WO2020059877A1 - 画像復号装置および画像符号化装置 - Google Patents

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WO2020059877A1
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image
gbi
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知典 橋本
知宏 猪飼
中條　健
瑛一 佐々木
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シャープ株式会社
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Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a video decoding device and a video encoding device.
  • a moving image encoding device that generates encoded data by encoding a moving image, and a moving image that generates a decoded image by decoding the encoded data
  • An image decoding device is used.
  • Specific moving image coding methods include, for example, methods proposed in H.264 / AVC and HEVC (High-Efficiency Video Coding).
  • an image (picture) constituting a moving picture includes a slice obtained by dividing the picture and a coding tree unit (CTU: Coding Tree Unit) obtained by dividing the slice. ), A coding unit obtained by dividing the coding tree unit (sometimes called a coding unit (Coding Unit: CU)), and a transform unit obtained by dividing the coding unit (TU: Transform @ Unit) is managed and encoded / decoded for each CU.
  • CTU Coding Tree Unit
  • a predicted image is usually generated based on a locally decoded image obtained by encoding / decoding an input image, and the predicted image is converted from the input image (original image).
  • a prediction error (sometimes called a “difference image” or a “residual image”) obtained by subtraction is encoded.
  • an inter-screen prediction inter prediction
  • an intra-screen prediction intra prediction
  • Non-Patent Literature 1 can be cited as a technique for encoding and decoding moving images in recent years.
  • WP Weighted prediction
  • GBI Generalized bi-prediction
  • generation of a predicted image using GBI prediction may cause a problem that the table size of the table indicating the weight coefficient may be large.
  • an image decoding device is applied to each pixel value included in one or more reference images in an image decoding device that performs image decoding processing with reference to a predicted image.
  • a prediction image generation unit that generates a bi-prediction image using the weighting factor of the first prediction.
  • the first prediction weighting factor is selected from a plurality of weighting factors decoded from the encoded data based on the reference picture index.
  • the first prediction is on, a prediction image is generated using the weighting factor of the first prediction, and the weighting factor of the second prediction is decoded from the encoded data from the table of weighting factors. Selected based on GBI index A coefficient, the first prediction off, and the second prediction when on, generates a prediction image using the weighting coefficients of the second prediction.
  • an image decoding device is applied to each pixel value included in one or more reference images in an image decoding device that performs image decoding processing with reference to a predicted image.
  • a prediction image generation unit that generates a prediction image using a second prediction weighting coefficient (GBI prediction weighting coefficient), wherein the second prediction weighting coefficient is obtained by decoding from a weighting coefficient table or encoded data. If the GBI index indicates a value other than a predetermined value, a bi-prediction image is generated using the weighting coefficient of the second prediction. A bi-prediction image is generated using a weighting factor of 1/2.
  • an image decoding device is applied to each pixel value included in one or more reference images in an image decoding device that performs image decoding processing with reference to a predicted image.
  • a prediction image generation unit that generates a prediction image using a second prediction weighting factor, and the prediction image generation unit generates a prediction image using merge prediction. It is a coefficient selected from the table of weighting coefficients based on the GBI index derived from the weighting coefficient of the spatial merge candidate. If the GBI index indicates a value other than a predetermined value, the weighting coefficient of the second prediction is determined. To generate a bi-predicted image, otherwise generate a bi-predicted image using a weighting factor of 1/2.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration of an image transmission system according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a transmission device equipped with a video encoding device according to the present embodiment and a reception device equipped with a video decoding device.
  • (A) shows a transmitting device equipped with a moving image encoding device, and
  • (b) shows a receiving device equipped with a moving image decoding device.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a recording device equipped with a moving image encoding device according to the present embodiment and a playback device equipped with a moving image decoding device.
  • A) shows a recording device equipped with a video encoding device
  • (b) shows a playback device equipped with a video decoding device.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating an example of a reference picture and a reference picture list.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a configuration of a moving image decoding device. It is a schematic diagram showing the composition of an inter prediction parameter decoding part.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating configurations of a merge prediction parameter derivation unit and an AMVP prediction parameter derivation unit.
  • A is a figure for demonstrating bilateral matching (Bilateral @ matching).
  • (B) is a diagram for describing template matching (Template @ matching).
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a configuration of an inter prediction image generation unit.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a flow of a process in which a weight prediction unit according to the embodiment generates a predicted image using WP prediction.
  • (A) and (b) are diagrams illustrating an example of a table gbwTable [] including a plurality of weighting factor candidates used in GBI prediction according to the present embodiment. It is a flowchart which shows the flow of the selection process of the prediction mode in the moving image decoding apparatus which concerns on this embodiment.
  • 11 is a flowchart illustrating an example of a flow of a process in which a weight prediction unit according to the embodiment generates a predicted image using GBI prediction.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a flow of a process in which a weight prediction unit according to the present embodiment generates a predicted image using WP prediction, GBI prediction, or fixed weight prediction.
  • 9 is a flowchart illustrating a flow of processing when the weight prediction unit according to the embodiment sets GBI prediction to ON in a slice header.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a correspondence relationship between on / off setting of WP prediction in a slice, on / off setting of GBI prediction in a target coding unit, and types of bi-prediction processing according to the present embodiment. It is a figure which shows an example of the determination which gbiIndex shows the predetermined value which the weight prediction part which concerns on this embodiment shows.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the determination which gbiIndex shows the predetermined value which the weight prediction part which concerns on this embodiment shows.
  • 14 is a diagram illustrating another example of the determination performed by the weight prediction unit according to the embodiment on whether or not gbiIndex indicates a predetermined value. It is a flowchart which shows the flow of the selection process of the prediction mode in the moving image decoding apparatus which concerns on this embodiment. 13 is a flowchart illustrating an example of a flow of a process in which a weight prediction unit according to the embodiment selects one of WP prediction and GBI prediction according to a value indicated by gbiPriFlag. 15 is a flowchart illustrating another example of the flow of a process in which the weight prediction unit according to the present embodiment selects one of WP prediction and GBI prediction according to a value indicated by gbiPriFlag.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a flow of a process in which a weight prediction unit according to the present embodiment generates a predicted image using prediction, WP prediction, GBI prediction, or fixed weight prediction that reflects both WP prediction and GBI prediction.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating another example of the correspondence between the setting of WP prediction on / off in a slice, the setting of GBI prediction on / off in a target coding unit, and the type of bi-prediction processing according to the present embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a part of a process according to the embodiment.
  • 9 is a flowchart illustrating another example of the flow of the process of the weight prediction unit according to the embodiment.
  • FIG. 1 It is a figure showing an example of derivation of an integrated weighting coefficient by a weight prediction part concerning this embodiment.
  • FIG. 1 (A) to (d) are diagrams illustrating an example of WP bi-prediction weight prediction using an integrated weight coefficient derived by the weight prediction unit according to the present embodiment. It is a figure showing an example of derivation of an integrated weighting factor and an offset by a weight prediction part concerning this embodiment. It is a figure showing an example of derivation of an integrated weighting factor and an offset by a weight prediction part concerning this embodiment. It is a figure showing an example of derivation of an integrated weighting factor and an offset by a weight prediction part concerning this embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of bi-prediction weight prediction using a derived integrated weight coefficient by a weight prediction unit according to the embodiment.
  • 9 is a flowchart illustrating another example of the flow of the process of the weight prediction unit according to the embodiment.
  • 9 is a flowchart illustrating another example of the flow of the process of the weight prediction unit according to the embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating another example of the correspondence between the setting of WP prediction on / off in a slice, the setting of GBI prediction on / off in a target coding unit, and the type of bi-prediction processing according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a video encoding device.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of an inter prediction image generation unit of the video encoding device.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a configuration of an inter prediction parameter encoding unit.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of the image transmission system 1 according to the present embodiment.
  • the image transmission system 1 is a system that transmits an encoded stream obtained by encoding an encoding target image, decodes the transmitted encoded stream, and displays an image.
  • the image transmission system 1 includes a moving image coding device (image coding device) 11, a network 21, a moving image decoding device (image decoding device) 31, and a moving image display device (image display device) 41. .
  • the image T is input to the video encoding device 11.
  • the network 21 transmits the coded stream Te generated by the video encoding device 11 to the video decoding device 31.
  • the network 21 is the Internet, a wide area network (WAN: Wide Area Network), a small network (LAN: Local Area Network), or a combination thereof.
  • the network 21 is not limited to a two-way communication network, but may be a one-way communication network for transmitting broadcast waves such as terrestrial digital broadcasting and satellite broadcasting. Further, the network 21 may be replaced with a storage medium in which an encoded stream Te such as a DVD (Digital Versatile Disc: registered trademark) and a BD (Blue-ray Disc: registered trademark) is recorded.
  • the video decoding device 31 decodes each of the encoded streams Te transmitted by the network 21, and generates one or a plurality of decoded images Td.
  • the video display device 41 displays all or a part of one or a plurality of decoded images Td generated by the video decoding device 31.
  • the moving image display device 41 includes a display device such as a liquid crystal display and an organic EL (Electro-luminescence) display. Examples of the form of the display include stationary, mobile, and HMD.
  • a display device such as a liquid crystal display and an organic EL (Electro-luminescence) display. Examples of the form of the display include stationary, mobile, and HMD.
  • X? Y: z is a ternary operator that takes y when x is true (other than 0) and z when x is false (0).
  • Abs (a) is a function that returns the absolute value of a.
  • Int (a) is a function that returns the integer value of a.
  • Floor (a) is a function that returns the largest integer less than or equal to a.
  • Ceil (a) is a function that returns the largest integer greater than or equal to a.
  • a / d represents the division of a by d (rounded down to the decimal point).
  • FIG. 4 is a diagram showing a hierarchical structure of data in the encoded stream Te.
  • the coded stream Te illustratively includes a sequence and a plurality of pictures constituting the sequence.
  • 4A to 4F show an encoded video sequence defining a sequence SEQ, an encoded picture defining a picture PICT, an encoded slice defining a slice S, and an encoded slice defining slice data, respectively.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating data, an encoding tree unit included in encoded slice data, and an encoding unit included in the encoding tree unit.
  • the encoded video sequence In the encoded video sequence, a set of data referred to by the video decoding device 31 to decode the sequence SEQ to be processed is defined. As shown in FIG. 4A, 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 additional extension.
  • Information Contains SEI (Supplemental Enhancement Information).
  • the video parameter set VPS includes, in a moving image composed of a plurality of layers, a set of encoding parameters common to a plurality of moving images and a plurality of layers included in the moving image and encoding parameters related to individual layers. Sets are defined.
  • the sequence parameter set SPS defines a set of encoding parameters that the video decoding device 31 refers to for decoding the target sequence. For example, the width and height of a picture are defined. Note that a plurality of SPSs may exist. In that case, one of the plurality of SPSs is selected from the PPS.
  • the picture parameter set PPS defines a set of encoding parameters referred to by the video decoding device 31 to decode each picture in the target sequence. For example, a reference value (pic_init_qp_minus26) of a quantization width used for decoding a picture and flags (weighted_pred_flag, weighted_bipred_flag) indicating application of weighted prediction are included. Note that a plurality of PPSs may exist. In that case, any one of the plurality of PPSs is selected from each picture in the target sequence.
  • the picture PICT includes slice 0 to slice NS-1 (NS is the total number of slices included in the picture PICT).
  • Coding slice In the coded slice, a set of data referred to by the video decoding device 31 to decode the processing target slice S is defined.
  • the slice includes a slice header and slice data as shown in FIG. 4 (c).
  • the slice header includes a group of encoding parameters referred to by the video decoding device 31 in order to determine a decoding method for the target slice.
  • the slice type designation information (slice_type) that designates a slice type is an example of an encoding parameter included in a slice header.
  • the slice types that can be specified by the slice type specification information include (1) an I slice using only intra prediction at the time of encoding, (2) a P slice using unidirectional prediction or intra prediction at the time of encoding, (3) B-slice using unidirectional prediction, bidirectional prediction, or intra prediction at the time of encoding.
  • the inter prediction is not limited to uni-prediction and bi-prediction, and a prediction image may be generated using more reference pictures.
  • P and B slices they indicate slices including blocks that can use inter prediction.
  • weight prediction parameter described later is used in the slice header. (Weighting factor, offset) is included.
  • the slice header may include a reference (pic_parameter_set_id) to the picture parameter set PPS.
  • the slice data includes a CTU as shown in FIG. 4 (d).
  • the CTU is a block of a fixed size (for example, 64 ⁇ 64) constituting a slice, and may be called a maximum coding unit (LCU: Largest Coding Unit).
  • FIG. 4 (e) defines a set of data referred to by the video decoding device 31 in order to decode the processing target CTU.
  • the CTU is based on a recursive quadtree (QT (Quad Tree)), binary (BT (Binary Tree)) or ternary (TT (Ternary Tree)) coding process. Is divided into coding units CU, which are typical units. The BT division and the TT division are collectively called a multi-tree division (MT (Multi Tree) division). A tree-structured node obtained by recursive quad-tree division is called a coding node. Intermediate nodes of the quadtree, the binary tree, and the ternary tree are coding nodes, and the CTU itself is defined as the highest coding node.
  • QT Quad Tree
  • BT Binary Tree
  • TT Ternary Tree
  • the CT includes, as CT information, a QT split flag (cu_split_flag) indicating whether or not to perform QT split, an MT split flag (split_mt_flag) indicating presence / absence of MT split, an MT split direction (split_mt_dir) indicating a split direction of the MT split, An MT split type (split_mt_type) indicating the split type of the MT split is included.
  • cu_split_flag, split_mt_flag, split_mt_dir, split_mt_type ⁇ are transmitted for each coding node.
  • CU is a terminal node of the coding node and is not further divided.
  • the CU is a basic unit of the encoding process.
  • split_mt_flag the encoded node is divided into MTs as follows.
  • split_mt_type when split_mt_dir is 1, the coding node is horizontally divided into two coding nodes (FIG. 5 (d)), and when split_mt_dir is 0, the coding node is vertical to the two coding nodes. It is divided (Fig. AA% (c)).
  • split_mt_type if split_mt_dir is 1, the coding node is horizontally divided into three coding nodes (FIG. AA% (f)), and when split_mt_dir is 0, the coding node becomes three coding nodes. It is vertically divided into nodes (Fig. 5 (e)). These are shown in FIG. 5 (g).
  • the size of the CU 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, 8x8 pixels, 64x4 pixels, 4x64 pixels, 32x4 pixels, 4x32 pixels, 16x4 pixels, 4x16 pixels, 8x4 pixels, 4x8 pixels, and 4x4 pixels .
  • the CU includes a CU header CUH, a prediction parameter, a conversion parameter, a quantized transform coefficient, and the like.
  • the prediction mode and the like are defined in the CU header.
  • the prediction process is performed in units of CUs, or in units of sub-CUs obtained by further dividing the CU.
  • the sizes of the CU and the sub-CU are equal, there is one sub-CU in the CU.
  • the CU is split into sub-CUs. For example, if the CU is 8x8 and the sub-CU is 4x4, the CU is divided into four sub-CUs, which are divided into two horizontal parts and two vertical parts.
  • Intra prediction is prediction within the same picture
  • inter prediction refers to prediction processing performed between different pictures (for example, between display times and between layer images).
  • the quantized transform coefficients may be entropy-coded in subblock units such as 4 ⁇ 4.
  • the prediction image is derived from prediction parameters associated with the block.
  • the prediction parameters include intra prediction and inter prediction prediction parameters.
  • the inter prediction parameter includes a prediction list use flag predFlagL0, predFlagL1, a reference picture index refIdxL0, refIdxL1, and a motion vector mvL0, mvL1.
  • the prediction list use flags predFlagL0 and predFlagL1 are flags indicating whether reference picture lists called L0 list and L1 list are used, respectively. When the value is 1, the corresponding reference picture list is used.
  • a flag other than 0 for example, 1) is XX, 0 is not XX, and logical negation, logical product, etc. Treat 1 as true and 0 as false (the same applies hereinafter).
  • other values can be used as a true value and a false value in an actual device or method.
  • inter prediction parameters include, for example, merge flag merge_flag, merge index merge_idx, inter prediction identifier inter_pred_idc, reference picture index refIdxLX, prediction vector index mvp_LX_idx, and difference vector mvdLX.
  • the reference picture list is a list including reference pictures stored in the reference picture memory 306.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example of a reference picture and a reference picture list.
  • a rectangle is a picture
  • an arrow is a reference relationship of pictures
  • a horizontal axis is time
  • I, P, and B in the rectangle are intra pictures
  • uni-prediction pictures bi-prediction pictures
  • numbers in the rectangles are decoding. Indicates the order.
  • the decoding order of the pictures is I0, P1, B2, B3, B4, and the display order is I0, B3, B2, B4, P1.
  • FIG. 6B shows an example of a reference picture list of the picture B3 (target picture).
  • the reference picture list is a list representing reference picture candidates, and one picture (slice) may have one or more reference picture lists.
  • the target picture B3 has two reference picture lists, an L0 list RefPicList0 and an L1 list RefPicList1.
  • LX is a description method used when L0 prediction and L1 prediction are not distinguished, and hereinafter, LX is replaced with L0 and L1 to distinguish between parameters for the L0 list and parameters for the L1 list.
  • the prediction parameter decoding (encoding) method includes a merge prediction (merge) mode and an AMVP (Adaptive Motion Vector Prediction) mode.
  • a merge flag merge_flag is a flag for identifying these.
  • the merge prediction mode is a mode in which a prediction list use flag predFlagLX (or an inter prediction identifier inter_pred_idc), a reference picture index refIdxLX, and a motion vector mvLX are not included in encoded data but are derived from prediction parameters of already processed neighboring blocks. .
  • the AMVP mode is a mode in which an inter prediction identifier inter_pred_idc, a reference picture index refIdxLX, and a motion vector mvLX are included in encoded data.
  • the motion vector mvLX is encoded as a prediction vector index mvp_LX_idx for identifying the prediction vector mvpLX and a difference vector mvdLX.
  • inter_pred_idc is a value indicating the type and number of reference pictures, and takes one of PRED_L0, PRED_L1, and PRED_BI.
  • PRED_L0 and PRED_L1 indicate uni-prediction using one reference picture managed by the L0 list and the L1 list, respectively.
  • PRED_BI indicates bi-prediction BiPred using two reference pictures managed by the L0 list and the L1 list.
  • the merge index merge_idx is an index indicating which prediction parameter is to be used as the prediction parameter of the target block among the prediction parameter candidates (merge candidates) derived from the processed block.
  • the motion vector mvLX indicates a shift amount between blocks on two different pictures.
  • the prediction vector and the difference vector related to the motion vector mvLX are called a prediction vector mvpLX and a difference vector mvdLX, respectively.
  • Inter prediction identifier inter_pred_idc and prediction list use flag predFlagLX The relationship between the inter prediction identifier inter_pred_idc and the prediction list use flags predFlagL0 and predFlagL1 is as follows, and can be mutually converted.
  • a prediction list use flag or an inter prediction identifier may be used. Further, the determination using the prediction list use flag may be replaced with a determination using an inter prediction identifier. Conversely, the determination using the inter prediction identifier may be replaced with a determination using a prediction list use flag.
  • the flag biPred as to whether it is bi-prediction BiPred can be derived depending on whether both of the two prediction list use flags are “1”. For example, it can be derived by the following equation.
  • the flag biPred can be derived based on whether or not the inter prediction identifier is a value indicating that two prediction lists (reference pictures) are used. For example, it can be derived by the following equation.
  • the uni-prediction determination can be derived by determining that one of the two prediction list use flags is 1 and the other is 0. For example, it can be derived by the following equation.
  • the video decoding device 31 includes an entropy decoding unit 301, a 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. It comprises a quantization / inverse transforming unit 311 and an adding unit 312. In addition, there is also a configuration in which the moving image decoding device 31 does not include the loop filter 305 in accordance with the moving image encoding device 11 described later.
  • the parameter decoding unit 302 further includes a header decoding unit 3020, a CT information decoding unit 3021, and a CU decoding unit 3022 (prediction mode decoding unit) (not shown).
  • the CU decoding unit 3022 further includes a TU decoding unit 3024. ing. These may be collectively called a decoding module.
  • the header decoding unit 3020 decodes parameter set information such as VPS, SPS, and PPS, and a slice header (slice information) from the encoded data.
  • the CT information decoding unit 3021 decodes a CT from the encoded data.
  • the CU decoding unit 3022 decodes the CU from the encoded data.
  • the TU decoding unit 3024 decodes the QP update information (quantization correction value) and the quantization prediction error (residual_coding) from the encoded data.
  • the parameter decoding unit 302 includes an inter prediction parameter decoding unit 303 and an intra prediction parameter decoding unit 304 (not shown).
  • the prediction image generation unit 308 includes an inter prediction image generation unit 309 and an intra prediction image generation unit 310.
  • CTUs and CUs are used as processing units.
  • the present invention is not limited to this example, and processing may be performed in sub-CU units.
  • CTUs and CUs may be read as blocks and sub-CUs as sub-blocks, and processing may be performed on a block or sub-block basis.
  • the entropy decoding unit 301 performs entropy decoding on the encoded stream Te input from the outside, and separates and decodes individual codes (syntax elements).
  • Entropy coding includes a method of performing variable-length coding of syntax elements using a context (probability model) adaptively selected according to the type of the syntax elements and surrounding conditions, and a predetermined table or There is a method of performing variable-length coding on syntax elements using a calculation formula.
  • CABAC Context Adaptive Binary Arithmetic Coding
  • a probability model of a picture using the same slice type and the same slice level quantization parameter is set from the probability models stored in the memory. This initial state is used for encoding and decoding processing.
  • the separated codes include prediction information for generating a predicted image, prediction errors for generating a difference image, and the like.
  • Entropy decoding section 301 outputs the separated code to parameter decoding section 302.
  • the separated codes include, for example, a prediction mode predMode, a merge flag merge_flag, a merge index merge_idx, an inter prediction identifier inter_pred_idc, a reference picture index refIdxLX, a prediction vector index mvp_LX_idx, and a difference vector mvdLX. Control of which code is to be decoded is performed based on an instruction from the parameter decoding unit 302.
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 decodes the inter prediction parameters based on the code input from the entropy decoding unit 301, with reference to the prediction parameters stored in the prediction parameter memory 307. Further, the inter prediction parameter decoding unit 303 outputs the decoded inter prediction parameter to the prediction image generation unit 308, and stores it in the prediction parameter memory 307.
  • FIG. 8A is a schematic diagram illustrating the configuration of the inter prediction parameter decoding unit 303 according to the present embodiment.
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 includes an AMVP prediction parameter derivation unit 3032, an addition unit 3038, a merge prediction parameter derivation unit 3036, an affine prediction unit 30372, and a matching prediction unit 30373.
  • the AMVP prediction parameter derivation unit 3032, the merge prediction parameter derivation unit 3036, the affine prediction unit 30372, and the matching prediction unit 30373 are means common to the encoding device and the decoding device.
  • Vector deriving device ).
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 instructs the entropy decoding unit 301 to decode syntax elements related to inter prediction, and syntax elements included in encoded data, for example, affine flags affine_flag, matching flags fruc_flag, merge flags merge_flag , Merge index merge_idx, inter prediction identifier inter_pred_idc, reference picture index refIdxLX, prediction vector index mvp_LX_idx, and difference vector mvdLX.
  • the affine prediction unit 30372 derives the inter prediction parameters of the sub-block.
  • the matching prediction unit 30373 derives the inter prediction parameters of the sub-block.
  • the merge index merge_idx is decoded and output to the merge prediction parameter deriving unit 3036.
  • the merge flag merge_flag is 0, that is, indicating the AMVP prediction mode, for example, an inter prediction identifier inter_pred_idc, a reference picture index refIdxLX, a prediction vector index mvp_LX_idx, and a difference vector mvdLX are decoded as AMVP prediction parameters.
  • the AMVP prediction parameter deriving unit 3032 derives a prediction vector mvpLX from a prediction vector index mvp_LX_idx.
  • the adding unit 3038 adds the derived prediction vector mvpLX and the difference vector mvdLX to derive a motion vector mvLX.
  • the affine prediction unit 30372 derives affine prediction parameters of the target block.
  • motion vectors (mv0_x, mv0_y) (mv1_x, mv1_y) of two control points (V0, V1) of the target block are derived as affine prediction parameters.
  • the motion vector of each control point may be derived by predicting from the motion vector of the block adjacent to the target block, or may be derived from the prediction vector and the coded data derived as the motion vector of the control point.
  • the motion vector of each control point may be derived from the sum of the obtained difference vectors.
  • FIG. 9A is a schematic diagram illustrating a configuration of the merge prediction parameter deriving unit 3036 according to the present embodiment.
  • the merge prediction parameter deriving unit 3036 includes a merge candidate deriving unit 30361 and a merge candidate selecting unit 30362.
  • the merge candidate includes a prediction list use flag predFlagLX, a motion vector mvLX, and a reference picture index refIdxLX, and is stored in the merge candidate list.
  • An index is assigned to the merge candidate stored in the merge candidate list according to a predetermined rule.
  • the merge candidate deriving unit 30361 derives a merge candidate using the motion vector of the decoded adjacent block and the reference picture index refIdxLX as they are.
  • the merge candidate deriving unit 30361 may apply a space merge candidate derivation process, a temporal merge candidate derivation process, a combined merge candidate derivation process, a zero merge candidate derivation process, and a spatiotemporal merge candidate derivation process, which will be described later.
  • the merge candidate deriving unit 30361 reads out prediction parameters (predFlagLX, motion vector mvLX, and reference picture index refIdxLX) stored in the prediction parameter memory 307 according to a predetermined rule, and performs merging.
  • the method of designating the reference picture is, for example, a method of specifying all the adjacent blocks (for example, the left end L, the lower left end BL, the upper left end AL, the upper end A, and the upper right end AR of the target block which are within a predetermined range from the target block, respectively). Or a part thereof).
  • Each merge candidate is called L, BL, AL, A, AR.
  • the merging candidate deriving unit 30361 reads the prediction parameter of the block C in the reference image including the lower right CBR of the target block or the coordinates of the center from the prediction parameter memory 307 as the merging candidate, and Store in candidate list mergeCandList [].
  • the merge candidate deriving unit 30361 derives a combined merge candidate by combining the motion vectors and the reference picture indexes of two different merge candidates stored in the merge candidate list as L0 and L1 motion vectors, respectively.
  • the merge merge candidate is called C0MB.
  • the merge candidate deriving unit 30361 derives zero merge candidates Z0,..., ZM in which the reference picture index refIdxLX is 0... M and the X and Y components of the motion vector mvLX are both 0 and stores them in the merge candidate list.
  • the order of storing in the merge candidate list mergeCandList [] is, for example, a spatial merge candidate, a temporal merge candidate, a joint merge candidate, and a zero merge candidate, that is, ⁇ L, A, AR, BL, A, COL, COMB0, .., COMBM, Z0, Z1,..., ZM ⁇ . It should be noted that reference blocks that cannot be used (the block is intra prediction or the like) are not stored in the merge candidate list.
  • the merge candidate selection unit 30362 selects, from among the merge candidates included in the merge candidate list, a merge candidate mergeCandList [merge_idx] to which the merge index merge_idx is assigned, as an inter prediction parameter of the target block.
  • the merge candidate selection unit 30362 stores the selected merge candidate in the prediction parameter memory 307 and outputs the selected merge candidate to the prediction image generation unit 308.
  • the merge candidate deriving unit 30361 divides the target block from the motion vector of the block on the reference image temporally adjacent to the target block (for example, the immediately preceding picture) or the motion vector of the block spatially adjacent to the target block.
  • the motion vector of the sub-block obtained by the above is derived.
  • FIG. 9B is a schematic diagram illustrating a configuration of the AMVP prediction parameter deriving unit 3032 according to the present embodiment.
  • the AMVP prediction parameter deriving unit 3032 includes a vector candidate deriving unit 3033 and a vector candidate selecting unit 3034.
  • the vector candidate deriving unit 3033 derives a prediction vector candidate from the motion vector mvLX of the decoded adjacent block stored in the prediction parameter memory 307 based on the reference picture index refIdxLX, and stores the prediction vector candidate in the prediction vector candidate list mvpListLX [].
  • the vector candidate selection unit 3034 selects a motion vector mvpListLX [mvp_LX_idx] indicated by the prediction vector index mvp_LX_idx from the prediction vector candidates of the prediction vector candidate list mvpListLX [] as the prediction vector mvpLX.
  • the vector candidate selection unit 3034 outputs the selected prediction vector mvpLX to the addition unit 3038.
  • the adding unit 3038 calculates the motion vector mvLX by adding the prediction vector mvpLX input from the AMVP prediction parameter deriving unit 3032 and the decoded difference vector mvdLX.
  • the addition unit 3038 outputs the calculated motion vector mvLX to the prediction image generation unit 308 and the prediction parameter memory 307.
  • the matching prediction unit 30373 derives the motion vector spMvLX of the sub-block by performing any one of a bilateral matching (Bilateral matching) and a template matching (Template matching).
  • FIG. 10 is a diagram for explaining (a) bilateral matching and (b) template matching.
  • the matching prediction mode is selected as one of the merge candidates (matching candidate).
  • two reference images Ref0 and Ref1 are referred to derive a motion vector of the sub-block CurBLK in the current picture CurPic.
  • the upper left coordinate of the sub-block CurBLK is expressed as (xPb, yPb)
  • (XPos0, yPos0) (xPb + mvL0 [0], yPb + mvL0 [1])
  • Block_A having the upper left coordinates (xPos0, yPos0) specified by, and a region of the reference image Ref1 specified by the reference picture index refIdxL1, for example, specified by the motion vector (mvL1 [0], mvL1 [1])
  • Block_B having upper left coordinates (xPos1, yPos1) is set.
  • the L1 motion vector mvL1 [] may
  • mvL1 [0] MvScale (mvL0 [1], CurPic, Ref0, CurPic, Ref1)
  • mvL1 [1] MvScale (mvL1 [1], CurPic, Ref0, CurPic, Ref1)
  • a motion vector spMvL0 is derived for each sub-block based on (MV0_x, MV0_y) derived so as to minimize the matching cost between Block_A and Block_B.
  • an initial vector of the target block is derived (initial vector search).
  • a local region centered on the initial vector is further searched, and a vector with the minimum matching cost is set as a final block-level motion vector of the target block (local search).
  • an initial vector of each sub-block is derived (initial vector search).
  • a step search or the like is performed in a local region centered on the initial vector of the sub-block, and a vector with the minimum matching cost is derived as a motion vector of the sub-block (local search).
  • FIG. 10B is a diagram illustrating template matching.
  • a motion vector is derived by matching the adjacent area Temp_Cur (template) of the target block with the adjacent area Temp_L0 of the reference block on the reference picture.
  • the region of the reference image Ref0 specified by the reference picture index refIdxL0, (XPos0, yPos0) (xPb + mvL0 [0], yPb + mvL0 [1]) Is set as the upper left coordinate (xPos0, yPos0).
  • a template area Temp_Cur adjacent to the target block CurBLK in the target picture CurPic and a template area Temp_L0 adjacent to Block_A in the reference picture Ref0 are set.
  • the template area Temp_Cur includes an area adjacent to the upper side and the left side of the target block CurBLK.
  • the template area Temp_L0 includes an area adjacent to the upper side and the left side of Block_A.
  • a vector having the minimum matching cost is set as an initial vector from among block-level initial vector candidates in the target block.
  • a local region centered on the initial vector is further searched, and a vector with the minimum matching cost is set as a final motion vector of the target block (local search).
  • a template for each sub-block is obtained, and an initial vector is derived from initial vector candidates for each sub-block (initial vector search).
  • a step search or the like is performed in a local region centered on the initial vector of the sub-block. Then, the matching cost of the vector candidates near the initial vector of the sub-block is derived, and the minimum vector is derived as the motion vector of the sub-block (local search).
  • the loop filter 305 is a filter provided in the encoding loop, which removes block distortion and ringing distortion and improves image quality.
  • the loop filter 305 applies a filter such as a deblocking filter, a sample adaptive offset (SAO), and 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), and an adaptive loop filter (ALF) to the decoded image of the CU generated by the adding unit 312.
  • the reference picture memory 306 stores the decoded image of the CU generated by the adding unit 312 at a predetermined position for each of the target picture and the target CU.
  • the prediction parameter memory 307 stores the prediction parameter at a predetermined position for each CTU or CU to be decoded. Specifically, the prediction parameter memory 307 stores the parameters decoded by the parameter decoding unit 302, the prediction mode predMode separated by the entropy decoding unit 301, and the like.
  • the prediction mode predMode, prediction parameters, and the like are input to the prediction image generation unit 308. Further, the predicted image generation unit 308 reads a reference picture from the reference picture memory 306. The prediction image generation unit 308 generates a prediction image of a block or a sub-block in the prediction mode indicated by the prediction mode predMode, using the prediction parameters and the read reference picture (reference picture block).
  • the reference picture block is a group of pixels on the reference picture (usually called a block because it is rectangular), and is an area to be referred to for generating a predicted image.
  • Inter prediction image generation unit 309 uses the inter prediction parameter input from the inter prediction parameter decoding unit 303 and the read reference picture to perform a prediction image of a block or sub block by inter prediction. Generate
  • FIG. 11 is a schematic diagram illustrating a configuration of the inter prediction image generation unit 309 included in the prediction image generation unit 308 according to the present embodiment.
  • the inter prediction image generation unit 309 includes a motion compensation unit (prediction image generation device) 3091 and a weight prediction unit 3094.
  • the motion compensation unit 3091 uses the reference picture memory based on the inter prediction parameters (predFlagLX, reference picture index refIdxLX, motion vector mvLX) input from the inter prediction parameter decoding unit 303. From 306, an interpolated image (motion-compensated image) is generated by reading a block at a position shifted by the motion vector mvLX from the position of the target block in the reference picture RefPicLX specified by the reference picture index refIdxLX.
  • a filter called a motion compensation filter for generating a pixel at a decimal position is applied to generate an interpolation image.
  • the motion compensation unit 3091 derives an integer position (xInt, yInt) and a phase (xFrac, yFrac) corresponding to the coordinates (x, y) in the predicted block by the following formula.
  • (xPb, yPb) is the upper left coordinate of the block of bW * bH size
  • x 0... BW-1
  • y 0... BH-1
  • MVBIT is the accuracy (1 / MVBIT) of the motion vector mvLX. (Pixel accuracy).
  • the motion compensation unit 3091 derives a temporary image temp [] [] by performing horizontal interpolation processing on the reference picture refImg using an interpolation filter.
  • shift1 is a normalization parameter for adjusting the value range
  • offset1 1 ⁇ (shift1-1).
  • the motion compensation unit 3091 derives an interpolated image Pred [] [] from the temporary image temp [] [] by performing vertical interpolation processing.
  • shift2 is a normalization parameter for adjusting the value range
  • offset2 1 ⁇ (shift2-1).
  • Pred [x] [y] ( ⁇ mcFilter [yFrac] [k] * temp [x] [y + k-NTAP / 2 + 1] + offset2) >> shift2
  • Pred [ ] [] Is derived for each of the L0 list and the L1 list (referred to as interpolated images PredL0 [] [] and PredL1 [] []).
  • the weight prediction unit 3094 generates a prediction image of a block by multiplying the interpolation image PredLX by a weight coefficient.
  • the “weight coefficient” is also expressed as “weight”.
  • Pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, (PredLX [x] [y] + offset1) >> shift1)
  • shift1 Max (2,14-bitDepth)
  • offset1 1 ⁇ (shift1-1).
  • Pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, (PredL0 [x] [y] + PredL1 [x] [y] + offset2) >> shift2)
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight prediction coefficient w0 and an offset o0 from the encoded data, and performs the processing of the following equation.
  • Pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, ((PredLX [x] [y] * w0 + 1 ⁇ (log2Wd-1)) >> log2Wd) + o0)
  • log2Wd is a variable indicating a predetermined shift amount.
  • the weight prediction unit 3094 derives weight coefficients w0, w1, o0, and o1 from the encoded data, and performs the processing of the following equation.
  • Pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, (PredL0 [x] [y] * w0 + PredL1 [x] [y] * w1 + ((o0 + o1 + 1) ⁇ log2Wd))>> (log2Wd + 1))
  • the inter prediction image generation unit 309 outputs the generated prediction image of the block to the addition unit 312.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 311 inversely quantizes the quantized transform coefficient input from the entropy decoding unit 301 to obtain a transform coefficient.
  • the quantized transform coefficients are used for DCT (Discrete Cosine Transform, Discrete Cosine Transform), DST (Discrete Sine Transform, Discrete Sine Transform), KLT (Karyhnen Loeve Transform, Karhunen Lobe Transform) Is a coefficient obtained by performing frequency conversion and quantization.
  • the inverse quantization / inverse transform unit 311 performs an inverse frequency transform such as an inverse DCT, an inverse DST, an inverse KLT on the obtained transform coefficient, and calculates a prediction error.
  • the inverse quantization / inverse transforming unit 311 outputs the prediction error to the adding unit 312.
  • the addition unit 312 adds the prediction image of the block input from the prediction image generation unit 308 and the prediction error input from the inverse quantization / inverse transformation unit 311 for each pixel to generate a decoded image of the block.
  • the adding unit 312 stores the decoded image of the block in the reference picture memory 306, and outputs the decoded image to the loop filter 305.
  • Weight prediction Weighted prediction (WP) prediction
  • WP Weighted prediction
  • the video encoding device 11 When generating a predicted image using WP prediction, the video encoding device 11 sends the weight and offset of each reference picture to the video decoding device 31 in slice units.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of the flow of a process in which the weight prediction unit 3094 of the video decoding device 31 generates a predicted image using WP prediction.
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the WP prediction is set to ON in the slice (S201). Whether or not WP prediction is set to ON is determined by whether or not flags (weighted_pred_flag, weighted_bipred_flag) indicating application of weighted prediction notified in the picture parameter set PPS are 1 (indicating application of weighted prediction). I do.
  • the weighted_pred_flag is a flag indicating the application of weight prediction in the P slice
  • the weighted_bipred_flag is a flag indicating the application of weight prediction in the B slice.
  • the weight prediction unit 3094 uses the weights w0 and w1 and the offsets o0 and o1 specified for each reference picture to perform the prediction image in the WP prediction.
  • WP prediction is also referred to as weight prediction or variable weight prediction.
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 decodes the precision luma_log2_weight_denom of the weight coefficient, the difference value delta_luma_weight_l0 of the weight coefficient, and the offset luma_offset_l0 from the encoded data.
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S211).
  • pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, ((predL0 [x] [y] * w0 + 1 ⁇ (log2Wd-1)) >> log2Wd) + o0)
  • the weight prediction unit 3094 derives the weight coefficient (w0, w1) and offset (o0, o1) used in the expression indicating the predicted image based on the WP prediction described above or below from the following expression.
  • pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, ((predL1 [x] [y] * w1 + 1 ⁇ (log2Wd-1)) >> log2Wd) + o1)
  • the WP prediction is not the L1 prediction (NO in S212)
  • the WP prediction is a bi-prediction weight prediction, and the weight prediction unit 3094 generates a prediction image using the following equation (S214).
  • pred [x] [y] Clip3 (0, (1 ⁇ bitDepth) -1, (predL0 [x] [y] * w0 + predL1 [x] [y] * w1 + ((o0 + o1 + 1) ⁇ log2Wd))>> (log2Wd + 1))
  • the weight prediction unit 3094 determines whether or not the prediction is the L0 prediction (S202).
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S203).
  • pred [x] [y] (predL0 [x] [y] + offset1) >> shift1
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the prediction is L1 prediction (S204).
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S205).
  • pred [x] [y] (predL1 [x] [y] + offset1) >> shift1 If the prediction is not L1 prediction (NO in S204), the prediction is bi-prediction weight prediction, and the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S206).
  • pred [x] [y] (predL0 [x] [y] + predL1 [x] [y] + offset2) >> shift2 Note that shift1, shift2, offset1, and offset2 are represented by the following equations.
  • the derived prediction image pred [] [] is output from the weight prediction unit 3094.
  • GBI prediction Generalized bi-prediction
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image Pred by multiplying the L0 interpolated image predL0 and the L1 interpolated image predL1 in bi-prediction by a weight coefficient (gbw0, gbw1).
  • GBI prediction the weight prediction unit 3094 generates a predicted image Pred by multiplying the L0 interpolated image predL0 and the L1 interpolated image predL1 in bi-prediction by a weight coefficient (gbw0, gbw1).
  • Generation of the predicted image Pred can be represented by the following equation.
  • the weight prediction unit 3094 switches the weight coefficient for each coding unit. That is, the weight prediction unit 10112 of the video encoding device 11 sets a weight coefficient for each encoding unit.
  • a plurality of weight coefficient candidates are defined in advance, and gbiIndex indicates a specific weight coefficient candidate among the plurality of weight coefficient candidates included in the table.
  • gbw1 gbwTable [gbiIndex] Note that there are a plurality of tables gbwTable [] having different combinations of weighting factors, and the weight prediction unit 3094 switches the table used for selecting the weighting factors depending on whether the picture structure is LowDelay (LB). Is also good.
  • LB LowDelay
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a table gbwTable [] including a plurality of weighting factor candidates used in GBI prediction.
  • FIG. 13A shows an example of gbwTable [] used when the picture structure is LowDelay (LB).
  • GbwTable [] shown in FIG. 13A can be represented by the following equation.
  • gbwTable [] ⁇ -2,3,4,5,10 ⁇
  • gbiIndex takes a value of 0 to 4, and is expressed in binary representation (Binarization of gbiIndex) as "0000", "001", “1", "01”. , "0001".
  • Each of the values 0 to 4 corresponds to ⁇ 1/4, 3/8, 1/2, 5/8, 5/4 of the weight coefficient candidate.
  • the priority order of weight coefficient candidates is 4/8, 5/8, 3/8, 10/8, -2/8, and includes negative weight coefficient candidates.
  • FIG. 13B illustrates an example of gbwTable [] used when the picture structure is other than LowDelay (RA).
  • GbwTable [] shown in FIG. 13B can be represented by the following equation.
  • defaultGbiIndex 1.
  • gbwTable [] ⁇ 4,5,3 ⁇ In gbwTable [] shown in FIG. 13B, gbiIndex takes a value of 0 to 2, and is represented as "00", "1", or "01" in a binary representation (Binarization of gbiIndex). . Each of the values of 0 to 2 corresponds to 3/8, 1/2, 5/8 of the weight coefficient candidate.
  • the priority order of the weight coefficient candidates is 4/8, 5/8, 3/8, but the priority order is the same because 5/8 and 3/8 have the same number of bits in the binary representation and only different ctx. It is.
  • the video encoding device 11 sends the gbiIndex encoded in encoding unit units to the video decoding device 31.
  • the inter prediction parameter decoding unit 303 decodes the merge index merge_idx, and the weight prediction unit 3094 derives gbiIndex for each coding unit. That is, in the merge mode, the weight coefficient of the target block is inherited as the weight coefficient of the target block. In deriving the weight coefficient of the target block in the merge mode, the weight coefficient of the merge candidate specified by the merge index merge_idx is set.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the flow of the prediction mode selection process in the video decoding device 31.
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes a skip flag (S301).
  • the skip flag indicates the skip mode (YES in S302)
  • the prediction mode becomes the merge mode (S303)
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the merge index (S3031)
  • the weight prediction unit 3094 sets the GBI Deriving a weight coefficient used for prediction.
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the prediction mode flag (S304). When the prediction mode flag indicates the intra prediction mode (YES in S305), the prediction mode is set to the intra prediction mode (S306).
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the merge flag (S307).
  • the merge flag indicates the merge mode (YES in S308)
  • the prediction mode is set to the merge mode (S303)
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the merge index (S3031).
  • the prediction mode is set to the AMVP mode (S309).
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the inter prediction identifier inter_pred_idc (S3090). Next, the prediction parameter decoding unit 302 decodes the difference vector mvdLX (S3092). Subsequently, the prediction parameter decoding unit 302 decodes gbiIndex (S3094), and the weight prediction unit 3094 selects a weight coefficient used for GBI prediction from weight coefficient candidates in gbwTable [].
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the flow of a process in which the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using GBI prediction.
  • weight prediction section 3094 determines whether or not the prediction is L1 prediction (S412). When the prediction is the L1 prediction (YES in S412), the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S413).
  • pred [x] [y] (predL1 [x] [y] + offset1) >> shift1
  • the prediction is bipred (bipred)
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for GBI prediction (S414), and uses the GBI prediction by using the following equation.
  • a predicted image is generated (S415).
  • weight prediction section 3094 When GBI prediction is set to off in the target coding unit (NO in S401), weight prediction section 3094 generates a predicted image using a default (defalut) weight coefficient. First, the weight prediction unit 3094 determines whether the prediction is the L0 prediction (S402). If the prediction is L0 prediction (YES in S402), the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S403).
  • pred [x] [y] (predL0 [x] [y] + offset1) >> shift1
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the prediction is L1 prediction (S404). When the prediction is the L1 prediction (YES in S404), the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S405).
  • pred [x] [y] (predL1 [x] [y] + offset1) >> shift1 If the prediction is not L1 prediction (NO in S404), the prediction is bi-prediction weight prediction (bipred), and the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the following equation (S406).
  • pred [x] [y] (predL0 [x] [y] + predL1 [x] [y] + offset2) >> shift2 Note that shift1 and shift2 are expressed by the following equations.
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using at least one of the following weight coefficient and offset.
  • a weighting coefficient and an offset used for each pixel value included in one or a plurality of reference images used for the WP prediction are reference images (a reference image ( At least one of the first weighting factor and the offset set for each (first unit area).
  • the weight prediction and the GBI prediction can be adaptively used together.
  • the weight prediction unit 3094 uses the WP prediction and the GBI prediction exclusively by operating them exclusively.
  • the weight prediction unit 3094 selects one of the WP prediction and the GBI prediction according to the value indicated by gbiIndex (the value of the syntax decoded from the encoded data).
  • the weight prediction unit 3094 selects one of the first prediction mode (primary mode, WP prediction) and the second prediction mode (secondary mode, GBI prediction) according to the value of the syntax. Or choose. Therefore, WP prediction and GBI prediction can be operated exclusively.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of the flow of processing in which the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using WP prediction, GBI prediction, or fixed weight prediction.
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the WP prediction is set to ON in the slice (S500).
  • the determination method in S500 is the same as in S201.
  • weight prediction section 3094 determines whether or not GBI prediction is set to ON in the slice header (S520). Whether or not the GBI prediction is set to ON is determined based on whether or not gbiPriFlag notified in the slice header is 0. gbiPriFlag will be described later.
  • the weight prediction unit 3094 sets the WP A weight coefficient and an offset used for prediction are derived (S522). Then, the process continues to S523, and the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using WP prediction.
  • the processes of S523 to S527 shown in FIG. 16 are the same as the processes of S210 to S214 described in the above-mentioned “Process of Generating Predicted Image Using WP Prediction”, and thus description thereof will not be repeated.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the flow of processing when GBI prediction is set to ON in the slice header.
  • Weight prediction section 3094 determines whether or not GBI prediction is set to ON in the target coding unit. The determination as to whether or not the GBI prediction is set to ON is the same as in S401. That is, according to the value indicated by gbiIndex decoded by prediction parameter decoding section 302, weight prediction section 3094 selects one of WP prediction (GBI prediction off) and GBI prediction (S521). For example, the weight prediction unit 3094 may determine whether gbiIndex indicates defaultGbiIndex.
  • FIG. 17 shows details of the processing that follows the case of YES in S520 in FIG.
  • gbiIndex indicates a predetermined value defaultGbiIndex (YES in S521)
  • the process continues to S522. That is, the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient and an offset used for the WP prediction (S522), and generates a predicted image using the WP prediction.
  • gbiIndex does not indicate the predetermined value defaultGbiIndex (NO in S521)
  • the process continues to S510. That is, the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient and an offset used for the GBI prediction (S514), and generates a predicted image using the GBI prediction.
  • the processing of S510 to S515 shown in FIGS. 16 and 17 is the same as the processing of S410 to S415 described in the above-mentioned “processing of generating a predicted image using Generalized bi-prediction (GBI prediction)”. The description here will not be repeated.
  • the weight coefficient may be set as follows.
  • weight prediction section 3094 determines whether or not GBI prediction is set to on in the target coding unit. It is determined (S501). The determination whether or not GBI prediction is set to ON is the same as in S401. When GBI prediction is set to ON in the target coding unit (Yes in S501), the processing continues to S510.
  • FIG. 18 is a diagram showing the correspondence between the setting of WP prediction on / off in slices, the setting of GBI prediction on / off in the target coding unit, and the type of bi-prediction processing in this example.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for the WP prediction, and performs bi-prediction processing using the WP prediction. I do.
  • weight prediction section 3094 derives a weight coefficient used for WP prediction. , And perform bi-prediction processing using WP prediction.
  • the weight prediction unit 3094 determines the weight coefficient used for GBI prediction. And perform bi-prediction processing using GBI prediction.
  • weight prediction section 3094 performs bi-prediction processing using fixed weight prediction.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for the GBI prediction, and performs bi-prediction processing using the GBI prediction.
  • FIG. 19 illustrates an example of determination performed by the weight prediction unit 3094 on whether gbiIndex indicates a predetermined value. That is, FIG. 19 is a diagram illustrating an example of the determination in S521 illustrated in FIG. 16 and FIG. In the example illustrated in FIG. 19, the weight prediction unit 3094 determines whether gbiIndex indicates the value of defaultGbiIndex (for example, 2). As described above, defaultGbiIndex may be 0, and in this case, it is determined whether or not gbiIndex is 0.
  • defaultGbiIndex for example, 2
  • FIG. 20 shows another example of the determination performed by the weight prediction unit 3094 on whether or not gbiIndex indicates a predetermined value.
  • the weight prediction unit 3094 determines whether or not the value indicated by gbiIndex is a value indicating a 1/2 weight coefficient.
  • the weight prediction unit 3094 selects one of the WP prediction and the GBI prediction in accordance with the value indicated by gbiPriFlag (the value of the syntax decoded from the encoded data (slice header)).
  • FIG. 21 is a flowchart illustrating a flow of a prediction mode selection process in the video decoding device 31.
  • the processing from S301 to S308 shown in FIG. 21 is the same as the processing described in “Selection of prediction mode” in “Process for generating predicted image using generalized bi-prediction (GBI prediction)” described above. The description in will not be repeated.
  • the prediction mode is set to the AMVP mode (S309).
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the inter prediction identifier inter_pred_idc (S3090). Next, the prediction parameter decoding unit 302 decodes the difference vector mvdLX (S3092). Subsequently, the weight prediction unit 3094 determines whether the value indicated by gbiPriFlag notified in the slice header is 0 or 1 (S600).
  • prediction parameter decoding section 302 decodes gbiIndex (S3094), and weight prediction section 3094 selects a weight coefficient used for GBI prediction from weight coefficient candidates in gbwTable []. I do.
  • prediction parameter decoding section 302 If the value indicated by gbiPriFlag is 1 (YES in S600), prediction parameter decoding section 302 generates a prediction image using WP prediction. Note that prediction when the value of gbiPriFlag is 1 is also called a primary mode.
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating a flow of a process in which the weight prediction unit 3094 selects one of the WP prediction and the GBI prediction according to the value indicated by gbiPriFlag.
  • FIG. 22 shows details of the processing subsequent to the processing of S600 in FIG.
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes gbiPriFlag, and the weight prediction unit 3094 determines whether the value indicated by gbiPriFlag is 0 or 1 as shown in FIG. 22 (S600).
  • gbiPriFlag indicates a value of 1 (YES in S600)
  • the processing continues to S522. That is, the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient and an offset (S522), and the process continues to S523, and the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using WP prediction.
  • the processing of S523 to S527 shown in FIG. 22 is the same as the processing of S210 to S214 described in the above-mentioned “processing of generating a predicted image using WP prediction”, and thus description thereof will not be repeated.
  • prediction parameter decoding section 302 decodes gbiIndex, and the process continues to S510.
  • the processing of S510 to S515 shown in FIG. 22 is the same as the processing of S410 to S415 described in the above-mentioned “Process of Generating a Predicted Image Using Generalized Bi-prediction (GBI Prediction)”. The description will not be repeated.
  • the weight prediction unit 3094 When the prediction is bi-prediction, the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using GBI prediction.
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating another example of the flow of a process in which the weight prediction unit 3094 selects one of the WP prediction and the GBI prediction according to the value indicated by gbiPriFlag.
  • the weight prediction unit 3094 includes a GBI prediction unit that performs GBI prediction and a WP prediction unit that performs WP prediction, and each unit of the GBI prediction unit and the WP prediction performs processing up to generation of a predicted image. You may.
  • the weight prediction unit 3094 includes a GBI prediction unit for performing GBI prediction and a WP prediction unit for performing WP prediction in uni-prediction, and a GBI prediction unit and WP prediction The unit may perform the processing up to the derivation of the weight coefficient used for GBI prediction (S514) and the derivation of the weight coefficient used for bi-prediction by WP prediction (S522).
  • a common bi-prediction image generation unit may use the derived weight coefficient described above regardless of GBI prediction and WP prediction.
  • the weight prediction unit 3094 derives an integrated weight coefficient with reference to the weight coefficient used for WP prediction and the weight coefficient used for GBI prediction.
  • the weight coefficient and the offset used for the WP prediction are the weight coefficient and the offset for each reference picture set for each slice as the first unit area.
  • the weight coefficient used for the GBI prediction is a weight coefficient derived for each coding unit as the second unit area.
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the derived integrated weight coefficient.
  • the weight prediction unit 3094 derives an integrated weight coefficient, and generates a predicted image using the integrated weight coefficient. That is, the weight prediction unit 3094 can generate a predicted image reflecting both the WP prediction and the GBI prediction. Therefore, highly accurate prediction can be generated.
  • FIG. 24 illustrates an example of a flow of processing in which the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using prediction (WP + GBI) that reflects both WP prediction and GBI prediction, WP prediction, GBI prediction, or fixed weight prediction. It is a flowchart shown.
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the WP prediction is set to ON in the slice (S500). If WP prediction is set on in the slice (YES in S500), weight prediction section 3094 determines whether GBI prediction is set on in the coding unit (S700).
  • weight prediction section 3094 derives weight coefficients and offsets used for WP prediction (S701).
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the WP prediction is the L0 prediction (S702).
  • the WP prediction is the L0 prediction (YES in S702)
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the L0 prediction (S703).
  • the generation of the predicted image using the L0 prediction in S703 is the same as that in S211 shown in FIG. 12 described above, and therefore, description thereof will not be repeated.
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the WP prediction is the L1 prediction (S704). When the WP prediction is the L1 prediction (YES in S704), the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the L1 prediction (S705). The generation of the predicted image using the L1 prediction in S705 is the same as that in S213 shown in FIG. 12 described above, and thus description thereof will not be repeated.
  • the WP prediction is not the L1 prediction (NO in S704)
  • the WP prediction is a bi-prediction weight prediction
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for the GBI prediction (S706).
  • the weight prediction unit 3094 derives an integrated weight coefficient from the weight coefficients used for the WP prediction and the GBI prediction (S707).
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image by bi-prediction weight prediction using the derived integrated weight coefficient (S708).
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient and an offset used for the WP prediction (S522). Then, the process continues to S523, and the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using WP prediction.
  • the processes of S523 to S527 shown in FIG. 24 are the same as the processes of S210 to S214 described in the above-described “Process of Generating Predicted Image Using WP Prediction”, and thus description thereof will not be repeated.
  • the weight prediction unit 3094 determines whether the GBI prediction is set on in the coding unit (S501). If the GBI prediction is turned off in the encoding unit (NO in S501), the process continues to S502, and the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using fixed weight prediction. Since the processing from S502 to S506 is the same as the processing described in the above “Example in which either WP prediction or GBI prediction is selected according to value indicated by gbiIndex”, description thereof will not be repeated here. .
  • FIG. 25 is a diagram showing the correspondence between the setting of WP prediction on / off in slices, the setting of GBI prediction on / off in the target coding unit, and the type of bi-prediction processing in this example.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for the WP prediction, Is used to perform bi-prediction weight prediction.
  • the weight prediction unit 3094 derives weight coefficients used for WP prediction and GBI prediction. Then, weight prediction section 3094 derives an integrated weight coefficient from the weight coefficient used for WP prediction and the weight coefficient used for GBI prediction. The weight prediction unit 3094 performs bi-prediction weight prediction using the derived integrated weight coefficient.
  • weight prediction section 3094 performs bi-prediction weight prediction using fixed weight prediction.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for the GBI prediction, and performs bi-prediction weight prediction using the GBI prediction. .
  • FIG. 26 is a diagram showing a part of the process in FIG.
  • the weight prediction unit 3094 includes a GBI prediction unit that performs GBI prediction and a WP + GBI prediction unit that performs WP + GBI prediction, and each unit of the GBI prediction unit and WP + GBI prediction uses each prediction to generate a predicted image. May be performed.
  • FIG. 27 is a flowchart illustrating another example of the flow of the process in which the weight prediction unit 3094 selects one of the WP + GBI prediction and the GBI prediction.
  • the weight prediction unit 3094 may include a GBI weight coefficient derivation unit that derives a weight coefficient used for GBI prediction and a WP + GBI weight coefficient derivation unit that derives a weight coefficient used for WP + GBI prediction.
  • the GBI weight coefficient derivation unit and the WP + GBI weight coefficient derivation unit perform processing up to the derivation of the weight coefficient used for GBI prediction (S514) and the derivation of the weight coefficient used for bi-prediction by WP + GBI prediction (S707). Is also good.
  • prediction image generation (S720) in bi-prediction a common bi-prediction prediction image generation unit may use the derived weight coefficient described above regardless of GBI prediction and WP + GBI prediction.
  • the weight prediction unit 3094 adjusts the accuracy by performing a shift process on the weight coefficient used for the WP prediction or the weight coefficient used for the GBI prediction, and then adds (corresponding to an arithmetic mean) the integrated weight coefficient. Derive.
  • the weight coefficient used for the WP prediction or the weight coefficient used for the GBI prediction is shifted in accordance with the higher precision of the precision of the weight coefficient used for the WP prediction and the precision of the weight coefficient used for the GBI prediction.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating an example of derivation of an integrated weight coefficient by the weight prediction unit 3094.
  • the final shift amount is luma_log2_weight_denom + shift1 + 1.
  • the offset may be shifted similarly.
  • the shift amount of the shift process with respect to the weight coefficient used for WP prediction is log2Wd + 1 (log2Wd is luma_log2_weight_denom + shift1), and the shift amount (log2Gbi) of the shift process with respect to the weight coefficient used for GBI prediction is And 4.
  • 1 is added to luma_log2_weight_denom + shift1. Note that the shift amount of the shift processing for the weight coefficient used for GBI prediction is not limited to 4, and may be log2Gbi or the like.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating an example of the WP bi-prediction weight prediction using the derived integrated weight coefficient by the weight prediction unit 3094.
  • (A) of FIG. 29 is a diagram illustrating an example of derivation of weight coefficients (w0, w1) and offsets (o0, o1) used for WP prediction by the weight prediction unit 3094.
  • ((B) of FIG. 29 is a diagram illustrating an example of derivation of weight coefficients (gbw0, gbw1) used for GBI prediction by the weight prediction unit 3094.
  • (C) of FIG. 29 is a diagram illustrating an example of derivation of an integrated weight coefficient (w0, w1) and an offset (o0, o1) by the weight prediction unit 3094.
  • w0 (w0 ⁇ shift) + gbw0
  • the offset of the WP prediction may be shifted left by the same shift amount.
  • the shift amount of the offset may be set to +1. In this configuration, the magnitude of the offset is preserved even when the final shift amount is incremented by one for the average value.
  • FIG. 29D is a diagram illustrating an example in which the weight prediction unit 3094 generates a prediction image in WP bi-prediction weight prediction using the integrated weight coefficients (w0, w1).
  • the weight prediction unit 3094 generates a prediction image by using the WP bi-prediction weight prediction according to the equations shown in (a) to (d) of FIG.
  • FIGS. 30 to 32 are diagrams showing detailed examples of derivation of the integrated weighting factors (w0, w1) and offsets (o0, o1) by the weight prediction unit 3094.
  • the weight prediction unit 3094 derives an integrated weight coefficient by multiplying (corresponding to geometric mean) a weight coefficient used for WP prediction and a weight coefficient used for GBI prediction.
  • the weight prediction unit 3094 may generate the uni-prediction images PredL0 and PredL1 of the WP, and multiply each of them by gbw0 and gbw1.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of WP bi-prediction weight prediction using the derived integrated weight coefficient by the weight prediction unit 3094.
  • ((A) of FIG. 33 is a diagram illustrating an example of derivation of weight coefficients (w0, w1) and offsets (o0, o1) used for WP prediction by the weight prediction unit 3094.
  • (B) of FIG. 33 is a diagram illustrating an example of derivation of weight coefficients (gbw0, gbw1) used for GBI prediction by the weight prediction unit 3094.
  • (C) of FIG. 33 is a diagram illustrating an example of derivation of the integrated weighting factors (w0, w1) and offsets (o0, o1) by the weight prediction unit 3094.
  • log2Wd log2Wd + log2Gbi-1.
  • the equation indicates that the shift amount used in the shift processing in the generation of the predicted image in the bi-prediction weight prediction is the shift amount used in the shift processing in the generation of the predicted image in the WP prediction and the shift amount used in the shift processing in the generation of the predicted image in the GBI prediction And it is determined from the sum of
  • (D) of FIG. 33 is a diagram illustrating an example in which the weight prediction unit 3094 generates a prediction image in bi-prediction weight prediction using the integrated weight coefficients (w0, w1).
  • the weight prediction unit 3094 generates a prediction image using bi-prediction weight prediction according to the equations shown in (a) to (d) of FIG.
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the primary weight coefficient gbw_pri and the offset dw encoded in slice units. Further, the weight prediction unit 3094 derives the weight coefficients w1 and w0 from the primary weight coefficient gbw_pri and the offset dw in the primary mode. In the modes other than the primary mode, the weighting factors gbw1 and gbw0 are derived according to the value indicated by gbiIndex. The weight prediction unit 3094 generates a predicted image using at least one of the weight coefficients gbw1 and gbw0.
  • the weight prediction unit 3094 uses the primary weighting factor gbw_pri as the weighting factor (w1) and performs bi-prediction weight prediction. Generate an image.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient (gbw1) corresponding to the value indicated by gbiIndex, and performs bi-prediction using the derived weight coefficient.
  • a predicted image is generated by weight prediction.
  • the function of GBI prediction can be extended by including the function of WP prediction. Therefore, for example, in the generation of a predicted image by GBI prediction, when a predicted image such as a fade or a resolve is generated, the same effect as the generation of a predicted image by WP prediction can be obtained.
  • the primary weight coefficient may be a weight coefficient set for each reference image.
  • FIG. 34 is a flowchart showing the flow of a process in which the weight prediction unit 3094 selects one of the GBI prediction and the primary mode prediction according to whether the mode is the primary mode.
  • the processing flow shown in FIG. 34 is a modified example of the processing flow following the case where GBI prediction is set to ON in the slice header in FIG. 16 (YES in S520).
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes gbiPriFlag, and the weight prediction unit 3094 determines whether the value indicated by gbiPriFlag is 0 or 1 as shown in FIG. 34 (S800).
  • gbiPriFlag indicates a value of 1 (YES in S800)
  • the process continues to S522. That is, the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient from the primary weight coefficient gbw_pri and the offset (S522), and the processing continues to S523.
  • the processing from S523 to S526 shown in FIG. 22 is performed by setting the primary weighting coefficient gbw_pri as the weighting coefficient w1 in the processing from S210 to S213 described in the above-mentioned “processing for generating a predicted image using WP prediction”.
  • the same processing is performed by setting (1 ⁇ (log2Wd + 1))-w1 to w0.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for bi-prediction (S801), and generates a predicted image using the derived bi-prediction weight coefficient (S527).
  • gbiPriFlag indicates a value of 0 (NO in S800)
  • the process continues to S510.
  • the processing of S510 to S515 shown in FIG. 34 is the same as the processing of S410 to S415 described in the above-mentioned “processing of generating a predicted image using Generalized bi-prediction (GBI prediction)”. The description will not be repeated.
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using GBI prediction.
  • FIG. 35 is a flowchart illustrating another example of the flow of a process in which the weight prediction unit 3094 selects one of GBI prediction and primary mode prediction according to the value indicated by gbiPriFlag.
  • the weight prediction unit 3094 includes a GBI prediction unit that performs GBI prediction and a primary mode prediction unit that performs prediction in the primary mode in uni-prediction, and each unit of the GBI prediction unit and the primary mode prediction The processing up to the generation of the predicted image may be performed.
  • FIG. 34 the weight prediction unit 3094 includes a GBI prediction unit that performs GBI prediction and a primary mode prediction unit that performs prediction in the primary mode in uni-prediction.
  • the weight prediction unit 3094 includes a GBI weight coefficient derivation unit that derives a weight coefficient used for GBI prediction and a WP weight coefficient derivation unit that derives a weight coefficient used for WP prediction in bi-prediction. You may have.
  • Each unit of the GBI weight coefficient deriving unit and the WPI weight coefficient deriving unit may perform processing up to the derivation of the weight coefficient used for GBI prediction (S514) and the derivation of the weight coefficient used for bi-prediction by WP prediction (S522).
  • the common bi-prediction prediction image generation unit may perform the above-described derived weight coefficient regardless of the GBI prediction and the WP prediction.
  • FIG. 36 is a diagram showing the correspondence between the setting of WP prediction on / off in slices, the setting of GBI prediction on / off in the target coding unit, and the type of bi-prediction processing in this example.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient used for the WP prediction, and performs bi-prediction processing using the WP prediction. I do.
  • weight prediction section 3094 derives a primary weight coefficient and performs bi-prediction processing.
  • weight prediction section 3094 derives a GBI weight coefficient and performs bi-prediction processing.
  • weight prediction section 3094 performs bi-prediction processing using fixed weight prediction.
  • weight prediction section 3094 derives a weight coefficient used for GBI prediction, and performs bi-prediction processing using GBI prediction.
  • the weight prediction unit 3094 derives a bi-prediction weight coefficient using gbw_pri according to the value indicated by gbiIndex.
  • the weight coefficient gbw1 is gbw_pri. That is, the primary weight coefficient gbw_pri is used as a partial element (for example, a leading element) of the table.
  • the weight coefficient gbw1 uses a value (1 ⁇ (log2Wd)) indicating 1: 1.
  • gbw1 gbwTable [gbiIndex]
  • gbwTable [] ⁇ 1 ⁇ (log2Gbi-1), 5,3 ⁇
  • gbwTable [] switches depending on whether the mode is the primary mode or not.
  • the weight prediction unit 3094 calculates the weight coefficient gbw1 indicated by gbiIndex from the table gbwTable [] shown below.
  • gbw1 gbwTable [gbiIndex]
  • gbwTable [] ⁇ gbw_pri, 1 ⁇ (log2Gbi-1), gbw_pri-dw ⁇
  • gbiPriFlag 1 and gbw_pri ⁇ (1 ⁇ (log2Gbi-1))
  • the weight prediction unit 3094 selects the weight coefficient gbw1 indicated by gbiIndex from the table gbwTable [] shown below, as shown in the following equation.
  • the offset (difference) dw is a value decoded from the encoded data.
  • gbw_pri may be derived from the following equation.
  • gbw1 gbwTable [gbiIndex]
  • gbwTable [] ⁇ gbw_pri, gbw_pri + dw0, gbw_pri-dw0, gbw_pri + dw1, gbw_pri-dw1 ⁇ That is, in this example, the weight coefficient is derived from any of the following.
  • the weighting factor is the primary weighting factor gbw_pri (2) Add offset (dw0, dw1) to primary weight coefficient gbw_pri (3) Subtract offset (dw0, dw1) from primary weight coefficient gbw_pri The offsets dw0, dw1 are values decoded from encoded data. .
  • the weight prediction unit 3094 in the WP prediction in the merge mode, does not inherit the weight coefficient set as the merge candidate, and generates a predicted image using the weight coefficient set for each reference picture.
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the weight coefficient set for each reference picture without inheriting the weight coefficient from the merge candidate.
  • the weight coefficient set for each reference picture is a weight coefficient (weight coefficient received in the primary mode) used for WP prediction received as encoded data, which is most likely to be selected.
  • GbwTable [] May be set as the first weight coefficient (here, 1).
  • the weight prediction unit 3094 may perform scaling of the weight coefficient in the same manner as the motion vector mvLX.
  • the weight prediction unit 3094 may perform scaling of the weight coefficient as follows.
  • the weight prediction unit 3094 may generate a predicted image by inheriting the weight coefficient set for the merge candidate.
  • the weight prediction unit 3094 may generate a predicted image by inheriting the weight coefficient of the spatial merge candidate other than the spatial merge candidate (temporal merge candidate).
  • the weight prediction unit 3094 when the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using merge prediction, the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the weight coefficient of the spatial merge candidate.
  • the weight prediction unit 3094 when a predicted image is generated using merge prediction, the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the weight coefficient of the spatial merge candidate. Therefore, at the time of merge prediction, a prediction image can always be generated using the weighting coefficients of the spatial merge candidates.
  • the coded data includes an index indicating a weight coefficient used for the simple prediction of the GBI prediction.
  • the prediction parameter decoding unit 302 decodes the index.
  • the weight prediction unit 3094 selects a weight coefficient indicated by the value of the syntax decoded from the encoded data.
  • the weight prediction unit 3094 generates a predicted image using the simple prediction of the GBI prediction according to the following equation.
  • the gbwTable [] used for the uni-prediction of the GBI prediction includes a weight coefficient 1 ⁇ log2Gbi capable of uni-prediction, a weight coefficient other than that capable of coping with generation of a fade image, and the like. Good. Further, gbwTable [] used for uni-prediction and gbwTable [] used for bi-prediction may be different tables, and each table may include a different weight coefficient.
  • the weighting factor candidates included in the table gbwTable [] used for deriving the weighting factor of the GBI prediction include a weighting factor of less than 0.5 and a weighting factor of more than 0.5 symmetrical about a 1: 1 weighting factor (0.5). It has become.
  • the weight prediction unit 3094 derives a weight coefficient using an offset from a weight coefficient of a predetermined value indicated by the value of the syntax decoded from the encoded data.
  • the video encoding device 31 has an offset table gbwTableDiff [] including an offset difference value as in the following example.
  • gbwTableDiff [] ⁇ 0, dw0, dw1 ⁇
  • gbwTableDiff [] ⁇ 0,1,6 ⁇ .
  • the value of gbiIndex indicates a difference value of any offset included in gbwTableDiff [].
  • the weight prediction unit 3094 derives the weight coefficient gw1 by adding a difference value derived from gbiIndex to a weight 1 ⁇ (log2Gbi-1) indicating 1: 1 as in the following equation.
  • the index (gbiIndex + 1) >> 1 of the table of gbwTableDiff [] is 0 when gbiIndex is 0, and indicates a value that increases by 1 when gbiIndex is added. That is, when gbiIndex is 0, 1, 2, 3, 4, the indexes are 0, 1, 1, 2, 2, respectively.
  • the product of 1-2 * (gbiIndex & 1) indicates a sign, and is set so that the sign is inverted to +1, -1 each time gbiIndex is added by one. That is, when gbiIndex is 0, 1, 2, 3, 4, the indexes are -1, 1, -1, 1, -1.
  • one offset can indicate two weight coefficients, that is, a sum of a predetermined weight coefficient and the offset and a difference obtained by subtracting the offset from the predetermined weight coefficient. Therefore, the table size of the video encoding device 31 can be reduced as compared with the configuration in which the value of gbiIndex indicates the weight coefficient.
  • the weight prediction unit 3094 derives the weight coefficient gw1 using the following equation.
  • gw1 (1 ⁇ (log2Gbi-1) + gbwTableDiff [gbiIndex]
  • FIG. 37 is a block diagram illustrating a configuration of the video encoding device 11 according to the present embodiment.
  • the moving picture coding apparatus 11 includes a prediction image generation unit 101, a subtraction unit 102, a transformation / quantization unit 103, an inverse quantization / inverse transformation unit 105, an addition unit 106, a loop filter 107, a prediction parameter memory (a prediction parameter storage unit) , Frame memory) 108, reference picture memory (reference image storage unit, frame memory) 109, coding parameter determination unit 110, parameter coding unit 111, and entropy coding unit 104.
  • the predicted image generation unit 101 generates a predicted image for each CU which is an area obtained by dividing each picture of the image T.
  • the operation of the predicted image generation unit 101 is the same as that of the predicted image generation unit 308 described above, and a description thereof will be omitted.
  • FIG. 38 is a schematic diagram illustrating a configuration of the inter prediction image generation unit 1011 included in the prediction image generation unit 101.
  • the inter prediction image generation unit 1011 includes a motion compensation unit 10111 and a weight prediction unit 10112.
  • the motion compensating unit 10111 and the weight predicting unit 10112 have the same configurations as those of the motion compensating unit 3091 and the weight predicting unit 3094, respectively, and thus description thereof will be omitted.
  • the subtraction unit 102 generates a prediction error by subtracting the pixel value of the predicted image of the block input from the predicted image generation unit 101 from the pixel value of the image T. Subtraction section 102 outputs the prediction error to transform / quantization section 103.
  • Transform / quantization section 103 calculates a transform coefficient by frequency transformation with respect to the prediction error input from subtraction section 102, and derives a quantized transform coefficient by quantization. Transform / quantization section 103 outputs the quantized transform coefficient to entropy encoding section 104 and inverse quantization / inverse transform section 105.
  • the inverse quantization / inverse transformation unit 105 is the same as the inverse quantization / inverse transformation unit 311 (FIG. 7) in the video decoding device 31, and the description is omitted.
  • the calculated prediction error is output to addition section 106.
  • the quantized transform coefficient is input from the transform / quantization unit 103 to the entropy coding unit 104, and the coding parameters are input from the parameter coding unit 111.
  • the coding parameters include 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 generates and outputs a coded stream Te by performing entropy coding on the division information, the prediction parameters, the quantized transform coefficients, and the like.
  • the parameter encoding unit 111 includes a header encoding unit 1110, a CT information encoding unit 1111, a CU encoding unit 1112 (prediction mode encoding unit), an inter prediction parameter encoding unit 112, and an intra prediction parameter encoding unit (not shown). It has 113.
  • the CU encoding unit 1112 further includes a TU encoding unit 1114.
  • the inter prediction parameter coding unit 112 derives the inter prediction parameters based on the prediction parameters input from the coding parameter determination unit 110.
  • Inter prediction parameter coding section 112 includes a configuration that is partially the same as the configuration in which inter prediction parameter decoding section 303 derives the inter prediction parameters.
  • the configuration of the inter prediction parameter coding unit 112 will be described. As shown in FIG. 39 (a), it is configured to include a parameter coding control unit 1121, an affine prediction unit 30372, a matching prediction unit 30373, a merge prediction parameter derivation unit 3036, an AMVP prediction parameter derivation unit 3032, and a subtraction unit 1123. .
  • the parameter coding control unit 1121 includes a merge index deriving unit 11211 and a vector candidate index deriving unit 11212.
  • the merge prediction parameter derivation unit 3036, AMVP prediction parameter derivation unit 3032, affine prediction unit 30372, and matching prediction unit 30373 may be collectively referred to as a motion vector derivation unit (motion vector derivation device).
  • the inter prediction parameter coding unit 112 outputs the motion vector (mvLX, subMvLX), the reference picture index refIdxLX, the inter prediction identifier inter_pred_idc, or information indicating these to the predicted image generation unit 101. Further, the inter prediction parameter coding unit 112 converts the 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, affine flag affinity_flag, and matching flag fruc_flag into the entropy coding unit 104. Output to
  • the merge index deriving unit 11211 derives a merge index merge_idx and outputs it to the merge prediction parameter deriving unit 3036 (merge predicting unit).
  • the vector candidate index deriving unit 11212 derives a predicted vector index mvp_lX_idx.
  • the merge prediction parameter deriving unit 3036 derives an inter prediction parameter based on the merge index merge_idx.
  • the AMVP prediction parameter deriving unit 3032 derives a prediction vector mvpLX based on the motion vector mvLX.
  • AMVP prediction parameter derivation section 3032 outputs prediction vector mvpLX to subtraction section 1123. Note that the reference picture index refIdxLX and the prediction vector index mvp_lX_idx are output to the entropy coding unit 104.
  • the affine prediction unit 30372 derives an inter prediction parameter (affine prediction parameter) of the sub-block.
  • the matching prediction unit 30373 derives an inter prediction parameter (motion vector) of the sub-block.
  • the subtraction unit 1123 generates a difference vector mvdLX by subtracting the prediction vector mvpLX output from the AMVP prediction parameter derivation unit 3032 from the motion vector mvLX input from the coding parameter determination unit 110.
  • the difference vector mvdLX is output to entropy coding section 104.
  • the addition unit 106 generates a decoded image by adding the pixel value of the prediction image of the block input from the prediction image generation unit 101 and the prediction error input from the inverse quantization / inverse conversion unit 105 for each pixel.
  • the adding unit 106 stores the generated decoded image in the reference picture memory 109.
  • the loop filter 107 applies a deblocking filter, SAO, and ALF to the decoded image generated by the adding unit 106.
  • the loop filter 107 does not necessarily need to include the above three types of filters, and may have, for example, a configuration including only a deblocking filter.
  • the prediction parameter memory 108 stores the prediction parameters generated by the coding parameter determination unit 110 at a position predetermined for each of the target picture and the CU.
  • the reference picture memory 109 stores the decoded image generated by the loop filter 107 at a predetermined position for each target picture and CU.
  • the coding parameter determination unit 110 selects one set from a plurality of sets of coding parameters.
  • the coding parameter is the above-described QT, BT, or TT division information, a prediction parameter, or a parameter to be coded that is generated in association with them.
  • the predicted image generation unit 101 generates a predicted image using these encoding parameters.
  • the coding parameter determination unit 110 calculates the RD cost value indicating the magnitude of the information amount and the coding error for each of the plurality of sets.
  • the RD cost value is, for example, a sum of a code amount and a value obtained by multiplying a square error by a 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 square error is the sum of squares of the prediction error calculated by the subtraction unit 102.
  • the coefficient ⁇ is a real number larger than a preset zero.
  • the coding parameter determination unit 110 selects a set of coding parameters that minimizes the calculated cost value. As a result, the entropy coding unit 104 outputs the selected set of coding parameters as a coded stream Te.
  • the coding parameter determination unit 110 stores the determined coding parameter in the prediction parameter memory 108.
  • the entropy decoding unit 301 the parameter decoding unit 302, the loop filter 305, the predicted image generation unit 308, the inverse quantization / inverse Transformer 311, adder 312, predicted image generator 101, subtractor 102, transform / quantizer 103, entropy encoder 104, inverse quantizer / inverse transformer 105, loop filter 107, encoding parameter determiner 110
  • the parameter encoding unit 111 may be realized by a computer.
  • a program for realizing this control function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on this recording medium may be read and executed by a computer system.
  • the “computer system” is a computer system built in either the moving picture encoding device 11 or the moving picture decoding device 31, and includes an OS and hardware such as peripheral devices.
  • the “computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, and a CD-ROM, and a storage device such as a hard disk built in a computer system.
  • the "computer-readable recording medium” is a medium that dynamically holds the program for a short time, such as a communication line for transmitting the program through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line,
  • a program holding a program for a certain period of time such as a volatile memory in a computer system serving as a server or a client, may be included.
  • the program may be for realizing a part of the functions described above, or may be for realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system.
  • a part or all of the moving image encoding device 11 and the moving image decoding device 31 in the above-described embodiment may be realized as an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration).
  • LSI Large Scale Integration
  • Each functional block of the video encoding device 11 and the video decoding device 31 may be individually implemented as a processor, or a part or all thereof may be integrated and implemented as a processor.
  • the method of circuit integration is not limited to an LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. Further, in the case where a technology for forming an integrated circuit that replaces the LSI appears due to the progress of the semiconductor technology, an integrated circuit based on the technology may be used.
  • the above-described moving image encoding device 11 and moving image decoding device 31 can be used by being mounted on 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 may be an artificial moving image (including CG and GUI) generated by a computer or the like.
  • FIG. 2 (a) is a block diagram showing a configuration of a transmission device PROD_A equipped with the video encoding device 11.
  • a transmitting device PROD_A encodes a modulated signal by modulating a carrier wave with an encoded unit PROD_A1 that obtains encoded data by encoding a moving image, and encoded data obtained by the encoding unit PROD_A1. It has a modulating unit PROD_A2 to obtain and a transmitting unit PROD_A3 for transmitting the modulated signal obtained by the modulating unit PROD_A2.
  • the above-described video encoding device 11 is used as the encoding unit PROD_A1.
  • the transmitting device PROD_A is a camera PROD_A4 that captures a moving image, a recording medium PROD_A5 that records the moving image, an input terminal PROD_A6 for externally inputting the moving image, and a supply source of the moving image to be input to the encoding unit PROD_A1.
  • An image processing unit A7 for generating or processing an image. In the figure, the configuration in which the transmitting device PROD_A has all of these is illustrated, but a part of the configuration may be omitted.
  • the recording medium PROD_A5 may be a recording of a moving image that is not encoded, or may record a moving image encoded by a recording encoding method different from the transmission encoding method. It may be something. In the latter case, a decoding unit (not shown) that decodes the encoded data read from the recording medium PROD_A5 in accordance with the encoding method for recording may be interposed between the recording medium PROD_A5 and the encoding unit PROD_A1.
  • FIG. 2 (b) is a block diagram showing the configuration of the receiving device PROD_B equipped with the video decoding device 31.
  • the receiving device PROD_B has a receiving unit PROD_B1 for receiving a modulated signal, a demodulating unit PROD_B2 for obtaining encoded data by demodulating the modulated signal received by the receiving unit PROD_B1, and a demodulating unit PROD_B2.
  • a decoding unit PROD_B3 that obtains a moving image by decoding the encoded data.
  • the above-described video decoding device 31 is used as the decoding unit PROD_B3.
  • the receiving device PROD_B has 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.
  • PROD_B6 may be further provided. In the figure, a configuration in which all of these components are included in the receiving device PROD_B is illustrated, but some of them may be omitted.
  • the recording medium PROD_B5 may be for recording a moving image that is not encoded, or may be encoded using a recording encoding method different from the transmission encoding method. You may. In the latter case, an encoding unit (not shown) that encodes the moving image obtained from the decoding unit PROD_B3 according to the encoding method for recording may be interposed between the decoding unit PROD_B3 and the recording medium PROD_B5.
  • the transmission medium for transmitting the modulated signal may be wireless or wired.
  • the transmission mode for transmitting the modulated signal may be broadcast (here, a transmission mode in which the transmission destination is not specified in advance) or communication (here, transmission in which the transmission destination is specified in advance). (Which refers to an embodiment). That is, transmission of the modulated signal may be realized by any of wireless broadcasting, wired broadcasting, wireless communication, and wired communication.
  • a terrestrial digital broadcast station such as a broadcasting facility
  • a receiving station such as a television receiver
  • a transmitting device PROD_A / receiving device PROD_B that transmits and receives a modulated signal by wireless broadcasting.
  • a broadcasting station (broadcasting facility or the like) / receiving station (television receiver or the like) of cable television broadcasting is an example of a transmitting device PROD_A / receiving device PROD_B that transmits and receives a modulated signal by cable broadcasting.
  • Servers workstations, etc.
  • Clients television receivers, personal computers, smartphones, etc.
  • VOD Video On Demand
  • video sharing services using the Internet are transmitters that transmit and receive modulated signals by communication.
  • PROD_A / receiving device PROD_B normally, either a wireless or wired transmission medium is used in a LAN, and a wired transmission medium is used in a WAN.
  • the personal computer includes a desktop PC, a laptop PC, and a tablet PC.
  • the smartphone includes a multifunctional mobile phone terminal.
  • the client of the moving image sharing service has a function of decoding encoded data downloaded from the server and displaying the encoded data on a display, and a function of encoding a moving image captured by a camera and uploading the encoded moving image 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. 3A is a block diagram showing a configuration of a recording device PROD_C in which the above-described video encoding device 11 is mounted.
  • a recording device PROD_C includes an encoding unit PROD_C1 that obtains encoded data by encoding a moving image, and a writing unit PROD_C2 that writes the encoded data obtained by the encoding unit PROD_C1 on a recording medium PROD_M.
  • the video encoding device 11 described above is used as the encoding unit PROD_C1.
  • the recording medium PROD_M may be (1) a type built in the recording device PROD_C such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), or (2) an SD memory. It may be of a type connected to the recording device PROD_C, such as a card or a USB (Universal Serial Bus) flash memory, or (3) a DVD (Digital Versatile Disc: registered trademark) or a BD (Blu-ray). A disc (registered trademark) or the like may be loaded in a drive device (not shown) built in the recording device PROD_C.
  • the recording device PROD_C includes a camera PROD_C3 for capturing a moving image, an input terminal PROD_C4 for externally inputting a moving image, and a reception terminal for receiving the moving image, as a supply source of the moving image to be input to the encoding unit PROD_C1.
  • a unit PROD_C5 and an image processing unit PROD_C6 for generating or processing an image may be further provided. In the figure, a configuration in which all of these are included in the recording device PROD_C is illustrated, but a part of the configuration may be omitted.
  • the receiving unit PROD_C5 may receive an uncoded moving image, or may receive coded data coded by a transmission coding method different from the recording coding method. May be used. In the latter case, a transmission decoding unit (not shown) for decoding encoded data encoded by the transmission encoding method may be interposed between the receiving 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, and the like (in this case, the input terminal PROD_C4 or the receiving unit PROD_C5 is a main source of a moving image).
  • a camcorder in this case, the camera PROD_C3 is a main source of moving images
  • a personal computer in this case, the receiving unit PROD_C5 or the image processing unit C6 is a main source of moving images
  • a smartphone this In this case, the camera PROD_C3 or the receiving unit PROD_C5 is a main source of the moving image
  • the like are also examples of such a recording device PROD_C.
  • FIG. 3B is a block diagram illustrating a configuration of a playback device PROD_D including the above-described video decoding device 31.
  • the playback device PROD_D includes a reading unit PROD_D1 that reads encoded data written to the recording medium PROD_M, and a decoding unit PROD_D2 that obtains a moving image by decoding the encoded data read by the reading unit PROD_D1. , Is provided.
  • the above-described video decoding device 31 is used as the decoding unit PROD_D2.
  • the recording medium PROD_M may be (1) a type built in the playback device PROD_D, such as an HDD or SSD, or (2) a type such as an SD memory card or a USB flash memory. It may be a type connected to the playback device PROD_D, or (3) a device such as a DVD or a BD that is loaded into a drive device (not shown) built in the playback device PROD_D. Good.
  • the playback device PROD_D includes a display PROD_D3 for displaying a moving image, an output terminal PROD_D4 for outputting the moving image to the outside, and a transmitting unit for transmitting the moving image, as a supply destination of the moving image output by the decoding unit PROD_D2.
  • PROD_D5 may be further provided. In the figure, a configuration in which the playback device PROD_D includes all of these is illustrated, but a part of the configuration may be omitted.
  • the transmitting unit PROD_D5 may transmit an uncoded moving image, or may transmit coded data coded by a transmission coding method different from the recording coding method. May be used. In the latter case, an encoding unit (not shown) for encoding a moving image using a transmission encoding method may be interposed between the decoding unit PROD_D2 and the transmission unit PROD_D5.
  • Such a playback device PROD_D includes, for example, a DVD player, a BD player, an HDD player, and the like (in this case, an output terminal PROD_D4 to which a television receiver or the like is connected is a main destination of a moving image).
  • an output terminal PROD_D4 to which a television receiver or the like is connected is a main destination of a moving image.
  • a television receiver in this case, the display PROD_D3 is a main supply destination of a moving image
  • a digital signage also referred to as an electronic signboard or an electronic bulletin board
  • the display PROD_D3 or the transmission unit PROD_D5 is a main supply of the moving image.
  • Desktop PC in this case, the output terminal PROD_D4 or the transmission unit PROD_D5 is the main supply destination of moving images
  • laptop or tablet PC in this case, the display PROD_D3 or the transmission unit PROD_D5 is a moving image A main supply destination of an image
  • a smartphone in this case, the display PROD_D3 or the transmission unit PROD_D5 is a main supply destination of a moving image
  • a playback device PROD_D are also examples of such a playback device PROD_D.
  • Each block of the video decoding device 31 and the video encoding device 11 described above may be realized in hardware by a logic circuit formed on an integrated circuit (IC chip), or may be a CPU (Central Processing). Unit) may be implemented as software.
  • IC chip integrated circuit
  • CPU Central Processing
  • Unit Central Processing Unit
  • each of the above devices includes a CPU that executes the instructions of a program that realizes each function, a ROM (Read Only Memory) that stores the program, a RAM (Random Access Memory) that expands the program,
  • a storage device (recording medium) such as a memory for storing data is provided.
  • An object of an embodiment of the present invention is to record a program code (executable program, intermediate code program, source program) of a control program of each device, which is software for realizing the above-described functions, in a computer-readable manner.
  • the present invention can also be achieved by supplying a medium to each of the above-described devices and causing a computer (or a CPU or an MPU) to read out and execute a program code recorded on a recording medium.
  • Examples of the recording medium include tapes such as a magnetic tape and a cassette tape, magnetic disks such as a floppy (registered trademark) disk / hard disk, and CD-ROM (Compact Disc-Only Memory) / MO disk (Magneto-Optical disc).
  • tapes such as a magnetic tape and a cassette tape
  • magnetic disks such as a floppy (registered trademark) disk / hard disk
  • CD-ROM Compact Disc-Only Memory
  • MO disk Magnetic-Optical disc
  • each of the above devices 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 it can transmit a program code.
  • 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) Network), a telephone line network, a mobile communication network, a satellite communication network, and the like.
  • the transmission medium constituting this communication network may be any medium capable of transmitting the program code, and is not limited to a specific configuration or type.
  • the embodiment of the present invention can 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.
  • An image encoding device provides an image decoding device that performs an image decoding process with reference to a predicted image, the weight coefficient and the offset applied to each pixel value included in one or a plurality of reference images. And at least one of a first weighting factor and an offset set for each first unit area, and a second weighting factor set for each second unit area different from the first unit area And a predicted image generating unit that generates a predicted image using the same.
  • An image encoding device provides an image decoding device that performs an image decoding process with reference to a predicted image, a weight coefficient and an offset calculated for each pixel value included in one or a plurality of reference images, Deriving for each slice by referring to the index decoded from the encoded data, comprising a predicted image generating unit that generates a predicted image using at least one of the derived weight coefficient and offset, the predicted image generating unit, If the index has a predetermined value, at least one of the weight coefficient and the offset is decoded from the encoded data. If the index is other than the predetermined value, the weight coefficient is derived with reference to the index.
  • An image encoding apparatus provides an image decoding apparatus that performs an image decoding process with reference to a predicted image, the weight coefficient and the offset calculated for each pixel value included in one or more reference images.
  • a prediction image generation unit that generates a prediction image using at least one of a weight coefficient and an offset set for each specific unit area, wherein the prediction image generation unit generates a prediction image using merge prediction.
  • the predicted image generation unit When generating the predicted image, the predicted image generation unit generates a predicted image using the weighting coefficient of the spatial merge candidate.
  • An image coding apparatus is a picture decoding apparatus that performs picture decoding processing with reference to a predicted picture, wherein the picture coding apparatus calculates a weight coefficient calculated for each pixel value included in one reference picture, and A prediction image generation unit configured to generate the prediction image from one reference image by using a weight coefficient set for each unit region, wherein the prediction image generation unit generates a prediction image based on syntax decoded from encoded data; The above weight coefficient indicated by the value is selected.
  • An image encoding apparatus is a picture decoding apparatus that performs an image decoding process with reference to a predicted image, wherein a weight coefficient calculated for each pixel value included in one or more reference images, A prediction image generation unit that generates the prediction image by using a weighting factor set for each predetermined unit area, wherein the prediction image generation unit is configured to generate a prediction image by using a predetermined value indicated by a value of syntax decoded from encoded data.
  • the weighting factor is derived using an offset from the value of.
  • An image encoding device is an image encoding device that performs an image encoding process with reference to a predicted image, a weight coefficient and an offset calculated for each pixel value included in one or more reference images. And at least one of a first weighting factor and an offset set for each first unit area, and a second weight set for each second unit area different from the first unit area.
  • a prediction image generation unit that generates a prediction image using a weight coefficient is provided.
  • an image encoding device includes an image encoding device that performs an image encoding process with reference to a predicted image, wherein each pixel value included in one or more reference images is included.
  • the prediction image generation unit when the index is a predetermined value, decodes at least one of a weight coefficient and an offset from the encoded data, and when the index is other than the predetermined value, refers to the index. Deriving a weight coefficient.
  • An image encoding device is an image encoding device that performs an image encoding process with reference to a predicted image, a weight coefficient and an offset calculated for each pixel value included in one or more reference images.
  • a prediction image generation unit that generates a prediction image using at least one of a weight coefficient and an offset set for each specific unit area, wherein the prediction image generation unit performs prediction using merge prediction.
  • merge prediction When generating an image, a predicted image is generated using the weighting coefficients of the spatial merge candidates.
  • An image encoding device is a video encoding device that performs an image encoding process with reference to a predicted image, a weighting coefficient calculated for each pixel value included in one reference image, A prediction image generation unit configured to generate the prediction image from one reference image using a weight coefficient set for each predetermined unit area; The weight coefficient indicated by the value of the tax is selected.
  • An image coding apparatus is a picture coding apparatus that performs a picture coding process with reference to a predicted picture, and includes a weight coefficient calculated for each pixel value included in one or a plurality of reference pictures.
  • a predicted image generating unit that generates the predicted image by using a weighting factor set for each predetermined unit region, wherein the predicted image generating unit generates a predicted value of the syntax decoded from the encoded data.
  • the weighting factor is derived using an offset from the predetermined value shown.
  • the embodiment of the present invention is suitably applied to a moving image decoding device that decodes encoded data obtained by encoding image data, and a moving image encoding device that generates encoded data obtained by encoding image data. be able to. Further, the present invention can be suitably applied to the data structure of encoded data generated by the moving image encoding device and referred to by the moving image decoding device.
  • Video decoding device (image decoding device) 3094 Weight prediction unit (Predicted image generation unit) 11 Moving picture coding device (picture coding device) 10112 Weight prediction unit (prediction image generation unit)

Abstract

WP予測およびGBI予測を適応的に併用する。１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される重み係数及びオフセットであって、第１の単位領域毎に設定された重み係数及びオフセットの少なくとも何れか、並びに、第１の単位領域とは異なる第２の単位領域毎に設定された重み係数を用いて予測画像を生成する重み予測部（3094）を備えている動画像復号装置（31）。

Description

画像復号装置および画像符号化装置
　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変換ユニット（TU：Transform Unit）からなる階層構造により管理され、CU毎に符号化／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誤差（「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。
"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
　重み予測（Weighted prediction(WP)予測）、Generalized bi-prediction（GBI予測）等を用いた予測においては、補間画像に重み係数を乗算することにより予測画像を生成する。
　重み予測およびGBI予測では、それぞれ固有の重み係数を用いる。そのため、どちらの重み係数を用いいるかという点で、WP予測およびGBI予測を単純に併用することは困難となり得るという問題が生じ得る。
　また、GBI予測による予測画像の生成では、フェード、リゾルブ等の予測画像を生成する場合、重み予測による予測画像の生成ほどの効果が得られないという問題が生じ得る。
　また、マージ予測モードにおける重み予測では、利用可能な重み係数をマージ候補から継承できない可能性があるという問題が生じ得る。
　また、GBI予測を用いた予測画像の生成は双予測（bi-pred）における技術のため、単予測（uni-pred）では利用できないという問題が生じ得る。
　また、GBI予測を用いた予測画像の生成は重み係数を示すテーブルのテーブルサイズが大きく成り得るという問題が生じ得る。
　上記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、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される重み係数であって、第１の単位領域毎に設定された第１の予測の重み係数、並びに、上記第１の単位領域とは異なる第２の単位領域毎に設定された第２の予測の重み係数を用いて双予測画像を生成する予測画像生成部を備え、第１の予測の重み係数は符号化データから復号された複数の重み係数から、参照ピクチャインデックスをもとに選択された係数であり、第１の予測がオンの場合、第１の予測の重み係数を用いて予測画像を生成し、第２の予測の重み係数は重み係数のテーブルから、符号化データから復号されたGBIインデックスをもとに選択された係数であり、第１の予測がオフ、かつ、第２の予測がオンの場合、第２の予測の重み係数を用いて予測画像を生成する。
　上記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、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される、第２の予測の重み係数(GBI予測の重み係数)を用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備え、第２の予測の重み係数は重み係数のテーブルから、符号化データから復号されたGBIインデックスをもとに選択された係数であり、GBIインデックスが所定の値以外の値を示すならば第２の予測の重み係数を用いて双予測画像を生成し、そうでなければ、1/2の重み係数を用いて双予測画像を生成する。
　上記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、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される、第２の予測の重み係数を用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備え、上記予測画像生成部がマージ予測を用いて予測画像を生成する場合、第２の予測の重み係数は重み係数のテーブルから、空間マージ候補の重み係数から導出されたGBIインデックスをもとに選択された係数であり、GBIインデックスが所定の値以外の値を示すならば第２の予測の重み係数を用いて双予測画像を生成し、そうでなければ、1/2の重み係数を用いて双予測画像を生成する。
　以上の構成によれば、上記問題の何れかの解決を図ることができる。
本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。 本実施形態に係る動画像符号化装置を搭載した送信装置、および、動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）は動画像符号化装置を搭載した送信装置を示しており、（ｂ）は動画像復号装置を搭載した受信装置を示している。 本実施形態に係る動画像符号化装置を搭載した記録装置、および、動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）は動画像符号化装置を搭載した記録装置を示しており、（ｂ）は動画像復号装置を搭載した再生装置を示している。 符号化ストリームのデータの階層構造を示す図である。 CTUの分割例を示す図である。 参照ピクチャおよび参照ピクチャリストの一例を示す概念図である。 動画像復号装置の構成を示す概略図である。 インター予測パラメータ復号部の構成を示す概略図である。 マージ予測パラメータ導出部、および、AMVP予測パラメータ導出部の構成を示す概略図である。 （ａ）はバイラテラルマッチング（Bilateral matching）について説明するための図である。（ｂ）はテンプレートマッチング（Template matching）について説明するための図である。 インター予測画像生成部の構成を示す概略図である。 本実施形態に係る重み予測部がWP予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は、本実施形態に係るGBI予測において用いられる複数の重み係数候補を含むテーブルgbwTable[]の一例を示す図である。 本実施形態に係る動画像復号装置における予測モードの選択処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部がGBI予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部がWP予測、GBI予測または固定重み予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部が、スライスヘッダにおいてGBI予測がオンに設定された場合の処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る、スライスにおけるWP予測のオン/オフの設定および対象符号化ユニットにおけるGBI予測のオン/オフの設定と双予測処理の種類との対応関係の例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部が行うgbiIndexが所定の値を示しているか否かの判断の一例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部が行うgbiIndexが所定の値を示しているか否かの判断の他の一例を示す図である。 本実施形態に係る動画像復号装置における予測モードの選択処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部が、gbiPriFlagが示す値に応じてWP予測およびGBI予測の何れかを選択する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部が、gbiPriFlagが示す値に応じてWP予測およびGBI予測の何れかを選択する処理の流れの他の例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部がWP予測とGBI予測との両方を反映した予測、WP予測、GBI予測または固定重み予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る、スライスにおけるWP予測のオン/オフの設定および対象符号化ユニットにおけるGBI予測のオン/オフの設定と双予測処理の種類との対応関係の他の例を示す図である。 本実施形態に係る処理の一部を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部の処理の流れの他の例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部による統合重み係数の導出の一例を示す図である。 （ａ）から（ｄ）は本実施形態に係る重み予測部による導出した統合重み係数を用いたWP双予測重み予測の一例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部による統合重み係数およびオフセットの導出の例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部による統合重み係数およびオフセットの導出の例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部による統合重み係数およびオフセットの導出の例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部による、導出した統合重み係数を用いた双予測重み予測の一例を示す図である。 本実施形態に係る重み予測部の処理の流れの他の例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る重み予測部の処理の流れの他の例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る、スライスにおけるWP予測のオン/オフの設定および対象符号化ユニットにおけるGBI予測のオン/オフの設定と双予測処理の種類との対応関係の他の例を示す図である。 動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。 動画像符号化装置のインター予測画像生成部の構成を示すブロック図である。 インター予測パラメータ符号化部の構成を示す概略図である。
　　（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化ストリームを伝送し、伝送された符号化ストリーム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、動画像符号化装置（画像符号化装置）11、ネットワーク21、動画像復号装置（画像復号装置）31、及び動画像表示装置（画像表示装置）41を含んで構成される。
　動画像符号化装置11には画像Tが入力される。
　ネットワーク21は、動画像符号化装置11が生成した符号化ストリームTeを動画像復号装置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:登録商標）、BD（Blue-ray Disc:登録商標）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。
　動画像復号装置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、復号した１または複数の復号画像Tdを生成する。
　動画像表示装置41は、動画像復号装置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。動画像表示装置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。ディスプレイの形態としては、据え置き、モバイル、HMD等が挙げられる。また、動画像復号装置31が高い処理能力を有する場合には、画質の高い画像を表示し、より低い処理能力しか有しない場合には、高い処理能力、表示能力を必要としない画像を表示する。
　＜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代入演算子であり、||は論理和を示す。
　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）。
　abs(a)はaの絶対値を返す関数である。
　Int(a)はaの整数値を返す関数である。
　floor(a)はa以下の最大の整数を返す関数である。
　ceil(a)はa以上の最大の整数を返す関数である。
　a/dはdによるaの除算（小数点以下切り捨て）を表す。
　　＜符号化ストリームTeの構造＞
　本実施形態に係る動画像符号化装置11および動画像復号装置31の詳細な説明に先立って、動画像符号化装置11によって生成され、動画像復号装置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4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4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を復号するために動画像復号装置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4(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。
　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動画像復号装置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動画像復号装置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、weighted_bipred_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を復号するために動画像復号装置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4(b)に示すように、スライス0～スライスNS-1を含む（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0～スライスNS-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を復号するために動画像復号装置31が参照するデータの集合が規定されている。スライスは、図4(c)に示すように、スライスヘッダ、および、スライスデータを含んでいる。
　スライスヘッダには、対象スライスの復号方法を決定するために動画像復号装置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、インター予測は、単予測、双予測に限定されず、より多くの参照ピクチャを用いて予測画像を生成してもよい。以下、P、Bスライスと呼ぶ場合には、インター予測を用いることができるブロックを含むスライスを指す。
　また、スライスヘッダには、ピクチャパラメータセットPPSで通知された重み付き予測の適用を示すフラグ（weighted_pred_flag、weighted_bipred_flag）が１（重み付き予測の適用を示す）の場合、スライスヘッダで後述の重み予測パラメータ（重み係数、オフセット）を導出するために必要な情報が含まれる。これらの重み予測パラメータは、参照ピクチャ毎に指定される。
　なお、スライスヘッダは、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を復号するために動画像復号装置31が参照するデータの集合が規定されている。スライスデータは、図4(d)に示すように、CTU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4(e)には、処理対象のCTUを復号するために動画像復号装置31が参照するデータの集合が規定されている。CTUは、再帰的な４分木分割（QT（Quad Tree）分割）、２分木分割（BT（Binary Tree）分割）あるいは３分木分割（TT（Ternary Tree）分割）により符号化処理の基本的な単位である符号化ユニットCUに分割される。BT分割とTT分割を合わせてマルチツリー分割（MT（Multi Tree）分割）と呼ぶ。再帰的な４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（Coding Node）と称する。４分木、２分木、及び３分木の中間ノードは、符号化ノードであり、CTU自身も最上位の符号化ノードとして規定される。
　CTは、CT情報として、QT分割を行うか否かを示すQT分割フラグ（cu_split_flag）、MT分割の有無を示すMT分割フラグ（split_mt_flag）、MT分割の分割方向を示すMT分割方向（split_mt_dir）、MT分割の分割タイプを示すMT分割タイプ（split_mt_type）を含む。cu_split_flag、split_mt_flag、split_mt_dir、split_mt_type は符号化ノード毎に伝送される。
　cu_split_flagが１の場合、符号化ノードは４つの符号化ノードに分割される（図5(b)）。
　cu_split_flagが０の時、split_mt_flagが０の場合に符号化ノードは分割されず１つのCUをノードとして持つ（図5(a)）。CUは符号化ノードの末端ノードであり、これ以上分割されない。CUは、符号化処理の基本的な単位となる。
　split_mt_flagが１の場合に符号化ノードは以下のようにMT分割される。split_mt_typeが０の時、split_mt_dirが１の場合に符号化ノードは２つの符号化ノードに水平分割され（図5(d)）、split_mt_dirが０の場合に符号化ノードは２つの符号化ノードに垂直分割される（図AA%(c)）。また、split_mt_typeが１の時、split_mt_dirが１の場合に符号化ノードは３つの符号化ノードに水平分割され（図AA%(f)）、split_mt_dirが０の場合に符号化ノードは３つの符号化ノードに垂直分割される（図5(e)）。これらを図5(g)に示す。
　また、CTUのサイズが64x64画素の場合には、CU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、8x8画素、64x4画素、4x64画素、32x4画素、4x32画素、16x4画素、4x16画素、8x4画素、4x8画素、及び、4x4画素の何れかをとり得る。
　　（符号化ユニット）
　図4(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動画像復号装置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、CUは、CUヘッダCUH、予測パラメータ、変換パラメータ、量子化変換係数等から構成される。CUヘッダでは予測モード等が規定される。
　予測処理は、CU単位で行われる場合と、CUをさらに分割したサブCU単位で行われる場合がある。CUとサブCUのサイズが等しい場合には、CU中のサブCUは１つである。CUがサブCUのサイズよりも大きい場合、CUは、サブCUに分割される。たとえばCUが8x8、サブCUが4x4の場合、CUは水平２分割、垂直２分割からなる、４つのサブCUに分割される。
　予測の種類（予測モード）は、イントラ予測と、インター予測の２つがある。イントラ予測は、同一ピクチャ内の予測であり、インター予測は、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。
　変換・量子化処理はCU単位で行われるが、量子化変換係数は4x4等のサブブロック単位でエントロピー符号化してもよい。
　　（予測パラメータ）
　予測画像は、ブロック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、イントラ予測と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。
　インター予測パラメータを導出するためのシンタックス要素には、例えば、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がある。
　　（参照ピクチャリスト）
　参照ピクチャリストは、参照ピクチャメモリ306に記憶された参照ピクチャからなるリストである。図3は、参照ピクチャおよび参照ピクチャリストの一例を示す概念図である。図６(a)において、矩形はピクチャ、矢印はピクチャの参照関係、横軸は時間、矩形中のI、P、Bは各々イントラピクチャ、単予測ピクチャ、双予測ピクチャ、矩形中の数字は復号順を示す。図に示すように、ピクチャの復号順は、I0、P1、B2、B3、B4であり、表示順は、I0、B3、B2、B4、P1である。図６(b)に、ピクチャB3（対象ピクチャ）の参照ピクチャリストの例を示す。参照ピクチャリストは、参照ピクチャの候補を表すリストであり、１つのピクチャ（スライス）が１つ以上の参照ピクチャリストを有してもよい。図の例では、対象ピクチャB3は、L0リストRefPicList0およびL1リストRefPicList1の２つの参照ピクチャリストを持つ。個々のCUでは、参照ピクチャリストRefPicListX（X=0または1）中のどのピクチャを実際に参照するかを参照ピクチャインデックスrefIdxLXで指定する。図は、refIdxL0=2、refIdxL1=0の例である。なお、LXは、L0予測とL1予測を区別しない場合に用いられる記述方法であり、以降では、LXをL0、L1に置き換えることでL0リストに対するパラメータとL1リストに対するパラメータを区別する。
　　（マージ予測とAMVP予測）
　予測パラメータの復号（符号化）方法には、マージ予測（merge）モードとAMVP（Adaptive Motion Vector Prediction、適応動きベクトル予測）モードがあり、マージフラグmerge_flagは、これらを識別するためのフラグである。マージ予測モードは、予測リスト利用フラグpredFlagLX（または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を符号化データに含めずに、既に処理した近傍ブロックの予測パラメータから導出する用いるモードである。AMVPモードは、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を符号化データに含めるモードである。なお、動きベクトルmvLXは、予測ベクトルmvpLXを識別する予測ベクトルインデックスmvp_LX_idxと差分ベクトルmvdLXとして符号化される。また、マージ予測モードの他に、アフィンフラグaffine_flagにより識別されるアフィン予測モード、マッチングフラグfruc_flagにより識別されるマッチング予測モードがあってもよい。
　インター予測識別子inter_pred_idcは、参照ピクチャの種類および数を示す値であり、PRED_L0、PRED_L1、PRED_BIの何れかの値をとる。PRED_L0、PRED_L1は、各々L0リスト、L1リストで管理された１枚の参照ピクチャを用いる単予測を示す。PRED_BIはL0リストとL1リストで管理された２枚の参照ピクチャを用いる双予測BiPredを示す。
　マージインデックスmerge_idxは、処理が完了したブロックから導出される予測パラメータ候補（マージ候補）のうち、いずれの予測パラメータを対象ブロックの予測パラメータとして用いるかを示すインデックスである。
　　（動きベクトル）
　動きベクトルmvLXは、異なる２つのピクチャ上のブロック間のシフト量を示す。動きベクトルmvLXに関する予測ベクトル、差分ベクトルを、それぞれ予測ベクトルmvpLX、差分ベクトルmvdLXと呼ぶ。
　（インター予測識別子inter_pred_idcと予測リスト利用フラグpredFlagLX）
　インター予測識別子inter_pred_idcと、予測リスト利用フラグpredFlagL0、predFlagL1の関係は以下のとおりであり、相互に変換可能である。
　inter_pred_idc = (predFlagL1<<１)+predFlagL0
　predFlagL0 = inter_pred_idc & １
　predFlagL1 = inter_pred_idc >> １
　なお、インター予測パラメータは、予測リスト利用フラグを用いても良いし、インター予測識別子を用いてもよい。また、予測リスト利用フラグを用いた判定は、インター予測識別子を用いた判定に置き替えてもよい。逆に、インター予測識別子を用いた判定は、予測リスト利用フラグを用いた判定に置き替えてもよい。
　（双予測biPredの判定）
　双予測BiPredであるかのフラグbiPredは、２つの予測リスト利用フラグがともに１であるかによって導出できる。例えば以下の式で導出できる。
　biPred = (predFlagL0==1 && predFlagL1==1)
　あるいは、フラグbiPredは、インター予測識別子が２つの予測リスト（参照ピクチャ）を使うことを示す値であるか否かによっても導出できる。例えば以下の式で導出できる。
　biPred = (inter_pred_idc==PRED_BI) ? 1 : 0
　逆に、単予測の判定は、２つの予測リスト利用フラグの一方が１、他方が０であることによって導出できる。例えば以下の式で導出できる。
　uniPred = (predFlagL0==1 && predFlagL1==0) || (predFlagL0==0 && predFlagL1==1)もしくは、以下で判定できる。
　uniPred = inter_pred_idc == 0 || inter_pred_idc == 1
　　（動画像復号装置の構成）
　本実施形態に係る動画像復号装置31（図７）の構成について説明する。
　動画像復号装置31は、エントロピー復号部301、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。なお、後述の動画像符号化装置11に合わせ、動画像復号装置31にループフィルタ305が含まれない構成もある。
　パラメータ復号部302は、さらに、図示しない、ヘッダ復号部3020、CT情報復号部3021、及びCU復号部3022（予測モード復号部）を備えており、CU復号部3022はさらにTU復号部3024を備えている。これらを総称して復号モジュールと呼んでもよい。ヘッダ復号部3020は、符号化データからVPS、SPS、PPSなどのパラメータセット情報、スライスヘッダ（スライス情報）を復号する。CT情報復号部3021は、符号化データからCTを復号する。CU復号部3022は符号化データからCUを復号する。TU復号部3024は、TUに予測誤差が含まれている場合に、符号化データからQP更新情報（量子化補正値）と量子化予測誤差（residual_coding）を復号する。
　また、パラメータ復号部302は、図示しない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。
　また、以降では処理の単位としてCTU、CUを使用した例を記載するが、この例に限らず、サブCU単位で処理をしてもよい。あるいはCTU、CU、をブロック、サブCUをサブブロックと読み替え、ブロックあるいはサブブロック単位の処理としてもよい。
　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。エントロピー符号化には、シンタックス要素の種類や周囲の状況に応じて適応的に選択したコンテキスト（確率モデル）を用いてシンタックス要素を可変長符号化する方式と、あらかじめ定められた表、あるいは計算式を用いてシンタックス要素を可変長符号化する方式がある。前者のCABAC（Context Adaptive Binary Arithmetic Coding）は、符号化あるいは復号したピクチャ（スライス）毎に更新した確率モデルをメモリに格納する。そして、Pピクチャ、あるいはBピクチャのコンテキストの初期状態として、メモリに格納された確率モデルの中から、同じスライスタイプ、同じスライスレベルの量子化パラメータを使用したピクチャの確率モデルを設定する。この初期状態を符号化、復号処理に使用する。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予測誤差などがある。
　エントロピー復号部301は、分離した符号をパラメータ復号部302に出力する。分離した符号とは、例えば、予測モードpredMode、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等である。どの符号を復号するかの制御は、パラメータ復号部302の指示に基づいて行われる。
　　（インター予測パラメータ復号部の構成）
　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。また、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、予測パラメータメモリ307に記憶する。
　図８(a)は、本実施形態に係るインター予測パラメータ復号部303の構成を示す概略図である。インター予測パラメータ復号部303は、AMVP予測パラメータ導出部3032、加算部3038、マージ予測パラメータ導出部3036、アフィン予測部30372、マッチング予測部30373を含んで構成される。AMVP予測パラメータ導出部3032、マージ予測パラメータ導出部3036、アフィン予測部30372、マッチング予測部30373は、符号化装置、復号装置で共通する手段であるので、これらを総称して動きベクトル導出部（動きベクトル導出装置）と称してもよい。
　インター予測パラメータ復号部303は、インター予測に関連するシンタックス要素の復号をエントロピー復号部301に指示し、符号化データに含まれるシンタックス要素、例えば、アフィンフラグaffine_flag、マッチングフラグfruc_flag、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を抽出する。
　アフィンフラグaffine_flagが１、すなわち、アフィン予測モードを示す場合、アフィン予測部30372は、サブブロックのインター予測パラメータを導出する。
　マッチングフラグfruc_flagが１、すなわち、マッチング予測モードを示す場合、マッチング予測部30373は、サブブロックのインター予測パラメータを導出する。
　マージフラグmerge_flagが１、すなわち、マージ予測モードを示す場合、マージインデックスmerge_idxを復号し、マージ予測パラメータ導出部3036に出力する。
　マージフラグmerge_flagが０、すなわち、AMVP予測モードを示す場合、AMVP予測パラメータとして、例えば、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を復号する。AMVP予測パラメータ導出部3032は予測ベクトルインデックスmvp_LX_idxから予測ベクトルmvpLXを導出する。加算部3038では導出された予測ベクトルmvpLXと差分ベクトルmvdLXを加算し、動きベクトルmvLXを導出する。
　（アフィン予測部）
　アフィン予測部30372は対象ブロックのアフィン予測パラメータを導出する。本実施形態では、アフィン予測パラメータとして、対象ブロックの２つの制御点（V0、V1）の動きベクトル（mv0_x,mv0_y）（mv1_x,mv1_y）を導出する。具体的には、対象ブロックの隣接ブロックの動きベクトルから予測することにより、各制御点の動きベクトルを導出してもよいし、制御点の動きベクトルとして導出された予測ベクトルと符号化データから導出される差分ベクトルの和により、各制御点の動きベクトルを導出してもよい。
　（マージ予測）
　図９(a)は、本実施形態に係るマージ予測パラメータ導出部3036の構成を示す概略図である。マージ予測パラメータ導出部3036は、マージ候補導出部30361、マージ候補選択部30362を備える。なお、マージ候補は、予測リスト利用フラグpredFlagLX、動きベクトルmvLX、参照ピクチャインデックスrefIdxLXを含んで構成され、マージ候補リストに格納される。マージ候補リストに格納されたマージ候補には、所定の規則に従ってインデックスが割り当てられる。
　マージ候補導出部30361は、復号済の隣接ブロックの動きベクトルと参照ピクチャインデックスrefIdxLXをそのまま用いてマージ候補を導出する。それ以外に、マージ候補導出部30361は、後述する空間マージ候補導出処理、時間マージ候補導出処理、結合マージ候補導出処理、およびゼロマージ候補導出処理、時空間マージ候補導出処理を適用してもよい。
　　（空間マージ候補導出処理）
　空間マージ候補導出処理として、マージ候補導出部30361は、所定の規則に従って、予測パラメータメモリ307が記憶している予測パラメータ（予測リスト利用フラグpredFlagLX、動きベクトルmvLX、参照ピクチャインデックスrefIdxLX）を読み出し、マージ候補に設定する。参照ピクチャの指定方法は、例えば、対象ブロックから予め定めた範囲内にある隣接ブロック（例えば、対象ブロックの左端L、左下端BL、左上端AL、上端A、右上端ARにそれぞれ接するブロックの全部または一部）のそれぞれに係る予測パラメータである。各々のマージ候補をL, BL, AL, A, ARと呼ぶ。
　　（時間マージ候補導出処理）
　時間マージ導出処理として、マージ候補導出部30361は、対象ブロックの右下CBR、あるいは、中央の座標を含む参照画像中のブロックCの予測パラメータを、予測パラメータメモリ307から読み出してマージ候補とし、マージ候補リストmergeCandList[]に格納する。
　　（結合マージ候補導出処理）
　マージ候補導出部30361は、マージ候補リストに格納された２つの異なるマージ候補の動きベクトルと参照ピクチャインデックスを、それぞれL0、L1の動きベクトルとして組み合わせることで結合マージ候補を導出する。結合マージ候補をC0MBと呼ぶ。
　　（ゼロマージ候補導出処理）
　マージ候補導出部30361は、参照ピクチャインデックスrefIdxLXが0…Mであり、動きベクトルmvLXのX成分、Y成分が共に０であるゼロマージ候補Z0,…,ZMを導出しマージ候補リストに格納する。
　マージ候補リストmergeCandList[]に格納する順番は、例えば、空間マージ候補、時間マージ候補、結合マージ候補、ゼロマージ候補、つまり｛L,A,AR,BL,A,COL,COMB0,..,COMBM,Z0,Z1,…,ZM｝である。なお、利用可能でない（ブロックがイントラ予測等）参照ブロックはマージ候補リストに格納しない。
　マージ候補選択部30362は、マージ候補リストに含まれるマージ候補のうち、マージインデックスmerge_idxが割り当てられたマージ候補mergeCandList[merge_idx]を、対象ブロックのインター予測パラメータとして選択する。マージ候補選択部30362は選択したマージ候補を予測パラメータメモリ307に記憶するとともに、予測画像生成部308に出力する。
　　（時空間マージ候補導出処理）
　マージ候補導出部30361は、時間的に対象ブロックに隣接する参照画像上（たとえば直前のピクチャ）のブロックの動きベクトル、もしくは、空間的に対象ブロックに隣接するブロックの動きベクトルから、対象ブロックを分割して得られるサブブロックの動きベクトルを導出する。
　（AMVP予測）
　図９(b)は、本実施形態に係るAMVP予測パラメータ導出部3032の構成を示す概略図である。AMVP予測パラメータ導出部3032は、ベクトル候補導出部3033とベクトル候補選択部3034を備える。ベクトル候補導出部3033は、参照ピクチャインデックスrefIdxLXに基づいて予測パラメータメモリ307が記憶する復号済みの隣接ブロックの動きベクトルmvLXから予測ベクトル候補を導出し、予測ベクトル候補リストmvpListLX[]に格納する。
　ベクトル候補選択部3034は、予測ベクトル候補リストmvpListLX[]の予測ベクトル候補のうち、予測ベクトルインデックスmvp_LX_idxが示す動きベクトルmvpListLX[mvp_LX_idx]を予測ベクトルmvpLXとして選択する。ベクトル候補選択部3034は選択した予測ベクトルmvpLXを加算部3038に出力する。
　加算部3038は、AMVP予測パラメータ導出部3032から入力された予測ベクトルmvpLXと復号した差分ベクトルmvdLXを加算して動きベクトルmvLXを算出する。加算部3038は、算出した動きベクトルmvLXを予測画像生成部308および予測パラメータメモリ307に出力する。
　mvLX[0] = mvpLX[0]+mvdLX[0]
　mvLX[1] = mvpLX[1]+mvdLX[1]
　（マッチング予測部30373）
　マッチング予測部30373は、バイラテラルマッチング（Bilateral matching）またはテンプレートマッチング（Template matching）の何れかのマッチング処理を行うことにより、サブブロックの動きベクトルspMvLXを導出する。
　図１０は、(a)バイラテラルマッチング、(b)テンプレートマッチングを説明するための図である。マッチング予測モードはマージ候補の一つ（マッチング候補）として選択される。
　図１０(a)に示すように、バイラテラルマッチングでは、対象ピクチャCurPicにおけるサブブロックCurBLKの動きベクトルを導出するために、２枚の参照画像Ref0、Ref1が参照される。具体的には、まず、サブブロックCurBLKの左上座標を（xPb,yPb）と表現した時、参照ピクチャインデックスrefIdxL0によって指定される参照画像Ref0内の領域であって、
　　（xPos0,yPos0）=（xPb+mvL0[0],yPb+mvL0[1]）
によって特定される左上座標（xPos0,yPos0）を有するBlock_Aと、例えば参照ピクチャインデックスrefIdxL1によって指定される参照画像Ref1の領域であって、動きベクトル（mvL1[0],mvL1[1]）によって特定される左上座標（xPos1,yPos1）を有するBlock_Bとが設定される。L1の動きベクトルmvL1[]はL0ベクトルmvL0[]のスケーリングで導出しても良い。
　　（xPos1,yPos1） = (xPb+mvL1[0],yPb+mvL1[1])
ここで、
　　mvL1[0] = MvScale(mvL0[1], CurPic,Ref0,CurPic,Ref1)
　　mvL1[1] = MvScale(mvL1[1], CurPic,Ref0,CurPic,Ref1)
　そして、Block_AとBlock_Bとのマッチングコストが最小となるように導出された（MV0_x,MV0_y）をもとに、サブブロック毎に動きベクトルspMvL0を導出する。
　マッチング予測では対象ブロックの初期ベクトルを導出する（初期ベクトルサーチ）。次に、初期ベクトルを中心とする局所領域をさらにサーチし、マッチングコストが最小となるベクトルを、最終的な対象ブロックのブロックレベルの動きベクトルとする（ローカルサーチ）。
　続いて、各サブブロックの初期ベクトルを導出する（初期ベクトルサーチ）。次に、サブブロックの初期ベクトルを中心とする局所領域でステップサーチ等を行い、マッチングコストが最小となるベクトルをサブブロックの動きベクトルとして導出する（ローカルサーチ）。
　一方、図１０(b)は、テンプレートマッチングを説明する図である。テンプレートマッチングでは、対象ブロックの隣接領域Temp_Cur（テンプレート）と参照ピクチャ上の参照ブロックの隣接領域Temp_L0とのマッチングにより動きベクトルを導出する。
　より具体的には、例えば、参照ピクチャインデックスrefIdxL0によって指定される参照画像Ref0の領域であって、
　　（xPos0,yPos0）=（xPb+mvL0[0],yPb+mvL0[1]）
を左上座標（xPos0,yPos0）とする参照ブロックBlock_Aが設定される。次に、対象ピクチャCurPicにおいて対象ブロックCurBLKに隣接したテンプレート領域Temp_Curと、参照ピクチャRef0においてBlock_Aに隣接したテンプレート領域Temp_L0とが設定される。図では、テンプレート領域Temp_Curは、対象ブロックCurBLKの上側及び左側に隣接する領域とから構成されている。また、テンプレート領域Temp_L0は、Block_Aの上側及び左側に隣接する領域とから構成されている。
　このテンプレートを用いて、対象ブロックにおけるブロックレベルの初期ベクトル候補の中から、マッチングコストが最小となるベクトルを初期ベクトルとしてセットする。次に、初期ベクトルを中心とする局所領域をさらにサーチし、マッチングコストが最小となるベクトルを最終的な対象ブロックの動きベクトルとする（ローカルサーチ）。
　続いて、各サブブロックのテンプレートを取得し、各サブブロックの初期ベクトル候補から、初期ベクトルを導出する（初期ベクトルサーチ）。次に、サブブロックの初期ベクトルを中心とする局所領域でステップサーチ等を行う。そして、サブブロックの初期ベクトル付近のベクトル候補のマッチングコストを導出し、最小となるベクトルをサブブロックの動きベクトルとして導出する（ローカルサーチ）。
　ループフィルタ305は、符号化ループ内に設けたフィルタで、ブロック歪やリンギング歪を除去し、画質を改善するフィルタである。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、対象ピクチャ及び対象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、復号対象のCTUあるいはCU毎に予め定めた位置に予測パラメータを記憶する。具体的には、予測パラメータメモリ307は、パラメータ復号部302が復号した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等を記憶する。
　予測画像生成部308には、予測モードpredMode、予測パラメータ等が入力される。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、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）を用いてブロックもしくはサブブロックの予測画像を生成する。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、予測画像を生成するために参照する領域である。
　　（インター予測画像生成部309）
　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を用いてインター予測によりブロックもしくはサブブロックの予測画像を生成する。
　図１１は、本実施形態に係る予測画像生成部308に含まれるインター予測画像生成部309の構成を示す概略図である。インター予測画像生成部309は、動き補償部（予測画像生成装置）3091、重み予測部3094を含んで構成される。
　　（動き補償）
　動き補償部3091（補間画像生成部3091）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（予測リスト利用フラグpredFlagLX、参照ピクチャインデックスrefIdxLX、動きベクトルmvLX）に基づいて、参照ピクチャメモリ306から、参照ピクチャインデックスrefIdxLXで指定された参照ピクチャRefPicLXにおける、対象ブロックの位置を起点として動きベクトルmvLXだけシフトした位置にあるブロックを読み出すことによって補間画像（動き補償画像）を生成する。ここで、動きベクトルmvLXの精度が整数精度でない場合には、動き補償フィルタと呼ばれる小数位置の画素を生成するためのフィルタを施して、補間画像を生成する。
　動き補償部3091は、まず、予測ブロック内座標(x,y)に対応する整数位置(xInt,yInt)および位相(xFrac,yFrac)を以下の式で導出する。
　　xInt = xPb+(mvLX[0]>>(log2(MVBIT)))+x
　　xFrac = mvLX[0]&(MVBIT-1)
　　yInt = yPb+(mvLX[1]>>(log2(MVBIT)))+y
　　yFrac = mvLX[1]&(MVBIT-1)
ここで、(xPb,yPb)は、bW*bHサイズのブロックの左上座標、x=0…bW-1、y=0…bH-1であり、MVBITは、動きベクトルmvLXの精度（1/MVBIT画素精度）を示す。
　動き補償部3091は、参照ピクチャrefImgに補間フィルタを用いて水平補間処理を行うことで、一時的画像temp[][]を導出する。以下のΣはk=0..NTAP-1のkに関する和、shift1は値のレンジを調整する正規化パラメータ、offset1=1<<(shift1-1)である。
　temp[x][y] = (ΣmcFilter[xFrac][k]*refImg[xInt+k-NTAP/2+1][yInt]+offset1)>>shift1
　続いて、動き補償部3091は、一時的画像temp[][]を垂直補間処理により、補間画像Pred [][]を導出する。以下のΣはk=0..NTAP-1のkに関する和、shift2は値のレンジを調整する正規化パラメータ、offset2=1<<(shift2-1)である。
　　Pred[x][y] = (ΣmcFilter[yFrac][k]*temp[x][y+k-NTAP/2+1]+offset2)>>shift2　なお、双予測の場合は、上記のPred[][]をL0リスト、L1リスト毎に導出し（補間画像PredL0[][]とPredL1[][]と呼ぶ）、補間画像PredL0[][]と補間画像PredL1[][]から補間画像Pred[][]を生成する。
　　（重み予測：Weighted prediction(WP)予測）
　重み予測部3094は、補間画像PredLXに重み係数を乗算することによりブロックの予測画像を生成する。本明細書では、「重み係数」を「重み」とも表現する。予測リスト利用フラグの一方（predFlagL0もしくはpredFlagL1）が１（単予測）、かつ、重み予測を用いない場合、補間画像PredLX（LXはL0もしくはL1）を画素ビット数bitDepthに合わせる以下の式の処理を行う。
　　Pred[x][y] = Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,(PredLX[x][y]+offset1)>>shift1)
　ここで、shift1=Max(2,14-bitDepth)、offset1=1<<(shift1-1)である。
　また、参照リスト利用フラグの両者（predFlagL0とpredFlagL1）が１（双予測BiPred）、かつ、重み予測を用いない場合、補間画像PredL0、PredL1を平均し画素ビット数に合わせる以下の式の処理を行う。
　　Pred[x][y] = Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,(PredL0[x][y]+PredL1[x][y]+offset2)>>shift2)
ここで、shift2=shift1+1、offset2=1<<(shift2-1)である。
　さらに、単予測、かつ、重み予測を行う場合、重み予測部3094は重み予測係数w0とオフセットo0を符号化データから導出し、以下の式の処理を行う。
　　Pred[x][y] = Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,((PredLX[x][y]*w0+1<<(log2Wd-1))>>log2Wd)+o0)
　ここで、log2Wdは所定のシフト量を示す変数である。
　さらに、双予測BiPred、かつ、重み予測を行う場合、重み予測部3094は重み係数w0、w1、o0、o1を符号化データから導出し、以下の式の処理を行う。
　　Pred[x][y] = Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,(PredL0[x][y]*w0+PredL1[x][y]*w1+((o0+o1+1)<<log2Wd))>>(log2Wd+1))
　インター予測画像生成部309は生成したブロックの予測画像を加算部312に出力する。
　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変換係数を逆量子化して変換係数を求める。この量子化変換係数は、符号化処理において、予測誤差に対して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。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、予測誤差を算出する。逆量子化・逆変換部311は予測誤差を加算部312に出力する。
　加算部312は、予測画像生成部308から入力されたブロックの予測画像と逆量子化・逆変換部311から入力された予測誤差を画素毎に加算して、ブロックの復号画像を生成する。加算部312はブロックの復号画像を参照ピクチャメモリ306に記憶し、また、ループフィルタ305に出力する。
　（補間画像に重み係数を乗算して予測画像を生成する例）
　上述の「重み予測：Weighted prediction(WP)予測」では、補間画像に重み係数を乗算して予測画像を生成する例を説明した。ここでは、WP予測を用いて予測画像を生成する処理の詳細および補間画像に重み係数を乗算して予測画像を生成する他の例について説明する。
　　（WP予測を用いて予測画像を生成する処理）
　WP予測を用いて予測画像を生成する場合、動画像符号化装置11は、スライス単位で参照ピクチャ毎の重みとオフセットを動画像復号装置31に送付する。
　図１２は、動画像復号装置31の重み予測部3094がWP予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　図１２に示すように、重み予測部3094は、スライスにおいてWP予測がオンに設定されているか否かを判断する（S201）。WP予測がオンに設定されているか否かは、ピクチャパラメータセットPPSで通知された重み付き予測の適用を示すフラグ（weighted_pred_flag、weighted_bipred_flag）が１（重み付き予測の適用を示す）か否かで判定する。なお、weighted_pred_flagはPスライスでの重み予測の適用を示すフラグであり、weighted_bipred_flagはBスライスでの重み予測の適用を示すフラグである。WP予測がオンに設定されている場合（S201にてYES）、重み予測部3094は、参照ピクチャ毎に指定された重みw0、w1とオフセットo0、o1とを用いてWP予測にて予測画像を生成する（以下、WP予測を重み予測、可変重み予測とも呼ぶ）。
　WP予測では、はじめに、インター予測パラメータ復号部303は、符号化データから重み係数の精度luma_log2_weight_denom、重み係数の差分値delta_luma_weight_l0およびオフセットluma_offset_l0を復号する。
　次に、重み予測部3094は、WP予測がL0予測である(predFlagL0=1)か否かを判断する（S210）。WP予測がL0予測である場合（S210でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S211）。
　pred[x][y]=Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,((predL0[x][y]*w0+1<<(log2Wd-1))>>log2Wd)+o0)
　なお、重み予測部3094は、上記または下記に説明するWP予測による予測画像を示す式において用いられる重み係数（w0、w1）およびオフセット（o0、o1）を以下の式から導出する。
　LumaWeightL0[i]=(1<<luma_log2_weight_denom)+delta_luma_weight_l0[i]
　LumaWeightL1[i]=(1<<luma_log2_weight_denom)+delta_luma_weight_l1[i]
　log2Wd=luma_log2_weight_denom+shift1
　WpOffsetBdShiftY=BitDepthY-8
　w0=LumaWeightL0[refIdxL0]
　w1=LumaWeightL1[refIdxL1]
　o0=luma_offset_l0[refIdxL0]<<WpOffsetBdShiftY
　o1=luma_offset_l1[refIdxL1]<<WpOffsetBdShiftY
　WP予測がL0予測でない場合（S210でNO）、重み予測部3094は、WP予測がL1予測である(predFlagL1=1)か否かを判断する（S212）。WP予測がL1予測である場合（S212でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S213）。
　pred[x][y]=Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,((predL1[x][y]*w1+1<<(log2Wd-1))>>log2Wd)+o1)
　WP予測がL1予測でない場合（S212でNO）、WP予測は双予測重み予測となり、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S214）。
　pred[x][y]=Clip3(0,(1<<bitDepth)-1,(predL0[x][y]*w0+predL1[x][y]*w1+((o0+o1+1) <<log2Wd))>>(log2Wd+1))
　また、スライスにおいてWP予測がオフに設定されている場合（S201でNO）、重み予測部3094は、デフォルト（defalut）の重み係数を用いて予測画像を生成する（以下、デフォルトの重み係数を用いた予測画像の生成を固定重み予測とも呼ぶ）。固定重み予測では、はじめに、重み予測部3094は、予測がL0予測であるか否かを判断する（S202）。予測がL0予測である場合（S202でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S203）。
　pred[x][y]=(predL0[x][y]+offset1)>>shift1
　予測がL0予測でない場合（S202でNO）、重み予測部3094は、予測がL1予測であるか否かを判断する（S204）。予測がL1予測である場合（S204でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S205）。
　pred[x][y]=(predL1[x][y]+offset1)>>shift1
　予測がL1予測でない場合（S204でNO）、予測は双予測重み予測となり、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S206）。
　pred[x][y]=(predL0[x][y]+predL1[x][y]+offset2)>>shift2
　なお、shift1、shift2、offset1、offset2は下式で表される。
　shift1=Max(2,14-bitDepth)
　shift2=Max(3,15-bitDepth)=shift1+1
　offset1=1<<(shift1-1)
　offset2=1<<shift1
　導出した予測画像pred[][]は重み予測部3094から出力される。
　　（Generalized bi-prediction（GBI予測）を用いて予測画像を生成する処理）
　次に、補間画像に重み係数を乗算して予測画像を生成する他の例として、GBI予測を用いて予測画像を生成する処理について説明する。GBI予測では、重み予測部3094は、双予測におけるL0補間画像predL0およびL1補間画像predL1に重み係数（gbw0、gbw1）を乗算して予測画像Predを生成する。予測画像Predの生成は以下の式で表すことができる。
　Pred=(gbw0*predL0+gbw1*predL1+roundGbi)>>log2Gbi2
　log2Gbi2=log2Gbi+shift1-1
　また、GBI予測を用いて予測画像を生成する場合、重み予測部3094は、重み係数を符号化ユニット単位で切り替える。すなわち、動画像符号化装置11の重み予測部10112は、符号化ユニット毎に重み係数を設定する。GBI予測においては、複数の重み係数候補が予め規定されており、gbiIndexはテーブルに含まれる複数の重み係数候補のうち特定の重み係数候補を示す。
　例えば、重み予測部3094は、以下の式に示すように、重み係数gbw1としてgbiIndexが示す重み係数gbw1をテーブルgbwTable[]から選択し、gbw0についてはgbw0=1-gbw1にて導出する。
　gbw1=gbwTable[gbiIndex]
　なお、重み係数の異なる組合せを有するテーブルgbwTable[]が複数あり、重み予測部3094は、ピクチャ構造がLowDelay（LB）であるか否かに応じて、重み係数の選択に用いる当該テーブルを切り替えてもよい。
　図１３は、GBI予測において用いられる複数の重み係数候補を含むテーブルgbwTable[]の一例を示す図である。図１３の（ａ）は、ピクチャ構造がLowDelay（LB）である場合に用いられるgbwTable[]の一例を示している。図１３の（ａ）に示すgbwTable[]は、下記の式で示すことができる。
　gbwTable[]={-2,3,4,5,10}
　また、図１３の（ａ）に示すgbwTable[]においては、gbiIndexは0～4の値をとり、バイナリ表現(Binarization of gbiIndex)で、″0000″、″001″、″1″、″01″、″0001″と表される。0～4の値のそれぞれは、重み係数候補の-1/4、3/8、1/2、5/8、5/4に対応している。
　重み係数候補の優先順序としては、4/8,5/8,3/8,10/8,-2/8となり、負の重み係数候補を含んでいる。ここで最も優先順位の高いgbiIndexの値をdefaultGbiIndexで示す。上記テーブルの場合にはdefaultGbiIndex=2である。
　なお、下記のようにgbwTable[]は優先順序順に並べても良い。この場合、defaultGbiIndex=0である。
　gbwTable[]={4,5,3,10,-2}
　図１３の（ｂ）は、ピクチャ構造がLowDelay以外（RA）である場合に用いられるgbwTable[]の一例を示している。図１３の（ｂ）に示すgbwTable[]は、下記の式で示すことができる。defaultGbiIndex=1である。
　gbwTable[]={3,4,5}
　なお、下記のようにgbwTable[]は優先順序順に並べても良い。この場合、defaultGbiIndex=0である。
　gbwTable[]={4,5,3}
　また、図１３の（ｂ）に示すgbwTable[]においては、gbiIndexは0～2の値をとり、バイナリ表現(Binarization of gbiIndex)で、″00″、″1″、″01″と表される。0～2の値のそれぞれは、重み係数候補の3/8、1/2、5/8、に対応している。
　重み係数候補の優先順序としては、4/8、5/8、3/8となるが、5/8および3/8はバイナリ表現のビット数が同じでありctxが異なるだけなので優先順序は同じである。
　AMVP予測モードにおいてGBI予測が用いられる場合、動画像符号化装置11は、符号化ユニット単位で符号化されたgbiIndexを動画像復号装置31に送付する。また、マージ予測モードにおいてGBI予測が用いられる場合、インター予測パラメータ復号部303は、マージインデックスmerge_idxを復号し、重み予測部3094は符号化ユニット単位でgbiIndexを導出する。すなわち、マージモードでは、対象ブロックにおける重み係数は、マージ候補の重み係数が継承される。なお、マージモードにおける、対象ブロックの重み係数の導出においては、マージインデックスmerge_idxで指定されたマージ候補の重み係数が設定される。
　（予測モードの選択）
　次に、図１４を参照して、動画像復号装置31におけるGBI予測を用いた予測モードの選択処理について説明する。図１４は、動画像復号装置31における予測モードの選択処理の流れを示すフローチャートである。
　図１４に示すように、予測パラメータ復号部302は、まず、スキップフラグを復号する（S301）。スキップフラグがスキップモードであることを示している場合（S302でYES）、予測モードはマージモードとなり（S303）、予測パラメータ復号部302はマージインデックスを復号し（S3031）、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出する。
　スキップフラグがスキップモードであることを示していない場合（S302でNO）、予測パラメータ復号部302は、予測モードフラグを復号する（S304）。予測モードフラグがイントラ予測モードであることを示している場合（S305でYES）、予測モードはイントラ予測モードとなる（S306）。
　予測モードフラグがイントラ予測モードであることを示していない場合（S305でNO）、予測パラメータ復号部302は、マージフラグを復号する（S307）。マージフラグがマージモードであることを示している場合（S308でYES）、予測モードはマージモードとなり（S303）、予測パラメータ復号部302はマージインデックスを復号する（S3031）。
　マージフラグがマージモードであることを示していない場合（S308でNO）、予測モードはAMVPモードとなる（S309）。
　AMVPモードにおいて、予測パラメータ復号部302はインター予測識別子inter_pred_idcを復号する（S3090）。続いて、予測パラメータ復号部302は差分ベクトルmvdLXを復号する（S3092）。続いて、予測パラメータ復号部302はgbiIndexを復号し（S3094）、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数をgbwTable[]の重み係数候補から選択する。
　次に、重み予測部3094がGBI予測を用いて予測画像を生成する処理について説明する。図１５は、重み予測部3094がGBI予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　図１５に示すように、重み予測部3094は、対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されているか否かを判断する（S401）。GBI予測がオンに設定されているか否かは、予測パラメータ復号部302で復号されたgbiIndexが2(=defaultGbiIndex)か否かで判断する。gbiIndexが2の場合、図１３の（ａ）に示すように重み係数は1/2であり、通常の重み予測と同じである。従って、gbiIndexが2の場合はGBI予測がオフ、それ以外はGBI予測がオンと判定する。対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されている場合（S401にてYES）、重み予測部3094は、予測がL0予測であるか否かを判断する（S410）。予測がL0予測である場合（S410でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S411）。
　pred[x][y]=(predL0[x][y]+offset1)>>shift1
　予測がL0予測でない場合（S410でNO）、重み予測部3094は、予測がL1予測であるか否かを判断する（S412）。予測がL1予測である場合（S412でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S413）。
　pred[x][y]=(predL1[x][y]+offset1)>>shift1
　予測がL1予測でない場合（S412でNO）、予測は双予測（bipred）となり、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出し（S414）、以下の式を用いて、GBI予測を用いた予測画像の生成を行う（S415）。
　pred[x][y]=(predL0[x][y]*gbw0+predL1[x][y]*gbw1+1<<log2Gbi2)>>(log2Gbi2+1)
　log2Gbi2=log2Gbi+shift1-1
　なお、shift1１は下式で表現される。
　shift1=Max(2,14-bitDepth)
　また、対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオフに設定されている場合（S401でNO）、重み予測部3094は、デフォルト（defalut）の重み係数を用いて予測画像を生成する。はじめに、重み予測部3094は、予測がL0予測であるか否かを判断する（S402）。予測がL0予測である場合（S402でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S403）。
　pred[x][y]=(predL0[x][y]+offset1)>>shift1
　予測がL0予測でない場合（S402でNO）、重み予測部3094は、予測がL1予測であるか否かを判断する（S404）。予測がL1予測である場合（S404でYES）、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S405）。
　pred[x][y]=(predL1[x][y]+offset1)>>shift1
　予測がL1予測でない場合（S404でNO）、予測は双予測重み予測（bipred）となり、重み予測部3094は以下の式を用いて予測画像を生成する（S406）。
　pred[x][y]=(predL0[x][y]+predL1[x][y]+offset2)>>shift2
　なお、shift1、shift2は下式で表現される。
　shift1=Max(2,14-bitDepth)
　shift2=Max(3,15-bitDepth)=shift1+1
　　（WP予測およびGBI予測を併用する例）
　上述のように、WP予測およびGBI予測を用いた予測はそれぞれが重み係数を有している。そのため、どちらの重み係数を用いるかという点で、WP予測およびGBI予測を単純に併用することは困難となり得る。例えば、WP予測によって生成した予測画像に、GBI予測を用いた予測を行った場合、計算量が大きくなるという問題が生じ得る。
　以下に、WP予測およびGBI予測を併用して予測画像を生成する構成の例について説明する。
　以下に示す例は次のように表現することもできる。重み予測部3094は以下の重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを用いて予測画像を生成する。
　（１）WP予測に用いられる、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される重み係数及びオフセットであって、スライス単位で動画像符号化装置11から送付される、参照画像（第１の単位領域）毎に設定された第１の重み係数及びオフセットの少なくとも何れか。
　（２）GPI予測に用いられる、上記第１の単位領域とは異なる第２の単位領域（符号化ユニット単位）毎に設定された第２の重み係数。
　上記の構成によれば、重み予測およびＧＢＩ予測を適応的に併用することができる。
　　　（WP予測とGBI予測とを排他的に動作させることにより併用する例）
　本例においては、重み予測部3094は、WP予測とGBI予測とを排他的に動作させることにより併用する。
　　　　（gbiIndexが示す値に応じて、WP予測およびGBI予測の何れかが選択される例）
　本例においては、gbiIndexが示す値（符号化データから復号したシンタックスの値）に応じて、重み予測部3094はWP予測およびGBI予測の何れかを選択する。
　上記の構成によれば、重み予測部3094は、シンタックスの値に応じて、第１の予測モード（プライマリーモード、WP予測）、及び、第２の予測モード（セカンダリモード、GBI予測）の何れかを選択する。そのため、WP予測およびGBI予測を排他的に動作させることができる。
　図１６は、重み予測部3094がWP予測、GBI予測または固定重み予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　図１６に示すように、重み予測部3094は、スライスにおいてWP予測がオンに設定されているか否かを判断する（S500）。S500における判断方法はS201と同じである。スライスにおいてWP予測がオンに設定されている場合（S500にてYES）、重み予測部3094はスライスヘッダにおいてGBI予測がオンに設定されているか否かを判断する（S520）。GBI予測がオンに設定されているか否かは、スライスヘッダで通知されるgbiPriFlagが0か否かで判定する。gbiPriFlagについては後述する。スライスヘッダにおいてGBI予測がオフに設定されている場合（S520でNO）もしくはGBI予測がオンではあるが、gbiIndexが所定の値defaultGbiIndexである場合には（S521でYES）、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数およびオフセットを導出する（S522）。そして、処理はS523に続き、重み予測部3094はWP予測を用いて予測画像を生成する。図１６に示すS523からS527の処理は、上述の「WP予測を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS210からS214の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　図１７は、スライスヘッダにおいてGBI予測がオンに設定された場合の処理の流れを示すフローチャートである。重み予測部3094は、対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されているか否かを判断する。GBI予測がオンに設定されているか否かの判定は、S401と同じである。つまり、予測パラメータ復号部302が復号したgbiIndexが示す値に応じて、重み予測部3094がWP予測（GBI予測オフ）およびGBI予測の何れかを選択する（S521）。例えば、重み予測部3094はgbiIndexがdefaultGbiIndexを示しているか否かを判断してもよい。図１７は、図１６におけるS520でYESの場合に続く処理の詳細を示している。
　gbiIndexが所定の値defaultGbiIndexを示している場合（S521でYES）、処理はS522に続く。すなわち、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数およびオフセットを導出し（S522）、WP予測を用いて予測画像を生成する。
　gbiIndexが所定の値defaultGbiIndexを示していない場合（S521でNO）、処理はS510に続く。すなわち、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数およびオフセットを導出し（S514）、GBI予測を用いて予測画像を生成する。図１６および図１７に示すS510からS515の処理は、上述の「Generalized bi-prediction（GBI予測）を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS410からS415の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　なお、重み予測部3094がWP予測（WP予測と同じ処理）を用いてGBI予測の予測画像を生成する場合には以下のように重み係数を設定してもよい。
　log2Wd=log2Gbi2
　w0=gbw0
　w1=gbw1
　o0=o1=0
　また、図１６に示すように、スライスにおいてWP予測がオフに設定されている場合（S500にてNO）、重み予測部3094は対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されているか否かを判断する（S501）。GBI予測がオンに設定されているか否かの判定はS401と同じである。対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されている場合（S501でYes）、処理はS510に続く。対象符号化ユニットにおいてGBI予測がオフに設定されている場合（S501でNO）、処理はS502に続き、重み予測部3094はデフォルト（defalut）の重み係数を用いて予測画像を生成する。図１６に示すS502からS506の処理は、上述の「Generalized bi-prediction（GBI予測）を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS402からS406の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　図１８は、本例における、スライスにおけるWP予測のオン/オフの設定および対象符号化ユニットにおけるGBI予測のオン/オフの設定と双予測処理の種類との対応関係を示す図である。
　図１８に示すように、WP予測がオンであり、かつ、スライスレベルのGBI予測がオフである場合、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数を導出し、WP予測を用いて双予測処理を行う。
　また、WP予測がオンであり、かつ、スライスレベルのGBI予測がオンに設定されており、CUレベルのgbiIndexが所定の値を示す場合、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数を導出し、WP予測を用いて双予測処理を行う。
　また、WP予測がオンであり、かつ、スライスレベルのGBI予測がオンに設定されており、CUレベルのgbiIndexが所定の値以外の値を示す場合、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出し、GBI予測を用いて双予測処理を行う。
　また、WP予測がオフであり、かつ、CUレベルのGBI予測がオフである場合、重み予測部3094は固定重み予測を用いて双予測処理を行う。
　また、WP予測がオフであり、かつ、CUレベルのGBI予測がオンである場合、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出し、GBI予測を用いて双予測処理を行う。
　図１９は、重み予測部3094が行うgbiIndexが所定の値を示しているか否かの判断の一例を示している。すなわち、図１９は、図１６および図１７に示すS521における判断の一例を示す図である。図１９に示す例では、重み予測部3094はgbiIndexがdefaultGbiIndex(例えば2)の値を示しているか否かを判断する。既に説明したようにdefaultGbiIndexは0であってもよくこの場合には、gbiIndexが0であるか否かを判定する。
　また、図２０は、重み予測部3094が行うgbiIndexが所定の値を示しているか否かの判断の他の一例を示している。図２０に示す例では、重み予測部3094はgbiIndexが示す値が、1/2の重み係数を示す値であるか否かを判断する。
　　　　（gbiPriFlagが示す値に応じて、WP予測およびGBI予測の何れかが選択される例）
　本例においては、gbiPriFlagが示す値（符号化データ（スライスヘッダ）から復号したシンタックスの値）に応じて、重み予測部3094はWP予測およびGBI予測の何れかを選択する。
　はじめに、図２１を参照して、動画像復号装置31におけるWP予測およびGBI予測の選択処理について説明する。図２１は、動画像復号装置31における予測モードの選択処理の流れを示すフローチャートである。図２１に示すS301からS308までの処理は、上述の「Generalized bi-prediction（GBI予測）を用いて予測画像を生成する処理」の「予測モードの選択」にて説明した処理と同様のためここでの説明は繰り返さない。
　マージフラグがマージモードであることを示していない場合（S308でNO）、予測モードはAMVPモードとなる（S309）。
　AMVPモードにおいて、予測パラメータ復号部302はインター予測識別子inter_pred_idcを復号する（S3090）。続いて、予測パラメータ復号部302は差分ベクトルmvdLXを復号する（S3092）。続いて、重み予測部3094は、スライスヘッダで通知されたgbiPriFlagが示す値が０か１かを判断する（S600）。
　gbiPriFlagが示す値が０である場合（S600でNO）、予測パラメータ復号部302はgbiIndexを復号し（S3094）、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数をgbwTable[]の重み係数候補から選択する。
　gbiPriFlagが示す値が１である場合（S600でYES）、予測パラメータ復号部302はWP予測を用いて予測画像を生成する。なお、gbiPriFlagの値が１である場合の予測をプライマリーモードとも呼ぶ。
　上述のS600以降の処理の詳細について説明する。図２２は、gbiPriFlagが示す値に応じて、重み予測部3094がWP予測およびGBI予測の何れかを選択する処理の流れを示すフローチャートである。図２２は、図２１におけるS600の処理に続く処理の詳細を示している。
　予測パラメータ復号部302はgbiPriFlagを復号し、図２２に示すように重み予測部3094はgbiPriFlagが示す値が０か１かを判断する（S600）。
　gbiPriFlagが１の値を示している場合（S600でYES）、処理はS522に続く。すなわち、重み予測部3094は重み係数およびオフセットを導出し（S522）、処理はS523に続き、重み予測部3094はWP予測を用いて予測画像を生成する。図２２に示すS523からS527の処理は、上述の「WP予測を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS210からS214の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　gbiPriFlagが0の値を示している場合（S600でNO）、予測パラメータ復号部302はgbiIndexを復号し、処理はS510に続く。図２２に示すS510からS515の処理は、上述の「Generalized bi-prediction（GBI予測）を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS410からS415の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。重み予測部3094は、予測が双予測となった場合、GBI予測を用いて予測画像を生成する。
　また、図２３は、gbiPriFlagが示す値に応じて、重み予測部3094がWP予測およびGBI予測の何れかを選択する処理の流れの他の例を示すフローチャートである。
　図２２に示す処理では、重み予測部3094は、GBI予測を行うGBI予測部およびWP予測を行うWP予測部を備えており、GBI予測部およびWP予測の各部が予測画像生成までの処理を行ってもよい。一方で、図２３に示すように、重み予測部3094は、単予測において、GBI予測を行うGBI予測部およびWP予測を行うWP予測部を備えており、双予測において、GBI予測部およびWP予測部はGBI予測に用いる重み係数の導出（S514）およびWP予測による双予測に用いる重み係数の導出（S522）までの処理を行ってもよい。双予測における予測画像生成（S530）については、GBI予測およびWP予測に関わらず、導出された上記の重み係数を用いて共通の双予測画像生成部が行ってもよい。
　　　（WP予測およびGBI予測に用いられる重み係数から統合重み係数を導出する例）
　本例においては、重み予測部3094は、WP予測に用いる重み係数と、GBI予測に用いる重み係数とを参照して統合重み係数を導出する。WP予測に用いる重み係数及びオフセットは、第１の単位領域としてスライス毎に設定された参照ピクチャ毎の重み係数及びオフセットである。また、GBI予測に用いる重み係数は、第２の単位領域として符号化ユニット毎に導出される重み係数である。重み予測部3094は、導出した統合重み係数を用いて予測画像を生成する。
　上記の構成によれば、重み予測部3094は、統合重み係数を導出し、当該統合重み係数を用いて予測画像を生成する。すなわち、重み予測部3094は、WP予測とＧＢＩ予測との両方の予測を反映した予測画像を生成することができる。よって、精度の高い予測が生成することができる。
　図２４は、重み予測部3094がWP予測とGBI予測との両方を反映した予測（WP+GBI）、WP予測、GBI予測または固定重み予測を用いて予測画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　図２４に示すように、重み予測部3094は、スライスにおいてWP予測がオンに設定されているか否かを判断する（S500）。スライスにおいてWP予測がオンに設定されている場合（S500にてYES）、重み予測部3094は符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されているか否かを判断する（S700）。
　符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されている場合（S700でYES）、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数およびオフセットを導出する（S701）。
　次に、重み予測部3094は、WP予測がL0予測であるか否かを判断する（S702）。WP予測がL0予測である場合（S702でYES）、重み予測部3094はL0予測を用いて予測画像を生成する（S703）。S703におけるL0予測を用いた予測画像の生成は、上述した図１２に示すS211と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　WP予測がL0予測でない場合（S702でNO）、重み予測部3094は、WP予測がL1予測であるか否かを判断する（S704）。WP予測がL1予測である場合（S704でYES）、重み予測部3094はL1予測を用いて予測画像を生成する（S705）。S705におけるL1予測を用いた予測画像の生成は、上述の図１２に示すS213と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　WP予測がL1予測でない場合（S704でNO）、WP予測は双予測重み予測となり、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出する（S706）。続いて、重み予測部3094はWP予測およびGBI予測に用いられる重み係数から統合重み係数を導出する（S707）。続いて、重み予測部3094は導出した統合重み係数を用いた双予測重み予測にて予測画像を生成する（S708）。
　また、GBI予測がオフに設定されている場合（S700でNO）、重み予測部3094は、WP予測に用いる重み係数およびオフセットを導出する（S522）。そして、処理はS523に続き、重み予測部3094はWP予測を用いて予測画像を生成する。図２４に示すS523からS527の処理は、上述の「WP予測を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS210からS214の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　また、スライスにおいてWP予測がオフに設定されている場合（S500でNO）、重み予測部3094は符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されているか否かを判断する（S501）。符号化ユニットにおいてGBI予測がオフに設定されている（S501でNO）、処理はS502に続き、重み予測部3094は固定重み予測を用いて予測画像を生成する。S502からS506の処理は、上述の「gbiIndexが示す値に応じて、WP予測およびGBI予測の何れかが選択される例」にて説明した処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　また、符号化ユニットにおいてGBI予測がオンに設定されている（S501でYES）、処理はS510に続く。S510からS515の処理は、上述の「gbiIndexが示す値に応じて、WP予測およびGBI予測の何れかが選択される例」にて説明した処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。
　図２５は、本例における、スライスにおけるWP予測のオン/オフの設定および対象符号化ユニットにおけるGBI予測のオン/オフの設定と双予測処理の種類との対応関係を示す図である。
　図２５に示すように、スライスレベルでのWP予測がオンであり、かつ、符号化ユニットレベルのGBI予測がオフである場合、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数を導出し、WP予測を用いて双予測重み予測を行う。
　また、スライスレベルでのWP予測がオンであり、かつ、符号化ユニットレベルのGBI予測がオンに設定されている場合、重み予測部3094はWP予測とGBI予測に用いる重み係数を導出する。そして、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数と、GBI予測に用いる重み係数とから統合重み係数を導出する。重み予測部3094は導出した統合重み係数を用いて双予測重み予測を行う。
　また、WP予測がオフであり、かつ、符号化ユニットレベルのGBI予測がオフである場合、重み予測部3094は固定重み予測を用いて双予測重み予測を行う。
　また、WP予測がオフであり、かつ、符号化ユニットレベルのGBI予測がオンである場合、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出し、GBI予測を用いて双予測重み予測を行う。
　また、図２６は、図２４の処理の一部を示す図である。例えば、重み予測部3094は、GBI予測を行うGBI予測部およびWP+GBI予測を行うWP+GBI予測部を備えており、GBI予測部およびWP+GBI予測の各部が各予測を用いる予測画像生成の処理を行ってもよい。
　また、図２７は、重み予測部3094がWP+GBI予測およびGBI予測の何れかを選択する処理の流れの他の例を示すフローチャートである。重み予測部3094は、GBI予測に用いる重み係数を導出するGBI重み係数導出部およびWP+GBI予測に用いる重み係数を導出するWP+GBI重み係数導出部を備えていてもよい。GBI重み係数導出部およびWP+GBI重み係数導出部の各部はGBI予測に用いる重み係数の導出（S514）およびWP+GBI予測による双予測に用いる重み係数の導出（S707）までの処理を行ってもよい。双予測における予測画像生成（S720）については、GBI予測およびWP+GBI予測に関わらず、導出された上記の重み係数を用いて共通の双予測予測画像生成部が行ってもよい。
　　　　（WP予測およびGBI予測に用いられる重み係数を加算して統合重み係数を導出する例）
　次に、統合重み係数の導出の一例について説明する。本例においては、重み予測部3094は、WP予測に用いる重み係数またはGBI予測に用いる重み係数をシフト処理することによって精度を揃えてから、加算して（相加平均に相当）統合重み係数を導出する。
　詳細には、WP予測に用いる重み係数の精度およびGBI予測に用いる重み係数の精度のうち高い精度の方に合わせて、WP予測に用いる重み係数またはGBI予測に用いる重み係数をシフト処理する。
　図２８は、重み予測部3094による統合重み係数の導出の一例を示す図である。
　図２８に示すように、WP予測のシフト量luma_log2_weight_denom+1と、GBI予測のシフト量（ここでは3+1）を比較し、WP予測のシフト値log2WdがGBI予測のシフト値3よりも大きい場合には、その差分値（shift=luma_log2_weight_denom-3）だけ、GBI予測の重みをシフトして(gbw0 << shift), w1 = w1 + (gbw1 << shift)、WP予測の重みw0, w1に加算する。最終的なシフト量は、luma_log2_weight_denom+shift1+1とする。
　w0 = w0 + (gbw0 << shift)
　w1 = w1 + (gbw1 << shift)
　log2Wd = log2Wd + 1
　逆に、WP予測のシフト量log2Wd+1がGBI予測のシフト量3+1よりも小さい場合には、その差分値（shift= 3-luma_log2_weight_denom）だけ、WP予測の重みをシフトして(gbw0 << shift), w1 = w1 + (gbw1 << shift)、GBI予測の重みgw0, gw1に加算する。最終的なシフト量は4とする。
　なお、別の構成では、オフセットについても同様にシフトしてもよい。
　if (luma_log2_weight_denom > 3) { // ここではlog2Gbi = 3
　　shift = luma_log2_weight_denom-3
　　w0 = w0 + (gbw0 << shift)
　　w1 = w1 + (gbw1 << shift)
　　o0=o0<<1,o1=o1<<1
　　log2Wd = luma_log2_weight_denom+shift1+1
　} else {
　　shift = 3- luma_log2_weight_denom(=log2Gbi - luma_log2_weight_denom)
　　w0=(w0<<shift)+gbw0,w1=(w1<<shift)+gbw1
　　o0=(o0<<(shift+1)),o1=(o1<<(shift+1))
　　log2Wd = 4 (=log2Gbi + 1)
　}
　なお、図２８に示す例では、WP予測に用いる重み係数に対するシフト処理のシフト量をlog2Wd+1（log2Wdはluma_log2_weight_denom+shift1）とし、GBI予測に用いる重み係数に対するシフト処理のシフト量(log2Gbi)を4としている。GBI予測に用いる重み係数に対するシフト処理の重みとWP予測に用いる重み係数に対するシフト処理の重みとを平均するために、luma_log2_weight_denom+shift1に１を加える。なお、GBI予測に用いる重み係数に対するシフト処理のシフト量は4に限定されず、log2Gbiなどとしてもよい。
　なお、あらかじめWP予測のシフト量がGBI予測のシフト量以上であることが自明の構成では、
　　shift = luma_log2_weight_denom-log2Gbi
　　w0 = w0 + (gbw0 << shift)
　　w1 = w1 + (gbw1 << shift)
　　o0=o0<<1,o1=o1<<1
　　log2Wd = luma_log2_weight_denom+shift1+1
　の処理だけを行ってもよい。
　また、あらかじめWP予測のシフト量がGBI予測のシフト量以下であることが自明の構成では、
　　shift = log2Gbi - luma_log2_weight_denom
　　w0=(w0<<shift)+gbw0,w1=(w1<<shift)+gbw1
　　o0=(o0<<(shift+1)),o1=(o1<<(shift+1))
　　log2Wd = log2Gbi+1
　の処理だけを行ってもよい。
　図２９は、重み予測部3094による、導出した統合重み係数を用いたWP双予測重み予測の一例を示す図である。
　図２９の（ａ）は、重み予測部3094によるWP予測に用いる重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）の導出の一例を示す図である。
　図２９の（ｂ）は、重み予測部3094によるGBI予測に用いる重み係数（gbw0、gbw1）の導出の一例を示す図である。
　図２９の（ｃ）は、重み予測部3094による統合重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）の導出の一例を示す図である。
　図２９の（ｃ）に示すように、WP予測のシフト量log2Wdと、GBI予測のシフト量log2Gbi2を比較し、WP予測のシフト量log2WdがGBI予測のシフト量log2Gbi2よりも大きい場合には、その差分値（shift=log2Wd-log2Gbi2）だけ、GBI予測の重みをシフトして(gbw0 << shift), w1 = w1 + (gbw1 << shift)、WP予測の重みw0, w1に加算する。最終的なシフト量は、大きい方のシフト量＋１とする。
　w0 = w0 + (gbw0 << shift)
　w1 = w1 + (gbw1 << shift)
　log2Wd = log2Wd + 1
　逆に、WP予測のシフト量log2WdがGBI予測のシフト量log2Gbi2よりも小さい場合には、その差分値（shift= log2Gbi2-log2Wd）だけ、WP予測の重みをシフトして(gbw0 << shift), w1 = w1 + (gbw1 << shift)、GBI予測の重みgw0, gw1に加算する。最終的なシフト量は、大きい方のシフト量＋１とする。
　w0=(w0<<shift)+gbw0,w1=(w1<<shift)+gbw1
　log2Wd = log2Gbi + 1
　さらに、WP予測のオフセットについても同じシフト量で左シフトしてもよい。
　o0=(o0<<shift),o1=(o1<<shift)
　なお、別の構成では、オフセットのシフト量をさらに＋１としても良い。この構成では、平均値のために最終的なシフト量を＋１する場合にもオフセットの大きさを保存する。
　if (log2Wd > log2Gbi) {
　　shift= log2Gbi2-log2Wd
　　w0 = w0 + (gbw0 << shift)
　　w1 = w1 + (gbw1 << shift)
　　o0=o0<<1,o1=o1<<1
　　log2Wd = log2Wd + 1
　} else {
　　shift= log2Wd-log2Gbi2
　　w0=(w0<<shift)+gbw0,w1=(w1<<shift)+gbw1
　　o0=(o0<<(shift+1)),o1=(o1<<(shift+1))
　　log2Wd = log2Gbi + 1
　}
　図２９の（ｄ）は、統合重み係数(w0、w1)を用いたWP双予測重み予測にて、重み予測部3094が予測画像を生成する一例を示す図である。
　重み予測部3094は図２９の（ａ）から（ｄ）に示す式によって、WP双予測重み予測を用いて予測画像を生成する。
　また、図３０から図３２は重み予測部3094による統合重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）の導出の詳細な例を示す図である。
　図３０および図３１に示す例では、図２９の（ｃ）に示す式に、log2Wd=luma_log2_weight_denom+shift1およびlog2Gbi2=log2Gbi+shift1-1を代入し、統合重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）を導出する。図３０に示す式からshift1の表記を消去すると、図３１に示す式となる。
　図３２に示す式は、図３１に示す式において、log2Gbi=4とした場合の統合重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）を導出する式を示している。
　　　　（WP予測およびGBI予測に用いられる重み係数を乗算して統合重み係数を導出する例）
　次に、統合重み係数の導出の他の一例について説明する。本例においては、重み予測部3094は、WP予測に用いる重み係数とGBI予測に用いる重み係数とを乗算する（相乗平均に相当）ことによって統合重み係数を導出する。
　例えば、重み予測部3094はWPの単予測画像PredL0とPredL1とを生成し、各々にgbw0とgbw1とを乗算してもよい。
　図３３は、重み予測部3094による、導出した統合重み係数を用いたWP双予測重み予測の一例を示す図である。
　図３３の（ａ）は、重み予測部3094によるWP予測に用いる重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）の導出の一例を示す図である。
　図３３の（ｂ）は、重み予測部3094によるGBI予測に用いる重み係数（gbw0、gbw1）の導出の一例を示す図である。
　図３３の（ｃ）は、重み予測部3094による統合重み係数(w0、w1)およびオフセット（o0、o1）の導出の一例を示す図である。
　図３３の（ｃ）に示すように、log2Wd=log2Wd+log2Gbi-1となる。当該式は、双予測重み予測の予測画像生成におけるシフト処理に用いられるシフト量は、WP予測の予測画像生成におけるシフト処理に用いられるシフト量とGBI予測の予測画像生成におけるシフト処理に用いるシフト量との和から決定することを表している。
　図３３の（ｄ）は、統合重み係数(w0、w1)を用いた双予測重み予測にて、重み予測部3094が予測画像を生成する一例を示す図である。
　重み予測部3094は図３３の（ａ）から（ｄ）に示す式によって、双予測重み予測を用いて予測画像を生成する。
　　（プライマリーモードにおける予測画像生成の例）
　本例においては、プライマリーモード（gbiPriFlagの値が１の場合）において、予測パラメータ復号部302はスライス単位で符号化されたプライマリー重み係数gbw_priおよびオフセットdwを復号する。また、重み予測部3094は、プライマリーモードにおいて、プライマリー重み係数gbw_priおよびオフセットdwから重み係数w1、w0を導出する。プライマリーモード以外において、gbiIndexが示す値に応じて重み係数gbw1、gbw0を導出する。重み予測部3094は重み係数gbw1、gbw0の少なくとも何れかを用いて予測画像を生成する。
　例えば、重み予測部3094は、gbiIndexが示す値が所定の値（例えば、０）の場合、重み予測部3094はプライマリー重み係数gbw_priを重み係数（w1）として用いて、双予測重み予測にて予測画像を生成する。
　また、gbiIndexが示す値が所定の値以外（例えば、０以外）の場合、重み予測部3094はgbiIndexが示す値に応じた重み係数（gbw1）を導出し、導出した重み係数を用いた双予測重み予測にて予測画像を生成する。
　上記の構成によれば、プライマリー重み係数によって明示的な重み係数を示すことができるため、WP予測の機能を含ませてGBI予測の機能を拡張させることができる。そのため、例えば、GBI予測による予測画像の生成では、フェード、リゾルブ等の予測画像を生成する場合、WP予測による予測画像の生成と同様の効果を得ることができる。また、プライマリー重み係数を参照画像毎に設定された重み係数としてもよい。
　図３４は、プライマリーモードか否かに応じて、重み予測部3094がGBI予測およびプライマリーモード予測の何れかを選択する処理の流れを示すフローチャートである。図３４に示す処理の流れは、図１６におけるスライスヘッダにおいてGBI予測がオンに設定されている場合（S520でYES）に続く処理の流れの変形例である。
　予測パラメータ復号部302はgbiPriFlagを復号し、図３４に示すように重み予測部3094はgbiPriFlagが示す値が０か１かを判断する（S800）。
　gbiPriFlagが１の値を示している場合（S800でYES）、処理はS522に続く。すなわち、重み予測部3094はプライマリー重み係数gbw_priおよびオフセットから重み係数を導出し（S522）、処理はS523に続く。図２２に示すS523からS526の処理は、上述の「WP予測を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS210からS213の処理における重み係数w1にプライマリー重み係数gbw_priを設定し、重み係数w0に(1<<(log2Wd+1))-w1を設定して同様に処理する。
　予測がL1予測でない場合（S525でNO）、重み予測部3094は双予測に用いる重み係数を導出し（S801）、導出した双予測重み係数を用いて予測画像を生成する（S527）。
　gbiPriFlagが0の値を示している場合（S800でNO）、処理はS510に続く。図３４に示すS510からS515の処理は、上述の「Generalized bi-prediction（GBI予測）を用いて予測画像を生成する処理」にて説明したS410からS415の処理と同様であるため、ここでの説明は繰り返さない。重み予測部3094は、予測が双予測となった場合、GBI予測を用いて予測画像を生成する。
　また、図３５は、gbiPriFlagが示す値に応じて、重み予測部3094がGBI予測およびプライマリーモード予測の何れかを選択する処理の流れの他の例を示すフローチャートである。図３４に示す処理では、重み予測部3094は、単予測において、GBI予測を行うGBI予測部およびプライマリーモードによる予測を行うプライマリーモード予測部を備えており、GBI予測部およびプライマリーモード予測の各部が予測画像生成までの処理を行ってもよい。また、図３５に示す処理においては、重み予測部3094は、双予測において、GBI予測に用いる重み係数を導出するGBI重み係数導出部およびWP予測に用いる重み係数を導出するWP重み係数導出部を備えていてもよい。GBI重み係数導出部およびWPI重み係数導出部の各部はGBI予測に用いる重み係数の導出（S514）およびWP予測による双予測に用いる重み係数の導出（S522）までの処理を行ってもよい。双予測における予測画像生成（S530）については、GBI予測およびWP予測に関わらず、導出された上記の重み係数を用いて共通の双予測予測画像生成部が行ってもよい。
　図３６は、本例における、スライスにおけるWP予測のオン/オフの設定および対象符号化ユニットにおけるGBI予測のオン/オフの設定と双予測処理の種類との対応関係を示す図である。
　図３６に示すように、スライスレベルのWP予測がオンであり、かつ、GBI予測がオフである場合、重み予測部3094はWP予測に用いる重み係数を導出し、WP予測を用いて双予測処理を行う。
　また、スライスレベルのWP予測がオンであり、かつ、gbiPriFlagが所定の値（例えば、１）を示す場合、重み予測部3094はプライマリー重み係数を導出し、双予測処理を行う。
　また、WP予測がオンであり、かつ、gbiPriFlagが所定の値以外（例えば、１以外）の値を示す場合、重み予測部3094はGBI重み係数を導出し、双予測処理を行う。
　また、WP予測がオフであり、かつ、符号化ユニットレベルのGBI予測がオフである場合、重み予測部3094は固定重み予測を用いて双予測処理を行う。
　また、WP予測がオフであり、かつ、符号化ユニットレベルのGBI予測がオンである場合、重み予測部3094はGBI予測に用いる重み係数を導出し、GBI予測を用いて双予測処理を行う。
　　　（プライマリーモードの双予測に用いる重み係数の導出例１）
　プライマリーモードにおいて、重み予測部3094はgbiIndexが示す値に応じてgbw_priを用いて双予測重み係数を導出する。
　例えば、プライマリーモード（gbiPriFlag=1）の場合、以下の式に示すように、重み予測部3094はgbiIndexが示す重み係数gbw1をテーブルgbwTable[]から選択し、gbw0についてはgbw0=(1<<(log2Wd+1))-gbw1にて導出する。
　gbw1=gbwTable[gbiIndex]
　gbwTable[]={gbw_pri,1<<(log2Gbi-1)}
　上述の例では、gbiIndexが示す値がdefaultGbiIndex（この例では０）の場合、重み係数gbw1はgbw_priとなる。すなわち、プライマリー重み係数gbw_priは、テーブルの一部要素（例えば先頭要素）として用いられる。また、gbiIndexが示す値がdefaultGbiIndex以外（この例では１）の場合、重み係数gbw1は１：１を示す値(1<<(log2Wd))を用いる。
　なお、GBI予測（gbiPriFlag=0）の場合、以下の式に示すように、重み予測部3094はgbiIndexが示す重み係数gbw1をテーブルgbwTable[]から選択し、gbw0についてはgbw0=(1<<(log2Wd+1))-gbw1にて導出する。
　gbw1=gbwTable[gbiIndex]
　gbwTable[]={1<<(log2Gbi-1),5,3}
　上述のように、プライマリーモードであるか否かによって、gbwTable[]は切り替わる。
　　　（プライマリーモードの双予測に用いる重み係数の導出例２）
　次に、プライマリーモードにおいて重み予測部3094が導出する、双予測重み係数の他の例について説明する。
　例えば、gbiPriFlag=1かつgbw_pri>=(1<<(log2Gbi-1))の場合、以下の式に示すように、重み予測部3094はgbiIndexが示す重み係数gbw1を以下に示すテーブルgbwTable[]から選択し、gbw0についてはgbw0=(1<<(log2Wd))-gbw1にて導出する。
　gbw1=gbwTable[gbiIndex]
　gbwTable[]={gbw_pri,1<<(log2Gbi-1),gbw_pri-dw}
　また、gbiPriFlag=1かつgbw_pri<(1<<(log2Gbi-1))の場合、以下の式に示すように、重み予測部3094はgbiIndexが示す重み係数gbw1を以下に示すテーブルgbwTable[]から選択し、gbw0についてはgbw0=(1<<(log2Wd))-gbw1にて導出する。
　gbw1=gbwTable[gbiIndex]
　gbwTable[]={gbw_pri,1<<(log2Gbi-1),gbw_pri+dw}
　すなわち、gbiIndexが示す値が０の場合、重み係数gbw1はgbw_priとなる。また、gbiIndexが示す値が１の場合、重み係数gbw1は(1<<(log2Wd-1))となる。また、gbiIndexが示す値が２の場合、gbw_priが(1<<(log2Wd-1))以下か否かに応じて、gbw_priにオフセットdwを加えた値または引いた値が重み係数gbw1となる。なお、上記オフセット（差分）dwは符号化データから復号される値である。
　なお、本例においては、gbw_priは以下の式から導出されてもよい。
　gbw_pri=(w1*(1<<log2Gbi))/(w0+w1)
　log2Gbi2=log2Wd
　また、以下の式に示すように、gbw_priを導出においては上記の除算の代わりにテーブル処理を用いてもよい。
　gbw_pri=(w1*(1<<log2Gbi))*invTable[(w0+w1)]>>shiftDiv
　invTable[x]=((1<< shiftDiv)+(x>>1))/x
　　　（プライマリーモードの双予測に用いる重み係数の導出例３）
　次に、プライマリーモードにおいて重み予測部3094が導出する、双予測重み係数のさらに他の例について説明する。
　例えば、gbiPriFlag=1の場合、以下の式に示すように、重み予測部3094はgbiIndexが示す重み係数gbw1を下記に示すテーブルgbwTable[]から選択し、gbw0についてはgbw0=(1<<(log2Wd))-gbw1にて導出する。
　gbw1=gbwTable[gbiIndex]
　gbwTable[]={gbw_pri,gbw_pri+dw0,gbw_pri-dw0,gbw_pri+dw1,gbw_pri-dw1}
　すなわち、本例においては、重み係数は以下の何れかから導出される。
　（１）重み係数がプライマリー重み係数gbw_pri
　（２）プライマリー重み係数gbw_priにオフセット（dw0、dw１）を加算
　（３）プライマリー重み係数gbw_priからオフセット（dw0、dw１）を減算
　なお、上記オフセットdw0、dw１は符号化データから復号される値である。
　　（マージモードにおけるWP予測に用いる重み係数の例）
　本例においては、マージモードにおけるWP予測にて、重み予測部3094はマージ候補に設定された重み係数を継承せず、参照ピクチャ毎に設定された重み係数を用いて予測画像を生成する。
　例えば、対象ブロックの上に隣接するマージ候補のブロックにおいて、gbwTable[]={1, 4,6}/8であり、gbiIndex=1である場合、つまり。重み係数が４の場合、重み係数をマージ候補から継承すると対象ブロックの重み係数は4/8となる。本例においては、マージ候補から重み係数は継承せずに、重み予測部3094は参照ピクチャ毎に設定された重み係数を用いて予測画像を生成する。例えば、参照ピクチャ毎に設定された重み係数は、一番選ばれる可能性の高い、符号化データとして受信したWP予測に用いる重み係数（プライマリモードにて受信する重み係数）である、gbwTable[]における先頭の重み係数（ここでは１）としてもよい。
　また、重み予測部3094は、動きベクトルmvLXと同様に重み係数のスケーリングを行ってもよい。例えば、重み予測部3094は以下のように重み係数のスケーリングを行ってもよい。
　L0の参照ピクチャ距離d0、L1の参照ピクチャ距離d1とすると、
　w0’=(1-w1)*d0/(d0+d1)
　w1’=w1*d1/(d0+d1)
　また、マージモードにおけるWP予測にてマージ候補が空間マージ候補の場合に限り、重み予測部3094はマージ候補に設定された重み係数を継承して、予測画像を生成してもよい。
　また、マージモードにおけるWP予測にて、重み予測部3094は、空間マージ候補以外（時間マージ候補）においても、空間マージ候補の重み係数を継承して、予測画像を生成してもよい。
　換言すると、重み予測部3094がマージ予測を用いて予測画像を生成する場合、重み予測部3094は空間マージ候補の重み係数を用いて予測画像を生成する。
　上記の構成によれば、マージ予測を用いて予測画像を生成する場合、重み予測部3094は空間マージ候補の重み係数を用いて予測画像を生成する。そのため、マージ予測時には、必ず空間マージ候補の重み係数を用いて予測画像を生成することができる。
　　（GBI予測における単予測に用いる重み係数の例）
　本例においては、符号化データにGBI予測の単予測に用いる重み係数を示すインデックスが含まれる。GBI予測における単予測において、予測パラメータ復号部302は当該インデックスを復号する。
　続いて、重み予測部3094は、符号化データから復号したシンタックスの値が示す重み係数を選択する。
　重み予測部3094は以下の式にて、GBI予測の単予測を用いて予測画像を生成する。
　Pred=(w0*PredL0+roundGbi)>>log2Gbi
　Pred=(w1*PredL1+roundGbi)>>log2Gbi
　例えば、GBI予測の単予測の用いられるgbwTable[]には、単予測が可能である重み係数1<<log2Gbi、フェード画像の生成に対応できるようなそれ以外の重み係数等が含まれていてもよい。また、単予測に用いられるgbwTable[]と、双予測に用いられるgbwTable[]とを異なるテーブルとし、各テーブルには異なる重み係数が含まれていてもよい。
　上記の構成によれば、単予測においても、ＧＢＩ予測を用いた予測画像の生成を行うことができる。そのため、フェード画像等の生成に対応することができる。
　　（GBI予測に用いられる重み係数の導出例：差分テーブルを利用）
　GBI予測の重み係数の導出に用いられるテーブルgbwTable[]が含んでいる重み係数候補は、１：１の重み係数(0.5)を中心に、0.5未満の重み係数と0.5より大きい重み係数とが対称となっている。例えば、gbwTable[]={4/8,5/8,3/8,10/8,-2/8}は、gbwTable[]={4,4+dw0,4-dw0,4+dw1,4-dw1}と表すことができる。
　本例においては、重み予測部3094は、符号化データから復号したシンタックスの値が示す所定の値の重み係数からのオフセットを用いて、重み係数を導出する。
　詳細には、動画像符号化装置31は、下記の例のようにオフセットの差分値を含むオフセットテーブルgbwTableDiff[]を有する。
　gbwTableDiff[]={0,dw0,dw1}
　例えば、dw0=1,dw1=6の場合には、gbwTableDiff[]={0,1,6}となる。
　本例では、gbiIndexの値はgbwTableDiff[]が含む何れかのオフセットの差分値を示す。
　重み予測部3094は、重み係数gw1を、以下の式のように、１：１を示す重み1<<(log2Gbi-1)に、gbiIndexから導出される差分値を加算することで導出する。gbwTableDiff[]のテーブルのインデックス(gbiIndex+1)>>1は、gbiIndexが0の場合に0であり、2加わることに、1だけ大きくなるような値を示す。つまり、gbiIndexが0, 1, 2, 3, 4の場合に各々インデックスは、0, 1, 1, 2, 2となる。また、1-2*(gbiIndex&1)による積は、符号を示し、gbiIndexが1加わるごとに、+1、-1と符号が逆転するように設定する。つまり、gbiIndexが0, 1, 2, 3, 4の場合に各々インデックスは、-1, 1, -1, 1, -1となる。
　gw1=(1<<(log2Gbi-1)+gbwTableDiff[(gbiIndex+1)>>1]*(1-2*(gbiIndex&1)))
　上記構成によれば、１つのオフセットによって、所定の重み係数と当該オフセットとの和および所定の重み係数から当該オフセットを引いた差の２つの重み係数を示すことができる。そのため、gbiIndexの値が重み係数を示す構成に比べ、動画像符号化装置31が有するテーブルサイズを小さくすることができる。
　また、差分値のオフセットテーブルgbwTableDiff[]の他の例として、下記の式に示すテーブルとしてもよい。
　gbwTableDiff[]={0,dw0,dw1,dw2,dw3}
　例えば、dw0=1,dw1=-1,dw2=6,dw3=-6の場合には、gbwTableDiff[]={0,1,-1,6,-6}となる。
　重み予測部3094は、重み係数gw1を以下の式を用いて導出する。
　gw1=(1<<(log2Gbi-1)+gbwTableDiff[gbiIndex]
　上記構成によれば、重み係数を含むテーブルに比べオフセットを含むテーブルでは、大きさのレンジが小さくなるため、テーブルサイズを小さくすることができる。
　　（動画像符号化装置の構成）
　次に、本実施形態に係る動画像符号化装置11の構成について説明する。図３７は、本実施形態に係る動画像符号化装置11の構成を示すブロック図である。動画像符号化装置11は、予測画像生成部101、減算部102、変換・量子化部103、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、パラメータ符号化部111、エントロピー符号化部104を含んで構成される。
　予測画像生成部101は画像Ｔの各ピクチャを分割した領域であるCU毎に予測画像を生成する。予測画像生成部101は既に説明した予測画像生成部308と同じ動作であり、説明を省略する。
　例えば、図３８は、予測画像生成部101に含まれるインター予測画像生成部1011の構成を示す概略図である。インター予測画像生成部1011は、動き補償部10111、重み予測部10112を含んで構成される。動き補償部10111および重み予測部10112については、上述の動き補償部3091、重み予測部3094のそれぞれと同様の構成であるためここでの説明を省略する。
　減算部102は、予測画像生成部101から入力されたブロックの予測画像の画素値を、画像Ｔの画素値から減算して予測誤差を生成する。減算部102は予測誤差を変換・量子化部103に出力する。
　変換・量子化部103は、減算部102から入力された予測誤差に対し、周波数変換によって変換係数を算出し、量子化によって量子化変換係数を導出する。変換・量子化部103は、量子化変換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。
　逆量子化・逆変換部105は、動画像復号装置31における逆量子化・逆変換部311（図７）と同じであり、説明を省略する。算出した予測誤差は加算部106に出力される。
　エントロピー符号化部104には、変換・量子化部103から量子化変換係数が入力され、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。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、分割情報、予測パラメータ、量子化変換係数等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、出力する。
　パラメータ符号化部111は、図示しないヘッダ符号化部1110、CT情報符号化部1111、CU符号化部1112（予測モード符号化部）、およびインター予測パラメータ符号化部112とイントラ予測パラメータ符号化部113を備えている。CU符号化部1112はさらにTU符号化部1114を備えている。
　　（インター予測パラメータ符号化部の構成）
　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、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、インター予測パラメータ復号部303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。
　インター予測パラメータ符号化部112の構成について説明する。図３９(a)に示すように、パラメータ符号化制御部1121、アフィン予測部30372、マッチング予測部30373、マージ予測パラメータ導出部3036、AMVP予測パラメータ導出部3032、減算部1123を含んで構成される。パラメータ符号化制御部1121は、マージインデックス導出部11211とベクトル候補インデックス導出部11212を含む。マージ予測パラメータ導出部3036、AMVP予測パラメータ導出部3032、アフィン予測部30372、マッチング予測部30373を総称して動きベクトル導出部（動きベクトル導出装置）と称してもよい。インター予測パラメータ符号化部112は、動きベクトル（mvLX、subMvLX）、参照ピクチャインデックスrefIdxLX、インター予測識別子inter_pred_idc、あるいはこれらを示す情報を予測画像生成部101に出力する。またインター予測パラメータ符号化部112は、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、アフィンフラグaffine_flag、マッチングフラグfruc_flagをエントロピー符号化部104に出力する。
　マージインデックス導出部11211は、マージインデックスmerge_idxを導出し、マージ予測パラメータ導出部3036（マージ予測部）に出力する。ベクトル候補インデックス導出部11212は予測ベクトルインデックスmvp_lX_idxを導出する。
　マージ予測パラメータ導出部3036は、マージインデックスmerge_idxに基づいて、インター予測パラメータを導出する。
　AMVP予測パラメータ導出部3032は動きベクトルmvLXに基づいて予測ベクトルmvpLXを導出する。AMVP予測パラメータ導出部3032は予測ベクトルmvpLXを減算部1123に出力する。なお、参照ピクチャインデックスrefIdxLX及び予測ベクトルインデックスmvp_lX_idxは、エントロピー符号化部104に出力される。
　アフィン予測部30372は、サブブロックのインター予測パラメータ（アフィン予測パラメータ）を導出する。
　マッチング予測部30373は、サブブロックのインター予測パラメータ（動きベクトル）を導出する。
　減算部1123は、符号化パラメータ決定部110から入力された動きベクトルmvLXから、AMVP予測パラメータ導出部3032の出力である予測ベクトルmvpLXを減算して差分ベクトルmvdLXを生成する。差分ベクトルmvdLXはエントロピー符号化部104に出力される。
　加算部106は、予測画像生成部101から入力されたブロックの予測画像の画素値と逆量子化・逆変換部105から入力された予測誤差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、SAO、ALFを施す。なお、ループフィルタ107は、必ずしも上記３種類のフィルタを含まなくてもよく、例えばデブロッキングフィルタのみの構成であってもよい。
　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、対象ピクチャ及び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対象ピクチャ及び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QT、BTあるいはTT分割情報、予測パラメータ、あるいはこれら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を用いて予測画像を生成する。
　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RDコスト値を算出する。RD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予測誤差の二乗和である。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として出力する。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。
　なお、上述した実施形態における動画像符号化装置11、動画像復号装置31の一部、例えば、エントロピー復号部301、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、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、動画像符号化装置11、動画像復号装置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動画像符号化装置11、動画像復号装置31の一部、または全部を、LSI（Large Scale Integration）等の集積回路として実現しても良い。動画像符号化装置11、動画像復号装置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、また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、また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〕
　上述した動画像符号化装置11及び動画像復号装置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およびGUIを含む）であってもよい。
　まず、上述した動画像符号化装置11及び動画像復号装置31を、動画像の送信及び受信に利用できることを、図2を参照して説明する。
　図2(a)は、動画像符号化装置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。上述した動画像符号化装置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、画像を生成または加工する画像処理部Ａ７を更に備えていてもよい。図においては、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2(b)は、動画像復号装置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。上述した動画像復号装置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また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、上述した動画像符号化装置11及び動画像復号装置31を、動画像の記録及び再生に利用できることを、図3を参照して説明する。
　図3(a)は、上述した動画像符号化装置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。上述した動画像符号化装置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:登録商標）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、画像を生成または加工する画像処理部PROD_C6を更に備えていてもよい。図においては、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または受信部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または画像処理部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または受信部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3(b)は、上述した動画像復号装置31を搭載した再生装置PROD_Dの構成を示したブロックである。図に示すように、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。上述した動画像復号装置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または送信部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または送信部PROD_D5が動画像の主な供給先となる）、ラップトップ型またはタブレット型PC（この場合、ディスプレイPROD_D3または送信部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または送信部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およびソフトウェア的実現）
　また、上述した動画像復号装置31および動画像符号化装置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（Random Access Memory）、上記プログラムおよ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（または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:登録商標）／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、特定の構成また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。
　(付記事項)
　本発明の一態様は以下のように表現することもできる。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される重み係数及びオフセットであって、第１の単位領域毎に設定された第１の重み係数及びオフセットの少なくとも何れか、並びに、上記第１の単位領域とは異なる第２の単位領域毎に設定された第２の重み係数を用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備えている。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数及びオフセットを、符号化データから復号したインデックスを参照してスライス毎に導出し、導出した重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備え、上記予測画像生成部は、上記インデックスが所定の値の場合、符号化データから重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを復号し、上記インデックスが所定の値以外の場合、当該インデックスを参照して重み係数を導出する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数及びオフセットであって、特定の単位領域毎に設定された重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備えており、上記予測画像生成部がマージ予測を用いて予測画像を生成する場合、上記予測画像生成部は空間マージ候補の重み係数を用いて予測画像を生成する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１つの参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数であって、所定の単位領域毎に設定された重み係数を用いて、１つの上記参照画像から上記予測画像を生成する予測画像生成部を備えており、上記予測画像生成部は、符号化データから復号したシンタックスの値が示す上記重み係数を選択する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数であって、所定の単位領域毎に設定された重み係数を用いて、上記予測画像を生成する予測画像生成部を備えており、上記予測画像生成部は、符号化データから復号したシンタックスの値が示す所定の値からのオフセットを用いて、上記重み係数を導出する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像符号化処理を行う画像符号化装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数及びオフセットであって、第１の単位領域毎に設定された第１の重み係数及びオフセットの少なくとも何れか、並びに、上記第１の単位領域とは異なる第２の単位領域毎に設定された第２の重み係数を用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備えている。
　上記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、予測画像を参照した画像符号化処理を行う画像符号化装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数及びオフセットを、符号化データから復号したインデックスを参照してスライス毎に導出し、導出した重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備え、上記予測画像生成部は、上記インデックスが所定の値の場合、符号化データから重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを復号し、上記インデックスが所定の値以外の場合、当該インデックスを参照して重み係数を導出する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像符号化処理を行う画像符号化装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数及びオフセットであって、特定の単位領域毎に設定された重み係数及びオフセットの少なくとも何れかを用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備えており、上記予測画像生成部がマージ予測を用いて予測画像を生成する場合、空間マージ候補の重み係数を用いて予測画像を生成する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像符号化処理を行う画像符号化装置において、１つの参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数であって、所定の単位領域毎に設定された重み係数を用いて、１つの上記参照画像から上記予測画像を生成する予測画像生成部を備えており、上記予測画像生成部は、符号化データから復号したシンタックスの値が示す上記重み係数を選択する。
　本発明の一態様に係る画像符号化装置は、予測画像を参照した画像符号化処理を行う画像符号化装置において、１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に演算される重み係数であって、所定の単位領域毎に設定された重み係数を用いて、上記予測画像を生成する予測画像生成部を備えており、上記予測画像生成部は、符号化データから復号したシンタックスの値が示す所定の値からのオフセットを用いて、上記重み係数を導出する。
　（関連出願の相互参照）
　本出願は、2018年9月21日に出願された日本国特許出願：特願2018-177818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動画像復号装置、および、画像データが符号化された符号化データを生成する動画像符号化装置に好適に適用することができる。また、動画像符号化装置によって生成され、動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。
　31　　　動画像復号装置（画像復号装置）
　3094　　重み予測部（予測画像生成部）
　11　　　動画像符号化装置（画像符号化装置）
　10112　重み予測部（予測画像生成部）

Claims (4)

  1. 　予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、
    　１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される重み係数であって、
    　第１の単位領域毎に設定された第１の予測の重み係数、並びに、上記第１の単位領域とは異なる第２の単位領域毎に設定された第２の予測の重み係数を用いて双予測画像を生成する予測画像生成部を備え、
    　第１の予測の重み係数は符号化データから復号された複数の重み係数から、参照ピクチャインデックスをもとに選択された係数であり、
    　第１の予測がオンの場合、第１の予測の重み係数を用いて予測画像を生成し、
    　第２の予測の重み係数は重み係数のテーブルから、符号化データから復号されたGBIインデックスをもとに選択された係数であり、
    　第１の予測がオフ、かつ、第２の予測がオンの場合、第２の予測の重み係数を用いて予測画像を生成することを特徴とする画像復号装置。
  2. 　上記第１の単位領域はスライスであり、上記第２の単位領域はCUであることを特徴とする請求項１に記載の画像復号装置。
  3. 　予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、
    　１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される、第２の予測の重み係数(GBI予測の重み係数)を用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備え、
    　第２の予測の重み係数は重み係数のテーブルから、符号化データから復号されたGBIインデックスをもとに選択された係数であり、
    　GBIインデックスが所定の値以外の値を示すならば第２の予測の重み係数を用いて双予測画像を生成し、
    　そうでなければ、1/2の重み係数を用いて双予測画像を生成することを特徴とする画像復号装置。
  4. 　予測画像を参照した画像復号処理を行う画像復号装置において、
    　１又は複数の参照画像に含まれる各画素値に適用される、第２の予測の重み係数を用いて予測画像を生成する予測画像生成部を備え、
    　上記予測画像生成部がマージ予測を用いて予測画像を生成する場合、
    　第２の予測の重み係数は重み係数のテーブルから、空間マージ候補の重み係数から導出されたGBIインデックスをもとに選択された係数であり、
    　GBIインデックスが所定の値以外の値を示すならば第２の予測の重み係数を用いて双予測画像を生成し、
    　そうでなければ、1/2の重み係数を用いて双予測画像を生成することを特徴とする画像復号装置。
     
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