(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のブロックに分割された入力画像データをブロック単位で直交変換し、変換係数データを出力する変換手段と、
前記変換手段から出力される前記変換係数データを量子化パラメータに従ってブロック単位で量子化する量子化手段と、
前記複数のブロックから視覚的劣化が目立ちやすい所定の特徴を有するブロックを抽出し、画面内での抽出ブロック数を出力する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出されるブロックの特徴毎に制御感度を設定し、当該制御感度に従ってブロック毎に前記量子化パラメータを決定する量子化制御手段
とを具備し、
前記特徴抽出手段は、前記所定の特徴を有するブロックとして、平坦部を有するブロックと、エッジ部又は肌色部を有するブロックとを抽出し、
前記量子化制御手段は、前記特徴抽出手段により抽出される前記エッジ部又は前記肌色部を有するブロックについては、その抽出されたブロック数に応じて前記制御感度の値を変化させ、前記平坦部を有するブロックについては、その抽出されたブロック数に応じて前記制御感度の値を大きく変化させないようにする
ことを特徴とする符号化装置。
【請求項２】
前記特徴抽出手段は、前記所定の特徴を有するブロックとして、エッジ部を有するブロックを抽出し、
前記量子化制御手段は、エッジ部に係る前記抽出ブロック数が閾値よりも少ない場合、エッジ部に対して設定される前記制御感度の値を大きく変化させて前記量子化パラメータを下げるようにし、エッジ部に係る前記抽出ブロック数が前記閾値以上である場合、エッジ部に対して設定される前記制御感度の値を小さく変化させて前記量子化パラメータの下げ過ぎを抑制する
ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
【請求項３】
前記特徴抽出手段は、前記所定の特徴を有するブロックとして、肌色部を有するブロックを抽出し、
前記量子化制御手段は、肌色部に係る前記抽出ブロック数が閾値よりも少ない場合、肌色部に対して設定される前記制御感度の値を大きく変化させて前記量子化パラメータを下げるようにし、肌色部に係る前記抽出ブロック数が前記閾値以上である場合、肌色部に対して設定される前記制御感度の値を小さく変化させて前記量子化パラメータの下げ過ぎを抑制する
ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、前記所定の特徴を有するブロックとして、平坦部、エッジ部及び肌色部を有するブロックをそれぞれ抽出し、
前記量子化制御手段は、エッジ部と肌色部に対してそれぞれ設定される前記制御感度については、前記特徴抽出手段からの前記抽出ブロック数に応じてその値を変化させ、平坦部に対して設定される前記制御感度については、前記特徴抽出手段からの前記抽出ブロック数にかかわらず一定の値にする
ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
【請求項５】
前記制御感度は、前記量子化パラメータを決定する際に参照する正規化アクティビティを算出するためのリアクションパラメータであることを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像を符号化する符号化装置に関し、例えばＭＰＥＧ（Moving Pictures of Experts Group）やH.264/AVC（Advanced  Video  Coding）等の、画像を複数のブロックに分割して符号化する符号化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のマルティメディアの発展に伴い、様々な動画像圧縮符号化方式が提案されている。その代表的なものに、ＭＰＥＧ−１，２，４やＨ．２６４といったものがある。これらの圧縮符号化の処理は、動画像に含まれる原画像（画像）をブロックと呼ばれる所定の領域に分割し、このブロックを単位にして、動き補償予測及びＤＣＴ変換処理などの符号化処理を施すものである。動き補償予測を行う場合、既に符号化済みの画像データを局所復号化して得られた画像を参照画像とすることから、復号化処理が必要となる。
【０００３】
また、ＭＰＥＧ方式に準拠して画像の圧縮符号化を行う場合、その符号量は、画像自体の特性である空間周波数特性、シーン及び量子化スケール値に応じて大きく異なる場合が多い。このような符号化特性を有する符号化装置を実現する上で良好な画質の復号画像を得ることができるようにするための重要な技術が、符号量制御である。
【０００４】
符号量制御アルゴリズムの一つとして、ＴＭ５（Test Model 5）が一般的に使用されている。ＴＭ５による符号量制御アルゴリズムは、以下に説明する３つのステップから構成され、ＧＯＰ（Group Of Picture）毎にビットレートが一定になるように、符号量が制御される。
【０００５】
（ステップ１）
今から符号化を行うピクチャの目標符号量を決定する。現在のＧＯＰにおいて利用可能な符号量Ｒgopが、以下の式（１）式により演算される。即ち、
Ｒgop = (ni+np+nb)×(bits_rate/picture_rate)・・・（１）
ここで、ni,np,nbは、それぞれＩ、Ｐ及びＢピクチャの現ＧＯＰにおける残りのピクチャ数を示す。bits_rateは目標ビットレートを示す。picture_rateはピクチャレートを示す。
【０００６】
更に、Ｉ，Ｐ及びＢピクチャ毎に符号化結果からピクチャの複雑度コンプレキシティ（Complexity）Ｘi，
Ｘｐ，Ｘｂを以下の式（２）で求める。すなわち、
Ｘi=Ｒi×Ｑi
Ｘp=Ｒp×Ｑp・・・（２）
Ｘb=Ｒb×Ｑb
ここで、Ｒｉ、Ｒｐ及びＲｂはそれぞれＩ、Ｐ及びＢピクチャを符号化した結果得られる符号量を示す。Ｑｉ、Ｑｐ及びＱｂはそれぞれ、Ｉ、Ｐ、Ｂピクチャ内の全マクロブロックにおけるＱスケールの平均値である。式（１）及び式（２）から、Ｉ、Ｐ及びＢピクチャのそれぞれについての目標符号量Ｔｉ、Ｔｐ及びＴｂを、以下の（３）式で求めることができる。即ち、
Ｔi=max{(Ｒgop/(1+((Ｎp×Ｘp)/(Ｘi×Ｋp))+((Ｎb×Ｘb)/(Ｘi×Ｋb)))),(bit_rate/(8×picture_rate))}
Ｔp=max{(Ｒgop/(Ｎp+(Ｎb×Ｋp×Ｘb)/(Ｋb×Ｘp))),(bit_rate/(8×picture_rate))} ・・・（３）
Ｔb=max{(Ｒgop/(Ｎb+(Ｎp×Ｋb×Ｘp)/(Ｋp×Ｘb))),(bit_rate/(8×picture_rate))}
ただし、Ｎp及びＮbは、現ＧＯＰ内のそれぞれＰ及びＢピクチャの残りの枚数を示す。定数Ｋｐ＝１．０及びＫｂ＝１．４である。
【０００７】
（ステップ２）
Ｉ、Ｐ及びＢピクチャ毎に３つの仮想バッファを使用し、式（３）で求めた目標符号量と発生符号量との差分を管理する。仮想バッファのデータ蓄積量をフィードバックし、そのデータ蓄積量に基づいて実際の発生符号量が目標符号量に近づくように、次に符号化するマクロブロックについてＱスケールの参照値が設定される。例えば、現在のピクチャタイプがＰピクチャの場合には、目標符号量と発生符号量との差分は、以下の式（４）に従う演算処理により求めることができる。即ち、
ｄp,j=ｄp,0+Ｂp,j-1-((Ｔp×(j-1))/ＭＢ_cnt) ・・・（４）
ここで、添字jはピクチャ内のマクロブロックの番号を示す。ｄp,0は仮想バッファの初期フルネスを示す。Ｂp，jはj番目のマクロブロックまでの総符号量を示す。ＭＢ_cntはピクチャ内のマクロブロック数を示す。
【０００８】
次に、dp,j(以後、djと記載する)を用いて、j番目のマクロブロックにおけるＱスケールの参照値を求めると、
Ｑj= (dj×31)/r・・・（５）
ここで、
r=2×bits_rate/picture_rate・・・（６）
である。
【０００９】
（ステップ３）
視覚特性、即ち、復号画像の画質が良好になるように、符号化対象のマクロブロックの空間アクティビティに基づいて、量子化スケールを最終的に決定する。即ち、
ACTj=1+min(vblk1,vblk2,……,vblk8)・・・（７）
式（７）で、vblk1〜vblk4はフレーム構造のマクロブロックにおける８×８のサブブロックにおける空間アクティビティを示す。vblk5〜vblk8はフィールド構造のマクロブロックにおける８×８のサブブロックの空間アクティビティを示す。ここで、空間アクティビチィvblkは、次の式（８）及び式（９）に従い、
vblk=Σ(Ｐi-Ｐbar)2・・・（８）
Pbar=(1/64 )×ΣＰi・・・（９）
により求めることができる。ここで、Ｐiはｉ番目のマクロブロックにおける画素値であり、式（８）、（９）中のΣはｉ＝１〜６４の演算である。
【００１０】
次に、式（７）で求めたアクティビティACTjを下記の式（１０）に従い正規化する。即ち、
N_ACTj=(2*ACTj+AVG_ACT)/(ACTj+2*AVG_ACT)・・・（１０）
ここで、AVG_ACTは以前に符号化したピクチャにおけるACTjの参照値である。最終的な量子化スケール（Ｑスケール値）MQUANTjは、
MQUANTj=Qj×N_ACTj・・・（１１）
で求められる。
【００１１】
以上のＴＭ５アルゴリズムによれば、ステップ１の処理によりＩピクチャに対して多くの符号量を割り当て、ピクチャ内においては視覚的に劣化の目立ちやすい平坦部(空間アクティビティが低い部分)に符号量が多く配分される。即ち、予め定めたビットレート内で、画質の劣化を抑えた符号量制御と量子化制御を行うことが可能となる。
【００１２】
また、ＴＭ５と同様に画像の特徴に応じて量子化制御を行う手法は、他にも提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−１９６４１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
ＴＭ５方式は、マクロブロック単位で特徴を抽出し、その特徴に基づいて量子化パラメータを変化させる適応量子化を行うことで、予め定められた目標符号量になるような量子化制御を行っている。
【００１４】
また、特許文献１では、複雑度が大きく量子化パラメータを上げるブロックの数が少ない場合、発生符号量が増大するにもかかわらず複雑度が高いブロックの劣化が目立つので、適応量子化を行わないという制御を行っている。複雑度が小さく量子化パラメータを下げるブロックが多い場合も、同様である。しかし、このアルゴリズムでは、フレーム間で適応量子化の有無が生じるので、画質がばたつく問題があった。
【００１５】
また、量子化パラメータを下げるブロックが多い画像でも、ブロックの持つ特徴によっては平坦部のように量子化パラメータを下げても符号量が増大しないブロックも存在する。本来、適応量子化を行うべき画像に対して適応量子化を適用していない。
【００１６】
本発明は、上述した問題点に鑑みたものであり、符号化画像の劣化度合いとブロックが持つ特徴を考慮した適応量子化を行うことで、画質劣化を抑えることを可能にした符号化装置を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明に係る符号化装置は、複数のブロックに分割された入力画像データをブロック単位で直交変換し、変換係数データを出力する変換手段と、前記変換手段から出力される前記変換係数データを量子化パラメータに従ってブロック単位で量子化する量子化手段と、前記複数のブロックから視覚的劣化が目立ちやすい所定の特徴を有するブロックを抽出し、画面内での抽出ブロック数を出力する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出されるブロックの特徴毎に制御感度を設定し、当該制御感度に従ってブロック毎に前記量子化パラメータを決定する量子化制御手段とを具備し、前記特徴抽出手段は、前記所定の特徴を有するブロックとして、平坦部を有するブロックと、エッジ部又は肌色部を有するブロックとを抽出し、前記量子化制御手段は、前記特徴抽出手段により抽出される前記エッジ部又は前記肌色部を有するブロックについては、その抽出されたブロック数に応じて前記制御感度の値を変化させ、前記平坦部を有するブロックについては、その抽出されたブロック数に応じて前記制御感度の値を大きく変化させないようにすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、視覚的劣化が目立ちやすいブロックとして抽出するブロック数に応じて量子化パラメータを決定するので、同じ発生符号量でも、視覚的劣化の目立ちやすいブロックに対する画質を改善できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は，本発明に係る符号化装置の一実施例の概略構成ブロック図を示す。図２は、特徴抽出部の概略構成ブロック図を示し、図３、図４は、その動作説明図である。
【００２１】
入力画像データ１００は、所定サイズのマクロブロック単位の画像データからなる。ブロックサイズは、符号化方式により決定され、例えばＭＰＥＧでは１６ｘ１６画素又は８ｘ８画素等である。ここでは、マクロブロックのサイズは１６ｘ１６画素であるとする。
【００２２】
並べ替え部１０１は、入力画像データ１００を符号化ピクチャタイプに応じたフレーム順に並び替えて、変換符号化のためのブロック単位で画像データを出力する。減算器１０２は、符号化ピクチャ対タイプがフレーム内符号化（イントラ符号化）方式の場合、並べ替え部１０１からの画像データをそのまま直交変換部１０３に出力する。フレーム間符号化（インター符号化）方式の場合、減算器１０２は、並べ替え部１０１からの画像データから参照画像からの予測データを減算し、得られる差分画像データを直交変換部１０３に出力する。
【００２３】
直交変換部１０３は、減算器１０２の出力データ（画像データ又は差分画像データ）を直交変換し、変換係数データを量子化部１０４に出力する。量子化部１０４は、直交変換部１０３からの変換係数データを量子化制御部１１２からの量子化スケールに従って量子化する。
【００２４】
可変長符号化部１１０は、量子化部１０４からの量子化された変換係数データを可変長符号化する。可変長符号化部１１０は、可変長符号化で得られた符号データに、後述する動き補償のための動きベクトルデータ等を多重化し、バッファ１１４に供給する。バッファ１１４は、可変長符号化部１１０からのデータを一時蓄積し、順次、出力端子１１６に読み出す。
【００２５】
逆量子化部１０５は、量子化部１０４の出力データを逆量子化し、逆直交変換部１０６は、逆量子化部１０５の出力データを逆直交変換する。加算器１０８は、イントラ符号化の場合、逆直交変換部１０６の出力データをそのまま出力し、インター符号化の場合、先の復号化で得られた予測データを加算する。予測データの加算により、差分画像データから画像データが復元される。加算器１０８の出力データが、ローカルで復号化された画像データに相当する。
【００２６】
ビデオバッファ１０９は、加算器１０８から出力される局所復号化画像データを複数フレーム分記憶する。動き予測動き補償部１０７は、並べ替え部１０１からの現在の画像とビデオバッファ１０９に記憶される参照画像とを比較して動きを予測し、動き補償された予測画像データを算出する。動き予測動き補償部１０７は、算出した予測画像データを減算器１０２及び加算器１０８に出力し、予測画像データの動きベクトル情報を可変長符号化部１１０に出力する。
【００２７】
符号量制御部１１１は、バッファ１１４の蓄積データ量等を参照して、フレーム発生符号量を取得する。符号量制御部１１１は、バッファ１１４からのフレーム発生符号量、及び特徴抽出部１１３からの特徴量に従い、目標符号量を決定する。より具体的には、ＧＯＰ内の各ピクチャに対する割り当てビット量を、割り当て対象ピクチャを含めＧＯＰ内でまだ符号化されていないピクチャに対するビット量を基に配分する。この配分をＧＯＰ内の符号化ピクチャ順に繰り返し、ピクチャごとにピクチャ目標符号量を設定する。
【００２８】
量子化制御部１１２はバッファ１１４から、可変長符号化部１１０から出力されるマクロブロック単位の発生符号量（ブロック発生符号量）を取得する。量子化制御部１１２は、ブロック発生符号量、符号量制御部１１１からの目標符号量、及び特徴抽出部１１３からのアクティビティに従い、量子化パラメータを決定する。より具体的には、各ピクチャに対する目標符号量と実際の発生符号量とを一致させるため、ブロック発生符号量から量子化スケールの参照値を決定する。そして、量子化スケールの参照値に対して特徴抽出部１１３で算出するアクティビティを基に式（１１）を用いて、量子化部１０４で使用する量子化パラメータを決定する。このアクティビティが小さい値であれば、量子化パラメータを小さくすることでより多くの符号量が割り当てられるようになる。
【００２９】
以上の動作は、背景技術で述べたステップ１〜３に相当する。
【００３０】
図２は、特徴抽出部１１３の概略構成ブロック図を示す。平坦検出部２０１は、並べ替え部１０１からのマクロブロック単位の画像データから平坦部の程度（レベル）を検出する。同様に、エッジ検出部２０２は、並べ替え部１０１からの画像データからエッジの程度（レベル）を検出する。肌色検出部２０３は、並べ替え部１０１からの画像データから肌色の程度（レベル）を検出する。図３は、検出部２０１，２０２，２０３の検出特性、又はレベル化の関数を示す。図３（ａ）は、平坦検出部２０１に対するレベル化特性を示す。図３（ｂ）はエッジ検出部２０２に対するレベル化特性を示す。図３（ｃ）は肌色検出部２０３に対するレベル化特性を示す。
【００３１】
平坦検出部２０１は、マクロブロックの画像データに対して分散を算出し、その分散値が閾値ｔｈ１Ｆ以下であればレベルを１とし、閾値ｔｈ２F以上であれば無限大とする。閾値ｔｈ１Ｆから閾値ｔｈ２Ｆの範囲では、（ｔｈ１Ｆ，１）と（ｔｈ２Ｆ，pre_avg）を結ぶ関数からレベルを算出する。pre_avgは、１フレーム前に符号化したピクチャにおけるアクティビティの平均値である。
【００３２】
エッジ検出部２０２は、１６ｘ１６画素の画像データをさらに８ｘ８画素のサブブロックに分割し、サブブロック毎に分散を算出する。得られた分散の最大値と最小値の差分を算出し、その差分値が閾値ｔｈ２Ｅ以上であればレベルを１とし、閾値ｔｈ１Ｅ以下であれば無限大とする。閾値ｔｈ１Ｅから閾値ｔｈ２Ｅの範囲では、（ｔｈ１Ｅ，pre_avg）と（ｔｈ２Ｅ，１）を結ぶ関数からレベルを算出する。
【００３３】
肌色検出部２０３は、マクロブロックの画像データに対して輝度成分と色差成分から肌色である画素をカウントする。その画素数が閾値ｔｈ２Ｓ以上であればレベルを１とし、閾値ｔｈ１Ｓ以下であれば無限大とする。閾値ｔｈ１Ｓから閾値ｔｈ２Ｓの範囲では、（ｔｈ１Ｓ，pre_avg）と（ｔｈ２Ｓ，１）を結ぶ関数からレベルを算出する。
【００３４】
最小値検出部２０４は、各検出部２０１，２０２，２０３で算出されたレベルの中の最小値を検出し、正規化部２０５に出力する。各検出部２０１，２０２，２０３で算出されたレベルが全て無限大の場合、最小値検出部２０４は、ブロックの分散値を出力する。
【００３５】
正規化部２０５は、最小値検出部２０４からの正規化前アクティビティに対して所定の制御感度（リアクションパラメータ）を用いて正規化アクティビティを算出する。制御感度は検出する特徴毎に設定可能である。本実施例では、検出部２０１，２０２，２０３に対応して、平坦部用の制御感度２０６、エッジ部用制御感度２０７及び肌色部用制御感度２０８が用意されている。制御感度とは、量子化パラメータの大小を決定するパラメータであり、制御感度が大きければ量子化パラメータより小さくするように作用する。
【００３６】
積算部２０９は、各検出部２０１，２０２，２０３で検出したマクロブロック数を種類別にカウントし、それぞれの抽出ブロック数を量子化制御部１１２に供給する。図４及び図５を参照して、各制御感度と積算部２０９の関係を説明する。
【００３７】
図４は、特徴割合の異なる説明用の画像例を示す。図４（ａ）は、特徴抽出を行った場合に、画面内の平坦部が２０％、エッジ部が２０％、肌色部が２０％の画像である。図４（ｂ）は、平坦部が３０％、エッジ部が２０％、肌色部が４０％の画像である。どの種類にも属さないマクロブロックはその他のカテゴリーに入るものとする。人間の頬の様に肌色であり平坦でもあるものは平坦部に属し、顔の輪郭の様に肌色でありエッジでもあるものはエッジ部に属するようにする。
【００３８】
図５は、画面内で検出されたマクロブロックの個数と制御感度の関係を図式化したものである。図５（ａ）は、平坦部用の制御感度であり、横軸が平坦部の検出個数、縦軸が制御感度を示す。図５（ｂ）はエッジ部用の制御感度を示す。図５（ｃ）は肌色部用の制御感度を示す。
【００３９】
平坦部では、量子化パラメータを変化させることで画質が変動するが、符号量はあまり変動しない。つまり、図４（ａ）に示す画像例と、図４（ｂ）に示す画像例に同じ量子化パラメータを適用した場合、平坦部全体の符号量は大きく変わらない。そこで、本実施例では、図５（ａ）に示すように、平坦部に対する制御感度を検出個数に応じて大きく変化させないようにする。
【００４０】
一方、エッジ部と肌色部では、量子化パラメータを変化させることで画質が変動するが、符号量も大きく変動する。エッジ部の量子化パラメータを下げることでモスキートノイズを低減することが可能だが、その分、発生符号量が増大する。また、同じように肌色部の量子化パラメータを下げることで顔の劣化を低減できるが、その分、発生符号量が増大する。エッジや肌色のブロックを多く検出し過ぎると、エッジや肌色ブロックに多くの符号量が割り当てられ、高周波を含むブロックへの割り当て符号量が減ってしまう。高周波を含むブロックは多少荒く量子化を行っても視覚的劣化は目立ちにくいとされている。しかし、割り当てる符号量が少なすぎると、高周波を含むブロックにおいて画質が大幅に低下してしまう。また、画像全体の符号量も増大してしまうので、予め定めたレートより高くなってしまう。
【００４１】
本実施例では、エッジ部と肌色部に対して検出個数に応じて制御感度を変化させる。図５（ｂ），（ｃ）に示すように、エッジ部又は肌色部として検出したマクロブロック数が少なければ、制御感度を大きくし、これにより量子化パラメータを大きく下げるようにする。エッジ部又は肌色部として検出したマクロブロック数が多ければ、制御感度を小さくし、これにより量子化パラメータの下げ過ぎを抑制する。図５（ｂ），（ｃ）は同じ傾向の曲線を示しているが、このカーブは任意に設定可能である。
【００４２】
図４（ａ）に示す画像例と、図４（ｂ）に示す画像例では、エッジ部の検出数に違いがないので、どちらも大き目の制御感度を用いて量子化パラメータを決定する。一方、肌色部については、図４（ａ）に示す画像例と比べて図４（ｂ）に示す画像例に対する検出数が多い。そのため、図４（ａ）に示す画像例に対しては大きめの制御感度を採用し、図４（ｂ）に示す画像例に対しては小さ目の制御感度を採用して、それぞれ量子化パラメータを決定する。
【００４３】
各検出部の検出方法はここで説明した方法に限ったものではなく、検出を行うための要素となる分散は、周波数変換などで代用可能である。また、検出する種類として、この実施例では、平坦部、エッジ部及び肌色部を挙げたが、この他の種類を構成要素としてもよい。その種類が平坦部のように量子化パラメータを変動させても符号量があまり変動しないものであれば、平坦部と同様の制御を採用する。量子化パラメータを変動させると符号量が大きく変動するものであれば、エッジ部や肌色部と同じ制御を採用する。
【００４４】
尚、上述した実施例における各処理は、ハードウエア、ソフトウエア又はこれらの複合により実現されうることは明らかである。ソフトウエアを構成するプログラムの一部又は全部は、ＨＤＤ、光ディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性記録媒体に格納される。このような記録媒体に記録されるソフトウエアをコンピュータに読み込むことで、本発明に必要な機能を実現できることは明らかである。
【００４５】
また、本発明を構成するソフトウエアを、伝送媒体を介して遠隔のコンピュータに伝送してもよい。伝送媒体は、例えば、インターネット等のネットワーク（通信網）や、電話回線等の通信回線（通信線）のように、情報を伝送する機能を有する媒体である。
【００４６】
プログラムは、上述した機能の一部を実現するものであっても良い。さらに、上述した機能をコンピュータに既に記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００４７】
本発明の実施例について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の構成も本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】特徴抽出部の概略構成ブロック図である。
【図３】特徴抽出部におけるレベル化の説明図である。
【図４】特徴割合の異なる説明用画像例である。
【図５】特徴の検出個数と制御感度の関係を説明する図である。
【符号の説明】
【００４９】
１００・・・入力画像信号
１０１・・・並べ替え部
１０２・・・減算器
１０３・・・直交変換部
１０４・・・量子化部
１０５・・・逆量子化部
１０６・・・逆直交変換部
１０７・・・動き予測動き補償部
１０８・・・加算器
１０９・・・ビデオバッファ（フレームメモリ）
１１０・・・可変長符号化部
１１１・・・符号量制御部
１１２・・・量子化制御部
１１３・・・特徴抽出部
１１４・・・バッファ
１１６・・・出力端子
【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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