TWI401967B - 可調式動態影像編碼方法、可調式動態影像編碼裝置、可調式動態影像編碼程式及記錄有該程式之電腦可讀取記錄媒體 - Google Patents

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Description

可調式動態影像編碼方法、可調式動態影像編碼裝置、可調式動態影像編碼程式及記錄有該程式之電腦可讀取記錄媒體
本發明係有關將動態影像進行可調式編碼之可調式動態影像編碼方法及其裝置、以及用以實現該可調式動態影像編碼方法之可調式動態影像編碼程式及記錄有該程式之電腦可讀取式記錄媒體。特別是，本發明係有關用以實現編碼時間的削減之可調式動態影像編碼方法及其裝置、以及用以實現該可調式動態影像編碼方法之可調式動態影像編碼程式及記錄有該程式之電腦可讀取式記錄媒體。
本發明係根據2008年10月22日，於日本所申請之特願2008-271513號而主張其優先權，並援用其內容於本文中。
近年來在多樣的顯示終端機、網路環境的背景之下，JVT(Joint Video Team：聯合視訊團隊)正針對AVC(Advanced Video Coding：高度動態影像壓縮編碼標準)探討其附予空間/時間/SNR(Signal to Noise ratio)之可縮定性的編碼方式SVC(Scalable Video Coding)(對照例如非專利文獻1)。
SVC係採用Inter預測、Intra預測、以及層間預測之3種預測方法，來進行存在於時間、空間、以及層間之冗餘性去除。SVC所能採取之預測模式列舉如下。
[Inter預測]
‧Skip模式(略過)
‧Direct模式(直接)
‧16×16區塊尺寸動態預測模式(P16×16)
‧16×8區塊尺寸動態預測模式(P16×8)
‧8×16區塊尺寸動態預測模式(P8×16)
‧8×8區塊尺寸動態預測模式(P8×8)
[Intra預測]
‧16×16區塊尺寸Intra預測模式(I16×16)
‧8×8區塊尺寸Intra預測模式(I8×8)
‧4×4區塊尺寸Intra預測模式(I4×4)
[層間預測]
‧BLSkip模式(BLSkip)
‧IntraBL模式(IntraBL)
進行P8×8時之各8×8區塊可進而分割成8×4、4×4、4×4之區塊尺寸。SVC係依各個巨集區域(macro block)，自此等之預測模式探索候補中選擇1個作為最佳預測模式。
茲列舉最佳預測模式的決定方法之例如下。
在JVT提供作為SVC之對照編碼器之JSVM(Joint Scalable Video Model，對照例如非專利文獻2)係在各預測模式中，計算由編碼量和編碼失真所形成之編碼成本，在上述所有的預測模式中，將編碼成本成為最小之預測模式規定為最佳預測模式。
此外，下列所示之專利文獻1係產生一種將對照訊框之動態向量予以外插/內插於編碼對象訊框的向量，據此而求得動態的巨集區域之各像素的座標，且像素一致的次數係依各像素來計算。繼而根據從編碼對象巨集區塊內之各像素計算數所算出之數值大小而進行預測模式探索候補之縮定(範圍限定)。該縮定方法雖係為了H. 264/AVC的預測模式探索高速化而提案出的方法，但在和H. 264/AVC相同的預測模式探索架構的SVC中亦能適用。
此外，下列所示之專利文獻2係為了能高速進行訊框內編碼，使用近接編碼區塊的像素值而求得進行訊框內編碼之區塊之例如9種的畫面內預測誤差，並據此而決定該區塊之預測模式。繼而使用近接已編碼區塊的畫面內預測模式而決定該區塊之預測模式。當該2個預測模式趨於一致時，則直接選擇該預測模式，未一致時，則選擇編碼成本較小的一方之預測模式。
(先前技術文獻) 非專利文獻：
[非專利文獻1]T. Wiegand,G. Sullivan,J. Reichel,H. Schwarz and M. Wien：“Joint Draft ITU-T Rec. H.264∣ISO/IEC 14496-10/Amd. 3 Scalable video coding,”ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 and ITU-TSG16 Q.6,JVT-X201,2007.http：//ftp 3.itu.ch/av-arch/jvt-site/2007_06_Geneva/JVTX201.zip
[非專利文獻2]J. Reichel,H. Schwarz and M. Wien：“Joint Scalable video Model JSVM-11,”ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 and ITU-T SG16 Q.6,JVT-X202,2007.http：//ftp
3.itu.ch/av-arch/jvt-site/2007_06_Geneva/JVTX202.zip
專利文獻：
[專利文獻1]日本特開2006-033451號公報
[專利文獻2]日本特開2005-184241號公報
由於非專利文獻2之JSVM之最佳預測模式的決定方法並未進行預測模式探索候補之縮定，故能實現高編碼性能。相反地，該決定方法在預測模式探索上則需要極多時間。亦即，在該決定方法中，若考量巨集區域內的影像特性，則顯然會被選擇之可能性低之預測模式(例如靜止區域之Intra預測模式)亦將予以探索而導致甚多浪費。
此外，由於專利文獻1之預測模式探索候補之縮定為下令是否進行Intra預測的判定之方法，故相較於Intra預測模式之探索，需要較長的計算時間之Inter預測模式探索則不具削減功效。亦即，Inter預測模式探索尚有改良的餘地。
此外，由於專利文獻2之預測模式探索候補的縮定僅為Intra預測之縮定，故和專利文獻1之預測模式探索候補之縮定相同地，Inter預測模式探索並不具削減功效。亦即，Inter預測模式探索尚有改良的餘地。
本發明係有鑑於如此之情事而研創者，其目的在於提供一高速化之新穎的可調式動態影像編碼技術，其係在根據層構造而實現可縮定性之可調式動態影像編碼中，利用層間之最佳預測模式的相關性而進行上位層之預測模式探索候補之縮定。
本發明之可調式動態影像編碼裝置係於根據層構造而實現可縮定性之可調式動態影像編碼中，為了實現預測模式探索之高速化而具備：
(1)產生部，其係根據被定義為能使用之預測模式的使用上不設限制地進行的可調式編碼所選擇之最佳預測模式的資訊，求得空間性對應的區塊而選擇之上位層和下位層之最佳預測模式的組合之產生率，產生針對該最佳預測模式的組合和該產生率的對應關係而敘述之對應表；
(2)取得部，其係於進行上位層的區塊之編碼時，取得下位層之空間性對應的區塊而選擇之最佳預測模式的資訊；
(3)決定部，其係根據取得部所取得之最佳預測模式的資訊、以及對應表所敘述之產生率的資訊，自對應表所敘述之最佳預測模式的組合中抽出有效的組合，並將該抽出之組合所具有的上位層之最佳預測模式決定作為在上位層的區塊之編碼進行探索之預測模式探索候補；以及
(4)控制部，其係將使用對應表而實施之預測模式的使用上設定限制之可調式編碼、以及未使用對應表而實施之預測模式的使用上未設定限制之可調式編碼以交替重覆實施之方式進行控制。
在該構成中，決定部係將取得部所取得之最佳預測模式的資訊作為關鍵(key)資訊而對照對應表，藉此而將對應於該最佳預測模式的產生率予以特定。此外，決定部係自該特定的產生率中抽出具有表示較預定的臨限值為大之值的產生率之最佳預測模式的組合，並自該特定的產生率中抽出具有表示最大值的產生率之最佳預測模式的組合，且以自該特定的產生率中抽出具有依該值之大小順序所選擇之預定數量的產生率之最佳預測模式的組合為佳。決定部係將該抽出之組合所具有之上位層之最佳預測模式決定作為在上位層的區塊之編碼進行探索之預測模式探索候補。
此外，為了以決定部實現有效率決定處理，本發明之可調式動態影像編碼裝置係以事先藉由根據對應表所敘述的產生率之值，縮定對應表所敘述之最佳預測模式的組合而抽出有效之最佳預測模式的組合，且產生對該抽出之有效之最佳預測模式的組合所敘述的預測模式對應資訊為佳。
該情形中，本發明之可調式動態影像編碼裝置係於根據層構造而實現可縮定性之可調式動態影像編碼中，為了實現預測模式探索之高速化而具備：
(1)對應表產生部，其係根據被定義為能使用之預測模式的使用上不設限制地進行的可調式編碼所選擇之最佳預測模式的資訊，求得空間性對應的區塊而選擇之上位層和下位層之最佳預測模式的組合之產生率，產生有關該最佳預測模式的組合和該產生率的對應關係而敘述之對應表；
(2)對應資訊產生部，其係根據對應表所敘述的產生率之值，藉由縮定對應表所敘述之最佳預測模式的組合而抽出有效之最佳預測模式的組合，且產生對該抽出之有效之最佳預測模式的組合所敘述的預測模式對應資訊；
(3)取得部，其係於進行上位層的區塊之編碼時，取得下位層之空間性對應的區塊編碼而選擇之最佳預測模式的資訊；
(4)決定部，其係以取得部所取得之最佳預測模式的資訊為關鍵資訊而對照預測模式對應資訊，藉此決定於上位層的區塊之編碼而進行探索之預測模式探索候補；以及
(5)控制部，其係將使用對應表而實施之預測模式的使用上設定限制之可調式編碼、以及未使用對應表而實施之預測模式的使用上未設定限制之可調式編碼以交替重覆實施之方式進行控制。
採用該構成時，預測模式對應資訊產生部係將具有表示較預定臨限值更大之值的產生率之最佳預測模式的組合作為有效組合予以抽出，藉此而產生預測模式對應資訊，或者自下位層具有相同的最佳預測模式的最佳預測模式組合中，將具有表示最大值的產生率之最佳預測模式的組合作為有效組合予以抽出，藉此而產生預測模式對應資訊，或者亦可將依表示大值的產生率之順序所選擇之預定數量的最佳預測模式的組合作為有效組合予以抽出，藉此而產生預測模式對應資訊。
藉由以上之各處理部的動作而實現之本發明可調式動態影像編碼方法亦可由電腦程式予以實現，該電腦程式係記錄於適當的電腦可讀取記錄媒體而提供，或透過網路而提供，實施本發明時予以安裝，且於CPU等之控制部上予以作動而實現本發明。
本發明係於藉由層構造而實現可縮定性之可調式動態影像編碼中，利用層間之最佳預測模式的相關性而進行上位層之預測模式探索候補之縮定，故能削減編碼時間。
本發明係於藉由縮定預測模式探索候補而達成編碼時間之削減時，以編碼完成之訊框的層間之最佳預測模式的對應關係為基本而進行該縮定，故能迴避因最佳預測模式的縮定而省略之危險性。因此，能抑制因縮定預測模式探索候補而可能產生之編碼性能降低之情形。
 [1]本發明一實施形態的基本觀點
本發明之一實施形態係在藉由層構造而實現可縮定性之可調式動態影像編碼中，藉由如下之2個處理而實現預測模式探索之高速化：
(i)預測模式對應率表(敘述有關層間之最佳預測模式的相關性之表)的產生
(ii)使用預測模式對應率表之預測模式探索候補之縮定。
以下，根據如第1圖之例而進行說明。亦即，假定層L和層L-1之雙方係以IBBBP的階層性B構造而進行編碼。圖中之箭頭係表示預測對照處。設編碼對象層為L，編碼對象訊框為B2b，預測模式對應率表之產生對象訊框為B2a。此外，設B2b的同一時刻之層L-1的訊框為B’2b，B2a的同一時刻之層L-1的訊框為B’2a。且設成依時間階次較低之順序進行編碼，且同一時間階次中係依時間較早之訊框順序進行編碼。此外，層係設成依階次較小之順序進行編碼。
繼而根據第2圖所示之流程圖而說明有關於本實施形態的處理之大流程。
本實施形態係於將動態影像進行可調式編碼時，如第2圖之流程所示，步驟S101中，將變數n設定為1，繼而在步驟S102中，判斷是否已將全部的訊框進行編碼。判斷為已將全部的訊框進行編碼時，則結束處理。
另一方面，根據步驟S102的判斷處理，而判斷為並未將全部的訊框進行編碼時，則進入至步驟S103，根據從前頭訊框起之順序、選擇未處理之1個訊框。繼而在步驟S104中，對被定義為可使用之預測模式的使用上未加以限制地進行預測，亦即，使用可使用之全部的預測模式而進行預測，藉此將其選擇之訊框進行編碼。
繼而在步驟S105中，將變數n之值遞加1。繼而在步驟S106中，判斷變數n之值是否大於預定的臨限值N1(N1為1以上之整數)。判斷變數n之值未大於臨限值N1時，則回到步驟S102的處理，繼續對被定義為可使用之預測模式的使用上未加以限制地將訊框予以編碼。
另一方面，根據步驟S106的判斷處理，判斷變數n之值大於臨限值N1時，則進入至步驟S107，產生預測模式對應率表。預測模式對應率表係具有如後述之資料構造，敘述有關層間的最佳預測模式之相關性(產生率)之表。
繼而在步驟S108中，將變數n設定為1，繼而在步驟S109中，判斷是否已將全部的訊框進行編碼。判斷為已將全部的訊框進行編碼時，則結束處理。
另一方面，在步驟S109中，判斷為未將全部的訊框進行編碼時，則進入至步驟S110。在步驟S110中，根據從前頭訊框起之順序、選擇1個未處理之訊框。繼而在步驟S111中，使用預測模式對應率表而進行預測模式之探索候補之縮定並進行預測，藉此將該選擇之訊框進行編碼。
繼而在步驟S112中，將變數n之值遞加1。繼而在步驟S113中，判斷變數n之值是否大於預定的臨限值N2(N2為1以上之整數)。判斷變數n之值未大於臨限值N2時，則回到步驟S109的處理，繼續進行使用預測模式對應率表而進行預測模式之探索候補之縮定、及訊框之編碼。
另一方面，在步驟S113中，判斷變數n之值大於臨限值N2時，則判斷為必須更新預測模式對應率表，且回到步驟S101之處理。據此而更新預測模式對應率表，並繼續進行步驟S101至步驟S113之處理。
如此，本實施形態係於將動態影像進行可調式編碼時，進行N1個訊框之編碼之後，根據該編碼結果而產生敘述有關層間的最佳預測模式之相關性(產生率)之預測模式對應率表。繼而轉移至續接之N2個訊框之編碼，使用產生之預測模式對應率表而進行預測模式之探索候補之縮定，且重覆進行N2個訊框的編碼之處理。
(i)預測模式對應率表的產生
繼而說明有關於步驟S107所實施之預測模式對應率表的產生處理。
藉由步驟S104的處理，第1圖所示之預測模式對應率表產生對象訊框B2a及其正下方之B’2a係已編碼完成，且最佳預測模式已被選擇。訊框B2a和B’2a之編碼時，將被選擇之最佳預測模式之資訊儲存於緩衝器。根據儲存於該緩衝器之最佳預測模式資訊而調查訊框B2a的巨集區域(以下，簡稱為MB)之最佳預測模式、以及空間性相對應之訊框B’2a的副巨集區域(以下，簡稱為SMB)之最佳預測模式的對應關係。
具體而言，在B2a和B’2a之間產生具有如第3圖所示之資料構造的預測模式對應率表。第3圖所示之數值係表示訊框B’2a的各SMB(8×8尺寸)所選擇之最佳預測模式為i時，訊框B2a的MB中最佳預測模式j被選擇之比例(產生率)。例如，B’2a的SMB中選擇P16×16時，於與P16×16所選擇之SMB空間性相對應之訊框B2a之MB係表示Skip模式32.3%被選擇。
此處，訊框B2a或B’2a之最佳預測模式的選擇方法可為非專利文獻2所記載之JSVM之方法，亦可為進行如專利文獻1所記載之預測模式探索候補之縮定之方法。
此外，該例中，預測模式對應率表的對象訊框雖係作成和編碼對象訊框相同時間階次之已編碼完成的1個訊框(B2a)，但，並不自限於此。亦可將不同時間階次之已編碼完成之訊框(例如B1)作為對象。此外，亦可將複數個訊框(例如B1和B2a)作為對象，並以該複數個訊框之累積予以計算對應率。亦即，編碼對象層及其正下層中，只要為已編碼完成之訊框，則有可能形成預測模式對應率表產生對象訊框。
(ii)使用預測模式對應率表之預測模式探索候補之縮定
繼而說明有關於使用步驟S111之預測模式對應率表的預測模式探索候補之縮定處理。
根據步驟S107所產生之預測模式對應率表中的預測模式對應率之值，在編碼對象訊框B2b的各MB中，進行預測模式探索候補之縮定。預測模式對應率表的表中之數值係被視為有可能成為編碼對象巨集區域的最佳預測模式之機率。
更具體說明有關於預測模式探索候補之縮定處理。以下之說明中，將訊框B2b之編碼對象巨集區域予以標記為MBL，和MBL在空間上位於相同位置之層L-1的訊框B’2b之副巨集區域予以標記為SMBL-1。
進行巨集區域MBL的預測模式探索候補之縮定時，首先，讀取副巨集區域SMBL-1之最佳預測模式之資訊。繼而將預測模式對應率表和SMBL-1之最佳預測模式互相比對，調查有可能成為編碼對象巨集區域MBL之各預測模式的最佳預測模式之機率(對應率)。繼而以該有可能成為最佳預測模式之機率為基本而進行預測模式探索候補之縮定。表示2個縮定之例如下述。
(1)縮定方法1
縮定方法1係使用預測模式探索候補縮定臨限值而縮定預測模式探索候補之方法。
該縮定方法1係設定預測模式探索候補縮定臨限值t%，且自探索候補而將未滿該臨限值t%之預測模式予以除外。臨限值t之值係自外部提供。該數值之決定方法可考慮根據複數次的編碼處理而決定將編碼性能的惡化抑制於容許範圍以內之值的方式作為其一例。
此處，若於取得SMBL-1之最佳預測模式的資訊之時點，使用自預測模式對應率表讀取可能成為MBL之各預測模式之最佳預測模式的機率(對應率)，並和預測模式探索候補縮定臨限值相比較之方法時，則該比較處理會很煩雜。
因此，設成事先以預測模式探索候補縮定臨限值將預測模式對應率表之對應率進行臨限值處理，先將預測模式對應率表之對應率進行2值化。
第4圖係表示在第3圖所示之預測模式對應率表中，設定預測模式探索候補縮定臨限值為5%時的預測模式探索候補之縮定結果。在圖中，○係表示探索候補，×係表示自探索候補予以除外之預測模式。
(2)縮定方法2
縮定方法2係僅將預測模式對應率最大之預測模式設定為探索候補之方法。
設定預測模式對應率最大之預測模式作為探索候補。通常，此處係縮定在1個預測模式，但當提供最大值之預測模式探索候補為複數時，則將此全部作為探索候補而設定。
此處，若於取得SMBL-1之最佳預測模式的資訊之時點，使用自預測模式對應率表讀取可能成為MBL之各預測模式之最佳預測模式的機率(對應率)，且自其中將最大值之對應率予以特定之方法時，則該特定處理會很煩雜。
因此，設成事先將包含於預測模式對應率表之對應率中的最大值之對應率予以特定，先將預測模式對應率表之對應率進行2值化。
第5圖係表示在第3圖所示之預測模式對應率表中，將最大值之預測模式作為預測模式探索候補而設定時之縮定結果。在圖中，○係表示探索候補，×係表示自探索候補予以除外之預測模式。
以下，根據實施形態而詳細說明本發明。
第6圖至第8圖係圖示根據本實施形態所實施之可調式動態影像編碼處理之流程圖。
第6圖係根據本實施形態所實施之可調式動態影像編碼處理的全部之流程圖。第7圖和第8圖係表示第6圖之流程圖的步驟S201所實施的處理之一詳細例及其例子的流程圖。
繼而根據此等之流程而詳細說明根據本實施形態所實施之可調式動態影像編碼處理。
本實施形態之編碼處理係針對擴張層之處理，基本層係運用非可調式之單層編碼處理。單層編碼處理之一例可列舉非專利文獻2所舉出之SVC的對照編碼JSVM的基本層部份之編碼處理。
繼說明有關第6圖之流程所實施之步驟S201至步驟S206之處理。
在步驟S201中，讀取編碼對象巨集區域(MB)中進行探索之預測模式探索候補的初始值，並決定最後的編碼對象MB中進行探索之預測模式探索候補，且儲存於暫存器。有關於本處理之詳細說明將參閱第7圖和第8圖而陳述於後。
在步驟S202中，自暫存器讀取根據步驟S201的處理而儲存之預測模式探索候補的資訊，實施各預測模式探索候補的探索，並決定1個編碼所利用之最佳預測模式，且儲存該資訊於暫存器。作為最佳預測模式的一決定方法例，可列舉將JSVM所進行之編碼量和編碼失真之線形和所表現之編碼成本作成最小化之預測模式作為最佳之方法。
在步驟S203中，自暫存器讀取編碼對象MB之最佳預測模式的資訊，使用該最佳預測模式而進行動態補償，產生預測殘值信號而儲存於緩衝器。
在步驟S204中，自緩衝器讀取預測殘值信號，進行該預測殘值信號的編碼，且儲存編碼資料於緩衝器。本處理之一例，可列舉非專利文獻2所舉出之SVC的對照編碼器JSVM之DCT、量子化、可變長度編碼之一連串處理。
在步驟S205中，進行是否完成全部的MB之編碼的判定處理。完成全部的MB之編碼時即結束編碼處理，自緩衝器讀取各MB之編碼資料、以及必要之另外的標頭資訊，並作為最後的編碼資料輸出。另一方面，未完成全部的MB之編碼時，則轉移至步驟S206之處理。
在步驟S206中，轉移至下一個編碼對象MB，進行步驟S201之處理。
繼之，使用包含步驟S301至步驟S306之第7圖之流程而說明有關於步驟S201所實施之一具體的處理例。
在步驟S301中，讀取指定有關於編碼對象MB是否為使用本實施形態之預測模式探索候補縮定對象MB之資訊。編碼對象MB為預測模式探索候補縮定對象MB時，則轉移至步驟S302的處理。編碼對象MB非為預測模式探索候補縮定對象MB時，則將預測模式探索候補之初始值作為最後的預測模式探索候補而予以輸出。
在步驟S302中，自外部讀取預測模式對應率表的計算對象之編碼完成訊框之指定資訊，並將該指定訊框之預測模式資訊儲存於暫存器。
在步驟S303中，讀取預測模式對應率表的計算對象訊框之預測模式資訊(編碼所使用之最佳預測模式的資訊)，計算編碼對象層及其正下層之最佳預測模式的對應率(產生率)，且作為預測模式對應率表而儲存於暫存器。產生如第3圖所示之預測模式對應率表而儲存於暫存器。
在步驟S304中，讀取預測模式對應率表而將其儲存於緩衝器。
在步驟S305中，讀取預測模式探索候補縮定臨限值，並將其儲存於暫存器。
在步驟S306中，自緩衝器讀取預測模式對應率表的同時，亦自暫存器讀取預測模式探索候補縮定臨限值。僅將對應率(產生率)超過預測模式探索候補縮定臨限值之預測模式設定為預測模式探索候補，並將該資訊儲存在暫存器。該設定、儲存係僅選擇對應於基本層的編碼所得之最佳預測模式之預測模式探索候補而予以設定、儲存。
依此方式，第6圖之流程圖係根據具有如第3圖所示之資料構造的預測模式對應率表，進行如第4圖所示之形態中縮定預測模式探索候補之處理。
繼而使用包含步驟S401至步驟S406之第8圖之流程圖而說明有關於步驟S201所實施之具體性處理之其他例子。
在步驟S401中，讀取指定有關於編碼對象MB是否為使用本發明之預測模式探索候補縮定對象MB之資訊。編碼對象MB為預測模式探索候補縮定對象MB時，則轉移至步驟S402的處理。編碼對象MB非為預測模式探索候補縮定對象MB時，則將預測模式探索候補之初始值作為最後的預測模式探索候補而予以輸出。
在步驟S402中，自外部讀取預測模式對應率表的計算對象之編碼完成訊框之指定資訊，並將該指定訊框之預測模式資訊儲存於暫存器。
在步驟S403中，讀取預測模式對應率表的計算對象訊框之預測模式資訊(編碼所使用之最佳預測模式的資訊)，繼而計算編碼對象層及其正下層之最佳預測模式的對應率(產生率)，且作為預測模式對應率表而儲存於暫存器。亦即，產生如第3圖所示之預測模式對應率表而儲存於暫存器。
在步驟S404中，讀取預測模式對應率表並將其儲存於緩衝器。
在步驟S405中，自緩衝器讀取預測模式對應率表，並僅將對應率(產生率)為最大之預測模式作為預測模式探索候補予以設定，且將該資訊儲存於暫存器。此處，該設定、儲存係僅選擇對應於基本層的編碼所得之最佳預測模式之預測模式探索候補而予以設定、儲存。
依此方式，第6圖之流程圖中，係根據具有如第3圖所示之資料構造的預測模式對應率表，以如第5圖所示之形態作縮定預測模式探索候補之處理。
第9圖至第11圖係圖示本發明一實施形態的可調式動態影像編碼裝置之構成。
第9圖係表示本實施形態的可調式動態影像編碼裝置之全部構成，第10圖和第11圖係表示第9圖所示之預測模式探索候補決定部102之詳細構成之一例及其他例子。
繼之，參閱此等裝置構成圖詳細說明有關於本實施形態的可調式動態影像編碼裝置。
本實施形態的可調式動態影像編碼裝置係對於擴張層之處理裝置，基本層係運用非可調式之單層編碼處理。單層編碼處理之一例可列舉非專利文獻2所舉出之SVC的對照編碼JSVM的基本層部份之編碼處理。
首先，最初係參閱第9圖而說明有關於可調式動態影像編碼裝置之全體構成。
預測模式探索候補初始值記憶部101係讀取預測模式探索候補之初始值，並輸出於暫存器。
預測模式探索候補決定部102係讀取預測模式探索候補之初始值，並決定最後進行探索之預測模式探索候補。接著，預測模式探索候補決定部102係將該最後決定的預測模式探索候補之資訊輸出於暫存器，並轉移至最佳預測模式決定部103。有關於本處理部之詳細構成將使用第10圖和第11圖而陳述於後。
最佳預測模式決定部103係自暫存器讀取預測模式探索候補，且實施探索有關於各預測模式探索候補。接著，最佳預測模式決定部103係決定1個編碼所利用之最佳預測模式，且將該資訊輸出於最佳預測模式記憶部104。作為最佳預測模式的決定方法之一例，可列舉將JSVM所進行之編碼量和編碼失真之線形和所顯示之編碼成本達到最小化之預測模式作為最佳方法。
預測殘值信號產造部105係自最佳預測模式記憶部104讀取編碼對象MB之最佳預測模式，使用該最佳預測模式進行動態補償，產生預測殘值信號而輸出於緩衝器。
預測殘值信號編碼部106係自緩衝器讀取編碼對象MB之預測殘值信號，進行該預測殘值信號的編碼，且將編碼資料輸出於緩衝器。本處理之一例，可考慮使用H.264/AVC之對照編碼器JM、或非專利文獻2所舉出之SVC的對照編碼器JSVM之DCT、量子化、可變長度編碼之一連串處理。
全MB完成判定部107係進行是否完成全部的MB之編碼的判定處理。完成全部的MB之編碼時即結束編碼處理，並輸出最後的編碼資料。未完成全部的MB之編碼時，則轉移至編碼對象MB更新部108之處理。
編碼對象MB更新部108係轉移至續接的編碼對象MB，進行預測模式探索候補決定部102之處理。
繼而參閱第10圖說明有關於預測模式探索候補決定部102之一詳細構成例。
預測模式探索候補縮定對象MB指定資訊記憶部201係讀取指定有關於是否為進行預測模式探索候補的縮定之MB之資訊，且輸出於暫存器。
預測模式探索候補縮定對象MB判定部202係自預測模式探索候補縮定對象MB指定資訊記憶部201讀取進行預測模式探索候補之縮定的MB之指定資訊，進行編碼對象MB是否為進行縮定的MB之判定處理。編碼對象MB為進行縮定之MB時，則轉移至預測模式對應率表產生部206的處理。編碼對象MB非為進行縮定的MB時，則將預測模式探索候補之初始值決定作為最後的預測模式探索候補而予以輸出。
預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部203係讀取預測模式對應率的計算對象之編碼完成訊框之指定資訊，並輸出於暫存器。
對象訊框擴張層最佳預測模式記憶部204係對預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部203所讀取之指定資訊所指之預測模式對應率的計算對象訊框，讀取編碼對象層之最佳預測模式資訊，並輸出於暫存器。
對象訊框正下層最佳預測模式記憶部205係對預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部203所讀取之指定資訊所指之預測模式對應率的計算對象訊框，讀取編碼對象層之正下層之最佳預測模式資訊，並輸出於暫存器。
預測模式對應率表產生部206係自對象訊框擴張層最佳預測模式記憶部204讀取預測模式對應率之計算對象訊框的編碼對象層之最佳預測模式資訊。此外，預測模式對應率表產生部206係自對象訊框正下層最佳預測模式記憶部205讀取預測模式對應率的計算對象訊框之編碼對象層之正下層之最佳預測模式資訊，計算相對應之巨集區域和副巨集區域間之最佳預測模式的對應率(產生率)，且作為預測模式對應率表而輸出於預測模式對應率表記憶部207。
預測模式探索候補縮定臨限值記憶部208係讀取預測模式探索候補縮定臨限值，並輸出於暫存器。
預測模式對應率表臨限值比較部209係自預測模式對應率表記憶部207讀取預測模式對應率表的同時，亦自預測模式探索候補縮定臨限值記憶部208讀取預測模式探索候補縮定臨限值。此外，預測模式對應率表臨限值比較部209係調查對應於正下SMB之最佳預測模式的編碼對象MB之最佳預測模式的產生機率，且僅將產生機率為超過預測模式探索候補縮定臨限值之預測模式設定為最後的預測模式探索候補而予以輸出。
依此方式，第10圖所示之裝置構成係根據具有如第3圖所示之資料構造的預測模式對應率表，以如第4圖所示之形態作縮定預測模式探索候補之處理。
繼而參閱第11圖而說明有關於預測模式探索候補決定部102的詳細構成之另外例子。
預測模式探索候補縮定對象MB指定資訊記憶部301係讀取指定有關於是否為進行預測模式探索候補之縮定的MB之資訊，並輸出於暫存器。
預測模式探索候補縮定對象MB判定部302係自預測模式探索候補縮定對象MB指定資訊記憶部301讀取進行預測模式探索候補的縮定之MB之指定資訊，且進行編碼對象MB是否為進行縮定之MB的判定處理。編碼對象MB為進行縮定之MB時，則轉移至預測模式對應率表產生部306之處理。編碼對象MB非為進行縮定之MB時，則將預測模式探索候補之初始值決定為最後的預測模式探索候補而予以輸出。
預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部303係讀取預測模式對應率的計算對象之編碼完成訊框之指定資訊，並輸出於暫存器。
對象訊框擴張層最佳預測模式記憶部304係針對預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部303所讀取之指定資訊所指之預測模式對應率的計算對象訊框，讀取編碼對象層之最佳預測模式資訊，並輸出於暫存器。
對象訊框正下層最佳預測模式記憶部305係針對預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部303所讀取之指定資訊所指之預測模式對應率的計算對象訊框，讀取編碼對象層的正下層之最佳預測模式資訊，並輸出於暫存器。
預測模式對應率表產生部306係自對象訊框擴張層最佳預測模式記憶部304讀取預測模式對應率的計算對象訊框之編碼對象層之最佳預測模式資訊，此外，預測模式對應率表產生部306係自對象訊框正下層最佳預測模式記憶部305讀取預測模式對應率的計算對象訊框之編碼對象層的正下層之最佳預測模式資訊。此外，預測模式對應率表產生部306係計算相對應之巨集區域和副巨集區域間之最佳預測模式的對應率(產生率)，且作為預測模式對應率表而輸出於預測模式對應率表記憶部307。
產生率最大預測模式調查部308係自預測模式對應率表記憶部307讀取預測模式對應率表，且調查對應於正下方SMB之最佳預測模式的編碼對象MB之最佳預測模式的產生機率，且將產生機率為最大之預測模式設定為最後的預測模式探索候補，並予以輸出。
如此處理，第11圖所示之裝置構成係根據具有如第3圖所示之資料構造的預測模式對應率表，以如第5圖所示之形態作縮定預測模式探索候補之處理。
繼而說明有關為了驗證本發明之有效性而實施之實驗結果。
本實驗係將本實施形態安裝於JSVM 9.12.2，將JSVM和本實施形態作比較而進行。影像係使用704×576尺寸的SVC測試影像“City”和“Soccer”、以及1920×1024尺寸的測試影像“Pedestrian”和“Station”。上述解像度之影像係輸入至擴張層，而基本層係輸入該縱橫一半之像素數解像度之影像。編碼數量為129個，QP(Quantization Parameter)係測試22、27、32、37之4個，兩層均使用相同之值。GOP(Group of Pictures)構造係作成IBBBP之階層性的B圖像構造，每16個則裝入I。對應率算出訊框、以及高速模式選擇訊框係如第12圖所示，分別使用最下位時間階次之2個訊框。編碼時間測定係使用Xeon 3.16GHz之CPU。
將編碼量增加率和編碼時間削減率之實驗結果表示於下列之表1。
此處，編碼量增加率係根據Piecewise Cubic Hermite Polynominal Interpolation而產生各QP之編碼量、以及PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)之4個繪示點之間的近似曲線，且將比較對象之2資料的共通區間之編碼量的平均差分值設定為其編碼量增加率。此外，編碼時間削減率為各QP之編碼時間削減率的平均值。
第13圖係圖示“Pedestrian”和“Station”圖像的編碼之編碼特性，第14圖係圖示“Pedestrian”的編碼之編碼時間的變化情形。
根據以上所示之實驗結果，本發明即可驗證出不須根據解像度、影像，而能將編碼量增加率抑制於未達1%，且實現20%左右之編碼時間削減率之狀態。
本發明並不限於上述之實施形態。例如，上述之實施形態雖係說明對基本層和擴張層之階層的層構成使用本發明之例，但，本發明並不限定使用於如此之階層的層構成。
(產業上之可利用性)
本發明係可運用於藉由層構造而實現可縮定性之可調式動態影像編碼，且可藉由使用本發明而削減編碼時間。
101．．．預測模式探索候補初始值記憶部
102．．．預測模式探索候補決定部
103．．．最佳預測模式決定部
104．．．最佳預測模式記憶部
105．．．預測殘值信號產生部
106．．．預測殘值信號編碼部
107．．．全MB完成判定部
108．．．編碼對象MB更新部
201．．．預測模式探索候補縮定對象MB指定資訊記憶部
202．．．預測模式探索候補縮定對象MB判定部
203．．．預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部
204．．．對象訊框擴張層最佳預測模式記憶部
205．．．對象訊框正下層最佳預測模式記憶部
206．．．預測模式對應率表產生部
207．．．預測模式對應率表記憶部
208．．．預測模式探索候補縮定臨限值記憶部
209．．．預測模式對應率表臨限值比較部
301．．．預測模式探索候補縮定對象MB指定資訊記憶部
302．．．預測模式探索候補縮定對象MB判定部
303．．．預測模式對應率計算對象訊框指定資訊記憶部
304．．．對象訊框擴張層最佳預測模式記憶部
305．．．對象訊框正下層最佳預測模式記憶部
306．．．預測模式對應率表產生部
307．．．預測模式對應率表記憶部
308．．．產生率最大預測模式調查部
第1圖表示預測模式對應率表的產生對象之訊框和編碼對象訊框例之說明圖。
第2圖表示本發明一實施形態的動態影像編碼處理之大流程之流程圖。
第3圖本發明一實施形態之預測模式對應率表。
第4圖表示本發明一實施形態的預測模式探索候補之縮定結果之表。
第5圖表示本發明一實施形態的預測模式探索候補之縮定結果之表。
第6圖表示本發明一實施形態的可調式動態影像編碼處理之流程圖。
第7圖表示決定第6圖所示之可調式動態影像編碼處理中所實施之預測模式探索候補的處理例之流程圖。
第8圖表示決定第6圖所示之可調式動態影像編碼處理中所實施之預測模式探索候補的處理之其他例子之流程圖。
第9圖表示本發明一實施形態的可調式動態影像編碼裝置之方塊圖。
第10圖表示第9圖所示之可調式動態影像編碼裝置之預測模式探索候補決定部例的方塊圖。
第11圖表示第9圖所示之可調式動態影像編碼裝置之預測模式探索候補決定部之其他例子的方塊圖。
第12圖表示為了查驗本發明一實施形態的有效性而進行的實驗之對應率算出訊框、以及高速模式選擇訊框之說明圖。
第13圖表示為了查驗本發明一實施形態的有效性而進行的實驗之實驗結果之曲線圖。
第14圖表示為了查驗本發明一實施形態的有效性而進行的實驗之實驗結果之曲線圖。
無元件符號說明

Claims (10)

  1. 一種可調式動態影像編碼方法，係將動態影像予以縮定性地編碼，其具備：根據被定義為能使用之預測模式的使用上不設限制地進行的可調式編碼中所選擇之最佳預測模式之資訊，求得針對上位層和下位層之空間性對應的區塊而應選擇之最佳預測模式的組合之產生率，且產生敘述有關經前述選擇之最佳預測模式和前述應選擇之最佳預測模式的組合與前述產生率的對應關係之對應表之步驟；於進行前述上位層區塊之編碼時，取得前述下位層之前述空間性對應區塊之編碼的經前述選擇之最佳預測模式的資訊之步驟；以及根據前述取得之步驟中所取得之經前述選擇之最佳預測模式的資訊、以及前述對應表所敘述之前述產生率的資訊，自前述對應表所敘述之前述組合中抽出有效的組合，並將所抽出之前述有效組合所具有之前述上位層之最佳預測模式決定作為在前述上位層區塊之編碼中應進行探索之預測模式探索候補之步驟；並且於前述對應表係針對用於對前述下位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式、以及用於對前述上位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式的inter預測模式、intra預測模式及層間預測模式的全部組合記述前述產生率。
  2. 一種可調式動態影像編碼方法，係將動態影像予以縮定 性地編碼，其具備：根據被定義為能使用之預測模式的使用上不設限制地進行的可調式編碼中所選擇之最佳預測模式的資訊，求得針對上位層和下位層之空間性對應的區塊而應選擇之最佳預測模式的組合之產生率，且產生敘述有關前述選擇之最佳預測模式和前述應選擇之最佳預測模式的組合與前述產生率的對應關係之對應表之步驟；根據前述產生率之值，藉由縮定前述對應表所敘述之經前述選擇之最佳預測模式和前述應選擇之最佳預測模式的組合而抽出有效之最佳預測模式的組合，產生所抽出之前述有效之最佳預測模式的組合所敘述之預測模式對應資訊之步驟；於進行前述上位層區塊之編碼時，取得前述下位層之前述空間性對應區塊之編碼的經前述選擇之最佳預測模式的資訊之步驟；以及以前述取得之步驟中所取得之經前述選擇之最佳預測模式的資訊作為關鍵(key)資訊而對照前述預測模式對應資訊，藉此決定前述上位層的區塊之編碼中應進行探索之預測模式探索候補之步驟；並且於前述對應表係針對用於對前述下位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式、以及用於對前述上位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式的inter預測模式、intra預測模式及層間預測模式的全部組合記述前述產生率。
  3. 如申請專利範圍第2項之可調式動態影像編碼方法，其中，產生前述預測模式對應資訊之步驟係將具有表示大於預定的臨限值之值的產生率之前述組合作為有效組合予以抽出。
  4. 如申請專利範圍第2項之可調式動態影像編碼方法，其中，產生前述預測模式對應資訊之步驟係自對前述下位層具有相同的最佳預測模式的最佳預測模式的組合中，將具有表示最大值的產生率之前述組合作為有效組合予以抽出，或者，將依表示較大值的產生率之順序所選擇之預定數量的最佳預測模式的組合作為有效組合予以抽出。
  5. 如申請專利範圍第1項乃至第4項中任一項之可調式動態影像編碼方法，其中，復具備：將使用前述對應表而實施之預測模式的使用上設定限制之可調式編碼、以及未使用前述對應表而實施之預測模式的使用上未設定限制之可調式編碼以交替重覆實施之方式進行控制。
  6. 一種可調式動態影像編碼裝置，係將動態影像予以縮定性地編碼，其具備：產生部，其係根據被定義為能使用之預測模式的使用上不設限制地進行的可調式編碼中所選擇之最佳預測模式的資訊，求得上位層和下位層之空間性對應區塊 而應選擇之最佳預測模式的組合之產生率，產生敘述有關經前述選擇之最佳預測模式和前述應選擇之最佳預測模式的組合與前述產生率的對應關係之對應表；取得部，其係於進行前述上位層區塊之編碼時，取得前述下位層之前述空間性對應區塊的編碼之經前述選擇之最佳預測模式的資訊；以及決定部，其係根據前述取得部中所取得之經前述選擇之最佳預測模式的資訊、以及前述對應表所敘述之前述產生率的資訊，自前述對應表所敘述之前述組合之中抽出有效的組合，並將所抽出之前述有效組合具有之前述上位層之最佳預測模式決定作為在前述上位層的區塊之編碼中應探索之預測模式探索候補；並且於前述對應表係針對用於對前述下位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式、以及用於對前述上位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式的inter預測模式、intra預測模式及層間預測模式的全部組合記述前述產生率。
  7. 一種可調式動態影像編碼裝置，係將動態影像予以縮定性地編碼，其具備：對應表產生部，其係根據被定義為能使用之預測模式的使用上不設限制地進行的可調式編碼中所選擇之最佳預測模式的資訊，求得上位層和下位層之空間性對應區塊而應選擇之最佳預測模式的組合之產生率，產生敘述有關前述選擇之最佳預測模式和前述應選擇之最 佳預測模式的組合與前述產生率的對應關係之對應表；預測模式對應資訊產生部，其係根據前述產生率之值，藉由縮定前述對應表所敘述之經前述選擇之最佳預測模式和前述應選擇之最佳預測模式的組合而抽出有效之最佳預測模式的組合，且產生對該抽出之前述有效之最佳預測模式的組合所敘述的預測模式對應資訊；取得部，其係於進行前述上位層區塊之編碼時，取得前述下位層之前述空間性對應區塊的編碼之經前述選擇之最佳預測模式的資訊；以及決定部，其係以前述取得部中所取得之經前述選擇之最佳預測模式的資訊作為關鍵資訊而對照前述預測模式對應資訊，藉此而決定前述上位層的區塊之編碼中應進行探索之預測模式探索候補；並且於前述對應表係針對用於對前述下位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式、以及用於對前述上位層區塊進行編碼而選擇之前述最佳預測模式的inter預測模式、intra預測模式及層間預測模式的全部組合記述前述產生率。
  8. 如申請專利範圍第6項或第7項之可調式動態影像編碼裝置，其中具備：控制部，其係將使用前述對應表而實施之預測模式的使用上設定限制之可調式編碼、以及未使用前述對應表而實施之預測模式的使用上未設定限制之可調式編碼以交替地重覆實施方式進行控制。
  9. 一種可調式動態影像編碼程式，其係用以在電腦上執行申請專利範圍第1項乃至第5項中任一項之可調式動態影像編碼方法。
  10. 一種電腦可讀取之記錄媒體，其係記憶有用以在電腦上執行申請專利範圍第1項乃至第5項中任一項之可調式動態影像編碼方法之可調式動態影像編碼程式。
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