(57)【要約】本発明は、回路構成を簡易にし得る画像処理装置及び画像処理方法を実現できる。画像符号化装置（２００）は、予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）に基づいて入力画像（９１）を本エンコードと同一の通常処理により符号化する一方、予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）及び当該予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）の近傍の量子化パラメータ（ＱＰ）に基づいて入力画像（９１）を簡易的に符号化（簡易処理）する。画像符号化装置（２００）は、予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）に基づく通常処理による高精度発生符号量と、予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）に基づく簡易処理による発生符号量の符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを算出する。画像符号化装置（２００）は、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎと、当該予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）の近傍の量子化パラメータ（ＱＰ）に基づく簡易処理による発生符号量とに基づいて、当該予測量子化パラメータ（ＱＰｄ）の近傍の量子化パラメータ（ＱＰ）に基づく高精度発生符号量を算出する。
2009157580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を符号化したときの発生符号量が目標符号量に最も近くなると予測される基本量子化因子の近傍であると予測される予測量子化因子を決定する予測量子化因子決定部と、
上記予測量子化因子及び当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づいて、上記入力画像を上記符号化と比較して簡易的に符号化することにより、簡易的な符号化による発生符号量を算出する簡易符号化部と、
上記予測量子化因子に基づいて上記入力画像を符号化することにより、符号化による発生符号量を算出する符号化部と、
上記簡易符号化部によって算出された上記予測量子化因子に基づく発生符号量に対する上記符号化部によって算出された上記予測量子化因子に基づく発生符号量の符号量比を算出する符号量比算出部と、
上記簡易符号化部によって算出された予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量に対し、上記符号量比を乗算することにより、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量を補正する補正部と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
上記簡易符号化部は、
可変長符号化することにより上記入力画像を上記符号化と比較して簡易的に符号化し、
上記符号化部は、
算術符号化により上記入力画像を符号化する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記簡易符号化部は、
簡易的な可変長符号化により上記入力画像を上記符号化と比較して簡易的に符号化する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記簡易符号化部は、
簡易的な量子化により上記入力画像を上記符号化と比較して簡易的に符号化する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記簡易符号化部は、
複数の画素でなる符号化ブロックごとに走査されながら、複数の上記符号化ブロックによって構成される走査ブロックごとにライン走査された入力画像に基づく符号化対象データにおいて、符号化対象となる符号化ブロックの上隣及び左隣の符号化ブロックにおいて可変長符号化される符号化値の平均値に対応する可変長テーブルを選択する際、上記符号化対象となる符号化ブロックが上記走査ブロックの上端であった場合、上記上隣の符号化ブロックの符号化値を左隣の符号化ブロックの符号化値と擬制することにより、上記入力画像を上記符号化と比較して簡易的に符号化し、
上記符号化部は、
上記符号化ブロックの上記走査ブロックの位置に拘らず、符号化対象となる符号化ブロックの上隣及び左隣の符号化ブロックにおいて可変長符号化される符号化値の平均値に対応する可変長テーブルを選択する
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記簡易符号化部は、
上記符号化ブロックにおける位置及び上記量子化因子の組み合わせに応じた乗算係数を記憶し、上記符号化ブロックの位置から、全ての上記量子化因子に応じて取り得る乗算係数を特定し、当該特定した乗算係数を出力する乗算係数供給部と、
上記複数の符号化対象データと同一数だけ並列に設けられ、上記乗算係数供給部によって出力された乗算係数のうち、使用する量子化因子に応じた乗算係数を選択する複数の乗算係数選択部と、
上記複数の符号化対象データと同一数だけ並列に設けられ、上記乗算係数選択部によって選択された乗算係数及び上記符号化ブロックの値を乗算する複数の乗算部と、
上記複数の符号化対象データと同一数だけ並列に設けられ、上記乗算部によって乗算された上記符号化ブロックの値を上記量子化因子に応じた桁数だけ右シフトさせる複数のシフト部とを有し、
上記乗算係数供給部は、
上記量子化因子及び上記符号化ブロックの位置の組み合わせに応じた第１の乗算係数を記憶し、上記符号化ブロックの位置から、全ての上記量子化パラメータに応じて取り得る第１の乗算係数を特定し、当該特定した第１の乗算係数を出力する第１の乗算係数供給部と、
量子化行列及び上記符号化ブロックの位置の組み合わせに応じた第２の乗算係数を記憶し、上記符号化ブロックの位置から、全ての上記量子化行列に応じて取り得る第２の乗算係数を特定し、当該特定した第２の乗算係数を出力する第２の乗算係数供給部とを有し、
上記乗算係数選択部は、
上記第１の乗算係数供給部によって出力された第１の乗算係数のうち、使用する量子化パラメータに応じた乗算係数を選択する第１の乗算係数選択部と、
上記第２の乗算係数供給部によって出力された第２の乗算係数のうち、使用する量子化行列に応じた乗算係数を選択する第２の乗算係数選択部と
を有する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記補正部によって補正された上記予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量と、上記符号化部によって算出された予測量子化因子に基づく発生符号量との変動率から、上記予測量子化因子及び当該予測量子化因子の近傍の量子化因子以外の量子化因子に基づく発生符号量を算出する算出部と
をさらに有する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記符号化部によって算出された予測量子化因子に基づく発生符号量と、上記補正部によって補正された上記予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量と、上記算出部によって算出された上記予測量子化因子及び当該予測量子化因子の近傍の量子化因子以外の量子化因子に基づく発生符号量とのうち、目標符号量に最も近い発生符号量に対応する量子化因子を上記基本量子化因子として決定する基本量子化因子決定部
をさらに有する請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記基本量子化因子決定部によって決定された上記基本量子化因子に基づいて、上記入力画像を本符号化する本符号化部
をさらに有する請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
入力画像を符号化したときの発生符号量が目標符号量に最も近くなると予測される基本量子化因子の近傍であると予測される予測量子化因子を決定する予測量子化因子決定ステップと、
上記予測量子化因子及び当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づいて、上記入力画像を上記符号化と比較して簡易的に符号化することにより、簡易的な符号化による発生符号量を算出する簡易符号化ステップと、
上記予測量子化因子に基づいて上記入力画像を符号化することにより、符号化による発生符号量を算出する符号化ステップと、
上記簡易符号化ステップにおいて算出された上記予測量子化因子に基づく発生符号量に対する上記符号化部によって算出された上記予測量子化因子に基づく発生符号量の符号量比を算出する符号量比算出ステップと、
上記簡易符号化ステップにおいて算出された予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量に対し、上記符号量比を乗算することにより、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量を補正する補正ステップと
を有する画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば画像符号化装置等に係り、特に１ピクチャに与えられた目標符号量に画面内フィードバック制御を行わずに発生符号量を合わせ込む技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、動画のビットストリームを伝送したり記録メディアに記録したりするシステム等においては、伝送路或いは記録容量を効率良く利用するために、高能率符号化が実施されている。これを実現する画像符号化装置では、エンコーダで発生するビットストリームの符号化ビットレートは伝送メディアの転送レートに合わせて一定とされており、この制限の下でデータ発生量、つまり、エンコーダにおける量子化の量子化ステップが制御されている。すなわち、例えば絵柄が複雑な画像が連続するときは量子化ステップを大きくしてデータ発生量を抑圧し、これとは逆に単純な絵柄が連続するときは量子化ステップを小さくしてデータ発生量を増加させることで、バッファメモリのオーバーフロー又はアンダーフローを生じさせないようにして固定レートを保持している。
従って、このような従来技術に係る画像符号化装置では、複雑な画像が連続するときは量子化ステップが大きくなり画質が劣化し、単純な画像が連続するときは量子化ステップが小さくなり全体を通じて均等な画質を得ることができなかった。この問題に鑑みて、例えば特許文献１では、ＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐ  Ｏｆ  Ｐｉｃｔｕｒｅｓ）毎の符号化の難易度と複数のＧＯＰの符号化の難易度の総和の比に従って各ＧＯＰ自身に割り当てられる割当符号量を、絵柄が複雑な画像を含むＧＯＰに対しては多く割り当て、絵柄が単純な画像を含むＧＯＰに対しては少なく割り当てるように算出する画像符号化装置が開示されている。
一方、１ピクチャに与えられた目標符号量に発生符号量を合わせ込む方法として、例えばＴＭ５（ｔｅｓｔ  ｍｏｄｅｌ  ５）のｓｔｅｐ２が良く知られている。これは、ピクチャに割り当てられた符号量をマクロブロック（ＭＢ；Ｍａｃｒｏ  ｂｌｏｃｋ）に均等に配分したものをＭＢの目標符号量とし、ピクチャ内でフィードバック（ｆｅｅｄ  ｂａｃｋ）制御をかける事で、目標符号量に合わせ込む手法である。
【特許文献１】特許第３３５８６２０号公報。
【０００３】
しかしながら、前述したＴＭ５のｓｔｅｐ２の方法では、シーケンス先頭ピクチャやシーンチェンジ直後ピクチャのエンコードにおいて、量子化ステップの初期値が、そのピクチャの絵柄に合ったものではないため、画質が劣化する場合があった。
例えばフィードバック制御において絵柄に追従するまでの部分の量子化ステップが大きすぎる場合は、その部分の画質が他の部分に比べて劣化してしまい、量子化ステップが小さすぎる場合は、その部分で符号量を使いすぎてしまい、他の部分にその影響が及ぶおそれがある。
また、ＭＢの目標符号量を常に一定にしているため、画面内で画の難しさに偏りがある時などは、不適切な符号量配分になっていた。そこで、画像符号化装置は、予め並列に符号化を実行して発生符号量を予測し、１ピクチャに与えられた目標符号量に画面内フィードバック制御を行わずに発生符号量を合わせ込むことが望ましい。しかしながら、画像符号化装置は、量子化パラメータの数だけ並列して量子化を実行するのでは、回路規模が大きくなってしまうという問題があった。
【発明の開示】
【０００４】
かかる課題を解決するため本発明の画像処理装置においては、入力画像を符号化したときの発生符号量が目標符号量に最も近くなると予測される基本量子化因子の近傍であると予測される予測量子化因子を決定する予測量子化因子決定部と、予測量子化因子及び当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づいて、入力画像を符号化と比較して簡易的に符号化することにより、簡易的な符号化による発生符号量を算出する簡易符号化部と、予測量子化因子に基づいて入力画像を符号化することにより、符号化による発生符号量を算出する符号化部と、簡易符号化部によって算出された予測量子化因子に基づく発生符号量に対する符号化部によって算出された予測量子化因子に基づく発生符号量の符号量比を算出する符号量比算出部と、簡易符号化部によって算出された予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量に対し、符号量比を乗算することにより、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量を補正する補正部とを設けるようにした。
これにより、画像処理装置は、予測量子化因子についてのみ符号化による発生符号量の算出を実行すれば良く、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子について簡易的な符号化による発生符号量の算出を実行すれば良い。
また本発明の画像処理方法においては、入力画像を符号化したときの発生符号量が目標符号量に最も近くなると予測される基本量子化因子の近傍であると予測される予測量子化因子を決定する予測量子化因子決定ステップと、予測量子化因子及び当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づいて、入力画像を符号化と比較して簡易的に符号化することにより、簡易的な符号化による発生符号量を算出する簡易符号化ステップと、予測量子化因子に基づいて入力画像を符号化することにより、符号化による発生符号量を算出する符号化ステップと、簡易符号化ステップにおいて算出された予測量子化因子に基づく発生符号量に対する符号化部によって算出された予測量子化因子に基づく発生符号量の符号量比を算出する符号量比算出ステップと、簡易符号化ステップにおいて算出された予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量に対し、符号量比を乗算することにより、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子に基づく発生符号量を補正する補正ステップとを設けるようにした。
これにより、画像処理方法は、予測量子化因子についてのみ符号化による発生符号量の算出を実行すれば良く、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子について簡易的な符号化による発生符号量の算出を実行すれば良い。
本発明によれば、予測量子化因子についてのみ符号化による発生符号量の算出を実行すれば良く、当該予測量子化因子の近傍の量子化因子について簡易的な符号化による発生符号量の算出を実行すれば良い。かくして本発明は、回路構成を簡易にし得る画像処理装置及び画像処理方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像符号化装置の構成図。
図２は、従来の画像符号化装置の量子化部及びＣＡＶＬＣ計算部を抽出した構成図。
図３は、量子化部、ＣＡＶＬＣ計算部の基本的な構成を示す図。
図４は、本発明の第１の実施の形態に係る画像符号化装置の量子化部及びＣＡＶＬＣ計算部の構成を詳細に示す構成図。
図５は、画像符号化装置による符号化の処理手順を詳細に説明するフローチャート。
図６は、適応的なＱ  Ｍａｔｒｉｘの切り替え処理について更に説明するフローチャート。
図７は、ＶＬＣテーブル選択処理手順を表すフローチャート。
図８は、第２の実施の形態に係る画像符号化装置の構成図。
図９は、基本量子化パラメータ決定処理手順について説明するフローチャート。
図１０は、基本量子化パラメータの推定処理について説明する概念図。
図１１は、高精度発生符号量算出処理手順について説明するフローチャート。
【符号の説明】
【０００６】
１…第１のプレエンコード部、２…第２のプレエンコード部、３…エンコード部、４…符号量制御部、５，６…ディレイバッファ、１１…画面内予測モード決定部、１２…画面内予測処理部、１３…ＤＣＴ部、１４…量子化部、１５…ＣＡＶＬＣ計算部、２１…画面内予測処理部、２２…ＤＣＴ部、２３…量子化部、２４…ＣＡＶＬＣ計算部、２５…バッファ、２６…ＩＤＣＴ部、２７…逆量子化部、３１…画面内予測処理部、３２…ＤＣＴ部、３３…量子化部、３４…エントロピー符号化部、３５…バッファ、３６…ＩＤＣＴ部、３７…逆量子化部、１４０、２８０…量子化共有部、１５０、２９０…ＣＡＶＬＣ共有計算部
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、単に実施の形態と称する）について詳細に説明する。なお説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（量子化部及びＣＡＶＬＣ計算部の一部共用）
２．第２の実施の形態（簡易符号化による高精度発生符号量の推定）
３．他の実施の形態
＜１．第１の実施の形態＞
［１−１．画像符号化装置の構成］
図１には、本発明の一実施の形態に係る画像符号化装置１００の構成を示し説明する。
この画像符号化装置１００は、第１のプレエンコード部１、第２のプレエンコード部２、本エンコード部３、符号量制御部４、ディレイバッファ５，６を有している。
画像符号化装置１００は、符号量制御を行うため、予め第１のプレエンコード部１及び第２のプレエンコード部２によってプレエンコードを行い、本エンコード部３で用いる基本量子化パラメータＱＰＭＢ、予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤ、画面内予測モード、アクティビティグループなどの本エンコード情報を決定する。
このとき、第１のプレエンコード部１では、少し精度を落とし回路規模並びに処理負荷を抑えた並列プレエンコードを広い範囲の量子化パラメータＱＰで行い、目標符号量を実現する予測量子化パラメータＱＰｄを粗く見積もる。第２のプレエンコード部２では、精度を上げた並列プレエンコードを狭い範囲で行い、本エンコード部３で使用する基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定する。
第１のプレエンコード部１は、第１のプレエンコード処理を行うモジュールであり、画面内予測モード決定部１１、画面内予測処理部１２、ＤＣＴ部１３、量子化部１４、ＣＡＶＬＣ計算部１５、アクティビティ（Ａｃｔｉｖｉｔｙ）計算部１６を備えている。
第２のプレエンコード部２は、第２のプレエンコード処理を行うモジュールであり、画面内予測処理部２１、ＤＣＴ部２２、量子化部２３、エントロピー符号長計算部２４、バッファ２５、ＩＤＣＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  ＤＣＴ）部２６、逆量子化部２７を備えている。
そして、本エンコード部３は、本エンコードを行うモジュールであり、画面内予測処理部３１、ＤＣＴ部３２、量子化部３３、エントロピー符号化部３４、バッファ３５、ＩＤＣＴ部３６、逆量子化部３７を備えている。
符号量制御部４は、符号量制御を行うモジュールである。
画像符号化装置１００は、外部から供給される入力画像９１を、第１のエンコード部１、ディレイバッファ５及び６に供給する。第１のエンコード部１は、量子化パラメータＱＰごとの発生符号量を粗く見積もる。第１のエンコード部１は、供給される入力画像９１を、アクティビティ計算部１６及び画面内予測モード決定部１１に供給する。アクティビティ計算部１６は、画像の複雑さに応じてＭＢをアクティビティグループに振分ける。アクティビティ計算部１６は、アクティビティグループ番号を量子化部１４及び符号量制御部４に供給する。
画面内予測モード決定部１１は、入力画像９１が供給されると、当該入力画像９１の画面内予測処理を実行し、差分画像データを生成する。なお、画面内予測モード決定部１１は、予測画像として入力画像９１を用いることにより、第１のプレエンコード部１における画面内予測処理を簡易化している。画面内予測モード決定部１１は、差分画像データの発生符号量に基づいて本エンコード部３で使用する画面内予測モードを決定し、当該決定した画面内予測モードを画面内予測処理部１２、２１及び３１にそれぞれ供給する。
画面内予測処理部１２は、画面内予測モード決定部１１によって決定された画面内予測モードによって入力画像９１から差分画像データを生成し、ＤＣＴ部１３に供給する。ＤＣＴ部１３は、差分画像データに対してＤＣＴ処理を施し、ＤＣＴ係数を生成し、量子化部１４へ供給する。
量子化部１４は、０〜５１でなる量子化パラメータＱＰのうち、離散的に選択された選択量子化パラメータＱＰｌを用いることにより、複数の量子化ステップで並列的に量子化を実行する。例えば、量子化部１４は、並列に接続されたｎ段の量子化部１４−１〜１４−ｎを有しており、ｎ個の選択量子化パラメータＱＰｌに基づいて量子化処理を実行し、ｎ個の量子化係数を生成する。なお、量子化部１４は、選択量子化パラメータＱＰｌをピクチャの平均量子化パラメータＢａｓｅＱＰとし、アクティビティ計算部１６から供給されるアクティビティグループ番号に応じたオフセットを加算して量子化を実行する。この量子化部１４の詳細な構成については後述する。量子化部１４は、ｎ個の量子化係数をＣＡＶＬＣ計算部１５に供給する。
ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ｎ個の量子化係数に対し、それぞれＣＡＶＬＣ処理を実行し、ＭＢごとの発生符号量を符号量制御部４に供給する。
ここで、第１のプレエンコード部１では、画面内予測処理部１２において、予測画像としてローカルデコード画像の代りに入力画像９１を用いている。また、本エンコード部３ではエントロピー符号化方式としてＣＡＶＬＣとＣＡＢＡＣ（Ｃｏｎｔｅｘｔ−Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｂｉｎａｒｙ  Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  Ｃｏｄｉｎｇ）とを切り替えて実行する。
このため、符号量制御部４は、予め統計によって算出された統計モデルを用いて、発生符号量を補正する。これにより、符号量制御部４は、第１のプレエンコード部１によって算出された発生符号量の精度を向上させることができる。さらに、符号量制御部４は、補正後の選択量子化パラメータＱＰｌに基づく発生符号量に対し、当該選択量子化パラメータＱＰｌ以外の量子化パラメータに基づく発生符号量を算出する。以下、補正後の選択量子化パラメータＱＰｌに基づく発生符号量及び補間により算出された発生符号量をまとめて低精度発生符号量と呼ぶ。これにより、符号量制御部４は、量子化パラメータＱＰの全てについて量子化及びＣＡＶＬＣ処理を実行せずに済み、量子化部１４の回路構成を削減すると共に処理負荷を軽減することができる。
符号量制御部４は、低精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰを予測量子化パラメータＱＰｄとして選択する。この予測量子化パラメータＱＰｄは、第１のプレエンコード部１によって簡易的に算出された低精度発生符号量に基づく大体の値であり、本エンコード時における本エンコード発生符号量が目標符号量の近傍であると予測される値となる。なお、符号量制御部４は、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘが適応的に選択される場合には、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘごとに低精度発生符号量を生成し、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの取り得る量子化パラメータＱＰであって、低精度発生符号量が目標符号量に近く、かつ傾斜のなるべく小さい量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘを予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤとして選択する。
第２のプレエンコード部２は、本エンコード部３において使用される基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定する。第２のプレエンコード部２は、ディレイバッファ５から供給される遅延処理された入力画像９１を、画面内予測処理部２１に供給する。画面内予測処理部２１は、画面内予測モード決定部１１から供給される画面内予測モードによって当該入力画像９１を画面内予測により符号化して差分画像データを生成し、差分画像データをＤＣＴ部２２に供給する。
ＤＣＴ部２２は、差分画像データにＤＣＴ処理を施してＤＣＴ係数を生成し、量子化部２３に供給する。量子化部２３は、３段の量子化部２３−１、２３−２及び２３−３を有している。量子化部２３は、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づいてＤＣＴ係数を量子化して量子化係数をそれぞれ生成し、エントロピー符号長計算部２４に供給する。エントロピー符号長計算部２４は、ＣＡＶＬＣとＣＡＢＡＣのうち、本エンコード部３において使用される符号化方式によって量子化係数を符号化し、量子化パラメータＱＰごとの高精度発生符号量を生成する。符号量制御部４は、エントロピー符号長計算部２４による高精度発生符号量に基づいて、目標符号量に最も近い高精度発生符号量でなる量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢに決定する。量子化部２３は、予測量子化パラメータＱＰｄに基づいて生成された量子化係数を逆量子化部２７に供給する。逆量子化部２７は、量子化係数を逆量子化してＤＣＴ係数を生成し、ＩＤＣＴ部２６に供給する。ＩＤＣＴ部２６は、ＤＣＴ係数にＩＤＣＴ処理を施してローカルデコード画像を生成し、バッファ２５に供給する。バッファ２５は、画面内予測処理部２１にローカルデコード画像を供給する。この結果、画面内予測処理部２１は、ローカルデコード画像を予測画像として画面内予測処理を実行する。
第２のプレエンコード部２は、予測画像としてローカルデコード画像を用いると共に、本エンコード部３と同様の符号化方式でエントロピー符号化を実行することにより、第１のプレエンコード部１と比して高い精度で高精度発生符号量を算出することができる。そして符号量制御部４は、高精度発生符号量を基に、目標符号量に最も近くなる本エンコード発生符号量を発生させると予測される量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢに決定することができる。
本エンコード部３は、ディレイバッファ６から供給される遅延処理された入力画像９１を、画面内予測処理部３１に供給する。画面内予測処理部３１は、画面内予測モード決定部１１から供給される画面内予測モードによって当該入力画像９１を画面内予測により符号化して差分画像データを生成し、差分画像データをＤＣＴ部３２に供給する。
ＤＣＴ部３２は、差分画像データにＤＣＴ処理を施してＤＣＴ係数を生成し、量子化部２３に供給する。量子化部３３は、基本量子化パラメータＱＰＭＢに基づいてＤＣＴ係数を量子化して量子化係数を生成し、エントロピー符号長計算部３４に供給する。エントロピー符号長計算部３４は、ＣＡＶＬＣとＣＡＢＡＣのいずれかによって量子化係数をエントロピー符号化し、出力ストリーム９２として外部機器に供給する。
量子化部３３は、基本量子化パラメータＱＰＭＢに基づいて生成された量子化係数を逆量子化部３７に供給する。逆量子化部３７は、量子化係数を逆量子化してＤＣＴ係数を生成し、ＩＤＣＴ部３６に供給する。ＩＤＣＴ部３６は、ＤＣＴ係数にＩＤＣＴ処理を施してローカルデコード画像を生成し、バッファ３５を介して、画像内予測処理部３１にローカルデコード画像を供給する。画面内予測処理部３１は、ローカルデコード画像を予測画像として画面内予測処理を実行する。
このように、画像符号化装置１００は、第１のプレエンコード部１によって量子化パラメータＱＰごとの発生符号量を低精度発生符号量として粗く見積もり、当該低精度発生符号量に基づいて予測量子化パラメータＱＰｄを決定する。画像符号化装置１００は、第２のプレエンコード部２によって予測量子化パラメータＱＰｄ及びその近傍の量子化パラメータＱＰを用いて高い精度で高精度発生符号量を算出する。そして画像符号化装置１００は、高い精度で算出された高精度発生符号量に基づいて基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定し、本エンコード部３による本エンコード処理に用いる。これにより、画像符号化装置１００は、第１のプレエンコード部１及び第２のプレエンコード部２の２段のプレエンコードにより、全ての量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量を算出することなく、高い精度で基本量子化パラメータＱＰＭＢにおける高精度発生符号量を算出することができる。この結果、画像符号化装置１００は、簡易な構成で適切な基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定することができる。
［１−２．従来の量子化部及びＣＡＶＬＣ計算部の構成］
ここで、本実施の形態に係る画像符号化装置１００に関する理解を深めるために、基本となる従来の量子化部及び従来のＣＡＶＬＣ計算部についてその構成及び作用を説明する。
図２には、従来の量子化部３００、従来のＣＡＶＬＣ計算部４００の構成を示し説明する。この量子化部３００及びＣＡＶＬＣ計算部４００は、選択量子化パラメータＱＰｌと同数だけ配列され、一対の量子化部３００及びＣＡＶＬＣ計算部４００ごとに一の選択量子化パラメータＱＰｌに基づく発生符号量を算出する。
量子化部３００は、ＭＢＱＰ計算部３０１、スキャンアドレス生成部３０２、ＱＰ％６変換部３０３、ＱＰ／６変換部３０４、スケールファクタＲＡＭ３０５、乗算器３０６、バレルシフタ３０７を備えている。
一方、ＣＡＶＬＣ計算部４００は、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１、ＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２、ＴｏｔａｌＺｅｒｏ計数部４０３、ＲｕｎＢｅｆｏｒｅ計数部４０４、ＬｅｖｅｌＬｅｎｇｔｈ計算部４０５、ＺｅｒｏＬｅｆｔ計算部４０６、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８、ＲｕｎＢｅｆｏｒｅビット長ＲＯＭ４０９、加算器４１０、４１１、４１６、ＭＢ境界ｎＢ記憶用ラインメモリ４１２、ｎＢ保持メモリ４１３、ｎＡ保持メモリ４１５、そして、ｎＢ選択部４１４を備えている。
量子化部３００は、ＤＣＴ係数Ｗと量子化パラメータＱＰを用いて、次式により量子化係数Ｚを算出する。
Ｚ＝｛（ＭＦ＊１６／ＱＭａｔｒｉｘ）＊Ｗ＋ｆ｝＞＞（１５＋ＱＰ／６）
ただし、
ＭＦ：ＡＶＣの規格で定められている値から算出されるスケーリングファクタ
ｆ：切り上げ、切捨て位置を決める丸めファクタ
このような構成において、量子化部３００には、以下の信号が入力される。
・マクロブロックがＦｉｅｌｄ構成かＦｒａｍｅ構成かを示すＡＦＦ信号
・直交変換に８ｘ８ＤＣＴを使用するか４ｘＤＣＴを使用するかを示す８ｘ８／４ｘ４信号
・Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｇｒｏｕｐ（アクティビティグループ）
・ＤＣＴ後の結果であるＤＣＴ係数
尚、「アクティビティグループ」は、ピクチャ全体のベースとなる平均量子化パラメータＢａｓｅ  ＱＰに対するマクロブロックごとの量子化のオフセット情報として供給される。「ＤＣＴ係数」は、符号化に適した順序（例えば、スキャンの逆順）で供給されるものとする。
ＭＢ  ＱＰ計算部３０１は、アクティビティグループと平均量子化パラメータＢａｓｅ  ＱＰ（設定された選択量子化パラメータＱＰｌ）からＭＢ単位のアクティビティをオフセットした、適応量子化パラメータＱＰｔを計算する。ＱＰ％６変換部３０３は、この適応量子化パラメータＱＰｔを「６」で除算したときの剰余（すなわち０，１，２，３，４，５の６通りからいずれか）を出力して、スケールファクタＲＡＭ３０５及びＱＰ／６変換部３０４に供給する。
ＡＦＦ信号及び８ｘ８／４ｘ４信号はスキャンアドレス生成部３０２に入力される。スキャンアドレス生成部３０２は、これらＡＦＦ信号及び８ｘ８／４ｘ４信号に基づいてＤＣＴ係数の入力位置を示すＤＣＴアドレスを生成し、スケールファクタＲＡＭ３０５に供給する。
スケールファクタＲＡＭ３０５は、次式で得られる乗算係数を保持している。
2009157580.tif 000003
ここで、ｈ，ｖはＤＣＴ係数における水平方向及び垂直方向を表すＤＣＴアドレスであり、８ｘ８では０〜７，４ｘ４では０〜３まで変化する。ＭＦはＨ．２６４で定められた定数パラメータであるスケーリングファクタである。そして、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘはエンコーダで設定可能なパラメータである。すなわち、スケールファクタＲＡＭ３０５は、ＤＣＴブロックサイズ（８×８／４×４）、適応量子化パラメータＱＰｔの値、ＤＣＴアドレスに応じて変化するスケーリングファクタＭＦに対し、「１６」を乗算し、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘを除算した値（ＭＦ＊１６／ＱＭａｔｒｉｘ）を保持している。スケールファクタＲＡＭ３０５は、ＤＣＴアドレスに基づいて、スキャン位置位相のあった乗算係数を乗算器３０６に出力する。
ＱＰ／６変換部３０４は、ＭＢ  ＱＰ計算部３０１から適応量子化パラメータＱＰｔが供給されると、適応量子化パラメータＱＰｔに対して整数の割り算を行った結果をバレルシフタ３０７へ出力する。バレルシフタ３０７は、ＱＰ／６変換部３０４に対し「１５」を加算することにより、シフト量を算出し、ＣＡＶＬＣ算出部４００に供給する。量子化部３００の出力は、乗算器３０６の結果をバレルシフタ３０７でシフトしたことで、量子化（割り算）が実行されたのと等価となる。
量子化部３００の出力を受けて、ＣＡＶＬＣ計算部４００は実際の符号化を実行したときの発生符号量を計算する。
ＣＡＶＬＣ計算部４００は、非ゼロ係数の個数を表すＴｏｔａｌＣｏｅｆと、最後に連続する絶対値１の係数の個数及び符号を表すＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びｔｒａｉｌｉｎｇ＿ｏｎｅｓ＿ｓｉｇｎ＿ｆｌａｇと、ＤＣＴ係数の値を表すｌｅｖｅｌと、最後の非ゼロ係数以前のゼロ係数の個数を表すｔｏｔａｌ＿ｚｅｒｏと、非ゼロでなるＤＣＴ係数の前のゼロの連続個数を表すｒｕｎ＿ｂｅｆｏｒｅをそれぞれ符号化してその符号長を算出する。このとき、ＣＡＶＬＣ計算部４００は、非ゼロ係数の個数を表すＴｏｔａｌＣｏｅｆと、最後に連続する絶対値１の係数の個数及び符号を表すＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅについて、周囲の４×４ブロックの状態に応じて適応的な符号化を実行する。ＣＡＶＬＣ計算部４００は、ＴｏｔａｌＣｏｅｆ及びＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅの加算値に基づいて４×４ブロックごとにＶＬＣテーブルを選択する。
ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１は、４ｘ４ブロック１６サンプルの逆スキャン順の入力値に対して、ゼロは除いて、先頭から１或いは−１の続く個数を計数し、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅとして加算器４１１及びＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７にそれぞれ供給する。ＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２は、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１で計数されない非ゼロ係数を計数し、ＴｏｔａｌＣｏｅｆとして加算器４１１、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７及びＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８にそれぞれ供給する。ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７は、加算器４１６の結果に応じて４×４ブロックごとにＶＬＣテーブルを適応的に選択してＴｏｔａｌＣｏｅｆ及びＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅを符号化し、その符号長を加算器４１０に供給する。
ＴｏｔａｌＺｅｒｏ計数部４０３は、先頭に連続したゼロを除外したゼロ係数の個数を計数し、ｔｏｔａｌ＿ｚｅｒｏとしてＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８及びＺｅｒｏＬｅｆｔ計算部４０６に供給する。ＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８は、ｔｏｔａｌ＿ｚｅｒｏ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆの組み合わせとしてその符号長を算出し、加算器４１０に供給する。
Ｒｕｎｂｅｆｏｒｅ計数部４０４は、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数４０１で計数した非ゼロ係数（±１）の次に連続するゼロの個数とＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２で計数した非ゼロ係数の次に連続するゼロの個数を順次計数し、ＺｅｒｏＬｅｆｔ計算部４０６に供給する。
ＺｅｒｏＬｅｆｔ計算部４０６では、ＴｏｔａｌＺｅｒｏ計数部４０３のｔｏｔａｌ＿ｚｅｒｏからＲｕｎｂｅｆｏｒｅ計数部４０４のゼロランの連続数を順次減じることにより、残りのＺｅｒｏ個数であるＺｅｒｏ  Ｌｅｆｔを蓄えておく。Ｒｕｎｂｅｆｏｒｅビット長ＲＯＭ４０９は、Ｚｅｒｏ  ＬｅｆｔとＲｕｎｂｅｆｏｒｅの組み合わせとして、Ｒｕｎｂｅｆｏｒｅを符号化するときの符号長を求める。
そして、ＬｅｖｅｌＬｅｎｇｔｈ計算部４０５は、非ゼロでなるＤＣＴ係数の符号長を計算する。
ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７における適応的なＶＬＣテーブルの選択は、ＴｏｔａｌＣｏｅｆ及びＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅに基づいて実行される。加算器４１１は、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１から供給されるＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅとＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２から供給されるＴｏｔａｌＣｏｅｆとを加算して、非ゼロ係数の総数を求める。ＶＬＣテーブルは、左隣の４×４ブロックにおける非ゼロ係数の個数ｎＡと、上隣の４×４ブロックにおける非ゼロ係数の個数ｎＢとから選択される。加算器４１１は、ｎＡ及びｎＢとして参照するため、必要となる４×４ブロックにおける非ゼロ係数の個数をｎＢ保持メモリ４１３とｎＡ保持メモリ４１５に蓄える。
また、ライン方向に順次ＭＢが供給され、ＭＢにおいて所定の順序（８×８サブブロック内におけるラスタスキャン順序）で４×４ブロックがスキャンされる。このことから、左隣の４×４ブロックは、ほぼ直前にスキャンされることになる。また、ＭＢ内における上隣のブロックも同様に、ほぼ直前にスキャンされることになる。しかしながら、ＭＢにおける上端の４×４ブロックは、上隣のブロックを参照するためには、１ライン前のＭＢにおける最下端の４×４ブロックを参照する必要がある。このため、加算器４１１は、マクロブロックライン分の値をＭＢ境界ｎＢ記憶ラインメモリ４１２に蓄える。ｎＢ選択部４１４はＭＢ内の４×４ブロックのアドレスから、上境界の場合はＭＢ境界ｎＢ記憶ラインメモリ４１２に保持した上部に位置するｎＢを選択し、それ以外はｎＢ保持メモリ４１３から上部に位置するｎＢを選択する。そして、加算器４１６は、左隣及び上隣の４×４ブロックにおける非ゼロ係数の平均値をテーブル選択指標ｎＣとし、以下の数式に従ってテーブル選択指標ｎＣを算出する。
ｎＣ＝（ｎＡ＋ｎＢ）／２
そして、加算器４１０は、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８、ＲｕｎＢｅｆｏｒｅビット長ＲＯＭ４０９、ＬｅｖｅｌＬｅｎｇｔｈ計算部４０５による値の加算を行い、符号長の総数を得る。
以上の処理は、４×４ブロックごとにピクチャ全体にわたり繰り返し行われて、平均量子化パラメータＢａｓｅ  ＱＰのときのピクチャの低精度発生符号量を得る。このピクチャの低精度発生符号量を求める処理は異なる離散的（とびとび）の選択量子化パラメータＱＰｌを平均量子化パラメータＢａｓｅ  ＱＰとし、１５通り並列に処理されると共に、各量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘについて、処理されることになる。
［１−３．本実施の形態による量子化部及びＣＡＶＬＣ計算部の構成］
図３及び図４に、先に示した図２の構成に特徴的な処理を加えた、本発明の一実施の形態に係る画像符号化装置１００の構成の一部を抽出して示し説明する。なお、図２に示した従来のＣＡＶＬＣ計算部４００と対応する箇所に同一符号を附して示し、同一部分についての説明を省略する。
この実施の形態に係る画像符号化装置１００及び画像符号化方法は、以下などを特徴とする。
Ｈ．２６４／ＡＶＣ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ；高度動画像圧縮符号化標準）などに代表される画像圧縮方式で、発生符号量を前処理で予測するとき、異なる量子化ステップで並列に量子化を行い符号長計算する際に、処理の簡易化を行うことでハードウェアを削減する構成であり、以下の３点を特徴とする。
・ＣＡＶＬＣ計算部１５のＣＡＶＬＣ共有計算部１５０にてＭＢ上端の４×４ブロックにおける非ゼロ係数の数ｎＢを使用せず符号量を計算することで、ラインメモリを削減する。
・４ｘ４ブロック単位で演算を行うＣＡＶＬＣ共有計算処理を時分割に共有することで、符号長変換メモリなどの論理モジュールを削減する。
・量子化共有部１４０により、スケーリングファクタと量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの選択処理と量子化処理とを分離することで、メモリを共有し、メモリを削減する。
図３に、量子化部１４及び符号長計算部１５の構成を示している。量子化部１４は、選択量子化パラメータＱＰｌと同数でなる量子化部１４−１〜１４−ｎが並列に設けられており、当該量子化部１４−１〜１４−ｎに対し共有の量子化共有部１４０がそれぞれ接続されている。ＣＡＶＬＣ計算部１５も同様であり、選択量子化パラメータＱＰｌと同数でなるＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎが並列に設けられており、当該ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎに対し共有のＣＡＶＬＣ共有計算部１５０がそれぞれ接続されている。
図４は、複数の量子化パラメータＱＰで量子化、可変長符号化する要部のブロック図である。尚、この画像符号化装置１００の作用は本実施の形態に係る画像符号化方法にも相当する。
図４に示されるように、量子化共有部１４０は、スキャンアドレス生成ＲＡＭ１０１、スケールファクタＲＡＭ１０２、１／Ｍａｔｒｉｘ  ＲＡＭ１０３を有している。
量子化部１４−１〜１４−ｎは、ＭＢ  ＱＰ計算部５０１、ＱＰ％６変換部５０２、スケールファクタセレクタ５０３、１／Ｍａｔｒｉｘセレクタ５０４、ＱＰ／６変換ＲＯＭ５０５、乗算器５０６、５０７、バレルシフタ５０８を備えている。
ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０は、バッファ２０１、２０２、加算器２０３、ｎＢ保持メモリ２０４、ｎＡ保持メモリ２０５、加算器２０６、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ２０７、加算器２０８を備えている。
そして、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎは、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１、ＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２、ＴｏｔａｌＺｅｒｏ計数部４０３、ＲｕｎＢｅｆｏｒｅ計数部４０４、ＬｅｖｅｌＬｅｎｇｔｈ計算部４０５、ＺｅｒｏＬｅｆｔ計算部４０６、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８、ＲｕｎＢｅｆｏｒｅビット長ＲＯＭ４０９、加算器４１０を備えている。
このように、画像符号化装置１００は、並列化処理の回路規模を削減するために、量子化共有部１４０とＣＡＶＬＣ共有計算部１５０を共有して使用する構成となっている。
量子化共有部１４０では、主に、スケールファクタＲＡＭ１０２及び１／ＭａｔｒｉｘＲＡＭ１０３を共有することで、ＳＲＡＭサイズを削減する。ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０では他の処理を画素ごとに実行するのに対し、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ２０７の符号長計算が４ｘ４ブロックに１回の処理でよいため、時分割して処理するようにして回路を共有している。
また、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、図３のＭＢ境界ｎＢ記憶用ラインメモリ４１２を削減するために、ＭＢ上境界でｎＢ＝ｎＡとして近似的に符号量を計算する。ｎＢ＝ｎＡとすることは近似処理であり誤差要因であるが符号量を予測する過程において許容範囲内である。また、この近似により得られる１５並列分のラインメモリの削減効果は大きい。
このような構成において、量子化共有部１４０にはＭＢがＦｉｅｌｄ構成かＦｒａｍｅ構成かを示すＡＦＦ信号、直交変換に８ｘ８ＤＣＴを使用するか４ｘ４ＤＣＴを使用するかを示す８ｘ８／４ｘ４信号が入力される。より詳細には、スキャンアドレス生成ＲＡＭ１０１は、ＡＦＦ信号、８ｘ８／４ｘ４信号が入力されると、ＤＣＴ係数入力位置を示すＤＣＴアドレスを生成する。
スケールファクタＲＡＭ１０２は、スキャン位置位相のあったスケーリングファクタＭＦを量子化部５００のスケールファクタセレクタ５０３に出力する。上述したように、スケーリングファクタＭＦは、ＤＣＴアドレス及びＱＰ％６の値（選択量子化パラメータＱＰｌを６で除算したときの剰余）に応じて選択される。各量子化部１４−１〜１４−ｎでは、それぞれ異なる選択量子化パラメータＱＰｌが平均量子化パラメータＢａｓｅＱＰとして設定される。このため、スケールファクタＲＡＭ１０２は、ＤＣＴアドレスに応じて、全６通り（ＱＰ％６＝０，１，２，３，４，５）に対応するスケーリングファクタＭＦを全て出力し、後段の量子化部１４−１〜１４−ｎにおけるスケールファクタセレクタ５０３によって選択させる。同様に、１／Ｍａｔｒｉｘ  ＲＡＭ１０３は、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘのうち、スキャン位置位相のあった行列値の逆数を量子化部１４−１〜１４−ｎの１／Ｍａｔｒｉｘセレクタ５０４に出力する。１／Ｍａｔｒｉｘ  ＲＡＭ１０３は、行列値の逆数を出力するために当該行列値の逆数を２０ｂｉｔ程度の左シフトで桁上げしておく。
即ち、使用される量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘは選択量子化パラメータＱＰｌの値に依存して変化するため、複数（例えば、４種類程度）必要となる。１／Ｍａｔｒｉｘ  ＲＡＭ１０３は、量子化部１４−１〜１４−ｎの１／Ｍａｔｒｉｘセレクタ５０４に対して全通り（４種類）の行列値の逆数を出力し、設定されている選択量子化パラメータＱＰｌの値に応じて後段の量子化部１４−１〜１４−ｎの１／Ｍａｔｒｉｘセレクタ５０４で選択させる。
次に、量子化部１４−１〜１４−ｎは、順次供給されるＤＣＴ係数をＭＢ  ＱＰ計算部５０１に供給する。ＭＢ  ＱＰ計算部５０１は、選択量子化パラメータＱＰｌに対し、アクティビティグループに応じたアクティビティオフセット（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｏｆｆｓｅｔ）を付加して適応量子化パラメータＱＰｔを生成し、これをＱＰ％６変換部５０１及びＱＰ／６変換部５０５に供給する。ＱＰ％６変換部５０１は、適応量子化パラメータＱＰｔを「６」で除算したときの剰余であるＱＰ％６値を算出し、スケールファクタセレクタ５０３に供給する。スケールファクタセレクタ５０３は、ＱＰ％６値に応じて第１の乗算計数としてのスケーリングファクタＭＦを選択し、乗算器５０６に供給する。１／Ｍａｔｒｉｘセレクタ５０４は、使用する量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの行列識別番号ｉｄｘに基づいて、第２の乗算計数としての行列値の逆数を選択し、乗算器５０６に供給する。
乗算器５０６は、スケーリングファクタＭＦに対して「１６」及び行列値の逆数を乗算する（ＭＦ＊１６／ＱＭａｔｒｉｘ）。乗算器５０６では、スケールファクタセレクタ５０３と１／Ｍａｔｒｉｘセレクタ５０４の出力値の乗算を行った後２０ｂｉｔの右シフトを行い、１／Ｍａｔｒｉｘ  ＲＡＭ１０３の桁上げ分の整合を図り、乗算値を乗算器５０７に供給する。乗算器５０７は、スキャン逆順のＤＣＴ係数に対して乗算値を乗算し、バレルシフタ５０８に供給する。ＱＰ／６変換部は、適応量子化パラメータＱＰｔを「６」で除算したＱＰ／６値をバレルシフタ５０８に供給する。バレルシフタ５０８は、乗算器５０７の出力値をＱＰ／６値に応じた桁数だけ桁下げすることにより、量子化した結果を得る。
このように、量子化部１４は、スケールファクタＲＡＭ及び１／ＭａｔｒｉｘＲＡＭ１０３を共有化し、ＤＣＴアドレスに応じて後段の量子化部１４−１〜１４−ｎが取り得る全てのスケーリングファクタＭＦ及び行列値の逆数を量子化部１４−１〜１４−ｎに供給する。量子化部１４−１〜１４−ｎでは、選択量子化パラメータＱＰｌに応じてスケーリングファクタＭＦを選択する。また、量子化部１４−１〜１４−ｎでは、行列識別番号ｉｄｘに応じて行列値の逆数を選択する。これにより、量子化部１４では、スケールファクタＲＡＭ１０２及び１／ＭａｔｒｉｘＲＡＭ１０３を共有化することができるため、量子化部１４総体として必要となるＲＡＭの容量を減少させ得るようになされている。また、量子化部１４は、スケーリングファクタＭＦ及び行列値の逆数を別々に保持することにより、スケーリングファクタＭＦ及び行列値の逆数を乗算した全通りの値を保持する場合と比較して、スケールファクタＲＡＭ１０２及び１／ＭａｔｒｉｘＲＡＭ１０３に必要な記憶容量を削減することができる。
ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０によって適応的にＶＬＣテーブルを選択し、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆを符号化する点が、従来のＣＡＶＬＣ計算部４００と異なっている。
ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎにおけるＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１、ＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２、ＴｏｔａｌＺｅｒｏ計数部４０３、ＲｕｎＢｅｆｏｒｅ計数部４０４、ＬｅｖｅｌＬｅｎｇｔｈ計算部４０５、ＺｅｒｏＬｅｆｔ計算部４０６、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０８及びＲｕｎＢｅｆｏｒｅビット長ＲＯＭ４０９は、供給されるＤＣＴ係数に対して順次処理を実行する。すなわち、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎの各部は、４×４のＤＣＴブロックに対し、４×４＝１６回の演算を実行する。これに対して、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７は、４ｘ４のＤＣＴブロックに対して算出されたＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆに対し、１つのＶＬＣテーブルを選択して１回の演算を行えばよい。すなわち、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ４０７は、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎの各部に対して約１／１６の演算時間しか要さない。そこで、ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０は、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎから供給されるＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆをＢｕｆｆｅｒ２０１及び２０２にそれぞれ保持する。ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０は、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎの各部が次の４×４ブロックに対する処理を実行する間に、１つ前の４×４ブロックに対して適応的にＶＬＣテーブルを選択し、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎによって算出された１５のＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆを順次符号化する。
ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０では、１５並列のＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎのＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ計数部４０１とＴｏｔａｌＣｏｅｆ計数部４０２の出力をバッファＢｕｆｆｅｒ２０１，２０２の各１５段のバッファにそれぞれ保持する。
加算器２０３は、時分割してバッファ２０１、２０２からＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆを受け取り、当該ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆを加算することにより、非ゼロ係数の個数をそれぞれ算出する。ｎＡ保持メモリ２０５は、マクロブロック内において左隣として参照される４ｘ４ブロックの非ゼロ係数の個数ｎＡを保持する。ｎＢ保持メモリ２０４は、４ｘ４ｂｌｏｃｋのマクロブロック内において上隣として参照される４×４ブロックの非ゼロ係数の個数ｎＢを保持する。
ここで、ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０は、本来はＭＢ下境界のｎＢ情報は保持しておき、下部のマクロブロックの上境界の４ｘ４ｂｌｏｃｋのｎＢ情報として使用する必要がある。しかしながら、ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０は、ｎＢ保持のためのラインメモリを１５段配置すると、ＣＮＶＬＣ共有計算部１５０に要するＲＡＭの記憶容量が大きくなってしまい、回路規模上望ましくない。このため、ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０は、ＭＢ上境界の４ｘ４ｂｌｏｃｋを処理する際には、ｎＢ＝ｎＡと擬制して画面の最上部のマクロブロック処理と同様の処理を行う。
すなわち、加算器２０６は、４×４ブロックがＭＢの上境界であった場合はテーブル選択指標ｎＣ＝ｎＡとする。加算器２０６は、画面左境界の４ｘ４ｂｌｏｃｋはｎＣ＝ｎＢとする。加算器２０６は、上記２ケース以外、すなわち４×４ブロックがＭＢの上境界でなく、かつ画面左境界でもない場合にはｎＣ＝（ｎＡ＋ｎＢ）／２とする。そして、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｈｔビット長ＲＯＭ２０７は、テーブル選択指標ｎＣに基づいてＶＬＣテーブルを選択すると共に、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆを符号化し、その符号長を算出する。この結果、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｈｔビット長ＲＯＭ２０７は、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長を、加算器２０８に順次出力する。加算器２０８には、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎによって算出された符号長がそれぞれ供給される。加算器２０８は、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長に対応するＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎから供給される符号及び当該ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｔｈビット長を加算することにより、４×４ブロックごとの符号長を算出する。符号量制御部４は、ＭＢごとに４×４ブロックごとの符号長を加算することにより、ＭＢごとの発生符号量を算出する。これらの処理はピクチャ全体で繰り返し行われる。
このように、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、演算回数の少ないＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｈｔビット長ＲＯＭ２０７を共有化する。これにより、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ＴｏｔａｌＣｏｅｆＬｅｎｇｈｔビット長ＲＯＭ２０７の数を低減させて回路構成を簡易にすることができる。ＣＡＶＬＣ計算部１５は、４×４ブロックがＭＢの上境界であった場合はテーブル選択指標ｎＣ＝ｎＡとする。これにより、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ＭＢ境界ｎＢ記憶ラインメモリを省略することができ、ＣＡＶＬＣ計算部１５に要するＲＡＭの記憶容量を大幅に削減して回路構成を簡易にすることができる。
以上説明した一実施の形態に係る画像符号化装置１００及び画像符号化方法によれば、量子化部１４は、スケーリングファクタＭＦと１／Ｑ  Ｍａｔｒｉｘとを別々に記憶すると共に、ＤＣＴアドレスに応じて取り得る全ての値を各量子化部１４−１〜１４−ｎに供給する。各量子化部１４−１〜１４−ｎは、設定されている量子化パラメータＱＰに応じてスケーリングファクタＭＦと１／Ｑ  Ｍａｔｒｉｘとを選択する。これにより、量子化部１４は、量子化部１４−１〜１４−ｎでメモリを共有することができるため、メモリを削減することが可能となる。ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ＶＬＣテーブルの選択の際、ＭＢ上端部については上隣の４×４ブロックを使用しないことにより、ＭＢ境界ｎＢ記憶用ラインメモリ４１２を削減することが可能となる。さらに、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、４ｘ４ＤＣＴブロック単位で演算が実行されるＣＡＶＬＣ共有計算部１５を時分割に共有することで、論理モジュールを削減することが可能となる。
また、画像符号化装置１００は、ＡＶＣでは画面内の相関を利用し効率を高めていることから処理単位を小さくすることによってＡＶＣの利点を最大限に生かすことができないことに鑑み、ピクチャ単位の２回のプレエンコードを実施する。そして、画像符号化装置１００は、効率向上のために、処理量が増大し、それに起因してエンコードの回路規模が増大するとの問題を解消するために、回路一部共有化による部分的並列構成を採用する。これにより、画像符号化装置１００は、プレエンコーダの構成を簡略化しつつ、１ピクチャに与えられた目標符号量に発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり量子化パラメータＱＰの決定が可能となる。
［１−４．基本量子化パラメータの決定］
第２のプレエンコード部２は、予測量子化パラメータＱＰｄ及び予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤを用いて実際にエンコーダ３と同様の符号化を実行することにより、高精度発生符号量を高い精度で算出する。以下、この第２のプレエンコード部２によって算出された発生符号量を高精度発生符号量と呼ぶ。このとき第２のプレエンコード部２は、予測量子化パラメータＱＰｄだけでなく、当該予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰを用いて高精度発生符号量を算出し、その変動率を用いて予測量子化パラメータＱＰｄ近傍の高精度発生符号量を予測する。
符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄ、予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤ及び各ＭＢのアクティビティグループを第２のプレエンコード部２に供給する。第２のプレエンコード部２は、これらの値に基づいて第２のプレエンコードを行う。
第２のプレエンコード部２では、入力画像９１が、ディレイバッファ５を介して遅延処理された後に画面内予測処理部２１に入力される。画面内予測処理部２１は、予測画像と入力画像９１との差分を計算し、差分画像データを生成する。そして、ＤＣＴ部２２は、差分画像データに対してＤＣＴ処理を実行しＤＣＴ係数を生成する。量子化部２３は、ＤＣＴ係数に対して量子化処理を実行し、量子化係数を生成する。エントロピー符号長計算部２４は、ＣＡＶＬＣ又はＣＡＢＡＣを用いて量子化係数をそれぞれエントロピー符号化し、高精度発生符号量を計算する。
尚、第２のプレエンコード部２における処理の過程において、量子化部２３は量子化係数を逆量子化部２７に送出する。逆量子化部２７は、量子化係数を逆量子化してＤＣＴ係数を再生する。そして、ＩＤＣＴ部２６はＤＣＴ係数をＩＤＣＴ変換し、ローカルデコード画像を生成し、パッファ２５に保存することになる。
ここで、量子化部２３は、この例では３段の量子化部２３−１，２３−２，２３−３により構成され、エントロピー符号長計算部２４は、この例では３段のエントロピー符号長計算部２４−１，２４−２，２４−３により構成されている。３段と少なくしているのは、既に第１のプレエンコードで量子化パラメータＱＰが広い範囲で粗く見積もられているからである。
このような構成の下、量子化部２３、エントロピー符号長計算部２４は、並列に処理を実行し、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰでの高精度発生符号量を得ることになる。このとき、エントロピー符号長計算部２４は、本エンコード部３による本エンコードのエントロピー符号化方式と同じ方式をＣＡＢＡＣ／ＣＡＶＬＣのいずれかから選択する。
続いて、符号量制御部４は、第２のプレエンコードにより得られた高精度発生符号量から、本エンコードで使用するピクチャの基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定する。そして、符号量制御部４は、この決定されたピクチャの基本量子化パラメータＱＰＭＢや予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤ、各ＭＢのアクティビティグループから、量子化の情報（Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ、各ＭＢのＱＰ等）を本エンコード部３に送出する。
より詳細には、目標符号量が、第２のプレエンコードで得られた高精度発生符号量に挟まれている場合、つまり、
2009157580.tif 000004
の場合には、目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢとして選択する。
そうでない場合、符号量制御部４は、量子化パラメータＱＰの変化に対する高精度発生符号量の変動率を、第２のプレエンコードの結果から求める。予測量子化パラメータＱＰｄは、第１のプレエンコード部１による低精度発生符号量に基づいて算出されている。このため目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰは、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍に存在する。量子化パラメータＱＰの値が近い場合、発生符号量の変動率は略一定である。そこで、符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰにおける高精度発生符号量の変動率から各量子化パラメータＱＰでの高精度発生符号量を予測し、目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢとして選択する。
まず、量子化パラメータＱＰが「１」減算されたときに、高精度発生符号量が何％変わるかを表すＤｉｆｆＲａｔｉｏ＿１を、第２のプレエンコード２の結果から以下のようにして求める。なお、Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓは第２のプレエンコード２における発生符号量を表しており、ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１は、予測量子化パラメータＱＰｄを、ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１は予測量子化パラメータＱＰｄより「１」小さい量子化パラメータＱＰを表している。
2009157580.tif 000005
量子化パラメータＱＰが「１」加算されたときに、高精度発生符号量が何％変わるかを表すＤｉｆｆＲａｔｉｏ＿２を、第２のプレエンコード２の結果から以下のようにして求める。ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１は予測量子化パラメータＱＰｄより「１」大きい量子化パラメータＱＰを表している。
2009157580.tif 000006
予測量子化パラメータＱＰｄの近傍における高精度発生符号量の変動率ＤｉｆｆＲａｔｉｏを、以下のようにして求める。
ＤｉｆｆＲａｔｉｏ＝（ＤｉｆｆＲａｔｉｏ＿１＋ＤｉｆｆＲａｔｉｏ＿２）／２
すなわち、予測量子化パラメータＱＰｄから正負の方向にそれぞれ「１」だけ変化したときの発生符号量の変動の平均値としてＤｉｆｆＲａｔｉｏを算出する。
ＤｅｌｔａＱＰを、高精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰと予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）との差の絶対値とすると、目標符号量に最も近い高精度発生符号量に対応する量子化パラメータＱＰが予測量子化パラメータＱＰｄより１だけ小さい量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）より小さいときには、高精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰの高精度発生符号量（Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ））を以下のように算出する。
2009157580.tif 000007
目標符号量に最も近い高精度発生符号量に対応する量子化パラメータＱＰが予測量子化パラメータＱＰｄより１だけ大きい量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）より大きいときには、高精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰの高精度発生符号量（Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ））を以下のように算出する。
2009157580.tif 000008
すなわち、符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰを用いたときの高精度発生符号量に対し、予測量子化パラメータＱＰｄを中心に量子化パラメータＱＰの値が「１」だけ変化したときの変動率に応じた符号量だけ増減させる。符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰを用いた場合の高精度発生符号量を高い精度で算出することができる。
以上のようにして、符号量制御部４は、目標符号量に最も近い量子化パラメータＱＰを本エンコードにおいて平均量子化パラメータ（ＢａｓｅＱＰ）として使用する基本量子化パラメータＱＰＭＢとして選択することになる。
上述したように、第２のプレエンコード部２では、第１のプレエンコード部１により推定された予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）と、ひとつ大きい量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１），ひとつ小さい量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）でプレエンコードする。ここで、回路規模削減のため、前述したように、量子化部２３とエントロピー符号長計算部２４のみ並列化し、その他の処理は共用する。
このとき、画面内予測処理で使用するローカルデコード（Ｌｏｃａｌ  Ｄｅｃｏｄｅ）画は、第１のプレエンコード部１の結果に基づいて推定された予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）で量子化したデータとする。つまり、逆量子化とＩＤＣＴで処理されるデータは、予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）の量子化の出力である。これは、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１、ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）を使うプレエンコードの画面内予測処理の入力を、自分自身のローカルデコード（Ｌｏｃａｌ  Ｄｅｃｏｄｅ）画ではなく、予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）のローカルデコード（Ｌｏｃａｌ  Ｄｅｃｏｄｅ）画で代用することを意味する。
このように、符号量制御部４は、第１のプレエンコード部１の結果に基づく低精度発生符号量の予測により、低精度発生符号量が目標符号量に最も近くなる可能性が極めて高い予測量子化パラメータＱＰｄ及びその前後の量子化パラメータＱＰによって本エンコードと同様の符号化によって高精度発生符号量を算出する。これにより、符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄ及びその前後の量子化パラメータＱＰを用いた場合の高精度発生符号量をほぼ正確に算出することができる。さらに本発明は、狭い範囲内では量子化パラメータＱＰの変化に伴う高精度発生符号量の変動率がほぼ一定であることに着目した。符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄ及びその前後の量子化パラメータＱＰにおける高精度発生符号量の変動率に基づいて、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰを用いたときの高精度発生符号量を算出する。これにより符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰについても、ほぼ正確に高精度発生符号量を算出することができる。
なお、本発明は前述した実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良や変更が可能である。
たとえば、上記画像符号化装置及び画像符号化方法は、該装置に実装されるコンピュータプログラム或いは該プログラムを記録した記録媒体、該方法を実施するコンピュータプログラム或いは該プログラムを記録した記録媒体としての実施も可能である。
なお、上述した一連の符号化処理は、ハードウェアにより実行させることもでき、また、ソフトウェアにより実行させることも可能である。符号化処理をソフトウェアによって実現する場合、ＣＰＵ及びＲＡＭに仮想的に画像符号化装置１００が形成される。そして、ＲＯＭに格納された符号化プログラムをＲＡＭに展開することにより、符号化処理が実行される。
［１−４．処理手順］
以下、図３のフローチャートを参照して、本発明の一実施の形態に係る画像符号化装置１００による符号化の処理手順ＲＴ１を詳細に説明する。この処理手順の一部または全部は、一実施の形態に係る画像符号化方法にも相当する。
先ず、アクティビティ計算部１６は、ＭＢ毎にアクティビティを計算し、その値に応じてＭＢをアクティビティグループに分ける（ステップＳ１）。
続いて、画面内予測モード決定部１１は、入力画像９１に基づいて画面内予測モードを決定する（ステップＳ２）。この画面内予測モードは、第２のプレエンコード部２による第２のプレエンコード、本エンコード部３による本エンコードでも使用される。
次に画面内予測処理部１２は、予測画像と入力画像との差分画像データを計算する。ここでの予測画像は、処理を削減するため入力画像９１が用いられる。次いで、ＤＣＴ部１３は、整数精度ＤＣＴを行い、ＤＣＴ係数を量子化部１４に送出する（ステップＳ３）。
量子化部１４は、任意の間隔の複数の選択量子化パラメータＱＰｌをピクチャの平均量子化パラメータ（ＢａｓｅＱＰ）としてＤＣＴ係数値を量子化する。エントロピー符号長計算部１５は、量子化係数を可変長符号化し、符号長計算を行うことで、選択量子化パラメータＱＰｌごとの発生符号量を取得する（ステップＳ４）。この時、ＭＢの量子化パラメータＱＰは、前述したようにアクティビティを考慮した値が与えられて、エンコードされる。即ち、前述したように、ＭＢの量子化パラメータＱＰは、ピクチャの平均量子化パラメータ（ＢａｓｅＱＰ）に対して、アクティビティグループに依存したオフセットを加えることで求められる。
尚、適応的な量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ切り替え処理に対応させる場合には、上記の処理を量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ毎に行う。つまり、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ毎に、離散的な（飛び飛びの）値の選択量子化パラメータＱＰｌでプレエンコードを行って、１ピクチャ分の発生符号量を取得する。この時、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ毎に量子化パラメータＱＰの取り得る範囲をカバーするように選択量子化パラメータＱＰｌを選択する。
次に符号量制御部４が、第１のプレエンコード部１によって算出された発生符号量の補正処理を行い、低精度発生符号量を算出する。符号量制御部４は、プレエンコードを簡略化したことによる誤差の補正を行うと共に、補間処理により、選択量子化パラメータＱＰｌ以外の量子化パラメータＱＰに対応する低精度発生符号量を算出する（ステップＳ５）。
符号量制御部４は、各量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘに対し、ステップＳ５の処理を実行し、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘごとの低精度発生符号量を算出する（ステップＳ６）。以上の処理で、必要となる全ての量子化パラメータＱＰに対する低精度発生符号量が求められるので、その中で目標符号量に最も近い低精度発生符号量を生成し得る量子化パラメータＱＰのうち、傾斜の最も小さい量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘを予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤとして選択する。さらに符号量制御部４は、予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤに対応する目標符号量に最も近い低精度発生符号量を生成し得る量子化パラメータＱＰを予測量子化パラメータＱＰｄとして選択する。（ステップＳ７）。また、上記の様に量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘを選択することで、取り得る量子化パラメータＱＰの範囲を限定することになり、第１のプレエンコード部１で低精度発生符号量を算出する際の選択量子化パラメータＱＰｌの範囲を減らすことが可能になる。これが、第１のプレエンコード部１にて決定された予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤと予測量子化パラメータＱＰｄとなる。
続いて、第２のプレエンコード部２による発生符号量取得処理を行う（ステップＳ８〜Ｓ１０）。この第２のプレエンコード部２の目的は、第１のプレエンコード部１による予測量子化パラメータＱＰｄの推定が誤差を持っていることに鑑みて、再度プレエンコードすることで、基本量子化パラメータＱＰＭＢ推定の精度を上げることにある。
即ち、第１のプレエンコード部１の結果により大まかに見積もった予測量子化パラメータＱＰｄの周辺の量子化パラメータＱＰで、再度プレエンコードすることにより高精度発生符号量を取得し、目標符号量に一番近い量子化パラメータＱＰを再度求める。エントロピー符号長計算は、本エンコードと同じ方式（ＣＡＢＡＣ又はＣＡＶＬＣ）が用いられる。
具体的には、第１のプレエンコード部１の結果により決定された画面内予測モードを用いて画面内予測処理部２１による画面内予測処理及びＤＣＴ部２２によるＤＣＴを行う（ステップＳ８）。第２のプレエンコード部２は、画面内予測で使用するローカルデコード画像（予測画像）として、第１のプレエンコード部１の結果により推定された予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）で量子化したローカルデコード画像を共用する。
量子化に際しては、第１のプレエンコード部１の結果により決定された予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ及びアクティビティグループ（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｇｒｏｕｐ）が用いられる。量子化部２３−１には予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）が設定され、量子化部２３−２には予測量子化パラメータＱＰｄよりも「１」だけ小さい量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）が設定され、量子化部２３−３には予測量子化パラメータＱＰｄよりも「１」だけ大きい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）が設定される。
さらに、ＭＢの量子化パラメータ（ＱＰ）には、アクティビティを考慮した値が与えられてエンコードされる。以上の第２のプレエンコードにより、１ピクチャの高精度発生符号量を取得することができる（ステップＳ９）。
続いて、符号量制御部４は、第２のプレエンコード部２に基づいて得られた高精度発生符号量から基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定する（ステップＳ１０）。
続いて、本エンコード部３が本エンコードを行う（ステップＳ１１）。本エンコードでは、第２のプレエンコード部２の結果により決定されたピクチャの基本量子化パラメータＱＰＭＢ、第１のプレエンコード部１の結果により決定された予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤ、Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｇｒｏｕｐを使用してエンコードを行う。こうして符号化に関わる一連の処理を終了する。
以下、図４のフローチャートを参照して、画像符号化装置１００による符号化の処理手順ＲＴ１のステップＳ７において実行されるＱ  Ｍａｔｒｉｘ決定処理手順ＲＴ２について更に説明する。
この処理を開始すると、符号量制御部４は、先ずＩｄをＩｄ＝０にイニシャライズした後（ステップＳ２１）、Ｉｄの値の小さい量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘから、低精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータ（ＱＰ）と、量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘにおいて取り得る最大の量子化パラメータＱＰ（ＱＭａｔｒｉｘＴｈｅｓｈｏｌｄ［Ｉｄ］）とを比較する（ステップＳ２２）。そして、符号量制御部４は、Ｉｄ番目の量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘでの低精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータ（ＱＰ）がＱＭａｔｒｉｘＴｈｅｓｈｏｌｄ［Ｉｄ］より小さければ、現在の量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘを予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤに決定する。さらに符号量制御部４は、予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤにおける低精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータ（ＱＰ）を予測量子化パラメータＱＰｄに決定すると（ステップＳ２３）、Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ決定処理手順ＲＴ２を終了する。
一方、ステップＳ２２において、符号量制御部４は、Ｉｄ番目の量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘでの低精度発生符号量が目標符号量に最も近い量子化パラメータ（ＱＰ）がＱＭａｔｒｉｘＴｈｅｓｈｏｌｄ［Ｉｄ］以上であれば、Ｉｄをインクリメント（ステップＳ２４）する。符号量制御部４は、Ｉｄ＝量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘの総数よりも「１」小さい（ＮｕｍＯｆＱＭａｔｒｉｘＩｄ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ２５）。そして、Ｉｄ＝ＮｕｍＯｆＱＭａｔｒｉｘＩｄ−１でなければステップＳ２２に戻り、次の量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘをチェックする。一方、Ｉｄ＝ＮｕｍＯｆＱＭａｔｒｉｘＩｄ−１であれば、一番急峻な傾斜を有する量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘ（ＩＤがＮｕｍＯｆＱＭａｔｒｉｘＩｄの量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘ）が選択され（ステップＳ２３）、Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ決定処理手順ＲＴ２を終了する。
この図４のＱ  Ｍａｔｒｉｘ決定処理手順ＲＴ２により、符号量制御部４は、量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘ毎に、取り得る最大の量子化パラメータＱＰを設定して、傾斜の緩やかな量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘから順に、低精度発生符号量が目標符号量に最も近いと推定された量子化パラメータＱＰに対応する低精度発生符号量が目標符号量に本当に近い値を示すか否かを判断する。そして、近い値であれば対応する量子化行列Ｑ−Ｍａｔｒｉｘを本エンコードで用いる予測量子化行列Ｑ  ＭａｔｒｉｘＤとして決定することになる。
以上説明したように、本発明の一実施の形態では、ピクチャ単位の２回のプレエンコードを実施する。そして、画像符号化装置１００は、効率向上のためには、処理量が増大し、それに起因してエンコードの回路規模が増大するとの問題を解消するために、回路一部共有化による部分的並列構成を採用する。これにより、プレエンコーダの構成を簡略化しつつ、該簡略化に伴う誤差を統計データで補正する。
従って、画像符号化装置１００は、１ピクチャに与えられた目標符号量に、画面内Ｆｅｅｄ  Ｂａｃｋ制御を行わずに本エンコードにおいて発生する本エンコード発生符号量を合わせ込むことが可能になる。これにより、画像符号化装置１００は、Ｆｅｅｄ  Ｂａｃｋパラメータの不適切な初期値による弊害や、不適切な目標符号量配分など、Ｆｅｅｄ  Ｂａｃｋ制御の問題を取り除くことが可能になる。その結果、画像符号化装置１００は、目標符号量に本エンコード発生符号量を一致させ、視覚特性を考慮した符号量配分、つまり適切な量子化パラメータの決定が可能となる。
次に、ＣＡＶＬＣ共有計算部１５０が符号化プログラムに従って実行するＶＬＣテーブル選択処理手順ＲＴ１について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。
ＣＡＶＬＣ計算部１５は、量子化部１４からＤＣＴ係数が供給されると、ＶＬＣテーブル選択処理手順ＲＴ１を開始し、ステップＳ４１へ移る。ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ＣＡＶＬＣ計算部１５−１〜１５−ｎによってＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆをカウントすると、次のステップＳ４２へ移る。
ステップＳ２において、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ＴｒａｉｌｉｎｇＯｎｅ及びＴｏｔａｌＣｏｅｆを加算することにより、非ゼロ係数の数を算出すると、次のステップＳ４３へ移る。
ステップＳ３において、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、参照対象となる非ゼロ係数の数ｎＡ及びｎＢを一時記憶すると、次のステップＳ４４へ移る。
ステップＳ４４において、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、処理対象となる４×４ブロックがＭＢの上部境界であるか否かについて判別する。ここで、否定結果が得られた場合、このことは参照対象となるｎＢがｎＢ保持メモリ２０４に保持されていることを表している。このときＣＡＶＬＣ計算部１５は、次のステップＳ４６に移る。ステップＳ４６において、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、テーブル選択指標ｎＣとして、ｎＡ及びｎＢの平均値を使用し、次のステップＳ４７へ移る。
これに対してステップＳ４４において肯定結果が得られた場合、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、ステップＳ４５へ移り、テーブル選択指標ｎＣとしてｎＡを使用すると、次のステップＳ４７へ移る。
ステップＳ４７において、ＣＡＶＬＣ計算部１５は、テーブル選択指標ｎＣに基づいてＶＬＣテーブルを選択すると、終了ステップへ移って処理を終了する。
［１−５．動作及び効果］
以上の構成において、画像符号化装置１００は、複数の画素でなる符号化ブロックとしての４×４ブロックごとに走査されながら、複数の４×４ブロックによって構成される走査ブロックとしてのＭＢごとにライン走査されてなる入力画像９１が入力される。画像符号化装置１００は、入力画像９１に基づく符号化対象データとしての量子化係数において、符号化対象となる４×４ブロックの上隣及び左隣の４×４ブロックにおいて可変長符号化される符号化値としての非ゼロ係数の数ｎＢ及びｎＡの平均値であるテーブル選択指標ｎＣに対応するＶＬＣ（可変長）テーブルを選択する。このとき、画像符号化装置１００は、符号化対象となる４×４ブロックがＭＢの上端であった場合、上隣の４×４ブロックの非ゼロ係数の数ｎＢを左隣の４×４ブロックの非ゼロ係数の数ｎＡと擬制する。画像符号化装置１００は、選択されたＶＬＣテーブルを用いることにより、量子化係数において符号化対象となる４×４ブロックの非ゼロ係数の数を可変長符号化する。
これにより、画像符号化装置１００は、ＭＢの上端において上隣の非ゼロ係数の数ｎＢを参照するための１ライン分のメモリを省略することができ、回路構成を簡易にし得る。
画像符号化装置１００は、少なくとも量子化因子（量子化パラメータＱＰ又は量子化行列、若しくはその両方）に基づく量子化ステップを用いて量子化することにより入力画像９１を符号化し、符号化対象データとしての量子化係数を生成する。
画像符号化装置１００は、量子化係数を可変長符号化したときの低精度発生符号量に基づいて、入力画像９１を本符号化したときの本エンコード発生符号量が目標符号量に最も近いと予測される基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定する。画像符号化装置１００は、決定された基本量子化パラメータＱＰＭＢに基づいて入力画像９１を本符号化（本エンコード）する。
これにより、画像符号化装置１００は、簡易な構成で算出された低精度発生符号量に基づいて、基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定することができる。
画像符号化装置１００は、入力画像９１を４×４ブロックごとに直交変換であるＤＣＴ処理した後、量子化パラメータＱＰに基づく量子化ステップを用いて量子化することにより符号化し、量子化係数を生成する。画像符号化装置１００は、基本量子化パラメータＱＰＭＢの近傍でなる予測量子化因子としての予測量子化パラメータＱＰｄを決定する。画像符号化装置１００は、選択された予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づいて入力画像９１を符号化し、入力画像９１の高精度発生符号量を算出する。画像符号化装置１００は、算出された入力画像９１の高精度発生符号量に基づいて、基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定する。
これにより、画像符号化装置１００は、基本量子化パラメータＱＰＭＢである可能性の高い予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づいて基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定することができる。このため画像符号化装置１００は、基本量子化パラメータＱＰＭＢの予測精度を向上させ得る。
＜２．第２実施の形態＞
［２−１．画像符号化装置の構成］
図８〜図１０に示す第２の実施の形態においては、図１〜図７と対応する箇所に同一符号を附して示し、同一箇所についての説明を省略する。第２の実施の形態では、第２のプレエンコード部２における簡易量子化部２８及び量子化部４１、並びに簡易符号長計算部２９及びエントロピー符号長計算部４２の構成が第１の実施の形態と異なっている。
この実施の形態に係る画像符号化装置２００及び画像符号化方法は、以下などを特徴とする。
即ち、画像符号化装置２００は、ＭＰＥＧ４  ＡＶＣ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ；高度動画像圧縮符号化標準）等に代表される画像圧縮方式で、符号量制御を行う際に、処理の簡易化を行うことでハードウェアを削減する。画像符号化装置２００は、コンテキスト適応型２値算術符号化方式ＣＡＢＡＣ（Ｃｏｎｔｅｘｔ−Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｂｉｎａｒｙ  Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  Ｃｏｄｉｎｇ）／コンテキスト適応型可変長符号化方式（ＣＡＶＬＣ；Ｃｏｎｔｅｘｔ−Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｌｅｎｇｔｈ  Ｃｏｄｉｎｇ）の両方のエントロピー符号化方式を選択可能なシステムとする。画像符号化装置２００は、発生符号量を予測するため、異なる量子化値で並列に量子化を行い符号長計算する際に、並列部分を単一の符号化方式で行い回路規模を削減する。すなわち、画像符号化装置２００は、第２のプレエンコード部２における簡易量子化部２８を、第１のプレエンコード部１の量子化部１４と同様に、共有部２８０及び量子化部２８−１〜２８−３により構成する。また、画像符号化装置２００は、ＣＡＶＬＣによる簡易的な発生符号量を算出する簡易符号長計算部２９を、第１のプレエンコード部１におけるＣＡＶＬＣ計算部１５と同様に、共有計算部２９０及びＣＡＶＬＣ計算部２９−１〜２９−３として構成する。ＣＡＶＬＣ計算部２９−１は、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく発生符号量を算出する。ＣＡＶＬＣ計算部２９−２及び２９−３は、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量を算出する。
さらに、画像符号化装置２００は、ＣＡＶＬＣ又はＣＡＢＡＣによる発生符号量を算出するエントロピー符号長計算部４２を１段のみ設け、本エンコードの方式に応じてＣＡＶＬＣ又はＣＡＢＡＣを切り替えることにより、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量を算出する。そして画像符号化装置２００は、本エンコードにＣＡＶＬＣを用いる場合には、ＣＡＶＬＣ計算部２９−１による予測量子化パラメータＱＰｄに基づく発生符号量とエントロピー符号長計算部４２による予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量とのずれ量から、予測量子化パラメータＱＰｄ以外の量子化パラメータＱＰに基づく高精度発生符号量を予測する。また、画像符号化装置２００は、本エンコードにＣＡＢＡＣを用いる場合には、ＣＡＢＡＣとＣＡＶＬＣとの発生符号量のずれ（比）を求めることにより、ＣＡＶＬＣの高精度発生符号量からＣＡＢＡＣの高精度発生符号量を予測する。これにより、画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰに基づく高精度発生符号量を算出するための並列部分のＣＡＢＡＣの回路をなくし、回路規模を削減する。
図８には、本発明の一実施の形態に係る画像符号化装置２００の構成を示し説明する。
第２のプレエンコード部２は、第２のプレエンコードを行うモジュールであり、画面内予測処理部２１、ＤＣＴ部２２、量子化部４１、エントロピー符号長計算部４２、バッファ２５、ＩＤＣＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  ＤＣＴ）部２６、逆量子化部２７、簡易量子化部２８、簡易符号長計算部２９を備えている。
符号量制御部４は、符号量制御を行うモジュールである。
［２−２．簡易的なＣＡＶＬＣによる高精度発生符号量の算出］
上述したように、簡易量子化部２８は、乗算係数としてスケーリングファクタＭＦと量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数（１／Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ）とを別々に出力する。簡易量子化部２８は、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数を出力する際に生じる丸めにより、従来の量子化部３００と比較して若干の誤差が生じる。また、簡易符号長計算部２９は、ＭＢの上端の４×４ブロックにおいて上隣の非ゼロ係数の数ｎＢを左隣の非ゼロ係数の数ｎＡと擬制することに起因して、若干の誤差を生じる。そこで、画像符号化装置２００は、本エンコードと同一の符号化が実行される予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰについて、簡易符号長計算部２９によって算出された発生符号量を補正することにより、高精度発生符号量を算出する。
画像符号化装置２００は、本エンコードでＣＡＶＬＣを使う場合は、エントロピー符号長計算部４２による予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量と、ＣＡＶＬＣ計算部２９−１による予測量子化パラメータＱＰｄに基づく簡易的な符号化による発生符号量の比から、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の高精度発生符号量を算出する。
予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）での通常処理（エントロピー符号長計算部４２による処理）の高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）と簡易処理（ＣＡＶＬＣ計算部２９−１による処理）の発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）の比を符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎとすると、
2009157580.tif 000009
と表せる。
符号量制御部４は、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎと簡易処理による発生符号量から、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰに基づく高精度発生符号量を算出する。ここで、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎと予測量子化パラメータＱＰｄより「１」小さい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）及び予測量子化パラメータＱＰｄより「１」大きい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）の簡易処理による発生符号量をそれぞれ簡易発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）、簡易発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）とする。符号量制御部４は、量子化パラメータＱＰが近い場合、通常処理の符号量と簡易処理の符号量の比がほぼ等しい点に着目し、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎから、予測量子化パラメータＱＰｄより「１」小さい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）及び予測量子化パラメータＱＰｄより「１」大きい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）に基づく高精度符号量を予測する。
具体的に、符号量制御部４は、通常処理の高精度発生符号量をＧｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓとすると、次式に従って、予測量子化パラメータＱＰｄより「１」小さい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）についての高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１）を算出する。
2009157580.tif 000010
符号量制御部４は、次式に従って、予測量子化パラメータＱＰｄより「１」大きい量子化パラメータ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）についての高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１）を算出する。
2009157580.tif 000011
すなわち、符号量制御部４は、簡易処理（ＣＡＶＬＣ計算部２９−２及び２９−３による処理）による発生符号量に対して、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを乗算することにより、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰｄについて、高精度発生符号量を算出する。
さらに、符号量制御部４は、第１の実施の形態で上述したように、予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）及びその前後の量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１及び＋１）の変動率ＤｉｆｆＲａｔｉｏから、他の量子化パラメータＱＰについての高精度発生符号量を算出する。
このように、画像符号化装置２００では、予測量子化パラメータＱＰｄ及びその近傍における量子化パラメータＱＰに基づいて、簡易的なＣＡＶＬＣ（簡易処理）により発生符号量を算出する。画像符号化装置２００は、本エンコードと同一の符号化（通常処理）により、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量を算出する。
そして画像符号化装置２００は、簡易処理と通常処理とによる符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを算出し、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍における量子化パラメータＱＰに基づく簡易処理による発生符号量に乗算する。これにより、画像符号化装置２００は、簡易処理による誤差を補正することができ、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍における量子化パラメータＱＰについて、精度の高い高精度発生符号量を算出し得るようになされている。
［２−３．ＣＡＢＡＣによる高精度発生符号量の算出］
上述したように、ＣＡＢＡＣは処理が複雑であり、回路規模が大きくなる。そこで、画像符号化装置２００において、予測量子化パラメータＱＰｄは、本エンコードと同一の符号化（すなわちＣＡＢＡＣ）が実行されるため、その近傍の量子化パラメータＱＰについて、簡易符号長計算部２９によって算出されたＣＡＶＬＣによる発生符号量を補正することにより、ＣＡＢＡＣを用いた場合の高精度発生符号量を算出する。
第２のプレエンコード部２は、本エンコードにＣＡＢＡＣを使用する場合、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量のみを実際に符号化することにより算出する。この場合、符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）での高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）と、簡易処理（ＣＡＶＬＣ計算部２９−１による処理）の発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）の比を符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎとする。
そして、符号量制御部４は、ＣＡＶＬＣの場合と同様に、簡易処理（ＣＡＶＬＣ計算部２９−２及び２９−３による処理）による発生符号量に対して、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを乗算することにより、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰｄについて、ＣＡＢＡＣによる高精度発生符号量を算出する。
さらに、符号量制御部４は、第１の実施の形態で上述したように、予測量子化パラメータＱＰｄ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）及びその前後の量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１及び＋１）の変動率ＤｉｆｆＲａｔｉｏから、他の量子化パラメータＱＰについての高精度発生符号量を算出する。
このように、画像符号化装置２００では、予測量子化パラメータＱＰｄ及びその近傍における量子化パラメータＱＰに基づいて、簡易的なＣＡＶＬＣ（簡易処理）により発生符号量を算出する。画像符号化装置２００は、本エンコードと同一のＣＡＢＡＣ（通常処理）により、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量を算出する。
そして画像符号化装置２００は、簡易処理と通常処理とによる符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを算出し、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍における量子化パラメータＱＰに基づく簡易処理による発生符号量に乗算する。これにより、画像符号化装置２００は、簡易的なＣＡＶＬＣ（簡易処理）による発生符号量に基づいて、ＣＡＢＡＣによる高精度発生符号量を高い精度で予測することができる。すなわち、画像符号化装置２００は、回路構成が複雑となるＣＡＢＡＣ回路を１つだけ設けることにより、ＣＡＢＡＣによる高精度発生符号量を高い精度で予測することができ、予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰに対応させてＣＡＢＡＣ回路を３つ並列して設けた第１の実施の形態と比較して、回路構成を大幅に簡易にすることができる。
［２−４．処理手順］
次に、図９のフローチャート及び図１０を用いて、基本量子化パラメータ決定処理手順ＲＴ４を説明する。
画像符号化装置２００の符号量制御部４は、基本量子化パラメータ決定処理手順ＲＴ４を開始すると、ステップＳ５１へ移る。ステップＳ５１において、符号量制御部４は、ＣＡＶＬＣ計算部２９−１による簡易処理（図１０において黒四角で示す）とエントロピー符号長計算部４２による通常処理（図１０において黒丸で示す）との符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを算出すると、次のステップＳ５２へ移る。
ステップＳ５２において、符号量制御部４は、簡易処理による予測量子化パラメータＱＰｄの前後の量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１及び＋１）の発生符号量（図１０において白四角で示す）に対して符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを乗算することにより、当該前後の量子化パラメータＱＰ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１−１及び＋１）の高精度発生符号量（図１０において白丸で表す）を算出する。さらに、符号量制御部４は、予測量子化パラメータＱＰｄ及びその前後の量子化パラメータＱＰにおける発生符号量の変動率ＤｉｆｆＲａｔｉｏから、予測量子化パラメータＱＰｄ近傍の量子化パラメータＱＰについて高精度発生符号量（図１０において三角で示す）を算出すると、次のステップＳ５３へ移る。
ステップＳ５３において、符号量制御部４は、目標符号量に最も近い高精度発生符号量を示す量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢに決定すると、終了ステップへ移って処理を終了する。
なお、本発明は前述した実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良や変更が可能である。
たとえば、上記画像符号化装置及び画像符号化方法は、該装置に実装されるコンピュータプログラム或いは該プログラムを記録した記録媒体、該方法を実施するコンピュータプログラム或いは該プログラムを記録した記録媒体としての実施も可能である。
［２−５．動作及び効果］
以上の構成において、画像符号化装置２００は、入力画像９１を本エンコード部３で符号化したときの本エンコード発生符号量が目標符号量に最も近くなると予測される基本量子化因子としての基本量子化パラメータＱＰＭＢの近傍であると予測される予測量子化因子としての予測量子化パラメータＱＰｄを決定する（図１１のステップＳ６１）。
画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づいて、入力画像９１を量子化部４１及びエントロピー符号長計算部４２による符号化と比較して簡易的に符号化する（簡易処理する）ことにより、簡易的な符号化による発生符号量を算出する（ステップＳ６２）。画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄに基づいて入力画像９１を符号化（通常処理する）することにより、通常処理による発生符号量を算出する（ステップＳ６３）。
画像符号化装置２００は、通常処理による予測量子化パラメータＱＰｄに基づく発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）に対する簡易処理による予測量子化パラメータＱＰｄに基づく発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）の符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを算出する（ステップＳ６４）。
画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１、−１）に対し、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを乗算することにより、当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量Ｒｅｄｕｃｅ＿Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１、−１）を補正する（ステップＳ６５）。
これにより、画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄのみについて本エンコードと同一の符号化を実行すれば良いため、高精度発生符号量の精度を維持しつつ、第２のプレエンコード部２の回路構成を簡易にすることができる。
画像符号化装置２００は、可変長符号化（ＣＡＶＬＣ）により入力画像９１を簡易的に符号化（簡易処理）し、算術符号化（ＣＡＢＡＣ）により入力画像９１を符号化（通常処理）する。
これにより、画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄ近傍の量子化パラメータＱＰについて、回路構成の複雑なＣＡＢＡＣをＣＡＶＬＣで代用することができ、回路構成を簡易にできる。
画像符号化装置２００は、簡易的なＣＡＶＬＣにより入力画像９１を符号化（通常処理）と比較して簡易的に符号化（簡易処理）する。
これにより、画像符号化装置２００は、簡易符号長計算部２９の構成を簡易にすることができる。
画像符号化装置２００は、複数の画素でなる符号化ブロックとしての４×４ブロックごとに走査されながら、複数の４×４ブロックによって構成される走査ブロックとしてのＭＢごとにライン走査された入力画像９１に基づく符号化対象データ（量子化係数）を本エンコードと比較して簡易的に符号化する。画像符号化装置２００は、符号化対象となる４×４ブロックの上隣及び左隣の４×４ブロックにおいて可変長符号化される符号化値（非ゼロ係数の数ｎＡ及びｎＢ）の平均値に対応する可変長（ＶＬＣ）テーブルを選択する。画像符号化装置２００は、符号化対象となる４×４ブロックがＭＢの上端であった場合、上隣の４×４ブロックの非ゼロ係数の数ｎＡを左隣の４×４ブロックの非ゼロ係数の数ｎＢと擬制することにより、入力画像９１を簡易的に符号化（簡易処理）する。
画像符号化装置２００は、入力画像９１を符号化（通常処理）する際、４×４ブロックのＭＢの位置に拘らず、符号化対象となる４×４ブロックの上隣及び左隣の４×４ブロックにおいて可変長符号化される非ゼロ係数の数ｎＡ及びｎＢの平均値に対応するＶＬＣテーブルを選択する。
これにより、画像符号化装置２００は、簡易符号長計算部２９においてＭＢ下端の４×４ブロックの非ゼロ係数の数ｎＢを１ライン分記憶するためのラインメモリを省略でき、簡易符号長計算部２９の構成を簡易にできる。
画像符号化装置２００は、簡易量子化部２８による簡易的な量子化により入力画像９１を本エンコードと比較して簡易的に符号化する。すなわち、画像符号化装置２００は、４×４ブロックにおける位置（ＤＣＴアドレス）及び量子化パラメータＱＰの組み合わせに応じた第１の乗算係数（スケーリングファクタＭＦ）を記憶し、４×４ブロックの位置から、全ての量子化パラメータＱＰに応じて取り得るスケーリングファクタＭＦを特定し、当該特定したスケーリングファクタＭＦを出力する。画像符号化装置２００は、複数の符号化対象データ（ＤＣＴ係数）と同一数だけ並列に設けられ、出力されたスケーリングファクタＭＦのうち、使用する量子化パラメータＱＰに応じたスケーリングファクタＭＦを選択する。画像符号化装置２００は、複数の符号化対象データ（ＤＣＴ係数）と同一数だけ並列に設けられ、選択されたスケーリングファクタＭＦ及び４×４ブロックの値を乗算する。画像符号化装置２００は、複数の符号化対象データ（ＤＣＴ係数）と同一数だけ並列に設けられ、乗算された４×４ブロックの値を量子化パラメータＱＰに応じた桁数だけ右シフトさせる。
これにより、画像符号化装置２００は、簡易量子化部２８の一部（共有部２８０）を共用することができるため、簡易量子化部２８の構成を簡易にすることができる。
画像符号化装置２００は、量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘ及び４×４ブロックの位置の組み合わせに応じた第２の乗算係数としての量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数値を記憶し、４×４ブロックの位置（ＤＣＴアドレス）から、全ての量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘに応じて取り得る量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数値を特定し、当該特定した量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数値を出力する。画像符号化装置２００は、出力された量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数値のうち、使用する量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘに応じた量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数値を選択する。
これにより、画像符号化装置２００は、乗算係数（ＭＦ＊１６／ＱＭａｔｒｉｘ）を記憶する場合と比較して、組み合わせ数を減少させることができ、スケールファクタＲＡＭ１０２及び１／ＭａｔｒｉｘＲＡＭ１０３に必要となる記憶容量を減少させることができる。
画像符号化装置２００は、補正された予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づく高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１、−１）と、エントロピー符号長計算部４２によって算出された予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）との変動率ＤｉｆｆｒＲａｔｉｏから、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰ以外の量子化パラメータＱＰに基づく高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ）を算出する。
これにより、画像符号化装置２００は、第２のプレエンコード部２によって実際に符号化を行わない量子化パラメータＱＰについても高い精度で高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ）を算出することができる。
画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく高精度発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１）と、補正された予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ＿ｐｒｅｃｏｄｅ１＋１、−１）と、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰ以外の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ＿ｂｉｔｓ（ＱＰ）とのうち、目標符号量に最も近い発生符号量に対応する量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢとして決定する。
これにより、画像符号化装置２００は、高精度に算出された高精度発生符号量に基づいて基本量子化パラメータＱＰＭＢを決定できるため、適切な基本量子化パラメータＱＰＭＢを選択することができる。
画像符号化装置２００は、決定された基本量子化パラメータＱＰＭＢに基づいて、入力画像９１を本エンコードする。
これにより、画像符号化装置２００は、基本量子化パラメータＱＰＭＢに基づいて本エンコードを実行できるため、本エンコード発生符号量を目標符号量近傍に制御することができる。
以上の構成によれば、画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄに基づいて入力画像９１を本エンコードと同一の通常処理により符号化する一方、予測量子化パラメータＱＰｄ及び当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づいて入力画像９１を簡易的に符号化（簡易処理）する。画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく通常処理による高精度発生符号量と、予測量子化パラメータＱＰｄに基づく簡易処理による発生符号量の符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎを算出する。画像符号化装置２００は、当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰにおいては、通常処理による発生符号量と簡易処理による発生符号量の符号量比がほぼ一定であることを利用する。画像符号化装置２００は、符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎと、当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づく簡易処理による発生符号量とに基づいて、当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰに基づく高精度発生符号量を算出する。
これにより、画像符号化装置２００は、予測量子化パラメータＱＰｄについてのみ本エンコードと同一の符号化を実行すれば良く、当該予測量子化パラメータＱＰｄの近傍の量子化パラメータＱＰについて簡易的な符号化を実行すればよい。このため、本発明は、回路構成を簡易にし得る画像処理装置及び画像処理方法を実現できる。
＜３．他の実施の形態＞
なお、上述した第１の実施の形態においては、符号化対象データとして、イントラ予測による差分画像データに対して直交変換としてのＤＣＴ変換処理を実行し、さらに量子化を行った量子化係数を用いるようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば符号化対象データとして入力画像９１を用いたり、当該入力画像９１としてイントラ予測、直交変換、量子化のいずれか１つ又は２つ、さらには他の処理を施したデータを用いるようにしても良い。もちろん、直交変換としてウェーブレット変換などを用いることも可能である。
また、上述した第１及び第２の実施の形態においては、４×４ブロックを符号化対象となる符号化ブロックとするようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば８×８ブロックや２×２ブロックなど、他の単位を符号かブロックにしても良い。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、非ゼロ係数の数を符号化値とするようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えばゼロランの数など、符号化方式に応じた種々の値を符号化値とすることができる。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、符号化値の平均値として、ｎＣ＝ｎＡ＋ｎＢとするようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、演算の丸めの都合上、ｎＣ＝ｎＡ＋ｎＢ＋１を符号化値の平均値としても良い。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、第１のプレエンコード部１の低精度発生符号量を算出するための簡易的な符号化の際に本発明を適用するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば第２のプレエンコード部２の高精度発生符号量を算出するために本発明を適用しても良い。もちろん、本エンコード部３において用いることも可能である。また、本発明は、第１のプレエンコード部１、第２のプレエンコード部２及び第３のプレエンコード部３を有する画像符号化装置１００以外にも、種々の構成でなる画像符号化装置に適用することができる。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、図４の構成を有する（共有部を有する）量子化部１４及びＣＡＶＬＣ計算部１５を有するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、その他種々の構成でなる量子化部１４やＣＡＶＬＣ計算部１５を有するようにしても良い。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、共有係数部１５０において、スケーリングファクタＭＦと量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数を別々に記憶するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、スケーリングファクタＭＦと量子化行列Ｑ  Ｍａｔｒｉｘの逆数を乗算した値を乗算係数として記憶しても良い。この場合、ＤＣＴアドレスに応じて取り得る乗算係数の全てを出力し、量子化パラメータＱＰ及び量子化行列に応じ、選択部によって乗算係数を選択する。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、除算器の代りに１０段構成の減算器１０８〜１１７を設けるようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、減算器の数に特に制限はなく、また除算器を用いても良い。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、ＤＣＴ係数の低周波側の半分の値のみをリスケーリングファクタＲＦによって除算するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えばＤＣＴ係数の低周波側（スキャン前半部分）の１／３や２／３を前半部分として使用してもよい。
さらに、上述した第２の実施の形態においては、４×４ブロックを量子化単位とするようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば８×８や１６×１６など、種々のブロックサイズを量子化単位とすることができる。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、ＡＶＣに本発明を適用するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、適応的にＶＬＣテーブルを選択する種々の符号化方式に本発明を適用することが可能である。例えばＭＰＥＧ−２に本発明を適用する場合、量子化因子として量子化スケールが用いられる。
さらに上述した第１及び第２の実施の形態においては、ピクチャごとの発生符号量を目標符号量内に抑えるようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えばスライスごとの発生符号量を目標符号量内に抑えるようにしても良い。
さらに、上述した第１及び第２の実施の形態においては、可変長テーブル選択部及び可変長符号化部としてのＴｏｔａｌ  Ｃｏｅｆ  Ｌｅｎｇｔｈビット長ＲＯＭ２０７によって画像処理装置としての画像符号化装置１００を構成するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、その他種々の構成による可変長テーブル選択部及び可変長符号化部によって本発明の画像処理装置を構成するようにしても良い。
さらに、上述した第２の実施の形態においては、第２のプレエンコード部２によって予測量子化パラメータＱＰの近傍として、当該予測量子化パラメータＱＰの前後の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量を算出するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば２つ前や２つ後の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量を算出しても良い。
さらに、上述した第２の実施の形態においては、予測量子化パラメータ及び予測量子化パラメータＱＰの前後の量子化パラメータＱＰに基づく発生符号量の変動率から、発生符号量を算出していない量子化パラメータＱＰの高精度発生符号量を算出するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば量子化部２８−１〜２８−ｎ及びＣＡＶＬＣ計算部２９−１〜２８−ｎを４段以上の構成とし、簡易符号化による発生符号量及び符号量比Ｒ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎに基づいて予測量子化パラメータＱＰｄ近傍の高精度発生符号量を算出するようにしても良い。
さらに、上述した第２の実施の形態においては、第２プレエンコード部２が簡易処理を実行する簡易量子化部２８及び簡易符号長計算部２９を有するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、少なくとも一方を有していれば良い。また、本発明は、ＣＡＶＬＣについての簡易処理及びＣＡＢＡＣについての簡易処理のいずれかを実行すればよい。
さらに上述した第１及び第２の実施の形態においては、目標発生符号量に最も近い高精度発生符号量に対応する量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢとして決定するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、例えば目標発生符号量よりも小さい高精度発生符号量のうち、目標発生符号量に最も近い高精度発生符号量に対応する量子化パラメータＱＰを基本量子化パラメータＱＰＭＢとして決定するようにしても良い。
さらに、上述した第２の実施の形態においては、予測量子化因子決定部としての第１のプレエンコード部１及び符号量制御部４と、簡易符号化部としての簡易量子化部２８及びＣＡＶＬＣ計算部２９と、符号化部としての量子化部４１及びエントロピー符号長計算部４２と、符号量比算出部及び補正部としての符号量制御部４とによって画像処理装置としての画像符号化装置２００を構成するようにした場合について述べた。本発明はこれに限らず、その他種々の構成による予測量子化因子決定部と、簡易符号化部と、符号化部と、符号量算出部及び補正部によって本発明の画像処理装置を構成するようにしても良い。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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