(57)【要約】【課題】  動画像を効率よく符号化して、高い品質の画像を得ることができるようにする。【解決手段】  係数算出器１０は、符号量制御器９で求めた量子化スケールＱＰからフィルタ係数ｋｑを算出するとともに、バッファ８におけるデコーダバッファポインタＤＢＰからフィルタ係数ｋｂを算出し、算出したフィルタ係数ｋｑ、ｋｂのうち、大きい方をフィルタ係数ｋｅとする。係数算出器３は、特徴量測定器１で測定された特徴量からフィルタ係数ｋａを求める。フィルタ制御器４は、これらフィルタ係数ｋｅ、ｋａを比較した結果に基づいてフィルタ制御値ｋを求める。フィルタ５は、フィルタ制御値ｋを用いてビデオ信号の帯域制限を行う。このように、符号化直前のフィルタ５により、ビデオ信号の帯域制限を行うことで、視覚的画像品質の低下を防止しつつ、発生符号量を容易に且つ好適に制御する。【選択図】  図１
2006157083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された動画像データを前処理する前処理手段と、
前記前処理手段により前処理された動画像データを符号化する符号化手段と、
前記符号化手段により符号化された動画像データを蓄積する蓄積手段と、
前記入力された動画像データの特徴量を用いて、前処理制御用の第１の係数を生成する第１の係数生成手段と、
前記符号化手段により動画像データが符号化される際に使用された制御パラメータと、前記蓄積手段により蓄積された動画像データの発生符号量とを用いて、前処理制御用の第２の係数を生成する第２の係数生成手段とを有し、
前記前処理手段は、前記第１の係数及び前記第２の係数に応じて、前記入力された動画像データを前処理し、
前記符号化手段は、前記入力された動画像データの特徴量と、前記蓄積手段に蓄積されている動画像データの発生符号量とに基づいて、前記前処理手段により前処理された動画像データを符号化することを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記入力された動画像データの特徴量を領域毎に測定する特徴量測定手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項３】
前記特徴量測定手段は、前記入力された動画像データを、前記符号化手段により符号化される単位と同等の領域で分割し、その分割した領域毎に、前記入力された動画像データの分散値を測定することを特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
【請求項４】
前記符号化手段は、前記蓄積手段に蓄積されている動画像データの発生符号量に基づいて、量子化スケールを算出し、算出した量子化スケールを、前記入力された動画像データの特徴量を用いて重み付けし、重み付けした量子化スケールを前記制御パラメータとして、前記前処理された動画像データを符号化することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項５】
前記第２の係数生成手段は、前記制御パラメータとしての量子化スケールに基づく係数と、前記蓄積手段により蓄積された動画像データの発生符号量に基づく係数とをそれぞれ生成し、生成した２つの係数を比較し、比較した結果に基づいて、前記第２の係数を求めることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項６】
前記入力された動画像データの複数フレーム分の特徴量を蓄積する特徴量蓄積手段と、
前記前処理手段により前処理された複数フレーム分の動画像データを蓄積する画像蓄積手段と、
前記第２の係数算出手段により算出された複数フレーム分の第２の係数を蓄積する第２の係数蓄積手段とを有することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項７】
前記前処理手段は、前記入力された動画像データの特徴量に基づいて、前記入力された動画像データのエッジを保護するとともに前記入力された動画像データを平滑化する第１の前処理手段と、
前記第１の係数生成手段により生成された第１の係数と、前記第２の係数生成手段により生成された第２の係数とに基づいて、前記入力された動画像データの帯域制限を行う第２の前処理手段とを有することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項８】
前記特徴量測定手段は、前記入力された動画像データを、前記符号化手段により符号化される単位と同等の領域で分割し、その分割した領域毎に、前記入力された動画像データの分散値を測定する分散値測定手段と、
前記入力された動画像データの隣接する画素間の差分値を、前記分割した領域毎に測定する差分値測定手段とを有することを特徴とする請求項７に記載の画像符号化装置。
【請求項９】
前記第１の前処理手段は、前記入力された動画像データの平坦部のみを平滑化し、
前記第２の前処理手段は、前記入力された動画像データの空間周波数を２次元空間で帯域制限することを特徴とする請求項７又は８に記載の画像符号化装置。
【請求項１０】
入力された動画像データを前処理する前処理ステップと、
前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化する符号化ステップと、
前記符号化ステップにより符号化された動画像データを蓄積する蓄積ステップと、
前記入力された動画像データの特徴量を用いて、前処理制御用の第１の係数を生成する第１の係数生成ステップと、
前記符号化ステップにより動画像データが符号化される際に使用された制御パラメータと、前記蓄積ステップにより蓄積された動画像データの発生符号量とを用いて、前処理制御用の第２の係数を生成する第２の係数生成ステップとを有し、
前記前処理ステップは、前記第１の係数及び前記第２の係数に応じて、前記入力された動画像データを前処理し、
前記符号化ステップは、前記入力された動画像データの特徴量と、前記バッファステップに蓄積されている動画像データの発生符号量とに基づいて、前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化することを特徴とする画像符号化方法。
【請求項１１】
入力された動画像データを前処理する前処理ステップと、
前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化する符号化ステップと、
前記符号化ステップにより符号化された動画像データを蓄積する蓄積ステップと、
前記入力された動画像データの特徴量を用いて、前処理制御用の第１の係数を生成する第１の係数生成ステップと、
前記符号化ステップにより動画像データが符号化される際に使用された制御パラメータと、前記蓄積ステップにより蓄積された動画像データの発生符号量とを用いて、前処理制御用の第２の係数を生成する第２の係数生成ステップとをコンピュータに実行させ、
前記前処理ステップは、前記第１の係数及び前記第２の係数に応じて、前記入力された動画像データを前処理し、
前記符号化ステップは、前記入力された動画像データの特徴量と、前記バッファステップに蓄積されている動画像データの発生符号量とに基づいて、前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化することを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像符号化装置、画像符号化方法、及びコンピュータプログラムに関し、特に、動画像を符号化するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の符号化方式として、フレーム内符号化方式であるMotion JPEGやDigital Video等の符号化方式や、フレーム間予測符号化を用いたＨ．２６１、Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ−１、ＭＰＥＧ−２等の符号化方式が知られている。これらの符号化方式は、ＩＳＯ（International Organization for Standardization：国際標準化機構）やＩＴＵ（International Telecommunication Union：国際電気通信連合）によって国際標準化されている。フレーム内符号化方式は、フレーム単位で独立に符号化を行うものであり、フレームの管理がしやすいため、動画像の編集や特殊再生が必要な装置に最適である。また、フレーム間予測符号化方式は、フレーム間での画像データの差分に基づくフレーム間予測を用いるため、符号化効率が高いという特徴を持っている。
【０００３】
ＭＰＥＧ−２で符号化を行う従来の動画像符号化装置の構成の一例を図１６に、その動画像符号化装置で符号化された符号化ピクチャの構造の一例を図１７に示す。ＭＰＥＧで符号化された符号化ピクチャの構造は、図１７に示すように、予測方法の異なる３種類のピクチャの組み合わせによって構成される。これら３種類のピクチャは、それぞれＩピクチャ（フレーム内符号化）、Ｐピクチャ（順方向予測符号化）、Ｂピクチャ（双方向予測符号化）と呼ばれる。
【０００４】
また、これらのピクチャを複数組み合わせたものをGroup of Picture（以降ＧＯＰと称す）と呼ぶ。このＧＯＰは、Ｉピクチャを１枚だけ含むため、編集の単位となる場合が多い。これらの予測モードは、図１６に示されるように、モード判定器１０５からの制御信号によりスイッチ１０１、１０８にて切り替えられる。Ｉピクチャでは符号化画像そのものに対してＤＣＴ器１０２でＤＣＴ（Discrete Cosine Transform；離散コサイン変換）が実行される。一方、Ｐピクチャ及びＢピクチャでは、さらに動き補償器１０９による動き補償予測の誤差信号に対して、ＤＣＴ器１０２でＤＣＴが実行される。
【０００５】
ＤＣＴ器１０２で得られたＤＣＴ係数に対する量子化が、レート制御器１００からの出力に基づく制御に従って、量子化器１０３によってなされた後に、動きベクトル等のその他の付加情報と共に可変長符号化が可変長符号化器１０４でなされ、符号列が「ビットストリーム」として出力される。この際、可変長符号化器１０４からの符号量に応じてレート制御器１００で量子化スケールが制御される。一方、量子化器１０３の出力係数は、逆量子化器１０６、逆ＤＣＴ器１０７に供給され、局部復号されてブロック毎にフレームメモリ（ＦＭ）１１０に貯えられる。
尚、前記ＧＯＰの構造において、ＩピクチャとＰピクチャとの間隔をＭ、ＧＯＰ内のフレーム数をＮと称して表す。図１７に示した例では、Ｍ＝３，Ｎ＝１５となる。
【０００６】
ＭＰＥＧ−２は可変長符号化を行うため、単位時間当りの発生符号量は一定ではない。そこで、量子化器１０３での量子化の際の量子化スケールをマクロブロック単位に適宜変更することにより、所望のビットレートに制御することが可能になっている。ＭＰＥＧ−２  Ｔｅｓｔ  Ｍｏｄｅｌ  ５（非特許文献１を参照、以下、ＴＭ５と略称する）のステップ３には、各マクロブロックの分散値を元に量子化スケールを変動させる方法が記述されている。
【０００７】
ここで、量子化時の量子化スケールを大きくすることで圧縮率を上げることができる。しかし、量子化スケールを大きくすると、高周波成分の量子化誤差が増加し、ブロック歪みや、モスキート歪みと呼ばれる符号化歪みが発生し、画像品質が著しく低下する。また、前記フレーム間符号化方式では、フレーム間予測を用いているため、空間方向の高周波成分と時間方向の動き量との双方に依存して符号化が行われる。よって高周波成分のない単純な画像であっても動きが激しい場合は、予測誤差に高周波成分を多く含むため、符号化歪みが多く発生する。
【０００８】
このような動画像符号化の基本構成に加え、入力画像に予め帯域制限フィルタを施し、視覚的に目立たない高周波成分を除去して符号量を削減することで、復号画像の主観的な画像品質を向上させることが一般的に行われる。このとき、帯域制限フィルタの特性は、圧縮率に応じて設定され、高い圧縮率の場合には狭帯域に、低い圧縮率の場合には広帯域に設定されていた。さらに、符号化出力である発生符号量に応じて、前記帯域制限フィルタを制御するという方法が知られている。
尚、その他のＭＰＥＧ等の詳細内容については、ISO/IECによる国際標準の文書に委ねることとする。
【０００９】
【非特許文献１】MPEG-2 Test Model, Document ISO/IEC JTC1 SC29 WG11/93-400, Test Model Editing Committee, April 1993.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、前記従来の技術では、発生符号量が多い場合、フィルタにより著しく帯域が制限され、高周波成分のみでなく低周波成分の画像情報まで削除される場合が生じる。低周波成分は視覚に与える影響が大きいため、これを削除すると著しく視覚的画像品質が低下してしまう。
【００１１】
また、動画像の高周波成分が少なくても動き量の大きいシーケンスを持つ動画像を符号化する場合、発生符号量が増加し、帯域制限フィルタが高周波成分を除去する方向に作用してしまう。このため、動き部分においての高周波成分のみならず動き量の少ない静止部分でも高周波成分が除去されてしまい、人間の視覚上の解像度が高くなる静止部分の解像度が悪くなる。したがって、再生画像の全体的な画像品質評価を大きく低下させてしまう。さらに、これと同時に、帯域制限フィルタのカットオフ周波数が変動すると、静止部分の解像度が変動するため、画像全体をみた場合、結果として不自然な画像となってしまう。
【００１２】
以上のように、従来の技術では、符号量を効率的に抑制しながら高い画像品質を達成することができなかった。
本発明は、前述の問題点に鑑みてなされたものであり、動画像を効率よく符号化して、高い品質の画像を得ることができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の画像符号化装置は、入力された動画像データを前処理する前処理手段と、前記前処理手段により前処理された動画像データを符号化する符号化手段と、前記符号化手段により符号化された動画像データを蓄積する蓄積手段と、前記入力された動画像データの特徴量を用いて、前処理制御用の第１の係数を生成する第１の係数生成手段と、前記符号化手段により動画像データが符号化される際に使用された制御パラメータと、前記蓄積手段により蓄積された動画像データの発生符号量とを用いて、前処理制御用の第２の係数を生成する第２の係数生成手段とを有し、前記前処理手段は、前記第１の係数及び前記第２の係数に応じて、前記入力された動画像データを前処理し、前記符号化手段は、前記入力された動画像データの特徴量と、前記蓄積手段に蓄積されている動画像データの発生符号量とに基づいて、前記前処理手段により前処理された動画像データを符号化することを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像符号化方法は、入力された動画像データを前処理する前処理ステップと、前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化する符号化ステップと、前記符号化ステップにより符号化された動画像データを蓄積する蓄積ステップと、前記入力された動画像データの特徴量を用いて、前処理制御用の第１の係数を生成する第１の係数生成ステップと、前記符号化ステップにより動画像データが符号化される際に使用された制御パラメータと、前記蓄積ステップにより蓄積された動画像データの発生符号量とを用いて、前処理制御用の第２の係数を生成する第２の係数生成ステップとを有し、前記前処理ステップは、前記第１の係数及び前記第２の係数に応じて、前記入力された動画像データを前処理し、前記符号化ステップは、前記入力された動画像データの特徴量と、前記バッファステップに蓄積されている動画像データの発生符号量とに基づいて、前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化することを特徴とする。
【００１５】
本発明のコンピュータプログラムは、入力された動画像データを前処理する前処理ステップと、前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化する符号化ステップと、前記符号化ステップにより符号化された動画像データを蓄積する蓄積ステップと、前記入力された動画像データの特徴量を用いて、前処理制御用の第１の係数を生成する第１の係数生成ステップと、前記符号化ステップにより動画像データが符号化される際に使用された制御パラメータと、前記蓄積ステップにより蓄積された動画像データの発生符号量とを用いて、前処理制御用の第２の係数を生成する第２の係数生成ステップとを有し、前記前処理ステップは、前記第１の係数及び前記第２の係数に応じて、前記入力された動画像データを前処理し、前記符号化ステップは、前記入力された動画像データの特徴量と、前記バッファステップに蓄積されている動画像データの発生符号量とに基づいて、前記前処理ステップにより前処理された動画像データを符号化することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、入力された動画像データの特徴量を用いて生成した前処理制御用の第１の係数と、前記動画像データの符号化の際に使用した制御パラメータと、符号化した動画像データの発生符号量とを用いて生成した前処理制御用の第２の係数とに応じて、前記入力された動画像データを前処理し、前処理した動画像データを符号化することにより、前処理と符号量制御とを連動動作させて、視覚的に画像の品質が低下することを防止しつつ、発生符号量を好適に制御することができるようにすることが、簡便に行えるようにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
（第１の実施形態）
次に、図面を参照しながら、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態の画像符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。尚、本実施形態の画像符号化装置では、制御の最小単位をマクロブロックとする。
図１において、１は、入力画像の特徴量としてマクロブロック毎の分散を測定する特徴量測定器である。２は、特徴量測定器１からの特徴量を蓄積する特徴量メモリである。本実施形態では、１フレーム分の特徴量を蓄積するものとする。
【００１８】
３は、前記蓄積された特徴量から、フィルタの係数を算出するフィルタ係数算出器である。４は、フィルタの制御値を決定するフィルタ制御器である。
５は、符号化の前に実行されるフィルタである。本実施形態では、フィルタ５は、３画素×３ラインの２次元フィルタである。フィルタ５は、以下の（１式）に示すように、変数ｋによる帯域を設定する低域通過型フィルタである。変数ｋの最小値を２とし、値が増加するとフィルタの強度は低下し、制限する帯域は狭くなる。
【００１９】
【数１】
2006157083.tif 000003
【００２０】
６は、フィルタ５から出力された画像信号を蓄積するフレームメモリである。本実施形態では、特徴量メモリ２と同様に、１フレーム分の画像信号を格納するものとする。７は、フレームメモリ６に蓄積された画像信号を符号化する符号化器である。
８は、符号化器７から出力されたストリームを蓄積するエンコーダ出力のバッファである。バッファ８は、符号化器７から出力されたストリームに基づくフレーム毎の発生符号量と、デコーダバッファを想定したバッファポインタを出力する。デコーダバッファポインタは、バッファサイズからエンコーダバッファポインタを差し引いた値とする。
【００２１】
９は、特徴量メモリ２に格納されている特徴量と、バッファ８に格納されている発生符号量とから、符号化器７を制御する符号量制御器である。１０は、符号化器７へ出力された制御パラメータとバッファ８から出力されたデコーダバッファポインタから、フィルタ５の係数を算出するフィルタ係数算出器である。本実施形態では、前記制御パラメータを量子化スケールとする。１１は、フィルタ係数算出器１０から出力された係数を蓄積する係数メモリである。本実施形態では、特徴量メモリ２と同様に、１フレーム分の係数を蓄積するものとする。
【００２２】
次に、以上のような構成を有する本実施形態の画像符号化装置の動作について説明する。
本実施形態での処理は、大きく２つに分類される。先頭のフレーム（以下、先頭フレームと略称する）の処理と、それ以外のフレームの処理である。先頭フレームでの処理は、符号化前に１フレーム分のフィルタ処理を実行した画像を用意するまでを実行される。一方、それ以外の定常時の処理は、前記フィルタの施されたフレームを符号化する処理と、さらに次の符号化対象となるフレームに対してフィルタを施す処理とを行う。
【００２３】
次に、先頭フレームのフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例について、図２のフローチャートを参照して説明する。
まず、ビデオ信号は特徴量測定器１へ入力され、特徴量測定器１は、１フレーム分の特徴量を算出する（ステップＳ１０）。本実施形態では、特徴量測定器１は、特徴量をマクロブロック毎に算出する。ここで、特徴量測定器１が算出する特徴量をａｃｔと称す。特徴量ａｃｔは、マクロブロック内の輝度信号における４ブロックの分散値における最小値に１を加えた値とする。計算式を以下の（２式）に示す。
【００２４】
【数２】
2006157083.tif 000004
【００２５】
ここで、Pjは、ブロック内の輝度画素値である。P＿avgは、ブロック内の輝度画素値の平均値である。MIN＿block0to3は、４ブロックの分散値から最小値を選択することを示す。
【００２６】
次に、前記算出した特徴量ａｃｔを、特徴量メモリ２へ１フレーム分蓄積する（ステップＳ１１）。このとき、特徴量ａｃｔのフレーム内の平均値avg＿actを算出し、特徴量メモリ２へ格納する。
次に、フィルタ係数算出器３にて前記蓄積された特徴量からマクロブロック毎にフィルタ係数ｋａを算出する（ステップＳ１２）。
図３に、特徴量ａｃｔとフィルタ係数ｋａとの関係の一例をグラフ化して示す。図３において、グラフ内のａｃｔＡは、特徴量ａｃｔの最小値であり、曲線が漸近する値となる。本実施形態では初期値を０する。
特徴量ａｃｔがａｃｔＡ以上となった場合、フィルタ係数Ｋａが減少する。
次に、前記フィルタ係数ｋａを用いて、先頭フレームに対しフィルタを実行し、フレームメモリ６へ蓄積する（ステップＳ１３）。
【００２７】
次に、定常時の符号化処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例について、図４のフローチャートを参照して説明する。動画像の符号化では１フレームの処理単位である本処理を繰り返すことになる。
まず、符号量制御器９では、バッファ８からの発生符号量に基づいて、ＴＭ５に準じ、量子化スケールmquantを算出する。次に、この量子化スケールmquantに対し、前記蓄積された特徴量メモリ２内のフレーム毎の特徴量ａｃｔ、及び特徴量ａｃｔのフレーム内の平均値avg＿actを算出し、以下の（３式）及び（４式）により重み付けする。
【００２８】
ＱＰ＝mquant×ｗ  ・・・（３式）
ｗ＝（avg＿act−ａｃｔ）／avg＿act  ・・・（４式）
以上の処理により最終的な量子化スケール（符号量制御値）ＱＰを算出し、符号化器７を制御する（ステップＳ３１）。
次に、符号化器７においてフレームメモリ６に蓄積されたフレームを符号化する（ステップＳ３２）。
次に、量子化スケールＱＰと、バッファ８からのバッファポインタとに基づいて、フィルタ係数ｋｅを算出する（ステップＳ３３）。本実施形態では、量子化スケールＱＰとバッファポインタとのそれぞれからフィルタ係数を求め、両者の一方を選択して最終的なフィルタ係数ｋｅとしている。
次に、フィルタ係数ｋｅを係数メモリ１１へ蓄積する（ステップＳ３４）。
【００２９】
前記フィルタ係数ｋｅを求める際の画像符号化装置の動作（ステップＳ３３の動作）の一例を、図５のフローチャートを参照して説明する。
まず、量子化スケールＱＰからフィルタ係数ｋｑを算出する（ステップＳ４０）。図６に、量子化スケールＱＰとフィルタ係数ｋｑとの関係の一例をグラフ化して示す。図６において、グラフ内のＱＰＡは、フィルタ強度が最低のときの量子化スケールＱＰの値であり、曲線が漸近する値である。
本実施形態では、量子化スケールＱＰの値が、このＱＰＡ以上となった場合に、フィルタ係数ｋｑが減少する。
【００３０】
次に、前記デコーダバッファポインタＤＢＰからフィルタ係数ｋｂを算出する（ステップＳ４１）。図７に、デコーダバッファポインタＤＢＰとフィルタ係数ｋｂとの関係の一例をグラフ化して示す。図７において、グラフ内のＤＢは、バッファサイズであり、曲線が漸近する値はＤＢ／２とする。
デコーダバッファのアンダーフローを防止するため、デコーダバッファポインタＤＢＰがバッファサイズの１／２以下となった場合に、フィルタ係数ｋｂが減少する。
【００３１】
次に、算出したフィルタ係数ｋｑ、ｋｂを比較し、大きな方の値をフィルタ係数算出器１０におけるフィルタ係数ｋｅとする（ステップＳ４２、Ｓ４３、Ｓ４４）。フィルタ係数ｋｅは係数メモリ１１へ蓄積される。
【００３２】
次に、定常時のフィルタ処理（定常フレームフィルタ処理）を行う際の画像符号化装置の動作の一例について、図８のフローチャートを参照して説明する。動画像の符号化では１フレームの処理単位で本処理を繰り返すことになる。尚、図８において、ステップＳ１０〜Ｓ１３は、前述した図２のステップＳ１０〜Ｓ１３と同等である。
ステップＳ１２において、特徴量から求めたフィルタ係数ｋａと、係数メモリ１１内に蓄積されたフィルタ係数ｋｅとに基づいて、フィルタ制御値ｋを算出する（ステップＳ３０）。
【００３３】
次に、フィルタ制御器４における処理の一例を、図９のフローチャートを参照して説明する。尚、図９において、ステップＳ１２は、前述した図２のステップＳ１２と同等である。
ステップＳ１２でフィルタ係数ｋａが算出されると、係数メモリ１１から、蓄積されたフィルタ係数ｋｅを入力する（ステップＳ５１）。
【００３４】
次に、フィルタ係数ｋａがフィルタ係数ｋｅよりも大きいか否かを判断し、大きい場合にはフィルタ係数ｋａをフィルタ制御値ｋとする。一方、フィルタ係数ｋａがフィルタ係数ｋｅよりも大きくない場合にはフィルタ係数ｋｅをフィルタ制御値ｋとする（ステップＳ５２〜Ｓ５４）。
なお、フィルタ係数ｋｅ、ｋａからフィルタ制御値ｋを、以下の（５式）により算出するようにしてもよい。
ｋ＝（ＸＡ×ｋａ＋ＸＥ×Ｋｅ）／（ＸＡ＋ＸＥ）  ・・・（５式）
ここで、ＸＡは、フィルタ係数ｋａの重み付け定数であり、ＸＥは、フィルタ係数ｋｅの重み付け定数である。
【００３５】
以上のように、本実施形態では、動画像の特徴量を測定し、バッファポインタ、及び符号量制御からの量子化スケールＱＰに基づいて求めたフィルタ係数ｋｅと、特徴量から求めたフィルタ係数ｋａとを用いて、フィルタ制御値ｋを求め、求めたフィルタ制御値ｋに基づいて、符号化直前のフィルタ５により、ビデオ信号の帯域制限を行うようにしたので、視覚的画像品質の低下を防止しつつ、発生符号量を容易に且つ好適に制御することができる。
【００３６】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。尚、本実施形態の説明において、前述した第１の実施形態と同一の部分については、図１〜図９に付した符号と同一の符号を付すなどして詳細な説明を省略する。
【００３７】
前述した第１の実施形態では、特徴量メモリ２が１フレーム分の特徴量を蓄積し、フレームメモリ６が１フレーム分の画像信号を格納し、係数メモリ１１が１フレーム分の係数を蓄積するようにした。これに対し、本実施形態では、特徴量メモリ２がＭフレーム分の特徴量を蓄積し、フレームメモリ６がＭフレーム分の画像信号を格納し、係数メモリ１１がＭフレーム分の係数を蓄積するようにしている。このように、前述した第１の実施形態では、フィルタ処理、蓄積処理、及び符号化処理を１フレームごとに行うようにしたが、本実施形態では、これらの処理をＭフレームごとに行うようにしている。
【００３８】
本実施形態の画像符号化装置の構成は、図１に示した第１の実施形態の画像符号化装置と同じであるが、前述したように、特徴量メモリ２はＭフレーム分の特徴量を蓄積し、フレームメモリ６はＭフレーム分の画像信号を格納し、係数メモリ１１はＭフレーム分の係数を蓄積する。
【００３９】
次に、本実施形態の画像符号化装置の動作について説明する。
本実施形態での処理は、大きく２つに分類される。先頭からＭフレームまでの処理と（以下、先頭Ｍフレームと略称する）、それ以外のフレームの処理である。先頭Ｍフレームでの処理は、符号化前にＭフレーム分のフィルタ処理を実行した画像を用意するまで実行される。一方、それ以外の定常時の処理は、前記フィルタの施されたフレームを符号化する処理と、さらに次の符号化対象となるフレームに対しフィルタを施す処理とを行う。ここで、ＭフレームとはＭＰＥＧのオーダリング単位であり、Ｂピクチャを扱うエンコーダで必須のメモリ領域分と等しい。
【００４０】
先頭Ｍフレームのフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作は、Ｍフレーム分の動作を行う他は、前述した図２のフローチャートと同じである。すなわち、ステップＳ１０において、特徴量測定器１は、ビデオ信号のＭフレーム分の特徴量ａｃｔをマクロブロック毎に算出する。特徴量ａｃｔの計算式は、前述した（２式）の通りである。
【００４１】
次に、ステップＳ１１において、前記算出した特徴量ａｃｔを、特徴量メモリ２へＭフレーム分蓄積する。このとき、特徴量ａｃｔのフレーム内の平均値avg＿actを算出し、特徴量メモリ２へ格納する。
次に、ステップＳ１２において、前記蓄積されたマクロブロック毎の特徴量ａｃｔから、Ｍフレームの同一位置のマクロブロックにおける特徴量の平均値ａｃｔｍ（以下、Ｍフレーム平均特徴量と称する）を算出し、さらにこのＭフレーム平均特徴量ａｃｔｍからフィルタ係数ｋａを算出する。
【００４２】
前記Ｍフレーム平均特徴量ａｃｔｍと、フィルタ係数ｋａとの関係は、図３に示したのと同じになる。Ｍフレーム平均特徴量ａｃｔｍの値がａｃｔＡ以上となった場合、フィルタ係数ｋａが減少し、フィルタ強度が増加する。
次に、ステップＳ１３において、前記フィルタ係数ｋａを用いて、先頭Ｍフレームに対しフィルタを実行し、フレームメモリへ蓄積する。
【００４３】
定常時の符号化処理を行う際の画像符号化装置の動作は、Ｍフレーム分の動作を行う他は、前述した図４のフローチャートと同じである。すなわち、ステップＳ３１において、符号量制御器９は、量子化スケールmquantを算出し、算出した量子化スケールmquantに対し、前記蓄積された特徴量メモリ２内のフレーム毎の特徴量ａｃｔ、及び特徴量ａｃｔのフレーム内の平均値avg＿actを算出し、前記（３式）及び（４式）により重み付けする。以上の処理により最終的な量子化スケール（符号量制御値）ＱＰを算出し、符号化器７を制御する。
【００４４】
次に、ステップＳ３２において、符号化器７は、フレームメモリ６に蓄積されたフレームを符号化し、ステップＳ３３において、量子化スケールＱＰと、バッファ８からのバッファポインタとに基づいて、フィルタ係数ｋｅを算出し、ステップＳ３４において、フィルタ係数ｋｅを係数メモリ１１へ蓄積する。尚、本実施形態では、量子化スケールＱＰとバッファポインタとのそれぞれからフィルタ係数を求め、両者の一方を選択して最終的なフィルタ係数ｋｅとしている。
【００４５】
また、フィルタ係数ｋｅを求める際の画像符号化装置の動作は、前述した図５のフローチャートの通りである。
定常時のフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作は、Ｍフレーム分の動作を行う他は、前述した図８のフローチャートと同様である。すなわち、ステップＳ１０において、Ｍフレーム分の特徴量を入力し、ステップＳ１１において、それらＭフレーム分の特徴量を蓄積し、ステップＳ１２において、それらＭフレーム分の特徴量から、マクロブロック毎のフィルタ係数Ｋａの平均値を求める。
【００４６】
そして、ステップＳ３０において、求めたフィルタ係数ｋａの平均値とフィルタ係数ｋｅとに基づいてフィルタ制御値ｋを算出し、ステップＳ１３において、算出したフィルタ制御値ｋを用いてフィルタ処理を実行し、フィルタ処理を実行したビデオ信号をフレームメモリ６へ蓄積する。
【００４７】
さらに、フィルタ制御器４における処理は、Ｍフレーム分の動作を行う他は、前述した図９のフローチャートと同様である。すなわち、ステップＳ１２において、Ｍフレーム分の特徴量から、マクロブロック毎のフィルタ係数Ｋａの平均値を算出し、ステップＳ５１において、係数メモリ１１から、蓄積されたフィルタ係数ｋｅを入力する。このとき、フィルタ係数ｋｅから、Ｍフレームの同一位置のマクロブロックにおけるフィルタ係数ｋｅの平均値ｋｅｍ（以下、Ｍフレーム平均フィルタ係数）を算出する。
次に、Ｍフレーム平均フィルタ係数ｋｅｍと、フィルタ係数ｋａの平均値とを用いて、フィルタ制御値ｋを算出する（ステップＳ５２〜Ｓ５４）。尚、このとき、前述した（５式）を用いてフィルタ制御値ｋを算出するようにしてもよい。
【００４８】
以上のように、本実施形態では、メモリ内に蓄積された複数フレームに対し、同一強度のフィルタを施すようにしたので、前述した第１の実施形態の効果に加え、画像の急激な帯域制限の変化を防止することができ、視覚的画像品質の低下をより確実に防止することができる。
また、メモリの調停により、フィルタ処理と符号化処理を分けて動作できるため、２つの処理の並列動作が可能となる。
【００４９】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を説明する。尚、本実施形態の説明において、前述した第１の実施形態と同一の部分については、図１〜図９に付した符号と同一の符号を付すなどして詳細な説明を省略する。
【００５０】
図１０は、本実施形態の画像符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。尚、本実施形態の画像符号化装置においても、制御の最小単位をマクロブロックとする。
図１０において、２１は、入力画像の特徴量としてマクロブロック毎の特徴量を測定する特徴量測定器である。本実施形態では、マクロブロック毎の分散と画素間差分の最大値を測定する。２２は、特徴量測定器１１からの特徴量を蓄積する特徴量メモリである。本実施形態ではＭフレーム分の特徴量を蓄積するものとする。
【００５１】
２３は、前記蓄積された特徴量から、フィルタの係数を算出するフィルタ係数算出器である。２４は、エッジを保護し且つ平滑化するεフィルタである。本実施形態で使用するεフィルタ２４は、以下の（６式）及び（７式）で示されるフィルタ処理を行う。
【００５２】
【数３】
2006157083.tif 000005
【００５３】
この（６式）及び（７式）で示されるフィルタ処理では、中心画素f(x,y)と、その近傍画素f(x+i,y+j)との差分値を計算し、その絶対値がεよりも大きい場合は、その近傍の画素の値を中心画素の値に置き換えて平滑化処理を行う（x,y＝−Ｍ，・・・，０，１，・・・，Ｍ）。その結果、εフィルタ４の出力g(x,y)では、エッジ成分を保護し、小振幅の高調波であるノイズを平滑化して抑制することができる。尚、εフィルタについての詳細は、「原島博ほか"ε−分離非線形ディジタルフィルタとその応用"電子情報通信学会  昭５７−論１４６〔Ａ−３６〕  昭和５７年４月」に記載されている。
【００５４】
２５は、εフィルタ４におけるフィルタ処理の結果を格納するフレームメモリである。
２６は、水平、垂直双方の２次元帯域制限フィルタである。本実施形態で使用する２次元帯域制限フィルタ２６は、前記（１式）で示されるものであり、３画素×３ラインの２次元フィルタである。以降、この２次元帯域制限フィルタをｋフィルタと称す。
【００５５】
２７は、ｋフィルタ２６におけるフィルタ処理の結果を格納するフレームメモリである。本実施形態では、特徴量メモリ２と同様に、Ｍフレーム分の画像信号を格納するものとする。２８は、フレームメモリ２７に蓄積された画像信号を符号化する符号化器である。
２９は、符号化器２８から出力されたストリームを蓄積するエンコーダ出力のバッファである。バッファ２９は、符号化器２８から出力されたストリームに基づくフレーム毎の発生符号量と、デコーダバッファを想定したデコーダバッファポインタを出力する。デコーダバッファポインタは、バッファサイズからエンコーダバッファポインタを差し引いた値とする。
【００５６】
３０は、バッファ２９から出力された発生符号量に基づいて、符号化器８を制御する符号量制御器である。３１は、前記符号化器８からの制御パラメータとバッファ９から出力されたデコーダバッファポインタから、εフィルタ２４及びｋフィルタ２６の係数を算出するフィルタ係数算出器である。本実施形態では、前記制御パラメータを量子化スケールとする。
【００５７】
３２は、フィルタ係数算出器３１で算出された係数を蓄積する係数メモリである。本実施形態では、特徴量メモリ２２と同様に、Ｍフレーム分の係数を蓄積するものとする。３３は、ｋフィルタ２６の制御を行うｋフィルタ制御器である。３４は、εフィルタ２４の制御を行うεフィルタ制御器である。
【００５８】
次に、以上のような構成を有する本実施形態の画像符号化装置の動作について説明する。
本実施形態での処理は、大きく２つに分類される。先頭Ｍフレームの処理と、それ以外のフレームの処理である。先頭Ｍフレームでの処理は、符号化前にＭフレーム分のフィルタ処理を実行した画像を用意するまでを実行される。一方、それ以外の定常時の処理は、前記フィルタの施されたフレームを符号化する処理と、さらに次の符号化対象となるフレームに対してフィルタを施す処理とを行う。ここで、ＭフレームとはＭＰＥＧのオーダリング単位であり、Ｂピクチャを扱うエンコーダで必須のメモリ領域分と等しい。
【００５９】
次に、先頭Ｍフレームのフィルタ処理（先頭フレームフィルタ処理）を行う際の画像符号化装置の動作の一例について、図１１のフローチャートを参照して説明する。
まず、ビデオ信号は特徴量測定器２１へ入力され、特徴量測定器２１は、マクロブロック内の隣接する画素間差分の最大値ｍｄをマクロブロック毎に算出する（ステップＳ１１０）。ここで、マクロブロック内の隣接する画素間差分の最大値ｍｄは、マクロブロック内の輝度信号（＝１６画素×１６ライン）を対象として得られる値である。この画素間差分の最大値ｍｄの計算式を以下の（８式）に示す。
【００６０】
ｍｄ＝MAX＿ｉ0＿15＿ｊ0＿14(abs(p(i+1,j)−p(i,j)))  ・・・（８式）
ここで、iは、マクロブロック内水平画素位置である。jは、マクロブロック内垂直ライン位置である。p(i,j)は、マクロブロック内画素（座標(i,j)）である。absは、絶対値であることを示す。MAX＿i0＿15＿j0＿14は、i=0〜14,j=0〜15における最大値を選択することを示す。
【００６１】
次に、前記算出した画素間差分の最大値ｍｄを、特徴量メモリ２２へＭフレーム分蓄積する（ステップＳ１１１）。
次に、εフィルタ制御器３４は、画素間差分の最大値ｍｄから、Ｍフレームの同一位置のマクロブロックにおける平均値ｍｄｍを算出し、さらにこの平均値ｍｄｍからフィルタ制御値εを算出する（ステップＳ１１２）。本実施形態では、以下の（９式）の変換式とによりフィルタ制御値εを算出するものとする。
ε＝ｍｄｍ／２  ・・・（９式）
【００６２】
εフィルタ２４は、フィルタ制御値εを用いて、入力されたビデオ信号（入力画像）に対してフィルタ処理を実行する。εフィルタ２４でフィルタ処理が実行された出力画像は、フレームメモリ２５へ蓄積される。尚、先頭Ｍフレームにおいては、ｋフィルタ２６によるフィルタ処理を実行せず、フレームメモリ２５内の出力画像は、フレームメモリ２７へ蓄積される（ステップＳ１１３）。
【００６３】
定常時の符号化処理を行う際の画像符号化装置の動作は、前述した第２の実施形態と同じである（図４を参照）。すなわち、ステップＳ３１において、符号量制御器３０は、バッファ２９からの発生符号量から量子化スケールＱＰを算出し、符号化器２８を制御する。
次に、ステップＳ３２において、符号化器２８は、フレームメモリ２７に蓄積されたフレームを符号化し、ステップＳ３３において、係数算出器３１は、バッファ２９からのバッファポインタと符号量制御器３０からの量子化スケールＱＰとに基づいて、フィルタ係数ｋｅを算出し、ステップＳ３４において、フィルタ係数ｋｅを係数メモリ３２へ蓄積する。尚、動画像の符号化ではＭフレームの処理単位で本処理を繰り返すことになる。
【００６４】
また、フィルタ係数ｋｅを求める際の画像符号化装置の動作は、前述した図５のフローチャートの通りである。
【００６５】
次に、定常時のフィルタ処理（定常フレームフィルタ処理）を行う際の画像符号化装置の動作の一例について、図１２のフローチャートを参照して説明する。尚、動画像の符号化ではＭフレームの処理単位で本処理を繰り返すことになる。尚、図１２において、ステップＳ１２は、前述した図２などと同等である。
【００６６】
まず、ビデオ信号は特徴量測定器２１へ入力され、特徴量測定器２１は、マクロブロック毎の分散と画素間差分の最大値を算出する（ステップＳ１２０）。画素間差分の最大値ｍｄに関しての処理は前述した通りであるので詳細な説明を省略し、ここでは、もう一つの特徴量である分散値を得るまでの動作について説明する。
【００６７】
本実施形態では、特徴量測定器２１において、分散値をマクロブロック毎に算出する。算出したマクロブロック毎の分散値をａｃｔと称す。この分散値ａｃｔは、マクロブロック内の輝度信号における４ブロックの分散値における最小値に１を加えた値とする。この分散値ａｃｔの計算式は、前記（２式）に示した通りである。
【００６８】
次に、前記算出した分散値ａｃｔを、前記画素間差分の最大値ｍｄと同時に、特徴量メモリ２２へＭフレーム分蓄積する（ステップＳ１２１）。
次に、前述したステップＳ１２の通り、εフィルタ制御器３４は、前記画素間差分の最大値ｍｄを、εフィルタ２４におけるフィルタ制御値（閾値）εに変換し、このフィルタ制御値εを用いて、εフィルタ２４は、入力画像に対してフィルタ処理を実行し、フレームメモリ２５へ蓄積する（ステップＳ１２２）。
【００６９】
次に、ｋフィルタ制御器３３は、特徴量メモリ２２内に蓄積されたマクロブロック毎の分散値ａｃｔと、前記蓄積された係数メモリ３２内のフィルタ係数ｋｅとに基づいてフィルタ制御値ｋを算出する（ステップＳ１２３）。
次に、前記算出されたフィルタ制御値ｋを用いて、ｋフィルタ６は、フレームメモリ２５に蓄積された画像信号に対してフィルタ処理を実行し、フレームメモリ２７へ蓄積する（ステップＳ１２４）。
【００７０】
ここで、εフィルタ制御器３４における処理の一例を、図１３のフローチャートを参照して説明する。
まず、係数メモリ１２からフィルタ係数ｋｅを入力する（ステップＳ１３０）。次に、フィルタ係数ｋｅと予め定められた値ＫＥとを比較し（ステップＳ１３１）、フィルタ係数ｋｅが予め定められた値ＫＥよりも小さければ、εフィルタ２４をオフ（ＯＦＦ）とする（ステップＳ１３２）。一方、フィルタ係数ｋｅが予め定められた値ＫＥ以上であれば、前述したステップＳ１２の処理を実行してフィルタ制御値εを算出し、εフィルタ２４をオン（ＯＮ）とする（ステップＳ１３３）。
【００７１】
次に、ｋフィルタ制御器３３における処理の一例を、図１４のフローチャートを参照して説明する。
まず、特徴量メモリ２２内に蓄積されたマクロブロック毎の分散値ａｃｔから、Ｍフレームの同一位置のマクロブロックにおける平均値ａｃｔｍ（以下、Ｍフレーム平均分散と称す）を算出し、フィルタ係数ｋａを算出する（ステップＳ１４０）。
前記Ｍフレーム平均分散ａｃｔｍと、フィルタ係数ｋａとの関係は、図３に示したのと同じになる。グラフ内のａｃｔＡは、Ｍフレーム平均分散ａｃｔｍの最小値であり、曲線が漸近する値となる。本実施形態では初期値を０する。また、Ｍフレーム平均分散ａｃｔｍがａｃｔＡ以上となった場合、フィルタ係数ｋａが減少し、フィルタ強度が増加する。
【００７２】
次に、係数メモリ３２から蓄積されたフィルタ係数ｋｅを入力する（ステップＳ１４１）。このとき、フィルタ係数ｋｅから、Ｍフレームの同一位置におけるマクロブロックの平均値ｋｅｍ（Ｍフレーム平均フィルタ係数）を算出する。
次に、係数メモリ３２から得たＭフレーム平均フィルタ係数ｋｅｍと、係数算出器２３から得たフィルタ係数ｋａとを用いて、フィルタ制御値ｋを、前記（７式）により算出する（ステップＳ１４２）。
【００７３】
以上のように、本実施形態では、符号化直前のフィルタを２種類設け、それぞれを同時に制御することにより、１つのフィルタにて平坦部のノイズを除去し、もう一方で帯域制限を行うようにしたので、前述した第１及び第２の実施形態における効果に加え、視覚的画像品質の低下をより確実に防止しつつ、発生符号量をより好適に制御することができる。
【００７４】
なお、前述した各実施形態では、画像特徴量として、ブロック内の分散値を元に、（６式）を用いて分散値ａｃｔを求めるようにしたが、発生符号量を想定できるこれ以外の式で、画像特徴量を求めても構わない。
また、帯域制限フィルタとして、（３式）に示すような２次元ｋフィルタを用いたが、別の形式のフィルタでも構わない。その際、フィルタの帯域を制御する係数が複数になるとするなら、本実施形態のｋに対し、複数の係数の組み合わせを定めた表を用意しそれを使用すればよい。
【００７５】
さらに、バッファポインタからフィルタ係数を求める際に、フィルタの効果はバッファサイズの１／２以下としたが、それ以外の値でもかまわない。
また、フィルタ係数を算出する際の関係式は、本実施形態で説明した式以外の式でも構わない。実装上さらに簡単にするため単純な比例式を用いても構わない。
さらに、フィルタを切り替える周期をマクロブロック単位としたが、これ以外の単位で切り替えても構わない。
さらに、第３の実施の形態においては、処理の簡易化のため、２種類のフィルタのどちらかを固定的に扱うようにしても構わない。たとえば、εフィルタのフィルタ係数（閾値）εを固定値としても構わない。
【００７６】
（第４の実施形態）
前述した第１〜第３の実施形態における画像符号化装置は、図１５に示すようなコンピュータを用いて実現することができる。
図１５において、１０００はコンピュータ全体の制御、及び種々の処理を行う中央演算装置（ＣＰＵ）、１００１は本コンピュータの制御に必要なオペレーティングシステム（ＯＳ）、ソフトウエア、データ、演算に必要な記憶領域を提供するメモリである。また、このメモリ１００１は、ＣＰＵ１０００が各種の処理を行う際のワークエリアとしても用いられる。
【００７７】
１００２は、種々の装置をつなぎ、データ、制御信号をやりとりするバスである。１００３は、各種のソフトウエアを蓄積する記憶装置（記録メディア）である。１００４は、動画像データを蓄積する記憶装置（記録メディア）である。１００５は、画像やコンピュータからのシステムメッセージなどを表示するモニタである。
１００７は、通信回路１００８に符号化データを送信する通信インターフェースであり、装置外部のＬＡＮ、公衆回線、無線回線、放送電波等と接続されている。１００６は、コンピュータを起動したり、ビットレート等の各種条件を設定したりするための端末である。
【００７８】
なお、メモリ１００１には、コンピュータ全体を制御し、各種ソフトウエアを動作させるためのＯＳや、動作させるソフトウエアを格納し、画像データを符号化のために読み込むエリア、一時的に符号データを格納する符号エリア、各種演算のパラメータ等を格納しておくワーキングエリアが存在する。
【００７９】
このような構成のコンピュータにおいて、処理に先立ち、ユーザの端末１００６の操作に基づいて、記憶装置１００４に蓄積されている動画像データから符号化する動画像データを選択し、コンピュータの起動が指示される。そうすると、記憶装置１００３に格納されているソフトウエアがバス１００２を介してメモリ１００１に展開され、ソフトウエアが起動される。
【００８０】
そして、ＣＰＵ１０００による記憶装置１００４に格納されている動画像データの符号化動作は、図４、５、８、９及び図１１〜１４に示したフローチャートに従ったプログラムコード（前述のソフトウエア）が実行されることになる。
このように、本実施形態におけるコンピュータは、第１〜第３の実施形態における画像符号化装置を実現する装置として機能する。
【００８１】
（本発明の他の実施形態）
上述した実施形態の機能を実現するべく各種のデバイスを動作させるように、該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに対し、前記実施形態の機能を実現するためのソフトウエアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）に格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
【００８２】
また、この場合、前記ソフトウエアのプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えば、かかるプログラムコードを格納した記録媒体は本発明を構成する。かかるプログラムコードを記憶する記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００８３】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、上述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
【００８４】
さらに、供給されたプログラムコードがコンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合にも本発明に含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の第１の実施形態を示し、画像符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、先頭フレームのフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態を示し、特徴量とフィルタ係数との関係の一例をグラフ化して示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、定常時の符号化処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態を示し、フィルタ係数を求める際の画像符号化装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態を示し、量子化スケールとフィルタ係数との関係の一例をグラフ化して示した図である。
【図７】本発明の第１の実施形態を示し、バッファポインタとフィルタ係数との関係の一例をグラフ化して示した図である。
【図８】本発明の第１の実施形態を示し、定常時のフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施形態を示し、フィルタ制御器における処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施形態を示し、画像符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態を示し、先頭Ｍフレームのフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施形態を示し、定常時のフィルタ処理を行う際の画像符号化装置の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明の第３の実施形態を示し、εフィルタ制御器における処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態を示し、ｋフィルタ制御器における処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１５】本発明の第４の実施形態を示し、画像符号化装置を実現するコンピュータシステムの構成の一例を示したブロック図である。
【図１６】従来の技術を示し、従来の動画像符号化装置の構成の一例を示したブロック図である。
【図１７】従来の技術を示し、符号化されたピクチャの構造の一例を示した図である。
【符号の説明】
【００８６】
１、２１  特徴量測定器
２、２２  特徴量メモリ
３、１０、２３、３１  係数算出器
４  フィルタ制御器
５  フィルタ
６、２５、２７  フレームメモリ
７、２８  符号化器
８、２９  バッファ
９、３０  符号量制御器
１１、３２  係数メモリ
２４  εフィルタ
２６  ｋフィルタ
３３  ｋフィルタ制御器
３４  εフィルタ制御器
１０００  ＣＰＵ
１００１  メモリ
１００２  バス
１００３、１００４  記憶装置（記録メディア）
１００５  モニタ
１００６  端末
１００７  通信Ｉ／Ｆ
【図１】
2006157083.tif 000006
【図２】
2006157083.tif 000007
【図３】
2006157083.tif 000008
【図４】
2006157083.tif 000009
【図５】
2006157083.tif 000010
【図６】
2006157083.tif 000011
【図７】
2006157083.tif 000012
【図８】
2006157083.tif 000013
【図９】
2006157083.tif 000014
【図１０】
2006157083.tif 000015
【図１１】
2006157083.tif 000016
【図１２】
2006157083.tif 000017
【図１３】
2006157083.tif 000018
【図１４】
2006157083.tif 000019
【図１５】
2006157083.tif 000020
【図１６】
2006157083.tif 000021
【図１７】
2006157083.tif 000022