(57)【要約】【課題】  低い処理負荷と、良好な符号化結果とを両立しながら、目標符号量内でピクチャを符号化すること。【解決手段】  入力ピクチャからブロック単位で複数の統計情報を検出し、各統計情報に重み付けを行い、視覚感度レベルを算出する。視覚感度レベルを視覚感度クラスに分類し、入力ピクチャを複数領域に分割し、各領域において視覚感度クラスの上位クラスが何個含まれるかを計数する。計数した値に応じて各領域に符号量を割り当て、各領域においてブロック単位で量子化スケール値を設定し、符号化を行う。【選択図】  図１
2007104342.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた目標符号量内で入力ピクチャの符号化を行う画像符号化装置において、
前記入力ピクチャを構成する複数のブロックの各々に対し、人間の視覚特性と関連する複数の統計情報を検出する統計情報検出手段と、
前記複数の統計情報に基づいて、前記複数のブロックの各々を、視覚感度の高低に関して複数のクラスに分類する視覚感度クラス分類手段と、
前記入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の一方向に複数の第１の領域に分割し、当該第１の領域毎に、当該第１の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第１の計数手段と、
前記目標符号量及び前記第１の計数手段の計数結果に応じて、前記第１の領域毎の目標符号量を割り当てる第１の符号量割り当て手段と、
前記第１の領域の各々を、水平もしくは垂直方向の他方向に複数の第２の領域に分割し、当該第２の領域毎に、当該第２の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第２の計数手段と、
前記第１の領域に対する目標符号量及び前記第２の計数手段の計数結果に応じて、前記第２の領域毎に目標符号量を割り当てる第２の符号量割り当て手段と、
前記第２の領域の目標符号量及び前記統計情報とから、符号化パラメータを算出する符号化パラメータ算出手段と、
前記符号化パラメータに応じて入力ピクチャを符号化する符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記符号化パラメータ算出手段が、前記第２の領域に対する目標符号量を前記第２の領域に含まれる複数のブロックに対して均等に割り付け、割り付けられた符号量と、個々のブロックに対する前記統計情報とから、前記符号化パラメータを算出することを特徴とする請求項１記載の画像符号化装置。
【請求項３】
与えられた目標符号量内で入力ピクチャの符号化を行う画像符号化装置において、
前記入力ピクチャを構成する複数のブロックの各々に対し、人間の視覚特性と関連する複数の統計情報を検出する統計情報検出手段と、
前記複数の統計情報に基づいて、前記複数のブロックの各々を、視覚感度の高低に関して複数のクラスに分類する視覚感度クラス分類手段と、
前記入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の一方向に複数の第１の領域に分割し、当該第１の領域毎に、当該第１の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第１の計数手段と、
前記目標符号量及び前記第１の計数手段の計数結果に応じて、前記第１の領域毎の目標符号量を割り当てる第１の符号量割り当て手段と、
前記入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の他方向に複数の第２の領域に分割し、当該第２の領域毎に、当該第２の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第２の計数手段と、
前記目標符号量及び前記第２の計数手段の計数結果に応じて、前記第２の領域毎に目標符号量を割り当てる第２の符号量割り当て手段と、
前記第１の領域に対する目標符号量、前記第２の領域に対する目標符号量及び前記統計情報とから、符号化パラメータを算出する符号化パラメータ算出手段と、
前記符号化パラメータに応じて入力ピクチャを符号化する符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項４】
前記符号化パラメータ算出手段が、前記第１及び第２の領域に対する目標符号量に基づいて各ブロックに対する符号量を割り付け、割り付けられた符号量と、個々のブロックに対する前記統計情報とから、前記符号化パラメータを算出することを特徴とする請求項３記載の画像符号化装置。
【請求項５】
前記符号化パラメータ算出手段が、前記ブロックごとのアクティビティを前記統計情報として用いることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項６】
前記符号化パラメータが量子化スケールであることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像符号化装置。
【請求項７】
与えられた目標符号量内で入力ピクチャの符号化を行う画像符号化方法であって、
前記入力ピクチャを構成する複数のブロックの各々に対し、人間の視覚特性と関連する複数の統計情報を検出する統計情報検出ステップと、
前記複数の統計情報に基づいて、前記複数のブロックの各々を、視覚感度の高低に関して複数のクラスに分類する視覚感度クラス分類ステップと、
前記入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の一方向に複数の第１の領域に分割し、当該第１の領域毎に、当該第１の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第１の計数ステップと、
前記目標符号量及び前記第１の計数ステップの計数結果に応じて、前記第１の領域毎の目標符号量を割り当てる第１の符号量割り当てステップと、
前記第１の領域の各々を、水平もしくは垂直方向の他方向に複数の第２の領域に分割し、当該第２の領域毎に、当該第２の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第２の計数ステップと、
前記第１の領域に対する目標符号量及び前記第２の計数ステップの計数結果に応じて、前記第２の領域毎に目標符号量を割り当てる第２の符号量割り当てステップと、
前記第２の領域の目標符号量及び前記統計情報とから、符号化パラメータを算出する符号化パラメータ算出ステップと、
前記符号化パラメータに応じて入力ピクチャを符号化する符号化ステップと
を備えることを特徴とする画像符号化方法。
【請求項８】
与えられた目標符号量内で入力ピクチャの符号化を行う画像符号化方法であって、
前記入力ピクチャを構成する複数のブロックの各々に対し、人間の視覚特性と関連する複数の統計情報を検出する統計情報検出ステップと、
前記複数の統計情報に基づいて、前記複数のブロックの各々を、視覚感度の高低に関して複数のクラスに分類する視覚感度クラス分類ステップと、
前記入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の一方向に複数の第１の領域に分割し、当該第１の領域毎に、当該第１の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第１の計数ステップと、
前記目標符号量及び前記第１の計数ステップの計数結果に応じて、前記第１の領域毎の目標符号量を割り当てる第１の符号量割り当てステップと、
前記入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の他方向に複数の第２の領域に分割し、当該第２の領域毎に、当該第２の領域に含まれる前記ブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第２の計数ステップと、
前記目標符号量及び前記第２の計数ステップの計数結果に応じて、前記第２の領域毎に目標符号量を割り当てる第２の符号量割り当てステップと、
前記第１の領域に対する目標符号量、前記第２の領域に対する目標符号量及び前記統計情報とから、符号化パラメータを算出する符号化パラメータ算出ステップと、
前記符号化パラメータに応じて入力ピクチャを符号化する符号化ステップと
を備えることを特徴とする画像符号化方法。
【請求項９】
請求項７又は請求項８記載の画像符号化方法をコンピュータに実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像符号化装置及び画像符号化方法に関し、特に動画像の符号化に好適な画像符号化装置及び画像符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
動画像データを符号化する場合、動画像データの各フレーム（ピクチャ）を所定数の画素から成るブロック単位に分割し、該ブロック単位に符号化を行うことが知られている。例えば、ＭＰＥＧ(Moving Picuture Experts Group)方式では、各ブロックに直交変換を施して空間周波数成分に変換し、空間周波数成分に量子化処理を施した後、エントロピー符号化を施している。
【０００３】
ＭＰＥＧ方式は符号化ストリームの復号化過程を定めたものであり、符号化過程にはある程度の自由度が残されている。そのため、規格の範囲内で符号化パラメータや符号化アルゴリズムを変更することが可能であり、画質や符号量の制御が実現できる。画質、符号量を決定するアルゴリズムの重要な技術の一つとして、符号量制御が挙げられる。
【０００４】
符号量制御を実現するためのアルゴリズムは、ＣＢＲ(Constant Bit Rate：固定ビット・レート）方式とＶＢＲ（Variable Bit Rate：可変ビット・レート）方式の二つに大別出来る。ＣＢＲ方式は常に一定の符号量を割り当てる方式であり、ＶＢＲ方式は符号化難易度に応じて符号を適応的に割り当てる方式である。
【０００５】
ＭＰＥＧ方式では一般に、符号化難易度が高いピクチャにおいて、符号化難易度の低いピクチャと同じ画質を維持するのにより多くの符号量を必要とする。ＣＢＲ方式で符号化する場合、符号化難易度が低いピクチャに比べ、符号化難易度が高いピクチャでは画質が低下してしまう。それを防ぐために符号化難易度が高いピクチャに合わせて高いビット・レートを設定すると、それ以外のピクチャでは符号量が過剰となってしまう。
【０００６】
一方、ＶＢＲ方式では、符号化難易度が高いピクチャには高いビット・レートを割り当て、符号化難易度が低いピクチャには低いビット・レートを割り当てることにより、画質を落とさず、符号量を必要最低限に抑えることが出来る。従って、一般に、同一符号量であれば、ＶＢＲ方式を用いて符号化されたものの方が、ＣＢＲ方式を用いて符号化されたものよりも画質が良いと言える。
【０００７】
ＭＰＥＧ方式ではブロック単位で符号化処理を行うので、ＣＢＲ方式やＶＢＲ方式によってピクチャに対する目標符号量を割り当てた後、各ブロックに対する目標符号量を割り当てる必要がある。また、カメラなどの撮像装置における画像符号化装置ではリアルタイム符号化を行う必要があり、処理速度も必要である。このような理由から、複数のブロックを含むサブエリアにピクチャを分割し、各サブエリアにおいて、直交変換、量子化を行い、有効係数の数を計数し、その分布によって符号量制御を行う技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−３０４４０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１記載の従来技術では、各サブエリアにおいてマクロブロック（ＭＢ）単位で有効係数を計数し、計数値に応じて符号量制御を行うことで、処理負荷を低減している。しかし、符号量制御において人間の視覚特性が考慮されていないため、符号化後の画質は必ずしも良好ではなかった。
【００１０】
本発明はこのような従来技術の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、処理負荷を軽減しながら良好な画質を有する符号化結果を得ることの可能な画像符号化装置及び画像符号化方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述の目的を達成するため、本発明によれば、与えられた目標符号量内で入力ピクチャの符号化を行う画像符号化装置において、入力ピクチャを構成する複数のブロックの各々に対し、人間の視覚特性と関連する複数の統計情報を検出する統計情報検出手段と、複数の統計情報に基づいて、複数のブロックの各々を、視覚感度の高低に関して複数のクラスに分類する視覚感度クラス分類手段と、入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の一方向に複数の第１の領域に分割し、当第１の領域毎に、当第１の領域に含まれるブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第１の計数手段と、目標符号量及び第１の計数手段の計数結果に応じて、第１の領域毎の目標符号量を割り当てる第１の符号量割り当て手段と、第１の領域の各々を、水平もしくは垂直方向の他方向に複数の第２の領域に分割し、当第２の領域毎に、当第２の領域に含まれるブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第２の計数手段と、第１の領域に対する目標符号量及び第２の計数手段の計数結果に応じて、第２の領域毎に目標符号量を割り当てる第２の符号量割り当て手段と、第２の領域の目標符号量及び統計情報とから、符号化パラメータを算出する符号化パラメータ算出手段と、符号化パラメータに応じて入力ピクチャを符号化する符号化手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、上述の目的は、与えられた目標符号量内で入力ピクチャの符号化を行う画像符号化装置において、入力ピクチャを構成する複数のブロックの各々に対し、人間の視覚特性と関連する複数の統計情報を検出する統計情報検出手段と、複数の統計情報に基づいて、複数のブロックの各々を、視覚感度の高低に関して複数のクラスに分類する視覚感度クラス分類手段と、入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の一方向に複数の第１の領域に分割し、当第１の領域毎に、当第１の領域に含まれるブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第１の計数手段と、目標符号量及び第１の計数手段の計数結果に応じて、第１の領域毎の目標符号量を割り当てる第１の符号量割り当て手段と、入力ピクチャを、水平もしくは垂直方向の他方向に複数の第２の領域に分割し、当第２の領域毎に、当第２の領域に含まれるブロックのうち、予め定めた視覚感度の高いクラスに分類されたブロックを計数する第２の計数手段と、目標符号量及び第２の計数手段の計数結果に応じて、第２の領域毎に目標符号量を割り当てる第２の符号量割り当て手段と、第１の領域に対する目標符号量、第２の領域に対する目標符号量及び統計情報とから、符号化パラメータを算出する符号化パラメータ算出手段と、符号化パラメータに応じて入力ピクチャを符号化する符号化手段とを備えることを特徴とする画像符号化装置によっても達成される。
【発明の効果】
【００１３】
このような構成により、本発明によれば、処理負荷を軽減しながら良好な画質を有する符号化結果を得ることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る画像符号化装置の構成例を示すブロック図である。
入力画像２０１は動画像データを表し、ピクチャ単位に入力される。統計情報検出部２０２はＭＢ（マクロブロック）単位で、アクティビティ、輝度、空間周波数、肌色情報、グラデーション等の情報を検出する。視覚感度レベル算出部２０３は視覚感度レベルテーブル２０４によって統計情報検出部の結果を重み付けし視覚感度レベルを算出する。視覚感度クラス分類部２０５は、視覚感度レベルに応じて各ＭＢに視覚感度クラスを設定する。
【００１５】
Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０６は、ピクチャを水平方向にＭｒ個のＲｏｗ＿ｇｒｐに分割し、各Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内に存在する上位Ｍｒ個のクラスのＭＢ数を計数する。Ｃｏｒ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０７は、各Ｒｏｗ＿ｇｒｐを垂直方向にＭｃ個のＣｏｒ＿ｇｒｐに分割し、各Ｃｏｗ＿ｇｒｐ内に存在する上位Ｍｃ個のクラスのＭＢ数を計数する。
【００１６】
Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０８は、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０６の計数結果と、予め定められたピクチャ全体の目標符号量から、各Ｒｏｗ＿ｇｒｐに対して対応する符号量Ｔｒを割り当てる。Ｃｏｗ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０９は、Ｃｏｒ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０６の計数結果と、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０８がＲｏｗ＿ｇｒｐに対して割り当てた符号量Ｔｒから、さらに各Ｃｏｒ＿ｇｒｐに対して符号量Ｔｃを求め、それぞれに割り当てる。
【００１７】
符号化パラメータ算出部２０９は、統計情報検出部２０２の一検出結果であるアクティビティと、Ｃｏｒ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０９が割り当てたＣｏｒ＿ｇｒｐに対する符号量Ｔｃとから、各ＭＢに対する量子化スケール値を算出する。符号化部２１１は入力画像２０１に対してブロック単位で直交変換を施し、空間周波数成分に変換する。そして、空間周波数成分に符号化パラメータ算出部２０９が算出した量子化スケール値に基づく量子化処理を施した後、エントロピー符号化を施す。
【００１８】
次に、図２に示すフローチャートを図１と共に参照して、本実施形態の画像符号化装置の動作について説明する。
【００１９】
入力画像２０１は統計情報検出部２０２と符号化部２１１に入力される。統計情報検出部２０２では、入力画像２０１を例えば８×８画素や１６ｘ１６画素のマクロブロック（ＭＢ）に分割し、ＭＢ単位で、輝度、空間周波数、肌色情報、グラデーション、アクティビティ等、人間の視覚特性に関連する統計情報を検出する（ステップＳ１）。
【００２０】
アクティビティは例えばＭＢ内の各画素の輝度値の平均値と各画素の輝度値との差の自乗和の平均値や、輝度値の分散値、輝度値の平均偏差の絶対値、隣接画素間差分絶対値和などとして求めることができる。本実施形態において、統計情報検出部２０２は、輝度、空間周波数、肌色情報、グラデーションを視覚感度レベル算出部２０３に出力し、アクティビティは符号化パラメータ算出部２１０に出力する。
【００２１】
次に、視覚感度レベル算出部２０３は、入力された複数の統計情報から、視覚感度レベルテーブル１０４の重み付けに従って視覚感度レベルを算出する（ステップＳ２）。視覚感度テーブルの例を図３に示す。図３に示すように、視覚感度テーブルは、統計情報とその重み付け計数値とが対応づけされたテーブルである。
【００２２】
図３の視覚感度テーブルを用いた場合、視覚感度レベルＨ＿ｌｅｖｅｌは、
Ｈ＿ｌｅｖｅｌ＝Ｓｈ×Ｃｈ＋Ｓｙ×Ｃｙ＋Ｓｆ×Ｃｆ＋Ｓｇ×Ｃｇ
＝Ｓｈ×０．５＋Ｓｙ×０．５＋Ｓｆ×０．５＋Ｓｇ×０．５
の式で算出することが出来る。
【００２３】
算出されたＨ＿ｌｅｖｅｌは、視覚感度クラス分類部２０５に出力される。視覚感度クラス分類部２０５では、視覚感度レベルＨ＿ｌｅｖｅｌに応じて各ＭＢを視覚感度クラスＨ＿ｃｌａｓｓに分類する（ステップＳ３）。
【００２４】
この分類は、例えば、図４に示すような基準により行われるものとする。この場合、Ｈ＿ｌｅｖｅｌ≧３０のとき、Ｈ＿ｃｌａｓｓ＝１となり、最も重要なＭＢと判定される。本実施形態では、Ｈ＿ｃｌａｓｓは１〜４の４通りである。
【００２５】
次に、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０６において、ピクチャを水平方向にＭｒ個のグループ（Ｒｏｗ＿ｇｒｐ）に分割する（ステップＳ４）。そして、各Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内に存在する複数のＭＢのうち、上位複数クラス（例えばＨ＿ｃｌａｓｓが１と２）のＭＢ数を計数する（ステップＳ５）。そして、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０８において、ピクチャ全体の目標符号量とＲｏｗ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０６の係数結果とから、各Ｒｏｗ＿ｇｒｐに対して符号量Ｔｒを割り当てる。
【００２６】
また、Ｃｏｒ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０７においては、Ｒｏｗ＿ｇｒｐを水平方向と９０度異なる方向（垂直方向）にＭｃ個のグループ（Ｃｏｒ＿ｇｒｐ）に分割し、各Ｃｏｒ＿ｇｒｐ内に存在する上位複数クラス（例えばＨ＿ｃｌａｓｓが１と２）のＭＢ数を計数する。Ｃｏｒ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０９では、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０８と同様に、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内符号量ＴｒとＣｏｒ＿ｇｒｐ内クラス計数部２０７の係数結果から、各Ｃｏｒ＿ｇｒｐに対して符号量Ｔｃを算出して割り当てる（ステップＳ７）。符号量Ｔｃは、符号化パラメータ算出部２１０に出力される。
【００２７】
以上の動作を、具体的なピクチャとの関係を用いて説明する。
図５は、本実施形態の画像符号化装置におけるグループ分割と符号量割り当ての関係を説明するための図である。
図５では、ピクチャが横長（水平方向）に５個のＲｏｗ＿ｇｒｐに分割され、各Ｒｏｗ＿ｇｒｐは縦長（垂直方向）に７個のＣｏｒ＿ｇｒｐに分割されている。また、視覚特性クラス（Ｈ＿ｃｌａｓｓ）はＭＢ単位に設定される。図中ではＨ＿ｃｌａｓｓ１〜４に対応する視覚特性クラス１〜４についての一部を示している。
【００２８】
また、図６は、符号量割り当ての例を示している。図６において、符号量はＴ１＞Ｔ２＞Ｔ３＞Ｔ４であり、上位クラスのＭＢが多く含まれるＣｏｒ＿ｇｒｐ程、多くの符号量が割り当てられる。具体的には、Ｈ＿ｃｌａｓｓに対応した数値を積算し、Ｃｏｒ＿ｇｒｐ毎の積算結果に応じて段階的に符号量Ｔｃを決定する。
【００２９】
符号化パラメータ算出部２１０では、統計情報検出部２０２から入力されたアクティビティと符号量Ｔｃから、そのＣｏｒ＿ｇｒｐに含まれる各ＭＢに対して符号量を均等配分する（ステップＳ８）。そして、その符号量に対応する量子化スケール値を例えばＭＰＥＧ ＴＭ５(Test Mode 5)方式などに基づいて各ＭＢ単位で算出する（ステップＳ９）。符号化部２１１は、入力画像２０１の各ＭＢについて直交変換を施し空間周波数成分に変換した後、符号化パラメータ算出部２１０から入力された量子化スケール値に基づいて空間周波数成分を量子化する。そして、量子化結果にエントロピー符号化を施し、符号化ストリームとして出力する。
【００３０】
図７は、本実施形態の画像符号化装置における１ピクチャの符号量遷移を示す図である。均等配分した場合にはＲｏｗ＿ｇｒｐ毎に一定の符号量が増加して行くが、本発明による符号量割り当てによれば、符号化難易度が高いだけでなく、人間の視覚特性から重要と判断されるブロックには多くの符号量が割り当てられ、そうでないブロックの符号量は少なく割り当てられる。そのため、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ毎に異なる符号量を有することがわかる。
【００３１】
このように、本実施形態によれば、人間の視覚特性を考慮した符号量制御を行うことにより、高精度の符号量制御が実現し、画質向上を図ることが出来る。また、ブロック単位で符号量を割り当てるのではなく、ピクチャを、各々が複数のブロックを含む複数の領域に分割し、分割した領域に対して符号量を割り当てた後に、各ブロックに対して符号量を割り当てる。そのため、処理負荷が小さく、高速な処理が実現できる。
【００３２】
（第２の実施形態）
図８は本発明の第２の実施形態に係る画像符号化装置の構成例を示すブロック図である。また、図９は、本実施形態の画像符号化装置の動作を説明するフローチャートである。図８及び図９において、第１の実施形態と同様の構成には同じ参照数字を付し、説明を省略する。
【００３３】
以下、第１の実施形態と異なる構成について説明する。
本実施形態においては、図１０に示すように、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内クラス計数部３０６とＣｏｒ＿ｇｒｐ２内クラス計数部３０７において、ピクチャがＲｏｗ＿ｇｒｐとＣｏｒ＿ｇｒｐ２にそれぞれ独立して分割される。
【００３４】
Ｃｏｒ＿ｇｒｐ２は、Ｃｏｒ＿ｇｒｐ２内クラス計数部３０７において、ピクチャを縦長（垂直方向）にＭｃ個のグループに分割したものである。つまり、図１０の例では、１つのＣｏｒ＿ｇｒｐ２が５ＭＢから構成されている。そして、各Ｃｏｗ＿ｇｒｐ２内に存在する上位複数クラス（例えばＨ＿ｃｌａｓｓが１と２）のＭＢ数を計数し、Ｃｏｒ＿ｇｒｐ２内符号量割り当て部３０９に出力する。Ｃｏｒ＿ｇｒｐ２内符号量割り当て部３０９は、ピクチャ全体の目標符号量とＣｏｒ＿ｇｒｐ２内クラス計数部３０７の係数結果から、各Ｃｏｒ＿ｇｒｐ２に対する符号量Ｔｃを割り当てる（ステップＳ７’）。
【００３５】
符号化パラメータ算出部３１０は、統計情報検出部２０２の一検出結果であるアクティビティと、Ｒｏｗ＿ｇｒｐ内符号量割り当て部２０８がステップＳ６でＲｏｗ＿ｇｒｐに対して割り当てた符号量Ｔｒと、上記Ｔｃを入力とする。そして、これらの入力値に基づいて、各ＭＢに対する符号量を決定する（ステップＳ８’）。そして、この符号量に対応する量子化スケール値を算出し、符号化部３１１に出力する（ステップＳ９）。
【００３６】
各ＭＢはＲｏｗ＿ｇｒｐ及びＣｏｒ＿ｇｒｐのそれぞれに属するので、属するＲｏｗ＿ｇｒｐのＴｒと、Ｃｏｒ＿ｇｒｐのＴｃと、アクティビティとを用いて符号量を決定する。例えば、アクティビティが一定であれば、ＴｒとＴｃの両方が高いＲｏｗ＿ｇｒｐ及びＣｏｒ＿ｇｒｐに属するＭＢに対する符号量が最も多くなり、Ｔｒ、Ｔｃとも低いＲｏｗ＿ｇｒｐ及びＣｏｒ＿ｇｒｐに属するＭＢの符号量が最も低くなるような決定がなされる。
【００３７】
このように、本実施形態によれば、第１の実施形態よりも垂直方向に対して大きな領域について符号量を割り当てる。水平方向に分割した領域と垂直方向に分割した領域の符号量を並列に割り当てた後に、各ブロックに対する符号化パラメータを算出することにより、第１の実施形態の画像符号化装置より高速な処理が期待できる。
【００３８】
（他の実施形態）
なお、上述の実施形態では、グループ内で上位複数のクラスに分類されたブロック数を計数したが、少なくとも最上位のクラスに分類されたブロック数を計数すればよい。
【００３９】
また、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、記録媒体から直接、或いは有線／無線通信を用いて当該プログラムを実行可能なコンピュータを有するシステム又は装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムを実行することによって同等の機能が達成される場合も本発明に含む。
【００４０】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給、インストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明に含まれる。
【００４１】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００４２】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ等の光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリなどがある。
【００４３】
有線／無線通信を用いたプログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を形成するコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイル等、クライアントコンピュータ上で本発明を形成するコンピュータプログラムとなりうるデータファイル（プログラムデータファイル）を記憶し、接続のあったクライアントコンピュータにプログラムデータファイルをダウンロードする方法などが挙げられる。この場合、プログラムデータファイルを複数のセグメントファイルに分割し、セグメントファイルを異なるサーバに配置することも可能である。
【００４４】
つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムデータファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるサーバ装置も本発明に含む。
【００４５】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件を満たしたユーザに対して暗号化を解く鍵情報を、例えばインターネットを介してホームページからダウンロードさせることによって供給し、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００４６】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００４７】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された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書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像符号化装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】視覚感度レベルテーブルの例を示す図である。
【図４】視覚感度クラス分類の例を示す図である。
【図５】第１の実施形態の画像符号化装置におけるグループ分割と符号量割り当ての関係を説明するための図である。
【図６】第１の実施形態の画像符号化装置における符号量割り当ての例を示す図である。
【図７】第１の実施形態の画像符号化装置における１ピクチャの符号量遷移を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る画像符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る画像符号化装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態における領域分割例を示す図である。
【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７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図５】
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【図６】
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