KR20140010174A - 동화상 부호화 장치, 동화상 복호 장치, 동화상 부호화 방법, 동화상 복호 방법, 동화상 부호화 프로그램 및 동화상 복호 프로그램 - Google Patents

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쇼헤이 마츠오
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니폰덴신뎅와 가부시키가이샤
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Abstract

동화상 부호화 장치는, 고정 보간 필터, 적응 보간 필터 및 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 수단과, 하한치가 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 되는 경우에는 고정 보간 필터 및 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 하한치가 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 고정 보간 필터, 적응 보간 필터 및 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 수단을 구비하고 있다.

Description

동화상 부호화 장치, 동화상 복호 장치, 동화상 부호화 방법, 동화상 복호 방법, 동화상 부호화 프로그램 및 동화상 복호 프로그램{Video encoding device, video decoding device, video encoding method, video decoding method, video encoding program, video decoding program}
본 발명은, 동화상 부호화 장치, 동화상 복호 장치, 동화상 부호화 방법, 동화상 복호 방법, 동화상 부호화 프로그램 및 동화상 복호 프로그램에 관한 것이다.
본원은 2011년 6월 13일 일본에 출원된 일본특허출원 2011-131126호에 기초하여 우선권을 주장하고 그 내용을 여기에 원용한다.
동화상 부호화에서 다른 화면 간에 예측을 실행하는 면간 예측 부호화(움직임 보상)에서는, 이미 복호된 프레임을 참조하여 예측 오차 전력이 최소가 되도록 움직임 벡터가 구해지고 그 잔차 신호에 대해 직교 변환·양자화가 실시되고, 또한 엔트로피 부호화를 거쳐 부호화 데이터가 생성된다. 따라서 부호화 효율을 높이기 위해서는 예측 오차 전력의 저감이 불가결하여 고정밀도의 예측 방식이 요구된다.
영상 부호화 표준 방식에는 수많은 화면 간 예측의 정밀도를 높이기 위한 툴이 도입되고 있으며 그 중 하나로서 소수 화소 정밀도 움직임 보상이 있다. 이것은 1/2 화소 정밀도, 1/4 화소 정밀도라는 정수 화소 이하의 움직임량을 이용하여 전술한 화면 간 예측을 하는 방법이다. 예를 들면, 규격 H.264/AVC에서는 최대 1/4 화소 단위에서의 소수 화소 위치의 참조가 가능하다. 아울러 이러한 소수 화소 위치를 참조하기 위해서는 동(同) 위치에서의 화소치를 생성할 필요가 있으며, 선형 필터를 이용한 보간 화상 생성 방법이 규정되어 있다. 규격 H.264가 규정하고 있는 것은, 필터 계수가 고정된 선형 필터이다. 고정 계수를 이용하는 보간 필터에 대해, 이하의 설명에서는 IF로 간략하게 기재한다. 1/2 정밀도의 화소를 보간할 때에는, 대상이 되는 보간 화소의 좌우 3점씩 합계 6 정수 화소를 이용하여 보간한다. 수직 방향에 대해서는 상하 3 점씩 합계 6 정수 화소를 이용하여 보간한다. 필터 계수는 각각 [(1, -5, 20, 20, -5, 1)/32]로 되어 있다. 1/2 정밀도의 화소가 보간된 후 1/4 정밀도의 화소는 [1/2, 1/2]의 평균치 필터를 이용하여 보간한다.
이 소수 화소 위치의 보간 화상 생성의 개량으로서, 필터 계수를 입력 영상의 특징에 따라 적응적으로 제어하는 적응 보간 필터(AIF)로 불리는 기술이 검토되고 있다(예를 들면, 비특허문헌 1 참조). 적응 보간 필터에서의 필터 계수는, 예측 오차 전력(예측 오차의 제곱합)이 최소가 되도록 결정된다. 적응 보간 필터가 프레임 단위로 필터 계수를 설정한 데 대해 화상이 가진 국소성을 고려하여 필터 계수를 프레임 내의 국소 영역마다 설정 가능하게 하여 프레임 내에서 복수의 필터 계수를 이용하는 영역 분할 적응 보간 필터(RBAIF)가 검토되고 있다.
여기서 적응 보간 필터의 필터 계수 산출 알고리즘에 대해 설명하기로 한다. 보간 필터 계수를 적응적으로 변화시키는 방식이 비특허문헌 1에서는 제안되고 있으며 비분리형 적응 보간 필터로 불리고 있다. 이 방식으로는, 2차원의 보간 필터(6×6의 합계 36 필터 계수)가 고려되며 예측 오차 전력이 최소가 되도록 필터 계수가 결정된다. 규격 H.264/AVC에 이용되고 있는 1차원 6 tap의 고정 보간 필터를 이용하는 것보다도 높은 부호화 효율을 실현할 수 있었으나, 필터 계수를 구할 때의 계산 복잡도가 매우 높기 때문에 그 계산 복잡도를 낮추기 위한 제안이 비특허문헌 2에서 소개되어 있다.
비특허문헌 2에서 소개되어 있는 수법은 분리형 적응 보간 필터(SAIF: Separable Adaptive Interpolation Filter)로 불리며, 2차원의 보간 필터를 이용하는 것이 아니라 1차원의 6 tap 보간 필터를 이용한다. 순서로서는, 우선 수평 방향의 화소(비특허문헌 2의 Fig. 1에서의 a, b, c)를 보간한다. 필터 계수의 결정에는 정수 정밀도 화소(C1 내지 C6)가 이용된다. 식(1)의 예측 오차 전력 함수(E)를 최소화하는 수평 방향 필터 계수가 해석적으로 결정된다.
[수식 1]
Figure pct00001
여기서, S는 원화상, P는 복호 완료 참조 화상, x 및 y는 각각 화상 중의 수평 및 수직 방향의 위치를 나타낸다. 또 ∼x = x + MVx - FilterOffset(∼는 x의 머리에 붙음)이며, MVx는 사전에 얻어진 움직임 벡터의 수평 성분, FilterOffset은 조정을 위한 오프셋(수평 방향 필터의 탭 길이를 2로 나눈 값)을 나타내고 있다. 수직 방향에 대해서는, ∼y = y + MVy(∼는 y의 머리에 붙음)가 되고, MVy는 움직임 벡터의 수직 성분을 나타낸다. wci는 구해야 할 수평 방향 필터 계수군 ci(0≤ci<6)를 나타낸다.
예측 오차 에너지 함수(E)의 최소화 처리는, 수평 방향의 각 소수 화소 위치 마다 독립적으로 실시된다. 이 최소화 처리를 거쳐 3 종류의 6 tap 필터 계수군이 구해지고, 그 필터 계수를 이용하여 소수 화소(비특허문헌 2의 Fig. 1에서의 a, b, c)가 보간된다. 수평 방향의 화소 보간이 완료된 후 수직 방향의 보간 처리를 한다. 수평 방향과 동일한 선형 문제를 풂으로써 수직 방향의 필터 계수를 결정한다. 구체적으로는 식(2)의 예측 오차 에너지 함수(E)를 최소화하는 수직 방향 필터 계수가 해석적으로 결정된다.
[수식 2]
Figure pct00002
여기서 S는 원화상, ^P(^는 P의 머리에 붙음)는 복호 후에 수평 방향으로 보간 처리된 화상, x 및 y는 각각 화상 중의 수평 및 수직 방향의 위치를 나타낸다. 또 ∼x = 4·(x + MVx)(∼는 x의 머리에 붙음)로 표현되고, MVx는 둥글게 된 움직임 벡터의 수평 성분을 나타낸다. 수직 방향에 대해서는 ∼y = x + MVy - FilterOffset(∼는 y의 머리에 붙음)로 표현되고 MVy는 움직임 벡터의 수직 성분, FilterOffset는 조정을 위한 오프셋(필터의 탭 길이를 2로 나눈 값)을 나타낸다. wcj는 구해야 할 수직 방향 필터 계수군 cj(0≤cj<6)를 나타낸다.
최소화 처리는 소수 정밀도 화소마다 독립적으로 실시되어 12 종류의 6tap 필터를 얻을 수 있다. 이 필터 계수를 이용하여 나머지 소수 정밀도 화소(비특허문헌 2의 Fig. 1에서의 d∼o)가 보간된다. 이상으로부터, 합계 90(= 6 × 15)의 필터 계수를 부호화하여 복호측에 전송할 필요가 있다.
비특허문헌 1: Y. Vatis, B. Edler, D. Nguyen, and J. Ostermann. Two-dimensional non-separable adaptive wiener interpolation filter for H.264/AVC. In ITU-TQ.6/SG16 VCEG, VCEG-Z17rl, Apr. 2005. 비특허문헌 2: S. Wittmann and T. Wedi. Separable adaptive interpolation filter for video coding. In IEEE International Conference on image Processing, pp.2500. 2503, 2008.
그런데 고정 계수를 이용하는 보간 필터(IF), 적응 보간 필터(AIF), 영역 분할 적응 보간 필터(RBAIF)를 비교하면, 예측 오차 에너지는 IF, AIF, RBAIF의 순으로 줄어든다. 한편 필터 계수를 표현하는 부호량은 IF에 대해서는 불필요하고, AIF, RBAIF를 비교하면 AIF, RBAIF의 순으로 증가한다.
따라서 IF, AIF, RBAIF의 우열은 일률적으로 말할 수는 없으며, 예측 오차 에너지와 필터 계수의 부호량을 고려한 부호화 효율 관점에서 프레임마다 최적의 필터를 선택할 필요가 있다.
프레임별 필터의 선택에 이용하는 규범으로서는, 복호 신호의 부호화 왜곡량과 프레임 내의 총 발생 부호량과의 가중합인 RD 코스트 J가 이용된다.
J = D + λR
여기서, D는 복호 신호의 부호화 왜곡량이며, R은 프레임 내의 총 발생 부호량이며, λ는 외부로부터 부여되는 가중 계수이다. 아울러 R에 대해서는, 필터 계수의 부호량 ρ와 그 이외의 부호량 r(예측 오차를 표현하는 부호량 r(e), 움직임 벡터를 표현하는 부호량 r(m), 각종 헤더 정보를 표현하는 부호량 r(h)의 합)로 분리 가능하다.
이하, IF, AIF, RBAIF에 관한 부호량 RI, RA, RR을 이하와 같이 표기한다.
RI = rI = rI (e) + rI (m) + rI (h)
RA = rA + ρA = rA (e) + rA (m) + rA (h) + ρA
RR = rR + ρR = rR (e) + rR (m) + rR (h) + ρR
상기 식에서 rX (e), rX (m), rX (h)(X=I, A, R)는, 각각 각 보간 필터를 이용한 경우의 예측 오차를 표현하는 부호량, 움직임 벡터를 표현하는 부호량, 각종 헤더 정보를 표현하는 부호량을 나타낸다. pA, pR은, 각각 AIF, RBAIF를 이용한 경우의 필터 계수의 부호량이다. 아울러 IF는 고정치의 필터 계수를 이용하기 때문에 필터 계수의 부호량은 불필요해진다.
IF, AIF, RBAIF로부터 최적의 필터를 선택할 경우, 각 보간 필터를 이용한 경우의 각 RD 코스트를 구하여 RD 코스트를 최소화하는 필터를 선택한다. IF, AIF, RBAIF를 이용한 경우의 RD 코스트 JI, JA, JR을 각각 식(3), 식(4), 식(5)로서 나타낸다.
JI = DI + λrI …(3)
JA = DA + λ(rA+ρA) …(4)
JR = DR + λ(rR+ρR) …(5)
RD 코스트를 규범으로 하여 보간 필터를 선택함으로써 높은 부호화 효율이 달성 가능하다. 그러나 RD 코스트 산출은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 RD 코스트 산출의 연산량 삭감이 중요한 과제이다.
본 발명은 이러한 사정을 감안하여 이루어진 것으로서, 부호화 효율의 저하를 억제하면서 보간 필터의 선택에 관한 연산량을 삭감할 수 있는 보간 필터 선택 기능을 가진 동화상 부호화 장치, 동화상 부호화 방법 및 동화상 부호화 프로그램과 이 부호화 장치, 동화상 부호화 방법, 동화상 부호화 프로그램에 의해 부호화된 동화상을 복호하는 동화상 복호 장치, 동화상 복호 방법, 동화상 복호 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 관한 동화상 부호화 장치는, 소수 화소 위치의 보간 화소치를 생성하는 보간 필터로서, 고정치의 계수를 이용하는 고정 보간 필터와, 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 적응 보간 필터와, 프레임 내를 복수의 영역으로 분할하여 각 분할 영역마다 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 구비하여 소수 화소 정밀도에 대응한 움직임 보상 프레임 간 예측을 하는 동화상 부호화 장치로서, 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 상기 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 하한치 추정 수단과, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 되는 경우에는 상기 고정 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 보간 필터 선택 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명에 관한 동화상 부호화 장치에서 부호화된 동화상을 복호해도 좋다.
본 발명에 관한 동화상 부호화 방법은, 소수 화소 위치의 보간 화소치를 생성하는 보간 필터로서, 고정치의 계수를 이용하는 고정 보간 필터와, 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 적응 보간 필터와, 프레임 내를 복수의 영역으로 분할하여 각 분할 영역마다 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 구비하여 소수 화소 정밀도에 대응한 움직임 보상 프레임 간 예측을 하는 동화상 부호화 장치에서의 동화상 부호화 방법으로서, 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 상기 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 하한치 추정 단계와, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 되는 경우에는 상기 고정 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 보간 필터 선택 단계를 가지고 있다.
본 발명에 관한 동화상 부호화 방법에서 부호화된 동화상을 복호해도 좋다.
본 발명에 관한 컴퓨터에 동화상 부호화 처리를 하게 하는 동화상 부호화 프로그램은, 소수 화소 위치의 보간 화소치를 생성하는 보간 필터로서, 고정치의 계수를 이용하는 고정 보간 필터와, 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 적응 보간 필터와, 프레임 내를 복수의 영역으로 분할하여 각 분할 영역마다 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 구비하여 소수 화소 정밀도에 대응한 움직임 보상 프레임 간 예측을 하는 동화상 부호화 장치상의 컴퓨터에 동화상 부호화 처리를 하게 하는 동화상 부호화 프로그램으로서, 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 상기 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 하한치 추정 단계와, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 될 경우에는 상기 고정 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 보간 필터 선택 단계를 상기 컴퓨터에 실행시킨다.
본 발명에 관한 동화상 부호화 프로그램은, 부호화된 동화상을 복호해도 좋다.
본 발명에 관한 동화상 부호화에 의하면, RD 코스트에 기초하여 분할 영역 수가 다른 적응 보간 필터를 선택할 경우, 영역 수가 적은 적응 보간 필터에 대한 RD 코스트 산출의 필요성 여부에 대해 동(同) RD 코스트를 산출하지 않고 판정할 수 있게 됨에 따라 RD 코스트 산출의 연산량을 삭감할 수 있게 되어 적응 보간 필터를 선택하기 위한 연산량을 줄일 수 있게 된다는 효과를 얻을 수 있다.
도 1은, 본 발명의 일 실시형태의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 2는, 도 1에 도시한 IF를 이용한 부호화 및 RD 코스트 산출 처리부의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 3은, 도 1에 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는, 도 1에 도시한 동화상 부호화 장치의 처리 동작을 도시한 흐름도이다.
도 5는, 도 1에 도시한 IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부가, 도 4에 도시한 「IF를 이용한 부호화 처리를 하여 발생 부호량, 부호화 왜곡을 산출하는」 처리를 하는 상세 동작을 도시한 흐름도이다.
도 6은, 도 1에 도시한 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부가, 도 4에 도시한 발생 부호량, 부호화 왜곡을 산출하는 처리의 상세 동작을 도시한 흐름도이다.
도 7은, 영역 분할 적응 보간 필터의 필터 계수 산출의 처리 동작을 도시한 흐름도이다.
도 8은, 동화상 전송 시스템의 구성을 도시한 블럭도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시형태에 의한 보간 필터 선택 기능을 가진 동화상 부호화 장치를 설명하기로 한다. 동화상 부호화 장치의 상세한 설명을 하기 전에 본 발명의 일 실시형태에 의한 동화상 부호화 장치의 동작 원리에 대해 설명하기로 한다. 본 발명에서는, 적응 보간 필터의 RD 코스트의 하한치를 추측하고 이 하한치에 기초하여 적응 보간 필터의 RD 코스트 산출의 필요성 여부를 판정하고, 판정 결과에 따라 적응 보간 필터의 RD 코스트 산출을 생략하여 연산량 저감을 꾀하도록 한다.
이하의 설명에서는, 예를 들어 영역 분할 적응 보간 필터는 화면 내를 2 영역으로 분할하고 각 분할 영역마다 필터 계수를 부여하는 것으로 한다. RD 코스트의 산출을 고정 계수를 이용하는 보간 필터, 적응 보간 필터, 영역 분할 적응 보간 필터의 순으로 행하는 것으로 한다.
우선, 고정 계수를 이용하는 보간 필터에 대한 RD 코스트 JI를 전술한 식(3)으로부터 이하와 같이 산출한다.
JI = DI + λrI
이때, 구한 화면 간 예측에 관련된 정보(예측을 하는 블록의 사이즈, 움직임 벡터, 움직임 보상의 참조 화상 등)를 움직임 벡터 관련 정보로서 격납한다. 아울러 상기 움직임 벡터 관련 정보를 구하기 위한 움직임 추정 등의 알고리즘은 외부로부터 부여되는 것으로 한다. 예를 들면, 문헌「K. P. Lim, G. Sullivan, and T. Wiegand. Text description of joint model reference encoding methods and decoding concealment methods. Technical Report R095, Joint Video Team (JVT) of IS0/IEC MPEG and ITU-T VCEG, Jan. 2006.」에 기재된 것을 이용한다.
다음으로, 움직임 벡터 관련 정보를 로드(load)하여 부여된 분할 방법에 기초하여 영역 분할을 한다. 또한 상기 움직임 벡터 관련 정보를 이용하여 각 영역마다 필터 계수를 산출한다.
필터 계수 산출은 예측 오차 에너지 최소화의 규범에 기초하여 행한다. 상세한 것에 대하여는 후술하기로 한다. 이 처리에 의해 구한 영역 분할 적응 보간 필터를 이용한 경우의 RD 코스트 JR을 전술한 식(5)로부터 이하와 같이 산출한다.
JR = DR + λ(rR+ρR)
여기서, 적응 보간 필터를 이용한 경우의 RD 코스트의 하한치를 추측한다. 적응 보간 필터와 영역 분할 적응 보간 필터를 비교한 경우, 부호화 왜곡에 관해서는 이하의 관계가 있다.
DA≥DR
프레임 내의 총 발생 부호량 RA = rA + ρA = rA (e) + rA (m) + rA (h) + ρA, 및 RR = rR + ρR = rR (e) + rR (m) + rR (h) + ρR에 관해서는 이하의 관계가 있다. 영역 분할 적응 보간 필터와 적응 보간 필터에서 움직임 벡터 관련 정보로서 공통의 정보를 이용한다고 하면,
rA (m) = rR (m)이다. 영역 분할 적응 보간 필터가 적응 보간 필터보다 예측 오차를 줄일 수 있기 때문에 예측 오차를 표현하는 부호량에 대해서는,
rA (e)≥rR (e)이다. 헤더 정보에 대해서는 거의 동일한 정도로 간주할 수 있다.
rA (e)≒rR (e)
또한 필터 계수의 부호량에 대해서는, 영역 분할 적응 보간 필터는 분할 영역마다 필터 계수를 부가 정보로서 표현할 필요가 있기 때문에
ρA≤ρR
이 된다. 여기서 β≤1을 이용하여 상기 부등식은 다음 식의 형식으로 나타낼 수 있다.
ρA = βρR
영역 분할 적응 보간 필터가 2개의 분할 영역을 대상으로 한 경우, 각 분할 영역의 필터 계수의 부호량은 프레임에 대해 부여되는 적응 보간 필터의 필터 계수의 부호량과 큰 차이가 없는 경우 β = 0.5로 하면 상기 식의 형식으로 표현할 수 있게 된다.
이때 적응 보간 필터의 RD 코스트 JA에 대해 이하와 같이 하한치를 추측할 수 있다.
JA = DA + λ(rA+ρA) …(6)
JA ≥ DR + λ(rR+βρR) …(7)
상기 식에서 나타내는 적응 보간 필터의 RD 코스트의 하한치와 고정 계수를 이용하는 보간 필터의 RD 코스트와의 대소를 비교하여 이 하한치가 큰 값이 될 경우에는, 적응 보간 필터의 RD 코스트는 고정 계수를 이용하는 보간 필터의 RD 코스트보다 큰 값이 된다. 따라서 적응 보간 필터의 RD 코스트를 산출할 것도 없이 적응 보간 필터가 RD 코스트를 최소화할 수 없다고 판정할 수 있다. 따라서 적응 보간 필터의 RD 코스트 산출을 생략한다. 아울러 β의 값은 외부로부터 부여되는, 혹은 별도로 설정되는 것으로 한다.
다음으로 도 7을 참조하여 영역 분할 적응 보간 필터의 필터 계수 산출 알고리즘에 대해 설명하기로 한다. 우선, 지정된 움직임 벡터 관련 정보를 로드한다(단계 S51). 계속해서 미리 정해진 규범에 기초하여 프레임 내를 분할한다(단계 S52). 예를 들면, 화면 내를 수평 분할하여 상측 영역과 하측 영역의 2 영역으로 분할하거나, 혹은 화면 내를 수직 분할하여 좌측 영역과 우측 영역의 2 영역으로 분할하는 방법이 적용가능하다. 이때 분할 위치를 나타내는 정보는 별도로 부여되는 것으로 한다. 혹은 움직임 벡터의 성분 정보에 기초하여 움직임 보상의 블록 단위로 분류하는 것도 가능하다. 구체적으로는, 움직임 벡터의 수평 성분 MVx 및 수직 성분 MVy에 기초하여 표 1에 나타내는 형태로 2종류로 분류하여 영역 분할을 한다.
Figure pct00003
이하, 분리형 필터를 대상으로 하여 필터 계수를 최적화하는 순서를 나타내는데, 비분리형 필터에 대해서도 동일하게 수행할 수 있다. 또 이하에서는 수평 방향의 보간 필터 계수, 수직 방향의 보간 필터 계수의 순서로 도출한다. 물론, 이 도출 순서는 반대로 해도 좋다.
다음으로, 영역 분할의 결과로부터 영역마다 필터 계수를 산출한다(단계 S53). 수평 방향의 각 소수 정밀도 화소에 대한 보간 필터 계수로서 식(8)의 예측 오차 에너지 E(α)를 최소화하는 wci(0≤ci<l)를 구한다.
[수식 3]
Figure pct00004
여기서, α(1≤α≤2)는 분류된 영역 번호, S는 원화상, ^P(^는 P의 머리에 붙음)는 복호 완료 참조 화상, x 및 y는 각각 화상 중의 수평 및 수직 방향의 위치를 나타낸다. 또 ∼x = x + MVx - l/2(∼는 x의 머리에 붙음)이며, MVx는 사전에 얻어진 움직임 벡터의 수평 성분을 나타내고 있다. 수직 방향에 대해서는, ∼y = y + MVy(∼는 y의 머리에 붙음)가 되고, MVy는 움직임 벡터의 수직 성분을 나타낸다. l은 필터의 탭 길이이다.
다음으로, 얻어진 2 종류의 수평 방향의 보간 필터 계수를 이용하여 프레임 내의 각 영역마다 독립적으로 수평 방향의 소수 화소 보간(비특허문헌 2의 Fig. 1에서의 a, b, c의 보간)을 실시한다(단계 S54).
다음으로, 수직 방향의 보간 필터 계수를 구한다(단계 S55). 수직 방향의 각 소수 정밀도 화소에 대한 보간 필터 계수로서 식(9)의 예측 오차 에너지 E(α)를 최소화하는 wcj(0≤cj<l)를 구한다.
[수식 4]
Figure pct00005
여기서, α(1≤α≤2)는 분류된 영역 번호, S는 원화상, ^P(^는 P의 머리에 붙음)는 단계 S54에서 수평 방향으로 보간 처리된 화상, x 및 y는 각각 화상 중의 수평 및 수직 방향의 위치를 나타낸다. 또 ∼x = 4·(x + MVx)(∼는 x의 머리에 붙음)로 표현되고 MVx는 둥글게 된 움직임 벡터의 수평 성분을 나타낸다. 수직 방향에 대해서는 ∼y = x + MVy - l/2(∼는 y의 머리에 붙음)로 표현되고, MVy는 움직임 벡터의 수직 성분을 나타낸다. l은 필터의 탭 길이이다.
다음으로, 얻어진 2 종류의 수직 방향의 보간 필터 계수를 이용하여 프레임 내의 각 영역마다 독립적으로 수직 방향의 소수 화소 보간(비특허문헌 2의 Fig. 1에서의 d∼o의 보간)을 실시한다(단계 S56). 그리고 새로운 보간 화상에 대해 움직임 벡터를 탐색하여(단계 S57), 각종 보간 필터 계수군을 부호화한다(단계 S58).
아울러 본 실시형태에서 설명하고 있는 보간 필터 계수의 전환 기능은, 휘도 신호뿐 아니라 색차 신호에도 적용가능하다. 또 분할 수는 여기에서는 2인데, 분류의 정의에 따라 임의의 수를 취할 수 있다.
다음으로 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시형태에 의한 보간 필터 선택 기능을 가진 동화상 부호화 장치의 구성을 설명하기로 한다. 도 1은, 동(同) 실시형태의 구성을 도시한 블럭도이다. IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부(1)는, 보간 필터로서 고정 계수를 이용하는 보간 필터를 이용한 경우의 부호화 처리를 하여 RD 코스트를 산출한다. 이 RD 코스트는 보간 필터 선택 처리부(6)에 보내진다. 또 부호화 처리로 얻어진 부호화 데이터, 복호 화상, 움직임 벡터 관련 정보는 각각 부호화 데이터 기억부(8), 복호 화상 기억부(7), 움직임 벡터 관련 정보 기억부(2)에 격납된다.
보간 필터 설정부(31)는, 후속의 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(32)에서 사용하는 보간 필터로서 영역 분할 적응 보간 필터를 설정한다. 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(32)는, 보간 필터로서 영역 분할 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호화 처리를 하여 RD 코스트를 산출한다. 이 RD코스트는 보간 필터 선택 처리부(6)에 보내진다. 또 부호화 처리로 얻어진 부호화 데이터, 복호 화상은 각각 부호화 데이터 기억부(8), 복호 화상 기억부(7)에 보내진다.
AIF에 대한 RD 코스트 산출 실행 판정부(4)는, 영역 분할 적응 보간 필터의 RD 코스트 산출에 이용한 부호화 왜곡량, 발생 부호량에 기초하여 적응 보간 필터의 RD 코스트의 하한치를 구하고 이 하한치와 고정 계수를 이용하는 보간 필터의 RD 코스트의 대소를 비교하여 하한치가 작은 경우에는 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(52)에 의해 처리를 한다. 또 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(52)의 출력으로서 RD 코스트, 부호화 처리로 얻어진 부호화 데이터, 복호 화상을 각각 보간 필터 선택 처리부(6), 부호화 데이터 기억부(8), 복호 화상 기억부(7)에 보내는 것을 허가한다.
보간 필터 설정부(51)는 후속의 부호화 처리·RD 코스트 산출부(52)에서 사용하는 보간 필터로서 적응 보간 필터를 설정한다. 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(52)는, 보간 필터로서 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호화 처리를 하여 RD 코스트를 산출한다. 또 부호화 처리로 얻어진 부호화 데이터, 복호 화상을 출력한다.
보간 필터 선택 처리부(6)는, 입력된 RD 코스트의 대소에 기초하여 RD 코스트를 최소화하는 보간 필터를 선택한다. 또 선택된 보간 필터를 이용한 경우의 부호화 데이터를 부호화 데이터 기억부(8)로부터 독출하여 최종적인 부호화 데이터로서 출력한다. 또한 선택된 보간 필터를 이용한 경우의 복호 화상을 복호 화상 기억부(7)로부터 독출하여 참조 화상 기억부(9)에 격납한다.
다음으로, 도 2를 참조하여 도 1에 도시한 IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부(1)의 상세한 구성을 설명하기로 한다. 도 2는, 움직임 벡터 관련 정보를 산출할 경우에 IF를 이용한 부호화 및 RD 코스트 산출 처리부(1)의 구성을 도시한 블럭도이다.
변환·양자화 처리부(11)는 예측 오차 신호를 입력으로서 로드하여 예측 오차 신호에 대해 직교 변환 처리를 하고, 또한 직교 변환의 변환 계수에 대해 양자화를 하여 변환 계수의 양자화 인덱스를 출력한다. 엔트로피 부호화 처리부(121)는 변환 계수의 양자화 인덱스를 입력으로서 로드하여 이 양자화 인덱스를 엔트로피 부호화하고 부호화 데이터를 출력한다. 엔트로피 부호화 처리부(122)는 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하여 이 움직임 벡터 관련 정보를 엔트로피 부호화하고 부호화 데이터를 출력한다.
역변환·역양자화 처리부(13)는, 변환 계수의 양자화 인덱스를 입력으로서 로드하여 이 양자화 인덱스를 역양자화하고 또한 역변환 처리하여 예측 오차 신호의 복호 신호를 생성한다. 디블로킹 필터 처리부(14)는, 예측 오차 신호의 복호 신호 및 예측 화상을 가산하여 생성한 신호를 입력으로서 로드하고 그 가산 결과에 대해 필터 처리를 하여 복호 화상을 생성하고 출력한다. 아울러 필터 처리의 예로서는, 규격 H.264에서 이용되는 디블로킹 필터 등이 적용가능하다.
움직임 보상 예측 처리부(161)는 입력 화상, 움직임 보상 예측 처리부(161)로부터 로드한 보간 화상 및 참조 화상을 입력으로서 로드하고, 입력 화상에 대해 참조 화상을 이용한 움직임 추정 처리를 하여 움직임 벡터 관련 정보를 산출한다. 소수 화소 위치 보간 처리부(162)는 참조 화상을 입력으로서 로드하고 보간 필터로서 고정 계수를 이용하는 보간 필터를 이용하여 소수 화소 위치의 화소치를 생성한다. 움직임 벡터 관련 정보 산출부(163)는 참조 화상 및 소수 화소 위치 보간 처리부(162)에서 구한 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하고 참조 화상 및 움직임 벡터 관련 정보를 이용하여 움직임 보상 화면 간 예측 처리에 기초하여 입력 화상에 대한 예측 화상을 생성한다.
부호화 왜곡량 산출부(17)는 입력 화상 및 디블로킹 필터 처리부(14)에서 출력된 복호 화상을 입력으로서 로드하여 양 화상의 차분을 구하고 부호화 왜곡량을 산출한다. RD 코스트 산출부(18)는 예측 처리부(16)에서 생성된 부호화 데이터의 데이터량(발생 부호량), 및 부호화 왜곡량 산출부(17)에서 산출된 부호화 왜곡량을 입력으로 하여 RD 코스트를 산출한다.
다음으로 도 3을 참조하여 도 1에 도시한 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(32, 52)의 상세한 구성을 설명하기로 한다. 도 3은, 도 1에 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(32, 52)의 상세한 구성을 도시한 블럭도이다.
변환·양자화 처리부(321)는 예측 오차 신호를 입력으로서 로드하여 예측 오차 신호에 대해 직교 변환 처리를 하고 또한 직교 변환의 변환 계수에 대해 양자화를 하여 변환 계수의 양자화 인덱스를 출력한다. 엔트로피 부호화 처리부(322)는 변환 계수의 양자화 인덱스를 입력으로서 로드하여 이 양자화 인덱스를 엔트로피 부호화하여 부호화 데이터를 출력한다. 엔트로피 부호화 처리부(322)는 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하여 이 움직임 벡터 관련 정보를 엔트로피 부호화하여 부호화 데이터를 출력한다.
역변환·역양자화 처리부(321)는 변환 계수의 양자화 인덱스를 입력으로서 로드하여 이 양자화 인덱스를 역양자화하고 또한 역변환 처리를 하여 예측 오차 신호의 복호 신호를 생성한다. 디블로킹 필터 처리부(324)는 예측 오차 신호의 복호 신호 및 예측 화상을 가산하여 생성한 신호를 입력으로서 로드하고, 그 가산 결과에 대해 필터 처리를 하여 복호 화상을 생성하고 출력한다. 참조 화상 기억부(325)는 참조 화상을 기억한다.
소수 화소 위치 보간 처리부(3261)는, 참조 화상을 입력으로서 로드하고, 입력 화상, 참조 화상 및 움직임 벡터 관련 정보 산출부(3262)에서 로드한 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하여 보간 필터 설정 처리부(329)에서 설정된 보간 필터(적응 보간 필터 혹은 영역 분할 적응 보간 필터)에 대한 필터 계수를 산출한다. 구체적인 산출 방법은 전술한 바와 같다. 또한 산출된 필터 계수를 이용하여 소수 화소 위치의 화소치를 생성한다.
움직임 벡터 관련 정보 산출부(3262)는, 입력 화상 및 참조 화상에 대한 화면 간 예측에 이용하는 움직임 벡터 관련 정보를 외부로부터 로드하여 격납한다.
움직임 보상 예측 처리부(3263)는 참조 화상, 소수 화소 위치 보간 처리부(3261)로부터 로드한 보간 화상 및 움직임 벡터 관련 정보 산출부(3262)로부터 로드한 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하고, 참조 화상 및 움직임 벡터 관련 정보를 이용하여 움직임 보상 화면 간 예측 처리에 기초하여 입력 화상에 대한 예측 화상을 생성한다.
부호화 왜곡량 산출부(327)는 입력 화상 및 디블로킹 필터 처리부(324)에서 출력된 복호 화상을 입력으로서 로드하여 양 화상의 차분을 구하여 부호화 왜곡량을 산출한다. RD 코스트 산출부(328)는 예측 처리부(326)에서 생성된 부호화 데이터의 데이터량(발생 부호량) 및 부호화 왜곡량 산출부(327)에서 산출된 부호화 왜곡량을 입력으로 하여 RD 코스트를 산출한다. 보간 필터 설정 처리부(329)는, 보간 필터로서 이용하는 필터를 설정한다.
다음으로 도 4를 참조하여 도 1에 도시한 동화상 부호화 장치의 처리 동작을 설명하기로 한다. 도 4는, 도 1에 도시한 동화상 부호화 장치의 처리 동작을 도시한 흐름도이다. 우선 IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부(1)는 프레임 간 예측에 이용하는 참조 화상을 로드하고(단계 S1), 보간 필터로서 고정 계수를 이용하는 보간 필터를 이용하여 부호화 처리를 하고 발생 부호량 RI, 부호화 왜곡 DI를 산출한다(단계 S2). 그리고 IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부(1)는, 고정 계수를 이용하는 보간 필터를 이용한 경우의 RD 코스트 JI로서, JI = DI + λRI를 산출한다(단계 S3).
다음으로 부호화·RD 코스트 산출 처리부(32)는, 보간 필터로서 영역 분할 적응 보간 필터를 이용하여 부호화 처리를 하여 발생 부호량 RR, 부호화 왜곡 DR을 산출하고(단계 S4), 영역 분할 적응 보간 필터를 이용한 경우의 RD 코스트 JR로서 JR = DR + λRR을 산출한다(단계 S5). 여기서 발생 부호량 RR은, RR = rR + ρR로서 분해할 수 있다.
다음으로 파라미터 β값을 로드하여 적응 보간 필터의 RD 코스트의 하한치로서 DR + λ(rR + βρR)를 구하고(단계 S6), 단계 S6에서 구한 적응 보간 필터의 RD코스트의 하한치와 단계 S2에서 구한 고정 계수를 이용하는 보간 필터의 RD 코스트를 비교하여(단계 S7), 전자가 큰 경우에는 단계 S8로 이동한다. 그렇지 않으면, 단계 S11로 이동한다.
다음으로 AIF의 RD 코스트의 하한치가 IF의 RD 코스트보다 크지 않은 경우, 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(52)는, 보간 필터로서 적응 보간 필터를 이용하고 부호화 처리를 하여 발생 부호량 RA, 부호화 왜곡 DA를 산출하고(단계 S8), 적응 보간 필터를 이용한 경우의 RD 코스트 JA로서 JA = DA + λRA를 산출한다(단계 S9). 보간 필터 선택 처리부(6)는, 고정 계수를 이용하는 보간 필터, 적응 보간 필터, 영역 분할 적응 보간 필터의 각 RD 코스트 JI, JA, JR을 비교하여 이 코스트를 최소로 하는 보간 필터를 선택한다(단계 S10).
한편 AIF의 RD 코스트의 하한치가 IF의 RD 코스트보다 큰 경우, 보간 필터 선택 처리부(6)는 고정 계수를 이용하는 보간 필터, 영역 분할 적응 보간 필터의 각 RD 코스트 JI, JR을 비교하여 이 코스트를 최소로 하는 보간 필터를 선택한다(단계 S11).
다음으로 도 5를 참조하여 도 4에 도시한 「IF를 이용한 부호화 처리를 하여 발생 부호량, 부호화 왜곡을 산출하는」 처리(단계 S2)의 상세 동작을 설명하기로 한다. 도 5는, 도 1에 도시한 IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부(1)가 도 4에 도시한 「IF를 이용한 부호화 처리를 하여 발생 부호량, 부호화 왜곡을 산출하는」 처리를 하는 상세 동작을 도시한 흐름도이다.
우선, IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부(1)는, 프레임 간 예측에 이용하는 참조 화상을 로드한다(단계 S21). 그리고 소수 화소 위치 보간 처리부(162)는, 참조 화상을 입력으로서 로드하고, 보간 필터로서 고정 계수를 이용하는 보간 필터를 이용하여 소수 화소 위치의 화소치를 생성한다(단계 S22). 계속해서 움직임 벡터 관련 정보 산출부(163)는 입력 화상 및 참조 화상을 입력으로서 로드하고, 입력 화상에 대해 참조 화상을 이용한 움직임 추정 처리를 하여 움직임 벡터 관련 정보를 산출한다(단계 S23).
다음으로 움직임 보상 예측 처리부(161)는, 참조 화상 및 구한 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하고 참조 화상 및 구한 움직임 벡터 관련 정보를 이용하여 움직임 보상 화면 간 예측 처리에 기초하여 입력 화상에 대한 예측 화상을 생성한다(단계 S24). 계속해서 예측 화상과 입력 화상을 입력으로서 로드하고 양 화상의 차분을 구하여 예측 오차 신호를 생성한다(단계 S25).
다음으로 변환·양자화 처리부(11)는, 예측 오차 신호를 입력으로서 로드하고 예측 오차 신호에 대해 직교 변환 처리를 하고 또한 직교 변환의 변환 계수에 대해 양자화를 하여 변환 계수의 양자화 인덱스를 출력한다(단계 S26). 계속해서 엔트로피 부호화 처리부(121)는, 변환 계수의 양자화 인덱스, 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하고 이 양자화 인덱스 및 움직임 벡터 관련 정보를 엔트로피 부호화하여 부호화 데이터를 출력한다(단계 S27).
다음으로 역변환·역양자화 처리부(13)는, 변환 계수의 양자화 인덱스를 입력으로서 로드하여 이 양자화 인덱스를 역양자화하고, 또한 역변환 처리를 하여 예측 오차 신호의 복호 신호를 생성한다(단계 S28). 계속해서 생성된 예측 오차 신호의 복호 신호 및 생성된 예측 화상을 입력으로서 로드하여 양자를 가산하고 또한 그 가산 결과에 대해 디블로킹 필터 처리부(14)에 의해 필터 처리를 하여 복호 화상을 생성하고 출력한다(단계 S29).
다음으로 부호화 왜곡량 산출부(17)는, 입력 화상 및 출력된 복호 화상을 입력으로서 로드하고 양 화상의 차분을 구하여 부호화 왜곡량을 산출한다(단계 S30). 계속해서 RD 코스트 산출부(18)는, 생성된 부호화 데이터를 입력으로서 로드하고 이 데이터의 데이터량에 기초하여 발생 부호량을 산출하고(단계 S31), 부호화 왜곡량과 발생 부호량의 가중합으로서 RD 코스트를 산출한다(단계 S32).
다음으로 도 6을 참조하여 도 1에 도시한 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(32, 52)가 도 4에 도시한 발생 부호량, 부호화 왜곡을 산출하는(단계 S4, S8) 처리의 상세 동작을 설명하기로 한다. 도 6은, 도 1에 도시한 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부(32, 52)가 도 4에 도시한 발생 부호량, 부호화 왜곡을 산출하는 처리의 상세 동작을 도시한 흐름도이다.
우선, 부호화. RD 코스트 산출 처리부(32, 52)는 프레임 간 예측에 이용하는 참조 화상을 로드한다(단계 S41). 그리고 움직임 벡터 관련 정보 산출부(3362)는, 움직임 추정 처리에 필요한 움직임 벡터 관련 정보를 로드한다(단계 S42). 계속해서 입력 화상, 참조 화상 및 로드한 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하여 본 처리의 입력으로서 부여된 보간 필터(영역 분할 적응 보간 필터 혹은 적응 보간 필터)에 대한 필터 계수를 산출한다(단계 S43).
다음으로 소수 화소 위치 보간 처리부(3261)는, 참조 화상을 입력으로서 로드하고 본 처리의 입력으로서 부여된 보간 필터(영역 분할 적응 보간 필터 혹은 적응 보간 필터)를 이용하여 소수 화소 위치의 화소치를 생성한다(단계 S44). 계속해서 움직임 보상 예측 처리부(3263)는, 로드한 움직임 벡터 관련 정보 및 참조 화상을 입력으로서 로드하고 움직임 보상 화면 간 예측 처리에 기초하여 입력 화상에 대한 예측 화상을 생성한다(단계 S45). 그리고 예측 화상과 입력 화상을 입력으로서 로드하고 양 화상의 차분을 구하여 예측 오차 신호를 생성한다(단계 S46).
다음으로 변환·양자화 처리부(321)는, 예측 오차 신호를 입력으로서 로드하여 예측 오차 신호에 대해 직교 변환 처리를 하고 또한 직교 변환의 변환 계수에 대해 양자화를 하여 변환 계수의 양자화 인덱스를 출력한다(단계 S47). 계속해서 엔트로피 부호화 처리부(322)는, 변환 계수의 양자화 인덱스, 움직임 벡터 관련 정보를 입력으로서 로드하고 이 양자화 인덱스 및 움직임 벡터 관련 정보를 엔트로피 부호화하여 부호화 데이터를 출력한다(단계 S48).
다음으로 역변환·역양자화 처리부(323)는, 변환 계수의 양자화 인덱스를 입력으로서 로드하여 이 양자화 인덱스를 역양자화하고, 또한 역변환 처리를 하여 예측 오차 신호의 복호 신호를 생성한다(단계 S49). 계속해서 생성된 예측 오차 신호의 복호 신호 및 생성된 예측 화상을 입력으로서 로드하여 양자를 가산하고, 또한 그 가산 결과에 대해 디블로킹 필터 처리부(324)에 의해 필터 처리를 하여 복호 화상을 생성하고 출력한다(단계 S50).
다음으로 부호화 왜곡량 산출부(327)는, 입력 화상 및 출력된 복호 화상을 입력으로서 로드하여 양 화상의 차분을 구하고 부호화 왜곡량을 산출한다(단계 51). 계속해서 RD 코스트 산출부(328)는, 생성된 부호화 데이터를 입력으로서 로드하고 이 데이터의 데이터량에 기초하여 발생 부호량을 산출하고(단계 S52), 부호화 왜곡량과 발생 부호량의 가중합으로서 RD 코스트를 산출한다(단계 S53).
다음으로 도 8을 참조하여 도 1에 도시한 동화상 부호화 장치를 포함한 동화상 전송 시스템의 구성을 설명하기로 한다. 도 8은 동화상 전송 시스템의 구성을 도시한 블럭도이다. 도 8에서 동화상 입력부(101)는 카메라 등으로 촬상한 동화상을 입력한다. 부호 102는, 도 1에 도시한 동화상 부호화 장치로서, 동화상 입력부(101)에 의해 입력한 동화상을 부호화하여 송신한다. 부호 103은, 동화상 부호화 장치(102)로부터 송신된 부호화 동화상의 데이터를 전송하는 전송로이다. 부호 1044는, 전송로(103)에 의해 전송된 부호화 동화상의 데이터를 수신하고 부호화 동화상의 데이터를 복호하여 출력하는 동화상 복호 장치이다. 동화상 출력부(105)는, 동화상 복호 장치(104)에서 복호된 동화상을 표시장치 등에 출력한다.
다음으로 도 8을 참조하여 도 8에 도시한 동화상 전송 시스템의 동작을 설명하기로 한다. 동화상 부호화 장치(102)는, 동화상 입력부(1)를 통해 동화상의 데이터를 입력하고 동화상의 프레임마다 부호화를 한다. 이때, 도 1에 도시한 보간 필터 선택 처리를 함과 동시에, 도 2, 도 3에 도시한 부호화 처리와 RD 코스트 산출 처리를 한다. 그리고 동화상 부호화 장치(102)는, 부호화한 동화상 데이터를 전송로(103)를 통해 동화상 복호 장치(104)에 대해 송신한다. 동화상 복호 장치(104)는, 이 부호화 동화상 데이터를 복호하여 동화상 출력부(105)를 통해 표시장치 등에 동화상을 표시한다.
이상 설명한 것처럼 RD 코스트에 기초하여 분할 영역 수가 다른 적응 보간 필터를 선택할 경우, 영역 수가 적은 적응 보간 필터에 대한 RD 코스트 산출의 필요성 여부에 대해 이 RD 코스트를 산출하지 않고 판정 가능하게 됨으로써 RD 코스트 산출의 연산량을 삭감할 수 있게 되어 적응 보간 필터를 선택하기 위한 연산량을 줄일 수 있게 된다.
아울러, 도 1에서의 각 처리부의 기능을 실현하기 위한 프로그램을 컴퓨터 독취 가능한 기록매체에 기록하여 이 기록매체에 기록된 프로그램을 컴퓨터 시스템에 로드하여 실행함으로써 영역 분할 대응 적응 필터 처리를 해도 좋다.
아울러 여기서 말하는 「컴퓨터 시스템」이란, 0S나 주변기기 등의 하드웨어를 포함하는 것으로 한다. 또 「컴퓨터 독취 가능한 기록매체」란, 플렉시블 디스크, 광 자기 디스크, ROM, CD-ROM 등의 휴대용 매체, 컴퓨터 시스템에 내장되는 하드 디스크 등의 기억 장치를 말한다. 또한 「컴퓨터 독취 가능한 기록매체」란, 인터넷 등의 네트워크나 전화 회선 등의 통신 회선을 통해 프로그램이 송신된 경우의 서버나 클라이언트가 되는 컴퓨터 시스템 내부의 휘발성 메모리(RAM)와 같이 일정 시간 프로그램을 유지하고 있는 것도 포함하기로 한다.
또 상기 프로그램은 이 프로그램을 기억 장치 등에 격납한 컴퓨터 시스템으로부터 전송 매체를 통해, 혹은 전송 매체 중의 전송파에 의해 다른 컴퓨터 시스템에 전송되어도 좋다. 여기서 프로그램을 전송하는 「전송 매체」는, 인터넷 등의 네트워크(통신망)나 전화 회선 등의 통신 회선(통신선)과 같이 정보를 전송하는 기능을 가진 매체를 말한다. 또 상기 프로그램은, 전술한 기능의 일부를 실현하기 위한 것이어도 좋다. 또한 전술한 기능을 컴퓨터 시스템에 이미 기록되어 있는 프로그램과의 조합으로 실현 가능한 것, 이른바 차분 파일(차분 프로그램)이어도 좋다.
<산업상 이용 가능성>
본 발명에 관한 동화상 부호화 장치에 의하면, 부호화 효율의 저하를 억제하면서 보간 필터의 선택에 관한 연산량 삭감이 불가결한 용도에 적용할 수 있다.
1 IF를 이용한 부호화·RD 코스트 산출 처리부
2 움직임 벡터 관련 정보 기억부
4 AIF에 대한 RD 코스트 산출 실행 판정부
6 보간 필터 선택 처리부
7 복호 화상 기억부
8 부호화 데이터 기억부
9 참조 화상 기억부
11 변환·양자화 처리부
13 역변환·역양자화 처리부
14 디블로킹 필터 처리부
15 참조 화상 기억부
16 예측 처리부
17 부호화 왜곡량 산출부
18 RD 코스트 산출부
31 보간 필터 설정부
32 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부
51 보간 필터 설정부
52 부호화 처리·RD 코스트 산출 처리부
101 동화상 입력부
102 동화상 부호화 장치
103 전송로
104 동화상 복호 장치
105 동화상 출력부
121 엔트로피 부호화 처리부
122 엔트로피 부호화 처리부
161 움직임 보상 예측 처리부
162 소수 화소 위치 보간 처리부
163 움직임 벡터 관련 정보 산출부
321 변환·양자화 처리부
322 엔트로피 부호화 처리부
323 역변환·역양자화 처리부
324 디블로킹 필터 처리부
325 참조 화상 기억부
326 예측 처리부
327 부호화 왜곡량 산출부
328 RD 코스트 산출부
329 보간 필터 설정 처리부
3261 소수 화소 위치 보간 처리부
3262 움직임 벡터 관련 정보 산출부
3263 움직임 보상 예측 처리부

Claims (6)

  1. 소수 화소 위치의 보간 화소치를 생성하는 보간 필터로서, 고정치의 계수를 이용하는 고정 보간 필터와, 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 적응 보간 필터와, 프레임 내를 복수의 영역으로 분할하여 각 분할 영역마다 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 구비하여 소수 화소 정밀도에 대응한 움직임 보상 프레임 간 예측을 하는 동화상 부호화 장치로서,
    상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 상기 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 하한치 추정부,
    상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 되는 경우에는 상기 고정 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 보간 필터 선택부,를 구비한 동화상 부호화 장치.
  2. 청구항 1에 기재된 동화상 부호화 장치에 의해 부호화된 동화상을 복호하는 동화상 복호 장치.
  3. 소수 화소 위치의 보간 화소치를 생성하는 보간 필터로서, 고정치의 계수를 이용하는 고정 보간 필터와, 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 적응 보간 필터와, 프레임 내를 복수의 영역으로 분할하여 각 분할 영역마다 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 구비하여 소수 화소 정밀도에 대응한 움직임 보상 프레임 간 예측을 하는 동화상 부호화 장치에서의 동화상 부호화 방법으로서,
    상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 상기 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 하한치 추정 단계,
    상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 되는 경우에는 상기 고정 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 보간 필터 선택 단계를 가진 동화상 부호화 방법.
  4. 청구항 3에 기재된 동화상 부호화 방법에 의해 부호화된 동화상을 복호하는 동화상 복호 방법.
  5. 소수 화소 위치의 보간 화소치를 생성하는 보간 필터로서, 고정치의 계수를 이용하는 고정 보간 필터와, 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 적응 보간 필터와, 프레임 내를 복수의 영역으로 분할하여 각 분할 영역마다 보간 필터의 계수를 적응적으로 설정하는 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 구비하여 소수 화소 정밀도에 대응한 움직임 보상 프레임 간 예측을 하는 동화상 부호화 장치상의 컴퓨터에 동화상 부호화 처리를 하게 하는 동화상 부호화 프로그램으로서,
    상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터 중 부호량·왜곡 코스트 함수에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택할 때 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터를 이용한 경우의 발생 부호량 및 부호화 왜곡량에 기초하여 상기 적응 보간 필터를 이용한 경우의 부호량·왜곡 코스트 함수의 하한치를 추정하는 하한치 추정 단계,
    상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수보다 큰 값이 될 경우에는 상기 고정 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하고, 상기 하한치가 상기 고정 보간 필터에 대한 부호량·왜곡 코스트 함수 이하가 되는 경우에만 상기 고정 보간 필터, 상기 적응 보간 필터 및 상기 영역 분할 대응 적응 보간 필터의 부호량·왜곡 코스트 함수의 비교에 기초하여 최적의 보간 필터를 선택하는 보간 필터 선택 단계를 상기 컴퓨터에 실행시키는 동화상 부호화 프로그램.
  6. 청구항 5에 기재된 동화상 부호화 프로그램에 의해 부호화된 동화상을 복호하는 동화상 복호 프로그램.
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