【手続補正書】
【提出日】平成17年3月3日(2005.3.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号する復号装置において、
前記符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定手段と、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号手段と
を備えることを特徴とする復号装置。
【請求項２】
前記符号化データは、前記画像データから動きベクトルを検出し、その動きベクトルを用いて動き補償を行うことにより予測画像を生成し、前記画像データと予測画像との差分を、所定のブロック単位で、フィールドＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)モードまたはフレームＤＣＴモードによりＤＣＴ変換するノンイントラ符号化を行うことにより得られるＤＣＴ係数を含み、
前記第１の復号制御情報は、前記画像データをＤＣＴ変換したときのフィールドＤＣＴモードまたはフレームＤＣＴモードを表すＤＣＴタイプであり、
前記第２の復号制御情報は、前記画像データの動きベクトルである
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記動きベクトルに基づいて、前記ブロック単位の画像データの動きの有無を判定し、
前記ブロック単位の画像データに動きがある場合において、そのブロックについてのＤＣＴタイプがフレームＤＣＴモードであるとき、そのＤＣＴタイプが正しくないと判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の復号装置。
【請求項４】
前記符号化データは、前記ブロック単位の画像データを対象に、ノンイントラ符号化、または前記予測画像を用いない符号化であるイントラ符号化を行うことにより得られたものであり、
前記判定手段は、
イントラ符号化されたブロックについては、そのブロックのフレームの前または後のフレームのブロックにおける前記動きベクトルに基づいて、画像データの動きの有無を判定し、
ノンイントラ符号化されたブロックについては、そのブロックにおける前記動きベクトルに基づいて、画像データの動きの有無を判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の復号装置。
【請求項５】
前記復号手段は、
前記符号化データを復号した復号データのうちの、注目している注目復号データについて、その注目復号データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記符号化データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目復号データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目復号データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記符号化データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップ抽出手段が出力する予測タップと、前記タップ係数取得手段において得られたタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目復号データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項６】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記符号化データから、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載の復号装置。
【請求項７】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目復号データをクラス分類する
ことを特徴とする請求項５に記載の復号装置。
【請求項８】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記符号化データから、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載の復号装置。
【請求項９】
前記符号化データは、画像データを、ＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)方式によって符号化することにより得られたものである
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項１０】
前記復号手段は、
前記符号化データを、ＭＰＥＧ方式にしたがって復号し、ＭＰＥＧ復号データを出力するＭＰＥＧ復号手段と、
前記ＭＰＥＧ復号データを高品質化した高品質化データのうちの、注目している注目高品質化データについて、その注目高品質化データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記ＭＰＥＧ復号データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記ＭＰＥＧ復号データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップ抽出手段が出力する予測タップと、前記タップ係数取得手段において得られたタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項９に記載の復号装置。
【請求項１１】
前記復号手段は、
前記符号化データから、画像データをＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）
変換したＤＣＴ係数を取得するＤＣＴ係数取得手段と、
前記符号化データをＭＰＥＧ復号したＭＰＥＧ復号データを高品質化した高品質化データのうちの、注目している注目高品質化データについて、その注目高品質化データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記ＤＣＴ係数から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記ＤＣＴ係数から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップ抽出手段が出力する予測タップと、前記タップ係数取得手段において得られたタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項９に記載の復号装置。
【請求項１２】
前記復号手段は、
前記符号化データから、画像データをＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）変換したＤＣＴ係数を取得するＤＣＴ係数取得手段と、
高品質の復号画像を求めるためのＤＣＴ係数である高品質化ＤＣＴ係数のうちの、注目している注目高品質化ＤＣＴ係数について、その注目高品質化ＤＣＴ係数を、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記ＤＣＴ係数取得手段において得られたＤＣＴ係数から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化ＤＣＴ係数をクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化ＤＣＴ係数について、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記ＤＣＴ係数取得手段において得られたＤＣＴ係数から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップ抽出手段が出力する予測タップと、前記タップ係数取得手段において得られたタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化ＤＣＴ係数を求める予測演算手段と、
前記高品質化ＤＣＴ係数を逆ＤＣＴ変換し、高品質の復号画像を求める逆ＤＣＴ変換手段と
を有する
ことを特徴とする請求項９に記載の復号装置。
【請求項１３】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号する復号方法において、
前記符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号ステップと
を備えることを特徴とする復号方法。
【請求項１４】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号する復号処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
前記符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号する復号処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体において、
前記符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項１６】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習装置において、
学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成手段と、
前記学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成手段と、
前記学習用の画像データを符号化し、前記複数の復号制御情報を含む学習用の符号化データを出力する符号化手段と、
前記学習用の符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その学習用の符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定手段と、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習手段と
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項１７】
前記符号化データは、前記画像データから動きベクトルを検出し、その動きベクトルを用いて動き補償を行うことにより予測画像を生成し、前記画像データと予測画像との差分を、所定のブロック単位で、フィールドＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)モードまたはフレームＤＣＴモードによりＤＣＴ変換するノンイントラ符号化を行うことにより得られるＤＣＴ係数を含み、
前記第１の復号制御情報は、前記画像データをＤＣＴ変換したときのフィールドＤＣＴモードまたはフレームＤＣＴモードを表すＤＣＴタイプであり、
前記第２の復号制御情報は、前記画像データの動きベクトルである
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項１８】
前記判定手段は、
前記動きベクトルに基づいて、前記ブロック単位の画像データの動きの有無を判定し、
前記ブロック単位の画像データに動きがある場合において、そのブロックについてのＤＣＴタイプがフレームＤＣＴモードであるとき、そのＤＣＴタイプが正しくないと判定する
ことを特徴とする請求項１７に記載の学習装置。
【請求項１９】
前記符号化データは、前記ブロック単位の画像データを対象に、ノンイントラ符号化、または前記予測画像を用いない符号化であるイントラ符号化を行うことにより得られたものであり、
前記判定手段は、
イントラ符号化されたブロックについては、そのブロックのフレームの前または後のフレームのブロックにおける前記動きベクトルに基づいて、画像データの動きの有無を判定し、
ノンイントラ符号化されたブロックについては、そのブロックにおける前記動きベクトルに基づいて、画像データの動きの有無を判定する
ことを特徴とする請求項１８に記載の学習装置。
【請求項２０】
前記学習手段は、
注目している前記教師データである注目教師データについて、その注目教師データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記生徒データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記注目教師データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記生徒データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が統計的に最小になる前記タップ係数を、前記クラスごとに求めるタップ係数演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項２１】
前記符号化手段は、学習用の画像データを、ＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)方式によって符号化して、前記学習用の符号化データを出力する
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項２２】
前記教師データ生成手段は、前記学習用の画像データを、そのまま、前記教師データとして出力し、
前記生徒データ生成手段は、前記学習用の画像データを、ＭＰＥＧ方式によって符号化し、さらにＭＰＥＧ方式によって復号して、その復号結果を、前記生徒データとして出力し、
前記学習手段は、
注目している前記教師データである注目教師データについて、その注目教師データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記生徒データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記注目教師データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記生徒データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が統計的に最小になる前記タップ係数を、前記クラスごとに求めるタップ係数演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２１に記載の学習装置。
【請求項２３】
前記教師データ生成手段は、前記学習用の画像データを、そのまま、前記教師データとして出力し、
前記生徒データ生成手段は、前記学習用の画像データを、ＭＰＥＧ方式によって符号化して復号し、その結果得られるＤＣＴ係数を、前記生徒データとして出力し、
前記学習手段は、
注目している前記教師データである注目教師データについて、その注目教師データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記生徒データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記注目教師データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記生徒データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が統計的に最小になる前記タップ係数を、前記クラスごとに求めるタップ係数演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２１に記載の学習装置。
【請求項２４】
前記教師データ生成手段は、前記学習用の画像データをＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）変換し、その結果得られるＤＣＴ係数を、前記教師データとして出力し、
前記生徒データ生成手段は、前記学習用の画像データを、ＭＰＥＧ方式によって符号化して復号し、その結果得られるＤＣＴ係数を、前記生徒データとして出力し、
前記学習手段は、
注目している前記教師データである注目教師データについて、その注目教師データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記生徒データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記注目教師データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記生徒データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が統計的に最小になる前記タップ係数を、前記クラスごとに求めるタップ係数演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２１に記載の学習装置。
【請求項２５】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習方法において、
学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成ステップと、
前記学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成ステップと、
前記学習用の画像データを符号化し、前記複数の復号制御情報を含む学習用の符号化データを出力する符号化ステップと、
前記学習用の符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その学習用の符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習ステップと
を備えることを特徴とする学習方法。
【請求項２６】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成ステップと、
前記学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成ステップと、
前記学習用の画像データを符号化し、前記複数の復号制御情報を含む学習用の符号化データを出力する符号化ステップと、
前記学習用の符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その学習用の符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項２７】
画像データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記符号化データの復号を制御するための複数の復号制御情報を含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体において、
学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成ステップと、
前記学習用の画像データから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成ステップと、
前記学習用の画像データを符号化し、前記複数の復号制御情報を含む学習用の符号化データを出力する符号化ステップと、
前記学習用の符号化データに含まれる第１の復号制御情報の正しさを、その学習用の符号化データに含まれる第２の復号制御情報に基づいて判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。