(57)【要約】【課題】符号量を増加させずに主観画質の劣化を抑制できる画像符号化装置を提供する。【解決手段】複数の画素からなる入力画像を、所定数の画素からなり且つマトリクス状に並ぶ複数の処理単位に区画し、第１の方向に隣り合う一対の前記処理単位の境界線をそれぞれ分割位置候補となし、複数の前記分割位置候補のうちの所定の複数の分割位置候補で分割することによりそれぞれ複数の前記処理単位からなる複数の集合に区画し、符号化部により前記複数の集合毎に符号化する画像符号化装置であって、前記集合を区画決定するために、前記複数の分割位置候補のうちのどれを選ぶかを、主観画質の観点から選択する、分割判定部と、前記集合に基づいて符号化が行われるように前記符号化部を制御する制御部と、を備える事を特徴とする。【選択図】図１
2010074614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなる入力画像を、所定数の画素からなり且つマトリクス状に並ぶ複数の処理単位に区画し、第１の方向に隣り合う一対の前記処理単位の境界線をそれぞれ分割位置候補となし、複数の前記分割位置候補のうちの所定の複数の分割位置候補で分割することによりそれぞれ複数の前記処理単位からなる複数の集合に区画し、符号化部により前記複数の集合毎に符号化する画像符号化装置であって、
前記集合を区画決定するために、前記複数の分割位置候補のうちのどれを選ぶかを、主観画質の観点から選択する、分割判定部と、
前記集合に基づいて符号化が行われるように前記符号化部を制御する制御部と、
を備える事を特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記分割判定部は、
前記分割位置候補毎に、前記分割位置候補における所定の領域の画素値をもとに主観画質の劣化に関する評価値を求め、
所定の範囲内の前記分割位置候補から、前記主観画質の劣化が最少となる前記評価値を示した前記分割位置候補を選択する事を特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項３】
前記分割判定部は、
前記評価値として、前記所定の領域における個々の前記画素値と、前記所定の領域における前記画素値の平均値と、の差分の自乗和または絶対値和の、累積和を求め、
前記累積和が最大である前記分割位置候補を選択する事を特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
【請求項４】
前記分割判定部は、
前記評価値として、前記所定の領域における特定の色の画素数を求め、
前記特定の色の前記画素数が最小である前記分割位置候補を選択する事を特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
【請求項５】
前記分割判定部は、
複数種類の前記評価値の線形和を求め、
前記線形和が最大または最小である前記分割位置候補を選択する事を特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像符号化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
MPEG-2、H.264やVC-1規格などの動画像符号化方式では、１枚のピクチャをラスタスキャン順に複数の領域（スライス）に分割して符号化できる。スライス内部は所定の大きさ（輝度は16×16画素、色差は8×8画素など）のマクロブロックの集合で構成される。さらに、マクロブロック内には所定の大きさの直交変換ブロックの境界が存在する。
【０００３】
分割後のスライス間には基本的に相互依存関係がないので、スライスの大きさをなるべく均等に保つことによって符号化処理及び復号処理をスライス単位で並列化できる。これがスライス分割の利点の１つである。
【０００４】
しかし、スライス分割には次の様ないくつかの欠点もある。
１．予測精度悪化に伴う符号化効率低下（符号量の増加、または客観画質の劣化）
この符号化効率低下の理由は、スライスの上端では、上に隣接する別のスライスの情報（動き補償に用いる動きベクトルや、画面内予測の予測画像）を符号化及び復号処理に用いることができないためである。
【０００５】
２．スライス境界でのブロック歪みによる主観画質劣化
ブロック歪みとは直交変換ブロックの境界で生じる歪みである。H.264やVC-1規格では、このブロック歪みを低減するため、ブロック境界付近にデブロッキングフィルタをかけて符号化することが可能である。しかし、スライス境界をデブロッキングフィルタの対象に含めると、スライス間に依存関係が生じてしまうので復号処理を並列化できない。よって、ピクチャをスライスに分割する場合には、スライス境界付近にデブロッキングフィルタをかけないことが望ましい。
【０００６】
これらの問題を解決するため、スライス境界付近の量子化パラメータを他の領域に比べて小さくして、画質の劣化を抑制する技術が開示されている（特許文献１参照）。
【０００７】
しかしながら、上記技術では量子化パラメータを小さくしているだけなので、主観及び客観画質の劣化は抑制できるが、それに伴って符号量が増加するという問題があった。
【特許文献１】特開２００４−２３５６８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、符号量を増加させずに主観画質の劣化を抑制できる画像符号化装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願発明の一態様によれば、複数の画素からなる入力画像を、所定数の画素からなり且つマトリクス状に並ぶ複数の処理単位に区画し、第１の方向に隣り合う一対の前記処理単位の境界線をそれぞれ分割位置候補となし、複数の前記分割位置候補のうちの所定の複数の分割位置候補で分割することによりそれぞれ複数の前記処理単位からなる複数の集合に区画し、符号化部により前記複数の集合毎に符号化する画像符号化装置であって、前記集合を区画決定するために、前記複数の分割位置候補のうちのどれを選ぶかを、主観画質の観点から選択する、分割判定部と、前記集合に基づいて符号化が行われるように前記符号化部を制御する制御部と、を備える事を特徴とする画像符号化装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、符号量を増加させずに主観画質の劣化を抑制できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。これらの実施形態は、本発明を限定するものではない。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１〜図７を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。本実施形態は、ピクチャ内のいくつかのスライス分割位置候補の中から、客観画質の劣化が主観的に目立たない分割位置を評価値（アクティビティ）に基づいて適応的に選択することを特徴の１つとする。
【００１３】
なお、MPEG-2、H.264やVC-1規格では画面１枚全体（フレーム）を１枚または２枚のピクチャで構成されるよう任意に切り替えながら符号化できる。しかし、説明を明確化するため、本明細書では１フレームが必ず１ピクチャで構成されている場合の例を述べる。
【００１４】
［全体構成と各部の動作］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像符号化装置の構成を示すブロック図である。同図に示す様に、画像符号化装置は、原画像メモリ１０と、直交変換部１１と、量子化部１２と、エントロピー符号化部１３と、符号化データメモリ１４と、逆量子化部１５と、逆直交変換部１６と、デブロッキングフィルタ部１７と、フレームメモリ１８と、動き探索・動き補償部１９と、スライス分割判定部３０と、スライス分割情報メモリ３１と、制御部４０と、を備える。
【００１５】
スライス分割判定部３０には原画像メモリ１０から原画像が入力される。そして、スライス分割判定部３０はスライス分割位置を判定し、スライス分割情報メモリ３１にスライス分割位置の情報を出力する。さらに、原画像メモリ１０は最低でもピクチャ３枚分のデータを格納できるだけの容量を持つ。
【００１６】
スライス分割情報メモリ３１に記憶されているスライス分割情報は、制御部４０によって読み出される。このスライス分割情報に基づいて、制御部４０はスライス分割位置において、動き探索・動き補償部１９、量子化部１２、デブロッキングフィルタ部１７、及びエントロピー符号化部１３が上に隣接するスライスの情報を符号化処理に用いない様に制御する。
【００１７】
次に、その他の各部（符号化部）の動作について説明する。
符号化処理においては、原画像メモリ１０に書き込まれているピクチャ内の１つのマクロブロックを処理単位とし、以下の処理を全てのマクロブロックに対して順次実行する。
【００１８】
まず、原画像メモリ１０の原画像とフレームメモリ１８の内容とを用いて、動き探索・動き補償部１９が動作する。つまり、動き探索・動き補償部１９は、原画像に最も近いフレームメモリ１８の画像を検出し、その位置情報である動きベクトルと、フレームメモリ１８上の画像に基づく参照画像とを出力する。
【００１９】
次に、原画像の画素値と、この参照画像の画素値との差分をとった残差画素値を直交変換部１１に入力する。
【００２０】
直交変換部１１は、その残差画素値に対して離散コサイン変換（ＤＣＴ；Discrete Cosine Transform）やアダマール変換を施して残差係数値を出力すると共に、動きベクトルも入力から出力へ伝播させる。
【００２１】
量子化部１２は、制御部４０から与えられた量子化パラメータを用いて、その残差係数値に対して除算などの丸め演算を行って量子化し、量子化残差係数値として逆量子化部１５とエントロピー符号化部１３の両方に出力する。それと共に、動きベクトルも、入力から、エントロピー符号化部１３に接続された出力へ伝播させる。
【００２２】
エントロピー符号化部１３は、量子化残差係数値及び動きベクトルに基づくデータをゴロム符号化や算術符号化などのエントロピー符号化によってビット列に圧縮符号化し、符号化データメモリ１４に出力する。そして、このデータは符号化データとして符号化データメモリ１４から出力される。
【００２３】
一方、逆量子化部１５と逆直交変換部１６は、それぞれ量子化部１２と直交変換部１１で行われた演算の逆演算を量子化残差係数値に施して、残差画素値を復元する。復元された残差画素値は、量子化部１２による丸め演算の影響を受けているため、誤差を含んだ画素値となる。
【００２４】
次に、復元された残差画素値に参照画像の画素値を加えた復号画像をデブロッキングフィルタ部１７に入力する。
【００２５】
デブロッキングフィルタ部１７は、直交変換及び量子化の影響により発生するブロック歪みを復号画像から除去し、これを次以降のピクチャの符号化において参照画像として用いるためにフレームメモリ１８に出力する。
【００２６】
［全体動作］
次に、図２を参照して、画像符号化装置の全体動作の順序について経過時間に沿って説明する。
【００２７】
図２は画像符号化装置の動作の順序を示す説明図である。同図の横軸は、経過時間を表す。ここでは、同図に示す様に、ピクチャ#0、#1、#2、#3という４枚のピクチャの符号化処理を順に行う場合について説明する。
【００２８】
１．時刻t0：まず、ピクチャ#0の原画像データ入力が起こる。これによって、ピクチャ#0の原画像データが入力部から原画像メモリ１０に書き込まれる。
【００２９】
２．時刻t1：続いて、ピクチャ#1の原画像データ入力と、ピクチャ#0のスライス分割判定の２つの処理が同時に開始される。
【００３０】
ピクチャ#0のスライス分割判定では、スライス分割判定部３０が原画像メモリ１０からピクチャ#0の原画像データのうちの必要な部分を読み出し、そのデータをもとにスライス分割判定を行う。そして、その結果をスライス分割情報としてスライス分割情報メモリ３１に書き出す。このスライス分割判定の詳細は後述する。
【００３１】
ピクチャ#1の原画像データ入力では、原画像メモリ１０において、ピクチャ#1の原画像データがピクチャ#0の原画像データとは別の領域に書き込まれる。
【００３２】
３．時刻t2：続いて、ピクチャ#2の原画像データ入力、ピクチャ#1のスライス分割判定及びピクチャ#0の符号化処理の３つの処理が同時に開始される。
【００３３】
ピクチャ#0の符号化処理では、まずスライス分割情報メモリ３１に書き出されたスライス分割情報が制御部４０によって読み出される。前述した様に、このスライス分割情報に基づいて、制御部４０は、動き探索・動き補償部１９、量子化部１２、デブロッキングフィルタ部１７、及びエントロピー符号化部１３を制御する。そして、前述した様に符号化処理が行われる。
【００３４】
ピクチャ#1のスライス分割判定では、前述の時刻ｔ１におけるスライス分割判定と同様の処理が行われる。そして、スライス分割情報メモリ３１において、ピクチャ#1のスライス分割判定データはピクチャ#0の記憶領域とは別の領域に書き出される。
【００３５】
ピクチャ#2の原画像データ入力では、原画像メモリ１０において、ピクチャ#2の原画像データはピクチャ#1の記憶領域とは別の領域に書き込まれる。
【００３６】
４．時刻t3：続いて、ピクチャ#3の原画像データ入力、ピクチャ#2のスライス分割判定及びピクチャ#1の符号化処理の３つの処理が同時に開始される。
【００３７】
このとき、図３に示す様に、原画像メモリ１０において、ピクチャ#3の原画像データはピクチャ#0と同じ領域に上書きされる。他の処理は時刻ｔ２と同様なため説明を省略する。
【００３８】
画像符号化装置は、上記手順を繰り返して複数のピクチャの符号化処理を順次行う。
【００３９】
なお、上記手順において、原画像メモリ１０は書き込みできる領域が無くなると順次上書きされる様に制御されることを述べたが、同様の手順でスライス分割情報メモリ３１も順次上書きされる様に制御される。
【００４０】
［スライス分割判定部］
次に、スライス分割判定部３０の機能について詳しく説明する。
スライス分割判定部３０は、スライス分割位置候補となる範囲から実際にスライス分割するのに適した位置を判定し、その位置情報をスライス分割情報メモリ３１に出力する。
【００４１】
図４を参照して、スライス分割の概要について説明する。図４（ａ）はスライス分割位置とピクチャとスライスとマクロブロックとの関係を表す説明図である。図４（ｂ）は、図４（ａ）に示されるスライス分割位置候補となる範囲の１つを拡大した説明図である。
【００４２】
ここでは、同図（ａ）に示す様に、１枚のピクチャ４０を例えば５つのスライスＳＬ１〜ＳＬ５に分割する場合について説明する。この分割数は所定値として予め外部から与えられる。ただし、実際には５つではなく、４つや８つなど他の分割数でもよい。スライスＳＬ１〜ＳＬ５は、実際にスライス分割位置と判定された位置Ｐ１〜Ｐ４で分割される。なお、各スライスＳＬ１〜ＳＬ５は、任意の個数のマクロブロックの集合で構成される（１個のマクロブロックは例えば16×16画素）。また、マクロブロック内には所定の大きさの直交変換ブロック（例えば8×8画素または4×4画素）の境界が存在する。
【００４３】
この例では、４箇所の分割位置を選び出す必要がある。それぞれの分割位置は、図４（ａ）に示されるスライス分割位置候補となる所定の範囲４１〜４４から１つずつ選択可能である。ここで、図４（ｂ）に示す様に、マクロブロック行の境界がスライス分割位置候補となる。つまり、分割位置Ｐ１〜Ｐ４はマクロブロック行の単位となる。
【００４４】
即ち、複数の画素からなるピクチャ（入力画像）を、所定数の画素からなり且つマトリクス状に並ぶ複数のマクロブロック（処理単位）に区画し、上下方向（第１の方向）に隣り合う一対のマクロブロックの境界線をそれぞれスライス分割位置候補となし、複数の分割位置候補のうちの所定の複数の分割位置候補で分割することによりそれぞれ複数のマクロブロックからなる複数のスライス（集合）に区画している。
【００４５】
上記の所定の範囲４１〜４４は次の様に決められる。例えばピクチャ１枚が縦Yマクロブロック行で構成されているとすると、y（1≦y≦5）個目のスライス分割位置候補の範囲は、（y×Y÷5）±2の範囲（単位はマクロブロック行）とし、予め外部から与えられるものとする。ここで、上記演算「÷」は小数点以下切り捨ての整数除算を表す。ただし、この範囲も例示であり、予め候補の範囲が与えられていればよい。また、候補の範囲は上記例の様に連続的でなくてもよく、例えば（y×Y÷5）の位置を基準として、-4, -2, 0, +2, +4の中から選ぶという制約や、+8, -8の何れかから選ぶという制約でもよい（単位はマクロブロック行）。
【００４６】
スライス分割判定は図５に示すフローチャートの手順で行われる。以下の処理は、制御部４０がスライス分割判定部３０を制御して行われる。同図に示す様に、まず１箇所のスライス分割位置の選択を行う（ステップＳ１）。次に、所定の分割数の選択を終えたか否か確認し（ステップＳ２）、終えていない場合には（ステップＳ２；Ｎｏ）、次の分割位置の選択に移る（ステップＳ３，Ｓ１）。一方、所定の分割数の選択を終えた場合（ステップＳ２；Ｙｅｓ）、スライス分割判定処理を終了する。
【００４７】
上記手順のうち、ある１箇所のスライス分割位置の選択処理（上記ステップＳ１）は図６に示すフローチャートの手順で行われる。即ち、同図に示す様に、まず所定のスライス分割位置候補における主観画質の劣化に関する評価値の算出を行う（ステップＳ１１）。この評価値の算出の詳細は後述する。次に、全てのスライス分割位置候補の評価が完了したか否か確認し（ステップＳ１２）、完了していない場合には（ステップＳ１２；Ｎｏ）、次のスライス分割位置候補の評価に移る（ステップＳ１３，Ｓ１１）。一方、全スライス分割位置候補の評価が完了した場合には（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、最適な評価値を示すスライス分割位置候補を選択する（ステップＳ１４）。最後に、選択結果をスライス分割情報メモリ３１に出力して（ステップＳ１５）、スライス分割位置の選択処理を終了する。
【００４８】
次に、上記手順のうち、１箇所のスライス分割位置候補に対する評価値の算出（上記ステップＳ１１）について以下に説明する。
【００４９】
評価値の算出には図７に示す範囲の画素値を用いる。即ち、次の範囲の画素値である。
垂直方向の範囲：スライス分割位置候補となるマクロブロック行境界を中心として上下に各4画素の計8画素
水平方向の範囲：ピクチャの横幅全体
画素値の成分  ：輝度成分のみ（色差成分は利用しない）
【００５０】
そして、水平方向を8画素単位で区切り、8×8画素を処理の１単位とする。ここでは、その１単位の画素値の配列をY[x][k]と表記する。変数x, kの範囲は、x=0〜（ピクチャ横幅の画素数÷8-1）、k=0〜63である。例えば、ピクチャの最も左側（x=0）の8×8画素の画素値は、Y[0][0]〜Y[0][63]と表される。
【００５１】
まず、評価値sumact = 0に初期化した上で、変数x=0〜（ピクチャ横幅の画素数÷8-1）について下記の手順１−１〜手順１−３を繰り返す。
【００５２】
（手順１−１）8×8画素の画素値Y[x][k]を原画像メモリ１０から読み出す。
【００５３】
（手順１−２）アクティビティact[x]を次式（１）で計算する。
【００５４】
【数１】
2010074614.tif 000003
【００５５】
（手順１−３）アクティビティact[x]を次式（２）で累積加算する。つまり、現在の評価値sumactにアクティビティact[x]を加算して、新たな評価値sumactとする。
【００５６】
【数２】
2010074614.tif 000004
【００５７】
上記手順１−１〜手順１−３が変数x=（ピクチャ横幅の画素数÷8-1）まで終了後、得られた評価値sumactの累積加算結果を、１箇所のスライス分割位置候補に対する最終的な評価値とする。
【００５８】
そして、全てのスライス分割位置候補の評価が完了した後、評価値に基づいて最適な候補を選択する場合には（図６のステップＳ１４）、次の様にする。即ち、例えば所定の範囲４１内の分割位置候補から、評価値sumactが最も大きい位置（主観画質の劣化が最少となる評価値を示した分割位置候補）をスライス分割位置として選択する。以上の手順により、平均的なアクティビティが最大の位置でスライスが分割される。
【００５９】
［第１の実施形態の効果］
アクティビティは、上記式（１）の様に、所定の領域における個々の画素値と、所定の領域における画素値の平均値と、の差分の自乗和で定義され、画像の複雑さを表す指標である。つまり、アクティビティが大きいほど画素値の平均値から離れた画素値が多く、画像は込み入って複雑な傾向がある。これに対し、アクティビティが小さいほど画素値が平均値に近く、画像は平坦な傾向がある。従って、本実施形態では、画像が込み入って複雑な箇所を分割位置として選択していることになる。
【００６０】
複雑な画像に比べると、平坦な画像は、より主観画質の劣化に影響しやすい。例えば、符号化によるブロック歪みが生じた時、画像が平坦な箇所で生じた場合には、周囲に画素値の不連続な点が少ないため歪みが目立ちやすい。しかし、画像が複雑な箇所で生じた場合には、歪みが画像自身の複雑さの中に隠蔽されて知覚されにくい。
【００６１】
そのため、本実施形態によれば、画像が込み入った位置をスライス分割位置として選択することによって、符号量を増加させずに主観画質の劣化を抑える様にスライス分割ができる。また、分割後のスライスは互いに依存関係がなく独立して符号化及び復号できるため、符号化及び復号処理のスライス単位での並列化による高速化が容易に実現できる。
【００６２】
なお、本実施形態では画像の複雑度の代表値としてアクティビティの平均値を採用し、それを評価値として用いたが、最大値・最小値・最頻値・中央値など別の値を代表値としてもよい。また、評価の１単位を8×8画素としたが、これは一例であって別の単位（4×4画素単位や、ピクチャ横幅全体×縦8画素単位など）で評価してもよい。また、本実施形態では画素値と画素平均値との差の自乗和で定義されるアクティビティを求めたが、演算回路の規模を削減するため自乗和ではなく絶対値和で近似してもよい。さらに、例えばx=0, 2, 4, 6などの一部の画素値のみを用いて評価値を求めても良い。
【００６３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態とは異なる評価値を用いる。即ち、肌色（特定の色）の画素の検出数を評価値として用いてスライス分割位置の選択を行う。評価値以外の、画像符号化装置の構成及び動作は第１の実施形態と同一であるため、説明を省略する。
【００６４】
以下に、１箇所のスライス分割位置候補に対する評価値の算出（図６のステップＳ１１）について説明する。
この評価値の算出には、第１の実施形態と同様に図７に示す範囲の輝度成分の画素値を用いることに加えて、色差成分も利用する。Y:Cb:Cr比が4:2:0の原画像を用いる場合、輝度成分8×8画素に対応する色差の２成分（Cb/Cr）は各4×4画素となる。そこで、輝度と色差の各画素が１対１で対応する様に、色差の２成分（Cb/Cr）を各々縦横共に２倍した8×8画素に拡大して画素値U[x][k]、V[x][k]と表す（k=0〜63）。
そして、評価値sumskin = 0に初期化した上で、変数x=0〜（ピクチャ横幅の画素数÷8-1）について下記の手順２−１〜手順２−４を繰り返す。
【００６５】
（手順２−１）まず、8×8画素Y[x][k]を原画像メモリ１０から読み出す。次に、読み出した画素に対応する位置の色差Cb，Crの各4×4画素を原画像から読み出し、縦横を２倍に拡大して画素値U[x][k]、V[x][k]とする。
【００６６】
（手順２−２）変数k=0〜63について、次式（３）を用いてYUV色空間をRGB色空間に変換する。
【００６７】
【数３】
2010074614.tif 000005
【００６８】
ただし、演算規模を削減するため、加算とシフト演算のみで近似した式で計算してもよい。また、必要に応じてRGBの値域を制限する。例えば、計算結果が所定値を越えた場合等に制限してもよい。
【００６９】
（手順２−３）変数k=0〜63について、次式（４）を用いてRGB色空間をHSV色空間に変換する。
【００７０】
【数４】
2010074614.tif 000006
【００７１】
式（３）と同様に、演算規模を削減するため、加算とシフトや、テーブル引きによる除算の近似で計算してもよい。また、MAX=0の場合やdiff=0の場合はH[x][k]やS[x][k]の値が定義できないが、このときは未定義であると印をつける（例えばH[x][k]=S[x][k]=-1など、値域外の値を代入しておく）。
【００７２】
（手順２−４）変数k=0〜63について、次式（５）、（６）を用いて各画素が肌色か否かを判断する。
【００７３】
【数５】
2010074614.tif 000007
【００７４】
【数６】
2010074614.tif 000008
【００７５】
即ち、上記式（５）、（６）が共に成立する場合を肌色と判定し、評価値sumskinに1を加算する。ただし、上記SkinMin、SkinMax、SatMinは予め与えられた所定の閾値とする。例えば、SkinMin = 0、SkinMax = 30、SatMin = 10などとする。
【００７６】
上記手順２−１〜手順２−４が変数x=（ピクチャ横幅の画素数÷8-1）まで終了後、得られた評価値sumskinの累積加算結果を最終的な評価値とする。
【００７７】
そして、評価値に基づいて最適なスライス分割位置候補を選択する場合には、評価値sumskinの累積加算結果が最も小さい位置をスライス分割位置として選択する。以上の手順により、スライスは肌色の画素数が最小の位置で分割される。
【００７８】
［第２の実施形態の効果］
一般的に、肌色の画素は人物の肌が表れている事を示す。また、人物の領域は画像の中でも注目されやすいので、その領域では画質の劣化が目立ちやすい。
そのため、本実施形態によれば、肌色が少ない位置をスライス分割位置として選択することによって、符号量を増加させずに主観画質の劣化を抑える様にスライス分割ができる。また、分割後のスライスは互いに依存関係がなく独立して符号化及び復号できるため、符号化及び復号処理のスライス単位での並列化による高速化が容易に実現できる。
【００７９】
なお、本実施形態では変数k=0〜63の全ての画素における肌色の画素数を評価値として用いたが、演算処理量を削減するため、k=0のみなど一部の画素のみを取り出して肌色の画素数を計数してもよい。また、肌色に限られず、他の色の画素数を評価値としても良い。
【００８０】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、第１の実施形態及び第２の実施形態とは異なる評価値を用いる。即ち、複数種類の評価値の線形和を用いてスライス分割位置の選択を行う。第１の実施形態及び第２の実施形態と同一の構成及び動作については説明を省略する。
【００８１】
本実施形態では、第１の実施形態と同一の手順で評価値sumactを求め、第２の実施形態と同一の手順で評価値sumskinを求める。そして、以下の式（７）を用いて評価値scoreを求める。
【００８２】
【数７】
2010074614.tif 000009
【００８３】
ただし、Wはピクチャの水平方向画素数、λは所定の定数とする。つまり、式（７）における8Wは評価値sumskinの最大値と等しい。
【００８４】
そして、最適なスライス分割位置候補を選択する場合には、評価値scoreが最大の位置を選択する。
【００８５】
［第３の実施形態の効果］
本実施形態によれば、アクティビティと肌色の画素数の両方の評価値を重み付けして加味することによって、両方の影響を考慮した最適なスライス分割位置を選べる。これにより、符号量を増加させずに主観画質の劣化を抑える様にスライス分割ができる。
【００８６】
なお、ここでは評価値sumact及び評価値sumskinという２つの評価値の線形和として評価値scoreを求めたが、他の評価値をさらに加えて３つ以上の評価値で評価してもよい。その場合は、定数λの種類を増やして評価値scoreを計算できる。また、評価値scoreが小さい場合に主観画質の劣化が少なくなる様な評価値や計算式を用いても良い。その場合、評価値scoreが最小のスライス分割位置候補を選択すれば良い。
【００８７】
以上で述べた様に、第１の実施形態〜第３の実施形態によれば、スライス分割を所定の固定された位置で行わず、スライス分割に適した位置を画像に応じて適応的に選択できる画像符号化装置を実現できる。また、主観画質の劣化に関する評価値を求める様にしたので、主観画質の劣化が少ないスライス分割位置を評価値に基づいて適応的に選択できる。
【００８８】
より詳細には、第１の実施形態によれば、アクティビティが大きい（即ち複雑な）画像付近でスライスを分割する様にしたので、客観画質の劣化が目立たず、主観画質の劣化を低減できる。
【００８９】
また、第２の実施形態によれば、人物以外の画像付近でスライスを分割する様にしたので、客観画質の劣化が目立たず、主観画質の劣化を低減できる。
【００９０】
また、第３の実施形態によれば、主観画質の劣化に関する複数の評価値を反映してスライスを分割する様にしたので、第１及び第２の実施形態と比較して、さらに主観画質の劣化を低減できる。
【００９１】
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施することができる。
例えば、上記実施形態では一例として動画像の符号化について説明したが、入力画像が静止画であってもスライスと同様に分割して符号化できる場合には、本発明を適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像符号化装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像符号化装置の動作順序を示す説明図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る原画像メモリの内容の変化を示す説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係るスライス分割判定部の機能の概要を示す説明図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るスライス分割判定部における処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態に係るスライス分割判定部におけるスライス分割位置選択の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施形態に係るスライス分割判定に用いる画素の処理単位を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９３】
１０  原画像メモリ
１１  直交変換部
１２  量子化部
１３  エントロピー符号化部
１４  符号化データメモリ
１５  逆量子化部
１６  逆直交変換部
１７  デブロッキングフィルタ部
１８  フレームメモリ
１９  動き探索・動き補償部
３０  スライス分割判定部
３１  スライス分割情報メモリ
４０  制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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