JPWO2013054751A1 - 画像処理装置および方法 - Google Patents

Abstract

本開示は、動きベクトルを符号化する際の符号化効率を向上することができるようにする画像処理装置および方法に関する。動きベクトル符号化部は、各ＰＵの予測動きベクトルを生成（決定）する。そして、領域決定部は、当該ＰＵＣの予測動きベクトルと、当該ＰＵＣに隣接する各隣接ＰＵの予測動きベクトルとを参照し、当該ＰＵＣと同じ予測動きベクトルを有する隣接ＰＵＴが属するＣＵＴを、当該ＣＵＴの予測量子化パラメータの生成に参照される領域に決定する。本開示は、例えば、画像処理装置に適用することができる。

Description

本開示は画像処理装置および方法に関し、特に、符号化効率を向上させることができるようにした画像処理装置および方法に関する。

近年、画像情報をデジタルとして取り扱い、その際、効率の高い情報の伝送、蓄積を目的とし、画像情報特有の冗長性を利用して、離散コサイン変換等の直交変換と動き補償により圧縮する符号化方式を採用して画像を圧縮符号する装置が普及しつつある。この符号化方式には、例えば、MPEG（Moving Picture Experts Group）などがある。

特に、MPEG2(ISO/IEC 13818-2)は、汎用画像符号化方式として定義されており、飛び越し走査画像及び順次走査画像の双方、並びに標準解像度画像及び高精細画像を網羅する標準である。例えば、MPEG2は、プロフェッショナル用途及びコンシューマ用途の広範なアプリケーションに現在広く用いられている。MPEG2圧縮方式を用いることにより、例えば720×480画素を持つ標準解像度の飛び越し走査画像であれば4乃至8Mbpsの符号量（ビットレート）が割り当てられる。また、MPEG2圧縮方式を用いることにより、例えば1920×1088画素を持つ高解像度の飛び越し走査画像であれば18乃至22 Mbpsの符号量（ビットレート）が割り当てられる。これにより、高い圧縮率と良好な画質の実現が可能である。

MPEG2は主として放送用に適合する高画質符号化を対象としていたが、MPEG1より低い符号量（ビットレート）、つまりより高い圧縮率の符号化方式には対応していなかった。携帯端末の普及により、今後そのような符号化方式のニーズは高まると思われ、これに対応してMPEG4符号化方式の標準化が行われた。画像符号化方式に関しては、1998年12月にISO/IEC 14496-2としてその規格が国際標準に承認された。

標準化のスケジュールとしては、2003年3月にはH．264及びMPEG-4 Part10 （Advanced Video Coding、以下H．264/AVCと記す）という国際標準となっている。

さらに、このH．264/AVCの拡張として、RGBや4:2:2、4:4:4といった、業務用に必要な符号化ツールや、MPEG-2で規定されていた8x8DCTや量子化マトリクスをも含んだFRExt (Fidelity Range Extension) の標準化が2005年2月に完了した。これにより、H．264/AVCを用いて、映画に含まれるフィルムノイズをも良好に表現することが可能な符号化方式となって、Blu-Ray Disc（商標）等の幅広いアプリケーションに用いられる運びとなった。

しかしながら、昨今、ハイビジョン画像の4倍の、4000×2000画素程度の画像を圧縮したい、あるいは、インターネットのような、限られた伝送容量の環境において、ハイビジョン画像を配信したいといった、更なる高圧縮率符号化に対するニーズが高まっている。このため、先述の、ITU-T傘下のVCEG (=Video Coding Expert Group) において、符号化効率の改善に関する検討が継続され行なわれている。

かかる符号化効率改善の１つとして、AVCにおけるメディアン予測を用いた動きベクトルの符号化を改善するため、AVCにおいて定義されている、メディアン予測により求められる”Spatial Predictor”に加え、”Temporal Predictor”及び”Spatio-Temporal Predictor”のどれかを、予測動きベクトル情報として、適応的に用いること（以下、MVコンペティション（MVCompetition）とも称する）が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。

なお、AVCにおいて、予測動きベクトル情報を選択する際には、JM(Joint Model)と呼ばれるAVCの参照ソフトウエアに実装されているHigh Complexity ModeまたはLow Complexity Modeによるコスト関数値が用いられている。

すなわち、予測動きベクトル情報を用いた場合のコスト関数値が算出され、最適な予測動きベクトル情報の選択が行われる。画像圧縮情報においては、それぞれのブロックに対し、どの予測動きベクトル情報が用いられたかに関する情報を示すフラグ情報が伝送される。

ところで、マクロブロックサイズを１６画素×１６画素とするのは、次世代符号化方式の対象となるような、UHD（Ultra High Definition；4000画素×2000画素）といった大きな画枠に対しては、最適ではない恐れがあった。

そこで、現在、AVCより更なる符号化効率の向上を目的として、ITU-Tと、ISO/IECの共同の標準化団体であるJCTVC（Joint Collaboration Team - Video Coding）により、HEVC（High Efficiency Video Coding）と呼ばれる符号化方式の標準化が進められている（例えば、非特許文献２参照）。

このHEVC符号化方式においては、AVCにおけるマクロブロックと同様の処理単位としてコーディングユニット（CU（Coding Unit））が定義されている。このCUは、AVCのマクロブロックのようにサイズが16×16画素に固定されず、それぞれのシーケンスにおいて、画像圧縮情報中において指定される。また、それぞれのシーケンスにおいては、CUの最大サイズ(LCU=Largest Coding Unit)と最小サイズ(SCU=Smallest Coding Unit)も規定されている。

さらに、また、非特許文献２においては、量子化パラメータQPを、Sub-LCU単位で伝送することが可能である。どの大きさのCoding Unitまで量子化パラメータを伝送するかについては、ピクチャ毎に画像圧縮情報中において指定される。また、画像圧縮情報中に含まれる、量子化パラメータに関する情報は、それぞれのCoding Unit単位で伝送される。

また、動き情報の符号化方式の１つとして、Motion Partition Mergingと呼ばれる手法（以下、マージモード（Merge mode）とも称する）が提案されている（例えば、非特許文献３参照）。この手法においては、当該ブロックの動き情報が周辺のブロックの動き情報と同一である場合、フラグ情報のみが伝送され、復号の際には、その周辺ブロックの動き情報を用いて当該ブロックの動き情報が再構築される。

ところで、上述のMVCompetitionもしくはMerge modeにおいて、Temporal predictorは、特に静止画領域においてより符号化効率を実現するため、かかる領域において、コスト関数値によるpredictorの選択を行う際、より選択されやすいという傾向が観測される。

Joel Jung,Guillaume Laroche,"Competition-Based Scheme for Motion Vector Selection and Coding", VCEG-AC06,ITU - Telecommunications Standardization SectorSTUDY GROUP 16 Question 6Video Coding Experts Group (VCEG)29th Meeting: Klagenfurt, Austria, 17-18 July, 2006 Thomas Wiegand, Woo-Jin Han, Benjamin Bross, Jens-Rainer Ohm, Gary J. Sullivan, "Working Draft 4 of High-Efficiency Video Coding ", JCTVC-F803, Joint Collaborative Team on Video Coding (JCT-VC)of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 6th Meeting: Torino, IT, 14-22 July, 2011 Martin Winken, Sebastian Bosse, Benjamin Bross, Philipp Helle, Tobias Hinz, Heiner Kirchhoffer, Haricharan Lakshman, Detlev Marpe, Simon Oudin, Matthias Preiss, Heiko Schwarz, Mischa Siekmann, Karsten Suehring, and Thomas Wiegand，"Description of video coding technology proposed by Fraunhofer HHI"，JCTVC-A116,April,2010

ここで、インタースライスにおいて、当該CUにおいて、Spatial predicorが選択されており、当該CUの左側に隣接するCUにおいてTemporal predictorが選択されている場合、あるいは、その逆である場合を考える。このような場合、非特許文献２による量子化パラメータの予測符号化方式では、静止領域と、動き領域という異なる領域の間で量子化パラメータの符号化が行われるため、予測効率が低下する恐れがあった。

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、量子化パラメータを符号化する際の符号化効率を向上させるものである。

本開示の一側面の画像処理装置は、カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルを生成する予測動きベクトル生成部と、前記予測動きベクトル生成部により生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータを生成する予測量子化パラメータ生成部と、前記予測動きベクトル生成部により生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号し、前記予測量子化パラメータ生成部により生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号するパラメータ復号部とを備える。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測であるか、または、temporal予測であるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測である場合、前記Spatial予測で参照される参照領域の位置がTOPであるか、または、Leftであるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方法と同じ予測方法により予測動きベクトルが生成された前記周辺領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、領域が複数のサブ領域で構成される場合、前記周辺領域を対象として、前記カレント領域の左上に位置する左上サブ領域に接するサブ領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、領域が複数のサブ領域で構成される場合、前記周辺領域を対象として、前記カレント領域の上部に接する上サブ領域の予測動きベクトルと前記カレント領域の左部に接する左サブ領域の予測動きベクトルとを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、前記周辺領域のList0予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、カレントピクチャにおいて並び替えがない場合に、前記周辺領域のList0予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成し、前記カレントピクチャにおいて並び替えがある場合に、前記周辺領域のList1予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、前記周辺領域の、時間軸上においてより近い距離の予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方向と、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方向とに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記パラメータ復号部により復号された動きベクトルと量子化パラメータとを用いて、ビットストリームを復号する復号部をさらに備えることができる。

前記ビットストリームは、階層構造を有する単位で符号化されており、前記復号部は、階層構造を有する単位で前記ビットストリームを復号することができる。

本開示の一側面の画像処理方法は、画像処理装置が、カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルを生成し、生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータを生成し、生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号し、生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する。

本開示の他の側面の画像処理装置は、カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルを生成する予測動きベクトル生成部と、前記予測動きベクトル生成部により生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを符号化する際に用いる予測量子化パラメータを生成する予測量子化パラメータ生成部と、前記予測動きベクトル生成部により生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化し、前記予測量子化パラメータ生成部により生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを符号化するパラメータ符号化部とを備える。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測であるか、または、temporal予測であるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方法と同じ予測方法により予測動きベクトルが生成された前記周辺領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方向と、前記対象領域の予測動きベクトルの予測方向とに応じて、前記対象領域の予測量子化パラメータを生成することができる。

前記カレント領域の動きベクトルと前記カレント領域の量子化パラメータとを用いて、画像を符号化してビットストリームを生成し、前記パラメータ符号化部により符号化された動きベクトルと量子化パラメータとを、前記符号化部により生成されたビットストリームとともに伝送する伝送部とをさらに備えることができる。

前記符号化部は、階層構造を有する単位で画像を符号化して、前記ビットストリームを生成することができる。

本開示の他の側面の画像処理方法は、画像処理装置が、カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルを生成し、生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータの符号化に用いる予測量子化パラメータを生成し、生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化し、前記カレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記対象領域の量子化パラメータを符号化する。

本開示の一側面においては、カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルが生成され、生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータが生成される。そして、生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルが復号され、前記対象領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータが復号される。

本開示の他の側面においては、カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記対象領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルが生成され、生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータの符号化に用いる予測量子化パラメータが生成される。そして、生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルが符号化され、生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータが符号化される。

なお、上述の画像処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの画像符号化装置または画像復号装置を構成している内部ブロックであってもよい。

本開示の一側面によれば、画像を復号することができる。特に、符号化効率を向上させることができる。

本開示の他の側面によれば、画像を符号化することができる。特に、符号化効率を向上させることができる。

画像符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 小数点画素精度の動き予測・補償処理の例を示す図である。 マクロブロックの例を示す図である。 メディアンオペレーションについて説明する図である。 マルチ参照フレームについて説明する図である。 テンポラルダイレクトモードについて説明する図である。 動きベクトル符号化方法について説明する図である。 コーディングユニットの構成例を説明する図である。 ピクチャパラメータセットのシンタクス要素の例を示す図である。 transform _coeffのシンタクス要素の例を示す図である。 Motion Partition Mergingについて説明する図である。 静止領域における予測動きベクトルについて説明する図である。 本技術の量子化パラメータの予測方法について説明する図である。 量子化パラメータの他の予測方法について説明する図である。 双予測の場合の量子化パラメータの予測方法について説明する図である。 動きベクトル符号化部、領域判定部、および量子化部の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 パラメータ生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。 画像復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 動きベクトル符号化部、領域判定部、および逆量子化部の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 パラメータ再構築処理の流れの例を説明するフローチャートである。 多視点画像符号化方式の例を示す図である。 本技術を適用した多視点画像符号化装置の主な構成例を示す図である。 本技術を適用した多視点画像復号装置の主な構成例を示す図である。 階層画像符号化方式の例を示す図である。 本技術を適用した階層画像符号化装置の主な構成例を示す図である。 本技術を適用した階層画像復号装置の主な構成例を示す図である。 コンピュータの主な構成例を示すブロック図である。 テレビジョン装置の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 携帯電話機の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 記録再生装置の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 撮像装置の概略的な構成の一例を示すブロック図である。

以下、本開示を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（画像符号化装置）
２．第２の実施の形態（画像復号装置）
３．第３の実施の形態（多視点画像符号化・多視点画像復号装置）
４．第４の実施の形態（階層画像符号化・階層画像復号装置）
５．第５の実施の形態（コンピュータ）
６．応用例

＜１．第１の実施の形態＞
［画像符号化装置］
図１は、画像符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。

図１に示される画像符号化装置１００は、例えば、HEVC（High Efficiency Video Coding）に準ずる方式の予測処理を用いて画像データを符号化する。

図１に示されるように画像符号化装置１００は、A/D変換部１０１、画面並べ替えバッファ１０２、演算部１０３、直交変換部１０４、量子化部１０５、可逆符号化部１０６、蓄積バッファ１０７、逆量子化部１０８、および逆直交変換部１０９を有する。また、画像符号化装置１００は、演算部１１０、デブロックフィルタ１１１、フレームメモリ１１２、選択部１１３、イントラ予測部１１４、動き予測・補償部１１５、予測画像選択部１１６、およびレート制御部１１７を有する。

画像符号化装置１００は、さらに、動きベクトル符号化部１２１および領域判定部１２２を有する。

A/D変換部１０１は、入力された画像データをA/D変換し、変換後の画像データ（デジタルデータ）を、画面並べ替えバッファ１０２に供給し、記憶させる。画面並べ替えバッファ１０２は、記憶した表示の順番のフレームの画像を、GOP（Group Of Picture）に応じて、符号化のためのフレームの順番に並べ替え、フレームの順番を並び替えた画像を、演算部１０３に供給する。また、画面並べ替えバッファ１０２は、フレームの順番を並び替えた画像を、イントラ予測部１１４および動き予測・補償部１１５にも供給する。

演算部１０３は、画面並べ替えバッファ１０２から読み出された画像から、予測画像選択部１１６を介してイントラ予測部１１４若しくは動き予測・補償部１１５から供給される予測画像を減算し、その差分情報を直交変換部１０４に出力する。

例えば、インター符号化が行われる画像の場合、演算部１０３は、画面並べ替えバッファ１０２から読み出された画像から、動き予測・補償部１１５から供給される予測画像を減算する。

直交変換部１０４は、演算部１０３から供給される差分情報に対して、離散コサイン変換やカルーネン・レーベ変換等の直交変換を施す。なお、この直交変換の方法は任意である。直交変換部１０４は、その変換係数を量子化部１０５に供給する。

量子化部１０５は、直交変換部１０４から供給される変換係数を量子化する。量子化部１０５は、レート制御部１１７から供給される符号量の目標値に関する情報に基づいて量子化パラメータを設定し、その量子化を行う。なお、この量子化の方法は任意である。量子化部１０５は、量子化された変換係数を可逆符号化部１０６に供給する。

また、量子化部１０５は、領域判定部１２２の制御のもと、処理対象の対象領域（カレント領域とも称する）の量子化パラメータを予測する。具体的には、量子化部１０５は、領域判定部１２２の制御のもと、対象領域の予測量子化パラメータを、対象領域に空間的に（ピクチャ内で）隣接する隣接領域の量子化パラメータを用いて生成する。量子化部１０５は、対象領域の量子化パラメータと、対象領域の予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータを符号化するために、可逆符号化部１０６に供給する。

すなわち、画像符号化装置１００、または、後述する画像復号装置２００において、対象領域の量子化パラメータの予測処理は、量子化パラメータの符号化または復号のために行われている。したがって、予測量子化パラメータは量子化パラメータの符号化または復号に用いられるものである。

なお、対象領域に隣接する隣接領域は、対象領域の周辺に位置する周辺領域でもあり、以下、両者の文言は、同じ領域を意味するものとして説明していく。

可逆符号化部１０６は、量子化部１０５において量子化された変換係数を任意の符号化方式で符号化する。係数データは、レート制御部１１７の制御の下で量子化されているので、この符号量は、レート制御部１１７が設定した目標値となる（若しくは目標値に近似する）。

また、可逆符号化部１０６は、イントラ予測のモードを示す情報などをイントラ予測部１１４から取得し、インター予測のモードを示す情報や差分動きベクトル情報などを動き予測・補償部１１５から取得する。可逆符号化部１０６は、また、量子化部１０５より差分量子化パラメータを取得する。

可逆符号化部１０６は、これらの各種情報を任意の符号化方式で符号化し、符号化データのヘッダ情報の一部とする（多重化する）。可逆符号化部１０６は、符号化して得られた符号化データを蓄積バッファ１０７に供給して蓄積させる。

可逆符号化部１０６の符号化方式としては、例えば、可変長符号化または算術符号化等が挙げられる。可変長符号化としては、例えば、H．264/AVC方式で定められているCAVLC（Context-Adaptive Variable Length Coding）などが挙げられる。算術符号化としては、例えば、CABAC（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）などが挙げられる。

蓄積バッファ１０７は、可逆符号化部１０６から供給された符号化データを、一時的に保持する。蓄積バッファ１０７は、所定のタイミングにおいて、保持している符号化データを、例えば、後段の図示せぬ記録装置（記録媒体）や伝送路などに出力する。

また、量子化部１０５において量子化された変換係数は、逆量子化部１０８にも供給される。逆量子化部１０８は、その量子化された変換係数を、量子化部１０５による量子化に対応する方法で逆量子化する。この逆量子化の方法は、量子化部１０５による量子化処理に対応する方法であればどのような方法であってもよい。逆量子化部１０８は、得られた変換係数を、逆直交変換部１０９に供給する。

逆直交変換部１０９は、逆量子化部１０８から供給された変換係数を、直交変換部１０４による直交変換処理に対応する方法で逆直交変換する。この逆直交変換の方法は、直交変換部１０４による直交変換処理に対応する方法であればどのようなものであってもよい。逆直交変換された出力（復元された差分情報）は、演算部１１０に供給される。

演算部１１０は、逆直交変換部１０９から供給された逆直交変換結果である、復元された差分情報に、予測画像選択部１１６を介してイントラ予測部１１４若しくは動き予測・補償部１１５からの予測画像を加算し、局部的に復号された画像（復号画像）を得る。その復号画像は、デブロックフィルタ１１１またはフレームメモリ１１２に供給される。

デブロックフィルタ１１１は、演算部１１０から供給される復号画像に対して適宜デブロックフィルタ処理を行う。例えば、デブロックフィルタ１１１は、復号画像に対してデブロックフィルタ処理を行うことにより復号画像のブロック歪を除去する。

デブロックフィルタ１１１は、フィルタ処理結果（フィルタ処理後の復号画像）をフレームメモリ１１２に供給する。なお、上述したように、演算部１１０から出力される復号画像は、デブロックフィルタ１１１を介さずにフレームメモリ１１２に供給することができる。つまり、デブロックフィルタ１１１によるフィルタ処理は省略することができる。

フレームメモリ１１２は、供給される復号画像を記憶し、所定のタイミングにおいて、記憶している復号画像を参照画像として、選択部１１３に供給する。

選択部１１３は、フレームメモリ１１２から供給される参照画像の供給先を選択する。例えば、インター予測の場合、選択部１１３は、フレームメモリ１１２から供給される参照画像を動き予測・補償部１１５に供給する。

イントラ予測部１１４は、選択部１１３を介してフレームメモリ１１２から供給される参照画像である処理対象ピクチャ内の画素値を用いて、基本的にプレディクションユニット（PU）を処理単位として予測画像を生成するイントラ予測（画面内予測）を行う。イントラ予測部１１４は、予め用意された複数のイントラ予測モードでこのイントラ予測を行う。

イントラ予測部１１４は、候補となる全てのイントラ予測モードで予測画像を生成し、画面並べ替えバッファ１０２から供給される入力画像を用いて各予測画像のコスト関数値を評価し、最適なモードを選択する。イントラ予測部１１４は、最適なイントラ予測モードを選択すると、その最適なモードで生成された予測画像を、予測画像選択部１１６に供給する。

また、上述したように、イントラ予測部１１４は、採用されたイントラ予測モードを示すイントラ予測モード情報等を、適宜可逆符号化部１０６に供給し、符号化させる。

動き予測・補償部１１５は、画面並べ替えバッファ１０２から供給される入力画像と、選択部１１３を介してフレームメモリ１１２から供給される参照画像とを用いて、基本的にPUを処理単位として、動き予測（インター予測）を行う。動き予測・補償部１１５は、検出された動きベクトルを動きベクトル符号化部１２１に供給するとともに、検出された動きベクトルに応じて動き補償処理を行い、予測画像（インター予測画像情報）を生成する。動き予測・補償部１１５は、予め用意された複数のインター予測モードでこのようなインター予測を行う。

動き予測・補償部１１５は、候補となる全てのインター予測モードで予測画像を生成する。動き予測・補償部１１５は、画面並べ替えバッファ１０２から供給される入力画像と、動きベクトル符号化部１２１からの最適予測動きベクトル情報などとを用いて、各予測画像のコスト関数値を評価し、最適なモードを選択する。動き予測・補償部１１５は、最適なインター予測モードを選択すると、その最適なモードで生成された予測画像を、予測画像選択部１１６に供給する。

また、動き予測・補償部１１５は、採用されたインター予測モードを示す情報や、符号化データを復号する際に、そのインター予測モードで処理を行うために必要な情報等を可逆符号化部１０６に供給し、符号化させる。必要な情報としては、例えば、対象領域の動きベクトルと対象領域の予測動きベクトルとの差分である差分動きベクトルの情報や、予測動きベクトル情報として、予測動きベクトルのインデックスを示すフラグなどがある。

なお、画像符号化装置１００、または、後述する画像復号装置２００において、対象領域の動きベクトルの予測処理は、動きベクトルの符号化または復号のために行われている。したがって、予測動きベクトルは、動きベクトルの符号化または復号に用いられるものである。

予測画像選択部１１６は、演算部１０３や演算部１１０に供給する予測画像の供給元を選択する。例えば、インター符号化の場合、予測画像選択部１１６は、予測画像の供給元として動き予測・補償部１１５を選択し、その動き予測・補償部１１５から供給される予測画像を演算部１０３や演算部１１０に供給する。

レート制御部１１７は、蓄積バッファ１０７に蓄積された符号化データの符号量に基づいて、オーバーフローあるいはアンダーフローが発生しないように、量子化部１０５の量子化動作のレートを制御する。

動きベクトル符号化部１２１は、動き予測・補償部１１５により求められた動きベクトルを記憶している。動きベクトル符号化部１２１は、対象領域の動きベクトルを予測する。具体的には、動きベクトル符号化部１２１は、対象領域の予測動きベクトル（Predictor)を、対象領域に時間的または空間的に隣接する隣接領域の動きベクトルを用いて生成する。動きベクトル符号化部１２１は、生成した予測動きベクトルのうち最適とされる最適予測動きベクトルを動き予測・補償部１１５および領域判定部１２２に供給する。

領域判定部１２２は、動きベクトル符号化部１２１からの最適予測動きベクトルを記憶している。領域判定部１２２は、対象領域に隣接する隣接領域の予測動きベクトルの予測方法を参照して、どの隣接領域の量子化パラメータを参照して、対象領域の予測量子化パラメータを生成するかを決定する。領域判定部１２２は、その決定結果をもとに、量子化部１０５の予測量子化パラメータ生成処理を制御する。

すなわち、図１の画像符号化装置１００において、量子化部１０５は、領域判定部１２２の制御のもと、隣接領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、対象領域の予測量子化パラメータを生成する。

［１／４画素精度動き予測］
図２は、AVC方式において規定されている、１／４画素精度の動き予測・補償処理の様子の例を説明する図である。図２において、各四角は、画素を示している。その内、Ａはフレームメモリ１１２に格納されている整数精度画素の位置を示し、b,c,dは、１／２画素精度の位置を示し、e1,e2,e3は１／４画素精度の位置を示している。

以下においては、関数Clip1()を以下の式（１）のように定義する。

・・・（１）

例えば、入力画像が８ビット精度である場合、式（１）のmax_pixの値は２５５となる。

b及びdの位置における画素値は、６tapのFIRフィルタを用いて、以下の式（２）および式（３）のように生成される。

・・・（２）

・・・（３）

cの位置における画素値は、水平方向及び垂直方向に６tapのFIRフィルタを適用し、以下の式（４）乃至式（６）のように生成される。

・・・（４）
もしくは、

・・・（５）

・・・（６）

なお、Clip処理は、水平方向及び垂直方向の積和処理の両方を行った後、最後に１度のみ行われる。

e1乃至e3は、以下の式（７）乃至式（９）のように、線形内挿により生成される。

・・・（７）

・・・（８）

・・・（９）

［マクロブロック］
また、MPEG2においては、動き予測・補償処理の単位は、フレーム動き補償モードの場合には１６×１６画素を単位として動き予測・補償処理が行なわれる。また、フィールド動き補償モードの場合には第１フィールド、第２フィールドのそれぞれに対し、１６×８画素を単位として動き予測・補償処理が行なわれる。

これに対し、AVC方式においては、図３に示されるように、１６×１６画素により構成される１つのマクロブロックを、１６×１６、１６×８、８×１６若しくは８×８のいずれかのパーティションに分割し、サブマクロブロック毎に、互いに独立した動きベクトル情報を持つことが可能である。更に、８×８パーティションに関しては、図３に示されるとおり、８×８、８×４、４×８、４×４のいずれかのサブマクロブロックに分割し、それぞれ独立した動きベクトル情報を持つことが可能である。

しかしながら、AVC方式において、MPEG2の場合と同様に、かかるような動き予測・補償処理が行なわれるようにすると、膨大な動きベクトル情報が生成されてしまう恐れがあった。そして、その生成された動きベクトル情報をこのまま符号化することは、符号化効率の低下を招く恐れがあった。

［動きベクトルのメディアン予測］
かかる問題を解決する手法として、AVC方式においては、以下のような手法により、動きベクトルの符号化情報の低減が実現されている。

図４に示される各直線は、動き補償ブロックの境界を示している。また、図４において、Ｅはこれから符号化されようとしている当該動き補償ブロックを示し、Ａ乃至Ｄは、それぞれ、既に符号化済の、Ｅに隣接する動き補償ブロックを示す。

今、Ｘ＝Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとして、Ｘに対する動きベクトル情報を、mvxとする。

まず、動き補償ブロックＡ，Ｂ、およびＣに関する動きベクトル情報を用い、動き補償ブロックＥに対する予測動きベクトル情報pmvEを、メディアンオペレーションにより、以下の式（１０）のように生成する。

・・・（１０）

動き補償ブロックＣに関する情報が、画枠の端である等の理由により利用不可能（unavailable）である場合、動き補償ブロックＤに関する情報で代用される。

画像圧縮情報に、動き補償ブロックＥに対する動きベクトル情報として符号化されるデータmvdEは、pmvEを用いて、以下の式（１１）のように生成される。

・・・（１１）

なお、実際の処理は、動きベクトル情報の水平方向および垂直方向のそれぞれの成分に対して、独立に処理が行なわれる。

［マルチ参照フレーム］
また、AVC方式においては、Multi-Reference Frame（マルチ（複数）参照フレーム）という、MPEG2やH.263等、従来の画像符号化方式では規定されていなかった方式が規定されている。

図５を用いて、AVC方式において規定されている、マルチ参照フレーム（Multi-Reference Frame）を説明する。

すなわち、MPEG-2やH.263においては、Ｐピクチャの場合、フレームメモリに格納された参照フレーム１枚のみを参照することにより動き予測・補償処理が行われていた。これに対して、AVCにおいては、図５に示されるように、複数の参照フレームがメモリに格納され、マクロブロック毎に、異なるメモリを参照することが可能である。

［ダイレクトモード］
ところで、Ｂピクチャにおける動きベクトル情報における情報量は膨大であるが、AVC方式においては、Direct Mode（ダイレクトモード）と称されるモードが用意されている。

このダイレクトモードにおいて、動きベクトル情報は、画像圧縮情報中には格納されない。画像復号装置においては、周辺ブロックの動きベクトル情報、若しくは、参照フレームにおける処理対象ブロックと同じ位置のブロックであるCo-Locatedブロックの動きベクトル情報から、当該ブロックの動きベクトル情報が算出される。

ダイレクトモード（Direct Mode）には、Spatial Direct Mode（空間ダイレクトモード）と、Temporal Direct Mode（時間ダイレクトモード）の２種類が存在し、スライス毎に切り替えることが可能である。

空間ダイレクトモード（Spatial Direct Mode）においては、以下の式（１２）に示されるように、処理対象動き補償ブロックＥの動きベクトル情報mvEが算出される。

mvE = pmvE ・・・（１２）

すなわち、Median（メディアン）予測により生成された動きベクトル情報が、当該ブロックに適用される。

以下においては、図６を用いて、時間ダイレクトモード（Temporal Direct Mode）を説明する。

図６において、L0参照ピクチャにおける、当該ブロックと同じ空間上のアドレスにあるブロックを、Co-Locatedブロックとし、Co-Locatedブロックにおける動きベクトル情報を、mvcolとする。また、当該ピクチャとL0参照ピクチャの時間軸上の距離をTDBとし、L0参照ピクチャとL1参照ピクチャの時間軸上の距離をTDDとする。

この時、当該ピクチャにおける、L0の動きベクトル情報mvL0及びL1の動きベクトル情報mvL1は、以下の式（１３）および式（１４）のように算出される。

・・・（１３）

・・・（１４）

なお、AVC画像圧縮情報においては、時間軸上の距離を表す情報TDが存在しないため、POC（Picture Order Count）を用いて、上述した式（１３）および式（１４）の演算が行われるものとする。

また、AVC画像圧縮情報においては、ダイレクトモード（Direct Mode）は、16×16画素マクロブロック単位、若しくは、8×8画素ブロック単位で定義することが可能である。

［予測モードの選択］
ところで、AVC符号化方式において、より高い符号化効率を達成するには、適切な予測モードの選択が重要である。

かかる選択方式の例として、JM（Joint Model）と呼ばれるAVC方式の参照ソフトウエア（http://iphome.hhi.de/suehring/tml/index.htm において公開されている）に実装されている方法を挙げることが出来る。

JMにおいては、以下に述べる、High Complexity Modeと、Low Complexity Modeの２通りのモード判定方法を選択することができる。どちらも、それぞれの予測モードに関するコスト関数値を算出し、これを最小にする予測モードを当該サブマクロブロック、または、当該マクロブロックに対する最適モードとして選択する。

High Complexity Modeにおけるコスト関数は、以下の式（１５）のように示される。

Cost(Mode∈Ω) = D + λ＊R ・・・（１５）

ここで、Ωは、当該ブロック乃至マクロブロックを符号化するための候補モードの全体集合、Dは、当該予測モードで符号化した場合の、復号画像と入力画像の差分エネルギーである。λは、量子化パラメータの関数として与えられるLagrange未定乗数である。Ｒは、直交変換係数を含んだ、当該モードで符号化した場合の総符号量である。

つまり、High Complexity Modeでの符号化を行うには、上記パラメータＤ及びＲを算出するため、全ての候補モードにより、一度、仮エンコード処理を行う必要があり、より高い演算量を要する。

Low Complexity Modeにおけるコスト関数は、以下の式（１６）のように示される。

Cost(Mode∈Ω) = D + QP2Quant(QP) ＊ HeaderBit ・・・（１６）

ここで、Dは、High Complexity Modeの場合と異なり、予測画像と入力画像の差分エネルギーとなる。QP2Quant(QP)は、量子化パラメータQPの関数として与えられ、HeaderBitは、直交変換係数を含まない、動きベクトルや、モードといった、Headerに属する情報に関する符号量である。

すなわち、Low Complexity Modeにおいては、それぞれの候補モードに関して、予測処理を行う必要があるが、復号画像までは必要ないため、符号化処理まで行う必要はない。このため、High Complexity Modeより低い演算量での実現が可能である。

［動きベクトルのMVコンペティション］
ところで、図４を参照して説明したような、メディアン予測を用いた動きベクトルの符号化を改善するため、非特許文献１では、以下に述べるような方法が提案されている。

すなわち、AVCにおいて定義されている、メディアン予測により求められる”Spatial Predictor（空間予測動きベクトル）”に加え、以下に述べる”Temporal Predictor（時間予測動きベクトル）”及び”Spatio-Temporal Predictor（時間と空間の予測動きベクトル）”のどれかを、予測動きベクトル情報として、適応的に用いることが可能にするものである。この提案の方法は、AVCにおいてMVコンペティション（MVCompetition）と呼ばれている。このMVコンペティションは、HEVCにおいては、Advanced Motion Vector Prediction(AMVP)と呼ばれている。

図７において、”mvcol”を、当該ブロックに対するCo-Locatedブロックに対する動きベクトル情報とする。また、mvtk（ｋ＝０乃至８）をその周辺ブロックの動きベクトル情報であるとして、それぞれの予測動きベクトル情報(Predictor)は、以下の式（１７）乃至（１９）により定義される。なお、当該ブロックに対するCo-Locatedブロックとは、当該ピクチャが参照する参照ピクチャにおいて、xy座標が、当該ブロックと同じであるブロックのことである。

Temporal Predictor：

・・・（１７）

・・・（１８）
Spatio-Temporal Predictor：

・・・（１９）

画像符号化装置１００においては、それぞれのブロックに関して、それぞれの予測動きベクトル情報を用いた場合のコスト関数が算出され、最適な予測動きベクトル情報の選択が行われる。画像圧縮情報においては、それぞれのブロックに対し、どの予測動きベクトル情報が用いられたかに関する情報（インデックス）を示すフラグが伝送される。

［コーディングユニット］
ところで、マクロブロックサイズを１６画素×１６画素とするのは、次世代符号化方式の対象となるような、UHD（Ultra High Definition；４０００画素×２０００画素）といった大きな画枠に対しては、最適ではない。

そこで、AVC方式においては、図３で上述したようにマクロブロックとサブマクロブロックによる階層構造が規定されているが、例えば、HEVC方式においては、図８に示されるように、コーディングユニット（CU（Coding Unit））が規定されている。

CUは、Coding Tree Block（CTB）とも呼ばれ、AVC方式におけるマクロブロックと同様の役割を果たす、ピクチャ単位の画像の部分領域である。後者は、１６×１６画素の大きさに固定されているのに対し、前者の大きさは固定されておらず、それぞれのシーケンスにおいて、画像圧縮情報中において指定されることになる。

例えば、出力となる符号化データに含まれるシーケンスパラメータセット（SPS（Sequence Parameter Set））において、CUの最大サイズ（LCU（Largest Coding Unit））と最小サイズ（（SCU（Smallest Coding Unit））が規定される。

それぞれのLCU内においては、SCUのサイズを下回らない範囲で、split-flag=1とすることにより、より小さなサイズのCUに分割することができる。図８の例では、LCUの大きさが１２８であり、最大階層深度が５となる。２Ｎ×２Ｎの大きさのCUは、split_flagの値が「１」である時、１つ下の階層となる、Ｎ×Ｎの大きさのCUに分割される。

更に、CUは、イントラ若しくはインター予測の処理単位となる領域（ピクチャ単位の画像の部分領域）であるプレディクションユニット（Prediction Unit（PU））に分割され、また、直交変換の処理単位となる領域（ピクチャ単位の画像の部分領域）である、トランスフォームユニット（Transform Unit（TU））に分割される。現在、HEVC方式においては、４×４及び８×８に加え、１６×１６及び３２×３２直交変換を用いることが可能である。

以上のHEVC方式のように、CUを定義し、そのCUを単位として各種処理を行うような符号化方式の場合、AVC方式におけるマクロブロックはLCUに相当し、ブロック（サブブロック）はCUに相当すると考えることができる。また、AVC方式における動き補償ブロックは、PUに相当すると考えることができる。ただし、CUは、階層構造を有するので、その最上位階層のLCUのサイズは、例えば128×128画素のように、AVC方式のマクロブロックより大きく設定されることが一般的である。

よって、以下、LCUは、AVC方式におけるマクロブロックをも含むものとし、CUは、AVC方式におけるブロック（サブブロック）をも含むものとする。

［量子化パラメータの伝送単位］
また、HEVC方式においては、量子化パラメータQPを、Sub-LCU単位で伝送することが可能である。どの大きさのCUまで量子化パラメータを伝送するかについては、図９に示されるピクチャパラメータセットに、シンタクス要素として記述される。

図９は、ピクチャパラメータセットのシンタクス要素の例を示す図である。図９の例において、各行の左端の数字は説明のために付した行番号である。

図９の例において、第１８行目にmax_cu_qp_delta_depthが設定されている。max_cu_qp_delta_depthは、どの大きさのCUまで量子化パラメータを伝送するかを指定するパラメータである。

また、画像圧縮情報中に含まれる、量子化パラメータに関する情報は、図１０に示されるtransform _coeffに、シンタクス要素として記述される。

図１０は、transform _coeffのシンタクス要素の例を示す図である。図１０の例において、各行の左端の数字は説明のために付した行番号である。

図１０の例において、第４行目にcu_qp_deltaが設定されている。cu_qp_deltaは、CU単位で伝送される差分量子化パラメータである。cu_qp_deltaの値は、次の式（２０）なる生成則により算出される。
IF(left_available)
QP = cu_qp_delta + LeftQP
Else
QP = cu_qp_delta + PrevQP
・・・（２０）

なお、LeftQPは、当該CUの左に位置するCUの量子化パラメータを表し、PrevQPは、当該ＣＵの直前に符号化もしくは復号されたCU（すなわち、当該CUの上に位置するCU）の量子化パラメータである。

ここで、差分量子化パラメータは、量子化パラメータと量子化パラメータの予測値（予測量子化パラメータ）との差である。すなわち、式（２０）に示されるように、HEVC方式においては、当該CUの予測量子化パラメータは、当該CUの左に位置するCU がavailable であれば、当該CUの左に位置するCUの量子化パラメータから求められることが規定されている。また、当該CUの予測量子化パラメータは、当該CUの左に位置するCU がavailable でないならば、当該CUの上に位置するCUの量子化パラメータから求められることが規定されている。

［動きパーティションのマージ］
ところで、動き情報の符号化方式の１つとして、図１１に示されるような、Motion Partition Mergingと呼ばれる手法（マージモード）が提案されている。この手法においては、MergeFlagと、MergeLeftFlagという、２つのflagが、マージモードに関する情報であるマージ情報として伝送される。MergeFlag=1は、当該領域Ｘの動き情報が、当該領域の上に隣接する周辺領域Ｔ、若しくは、当該領域の左に隣接する周辺領域Ｌの動き情報と同一であることを示す。この時、マージ情報には、MergeLeftFlagが含められ、伝送される。MergeFlag=0は、当該領域Ｘの動き情報が、周辺領域Ｔおよび周辺領域Ｌのいずれの動き情報とも異なることを示す。この場合、当該領域Ｘの動き情報が伝送される。

当該領域Ｘの動き情報が、周辺領域Ｌの動き情報と同一である場合、MergeFlag=1、かつ、MergeLeftFlag=1となる。当該領域Ｘの動き情報が、周辺領域Ｔの動き情報と同一である場合、MergeFlag=1、かつ、MergeLeftFlag=0となる。

［静止領域における予測動きベクトル(predictor)］
上述したMVCompetition もしくはマージモードにおいて、時間予測動きベクトル(temporal predictor)は、特に、静止画領域においてより符号化効率を実現する。すなわち、かかる領域において、式（１５）または式（１６）に示されるコスト関数値に基づく予測動きベクトルの選択を行う場合、静止画領域に対しては、時間予測動きベクトルが空間予測動きベクトルより選択されやすい。

図１２の例においては、当該フレームと当該フレームが参照する参照フレームが示されている。当該フレームと参照フレームにおける楕円は、動き物体(Moving Object)を表しており、それ以外が静止背景(Still Background)を表している。

また、当該フレームにおいては、対象領域Ｘと、対象領域Ｘに対して左側に隣接する隣接領域Ａ、対象領域Ｘに対して上側に隣接する隣接領域Ｂ、並びに、対象領域Ｘに対して右上に接する隣接領域Ｃが示されている。参照フレームにおいては、xy座標が、対象領域Ｘと同じである隣接領域のことである。

当該フレームにおいて、対象領域Ｘと隣接領域Ａは静止領域に含まれているが、隣接領域Ｂと隣接領域Ｃは動きの物体に含まれている。また、参照フレームにおいては、隣接領域Ｙは、静止領域に含まれている。この図１２に示されるように、対象領域Ｘが、（動きと静止物体）物体の境界に位置する場合には、例えば、隣接領域Ｃの空間予測動きベクトルよりも、隣接領域Ｙの時間予測動きベクトルのほうが選択されやすい。

しかしながら、インタースライスにおいて、例えば、左の隣接領域において、時間予測動きベクトルが選択されており、対象領域Ｘにおいて、空間予測動きベクトルが選択されている場合、またはその逆である場合がある。このような場合には、式（２０）で示される量子化パラメータの予測方式では、静止領域と動き領域という、異なる領域の間で、量子化パラメータの符号化処理が行われる。このため、予測効率が低下するという恐れがあった。

そこで、本技術においては、処理対象の対象領域と隣接領域における予測動きベクトルの予測方法（すなわち、予測方法が空間予測であるか、時間予測であるか）に応じて領域判定を行う。そして、領域判定結果に応じて、量子化パラメータの符号化（復号）に用いられる量子化パラメータの予測値である、予測量子化パラメータを生成することで、符号化効率を向上させる。

［量子化パラメータの予測方法］
次に、図１３を参照して、本技術の量子化パラメータの予測方法について説明する。

図１３の例においては、当該コーディングユニットであるＣＵ_Ｃが示されており、ＣＵ_Ｃの左には、左に隣接する左コーディングユニットであるＣＵ_Ｌが示されており、ＣＵ_Ｃの上には、上に隣接する上コーディングユニットであるＣＵ_Ｔが示されている。

ＣＵ_Ｃには、プレディクションユニットであるＰＵ_Ｃが含まれている。ＰＵ_Ｃは、ＣＵ_Ｃ内の左上に位置するプレディクションユニットである。ＣＵ_Ｌには、プレディクションユニットであるＰＵ_Ｌが含まれている。ＰＵ_Ｌは、ＣＵ_Ｌ内の右上に位置するプレディクションユニットである。ＣＵ_Ｔには、プレディクションユニットであるＰＵ_Ｔが含まれている。ＰＵ_Ｔは、ＣＵ_Ｔ内の左下に位置するプレディクションユニットである。すなわち、ＰＵ_Ｃ、ＰＵ_Ｌ、ＰＵ_Ｔは、いずれも、ＣＵ_Ｃにおける最左上の画素に接するプレディクションユニットである。すなわち、ＰＵは、ＣＵの副（サブ）領域である。

ＰＵ_Ｃ、ＰＵ_Ｌ、ＰＵ_Ｔには、それぞれインター予測が適用されている。また、ＰＵ_Ｃには、時間予測動きベクトル(Temporal Predictor) が用いられて動きベクトルの符号化が行われている。ＰＵ_Ｌには、空間予測動きベクトル(Spatial Predictor) が用いられて動きベクトルの符号化が行われている。ＰＵ_Ｔには、時間予測動きベクトル(Temporal Predictor)が用いられて動きベクトルの符号化が行われている。

なお、時間予測動きベクトルは、上述したように、時間軸上異なるピクチャにおいて、当該ＰＵと同じ空間上のアドレスにあるＰＵ（すなわち、時間的に隣接するＰＵ）の動きベクトル情報を用いる予測方法で求められた予測動きベクトルである。また、空間予測動きベクトルは、上述したように、当該ＰＵと同じピクチャにおいて隣接するＰＵ（すなわち、空間的に隣接するＰＵ）の動きベクトル情報を用いる予測方法で求められた予測動きベクトルである。

ここで、式（２０）を参照して上述したように、非特許文献２に記載の方法によれば、ＣＵ_Ｃに関する量子化パラメータに対しては、ＣＵ_Ｌが利用不可能でない限り、ＣＵ_Ｌに関する量子化パラメータを用いた予測処理が行われる。

しかしながら、ＰＵ_ＣとＰＵ_Ｌには、それぞれ異なる予測方法で求められた異なる種類の予測動きベクトルが適用されている。このため、ＰＵ_ＣとＰＵ_Ｌとは、別の領域に属するものと考えられ、ＣＵ_Ｌに関する量子化パラメータを用いて、ＣＵ_Ｃに関する量子化パラメータの予測処理を行うことは、符号化効率の低下を招く恐れがある。

そこで、本技術においては、ＰＵ_ＣとＰＵ_Ｔには同一種類の予測動きベクトルが適用されていることにより、ＣＵ_ＣとＣＵ_Ｔが同一の領域であるとし、ＣＵ_Ｃに関する量子化パラメータについて、ＣＵ_Ｔに関する量子化パラメータを用いた予測処理を行うこととする。

具体的には、画像符号化装置１００において、当該ＰＵ_Ｃの予測動きベクトルと、当該ＰＵ_Ｃに隣接する各隣接ＰＵの予測動きベクトルとが参照され、当該ＰＵ_Ｃと同じ予測方法の予測動きベクトルを有する隣接ＰＵ_Ｔが属するＣＵ_Ｔが、当該ＣＵ_Ｃの予測量子化パラメータの生成に参照される領域に決定される。

すなわち、当該ＣＵ_Ｃに隣接する隣接ＣＵの予測動きベクトルの予測方法に応じて、当該ＣＵ_Ｃの予測量子化パラメータが生成される。より具体的には、当該ＣＵ_Ｃに隣接する隣接ＣＵの予測動きベクトルの予測方法が空間予測であるか、または時間予測であるかに応じて、当該ＣＵ_Ｃの予測量子化パラメータが生成される。

以上のように、当該ＣＵ_Ｃと同一領域に属すると考えられる隣接ＣＵの量子化パラメータが用いられて、予測量子化パラメータが生成されるので、量子化パラメータに関する予測符号化の効率を向上させることができる。

なお、図１３の例においては、ＣＵ_Ｃにおける最左上の画素に接するプレディクションユニットであるＰＵ_Ｃ、ＰＵ_Ｌ、ＰＵ_Ｔにおける予測動きベクトル情報（Predictor)が参照される例を示した。しかしながら、参照される予測動きベクトル情報は、ＣＵ_Ｃにおける最左上の画素に接するプレディクションユニットの情報だけに限定されない。

例えば、図１４に示されるように、当該ＣＵ_Ｃの上または下に接するすべてのプレディクションユニットに関する予測動きベクトル情報（Predictor)を参照に用いることができる。

図１４の例においては、図１３の例の場合と同様に、ＣＵ_Ｃには、プレディクションユニットであるＰＵ_Ｃが含まれている。ＰＵ_Ｃは、ＣＵ_Ｃ内の左上に位置するプレディクションユニットである。

これに対して、ＣＵ_Ｌには、プレディクションユニットであるＰＵ_Ｌ１，ＰＵ_Ｌ２，・・・が含まれている。ＰＵ_Ｌ１は、ＣＵ_Ｌ内の右上に位置するプレディクションユニットであり、ＰＵ_Ｌ１の下には、ＰＵ_Ｌ２が位置し、ＰＵ_Ｌ２の下には、図示せぬ他のＰＵ_Ｌが位置する。すなわち、ＰＵ_Ｌ１，ＰＵ_Ｌ２，・・・は、ＣＵ_Ｃの左側に接するＰＵ群である。

また、ＣＵ_Ｔには、プレディクションユニットであるＰＵ_Ｔ１，ＰＵ_Ｔ２，・・・が含まれている。ＰＵ_Ｔ１は、ＣＵ_Ｌ内の右上に位置するプレディクションユニットであり、ＰＵ_Ｔ１の下には、ＰＵ_Ｔ２が位置し、ＰＵ_Ｔ２の下には、図示せぬ他のＰＵ_Ｔが位置する。すなわち、ＰＵ_Ｔ１，ＰＵ_Ｔ２，・・・は、ＣＵ_Ｃの上側に接するＰＵ群である。

図１４の例においては、ＣＵ_Ｃの左側に接するＰＵ_Ｌ１，ＰＵ_Ｌ２，・・のいずれかのＰＵの予測動きベクトル情報が、ＰＵ_Ｃと同一の予測動きベクトル情報を有する（同一領域に属する）場合、ＣＵ_Ｌの量子化パラメータが用いられて、ＣＵ_Ｃの予測量子化パラメータが生成される。

一方、ＣＵ_Ｃの上側に接するＰＵ_Ｔ１，ＰＵ_Ｔ２，・・・のいずれかのＰＵの予測動きベクトル情報が、ＰＵ_Ｃと同一の予測動きベクトル情報を有する（同一領域に属する）場合、ＣＵ_Ｔの量子化パラメータが用いられて、ＣＵ_Ｃの予測量子化パラメータが生成される。

以上のように、図１４の例の場合も、当該ＣＵの量子化パラメータの予測に、同一領域に属すると考えられるＰＵ（ＣＵ）の量子化パラメータが用いられるので、量子化パラメータに関する予測符号化の効率を向上させることができる。

なお、HEVC方式においては、空間予測動きベクトルとして、当該ＰＵの左に位置するものと、当該ＰＵの上に位置するもののうちどちらかを用いることが可能である。したがって、本技術においては、Spatial predictor,tempral predictorのどちらかを用いるかだけでなく、例えば、Spatialの場合には、左か上のどちらの領域の情報が用いられているのかにより、量子化パラメータ予測処理の制御を行ってもよい。すなわち、当該領域の上と左に隣接する各隣接領域が、当該領域と同じ空間予測動きベクトルが予測されている場合に、当該領域が上の領域の情報を参照しているとき、当該領域と同じく、上の領域を参照している隣接領域の量子化パラメータが用いられる。

また、隣接領域としての各ＣＵに双予測が適用されている場合、本技術においては、例えば、片方のリストに関する予測動きベクトル情報を用いて領域判定処理が行われる。

例えば、List０のみに関する情報を用いて、領域判定処理が行われる。あるいは、また、並び替え（reorder）がないピクチャに関しては、List０を、並び替え（reorder）があるピクチャに関しては、List１を用いて領域判定処理が行われる。

さらに、図１５の例においては、ｍ＝３の場合のＰ（１）ピクチャ、第１のＢ（１）ピクチャ、第２のＢ（２）ピクチャ、Ｐ（２）ピクチャが時間順に示されている。このような場合、第１のＢ（１）ピクチャの処理の際には、時間的に近いList0予測に関するＰ（１）ピクチャの予測動きベクトル（Predictor）情報が用いられる。一方、第２のＢ（２）ピクチャの処理の際には、時間的に近いList1予測に関するＰ（２）ピクチャの予測動きベクトル（Predictor）情報が用いられる。

以上のように、参照ピクチャとの時間軸上の距離を考慮して、List0またはList1のどちらの予測を用いるかを決めるようにしてもよい。

また、予測方向をも考慮して領域判定を行ってもよい。すなわち、例えば、当該ＣＵと上部隣接ＣＵについて、含まれるＰＵが双予測であるが、左部隣接ＣＵに含まれるＰＵが片予測の場合、上部隣接ＣＵの量子化パラメータを用いた、当該ＣＵの量子化パラメータの予測が行われる。

ここで、一般的に、HEVC方式の符号化装置や復号装置において、隣接領域の動きベクトル情報や予測動きベクトル情報といったパラメータは、ラインバッファに格納され、当該領域の符号化に用いられる。このため、本技術による方法は、ラインバッファを増大させることなく、隣接予測動きベクトル情報を用いた処理を行うことが可能である。

［動きベクトル符号化部、領域判定部、および量子化部の構成例］
図１６は、動きベクトル符号化部１２１、領域判定部１２２、および量子化部１０５の主な構成例を示すブロック図である。

図１６の例において、動きベクトル符号化部１２１は、隣接動きベクトルバッファ１５１、候補予測動きベクトル生成部１５２、コスト関数値算出部１５３、および最適予測動きベクトル決定部１５４を含むように構成される。

領域判定部１２２は、領域決定部１６１および隣接予測動きベクトルバッファ１６２を含むように構成される。

量子化部１０５は、量子化器１７１、差分ＱＰ生成部１７２、隣接ＱＰバッファ１７３、および予測ＱＰ生成部１７４を含むように構成される。

動き予測・補償部１１５により探索された動きベクトルの情報が、隣接動きベクトルバッファ１５１およびコスト関数値算出部１５３に供給される。隣接動きベクトルバッファ１５１は、動き予測・補償部１１５からの動きベクトル情報を、隣接領域の動きベクトルの情報として蓄積する。なお、隣接動きベクトルバッファ１５１に蓄積される隣接領域の動きベクトルの情報は、空間的に隣接している領域の動きベクトルの情報だけでなく時間的に隣接している領域（時間軸上異なるピクチャにおいて、当該領域と同じ空間上のアドレスにある領域）の動きベクトルの情報も含まれる。

候補予測動きベクトル生成部１５２は、当該ＰＵに時空間（時間または空間）に隣接する隣接ＰＵに対して求められた動きベクトルを示す情報を、隣接動きベクトルバッファ１５１から読み出す。候補予測動きベクトル生成部１５２は、読み出した動きベクトル情報を参照して、当該ＰＵの候補となる予測動きベクトルを生成し、生成した候補予測動きベクトルを示す情報を、コスト関数値算出部１５３に供給する。

コスト関数値算出部１５３は、各候補予測動きベクトルに関するコスト関数値を算出し、算出したコスト関数値を、候補予測動きベクトルの情報とともに最適予測動きベクトル決定部１５４に供給する。

最適予測動きベクトル決定部１５４は、コスト関数値算出部１５３からのコスト関数値を最小とする候補予測動きベクトルを、当該ＰＵに対する最適予測動きベクトルであるとして、その情報を、動き予測・補償部１１５に供給する。

なお、動き予測・補償部１１５は、最適予測動きベクトル決定部１５４からの最適予測動きベクトルの情報を用い、動きベクトルとの差分である差分動きベクトルを生成して、各予測モードについてコスト関数値を算出する。動き予測・補償部１１５は、そのうち、コスト関数値を最小とする予測モードを、インター最適予測モードに決定する。

動き予測・補償部１１５は、インター最適予測モードの予測画像を、予測画像選択部１１６に供給する。また、動き予測・補償部１１５は、生成した差分動きベクトル情報を、動きベクトルの符号化のために、可逆符号化部１０６に供給する。

図１６の例では、その図示が省略されているが、動き予測・補償部１１５から、インター最適予測モードを示す情報が、最適予測動きベクトル決定部１５４に供給される。

最適予測動きベクトル決定部１５４は、動き予測・補償部１１５により供給された情報が示す、インター最適予測モードの最適予測動きベクトルの情報を、領域決定部１６１と隣接予測動きベクトルバッファ１６２に供給する。

領域決定部１６１は、当該ＰＵの最適予測動きベクトルの情報が供給されると、当該ＰＵに隣接する隣接ＰＵの最適予測動きベクトルの情報を、隣接予測動きベクトルバッファ１６２から読み出す。領域決定部１６１は、当該ＰＵの最適予測動きベクトルと、隣接ＰＵの最適予測動きベクトルを参照し、図１３乃至図１５を参照して上述した方法により、隣接ＰＵのうち、予測量子化パラメータの生成に参照されるＰＵ（領域）を決定する。領域決定部１６１は、決定したＰＵを参照させる制御信号を、予測ＱＰ生成部１７４に供給する。

隣接予測動きベクトルバッファ１６２は、最適予測動きベクトル決定部１５４からの最適予測動きベクトル情報を、当該ＰＵの領域の決定に用いられる隣接ＰＵ（上または左に位置するＰＵ）の隣接予測動きベクトル情報として蓄積する。

一方、レート制御部１１７からの当該ＣＵの量子化パラメータの情報（すなわち、量子化パラメータ値）は、量子化器１７１および隣接ＱＰバッファに供給される。また、直交変換部１０４からの当該ＣＵの直交変換係数は、量子化器１７１に供給される。

量子化器１７１は、レート制御部１１７からの情報が示す量子化パラメータ値を用いて、直交変換係数を量子化し、当該ＣＵの量子化された直交変換係数を可逆符号化部１０６に供給する。また、量子化器１７１は、当該ＣＵの量子化パラメータの情報を、差分ＱＰ生成部１７２に供給する。

差分ＱＰ生成部１７２は、予測ＱＰ生成部１７４からの当該ＣＵの予測量子化パラメータの情報を受け取る。差分ＱＰ生成部１７２は、当該ＣＵの量子化パラメータと、当該ＣＵの予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータを求め、その情報を可逆符号化部１０６に供給する。

隣接ＱＰバッファ１７３は、レート制御部１１７からの量子化パラメータの情報を、当該ＣＵの予測量子化パラメータを生成するために用いられる、当該ＣＵに隣接する隣接ＣＵの量子化パラメータの情報として蓄積する。

予測ＱＰ生成部１７４は、領域決定部１６１からの制御信号が示す領域（隣接ＰＵが属する隣接ＣＵ）の隣接量子化パラメータを、隣接ＱＰバッファ１７３から読み出す。予測ＱＰ生成部１７４は、読み出した隣接量子化パラメータを、当該ＣＵの予測量子化パラメータとして、当該ＣＵの予測量子化パラメータの情報を、差分ＱＰ生成部１７２に供給する。

［符号化処理の流れ］
次に、以上のような画像符号化装置１００により実行される各処理の流れについて説明する。最初に、図１７のフローチャートを参照して、符号化処理の流れの例を説明する。

ステップＳ１０１において、A/D変換部１０１は入力された画像をA/D変換する。ステップＳ１０２において、画面並べ替えバッファ１０２は、A/D変換された画像を記憶し、各ピクチャの表示する順番から符号化する順番への並べ替えを行う。

ステップＳ１０３において、イントラ予測部１１４は、イントラ予測モードのイントラ予測処理を行う。ステップＳ１０４において、動き予測・補償部１１５は、インター予測モードでの動き予測や動き補償を行うインター動き予測処理を行う。動き予測・補償部１１５により探索された動きベクトルの情報が、隣接動きベクトルバッファ１５１およびコスト関数値算出部１５３に供給される。

ステップＳ１０５において、動きベクトル符号化部１２１、領域判定部１２２、および量子化部１０５は、予測動きベクトルおよび予測（差分）量子化パラメータなどを生成する処理である、パラメータ生成処理を行う。このパラメータ生成処理についての詳細は、図１８を参照して後述する。

ステップＳ１０５の処理により、当該ＰＵの各予測動きベクトルが生成され、そのうち、当該ＰＵに最適な予測動きベクトルが決定される。当該ＰＵに隣接する隣接ＰＵから、隣接ＰＵの予測動きベクトルの予測方法に応じて、予測量子化パラメータの生成に参照される領域が決定される。そして、決定された領域の量子化パラメータが、予測量子化パラメータとされて、差分量子化パラメータが生成される。

生成された差分量子化パラメータの情報は、可逆符号化部１０６に供給され、後述するステップＳ１１５において、可逆符号化される。また、最適インター予測モードの予測画像とコスト関数値は、動き予測・補償部１１５から予測画像選択部１１６に供給される。

ステップ１０６において、予測画像選択部１１６は、イントラ予測部１１４および動き予測・補償部１１５から出力された各コスト関数値に基づいて、最適なモードを決定する。つまり、予測画像選択部１１６は、イントラ予測部１１４により生成された予測画像と、動き予測・補償部１１５により生成された予測画像のいずれか一方を選択する。

ステップＳ１０７において、演算部１０３は、ステップＳ１０２の処理により並び替えられた画像と、ステップＳ１０６の処理により選択された予測画像との差分を演算する。差分データは元の画像データに較べてデータ量が低減される。したがって、画像をそのまま符号化する場合に較べて、データ量を圧縮することができる。

ステップＳ１０８において、直交変換部１０４は、ステップＳ１０７の処理により生成された差分情報を直交変換する。具体的には、離散コサイン変換、カルーネン・レーベ変換等の直交変換が行われ、変換係数が出力される。

ステップＳ１０９において、量子化部１０５の量子化器１７１は、レート制御部１１７からの量子化パラメータを用いて、ステップＳ１０８の処理により得られた直交変換係数を量子化する。

ステップＳ１０９の処理により量子化された差分情報は、次のようにして局部的に復号される。すなわち、ステップＳ１１０において、逆量子化部１０８は、ステップＳ１０９の処理により生成された量子化された直交変換係数（量子化係数とも称する）を量子化部１０５の特性に対応する特性で逆量子化する。ステップＳ１１１において、逆直交変換部１０９は、ステップＳ１０８の処理により得られた直交変換係数を、直交変換部１０４の特性に対応する特性で逆直交変換する。

ステップＳ１１２において、演算部１１０は、予測画像を局部的に復号された差分情報に加算し、局部的に復号された画像（演算部１０３への入力に対応する画像）を生成する。ステップＳ１１３においてデブロックフィルタ１１１は、ステップＳ１１２の処理により得られた局部的な復号画像に対して、デブロックフィルタ処理を適宜行う。

ステップＳ１１４において、フレームメモリ１１２は、ステップＳ１１３の処理によりデブロックフィルタ処理が施された復号画像を記憶する。なお、フレームメモリ１１２にはデブロックフィルタ１１１によりフィルタ処理されていない画像も演算部１１０から供給され、記憶される。

ステップＳ１１５において、可逆符号化部１０６は、ステップＳ１０９の処理により量子化された変換係数を符号化する。すなわち、差分画像に対して、可変長符号化や算術符号化等の可逆符号化が行われる。

なお、可逆符号化部１０６は、ステップＳ１０５において算出された差分量子化パラメータを符号化し、符号化データに付加する。また、可逆符号化部１０６は、ステップＳ１０６の処理により選択された予測画像の予測モードに関する情報を符号化し、差分画像を符号化して得られる符号化データに付加する。つまり、可逆符号化部１０６は、イントラ予測部１１４から供給される最適イントラ予測モード情報、または、動き予測・補償部１１５から供給される最適インター予測モードに応じた情報なども符号化し、符号化データに付加する。なお、ステップＳ１０６の処理によりインター予測モードの予測画像が選択された場合には、ステップＳ１０５において算出された差分動きベクトルの情報や予測動きベクトルのインデックスを示すフラグも符号化される。

ステップＳ１１６において蓄積バッファ１０７は、ステップＳ１１５の処理により得られた符号化データを蓄積する。蓄積バッファ１０７に蓄積された符号化データは、適宜読み出され、伝送路や記録媒体を介して復号側に伝送される。

ステップＳ１１７においてレート制御部１１７は、ステップＳ１１６の処理により蓄積バッファ１０７に蓄積された符号化データの符号量（発生符号量）に基づいて、オーバーフローあるいはアンダーフローが発生しないように、量子化部１０５の量子化動作のレートを制御する。また、レート制御部１１７は、量子化パラメータに関する情報を、量子化部１０５に供給する。

ステップＳ１１７の処理が終了すると、符号化処理が終了される。

［パラメータ生成処理の流れ］
次に、図１８のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ１０４において実行されるパラメータ生成処理の流れの例を説明する。このパラメータ生成処理は、動きベクトルおよび量子化パラメータの符号化および復号に用いられる、予測動きベクトルおよび予測（差分）量子化パラメータなどを生成する処理である。なお、図１９のステップＳ１５４およびＳ１５５は、動き予測・補償部１１５の処理である。

動き予測・補償部１１５により探索された動きベクトル情報が、隣接動きベクトルバッファ１５１およびコスト関数値算出部１５３に供給される。ステップＳ１５１において、候補予測動きベクトル生成部１５２は、隣接動きベクトルバッファ１５１から読み出した動きベクトル情報を参照して、当該ＰＵの候補となる予測動きベクトルを生成する。候補予測動きベクトル生成部１５２は、生成した候補予測動きベクトルの情報を、コスト関数値算出部１５３に供給する。

ステップＳ１５２において、コスト関数値算出部１５３は、候補予測動きベクトル生成部１５２により生成された各候補予測動きベクトルに関するコスト関数値を算出する。コスト関数値算出部１５３は、算出したコスト関数値を、候補予測動きベクトルの情報とともに最適予測動きベクトル決定部１５４に供給する。

ステップＳ１５３において、最適予測動きベクトル決定部１５４は、コスト関数値算出部１５３からのコスト関数値を最小とする候補予測動きベクトルを、当該ＰＵに対する最適予測動きベクトルであるとして、その情報を、動き予測・補償部１１５に供給する。

動き予測・補償部１１５は、ステップＳ１５４において、最適予測動きベクトル決定部１５４からの最適予測動きベクトル情報を用い、動きベクトルとの差分である差分動きベクトルを生成して、各予測モードについてコスト関数値を算出する。

ステップＳ１５４において、動き予測・補償部１１５は、各予測モードのうち、コスト関数値を最小とする予測モードを、インター最適予測モードに決定する。動き予測・補償部１１５は、インター最適予測モードの予測画像を、予測画像選択部１１６に供給する。また、インター最適予測モードの情報、インター最適予測モードの差分動きベクトル情報、および予測動きベクトルのインデックスを示すフラグなどは、可逆符号化部１０６に供給され、図１７のステップＳ１１５において符号化される。

動き予測・補償部１１５は、インター最適予測モードを示す情報を、最適予測動きベクトル決定部１５４に供給する。これに対応して、最適予測動きベクトル決定部１５４は、動き予測・補償部１１５により供給された情報が示す、インター最適予測モードの最適予測動きベクトルの情報を、領域決定部１６１と隣接予測動きベクトルバッファ１６２に供給する。

領域決定部１６１は、当該ＰＵの最適予測動きベクトルの情報が供給されると、当該ＰＵに隣接する隣接ＰＵの最適予測動きベクトルの情報を、隣接予測動きベクトルバッファ１６２から読み出す。そして、領域決定部１６１は、ステップＳ１５６において、当該ＰＵの最適予測動きベクトルの情報と、読み出した隣接ＰＵの最適予測動きベクトルの情報とを参照して、図１３乃至図１５を参照して上述したように、領域判定を行う。すなわち、領域決定部１６１は、ステップＳ１５６において、当該ＰＵの最適予測動きベクトルと、隣接ＰＵの最適予測動きベクトルを参照し、隣接ＰＵのうち、予測量子化パラメータの生成に参照される領域（ＰＵが含まれるＣＵ）を決定する。

領域決定部１６１は、決定したＰＵを参照させる制御信号を、予測ＱＰ生成部１７４に供給する。予測ＱＰ生成部１７４は、領域決定部１６１からの制御信号が示す領域（隣接ＰＵが属する隣接ＣＵ）の隣接量子化パラメータの情報を、隣接ＱＰバッファ１７３から読み出す。

ステップＳ１５７において、予測ＱＰ生成部１７４は、読み出した情報が示す隣接量子化パラメータを、当該ＣＵの予測量子化パラメータとして、当該ＣＵの予測量子化パラメータの情報を、差分ＱＰ生成部１７２に供給する。また、差分ＱＰ生成部１７２には、レート制御部１１７からの量子化パラメータの情報が、量子化器１７１を介して供給される。

ステップＳ１５８において、差分ＱＰ生成部１７２は、当該ＣＵの量子化パラメータと、当該ＣＵの予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータを求め、可逆符号化部１０６に供給する。

以上のように、当該領域（処理対象の領域）の予測量子化パラメータの生成に参照される領域を、当該領域と同じ種類の予測動きベクトルを有する隣接領域とするようにしたので、差分量子化パラメータの符号化効率を向上させることができる。

すなわち、MVコンペティションやマージモードで生成される予測動きベクトルを参照することにより、差分量子化パラメータが生成され、符号化効率を向上させることができる。

また、領域判定で用いられる情報は、動きベクトルを復号側で再構築する際に必要な情報であり、従来技術においても復号側へ送られる情報である予測動きベクトルの情報であるので、別途他の情報を送る必要がないため、符号化ビットの増大が抑制される。

＜２．第２の実施の形態＞
［画像復号装置］
次に、以上のように符号化された符号化データの復号について説明する。図１９は、図１の画像符号化装置１００に対応する画像復号装置の主な構成例を示すブロック図である。

図１９に示される画像復号装置２００は、画像符号化装置１００が生成した符号化データを、その符号化方法に対応する復号方法で復号する。なお、画像復号装置２００は、画像符号化装置１００と同様に、プレディクションユニット（ＰＵ）毎にインター予測を行うものとする。

図１９に示されるように画像復号装置２００は、蓄積バッファ２０１、可逆復号部２０２、逆量子化部２０３、逆直交変換部２０４、演算部２０５、デブロックフィルタ２０６、画面並べ替えバッファ２０７、およびD/A変換部２０８を有する。また、画像復号装置２００は、フレームメモリ２０９、選択部２１０、イントラ予測部２１１、動き予測・補償部２１２、および選択部２１３を有する。

さらに、画像復号装置２００は、動きベクトル復号部２２１、および領域判定部２２２を有する。

蓄積バッファ２０１は伝送されてきた符号化データを蓄積し、所定のタイミングにおいてその符号化データを可逆復号部２０２に供給する。可逆復号部２０２は、蓄積バッファ２０１より供給された、図１の可逆符号化部１０６により符号化された情報を、可逆符号化部１０６の符号化方式に対応する方式で復号する。可逆復号部２０２は、復号して得られた差分画像の量子化された係数データを、逆量子化部２０３に供給する。

また、可逆復号部２０２は、最適な予測モードにイントラ予測モードが選択されたかインター予測モードが選択されたかを判定し、その最適な予測モードに関する情報を、イントラ予測部２１１および動き予測・補償部２１２の内、選択されたと判定したモードの方に供給する。つまり、例えば、画像符号化装置１００において最適な予測モードとしてインター予測モードが選択された場合、その最適な予測モードに関する情報が動き予測・補償部２１２に供給される。

逆量子化部２０３は、対象領域（当該ＣＵ）の差分量子化パラメータの情報を、可逆復号部２０２から取得する。逆量子化部２０３は、領域判定部２２２の制御のもと、対象領域の予測量子化パラメータを、対象領域に空間的に隣接する隣接領域の量子化パラメータを用いて生成する。逆量子化部２０３は、対象領域の差分量子化パラメータと、対象領域の予測量子化パラメータとを加算することで、量子化パラメータを再構築する。

逆量子化部２０３は、可逆復号部２０２により復号されて得られた量子化された係数データを、再構築した量子化パラメータを用いて、図１の量子化部１０５の量子化方式に対応する方式で逆量子化し、得られた係数データを逆直交変換部２０４に供給する。

逆直交変換部２０４は、図１の直交変換部１０４の直交変換方式に対応する方式で逆量子化部２０３から供給される係数データを逆直交変換する。逆直交変換部２０４は、この逆直交変換処理により、画像符号化装置１００において直交変換される前の残差データに対応する復号残差データを得る。

逆直交変換されて得られた復号残差データは、演算部２０５に供給される。また、演算部２０５には、選択部２１３を介して、イントラ予測部２１１若しくは動き予測・補償部２１２から予測画像が供給される。

演算部２０５は、その復号残差データと予測画像とを加算し、画像符号化装置１００の演算部１０３により予測画像が減算される前の画像データに対応する復号画像データを得る。演算部２０５は、その復号画像データをデブロックフィルタ２０６に供給する。

デブロックフィルタ２０６は、供給された復号画像に対して、デブロックフィルタ処理を適宜施し、それを画面並べ替えバッファ２０７に供給する。デブロックフィルタ２０６は、ループフィルタ２０６は、復号画像に対してデブロックフィルタ処理を行うことにより復号画像のブロック歪を除去する。

デブロックフィルタ２０６は、フィルタ処理結果（フィルタ処理後の復号画像）を画面並べ替えバッファ２０７およびフレームメモリ２０９に供給する。なお、演算部２０５から出力される復号画像は、デブロックフィルタ２０６を介さずに画面並べ替えバッファ２０７やフレームメモリ２０９に供給することができる。つまり、デブロックフィルタ２０６によるフィルタ処理は省略することができる。

画面並べ替えバッファ２０７は、画像の並べ替えを行う。すなわち、図１の画面並べ替えバッファ１０２により符号化の順番のために並べ替えられたフレームの順番が、元の表示の順番に並べ替えられる。D/A変換部２０８は、画面並べ替えバッファ２０７から供給された画像をD/A変換し、図示せぬディスプレイに出力し、表示させる。

フレームメモリ２０９は、供給される復号画像を記憶し、所定のタイミングにおいて、若しくは、イントラ予測部２１１や動き予測・補償部２１２等の外部の要求に基づいて、記憶している復号画像を参照画像として、選択部２１０に供給する。

選択部２１０は、フレームメモリ２０９から供給される参照画像の供給先を選択する。選択部２１０は、イントラ符号化された画像を復号する場合、フレームメモリ２０９から供給される参照画像をイントラ予測部２１１に供給する。また、選択部２１０は、インター符号化された画像を復号する場合、フレームメモリ２０９から供給される参照画像を動き予測・補償部２１２に供給する。

イントラ予測部２１１には、ヘッダ情報を復号して得られたイントラ予測モードを示す情報等が可逆復号部２０２から適宜供給される。イントラ予測部２１１は、図１のイントラ予測部１１４において用いられたイントラ予測モードで、フレームメモリ２０９から取得した参照画像を用いてイントラ予測を行い、予測画像を生成する。イントラ予測部２１１は、生成した予測画像を選択部２１３に供給する。

動き予測・補償部２１２は、ヘッダ情報を復号して得られた情報（最適予測モード情報、参照画像情報等）を可逆復号部２０２から取得する。

動き予測・補償部２１２は、可逆復号部２０２から取得された最適予測モード情報が示すインター予測モードで、フレームメモリ２０９から取得した参照画像を用いてインター予測を行い、予測画像を生成する。なお、このとき、動き予測・補償部２１２は、動きベクトル復号部２２１により再構築された動きベクトル情報を参照して、インター予測を行う。

選択部２１３は、イントラ予測部２１１からの予測画像または動き予測・補償部２１２からの予測画像を、演算部２０５に供給する。

動きベクトル復号部２２１は、ヘッダ情報を復号して得られた情報のうち、予測動きベクトルのインデックスの情報と差分動きベクトルの情報を可逆復号部２０２から取得する。ここで、予測動きベクトルのインデックスとは、それぞれのＰＵに対して、時空間に隣接する隣接領域のうち、どの隣接領域の動きベクトルにより動きベクトルの予測処理（予測動きベクトルの生成）が行われているかを示す情報である。差分動きベクトルに関する情報は、差分動きベクトルの値を示す情報である。

動きベクトル復号部２２１は、予測動きベクトルのインデックスが示すＰＵの動きベクトルを用いて、予測動きベクトルを再構築し、再構築した予測動きベクトルと、可逆復号部２０２からの差分動きベクトルを加算することで、動きベクトルを再構築する。動きベクトル復号部２２１は、再構築した動きベクトルの情報を、動き予測・補償部２１２に供給する。また、動きベクトル復号部２２１は、可逆復号部２０２からの予測動きベクトルのインデックスの情報を、領域判定部２２２に供給する。

領域判定部２２２は、動きベクトル復号部２２１からの予測動きベクトルのインデックスに基づいて、どの隣接領域の量子化パラメータを、対象領域の予測量子化パラメータとするかを決定する。領域判定部１２２は、その決定結果をもとに、逆量子化部２０３の予測量子化パラメータ生成処理を制御する。

すなわち、図１９の画像復号装置２００において、逆量子化部２０２は、領域判定部２２２の制御のもと、隣接領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、対象領域の予測量子化パラメータを生成する。

なお、動きベクトル復号部２２１および領域判定部２２２における、本技術に関連する基本的な動作原理は、図１の動きベクトル符号化部１２１および領域判定部１２２と同様である。ただし、図１に示された画像符号化装置１００においては、候補となる予測動きベクトルから最適なものを選択し、選択した最適予測動きベクトル情報に応じて、量子化パラメータの符号化処理（すなわち、予測量子化パラメータの生成）が行われた。

一方、図１９に示される画像復号装置２００においては、それぞれのＰＵに対してどの予測方法で生成された予測動きベクトルにより動きベクトルの符号化処理（差分動きベクトルの生成）が行われているかに関する情報（予測動きベクトルのインデックスを示す情報）が符号化側から送られている。したがって、この予測動きベクトルのインデックスを示す情報に応じて、領域判定が行われ、量子化パラメータの符号化処理（すなわち、予測量子化パラメータの生成）が行われる。

［動きベクトル復号部、領域判定部、逆量子化部の構成例］
図２０は、動きベクトル復号部２２１、領域判定部２２２、および逆量子化部２０３の主な構成例を示すブロック図である。

図２０の例において、動きベクトル復号部２２１は、予測動きベクトル情報バッファ２５１、差分動きベクトル情報バッファ２５２、予測動きベクトル再構築部２５３、動きベクトル再構築部２５４、および隣接動きベクトルバッファ２５５を含むように構成される。

領域判定部２２２は、領域決定部２６１および隣接予測動きベクトルバッファ２６２を含むように構成される。

逆量子化部２０３は、予測ＱＰ生成部２７１、隣接ＱＰバッファ２７２、差分ＱＰバッファ２７３、当該ＱＰ再構築部２７４、および逆量子化器２７５を含むように構成される。

予測動きベクトル情報バッファ２５１は、可逆復号部２０２により復号された対象領域（ＰＵ）の予測動きベクトルのインデックスを示す情報（以下、予測動きベクトルの情報と称する）を蓄積する。予測動きベクトル情報バッファ２５１は、当該ＰＵの予測動きベクトルの情報を読み出し、予測動きベクトル再構築部２５３、領域決定部２６１、および隣接予測動きベクトルバッファ２６２に供給する。

差分動きベクトル情報バッファ２５２は、可逆復号部２０２により復号された対象領域（ＰＵ）の差分動きベクトルの情報を蓄積する。差分動きベクトル情報バッファ２５２は、対象ＰＵの差分動きベクトルの情報を読み出し、動きベクトル再構築部２５４に供給する。

予測動きベクトル再構築部２５３は、予測動きベクトル情報バッファ２５１からの対象ＰＵの予測動きベクトルの情報が示す隣接ＰＵの動きベクトルを、隣接動きベクトルバッファ２５５から読み出し、対象ＰＵの予測動きベクトルを再構築する。予測動きベクトル再構築部２５３は、再構築した予測動きベクトルを、動きベクトル再構築部２５４に供給する。

動きベクトル再構築部２５４は、対象ＰＵの差分動きベクトルと、再構築された対象ＰＵの予測動きベクトルとを加算することで、動きベクトルを再構築し、再構築された動きベクトルを示す情報を、動き予測・補償部２１２に供給する。

なお、動き予測・補償部２１２は、これに対応して、この動きベクトル再構築部２５４により再構築された動きベクトルを用いて、可逆復号部２０２から取得された最適予測モード情報が示すインター予測モードで、参照画像を用いてインター予測を行い、予測画像を生成する。

領域決定部２６１は、当該ＰＵの予測動きベクトルの情報が供給されると、当該ＰＵに隣接する隣接ＰＵの予測動きベクトルの情報を、隣接予測動きベクトルバッファ２６２から読み出す。領域決定部２６１は、当該ＰＵの予測動きベクトルの情報と、隣接ＰＵの予測動きベクトルの情報とを参照し、隣接ＰＵのうち、予測量子化パラメータの生成に参照されるＰＵ（領域）を決定する。領域決定部２６１は、決定したＰＵを参照させる制御信号を、予測ＱＰ生成部２７１に供給する。

隣接予測動きベクトルバッファ２６２は、予測動きベクトル情報バッファ２５１からの予測動きベクトルの情報を、当該ＰＵの領域の決定に用いられる隣接予測動きベクトルの情報として蓄積する。

予測ＱＰ生成部２７１は、領域決定部２６１からの制御信号が示す領域（隣接ＰＵが属する隣接ＣＵ）の隣接量子化パラメータを、隣接ＱＰバッファ２７２から読み出す。予測ＱＰ生成部２７１は、読み出した隣接量子化パラメータを、当該ＣＵの予測量子化パラメータとして、当該ＣＵの予測量子化パラメータの情報を、当該ＱＰ再構築部２７４に供給する。

隣接ＱＰバッファ２７２は、当該ＱＰ再構築部２７４により再構築された量子化パラメータの情報を、当該ＣＵの予測量子化パラメータを生成するために用いられる、当該ＣＵに隣接する隣接ＣＵの量子化パラメータの情報として蓄積する。

差分ＱＰバッファ２７３は、可逆復号部２０２により復号された差分量子化パラメータの情報を取得し、蓄積する。差分ＱＰバッファ２７３は、当該ＣＵの差分量子化パラメータの情報を読み出し、当該ＱＰ再構築部２７４に供給する。

当該ＱＰ再構築部２７４は、予測ＱＰ生成部２７１からの情報が示す予測量子化パラメータと、差分ＱＰバッファ２７３からの情報が示す差分量子化パラメータとを加算し、当該ＣＵの量子化パラメータを再構築する。当該ＱＰ再構築部２７４は、再構築した当該ＣＵの量子化パラメータの情報を、隣接ＱＰバッファ２７２および逆量子化器２７５に供給する。

逆量子化器２７５は、可逆復号部２０２からの量子化された直交変換係数を、当該ＱＰ再構築部２７４からの情報が示す量子化パラメータを用いて逆量子化し、逆量子化により得られた直交変換係数を、逆直交変換部２０４に供給する。

［復号処理の流れ］
次に、以上のような画像復号装置２００により実行される各処理の流れについて説明する。最初に、図２１のフローチャートを参照して、復号処理の流れの例を説明する。

復号処理が開始されると、ステップＳ２０１において、蓄積バッファ２０１は、伝送されてきたコードストリームを蓄積する。ステップＳ２０２において、可逆復号部２０２は、蓄積バッファ２０１から供給されるコードストリーム（符号化された差分画像情報）を復号する。すなわち、図１の可逆符号化部１０６により符号化されたＩピクチャ、Ｐピクチャ、並びにＢピクチャが復号される。

このとき、差分動きベクトルの情報、予測動きベクトルのインデックスを示すフラグ、および差分量子化パラメータの情報など、コードストリームに含められた差分画像情報以外の各種情報も復号される。

ステップＳ２０３において、逆量子化部２０３の逆量子化器２７５は、ステップＳ２０２の処理により得られた、量子化された直交変換係数を逆量子化する。なお、この逆量子化処理には、後述するステップＳ２０８の処理により得られる量子化パラメータが用いられる。ステップＳ２０４において逆直交変換部２０４は、ステップＳ２０３において逆量子化された直交変換係数を逆直交変換する。

ステップＳ２０５において、可逆復号部２０２は、ステップＳ２０２において復号した最適な予測モードに関する情報に基づいて、処理対象の符号化データがイントラ符号化されているか否かを判定する。イントラ符号化されていると判定された場合、処理は、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６において、イントラ予測部２１１は、イントラ予測モード情報を取得する。ステップＳ２０７において、イントラ予測部２１１は、ステップＳ２０６において取得したイントラ予測モード情報を用いてイントラ予測を行い、予測画像を生成する。

また、ステップＳ２０６において、処理対象の符号化データがイントラ符号化されていない、すなわち、インター符号化されていると判定された場合、処理は、ステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０８において、動きベクトル復号部２２１、領域判定部２２２、および逆量子化部２０３は、動きベクトルおよび量子化パラメータなどを再構築する処理である、パラメータ再構築処理を行う。このパラメータ再構築処理についての詳細は、図２２を参照して後述する。

ステップＳ２０８の処理により、復号された予測動きベクトルに関する情報が参照されて、当該ＰＵの予測動きベクトルが再構築され、動きベクトルが再構築される。再構築された動きベクトルは、動き予測・補償部２１２に供給される。

また、復号された予測動きベクトルに関する情報が参照されて、予測量子化パラメータの生成に参照される領域が決定される。決定された領域に基づいて、予測量子化パラメータが生成され、生成された予測量子化パラメータと差分量子化パラメータとにより、量子化パラメータが再構築される。再構築された量子化パラメータは、逆量子化器２７５に供給され、上述したステップＳ２０３の処理に用いられる。

ステップＳ２０９において、動き予測・補償部２１２は、ステップＳ２０８の処理により再構築された動きベクトルを用いて、インター動き予測処理を行い、予測画像を生成する。生成した予測画像は、選択部２１３に供給される。

ステップＳ２１０において、選択部２１３は、ステップＳ２０７またはステップＳ２０９において生成された予測画像を選択する。ステップＳ２１１において、演算部２０５は、ステップＳ２０４において逆直交変換されて得られた差分画像情報に、ステップＳ２１０において選択された予測画像を加算する。これにより元の画像が復号される。

ステップＳ２１２において、デブロックフィルタ２０６は、ステップＳ２１１において得られた復号画像に対して、デブロックフィルタ処理を適宜行う。

ステップＳ２１３において、画面並べ替えバッファ２０７は、ステップＳ２１２においてフィルタ処理された画像の並べ替えを行う。すなわち画像符号化装置１００の画面並べ替えバッファ１０２により符号化のために並べ替えられたフレームの順序が、元の表示の順序に並べ替えられる。

ステップＳ２１４において、D/A変換部２０８は、ステップＳ２１３においてフレームの順序が並べ替えられた画像をD/A変換する。この画像が図示せぬディスプレイに出力され、画像が表示される。

ステップＳ２１５において、フレームメモリ２０９は、ステップＳ２１２においてフィルタ処理された画像を記憶する。

ステップＳ２１５の処理が終了すると、復号処理が終了される。

［パラメータ再構築処理の流れ］
次に、図２２のフローチャートを参照して、図２１のステップＳ２０８において実行されるパラメータ再構築処理の流れの例を説明する。なお、このパラメータ再構築処理は、符号化側から送信されて可逆復号部２０２により復号された情報を用いて、動きベクトルおよび量子化パラメータなどのパラメータを再構築する処理である。

ステップＳ２５１において、動きベクトル復号部２２１は、図２１のステップＳ２０２において可逆復号部２０２により復号された動きベクトルに関する情報を取得する。すなわち、予測動きベクトル情報バッファ２５１は、動きベクトルに関する情報の１つである、予測動きベクトルのインデックスを示す情報を取得し、蓄積する。差分動きベクトル情報バッファ２５２は、動きベクトルに関する情報の１つである、差分動きベクトルの値を示す情報を取得し、蓄積する。

予測動きベクトル再構築部２５３は、ステップＳ２５２において、対象ＰＵの予測動きベクトルを再構築する。すなわち、予測動きベクトル情報バッファ２５１から、対象ＰＵの予測動きベクトルのインデックスが供給される。これに対応して、予測動きベクトル再構築部２５３は、対象ＰＵの予測動きベクトルのインデックスが示す隣接ＰＵの動きベクトルを、隣接動きベクトルバッファ２５５から読み出し、対象ＰＵの予測動きベクトルを再構築する。再構築された対象ＰＵの予測動きベクトルは、動きベクトル再構築部２５４に供給される。

ステップＳ２５３において、動きベクトル再構築部２５４は、当該ＰＵの動きベクトルを再構築する。すなわち、差分動きベクトル情報バッファ２５２から、対象ＰＵの差分動きベクトルの値を示す情報が供給される。動きベクトル再構築部２５４は、差分動きベクトル情報バッファ２５２の対象ＰＵの差分動きベクトルと、予測動きベクトル再構築部２５３からの予測動きベクトルとを加算することで、当該ＰＵの動きベクトルを再構築する。再構築された当該ＰＵの動きベクトルを示す情報は、動き予測・補償部２１２に供給され、上述した図２１のステップＳ２０９の予測画像生成処理に用いられる。

ステップＳ２５１において取得された予測動きベクトルの情報は、領域決定部２６１および隣接予測動きベクトルバッファ２６２にも供給される。これに対応して、領域決定部２６１は、当該ＰＵに隣接する隣接ＰＵの予測動きベクトルの情報を、隣接予測動きベクトルバッファ２６２から読み出す。

ステップＳ２５４において、領域決定部２６１は、図１３乃至図１５を参照して上述したようにして、領域を判定する。すなわち、領域決定部２６１は、当該ＰＵの予測動きベクトルの情報と、隣接ＰＵの予測動きベクトルの情報を参照して、隣接ＰＵのうち、予測量子化パラメータの生成に参照されるＰＵ（領域）を決定する。領域決定部２６１は、決定したＰＵを参照させる制御信号を、予測ＱＰ生成部２７１に供給する。

ステップＳ２５５において、予測ＱＰ生成部２７１は、領域決定部２６１からの制御信号が示す領域（隣接ＰＵが属する隣接ＣＵ）の隣接量子化パラメータを、隣接ＱＰバッファ２７２から読み出し、それを用いて、当該ＣＵの予測量子化パラメータを生成する。生成した当該ＣＵの予測量子化パラメータを示す情報は、当該ＱＰ再構築部２７４に供給される。

ステップＳ２５６において、差分ＱＰバッファ２７３は、図２１のステップＳ２０２において可逆復号部２０２により復号された差分量子化パラメータを示す情報を取得する。差分ＱＰバッファ２７３は、当該ＣＵの差分量子化パラメータの情報を読み出し、当該ＱＰ再構築部２７４に供給する。

ステップＳ２５７において、当該ＱＰ再構築部２７４は、予測ＱＰ生成部２７１からの情報が示す予測量子化パラメータと、差分ＱＰバッファ２７３からの情報が示す差分量子化パラメータとを加算し、当該ＣＵの量子化パラメータを再構築する。再構築された当該ＣＵの量子化パラメータは、逆量子化器２７５に供給され、上述した図２１のステップＳ２０３の逆量子化処理に用いられる。

以上のように各処理を行うことにより、画像復号装置２００は、画像符号化装置１００が符号化した符号化データを正しく復号することができ、符号化効率の向上を実現させることができる。

すなわち、画像復号装置２００においても、処理対象の領域の予測量子化パラメータの生成に参照される領域を、同じ種類の予測動きベクトルを有する隣接領域とするようにしたので、差分量子化パラメータの符号化効率を向上させることができる。

すなわち、MVコンペティションやマージモードで生成される予測動きベクトルを参照することにより、差分量子化パラメータが生成され、符号化効率を向上させることができる。

以上のように、当該領域および隣接領域が空間予測動きベクトルまたは時間予測動きベクトルのどちらを用いた符号化処理を行っているかに応じて領域の分類を行い、これに応じて、量子化パラメータの符号化のための予測処理を行うようにしたので、符号化効率を向上させることができる。

なお、上記説明においては、HEVCに準ずる場合を例に説明してきたが、本技術は、MVコンペティションやマージモードによる動きベクトル情報の符号化処理および復号処理を行う装置であれば、他の符号化方式を用いる装置でも適用することができる。

また、本技術は、例えば、MPEG、H．26x等の様に、離散コサイン変換等の直交変換と動き補償によって圧縮された画像情報（ビットストリーム）を、衛星放送、ケーブルテレビジョン、インターネット、または携帯電話機などのネットワークメディアを介して受信する際に用いられる画像符号化装置および画像復号装置に適用することができる。また、本技術は、光、磁気ディスク、およびフラッシュメモリのような記憶メディア上で処理する際に用いられる画像符号化装置および画像復号装置に適用することができる。さらに、本技術は、それらの画像符号化装置および画像復号装置などに含まれる動き予測補償装置にも適用することができる。

＜３．第３の実施の形態＞
［多視画像点符号化・多視点画像復号への適用］
上述した一連の処理は、多視点画像符号化・多視点画像復号に適用することができる。図２３は、多視点画像符号化方式の一例を示す。

図２３に示されるように、多視点画像は、複数の視点の画像を含み、その複数の視点のうちの所定の１つの視点の画像が、ベースビューの画像に指定されている。ベースビューの画像以外の各視点の画像は、ノンベースビューの画像として扱われる。

図２３のような多視点画像符号化を行う場合、各ビュー（同一ビュー）において、量子化パラメータの差分をとることもできる：
(1)base-view：
dQP(base view)
＝CurrentQP(base view)− LeftQP(base view) or TopQP(base view)
(2)non-base-view：
dQP(non-base view)
＝CurrentQP(non-base view)−LeftQP(non-base view) or TopQP(non-base view)

ここで、dQPは、量子化パラメータと量子化パラメータ（予測量子化パラメータ）の差分値（cu_qp_delta）であり、CurrentQPは、処理対象のコーディングユニット（CU）の量子化パラメータである。予測量子化パラメータとしては、LeftQP またはTopQP のどちらかが用いられる。LeftQPは、現在の処理対象のCUの空間的に左側に隣接する左CUの量子化パラメータであり、TopQPは、現在の処理対象のCUの空間的に上側に隣接する上CUの量子化パラメータである。

なお、dQPにおいて、予測量子化パラメータが、LeftQPであるか、TopQPであるかは、上述したように、カレントCU、左CU、上CUにおける予測動きベクトルの予測方法に応じて決定される。すなわち、カレントCUの予測量子化パラメータは、カレントCUと同一領域に属すると考えられるCU（左CU or 上CU）の量子化パラメータが用いられる。

また、多視点画像符号化を行う場合、各ビュー(異なるビュー)において、量子化パラメータの差分をとることもできる：
(3)base-view/ non-base view：
(3-1)dQP(inter-view)
＝CurrentQP(base view)− CurrentQP(non-base view)
(3-2)dQP(inter-view)
＝CurrentQP(base view)− LeftQP(non-base view) or TopQP(non-base view)
(4)non-base view / non-base view ：
(4-1)dQP(inter-view)
＝CurrentQP(non-base view i)− CurrentQP(non-base view j)
(4-2)dQP(inter-view)
＝CurrentQP(non-base view i)− LeftQP(non-base view j) or TopQP(non-base view j)

このように、カレントCUの予測量子化パラメータとして、カレントCUと同一領域に属すると考えられるCU（左CU or 上CU）の量子化パラメータが用いられて差分が生成される。これにより、階層符号化を行った場合においても、符号化効率を向上させることができる。

［多視点画像符号化装置］
図２４は、上述した多視点画像符号化を行う多視点画像符号化装置を示す図である。図２４に示されるように、多視点画像符号化装置６００は、符号化部６０１、符号化部６０２、および多重化部６０３を有する。

符号化部６０１は、ベースビュー画像を符号化し、ベースビュー画像符号化ストリームを生成する。符号化部６０２は、ノンベースビュー画像を符号化し、ノンベースビュー画像符号化ストリームを生成する。多重化部６０３は、符号化部６０１において生成されたベースビュー画像符号化ストリームと、符号化部６０２において生成されたノンベースビュー画像符号化ストリームとを多重化し、多視点画像符号化ストリームを生成する。

この多視点画像符号化装置６００の符号化部６０１および符号化部６０２に対して、画像符号化装置１００（図１）を適用することができる。この場合、多視点画像符号化装置６００は、符号化部６０１が設定する量子化パラメータと、符号化部６０２が設定する量子化パラメータとの差分値を設定して伝送させる。

［多視点画像復号装置］
図２５は、上述した多視点画像復号を行う多視点画像復号装置を示す図である。図２５に示されるように、多視点画像復号装置６１０は、逆多重化部６１１、復号部６１２、および復号部６１３を有する。

逆多重化部６１１は、ベースビュー画像符号化ストリームとノンベースビュー画像符号化ストリームとが多重化された多視点画像符号化ストリームを逆多重化し、ベースビュー画像符号化ストリームと、ノンベースビュー画像符号化ストリームとを抽出する。復号部６１２は、逆多重化部６１１により抽出されたベースビュー画像符号化ストリームを復号し、ベースビュー画像を得る。復号部６１３は、逆多重化部６１１により抽出されたノンベースビュー画像符号化ストリームを復号し、ノンベースビュー画像を得る。

この多視点画像復号装置６１０の復号部６１２および復号部６１３に対して、画像復号装置２００（図１９）を適用することができる。この場合、多視点画像復号装置６１０は、符号化部６０１が設定する量子化パラメータと、符号化部６０２が設定する量子化パラメータとの差分値から量子パラメータを設定して、逆量子化を行う。

＜４．第４の実施の形態＞
［階層画像点符号化・階層画像復号への適用］
上述した一連の処理は、階層画像符号化・階層画像復号に適用することができる。図２６は、多視点画像符号化方式の一例を示す。

図２６に示されるように、階層画像は、複数の階層(解像度)の画像を含み、その複数の解像度のうちの所定の１つの階層の画像が、ベースレイヤの画像に指定されている。ベースレイヤの画像以外の各階層の画像は、ノンベースレイヤの画像として扱われる。

図２６のような階層画像符号化(空間スケーラビリティ)を行う場合、各レイヤ(同一レイヤ)において、量子化パラメータの差分をとることもできる。

(1)base-layer：
dQP(base layer)
＝CurrentQP(base layer)− LeftQP(base layer) or TopQP(base layer)
(2)non-base-view：
dQP(non-base layer)
＝CurrentQP(non-base layer)−LeftQP(non-base layer) or TopQP(non-base layer)

ここで、dQPは、量子化パラメータと量子化パラメータ（予測量子化パラメータ）の差分値（cu_qp_delta）であり、CurrentQPは、処理対象のコーディングユニット（CU）の量子化パラメータである。予測量子化パラメータとしては、LeftQP またはTopQP のどちらかが用いられる。LeftQPは、現在の処理対象のCUの空間的に左側に隣接する左CUの量子化パラメータであり、TopQPは、現在の処理対象のCUの空間的に上側に隣接する上CUの量子化パラメータである。

なお、dQPにおいて、予測量子化パラメータが、LeftQPであるか、TopQPであるかは、上述したように、カレントCU、左CU、上CUにおける予測動きベクトルの予測方法に応じて決定される。すなわち、カレントCUの予測量子化パラメータは、カレントCUと同一領域に属すると考えられるCU（左CU or 上CU）の量子化パラメータが用いられる。

また、階層画像符号化(空間スケーラビリティ)を行う場合、各ビュー(異なるビュー)において、量子化パラメータの差分をとることもできる：
(3)base-layer/ non-base layer：
(3-1)dQP(inter-layer)
＝CurrentQP(base layer)− CurrentQP(non-base layer)
(3-2)dQP(inter-layer)
＝CurrentQP(base layer)− LeftQP(non-base layer) or TopQP(non-base layer)
(4)non-base layer / non-base layer ：
(4-1)dQP(inter-layer)
＝CurrentQP(non-base layer i)− CurrentQP(non-base layer j)
(4-2)dQP(inter-view)
＝CurrentQP(non-base layer i)− LeftQP(non-base layer j) or TopQP(non-base layer j)

このように、カレントCUの予測量子化パラメータとして、カレントCUと同一領域に属すると考えられるCU（左CU or 上CU）の量子化パラメータが用いられて差分が生成される。これにより、階層符号化を行った場合においても、符号化効率を向上させることができる。

［階層画像符号化装置］
図２７は、上述した階層画像符号化を行う階層画像符号化装置を示す図である。図２７に示されるように、階層画像符号化装置６２０は、符号化部６２１、符号化部６２２、および多重化部６２３を有する。

符号化部６２１は、ベースレイヤ画像を符号化し、ベースレイヤ画像符号化ストリームを生成する。符号化部６２２は、ノンベースレイヤ画像を符号化し、ノンベースレイヤ画像符号化ストリームを生成する。多重化部６２３は、符号化部６２１において生成されたベースレイヤ画像符号化ストリームと、符号化部６２２において生成されたノンベースレイヤ画像符号化ストリームとを多重化し、階層画像符号化ストリームを生成する。

この階層画像符号化装置６２０の符号化部６２１および符号化部６２２に対して、画像符号化装置１００（図１）を適用することができる。この場合、階層画像符号化装置６２０は、符号化部６２１が設定する量子化パラメータと符号化部６２２が設定する量子化パラメータとの差分値を設定して、伝送させる。

［階層画像復号装置］
図２８は、上述した階層画像復号を行う階層画像復号装置を示す図である。図２８に示されるように、階層画像復号装置６３０は、逆多重化部６３１、復号部６３２、および復号部６３３を有する。

逆多重化部６３１は、ベースレイヤ画像符号化ストリームとノンベースレイヤ画像符号化ストリームとが多重化された階層画像符号化ストリームを逆多重化し、ベースレイヤ画像符号化ストリームと、ノンベースレイヤ画像符号化ストリームとを抽出する。復号部６３２は、逆多重化部６３１により抽出されたベースレイヤ画像符号化ストリームを復号し、ベースレイヤ画像を得る。復号部６３３は、逆多重化部６３１により抽出されたノンベースレイヤ画像符号化ストリームを復号し、ノンベースレイヤ画像を得る。

この多視点画像復号装置６３０の復号部６３２および復号部６３３に対して、画像復号装置２００（図１９）を適用することができる。この場合、階層画像復号装置６３０は、符号化部６２１が設定する量子化パラメータと符号化部６２２が設定する量子化パラメータとの差分値から量子化パラメータ設定して、逆量子化を行う。

＜５．第５の実施の形態＞
［コンピュータ］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

図２９において、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータ８００において、CPU（Central Processing Unit）８０１，ROM（Read Only Memory）８０２，RAM（Random Access Memory）８０３は、バス８０４により相互に接続されている。

バス８０４には、さらに、入出力インタフェース８０５が接続されている。入出力インタフェース８０５には、入力部８０６、出力部８０７、記憶部８０８、通信部８０９、及びドライブ８１０が接続されている。

入力部８０６は、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる。出力部８０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部８０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部８０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ８１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア８１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU８０１が、例えば、記憶部８０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース８０５及びバス８０４を介して、RAM８０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ８００（CPU８０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア８１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア８１１をドライブ８１０に装着することにより、入出力インタフェース８０５を介して、記憶部８０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部８０９で受信し、記憶部８０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM８０２や記憶部８０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表すものである。

また、以上において、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。つまり、本技術は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

上述した実施形態に係る画像符号化装置及び画像復号装置は、衛星放送、ケーブルＴＶなどの有線放送、インターネット上での配信、及びセルラー通信による端末への配信などにおける送信機若しくは受信機、光ディスク、磁気ディスク及びフラッシュメモリなどの媒体に画像を記録する記録装置、又は、これら記憶媒体から画像を再生する再生装置などの様々な電子機器に応用され得る。以下、４つの応用例について説明する。

＜４．応用例＞
［第１の応用例：テレビジョン受像機］
図３０は、上述した実施形態を適用したテレビジョン装置の概略的な構成の一例を示している。テレビジョン装置９００は、アンテナ９０１、チューナ９０２、デマルチプレクサ９０３、デコーダ９０４、映像信号処理部９０５、表示部９０６、音声信号処理部９０７、スピーカ９０８、外部インタフェース９０９、制御部９１０、ユーザインタフェース９１１、及びバス９１２を備える。

チューナ９０２は、アンテナ９０１を介して受信される放送信号から所望のチャンネルの信号を抽出し、抽出した信号を復調する。そして、チューナ９０２は、復調により得られた符号化ビットストリームをデマルチプレクサ９０３へ出力する。即ち、チューナ９０２は、画像が符号化されている符号化ストリームを受信する、テレビジョン装置９００における伝送手段としての役割を有する。

デマルチプレクサ９０３は、符号化ビットストリームから視聴対象の番組の映像ストリーム及び音声ストリームを分離し、分離した各ストリームをデコーダ９０４へ出力する。また、デマルチプレクサ９０３は、符号化ビットストリームからEPG（Electronic Program Guide）などの補助的なデータを抽出し、抽出したデータを制御部９１０に供給する。なお、デマルチプレクサ９０３は、符号化ビットストリームがスクランブルされている場合には、デスクランブルを行ってもよい。

デコーダ９０４は、デマルチプレクサ９０３から入力される映像ストリーム及び音声ストリームを復号する。そして、デコーダ９０４は、復号処理により生成される映像データを映像信号処理部９０５へ出力する。また、デコーダ９０４は、復号処理により生成される音声データを音声信号処理部９０７へ出力する。

映像信号処理部９０５は、デコーダ９０４から入力される映像データを再生し、表示部９０６に映像を表示させる。また、映像信号処理部９０５は、ネットワークを介して供給されるアプリケーション画面を表示部９０６に表示させてもよい。また、映像信号処理部９０５は、映像データについて、設定に応じて、例えばノイズ除去などの追加的な処理を行ってもよい。さらに、映像信号処理部９０５は、例えばメニュー、ボタン又はカーソルなどのGUI（Graphical User Interface）の画像を生成し、生成した画像を出力画像に重畳してもよい。

表示部９０６は、映像信号処理部９０５から供給される駆動信号により駆動され、表示デバイス（例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ又はOELD（Organic ElectroLuminescence Display）（有機ELディスプレイ）など）の映像面上に映像又は画像を表示する。

音声信号処理部９０７は、デコーダ９０４から入力される音声データについてD/A変換及び増幅などの再生処理を行い、スピーカ９０８から音声を出力させる。また、音声信号処理部９０７は、音声データについてノイズ除去などの追加的な処理を行ってもよい。

外部インタフェース９０９は、テレビジョン装置９００と外部機器又はネットワークとを接続するためのインタフェースである。例えば、外部インタフェース９０９を介して受信される映像ストリーム又は音声ストリームが、デコーダ９０４により復号されてもよい。即ち、外部インタフェース９０９もまた、画像が符号化されている符号化ストリームを受信する、テレビジョン装置９００における伝送手段としての役割を有する。

制御部９１０は、CPUなどのプロセッサ、並びにRAM及びROMなどのメモリを有する。メモリは、CPUにより実行されるプログラム、プログラムデータ、EPGデータ、及びネットワークを介して取得されるデータなどを記憶する。メモリにより記憶されるプログラムは、例えば、テレビジョン装置９００の起動時にCPUにより読み込まれ、実行される。CPUは、プログラムを実行することにより、例えばユーザインタフェース９１１から入力される操作信号に応じて、テレビジョン装置９００の動作を制御する。

ユーザインタフェース９１１は、制御部９１０と接続される。ユーザインタフェース９１１は、例えば、ユーザがテレビジョン装置９００を操作するためのボタン及びスイッチ、並びに遠隔制御信号の受信部などを有する。ユーザインタフェース９１１は、これら構成要素を介してユーザによる操作を検出して操作信号を生成し、生成した操作信号を制御部９１０へ出力する。

バス９１２は、チューナ９０２、デマルチプレクサ９０３、デコーダ９０４、映像信号処理部９０５、音声信号処理部９０７、外部インタフェース９０９及び制御部９１０を相互に接続する。

このように構成されたテレビジョン装置９００において、デコーダ９０４は、上述した実施形態に係る画像復号装置の機能を有する。それにより、テレビジョン装置９００での画像の復号に際して、符号化効率を向上させることができることができる。

［第２の応用例：携帯電話機］
図３１は、上述した実施形態を適用した携帯電話機の概略的な構成の一例を示している。携帯電話機９２０は、アンテナ９２１、通信部９２２、音声コーデック９２３、スピーカ９２４、マイクロホン９２５、カメラ部９２６、画像処理部９２７、多重分離部９２８、記録再生部９２９、表示部９３０、制御部９３１、操作部９３２、及びバス９３３を備える。

アンテナ９２１は、通信部９２２に接続される。スピーカ９２４及びマイクロホン９２５は、音声コーデック９２３に接続される。操作部９３２は、制御部９３１に接続される。バス９３３は、通信部９２２、音声コーデック９２３、カメラ部９２６、画像処理部９２７、多重分離部９２８、記録再生部９２９、表示部９３０、及び制御部９３１を相互に接続する。

携帯電話機９２０は、音声通話モード、データ通信モード、撮影モード及びテレビ電話モードを含む様々な動作モードで、音声信号の送受信、電子メール又は画像データの送受信、画像の撮像、及びデータの記録などの動作を行う。

音声通話モードにおいて、マイクロホン９２５により生成されるアナログ音声信号は、音声コーデック９２３に供給される。音声コーデック９２３は、アナログ音声信号を音声データへ変換し、変換された音声データをA/D変換し圧縮する。そして、音声コーデック９２３は、圧縮後の音声データを通信部９２２へ出力する。通信部９２２は、音声データを符号化及び変調し、送信信号を生成する。そして、通信部９２２は、生成した送信信号を、アンテナ９２１を介して基地局（図示せず）へ送信する。また、通信部９２２は、アンテナ９２１を介して受信される無線信号を増幅し及び周波数変換し、受信信号を取得する。そして、通信部９２２は、受信信号を復調及び復号して音声データを生成し、生成した音声データを音声コーデック９２３へ出力する。音声コーデック９２３は、音声データを伸張し及びD/A変換し、アナログ音声信号を生成する。そして、音声コーデック９２３は、生成した音声信号をスピーカ９２４に供給して音声を出力させる。

また、データ通信モードにおいて、例えば、制御部９３１は、操作部９３２を介するユーザによる操作に応じて、電子メールを構成する文字データを生成する。また、制御部９３１は、文字を表示部９３０に表示させる。また、制御部９３１は、操作部９３２を介するユーザからの送信指示に応じて電子メールデータを生成し、生成した電子メールデータを通信部９２２へ出力する。通信部９２２は、電子メールデータを符号化及び変調し、送信信号を生成する。そして、通信部９２２は、生成した送信信号を、アンテナ９２１を介して基地局（図示せず）へ送信する。また、通信部９２２は、アンテナ９２１を介して受信される無線信号を増幅し及び周波数変換し、受信信号を取得する。そして、通信部９２２は、受信信号を復調及び復号して電子メールデータを復元し、復元した電子メールデータを制御部９３１へ出力する。制御部９３１は、表示部９３０に電子メールの内容を表示させると共に、電子メールデータを記録再生部９２９の記憶媒体に記憶させる。

記録再生部９２９は、読み書き可能な任意の記憶媒体を有する。例えば、記憶媒体は、RAM又はフラッシュメモリなどの内蔵型の記憶媒体であってもよく、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、USB（Unallocated Space Bitmap）メモリ、又はメモリカードなどの外部装着型の記憶媒体であってもよい。

また、撮影モードにおいて、例えば、カメラ部９２６は、被写体を撮像して画像データを生成し、生成した画像データを画像処理部９２７へ出力する。画像処理部９２７は、カメラ部９２６から入力される画像データを符号化し、符号化ストリームを記憶再生部９２９の記憶媒体に記憶させる。

また、テレビ電話モードにおいて、例えば、多重分離部９２８は、画像処理部９２７により符号化された映像ストリームと、音声コーデック９２３から入力される音声ストリームとを多重化し、多重化したストリームを通信部９２２へ出力する。通信部９２２は、ストリームを符号化及び変調し、送信信号を生成する。そして、通信部９２２は、生成した送信信号を、アンテナ９２１を介して基地局（図示せず）へ送信する。また、通信部９２２は、アンテナ９２１を介して受信される無線信号を増幅し及び周波数変換し、受信信号を取得する。これら送信信号及び受信信号には、符号化ビットストリームが含まれ得る。そして、通信部９２２は、受信信号を復調及び復号してストリームを復元し、復元したストリームを多重分離部９２８へ出力する。多重分離部９２８は、入力されるストリームから映像ストリーム及び音声ストリームを分離し、映像ストリームを画像処理部９２７、音声ストリームを音声コーデック９２３へ出力する。画像処理部９２７は、映像ストリームを復号し、映像データを生成する。映像データは、表示部９３０に供給され、表示部９３０により一連の画像が表示される。音声コーデック９２３は、音声ストリームを伸張し及びD/A変換し、アナログ音声信号を生成する。そして、音声コーデック９２３は、生成した音声信号をスピーカ９２４に供給して音声を出力させる。

このように構成された携帯電話機９２０において、画像処理部９２７は、上述した実施形態に係る画像符号化装置及び画像復号装置の機能を有する。それにより、携帯電話機９２０での画像の符号化及び復号に際して、符号化効率を向上させることができる。

［第３の応用例：記録再生装置］
図３２は、上述した実施形態を適用した記録再生装置の概略的な構成の一例を示している。記録再生装置９４０は、例えば、受信した放送番組の音声データ及び映像データを符号化して記録媒体に記録する。また、記録再生装置９４０は、例えば、他の装置から取得される音声データ及び映像データを符号化して記録媒体に記録してもよい。また、記録再生装置９４０は、例えば、ユーザの指示に応じて、記録媒体に記録されているデータをモニタ及びスピーカ上で再生する。このとき、記録再生装置９４０は、音声データ及び映像データを復号する。

記録再生装置９４０は、チューナ９４１、外部インタフェース９４２、エンコーダ９４３、HDD（Hard Disk Drive）９４４、ディスクドライブ９４５、セレクタ９４６、デコーダ９４７、OSD（On-Screen Display）９４８、制御部９４９、及びユーザインタフェース９５０を備える。

チューナ９４１は、アンテナ（図示せず）を介して受信される放送信号から所望のチャンネルの信号を抽出し、抽出した信号を復調する。そして、チューナ９４１は、復調により得られた符号化ビットストリームをセレクタ９４６へ出力する。即ち、チューナ９４１は、記録再生装置９４０における伝送手段としての役割を有する。

外部インタフェース９４２は、記録再生装置９４０と外部機器又はネットワークとを接続するためのインタフェースである。外部インタフェース９４２は、例えば、IEEE1394インタフェース、ネットワークインタフェース、USBインタフェース、又はフラッシュメモリインタフェースなどであってよい。例えば、外部インタフェース９４２を介して受信される映像データ及び音声データは、エンコーダ９４３へ入力される。即ち、外部インタフェース９４２は、記録再生装置９４０における伝送手段としての役割を有する。

エンコーダ９４３は、外部インタフェース９４２から入力される映像データ及び音声データが符号化されていない場合に、映像データ及び音声データを符号化する。そして、エンコーダ９４３は、符号化ビットストリームをセレクタ９４６へ出力する。

HDD９４４は、映像及び音声などのコンテンツデータが圧縮された符号化ビットストリーム、各種プログラムおよびその他のデータを内部のハードディスクに記録する。また、HDD９４４は、映像及び音声の再生時に、これらデータをハードディスクから読み出す。

ディスクドライブ９４５は、装着されている記録媒体へのデータの記録及び読み出しを行う。ディスクドライブ９４５に装着される記録媒体は、例えばDVDディスク（DVD-Video、DVD-RAM、DVD-R、DVD-RW、DVD+R、DVD+RW等）又はBlu-ray（登録商標）ディスクなどであってよい。

セレクタ９４６は、映像及び音声の記録時には、チューナ９４１又はエンコーダ９４３から入力される符号化ビットストリームを選択し、選択した符号化ビットストリームをHDD９４４又はディスクドライブ９４５へ出力する。また、セレクタ９４６は、映像及び音声の再生時には、HDD９４４又はディスクドライブ９４５から入力される符号化ビットストリームをデコーダ９４７へ出力する。

デコーダ９４７は、符号化ビットストリームを復号し、映像データ及び音声データを生成する。そして、デコーダ９４７は、生成した映像データをOSD９４８へ出力する。また、デコーダ９０４は、生成した音声データを外部のスピーカへ出力する。

OSD９４８は、デコーダ９４７から入力される映像データを再生し、映像を表示する。また、OSD９４８は、表示する映像に、例えばメニュー、ボタン又はカーソルなどのGUIの画像を重畳してもよい。

制御部９４９は、CPUなどのプロセッサ、並びにRAM及びROMなどのメモリを有する。メモリは、CPUにより実行されるプログラム、及びプログラムデータなどを記憶する。メモリにより記憶されるプログラムは、例えば、記録再生装置９４０の起動時にCPUにより読み込まれ、実行される。CPUは、プログラムを実行することにより、例えばユーザインタフェース９５０から入力される操作信号に応じて、記録再生装置９４０の動作を制御する。

ユーザインタフェース９５０は、制御部９４９と接続される。ユーザインタフェース９５０は、例えば、ユーザが記録再生装置９４０を操作するためのボタン及びスイッチ、並びに遠隔制御信号の受信部などを有する。ユーザインタフェース９５０は、これら構成要素を介してユーザによる操作を検出して操作信号を生成し、生成した操作信号を制御部９４９へ出力する。

このように構成された記録再生装置９４０において、エンコーダ９４３は、上述した実施形態に係る画像符号化装置の機能を有する。また、デコーダ９４７は、上述した実施形態に係る画像復号装置の機能を有する。それにより、記録再生装置９４０での画像の符号化及び復号に際して、符号化効率を向上させることができる。

［第４の応用例：撮像装置］
図３３は、上述した実施形態を適用した撮像装置の概略的な構成の一例を示している。撮像装置９６０は、被写体を撮像して画像を生成し、画像データを符号化して記録媒体に記録する。

撮像装置９６０は、光学ブロック９６１、撮像部９６２、信号処理部９６３、画像処理部９６４、表示部９６５、外部インタフェース９６６、メモリ９６７、メディアドライブ９６８、OSD９６９、制御部９７０、ユーザインタフェース９７１、及びバス９７２を備える。

光学ブロック９６１は、撮像部９６２に接続される。撮像部９６２は、信号処理部９６３に接続される。表示部９６５は、画像処理部９６４に接続される。ユーザインタフェース９７１は、制御部９７０に接続される。バス９７２は、画像処理部９６４、外部インタフェース９６６、メモリ９６７、メディアドライブ９６８、OSD９６９、及び制御部９７０を相互に接続する。

光学ブロック９６１は、フォーカスレンズ及び絞り機構などを有する。光学ブロック９６１は、被写体の光学像を撮像部９６２の撮像面に結像させる。撮像部９６２は、CCD（Charge Coupled Device）又はCMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などのイメージセンサを有し、撮像面に結像した光学像を光電変換によって電気信号としての画像信号に変換する。そして、撮像部９６２は、画像信号を信号処理部９６３へ出力する。

信号処理部９６３は、撮像部９６２から入力される画像信号に対してニー補正、ガンマ補正、色補正などの種々のカメラ信号処理を行う。信号処理部９６３は、カメラ信号処理後の画像データを画像処理部９６４へ出力する。

画像処理部９６４は、信号処理部９６３から入力される画像データを符号化し、符号化データを生成する。そして、画像処理部９６４は、生成した符号化データを外部インタフェース９６６又はメディアドライブ９６８へ出力する。また、画像処理部９６４は、外部インタフェース９６６又はメディアドライブ９６８から入力される符号化データを復号し、画像データを生成する。そして、画像処理部９６４は、生成した画像データを表示部９６５へ出力する。また、画像処理部９６４は、信号処理部９６３から入力される画像データを表示部９６５へ出力して画像を表示させてもよい。また、画像処理部９６４は、OSD９６９から取得される表示用データを、表示部９６５へ出力する画像に重畳してもよい。

OSD９６９は、例えばメニュー、ボタン又はカーソルなどのGUIの画像を生成して、生成した画像を画像処理部９６４へ出力する。

外部インタフェース９６６は、例えばUSB入出力端子として構成される。外部インタフェース９６６は、例えば、画像の印刷時に、撮像装置９６０とプリンタとを接続する。また、外部インタフェース９６６には、必要に応じてドライブが接続される。ドライブには、例えば、磁気ディスク又は光ディスクなどのリムーバブルメディアが装着され、リムーバブルメディアから読み出されるプログラムが、撮像装置９６０にインストールされ得る。さらに、外部インタフェース９６６は、LAN又はインターネットなどのネットワークに接続されるネットワークインタフェースとして構成されてもよい。即ち、外部インタフェース９６６は、撮像装置９６０における伝送手段としての役割を有する。

メディアドライブ９６８に装着される記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、又は半導体メモリなどの、読み書き可能な任意のリムーバブルメディアであってよい。また、メディアドライブ９６８に記録媒体が固定的に装着され、例えば、内蔵型ハードディスクドライブ又はSSD（Solid State Drive）のような非可搬性の記憶部が構成されてもよい。

制御部９７０は、CPUなどのプロセッサ、並びにRAM及びROMなどのメモリを有する。メモリは、CPUにより実行されるプログラム、及びプログラムデータなどを記憶する。メモリにより記憶されるプログラムは、例えば、撮像装置９６０の起動時にCPUにより読み込まれ、実行される。CPUは、プログラムを実行することにより、例えばユーザインタフェース９７１から入力される操作信号に応じて、撮像装置９６０の動作を制御する。

ユーザインタフェース９７１は、制御部９７０と接続される。ユーザインタフェース９７１は、例えば、ユーザが撮像装置９６０を操作するためのボタン及びスイッチなどを有する。ユーザインタフェース９７１は、これら構成要素を介してユーザによる操作を検出して操作信号を生成し、生成した操作信号を制御部９７０へ出力する。

このように構成された撮像装置９６０において、画像処理部９６４は、上述した実施形態に係る画像符号化装置及び画像復号装置の機能を有する。それにより、撮像装置９６０での画像の符号化及び復号に際して、符号化効率を向上させることができる。

なお、本明細書では、予測モード、予測動きベクトルのコードナンバ、差分動きベクトル情報、および差分量子化パラメータ情報などの各種情報が、符号化ストリームに多重化されて、符号化側から復号側へ伝送される例について説明した。しかしながら、これら情報を伝送する手法はかかる例に限定されない。例えば、これら情報は、符号化ビットストリームに多重化されることなく、符号化ビットストリームと関連付けられた別個のデータとして伝送され又は記録されてもよい。ここで、「関連付ける」という用語は、ビットストリームに含まれる画像（スライス若しくはブロックなど、画像の一部であってもよい）と当該画像に対応する情報とを復号時にリンクさせ得るようにすることを意味する。即ち、情報は、画像（又はビットストリーム）とは別の伝送路上で伝送されてもよい。また、情報は、画像（又はビットストリーム）とは別の記録媒体（又は同一の記録媒体の別の記録エリア）に記録されてもよい。さらに、情報と画像（又はビットストリーム）とは、例えば、複数フレーム、１フレーム、又はフレーム内の一部分などの任意の単位で互いに関連付けられてよい。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示はかかる例に限定されない。本開示の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１） カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルを生成する予測動きベクトル生成部と、
前記予測動きベクトル生成部により生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータを生成する予測量子化パラメータ生成部と、
前記予測動きベクトル生成部により生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号し、前記予測量子化パラメータ生成部により生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号するパラメータ復号部と
を備える画像処理装置。
（２） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測であるか、または、temporal予測であるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測である場合、前記Spatial予測で参照される参照領域の位置がTOPであるか、または、Leftであるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）または（２）に記載の画像処理装置。
（４） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方法と同じ予測方法により予測動きベクトルが生成された前記周辺領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）および（３）のいずれかに記載の画像処理装置。
（５） 前記予測量子化パラメータ生成部は、領域が複数のサブ領域で構成される場合、前記周辺領域を対象として、前記カレント領域の左上に位置する左上サブ領域に接するサブ領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）および（４）のいずれかに記載の画像処理装置。
（６） 前記予測量子化パラメータ生成部は、領域が複数のサブ領域で構成される場合、前記周辺領域を対象として、前記カレント領域の上部に接する上サブ領域の予測動きベクトルと前記カレント領域の左部に接する左サブ領域の予測動きベクトルとを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像処理装置。
（７） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、前記周辺領域のList0予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（８） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、カレントピクチャにおいて並び替えがない場合に、前記周辺領域のList0予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成し、前記カレントピクチャにおいて並び替えがある場合に、前記周辺領域のList1予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（９） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、前記周辺領域の、時間軸上においてより近い距離の予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１０） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方向と、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方向とに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１１） 前記パラメータ復号部により復号された動きベクトルと量子化パラメータとを用いて、ビットストリームを復号する復号部を
さらに備える前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１２） 前記ビットストリームは、階層構造を有する単位で符号化されており、
前記復号部は、階層構造を有する単位で前記ビットストリームを復号する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１３） 画像処理装置が、
カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルを生成し、
生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータを生成し、
生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号し、生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する
画像処理方法。
（１４） カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルを生成する予測動きベクトル生成部と、
前記予測動きベクトル生成部により生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを符号化する際に用いる予測量子化パラメータを生成する予測量子化パラメータ生成部と、
前記予測動きベクトル生成部により生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化し、前記予測量子化パラメータ生成部により生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを符号化するパラメータ符号化部と
を備える画像処理装置。
（１５） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測であるか、または、temporal予測であるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１４）に記載の画像処理装置。
（１６） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方法と同じ予測方法により予測動きベクトルが生成された前記周辺領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１４）または（１５）に記載の画像処理装置。
（１７） 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方向と、前記対象領域の予測動きベクトルの予測方向とに応じて、前記対象領域の予測量子化パラメータを生成する
前記（１２）乃至（１５）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１８） 前記カレント領域の動きベクトルと前記カレント領域の量子化パラメータとを用いて、画像を符号化してビットストリームを生成する符号化部と、
前記パラメータ符号化部により符号化された動きベクトルと量子化パラメータとを、前記符号化部により生成されたビットストリームとともに伝送する伝送部と
をさらに備える
前記（１４）乃至（１７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１９） 前記ビットストリームは、階層構造を有する単位で符号化されており、
前記符号化部は、階層構造を有する単位で画像を符号化して、前記ビットストリームを生成する
前記（１８）に記載の画像処理装置。
（２０） 画像処理装置が、
カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルを生成し、
生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータの符号化に用いる予測量子化パラメータを生成し、
生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化し、前記カレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記対象領域の量子化パラメータを符号化する
画像処理方法。

１００ 画像符号化装置， １０５ 量子化部， １０６ 可逆符号化部， １１５ 動き予測・補償部， １２１ 動きベクトル符号化部， １２２ 領域判定部， １５１ 隣接動きベクトルバッファ， １５２ 候補予測動きベクトル生成部， １５３ コスト関数値算出部， １５４ 最適予測動きベクトル決定部， １６１ 領域決定部， １６２ 隣接予測動きベクトルバッファ， １７１ 量子化器， １７２ 差分ＱＰ生成部， １７３ 隣接ＱＰバッファ， １７４ 予測ＱＰ生成部， ２００ 画像復号装置， ２０２ 可逆復号部， ２０３ 逆量子化部， ２１２ 動き予測・補償部， ２２１ 動きベクトル復号部， ２２２ 領域判定部， ２５１ 予測動きベクトル情報バッファ， ２５２ 差分動きベクトル情報バッファ， ２５３ 予測動きベクトル再構築部， ２５４ 動きベクトル再構築部， ２５５ 隣接動きベクトルバッファ， ２６１ 領域決定部， ２６２ 隣接予測動きベクトルバッファ， ２７１ 予測ＱＰ生成部， ２７２ 隣接ＱＰバッファ， ２７３ 差分ＱＰバッファ， ２７４ 当該ＱＰ再構築部， ２７５ 逆量子化器

Claims (20)

1. カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルを生成する予測動きベクトル生成部と、
   前記予測動きベクトル生成部により生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータを生成する予測量子化パラメータ生成部と、
   前記予測動きベクトル生成部により生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号し、前記予測量子化パラメータ生成部により生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号するパラメータ復号部と
   を備える画像処理装置。
2. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測であるか、または、temporal予測であるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測である場合、前記Spatial予測で参照される参照領域の位置がTOPであるか、または、Leftであるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方法と同じ予測方法により予測動きベクトルが生成された前記周辺領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記予測量子化パラメータ生成部は、領域が複数のサブ領域で構成される場合、前記周辺領域を対象として、前記カレント領域の左上に位置する左上サブ領域に接するサブ領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
6. 前記予測量子化パラメータ生成部は、領域が複数のサブ領域で構成される場合、前記周辺領域を対象として、前記カレント領域の上部に接する上サブ領域の予測動きベクトルと前記カレント領域の左部に接する左サブ領域の予測動きベクトルとを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
7. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、前記周辺領域のList0予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
8. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、カレントピクチャにおいて並び替えがない場合に、前記周辺領域のList0予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成し、前記カレントピクチャにおいて並び替えがある場合に、前記周辺領域のList1予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
9. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域が双予測である場合、前記周辺領域の、時間軸上においてより近い距離の予測に対する予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
10. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方向と、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方向とに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
    請求項２に記載の画像処理装置。
11. 前記パラメータ復号部により復号された動きベクトルと量子化パラメータとを用いて、ビットストリームを復号する復号部を
    さらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
12. 前記ビットストリームは、階層構造を有する単位で符号化されており、
    前記復号部は、階層構造を有する単位で前記ビットストリームを復号する
    請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 画像処理装置が、
    カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号する際に用いる予測動きベクトルを生成し、
    生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する際に用いる予測量子化パラメータを生成し、
    生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを復号し、生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを復号する
    画像処理方法。
14. カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルを生成する予測動きベクトル生成部と、
    前記予測動きベクトル生成部により生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータを符号化する際に用いる予測量子化パラメータを生成する予測量子化パラメータ生成部と、
    前記予測動きベクトル生成部により生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化し、前記予測量子化パラメータ生成部により生成されたカレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の量子化パラメータを符号化するパラメータ符号化部と
    を備える画像処理装置。
15. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方法が、Spatial予測であるか、または、temporal予測であるかに応じて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
    請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記カレント領域の予測動きベクトルの予測方法と同じ予測方法により予測動きベクトルが生成された前記周辺領域の予測量子化パラメータを用いて、前記カレント領域の予測量子化パラメータを生成する
    請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記予測量子化パラメータ生成部は、前記周辺領域の予測動きベクトルの予測方向と、前記対象領域の予測動きベクトルの予測方向とに応じて、前記対象領域の予測量子化パラメータを生成する
    請求項１５に記載の画像処理装置。
18. 前記カレント領域の動きベクトルと前記カレント領域の量子化パラメータとを用いて、画像を符号化してビットストリームを生成する符号化部と、
    前記パラメータ符号化部により符号化された動きベクトルと量子化パラメータとを、前記符号化部により生成されたビットストリームとともに伝送する伝送部と
    をさらに備える請求項１４に記載の画像処理装置。
19. 前記符号化部は、階層構造を有する単位で画像を符号化して、前記ビットストリームを生成する
    請求項１８に記載の画像処理装置。
20. 画像処理装置が、
    カレント領域の周辺に位置する周辺領域の動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化する際に用いる予測動きベクトルを生成し、
    生成された周辺領域の予測動きベクトルの予測方法に応じて、前記カレント領域の量子化パラメータの符号化に用いる予測量子化パラメータを生成し、
    生成されたカレント領域の予測動きベクトルを用いて、前記カレント領域の動きベクトルを符号化し、前記カレント領域の予測量子化パラメータを用いて、前記対象領域の量子化パラメータを符号化する
    画像処理方法。

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