量子化データを出力する。量子化データは可変長符
号化部815に入力される。
したスケーリングファクタは量子化部812に入力され
る。量子化部812は、直交変換部811から与えられ
た変換係数を入力されたスケーリングファクタで量子化
し、量子化データを出力する。量子化データは可変長符
号化部815に入力される。
【0019】可変長符号化部815は入力された量子化
データを可変長符号化し、符号化データを出力する。符
号化データはスケーリングファクタ決定部814に入力
される。スケーリングファクタ決定部814は入力され
た符号化データに基づいて、符号化されたマクロブロッ
クの発生符号量を算出し、残符号量を更新する。
データを可変長符号化し、符号化データを出力する。符
号化データはスケーリングファクタ決定部814に入力
される。スケーリングファクタ決定部814は入力され
た符号化データに基づいて、符号化されたマクロブロッ
クの発生符号量を算出し、残符号量を更新する。
【0020】図16は、従来の符号化部804の別の構
成を示すブロック図である。図16において、820は
マクロブロック化部、821は直交変換部、822は量
子化部、823は重要度算出部、824は符号量算出
部、825は最終スケーリングファクタ決定部、826
は可変長符号化部である。図16を用いて従来の別のフ
レーム内マクロブロック間符号量制御方式であるフィー
ドフォワード方式について説明する。なお、上記の図1
5に基づく説明と同様に、符号化部のみについて説明す
る。
成を示すブロック図である。図16において、820は
マクロブロック化部、821は直交変換部、822は量
子化部、823は重要度算出部、824は符号量算出
部、825は最終スケーリングファクタ決定部、826
は可変長符号化部である。図16を用いて従来の別のフ
レーム内マクロブロック間符号量制御方式であるフィー
ドフォワード方式について説明する。なお、上記の図1
5に基づく説明と同様に、符号化部のみについて説明す
る。
【0021】符号化部に入力された差分画像はマクロブ
ロック化部820に入力される。マクロブロック化部8
20は入力された差分画像に対しブロック化及びマクロ
ブロック化の処理を行う。マクロブロック化されたデー
タは、直交変換部821及び重要度算出部823に入力
される。
ロック化部820に入力される。マクロブロック化部8
20は入力された差分画像に対しブロック化及びマクロ
ブロック化の処理を行う。マクロブロック化されたデー
タは、直交変換部821及び重要度算出部823に入力
される。
【0022】直交変換部821はブロック単位で直交変
換を行い変換係数を出力する。変換係数は量子化部82
2及び符号量算出部824に入力される。重要度算出部
823はマクロブロックごとに重要度を算出し、マクロ
ブロックの重要度を示す重要度データを出力する。重要
度データは符号量算出部824及び量子化部822に入
力される。
換を行い変換係数を出力する。変換係数は量子化部82
2及び符号量算出部824に入力される。重要度算出部
823はマクロブロックごとに重要度を算出し、マクロ
ブロックの重要度を示す重要度データを出力する。重要
度データは符号量算出部824及び量子化部822に入
力される。
【0023】符号量算出部824は31個の符号量見積
もり部を有しており、各符号量見積もり部は、それぞれ
の固有のスケーリングファクタと、重要度データから生
成されたスケーリングファクタとに基づいて、入力され
た変換係数を量子化及び可変長符号化し、1フレーム分
の発生符号量を算出する。符号量算出部824から出力
された31種類のスケーリングファクタによる発生符号
量は、最終スケーリングファクタ決定部825に入力さ
れる。
もり部を有しており、各符号量見積もり部は、それぞれ
の固有のスケーリングファクタと、重要度データから生
成されたスケーリングファクタとに基づいて、入力され
た変換係数を量子化及び可変長符号化し、1フレーム分
の発生符号量を算出する。符号量算出部824から出力
された31種類のスケーリングファクタによる発生符号
量は、最終スケーリングファクタ決定部825に入力さ
れる。
【0024】最終スケーリングファクタ決定部825
は、入力された31個の発生符号量のうち、符号化フレ
ームの目的符号量に最も近い発生符号量を与えるスケー
リングファクタを最終スケーリングファクタと決定し、
出力する。最終スケーリングファクタは量子化部822
に入力される。
は、入力された31個の発生符号量のうち、符号化フレ
ームの目的符号量に最も近い発生符号量を与えるスケー
リングファクタを最終スケーリングファクタと決定し、
出力する。最終スケーリングファクタは量子化部822
に入力される。
【0025】量子化部822は、入力された最終スケー
リングファクタと重要データとに基づいて、符号化フレ
ームのマクロブロックを量子化し、量子化データを出力
する。量子化データは可変長符号化部826に入力され
る。可変長符号化部826は入力された量子化データを
可変長符号化し、符号化データを出力する。
リングファクタと重要データとに基づいて、符号化フレ
ームのマクロブロックを量子化し、量子化データを出力
する。量子化データは可変長符号化部826に入力され
る。可変長符号化部826は入力された量子化データを
可変長符号化し、符号化データを出力する。
【0026】
【発明が解決しようとする課題】上記の従来のGOP内
フレーム間符号量制御方式の課題として、符号化フレー
ムの目標符号量を決定するのに、符号化フレーム以前の
アクティビティを用いているため、符号化フレームの画
像の特徴を反映した符号量割当てになっていないことが
挙げられる。符号化フレーム以前に符号化された符号化
フレームとピクチャタイプが同一のフレームのアクティ
ビティを使用するので、例えばM=3のとき、Pピクチ
ャの符号化に3フレーム前のフレームのアクティビティ
を用いることになる。この場合、シーンチェンジや物体
の動きが変化していく画像に対して、符号量を最適に制
御することが難しい。
フレーム間符号量制御方式の課題として、符号化フレー
ムの目標符号量を決定するのに、符号化フレーム以前の
アクティビティを用いているため、符号化フレームの画
像の特徴を反映した符号量割当てになっていないことが
挙げられる。符号化フレーム以前に符号化された符号化
フレームとピクチャタイプが同一のフレームのアクティ
ビティを使用するので、例えばM=3のとき、Pピクチ
ャの符号化に3フレーム前のフレームのアクティビティ
を用いることになる。この場合、シーンチェンジや物体
の動きが変化していく画像に対して、符号量を最適に制
御することが難しい。
【0027】更に、フレーム内マクロブロック間符号量
制御方式においても、符号化マクロブロックを量子化す
るときのスケーリングファクタが符号化マクロブロック
の特徴を十分に反映していない。このため、視覚的に重
要なエッジや精細度の高い領域が劣化するという問題が
ある。
制御方式においても、符号化マクロブロックを量子化す
るときのスケーリングファクタが符号化マクロブロック
の特徴を十分に反映していない。このため、視覚的に重
要なエッジや精細度の高い領域が劣化するという問題が
ある。
【0028】またフィードフォワード方式によるフレー
ム内マクロブロック間符号量制御は、符号化マクロブロ
ックの特徴を考慮した制御が可能であるが、非常に大き
な回路規模及び演算量が必要になるという問題がある。
ム内マクロブロック間符号量制御は、符号化マクロブロ
ックの特徴を考慮した制御が可能であるが、非常に大き
な回路規模及び演算量が必要になるという問題がある。
【0029】本発明は上記のような従来の問題を解決す
るためになされたものであり、画質劣化を抑えながら、
画像全体の総符号量を一定値以下に抑えた符号化方法及
び装置を提供することを目的とする。
るためになされたものであり、画質劣化を抑えながら、
画像全体の総符号量を一定値以下に抑えた符号化方法及
び装置を提供することを目的とする。
【0030】
【課題を解決するための手段】本発明による符号化方法
は、下記に定義する従来の第1及び第2の符号化方法を
改良して、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を
行うようにしたものである。
は、下記に定義する従来の第1及び第2の符号化方法を
改良して、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を
行うようにしたものである。
【0031】従来の第1の符号化方法は、連続したN個
のフレームを1つの符号化制御単位とし、この符号化制
御単位に含まれる第1フレームはフレーム間差分を用い
ないでフレーム内符号化を行い、第Nフレームは第1フ
レームとのフレーム間差分を用いて符号化を行い、第2
フレームから第(N−1)フレームは第1フレーム及び
第Nフレームからのフレーム間差分を用いて符号化を行
う。
のフレームを1つの符号化制御単位とし、この符号化制
御単位に含まれる第1フレームはフレーム間差分を用い
ないでフレーム内符号化を行い、第Nフレームは第1フ
レームとのフレーム間差分を用いて符号化を行い、第2
フレームから第(N−1)フレームは第1フレーム及び
第Nフレームからのフレーム間差分を用いて符号化を行
う。
【0032】また、従来の第2の符号化方法は、連続し
たN個のフレームを1つの符号化制御単位とし、この符
号化制御単位に含まれる第Kフレームはフレーム間差分
を用いないでフレーム内符号化を行い、第Nフレームは
第Kフレームとのフレーム間差分を用いて符号化を行
い、第1フレームから第(K−1)フレームは、直前の
符号化制御単位に含まれる第Nフレーム及び現在の符号
化制御単位に含まれる第Kフレームからのフレーム間差
分を用いて符号化を行い、第(K+1)フレームから第
(N−1)フレームは、現在の符号化制御単位に含まれ
る第Kフレーム及び第Nフレームからのフレーム間差分
を用いて符号化を行う。
たN個のフレームを1つの符号化制御単位とし、この符
号化制御単位に含まれる第Kフレームはフレーム間差分
を用いないでフレーム内符号化を行い、第Nフレームは
第Kフレームとのフレーム間差分を用いて符号化を行
い、第1フレームから第(K−1)フレームは、直前の
符号化制御単位に含まれる第Nフレーム及び現在の符号
化制御単位に含まれる第Kフレームからのフレーム間差
分を用いて符号化を行い、第(K+1)フレームから第
(N−1)フレームは、現在の符号化制御単位に含まれ
る第Kフレーム及び第Nフレームからのフレーム間差分
を用いて符号化を行う。
【0033】本発明による符号化方法の第1の構成は、
従来の第1の符号化方法において、第Nフレームの第1
フレームからのフレーム間差分の大きさを指標として、
符号化制御単位に含まれるすべてのフレームの目標符号
量を設定することを特徴とする。
従来の第1の符号化方法において、第Nフレームの第1
フレームからのフレーム間差分の大きさを指標として、
符号化制御単位に含まれるすべてのフレームの目標符号
量を設定することを特徴とする。
【0034】本発明による符号化方法の第2の構成は、
従来の第2の符号化方法において、第Nフレームの第K
フレームからのフレーム間差分の大きさを指標として、
現在の符号化制御単位に含まれるすべてのフレームの目
標符号量を設定することを特徴とする。
従来の第2の符号化方法において、第Nフレームの第K
フレームからのフレーム間差分の大きさを指標として、
現在の符号化制御単位に含まれるすべてのフレームの目
標符号量を設定することを特徴とする。
【0035】本発明による符号化方法の第3の構成は、
従来の第1の符号化方法において、第Nフレームの第1
フレームからの動き量と、第2フレームから第(N−
1)フレームの各々の第1フレームからの動き量とに基
づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行い、
そのシーンチェンジ検出結果を指標として、その符号化
制御単位に含まれるすべてのフレームの目標符号量を設
定することを特徴とする。
従来の第1の符号化方法において、第Nフレームの第1
フレームからの動き量と、第2フレームから第(N−
1)フレームの各々の第1フレームからの動き量とに基
づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行い、
そのシーンチェンジ検出結果を指標として、その符号化
制御単位に含まれるすべてのフレームの目標符号量を設
定することを特徴とする。
【0036】本発明による符号化方法の第4の構成は、
従来の第2の符号化方法において、第Nフレームの第K
フレームからの動き量と、第1フレームから第(K−
1)フレーム及び第(K+1)フレームから第(N−
1)フレームの各々の第Kフレームからの動き量とに基
づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行い、
そのシーンチェンジ検出結果を指標として、その符号化
制御単位に含まれるすべてのフレームの目標符号量を設
定することを特徴とする。
従来の第2の符号化方法において、第Nフレームの第K
フレームからの動き量と、第1フレームから第(K−
1)フレーム及び第(K+1)フレームから第(N−
1)フレームの各々の第Kフレームからの動き量とに基
づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行い、
そのシーンチェンジ検出結果を指標として、その符号化
制御単位に含まれるすべてのフレームの目標符号量を設
定することを特徴とする。
【0037】本発明による符号化方法の第5の構成は、
従来の第1の符号化方法において、第1フレームに対し
て算出したアクティビティから、符号化制御単位内の映
像信号の符号化の難易度を検出し、その難易度と、第N
フレームの第1フレームからのフレーム間差分の大きさ
とを指標として、その符号化制御単位に含まれるすべて
のフレームの目標符号量を設定することを特徴とする。
従来の第1の符号化方法において、第1フレームに対し
て算出したアクティビティから、符号化制御単位内の映
像信号の符号化の難易度を検出し、その難易度と、第N
フレームの第1フレームからのフレーム間差分の大きさ
とを指標として、その符号化制御単位に含まれるすべて
のフレームの目標符号量を設定することを特徴とする。
【0038】本発明による符号化方法の第6の構成は、
従来の第2の符号化方法において、第Kフレームに対し
て算出したアクティビティから、符号化制御単位内の映
像信号の符号化の難易度を検出し、その難易度と、第N
フレームの第Kフレームからのフレーム間差分の大きさ
とを指標として、その符号化制御単位に含まれるすべて
のフレームの目標符号量を設定することを特徴とする。
従来の第2の符号化方法において、第Kフレームに対し
て算出したアクティビティから、符号化制御単位内の映
像信号の符号化の難易度を検出し、その難易度と、第N
フレームの第Kフレームからのフレーム間差分の大きさ
とを指標として、その符号化制御単位に含まれるすべて
のフレームの目標符号量を設定することを特徴とする。
【0039】本発明による符号化方法の第7の構成は、
従来の第1の符号化方法において、第Nフレームの第1
フレームからの動き量と、第2フレームから第(N−
1)フレームの各々の第1フレームからの動き量とに基
づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行い、
第1フレームに対して算出したアクティビティから、符
号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出し、
シーンチェンジ検出結果と、符号化の難易度と、第Nフ
レームの第1フレームからのフレーム間差分の大きさと
を指標として、符号化制御単位に含まれるすべてのフレ
ームの目標符号量を設定することを特徴とする。
従来の第1の符号化方法において、第Nフレームの第1
フレームからの動き量と、第2フレームから第(N−
1)フレームの各々の第1フレームからの動き量とに基
づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行い、
第1フレームに対して算出したアクティビティから、符
号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出し、
シーンチェンジ検出結果と、符号化の難易度と、第Nフ
レームの第1フレームからのフレーム間差分の大きさと
を指標として、符号化制御単位に含まれるすべてのフレ
ームの目標符号量を設定することを特徴とする。
【0040】本発明による符号化方法の第8の構成は、
従来の第2の符号化方法において、第Nフレームの第K
フレームからの動き量と、第1フレームから第(K−
1)フレーム、及び、第(K+1)フレームから第(N
−1)フレームの各々の第Kフレームからの動き量とに
基づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行
い、第Kフレームに対して算出したアクティビティから
符号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出
し、シーンチェンジ検出結果と、符号化の難易度と、第
Nフレームの第Kフレームからのフレーム間差分の大き
さを指標として、符号化制御単位に含まれるすべてのフ
レームの目標符号量を設定することを特徴とする。
従来の第2の符号化方法において、第Nフレームの第K
フレームからの動き量と、第1フレームから第(K−
1)フレーム、及び、第(K+1)フレームから第(N
−1)フレームの各々の第Kフレームからの動き量とに
基づいて符号化制御単位内のシーンチェンジ検出を行
い、第Kフレームに対して算出したアクティビティから
符号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出
し、シーンチェンジ検出結果と、符号化の難易度と、第
Nフレームの第Kフレームからのフレーム間差分の大き
さを指標として、符号化制御単位に含まれるすべてのフ
レームの目標符号量を設定することを特徴とする。
【0041】以上のようなそれぞれの符号化方法によれ
ば、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うこ
とができる。特に、Pピクチャの差分情報により、GO
P内の画像の変化が予測できるため、従来の課題であっ
たシーンチェンジ画像又は動きが大きく変化する画像に
おいても、その特徴に応じた符号量割当てが実行され
る。この結果、従来の方法に比べて、本発明の符号化方
法は、同一ビットレートにおいて、より高い画質を実現
することができる。また同じ画質の画像であれば、本発
明の符号化方法は従来の方法より低いビットレートで実
現することができる。
ば、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うこ
とができる。特に、Pピクチャの差分情報により、GO
P内の画像の変化が予測できるため、従来の課題であっ
たシーンチェンジ画像又は動きが大きく変化する画像に
おいても、その特徴に応じた符号量割当てが実行され
る。この結果、従来の方法に比べて、本発明の符号化方
法は、同一ビットレートにおいて、より高い画質を実現
することができる。また同じ画質の画像であれば、本発
明の符号化方法は従来の方法より低いビットレートで実
現することができる。
【0042】本発明による符号化装置の第1の構成は、
入力画像をフレーム内符号化、フレーム間順方向符号
化、及びフレーム間双方向予測符号化のいずれかの処理
が施される1又は複数のフレームから構成された符号量
制御単位であるユニットに分割するユニット分割手段
と、入力画像に対しフレームごとにフレームアクティビ
ティを算出し、同じユニットに属するフレームのフレー
ムアクティビティからユニットごとにユニットアクティ
ビティを算出するアクティビティ算出手段と、符号化対
象である符号化フレームのフレームアクティビティと、
符号化フレームが属する符号化ユニットのユニットアク
ティビティと、符号化ユニット以前のユニットの平均ユ
ニットアクティビティとに基づいて符号化フレームの目
標符号量を決定する目標符号量決定手段と、目標符号量
で符号化フレームを符号化し、符号化データを生成する
符号化手段とを備えていることを特徴とする。
入力画像をフレーム内符号化、フレーム間順方向符号
化、及びフレーム間双方向予測符号化のいずれかの処理
が施される1又は複数のフレームから構成された符号量
制御単位であるユニットに分割するユニット分割手段
と、入力画像に対しフレームごとにフレームアクティビ
ティを算出し、同じユニットに属するフレームのフレー
ムアクティビティからユニットごとにユニットアクティ
ビティを算出するアクティビティ算出手段と、符号化対
象である符号化フレームのフレームアクティビティと、
符号化フレームが属する符号化ユニットのユニットアク
ティビティと、符号化ユニット以前のユニットの平均ユ
ニットアクティビティとに基づいて符号化フレームの目
標符号量を決定する目標符号量決定手段と、目標符号量
で符号化フレームを符号化し、符号化データを生成する
符号化手段とを備えていることを特徴とする。
【0043】上記の構成によれば、入力画像をユニット
単位で制御するので、画像の特徴に応じた符号量制御が
可能となる。また、符号化装置を小さな回路規模で実現
できる。好ましくは、上記のフレームごとに算出したフ
レームアクティビティに、符号化フレームのピクチャタ
イプがIピクチャであるか、Pピクチャであるか、又は
Bピクチャであるかに応じてあらかじめ定められた3通
りの重み付け定数のいずれかを乗算し、得られた値を新
たなフレームアクティビティとして用いる。ピクチャタ
イプに応じた重みづけ演算をアクティビティに施すこと
により、画像の特徴に応じた、より精度の高い符号量制
御を行うことができる。本発明による符号化装置の第2
の構成は、入力画像に対してフレームごとにマクロブロ
ック単位でアクティビティを算出し、符号化対象である
符号化フレームにおけるアクティビティのマクロブロッ
クごとの累積を示すアクティビティ関数を生成し、符号
化フレームのフレームアクティビティを算出するアクテ
ィビティ関数生成手段と、符号化フレームの目標符号量
を、符号化フレームの符号化時の残符号量、符号化フレ
ーム以前に符号化されたフレームの発生符号量、符号化
フレーム以前に符号化されたフレームのアクティビテ
ィ、バッファの占有度、及び符号化フレームのアクティ
ビティのうちの少なくとも一つを用いて決定する目標符
号量決定手段と、符号化フレームの参照スケーリングフ
ァクタを符号化フレーム以前に符号化されたフレームの
スケーリングファクタ、符号化フレーム以前に符号化さ
れたフレームの発生符号量、符号化フレーム以前に符号
化されたフレームのフレームアクティビティ、符号化フ
レームのフレームアクティビティ、及び目標符号量のう
ちの少なくとも一つを用いて算出する参照スケーリング
ファクタ算出手段と、マクロブロックごとに視覚上の重
要度を検出する重要度算出手段と、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、符号化
フレームをマクロブロック単位で、予測モデル、参照ス
ケーリングファクタ、及び重要度を用いて符号化し、符
号化データを生成する符号化手段とを備えていることを
特徴とする。
単位で制御するので、画像の特徴に応じた符号量制御が
可能となる。また、符号化装置を小さな回路規模で実現
できる。好ましくは、上記のフレームごとに算出したフ
レームアクティビティに、符号化フレームのピクチャタ
イプがIピクチャであるか、Pピクチャであるか、又は
Bピクチャであるかに応じてあらかじめ定められた3通
りの重み付け定数のいずれかを乗算し、得られた値を新
たなフレームアクティビティとして用いる。ピクチャタ
イプに応じた重みづけ演算をアクティビティに施すこと
により、画像の特徴に応じた、より精度の高い符号量制
御を行うことができる。本発明による符号化装置の第2
の構成は、入力画像に対してフレームごとにマクロブロ
ック単位でアクティビティを算出し、符号化対象である
符号化フレームにおけるアクティビティのマクロブロッ
クごとの累積を示すアクティビティ関数を生成し、符号
化フレームのフレームアクティビティを算出するアクテ
ィビティ関数生成手段と、符号化フレームの目標符号量
を、符号化フレームの符号化時の残符号量、符号化フレ
ーム以前に符号化されたフレームの発生符号量、符号化
フレーム以前に符号化されたフレームのアクティビテ
ィ、バッファの占有度、及び符号化フレームのアクティ
ビティのうちの少なくとも一つを用いて決定する目標符
号量決定手段と、符号化フレームの参照スケーリングフ
ァクタを符号化フレーム以前に符号化されたフレームの
スケーリングファクタ、符号化フレーム以前に符号化さ
れたフレームの発生符号量、符号化フレーム以前に符号
化されたフレームのフレームアクティビティ、符号化フ
レームのフレームアクティビティ、及び目標符号量のう
ちの少なくとも一つを用いて算出する参照スケーリング
ファクタ算出手段と、マクロブロックごとに視覚上の重
要度を検出する重要度算出手段と、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、符号化
フレームをマクロブロック単位で、予測モデル、参照ス
ケーリングファクタ、及び重要度を用いて符号化し、符
号化データを生成する符号化手段とを備えていることを
特徴とする。
【0044】上記の構成によれば、画像の特徴を反映し
たアクティビティから生成した予測モデルに沿って符号
化を行い、予測モデルと発生符号量との差によって参照
スケーリングファクタを制御するので、画像の特徴に応
じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
たアクティビティから生成した予測モデルに沿って符号
化を行い、予測モデルと発生符号量との差によって参照
スケーリングファクタを制御するので、画像の特徴に応
じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0045】本発明による符号化装置の第3の構成は、
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対し所定の幅を持つ領域を設定し、符号化フレー
ムをマクロブロック単位で、参照スケーリングファクタ
及び重要度を用いて符号化し、発生符号量のマクロブロ
ックごとの累積が領域を外れた場合は、外れた量に応じ
て参照スケーリングファクタを修正し、符号化データを
生成するように構成されていることを特徴とする。
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対し所定の幅を持つ領域を設定し、符号化フレー
ムをマクロブロック単位で、参照スケーリングファクタ
及び重要度を用いて符号化し、発生符号量のマクロブロ
ックごとの累積が領域を外れた場合は、外れた量に応じ
て参照スケーリングファクタを修正し、符号化データを
生成するように構成されていることを特徴とする。
【0046】本発明による符号化装置の第4の構成は、
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対し予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、符号化フレームをマクロブロック単位で、参照ス
ケーリングファクタ及び重要度を用いて符号化し、発生
符号量のマクロブロックごとの累積が領域を外れた場合
は、参照スケーリングファクタを修正し、符号化データ
を生成するように構成されていることを特徴とする。
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対し予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、符号化フレームをマクロブロック単位で、参照ス
ケーリングファクタ及び重要度を用いて符号化し、発生
符号量のマクロブロックごとの累積が領域を外れた場合
は、参照スケーリングファクタを修正し、符号化データ
を生成するように構成されていることを特徴とする。
【0047】本発明による符号化装置の第5の構成は、
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対して所定の幅を持つ領域を設定し、符号化フレ
ームをマクロブロック単位で、参照スケーリングファク
タ及び重要度を用いて符号化し、発生符号量のマクロブ
ロックごとの累積が領域を外れた場合は、参照スケーリ
ングファクタ、予測モデル、及び領域を修正し、符号化
データを生成するように構成されていることを特徴とす
る。
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対して所定の幅を持つ領域を設定し、符号化フレ
ームをマクロブロック単位で、参照スケーリングファク
タ及び重要度を用いて符号化し、発生符号量のマクロブ
ロックごとの累積が領域を外れた場合は、参照スケーリ
ングファクタ、予測モデル、及び領域を修正し、符号化
データを生成するように構成されていることを特徴とす
る。
【0048】本発明による符号化装置の第6の構成は、
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対し予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、符号化フレームをマクロブロック単位で、参照ス
ケーリングファクタ、及び重要度を用いて符号化し、発
生符号量のマクロブロックごとの累積が領域を外れた場
合は、参照スケーリングファクタ、予測モデル、及び領
域を修正し、符号化データを生成するように構成されて
いることを特徴とする。
第2の構成における符号化手段が、アクティビティ関数
及び目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、予測モ
デルに対し予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、符号化フレームをマクロブロック単位で、参照ス
ケーリングファクタ、及び重要度を用いて符号化し、発
生符号量のマクロブロックごとの累積が領域を外れた場
合は、参照スケーリングファクタ、予測モデル、及び領
域を修正し、符号化データを生成するように構成されて
いることを特徴とする。
【0049】本発明による符号化装置の第2〜第6の構
成を実施する上で好ましい種々の実施形態を順次以下に
説明する。まず、符号化手段が、1マクロブロックライ
ンごとにチェックポイントを設定し、チェックポイント
において発生符号量のマクロブロックごとの累積が領域
を外れたかどうかの判断を行う。これによって、参照ス
ケーリングファクタの変動を抑えることができる。
成を実施する上で好ましい種々の実施形態を順次以下に
説明する。まず、符号化手段が、1マクロブロックライ
ンごとにチェックポイントを設定し、チェックポイント
において発生符号量のマクロブロックごとの累積が領域
を外れたかどうかの判断を行う。これによって、参照ス
ケーリングファクタの変動を抑えることができる。
【0050】更に、符号化手段が、複数マクロブロック
ごとにチェックポイントを設定し、チェックポイントに
おいて発生符号量のマクロブロックごとの累積が領域を
外れたかどうかの判断を行う。特に、2のべき乗マクロ
ブロックごとにチェックポイントを設定することが好ま
しい。これにより、チェックポイントのカウンタをビッ
トシフトのみで演算することができる。
ごとにチェックポイントを設定し、チェックポイントに
おいて発生符号量のマクロブロックごとの累積が領域を
外れたかどうかの判断を行う。特に、2のべき乗マクロ
ブロックごとにチェックポイントを設定することが好ま
しい。これにより、チェックポイントのカウンタをビッ
トシフトのみで演算することができる。
【0051】また、設定する領域の幅が符号化フレーム
の目標符号量のうち、1マクロブロックライン分の符号
量であることが好ましい。あるいは、領域の幅が、2の
べき乗(例えば32,64)マクロブロック分の符号量
であることも好ましい。
の目標符号量のうち、1マクロブロックライン分の符号
量であることが好ましい。あるいは、領域の幅が、2の
べき乗(例えば32,64)マクロブロック分の符号量
であることも好ましい。
【0052】また、アクティビティ算出手段において好
ましくは、フレームアクティビティの算出方法と、マク
ロブロックごとのアクティビティの算出方法とが異な
る。フレームアクティビティがマクロブロックごとのア
クティビティのフレーム内総和であることも好ましい。
マクロブロックごとのアクティビティが、マクロブロッ
クに属する複数の直交変換ブロックごとに求めたアクテ
ィビティの総和であることも好ましい。マクロブロック
のサンプルに対してアクティビティ演算を行うことも好
ましい。
ましくは、フレームアクティビティの算出方法と、マク
ロブロックごとのアクティビティの算出方法とが異な
る。フレームアクティビティがマクロブロックごとのア
クティビティのフレーム内総和であることも好ましい。
マクロブロックごとのアクティビティが、マクロブロッ
クに属する複数の直交変換ブロックごとに求めたアクテ
ィビティの総和であることも好ましい。マクロブロック
のサンプルに対してアクティビティ演算を行うことも好
ましい。
【0053】マクロブロックがイントラマクロブロック
である場合は、マクロブロックのサンプルから平均値を
算出し、サンプルから平均値を引くことにより差分サン
プルを生成し、差分サンプルに対してアクティビティ演
算を行い、マクロブロックがインターマクロブロックで
ある場合は、マクロブロックのサンプルに対してアクテ
ィビティ演算を行うことも好ましい。マクロブロックの
サンプルから平均値を算出し、そのサンプルから平均値
を引くことにより差分サンプルを生成し、差分サンプル
に対してアクティビティ演算を行うようにしてもよい。
直交変換ブロックのサンプルに対してアクティビティ演
算を行ってもよい。
である場合は、マクロブロックのサンプルから平均値を
算出し、サンプルから平均値を引くことにより差分サン
プルを生成し、差分サンプルに対してアクティビティ演
算を行い、マクロブロックがインターマクロブロックで
ある場合は、マクロブロックのサンプルに対してアクテ
ィビティ演算を行うことも好ましい。マクロブロックの
サンプルから平均値を算出し、そのサンプルから平均値
を引くことにより差分サンプルを生成し、差分サンプル
に対してアクティビティ演算を行うようにしてもよい。
直交変換ブロックのサンプルに対してアクティビティ演
算を行ってもよい。
【0054】マクロブロックがイントラマクロブロック
である場合は、直交変換ブロックのサンプルから平均値
を算出し、サンプルから平均値を引くことにより差分サ
ンプルを生成し、差分サンプルに対してアクティビティ
演算を行い、マクロブロックがインターマクロブロック
である場合は、直交変換ブロックのサンプルに対してア
クティビティ演算を行うようにしてもよい。直交変換ブ
ロックのサンプルから平均値を算出し、サンプルから平
均値を引くことにより差分サンプルを生成し、差分サン
プルに対してアクティビティ演算を行ってもよい。
である場合は、直交変換ブロックのサンプルから平均値
を算出し、サンプルから平均値を引くことにより差分サ
ンプルを生成し、差分サンプルに対してアクティビティ
演算を行い、マクロブロックがインターマクロブロック
である場合は、直交変換ブロックのサンプルに対してア
クティビティ演算を行うようにしてもよい。直交変換ブ
ロックのサンプルから平均値を算出し、サンプルから平
均値を引くことにより差分サンプルを生成し、差分サン
プルに対してアクティビティ演算を行ってもよい。
【0055】また、アクティビティ演算がマクロブロッ
クの分散の算出であることも好ましい。あるいは、アク
ティビティ演算がマクロブロックのサンプルの絶対値和
の算出であることも好ましい。更に、アクティビティ演
算が直交変換ブロックの分散の算出であることも好まし
い。アクティビティ演算が直交変換ブロックのサンプル
の絶対値和の算出であることも好ましい。アクティビテ
ィ演算が直交変換ブロックに対して直交変換を行い、直
交変換で得られたAC係数の絶対値和を算出する演算で
あることも好ましい。
クの分散の算出であることも好ましい。あるいは、アク
ティビティ演算がマクロブロックのサンプルの絶対値和
の算出であることも好ましい。更に、アクティビティ演
算が直交変換ブロックの分散の算出であることも好まし
い。アクティビティ演算が直交変換ブロックのサンプル
の絶対値和の算出であることも好ましい。アクティビテ
ィ演算が直交変換ブロックに対して直交変換を行い、直
交変換で得られたAC係数の絶対値和を算出する演算で
あることも好ましい。
【0056】また、アクティビティ演算によって得られ
たアクティビティ値が所定範囲内にある場合は、アクテ
ィビティ値を0(ゼロ)とすることが好ましい。また、
マクロブロックごとのアクティビティに対し、マクロブ
ロックごとに検出された重要度に応じた重み付け演算を
行うことが好ましい。
たアクティビティ値が所定範囲内にある場合は、アクテ
ィビティ値を0(ゼロ)とすることが好ましい。また、
マクロブロックごとのアクティビティに対し、マクロブ
ロックごとに検出された重要度に応じた重み付け演算を
行うことが好ましい。
【0057】また、重要度算出手段により、マクロブロ
ックが重要でないと判断された場合、そのマクロブロッ
クのアクティビティを0とすることが好ましい。また、
重要度算出手段が、マクロブロックに属する複数の直交
変換ブロックに対して重要度の検出を行い、その検出で
得られた複数の重要度のうち、最も高い重要度をそのマ
クロブロックの重要度とすることが好ましい。あるい
は、マクロブロックに属する複数の直交変換ブロックに
対して重要度の検出を行い、検出で得られた複数の重要
度の平均をそのマクロブロックの重要度としてもよい。
あるいは、直交変換ブロック単位で重要度の検出を行
い、ブロックが重要でないと判断された場合、そのブロ
ックの直交変換後のデータをすべて0とし、かつ、その
直交変換ブロックのアクティビティを0としてもよい。
ックが重要でないと判断された場合、そのマクロブロッ
クのアクティビティを0とすることが好ましい。また、
重要度算出手段が、マクロブロックに属する複数の直交
変換ブロックに対して重要度の検出を行い、その検出で
得られた複数の重要度のうち、最も高い重要度をそのマ
クロブロックの重要度とすることが好ましい。あるい
は、マクロブロックに属する複数の直交変換ブロックに
対して重要度の検出を行い、検出で得られた複数の重要
度の平均をそのマクロブロックの重要度としてもよい。
あるいは、直交変換ブロック単位で重要度の検出を行
い、ブロックが重要でないと判断された場合、そのブロ
ックの直交変換後のデータをすべて0とし、かつ、その
直交変換ブロックのアクティビティを0としてもよい。
【0058】本発明による符号化装置の第7の構成は、
入力画像に対して高能率符号化を行い、符号化データを
生成する高能率符号化手段と、符号化データに対して誤
り訂正符号を付加した記録又は伝送データを生成する誤
り訂正符号化手段とを備え、誤り訂正符号化手段が、入
力画像のピクチャタイプに応じて誤り訂正能力の異なる
符号化を行うことを特徴とする。
入力画像に対して高能率符号化を行い、符号化データを
生成する高能率符号化手段と、符号化データに対して誤
り訂正符号を付加した記録又は伝送データを生成する誤
り訂正符号化手段とを備え、誤り訂正符号化手段が、入
力画像のピクチャタイプに応じて誤り訂正能力の異なる
符号化を行うことを特徴とする。
【0059】本発明による符号化装置の第8の構成は、
前述の第2〜第6の構成に加え、符号化データに対して
誤り訂正符号を付加した記録又は伝送データを生成する
誤り訂正符号化手段を更に備え、その誤り訂正符号化手
段が、Pピクチャに対して、Iピクチャより低くBピク
チャより高い誤り訂正能力を持つ符号化を行い、Bピク
チャに対して、最も低い誤り訂正能力を持つ符号化を行
うことを特徴とする。これにより、ビット誤り発生にお
ける画質劣化の伝播を抑えることができる。
前述の第2〜第6の構成に加え、符号化データに対して
誤り訂正符号を付加した記録又は伝送データを生成する
誤り訂正符号化手段を更に備え、その誤り訂正符号化手
段が、Pピクチャに対して、Iピクチャより低くBピク
チャより高い誤り訂正能力を持つ符号化を行い、Bピク
チャに対して、最も低い誤り訂正能力を持つ符号化を行
うことを特徴とする。これにより、ビット誤り発生にお
ける画質劣化の伝播を抑えることができる。
【0060】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。 (実施形態1)図1に、本発明の第1の実施形態に係る
符号化方法の処理の流れを示す。説明を簡単にするため
に、符号化制御範囲を4フレームとする。このフレーム
構造はMPEGにおけるGOP構造でN=4、M=3に
相当する。図1において、I0、B1、B2、P3、I
4、B5、B6、P7は入力順のフレームを表してい
る。アルファベットはMPEGにおけるピクチャタイプ
を表し(IはIピクチャ、BはBピクチャ、PはPピク
チャ)、数字は入力フレーム順を表している。
基づいて説明する。 (実施形態1)図1に、本発明の第1の実施形態に係る
符号化方法の処理の流れを示す。説明を簡単にするため
に、符号化制御範囲を4フレームとする。このフレーム
構造はMPEGにおけるGOP構造でN=4、M=3に
相当する。図1において、I0、B1、B2、P3、I
4、B5、B6、P7は入力順のフレームを表してい
る。アルファベットはMPEGにおけるピクチャタイプ
を表し(IはIピクチャ、BはBピクチャ、PはPピク
チャ)、数字は入力フレーム順を表している。
【0061】また、100はB1のI0からの動きを検
出する処理を示している。同様に、101はB2のI0
からの動きを検出する処理、102はP3のI0からの
動きを検出する処理、103はB1の前後のフレームI
0及びP3からの動きを検出する処理、104はB2の
前後のフレームI0及びP3からの動きを検出する処理
を示している。前後のフレームからの動きの検出は、例
えば前後のフレームの平均値からのベクトルの検出を意
味する。
出する処理を示している。同様に、101はB2のI0
からの動きを検出する処理、102はP3のI0からの
動きを検出する処理、103はB1の前後のフレームI
0及びP3からの動きを検出する処理、104はB2の
前後のフレームI0及びP3からの動きを検出する処理
を示している。前後のフレームからの動きの検出は、例
えば前後のフレームの平均値からのベクトルの検出を意
味する。
【0062】本実施形態のGOP構造(N=4、M=
3)における目標符号量は図1での1GOP(I0、B
1、B2、P3)を単位として行う。図1は、横軸が時
間であり、時間1で処理100を行い、時間2で処理1
01を、時間3で処理102、103及び104を行う
ことを示している。
3)における目標符号量は図1での1GOP(I0、B
1、B2、P3)を単位として行う。図1は、横軸が時
間であり、時間1で処理100を行い、時間2で処理1
01を、時間3で処理102、103及び104を行う
ことを示している。
【0063】したがって、時間4ではすべての処理10
0、101、102、103及び104が終了してい
る。本実施形態では、処理102における動き検出結果
後の差分データ(すなわち動き検出されたP3ピクチ
ャ)に着目し、差分データの絶対値和により、同一符号
量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御する。例
えば、 [場合1]差分データの絶対値和が第1のしきい値より
大きい場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=2:2:1:1 [場合2]差分データの絶対値和が第2のしきい値より
小さい場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 [場合3]差分データの絶対値が第2のしきい値から第
1のしきい値の範囲内にある場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 とする。
0、101、102、103及び104が終了してい
る。本実施形態では、処理102における動き検出結果
後の差分データ(すなわち動き検出されたP3ピクチ
ャ)に着目し、差分データの絶対値和により、同一符号
量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御する。例
えば、 [場合1]差分データの絶対値和が第1のしきい値より
大きい場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=2:2:1:1 [場合2]差分データの絶対値和が第2のしきい値より
小さい場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 [場合3]差分データの絶対値が第2のしきい値から第
1のしきい値の範囲内にある場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 とする。
【0064】このように差分データの絶対値和に応じて
各フレームに割り当てる符号量の比率を変えることによ
り、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特にPピクチャの差分情報により、GOP内の画像
の変化が予測できるため、従来の課題であったシーンチ
ェンジ画像又は動きが大きく変化する画像においても、
その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この場
合、符号量比はI0:P3:B1:B2=2:2:1:
1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本実施
形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高い画
質を実現することができる。また同じ画質の画像であれ
ば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビットレー
トで実現することができる。
各フレームに割り当てる符号量の比率を変えることによ
り、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特にPピクチャの差分情報により、GOP内の画像
の変化が予測できるため、従来の課題であったシーンチ
ェンジ画像又は動きが大きく変化する画像においても、
その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この場
合、符号量比はI0:P3:B1:B2=2:2:1:
1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本実施
形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高い画
質を実現することができる。また同じ画質の画像であれ
ば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビットレー
トで実現することができる。
【0065】(実施形態2)図2に、本発明の第2の実
施形態に係る符号化方法の処理の流れを示す。説明を簡
単にするために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フ
レームとする。このフレーム構造はMPEGにおけるG
OP構造でN=4、M=2に相当する。図2において、
P−1、B0、I1、B2、P3、B4、I5、B6、
P7は入力順のフレームを表している。アルファベット
はMPEGにおけるピクチャタイプを表し、数字は入力
フレーム順を表している。
施形態に係る符号化方法の処理の流れを示す。説明を簡
単にするために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フ
レームとする。このフレーム構造はMPEGにおけるG
OP構造でN=4、M=2に相当する。図2において、
P−1、B0、I1、B2、P3、B4、I5、B6、
P7は入力順のフレームを表している。アルファベット
はMPEGにおけるピクチャタイプを表し、数字は入力
フレーム順を表している。
【0066】また、110はB0のP−1からの動きを
検出する処理を示している。同様に、111はB0の前
後のフレームP−1及びI1からの動きを検出する処
理、112はB2のI1からの動きを検出する処理、1
13はP3のI1からの動きを検出する処理、114は
B2の前後のフレームI1及びP3からの動きを検出す
る処理である。
検出する処理を示している。同様に、111はB0の前
後のフレームP−1及びI1からの動きを検出する処
理、112はB2のI1からの動きを検出する処理、1
13はP3のI1からの動きを検出する処理、114は
B2の前後のフレームI1及びP3からの動きを検出す
る処理である。
【0067】本実施形態のGOP構造(N=4、M=
2)における目標符号量は図2での1GOP(B0、I
1、B2、P3)を単位として行う。図2は、横軸が時
間であり、時間0で処理110を行い、時間1で処理1
11を、時間2で処理112を、時間3で113及び1
14を行うことを示している。
2)における目標符号量は図2での1GOP(B0、I
1、B2、P3)を単位として行う。図2は、横軸が時
間であり、時間0で処理110を行い、時間1で処理1
11を、時間2で処理112を、時間3で113及び1
14を行うことを示している。
【0068】したがって、時間4ではすべての処理11
0、111、112、113及び114が終了してい
る。本実施形態では、処理204における動き検出結果
後の差分データ(すなわち動き検出されたP3ピクチ
ャ)に着目し、差分データの絶対値和により、同一符号
量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御する。例
えば、 [場合1]差分データの絶対値和が第1のしきい値より
大きい場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=2:2:1:1 [場合2]差分データの絶対値和が第2のしきい値より
小さい場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 [場合3]差分データの絶対値が第2のしきい値から第
1のしきい値の範囲内にある場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 の割合に近づくように制御する。
0、111、112、113及び114が終了してい
る。本実施形態では、処理204における動き検出結果
後の差分データ(すなわち動き検出されたP3ピクチ
ャ)に着目し、差分データの絶対値和により、同一符号
量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御する。例
えば、 [場合1]差分データの絶対値和が第1のしきい値より
大きい場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=2:2:1:1 [場合2]差分データの絶対値和が第2のしきい値より
小さい場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 [場合3]差分データの絶対値が第2のしきい値から第
1のしきい値の範囲内にある場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 の割合に近づくように制御する。
【0069】このように差分データの絶対値和に応じて
各フレームに割り当てる符号量の比率を変えることによ
り、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特にPピクチャの差分情報により、GOP内の画像
の変化が予測できるため、従来の課題であったシーンチ
ェンジ画像又は動きが大きく変化する画像においても、
その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この場
合、符号量比はI1:P3:B0:B2=2:2:1:
1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本実施
形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高い画
質を実現することができる。また同じ画質の画像であれ
ば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビットレー
トで実現することができる。
各フレームに割り当てる符号量の比率を変えることによ
り、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特にPピクチャの差分情報により、GOP内の画像
の変化が予測できるため、従来の課題であったシーンチ
ェンジ画像又は動きが大きく変化する画像においても、
その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この場
合、符号量比はI1:P3:B0:B2=2:2:1:
1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本実施
形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高い画
質を実現することができる。また同じ画質の画像であれ
ば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビットレー
トで実現することができる。
【0070】(実施形態3)本発明の第3の実施形態に
ついて図1を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=3に相当する。図1に基づく基本的な動
作説明は第1の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、処理100における動き検出結果後の動きベクトル
及び差分データと、処理101における動き検出後の動
きベクトル及び差分データと、処理102における動き
検出結果後の動きベクトル及び差分データとを用いて、
同一符号量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御
することを特徴としている。
ついて図1を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=3に相当する。図1に基づく基本的な動
作説明は第1の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、処理100における動き検出結果後の動きベクトル
及び差分データと、処理101における動き検出後の動
きベクトル及び差分データと、処理102における動き
検出結果後の動きベクトル及び差分データとを用いて、
同一符号量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御
することを特徴としている。
【0071】符号量割当てを決定するために、以下に示
す4つの条件を設定する。 (条件1)B1のI0に対する差分データの絶対値和が
第1のしきい値より大きい。 (条件2)B2のI0に対する差分データの絶対値和が
第2のしきい値より大きい。 (条件3)P3のI0に対する差分データの絶対値和が
第3のしきい値より大きい。 (条件4)P3のI0に対する動きベクトルと、B1の
I0に対する動きベクトルを時間3まで延長したものと
の差分の絶対値が第4のしきい値より小さく、かつP3
のI0に対する動きベクトルと、B2のI0に対する動
きベクトルを時間3まで延長したものとの差分の絶対値
が第5のしきい値より小さい。 上記の条件を用いて、以下に示す符号量割当てを行う。 [場合1]条件1、2、3、4を満たさない場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 [場合2]条件1のみを満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合3]条件2のみ満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量): 上記の条件を用
いて、以下に示す符号量割当てを行う。 [場合1]条件1、2、3、4を満たさない場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 [場合2]条件1のみを満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合3]条件2のみ満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合4]条件3のみ満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合5]条件1、及び条件2を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:3:2 [場合6]条件2、及び条件3を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:3 [場合7]条件1、及び条件3を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合8]条件1、条件2、及び条件3を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合9]条件4を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 このように、動きの予測しやすさを考慮した符号量の割
当てを行うことにより、画像の特徴に応じた符号量制御
を行うことができる。特に、Pピクチャの差分情報によ
り、GOP内の画像の変化が予測できるため、従来の課
題であったシーンチェンジ画像又は動きが大きく変化す
る画像においても、その特徴に応じた符号量割当てが実
行される(この場合、符号量比はI0:P3:B1:B
2=1:1:1:1に近づく)。したがって、従来の方
法に比べて本実施形態の方法は、同一ビットレートにお
いて、より高い画質を実現することができる。また同じ
画質の画像であれば、本実施形態の方法は従来の方法よ
り低いビットレートで実現することができる。
す4つの条件を設定する。 (条件1)B1のI0に対する差分データの絶対値和が
第1のしきい値より大きい。 (条件2)B2のI0に対する差分データの絶対値和が
第2のしきい値より大きい。 (条件3)P3のI0に対する差分データの絶対値和が
第3のしきい値より大きい。 (条件4)P3のI0に対する動きベクトルと、B1の
I0に対する動きベクトルを時間3まで延長したものと
の差分の絶対値が第4のしきい値より小さく、かつP3
のI0に対する動きベクトルと、B2のI0に対する動
きベクトルを時間3まで延長したものとの差分の絶対値
が第5のしきい値より小さい。 上記の条件を用いて、以下に示す符号量割当てを行う。 [場合1]条件1、2、3、4を満たさない場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 [場合2]条件1のみを満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合3]条件2のみ満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量): 上記の条件を用
いて、以下に示す符号量割当てを行う。 [場合1]条件1、2、3、4を満たさない場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 [場合2]条件1のみを満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合3]条件2のみ満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合4]条件3のみ満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合5]条件1、及び条件2を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:3:2 [場合6]条件2、及び条件3を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:3 [場合7]条件1、及び条件3を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合8]条件1、条件2、及び条件3を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合9]条件4を満たす場合 (I0に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B1に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 このように、動きの予測しやすさを考慮した符号量の割
当てを行うことにより、画像の特徴に応じた符号量制御
を行うことができる。特に、Pピクチャの差分情報によ
り、GOP内の画像の変化が予測できるため、従来の課
題であったシーンチェンジ画像又は動きが大きく変化す
る画像においても、その特徴に応じた符号量割当てが実
行される(この場合、符号量比はI0:P3:B1:B
2=1:1:1:1に近づく)。したがって、従来の方
法に比べて本実施形態の方法は、同一ビットレートにお
いて、より高い画質を実現することができる。また同じ
画質の画像であれば、本実施形態の方法は従来の方法よ
り低いビットレートで実現することができる。
【0072】(実施形態4)本発明の第4の実施形態に
ついて図2を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=2に相当する。図2に基づく基本的な動
作説明は第2の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、処理111における動き検出結果後の動きベクトル
及び差分データと、処理112における動き検出後の動
きベクトル及び差分データと、処理113における動き
検出結果後の動きベクトル及び差分データとを用いて、
同一符号量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御
することを特徴としている。
ついて図2を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=2に相当する。図2に基づく基本的な動
作説明は第2の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、処理111における動き検出結果後の動きベクトル
及び差分データと、処理112における動き検出後の動
きベクトル及び差分データと、処理113における動き
検出結果後の動きベクトル及び差分データとを用いて、
同一符号量制御範囲内のフレームの符号量割当てを制御
することを特徴としている。
【0073】符号量割当てを決定するために、以下に示
す4つの条件を設定する。 (条件1)B0のI1に対する差分データの絶対値和が
第1のしきい値より大きい。 (条件2)B2のI1に対する差分データの絶対値和が
第2のしきい値より大きい。 (条件3)P3のI1に対する差分データの絶対値和が
第3のしきい値より大きい。 (条件4)P3のI1に対する動きベクトルと、B0の
I1に対する動きベクトルを時間3まで延長したものと
の差分の絶対値が第4のしきい値より小さく、かつP3
のI1に対する動きベクトルと、B2のI1に対する動
きベクトルを時間3まで延長したものとの差分の絶対値
が第5のしきい値より小さい。
す4つの条件を設定する。 (条件1)B0のI1に対する差分データの絶対値和が
第1のしきい値より大きい。 (条件2)B2のI1に対する差分データの絶対値和が
第2のしきい値より大きい。 (条件3)P3のI1に対する差分データの絶対値和が
第3のしきい値より大きい。 (条件4)P3のI1に対する動きベクトルと、B0の
I1に対する動きベクトルを時間3まで延長したものと
の差分の絶対値が第4のしきい値より小さく、かつP3
のI1に対する動きベクトルと、B2のI1に対する動
きベクトルを時間3まで延長したものとの差分の絶対値
が第5のしきい値より小さい。
【0074】上記の条件を用いて、以下に示す符号量割
当てを行う。 [場合1]条件1、2、3、4を満たさない場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 [場合2]条件1のみを満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合3]条件2のみ満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合4]条件3のみ満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合5]条件1、及び条件2を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:3:2 [場合6]条件2、及び条件3を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:3 [場合7]条件1、及び条件3を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合8]条件1、条件2、及び条件3を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合9]条件4を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 の割合に近づくように制御する。
当てを行う。 [場合1]条件1、2、3、4を満たさない場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=4:2:1:1 [場合2]条件1のみを満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合3]条件2のみ満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合4]条件3のみ満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:2 [場合5]条件1、及び条件2を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:3:2 [場合6]条件2、及び条件3を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=3:3:2:3 [場合7]条件1、及び条件3を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合8]条件1、条件2、及び条件3を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=1:1:1:1 [場合9]条件4を満たす場合 (I1に割り当てる符号量):(P3に割り当てる符号
量):(B0に割り当てる符号量):(B2に割り当て
る符号量)=9:3:1:1 の割合に近づくように制御する。
【0075】このように、動きの予測しやすさを考慮し
た符号量の割当てを行うことにより、画像の特徴に応じ
た符号量制御を行うことができる。特に、Pピクチャの
差分情報により、GOP内の画像の変化が予測できるた
め、従来の課題であったシーンチェンジ画像又は動きが
大きく変化する画像においても、その特徴に応じた符号
量割当てが実行される(この場合、符号量比はI1:P
3:B0:B2=1:1:1:1に近づく)。したがっ
て、従来の方法に比べて本実施形態の方法は、同一ビッ
トレートにおいて、より高い画質を実現することができ
る。また同じ画質の画像であれば、本実施形態の方法は
従来の方法より低いビットレートで実現することができ
る。
た符号量の割当てを行うことにより、画像の特徴に応じ
た符号量制御を行うことができる。特に、Pピクチャの
差分情報により、GOP内の画像の変化が予測できるた
め、従来の課題であったシーンチェンジ画像又は動きが
大きく変化する画像においても、その特徴に応じた符号
量割当てが実行される(この場合、符号量比はI1:P
3:B0:B2=1:1:1:1に近づく)。したがっ
て、従来の方法に比べて本実施形態の方法は、同一ビッ
トレートにおいて、より高い画質を実現することができ
る。また同じ画質の画像であれば、本実施形態の方法は
従来の方法より低いビットレートで実現することができ
る。
【0076】(実施形態5)本発明の第5の実施形態に
ついて図1を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=3に相当する。図1に基づく基本的な動
作説明は第1の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、フレームI0に対してアクティビティ演算を行い、
検出したアクティビティよりフレームI0の符号化の難
易度を検出し、処理103における動き検出結果後の差
分データを用いて同一符号量制御範囲内のフレームの符
号量割当てを制御することを特徴としている。
ついて図1を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=3に相当する。図1に基づく基本的な動
作説明は第1の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、フレームI0に対してアクティビティ演算を行い、
検出したアクティビティよりフレームI0の符号化の難
易度を検出し、処理103における動き検出結果後の差
分データを用いて同一符号量制御範囲内のフレームの符
号量割当てを制御することを特徴としている。
【0077】フレームI0に対するアクティビティ演算
で検出したアクティビティの値により、符号化の難易度
を下記の3つのランクに分類する。 (ランク1)アクティビティが第1のしきい値より大き
い。 (ランク2)アクティビティが第2のしきい値より小さ
い。 (ランク3)アクティビティが第2のしきい値から第1
のしきい値の範囲内にある。
で検出したアクティビティの値により、符号化の難易度
を下記の3つのランクに分類する。 (ランク1)アクティビティが第1のしきい値より大き
い。 (ランク2)アクティビティが第2のしきい値より小さ
い。 (ランク3)アクティビティが第2のしきい値から第1
のしきい値の範囲内にある。
【0078】すなわち、ランク1は符号化の難易度が高
く、ランク2は符号化の難易度が低く、ランク3は符号
化の難易度は中程度であることを示している。本実施形
態では符号化の難易度をアクティビティから判断してい
るが、他の方法として、実際に符号化を行い、平均スケ
ーリングファクタと発生符号量から難易度を判断する方
法も考えられる。
く、ランク2は符号化の難易度が低く、ランク3は符号
化の難易度は中程度であることを示している。本実施形
態では符号化の難易度をアクティビティから判断してい
るが、他の方法として、実際に符号化を行い、平均スケ
ーリングファクタと発生符号量から難易度を判断する方
法も考えられる。
【0079】上記のランクと差分データを用いて、以下
に示す符号量割当てを行う。 [場合1]フレームI0のランクが1で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
に示す符号量割当てを行う。 [場合1]フレームI0のランクが1で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
【0080】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=2:1:1:1 [場合2]フレームI0のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=2:1:1:1 [場合2]フレームI0のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
【0081】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=12:3:1:1 [場合3]フレームI0のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=12:3:1:1 [場合3]フレームI0のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
【0082】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合4]フレームI0のランクが2で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合4]フレームI0のランクが2で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
【0083】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合5]フレームI0のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合5]フレームI0のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
【0084】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=6:3:1:1 [場合6]フレームI0のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=6:3:1:1 [場合6]フレームI0のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
【0085】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 [場合7]フレームI0のランクが3で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 [場合7]フレームI0のランクが3で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
【0086】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合8]フレームI0のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合8]フレームI0のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
【0087】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合9]フレームI0のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合9]フレームI0のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
【0088】(I0に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 の割合に近づくように制御する。
り当てる符号量):(B1に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 の割合に近づくように制御する。
【0089】上記のような符号量の割当てを行うことに
より、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特に、Pピクチャの差分情報により、GOP内の画
像の変化が予測できるため、従来の課題であったシーン
チェンジ画像又は動きが大きく変化する画像において
も、その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この
場合、符号量比はI0:P3:B1:B2=1:1:
1:1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本
実施形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高
い画質を実現することができる。また同じ画質の画像で
あれば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビット
レートで実現することができる。
より、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特に、Pピクチャの差分情報により、GOP内の画
像の変化が予測できるため、従来の課題であったシーン
チェンジ画像又は動きが大きく変化する画像において
も、その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この
場合、符号量比はI0:P3:B1:B2=1:1:
1:1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本
実施形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高
い画質を実現することができる。また同じ画質の画像で
あれば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビット
レートで実現することができる。
【0090】(実施形態6)本発明の第6の実施形態に
ついて図2を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=2に相当する。図2に基づく基本的な動
作説明は第2の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、フレームI1に対してアクティビティ演算を行い、
検出したアクティビティよりフレームI1の符号化の難
易度を検出し、処理113における動き検出結果後の差
分データを用いて同一符号量制御範囲内のフレームの符
号量割当てを制御することを特徴としている。
ついて図2を参照しながら説明する。説明を簡単にする
ために、本実施形態でも符号化制御範囲を4フレームと
する。このフレーム構造はMPEGにおけるGOP構造
でN=4、M=2に相当する。図2に基づく基本的な動
作説明は第2の実施形態と同じであるが、本実施形態
は、フレームI1に対してアクティビティ演算を行い、
検出したアクティビティよりフレームI1の符号化の難
易度を検出し、処理113における動き検出結果後の差
分データを用いて同一符号量制御範囲内のフレームの符
号量割当てを制御することを特徴としている。
【0091】フレームI1に対するアクティビティ演算
で検出したアクティビティの値により、符号化の難易度
を下記の3つのランクに分類する。 (ランク1)アクティビティが第1のしきい値より大き
い。 (ランク2)アクティビティが第2のしきい値より小さ
い。 (ランク3)アクティビティが第2のしきい値から第1
のしきい値の範囲内にある。
で検出したアクティビティの値により、符号化の難易度
を下記の3つのランクに分類する。 (ランク1)アクティビティが第1のしきい値より大き
い。 (ランク2)アクティビティが第2のしきい値より小さ
い。 (ランク3)アクティビティが第2のしきい値から第1
のしきい値の範囲内にある。
【0092】すなわち、ランク1は符号化の難易度が高
く、ランク2は符号化の難易度が低く、ランク3は符号
化の難易度は中程度であることを示している。本実施形
態では符号化の難易度をアクティビティから判断してい
るが、他の方法として、実際に符号化を行い、平均スケ
ーリングファクタと発生符号量から難易度を判断する方
法も考えられる。
く、ランク2は符号化の難易度が低く、ランク3は符号
化の難易度は中程度であることを示している。本実施形
態では符号化の難易度をアクティビティから判断してい
るが、他の方法として、実際に符号化を行い、平均スケ
ーリングファクタと発生符号量から難易度を判断する方
法も考えられる。
【0093】上記のランクと差分データを用いて、以下
に示す符号量割当てを行う。 [場合1]フレームI1のランクが1で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
に示す符号量割当てを行う。 [場合1]フレームI1のランクが1で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
【0094】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=2:1:1:1 [場合2]フレームI1のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=2:1:1:1 [場合2]フレームI1のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
【0095】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=12:3:1:1 [場合3]フレームI1のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=12:3:1:1 [場合3]フレームI1のランクが1で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
【0096】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合4]フレームI1のランクが2で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合4]フレームI1のランクが2で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
【0097】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合5]フレームI1のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合5]フレームI1のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
【0098】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=6:3:1:1 [場合6]フレームI1のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=6:3:1:1 [場合6]フレームI1のランクが2で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
【0099】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 [場合7]フレームI1のランクが3で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 [場合7]フレームI1のランクが3で、差分データの
絶対値が第3のしきい値より大きい。
【0100】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合8]フレームI1のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=1:1:1:1 [場合8]フレームI1のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値より小さい。
【0101】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合9]フレームI1のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=9:3:1:1 [場合9]フレームI1のランクが3で、差分データの
絶対値が第4のしきい値から第3のしきい値の範囲内に
ある。
【0102】(I1に割り当てる符号量):(P3に割
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 の割合に近づくように制御する。
り当てる符号量):(B0に割り当てる符号量):(B
2に割り当てる符号量)=4:2:1:1 の割合に近づくように制御する。
【0103】上記のような符号量の割当てを行うことに
より、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特に、Pピクチャの差分情報により、GOP内の画
像の変化が予測できるため、従来の課題であったシーン
チェンジ画像又は動きが大きく変化する画像において
も、その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この
場合、符号量比はI1:P3:B0:B2=1:1:
1:1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本
実施形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高
い画質を実現することができる。また同じ画質の画像で
あれば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビット
レートで実現することができる。
より、画像の特徴に応じた符号量制御を行うことができ
る。特に、Pピクチャの差分情報により、GOP内の画
像の変化が予測できるため、従来の課題であったシーン
チェンジ画像又は動きが大きく変化する画像において
も、その特徴に応じた符号量割当てが実行される(この
場合、符号量比はI1:P3:B0:B2=1:1:
1:1に近づく)。したがって、従来の方法に比べて本
実施形態の方法は、同一ビットレートにおいて、より高
い画質を実現することができる。また同じ画質の画像で
あれば、本実施形態の方法は従来の方法より低いビット
レートで実現することができる。
【0104】(実施形態7)図3に、本発明の第7の実
施形態に係る符号化装置のブロック図を示す。図3にお
いて、200は動きベクトル検出部、201は差分画像
生成部、202はユニット分割部、203はアクティビ
ティ算出部、204は平均ユニットアクティビティ更新
部、205は目標符号量決定部、206は符号化部、2
07は割当て符号量更新部、そして208はローカルデ
コーダである。
施形態に係る符号化装置のブロック図を示す。図3にお
いて、200は動きベクトル検出部、201は差分画像
生成部、202はユニット分割部、203はアクティビ
ティ算出部、204は平均ユニットアクティビティ更新
部、205は目標符号量決定部、206は符号化部、2
07は割当て符号量更新部、そして208はローカルデ
コーダである。
【0105】上記のような構成を有する符号化装置の動
作について、図4を参照しながら説明する。なお、説明
の都合上、フレーム周波数を60fps、GOP構造を
N=30、M=3、ビットレートを6Mbpsとする。
作について、図4を参照しながら説明する。なお、説明
の都合上、フレーム周波数を60fps、GOP構造を
N=30、M=3、ビットレートを6Mbpsとする。
【0106】図4において(a)は入力画像、(b)は
入力画像に対して求めたフレームアクティビティ、
(c)は入力画像に対して求めたユニットアクティビテ
ィ、(d)は入力画像に対して設定された目標符号量を
示している。
入力画像に対して求めたフレームアクティビティ、
(c)は入力画像に対して求めたユニットアクティビテ
ィ、(d)は入力画像に対して設定された目標符号量を
示している。
【0107】図3において、入力された画像信号は動き
ベクトル検出部200及び差分画像生成部201に入力
される。動きベクトル検出部200は入力された画像に
対し、入力画像のピクチャタイプがP又はBピクチャの
場合、メモリ上にストアされている参照画像に対して動
きベクトル検出を行い、動きベクトルを出力する。入力
画像のピクチャタイプがIピクチャである場合は動きベ
クトル検出は行わない。動きベクトル検出部200から
出力された動きベクトルは差分画像生成部201に入力
される。
ベクトル検出部200及び差分画像生成部201に入力
される。動きベクトル検出部200は入力された画像に
対し、入力画像のピクチャタイプがP又はBピクチャの
場合、メモリ上にストアされている参照画像に対して動
きベクトル検出を行い、動きベクトルを出力する。入力
画像のピクチャタイプがIピクチャである場合は動きベ
クトル検出は行わない。動きベクトル検出部200から
出力された動きベクトルは差分画像生成部201に入力
される。
【0108】差分画像生成部201は入力画像のピクチ
ャタイプがP又はBピクチャの場合、入力された動きベ
クトルと、ローカルデコーダより入力された復号化され
た参照画像から予測画像を生成し、予測画像と入力画像
との差分演算を行い差分画像を出力する。差分画像はユ
ニット分割部202、アクティビティ算出部203、及
び符号化部206に入力される。入力画像のピクチャタ
イプがIピクチャの場合は、入力画像がユニット分割部
202、アクティビティ算出部203及び符号化部20
6に入力される。
ャタイプがP又はBピクチャの場合、入力された動きベ
クトルと、ローカルデコーダより入力された復号化され
た参照画像から予測画像を生成し、予測画像と入力画像
との差分演算を行い差分画像を出力する。差分画像はユ
ニット分割部202、アクティビティ算出部203、及
び符号化部206に入力される。入力画像のピクチャタ
イプがIピクチャの場合は、入力画像がユニット分割部
202、アクティビティ算出部203及び符号化部20
6に入力される。
【0109】ユニット分割部202は、図4(a)に示
すように、1枚のIピクチャと2枚のBピクチャから構
成されるIユニットと、1枚のPピクチャと2枚のBピ
クチャから構成されるPユニットとを定義し、入力され
た差分画像のピクチャタイプに応じてI又はPのいずれ
のユニットに属するかを決定し、そのユニット情報を出
力する。ユニット情報はアクティビティ算出部203に
入力される。アクティビティ算出部203は、図4
(b)に示すように、入力された差分信号に対してアク
ティビティ演算を行いフレームアクティビティを出力す
る。
すように、1枚のIピクチャと2枚のBピクチャから構
成されるIユニットと、1枚のPピクチャと2枚のBピ
クチャから構成されるPユニットとを定義し、入力され
た差分画像のピクチャタイプに応じてI又はPのいずれ
のユニットに属するかを決定し、そのユニット情報を出
力する。ユニット情報はアクティビティ算出部203に
入力される。アクティビティ算出部203は、図4
(b)に示すように、入力された差分信号に対してアク
ティビティ演算を行いフレームアクティビティを出力す
る。
【0110】更に、図4(c)に示すように、入力され
たユニット情報から、その差分画像が属するユニットの
ユニットアクティビティを出力する。フレームアクティ
ビティは目標符号量決定部205に入力される。ユニッ
トアクティビティは平均ユニットアクティビティ更新部
204及び目標符号量決定部205に入力される。平均
ユニットアクティビティ更新部204は入力されたユニ
ットアクティビティより、入力されたユニットの平均ユ
ニットアクティビティを更新する。
たユニット情報から、その差分画像が属するユニットの
ユニットアクティビティを出力する。フレームアクティ
ビティは目標符号量決定部205に入力される。ユニッ
トアクティビティは平均ユニットアクティビティ更新部
204及び目標符号量決定部205に入力される。平均
ユニットアクティビティ更新部204は入力されたユニ
ットアクティビティより、入力されたユニットの平均ユ
ニットアクティビティを更新する。
【0111】入力されたユニットがPユニットであり、
ユニットアクティビティをAa、Pユニットの平均ユニ
ットアクティビティをAPmで表すとき、平均ユニット
アクティビティ更新部204は、式(1)にしたがって
Pユニットの平均ユニットアクティビティAPmを更新
する。
ユニットアクティビティをAa、Pユニットの平均ユニ
ットアクティビティをAPmで表すとき、平均ユニット
アクティビティ更新部204は、式(1)にしたがって
Pユニットの平均ユニットアクティビティAPmを更新
する。
【0112】 APm=(APm+Aa)/2 ・・・(1) また、入力されたユニットがIユニットであり、ユニッ
トアクティビティをAa、Iユニットの平均ユニットア
クティビティをAImで表すとき、平均ユニットアクテ
ィビティ更新部204は、式(2)にしたがってIユニ
ットの平均ユニットアクティビティAImを更新する。
トアクティビティをAa、Iユニットの平均ユニットア
クティビティをAImで表すとき、平均ユニットアクテ
ィビティ更新部204は、式(2)にしたがってIユニ
ットの平均ユニットアクティビティAImを更新する。
【0113】 AIm=(AIm+Aa)/2 ・・・(2) 更新された平均ユニットアクティビティは目標符号量決
定部205に入力される。目標符号量決定部205は、
図4(d)に示すように、入力されたフレームアクティ
ビティ、ユニットアクティビティ、平均ユニットアクテ
ィビティ、及び割当て符号量より符号化フレームに対す
る目標符号量を出力する。入力されたユニットのアクテ
ィビティをAa、入力されたユニット以前のIユニット
の平均アクティビティをAIm、Pユニットの平均アク
ティビティをAPm、割当て符号量をRとするとき、ユ
ニットの目標符号量Tuは式(3)から求めることがで
きる。
定部205に入力される。目標符号量決定部205は、
図4(d)に示すように、入力されたフレームアクティ
ビティ、ユニットアクティビティ、平均ユニットアクテ
ィビティ、及び割当て符号量より符号化フレームに対す
る目標符号量を出力する。入力されたユニットのアクテ
ィビティをAa、入力されたユニット以前のIユニット
の平均アクティビティをAIm、Pユニットの平均アク
ティビティをAPm、割当て符号量をRとするとき、ユ
ニットの目標符号量Tuは式(3)から求めることがで
きる。
【0114】 Tu=R×Aa/(AIm+APm×9) ・・・(3) 割当て符号量Rは、符号量制御を行う範囲を設定したと
き、その制御範囲に割り当てられる符号量であり、ユニ
ットの発生符号量に応じて更新されていく。本実施形態
では10ユニットで符号量制御を行うため、Rの初期値
は6M×(10/20)=3Mビットとなる。符号化フ
レームのアクティビティをAfとするとき、符号化フレ
ームの目標符号量Tfは式(4)から求めることができ
る。
き、その制御範囲に割り当てられる符号量であり、ユニ
ットの発生符号量に応じて更新されていく。本実施形態
では10ユニットで符号量制御を行うため、Rの初期値
は6M×(10/20)=3Mビットとなる。符号化フ
レームのアクティビティをAfとするとき、符号化フレ
ームの目標符号量Tfは式(4)から求めることができ
る。
【0115】 Tf=Tu×Af/Aa ・・・(4) 目標符号量は符号化部206に入力される。符号化部2
06は入力された差分画像に対し、入力された目標符号
量で符号化し符号化データを出力する。符号化データは
割当て符号量更新部207及びローカルデコーダ208
に入力される。割当て符号量更新部207は入力された
符号化データより発生符号量を算出し、割当て符号量R
を更新する。ローカルデコーダ208は入力された符号
化データに対し復号化を行い復号化画像を生成する。
06は入力された差分画像に対し、入力された目標符号
量で符号化し符号化データを出力する。符号化データは
割当て符号量更新部207及びローカルデコーダ208
に入力される。割当て符号量更新部207は入力された
符号化データより発生符号量を算出し、割当て符号量R
を更新する。ローカルデコーダ208は入力された符号
化データに対し復号化を行い復号化画像を生成する。
【0116】このように、画像をIピクチャ及びBピク
チャから構成されるIユニットと、Pピクチャ及びBピ
クチャから構成されるPユニットとに分割し、ユニット
単位で符号量制御を行うことにより、より精度の高い符
号量制御を行うことができる。
チャから構成されるIユニットと、Pピクチャ及びBピ
クチャから構成されるPユニットとに分割し、ユニット
単位で符号量制御を行うことにより、より精度の高い符
号量制御を行うことができる。
【0117】(実施形態8)本発明の第8の実施形態に
ついて図3を参照しながら説明する。図3の構成及び基
本的な動作は実施形態7で説明した通りであるが、本実
施形態におけるアクティビティ算出部203は、算出し
たアクティビティに対し、当該フレームのピクチャタイ
プがIピクチャであればIピクチャに対する重み付け定
数KIとの乗算を行い、PピクチャであればPピクチャ
に対する重み付け定数KPとの乗算を行い、Bピクチャ
であれば、Bピクチャに対する重み付け定数KBとの乗
算を行うことで得られる新たなアクティビティを、当該
フレームのアクティビティとする。
ついて図3を参照しながら説明する。図3の構成及び基
本的な動作は実施形態7で説明した通りであるが、本実
施形態におけるアクティビティ算出部203は、算出し
たアクティビティに対し、当該フレームのピクチャタイ
プがIピクチャであればIピクチャに対する重み付け定
数KIとの乗算を行い、PピクチャであればPピクチャ
に対する重み付け定数KPとの乗算を行い、Bピクチャ
であれば、Bピクチャに対する重み付け定数KBとの乗
算を行うことで得られる新たなアクティビティを、当該
フレームのアクティビティとする。
【0118】例えば、重み付け前のIピクチャ、Pピク
チャ、Bピクチャのアクティビティをそれぞれ、100
00、7000、5000とし、Iピクチャ、Pピクチ
ャ、Bピクチャの重み付け係数をそれぞれ、KI=1.
0、KP=0.8、KB=0.5とするとき、重み付け
演算後のIピクチャ、Pピクチャ、Bピクチャのアクテ
ィビティはそれぞれ、10000、5600、2500
となる。
チャ、Bピクチャのアクティビティをそれぞれ、100
00、7000、5000とし、Iピクチャ、Pピクチ
ャ、Bピクチャの重み付け係数をそれぞれ、KI=1.
0、KP=0.8、KB=0.5とするとき、重み付け
演算後のIピクチャ、Pピクチャ、Bピクチャのアクテ
ィビティはそれぞれ、10000、5600、2500
となる。
【0119】このように、フレームごとに算出したアク
ティビティに対し、フームのピクチャタイプに応じた重
み付け演算を行うことで得られる新たなアクティビティ
を用いて符号量制御を行うことにより、より精度の高い
符号量制御を行うことができる。
ティビティに対し、フームのピクチャタイプに応じた重
み付け演算を行うことで得られる新たなアクティビティ
を用いて符号量制御を行うことにより、より精度の高い
符号量制御を行うことができる。
【0120】(実施形態9)図5に、本発明の第9の実
施形態に係る符号化装置のブロック図を示す。図5にお
いて、300は動きベクトル検出部、301は差分画像
生成部、302は直交変換部、303は重要度算出部、
304はアクティビティ算出部、305は目標符号量決
定部、306は参照スケーリングファクタ算出部、30
7は符号化部、そして308はローカルデコーダであ
る。このような構成を有する符号化装置の動作につい
て、図6及び図7を参照しながら説明する。
施形態に係る符号化装置のブロック図を示す。図5にお
いて、300は動きベクトル検出部、301は差分画像
生成部、302は直交変換部、303は重要度算出部、
304はアクティビティ算出部、305は目標符号量決
定部、306は参照スケーリングファクタ算出部、30
7は符号化部、そして308はローカルデコーダであ
る。このような構成を有する符号化装置の動作につい
て、図6及び図7を参照しながら説明する。
【0121】図5において、入力された画像信号は動き
ベクトル検出部300、差分画像生成部301、及び重
要度算出部303に入力される。動きベクトル検出部3
00は入力された画像に対し、入力画像のピクチャタイ
プがP又はBピクチャの場合、メモリ上にストアされて
いる参照画像に対して動きベクトル検出を行い、動きベ
クトルを出力する。入力画像のピクチャタイプがIピク
チャである場合は、動きベクトル検出を行わない。動き
ベクトル検出部300から出力された動きベクトルは差
分画像生成部301、重要度算出部303に入力され
る。
ベクトル検出部300、差分画像生成部301、及び重
要度算出部303に入力される。動きベクトル検出部3
00は入力された画像に対し、入力画像のピクチャタイ
プがP又はBピクチャの場合、メモリ上にストアされて
いる参照画像に対して動きベクトル検出を行い、動きベ
クトルを出力する。入力画像のピクチャタイプがIピク
チャである場合は、動きベクトル検出を行わない。動き
ベクトル検出部300から出力された動きベクトルは差
分画像生成部301、重要度算出部303に入力され
る。
【0122】差分画像生成部301は入力画像のピクチ
ャタイプがIピクチャの場合、入力された画像を差分画
像として出力する。また、入力画像のピクチャタイプが
P又はBピクチャの場合は、入力された動きベクトル
と、ローカルデコーダ308より入力された復号化され
た参照画像から予測画像を生成し、予測画像と入力画像
との差分演算を行い、差分画像を出力する。差分画像は
直交変換部302、重要度算出部303、及びアクティ
ビティ算出部304に入力される。
ャタイプがIピクチャの場合、入力された画像を差分画
像として出力する。また、入力画像のピクチャタイプが
P又はBピクチャの場合は、入力された動きベクトル
と、ローカルデコーダ308より入力された復号化され
た参照画像から予測画像を生成し、予測画像と入力画像
との差分演算を行い、差分画像を出力する。差分画像は
直交変換部302、重要度算出部303、及びアクティ
ビティ算出部304に入力される。
【0123】直交変換部302は、入力された差分画像
に直交変換演算を行い、直交変換データを出力する。直
交変換データは重要度算出部303、符号化部307に
入力される。
に直交変換演算を行い、直交変換データを出力する。直
交変換データは重要度算出部303、符号化部307に
入力される。
【0124】重要度算出部303は、入力された動きベ
クトル、入力画像、直交変換データ、及び差分画像より
マクロブロック単位で視覚的な重要度を算出し、その重
要度をクラスと呼ばれるランク付けにより定量化する。
クラスが小さいマクロブロックは、量子化の基準となる
参照スケーリングファクタよりも小さいスケーリングフ
ァクタで量子化され、クラスが大きいマクロブロックは
参照スケーリングファクタよりも大きいスケーリングフ
ァクタで量子化される。検出された重要度は、アクティ
ビティ算出部304、及び符号化部307に入力され
る。
クトル、入力画像、直交変換データ、及び差分画像より
マクロブロック単位で視覚的な重要度を算出し、その重
要度をクラスと呼ばれるランク付けにより定量化する。
クラスが小さいマクロブロックは、量子化の基準となる
参照スケーリングファクタよりも小さいスケーリングフ
ァクタで量子化され、クラスが大きいマクロブロックは
参照スケーリングファクタよりも大きいスケーリングフ
ァクタで量子化される。検出された重要度は、アクティ
ビティ算出部304、及び符号化部307に入力され
る。
【0125】アクティビティ算出部304は、重要度算
出部303から与えられた重要度の情報を用い、入力さ
れた差分画像に対しマクロブロック単位でアクティビテ
ィを算出し、図6に示すようなアクティビティのマクロ
ブロックごとの累積を示すアクティビティ関数、及び符
号化フレーム全体のアクティビティを表すフレームアク
ティビティを生成する。アクティビティ関数及びフレー
ムアクティビティは目標符号量決定部305、参照スケ
ーリングファクタ算出部306、及び符号化部307に
入力される。
出部303から与えられた重要度の情報を用い、入力さ
れた差分画像に対しマクロブロック単位でアクティビテ
ィを算出し、図6に示すようなアクティビティのマクロ
ブロックごとの累積を示すアクティビティ関数、及び符
号化フレーム全体のアクティビティを表すフレームアク
ティビティを生成する。アクティビティ関数及びフレー
ムアクティビティは目標符号量決定部305、参照スケ
ーリングファクタ算出部306、及び符号化部307に
入力される。
【0126】目標符号量決定部305は、入力された符
号化フレームのフレームアクティビティ、目標符号量、
符号化フレームを符号化する際の残符号量、符号化フレ
ーム以前に符号化されたフレームのフレームアクティビ
ティ、発生符号量、バッファの占有度のうち、少なくと
も一つを用いて符号化フレームの目標符号量を決定す
る。目標符号量は参照スケーリングファクタ算出部30
6及び符号化部307に入力される。
号化フレームのフレームアクティビティ、目標符号量、
符号化フレームを符号化する際の残符号量、符号化フレ
ーム以前に符号化されたフレームのフレームアクティビ
ティ、発生符号量、バッファの占有度のうち、少なくと
も一つを用いて符号化フレームの目標符号量を決定す
る。目標符号量は参照スケーリングファクタ算出部30
6及び符号化部307に入力される。
【0127】参照スケーリングファクタ算出部306
は、入力された目標符号量、符号化フレームのフレーム
アクティビティ、符号化フレーム以前に符号化されたフ
レームの発生符号量、フレームアクティビティ、符号化
フレーム以前に符号化されたフレームの平均スケーリン
グファクタのうち、少なくとも一つを用いて符号化フレ
ームの参照スケーリングファクタを算出する。参照スケ
ーリングファクタは符号化部307に入力される。
は、入力された目標符号量、符号化フレームのフレーム
アクティビティ、符号化フレーム以前に符号化されたフ
レームの発生符号量、フレームアクティビティ、符号化
フレーム以前に符号化されたフレームの平均スケーリン
グファクタのうち、少なくとも一つを用いて符号化フレ
ームの参照スケーリングファクタを算出する。参照スケ
ーリングファクタは符号化部307に入力される。
【0128】符号化部307は、入力された目標符号量
及びアクティビティ関数より発生符号量の予測モデルを
生成し、参照スケーリングファクタと各マクロブロック
ごとに検出した重要度により、直交変換データをマクロ
ブロックごとに量子化すると共に可変長符号化し、符号
化データを出力する。符号化データは目標符号量決定部
305、参照スケーリングファクタ算出部306、及び
ローカルデコーダ308に入力される。ローカルデコー
ダ308は入力された符号化データに対し復号化を行い
復号化画像を生成する。復号化画像は差分画像生成部3
01に入力される。
及びアクティビティ関数より発生符号量の予測モデルを
生成し、参照スケーリングファクタと各マクロブロック
ごとに検出した重要度により、直交変換データをマクロ
ブロックごとに量子化すると共に可変長符号化し、符号
化データを出力する。符号化データは目標符号量決定部
305、参照スケーリングファクタ算出部306、及び
ローカルデコーダ308に入力される。ローカルデコー
ダ308は入力された符号化データに対し復号化を行い
復号化画像を生成する。復号化画像は差分画像生成部3
01に入力される。
【0129】上記の符号化部307の動作を図7に基づ
いて説明する。図7において予測モデル501は、図6
に示したアクティビティ関数500から求めた発生符号
量の予測モデルである。発生符号量502は実際に符号
化を行ったときの発生符号量である。符号化部307
は、予測モデル501と発生符号量502との差に基づ
いて参照スケーリングファクタを制御する。
いて説明する。図7において予測モデル501は、図6
に示したアクティビティ関数500から求めた発生符号
量の予測モデルである。発生符号量502は実際に符号
化を行ったときの発生符号量である。符号化部307
は、予測モデル501と発生符号量502との差に基づ
いて参照スケーリングファクタを制御する。
【0130】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符
号量と予測モデルの差に基づいて参照スケーリングファ
クタを制御することにより、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符
号量と予測モデルの差に基づいて参照スケーリングファ
クタを制御することにより、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を行うことができる。
【0131】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較すると、本実施形態の符号化装置は、複数の符号
量先読み部を必要としないため、少ない回路規模で実現
することが。すなわち、少ない回路規模で、画像の特徴
に応じた精度の高い符号量制御を実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較すると、本実施形態の符号化装置は、複数の符号
量先読み部を必要としないため、少ない回路規模で実現
することが。すなわち、少ない回路規模で、画像の特徴
に応じた精度の高い符号量制御を実現することができ
る。
【0132】(実施形態10)本発明の第10の実施形
態について、図5及び8を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して特定の幅を持つ領域を設定し、参照スケーリ
ングファクタと各マクロブロックごとに検出した重要度
により差分画像をマクロブロックごとに符号化し、発生
符号量が予測モデルに対して設定した領域から外れた場
合に、外れた量に応じて参照スケーリングファクタの修
正を行う。
態について、図5及び8を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して特定の幅を持つ領域を設定し、参照スケーリ
ングファクタと各マクロブロックごとに検出した重要度
により差分画像をマクロブロックごとに符号化し、発生
符号量が予測モデルに対して設定した領域から外れた場
合に、外れた量に応じて参照スケーリングファクタの修
正を行う。
【0133】符号化部307の動作について、図8に基
づいて説明を加える。図8において、予測モデル503
は図6に示したアクティビティ関数500から求めた発
生符号量の予測モデルであり、発生符号量505は実際
に符号化を行ったときの発生符号量である。領域504
は予測モデル503に対して特定の幅を持たせた領域で
ある。発生符号量が領域504から外れた場合は、外れ
た量に応じて参照スケーリングファクタを修正する。
づいて説明を加える。図8において、予測モデル503
は図6に示したアクティビティ関数500から求めた発
生符号量の予測モデルであり、発生符号量505は実際
に符号化を行ったときの発生符号量である。領域504
は予測モデル503に対して特定の幅を持たせた領域で
ある。発生符号量が領域504から外れた場合は、外れ
た量に応じて参照スケーリングファクタを修正する。
【0134】例えば、領域504の幅を、予測モデル5
03に対して、+方向に1000ビット、−方向に10
00ビットとしたとき、発生符号量505と予測モデル
503との差が1000ビットより大きくなった場合は
参照スケーリングファクタを1だけ大きくする。逆に、
発生符号量505と予測モデル503との差が−100
0ビットより小さくなった場合は参照スケーリングファ
クタを1だけ小さくする。
03に対して、+方向に1000ビット、−方向に10
00ビットとしたとき、発生符号量505と予測モデル
503との差が1000ビットより大きくなった場合は
参照スケーリングファクタを1だけ大きくする。逆に、
発生符号量505と予測モデル503との差が−100
0ビットより小さくなった場合は参照スケーリングファ
クタを1だけ小さくする。
【0135】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し所定の幅を有する領域を
設定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量
が領域を外れたら、外れた量に応じて参照スケーリング
ファクタ、予測モデル、目標符号量、及び領域の少なく
とも一つを修正することにより、画像の特徴に応じた精
度の高い符号量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し所定の幅を有する領域を
設定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量
が領域を外れたら、外れた量に応じて参照スケーリング
ファクタ、予測モデル、目標符号量、及び領域の少なく
とも一つを修正することにより、画像の特徴に応じた精
度の高い符号量制御を行うことができる。
【0136】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0137】(実施形態11)本発明の第11の実施形
態について図5及び9を参照しながら説明する。図5の
構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りである
が、本実施形態における符号化部307は、予測モデル
に対し、特定の幅を持つ領域を設定し、参照スケーリン
グファクタと各マクロブロックごとに検出した重要度に
より、差分画像をマクロブロックごとに符号化し、発生
符号量が予測モデルに対して設定した領域から外れた場
合に参照スケーリングファクタ、予測モデル、及び予測
モデルに対して設定する領域の修正を行うことを特徴と
する。
態について図5及び9を参照しながら説明する。図5の
構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りである
が、本実施形態における符号化部307は、予測モデル
に対し、特定の幅を持つ領域を設定し、参照スケーリン
グファクタと各マクロブロックごとに検出した重要度に
より、差分画像をマクロブロックごとに符号化し、発生
符号量が予測モデルに対して設定した領域から外れた場
合に参照スケーリングファクタ、予測モデル、及び予測
モデルに対して設定する領域の修正を行うことを特徴と
する。
【0138】図9に第11の実施形態における、符号化
部307の動作を示す。図9において、予測モデル50
6は修正前の予測モデルであり、図6に示したアクティ
ビティ関数500から求めた発生符号量の予測モデルで
ある。領域509は修正前の予測モデル506に対して
設定した領域である。予測モデル507は修正後の予測
モデルである。領域510は修正後の予測モデル507
に対して設定した領域である。発生符号量508は実際
に符号化を行ったときの発生符号量である。発生符号量
508が修正前の予測モデル506に対して設定した領
域509から外れた場合には、参照スケーリングファク
タ、予測モデル、目標符号量、及び領域を修正する。
部307の動作を示す。図9において、予測モデル50
6は修正前の予測モデルであり、図6に示したアクティ
ビティ関数500から求めた発生符号量の予測モデルで
ある。領域509は修正前の予測モデル506に対して
設定した領域である。予測モデル507は修正後の予測
モデルである。領域510は修正後の予測モデル507
に対して設定した領域である。発生符号量508は実際
に符号化を行ったときの発生符号量である。発生符号量
508が修正前の予測モデル506に対して設定した領
域509から外れた場合には、参照スケーリングファク
タ、予測モデル、目標符号量、及び領域を修正する。
【0139】例えば、領域509の幅を予測モデル50
6に対して、+方向に1000ビット、−方向に100
0ビットとしたとき、発生符号量508と予測モデル5
06との差が1100ビットとなり、1000ビットよ
り大きくなった場合は。参照スケーリングファクタを1
だけ大きくし、かつ予測モデル及び領域を発生符号量と
予測モデルの差分だけ上方向にシフトする。この例では
1100ビットだけ上方向にシフトすることになる。
6に対して、+方向に1000ビット、−方向に100
0ビットとしたとき、発生符号量508と予測モデル5
06との差が1100ビットとなり、1000ビットよ
り大きくなった場合は。参照スケーリングファクタを1
だけ大きくし、かつ予測モデル及び領域を発生符号量と
予測モデルの差分だけ上方向にシフトする。この例では
1100ビットだけ上方向にシフトすることになる。
【0140】逆に、発生符号量508と予測モデル50
6との差が−1100ビットとなり、−1000ビット
より小さくなった場合は、参照スケーリングファクタを
1だけ小さくし、かつ予測モデル及び領域を発生符号量
と予測モデルの差分だけ下方向にシフトする。この例で
は1100ビットだけ下方向にシフトすることになる。
6との差が−1100ビットとなり、−1000ビット
より小さくなった場合は、参照スケーリングファクタを
1だけ小さくし、かつ予測モデル及び領域を発生符号量
と予測モデルの差分だけ下方向にシフトする。この例で
は1100ビットだけ下方向にシフトすることになる。
【0141】発生符号量が予測モデルに対して設定した
領域を外れた場合、外れた量に応じて、参照スケーリン
グファクタ、予測モデル、目標符号量、及び領域を修正
することにより、最終的な発生符号量が符号化開始時に
設定した目標符号量と異なってしまうことになるが、修
正後、新たな修正が発生する確率が減少するという効果
が得られる。これにより、参照スケーリングファクタの
変動を抑えることができ、安定した画質を得ることがで
きる。
領域を外れた場合、外れた量に応じて、参照スケーリン
グファクタ、予測モデル、目標符号量、及び領域を修正
することにより、最終的な発生符号量が符号化開始時に
設定した目標符号量と異なってしまうことになるが、修
正後、新たな修正が発生する確率が減少するという効果
が得られる。これにより、参照スケーリングファクタの
変動を抑えることができ、安定した画質を得ることがで
きる。
【0142】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し特定の幅を持つ領域を設
定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量が
領域を外れたときは、外れた量に応じて参照スケーリン
グファクタ、予測モデル、目標符号量、及び領域を修正
することにより、画像の特徴に応じた精度の高い符号量
制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し特定の幅を持つ領域を設
定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量が
領域を外れたときは、外れた量に応じて参照スケーリン
グファクタ、予測モデル、目標符号量、及び領域を修正
することにより、画像の特徴に応じた精度の高い符号量
制御を行うことができる。
【0143】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0144】(実施形態12)本発明の第12の実施形
態について図5及び10を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、参照スケーリングファクタと各マクロブロックご
とに検出した重要度により、差分画像をマクロブロック
ごとに符号化し、発生符号量が予測モデルに対して設定
した領域から外れた場合に参照スケーリングファクタの
修正を行うことを特徴としする。
態について図5及び10を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、参照スケーリングファクタと各マクロブロックご
とに検出した重要度により、差分画像をマクロブロック
ごとに符号化し、発生符号量が予測モデルに対して設定
した領域から外れた場合に参照スケーリングファクタの
修正を行うことを特徴としする。
【0145】予測モデルをアクティビティ関数から算出
するので、予測モデルの形状は各マクロブロックの特徴
を反映したものとなる。例えば、予測モデルの傾きが大
きい場合は、そのマクロブロックのアクティビティは大
きい。すなわち、エッジを含んだ領域であることを表し
ている。逆に、予測モデルの傾きが小さい場合は、その
マクロブロックのアクティビティは小さい。すなわち、
平坦領域であることを表している。
するので、予測モデルの形状は各マクロブロックの特徴
を反映したものとなる。例えば、予測モデルの傾きが大
きい場合は、そのマクロブロックのアクティビティは大
きい。すなわち、エッジを含んだ領域であることを表し
ている。逆に、予測モデルの傾きが小さい場合は、その
マクロブロックのアクティビティは小さい。すなわち、
平坦領域であることを表している。
【0146】予測モデルの傾きが大きい領域において
は、予測モデルの傾きが小さい領域に比べて、参照スケ
ーリングファクタの変動による発生符号量の変動が大き
い。そのため、予測モデルに対して設定する幅を予測モ
デルの傾きにかかわらず一定とする場合、予測モデルの
傾きが小さい領域をベースにして幅を小さく設定する
と、予測モデルの傾きが大きい領域では参照スケーリン
グファクタが激しく変動してしまう。逆に、予測モデル
の傾きが大きい領域をベースにして幅を大きく設定する
と、予測モデルの傾きが小さい領域では予測モデルに合
わない参照スケーリングファクタが選択されたときでも
参照スケーリングファクタが修正されず、画像の特徴に
応じた符号化を行うことが困難となる。
は、予測モデルの傾きが小さい領域に比べて、参照スケ
ーリングファクタの変動による発生符号量の変動が大き
い。そのため、予測モデルに対して設定する幅を予測モ
デルの傾きにかかわらず一定とする場合、予測モデルの
傾きが小さい領域をベースにして幅を小さく設定する
と、予測モデルの傾きが大きい領域では参照スケーリン
グファクタが激しく変動してしまう。逆に、予測モデル
の傾きが大きい領域をベースにして幅を大きく設定する
と、予測モデルの傾きが小さい領域では予測モデルに合
わない参照スケーリングファクタが選択されたときでも
参照スケーリングファクタが修正されず、画像の特徴に
応じた符号化を行うことが困難となる。
【0147】特に、参照スケーリングファクタが修正さ
れないと、目標符号量との誤差が大きくなり、多くの符
号量が必要とされるアクティビティが大きなマクロブロ
ックを符号化する場合に、十分な符号量を割り当てるこ
とができなくなる。そのため領域513は、予測モデル
511の傾きに応じて変化し、予測モデルの傾きが大き
いほど大きくなり、予測モデルの傾きが小さいほど小さ
くなる。
れないと、目標符号量との誤差が大きくなり、多くの符
号量が必要とされるアクティビティが大きなマクロブロ
ックを符号化する場合に、十分な符号量を割り当てるこ
とができなくなる。そのため領域513は、予測モデル
511の傾きに応じて変化し、予測モデルの傾きが大き
いほど大きくなり、予測モデルの傾きが小さいほど小さ
くなる。
【0148】そこで、符号化を進めていき、発生符号量
512が領域513から外れてしまうときは参照スケー
リングファクタを操作する。例えば、発生符号量513
が領域504より大きくなる場合は参照スケーリングフ
ァクタを1だけ大きくし、逆に発生符号量503が領域
504より小さくなる場合は参照スケーリングファクタ
を1だけ小さくする。
512が領域513から外れてしまうときは参照スケー
リングファクタを操作する。例えば、発生符号量513
が領域504より大きくなる場合は参照スケーリングフ
ァクタを1だけ大きくし、逆に発生符号量503が領域
504より小さくなる場合は参照スケーリングファクタ
を1だけ小さくする。
【0149】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応
じて幅の変化する領域を設定し、予測モデルに沿って符
号化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた
量に応じて参照スケーリングファクタを修正することに
より、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行う
ことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応
じて幅の変化する領域を設定し、予測モデルに沿って符
号化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた
量に応じて参照スケーリングファクタを修正することに
より、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行う
ことができる。
【0150】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0151】(実施形態13)本発明の第13の実施形
態について図5及び11を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、参照スケーリングファクタと各マクロブロックご
とに検出した重要度により、差分画像をマクロブロック
ごとに符号化し、発生符号量が予測モデルに対して設定
した領域から外れた場合に参照スケーリングファクタ、
予測モデル、及び予測モデルに対して設定する領域の修
正を行うことを特徴とする。
態について図5及び11を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、参照スケーリングファクタと各マクロブロックご
とに検出した重要度により、差分画像をマクロブロック
ごとに符号化し、発生符号量が予測モデルに対して設定
した領域から外れた場合に参照スケーリングファクタ、
予測モデル、及び予測モデルに対して設定する領域の修
正を行うことを特徴とする。
【0152】図11に本実施形態における符号化部30
7の動作を示す。図11において、予測モデル514は
修正前の予測モデルであり、図6に示したアクティビテ
ィ関数500から求めた発生符号量の予測モデルであ
る。領域517は修正前の予測モデル514に対して設
定した領域である。予測モデル515は修正後の予測モ
デルである。領域518は修正後の予測モデル515に
対して設定した領域である。発生符号量516は実際に
符号化を行ったときの発生符号量である。
7の動作を示す。図11において、予測モデル514は
修正前の予測モデルであり、図6に示したアクティビテ
ィ関数500から求めた発生符号量の予測モデルであ
る。領域517は修正前の予測モデル514に対して設
定した領域である。予測モデル515は修正後の予測モ
デルである。領域518は修正後の予測モデル515に
対して設定した領域である。発生符号量516は実際に
符号化を行ったときの発生符号量である。
【0153】発生符号量516が修正前の予測モデル5
14に対して設定した領域517から外れた場合は、参
照スケーリングファクタ、予測モデル、目標符号量、及
び領域を修正する。
14に対して設定した領域517から外れた場合は、参
照スケーリングファクタ、予測モデル、目標符号量、及
び領域を修正する。
【0154】発生符号量が予測モデルに対して設定した
領域を外れた場合、参照スケーリングファクタ、予測モ
デル、目標符号量、領域を修正することにより、最終的
な発生符号量が符号化開始時に設定した目標符号量とは
異なってしまうが、修正後、新たな修正が発生する確率
が減少するという効果が得られる。これにより、参照ス
ケーリングファクタの変動を抑えることができ、安定し
た画質を得ることができる。
領域を外れた場合、参照スケーリングファクタ、予測モ
デル、目標符号量、領域を修正することにより、最終的
な発生符号量が符号化開始時に設定した目標符号量とは
異なってしまうが、修正後、新たな修正が発生する確率
が減少するという効果が得られる。これにより、参照ス
ケーリングファクタの変動を抑えることができ、安定し
た画質を得ることができる。
【0155】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応
じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化
を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に
応じて参照スケーリングファクタ、予測モデル、目標符
号量、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応
じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応
じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化
を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に
応じて参照スケーリングファクタ、予測モデル、目標符
号量、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応
じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0156】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0157】(実施形態14)本発明の第14の実施形
態について図5及び12を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して、予測モデルの傾きに応じた幅を設定し、S
(2以上の整数)マクロブロックごとにチェックポイン
トを設定し、そのチェックポイントにおいて発生符号量
がこの領域を外れた場合は、外れた量に応じて参照スケ
ーリングファクタを修正する。チェックポイント以外で
発生符号量が領域を外れても参照スケーリングファクタ
の修正は行わない。
態について図5及び12を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して、予測モデルの傾きに応じた幅を設定し、S
(2以上の整数)マクロブロックごとにチェックポイン
トを設定し、そのチェックポイントにおいて発生符号量
がこの領域を外れた場合は、外れた量に応じて参照スケ
ーリングファクタを修正する。チェックポイント以外で
発生符号量が領域を外れても参照スケーリングファクタ
の修正は行わない。
【0158】ピクチャ内でスケーリングファクタが変化
するとき、その変化点において量子化誤差の度合いが変
化することによる不連続点が生じる。この不連続点は視
覚的な劣化を引き起こす。それ故、スケーリングファク
タはピクチャ内で一定であることが望ましい。そこで、
本実施形態では、Sマクロブロックごとにチェックポイ
ントを設定し、チェックポイントで発生符号量が領域を
外れていた場合のみ、外れた量に応じて参照スケーリン
グファクタを修正する。これにより画質の安定性を高め
ることができる。
するとき、その変化点において量子化誤差の度合いが変
化することによる不連続点が生じる。この不連続点は視
覚的な劣化を引き起こす。それ故、スケーリングファク
タはピクチャ内で一定であることが望ましい。そこで、
本実施形態では、Sマクロブロックごとにチェックポイ
ントを設定し、チェックポイントで発生符号量が領域を
外れていた場合のみ、外れた量に応じて参照スケーリン
グファクタを修正する。これにより画質の安定性を高め
ることができる。
【0159】またチェックポイントで発生符号量が領域
を外れていた場合のみ、参照スケーリングファクタ、予
測モデル、目標符号量、及び領域を修正することも考え
られる。
を外れていた場合のみ、参照スケーリングファクタ、予
測モデル、目標符号量、及び領域を修正することも考え
られる。
【0160】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、Sマク
ロブロックごとに設定したチェックポイントにおいて、
発生符号量が領域を外れた場合に、外れた量に応じて参
照スケーリングファクタを修正することにより、画質の
安定性を高め、かつ画像の特徴に応じた精度の高い符号
量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、Sマク
ロブロックごとに設定したチェックポイントにおいて、
発生符号量が領域を外れた場合に、外れた量に応じて参
照スケーリングファクタを修正することにより、画質の
安定性を高め、かつ画像の特徴に応じた精度の高い符号
量制御を行うことができる。
【0161】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0162】(実施形態15)本発明の第15の実施形
態について図5及び12を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して、予測モデルの傾きに応じた幅を設定し、1
マクロブロックラインごとにチェックポイントを設定
し、そのチェックポイントにおいて発生符号量がこの領
域を外れた場合には、参照スケーリングファクタを修正
することを特徴とする。チェックポイント以外で発生符
号量が領域を外れても参照スケーリングファクタの修正
は行わない。例えば45×30マクロブロックから構成
される画像に対しては、45マクロブロックごとにチェ
ックポイントが設定される。
態について図5及び12を参照しながら説明する。図5
の構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して、予測モデルの傾きに応じた幅を設定し、1
マクロブロックラインごとにチェックポイントを設定
し、そのチェックポイントにおいて発生符号量がこの領
域を外れた場合には、参照スケーリングファクタを修正
することを特徴とする。チェックポイント以外で発生符
号量が領域を外れても参照スケーリングファクタの修正
は行わない。例えば45×30マクロブロックから構成
される画像に対しては、45マクロブロックごとにチェ
ックポイントが設定される。
【0163】またチェックポイントで発生符号量が領域
を外れていた場合のみ、参照スケーリングファクタ、予
測モデル、目標符号量、及び領域を修正することも考え
られる。
を外れていた場合のみ、参照スケーリングファクタ、予
測モデル、目標符号量、及び領域を修正することも考え
られる。
【0164】ピクチャ内でスケーリングファクタが変化
するとき、その変化点において、量子化誤差の度合いが
変化することによる不連続点が生じる。この不連続点は
視覚的な劣化を引き起こす。特に画面中央で不連続点が
生じる場合、大きな画質劣化を引き起こす。そのため1
マクロブロックラインごとにチェックポイントを設定す
ることにより、参照スケーリングファクタの変化が常に
画面端で発生することになり、視覚上の劣化を抑えるこ
とができる。
するとき、その変化点において、量子化誤差の度合いが
変化することによる不連続点が生じる。この不連続点は
視覚的な劣化を引き起こす。特に画面中央で不連続点が
生じる場合、大きな画質劣化を引き起こす。そのため1
マクロブロックラインごとにチェックポイントを設定す
ることにより、参照スケーリングファクタの変化が常に
画面端で発生することになり、視覚上の劣化を抑えるこ
とができる。
【0165】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、1マク
ロブロックラインごとに設定したチェックポイントにお
いて、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて参照スケーリングファクタを修正することにより、
画質の安定性を高め、かつ画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、1マク
ロブロックラインごとに設定したチェックポイントにお
いて、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて参照スケーリングファクタを修正することにより、
画質の安定性を高め、かつ画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を行うことができる。
【0166】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0167】(実施形態16)本発明の第16の実施形
態について、図5及び12を参照しながら説明する。各
構成、及び基本的な動作は実施形態9で示した通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して、予測モデルの傾きに応じた幅を設定し、L
個(2のべき乗で表現される整数)のマクロブロックご
とにチェックポイントを設定し、そのチェックポイント
において発生符号量がこの領域を外れた場合には、参照
スケーリングファクタを修正することを特徴とする。チ
ェックポイント以外で発生符号量が領域を外れても参照
スケーリングファクタの修正は行わない。例えば64マ
クロブロックごとにチェックポイントが設定される。
態について、図5及び12を参照しながら説明する。各
構成、及び基本的な動作は実施形態9で示した通りであ
るが、本実施形態における符号化部307は、予測モデ
ルに対して、予測モデルの傾きに応じた幅を設定し、L
個(2のべき乗で表現される整数)のマクロブロックご
とにチェックポイントを設定し、そのチェックポイント
において発生符号量がこの領域を外れた場合には、参照
スケーリングファクタを修正することを特徴とする。チ
ェックポイント以外で発生符号量が領域を外れても参照
スケーリングファクタの修正は行わない。例えば64マ
クロブロックごとにチェックポイントが設定される。
【0168】またチェックポイントで発生符号量が領域
を外れていた場合のみ、参照スケーリングファクタ、予
測モデル、目標符号量、及び領域を修正することも考え
られる。
を外れていた場合のみ、参照スケーリングファクタ、予
測モデル、目標符号量、及び領域を修正することも考え
られる。
【0169】2のべき乗で表現されるマクロブロック数
ごとにチェックポイントを設定することにより、チェッ
クポイントのカウンタをビットシフトのみで演算するこ
とができ、回路規模の削減が可能となる。
ごとにチェックポイントを設定することにより、チェッ
クポイントのカウンタをビットシフトのみで演算するこ
とができ、回路規模の削減が可能となる。
【0170】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、2のべ
き乗で表現されるマクロブロック数ごとに設定したチェ
ックポイントにおいて、発生符号量が領域を外れたとき
は、外れた量に応じて参照スケーリングファクタを修正
することにより、画質の安定性を高め、かつ画像の特徴
に応じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに沿って符号化を行い、2のべ
き乗で表現されるマクロブロック数ごとに設定したチェ
ックポイントにおいて、発生符号量が領域を外れたとき
は、外れた量に応じて参照スケーリングファクタを修正
することにより、画質の安定性を高め、かつ画像の特徴
に応じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0171】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0172】(実施形態17)本発明の第17の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における符号化部307は、予測モデルに対
し、常に符号化フレームの目標符号量のうち、1マクロ
ブロックライン分のビット数の幅から成る領域を設定
し、発生符号量がその領域を外れたら参照スケーリング
ファクタ、目標符号量、予測モデル、及び領域の修正を
行うことを特徴とする。例えば45×30のマクロブロ
ックから構成される画像に対して目標符号量が9000
0ビットである場合、予測モデルに対して1マクロブロ
ックラインの符号量、すなわち、90000/30=3
000ビットの幅を持つ領域が設定される。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における符号化部307は、予測モデルに対
し、常に符号化フレームの目標符号量のうち、1マクロ
ブロックライン分のビット数の幅から成る領域を設定
し、発生符号量がその領域を外れたら参照スケーリング
ファクタ、目標符号量、予測モデル、及び領域の修正を
行うことを特徴とする。例えば45×30のマクロブロ
ックから構成される画像に対して目標符号量が9000
0ビットである場合、予測モデルに対して1マクロブロ
ックラインの符号量、すなわち、90000/30=3
000ビットの幅を持つ領域が設定される。
【0173】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、目標符号量の内、1マ
クロブロックライン分のビット数の幅から成る領域を設
定し、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モデ
ル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応じ
た精度の高い符号量制御を行うことができる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、目標符号量の内、1マ
クロブロックライン分のビット数の幅から成る領域を設
定し、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モデ
ル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応じ
た精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0174】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0175】(実施形態18)本発明の第18の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における符号化部307は、予測モデルに対
し、常に符号化フレームの目標符号量の内、32又は6
4のような2のべき乗で表現されるマクロブロック分の
ビット数の幅から成る領域を設定し、発生符号量がその
領域を外れたら参照スケーリングファクタ、目標符号
量、予測モデル、及び領域の修正を行うことを特徴とす
る。例えば45×30のマクロブロックから構成される
画像に対して目標符号量が90000ビットであり、3
2マクロブロック聞のビット数の幅を与える場合、90
000/(45×30)×32=2133ビットの幅を
持つ領域が予測モデルに対し設定される。この場合、領
域の幅の演算はビットシフトのみで行うことができるた
め、回路規模の増加を抑えることができる。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における符号化部307は、予測モデルに対
し、常に符号化フレームの目標符号量の内、32又は6
4のような2のべき乗で表現されるマクロブロック分の
ビット数の幅から成る領域を設定し、発生符号量がその
領域を外れたら参照スケーリングファクタ、目標符号
量、予測モデル、及び領域の修正を行うことを特徴とす
る。例えば45×30のマクロブロックから構成される
画像に対して目標符号量が90000ビットであり、3
2マクロブロック聞のビット数の幅を与える場合、90
000/(45×30)×32=2133ビットの幅を
持つ領域が予測モデルに対し設定される。この場合、領
域の幅の演算はビットシフトのみで行うことができるた
め、回路規模の増加を抑えることができる。
【0176】このように、符号化フレームに対し、画像
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、目標符号量の内、2の
べき乗で表現されるマクロブロック分のビット数の幅か
ら成る領域を設定し、発生符号量が領域を外れたとき
は、外れた量に応じて参照スケーリングファクタ、目標
符号量、予測モデル、及び領域を修正することにより、
画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことが
できる。
の特徴を示すアクティビティから発生符号量の予測モデ
ルを生成し、予測モデルに対し、目標符号量の内、2の
べき乗で表現されるマクロブロック分のビット数の幅か
ら成る領域を設定し、発生符号量が領域を外れたとき
は、外れた量に応じて参照スケーリングファクタ、目標
符号量、予測モデル、及び領域を修正することにより、
画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことが
できる。
【0177】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0178】(実施形態19)本発明の第19の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、アク
ティビティ関数とフレームアクティビティを異なる演算
方法で算出することを特徴とする。例えばアクティビテ
ィ関数をサンプル値の絶対和とし、フレームアクティビ
ティをアダマール変換後のAC係数の絶対和とするよう
に、それぞれに最適の算出方法でアクティビティを算出
する。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、アク
ティビティ関数とフレームアクティビティを異なる演算
方法で算出することを特徴とする。例えばアクティビテ
ィ関数をサンプル値の絶対和とし、フレームアクティビ
ティをアダマール変換後のAC係数の絶対和とするよう
に、それぞれに最適の算出方法でアクティビティを算出
する。
【0179】このように、符号化フレームに対し、異な
る算出方法でアクティビティ関数と、フレームアクティ
ビティを算出し、アクティビティ関数から発生符号量の
予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの
傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿っ
て符号化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外
れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、目標符号
量、予測モデル、及び領域を修正することにより、画像
の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことができ
る。
る算出方法でアクティビティ関数と、フレームアクティ
ビティを算出し、アクティビティ関数から発生符号量の
予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの
傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿っ
て符号化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外
れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、目標符号
量、予測モデル、及び領域を修正することにより、画像
の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことができ
る。
【0180】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0181】(実施形態20)本発明の第20の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックごとに算出したアクティビティの総和をフレ
ームアクティビティとすることを特徴とする。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックごとに算出したアクティビティの総和をフレ
ームアクティビティとすることを特徴とする。
【0182】このように、符号化フレームに対し、マク
ロブロックごとに算出したアクティビティの総和をフレ
ームアクティビティとし、アクティビティ関数から発生
符号量の予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測
モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデ
ルに沿って符号化を行い、発生符号量が領域を外れたと
きは、外れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、
目標符号量、予測モデル、及び領域を修正することによ
り、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うこ
とができる。
ロブロックごとに算出したアクティビティの総和をフレ
ームアクティビティとし、アクティビティ関数から発生
符号量の予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測
モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデ
ルに沿って符号化を行い、発生符号量が領域を外れたと
きは、外れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、
目標符号量、予測モデル、及び領域を修正することによ
り、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うこ
とができる。
【0183】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0184】(実施形態21)本発明の第21の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアクテ
ィビティを算出し、各直交変換ブロックのアクティビテ
ィの総和をマクロブロックのアクティビティとすること
を特徴とする。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアクテ
ィビティを算出し、各直交変換ブロックのアクティビテ
ィの総和をマクロブロックのアクティビティとすること
を特徴とする。
【0185】このように、符号化フレームに対し、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアクテ
ィビティを算出し、各直交変換ブロックのアクティビテ
ィの総和をマクロブロックのアクティビティとすること
により、アクティビティ関数とフレームアクティビティ
を算出し、アクティビティ関数から発生符号量の予測モ
デルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに
応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号
化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量
に応じて参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測
モデル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に
応じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアクテ
ィビティを算出し、各直交変換ブロックのアクティビテ
ィの総和をマクロブロックのアクティビティとすること
により、アクティビティ関数とフレームアクティビティ
を算出し、アクティビティ関数から発生符号量の予測モ
デルを生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに
応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号
化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量
に応じて参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測
モデル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に
応じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0186】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0187】(実施形態22)本発明の第22の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックがイントラマクロブロックである場合には、
マクロブロックのサンプルからマクロブロックの平均値
を引くことにより生成した差分サンプルに対してアクテ
ィビティ演算を行い、マクロブロックがインターマクロ
ブロックである場合には、マクロブロックのサンプルに
対してアクティビティ演算を行うことを特徴としてい
る。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックがイントラマクロブロックである場合には、
マクロブロックのサンプルからマクロブロックの平均値
を引くことにより生成した差分サンプルに対してアクテ
ィビティ演算を行い、マクロブロックがインターマクロ
ブロックである場合には、マクロブロックのサンプルに
対してアクティビティ演算を行うことを特徴としてい
る。
【0188】このように、符号化フレームに対し、マク
ロブロックの高域成分についてアクティビティ演算を行
い、アクティビティ関数とフレームアクティビティを算
出し、アクティビティ関数から発生符号量の予測モデル
を生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応じ
た幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化を
行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて、参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モ
デル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応
じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
ロブロックの高域成分についてアクティビティ演算を行
い、アクティビティ関数とフレームアクティビティを算
出し、アクティビティ関数から発生符号量の予測モデル
を生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応じ
た幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化を
行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて、参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モ
デル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応
じた精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0189】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0190】(実施形態23)本発明の第23の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックのサンプルからマクロブロックの平均値を引
くことにより生成した差分サンプルに対してアクティビ
ティ演算を行うことを特徴としている。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックのサンプルからマクロブロックの平均値を引
くことにより生成した差分サンプルに対してアクティビ
ティ演算を行うことを特徴としている。
【0191】このように、符号化フレームに対し、マク
ロブロックの高域成分に対しアクティビティ演算を行
い、アクティビティ関数とフレームアクティビティを算
出し、アクティビティ関数から発生符号量の予測モデル
を生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応じ
た幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化を
行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モデ
ル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応じ
た精度の高い符号量制御を行うことができる。
ロブロックの高域成分に対しアクティビティ演算を行
い、アクティビティ関数とフレームアクティビティを算
出し、アクティビティ関数から発生符号量の予測モデル
を生成し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応じ
た幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化を
行い、発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応
じて参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モデ
ル、及び領域を修正することにより、画像の特徴に応じ
た精度の高い符号量制御を行うことができる。
【0192】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0193】(実施形態24)本発明の第24の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックがイントラマクロブロックである場合、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとに、直交
変換ブロックのサンプルから平均値を引いて生成した差
分ブロックに対してアクティビティ演算を行い、マクロ
ブロックがインターマクロブロックである場合、直交変
換ブロックのサンプルに対してアクティビティ演算を行
うことで得られたアクティビティの総和をマクロブロッ
クのアクティビティとすることを特徴とする。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、マク
ロブロックがイントラマクロブロックである場合、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとに、直交
変換ブロックのサンプルから平均値を引いて生成した差
分ブロックに対してアクティビティ演算を行い、マクロ
ブロックがインターマクロブロックである場合、直交変
換ブロックのサンプルに対してアクティビティ演算を行
うことで得られたアクティビティの総和をマクロブロッ
クのアクティビティとすることを特徴とする。
【0194】このように、符号化フレームに対し、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとに、ブロ
ックの高域成分に対し算出したアクティビティの総和を
マクロブロックのアクティビティとし、これらアクティ
ビティから算出したアクティビティ関数より発生符号量
の予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測モデル
の傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿
って符号化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、
外れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、目標符
号量、予測モデル、及び領域を修正することにより、画
像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことがで
きる。
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとに、ブロ
ックの高域成分に対し算出したアクティビティの総和を
マクロブロックのアクティビティとし、これらアクティ
ビティから算出したアクティビティ関数より発生符号量
の予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測モデル
の傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデルに沿
って符号化を行い、発生符号量が領域を外れたときは、
外れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、目標符
号量、予測モデル、及び領域を修正することにより、画
像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことがで
きる。
【0195】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0196】(実施形態25)本発明の第25の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとに、直交
変換ブロックのサンプルから平均値を引いて生成した差
分ブロックに対してアクティビティ演算を行うことで得
られたアクティビティの総和をマクロブロックのアクテ
ィビティとすることを特徴とする。このように、符号化
フレームに対し、同一マクロブロックに属する直交変換
ブロックごとに、ブロックの高域成分に対し算出したア
クティビティの総和をマクロブロックのアクティビティ
とし、これらアクティビティから算出したアクティビテ
ィ関数より発生符号量の予測モデルを生成し、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量が
領域を外れたときは、外れた量に応じて、参照スケーリ
ングファクタ、目標符号量、予測モデル、及び領域を修
正することにより、画像の特徴に応じた精度の高い符号
量制御を行うことができる。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとに、直交
変換ブロックのサンプルから平均値を引いて生成した差
分ブロックに対してアクティビティ演算を行うことで得
られたアクティビティの総和をマクロブロックのアクテ
ィビティとすることを特徴とする。このように、符号化
フレームに対し、同一マクロブロックに属する直交変換
ブロックごとに、ブロックの高域成分に対し算出したア
クティビティの総和をマクロブロックのアクティビティ
とし、これらアクティビティから算出したアクティビテ
ィ関数より発生符号量の予測モデルを生成し、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量が
領域を外れたときは、外れた量に応じて、参照スケーリ
ングファクタ、目標符号量、予測モデル、及び領域を修
正することにより、画像の特徴に応じた精度の高い符号
量制御を行うことができる。
【0197】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0198】(実施形態26)本発明の第26の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行って得られるAC係数の絶対値和を算出
し、それらの総和をマクロブロックのアクティビティと
することを特徴とする。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行って得られるAC係数の絶対値和を算出
し、それらの総和をマクロブロックのアクティビティと
することを特徴とする。
【0199】このように、符号化フレームに対し、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行って得られるAC係数の絶対値和の、マク
ロブロック分の総和をマクロブロックのアクティビティ
とし、これらアクティビティから算出したアクティビテ
ィ関数より発生符号量の予測モデルを生成し、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量が
領域を外れたときは、外れた量に応じて、参照スケーリ
ングファクタ、目標符号量、予測モデル、及び領域を修
正することにより、画像の特徴に応じた精度の高い符号
量制御を行うことができる。
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行って得られるAC係数の絶対値和の、マク
ロブロック分の総和をマクロブロックのアクティビティ
とし、これらアクティビティから算出したアクティビテ
ィ関数より発生符号量の予測モデルを生成し、予測モデ
ルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を持つ領域を設
定し、予測モデルに沿って符号化を行い、発生符号量が
領域を外れたときは、外れた量に応じて、参照スケーリ
ングファクタ、目標符号量、予測モデル、及び領域を修
正することにより、画像の特徴に応じた精度の高い符号
量制御を行うことができる。
【0200】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0201】(実施形態27)本発明の第27の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行い、AC係数の絶対値和が特定のしきい値
よりも小さい場合は、そのAC係数の値を0としてAC
係数の絶対値和を算出し、その総和をマクロブロックの
アクティビティとすることを特徴とする。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行い、AC係数の絶対値和が特定のしきい値
よりも小さい場合は、そのAC係数の値を0としてAC
係数の絶対値和を算出し、その総和をマクロブロックの
アクティビティとすることを特徴とする。
【0202】このように、符号化フレームに対し、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行って得られるAC係数のうち、特定のしき
い値以上、あるいは以下のAC係数の絶対値和を求め、
それらのマクロブロック分の総和をマクロブロックのア
クティビティとし、これらアクティビティから算出した
アクティビティ関数より発生符号量の予測モデルを生成
し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を
持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化を行い、
発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応じて、
参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モデル、
及び領域を修正することにより、画像の特徴に応じた精
度の高い符号量制御を行うことができる。
マクロブロックに属する直交変換ブロックごとにアダマ
ール変換を行って得られるAC係数のうち、特定のしき
い値以上、あるいは以下のAC係数の絶対値和を求め、
それらのマクロブロック分の総和をマクロブロックのア
クティビティとし、これらアクティビティから算出した
アクティビティ関数より発生符号量の予測モデルを生成
し、予測モデルに対し、予測モデルの傾きに応じた幅を
持つ領域を設定し、予測モデルに沿って符号化を行い、
発生符号量が領域を外れたときは、外れた量に応じて、
参照スケーリングファクタ、目標符号量、予測モデル、
及び領域を修正することにより、画像の特徴に応じた精
度の高い符号量制御を行うことができる。
【0203】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0204】(実施形態28)本発明の第28の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、重要
度算出部303より検出された重要度に応じて、マクロ
ブロックのアクティビティに重みづけ演算を行い、重み
づけ演算によって得られたアクティビティを、当該マク
ロブロックのアクティビティとすることを特徴とする。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態におけるアクティビティ算出部304は、重要
度算出部303より検出された重要度に応じて、マクロ
ブロックのアクティビティに重みづけ演算を行い、重み
づけ演算によって得られたアクティビティを、当該マク
ロブロックのアクティビティとすることを特徴とする。
【0205】重要度とはマクロブロックの視覚的な重要
度である。重要度算出部303はマクロブロックに対し
て重要度を検出し、その重要度を、クラスと呼ばれるラ
ンク付けを行うことで定量化する。クラスの数字が小さ
いマクロブロックは参照スケーリングファクタよりも小
さいスケーリングファクタで量子化され、クラスの数字
が大きいマクロブロックは参照スケーリングファクタよ
りも大きいスケーリングファクタで量子化される。
度である。重要度算出部303はマクロブロックに対し
て重要度を検出し、その重要度を、クラスと呼ばれるラ
ンク付けを行うことで定量化する。クラスの数字が小さ
いマクロブロックは参照スケーリングファクタよりも小
さいスケーリングファクタで量子化され、クラスの数字
が大きいマクロブロックは参照スケーリングファクタよ
りも大きいスケーリングファクタで量子化される。
【0206】このように、符号化フレームに対し、マク
ロブロックごとに検出された重要度に応じた重みづけ演
算を行うことで算出したアクティビティ関数より発生符
号量の予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測モ
デルの傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデル
に沿って符号化を行い、発生符号量が領域を外れたとき
は、外れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、目
標符号量、予測モデル、及び領域を修正することによ
り、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うこ
とができる。
ロブロックごとに検出された重要度に応じた重みづけ演
算を行うことで算出したアクティビティ関数より発生符
号量の予測モデルを生成し、予測モデルに対し、予測モ
デルの傾きに応じた幅を持つ領域を設定し、予測モデル
に沿って符号化を行い、発生符号量が領域を外れたとき
は、外れた量に応じて、参照スケーリングファクタ、目
標符号量、予測モデル、及び領域を修正することによ
り、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うこ
とができる。
【0207】更に、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
に比べて、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量先
読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現する
ことができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の高
い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0208】(実施形態29)本発明の第29の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における重要度算出部303は、マクロブロッ
クの重要度が低いと判断した場合、当該マクロブロック
のクラスを5に設定し、符号化部307が、クラスが5
に設定されたマクロブロックに対し、全データを0とす
ることを特徴としている。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における重要度算出部303は、マクロブロッ
クの重要度が低いと判断した場合、当該マクロブロック
のクラスを5に設定し、符号化部307が、クラスが5
に設定されたマクロブロックに対し、全データを0とす
ることを特徴としている。
【0209】このように、符号化フレームに対し、重要
度が低いと判断されたマクロブロックに対して全データ
を0にすることにより、画像の特徴に応じた精度の高い
符号量制御を行うことができる。
度が低いと判断されたマクロブロックに対して全データ
を0にすることにより、画像の特徴に応じた精度の高い
符号量制御を行うことができる。
【0210】また、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0211】(実施形態30)本発明の第30の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における重要度算出部303は、同一マクロブ
ロックに属するT個の直交変換ブロックに対し、直交変
換ブロックごとに重要度の検出を行い、T個の重要度の
うち、最も高い重要度を当該マクロブロックの重要度と
することを特徴としている。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における重要度算出部303は、同一マクロブ
ロックに属するT個の直交変換ブロックに対し、直交変
換ブロックごとに重要度の検出を行い、T個の重要度の
うち、最も高い重要度を当該マクロブロックの重要度と
することを特徴としている。
【0212】このように、符号化フレームに対し、直交
変換ブロック単位で重要度の検出を行い、同一マクロブ
ロックに属する直交変換ブロックの内、最も高い重要度
を当該マクロブロックの重要度とすることで、より画像
の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことができ
る。
変換ブロック単位で重要度の検出を行い、同一マクロブ
ロックに属する直交変換ブロックの内、最も高い重要度
を当該マクロブロックの重要度とすることで、より画像
の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことができ
る。
【0213】また、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0214】(実施形態31)本発明の第31の実施形
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における重要度算出部303は同一マクロブロ
ックに属するT個の直交変換ブロックに対し、直交変換
ブロックごとに重要度の検出を行い、T個の重要度の平
均を当該マクロブロックの重要度とすることを特徴とす
る。
態について図5を参照しながら説明する。図5の構成及
び基本的な動作は実施形態9で述べた通りであるが、本
実施形態における重要度算出部303は同一マクロブロ
ックに属するT個の直交変換ブロックに対し、直交変換
ブロックごとに重要度の検出を行い、T個の重要度の平
均を当該マクロブロックの重要度とすることを特徴とす
る。
【0215】例えばT=6とし、各直交変換ブロックの
重要度を定量化したクラスがそれぞれ、1、1、3、
3、1、3であったとき、各々のクラスの平均値2がこ
のマクロブロックのクラスとなる。
重要度を定量化したクラスがそれぞれ、1、1、3、
3、1、3であったとき、各々のクラスの平均値2がこ
のマクロブロックのクラスとなる。
【0216】このように、符号化フレームに対し、直交
変換ブロック単位で重要度の検出を行い、同一マクロブ
ロックに属する直交変換ブロックのうち、最も高い重要
度をそのマクロブロックの重要度とすることにより、画
像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことがで
きる。
変換ブロック単位で重要度の検出を行い、同一マクロブ
ロックに属する直交変換ブロックのうち、最も高い重要
度をそのマクロブロックの重要度とすることにより、画
像の特徴に応じた精度の高い符号量制御を行うことがで
きる。
【0217】また、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0218】(実施形態32)以下、本発明の第32の
実施形態について図5を参照しながら説明する。図5の
構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りである
が、本実施形態における重要度算出部303は、同一マ
クロブロックに属するT個の直交変換ブロックごとに対
し、直交変換ブロックごとに重要度の検出を行い、重要
度が低いと判断した場合、当該直交変換ブロックのクラ
スを5に設定し、符号化部307が、クラスが5に選択
された直交変換ブロックの全データを0にし、かつ当該
直交変換ブロックのアクティビティを0にした後、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックのうち、最も
高い重要度をそのマクロブロックの重要度とすることを
特徴としている。
実施形態について図5を参照しながら説明する。図5の
構成及び基本的な動作は実施形態9で述べた通りである
が、本実施形態における重要度算出部303は、同一マ
クロブロックに属するT個の直交変換ブロックごとに対
し、直交変換ブロックごとに重要度の検出を行い、重要
度が低いと判断した場合、当該直交変換ブロックのクラ
スを5に設定し、符号化部307が、クラスが5に選択
された直交変換ブロックの全データを0にし、かつ当該
直交変換ブロックのアクティビティを0にした後、同一
マクロブロックに属する直交変換ブロックのうち、最も
高い重要度をそのマクロブロックの重要度とすることを
特徴としている。
【0219】このように、符号化フレームに対し、直交
変換ブロック単位で重要度の検出を行い、重要度が低い
と判断された直交変換ブロックに対しては全データを0
にした後、同一マクロブロックに属する直交変換ブロッ
クのうち、最も高い重要度を当該マクロブロックの重要
度とすることにより、画像の特徴に応じた精度の高い符
号量制御を行うことができる。
変換ブロック単位で重要度の検出を行い、重要度が低い
と判断された直交変換ブロックに対しては全データを0
にした後、同一マクロブロックに属する直交変換ブロッ
クのうち、最も高い重要度を当該マクロブロックの重要
度とすることにより、画像の特徴に応じた精度の高い符
号量制御を行うことができる。
【0220】また、従来例として述べたフィードフォワ
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
ード方式によるフレーム内マクロブロック間符号量制御
と比較して、本実施形態の符号化装置は、複数の符号量
先読み部を必要としないので、少ない回路規模で実現す
ることができる。すなわち、画像の特徴に応じた精度の
高い符号量制御を少ない回路規模で実現することができ
る。
【0221】(実施形態33)本発明の第33の実施形
態について図13を参照しながら説明する。図13にお
いて、750は高能率符号化部、751は誤り訂正符号
化部である。
態について図13を参照しながら説明する。図13にお
いて、750は高能率符号化部、751は誤り訂正符号
化部である。
【0222】入力された画像信号は高能率符号化部75
0に入力される。高能率符号化部750は入力された画
像信号に対して、直交変換、量子化、可変長符号化を行
い符号化データを出力する。符号化データは誤り訂正符
号化部751に入力される。誤り訂正符号化部751は
符号化フレームのピクチャタイプに応じて誤り訂正率を
変化させる。例えば符号化フレームのピクチャタイプ
が、符号化フレーム以降のフレームの予測に用いられる
I又はPピクチャのときは、より強力な誤り訂正符号を
付加する。これにより、ビット誤り発生における画質劣
化の伝播を抑えることができる。
0に入力される。高能率符号化部750は入力された画
像信号に対して、直交変換、量子化、可変長符号化を行
い符号化データを出力する。符号化データは誤り訂正符
号化部751に入力される。誤り訂正符号化部751は
符号化フレームのピクチャタイプに応じて誤り訂正率を
変化させる。例えば符号化フレームのピクチャタイプ
が、符号化フレーム以降のフレームの予測に用いられる
I又はPピクチャのときは、より強力な誤り訂正符号を
付加する。これにより、ビット誤り発生における画質劣
化の伝播を抑えることができる。
【0223】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の符号化方
法によれば、符号量制御単位であるNフレームのうち、
第Nフレームの第1フレームからのフレーム間差分の大
きさ、又は、第Nフレームの第Kフレームからのフレー
ム間差分の大きさを指標として各フレームの目標符号量
を設定するので、画像の特徴に応じた符号量制御を行う
ことができる。
法によれば、符号量制御単位であるNフレームのうち、
第Nフレームの第1フレームからのフレーム間差分の大
きさ、又は、第Nフレームの第Kフレームからのフレー
ム間差分の大きさを指標として各フレームの目標符号量
を設定するので、画像の特徴に応じた符号量制御を行う
ことができる。
【0224】特にPピクチャの差分情報によりGOP内
の画像の変化が予測できるため、従来問題であったシー
ンチェンジや動きが大きく変化する画像においても、そ
の特徴に応じた符号量割当てが可能となる。従来の方法
と比較して本発明の符号化方法は、同一ビットレートで
あればより高い画質を実現することができ、同一画質で
あればより低いビットレートで実現することができる。
の画像の変化が予測できるため、従来問題であったシー
ンチェンジや動きが大きく変化する画像においても、そ
の特徴に応じた符号量割当てが可能となる。従来の方法
と比較して本発明の符号化方法は、同一ビットレートで
あればより高い画質を実現することができ、同一画質で
あればより低いビットレートで実現することができる。
【0225】また、本発明の符号化装置によれば、小さ
な回路規模で、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制
御を行うことができる。
な回路規模で、画像の特徴に応じた精度の高い符号量制
御を行うことができる。
【図1】本発明の第1、第3及び第5の実施形態に係る
符号化方法の処理の流れを示す図
符号化方法の処理の流れを示す図
【図2】本発明の第2、第4及び第6の実施形態に係る
符号化方法の処理の流れを示す図
符号化方法の処理の流れを示す図
【図3】本発明の第7及び第8の実施形態に係る符号化
装置のブロック図
装置のブロック図
【図4】本発明の第7及び第8の実施形態におけるユニ
ット構成を示す図
ット構成を示す図
【図5】本発明の第9〜32の実施形態に係る符号化装
置のブロック図
置のブロック図
【図6】本発明の第9の実施形態におけるアクティビテ
ィ関数を示すグラフ
ィ関数を示すグラフ
【図7】本発明の第9の実施形態における発生符号量と
予測モデルとの関係を示すグラフ
予測モデルとの関係を示すグラフ
【図8】本発明の第10の実施形態における発生符号量
と予測モデルとの関係を示すグラフ
と予測モデルとの関係を示すグラフ
【図9】本発明の第11の実施形態における発生符号量
と予測モデルとの関係を示すグラフ
と予測モデルとの関係を示すグラフ
【図10】本発明の第12の実施形態における発生符号
量と予測モデルとの関係を示すグラフ
量と予測モデルとの関係を示すグラフ
【図11】本発明の第13の実施形態における発生符号
量と予測モデルとの関係を示すグラフ
量と予測モデルとの関係を示すグラフ
【図12】本発明の第14の実施形態における発生符号
量と予測モデルとの関係を示すグラフ
量と予測モデルとの関係を示すグラフ
【図13】本発明の第33の実施形態に係る符号化装置
のブロック図
のブロック図
【図14】従来のGOP内フレーム間符号量制御方式を
用いた符号化装置のブロック図
用いた符号化装置のブロック図
【図15】従来のフィードバック方式のフレーム内マク
ロブロック間符号量制御方式を用いた符号化装置のブロ
ック図
ロブロック間符号量制御方式を用いた符号化装置のブロ
ック図
【図16】従来のフィードフォワード方式のフレーム内
マクロブロック間符号量制御方式を用いた符号化装置の
ブロック図
マクロブロック間符号量制御方式を用いた符号化装置の
ブロック図
100 B1のI0からの動きを検出する処理 101 B2のI0からの動きを検出する処理 102 P3のI0からの動きを検出する処理 103 B1のI0及びP3からの動きを検出する処理 104 B2のI0及びP3からの動きを検出する処理 110 B0のP−1からの動きを検出する処理 111 B0のP−1及びI1からの動きを検出する処
理 112 B2のI1からの動きを検出する処理 113 P3のI1からの動きを検出する処理 114 B2のI1及びP3からの動きを検出する処理 200,300,800 動きベクトル検出部 201,301,801 差分画像生成部 202 ユニット分割部 203,304,802 アクティビティ算出部 204 平均ユニットアクティビティ更新部 205,305,803 目標符号量決定部 306 参照スケーリングファクタ算出部 206,307,804 符号化部 207,805 割当て符号量更新部 208,308,806 ローカルデコーダ 500 アクティビティ関数 501,503,506,507,511,514,5
15,519 発生符号量の予測モデル 502,505,508,512,516,521 発
生符号量 504,509,510,513,517,518,5
20 予測モデルに対して設定した領域 750 高能率符号化部 751 誤り訂正符号化部 810,820 マクロブロック化部 302,811,821 直交変換部 812,822 量子化部 303,813,823 重要度算出部 814 スケーリングファクタ決定部 815,826 可変長符号化部 824 符号量算出部 825 最終スケーリングファクタ決定部
理 112 B2のI1からの動きを検出する処理 113 P3のI1からの動きを検出する処理 114 B2のI1及びP3からの動きを検出する処理 200,300,800 動きベクトル検出部 201,301,801 差分画像生成部 202 ユニット分割部 203,304,802 アクティビティ算出部 204 平均ユニットアクティビティ更新部 205,305,803 目標符号量決定部 306 参照スケーリングファクタ算出部 206,307,804 符号化部 207,805 割当て符号量更新部 208,308,806 ローカルデコーダ 500 アクティビティ関数 501,503,506,507,511,514,5
15,519 発生符号量の予測モデル 502,505,508,512,516,521 発
生符号量 504,509,510,513,517,518,5
20 予測モデルに対して設定した領域 750 高能率符号化部 751 誤り訂正符号化部 810,820 マクロブロック化部 302,811,821 直交変換部 812,822 量子化部 303,813,823 重要度算出部 814 スケーリングファクタ決定部 815,826 可変長符号化部 824 符号量算出部 825 最終スケーリングファクタ決定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤原 裕士 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内
Claims (42)
- 【請求項1】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第1フレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第1フレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第2フレームから第(N−1)
フレームは第1フレーム及び第Nフレームからのフレー
ム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号化方法であ
って、 第Nフレームの第1フレームからのフレーム間差分の大
きさを指標として、前記符号化制御単位に含まれるすべ
てのフレームの目標符号量を設定することを特徴とする
映像信号符号化方法。 - 【請求項2】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第Kフレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第Kフレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第1フレームから第(K−1)
フレームは、直前の符号化制御単位に含まれる第Nフレ
ーム及び現在の符号化制御単位に含まれる第Kフレーム
からのフレーム間差分を用いて符号化を行い、第(K+
1)フレームから第(N−1)フレームは、現在の符号
化制御単位に含まれる第Kフレーム及び第Nフレームか
らのフレーム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号
化方法であって、 第Nフレームの第Kフレームからのフレーム間差分の大
きさを指標として、現在の符号化制御単位に含まれるす
べてのフレームの目標符号量を設定することを特徴とす
る映像信号符号化方法。 - 【請求項3】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第1フレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第1フレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第2フレームから第(N−1)
フレームは第1フレーム及び第Nフレームからのフレー
ム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号化方法であ
って、 第Nフレームの第1フレームからの動き量と、第2フレ
ームから第(N−1)フレームの各々の第1フレームか
らの動き量とに基づいて符号化制御単位内のシーンチェ
ンジ検出を行い、そのシーンチェンジ検出結果を指標と
して、その符号化制御単位に含まれるすべてのフレーム
の目標符号量を設定する映像信号符号化方法。 - 【請求項4】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第Kフレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第Kフレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第1フレームから第(K−1)
フレームは、直前の符号化制御単位に含まれる第Nフレ
ーム及び現在の符号化制御単位に含まれる第Kフレーム
からのフレーム間差分を用いて符号化を行い、第(K+
1)フレームから第(N−1)フレームは、現在の符号
化制御単位に含まれる第Kフレーム及び第Nフレームか
らのフレーム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号
化方法であって、 第Nフレームの第Kフレームからの動き量と、第1フレ
ームから第(K−1)フレーム及び第(K+1)フレー
ムから第(N−1)フレームの各々の第Kフレームから
の動き量とに基づいて符号化制御単位内のシーンチェン
ジ検出を行い、そのシーンチェンジ検出結果を指標とし
て、その符号化制御単位に含まれるすべてのフレームの
目標符号量を設定する映像信号符号化方法。 - 【請求項5】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第1フレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第1フレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第2フレームから第(N−1)
フレームは第1フレーム及び第Nフレームからのフレー
ム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号化方法であ
って、 第1フレームに対して算出したアクティビティから、符
号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出し、
その難易度と、第Nフレームの第1フレームからのフレ
ーム間差分の大きさとを指標として、その符号化制御単
位に含まれるすべてのフレームの目標符号量を設定する
映像信号符号化方法。 - 【請求項6】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第Kフレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第Kフレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第1フレームから第(K−1)
フレームは、直前の符号化制御単位に含まれる第Nフレ
ーム及び現在の符号化制御単位に含まれる第Kフレーム
からのフレーム間差分を用いて符号化を行い、第(K+
1)フレームから第(N−1)フレームは、現在の符号
化制御単位に含まれる第Kフレーム及び第Nフレームか
らのフレーム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号
化方法であって、 第Kフレームに対して算出したアクティビティから、符
号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出し、
その難易度と、第Nフレームの第Kフレームからのフレ
ーム間差分の大きさとを指標として、その符号化制御単
位に含まれるすべてのフレームの目標符号量を設定する
映像信号符号化方法。 - 【請求項7】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第1フレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第1フレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第2フレームから第(N−1)
フレームは第1フレーム及び第Nフレームからのフレー
ム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号化方法であ
って、 第Nフレームの第1フレームからの動き量と、第2フレ
ームから第(N−1)フレームの各々の第1フレームか
らの動き量とに基づいて符号化制御単位内のシーンチェ
ンジ検出を行い、 第1フレームに対して算出したアクティビティから、前
記符号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出
し、 前記シーンチェンジ検出結果と、前記符号化の難易度
と、第Nフレームの第1フレームからのフレーム間差分
の大きさとを指標として、前記符号化制御単位に含まれ
るすべてのフレームの目標符号量を設定する映像信号符
号化方法。 - 【請求項8】 連続したN個のフレームを1つの符号化
制御単位とし、この符号化制御単位に含まれる第Kフレ
ームはフレーム間差分を用いないでフレーム内符号化を
行い、第Nフレームは第Kフレームとのフレーム間差分
を用いて符号化を行い、第1フレームから第(K−1)
フレームは、直前の符号化制御単位に含まれる第Nフレ
ーム及び現在の符号化制御単位に含まれる第Kフレーム
からのフレーム間差分を用いて符号化を行い、第(K+
1)フレームから第(N−1)フレームは、現在の符号
化制御単位に含まれる第Kフレーム及び第Nフレームか
らのフレーム間差分を用いて符号化を行う映像信号符号
化方法であって、 第Nフレームの第Kフレームからの動き量と、第1フレ
ームから第(K−1)フレーム、及び、第(K+1)フ
レームから第(N−1)フレームの各々の第Kフレーム
からの動き量とに基づいて前記符号化制御単位内のシー
ンチェンジ検出を行い、 第Kフレームに対して算出したアクティビティから前記
符号化制御単位内の映像信号の符号化の難易度を検出
し、 前記シーンチェンジ検出結果と、前記符号化の難易度
と、第Nフレームの第Kフレームからのフレーム間差分
の大きさを指標として、前記符号化制御単位に含まれる
すべてのフレームの目標符号量を設定する映像信号符号
化方法。 - 【請求項9】 入力画像を、フレーム内符号化、フレー
ム間順方向符号化、及びフレーム間双方向予測符号化の
いずれかの処理が施される1又は複数のフレームから構
成された符号量制御単位であるユニットに分割するユニ
ット分割手段と、 前記入力画像に対しフレームごとにフレームアクティビ
ティを算出し、同じユニットに属するフレームのフレー
ムアクティビティからユニットごとにユニットアクティ
ビティを算出するアクティビティ算出手段と、 符号化対象である符号化フレームのフレームアクティビ
ティと、前記符号化フレームが属する符号化ユニットの
ユニットアクティビティと、前記符号化ユニット以前の
ユニットの平均ユニットアクティビティとに基づいて、
前記符号化フレームの目標符号量を決定する目標符号量
決定手段と、 前記目標符号量で前記符号化フレームを符号化し、符号
化データを生成する符号化手段とを備えている映像信号
符号化装置。 - 【請求項10】 前記フレームごとに算出したフレーム
アクティビティに、前記符号化フレームのピクチャタイ
プがIピクチャであるか、Pピクチャであるか、又はB
ピクチャであるかに応じてあらかじめ定められた3通り
の重み付け定数のいずれかを乗算し、得られた値を前記
フレームアクティビティとして用いることを特徴とする
請求項9記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項11】 入力画像に対して、フレームごとにマ
クロブロック単位でアクティビティを算出し、符号化対
象である符号化フレームにおける前記アクティビティの
マクロブロックごとの累積を示すアクティビティ関数を
生成し、前記符号化フレームのフレームアクティビティ
を算出するアクティビティ関数生成手段と、 前記符号化フレームの目標符号量を、前記符号化フレー
ムの符号化時の残符号量、前記符号化フレーム以前に符
号化されたフレームの発生符号量、前記符号化フレーム
以前に符号化されたフレームのアクティビティ、バッフ
ァの占有度、及び前記符号化フレームのアクティビティ
のうちの少なくとも一つを用いて決定する目標符号量決
定手段と、 前記符号化フレームの参照スケーリングファクタを、前
記符号化フレーム以前に符号化されたフレームのスケー
リングファクタ、前記符号化フレーム以前に符号化され
たフレームの発生符号量、前記符号化フレーム以前に符
号化されたフレームのフレームアクティビティ、前記符
号化フレームのフレームアクティビティ、及び前記目標
符号量のうちの少なくとも一つを用いて算出する参照ス
ケーリングファクタ算出手段と、 前記マクロブロックごとに視覚上の重要度を検出する重
要度算出手段と、 前記アクティビティ関数及び前記目標符号量に基づいて
予測モデルを生成し、前記符号化フレームをマクロブロ
ック単位で、前記予測モデル、前記参照スケーリングフ
ァクタ、及び前記重要度を用いて符号化し、符号化デー
タを生成する符号化手段とを備えている映像信号符号化
装置。 - 【請求項12】 請求項11記載の映像信号符号化装置
において、前記符号化手段が、前記アクティビティ関数
及び前記目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、前
記予測モデルに対し所定の幅を持つ領域を設定し、前記
符号化フレームをマクロブロック単位で、前記参照スケ
ーリングファクタ及び前記重要度を用いて符号化し、発
生符号量のマクロブロックごとの累積が前記領域を外れ
た場合は、外れた量に応じて前記参照スケーリングファ
クタを修正し、符号化データを生成するように構成され
ている映像信号符号化装置。 - 【請求項13】 請求項11記載の映像信号符号化装置
において、前記符号化手段が、前記アクティビティ関数
及び前記目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、前
記予測モデルに対し前記予測モデルの傾きに応じた幅を
持つ領域を設定し、前記符号化フレームをマクロブロッ
ク単位で、前記参照スケーリングファクタ及び前記重要
度を用いて符号化し、発生符号量のマクロブロックごと
の累積が前記領域を外れた場合は、前記参照スケーリン
グファクタを修正し、符号化データを生成するように構
成されている映像信号符号化装置。 - 【請求項14】 請求項11記載の映像信号符号化装置
において、前記符号化手段が、前記アクティビティ関数
及び前記目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、前
記予測モデルに対して所定の幅を持つ領域を設定し、前
記符号化フレームをマクロブロック単位で、前記参照ス
ケーリングファクタ及び前記重要度を用いて符号化し、
発生符号量のマクロブロックごとの累積が前記領域を外
れた場合は、前記参照スケーリングファクタ、前記予測
モデル、及び前記領域を修正し、符号化データを生成す
るように構成されている映像信号符号化装置。 - 【請求項15】 請求項11記載の映像信号符号化装置
において、前記符号化手段が、前記アクティビティ関数
及び前記目標符号量に基づいて予測モデルを生成し、前
記予測モデルに対し前記予測モデルの傾きに応じた幅を
持つ領域を設定し、前記符号化フレームをマクロブロッ
ク単位で、前記参照スケーリングファクタ、及び前記重
要度を用いて符号化し、発生符号量のマクロブロックご
との累積が前記領域を外れた場合には、前記参照スケー
リングファクタ、前記予測モデル、及び前記領域を修正
し、符号化データを生成するように構成されている映像
信号符号化装置。 - 【請求項16】 前記符号化手段が、1マクロブロック
ラインごとにチェックポイントを設定し、前記チェック
ポイントにおいて前記発生符号量のマクロブロックごと
の累積が前記領域を外れたかどうかの判断を行うことを
特徴とする請求項11〜15のいずれか1項記載の映像
信号符号化装置。 - 【請求項17】 前記符号化手段が、複数マクロブロッ
クごとにチェックポイントを設定し、前記チェックポイ
ントにおいて前記発生符号量のマクロブロックごとの累
積が前記領域を外れたかどうかの判断を行うことを特徴
とする請求項11〜15のいずれか1項記載の映像信号
符号化装置。 - 【請求項18】 前記符号化手段が、2のべき乗マクロ
ブロックごとにチェックポイントを設定する請求項17
記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項19】 前記領域の幅が前記符号化フレームの
目標符号量のうち、1マクロブロックライン分の符号量
であることを特徴とする請求項11、12又は14記載
の映像信号符号化装置。 - 【請求項20】 前記領域の幅が前記符号化フレームの
目標符号量のうち、2のべき乗マクロブロック分の符号
量であることを特徴とした請求項11、12又は14記
載の映像信号符号化装置。 - 【請求項21】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記フレームアクティビティの算出方法と、前記マ
クロブロックごとのアクティビティの算出方法とが異な
ることを特徴とする請求項11〜15のいずれか1項記
載の映像信号符号化装置。 - 【請求項22】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記フレームアクティビティが前記マクロブロック
ごとのアクティビティのフレーム内総和であることを特
徴とする請求項11〜15のいずれか1項記載の映像信
号符号化装置。 - 【請求項23】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記マクロブロックごとのアクティビティが、前記
マクロブロックに属する複数の直交変換ブロックごとに
求めたアクティビティの総和であることを特徴とする請
求項11〜15のいずれか1項記載の映像信号符号化装
置。 - 【請求項24】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記マクロブロックのサンプルに対してアクティビ
ティ演算を行うことを特徴とする請求項11〜15のい
ずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項25】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記マクロブロックがイントラマクロブロックであ
る場合は、前記マクロブロックのサンプルから平均値を
算出し、前記サンプルから前記平均値を引くことにより
差分サンプルを生成し、前記差分サンプルに対してアク
ティビティ演算を行い、前記マクロブロックがインター
マクロブロックである場合は、前記マクロブロックのサ
ンプルに対してアクティビティ演算を行うことを特徴と
する請求項11〜15のいずれか1項記載の映像信号符
号化装置。 - 【請求項26】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記マクロブロックのサンプルから平均値を算出
し、前記サンプルから前記平均値を引くことにより差分
サンプルを生成し、前記差分サンプルに対してアクティ
ビティ演算を行うことを特徴とする請求項11〜15の
いずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項27】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記直交変換ブロックのサンプルに対してアクティ
ビティ演算を行うことを特徴とする請求項23記載の映
像信号符号化装置。 - 【請求項28】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記マクロブロックがイントラマクロブロックであ
る場合は、前記直交変換ブロックのサンプルから平均値
を算出し、前記サンプルから前記平均値を引くことによ
り差分サンプルを生成し、前記差分サンプルに対してア
クティビティ演算を行い、前記マクロブロックがインタ
ーマクロブロックである場合は、前記直交変換ブロック
のサンプルに対してアクティビティ演算を行うことを特
徴とする請求項23記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項29】 前記アクティビティ算出手段におい
て、前記直交変換ブロックのサンプルから平均値を算出
し、前記サンプルから前記平均値を引くことにより差分
サンプルを生成し、前記差分サンプルに対してアクティ
ビティ演算を行うことを特徴とする請求項23記載の映
像信号符号化装置。 - 【請求項30】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記アクティビティ演算が前記マクロブロックの分
散の算出であることを特徴とする請求項11〜15のい
ずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項31】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記アクティビティ演算が前記マクロブロックのサ
ンプルの絶対値和の算出であることを特徴とする請求項
11〜15のいずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項32】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記アクティビティ演算が前記直交変換ブロックの
分散の算出であることを特徴とする請求項23記載の映
像信号符号化装置。 - 【請求項33】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記アクティビティ演算が前記直交変換ブロックの
サンプルの絶対値和の算出であることを特徴とする請求
項23記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項34】 前記アクティビティ演算手段における
前記アクティビティ演算が、前記直交変換ブロックに対
して直交変換を行い、前記直交変換で得られたAC係数
の絶対値和を算出する演算であることを特徴とする請求
項23記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項35】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記アクティビティ演算によって得られたアクティ
ビティ値が所定範囲内にある場合は、前記アクティビテ
ィ値を0とすることを特徴とする請求項11〜15のい
ずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項36】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記マクロブロックごとのアクティビティに対し、
前記マクロブロックごとに検出された重要度に応じた重
み付け演算を行うことを特徴とする請求項11〜15の
いずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項37】 前記アクティビティ演算手段におい
て、前記重要度算出手段により、前記マクロブロックが
重要でないと判断された場合、そのマクロブロックのア
クティビティを0とすることを特徴とする請求項11〜
15のいずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項38】 前記重要度算出手段が、前記マクロブ
ロックに属する複数の直交変換ブロックに対して重要度
の検出を行い、その検出で得られた複数の重要度のう
ち、最も高い重要度をそのマクロブロックの重要度とす
ることを特徴とする請求項11〜15のいずれか1項記
載の映像信号符号化装置。 - 【請求項39】 前記重要度算出手段が、前記マクロブ
ロックに属する複数の直交変換ブロックに対して重要度
の検出を行い、前記検出で得られた複数の重要度の平均
をそのマクロブロックの重要度とすることを特徴とする
請求項11〜15のいずれか1項記載の映像信号符号化
装置。 - 【請求項40】 前記重要度算出手段が、前記直交変換
ブロック単位で重要度の検出を行い、前記ブロックが重
要でないと判断された場合、そのブロックの直交変換後
のデータをすべて0とし、かつ、その直交変換ブロック
のアクティビティを0とすることを特徴とする請求項1
1〜15のいずれか1項記載の映像信号符号化装置。 - 【請求項41】 入力画像に対して高能率符号化を行
い、符号化データを生成する高能率符号化手段と、前記
符号化データに対して誤り訂正符号を付加した記録又は
伝送データを生成する誤り訂正符号化手段とを備え、前
記誤り訂正符号化手段が、前記入力画像のピクチャタイ
プに応じて誤り訂正能力の異なる符号化を行うことを特
徴とする映像信号符号化装置。 - 【請求項42】 前記符号化データに対して誤り訂正符
号を付加した記録又は伝送データを生成する誤り訂正符
号化手段を更に備え、前記誤り訂正符号化手段が、Pピ
クチャに対して、Iピクチャより低くBピクチャより高
い誤り訂正能力を持つ符号化を行い、Bピクチャに対し
て、最も低い誤り訂正能力を持つ符号化を行うことを特
徴とする請求項11〜15のいずれか1項記載の映像信
号符号化装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5857498A JPH10313463A (ja) | 1997-03-12 | 1998-03-10 | 映像信号符号化方法及び符号化装置 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9-57284 | 1997-03-12 | ||
JP5728497 | 1997-03-12 | ||
JP5857498A JPH10313463A (ja) | 1997-03-12 | 1998-03-10 | 映像信号符号化方法及び符号化装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10313463A true JPH10313463A (ja) | 1998-11-24 |
Family
ID=26398302
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5857498A Pending JPH10313463A (ja) | 1997-03-12 | 1998-03-10 | 映像信号符号化方法及び符号化装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH10313463A (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1998
- 1998-03-10 JP JP5857498A patent/JPH10313463A/ja active Pending
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