(57)【要約】【課題】量子化パラメータを伝送するのに多くの符号量が必要である。【解決手段】量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置において、エントロピー復号部２０５は、予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとを復号する。量子化パラメータ予測方法決定部２１０は、所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定する。量子化パラメータ算出部２１１は、決定された予測量子化パラメータと復号された差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出する。【選択図】図２
2013005112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置であって、
予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとを復号する復号部と、
所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定する決定部と、
決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出する算出部とを含むことを特徴とする画像復号装置。
【請求項２】
前記複数の復号済みのブロックの量子化パラメータは、量子化対象のブロックに隣接する少なくとも１つの隣接ブロックから取得される量子化パラメータおよび復号順で一つ前のブロックから取得される量子化パラメータを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像復号装置。
【請求項３】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置であって、
予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報を復号し、前記予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる復号テーブルを用いて差分量子化パラメータを復号する復号部と、
所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定する決定部と、
決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出する算出部とを含むことを特徴とする画像復号装置。
【請求項４】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置であって、
所定のブロック単位で、量子化パラメータ及び予測タイプの異なる複数の予測量子化パラメータを設定し、前記量子化パラメータの値が前記複数の予測量子化パラメータの値に近いほど割り当て符号量が小さい符号を割り当てた量子化パラメータの復号テーブルを設定し、前記復号テーブルにもとづいて量子化パラメータが符号化されたストリームから量子化パラメータを復号する復号部を含むことを特徴とする画像復号装置。
【請求項５】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号方法であって、
予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとを復号するステップと、
所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定するステップと、
決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出するステップとを含むことを特徴とする画像復号方法。
【請求項６】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号方法であって、
予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報を復号し、前記予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる復号テーブルを用いて差分量子化パラメータを復号するステップと、
所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定するステップと、
決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出するステップとを含むことを特徴とする画像復号方法。
【請求項７】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号方法であって、
所定のブロック単位で、量子化パラメータ及び予測タイプの異なる複数の予測量子化パラメータを設定し、前記量子化パラメータの値が前記複数の予測量子化パラメータの値に近いほど割り当て符号量が小さい符号を割り当てた量子化パラメータの復号テーブルを設定し、前記復号テーブルにもとづいて量子化パラメータが符号化されたストリームから量子化パラメータを復号するステップを含むことを特徴とする画像復号方法。
【請求項８】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号プログラムであって、
予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとを復号するステップと、
所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定するステップと、
決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする画像復号プログラム。
【請求項９】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号プログラムであって、
予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報を復号し、前記予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる復号テーブルを用いて差分量子化パラメータを復号するステップと、
所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定するステップと、
決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする画像復号プログラム。
【請求項１０】
量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号プログラムであって、
所定のブロック単位で、量子化パラメータ及び予測タイプの異なる複数の予測量子化パラメータを設定し、前記量子化パラメータの値が前記複数の予測量子化パラメータの値に近いほど割り当て符号量が小さい符号を割り当てた量子化パラメータの復号テーブルを設定し、前記復号テーブルにもとづいて量子化パラメータが符号化されたストリームから量子化パラメータを復号するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする画像復号プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は動画像又は静止画像の復号技術に関し、特に所定単位で量子化パラメータを伝送する画像の復号技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＰＥＧ−２  Ｐａｒｔ２（以下「ＭＰＥＧ−２」と呼ぶ）やＭＰＥＧ−４  Ｐａｒｔ１０／Ｈ．２６４（以下「ＡＶＣ」と呼ぶ）などのデジタル動画像符号化では、画像を所定の大きさのブロックに分割して符号化を行ない、予測誤差信号（又は単に画像信号）に対する量子化の粗さを示す量子化パラメータを伝送する。符号化側でこの量子化パラメータを所定ブロック単位で可変制御することにより、符号量を制御することや主観画質を向上させることが可能である。
【０００３】
量子化パラメータの制御には、Ｒａｔｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ（レート制御方式：以下「ＲＣ」と呼ぶ）やＡｄａｐｔｉｖｅ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ（適応量子化方式：以下「ＡＱ」と呼ぶ）がたびたび用いられる。ＲＣは符号量を制御するためであり、ＡＱは画質を制御するためのツールである。
【０００４】
ＭＰＥＧ−２では符号化／復号する順序で１つ前のブロックの量子化パラメータと符号化対象ブロックの量子化パラメータが同一であるかどうかを判断し、同一でない場合には量子化パラメータを伝送する。ＡＶＣでは符号化／復号する順序で１つ前のブロックの量子化パラメータを予測値として、符号化対象ブロックの量子化パラメータを差分符号化する。これは、一般的に符号量制御は符号化順に行うため、符号化順で１つ前のブロックの量子化パラメータが最も符号化ブロックの量子化パラメータに近いということに基づいており、伝送する量子化パラメータの情報量を抑制することを狙っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−９１７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の動画像符号化／復号では、量子化パラメータの予測方法が固定されている。そのため、符号化アルゴリズムに適した量子化パラメータの予測を行うことができず、量子化パラメータを伝送するのに多くの符号量が必要となる。
【０００７】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、量子化パラメータをより少ない符号量で伝送することのできる動画像復号技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の画像復号装置は、量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置であって、予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとを復号する復号部（２０５）と、所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定する決定部（２１０）と、決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出する算出部（２１１）とを含む。
【０００９】
本発明の別の態様もまた、画像復号装置である。この装置は、量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置であって、予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報を復号し、前記予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる復号テーブルを用いて差分量子化パラメータを復号する復号部（２０５）と、所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定する決定部（２１０）と、決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出する算出部（２１１）とを含む。
【００１０】
本発明のさらに別の態様もまた、画像復号装置である。この装置は、量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号装置であって、所定のブロック単位で、量子化パラメータ及び予測タイプの異なる複数の予測量子化パラメータを設定し、前記量子化パラメータの値が前記複数の予測量子化パラメータの値に近いほど割り当て符号量が小さい符号を割り当てた量子化パラメータの復号テーブルを設定し、前記復号テーブルにもとづいて量子化パラメータが符号化されたストリームから量子化パラメータとを復号する復号部（２０５）を含む。
【００１１】
本発明のさらに別の態様は、画像復号方法である。この方法は、量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号方法であって、予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとを復号するステップと、所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定するステップと、決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出するステップとを含む。
【００１２】
本発明のさらに別の態様もまた、画像復号方法である。この方法は、量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号方法であって、予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と差分量子化パラメータとが符号化されたストリームから予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報を復号し、前記予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる復号テーブルを用いて差分量子化パラメータを復号するステップと、所定のブロック単位で、復号された予測タイプを示す情報にもとづいて、複数の復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを決定するステップと、決定された前記予測量子化パラメータと復号された前記差分量子化パラメータとを加算して量子化パラメータを算出するステップとを含む。
【００１３】
本発明のさらに別の態様もまた、画像復号方法である。この方法は、量子化パラメータを用いて画像信号を復号する画像復号方法であって、所定のブロック単位で、量子化パラメータ及び予測タイプの異なる複数の予測量子化パラメータを設定し、前記量子化パラメータの値が前記複数の予測量子化パラメータの値に近いほど割り当て符号量が小さい符号を割り当てた量子化パラメータの復号テーブルを設定し、前記復号テーブルにもとづいて量子化パラメータが符号化されたストリームから量子化パラメータとを復号するステップを含む。
【００１４】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、量子化パラメータをより少ない符号量で伝送することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施の形態の動画像符号化装置の構成を説明する図である。
【図２】第１の実施の形態の動画像復号装置の構成を説明する図である。
【図３】レート制御方式を説明する図である。
【図４】画像のアクティビティを説明する図である。
【図５】適応量子化方式を説明する図である。
【図６】ＡＶＣの量子化パラメータ予測方法を説明する図である。
【図７】階層的符号化を使用した場合の符号化順を説明する図である。
【図８】適応量子化方式に適した量子化パラメータの予測方法を説明する図である。
【図９】量子化パラメータの予測に関するシンタックスを説明する図である。
【図１０】量子化パラメータの予測手順を説明するフローチャートである。
【図１１】差分量子化パラメータの符号付き指数符号付ゴロム符号化テーブルを説明する図である。
【図１２】レート制御方式と適応量子化方式による量子化パラメータの予測元を説明する図である。
【図１３】左ブロックと上ブロックを量子化パラメータの予測元とする例を説明する図である。
【図１４】量子化パラメータの予測元としてレート制御方式による予測値と固定の予測値とを用いる例を説明する図である。
【図１５】量子化パラメータの予測元としてレート制御方式による予測値と固定の予測値とを用いる場合のシンタックスを説明する図である。
【図１６】量子化パラメータの予測元として適応量子化方式による予測値と固定の予測値とを用いる例を説明する図である。
【図１７】周辺の量子化パラメータの変化を利用した適応量子化方式による予測元自動判別の例を説明する図である。
【図１８】ブロックサイズを利用した適応量子化方式による予測元自動判定の例を説明する図である。
【図１９】ブロックサイズを利用した適応量子化方式による予測元自動判定の別の例を説明する図である。
【図２０】Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ  Ｕｎａｒｙ符号化テーブルを説明する図である。
【図２１】２つの予測値から適応的に符号を割り当て、量子化パラメータの予測タイプと差分量子化パラメータを組み合わせた指数ゴロム符号化テーブルを説明する図である。
【図２２】量子化パラメータの予測タイプと差分量子化パラメータを組み合わせた指数ゴロム符号化テーブルを用いる場合のシンタックスである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。実施の形態では動画像の符号化／復号を例に記載するが、本発明は、動画像に限らず、静止画像の符号化／復号にも適用可能である。
【００１８】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る動画像符号化装置の構成図である。動画像符号化装置は、予測画像生成部１０１、直交変換・量子化部１０２、逆量子化・逆直交変換部１０３、画像メモリ１０４、アクティビティ算出部１０５、量子化パラメータ決定部１０６、量子化パラメータ予測方法決定部１０７、エントロピー符号化部１０８、および量子化パラメータメモリ１０９を含む。
【００１９】
予測画像生成部１０１は、画像メモリ１０４に蓄積されている画像を用いて画面内又は画面間の予測を行い、予測画像を生成する。
【００２０】
直交変換・量子化部１０２は、入力画像信号と予測画像との差分信号に対して直交変換及び後述する量子化パラメータの値に応じた量子化を行う。ここで、量子化に用いる量子化パラメータは量子化パラメータ決定部１０６から供給される。
【００２１】
量子化は以下の式で表現される。
Ｄ＝Ｃ／Ｑｓｔｅｐ（Ｑｐ）
ここで、Ｃは量子化前の値であり、Ｄは量子化後の値である。Ｑｓｔｅｐ（Ｑｐ）は量子化パラメータＱｐから算出される量子化ステップである。
【００２２】
逆量子化・逆直交変換部１０３は、量子化に用いられた量子化パラメータを用いて、直交変換・量子化部１０２により直交変換・量子化された差分信号を逆量子化・逆直交変換する。
【００２３】
逆量子化は以下の式で表現される。
Ｅ＝Ｄ＊Ｑｓｔｅｐ（Ｑｐ）
ここで、Ｅは逆量子化後の値である。
【００２４】
逆量子化・逆直交変換部１０３により逆量子化・逆直交変換された差分信号と、予測画像生成部１０１により生成された予測画像とを加算して得られる画像信号は、画像メモリ１０４に格納される。画像メモリ１０４に蓄積された画像は、予測画像生成部１０１によって参照される。
【００２５】
アクティビティ算出部１０５は、所定のブロック単位で入力画像のアクティビティを算出する。ここで、画像信号のアクティビティとは、画素に対して何らかの演算を施した値のことである。
【００２６】
量子化パラメータ決定部１０６は、アクティビティ算出部１０５で算出したアクティビティ及びエントロピー符号化部１０８で発生した符号量を元に量子化パラメータを決定し、決定した量子化パラメータを直交変換・量子化部１０２及び量子化パラメータ予測方法決定部１０７に供給するとともに量子化パラメータメモリ１０９に蓄積する。
【００２７】
量子化パラメータ予測方法決定部１０７は、量子化パラメータ決定部１０６で決定した量子化パラメータに対して量子化パラメータの予測方法毎に差分量子化パラメータの値を以下のように算出する。
ｄＱｐａ＝Ｑｐ−ｐＱｐａ
ｄＱｐｂ＝Ｑｐ−ｐＱｐｂ
ここで、ｄＱｐａは予測タイプＡの差分量子化パラメータ値であり、ｐＱｐａは予測タイプＡの予測量子化パラメータ値である。同様に、ｄＱｐｂは予測タイプＢの差分量子化パラメータ値であり、ｐＱｐｂは予測タイプＢの予測量子化パラメータ値である。
【００２８】
さらに、量子化パラメータ予測方法決定部１０７は、差分量子化パラメータ値が小さくなる量子化パラメータ予測方法を選択し、選択した量子化パラメータ予測方法とその予測方法に対応した差分量子化パラメータをエントロピー符号化部１０８に供給する。
【００２９】
エントロピー符号化部１０８は、直交変換・量子化部１０２で直交変換・量子化された信号を符号化する。また、エントロピー符号化部１０８は、量子化パラメータ予測方法決定部１０７により選択された量子化パラメータ予測方法を示す情報及び差分量子化パラメータを符号化する。
【００３０】
量子化パラメータメモリ１０９は、予測量子化パラメータとして使用するために符号化済ブロックの量子化パラメータを蓄積している。
【００３１】
本実施の形態の動画像符号化装置の詳細を説明するにあたり、まず、動画像符号化装置における一般的な量子化パラメータの決定方法について説明する。量子化パラメータは、主にレート制御方式ＲＣ（Rate Control）と適応量子化方式ＡＱ（Adaptive Quantization）のアルゴリズムによって決定される。
【００３２】
まず、ＲＣについて説明する。ＲＣはピクチャなどの所定単位の発生符号量を目標符号量付近に合わせることを目的としており、符号化済ブロックの発生符号量が目標符号量よりも多いと判断した場合には以降に符号化するブロックに相対的に粗い量子化を適用し、符号化済ブロックの発生符号量が目標符号量よりも少ないと判断した場合には以降に符号化するブロックに相対的に細かい量子化を適用するものである。
【００３３】
具体的なＲＣアルゴリズムについて、図３を用いて説明する。
まず、ピクチャ毎にターゲット符号量Ｔを決定する。一般的には符号量がＩピクチャ＞Ｐピクチャ＞参照Ｂピクチャ＞非参照ＢピクチャとなるようにＴを決定する。例えば、動画像の目標ビットレートが５Ｍｂｐｓであり１秒間にＩピクチャが１枚、Ｐピクチャが３枚、参照Ｂピクチャが１１枚、非参照Ｂピクチャが１５枚ある場合において、Ｔｉ：Ｔｐ：Ｔｂｒ：Ｔｂ＝４：３：２：１の比率となるようにターゲット符号量を制御したい場合、Ｔｉ＝４００ｋｂｉｔ，Ｔｐ＝３００ｋｂｉｔ，Ｔｂｒ＝２００ｋｂｉｔ，Ｔｂ＝１００ｋｂｉｔとなる。ここで、Ｔｉ、Ｔｐ、Ｔｂｒ、Ｔｂは、それぞれＩピクチャ、Ｐピクチャ、参照Ｂピクチャ、非参照Ｂピクチャのターゲット符号量である。ただし、ピクチャの割当符号量は本発明の本質には何ら関係しない。
【００３４】
次に、ピクチャ内の符号量制御について説明する。量子化パラメータを決定する単位であるブロックの数をＮ、発生符号量をＢ、目標符号量との差分ビットをＤとすると、
Ｄ（ｊ）＝Ｄ（０）＋Ｂ（ｊ−１）−Ｔ（ｊ−１）／Ｎ
となる。
ここで、ｊは符号化対象ブロックの符号化順カウント番号である。Ｄ（０）は目標符号量差分の初期値である。
【００３５】
量子化パラメータＱは以下のように決定される。
Ｑ（ｊ）＝Ｄ（ｊ）＊Ａ
ここで、Ａは目標符号量差分を量子化パラメータに変換する比例係数である。この比例係数Ａは使用可能な量子化パラメータに応じて決定される。
【００３６】
次に、ＡＱについて説明する。ＡＱは相対的に高域のノイズは低域のノイズよりも知覚しにくい人間の目の視覚特性を利用して、所定ブロック単位にアクティビティを検出し、アクティビティの高いブロックには相対的に粗い量子化を適用し、アクティビティの低いブロックには相対的に細かい量子化を適用するものである。
【００３７】
図４にアクティビティ算出の例を示す。この例では、アクティビティは、画像の高域成分を簡易的に計測したものであり、以下のように隣接画素との差分絶対値和を算出するのが一般的である。
Σ（｜Ｘ（ｉ＋１，ｊ）−Ｘ（ｉ，ｊ）｜＋  ｜Ｘ（ｉ，ｊ＋１）−Ｘ（ｉ，ｊ）｜）
【００３８】
具体的なＡＱアルゴリズムについて、図５を用いて説明する。
まず、ブロック単位でアクティビティを算出する。ブロックｊでのアクティビティをＡｃｔ＿ｊとし、ピクチャ内の平均アクティビティをＡｖｅＡｃｔとすると、ブロックｊでの正規化アクティビティＮａｃｔ＿ｊは以下のようになる。
Ｎａｃｔ＿ｊ＝（２＊Ａｃｔ＿ｊ＋ＡｖｅＡｃｔ）／（Ａｃｔ＿ｊ＋２＊ＡｖｅＡｃｔ）
上式の係数２は、ＡＱによる量子化パラメータのダイナミックレンジを決定する定数である。
【００３９】
この正規化アクティビティＮａｃｔ＿ｊを基本となる量子化パラメータに対して乗算することで、ＡＱ用の量子化パラメータが決定される。
Ｑａｑ（ｊ）＝Ｑ（ｊ）＊Ｎａｃｔ＿ｊ
ここで、Ｑ（ｊ）は基本となる量子化パラメータであり、Ｑａｑ（ｊ）はＡＱ用の量子化パラメータである。
【００４０】
少ない符号量で量子化パラメータを伝送しようとした場合、ＡＶＣのように、量子化パラメータの予測を行い、量子化パラメータと量子化パラメータ予測値との差分ｄＱｐを伝送することが有用である。ＲＣとＡＱを用いて量子化パラメータを決定する場合、量子化パラメータの変動要因はＲＣとＡＱとなるため、各変動要因に合わせた量子化パラメータの予測値を設定することがｄＱｐの絶対値を小さくすることになり、その結果ｄＱｐの符号量を小さくすることに寄与する。つまり、ＲＣの観点から言うと、符号化順で１つ前のブロックの量子化パラメータを予測値とすると伝送するｄＱｐの符号量は小さくなる。一方、ＡＱの観点から言うと、符号化対象ブロックに隣接するブロックのアクティビティは符号化対象ブロックのアクティビティと近い値となるから、隣接ブロックの量子化パラメータを予測値とすると伝送するｄＱｐは小さくなる。
【００４１】
図６にＡＶＣの量子化パラメータ予測方法を示す。ＡＶＣでは量子化パラメータを伝送する単位がマクロブロック（１６×１６画素群）で固定されており、予測対象ブロックが符号化順で１つ前のブロックである。つまり、ＲＣを想定した量子化パラメータの予測に最適化されている。ただし、ＡＶＣは後述する階層的な符号化を行わないため、画像の左端以外は、１つ前のブロックが左ブロックであるため、隣接ブロックの量子化パラメータを予測値として使用することになり、ＡＱを想定した予測にもほぼ最適化されていると言える。そのため、ＡＶＣのように、量子化パラメータを伝送する単位が固定され、階層的符号化を行わないような構成の場合には、量子化パラメータの予測は１つ前のブロックが最適だと言える。
【００４２】
しかし、階層的な符号化を行う場合、ＡＶＣの場合のように１つ前のブロックの量子化パラメータを予測値として使用すると、ＲＣに対しては最適化されるが、ＡＱを用いて量子化パラメータを伝送する場合、最適な予測値とはならず、ｄＱｐの符号量が増大してしまうという課題がある。
また、左ブロックの量子化パラメータを予測値として使用すると、ＲＣを用いて量子化パラメータを伝送する場合、最適な予測値とはならず、ｄＱｐの符号量が増大してしまうという課題がある。
【００４３】
階層符号化について説明する。ここで言う階層的符号化とは、ＬＣＵ（Largest Coding Unit）単位（ここでは６４×６４ブロック）でそれぞれ符号化単位を表すｄｅｐｔｈを決定し、決定されたｄｅｐｔｈで符号化を行う。これにより、画像の精細度に依存した最適なｄｅｐｔｈを決定して符号化を行うことができ、符号化効率が大幅に向上する。
【００４４】
階層符号化についてさらに詳しく説明する。図７に階層的符号化構造の符号化処理順序を示す。図７の上図に示されるように、画面内を所定の同一サイズの正方の矩形の単位にて均等分割する。この単位をツリーブロックと呼び、画像内での符号化／復号対象ブロックを特定するためのアドレス管理の基本単位とする。ツリーブロックは画像内のテクスチャ等に応じて、符号化処理を最適にすべく、必要に応じてツリーブロック内を階層的に４分割して、ブロックサイズの小さいブロックにすることができる。このブロックを符号化ブロック（ＣＵ：Coding Block）と呼び、符号化及び復号を行う際の処理の基本単位とする。図７の下図はツリーブロックを４分割してできた各ＣＵをさらに４分割した例である。本実施の形態においては、ＣＵ単位で量子化パラメータを設定するものとする。ツリーブロックは最大サイズの符号化ブロックでもある。
【００４５】
このような階層符号化では符号化順序は図６のＡＶＣのような単純なラスタ順（左〜右）と異なるため、１つ前の符号化ブロックが左ブロック（隣接ブロック）と等しくならない場合がある。そのため、１つ前の符号化ブロックから量子化パラメータを予測するだけでは、ＲＣに最適化された予測は行うことができても、ＡＱに適した予測を行うことができない。また、ＡＱに最適化した予測を行うために、図８のように常に左ブロックから量子化パラメータを予測するようにした場合、符号化順で離れたブロックから量子化パラメータを予測することになるため、ＲＣに適した予測を行うことができない。
【００４６】
そこで本実施の形態では、量子化パラメータ予測値をＲＣタイプとＡＱタイプで切り替えてｄＱｐを符号化できるようにする。図９に量子化パラメータの予測に関するシンタックスを示す。
【００４７】
図９のシンタックスを図１０のフローチャートを用いて説明する。まず、画像又はスライス単位で、ｄＱｐを伝送するブロックの単位を示すｍｉｎＣＵｓｉｚｅＤＱｐを伝送する（Ｓ１００）。例えば、図６及び図８に示すような例の場合、１６×１６単位でｄＱｐを伝送することを示す。続いて、量子化パラメータの予測元を２つ（ｐｒｅｄＱｐＡとｐｒｅｄＱｐＢ）定義するかどうかを示すフラグｍｕｌｔｉ＿ｐｒｅｄＱｐ＿ｆｌａｇを伝送する（Ｓ２００）。量子化パラメータの予測元を１つに固定して符号化する場合（Ｓ３００のＹ）、どちらの予測タイプを使用するかを示すフラグｐｒｅｖＱｐＡ＿ｆｌａｇを伝送する（Ｓ４００）。
【００４８】
次に、ＣＵ（Coding Unit）単位では、量子化パラメータを伝送する大きさｍｉｎＣＵｓｉｚｅＤＱＰ以上のＣＵであり（Ｓ５００のＹ）、且つ量子化パラメータの予測元を２つ定義している場合（Ｓ６００のＹ）、２つの予測値が異なるならば（Ｓ７００のＹ）、予測元として、予測タイプＡからの予測値を使用するかどうかを示すフラグｐｒｅｖＱｐＡ＿ｆｌａｇを伝送し（Ｓ８００）、２つの予測値が同じならば（Ｓ７００のＮ）、予測タイプＡからの予測値を使用するかどうかを示すフラグｐｒｅｖＱｐＡ＿ｆｌａｇを伝送しない。
【００４９】
符号化側では、決定した量子化パラメータと予測値との差分がより小さくなるような予測タイプを選択する。例えば、量子化パラメータ３１を伝送しようとした場合、予測タイプＡの予測値が３０、予測タイプＢの予測値が３４である時、予測タイプＡを予測値とした場合のｄＱｐは−１であり、予測タイプＢを予測値とした場合のｄＱｐは＋３である。選択された予測タイプによる差分量子化パラメータｄＱｐを伝送する（Ｓ９００）。
【００５０】
図１１に、ｄＱｐのエントロピー符号化の例を示す。これは符号付き指数ゴロム符号化と呼ばれるテーブルであり、差分量子化パラメータの絶対値が小さいほど短い符号長が与えられる。符号付き指数ゴロム符号化を用いた場合、ｄＱｐ＝−１の場合は３ビットでありｄＱｐ＝＋３の場合は５ビットであるため、伝送する符号量がより小さくなる予測タイプＡを選択する。ただし、予測タイプＡと予測タイプＢの双方からの予測値が同じ場合は予測タイプを伝送してもｄＱｐは同一であるため、予測タイプを示すフラグの符号量を節約するために予測タイプは伝送しない。次に、決定した量子化パラメータ予測値を用いてｄＱｐを伝送する。
【００５１】
ここでは、予測タイプＡをＲＣ型とし、予測タイプＢをＡＱ型とする場合の量子化パラメータの予測元を図１２に示す。予測タイプＡが指定された場合、量子化パラメータは符号化／復号順序で１つ前に符号化／復号された量子化パラメータを予測値として使用してｄＱｐを算出する。予測タイプＢが指定された場合、量子化パラメータは符号化／復号対象ブロックに隣接する左のブロックで用いた量子化パラメータを予測値として使用してｄＱｐを算出する。ここで、画像の左端などで、左ブロックが利用できない場合は、上ブロックを代替として用いたりすることももちろん可能である。また、左ブロックが利用できない場合の他の方法として、ｐｒｅｖＱｐＡ＿ｖａｌｕｅ＝ｐｒｅｖＱｐＢ＿ｖａｌｕｅの場合と同様の扱いで、ｐｒｅｖＱｐＡ＿ｆｌａｇを伝送せずに予測タイプの符号量を節約することももちろん可能である。また、ｐｒｅｖＱｐＡ＿ｖａｌｕｅとｐｒｅｖＱｐＢ＿ｖａｌｕｅが等しい場合も、上ブロックを代替として用いたりすることももちろん可能である。また、符号化／復号対象ブロックに隣接する上のブロックで用いた量子化パラメータを予測値として使用してｄＱｐを算出すると規定することも可能である。
【００５２】
さらに、予測タイプＡと予測タイプＢがそれぞれＲＣ型及びＡＱ型以外の量子化パラメータの予測を適応的に選択してｄＱｐの符号量を抑制することも可能である。例えば、図１３のように、左ブロックからの予測を予測タイプＡとし、上ブロックからの予測を予測タイプＢとすることで、隣接ブロックからの量子化パラメータの予測をより詳細に制御することでｄＱｐを抑制することも可能である。また、図１４のように、予測タイプＡをＲＣ型とし、予測タイプＢを固定の予測値として用いることも可能である。これは、ピクチャ内で頻度が高く使用される量子化パラメータを図１５のように予め画像またはスライス単位で設定するシンタックスにｐｒｅｖＱｐＢ＿ｖａｌｕｅとして固定値を定義しておくことで、ｄＱｐの符号量を抑制するものである。これは、適応量子化を行わずに、レート制御だけを行う場合に用いる。一方、図１６のように予測タイプＡをＡＱ型とし、予測タイプＢを固定値とすることも可能である。これは、レート制御を行わずに、画像またはスライス単位で量子化パラメータの基準値を設定し、その量子化パラメータの基準値に対して適応量子化だけを行う場合に用いるとｄＱｐの符号量を最も抑制できる。
【００５３】
また、予測タイプＢを固定値ではなく、ｄＱｐの予測単位で隣接ブロックの中央値などのように自動算出される値を用いることも可能である。この場合、ｐｒｅｖＱｐＢ＿ｖａｌｕｅを伝送する必要はない。
【００５４】
ここまでは、ＡＱ型の予測は隣接ブロックとして左ブロック又は上ブロックの量子化パラメータを予測値とすることを説明したが、ここでは、ＡＱ型の予測元をより精度よく設定する方法について説明する。ＡＱによる量子化パラメータの変動要因はアクティビティの差であるため、アクティビティの差が小さい、すなわち符号化対象ブロックと似たような画像から量子化パラメータを予測するとＡＱの影響が小さくなり伝送するｄＱｐ符号量が減少する。
【００５５】
簡単な例として、左と上のブロックのどちらが予測値に適しているかを復号側でも自動判別できるようにすることを考える。復号側で算出可能であり自動判別できる最も信頼できる指標は、復号済画像のアクティビティである。符号化側で用いるアクティビティは通常原画像であるため、アクティビティの値の差は発生し得るが、左ブロックと上ブロックの大小比較をする分にはほとんど影響はない。ただし、復号画像のアクティビティを算出するのは、復号側にとって大きな処理量を必要とする。
【００５６】
復号画像のアクティビティに次いで信頼できる指標は隣接ブロックの量子化パラメータの変化度合である。図１７に隣接ブロックの量子化パラメータの変化を利用してＡＱ型の予測元を精度よく設定する方法を示す。左ブロックと上ブロックに共通して隣接する左上ブロックの量子化パラメータを用いて、それぞれ左ブロックと左上ブロックの差分量子化パラメータ、上ブロックと左上ブロックの差分量子化パラメータを算出する。この例の場合は、左上ブロックの量子化パラメータは３０、左ブロックの量子化パラメータは３３、上ブロックの量子化パラメータは３０である。画像には連続性があるため、ＡＱの要因で量子化値が変化する時には周辺領域も同様に量子化パラメータが変化することが多い。そのため、左上ブロックと左ブロックの量子化パラメータの差が大きいことは、異なる性質の画像が符号化されたと推測できる。これにより、上ブロックと符号化対象ブロックとの関係においても、同様の画像の性質差が発生することが予測できるため、ＡＱの予測元としては左ブロックの量子化パラメータ３３を予測元として使用する。
【００５７】
次に信頼できる指標は符号化対象ブロックと隣接ブロックのブロックサイズの関係である。図１８及び図１９にブロックサイズを用いたＡＱ型の予測元を精度よく設定する方法を示す。図１８は、符号化対象ブロックが１６×１６ブロックであり、左ブロックが１６×１６、上ブロックが３２×３２で符号化されている場合の例である。この場合、符号化ブロックのブロックサイズと等しい左ブロックの量子化パラメータがＡＱ型の量子化パラメータ予測値として使用される。これは、アクティビティ値の近いブロックは、似たような画像であることを意味しているため、同様のブロックサイズで符号化され易い傾向を利用している。図１９の例では、左ブロックが３２×３２、上ブロックが３２×１６で符号化されている場合の例である。この場合、符号化ブロックのブロックサイズと同じブロックサイズではないが、より近い上ブロックの量子化パラメータがＡＱ型の量子化パラメータ予測値として使用される。左ブロックと上ブロックのブロックサイズが同一である場合はブロックサイズによる判断はつかないが、予め左ブロック又は上ブロックを選択するように一意的に決めておく。
【００５８】
ブロックサイズと同様に予測モードも信頼できる指標となる。予測モードとは、イントラで符号化されているかインターで符号化されているかの情報、更に、イントラの場合はイントラ予測の方向、インターの場合は、動きベクトルを伝送しないスキップモードやダイレクトモードで符号化されているかどうかを加えることもできる。例えば、符号化対象ブロックがイントラであり、左ブロックがイントラ、上ブロックがインターの場合、左ブロックを選択するなどのように利用する。イントラ予測モードは符号化対象ブロックと最も近い方向の予測元を選択する等である。
【００５９】
また、隣接ブロックの量子化パラメータの変化とブロックサイズと予測モードを組み合わせて予測元を自動判別することももちろん可能である。
【００６０】
即ち、符号化／復号対象ブロックと同じ予測モードの左または上ブロックの量子化パラメータを予測値として選択する。特に、予測モードがイントラ予測でイントラ予測モードが符号化／復号対象ブロックと同じ値を持つ場合、及び予測モードがインター予測で動きベクトルが符号化／復号対象ブロックと同じ値が同じ場合、そのブロックの量子化パラメータを予測値として優先的に選択する。
【００６１】
図２は、第１の実施の形態に係る動画像復号装置の構成図である。動画像復号装置は、予測画像生成部２０１、逆量子化・逆直交変換部２０３、画像メモリ２０４、エントロピー復号部２０５、量子化パラメータメモリ２０９、量子化パラメータ予測方法決定部２１０、および量子化パラメータ算出部２１１を含む。
【００６２】
エントロピー復号部２０５は、入力されたビットストリームを復号し、ビットストリーム内に記録されている予測処理情報、直交変換・量子化された予測誤差信号、量子化パラメータ予測方法を予測画像生成部２０１、逆量子化・逆直交変換部２０３、量子化パラメータ予測方法決定部２１０にそれぞれ供給する。
【００６３】
量子化パラメータメモリ２０９は、予測量子化パラメータとして使用するために復号済ブロックの量子化パラメータを蓄積している。
【００６４】
量子化パラメータ予測方法決定部２１０は、エントロピー復号部２０５により復号された量子化パラメータ予測方法に応じて量子化パラメータメモリ２０９に格納されている復号済みのブロックの量子化パラメータから予測量子化パラメータを選択し、予測量子化パラメータを量子化パラメータ算出部２１１に供給する。
【００６５】
量子化パラメータ算出部２１１は、量子化パラメータ予測方法決定部２１０から供給された予測量子化パラメータｐＱｐと、エントロピー復号部２０５により復号された差分量子化パラメータの値ｄＱｐから以下のように量子化パラメータＱｐを算出し、逆量子化・逆直交変換部２０３に供給するとともに量子化パラメータメモリ２０９に蓄積する。
Ｑｐ＝ｐＱｐ＋ｄＱｐ
【００６６】
逆量子化・逆直交変換部２０３は、動画像符号化装置の逆量子化・逆直交変換部１０３と同一の機能を持ち、量子化パラメータ算出部２１１から供給された量子化パラメータを用いて、直交変換・量子化された予測誤差信号を逆量子化・逆直交変換する。
【００６７】
予測画像生成部２０１は、動画像符号化装置の予測画像生成部１０１と同一の機能を持ち、画像メモリ２０４に蓄積されている画像を用いて画面内又は画面間の予測を行い、予測画像を生成する。
【００６８】
逆量子化・逆直交変換部３０３により逆量子化・逆直交変換された予測誤差信号と、予測画像生成部２０１により生成された予測画像とを加算して得られる画像信号は、画像メモリ２０４に格納される。画像メモリ２０４に蓄積された画像は、予測画像生成部２０１によって参照される。
【００６９】
復号側では、符号化ビットストリーム内に量子化パラメータの予測タイプ及び差分量子化パラメータｄＱｐが符号化されているため、予測タイプの指示通りに予測量子化パラメータを決定し、予測量子化パラメータｐＱｐに差分量子化パラメータｄＱｐを加算することで量子化パラメータＱｐが得られる。
【００７０】
以上のように、本実施の形態によれば、複数の予測タイプを切り替えて量子化パラメータを予測することで差分量子化パラメータの符号量を減少させることができる。ビットストリーム内に複数の量子化パラメータの予測方法切り替え情報を含ませることで、符号化アルゴリズムに最適な量子化パラメータの予測方法を選択することができ、量子化パラメータをより少ない符号量で伝送することができる。
【００７１】
画像符号化ビットストリーム内に量子化パラメータの予測方法を切り替える情報を含ませることで、ＡＱのように主観画質向上制御の観点で量子化パラメータを制御する場合に適した予測方法と、ＲＣのように符号量制御の観点で量子化パラメータを制御する場合に適した予測方法の双方に適した量子化パラメータの伝送を実現することができる。
【００７２】
（実施の形態２）
本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、第１の実施の形態の量子化パラメータの予測タイプに応じてエントロピー符号化の符号化／復号方法を切り替えるものである。
【００７３】
具体的には、予測タイプＡがＲＣ型で予測タイプＢがＡＱ型の場合、予測タイプＡには図２０に示すＴｒｕｎｃａｔｅｄ  Ｕｎａｒｙ符号化でエントロピー符号化し、予測タイプＢには図１１で示す符号付き指数ゴロム符号化でエントロピー符号化する。
【００７４】
Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ  Ｕｎａｒｙ符号化は発生頻度の高い順に１，２，３…ビットを割り与え、伝送する最大数を予め決めて置くことで、最終要素の符号化時には最後の１ビットを送らない符号化方法である。Ｔｒｕｎｃａｔｅｄ  Ｕｎａｒｙ符号化を使用する長所は、差分量子化パラメータの絶対値の最大値を２に制限することで、±２以下の値を符号付き指数ゴロム符号化以下の符号長で常に表現できることである。
【００７５】
ＲＣ型は直前の符号化ブロックの量子化パラメータを予測値としているため、突発的に大きな値のｄＱｐが発生しにくく、±３以上のｄＱｐを送る符号化テーブルを準備する必要はない。しかも、タイプＢのテーブルを使用すれば全量子化パラメータを伝送することが可能なため、伝送できない量子化パラメータが発生するわけではない。
【００７６】
例えば、量子化パラメータ３１を伝送しようとした場合で、予測タイプＡの予測値が２８、予測タイプＢの予測値が３６である時、予測タイプＡを予測値とした場合のｄＱｐは−３であり、予測タイプＢを予測値とした場合のｄＱｐは＋５である。第１の実施の形態の場合、両タイプともに符号付き指数ゴロム符号化を行うため、予測タイプＡを選択した場合５ビット、予測タイプＢを選択した７ビットとなり、より符号量が小さい予測タイプＡを選択する。しかし、第２の実施の形態の場合、予測タイプＡを用いて−３のｄＱｐを伝送することはできないため、予測タイプＢを選択する。これにより２ビット符号量が増加する短所があるが、予測タイプＡ選択時により頻繁に出現する±２以下の値を伝送する場合に、符号付き指数ゴロム符号化よりも符号量を少なくして送ることができるという長所の方が大きいため、平均すると少ない符号量でｄＱｐを伝送できることになる。
【００７７】
なお、図２０において、＋１に１０の２ビットの符号量を割当、−１に１１０の３ビットの符号を割り当てているが、これはレート制御の際に、正の値を持つ差分量子化パラメータは目標符号量より多いと判断して、粗い量子化を適用する際に設定する値であるため、負の値を持つ差分量子化パラメータよりも小さい符号長を割り当てた方が良いという考えに基づいている。このように、差分量子化パラメータの絶対値が同じで、異なる符号長の符号を割り当てる場合は、正の値の差分量子化パラメータに短い符号長の符号を割り当てた方が良い。
【００７８】
以上のように、第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態の作用効果に加えて、複数の量子化パラメータの予測タイプ別に差分量子化パラメータのエントロピー符号化方法を切り替えることで差分量子化パラメータの符号量を減少させることができる。
【００７９】
なお、以上の説明においては、量子化パラメータの予測タイプに応じて、量子化パラメータの予測方法を切り替えるとともにエントロピー符号化方法を切り替えているが、量子化パラメータの予測タイプに応じて、エントロピー符号化方法のみを切り替えてもよい。
【００８０】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態は、２つの予測値（予測タイプＡの予測値と予測タイプＢの予測値）に応じて１つの指数ゴロム符号化テーブルで、予測タイプと差分量子化パラメータｄＱｐを組み合わせて符号を割り当てることで、符号量を抑制する。
【００８１】
図２１は予測タイプＡの予測値が３０、予測タイプＢの予測値が３３の場合の指数ゴロム符号化テーブルの例である。指数ゴロム符号化テーブルの符号割当を以下の規則で割り当てを行うことで、図２２に示すように、予測タイプＡと予測タイプＢの選択に関する独立したシンタックス要素は必要なくなり、シンタックス要素ｄＱｐを復号することで、量子化パラメータＱｐを直接得ることができる。ここで、第３の実施の形態の量子化パラメータＱｐは第１の実施の形態及び第２の実施の形態の算出方法とは異なり、図２１のテーブルを参照することで直接算出されることに注意する。
【００８２】
以下、符号化テーブルの符号化割当の手順を示す。以下の順序で符号量の小さい符号を割り当てる。
ステップ１．予測タイプＡと同一値
ステップ２．予測タイプＢと同一値
ステップ３．予測タイプＡから予測タイプＢ方向に＋１ｏｒ−１
ステップ４．予測タイプＢから予測タイプＡ方向に＋１ｏｒ−１
ステップ５．予測タイプＡから予測タイプＢとは逆方向に＋１ｏｒ−１
ステップ６．予測タイプＢから予測タイプＡとは逆方向に＋１ｏｒ−１
絶対値を１増加させステップ３〜ステップ６の手順を繰り返す。
ただし、同一の値が既にテーブルに登録されている場合は、符号を割り当てない。
【００８３】
図２１の例でいえば、予測タイプＡの予測値３０と等しい量子化パラメータ値３０には、符号「１」が割り当てられ、予測タイプＢの予測値３３と等しい量子化パラメータ値３３には、符号「０１０」が割り当てられる（ステップ１、２）。
【００８４】
次に、予測タイプＡの予測値３０から予測タイプＢの予測値３３に近づく方向に１だけ離れた量子化パラメータ値３１は、符号「０１１」が割り当てられ、予測タイプＢの予測値３３から予測タイプＡの予測値３０に近づく方向に１だけ離れた量子化パラメータ値３２は、符号「００１００」が割り当てられる（ステップ３、４）。
【００８５】
さらに、予測タイプＡの予測値３０から予測タイプＢの予測値３３とは逆方向に１だけ離れた量子化パラメータ値２９は、符号「００１０１」が割り当てられ、予測タイプＢの予測値３３から予測タイプＡの予測値３０とは逆方向に１だけ離れた量子化パラメータ値３４は、符号「００１１０」が割り当てられる（ステップ５、６）。
【００８６】
このようにすることで、予測タイプＡと予測タイプＢの双方から見て近い値の量子化パラメータには、予測タイプＡと予測タイプＢの双方から見て遠い値の量子化パラメータと比べて、符号量のより小さい符号が割り当てられることになる。図２１の例でいえば、予測タイプＡと予測タイプＢの双方から見て近い量子化パラメータ値３１には、予測タイプＡと予測タイプＢの双方から見て遠い量子化パラメータ値２９と比べて、ビット長の短い符号が割り当てられる。
【００８７】
第３の実施の形態では、このように符号化テーブルを作成する際に、予測タイプＡ、Ｂの違いを考慮して、双方の予測タイプに近い量子化パラメータほど符号長の短い符号を割り当てた符号化テーブルを作成するが、いったん符号化テーブルが作成された後には、動画像符号化装置は、予測タイプＡ、Ｂには関係なく、決定された量子化パラメータを符号化テーブルにしたがって符号化すればよい。また、動画像復号装置では、符号化テーブルを参照して、復号すれば、量子化パラメータを直接取得することができる。
【００８８】
したがって、第３の実施の形態では、図１の量子化パラメータ予測方法決定部１０７と図２の量子化パラメータ予測方法決定部２１０の構成は不要である。動画像符号化装置では、エントロピー符号化部１０８が、量子化パラメータメモリ１０９を参照して上記の手順で符号化テーブルをあらかじめ作成し、量子化パラメータ決定部１０６により決定された量子化パラメータを符号化テーブルにしたがって符号化すればよい。動画像復号装置では、エントロピー復号部２０５が、量子化パラメータメモリ２０９を参照して上記の手順で符号化テーブルをあらかじめ作成し、符号化テーブルにしたがって量子化パラメータを復号し、量子化パラメータ算出部２１１に渡せばよい。量子化パラメータ算出部２１１は渡された量子化パラメータをそのまま逆量子化・逆直交変換部２０３に供給すればよい。
【００８９】
以上のように、第３の実施の形態によれば、複数の量子化パラメータ予測値に基づいて、量子化パラメータの符号化テーブルの符号割当を決定することで量子化パラメータの符号量を減少させることができる。
【００９０】
以上述べた実施の形態においては、イントラ予測またはインター予測を行う画像符号化装置、及び画像復号装置について説明したが、イントラ予測またはインター予測を行わない静止画像を符号化／復号する画像符号化装置、及び画像復号装置に適用することもできる。
【００９１】
以上述べた実施の形態の動画像符号化装置が出力する動画像の符号化ストリームは、実施の形態で用いられた符号化方法に応じて復号することができるように特定のデータフォーマットを有しており、動画像符号化装置に対応する動画像復号装置がこの特定のデータフォーマットの符号化ストリームを復号することができる。
【００９２】
動画像符号化装置と動画像復号装置の間で符号化ストリームをやりとりするために、有線または無線のネットワークが用いられる場合、符号化ストリームを通信路の伝送形態に適したデータ形式に変換して伝送してもよい。その場合、動画像符号化装置が出力する符号化ストリームを通信路の伝送形態に適したデータ形式の符号化データに変換してネットワークに送信する動画像送信装置と、ネットワークから符号化データを受信して符号化ストリームに復元して動画像復号装置に供給する動画像受信装置とが設けられる。
【００９３】
動画像送信装置は、動画像符号化装置が出力する符号化ストリームをバッファするメモリと、符号化ストリームをパケット化するパケット処理部と、パケット化された符号化データをネットワークを介して送信する送信部とを含む。動画像受信装置は、パケット化された符号化データをネットワークを介して受信する受信部と、受信された符号化データをバッファするメモリと、符号化データをパケット処理して符号化ストリームを生成し、動画像復号装置に提供するパケット処理部とを含む。
【００９４】
以上の符号化及び復号に関する処理は、ハードウェアを用いた伝送、蓄積、受信装置として実現することができるのは勿論のこと、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）やフラッシュメモリ等に記憶されているファームウェアや、コンピュータ等のソフトウェアによっても実現することができる。そのファームウェアプログラム、ソフトウェアプログラムをコンピュータ等で読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも、有線あるいは無線のネットワークを通してサーバから提供することも、地上波あるいは衛星ディジタル放送のデータ放送として提供することも可能である。
【００９５】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【符号の説明】
【００９６】
１０１  予測画像生成部、  １０２  直交変換・量子化部、  １０３  逆量子化・逆直交変換部、  １０４  画像メモリ、  １０５  アクティビティ算出部、  １０６  量子化パラメータ決定部、  １０７  量子化パラメータ予測方法決定部、  １０８  エントロピー符号化部、  １０９  量子化パラメータメモリ、  ２０１  予測画像生成部、  ２０３  逆量子化・逆直交変換部、  ２０４  画像メモリ、  ２０５  エントロピー復号部、  ２０９  量子化パラメータメモリ、  ２１０  量子化パラメータ予測方法決定部、  ２１１  量子化パラメータ算出部。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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