(57)【要約】  低複雑度のビデオ圧縮は、８×８のブロックを有し、８×８の整数行列を用いた変換とすべての量子化ステップに対して一定の右シフトおよび検索テーブル・スカラによる量子化とを含む。量子化ステップに依存する検索テーブル・スカラおよび右シフトを含む逆量子化と、８×８の整数行列を使用する逆変換もまた含まれる。
2007507183.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動き補償されたエンコーディング方法であって、
（ａ）動き予測ピクセル・ブロックを入力ピクセル・ブロックから差し引いて８×８ブロックのデータを得る工程と、
（ｂ）前記８×８ブロックのデータを整数変換によって８×８ブロックの変換されたデータに変換する工程と、
（ｃ）前記８×８ブロックの変換されたデータをスカラ乗算および右シフトによって量子化して８×８ブロックの量子化されたデータを得る工程であって、前記スカラ乗算は、量子化ステップに依存する前記量子化工程と、
（ｄ）前記８×８ブロックの量子化されたデータをエンコードする工程と、
（ｅ）前記８×８ブロックの量子化されたデータに第２のスカラ乗算および第２の右シフトによって逆量子化を行い、８×８ブロックの逆量子化されたデータを得る工程であって、前記第２のスカラ乗算および第２の右シフトが両方とも前記量子化ステップに依存する前記逆量子化工程と、
（ｆ）前記８×８ブロックの逆量子化されたデータを逆変換して８×８ブロックの再構築されたデータを得る工程と、
（ｇ）前記８×８ブロックの動き予測されたピクセルと前記８×８ブロックの再構築されたデータを加算して、８×８ブロックの再構築されたピクセルを形成する工程と、
（ｈ）前記８×８ブロックの再構築されたピクセルを記憶する工程であって、それによって前記再構築されたピクセルが後続のフレームに関する動き予測に使用できる前記記憶工程と、
を含む前記方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
（ａ）前記スカラ乗算および右シフトは、切捨てを含んでおり、
（ｂ）前記第２のスカラ乗算および第２の右シフトは、切捨てを含んでいる、
前記方法。
【請求項３】
８×８のブロックを逆量子化する方法であって、
（ａ）入力の８×８ブロックの量子化された整数データを提供する工程であって、前記量子化されたデータは、量子化ステップに依存するスカラ乗算および右シフトによって得られる前記工程と、
（ｂ）前記量子化ステップを使用して、整数の逆量子化スカラ乗算および適応右シフトの両方を検索する工程と、
（ｃ）前記逆量子化スカラ乗算および前記適応右シフトを用いて前記ブロックを逆量子化する工程と、
を含む前記方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、
（ａ）前記逆量子化のスカラ乗算は、最上位ビット（ＭＳＢ）が１に等しい１６ビットの正整数（符号ビットなし）を使用する、
前記方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法であって、
（ａ）前記逆量子化のスカラ乗算および適応右シフトは、切捨てを含む、
前記方法。
【請求項６】
請求項３記載の方法であって、
（ａ）請求項３の工程（ａ）の前記データは、１２ビット・データであり、
（ｂ）前記量子化ステップは、０から５１の範囲にあり、
（ｃ）前記適応的右シフトは、７から１５ビットの範囲にある、
前記方法。
【請求項７】
逆量子化器であって、
（ａ）（ｉ）量子化された８×８ブロックの整数データおよび（ｉｉ）１６ビットの逆量子化スカラ・テーブルのエントリのための入力を有する乗算器であって、前記量子化されたデータは、量子化ステップに依存するスカラ乗算および右シフトおよび切り捨てから得られ、また前記逆量子化スカラ・テーブルは、前記量子化ステップによって索引される前記乗算器と、
（ｂ）（ｉ）前記乗算器の出力および（ｉｉ）適応右シフト・テーブルのエントリのための入力を有する適応的右シフタであって、前記適応右シフト・テーブルは、前記量子化ステップによって索引される前記右シフタと、を含み、
（ｃ）前記適応右シフタの出力は、８×８の逆量子化されたデータ・ブロックである、
前記逆量子化器。
【請求項８】
請求項７記載の逆量子化器であって、
（ａ）前記乗算器の前記出力は、切捨て提供部を含んでいる、
前記逆量子化器。
【請求項９】
請求項８記載の逆量子化器であって、
（ａ）前記乗算器、切捨て提供部および適応右シフタは、プログラマブル・プロセッサのプログラムとして実現される、
前記逆量子化器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願へのクロスリファレンス）
本出願は、２００３年９月２４日付けの仮出願第６０／５０５，５７５号に基づき優先権を主張する。次の同時譲渡された係属特許出願、２００３年１１月２５日付の仮出願第６０／５２４，８３１号は、関連主題を開示する。
【０００２】
（発明の背景）
本発明は、デジタル式画像及び映像の信号処理に関連し、更に詳細には、ブロック変換および／又は量子化に加えて逆量子化および／又は逆変換に関連する。
【背景技術】
【０００３】
デジタル式映像の通信および記録に関しては、各種の応用が存在し、それに対応して国際標準が開発されたし、開発されつつある。低ビット・レートの通信、例えば、テレビ電話や会議に加えて、巨大映像ファイル、例えば映画の圧縮は、各種のビデオ圧縮標準：Ｈ．２６１、Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ−１、ＭＰＥＧ−２、ＡＶＳ等々を生み出すことにつながった。これらの圧縮法は、離散コサイン変換（ＤＣＴ）又はアナログ式変換に加えて変換係数の量子化を利用することによってエンコードのために必要なビット数を減らしている。
【０００４】
ＤＣＴベースの圧縮法は、１枚の画像を各々が４つの８×８の輝度ブロックと２つの８×８のクロミナンス・ブロックとを含む複数のマクロ・ブロックに分解するとしているが、これ以外のブロック・サイズや他の変換を使用することもできる。図２は、ＤＣＴベースのビデオ・エンコーディングの機能的ブロックを示す。ビット・レートを下げるために、８×８ＤＣＴを使用して８×８のブロック（輝度およびクロミナンス）を周波数ドメインに変換する。次に、ＤＣＴ係数の８×８ブロックは、量子化され、１次元シーケンスにスキャンされ、そして可変長コーディング（ＶＬＣ）を用いることによって符号化される。動き補償（ＭＣ）を含む予測コーディングに対しては、フィードバック・ループのために逆量子化およびＩＤＣＴが必要である。ＭＣを除けば図２のすべての機能ブロックは、８×８のブロック・ベースで動作する。図２のレート制御ユニットは、ＤＣＴ係数量子化ユニットを制御するためのバッファ使用率や目標のビット・レートに従って許容範囲内で量子化ステップ（ｑｐ）を生成する。実際、量子化ステップが大きいことは、先細りおよび／又はより小さい量子化係数を意味し、それは、より少ないおよび／又はより短いコード・ワードを意味し、従ってより低いビット・レートとファイルを意味する。
【０００５】
２種類の符号化マクロ・ブロックが存在する。ＩＮＴＲＡ符号化マクロ・ブロックは、先行する参照フレームとは独立して符号化される。ＩＮＴＥＲ符号化マクロ・ブロックでは、先行する参照フレームからの動き補償された予測ブロックが、まず、最初に（現在のマクロ・ブロックの）各ブロックについて生成され、次に、予測エラー・ブロック（すなわち、現在のブロックと予測ブロックとの間の差分ブロック）がエンコードされる。
【０００６】
ＩＮＴＲＡ符号化マクロ・ブロックに関しては、ＩＮＴＲＡ符号化された８×８ＤＣＴブロックの最初の（０，０）係数は、ＤＣ係数と呼ばれ、ブロック中の６３個のＤＣＴ係数の残りがＡＣ係数である。他方、ＩＮＴＥＲ符号化マクロ・ブロックに関しては、ＩＮＴＥＲ符号化された８×８ＤＣＴブロックの６４個のＤＣＴ係数すべてがＡＣ係数として扱われる。ＤＣ係数は、固定された量子化ステップの値で量子化されるが、ＡＣ係数は、画像のエンコーディングでそれまでに使用されたビットを、使用されるものとして割当てられたビット数と比較するビット・レート制御に従って調節される量子化ステップを有する。更に、量子化行列（例えば、ＭＰＥＧ−４のように）は、ＤＣＴ係数中で可変な量子化ステップを使えるようにする。
【０００７】
特に、８×８の二次元ＤＣＴは、次のように定義される。
【０００８】
【数１】
2007507183.tif 000003
【０００９】
ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は、入力の８×８標本ブロックで、Ｆ（ｕ，ｖ）は、出力の変換された８×８ブロックであり、ここで、ｕ，ｖ，ｘ，ｙ＝０，１，．．．，７である。また、
【００１０】
【数２】
2007507183.tif 000004
【００１１】
この変換は、倍精度で実行され、最終的な変換係数は、整数値に丸められる。
【００１２】
次に、変換係数の量子化を次のように定義する。
【００１３】
【数３】
2007507183.tif 000005
【００１４】
ここで、ＱＰは、量子化ファクタで、ＱＰ＝２ｑｐ／６のように量子化ステップから倍精度で計算される。この量子化ステップは、ｑｐ＝０，１，．．．，５１の範囲にある。量子化された係数は、整数値に丸められる。
【００１５】
次に、逆量子化は、次のようになり、
【００１６】
【数４】
2007507183.tif 000006
【００１７】
倍精度値で整数値に丸められる。また、逆変換（再構築された標本ブロック）は、
【００１８】
【数５】
2007507183.tif 000007
【００１９】
であり、これも倍精度値で整数値に丸められる。
【００２０】
３２ビットＡＶＳは、次のような整数変換を使用して倍精度法を簡略化する。まず、次のように８×８整数変換行列Ｔ８×８を定義する。
【００２１】
【数６】
2007507183.tif 000008
【００２２】
ここで、ｆ８×８およびＦ８×８をそれぞれ、入力の８×８標本ブロックおよび出力の８×８変換係数ブロックとする。そうすると、フォワード８×８整数変換は、次のように定義される。
【００２３】
【数７】
2007507183.tif 000009
【００２４】
ここで、”ｘ”は、８×８の行列乗算を示し、８×８行列Ｔｔ８×８は、８×８行列Ｔ８×８の転置行列である。
【００２５】
変換された係数の量子化は、次のように進む。まず、Ｆ８×８＝｛Ｆｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝を８×８ＤＣＴ係数ブロックとし、ＱＦ８×８＝｛ＱＦｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝を量子化されたＤＣＴ係数ブロックとすると、整数量子化は、次のように定義される。
【００２６】
【数８】
2007507183.tif 000010
【００２７】
ここで、αは、０．３〜０．５の範囲の値を有し（そのため、０．５から１ではなくて０．７５〜０．８５から１に切り上がるのみ）、ｑｐ＝０，１，２，．．．，５１は、量子化ステップであり、表ＡＶＳ＿Ｑ＿ｔａｂｓは、本質的に６つのスケーリング行列（各々が整数除算ｑｐ／６の余りに対応する）で、次のように定義される。
【００２８】
【数９】
2007507183.tif 000011
2007507183.tif 000012
【００２９】
もちろん、切捨ても修正することができて、まずＦｉｊの絶対値を取り、次にＡＶＳ＿Ｑ＿ｔａｂｓ［ｑｐ％６］の対応する要素を乗じ、次に切捨てを行い、最後にＦｉｊの符号を付けることによって負数の切捨てを行うことができる。更に、切捨てのパラメータαは、ブロックの種類ごとに変えることができる。ｑｐを６だけ増加させることは、ＡＶＳ＿Ｑ＿ｔａｂｓ［ｑｐ％６］［ｉ＊８＋ｊ］を不変とし、右シフトによってＱＦｉｊを因子２だけ減少させることに注意されたい。
【００３０】
８×８の量子化されたＤＣＴ係数ブロック、ＱＦ８×８＝｛ＱＦｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝の逆量子化を計算し、逆量子化されたＤＣＴ係数ブロック、Ｆ’８×８＝｛Ｆ’ｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝を次式によって求める。
【００３１】
【数１０】
2007507183.tif 000013
【００３２】
ここで、ｑｐ＝０，１，２，．．．，５１は、量子化ステップであり、ｑｐ／６は、整数の除算（余りなし）であり、表ＡＶＳ＿ＩＱ＿ｔａｂｓは、次のように定義される。
【００３３】
【数１１】
2007507183.tif 000014
2007507183.tif 000015
【００３４】
最後に、逆変換を計算する：ｆ’８×８およびＦ’８×８をそれぞれ、出力の再構築された８×８標本ブロックおよび入力の逆量子化された８×８のＤＣＴ係数ブロックとする。そうすると、８×８の整数逆変換は、次のように定義される。
【００３５】
【数１２】
2007507183.tif 000016
【００３６】
ここで、
【数１３】
2007507183.tif 000017
は、行列を丸める右方向へのｎシフトを意味する。すなわち、各行列要素に対して２ｎ−１を加え、次に右方向にｎだけシフトする（すなわち、２ｎで除算し、余りを破棄する）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３７】
次の表は、３２ビットＡＶＳ法のデータ精度およびビット・シフトを要約したものである。ここで使用された合計のテーブル・サイズは、８×８（変換行列）＋６４×２４（量子化テーブル）＋６４×１２（逆量子化テーブル）＋８×８（逆変換テーブル）＝２４３２バイトである。
【００３８】
【表１】
2007507183.tif 000018
【００３９】
“入力データ精度”の列の各エントリは、２つの数値を有するが、最初のものは、入力データの精度（例えば、動き補償から９ビットに増やした８ビットＲＧＢ又は輝度ピクセル・データ）で、二番目の数は、８×８変換行列（４ビットの振幅に１ビットの符号を加えたもの）又はＡＶＳ＿Ｑ＿ｔａｂｓエントリの精度（１７ビットの正の整数）又はＡＶＳ＿ＩＱ＿ｔａｂｓエントリ（１１ビットの正整数）のいずれかである。
【００４０】
しかし、３２ビットのＡＶＳ法であっても計算上の複雑度は、高い。
【課題を解決するための手段】
【００４１】
（発明の概要）
本発明は、複雑度の低い変換と逆変換および／又は量子化と逆量子化を提供する。逆量子化では、適応的右シフトと小さい検索テーブルを使用する。
【００４２】
好適な実施の形態の方法は、８×８ＤＣＴ型変換と量子化および逆操作の３２ビット精度に迫る１６ビット演算を許容し、動き補償付きでビデオ符号化を行う際に有用である。
【００４３】
（好適な実施の形態の説明）
１．概説
好適な実施の形態の複雑度の低い方法は、８×８ブロックの変換／逆変換と量子化／逆量子化の両方を提供する。量子化は、１つの範囲の量子化ステップを有し、逆量子化は、その量子化ステップに適応したシフトを使用する。量子化／逆量子化は、複雑度の低い１６ビット算術および小さいテーブル・サイズで高い性能を実現する。本方法は、ＤＣＴ変換および量子化が幅広く変化できるＤＣＴ係数の量子化で以って（動き補償された）ピクセルの８×８ブロックに作用するビデオ圧縮に応用できる。図２に示されたように、ビットストリーム・バッファからの使用率フィードバックが量子化ファクタを決定し、それは、典型的には、１から２００−５００の範囲で変化する。
【００４４】
好適な実施の形態のシステムは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用のプログラマブル・プロセッサ又はＤＳＰとＲＩＳＣプロセッサを同一チップ上に搭載してＲＩＳＣプロセッサが制御を行うような用途特定型の回路オン・チップ又はシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）によって好適な実施の形態の方法を実行する。特に、ビデオ・クリップ機能を有するデジタル・スチル・カメラ（ＤＳＣ）やビデオ機能を有するセルラ電話は、好適な実施の形態の方法を含むことができる。プログラムは、好適な実施の形態の方法の信号処理を実行するためのＤＳＰやプログラマブル・プロセッサ用のオンボードＲＯＭ又は外部フラッシュＥＥＰＲＯＭに記憶することができる。アナログ・デジタル変換器およびデジタル・アナログ変換器は、実世界との結合を提供し、モジュレータ及びデモジュレータ（それに加えて、エア・インタフェースのためのアンテナ）は、送信波形への結合を提供する。
【実施例】
【００４５】
２．第１の好適な実施の形態
変換および量子化の複雑度を下げて、デコーダ側でＩＤＣＴ不整合を避けるために、第１の好適な実施の形態は、１６ビット・ベースの整数変換／逆変換と、逆量子化における適応的シフト操作を備えた量子化／逆量子化の両方を提供する。
【００４６】
（ａ）フォワード変換
次のように整数の８×８変換行列を定義する。
【００４７】
【数１４】
2007507183.tif 000019
【００４８】
ここで、ｆ８×８およびＦ８×８をそれぞれ、入力の８×８標本ブロックおよび出力の８×８ＤＣＴ係数ブロックとする。フォワードの８×８整数変換は、次のように定義される。
【００４９】
【数１５】
2007507183.tif 000020
【００５０】
ここでも“ｘ”は、８×８の行列乗算を意味し、Ｔｔ８×８は、Ｔ８×８の転置行列であり、
【数１６】
2007507183.tif 000021
は、“ｎ”ビット（この場合ｎ＝８および１６）右にシフトして丸める行列操作を意味し、次のように定義される。ｍ８×８＝｛ｍｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝を、行列Ｍ８×８＝｛Ｍｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝に対して
【数１７】
2007507183.tif 000022
の操作を施したあとの結果の行列とすると、行列の右シフトによる丸め操作
【数１８】
2007507183.tif 000023
は、ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７について、ｍｉｊ＝（Ｍｉｊ＋２ｎ−１）＞＞ｎ（ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７）と定義される。もちろん、丸め操作は、正の方向にも負の方向にも可能で、Ｍｉｊの絶対値を取り、２ｎ−１を加え、シフトし、そしてＭｉｊの符号を付ければよい。
【００５１】
フォワード整数変換（ｆ８×８からＦ８×８）は、まず水平方向の変換（８ビットの右方向へのシフトによる丸め操作）を行い、続いて垂直方向の変換（１６ビットの右方向へのシフトによる行列丸め操作）を行う。これとは対照的に、３２ビットＡＶＳ法では、丸めもシフトもせずに両方の行列乗算を行う。
【００５２】
（ｂ）量子化
８×８のＤＣＴ係数ブロックＦ８×８を１６ビットで量子化して８×８の量子化されたＤＣＴ係数ブロックＱＦ８×８を得る好適な実施の形態は、次のように定義される。
【００５３】
【数１９】
2007507183.tif 000024
【００５４】
ここで、αは、０．３〜０．５の範囲の値を取り、ｑｐ＝０，１，２，．．．，５１は、量子化ステップであり、またＱＴＡＢテーブルは、次のように定義される。
【００５５】
【表２】
2007507183.tif 000025
【００５６】
注意すべきことは、この量子化は、ｑｐ／６の各々の余りに対して８×８のスケーリング行列を有する３２ビットＡＶＳとは対照的にスカラ乗算であるということである。更に、ｑｐに関して周期性を有するＡＶＳ＿ＩＱ＿ｔａｂｓ［ｑｐ％６］［ｊ＊８＋ｊ］とは対照的に、好適な実施の形態ＱＴＡＢ［ｑｐ］は、ｑｐに関して周期性を持たない。実際、それは、ｑｐが６だけ増加したときに、ほぼ２だけ減少する。もちろん、ＱＴＡＢ［ｑｐ］は、ＡＶＳ＿ＩＱ＿ｔａｂｓ［ｑｐ％６］［ｋ］よりもずっと小さいテーブルである。
【００５７】
（ｃ）逆量子化
８×８の量子化されたＤＣＴ係数ブロック、ＱＦ８×８＝｛ＱＦｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝を１６ビットで逆量子化して逆量子化されたＤＣＴ係数ブロック、Ｆ’８×８＝｛Ｆ’ ｉｊ：ｉ，ｊ＝１，２，．．．，７｝を得る好適な実施の形態は、適応的シフト操作を利用して次のように定義される。
【００５８】
【数２０】
2007507183.tif 000026
【００５９】
ここでも、ｑｐ＝０，１，２，．．．，５１は、量子化ステップであり、ＩＱＴＡＢおよびＳＨＩＦＴテーブルは、次のように定義される。
【００６０】
【表３】
2007507183.tif 000027
【００６１】
注意すべきことは、ＩＱＴＡＢ［ｑｐ］は、１６ビットの正の整数（符号ビットなし）であって、最上位ビット（ＭＳＢ）は、すべてのｑｐについて１に等しく、またＳＨＩＦＴ［ｑｐ］は、７から１５の範囲にあるということである。更に、３２ビットＡＶＳ逆量子化の左シフトとは対照的に好適な実施の形態の逆量子化シフトは、右シフトであり、好適な実施の形態の項＋２ＳＨＩＦＴ［ｑｐ］−１のような切捨てを含む。
【００６２】
好適な実施の形態は、１６ビット算術の制約下で最大の忠実度を保つために、ｑｐに適応するこの右シフトを使用する。
【００６３】
もちろん、ＩＱＴＡＢテーブルは、異なるｑｐの値の範囲に適応するように調節できる。これまでの記述では、ｑｐが６だけ増加／減少するたびに、量子化においてほぼ２だけ変化することなる。
【００６４】
（ｄ）逆変換
ｆ’ ８×８およびＦ’ ８×８をそれぞれ、出力の再構築された８×８標本ブロックおよび入力の逆量子化された８×８ＤＣＴ係数ブロックとする。８×８整数逆変換は、次のように定義される。
【００６５】
【数２１】
2007507183.tif 000028
【００６６】
逆整数変換は、まず水平方向の逆変換を実行し（８ビット右方向へのシフトによる行列丸め操作によって）、続いて垂直方向の逆変換を行う（１６ビット右方向へのシフトによる行列丸め操作によって）。
【００６７】
次の表は、１６ビットの好適な実施の形態の方法で用いられるデータ精度およびビット・シフトを要約したものである。ここで用いられる合計のテーブル・サイズは、８×８×２（変換）＋５２×２（量子化）＋５２×３（逆量子化）＋８×８×２（逆変換）＝５１６バイトである。
【００６８】
【表４】
2007507183.tif 000029
【００６９】
ここでも”入力データ精度”の列の各エントリは、２つの数字を含んでいる。最初のものは、入力データの精度（動き補償から９ビットに増やされた８ビットＲＧＢピクセル・データ）であり、二番目の数字は、８×８の変換行列（１１ビットの絶対値に符号１ビットを加えたもの）の精度か、あるいは、ＱＴＡＢ又はＩＱＴＡＢのエントリ（１６ビットの正整数）のいずれかである。スカラのＩＱＴＡＢおよび右シフトＳＨＩＦＴの両方に関する検索テーブルを用いた逆量子化は、１６ビット算術に対して良好な性能と低い複雑度とを提供する。
【００７０】
４．実験結果
好適な実施の形態の１６ビット・ベースの変換および量子化と、倍精度法およびＡＶＳ３２ビット・ベースの方法の両者とを性能比較した。
【００７１】
図３は、倍精度と１６ビット・ベースの変換および量子化の性能比較で用いたブロック図を示す。性能を比較するために、同じ８×８の残余ブロックに対してこれら２つの方法を適用した。変換、量子化、逆量子化および逆変換のあとで、再構築されたブロックと元の残余ブロックとの間でＰＳＮＲ値を２つの方法（図３のＰＳＮＲＤ（ＱＰ）およびＰＳＮＲ１６（ＱＰ））について別々に計算した。倍精度に基づく変換および量子化の方法を背景で説明したが、１６ビット・ベースの好適な実施の形態の方法は、これまで述べた式を使用する。残余ブロックは、［−２５５，２５５］の範囲にあるランダムなデータである。各々のｑｐについて、６０００個のランダムな８×８ブロックが使用される。結果を次の表に示す。
【００７２】
【表５】
2007507183.tif 000030
2007507183.tif 000031
【００７３】
この表は、好適な実施の形態の１６ビットの変換および量子化の方法が倍精度の方法とほとんど同じ性能を有することを示しているが、唯一、ｑｐ＝０（ＱＰ＝１は、ロスレス・コーディングに対応する）について０．４６ｄＢのロスが生じている。
【００７４】
更に、１６ビット・ベースとＡＶＳの３２ビット・ベースの変換および量子化の性能比較も行われた。図３に示したものと同じ比較方法（すなわち、図３の倍精度の方法を、背景で説明した式によって表される３２ビットＡＶＳ法で置き換えただけ）を採用した。唯一の差異は、ＡＶＳが量子化スケールとして次を使用しているということである。
【００７５】
【数２２】
2007507183.tif 000032
【００７６】
公正な比較を確保するために、好適な実施の形態の１６ビットの方法をＡＶＳ  ＱＰに合わせるようにした。結果を次の表に示す。
【００７７】
【表６】
2007507183.tif 000033
2007507183.tif 000034
【００７８】
この表は、好適な１６ビットの方法が典型的な動作ビット・レート（ｑｐ＝１６〜２８）の領域でＰＳＮＲ値に関して３２ビット・ベースのＡＶＳ変換および量子化よりも優れていることを示している。この段階で、３２ビットＡＶＳリファレンス・ソフトウエアの欠如のため、これら２つの間のレート歪の比較は、明らかでない。好適な実施の形態の方法がＡＶＳのそれと比べて同等の符号化効率を有することが期待される。事実は、好適な実施の形態の１６ビットの方法が符号化効率の点で倍精度の方法とほとんど同じであるということ、および３２ビットＡＶＳ変換および量子化もまた背景で説明した倍精度の８×８ＤＣＴおよび量子化の方法から得られるということである。
【００７９】
要するに、機能強化されたビデオ・コーディングのための好適な実施の形態の１６ビット・ベースの８×８変換および量子化の方法は、ＡＶＳ標準で使用される倍精度の方法および３２ビット・ベースの変換および量子化と互角の符号化品質を有しているが、必要とされるテーブル・サイズは、ずっと小さく（５１６バイト対２４３２バイト）、また計算の複雑度も低い。それは、３２ビット・メモリへのアクセスおよび乗算の使用を全く含まなくてよい。
【００８０】
３．修正
好適な実施の形態の方法は、１６ビットの整数８×８変換と逆変換および／又は小さいテーブルでの量子化と適応的右シフトによる逆量子化の１又は複数の特徴を保ちながら、各種のやり方で修正できる。すなわち、変換／逆変換および量子化／逆量子化は、独立に使用できる。
【００８１】
例えば、量子化ステップｑｐから量子化ファクタＱＰへのスケーリングは、別のｎに対してテーブルＱＴＡＢおよびＩＱＴＡＢ／ＳＨＩＦＴ中の対応する変化と一緒に、ｑｐ＝ｌｏｇ２ＱＰ／６からｑｐ＝ｌｏｇ２ＱＰ／ｎへと変更することができる。対数−線形以外のスケーリングを使用してもよい。変換／逆変換行列も変更することができるし、量子化／逆量子化テーブル中のエントリも変更でき、また処理される８×８ブロックのタイプに適応させることさえ可能で、切捨ても適応的なものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１ａ】フロー図である。
【図１ｂ】フロー図である。
【図２】ＤＣＴ変換および量子化による動き補償付きビデオ圧縮を示す図である。
【図３】方法の比較を示す図である。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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