TWI392372B - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents

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TWI392372B
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Description

影像處理裝置及影像處理方法
本發明係有關於，例如將前次編碼中曾用過之量化矩陣或量化參數等，以所定單位加以偵測的編碼裝置及方法。
先前，在電視播送局間進行映像資料之傳送之際，或是使用複數的視訊錄影機(VTR裝置)來進行映像資料的複製之際，將以MPEG(Moving picture experts group)方式編碼過的映像資料予以解碼，然後再度加以編碼，因此編碼器與解碼器必須要直列地串接。
然後，作為此種藉由串接時的編碼與解碼之反覆以降低映像品質劣化的手法，採用了所謂「逆回搜尋」的手法。
此處，所謂「逆回搜尋」，係利用一旦使用以前編碼曾使用過之、或其倍數關係的量化步驟，則離散餘弦轉換(DCT；discrete cosine transfer)係數的餘數之總和會變為極小之性質，而將最小值所涉之量化步驟，視為最佳量化步驟而求出之手法。
關於使用該「逆回搜尋」的技術，例如在專利文獻1中係揭露，將上次編碼時的量化步驟以逆回搜尋方式進行再生，以和上次相同的量化步驟及GOP(Group of pictures)相位，再次將輸入映像資料予以編碼，將編碼器與解碼器予以串接而反覆進行映像資料之編碼及解碼時，防止映像品質劣化的映像資料壓縮裝置。
另一方面，在今日，取代MPEG方式的AVC(Advanced Video Coding)規格，是在行動電話的視訊電話這類低速、低畫質用途乃至高畫質電視播送等大容量、高畫質動畫用途上，逐漸被廣泛利用，利用由運動補償、畫格間預測、DCT、熵等所組合而成的演算法，相較於MPEG，在相同的品質之下，改良成大約只需一半程度的資料量即可。
在該AVC之畫面內編碼中，為了提升編碼效率，是從畫面內的周邊像素來預測巨集區塊內的像素值，將從該預測起算的差分影像資料予以編碼，導入了此種畫面內預測。僅用該畫面內編碼所編碼成的AVC之串流，以下稱之為AVC Intra。亦即，在AVC Intra中，是在編碼之際將輸入影像分離成與從周邊像素起算之預測影像的差分，將該差分予以編碼。
預測影像係準備有，從上方像素之預測或從橫向像素之預測等9個模式，通常是採用會使每一單位區塊(例如4x4樣本等)的從預測影像起算之差分的總和為最小的預測模式。
專利文獻1　日本特開平10-174098號公報
然而，在前述的先前手法中，雖然編碼時的發生編碼量會有減少之傾向，但AVC所致之編碼係由於在量化的部分為非可逆轉換，因此若進行編碼與解碼則對於原始輸入影像會產生量化失真，因此在拷貝時每當反覆進行編碼與解碼，就會因量化失真而導致畫質逐次降低。尤其是，在拷貝時，若因該量化失真之影響而導致採用了與上次編碼時不同之預測模式時，則會再度發生量化失真，其結果為，恐怕會產生畫質降低之問題。
為了解決所述課題，本發明的影像處理裝置中，係設置有：差分影像資料生成部，係將作為處理對象之處理對象像素的從周邊像素起算之差分值所成的差分影像資料，就預先訂定之複數畫面內預測模式之每一者，進行生成；和順位賦予部，係基於以差分影像資料中的各處理對象像素之絕對值和為基礎的差分合計值、與對畫面內預測模式預先設定之優先順位，來將該當畫面內預測模式賦予順位。
藉此，影像處理裝置，係可將特定的畫面內預測模式的優先順位，每次予以提高設定，因此特定的畫面內預測模式變為容易選擇，可容易選擇上次編碼時所使用過的畫面內預測模式來抑制拷貝時的量化失真。
又於本發明的影像處理方法中，係設有：差分影像資料生成步驟，係將作為處理對象之處理對象像素的從周邊像素起算之差分值所成的差分影像資料，就預先訂定之複數畫面內預測模式之每一者，進行生成；和順位賦予步驟，係隨應於差分影像資料中的各處理對象像素之絕對值和所成之差分合計值、與對畫面內預測模式預先設定之優先順位，來將該當畫面內預測模式賦予順位。
藉此，影像處理裝置，係可將特定的畫面內預測模式的優先順位，每次予以提高設定，因此特定的畫面內預測模式變為容易選擇，可容易選擇上次編碼時所使用過的畫面內預測模式來抑制拷貝時的量化失真。
若依據本發明，則影像處理裝置，係可將特定的畫面內預測模式的優先順位，每次予以提高設定，因此特定的畫面內預測模式變為容易選擇，可容易選擇上次編碼時所使用過的畫面內預測模式來抑制拷貝時的量化失真，可實現能夠抑制畫質降低的影像處理裝置及影像處理方法。
以下，參照圖面，詳細說明用以實施本發明之最佳形態(以下簡稱為實施形態)。此外，說明係用以下順序來進行。
(1)本發明之概要
(2)第1實施形態(偏置優先適用處理)
(3)第2實施形態(逆回搜尋所致之畫面內預測模式之確認)
(1)本發明之概要
(1-1)前提
一般而言，AVC(Advanced Video Coding)規格所做的編碼係為非可逆轉換，因此一旦進行編碼與解碼，則對原始的基頻(Baseband)影像會產生失真。因此，例如藉由串接來進行拷貝等而每次反覆進行編碼與解碼，畫質就會因為該失真而逐次降低。
有鑑於此點，在本發明的第1實施形態中，係於AVC規格的畫面內編碼時，在將一度進行過編碼、解碼的影像予以再次編碼之際，藉由再次利用前次編碼中所使用過的以下3個參數，以將影像的失真抑制成僅有編碼器與解碼器的演算誤差，為其特徵之一。
(1)畫面內預測模式
(2)量化矩陣(Qmatrix)
(3)量化參數(QP)
這些當中，在第1實施形態的量化矩陣偵測處理中是尤其著眼於(2)，在量化參數偵測處理中是尤其著眼於(3)，在偏置優先適用處理中是尤其著眼於(1)。
亦即AVC規格中的畫面內(Intra)影像、亦即對AVC Intra進行拷貝之際，將前次編碼中曾使用過的量化矩陣Qmatrix、量化參數QP及畫面內預測模式予以偵測，藉由利用相同Qmatrix與QP以防止量化的概算，以實現拷貝特性之提升。
此處，圖1中係說明，本發明之第1實施形態所述之編碼裝置及方法中的概念圖。
如同圖所示，此影像處理裝置1係具備第1編碼部2、第2編碼部4、逆回搜尋部3，且逆回搜尋部3還具有預測模式偵測部5、量化矩陣(Qmatrix)偵測部6、量化參數(QP)偵測部7。
於如此構成中，第1編碼部2，係對所被輸入之影像資訊，進行第1編碼。逆回搜尋部3，係藉由以各種量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合所成之尺度改變因子(RF;Rescaling factor)，將第1編碼之過程中所得的整數精度DCT係數進行除算時，藉由評價所得到的餘數r之大小，來偵測第1編碼中曾使用之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP及畫面內預測模式。然後，第2編碼部4，係使用第1編碼中、被逆回搜尋部3所測出的量化矩陣Qmatrix、量化參數QP及畫面內預測模式，來進行第2編碼。
亦即，更詳細而言，在逆回搜尋部3中，Qmatrix偵測部6係基於第1編碼之過程中所得的整數精度DCT係數，而於第1編碼中，將上記整數精度DCT係數以各種量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合所致之尺度改變因子RF進行除算，利用所得的餘數，來對每一切片，偵測出量化矩陣Qmatrix。
QP偵測部7，係基於第1編碼之過程中所得的整數精度DCT係數，將整數精度DCT係數，以各種量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合所致之尺度改變因子RF進行除算，利用所得的餘數，來對每一巨集區塊，偵測出量化參數QP。
再者，預測模式偵測部5係偵測出，在前次編碼之際曾使用過的畫面內預測模式。該已被偵測出之預測模式，係於第2編碼部4中被採用。
首先，為了加深對於本發明之第1實施形態所述之影像處理裝置1的理解，針對本實施形態所著眼的特徵性性質、原理，加以詳細說明。
如圖1所示，在AVC規格中，對於Intra影像，使用從9個畫面內預測模式中所選擇出來的一個畫面內預測模式，來生成從輸入影像起算之差分影像資料。此外，以下將對Intra影像之AVc規格，稱作AVC Intra。接著，在AVC Intra中，對差分影像資料執行DCT處理，將所得到的DCT係數，以量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合所致之尺度改變因子RF進行除算而加以量化，生成作為量化等級(量化係數)的量化資料。該量化資料，係再以所定之編碼方式而被編碼，成為編碼串流。該編碼串流，係會被設定有，在編碼中曾經使用過的畫面內預測模式、量化矩陣Qmatrix及量化參數QP。
在AVC規格中，進行解碼之際，是使用已被設定之畫面內預測模式、量化矩陣Qmatrix及量化參數QP來將量化資料予以解碼，但在編碼之際曾被概算過的餘數部分是無法復原。因此，在AVC規格中，該量化的餘數會降低畫質。以下，將此畫質降低稱作量化失真。
例如在營業用的播送裝置等中，想定對於映像資料，會反覆進行很多次的編碼及解碼之情形。此時，若每次使用不同的畫面內預測模式、量化矩陣Qmatrix及量化參數QP，則每次編碼時就會發生量化失真，只要編碼一次，映像資料的畫質就會降低一次。
在AVC Intra中，將曾經一度編碼、解碼過的影像再度進行編碼之際，若使用前次編碼中曾用過的量化矩陣Qmatrix、量化參數QP及畫面內預測模式，則因為前次編碼中已經發生過量化失真，所以難以產生更多的量化失真，存在有這種性質。
因此在本發明中，係將前次編碼中曾用過之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP或畫面內預測模式加以偵測，使用它們來執行編碼，藉以抑制映像資料的畫質降低。
如此，將前次編碼中曾用過之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP或畫面內預測模式，高機率地予以偵測出來，這在以下的說明中稱之為「逆回搜尋」。
此處，如上述專利文獻1所記載，逆回搜尋，係於MPEG(Moving picture experts group)-2中，將DcT係數以各量化尺度Q進行除算，並且，可將餘數r最小的量化尺度Q當成前次編碼時曾使用過之量化尺度Q而加以偵測出來。
然而，在AVC規格中，和MPEG-2係存在以下相異點，因此若直接適用MPEG-2的手法，則偵測的精度會降低。
‧因為整數精度演算之導入，導致編碼與解碼中的DCT係數無法等價看待。
‧解碼時的演算誤差較大，對偵測精度有很大的影響。
‧由於餘數函數是對於量化參數QP具有週期，因此同樣值的最小值會複數存在。
於是，本發明的課題在於，採用AVC所致之編碼，將前次編碼中曾用過之量化矩陣Qmatrix或量化參數QP等，以所定單位而高機率地加以偵測出來，再次利用它們以減低拷貝時的量化所致之概算誤差，以提升拷貝特性。
(1-2)逆回搜尋的原理
以下說明該逆回搜尋的具體方法。
在AVC Intra中，進行解碼之際，對量化等級Z以量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之函數亦即尺度改變因子RF進行乘算而將整數精度DCT係數W往左平移6bit而成的值，會被解碼。
(W<<6)=Z*RF　‧‧‧(1)
RFr={VQmatrix2floor(QP/6) }>>4　‧‧‧(2)
V：AVC規格中所制定的Multiplication factor
如此，在解碼的過程中，因為是對量化等級Z乘算RF而得到整數精度DCT係數W，所以在下次編碼時，整數精度DCT係數W係可被RF整除。亦即，在下次編碼之際，將已被平移之整數精度DCT係數(W<<6)以相同之RF進行除算時，可想而知其餘數r係為0。著眼於如此性質，使用各種量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合所致之尺度改變因子RF來將已平移過之整數精度DCT係數(W<<6)加以除算，藉由評估所得之餘數r的大小，就可偵測出前次編碼中曾用過之量化矩陣Qmatrix與量化參數QP。
除了以上之外，在第1實施形態所述之影像處理裝置1中，為了提升偵測精度，還考慮到在MPEG中所未考慮過的，起因於AVC Intra特有性質的以下(i)~(vi)各點。以下詳述各點。
(i)編碼與解碼中的RF之轉換
在AVC Intra中，將DCT部分成整數精度部與非整數精度部，將整數精度部稱作整數精度DCT，將非整數精度部與量化合稱為量化。在AVC Intra中，由於編碼與解碼時，整數精度部與非整數精度部的切開位置是不同的，所以編碼所用的整數精度DCT(以下簡稱為「DCT」)和解碼所用的整數精度逆DCT(以下簡稱為「逆DCT」)，係並非為逆轉換。因此，編碼時所使用的DCT係數W與解碼時所使用的逆DCT係數W(以下記作「W'」)係無法相等。
亦即，DCT係數W與DCT係數W'係可用下式表示。
藉由該DCT、逆DCT的式子，DCT係數W與DCT係數W'之間係成立下式。
如此根據DCT係數W'之位置(i,j)而乘上16、20、25者就會成為W，令該轉換矩陣為「D」，則可定義成(6)式。亦即，於逆回搜尋處理中在編碼時所用的RF，係為對解碼時所用的RF(以下記作「RFr」)乘上DCT係數W與DCT係數W’的轉換矩陣D而得之結果。
亦即在AVC Intra中，如圖2所示，在對差分影像資料藉由編碼及解碼施以DCT處理後，若進行逆DCT處理，則解碼差分影像資料的值會因轉換矩陣D的部分而被尺度放大。
又，在AVC Intra中，在量化之際，會產生下式所表示的量化誤差ER。此外，若將(7)式以實際數值表示，則可表示成如(8)式。亦即在AVC Intra中，若對DCT係數藉由編碼及解碼而進行量化處理及逆量化處理，則逆DCT係數之要素的值會因量化誤差ER的部分而被尺度放大。
ER=MF×V/215 　‧‧‧(7)
因此，在AVC Intra中，在解碼之際，藉由將解碼差分影像資料除以「64」，就可使解碼差分影像資料的值變成與差分影像資料同等級。
亦即在AVC Intra中，對差分影像資料施加DCT處理的時點上，可視為被乘上轉換矩陣D而被尺度放大者。伴隨於此，雖然餘數r的值也會被尺度放大，但如(8)式所示，其值(亦即係素要素)係隨著矩陣的位置而不同。
因此即使將DCT係數除以解碼尺度改變因子RF，則隨應於DCT係數之位置，餘數r可能會變大或變小，導致無法單純地比較餘數r。
因此在影像處理裝置1中，係如下式般地，對解碼時的尺度改變因子(以下稱之為解碼尺度改變因子RFr)乘上轉換矩陣D，以算出在逆回搜尋處理之際被當成除算用值所使用之尺度改變因子RF。
亦即，一度經過編碼之輸入影像(差分影像資料)的DCT係數W係若考慮(5)式所示的DCT係數W與DCT係數W的轉換矩陣D，則可想成會被{V Qmatrix D 2floor(QP/6) }整除，餘數r會是0。
藉此，在影像處理裝置1上，可從餘數r中排除DCT處理所帶來的尺度放大之影響，可將餘數r在同一尺度上進行比較。
在此種影像處理裝置1上，對於解碼尺度改變因子RFr乘上轉換矩陣D的值，以算出尺度改變因子RF。藉此，在影像處理裝置1上，以尺度改變因子RF來除算差分影像資料，則在DCT處理中一律被尺度放大的部分就可被同時除算，因此可降低尺度放大所致之餘數r變動，可以提升逆回搜尋的偵測精度。
(ii)解碼時的誤差
在AVC Intra中，係將從周邊像素起算的與預測影像之差分絕對值和(SAD：Sum of Absolute Difference，亦即差分影像資料)，加以編碼。雖然在解碼時，對量化等級Z乘以解碼尺度改變因子RFr，但為了防止解碼時的演算概算，解碼尺度改變因子RFr係在規格上會做6bit的升位(因為在解碼之際會得到把DCT係數W'往左平移6bit)。
因此，逆量化、逆DCT處理，係在6bit升位後之狀態下進行演算，將預測影像與6bit升位過之值相加後，將其合做6bit降位以獲得基頻影像。藉由該6bit的降位，入到下位6bit的資料係被四捨五入，因此產生演算誤差E，下次編碼時所產生的平移過之DCT係數(W<<6)就會無法被尺度改變因子RF整除。
於是本發明係不偵測使餘數r為0的量化參數QP，而是偵測使餘數r呈最小值的量化參數QP。
此處，由於該解碼時的演算誤差E係為負的值，因此將實際的餘數r的值，與從尺度改變因子RF中減去餘數r後的值進行比較，將較小者視為評價值Y。
例如考慮RF=3600、DCT係數W=7200時的情形。在沒有演算誤差E時的餘數r，係如下式
實際上演算誤差E係無法預估，但若假設E=-2而單純地將餘數r視為評價值Y，則變成如下式，難以偵測出最小值。
Y=r=(W+E)%RF=3598　‧‧‧(11)
此處，若如上記般地將實際的餘數r的值，與從尺度改變因子RF中減去餘數r後的值進行比較，將較小者視為評價值Y，則獲得下式，評價值Y係成為演算誤差E的絕對值。
Y=min[r,(RF-r)]=min[3598,2]=2　‧‧‧(12)
因此在本發明的影像處理裝置1上，係依照(12)式而算出評價值Y，並且將評價值Y呈最小值的量化參數QP加以測出。藉此，影像處理裝置1，係可使用適切的評價值Y，來適切地偵測出量化參數QP。
(iii)關於餘數曲線之性質與量化參數QP之週期
將從未進行編碼之影像當作輸入影像，將平移過6bit的DCT係數(W<<6)以各種量化參數QP所致之尺度改變因子RF進行除算而算出餘數r，以橫軸為量化參數QP、縱軸為餘數之總和(Σr)，則成為如圖3所示的往右上跑的曲線。
同樣地，針對進行過編碼與解碼之輸入影像，將平移過6bit的DCT係數(W<<6)以各種量化參數QP所致之尺度改變因子RF進行除算而算出餘數r，以橫軸為量化參數QP、縱軸為餘數之總和(Σr)，則成為如圖4所示。此時，餘數之總和(Σr)雖然會產生極小值，但後來還是有往右上跑的傾向，可知無論是否曾進行過編碼與解碼，量化參數QP越小則餘數r之總和(Σr)也會越小。
因此，若單純地評價各種量化參數QP所致之餘數r之總和(Σr)的大小關係，則比前次編碼中曾用過之量化參數QP還小的量化參數QP，會被誤測為最小值。為了解決此問題，將餘數r的值再以尺度改變因子RF進行規格化而成的值，當作評價值Y使用。
此時評價值Y的總和(ΣY)與量化參數QP之關係，示於圖5。從圖5可知，關於前次編碼中曾使用過的量化參數QP之評價值Y的總和(ΣY)，是小於關於錯開6n之量化參數QP的評價值Y的總和(ΣY)。
又，如圖3、圖4所示，在(|W|<<7)≦RF的量化參數QP處，評價值Y的值(餘數r的絕對值)會有發生平坦領域之傾向，該領域係若藉由尺度改變因子RF來進行規格化則會變成單調減少(參照圖5)，而成為誤測的原因。
此時，即使以相同尺度改變因子RF除算後，就統計上而言，DCT係數W越大則餘數r也越大，因此將餘數r以DCT係數的絕對值|W|進行尺度換算後，以尺度改變因子RF進行規格化。藉此，我們認為可採得較大餘數的DCT係數W卻帶有較小餘數的情況並非偶然，是可加權(通常，因為越是低頻成分越會帶有較大的DCT係數W，因此低頻成分會被加權)。
圖6中係圖示，將餘數r以DCT係數的絕對值|W|進行尺度換算後，以尺度改變因子RF進行規格化的評價值Y的總和(ΣY)、與量化參數Q之關係。由圖可知，前次編碼中曾使用過的量化參數QP的評價值Y的總和(ΣY)，和錯開6n之量化參數QP的評價值Y的總和(ΣY)，和圖5相較則是幾乎沒有變化。
再者，在影像處理裝置1中，評價值Y的總和(ΣY)是只有在具有傾斜的(|W|<<7)>RF之領域中進行尺度改變因子RF所致之規格化，在其以外的領域中係亦可將DCT係數絕對值|W|之值當作評價值Y來使用。
藉此，在影像處理裝置1上，如圖6所示，起因於尺度改變因子RF所致之規格化，於(|W|<<7)≦RF之領域中，評價值Y的總和(ΣY)係為最小，可確實防止錯誤的量化參數QP被當成前次使用之量化參數QP而測出。
(iv)關於量化參數QP之週期
在AVC Intra中，規格上，若量化參數QP做±6的改變，則尺度改變因子RF會變成±2倍，具有如此性質。因此，於某個量化參數QP上，當餘數r之總和(Σr)是帶有極小值時，則在QP±6n(n=1、2…)上，餘數r之總和(Σr)會帶有極小值(參照圖4)。
因此若單純地評價上記評價值Y，則會偵測出錯開6n的量化參數QP。因此在影像處理裝置1上，當比餘數r之總和(Σr)呈最小之量化參數QP大6n之量化參數QP上具有極小值時，則採用該量化參數QP。
具體而言，影像處理裝置1，係將餘數r之總和(Σr)由小而大依序排列5個左右的量化參數QP之值而儲存備用；將餘數r之總和(Σr)呈最小之OP與餘數r之總和(Σr)第二小之QP進行比較，若其差為6n，則採用QP較大者。甚至，影像處理裝置1係將已採用的量化參數QP與餘數r之總和(Σr)第3小的量化參數QP進行比較，若兩者的差是6n，則採用又較大者的量化參數QP，進行已被採用之量化參數QP的替換。
如此，影像處理裝置1，係當偵測到複數個餘數r之總和(Σr)之極小值時，就會以具有較大值的量化參數QP為優先地當作前次編碼中所使用過的量化參數QP來採用。藉此，影像處理裝置1就可抑制錯開6n之量化參數QP被當成前次編碼中所使用之量化參數QP而誤測。
甚至，影像處理裝置1，係會確認該當測出之複數餘數r之總和(Σr)是否有6n週期，可以抑制偶發性存在之極小值被當成前次編碼所使用之量化參數QP而誤測。
(v)演算量的削減方法
在本發明的影像處理裝置1中，關於各種量化參數QP係如前述般地計算尺度改變因子RF，使用從餘數r所算出的評價值Y來偵測前次編碼中曾用過之量化參數QP。因此，可採得的量化參數QP的數目越多，則演算、評價的處理量也越多。為了避免此問題，當前次編碼所使用之量化參數QP的大概的值是已知的情況下，則只要評估其周邊的量化參數QP就已足夠，可削減演算量。
此外，該量化參數QP，係例如可在第3實施形態中的量化因子所致之原畫判定處理中加以算出。又，也可從輸入影像資料的活性(activity)等來推測。
(vi)其他還考慮以下之條件。
即使畫面內預測模式是和前次編碼時不同，若進行上記(iv)的6n替換，就仍可維持測出率。又，量化參數QP的大概值是已知的情況下也是同樣如此。雖然這是著眼於當把預測模式改變成異於上次編碼時之模式時才會產生的問題，但即使預測模式是異於上次編碼時，仍可用此實施形態來對應之。
假設量化矩陣Qmatrix係預先定義了數種類型(例如以ID編號等來加以識別)。
亦即在影像處理裝置1上，由於量化矩陣Qmatrix改變而導致尺度改變因子RF也跟著改變，所以除了量化參數QP以外還必須也偵測出量化矩陣Qmatrix。
在影像處理裝置1上，以巨集區塊單位來改變量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合，針對各量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之每一者，分別計算出尺度改變因子RF。此外，如之前圖4所述，餘數r的最小值，係對於量化參數QP具有6n之週期，即使量化參數QP是錯開6n，也只要能夠偵測出量化矩陣Qmatrix即可。因此，在影像處理裝置1上，若前次編碼中曾用過之量化參數QP的大概值是已知，則用含該QP之值的連績6個量化參數QP來進行評價，就已足夠。
由以上的考慮，在本發明的影像處理裝置1上，考慮上記特徵性觀點，首先執行偵測上次使用之量化矩陣Qmatrix的量化矩陣偵測處理後，執行使用該量化矩陣Qmatrix來偵測量化參數QP的量化參數偵測處理。
(2)第1實施形態
(2-1)編碼裝置之構成
以下，圖7中係說明，本發明之第1實施形態所述之編碼裝置10之構成。此外，編碼裝置10，係對應於圖1中的影像處理裝置1。又，逆回搜尋部30係對應於逆回搜尋部3，參數編碼器50係對應於第2編碼部4，Qmatrix偵測部31係對應於Qmatrix偵測部6，QP偵測部32係對應於QP偵測部7。
如圖7所示，編碼裝置10係具備：第1階段(pass)的預編碼器20與逆回搜尋部30、第2階段(pass)的參數編碼器50、編碼量控制部40、Qmatrix/QP決定部41、畫面內預測模式決定部45。更詳細而言，第1階段的預編碼器20，係又是由offset附加Intra預測模式決定部21、整數精度DCT部22、量化部23、熵計算部24所成。逆回搜尋部30，係又是由Qmatrix偵測部31、QP偵測部32、畫面內預測模式偵測部33所成。然後，第2階段的參數編碼器50，係由畫面內預測處理部51、整數精度DCT部52、量化部53、熵編碼部54所成。此外，在此處雖然是想定為採用2階段(2pass)編碼，但即使是其以上的多階段(multi-pass)編碼，基本的思考方式仍是相同。
此處，Qmatrix偵測部31的詳細構成力係示於圖8(a)。又，QP偵測部32的詳細構成例示於圖8(b)。
如圖8(a)所示，Qmatrix偵測部31係由餘數計算部31a、評價值判定部31b、Qmatrix判定部31c所成。然後，如圖8(b)所示，QP偵測部32係由餘數計算部32a、評價值判定部32b、QP判定部32c所成。
於如此構成中，輸入影像係被輸入至第1階段的預編碼器20。
更詳細而言，輸入影像資料係被輸入至offset附加Intra預測模式決定部21。該offset附加Intra預測模式決定部21，係藉由後述的偏置優先適用處理，而從9個畫面內預測模式中決定出最佳之畫面內預測模式，並且輸入影像是生成從使用周邊像素之預測影像起算的差分影像資料及差分絕對值和SAD，將這些輸入至整數精度DCT部22。
整數精度DCT部22，係藉由離散餘弦轉換所致之正交轉換而從差分影像資料生成DCT係數W，供給至量化部23及逆回搜尋部3。
在量化部23上一旦被輸入了DCT係數W，使將該當DCT係數予以量化，生成量化資料。因該量化而從量化部23輸出的量化等級Z，係被送至熵計算部24。
熵計算部24，係將所被輸入的量化等級Z予以二進位化、算術編碼化而生成編碼串流，供給至編碼量控制部40。編碼量控制部40，係基於該當編碼串流的發生編碼量來預估對參數編碼器50執行編碼量控制時的量化矩陣Qmatrix及量化參數QP，將其送出至Qmatrix/QP決定部41。
另一方面，以切片單位而從整數精度DCT部22發送至逆回搜尋部30的DCT係數W，係被輸入至Qmatrix偵測部31。Qmatrix偵測部31，係藉由餘數計算部31a而將DCT係數W以各種量化矩陣Qmatrix所致之尺度改變因子RF進行除算，再供給至評價值判定部31b。評價值判定部31b，係將餘數r依照(iii)中前述過的思考方式來轉換成評價值Y，送出至Qmatrix判定部31c。Qmatrix判定部31c，係將關於各種量化矩陣Qmatrix的評價值Y加以比較，將評價值Y為最小的量化矩陣Qmatrix，當成前次使用過的量化矩陣Qmatrix而輸出。此外，Qmatrix偵測部31所做之量化矩陣偵測處理程序的細節，將於後述。
此時所偵測到的量化矩陣Qmatrix，係被送至QP偵測部32。餘數計算部32a，係將DCT係數W以各種量化參數QP所致之尺度改變因子RF進行除算，再供給至評價值判定部32b。評價值判定部32b，係使用已被評價值Qmatrix偵測部31所測出的量化矩陣Qmatrix，將餘數r依照(iii)中前述過的思考方式來轉換成評價值Y，送出至QP判定部32c。QP判定部32c，係將關於各種量化參數QP的評價值Y加以比較，將評價值Y為最小的量化參數QP，當成前次使用過的量化參數QP而輸出。此外，QP偵測部32所做之量化參數偵測處理程序的細節，將於後述。
該已被測出之前次的量化參數QP與量化矩陣Qmatrix，係被送至Qmatrix/QP決定部41。在Q matrix/QP決定部41上，關於量化矩陣Qmatrix與量化參數QP，係決定要採用第1階段的預編碼器20所預估者，還是要採用逆回搜尋部30所測出來者。通常，若輸入影像資料是從未被編碼過的原影像時，由於沒有前次編碼因此逆回搜尋會失敗，因而採用第1階段的預編碼器20所做之編碼處理所預估出來者。反之，若輸入影像是已被編碼而非原影像時，則為了避免量化失真被反覆加成，會採用逆回搜尋部30所測出者。
在第2階段的參數編碼器50上，使用如前述被Qmatrix/QP決定部41所決定之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP、和被offset附加Intra預測模式決定部21所決定之畫面內預測模式，來將輸入影像予以編碼，輸出成為編碼串流(Stream)。
更詳言之，在畫面內預測處理部51上，作為最佳畫面內預測模式是選定為已被offset附加Intra預測模式決定部21所決定之畫面內預測模式，並使用周邊像素的預測影像而從輸入影像生成差分影像資料，將該當差分影像資料輸入至整數精度DCT部52。在整數精度DCT部52上，藉由離散餘弦轉換所致之正交轉換而將差分影像資料當成DCT係數W加以輸出。在量化部53上將DCT係數W當成輸入，使用Qmatrix/QP決定部41所決定之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP來進行量化，將量化等級Z送出至熵編碼部54。在熵編碼部54上，係將所被輸入的量化等級Z予以二進位化、算術編碼化而成為編碼串流加以輸出。
(2-2)偏置優先適用處理
在AVC的畫面內(畫面內編碼)畫格，在拷貝時再次利用前次編碼中曾使用過的畫面內預測模式，是用來防止畫質降低的有效手段。
量化矩陣偵測處理及量化參數偵測處理中，如前述，在AVC Intra中，進行解碼之際，對量化等級Z以量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之函數亦即尺度改變因子RF進行乘算而將DCT係數往左平移6bit而成的值，會被解碼。當畫面內預測模式改變時，由於DCT係數的分布會改變，所以餘數r為0的機率變低。
亦即，如圖9所示，上述的量化矩陣偵測處理及量化參數偵測處理，係每一巨集區塊MB地以(16×16像素)單位而被執行。相對於此，畫面預測係例如以4×4像素的子巨集區塊所成之畫面內編碼單位IA而被執行。亦即，在巨集區塊MB中係含有，4×4=16的畫面內編碼單位IA。
在編碼裝置10上，預先測出編碼量最小之畫面內預測模式，並且於該當被測出的畫面內預測模式下，執行上述的量化矩陣偵測處理及量化參數偵測處理。此時，已被測出之畫面內預測模式雖然不限於前次已被編碼過的畫面內預測模式，但由於使用發生編碼量為最小的畫面內預測模式，所以16個畫面內編碼單位IA當中，可想定多數係為前次已被編碼過的畫面內預測模式。
此時，編碼裝置10，係如上述般地對每一巨集區塊，使用餘數r之總和(Σr)來測出極小值。因此，影像處理裝置1係於16個畫面內編碼單位IA中，即使有異於前次所用過之畫面內預測模式混雜其中，仍可基於多數的前次已被編碼過的畫面內預測模式，適切地偵測出量化矩陣Qmatrix及量化參數QP。
除了所述構成，本發明的編碼裝置10上，係在以AVC Intra進行編碼之際，是將AVC規格中所定義的9個畫面內(Intra)預測模式之中，將特定的畫面內預測模式優先予以選擇。藉此，在編碼裝置10上，就可防止拷貝時的畫面內預測模式變化。其結果為，可抑制再度產生量化失真，可提升拷貝特性。
亦即，在拷貝時若前次編碼中曾用過之畫面內預測模式是被選擇，則由於在前次量化中應被概算之資料是已經失真了，所以不會發生更多的量化失真，存在如此性質。著眼於此種性質，在本實施形態中，是讓所定的畫面內預測模式被優先選擇，以提升拷貝特性，為其特徵。
此處，為了有助於理解本發明，參照圖10，針對以AVC Intra進行編碼之際的9個畫面內預測模式，說明其概略。
圖10(a)～(i)係9種類的畫面內預測模式(模式編號0～8)的預測方向。
預測方向，係從這9種預測方向(模式編號0～8的畫面內預測模式)之中，對每4×4像素之區塊，選擇出一個預測方向(亦即畫面內預測模式)，使用該已選擇之預測方向，以4×4像素之區塊單位來進行編碼。尤其是，在模式編號2的畫面內預測模式中，以處理對象的4×4處理對象像素的左方(水平方向上相鄰)的4像素、和上方(垂直方向上相鄰)的4像素總計8個像素的平均值(例如mean(A、B、C、D、I、J、K、L))為基準，將處理對象像素的4×4像素全部加以預測。
以下，將此模式編號2的畫面內預測模式，稱作DC(Direct Current)預測模式。關於其他的畫面內預測模式(模式編號0～1、3～8)，係依照圖中所示箭頭方向來進行預測。
圖11係當輸入影像資料是非原畫時所執行之處理，圖7的編碼裝置10中之構成的一部分是被抽出來圖示。
如該圖11所示，編碼裝置10係藉由：作為畫面內預測模式決定手段的offset(偏置)附加Intra預測模式決定部21、作為離散餘弦轉換手段的整數精度DCT部22、做寔量化參數計算手段的逆回搜尋部30、作為量化手段的量化部53、作為編碼手段的CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Code)等的熵編碼部54，來執行處理。此外，熵編碼部54係採用，隨應於周圍之狀況(上下文)，適應性地進行編碼的2值算術編碼方式。
於此種構成中，輸入影像資料係被輸入至offset附加Intra預測模式決定部21，於offset附加Intra預測模式決定部21中，9種類的畫面內預測模式當中的1個畫面內預測模式會被採用。在先前的資訊編碼裝置上，由於是使量化係數中的零被增大來減少熵編碼部54上的發生編碼量，因此每一畫面內編碼單位IA的預測影像(亦即差分影像資料)中的處理對象像素之絕對值和亦即差分絕對值和SAD為最小者，會被採用。在本實施形態中，是按照後述的圖14之流程圖的流程，來執行處理。亦即編碼裝置10的offset附加Intra預測模式決定部21，係對各畫面內預測模式預先設定offset的值，然後算出藉由各個畫面內預測模式進行編碼過之差分影像資料上的差分絕對值和SAD。然後offset附加Intra預測模式決定部21，係對差分絕對值和SAD附加上對應於畫面內預測模式的offset，並且將已附加有偏置的附加偏置差分絕對值和SADf彼此加以比較，將差分絕對值和SAD呈最小之畫面內預測模式當作實際編碼所使用的畫面內預測模式而採用。offset附加Intra預測模式決定部21，係將如此所選擇的畫面內預測模式的模式編號x、和差分影像資料，供給至整數精度DCT部22。
在整數精度DCT部22上，將差分影像資料以DCT進行正交座標轉換，成為DCT係數W而往逆回搜尋部30送出。在逆回搜尋部30上，藉由上述之逆回搜尋處理以偵測出量化參數QP及量化矩陣Qmatrix，將它們與DCT係數W，供給至量化部53。在量化部53上，把該DCT係數W，使用量化參數QP及量化矩陣Qmatrix來進行量化，作為量化等級Z而往熵編碼部54輸出。
如此一來，在熵編碼部54上，就會將量化等級Z予以二進位化、算術編碼化而成為編碼串流加以輸出。
此處，尤其是offset附加Intra預測模式決定部21，係發揮以下的特徵性作用。
(1)各個畫面內預測模式間的從預測影像起算之差分絕對值和SAD的差係較小，因編碼時的量化失真導致再度執行編碼時而導致差分絕對值和SAD的大小關係有可能被替換者，是預先被固定成DC預測模式，藉此以抑制再度發生量化失真。
(2)例如，交錯式的影像等，某個方向的相關是極端地強，若固定成DC預測模式則從預測影像起算之差分絕對值和SAD會變成極端地大，而增大了發生編碼量的此種情況下，係選擇該相關較大之方向的畫面內預測模式，以抑制發生編碼量的增大。
(3)根據輸入影像的特性，來將上記(1)、(2)的閾值以參數offset之值加以調節。又，參數offset，係可對每一畫面內預測模式分別設定各自之值，例如可以DC預測→縱方向預測→橫方向預測→…方向預測之方式，階段性地賦予優先順位。
本實施形態所述的編碼裝置上，藉由以上的(1)～(3)，而可根據輸入影像之特性，實現富彈性的畫質、拷貝特性之控制。
更具體而言，在AVC Intra中，若如前述之9個畫面內預測模式當中，只允許了某個單一畫面內預測模式時，則從周邊像素之平均值而獲得預測影像的DC預測模式(亦即圖10(c)的畫面內預測模式編號2)係不只是SNR的值，視覺上也較佳。著眼於此點，在本實施形態所述之編碼裝置10上，係優先選擇該DC預測模式。實際上，在編碼裝置10上，是在9個畫面內預測模式當中原本應該選擇之差分絕對值和SAD最小的畫面內預測模式與DC預測模式之間，將從預測影像起算的差分絕對值和SAD進行比較，若其差值未達offset則採用DC預測模式。
具體而言，一旦輸入影像資料被輸入，則offset附加Intra預測模式決定部21係對每一畫面內預測模式，設定offset[n]之值。offset[n]之值，係對每一畫面內預測模式事先訂定。offset附加Intra預測模式決定部21，係從未圖示的ROM(Read Only Memory)等讀出offset[n]，以設定offset[n]之值。
該offset[n]之值，係隨應於編碼所致畫質降低之程度而決定，該當畫質降低越少之畫面內預測模式，則被設定得越小。亦即，offset[n]之值，係對畫質降低最小的DC預測模式，將偏置設定成「0」(亦即不附加偏置)。又，offset[n]之值係對畫質降低程度較大的畫面內預測模式設定得較大，對畫質降低程度較小的畫面內預測模式設定得較小。
接著，offset附加Intra預測模式決定部21係對每一各畫面內預測模式，從輸入影像資料來生成出差分影像資料，並且算出差分絕對值和SAD。offset附加Intra預測模式決定部21，係對該當差分絕對值和SAD附加上對應於畫面內預測模式的offset[n]，算出附加偏置差分絕對值和SADf。此外關於DC預測模式，係假設差分絕對值和SAD=附加偏置差分絕對值和SADf。
offset附加Intra預測模式決定部21，係將附加偏置差分絕對值和SADf彼此加以比較，將附加偏置差分絕對值和SADf呈最小的畫面內預測模式，選擇成為編碼時所使用之畫面內預測模式。
然後，offset附加Intra預測模式決定部21，係將已被選擇的畫面內預測模式的模式編號x、和差分影像資料，供給至整數精度DCT處理部22。
最後，offset之值，一般而言會給予如下的結果。
(a)offset的值較小的情況
此情況下，由於差分絕對值和SAD最小之畫面內預測模式是容易被選擇，因此第一次編碼所得之影像的畫質係有變好的傾向，但因為固定成DC預測模式的效果較弱，所以拷貝所致之畫質劣化不會有太大的改善。
(b)offset的值較大的情況
此情況下，由於固定成DC預測模式的效果較強，可抑制拷貝所致之畫質劣化，但由於差分絕對值和SAD為最小之畫面內預測模式是較難以選擇，所以第一次編碼所得之影像的畫質係有變差之傾向。若反覆拷貝，則相較於採用差分絕對值和SAD最小之畫面內預測模式的通常拷貝重複進行時的情況，SNR、視覺特性是較為提升。
若考慮這些(a)、(b)之效果，則對於電視台等、對事先預想到會進行複數次拷貝而利用的影像，係將offset設定得較大(32～128程度)，較為理想。反之對於只會進行一次編碼的影像之利用、或預想為不太會進行拷貝的影像，則將offset設定得較小(例如未滿32)，藉此而可在編碼影像的最佳利用階段(拷貝次數)中獲得最佳的SNR特性、視覺特性。
如以上說明，若依據本發明之一實施形態所述之編碼裝置10，則可達到如以下之效果。亦即，藉由隨應於offset之值來優先選擇DC預測模式，就可抑制拷貝時的畫面內預測模式變化。再者，藉由offset之值，可配合影像的使用目的來做富彈性的拷貝特性控制。然後，在拷貝時，與前次編碼相同之畫面內預測模式的選擇變得容易，可避免反覆發生量化失真，可抑制拷貝時的畫質劣化。
(2-3)處理程序
(2-3-1)量化矩陣偵測處理
以下，參照表示量化矩陣偵測處理程序RT1的圖12之流程圖，更詳細說明本發明之第1實施形態所述之編碼裝置10的Qmatrix偵測部31所做的切片單位上的Qmatrix偵測處理。此係也相當於同實施形態所述之影像情報編碼方法。
此外在此圖12中，編碼裝置10係僅在各DCT係數之絕對值|W|是在規格化閾值以下(亦即|W|<<7是在RF以下)時，將餘數r以尺度改變因子RF進行規格化而算出評價值Y；當DCT係數的絕對值|W|大於規格化閾值時，則將餘數r當作評價值Y。然後，編碼裝置10係基於評價值Y呈最小之尺度改變因子RF，來偵測出量化矩陣Qmatrix。
Qmatrix偵測部31，係將整數精度DCT部22上所求出的DCT係數W之絕對值|W|當作輸入，從有可能是前次編碼中曾用過之量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之中，決定出初期值(步驟S1)。接著，Qmatrix偵測部31，係以巨集區塊單位來改變量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之組合，針對各量化矩陣Qmatrix與量化參數QP之每一者，分別計算出尺度改變因子RF。此時，餘數計算部31a，係對切片內的各樣本，計算出將|W|<<6以該尺度改變因子RF除算過的餘數r(步驟S2)。此外，如之前圖4所述，餘數r的最小值，係對於量化參數QP具有6n之週期，即使量化參數QP是錯開6n，在此圖10的處理中也只要能夠偵測出量化矩陣Qmatrix即可，因此若前次編碼中曾用過之量化參數QP的大略值是已知，則只要以包含該QP之值的連績6個量化參數OP來進行評價，就已足夠。
接著，評價值判定部31b係判定是否為|W|<<7>RF，當該關係成立時，則將餘數r以尺度改變因子RF進行規格化(尺度換算)後的值，當作評價值Y(步驟S4)。另一方面，評價值判定部31b，係當該關係不成立時，則將W|<<6當作評價值Y(步驟S5)。如此，評價值判定部31b係對於巨集區塊內的256(=16x16)樣本，對已平移過之DCT係數(W<<6)以尺度改變因子RF除算而得之餘數r，實施上記(iii)的規格化與補正後的值，視為評價值Y，將該評價值Y的總和，針對每一量化矩陣Qmatrix與量化參數QP進行計算(步驟S6～8)。
如此一來，一旦針對有可能性的所有量化矩陣Qmatrix、6個量化參數QP來計算出評價值Y(步驟S7的Yes分歧)，則Qmatrix判定部31c係以切片單位而將每一量化矩陣Qmatrix與量化參數QP的評價值Y的總和，加以比較(步驟S9)，偵測出總和(ΣY)呈最小的量化矩陣Qmatrix，將其視為前次所被使用之量化矩陣Qmatrix(步驟S10)，將該量化矩陣Qmatrix的ID編號予以輸出。
此外編碼裝置10，係亦可例如於步驟S2的前段中對餘數r乘算DCT係數的絕對值|W|以算出加權過的乘算值，將該當乘算值以尺度改變因子RF進行規格化，來作評價值Y。此情況下，編碼裝置10係即使各DCT係數的絕對值|W|是較大領域，也能將該當領域的評價值Y放大以防止誤測，因此可將經由加權而進行該當規格化過的值，一律視為評價值Y。
又，編碼裝置10，係亦可例如，將餘數r直接視為評價值Y而測出極小值，若測出複數極小值時，則先確認量化參數QP中的極小值之週期為6n，然後才將較大值的量化參數QP當作前次編碼所使用之量化參數QP來加以測出。
(2-3-2)量化參數偵測處理
接著，餐奧表示量化參數偵測處理程序RT2的圖13之流程圖，更詳細說明本發明之第1實施形態所述之編碼裝置10的QP偵測部32所做的巨集區塊單位上的量化參數QP偵測處理。此係也相當於同實施形態所述之影像情報編碼方法。
此外在此圖13中，編碼裝置10係僅在各DCT係數之絕對值|W|3在規格化閾值以下(亦即|W|<<7是在RF以下)時，將餘數r以尺度改變因子RF進行規格化而算出評價值Y；當DCT係數的絕對值|W|大於規格化閾值時，則將餘數r當作評價值Y。然後，編碼裝置10係基於評價值Y呈最小之尺度改變因子RF，來偵測出量化參數QP。
QP偵測部32，係將整數精度DCT部22上所求出的DCT係數W之絕對值|W|當作輸入，使用所測出的量化矩陣Qmatrix，以巨集區塊單位，計算各種量化參數QP之每一者的尺度改變因子RF。QP偵測部32，係當此時點上已知前次所使用之量化參數QP的大概的值時，則僅將該周邊的QP視為偵測對象，藉此就可減少演算量。QP偵測部32，係一旦從有前次編碼中曾用過之可能性的量化參數QP之中求出初期值(步驟S21)，便判斷巨集區塊內的所有DCT係數的絕對值|W|是否為0(步驟S22)。然後，QP偵測部32係若所有的DCT係數之絕對值|W|為0時，則判定為無法偵測量化參數QP(步驟S23)。亦即，QP偵測部32，係當巨集區塊內的所有DCT係數之絕對值|W|均為0時，則無論用哪個量化參數QP去除算，餘數r皆為0，因此無法偵測量化參數QP，而排除在偵測之外。
另一方面，在步驟S22中，若所有DCT係數之絕對值|W|並非0，則QP偵測部32的餘數計算部32a，係對巨集區塊內的256(=16x16)之各樣本，將平移過的DCT係數(|W|<<6)以依照(9)式所求出的尺度改變因子RF進行除算，計算餘數r(步驟S24)。
接著，評價值判定部32b係判定是否為(|W|<<7)>RF(步驟S25)，若為(|W|<<7)>RF則將餘數r以尺度改變因子RF進行規格化後的值當作評價值Y(步驟S26)，若非(|W|<<7)>RF則將(|W|<<6)當作評價值Y(步驟S27)。亦即，評價值判定都32b係對於巨集區塊內的256(=16x16)樣本，對已平移過之DCT係數(W<<6)以RF除算而得之餘數，實施(iii)所述之規格化與補正後的值，視為評價值Y，針對每一量化參數QP來計算其總和(ΣY)(步驟S28)。
接著，評價值判定部32b，係對於有可能性的所有量化參數QP，判斷是否都有計算出評價值Y(步驟S29)；若對於所有量化參數QP尚未計算出評價值Y，則變更量化參數QP(步驟S30)，重複步驟S26、S28、S29之處理。
如此一來，一旦針對有可能性的所有量化參數QP是計算出評價值Y(步驟S29的Yes分歧)，則QP判定部32c係以巨集區塊單位而將每一QP的評價值Y的總和(ΣY)加以比較(步驟S31)，將總和呈最小之量化參數QP視為前次使用過的量化參數QP(步驟S32)，將該當量化參數QP的值予以輸出。
此時，由於量化參數QP未滿6的領域係為誤測之可能性很高，因此將其除外。這是因為，例如在200Mpbs以下的實用領域中，幾乎不會使用到未滿6的量化參數QP，所以將其除外可以提高測出率。
如以上說明，本發明的第1實施形態的編碼裝置10，係可藉由Qmatrix偵測部31，而從編碼過程中所得之DCT係數，將前次編碼中曾用過之Qmatrix，使用餘數r而就每一切片地以高機率而加以測出。再者，編碼裝置10，係可藉由QP偵測部32，而從編碼過程中所得之DCT係數，將前次編碼中曾用過之QP，使用餘數r而就每一巨集區塊地以高機率而加以測出。然後，編碼裝置10，係將這些已被測出的量化矩陣Qmatrix與量化參數QP再次利用，藉此就可降低拷貝時的概算誤差，提升拷貝特性。又，編碼裝置10係藉由導入轉換矩陣D，就可將編碼與解碼時的DCT係數等價看待。再者，編碼裝置10係將餘數r以DCT係數W進行加權，以尺度改變因子RF進行規格化，就可提高偵測精度。
又編碼裝置10係考慮從AVC導入的量化參數之QP的6n週期性，當較餘數r為最小值的量化參數QP，在6n的較大QP上有餘數r的極小值存在時，則即使不是最小值也會將該量化參數QP視為前次編碼中曾用過之量化參數QP。然後，編碼裝置10，係當前次編碼中曾用過之量化參數的QP的大略值是已知的情況下，則從該值起使量化參數QP改變±n來進行評價，就可減少演算量。
(2-3-3)偏置優先適用處理程序
接著，針對按照編碼程式而被執行的偏置優先適用處理程序RT3，使用圖14的流程圖加以說明。
編碼裝置10的offset附加Intra預測模式決定部21，係一旦供給著輸入影像資料，便開始偏置優先適用處理程序RT3，前進至步驟S51。
於步驟S51中，offset附加Intra預測模式決定部21，係一旦對各個影像預測模式，設定相應於該當模式號碼n的offset[n]，便往下個步驟S52前進。
於步驟S52中，offset附加Intra預測模式決定部21，係將各影像預測模式下的各模式號碼n所對應的差分影像資料一一予以生成，並且從該當差分影像資料分別算出差分絕對值和SAD後，便往下個步驟S53前進。
於步驟S53中，offset附加Intra預測模式決定部21，係將附加處理對象之畫面內預測模式的模式編號n設定成「0」，將最小差分絕對值和minSAD設定成計算上所想定之整數的最大值INT_MAX後，便往下個步驟S54前進。
於步驟S54中，offset附加Intra預測模式決定部21，係判別目前的附加處理對象之模式編號n是否為「2」。若此處得到否定結果，則代表必須要對差分絕對值和SAD附加偏置，此時，offset附加Intra預測模式決定部21，係往下個步驟S55前進。
於步驟S55中，offset附加Intra預測模式決定部21，係對差分絕對值和SAD賦予了於步驟S51中所設定之offset[n]而算出附加偏置差分絕對值和SADf後，便往下個步驟S56前進。
相對於此，若於步驟S54中獲得肯定結果時，則代表應該要將差分絕對值和SAD直接視為附加偏置差分絕對值和SADf，此時，offset附加Intra預測模式決定部21，係往下個步驟S56前進。
於步驟S56中，offset附加Intra預測模式決定部21，係判別目前的附加處理對象之模式編號n是否為「8」。若此處得到否定結果，則代表有應處理之畫面內預測模式殘留，此時，offset附加Intra預測模式決定部21，係往下個步驟S57前進，將附加處理對象之模式編號n加算「1」後，便返回至步驟S54而持續處理。
相對於此，若於步驟S56中獲得肯定結果時，則代表n=0～8為止的所有畫面內預測模式所對應之附加偏置差分絕對值和SADf都已算出，此時，offset附加Intra預測模式決定部21，係往下個步驟S59前進。
於步驟S59中，offset附加Intra預測模式決定部21，係將比較處理對象之模式編號n設定成「0」後，便往下個步驟S59前進。
於步驟S59中，offset附加Intra預測模式決定部21，係判別比較處理對象之附加偏置差分絕對值和SADf是否未滿最小差分絕對值和minSAD。
若此處得到肯定結果，則offset附加Intra預測模式決定部21，係往下個步驟S61前進，將最小差分絕對值和minSAD更新成比較處理對象之附加偏置差分絕對值和SADf之值，往下個步驟S62前進。
相對於此，若於步驟S60中獲得否定結果時，則offset附加Intra預測模式決定部21，係由於不需要更新最小差分絕對值和minSAD，所以往下個步驟S62前進。
於步驟S62中，offSet附加Intra預測模式決定部21，係判別比較處理對象之模式編號n是否為「8」。若此處得到否定結果，則代表有應處理之畫面內預測模式殘留，此時，offset附加Intra預測模式決定部21，係往下個步驟S63前進，將比較處理對象之模式編號n加算「1」後，便返回至步驟S60而持續處理。
相對於此，若於步驟S62中獲得肯定結果時，則代表n=0~8為止的所有畫面內預測模式所對應之附加偏置差分絕對值和SADf都已比較過，此時，offset附加Intra預測模式決定部21，係往結束步驟前進，結束偏置優先適用處理程序RT3。
(2-4)動作及效果
於以上的構成中，編碼裝置10係將身為處理對象之處理對象像素的從周邊像素起算之差分值所成的差分影像資料，對AVC規格所預定的9個畫面內預測模式--加以生成。然後，編碼裝置10係隨應於差分影像資料中的以各處理對象像素之絕對值和為基礎的作為差分合計值的差分絕對值和SAD，和對畫面內預測模式所預先設定的offset[n]所致之優先順位，來將該當畫面內預測模式賦予順位。
藉此，編碼裝置10係可將offset[n]值較低優先順位較高的特定畫面內預測模式，賦予優先度較高之順位。
又，編碼裝置10，係對關於複數差分影像資料的差分絕對值和SAD，附加一相應於畫面內預測模式的偏置(offset[n])，以生成附加偏置差分絕對值和SADf。然後，編碼裝置10係藉由比較附加偏置差分絕對值和SADf，來將畫面內預測模式賦予順位。
藉此，編碼裝置10，係可簡單地設定相應於畫面內預測模式之順位賦予的優先度程度。又，編碼裝置10，係並非固定地使用特定之畫面內預測模式，只要藉由附加offset[n]，就可抑制發生編碼量的增大。
再者，編碼裝置10，係將附加偏置差分絕對值和SADf呈最小值之差分影像資料被生成時的畫面內預測模式，決定成為將差分影像資料予以編碼的畫面內預測模式。
藉此，編碼裝置10係可將特定的畫面內預測模式容易地決定成為要將差分影像資料進行編碼的畫面內預測模式，因此前次編碼時所使用過的畫面內預測模式，就可容易被選擇。其結果為，編碼裝置10，係可提升使用與前次編碼同一畫面內預測模式的機率，因此可促使拷貝時的畫質提升。
又編碼裝置10係對複數畫面內預測模式當中畫質降低較少的一畫面內預測模式不附加偏置，藉此，作為將差分影像資料進行編碼之畫面內預測模式，就可容易選擇畫質降低較少的畫面內預測模式，可抑制解碼時的畫質降低。
該畫質降低較少的一畫面內預測模式，係為採取從周邊像素之平均值起算的差分值的DC預測模式，是在AVC規格中，採取從垂直及平行方向之周邊像素的平均值起算之差分值的模式2。藉此，編碼裝置10係可多用畫質降低最小的DC預測模式，來抑制編碼時的畫質降低。
再者，編碼裝置10，係隨應於畫面內預測模式中的畫質降低程度，來設定offset[n]，藉此，可使畫質降低越少的畫面內預測模式的優先順位被賦予成越高之順位。
又，編碼裝置10，係從畫面內預測模式所致之差分影像資料，偵測出上次編碼時所使用過的量化步驟為基礎的量化因子，藉此就可抑制拷貝時的畫質降低。
再者，編碼裝置10，作為offset[n]，係藉由設定一符合所被想定之拷貝次數的值，來比較考量發生編碼量與畫質降低，以隨著用途或目的來設定offset[n]，可符合使用者的需求。
若依據以上之構成，則編碼裝置10係先比較各畫面內預測模式所致之差分絕對值和SAD，然後將特定的畫面內預測模式優先設定較高順位，藉此就可將特定的畫面內預測模式，每次都賦予較高順位。其結果為，編碼裝置10，係將前次編碼所使用過之畫面內預測模式，選擇性地賦予較高順位，可容易將其當作編碼時所要使用之差分影像資料的畫面內預測模式而加以選擇。總而言之，本發明係可實現能夠抑制畫質降低的影像處理裝置及影像處理方法。
(3)第2實施形態
在圖15及圖16所示的第2實施形態中，與圖2～圖14所示的第1實施形態對應的地方係標示同一符號表示。在第2實施形態中的編碼裝置11上，在量化矩陣偵測處理及量化參數偵測處理之後，會執行畫面內預測模式偵測處理，這點是和第1實施形態不同。
(3-1)畫面內預測模式之偵測
在AVC的畫面內(畫面內編碼)畫格，在拷貝時再次利用前次編碼中曾使用過的畫面內預測模式，是用來防止畫質降低的有效手段。於是，在畫面內預測模式偵測處理中，僅利用輸入影像資料，使用其餘數r來算術性地偵測出前次編碼中曾用過之畫面內預測模式，為其特徵。
亦即，編碼裝置11，係在偵測出量化矩陣Qmatrix及量化參數QP後，使用該當量化矩陣Qmatrix及量化參數QP，對每一畫面內編碼單位IA，改變畫面內預測模式並使用餘數r之總和(Σr)來偵測極小值。藉此，編碼裝置11，就可針對巨集區塊MB中的所有畫面內編碼單位IA，偵測出前次已被編碼過的畫面內預測模式。
此時，編碼裝置11，係藉由偏置優先適用處理而將附加偏置差分絕對值和SAD附加順位，對於從該當附加偏置差分絕對值和SAD較小起的3個畫面內預測模式，執行畫面內預測模式偵測處理。藉此，編碼裝置11，係可容易選擇出前次已被編碼過的畫面內預測模式，因此作為處理對象的3個畫面內預測模式，可使前次已被編碼過的畫面內預測模式確實被包含在其中。
亦即，在畫面內預測模式偵測處理中，在量化矩陣偵測處理及量化參數偵測處理上基於前述思考方式，若前次編碼中曾用過之量化矩陣與量化參數是已知時，則將9個畫面內預測模式的每一DCT係數平移過6位元的(W<<6)，以尺度改變因子RF逐一進行除算，偵測出餘數r呈最小之畫面內預測模式。
除了以上之外，在影像處理裝置1中，為了提升偵測精度，還考慮到在MPEG中所未考慮過的，起因於AVC Intra特有性質的以下各點。亦即，在此畫面內預測模式偵測處理中，除了量化矩陣偵測處理及量化參數偵測處理上前述過的(i)、(ii)以外，還考慮以下的(vii)。
(vii)DCT係數的分布
若畫面內預測模式不同，則差分的值也會跟著改變，結果是DCT係數的分布會不同。因此，一般而言，將子巨集區塊內的餘數r之總和以非0之DCT係數之個數進行除算，就每1樣本的餘數進行比較，一般認為係為公平。
然而，實際上，若前次編碼中曾用過之預測模式是被選擇，則預測會以高精度猜中，因此非0之DCT係數的個數會減少，而與前次預測在方向上越為偏離的模式，非0之DCT係數的個數也會有越為增加之傾向。
因此，在畫面內預測模式偵測處理中，對於餘數r之總和，不用非0之DCT係數的個數進行除算，而是乘上非0之DCT係數的個數。藉此，就可想成，可對與前次預測在方向上偏誤之模式的餘數r之總和，賦予數值上的「懲罰」。
將對餘數r之總和乘上非0之DCT係數的個數的值視為評價值Y，在各預測模式間，比較該評價值Y，將評價值Y最小的預測模式，認為是前次編碼中曾用過之預測模式。
本發明的編碼裝置11上，是顧及上記特徵性觀點(vii)，來決定最佳的預測模式。
(3-2)編碼裝置之構成
在編碼裝置11上，具有畫面內預測模式偵測部33、畫面內預測模式決定部45這點，和具有畫面內預測處理部51及整數精度DCT部52這點，是和編碼裝置10不同。以下，就以該當相異點為中心來說明。
被Qmatrix偵測部31及QP偵測部32所測出之前次的量化參數QP與量化矩陣Qmatrix，係被送至Qmatrix/QP決定部41。在Qmatrix/QP決定部41上，關於量化矩陣Qmatrix與量化參數QP，係決定要採用第1階段的預編碼器20所預估者，還是要採用逆回搜尋部30所測出來者。通常，若輸入影像資料是從未被編碼過的原影像時，由於沒有前次編碼因此逆回搜尋會失敗，因而採用第1階段的預編碼器20所做之編碼處理所預估出來者。反之，若輸入影像是已被編碼而非原影像時，則為了避免量化失真被反覆加成，會採用逆回搜尋部30所測出者。
又，已被逆回搜尋部30所測出之前次編碼所使用之量化參數QP與量化矩陣Qmatrix，係也被送至畫面內預測模式偵測部33。畫面內預測模式偵測部33，係使用量化參數QP與量化矩陣Qmatrix，以上述的畫面內預測模式偵測處理，偵測出前次的畫面內預測模式。此外，關於該畫面內預測模式偵測部33所做的畫面內預測模式偵測處理程序之細節，將於後述。該前次之預測模式，係被送出至畫面內預測模式決定部45。在畫面內預測模式決定部45中，會決定要採用以1階段編碼且附加偏置差分絕對值和SADf呈最小的第1預測模式，還是要採用已被畫面內預測模式偵測部33所測出的前次之預測模式。
亦即，畫面內預測模式偵測部33，係基於量化參數QP與量化矩陣Qmatrix，偵測出前次的預測模式。該前次之預測模式，係被送出至畫面內預測模式決定部45。在畫面內預測模式決定部45中，會決定要採用以1階段編碼且差分絕對值和SAD呈最小的第1預測模式，還是要採用已被畫面內預測模式偵測部33所測出的前次之預測模式。
亦即，若輸入影像資料是從未被編碼過的原影像時，由於沒有前次編碼因此畫面內預測模式的偵測(逆回搜尋)會失敗，因而採用offset附加Intra預測模式決定部21所預估出來者。反之，若輸入影像是已被編碼而非原影像時，則為了避免量化失真被反覆加成，會採用畫面內預測模式偵測部33所測出者。
在第2階段的參數編碼器50上，使用如前述被Qmatrix/QP決定部41所決定之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP、和被畫面內預測模式決定部45所決定之畫面內預測模式，來將輸入影像予以編碼，輸出成為編碼串流(Stream)。
更詳言之，在畫面內預測處理部51上，作為最佳畫面內預測模式是選定為已被畫面內預測模式決定部45所決定之畫面內預測模式，並使用周邊像素的預測影像而從輸入影像生成差分影像資料，將該當差分影像資料輸入至整數精度DCT部52。在整數精度DCT部52上，藉由離散餘弦轉換所致之正交轉換而將差分影像資料當成DCT係數W加以輸出。在量化部53上將DCT係數W當成輸入，使用Qmatrix/QP決定部41所決定之量化矩陣Qmatrix、量化參數QP來進行量化，將量化等級Z送出至熵編碼部54。在熵編碼部54上，係將所被輸入的量化等級Z予以二進位化、算術編碼化而成為編碼串流加以輸出。
(3-3)畫面內預測模式偵測處理
以下，參照表示畫面內預測模式偵測處理程序RT4的圖14之流程圖，更詳細說明本發明之第2實施形態所述之編碼裝置10的畫面內預測模式偵測部33所做的預測模式偵測處理。此係也相當於同實施形態所述之影像情報編碼方法。
首先，畫面內預測模式偵測部33係將從預測影像起算之差分絕對值和(亦即差分影像資料的絕對值之總和)為最小的畫面內預測模式，視為初期值(步驟S151)。接著，畫面內預測模式偵測部33，係對從預測影像起算之差分影像資料部分，進行DCT處理(步驟S152)。畫面內預測模式偵測部33係對4×4的子巨集區塊內的各樣本，將DCT係數W的絕對值|W|平移6位元而成的(|W|<<6)，以RF進行除算，計算餘數r(步驟S153)。
然後，畫面內預測模式偵測部33，係對餘數r之總和乘上DCT係數之偶數，視為評價值Y(步驟S156)。
接著，畫面內預測模式偵測部33，係對於有不是畫面之可能性的所有畫面內預測模式，判定是否都已計算出Y(步驟S157)；若尚未計算出評價值Y，則接著切換成差分絕對值和SAD較小的預測模式(步驟S158)，重複步驟S52～S57之處理。然後，畫面內預測模式偵測部33，係一旦針對有可能性的所有畫面內預測模式判定為己計算出Y(步驟S157的Yes分歧)，則在各畫面內預測模式間比較評價值Y(步驟S159)，將評價值Y為最小的畫面內預測模式視為前次使用之預測模式(步驟S160)，結束處理。
如以上說明，本發明的第1實施形態的編碼裝置10，係將前次編碼中曾用過之畫面內預測模式，從輸入影像中以算術手法加以偵測，藉此，就可抑制AVC畫格內的拷貝時反覆發生量化失真。藉此，編碼裝置10，就可改善拷貝時的SN比與視覺特性的降低。
再者，編碼裝置10係在畫面內預測模式間，比較子巨集區塊內的從預測影像起算之差分絕對值和SAD之際，是從該差分絕對值和SAD較小起依序進行比較，但這和從前次編碼中曾用過之機率高的畫面內預測模式起逐一進行比較是等價的，例如，從差分絕對值和SAD較小之畫面內預測模式起依序僅比較所定數(例如3個)模式，就可減輕演算量。又，編碼裝置10係藉由轉換矩陣D之導入，就可將編碼與解碼時的DCT係數等價看待。
除此以外，編碼裝置10係不隨前次編碼之畫面內預測的演算法地進行偵測，因此即使第一次的編碼中使用了考慮視覺特性的畫面內預測方法時，在拷貝時仍可利用本演算法。
(3-4)動作及效果
若依據以上構成，則編碼裝置11，係從附加偏置差分絕對值和SADf呈最小之差分影像資料，偵測出上次編碼時所使用過之量化步驟之基礎的作為量化因子的量化參數QP及量化矩陣Qmatrix。
編碼裝置11係根據被逆回搜尋所測出之量化參數QP及量化矩陣Qmatrix為基礎的除算因子，以附加偏置差分絕對值和是由小而大之順序，將對象數的3個差分影像資料予以除算時的餘數值r予以算出。
然後，編碼裝置11，係將會生成餘數值r呈最小之差分影像資料的畫面內預測模式，決定成為對差分影像資料的畫面內預測模式。
藉此，編碼裝置11，係可確實地偵測出上次編碼時所使用的畫面內預測模式，因此可更進一步抑制拷貝時的畫質降低。
若依據以上構成，則編碼裝置11係藉由偏置優先適用處理將特定的畫面內預測模式賦予優先度較高之順位，可使畫面內預測模式偵測處理對象的3個畫面內預測模式中，幾乎確實含有上次編碼時曾使用過的畫面內預測模式。
藉此，編碼裝置11，就可以畫面內預測模式偵測處理，將上次編碼時曾使用過的畫面內預測模式，幾乎確實地予以偵測出來。總而言之，本發明係可實現能夠抑制編碼時畫質降低的影像處理裝置及影像處理方法。
(4)其他實施形態
以下，參照圖17的流程圖，詳細說明其他實施形態的編碼裝置所做的偏置優先適用處理程序RT5。
一旦輸入影像資料被輸入，則offset附加Intra預測模式決定部係對每一預測模式，決定offset[n]之值(步驟S201)。此處，n係意味著要與DC預測進行比較的預測模式號碼(0~8(2除外))。接著，offset附加Intra預測模式決定部，係設定x=2(設定成DC預測模式)(步驟S202)，對n賦予身為比較對象之畫面內預測模式編號(步驟S203)。此處，x係意味著編碼時所採用之預測模式號碼。
接著，offset附加Intra預測模式決定部，係判斷身為比較對象之畫面內預測模式的差分絕對值和SAD與offset[n]之總和，是否小於DC預測模式的差分絕對值和SAD(步驟S204)。
於步驟S204中，若offset附加Intra預測模式決定部係判斷為，身為比較對象之畫面內預測模式的差分絕對值和SAD與offset[n]的加算值亦即附加偏置差分絕對值和SADf是小於模式編號x的附加偏置差分絕對值和SADf時(步驟S204的Yes分歧)，則對x代入作為比較對象之畫面內預測模式的模式編號n，往步驟S205前進。
另一方面，若判斷為，身為比較對象之畫面內預測模式的差分絕對值和SAD與offset[n]的加算值亦即附加偏置差分絕對值和SADf不是小於模式編號x的附加偏置差分絕對值和SADf時(步驟S204的No分歧)，則offset附加Intra預測模式決定部係對於有採用之可能性的所有預測模式，判定是否都已進行過比較(步驟S205)。offset附加Intra預測模式決定部，係當所有的判斷尚未完成時(步驟S205的No分歧)，則更新n之值(步驟S206)，針對下個候補模式，實施步驟S5之比較。
於步驟S205中，對於有採用之可能性的所有預測模式，判定為都已進行過比較時(步驟S205的Yes分歧)，則offset附加Intra預測模式決定部係將Mode x視為編碼時要採用的預測模式(步驟S207)，結束一連串處理。
又，編碼裝置係選擇差分絕對值和SAD呈最小之畫面內預測模式，將已被選擇之畫面內預測模式的差分絕對值和SAD、和複數畫面內預測模式當中之一個優先預測模式(DC預測模式)的差分絕對值和SAD，進行比較。然後，編碼裝置係亦可設計成，當該當差分絕對值和SAD的差是未滿閾值時，係將差分絕對值和優先預測模式所對應之差分影像資料，決定成為實際進行編碼的差分影像資料。
又，於上述第1及第2實施形態中，是針對基於差分絕對值和SAD來賦予順位之情形加以說明。本發明係不限於此、例如亦可對差分絕對值和SAD進行阿達瑪轉換，使用已算出絕對值和的SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)或SSD(Sum of Square Difference，平方誤差和)，來賦予順位。
再者、於上述第1及第2實施形態中，是針對只有對DC預測模式不附加offset[n]之情形加以說明。本發明係不限於此、亦可設計成對其他畫面內預測模式不附加offset[n]、又，本發明係亦可設計成，對2個以上的畫面內預測模式不附加offset[n]。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對對各畫面內預測模式分別附加不同值作為offset[n]之情形加以說明、本發明不限於此，亦可設計成附加上同一值。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對配合畫質降低程度來附加offset[n]之情形加以說明。本發明係不限於此，亦可設計成例如將相應於發生編碼量之發生程度的offset[n]進行附加。又，本發明係並不一定需要將offset[n]予以附加的指標。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對由編碼裝置來執行逆回搜尋處理及偏置優先適用處理雙方之情形加以說明、本發明不限於此，亦可設計成僅執行偏置優先適用處理、此時的整數精度DCT部22，係將DCT係數供給至量化參數計算部(未圖示)。量化參數計算部，係隨應於該DCT係數W之大小或頻帶分布狀況來決定適切的量化參數QP，供給至量化部53，透過熵編碼部54而輸出成為編碼串流。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對由編碼裝置對處理數為3個的畫面內預測模式執行畫面內預測模式偵測處理之情形加以說明。本發明不限於此，處理數係沒有特別的限制。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對就4×4像素之子巨集區塊所成的畫面內編碼單位之每一者分別算出差分絕對值和SAD之情形加以說明。本發明係不限於此，例如亦可為8×8像素或16×8等，不限於畫面內編碼單位。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對編碼裝置依照AVc規格來執行處理之情形加以說明。本發明係不限於此，對於複數畫面內預測模式當中、選擇一個畫面內預測模式的所有方式，均可適用本發明。
再者，於上述第1及第2實施形態中，是針對藉由作為差分影像資料生成部及順位賦予部的offset附加Intra預測模式決定部21來構成作為影像處理裝置的編碼裝置10及11之情形加以說明。本發明係不限於此，亦可由其他各種構成所致之差分影像資料生成部及順位賦予部來構成本發明之影像處理裝置。
以上，雖然針對本發明的實施形態做說明，但本發明係不限定於此，在不脫離其宗旨的範圍內，當然可做過種改良、變更。
例如，前述第1及第2實施形態所述之影像資訊編碼處理裝置及方法、被電腦所執行的程式、及儲存著該程式之記錄媒體的方式，都可實施，當然，此種狀況均可達成前述的作用效果。
1．．．影像處理裝置
2．．．第1編碼部
3．．．逆回搜尋部
4．．．第2編碼部
5．．．預測模式偵測部
6．．．量化矩陣(Qmatrix)偵測部
7．．．量化參數(QP)偵測部
10．．．編碼裝置
20．．．第1階段(pass)的預編碼器
21．．．offset附加Intra預測模式決定部
22．．．整數精度DCT部
23．．．量化部
24．．．熵計算部
30．．．逆回搜尋部
31．．．Qmatrix偵測部
32．．．QP偵測部
33．．．畫面內預測模式偵測部
40．．．編碼量控制部
41．．．Qmatrix/QP決定部
45．．．畫面內預測模式決定部
50．．．第2階段(pass)的參數編碼器
51．．．畫面內預測處理部
52．．．整數精度DCT部
53．．．量化部
54．．．熵編碼部
31a．．．餘數計算部
31b．．．評價值判定部
31c．．．Qmatrix判定部
32a．．．餘數計算部
32b．．．評價值判定部
32c．．．QP判定部
圖1係本發明之第1及第2實施形態所述之編碼裝置的概念圖。
圖2係用來說明AVC規格中的轉換與量化的略線圖。
圖3係當將未曾進行過編碼之影像當成輸入影像時，表示量化參數QP與餘數之總和(Σr)之關係圖。
圖4係針對已進行過編碼與解碼的輸入影像，表示量化參數QP與餘數之總和(Σr)之關係圖。
圖5係以尺度改變因子RF進行規格化後的量化參數QP與評價值之總和ΣY之關係圖。
圖6係以尺度改變因子RF進行規格化，並進行所定領域之補正後的量化參數QP與評價值之總和ΣY之關係圖。
圖7係本發明之第1實施形態所述之編碼裝置的構成圖。
圖8(a)係Q matrix偵測部的構成圖，(b)係QP偵測部的構成圖。
圖9係巨集區塊與畫面內編碼單位之關係圖。
圖10(a)～(i)係9種類的4×4Intra預測模式的說明圖。
圖11係本發明之第1實施形態之處理流程的區塊圖。
圖12係本發明之第1實施形態所述之編碼裝置的Q matrix偵測部所進行的，以切片單位之Q matrix偵測處理的說明用流程圖。
圖13係本發明之第1實施形態所述之編碼裝置的QP偵測部所進行的，以巨集區塊單位之QP偵測處理的說明用流程圖。
圖14係本發明之第1實施形態所進行之偏置優先適用處理的詳細流程圖。
圖15係本發明之第2實施形態所述之編碼裝置的構成圖。
圖16係本發明之第2實施形態所述之編碼裝置所進行的預測模式偵測處理的說明用流程圖。
圖17係本發明之其他實施形態所進行之偏置優先適用處理的詳細流程圖。
1．．．影像處理裝置
2．．．第1編碼部
3．．．逆回搜尋部
4．．．第2編碼部
5．．．預測模式偵測部
6．．．量化矩陣(Qmatrix)偵測部
7．．．量化參數(QP)偵測部

Claims (11)

  1. 一種影像處理裝置，係屬於以曾經藉由AVC進行過編碼及解碼之影像為對象的影像處理裝置，其特徵為，具有：差分影像資料生成部，係將作為處理對象之處理對象像素的從周邊像素起算之差分值所成的差分影像資料，就預先訂定之複數畫面內預測模式之每一者，進行生成；和順位賦予部，係基於以上記差分影像資料中的各處理對象像素之絕對值和為基礎的差分合計值、與對上記畫面內預測模式預先設定之優先順位，來將該當畫面內預測模式賦予順位。
  2. 如申請專利範圍第1項所記載之影像處理裝置，其中，上記順位賦予部係具有：偏置附加部，係對上記複數差分影像資料的發生編碼量，附加一相應於畫面內預測模式之偏置，以生成附加偏置發生編碼量；和差分合計值比較部，係藉由比較上記附加偏置差分合計值，以將畫面內預測模式賦予順位。
  3. 如申請專利範圍第2項所記載之影像處理裝置，其中，係具有：畫面內預測模式決定部，係將上記附加偏置差分合計 值呈最小值的差分影像資料生成時的畫面內預測模式，決定成為將上記影像資料予以編碼的畫面內預測模式。
  4. 如申請專利範圍第3項所記載之影像處理裝置，其中，上記偏置附加部，係對上記複數畫面內預測模式當中畫質降低較少的一畫面內預測模式，不附加上記偏置。
  5. 如申請專利範圍第4項所記載之影像處理裝置，其中，上記畫質降低較少的一畫面內預測模式，係為採取從周邊像素的平均值起算之差分值的畫面內預測模式。
  6. 如申請專利範圍第5項所記載之影像處理裝置，其中，上記影像處理裝置，係對應於AVC規格；上記畫質降低較少的一畫面內預測模式，係為採取從垂直及平行方向之周邊像素的平均值起算之差分值的模式2。
  7. 如申請專利範圍第6項所記載之影像處理裝置，其中，上記偏置附加部，係隨應於上記畫面內預測模式中的畫質降低程度，來設定上記偏置。
  8. 如申請專利範圍第3項所記載之影像處理裝置，其中，係具有：逆回搜尋部，係根據已被上記畫面內預測模式決定部所決定之畫面內預測模式所致之差分影像資料，偵測出上次編碼時所使用過的作為量化步驟之基礎的量化因子。
  9. 如申請專利範圍第3項所記載之影像處理裝置，其中，係具有：逆回搜尋部，係根據上記附加偏置差分合計值呈最小的差分影像資料，偵測出上次編碼時所使用過的作為量化步驟之基礎的量化因子；和餘數值算出部，係藉由一根據已被上記逆回搜尋部所測出之上記量化因子為基礎的除算因子，按照上記附加偏置差分合計值由小而大之順序，將對象數之差分影像資料進行除算時，算出其餘數值；和畫面內預測模式決定部，係將會生成使上記餘數值呈最小之差分影像資料的上記畫面內預測模式，決定成為對上記影像資料的畫面內預測模式。
  10. 如申請專利範圍第3項所記載之影像處理裝置，其中，上記偏置附加部，係設定一相應於所被想定之拷貝次數的值，來作為上記偏置。
  11. 一種影像處理方法，係屬於以曾經藉由AVC進行過編碼及解碼之影像為對象的影像處理方法，其特徵為 ，具有：差分影像資料生成步驟，係將作為處理對象之處理對象像素的從周邊像素起算之差分值所成的差分影像資料，就預先訂定之複數畫面內預測模式之每一者，進行生成；和順位賦予步驟，係隨應於上記差分影像資料中的各處理對象像素之絕對值和所成之差分合計值、與對上記畫面內預測模式預先設定之優先順位，來將該當畫面內預測模式賦予順位。
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