WO2019131349A1 - 画像復号装置、画像符号化装置 - Google Patents

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WO2019131349A1
WO2019131349A1 PCT/JP2018/046637 JP2018046637W WO2019131349A1 WO 2019131349 A1 WO2019131349 A1 WO 2019131349A1 JP 2018046637 W JP2018046637 W JP 2018046637W WO 2019131349 A1 WO2019131349 A1 WO 2019131349A1
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prediction
cclm
unit
model
parameter
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PCT/JP2018/046637
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将伸 八杉
知宏 猪飼
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シャープ株式会社
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    • H04N19/196—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding being specially adapted for the computation of encoding parameters, e.g. by averaging previously computed encoding parameters

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a moving picture decoding apparatus and a moving picture coding apparatus.
  • a moving picture coding apparatus that generates coded data by coding a moving picture to efficiently transmit or record a moving picture, and a moving picture that generates a decoded picture by decoding the coded data.
  • An image decoding device is used.
  • HEVC High-Efficiency Video Coding
  • an image (picture) constituting a moving picture is a slice obtained by dividing the image, a coding tree unit obtained by dividing the slice (CTU: Coding Tree Unit)
  • a coding unit obtained by dividing a coding tree unit (sometimes called a coding unit (CU))
  • a prediction unit which is a block obtained by dividing a coding unit It is managed by the hierarchical structure which consists of (PU) and a transform unit (TU), and is encoded / decoded per CU.
  • a predicted picture is usually generated based on a locally decoded picture obtained by coding / decoding an input picture, and the predicted picture is generated from the input picture (original picture).
  • the prediction residual obtained by subtraction (sometimes referred to as "difference image” or "residual image") is encoded.
  • inter prediction inter prediction
  • intra-screen prediction intra prediction
  • Non-Patent Document 1 can be cited as a technology for moving picture encoding and decoding in recent years.
  • CTB CTB
  • CCLM Color-Component Linear Model
  • FIG. 15 is a graph for explaining an MMLM model based on the linear prediction parameters.
  • the horizontal axis x in FIG. 15 indicates the luminance (or the residual of the chrominance A), and the vertical axis y indicates the chrominance A or B (or the residual of another chrominance B).
  • Each straight line in FIG. 15 is a CCLM model based on linear prediction parameters derived from the above-described points.
  • model 0 is a CCLM model derived from each point in a region where x is smaller than TH (threshold)
  • model 1 is from each point where x is in a region equal to or greater than TH (threshold)
  • TH threshold
  • Model 1 is shown below.
  • MMLM model a prediction model is assembled by combining a plurality of CCLM models.
  • the choice of CCLM model is determined by the value of x (if x is less than the threshold, then model 0 is used, if x is above threshold, model 1 is used).
  • the value y of the chrominance A or B of the target block (or the residual y of another chrominance B) is output.
  • One aspect of the present invention is made in view of the above problems, and its main object is to predict the color difference or color difference residual of a target block in a region near the boundary between two adjacent CCLM models. To improve the accuracy.
  • an image decoding apparatus refers to decoded adjacent blocks adjacent to a target block to derive parameters for deriving respective CCLM prediction parameters of a plurality of CCLM models.
  • Upper limit and the boundary of the input value range corresponding to the first CCLM model, and the lower limit of the CCLM predicted parameter of the first CCLM model and the corresponding input value range among the plurality of CCLM models A mixed parameter deriving unit that derives mixed parameters with reference to CCLM prediction parameters of a second continuous CCLM model via the pair, and a mixed model based on the mixed parameters in a range of input values near the boundary
  • a chrominance derivation unit that derives the chrominance or chrominance residual of the target block using
  • an image coding apparatus refers to an adjacent block adjacent to a target block, and a parameter derivation unit that derives each CCLM prediction parameter of a plurality of CCLM models And the lower limit of the CCLM prediction parameter of the first CCLM model among the plurality of CCLM models and the corresponding input value range via the upper limit and the boundary of the corresponding input value range of the first CCLM model.
  • a mixed model based on the mixed parameter in the mixed parameter deriving unit that derives the mixed parameter with reference to the CCLM prediction parameter of the second continuous CCLM model and the input value range near the boundary
  • a chrominance derivation unit that derives the chrominance or chrominance residual of the target block.
  • the present invention it is possible to improve the prediction accuracy of the chrominance or chrominance residual of the target block in a region near the boundary between two adjacent CCLM models.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a configuration of an image transmission system according to an embodiment of the present invention. It is a figure which shows the hierarchical structure of the data of the coding stream which concerns on one Embodiment of this invention. It is a figure which shows the pattern of PU split mode. (A) to (h) show the partition shapes when the PU division mode is 2Nx2N, 2NxN, 2NxnU, 2NxnD, Nx2N, nLx2N, nRx2N, and NxN, respectively. It is the schematic which shows the structure of the image decoding apparatus which concerns on one Embodiment of this invention.
  • (A) is a block diagram which shows the structural example of the CCLM prediction filter part of Type 0 which concerns on one Embodiment of this invention.
  • (B) is a block diagram which shows the structural example of the CCLM prediction filter part of Type1 which concerns on one Embodiment of this invention. It is a figure explaining the pixel referred in the case of derivation
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a transmission device equipped with an image coding device according to an embodiment of the present invention and a reception device equipped with an image decoding device.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a recording apparatus equipped with an image coding apparatus according to an embodiment of the present invention and a reproduction apparatus equipped with an image decoding apparatus.
  • (A) shows a recording apparatus equipped with an image coding apparatus, and (b) shows a reproduction apparatus equipped with an image decoding apparatus. It is a graph for demonstrating the CCLM prediction method (MMLM prediction method) in a comparison technique.
  • FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of an image transmission system 1 according to the present embodiment.
  • the image transmission system 1 is a system that transmits a code obtained by coding an image to be coded, decodes the transmitted code, and displays the image.
  • the image transmission system 1 is configured to include an image encoding device (moving image encoding device) 11, a network 21, an image decoding device (moving image decoding device) 31, and an image display device 41.
  • An image T representing an image of a single layer or a plurality of layers is input to the image coding device 11.
  • a layer is a concept used to distinguish a plurality of pictures when there is one or more pictures that constitute a certain time. For example, if the same picture is encoded by a plurality of layers having different image quality and resolution, it becomes scalable coding, and if a picture of different viewpoints is encoded by a plurality of layers, it becomes view scalable coding.
  • prediction inter-layer prediction, inter-view prediction
  • encoded data can be summarized.
  • the network 21 transmits the encoded stream Te generated by the image encoding device 11 to the image decoding device 31.
  • the network 21 is the Internet, a wide area network (WAN), a small area network (LAN), or a combination of these.
  • the network 21 is not necessarily limited to a two-way communication network, and may be a one-way communication network for transmitting broadcast waves such as terrestrial digital broadcasting and satellite broadcasting.
  • the network 21 may be replaced by a storage medium recording a coded stream Te such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a BD (Blue-ray Disc).
  • the image decoding apparatus 31 decodes each of the encoded streams Te transmitted by the network 21 and generates one or more decoded images Td which are respectively decoded.
  • the image display device 41 displays all or a part of one or more decoded images Td generated by the image decoding device 31.
  • the image display device 41 includes, for example, a display device such as a liquid crystal display or an organic EL (Electro-luminescence) display.
  • a display device such as a liquid crystal display or an organic EL (Electro-luminescence) display.
  • a display device such as a liquid crystal display or an organic EL (Electro-luminescence) display.
  • SNR scalable coding when the image decoding device 31 and the image display device 41 have high processing capabilities, they display enhancement layer images with high image quality and have only lower processing capabilities.
  • the base layer image which does not require the processing capability and the display capability as high as the enhancement layer.
  • X? Y: z is a ternary operator that takes y if x is true (other than 0) and z if x is false (0).
  • FIG. 2 is a diagram showing the hierarchical structure of data in the coded stream Te.
  • the coded stream Te illustratively includes a sequence and a plurality of pictures forming the sequence.
  • (A) to (f) in FIG. 2 respectively represent a coded video sequence specifying the sequence SEQ, a coded picture specifying the picture PICT, a coding slice specifying the slice S, and a coding slice specifying slice data.
  • It is a figure which shows a coding tree unit contained in data, coding slice data, and a coding unit (Coding Unit; CU) contained in a coding tree unit.
  • Coding Unit CU
  • the encoded video sequence In the encoded video sequence, a set of data to which the image decoding device 31 refers in order to decode the sequence SEQ to be processed is defined.
  • the sequence SEQ includes a video parameter set (Video Parameter Set), a sequence parameter set SPS (Sequence Parameter Set), a picture parameter set PPS (Picture Parameter Set), a picture PICT, and an addition. It includes supplemental information SEI (Supplemental Enhancement Information).
  • SEI Supplemental Enhancement Information
  • the value shown after # indicates a layer ID.
  • FIG. 2 shows an example in which coded data of # 0 and # 1, that is, layer 0 and layer 1 exist, the type of layer and the number of layers do not depend on this.
  • a video parameter set VPS is a set of coding parameters common to a plurality of moving pictures and a set of coding parameters related to the plurality of layers included in the moving picture and each layer in a moving picture composed of a plurality of layers.
  • a set is defined.
  • sequence parameter set SPS a set of coding parameters to be referred to by the image decoding device 31 for decoding the target sequence is defined.
  • the width and height of the picture are defined.
  • multiple SPS may exist. In that case, one of a plurality of SPSs is selected from PPS.
  • a set of coding parameters to which the image decoding device 31 refers to to decode each picture in the target sequence is defined. For example, a reference value of quantization width (pic_init_qp_minus 26) used for decoding a picture and a flag (weighted_pred_flag) indicating application of weighted prediction are included.
  • multiple PPS may exist. In that case, one of a plurality of PPSs is selected from each picture in the target sequence.
  • the picture PICT includes slices S0 to SNS-1 as shown in (b) of FIG. 2 (NS is the total number of slices included in the picture PICT).
  • the slice S includes a slice header SH and slice data SDATA as shown in (c) of FIG.
  • the slice header SH includes a coding parameter group to which the image decoding device 31 refers in order to determine the decoding method of the target slice.
  • the slice type specification information (slice_type) for specifying a slice type is an example of a coding parameter included in the slice header SH.
  • slice types that can be designated by slice type designation information, (1) I slice using only intra prediction at the time of encoding, (2) P slice using unidirectional prediction at the time of encoding or intra prediction, (3) B-slice using uni-directional prediction, bi-directional prediction, or intra prediction at the time of encoding.
  • the slice header SH may include a reference (pic_parameter_set_id) to the picture parameter set PPS included in the encoded video sequence.
  • the slice data SDATA includes a coding tree unit (CTU: Coding Tree Unit), as shown in (d) of FIG.
  • the CTU is a block of a fixed size (for example, 64 ⁇ 64) that configures a slice, and may also be referred to as a largest coding unit (LCU: Largest Coding Unit).
  • Encoding tree unit As shown in (e) of FIG. 2, a set of data to which the image decoding device 31 refers in order to decode the coding tree unit to be processed is defined.
  • the coding tree unit is divided by recursive quadtree division (QT division) or binary tree division (BT division).
  • a tree-structured node obtained by recursive quadtree division or binary tree division is called a coding node (CN: Coding Node).
  • CN Coding Node
  • the intermediate node of the quadtree or binary tree is a coding tree (CT: Coding Tree), and the coding tree unit itself is also defined as the topmost coding tree.
  • the CTU includes a QT split flag (cu_split_flag) indicating whether or not to perform QT split, and a BT split mode (split_bt_mode) indicating a split method of BT split.
  • the CTU includes a split flag (cu_split_flag), and when cu_split_flag is 1, the CTU is split into four coding nodes CN. When cu_split_flag is 0, the coding node CN is not split, and has one coding unit (CU: Coding Unit) as a node.
  • the coding unit CU is a terminal node (leaf node) of the coding node and is not further divided.
  • the coding unit CU is a basic unit of coding processing.
  • the size of the encoding unit is 64x64 pixels, 64x32 pixels, 32x64 pixels, 32x32 pixels, 64x16 pixels, 16x64 pixels, 32x16 pixels, 16x32 pixels, 16x16 pixels , 64x8 pixels, 8x64 pixels, 32x8 pixels, 8x32 pixels, 16x8 pixels, 8x16 pixels, and 8x8 pixels.
  • a set of data to which the image decoding device 31 refers in order to decode the coding unit to be processed is defined.
  • the coding unit is composed of a prediction tree, a transformation tree, and a CU header CUH.
  • a prediction mode, a division method (PU division mode), and the like are defined.
  • prediction information (reference picture index, motion vector, etc.) of each prediction unit (PU) obtained by dividing the coding unit into one or more is defined.
  • a prediction unit is one or more non-overlapping regions that make up a coding unit.
  • the prediction tree includes one or more prediction units obtained by the above-mentioned division.
  • segmented the prediction unit further is called a "subblock.”
  • the sub block is composed of a plurality of pixels. If the size of the prediction unit and the subblock is equal, there is one subblock in the prediction unit. If the prediction unit is larger than the size of the subblock, the prediction unit is divided into subblocks. For example, when the prediction unit is 8x8 and the subblock is 4x4, the prediction unit is divided into four subblocks, which are horizontally divided into two and vertically divided into two.
  • the prediction process may be performed for each prediction unit (sub block).
  • Intra prediction is prediction in the same picture
  • inter prediction refers to prediction processing performed between mutually different pictures (for example, between display times, between layer images).
  • the division method is encoded according to PU division mode (part_mode) of encoded data, 2Nx2N (the same size as the encoding unit), 2NxN, 2NxnU, 2NxnD, Nx2N, nLx2N, nRx2N, and There are NxN etc.
  • 2NxN and Nx2N indicate 1: 1 symmetric division
  • 2NxnU, 2NxnD and nLx2N and nRx2N indicate 1: 3 and 3: 1 asymmetric division.
  • the PUs included in the CU are expressed as PU0, PU1, PU2, PU3 in order.
  • FIG. 3 specifically illustrate the shapes of partitions (positions of boundaries of PU division) in respective PU division modes.
  • A) of FIG. 3 shows a 2Nx2N partition
  • (b) and (c) and (d) show 2NxN, 2NxnU, and 2NxnD partitions (horizontally long partitions), respectively.
  • (E), (f) and (g) show partitions (vertical partitions) in the case of Nx2N, nLx2N and nRx2N, respectively
  • (h) shows a partition of NxN. Note that the horizontally long partition and the vertically long partition are collectively referred to as a rectangular partition, and 2Nx2N and NxN are collectively referred to as a square partition.
  • a coding unit is divided into one or more transform units (TU: Transform Unit), and the position and size of each transform unit are defined.
  • TU Transform Unit
  • the transformation tree includes one or more transformation units obtained by the above-mentioned division.
  • the transformation unit is obtained by dividing the CU into quadtrees (TU division), as in the case of allocating the area of the same size as the encoding unit as the transformation unit, and the division of CU described above There is.
  • a conversion process is performed for each conversion unit.
  • the prediction image of a prediction unit is derived by prediction parameters associated with PU.
  • the prediction parameters include intra prediction prediction parameters or inter prediction prediction parameters.
  • prediction parameters for inter prediction inter prediction (inter prediction parameters) will be described.
  • the inter prediction parameter includes prediction list use flags predFlagL0 and predFlagL1, reference picture indexes refIdxL0 and refIdxL1, and motion vectors mvL0 and mvL1.
  • the prediction list use flags predFlagL0 and predFlagL1 are flags indicating whether a reference picture list called an L0 list or an L1 list is used, respectively, and a reference picture list corresponding to a value of 1 is used.
  • a flag indicating whether or not it is XX if the flag is other than 0 (for example, 1) is XX, it is assumed that 0 is not XX; Treat 1 as true, 0 as false, and so on. However, in an actual apparatus or method, other values may be used as true values or false values.
  • FIG. 4 is a schematic view showing the configuration of the image decoding device 31 according to the present embodiment.
  • the image decoding device 31 includes an entropy decoding unit 301, a prediction parameter decoding unit (prediction image decoding device) 302, a loop filter 305, a reference picture memory 306, a prediction parameter memory 307, a prediction image generation unit (prediction image generation device) 308, and an inverse
  • the quantization / inverse transform unit 311 and the addition unit 312 are included.
  • the prediction parameter decoding unit 302 is configured to include an inter prediction parameter decoding unit 303 and an intra prediction parameter decoding unit 304.
  • the predicted image generation unit 308 includes an inter predicted image generation unit 309 and an intra predicted image generation unit 310.
  • the entropy decoding unit 301 performs entropy decoding on the encoded stream Te input from the outside to separate and decode individual codes (syntax elements).
  • the separated codes include prediction information for generating a prediction image and residual information for generating a difference image.
  • the entropy decoding unit 301 outputs a part of the separated code to the prediction parameter decoding unit 302.
  • the part of the separated code is, for example, prediction mode predMode, PU division mode part_mode, merge flag merge_flag, merge index merge_idx, inter prediction identifier inter_pred_idc, reference picture index refIdxLX, prediction vector index mvp_LX_idx, difference vector mvdLX. Control of which code to decode is performed based on an instruction of the prediction parameter decoding unit 302.
  • the entropy decoding unit 301 outputs the quantization coefficient to the inverse quantization / inverse transform unit 311.
  • this quantization coefficient is applied to the residual signal by DCT (Discrete Cosine Transform, discrete cosine transform), DST (Discrete Sine Transform, discrete sine transform), KLT (Karyhnen Loeve Transform, Karhunen Loeve transform) Are coefficients obtained by performing frequency conversion such as.
  • DCT Discrete Cosine Transform, discrete cosine transform
  • DST Discrete Sine Transform, discrete sine transform
  • KLT Karyhnen Loeve Transform, Karhunen Loeve transform
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 decodes the inter prediction parameter with reference to the prediction parameter stored in the prediction parameter memory 307 based on the code input from the entropy decoding unit 301.
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 outputs the decoded inter prediction parameter to the prediction image generation unit 308, and stores the inter prediction parameter in the prediction parameter memory 307. Details of the inter prediction parameter decoding unit 303 will be described later.
  • the intra prediction parameter decoding unit 304 decodes the intra prediction parameter with reference to the prediction parameter stored in the prediction parameter memory 307 based on the code input from the entropy decoding unit 301.
  • the intra prediction parameter is a parameter used in a process of predicting a CU in one picture, for example, an intra prediction mode IntraPredMode.
  • the intra prediction parameter decoding unit 304 outputs the decoded intra prediction parameter to the prediction image generation unit 308, and stores it in the prediction parameter memory 307.
  • the intra prediction parameter decoding unit 304 may derive different intra prediction modes for luminance and chrominance.
  • the intra prediction parameter decoding unit 304 decodes a luminance prediction mode IntraPredModeY as a luminance prediction parameter and a chrominance prediction mode IntraPredModeC as a chrominance prediction parameter.
  • the luminance prediction mode IntraPredModeY is a 35 mode, which corresponds to planar prediction (0), DC prediction (1), and directional prediction (2 to 34).
  • the color difference prediction mode IntraPredModeC uses one of planar prediction (0), DC prediction (1), direction prediction (2 to 34), and LM mode (35).
  • the intra prediction parameter decoding unit 304 decodes a flag indicating whether IntraPredModeC is the same mode as the luminance mode, and if it indicates that the flag is the same mode as the luminance mode, IntraPredModeY is assigned to IntraPredModeC, and the flag indicates the luminance If intra mode is different from the mode, planar prediction (0), DC prediction (1), direction prediction (2 to 34), or LM mode (35) may be decoded as IntraPredModeC.
  • the loop filter 305 applies a filter such as a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), or an adaptive loop filter (ALF) to the decoded image of the CU generated by the adding unit 312.
  • a filter such as a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), or an adaptive loop filter (ALF)
  • the reference picture memory 306 stores the decoded image of the CU generated by the adding unit 312 in a predetermined position for each picture and CU to be decoded.
  • the prediction parameter memory 307 stores prediction parameters in a predetermined position for each picture to be decoded and each prediction unit (or sub block, fixed size block, pixel). Specifically, the prediction parameter memory 307 stores the inter prediction parameter decoded by the inter prediction parameter decoding unit 303, the intra prediction parameter decoded by the intra prediction parameter decoding unit 304, and the prediction mode predMode separated by the entropy decoding unit 301. .
  • the inter prediction parameters to be stored include, for example, a prediction list use flag predFlagLX (inter prediction identifier inter_pred_idc), a reference picture index refIdxLX, and a motion vector mvLX.
  • the prediction image generation unit 308 receives the prediction mode predMode input from the entropy decoding unit 301, and also receives a prediction parameter from the prediction parameter decoding unit 302. Further, the predicted image generation unit 308 reads the reference picture from the reference picture memory 306. The prediction image generation unit 308 generates a prediction image of a PU or a sub block using the input prediction parameter and the read reference picture (reference picture block) in the prediction mode indicated by the prediction mode predMode.
  • the inter prediction image generation unit 309 performs inter prediction using the inter prediction parameter input from the inter prediction parameter decoding unit 303 and the read reference picture (reference picture block). Generates a predicted image of PU or subblock according to.
  • the inter-predicted image generation unit 309 uses the reference picture index refIdxLX for the reference picture list (L0 list or L1 list) in which the prediction list use flag predFlagLX is 1, and the motion vector based on the PU to be decoded
  • the reference picture block at the position indicated by mvLX is read out from the reference picture memory 306.
  • the inter-prediction image generation unit 309 performs prediction based on the read reference picture block to generate a PU prediction image.
  • the inter prediction image generation unit 309 outputs the generated prediction image of PU to the addition unit 312.
  • the reference picture block is a set of pixels on the reference picture (usually referred to as a block because it is a rectangle), and is an area to be referenced to generate a predicted image of PU or sub block.
  • the intra prediction image generation unit 310 When the prediction mode predMode indicates the intra prediction mode, the intra prediction image generation unit 310 performs intra prediction using the intra prediction parameter input from the intra prediction parameter decoding unit 304 and the read reference picture. Specifically, the intra predicted image generation unit 310 reads, from the reference picture memory 306, neighboring PUs which are pictures to be decoded and which are in a predetermined range from the PU to be decoded among PUs already decoded.
  • the predetermined range is, for example, one of the left, upper left, upper, and upper right adjacent PUs when the decoding target PU sequentially moves in the so-called raster scan order, and varies depending on the intra prediction mode.
  • the order of raster scan is an order of sequentially moving from the left end to the right end for each row from the top to the bottom in each picture.
  • the intra prediction image generation unit 310 performs prediction in the prediction mode indicated by the intra prediction mode IntraPredMode based on the read adjacent PU, and generates a PU prediction image.
  • the intra predicted image generation unit 310 outputs the generated predicted image of PU to the addition unit 312.
  • the intra prediction image generation unit 310 determines planar prediction (0), DC prediction (1), direction according to the luminance prediction mode IntraPredMode Y.
  • a prediction image of PU of luminance is generated by any of prediction (2 to 34), and planar prediction (0), DC prediction (1), direction prediction (2 to 34), LM mode according to color difference prediction mode IntraPredModeC.
  • the prediction image of color difference PU is generated by any of (35).
  • the inverse quantization / inverse transform unit 311 inversely quantizes the quantization coefficient input from the entropy decoding unit 301 to obtain a transform coefficient.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 311 performs inverse frequency transform such as inverse DCT, inverse DST, and inverse KLT on the obtained transform coefficient to calculate a residual signal.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 311 outputs the calculated residual signal to the addition unit 312.
  • the addition unit 312 adds, for each pixel, the PU prediction image input from the inter prediction image generation unit 309 or the intra prediction image generation unit 310 and the residual signal input from the inverse quantization / inverse conversion unit 311, Generate a PU decoded image.
  • the addition unit 312 stores the generated PU decoded image in the reference picture memory 306, and externally outputs a decoded image Td in which the generated PU decoded image is integrated for each picture.
  • the intra prediction parameter decoding unit 304 derives an MPM (most possible mode) candidate list mpmCandC [], which is a candidate list of the chrominance intra prediction mode, when deriving the above-described chrominance prediction mode IntraPredModeC.
  • MPM most probable mode candidate list mpmCandC [] is shown below.
  • mpmCandC [] ⁇ CCLM, MMLM, cCR, cAL, cAR, cBL, cBR, L, A, BL, AR, AL ⁇
  • cCR, cAL, cBL, cBR indicate to refer to the luminance intra prediction mode (DM mode) of the corresponding position
  • BR indicate positions center, above left, above right, bottom left, and bottom right of the luminance block to be referred to.
  • CCLM indicates a color-component linear model using one linear prediction model (MMCL) an MMLM prediction mode (Multiple model CCLM) that assembles a prediction model by combining a plurality of CCLM models. It shows.
  • individual flags may be used without using flags indicating the entire available intra prediction modes. For example, a flag cclm_flag indicating whether or not CCLM is used, a flag mmlm_flag indicating whether or not MMLM mode is used, or the like may be used.
  • CCLM prediction and the MMLM prediction will be described in detail below.
  • CCLM prediction using one linear model and MMPM using multiple linear models are simply referred to as CCLM prediction without distinction.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of CCLM prediction section 3104.
  • the CCLM prediction unit 3104 includes a CCLM prediction parameter derivation unit 31041 and a CCLM prediction filter unit 31042.
  • the CCLM prediction filter unit 31042 receives the reference image refSamplesX [] [] as an input signal, and outputs a prediction image predSamplesY [] [] using the CCLM prediction parameters (a, b).
  • refPredSampleY [] [] (a * refSamplesX [] []) >> shift + b + refPredSampleY [] []
  • refPredSampleY [] [] is an offset of the predicted image predSamplesY [] [] and may be 0 (Type 0), or even using predicted values of the predicted image predSamplesY derived by another prediction method as described later. Good (Type 1).
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration example of a Type 0 CCLM prediction filter unit 31042 and a Type 1 CCLM prediction filter unit 31042.
  • FIG. 6A shows the configuration of a Type 0 CCLM prediction filter unit 31042 that predicts a color difference from luminance.
  • the Type 0 CCLM prediction filter unit 31042 includes a linear prediction unit 310421.
  • the linear prediction unit 310421 receives the reference image refSamplesX [] [] as an input signal, and outputs a predicted image predSamplesY [] [] using the CCLM prediction parameters (a, b).
  • the linear prediction unit 310421 derives a prediction image of the color difference signals Cb and Cr according to the following equation using the prediction parameters (a, b), and outputs this as a prediction image predSamplesY [] [] .
  • FIG. 6 shows the configuration of a CCLM prediction filter unit 31042 of Type 1 that predicts a color difference residual from a color difference residual.
  • the CCLM prediction filter unit 31042 of Type 1 includes a linear prediction unit 310422 and an addition unit 310423.
  • the linear prediction unit 310422 uses the reference residual image refSamplesX [] [] as an input signal, and outputs a prediction residual image using a CCLM prediction parameter (a, b).
  • the addition unit 310423 adds the reference prediction image refPredSamplesY [] [] to the prediction residual image, and outputs a prediction image predSamplesY [] [].
  • predSamplesY [] [] refPredSamplesY [] [] + (a * refSamplesX [] [] + round) >> shift + b
  • the detail of the symbol contained in said Formula is as follows.
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 outputs the derived CCLM prediction parameters (a, b) to the CCLM prediction filter unit 31042.
  • CCLM prediction parameter derivation unit 31041 derives CCLM prediction parameters (a, b) are as follows.
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 derives a CCLM prediction parameter (a, b) in the case of performing linear prediction of the prediction block predSamplesY [] [] of the target block from the reference block refSamplesX [] []. This will be described based on FIG. FIG. 7 is a diagram for explaining a pixel to be referred to when deriving a CCLM prediction parameter.
  • the target block in the example of FIG. 7 consists of 4 pixels ⁇ 4 pixels.
  • the pixels x [0] to x [7] are located around the reference block refSamplesX [] [] (adjacent blocks adjacent to the reference block), and the target block predSamplesY [] [] Pixels y [0] to y [7] are located in the periphery (adjacent blocks adjacent to the target block).
  • the pixels included in the adjacent block of the reference block and the pixels included in the target block have different color components.
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 generates a parameter for performing linear prediction of y [] from x [] based on the pixel x [] around the reference block and the pixel y [] around the target block. Derived as CCLM prediction parameters (a, b) applied to
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 derives a CCLM prediction parameter (a, b) that minimizes the cost E of the least square error represented by the least squares method. Do.
  • ⁇ (x) means the sum of 0..N-1 of x.
  • invTable [a] is a table that inputs a and outputs 1 / a. More specifically, the following processing may be performed for integer arithmetic.
  • X, Y, XX, YY are derived by the following formula.
  • the first parameter a1 and the second parameter a2 may be derived by the following equation.
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 sets a plurality of sets of pixels x [] around the reference block and pixels y [] around the target block, for example, the first set (x0).
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a CCLM prediction method using a CCLM model of a comparative example.
  • the following example will be described using Type 0 CCLM prediction as described above. Further, in the following example, Model 0 and Model 1 in the graph shown in FIG. 15 described above are used as a CCLM model.
  • Each CCLM prediction parameter (a, b) of 1 is derived (step S0).
  • x [i] is a luminance pixel (Luma) of the area adjacent to the target block
  • y [i] is a chrominance pixel (Cb or Cr) of the area adjacent to the target block.
  • the linear prediction unit 310421 of the CCLM prediction filter unit 31042 determines whether the luminance value x (refSamplesX []: (Luma)) of the target block is less than the threshold (step S1). If the linear prediction unit 310421 determines that the luminance value x of the target block is less than the threshold (YES in step S1), the process proceeds to step S2. If the linear prediction unit 310421 determines that the luminance value x of the target block is equal to or greater than the threshold (NO in step S1), the process proceeds to step S3.
  • step S2 the linear prediction unit 310421 inputs the luminance value of the target block to the CCLM model based on the CCLM prediction parameter of the model 0, and derives the chrominance (predSamplesY []: (Cb or Cr)) of the target block. .
  • step S3 the linear prediction unit 310421 inputs the luminance value of the target block to the CCLM model based on the CCLM prediction parameter of the model 1, and derives the color difference of the target block.
  • FIG. 9 is a graph of an input value x and an output value y of a CCLM model (MMLM prediction) according to the present embodiment.
  • the input value x is luminance
  • the output value y is color difference.
  • Each point in FIG. 9 is the luminance and color difference of the decoded image adjacent to the target block.
  • the input value x is the residual of the chrominance Cb
  • the output value y is the residual of the chrominance Cr.
  • Each point in FIG. 9 is the residual of the chrominance Cb of the decoded image adjacent to the target block and the residual of the chrominance Cr.
  • Each straight line (Model 0 and Model 1) in FIG. 9 is a CCLM model based on linear prediction parameters derived from the above-described points.
  • the graph of FIG. 9 the graph of FIG.
  • model 0 (the first model in the claims) is a CCLM model derived from each point where x is less than TH
  • model 1 (the second model in the claims) is , CCLM model derived from each point where x is greater than or equal to TH (TH (threshold) indicates the boundary between model 0 and model 1 and is an arbitrary value).
  • An input value x less than that corresponds to model 0 and an input value x greater than or equal to the threshold TH corresponds to model 1.
  • the upper limit of the range of input values corresponding to model 0 is the largest value among the input values less than threshold value TH
  • the lower limit of the range of input values corresponding to model 1 is threshold value TH.
  • the values are continuous through the boundary between model 0 and model 1.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining a CCLM prediction method using a CCLM model according to the present embodiment.
  • the above-mentioned CCLM prediction of Type 0 will be described (the CCLM prediction of Type 1 will be described later).
  • Each CCLM prediction parameter (a, b) of 1 is derived (step S10).
  • x [i] is a luminance pixel (Luma) of the area adjacent to the target block
  • y [i] is a pixel of the color difference Cb or Cr of the area adjacent to the target block.
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 calculates the prediction parameter (a [0], b [0]) of the model 0 from each point (x0 [], y0 []) in the region where x is less than TH. Is derived, and the prediction parameters (a [1], b [1]) of the model 1 are derived from each point (x1 [], y1 []) in a region where x is greater than or equal to TH.
  • the linear prediction unit 310421 determines whether the luminance value (Luma) of the target block is less than blend_min (step S11). If the linear prediction unit 310421 determines that the luminance value of the target block is less than blend_min (YES in step S11), the process proceeds to step S12. If the linear prediction unit 310421 determines that the luminance value of the target block is equal to or greater than blend_min (NO in step S11), the process proceeds to step S13.
  • blend_min may be an arbitrary value below the boundary TH. An exemplary embodiment of blend_min will be described later.
  • step S12 the linear prediction unit 310421 inputs the luminance value refSamplesX [] of the target block to the CCLM model based on the CCLM prediction parameter of the model 0, and derives the predicted image predSamplesY [] of the chrominance Cb and Cr of the target block. Do. Below, the specific formula of step S12 is shown.
  • step S13 the linear prediction unit 310421 determines whether the luminance value (Luma) of the target block is less than blend_max. If the linear prediction unit 310421 determines that the luminance value of the target block is less than blend_max (YES in step S13), the process advances to step S14. If the linear prediction unit 310421 determines that the luminance value of the target block is equal to or greater than blend_max (NO in step S13), the process proceeds to step S16.
  • blend_max may be any value that is equal to or greater than the boundary TH. An exemplary embodiment of blend_max will be described later.
  • step S14 the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 derives mixing parameters using each of the CCLM prediction parameters (a, b) of the model 0 and model 1 derived in step S10.
  • the mixture parameter is calculated by weighted averaging of the CCLM prediction parameter (a0, b0) of model 0 and the CCLM prediction parameter (a1, b1) of model 1
  • a method of derivation Details will be described later.
  • step S15 the linear prediction unit 310421 inputs the luminance value refSamplesX [] of the target block to the CCLM model (mixed model) based on the mixed parameter derived by the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 in step S14, A predicted image predSamplesY [] of color differences Cb and Cr is derived.
  • the specific formula of step S15 is shown (a and b in a following formula are mixing parameters, respectively).
  • step S16 the linear prediction unit 310421 inputs the luminance value refSamplesX [] of the target block to the CCLM model based on the CCLM prediction parameter of the model 1, and derives the predicted image predSamplesY [] of the chrominance Cb and Cr of the target block. Do. Below, the specific formula of step S16 is shown.
  • predSamplesY [] (a [1] * refSamplesX []) >> shift + b [1]
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 sets the CCLM prediction parameter of the model 0 and the upper limit and the boundary of the input value range corresponding to the model 0 at the lower limit of the corresponding input value range
  • the mixture parameters are derived with reference to the CCLM prediction parameters of model 1 that are continuous via the threshold TH).
  • a (a [0] * (wd-r) + a [1] * r + (wd >> 1)) / wd
  • b (b [0] * (wd- r) + b [1] * r + (wd >> 1)) / wd
  • wd is the weighted average of the CCLM prediction parameter (a0, b0) of model 0 and the CCLM prediction parameter (a1, b1) of model 1 respectively (Corresponding to the derivation of the mixture parameter by the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 in step S14 described above).
  • the shift to be used is shift0.
  • blend_min and blend_max are the lower and upper limits of x in a region where the linear prediction unit 310421 uses a mixed model in the above-described CCLM prediction method.
  • blend_min TH-wd / 2
  • blend_max TH + wd / 2
  • the pixel bit length means information (bit depth) indicating the gradation of the pixel (brightness and color difference), and 8, 10, 12, 14 or the like is used.
  • a (a [0] * (wd-r) + a [1] * r + (wd >> 1)) >> log2 (wd)
  • b (b [0] * (wd-r) + b [1] * r + (wd >> 1)) >> log2 (wd)
  • the minimum value min0 and the maximum value max1 of x0 [] of each point (x0 [], y0 []) in the area of model 0 and the minimum of each point (x1 [], y1 []) in the area of model 1 It may be set using the value min1 and the maximum value max1.
  • blend_param blend_min max0-wd / 2
  • blend_max min1-wd / 2
  • the image decoding apparatus 31 refers to the decoded adjacent block adjacent to the target block, and derives each of the CCLM prediction parameters of the plurality of CCLM models (a parameter derivation unit (CCLM prediction parameter The derivation unit 31041), the CCLM prediction parameter of the first CCLM model among the plurality of CCLM models, and the lower limit of the range of the corresponding input value is the range of the input value corresponding to the first CCLM model
  • the mixed parameter deriving unit CCLM predicted parameter deriving unit 31041 that derives the mixed parameter with reference to the CCLM prediction parameter of the second CCLM model continuous through the upper limit and the boundary, and the input value near the boundary
  • a color difference deriving unit linear prediction unit 310421) that derives the color difference of the target block using a mixture model based on the mixture parameter in the range Have.
  • a mixture derived from the CCLM prediction parameters of the two CCLM models The color difference of the target block is predicted using a mixed model based on parameters.
  • the mixed model since the mixed model includes the characteristics of the two CCLM models, it is possible to improve the prediction accuracy of the color difference or color difference residual of the target block in the region near the boundary between the two CCLM models.
  • the mixed parameter derivation unit calculates a weighted average of the CCLM prediction parameters of the first CCLM model and the CCLM prediction parameters of the second CCLM model, The above mixed parameters may be derived.
  • a mixed parameter in which one of the characteristics of the CCLM prediction parameter of the first CCLM model and the CCLM prediction parameter of the second CCLM model is reflected more than the other characteristic is used.
  • the color difference deriving unit may fix the range of the input value near the boundary using the mixture model to derive the color difference of the target block.
  • the color difference deriving unit may determine the range of the input value near the boundary using the mixture model according to the pixel bit length.
  • the range of the input value in the vicinity of the boundary where the prediction accuracy of the color difference or color difference residual of the target block decreases varies according to the pixel bit length.
  • the range can be suitably determined, and the prediction accuracy of the color difference of the target block can be further enhanced.
  • the parameter deriving unit derives the CCLM prediction parameter with reference to the luminance value of the adjacent block, and the color difference deriving unit determines the mixture model as the mixture model.
  • the color difference of the target block is derived by inputting the luminance value of the target block.
  • the color difference of the target block is predicted using the mixed model for the area near the boundary between the two CCLM models.
  • the area near the boundary between two CCLM models it is possible to improve the prediction accuracy of the color difference of the target block.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the CCLM prediction method (Type 1) using the CCLM model according to the present embodiment.
  • Each CCLM prediction parameter (a, b) of model 0 and model 1 is derived with N-1) as an input signal (step S20).
  • x [i] is the color difference residual (residue of Cb) of the area adjacent to the target block
  • y [i] is the color difference residual of the area adjacent to the target block (Cr residual) (Corresponding to another chrominance residual in the claims).
  • the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 calculates the prediction parameter (a [0], b [0]) of the model 0 from each point (x0 [], y0 []) in the region where x is less than TH. Is derived, and the prediction parameters (a [1], b [1]) of the model 1 are derived from each point (x1 [], y1 []) in a region where x is greater than or equal to TH.
  • the linear prediction unit 310422 determines whether the residual of the chrominance Cb of the target block is less than blend_min (step S21). If the linear prediction unit 310421 determines that the residual of the chrominance Cb of the target block is less than blend_min (YES in step S21), the process proceeds to step S22. If the linear prediction unit 310422 determines that the residual of the chrominance Cb of the target block is equal to or greater than blend_min (NO in step S21), the process proceeds to step S24.
  • step S22 the linear prediction unit 310422 inputs the residual refSamplesX [] of the chrominance Cb of the target block to the CCLM model based on the CCLM prediction parameter of the model 0, and the prediction residual image of the chrominance Cr of the target block Derive another chrominance residual) in the term.
  • the adding unit 310423 adds the Cr prediction image refPredSamplesY to the prediction residual image of the color difference Cr of the object block derived by the linear prediction unit 310422 in step S22 to obtain the color difference of the object block.
  • the predicted image predSamplesY [] of Cr is derived (step S23). Below, the specific formula of step S23 is shown.
  • step S24 the linear prediction unit 310422 determines whether the residual of the chrominance Cb of the target block is less than blend_max. If the linear prediction unit 310422 determines that the residual of the chrominance Cb of the target block is less than blend_max (YES in step S24), the process advances to step S25. If the linear prediction unit 310422 determines that the residual of the chrominance Cb of the target block is equal to or greater than blend_max (NO in step S24), the process proceeds to step S28.
  • step S25 the CCLM prediction parameter derivation unit 31041 derives mixing parameters using the CCLM prediction parameters (a, b) of the model 0 and model 1 derived in step S20.
  • the method described in the first embodiment can be similarly used as a method of deriving the mixed parameter in this case.
  • step S26 the linear prediction unit 310422 determines the remaining color difference Cb of the target block in the CCLM model (mixed model) based on the mixed parameter derived by the CCLM predicted parameter derivation unit 31041 in step S24.
  • the difference refSamplesX [] is input, and a prediction residual image (another chrominance residual in claims) of the chrominance Cr of the target block is derived.
  • step S26 the adding unit 310423 adds the Cr prediction image refPredSamplesY to the prediction residual image of the color difference Cr of the target block derived by the linear prediction unit 310422 in step S26 to obtain the color difference of the target block.
  • a predicted image predSamplesY [] of Cr is derived (step S27). Below, the specific formula of step S27 is shown (a and b here are mixing parameters, respectively).
  • step S28 the linear prediction unit 310422 inputs the residual refSamplesX [] of the chrominance Cb of the target block to the CCLM model based on the CCLM prediction parameter of the model 1, and the prediction residual image of the chrominance Cr of the target block Derivate (another chrominance residual in the claim).
  • step S29 the adding unit 310423 adds the Cr prediction image refPredSamplesY to the prediction residual image of the color difference Cr of the target block derived by the linear prediction unit 310422 in step S28 to obtain the prediction image predSamplesY of the color difference Cr of the target block.
  • the parameter derivation unit derives the CCLM prediction parameter with reference to the chrominance residual of the adjacent block, and the chrominance derivation unit is configured to Another chrominance residual of the target block is derived by inputting the chrominance residual of the target block into the model.
  • the color difference of the target block is predicted using the mixed model for the area near the boundary between the two CCLM models.
  • the area near the boundary between two CCLM models it is possible to improve the prediction accuracy of the chrominance residual of the target block.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the image coding apparatus 11 according to the present embodiment.
  • the image coding apparatus 11 includes a predicted image generation unit 101, a subtraction unit 102, a transform / quantization unit 103, an entropy coding unit 104, an inverse quantization / inverse transform unit 105, an addition unit 106, a loop filter 107, a prediction parameter memory (Prediction parameter storage unit, frame memory) 108, reference picture memory (reference image storage unit, frame memory) 109, coding parameter determination unit 110, and prediction parameter coding unit 111 are configured.
  • the prediction parameter coding unit 111 includes an inter prediction parameter coding unit 112 and an intra prediction parameter coding unit 113.
  • the prediction image generation unit 101 generates, for each picture of the image T, the prediction image P of the prediction unit PU for each coding unit CU, which is an area obtained by dividing the picture.
  • the predicted image generation unit 101 reads a decoded block from the reference picture memory 109 based on the prediction parameter input from the prediction parameter coding unit 111.
  • the prediction parameter input from the prediction parameter coding unit 111 is, for example, a motion vector in the case of inter prediction.
  • the predicted image generation unit 101 reads a block at a position on the reference image indicated by the motion vector starting from the target PU.
  • the prediction parameter is, for example, an intra prediction mode.
  • the pixel value of the adjacent PU used in the intra prediction mode is read from the reference picture memory 109, and a PU predicted image P is generated.
  • the prediction image generation unit 101 generates a PU prediction image P using one of a plurality of prediction methods for the read reference picture block.
  • the prediction image generation unit 101 outputs the generated prediction image P of PU to the subtraction unit 102.
  • the predicted image generation unit 101 performs the same operation as the predicted image generation unit 308 described above.
  • the prediction image generation unit 101 generates a PU prediction image P based on the pixel value of the reference block read from the reference picture memory, using the parameter input from the prediction parameter coding unit.
  • the predicted image generated by the predicted image generation unit 101 is output to the subtraction unit 102 and the addition unit 106.
  • the subtraction unit 102 subtracts the signal value of the predicted image P of the PU input from the predicted image generation unit 101 from the pixel value of the corresponding PU of the image T to generate a residual signal.
  • the subtraction unit 102 outputs the generated residual signal to the transformation / quantization unit 103.
  • the transform / quantization unit 103 performs frequency transform on the residual signal input from the subtraction unit 102 to calculate transform coefficients.
  • the transform / quantization unit 103 quantizes the calculated transform coefficient to obtain a quantization coefficient.
  • Transform / quantization section 103 outputs the obtained quantization coefficient to entropy coding section 104 and inverse quantization / inverse transform section 105.
  • the entropy coding unit 104 receives the quantization coefficient from the transform / quantization unit 103, and receives the coding parameter from the prediction parameter coding unit 111.
  • the coding parameters to be input include, for example, codes such as a reference picture index refIdxLX, a prediction vector index mvp_LX_idx, a difference vector mvdLX, a prediction mode predMode, and a merge index merge_idx.
  • the entropy coding unit 104 entropy-codes the input quantization coefficient and coding parameters to generate a coded stream Te, and outputs the generated coded stream Te to the outside.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 105 inversely quantizes the quantization coefficient input from the transform / quantization unit 103 to obtain a transform coefficient.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 105 performs inverse frequency transform on the obtained transform coefficient to calculate a residual signal.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 105 outputs the calculated residual signal to the addition unit 106.
  • the addition unit 106 adds the signal value of the prediction image P of PU input from the prediction image generation unit 101 and the signal value of the residual signal input from the inverse quantization / inverse conversion unit 105 for each pixel, and decodes Generate an image.
  • the addition unit 106 stores the generated decoded image in the reference picture memory 109.
  • the loop filter 107 applies a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), and an adaptive loop filter (ALF) to the decoded image generated by the adding unit 106.
  • a deblocking filter a sample adaptive offset (SAO)
  • ALF adaptive loop filter
  • the prediction parameter memory 108 stores the prediction parameter generated by the coding parameter determination unit 110 in a predetermined position for each picture and CU to be coded.
  • the reference picture memory 109 stores the decoded image generated by the loop filter 107 in a predetermined position for each picture and CU to be encoded.
  • the coding parameter determination unit 110 selects one of a plurality of sets of coding parameters.
  • the coding parameter is a prediction parameter described above or a parameter to be coded that is generated in association with the prediction parameter.
  • the prediction image generation unit 101 generates a PU prediction image P using each of these sets of coding parameters.
  • the coding parameter determination unit 110 calculates, for each of the plurality of sets, a cost value indicating the size of the information amount and the coding error.
  • the cost value is, for example, the sum of the code amount and a value obtained by multiplying the square error by the coefficient ⁇ .
  • the code amount is the information amount of the coded stream Te obtained by entropy coding the quantization error and the coding parameter.
  • the squared error is a sum between pixels with respect to the square value of the residual value of the residual signal calculated by the subtraction unit 102.
  • the factor ⁇ is a real number greater than a preset zero.
  • the coding parameter determination unit 110 selects a set of coding parameters that minimize the calculated cost value.
  • the entropy coding unit 104 externally outputs the set of selected coding parameters as the coded stream Te, and does not output the set of non-selected coding parameters.
  • the coding parameter determination unit 110 stores the determined coding parameters in the prediction parameter memory 108.
  • the prediction parameter coding unit 111 derives a format for coding from the parameters input from the coding parameter determination unit 110, and outputs the format to the entropy coding unit 104. Derivation of a form for encoding is, for example, derivation of a difference vector from a motion vector and a prediction vector. Further, the prediction parameter coding unit 111 derives parameters necessary to generate a prediction image from the parameters input from the coding parameter determination unit 110, and outputs the parameters to the prediction image generation unit 101.
  • the parameters required to generate a predicted image are, for example, motion vectors in units of subblocks.
  • the inter prediction parameter coding unit 112 derives inter prediction parameters such as a difference vector based on the prediction parameters input from the coding parameter determination unit 110.
  • the inter prediction parameter coding unit 112 derives the inter prediction parameter by the inter prediction parameter decoding unit 303 (refer to FIG. 4 and the like) as a configuration for deriving the parameters necessary for generating the prediction image to be output to the prediction image generation unit 101. Partially include the same configuration as the configuration.
  • the intra prediction parameter coding unit 113 derives a format (for example, MPM_idx, rem_intra_luma_pred_mode, etc.) for coding from the intra prediction mode IntraPredMode input from the coding parameter determination unit 110.
  • a format for example, MPM_idx, rem_intra_luma_pred_mode, etc.
  • the CCLM prediction method by the image decoding device 31 has been described.
  • the CCLM prediction method is also applicable to the image coding device 11.
  • the predicted image generation unit 101 included in the image coding device 11 includes a CCLM prediction unit 3104, a CCLM prediction parameter derivation unit 31041, a CCLM prediction filter unit 31042, a linear prediction unit 310421 or a linear prediction unit 310422, and an addition unit 310423.
  • the predicted image generation unit 101 can execute the CCLM prediction method described in the first or second embodiment. More specifically, the prediction image generation unit 101 derives each CCLM prediction parameter of a plurality of CCLM models with reference to the locally decoded adjacent block adjacent to the target block. Next, the prediction image generation unit 101 determines, among the plurality of CCLM models, a CCLM prediction parameter of the first CCLM model and an input value whose lower limit of the range of the corresponding input value corresponds to the first CCLM model. The mixture parameter is derived with reference to the CCLM prediction parameters of the second CCLM model that are continuous via the upper limit and the boundary (threshold) of the range of.
  • the predicted image generation unit 101 derives the chrominance or chrominance residual of the target block using a mixture model based on the mixture parameter in the range of the input value near the boundary. Thereby, the same effects as the effects achieved by the image decoding device 31 described in the first and second embodiments can be obtained.
  • the image encoding device 11 and a part of the image decoding device 31 in the embodiment described above for example, the entropy decoding unit 301, the prediction parameter decoding unit 302, the loop filter 305, the prediction image generation unit 308, the inverse quantization / inverse transform Unit 311, addition unit 312, predicted image generation unit 101, subtraction unit 102, transform / quantization unit 103, entropy coding unit 104, inverse quantization / inverse transform unit 105, loop filter 107, coding parameter determination unit 110,
  • the prediction parameter coding unit 111 may be realized by a computer.
  • a program for realizing the control function may be recorded in a computer readable recording medium, and the computer system may read and execute the program recorded in the recording medium.
  • the “computer system” is a computer system built in any of the image encoding device 11 and the image decoding device 31, and includes an OS and hardware such as peripheral devices.
  • the “computer-readable recording medium” means a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system.
  • the “computer-readable recording medium” is one that holds a program dynamically for a short time, like a communication line in the case of transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.
  • a volatile memory in a computer system serving as a server or a client may be included, which holds a program for a predetermined time.
  • the program may be for realizing a part of the functions described above, or may be realized in combination with the program already recorded in the computer system.
  • part or all of the image encoding device 11 and the image decoding device 31 in the above-described embodiment may be realized as an integrated circuit such as a large scale integration (LSI).
  • LSI large scale integration
  • Each functional block of the image encoding device 11 and the image decoding device 31 may be individually processorized, or part or all may be integrated and processorized.
  • the method of circuit integration is not limited to LSI's, and implementation using dedicated circuitry or general purpose processors is also possible. In the case where an integrated circuit technology comes out to replace LSI's as a result of the advancement of semiconductor technology, integrated circuits based on such technology may also be used.
  • the image encoding device 11 and the image decoding device 31 described above can be mounted and used in various devices that transmit, receive, record, and reproduce moving images.
  • the moving image may be a natural moving image captured by a camera or the like, or an artificial moving image (including CG and a GUI) generated by a computer or the like.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a transmitter PROD_A on which the image coding device 11 is mounted.
  • the transmission device PROD_A modulates a carrier wave with the coding unit PROD_A1 for obtaining coded data by coding a moving image, and the coding data obtained by the coding unit PROD_A1.
  • the image coding apparatus 11 described above is used as the coding unit PROD_A1.
  • the transmission device PROD_A is a camera PROD_A4 for capturing a moving image, a recording medium PROD_A5 for recording the moving image, an input terminal PROD_A6 for externally inputting the moving image, and a transmission source of the moving image input to the encoding unit PROD_A1. , And may further include an image processing unit A7 that generates or processes an image.
  • FIG. 13 exemplifies a configuration in which the transmission device PROD_A includes all of these, a part may be omitted.
  • the recording medium PROD_A5 may be a recording of a non-coded moving image, or a moving image encoded by a recording encoding method different from the transmission encoding method. It may be one. In the latter case, it is preferable to interpose, between the recording medium PROD_A5 and the encoding unit PROD_A1, a decoding unit (not shown) that decodes the encoded data read from the recording medium PROD_A5 according to the encoding scheme for recording.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a reception device PROD_B on which the image decoding device 31 is mounted.
  • the reception device PROD_B receives the modulation signal, receives the modulation signal, and demodulates the modulation signal received by the reception unit PROD_B1, thereby obtaining the encoded data by the demodulation unit PROD_B2.
  • a decoding unit PROD_B3 for obtaining a moving image by decoding encoded data obtained by the unit PROD_B2.
  • the image decoding device 31 described above is used as the decoding unit PROD_B3.
  • the receiving device PROD_B is a display PROD_B4 for displaying a moving image, a recording medium PROD_B5 for recording the moving image, and an output terminal for outputting the moving image to the outside as a supply destination of the moving image output by the decoding unit PROD_B3. It may further comprise PROD_B6. Although (b) of FIG. 13 exemplifies a configuration in which the receiving device PROD_B includes all of these, a part may be omitted.
  • the recording medium PROD_B5 may be for recording a moving image which has not been encoded, or is encoded by a recording encoding method different from the transmission encoding method. May be In the latter case, an encoding unit (not shown) may be interposed between the decoding unit PROD_B3 and the recording medium PROD_B5 to encode the moving image acquired from the decoding unit PROD_B3 according to the encoding method for recording.
  • the transmission medium for transmitting the modulation signal may be wireless or wired.
  • the transmission mode for transmitting the modulation signal may be broadcast (here, a transmission mode in which the transmission destination is not specified in advance), or communication (in this case, transmission in which the transmission destination is specified in advance) (Refer to an aspect). That is, transmission of the modulation signal may be realized by any of wireless broadcast, wired broadcast, wireless communication, and wired communication.
  • a broadcasting station (broadcasting facility etc.) / Receiving station (television receiver etc.) of terrestrial digital broadcasting is an example of a transmitting device PROD_A / receiving device PROD_B which transmits and receives a modulated signal by wireless broadcasting.
  • a cable television broadcast station (broadcasting facility or the like) / receiving station (television receiver or the like) is an example of a transmitting device PROD_A / receiving device PROD_B which transmits and receives a modulated signal by cable broadcasting.
  • a server such as a workstation
  • client such as a VOD (Video On Demand) service or a video sharing service using the Internet
  • PROD_A / receiving device PROD_B
  • the personal computer includes a desktop PC, a laptop PC, and a tablet PC.
  • the smartphone also includes a multifunctional mobile phone terminal.
  • the client of the moving image sharing service has a function of encoding a moving image captured by a camera and uploading it to the server. That is, the client of the moving image sharing service functions as both the transmitting device PROD_A and the receiving device PROD_B.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a recording device PROD_C on which the image coding device 11 described above is mounted.
  • the recording device PROD_C uses the encoding unit PROD_C1, which obtains encoded data by encoding a moving image, and the encoded data obtained by the encoding unit PROD_C1, to the recording medium PROD_M.
  • a writing unit PROD_C2 for writing.
  • the image coding device 11 described above is used as the coding unit PROD_C1.
  • the recording medium PROD_M may be (1) a type incorporated in the recording device PROD_C, such as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD), or (2) an SD memory. It may be of a type connected to the recording device PROD_C, such as a card or a Universal Serial Bus (USB) flash memory, or (3) a DVD (Digital Versatile Disc) or a BD (Blu-ray Disc: Registration It may be loaded into a drive device (not shown) built in the recording device PROD_C, such as a trademark).
  • a type incorporated in the recording device PROD_C such as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD), or (2) an SD memory. It may be of a type connected to the recording device PROD_C, such as a card or a Universal Serial Bus (USB) flash memory, or (3) a DVD (Digital Versatile Disc) or a BD (Blu-ray Disc: Registration It may be loaded into
  • the recording device PROD_C is a camera PROD_C3 for capturing a moving image as a supply source of the moving image input to the encoding unit PROD_C1, an input terminal PROD_C4 for inputting the moving image from the outside, and a reception for receiving the moving image
  • a unit PROD_C5 may be further included, and an image processing unit PROD_C6 that generates or processes an image.
  • FIG. 14 exemplifies a configuration in which the recording apparatus PROD_C includes all of these, a part may be omitted.
  • the receiving unit PROD_C5 may receive an uncoded moving image, and receives encoded data encoded by a transmission encoding scheme different from the recording encoding scheme. It may be In the latter case, it is preferable to interpose a transmission decoding unit (not shown) that decodes encoded data encoded by the transmission encoding scheme between the reception unit PROD_C5 and the encoding unit PROD_C1.
  • Examples of such a recording device PROD_C include a DVD recorder, a BD recorder, an HDD (Hard Disk Drive) recorder, etc.
  • the input terminal PROD_C4 or the receiving unit PROD_C5 is a main supply source of moving images).
  • a camcorder in this case, the camera PROD_C3 is a main supply source of moving images
  • a personal computer in this case, a reception unit PROD_C5 or an image processing unit C6 is a main supply source of moving images
  • a smartphone this In this case, the camera PROD_C3 or the receiving unit PROD_C5 is a main supply source of moving images
  • the recording device PROD_C is also an example of such a recording device PROD_C.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a playback device PROD_D equipped with the image decoding device 31 described above.
  • the playback device PROD_D decodes the moving image by decoding the encoded data read by the reading unit PROD_D1 that reads the encoded data written to the recording medium PROD_M and the reading unit PROD_D1. And a decryption unit PROD_D2 to be obtained.
  • the image decoding device 31 described above is used as the decoding unit PROD_D2.
  • the recording medium PROD_M may be (1) a type incorporated in the playback device PROD_D such as an HDD or an SSD, or (2) such as an SD memory card or a USB flash memory. It may be of a type connected to the playback device PROD_D, or (3) it may be loaded into a drive device (not shown) built in the playback device PROD_D, such as DVD or BD. Good.
  • the playback device PROD_D is a display PROD_D3 that displays a moving image as a supply destination of the moving image output by the decoding unit PROD_D2, an output terminal PROD_D4 that outputs the moving image to the outside, and a transmission unit that transmits the moving image. It may further comprise PROD_D5. Although (b) of FIG. 14 exemplifies a configuration in which the playback device PROD_D includes all of these, a part may be omitted.
  • the transmission unit PROD_D5 may transmit a non-encoded moving image, or transmit encoded data encoded by a transmission encoding method different from the recording encoding method. It may be In the latter case, an encoding unit (not shown) may be interposed between the decoding unit PROD_D2 and the transmission unit PROD_D5 for encoding moving pictures according to a transmission encoding scheme.
  • a playback device PROD_D for example, a DVD player, a BD player, an HDD player, etc. may be mentioned (in this case, the output terminal PROD_D4 to which a television receiver etc. is connected is the main supply destination of moving images) .
  • the display PROD_D3 is the main supply destination of moving images
  • digital signage also referred to as electronic signboards and electronic bulletin boards, etc.
  • the display PROD_D3 or the transmission unit PROD_D5 is the main supply of moving images.
  • desktop type PC in this case, output terminal PROD_D4 or transmission unit PROD_D5 is the main supply destination of moving images
  • laptop type or tablet type PC in this case, display PROD_D3 or transmission unit PROD_D5 is moving image
  • the main supply destination of the image the smartphone (in this case, the display PROD_D3 or the transmission unit PROD_D5 is the main supply destination of the moving image), and the like are also examples of such a reproduction device PROD_D.
  • each block of the image decoding device 31 and the image encoding device 11 described above may be realized as hardware by a logic circuit formed on an integrated circuit (IC chip), or a CPU (central processing unit) It may be realized as software using
  • each of the devices described above includes a CPU that executes an instruction of a program that implements each function, a read only memory (ROM) that stores the program, a random access memory (RAM) that develops the program, the program, and various data.
  • a storage device such as a memory for storing the
  • the object of the embodiment of the present invention is to record computer program readable program codes (execution format program, intermediate code program, source program) of control programs of the above-mentioned respective devices which are software for realizing the functions described above.
  • the present invention can also be achieved by supplying a medium to each of the above-described devices, and a computer (or a CPU or an MPU) reading out and executing a program code recorded on a recording medium.
  • Examples of the recording medium include tapes such as magnetic tapes and cassette tapes, magnetic disks such as floppy (registered trademark) disks / hard disks, CDs (Compact Disc Read-Only Memory) / MO disks (Magneto-Optical disc).
  • tapes such as magnetic tapes and cassette tapes
  • magnetic disks such as floppy (registered trademark) disks / hard disks
  • CDs Compact Disc Read-Only Memory
  • MO disks Magnetic-Optical disc
  • Disks including optical disks such as MD (Mini Disc) / DVD (Digital Versatile Disc) / CD-R (CD Recordable) / Blu-ray Disc (registered trademark), IC cards (including memory cards) Cards such as optical cards, mask ROMs / erasable programmable read-only memories (EPROMs) / electrically erasable and programmable read-only memories (EEPROMs) / semiconductor memories such as flash ROMs, or programmable logic devices (PLDs) And logic circuits such as FPGA (Field Programmable Gate Array) can be used.
  • MD Mini Disc
  • DVD Digital Versatile Disc
  • CD-R Compact Disc
  • Blu-ray Disc registered trademark
  • IC cards including memory cards
  • Cards such as optical cards
  • EPROMs erasable programmable read-only memories
  • EEPROMs electrically erasable and programmable read-only memories
  • semiconductor memories such as flash ROMs, or programmable logic devices (PLD
  • each device may be configured to be connectable to a communication network, and the program code may be supplied via the communication network.
  • This communication network is not particularly limited as long as the program code can be transmitted.
  • the Internet intranet, extranet, LAN (Local Area Network), ISDN (Integrated Services Digital Network), VAN (Value-Added Network), CATV (Community Antenna television / Cable Television) communication network, virtual private network (Virtual Private) Network), telephone network, mobile communication network, satellite communication network, etc.
  • the transmission medium that constitutes this communication network may be any medium that can transmit the program code, and is not limited to a specific configuration or type.
  • the embodiment of the present invention may also be realized in the form of a computer data signal embedded in a carrier wave, in which the program code is embodied by electronic transmission.
  • Embodiments of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope of the claims. That is, an embodiment obtained by combining technical means appropriately modified within the scope of the claims is also included in the technical scope of the present invention.
  • An embodiment of the present invention is suitably applied to an image decoding apparatus that decodes encoded data obtained by encoding image data, and an image encoding apparatus that generates encoded data obtained by encoding image data. it can. Further, the present invention can be suitably applied to the data structure of encoded data generated by the image encoding device and referenced by the image decoding device.

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Abstract

隣り合った２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差又は色差残差の予測精度を高める。画像復号装置は、複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルに対応する入力値の範囲の上限と境界を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する混合パラメータ導出部と、上記境界近傍の入力値の範囲において、上記混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、対象ブロックの色差又は色差残差を導出する色差導出部と、を備えている。

Description

画像復号装置、画像符号化装置
　本発明の実施形態は、動画像復号装置、および動画像符号化装置に関する。
　動画像を効率的に伝送または記録するために、動画像を符号化することによって符号化データを生成する動画像符号化装置、および、当該符号化データを復号することによって復号画像を生成する動画像復号装置が用いられている。
　具体的な動画像符号化方式としては、例えば、H.264/AVCやHEVC（High-Efficiency Video Coding）にて提案されている方式などが挙げられる。
　このような動画像符号化方式においては、動画像を構成する画像（ピクチャ）は、画像を分割することにより得られるスライス、スライスを分割することにより得られる符号化ツリーユニット（CTU：Coding Tree Unit）、符号化ツリーユニットを分割することで得られる符号化単位（符号化ユニット（Coding Unit：CU）と呼ばれることもある）、及び、符号化単位を分割することより得られるブロックである予測ユニット（PU）、変換ユニット（TU）からなる階層構造により管理され、CUごとに符号化／復号される。
　また、このような動画像符号化方式においては、通常、入力画像を符号化／復号することによって得られる局所復号画像に基づいて予測画像が生成され、当該予測画像を入力画像（原画像）から減算して得られる予測残差（「差分画像」または「残差画像」と呼ぶこともある）が符号化される。予測画像の生成方法としては、画面間予測（インター予測）、および、画面内予測（イントラ予測）が挙げられる。
　また、近年の動画像符号化及び復号の技術として非特許文献１が挙げられる。
　また、上述の予測ユニット（PU）及び変換ユニット（TU）に関連して、輝度ブロックと色差ブロックとを独立に分割及び復号等を行うことにより、イントラピクチャにおいて輝度と色差とで異なるツリー構造、すなわち、輝度と色差とで異なるCTB内ツリー構造（QTBT）を用いる技術がある。また、輝度画像から色差画像の予測画像を生成するCCLM（CCLM、Color-Component Linear Model）予測と、が知られている。
　上記のCCLM予測では、対象ブロックに隣接する復号済み画像を用いて線形予測パラメータを導出し、当該線形予測モデル（CCLMモデル）から対象ブロックの色差を予測する。さらに、複数の線形予測モデルを用いるMMLM予測(Multiple model CCLM)が知られている。図１５は、当該線形予測パラメータに基づいたMMLMモデルを説明するためのグラフである。図１５の横軸ｘは、輝度（又は色差Aの残差）を示し、縦軸ｙは、色差A又はB（又は別の色差Bの残差）を示す。図１５の各点は、対象ブロックに隣接する復号済み画像の輝度及び色差A又はB（又は、色差Aの残差及び別の色差Bの残差（例えば、A及びBはそれぞれCb及びCr））である。図１５の各直線は、上述の各点から導出された線形予測パラメータに基づいたCCLMモデルである。図１５のグラフにおいて、モデル０は、xがTH（閾値）より小さい領域にある各点から導出されたCCLMモデルであり、モデル１は、xがTH（閾値）以上の領域にある各点から導出されたCCLMモデルである。以下にモデル０及びモデル１の各式を示す。
　y = a0 * x + b0　(x < TH)　…モデル０
　y = a1 * x + b1　(x >= TH)　…モデル１
　MMLMモデルでは、複数のCCLMモデルを組み合わせて予測モデルを組み立てる。上記の式が示すように、CCLMモデルの選択は、ｘの値で決定される（ｘが閾値未満の場合、モデル０を用い、ｘが閾値以上の場合、モデル１を用いる）。上記の式に、対象ブロックの輝度値ｘ（又は、色差Aの残差ｘ）を入力することにより、対象ブロックの色差A又はBの値ｙ（又は、別の色差Bの残差ｙ）の予測値が出力される。
"Algorithm Description of Joint Exploration Test Model 7", JVET-G1001, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, 2017-08-19 02:20:15
　しかし、上述のMMLM予測において、隣り合った２つのCCLMモデルの間にある閾値ＴＨ（境界）近傍のｘから算出されるｙの予測精度が低いという問題がある。
　本発明の一態様は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、隣り合った２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差又は色差残差の予測精度を高めることである。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像復号装置は、対象ブロックに隣接する復号済みの隣接ブロックを参照して、複数のCCLMモデルの各CCLM予測パラメータを導出するパラメータ導出部と、上記複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルに対応する入力値の範囲の上限と境界を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する混合パラメータ導出部と、上記境界近傍の入力値の範囲において、上記混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、上記対象ブロックの色差又は色差残差を導出する色差導出部と、を備えている。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像符号化装置は、対象ブロックに隣接する隣接ブロックを参照して、複数のCCLMモデルの各CCLM予測パラメータを導出するパラメータ導出部と、上記複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルの対応する入力値の範囲の上限と境界を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する混合パラメータ導出部と、上記境界近傍の入力値の範囲において、上記混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、上記対象ブロックの色差又は色差残差を導出する色差導出部と、を備えている。
　本発明の一態様によれば、隣り合った２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差又は色差残差の予測精度を高めることができる。
本発明の一実施形態に係る画像伝送システムの構成を示す概略図である。 本発明の一実施形態に係る符号化ストリームのデータの階層構造を示す図である。 PU分割モードのパターンを示す図である。（ａ）～（ｈ）は、それぞれ、PU分割モードが、2Nx2N、2NxN、2NxnU、2NxnD、Nx2N、nLx2N、nRx2N、及び、NxNの場合のパーティション形状について示している。 本発明の一実施形態に係る画像復号装置の構成を示す概略図である。 本発明の一実施形態に係るCCLM予測部の構成の一例を示したブロック図である。 （ａ）は、本発明の一実施形態に係るType0のCCLM予測フィルタ部の構成例を示すブロック図である。（ｂ）は、本発明の一実施形態に係るType1のCCLM予測フィルタ部の構成例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係るCCLM予測パラメータの導出の際に参照する画素を説明する図である。 比較技術におけるCCLM予測方法（MMLM予測方法）を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るCCLM予測方法（MMLM予測方法）を説明するためのグラフである。 本発明の一実施形態に係るCCLM予測方法（MMLM予測方法）を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るCCLM予測方法（MMLM予測方法）を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る画像符号化装置の構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る画像符号化装置を搭載した送信装置、及び、画像復号装置を搭載した受信装置の構成について示した図である。（ａ）は、画像符号化装置を搭載した送信装置を示しており、（ｂ）は、画像復号装置を搭載した受信装置を示している。 本発明の一実施形態に係る画像符号化装置を搭載した記録装置、及び、画像復号装置を搭載した再生装置の構成について示した図である。（ａ）は、画像符号化装置を搭載した記録装置を示しており、（ｂ）は、画像復号装置を搭載した再生装置を示している。 比較技術におけるCCLM予測方法（MMLM予測方法）を説明するためのグラフである。
　〔第１の実施形態〕
　以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
　図１は、本実施形態に係る画像伝送システム１の構成を示す概略図である。
　画像伝送システム１は、符号化対象画像を符号化した符号を伝送し、伝送された符号を復号し画像を表示するシステムである。画像伝送システム１は、画像符号化装置（動画像符号化装置）１１、ネットワーク２１、画像復号装置（動画像復号装置）３１及び画像表示装置４１を含んで構成される。
　画像符号化装置１１には、単一レイヤもしくは複数レイヤの画像を示す画像Ｔが入力される。レイヤとは、ある時間を構成するピクチャが１つ以上ある場合に、複数のピクチャを区別するために用いられる概念である。たとえば、同一ピクチャを、画質や解像度の異なる複数のレイヤで符号化するとスケーラブル符号化になり、異なる視点のピクチャを複数のレイヤで符号化するとビュースケーラブル符号化となる。複数のレイヤのピクチャ間で予測（インターレイヤ予測、インタービュー予測）を行う場合には、符号化効率が大きく向上する。また予測を行わない場合（サイマルキャスト）の場合にも、符号化データをまとめることができる。
　ネットワーク２１は、画像符号化装置１１が生成した符号化ストリームＴｅを画像復号装置３１に伝送する。ネットワーク２１は、インターネット（internet）、広域ネットワーク（WAN:Wide Area Network）、小規模ネットワーク（LAN:Local Area Network）またはこれらの組み合わせである。ネットワーク２１は、必ずしも双方向の通信網に限らず、地上デジタル放送、衛星放送等の放送波を伝送する一方向の通信網であっても良い。また、ネットワーク２１は、DVD（Digital Versatile Disc）、BD（Blue-ray Disc）等の符号化ストリームTeを記録した記憶媒体で代替されても良い。
　画像復号装置３１は、ネットワーク２１が伝送した符号化ストリームTeのそれぞれを復号し、それぞれ復号した１または複数の復号画像Tdを生成する。
　画像表示装置４１は、画像復号装置３１が生成した１または複数の復号画像Tdの全部または一部を表示する。画像表示装置４１は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-luminescence）ディスプレイ等の表示デバイスを備える。また、空間スケーラブル符号化、ＳＮＲスケーラブル符号化では、画像復号装置３１、画像表示装置４１が高い処理能力を有する場合には、画質の高い拡張レイヤ画像を表示し、より低い処理能力しか有しない場合には、拡張レイヤほど高い処理能力、表示能力を必要としないベースレイヤ画像を表示する。
　＜演算子＞
　本明細書で用いる演算子を以下に記載する。
　>>は右ビットシフト、<<は左ビットシフト、&はビットワイズAND、|はビットワイズOR、|=はOR代入演算子である。
　x ? y : zは、xが真（0以外）の場合にy、xが偽（0）の場合にzをとる３項演算子である。
　Clip3(a, b, c) は、cをa以上b以下の値にクリップする関数であり、c<aの場合にはaを返し、c>bの場合にはbを返し、その他の場合にはcを返す関数である（ただし、a<=b）。
　　＜符号化ストリームTeの構造＞
　本実施形態に係る画像符号化装置１１および画像復号装置３１の詳細な説明に先立って、画像符号化装置１１によって生成され、画像復号装置３１によって復号される符号化ストリームTeのデータ構造について説明する。
　図２は、符号化ストリームTeにおけるデータの階層構造を示す図である。符号化ストリームTeは、例示的に、シーケンス、およびシーケンスを構成する複数のピクチャを含む。図２の（ａ）～（ｆ）は、それぞれ、シーケンスSEQを既定する符号化ビデオシーケンス、ピクチャPICTを規定する符号化ピクチャ、スライスSを規定する符号化スライス、スライスデータを規定する符号化スライスデータ、符号化スライスデータに含まれる符号化ツリーユニット、符号化ツリーユニットに含まれる符号化ユニット（Coding Unit；CU）を示す図である。
　　（符号化ビデオシーケンス）
　符号化ビデオシーケンスでは、処理対象のシーケンスSEQを復号するために画像復号装置３１が参照するデータの集合が規定されている。シーケンスSEQは、図２の（ａ）に示すように、ビデオパラメータセット（Video Parameter Set）、シーケンスパラメータセットSPS（Sequence Parameter Set）、ピクチャパラメータセットPPS（Picture Parameter Set）、ピクチャPICT、及び、付加拡張情報SEI（Supplemental Enhancement Information）を含んでいる。ここで＃の後に示される値はレイヤIDを示す。図２では、#0と#1すなわちレイヤ０とレイヤ１の符号化データが存在する例を示すが、レイヤの種類およびレイヤの数はこれによらない。
　ビデオパラメータセットVPSは、複数のレイヤから構成されている動画像において、複数の動画像に共通する符号化パラメータの集合および動画像に含まれる複数のレイヤおよび個々のレイヤに関連する符号化パラメータの集合が規定されている。
　シーケンスパラメータセットSPSでは、対象シーケンスを復号するために画像復号装置３１が参照する符号化パラメータの集合が規定されている。例えば、ピクチャの幅や高さが規定される。なお、SPSは複数存在してもよい。その場合、PPSから複数のSPSの何れかを選択する。
　ピクチャパラメータセットPPSでは、対象シーケンス内の各ピクチャを復号するために画像復号装置３１が参照する符号化パラメータの集合が規定されている。例えば、ピクチャの復号に用いられる量子化幅の基準値（pic_init_qp_minus26）や重み付き予測の適用を示すフラグ（weighted_pred_flag）が含まれる。なお、PPSは複数存在してもよい。その場合、対象シーケンス内の各ピクチャから複数のPPSの何れかを選択する。
　　（符号化ピクチャ）
　符号化ピクチャでは、処理対象のピクチャPICTを復号するために画像復号装置３１が参照するデータの集合が規定されている。ピクチャPICTは、図２の（ｂ）に示すように、スライスS0～SNS-1を含んでいる（ＮＳはピクチャPICTに含まれるスライスの総数）。
　なお、以下、スライスS0～SNS-1のそれぞれを区別する必要が無い場合、符号の添え字を省略して記述することがある。また、以下に説明する符号化ストリームTeに含まれるデータであって、添え字を付している他のデータについても同様である。
　　（符号化スライス）
　符号化スライスでは、処理対象のスライスSを復号するために画像復号装置３１が参照するデータの集合が規定されている。スライスSは、図２の（ｃ）に示すように、スライスヘッダSH、および、スライスデータSDATAを含んでいる。
　スライスヘッダSHには、対象スライスの復号方法を決定するために画像復号装置３１が参照する符号化パラメータ群が含まれる。スライスタイプを指定するスライスタイプ指定情報（slice_type）は、スライスヘッダSHに含まれる符号化パラメータの一例である。
　スライスタイプ指定情報により指定可能なスライスタイプとしては、（１）符号化の際にイントラ予測のみを用いるＩスライス、（２）符号化の際に単方向予測、または、イントラ予測を用いるＰスライス、（３）符号化の際に単方向予測、双方向予測、または、イントラ予測を用いるＢスライスなどが挙げられる。
　なお、スライスヘッダSHには、上記符号化ビデオシーケンスに含まれる、ピクチャパラメータセットPPSへの参照（pic_parameter_set_id）を含んでいても良い。
　　（符号化スライスデータ）
　符号化スライスデータでは、処理対象のスライスデータSDATAを復号するために画像復号装置３１が参照するデータの集合が規定されている。スライスデータSDATAは、図２の（ｄ）に示すように、符号化ツリーユニット（CTU:Coding Tree Unit）を含んでいる。CTUは、スライスを構成する固定サイズ（例えば64x64）のブロックであり、最大符号化単位（LCU:Largest Coding Unit）と呼ぶこともある。
　　（符号化ツリーユニット）
　図２の（ｅ）に示すように、処理対象の符号化ツリーユニットを復号するために画像復号装置３１が参照するデータの集合が規定されている。符号化ツリーユニットは、再帰的な４分木分割（QT分割）又は２分木分割（BT分割）により分割される。再帰的な４分木分割又は２分木分割により得られる木構造のノードのことを符号化ノード（CN:Coding Node）と称する。４分木又は２分木の中間ノードは、符号化ツリー（CT:Coding Tree）であり、符号化ツリーユニット自身も最上位の符号化ツリーとして規定される。
　CTUは、QT分割を行うか否かを示すQT分割フラグ（cu_split_flag）、及びBT分割の分割方法を示すBT分割モード（split_bt_mode）を含む。CTUは、分割フラグ（cu_split_flag）を含み、cu_split_flagが１の場合には、４つの符号化ノードCNに分割される。cu_split_flagが０の場合には、符号化ノードCNは分割されず、１つの符号化ユニット（CU:Coding Unit）をノードとして持つ。符号化ユニットCUは符号化ノードの末端ノード（リーフノード）であり、これ以上分割されない。符号化ユニットCUは、符号化処理の基本的な単位となる。
　また、符号化ツリーユニットCTUのサイズが64x64画素の場合には、符号化ユニットのサイズは、64x64画素、64x32画素、32x64画素、32x32画素、64x16画素、16x64画素、32x16画素、16x32画素、16x16画素、64x8画素、8x64画素、32x8画素、8x32画素、16x8画素、8x16画素、および、8x8画素の何れかをとり得る。
　　（符号化ユニット）
　図２の（ｆ）に示すように、処理対象の符号化ユニットを復号するために画像復号装置３１が参照するデータの集合が規定されている。具体的には、符号化ユニットは、予測ツリー、変換ツリー、CUヘッダCUHから構成される。CUヘッダでは予測モード、分割方法（PU分割モード）等が規定される。
　予測ツリーでは、符号化ユニットを１または複数に分割した各予測ユニット（PU）の予測情報（参照ピクチャインデックス、動きベクトル等）が規定される。別の表現でいえば、予測ユニットは、符号化ユニットを構成する１または複数の重複しない領域である。また、予測ツリーは、上述の分割により得られた１または複数の予測ユニットを含む。なお、以下では、予測ユニットをさらに分割した予測単位を「サブブロック」と呼ぶ。サブブロックは、複数の画素によって構成されている。予測ユニットとサブブロックのサイズが等しい場合には、予測ユニット中のサブブロックは１つである。予測ユニットがサブブロックのサイズよりも大きい場合には、予測ユニットは、サブブロックに分割される。たとえば予測ユニットが8x8、サブブロックが4x4の場合には、予測ユニットは水平に２分割、垂直に２分割からなる、４つのサブブロックに分割される。
　予測処理は、この予測ユニット（サブブロック）ごとに行ってもよい。
　予測ツリーにおける分割の種類は、大まかにいえば、イントラ予測の場合と、インター予測の場合との２つがある。イントラ予測とは、同一ピクチャ内の予測であり、インター予測とは、互いに異なるピクチャ間（例えば、表示時刻間、レイヤ画像間）で行われる予測処理を指す。
　イントラ予測の場合、分割方法は、2Nx2N（符号化ユニットと同一サイズ）と、NxNとがある。
　また、インター予測の場合、分割方法は、符号化データのPU分割モード（part_mode）により符号化され、2Nx2N（符号化ユニットと同一サイズ）、2NxN、2NxnU、2NxnD、Nx2N、nLx2N、nRx2N、および、NxNなどがある。なお、2NxN、Nx2Nは1:1の対称分割を示し、2NxnU、2NxnDおよびnLx2N、nRx2Nは、1:3、3:1の非対称分割を示す。CUに含まれるPUを順にPU0、PU1、PU2、PU3と表現する。
　図３の（ａ）～（ｈ）に、それぞれのPU分割モードにおけるパーティションの形状（PU分割の境界の位置）を具体的に図示している。図３の（ａ）は、2Nx2Nのパーティションを示し、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、それぞれ、2NxN、2NxnU、および、2NxnDのパーティション（横長パーティション）を示す。（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）は、それぞれ、Nx2N、nLx2N、nRx2Nである場合のパーティション（縦長パーティション）を示し、（ｈ）は、NxNのパーティションを示す。なお、横長パーティションと縦長パーティションを総称して長方形パーティション、2Nx2N、NxNを総称して正方形パーティションと呼ぶ。
　また、変換ツリー（TT：Transform Tree）においては、符号化ユニットが１または複数の変換ユニット（TU：Transform Unit）に分割され、各変換ユニットの位置とサイズとが規定される。別の表現でいえば、変換ユニットは、符号化ユニットを構成する１または複数の重複しない領域のことである。また、変換ツリーは、上述の分割より得られた１または複数の変換ユニットを含む。
　変換ツリーにおける分割には、符号化ユニットと同一のサイズの領域を変換ユニットとして割り付けるものと、上述したCUの分割と同様、CUを４分木分割（TU分割）することにより変換ユニットを得るものがある。
　変換処理は、この変換ユニットごとに行われる。
　　（予測パラメータ）
　予測ユニット（PU：Prediction Unit）の予測画像は、PUに付随する予測パラメータによって導出される。予測パラメータには、イントラ予測の予測パラメータもしくはインター予測の予測パラメータがある。以下、インター予測の予測パラメータ（インター予測パラメータ）について説明する。インター予測パラメータは、予測リスト利用フラグpredFlagL0、predFlagL1と、参照ピクチャインデックスrefIdxL0、refIdxL1と、動きベクトルmvL0、mvL1から構成される。予測リスト利用フラグpredFlagL0、predFlagL1は、各々L0リスト、L1リストと呼ばれる参照ピクチャリストが用いられるか否かを示すフラグであり、値が１の場合に対応する参照ピクチャリストが用いられる。なお、本明細書中「ＸＸであるか否かを示すフラグ」と記す場合、フラグが０以外（たとえば１）をＸＸである場合、０をＸＸではない場合とし、論理否定、論理積などでは１を真、０を偽と扱う（以下同様）。但し、実際の装置や方法では真値、偽値として他の値を用いることもできる。
　　（画像復号装置の構成）
　次に、本実施形態に係る画像復号装置３１の構成について説明する。図４は、本実施形態に係る画像復号装置３１の構成を示す概略図である。画像復号装置３１は、エントロピー復号部３０１、予測パラメータ復号部（予測画像復号装置）３０２、ループフィルタ３０５、参照ピクチャメモリ３０６、予測パラメータメモリ３０７、予測画像生成部（予測画像生成装置）３０８、逆量子化・逆変換部３１１、及び加算部３１２を含んで構成される。
　また、予測パラメータ復号部３０２は、インター予測パラメータ復号部３０３及びイントラ予測パラメータ復号部３０４を含んで構成される。予測画像生成部３０８は、インター予測画像生成部３０９及びイントラ予測画像生成部３１０を含んで構成される。
　エントロピー復号部３０１は、外部から入力された符号化ストリームTeに対してエントロピー復号を行って、個々の符号（シンタックス要素）を分離し復号する。分離された符号には、予測画像を生成するための予測情報および、差分画像を生成するための残差情報などがある。
　エントロピー復号部３０１は、分離した符号の一部を予測パラメータ復号部３０２に出力する。分離した符号の一部とは、例えば、予測モードpredMode、PU分割モードpart_mode、マージフラグmerge_flag、マージインデックスmerge_idx、インター予測識別子inter_pred_idc、参照ピクチャインデックスrefIdxLX、予測ベクトルインデックスmvp_LX_idx、差分ベクトルmvdLXである。どの符号を復号するかの制御は、予測パラメータ復号部３０２の指示に基づいて行われる。エントロピー復号部３０１は、量子化係数を逆量子化・逆変換部３１１に出力する。この量子化係数は、符号化処理において、残差信号に対してDCT（Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換）、DST（Discrete Sine Transform、離散サイン変換）、KLT（Karyhnen Loeve Transform、カルーネンレーベ変換）等の周波数変換を行い量子化して得られる係数である。
　インター予測パラメータ復号部３０３は、エントロピー復号部３０１から入力された符号に基づいて、予測パラメータメモリ３０７に記憶された予測パラメータを参照してインター予測パラメータを復号する。
　インター予測パラメータ復号部３０３は、復号したインター予測パラメータを予測画像生成部３０８に出力し、また予測パラメータメモリ３０７に記憶する。インター予測パラメータ復号部３０３の詳細については後述する。
　イントラ予測パラメータ復号部３０４は、エントロピー復号部３０１から入力された符号に基づいて、予測パラメータメモリ３０７に記憶された予測パラメータを参照してイントラ予測パラメータを復号する。イントラ予測パラメータとは、CUを１つのピクチャ内で予測する処理で用いるパラメータ、例えば、イントラ予測モードIntraPredModeである。イントラ予測パラメータ復号部３０４は、復号したイントラ予測パラメータを予測画像生成部３０８に出力し、また予測パラメータメモリ３０７に記憶する。
　イントラ予測パラメータ復号部３０４は、輝度と色差で異なるイントラ予測モードを導出しても良い。この場合、イントラ予測パラメータ復号部３０４は、輝度の予測パラメータとして輝度予測モードIntraPredModeY、色差の予測パラメータとして、色差予測モードIntraPredModeCを復号する。輝度予測モードIntraPredModeYは、３５モードであり、プレーナ予測（０）、DC予測（１）、方向予測（２～３４）が対応する。色差予測モードIntraPredModeCは、プレーナ予測（０）、DC予測（１）、方向予測（２～３４）、LMモード（３５）の何れかを用いるものである。イントラ予測パラメータ復号部３０４は、IntraPredModeCは輝度モードと同じモードであるか否かを示すフラグを復号し、フラグが輝度モードと同じモードであることを示せば、IntraPredModeCにIntraPredModeYを割り当て、フラグが輝度モードと異なるモードであることを示せば、IntraPredModeCとして、プレーナ予測（０）、DC予測（１）、方向予測（２～３４）、LMモード（３５）を復号しても良い。
　ループフィルタ３０５は、加算部３１２が生成したCUの復号画像に対し、デブロッキングフィルタ、サンプル適応オフセット（SAO）、適応ループフィルタ（ALF）等のフィルタを施す。
　参照ピクチャメモリ３０６は、加算部３１２が生成したCUの復号画像を、復号対象のピクチャ及びCU毎に予め定めた位置に記憶する。
　予測パラメータメモリ３０７は、予測パラメータを、復号対象のピクチャ及び予測ユニット（もしくはサブブロック、固定サイズブロック、ピクセル）毎に予め定めた位置に記憶する。具体的には、予測パラメータメモリ３０７は、インター予測パラメータ復号部３０３が復号したインター予測パラメータ、イントラ予測パラメータ復号部３０４が復号したイントラ予測パラメータ及びエントロピー復号部３０１が分離した予測モードpredModeを記憶する。記憶されるインター予測パラメータには、例えば、予測リスト利用フラグpredFlagLX（インター予測識別子inter_pred_idc）、参照ピクチャインデックスrefIdxLX、動きベクトルmvLXがある。
　予測画像生成部３０８には、エントロピー復号部３０１から入力された予測モードpredModeが入力され、また予測パラメータ復号部３０２から予測パラメータが入力される。また、予測画像生成部３０８は、参照ピクチャメモリ３０６から参照ピクチャを読み出す。予測画像生成部３０８は、予測モードpredModeが示す予測モードで、入力された予測パラメータと読み出した参照ピクチャ（参照ピクチャブロック）を用いてPUもしくはサブブロックの予測画像を生成する。
　ここで、予測モードpredModeがインター予測モードを示す場合、インター予測画像生成部３０９は、インター予測パラメータ復号部３０３から入力されたインター予測パラメータと読み出した参照ピクチャ（参照ピクチャブロック）を用いてインター予測によりPUもしくはサブブロックの予測画像を生成する。
　インター予測画像生成部３０９は、予測リスト利用フラグpredFlagLXが１である参照ピクチャリスト（L0リスト、もしくはL1リスト）に対し、参照ピクチャインデックスrefIdxLXで示される参照ピクチャから、復号対象PUを基準として動きベクトルmvLXが示す位置にある参照ピクチャブロックを参照ピクチャメモリ３０６から読み出す。インター予測画像生成部３０９は、読み出した参照ピクチャブロックをもとに予測を行ってPUの予測画像を生成する。インター予測画像生成部３０９は、生成したPUの予測画像を加算部３１２に出力する。ここで、参照ピクチャブロックとは、参照ピクチャ上の画素の集合（通常矩形であるのでブロックと呼ぶ）であり、PUもしくはサブブロックの予測画像を生成するために参照する領域である。
　予測モードpredModeがイントラ予測モードを示す場合、イントラ予測画像生成部３１０は、イントラ予測パラメータ復号部３０４から入力されたイントラ予測パラメータと読み出した参照ピクチャを用いてイントラ予測を行う。具体的には、イントラ予測画像生成部３１０は、復号対象のピクチャであって、既に復号されたPUのうち、復号対象PUから予め定めた範囲にある隣接PUを参照ピクチャメモリ３０６から読み出す。予め定めた範囲とは、復号対象PUがいわゆるラスタースキャンの順序で順次移動する場合、例えば、左、左上、上、右上の隣接PUのうちのいずれかであり、イントラ予測モードによって異なる。ラスタースキャンの順序とは、各ピクチャにおいて、上端から下端まで各行について、順次左端から右端まで移動させる順序である。
　イントラ予測画像生成部３１０は、読み出した隣接PUに基づいてイントラ予測モードIntraPredModeが示す予測モードで予測を行ってPUの予測画像を生成する。イントラ予測画像生成部３１０は、生成したPUの予測画像を加算部３１２に出力する。
　イントラ予測パラメータ復号部３０４において、輝度と色差で異なるイントラ予測モードを導出する場合、イントラ予測画像生成部３１０は、輝度予測モードIntraPredModeYに応じて、プレーナ予測（０）、DC予測（１）、方向予測（２～３４）の何れかによって輝度のPUの予測画像を生成し、色差予測モードIntraPredModeCに応じて、プレーナ予測（０）、DC予測（１）、方向予測（２～３４）、LMモード（３５）の何れかによって色差のPUの予測画像を生成する。
　逆量子化・逆変換部３１１は、エントロピー復号部３０１から入力された量子化係数を逆量子化して変換係数を求める。逆量子化・逆変換部３１１は、求めた変換係数について逆DCT、逆DST、逆KLT等の逆周波数変換を行い、残差信号を算出する。逆量子化・逆変換部３１１は、算出した残差信号を加算部３１２に出力する。
　加算部３１２は、インター予測画像生成部３０９またはイントラ予測画像生成部３１０から入力されたPUの予測画像と逆量子化・逆変換部３１１から入力された残差信号を画素毎に加算して、PUの復号画像を生成する。加算部３１２は、生成したPUの復号画像を参照ピクチャメモリ３０６に記憶し、生成したPUの復号画像をピクチャ毎に統合した復号画像Tdを外部に出力する。
　（色差イントラ予測モード）
　イントラ予測パラメータ復号部３０４は、上述の色差予測モードIntraPredModeCの導出にあたり、色差イントラ予測モードの候補リストであるMPM（most probable mode）候補リストmpmCandC[]を導出する。MPM（most probable mode）候補リストmpmCandC[]の例を以下に示す。
mpmCandC[] = {CCLM, MMLM, cCR, cAL, cAR, cBL, cBR, L, A, BL, AR, AL}
　例えば、上記のリストにおいて、cCR, cAL, cBL, cBRは、対応する位置の輝度イントラ予測モード（DMモード）を参照することを示し、cCR, cAL, cBL, cBRにおけるCR、AL、AR, BL、BRは、各々参照する輝度ブロックの位置center、above left、above right、bottom left、bottom rightを示す。ここでCCLMは、線形予測モデルを１つ用いる色コンポーネント間予測モード（Color-Component Linear Model）を示し、MMCLは、複数のCCLMモデルを組み合わせて予測モデルを組み立てるMMLM予測モード(Multiple model CCLM)を示している。また、利用可能なイントラ予測モードの全体を示すフラグを用いずに、個別のフラグを用いてもよい。例えば、CCLMであるか否かを示すフラグcclm_flag、MMLMモードであるか否かのフラグmmlm_flagなどを用いてもよい。
　以下では、CCLM予測及びMMLM予測について詳細に説明する。以下では、１つの線形モデルを用いるCCLMと複数の線形モデルを用いるMMPMとを区別せずに単にCCLM予測と呼ぶ。
　（CCLM予測部）
　イントラ予測画像生成部３１０が備えるCCLM予測部（第１の導出部）３１０４について図５に基づいて説明する。図５は、CCLM予測部３１０４の構成の一例を示したブロック図である。CCLM予測部３１０４には、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１と、CCLM予測フィルタ部３１０４２とが含まれている。
　（CCLM予測のType0とType1）
　CCLM予測フィルタ部３１０４２は、参照画像refSamplesX[][]を入力信号とし、CCLM予測パラメータ（a, b）を用いて予測画像predSamplesY[][]を出力する。
　predSamplesY[][] = (a * refSamplesX[][])>> shift + b + refPredSampleY[][]
　ここで、refPredSampleY[][]は予測画像predSamplesY[][]のオフセットであり０としてもよいし（Type0）、後述のように別の予測方法で導出した予測画像predSamplesYの予測値を用いてもよい（Type1）。
　図６は、Type0のCCLM予測フィルタ部３１０４２と、Type1のCCLM予測フィルタ部３１０４２の構成例を示すブロック図である。
　図６の（ａ）は、輝度から色差を予測するType0のCCLM予測フィルタ部３１０４２の構成を示している。Type0のCCLM予測フィルタ部３１０４２は、線形予測部３１０４２１を備えている。線形予測部３１０４２１は、参照画像refSamplesX[][]を入力信号とし、CCLM予測パラメータ（a, b）を用いて予測画像predSamplesY[][]を出力する。
　より詳細には、線形予測部３１０４２１は、予測パラメータ(a, b)を用いた下記の式により色差信号CbとCrとの予測画像を導出し、これを予測画像predSamplesY[][]として出力する。
　predSamplesY[][] = (a * refSamplesX[][] + round)>> shift + b
　なお、上記の式に含まれる記号の詳細は以下の通りである。
　refSamplesX[][]：対象ブロックの参照画素（ Luma ）
　predSamplesY[][]：対象ブロックの予測画素（Cb or Cr ）
　一方、図６の（ｂ）は、色差残差から色差残差を予測するType1のCCLM予測フィルタ部３１０４２の構成を示している。Type1のCCLM予測フィルタ部３１０４２は、線形予測部３１０４２２と加算部３１０４２３を備えている。線形予測部３１０４２２は、参照残差画像refSamplesX[][]を入力信号とし、CCLM予測パラメータ（a, b）を用いて予測残差画像を出力する。そして、加算部３１０４２３は、予測残差画像に参照予測画像refPredSamplesY[][]を加算して、予測画像predSamplesY[][]を出力する。
　predSamplesY[][] = refPredSamplesY[][] +(a * refSamplesX[][] + round) >> shift + b
　なお、上記の式に含まれる記号の詳細は以下の通りである。
　refSamplesX[]：対象ブロックの色差残差（Cbの残差）
　predSamplesY[] ：対象ブロックの予測画像（Crの残差の予測値）
　refPredSamplesY：対象ブロックの参照予測画像（Crの残差）
　CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、対象ブロックに隣接する復号済み画像の画素値（x[i], y[i]、i = 0, …,N - 1）を入力信号としてCCLM予測パラメータを導出する。CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、導出したCCLM予測パラメータ（a, b）をCCLM予測フィルタ部３１０４２に出力する。
　Type0では、上述のCCLM予測パラメータ導出部３１０４１がCCLM予測パラメータ(a, b)を導出する際に用いた入力信号x[i]及びy[i]は以下の通りである。
　x[i]：対象ブロックに隣接する領域の輝度画素（Luma）
　y[i]:対象ブロックに隣接する領域の色差画素（Cb or Cr）
　また、Type1では、上述のCCLM予測パラメータ導出部３１０４１がCCLM予測パラメータ(a, b)を導出する際に用いた入力信号x[i]及びy[i]は以下の通りである。
　x[i]：対象ブロックに隣接する領域の色差残差（Cbの残差）
　y[i]:対象ブロックに隣接する領域の色差残差（Crの残差）
　（CCLM予測パラメータ導出部）
　CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、対象ブロックの予測ブロックpredSamplesY[] []を参照ブロックrefSamplesX[][]から線形予測する場合のCCLM予測パラメータ(a, b)を導出する。これについて、図７に基づいて説明する。図７は、CCLM予測パラメータの導出の際に参照する画素を説明する図である。なお、図７の例における対象ブロックは４画素×４画素からなる。
　図７の例では、参照ブロックrefSamplesX[][]の周囲（参照ブロックに隣接する隣接ブロック）には画素x[0]～x[7]が位置しており、対象ブロックpredSamplesY[][]の周囲（対象ブロックに隣接する隣接ブロック）には画素y[0]～y[7]が位置している。参照ブロックの隣接ブロックに含まれる画素と、対象ブロックに含まれる画素は色コンポーネントが異なっている。CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、参照ブロックの周囲の画素x[]と対象ブロックの周囲の画素y[]とに基づいて、y[]をx[]から線形予測する場合のパラメータを、対象ブロックに適用するCCLM予測パラメータ(a, b)として導出する。
　CCLM予測パラメータ(a, b)の導出において、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、最小二乗法により、下記で表される最小二乗誤差のコストEを最小化するCCLM予測パラメータ(a,b)を導出する。なお、以下の説明において、Σ(x)はxの0..N-1の和を意味する。
　　E = Σ (y[i] -a*x[i] - b)^2
　CCLM予測パラメータ(a, b)の導出は下記の式で行われる。
　　a = (N*Σx[i]y[i] - Σx[i]Σy[i]) / (N*Σ(x[i]x[i])- Σx[i]Σx[i])
　　　= a1 / a2 = ((a1 * invTable[a2] + roundInv) >> shiftInv)
　　b = (Σy[i] - Σx[i] *a) / N
ここでinvTable[a]は、aを入力して1/aを出力するテーブルである。より具体的には、整数演算のため、以下の処理を実行してもよい。
　まず、下記の式でX, Y, XX, YYを導出する。
　　X = Σx[i] 
　　Y = Σy[i]
　　XX = Σ(x[i] * x[i])
　　XY = Σ(y[i] * y[i])
　次に、下記の式でカウントシフト値iCountShiftを算出する。なお、Nは、参照領域の画素数である。
　iCountShift = log2 (N) 
　次に、下記の式で第１パラメータa1および第２パラメータa2を導出する。
　　aveX = X >> iCountShift
　　aveY = Y >> iCountShift
　　a1 = XY - ((aveY *aveX)<<iCountShift); 
　　a2 = XX - ((aveX *aveX)<<iCountShift); 
　そして、テーブルinvTableを利用してa1/a2を導出する。
　　a = a1 / a2 = (a1 * invTable[a2] +roundInv) >> shfitInv
　　b = (Y - X *a ) >> log2(N)
　なお、下記の式で第１パラメータa1および第２パラメータa2を導出してもよい。
　　aveX = X >> iCountShift
　　remX = X - aveX
　　aveY = Y >> iCountShift
　　remX = Y - aveY
　　a1 = XY - ((aveY *aveX)<<iCountShift) + (aveX * remY) + (aveY * remX)
　　a2 = XX - ((aveX *aveX)<<iCountShift) + 2*(aveX * remX)
　なお、複数モデルの場合は、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、参照ブロックの周囲の画素x[]と対象ブロックの周囲の画素y[]とが、複数のセット、例えば、第１のセット（x0[], y0[]）、及び第２のセット（x1[], y1[]）が与えられ、複数の予測パラメータ、例えば(a[0], b[0])、及び(a[1], b[1])を導出する。
　（比較例のCCLMモデルを用いたCCLM予測方法）
　以下で、比較例のCCLMモデルを用いたCCLM予測方法（MMLM予測方法）について、図８を参照して説明する。図８は、比較例のCCLMモデルを用いたCCLM予測方法を説明するフローチャート図である。なお、以下の例では、上述のType0のCCLM予測を用いて説明する。また、以下の例では、CCLMモデルとして、上述の図１５が示すグラフにおけるモデル０及びモデル１を用いる。
　まず、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、対象ブロックに隣接する復号済み画像の画素値x[i], y[i]（i = 0, …,N-1）を入力信号として、モデル０及びモデル１の各CCLM予測パラメータ（a, b）を導出する（ステップＳ０）。ここで、x[i]は対象ブロックに隣接する領域の輝度画素（Luma）、y[i]は対象ブロックに隣接する領域の色差画素（Cb or Cr）である。
　次に、CCLM予測フィルタ部３１０４２の線形予測部３１０４２１は、対象ブロックの輝度値x（refSamplesX[]：（Luma ））が閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１）。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの輝度値xが閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１のＹＥＳ）、ステップＳ２に進む。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの輝度値xが閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１のＮＯ）、ステップＳ３に進む。
　ステップＳ２において、線形予測部３１０４２１は、モデル０のCCLM予測パラメータに基づいたCCLMモデルに、対象ブロックの輝度値を入力し、対象ブロックの色差（predSamplesY[]：（Cb or Cr ））を導出する。
　ステップＳ３において、線形予測部３１０４２１は、モデル１のCCLM予測パラメータに基づいたCCLMモデルに、対象ブロックの輝度値を入力し、対象ブロックの色差を導出する。
　以下に上記のステップＳ１～Ｓ３に対応する式を示す。
if (x < TH) {　// model 0
　 a = a[0]
　 b = b[0]
} else {　　　　 // model 1
　 a = a[1]
　 b = b[1]
}
y = (a * x) >> shift + b
　（本実施形態に係るCCLMモデルを用いたCCLM予測方法）
　以下で、本実施形態に係るCCLMモデル（MMLMモデル）を用いたCCLM予測方法（MMLM予測方法）について、図９及び１０を参照して説明する。図９は、本実施形態に係るCCLMモデル（MMLM予測）の入力値ｘ及び出力値ｙのグラフである。Type0では、図９のグラフにおいて、入力値ｘは、輝度であり、出力値ｙは、色差である。図９の各点は、対象ブロックに隣接する復号済み画像の輝度及び色差である。Type1では、図９のグラフにおいて、入力値ｘは、色差Cbの残差であり、出力値ｙは、色差Crの残差である。図９の各点は、対象ブロックに隣接する復号済み画像の色差Cbの残差及び色差Crの残差である。図９の各直線（モデル０及びモデル１）は、上述の各点から導出された線形予測パラメータに基づいたCCLMモデルである。図９のグラフにおいて、モデル０（請求項における第１のモデル）は、xがTH未満の領域にある各点から導出されたCCLMモデルであり、モデル１（請求項における第２のモデル）は、xがTH以上の領域にある各点から導出されたCCLMモデルである（TH（閾値）は、モデル０及びモデル１の境界を示し、任意の値である。）また、これにより、閾値TH未満の入力値xは、モデル０に対応しており、閾値TH以上の入力値xは、モデル１に対応している。そして、モデル０に対応する入力値の範囲の上限は、閾値TH未満の入力値のうちで最も大きい値であり、モデル１に対応する入力値の範囲の下限は、閾値THであり、これらの値は、モデル０とモデル１との境界を介して連続している。なお、図９のグラフにおいて、x= blend_min以上、且つx= blend_max未満の領域にある混合モデルについては後述する。
　図１０は、本実施形態に係るCCLMモデルを用いたCCLM予測方法を説明するフローチャート図である。なお、以下の説明では、上述のType0のCCLM予測を用いて説明する（Type1のCCLM予測については後述する）。
　まず、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、対象ブロックに隣接する復号済み画像の画素値x[i], y[i]（i = 0, …,N-1）を入力信号として、モデル０及びモデル１の各CCLM予測パラメータ（a, b）を導出する（ステップＳ１０）。ここで、x[i]は、対象ブロックに隣接する領域の輝度画素（Luma）、y[i]は、対象ブロックに隣接する領域の色差Cb or Crの画素である。具体的には、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、xがTH未満の領域にある各点(x0[], y0[])から、モデル０の予測パラメータ(a[0], b[0])を導出し、xがTH以上の領域にある各点(x1[], y1[])から、モデル１の予測パラメータ(a[1], b[1])を導出する。
　次に、線形予測部３１０４２１は、対象ブロックの輝度値（Luma）がblend_min未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの輝度値がblend_min未満であると判定した場合（ステップＳ１１のＹＥＳ）、ステップＳ１２に進む。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの輝度値がblend_min以上であると判定した場合（ステップＳ１１のＮＯ）、ステップＳ１３に進む。なお、blend_minは、境界TH以下の任意の値であり得る。blend_minの例示的な具体例については後述する。
　ステップＳ１２において、線形予測部３１０４２１は、モデル０のCCLM予測パラメータに基づいたCCLMモデルに、対象ブロックの輝度値refSamplesX[]を入力し、対象ブロックの色差Cb、Crの予測画像predSamplesY[]を導出する。以下に、ステップＳ１２の具体的な式を示す。
　predSamplesY[] = (a[0] * refSamplesX[])>> shift + b[0]
　ステップＳ１３において、線形予測部３１０４２１は、対象ブロックの輝度値（Luma）がblend_max未満であるか否かを判定する。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの輝度値がblend_max未満であると判定した場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、ステップＳ１４に進む。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの輝度値がblend_max以上であると判定した場合（ステップＳ１３のＮＯ）、ステップＳ１６に進む。なお、blend_maxは、境界TH以上の任意の値であり得る。blend_maxの例示的な具体例については後述する。
　ステップＳ１４において、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、ステップＳ１０で導出したモデル０及びモデル１の各CCLM予測パラメータ（a, b）を用いて混合パラメータを導出する。ステップＳ１４におけるCCLM予測パラメータ導出部３１０４１の混合パラメータの導出方法の例として、モデル０のCCLM予測パラメータ(a0, b0)とモデル１のCCLM予測パラメータ(a1, b1)との加重平均により混合パラメータを導出する方法が挙げられる。詳細については後述する。
　ステップＳ１５において、線形予測部３１０４２１は、ステップＳ１４でCCLM予測パラメータ導出部３１０４１が導出した混合パラメータに基づいたCCLMモデル（混合モデル）に、対象ブロックの輝度値refSamplesX[]を入力し、対象ブロックの色差Cb、Crの予測画像predSamplesY[]を導出する。以下に、ステップＳ１５の具体的な式を示す（下記の式におけるa及びbは、それぞれ混合パラメータである。）。
　predSamplesY[] = (a * refSamplesX[])>> shift + b
　ステップＳ１６において、線形予測部３１０４２１は、モデル１のCCLM予測パラメータに基づいたCCLMモデルに、対象ブロックの輝度値refSamplesX[]を入力し、対象ブロックの色差Cb、Crの予測画像predSamplesY[]を導出する。以下に、ステップＳ１６の具体的な式を示す。
　predSamplesY[] = (a[1] * refSamplesX[])>> shift + b[1]
　以上のように、本実施形態に係るType0のCCLM予測方法では、CCLMモデルの入力値である輝度値に応じて、３つの異なるCCLMモデルを用いる。特に、本実施形態の特徴として、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、モデル０のCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該モデル０に対応する入力値の範囲の上限と境界（閾値TH）を介して連続しているモデル１のCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する。そして、線形予測部３１０４２１は、図９が示すように、当該境界（閾値TH）近傍の範囲（ blend_min <= x < blend_max ）において、混合モデルを用いて、対象ブロックの色差の予測画像を導出する。
　（具体例１）
　以下に、上述のステップＳ１１～Ｓ１６の具体的な式を示す。まず、モデル０のシフト値とモデル１のシフト値とが同じ場合の例を示す。
if (x < blend_min) {　　// model 0
　 a = a[0]
　 b = b[0]
} else if (x < blend_max) {　// blend model
　 wd = blend_max - blend_min
　 r = x - blend_min
　 a = ( a[0]*(wd-r) + a[1]*r + (wd>>1) ) / wd
　 b = ( b[0]*(wd-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) / wd
} else {　　　　　　　　　　　　// model 1
　 a = a[1]
　 b = b[1]
}
y = (a * x) >> shift + b
　上記の式において、a[0]及びb[0]は、それぞれ、モデル０のCCLMパラメータを示し、a[1]及びb[1]は、それぞれ、モデル１のCCLMパラメータを示す。また、wdは、混合モデルが用いられる領域のx方向の幅（ wd = blend_max - blend_min ）である。
　また、上記の式において、a = ( a[0]*(wd-r) + a[1]*r + (wd>>1) ) / wd、及びb = ( b[0]*(wd-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) / wdは、それぞれ、モデル０のCCLM予測パラメータ (a0, b0)とモデル１のCCLM予測パラメータ(a1, b1)との加重平均の式（上述のステップＳ１４におけるCCLM予測パラメータ導出部３１０４１による混合パラメータの導出に相当）を示す。
　当該混合パラメータａの式において、混合パラメータaは、混合モデルが用いられる領域のx方向の幅wdに対するr（r = x - blend_min）の値に応じて、a[0]及びa[1]の何れか一方のパラメータに近い値に変化する（混合パラメータbについても同様である）。
　これにより、混合モデルは、x = blend_minにおいて、モデル０と同一のパラメータを取り、x = blend_maxにおいて、モデル１と同一のパラメータを取る。つまり、上述の図９のグラフが示すように、モデル０及び混合モデルは、モデル０と混合モデルとの境界において連続しており、混合モデル及びモデル１は、混合モデルとモデル１との境界において連続している。
　（具体例２）
　次に、以下に、モデル０のシフト値shift0とモデル1のシフト値shift1とが異なる可能性がある場合の例を示す。
if (x < blend_min) {
　 a = a[0]
　 b = b[0]
　 shift = shift0
} if (x < blend_max) {
　 wd = blend_max - blend_min
　 r = x - blend_min
　 d = shift1 - shift0
　 if (d > 0) {
　　 a = ( (a[0]<<d)*(w-r) + a[1]*r + (wd>>1) ) / wd
　　 b = ( b[0]*(w-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) / wd
　　 shift = shift1
　 } else {
　　 a = ( a[0]*(w-r) + (a[1]<<(-d))*r + (wd>>1) ) / wd
　　 b = ( b[0]*(w-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) / wd
　　 shift = shift0
　 }
} else {
　 a = a[1]
　 b = b[1]
　shift = shift1
}
y = (a * x) >> shift + b
　上記の式において、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１が加重平均により混合パラメータを導出する際に（上述のステップＳ１４に相当）、shift1とshift0との差dが正の場合（d > 0）に、dをa[0]に作用させ（左ビットシフト）、それ以外の場合（d <= 0）、-dをa[1]に作用させる（左ビットシフト）。
　これにより、モデル０のシフト値shift0とモデル１のシフト値shift1とが異なる可能性がある場合であっても、上述の具体例１と同様の加重平均により混合パラメータを導出することができる。
　（具体例３）
　次に、以下に、モデル0のシフト値shift0とモデル1のシフト値shift1とが異なる場合の別の例を示す。
if (shift0 < shift1) {
　d = shift1 - shift0
　a[0] = a[0] << d
　shift = shift1
}
else if (shift0 > shift1) {
　d = shift0 - shift1;
　a[1] = a[1] << d
　shift = shift0
}
if (x < blend_min) {　　// model 0
　 a = a[0]; b = b[0]
} else if (x < blend_max) {　// blend model
　 w = blend_max - blend_min
　 r = x - blend_min
　 a = ( a[0]*(w-r) + a[1]*r + (wd>>1) ) / wd
　 b = ( b[0]*(w-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) / wd
} else {　　　　　　　　　　　　// model 1
　 a = a[1]; b = b[1]
}
y = (a * x) >> shift + b
　上記の式において、まず、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、上述のステップＳ１１を行う前に、モデル0のシフト値shift0がモデル1のシフト値shift1よりも小さいか、またはshift0がshift1以上かを判定する。
　そして、shift0がshift1よりも小さい場合、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、予め、d（d = shift1 - shift0）をa[0]に作用させ（左ビットシフト）、ステップＳ１１以降で用いるshiftをshift1とする。
　一方、shift0がshift1以上の場合、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、予め、d（d = shift0 - shift1）をa[1]に作用させ（左ビットシフト）、ステップＳ１１以降で用いるshiftをshift0とする。
　以上の方法を用いることにより、これ以降の処理については、上述の具体例１の式と同様の式で、上述のステップＳ１１～Ｓ１６の工程を行うことができる。
　（具体例４）
　次に、以下に、モデル0のシフト値shift0とモデル1のシフト値shift1とが異なる場合の別の例を示す。
if (shift0 < shift1) {
　d = shift1 - shift0
　a[0] = a[0] << d
　b[0] = b[0] << d
　shift = shift1
}
else if (shift0 > shift1) {
　d = shift0 - shift1;
　a[1] = a[1] << d
　b[1] = b[1] << d
　shift = shift0
}
if (x < blend_min) {　　// model 0
　 a = a[0]; b = b[0]
} else if (x < blend_max) {　// blend model
　 w = blend_max - blend_min
　 r = x - blend_min
　 a = ( a[0]*(w-r) + a[1]*r + (wd>>1) ) / wd
　 b = ( b[0]*(w-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) / wd
} else {　　　　　　　　　　　　// model 1
　 a = a[1]; b = b[1]
}
y = (a * x + b) >> shift
　上記の式において、まず、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、上述のステップＳ１１を行う前に、モデル0のシフト値shift0がモデル1のシフト値shift1よりも小さいか、またはshift0がshift1以上かを判定する。
　そして、shift0がshift1よりも小さい場合、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、予め、d（d = shift1 - shift0）をa[0]及びb[0]に作用させ（左ビットシフト）、ステップＳ１１以降で用いるshiftをshift1とする。
　一方、shift0がshift1以上の場合、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、予め、d（d = shift0 - shift1）をa[1]及びb[1]に作用させ（左ビットシフト）、ステップＳ１１以降で用いるshiftをshift0とする。
　以上の方法を用いることにより、これ以降の処理については、上述の具体例１の式と同様の式で、上述のステップＳ１１～Ｓ１６の工程を行うことができる。
　（混合範囲blend_min, blend_maxの決定方法）
　以下で、上述のCCLM予測方法において線形予測部３１０４２１が混合モデルを用いる領域のxの下限及び上限であるblend_min及びblend_maxの具体的な決定方法について説明する。
　例えば、混合モデルが用いられる領域のx方向の幅wd（wd = blend_max - blend_min）として、wd = 128, 256などの固定値を用いて、下記の式に入力することにより、blend_min及びblend_maxを決定してもよい。この場合、wdは２のべき乗になる。
blend_min = TH - wd/2
blend_max = TH + wd/2
　また、当該式におけるwdを、画素（色差又は輝度値）の範囲を示す画素ビット長bitDepthに応じて調整してもよい。例えば、wd = 64 << (bitDepth - 8)などにより、wdを決定してもよい。この場合、wdは、２のべき乗になる。
　また、以下の式で導出してもよい（下記の式におけるmin0は、モデル０の領域の各点(x0[], y0[])のx0[]の最小値であり、max1は、モデル１の領域の各点(x1[], y1[])のx1[]の最大値である）。この場合も、blend_maxとblend_minの差（wd）は２のべき乗になる。
　wd = (max1 - min0)>>blend_param
　blend_min = TH -(TH>> blend_param)
　blend_max = TH + ((1<<bitDepth)>> blend_param) - (TH>> blend_param)
なお、ここにおける画素ビット長とは、画素（輝度及び色差）の階調を示す情報（ビット深度）のことを意味し、8, 10, 12, 14などが利用される。
　また、wdが２のべき乗である場合、上述のモデル０のCCLM予測パラメータ(a0, b0)とモデル１のCCLM予測パラメータ(a1, b1)との加重平均の式において、下記の式のようにシフト演算で混合パラメータを導出することが可能である（具体例１～４などに適用可能）。a = ( a[0]*(wd-r) + a[1]*r + (wd>>1) ) >> log2(wd)
b = ( b[0]*(wd-r) + b[1]*r + (wd>>1) ) >> log2(wd)
　また、モデル０の領域の各点(x0[], y0[])のx0[]の最小値min0及び最大値max1、並びにモデル１の領域の各点(x1[], y1[])の最小値min1及び最大値max1を用いて設定しても良い。
　wd0 = (max0 - min0)>>blend_param
　wd1 = (max1 - min1) >>blend_param
　blend_min = max0 - wd0
　blend_max = min1 - wd1
　また、以下の式で導出してもよい。
　wd = (max1 - min0)>>blend_param
　blend_min = max0 - wd/2
　blend_max = min1 - wd/2
　また、線形予測部３１０４２１は、以下の混合モデル利用不可条件を満たす場合（混合モデルを利用しない条件を満たす場合）には、混合モデルを利用しないで、モデル０又はモデル１を用いる方法を用いてもよい。例えば、blend_min = blend_maxに設定すれば、混合モデルの利用がなくなる。
　混合モデル利用不可条件１：モデル０の最小値min0が閾値THに対して比較的大きい場合（THとmin0との差が所定の値よりも小さい場合など）、又は、モデル１の最大値max1が閾値THに対して比較的小さい場合（max1とTHとの差が所定の値よりも小さい場合など）
　min0 >= (TH>> param) || max1 < ((1<<bitDepth) + TH)>> param
　ここでparamは、例えば、1、2、3などであり得る。
　混合モデル利用不可条件２：モデル０の最小値min0が、閾値THから設定される点(=TH - wd)よりも大きい場合、又は、モデル１の最大値max1が閾値から設定される点(=TH + wd)よりも小さい場合
　min0 >= TH -wd || max1 < TH + wd
　ここでwd = (blend_max - blend_min - c) >> param
　ここでparamは例えば、1、2、3などであり得る。また、cの値は、c = 0, 1などであり得る。
　（実施形態１のまとめ）
　以上のように、本実施形態に係る画像復号装置３１は、対象ブロックに隣接する復号済みの隣接ブロックを参照して、複数のCCLMモデルの各CCLM予測パラメータを導出するパラメータ導出部（CCLM予測パラメータ導出部３１０４１）と、上記複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルに対応する入力値の範囲の上限と境界を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する混合パラメータ導出部（CCLM予測パラメータ導出部３１０４１）と、上記境界近傍の入力値の範囲において、上記混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、上記対象ブロックの色差を導出する色差導出部（線形予測部３１０４２１）と、を備えている。
　上記の構成によれば、CCLMモデルの入力値及び出力値のグラフにおいて、隣り合った２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域に対して、当該２つのCCLMモデルのCCLM予測パラメータから導出された混合パラメータに基づく混合モデルを用いて、対象ブロックの色差を予測する。これにより、混合モデルが当該２つのCCLMモデルの特性を含むため、当該２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差又は色差残差の予測精度を高めることができる。
　また、本実施形態に係る画像復号装置３１において、上記混合パラメータ導出部は、上記第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータと第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータとの加重平均を算出することにより、上記混合パラメータを導出してもよい。
　上記の構成によれば、必要に応じて、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータの何れか一方の特性が他方の特性よりも反映された混合パラメータを導出することで、２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差の予測精度をより高めることができる。
　また、本実施形態に係る画像復号装置３１において、上記色差導出部は、上記混合モデルを用いる上記境界近傍の入力値の範囲を固定して、上記対象ブロックの色差を導出してもよい。
　上記の構成によれば、混合モデルを用いる上記境界近傍の入力値の範囲を決定するために必要な処理量を削減することができる。
　また、本実施形態に係る画像復号装置３１において、上記色差導出部は、上記混合モデルを用いる上記境界近傍の入力値の範囲を、画素ビット長に応じて決定してもよい。
　上記の構成によれば、対象ブロックの色差又は色差残差の予測精度が低下する境界近傍の入力値の範囲は、画素ビット長に応じて変化するため、混合モデルを用いる境界近傍の入力値の範囲を好適に決定することができ、対象ブロックの色差の予測精度をより高めることができる。
　また、本実施形態に係る画像復号装置３１において、上記パラメータ導出部は、上記隣接ブロックの輝度値を参照して、上記CCLM予測パラメータを導出し、上記色差導出部は、上記混合モデルに、上記対象ブロックの輝度値を入力することにより、上記対象ブロックの色差を導出する。
　上記の構成によれば、Type0のCCLM予測において、２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域に対して、混合モデルを用いて対象ブロックの色差を予測する。これにより、２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差の予測精度を高めることができる。
　〔実施形態２〕
　本発明の実施形態２について、図面に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、実施形態１では、Type0のCCLM予測を用いた例を説明した。一方、本実施形態では、Type1のCCLM予測を用いた例について説明する。そのため、本実施形態では、実施形態１で図６の（ｂ）を参照して説明したType1のCCLM予測フィルタ部３１０４２が備える線形予測部３１０４２２及び加算部３１０４２３を主に用いる。また、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　（本実施形態に係るCCLMモデルを用いたCCLM予測方法）
　以下で、本実施形態に係るCCLMモデルを用いたCCLM予測方法について、図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態に係るCCLMモデルを用いたCCLM予測方法（Type1）を説明するフローチャート図である。
　まず、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、対象ブロックに隣接する領域の色差残差x[i]（i = 0, …,N-1）及び色差残差y[i]（i = 0, …,N-1）を入力信号として、モデル０及びモデル１の各CCLM予測パラメータ（a, b）を導出する（ステップＳ２０）。ここで、x[i]は、対象ブロックに隣接する領域の色差残差（Cbの残差）であり、y[i]は、対象ブロックに隣接する領域の色差残差（Crの残差）（請求項における別の色差残差に相当）である。具体的には、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、xがTH未満の領域にある各点(x0[], y0[])から、モデル０の予測パラメータ(a[0], b[0])を導出し、xがTH以上の領域にある各点(x1[], y1[])から、モデル１の予測パラメータ(a[1], b[1])を導出する。
　次に、線形予測部３１０４２２は、対象ブロックの色差Cbの残差がblend_min未満であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。線形予測部３１０４２１が、対象ブロックの色差Cbの残差がblend_min未満であると判定した場合（ステップＳ２１のＹＥＳ）、ステップＳ２２に進む。線形予測部３１０４２２が、対象ブロックの色差Cbの残差がblend_min以上であると判定した場合（ステップＳ２１のＮＯ）、ステップＳ２４に進む。
　ステップＳ２２において、線形予測部３１０４２２は、モデル０のCCLM予測パラメータに基づいたCCLMモデルに、対象ブロックの色差Cbの残差refSamplesX[]を入力し、対象ブロックの色差Crの予測残差画像（請求項における別の色差残差）を導出する。
　ステップＳ２２の次の工程として、加算部３１０４２３は、ステップＳ２２で線形予測部３１０４２２が導出した対象ブロックの色差Crの予測残差画像に、Crの予測画像refPredSamplesYを加算することにより、対象ブロックの色差Crの予測画像predSamplesY[]を導出する（ステップＳ２３）。以下に、ステップＳ２３の具体的な式を示す。
　predSamplesY[][] = refPredSamplesY[][] +(a[0] * refSamplesX[][] + round) >> shift + b[0]
　一方、ステップＳ２４において、線形予測部３１０４２２は、対象ブロックの色差Cbの残差がblend_max未満であるか否かを判定する。線形予測部３１０４２２が、対象ブロックの色差Cbの残差がblend_max未満であると判定した場合（ステップＳ２４のＹＥＳ）、ステップＳ２５に進む。線形予測部３１０４２２が、対象ブロックの色差Cbの残差がblend_max以上であると判定した場合（ステップＳ２４のＮＯ）、ステップＳ２８に進む。
　ステップＳ２５において、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１は、ステップＳ２０で導出したモデル０及びモデル１の各CCLM予測パラメータ（a, b）を用いて混合パラメータを導出する。ここにおける混合パラメータの導出方法として、実施形態１で説明した方法を同様に用いることができる。
　ステップＳ２５の次の工程として、ステップＳ２６において、線形予測部３１０４２２は、ステップＳ２４でCCLM予測パラメータ導出部３１０４１が導出した混合パラメータに基づいたCCLMモデル（混合モデル）に、対象ブロックの色差Cbの残差refSamplesX[]を入力し、対象ブロックの色差Crの予測残差画像（請求項における別の色差残差）を導出する。
　ステップＳ２６の次の工程として、加算部３１０４２３は、ステップＳ２６で線形予測部３１０４２２が導出した対象ブロックの色差Crの予測残差画像に、Crの予測画像refPredSamplesYを加算することにより、対象ブロックの色差Crの予測画像predSamplesY[]を導出する（ステップＳ２７）。以下に、ステップＳ２７の具体的な式を示す（ここにおけるa及びbはそれぞれ混合パラメータである。）。
　predSamplesY[][] = refPredSamplesY[][] +(a * refSamplesX[][] + round) >> shift + b
　一方、ステップＳ２８において、線形予測部３１０４２２は、モデル１のCCLM予測パラメータに基づいたCCLMモデルに、対象ブロックの色差Cbの残差refSamplesX[]を入力し、対象ブロックの色差Crの予測残差画像（請求項における別の色差残差）を導出する。
　次に、加算部３１０４２３は、ステップＳ２８で線形予測部３１０４２２が導出した対象ブロックの色差Crの予測残差画像に、Crの予測画像refPredSamplesYを加算することにより、対象ブロックの色差Crの予測画像predSamplesY[]を導出する（ステップＳ２９）。以下に、ステップＳ２９の具体的な式を示す。
　predSamplesY[][] = refPredSamplesY[][] +(a[1] * refSamplesX[][] + round) >> shift + b[1]
　（実施形態２のまとめ）
　以上のように、本実施形態に係る画像復号装置３１において、上記パラメータ導出部は、上記隣接ブロックの色差残差を参照して、上記CCLM予測パラメータを導出し、上記色差導出部は、上記混合モデルに、上記対象ブロックの色差残差を入力することにより、上記対象ブロックの別の色差残差を導出する。
　上記の構成によれば、Type1のCCLM予測において、２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域に対して、混合モデルを用いて対象ブロックの色差を予測する。これにより、２つのCCLMモデル間の境界近傍の領域において、対象ブロックの色差残差の予測精度を高めることができる。
　〔実施形態３〕
　以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係る画像符号化装置１１について説明する。
　　（画像符号化装置の構成）
　次に、本実施形態に係る画像符号化装置１１の構成について説明する。図１２は、本実施形態に係る画像符号化装置１１の構成を示すブロック図である。画像符号化装置１１は、予測画像生成部１０１、減算部１０２、変換・量子化部１０３、エントロピー符号化部１０４、逆量子化・逆変換部１０５、加算部１０６、ループフィルタ１０７、予測パラメータメモリ（予測パラメータ記憶部、フレームメモリ）１０８、参照ピクチャメモリ（参照画像記憶部、フレームメモリ）１０９、符号化パラメータ決定部１１０、予測パラメータ符号化部１１１を含んで構成される。予測パラメータ符号化部１１１は、インター予測パラメータ符号化部１１２及びイントラ予測パラメータ符号化部１１３を含んで構成される。
　予測画像生成部１０１は画像Ｔの各ピクチャについて、そのピクチャを分割した領域である符号化ユニットCU毎に予測ユニットPUの予測画像Ｐを生成する。ここで、予測画像生成部１０１は、予測パラメータ符号化部１１１から入力された予測パラメータに基づいて参照ピクチャメモリ１０９から復号済のブロックを読み出す。予測パラメータ符号化部１１１から入力された予測パラメータとは、例えばインター予測の場合、動きベクトルである。予測画像生成部１０１は、対象PUを起点として動きベクトルが示す参照画像上の位置にあるブロックを読み出す。またイントラ予測の場合、予測パラメータとは例えばイントラ予測モードである。イントラ予測モードで使用する隣接PUの画素値を参照ピクチャメモリ１０９から読み出し、PUの予測画像Pを生成する。予測画像生成部１０１は、読み出した参照ピクチャブロックについて複数の予測方式のうちの１つの予測方式を用いてPUの予測画像Ｐを生成する。予測画像生成部１０１は、生成したPUの予測画像Ｐを減算部１０２に出力する。
　なお、予測画像生成部１０１は、既に説明した予測画像生成部３０８と同じ動作である。
　予測画像生成部１０１は、予測パラメータ符号化部から入力されたパラメータを用いて、参照ピクチャメモリから読み出した参照ブロックの画素値をもとにPUの予測画像Pを生成する。予測画像生成部１０１で生成した予測画像は減算部１０２、加算部１０６に出力される。
　減算部１０２は、予測画像生成部１０１から入力されたPUの予測画像Ｐの信号値を、画像Ｔの対応するPUの画素値から減算して、残差信号を生成する。減算部１０２は、生成した残差信号を変換・量子化部１０３に出力する。
　変換・量子化部１０３は、減算部１０２から入力された残差信号について周波数変換を行い、変換係数を算出する。変換・量子化部１０３は、算出した変換係数を量子化して量子化係数を求める。変換・量子化部１０３は、求めた量子化係数をエントロピー符号化部１０４及び逆量子化・逆変換部１０５に出力する。
　エントロピー符号化部１０４には、変換・量子化部１０３から量子化係数が入力され、予測パラメータ符号化部１１１から符号化パラメータが入力される。入力される符号化パラメータには、例えば、参照ピクチャインデックスrefIdxLX、予測ベクトルインデックスmvp_LX_idx、差分ベクトルmvdLX、予測モードpredMode、及びマージインデックスmerge_idx等の符号がある。
　エントロピー符号化部１０４は、入力された量子化係数と符号化パラメータをエントロピー符号化して符号化ストリームTeを生成し、生成した符号化ストリームTeを外部に出力する。
　逆量子化・逆変換部１０５は、変換・量子化部１０３から入力された量子化係数を逆量子化して変換係数を求める。逆量子化・逆変換部１０５は、求めた変換係数について逆周波数変換を行い、残差信号を算出する。逆量子化・逆変換部１０５は、算出した残差信号を加算部１０６に出力する。
　加算部１０６は、予測画像生成部１０１から入力されたPUの予測画像Ｐの信号値と逆量子化・逆変換部１０５から入力された残差信号の信号値を画素毎に加算して、復号画像を生成する。加算部１０６は、生成した復号画像を参照ピクチャメモリ１０９に記憶する。
　ループフィルタ１０７は加算部１０６が生成した復号画像に対し、デブロッキングフィルタ、サンプル適応オフセット（SAO）、適応ループフィルタ（ALF）を施す。
　予測パラメータメモリ１０８は、符号化パラメータ決定部１１０が生成した予測パラメータを、符号化対象のピクチャ及びCU毎に予め定めた位置に記憶する。
　参照ピクチャメモリ１０９は、ループフィルタ１０７が生成した復号画像を、符号化対象のピクチャ及びCU毎に予め定めた位置に記憶する。
　符号化パラメータ決定部１１０は、符号化パラメータの複数のセットのうち、１つのセットを選択する。符号化パラメータとは、上述した予測パラメータやこの予測パラメータに関連して生成される符号化の対象となるパラメータである。予測画像生成部１０１は、これらの符号化パラメータのセットの各々を用いてPUの予測画像Ｐを生成する。
　符号化パラメータ決定部１１０は、複数のセットの各々について情報量の大きさと符号化誤差を示すコスト値を算出する。コスト値は、例えば、符号量と二乗誤差に係数λを乗じた値との和である。符号量は、量子化誤差と符号化パラメータをエントロピー符号化して得られる符号化ストリームTeの情報量である。二乗誤差は、減算部１０２において算出された残差信号の残差値の二乗値についての画素間の総和である。係数λは、予め設定されたゼロよりも大きい実数である。符号化パラメータ決定部１１０は、算出したコスト値が最小となる符号化パラメータのセットを選択する。これにより、エントロピー符号化部１０４は、選択した符号化パラメータのセットを符号化ストリームTeとして外部に出力し、選択されなかった符号化パラメータのセットを出力しない。符号化パラメータ決定部１１０は決定した符号化パラメータを予測パラメータメモリ１０８に記憶する。
　予測パラメータ符号化部１１１は、符号化パラメータ決定部１１０から入力されたパラメータから、符号化するための形式を導出し、エントロピー符号化部１０４に出力する。符号化するための形式の導出とは、例えば動きベクトルと予測ベクトルから差分ベクトルを導出することである。また予測パラメータ符号化部１１１は、符号化パラメータ決定部１１０から入力されたパラメータから予測画像を生成するために必要なパラメータを導出し、予測画像生成部１０１に出力する。予測画像を生成するために必要なパラメータとは、例えばサブブロック単位の動きベクトルである。
　インター予測パラメータ符号化部１１２は、符号化パラメータ決定部１１０から入力された予測パラメータに基づいて、差分ベクトルのようなインター予測パラメータを導出する。インター予測パラメータ符号化部１１２は、予測画像生成部１０１に出力する予測画像の生成に必要なパラメータを導出する構成として、インター予測パラメータ復号部３０３（図４等、参照）がインター予測パラメータを導出する構成と一部同一の構成を含む。
　イントラ予測パラメータ符号化部１１３は、符号化パラメータ決定部１１０から入力されたイントラ予測モードIntraPredModeから、符号化するための形式（例えばMPM_idx、rem_intra_luma_pred_mode等）を導出する。
　（画像符号化装置１１によるCCLM予測方法）
　実施形態１及び２では、画像復号装置３１によるCCLM予測方法について説明した。当該CCLM予測方法は、画像符号化装置１１にも適用可能である。その場合、画像符号化装置１１が備えている予測画像生成部１０１は、CCLM予測部３１０４、CCLM予測パラメータ導出部３１０４１、CCLM予測フィルタ部３１０４２、線形予測部３１０４２１又は線形予測部３１０４２２及び加算部３１０４２３に相当する部材を備えている。
　そして、予測画像生成部１０１は、実施形態１又は２で説明したCCLM予測方法を実行することができる。より詳細には、予測画像生成部１０１は、対象ブロックに隣接する局所復号済みの隣接ブロックを参照して、複数のCCLMモデルの各CCLM予測パラメータを導出する。次に、予測画像生成部１０１は、複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルに対応する入力値の範囲の上限と境界（閾値）を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する。そして、予測画像生成部１０１は、当該境界近傍の入力値の範囲において、混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、対象ブロックの色差又は色差残差を導出する。これにより、実施形態１及び２で説明した画像復号装置３１が奏する効果と同様の効果を奏することができる。
　〔ソフトウェアによる実現例〕
　なお、上述した実施形態における画像符号化装置１１、画像復号装置３１の一部、例えば、エントロピー復号部３０１、予測パラメータ復号部３０２、ループフィルタ３０５、予測画像生成部３０８、逆量子化・逆変換部３１１、加算部３１２、予測画像生成部１０１、減算部１０２、変換・量子化部１０３、エントロピー符号化部１０４、逆量子化・逆変換部１０５、ループフィルタ１０７、符号化パラメータ決定部１１０、予測パラメータ符号化部１１１をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、画像符号化装置１１、画像復号装置３１のいずれかに内蔵されたコンピュータシステムであって、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
　また、上述した実施形態における画像符号化装置１１、画像復号装置３１の一部、又は全部を、LSI（Large Scale Integration）等の集積回路として実現しても良い。画像符号化装置１１、画像復号装置３１の各機能ブロックは個別にプロセッサ化しても良いし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
　以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
　〔応用例〕
　上述した画像符号化装置１１及び画像復号装置３１は、動画像の送信、受信、記録、再生を行う各種装置に搭載して利用することができる。なお、動画像は、カメラ等により撮像された自然動画像であってもよいし、コンピュータ等により生成された人工動画像（CG及びGUIを含む）であってもよい。
　まず、上述した画像符号化装置１１及び画像復号装置３１を、動画像の送信及び受信に利用できることを、図１３を参照して説明する。
　図１３の（ａ）は、画像符号化装置１１を搭載した送信装置PROD_Aの構成を示したブロック図である。図１３の（ａ）に示すように、送信装置PROD_Aは、動画像を符号化することによって符号化データを得る符号化部PROD_A1と、符号化部PROD_A1が得た符号化データで搬送波を変調することによって変調信号を得る変調部PROD_A2と、変調部PROD_A2が得た変調信号を送信する送信部PROD_A3と、を備えている。上述した画像符号化装置１１は、この符号化部PROD_A1として利用される。
　送信装置PROD_Aは、符号化部PROD_A1に入力する動画像の供給源として、動画像を撮像するカメラPROD_A4、動画像を記録した記録媒体PROD_A5、動画像を外部から入力するための入力端子PROD_A6、及び、画像を生成又は加工する画像処理部Ａ７を更に備えていてもよい。図１３の（ａ）においては、これら全てを送信装置PROD_Aが備えた構成を例示しているが、一部を省略しても構わない。
　なお、記録媒体PROD_A5は、符号化されていない動画像を記録したものであってもよいし、伝送用の符号化方式とは異なる記録用の符号化方式で符号化された動画像を記録したものであってもよい。後者の場合、記録媒体PROD_A5と符号化部PROD_A1との間に、記録媒体PROD_A5から読み出した符号化データを記録用の符号化方式に従って復号する復号部（不図示）を介在させるとよい。
　図１３の（ｂ）は、画像復号装置３１を搭載した受信装置PROD_Bの構成を示したブロック図である。図１３の（ｂ）に示すように、受信装置PROD_Bは、変調信号を受信する受信部PROD_B1と、受信部PROD_B1が受信した変調信号を復調することによって符号化データを得る復調部PROD_B2と、復調部PROD_B2が得た符号化データを復号することによって動画像を得る復号部PROD_B3と、を備えている。上述した画像復号装置３１は、この復号部PROD_B3として利用される。
　受信装置PROD_Bは、復号部PROD_B3が出力する動画像の供給先として、動画像を表示するディスプレイPROD_B4、動画像を記録するための記録媒体PROD_B5、及び、動画像を外部に出力するための出力端子PROD_B6を更に備えていてもよい。図１３の（ｂ）においては、これら全てを受信装置PROD_Bが備えた構成を例示しているが、一部を省略しても構わない。
　なお、記録媒体PROD_B5は、符号化されていない動画像を記録するためのものであってもよいし、伝送用の符号化方式とは異なる記録用の符号化方式で符号化されたものであってもよい。後者の場合、復号部PROD_B3と記録媒体PROD_B5との間に、復号部PROD_B3から取得した動画像を記録用の符号化方式に従って符号化する符号化部（不図示）を介在させるとよい。
　なお、変調信号を伝送する伝送媒体は、無線であってもよいし、有線であってもよい。また、変調信号を伝送する伝送態様は、放送（ここでは、送信先が予め特定されていない送信態様を指す）であってもよいし、通信（ここでは、送信先が予め特定されている送信態様を指す）であってもよい。すなわち、変調信号の伝送は、無線放送、有線放送、無線通信、及び有線通信の何れによって実現してもよい。
　例えば、地上デジタル放送の放送局（放送設備など）／受信局（テレビジョン受像機など）は、変調信号を無線放送で送受信する送信装置PROD_A／受信装置PROD_Bの一例である。また、ケーブルテレビ放送の放送局（放送設備など）／受信局（テレビジョン受像機など）は、変調信号を有線放送で送受信する送信装置PROD_A／受信装置PROD_Bの一例である。
　また、インターネットを用いたVOD（Video On Demand）サービスや動画共有サービスなどのサーバ（ワークステーションなど）／クライアント（テレビジョン受像機、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなど）は、変調信号を通信で送受信する送信装置PROD_A／受信装置PROD_Bの一例である（通常、ＬＡＮにおいては伝送媒体として無線又は有線の何れかが用いられ、ＷＡＮにおいては伝送媒体として有線が用いられる）。ここで、パーソナルコンピュータには、デスクトップ型PC、ラップトップ型PC、及びタブレット型PCが含まれる。また、スマートフォンには、多機能携帯電話端末も含まれる。
　なお、動画共有サービスのクライアントは、サーバからダウンロードした符号化データを復号してディスプレイに表示する機能に加え、カメラで撮像した動画像を符号化してサーバにアップロードする機能を有している。すなわち、動画共有サービスのクライアントは、送信装置PROD_A及び受信装置PROD_Bの双方として機能する。
　次に、上述した画像符号化装置１１及び画像復号装置３１を、動画像の記録及び再生に利用できることを、図１４を参照して説明する。
　図１４の（ａ）は、上述した画像符号化装置１１を搭載した記録装置PROD_Cの構成を示したブロック図である。図１４の（ａ）に示すように、記録装置PROD_Cは、動画像を符号化することによって符号化データを得る符号化部PROD_C1と、符号化部PROD_C1が得た符号化データを記録媒体PROD_Mに書き込む書込部PROD_C2と、を備えている。上述した画像符号化装置１１は、この符号化部PROD_C1として利用される。
　なお、記録媒体PROD_Mは、（１）HDD（Hard Disk Drive）やSSD(Solid State Drive)などのように、記録装置PROD_Cに内蔵されるタイプのものであってもよいし、（２）SDメモリカードやUSB（Universal Serial Bus）フラッシュメモリなどのように、記録装置PROD_Cに接続されるタイプのものであってもよいし、（３）DVD（Digital Versatile Disc）やBD（Blu-ray Disc:登録商標）などのように、記録装置PROD_Cに内蔵されたドライブ装置（不図示）に装填されるものであってもよい。
　また、記録装置PROD_Cは、符号化部PROD_C1に入力する動画像の供給源として、動画像を撮像するカメラPROD_C3、動画像を外部から入力するための入力端子PROD_C4、動画像を受信するための受信部PROD_C5、及び、画像を生成又は加工する画像処理部PROD_C6を更に備えていてもよい。図１４の（ａ）においては、これら全てを記録装置PROD_Cが備えた構成を例示しているが、一部を省略しても構わない。
　なお、受信部PROD_C5は、符号化されていない動画像を受信するものであってもよいし、記録用の符号化方式とは異なる伝送用の符号化方式で符号化された符号化データを受信するものであってもよい。後者の場合、受信部PROD_C5と符号化部PROD_C1との間に、伝送用の符号化方式で符号化された符号化データを復号する伝送用復号部（不図示）を介在させるとよい。
　このような記録装置PROD_Cとしては、例えば、DVDレコーダ、BDレコーダ、HDD（Hard Disk Drive）レコーダなどが挙げられる（この場合、入力端子PROD_C4又は受信部PROD_C5が動画像の主な供給源となる）。また、カムコーダ（この場合、カメラPROD_C3が動画像の主な供給源となる）、パーソナルコンピュータ（この場合、受信部PROD_C5又は画像処理部Ｃ６が動画像の主な供給源となる）、スマートフォン（この場合、カメラPROD_C3又は受信部PROD_C5が動画像の主な供給源となる）なども、このような記録装置PROD_Cの一例である。
　図１４の（ｂ）は、上述した画像復号装置３１を搭載した再生装置PROD_Dの構成を示したブロック図である。図１４の（ｂ）に示すように、再生装置PROD_Dは、記録媒体PROD_Mに書き込まれた符号化データを読み出す読出部PROD_D1と、読出部PROD_D1が読み出した符号化データを復号することによって動画像を得る復号部PROD_D2と、を備えている。上述した画像復号装置３１は、この復号部PROD_D2として利用される。
　なお、記録媒体PROD_Mは、（１）HDDやSSDなどのように、再生装置PROD_Dに内蔵されるタイプのものであってもよいし、（２）SDメモリカードやUSBフラッシュメモリなどのように、再生装置PROD_Dに接続されるタイプのものであってもよいし、（３）DVDやBDなどのように、再生装置PROD_Dに内蔵されたドライブ装置（不図示）に装填されるものであってもよい。
　また、再生装置PROD_Dは、復号部PROD_D2が出力する動画像の供給先として、動画像を表示するディスプレイPROD_D3、動画像を外部に出力するための出力端子PROD_D4、及び、動画像を送信する送信部PROD_D5を更に備えていてもよい。図１４の（ｂ）においては、これら全てを再生装置PROD_Dが備えた構成を例示しているが、一部を省略しても構わない。
　なお、送信部PROD_D5は、符号化されていない動画像を送信するものであってもよいし、記録用の符号化方式とは異なる伝送用の符号化方式で符号化された符号化データを送信するものであってもよい。後者の場合、復号部PROD_D2と送信部PROD_D5との間に、動画像を伝送用の符号化方式で符号化する符号化部（不図示）を介在させるとよい。
　このような再生装置PROD_Dとしては、例えば、DVDプレイヤ、BDプレイヤ、HDDプレイヤなどが挙げられる（この場合、テレビジョン受像機等が接続される出力端子PROD_D4が動画像の主な供給先となる）。また、テレビジョン受像機（この場合、ディスプレイPROD_D3が動画像の主な供給先となる）、デジタルサイネージ（電子看板や電子掲示板等とも称され、ディスプレイPROD_D3又は送信部PROD_D5が動画像の主な供給先となる）、デスクトップ型PC（この場合、出力端子PROD_D4又は送信部PROD_D5が動画像の主な供給先となる）、ラップトップ型又はタブレット型PC（この場合、ディスプレイPROD_D3又は送信部PROD_D5が動画像の主な供給先となる）、スマートフォン（この場合、ディスプレイPROD_D3又は送信部PROD_D5が動画像の主な供給先となる）なども、このような再生装置PROD_Dの一例である。
　（ハードウェア的実現及びソフトウェア的実現）
　また、上述した画像復号装置３１及び画像符号化装置１１の各ブロックは、集積回路（ICチップ）上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、CPU（Central Processing Unit）を用いてソフトウェア的に実現してもよい。
　後者の場合、上記各装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するCPU、上記プログラムを格納したROM（Read Only Memory）、上記プログラムを展開するRAM（RandomAccess Memory）、上記プログラム及び各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の実施形態の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記各装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記各装置に供給し、そのコンピュータ（又はCPUやMPU）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
　上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやCD-ROM（Compact Disc Read-Only Memory）／MOディスク（Magneto-Optical disc）／MD（Mini Disc）／DVD（Digital Versatile Disc）／CD-R（CD Recordable）／ブルーレイディスク（Blu-ray Disc：登録商標）等の光ディスクを含むディスク類、ICカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード類、マスクROM／EPROM（Erasable Programmable Read-Only Memory）／EEPROM（Electrically Erasable and Programmable Read-Only Memory：登録商標）／フラッシュROM等の半導体メモリ類、あるいはPLD（Programmable logic device）やFPGA（Field Programmable Gate Array）等の論理回路類などを用いることができる。
　また、上記各装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、LAN（Local Area Network）、ISDN（Integrated Services Digital Network）、VAN（Value-Added Network）、CATV（Community Antenna television/Cable Television）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成又は種類のものに限定されない。例えば、IEEE（Institute of Electrical and Electronic Engineers）1394、USB、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ADSL（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、IrDA（Infrared Data Association）やリモコンのような赤外線、BlueTooth（登録商標）、IEEE802.11無線、HDR（High Data Rate）、NFC（Near Field Communication）、DLNA（Digital Living Network Alliance：登録商標）、携帯電話網、衛星回線、地上デジタル放送網等の無線でも利用可能である。なお、本発明の実施形態は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
　本発明の実施形態は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
　〔関連出願の相互参照〕
　本出願は、2017年12月25日に出願された日本国特許出願：特願2017-248366に対して優先権の利益を主張するものであり、それを参照することにより、その内容の全てが本書に含まれる。
　本発明の実施形態は、画像データが符号化された符号化データを復号する画像復号装置、及び、画像データが符号化された符号化データを生成する画像符号化装置に好適に適用することができる。また、画像符号化装置によって生成され、画像復号装置によって参照される符号化データのデータ構造に好適に適用することができる。
　１　画像伝送システム
　１１　画像符号化装置
　２１　ネットワーク
　３１　画像復号装置
　４１　画像表示装置
　１０１、３０８　予測画像生成部
　１０２　減算部
　１０３　量子化部
　１０４　エントロピー符号化部
　１０５、３１１　逆変換部
　１０６、３１２、３１０４２３　加算部
　１０７、３０５　ループフィルタ
　１０８、３０７　予測パラメータメモリ
　１０９、３０６　参照ピクチャメモリ
　１１０　符号化パラメータ決定部
　１１１　予測パラメータ符号化部
　１１２　インター予測パラメータ符号化部
　１１３　イントラ予測パラメータ符号化部
　３０１　エントロピー復号部
　３０２　予測パラメータ復号部
　３０３　インター予測パラメータ復号部
　３０４　イントラ予測パラメータ復号部
　３０９、１０１１　インター予測画像生成部
　３１０　イントラ予測画像生成部
　３１０４　CCLM予測部
　１０１１１　動き補償部
　１０１１２　重み予測部、
　３１０４１　CCLM予測パラメータ導出部
　３１０４２　CCLM予測フィルタ部
　３１０４２１、３１０４２２　線形予測部

Claims (7)

  1. 　対象ブロックに隣接する復号済みの隣接ブロックを参照して、複数のCCLMモデルの各CCLM予測パラメータを導出するパラメータ導出部と、
    　上記複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルに対応する入力値の範囲の上限と境界を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する混合パラメータ導出部と、
    　上記境界近傍の入力値の範囲において、上記混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、上記対象ブロックの色差又は色差残差を導出する色差導出部と、を備えていることを特徴とする、画像復号装置。
  2. 　上記混合パラメータ導出部は、上記第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータと第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータとの加重平均を算出することにより、上記混合パラメータを導出することを特徴とする、請求項１に記載の画像復号装置。
  3. 　上記色差導出部は、上記混合モデルを用いる上記境界近傍の入力値の範囲を固定して、上記対象ブロックの色差又は色差残差を導出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の画像復号装置。
  4. 　上記色差導出部は、上記混合モデルを用いる上記境界近傍の入力値の範囲を、画素ビット長に応じて決定することを特徴とする、請求項１又は２に記載の画像復号装置。
  5. 　上記パラメータ導出部は、上記隣接ブロックの輝度値を参照して、上記CCLM予測パラメータを導出し、
    　上記色差導出部は、上記混合モデルに、上記対象ブロックの輝度値を入力することにより、上記対象ブロックの色差を導出することを特徴とする、請求項１～４の何れか１項に記載の画像復号装置。
  6. 　上記パラメータ導出部は、上記隣接ブロックの色差残差を参照して、上記CCLM予測パラメータを導出し、
    　上記色差導出部は、上記混合モデルに、上記対象ブロックの色差残差を入力することにより、上記対象ブロックの別の色差残差を導出することを特徴とする、請求項１～５の何れか１項に記載の画像復号装置。
  7. 　対象ブロックに隣接する隣接ブロックを参照して、複数のCCLMモデルの各CCLM予測パラメータを導出するパラメータ導出部と、
    　上記複数のCCLMモデルのうちの、第１のCCLMモデルのCCLM予測パラメータ、及び、対応する入力値の範囲の下限が当該第１のCCLMモデルの対応する入力値の範囲の上限と境界を介して連続している第２のCCLMモデルのCCLM予測パラメータを参照して、混合パラメータを導出する混合パラメータ導出部と、
    　上記境界近傍の入力値の範囲において、上記混合パラメータに基づいた混合モデルを用いて、上記対象ブロックの色差又は色差残差を導出する色差導出部と、を備えていることを特徴とする、画像符号化装置。
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