TWI521890B - Image coding apparatus, method and program, and image decoding apparatus, method and program - Google Patents

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Description

影像編碼裝置、方法及程式、以及影像解碼裝置、方法及程式
本發明係有關於影像編碼裝置、方法及程式、以及影像解碼裝置、方法及程式。
為了有效率地進行影像資料(靜止影像資料及動畫資料)之傳輸或積存，先前以來就將影像資料以壓縮編碼技術進行壓縮。作為此種壓縮編碼技術，例如在動畫資料的情況下，MPEG1～4或H.261～H.264等方式係被廣泛使用。
在這些編碼方式中，是將身為編碼對象的影像資料分割成複數區塊，然後才進行編碼處理。然後，對要作為編碼對象之對象區塊內的像素訊號，生成預測訊號。此處，用來生成預測訊號的預測方法，係有根據畫面內的已編碼領域的解碼訊號來進行預測的畫面內預測，和根據過去已編碼之畫面的解碼訊號來進行預測的畫面間預測。
其中，畫面內預測，係有將編碼對象區塊所相鄰之已再生之像素值，在所定之方向進行外插，以生成預測訊號之方法(例如參照下記專利文獻1)。
另一方面，在通常的畫面間預測時，關於編碼對象區塊，是以從已再生之畫面中探索出類似於該像素訊號之訊號的方法，來生成預測訊號。然後，將藉由探索所得到的訊號所構成之領域與對象區塊之間的空間性位移量亦即運動向量，加以編碼。
在H.264中，為了對應於影像的局部性特徵變化，會採用將對象區塊(例如16×16)分割成不同的區塊尺寸(除了16×16以外，還有例如8×8、8×16、16×8、8×4、4×8、4×4等)之子區塊，就每一子區塊來生成預測訊號的方法。關於H.264中的預測區塊尺寸，例如記載於專利文獻2。
接著，生成從對象區塊的預測訊號中扣除對象區塊之像素訊號而成的殘差訊號，藉由離散餘弦轉換等而進行頻率轉換。一般而言，若轉換區塊內的殘差訊號沒有起伏，則頻率轉換的區塊尺寸係越大而轉換效率越高。然而，預測區塊交界係因為訊號是不連續的，所以若對跨過預測區塊交界而將殘差訊號總結成較大的殘差區塊來實施頻率轉換，則高頻成分會增加，因而導致編碼效率降低。因此，頻率轉換係以和預測訊號生成時相同的區塊單位或比預測訊號生成時還小的區塊單位，來實施之。
然後，已被頻率轉換之轉換係數係被量化，成為量化轉換係數而被熵編碼。各區塊的量化轉換係數中會有含0值較多之傾向，該傾向係預測效率越高則越強。將0值係數作高效率編碼的方法中，係有零樹(zero-tree)編碼。此方法中，係將區塊內的量化轉換數，映射至樹狀結構的葉片(樹狀結構的下端)，基於葉片的係數值，來更新樹狀結構的節點(樹狀結構的中途之分歧點)和葉片的狀態(0或1)。然後，將樹狀結構的狀態與非零量化轉換係數的值，加以編碼。因此，比樹狀結構的某個節點還下方的節點和葉片係呈0值的方式，將區塊內的量化轉換係數對映至樹狀結構的葉片，藉此，就可將值0之量化轉換係數，以較少的代碼量而整個加以編碼。關於零樹編碼，係例如記載於下記專利文獻3。
關於非零量化轉換係數，係例如，以從高頻成分之係數往低頻成分之係數之順序，將各係數的絕對值與正負的符號，進行算術編碼(關於算術編碼係例如記載於專利文獻4)。非零量化轉換係數的絕對值係被轉換成如圖3所示的Unary方式的位元列，各bin的值是使用已備妥之推定機率而被二進位算術編碼。係數的正負也是，令正為0、負為1而使用正負符號的推定機率進行二進位算術編碼。
圖4係以4×4區塊單位來進行頻率轉換時的非零量化轉換係數之編碼的例子。區塊301內的C[0]至C[15]係表示16個量化轉換係數。在各轉換係數之絕對值的二進位算術編碼/解碼時，係使用事先備妥之對於各個頻率成分之轉換係數用的推定機率P[0]至P[15]。非零量化轉換係數，是如係數列302所示從高頻成分往低頻成分而以逆鋸齒掃描之順序排列而進行二進位算術編碼/解碼。
在係數列302中，首先，C[6]的絕對值“1”的Unary方式的位元列亦即“0”，是藉由機率P[6]而被算術編碼。接著，表示正符號的“0”，是以正負符號的推定機率而被編碼。
同樣地，C[3]、C[5]、C[8]、C[1]、C[0]的絕對值係依照圖4而被轉換成Unary方式的位元列，已被轉換之各位元係分別使用P[3]、P[5]、P[8]、P[1]、P[0]的推定機率而被二進位算術編碼/解碼。此外，各推定機率係於編碼的過程中，基於實際編碼/解碼過的係數的機率，而被更新。該更新處理，係為了在編碼與解碼側都能同樣處理，因此在編碼處理和解碼處理中不會發生不匹配。
[先前技術文獻]
[專利文獻]
[專利文獻1]美國專利公報第6765964號
[專利文獻2]美國專利公報第7003035號
[專利文獻3]美國專利公開公報第2006-133680號
[專利文獻4]美國專利公報第6906647號
在先前技術中，非零量化轉換係數的絕對值的編碼以及解碼，係分別使用對其頻率成分所指派的固定之推定機率而實施。然而，量化轉換係數的絕對值係隨著影像的局部特徵或預測編碼的預測性能而變化，因此一般而言，區塊內的各頻率成分和其量化轉換係數的絕對值，並沒有很強的相關。因此，在先前技術，尤其是在畫面內的變化較為劇烈的影像等，有時無法獲得充分的編碼效率。
本發明係為了解決上記課題而硏發，目的在於有效率地實施殘差訊號的熵編碼。
本發明的一側面，係為了解決上記課題，基於區塊內的已編碼/解碼之量化轉換係數的數目、或該當量化轉換係數的絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼‧解碼時所使用之推定機率，藉此以有效率地實施殘差訊號的熵編碼。
亦即，本發明之一側面所述之影像編碼裝置，其特徵為，具備：領域分割手段，係將輸入影像分割成複數領域；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成手段，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換手段，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化手段，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼手段，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼手段，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；前記非零係數編碼手段，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之數目，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可構成為，非零係數編碼手段，係當已編碼之非零量化轉換係數之數目為N個時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
本發明之一側面所述之影像編碼裝置，係除了前述的影像編碼裝置以外，還可採用以下的樣態。亦即，本發明之一側面所述之影像編碼裝置，其特徵為，具備：領域分割手段，係將輸入影像分割成複數領域；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成手段，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換手段，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化手段，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼手段，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼手段，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；前記非零係數編碼手段，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可構成為，非零係數編碼手段，係當已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和為N時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
在如上記的影像編碼裝置中，亦可構成為，非零係數編碼手段，係前記機率模型中的推定機率之數目是M個，且上記N大於M時，則使用第M個推定機率來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
又，亦可構成為，非零係數編碼手段，係以從高頻成分之係數往低頻成分之係數的順序，而將非零量化轉換係數予以編碼。
本發明之一側面所述之影像解碼裝置，其特徵為，具備：資料解析手段，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼手段，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼手段，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化手段，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換手段，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原手段，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；前記非零係數解碼手段，係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之數目，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可構成為，非零係數解碼手段，係當已解碼之非零量化轉換係數之數目為N個時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
本發明之一側面所述之影像解碼裝置，係除了前述的影像解碼裝置以外，還可採用以下的樣態。亦即，本發明之一側面所述之影像解碼裝置，其特徵為，具備：資料解析手段，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼手段，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼手段，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化手段，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換手段，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原手段，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；前記非零係數解碼手段，係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可構成為，非零係數解碼手段，係當已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和為N時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
在如上記的影像解碼裝置中，亦可構成為，非零係數解碼手段，係前記機率模型中的推定機率之數目是M個，且上記N大於M時，則使用第M個推定機率來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
又，亦可構成為，非零係數解碼手段，係以從高頻成分之係數往低頻成分之係數的順序，而將非零量化轉換係數予以解碼。
可是，上述的涉及影像編碼裝置之發明，係亦可視為涉及影像編碼方法之發明，而可描述如以下。
本發明之一側面所述之影像編碼方法，係屬於被影像編碼裝置所執行的影像編碼方法，其特徵為，具備：領域分割步驟，係將輸入影像分割成複數領域；和預測步驟，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成步驟，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換步驟，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化步驟，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼步驟，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼步驟，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；在前記非零係數編碼步驟中，前記影像編碼裝置，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之數目，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。此外，此時，亦可為，在非零係數編碼步驟中，前記影像編碼裝置，係當已編碼之非零量化轉換係數之數目為N個時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
本發明之一側面所述之影像編碼方法，係除了前述的影像編碼方法以外，還可採用以下的樣態。亦即，本發明之一側面所述之影像編碼方法，係屬於被影像編碼裝置所執行的影像編碼方法，其特徵為，具備：領域分割步驟，係將輸入影像分割成複數領域；和預測步驟，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成步驟，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換步驟，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化步驟，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼步驟，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼步驟，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；在前記非零係數編碼步驟中，前記影像編碼裝置，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。此外，此時，亦可為，在非零係數編碼步驟中，前記影像編碼裝置，係當已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和為N時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
又，上述的涉及影像解碼裝置之發明，係亦可視為涉及影像解碼方法之發明，而可描述如以下。
本發明之一側面所述之影像解碼方法，係屬於被影像解碼裝置所執行的影像解碼方法，其特徵為，具備：資料解析步驟，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼步驟，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼步驟，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化步驟，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換步驟，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測步驟，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原步驟，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；在前記非零係數解碼步驟中，前記影像解碼裝置係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之數目，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。此外，此時，亦可為，在非零係數解碼步驟中，前記影像解碼裝置，係當已解碼之非零量化轉換係數之數目為N個時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
本發明之一側面所述之影像解碼方法，係除了前述的影像解碼方法以外，還可採用以下的樣態。亦即，本發明之一側面所述之影像解碼方法，係屬於被影像解碼裝置所執行的影像解碼方法，其特徵為，具備：資料解析步驟，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼步驟，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼步驟，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化步驟，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換步驟，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測步驟，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原步驟，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；在前記非零係數解碼步驟中，前記影像解碼裝置係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。此外，此時，亦可為，在非零係數解碼步驟中，前記影像解碼裝置，係當已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和為N時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
可是，上述的涉及影像編碼裝置之發明，係亦可視為涉及影像編碼程式之發明，而可描述如以下。
本發明之一側面所述之影像編碼程式，其特徵為，係使電腦作動成為：領域分割手段，係將輸入影像分割成複數領域；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成手段，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換手段，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化手段，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼手段，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼手段，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；前記非零係數編碼手段，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之數目，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可為，非零係數編碼手段，係當已編碼之非零量化轉換係數之數目為N個時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
本發明之一側面所述之影像編碼程式，係除了前述的影像編碼程式以外，還可採用以下的樣態。亦即，本發明之一側面所述之影像編碼程式，其特徵為，係使電腦作動成為：領域分割手段，係將輸入影像分割成複數領域；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成手段，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換手段，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化手段，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼手段，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼手段，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；前記非零係數編碼手段，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可為，非零係數編碼手段，係當已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和為N時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
又，上述的涉及影像解碼裝置之發明，係亦可視為涉及影像解碼程式之發明，而可描述如以下。
本發明之一側面所述之影像解碼程式，其特徵為，係使電腦作動成為：資料解析手段，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼手段，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼手段，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化手段，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換手段，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原手段，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；前記非零係數解碼手段，係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之數目，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可為，非零係數解碼手段，係當已解碼之非零量化轉換係數之數目為N個時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
本發明之一側面所述之影像解碼程式，係除了前述的影像解碼程式以外，還可採用以下的樣態。亦即，本發明之一側面所述之影像解碼程式，其特徵為，係使電腦作動成為：資料解析手段，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼手段，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼手段，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化手段，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換手段，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原手段，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；前記非零係數解碼手段，係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之絕對值，而從由複數推定機率所成之機率模型中，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。此外，此時亦可為，非零係數解碼手段，係當已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和為N時，則從由複數推定機率所成之機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
若依據本發明之一側面，則可隨著區塊內的過去曾編碼過之量化轉換係數的狀況來選擇在非零量化轉換係數的編碼‧解碼時所使用的推定機率，因此可高效率地實施殘差訊號的熵編碼。
以下，針對本發明的實施形態，使用圖1～圖16來說明。
(關於影像編碼裝置)
圖1中係圖示了本發明所述之影像編碼裝置100的區塊圖。影像編碼裝置100係具備：輸入端子101、區塊分割器102、差分器103、轉換器104、量化器105、零/非零係數資訊熵編碼器106、非零係數熵編碼器107、畫格記憶體108、逆量化器109、逆轉換器110、加算器112、預測器113、預測參數編碼器115及輸出端子114。
以下，說明如上記所構成之影像編碼裝置100之動作。由複數張影像所成之動畫的訊號，係被輸入至輸入端子101。作為編碼對象之影像，係於區塊分割器102中，被分割成複數領域。在本實施形態中作為一例，係被分割成8×8像素所成的區塊，但亦可分割成其以外之區塊尺寸或形狀。
接著，編碼處理對象之領域(以下稱作「對象區塊」)，係被輸入至差分器103。
預測器113，係將對於對象區塊之像素訊號的預測訊號加以生成，輸出至差分器103。預測方法中，係有畫面間預測和畫面內預測。在畫面間預測時，係將過去曾被編碼之後又被復原的再生影像當作參照影像，從該當參照影像，求出能夠對於子區塊給予最小誤差之預測訊號的運動資訊。另一方面，在畫面內預測時，是基於使用與子區塊在空間上相鄰之已再生之像素值的所定方法來進行複製處理(對子區塊內的各像素位置進行複製處理)，以生成畫面內預測訊號。關於具體的預測訊號之生成方法，在本發明中係沒有限定。預測訊號之生成所需的附加資訊(預測方法、運動資訊等)係於預測參數編碼器115中被熵編碼(算術編碼、可變長度碼等)，輸出至輸出端子114。
差分器103，係藉由算出對象區塊之影像訊號與預測訊號的差分，而生成對象區塊的殘差訊號，輸出至轉換器104。
殘差訊號，係每4個4×4像素之子區塊地被轉換器104進行離散餘弦轉換，轉換後的各子區塊的轉換係數係被輸出至量化器105。此外，本實施形態中雖然將子區塊的尺寸設為4×4像素，但亦可為其他的尺寸。又，亦可不分割。
量化器105係將各子區塊的轉換係數予以量化以生成量化轉換係數，輸出至零/非零係數資訊熵編碼器106和非零係數熵編碼器107。同時，各子區塊的量化轉換係數係被輸出至逆量化器109。
零/非零係數資訊熵編碼器106，係將子區塊內的各量化轉換係數的零值‧非零值的狀態進行熵編碼，非零係數熵編碼器107係將子區塊內的非零量化轉換係數的值進行熵編碼。編碼資料，係成為殘差訊號的編碼資料而經由輸出端子114而被輸出。熵編碼，係在本實施形態中假設為算術編碼而進行說明。以下說明，零/非零係數資訊熵編碼器106及非零係數熵編碼器107各自所進行之熵編碼。
零/非零係數資訊熵編碼器106，係針對各子區塊，將量化轉換係數映射至事先準備的樹狀結構的葉片，依照各葉片的係數值來更新樹狀結構的節點與葉片之狀態。然後，將樹狀結構的節點與葉片之狀態，進行熵編碼。
此處，說明樹狀結構、子區塊分割及零樹編碼。在本實施形態中，係以對象區塊是8×8像素且將對象區塊分割成由16像素所成的4個子區塊的方法為例，進行說明。
以圖2來說明樹狀結構的生成方法。在樹狀結構中，打x記號的分歧點稱作「節點」，以數字表示的樹的下端稱作「葉片」。節點與葉片之狀態係以0或1的值來表示，各節點的狀態，係由2個分枝的節點或葉片的狀態而決定。關於x所示的某個節點(對象節點)，分枝的2個節點(或葉片)的狀態皆為0時則對象節點的狀態係為0，2個分枝的節點(或葉片)的狀態中有任一方或雙方是1時則對象節點的狀態係為1。
子區塊61的數字係表示各量化轉換係數在子區塊內的位置，係對應於樹狀結構的樹62的數字。將子區塊61的各量化轉換係數，映射至樹62的相同數字的葉片。各葉片的狀態，係當所被映射之量化轉換係數為非零的情況下則是1，為零的情況下則是0。一旦決定葉片的狀態，則從樹狀結構的右下往左上，依序決定x標記之節點的狀態。因此可知，x的狀態為0時，則以該當節點為起點的樹中所屬的葉片所對應之量化轉換係數的值係皆為0。
在零樹編碼中，是將樹狀結構的節點與葉片之狀態，以預先定好的程序(例如將x記號從左上往右下依序搜尋)而加以編碼。此時，若某個節點的狀態為0，則以該節點為起點之樹中所屬的節點與葉片之狀態係皆為0，因此這些節點與葉片之狀態就沒有進行編碼之必要。因此，表示樹狀結構的葉片與各量化轉換係數之對應的映射圖，係以使得量化轉換係數的零係數能被較少編碼量而有效率地被編碼的方式，而被決定。此處，所謂機率模型，係將1個編碼要素(此處係為節點)變成0的機率(或是變成1的機率)，針對各編碼要素(此處係為節點以及葉片)而加以設定而成者。此外，若有預先定好，則亦可使用與複數節點與葉片之狀態的編碼時相同的機率模型。又，在算術編碼的情況下，機率模型，係亦可基於已發生之編碼而被更新。
如此，零/非零係數資訊熵編碼器106，係將節點和葉片的狀態，進行熵編碼。然後，將對象區塊中的節點與葉片之狀態的編碼資料，輸出至輸出端子114。
非零係數熵編碼器107，係將所被輸入之對象區塊中的子區塊內的非零量化轉換係數，進行編碼，輸出至輸出端子114。
使用圖5來說明本發明中的非零量化轉換係數的編碼方法。
關於非零量化轉換係數的編碼，係以從高頻成分之係數往低頻成分之係數之順序，將各係數的絕對值與正負的符號，進行算術編碼。具體而言，是將非零量化轉換係數的絕對值，轉換成如圖3所示的Unary方式之位元列。將子區塊內的各量化轉換係數予以二進位化而成的位元列之編碼時所使用的機率模型中，係準備了0的發生機率為不同的複數推定機率。然後，將各bin的值，以基於子區塊內的目前為止已經編碼過的轉換係數的絕對值所選擇的推定機率，而進行二進位算術編碼。係數的正負也是，令正為0、負為1而使用正負符號的推定機率來進行算術編碼。
圖5係以4×4區塊單位來進行頻率轉換時，非零量化轉換係數的編碼/解碼時的推定機率選擇處理。區塊301內的C[0]至C[15]係表示16個量化轉換係數([]內係為用來識別區塊內量化轉換係數之位置用的指數)。作為各轉換係數之絕對值的二進位算術編碼/解碼時所用的機率模型，係準備了二進位值為0之重複率不同的16個推定機率(P[0]至P[15]；[]內係用來識別推定機率的指數)。在本實施形態中係準備了，從P[0]往P[15]而0值的發生機率被設定成越來越小的16個推定機率。圖15係該機率模型的初期資料。圖15的橫軸係表示推定機率的指數，縱軸係表示下個編碼/解碼對象的bin會是0的機率。
非零量化轉換係數，是如係數列302所示從高頻成分往低頻成分而以逆鋸齒掃描之順序排列而進行二進位算術編碼/解碼。
在係數列302的例子中，首先，以逆鋸齒掃描的順序來搜尋係數列，偵測出非零的係數(在圖5的例子中係為C[6])。然後，將C[6]的絕對值“1”的Unary方式的位元列亦即“0”，以機率P[0]來進行算術編碼/解碼。接著，將表示正符號的“0”，以正負符號的推定機率(例如符號為正的機率)，進行編碼/解碼。此外，最初是從16個推定機率當中的P[0]開始。
第2步，從C[6]起以逆鋸齒掃描順序來搜尋係數列，偵測出非零的係數(在圖5的例子中係為C[3])。然後，將C[3]的絕對值“1”的Unary方式的位元列亦即“0”，以機率P[1]來進行算術編碼/解碼。此時，由於前一個編碼/解碼過的係數的絕對值是1，因此該編碼/解碼時係對P[0]的指數增加1而使用P[1]。接著，將表示負符號的“1”，以正負符號的推定機率來進行編碼/解碼。
同樣地，第3步，從C[3]起以逆鋸齒掃描順序來搜尋係數列，偵測出非零的係數(在圖5的例子中係為C[5])。然後，將C[5]的絕對值“2”的Unary方式的位元列亦即“10”的各bin，以機率P[2]來進行算術編碼/解碼，接著，將表示正符號的“0”，以正負符號的推定機率來進行編碼/解碼。此時，由於前一個編碼/解碼過的係數的絕對值是1，因此該編碼/解碼時係對P[1]的指數增加1而使用P[2]。
第4步，從C[5]起以逆鋸齒掃描順序來搜尋係數列，偵測出非零的係數(在圖5的例子中係為C[8])。然後，將C[8]的絕對值“3”的Unary方式的位元列亦即“110”，以機率P[4]來進行算術編碼/解碼，接著，將表示負符號的“1”，以正負符號的推定機率來進行編碼/解碼。此時，由於前一個編碼/解碼過的係數的絕對值是2，因此該編碼/解碼時係對P[2]的指數增加2而使用P[4]。
第5步，從C[8]起以逆鋸齒掃描順序來搜尋係數列，偵測出非零的係數(在圖5的例子中係為C[1])。然後，將C[1]的絕對值“1”的Unary方式的位元列亦即“0”，以機率P[7]來進行算術編碼/解碼，接著，將表示正符號的“0”，以正負符號的推定機率來進行編碼/解碼。此時，由於前一個編碼/解碼過的係數的絕對值是3，因此該編碼/解碼時係對P[4]的指數增加3而使用P[7]。
最後，從C[1]起以逆鋸齒掃描順序來搜尋係數列，偵測出非零的係數(在圖5的例子中係為C[0])。然後，將C[0]的絕對值“4”的Unary方式的位元列亦即“1110”，以機率P[8]來進行算術編碼/解碼，接著，將表示正符號的“0”，以正負符號的推定機率來進行編碼/解碼。此時，由於前一個編碼/解碼過的係數的絕對值是1，因此該編碼/解碼時係對P[7]的指數增加1而使用P[8]。
如此，基於上一個編碼/解碼過的量化轉換係數的絕對值，來選擇要將下個量化轉換係數的絕對值進行編碼/解碼之際的推定機率。此外，當下次使用的推定機率的指數是超過了機率模型中所準備的最大值(本實施形態係為15)時，則如圖5所示會重複使用P[15]。
此處，是將子區塊內的已編碼/解碼之二進位值的數目，來選擇下個量化轉換係數之絕對值的編碼/解碼時所使用的推定機率。例如，上個已編碼/解碼過的量化轉換係數的絕對值為2時(上記的C[5]之例子)，將下個量化轉換係數的絕對值(上記的C[8]之例子)進行編碼/解碼時，是使用對上個量化轉換係數之絕對值的編碼/解碼中所使用過的P[x]的指數(此例中係x=2)增加2的P[x+2]。
作為不同於圖5之方法的另一例，還有基於子區塊內的已編碼/解碼之量化轉換係數的數目(個數)，來選擇下個非零量化轉換係數之編碼/解碼時所使用的推定機率之方法。圖16係圖示該當另一例。在圖16中，將上個係數以P[x]進行過編碼/解碼時(例如將C[6]以P[0]進行編碼/解碼)，對於下個要編碼/解碼的係數係會使用P[x+1](將C[3]以P[1]進行編碼/解碼)。亦即，所被使用之推定機率的指數是每次加算1，藉此，就會選擇與已編碼/解碼之量化轉換係數的數目相對應之指數的推定機率。
又，各推定機率係於編碼/解碼的過程中，是從初期資料，基於實際編碼/解碼過的係數的重複率，而被更新。該更新處理，係為了在編碼/解碼側都能同樣處理，因此在編碼處理和解碼處理中不會發生不匹配。
逆量化器109，係將各子區塊的量化轉換係數予以逆量化而將轉換係數予以復原，輸出至逆轉換器110。
逆轉換器110，係將各子區塊的轉換係數進行逆轉換而將殘差訊號予以復原，輸出至加算器112。
加算器112，係各子區塊的已復原之殘差訊號與對象區塊之預測訊號進行加算，以復原對象區塊的再生訊號。
已被復原之再生訊號，係被輸出至畫格記憶體108，當作預測處理時所使用的參照影像而被保存。
(關於影像編碼方法)
以下，使用圖6，來說明影像編碼裝置100所執行的影像編碼方法所涉及之處理。圖係圖示了1區塊份的編碼處理。此處係假設對象區塊是8×8像素的區塊。
首先，預測器113係生成對象區塊之預測訊號，將預測訊號之生成上所必須之附加資訊，加以編碼(S101)。接著，差分器103係對每一4×4像素的子區塊，生成對象區塊之預測訊號與影像訊號的殘差訊號。轉換器104係對每一4×4像素的子區塊，進行殘差訊號之轉換，量化器105係對每一4×4像素的子區塊進行上記轉換後之殘差訊號的量化，藉此以生成量化轉換係數(S102)。
接著，零/非零係數資訊熵編碼器106，係藉由於圖2中所說明過之處理，將子區塊61的量化轉換係數映射至樹狀結構62的葉片，依照各葉片的係數值，更新樹狀結構的節點與葉片之狀態。然後，將樹狀結構的葉片與節點之狀態，進行編碼(S103)。
接著，非零係數熵編碼器107，係基於圖5所示的推定機率選擇處理，而將子區塊的量化轉換係數當中的非零係數，進行編碼(S104)。細節將於後述。
接著，逆量化器109係對各子區塊的量化轉換係數，進行逆量化，逆轉換器110係對上記逆量化後的量化轉換係數，進行逆轉換，藉此而復原出各子區塊的殘差訊號(S105)。
接著，加算器112，係對象區塊之預測訊號和各子區塊的殘差訊號進行加算，以復原出對象區塊的再生訊號(S106)。
最後，影像編碼裝置100，係將已編碼的樹狀結構的零樹編碼資料及非零量化轉換係數的編碼資料，和預測訊號之生成時所使用之附加資訊的編碼資料，從輸出端子114予以輸出(S107)。
圖7係圖示了，被非零係數熵編碼器107所執行的，對1個4×4像素之子區塊的量化轉換係數之非零係數編碼處理(圖6的步驟S104之處理)。圖7的流程圖中的Z[k]係表示，將圖5的量化轉換係數區塊301的各係數的指數k，藉由逆鋸齒掃描轉而換成係數列302時的轉換後的指數Z[k]。轉換前的指數k與轉換後的指數Z[k]之對應，係示於圖5的表303。
首先，非零係數熵編碼器107，係將表示子區塊內之量化轉換係數之編碼順序的k，和表示推定機率之指數的m，初期化成0(S501)。
接著，非零係數熵編碼器107，係讀取圖5所示的量化轉換係數C[Z[k]](S502)，當其值為0時則前進至S508，不是0時則前進至S504(S503)。
在S504中，非零係數熵編碼器107係將C[Z[k]]的絕對值所對應之位元列，以P[m]進行二進位算術編碼，接著，將C[Z[k]]的正負符號的二進位值，進行編碼。關於二進位算術編碼係已經在圖5中說明過了，因此這裡省略細節。
非零係數熵編碼器107，係在S505中，對m加算C[Z[k]]的絕對值而將m的值更新，在S506中係調查m的值是否為16以上。此處，若m的值是16以上時則於S507中將m的值設定成15，若m的值是小於15時則於S508中為了下個量化轉換係數的編碼，而對k的值增加1。
以下，重複S502至S508之處理，直到k的值成為16、子區塊內的所有量化轉換係數的編碼都結束為止(S509)。
此外，雖然在步驟S505中是對m加算C[Z[k]]的絕對值來更新m的值，但亦可取代C[Z[k]]的絕對值，改為加算1。
(關於影像解碼裝置)
圖8中係圖示了本發明所述之影像解碼裝置900的區塊圖。影像解碼裝置900係具備：輸入端子901、資料解析器902、零/非零係數資訊熵解碼器903、非零係數熵解碼器904、逆量化器906、逆轉換器907、加算器908、畫格記憶體910、預測參數解碼器905、預測器911及輸出端子909。
以下，說明如上記所構成之影像解碼裝置900之動作。一旦已被編碼之位元串流被輸入至輸入端子901，則資料解析器902，係將處理對象的對象區塊解碼所必須之編碼資料，從位元串流中切出。然後，資料解析器902，係將關於下個解碼對象的8×8像素(本發明的區塊尺寸係不限定於8×8)之對象區塊的編碼資料，分離成殘差訊號的編碼資料(亦即將樹狀結構的節點與葉片之狀態進行零樹編碼所得到的編碼資料、及非零量化轉換係數的編碼資料)、和預測訊號之生成上所需之附加資訊的編碼資料。將樹狀結構的節點與葉片之狀態進行零樹編碼所得到的編碼資料係被輸出至零/非零係數資訊熵解碼器903，非零量化轉換係數的編碼資料係被輸出至非零係數熵解碼器904，預測訊號之生成上所需之附加資訊的編碼資料係被輸出至預測參數解碼器905。
零/非零係數資訊熵解碼器903，係將對象區塊內的各子區塊(此處，子區塊的尺寸雖然設成4×4像素，但並不限定於該尺寸)的樹狀結構的節點與葉片之狀態，進行熵解碼。然後，零/非零係數資訊熵解碼器903，係將已被解碼之表示葉片狀態為1的量化轉換係數(非零量化轉換係數)之資訊，經由訊號線L903而輸出至非零係數熵解碼器904。
非零係數熵解碼器904，係基於經由線L903所輸入的量化轉換係數的零/非零資訊，而將所被輸入的非零量化轉換係數的編碼資料，進行熵解碼，復原出量化轉換係數的值。已被復原之各子區塊的量化轉換係數的解碼值，係被輸出至逆量化器906。
關於非零量化轉換係數的解碼，係以從高頻成分之係數往低頻成分之係數之順序，將各係數的絕對值與正負的符號，進行算術解碼。具體而言，首先，基於子區塊內目前為止已解碼之轉換係數的絕對值，來選擇下個轉換係數之解碼時所使用的推定機率。接著，使用所選擇的推定機率，將bin進行二進位算術解碼，直到符合於圖3所示之Unary方式之位元列之任一者為止。然後，依照圖3，決定非零量化轉換係數的絕對值。接著，係數的正負也是，令正為0、負為1而使用正負符號的推定機率來進行算術解碼。關於非零量化轉換係數的解碼處理以及非零係數熵解碼器904中的非零量化轉換係數之解碼時的推定機率選擇處理，由於已經基於圖5、圖15、圖16而說明過了，因此這裡省略詳細說明。
逆量化器906，係將各子區塊的量化轉換係數的解碼值予以逆量化，復原出各子區塊的轉換係數。逆轉換器907，係將各子區塊的轉換係數予以逆轉換，以生成再生殘差訊號。
另一方面，預測參數解碼器905係將預測訊號之生成所需之附加資訊的編碼資料加以復原，然後預測器911係生成對象區塊的預測訊號。
加算器908，係各子區塊的再生殘差訊號與對象區塊之預測訊號進行加算，以復原出對象區塊的再生訊號。已被復原之再生訊號，係被輸出至畫格記憶體910，當作預測處理時所使用的參照影像而被保存。
(關於影像解碼方法)
以下，使用圖9，來說明影像解碼裝置900所執行的影像解碼方法所涉及之處理。圖係圖示了1區塊份的解碼處理。此處係假設對象區塊是8×8像素的區塊。
首先，在影像解碼裝置900中，一旦輸入壓縮資料(S901)，則資料解析器902係將對象區塊的編碼資料予以抽出(S902)。亦即，此處，對象區塊的各子區塊(4×4像素)所相關之樹狀結構的節點與葉片之狀態的編碼資料，和非零量化轉換係數(樹狀結構中對應於狀態為1之葉片的係數)的編碼資料，和預測訊號之生成上所需之附加資訊的編碼資料，會被抽出。然後，樹狀結構的節點與葉片之狀態的編碼資料係被輸出至零/非零係數資訊熵解碼器903，非零量化轉換係數的編碼資料係被輸出至非零係數熵解碼器904，附加資訊的編碼資料係被輸出至預測參數解碼器905。
預測參數解碼器905係將附加資訊的編碼資料予以解碼，預測器911係基於在預測參數解碼器905中已被解碼的附加資訊而生成對象區塊之預測訊號(S903)。
接下來，零/非零係數資訊熵解碼器903，係將各子區塊(4×4像素)所相關之樹狀結構的節點與葉片之狀態的編碼資料予以解碼，復原出樹狀結構的節點與葉片之狀態(S904)。
非零係數熵解碼器904，係基於已解碼之各子區塊的樹狀結構的節點與葉片之狀態，而將表示葉片狀態為1的量化轉換係數(非零量化轉換係數)的值，加以復原(S905)。關於非零量化轉換係數的解碼，將於後述。
又，逆量化器906係對各子區塊的量化轉換係數進行逆量化，逆轉換器907係對逆量化後的量化轉換係數，進行逆轉換，藉此而復原出殘差訊號(S906)。
最後，加算器908係對已復原之殘差訊號，加算預測訊號，而復原出對象區塊的再生訊號。已被復原的再生訊號，係被暫時儲存在畫格記憶體910中(S907)。
圖10係圖示了，被非零係數熵解碼器904所執行的，對1個4×4像素之子區塊的量化轉換係數之非零係數解碼處理(圖9的步驟S905之處理)。圖10的流程圖中的Z[k]係表示，將圖5的量化轉換係數區塊301的各係數的指數k，藉由逆鋸齒掃描轉而換成係數列302時的轉換後的指數Z[k]。轉換前的指數k與轉換後的指數Z[k]之對應，係示於圖5的表303。
首先，非零係數熵解碼器904，係將表示子區塊內之量化轉換係數之解碼順序的k，和表示推定機率之指數的m，初期化成0(S601)。
接著，非零係數熵解碼器904，係讀取圖5所示的量化轉換係數C[Z[k]]所對應之樹狀結構的葉片的值leaf[Z[k]](S602)，當其值為0時則於S608中將C[Z[k]]的值以0進行解碼，不是0時則前進至S604(S603)。
在S604中，非零係數熵解碼器904係將C[Z[k]]的絕對值，以P[m]進行二進位算術解碼，接著，將C[Z[k]]的正負符號的二進位值，予以解碼。關於二進位算術解碼係已經在圖5中說明過了，因此這裡省略細節。
然後，非零係數熵解碼器904，係在S605中，對m加算C[Z[k]]的絕對值而將m的值更新，在S606中係調查m的值是否為16以上。此處，若m的值是16以上時則於S607中將m的值設定成15，若m的值是小於15時則於S609中為了下個量化轉換係數的編碼，而對k的值增加1。
以下，重複S602至S609之處理，直到k的值成為16、子區塊內的所有量化轉換係數的編碼都結束為止(S610)。
此外，雖然在步驟S605中是對m加算C[Z[k]]的絕對值來更新m的值，但亦可取代C[Z[k]]的絕對值，改為加算1。
(變形例)
在上記中，雖然非零量化轉換係數的編碼與解碼是從高頻成分往低頻成分以逆鋸齒掃描之順序來實施，但並不限定於該順序。例如，將區塊301內的係數以逐線掃描順序(在區塊301中係為C[0],C[1],C[2]…之順序)、鋸齒掃描順序(在區塊301中係為C[0],C[1],C[4],C[8]…之順序，是係數列302的相反)、逆逐線掃描順序等，亦可適用本發明。
在上記中，雖然準備的機率模型(由P[0]～P[15]所構成)是一種，但亦可隨著預測方法貨區塊尺寸等而個別準備。又，機率模型中所含之推定機率的個數係不一定要和區塊內的轉換係數之數目相同。只要在編碼側與解碼側都有相同的機率模型，則即使推定機率是任意數，仍可實施本發明。
又，在上記中，雖然當所選擇之推定機率的號碼是大於準備的推定機率時，就選擇0的發生頻率最低的推定機率，但亦可預先訂定任意的推定機率，也可準備另外的推定機率。
在上記中雖然將量化轉換係數以Unary方式而轉換成二進位碼，但亦可用別的方法。例如，將值的等級加以限制的Truncated unary方式、將值的等級劃分成2階段的Concatenated unary方式或固定長度方式等，都可適用本發明。
在上記中雖然使用算術編碼，但即使可變長度編碼也可適用本發明。此時，例如，基於區塊內的已編碼/解碼之量化轉換係數的數目或絕對值，而從複數備妥之可變長度編碼表，選擇使用下個量化轉換係數之編碼/解碼時所用的編碼表。
上記中，雖然是將區塊內的量化轉換係數的零/非零係數之狀態以零樹編碼來進行編碼，但不限定於該方法。例如，亦可為是將區塊內的非零係數的數目和位置加以編碼的方法等，也可使用將區塊內連續零的數目予以編碼的Zero-Run編碼等。
(關於影像編碼程式、影像解碼程式)
涉及影像編碼裝置之發明，係可視為涉及令電腦成為影像編碼裝置而發揮機能的影像編碼程式之發明。或者，亦可將本實施形態所涉及之影像編碼裝置，以程式的方式儲存在記錄媒體中來提供。又，涉及影像解碼裝置之發明，係可視為涉及令電腦成為影像解碼裝置而發揮機能的影像解碼程式之發明。或者，亦可將本實施形態所涉及之影像解碼方法，以程式的方式儲存在記錄媒體中來提供。
影像編碼程式及影像解碼程式，係例如被儲存在記錄媒體中來提供。作為記錄媒體則例如有，軟碟片、CD-ROM、DVD等記錄媒體，或是ROM等記錄媒體，或是半導體記憶體等。
圖13中係圖示了，用來使電腦成為影像編碼裝置而發揮機能所需的影像編碼程式之模組。如圖13所示，影像編碼程式P100，係具備：輸入模組P101、區塊分割模組P102、差分模組P103、轉換模組P104、量化模組P105、零/非零係數資訊熵編碼模組P106、非零係數熵編碼模組P107、記憶模組P108、逆量化模組P109、逆轉換模組P110、加算模組P112、預測模組P113、輸出模組P114、及預測參數編碼模組P115。
藉由執行上記各模組所實現的機能，係和上述圖1的影像編碼裝置100的機能相同。亦即，於機能面而言，圖11的輸入模組P101係相當於圖1的輸入端子101，區塊分割模組P102係相當於區塊分割器102，差分模組P103係相當於差分器103，轉換模組P104係相當於轉換器104，量化模組P105係相當於量化器105，零/非零係數資訊熵編碼模組P106係相當於零/非零係數資訊熵編碼器106，非零係數熵編碼模組P107係相當於非零係數熵編碼器107，記憶模組P108係相當於畫格記憶體108，逆量化模組P109係相當於逆量化器109，逆轉換模組P110係相當於逆轉換器110，加算模組P112係相當於加算器112，預測模組P113係相當於預測器113，輸出模組P114係相當於輸出端子114，預測參數編碼模組P115係相當於預測參數編碼器115。
圖14中係圖示了，用來使電腦成為影像解碼裝置而發揮機能所需的影像解碼程式之模組。如圖14所示，影像解碼程式P900，係具備：輸入模組P901、資料解析模組P902、零/非零係數資訊熵解碼模組P903、非零係數熵解碼模組P904、預測參數解碼模組P905、逆量化模組P906、逆轉換模組P907、加算模組P908、輸出模組P909、記憶模組P910、及預測模組P911。
藉由執行上記各模組所實現的機能，係和上述圖9的影像解碼裝置900的機能相同。亦即，於機能面而言，圖14的輸入模組P901係相當於圖8的輸入端子901，資料解析模組P902係相當於資料解析器902，零/非零係數資訊熵解碼模組P903係相當於零/非零係數資訊熵解碼器903，非零係數熵解碼模組P904係相當於非零係數熵解碼器904，預測參數解碼模組P905係相當於預測參數解碼器905，逆量化模組P906係相當於逆量化器906，逆轉換模組P907係相當於逆轉換器907，加算模組P908係相當於加算器908，輸出模組P909係相當於輸出端子909，記憶模組P910係相當於畫格記憶體910，預測模組P911係相當於預測器911。
如上記所被構成的影像編碼程式P100及影像解碼程式P900，係被記憶在圖11所示的記錄媒體10中，被後述的電腦30所執行。
圖11係將記錄媒體中所記錄之程式加以執行所需之電腦的硬體構成之圖示，圖12係將記錄媒體中所記憶之程式加以執行所需之電腦的斜視圖。作為電腦，亦包含具備CPU而可進行軟體所致之處理或控制的DVD播放器、機上盒、行動電話等。
如圖11所示，電腦30，係具備：軟碟驅動裝置、CD-ROM驅動裝置、DVD驅動裝置等讀取裝置12、讓作業系統常駐的作業用記憶體(RAM)14、用來記憶記錄媒體10中所記憶之程式的記憶體16、顯示器這類顯示裝置18、屬於輸入裝置的滑鼠20及鍵盤22、進行資料收送用的通訊裝置24、控制著程式之執行的CPU26。電腦30，係一旦把記錄媒體10插入至讀取裝置12，則從讀取裝置12就可向記錄媒體10中所儲存的影像編碼程式P100進行存取，藉由該當影像編碼程式P100，就可成為本發明所述之影像編碼裝置而動作。又，電腦30，係一旦把記錄媒體10插入至讀取裝置12，則從讀取裝置12就可向記錄媒體10中所儲存的影像解碼程式P900進行存取，藉由該當影像解碼程式P900，就可成為本發明所述之影像解碼裝置而動作。
如圖12所示，影像編碼程式或是影像解碼程式，係可以被重疊於載波之電腦資料訊號40的方式，透過網路而提供。此時，電腦30，係將通訊裝置24所接收到的影像編碼程式或影像解碼程式，記憶在記憶體16，就可執行該當影像編碼程式或影像解碼程式。
若依據以上說明的本實施形態，則由於可基於子區塊內的已編碼/解碼之量化轉換係數的數目、或該當量化轉換係數的絕對值，而選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼‧解碼時所使用之推定機率，因此可隨著區塊之特徵或區塊內的過去曾編碼過之量化轉換係數的狀況，而高效率地進行預測誤差訊號的編碼。
100．．．影像編碼裝置
101、901．．．輸入端子
102．．．區塊分割器
103．．．差分器
104．．．轉換器
105．．．量化器
106．．．零/非零係數資訊熵編碼器
107．．．非零係數熵編碼器
108、910．．．畫格記憶體
109、906．．．逆量化器
110、907．．．逆轉換器
112、908．．．加算器
113、911．．．預測器
114、909．．．輸出端子
115．．．預測參數編碼器
900．．．影像解碼裝置
902．．．資料解析器
903．．．零/非零係數資訊熵解碼器
904．．．非零係數熵解碼器
905．．．預測參數解碼器
[圖1]本實施形態所述之影像編碼裝置的區塊圖。
[圖2]從量化轉換係數往零樹之映射處理的模式圖。
[圖3]將非零量化轉換係數的絕對值轉換成Unary方式之位元列所需之對應表。
[圖4]先前之非零量化轉換係數的編碼/解碼時所使用之推定機率選擇處理的說明用模式圖。
[圖5]本發明之一側面的非零量化轉換係數的編碼/解碼時所使用之推定機率選擇處理的說明用模式圖。
[圖6]本實施形態所述之影像編碼方法的說明用流程圖。
[圖7]本實施形態所述之非零量化轉換係數的編碼程序的說明用流程圖。
[圖8]本實施形態所述之影像解碼裝置的區塊圖。
[圖9]本實施形態所述之影像解碼方法的說明用流程圖。
[圖10]本實施形態所述之非零量化轉換係數的解碼程序的說明用流程圖。
[圖11]將記錄媒體中所記錄之程式加以執行所需之電腦的硬體構成圖。
[圖12]圖11之電腦的斜視圖。
[圖13]影像編碼程式之模組構成例的區塊圖。
[圖14]影像解碼程式之模組構成例的區塊圖。
[圖15]本實施形態中的非零量化轉換係數之編碼/解碼時所準備的機率模型的說明用圖形。
[圖16]本發明之一側面的非零量化轉換係數的編碼/解碼時所使用之推定機率選擇處理之另一例的說明用模式圖。
100．．．影像編碼裝置
101．．．輸入端子
102．．．區塊分割器
103．．．差分器
104．．．轉換器
105．．．量化器
106．．．零/非零係數資訊熵編碼器
107．．．非零係數熵編碼器
108．．．畫格記憶體
109．．．逆量化器
110．．．逆轉換器
112．．．加算器
113．．．預測器
114．．．輸出端子
115．．．預測參數編碼器
Ln．．．訊號線

Claims (16)

  1. 一種影像編碼裝置，其特徵為，具備：領域分割手段，係將輸入影像分割成複數領域；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成手段，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換手段，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化手段，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼手段，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼手段，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；前記非零係數編碼手段，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和，而從由複數推定機率所成之機率模型且該機率模型係為各推定機率是按照0值的發生機率為越來越小的順序而被賦予順序，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。
  2. 如申請專利範圍第1項所記載之影像編碼裝置，其中，前記非零係數編碼手段，係當已編碼之非零量化轉 換係數之絕對值的和是N時，則從前記機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
  3. 如申請專利範圍第2項所記載之影像編碼裝置，其中，前記非零係數編碼手段，係前記機率模型中的推定機率之數目是M個，且上記N大於M時，則使用第M個推定機率來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
  4. 如申請專利範圍第1項~第3項之任1項所記載之影像編碼裝置，其中，前記非零係數編碼手段，係以從高頻成分之係數往低頻成分之係數的順序，而將非零量化轉換係數予以編碼。
  5. 一種影像解碼裝置，其特徵為，具備：資料解析手段，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼手段，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼手段，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化手段，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換手段，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行 逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原手段，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號；前記非零係數解碼手段，係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和，而從由複數推定機率所成之機率模型且該機率模型係為各推定機率是按照0值的發生機率為越來越小的順序而被賦予順序，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。
  6. 如申請專利範圍第5項所記載之影像解碼裝置，其中，前記非零係數解碼手段，係當已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和是N時，則從前記機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
  7. 如申請專利範圍第6項所記載之影像解碼裝置，其中，前記非零係數解碼手段，係前記機率模型中的推定機率之數目是M個，且上記N大於M時，則使用第M個推定機率來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
  8. 如申請專利範圍第5項~第7項之任1項所記載之影像解碼裝置，其中，前記非零係數解碼手段，係以從高頻成分之係數往低頻成分之係數的順序，而將非零量化 轉換係數予以解碼。
  9. 一種影像編碼方法，係屬於被影像編碼裝置所執行的影像編碼方法，其特徵為，具備：領域分割步驟，係將輸入影像分割成複數領域；和預測步驟，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成步驟，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換步驟，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化步驟，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼步驟，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編碼；和非零係數編碼步驟，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；在前記非零係數編碼步驟中，前記影像編碼裝置，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和，而從由複數推定機率所成之機率模型且該機率模型係為各推定機率是按照0值的發生機率為越來越小的順序而被賦予順序，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。
  10. 如申請專利範圍第9項所記載之影像編碼方法，其中，在前記非零係數編碼步驟中，前記影像編碼裝置係當已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和是N時，則從前記機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
  11. 一種影像解碼方法，係屬於被影像解碼裝置所執行的影像解碼方法，其特徵為，具備：資料解析步驟，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼步驟，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼步驟，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化步驟，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和逆轉換步驟，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測步驟，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原步驟，係藉由將前記領域之前記預測訊號與前記再生殘差訊號予以加算，以復原出前記領域的像素訊號； 在前記非零係數解碼步驟中，前記影像解碼裝置係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和，而從由複數推定機率所成之機率模型且該機率模型係為各推定機率是按照0值的發生機率為越來越小的順序而被賦予順序，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。
  12. 如申請專利範圍第11項所記載之影像解碼方法，其中，在前記非零係數解碼步驟中，前記影像解碼裝置係當已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和是N時，則從前記機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
  13. 一種影像編碼程式，其特徵為，係使電腦作動成為：領域分割手段，係將輸入影像分割成複數領域；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和殘差訊號生成手段，係生成前記領域的預測訊號與像素訊號的殘差訊號；和轉換手段，係將前記領域的殘差訊號，進行頻率轉換，以生成轉換係數；和量化手段，係將前記領域的轉換係數加以量化，以生成量化轉換係數；和零/非零係數資訊編碼手段，係將表示前記領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊，予以編 碼；和非零係數編碼手段，係將前記領域的非零量化轉換係數，予以編碼；前記非零係數編碼手段，係基於前記領域內的已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和，而從由複數推定機率所成之機率模型且該機率模型係為各推定機率是按照0值的發生機率為越來越小的順序而被賦予順序，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的編碼時所使用的推定機率。
  14. 如申請專利範圍第13項所記載之影像編碼程式，其中，前記非零係數編碼手段，係當已編碼之非零量化轉換係數之絕對值的和是N時，則從前記機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以編碼。
  15. 一種影像解碼程式，其特徵為，係使電腦作動成為：資料解析手段，係從壓縮資料之中，將屬於處理對象之對象領域的殘差訊號的編碼資料，予以抽出；和零/非零係數資訊解碼手段，係從前記領域之殘差訊號之編碼資料中，解碼出表示領域內之各量化轉換係數是零係數還是非零係數用的資訊；和非零係數解碼手段，係從前記對象領域之殘差訊號的編碼資料中，解碼出非零量化轉換係數；和逆量化手段，係將前記領域內的已解碼之量化轉換係數進行逆量化，以生成再生頻率轉換係數；和 逆轉換手段，係將前記領域的再生頻率轉換係數進行逆轉換，以復原出再生殘差訊號；和預測手段，係生成針對前記領域中所含之像素訊號的預測訊號；和影像復原手段，係藉由將前記領域的前記預測訊號和前記再生殘差訊號進行加算，以復原出前記領域的像素訊號；前記非零係數解碼手段，係基於前記領域內的已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和，而從由複數推定機率所成之機率模型且該機率模型係為各推定機率是按照0值的發生機率為越來越小的順序而被賦予順序，選擇出下個非零量化轉換係數的絕對值的解碼時所使用的推定機率。
  16. 如申請專利範圍第15項所記載之影像解碼程式，其中，前記非零係數解碼手段，係當已解碼之非零量化轉換係數之絕對值的和是N時，則從前記機率模型中使用第N個推定機率，來將下個非零量化轉換係數的絕對值，予以解碼。
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