(57)【要約】  本技術は、圧縮効率を適切に向上させることができるようにする符号化装置及び符号化方法、並びに、復号装置及び復号方法に関する。予測タップ選択部は、予測タップとなる画素を、第１の画像から選択し、クラス分類部は、注目画素を、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。係数取得部は、タップ係数から、注目画素のクラスのタップ係数を取得し、演算部は、注目画素のクラスのタップ係数と、注目画素の予測タップとを用いた予測演算を行い、注目画素に対応する、予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める。また、クラスごとのタップ係数を、そのタップ係数のタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、削減係数をタップ係数空間に射影する変換係数が伝送される。本技術は、例えば、画像の符号化装置や復号装置に適用できる。
2018173873.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と、
前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を伝送する伝送部と
を備える符号化装置。
【請求項２】
主成分分析を用いて、前記クラスごとのタップ係数から、前記削減係数及び前記変換係数を求める削減部をさらに備える
請求項１に記載の符号化装置。
【請求項３】
前記削減部は、
前記クラスごとのタップ係数の主成分分析により得られる主成分によって前記クラスごとのタップ係数を変換することにより得られる主成分得点の中で、０にする主成分得点の数である削減数を決定し、
各クラスに対して、前記主成分得点のうちの、前記削減数だけの高次の主成分得点を０とした主成分得点を、前記削減係数として求めるとともに、全クラスに対して、前記タップ係数を前記主成分得点に変換する主成分行列の逆行列のコンポーネントのうちの、前記高次の主成分得点に対応するコンポーネントを０にした行列を、前記変換係数として求める
請求項２に記載の符号化装置。
【請求項４】
前記削減部は、前記削減数の複数の候補を決定し、その複数の候補の中から、前記削減数を選択し、
前記伝送部は、前記削減数を、さらに伝送する
請求項３に記載の符号化装置。
【請求項５】
前記削減部は、前記予測符号化により得られる符号化データから取得可能な取得可能情報に応じて、前記削減数を決定する
請求項３に記載の符号化装置。
【請求項６】
前記削減部は、
前記タップ係数を前記削減係数とすることに適さない不適合クラスを検出し、
前記不適合クラスについては、前記削減係数に代えて、前記不適合クラスのタップ係数を出力し、
前記伝送部は、前記不適合クラスのタップ係数、及び、前記クラスが不適合クラスであるかどうかを表すクラスフラグを、さらに伝送し、
前記不適合クラスは、前記タップ係数空間において、前記タップ係数が他のクラスのタップ係数から閾値以上の距離だけ離れているクラス、及び、前記変換係数によって前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数を用いた前記フィルタ処理により生成される前記第２の画像のS/Nが閾値以下のクラスのうちの一方又は両方である
請求項３に記載の符号化装置。
【請求項７】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと、
前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を伝送することと
を含む符号化方法。
【請求項８】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を受け取る受け取り部と、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と
を備える復号装置。
【請求項９】
前記変換係数によって前記削減係数を変換することにより、前記タップ係数を再構成する再構成部をさらに備える
請求項８に記載の復号装置。
【請求項１０】
前記クラスごとのタップ係数の主成分分析により得られる主成分によって前記クラスごとのタップ係数を変換することにより得られる主成分得点の中で、０にする主成分得点の数を削減数として、
前記削減係数は、各クラスに対して、前記主成分得点のうちの、前記削減数だけの高次の主成分得点を０とした主成分得点であり、
前記変換係数は、全クラスに対して、前記タップ係数を前記主成分得点に変換する主成分行列の逆行列のコンポーネントのうちの、前記高次の主成分得点に対応するコンポーネントを０にした行列である
請求項９に記載の復号装置。
【請求項１１】
前記受け取り部は、前記削減数を、さらに受け取り、
前記再構成部は、前記削減数、前記変換係数、及び、前記削減係数を用いて、前記タップ係数を再構成する
請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１２】
前記予測符号化により得られる符号化データから取得可能な取得可能情報に応じて、前記削減数を決定する決定部をさらに備え、
前記再構成部は、前記削減数、前記変換係数、及び、前記削減係数を用いて、前記タップ係数を再構成する
請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１３】
前記受け取り部は、前記タップ係数を前記削減係数とすることに適さない不適合クラスの前記タップ係数、及び、前記クラスが不適合クラスであるかどうかを表すクラスフラグを、さらに受け取り、
前記再構成部は、前記全クラスから前記不適合クラスを除外したクラスについて、前記タップ係数を再構成し、
前記不適合クラスは、前記タップ係数空間において、前記タップ係数が他のクラスのタップ係数から閾値以上の距離だけ離れているクラス、及び、前記変換係数によって前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数を用いた前記フィルタ処理により生成される前記第２の画像のS/Nが閾値以下のクラスのうちの一方又は両方である
請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１４】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を受け取ることと、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと
を含む復号方法。
【請求項１５】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と、
前記種係数を伝送する伝送部と
を備える符号化装置。
【請求項１６】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと、
前記種係数を伝送することと
を含む符号化方法。
【請求項１７】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を受け取る受け取り部と、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と
を備える復号装置。
【請求項１８】
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を受け取ることと、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと
を含む復号方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、符号化装置及び符号化方法、並びに、復号装置及び復号方法に関し、特に、例えば、画像の圧縮効率を適切に向上させることができるようにする符号化装置及び符号化方法、並びに、復号装置及び復号方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、第１の画像を第２の画像に変換するクラス分類適応処理が、先に提案されている。クラス分類適応処理では、第１の画像の注目している注目画素に対応する第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素が、第１の画像から選択されるとともに、注目画素が、一定の規則にしたがって、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類される。そして、クラス分類適応処理では、第１の画像に相当する生徒画像を用いた予測演算の結果と、第２の画像に相当する教師画像との統計的な誤差を最小にする学習により求められた複数のクラスそれぞれごとの、予測演算に用いられるタップ係数から、注目画素のクラスのタップ係数が取得され、その注目画素のクラスのタップ係数と、注目画素の予測タップとを用いた予測演算を行うことにより、対応画素の画素値が求められる。【０００３】
なお、クラス分類適応処理については、２以上のクラスのタップ係数を統合する技術（例えば、特許文献１）や、パラメータとの所定の演算によりタップ係数が求められる種係数を求める技術（例えば、特許文献２）が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第3890638号公報
【特許文献２】特許第4670169号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、例えば、画像の予測符号化においては、圧縮効率を適切に向上させることが要請される。【０００６】
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、画像の圧縮効率を適切に向上させることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本技術の第１の符号化装置は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、前記注目画素を、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クラス分類部と、前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部とを有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と、前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を伝送する伝送部とを備える符号化装置である。【０００８】
本技術の第１の符号化方法は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、前記注目画素を、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ことと、前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることとを含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと、前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を伝送することとを含む符号化方法である。【０００９】
本技術の第１の符号化装置及び符号化方法においては、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素が、前記第１の画像から選択され、前記注目画素が、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類される。さらに、前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数が取得され、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値が求められることで、前記第１の画像にフィルタ処理が行われ、前記第２の画像が生成される。また、前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数が伝送される。【００１０】
本技術の第１の復号装置は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を受け取る受け取り部と、前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、前記注目画素を、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クラス分類部と、前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部とを有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部とを備える復号装置である。【００１１】
本技術の第１の復号方法は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を受け取ることと、前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、前記注目画素を、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ことと、前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることとを含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することとを含む復号方法である。【００１２】
本技術の第１の復号装置及び復号方法においては、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数が受け取られる。そして、前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素が、前記第１の画像から選択され、前記注目画素が、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類される。さらに、前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数が取得され、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値が求められることで、前記第１の画像にフィルタ処理が行われ、前記第２の画像が生成される。【００１３】
本技術の第２の符号化装置は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、前記注目画素を、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クラス分類部と、前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部とを有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と、前記種係数を伝送する伝送部とを備える符号化装置である。【００１４】
本技術の第２の符号化方法は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、前記注目画素を、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ことと、前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることとを含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと、前記種係数を伝送することとを含む符号化方法である。【００１５】
本技術の第２の符号化装置及び符号化方法においては、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素が、前記第１の画像から選択され、前記注目画素が、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類される。さらに、前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数が取得され、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値が求められることで、前記第１の画像にフィルタ処理が行われ、前記第２の画像が生成される。【００１６】
本技術の第２の復号装置は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を受け取る受け取り部と、前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、前記注目画素を、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クラス分類部と、前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部とを有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部とを備える復号装置である。【００１７】
本技術の第２の復号方法は、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を受け取ることと、前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、前記注目画素を、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ことと、前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることとを含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することとを含む復号方法である。【００１８】
本技術の第２の復号装置及び復号方法においては、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数が受け取られる。そして、前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素が、前記第１の画像から選択され、前記注目画素が、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類される。さらに、前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数が取得され、前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値が求められることで、前記第１の画像にフィルタ処理が行われ、前記第２の画像が生成される。【００１９】
なお、符号化装置や復号装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。【００２０】
また、符号化装置や復号装置は、コンピュータにプログラムを実行させることにより実現することができる。【００２１】
コンピュータを符号化装置や復号装置として機能させるプログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本技術によれば、画像の圧縮効率を適切に向上させることができる【００２３】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本技術を適用した画像処理システムの一実施の形態の構成例を示す図である。
【図２】クラス分類適応処理を行う画像変換装置の第１の構成例を示すブロック図である。
【図３】係数取得部２３に記憶されるタップ係数の学習を行う学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】学習部４３の構成例を示すブロック図である。
【図５】クラス分類適応処理を行う画像変換装置の第２の構成例を示すブロック図である。
【図６】係数取得部６１に記憶される種係数の学習を行う学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】学習部７３の構成例を示すブロック図である。
【図８】学習部７３の他の構成例を示すブロック図である。
【図９】符号化装置１１の第１の構成例を示すブロック図である。
【図１０】クラス分類適応フィルタ１１１の構成例を示すブロック図である。
【図１１】主成分利用型削減法の概要を説明する図である。
【図１２】主成分利用型削減法において、削減数Pを決定する決定方法の例を示す図である。
【図１３】主成分利用型削減法を適用するクラスの範囲を説明する図である。
【図１４】学習装置１３１の構成例を示すブロック図である。
【図１５】削減装置１３２の第１の構成例を示すブロック図である。
【図１６】画像変換装置１３３の第１の構成例を示すブロック図である。
【図１７】削減装置１３２の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１８】画像変換装置１３３の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１９】削減装置１３２の第３の構成例を示すブロック図である。
【図２０】画像変換装置１３３の第３の構成例を示すブロック図である。
【図２１】削減装置１３２の第４の構成例を示すブロック図である。
【図２２】画像変換装置１３３の第４の構成例を示すブロック図である。
【図２３】符号化装置１１の符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【図２４】ステップＳ１６の予測符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【図２５】ステップＳ４２で行われるクラス分類適応処理の例を説明するフローチャートである。
【図２６】復号装置１２の第１の構成例を示すブロック図である。
【図２７】クラス分類適応フィルタ３０６の構成例を示すブロック図である。
【図２８】画像変換装置３３１の第１の構成例を示すブロック図である。
【図２９】画像変換装置３３１の第２の構成例を示すブロック図である。
【図３０】画像変換装置３３１の第３の構成例を示すブロック図である。
【図３１】画像変換装置３３１の第４の構成例を示すブロック図である。
【図３２】復号装置１２の復号処理の例を説明するフローチャートである。
【図３３】ステップＳ７５の予測復号処理の例を説明するフローチャートである。
【図３４】ステップＳ８６で行われるクラス分類適応処理の例を説明するフローチャートである。
【図３５】符号化装置１１の第２の構成例を示すブロック図である。
【図３６】クラス分類適応フィルタ５１１の構成例を示すブロック図である。
【図３７】種係数利用型削減法の概要を説明する図である。
【図３８】削減装置５３１の構成例を示すブロック図である。
【図３９】画像変換装置５３２の構成例を示すブロック図である。
【図４０】符号化装置１１の符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【図４１】ステップＳ１１６の予測符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【図４２】復号装置１２の第２の構成例を示すブロック図である。
【図４３】クラス分類適応フィルタ６１１の構成例を示すブロック図である。
【図４４】画像変換装置６３１の構成例を示すブロック図である。
【図４５】復号装置１２の復号処理の例を説明するフローチャートである。
【図４６】ステップＳ１７５の予測復号処理の例を説明するフローチャートである。
【図４７】多視点画像符号化方式の例を示す図である。
【図４８】本技術を適用した多視点画像符号化装置の主な構成例を示す図である。
【図４９】本技術を適用した多視点画像復号装置の主な構成例を示す図である。
【図５０】階層画像符号化方式の例を示す図である。
【図５１】本技術を適用した階層画像符号化装置の主な構成例を示す図である。
【図５２】本技術を適用した階層画像復号装置の主な構成例を示す図である。
【図５３】コンピュータの主な構成例を示すブロック図である。
【図５４】テレビジョン装置の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５５】携帯電話機の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５６】記録再生装置の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５７】撮像装置の概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５８】ビデオセットの概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５９】ビデオプロセッサの概略的な構成の一例を示すブロック図である。
【図６０】ビデオプロセッサの概略的な構成の他の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
＜本技術を適用した画像処理システム＞
【００２６】
図１は、本技術を適用した画像処理システムの一実施の形態の構成例を示す図である。
【００２７】
図１において、画像処理システムは、符号化装置１１及び復号装置１２を有する。
【００２８】
符号化装置１１には、符号化対象の元画像が供給される。
【００２９】
符号化装置１１は、例えば、HEVC(High Efficiency Video Coding)や、AVC(Advanced Video Coding)、MPEG(Moving Picture Experts Group)等のような予測符号化により、元画像を符号化する。なお、符号化装置１１の予測符号化は、上述のHEVC等に限定されるものではない。
【００３０】
符号化装置１１の予測符号化では、元画像の予測画像が生成され、元画像と予測画像との残差が符号化される。
【００３１】
さらに、符号化装置１１の予測符号化では、予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる復号途中画像に、ILF(In Loop Filter)をかけるILF処理を行うことで、予測画像の予測に用いられる参照画像が生成される。
【００３２】
ここで、ILF処理としてのフィルタ処理（フィルタリング）が、復号途中画像に施されることにより得られる画像を、フィルタ後画像ともいう。
【００３３】
符号化装置１１は、予測符号化を行う他、復号途中画像と元画像とを用いて学習を行うことにより、例えば、フィルタ後画像が、なるべく元画像に近くなるようなILF処理としてのフィルタ処理を行うためのタップ係数等を求める。
【００３４】
さらに、符号化装置１１は、タップ係数を削減した削減フィルタ情報を生成する削減処理を行う。
【００３５】
符号化装置１１のILF処理は、削減処理により求められた削減フィルタ情報を用いて得られるタップ係数を用いて行われる。
【００３６】
ここで、タップ係数等を求める学習や、削減フィルタ情報を生成する削減処理は、例えば、元画像の１又は複数のシーケンスごとや、元画像の１又は複数のシーン（シーンチェンジから、次のシーンチェンジまでのフレーム）ごと、元画像の１又は複数のフレーム（ピクチャ）ごと、元画像の１又は複数のスライスごと、ピクチャの符号化の単位のブロック（CUやPU等）の１又は複数ラインごと、その他任意の単位で行うことができる。また、削減フィルタ情報を求める学習は、例えば、予測符号化で得られる残差が閾値以上になった場合等に行うことができる。
【００３７】
符号化装置１１は、元画像の予測符号化により得られる符号化データ、及び、削減処理により得られる削減フィルタ情報を、伝送媒体１３を介して伝送し、又は、記録媒体１４に伝送して記録させる。
【００３８】
なお、削減フィルタ情報の生成（必要に応じて、タップ係数の学習を含む）は、符号化装置１１とは別の装置で行うことができる。
【００３９】
また、削減フィルタ情報は、符号化データとは別に伝送することもできるし、符号化データに含めて伝送することもできる。
【００４０】
さらに、タップ係数等を求める学習は、元画像そのもの（及び元画像の予測符号化で得られる復号途中画像）を用いて行う他、画像特徴量が元画像と類似する、元画像とは別個の画像を用いて行うことができる。
【００４１】
復号装置１２は、符号化装置１１から伝送される符号化データ及び削減フィルタ情報を、伝送媒体１３や記録媒体１４を介して受け取り（受信し）（取得し）、符号化データを、符号化装置１１の予測符号化に対応する方式で復号する。
【００４２】
すなわち、復号装置１２は、符号化装置１１からの符号化データを処理することで、予測符号化の残差を求める。さらに、復号装置１２は、残差と予測画像とを加算することにより、符号化装置１１で得られるのと同様の復号途中画像を求める。そして、復号装置１２は、復号途中画像に、符号化装置１１からの削減フィルタ情報を用いて得られるタップ係数等を用いたILF処理としてのフィルタ処理を施し、フィルタ後画像を求める。
【００４３】
復号装置１２において、フィルタ後画像は、元画像の復号画像として出力されるとともに、必要に応じて、予測画像の予測に用いられる参照画像として一時記憶される。
【００４４】
符号化装置１１及び復号装置１２のILF処理としてのフィルタ処理は、クラス分類適応処理によって行われる。以下、クラス分類適応処理について説明する。
【００４５】
＜クラス分類適応処理＞
【００４６】
図２は、クラス分類適応処理を行う画像変換装置の第１の構成例を示すブロック図である。
【００４７】
ここで、クラス分類適応処理は、例えば、第１の画像を、第２の画像に変換する画像変換処理として捉えることができる。
【００４８】
第１の画像を第２の画像に変換する画像変換処理は、その第１と第２の画像の定義によって様々な信号処理となる。
【００４９】
すなわち、例えば、第１の画像を低空間解像度の画像とするとともに、第２の画像を高空間解像度の画像とすれば、画像変換処理は、空間解像度を向上させる空間解像度創造（向上）処理ということができる。
【００５０】
また、例えば、第１の画像を低S/Nの画像とするとともに、第２の画像を高S/Nの画像とすれば、画像変換処理は、ノイズを除去するノイズ除去処理ということができる。
【００５１】
さらに、例えば、第１の画像を所定の画素数（サイズ）の画像とするとともに、第２の画像を、第１の画像の画素数を多くまたは少なくした画像とすれば、画像変換処理は、画像のリサイズ（拡大または縮小）を行うリサイズ処理ということができる。
【００５２】
また、例えば、第１の画像を、HEVC等のブロック単位で符号化された画像を復号することによって得られる復号画像とするとともに、第２の画像を、符号化前の元画像とすれば、画像変換処理は、ブロック単位の符号化及び復号によって生じるブロック歪みを除去する歪み除去処理ということができる。
【００５３】
なお、クラス分類適応処理は、画像の他、例えば、音響を、処理の対象とすることができる。音響を対象とするクラス分類適応処理は、第１の音響（例えば、S/Nの低い音響等）を、第２の音響（例えば、S/Nの高い音響等）に変換する音響変換処理として捉えることができる。
【００５４】
クラス分類適応処理では、第１の画像のうちの注目している注目画素（処理対象の処理対象画素）の画素値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ことにより得られるクラスのタップ係数と、注目画素に対して選択される第１の画像の、タップ係数と同一の数の画素の画素値とを用いた予測演算により、注目画素の画素値が求められる。
【００５５】
図２は、クラス分類適応処理による画像変換処理を行う画像変換装置の構成例を示している。
【００５６】
図２において、画像変換装置２０は、タップ選択部２１、クラス分類部２２、係数取得部２３、及び、予測演算部２４を有する。
【００５７】
画像変換装置２０には、第１の画像が供給される。画像変換装置２０に供給される第１の画像は、タップ選択部２１及びクラス分類部２２に供給される。
【００５８】
タップ選択部２１は、第１の画像を構成する画素を、順次、注目画素に選択する。さらに、タップ選択部２１は、注目画素に対応する第２の画像の対応画素（の画素値）を予測するのに用いる第１の画像を構成する画素（の画素値）の幾つかを、予測タップとして選択する。
【００５９】
具体的には、タップ選択部２１は、注目画素の時空間の位置から空間的又は時間的に近い位置にある第１の画像の複数の画素を、予測タップとして選択することにより、予測タップを構成し、予測演算部２４に供給する。
【００６０】
クラス分類部２２は、一定の規則に従って、注目画素を、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類を行い、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、係数取得部２３に供給する。
【００６１】
すなわち、クラス分類部２２は、例えば、注目画素について、クラス分類を行うのに用いる第１の画像を構成する画素（の画素値）の幾つかを、クラスタップとして選択する。例えば、クラス分類部２２は、タップ選択部２１が予測タップを選択するのと同様にして、クラスタップを選択する。
【００６２】
なお、予測タップとクラスタップは、同一のタップ構造を有するものであっても良いし、異なるタップ構造を有するものであっても良い。
【００６３】
クラス分類部２２は、例えば、クラスタップを用いて、注目画素をクラス分類し、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、係数取得部２３に供給する。
【００６４】
例えば、クラス分類部２２は、クラスタップを用いて、注目画素の画像特徴量を求める。さらに、クラス分類部２２は、注目画素の画像特徴量に応じて、注目画素をクラス分類し、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、係数取得部２３に供給する。
【００６５】
ここで、クラス分類を行う方法としては、例えば、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)等を採用することができる。
【００６６】
ADRCを用いる方法では、クラスタップを構成する画素（の画素値）が、ADRC処理され、その結果得られるADRCコード（ADRC値）にしたがって、注目画素のクラスが決定される。ADRCコードは、注目画素を含む小領域の画像特徴量としての波形パターンを表す。
【００６７】
なお、LビットADRCにおいては、例えば、クラスタップを構成する画素の画素値の最大値MAXと最小値MINが検出され、DR=MAX-MINを、集合の局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジDRに基づいて、クラスタップを構成する各画素の画素値がLビットに再量子化される。すなわち、クラスタップを構成する各画素の画素値から、最小値MINが減算され、その減算値がDR/2Lで除算（再量子化）される。そして、以上のようにして得られる、クラスタップを構成するLビットの各画素の画素値を、所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。したがって、クラスタップが、例えば、１ビットADRC処理された場合には、そのクラスタップを構成する各画素の画素値は、最大値MAXと最小値MINとの平均値で除算され（小数点以下切り捨て）、これにより、各画素の画素値が１ビットとされる（２値化される）。そして、その１ビットの画素値を所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。
【００６８】
なお、クラス分類部２２には、例えば、クラスタップを構成する画素の画素値のレベル分布のパターンを、そのままクラスコードとして出力させることも可能である。しかしながら、この場合、クラスタップが、N個の画素の画素値で構成され、各画素の画素値に、Aビットが割り当てられているとすると、クラス分類部２２が出力するクラスコードの場合の数は、（２N）A通りとなり、画素の画素値のビット数Aに指数的に比例した膨大な数となる。
【００６９】
したがって、クラス分類部２２においては、クラスタップの情報量を、上述のADRC処理や、あるいはベクトル量子化等によって圧縮することにより、クラス分類を行うのが好ましい。
【００７０】
また、クラス分類に用いる画像特徴量としては、ADRCコードの他、例えば、クラスタップを構成する画素の輝度等の画素値の最大値と最小値との差分であるDR(Dynamic Range)や、クラスタップにおいて、水平、垂直、斜め方向に隣接する画素の画素値の差分絶対値の最大値であるDiffMax、DR及びDiffMaxを用いて得られるDiffMax/DR等を採用することができる。
【００７１】
係数取得部２３は、後述する学習によって求められたクラスごとのタップ係数を記憶し、さらに、その記憶したタップ係数のうちの、クラス分類部２２から供給されるクラスコードが表すクラスのタップ係数、すなわち、注目画素のクラスのタップ係数を取得する。さらに、係数取得部２３は、注目画素のクラスのタップ係数を、予測演算部２４に供給する。
【００７２】
ここで、タップ係数とは、ディジタルフィルタにおける、いわゆるタップにおいて入力データと乗算される係数に相当する係数である。
【００７３】
予測演算部２４は、タップ選択部２１が出力する予測タップと、係数取得部２３から供給されるタップ係数とを用いて、注目画素に対応する第２の画像の画素（対応画素）の画素値の真値の予測値を求める所定の予測演算を行う。これにより、予測演算部２４は、対応画素の画素値（の予測値）、すなわち、第２の画像を構成する画素の画素値を求めて出力する。
【００７４】
図３は、係数取得部２３に記憶されるタップ係数の学習を行う学習装置の構成例を示すブロック図である。
【００７５】
ここで、例えば、高画質の画像（高画質画像）を第２の画像とするとともに、その高画質画像をLPF(Low Pass Filter)によってフィルタリングする等してその画質（解像度）を低下させた低画質の画像（低画質画像）を第１の画像として、低画質画像から予測タップを選択し、その予測タップとタップ係数を用いて、高画質画像の画素（高画質画素）の画素値を、所定の予測演算によって求める（予測する）ことを考える。
【００７６】
所定の予測演算として、例えば、線形１次予測演算を採用することとすると、高画質画素の画素値yは、次の線形１次式によって求められることになる。
【００７７】
【数１】
2018173873.tif 000003
・・・（１）
【００７８】
但し、式（１）において、xnは、対応画素としての高画質画素yに対する予測タップを構成する、n番目の低画質画像の画素（以下、適宜、低画質画素という）の画素値を表し、wnは、n番目の低画質画素（の画素値）と乗算されるn番目のタップ係数を表す。なお、式（１）では、予測タップが、N個の低画質画素x1，x2，・・・，xNで構成されることとする。
【００７９】
ここで、高画質画素の画素値yは、式（１）に示した線形１次式ではなく、２次以上の高次の式によって求めるようにすることも可能である。
【００８０】
いま、第ｋサンプルの高画質画素の画素値の真値をykと表すとともに、式（１）によって得られるその真値ykの予測値をyk’と表すと、その予測誤差ekは、次式で表される。
【００８１】
【数２】
2018173873.tif 000004
・・・（２）
【００８２】
いま、式（２）の予測値yk’は、式（１）にしたがって求められるため、式（２）のyk’を、式（１）にしたがって置き換えると、次式が得られる。
【００８３】
【数３】
2018173873.tif 000005
・・・（３）
【００８４】
但し、式（３）において、xn,kは、対応画素としての第kサンプルの高画質画素に対する予測タップを構成するn番目の低画質画素を表す。
【００８５】
式（３）（又は式（２））の予測誤差ekを０とするタップ係数wnが、高画質画素を予測するのに最適なものとなるが、すべての高画質画素について、そのようなタップ係数wnを求めることは、一般には困難である。
【００８６】
そこで、タップ係数wnが最適なものであることを表す規範として、例えば、最小自乗法を採用することとすると、最適なタップ係数wnは、次式で表される自乗誤差の総和Ｅ（統計的な誤差）を最小にすることで求めることができる。
【００８７】
【数４】
2018173873.tif 000006
・・・（４）
【００８８】
但し、式（４）において、Kは、対応画素としての高画質画素ykと、その高画質画素ykに対する予測タップを構成する低画質画素x1,k，x2,k，・・・，xN,kとのセットのサンプル数（学習用のサンプルの数）を表す。
【００８９】
式（４）の自乗誤差の総和Ｅの最小値（極小値）は、式（５）に示すように、総和Ｅをタップ係数wnで偏微分したものを０とするwnによって与えられる。
【００９０】
【数５】
2018173873.tif 000007
・・・（５）
【００９１】
そこで、上述の式（３）をタップ係数wnで偏微分すると、次式が得られる。
【００９２】
【数６】
2018173873.tif 000008
・・・（６）
【００９３】
式（５）と（６）から、次式が得られる。
【００９４】
【数７】
2018173873.tif 000009
・・・（７）
【００９５】
式（７）のekに、式（３）を代入することにより、式（７）は、式（８）に示す正規方程式で表すことができる。
【００９６】
【数８】
2018173873.tif 000010
・・・（８）
【００９７】
式（８）の正規方程式は、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）等を用いることにより、タップ係数wnについて解くことができる。
【００９８】
式（８）の正規方程式を、クラスごとにたてて解くことにより、最適なタップ係数（ここでは、自乗誤差の総和Ｅを最小にするタップ係数）wnを、クラスごとに求めることができる。
【００９９】
図３は、式（８）の正規方程式をたてて解くことによりタップ係数wnを求める学習を行う学習装置の構成例を示している。
【０１００】
図３において、学習装置４０は、教師データ生成部４１、生徒データ生成部４２、及び、学習部４３を有する。
【０１０１】
教師データ生成部４１及び生徒データ生成部４２には、タップ係数wnの学習に用いられる学習画像（学習用のサンプルとしての画像）が供給される。学習画像としては、例えば、解像度の高い高画質画像を用いることができる。
【０１０２】
教師データ生成部３２は、学習画像から、タップ係数の学習の教師（真値）となる教師データ、すなわち、クラス分類適応処理により得たい教師データとして、式（１）による予測演算としての写像の写像先となる教師画像を生成し、学習部４３に供給する。ここでは、教師データ生成部３２は、例えば、学習画像としての高画質画像を、そのまま教師画像として、学習部４３に供給する。
【０１０３】
生徒データ生成部４２は、学習画像から、タップ係数の学習の生徒となる生徒データ、すなわち、クラス分類適応処理においてタップ係数との予測演算の対象となる生徒データとして、式（１）による予測演算としての写像による変換対象となる生徒画像を生成し、学習部４３に供給する。ここでは、生徒データ生成部４２は、例えば、学習画像としての高画質画像をLPF(low Pass Filter)でフィルタリングすることにより、その解像度を低下させることで、低画質画像を生成し、この低画質画像を、生徒画像として、学習部４３に供給する。
【０１０４】
学習部４３は、生徒データ生成部４２からの生徒データとしての生徒画像を構成する画素を、順次、注目画素とし、その注目画素について、図２のタップ選択部２１が選択するのと同一のタップ構造の画素を、生徒画像から予測タップとして選択する。さらに、学習部４３は、注目画素に対応する教師画像を構成する対応画素と、注目画素の予測タップとを用い、クラスごとに、式（８）の正規方程式をたてて解くことにより、クラスごとのタップ係数を求める。
【０１０５】
図４は、図３の学習部４３の構成例を示すブロック図である。
【０１０６】
図４において、学習部４３は、タップ選択部５１、クラス分類部５２、足し込み部５３、及び、係数算出部５４を有する。
【０１０７】
生徒画像（生徒データ）は、タップ選択部５１及びクラス分類部５２に供給され、教師画像（教師データ）は、足し込み部５３に供給される。
【０１０８】
タップ選択部５１は、生徒画像を構成する画素を、順次、注目画素として選択し、その注目画素を表す情報を、必要なブロックに供給する。
【０１０９】
さらに、タップ選択部５１は、注目画素について、生徒画像を構成する画素から、図２のタップ選択部２１が選択するのと同一の画素を予測タップに選択し、これにより、タップ選択部２１で得られるのと同一のタップ構造の予測タップを得て、足し込み部５３に供給する。
【０１１０】
クラス分類部５２は、生徒画像を用いて、注目画素について、図２のクラス分類部２２と同一のクラス分類を行い、その結果得られる注目画素のクラスに対応するクラスコードを、足し込み部５３に出力する。
【０１１１】
例えば、クラス分類部５２は、注目画素について、生徒画像を構成する画素から、図２のクラス分類部２２が選択するのと同一の画素をクラスタップに選択し、これにより、クラス分類部２２で得られるのと同一のタップ構造のクラスタップを構成する。さらに、クラス分類部５２は、注目画素のクラスタップを用いて、図２のクラス分類部２２と同一のクラス分類を行い、その結果得られる注目画素のクラスに対応するクラスコードを、足し込み部５３に出力する。
【０１１２】
足し込み部５３は、教師画像（教師データ）を構成する画素から、注目画素に対応する対応画素（の画素値）を取得し、対応画素と、タップ選択部５１から供給される注目画素についての予測タップを構成する生徒画像の画素（の画素値）とを対象とした足し込みを、クラス分類部５２から供給されるクラスコードごとに行う。
【０１１３】
すなわち、足し込み部５３には、教師データとしての教師画像の対応画素yk、生徒データとしての注目画素の予測タップxn,k、注目画素のクラスを表すクラスコードが供給される。
【０１１４】
足し込み部５３は、注目画素のクラスごとに、予測タップ（生徒データ）xn,kを用い、式（８）の左辺の行列における生徒データどうしの乗算（xn,kxn',k）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０１１５】
さらに、足し込み部５３は、やはり、注目画素のクラスごとに、予測タップ（生徒データ）xn,kと教師データykを用い、式（８）の右辺のベクトルにおける生徒データxn,k及び教師データykの乗算（xn,kyk）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０１１６】
すなわち、足し込み部５３は、前回、教師データとしての、注目画素に対応する対応画素について求められた式（８）における左辺の行列のコンポーネント（Σxn,kxn',k）と、右辺のベクトルのコンポーネント（Σxn,kyk）を、その内蔵するメモリ（図示せず）に記憶しており、その行列のコンポーネント（Σxn,kxn',k）又はベクトルのコンポーネント（Σxn,kyk）に対して、新たな注目画素に対応する対応画素となった教師データについて、その教師データyk+1及び生徒データxn,k+1を用いて計算される、対応するコンポーネントxn,k+1xn',k+1又はxn,k+1yk+1を足し込む（式（８）のサメーションで表される加算を行う）。
【０１１７】
そして、足し込み部５３は、例えば、生徒画像の画素すべてを注目画素として、上述の足し込みを行うことにより、各クラスについて、式（８）に示した正規方程式をたて、その正規方程式を、係数算出部５４に供給する。
【０１１８】
係数算出部５４は、足し込み部５３から供給される各クラスについての正規方程式を解くことにより、各クラスについて、最適なタップ係数wnを求めて出力する。
【０１１９】
図２の画像変換装置２０における係数取得部２３には、以上のようにして求められたクラスごとのタップ係数wnを記憶させることができる。
【０１２０】
図５は、クラス分類適応処理を行う画像変換装置の第２の構成例を示すブロック図である。
【０１２１】
なお、図中、図２の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０１２２】
図５において、画像変換装置２０は、タップ選択部２１、クラス分類部２２、予測演算部２４、及び、係数取得部６１を有する。
【０１２３】
したがって、図５の画像変換装置２０は、タップ選択部２１、クラス分類部２２、及び、予測演算部２４を有する点で、図２の場合と共通する。
【０１２４】
但し、図５では、係数取得部２３に代えて、係数取得部６１が設けられている点で、図２の場合と相違する。
【０１２５】
係数取得部６１は、後述する種係数を記憶する。さらに、係数取得部６１には、外部からパラメータzが供給される。
【０１２６】
係数取得部６１は、種係数から、パラメータzに対応する、クラスごとのタップ係数を生成して記憶し、そのクラスごとのタップ係数から、クラス分類部２２からのクラスのタップ係数を取得して、予測演算部２４に供給する。
【０１２７】
図６は、係数取得部６１に記憶される種係数を求める学習を行う学習装置の構成例を示すブロック図である。
【０１２８】
ここで、例えば、図３で説明した場合と同様に、高画質の画像（高画質画像）を第２の画像とするとともに、その高画質画像の空間解像度を低下させた低画質の画像（低画質画像）を第１の画像として、低画質画像から予測タップを選択し、その予測タップとタップ係数を用いて、高画質画像の画素である高画質画素の画素値を、例えば、式（１）の線形１次予測演算によって求める（予測する）ことを考える。
【０１２９】
いま、タップ係数wnが、種係数と、パラメータzとを用いた次式によって生成されることとする。
【０１３０】
【数９】
2018173873.tif 000011
・・・（９）
【０１３１】
但し、式（９）において、βm,nは、n番目のタップ係数wnを求めるのに用いられるｍ番目の種係数を表す。なお、式（９）では、タップ係数wnが、Ｍ個の種係数β1,n，β2,n，・・・，βM,nを用いて求められる。
【０１３２】
ここで、種係数βm,nとパラメータzから、タップ係数wnを求める式は、式（９）に限定されるものではない。
【０１３３】
いま、式（９）におけるパラメータzによって決まる値zm-1を、新たな変数ｔmを導入して、次式で定義する。
【０１３４】
【数１０】
2018173873.tif 000012
・・・（１０）
【０１３５】
式（１０）を、式（９）に代入することにより、次式が得られる。
【０１３６】
【数１１】
2018173873.tif 000013
・・・（１１）
【０１３７】
式（１１）によれば、タップ係数wnは、種係数βm,nと変数ｔmとの線形１次式によって求められることになる。
【０１３８】
ところで、いま、第kサンプルの高画質画素の画素値の真値をykと表すとともに、式（１）によって得られるその真値ykの予測値をyk’と表すと、その予測誤差ekは、次式で表される。
【０１３９】
【数１２】
2018173873.tif 000014
・・・（１２）
【０１４０】
いま、式（１２）の予測値yk’は、式（１）にしたがって求められるため、式（１２）のyk’を、式（１）にしたがって置き換えると、次式が得られる。
【０１４１】
【数１３】
2018173873.tif 000015
・・・（１３）
【０１４２】
但し、式（１３）において、xn,kは、対応画素としての第kサンプルの高画質画素に対する予測タップを構成するn番目の低画質画素を表す。
【０１４３】
式（１３）のwnに、式（１１）を代入することにより、次式が得られる。
【０１４４】
【数１４】
2018173873.tif 000016
・・・（１４）
【０１４５】
式（１４）の予測誤差ekを０とする種係数βm,nが、高画質画素を予測するのに最適なものとなるが、すべての高画質画素について、そのような種係数βm,nを求めることは、一般には困難である。
【０１４６】
そこで、種係数βm,nが最適なものであることを表す規範として、例えば、最小自乗法を採用することとすると、最適な種係数βm,nは、次式で表される自乗誤差の総和Ｅを最小にすることで求めることができる。
【０１４７】
【数１５】
2018173873.tif 000017
・・・（１５）
【０１４８】
但し、式（１５）において、Kは、対応画素としての高画質画素ykと、その高画質画素ykに対する予測タップを構成する低画質画素x1,k，x2,k，・・・，xN,kとのセットのサンプル数（学習用のサンプルの数）を表す。
【０１４９】
式（１５）の自乗誤差の総和Ｅの最小値（極小値）は、式（１６）に示すように、総和Ｅを種係数βm,nで偏微分したものを０とするβm,nによって与えられる。
【０１５０】
【数１６】
2018173873.tif 000018
・・・（１６）
【０１５１】
式（１３）を、式（１６）に代入することにより、次式が得られる。
【０１５２】
【数１７】
2018173873.tif 000019
・・・（１７）
【０１５３】
いま、Ｘi,p,j,qとＹi,pを、式（１８）と（１９）に示すように定義する。
【０１５４】
【数１８】
2018173873.tif 000020
・・・（１８）
【０１５５】
【数１９】
2018173873.tif 000021
・・・（１９）
【０１５６】
この場合、式（１７）は、Ｘi,p,j,qとＹi,pを用いた式（２０）に示す正規方程式で表すことができる。
【０１５７】
【数２０】
2018173873.tif 000022
・・・（２０）
【０１５８】
式（２０）の正規方程式は、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）等を用いることにより、種係数βm,nについて解くことができる。
【０１５９】
図５の画像変換装置２０においては、多数の高画質画素y1，y2，・・・，yKを教師データとするとともに、各高画質画素ykに対する予測タップを構成する低画質画素x1,k，x2,k，・・・，xN,kを生徒データとして、クラスごとに式（２０）の正規方程式をたてて解く学習を行うことにより求められたクラスごとの種係数βm,nが、係数取得部６１に記憶される。そして、係数取得部６１では、種係数βm,nと、外部から与えられるパラメータzから、式（９）にしたがって、クラスごとのタップ係数wnが生成され、予測演算部２４において、そのタップ係数wnと、注目画素についての予測タップを構成する低画質画素（第１の画像の画素）xnを用いて、式（１）が計算されることにより、高画質画素（第２の画像の対応画素）の画素値（に近い予測値）が求められる。
【０１６０】
図６は、式（２０）の正規方程式をクラスごとにたてて解くことにより、クラスごとの種係数βm,nを求める学習を行う学習装置の構成例を示す図である。
【０１６１】
なお、図中、図３の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０１６２】
図６において、学習装置７０は、教師データ生成部４１、パラメータ生成部７１、生徒データ生成部７２、及び、学習部７３を有する。
【０１６３】
したがって、図６の学習装置７０は、教師データ生成部４１を有する点で、図３の学習装置４０と共通する。
【０１６４】
但し、図６の学習装置７０は、パラメータ生成部７１を新たに有する点で、図３の学習装置４０と相違する。さらに、図６の学習装置７０は、生徒データ生成部４２及び学習部４３に代えて、生徒データ生成部７２、及び、学習部７３がそれぞれ設けられている点で、図３の学習装置４０と相違する。
【０１６５】
パラメータ生成部７１は、パラメータzが取り得る範囲の幾つかの値を生成し、生徒データ生成部７２と学習部７３に供給する。
【０１６６】
例えば、パラメータzが取り得る値が0乃至Zの範囲の実数であるとすると、パラメータ生成部７１は、例えば、例えば、z=0,1,2,・・・,Zの値のパラメータzを生成し、生徒データ生成部７２と学習部７３に供給する。
【０１６７】
生徒データ生成部７２には、教師データ生成部４１に供給されるのと同様の学習画像が供給される。
【０１６８】
生徒データ生成部７２は、図３の生徒データ生成部４２と同様に、学習画像から生徒画像を生成し、生徒データとして、学習部７３に供給する。
【０１６９】
ここで、生徒データ生成部７２には、学習画像の他、パラメータzが取り得る範囲の幾つかの値が、パラメータ生成部７１から供給される。
【０１７０】
生徒データ生成部７２は、学習画像としての高画質画像を、例えば、そこに供給されるパラメータzに対応するカットオフ周波数のLPFによってフィルタリングすることにより、パラメータzの幾つかの値それぞれに対して、生徒画像としての低画質画像を生成する。
【０１７１】
すなわち、生徒データ生成部７２では、学習画像としての高画質画像について、Z+1種類の、空間解像度の異なる生徒画像としての低画質画像が生成される。
【０１７２】
なお、ここでは、例えば、パラメータzの値が大きくなるほど、カットオフ周波数の高いLPFを用いて、高画質画像をフィルタリングし、生徒画像としての低画質画像を生成することとする。この場合、値の大きいパラメータzに対する生徒画像としての低画質画像ほど、空間解像度が高い。
【０１７３】
また、生徒データ生成部７２では、パラメータzに応じて、学習画像としての高画質画像の水平方向及び垂直方向のうちの一方又は両方向の空間解像度を低下させた生徒画像としての低画質画像を生成することができる。
【０１７４】
さらに、学習画像としての高画質画像の水平方向及び垂直方向のうちの両方向の空間解像度を低下させた生徒画像としての低画質画像を生成する場合には、学習画像としての高画質画像の水平方向及び垂直方向の空間解像度は、それぞれ別個のパラメータ、すなわち、２個のパラメータz及びz'に応じて、別個に低下させることができる。
【０１７５】
この場合、図５の係数取得部２３では、外部から２個のパラメータz及びz'が与えられ、その２個のパラメータz及びz'と種係数とを用いて、タップ係数が生成される。
【０１７６】
以上のように、種係数としては、１個のパラメータzの他、２個のパラメータz及びz'、さらには、３個以上のパラメータを用いて、タップ係数を生成することができる種係数を求めることができる。但し、本明細書では、説明を簡単にするため、１個のパラメータzを用いてタップ係数を生成する種係数を例に、説明を行う。
【０１７７】
学習部７３は、教師データ生成部４１からの教師データとしての教師画像、パラメータ生成部７１からのパラメータz、及び、生徒データ生成部７２からの生徒データとしての生徒画像を用いて、クラスごとの種係数を求めて出力する。
【０１７８】
図７は、図６の学習部７３の構成例を示すブロック図である。
【０１７９】
なお、図中、図４の学習部４３と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０１８０】
図７において、学習部７３は、タップ選択部５１、クラス分類部５２、足し込み部８１、及び、係数算出部８２を有する。
【０１８１】
したがって、図７の学習部７３は、タップ選択部５１、及び、クラス分類部５２を有する点で、図４の学習部４３と共通する。
【０１８２】
但し、学習部７３は、足し込み部５３及び係数算出部５４に代えて、足し込み部８１、及び、係数算出部８２をそれぞれ有する点で、図４の学習部４３と相違する。
【０１８３】
図７では、タップ選択部５１は、図６のパラメータ生成部７１で生成されるパラメータzに対応して生成された生徒画像（ここでは、パラメータzに対応するカットオフ周波数のLPFを用いて生成された生徒データとしての低画質画像）から、予測タップを選択し、足し込み部８１に供給する。
【０１８４】
足し込み部８１は、図６の教師データ生成部４１からの教師画像から、注目画素に対応する対応画素を取得し、その対応画素、タップ選択部５１から供給される注目画素について構成された予測タップを構成する生徒データ（生徒画像の画素）、及び、その生徒データを生成したときのパラメータzを対象とした足し込みを、クラス分類部５２から供給されるクラスごとに行う。
【０１８５】
すなわち、足し込み部８１には、注目画素に対応する対応画素としての教師データyk、タップ選択部５１が出力する注目画素についての予測タップxi,k（xj,k）、及び、クラス分類部５２が出力する注目画素のクラスが供給されるとともに、注目画素についての予測タップを構成する生徒データを生成したときのパラメータzが、パラメータ生成部７１から供給される。
【０１８６】
そして、足し込み部８１は、クラス分類部５２から供給されるクラスごとに、予測タップ（生徒データ）xi,k（xj,k）とパラメータzを用い、式（２０）の左辺の行列における、式（１８）で定義されるコンポーネントＸi,p,j,qを求めるための生徒データ及びパラメータzの乗算（xi,kｔpxj,kｔq）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。なお、式（１８）のｔpは、式（１０）にしたがって、パラメータzから計算される。式（１８）のｔqも同様である。
【０１８７】
さらに、足し込み部８１は、やはり、クラス分類部５２から供給されるクラスごとに、予測タップ（生徒データ）xi,k、教師データyk、及び、パラメータzを用い、式（２０）の右辺のベクトルにおける、式（１９）で定義されるコンポーネントＹi,pを求めるための生徒データxi,k、教師データyk、及び、パラメータzの乗算（xi,kｔpyk）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。なお、式（１９）のｔpは、式（１０）にしたがって、パラメータzから計算される。
【０１８８】
すなわち、足し込み部８１は、前回、教師データとしての、注目画素に対応する対応画素について求められた式（２０）における左辺の行列のコンポーネントＸi,p,j,qと、右辺のベクトルのコンポーネントＹi,pを、その内蔵するメモリ（図示せず）に記憶しており、その行列のコンポーネントＸi,p,j,q又はベクトルのコンポーネントＹi,pに対して、新たな注目画素に対応する対応画素となった教師データについて、その教師データyk、生徒データxi,k(xj,k)、及びパラメータzを用いて計算される、対応するコンポーネントxi,kｔpxj,kｔq又はxi,kｔpykを足し込む（式（１８）のコンポーネントＸi,p,j,q又は式（１９）のコンポーネントＹi,pにおけるサメーションで表される加算を行う）。
【０１８９】
そして、足し込み部８１は、０，１，・・・，Zのすべての値のパラメータzにつき、生徒画像の画素すべてを注目画素として、上述の足し込みを行うことにより、各クラスについて、式（２０）に示した正規方程式をたて、その正規方程式を、係数算出部８２に供給する。
【０１９０】
係数算出部８２は、足し込み部８１から供給されるクラスごとの正規方程式を解くことにより、各クラスごとの種係数βm,nを求めて出力する。
【０１９１】
ところで、図６の学習装置７０では、学習画像としての高画質画像を教師データとするとともに、その高画質画像の空間解像度を、パラメータzに対応して劣化させた低画質画像を生徒データとして、タップ係数wn及び生徒データxnから式（１）の線形１次式で予測される教師データの予測値yの自乗誤差の総和を直接的に最小にする種係数βm,nを求める学習を行うようにしたが、種係数βm,nの学習としては、教師データの予測値yの自乗誤差の総和を、いわば、間接的に最小にする種係数βm,nを求める学習を行うことができる。
【０１９２】
すなわち、学習画像としての高画質画像を教師データとするとともに、その高画質画像を、パラメータzに対応したカットオフ周波数のLPFによってフィルタリングすることにより、その水平解像度及び垂直解像度を低下させた低画質画像を生徒データとして、タップ係数wn及び生徒データxnを用いて式（１）の線形１次予測式で予測される教師データの予測値yの自乗誤差の総和を最小にするタップ係数wnを、パラメータzの値（ここでは、z=0,1,・・・,Z）ごとに求めることができる。そして、そのパラメータzの値ごとに求められたタップ係数wnを教師データとするとともに、パラメータzを生徒データとして、式（１１）によって種係数βm,n及び生徒データであるパラメータzに対応する変数ｔmから予測される教師データとしてのタップ係数wnの予測値の自乗誤差の総和を最小にする種係数βm,nを求めることができる。
【０１９３】
ここで、式（１）の線形１次予測式で予測される教師データの予測値yの自乗誤差の総和Ｅを最小（極小）にするタップ係数wnは、図３の学習装置４０における場合と同様に、式（８）の正規方程式をたてて解くことにより、各クラスについて、パラメータzの値（z=0,1,・・・,Z）ごとに求めることができる。
【０１９４】
ところで、タップ係数は、式（１１）に示したように、種係数βm,nと、パラメータzに対応する変数ｔmとから求められる。そして、いま、この式（１１）によって求められるタップ係数を、wn’と表すこととすると、次の式（２１）で表される、最適なタップ係数wnと式（１１）により求められるタップ係数wn’との誤差enを０とする種係数βm,nが、最適なタップ係数wnを求めるのに最適な種係数となるが、すべてのタップ係数wnについて、そのような種係数βm,nを求めることは、一般には困難である。
【０１９５】
【数２１】
2018173873.tif 000023
・・・（２１）
【０１９６】
なお、式（２１）は、式（１１）によって、次式のように変形することができる。
【０１９７】
【数２２】
2018173873.tif 000024
・・・（２２）
【０１９８】
そこで、種係数βm,nが最適なものであることを表す規範として、例えば、やはり、最小自乗法を採用することとすると、最適な種係数βm,nは、次式で表される自乗誤差の総和Ｅを最小にすることで求めることができる。
【０１９９】
【数２３】
2018173873.tif 000025
・・・（２３）
【０２００】
式（２３）の自乗誤差の総和Ｅの最小値（極小値）は、式（２４）に示すように、総和Ｅを種係数βm,nで偏微分したものを０とするβm,nによって与えられる。
【０２０１】
【数２４】
2018173873.tif 000026
・・・（２４）
【０２０２】
式（２２）を、式（２４）に代入することにより、次式が得られる。
【０２０３】
【数２５】
2018173873.tif 000027
・・・（２５）
【０２０４】
いま、Ｘi,j,とＹiを、式（２６）と（２７）に示すように定義する。
【０２０５】
【数２６】
2018173873.tif 000028
・・・（２６）
【０２０６】
【数２７】
2018173873.tif 000029
・・・（２７）
【０２０７】
この場合、式（２５）は、Ｘi,jとＹiを用いた式（２８）に示す正規方程式で表すことができる。
【０２０８】
【数２８】
2018173873.tif 000030
・・・（２８）
【０２０９】
式（２８）の正規方程式も、例えば、掃き出し法等を用いることにより、種係数βm,nについて解くことができる。
【０２１０】
図８は、図６の学習部７３の他の構成例を示すブロック図である。
【０２１１】
すなわち、図８は、式（２８）の正規方程式をたてて解くことにより種係数βm,nを求める学習を行う学習部７３の構成例を示している。
【０２１２】
なお、図中、図４又は図７の場合と対応するについては、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０２１３】
図８の学習部７３は、タップ選択部５１、クラス分類部５２、係数算出部５４、足し込み部９１及び９２、並びに、係数算出部９３を有する。
【０２１４】
したがって、図８の学習部７３は、タップ選択部５１、クラス分類部５２、及び、係数算出部５４を有する点で、図４の学習部４３と共通する。
【０２１５】
但し、図８の学習部７３は、足し込み部５３に代えて、足し込み部９１を有する点、並びに、足し込み部９２及び係数算出部９３を新たに有する点で、図４の学習部４３と相違する。
【０２１６】
足し込み部９１には、クラス分類部５２が出力する注目画素のクラスと、パラメータ生成部７１が出力するパラメータzが供給される。足し込み部９１は、教師データ生成部４１からの教師画像のうちの、注目画素に対応する対応画素としての教師データと、タップ選択部５１から供給される注目画素についての予測タップを構成する生徒データとを対象とした足し込みを、クラス分類部５２から供給されるクラスごとに、かつ、パラメータ生成部７１が出力するパラメータzの値ごとに行う。
【０２１７】
すなわち、足し込み部９１には、教師データyk、予測タップxn,k、注目画素のクラス、及び、予測タップxn,kを構成する生徒画像を生成したときのパラメータzが供給される。
【０２１８】
足し込み部９１は、注目画素のクラスごとに、かつ、パラメータzの値ごとに、予測タップ（生徒データ）xn,kを用い、式（８）の左辺の行列における生徒データどうしの乗算（xn,kxn',k）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０２１９】
さらに、足し込み部９１は、注目画素のクラスごとに、かつ  パラメータzの値ごとに、予測タップ（生徒データ）xn,kと教師データykを用い、式（８）の右辺のベクトルにおける生徒データxn,k及び教師データykの乗算（xn,kyk）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０２２０】
すなわち、足し込み部９１は、前回、教師データとしての、注目画素に対応する対応画素について求められた式（８）における左辺の行列のコンポーネント（Σxn,kxn',k）と、右辺のベクトルのコンポーネント（Σxn,kyk）を、その内蔵するメモリ（図示せず）に記憶しており、その行列のコンポーネント（Σxn,kxn',k）又はベクトルのコンポーネント（Σxn,kyk）に対して、新たな注目画素に対応する対応画素となった教師データについて、その教師データyk+1及び生徒データxn,k+1を用いて計算される、対応するコンポーネントxn,k+1xn',k+1又はxn,k+1yk+1を足し込む（式（８）のサメーションで表される加算を行う）。
【０２２１】
そして、足し込み部９１は、生徒画像の画素すべてを注目画素として、上述の足し込みを行うことにより、各クラスについて、パラメータzの各値ごとに、式（８）に示した正規方程式をたて、その正規方程式を、係数算出部５４に供給する。
【０２２２】
したがって、足し込み部９１は、図４の足し込み部５３と同様に、各クラスについて、式（８）の正規方程式をたてる。但し、足し込み部９１は、さらに、パラメータzの各値ごとにも、式（８）の正規方程式をたてる点で、図４の足し込み部５３と異なる。
【０２２３】
係数算出部５４は、足し込み部９１から供給される各クラスについての、パラメータzの値ごとの正規方程式を解くことにより、各クラスについて、パラメータzの値ごとの最適なタップ係数wnを求め、足し込み部９２に供給する。
【０２２４】
足し込み部９２は、パラメータ生成部７１（図６）から供給されるパラメータz（に対応する変数ｔm）と、係数算出部５４から供給される最適なタップ係数wnを対象とした足し込みを、クラスごとに行う。
【０２２５】
すなわち、足し込み部９２は、パラメータ生成部７１から供給されるパラメータzから式（１０）によって求められる変数ｔi（ｔj）を用い、式（２８）の左辺の行列における、式（２６）で定義されるコンポーネントＸi,jを求めるためのパラメータzに対応する変数ｔi（ｔj）どうしの乗算（ｔiｔj）と、サメーション（Σ）に相当する演算を、クラスごとに行う。
【０２２６】
ここで、コンポーネントＸi,jは、パラメータzによってのみ決まるものであり、クラスとは関係がないので、コンポーネントＸi,jの計算は、実際には、クラスごとに行う必要はなく、１回行うだけで済む。
【０２２７】
さらに、足し込み部９２は、パラメータ生成部７１から供給されるパラメータzから式（１０）によって求められる変数ｔiと、係数算出部５４から供給される最適なタップ係数wnとを用い、式（２８）の右辺のベクトルにおける、式（２７）で定義されるコンポーネントＹiを求めるためのパラメータzに対応する変数ｔi及び最適なタップ係数wnの乗算（ｔiwn）と、サメーション（Σ）に相当する演算を、クラスごとに行う。
【０２２８】
足し込み部９２は、各クラスごとに、式（２６）で表されるコンポーネントＸi,jと、式（２７）で表されるコンポーネントＹiを求めることにより、各クラスについて、式（２８）の正規方程式をたて、その正規方程式を、係数算出部９３に供給する。
【０２２９】
係数算出部９３は、足し込み部９２から供給されるクラスごとの式（２８）の正規方程式を解くことにより、各クラスごとの種係数βm,nを求めて出力する。
【０２３０】
図５の係数取得部６１には、以上のようにして求められたクラスごとの種係数βm,nを記憶させることができる。
【０２３１】
なお、種係数の学習においても、タップ係数の学習における場合と同様に、第１の画像に相当する生徒データと、第２の画像に相当する教師データとする画像の選択の仕方によって、種係数としては、各種の画像変換処理を行う種係数を得ることができる。
【０２３２】
すなわち、上述の場合には、学習画像を、そのまま第２の画像に相当する教師データとするとともに、その学習画像の空間解像度を劣化させた低画質画像を、第１の画像に相当する生徒データとして、種係数の学習を行うようにしたことから、種係数としては、第１の画像を、その空間解像度を向上させた第２の画像に変換する空間解像度創造処理としての画像変換処理を行う種係数を得ることができる。
【０２３３】
この場合、図５の画像変換装置２０では、画像の水平解像度及び垂直解像度を、パラメータzに対応する解像度に向上させることができる。
【０２３４】
また、例えば、高画質画像を教師データとするとともに、その教師データとしての高画質画像に対して、パラメータzに対応するレベルのノイズを重畳した画像を生徒データとして、種係数の学習を行うことにより、種係数としては、第１の画像を、そこに含まれるノイズを除去（低減）した第２の画像に変換するノイズ除去処理としての画像変換処理を行う種係数を得ることができる。この場合、図５の画像変換装置２０では、パラメータzに対応するS/Nの画像（パラメータzに対応する強度のノイズ除去を施した画像）を得ることができる。
【０２３５】
なお、上述の場合には、タップ係数wnを、式（９）に示したように、β1,nz0＋β2,nz1＋・・・＋βM,nzM-1で定義し、この式（９）によって、水平及び垂直方向の空間解像度を、いずれも、パラメータzに対応して向上させるためのタップ係数wnを求めるようにしたが、タップ係数wnとしては、水平解像度と垂直解像度を、独立のパラメータzxとzyに対応して、それぞれ独立に向上させるものを求めるようにすることも可能である。
【０２３６】
すなわち、タップ係数wnを、式（９）に代えて、例えば、３次式β1,nzx0zy0＋β2,nzx1zy0＋β3,nzx2zy0＋β4,nzx3zy0＋β5,nzx0zy1＋β6,nzx0zy2＋β7,nzx0zy3＋β8,nzx1zy1＋β9,nzx2zy1＋β10,nzx1zy2で定義するとともに、式（１０）で定義した変数ｔmを、式（１０）に代えて、例えば、ｔ1＝zx0zy0，ｔ2＝zx1zy0，ｔ3＝zx2zy0，ｔ4＝zx3zy0，ｔ5＝zx0zy1，ｔ6＝zx0zy2，ｔ7＝zx0zy3，ｔ8＝zx1zy1，ｔ9＝zx2zy1，ｔ10＝zx1zy2で定義する。この場合も、タップ係数wnは、最終的には、式（１１）で表すことができ、したがって、図６の学習装置７０において、パラメータzxとzyに対応して、教師データの水平解像度と垂直解像度をそれぞれ劣化させた画像を、生徒データとして用いて学習を行って、種係数βm,nを求めることにより、水平解像度と垂直解像度を、独立のパラメータzxとzyに対応して、それぞれ独立に向上させるタップ係数wnを求めることができる。
【０２３７】
その他、例えば、水平解像度と垂直解像度それぞれに対応するパラメータzxとzyに加えて、さらに、時間方向の解像度に対応するパラメータztを導入することにより、水平解像度、垂直解像度、時間解像度を、独立のパラメータzx，zy，ztに対応して、それぞれ独立に向上させるタップ係数wnを求めることが可能となる。
【０２３８】
さらに、図６の学習装置７０において、パラメータzxに対応して教師データの水平解像度及び垂直解像度を劣化させるとともに、パラメータzyに対応して教師データにノイズを付加した画像を、生徒データとして用いて学習を行って、種係数βm,nを求めることにより、パラメータzxに対応して水平解像度及び垂直解像度を向上させるとともに、パラメータzyに対応してノイズ除去を行うタップ係数wnを求めることができる。
【０２３９】
＜符号化装置１１の第１の構成例＞
【０２４０】
図９は、図１の符号化装置１１の第１の構成例を示すブロック図である。
【０２４１】
なお、以下説明するブロック図については、図が煩雑になるのを避けるため、各ブロックの処理で必要となる情報（データ）を供給する線の記載を、適宜省略する。
【０２４２】
図９において、符号化装置１１は、A/D変換部１０１、並べ替えバッファ１０２、演算部１０３、直交変換部１０４、量子化部１０５、可逆符号化部１０６、及び、蓄積バッファ１０７を有する。さらに、符号化装置１１は、逆量子化部１０８、逆直交変換部１０９、演算部１１０、クラス分類適応フィルタ１１１、フレームメモリ１１２、選択部１１３、イントラ予測部１１４、動き予測補償部１１５、予測画像選択部１１６、及び、レート制御部１１７を有する。
【０２４３】
A/D変換部１０１は、アナログ信号の元画像を、ディジタル信号の元画像にA/D変換し、並べ替えバッファ１０２に供給して記憶させる。
【０２４４】
並べ替えバッファ１０２は、元画像のフレームを、GOP（Group Of Picture）に応じて、表示順から符号化（復号）順に並べ替え、演算部１０３、イントラ予測部１１４、動き予測補償部１１５、及び、クラス分類適応フィルタ１１１に供給する。
【０２４５】
演算部１０３は、並べ替えバッファ１０２からの元画像から、予測画像選択部１１６を介してイントラ予測部１１４又は動き予測補償部１１５から供給される予測画像を減算し、その減算により得られる残差（予測残差）を、直交変換部１０４に供給する。
【０２４６】
例えば、インター符号化が行われる画像の場合、演算部１０３は、並べ替えバッファ１０２から読み出された元画像から、動き予測補償部１１５から供給される予測画像を減算する。
【０２４７】
直交変換部１０４は、演算部１０３から供給される残差に対して、離散コサイン変換やカルーネン・レーベ変換等の直交変換を施す。なお、この直交変換の方法は任意である。直交変換部１０４は、直交交換により得られる直交変換係数を量子化部１０５に供給する。
【０２４８】
量子化部１０５は、直交変換部１０４から供給される直交変換係数を量子化する。量子化部１０５は、レート制御部１１７から供給される符号量の目標値（符号量目標値）に基づいて量子化パラメータQPを設定し、直交変換係数の量子化を行う。なお、この量子化の方法は任意である。量子化部１０５は、量子化された直交変換係数を可逆符号化部１０６に供給する。
【０２４９】
可逆符号化部１０６は、量子化部１０５において量子化された直交変換係数を所定の可逆符号化方式で符号化する。直交変換係数は、レート制御部１１７の制御の下で量子化されているので、可逆符号化部１０６の可逆符号化により得られる符号化データの符号量は、レート制御部１１７が設定した符号量目標値となる（又は符号量目標値に近似する）。
【０２５０】
また、可逆符号化部１０６は、符号化装置１１での予測符号化に関する符号化情報のうちの、復号装置１２での復号に必要な符号化情報を、各ブロックから取得する。
【０２５１】
ここで、符号化情報としては、例えば、イントラ予測やインター予測の予測モード、動きベクトル等の動き情報、符号量目標値、量子化パラメータQP、ピクチャタイプ(I,P,B)、CU(Coding Unit)やCTU(Coding Tree Unit)の情報等がある。
【０２５２】
例えば、予測モードは、イントラ予測部１１４や動き予測補償部１１５から取得することができる。また、例えば、動き情報は、動き予測補償部１１５から取得することができる。
【０２５３】
可逆符号化部１０６は、符号化情報を取得する他、クラス分類適応フィルタ１１１から、そのクラス分類適応フィルタ１１１でのクラス分類適応処理に用いられるタップ係数を削減した削減フィルタ情報を取得する。
【０２５４】
可逆符号化部１０６は、符号化情報及び削減フィルタ情報を、任意の可逆符号化方式で符号化し、符号化データのヘッダ情報の一部とする（多重化する）。
【０２５５】
可逆符号化部１０６は、符号化データを、蓄積バッファ１０７を介して伝送する。したがって、可逆符号化部１０６は、符号化データ、ひいては、符号化データに含まれる符号化情報や削減フィルタ情報を伝送する伝送部として機能する。
【０２５６】
可逆符号化部１０６の可逆符号化方式としては、例えば、可変長符号化又は算術符号化等を採用することができる。可変長符号化としては、例えば、H．264/AVC方式で定められているCAVLC（Context-Adaptive Variable Length Coding）等がある。算術符号化としては、例えば、CABAC（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）等がある。
【０２５７】
蓄積バッファ１０７は、可逆符号化部１０６から供給される符号化データを、一時的に蓄積する。蓄積バッファ１０７に蓄積された符号化データは、所定のタイミングで読み出されて伝送される。
【０２５８】
量子化部１０５において量子化された直交変換係数は、可逆符号化部１０６に供給される他、逆量子化部１０８にも供給される。逆量子化部１０８は、量子化された直交変換係数を、量子化部１０５による量子化に対応する方法で逆量子化する。この逆量子化の方法は、量子化部１０５による量子化処理に対応する方法であればどのような方法であってもよい。逆量子化部１０８は、逆量子化により得られる直交変換係数を、逆直交変換部１０９に供給する。
【０２５９】
逆直交変換部１０９は、逆量子化部１０８から供給される直交変換係数を、直交変換部１０４による直交変換処理に対応する方法で逆直交変換する。この逆直交変換の方法は、直交変換部１０４による直交変換処理に対応する方法であればどのようなものであってもよい。逆直交変換された出力（復元された残差）は、演算部１１０に供給される。
【０２６０】
演算部１１０は、逆直交変換部１０９から供給される逆直交変換結果、すなわち、復元された残差に、予測画像選択部１１６を介してイントラ予測部１１４又は動き予測補償部１１５から供給される予測画像を加算し、その加算結果を、復号途中の復号途中画像として出力する。
【０２６１】
演算部１１０が出力する復号途中画像は、クラス分類適応フィルタ１１１又はフレームメモリ１１２に供給される。
【０２６２】
クラス分類適応フィルタ１１１は、クラス分類適応処理を行うことにより、ILFとして機能するフィルタで、クラス分類適応処理によって、ILF処理を行う。
【０２６３】
クラス分類適応フィルタ１１１には、演算部１１０から復号途中画像が供給される他、並べ替えバッファ１０２から、復号途中画像に対応する元画像が供給される。
【０２６４】
クラス分類適応フィルタ１１１は、演算部１１０からの復号途中画像に相当する生徒画像と、並べ替えバッファ１０２からの元画像に相当する教師画像とを用いて、クラスごとのタップ係数を求める学習を行う。
【０２６５】
すなわち、クラス分類適応フィルタ１１１は、例えば、演算部１１０からの復号途中画像そのものを生徒画像とするとともに、並べ替えバッファ１０２からの元画像そのものを教師画像として、クラスごとのタップ係数を求める学習を行う。
【０２６６】
さらに、クラス分類適応フィルタ１１１は、クラスごとのタップ係数のデータ量を削減する削減処理を行い、その削減処理により、クラスごとのタップ係数を削減した削減フィルタ情報を生成する。削減フィルタ情報は、クラス分類適応フィルタ１１１から可逆符号化部１０６に供給される。
【０２６７】
また、クラス分類適応フィルタ１１１は、削減フィルタ情報を用いて得られるタップ係数を用いて、演算部１１０からの復号途中画像を、フィルタ後画像に変換する。
【０２６８】
すなわち、クラス分類適応フィルタ１１１は、演算部１１０からの復号途中画像を第１の画像として、クラスごとのタップ係数を用いたクラス分類適応処理（による画像変換）を行うことで、第１の画像としての復号途中画像を、元画像に相当する第２の画像としてのフィルタ後画像に変換して（フィルタ後画像を生成して）出力する。
【０２６９】
クラス分類適応フィルタ１１１が出力するフィルタ後画像は、フレームメモリ１１２に供給される。
【０２７０】
ここで、クラス分類適応フィルタ１１１では、上述のように、復号途中画像を生徒画像とするとともに、元画像を教師画像として、学習が行われ、その学習により得られるタップ係数を用いて、復号途中画像をフィルタ後画像に変換するクラス分類適応処理が行われる。したがって、クラス分類適応フィルタ１１１で得られるフィルタ後画像は、極めて元画像に近い画像になる。
【０２７１】
フレームメモリ１１２は、演算部１１０から供給される復号途中画像、又は、クラス分類適応フィルタ１１１から供給されるフィルタ後画像を、局所復号された復号画像として一時記憶する。フレームメモリ１１２に記憶された復号画像は、必要なタイミングで、予測画像の生成に用いられる参照画像として、選択部１１３に供給される。
【０２７２】
選択部１１３は、フレームメモリ１１２から供給される参照画像の供給先を選択する。例えば、イントラ予測部１１４においてイントラ予測が行われる場合、選択部１１３は、フレームメモリ１１２から供給される参照画像を、イントラ予測部１１４に供給する。また、例えば、動き予測補償部１１５においてインター予測が行われる場合、選択部１１３は、フレームメモリ１１２から供給される参照画像を、動き予測補償部１１５に供給する。
【０２７３】
イントラ予測部１１４は、並べ替えバッファ１０２から供給される元画像と、選択部１１３を介してフレームメモリ１１２から供給される参照画像とを用いて、基本的に、PU(Prediction Unit)を処理単位として、イントラ予測（画面内予測）を行う。イントラ予測部１１４は、所定のコスト関数に基づいて、最適なイントラ予測モードを選択し、その最適なイントラ予測モードで生成された予測画像を、予測画像選択部１１６に供給する。また、上述したように、イントラ予測部１１４は、コスト関数に基づいて選択されたイントラ予測モードを示す予測モードを、可逆符号化部１０６等に適宜供給する。
【０２７４】
動き予測補償部１１５は、並べ替えバッファ１０２から供給される元画像と、選択部１１３を介してフレームメモリ１１２から供給される参照画像とを用いて、基本的にPUを処理単位として、動き予測（インター予測）を行う。さらに、動き予測補償部１１５は、動き予測により検出される動きベクトルに応じて動き補償を行い、予測画像を生成する。動き予測補償部１１５は、あらかじめ用意された複数のインター予測モードで、インター予測を行い、予測画像を生成する。
【０２７５】
動き予測補償部１１５は、複数のインター予測モードそれぞれについて得られた予測画像の所定のコスト関数に基づいて、最適なインター予測モードを選択する。さらに、動き予測補償部１１５は、最適なインター予測モードで生成された予測画像を、予測画像選択部１１６に供給する。
【０２７６】
また、動き予測補償部１１５は、コスト関数に基づいて選択されたインター予測モードを示す予測モードや、そのインター予測モードで符号化された符号化データを復号する際に必要な動きベクトル等の動き情報等を、可逆符号化部１０６に供給する。
【０２７７】
予測画像選択部１１６は、演算部１０３及び１１０に供給する予測画像の供給元（イントラ予測部１１４又は動き予測補償部１１５）を選択し、その選択した方の供給元から供給される予測画像を、演算部１０３及び１１０に供給する。
【０２７８】
レート制御部１１７は、蓄積バッファ１０７に蓄積された符号化データの符号量に基づいて、オーバーフローあるいはアンダーフローが発生しないように、量子化部１０５の量子化動作のレートを制御する。すなわち、レート制御部１１７は、蓄積バッファ１０７のオーバーフロー及びアンダーフローが生じないように、符号化データの目標符号量を設定し、量子化部１０５に供給する。
【０２７９】
＜クラス分類適応フィルタ１１１の構成例＞
【０２８０】
図１０は、図９のクラス分類適応フィルタ１１１の構成例を示すブロック図である。
【０２８１】
図１０において、クラス分類適応フィルタ１１１は、学習装置１３１、削減装置（削減部）１３２、及び、画像変換装置１３３を有する。
【０２８２】
学習装置１３１には、並べ替えバッファ１０２（図９）から元画像が供給されるとともに、演算部１１０（図９）から復号途中画像が供給される。
【０２８３】
学習装置１３１は、復号途中画像を生徒データとするとともに、元画像を教師データとして、クラスごとのタップ係数を求める学習（以下、タップ係数学習ともいう）を行う。
【０２８４】
さらに、学習装置１３１は、タップ係数学習により得られるクラスごとのタップ係数を、削減装置１３２に供給する。
【０２８５】
なお、学習装置１３１は、タップ係数学習において、クラス分類を、必要に応じて、符号化情報を用いて行うことができる。
【０２８６】
削減装置１３２は、学習装置１３１からのクラスごとのタップ係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報を生成する削減処理を行い、その削減処理により得られる削減フィルタ情報を、画像変換装置１３３及び可逆符号化部１０６（図９）に供給する。
【０２８７】
画像変換装置１３３には、演算部１１０（図９）から復号途中画像が供給されるとともに、削減装置１３２から削減フィルタ情報が供給される。
【０２８８】
画像変換装置１３３は、削減装置１３２の削減フィルタ情報を用いて、クラスごとのタップ係数を更新する。さらに、画像変換装置１３３は、復号途中画像を第１の画像として、クラスごとのタップ係数を用いたクラス分類適応処理による画像変換を行うことで、第１の画像としての復号途中画像を、元画像に相当する第２の画像としてのフィルタ後画像に変換して（フィルタ後画像を生成して）、フレームメモリ１１２（図９）に供給する。
【０２８９】
なお、画像変換装置１３３は、クラス分類適応処理において、学習装置１３１と同様に、クラス分類を、必要に応じて、符号化情報を用いて行うことができる。
【０２９０】
ここで、予測符号化では、符号化装置１１及び復号装置１２において、同一の参照画像を用いる必要があるため、そのような参照画像となるフィルタ後画像の生成には、符号化装置１１及び復号装置１２で、同一のタップ係数を用いる必要がある。
【０２９１】
したがって、符号化装置１１の画像変換装置１３３のクラス分類適応処理に用いられるタップ係数は、復号装置１２に伝送する必要がある。
【０２９２】
しかしながら、タップ係数は、符号化データのオーバーヘッドとなるため、タップ係数のデータ量が多いと、圧縮効率が低下する。したがって、圧縮効率を向上させるためには、例えば、タップ係数のデータ量を削減する必要がある。
【０２９３】
そこで、削減装置１３２では、タップ係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報が生成され、その削減フィルタ情報が、符号化装置１１から復号装置１２に伝送される。
【０２９４】
ところで、タップ係数のデータ量を削減する削減方法としては、例えば、ALF(Adaptive Loop Filter)で採用されている空間対称性を利用する削減方法がある。
【０２９５】
空間対称性を利用する削減方法によれば、クラスごとのタップ係数として、点対称や線対称の位置にある（画素（予測タップ）と乗算される）タップ係数が同一の値に制限されることで、タップ係数の実質的な数を小さくすることにより、タップ係数の（全体的な）データ量が削減される。
【０２９６】
しかしながら、空間対称性を利用する削減方法では、圧縮効率を適切に向上させることが困難であることがある。
【０２９７】
すなわち、点対称や線対称の位置にあるタップ係数を同一の値に制限する場合には、フィルタ後画像（ひいては、参照画像や復号画像）の画質として、十分な画質を維持することが困難になることがある。
【０２９８】
例えば、点対称や線対称の位置にあるタップ係数を同一の値に制限しない場合に性能が高いタップ係数が、点対称等の位置にあるタップ係数と同一の値に制限されるときには、性能が低いタップ係数となって、フィルタ後画像の画質が低下することがある。
【０２９９】
ここで、性能が高いタップ係数とは、フィルタ後画像の画質を、元画像の画質に近づける貢献の程度が高いタップ係数を意味し、性能が低いタップ係数とは、フィルタ後画像の画質を、元画像の画質に近づける貢献の程度が低いタップ係数を意味する。
【０３００】
タップ係数のデータ量を削減する削減方法としては、その他、例えば、DPCM(Differential Pulse Code Modulation)を利用する削減方法がある。
【０３０１】
しかしながら、DPCMを利用する削減方法では、例えば、今回伝送しようとするタップ係数に対して、そのタップ係数と、前回伝送されたタップ係数との差分が伝送されるため、タップ係数として伝送されるデータの数は変わらず、圧縮効率を効果的に向上させることは難しい。
【０３０２】
そこで、削減装置１３２では、圧縮効率を適切に向上させることができるように、タップ係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報を生成する削減処理を行う。
【０３０３】
なお、クラス分類適応フィルタ１１１では、学習装置１３１において、タップ係数学習が適宜行われ、クラスごとのタップ係数が更新される。そして、更新後のクラスごとのタップ係数に対して、削減フィルタ情報が生成され、符号化装置１１から復号装置１２に伝送される。この場合、削減フィルタ情報の伝送の頻度が多いと、オーバーヘッドが増加して、圧縮効率が悪化する。
【０３０４】
一方、復号途中画像（ひいては、元画像）の時間方向の相関が高い場合には、クラス分類適応フィルタ１１１において、直前のタップ係数の更新時と同一のタップ係数を用いたフィルタ処理としてのクラス分類適応処理を行っても、フィルタ後画像のS/Nを維持することができる。
【０３０５】
さらに、クラス分類適応フィルタ１１１において、直前のタップ係数の更新時と同一のタップ係数を用いたフィルタ処理としてのクラス分類適応処理を行う場合には、復号装置１２でも、直前まで用いていたタップ係数を継続して用いることができる。この場合、タップ係数を、符号化装置１１から復号装置１２に新たに伝送せずに済み、圧縮効率を向上させることができる。
【０３０６】
以上のような圧縮効率の向上のため、削減装置１３２では、削減フィルタ情報に代えて、タップ係数として、直前の更新時と同一のタップ係数を用いるかどうかを表すコピー情報を生成することができる。
【０３０７】
削減装置１３２において、削減フィルタ情報に代えて、コピー情報を生成する場合には、削減フィルタ情報を生成する場合に比較して、圧縮効率を向上させることができる。
【０３０８】
削減装置１３２において、タップ係数として、直前の更新時と同一のタップ係数を用いることを表すコピー情報は、例えば、学習装置１３１から供給された最新のタップ係数が、学習装置１３１から供給された前回のタップ係数と（ほぼ）一致している場合や、今回のタップ係数学習に用いられた元画像のシーケンスと、前回のタップ係数学習に用いられた元画像のシーケンスとの時間方向の相関が高い場合等に生成することができる。
【０３０９】
削減装置１３２において、タップ係数のデータ量を削減する削減方法としては、クラスごとのタップ係数を、そのクラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の低次元空間に射影した削減係数に変換する方法がある。
【０３１０】
クラスごとのタップ係数を、低次元空間に射影した削減係数に変換する方法としては、例えば、主成分分析を利用する方法がある。
【０３１１】
以下、主成分分析を利用して、クラスごとのタップ係数を、低次元空間に射影した削減係数に変換することにより、タップ係数のデータ量を削減する削減方法（以下、主成分利用型削減法ともいう）について説明する。
【０３１２】
＜主成分利用型削減法＞
【０３１３】
図１１は、主成分利用型削減法の概要を説明する図である。
【０３１４】
図１１のＡは、学習装置１３１のタップ係数学習によって得られるクラスごとのタップ係数の例を示している。
【０３１５】
図１１のＡでは、Cクラス（C個のクラス）のタップ係数が図示されている。ここで、Cクラスのうちのクラスc(c=1,2,...,C)のタップ係数（の集合）をw(c)で表し、クラスcのタップ係数w(c)のうちのn(n=1,2,...,N)番目のタップ係数を、w(c,n)で表す。nは、クラスcのN個のタップ係数w(c,1),w(c,2),...,w(c,N)の順番を表す。
【０３１６】
Nは、クラス（１クラス）のタップ係数w(c,n)の数を表し、図１１のＡでは、25になっている。また、図１１のＡでは、横×縦が5×5画素を予測タップとして、その予測タップとしての5×5画素の画素値に乗算されるタップ係数が示されている。
【０３１７】
図１１のＢは、図１１のＡのクラスごとのタップ係数w(c)を、タップ係数の空間であるタップ係数空間にプロットした状態を示している。
【０３１８】
タップ係数空間は、クラスのタップ係数を座標軸とする空間であり、クラスのタップ係数w(c,n)の数がNであれば、タップ係数空間は、N次元の空間である。
【０３１９】
いま、タップ係数空間に、クラスごとのタップ係数w(1),w(2),...,w(C)をプロットした点を、クラス係数点ということとすると、タップ係数空間にプロットされるクラス係数点の数は、クラス数Cに等しい。
【０３２０】
図１１のＣは、クラス係数点、すなわち、各クラスのタップ係数w(c,1),w(c,2),...,w(c,N)を、タップ係数空間の次元Nよりも低いQ(<N)次元の低次元空間に射影した状態を示している。
【０３２１】
主成分利用型削減法では、タップ係数空間の次元Nよりも低いQ次元の低次元空間が、主成分分析により求められる。ここで、主成分分析により求められる、主成分を座標軸とする空間を、主成分空間ということとすると、Q次元の低次元空間は、例えば、主成分空間である。
【０３２２】
いま、クラスcのN個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)で表されるクラス係数点を、Q次元の低次元空間（主成分空間）に射影した射影点は、Q個の座標で表される。このQ個の座標を、削減係数ということとし、w'(c,1),w'(c,2),...,w'(c,Q)で表すこととする。
【０３２３】
クラスcのN個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)をQ次元の低次元空間に射影した削減係数w'(c,1)ないしw'(c,Q)の数は、Q個であるから、N次元のタップ係数空間のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)を、Q次元の低次元空間に射影することにより、N個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)は、Q(<N)個の削減係数w'(c,1)ないしw'(c,Q)に削減される。
【０３２４】
主成分利用型削減法では、クラスcのN個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)が、クラスCのQ個の削減係数w'(c,1)ないしw'(c,Q)に削減され、符号化装置１１から復号装置１２に伝送される。復号装置１２では、クラスcのQ個の削減係数w'(c,1)ないしw'(c,Q)が、タップ係数空間上のクラスcのN個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)に変換され、フィルタ処理としてのクラス分類適応処理に用いられる。
【０３２５】
主成分利用型削減法について、さらに説明する。
【０３２６】
いま、クラスcのN個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)の集合w(c)が、タップ係数w(c,1)ないしw(c,N)をコンポーネントとする列ベクトルであることとする。
【０３２７】
また、タップ係数空間上の全クラスのタップ係数w(1)ないしw(C)（を表すクラス係数点）の主成分分析により得られる第n主成分を表す係数を、主成分係数ともいい、第n主成分のN個の主成分係数を、A(n,1), A(n,2),..., A(n,N)と表す。
【０３２８】
さらに、第n主成分のN個の主成分係数A(n,1)ないしA(n,N)を、第n行（上からn行目）のコンポーネントとする行列を、主成分行列ともいい、その主成分行列をAと表す。
【０３２９】
列ベクトルであるタップ係数w(c)を、第1主成分ないし第N主成分を座標軸とする主成分空間に射影した列ベクトルW(c)は、式（２９）で表される。
【０３３０】
【数２９】
2018173873.tif 000031
・・・（２９）
【０３３１】
式（２９）の列ベクトルW(c)及びw(c)、並びに、主成分行列Aを、コンポーネントで表現すると、式（２９）は、式（３０）で表される。
【０３３２】
【数３０】
2018173873.tif 000032
・・・（３０）
【０３３３】
列ベクトルW(c)のコンポーネントW(c,1),W(c,2),...,W(c,N)は、主成分得点と呼ばれる。W(c,n)は、第n主成分の主成分得点を表し、N次元のタップ係数空間上の列ベクトルw(c)をN次元の主成分空間に射影した列ベクトルW(c)の第n主成分の座標軸の値を表す。
【０３３４】
式（２９）の両辺に、主成分行列Aの逆行列A-1を乗算することにより、式（３１）を導くことができる。
【０３３５】
【数３１】
2018173873.tif 000033
・・・（３１）
【０３３６】
逆行列A-1の第i行第j列のコンポーネントを、A'(i,j)と表すこととし、式（３１）の列ベクトルW(c)及びw(c)、並びに、逆行列A-1を、コンポーネントで表現すると、式（３１）は、式（３２）で表される。
【０３３７】
【数３２】
2018173873.tif 000034
・・・（３２）
【０３３８】
式（３１）及び式（３２）によれば、列ベクトルW(c)と、逆行列A-1とがあれば、クラスcのタップ係数（をコンポーネントとする列ベクトル）w(c)を、完全に復元することができる。
【０３３９】
ところで、主成分分析の特徴から、次数nの大きい主成分（「第n主成分」におけるnが大きい主成分）の主成分得点W(c,n)ほど、タップ係数w(c)に対する影響は小さい。
【０３４０】
すなわち、式（３１）及び式（３２）に従って、クラスcのタップ係数w(c)を求めるときに、次数nの大きい主成分の主成分得点W(c,n)がタップ係数w(c)に与える影響は小さくなる。
【０３４１】
そこで、主成分利用型削減法では、次数nが大きい（高次の）第Q+1主成分ないし第N主成分のP=N-Q個の主成分の主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)を0とすることにより、列ベクトルW(c)を構成する主成分得点W(c,n)の数を、N個からQ個に（実質的に）削減する。
【０３４２】
第1主成分ないし第N主成分の主成分得点W(c,1), W(c,2),..., W(c,N)のうちの、高次の第Q+1主成分ないし第N主成分のP=N-Q個の主成分の主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)を0とすることは、図１１に示したように、タップ係数空間上のクラスcのN個のタップ係数w(c,1)ないしw(c,N)を、そのタップ係数空間の次元Nよりも低いQ次元の低次元空間に射影することに等しい。
【０３４３】
以上のように、第1主成分ないし第N主成分の主成分得点W(c,1)ないしW(c,N)のうちの、高次の第Q+1主成分ないし第N主成分のP=N-Q個の主成分の主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)を0とすることにより、列ベクトルW(c)を構成する主成分得点W(c,n)の数は、N個からQ個に（実質的に）削減される。このQ個に削減された主成分得点W(c,1),W(c,2),...,W(c,Q)が、削減係数である。
【０３４４】
ここで、0とする主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)の数を、削減数ともいい、Pで表すこととする。
【０３４５】
式（３２）に従って、タップ係数w(c)を復元する場合、第Q+1主成分ないし第N主成分の主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)が0であるときには、逆行列A-1の各行のコンポーネントA’(i,1), A’(i,2),..., A’(i,N)のうちの、第Q+1列から第N列までのコンポーネントA’(i,Q+1), A’(i,Q+2),..., A’(i,N)が0であるとみなすことができる。
【０３４６】
式（３２）において、第Q+1主成分ないし第N主成分の主成分得点W(c,Q+1)ないしW(c,N)を0とするとともに、逆行列A-1の各行の第Q+1列から第N列までのコンポーネントA’(i,Q+1)ないしA’(i,N)を0とすることにより、式（３３）を得ることができる。
【０３４７】
【数３３】
2018173873.tif 000035
・・・（３３）
【０３４８】
式（３３）において、左辺のw'(c,n)は、右辺の演算結果A’(n,1)×W(c,1)＋ A’(n,2)×W(c,2)... A’(n,Q)×W(c,Q)を表す。
【０３４９】
式（３３）の左辺の列ベクトルをw’(c)と、式（３３）の右辺の行列をA'-1と、式（３３）の右辺の列ベクトルをW'(c)と表すこととすると、式（３３）は、式（３４）で表される。
【０３５０】
【数３４】
2018173873.tif 000036
・・・（３４）
【０３５１】
式（３３）及び式（３４）では、第Q+1主成分ないし第N主成分の主成分得点W(c,Q+1)ないしW(c,N)、及び、逆行列A-1の各行の第Q+1列から第N列までのコンポーネントA’(i,Q+1)ないしA’(i,N)が0になっているため、w'(c,n)は、元のタップ係数w(c,n)に完全に一致するとは限らないが、少なくとも、タップ係数w(c,n)と近似する値になる。すなわち、タップ係数空間において、列ベクトルw'(c)は、列ベクトルw(c)に近似するベクトルとなる。
【０３５２】
したがって、式（３３）及び式（３４）によれば、元のタップ係数w(c,n)を完全に復元することができるとは限らないが、元のタップ係数w(c,n)を近似するタップ係数w'(c,n)を再構成することができる。
【０３５３】
ここで、削減係数は、正確には、列ベクトルW'(c)のコンポーネントとしての主成分得点のうちの、削減数Pだけの高次の主成分得点を除く主成分得点W(c,1)ないしW(c,Q)を意味するが、説明を簡単にするため、列ベクトルW'(c)も、削減係数ともいうこととする。
【０３５４】
また、行列A'-1、及び、行列A'-1の各行の第Q+1列から第N列までの0のコンポーネントA’(i,Q+1)ないしA’(i,N)を除くコンポーネントを、変換係数ともいうこととする。
【０３５５】
主成分利用型削減法では、クラスごとのタップ係数w(1), w(2),..., w(C)に代えて、クラスごとの削減係数W'(1), W'(2),..., W'(C)と、全クラスに共通の変換係数A'-1とが、削減フィルタ情報に含められ、符号化装置１１から復号装置１２伝送される。
【０３５６】
ここで、削減係数W'(c)は、列ベクトルW(c)の高次のP個の主成分得点W(c,Q+1)ないしW(c,N)が0になっている係数であり、削減数Pを復号装置１２で取得することができれば、0になっている係数は、符号化装置１１から復号装置１２に伝送する必要がないので、１クラスの削減係数W'(c)は、削減数であるP個の係数分だけ、１クラスのタップ係数w(c)よりもデータ量が少なくなる。
【０３５７】
また、変換係数A'-1は、C個の全クラス（クラス1ないしC））に共通の係数であり、全クラスに対して、変換係数A'-1としての行列を１つだけ、符号化装置１１から復号装置１２に伝送すれば良い。そして、変換係数A'-1は、逆行列A-1の各行の第Q+1列から第N列までのコンポーネントA'(i,Q+1)ないしA'(i,N)が0になっている係数（行列）であり、削減数Pを復号装置１２で取得することができれば、0になっている係数は、符号化装置１１から復号装置１２に伝送する必要がない。
【０３５８】
そして、以上から、クラス数Cや削減数Pがある程度大であれば、クラスごとの削減係数W'(c)と、全クラスに共通の変換係数A'-1とを合わせたデータ量は、クラスごとのタップ係数w(c)のデータ量よりも十分小になる。
【０３５９】
また、主成分利用型削減法では、削減係数W'(c)及び変換係数A'-1の生成にあたって、その削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を用いて再構成されるタップ係数に与える影響が小さい、高次の主成分の主成分得点W(c,n)（第Q+1主成分ないし第N主成分の主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)）と、その高次の主成分の主成分得点W(c,n)に対応する逆行列A-1の第Q+1列から第N列までのコンポーネントA’(i,Q+1), A’(i,Q+2),..., A’(i,N)とが0にされる。
【０３６０】
したがって、そのような削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って再構成されるタップ係数w'(c,n)は、元のタップ係数w(c,n)に極めて近似する値にすることができ、圧縮効率を適切に向上させることができる。
【０３６１】
すなわち、フィルタ後画像（ひいては、参照画像や復号画像）の画質として、十分な画質を維持しながら、圧縮効率を向上させることができる。
【０３６２】
図１２は、主成分利用型削減法において、削減数Pを決定する決定方法の例を示す図である。
【０３６３】
削減数Pの決定方法としては、例えば、最適化法と、取得可能情報利用法とがある。
【０３６４】
最適化法では、符号化装置１１において、ピクチャやシーケンス等の所定の単位ごとに、圧縮効率及びフィルタ後画像の画質が最良になるように、すなわち、例えば、RD(Rate-Distortion)コストを最良にするように、削減数Pが決定される。
【０３６５】
削減数Pの決定方法として、最適化法を採用する場合には、削減数P、すなわち、削減係数W'(c)としての列ベクトルで0になっている下側のコンポーネント（高次の主成分の主成分得点W(c,Q+1), W(c,Q+2),..., W(c,N)）の数や、変換係数A'-1としての行列で0になっている左側の列（第Q+1列ないし第N列）の数を、復号装置１２で認識するために、削減数Pを、符号化装置１１から復号装置１２に伝送する必要がある。この場合、削減数Pは、例えば、削減フィルタ情報に含めて伝送することができる。
【０３６６】
取得可能情報利用法では、取得可能情報に応じて、削減数Pが決定される。
【０３６７】
取得可能情報とは、例えば、復号途中画像や、符号化情報等の、符号化装置１１での元画像の予測符号化により得られる符号化データから取得することができる情報を意味する。したがって、取得可能情報は、符号化装置１１及び復号装置１２のいずれでも取得することができる。
【０３６８】
削減数Pの決定方法として、取得可能情報利用法を採用する場合には、取得可能情報に応じて、削減数Pを決定するルールを、符号化装置１１及び復号装置１２であらかじめ共有しておけば、削減数Pを、符号化装置１１から復号装置１２に伝送する必要はない。
【０３６９】
取得可能情報利用法において、削減数Pの決定に利用する取得可能情報としては、例えば、符号化情報としての量子化パラメータQPや、符号化データのビットレート、復号途中画像の画像特徴量等を採用することができる。
【０３７０】
取得可能情報利用法では、例えば、全画面（１画面）の量子化パラメータQPの平均値が小であるほど、元の画像の細かいテクスチャを維持する等のために、削減数Pを小さい値に決定することができる。
【０３７１】
また、取得可能情報利用法では、例えば、符号化データのビットレートが大であるほど、元の画像の細かいテクスチャを維持する等のために、削減数Pを小さい値に決定することができる。
【０３７２】
さらに、取得可能情報利用法では、復号途中画像の画像特徴量としての、例えば、全画面の周波数帯域（幅）が大であるほど、元の画像の細かいテクスチャを維持する等のために、削減数Pを小さい値に決定することができる。
【０３７３】
なお、削減数Pの決定方法として、最適化法及び取得可能情報利用法のうちのいずれを採用するかは、あらかじめ決定しておくことができる。また、削減数Pの決定方法として、最適化法及び取得可能情報利用法のうちのいずれを採用するかは、符号化装置１１で適宜決定し、削減数Pの決定方法を表す情報を、符号化装置１１から復号装置１２に伝送することができる。
【０３７４】
図１３は、主成分利用型削減法を適用するクラスの範囲を説明する図である。
【０３７５】
ここで、学習装置１３１（図１０）のタップ係数学習により得られるクラスごとのタップ係数を、初期係数ともいうこととする。
【０３７６】
上述の場合には、説明を簡単にするため、主成分利用型削減法を、初期係数の全クラスに適用することを前提として説明を行ったが、主成分利用型削減法を適用するクラスの範囲（以下、削減適用範囲ともいう）は、初期係数の全クラスであっても良いし、一部のクラスであっても良い。
【０３７７】
削減適用範囲として、初期係数の一部のクラスを採用する場合には、例えば、タップ係数（初期係数）を削減係数W'(c)とすることに適さない不適合クラスを検出し、初期係数の全クラスから不適合クラスを除いた残りのクラスを、削減適用範囲として、主成分利用型削減法を適用することができる。
【０３７８】
ここで、不適合クラスとしては、例えば、タップ係数空間において、タップ係数（クラス係数点）が最も近い他のクラスのタップ係数から閾値以上の距離だけ離れているクラス（以下、特異クラスともいう）を採用することができる。
【０３７９】
また、不適合クラスとしては、例えば、式（３３）及び式（３４）に従い、変換係数A'-1によって削減係数W'(c)を変換することにより再構成されるタップ係数w'(c)を用いたフィルタ処理としてのクラス分類適応処理により生成される第２の画像としてのフィルタ後画像のS/Nが閾値以下のクラス（以下、低S/Nクラスともいう）を採用することができる。
【０３８０】
さらに、不適合クラスとしては、特異クラス及び低S/Nクラスの両方を採用することができる。
【０３８１】
削減適用範囲として、初期係数の全クラスが採用される場合、削減フィルタ情報には、全クラスの削減係数W'(1),W'(2),...,W'(C)、及び、変換係数A'-1が含められる。
【０３８２】
削減適用範囲として、初期係数の全クラスのうちの不適合クラス以外のクラスが採用される場合、削減フィルタ情報には、不適合クラス以外のクラスの削減係数W'(c)、及び、変換係数A'-1が含められる。また、この場合、削減フィルタ情報には、不適合クラスのタップ係数と、各クラスが不適合クラスであるかどうかを表すクラスフラグとが、さらに含められる。
【０３８３】
クラスフラグとしては、例えば、各クラスについて、そのクラスが不適合クラスであるかどうかを表す1ビットのフラグの集合等を採用することができる。
【０３８４】
なお、削減適用範囲として、全クラスが採用される場合、及び、不適合クラス以外のクラスが採用される場合のいずれの場合であっても、削減数Pの決定方法として、最適化法が採用されるときには、削減フィルタ情報には、削減数Pが、さらに含められる。
【０３８５】
また、削減適用範囲として、全クラス、及び、不適合クラス以外のクラスのうちのいずれを採用するかは、あらかじめ決定しておくことができる。また、削減適用範囲として、全クラス、及び、不適合クラス以外のクラスのうちのいずれを採用するかは、符号化装置１１で適宜決定し、その決定結果を表す情報を、符号化装置１１から復号装置１２に伝送することができる。
【０３８６】
ここで、クラスフラグを伝送する場合には、削減適用範囲として、全クラス、及び、不適合クラス以外のクラスのうちのいずれを採用するかは、必ずしも、区別する必要はない。クラスフラグを伝送する場合には、そのクラスフラグにより、削減適用範囲が、全クラスか、不適合クラス以外のクラスか、認識することができるからである。
【０３８７】
＜学習装置１３１の構成例＞
【０３８８】
図１４は、図１０の学習装置１３１の構成例を示すブロック図である。
【０３８９】
図１４において、学習装置１３１は、タップ選択部１５１、クラス分類部１５２、足し込み部１５３、並びに、係数算出部１５４を有する。
【０３９０】
タップ選択部１５１ないし係数算出部１５４は、図４のタップ選択部５１ないし係数算出部５４とそれぞれ同様に構成される。
【０３９１】
図１４の学習装置１３１では、復号途中画像を生徒データとして用いるとともに、その復号途中画像に対応する元画像を教師データとして用いて、タップ係数学習が行われ、そのタップ係数学習により得られるクラスごとのタップ係数が、初期係数として、係数算出部１５４から削減装置１３２（図１０）に供給される。
【０３９２】
学習装置１３１でのタップ係数学習は、元画像の符号化と並列して行うこともできるし、元画像の符号化とは関係なく、前もって行っておくこともできる。
【０３９３】
タップ係数学習を、元画像の符号化とは関係なく、前もって行う場合には、複数のカテゴリの元画像を教師データとして用いて、カテゴリごとに、タップ係数学習を行うことができる。そして、複数のカテゴリのタップ係数のうちの、例えば、RDコスト等の所定のコスト関数を最小にするカテゴリのタップ係数を、初期係数として出力することができる。
【０３９４】
＜削減装置１３２の第１の構成例＞
【０３９５】
図１５は、図１０の削減装置１３２の第１の構成例を示すブロック図である。
【０３９６】
すなわち、図１５は、削減数Pの決定方法（図１２）として、最適化法が採用され、削減適用範囲（図１３）として、初期係数の全クラスのうちの不適合クラス以外のクラスが採用される場合の削減装置１３２の構成例を示している。
【０３９７】
図１５において、削減装置１３２は、削減数決定部１６１、係数削減部１６２、選択部１６３、及び、不適合クラス検出部１６４を有する。
【０３９８】
削減数決定部１６１は、例えば、量子化パラメータQPや、符号化データのビットレート、復号途中画像の画像特徴量、元画像の画像特徴量等に応じて、削減数Pの複数の候補を決定し、係数削減部１６２に供給する。
【０３９９】
例えば、全画面（１画面）の量子化パラメータQPの平均値が小又は大であるほど、削減数決定部１６１は、小さい又は大きい値を、削減数Pの複数の候補にそれぞれ決定する。
【０４００】
また、例えば、符号化データのビットレートが大又は小であるほど、削減数決定部１６１は、小さい又は大きい値を、削減数Pの複数の候補にそれぞれ決定する。
【０４０１】
さらに、例えば、復号途中画像や元画像の画像特徴量としての全画面の周波数帯域が大又は小であるほど、削減数決定部１６１は、小さい又は大きい値を、削減数Pの複数の候補にそれぞれ決定する。
【０４０２】
係数削減部１６２には、削減数決定部１６１から、削減数Pの複数の候補が供給される他、学習装置１３１から初期係数が供給される。
【０４０３】
係数削減部１６２は、タップ係数空間において、学習装置１３１からの初期係数の中で、タップ係数が最も近い他のクラスから大きく離れているクラス（閾値以上の距離だけ離れているクラス）を、不適合クラスとして検出する。
【０４０４】
さらに、係数削減部１６２は、初期係数の全クラスから不適合クラスを除外したクラスを、主成分分析の対象とする対象クラスとして、対象クラスのタップ係数の主成分分析を行い、削減数Pの複数の候補それぞれについて、対象クラスごとの削減係数W'(c)と、全対象クラスに共通の変換係数A'-1とを求める。
【０４０５】
そして、係数削減部１６２は、削減数Pの複数の候補それぞれについての削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を、選択部１６３に供給する。
【０４０６】
選択部１６３は、係数削減部１６２から削減係数W'(c)及び変換係数A'-1が供給される削減数Pの複数の候補の中から、RDコストが最良の候補を、タップ係数のデータ量の削減に採用する採用削減数Pとして選択する。
【０４０７】
さらに、選択部１６３は、係数削減部１６２からの削減数Pの複数の候補それぞれについての削減係数W'(c)及び変換係数A'-1の中から、採用削減数Pについての削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を、タップ係数のデータ量の削減に採用する採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1として選択する。
【０４０８】
そして、選択部１６３は、採用削減数P、採用削減係数W'(c)、及び、採用変換係数A'-1を、不適合クラス検出部１６４に供給する。
【０４０９】
不適合クラス検出部１６４は、採用削減数P、採用削減係数W'(c)、及び、採用変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って、対象クラスごとのタップ係数w'(c,n)を再構成する。
【０４１０】
ここで、式（３３）及び式（３４）に従って再構成されるタップ係数w'(c,n)を、再構成タップ係数w'(c,n)ともいう。
【０４１１】
不適合クラス検出部１６４は、対象クラスごとの再構成タップ係数w'(c,n)を用いたフィルタ処理としてのクラス分類適応処理により得られる第２の画像としてのフィルタ後画像のPSNR(Peak signal-to-noise ratio)を大幅に低減させるクラス（PSNRが閾値以下のクラス）を、不適合クラスとして検出し、採用削減係数W'(c)から、不適合クラスの削減係数を削除する。
【０４１２】
さらに、不適合クラス検出部１６４は、係数削減部１６２で検出された不適合クラス、及び、不適合クラス検出部１６４で検出された不適合クラスのタップ係数w(c)を、学習装置１３１からの初期係数の中から取得する。
【０４１３】
不適合クラス検出部１６４は、初期係数の各クラスが不適合クラスかどうかを表すクラスフラグを生成し、採用削減数P、対象クラスの採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1、不適合クラスのタップ係数w(c)、並びに、クラスフラグを、削減フィルタ情報に含め、画像変換装置１３３（図１０）、及び、可逆符号化部１０６（図９）に供給する。
【０４１４】
＜画像変換装置１３３の第１の構成例＞
【０４１５】
図１６は、図１０の画像変換装置１３３の第１の構成例を示すブロック図である。
【０４１６】
すなわち、図１６は、削減装置１３２が図１５に示したように構成される場合の画像変換装置１３３の構成例を示している。
【０４１７】
図１６において、画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１、クラス分類部１７２、係数取得部１７３、予測演算部１７４、及び、係数再構成部１７５を有する。
【０４１８】
タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４は、図２のタップ選択部２１ないし予測演算部２４とそれぞれ同様に構成される。
【０４１９】
係数再構成部１７５には、図１５の削減装置１３２から削減フィルタ情報が供給される。
【０４２０】
図１５の削減装置１３２から供給される削減フィルタ情報には、採用削減数P、対象クラスの採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1、不適合クラスのタップ係数w(c)、並びに、クラスフラグが含まれている。
【０４２１】
係数再構成部１７５は、削減装置１３２からの削減フィルタ情報に含まれるクラスフラグに応じて、初期係数の各クラスについて、不適合クラスと、不適合クラス以外のクラス（以下、適合クラスともいう）とを認識する。
【０４２２】
係数再構成部１７５は、削減フィルタ情報に含まれる採用削減数Pに応じて、削減フィルタ情報に含まれる採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1において0になっている係数を認識し、その上で、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って、適合クラスのタップ係数w'(c)を再構成する。
【０４２３】
そして、係数再構成部１７５は、適合クラスのタップ係数w'(c)、及び、削減フィルタ情報に含まれる不適合クラスのタップ係数w(c)を、Cクラスそれぞれのタップ係数として、係数取得部１７３に供給する。
【０４２４】
係数取得部１７３は、係数再構成部１７５からのタップ係数を記憶し、そのタップ係数の中から、クラス分類部１７２から供給されるクラスのタップ係数を取得して、予測演算部１７４に供給する。
【０４２５】
＜削減装置１３２の第２の構成例＞
【０４２６】
図１７は、図１０の削減装置１３２の第２の構成例を示すブロック図である。
【０４２７】
すなわち、図１７は、削減数Pの決定方法（図１２）として、最適化法が採用され、削減適用範囲（図１３）として、初期係数の全クラスが採用される場合の削減装置１３２の構成例を示している。
【０４２８】
なお、図中、図１５の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０４２９】
図１７において、削減装置１３２は、削減数決定部１６１、選択部１６３、及び、係数削減部１８１を有する。
【０４３０】
したがって、図１７の削減装置１３２は、削減数決定部１６１及び選択部１６３を有する点で、図１５の場合と共通する。
【０４３１】
但し、図１７の削減装置１３２は、不適合クラス検出部１６４が設けられていない点、及び、係数削減部１６２に代えて、係数削減部１８１が設けられている点で、図１５の場合と相違する。
【０４３２】
図１５の係数削減部１６２は、初期係数の全クラスから不適合クラスを除外したクラスを、主成分分析の対象とする対象クラスとして、対象クラスのタップ係数の主成分分析を行うが、図１７の係数削減部１８１は、初期係数の全クラスを対象クラスとして、対象クラスのタップ係数の主成分分析を行い、削減数Pの複数の候補それぞれについて、対象クラスごとの削減係数W'(c)と、全対象クラスに共通の変換係数A'-1とを求める。
【０４３３】
図１７の削減装置１３２では、選択部１６３が、図１５の場合と同様に、削減数Pの複数の候補の中から、採用削減数Pを選択するとともに、係数削減部１８１からの削減数Pの複数の候補それぞれについての削減係数W'(c)及び変換係数A'-1の中から、採用削減数Pについての削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1として選択する。
【０４３４】
そして、選択部１６３は、採用削減数P、採用削減係数W'(c)、及び、採用変換係数A'-1を、削減フィルタ情報に含め、画像変換装置１３３（図１０）、及び、可逆符号化部１０６（図９）に供給する。
【０４３５】
＜画像変換装置１３３の第２の構成例＞
【０４３６】
図１８は、図１０の画像変換装置１３３の第２の構成例を示すブロック図である。
【０４３７】
すなわち、図１８は、削減装置１３２が図１７に示したように構成される場合の画像変換装置１３３の構成例を示している。
【０４３８】
なお、図中、図１６の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０４３９】
図１８において、画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、及び、係数再構成部１９１を有する。
【０４４０】
したがって、図１８の画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４を有する点で、図１６の場合と共通する。
【０４４１】
但し、図１８の画像変換装置１３３は、係数再構成部１７５に代えて、係数再構成部１９１が設けられている点で、図１６の場合と相違する。
【０４４２】
図１６の係数再構成部１７５は、削減フィルタ情報に含まれるクラスフラグに応じて、不適合クラスと、不適合クラス以外の適合クラスとを認識し、適合クラスについてだけ、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って、適合クラスのタップ係数w'(c)を再構成する。
【０４４３】
一方、図１７の削減装置１３２から図１８の係数再構成部１９１に供給される削減フィルタ情報には、クラスフラグが含まれていないが、初期係数の全クラスの採用削減係数W'(c)が含まれる。
【０４４４】
そのため、係数再構成部１９１は、初期係数の全クラスについて、係数再構成部１７５と同様に、削減フィルタ情報に含まれる採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って、タップ係数w'(c)を再構成する。
【０４４５】
そして、係数再構成部１９１は、初期係数の全クラスについて再構成されたタップ係数w'(c)を、Cクラスそれぞれのタップ係数として、係数取得部１７３に供給する。
【０４４６】
＜削減装置１３２の第３の構成例＞
【０４４７】
図１９は、図１０の削減装置１３２の第３の構成例を示すブロック図である。
【０４４８】
すなわち、図１９は、削減数Pの決定方法（図１２）として、取得可能情報利用法が採用され、削減適用範囲（図１３）として、初期係数の全クラスのうちの不適合クラス以外の適合クラスが採用される場合の削減装置１３２の構成例を示している。
【０４４９】
なお、図中、図１５の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０４５０】
図１９において、削減装置１３２は、係数削減部１６２、不適合クラス検出部１６４、及び、削減数決定部２１１を有する。
【０４５１】
したがって、図１９の削減装置１３２は、係数削減部１６２及び不適合クラス検出部１６４を有する点で、図１５の場合と共通する。
【０４５２】
但し、図１９の削減装置１３２は、選択部１６３が設けられていない点、及び、削減数決定部１６１に代えて、削減数決定部２１１が設けられている点で、図１５の場合と相違する。
【０４５３】
図１５の削減数決定部１６１は、削減数Pの複数の候補を決定するが、図１９の削減数決定部２１１は、図１２で説明したように、取得可能情報に応じて、削減数Pを決定し、係数削減部１６２に供給する。
【０４５４】
図１９の削減装置１３２では、係数削減部１６２は、図１５の場合と同様に、初期係数の全クラスから不適合クラスを除外したクラスを、主成分分析の対象とする対象クラスとして、対象クラスのタップ係数の主成分分析を行い、削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を求めるが、削減数決定部２１１からの削減数Pを、採用削減数Pとして、その採用削減数Pについてだけ、削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を求める。
【０４５５】
そして、係数削減部１６２は、採用削減数Pについて求めた削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1として、採用削減数Pとともに、不適合クラス検出部１６４に供給する。
【０４５６】
不適合クラス検出部１６４は、図１５の場合と同様に、フィルタ後画像のPSNRを大幅に低減させるクラスを、不適合クラスとして検出し、採用削減係数W'(c)から、不適合クラスの削減係数を削除する。
【０４５７】
さらに、不適合クラス検出部１６４は、図１５の場合と同様に、係数削減部１６２で検出された不適合クラス、及び、不適合クラス検出部１６４で検出された不適合クラスのタップ係数w(c)を、学習装置１３１からの初期係数の中から取得する。
【０４５８】
そして、不適合クラス検出部１６４は、初期係数の各クラスが不適合クラスかどうかを表すクラスフラグを生成し、対象クラスの採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1、不適合クラスのタップ係数w(c)、並びに、クラスフラグを、削減フィルタ情報に含め、画像変換装置１３３（図１０）、及び、可逆符号化部１０６（図９）に供給する。
【０４５９】
＜画像変換装置１３３の第３の構成例＞
【０４６０】
図２０は、図１０の画像変換装置１３３の第３の構成例を示すブロック図である。
【０４６１】
すなわち、図２０は、削減装置１３２が図１９に示したように構成される場合の画像変換装置１３３の構成例を示している。
【０４６２】
なお、図中、図１６の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０４６３】
図２０において、画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、削減数決定部２２１、並びに、係数再構成部２２２を有する。
【０４６４】
したがって、図２０の画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４を有する点で、図１６の場合と共通する。
【０４６５】
但し、図２０の画像変換装置１３３は、削減数決定部２２１が新たに設けられている点、及び、係数再構成部１７５に代えて、係数再構成部２２２が設けられている点で、図１６の場合と相違する。
【０４６６】
削減数決定部２２１は、図１９の削減数決定部２１１と同様にして、取得可能情報に応じて、削減数Pを決定し、係数再構成部２２２に供給する。
【０４６７】
係数再構成部２２２は、図１６の係数再構成部１７５と同様に、削減装置１３２からの削減フィルタ情報に含まれるクラスフラグに応じて、初期係数の各クラスについて、不適合クラスと、不適合クラス以外の適合クラスとを認識する。
【０４６８】
さらに、係数再構成部２２２は、図１６の係数再構成部１７５と同様に、削減数Pに応じて、削減フィルタ情報に含まれる採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1において0になっている係数を認識し、その上で、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って、適合クラスのタップ係数w'(c)を再構成する。
【０４６９】
但し、係数再構成部２２２は、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1において0になっている係数の認識を、削減数決定部２２１から供給される削減数Pに応じて行う。
【０４７０】
そして、係数再構成部２２２は、図１６の係数再構成部１７５と同様に、適合クラスのタップ係数w'(c)、及び、削減フィルタ情報に含まれる不適合クラスのタップ係数w(c)を、Cクラスそれぞれのタップ係数として、係数取得部１７３に供給する。
【０４７１】
＜削減装置１３２の第４の構成例＞
【０４７２】
図２１は、図１０の削減装置１３２の第４の構成例を示すブロック図である。
【０４７３】
すなわち、図２１は、削減数Pの決定方法（図１２）として、取得可能情報利用法が採用され、削減適用範囲（図１３）として、初期係数の全クラスが採用される場合の削減装置１３２の構成例を示している。
【０４７４】
なお、図中、図１７又は図１９の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０４７５】
図２１において、削減装置１３２は、係数削減部１８１、及び、削減数決定部２１１を有する。
【０４７６】
図２１において、削減数決定部２１１は、図１９の場合と同様に、取得可能情報に応じて、削減数Pを決定する。そして、削減数決定部２１１は、削減数Pを、係数削減部１８１に供給する。
【０４７７】
係数削減部１８１は、図１７の場合と同様に、削減数決定部２１１からの削減数Pを、採用削減数Pとして、その採用削減数Pについてだけ、各クラスの削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を求める。
【０４７８】
そして、係数削減部１８１は、採用削減数Pについて求めた削減係数W'(c)及び変換係数A'-1を、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1として、削減フィルタ情報に含め、画像変換装置１３３（図１０）、及び、可逆符号化部１０６（図９）に供給する。
【０４７９】
＜画像変換装置１３３の第４の構成例＞
【０４８０】
図２２は、図１０の画像変換装置１３３の第４の構成例を示すブロック図である。
【０４８１】
すなわち、図２２は、削減装置１３２が図２１に示したように構成される場合の画像変換装置１３３の構成例を示している。
【０４８２】
なお、図中、図２０の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０４８３】
図２２において、画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、削減数決定部２２１、並びに、係数再構成部２３１を有する。
【０４８４】
したがって、図２２の画像変換装置１３３は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、及び、削減数決定部２２１を有する点で、図２０の場合と共通する。
【０４８５】
但し、図２２の画像変換装置１３３は、係数再構成部２２２に代えて、係数再構成部２３１が設けられている点で、図２０の場合と相違する。
【０４８６】
係数再構成部２３１は、図２０の係数再構成部２２２と同様に、削減数決定部２２１からの削減数Pに応じて、削減フィルタ情報に含まれる採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1において0になっている係数を認識する。そして、その上で、係数再構成部２３１は、図１８の係数再構成部１９１と同様に、初期係数の全クラスについて、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1を用い、式（３３）及び式（３４）に従って、タップ係数w'(c)を再構成し、Cクラスそれぞれのタップ係数として、係数取得部１７３に供給する。
【０４８７】
＜符号化処理＞
【０４８８】
図２３は、図９の符号化装置１１の符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【０４８９】
なお、図２３等に示す符号化処理の各ステップの順番は、説明の便宜上の順番であり、実際の符号化処理の各ステップは、適宜、並列的に、必要な順番で行われる。後述する処理についても、同様である。
【０４９０】
符号化装置１１において、クラス分類適応フィルタ１１１の学習装置１３１（図１０）は、そこに供給される復号途中画像を生徒データとして一時記憶するとともに、その復号途中画像に対応する元画像を教師データとして一時記憶している。
【０４９１】
そして、学習装置１３１は、ステップＳ１１において、現在のタイミングが、タップ係数を更新する更新タイミングであるかどうかを判定する。
【０４９２】
ここで、タップ係数の更新タイミングは、例えば、１以上のフレーム（ピクチャ）ごとや、１以上のシーケンスごと、１以上のスライスごと、CTU等の所定のブロックの１以上のラインごと等のように、あらかじめ決めておくことができる。
【０４９３】
また、タップ係数の更新タイミングとしては、１以上のフレーム（ピクチャ）ごとのタイミングのような周期的（固定的）なタイミングの他、フィルタ後画像のS/Nが閾値以下になったタイミング（フィルタ後画像の、元画像に対する誤差が閾値以上になったタイミング）や、残差（の絶対値和等）が閾値以上になったタイミング等の、いわば動的なタイミングを採用することができる。
【０４９４】
ステップＳ１１において、現在のタイミングが、タップ係数の更新タイミングでないと判定された場合、処理は、ステップＳ１２ないしＳ１５をスキップして、ステップＳ１６に進む。
【０４９５】
また、ステップＳ１１において、現在のタイミングが、タップ係数の更新タイミングであると判定された場合、処理は、ステップＳ１２に進み、学習装置１３１は、タップ係数学習を行う。
【０４９６】
すなわち、学習装置１３１は、例えば、前回の更新タイミングから、今回の更新タイミングまでの間に記憶した復号途中画像及び元画像を、それぞれ、生徒データ及び教師データとして、タップ係数学習を行い、クラスごとの初期係数としてのタップ係数を求める。
【０４９７】
そして、学習装置１３１は、タップ係数学習により得られたクラスごとの初期係数を、削減装置１３２に供給し、処理は、ステップＳ１２からステップＳ１３に進む。
【０４９８】
ステップＳ１３では、削減装置１３２は、例えば、主成分利用型削減法により、学習装置１３１からの初期係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報を生成し、画像変換装置１３３（図１０）、及び、可逆符号化部１０６（図９）に供給する。
【０４９９】
すなわち、削減装置１３２は、主成分分析を用いて、学習装置１３１からの初期係数w(c)を、削減係数W'(c)に変換する。さらに、削減装置１３２は、削減係数W'(c)と、その削減係数W'(c)をタップ係数w'(c)に変換する変換係数A'-1とを少なくとも含む削減フィルタ情報を生成し、画像変換装置１３３、及び、可逆符号化部１０６に供給する。
【０５００】
ここで、削減フィルタ情報は、削減係数W'(c)、及び、変換係数A'-1の他、図１５ないし図２２で説明したように、削減数Pや、クラスフラグ、不適合クラスのタップ係数w(c)を必要に応じて含む。
【０５０１】
その後、処理は、ステップＳ１３からステップＳ１４に進み、可逆符号化部１０６（図９）は、削減装置１３２からの削減フィルタ情報を、伝送対象に設定して、処理は、ステップＳ１５に進む。伝送対象に設定された削減フィルタ情報は、後述するステップＳ１６で行われる予測符号化処理において符号化データに含められて伝送される。
【０５０２】
ステップＳ１５では、画像変換装置１３３（図１６、図１８、図２０、図２２）が、削減装置１３２からの削減フィルタ情報に含まれる削減係数W'(c)、及び、変換係数A'-1等から、式（３３）に従って、タップ係数(w'(c))を再構成し、係数取得部１７３に記憶されたタップ係数（クラス分類適応処理に用いられるタップ係数）を、削減フィルタ情報から再構成されたタップ係数に更新し、処理は、ステップＳ１６に進む。
【０５０３】
ステップＳ１６では、元画像の予測符号化処理が行われ、符号化処理は終了する。
【０５０４】
図２４は、図２３のステップＳ１６の予測符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【０５０５】
予測符号化処理では、ステップＳ３１において、A/D変換部１０１（図９）は、元画像をA/D変換し、並べ替えバッファ１０２に供給して、処理は、ステップＳ３２に進む。
【０５０６】
ステップＳ３２において、並べ替えバッファ１０２は、A/D変換部１０１からの元画像を記憶し、符号化順に並べ替えて出力し、処理は、ステップＳ３３に進む。
【０５０７】
ステップＳ３３では、イントラ予測部１１４は、イントラ予測モードのイントラ予測処理を行い、処理は、ステップＳ３４に進む。ステップＳ３４において、動き予測補償部１１５は、インター予測モードでの動き予測や動き補償を行うインター動き予測処理を行い、処理は、ステップＳ３５に進む。
【０５０８】
イントラ予測部１１４のイントラ予測処理、及び、動き予測補償部１１５のインター動き予測処理では、各種の予測モードのコスト関数が演算されるとともに、予測画像が生成される。
【０５０９】
ステップＳ３５では、予測画像選択部１１６は、イントラ予測部１１４及び動き予測補償部１１５で得られる各コスト関数に基づいて、最適な予測モードを決定する。そして、予測画像選択部１１６は、イントラ予測部１１４により生成された予測画像と、動き予測補償部１１５により生成された予測画像のうちの最適な予測モードの予測画像を選択して出力し、処理は、ステップＳ３５からステップＳ３６に進む。
【０５１０】
ステップＳ３６では、演算部１０３は、並べ替えバッファ１０２が出力する元画像である符号化対象の対象画像と、予測画像選択部１１６が出力する予測画像との残差を演算し、直交変換部１０４に供給して、処理は、ステップＳ３７に進む。
【０５１１】
ステップＳ３７では、直交変換部１０４は、演算部１０３からの残差を直交変換し、その結果得られる直交変換係数を、量子化部１０５に供給して、処理は、ステップＳ３８に進む。
【０５１２】
ステップＳ３８では、量子化部１０５は、直交変換部１０４からの直交変換係数を量子化し、その量子化により得られる量子化係数を、可逆符号化部１０６及び逆量子化部１０８に供給して、処理は、ステップＳ３９に進む。
【０５１３】
ステップＳ３９では、逆量子化部１０８は、量子化部１０５からの量子化係数を逆量子化し、その結果得られる直交変換係数を、逆直交変換部１０９に供給して、処理は、ステップＳ４０に進む。ステップＳ４０では、逆直交変換部１０９は、逆量子化部１０８からの直交変換係数を逆直交変換し、その結果得られる残差を、演算部１１０に供給して、処理は、ステップＳ４１に進む。
【０５１４】
ステップＳ４１では、演算部１１０は、逆直交変換部１０９からの残差と、予測画像選択部１１６が出力する予測画像とを加算し、演算部１０３での残差の演算の対象となった元画像に対応する復号途中画像を生成する。演算部１１０は、復号途中画像を、クラス分類適応フィルタ１１１又はフレームメモリ１１２に供給し、処理は、ステップＳ４１からステップＳ４２に進む。
【０５１５】
演算部１１０からクラス分類適応フィルタ１１１に、復号途中画像が供給される場合、ステップＳ４２において、クラス分類適応フィルタ１１１は、演算部１１０からの復号途中画像に、ILFの処理としてのクラス分類適応処理（クラス分類適応フィルタ処理）を施す。復号途中画像に、クラス分類適応処理が施されることにより、復号途中画像をILFでフィルタリングする場合よりも元画像に近いフィルタ後画像が求められる（生成される）。
【０５１６】
クラス分類適応フィルタ１１１は、クラス分類適応処理により得られるフィルタ後画像を、フレームメモリ１１２に供給して、処理は、ステップＳ４２からステップＳ４３に進む。
【０５１７】
ステップＳ４３では、フレームメモリ１１２は、演算部１１０から供給される復号途中画像、又は、クラス分類適応フィルタ１１１から供給されるフィルタ後画像を、復号画像として記憶し、処理は、ステップＳ４４に進む。フレームメモリ１１２に記憶された復号画像は、ステップＳ３４やＳ３５で、予測画像を生成する元となる参照画像として使用される。
【０５１８】
ステップＳ４４では、可逆符号化部１０６は、量子化部１０５からの量子化係数を符号化する。さらに、可逆符号化部１０６は、量子化部１０５での量子化に用いられた量子化パラメータQPや、イントラ予測部１１４でのイントラ予測処理で得られた予測モード、動き予測補償部１１５でのインター動き予測処理で得られた予測モードや動き情報等の符号化情報を必要に応じて符号化し、符号化データに含める。
【０５１９】
また、可逆符号化部１０６は、図２３のステップＳ１４で伝送対象に設定された削減フィルタ情報を必要に応じて符号化し、符号化データに含める。そして、可逆符号化部１０６は、符号化データを、蓄積バッファ１０７に供給し、処理は、ステップＳ４４からステップＳ４５に進む。
【０５２０】
ステップＳ４５において、蓄積バッファ１０７は、可逆符号化部１０６からの符号化データを蓄積し、処理は、ステップＳ４６に進む。蓄積バッファ１０７に蓄積された符号化データは、適宜読み出されて伝送される。
【０５２１】
ステップＳ４６では、レート制御部１１７は、蓄積バッファ１０７に蓄積されている符号化データの符号量（発生符号量）に基づいて、オーバーフローあるいはアンダーフローが発生しないように、量子化部１０５の量子化動作のレートを制御し、符号化処理は終了する。
【０５２２】
図２５は、図２４のステップＳ４２で行われるクラス分類適応処理の例を説明するフローチャートである。
【０５２３】
クラス分類適応フィルタ１１１の画像変換装置１３３（図１６、図１８、図２０、図２２）では、ステップＳ５１において、タップ選択部１７１が、演算部１１０から供給される復号途中画像（としてのブロック）の画素のうちの、まだ、注目画素とされていない画素の１つを、注目画素（処理対象画素）として選択し、処理は、ステップＳ５２に進む。
【０５２４】
ステップＳ５２において、タップ選択部１７１が、演算部１１０から供給される復号途中画像から、注目画素についての予測タップとする画素を選択する。そして、タップ選択部１７１は、予測タップを、予測演算部１７４に供給し、処理は、ステップＳ５２からステップＳ５３に進む。
【０５２５】
ステップＳ５３では、クラス分類部１７２は、注目画素のクラス分類を行い、その結果得られる注目画素のクラスを、係数取得部１７３に供給して、処理は、ステップＳ５４に進む。
【０５２６】
ステップＳ５４では、係数取得部１７３は、記憶しているタップ係数から、クラス分類部１７２から供給されるクラスのタップ係数を取得し、予測演算部１７４に供給して、処理は、ステップＳ５５に進む。
【０５２７】
ここで、係数取得部１７３（図１６、図１８、図２０、図２２）が記憶するタップ係数は、図２３のステップＳ１５において、削減装置１３２からの削減フィルタ情報から再構成されるタップ係数に更新されている。
【０５２８】
ステップＳ５５では、予測演算部１７４は、タップ選択部１７１からの予測タップと、係数取得部１７３からのタップ係数とを用いて、式（１）予測演算を行う。これにより、予測演算部１７４は、注目画素に対応する元画像の対応画素の画素値の予測値を、フィルタ後画像の画素値として求め、処理は、ステップＳ５６に進む。
【０５２９】
ステップＳ５６では、タップ選択部１７１が、演算部１１０からの復号途中画像（としてのブロック）の画素の中に、まだ、注目画素としていない画素があるかどうかを判定する。ステップＳ５６において、まだ、注目画素としていない画素があると判定された場合、処理は、ステップＳ５１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０５３０】
また、ステップＳ５６において、まだ、注目画素とされていない画素がないと判定された場合、処理は、ステップＳ５７に進み、予測演算部１７４は、演算部１１０からの復号途中画像（としてのブロック）に対して得られた画素値で構成されるフィルタ後画像を、フレームメモリ１１２（図９）に供給する。そして、クラス分類適応処理は終了され、処理はリターンする。
【０５３１】
＜復号装置１２の第１の構成例＞
【０５３２】
図２６は、図１の復号装置１２の第１の構成例を示すブロック図である。
【０５３３】
図２６において、復号装置１２は、蓄積バッファ３０１、可逆復号部３０２、逆量子化部３０３、逆直交変換部３０４、演算部３０５、クラス分類適応フィルタ３０６、並べ替えバッファ３０７、及び、D/A変換部３０８を有する。また、復号装置１２は、フレームメモリ３１０、選択部３１１、イントラ予測部３１２、動き予測補償部３１３、及び、選択部３１４を有する。
【０５３４】
蓄積バッファ３０１は、符号化装置１１から伝送されてくる符号化データを一時蓄積し、所定のタイミングにおいて、その符号化データを、可逆復号部３０２に供給する。
【０５３５】
可逆復号部３０２は、蓄積バッファ３０１からの符号化データを取得する。したがって、可逆復号部３０２は、符号化装置１１から伝送されてくる符号化データ、ひいては、符号化データに含まれる符号化情報や削減フィルタ情報を受け取る受け取り部として機能する。
【０５３６】
可逆復号部３０２は、蓄積バッファ３０１から取得した符号化データを、図９の可逆符号化部１０６の符号化方式に対応する方式で復号する。
【０５３７】
そして、可逆復号部３０２は、符号化データの復号により得られる量子化係数を、逆量子化部３０３に供給する。
【０５３８】
また、可逆復号部３０２は、符号化データの復号により、符号化情報や削減フィルタ情報が得られた場合には、必要な符号化情報を、イントラ予測部３１２や動き予測補償部３１３その他の必要なブロックに供給する。
【０５３９】
さらに、可逆復号部３０２は、削減フィルタ情報を、クラス分類適応フィルタ３０６に供給する。
【０５４０】
逆量子化部３０３は、可逆復号部３０２からの量子化係数を、図９の量子化部１０５の量子化方式に対応する方式で逆量子化し、その逆量子化により得られる直交変換係数を、逆直交変換部３０４に供給する。
【０５４１】
逆直交変換部３０４は、逆量子化部３０３から供給される直交変換係数を、図９の直交変換部１０４の直交変換方式に対応する方式で逆直交変換し、その結果得られる残差を、演算部３０５に供給する。
【０５４２】
演算部３０５には、逆直交変換部３０４から残差が供給される他、選択部３１４を介して、イントラ予測部３１２又は動き予測補償部３１３から予測画像が供給される。
【０５４３】
演算部３０５は、逆直交変換部３０４からの残差と、選択部３１４からの予測画像とを加算し、復号途中画像を生成して、クラス分類適応フィルタ３０６、又は、フレームメモリ３１０に供給する。
【０５４４】
クラス分類適応フィルタ３０６は、図９のクラス分類適応フィルタ１１１と同様に、クラス分類適応処理を行うことにより、ILFとして機能するフィルタで、クラス分類適応処理によって、ILF（の）処理を行う。
【０５４５】
すなわち、クラス分類適応フィルタ３０６は、演算部３０５からの復号途中画像を第１の画像として、可逆復号部３０２からの削減フィルタ情報を用いて得られるクラスごとのタップ係数を用いたクラス分類適応処理（による画像変換）を行うことで、第１の画像としての復号途中画像を、元画像に相当する第２の画像としてのフィルタ後画像に変換して（フィルタ後画像を生成して）出力する。
【０５４６】
クラス分類適応フィルタ３０６が出力するフィルタ後画像は、図９のクラス分類適応フィルタ１１１が出力するフィルタ後画像と同様の画像であり、並べ替えバッファ３０７及びフレームメモリ３１０に供給される。
【０５４７】
並べ替えバッファ３０７は、クラス分類適応フィルタ３０６から供給されるフィルタ後画像を、復号画像として一時記憶し、復号画像のフレーム（ピクチャ）の並びを、符号化（復号）順から表示順に並べ替え、D/A変換部３０８に供給する。
【０５４８】
D/A変換部３０８は、並べ替えバッファ３０７から供給される復号画像をD/A変換し、図示せぬディスプレイに出力して表示させる。
【０５４９】
フレームメモリ３１０は、演算部３０５から供給される復号途中画像や、クラス分類適応フィルタ３０６から供給されるフィルタ後画像を、復号画像として一時記憶する。さらに、フレームメモリ３１０は、所定のタイミングにおいて、又は、イントラ予測部３１２や動き予測補償部３１３等の外部の要求に基づいて、復号画像を、予測画像の生成に用いる参照画像として、選択部３１１に供給する。
【０５５０】
選択部３１１は、フレームメモリ３１０から供給される参照画像の供給先を選択する。選択部３１１は、イントラ符号化された画像を復号する場合、フレームメモリ３１０から供給される参照画像をイントラ予測部３１２に供給する。また、選択部３１１は、インター符号化された画像を復号する場合、フレームメモリ３１０から供給される参照画像を動き予測補償部３１３に供給する。
【０５５１】
イントラ予測部３１２は、可逆復号部３０２から供給される符号化情報に含まれる予測モードに従い、図９のイントラ予測部１１４において用いられたイントラ予測モードで、フレームメモリ３１０から選択部３１１を介して供給される参照画像を用いてイントラ予測を行う。そして、イントラ予測部３１２は、イントラ予測により得られる予測画像を、選択部３１４に供給する。
【０５５２】
動き予測補償部３１３は、可逆復号部３０２から供給される符号化情報に含まれる予測モードに従い、図９の動き予測補償部１１５において用いられたインター予測モードで、フレームメモリ３１０から選択部３１１を介して供給される参照画像を用いてインター予測を行う。インター予測は、可逆復号部３０２から供給される符号化情報に含まれる動き情報等を必要に応じて用いて行われる。
【０５５３】
動き予測補償部３１３は、インター予測により得られる予測画像を、選択部３１４に供給する。
【０５５４】
選択部３１４は、イントラ予測部３１２から供給される予測画像、又は、動き予測補償部３１３から供給される予測画像を選択し、演算部３０５に供給する。
【０５５５】
＜クラス分類適応フィルタ３０６の構成例＞
【０５５６】
図２７は、図２６のクラス分類適応フィルタ３０６の構成例を示すブロック図である。
【０５５７】
図２７において、クラス分類適応フィルタ３０６は、画像変換装置３３１を有する。
【０５５８】
画像変換装置３３１には、演算部３０５（図２６）から復号途中画像が供給されるとともに、可逆復号部３０２から削減フィルタ情報が供給される。
【０５５９】
画像変換装置３３１は、図１０の画像変換装置１３３と同様に、復号途中画像を第１の画像として、クラスごとのタップ係数を用いたクラス分類適応処理による画像変換を行うことで、第１の画像としての復号途中画像を、元画像に相当する第２の画像としてのフィルタ後画像に変換して（フィルタ後画像を生成して）、並べ替えバッファ３０７及びフレームメモリ３１０（図２６）に供給する。
【０５６０】
なお、画像変換装置３３１は、図１０の画像変換装置１３３と同様に、クラス分類適応処理において用いるタップ係数を、削減フィルタ情報を用いて取得する（更新する）。
【０５６１】
また、画像変換装置３３１は、クラス分類適応処理において、図１０の画像変換装置１３３と同様に、クラス分類を、必要に応じて、符号化情報を用いて行う。すなわち、図１０の画像変換装置１３３が符号化情報を用いたクラス分類を行う場合には、画像変換装置３３１は、画像変換装置１３３と同様のクラス分類を行うために、符号化情報を用いたクラス分類を行う。
【０５６２】
＜画像変換装置３３１の構成例＞
【０５６３】
図２８は、図２７の画像変換装置３３１の第１の構成例を示すブロック図である。
【０５６４】
すなわち、図２８は、削減装置１３２が図１５に示したように構成される場合の画像変換装置３３１の構成例を示している。
【０５６５】
削減装置１３２が図１５に示したように構成される場合、図１５で説明したことから、可逆復号部３０２（図２６）から供給される削減フィルタ情報には、採用削減数P、対象クラスの採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1、不適合クラスのタップ係数w(c)、並びに、クラスフラグが含まれる。
【０５６６】
図２８において、画像変換装置３３１は、タップ選択部３４１、クラス分類部３４２、係数取得部３４３、予測演算部３４４、及び、係数再構成部３４５を有する。
【０５６７】
タップ選択部３４１ないし係数再構成部３４５は、図１６のタップ選択部１７１ないし係数再構成部１７５とそれぞれ同様に構成され、画像変換装置３３１では、図１６の画像変換装置１３３と同様の処理が行われるので、説明を省略する。
【０５６８】
図２９は、図２７の画像変換装置３３１の第２の構成例を示すブロック図である。
【０５６９】
すなわち、図２９は、削減装置１３２が図１７に示したように構成される場合の画像変換装置３３１の構成例を示している。
【０５７０】
削減装置１３２が図１７に示したように構成される場合、図１７で説明したことから、可逆復号部３０２（図２６）から供給される削減フィルタ情報には、採用削減数P、採用削減係数W'(c)、及び、採用変換係数A'-1が含まれる。
【０５７１】
図２９において、画像変換装置３３１は、タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、及び、係数再構成部３５１を有する。
【０５７２】
タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、及び、係数再構成部３５１は、図１８のタップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、及び、係数再構成部１９１とそれぞれ同様に構成され、画像変換装置３３１では、図１８の画像変換装置１３３と同様の処理が行われるので、説明を省略する。
【０５７３】
図３０は、図２７の画像変換装置３３１の第３の構成例を示すブロック図である。
【０５７４】
すなわち、図３０は、削減装置１３２が図１９に示したように構成される場合の画像変換装置３３１の構成例を示している。
【０５７５】
削減装置１３２が図１９に示したように構成される場合、図１９で説明したことから、可逆復号部３０２（図２６）から供給される削減フィルタ情報には、対象クラスの採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1、不適合クラスのタップ係数w(c)、並びに、クラスフラグが含まれる。
【０５７６】
図３０において、画像変換装置３３１は、タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、並びに、削減数決定部３６１、及び、係数再構成部３６２を有する。
【０５７７】
タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、並びに、削減数決定部３６１、及び、係数再構成部３６２は、図２０のタップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、並びに、削減数決定部２２１、及び、係数再構成部２２２とそれぞれ同様に構成され、画像変換装置３３１では、図２０の画像変換装置１３３と同様の処理が行われるので、説明を省略する。
【０５７８】
図３１は、図２７の画像変換装置３３１の第４の構成例を示すブロック図である。
【０５７９】
すなわち、図３１は、削減装置１３２が図２１に示したように構成される場合の画像変換装置３３１の構成例を示している。
【０５８０】
削減装置１３２が図２１に示したように構成される場合、図２１で説明したことから、可逆復号部３０２（図２６）から供給される削減フィルタ情報には、採用削減係数W'(c)及び採用変換係数A'-1が含まれる。
【０５８１】
図３１において、画像変換装置３３１は、タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、並びに、削減数決定部３６１、及び、係数再構成部３７１を有する。
【０５８２】
タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、並びに、削減数決定部３６１、及び、係数再構成部３７１は、図２２のタップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、並びに、削減数決定部２２１、及び、係数再構成部２３１とそれぞれ同様に構成され、画像変換装置３３１では、図２２の画像変換装置１３３と同様の処理が行われるので、説明を省略する。
【０５８３】
＜復号処理＞
【０５８４】
図３２は、図２６の復号装置１２の復号処理の例を説明するフローチャートである。
【０５８５】
復号処理では、ステップＳ７１において、蓄積バッファ３０１は、符号化装置１１から伝送されてくる符号化データを一時蓄積し、適宜、可逆復号部３０２に供給して、処理は、ステップＳ７２に進む。
【０５８６】
ステップＳ７２では、可逆復号部３０２は、蓄積バッファ３０１から供給される符号化データを受け取って復号し、その復号により得られる量子化係数を、逆量子化部３０３に供給する。
【０５８７】
また、可逆復号部３０２は、符号化データの復号により、符号化情報や削減フィルタ情報が得られた場合、必要な符号化情報を、イントラ予測部３１２や動き予測補償部３１３その他の必要なブロックに供給する。
【０５８８】
さらに、可逆復号部３０２は、削減フィルタ情報を、クラス分類適応フィルタ３０６に供給する。
【０５８９】
その後、処理は、ステップＳ７２からステップＳ７３に進み、クラス分類適応フィルタ３０６は、可逆復号部３０２から削減フィルタ情報が供給されたかどうかを判定する。
【０５９０】
ステップＳ７３において、削減フィルタ情報が供給されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ７４をスキップして、ステップＳ７５に進む。
【０５９１】
また、ステップＳ７３において、削減フィルタ情報が供給されたと判定された場合、処理は、ステップＳ７４に進み、画像変換装置３３１（図２８ないし図３１）が、可逆復号部３０２からの削減フィルタ情報を取得する。さらに、画像変換装置３３１は、削減フィルタ情報からタップ係数(w'(c))を再構成し、係数取得部３４３に記憶されたタップ係数（クラス分類適応処理に用いられるタップ係数）を、削減フィルタ情報から再構成されたタップ係数に更新する。
【０５９２】
そして、処理は、ステップＳ７４からステップＳ７５に進み、予測復号処理が行われ、復号処理は終了する。
【０５９３】
図３３は、図３２のステップＳ７５の予測復号処理の例を説明するフローチャートである。
【０５９４】
ステップＳ８１において、逆量子化部３０３は、可逆復号部３０２からの量子化係数を逆量子化し、その結果得られる直交変換係数を、逆直交変換部３０４に供給して、処理は、ステップＳ８２に進む。
【０５９５】
ステップＳ８２では、逆直交変換部３０４は、逆量子化部３０３からの直交変換係数を逆直交変換し、その結果得られる残差を、演算部３０５に供給して、処理は、ステップＳ８３に進む。
【０５９６】
ステップＳ８３では、イントラ予測部３１２又は動き予測補償部３１３が、フレームメモリ３１０から選択部３１１を介して供給される参照画像、及び、可逆復号部３０２から供給される符号化情報を用いて、予測画像を生成する予測処理を行う。そして、イントラ予測部３１２又は動き予測補償部３１３は、予測処理により得られる予測画像を、選択部３１４に供給し、処理は、ステップＳ８３からステップＳ８４に進む。
【０５９７】
ステップＳ８４では、選択部３１４は、イントラ予測部３１２又は動き予測補償部３１３から供給される予測画像を選択し、演算部３０５に供給して、処理は、ステップＳ８５に進む。
【０５９８】
ステップＳ８５では、演算部３０５は、逆直交変換部３０４からの残差と、選択部３１４からの予測画像を加算することにより、復号途中画像を生成する。そして、演算部３０５は、復号途中画像を、クラス分類適応フィルタ３０６、又は、フレームメモリ３１０に供給して、処理は、ステップＳ８５からステップＳ８６に進む。
【０５９９】
演算部３０５からクラス分類適応フィルタ３０６に、復号途中画像が供給される場合、ステップＳ８６において、クラス分類適応フィルタ３０６は、演算部３０５からの復号途中画像に、ILFの処理としてのクラス分類適応処理（クラス分類適応フィルタ処理）を施す。復号途中画像に、クラス分類適応処理が施されることにより、符号化装置１１の場合と同様に、復号途中画像をILFでフィルタリングする場合よりも元画像に近いフィルタ後画像が求められる。
【０６００】
クラス分類適応フィルタ３０６は、クラス分類適応処理により得られるフィルタ後画像を、並べ替えバッファ３０７及びフレームメモリ３１０に供給して、処理は、ステップＳ８６からステップＳ８７に進む。
【０６０１】
ステップＳ８７では、並べ替えバッファ３０７は、演算部３０５から供給される復号途中画像、又は、クラス分類適応フィルタ３０６から供給されるフィルタ後画像を、復号画像として一時記憶する。さらに、並べ替えバッファ３０７は、記憶した復号画像を、表示順に並べ替えて、D/A変換部３０８に供給し、処理は、ステップＳ８７からステップＳ８８に進む。
【０６０２】
ステップＳ８８では、D/A変換部３０８は、並べ替えバッファ３０７からの復号画像をD/A変換し、処理は、ステップＳ８９に進む。D/A変換後の復号画像は、図示せぬディスプレイに出力されて表示される。
【０６０３】
ステップＳ８９では、フレームメモリ３１０は、演算部３０５から供給される復号途中画像、又は、クラス分類適応フィルタ３０６から供給されるフィルタ後画像を、復号画像として記憶し、復号処理は終了する。フレームメモリ３１０に記憶された復号画像は、ステップＳ８３の予測処理で、予測画像を生成する元となる参照画像として使用される。
【０６０４】
図３４は、図３３のステップＳ８６で行われるクラス分類適応処理の例を説明するフローチャートである。
【０６０５】
クラス分類適応フィルタ３０６の画像変換装置３３１（図２８ないし図３１）では、ステップＳ９１において、タップ選択部３４１が、演算部３０５から供給される復号途中画像（としてのブロック）の画素のうちの、まだ、注目画素とされていない画素の１つを、注目画素として選択し、処理は、ステップＳ９２に進む。
【０６０６】
ステップＳ９２において、タップ選択部３４１が、演算部３０５から供給される復号途中画像から、注目画素についての予測タップとする画素を選択する。そして、タップ選択部３４１は、予測タップを、予測演算部３４４に供給し、処理は、ステップＳ９２からステップＳ９３に進む。
【０６０７】
ステップＳ９３では、クラス分類部３４２は、注目画素のクラス分類を行い、その結果得られる注目画素のクラスを、係数取得部３４３に供給して、処理は、ステップＳ９４に進む。
【０６０８】
ステップＳ９４では、係数取得部３４３は、記憶しているタップ係数から、クラス分類部３４２から供給されるクラスのタップ係数を取得し、予測演算部３４４に供給して、処理は、ステップＳ９５に進む。
【０６０９】
ここで、係数取得部３４３（図２８ないし図３１）が記憶するタップ係数は、図３２のステップＳ７４において、可逆復号部３０２からの削減フィルタ情報から再構成されるタップ係数に更新されている。
【０６１０】
ステップＳ９５では、予測演算部３４４は、タップ選択部３４１からの予測タップと、係数取得部３４３からのタップ係数とを用いて、式（１）予測演算を行う。これにより、予測演算部３４４は、注目画素に対応する元画像の対応画素の画素値の予測値を、フィルタ後画像の画素値として求め、処理は、ステップＳ９６に進む。
【０６１１】
ステップＳ９６では、タップ選択部３４１が、演算部３０５からの復号途中画像（としてのブロック）の画素の中に、まだ、注目画素としていない画素があるかどうかを判定する。ステップＳ９６において、まだ、注目画素としていない画素があると判定された場合、処理は、ステップＳ９１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０６１２】
また、ステップＳ９６において、まだ、注目画素とされていない画素がないと判定された場合、処理は、ステップＳ９７に進み、予測演算部３４４は、演算部３０５からの復号途中画像（としてのブロック）に対して得られた画素値で構成されるフィルタ後画像を、並べ替えバッファ３０７及びフレームメモリ３１０（図２６）に供給する。そして、クラス分類適応処理は終了され、処理はリターンする。
【０６１３】
以上のように、符号化装置１１は、例えば、主成分分析により、クラスごとのタップ係数を、そのクラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の低次元空間に射影した削減係数に変換して、復号装置１２に伝送する。タップ係数を削減係数に返還するにあたっては、タップ係数に対する影響が小さい高次の主成分得点を０とすることにより、タップ係数を変換した削減係数のデータ量が減らされる。
【０６１４】
したがって、圧縮効率を適切に向上させることができる。すなわち、フィルタ後画像（ひいては、参照画像や復号画像）の画質として、十分な画質を維持しながら、圧縮効率を向上させることができる。
【０６１５】
なお、図９の符号化装置１１の第１の構成例では、クラス分類適応処理によって、ILF、すなわち、DF，SAO、及び、ALFのすべての処理を行うこととしたが、クラス分類適応処理では、ILFのすべてではなく、DF，SAO、及び、ALFのうちの１つ又は２つの処理を行うことができる。図２６の復号装置１２の第１の構成例、並びに、後述する符号化装置１１及び復号装置１２の他の構成例でも、同様である。
【０６１６】
＜符号化装置１１の第２の構成例＞
【０６１７】
図３５は、図１の符号化装置１１の第２の構成例を示すブロック図である。
【０６１８】
なお、図中、図９の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０６１９】
図３５において、符号化装置１１は、A/D変換部１０１ないし演算部１１０、フレームメモリ１１２ないしレート制御部１１７、及び、クラス分類適応フィルタ５１１を有する。
【０６２０】
したがって、図３５の符号化装置１１は、A/D変換部１０１ないし演算部１１０、及び、フレームメモリ１１２ないしレート制御部１１７を有する点で、図９の場合と共通する。
【０６２１】
但し、図３５の符号化装置１１は、クラス分類適応フィルタ１１１に代えて、クラス分類適応フィルタ５１１を有する点で、図９の場合と相違する。
【０６２２】
クラス分類適応フィルタ５１１は、クラス分類適応処理を行うことにより、ILFとして機能するフィルタで、クラス分類適応処理によって、ILF処理を行う点で、クラス分類適応フィルタ１１１と共通する。
【０６２３】
但し、クラス分類適応フィルタ５１１では、クラスごとのタップ係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報を生成する削減処理において、１クラス分の種係数が、削減フィルタ情報として生成される点で、クラス分類適応フィルタ５１１は、クラス分類適応フィルタ１１１と相違する。
【０６２４】
さらに、クラス分類適応フィルタ５１１は、削減フィルタ情報としての１クラス分の種係数を用いて得られるクラスごとのタップ係数を用いてクラス分類適応処理を行う点で、クラス分類適応フィルタ１１１と相違する。
【０６２５】
すなわち、クラス分類適応フィルタ５１１は、削減フィルタ情報としての１クラス分の種係数から、クラスごとのタップ係数（必要なクラスのタップ係数）を生成する点で、クラス分類適応フィルタ１１１と相違する。
【０６２６】
＜クラス分類適応フィルタ５１１の構成例＞
【０６２７】
図３６は、図３５のクラス分類適応フィルタ５１１の構成例を示すブロック図である。
【０６２８】
なお、図中、図１０のクラス分類適応フィルタ１１１の場合と共通する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０６２９】
図３６において、クラス分類適応フィルタ５１１は、学習装置１３１、削減装置５３１、及び、画像変換装置５３２を有する。
【０６３０】
したがって、クラス分類適応フィルタ５１１は、学習装置１３１を有する点で、図１０のクラス分類適応フィルタ１１１と共通する。
【０６３１】
但し、クラス分類適応フィルタ５１１は、削減装置１３２及び画像変換装置１３３に代えて、削減装置５３１及び画像変換装置５３２がそれぞれ設けられている点で、図１０のクラス分類適応フィルタ１１１と相違する。
【０６３２】
削減装置５３１には、学習装置１３１がタップ係数学習を行うことにより得られるクラスごとのタップ係数が供給される。
【０６３３】
削減装置５３１は、学習装置１３１からのクラスごとのタップ係数のデータ量を削減する削減処理を行い、その削減処理により、クラスごとのタップ係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報を生成する。
【０６３４】
すなわち、削減装置５３１は、学習装置１３１からのクラスごとのタップ係数から、そのクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる１クラス分の種係数を生成し、削減フィルタ情報に含めて、画像変換装置５３２及び可逆符号化部１０６（図３５）に供給する。
【０６３５】
画像変換装置５３２は、削減装置５３１からの削減フィルタ情報に含まれる１クラス分の種係数からクラスごとのタップ係数（又は注目画素のクラスのタップ係数）を再構成する。
【０６３６】
さらに、画像変換装置５３２は、復号途中画像を第１の画像として、削減フィルタ情報から再構成したクラスごとのタップ係数を用いたクラス分類適応処理による画像変換を行うことで、第１の画像としての復号途中画像を、元画像に相当する第２の画像としてのフィルタ後画像に変換して（フィルタ後画像を生成して）、フレームメモリ１１２（図３５）に供給する。
【０６３７】
なお、削減装置５３１では、図１０の削減装置１３２と同様に、コピー情報を生成することができる。
【０６３８】
また、削減装置５３１では、クラスごとのタップ係数のデータ量を削減する削減方法として、クラスごとのタップ係数を種係数に変換する方法を採用する。
【０６３９】
以下、クラスごとのタップ係数を種係数に変換することにより、タップ係数のデータ量を削減する削減方法（以下、種係数利用型削減法ともいう）について説明する。
【０６４０】
＜種係数利用型削減法＞
【０６４１】
図３７は、種係数利用型削減法の概要を説明する図である。
【０６４２】
ここで、例えば、図５ないし図８で説明したように、クラスcごとのタップ係数w(c,n)をパラメータzとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を求めることを、種係数化ともいう。
【０６４３】
種係数利用型削減法では、種係数化によって、クラスcごとのタップ係数w(c,n)を種係数に変換することで、タップ係数w(c,n)のデータ量が削減される。
【０６４４】
ここで、図５ないし図８で説明した種係数化では、パラメータzが取り得る複数の値それぞれに対して、教師データと生徒データとのセット（以下、学習データセットともいう）を用意し、その複数の値それぞれの学習データセットを用いて、クラスごとのタップ係数w(c,n)を、パラメータzとの所定の演算により求めるのに用いられるクラスごとの種係数が求められる。
【０６４５】
いま、図５ないし図８で説明したように、パラメータzが取り得る複数の値それぞれに対する学習データセットを用いて、クラスごとの種係数を求める種係数化を、クラス別種係数化ともいい、クラス別種係数化で求められるクラスごとの種係数を、クラス別種係数ともいうこととする。
【０６４６】
式（９）に示したように、M個の種係数β1,n，β2,n，・・・，βM,nを用いて、クラスcのn番目のタップ係数w(c,n)を求める場合、クラス別種係数としては、式（９）のM個の種係数β1,n，β2,n，・・・，βM,nが、クラスごとに存在する。
【０６４７】
したがって、クラス別種係数は、クラスc、タップ係数w(c,n)の順番n、及び、クラス別種係数の順番mを引数とする変数β(c,n,m)で表すことができる。クラス別種係数β(c,n,m)は、クラスcのn番目のタップ係数w(c,n)を求めるのに用いるm番目の種係数である。
【０６４８】
クラス別種係数β(c,n,m)を用いて、タップ係数w(c,n)を求める場合、クラスcのn番目のタップ係数w(c,n)は、クラスcのM個のクラス別種係数β(c,n,1),β(c,n,2),...,β(c,n,M)を用いて、例えば、式（９）に対応する式w(c,n)＝Σ（β(c,n,m)×zm-1）に従って求めることができる。Σは、mを１ないしMに代えてのサメーションを表す。
【０６４９】
クラス別種係数β(c,n,m)は、クラスcごとに存在するので、そのデータ量は、クラス数Cに比例するデータ量となる。また、クラス別種係数β(c,n,m)は、１クラスのタップ係数w(c,n)の順番nごとに存在し、そのデータ量は、１クラス分のタップ係数w(c,n)の数Nに比例するデータ量となる、ということもできる。
【０６５０】
あるクラスcのタップ係数w(c,n)の１つの順番nについては、クラス別種係数β(c,n,m)は、β(c,n,1)，β(c,n,2)，．．．，β(c,n,M)のM個だけ存在する。
【０６５１】
種係数利用型削減法では、種係数化によって、クラスcごとのタップ係数w(c,n)を、パラメータzとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数が求められる点で、種係数利用型削減法は、クラス別種係数β(c,n,m)を求めるクラス別種係数化と共通する。
【０６５２】
但し、種係数利用型削減法では、クラスcごとのタップ係数w(c,n)を求めるのに、種係数とともに用いられるパラメータzがクラスcを表す点で、種係数利用型削減法は、クラス別種係数化と相違する。
【０６５３】
そのため、種係数利用型削減法で用いられる種係数化（以下、削減種係数化ともいう）では、クラスcをパラメータzとして、クラス1,2,...,Cそれぞれのタップ係数w(1,n),w(2,n),...,w(C,n)を、パラメータzとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数が求められる。
【０６５４】
いま、所定の演算として、例えば、式（９）を採用することとすると、削減種係数化では、タップ係数w(c,n)の順番n、及び、削減種係数の順番mを引数とする変数β(n,m)で表される種係数（以下、削減種係数ともいう）が求められる。
【０６５５】
すなわち、削減種係数化では、例えば、タップ係数w(c,n)の順番nについてのM個の削減種係数β(n,1),β(n,2),...,β(n,M)を用いて、式（９）に対応する式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）（Σは、mを１ないしMに代えてのサメーションを表す）に従って求められるクラスcのn番目のタップ係数w(c,n)の予測値と、そのタップ係数w(c,n)の真値との誤差を統計的に最小にする削減種係数β(n,m)が、最小自乗法等によって求められる。
【０６５６】
いま、図３７に示すように、クラスcと、そのクラスcの、あるn番目のタップ係数w(c,n)とを軸とする平面であるクラス対タップ係数平面に、クラス1,2,...,Cそれぞれのn番目のタップ係数w(1,n),w(2,n),...w(C,n)を表す係数点をプロットすると、式（９）に対応する式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）は、タップ係数w(1,n),w(2,n),...w(C,n)を表す係数点を近似する近似曲線を表す。
【０６５７】
削減種係数化では、タップ係数w(c,n)の順番nごとに、その順番nのタップ係数w(c,n)を、クラスcを表すパラメータzとの所定の演算により求めるのに用いられる削減種係数β(n,m)が求められる。
【０６５８】
したがって、削減種係数β(n,m)は、１クラスのタップ係数w(c,n)の順番nごとに存在し、そのデータ量は、１クラス分のタップ係数w(c,n)の数Nに比例するデータ量となる。タップ係数w(c,n)の１つの順番nについては、削減種係数β(n,m)は、β(n,1)，β(n,2)，．．．，β(n,M)のM個だけ存在する。
【０６５９】
但し、削減種係数β(n,m)は、クラスcをパラメータzとして、タップ係数(c,n)を求めるのに用いられるため、クラスcごとには存在しない。言い換えれば、削減種係数β(n,m)は、１クラス分だけ存在する。
【０６６０】
図３７では、１クラスのタップ係数として、２５個のタップ係数w(c,1),w(c,2),...,w(c,25)が存在しており、削減種係数β(n,m)は、その２５個のタップ係数w(c,n)の順番nごとに存在している。そして、タップ係数w(c,n)の１つの順番nについては、削減種係数β(n,m)は、β(n,1)，β(n,2)，β(n,3)，β(n,4)のM=4個だけ存在している。
【０６６１】
かかる削減種係数β(n,m)よれば、クラスcのn番目のタップ係数w(c,n)は、そのクラスcを表すパラメータzを用いて、式（９）に対応する３次式w(c,n)＝β(n,1)＋β(n,2)×c＋β(n,3)×c2＋β(n,4)×c3に従って求められる。
【０６６２】
種係数利用型削減法において、削減種係数化により求められる削減種係数β(n,m)は、クラスcを表すパラメータzとの所定の演算によりタップ係数w(c,n)が求められる点で、学習データセットに応じて異なるパラメータzとの所定の演算によりタップ係数が求められるクラス別種係数β(c,n,m)と相違する。
【０６６３】
さらに、削減種係数β(n,m)は、クラスcごとには存在せず、１クラス分の係数である。
【０６６４】
これに対して、クラス別種係数β(c,n,m)は、クラスcごとに存在し、クラス数C分の係数である。
【０６６５】
したがって、ある順番nのタップ係数w(c,n)を求めるのに用いられる種係数の個数Mが、削減種係数β(n,m)とクラス別種係数β(c,n,m)とで同一であれば、削減種係数β(n,m)は、１クラス分の係数であるので、クラス数C分の係数であるクラス別種係数β(c,n,m)に比較して、データ量が1/Cになる。
【０６６６】
また、削減種係数β(n,m)のデータ量は、N×Mに比例し、タップ係数w(c,n)のデータ量は、C×Nに比例するので、削減種係数β(n,m)のデータ量は、タップ係数w(c,n)のデータ量のM/Cになる。したがって、種係数利用型削減法によれば、タップ係数w(c,n)のクラス数Cが大であるほど、圧縮効率を向上させることができる。
【０６６７】
さらに、種係数利用型削減法によれば、タップ係数w(c,n)の順番nごとの削減種係数β(n,1)，β(n,2)，．．．，β(n,M)の数Mを小にするほど、圧縮効率を向上させることができる。
【０６６８】
但し、タップ係数w(c,n)の順番nごとの削減種係数β(n,1)，β(n,2)，．．．，β(n,M)の数Mを小にしすぎると、式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）で表される近似曲線がタップ係数w(c,n)（を表す係数点）を近似する近似精度が低下し、フィルタ後画像（ひいては、復号画像）の画質が低下することがある。
【０６６９】
そこで、タップ係数w(c,n)の順番nごとの削減種係数β(n,1)ないしβ(n,M)の数Mは、削減数Pの決定する最適化法や取得可能情報利用法と同様に決定することができる。
【０６７０】
すなわち、タップ係数w(c,n)の順番nごとの削減種係数β(n,1)ないしβ(n,M)の数Mは、例えば、RDコストを最良にするように決定することができる。また、タップ係数w(c,n)の順番nごとの削減種係数β(n,1)ないしβ(n,M)の数Mは、取得可能情報に応じて決定することができる。
【０６７１】
タップ係数w(c,n)の順番nごとの削減種係数β(n,1)ないしβ(n,M)の数Mを、取得可能情報に応じて決定する場合、取得可能情報としての、例えば、全画面の量子化パラメータQPの平均値が小であるほど、数Mを大きい値に決定することができる。また、取得可能情報としての、例えば、符号化データのビットレートが大であるほど、数Mを大きい値に決定することができる。さらに、取得可能情報としての、例えば、復号途中画像の画像特徴量の１つである全画面の周波数帯域が大であるほど、数Mを大きい値に決定することができる。
【０６７２】
＜削減装置５３１の構成例＞
【０６７３】
図３８は、図３６の削減装置５３１の構成例を示すブロック図である。
【０６７４】
図３８において、削減装置５３１は、足し込み部５４１及び係数算出部５４２を有する。
【０６７５】
足し込み部５４１及び係数算出部５４２は、図８の足し込み部９２及び係数算出部９３とそれぞれ同様の処理を行う。
【０６７６】
但し、図８の足し込み部９２は、パラメータ生成部７１（図６）から供給されるパラメータz（に対応する変数tm）やタップ係数wnを対象とした足し込みを、クラスごとに行うが、足し込み部５４１は、パラメータzとして、クラス1,2,...,Cを採用し、そのパラメータzや各クラス1,2,...,Cのn番目のタップ係数w(1,n),w(2,n),...,w(C,n)を対象とした足し込みを、タップ係数w(c,n)の順番nごとに行い、その足し込みにより得られる正規方程式を、係数算出部５４２に供給する。
【０６７７】
係数算出部５４２は、足し込み部５４１からの正規方程式を解くことで、タップ係数w(c,n)の順番nごとに、クラスcをパラメータzとして用いてタップ係数w(c,n)を求めるのに用いられる種係数（削減種係数）β(1,n),β(2,n),...,β(M,n)を求める。
【０６７８】
係数算出部５４２で求められた種係数β(m,n)は、削減フィルタ情報に含められ、画像変換装置５３２（図３６）及び可逆符号化部１０６（図３５）に供給される。
【０６７９】
＜画像変換装置５３２の構成例＞
【０６８０】
図３９は、図３６の画像変換装置５３２の構成例を示すブロック図である。
【０６８１】
なお、図中、図１６の画像変換装置１３３と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０６８２】
図３９において、画像変換装置５３２は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４、及び、係数再構成部５６１を有する。
【０６８３】
したがって、画像変換装置５３２は、タップ選択部１７１ないし予測演算部１７４を有する点で、図１６の画像変換装置１３３と共通する。
【０６８４】
但し、画像変換装置５３２は、係数再構成部１７５に代えて、係数再構成部５６１が設けられている点で、図１６の画像変換装置１３３と相違する。
【０６８５】
係数再構成部５６１には、削減装置５３１（図３６）から、削減フィルタ情報が供給される。
【０６８６】
係数再構成部５６１は、削減フィルタ情報に含まれる種係数（削減種係数）β(m,n)を用いて、クラスcを表すパラメータzとの式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）に従った演算を行うことにより、クラスcごとのタップ係数w(c,n)を再構成し、係数取得部１７３に供給する。
【０６８７】
係数取得部１７３では、係数再構成部５６１から、種係数β(m,n)から再構成されたクラスごとのタップ係数w(c,n)が供給されると、そのクラスごとのタップ係数w(c,n)によって、記憶しているタップ係数が更新される。
【０６８８】
＜符号化処理＞
【０６８９】
図４０は、図３６の符号化装置１１の符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【０６９０】
ステップＳ１１１において、学習装置１３１（図３６）は、ステップＳ１１（図２３）と同様に、現在のタイミングが、タップ係数を更新する更新タイミングであるかどうかを判定し、更新タイミングでないと判定した場合、処理は、ステップＳ１１２ないしＳ１１５をスキップして、ステップＳ１１６に進む。
【０６９１】
また、ステップＳ１１１において、現在のタイミングが、タップ係数の更新タイミングであると判定された場合、処理は、ステップＳ１１２に進み、学習装置１３１は、ステップＳ１２（図２３）と同様に、タップ係数学習を行い、クラスごとのタップ係数を求める。
【０６９２】
そして、学習装置１３１は、タップ係数学習により得られたクラスごとのタップ係数を、削減装置５３１に供給し、処理は、ステップＳ１１２からステップＳ１１３に進む。
【０６９３】
ステップＳ１１３では、削減装置５３１（図３６）は、例えば、種係数利用型削減法により、学習装置１３１からのタップ係数のデータ量を削減した削減フィルタ情報を生成し、画像変換装置５３２、及び、可逆符号化部１０６（図３５）に供給する。
【０６９４】
すなわち、削減装置５３１は、学習装置１３１からのクラスごとのタップ係数w(c,n)の削減種係数化によって、クラスごとのタップ係数w(c,n)を、クラスcをパラメータzとする削減種係数β(m,n)に変換し、その削減種係数β(m,n)を含む削減フィルタ情報を生成する。そして、削減装置５３１は、削減フィルタ情報を、画像変換装置５３２、及び、可逆符号化部１０６に供給する。
【０６９５】
その後、処理は、ステップＳ１１３からステップＳ１１４に進み、可逆符号化部１０６（図３５）は、削減装置５３１からの削減フィルタ情報を、伝送対象に設定して、処理は、ステップＳ１１５に進む。伝送対象に設定された削減フィルタ情報は、後述するステップＳ１１６で行われる予測符号化処理において符号化データに含められて伝送される。
【０６９６】
ステップＳ１１５では、画像変換装置５３２（図３９）が、削減装置５３１からの削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)から、クラスcをパラメータzとして用い、式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）に従って、クラスごとのタップ係数(w(c,n))を再構成する。さらに、ステップＳ１１５では、画像変換装置５３２は、削減フィルタ情報から再構成されたクラスごとのタップ係数によって、係数取得部１７３に記憶されたタップ係数（クラス分類適応処理に用いられるタップ係数）を更新し、処理は、ステップＳ１１６に進む。
【０６９７】
ステップＳ１１６では、元画像の予測符号化処理が行われ、符号化処理は終了する。
【０６９８】
図４１は、図４０のステップＳ１１６の予測符号化処理の例を説明するフローチャートである。
【０６９９】
予測符号化処理では、ステップＳ１３１ないしＳ１４６において、図２４のステップＳ３１ないしＳ４６とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０７００】
なお、ステップＳ１４２において、クラス分類適応フィルタ５１１は、図２４のステップＳ４２と同様に、演算部１１０からの復号途中画像に、ILFの処理としてのクラス分類適応処理を施す。ステップＳ１４２のクラス分類適応処理は、図２５で説明したクラス分類適応処理と同様であるが、予測演算部１７４（図３９）の予測演算は、直前に行われた図４０のステップＳ１１５において削減装置５３１からの削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)から再構成されたタップ係数w(c,n)を用いて行われる。
【０７０１】
さらに、ステップＳ１４４では、可逆符号化部１０６は、図２４のステップＳ４４と同様に、量子化係数、符号化情報、及び、削減フィルタ情報を符号化するが、その削減フィルタ情報には、直前に行われた図４０のステップＳ１１３で得られた削減種係数β(m,n)が含まれる。
【０７０２】
＜復号装置１２の第２の構成例＞
【０７０３】
図４２は、図１の復号装置１２の第２の構成例を示すブロック図である。
【０７０４】
なお、図中、図２６の場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０７０５】
図４２において、復号装置１２は、蓄積バッファ３０１、可逆復号部３０２、逆量子化部３０３、逆直交変換部３０４、演算部３０５、並べ替えバッファ３０７、及び、D/A変換部３０８を有する。また、復号装置１２は、フレームメモリ３１０、選択部３１１、イントラ予測部３１２、動き予測補償部３１３、選択部３１４、及び、クラス分類適応フィルタ６１１を有する。
【０７０６】
したがって、図４２の復号装置１２は、蓄積バッファ３０１ないし演算部３０５、並べ替えバッファ３０７ないしD/A変換部３０８、及び、フレームメモリ３１０ないし選択部３１４を有する点で、図２６の場合と共通する。
【０７０７】
但し、復号装置１２は、クラス分類適応フィルタ３０６に代えて、クラス分類適応フィルタ６１１が設けられている点で、図２６の場合と相違する。
【０７０８】
図４２の復号装置１２は、図３５の符号化装置１１から伝送されてくる符号化データを復号する。
【０７０９】
したがって、可逆復号部３０２からクラス分類適応フィルタ６１１に供給される削減フィルタ情報には、削減種係数β(m,n)が含まれる。
【０７１０】
クラス分類適応フィルタ６１１は、クラス分類適応処理を行うことにより、ILFとして機能するフィルタで、クラス分類適応処理によって、ILF処理を行う点で、図２６のクラス分類適応フィルタ３０６と共通する。
【０７１１】
但し、クラス分類適応フィルタ６１１は、削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)から、クラスごとのタップ係数w(c,n)を再構成し、そのクラスごとのタップ係数w(c,n)を用いてクラス分類適応処理を行う点で、クラス分類適応フィルタ３０６と相違する。
【０７１２】
＜クラス分類適応フィルタ６１１の構成例＞
【０７１３】
図４３は、図４２のクラス分類適応フィルタ６１１の構成例を示すブロック図である。
【０７１４】
図４３において、クラス分類適応フィルタ６１１は、画像変換装置６３１を有する。
【０７１５】
画像変換装置６３１には、演算部３０５（図４２）から復号途中画像が供給されるとともに、可逆復号部３０２から削減フィルタ情報が供給される。
【０７１６】
画像変換装置６３１は、図３６の画像変換装置５３２と同様に、可逆復号部３０２からの削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)から、クラスcをパラメータzとして用いてクラスごとのタップ係数w(c,n)を再構成する。そして、画像変換装置６３１は、やはり、図３６の画像変換装置５３２と同様に、復号途中画像を第１の画像として、クラスごとのタップ係数w(c,n)を用いたクラス分類適応処理による画像変換を行うことで、第１の画像としての復号途中画像を、元画像に相当する第２の画像としてのフィルタ後画像に変換して（フィルタ後画像を生成して）、並べ替えバッファ３０７及びフレームメモリ３１０（図４２）に供給する。
【０７１７】
＜画像変換装置６３１の構成例＞
【０７１８】
図４４は、図４３の画像変換装置６３１の構成例を示すブロック図である。
【０７１９】
なお、図中、図２８の画像変換装置３３１と共通する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０７２０】
図４４において、画像変換装置６３１は、タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４、及び、係数再構成部６４１を有する。
【０７２１】
したがって、図４４の画像変換装置６３１は、タップ選択部３４１ないし予測演算部３４４を有する点で、図２８の画像変換装置３３１と共通する。
【０７２２】
但し、図４４の画像変換装置６３１は、係数再構成部３４５に代えて、係数再構成部６４１を有する点で、図２８の画像変換装置３３１と相違する。
【０７２３】
係数再構成部６４１には、可逆復号部３０２（図４２）から削減フィルタ情報が供給される。
【０７２４】
係数再構成部６４１は、図３９の係数再構成部５６１と同様に、可逆復号部３０２からの削減フィルタ情報からクラスごとのタップ係数を再構成する。
【０７２５】
すなわち、係数再構成部６４１は、削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)を用いて、クラスcを表すパラメータzとの式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）に従った演算を行うことにより、クラスごとのタップ係数w(c,n)を再構成し、係数取得部３４３に供給する。
【０７２６】
＜復号処理＞
【０７２７】
図４５は、図４２の復号装置１２の復号処理の例を説明するフローチャートである。
【０７２８】
復号処理では、ステップＳ１７１ないしＳ１７３において、図３２のステップＳ７１ないしＳ７３とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０７２９】
そして、ステップＳ１７３において、可逆復号部３０２からクラス分類適応フィルタ６１１に削減フィルタ情報が供給されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ１７４をスキップして、ステップＳ１７５に進む。
【０７３０】
また、ステップＳ１７３において、可逆復号部３０２からクラス分類適応フィルタ６１１に削減フィルタ情報が供給されたと判定された場合、処理は、ステップＳ１７４に進み、クラス分類適応フィルタ６１１の画像変換装置６３１（図４４）を構成する係数再構成部６４１が、削減フィルタ情報を取得する。
【０７３１】
さらに、係数再構成部６４１は、削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)から、クラスcをパラメータzとして用い、式w(c,n)＝Σ（β(n,m)×cm-1）に従って、クラスごとのタップ係数w(c,n)を再構成する。そして、係数再構成部６４１は、削減フィルタ情報から再構成されたクラスごとのタップ係数w(c,n)によって、係数取得部３４３に記憶されたタップ係数（クラス分類適応処理に用いられるタップ係数）を更新する（上書きする）。
【０７３２】
そして、処理は、ステップＳ１７４からステップＳ１７５に進み、予測復号処理が行われ、復号処理は終了する。
【０７３３】
図４６は、図４５のステップＳ１７５の予測復号処理の例を説明するフローチャートである。
【０７３４】
予測復号処理では、ステップＳ１８１ないしＳ１８９において、図３３のステップＳ８１ないしＳ８９とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０７３５】
なお、ステップＳ１８６において、クラス分類適応フィルタ６１１は、図３３のステップＳ８６と同様に、演算部１１０からの復号途中画像に、ILFの処理としてのクラス分類適応処理を施す。ステップＳ１８６のクラス分類適応処理は、図３４で説明したクラス分類適応処理と同様であるが、予測演算部３４４（図４４）の予測演算は、直前に行われた図４５のステップＳ１７４において可逆復号部３０２からの削減フィルタ情報に含まれる削減種係数β(m,n)から再構成されたタップ係数w(c,n)を用いて行われる。
【０７３６】
＜多視点画像符号化・復号システムへの適用＞
【０７３７】
上述した一連の処理は、多視点画像符号化・復号システムに適用することができる。
【０７３８】
図４７は、多視点画像符号化方式の一例を示す図である。
【０７３９】
図４７に示されるように、多視点画像は、複数の視点（ビュー（view））の画像を含む。この多視点画像の複数のビューは、他のビューの情報を利用せずに自身のビューの画像のみを用いて符号化・復号を行うベースビューと、他のビューの情報を利用して符号化・復号を行うノンベースビューとによりなる。ノンベースビューの符号化・復号は、ベースビューの情報を利用するようにしても良いし、他のノンベースビューの情報を利用するようにしてもよい。
【０７４０】
図４７の例のような多視点画像を符号化・復号する場合、多視点画像は、視点毎に符号化される。そして、そのようにして得られた符号化データを復号する場合、各視点の符号化データは、それぞれ（すなわち視点毎に）復号される。このような各視点の符号化・復号に対して、以上の実施の形態において説明した方法を適用してもよい。このようにすることにより、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。つまり、多視点画像の場合も同様に、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０７４１】
＜多視点画像符号化・復号システム＞
【０７４２】
図４８は、上述した多視点画像符号化・復号を行う多視点画像符号化・復号システムの、多視点画像符号化装置を示す図である。
【０７４３】
図４８に示されるように、多視点画像符号化装置１０００は、符号化部１００１、符号化部１００２、及び多重化部１００３を有する。
【０７４４】
符号化部１００１は、ベースビュー画像を符号化し、ベースビュー画像符号化ストリームを生成する。符号化部１００２は、ノンベースビュー画像を符号化し、ノンベースビュー画像符号化ストリームを生成する。多重化部１００３は、符号化部１００１において生成されたベースビュー画像符号化ストリームと、符号化部１００２において生成されたノンベースビュー画像符号化ストリームとを多重化し、多視点画像符号化ストリームを生成する。
【０７４５】
図４９は、上述した多視点画像復号を行う多視点画像復号装置を示す図である。
【０７４６】
図４９に示されるように、多視点画像復号装置１０１０は、逆多重化部１０１１、復号部１０１２、及び復号部１０１３を有する。
【０７４７】
逆多重化部１０１１は、ベースビュー画像符号化ストリームとノンベースビュー画像符号化ストリームとが多重化された多視点画像符号化ストリームを逆多重化し、ベースビュー画像符号化ストリームと、ノンベースビュー画像符号化ストリームとを抽出する。復号部１０１２は、逆多重化部１０１１により抽出されたベースビュー画像符号化ストリームを復号し、ベースビュー画像を得る。復号部１０１３は、逆多重化部１０１１により抽出されたノンベースビュー画像符号化ストリームを復号し、ノンベースビュー画像を得る。
【０７４８】
例えば、このような多視点画像符号化・復号システムにおいて、多視点画像符号化装置１０００の符号化部１００１及び符号化部１００２として、以上の実施の形態において説明した符号化装置１１を適用してもよい。このようにすることにより、多視点画像の符号化においても、以上の実施の形態において説明した方法を適用することができる。すなわち、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。また例えば、多視点画像復号装置１０１０の復号部１０１２及び復号部１０１３として、以上の実施の形態において説明した復号装置１２を適用してもよい。このようにすることにより、多視点画像の符号化データの復号においても、以上の実施の形態において説明した方法を適用することができる。すなわち、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０７４９】
＜階層画像符号化・復号システムへの適用＞
【０７５０】
また、上述した一連の処理は、階層画像符号化（スケーラブル符号化）・復号システムに適用することができる。
【０７５１】
図５０は、階層画像符号化方式の一例を示す図である。
【０７５２】
階層画像符号化（スケーラブル符号化）は、画像データを、所定のパラメータについてスケーラビリティ（scalability）機能を有するように、画像を複数レイヤ化（階層化）し、レイヤ毎に符号化するものである。階層画像復号（スケーラブル復号）は、その階層画像符号化に対応する復号である。
【０７５３】
図５０に示されるように、画像の階層化においては、スケーラビリティ機能を有する所定のパラメータを基準として１の画像が複数の画像（レイヤ）に分割される。つまり、階層化された画像（階層画像）は、その所定のパラメータの値が互いに異なる複数の階層（レイヤ）の画像を含む。この階層画像の複数のレイヤは、他のレイヤの画像を利用せずに自身のレイヤの画像のみを用いて符号化・復号を行うベースレイヤと、他のレイヤの画像を利用して符号化・復号を行うノンベースレイヤ（エンハンスメントレイヤとも称する）とによりなる。ノンベースレイヤは、ベースレイヤの画像を利用するようにしても良いし、他のノンベースレイヤの画像を利用するようにしてもよい。
【０７５４】
一般的に、ノンベースレイヤは、冗長性が低減されるように、自身の画像と、他のレイヤの画像との差分画像のデータ（差分データ）により構成される。例えば、１の画像をベースレイヤとノンベースレイヤ（エンハンスメントレイヤとも称する）に２階層化した場合、ベースレイヤのデータのみで元の画像よりも低品質な画像が得られ、ベースレイヤのデータとノンベースレイヤのデータを合成することで、元の画像（すなわち高品質な画像）が得られる。
【０７５５】
このように画像を階層化することにより、状況に応じて多様な品質の画像を容易に得ることができる。例えば携帯電話のような、処理能力の低い端末に対しては、ベースレイヤ（base layer）のみの画像圧縮情報を伝送し、空間時間解像度の低い、或いは、画質の良くない動画像を再生し、テレビやパーソナルコンピュータのような、処理能力の高い端末に対しては、ベースレイヤ（base layer）に加えて、エンハンスメントレイヤ（enhancement layer）の画像圧縮情報を伝送し、空間時間解像度の高い、或いは、画質の高い動画像を再生するといったように、トランスコード処理を行うことなく、端末やネットワークの能力に応じた画像圧縮情報を、サーバから送信することが可能となる。
【０７５６】
図５０の例のような階層画像を符号化・復号する場合、階層画像は、レイヤ毎に符号化される。そして、そのようにして得られた符号化データを復号する場合、各レイヤの符号化データは、それぞれ（すなわちレイヤ毎に）復号される。このような各レイヤの符号化・復号に対して、以上の実施の形態において説明した方法を適用してもよい。このようにすることにより、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。つまり、階層画像の場合も同様に、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０７５７】
＜スケーラブルなパラメータ＞
このような階層画像符号化・階層画像復号（スケーラブル符号化・スケーラブル復号）において、スケーラビリティ（scalability）機能を有するパラメータは、任意である。例えば、空間解像度をそのパラメータとしてもよい（spatial scalability）。このスペーシャルスケーラビリティ（spatial scalability）の場合、レイヤ毎に画像の解像度が異なる。
【０７５８】
また、このようなスケーラビリティ性を持たせるパラメータとして、他には、例えば、時間解像度を適用しても良い（temporal scalability）。このテンポラルスケーラビリティ（temporal scalability）の場合、レイヤ毎にフレームレートが異なる。
【０７５９】
さらに、このようなスケーラビリティ性を持たせるパラメータとして、例えば、信号雑音比（SNR（Signal to Noise ratio））を適用しても良い（SNR scalability）。このSNRスケーラビリティ（SNR scalability）の場合、レイヤ毎にSN比が異なる。
【０７６０】
スケーラビリティ性を持たせるパラメータは、上述した例以外であっても、もちろんよい。例えば、ベースレイヤ（base layer）が８ビット（bit）画像よりなり、これにエンハンスメントレイヤ（enhancement layer）を加えることにより、10ビット（bit）画像が得られるビット深度スケーラビリティ（bit-depth scalability）がある。
【０７６１】
また、ベースレイヤ（base layer）が4:2:0フォーマットのコンポーネント画像よりなり、これにエンハンスメントレイヤ（enhancement layer）を加えることにより、4:2:2フォーマットのコンポーネント画像が得られるクロマスケーラビリティ（chroma scalability）がある。
【０７６２】
＜階層画像符号化・復号システム＞
【０７６３】
図５１は、上述した階層画像符号化・復号を行う階層画像符号化・復号システムの、階層画像符号化装置を示す図である。
【０７６４】
図５１に示されるように、階層画像符号化装置１０２０は、符号化部１０２１、符号化部１０２２、及び多重化部１０２３を有する。
【０７６５】
符号化部１０２１は、ベースレイヤ画像を符号化し、ベースレイヤ画像符号化ストリームを生成する。符号化部１０２２は、ノンベースレイヤ画像を符号化し、ノンベースレイヤ画像符号化ストリームを生成する。多重化部１０２３は、符号化部１０２１において生成されたベースレイヤ画像符号化ストリームと、符号化部１０２２において生成されたノンベースレイヤ画像符号化ストリームとを多重化し、階層画像符号化ストリームを生成する。
【０７６６】
図５２は、上述した階層画像復号を行う階層画像復号装置を示す図である。
【０７６７】
図５２に示されるように、階層画像復号装置１０３０は、逆多重化部１０３１、復号部１０３２、及び復号部１０３３を有する。
【０７６８】
逆多重化部１０３１は、ベースレイヤ画像符号化ストリームとノンベースレイヤ画像符号化ストリームとが多重化された階層画像符号化ストリームを逆多重化し、ベースレイヤ画像符号化ストリームと、ノンベースレイヤ画像符号化ストリームとを抽出する。復号部１０３２は、逆多重化部１０３１により抽出されたベースレイヤ画像符号化ストリームを復号し、ベースレイヤ画像を得る。復号部１０３３は、逆多重化部１０３１により抽出されたノンベースレイヤ画像符号化ストリームを復号し、ノンベースレイヤ画像を得る。
【０７６９】
例えば、このような階層画像符号化・復号システムにおいて、階層画像符号化装置１０２０の符号化部１０２１及び符号化部１０２２として、以上の実施の形態において説明した符号化装置１１を適用してもよい。このようにすることにより、階層画像の符号化においても、以上の実施の形態において説明した方法を適用することができる。すなわち、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。また例えば、階層画像復号装置１０３０の復号部１０３２及び復号部１０３３として、以上の実施の形態において説明した復号装置１２を適用してもよい。このようにすることにより、階層画像の符号化データの復号においても、以上の実施の形態において説明した方法を適用することができる。すなわち、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０７７０】
＜コンピュータ＞
【０７７１】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここでコンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等が含まれる。
【０７７２】
図５３は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０７７３】
図５３に示されるコンピュータ１１００において、CPU（Central Processing Unit）１１０１、ROM（Read Only Memory）１１０２、RAM（Random Access Memory）１１０３は、バス１１０４を介して相互に接続されている。
【０７７４】
バス１１０４にはまた、入出力インタフェース１１１０も接続されている。入出力インタフェース１１１０には、入力部１１１１、出力部１１１２、記憶部１１１３、通信部１１１４、及びドライブ１１１５が接続されている。
【０７７５】
入力部１１１１は、例えば、キーボード、マウス、マイクロホン、タッチパネル、入力端子等よりなる。出力部１１１２は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、出力端子等よりなる。記憶部１１１３は、例えば、ハードディスク、RAMディスク、不揮発性のメモリ等よりなる。通信部１１１４は、例えば、ネットワークインタフェースよりなる。ドライブ１１１５は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブルメディア８２１を駆動する。
【０７７６】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１１０１が、例えば、記憶部１１１３に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１１１０及びバス１１０４を介して、RAM１１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。RAM１１０３にはまた、CPU１１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【０７７７】
コンピュータ（CPU１１０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア８２１に記録して適用することができる。その場合、プログラムは、リムーバブルメディア８２１をドライブ１１１５に装着することにより、入出力インタフェース１１１０を介して、記憶部１１１３にインストールすることができる。
【０７７８】
また、このプログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線又は無線の伝送媒体を介して提供することもできる。その場合、プログラムは、通信部１１１４で受信し、記憶部１１１３にインストールすることができる。
【０７７９】
その他、このプログラムは、ROM１１０２や記憶部１１１３に、あらかじめインストールしておくこともできる。
【０７８０】
＜本技術の応用＞
【０７８１】
上述した実施の形態に係る符号化装置１１や復号装置１２は、例えば、衛星放送、ケーブルＴＶ等の有線放送、インターネット上での配信、及びセルラー通信による端末への配信等における送信機や受信機、又は、光ディスク、磁気ディスク及びフラッシュメモリ等の媒体に画像を記録する記録装置や、これら記憶媒体から画像を再生する再生装置等の、様々な電子機器に応用され得る。以下、４つの応用例について説明する。
【０７８２】
＜第１の応用例：テレビジョン受像機＞
【０７８３】
図５４は、上述した実施の形態を適用したテレビジョン装置の概略的な構成の一例を示す図である。
【０７８４】
テレビジョン装置１２００は、アンテナ１２０１、チューナ１２０２、デマルチプレクサ１２０３、デコーダ１２０４、映像信号処理部１２０５、表示部１２０６、音声信号処理部１２０７、スピーカ１２０８、外部インタフェース（I/F）部１２０９、制御部１２１０、ユーザインタフェース（I/F）部１２１１、及びバス１２１２を備える。
【０７８５】
チューナ１２０２は、アンテナ１２０１を介して受信される放送信号から所望のチャンネルの信号を抽出し、抽出した信号を復調する。そして、チューナ１２０２は、復調により得られた符号化ビットストリームをデマルチプレクサ１２０３へ出力する。すなわち、チューナ１２０２は、画像が符号化されている符号化ストリームを受信する、テレビジョン装置１２００における伝送部としての役割を有する。
【０７８６】
デマルチプレクサ１２０３は、符号化ビットストリームから視聴対象の番組の映像ストリーム及び音声ストリームを分離し、分離した各ストリームをデコーダ１２０４へ出力する。また、デマルチプレクサ１２０３は、符号化ビットストリームからEPG（Electronic Program Guide）等の補助的なデータを抽出し、抽出したデータを制御部１２１０に供給する。なお、デマルチプレクサ１２０３は、符号化ビットストリームがスクランブルされている場合には、デスクランブルを行ってもよい。
【０７８７】
デコーダ１２０４は、デマルチプレクサ１２０３から入力される映像ストリーム及び音声ストリームを復号する。そして、デコーダ１２０４は、復号処理により生成される映像データを映像信号処理部１２０５へ出力する。また、デコーダ１２０４は、復号処理により生成される音声データを音声信号処理部１２０７へ出力する。
【０７８８】
映像信号処理部１２０５は、デコーダ１２０４から入力される映像データを再生し、表示部１２０６に映像を表示させる。また、映像信号処理部１２０５は、ネットワークを介して供給されるアプリケーション画面を表示部１２０６に表示させてもよい。また、映像信号処理部１２０５は、映像データについて、設定に応じて、例えばノイズ除去等の追加的な処理を行ってもよい。さらに、映像信号処理部１２０５は、例えばメニュー、ボタン又はカーソル等のGUI（Graphical User Interface）の画像を生成し、生成した画像を出力画像に重畳してもよい。
【０７８９】
表示部１２０６は、映像信号処理部１２０５から供給される駆動信号により駆動され、表示デバイス（例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ又はOELD（Organic ElectroLuminescence Display）（有機ELディスプレイ）等）の映像面上に映像又は画像を表示する。
【０７９０】
音声信号処理部１２０７は、デコーダ１２０４から入力される音声データについてD/A変換及び増幅等の再生処理を行い、スピーカ１２０８から音声を出力させる。また、音声信号処理部１２０７は、音声データについてノイズ除去等の追加的な処理を行ってもよい。
【０７９１】
外部インタフェース部１２０９は、テレビジョン装置１２００と外部機器又はネットワークとを接続するためのインタフェースである。例えば、外部インタフェース部１２０９を介して受信される映像ストリーム又は音声ストリームが、デコーダ１２０４により復号されてもよい。すなわち、外部インタフェース部１２０９もまた、画像が符号化されている符号化ストリームを受信する、テレビジョン装置１２００における伝送部としての役割を有する。
【０７９２】
制御部１２１０は、CPU等のプロセッサ、並びにRAM及びROM等のメモリを有する。メモリは、CPUにより実行されるプログラム、プログラムデータ、EPGデータ、及びネットワークを介して取得されるデータ等を記憶する。メモリにより記憶されるプログラムは、例えば、テレビジョン装置１２００の起動時にCPUにより読み込まれ、実行される。CPUは、プログラムを実行することにより、例えばユーザインタフェース部１２１１から入力される操作信号に応じて、テレビジョン装置１２００の動作を制御する。
【０７９３】
ユーザインタフェース部１２１１は、制御部１２１０と接続される。ユーザインタフェース部１２１１は、例えば、ユーザがテレビジョン装置１２００を操作するためのボタン及びスイッチ、並びに遠隔制御信号の受信部等を有する。ユーザインタフェース部１２１１は、これら構成要素を介してユーザによる操作を検出して操作信号を生成し、生成した操作信号を制御部１２１０へ出力する。
【０７９４】
バス１２１２は、チューナ１２０２、デマルチプレクサ１２０３、デコーダ１２０４、映像信号処理部１２０５、音声信号処理部１２０７、外部インタフェース部１２０９及び制御部１２１０を相互に接続する。
【０７９５】
このように構成されたテレビジョン装置１２００において、デコーダ１２０４が、上述した復号装置１２の機能を有するようにしてもよい。つまり、デコーダ１２０４が、符号化データを、以上の実施の形態において説明した方法で復号するようにしてもよい。このようにすることにより、テレビジョン装置１２００は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０７９６】
また、このように構成されたテレビジョン装置１２００において、映像信号処理部１２０５が、例えば、デコーダ１２０４から供給される画像データを符号化し、得られた符号化データを、外部インタフェース部１２０９を介してテレビジョン装置１２００の外部に出力させることができるようにしてもよい。そして、その映像信号処理部１２０５が、上述した符号化装置１１の機能を有するようにしてもよい。つまり、映像信号処理部１２０５が、デコーダ１２０４から供給される画像データを、以上の実施の形態において説明した方法で符号化するようにしてもよい。このようにすることにより、テレビジョン装置１２００は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０７９７】
＜第２の応用例：携帯電話機＞
【０７９８】
図５５は、上述した実施の形態を適用した携帯電話機の概略的な構成の一例を示す図である。
【０７９９】
携帯電話機１２２０は、アンテナ１２２１、通信部１２２２、音声コーデック１２２３、スピーカ１２２４、マイクロホン１２２５、カメラ部１２２６、画像処理部１２２７、多重分離部１２２８、記録再生部１２２９、表示部１２３０、制御部１２３１、操作部１２３２、及びバス１２３３を備える。
【０８００】
アンテナ１２２１は、通信部１２２２に接続される。スピーカ１２２４及びマイクロホン１２２５は、音声コーデック１２２３に接続される。操作部１２３２は、制御部１２３１に接続される。バス１２３３は、通信部１２２２、音声コーデック１２２３、カメラ部１２２６、画像処理部１２２７、多重分離部１２２８、記録再生部１２２９、表示部１２３０、及び制御部１２３１を相互に接続する。
【０８０１】
携帯電話機１２２０は、音声通話モード、データ通信モード、撮影モード及びテレビ電話モードを含む様々な動作モードで、音声信号の送受信、電子メール又は画像データの送受信、画像の撮像、及びデータの記録等の動作を行う。
【０８０２】
音声通話モードにおいて、マイクロホン１２２５により生成されるアナログ音声信号は、音声コーデック１２２３に供給される。音声コーデック１２２３は、アナログ音声信号を音声データへ変換し、変換された音声データをA/D変換し圧縮する。そして、音声コーデック１２２３は、圧縮後の音声データを通信部１２２２へ出力する。通信部１２２２は、音声データを符号化及び変調し、送信信号を生成する。そして、通信部１２２２は、生成した送信信号を、アンテナ１２２１を介して基地局（図示せず）へ送信する。また、通信部１２２２は、アンテナ１２２１を介して受信される無線信号を増幅し及び周波数変換し、受信信号を取得する。そして、通信部１２２２は、受信信号を復調及び復号して音声データを生成し、生成した音声データを音声コーデック１２２３へ出力する。音声コーデック１２２３は、音声データを伸張し及びD/A変換し、アナログ音声信号を生成する。そして、音声コーデック１２２３は、生成した音声信号をスピーカ１２２４に供給して音声を出力させる。
【０８０３】
また、データ通信モードにおいて、例えば、制御部１２３１は、操作部１２３２を介するユーザによる操作に応じて、電子メールを構成する文字データを生成する。また、制御部１２３１は、文字を表示部１２３０に表示させる。また、制御部１２３１は、操作部１２３２を介するユーザからの送信指示に応じて電子メールデータを生成し、生成した電子メールデータを通信部１２２２へ出力する。通信部１２２２は、電子メールデータを符号化及び変調し、送信信号を生成する。そして、通信部１２２２は、生成した送信信号を、アンテナ１２２１を介して基地局（図示せず）へ送信する。また、通信部１２２２は、アンテナ１２２１を介して受信される無線信号を増幅し及び周波数変換し、受信信号を取得する。そして、通信部１２２２は、受信信号を復調及び復号して電子メールデータを復元し、復元した電子メールデータを制御部１２３１へ出力する。制御部１２３１は、表示部１２３０に電子メールの内容を表示させると共に、電子メールデータを記録再生部１２２９に供給し、その記憶媒体に書き込ませる。
【０８０４】
記録再生部１２２９は、読み書き可能な任意の記憶媒体を有する。例えば、記憶媒体は、RAM又はフラッシュメモリ等の内蔵型の記憶媒体であってもよく、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、USB（Universal Serial Bus）メモリ、又はメモリカード等の外部装着型の記憶媒体であってもよい。
【０８０５】
また、撮影モードにおいて、例えば、カメラ部１２２６は、被写体を撮像して画像データを生成し、生成した画像データを画像処理部１２２７へ出力する。画像処理部１２２７は、カメラ部１２２６から入力される画像データを符号化し、符号化ストリームを記録再生部１２２９に供給し、その記憶媒体に書き込ませる。
【０８０６】
さらに、画像表示モードにおいて、記録再生部１２２９は、記憶媒体に記録されている符号化ストリームを読み出して画像処理部１２２７へ出力する。画像処理部１２２７は、記録再生部１２２９から入力される符号化ストリームを復号し、画像データを表示部１２３０に供給し、その画像を表示させる。
【０８０７】
また、テレビ電話モードにおいて、例えば、多重分離部１２２８は、画像処理部１２２７により符号化された映像ストリームと、音声コーデック１２２３から入力される音声ストリームとを多重化し、多重化したストリームを通信部１２２２へ出力する。通信部１２２２は、ストリームを符号化及び変調し、送信信号を生成する。そして、通信部１２２２は、生成した送信信号を、アンテナ１２２１を介して基地局（図示せず）へ送信する。また、通信部１２２２は、アンテナ１２２１を介して受信される無線信号を増幅し及び周波数変換し、受信信号を取得する。これら送信信号及び受信信号には、符号化ビットストリームが含まれ得る。そして、通信部１２２２は、受信信号を復調及び復号してストリームを復元し、復元したストリームを多重分離部１２２８へ出力する。多重分離部１２２８は、入力されるストリームから映像ストリーム及び音声ストリームを分離し、映像ストリームを画像処理部１２２７、音声ストリームを音声コーデック１２２３へ出力する。画像処理部１２２７は、映像ストリームを復号し、映像データを生成する。映像データは、表示部１２３０に供給され、表示部１２３０により一連の画像が表示される。音声コーデック１２２３は、音声ストリームを伸張し及びD/A変換し、アナログ音声信号を生成する。そして、音声コーデック１２２３は、生成した音声信号をスピーカ１２２４に供給して音声を出力させる。
【０８０８】
このように構成された携帯電話機１２２０において、例えば画像処理部１２２７が、上述した符号化装置１１の機能を有するようにしてもよい。つまり、画像処理部１２２７が、画像データを、以上の実施の形態において説明した方法で符号化するようにしてもよい。このようにすることにより、携帯電話機１２２０は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０８０９】
また、このように構成された携帯電話機１２２０において、例えば画像処理部１２２７が、上述した復号装置１２の機能を有するようにしてもよい。つまり、画像処理部１２２７が、符号化データを、以上の実施の形態において説明した方法で復号するようにしてもよい。このようにすることにより、携帯電話機１２２０は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０８１０】
＜第２の応用例：記録再生装置＞
【０８１１】
図５６は、上述した実施の形態を適用した記録再生装置の概略的な構成の一例を示す図である。
【０８１２】
記録再生装置１２４０は、例えば、受信した放送番組の音声データ及び映像データを符号化して記録媒体に記録する。また、記録再生装置１２４０は、例えば、他の装置から取得される音声データ及び映像データを符号化して記録媒体に記録してもよい。また、記録再生装置１２４０は、例えば、ユーザの指示に応じて、記録媒体に記録されているデータをモニタ及びスピーカ上で再生する。このとき、記録再生装置１２４０は、音声データ及び映像データを復号する。
【０８１３】
記録再生装置１２４０は、チューナ１２４１、外部インタフェース（I/F）部１２４２、エンコーダ１２４３、HDD（Hard Disk Drive）部１２４４、ディスクドライブ１２４５、セレクタ１２４６、デコーダ１２４７、OSD（On-Screen Display）部１２４８、制御部１２４９、及びユーザインタフェース（I/F）部１２５０を備える。
【０８１４】
チューナ１２４１は、アンテナ（図示せず）を介して受信される放送信号から所望のチャンネルの信号を抽出し、抽出した信号を復調する。そして、チューナ１２４１は、復調により得られた符号化ビットストリームをセレクタ１２４６へ出力する。すなわち、チューナ１２４１は、記録再生装置１２４０における伝送部としての役割を有する。
【０８１５】
外部インタフェース部１２４２は、記録再生装置１２４０と外部機器又はネットワークとを接続するためのインタフェースである。外部インタフェース部１２４２は、例えば、IEEE（Institute of Electrical and Electronic Engineers）1394インタフェース、ネットワークインタフェース、USBインタフェース、又はフラッシュメモリインタフェース等であってよい。例えば、外部インタフェース部１２４２を介して受信される映像データ及び音声データは、エンコーダ１２４３へ入力される。すなわち、外部インタフェース部１２４２は、記録再生装置１２４０における伝送部としての役割を有する。
【０８１６】
エンコーダ１２４３は、外部インタフェース部１２４２から入力される映像データ及び音声データが符号化されていない場合に、映像データ及び音声データを符号化する。そして、エンコーダ１２４３は、符号化ビットストリームをセレクタ１２４６へ出力する。
【０８１７】
HDD部１２４４は、映像及び音声等のコンテンツデータが圧縮された符号化ビットストリーム、各種プログラム及びその他のデータを内部のハードディスクに記録する。また、HDD部１２４４は、映像及び音声の再生時に、これらデータをハードディスクから読み出す。
【０８１８】
ディスクドライブ１２４５は、装着されている記録媒体へのデータの記録及び読み出しを行う。ディスクドライブ１２４５に装着される記録媒体は、例えばDVD（Digital Versatile Disc）ディスク（DVD-Video、DVD-RAM（DVD - Random Access Memory）、DVD-R（DVD - Recordable）、DVD-RW（DVD - Rewritable）、DVD+R（DVD + Recordable）、DVD+RW（DVD + Rewritable）等）又はBlu-ray（登録商標）ディスク等であってよい。
【０８１９】
セレクタ１２４６は、映像及び音声の記録時には、チューナ１２４１又はエンコーダ１２４３から入力される符号化ビットストリームを選択し、選択した符号化ビットストリームをHDD１２４４又はディスクドライブ１２４５へ出力する。また、セレクタ１２４６は、映像及び音声の再生時には、HDD１２４４又はディスクドライブ１２４５から入力される符号化ビットストリームをデコーダ１２４７へ出力する。
【０８２０】
デコーダ１２４７は、符号化ビットストリームを復号し、映像データ及び音声データを生成する。そして、デコーダ１２４７は、生成した映像データをOSD部１２４８へ出力する。また、デコーダ１２４７は、生成した音声データを外部のスピーカへ出力する。
【０８２１】
OSD部１２４８は、デコーダ１２４７から入力される映像データを再生し、映像を表示する。また、OSD部１２４８は、表示する映像に、例えばメニュー、ボタン又はカーソル等のGUIの画像を重畳してもよい。
【０８２２】
制御部１２４９は、CPU等のプロセッサ、並びにRAM及びROM等のメモリを有する。メモリは、CPUにより実行されるプログラム、及びプログラムデータ等を記憶する。メモリにより記憶されるプログラムは、例えば、記録再生装置１２４０の起動時にCPUにより読み込まれ、実行される。CPUは、プログラムを実行することにより、例えばユーザインタフェース部１２５０から入力される操作信号に応じて、記録再生装置１２４０の動作を制御する。
【０８２３】
ユーザインタフェース部１２５０は、制御部１２４９と接続される。ユーザインタフェース部１２５０は、例えば、ユーザが記録再生装置１２４０を操作するためのボタン及びスイッチ、並びに遠隔制御信号の受信部等を有する。ユーザインタフェース部１２５０は、これら構成要素を介してユーザによる操作を検出して操作信号を生成し、生成した操作信号を制御部１２４９へ出力する。
【０８２４】
このように構成された記録再生装置１２４０において、例えばエンコーダ１２４３が、上述した符号化装置１１の機能を有するようにしてもよい。つまり、エンコーダ１２４３が、画像データを、以上の実施の形態において説明方法で符号化するようにしてもよい。このようにすることにより、記録再生装置１２４０は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０８２５】
また、このように構成された記録再生装置１２４０において、例えばデコーダ１２４７が、上述した復号装置１２の機能を有するようにしてもよい。つまり、デコーダ１２４７が、符号化データを、以上の実施の形態において説明した方法で復号するようにしてもよい。このようにすることにより、記録再生装置１２４０は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０８２６】
＜第４の応用例：撮像装置＞
【０８２７】
図５７は、上述した実施の形態を適用した撮像装置の概略的な構成の一例を示す図である。
【０８２８】
撮像装置１２６０は、被写体を撮像して画像を生成し、画像データを符号化して記録媒体に記録する。
【０８２９】
撮像装置１２６０は、光学ブロック１２６１、撮像部１２６２、信号処理部１２６３、画像処理部１２６４、表示部１２６５、外部インタフェース（I/F）部１２６６、メモリ部１２６７、メディアドライブ１２６８、OSD部１２６９、制御部１２７０、ユーザインタフェース（I/F）部１２７１、及びバス１２７２を備える。
【０８３０】
光学ブロック１２６１は、撮像部１２６２に接続される。撮像部１２６２は、信号処理部１２６３に接続される。表示部１２６５は、画像処理部１２６４に接続される。ユーザインタフェース部１２７１は、制御部１２７０に接続される。バス１２７２は、画像処理部１２６４、外部インタフェース部１２６６、メモリ部１２６７、メディアドライブ１２６８、OSD部１２６９、及び制御部１２７０を相互に接続する。
【０８３１】
光学ブロック１２６１は、フォーカスレンズ及び絞り機構等を有する。光学ブロック１２６１は、被写体の光学像を撮像部１２６２の撮像面に結像させる。撮像部１２６２は、CCD（Charge Coupled Device）又はCMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等のイメージセンサを有し、撮像面に結像した光学像を光電変換によって電気信号としての画像信号に変換する。そして、撮像部１２６２は、画像信号を信号処理部１２６３へ出力する。
【０８３２】
信号処理部１２６３は、撮像部１２６２から入力される画像信号に対してニー補正、ガンマ補正、色補正等の種々のカメラ信号処理を行う。信号処理部１２６３は、カメラ信号処理後の画像データを画像処理部１２６４へ出力する。
【０８３３】
画像処理部１２６４は、信号処理部１２６３から入力される画像データを符号化し、符号化データを生成する。そして、画像処理部１２６４は、生成した符号化データを外部インタフェース部１２６６又はメディアドライブ１２６８へ出力する。また、画像処理部１２６４は、外部インタフェース部１２６６又はメディアドライブ１２６８から入力される符号化データを復号し、画像データを生成する。そして、画像処理部１２６４は、生成した画像データを表示部１２６５へ出力する。また、画像処理部１２６４は、信号処理部１２６３から入力される画像データを表示部１２６５へ出力して画像を表示させてもよい。また、画像処理部１２６４は、OSD部１２６９から取得される表示用データを、表示部１２６５へ出力する画像に重畳してもよい。
【０８３４】
OSD部１２６９は、例えばメニュー、ボタン又はカーソル等のGUIの画像を生成して、生成した画像を画像処理部１２６４へ出力する。
【０８３５】
外部インタフェース部１２６６は、例えばUSB入出力端子として構成される。外部インタフェース部１２６６は、例えば、画像の印刷時に、撮像装置１２６０とプリンタとを接続する。また、外部インタフェース部１２６６には、必要に応じてドライブが接続される。ドライブには、例えば、磁気ディスク又は光ディスク等のリムーバブルメディアが装着され、リムーバブルメディアから読み出されるプログラムが、撮像装置１２６０にインストールされ得る。さらに、外部インタフェース部１２６６は、LAN又はインターネット等のネットワークに接続されるネットワークインタフェースとして構成されてもよい。すなわち、外部インタフェース部１２６６は、撮像装置１２６０における伝送部としての役割を有する。
【０８３６】
メディアドライブ１２６８に装着される記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、又は半導体メモリ等の、読み書き可能な任意のリムーバブルメディアであってよい。また、メディアドライブ１２６８に記録媒体が固定的に装着され、例えば、内蔵型ハードディスクドライブ又はSSD（Solid State Drive）のような非可搬性の記憶部が構成されてもよい。
【０８３７】
制御部１２７０は、CPU等のプロセッサ、並びにRAM及びROM等のメモリを有する。メモリは、CPUにより実行されるプログラム、及びプログラムデータ等を記憶する。メモリにより記憶されるプログラムは、例えば、撮像装置１２６０の起動時にCPUにより読み込まれ、実行される。CPUは、プログラムを実行することにより、例えばユーザインタフェース部１２７１から入力される操作信号に応じて、撮像装置１２６０の動作を制御する。
【０８３８】
ユーザインタフェース部１２７１は、制御部１２７０と接続される。ユーザインタフェース部１２７１は、例えば、ユーザが撮像装置１２６０を操作するためのボタン及びスイッチ等を有する。ユーザインタフェース部１２７１は、これら構成要素を介してユーザによる操作を検出して操作信号を生成し、生成した操作信号を制御部１２７０へ出力する。
【０８３９】
このように構成された撮像装置１２６０において、例えば画像処理部１２６４が、上述した符号化装置１１の機能を有するようにしてもよい。つまり、画像処理部１２６４が、画像データを、以上の実施の形態において説明した方法で符号化するようにしてもよい。このようにすることにより、撮像装置１２６０は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０８４０】
また、このように構成された撮像装置１２６０において、例えば画像処理部１２６４が、上述した復号装置１２の機能を有するようにしてもよい。つまり、画像処理部１２６４が、符号化データを、以上の実施の形態において説明した方法で復号するようにしてもよい。このようにすることにより、撮像装置１２６０は、S/N及び圧縮効率を向上させることができる。
【０８４１】
＜その他の応用例＞
【０８４２】
なお、本技術は、予め用意された解像度等が互いに異なる複数の符号化データの中から適切なものをセグメント単位で選択して使用する、例えばMPEG DASH等のようなHTTPストリーミングにも適用することができる。つまり、このような複数の符号化データ間で、符号化や復号に関する情報を共有することもできる。
【０８４３】
また、以上においては、本技術を適用する装置やシステム等の例を説明したが、本技術は、これに限らず、このような装置又はシステムを構成する装置に搭載するあらゆる構成、例えば、システムLSI（Large Scale Integration）等としてのプロセッサ、複数のプロセッサ等を用いるモジュール、複数のモジュール等を用いるユニット、ユニットにさらにその他の機能を付加したセット等（すなわち、装置の一部の構成）として実施することもできる。
【０８４４】
＜ビデオセット＞
【０８４５】
本技術をセットとして実施する場合の例について、図５８を参照して説明する。
【０８４６】
図５８は、本技術を適用したビデオセットの概略的な構成の一例を示す図である。
【０８４７】
近年、電子機器の多機能化が進んでおり、その開発や製造において、その一部の構成を販売や提供等として実施する場合、１機能を有する構成として実施を行う場合だけでなく、関連する機能を有する複数の構成を組み合わせ、複数の機能を有する１セットとして実施を行う場合も多く見られるようになってきた。
【０８４８】
図５８に示されるビデオセット１３００は、このような多機能化された構成であり、画像の符号化や復号（いずれか一方でもよいし、両方でも良い）に関する機能を有するデバイスに、その機能に関連するその他の機能を有するデバイスを組み合わせたものである。
【０８４９】
図５８に示されるように、ビデオセット１３００は、ビデオモジュール１３１１、外部メモリ１３１２、パワーマネージメントモジュール１３１３、及びフロントエンドモジュール１３１４等のモジュール群と、コネクティビティ１３２１、カメラ１３２２、及びセンサ１３２３等の関連する機能を有するデバイスとを有する。
【０８５０】
モジュールは、互いに関連するいくつかの部品的機能をまとめ、まとまりのある機能を持った部品としたものである。具体的な物理的構成は任意であるが、例えば、それぞれ機能を有する複数のプロセッサ、抵抗やコンデンサ等の電子回路素子、その他のデバイス等を配線基板等に配置して一体化したものが考えられる。また、モジュールに他のモジュールやプロセッサ等を組み合わせて新たなモジュールとすることも考えられる。
【０８５１】
図５８の例の場合、ビデオモジュール１３１１は、画像処理に関する機能を有する構成を組み合わせたものであり、アプリケーションプロセッサ１３３１、ビデオプロセッサ１３３２、ブロードバンドモデム１３３３、及びRFモジュール１３３４を有する。
【０８５２】
プロセッサは、所定の機能を有する構成をSoC（System On a Chip）により半導体チップに集積したものであり、例えばシステムLSI（Large Scale Integration）等と称されるものもある。この所定の機能を有する構成は、論理回路（ハードウエア構成）であってもよいし、CPU、ROM、RAM等と、それらを用いて実行されるプログラム（ソフトウエア構成）であってもよいし、その両方を組み合わせたものであってもよい。例えば、プロセッサが、論理回路とCPU、ROM、RAM等とを有し、機能の一部を論理回路（ハードウエア構成）により実現し、その他の機能をCPUにおいて実行されるプログラム（ソフトウエア構成）により実現するようにしてもよい。
【０８５３】
図５８のアプリケーションプロセッサ１３３１は、画像処理に関するアプリケーションを実行するプロセッサである。このアプリケーションプロセッサ１３３１において実行されるアプリケーションは、所定の機能を実現するために、演算処理を行うだけでなく、例えばビデオプロセッサ１３３２等、ビデオモジュール１３１１内外の構成を必要に応じて制御することもできる。
【０８５４】
ビデオプロセッサ１３３２は、画像の符号化・復号（その一方若しくは両方）に関する機能を有するプロセッサである。
【０８５５】
ブロードバンドモデム１３３３は、インターネットや公衆電話回線網等の広帯域の回線を介して行われる有線若しくは無線（又はその両方）の広帯域通信により送信するデータ（デジタル信号）をデジタル変調する等してアナログ信号に変換したり、その広帯域通信により受信したアナログ信号を復調してデータ（デジタル信号）に変換したりする。ブロードバンドモデム１３３３は、例えば、ビデオプロセッサ１３３２が処理する画像データ、画像データが符号化されたストリーム、アプリケーションプログラム、設定データ等、任意の情報を処理する。
【０８５６】
RFモジュール１３３４は、アンテナを介して送受信されるRF（Radio Frequency）信号に対して、周波数変換、変復調、増幅、フィルタ処理等を行うモジュールである。例えば、RFモジュール１３３４は、ブロードバンドモデム１３３３により生成されたベースバンド信号に対して周波数変換等を行ってRF信号を生成する。また、例えば、RFモジュール１３３４は、フロントエンドモジュール１３１４を介して受信されたRF信号に対して周波数変換等を行ってベースバンド信号を生成する。
【０８５７】
なお、図５８において点線１３４１に示されるように、アプリケーションプロセッサ１３３１とビデオプロセッサ１３３２を、一体化し、１つのプロセッサとして構成されるようにしてもよい。
【０８５８】
外部メモリ１３１２は、ビデオモジュール１３１１の外部に設けられた、ビデオモジュール１３１１により利用される記憶デバイスを有するモジュールである。この外部メモリ１３１２の記憶デバイスは、どのような物理構成により実現するようにしてもよいが、一般的にフレーム単位の画像データのような大容量のデータの格納に利用されることが多いので、例えばDRAM（Dynamic Random Access Memory）のような比較的安価で大容量の半導体メモリにより実現するのが望ましい。
【０８５９】
パワーマネージメントモジュール１３１３は、ビデオモジュール１３１１（ビデオモジュール１３１１内の各構成）への電力供給を管理し、制御する。
【０８６０】
フロントエンドモジュール１３１４は、RFモジュール１３３４に対してフロントエンド機能（アンテナ側の送受信端の回路）を提供するモジュールである。図５８に示されるように、フロントエンドモジュール１３１４は、例えば、アンテナ部１３５１、フィルタ１３５２、及び増幅部１３５３を有する。
【０８６１】
アンテナ部１３５１は、無線信号を送受信するアンテナ及びその周辺の構成を有する。アンテナ部１３５１は、増幅部１３５３から供給される信号を無線信号として送信し、受信した無線信号を電気信号（RF信号）としてフィルタ１３５２に供給する。フィルタ１３５２は、アンテナ部１３５１を介して受信されたRF信号に対してフィルタ処理等を行い、処理後のRF信号をRFモジュール１３３４に供給する。増幅部１３５３は、RFモジュール１３３４から供給されるRF信号を増幅し、アンテナ部１３５１に供給する。
【０８６２】
コネクティビティ１３２１は、外部との接続に関する機能を有するモジュールである。コネクティビティ１３２１の物理構成は、任意である。例えば、コネクティビティ１３２１は、ブロードバンドモデム１３３３が対応する通信規格以外の通信機能を有する構成や、外部入出力端子等を有する。
【０８６３】
例えば、コネクティビティ１３２１が、Bluetooth（登録商標）、IEEE 802.11（例えばWi-Fi（Wireless Fidelity、登録商標））、NFC（Near Field Communication）、IrDA（InfraRed Data Association）等の無線通信規格に準拠する通信機能を有するモジュールや、その規格に準拠した信号を送受信するアンテナ等を有するようにしてもよい。また、例えば、コネクティビティ１３２１が、USB（Universal Serial Bus）、HDMI（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）等の有線通信規格に準拠する通信機能を有するモジュールや、その規格に準拠した端子を有するようにしてもよい。さらに、例えば、コネクティビティ１３２１が、アナログ入出力端子等のその他のデータ（信号）伝送機能等を有するようにしてもよい。
【０８６４】
なお、コネクティビティ１３２１が、データ（信号）の伝送先のデバイスを含むようにしてもよい。例えば、コネクティビティ１３２１が、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等の記録媒体に対してデータの読み出しや書き込みを行うドライブ（リムーバブルメディアのドライブだけでなく、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、NAS（Network Attached Storage）等も含む）を有するようにしてもよい。また、コネクティビティ１３２１が、画像や音声の出力デバイス（モニタやスピーカ等）を有するようにしてもよい。
【０８６５】
カメラ１３２２は、被写体を撮像し、被写体の画像データを得る機能を有するモジュールである。カメラ１３２２の撮像により得られた画像データは、例えば、ビデオプロセッサ１３３２に供給されて符号化される。
【０８６６】
センサ１３２３は、例えば、音声センサ、超音波センサ、光センサ、照度センサ、赤外線センサ、イメージセンサ、回転センサ、角度センサ、角速度センサ、速度センサ、加速度センサ、傾斜センサ、磁気識別センサ、衝撃センサ、温度センサ等、任意のセンサ機能を有するモジュールである。センサ１３２３により検出されたデータは、例えば、アプリケーションプロセッサ１３３１に供給されてアプリケーション等により利用される。
【０８６７】
以上においてモジュールとして説明した構成をプロセッサとして実現するようにしてもよいし、逆にプロセッサとして説明した構成をモジュールとして実現するようにしてもよい。
【０８６８】
以上のような構成のビデオセット１３００において、後述するようにビデオプロセッサ１３３２に本技術を適用することができる。したがって、ビデオセット１３００は、本技術を適用したセットとして実施することができる。
【０８６９】
＜ビデオプロセッサの構成例＞
【０８７０】
図５９は、本技術を適用したビデオプロセッサ１３３２（図５８）の概略的な構成の一例を示す図である。
【０８７１】
図５９の例の場合、ビデオプロセッサ１３３２は、ビデオ信号及びオーディオ信号の入力を受けてこれらを所定の方式で符号化する機能と、符号化されたビデオデータ及びオーディオデータを復号し、ビデオ信号及びオーディオ信号を再生出力する機能とを有する。
【０８７２】
図５９に示されるように、ビデオプロセッサ１３３２は、ビデオ入力処理部１４０１、第１画像拡大縮小部１４０２、第２画像拡大縮小部１４０３、ビデオ出力処理部１４０４、フレームメモリ１４０５、及びメモリ制御部１４０６を有する。また、ビデオプロセッサ１３３２は、エンコード・デコードエンジン１４０７、ビデオES（Elementary Stream）バッファ１４０８Ａ及び１４０８Ｂ、並びに、オーディオESバッファ１４０９Ａ及び１４０９Ｂを有する。さらに、ビデオプロセッサ１３３２は、オーディオエンコーダ１４１０、オーディオデコーダ１４１１、多重化部（MUX（Multiplexer））１４１２、逆多重化部（DMUX（Demultiplexer））１４１３、及びストリームバッファ１４１４を有する。
【０８７３】
ビデオ入力処理部１４０１は、例えばコネクティビティ１３２１（図５８）等から入力されたビデオ信号を取得し、デジタル画像データに変換する。第１画像拡大縮小部１４０２は、画像データに対してフォーマット変換や画像の拡大縮小処理等を行う。第２画像拡大縮小部１４０３は、画像データに対して、ビデオ出力処理部１４０４を介して出力する先でのフォーマットに応じて画像の拡大縮小処理を行ったり、第１画像拡大縮小部１４０２と同様のフォーマット変換や画像の拡大縮小処理等を行ったりする。ビデオ出力処理部１４０４は、画像データに対して、フォーマット変換やアナログ信号への変換等を行って、再生されたビデオ信号として例えばコネクティビティ１３２１等に出力する。
【０８７４】
フレームメモリ１４０５は、ビデオ入力処理部１４０１、第１画像拡大縮小部１４０２、第２画像拡大縮小部１４０３、ビデオ出力処理部１４０４、及びエンコード・デコードエンジン１４０７によって共用される画像データ用のメモリである。フレームメモリ１４０５は、例えばDRAM等の半導体メモリとして実現される。
【０８７５】
メモリ制御部１４０６は、エンコード・デコードエンジン１４０７からの同期信号を受けて、アクセス管理テーブル１４０６Ａに書き込まれたフレームメモリ１４０５へのアクセススケジュールに従ってフレームメモリ１４０５に対する書き込み・読み出しのアクセスを制御する。アクセス管理テーブル１４０６Ａは、エンコード・デコードエンジン１４０７、第１画像拡大縮小部１４０２、第２画像拡大縮小部１４０３等で実行される処理に応じて、メモリ制御部１４０６により更新される。
【０８７６】
エンコード・デコードエンジン１４０７は、画像データのエンコード処理、並びに、画像データが符号化されたデータであるビデオストリームのデコード処理を行う。例えば、エンコード・デコードエンジン１４０７は、フレームメモリ１４０５から読み出した画像データを符号化し、ビデオストリームとしてビデオESバッファ１４０８Ａに順次書き込む。また、例えば、ビデオESバッファ１４０８Ｂからビデオストリームを順次読み出して復号し、画像データとしてフレームメモリ１４０５に順次書き込む。エンコード・デコードエンジン１４０７は、これらの符号化や復号において、フレームメモリ１４０５を作業領域として使用する。また、エンコード・デコードエンジン１４０７は、例えばマクロブロック毎の処理を開始するタイミングで、メモリ制御部１４０６に対して同期信号を出力する。
【０８７７】
ビデオESバッファ１４０８Ａは、エンコード・デコードエンジン１４０７によって生成されたビデオストリームをバッファリングして、多重化部（MUX）１４１２に供給する。ビデオESバッファ１４０８Ｂは、逆多重化部（DMUX）１４１３から供給されたビデオストリームをバッファリングして、エンコード・デコードエンジン１４０７に供給する。
【０８７８】
オーディオESバッファ１４０９Ａは、オーディオエンコーダ１４１０によって生成されたオーディオストリームをバッファリングして、多重化部（MUX）１４１２に供給する。オーディオESバッファ１４０９Ｂは、逆多重化部（DMUX）１４１３から供給されたオーディオストリームをバッファリングして、オーディオデコーダ１４１１に供給する。
【０８７９】
オーディオエンコーダ１４１０は、例えばコネクティビティ１３２１等から入力されたオーディオ信号を例えばデジタル変換し、例えばMPEGオーディオ方式やAC3（AudioCode number 3）方式等の所定の方式で符号化する。オーディオエンコーダ１４１０は、オーディオ信号が符号化されたデータであるオーディオストリームをオーディオESバッファ１４０９Ａに順次書き込む。オーディオデコーダ１４１１は、オーディオESバッファ１４０９Ｂから供給されたオーディオストリームを復号し、例えばアナログ信号への変換等を行って、再生されたオーディオ信号として例えばコネクティビティ１３２１等に供給する。
【０８８０】
多重化部（MUX）１４１２は、ビデオストリームとオーディオストリームとを多重化する。この多重化の方法（すなわち、多重化により生成されるビットストリームのフォーマット）は任意である。また、この多重化の際に、多重化部（MUX）１４１２は、所定のヘッダ情報等をビットストリームに付加することもできる。つまり、多重化部（MUX）１４１２は、多重化によりストリームのフォーマットを変換することができる。例えば、多重化部（MUX）１４１２は、ビデオストリームとオーディオストリームとを多重化することにより、転送用のフォーマットのビットストリームであるトランスポートストリームに変換する。また、例えば、多重化部（MUX）１４１２は、ビデオストリームとオーディオストリームとを多重化することにより、記録用のファイルフォーマットのデータ（ファイルデータ）に変換する。
【０８８１】
逆多重化部（DMUX）１４１３は、多重化部（MUX）１４１２による多重化に対応する方法で、ビデオストリームとオーディオストリームとが多重化されたビットストリームを逆多重化する。つまり、逆多重化部（DMUX）１４１３は、ストリームバッファ１４１４から読み出されたビットストリームからビデオストリームとオーディオストリームとを抽出する（ビデオストリームとオーディオストリームとを分離する）。つまり、逆多重化部（DMUX）１４１３は、逆多重化によりストリームのフォーマットを変換（多重化部（MUX）１４１２による変換の逆変換）することができる。例えば、逆多重化部（DMUX）１４１３は、例えばコネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等から供給されたトランスポートストリームを、ストリームバッファ１４１４を介して取得し、逆多重化することにより、ビデオストリームとオーディオストリームとに変換することができる。また、例えば、逆多重化部（DMUX）１４１３は、例えばコネクティビティ１３２１により各種記録媒体から読み出されたファイルデータを、ストリームバッファ１４１４を介して取得し、逆多重化することにより、ビデオストリームとオーディオストリームとに変換することができる。
【０８８２】
ストリームバッファ１４１４は、ビットストリームをバッファリングする。例えば、ストリームバッファ１４１４は、多重化部（MUX）１４１２から供給されたトランスポートストリームをバッファリングし、所定のタイミングにおいて、若しくは外部からの要求等に基づいて、例えばコネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等に供給する。
【０８８３】
また、例えば、ストリームバッファ１４１４は、多重化部（MUX）１４１２から供給されたファイルデータをバッファリングし、所定のタイミングにおいて、若しくは外部からの要求等に基づいて、例えばコネクティビティ１３２１等に供給し、各種記録媒体に記録させる。
【０８８４】
さらに、ストリームバッファ１４１４は、例えばコネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等を介して取得したトランスポートストリームをバッファリングし、所定のタイミングにおいて、若しくは外部からの要求等に基づいて、逆多重化部（DMUX）１４１３に供給する。
【０８８５】
また、ストリームバッファ１４１４は、例えばコネクティビティ１３２１等において各種記録媒体から読み出されたファイルデータをバッファリングし、所定のタイミングにおいて、若しくは外部からの要求等に基づいて、逆多重化部（DMUX）１４１３に供給する。
【０８８６】
次に、このような構成のビデオプロセッサ１３３２の動作の例について説明する。例えば、コネクティビティ１３２１等からビデオプロセッサ１３３２に入力されたビデオ信号は、ビデオ入力処理部１４０１において４：２：２Ｙ／Ｃｂ／Ｃｒ方式等の所定の方式のデジタル画像データに変換され、フレームメモリ１４０５に順次書き込まれる。このデジタル画像データは、第１画像拡大縮小部１４０２又は第２画像拡大縮小部１４０３に読み出されて、４：２：０Ｙ／Ｃｂ／Ｃｒ方式等の所定の方式へのフォーマット変換及び拡大縮小処理が行われ、再びフレームメモリ１４０５に書き込まれる。この画像データは、エンコード・デコードエンジン１４０７によって符号化され、ビデオストリームとしてビデオESバッファ１４０８Ａに書き込まれる。
【０８８７】
また、コネクティビティ１３２１等からビデオプロセッサ１３３２に入力されたオーディオ信号は、オーディオエンコーダ１４１０によって符号化され、オーディオストリームとして、オーディオESバッファ１４０９Ａに書き込まれる。
【０８８８】
ビデオESバッファ１４０８Ａのビデオストリームと、オーディオESバッファ１４０９Ａのオーディオストリームは、多重化部（MUX）１４１２に読み出されて多重化され、トランスポートストリーム若しくはファイルデータ等に変換される。多重化部（MUX）１４１２により生成されたトランスポートストリームは、ストリームバッファ１４１４にバッファされた後、例えばコネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等を介して外部ネットワークに出力される。また、多重化部（MUX）１４１２により生成されたファイルデータは、ストリームバッファ１４１４にバッファされた後、例えばコネクティビティ１３２１等に出力され、各種記録媒体に記録される。
【０８８９】
また、例えばコネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等を介して外部ネットワークからビデオプロセッサ１３３２に入力されたトランスポートストリームは、ストリームバッファ１４１４にバッファされた後、逆多重化部（DMUX）１４１３により逆多重化される。また、例えばコネクティビティ１３２１等において各種記録媒体から読み出され、ビデオプロセッサ１３３２に入力されたファイルデータは、ストリームバッファ１４１４にバッファされた後、逆多重化部（DMUX）１４１３により逆多重化される。つまり、ビデオプロセッサ１３３２に入力されたトランスポートストリーム又はファイルデータは、逆多重化部（DMUX）１４１３によりビデオストリームとオーディオストリームとに分離される。
【０８９０】
オーディオストリームは、オーディオESバッファ１４０９Ｂを介してオーディオデコーダ１４１１に供給され、復号されてオーディオ信号が再生される。また、ビデオストリームは、ビデオESバッファ１４０８Ｂに書き込まれた後、エンコード・デコードエンジン１４０７により順次読み出されて復号されてフレームメモリ１４０５に書き込まれる。復号された画像データは、第２画像拡大縮小部１４０３によって拡大縮小処理されて、フレームメモリ１４０５に書き込まれる。そして、復号された画像データは、ビデオ出力処理部１４０４に読み出されて、４：２：２Ｙ／Ｃｂ／Ｃｒ方式等の所定の方式にフォーマット変換され、さらにアナログ信号に変換されて、ビデオ信号が再生出力される。
【０８９１】
このように構成されるビデオプロセッサ１３３２に本技術を適用する場合、エンコード・デコードエンジン１４０７に、上述した実施の形態に係る本技術を適用すればよい。つまり、例えば、エンコード・デコードエンジン１４０７が、上述した符号化装置１１の機能若しくは復号装置１２の機能又はその両方を有するようにしてもよい。このようにすることにより、ビデオプロセッサ１３３２は、上述した実施の形態の符号化装置１１や復号装置１２と同様の効果を得ることができる。
【０８９２】
なお、エンコード・デコードエンジン１４０７において、本技術（すなわち、符号化装置１１の機能若しくは復号装置１２の機能又はその両方）は、論理回路等のハードウエアにより実現するようにしてもよいし、組み込みプログラム等のソフトウエアにより実現するようにしてもよいし、それらの両方により実現するようにしてもよい。
【０８９３】
＜ビデオプロセッサの他の構成例＞
【０８９４】
図６０は、本技術を適用したビデオプロセッサ１３３２の概略的な構成の他の例を示す図である。
【０８９５】
図６０の例の場合、ビデオプロセッサ１３３２は、ビデオデータを所定の方式で符号化・復号する機能を有する。
【０８９６】
より具体的には、図６０に示されるように、ビデオプロセッサ１３３２は、制御部１５１１、ディスプレイインタフェース１５１２、ディスプレイエンジン１５１３、画像処理エンジン１５１４、及び内部メモリ１５１５を有する。また、ビデオプロセッサ１３３２は、コーデックエンジン１５１６、メモリインタフェース１５１７、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８、ネットワークインタフェース１５１９、及びビデオインタフェース１５２０を有する。
【０８９７】
制御部１５１１は、ディスプレイインタフェース１５１２、ディスプレイエンジン１５１３、画像処理エンジン１５１４、及びコーデックエンジン１５１６等、ビデオプロセッサ１３３２内の各処理部の動作を制御する。
【０８９８】
図６０に示されるように、制御部１５１１は、例えば、メインCPU１５３１、サブCPU１５３２、及びシステムコントローラ１５３３を有する。メインCPU１５３１は、ビデオプロセッサ１３３２内の各処理部の動作を制御するためのプログラム等を実行する。メインCPU１５３１は、そのプログラム等に従って制御信号を生成し、各処理部に供給する（つまり、各処理部の動作を制御する）。サブCPU１５３２は、メインCPU１５３１の補助的な役割を果たす。例えば、サブCPU１５３２は、メインCPU１５３１が実行するプログラム等の子プロセスやサブルーチン等を実行する。システムコントローラ１５３３は、メインCPU１５３１及びサブCPU１５３２が実行するプログラムを指定する等、メインCPU１５３１及びサブCPU１５３２の動作を制御する。
【０８９９】
ディスプレイインタフェース１５１２は、制御部１５１１の制御の下、画像データを例えばコネクティビティ１３２１等に出力する。例えば、ディスプレイインタフェース１５１２は、デジタルデータの画像データをアナログ信号に変換し、再生されたビデオ信号として、又はデジタルデータの画像データのまま、コネクティビティ１３２１のモニタ装置等に出力する。
【０９００】
ディスプレイエンジン１５１３は、制御部１５１１の制御の下、画像データに対して、その画像を表示させるモニタ装置等のハードウエアスペックに合わせるように、フォーマット変換、サイズ変換、色域変換等の各種変換処理を行う。
【０９０１】
画像処理エンジン１５１４は、制御部１５１１の制御の下、画像データに対して、例えば画質改善のためのフィルタ処理等、所定の画像処理を施す。
【０９０２】
内部メモリ１５１５は、ディスプレイエンジン１５１３、画像処理エンジン１５１４、及びコーデックエンジン１５１６により共用される、ビデオプロセッサ１３３２の内部に設けられたメモリである。内部メモリ１５１５は、例えば、ディスプレイエンジン１５１３、画像処理エンジン１５１４、及びコーデックエンジン１５１６の間で行われるデータの授受に利用される。例えば、内部メモリ１５１５は、ディスプレイエンジン１５１３、画像処理エンジン１５１４、又はコーデックエンジン１５１６から供給されるデータを格納し、必要に応じて（例えば、要求に応じて）、そのデータを、ディスプレイエンジン１５１３、画像処理エンジン１５１４、又はコーデックエンジン１５１６に供給する。この内部メモリ１５１５は、どのような記憶デバイスにより実現するようにしてもよいが、一般的にブロック単位の画像データやパラメータ等といった小容量のデータの格納に利用することが多いので、例えばSRAM（Static Random Access Memory）のような比較的（例えば外部メモリ１３１２と比較して）小容量だが応答速度が高速な半導体メモリにより実現するのが望ましい。
【０９０３】
コーデックエンジン１５１６は、画像データの符号化や復号に関する処理を行う。このコーデックエンジン１５１６が対応する符号化・復号の方式は任意であり、その数は１つであってもよいし、複数であってもよい。例えば、コーデックエンジン１５１６は、複数の符号化・復号方式のコーデック機能を備え、その中から選択されたもので画像データの符号化又は符号化データの復号を行うようにしてもよい。
【０９０４】
図６０に示される例において、コーデックエンジン１５１６は、コーデックに関する処理の機能ブロックとして、例えば、MPEG-2 Video１５４１、AVC/H.264１５４２、HEVC/H.265１５４３、HEVC/H.265(Scalable)１５４４、HEVC/H.265(Multi-view)１５４５、及びMPEG-DASH１５５１を有する。
【０９０５】
MPEG-2 Video１５４１は、画像データをMPEG-2方式で符号化したり復号したりする機能ブロックである。AVC/H.264１５４２は、画像データをAVC方式で符号化したり復号したりする機能ブロックである。HEVC/H.265１５４３は、画像データをHEVC方式で符号化したり復号したりする機能ブロックである。HEVC/H.265(Scalable)１５４４は、画像データをHEVC方式でスケーラブル符号化したりスケーラブル復号したりする機能ブロックである。HEVC/H.265(Multi-view)１５４５は、画像データをHEVC方式で多視点符号化したり多視点復号したりする機能ブロックである。
【０９０６】
MPEG-DASH１５５１は、画像データをMPEG-DASH（MPEG-Dynamic Adaptive Streaming over HTTP）方式で送受信する機能ブロックである。MPEG-DASHは、HTTP（HyperText Transfer Protocol）を使ってビデオのストリーミングを行う技術であり、予め用意された解像度等が互いに異なる複数の符号化データの中から適切なものをセグメント単位で選択し伝送することを特徴の１つとする。MPEG-DASH１５５１は、規格に準拠するストリームの生成やそのストリームの伝送制御等を行い、画像データの符号化・復号については、上述したMPEG-2 Video１５４１乃至HEVC/H.265(Multi-view)１５４５を利用する。
【０９０７】
メモリインタフェース１５１７は、外部メモリ１３１２用のインタフェースである。画像処理エンジン１５１４やコーデックエンジン１５１６から供給されるデータは、メモリインタフェース１５１７を介して外部メモリ１３１２に供給される。また、外部メモリ１３１２から読み出されたデータは、メモリインタフェース１５１７を介してビデオプロセッサ１３３２（画像処理エンジン１５１４若しくはコーデックエンジン１５１６）に供給される。
【０９０８】
多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８は、符号化データのビットストリーム、画像データ、ビデオ信号等、画像に関する各種データの多重化や逆多重化を行う。この多重化・逆多重化の方法は任意である。例えば、多重化の際に、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８は、複数のデータを１つにまとめるだけでなく、所定のヘッダ情報等をそのデータに付加することもできる。また、逆多重化の際に、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８は、１つのデータを複数に分割するだけでなく、分割した各データに所定のヘッダ情報等を付加することもできる。つまり、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８は、多重化・逆多重化によりデータのフォーマットを変換することができる。例えば、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８は、ビットストリームを多重化することにより、転送用のフォーマットのビットストリームであるトランスポートストリームや、記録用のファイルフォーマットのデータ（ファイルデータ）に変換することができる。もちろん、逆多重化によりその逆変換も可能である。
【０９０９】
ネットワークインタフェース１５１９は、例えばブロードバンドモデム１３３３やコネクティビティ１３２１等向けのインタフェースである。ビデオインタフェース１５２０は、例えばコネクティビティ１３２１やカメラ１３２２等向けのインタフェースである。
【０９１０】
次に、このようなビデオプロセッサ１３３２の動作の例について説明する。例えば、コネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等を介して外部ネットワークからトランスポートストリームを受信すると、そのトランスポートストリームは、ネットワークインタフェース１５１９を介して多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８に供給されて逆多重化され、コーデックエンジン１５１６により復号される。コーデックエンジン１５１６の復号により得られた画像データは、例えば、画像処理エンジン１５１４により所定の画像処理が施され、ディスプレイエンジン１５１３により所定の変換が行われ、ディスプレイインタフェース１５１２を介して例えばコネクティビティ１３２１等に供給され、その画像がモニタに表示される。また、例えば、コーデックエンジン１５１６の復号により得られた画像データは、コーデックエンジン１５１６により再符号化され、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８により多重化されてファイルデータに変換され、ビデオインタフェース１５２０を介して例えばコネクティビティ１３２１等に出力され、各種記録媒体に記録される。
【０９１１】
さらに、例えば、コネクティビティ１３２１等により図示せぬ記録媒体から読み出された、画像データが符号化された符号化データのファイルデータは、ビデオインタフェース１５２０を介して多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８に供給されて逆多重化され、コーデックエンジン１５１６により復号される。コーデックエンジン１５１６の復号により得られた画像データは、画像処理エンジン１５１４により所定の画像処理が施され、ディスプレイエンジン１５１３により所定の変換が行われ、ディスプレイインタフェース１５１２を介して例えばコネクティビティ１３２１等に供給され、その画像がモニタに表示される。また、例えば、コーデックエンジン１５１６の復号により得られた画像データは、コーデックエンジン１５１６により再符号化され、多重化・逆多重化部（MUX DMUX）１５１８により多重化されてトランスポートストリームに変換され、ネットワークインタフェース１５１９を介して例えばコネクティビティ１３２１やブロードバンドモデム１３３３等に供給され図示せぬ他の装置に伝送される。
【０９１２】
なお、ビデオプロセッサ１３３２内の各処理部の間での画像データやその他のデータの授受は、例えば、内部メモリ１５１５や外部メモリ１３１２を利用して行われる。また、パワーマネージメントモジュール１３１３は、例えば制御部１５１１への電力供給を制御する。
【０９１３】
このように構成されるビデオプロセッサ１３３２に本技術を適用する場合、コーデックエンジン１５１６に、上述した実施の形態に係る本技術を適用すればよい。つまり、例えば、コーデックエンジン１５１６が、上述した符号化装置１１の機能若しくは復号装置１２の機能又はその両方を有するようにすればよい。このようにすることにより、ビデオプロセッサ１３３２は、上述した符号化装置１１や復号装置１２と同様の効果を得ることができる。
【０９１４】
なお、コーデックエンジン１５１６において、本技術（すなわち、符号化装置１１や復号装置１２の機能）は、論理回路等のハードウエアにより実現するようにしてもよいし、組み込みプログラム等のソフトウエアにより実現するようにしてもよいし、それらの両方により実現するようにしてもよい。
【０９１５】
以上にビデオプロセッサ１３３２の構成を２例示したが、ビデオプロセッサ１３３２の構成は任意であり、上述した２例以外のものであってもよい。また、このビデオプロセッサ１３３２は、１つの半導体チップとして構成されるようにしてもよいが、複数の半導体チップとして構成されるようにしてもよい。例えば、複数の半導体を積層する３次元積層LSIとしてもよい。また、複数のLSIにより実現されるようにしてもよい。
【０９１６】
＜装置への適用例＞
【０９１７】
ビデオセット１３００は、画像データを処理する各種装置に組み込むことができる。例えば、ビデオセット１３００は、テレビジョン装置１２００（図５４）、携帯電話機１２２０（図５５）、記録再生装置１２４０（図５６）、撮像装置１２６０（図５７）等に組み込むことができる。ビデオセット１３００を組み込むことにより、その装置は、上述した符号化装置１１や復号装置１２と同様の効果を得ることができる。
【０９１８】
なお、上述したビデオセット１３００の各構成の一部であっても、ビデオプロセッサ１３３２を含むものであれば、本技術を適用した構成として実施することができる。例えば、ビデオプロセッサ１３３２のみを本技術を適用したビデオプロセッサとして実施することができる。また、例えば、上述したように点線１３４１により示されるプロセッサやビデオモジュール１３１１等を、本技術を適用したプロセッサやモジュール等として実施することができる。さらに、例えば、ビデオモジュール１３１１、外部メモリ１３１２、パワーマネージメントモジュール１３１３、及びフロントエンドモジュール１３１４を組み合わせ、本技術を適用したビデオユニット１３６１として実施することもできる。いずれの構成の場合であっても、上述した符号化装置１１や復号装置１２と同様の効果を得ることができる。
【０９１９】
つまり、ビデオプロセッサ１３３２を含むものであればどのような構成であっても、ビデオセット１３００の場合と同様に、画像データを処理する各種装置に組み込むことができる。例えば、ビデオプロセッサ１３３２、点線１３４１により示されるプロセッサ、ビデオモジュール１３１１、又は、ビデオユニット１３６１を、テレビジョン装置１２００（図５４）、携帯電話機１２２０（図５５）、記録再生装置１２４０（図５６）、撮像装置１２６０（図５７）等に組み込むことができる。そして、本技術を適用したいずれかの構成を組み込むことにより、その装置は、ビデオセット１３００の場合と同様に、上述した符号化装置１１や復号装置１２と同様の効果を得ることができる。
【０９２０】
＜その他＞
【０９２１】
なお、本明細書では、各種情報が、符号化データ（ビットストリーム）に多重化されて、符号化側から復号側へ伝送される例について説明したが、これら情報を伝送する手法はかかる例に限定されない。例えば、これら情報は、符号化データに多重化されることなく、符号化データと関連付けられた別個のデータとして伝送され又は記録されてもよい。ここで、「関連付ける」という用語は、例えば、符号化データに含まれる画像（スライス若しくはブロック等、画像の一部であってもよい）と当該画像に対応する情報とを復号時にリンクさせ得るようにすることを意味する。すなわち、この符号化データ（画像）に関連付けられた情報は、符号化データ（画像）とは別の伝送路上で伝送されるようにしてもよい。また、この符号化データ（画像）に関連付けられた情報は、符号化データ（画像）とは別の記録媒体（又は同一の記録媒体の別の記録エリア）に記録されるようにしてもよい。さらに、画像とその画像に対応する情報とが、例えば、複数フレーム、１フレーム、又はフレーム内の一部分等の任意の単位で互いに関連付けられるようにしてもよい。
【０９２２】
また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０９２３】
例えば、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、全ての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０９２４】
また、例えば、１つの装置（又は処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（又は処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（又は処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（又は処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（又は各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（又は処理部）の構成の一部を他の装置（又は他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。
【０９２５】
また、例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０９２６】
また、例えば、上述したプログラムは、任意の装置において実行することができる。その場合、その装置が、必要な機能（機能ブロック等）を有し、必要な情報を得ることができるようにすればよい。
【０９２７】
また、例えば、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０９２８】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、プログラムを記述するステップの処理が、本明細書で説明する順序に沿って時系列に実行されるようにしても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで個別に実行されるようにしても良い。つまり、矛盾が生じない限り、各ステップの処理が上述した順序と異なる順序で実行されるようにしてもよい。さらに、このプログラムを記述するステップの処理が、他のプログラムの処理と並列に実行されるようにしても良いし、他のプログラムの処理と組み合わせて実行されるようにしても良い。
【０９２９】
なお、本明細書において複数説明した本技術は、矛盾が生じない限り、それぞれ独立に単体で実施することができる。もちろん、任意の複数の本技術を併用して実施することもできる。例えば、いずれかの実施の形態において説明した本技術を、他の実施の形態において説明した本技術と組み合わせて実施することもできる。また、上述した任意の本技術を、上述していない他の技術と併用して実施することもできる。
【０９３０】
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
【０９３１】
なお、本技術は、以下の構成をとることができる。
【０９３２】
＜１＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と、
前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を伝送する伝送部と
を備える符号化装置。
＜２＞
主成分分析を用いて、前記クラスごとのタップ係数から、前記削減係数及び前記変換係数を求める削減部をさらに備える
＜１＞に記載の符号化装置。
＜３＞
前記削減部は、
前記クラスごとのタップ係数の主成分分析により得られる主成分によって前記クラスごとのタップ係数を変換することにより得られる主成分得点の中で、０にする主成分得点の数である削減数を決定し、
各クラスに対して、前記主成分得点のうちの、前記削減数だけの高次の主成分得点を０とした主成分得点を、前記削減係数として求めるとともに、全クラスに対して、前記タップ係数を前記主成分得点に変換する主成分行列の逆行列のコンポーネントのうちの、前記高次の主成分得点に対応するコンポーネントを０にした行列を、前記変換係数として求める
＜２＞に記載の符号化装置。
＜４＞
前記削減部は、前記削減数の複数の候補を決定し、その複数の候補の中から、前記削減数を選択し、
前記伝送部は、前記削減数を、さらに伝送する
＜３＞に記載の符号化装置。
＜５＞
前記削減部は、前記予測符号化により得られる符号化データから取得可能な取得可能情報に応じて、前記削減数を決定する
＜３＞に記載の符号化装置。
＜６＞
前記削減部は、
前記タップ係数を前記削減係数とすることに適さない不適合クラスを検出し、
前記不適合クラスについては、前記削減係数に代えて、前記不適合クラスのタップ係数を出力し、
前記伝送部は、前記不適合クラスのタップ係数、及び、前記クラスが不適合クラスであるかどうかを表すクラスフラグを、さらに伝送し、
前記不適合クラスは、前記タップ係数空間において、前記タップ係数が他のクラスのタップ係数から閾値以上の距離だけ離れているクラス、及び、前記変換係数によって前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数を用いた前記フィルタ処理により生成される前記第２の画像のS/Nが閾値以下のクラスのうちの一方又は両方である
＜３＞ないし＜５＞のいずれかに記載の符号化装置。
＜７＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと、
前記削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を伝送することと
を含む符号化方法。
＜８＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を受け取る受け取り部と、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と
を備える復号装置。
＜９＞
前記変換係数によって前記削減係数を変換することにより、前記タップ係数を再構成する再構成部をさらに備える
＜８＞に記載の復号装置。
＜１０＞
前記クラスごとのタップ係数の主成分分析により得られる主成分によって前記クラスごとのタップ係数を変換することにより得られる主成分得点の中で、０にする主成分得点の数を削減数として、
前記削減係数は、各クラスに対して、前記主成分得点のうちの、前記削減数だけの高次の主成分得点を０とした主成分得点であり、
前記変換係数は、全クラスに対して、前記タップ係数を前記主成分得点に変換する主成分行列の逆行列のコンポーネントのうちの、前記高次の主成分得点に対応するコンポーネントを０にした行列である
＜９＞に記載の復号装置。
＜１１＞
前記受け取り部は、前記削減数を、さらに受け取り、
前記再構成部は、前記削減数、前記変換係数、及び、前記削減係数を用いて、前記タップ係数を再構成する
＜１０＞に記載の復号装置。
＜１２＞
前記予測符号化により得られる符号化データから取得可能な取得可能情報に応じて、前記削減数を決定する決定部をさらに備え、
前記再構成部は、前記削減数、前記変換係数、及び、前記削減係数を用いて、前記タップ係数を再構成する
＜１０＞に記載の復号装置。
＜１３＞
前記受け取り部は、前記タップ係数を前記削減係数とすることに適さない不適合クラスの前記タップ係数、及び、前記クラスが不適合クラスであるかどうかを表すクラスフラグを、さらに受け取り、
前記再構成部は、前記全クラスから前記不適合クラスを除外したクラスについて、前記タップ係数を再構成し、
前記不適合クラスは、前記タップ係数空間において、前記タップ係数が他のクラスのタップ係数から閾値以上の距離だけ離れているクラス、及び、前記変換係数によって前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数を用いた前記フィルタ処理により生成される前記第２の画像のS/Nが閾値以下のクラスのうちの一方又は両方である
＜１０＞ないし＜１２＞のいずれかに記載の復号装置。
＜１４＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、前記クラスごとのタップ係数の空間であるタップ係数空間よりも低次元の空間に射影した削減係数、及び、前記削減係数を前記タップ係数空間に射影する変換係数を受け取ることと、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記変換係数によって、前記削減係数を変換することにより再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと
を含む復号方法。
＜１５＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と、
前記種係数を伝送する伝送部と
を備える符号化装置。
＜１６＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像の注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められる前記クラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数から再構成されるタップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと、
前記種係数を伝送することと
を含む符号化方法。
＜１７＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を受け取る受け取り部と、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択する予測タップ選択部と、
前記注目画素を、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クラス分類部と、
前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得する係数取得部と、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求める演算部と
を有し、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成するフィルタ部と
を備える復号装置。
＜１８＞
予測符号化の残差と予測画像とを加算することにより得られる第１の画像に相当する生徒画像と、前記第１の画像に対応する元画像に相当する教師画像とを用いた学習により求められるクラスごとのタップ係数を、クラスを表すパラメータとの所定の演算により求めるのに用いられる種係数を受け取ることと、
前記第１の画像のうちの注目する注目画素に対応する、前記予測画像の予測に用いられる第２の画像の対応画素の画素値を求める予測演算に用いられる予測タップとなる画素を、前記第１の画像から選択することと、
前記注目画素を、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ことと、
前記パラメータ及び前記種係数を用いた前記所定の演算により再構成される前記タップ係数から、前記注目画素のクラスのタップ係数を取得することと、
前記注目画素のクラスのタップ係数と、前記注目画素の前記予測タップとを用いた前記予測演算を行うことにより、前記対応画素の画素値を求めることと
を含み、前記第１の画像にフィルタ処理を行い、前記第２の画像を生成することと
を含む復号方法。
【符号の説明】
【０９３３】
１１  符号化装置，  １２  復号装置，  ２０  画像変換装置，  ２１  タップ選択部，  ２２  クラス分類部，  ２３  係数取得部，  ２４  予測演算部，  ４０  学習装置，  ４１  教師データ生成部，  ４２  生徒データ生成部，  ４３  学習部，  ５１  タップ選択部，  ５２  クラス分類部，  ５３  足し込み部，  ５４  係数算出部，  ６１  係数取得部，  ７１  パラメータ生成部，  ７２  生徒データ生成部，  ７３  学習部，  ８１  足し込み部，  ８２  係数算出部，  ９１，９２  足し込み部，  ９３  係数算出部，  １０１  A/D変換部，  １０２  並べ替えバッファ，  １０３  演算部，  １０４  直交変換部，  １０５  量子化部，  １０６  可逆符号化部，  １０７  蓄積バッファ，  １０８  逆量子化部，  １０９  逆直交変換部，  １１０  演算部，  １１１  クラス分類適応フィルタ，  １１２  フレームメモリ，  １１３  選択部，  １１４  イントラ予測部，  １１５  動き予測補償部，  １１６  予測画像選択部，  １１７  レート制御部，  １３１  学習装置，  １３２  削減装置，  １３３  画像変換装置，  １４１  選択部，  １５１  タップ選択部，  １５２  クラス分類部，  １５３  足し込み部，  １５４  係数算出部，  １６１  削減数決定部，  １６２  係数削減部，  １６３  選択部，  １６４  不適合クラス検出部，  １７１  タップ選択部，  １７２  クラス分類部，  １７３  係数取得部，  １７４  予測演算部，  １７５  係数再構成部，  １８１  係数削減部，  １９１  係数再構成部，  ２１１，２２１  削減数決定部，    ２２２．２３１  係数再構成部，  ３０１  蓄積バッファ，  ３０２  可逆復号部，  ３０３  逆量子化部，  ３０４  逆直交変換部，  ３０５  演算部，  ３０６  クラス分類適応フィルタ，  ３０７  並べ替えバッファ，  ３０８  D/A変換部，  ３１０  フレームメモリ，  ３１１  選択部，  ３１２  イントラ予測部，  ３１３  動き予測補償部，  ３１４    選択部，  ３３１  画像変換装置，  ３４１  タップ選択部，  ３４２  クラス分類部，  ３４３  係数取得部，  ３４４  予測演算部，  ３４５，３５１  係数再構成部，  ３６１  削減数決定部，  ３６２，３７１  係数再構成部，  ５１１  クラス分類適応フィルタ，  ５３１  削減装置，  ５３２  画像変換装置，  ５４１  足し込み部，  ５４２  係数算出部，  ５６１  係数再構成部，  ６１１  クラス分類適応フィルタ，  ６３１  画像変換装置，  ６４１  係数再構成部
【図１】
2018173873.tif 000037
【図２】
2018173873.tif 000038
【図３】
2018173873.tif 000039
【図４】
2018173873.tif 000040
【図５】
2018173873.tif 000041
【図６】
2018173873.tif 000042
【図７】
2018173873.tif 000043
【図８】
2018173873.tif 000044
【図９】
2018173873.tif 000045
【図１０】
2018173873.tif 000046
【図１１】
2018173873.tif 000047
【図１２】
2018173873.tif 000048
【図１３】
2018173873.tif 000049
【図１４】
2018173873.tif 000050
【図１５】
2018173873.tif 000051
【図１６】
2018173873.tif 000052
【図１７】
2018173873.tif 000053
【図１８】
2018173873.tif 000054
【図１９】
2018173873.tif 000055
【図２０】
2018173873.tif 000056
【図２１】
2018173873.tif 000057
【図２２】
2018173873.tif 000058
【図２３】
2018173873.tif 000059
【図２４】
2018173873.tif 000060
【図２５】
2018173873.tif 000061
【図２６】
2018173873.tif 000062
【図２７】
2018173873.tif 000063
【図２８】
2018173873.tif 000064
【図２９】
2018173873.tif 000065
【図３０】
2018173873.tif 000066
【図３１】
2018173873.tif 000067
【図３２】
2018173873.tif 000068
【図３３】
2018173873.tif 000069
【図３４】
2018173873.tif 000070
【図３５】
2018173873.tif 000071
【図３６】
2018173873.tif 000072
【図３７】
2018173873.tif 000073
【図３８】
2018173873.tif 000074
【図３９】
2018173873.tif 000075
【図４０】
2018173873.tif 000076
【図４１】
2018173873.tif 000077
【図４２】
2018173873.tif 000078
【図４３】
2018173873.tif 000079
【図４４】
2018173873.tif 000080
【図４５】
2018173873.tif 000081
【図４６】
2018173873.tif 000082
【図４７】
2018173873.tif 000083
【図４８】
2018173873.tif 000084
【図４９】
2018173873.tif 000085
【図５０】
2018173873.tif 000086
【図５１】
2018173873.tif 000087
【図５２】
2018173873.tif 000088
【図５３】
2018173873.tif 000089
【図５４】
2018173873.tif 000090
【図５５】
2018173873.tif 000091
【図５６】
2018173873.tif 000092
【図５７】
2018173873.tif 000093
【図５８】
2018173873.tif 000094
【図５９】
2018173873.tif 000095
【図６０】
2018173873.tif 000096
【国際調査報告】
2018173873.tif 000097
2018173873.tif 000098
2018173873.tif 000099
2018173873.tif 000100
2018173873.tif 000101
2018173873.tif 000102
2018173873.tif 000103
2018173873.tif 000104