WO2014199566A1 - 動画像符号化装置及び動画像符号化方法並びにプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

動画像符号化装置及び動画像符号化方法並びにプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

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    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock

Definitions

  • the present invention relates to a moving image processing technique, more specifically, a moving image encoding technique.
  • the code amount control is performed so that the bit stream sent to the transmission path has a desired rate. Has been done.
  • FIG. 4 shows the layer structure of the MPEG.
  • MPEG a hierarchical structure including a sequence layer, a GOP (Group Of Picture) layer, a picture layer, a slice layer, and a macroblock (MB) layer is defined.
  • Q scale the quantization step
  • the quantization step is increased as the Q scale value is increased.
  • the quantization step is denoted by Q.
  • FIG. 5 shows the relationship between the generated code amount and the quantization step.
  • the quantization step takes 31 values Q1 to Q31.
  • the generated code amount has a substantially inversely proportional relationship with the quantization step. Therefore, the larger the quantization step, the coarser the quantization and the smaller the generated code amount. Conversely, the smaller the quantization step, the finer the quantization and the larger the generated code amount.
  • control is performed so that the sum of generated code amounts (total code amount) becomes a predetermined code amount for each predetermined equal length unit (predetermined number of pictures).
  • TM5 MPEG-2 TEST MODEL 5
  • a target code amount of a target picture group (a picture group of equal length units to be encoded) is assigned to each picture in the target picture group.
  • the target code amount of the picture group of the equal length unit is expressed as “Sg”
  • the target code amount of one picture is expressed as “Sp”.
  • a large target code amount Sp is allocated to I pictures and P pictures used as reference pictures, and a B code not used as a reference picture has a smaller target code quantity than I pictures and P pictures. Sp is assigned.
  • the encoding of the target picture is repeated, and the reassignment of the target code amount Sp to the remaining pictures in the target picture group according to the generated code amount of the encoded picture is repeated, whereby the code of the picture in the target picture group It will be.
  • the quantization step Q of the picture of interest is calculated according to equation (1) using the estimated complexity Xest.
  • the complexity is an index indicating the difficulty of encoding the encoding target.
  • the product of the generated code amount of the picture of the same picture type as the target picture and the average quantization step that have been encoded so far is estimated as the complexity Xest of the target picture.
  • Q Xest / Sp (1)
  • One picture is encoded for each macroblock. Specifically, the quantization step Q calculated by Expression (1) is applied to the first macroblock of the current picture. For each of the second and subsequent macroblocks, based on the difference between the sum of the generated code amounts of the already-encoded macroblocks and the target code amount Sp, the total code amount of the picture of interest approaches the target code amount Sp. Then, the quantization step Q is adjusted and applied to the macroblock.
  • the quantization step Q calculated according to the equation (1) does not always coincide with any one of Q1 to Q31.
  • the quantization step Q calculated according to Equation (1) is between Q5 and Q6, in order to ensure that the total code amount of the picture does not exceed the target code amount Sp, the quantization step Q As the value of Q, the larger Q6 is adopted. This is the same in the following, and the description will not be repeated.
  • the technique is not yet encoded in the picture group so that the total code quantity of the picture group of interest substantially matches the target code quantity Sg based on the generated code quantity.
  • the target code amount is reassigned to each picture, and the target code amount Sp is corrected.
  • the complexity Xest is estimated for the next noticed picture, and the quantization step Q is calculated by the equation (1) using the estimated complexity Xest and the corrected target code amount Sp of the noticed picture. Calculate and encode the picture.
  • the code amount control method feeds back the current average rate using the relationship between the past quantization step and the total code amount.
  • the average code amount (average rate) per unit time increases or decreases when viewed in a short period, but the average code amount per unit time becomes the target code amount when viewed over a long span.
  • the predicted code amount (target code amount) of the picture In order to achieve (corresponding to Sp), the allocated code amount of the subsequent macroblock is reduced, and the image quality is deteriorated.
  • the quantization step since the quantization step varies between macroblocks, the coarsely quantized region is conspicuous and the subjective image quality deteriorates.
  • the code amount assigned to the subsequent picture decreases is that it is necessary to achieve the target code amount Sg of the picture group.
  • the quantization step varies between pictures, coarsely quantized pictures stand out and subjective image quality deteriorates.
  • the quantization step obtained for the macroblock by the above method is referred to as “reference quantization step”. That is, the reference quantization step is the quantization step Q calculated by Equation (1) for the first macroblock of the current picture, and the second and subsequent macroblocks are already encoded. The quantization step Q is adjusted based on the generated code amount of the macroblock.
  • TM5 uses a technique of “adaptive quantization” that improves image quality by weighting the reference quantization step described above according to human visual characteristics and applying it to the quantization of the macroblock.
  • the method uses activity as a parameter indicating visual characteristics so that it is quantized more finely in a portion where deterioration is conspicuous (for example, a flat portion) and coarsely quantized in a portion where deterioration is not conspicuous (for example, a complicated portion of a pattern)
  • the subjective image quality can be improved with the same amount of code. Since the quantization step is changed according to the visual characteristics, it is possible to avoid the deterioration of the subjective image quality due to the variation of the quantization step as described above.
  • an activity used as a parameter indicating visual characteristics in adaptive quantization is calculated by using, for example, a variance of luminance values of blocks adopted in TM5 as a feature amount.
  • the quantization step of each macroblock is determined using an activity as described below.
  • Nact_j (2 ⁇ act_j + avg_act) / (act_j + 2 ⁇ avg_act) (3)
  • the quantization step Qact_j of the macroblock MBj based on adaptive quantization is calculated according to the equation (4).
  • Qbase is the above-described reference quantization step
  • Nact_j is the normalization activity of the macroblock MBj calculated by Expression (3).
  • Qact _j Qbase ⁇ Nact_j (4)
  • the activity is calculated based on the variance of the luminance value.
  • the quantization step applied to the macroblock is changed from Qbase to Qact, so that the amount of deviation between the generated code amount and the predicted code amount is smaller than when adaptive quantization is not used. Becomes larger. Therefore, when the generated code amount is larger than the predicted code amount, the code amount assigned to the subsequent area (macroblock or picture) decreases, and the image quality of the subsequent area deteriorates. On the contrary, when the generated code amount is smaller than the predicted code amount, the image quality of the area is lost by the surplus code amount.
  • Patent Document 1 discloses a technique for avoiding this problem.
  • the technique weights the activity of the target macroblock according to the difference between the generated code amount accumulated in the virtual buffer and the predicted code amount. Specifically, the greater the difference between the generated code amount and the predicted code amount, the smaller the activity weight of the macro block of interest (claim 6, second embodiment, etc.). Then, for the equation (4), the weighted activity is used instead of Nact_j to determine the quantization step of the macroblock.
  • the technique can bring the total code amount closer to the target code amount by weighting the activity of the target macroblock according to the difference between the generated code amount and the predicted code amount.
  • the activity weight is changed, even macroblocks having the same activity are encoded in different quantization steps, so there is a problem that the effect of adaptive quantization is reduced and the image quality is lowered.
  • Patent Document 2 discloses a technique for encoding regions having the same activity using the same quantization step. This technique uses the same value for each macroblock without changing the reference quantization step Qbase in Equation (4) during encoding of one picture. By doing so, in one picture, the macroblocks having the same activity Nact_j have the same quantization step Qact_j.
  • Patent Document 2 describes that it is desirable to determine the target code amount with a margin of 20%.
  • Patent Document 3 discloses a technique for increasing the estimation accuracy of complexity when controlling the code amount control based on the estimated complexity.
  • the product of the generated code amount of the past picture and the average quantization step is estimated as the complexity Xest of the target picture, and the generated code amount of the target picture is predicted. For this reason, when the correlation between the current picture and the past picture is low, such as when the design of the previous picture has changed significantly or when a scene change has occurred, the generated code amount of the current picture is reduced. There is a problem that prediction is greatly deviated, code amount distribution becomes inaccurate, and coding efficiency is lowered.
  • the technique disclosed in Patent Document 3 estimates the complexity Xest from the variance value of an I picture that is encoded for the first time after a scene change.
  • the complexity Xest is estimated from the prediction error value of the motion vector search result between the picture and its reference picture.
  • a, b, and c are fixed values determined for each picture type.
  • the feature value F is a variance value of the picture in the case of an I picture, and a prediction error value of a motion vector search result between the picture and its reference picture in the case of a P picture or a B picture. It is.
  • the complexity is estimated from the generated code amount of the same type picture and the average quantization step as in the TM5 method.
  • Patent Document 3 further describes the complexity estimated according to Equation (5) and the complexity obtained from the encoding result (the product of the generated code amount of the encoded picture and the average quantization step). It is also disclosed that the past several pictures are accumulated for each picture type, and each coefficient in equation (5) is corrected for each picture type from the accumulated data. By this process, the estimation accuracy of the complexity is further improved.
  • JP 2007-235828 A Japanese Patent Laid-Open No. 10-224786 JP 2002-247484 A JP 2009-135902 A
  • the generated code amount can be brought close to the target code amount.
  • the quantization step is different even in the macroblock having the same actual activity, and the difference in the actual activity is not reflected in the difference in the quantization step. There is a problem that decreases.
  • Patent Document 2 requires a 20% margin for the target code amount Sp in order to make the generated code amount of the picture coincide with the target code amount Sp.
  • an excess of the code amount of 20% causes a large deterioration in image quality that can be visually recognized, and it is difficult to achieve high image quality with this technology.
  • the generated code amount in a narrow area such as one frame is not permitted to exceed a certain amount, such as an application premised on editing, it is necessary to increase the margin of the target code amount Sp for safety. Therefore, the image quality is greatly deteriorated.
  • Patent Document 3 Although the technique disclosed in Patent Document 3 can increase the estimation accuracy of the complexity of the picture of interest, it cannot solve the above-described problem.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and when performing code amount control so that the bit rate of a bit stream obtained by encoding becomes a predetermined target rate, a moving image is encoded with high image quality. To provide technology.
  • the moving picture encoding apparatus includes: an orthogonal transform unit that orthogonally transforms a target picture to obtain orthogonal transform coefficients; a quantization unit that quantizes the orthogonal transform coefficient for each macroblock of the target picture; and the macroblock And a quantization step calculation unit that calculates the quantization step and supplies the quantization step to the quantization unit.
  • the quantization step calculation unit calculates a reference quantization step which is a variable for matching the generated code amount of the target picture with the target code amount set for the target picture for the target macroblock in the target picture.
  • the calculated reference quantization step is weighted by the activity of the macro block of interest, thereby determining the quantization step applied to the quantization of the macro block and providing it to the quantization unit.
  • the quantization step calculation unit includes a complexity estimation unit, a complexity correction unit, and a reference quantization step calculation unit.
  • the complexity estimation unit estimates the complexity indicating the difficulty of encoding for each macroblock of the target picture.
  • the complexity correction unit corrects the complexity estimated by the complexity estimation unit with the activity of the macroblock so that the correction complexity decreases as the activity increases for each macroblock of the target picture.
  • the correction complexity of the macroblock is obtained.
  • the reference quantization step calculation unit calculates the reference quantization step by dividing the sum of the correction complexity of each macroblock of the target picture by the target code amount.
  • high-quality encoding can be realized when performing code amount control so that the bit rate of a bit stream obtained by encoding a moving image becomes a predetermined target rate.
  • FIG. 1 shows the moving image encoder concerning the 1st Embodiment of this invention. It is a figure which shows the quantization step calculation part in the moving image encoder shown in FIG. It is a flowchart which shows the process by the quantization step calculation part shown in FIG. It is a figure which shows the layer structure of MPEG. It is a figure which shows the relationship between a quantum step and the generated code amount. It is a figure which shows allocation of the target code amount of a picture.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), CD-ROM (Read Only Memory) CD-R, CD -R / W, including semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)).
  • the program may be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • FIG. 1 shows a video encoding apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the moving image encoding apparatus 100 encodes a moving image MP at a variable rate by, for example, the MPEG method to obtain a bit stream BS, and outputs the bit stream BS.
  • the data of the moving image MP is input by the computing unit 102.
  • the computing unit 102 for each macroblock of the input moving image MP, the data, and the prediction image data of the macroblock input from the intra-frame prediction unit 118 or the inter-frame prediction unit 120 via the switch 122 Is calculated and output to the orthogonal transform unit 104.
  • the orthogonal transform unit 104 performs DCT processing on the output of the computing unit 102 and outputs the DCT coefficient obtained as a result thereof to the quantization unit 106.
  • the quantization unit 106 quantizes the DCT of the macro block of interest with a quantization step (referred to as “adaptive quantization step”) Qmb from the quantization step calculation unit 200 and outputs the result to the encoding unit 108.
  • a quantization step referred to as “adaptive quantization step”
  • Qmb quantization step
  • the output of the quantization unit 106 is also referred to as a “quantization value”.
  • the encoding unit 108 converts the quantized value from the quantization unit 106 into a variable length code such as a Huffman code and outputs the variable length code to the buffer 110.
  • the buffer 110 temporarily stores the data from the encoding unit 108 and then outputs it as a bit stream BS. Note that the data accumulation amount in the encoding unit 108 is output to the quantization step calculation unit 200 as the generated code amount Sr.
  • the quantization value obtained by the quantization unit 106 is output to the inverse quantization unit 112 in addition to the encoding unit 108.
  • the inverse quantization unit 112 obtains a DCT coefficient by dequantizing the quantized value from the quantization unit 106 in the adaptive quantization step Qmb used by the quantization unit 106, and outputs the DCT coefficient to the inverse orthogonal transform unit 114. To do.
  • the inverse orthogonal transform unit 114 performs inverse DCT processing on the DCT coefficient from the inverse quantization unit 112, obtains a prediction residual, and outputs the prediction residual to the computing unit 116.
  • the calculator 116 receives the prediction residual from the inverse orthogonal transform unit 114 and the same data as the prediction image provided to the calculator 102.
  • the computing unit 116 obtains a local decoded image by local decoding that adds them, and outputs them to the intra-frame prediction unit 118 and the inter-frame prediction unit 120.
  • the local decoded image is the same as the decoded image obtained on the side receiving the bit stream BS.
  • the intra-frame prediction unit 118 obtains a prediction image from pixels of adjacent blocks in the target picture and outputs the prediction image to the switch 122.
  • the inter-frame prediction unit 120 performs motion vector detection and motion compensation using the reference picture of the target picture, obtains a reference image, and outputs the reference image to the switch 122.
  • the switch 122 selectively calculates the outputs of the intra-frame prediction unit 118 and the inter-frame prediction unit 120 based on the encoding mode set according to the type of picture of interest (I picture, P picture, B picture). To 102.
  • each functional block of the video encoding device 100 is the same as the corresponding functional block of this type of video encoding device. Detailed description is omitted.
  • the quantization step calculation unit 200 calculates an adaptive quantization step Qmb, which is a quantization step applied to the quantization of the macroblock of interest, and supplies it to the quantization unit 106.
  • FIG. 2 shows the quantization step calculation unit 200.
  • the quantization step calculation unit 200 includes a complexity estimation unit 202, an activity calculation unit 204, a complexity correction unit 206, a reference quantization step calculation unit 208, and a quantization step adaptation unit 210.
  • the complexity estimation unit 202 estimates the complexity Xmb indicating the difficulty of encoding for each macroblock of the picture of interest and outputs it to the complexity correction unit 206.
  • the complexity estimation unit 202 for example, as described in MPEG-2 TM5, the generated code amount and the average quantization step of the last type of picture of the same type as the target picture Is estimated as the complexity Xest of the picture of interest.
  • the complexity estimation unit 202 divides the estimated complexity Xest by the total number n of macroblocks per picture to obtain the complexity Xmb of each macroblock of the current picture.
  • the activity calculation unit 204 obtains a normalized activity ACTmb by calculating and normalizing the activity of each macroblock of the target picture, and sends the normalized activity ACTmb to the complexity correction unit 206 and the quantization step adaptation unit 210. Is output.
  • the activity calculation unit 204 calculates the activity using the method of using the variance of the luminance value of each sub-block of the macroblock (equation (2)) described in TM5, or the luminance component and the color difference described in Patent Document 4.
  • a conventionally known method such as a method using components may be used.
  • the complexity correction unit 206 corrects the complexity Xmb obtained by the complexity estimation unit 202 with the normalized activity ACTmb obtained by the activity calculation unit 204 for each macroblock of the picture of interest to obtain a corrected complexity TXmb.
  • the complexity correction unit 206 outputs the obtained result to the reference quantization step calculation unit 208.
  • the complexity correction unit 206 corrects the complexity Xmb so that the correction activity TXmb decreases as the normalized activity ACTmb increases.
  • the complexity correction unit 206 corrects the complexity Xmb using the following equation (6).
  • j is a macroblock number.
  • TXmb (j) Xmb (j) / ACTmb (j) (6)
  • the reference quantization step calculation unit 208 obtains the sum of the correction complexity TXmb of each macroblock of the target picture obtained by the complexity correction unit 206 as the correction complexity TXp of the target picture according to Expression (7). In addition, the reference quantization step calculation unit 208 calculates a reference quantization step Qbase that is a variable for making the sum of the generated code amounts of the current picture coincide with the target code amount Sp according to Expression (8).
  • TXp TXmb (1) + TXmb (2) + ... + TXmb (n) (7)
  • the total number of macroblocks in n 1 picture
  • equation (8) when calculating the reference quantization step Qbase, the estimated complexity of the encoded picture of the same type of the current picture is calculated.
  • the correction complexity TXp is used instead of the degree Xest.
  • the reference quantization step calculation unit 208 outputs the reference quantization step Qbase calculated by Expression (8) to the quantization step adaptation unit 210 for all macroblocks of the target picture.
  • the reference quantization step calculation unit 208 may output the reference quantization step Qbase to the quantization step adaptation unit 210 as follows.
  • the reference quantization step calculation unit 208 outputs the reference quantization step Qbase calculated by Expression (8) for the first macroblock of the current picture.
  • the reference quantization step calculation unit 208 sets the target sum of the generated code amounts of the target picture based on the generated code amount Sr of the already-encoded macroblock of the target picture.
  • the reference quantization step Qbase calculated by Expression (8) is adjusted and output to the quantization step adaptation unit 210 so as to approach the code amount Sp.
  • the quantization step adaptation unit 210 applies the reference quantization step Qbase from the reference quantization step calculation unit 208 to the macro block of interest from the activity calculation unit 204 according to Equation (9) so as to adapt to the visual characteristics. Weight with normalized activity ACTmb. This weighting is in accordance with TM5's “adaptive quantization” technique. Thereby, the quantization step adaptation unit 210 obtains a quantization step (adaptive quantization step Qmb) applied to the quantization of the macro block of interest.
  • the reference quantization step Qbase (j) is a reference quantization step of the j-th macroblock that becomes the target macroblock.
  • the reference quantization step Qbase (j) is obtained by adjusting the value calculated in Expression (8) based on the value calculated in Expression (8) or the generated code amount Sr of the encoded macroblock.
  • Is. Qmb (j) Qbase (j) ⁇ ACTmb (j) (9)
  • the quantization step calculation unit 200 first estimates the complexity Xmb by the complexity estimation unit 202 and calculates the normalized activity ACTmb by the activity calculation unit 204 for all macroblocks (MB) of the target picture (S100). , S102).
  • the complexity correcting unit 206 corrects the complexity Xmb from the complexity estimating unit 202 with the normalized activity ACTmb from the activity calculating unit 204 to obtain the corrected complexity TXmb (S104). ).
  • the reference quantization step calculation unit 208 performs the correction complexity TXp that is the sum of the correction complexity TXmb of each macroblock from the complexity correction unit 206 on the first target macroblock, and the target picture
  • the reference quantization step Qbase is calculated according to the equation (8) using the target code amount Sp set for (S106).
  • the quantization step adaptation unit 210 calculates the adaptive quantization step Qmb by weighting the reference quantization step Qbase with the normalized activity ACTmb for the first macroblock of interest, and the quantization unit 106 (S108).
  • the quantization step calculation unit 200 repeats the processes of steps S112, S106, and S108 until the adaptive quantization step Qmb of the last target macroblock is calculated (S110: Yes) (S110: No, S112, S106, S108). Thus, the adaptive quantization step Qmb of all macroblocks of the target picture is calculated.
  • the reference quantization step calculation unit 208 determines the first macroblock for all macroblocks.
  • the reference quantization step Qbase calculated for the block is output.
  • the quantization step adaptation unit 210 uses the reference quantization step Qbase output from the reference quantization step calculation unit 208 for the first macroblock for all the macroblocks of the target picture. The above process is performed.
  • the reference quantization step calculation unit 208 For each block, the reference quantization step Qbase is calculated (or adjusted).
  • the moving picture coding apparatus 100 corrects the complexity Xmb estimated for each macroblock with the normalized activity ACTmb to obtain a corrected complexity TXmb.
  • the moving picture coding apparatus 100 uses, for each macroblock of the target picture, a reference quantization step that is a variable for matching the generated code amount of the target picture with the target code amount set for the target picture
  • the sum of the correction complexity TXmb is estimated and used as the complexity of the picture of interest.
  • a change in the generated code amount due to adaptive quantization of the reference quantization step Qbase by the quantization step adaptation unit 210 can be included in the step of determining the reference quantization step Qbase. For this reason, the generated code amount can be brought close to the target code amount, and as a result, deterioration in image quality due to the difference between the generated code amount and the target code amount can be reduced.
  • the moving picture coding according to the present embodiment is also applicable to a standard that requires strict code amount control in a narrow area range such as a macroblock unit, such as AVC-Intra in which the upper limit of the bit amount is determined in frame units.
  • the margin of the target code amount can be reduced by improving the estimation accuracy of the generated code amount, and high-quality encoding can be realized.
  • the complexity estimation unit 202 of the quantization step calculation unit 200 generates a coded code of a coded picture of the same type as the current picture using the TM5 technique.
  • the product of the quantity and the average quantization step is estimated as the complexity Xest of the picture of interest.
  • the complexity estimation unit 202 calculates the complexity Xmb of each macroblock by dividing the estimated complexity Xest by the total number n of macroblocks.
  • a technique disclosed in Patent Document 3 may be used for estimating the complexity of the target picture in the complexity estimation unit 202. Specifically, for an I picture that is encoded for the first time after a scene change, the complexity Xest is estimated from its variance, and for a P picture and a B picture that are encoded for the first time after a scene change, the picture and its reference picture The complexity Xest is estimated from the prediction error value of the motion vector search result during. For these estimations, equation (5) is used. For each picture not corresponding to the above, as in the TM5 technique, the complexity is estimated from the previous coding and the generated code amount of the picture of the same type and the average quantization step.
  • Formula (5) is a 2nd order polynomial as an example, it may be a 1st order polynomial or a 3rd order polynomial or more.
  • a predetermined fixed value may be used for all the pictures of interest, or may be dynamically adjusted by multiple regression analysis or the like.
  • the complexity estimation unit 202 calculates the complexity estimated according to Expression (5) and the complexity obtained from the encoding result (product of the generated code amount of the encoded picture and the average quantization step). The past several pictures are accumulated for each picture type, and each coefficient in equation (5) is corrected for each picture type from the accumulated data.
  • the complexity estimation unit 202 can improve the estimation accuracy of the complexity of the noticed picture, so the estimation accuracy of the complexity complexity Xmb of each macroblock of the noticed picture is also improved.
  • the reference quantization step Qbase calculated by the reference quantization step calculation unit 208 to the adaptive quantization step Qmb calculated by the quantization step adaptation unit 210 are more adapted to the actual complexity of the target picture. Therefore, the generated code amount can be made closer to the target code amount, and the image quality can be further improved.
  • the complexity of the picture of interest is estimated, and the estimated complexity is divided by the total number of macroblocks, whereby the same complexity Xmb is obtained for each macroblock.
  • the complexity Xmb may be calculated for each macroblock.
  • Xmb a ⁇ (Fmb) 2 + b ⁇ Fmb + c (10)
  • Equation (10) is obtained by changing the feature amount F of the entire picture of interest to the feature amount Fmb of the macroblock with respect to Equation (5).
  • the feature amount F and the feature amount Fmb are of the same type.
  • a predetermined fixed value may be used for each coefficient in equation (10), or may be dynamically adjusted by multiple regression analysis or the like.
  • the present invention can be applied to encoding of moving images.

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Abstract

動画像符号化装置（１００）において、量子化ステップ算出部（２００）は、注目マクロブロックの量子化に適用される適応量子化ステップ（Ｑｍｂ）の基準であり、注目ピクチャの発生符号量を該注目ピクチャに対して設定された目標符号量（Ｓｐ）に一致させるための変数である基準量子化ステップ（Ｑｂａｓｅ）を求める際に、注目ピクチャの各マクロブロックに対して、符号化の困難さを示す複雑度（Ｘｍｂ）を推定し、推定した複雑度（Ｘｍｂ）を該マクロブロックのアクティビティ（ＡＣＴｍｂ）で補正して補正複雑度（ＴＸｍｂ）を求める。そして、注目ピクチャの各マクロブロックの補正複雑度（ＴＸｍｂ）の総和を目標符号量（Ｓｐ）で除算することにより基準量子化ステップ（Ｑｂａｓｅ）を算出する。

Description

動画像符号化装置及び動画像符号化方法並びにプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
　本発明は、動画像処理技術、より具体的には、動画像の符号化技術に関する。
　ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ　Ｐｉｃｔｕｒｅｓ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｇｒｏｕｐ）規格により代表される動き補償とＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を組み合わせる画像圧縮方式では、伝送路に送出されるビットスストリームが所望のレートになるように、符号量制御が行われている。
　図４は、ＭＥＰＧのレイヤ構造を示す。ＭＰＥＧでは、シーケンス層、ＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐ　Ｏｆ　Ｐｉｃｔｕｒｅ）層、ピクチャ層、スライス層、マクロブロック（ＭＢ）層からなる階層構造が規定されている。スライス層や、マクロブロック層に含まれるデータ（Ｑスケール）で量子化ステップを変化させることにより、所定期間で発生する符号量を調整することができる。なお、Ｑスケールの値が大きいほど、量子化ステップが大きくなるようにされている。以下の説明において、量子化ステップをＱで表記する。
　図５は、発生符号量と量子化ステップとの関係を示す。図示の例では、量子化ステップがＱ１～Ｑ３１の３１個の値をとる。図示のように、発生符号量は、量子化ステップとほぼ反比例の関係を有する。そのため、量子化ステップが大きいほど、量子化が粗くなり、発生符号量が少なくなる。逆に、量子化ステップが小さいほど、量子化が細かくなり、発生符号量が多くなる。
　符号量制御では、所定の等長化単位（所定数のピクチャ群）毎に、発生符号量の総和（総符号量）が所定の符号量になるように制御が行われる。
　符号量制御の方式としては、例えば、ＭＰＥＧ－２　ＴＥＳＴ　ＭＯＤＥＬ　５（以下「ＴＭ５」という）における制御方式が知られている。
　ここで、ＴＭ５における符号量制御を説明する。
　該手法は、まず、注目ピクチャ群（現在の符号化対象となる、１等長化単位のピクチャ群）の目標符号量を該注目ピクチャ群内の各ピクチャに割り当てる。以下において、１等長化単位のピクチャ群の目標符号量を「Ｓｇ」で表記し、１ピクチャの目標符号量を「Ｓｐ」で表記する。
　図６に示すように、参照画像として使用されるＩピクチャ及びＰピクチャは、多くの目標符号量Ｓｐが割り当てられ、参照画像として使用されないＢピクチャは、ＩピクチャやＰピクチャよりも少ない目標符号量Ｓｐが割り当てられるようになっている。
　その後、注目ピクチャの符号化、符号化されたピクチャの発生符号量に応じた注目ピクチャ群内の残りのピクチャに対する目標符号量Ｓｐの再割当てを繰り返すことにより、該注目ピクチャ群内のピクチャの符号化をしていく。
　注目ピクチャの量子化ステップＱは推定複雑度Ｘｅｓｔを用いて、式（１）に従って算出される。
　複雑度は、符号化対象の符号化の困難さを示す指標である。該手法は、それまでに符号化した、注目ピクチャと同一のピクチャタイプのピクチャの発生符号量と平均量子化ステップとの積を、注目ピクチャの複雑度Ｘｅｓｔとして推定する。
　　　Q=Xest/ Sp(1)
　１ピクチャの符号化は、マクロブロック毎に行われる。具体的には、注目ピクチャの１つ目のマクロブロックについては、式（１）により算出した量子化ステップＱを適用する。２つ目以降の各マクロブロックについては、既に符号化したマクロブロックの発生符号量の総和と目標符号量Ｓｐとの差分に基づいて、該注目ピクチャの総符号量が目標符号量Ｓｐに近付くように、量子化ステップＱを調整して該マクロブロックに適用する。
　なお、図５に示すように、量子化ステップが離散的な値であるため、式（１）に従って算出した量子化ステップＱは、Ｑ１～Ｑ３１のいずれかの値に完全に一致するとは限らない。例えば、式（１）に従って算出した量子化ステップＱがＱ５とＱ６の間にある場合には、該ピクチャの総符号量が目標符号量Ｓｐを超えないことを保障するためには、量子化ステップＱの値としては、大きいほうのＱ６が採用される。この点について、以下においても同様であり、説明を繰り返さない。
　注目ピクチャの符号化が完了すると、該手法は、発生符号量に基づいて、注目ピクチャ群の総符号量が目標符号量Ｓｇにほぼ一致するように、該ピクチャ群内のまだ符号化されていない各ピクチャに対して、目標符号量の再割当てをし、それらの目標符号量Ｓｐを修正する。
　そして、次の注目ピクチャに対して、複雑度Ｘｅｓｔを推定すると共に、推定した複雑度Ｘｅｓｔと修正された該注目ピクチャの目標符号量Ｓｐとを用いて、式（１）により量子化ステップＱを算出して、該ピクチャを符号化する。
　このように、該符号量制御手法は、過去の量子化ステップと総符号量の関係を用いて、現在の平均レートに対してフィードバックする。その結果、短い期間で見た場合に単位時間の平均符号量（平均レート）が増減するものの、長いスパンで見た場合には単位時間の平均符号量が目標符号量になっている。
　なお、編集等を前提としたＶＴＲ（Ｖｉｄｅｏｔａｐｅ　Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）のようなアプリケーションでは、例えばフレーム毎での編集といった操作があるため、編集単位でその総符号量が一定量を絶対に越えないような制御が必要である。このようなアプリケーションの場合、その発生符号量が上記一定量を超えないことを保障するために、各ピクチャに対して目標符号量を設定する際に、マージンをとる（小さくする）必要がある。
　上述した符号量制御手法では、１ピクチャ内のマクロブロック間で比較すると、前段のマクロブロックの予測符号量よりも実際の発生符号量が多い場合には、該ピクチャの予測符号量（目標符号量Ｓｐに該当する）を達成するために、後段のマクロブロックは、割り当てられた符号量が減少し、画質が劣化してしまう。また、マクロブロック間で量子化ステップが変動するため、粗く量子化された領域が目立ち主観画質が劣化する。
　また、１等長化単位のピクチャ群内のピクチャ間で比較すると、前段のピクチャの予測符号量よりも実際の発生符号量が多い場合には、後段のピクチャは、割り当てられた符号量が減少し、画質が劣化してしまう。後段のピクチャの割り当てられた符号量が減少する理由は、該ピクチャ群の目標符号量Ｓｇを達成する必要があるためである。また、ピクチャ間で量子化ステップが変動するため、粗く量子化されたピクチャが目立ち主観画質が劣化する。
　後述する「適応量子化」によりマクロブロックに対して求められた量子化ステップと区別するために、上記の手法によりマクロブロックに対して求められる量子化ステップを「基準量子化ステップ」という。すなわち、基準量子化ステップは、注目ピクチャの１つ目のマクロブロックについては、式（１）により算出された量子化ステップＱであり、２つ目以降の各マクロブロックについては、既に符号化したマクロブロックの発生符号量に基づいて量子化ステップＱを調整したものである。
　ＴＭ５では、人間の視覚特性に合わせて上述した基準量子化ステップに重み付けを行って該マクロブロックの量子化に適用することで画質を改善する「適応量子化」の手法が用いられている。該手法は、劣化の目立ちやすい部分（例えば平坦部）ではより細かく量子化し、劣化の目立ちにくい部分（例えば絵柄の複雑な部分）では粗く量子化するように、視覚特性を示すパラメータとしてアクティビティを用いて基準量子化ステップに重み付けを行うことで、同程度の符号量で主観画質を向上することができる。この量子化ステップの変更は視覚特性に応じてなされているため、前述のような量子化ステップの変動による主観画質の劣化を回避できる。
　適応量子化で視覚特性を示すパラメータとして用いられるアクティビティは、例えば、ＴＭ５で採用されているブロックの輝度値の分散を特徴量として用いることにより算出されることが知られている。ＴＭ５では、具体的には、下記のように、アクティビティを用いて各マクロブロックの量子化ステップを決定する。
　まず、式（２）に従って、１６×１６画素で構成されるマクロブロック（ＭＢｊ）のアクティビティａｃｔ＿ｊを、マクロブロック内の４つの８×８画素のサブブロックの輝度値の分散ｖｂｌｋ＿ｎ（１＜＝ｎ＜＝４）の最小値から求める。
　　　　　　　act_j=1+min(vblk_1,vblk_2,vblk_3,vblk_4)　　　　(2)
　次に、式（３）に従って、同一のピクチャ内の全てのマクロブロックのａｃｔ＿ｊの平均値ａｖｇ＿ａｃｔを用いてマクロブロックＭＢｊの正規化アクティビティＮａｃｔ＿ｊを求める。
　　　　　　　Nact_j=(2×act_j+avg_act)/(act_j+2×avg_act)　　　　(3)
　そして、式（４）に従って、適応量子化に基づいたマクロブロックＭＢｊの量子化ステップＱａｃｔ＿ｊを算出する。式（４）において、Ｑｂａｓｅは、上述した基準量子化ステップであり、Ｎａｃｔ＿ｊは、式（３）により算出された該マクロブロックＭＢｊの正規化アクティビティである。
　　　　　　　Qact _j=Qbase×Nact_j(4)
　なお、視覚特性に応じた高い主観画質を達成するためには、各マクロブロックの量子化ステップＱａｃｔ間にアクテビティに応じた差があること、アクティビティが同一ならば同一の量子化ステップが使用されること、の双方を満たすことが望ましいとされている。
　なお、上記手法では、輝度値の分散に基づいてアクティビティを算出しているが、例えば、特許文献４に開示されたように、輝度成分と色差成分に基づいてアクティビティを算出することも知られている。
　ところが、適応量子化を用いると、マクロブロックに適用される量子化ステップがＱｂａｓｅからＱａｃｔへと変更してしまうため、適応量子化を用いない場合より、発生符号量と予測符号量との乖離量が大きくなる。そのため、発生符号量が予測符号量よりも多い場合には、後続の領域（マクロブロックまたはピクチャ）に割り当てられる符号量が少なくなり、後続の領域の画質が劣化する。反対に発生符号量が予測符号量よりも少ない場合には、当該領域の画質は余剰符号量の分損われることになる。
　特許文献１には、この問題を回避するための技術が開示されている。該技術は、注目マクロブロックの量子化ステップを決定する際に、仮想バッファに蓄積された発生符号量と予測符号量との差に応じて注目マクロブロックのアクティビティに重みを付ける。具体的には、発生符号量と予測符号量との差が大きいほど、注目マクロブロックのアクティビティの重みを小さくする（請求項６、第２の実施の形態等）。そして、式（４）に対して、重み付けられたアクティビティをＮａｃｔ＿ｊの代りに用いて該マクロブロックの量子化ステップを決定する。
　該技術は、発生符号量と予測符号量との差に応じて注目マクロブロックのアクティビティに重みを付けることで総符号量を目標符号量に近付けることができる。しかしながら、アクティビティの重みを変更すると、アクティビティが同一であるマクロブロックでも異なる量子化ステップで符号化されてしまうため、適応量子化の効果が小さくなり、画質が低下するという問題がある。
　特許文献２には、アクティビティが同一である領域を同一の量子化ステップで符号化するための技術が開示されている。該技術は、１ピクチャの符号化中において、式（４）における基準量子化ステップＱｂａｓｅを変化させず、各マクロブロックについて同一の値を用いる。こうすることにより、１つのピクチャにおいて、アクティビティＮａｃｔ＿ｊが同一である各マクロブロックは、量子化ステップＱａｃｔ＿ｊが同一となる。
　この技術では、発生符号量が目標符号量と一致しなくなるため、特許文献２には、目標符号量について、２０％のマージンをみて決定することが望ましいと記載されている。
　特許文献３には、推定した複雑度に基づいて符号量制御を制御する際に、複雑度の推定精度を高める技術が開示されている。ＴＭ５の手法は、過去のピクチャの発生符号量と平均量子化ステップとの積を注目ピクチャの複雑度Ｘｅｓｔとして推定して、注目ピクチャの発生符号量を予測している。そのため、過去のピクチャとの絵柄が大きく変化している場合や、シーンの切替えが生じた場合など、注目ピクチャと過去のピクチャとの間の相関が低い場合には、注目ピクチャの発生符号量の予測が大きく外れてしまい、符号量の配分が不正確になり、符号化効率が低下するという問題が生じる。
　特許文献３に開示された手法は、例えば、段落「００２７」～段落「００３２」に記載されたように、シーンチェンジ後初めて符号化するＩピクチャについては、その分散値から複雑度Ｘｅｓｔを推定し、シーンチェンジ後初めて符号化するＰピクチャ及びＢピクチャについては、該ピクチャとその参照ピクチャとの間の動きベクトル探索結果の予測誤差値から複雑度Ｘｅｓｔを推定する。これらのピクチャの複雑度Ｘｅｓｔの推定に際して、下記の式（５）が用いられる。
　　　　　　　Xest=a×F2+b×F+c　　　　　(5)
　式（５）において、ａ、ｂ、ｃは、ピクチャタイプ毎に夫々定められた固定値である。また、特徴量Ｆは、Ｉピクチャの場合においては、該ピクチャの分散値であり、ＰピクチャまたはＢピクチャの場合においては、該ピクチャとその参照ピクチャとの間の動きベクトル探索結果の予測誤差値である。
　なお、上記に該当しない各ピクチャについては、ＴＭ５の手法と同様に、前に符号化し同タイプのピクチャの発生符号量と平均量子化ステップから複雑度を推定する。
　また、特許文献３には、さらに、式（５）に従って推定した複雑度と、符号化結果から得られた複雑度（符号化したピクチャの発生符号量と平均量子化ステップとの積）との関係をピクチャタイプ毎に過去数ピクチャ分蓄積し、蓄積したデータから、ピクチャタイプ毎に、式（５）における各係数を修正することも開示されている。この処理により、複雑度の推定精度をより向上させている。
特開２００７－２３５９２８号公報 特開平１０－２２４７８６号公報 特開２００２－２４７５８４号公報 特開２００９－１３５９０２号公報
　動画像を高画質に符号化するために、アクティビティが同一である部分の量子化ステップをなるべく同一にし、かつ、アクティビティの差に応じて量子化ステップを変化させる必要がある。
　特許文献１に開示された技術では、発生符号量を目標符号量に近付けることはできる。しかし、該技術では、アクティビティそのものに重付けをするため、実際のアクティビティが同一であるマクロブロックでも量子化ステップが異なると共に、実際のアクティビティの差が量子化ステップの差にも反映されず、画質が低下するという問題がある。
　また、特許文献２に開示された技術は、ピクチャの発生符号量を目標符号量Ｓｐに一致させるために、目標符号量Ｓｐについて２０％のマージンをとる必要がある。しかし、２０％の符号量の余剰は視認できる大きな画質劣化をもたらすことが一般的に知られており、この技術では、高画質化の達成が難しい。特に編集を前提としたアプリケーションなど、１フレームなどの狭い領域の発生符号量が一定量を超えることが許可されない場合には、安全のために目標符号量Ｓｐのマージンをより大きくとる必要がある。そのため、画質は大きく劣化する。
　特許文献３に開示された技術は、注目ピクチャの複雑度の推定精度を高めることができるものの、上述した問題を解決することができない。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、符号化により得られたビットストリームのビットレートが所定の目標レートになるように符号量制御を行う際に、動画像を高画質に符号化する技術を提供する。
　本発明の１つの態様は、出力するビットスストリームが目標レートになるように符号量制御を行う動画像符号化装置である。該動画像符号化装置は、注目ピクチャを直交変換して直交変換係数を得る直交変換部と、前記注目ピクチャのマクロブロック毎に、前記直交変換係数を量子化する量子化部と、前記マクロブロックの量子化ステップを算出して前記量子化部に供する量子化ステップ算出部とを備える。
　量子化ステップ算出部は、注目ピクチャにおける注目マクロブロックに対して、該注目ピクチャに対して設定された目標符号量に該注目ピクチャの発生符号量を一致させるための変数である基準量子化ステップを求めると共に、算出した前記基準量子化ステップを、前記注目マクロブロックのアクティビティで重み付けることにより、該マクロブロックの量子化に適用される量子化ステップを決定して前記量子化部に供する。
　該量子化ステップ算出部は、複雑度推定部と、複雑度補正部と、基準量子化ステップ算出部とを有する。
　前記複雑度推定部は、注目ピクチャの各マクロブロックに対して、符号化の困難さを示す複雑度を推定する。
　複雑度補正部は、注目ピクチャの各マクロブロックについて、アクティビティが大きいほど補正複雑度が小さくなるように、該マクロブロックのアクティビティで、前記複雑度推定部により推定された前記複雑度を補正して該マクロブロックの前記補正複雑度を求める。
　基準量子化ステップ算出部は、注目ピクチャの各マクロブロックの前記補正複雑度の総和を前記目標符号量で除算することにより前記基準量子化ステップを算出する。
　なお、上記態様の動画像符号化装置をシステムや方法に置き換えて表現したもの、コンピュータを該装置として実行せしめるプログラム、該プログラムを記録した記録媒体なども、本発明の態様としては有効である。
　本発明にかかる技術によれば、動画像を符号化して得たビットストリームのビットレートが所定の目標レートになるように符号量制御を行う際に、高画質の符号化を実現することができる。
本発明の第１の実施の形態にかかる動画像符号化装置を示す図である。 図１に示す動画像符号化装置における量子化ステップ算出部を示す図である。 図２に示す量子化ステップ算出部による処理を示すフローチャートである。 ＭＰＥＧのレイヤ構造を示す図である。 量子ステップと発生符号量の関係を示す図である。 ピクチャの目標符号量の割当てを示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、様々な処理を行う機能ブロックとして図面に記載される各要素は、ハードウェアとソフトウェア（プログラム）の組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り、ハードウェアとソフトウェアのいずれかに限定されるものではない。例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）にソフトウェアを実行させることにより、本発明の処理を実現することも可能である。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
　また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
＜第１の実施の形態＞
　図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる動画像符号化装置１００を示す。動画像符号化装置１００は、動画像ＭＰを例えばＭＰＥＧ方式で可変レートで符号化してビットストリームＢＳを得て出力するものであり、演算器１０２、直交変換部１０４、量子化部１０６、符号化部１０８、バッファ１１０、逆量子化部１１２、逆直交変換部１１４、演算器１１６、フレーム内予測部１１８、フレーム間予測部１２０、スイッチ１２２、量子化ステップ算出部２００を備える。
　動画像ＭＰのデータは、演算器１０２により入力される。演算器１０２は、入力された動画像ＭＰのマクロブロック毎に、そのデータと、スイッチ１２２を介してフレーム内予測部１１８またはフレーム間予測部１２０から入力された該マクロブロックの予測画像のデータとの差分を算出して、直交変換部１０４に出力する。
　直交変換部１０４は、演算器１０２の出力に対してＤＣＴ処理を施し、その結果で得られるＤＣＴ係数を量子化部１０６に出力する。
　量子化部１０６は、注目マクロブロックのＤＣＴに対して、量子化ステップ算出部２００からの量子化ステップ（「適応量子化ステップ」という）Ｑｍｂで量子化して符号化部１０８に出力する。以下、量子化部１０６の出力を「量子化値」ともいう。
　符号化部１０８は、量子化部１０６からの量子化値を例えばハフマン符号などの可変長符号に変換してバッファ１１０に出力する。
　バッファ１１０は、符号化部１０８からのデータを一時蓄積したのち、ビットストリームＢＳとして出力する。なお、符号化部１０８におけるデータの蓄積量は、発生符号量Ｓｒとして、量子化ステップ算出部２００に出力される。
　量子化部１０６が得た量子化値は、符号化部１０８以外に、逆量子化部１１２にも出力される。逆量子化部１１２は、量子化部１０６からの量子化値を、量子化部１０６が使用した適応量子化ステップＱｍｂで逆量子化することにより、ＤＣＴ係数を得て逆直交変換部１１４に出力する。
　逆直交変換部１１４は、逆量子化部１１２からのＤＣＴ係数に対して逆ＤＣＴ処理を施し、予測残差を得て演算器１１６に出力する。
　演算器１１６には、逆直交変換部１１４からの予測残差と、演算器１０２に供された予測画像と同一のデータとが入力される。演算器１１６は、それらを加算する局所復号によりローカルデコード画像を得て、フレーム内予測部１１８とフレーム間予測部１２０に出力する。
　なお、ローカルデコード画像は、ビットストリームＢＳを受信した側において得られる復号画像と同一のものである。
　フレーム内予測部１１８は、注目ピクチャ内で隣接ブロックの画素から予測画像を得てスイッチ１２２に出力する。フレーム間予測部１２０は、注目ピクチャの参照ピクチャを用いて、動きベクトルの検出や動き補償などを行い、参照画像を得てスイッチ１２２に出力する。
　スイッチ１２２は、注目ピクチャのタイプ（Ｉピクチャ、Ｐピクチャ、Ｂピクチャ）に応じて設定された符号化モードに基づいて、フレーム内予測部１１８とフレーム間予測部１２０の出力を選択的に演算器１０２に出力する。
　量子化ステップ算出部２００を除き、動画像符号化装置１００の各機能ブロックは、この種の動画像符号化装置の相対応する機能ブロックと同様のものであり、これらのブロックについて、これ以上の詳細な説明を省略する。
　量子化ステップ算出部２００は、注目マクロブロックに対して、その量子化に適用される量子化ステップである適応量子化ステップＱｍｂを算出して量子化部１０６に供する。
　図２は、量子化ステップ算出部２００を示す。量子化ステップ算出部２００は、複雑度推定部２０２、アクティビティ算出部２０４、複雑度補正部２０６、基準量子化ステップ算出部２０８、量子化ステップ適応化部２１０を備える。
　複雑度推定部２０２は、注目ピクチャの各マクロブロックに対して、符号化の困難さを示す複雑度Ｘｍｂを推定して複雑度補正部２０６に出力する。
　複雑度推定部２０２は、具体的には、例えば、ＭＰＥＧ－２のＴＭ５に記載されたように、最後に符号化した、注目ピクチャと同一のタイプのピクチャの発生符号量と平均量子化ステップとの積を注目ピクチャの複雑度Ｘｅｓｔとして推定する。複雑度推定部２０２は、推定した複雑度Ｘｅｓｔを、１ピクチャ当たりのマクロブロックの総数ｎで除算することにより、注目ピクチャの各マクロブロックの複雑度Ｘｍｂを得る。
　アクティビティ算出部２０４は、注目ピクチャの各マクロブロックのアクティビティを夫々算出すると共に正規化することにより正規化アクティビティＡＣＴｍｂを得て、複雑度補正部２０６と量子化ステップ適応化部２１０に正規化アクティビティＡＣＴｍｂを出力する。
　アクティビティ算出部２０４によるアクティビティの算出は、ＴＭ５に記載された、マクロブロックの各サブブロックの輝度値の分散を用いる（式（２））手法や、特許文献４に記載された、輝度成分と色差成分を用いる手法など、従来知られている方法を用いればよい。
　なお、正規化については、注目ピクチャ内の全てのマクロブロックのアクティビティの平均値を用いて、式（３）に示すように行えばよい。
　複雑度補正部２０６は、注目ピクチャの各マクロブロックについて、アクティビティ算出部２０４が得た正規化アクティビティＡＣＴｍｂで、複雑度推定部２０２が得た複雑度Ｘｍｂを補正して補正複雑度ＴＸｍｂを得る。複雑度補正部２０６は、得た基準量子化ステップ算出部２０８に出力する。
　複雑度補正部２０６は、正規化アクティビティＡＣＴｍｂが大きいほど補正複雑度ＴＸｍｂが小さくなるように、複雑度Ｘｍｂを補正する。例えば、複雑度補正部２０６は、下記の式（６）を用いて、複雑度Ｘｍｂを補正する。式（６）におけるｊは、マクロブロックの番号である。
　　　　　　　TXmb(j)=Xmb(j)／ACTmb(j)　　　　　　　　　(6)
　基準量子化ステップ算出部２０８は、式（７）に従って、複雑度補正部２０６により得られた注目ピクチャの各マクロブロックの補正複雑度ＴＸｍｂの総和を、注目ピクチャの補正複雑度ＴＸｐとして求める。また、基準量子化ステップ算出部２０８は、式（８）に従って、注目ピクチャの発生符号量の総和を目標符号量Ｓｐに一致させるための変数である基準量子化ステップＱｂａｓｅを算出する。
　　　　　　　TXp=TXmb(1)＋TXmb(2)+・・・+TXmb(n)　　　(7)
　　　　　　　但し，ｎ：１ピクチャ内のマクロブロックの総数
　　　　　　　Qbase=TXp／Sp　　　　　　(8)
　式（８）を上述した式（１）に比較すると分かるように、本実施の形態において、基準量子化ステップＱｂａｓｅを算出する際に、注目ピクチャの同一タイプの符号化済みピクチャの推定された複雑度Ｘｅｓｔの代りに補正複雑度ＴＸｐが用いられるようになっている。
　基準量子化ステップ算出部２０８は、注目ピクチャの全てのマクロブロックについて、式（８）で算出した基準量子化ステップＱｂａｓｅを量子化ステップ適応化部２１０に出力する。または、基準量子化ステップ算出部２０８は、基準量子化ステップＱｂａｓｅを量子化ステップ適応化部２１０に次のように出力してもよい。基準量子化ステップ算出部２０８は、注目ピクチャの１つ目のマクロブロックについては、式（８）で算出した基準量子化ステップＱｂａｓｅを出力する。基準量子化ステップ算出部２０８は、２つ目以降の各マクロブロックについては、該注目ピクチャの既に符号化済みのマクロブロックの発生符号量Ｓｒに基づき、該注目ピクチャの発生符号量の総和が目標符号量Ｓｐに近付くように、式（８）で算出した基準量子化ステップＱｂａｓｅを調整して量子化ステップ適応化部２１０に出力する。
　量子化ステップ適応化部２１０は、視覚特性に適応するように、式（９）に従って、注目マクロブロックについて、基準量子化ステップ算出部２０８からの基準量子化ステップＱｂａｓｅを、アクティビティ算出部２０４からの正規化アクティビティＡＣＴｍｂで重み付ける。この重み付けは、ＴＭ５の「適応量子化」の手法に従ったものである。これにより、量子化ステップ適応化部２１０は、注目マクロブロックの量子化に適用される量子化ステップ（適応量子化ステップＱｍｂ）を得る。なお、式（９）において、基準量子化ステップＱｂａｓｅ（ｊ）は、注目マクロブロックとなるｊ番目のマクロブロックの基準量子化ステップである。基準量子化ステップＱｂａｓｅ（ｊ）は、式（８）で算出した値、または、符号化済みのマクロブロックの発生符号量Ｓｒに基づいて、式（８）で算出した値を調整して得たものである。
　　　　　　　Qmb(j)=Qbase(j)×ACTmb(j)　　　　　　　　(9)
　図３のフローチャートを参照して、量子化ステップ算出部２００による注目ピクチャの各マクロブロックの適応量子化ステップＱｍｂの算出処理の流れを説明する。
　量子化ステップ算出部２００は、まず、注目ピクチャの全てのマクロブロック（ＭＢ）について、複雑度推定部２０２により複雑度Ｘｍｂを推定すると共に、アクティビティ算出部２０４により正規化アクティビティＡＣＴｍｂを算出する（Ｓ１００、Ｓ１０２）。
　次に、全てのマクロブロックについて、複雑度補正部２０６により、アクティビティ算出部２０４からの正規化アクティビティＡＣＴｍｂで複雑度推定部２０２からの複雑度Ｘｍｂを補正して、補正複雑度ＴＸｍｂを得る（Ｓ１０４）。
　そして、基準量子化ステップ算出部２０８により、１つ目の注目マクロブロックに対して、複雑度補正部２０６からの各マクロブロックの補正複雑度ＴＸｍｂの総和である補正複雑度ＴＸｐと、該注目ピクチャに対して設定された目標符号量Ｓｐとを用いて、式（８）に従って、基準量子化ステップＱｂａｓｅを算出する（Ｓ１０６）。
　次いで、量子化ステップ適応化部２１０により、１つ目の注目マクロブロックに対して、正規化アクティビティＡＣＴｍｂで基準量子化ステップＱｂａｓｅを重み付けることにより適応量子化ステップＱｍｂを算出して量子化部１０６に出力する（Ｓ１０８）。
　量子化ステップ算出部２００は、最後の注目マクロブロックの適応量子化ステップＱｍｂが算出される（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）まで、ステップＳ１１２、Ｓ１０６、Ｓ１０８の処理を繰り返す（Ｓ１１０：Ｎｏ、Ｓ１１２、Ｓ１０６、Ｓ１０８）ことにより、注目ピクチャの全てのマクロブロックの適応量子化ステップＱｍｂを夫々算出する。
　なお、注目ピクチャ内の全てのマクロブロックに対して同一の基準量子化ステップＱｂａｓｅを用いる場合には、ステップＳ１０６では、基準量子化ステップ算出部２０８は、全てのマクロブロックについて、１つ目のマクロブロックに対して算出した基準量子化ステップＱｂａｓｅを出力する。または、基準量子化ステップ算出部２０８は、注目ピクチャの１つ目のマクロブロックに対して、式（８）に従って基準量子化ステップＱｂａｓｅを算出し、量子化ステップ適応化部２１０に出力した後は、他のマクロブロックについては基準量子化ステップＱｂａｓｅの出力をしなくともよい。このとき、量子化ステップ適応化部２１０は、該注目ピクチャの全てのマクロブロックについて、１つ目のマクロブロックのときに基準量子化ステップ算出部２０８から出力された基準量子化ステップＱｂａｓｅを用いて上述の処理を行う。
　また、同一のピクチャ内の既に符号化されたマクロブロックの発生符号量Ｓｒをフィードバックして残りのマクロブロックの基準量子化ステップＱｂａｓｅを調整する場合には、基準量子化ステップ算出部２０８は、マクロブロック毎に、その基準量子化ステップＱｂａｓｅの算出（または調整）を行う。
　本実施の形態の動画像符号化装置１００は、各マクロブロックに対して推定した複雑度Ｘｍｂを、その正規化アクティビティＡＣＴｍｂで補正して、補正複雑度ＴＸｍｂを得る。動画像符号化装置１００は、注目ピクチャの各マクロブロックに対して、該注目ピクチャに対して設定された目標符号量に該注目ピクチャの発生符号量を一致させるための変数である基準量子化ステップＱｂａｓｅを求める際に、補正複雑度ＴＸｍｂの総和を注目ピクチャの複雑度として推定して用いる。こうすることにより、後に量子化ステップ適応化部２１０による基準量子化ステップＱｂａｓｅの適応量子化による発生符号量の変化を、基準量子化ステップＱｂａｓｅを決定する段階に含有させることができる。このため、発生符号量を目標符号量に近付けることができ、ひいては、発生符号量と目標符号量の乖離に起因する画質の劣化を軽減することができる。
　特に、フレーム単位でビット量の上限が定められているＡＶＣ－Ｉｎｔｒａなど、マクロブロック単位などの狭い領域範囲で厳密な符号量の制御が必要な規格においても、本実施の形態の動画像符号化装置１００によれば、発生符号量の推定精度の向上により、目標符号量のマージンを小さくとることができ、高画質の符号化を実現することができる。
＜第２の実施の形態＞
　上述した第１の実施の形態の動画像符号化装置１００において、量子化ステップ算出部２００の複雑度推定部２０２は、ＴＭ５の手法により、注目ピクチャと同一のタイプの符号化済みピクチャの発生符号量と平均量子化ステップとの積を注目ピクチャの複雑度Ｘｅｓｔとして推定する。そして、複雑度推定部２０２は、推定した複雑度Ｘｅｓｔをマクロブロックの総数ｎで除算することにより各マクロブロックの複雑度Ｘｍｂを算出している。
　複雑度推定部２０２における注目ピクチャの複雑度の推定は、例えば、特許文献３に開示された手法を用いるようにしてもよい。具体的には、シーンチェンジ後初めて符号化するＩピクチャについては、その分散値から複雑度Ｘｅｓｔを推定し、シーンチェンジ後初めて符号化するＰピクチャ及びＢピクチャについては、該ピクチャとその参照ピクチャとの間の動きベクトル探索結果の予測誤差値から複雑度Ｘｅｓｔを推定する。これらの推定に際しては、式（５）が用いられる。上記に該当しない各ピクチャについては、ＴＭ５の手法と同様に、前に符号化し同タイプのピクチャの発生符号量と平均量子化ステップから複雑度を推定する。
　なお、式（５）は、１例として２次多項式であるが、１次多項式や、３次以上の多項式であってもよい。
　さらに、式（５）の各係数について、全ての注目ピクチャに対して、予め定められた固定値を用いるようにしてもよいし、重回帰分析などにより動的に調整するようにしてもよい。具体的には、複雑度推定部２０２は、式（５）に従って推定した複雑度と、符号化結果から得られた複雑度（符号化したピクチャの発生符号量と平均量子化ステップとの積）との関係をピクチャタイプ毎に過去数ピクチャ分蓄積し、蓄積したデータから、ピクチャタイプ毎に、式（５）における各係数を修正する。
　こうすることにより、複雑度推定部２０２における注目ピクチャの複雑度の推定精度を高めることができるため、注目ピクチャの各マクロブロックの複雑度複雑度Ｘｍｂの推定精度も向上する。結果としては、基準量子化ステップ算出部２０８により算出された基準量子化ステップＱｂａｓｅ乃至量子化ステップ適応化部２１０により算出された適応量子化ステップＱｍｂが、より注目ピクチャの実際の複雑度に適応したものとなるため、発生符号量をより目標符号量に近づけ、画質を一層高めることができる。
＜第３の実施の形態＞
　上述した第１と第２の実施の形態において、注目ピクチャの複雑度を推定して、推定した複雑度をマクロブロックの総数で除算することにより、各マクロブロックに対して同一の複雑度Ｘｍｂを算出しているが、マクロブロック毎に複雑度Ｘｍｂを算出するようにしてもよい。
　その際、複雑度Ｘｍｂの算出は、例えば下記の式（１０）を用いることができる。
　　　　　　　Xmb=a×（Fmb）2+b×Fmb+c(10)
　式（１０）は、式（５）に対して、注目ピクチャ全体の特徴量Ｆを、当該マクロブロックの特徴量Ｆｍｂに変更したものである。特徴量Ｆと特徴量Ｆｍｂは、同一の種類のものである。
　勿論、式（１０）における各係数についても、予め定められた固定値を用いるようにしてもよいし、重回帰分析などにより動的に調整するようにしてもよい。
　以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。実施の形態は例示であり、本発明の主旨（スコープ）から逸脱しない限り、上述した各実施の形態に対してさまざまな変更、増減、組合せを行ってもよい。これらの変更、増減、組合せが行われ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。
　この出願は、２０１３年６月１３日に出願された日本出願特願２０１３－１２４６５８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、動画像の符号化に適用することができる。
　１００　動画像符号化装置
　１０２　演算器
　１０４　直交変換部
　１０６　量子化部
　１０８　符号化部
　１１０　バッファ
　１１２　逆量子化部
　１１４　逆直交変換部
　１１６　演算器
　１１８　フレーム内予測部
　１２０　フレーム間予測部
　１２２　スイッチ
　２００　量子化ステップ算出部
　２０２　複雑度推定部
　２０４　アクティビティ算出部
　２０６　複雑度補正部
　２０８　基準量子化ステップ算出部
　２１０　量子化ステップ適応化部
　ＡＣＴｍｂ　正規化アクティビティ
　ＢＳ　ビットストリーム
　ＭＰ　動画像
　Ｑｂａｓｅ　基準量子化ステップ
　Ｑｍｂ　適応量子化ステップ
　Ｓｇ　目標符号量
　Ｓｐ　目標符号量
　Ｓr　発生符号量
　ＴＸｍｂ　補正複雑度
　ＴＸｐ　補正複雑度
　Ｘｅｓｔ　複雑度
　Ｘｍｂ　複雑度

Claims (3)

  1. 　出力するビットスストリームが目標レートになるように符号量制御を行う動画像符号化装置であって、
    　注目ピクチャを直交変換して直交変換係数を得る直交変換手段と、
    　前記注目ピクチャのマクロブロック毎に、前記直交変換係数を量子化する量子化手段と、
    　前記注目ピクチャにおける注目マクロブロックに対して、該注目ピクチャに対して設定された目標符号量に該注目ピクチャの発生符号量を一致させるための変数である基準量子化ステップを求めると共に、算出した前記基準量子化ステップを、前記注目マクロブロックのアクティビティで重み付けることにより、該注目マクロブロックの量子化に適用される量子化ステップを決定して前記量子化手段に供する量子化ステップ算出手段とを備え、
    　前記量子化ステップ算出手段は、
    　前記注目ピクチャの各マクロブロックに対して、符号化の困難さを示す複雑度を推定する複雑度推定手段と、
    　各前記マクロブロックについて、アクティビティが大きいほど補正複雑度が小さくなるように、前記アクティビティで前記複雑度を補正して該マクロブロックの前記補正複雑度を求める複雑度補正手段と、
    　各前記マクロブロックの前記補正複雑度の総和を前記目標符号量で除算することにより前記基準量子化ステップを算出する基準量子化ステップ算出手段とを有する、
    動画像符号化装置。
  2. 　出力するビットスストリームが目標レートになるように符号量制御を行う動画像符号化方法において、
    　注目ピクチャを直交変換して直交変換係数を得て、
    　前記注目ピクチャのマクロブロック毎に、前記直交変換係数を量子化し、
    　前記注目ピクチャにおける注目マクロブロックに対して、該注目ピクチャに対して設定された目標符号量に該注目ピクチャの発生符号量を一致させるための変数である基準量子化ステップを求めると共に、算出した前記基準量子化ステップを、前記注目マクロブロックのアクティビティで重み付けることにより、該注目マクロブロックの量子化に適用される量子化ステップを決定して前記直交変換係数を量子化することに供し、
    　前記量子化ステップの決定においては、
    　前記注目ピクチャの各マクロブロックに対して、符号化の困難さを示す複雑度を推定すること、
    　各前記マクロブロックについて、アクティビティが大きいほど補正複雑度が小さくなるように、前記アクティビティで前記複雑度を補正して該マクロブロックの前記補正複雑度を求めること、及び
    　各前記マクロブロックの前記補正複雑度の総和を前記目標符号量で除算することにより前記基準量子化ステップを算出することを備える、
    動画像符号化方法。
  3. 　出力するビットスストリームが目標レートになるように符号量制御を行う動画像符号化に際して、
    　注目ピクチャを直交変換して直交変換係数を得て、
    　前記注目ピクチャのマクロブロック毎に、前記直交変換係数を量子化し、
    　前記注目ピクチャにおける注目マクロブロックに対して、該注目ピクチャに対して設定された目標符号量に該注目ピクチャの発生符号量を一致させるための変数である基準量子化ステップを求めると共に、算出した前記基準量子化ステップを、前記注目マクロブロックのアクティビティで重み付けることにより、該注目マクロブロックの量子化に適用される量子化ステップを決定して前記直交変換係数を量子化することに供することをコンピュータに実行せしめ、
    　前記量子化ステップの決定においては、
    　前記注目ピクチャの各マクロブロックに対して、符号化の困難さを示す複雑度を推定すること、
    　各前記マクロブロックについて、アクティビティが大きいほど補正複雑度が小さくなるように、前記アクティビティで前記複雑度を補正して該マクロブロックの前記補正複雑度を求めること、及び
    　各前記マクロブロックの前記補正複雑度の総和を前記目標符号量で除算することにより前記基準量子化ステップを算出することを前記コンピュータに実行せしめる、
    プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
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