WO2006046551A1 - 画像符号化方法および装置、ならびに画像復号方法および装置 - Google Patents

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Shigeyuki Okada
Kazuhiko Taketa
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Sanyo Electric Co., Ltd
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Definitions

  • the present invention relates to an image encoding method and apparatus, and an image decoding method and apparatus.
  • the present invention relates to an image encoding technique and an image decoding technique, and particularly to an encoding method and apparatus, and a decoding method and apparatus so that a partial area of an image can be preferentially decoded.
  • JPEG2000 using Discrete Wavelet Transform (DWT) is standardized as a successor to JPEG (Joint Photographic Expert Group), which is a standard technology for compression codes of still images.
  • JPEG2000 can encode a wide range of image quality from low bit rate encoding to lossless compression with high performance, and it is easy to realize a scalability function that gradually increases image quality.
  • JPEG2000 offers a variety of functions that are more powerful than the conventional JPEG standard.
  • ROI encoding that encodes and transmits a region of interest (ROl) with priority over other regions is standardized.
  • ROI encoding allows the playback quality of the region of interest to be preferentially high quality when there is an upper limit on the code rate. It will be possible to play with high quality.
  • Patent Document 1 discloses a technique for focusing on improving image quality when an image in an important range designated by an operator is encoded.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 7-203434
  • Patent Document 1 since the images in the specified range and the other ranges are encoded with the specified image quality, the image quality is determined when decoding. However, it was difficult to decode at various resolutions. Also, for example, when only the specified range is played back, it is difficult to realize playback processing. [0006]
  • the present invention has been made in view of these problems, and its purpose is to perform various processes on the decoding side when a region to be focused on is specified. It is an object to provide an image encoding method and apparatus, and an image decoding method and apparatus that can be realized.
  • an image encoding method includes an encoding sequence including encoded data of an image and information for specifying a region of interest defined on the image. Explicitly describe in the ream.
  • the “information for specifying the region of interest” may be information encoded by referring to difference information between frames.
  • This “difference information” may indicate at least one of the position, size, and shape of the region of interest by the amount of change between frames. Further, it may be a difference between an average value of at least one of the values representing the position, size, and shape of the region of interest in each frame and their corresponding values in the encoding target frame.
  • This apparatus includes a region-of-interest setting unit that defines a region of interest on an image, an image encoding unit that encodes an image, a region-of-interest information encoding unit that encodes information for specifying a region of interest, And an encoded stream generation unit that explicitly includes the information and generates an encoded stream.
  • "Attention area setting part" automatically recognizes objects, etc. as specified by the user By doing so, the attention area may be defined on the image.
  • the decoding side Useful information can be provided, and various processes related to the region of interest can be realized.
  • the information described above includes the priority when a plurality of attention areas are set in the image. According to this aspect, it is possible to recognize priorities of a plurality of attention areas on the decoding side, and it is possible to perform more detailed processing.
  • Yet another aspect of the present invention is an image decoding method.
  • This method refers to the information including the region of interest by referring to the information for specifying the region of interest defined on the image that is explicitly described in the encoded stream including the encoded data of the image. Is decoded from the encoded stream.
  • the “area including the attention area” may be an attention area, an area including the attention area and its peripheral area, or an entire image area.
  • Yet another embodiment of the present invention is an image decoding device.
  • This apparatus includes a region-of-interest information decoding unit that decodes information for specifying a region of interest defined on an image that is explicitly described in an encoded stream including encoded data of the image, and An image decoding unit that decodes a region including the region of interest from the encoded stream with reference to the decoded information.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an image encoding device according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of transition of ROI regions.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an encoded stream.
  • FIG. 4 is a configuration diagram of an image decoding apparatus according to Embodiment 2.
  • FIG. 5 is a diagram showing ROI regions at each division level.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an image encoding device 100 according to the first embodiment.
  • the configuration of the image encoding device 100 can be realized in hardware by a CPU, memory, or other LSI of any computer, and in software, it can be realized by a program having an encoding function loaded in memory.
  • the functional blocks realized by these linkages are depicted. Therefore, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or combinations thereof.
  • the image encoding device 100 compresses and encodes the input original image as an example using the JPEG2000 method.
  • the original image input to the image encoding device 100 is a moving image frame.
  • the image encoding device 100 can continuously encode each frame of a moving image by the JPEG2000 system to generate an encoded stream of the moving image.
  • the wavelet transform unit 10 divides the input original image into subbands, calculates wavelet transform coefficients for each subband image, and generates layered wavelet transform coefficients. To do. Specifically, the wavelet transform unit 10 applies a low-pass filter and a high-pass filter in the x and y directions of the original image, and divides into four frequency subbands for wavelet transform. These subbands have an LL subband with low frequency components in both x and y directions, a low frequency component in either x or y direction, and in the other direction! HL and LH subbands with high frequency components and HH subbands with high frequency components in both x and y directions.
  • the number of vertical and horizontal pixels in each subband is 1Z2 of the image before processing, and a subband image with a resolution of 1Z4, that is, an image size of 1Z4, can be obtained by a single filtering.
  • the wavelet transform unit 10 performs a filtering process again on the LL subband, and further divides this into four subbands LL, HL, LH, and HH. Wavelet transform.
  • the wavelet transform unit 10 performs this filtering a predetermined number of times, hierarchizes the original image into subband images, and outputs wavelet transform coefficients for each subband.
  • the quantization unit 12 quantizes the wavelet transform coefficient output from the wavelet transform unit 10 with a predetermined quantization width.
  • the entropy coding unit 14 performs entropy coding on the quantized value quantized by the quantizing unit 12. For example, the upper bit brain force is also encoded while scanning in order.
  • the object of the code key of the entropy code key unit 14 is an original image and functions as an image encoding unit.
  • the ROI setting unit 20 sets an ROI region in a partial region of the original image.
  • the shape of the ROI region may be a rectangle, a circle, or other complex shapes. Its shape may be fixed or dynamically changing. For example, the shape of the ROI region may be changed between the central portion and the peripheral portion of the image.
  • a plurality of ROI regions may be set for one image.
  • Such a ROI region may be manually set by the user, or the region in which the system is moving may be automatically recognized and set. Specifically, the user or the system sets the ROI area position, size, shape, priority when a plurality of settings are set, and the like in the ROI setting unit 20 as initial values.
  • the ROI setting unit 20 may automatically set a predetermined range including the object in the ROI area.
  • the user or the system can The ROI area may be set in the area, or the ROI area may be specified first, and then the ROI area may follow the movement of the object in that ROI area. This can be realized by detecting the motion vector of the object.
  • the ROI setting unit 20 outputs information (hereinafter referred to as ROI information) for specifying the ROI region such as the start position and size of the ROI region to the ROI prediction processing unit 22.
  • ROI information information for specifying the ROI region such as the start position and size of the ROI region
  • the ROI prediction processing unit 22 When performing the tracking process described above, output the ROI motion vector set based on the motion vector of the object.
  • the ROI prediction processing unit 22 performs inter-frame prediction processing on the ROI information.
  • the ROI prediction processing unit 22 includes a memory for storing ROI information.
  • the ROI prediction processing unit 22 stores ROI information of a reference frame therein, and calculates difference information from the current frame.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of transition of the ROI region.
  • Figure 2 (a) shows the state where ROI region R is set in the image. Since this ROI region R is rectangular, it can be expressed by the top left vertex coordinates, the horizontal size, and the vertical size. Here, this is expressed as coordinates (A, B) and size (X, Y).
  • the ROI prediction processing unit 22 outputs these pieces of information as ROI information to the ROI information code unit 24 and stores them in the memory. This frame force is the reference for the next frame.
  • FIG. 2 (b) shows a frame next to the frame shown in FIG. 2 (a), and shows a state where the ROI region R has moved.
  • the ROI region R has moved to the right by Ml pixels.
  • the ROI prediction processing unit 22 can express the ROI information of the current frame with the difference using the ROI information of the previous frame stored in the memory.
  • the ROI information power generated in the current frame can also be expressed as coordinates ⁇ (Ml, 0) and size ⁇ (0, 0) when the ROI information of the previous frame is subtracted.
  • the ROI prediction processing unit 22 outputs the ROI information to the ROI information code unit 24 again and stores it in the memory.
  • FIG. 2 (c) shows a frame next to the frame shown in FIG. 2 (b), and shows a state in which the ROI region R has moved and the shape of the ROI region R itself has changed.
  • the ROI region R has moved down by N2 pixels, and the ROI region R has become larger by M2 pixels in the horizontal direction.
  • ROI When the ROI information of the current frame is expressed by the same method as described above using the ROI information of the previous frame stored in the memory, the prediction processing unit 22 expresses the coordinates ⁇ (0, -N2) and the size ⁇ ( M2, 0).
  • the ROI prediction processing unit 22 outputs the ROI information to the ROI information code unit 24 again and stores it in the memory.
  • the appearance frequency of values of 0 and its vicinity increases, and the ROI information can be statistically biased. If such ROI information is subjected to entropy coding by the ROI information coding unit 24 described later, the amount of codes can be reduced. Entropy codes ⁇ can reduce the amount of codes as the frequency of appearance is more biased.
  • the inter-frame prediction process is not limited to the above-described process of simply taking a difference from the previous frame, and for example, a motion compensation prediction process may be used.
  • a motion vector indicating the direction and distance in which the ROI region R has moved is obtained, and the difference between the position information represented by this motion vector and the current frame can be used as ROI information.
  • the frame to be subjected to the inter-frame prediction is not limited to the previous frame but may be the next future frame. Furthermore, it is possible to implement processing that uses the average value of several frames before and after, not just one frame before and after.
  • ROI information within each frame without using inter-frame prediction processing.
  • memory capacity and calculation amount can be reduced. Therefore, the user may be able to select whether to use inter-frame prediction processing according to the characteristics of the moving image.
  • the amount of code may not be reduced much in spite of an increase in the amount of computation. In such a case, ROI information may be simply generated for each frame.
  • the ROI information encoding unit 24 encodes the ROI information input from the ROI prediction processing unit 22. For example, entropy code is performed. Then, the encoded ROI information is output to the encoded stream generator 16.
  • the encoded stream generation unit 16 is based on encoded image data input from the entropy code key unit 14, ROI information code key data input from the ROI information code key unit 24, and the like. Then, an encoded stream is generated. The generated encoded stream is output to the recording medium network.
  • SDRAM Secure Digital RAM
  • a flash hard disk drive etc. can be used as a recording medium.
  • ROI information is described in the header.
  • ROI information can be described in stream headers, sequence headers, GOP (Group of Picture) headers, frame headers, picture headers, headers attached in units of areas, and the like.
  • GOP Group of Picture
  • the header attached in units of areas refers to the following headers. For example, when multiple ROI areas are set for one frame picture, the image data of ROI area 1 ⁇
  • the header is a header attached to each image data of ROI area 1 and ROI area 2 at such time.
  • Fig. 3 is a diagram illustrating an example of an encoded stream.
  • the encoded stream is indicated by the term sequence used in MPEG (Moving Picture Experts Group).
  • MPEG Motion Picture Experts Group
  • the encoded signal of one entire video program is called a sequence.
  • the sequence starts with a sequence header, ends with a sequence end, and describes multiple GOPs between them.
  • GOP describes a GOP header and multiple pictures.
  • multiple ROI information is described in this GOP header.
  • various parameters necessary for decoding such as a sign key condition are described.
  • ROI information is also described there.
  • the ROI information described above is information indicating vertex coordinates and size.
  • the ROI information is not limited to such information, but can include various information, and the ROI information can be specified by such information. Examples are given below.
  • the priority may be included in the ROI information. For example, information such as whether or not the display of the ROI area is indispensable only by the priority order may be included. In addition, this priority may be expressed in the order of ROI information. In other words, the higher the priority ROI area information, the more likely it is to describe it earlier.
  • the information amount of each ROI area may be included. For example, the code amount, compression rate, and calculation amount of the ROI area.
  • the image quality for each ROI region and the image quality ratio with other regions may be included.
  • S path signalificance propagation pass node, R nose (magnitude refinement pass), C node, .cleanup pass
  • S pass signal propagation pass node
  • R nose magnitude refinement pass
  • C node C node
  • .cleanup pass each coefficient bit in the bit plane.
  • S pass the non-significant coefficients around which there are significant coefficients are decoded
  • R pass the significant coefficients are decoded
  • C path the remaining coefficients are decoded.
  • Each processing pass of the S pass, R pass, and C pass has the largest contribution to the image quality in this order, and each processing pass is executed in this order, and the content of each coefficient takes into account the information of neighboring coefficients.
  • variable-length decoding in the middle, which is useful information for the decoding side.
  • Other useful information for decryption As long as the information can be used in this way, information other than those listed above may be included in the ROI information. It may be described in the user area.
  • information necessary or useful for decoding the ROI region is explicitly included as ROI information in the encoded stream, so that information on the decoding side. It is possible to realize various processes that make use of. For example, when fast-forward playback is performed, an ROI area or an area including several pixels around the ROI area can be taken out and reproduced and displayed easily.
  • ROI information can be encoded by using inter-frame prediction processing to obtain ROI information. Can be reduced. For example, in JPEG2000, an image is treated as a still image and is encoded, so ROI information must be provided for each image when encoding the ROI area. For this reason, when ROI code is applied to an image with no motion, the same ROI information is added to each successive image data, and a wasteful code is generated as a whole. Will end up. In such a case, the mode of using inter-frame prediction processing is particularly effective. Furthermore, by reducing the amount of codes, the processing can be speeded up and the power consumption can be reduced.
  • FIG. 4 is a configuration diagram of the image decoding apparatus 200 according to Embodiment 2.
  • image decoding apparatus 200 decodes the encoded stream encoded in Embodiment 1.
  • a moving image can be reproduced by continuously decoding each encoded frame of a moving image input as an encoded stream.
  • the ROI information decoding unit 40 decodes the ROI information described in the encoded stream and outputs it to the ROI prediction processing unit 42. ROI information is described in the header of any level in the encoded stream.
  • the ROI prediction processing unit 42 performs inter-frame prediction processing on the decoded ROI information.
  • the ROI prediction processing unit 42 includes a memory for storing ROI information.
  • the ROI prediction processing unit 42 stores ROI information of a reference frame. By adding the ROI information of the current frame given by the difference information and the ROI information stored in the memory, the ROI information of the current frame is restored to the original data format.
  • the ROI prediction processing unit 42 outputs these pieces of information as ROI information to the ROI region control unit 44 and stores them in the memory. This frame force is the standard for the next frame.
  • ROI information is encoded using the method of the first embodiment, if the ROI area is moved to the right by Ml pixels in the next frame, the coordinate ⁇ (Ml, 0), magnitude ⁇ (0, 0) and ROI information are given.
  • the ROI prediction processing unit 42 stores the above memory. By adding this difference information to the stored ROI information of the previous frame, the absolute coordinates (A + Ml, B) and size (X, Y) of the current frame can be obtained.
  • the ROI prediction processing unit 42 decodes and acquires the ROI information of the next screen before decoding the image. This makes it possible to perform various processes related to the ROI area. If other inter-frame prediction codes are used, the corresponding restoration method is used.
  • the ROI area control unit 44 sets various processes related to the ROI area according to a user or system request. For example, it is possible to reproduce only the ROI area image or the area including the surrounding pixels. A method for determining this peripheral pixel will be described later. In addition, when searching a scene using object recognition, it is possible to perform search processing for only objects in the ROI area. In either case, high-speed processing is possible. When performing these processes, the process can be performed with reference to the priority information included in the ROI information. For example, it is possible to remove a ROI area that is not essential to display or has a low priority, or to be excluded from the search target.
  • the ROI area control unit 44 can set the image quality of the ROI area and the image quality ratio with other areas according to the designation by the ROI information and the request of the user or the system.
  • the encoded data extraction unit 30 extracts encoded data from the input encoded stream. At this time, only the code key data of the area designated by the ROI area control unit 44 may be extracted.
  • the entropy decoding unit 32 decodes the extracted code data for each bit plane, and obtains quantized wavelet transform coefficients obtained as a result of the decoding.
  • the inverse quantization unit 34 inversely quantizes the wavelet transform coefficient.
  • the wavelet inverse transform unit 36 inversely transforms the inversely quantized wavelet transform coefficients and outputs the obtained decoded image.
  • Figure 5 shows the ROI region at each division level of the wavelet transform coefficient.
  • Figure 5 (a) shows a state in which the ROI area 90 is set on the original image 80 at the division level 0.
  • Fig. 5 (b) shows a division level 1 transformed image 82 obtained by wavelet transforming the original image 80 only once.
  • Split level 1 converted image 82 consists of four subbands LL1, HL1, LH1, and HHl.
  • the ROI area control unit 4 4 converts the ROI areas 91 to 94 on the divided level 1 converted image 82 necessary for restoring the ROI area 90 of the original image 80 into the sub-bands LL1, HL1, and LH1 of the division level 1. Specified in HHl.
  • FIG. 5 (c) shows a division level 2 converted image 84 obtained by further wavelet transforming the subband LL1 of the lowest frequency component of the converted image 82 of FIG. 5 (b).
  • division level 2 converted image 84 includes three subbands HL1, LH1, and HH1 at division level 1 and four subbands LL2, HL2, LH2, and HH2 at division level 2.
  • the RO I region control unit 44 converts the ROI regions 95 to 98 on the divided level 2 converted image 84 necessary for restoring the ROI region 91 in the sub band LL1 of the divided level 1 converted image 82 into the subbands LL2, Specified in HL2, LH2, HH2.
  • the ROI region corresponding to the ROI region 90 of the original image 80 is recursively identified at each division level by the number of times of wavelet transformation, so that the final divided level converted image can be obtained. All the ROI conversion areas necessary for restoring the ROI area 90 can be identified.
  • the ROI region control unit 44 performs decoding in each subband at each division level so as to decode up to the original image 80 without generating noise in the region surrounding the ROI region set on the original image 80. Determine the starting position and size of the target area of the power wavelet transform coefficient. It is set in the encoded data extraction unit 30.
  • the decoding target region at each division level is The starting coordinates and size can be determined. At the start coordinate, if a decimal point occurs in the value just before subtracting the last ⁇ , it is rounded down. On the other hand, in terms of magnitude, if a decimal point occurs in the value immediately before adding the last ⁇ , it is rounded up.
  • the surrounding area is symmetrically arranged on the top, bottom, left, and right of the ROI area,
  • the second embodiment it is possible to decode ROI information explicitly described in the encoded stream, and use the information to realize various processes. For example, an ROI area or an area including its peripheral pixels can be extracted and displayed easily. Also, the ROI area and other areas can be reproduced with desired image quality.
  • the ROI area may be an object-only area.
  • the system can describe information for identifying the object in the header as ROI information. Similar to the embodiment, by describing the information on the shape change of the object using the inter-frame prediction process, the code amount of the information can be reduced.
  • a video stream that has been continuously encoded according to the JPEG2000 system is decoded.
  • the present invention is not limited to the JPEG2000 system. If it is a method to decrypt,
  • wavelet transform has been described as spatial filtering for image coding, but other spatial frequency transforms may be used.
  • other spatial frequency transforms may be used.
  • the present invention can be used for an apparatus for encoding an image or an apparatus for decoding an image.

Abstract

　画像の一部に注目する領域が指定される場合に、復号側でそれを生かした種々の処理を実現する。 　画像符号化装置１００において、ＲＯＩ設定部２０は、画像内にＲＯＩ領域を設定する。エントロピー符号化部１４は、画像をエントロピー符号化する。ＲＯＩ情報符号化部２４は、ＲＯＩ領域を特定するための情報を符号化する。符号化ストリーム生成部１６は、符号化した画像と、符号化した上記情報を明示的に含めて、符号化ストリームを生成する。その情報には、画像内に複数のＲＯＩ領域が設定された場合、その優先度が含まれてもよい。

Description

明 細 書
画像符号化方法および装置、ならびに画像復号方法および装置 技術分野
[0001] この発明は画像符号化技術、画像復号技術に関し、とくに画像の一部の領域を優 先的に復号できるよう、符号化する方法および装置、それを復号する方法および装 置に関する。
背景技術
[0002] ISO/ITU— Tにおいて、静止画像の圧縮符号ィ匕の標準技術である JPEG (Joint Photographic Expert Group)の後継として、離散ウェーブレット変換（DWT)を用いた JPEG2000が標準化されている。 JPEG2000では、低ビットレート符号化からロスレ ス圧縮まで広範囲の画質を高性能で符号ィ匕することができ、画質を徐々に高めるス ケーラビリティ機能も実現が容易である。また、 JPEG2000には、従来の JPEG標準 にはな力つた多様な機能が用意されている。
[0003] JPEG2000の機能の一つとして、画像の注目領域（Region of Interest;ROl)を他 の領域よりも優先して符号化し、伝送する ROI符号化が規格化されている。 ROI符号 化により、符号ィ匕レートに上限がある場合に、注目領域の再生画質を優先的に高品 質にすることができる他、符号化ストリームを順に復号する際に、注目領域を早期に 高品質で再生することができるようになる。
[0004] 特許文献 1は、操作者が指定した重要な範囲の画像に対して、符号化の際に、重 点的に画質向上を図る技術を開示する。
特許文献 1：特開平 7— 203434号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0005] し力しながら、上記特許文献 1は、指定された範囲とそれ以外の範囲の画像を、そ れぞれ指定された画質で符号ィ匕しているため、復号する際、その画質で制限されて しまい、種々の解像度で復号することが難し力つた。また、例えば指定された範囲の みを再生するといつた再生処理を実現することも困難であった。 [0006] 本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像の一部に注 目する領域が指定される場合に、復号側でそれを生カゝした種々の処理を実現するこ とができる画像符号ィヒ方法および装置、ならびに画像復号方法および装置を提供す ることにめる。
課題を解決するための手段
[0007] 上記課題を解決するために、本発明のある態様の画像符号化方法は、画像上に定 義された注目領域を特定するための情報を、画像の符号化データを含む符号化スト リーム内に明示的に記述する。「注目領域を特定するための情報」は、フレーム間の 差分情報を参照して符号化した情報であってもよい。この「差分情報」は、注目領域 の位置、大きさ、および形状の少なくとも一つを、フレーム間の変化量で示したもので あってもよい。また、各フレームにおける注目領域の位置、大きさ、および形状を表す 値の少なくとも一つの平均値と、符号化対象のフレームのそれらの対応する値との差 分であってもよい。もしくは、注目領域の位置、大きさ、および形状を表す値の少なく とも一つのフレーム間の変化量の平均値と、符号化対象のフレームにおけるフレーム 間の対応する値の変化量との差分であってもよい。さらに、フレーム間の変化量の平 均値と、各フレームにおける注目領域の位置、大きさ、および形状を表す値の少なく とも一つとの差分であってもよい。これらは、注目領域が大きく拡大縮小する場合など に有効である。「画像上に定義された注目領域を特定するための情報」を、時間に対 する関数として符号化してもよい。注目領域が一定の規則性を持って変化する場合 などに有効である。
[0008] この態様によると、上述した情報を符号化ストリーム内に明示的に記述することによ り、画像内に注目領域が設定される場合に、復号側に有益な情報を提供でき、注目 領域に関する各種の処理を実現させることができる。
[0009] 本発明の別の態様は、画像符号化装置である。この装置は、画像上に注目領域を 定義する注目領域設定部と、画像を符号化する画像符号化部と、注目領域を特定 するための情報を符号化する注目領域情報符号化部と、符号化した画像と、前記情 報を明示的に含めて、符号化ストリームを生成する符号化ストリーム生成部と、を備え る。「注目領域設定部」は、ユーザの指定により、またはオブジェクトなどを自動認識 することにより、画像上に注目領域を定義してもよい。
[0010] この態様〖こよると、上述した情報を符号化ストリーム内に明示的に記述して符号ィ匕 ストリームを生成することにより、画像内に注目領域が設定される場合に、復号側に 有益な情報を提供でき、注目領域に関する各種の処理を実現させることができる。
[0011] 上述した情報には、画像内に複数の注目領域が設定された場合、その優先度が含 まれる。この態様〖こよると、復号側で複数の注目領域の優先度を認識することができ 、よりきめ細かな処理も可能となる。
[0012] 画像上に複数の注目領域が定義された場合、その優先度の順に上述した情報を 記述してもよい。この態様によると、少ない符号量で、複数の注目領域の優先度を復 号側に認識させることができる。
[0013] 本発明のさらに別の態様は、画像復号方法である。この方法は、画像の符号化デ ータを含む符号化ストリーム内に明示的に記述された、画像上に定義された注目領 域を特定するための情報を参照して、注目領域を含む領域を符号化ストリームから復 号する。「注目領域を含む領域」は、注目領域、注目領域とその周辺領域を含む領 域、または画像全体の領域であってもよい。
[0014] この態様によると、符号化ストリーム内に明示的に記述された前記情報を参照して、 注目領域に関する各種の処理を実現させることができる。
[0015] 本発明のさらに別の態様は、画像復号装置である。この装置は、画像の符号化デ ータを含む符号化ストリーム内に明示的に記述された、画像上に定義された注目領 域を特定するための情報を復号する注目領域情報復号部と、復号した情報を参照し て、注目領域を含む領域を符号化ストリームから復号する画像復号部と、を備える。
[0016] この態様によると、符号化ストリーム内に明示的に記述された前記情報を参照して、 注目領域に関する各種の処理を実現させることができる。
[0017] なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コ ンピュータプログラム、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として 有効である。
発明の効果
[0018] 本発明によれば、画像の一部に注目する領域が指定される場合に、復号側でそれ を生力した種々の処理を実現することができる。
図面の簡単な説明
[0019] [図 1]実施の形態 1に係る画像符号ィ匕装置の構成図である。
[図 2]ROI領域の遷移の一例を示す図である。
[図 3]符号化ストリームの一例を示す図である。
[図 4]実施の形態 2に係る画像復号装置の構成図である。
[図 5]各分割レベルにおける ROI領域を示す図である。
符号の説明
[0020] 10 ウェーブレット変換部、 12 量子化部、 14 エントロピー符号化部、 16 符号化ストリーム生成部、 20 ROI設定部、 22 ROI予測処理部、 24 ROI情 報符号化部、 30 符号化データ抽出部、 32 エントロピー復号部、 34 逆量子 化部、 36 ウェーブレット逆変換部、 40 ROI情報復号部、 42 ROI予測処理 部、 44 ROI領域制御部、 100 画像符号化装置、 200 画像復号装置。 発明を実施するための最良の形態
[0021] 実施の形態 1
図 1は、実施の形態 1に係る画像符号ィ匕装置 100の構成図である。画像符号化装 置 100の構成は、ハードウェア的には、任意のコンピュータの CPU、メモリ、その他 の LSIで実現でき、ソフトウェア的にはメモリのロードされた符号化機能のあるプログ ラムなどによって実現される力 ここではそれらの連携によって実現される機能ブロッ クを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェア のみ、またはそれらの糸且合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には 理解されるところである。
[0022] 画像符号ィ匕装置 100は、入力された原画像を一例として JPEG2000方式により圧 縮符号化する。画像符号化装置 100に入力される原画像は、動画像のフレームであ る。画像符号ィ匕装置 100は、動画像の各フレームを JPEG2000方式で連続的に符 号化して、動画像の符号化ストリームを生成することができる。
[0023] ウェーブレット変換部 10は、入力された原画像をサブバンド分割して、各サブバン ド画像のウェーブレット変換係数を計算し、階層化されたウェーブレット変換係数を生 成する。具体的には、ウェーブレット変換部 10は、原画像の x、 yそれぞれの方向に おいてローパスフィルタおよびハイパスフィルタを適用し、 4つの周波数サブバンドへ 分割してウェーブレット変換する。これらのサブバンドは、 x、 yの両方向において低周 波成分を有する LLサブバンドと、 x、 yのいずれかひとつの方向において低周波成分 を有し、かつもう一方の方向にお!、て高周波成分を有する HLおよび LHサブバンド と、 x、 yの両方向において高周波成分を有する HHサブバンドである。各サブバンド の縦横の画素数は処理前の画像のそれぞれ 1Z2であり、一回のフィルタリングで解 像度、すなわち画像サイズが 1Z4のサブバンド画像が得られる。
[0024] ウェーブレット変換部 10は、こうして得られたサブバンドのうち、 LLサブバンドに対 して再度フィルタリング処理を行って、これをさらに LL、 HL、 LH、 HHの 4つのサブ バンドに分割してウェーブレット変換する。ウェーブレット変換部 10は、このフィルタリ ングを所定の回数行って、原画像をサブバンド画像に階層化し、各サブバンドのゥェ 一ブレット変換係数を出力する。量子化部 12は、ウェーブレット変換部 10から出力さ れたウェーブレット変換係数を所定の量子化幅で量子化する。
[0025] エントロピー符号ィ匕部 14は、量子化部 12により量子化された量子化値をエントロピ 一符号化する。例えば、上位ビットブレーン力も順にスキャンしながら符号ィ匕する。こ のように、エントロピー符号ィ匕部 14の符号ィ匕対象は原画像であり、画像符号化部とし て機能する。
[0026] ROI設定部 20は、原画像の一部の領域に ROI領域を設定する。 ROI領域の形状 は、矩形、丸、その他の複雑な形であってもよい。その形状は、固定でも動的に変化 するものであってもよい。例えば、画像の中心部分と周辺部分とで ROI領域の形状を 変化させてもよい。また、 ROI領域は、一枚の画像に複数設定されてもよい。
[0027] このような ROI領域をユーザが手動で設定してもよいし、システムが動きのある領域 などを自動認識して、設定してもよい。具体的には、ユーザまたはシステムは、 ROI 領域の位置、大きさ、形状、複数設定される場合の優先順位などを、初期値として R OI設定部 20に設定する。なお、ユーザがオブジェクトを指定した場合、もしくはシス テムが自動認識した場合、 ROI設定部 20がそのオブジェクトを含む所定の範囲を R OI領域に自動設定してもよい。ユーザまたはシステムは、動画像の場合、フレーム毎 に ROI領域を設定してもよいし、始めに ROI領域を指定し、以後、その ROI領域内の オブジェクトの動きに ROI領域を追従させてもよい。これは、オブジェクトの動きべタト ルを検出することにより実現することができる。
[0028] ROI設定部 20は、 ROI領域の開始位置、大きさなど、 ROI領域を特定するための 情報（以下、 ROI情報という。）を ROI予測処理部 22に出力する。上述した追従処理 を行う場合、オブジェクトの動きベクトルを基に設定した ROI領域の動きベクトルを出 力してちょい。
[0029] ROI予測処理部 22は、 ROI情報に対して、フレーム間予測処理を行う。 ROI予測 処理部 22は、 ROI情報を記憶するためのメモリを備え、例えば、そこに基準となるフ レームの ROI情報を記憶し、現フレームとの差分情報を算出する。
[0030] 図 2は、 ROI領域の遷移の一例を示す図である。図 2 (a)は、画像内に ROI領域 R が設定された状態を示す。この ROI領域 Rは、長方形であるため、左上の頂点座標と 、水平方向の大きさ、および垂直方向の大きさで表現することができる。ここでは、こ れを、座標 (A, B)、大きさ (X, Y)と表記する。まず、 ROI予測処理部 22は、これらの 情報を ROI情報として、 ROI情報符号ィ匕部 24に出力するとともに、上記メモリに記憶 する。このフレーム力 次のフレームに対する基準となる。
[0031] 図 2 (b)は、図 2 (a)に示したフレームの次のフレームを示し、 ROI領域 Rが移動した 状態を示す。ここで、画像内において、 ROI領域 Rが右に Ml画素分移動した。この ROI領域 Rの ROI情報を上記と同様の手法により表現すると、座標 (A+Ml, B)、 大きさ (X, Y)と表記することになる。この点、 ROI予測処理部 22は、上記メモリに記 憶された前フレームの ROI情報を利用して、その差分で現フレームの ROI情報を表 現することができる。例えば、現フレーム内で生成した ROI情報力も前フレームの RO I情報を引くと、座標 Δ (Ml, 0)、大きさ Δ (0, 0)と表現することができる。 ROI予測 処理部 22は、この ROI情報を ROI情報符号ィ匕部 24に再び出力するとともに、上記メ モリに記憶する。
[0032] 図 2 (c)は、図 2 (b)に示したフレームの次のフレームを示し、 ROI領域 Rが移動し、 ROI領域 R自体の形状が変化した状態を示す。ここで、画像内において、 ROI領域 Rが下に N2画素分移動し、 ROI領域 Rが水平方向に M2画素分大きくなつた。 ROI 予測処理部 22は、上記メモリに記憶された前フレームの ROI情報を利用して、上記 と同様の手法で現フレームの ROI情報を表現すると、座標 Δ (0, -N2)、大きさ Δ ( M2, 0)と表現することができる。 ROI予測処理部 22は、この ROI情報を ROI情報符 号ィ匕部 24に再び出力するとともに、上記メモリに記憶する。
[0033] このように、フレーム間予測処理を利用すると、 0およびその近傍の値の出現頻度 が高くなり、 ROI情報に統計的偏りを持たせることができる。このような ROI情報を、後 述する ROI情報符号ィ匕部 24でエントロピー符号ィ匕を行えば、その符号量を削減する ことができる。エントロピー符号ィ匕は、出現頻度の偏りが大きいほど、符号量を削減す ることがでさる。
[0034] なお、フレーム間予測処理は、上述した単純に前のフレームとの差分をとる処理に 限らず、例えば、動き補償予測処理を利用してもよい。動き補償予測処理は、 ROI領 域 Rが動いた方向や距離を示す動きベクトルを求め、この動きベクトルで表される位 置情報と現フレームとの差分を ROI情報とすることができる。とくに、 ROI領域 Rの動 きが大きい動画像に対して、 0およびその近傍の値の出現頻度を高めることができる 。このように、フレーム間予測の対象となるフレームは、 1つ前のフレームに限らず、 1 つ後の将来のフレームでもよい。さらに、前後 1フレームに限らず、前後数フレームを 利用して、その平均値を利用する処理なども実現可能である。
[0035] 勿論、フレーム間予測処理を使用せずに、各フレーム内において ROI情報を生成 することも可能である。その場合、メモリ容量や計算量を低減することができる。したが つて、ユーザは、動画像の特性にしたがって、フレーム間予測処理を利用するか否 かを選択できてもよい。とくに動きの速い動画像では、フレーム間予測処理を利用し ても、演算量増加のわりに符号量があまり削減できない場合も生じる。そのような場合 、単純にフレームごとに ROI情報を生成してもよい。
[0036] ROI情報符号ィ匕部 24は、 ROI予測処理部 22から入力された ROI情報を符号ィ匕す る。例えば、エントロピー符号ィ匕を行う。そして、符号ィ匕した ROI情報を符号化ストリー ム生成部 16に出力する。
[0037] 符号化ストリーム生成部 16は、エントロピー符号ィ匕部 14から入力される画像の符号 化データ、 ROI情報符号ィ匕部 24から入力される ROI情報の符号ィ匕データなどを基 に、符号化ストリームを生成する。そして、生成した符号化ストリームを記録媒体ゃネ ットワークに出力する。ここで、記録媒体として、 SDRAMやフラッシュハードディスク ドライブなどを用いることができる。
[0038] ROI情報の符号化データは、ヘッダに記述される。ヘッダにも種々のレベルが存在 するが、いづれのレベルに記述してもよい。例えば、ストリームヘッダ、シーケンスへッ ダ、 GOP (Group of Picture)ヘッダ、フレームヘッダ、ピクチャヘッダ、領域単位で付 されるヘッダなどに ROI情報を記述することができる。
[0039] 上記領域単位で付されるヘッダとは、以下のようなヘッダを指す。例えば 1枚のフレ 一ムゃピクチャに複数の ROI領域が設定される場合に、 ROI領域 1の画像データ→
ROI領域 2の画像データ→ 周辺領域の画像データの順にフレームゃピクチャ を並べたとする。上記ヘッダとは、このようなときの ROI領域 1の画像データや ROI領 域 2の画像データごとに付されるヘッダである。
[0040] 図 3は、符号化ストリームの一例を示す図である。ここでは、符号化ストリームを MP EG (Moving Picture Experts Group)で使用されるシーケンスという用語で示している 。 MPEGでは、 1つのビデオプログラム全体の符号化信号をシーケンスと呼ぶ。シー ケンスは、図 3に示すようにシーケンスヘッダで始まり、シーケンスエンドで終わり、そ の間に複数の GOPを記述する。 GOPは、 GOPヘッダと複数のピクチャを記述する。 図 3の例では、この GOPヘッダに複数の ROI情報を記述している。 GOPヘッダには 、符号ィ匕条件など復号に必要な各種パラメータが記述される。本実施の形態では、 そこに ROI情報も記述して 、る。
[0041] 上述した ROI情報は、頂点座標と大きさを示す情報であった。この点、 ROI情報は 、そのような情報に限らず、種々の情報を含むことができ、このような情報により ROI 情報を特定することができる。以下、その例を挙げる。
[0042] まず、基本となる座標が必要である。上述したように頂点の座標や、中心点座標、 重心座標などが該当する。これらの内から、 ROI領域の形状に適した座標を用いるこ とができる。例えば、 ROI領域が円である場合、中心点座標が最適な座標となる。次 に、各フレーム内の情報で ROI領域を特定する場合、大きさが必要である。例えば、 水平方向の大きさ、垂直方向の大きさが必要である。次に、フレーム間予測処理を使 用する場合、前のフレームとの差分データ、動きベクトルを用いた、後のフレームとの 差分データ、ァフィン変換係数などの各種関数の係数などを用いることができる。
[0043] 次に、 1枚の画像に ROI領域が複数設定される場合、その優先度を ROI情報に含 めてもよい。例えば、その優先順位だけでなぐその ROI領域の表示が必須力否かと いった情報を含めてもよい。また、この優先順位を ROI情報の並び順で表現してもよ い。すなわち、優先順位の高い ROI領域の情報ほど、前に記述するといつた手法が 可能である。また、各 ROI領域の情報量を含めてもよい。例えばその ROI領域の符 号量や圧縮率、演算量などである。また、 ROI領域ごとに画質や、それ以外の領域と の画質比を含めてもよい。
[0044] さらに、その ROI領域が独立して復号可能カゝ否かを示す情報を含めてもよい。例え ば、 JPEG2000方式では、ビットプレーン内の各係数ビットとして、 Sパス（significanc e propagation passノ、 Rノヽス (magnitude refinement pass)、 Cノ、ス (.cleanup pass)の 5 種類の処理パスが使用される。 Sパスでは、有意である係数が周囲に存在する有意 でない係数の復号が行われ、 Rパスでは、有意である係数の復号が行われ、 Cパス では、残りの係数の復号が行われる。 Sパス、 Rパス、 Cパスの各処理パスはこの順に 画像の画質への寄与度が大きい。各処理パスはこの順に実行され、各係数のコンテ タストが近傍係数の情報を考慮して決定される。したがって、パス毎に独立して符号 化されている場合には、可変長の復号を途中で打ち切ることも可能になる。このような 情報は、復号側にとって有益な情報である。その他、復号の際に有益な情報として利 用できる情報であれば、上記例に挙げた以外の情報を ROI情報に含めてもよい。な お、 ROI情報をヘッダに記述する例を説明したが、ユーザが自由に使用可能なユー ザ領域に記述してもよい。
[0045] 以上説明したように実施の形態 1によれば、 ROI領域の復号に必要な、または有益 な情報を ROI情報として符号化ストリームに明示的に含めたことにより、復号側でそ の情報を生力した種々の処理を実現することができる。例えば、早送り再生などをす る場合、 ROI領域、またはその周辺数画素を含む領域を取り出して、それを容易に 再生表示させることができる。
[0046] また、 ROI情報をフレーム間予測処理を利用して符号ィ匕することにより、 ROI情報 の符号量を削減させることができる。例えば、 JPEG2000では、画像を静止画として 扱い、符号ィ匕を行っているため、 ROI領域の符号ィ匕の際には ROI情報を画像 1枚ご とに与えなければならない。このため、動きのない画像に対して ROI符号ィ匕を行うよう な場合、連続する各画像データに対して全く同じ ROI情報を付加することになり、全 体としては無駄な符号を生成してしまうことになる。このような場合に、フレーム間予測 処理を利用する態様は、とくに効果を発揮する。さらに、符号量を削減させることによ り、処理を高速化することができ、消費電力を削減することもできる。
[0047] 実施の形態 2
図 4は、実施の形態 2に係る画像復号装置 200の構成図である。実施の形態 2では 、画像復号装置 200は、実施の形態 1で符号化された符号化ストリームを復号する。 符号化ストリームとして入力される動画像の各符号ィ匕フレームを連続的に復号するこ とにより動画を再生することができる。
[0048] ROI情報復号部 40は、符号化ストリーム内に記述された ROI情報を復号し、 ROI 予測処理部 42に出力する。 ROI情報は、符号化ストリーム内のいずれかのレベルの ヘッダに記述されて 、る。
[0049] ROI予測処理部 42は、復号した ROI情報に対して、フレーム間予測処理を行う。 R OI予測処理部 42は、 ROI情報を記憶するためのメモリを備え、例えば、そこに基準 となるフレームの ROI情報を記憶する。差分情報で与えられて 、る現フレームの ROI 情報と、メモリに記憶されている ROI情報とを加算することにより、現フレームの ROI 情報を原始的なデータ形式に復元する。
[0050] 例えば、基準となるフレームの ROI領域が長方形である場合、その ROI領域を左上 の頂点座標 (A, B)と、水平方向の大きさおよび垂直方向の大きさ (X, Y)で表現す ることができる。まず、 ROI予測処理部 42は、これらの情報を ROI情報として、 ROI領 域制御部 44に出力するとともに、上記メモリに記憶する。このフレーム力 次のフレー ムに対する基準となる。
[0051] 実施の形態 1の手法を用いて ROI情報が符号ィ匕されている場合、次のフレームで 当該 ROI領域が右に Ml画素分移動したとすると、その差分情報として座標 Δ (Ml , 0)、大きさ Δ (0, 0)と ROI情報が与えられる。 ROI予測処理部 42は、上記メモリに 記憶された前フレームの ROI情報にこの差分情報を加算することにより、現フレーム の絶対的な座標 (A+Ml, B)、大きさ (X, Y)を求めることができる。
[0052] ROI予測処理部 42は、このようにして、画像を復号する前に次画面の ROI情報を 復号し取得する。これにより、 ROI領域に関する種々の処理が可能になる。なお、他 のフレーム間予測符号ィ匕が用いられて 、る場合、それに対応した復元方法を用いる
[0053] ROI領域制御部 44は、ユーザまたはシステムの要求により ROI領域に関する各種 の処理を設定する。例えば、 ROI領域の画像のみ、またはその周辺画素を含む領域 を再生する処理も可能である。この周辺画素を決定する手法は後述する。また、ある シーンをオブジェクト認識を用いてサーチする場合、 ROI領域内のオブジェクトのみ を対象にした検索処理も可能である。いずれも、高速処理が可能である。これらの処 理を行う際、 ROI情報に含まれる優先順位情報を参照して、処理を行うことができる。 例えば、表示が必須でない、または優先順位の低い ROI領域を表示させな力つたり 、検索対象から外すこともできる。
[0054] その他、 ROI領域制御部 44は、 ROI情報による指定、ユーザまたはシステムの要 求により、 ROI領域の画質やその他の領域との画質比を設定することができる。
[0055] 符号化データ抽出部 30は、入力された符号化ストリームから符号化データを抽出 する。その際、 ROI領域制御部 44から指定された領域の符号ィ匕データのみを抽出 する場合もある。エントロピー復号部 32は、抽出された符号ィ匕データをビットプレーン 毎に復号し、復号の結果得られる量子化されたウエーブレット変換係数を取得する。 逆量子化部 34は、ウェーブレット変換係数を逆量子化する。ウェーブレット逆変換部 36は、逆量子化されたウェーブレット変換係数を逆変換し、得られた復号画像を出 力する。
[0056] 次に、 ROI領域制御部 44にて ROI領域とその周辺領域を含む領域の座標と大きさ を決定するための手法を説明する。図 5は、ウェーブレット変換係数の各分割レベル における ROI領域を示す図である。図 5 (a)は分割レベル 0の原画像 80上に ROI領 域 90が設定された状態を示す。図 5 (b)は、原画像 80を 1回だけウェーブレット変換 することにより得られる分割レベル 1の変換画像 82を示す。分割レベル 1の変換画像 82は、 4つのサブバンド LL1、 HL1、 LH1、 HHlから構成される。 ROI領域制御部 4 4は、原画像 80の ROI領域 90を復元するために必要な分割レベル 1の変換画像 82 上の ROI領域 91〜94を、分割レベル 1の各サブバンド LL1、 HL1、 LH1、 HHlに おいて特定する。
[0057] 図 5 (c)は、図 5 (b)の変換画像 82の最低周波数成分のサブバンド LL1をさらにゥ エーブレット変換することにより得られる分割レベル 2の変換画像 84を示す。分割レ ベル 2の変換画像 84は、同図のように、分割レベル 1の 3つのサブバンド HL1、 LH1 、 HHlの他、分割レベル 2の 4つのサブバンド LL2、 HL2、 LH2、 HH2を含む。 RO I領域制御部 44は、分割レベル 1の変換画像 82のサブバンド LL1における ROI領域 91を復元するために必要な分割レベル 2の変換画像 84上の ROI領域 95〜98を各 サブバンド LL2、 HL2、 LH2、 HH2において特定する。
[0058] 同様にして、ウェーブレット変換の回数だけ原画像 80の ROI領域 90に対応する R OI領域を各分割レベルにおいて再帰的に特定していくことにより、最終分割レベル の変換画像にぉ 、て、 ROI領域 90を復元するために必要な ROI変換領域をすベて 特定することができる。
[0059] ROI領域制御部 44は、原画像 80上で設定された ROI領域の周辺領域にノイズを 発生させることなく原画像 80まで復号するよう、各分割レベルにおける各サブバンド 内で、復号すべきウェーブレット変換係数の対象領域の開始位置と大きさを決定する 。それを符号化データ抽出部 30に設定する。
[0060] 原画像 80における ROI領域の開始する Xまたは y座標を P、 ROI領域の xまたは y方 向の大きさを Qとしたとき、各分割レベルでの復号対象領域の開始座標および大きさ は以下の通りになる。
[0061] 分割レベル 1 · · ·開始座標 PZ2— a、大きさ QZ2+ β
分割レベル 2…開始座標（ΡΖ2— α )Ζ2— «、大きさ（QZ2+ |8 )Ζ2+ β 分割レベル 3 · · ·開始座標 { (Ρ/2- α ) /2- α }/2- α ,
大きさ { (QZ2+ β ) /2+ β }/2 + β
分割レベル J · · ·開始座標 [· ' ·]Ζ2— α、大きさ [· ' ·]Ζ2+ |8
[0062] 上記の計算を χおよび yについて行うことにより、各分割レベルでの復号対象領域の 開始座標および大きさを求めることができる。開始座標では、最後の αを引く直前の 値に小数点以下が発生した場合、それを切り捨てる。一方、大きさでは、最後の βを 足す直前の値に小数点以下が発生した場合、それを切り上げる。ひ、 |8の値は、設 計者が任意に設定可能である力 例えば、 α = 1、 β = 2^ α = 2, =4といった設 定が可能である。周辺領域を ROI領域の上下左右で対称に設ける場合、 |8は αの 2 倍の値となる。この値は、使用するフィルタに依存する。フィルタリング回数が多いほ ど、周辺領域の画素を多くとるとよい。
[0063] 以上説明したように実施の形態 2によれば、符号化ストリームに明示的に記述され た ROI情報を復号して、その情報を生力して種々の処理を実現することができる。例 えば、 ROI領域、またはその周辺画素を含む領域を抽出して、それを容易に再生表 示させることができる。また、 ROI領域、およびそれ以外の領域をそれぞれ所望の画 質で再生することもできる。
[0064] 以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの 各構成要素や各処理プロセスの組合せに 、ろ 、ろな変形例が可能なこと、またそうし た変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。そのような変 形例を以下に示す。
[0065] 上記の実施の形態で、 ROI領域は、オブジェクトだけの領域でもよ ヽ。この場合、シ ステムは、 ROI情報として、オブジェクトを特定するための情報をヘッダなどに記述す ることができる。実施の形態と同様に、このオブジェクトの形状変化に関する情報など をフレーム間予測処理を利用して記述することにより、当該情報の符号量を削減する ことができる。
[0066] 上記の実施の形態では、 JPEG2000方式で連続的に符号化した動画像の符号ィ匕 ストリームを復号しているが、 JPEG2000方式に限らず、要は、動画像の符号化ストリ 一ムを復号する方式であればょ 、。
[0067] 上記の実施の形態において、画像の符号ィ匕のための空間フィルタリングとしてゥェ 一ブレット変換を説明したが、他の空間周波数変換を用いてもよい。例えば、 JPEG 標準で用いられる離散コサイン変換を用いてもょ 、。
産業上の利用可能性 [0068] 本発明は、画像を符号ィ匕する装置または画像を復号する装置に利用可能である。

Claims

請求の範囲
[1] 画像上に定義された注目領域を特定するための情報を、前記画像の符号化デー タを含む符号化ストリーム内に明示的に記述することを特徴とする画像符号化方法。
[2] 前記情報には、前記画像上に複数の注目領域が定義された場合、その優先度が 含まれることを特徴とする請求項 1に記載の画像符号化方法。
[3] 前記画像上に複数の注目領域が定義された場合、その優先度の順に前記情報を 記述することを特徴とする請求項 1または 2に記載の画像符号ィ匕方法。
[4] 画像上に注目領域を定義する注目領域設定部と、
前記画像を符号化する画像符号化部と、
前記注目領域を特定するための情報を符号化する注目領域情報符号化部と、 符号化した画像と、符号ィ匕した前記情報を明示的に含めて、符号化ストリームを生 成する符号化ストリーム生成部と、
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
[5] 前記情報には、前記画像上に複数の注目領域が定義された場合、その優先度が 含まれることを特徴とする請求項 4に記載の画像符号化装置。
[6] 前記符号化ストリーム生成部は、前記画像上に複数の注目領域が定義された場合 、その優先度の順に前記情報を記述することを特徴とする請求項 4または 5に記載の 画像符号化装置。
[7] 画像の符号ィ匕データを含む符号化ストリーム内に明示的に記述された、前記画像 上に定義された注目領域を特定するための情報を参照して、前記注目領域を含む 領域を前記符号化ストリームから復号することを特徴とする画像復号方法。
[8] 画像の符号ィ匕データを含む符号化ストリーム内に明示的に記述された、前記画像 上に定義された注目領域を特定するための情報を復号する注目領域情報復号部と 復号した情報を参照して、前記注目領域を含む領域を前記符号化ストリームから復 号する画像復号部と、
を備えることを特徴とする画像復号装置。
PCT/JP2005/019583 2004-10-29 2005-10-25 画像符号化方法および装置、ならびに画像復号方法および装置 WO2006046551A1 (ja)

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