TWI569632B - An image decoding apparatus, an image decoding method, and an image decoding program - Google Patents

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Description

影像解碼裝置、影像解碼方法、及影像解碼程式
本發明係有關於影像之編碼及解碼技術，尤其是有關於利用了量化參數之預測編碼的影像之編碼及解碼技術。
MPEG-2 Part2(以下簡稱MPEG-2)或MPEG-4 Part10/H.264(以下簡稱AVC)等之數位動態影像編碼中，將影像分割成所定大小之區塊然後進行編碼，將表示對預測誤差訊號(或簡稱為影像訊號)之量化粗細度的量化參數，予以傳輸。在編碼側藉由將該量化參數以所定區塊單位做可變控制，就可控制編碼量或提升主觀畫質。
作為使主觀畫質提升的量化參數之控制，經常使用Adaptive Quantization(適應量化)。在適應量化中，在視覺上劣化較容易醒目的平坦部係被較細緻地量化，在劣化比較不易醒目的花紋之複雜部分係被較粗糙地量化，如此隨著各巨集區塊的活性而變化。亦即，在被編碼時分配位元量容易變大的活性高之巨集區塊中，係改變 量化參數以使其被設定較大的量化尺度，其結果為，控制以使得已被編碼之影像的資料中儘可能較小，同時，主觀畫質會被提升。
在MPEG-2中係判斷，編碼/解碼順序上前1個區塊的量化參數與編碼對象區塊的量化參數是否相同，若非相同則將量化參數予以傳輸。在AVC中係為，將編碼/解碼順序上前1個區塊的量化參數當作預測值，而將編碼對象區塊的量化參數予以差分編碼。這是因為，一般而言編碼量控制係按照編碼順序而進行，因此編碼順序上前1個區塊的量化參數是最接近於編碼區塊的量化參數，根據這點而謀求抑制所傳輸之量化參數的資訊量。
〔先前技術文獻〕 〔專利文獻〕
〔專利文獻1〕日本特開2011-91772號公報
在先前的量化參數之控制中，是將已編碼之前一區塊的量化參數當作預測量化參數，算出與編碼對象區塊的量化參數之差分，將所算出之差分量化參數予以編碼，藉此以削減量化參數的編碼量。然而，若將緊臨前方的區塊的量化參數當作預測量化參數，則當適應量化所致 之量化參數控制實施時，差分量化參數會變大，導致編碼量增加之課題。
本發明係有鑑於此種狀況而研發，其目的在於提供一種，可削減量化參數的編碼量，提升編碼效率的技術。
為了解決上記課題，本發明的某個態樣的影像編碼裝置，係將影像進行編碼，並藉由以前記影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化編碼區塊單位而將差分量化參數進行編碼的影像編碼裝置中，具備：量化參數導出部(110)，係導出編碼對象之量化編碼區塊的量化參數；和預測量化參數導出部(114)，係使用相對於前記編碼對象之量化編碼區塊在編碼順序上較為前面的複數量化編碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和差分量化參數導出部(111)，係藉由前記編碼對象之量化編碼區塊的量化參數與前記預測量化參數的差分，而導出前記編碼對象之量化編碼區塊的差分量化參數；和編碼部(112)，係將前記差分量化參數，予以編碼。
本發明的另一態樣，係為影像編碼方法。該方法係將影像進行編碼，並藉由以前記影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化編碼區塊單位而將差分量化參數進行編碼的影像編碼方法中，具備：量化參數導出步驟，係導出編碼對象之量化編碼區塊的量化參數；和預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記編碼對象之量化編碼區塊在編碼順序上較為前面的複數量化編碼區塊的量化 參數，來導出預測量化參數；和差分量化參數導出步驟，係藉由前記編碼對象之量化編碼區塊的量化參數與前記預測量化參數的差分，而導出前記編碼對象之量化編碼區塊的差分量化參數；和編碼步驟，係將前記差分量化參數，予以編碼。
本發明的另一其他態樣，係為送訊裝置。該裝置係具備：封包處理部，係將位元串流予以封包化而獲得編碼串流，該位元串流係藉由以影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化編碼區塊單位而將差分量化參數與前記影像一起進行編碼的影像編碼方法所編碼而成；和送訊部，係將已被封包化之前記編碼串流，予以發送。前記影像編碼方法係具備：量化參數導出步驟，係導出編碼對象之量化編碼區塊的量化參數；和預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記編碼對象之量化編碼區塊在編碼順序上較為前面的複數量化編碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和差分量化參數導出步驟，係藉由前記編碼對象之量化編碼區塊的量化參數與前記預測量化參數的差分，而導出前記編碼對象之量化編碼區塊的差分量化參數；和編碼步驟，係將前記差分量化參數，予以編碼。
本發明的另一其他態樣，係為送訊方法。該方法係具備：封包處理步驟，係將位元串流予以封包化而獲得編碼串流，該位元串流係藉由以影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化編碼區塊單位而將差分量化參數與前記影像一起進行編碼的影像編碼方法所編碼而成； 和送訊步驟，係將已被封包化之前記編碼串流，予以發送。前記影像編碼方法係具備：量化參數導出步驟，係導出編碼對象之量化編碼區塊的量化參數；和預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記編碼對象之量化編碼區塊在編碼順序上較為前面的複數量化編碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和差分量化參數導出步驟，係藉由前記編碼對象之量化編碼區塊的量化參數與前記預測量化參數的差分，而導出前記編碼對象之量化編碼區塊的差分量化參數；和編碼步驟，係將前記差分量化參數，予以編碼。
本發明的某個態樣的影像解碼裝置，係屬於將影像予以解碼，並且以前記影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位來將差分量化參數所被編碼而成之位元串流予以解碼的影像解碼裝置，其特徵為，具備：解碼部(202)，係將前記位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出部(205)，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊在解碼順序上較為前面的複數量化解碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和量化參數導出部(203)，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數。
本發明的另一態樣，係為影像解碼方法。該方法係屬於將影像予以解碼，並且以前記影像所分割而成 的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位來將差分量化參數所被編碼而成之位元串流予以解碼的影像解碼方法，其特徵為，具備：解碼步驟，係將前記位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊在解碼順序上較為前面的複數量化解碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和量化參數導出步驟，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數。
本發明的另一其他態樣，係為收訊裝置。該裝置係屬於將位元串流予以接收並解碼的收訊裝置，其係具備：收訊部，係將編碼串流予以接收，該編碼串流係為，以影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位而將差分量化參數與前記影像一起進行編碼而成之位元串流所被封包化而成；和復原部，係將所接收到的前記被封包化之編碼串流，進行封包處理，以復原出原本的位元串流；和解碼部，係將前記已被復原之位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出部，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊在解碼順序上較為前面的複數量化解碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和量化參數導出部，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導 出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數。
本發明的另一其他態樣，係為收訊方法。該方法係屬於將位元串流予以接收並解碼的收訊方法，其係具備：收訊步驟，係將編碼串流予以接收，該編碼串流係為，以影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位而將差分量化參數與前記影像一起進行編碼而成之位元串流所被封包化而成；和復原步驟，係將所接收到的前記被封包化之編碼串流，進行封包處理，以復原出原本的位元串流；和解碼步驟，係將前記已被復原之位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊在解碼順序上較為前面的複數量化解碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數；和量化參數導出步驟，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數。
此外，即使將以上構成要素之任意組合、本發明之表現，在方法、裝置、系統、記錄媒體、電腦程式等之間做轉換而成者，對本發明的態樣而言皆為有效。
若依據本發明，則可削減量化參數的編碼量，可提升編碼效率。
100‧‧‧動態影像編碼裝置
101‧‧‧影像記憶體
102‧‧‧殘差訊號生成部
103‧‧‧正交轉換．量化部
104‧‧‧第2編碼位元列生成部
105‧‧‧逆量化．逆正交轉換部
106‧‧‧解碼影像訊號重疊部
107‧‧‧解碼影像記憶體
108‧‧‧預測影像生成部
109‧‧‧活性算出部
110‧‧‧量化參數算出部
111‧‧‧差分量化參數生成部
112‧‧‧第1編碼位元列生成部
113‧‧‧編碼資訊儲存記憶體
114‧‧‧預測量化參數導出部
115‧‧‧編碼位元列多工化部
200‧‧‧動態影像解碼裝置
201‧‧‧位元列分離部
202‧‧‧第1編碼位元列解碼部
203‧‧‧量化參數生成部
204‧‧‧編碼資訊儲存記憶體
205‧‧‧預測量化參數導出部
206‧‧‧第2編碼位元列解碼部
207‧‧‧逆量化．逆正交轉換部
208‧‧‧解碼影像訊號重疊部
209‧‧‧預測影像生成部
210‧‧‧解碼影像記憶體
〔圖1〕具備實施形態所述之預測量化參數之導出方法的動態影像編碼裝置之構成的區塊圖。
〔圖2〕具備實施形態所述之預測量化參數之導出方法的動態影像解碼裝置之構成的區塊圖。
〔圖3〕MPEG-2 TM5的畫面內之編碼量控制的說明圖。
〔圖4〕AVC的量化參數預測方法的圖示。
〔圖5〕使用階層樹編碼時的編碼處理順序之一例的圖示。
〔圖6〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的左上之量化編碼區塊的量化參數之預測之一例的圖示。
〔圖7〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的左下之量化編碼區塊的量化參數之預測之一例的圖示。
〔圖8〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的左上之量化編碼區塊的量化參數之預測之一例的圖示。
〔圖9〕MPEG-2 TM5的畫面內之編碼量控制中，上下相鄰之編碼區塊之位置的說明圖。
〔圖10〕差分量化參數的編碼表之一例的圖。
〔圖11〕編碼對象樹區塊與已編碼樹區塊之關係的圖示。
〔圖12〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的左上之量化編碼區塊之預測來源的圖示。
〔圖13〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的右上之量化編碼區塊之預測來源的圖示。
〔圖14〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的左下之量化編碼區塊之預測來源的圖示。
〔圖15〕藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的右下之量化編碼區塊之預測來源的圖示。
〔圖16〕預測量化參數導出的流程圖。
〔圖17〕預測量化參數的演算處理之例子的圖示。
〔圖18〕量化編碼區塊之一例的說明圖。
〔圖19〕空間性相鄰之量化編碼區塊與樹區塊之關係的說明圖。
本發明的實施形態，係提供一種編碼量控制技術，其係將圖像分割成所定尺寸的矩形區塊，然後再將該區塊分割成管理量化參數之單位的1或複數個量化編碼區塊，以量化編碼區塊單位進行差分量化參數之傳輸的影像編碼時，為了削減處理對象的區塊的量化參數的編碼量，而從複數的已編碼區塊的編碼資訊，導出最佳之預測量化參數，算出與預測量化參數之差分，然後予以編碼。
(實施形態1)
說明實施本發明的理想之動態影像編碼裝置100及動態影像解碼裝置200。圖1係實施本發明的動態影像編碼裝置100之構成的區塊圖，是由：影像記憶體101、殘差訊號生成部102、正交轉換．量化部103、第2編碼位元 列生成部104、逆量化．逆正交轉換部105、解碼影像訊號重疊部106、解碼影像記憶體107、預測影像生成部108、活性算出部109、量化參數算出部110、差分量化參數生成部111、第1編碼位元列生成部112、編碼資訊儲存記憶體113、預測量化參數導出部114及編碼位元列多工化部115所構成。此外，連結各區塊間的粗實線之箭頭係表示圖像之影像訊號的流向，細實線之箭頭係表示控制編碼的參數訊號的流向。
影像記憶體101係將按照攝影/顯示時間順序所供給的編碼對象之影像訊號，予以暫時儲存。影像記憶體101，係將所被儲存的編碼對象之影像訊號，以所定之像素區塊單位，供給至殘差訊號生成部102、預測影像生成部108及活性算出部109。此時，按照攝影/顯示時間順序而被儲存的影像，係被排序成編碼順序，以像素區塊單位，從影像記憶體101輸出。
殘差訊號生成部102，係將所編碼之影像訊號與預測影像生成部108所生成之預測訊號進行兩者的減算而生成殘差訊號，供給至正交轉換．量化部103。
正交轉換．量化部103，係使用已被量化參數算出部110所算出之量化參數來對殘差訊號而進行正交轉換及量化，生成已被正交轉換、量化過的殘差訊號，供給至第2編碼位元列生成部104與逆量化．逆正交轉換部105。
第2編碼位元列生成部104，係將已被正交轉 換及量化過的殘差訊號，依照規定之語法規則來進行熵編碼以生成第2編碼位元列，供給至編碼位元列多工化部115。
逆量化．逆正交轉換部105，係使用已被量化參數算出部110所算出之量化參數而將從正交轉換．量化部103所供給之已被正交轉換、量化過的殘差訊號，進行逆量化及逆正交轉換而算出殘差訊號，供給至解碼影像訊號重疊部106。
解碼影像訊號重疊部106，係將預測影像生成部108所生成的預測影像訊號和已被逆量化．逆正交轉換部105進行逆量化及逆正交轉換後的殘差訊號加以重疊而生成解碼影像，儲存在解碼影像記憶體107中。此外，亦可對解碼影像實施用來減少編碼所致區塊失真等失真的濾波處理，儲存至解碼影像記憶體107；此情況下，因應需要而將用來識別去區塊濾波器等之後段濾波器之資訊的旗標等所被預測而成的編碼資訊，儲存至編碼資訊儲存記憶體113。
預測影像生成部108，係從影像記憶體101所供給之影像訊號與從解碼影像記憶體107所供給之解碼影像訊號，以預測模式為基礎而進行圖像內預測(畫面內預測)或圖像間預測(畫面間預測)，生成預測影像訊號。畫面內預測，係使用將從影像記憶體101所供給之影像訊號以所定區塊單位分割而成的編碼對象區塊、和從解碼影像記憶體107所供給之存在於與編碼對象區塊相同圖像內 的編碼對象區塊所相鄰之周圍的已編碼區塊的像素訊號，來生成預測影像訊號。畫面間預測，係將從影像記憶體101所供給之影像訊號以所定區塊單位分割而成的編碼對象區塊的圖像(編碼圖像)的時間序列上較為前面或後面的被儲存在解碼影像記憶體107中的已編碼圖像，視為參照圖像，在編碼圖像與參照圖像之間進行區塊比對，求出表示運動量的運動向量，基於該運動量而從參照圖像進行運動補償，生成預測影像訊號。將如此生成之預測影像訊號，供給至殘差訊號生成部102。在預測影像生成部108中所得到之運動向量等之編碼資訊，係因應需要而儲存在編碼資訊儲存記憶體113中。然後，在預測影像生成部108中，若有複數預測模式可以選擇時，則藉由評估已被生成之預測影像訊號與原始影像訊號之間的失真量等，來決定最佳的預測模式，選擇已被決定之預測模式所致之預測所生成之預測影像訊號，供給至殘差訊號生成部102，並且，若預測模式是畫面內預測時，則將畫面內預測模式供給至編碼資訊儲存記憶體113及第1編碼位元列生成部。
活性算出部109，係計算出將從影像記憶體101所供給之編碼對象區塊的影像的複雜度或圓滑度予以表示的係數亦即活性，供給至量化參數算出部110。活性算出部109的詳細構成與動作，將於後述。
量化參數算出部110，係藉由活性算出部109中所算出的活性，而算出編碼對象區塊的量化參數，供給 至差分量化參數生成部111及編碼資訊儲存記憶體113。量化參數算出部110的詳細構成與動作，將於後述。
差分量化參數生成部111，係對量化參數算出部110中所算出的量化參數，與預測量化參數導出部114中所導出的預測量化參數，進行減算，算出差分量化參數，供給至第1編碼位元列生成部112。
第1編碼位元列生成部112，係將差分量化參數生成部111所算出的差分量化參數，依照規定之語法規則而予以編碼而生成第1編碼位元列，供給至編碼位元列多工化部115。
編碼資訊儲存記憶體113，係將編碼結束之區塊的量化參數，予以儲存。又，雖然圖1中未圖示連線，但預測影像生成部108中所生成的預測模式或運動向量等之編碼資訊，也被當成下個編碼對象區塊進行編碼所必須之資訊而加以儲存。還有，以圖像或切片單位而被生成的編碼資訊，也會因應需要而儲存。
預測量化參數導出部114，係使用已編碼之量化編碼區塊的量化參數或編碼資訊，來導出量化編碼對象區塊的預測量化參數，供給至差分量化參數生成部111。預測量化參數導出部114的詳細構成與動作，將於後述。
編碼位元列多工化部115，係將第1編碼位元列與第2編碼位元列，因照規定之語法規則而進行多工化，輸出位元串流。
圖2係圖1之動態影像編碼裝置100所對應 之實施形態所述之動態影像解碼裝置200之構成的區塊圖。實施形態的動態影像解碼裝置200，係具備：位元列分離部201、第1編碼位元列解碼部202、量化參數生成部203、編碼資訊儲存記憶體204、預測量化參數導出部205、第2編碼位元列解碼部206、逆量化．逆正交轉換部207、解碼影像訊號重疊部208、預測影像生成部209及解碼影像記憶體210。此外，和圖1的動態影像編碼裝置100同樣地，連結各區塊間的粗實線之箭頭係表示圖像之影像訊號的流向，細實線之箭頭係表示控制編碼的參數訊號的流向。
圖2的動態影像解碼裝置200的解碼處理，係為對應於圖1之動態影像編碼裝置100之內部所設之解碼處理，因此圖2的逆量化．逆正交轉換部207、解碼影像訊號重疊部208、預測影像生成部209、解碼影像記憶體210及編碼資訊儲存記憶體204之各構成，係具有與圖1之動態影像編碼裝置100的逆量化．逆正交轉換部105、解碼影像訊號重疊部106、預測影像生成部108、解碼影像記憶體107及編碼資訊儲存記憶體113之各構成分別對應的機能。但是，預測影像生成部209係不含有圖1的動態影像編碼裝置的預測影像生成部108之運動向量偵測裝置及預測模式選擇機能。
被供給至位元列分離部201的位元串流係依照規定之語法規則而進行分離，所分離出來的編碼位元列係被供給至第1編碼位元列解碼部202、第2編碼位元列 解碼部206。
第1編碼位元列解碼部202，係將所被供給之編碼位元列予以解碼而將預測模式、運動向量、差分量化參數等之相關的編碼資訊，予以輸出，將差分量化參數供給至量化參數生成部203，並且將編碼資訊儲存至編碼資訊儲存記憶體204。
量化參數生成部203，係將從第1編碼位元列解碼部202所供給之差分量化參數和預測量化參數導出部205中所被導出之量化參數進行加算而算出量化參數，供給至逆量化．逆正交轉換部207及編碼資訊儲存記憶體204。
編碼資訊儲存記憶體204，係將解碼結束之量化編碼區塊的量化參數，予以儲存。甚至，不只是第1編碼位元列解碼部202中所被解碼之區塊單位的編碼資訊，以圖像或切片單位而被生成的編碼資訊，也會因應需要而儲存。又，雖然圖2中未圖示連線，但會將已被解碼之預測模式或運動向量等之編碼資訊，供給至預測影像生成部209。
預測量化參數導出部205，係使用已解碼之量化編碼區塊的量化參數，來導出預測量化參數，供給至量化參數生成部203。預測量化參數導出部205係具有和動態影像編碼裝置100的預測量化參數導出部114同等之機能，其詳細構成與動作將於後述。
第2編碼位元列解碼部206係將所被供給之 編碼位元列予以解碼而算出已被正交轉換．量化之殘差訊號，將已被正交轉換．量化之殘差訊號供給至逆量化．逆正交轉換部207。
逆量化．逆正交轉換部207，係對第2編碼位元列解碼部206所解碼之已被正交轉換．量化之殘差訊號，使用量化參數生成部203中所生成的量化參數，來進行逆正交轉換及逆量化，獲得已被逆正交轉換．逆量化之殘差訊號。
解碼影像訊號重疊部208，係將已被預測影像生成部209所生成之預測影像訊號、和已被逆量化．逆正交轉換部207進行逆正交轉換．逆量化之殘差訊號，加以重疊，以生成解碼影像訊號並輸出，同時儲存至解碼影像記憶體210。在儲存至解碼影像記憶體210之際，係也可對解碼影像實施用來減少編碼所致區塊失真等的濾波處理，然後儲存在解碼影像記憶體210中。
預測影像生成部209，係基於被第2編碼位元列解碼部206所解碼的預測模式或運動向量等之編碼資訊、還有來自編碼資訊儲存記憶體204的編碼資訊，根據從解碼影像記憶體210所供給之解碼影像訊號而生成預測影像訊號，供給至解碼影像訊號重疊部208。
接著說明，動態影像編碼裝置100之中以粗虛線圍繞的各部120、尤其是預測量化參數導出部114、和動態影像解碼裝置200之中以粗虛線圍繞的各部220、尤其是預測量化參數導出部205中所共通實施的預測量化 參數導出方法的細節。
首先說明本實施形態的動態影像編碼裝置100之中以粗虛線所圍繞之各部120的各部之動作。各部120中，係將從影像記憶體101所供給之所定像素尺寸單位的像素區塊，當作量化編碼區塊，並決定用來把該量化編碼區塊進行量化所需的量化參數。量化參數係主要藉由編碼量控制與適應量化的演算法，而被編碼側所決定，進行量化參數預測處理而被傳輸至解碼側。首先說明活性算出部109中的適應量化之手法。
在活性算出部109中，係由於一般人類的視覺特性是對於邊緣較少的低頻成分較為敏感，因此在視覺上劣化較容易醒目的平坦部中係做較細緻地量化，在劣化比較不易醒目的花紋之複雜部分係做較粗糙地量化，如此就所定量化編碼區塊單位而算出表現影像之複雜度或圓滑度的活性。但是，活性算出係僅為編碼裝置側的機能而不被包含在解碼裝置側，因此活性算出單位係不限於量化編碼區塊單位，可考慮複雜度而由編碼側自由決定。
作為活性的一例，係可舉出MPEG-2 TestModel5(TM5)中所記載的編碼區塊內之像素分散值所致之算出。分散值係為表示，從構成區塊內之影像的像素的平均起算的分散程度的值，在區塊內影像越平坦(亮度變化越小)則越小，越複雜之花紋(亮度變化越大)則越大，因此當作區塊的活性來利用。若將區塊內的像素值以p(x,y)來表示，則區塊的活性act係可用下式算出。
此處，BLK係為量化編碼區塊的像素總數，p_mean係為區塊內的像素之平均值。
又，不限於如以上的分散，亦可對量化編碼區塊內的像素，求取在水平方向及垂直方向上與相鄰之像素的差分絕對值，在區塊內求取總和。此情況下，也是影像較平坦時則較小，在邊緣較多之複雜花紋部分係為較大的值，可當作活性來利用。藉由下式而被算出。
如此算出的活性act，係被供給至量化參數算出部110。
接著，說明編碼量控制。在本實施形態的動態影像編碼裝置100中，雖然沒有特別設置用來實現編碼量控制的部，但在編碼量控制中，是根據發生編碼量來決定編碼區塊的量化參數，因此在量化參數算出部110之中就視為包含該機能而說明。
編碼量控制的目的係為，將圖像或切片等之所定單位的發生編碼量控制成目標編碼量附近，當判斷為已編碼區塊的發生編碼量是比目標編碼量還多時則在之後將量化參數進行編碼的量化編碼區塊上適用相對較粗糙的量化，當判斷為已編碼區塊的發生編碼量是比目標編碼量還少時則在之後編碼的區塊上適用相對較細緻的量化。
關於具體的編碼量控制的演算法，使用圖3來說明。
首先，對每一圖像決定目標編碼量(T)。一般而言，是以I圖像>P圖像>參照B圖像>非參照B圖像的方式來決定T。例如，動態影像的目標位元速率是5Mbps，1秒內有I圖像1張、P圖像3張、參照B圖像11張、非參照B圖像15張的情況下，假設圖像類型別的目標編碼量為Ti、Tp、Tbr、Tb，則當想要控制目標編碼量成為Ti：Tp：Tbr：Tb=4：3：2：1之比率時，則為Ti=400kbit、Tp=300kbit、Tbr=200kbit、Tb=100kbit。但是，圖像類型別的分配編碼量並不影響本發明的本質。
接著，說明圖像內的編碼量控制。令決定量化參數的單位亦即區塊的數目為N、發生編碼量為B、與目標編碼量之差分位元為D，則為：
。此處，j係為量化編碼區塊的編碼處理順序計數號碼。D(0)係為目標編碼量差分的初期值。
編碼量控制所致之量化參數bQP係被決定如下。
〔數4〕bQP(j)=D(j)×r
此處，r係為將目標編碼量差分轉換成量化參數的比例係數。該比例係數r係隨著可使用之量化參數而決定。
量化參數算出部110，係使用對每一量化編碼區塊而被活性算出部109所算出的活性act，來改變編碼量控制中所算出之編碼區塊的量化參數。以下係就每一量化編碼區塊而進行算出，因此將編碼量控制所致之量化參數的編碼處理順序計數號碼予以刪除，以bQP來表示。
量化參數算出部110，係將前一個編碼的圖像內的平均活性當作avg_act而記錄，將編碼區塊的正規化活性Nact，以下式算出。
此處，上式的係數"2"係表示量化參數之動態 範圍的值，會算出落在0.5~2.0之範圍的正規化活性Nact。只不過，量化參數的係數不限於2，亦可隨應於影像之特性等而設成其他值。
此外，avg_act係在編碼過程之前，預先對圖像內的所有區塊，算出活性，而將其平均值當作avg_act即可。甚至，avc_act係亦可儲存在編碼資訊儲存記憶體113中，因應需要而由量化參數算出部110從編碼資訊儲存記憶體113取得avg_act。
將已被算出之正規化活性Nact，與作為基準之量化參數bQP，進行如下式的乘算，獲得編碼區塊的量化參數QP。
〔數6〕QP=Nact×bQP
如此所算出之編碼區塊的量化參數，係被供給至編碼資訊儲存記憶體113及差分量化參數生成部111。
編碼資訊儲存記憶體113，係不只將量化參數算出部110所算出之量化參數或已經結束編碼之過去量化編碼區塊的量化參數予以儲存，還會儲存編碼區塊的運動向量或預測模式等之編碼資訊，因應需要而讓各部取得編碼資訊。
預測量化參數導出部114，係使用來自編碼資 訊儲存記憶體113的已編碼之量化參數，來將編碼區塊的量化參數有效率地予以編碼，導出傳輸所需之預測量化參數。
為了將量化參數予以高效率地編碼、傳輸，與其將量化參數直接編碼，不如從已經編碼之量化編碼區塊的量化參數求取與已被預測之預測量化參數的差分(差分量化參數)，將該差分量化參數予以編碼、傳輸，效率較佳。若從編碼量控制的觀點來看，則若將編碼處理順序上前一個已編碼區塊的量化參數當作預測量化參數，則所傳輸之差分量化參數的值會變小，編碼量會變小。另一方面，若從適應量化的觀點來看，則由於量化編碼區塊與鄰近之量化編碼區塊經常會是類似花紋，所以量化編碼區塊的鄰近之量化編碼區塊的活性會是與編碼區塊之活性相近的值，若將鄰近之量化編碼區塊之量化參數當作預測量化參數，則所傳輸之差分量化參數的值會變小，編碼量會變小。因此，在AVC中，係如圖4所示，將量化參數予以傳輸之單位，係被固定成巨集區塊(16x16像素群)，將逐線掃描順序上是編碼區塊的前一個進行編碼之左鄰相鄰之區塊的量化參數，視為預測量化參數，求取編碼區塊之量化參數與預測量化參數的差分，將該差分量化參數予以編碼、傳輸，採用此種方法。亦即，在AVC中係對想定了編碼量控制的量化參數之預測，做了最佳化。但是，由於AVC係沒有進行後述的階層樹編碼，因此除了影像左端以外，前一個區塊都是左區塊，因此會將相鄰區塊之量 化參數當作預測量化參數而使用，可以說是對想定了適應量化的預測，也大致有做最佳化。因此，像是AVC，量化參數的傳輸單位係被固定，不進行階層樹編碼之構成的情況下，可以說，量化參數之預測係前一個已編碼區塊為最佳。
然而，在進行階層樹編碼的情況下，若與AVC同樣地將前一個區塊的量化參數當作預測量化參數來使用，則雖然對編碼量控制係有最佳化，但在使用適應量化來傳輸量化參數時，並非最佳的預測值，會導致差分量化參數的編碼量增大之課題。
此處，說明階層樹編碼。此處所言的階層樹編碼，係以樹區塊單位(這裡係假設為64x64區塊)而分別決定表示編碼單位的depth，用已決定之depth來進行編碼區塊重位的量化編碼。藉此，就可決定出依存於影像精細度的最佳depth而進行量化編碼，可大幅提升編碼效率。
圖5中係圖示了階層樹編碼結構的編碼處理順序。如圖5的上圖所示，將畫面內均等分割成所定之同一尺寸的正方之矩形單位。該單位稱作樹區塊，係為用來在影像內特定出編碼/解碼區塊所需的位址管理的基本單位。樹區塊係會隨著影樣內的紋理等，為了使編碼處理最佳化，而可因應需要而在樹區塊內做階層式地4分割，變成區塊尺寸更小的區塊。如此被分割成較小區塊而構成的階層式區塊結構，稱作樹區塊結構，將該已被分割之區塊 稱作編碼區塊(CU：Coding Unit)，是進行編碼及解碼之際的處理的基本單位。圖5的下圖係將樹區塊做4分割而成的各CU當中，將左下除外的3個CU又再度予以4分割的例子。於本實施例中，是將CU與量化編碼區塊設定成同一單位，亦即，以CU單位來設定量化參數。樹區塊係亦為最大尺寸的編碼區塊。但是，量化編碼區塊的單位亦可不和CU相同，而可獨立地設定所定單位。亦即，量化編碼區塊係亦可不依存於CU之大小，而固定為16x16區塊單位。量化編碼區塊之單位與CU不同的例子，將於後述。
在此種階層樹編碼中，編碼順序係和圖4之AVC的逐線掃描順序(左~右)不同，因此量化參數經常是在前一個已編碼區塊與左邊之相鄰區塊係為不相等。例如作為階層樹編碼之一例，如圖6所示，編碼對象之樹區塊之中的左上之量化編碼區塊(圖6的斜線部之矩形)，係將左方相鄰之樹區塊之中所被分割的區塊當中，最後被編碼之右下之已編碼區塊(圖6中灰色部的矩形)的量化參數，用來進行預測。又，如圖7所示，編碼對象之樹區塊之中的左下之量化編碼區塊(圖7的斜線部之矩形)，係將同一樹區塊之中所被分割、前一個被量化編碼之區塊(圖7中灰色部的矩形)的量化參數，用來進行預測。因此，只從前一個已編碼區塊來預測量化參數，即使可以進行對編碼量控制最佳化的預測，由於分割而造成區塊間的距離分隔，無法進行適合於適應量化的預測，因此 差分量化參數的編碼量會增大，導致編碼效率降低。
又，若統一把左鄰之量化編碼區塊的量化參數當作預測量化參數，則如圖8所示，樹區塊內的左上之量化編碼區塊的預測量化參數係會變成，前1個樹區塊的量化編碼區塊被分割得越多，則編碼順序會離得越遠的量化參數。因此，從編碼順序上較近的量化編碼區塊來預測量化參數之效率較好的編碼量控制之觀點來看，會導致編碼效率降低。
亦即，當從空間性鄰近之量化編碼區塊來預測量化參數時，有時候會使用比量化編碼區塊還遠的過去時點上所算出之量化參數，因此如圖19所示，對於量化編碼區塊的處理順序j，空間性相鄰之量化編碼區塊的處理順序i，係即使視為量化編碼區塊而空間性相鄰，若從編碼量控制的觀點來看，則如圖9所示，由於在編碼處理順序上係為i<<j，所以相鄰之量化編碼區塊的量化參數難謂相關性高。又，從空間性相鄰之量化編碼區塊之中，僅根據編碼處理順序較近之量化編碼區塊來進行量化參數預測時，判定空間性相鄰之量化編碼區塊是否為樹區塊外，若為樹區塊外，則判斷成是編碼處理順序較遠的量化編碼區塊，僅把樹區塊內的量化參數用於預測，藉此可避免編碼量控制之觀點上不適合的量化參數之導出。可是，需要以進行量化參數預測之單位，來判定空間性相鄰之量化編碼區塊是否為樹區塊外的處理，或會有即使位於樹區塊內但編碼處理順序仍不近的量化編碼區塊存在等，從編 碼量控制的觀點來看，也有些時候未必可說是最佳的處理。
於是，本發明的實施形態所述之預測量化參數導出部114，係使用緊臨前方之複數量化編碼區塊的量化參數來導出預測量化參數，藉此，實現了可以使用編碼量控制觀點上預測效率高的編碼順序較近之量化參數，同時，從適應量化觀點上預測效率高的空間性相鄰之量化編碼區塊來進行量化參數之預測的方法。又，用來取得空間性相鄰之量化參數所需的量化參數的保存，是被抑制在最小限度，藉此而以較少記憶體量來實現量化參數之預測。預測量化參數導出部114的細節將於後述。
差分量化參數生成部111，係對量化參數算出部110中所算出的量化編碼區塊之量化參數，與預測量化參數導出部114中所導出的預測量化參數進行減算，算出差分量化參數。預測量化參數係在解碼時也是從已解碼之量化編碼區塊和編碼時同樣地被導出，因此藉由將差分編碼參數視為編碼對象，就可使得編碼與解碼間不產生矛盾，可削減量化參數的編碼量。已被算出之差分量化參數，係被供給至第1編碼位元列生成部112。
第1編碼位元列生成部112，係將差分量化參數生成部111所算出的差分量化參數，依照規定之語法規則而進行熵編碼，生成第1編碼位元列。圖10中係圖示差分量化參數的熵編碼中所被使用的編碼轉換表之一例。首先，最容易出現的差分量化參數是0的事實是以第1位 元來表現，接著第2位元上係為正負的旗標、在第3位元上係為差分量化參數之絕對值是否為1、在第4位元上係為差分量化參數之絕對值是否為2…而連續下去。在如此的差分量化參數的編碼中，係差分量化參數之絕對值越小則給予越短的編碼長度，同時，由位元長度就可獲知差分量化參數的絕對值。因此，可為不複雜之構成且可抑制差分量化參數的發生編碼量。又，圖10係為位元長度是與差分量化參數之絕對值成比例而變長的編碼表，因此較小差分量化參數的傳輸時發生編碼量係會非常小，較大差分量化參數的傳輸時，發生編碼量係會具有變得較大之傾向。使用如圖10所示之編碼表來進行差分量化參數的編碼時，不只是提升差分量化參數變成0的機率而已，使得值較大之差分量化參數儘可能不會發生的此種預測量化參數之導出，也很重要。第1編碼位元列生成部112，係將對應於差分量化參數的編碼位元列，從圖10的表格中予以抽出，將該編碼位元列供給至編碼位元列多工化部115。
說明上述本實施例之動態影像編碼裝置100所對應之動態影像解碼裝置200之中以粗虛線所圍繞之各部220的各部之動作。
在各部220中，首先，已被第1編碼位元列解碼部202所解碼之差分量化參數，係被供給至量化參數生成部203。又，差分量化參數以外的編碼資訊會因應需要而被儲存在編碼資訊儲存記憶體204中。
在量化參數生成部203中，係將從第1編碼位元列解碼部202所供給之差分量化參數和預測量化參數導出部205中所被導出之量化參數進行加算而算出解碼區塊的量化參數，供給至逆量化．逆正交轉換部207及編碼資訊儲存記憶體204。
編碼資訊儲存記憶體204，係將解碼結束之量化編碼區塊的量化參數，予以儲存。甚至，不只是第1編碼位元列解碼部202中所被解碼之區塊單位的編碼資訊，以圖像或切片單位而被生成的編碼資訊，也會因應需要而儲存。
預測量化參數導出部205，係使用已解碼之區塊的量化參數，來導出預測量化參數，供給至量化參數生成部203。已被量化參數生成部203所算出之量化參數，係被儲存至編碼資訊儲存記憶體204，在以後解碼的量化編碼區塊之預測量化參數的導出時，會被使用。如此而得之已解碼之量化參數，係和動態影像編碼裝置100的預測量化參數導出部114從編碼資訊儲存記憶體113所取得之量化參數相同。預測量化參數導出部205係具有和動態影像編碼裝置100的預測量化參數導出部114同等之機能，因此若從編碼資訊儲存記憶體204所供給之量化參數是相同，則可導出與編碼時相同的預測量化參數。
如此而在編碼側所導出的預測量化參數，係可在解碼側上無矛盾地被導出。
以下說明，預測量化參數導出部114及205 中共通實施的預測量化參數導出方法之細節。
以下說明預測量化參數導出部114的詳細動作。如圖11所示，編碼係以樹區塊單位而從畫面的左上往右下的逐線掃描順序而進行。現在，若將編碼對象樹區塊以圖11中的斜線矩形來表示，則已編碼之樹區塊係以圖11中的灰色部分來表示。在樹區塊內部中係隨應於編碼條件來進行階層樹編碼，因此編碼區塊係被分割成樹區塊以下的尺寸，所以編碼對象樹區塊內部的編碼區塊與上方之樹區塊內部的已編碼區塊係為相鄰，但是在編碼處理順序上卻距離相當遠。因此，藉由編碼量控制而算出的量化參數，係以編碼處理順序而被算出，所以編碼區塊的量化參數與上方之樹區塊內部的已編碼區塊的量化參數，難謂呈現相近的值。於是，使用緊臨前方之複數量化編碼區塊的量化參數來將預測量化參數進行編碼。
圖12~圖15係圖示，藉由階層樹編碼所被分割而成的樹區塊內部的分別為左上、右上、左下、右下的量化編碼區塊之預測來源的圖示。
在圖12的樹區塊內部的左上之量化編碼區塊上，是從前1個樹區塊內的2個量化編碼，分別導出編碼順序上前1個之量化編碼區塊的量化參數prevQP1、及編碼順序上前2個之量化編碼區塊的量化參數prevQP2。
在圖13的樹區塊內部的右方之量化編碼區塊上，是從前1個樹區塊內的量化編碼起算的1個、同一樹區塊內之左側之量化編碼區塊，分別導出編碼順序上前1 個之量化編碼區塊的量化參數prevQP1、及編碼順序上前2個之量化編碼區塊的量化參數prevQP2。
在圖14的樹區塊內部的左下之量化編碼區塊上，是從同一樹區塊內的上側的量化編碼區塊及右上的量化編碼區塊，分別導出編碼順序上前1個之量化編碼區塊的量化參數prevQP1、及編碼順序上前2個之量化編碼區塊的量化參數prevQP2。
在圖15的樹區塊內部的右下之量化編碼區塊上，是從同一樹區塊內的左側的量化編碼區塊及上側的量化編碼區塊，分別導出編碼順序上前1個之量化編碼區塊的量化參數prevQP1、及編碼順序上前2個之量化編碼區塊的量化參數prevQP2。
預測量化參數，係由prevQP1及prevQP2之平均值所決定。
在圖12、圖13的例子中，空間性遠離之量化編碼區塊會是量化參數的預測來源，但為了求取預測量化參數的平均值，即使當prevQP1是突發性變成低信賴性的量化參數時，誤差仍會被平均化，可提升量化參數的預測效率。即使使用空間性遠離之量化編碼區塊而仍使用複數 預測量化參數之平均值，這是當使用了圖10之差分量化參數之編碼表的情況下，使得值較大之差分量化參數儘可能不會發生的此種預測量化參數之導出也很重要，因此誤差平均化的效果會尤其顯著。
在圖14、圖15的例子中，由於空間性相鄰之量化編碼區塊會是量化參數的預測來源，因此量化參數的預測效率提升會尤其顯著。亦即，這是因為，可以從編碼順序上以及空間上都較近的量化編碼區塊來進行量化參數之預測，可進行適合於編碼量控制與適應量化之雙方的量化參數之預測。
如此，使用緊臨前方之複數量化編碼區塊的量化參數來導出預測量化參數，藉此，使用編碼量控制觀點上預測效率高的編碼順序較近之量化參數，同時可從適應量化觀點上預測效率高的空間性相鄰之量化編碼區塊來進行量化參數之預測，係成為可能，藉此，差分量化參數的編碼量會被抑制，編碼效率會被提升。
圖16係預測量化參數導出的流程圖。首先，取得編碼．解碼順序上前一個之量化編碼區塊的量化參數prevQP(S1000)。接著，將前1個之量化編碼區塊的量化參數的值所被儲存的prevQP1，代入至前2個之量化編碼區塊的量化參數的值所被儲存的prevQP2(S1001)。接著，將S100所取得的前一個量化編碼區塊的量化參數prevQP，代入至前1個之量化編碼區塊的量化參數的值所被儲存的prevQP1(S1002)。最後，演算出prevQP1與 prevQP2之平均值，當作預測量化參數(S1003)。
此外，在圖像或切片的開頭，係以prevQP1及prevQP2係是被描述在切片標頭等的切片QP，進行初期化。
圖17係預測量化參數的演算處理之例子的圖示。在實際的量化參數的預測處理中，是在量化編碼區塊切換時，將prevQP1之值複製到prevQP2的緩衝區，將前一量化編碼區塊的量化參數，載入至保存prevQP1的緩衝區。平均值演算係總是對prevQP1緩衝區及prevQP2緩衝區實施。藉此，量化參數的保存是被抑制在最小限度，因此可以較少的記憶體量來實現量化參數之預測。又，空間性相鄰之量化編碼區塊的位址計算及判定空間性相鄰之量化編碼區塊是否為樹區塊內等之條件判斷係不會被進行，使用編碼順序、解碼順序上緊臨前方的個量化參數群，就可從空間性相鄰之量化編碼區塊來進行量化參數之預測，因此可使處理量較少就能進行適合編碼量控制及適應量化雙方的量化參數之預測。
又，當然也可使用編碼順序上前3個之量化編碼區塊的量化參數prevQP3或前4個之量化編碼區塊的量化參數prevQP4，而將平均值當作量化參數。預測來源的量化參數增加時，適合於適應量化的量化參數之預測就成為可能。
(實施形態2)
在實施形態2中，並非前1個編碼之量化編碼區塊的量化參數、與前2個編碼之量化編碼區塊的量化參數的平均值，而是求取加權平均值，只有這點是和實施形態1不同。prevQP1與prevQP2在編碼量控制之觀點上是prevQP1的信賴度較高，在適應量化之觀點上也是prevQP1的信賴度較高，因此對prevQP1設定較高的加權係數。
只不過，雖然加權係數是設成3：1，但當然亦可設成其他的比率。藉此，預測量化參數的信賴度會更加提升，差分量化參數的編碼量會被抑制，編碼效率會被提升。
若依據本實施形態的動態影像編碼裝置，則將每一編碼對象區塊所被編碼之量化參數，使用已編碼區塊的量化參數，預測而導出最佳之預測量化參數，求取量化參數與預測量化參數之差分而予以編碼，藉此，可削減量化參數的編碼量，提升編碼效率。
此外，在上述說明中，雖然是將量化編碼區塊與編碼區塊設成同一單位來進行量化參數之預測，但將量化參數進行編碼、傳輸之單位亦即量化編碼區塊，亦可設成與編碼區塊不同之單位，來進行量化參數之預測。
例如，亦可將量化編碼區塊的單位固定，將量化編碼區塊尺寸n編碼至位元串流內而傳輸之。其尺寸係可以用，對樹區塊之區塊的邊長乘以1/2n倍(n係為0以上之整數)所成的值來表示。亦即，將樹區塊的區塊的邊長往右平移n位元之值，係為量化編碼區塊的邊長。該值係被決定成使得區塊尺寸與樹區塊結構相同，因此和樹區塊的親和性高。又，由於是將樹區塊內以均等尺寸進行分割，因此可使得編碼資訊儲存記憶體113及204中所記憶之量化參數的管理或讀出變得較為簡便。
圖18係將樹區塊內部以樹區塊結構進行分割之一例。樹區塊的區塊尺寸係設為64×64，將樹區塊內部做階層式地4分割，在第1次分割時被分割成32×32區塊(圖18的虛線矩形)，在第2次分割時被分割成16×16區塊(圖18的斜線矩形)，在第3次分割時被分割成8×8區塊(圖18的空白矩形)的編碼區塊。此處，若將量化編碼區塊設成16×16的矩形區塊，則量化編碼區塊係以圖18的粗虛線來表示，以量化編碼區塊單位來進行量化參數之預測。
若編碼對象之編碼區塊是大於量化編碼區塊區塊尺寸(32×32區塊)，則例如圖18的虛線矩形所表示之編碼區塊的內部，係以量化編碼區塊而被分割成4個。此時，雖然是以量化編碼區塊而被4分割，但由於該編碼區塊所必須之量化參數係為1個，所以若編碼區塊的尺寸大於量化編碼區塊的尺寸，則將編碼區塊的量化參數 的預測後的差分量化參數予以編碼、傳輸，在4分割之量化編碼區塊分別對應之編碼資訊儲存記憶體113及204的記憶體領域中，記憶相同的量化參數。雖然在記憶體內部，量化參數會重複，但量化參數之預測時的周圍之已編碼區塊的量化參數的存取會變得容易。
若編碼對象之編碼區塊是與量化編碼區塊之區塊尺寸(16×16區塊)相同，則和上述在編碼區塊單位中的量化參數之預測的情形相同。
若編碼對象之編碼區塊是小於量化編碼區塊之區塊尺寸(8×8區塊)，則為例如圖18的空白矩形所表示之編碼區塊，在量化編碼區塊之中會收納有4個編碼區塊，因此量化編碼區塊之中的編碼區塊係沒有每個都具備量化參數，而是在量化編碼區塊內具備1個量化參數，以該量化參數來將各個編碼區塊進行編碼。
此外，量化編碼區塊的區塊尺寸，係可將區塊尺寸直接記述在位元串流的標頭資訊裡，也可將表示是否設成樹區塊尺寸之1/2n倍(n係0以上之整數)的位元平移量，予以記述。又，亦可不特地記述在位元串流中，而在編碼及解碼側上默認地決定量化群組之尺寸。
以上所述的實施形態的動態影像編碼裝置所輸出的動態影像的編碼串流，係為了可隨著實施形態中所使用之編碼方法來進行解碼，而具有特定的資料格式，對應於動態影像編碼裝置的動態影像解碼裝置係可將此特定資料格式的編碼串流加以解碼。
動態影像編碼裝置與動態影像解碼裝置之間為了收授編碼串流，而使用有線或無線網路的情況下，可將編碼串流轉換成適合於通訊路之傳輸形態的資料形式來進行傳輸。此情況下，會設置有：將動態影像編碼裝置所輸出之編碼串流轉換成適合於通訊路之傳輸形態之資料形式的編碼資料然後發送至網路的動態影像送訊裝置、和從網路接收編碼資料並復原成編碼串流而供給至動態影像解碼裝置的動態影像收訊裝置。
動態影像送訊裝置，係含有：將動態影像編碼裝置所輸出之編碼串流予以緩衝的記憶體、將編碼串流予以封包化的封包處理部、將已被封包化的編碼資料透過網路而進行發送的送訊部。動態影像收訊裝置，係含有：將已被封包化的編碼資料透過網路而進行接收的收訊部、將已被接收之編碼資料予以緩衝的記憶體、將編碼資料進行封包處理而生成編碼串流並提供給動態影像解碼裝置的封包處理部。
以上的關於編碼及解碼之處理，係可用硬體而以傳輸、積存、收訊裝置的方式來加以實現，當然，也可藉由記憶在ROM(唯讀記憶體)或快閃記憶體等中的韌體、或電腦等之軟體來加以實現。亦可將該韌體程式、軟體程式記錄至電腦等可讀取之記錄媒體來加以提供，或可透過有線或無線網路從伺服器來提供，也可用地表波或衛星數位播送的資料播送方式來提供之。
以上係依據實施形態來說明了本發明。實施 形態係為例示，這些各構成要素或各處理程序之組合中還有各種可能的變形例，而這些變形例也都屬於本發明之範圍，而能被當業者所理解。
〔產業上利用之可能性〕
本發明係可利用於，利用量化參數之預測編碼的影像編碼及解碼技術。
100‧‧‧動態影像編碼裝置
101‧‧‧影像記憶體
102‧‧‧殘差訊號生成部
103‧‧‧正交轉換‧量化部
104‧‧‧第2編碼位元列生成部
105‧‧‧逆量化‧逆正交轉換部
106‧‧‧解碼影像訊號重疊部
107‧‧‧解碼影像記憶體
108‧‧‧預測影像生成部
109‧‧‧活性算出部
110‧‧‧量化參數算出部
111‧‧‧差分量化參數生成部
112‧‧‧第1編碼位元列生成部
113‧‧‧編碼資訊儲存記憶體
114‧‧‧預測量化參數導出部
115‧‧‧編碼位元列多工化部

Claims (3)

  1. 一種影像解碼裝置，係屬於將影像予以解碼，並且以前記影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位來將差分量化參數所被編碼而成之位元串流予以解碼的影像解碼裝置，其特徵為，具備：解碼部，係將前記位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出部，係導出前記解碼對象之量化解碼區塊的預測量化參數；和量化參數導出部，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數；前記預測量化參數導出部，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊而在解碼順序上為緊鄰其前方的2個量化解碼區塊的量化參數，來導出前記預測量化參數。
  2. 一種影像解碼方法，係屬於將影像予以解碼，並且以前記影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位來將差分量化參數所被編碼而成之位元串流予以解碼的影像解碼方法，其特徵為，具備：解碼步驟，係將前記位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出步驟，係導出前記解碼對象之量化 解碼區塊的預測量化參數；和量化參數導出步驟，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數；前記預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊而在解碼順序上為緊鄰其前方的2個量化解碼區塊的量化參數，來導出前記預測量化參數。
  3. 一種影像解碼程式，係屬於將影像予以解碼，並且以前記影像所分割而成的量化參數之管理單位亦即量化解碼區塊單位來將差分量化參數所被編碼而成之位元串流予以解碼的影像解碼程式，其特徵為，令電腦執行：解碼步驟，係將前記位元串流以前記量化解碼區塊單位進行解碼，而抽出解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數；和預測量化參數導出步驟，係導出前記解碼對象之量化解碼區塊的預測量化參數；和量化參數導出步驟，係藉由前記解碼對象之量化解碼區塊的差分量化參數與前記預測量化參數之加算，而導出前記解碼對象之量化解碼區塊的量化參數；前記預測量化參數導出步驟，係使用相對於前記解碼對象之量化解碼區塊而在解碼順序上為緊鄰其前方的2個量化解碼區塊的量化參數，來導出前記預測量化參數。
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