(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードする方法であって、
（ａ１）前記入力画像の前記トランスコードの前に、トレーニング画像セットＴをトランスコードすることによって、最大画像ファイルサイズ及び前記端末の解像度の組み合わせを有する前記端末の特徴を有するトランスコードパラメータを含むデータセットを生成する段階と、
前記データセットにおいて、前記トランスコードパラメータは、前記セット中のそれぞれのトレーニング画像と選択された前記端末の特徴について、選択された前記端末の特徴を満たしつつ、最高品質のトランスコードがなされたトレーニング画像を生成するように選択され、
（ｂ１）前記入力画像の特徴を抽出する段階と、
（ｃ１）前記段階（ｂ１）で抽出した前記入力画像の前記特徴と前記端末の特徴とを利用することで、前記段階（ａ１）で生成された前記データセットから前記入力画像の前記トランスコードに対するトランスコードパラメータを選択する段階と、
（ｄ１）前記段階（ｃ１）で選択された前記トランスコードパラメータを利用することで、前記入力画像を前記出力画像にトランスコードする段階と
を備える方法。
【請求項２】
前記段階（ａ１）は、さらに
前記トレーニング画像の特徴に対応する前記トランスコードパラメータを含む前記データセットを生成する段階を有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記段階（ｂ１）は、
前記入力画像の符号化の忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｉ）、画像のファイルサイズＳ（Ｉ）、画像の幅Ｗ（Ｉ）、および、画像の高さＨ（Ｉ）を含む前記入力画像の前記特徴を抽出する段階を有する請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記トランスコードパラメータを選択する前記段階（ｃ１）は、
前記出力画像の符号化の忠実度を特徴付けるトランスコード品質係数ＱＦＴ、および、前記トランスコードによる画像解像度の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数ｚＴを選択する段階を有する請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記段階（ａ１）で生成される前記データセットは、Ｎ個の多次元マトリックスを含み、前記Ｎ個の多次元マトリックスは、第１のマトリックス、第２のマトリックス、および第３のマトリックスのうち１以上を含み、
前記第１のマトリックスは、前記トレーニング画像セットＴからの前記トレーニング画像の１以上のサブセットの最適品質係数の平均ＱＦＡを格納し、各ＱＦＡは前記トレーニング画像のそれぞれのサブセットが含む前記トレーニング画像のトランスコード中に利用される前記ＱＦＴの平均として決定され、前記最高品質を持つ前記トランスコードされたトレーニング画像が生成され、
前記第２のマトリックスは、前記トレーニング画像の１以上のサブセットの最適スケーリング係数の平均ｚＡを格納し、各ｚＡは前記トレーニング画像のそれぞれのサブセットが含む前記トレーニング画像のトランスコード中に利用される前記ｚＴの平均として決定され、前記最高品質を持つ前記トランスコードされたトレーニング画像が生成され、
前記第３のマトリックスは、前記トレーニング画像の１以上のサブセットの画質メトリックの平均ＱＡを格納し、各ＱＡは、前記トレーニング画像のそれぞれのサブセットについて、前記トレーニング画像と、それぞれ最高品質のトランスコードがなされたトレーニング画像との間の類似度を示す、品質メトリックの平均として決定される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
各マトリックスは、第１のインデックス、第２のインデックス、および第３のインデックスのうち２以上のインデックスからインデックスされ、
前記第１のインデックスは、前記入力画像の、前記入力画像の符号化の忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｉ）を示し、
前記第２のインデックスは、前記出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数ｚＶを示し、
前記第３のインデックスは、前記入力画像に対する前記出力画像の相対サイズを特徴付ける最大相対画像サイズ「ｓｍａｘ」を示す請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記段階（ａ１）は、
（ａ７）前記ＱＦ（Ｉ）、前記ｚＶ，および前記「ｓｍａｘ」の組み合わせを選択する段階と、
（ａ７−ｉ）前記ｚＶおよび前記「ｓｍａｘ」の前記選択された組み合わせについて、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しい前記トレーニング画像のサブセットを利用して、前記最適品質係数の平均ＱＦＡおよび前記最適スケーリング係数の平均ｚＡを生成する段階と、
（ａ７−ｉｉ）前記ＱＦＡを前記第１のマトリックスの、前記ｚＡを前記第２のマトリックスの、前記ＱＦ（Ｉ）、前記ｚＶ、および前記「ｓｍａｘ」の前記選択された組み合わせでインデックスされる位置にそれぞれ格納する段階と、
（ａ７−ｉｉｉ）前記ＱＦ（Ｉ）、前記ｚＶ、および前記「ｓｍａｘ」を、所定の間隔で変化させて、前記ＱＦ（Ｉ）、前記ｚＶ，および前記「ｓｍａｘ」の全ての組み合わせが利用されるまで、前記段階（ａ７）を含む前記段階（ａ７）から前記段階（ａ７−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階をさらに有する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
（ａ８−ｉ）前記ｚＶおよび前記「ｓｍａｘ」の前記選択された組み合わせについて、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しい前記トレーニング画像のサブセットを利用して前記画質メトリックの平均ＱＡを生成する段階であって、前記トレーニング画像の前記サブセットの各トレーニング画像についての前記最高品質のトランスコードがなされたトレーニング画像の前記品質メトリックを決定することを含む段階と、
（ａ８−ｉｉ）前記ＱＡを前記第３のマトリックスの、前記ＱＦ（Ｉ）、前記ｚＶ，および前記「ｓｍａｘ」の前記選択された組み合わせによりインデックスされる位置に格納する段階と、
前記段階（ａ８−ｉ）から前記段階（ａ８−ｉｉ）を、前記段階（ａ７）の後であって前記段階（ａ７−ｉｉｉ）の前に実行する段階とを備える請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記段階（ａ７−ｉ）は、
（ａ９）前記トレーニング画像の前記サブセットの各トレーニング画像について、前記最高品質のトランスコードがなされたトレーニング画像を生成する前記トランスコード品質係数ＱＦＴおよび前記トランスコードスケーリング係数ｚＴを決定する段階と、
（ｂ９）前記段階（ａ９）で決定された前記トレーニング画像の前記トランスコード品質係数ＱＦＴおよび前記トランスコードスケーリング係数ｚＴとを利用して、前記最適品質係数の平均ＱＦＡおよび前記最適スケーリング係数の平均ｚＡを決定する段階とをさらに有する請求項７または請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記段階（ａ９）は、
（ａ１０）前記トランスコード品質係数ＱＦＴおよび前記トランスコードスケーリング係数ｚＴの組み合わせを含む前記トランスコードパラメータを選択する段階と、
（ａ１０−ｉ）前記ＱＦＴおよび前記ｚＴの前記選択された組み合わせについて、前記トランスコードされたトレーニング画像を生成するべく前記トレーニング画像をトランスコードする段階と、
（ａ１０−ｉｉ）前記トレーニング画像と前記トランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す、前記段階（ａ１０−ｉ）で生成された前記トランスコードされたトレーニング画像の品質メトリックを決定する段階と、
（ａ１０−ｉｉｉ）前記ＱＦＴおよび前記ｚＴを所定の間隔で変化させて、前記ＱＦＴおよび前記ｚＶの全ての組み合わせが利用されるまで、前記段階（ａ１０）を含む前記段階（ａ１０）から前記段階（ａ１０−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、
（ａ１０−ｉｖ）前記段階（ａ１０−ｉｉｉ）で最高品質のメトリックを生成した前記ＱＦＴおよび前記ｚＴを選択する段階と
をさらに有する請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記段階（ａ１０−ｉ）は、
（ａ１１）前記選択されたスケーリング係数ｚＴを適用することにより、前記トレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、
（ｂ１１）前記選択された品質係数ＱＦＴを適用することにより、前記段階（ａ１１）で生成された前記伸張およびスケーリングされた画像を圧縮する段階と
をさらに有する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記段階（ａ１０−ｉｉ）は、
（１２ａ）画像Ｊ'を生成するべく、リスケーリング係数ｚＲを適用することで前記トランスコードされたトレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、
（１２ｂ）画像Ｌ'を生成するべく、前記視聴スケーリング係数ｚＶを適用することで前記トレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、
（１２ｃ）前記画像Ｌ'および前記画像Ｊ'を利用することで、前記トレーニング画像と前記トランスコードされたトレーニング画像との間の前記類似度を示す前記品質メトリックを生成する段階と
をさらに有する請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ｚＲはｚＶ／ｚＴに等しく、
前記段階（１２ｃ）は、前記画像Ｊ'および前記画像Ｌ'を利用することで、Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ＳＩＭｉｌａｒｉｔｙ（ＳＳＩＭ）インデックスを決定する段階を有する請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記段階（ａ８−ｉ）は、
（ａ１５）前記第１のマトリックスに格納されている前記最適品質係数の平均ＱＦＡと、前記第２のマトリックスに格納されている前記最適スケーリング係数の平均ｚＡとを取得する段階と、
（ａ１５−ｉ）前記トランスコードされたトレーニング画像を生成するべく、前記段階（ａ１５）で取得された前記ＱＦＡおよび前記ｚＡを利用して前記トレーニング画像をトランスコードする段階と、
（ａ１５−ｉｉ）前記トランスコードされたトレーニング画像が、前記選択された前記端末の特徴を満たすか否かを判断する段階と、
（ａ１５−ｉｉｉ）前記トランスコードされたトレーニング画像が前記選択された前記端末の特徴を満たすまで、前記第１および前記第２のマトリックスで利用可能な前記「ｓｍａｘ」の次に小さい値で、前記段階（ａ１５）を含む前記段階（ａ１５）から前記段階（ａ１５−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、
（ｂ１５）前記選択された前記端末の特徴を満たす段階（ａ１５−ｉ）で生成された前記トランスコードされたトレーニング画像の前記品質メトリックを決定する段階と
をさらに有する請求項８から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記段階（ｄ１）は、
（ａ１７）前記端末の前記特徴、および、前記段階（ｂ１）で抽出されたＨ（Ｉ）、Ｗ（Ｉ）、Ｓ（Ｉ）、ＱＦ（Ｉ）、前記入力画像の前記特徴を利用して、前記ｚＶおよび前記「ｓｍａｘ」を決定する段階と、
（ｂ１７）前記段階（ｂ１）で取得された前記ＱＦ（Ｉ）と前記段階（ａ１７）により決定された前記ｚＶおよび前記「ｓｍａｘ」とによりインデックスされた前記第２のマトリックスに格納されている最適スケーリング係数の平均ｚＡと、前記第１のマトリックスに格納されている前記最適品質係数の平均ＱＦＡとを取得する段階と、
（ｂ１７−ｉ）前記出力画像を生成するべく、前記トランスコード品質係数ＱＦＴおよび前記トランスコードスケーリング係数ｚＴとして前記段階（ｂ１７）で取得された前記ＱＦＡおよび前記ｚＡを利用して前記入力画像をトランスコードする段階と、
（ｂ１７−ｉｉ）前記出力画像が前記端末の前記特徴を満たすか否かをチェックする段階と、
（ｂ１７−ｉｉｉ）前記出力画像が前記端末の前記特徴を満たすまで、前記第１および前記第２のマトリックスで利用可能な前記「ｓｍａｘ」の次に小さい値で、前記段階（ｂ１７）を含む前記段階（ｂ１７）から前記段階（ｂ１７−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、
（ｃ１７）前記第３のマトリックスの前記ＱＦ（Ｉ）がインデックスする位置に格納されている前記画質の平均ＱＡを取得する段階と
をさらに有し、
前記「ｓｍａｘ」および前記ｚＶは、前記端末の前記特徴を満たす前記段階（ｂ１７−ｉ）で生成された前記出力画像に対応している
請求項６から１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記端末の特徴は、最大画像ファイルサイズＳ（Ｄ）、前記端末の画面の幅Ｗ（Ｄ）、および前記端末の画面の高さＨ（Ｄ）を含み、前記方法は、
（ａ１８）前記ｚＶを、（Ｗ（Ｄ）／Ｗ（Ｉ）），（Ｈ（Ｄ）／Ｈ（Ｉ））および１のうちの最小値に設定する段階と、
（ｂ１８）前記「ｓｍａｘ」を、（Ｓ（Ｄ）／Ｓ（Ｉ））および１のうちの最小値に設定する段階とをさらに備える請求項６から１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードする、プロセッサおよびコンピュータ可読格納媒体を備えるシステムであって、前記システムは、
（ａ２４）トレーニング画像を含むトレーニング画像セットＴを有する、前記コンピュータ可読格納媒体に格納されるトレーニング画像レポジトリと、
（ｂ２４）前記コンピュータ可読格納媒体に格納されたコンピュータ可読命令を有するオフラインデータセット生成器であって、前記オフラインデータセット生成器は、前記入力画像の前記トランスコードの前に、トレーニング画像の前記トレーニング画像セットＴをトランスコードすることによって、最大画像ファイルサイズ及び前記端末の解像度の組み合わせを有する前記端末の特徴を有するトランスコードパラメータを含むデータセットを生成し、
前記データセットにおいて、前記トランスコードパラメータは、前記トレーニング画像セットＴ中のそれぞれのトレーニング画像と選択された前記端末の特徴について、選択された前記端末の特徴を満たしつつ、最高品質のトランスコードがなされたトレーニング画像を生成するように選択され、
（ｃ２４）前記オフラインデータセット生成器（ｂ２４）が生成する前記データセットを格納する、コンピュータ可読格納媒体に格納されるデータセットレポジトリと、
（ｄ２４）前記入力画像の特徴を抽出し、前記端末の特徴と前記入力画像の前記特徴とを利用して前記データセットレポジトリ（ｃ２４）に格納されている前記データセットから前記入力画像の前記トランスコードに対するトランスコードパラメータを選択し、前記選択されたトランスコードパラメータを利用して前記入力画像を前記出力画像にトランスコードするように構成するコンピュータ可読命令をコンピュータ可読格納媒体に有するオンライントランスコーダと
を備えるシステム。
【請求項１８】
前記オンライントランスコーダは、さらに前記入力画像の前記特徴に対応する前記トランスコードパラメータを選択するように構成され、
前記トランスコードパラメータは、さらに前記出力画像の符号化の忠実度を特徴付けるトランスコード品質係数ＱＦＴと、前記トランスコードによる画像の解像度の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数ｚＴとを含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記データセットはＮ個の多次元マトリックスを含み、前記Ｎ個の多次元マトリックスは、第１のマトリックス、第２のマトリックス、および第３のマトリックスのうち一以上を含み、
前記第１のマトリックスは、前記トレーニング画像セットＴからの前記トレーニング画像の１以上のサブセットの最適品質係数の平均ＱＦＡを格納し、各ＱＦＡは前記トレーニング画像のそれぞれのサブセットが含むトレーニング画像のトランスコード中に利用される前記ＱＦＴの平均として決定され、前記最高品質を持つ前記トランスコードされたトレーニング画像が生成され、
前記第２のマトリックスは、前記トレーニング画像の１以上のサブセットの最適スケーリング係数の平均ｚＡを格納し、各ｚＡは前記トレーニング画像のそれぞれのサブセットが含むトレーニング画像のトランスコード中に利用される前記ｚＴの平均として決定され、前記最高品質を持つ前記トランスコードされたトレーニング画像が生成され、
前記第３のマトリックスは、前記トレーニング画像の１以上のサブセットの画質メトリックの平均ＱＡを格納し、各ＱＡは、トレーニング画像のそれぞれのサブセットについて、前記トレーニング画像と、それぞれ対応する最高品質のトランスコードがなされたトレーニング画像との間の類似度を示す、品質メトリックの平均として決定される請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
各マトリックスは、第１のインデックス、第２のインデックス、および第３のインデックスのうち２以上のインデックスからインデックスされ、
前記第１のインデックスは、前記入力画像の符号化の忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｉ）を示し、
前記第２のインデックスは、前記出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数ｚＶを示し、
前記第３のインデックスは、前記入力画像に対する前記出力画像の相対サイズを特徴付ける最大相対画像サイズ「ｓｍａｘ」を示す請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記オフラインデータセット生成器（ｂ２４）は、
（ａ２９）前記トレーニング画像セットＴのトレーニング画像の特徴を抽出する画像特徴抽出ユニットと、
（ｂ２９）前記ＱＦＴと前記ｚＴとを選択し、前記画像特徴抽出ユニット（ａ２４）が抽出した前記特徴を利用して前記最適品質係数の平均ＱＦＡおよび前記最適スケーリング係数の平均ｚＡを決定する第１の品質認識パラメータ選択ユニットと、
（ｃ２９）前記第１の品質認識パラメータ選択ユニット（ｂ２９）が選択した前記ＱＦＴおよび前記ｚＴを利用して、前記トレーニング画像を、トランスコードされたトレーニング画像にトランスコードするトランスコードユニットと、
（ｄ２９）前記トランスコードユニット（ｃ２９）が生成した前記トランスコードされたトレーニング画像の、前記トレーニング画像と前記トランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す前記品質メトリックを決定する品質評価ユニットとを有する請求項１９または２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記トランスコードユニット（ｃ２９）は、
（ａ３１）前記スケーリング係数ｚＴを前記トレーニング画像に適用することで、伸張およびスケーリングされたトレーニング画像を生成する伸張およびスケーリングユニットと、
（ｂ３１）前記トランスコード品質係数ＱＦＴを前記伸張およびスケーリングされたトレーニング画像に適用することで、前記トランスコードされたトレーニング画像を生成する圧縮ユニットとを有する請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記品質評価ユニット（ｄ２９）は、
（ａ３２）リスケーリング係数ｚＲを適用することで、前記トランスコードされたトレーニング画像を伸張およびスケーリングする第２の伸張およびスケーリングユニットと、
（ｂ３２）視聴スケーリング係数ｚＶを適用することで、前記トレーニング画像を伸張およびスケーリングする第３の伸張およびスケーリングユニットと、
（ｃ３２）前記トランスコードされたトレーニング画像の前記品質メトリックを計算する品質メトリック計算ユニットとを有し、前記トレーニング画像と前記トランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す請求項２１または２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記品質メトリック計算ユニット（ｃ３２）は、
前記トレーニング画像と前記トランスコードされたトレーニング画像との間の類似性を示すＳｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ＳＩＭｉｌａｒｉｔｙ（ＳＳＩＭ）インデックスを決定する計算手段を有する請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
コンピュータに、請求項１から１６のいずれか一項に記載された前記方法の前記段階それぞれを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像トランスコード分野に係り、特に、最適品質に近い品質での画像の複雑度の低いトランスコード方法およびシステムに係る。
【背景技術】
【０００２】
テキスト、オーディオ、およびビデオを含む様々なコンテンツの種類のマルチメディアが、ネットワークオペレータに対して顕著なビジネスおよび収入のチャンスを提供している。より高い帯域幅の利用可能性およびパケット交換インターネットプロトコル（ＩＰ）技術の利用により、テキスト、音声、静止およびアニメーショングラフィック、写真、ビデオクリップ、および音楽の様々な組み合わせが含まれる、より内容豊富なコンテンツの送信が可能となっている。この市場から利益を得るには、この市場の潜在的なネットワークオペレータが、品質および信頼性に関する顧客の期待に応える必要がある。移動端末、携帯電話、コンピュータ、その他の電子デバイスを含む今日の異機種環境にあるネットワーク間でマルチメディアアプリケーションを利用するには、サーバレベルでのメディアのトランスコードが重要となる。個々のデバイスではリソースに制約があることが多く、メディア自身を適合する機能を持つことが稀なために、サービスプロバイダレベルでメディアの適合およびトランスコードを行う必要がある。今後数年のトラフィックの成長は新たなハードウェアのみでそのスピードについてゆくには著しすぎるために、これはサービスプロバイダにとって重要な問題となる。
【０００３】
例えばマルチメディアメッセージサービスは、サーバ側の適合を提供して端末間の互換性を保証する。マルチメディアメッセージに必要な適合については、S. CoulombeおよびG. Grasselによる「Multimedia adaptation for the multimedia messaging service」、ＩＥＥＥ通信雑誌、第４２巻、７号、１２０−１２６ページ、２００４年７月が説明している。もっとも頻繁に生じる画像関連の互換性の問題は、画像フォーマットに関するものではなく、トラフィックの大半がＪＰＥＧおよびＧＩＦ画像に関するために、解像度またはファイルサイズが受信端末の機能を超える、というものである。例えば、一部の移動電話ではメモリが限られていることから、画像を一定のサイズまたは解像度に収まるようにして、受信および表示を可能にする必要がある。さらに、画像の高さおよび幅を、決められた特徴セットを有する端末が収容可能なものにする必要がある。画像の解像度、またはスケーリングを変更して、端末の機能に整合させる方法としては、公知の解決法が存在する。しかし、画質を端末の制約に対して最適化することは、ＪＰＥＧで利用されている品質係数（ＱＦ）（またはＧＩＦで利用されている色数）、知覚品質、および圧縮ファイルサイズの間に、確立された関連性がないことから、未だ解決されていない課題である。単なる解像度の適合ではなく、ファイルサイズを低減させるための追加手段としてスケーリングを利用しようとすると、この問題はさらに大きな課題となる。ビジュアルコンテンツのファイルサイズ（またはビットレート）の問題を調べた研究は既に幾つか存在している。
【０００４】
数例としてはZ. LeiおよびN.D. Georganasによる「Accurate bit allocation and rate control for DCT domain video transcoding」なる名称の研究論文、IEEE CCECE予稿集２００２年、Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering,２００２年、第２巻、ページ968-973、「Signal Processing: Image Communication」第１８巻、８号、ページ621-639、２００３年９月内で発表されたJ. Ridge による「Efficient transform-domain size and resolution reduction of images」なる名称の研究論文、および、V. Ratnakar and V. Ivashinによる「File size bounded JPEG transcoder」なる名称の米国特許第6,233,359号明細書、２００１年５月が含まれる。これら研究の結果は、スケーリングではなくて、量子化パラメータを適合させることによって低減を達成することができることを示している。殆どの研究では、解像度が幾つかの予め定義されたフォーマットに限られることの多い低ビットレートのビデオのコンテクストからの話なので、このことは納得がいく。しかし、静止画像符号化のコンテクストであっても、スケーリングが適合のための戦略としては考えられていない。例えば、Ｒｉｄｇｅは、スケーリングしてからＪＰＥＧ画像のファイルサイズを低減させる優れた方法を提供しているが、スケーリングと品質の低減とを組み合わせた評価を行っていない。ユーザ体験を最大化するための最良の戦略というものは、画像を低いＱＦで単に再度圧縮するのではなくて、より高いＱＦで画像を縮尺して圧縮する必要があることから、これは大きな欠点であると思われる。
【０００５】
Ｓｔｅｖｅｎ  ＰｉｇｅｏｎおよびＳｔｅｐｈａｎｅ  Ｃｏｕｌｏｍｂｅによる「Computationally efficient algorithms for predicting the file size of JPEG images subject to changes of quality factor and scaling」、24th Queen's Biennial Symposium on Communications, Queen's University, Kingston, Canada, 2008では、スケーリングおよびＱＦ変化を受けるＪＰＥＧ画像の圧縮ファイルサイズを推定する方法が提示されている。ＱＦおよびスケーリングの幾らかの組み合わせによって、同様の近似したファイルサイズが生じ、どの組み合わせがユーザ体験または画質を最大化するか、という問題が生じる。本発明で前述した課題がいかに解決されるかを述べる前に、通常の先行技術によるトランスコード環境を簡単に説明する。ＪＰＥＧは、ＭＭＳメッセージに含まれる画像圧縮技術として一般に普及している。ＪＰＥＧ規格により、通常利用されている画像圧縮方法が提供される。よく知られているように、ＪＰＥＧ圧縮は「損失が多い」、つまり、圧縮された画像が原画像に含まれていたデジタル情報を１００％含まないことがある。情報の損失は、圧縮中に品質係数を設定することにより制御可能である。品質係数が低いことは、圧縮度が高いことに等しく、一般的には画像のファイルサイズが小さいことを意味する。逆に、品質係数が高いことは、画像のファイルサイズが大きいことを意味しており、一般的には、知覚される画像の「品質」が高いことを意味する。
【０００６】
例えば、図１は、発信元ノード１０２、サービス配信プラットフォーム１０４、発信先ノード１０６、および適合エンジン１０８を含むマルチメディアメッセージ（ＭＭＳ）システムアーキテクチャ１００を示している。発信元ノード１０２は、ネットワーク「Ａ」１１０を介してサービス配信プラットフォーム１０４と通信することができる。同様にして、発信先ノード１０６は、ネットワーク「Ｂ」１１２を介してサービス配信プラットフォーム１０４と通信することができる。ネットワーク「Ａ」および「Ｂ」は、可能な接続セットを示す例示にすぎず、多くの他の構成も可能である。例えば発信元および発信先ノード（１０２および１０６）が、単一のネットワークを介してサービス配信プラットフォーム１０４と通信してもよく、発信元ノード１０２が仲介ネットワークを介さずにサービス配信プラットフォーム１０４と直接接続されていてもよい。
【０００７】
適合エンジン１０８は、サービス配信プラットフォーム１０４と、図１に示すようにリンク１１４を介して直接接続されても、あるいは、ネットワーク経由で接続されていても、またはあるいは、サービス配信プラットフォーム１０４に埋め込まれていてもよい。
【０００８】
単純なケースとして、発信元ノード１０２が、発信先ノード１０６宛ての（マルチメディア）メッセージを送信する場合を考える。メッセージはネットワーク「Ａ」１１０を介してサービス配信プラットフォーム１０４に転送され、そこからメッセージは、ネットワーク「Ｂ」１１２を介して発信先ノード１０６へと送られる。発信元および発信先ノード（１０２および１０６）は、例えば無線デバイスであってよく、ネットワーク「Ａ」および「Ｂ」（１１０および１１２）は、この場合に無線ネットワークであり、サービス配信プラットフォーム１０４はマルチメディアメッセージ転送サービスを提供してよい。
【０００９】
別の例として、発信元ノード１０２が、データネットワークを介してサービス配信プラットフォーム１０４に接続されたコンテンツプロバイダのサーバである場合を考える。この場合、ネットワーク「Ａ」１１０がインターネットであり、ネットワーク「Ｂ」１１２が、無線デバイスであってよい発信先ノード１０６に機能を提供する無線ネットワークであってよい。
【００１０】
マルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ）のサーバ側の適合の概略は、Stephane CoulombeおよびG. Grasselによる「Multimedia Adaptation for the Multimedia Messaging Service」、ＩＥＥＥ通信雑誌、第４２巻、７号、１２０−１２６ページ、２００４年７月に述べられているので、これを参照されたい。
【００１１】
特に画像の場合、発信元ノード１０２が送信するメッセージには、画像（特にＪＰＥＧ符号化画像）が含まれてよい。ピクセル数による画像の高さまたは幅（これらはつまり画像の解像度である）が発信先ノード１０６の表示デバイスまたは端末のサイズまたは解像度を超える等の理由から、発信先ノード１０６の機能に元のフォームの画像表示機能が含まれていない場合がある。発信先ノード１０６がこの画像を受信して表示するためには、画像は、発信先ノード１０６に配信される前に、適合エンジン１０８の画像トランスコーダ１１６により修正される必要がある。画像トランスコーダ１１６による画像の修正は、通常、スケーリング（つまり画像の改造度の変更）および圧縮を含んでよい。
【００１２】
従って、本産業では、前述した先行技術の制約を克服でき、画質およびトランスコード速度も考慮に入れた、画像のトランスコード方法およびシステムの向上が望まれている。
【発明の概要】
【００１３】
ゆえに、本発明の目的の一つは、最適品質に近い品質での画像の複雑度の低いトランスコード（例えば、ＭＭＳメッセージに含まれている画像のトランスコード）方法およびシステムを提供することである。
【００１４】
端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードする方法であって、（ａ１）トランスコードの前に、各トレーニング画像について最高品質のトランスコードされたトレーニング画像を生成するべくトレーニング画像セットＴ内のトレーニング画像のセットの最適品質のトランスコードを行うことで生成されるトランスコードパラメータを含み、且つ、端末の特徴を満たすデータセットを生成する段階と、（ｂ１）入力画像の特徴を抽出して、端末の特徴を取得する段階と、（ｃ１）段階（ｂ１）で抽出した入力画像の特徴と端末の特徴とを利用することで、段階（ａ１）で生成されたデータセットからトランスコードパラメータを選択する段階と、（ｄ１）段階（ｃ１）で選択されたトランスコードパラメータを利用することで、入力画像を出力画像にトランスコードする段階とを備える方法を提供する。段階（ａ１）は、端末の特徴と入力画像の特徴との組み合わせに対応するトランスコードパラメータを含むデータセットを生成する段階を有する。段階（ｂ１）は、入力画像の符号化の忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｉ）、画像のファイルサイズＳ（Ｉ）、画像の幅Ｗ（Ｉ）、および、画像の高さＨ（Ｉ）を含む入力画像の特徴を抽出する段階を有する。
【００１５】
トランスコードパラメータを選択する段階（ｃ１）は、出力画像の符号化の忠実度を特徴付けるトランスコード品質係数ＱＦＴ、および、トランスコードによる画像解像度の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数ｚＴを選択する段階を有する。段階（ａ１）で生成されるデータセットは、Ｎ個の多次元マトリックスを含み、第１のマトリックス、第２のマトリックス、および第３のマトリックスのうち１以上を含み、第1のマトリックスは、トレーニング画像セットＴからのトレーニング画像の１以上のサブセットの最適品質係数の平均ＱＦＡを格納し、各ＱＦＡはトレーニング画像のそれぞれのサブセットが含むトレーニング画像の最適品質のトランスコード中に利用されるＱＦＴの平均として決定され、第２のマトリックスは、トレーニング画像の１以上のサブセットの最適なスケーリング係数の平均ｚＡを格納し、各ｚＡはトレーニング画像のそれぞれのサブセットが含むトレーニング画像の最適品質のトランスコード中に利用されるｚＴの平均として決定され、第３のマトリックスは、トレーニング画像の１以上のサブセットの最適画質メトリックの平均ＱＡを格納し、各ＱＡは、トレーニング画像のそれぞれのサブセットについて、トレーニング画像と、最適品質のトランスコード中に生成されるそれぞれ最高品質のトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す、品質メトリックの平均として決定される。各マトリックスは、第１のインデックス、第２のインデックス、および第３のインデックスのうち２以上のインデックスからインデックスされ、第１のインデックスは、入力画像の品質係数ＱＦ（Ｉ）を示し、第２のインデックスは、出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数ｚＶを示し、第３のインデックスは、入力画像に対する出力画像の相対サイズを特徴付ける最大相対画像サイズ「ｓｍａｘ」を示す。
【００１６】
段階（ａ１）は、（ａ７）ＱＦ（Ｉ）、ｚＶ，および「ｓｍａｘ」の組み合わせを選択する段階と、（ａ７−ｉ）ｚＶおよび「ｓｍａｘ」の選択された組み合わせについて、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しいトレーニング画像のサブセットを利用して、最適品質係数の平均ＱＦＡおよび最適スケーリング係数の平均ｚＡを生成する段階と、（ａ７−ｉｉ）ＱＦＡを第１のマトリックスの、ｚＡを第２のマトリックスの、ＱＦ（Ｉ）、ｚＶ、および「ｓｍａｘ」の選択された組み合わせでインデックスされる位置にそれぞれ格納する段階と、（ａ７−ｉｉｉ）ＱＦ（Ｉ）、ｚＶ、および「ｓｍａｘ」を、所定の間隔で変化させて、ＱＦ（Ｉ）、ｚＶ，および「ｓｍａｘ」の全ての組み合わせが利用されるまで、段階（ａ７）を含む段階（ａ７）から段階（ａ７−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階をさらに有する。方法は、（ａ８−ｉ）ｚＶおよび「ｓｍａｘ」の選択された組み合わせについて、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しいトレーニング画像のサブセットを利用して画質メトリックの平均ＱＡを生成する段階であって、トレーニング画像のサブセットの各トレーニング画像についての最高品質のトランスコードされたトレーニング画像の品質メトリックを決定することを含む段階と、（ａ８−ｉｉ）ＱＡを第３のマトリックスの、ＱＦ（Ｉ）、ｚＶ，および「ｓｍａｘ」の選択された組み合わせによりインデックスされる位置に格納する段階と、段階（ａ８−ｉ）から段階（ａ８−ｉｉ）を、段階（ａ７）の後であって段階（ａ７−ｉｉｉ）の前に実行する段階とを備える。
【００１７】
段階（ａ７−ｉ）は、（ａ９）トレーニング画像のサブセットの各トレーニング画像について、最高品質のトランスコードされたトレーニング画像を生成するトランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴを決定する段階と、（ｂ９）段階（ａ９）で決定されたトレーニング画像のトランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴとを利用して、最適品質係数の平均ＱＦＡおよび最適スケーリング係数の平均ｚＡを決定する段階とをさらに有する。段階（ａ９）は、（ａ１０）トランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴの組み合わせを含むトランスコードパラメータを選択する段階と、（ａ１０−ｉ）ＱＦＴおよびｚＴの選択された組み合わせについて、トランスコードされたトレーニング画像を生成するべくトレーニング画像をトランスコードする段階と、（ａ１０−ｉｉ）トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す、段階（ａ１０−ｉ）で生成されたトランスコードされたトレーニング画像の品質メトリックを決定する段階と、（ａ１０−ｉｉｉ）ＱＦＴおよびｚＴを所定の間隔で変化させて、ＱＦＴおよびｚＶの全ての組み合わせが利用されるまで、段階（ａ１０）を含む段階（ａ１０）から段階（ａ１０−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、（ａ１０−ｉｖ）段階（ａ１０−ｉｉｉ）で最高品質のメトリックを生成したＱＦＴおよびｚＴを選択する段階とをさらに有する。段階（ａ１０−ｉ）は、（ａ１１）選択されたスケーリング係数ｚＴを適用することにより、トレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、（ｂ１１）選択された品質係数ＱＦＴを適用することにより、段階（ａ１１）で生成された伸張およびスケーリングされた画像を圧縮する段階とをさらに有する。段階（ａ１０−ｉｉ）は、（１２ａ）画像Ｊ'を生成するべく、リスケーリング係数ｚＲを適用することでトランスコードされたトレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、（１２ｂ）画像Ｌ'を生成するべく、視聴スケーリング係数ｚＶを適用することでトレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、（１２ｃ）画像Ｌ'および画像Ｊ'を利用することで、トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す品質メトリックを生成する段階とをさらに有する。
【００１８】
ｚＲはｚＶ／ｚＴに等しい。段階１２（ｃ）は、画像Ｊ'および画像Ｌ'を利用することで、構造的なＳＩＭｉｌａｒｉｔｙ（ＳＳＩＭ）インデックスを決定する段階を有する。段階（ａ８−ｉ）は、（ａ１５）第１のマトリックスに格納されている最適品質係数の平均ＱＦＡと、第２のマトリックスに格納されている最適スケーリング係数の平均ｚＡとを取得する段階と、（ａ１５−ｉ）トランスコードされたトレーニング画像を生成するべく、段階（ａ１５）で取得されたＱＦＡおよびｚＡを利用してトレーニング画像をトランスコードする段階と、（ａ１５−ｉｉ）トランスコードされたトレーニング画像が、端末の特徴を満たすか否かを判断する段階と、（ａ１５−ｉｉｉ）トランスコードされたトレーニング画像が端末の特徴を満たすまで、第１および第２のマトリックスで利用可能な「ｓｍａｘ」の次に小さい値で、段階（ａ１５）を含む段階（ａ１５）から段階（ａ１５−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、（ｂ１５）端末の特徴を満たす段階（ａ１５−ｉ）で生成されたトランスコードされたトレーニング画像の品質メトリックを決定する段階とをさらに有する。段階（ａ１５−ｉｉ）は、トランスコードされたトレーニング画像の画像ファイルサイズが、端末がサポートする最大画像ファイルサイズＳ（Ｄ）以下であるかを判断する段階を有する。
【００１９】
段階（ｄ１）は、（ａ１７）端末の特徴、および、段階（ｂ１）で抽出されたＨ（Ｉ）、Ｗ（Ｉ）、Ｓ（Ｉ）、ＱＦ（Ｉ）、入力画像の特徴を利用して、ｚＶおよび「ｓｍａｘ」を決定する段階と、（ｂ１７）段階（ｂ１）で取得されたＱＦ（Ｉ）と段階（ａ１７）により決定されたｚＶおよび「ｓｍａｘ」とによりインデックスされた第２のマトリックスに格納されている最適スケーリング係数の平均ｚＡと、第１のマトリックスに格納されている最適品質係数の平均ＱＦＡとを取得する段階と、（ｂ１７−ｉ）出力画像を生成するべく、トランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴとして段階（ｂ１７）で取得されたＱＦＡおよびｚＡを利用して入力画像をトランスコードする段階と、（ｂ１７−ｉｉ）出力画像が端末の特徴を満たすか否かをチェックする段階と、（ｂ１７−ｉｉｉ）出力画像が端末の特徴を満たすまで、第１および第２のマトリックスで利用可能な「ｓｍａｘ」の次に小さい値で、段階（ｂ１７）を含む段階（ｂ１７）から段階（ｂ１７−ｉｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、（ｃ１７）第３のマトリックスのＱＦ（Ｉ）がインデックスする位置に格納されている画質の平均ＱＡを取得する段階とをさらに有し、「ｓｍａｘ」およびｚＶは、端末の特徴を満たす段階（ｂ１７−ｉ）で生成された出力画像に対応している。
【００２０】
端末の特徴は、最大画像ファイルサイズＳ（Ｄ）、端末の幅Ｗ（Ｄ）、および端末の高さＨ（Ｄ）を含み、段階（ａ１７）はさらに、出力画像の符号化の忠実度を特徴付けるトランスコード品質係数ＱＦＴおよび画像の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数ｚＴを選択する段階を有し、（ａ１８）ｚＶを、（Ｗ（Ｄ）／Ｗ（Ｉ）），Ｈ（Ｄ）／Ｈ（Ｉ））および１のうちの最小値に設定する段階と、（ｂ１８）「ｓｍａｘ」を、（Ｓ（Ｄ）／Ｓ（Ｉ））および１のうちの最小値に設定する段階とを有する。段階（ａ１）は、（ａ１９）トランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴの組み合わせを含むトランスコードパラメータを選択する段階と、（ａ１９−ｉ）選択されたＱＦＴおよびｚＴの組み合わせについて、トレーニング画像をトランスコードして、トランスコードされたトレーニング画像を生成する段階と、（ａ１９−ｉｉ）段階（ａ１９−ｉ）で生成されたトランスコードされたトレーニング画像の、トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す品質メトリックを決定する段階と、（ａ１９−ｉｉｉ）ＱＦＴおよびｚＴを所定の間隔で変化させて、ＱＦＴおよびｚＴの全ての組み合わせが利用されるまで、（ａ１９）を含む（ａ１９）から（ａ１９−ｉｉ）の各段階を繰り返す段階と、（ａ１９−ｉｖ）段階（ａ１９−ｉｉ）で最高品質のメトリックを生成したＱＦＴおよびｚＴを選択する段階とを有する。
【００２１】
段階ａ−１９（ｉ）はさらに、段階（ａ２０）選択されたスケーリング係数ｚＴを適用してトレーニング画像を伸張およびスケーリングする段階と、（ｂ２０）選択された品質係数ＱＦＴを適用することで、段階（ａ２０）で生成された伸張およびスケーリングされたトレーニング画像を圧縮する段階とを有する。段階（ａ１９−ｉｉ）はさらに、（ａ２１）リスケーリング係数ｚＲを適用することで、トランスコードされたトレーニング画像を伸張およびスケーリングして画像Ｊ'を生成する段階と、（ｂ２１）出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数ｚＶを適用することで、トランスコードされたトレーニング画像を伸張およびスケーリングして画像Ｌ'を生成する段階と、（ｃ２１）画像Ｊ'および画像Ｌ'をそれぞれ利用して、トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像の間の類似度を示す品質メトリックを生成する段階とを有する。ｚＲはｚＶ／ｚＴに等しい。段階（ｃ２１）は、画像Ｊ'および画像Ｌ'を利用することで、構造的なＳＩＭｉｌａｒｉｔｙ（ＳＳＩＭ）インデックスを決定する段階を有する。
【００２２】
端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードする、プロセッサおよびコンピュータ可読格納媒体を備えるシステムであって、システムは、（ａ２４）トレーニング画像を含むトレーニング画像セットＴを有する、コンピュータ可読格納媒体に格納されるトレーニング画像レポジトリと、（ｂ２４）コンピュータ可読格納媒体に格納されたコンピュータ可読命令を有するオフラインデータセット生成器であって、入力画像のトランスコードの前に各トレーニング画像について最高品質のトランスコードされたトレーニング画像を生成するべくトレーニング画像セットＴ内のトレーニング画像のセットの最適品質のトランスコードを行うことで生成されるトランスコードパラメータを含み、且つ、端末の特徴を満たすデータセットを生成するオフラインデータセット生成器と、（ｃ２４）オフラインデータセット生成器（ｂ２４）が生成するデータセットを格納する、コンピュータ可読格納媒体に格納されるデータセットレポジトリと、（ｄ２４）端末の特徴と入力画像の特徴とを利用してデータセットレポジトリ（ｃ２４）に格納されているデータセットからトランスコードパラメータを選択して、選択されたトランスコードパラメータを利用して入力画像を出力画像にトランスコードするコンピュータ可読命令をコンピュータ可読格納媒体に有するオンライントランスコーダとを備えるシステムが提供される。
【００２３】
データセットは、端末の特徴と入力画像の特徴との組み合わせに対応するトランスコードパラメータを含む。トランスコードパラメータは、出力画像の符号化の忠実度を特徴付けるトランスコード品質係数ＱＦＴと、トランスコードによる画像の解像度の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数ｚＴとを含む。データセットはＮ個の多次元マトリックスを含み、Ｎ個の多次元マトリックスは、第１のマトリックス、第２のマトリックス、および第３のマトリックスのうち一以上を含み、第1のマトリックスは、トレーニング画像セットＴからのトレーニング画像の１以上のサブセットの最適品質係数の平均ＱＦＡを格納し、各ＱＦＡはトレーニング画像のそれぞれのサブセットが含むトレーニング画像の最適品質のトランスコード中に利用されるＱＦＴの平均として決定され、第２のマトリックスは、トレーニング画像の１以上のサブセットの最適なスケーリング係数の平均ｚＡを格納し、各ｚＡはトレーニング画像のそれぞれのサブセットが含むトレーニング画像の最適品質のトランスコード中に利用されるｚＴの平均として決定され、第３のマトリックスは、トレーニング画像の１以上のサブセットの最適画質メトリックの平均ＱＡを格納し、各ＱＡは、トレーニング画像のそれぞれのサブセットについて、トレーニング画像と、最適品質のトランスコード中に生成されるそれぞれ対応する最高品質のトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す、品質メトリックの平均として決定される。
【００２４】
各マトリックスは、第１のインデックス、第２のインデックス、および第３のインデックスのうち２以上のインデックスからインデックスされ、第１のインデックスは、入力画像の符号化の忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｉ）を示し、第２のインデックスは、出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数ｚＶを示し、第３のインデックスは、入力画像に対する出力画像の相対サイズを特徴付ける最大相対画像サイズ「ｓｍａｘ」を示す。オフラインデータセット生成器（ｂ２４）は、（ａ２９）トレーニング画像セットＴのトレーニング画像の特徴を抽出する画像特徴抽出ユニットと、（ｂ２９）ＱＦＴとｚＴとを選択し、画像特徴抽出ユニット（ａ２４）が抽出した特徴を利用して最適品質係数の平均ＱＦＡおよび最適スケーリング係数の平均ｚＡを決定する第１の品質認識パラメータ選択ユニットと、（ｃ２９）第１の品質認識パラメータ選択ユニット（ｂ２９）が選択したＱＦＴおよびｚＴを利用して、トレーニング画像を、トランスコードされたトレーニング画像にトランスコードするトランスコードユニットと、（ｄ２９）トランスコードユニット（ｃ２９）が生成したトランスコードされたトレーニング画像の、トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度を示す品質メトリックを決定する品質評価ユニットとを有する。
【００２５】
第１の品質認識パラメータ選択ユニット（ｂ２９）はさらに、画質メトリックの平均ＱＡを決定する計算手段を有する。トランスコードユニット（ｃ２９）は、（ａ３１）スケーリング係数ｚＴをトレーニング画像に適用することで、伸張およびスケーリングされたトレーニング画像を生成する伸張およびスケーリングユニットと、（ｂ３１）トランスコード品質係数ＱＦＴを伸張およびスケーリングされたトレーニング画像に適用することで、トランスコードされたトレーニング画像を生成する圧縮ユニットとを有する。品質評価ユニット（ｄ２９）は、（ａ３２）リスケーリング係数ｚＲを適用することで、トランスコードされたトレーニング画像を伸張およびスケーリングする第２の伸張およびスケーリングユニットと、（ｂ３２）視聴スケーリング係数ｚＶを適用することで、トレーニング画像を伸張およびスケーリングする第３の伸張およびスケーリングユニットと、（ｃ３２）トランスコードされたトレーニング画像の品質メトリックを計算する品質メトリック計算ユニットとを有する。記品質メトリック計算ユニット（ｃ３２）は、トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像との間の類似性を示す構造的なＳＩＭｉｌａｒｉｔｙ（ＳＳＩＭ）インデックスを決定する計算手段を有する。
【００２６】
オンライントランスコーダ（ｄ２４）は、（ａ３４）入力画像の特徴を抽出する画像特徴抽出ユニットと、（ｂ３４）第１のマトリックスに格納されている最適品質係数の平均ＱＦＡと、第２のマトリックスに格納されている最適スケーリング係数の平均ｚＡとを、画像特徴抽出ユニット（ａ３４）が抽出した入力画像の特徴と端末の特徴とを利用して取得する段階と、（ｃ３４）最適パラメータ予測ユニット（ｂ３４）が取得したＱＦＡおよびｚＡを利用してトランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴを決定して、第３のマトリックスに格納されている画質の平均ＱＡを取得する第２の品質認識パラメータ選択ユニットと、（ｄ３４）第２の品質認識パラメータ選択ユニット（ｃ３４）が選択するＱＦＴおよびｚＴを利用して入力画像を出力画像にトランスコードするトランスコードユニットとを有する。
【００２７】
コンピュータにより実行されると上に記載された方法の段階それぞれを実行するコンピュータ可読プログラムコード命令を格納するコンピュータ可読格納媒体が提供される。
【００２８】
複数のコンピューティングノードが通信ネットワークにより接続されたシステムであって、各ノードは、端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードするべく、プロセッサとコンピュータ可読格納媒体とを含み、システムは、（ａ３６）第１のノードのコンピュータ可読格納媒体に格納されているトレーニング画像を含むトレーニング画像セットＴを含むトレーニング画像レポジトリと、（ｂ３６）入力画像のトランスコードの前に、各トレーニング画像について最高品質のトランスコードされたトレーニング画像を生成するべくトレーニング画像セットＴ内のトレーニング画像のセットの最適品質のトランスコードを行うことで生成されるトランスコードパラメータを含み、且つ、端末の特徴を満たすデータセットを生成する、第２のノードのコンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ可読命令を含むオフラインデータセット生成器と、（ｃ３６）オフラインデータセット生成器（ｂ３６）が生成したデータセットを第３のノードのコンピュータ可読格納媒体に格納するデーデータセットレポジトリと、（ｄ３６）端末の特徴と入力画像の特徴とを利用してデータセットレポジトリ（ｃ３６）に格納されているデータセットからトランスコードパラメータを選択して、選択されたトランスコードパラメータを利用して入力画像を出力画像にトランスコードする、第４のノードのコンピュータ可読媒体に格納されているコンピュータ可読命令を含むオンライントランスコーダとを備えるシステムが提供される。
【００２９】
方法の段階（ｂ1）は、入力画像の色数、画像ファイルサイズＳ（Ｉ）、画像の幅Ｗ（Ｉ）、および画像の高さＨ（Ｉ）を含む、入力画像の特徴を抽出する段階を有する。
【００３０】
このように、最適品質に近い品質での画像の複雑度の低いトランスコードシステムおよび方法が提供された。
【００３１】
本発明の更なる特徴および利点は、以下の例示目的に示される実施形態の記載を、添付図面を参照しながら読むことで明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】先行技術のマルチメディアメッセージシステム１００の一例を示す。
【図２】本発明の一実施形態における端末上の表示用の出力画像へと入力画像をトランスコードするシステム２００を示す。
【図３】図２のオフラインデータセット生成器２０４の機能コンポーネントを示す。
【図４】図２のオンライントランスコーダ２０８の機能コンポーネントを表示する。
【図５】本発明の実施形態における端末の表示用の出力画像へと入力画像をトランスコードする方法の各ステップを示すフローチャートを示す。
【図６】図５の「データセットを生成する」ステップを示すフローチャートである。
【図７】図６の「平均値ＱＦＡおよびｚＡを計算する」ステップを示すフローチャートである。
【図８】図７の「ＢｅｓｔＱＦＴおよび最良のｚＴを計算する」ステップを示すフローチャートである。
【図９】図６の「平均値ＱＡを計算する」ステップを示すフローチャートである。
【図１０】図９の「選択されたトレーニング画像に対応する品質メトリックを計算する」ステップを示すフローチャートである。
【図１１】図５の「データセットからトランスコードパラメータを選択して、入力画像をトランスコードする」ステップを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態の方法を示すのに利用される８０のＱＦ（Ｉ）に対応する第１のマトリックスの「スライス」を示す。
【図１３】本発明の実施形態の方法を示すのに利用される８０のＱＦ（Ｉ）に対応する第２のマトリックスの「スライス」を示す。
【図１４】本発明の実施形態の方法を示すのに利用される８０のＱＦ（Ｉ）に対応する第３のマトリックスの「スライス」を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本発明は、品質係数とスケーリング係数とをＪＰＥＧトランスコードにおいて組み合わせて、端末の解像度および画像のファイルサイズの制約を満たし、同時に、品質メトリックを最大化することに焦点をあてている。便宜上、本願で利用する用語集を以下に示す。＜用語集＞
【００３４】
Ｈ（Ｄ）は、端末の高さのことである。Ｈ（Ｉ）は、入力画像の、画像高さのことである。ＱＡとは、トレーニング画像のサブセットの画質メトリックの平均であり、トレーニング画像と、トレーニング画像のサブセットにおけるトレーニング画像の最適品質のトランスコード中に生成された、それぞれ最高品質のトランスコードされたトレーニング画像との間の類似度で示される。ＱＦＡは、トレーニング画像のサブセットの最適品質係数の平均であり、トレーニング画像のサブセットにおけるトレーニング画像の最適品質のトランスコード中に利用されるトランスコード品質係数（ＱＦＴ）の平均として決定される。ＱＦ（Ｉ）は、入力画像の符号化の忠実度を特徴付ける入力画像の品質係数である。ＱＦＴは、出力画像の符号化の忠実度を特徴付けるトランスコード品質係数である。Ｓ（Ｄ）は、端末がサポートする最大の画像ファイルサイズＳ（Ｄ）である。Ｓ（Ｉ）は、入力画像の画像ファイルサイズである。ｓｍａｘは、入力画像に対する出力画像の相対サイズを特徴付ける最大の相対画像サイズである。ＳＳＩＭは、２つの画像の類似性を比較する際に利用される構造類似インデックス関数（Structural Similarity index function）のことである。Ｔは、画像トレーニングセットのことである。Ｗ（Ｄ）は、端末の幅である。Ｗ（Ｉ）は、入力画像の画像幅のことである。ｚＡは、トレーニング画像のサブセットの最適スケーリング係数の平均のことであり、トレーニング画像のサブセットにおけるトレーニング画像の最適品質トランスコード中に利用されるトランスコードスケーリング係数（ｚＴ）の平均として決定される。ｚＴは、入力画像を出力画像にトランスコードすることに起因する画像の解像度の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数である。ｚＶは、出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数のことである。ｚＲは、ｚＶおよびｚＴの割合として決定される、リスケーリング係数のことである。
【００３５】
本願は、ＪＰＥＧ画像のトランスコードに関する問題というコンテクストで、これら表記を利用する。Ｉは、ＪＰＥＧ圧縮画像のこととして、ＱＦ（Ｉ）、Ｓ（Ｉ）、Ｗ（Ｉ）、およびＨ（Ｉ）をそれぞれ、品質係数、画像ファイルサイズ（圧縮後）、画像幅、および画像高さとする。ここで、ＱＦは、T. Lane, P. Gladstone, L. Ortiz, J. Boucher, L. Crocker, J. Minguillon, G. Phillips, D. Rossi,および G. Weijersが「The independent JPEG group software release 6b」1998年で記載している独立ＪＰＥＧグループ（the Independent JPEG Group）における定義にコンパイルされるものと仮定する。独立ＪＰＥＧグループ（ＩＪＧ）ソフトウェアおよび文書については、http://www.ijg.org/およびhttp://www.ijg.org/files/を参照されたい。ＩＪＧ  ＪＰＥＧコーデックは、殆どの閲覧者および画像視聴者が利用しており、自由に利用できる事実上の標準的実装である。
【００３６】
トランスコードされた画像は、一式の特徴を有する端末またはデバイス上に表示される。端末およびデバイスという用語は、本願では交換可能な用語として用いられる。端末またはデバイスＤでは、特徴には、端末がサポートする最大画像ファイルサイズＳ（Ｄ）、端末幅Ｗ（Ｄ）、および端末高さＨ（Ｄ）が含まれる。０＜ｚ≦１を、アスペクトが保持されるスケーリング係数、あるいはズーム係数とする。ＪＰＥＧトランスコード演算は、τ（Ｉ，ＱＦＴ，ｚＴ）と記述され、これは、トランスコードされた画像の符号化の忠実度および圧縮度（ひいてはファイルサイズ）を特徴付ける品質係数ＱＦＴと、トランスコードによる画像解像度の変化を特徴付けるトランスコードスケーリング係数ｚＴとを、両方ともＪＰＥＧ画像Ｉに適用することによって生じる圧縮された画像を返すことのできる関数である。品質係数（独立ＪＰＥＧグループのライブラリにおける０−１００スケールにおける）は、ＪＰＥＧ符号器で利用される量子化ステップを制御して、各周波数成分の解像度の低減度合いに影響を及ぼす。周波数成分に対して良好な解像度（小さい量子化ステップ）を利用することにより、高い品質係数は、画像を高い忠実度で符号化する。他方で、低い品質係数は、周波数成分に対して良好ではない解像度（大きな量子化ステップ）を利用して、しばしば高周波数成分（画像の詳細）を全て除去することにより、画像を低い忠実度で符号化する。品質係数が大きいということは、圧縮後のファイルサイズが大きいことを示す。従って品質係数は、圧縮度を制御して、究極的には再構成される画像が持つことを予期される忠実度を特徴付ける。
【００３７】
ＪＰＥＧトランスコード演算τ（Ｉ，ＱＦＴ，ｚＴ）は、画像Ｉ、トランスコードパラメータＱＦＴ、およびｚＴが、端末の特徴により課される以下の制約の全てを満たす場合に、端末Ｄの上で実現可能として定義される。
Ｓ（τ（Ｉ，ＱＦＴ，ｚＴ））≦Ｓ（Ｄ）
Ｗ（τ（Ｉ，ＱＦＴ，ｚＴ））≦Ｗ（Ｄ）
Ｈ（τ（Ｉ，ＱＦＴ，ｚＴ））≦Ｈ（Ｄ）
【００３８】
ここで、Ｓ（Ｘ）、Ｗ（Ｘ）、Ｈ（Ｘ）は、関数τが生成するトランスコードされた画像についての、画像のサイズ、画像の高さ、および画像の幅をそれぞれ表している。
【００３９】
図２は、端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードするシステム２００を示す。システム２００は、トレーニング画像レポジトリ２０２、オフラインデータセット生成器２０４、データセットレポジトリ２０６およびオンライントランスコーダ２０８を含む。マルチメディア画像のトランスコードを行う前に、オフラインデータセット生成器２０４は、トレーニング画像レポジトリ２０２に格納されているトレーニング画像セットＴを利用して、データセットレポジトリ２０６に格納されているデータセットを生成する。Ｔは、トランスコードパラメータの生成に利用される画像およびデータセットに含まれる予測画質の複数の例を含む。オフラインデータセット生成器２０４およびトレーニング画像レポジトリ２０２は、データセットの決定のみに利用される。ひとたびデータセットが生成されると、オンライントランスコーダ２０８のみがＭＭＳメッセージ処理に利用可能となる。オンライントランスコーダ２０８は、ＭＭＳメッセージの画像のトランスコードに利用されるトランスコードパラメータを選択するべく、データセットレポジトリ２０６に格納されているデータセット、端末の特徴および入力画像の特徴を利用する。
【００４０】
本発明の実施形態のシステムは、ＣＰＵおよびコンピュータ可読媒体（メモリその他）を有する汎用または専用コンピュータを含むことができ、システムは、ファームウェア、またはファームウェアと専用コンピュータ（例えば専用コンピュータ用のファームウェア）の組み合わせで実装可能である。トレーニング画像レポジトリ２０２およびデータセットレポジトリ２０６各々は、コンピュータ可読格納媒体に格納される。オフラインデータセット生成器２０４およびオンライントランスコーダ２０８は、コンピュータ可読格納媒体に格納されたコンピュータ可読命令を含む。
【００４１】
図３は、オフラインデータセット生成器２０４の機能コンポーネントを示し、図４は、オンライントランスコーダ２０８の機能コンポーネントを示す。これら機能コンポーネントは、ファームウェアその他、コンピュータ可読格納媒体に格納されたコンピュータソフトウェアコードを含むユニットを含む。これらコンピュータ可読媒体は、本発明の実施形態の方法のステップを実行して、システム２００の機能コンポーネントを形成する命令を格納しており、コンピュータメモリ、ＤＶＤ，ＣＤ−ＲＯＭ，フロッピー（登録商標）等を含んでよい。またはシステムが、通信ネットワークが接続する複数のコンピューティングノードを含み、各ノードが、後述するように、端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードするために、プロセッサとコンピュータ可読格納媒体を含んでよい。
【００４２】
図３が示すオフラインデータセット生成器２０４は、コンピュータ可読格納媒体に格納されておりプロセッサにより実行されるコンピュータ可読命令を含む。オフラインデータセット生成器２０４は、画像特徴抽出ユニット３０２、第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４、トランスコードユニット３０６、および品質評価ユニット３０８を含む。画像特徴抽出ユニット３０２は、トレーニング画像Ｌを取得して、第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４に提供する、トレーニング画像を符号化する際の忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｌ）、画像のファイルサイズＳ（Ｌ）、画像の幅Ｗ（Ｌ）、および画像の高さＨ（Ｌ）を含むトレーニング画像Ｌの特徴を抽出する。Ｓ（Ｌ）は、トレーニング画像の符号化中に実行される圧縮後に取得されるファイルサイズであり、画像ファイルサイズと称される。トレーニング画像Ｌの特徴に加えて、第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４は、品質評価ユニット３０８が計算するパラメータＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘおよびｚＶおよび品質メトリック、および、トランスコードユニット３０６が生成するトランスコードされたとトレーニング画像を利用する。ｚＶは、出力画像の視聴条件による画像の解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数であり、ｓｍａｘは、トランスコード後に得られる画像の相対サイズを特徴付ける。
【００４３】
ｓｍａｘの計算を含むこれらパラメータについては、本明細書で後述する。第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４は、任意の端末特徴に対応する最適トランスコードパラメータと、トレーニング画像Ｌの特徴とのセットを決定する。最適トランスコードパラメータは、トレーニング画像Ｌについての最高品質のトランスコードされた画像を生成する最適品質トランスコードに対応する品質係数およびスケーリング係数を含む。第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４は、この最高品質のトランスコードされた画像の品質メトリックも決定する。これら最適トランスコードパラメータおよび品質メトリックをトレーニング画像セットＴの任意のトレーニング画像のサブセットに対して利用することで、該サブセットの最適品質係数の平均ＱＦＡ、最適スケーリング係数の平均ｚＡ、および画質メトリックの平均ＱＡを計算することができる。このトレーニング画像のサブセットは、例えば任意の品質係数を有するトレーニング画像に対応していてよい。第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４は、画質メトリックの平均ＱＡおよび最適トランスコードパラメータの平均を決定するコンピュータ手段を提供するプロセッサ上で実行されるコンピュータ可読命令を含むプロシージャまたは機能を含む。
【００４４】
第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４は、各反復でトランスコード品質係数ＱＦＴおよびトランスコードスケーリング係数ｚＴを選択する反復法（後述する）を利用する。第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４のｚＴおよびＱＦＴは、入力トレーニング画像Ｌを処理するトランスコードユニット３０６に利用される。そしてトランスコードユニット３０６は、第１の伸張およびスケーリングユニット３１０および圧縮ユニット３１２を利用する。第１の伸張およびスケーリングユニット３１０は、トレーニング画像Ｌを入力として受信して、第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４が生成したｚＴを適用して、トレーニング画像Ｌの伸張およびスケーリングを実行する。第１の伸張およびスケーリングユニット３１０の出力は、第１の品質認識パラメータ選択ユニット３０４が生成するトランスコード品質係数ＱＦＴを適用して、品質評価ユニット３０８の入力に対して提示されるトランスコードされたトレーニング画像Ｊを生成する圧縮ユニット３１２で利用される。品質評価ユニット３０８は、第２の伸張およびスケーリングユニット３１４および第３の伸張およびスケーリングユニット３１８、および、品質メトリック計算ユニット３１６を含む。トランスコードユニット３０６の出力であるトランスコードされたトレーニング画像Ｊ、および、トレーニング画像Ｌは、両方とも、品質評価の前にスケーリングされる。トレーニング画像Ｌとそのトランスコードされたバージョンとを比較する際の品質メトリックを定義して、出力画像の視聴条件による画像解像度の変化を特徴付ける視聴スケーリング係数ｚＶ用のトランスコードされたトレーニング画像Ｊ（トランスコードスケーリング係数ｚＴを利用してトランスコードされて生成される）は、ＱｚＶ（Ｌ，Ｊ）＝ＳＳＩＭ（Ｒ（Ｌ，ｚＶ），Ｒ（Ｊ，ｚＶ／ｚＴ））として表すことができる。  ここでＳＳＩＭは、２つの画像の類似度を比較する際に利用される構造類似度インデックスであり、Zhou Wang、Alan Conrad Bovik、Hamid Rahim SheikhおよびEero P. Simoncelliによる「Image quality assessment: from error visibility to structural similarity」なる研究論文、IEEE Transactions on Image Processing、第13巻、4号、 600-612ページ、2004年４月で定義されている。Ｒ（Ｉ，ｚ）は、Ｉを伸張して、スケーリング係数ｚを利用してスケーリングする演算子である。この定義および図３によると、画像解像度が等しい場合には、ｚＶ＝ｚＴ＊ｚＲという等式が満たされる。ここでは、品質を比較するときには原画像の解像度を上げたくないのでｚＶ≦１であることから、端末の特徴が課す制約を満たすためにｚＴ≦１であることが必須である。視聴スケーリング係数ｚＶ（ｚＴ≦ｚＶ≦１）が制御する出力画像の視聴条件は、トランスコード演算結果をユーザが知覚する際に重要な役割を果たす。例えば、ｚＶ＝１である場合、原入力トレーニング画像Ｌの解像度で画像間を比較すると、ｚＲ＝１／ｚＴとなる。
【００４５】
ｚＴ＜ｚＶ＜１である場合、原トレーニング画像の解像度とトランスコードされたトレーニング画像Ｊの解像度との間の解像度で画像間を比較する。品質メトリック計算ユニット３１６は、プロセッサ上で実行されるコンピュータ可読命令を含み、ＳＳＩＭインデックスを決定する計算手段を提供するプロシージャまたは関数を含む。第２の伸張およびスケーリングユニット３１４は、スケーリング係数ｚＲを利用して画像Ｊ'を生成することによりトランスコードされたトレーニング画像Ｊをスケーリングして、第３の伸張およびスケーリングユニット３１８は、視聴スケーリング係数ｚＶを利用して画像Ｌ'を生成することにより、入力トレーニング画像Ｌをスケーリングする。品質メトリック計算ユニット３１６は、画像Ｊ'、Ｌ'を利用して、これら２つの画像を利用して品質メトリックＱｚＶ（Ｌ'，Ｊ'）を生成することで、ＳＳＩＭインデックスを決定して品質認識パラメータ選択ユニット３０４に提示する。
【００４６】
これら機能コンポーネント各々、および、オフラインデータセット生成器２０４が利用するトレーニング画像レポジトリ２０２、および、オフラインデータセット生成器２０４およびオンライントランスコーダ２０８が両方とも利用するデータセットレポジトリ２０６は、コンピュータ格納媒体（例えばメモリ、ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）等）を含む。または、トレーニング画像レポジトリ２０２およびデータセットレポジトリ２０６は、インタフェースを介して他のシステムコンポーネント（例えば図２に示すもの）に接続されたコンピュータ可読媒体およびコンピュータ格納媒体に格納されているプロセッサ実行命令を備えた独立したコンピュータを含んでもよい。ここでの接続は、ローカルなものであっても、遠隔位置にあるトレーニング画像レポジトリ２０２またはデータセットレポジトリ２０６用にインターネットを挟んでコンピュータと通信可能なものであってもよい。
【００４７】
図４で表示されているオンライントランスコーダ２０８は、コンピュータ格納媒体に格納されており、プロセッサが実行するコンピュータ可読命令を含む。オンライントランスコーダ２０８は、画像特徴抽出ユニット３０２、最適パラメータ予測ユニット４０２、第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４、およびトランスコーダユニット３０６を含む。画像特徴抽出ユニット３０２およびトランスコードユニット３０６は、オフラインデータセット生成器２０４で利用されるものと全くおなじである。ここでの唯一の差異は、オフラインデータ生成器２０４のコンテクストで利用されたトレーニング画像のトランスコードと違って、ＭＭＳメッセージからの入力画像をトランスコードする、ということである。画像特徴抽出ユニット３０２は、トランスコードする入力画像Ｉの特徴を抽出して、抽出した特徴を最適パラメータ予測ユニット４０２および第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４に渡す。
【００４８】
これら特徴は、入力画像の符号化における忠実度を特徴付ける品質係数ＱＦ（Ｉ）、画像ファイルサイズＳ（Ｉ）、画像の幅Ｗ（Ｉ）、および画像の高さＨ（Ｉ）を含む。入力画像のこれら特徴を利用して、最適パラメータ予測ユニット４０２は、データセットレポジトリ２０６に格納されているデータセットから最適トランスコードパラメータの平均を取得して、これらを第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４に渡す。画像のトランスコードは、トランスコードされた画像が端末の特徴が課す制約を満たしたときに停止される反復プロセスである。最適パラメータ予測ユニット４０２、第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４、および、トランスコードユニット３０６は、この反復プロセスで互いに協同する。第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４は、トランスコードユニット３０６が利用するトランスコードパラメータを生成する。第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４は、最適パラメータ予測ユニット４０２が取得する情報と、トランスコードユニット３０６が生成するトランスコードされた画像の特徴とを利用する。最適パラメータ予測ユニット４０２から取得されるパラメータの値は、トランスコード演算を行うトランスコードユニット３０６に渡される。トランスコードされた画像は、出力画像のサイズをチェックして、反復をとめるか否かを判断する第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４に転送される。この反復の「ステータス」に関する決定は、最適パラメータ予測ユニット４０２へと渡される。反復を続ける場合には、最適パラメータ予測ユニット４０２は、データセットからトランスコードパラメータの新しい値を取得して、これらを第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４に転送する。反復を続けない場合には、出力画像の予測品質をデータセットから取得して、この値を、出力画像（最後の反復で生成される）および最後の反復で利用されるＱＦＴおよびｚＴの値とともに出力する第２の品質認識パラメータ選択ユニット４０４に転送する。出力画像は、データセットに記録されている最適値の平均に近い値でパラメータをトランスコードすることで生成されたものなので、「最適に近い」と称される。本明細書で後述するシステムの実験的分析によって、この「最適に近い」画像の品質メトリックが、実際に、最適品質トランスコードから得られる出力画像の品質メトリックに近いことが証明された。
【００４９】
端末での表示用に入力画像を出力画像にトランスコードする方法の各ステップを、図５に示すフローチャート５００を参照して説明する。方法は２つのステップを含む。ボックス５０４に記載する方法のステップは、入力画像のトランスコードの前に一度だけ行われ、ボックス５０６に記載する方法のステップは、入力画像のトランスコード中に実行される。マルチメディアストリームにおける画像のトランスコードに利用される場合には、プロシージャは、マルチメディアストリームの一部である複数の入力画像に対してボックス５０６の処理を行うことができる。
【００５０】
開始されると（５０２）、プロシージャ５００は、トレーニング画像レポジトリ２０２に格納されているトレーニング画像セットを利用して、端末特徴およびトレーニング画像の特徴の様々な組み合わせに対応する最適トランスコードパラメータの平均および画質の平均を含むデータセットを生成する（ボックス５０４）。破線のボックスは、この処理が、ＭＭＳ画像のトランスコード処理の前に、オフラインデータセット生成器２０４によりオフラインで行われることを示している。データセットの生成の後、ＭＭＳメッセージ（オンライントランスコーダ２０８で行われ、プロシージャ５００が、データセットからトランスコードパラメータを選択する（ボックス５０６））の処理中に行われ、入力画像をトランスコードする。プロシージャ５００は、ボックス５０６により実行される処理の最後に終了し、退出する（ボックス５０８）。
【００５１】
図５の「データセットを生成する」ステップ（ボックス５０４）を、図６に示すフローチャート６００を参照しながら詳述する。プロシージャ６００の目的は、固定間隔で変化する値を有するＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶの様々な組み合わせにとって最適なトランスコードパラメータおよび画質を生成することである。上述したように、ｓｍａｘパラメータは、トランスコードされた画像（トレーニング画像または入力画像）のサイズに比した場合の、トランスコード後に得られた画像（例えばトランスコードされたトレーニング画像および出力画像）の相対サイズを特徴付ける。特定の端末が与えられたときのトランスコード後の画像の最大許容相対サイズとして定義され、ｓｍａｘ＝ｍｉｎ（（Ｓ（Ｄ）／Ｓ（Ｉ）），１）と表される。ここでＩはトランスコードする画像であり、Ｄは、トランスコードされた画像を表示する端末である。
【００５２】
開始すると（ボックス６０２）、プロシージャ６００は、３つのパラメータＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶの最初の組み合わせを選択する（ボックス６０４）。プロシージャ６００はその後、この組み合わせに最適なトランスコードパラメータの平均値ＱＦＡおよびｚＡを計算する（ボックス６０６）。ＱＦＡおよびｚＡの値は、第１および第２のマトリックスにそれぞれ格納される（ボックス６０８）。この反復で利用されるＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶによりインデックスされる第１および第２のマトリックスの位置を利用してこれら値を格納する。次に画質メトリックの平均ＱＡを計算して（ボックス６０９）、第３のマトリックスの、この反復で利用されるＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶの値によりインデックスされる位置に格納する（６１０）。そしてプロシージャ６００は、検討が必要なＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶの組み合わせがまだ他にあるかをチェックする（ボックス６１１）。チェック結果が肯定的である場合には、プロシージャ６００はボックス６１１から「ＹＥＳ」へ行き、次のＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶの組み合わせを選択して（ボックス６１２）、ボックス６０６の始めにループして戻る。チェック結果が否定的である場合には、プロシージャ６００はボックス６１１から「ＮＯ」へ行く（ボックス６１４）。
【００５３】
図６の方法のステップ「平均ＱＦＡおよびｚＡを計算する（ボックス６０６）」を、図７に示すフローチャート７００を参照して説明する。
【００５４】
開始すると（ボックス７０２）、プロシージャ７００は、プロシージャ６００で選択したパラメータの組み合わせに対応し、端末の特徴が課す制約を表すパラメータｚＶおよびｓｍａｘを取得する（ボックス７０２）。そしてプロシージャ７００は、品質係数ＱＦ（Ｉ）を有するトレーニング画像セットＴの各トレーニング画像の処理の反復を開始する準備をする。Ｔからの第１のトレーニング画像がＬに格納される（ボックス７０４）。Ｌに格納される画像は、画像Ｌとも称される。そしてプロシージャ７００は、Ｌに格納されているトレーニング画像の特徴を抽出して（ボックス７０６）、パラメータを初期化して（ボックス７０８）、Ｌに格納されているトレーニング画像のトランスコードに利用されるＱＦＴおよびｚＴの、端末の制約を満たす最良の値を計算する（ボックス７１０）。ＱＦＴの最良の値であるＢｅｓｔＱＦＴ、および、ｚＴの最良の値であるＢｅｓｔｚＴは、最高品質のトランスコードされたトレーニング画像を生成する、トレーニング画像セットＴのトレーニング画像の最適品質トランスコードに対応するトランスコードパラメータであり、且つ、ｚＴ≦ｚＶ、および、Ｓ（τ（Ｌ，ＱＦＴ，ｚＴ））≦ｓｍａｘという制約において取得される端末の特徴を満たす。  これらＱＦＴおよびｚＴの最良の値を格納して（ボックス７１４）、プロシージャ７００が、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しいトレーニング画像が未だ他にＴにあるかをチェックする（ボックス７１６）。チェック結果が肯定的である場合には、プロシージャ７００はボックス７１６から「ＹＥＳ」へ行き、Ｔから次の画像をＬに格納して、ボックス７０６のエントリにループして戻る（ボックス７１２）。チェック結果が否定的である場合には、プロシージャ７００はボックス７１６から「ＮＯ」へ行き、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しいトレーニング画像のサブセットから平均値ＱＦＡおよびｚＡを計算して（ボックス７１８）、これら値を戻し（ボックス７２０）、退出する（ボックス７２２）。
【００５５】
最適トランスコードパラメータの平均値は、トレーニング画像セットＴのトレーニング画像を利用して、ＱＦＡ＝（１／Ｎ）ΣＬ∈ＴＱＦＩＱＦＴｂｅｓｔ（Ｌ）、および、ｚＡ＝（１／Ｎ）ΣＬ∈ＴＱＦＩｚＴｂｅｓｔ（Ｌ）として計算される。ここでＴＱＦＩは、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しいトレーニング画像を含むＴのサブセットであり、Ｎは、このサブセットの濃度であり、ＱＦＴｂｅｓｔ（Ｌ）およびｚＴｂｅｓｔ（Ｌ）は、前述したプロシージャ６００のボックス６１４のＬ番目のトレーニング画像について格納されているＢｅｓｔＱＦＴおよびＢｅｓｔｚＴの値である。
【００５６】
また、ＱＦＡおよびｚＡの計算には他の反復プロシージャを利用することもできる。各反復中に、各トレーニング画像について別個にＢｅｓｔＱＦＴおよびＢｅｓｔｚＴを格納する代わりに、ＢｅｓｔＱＦＴａｃｃ＝ＢｅｓｔＱＦＴａｃｃ＋ＢｅｓｔＱＦＴ、および、ＢｅｓｔｚＴａｃｃ＝ＢｅｓｔｚＴａｃｃ＋ＢｅｓｔｚＴとすることで、ＢｅｓｔＱＦＴおよびＢｅｓｔｚＴの値を変数ＢｅｓｔＱＦＴａｃｃおよびＢｅｓｔＺｔａｃｃに累積することができる。ＢｅｓｔＱＦＡおよびＢｅｓｔｚＴのＮ個の値が累積されたので、ＱＦＡ＝ＢｅｓｔＱＦＴａｃｃ／Ｎ、および、ＺＡ＝ＢｅｓｔｚＴａｃｃ／Ｎとなる。
【００５７】
図７の方法のステップ「ＢｅｓｔＱＦＴおよびＢｅｓｔｚＴを決定する」（ボックス７１０）を、図８のフローチャート８００を参照して詳述する。プロシージャ８００は、段階的にｚＴおよびＱＦＴを変化させて、これらパラメータの全ての可能な組み合わせを生成して、どのパラメータの組み合わせが、与えられているトレーニング画像（Ｌに格納されている）についてトランスコードされたトレーニング画像（Ｊに格納されている）にとって最適品質を生じるかを判断する。開始すると（ボックス８０２）、プロシージャ８００は、トランスコードに利用可能な他のｚＴ、ＱＦＴの対が存在するかどうかをチェックして反復を開始する（ボックス８０４）。このような対が存在するためには、ｚＴがｚＶ以下である必要がある点に留意されたい。さらなるｚＴ、ＱＦＴの対が可能である場合、プロシージャ８００はボックス８０４から「ＹＥＳ」へ行き、次のｚＴ，ＱＦＴの対を取得する（ボックス８０６）。与えられているトレーニング画像を、Ｊに格納されているトランスコードされたトレーニング画像へとトランスコードする（ボックス８０８）。トランスコードされたトレーニング画像は、以下の説明ではＪと称される。次に、トランスコードされているトレーニング画像Ｊのサイズをチェックする（ボックス８１０）。ｓｍａｘが課すサイズの制約を満たさない場合には、プロシージャ８００はボックス８１０から「ＮＯ」へ行き、ボックス８０４のエントリへとループして戻る。満たす場合には、プロシージャはボックス８１０から「ＹＥＳ」へ行き、ｚＶをスケーリング係数として利用して、Ｌのトレーニング画像を伸張して、Ｌ'に格納される画像を生成して、Ｌ'と称する（ボックス８１２）。次のステップで、プロシージャ８００は、ｚＲをスケーリング係数として利用して、トランスコードされたトレーニング画像Ｊを伸張して、Ｊ'に格納される画像を生成して、Ｊ'と称する（ボックス８１４）。そしてプロシージャ８００は、ＳＳＩＭインデックスを利用して品質メトリックＱｚＶ（Ｌ'、Ｊ'）を計算する（ボックス８１６）。ＱｚＶ（Ｌ'、Ｊ'）の値が高いほど、トランスコードされたトレーニング画像の品質も良好である。次に、ＱｚＶ（Ｌ'、Ｊ'）を、今まで計算したものの中で最高の品質メトリックを含むＢｅｓｔＱに格納されている値と比較する（ボックス８１８）。ＱｚＶ（Ｌ'、Ｊ'）がＢｅｓｔＱより高い場合には、プロシージャ８００はボックス８１８から「ＹＥＳ」へ行き、変数ＢｅｓｔＱ、ＢｅｓｔＱＦＴ、およびＢｅｓｔｚＴにＱｚＶ（Ｌ'、Ｊ'）、ＱＦＴ、およびｚＴの値をそれぞれ記録して（ボックス８２０）、ボックス８０４のエントリへループして戻る。ＱｚＶ（Ｌ'、Ｊ'）がＢｅｓｔＱより高くない場合には、プロシージャ８００はボックス８２０の処理をスキップして、単にボックス８０４のエントリにループして戻る。ボックス８０４で行ったテスト結果が偽である場合には、チェックすべきｚＴ、ＱＦＴ対がもうないことになるので、プロシージャはボックス８０４から「ＮＯ」へ行き、ＢｅｓｔＱ、ＢｅｓｔＱＦＴ、およびＢｅｓｔｚＴに格納されている値を返し（ボックス８２２）、退出する（ボックス８２４）。
【００５８】
図６のステップ「平均ＱＡを計算する」（ボックス６０９）を、図９のフローチャート９を参照して詳述する。開始すると（ボックス９０２）、プロシージャ９００は、トレーニング画像セットＴから品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しい第１の画像を選択する（ボックス９０４）。次に、累積品質係数を０に初期化する（ボックス９０６）。次にプロシージャ９００は、ＳＳＩＭインデックスを決定する関数を利用して、選択されたトレーニング画像に対応する品質メトリックを計算して（ボックス９０８）、累積品質メトリックをこれに基づいて更新する（ボックス９１０）。次に、Ｔの品質メトリックＱＦ（Ｉ）を有する画像がまだあるかをチェックする（ボックス９１２）。まだある場合には、この品質係数を有する別の画像をＴから選択して（ボックス９１８）、プロシージャ９００は、ボックス９０８のエントリへループして戻る。もうない場合には、プロシージャ９００は、ボックス９１２から「ＮＯ」へ行き、累積品質メトリックからＱＡの値を計算して（ボックス９１４）、退出する（ボックス９１６）。ＱＡは、ＱＡ＝累積品質メトリック／Ｎとして計算される。  Ｎは、品質係数がＱＦ（Ｉ）に等しいトレーニング画像のサブセットのトレーニング画像数である。
【００５９】
図９のステップ「選択されたトレーニング画像の品質メトリックを計算する」（ボックス９０８）を、図１０のフローチャート１０００を参照して詳述する。開始すると（ボックス１００２）、プロシージャ１０００は、それぞれ第１および第２のマトリックスの、ＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶの値でインデックスされた位置から、格納されているＱＦＯおよびｚＯの値を取得する（ボックス１００４）。次にトランスコードパラメータを決定して、ＱＦＴをＱＦＯに設定して、ｚＴをｚＯに設定する（ボックス１００６）。次に画像を、これらのＱＦＴおよびｚＴの値を利用してトランスコードする（ボックス１００８）。次に、こうしてトランスコードされたトレーニング画像のファイルサイズが端末にとって大きすぎないかをチェックする（ボックス１０１０）。大きすぎる場合には、プロシージャ１０００は、ボックス１０１０から「ＹＥＳ」へ行き、ｓｍａｘの値を、第１および第２のマトリックスで利用される次に小さい値に設定して（ボックス１０１４）、ボックス１００４のエントリにループして戻る。大きすぎない場合には、プロシージャはボックス１０１０から「ＮＯ」へ行き、ＳＳＩＭインデックスを決定する関数を適用して、トランスコードされた画像の品質メトリックを計算して（ボックス１０１２）、退出する（ボックス１０１６）。上述したように、トレーニング画像とトランスコードされたトレーニング画像とを等しい解像度で比較するには、両方の画像を適切にスケーリングする必要がある。トレーニング画像はｚＶを利用してスケーリングし、トランスコードされたトレーニング画像はｚＲを利用してスケーリングし、ここでｚＶおよびｚＲは、ｚＶ＝ｚＴ＊ｚＲを満たす。
【００６０】
図５のステップ「データセットからトランスコードパラメータを選択して、入力画像をトランスコードする」（ボックス５０６）を、図１１のフローチャート１１００を参照して詳述する。開始すると（ボックス１１０１）、プロシージャ１１００は、端末の特徴を取得して（ボックス１１０２）、入力画像の特徴を取得する（ボックス１１０３）。ｓｍａｘおよびｚＶの値を、ｓｍａｘ＝ｍｉｎ（（Ｓ（Ｄ）／Ｓ（Ｉ）），１）、および、ｚＶ＝ｍｉｎ（（Ｗ（Ｄ）／Ｗ（Ｉ）），（Ｈ（Ｄ）／Ｈ（Ｉ）），１）を利用して計算する（ボックス１１０４）
【００６１】
ｓｍａｘのこの値は、任意の端末Ｄの画像Ｉの最大許容可能な相対サイズに対応し、選択されたｚＶは、端末がサポートする最大解像度を生じる。
【００６２】
トランスコードパラメータを決定して、トランスコードされた画像にとって最適に近い画質を得る反復は、第１および第２のマトリックスのＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶでインデックスされる位置のＱＦＯおよびｚＯの値を読み出すことから始まる（ボックス１１０６）。次にＱＦＴをＱＦＯに設定して、ｚＴをｚＯに設定する（ボックス１１０８）。そして入力画像を、ＱＦＴに等しい品質係数およびスケーリング係数ｚＴでトランスコードする（ボックス１１１２）。次に、トランスコードされた画像のファイルのサイズをチェックする（ボックス１１１４）。サイズが、端末の特徴が課す制約を満たすには大きすぎる場合には、プロシージャ１１００はボックス１１１４から「ＹＥＳ」へ行き、第１および第２のマトリックスのｓｍａｘの次に小さい値を特定して、ボックス１１０６のエントリにループして戻る。サイズが大きすぎない場合には、プロシージャ１１００は、ボックス１１１４から「ＮＯ」へ行き、予測画質、トランスコードで利用されたＱＦＴおよびｚＴの値、および最後にトランスコードされた画像を戻し（ボックス１１１６）、退出する（ボックス１１１８）。予測画質は、ＱＦ（Ｉ）、ｓｍａｘ、およびｚＶをインデックス変数として利用して第３のマトリックスから簡単に取得される。
【００６３】
本発明の実施形態の方法の重要な特徴は、画像の予測品質メトリックを予め計算して格納することである。品質メトリックの決定に利用されるＳＳＩＭインデックスを計算するとコストが高くなるので、それを、インデックスが量子化されたパラメータであるアレイに予め計算する必要がある。これら量子化されたパラメータは、量子化されたｚＶ、量子化されたＱＦ（Ｉ）、および量子化されたｓｍａｘを含む。パラメータの量子化により、互いに近いパラメータの値を同じグループにして、これらを単一の値で表すことができるようになる。予め計算するために、画像トレーニングセットＴの画像を利用する。Ｔ内の各トレーニング画像Ｌについて、固定間隔で変化する異なるＱＦＴおよびｚＴを利用して多数の変換を適用する。結果生じる、トランスコードされたトレーニング画像用の画像のファイルサイズおよび品質メトリックを記録した。各トランスコードについて、特徴ベクトルｔ（トレーニング画像Ｌ、ＱＦ（Ｌ）、Ｗ（Ｌ）、Ｈ（Ｌ）、Ｓ（Ｌ）、ＱＦＴ、ｚＴ、視聴スケーリング係数ｚＶを含む）、結果生じるトランスコードされたトレーニング画像のファイルサイズＳ（τ（Ｌ，ＱＦＴ，ｚＴ））、および、トランスコードされたトレーニング画像の品質メトリックＱｚＶ（Ｌ，Ｔ（Ｉ，ＱＦＴ，ｚＴ））を、視聴スケーリング係数ｚＶで表される視聴条件で形成する。これら全てのベクトルに、トランスコードされた画像セットＵを形成させる。
【００６４】
量子化されたＱＦ（Ｉ）、量子化されたＱＦＴ、および量子化されたｚＶのＳＳＩＭインデックスに基づく品質予測は、ＳＳＩＭ−Ｑ＝（１／Ｍ）Σｔ∈Ｕ'ＳＳＩＭ（Ｒ（Ｌ（ｔ），ｚＶ（ｔ）），Ｒ（τ（Ｌ（ｔ），ＱＦＴ（ｔ），ｚＴ（ｔ）），（ｚＶ／ｚＴ）））で表される。  ここでＵ'は、パラメータが量子化セル、量子化されたＱＦ（Ｉ）、量子化されたＱＦＴ，量子化されたｚＴ、および量子化されたｚＶに収まるトランスコードされた画像セットＵの全てのトランスコードされたトレーニング画像のうちのサブセットであり、ＭはセットＵ'の濃度であり、Ｌ（ｔ）はトレーニング画像Ｌであり、ＱＦＴ（ｔ）はトランスコードＱＦＴであり、ｚＴ（ｔ）は、ベクトルｔから適用されたトランスコードスケーリング係数である。
【００６５】
次に、画像トランスコードにおいて本発明の実施形態の方法およびシステムを利用する一例を示す。Steven Pigeon、Stephane Coulombeによる「Computationally efficient algorithms for predicting the file size of JPEG images subject to changes of quality factor and scaling」という研究論文、Proceedings of the 24th Queen's Biennial Symposium on Communications, Queen's University, Kingston, Canada, 2008で記載されている多数の画像から、利用するデータセットが得られる。マルチメディアアプリケーションからサンプルされる通常のＪＰＥＧ画像の大きなデータベースは利用できないので、人気のあるウェブサイトから画像を抽出するためにクローラを開発した。アセンブルされたトレーニング画像セットは、数万というＪＰＥＧファイルを含む。破損したファイルおよび全てのメタデータ（ＥＸＩＦ）を除去した。第１、第２、および第３のマトリックスを生成するべく、http://www.imagemagick.org/の「ImageMagick command-line tools」に記載されているＩｍａｇｅＭａｇｉｃｋのコマンドラインツールを利用して各トレーニング画像に複数のトランスコード演算を行った。８０のＱＦ（Ｉ）に対応する各マトリックスの「スライス」を図１２−１４に示す。このスライスは、ｚＶおよびｓｍａｘでインデックスされる２次元マトリックスである。これらマトリックスのスライスがここで提供する例で利用される。
【００６６】
Ｓ（Ｄ）＝３０５００、Ｗ（Ｄ）＝６４０、Ｈ（Ｄ）＝４８０、および入力画像Ｉ、Ｌｅｎａであり、Ｓ（Ｉ）＝４３２６６、Ｗ（Ｉ）＝５１２、Ｈ（Ｉ）＝５１２、およびＱＦ（Ｉ）＝８０であるデバイスを考える。画像Ｌｅｎａに関する情報に関してはhttp://sipi.usc.edu/database/database.cgi?volume=misc&image=12,http://www.cs.cmu.edu/~chuck/lennapg/を参照されたい。ここで、ステップ１では、ｓｍａｘ＝ｍｉｎ（３０５００／４３２６６，１）≒０．７であり、ｚＶ＝ｍｉｎ（６４０／５１２，４８０／５１２，１）≒９０％を計算する。ステップ２では、図１２に示す第１のマトリックススライスを利用して、ＱＦＴ＝第１のマトリックススライス[0.7, 90%]＝７０（６９．３をパラメータの解像度に丸めた値）とする。第１のマトリックススライスは、ＱＦ（Ｉ）＝８０に対応する二次元マトリックスである点に留意されたい。この二次元マトリックスの行がｓｍａｘの値に対応しており、列がｚＶの値に対応している。図１３に示す第２のマトリックススライスを利用することで、ｚＴ＝第２のマトリックススライス  [0.7, 90%] = 80%となる。第2のマトリックススライスは、ＱＦ（Ｉ）＝８０に対応する二次元マトリックスである点に留意されたい。この二次元マトリックスの行がｓｍａｘの値に対応しており、列がｚＶの値に対応している。ステップ３では、ＱＦＴに等しい品質係数、およびｚＴに等しいスケーリング係数で画像をトランスコードする。トランスコードした後で、入力画像に対して相対画像ファイルサイズが０．５３である出力画像が得られる。ステップ４では、トランスコードされた画像が、画像ファイルサイズに対して端末の特徴が課す制約が満たされるので（０．５３＜０．７０）、ステップ５に進む。ステップ５で、最適に近いパラメータＱＦＯ＝７０およびｚＯ＝８０％、これらパラメータτ（Ｉ，７０，８０％）を利用して得られた出力画像、図１４が示す第３のマトリックススライス（第三のマトリックススライス[[0.7, 90%] = 0.84])）から読み出されたトランスコードされた画像の予測画質＝０．８４を返す。
【００６７】
入力画像に最適品質トランスコードを行うことにより、０．８５という画質が得られる。従ってＬｅｎａについては、最適に近い品質（０．８４対０．８５≒１％の誤り）が得られた。シミュレーション実験を多数の他の画像について繰り返し、各実験結果が非常に小さい誤りとなった。
【００６８】
本発明の実施形態は、（１）入力画像を最適品質でトランスコードする方法から得られるものに近い高品質の出力画像が得られ、（２）最適品質のトランスコードで必要となる時間よりもとても少ないトランスコード時間でよく、（３）上記した２つの利点から、匹敵する品質の出力画像を生成しつつ、画像が維持することのできる最適品質のトランスコードシステムと比してより高いＭＭＳメッセージレートが得られ、（４）システムが制約を満たす解決法を見つけられない頻度を示すインジケータとなる誤りレートを任意の所望の低い値に設定することができるようになる、といった利点を有する。
【００６９】
本発明の具体的な実施形態を詳述してきたが、記載された実施形態は例示を意図しており限定は意図していない点に留意されたい。図面および明細書に示した実施形態には、添付請求項の範囲内で、且つ、本発明の広義の範囲を逸脱せずに、様々な変更例および変形例が可能である。例えば、本書類で記載したＳＳＩＭ以外の品質メトリックを利用して画質を計測することもできる。本願で提示した説明は主にＪＰＥＧ画像に関してのものであったが、本発明の実施形態の方法およびシステムは、他のフォーマットで符号化されたデジタル画像の処理に適用することもできる（例えば、ＧＩＦ（Graphics Interchange Format）およびＰＮＧ（Portable Network Graphics））。ＧＩＦ画像の場合には、入力画像を出力画像にトランスコードする方法およびシステムにおいて、画像の色数をＱＦ（Ｉ）、ＱＦＴ，およびＱＦＡの代わりに用いる必要が出てくるだろう。
【００７０】
本発明の実施形態を詳述したが、当業者であれば、これらの実施形態の変形例および変更例を、以下の請求項の範囲内で想到することができる。
【図１】
0005487455.tif 000002
【図２】
0005487455.tif 000003
【図３】
0005487455.tif 000004
【図４】
0005487455.tif 000005
【図５】
0005487455.tif 000006
【図６】
0005487455.tif 000007
【図７】
0005487455.tif 000008
【図８】
0005487455.tif 000009
【図９】
0005487455.tif 000010
【図１０】
0005487455.tif 000011
【図１１】
0005487455.tif 000012
【図１２】
0005487455.tif 000013
【図１３】
0005487455.tif 000014
【図１４】
0005487455.tif 000015