(57)【要約】【課題】量子化パラメータの誤算出を抑制する。【解決手段】第（ｎ−１）フレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）と評価関数ＥＶＡＬｎ−１（ＱＰ）とに基づいて、評価値Ｅ（ｎ−１）が算出される（ＳＴ１０４）。動き検出補償部による動きベクトルの算出に基づいて、複数の評価関数の中から第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎ（ＱＰ）が選択される（ＳＴ１０５）。第ｎフレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ）の初期値ＱＰｍａｘと評価関数ＥＶＡＬｎ（ＱＰ）とに基づいて、評価値Ｅ（ｎ）が算出される（ＳＴ１０６）。第（ｎ−１）フレームの発生符号量Ｃ（ｎ−１）と評価関数Ｅ（ｎ−１）との積算値Ｗ（ｎ−１）と第ｎフレームの目標符号量ＴＧＴ（ｎ）と評価値Ｅ（ｎ）との積算値Ｗ（ｎ）との差が所定量以下になるように、量子化パラメータＱＰ（ｎ）が決定される（ＳＴ１０７〜ＳＴ１１０）。【選択図】図３
2009152895.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出するとともに、予測データを出力する動き検出補償部と、
前記動画像データと前記予測データとの差分を直交変換する直交変換部と、
量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された差分データを量子化する量子化部と、
前記量子化部によって量子化された差分データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法であって、
前記符号化部による第１の動画像データの符号化の際に発生する発生符号量を計数するステップ（ａ）と、
前記ステップ（ａ）において計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積差分符号量に加算するステップ（ｂ）と、
前記ステップ（ｂ）において算出された累積加算値に基づいて、前記第１の動画像データの後に符号化される第２の動画像データについての目標符号量を補正するステップ（ｃ）と、
前記動き検出補償部による前記第２の動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該第２の動画像データに対応する評価関数を選択するステップ（ｄ）と、
前記第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータ，前記ステップ（ｄ）において算出された評価関数，および前記ステップ（ａ）において計数された発生符号量に基づいて第１の値を算出するとともに、前記第２の動画像データに対応する第２の量子化パラメータ，前記ステップ（ｄ）において選択された評価関数，および前記ステップ（ｃ）において補正された目標符号量に基づいての第２の値を算出し、当該第１の値と当該第２の値との差が所定量以下になるように、当該第２の量子化パラメータを決定するステップ（ｅ）とを備える
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記ステップ（ｄ）では、前記第２の動画像データに対する動き検出補償処理の際に算出された差分絶対値和に基づいて、当該第２の動画像データに対応する評価関数を選択する
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項３】
請求項２において、
前記ステップ（ｂ）では、前記差分絶対値和の平均値が予め定められた所定値よりも小さい場合には、前記評価関数を変更し、当該差分絶対値和の平均値が当該所定値よりも大きい場合には、前記評価関数を変更しない
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記ステップ（ｄ）では、前記第２の動画像データに対する動き検出補償処理の際に算出された動きベクトルが示す値に基づいて、当該第２の動画像データに対応する評価関数を選択する
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記ステップ（ｄ）では、前記動きベクトルが示す値が予め定められた制限範囲内に収まる場合には、前記評価関数を変更し、当該動きベクトルが示す値が当該制限範囲に収まらない場合には、当該評価関数を変更しない
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項６】
請求項１において、
前記ステップ（ｄ）では、前記第２の動画像データに対する動き検出補償処理の際に算出された動きベクトルの本数に基づいて、当該第２の動画像データに対応する評価関数を選択する
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項７】
請求項６において、
前記ステップ（ｄ）では、前記動きベクトルの本数が予め定められた所定数よりも少ない場合には、前記評価関数を変更し、当該動きベクトルの本数が当該所定数よりも大きい場合には、当該評価関数を変更しない
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項８】
請求項１において、
前記ステップ（ｄ）では、前記動き検出補償部による前記第２の動画像データの算出と前記第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータとに基づいて、当該第２の動画像データに対応する評価関数を選択する
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項９】
請求項８において、
前記ステップ（ｄ）では、前記第１の量子化パラメータが予め定められた所定値よりも小さい場合には、前記評価関数を変更し、当該第１の量子化パラメータが当該所定値よりも大きい場合には、当該評価関数を変更しない
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項１０】
動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、
前記動画像データを直交変換する直交変換部と、
量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、
前記量子化部によって量子化された動画像データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法であって、
前記符号化部による第１の動画像データの符号化の際に発生する発生符号量を計数するステップ（ａ）と、
前記ステップ（ａ）において計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積差分符号量に加算するステップ（ｂ）と、
前記ステップ（ｂ）において算出された累積加算値に基づいて、前記第１の動画像データの後に符号化される第２の動画像データについての目標符号量を補正するステップ（ｃ）と、
前記第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータに基づいて、前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該第２の動画像データに対応する評価関数を選択するステップ（ｄ）と、
前記第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータ，前記ステップ（ｄ）において算出された評価関数，および前記ステップ（ａ）において計数された発生符号量に基づいて第１の値を算出するとともに、前記第２の動画像データに対応する第２の量子化パラメータ，前記ステップ（ｄ）において選択された評価関数，および前記ステップ（ｃ）において補正された目標符号量に基づいての第２の値を算出し、当該第１の値と当該第２の値との差が所定量以下になるように、当該第２の量子化パラメータを決定するステップ（ｅ）とを備える
ことを特徴とする符号量制御方法。
【請求項１１】
請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の符号量制御方法をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする符号量制御プログラム。
【請求項１２】
動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、
前記動画像データを直交変換する直交変換部と、
量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、
前記量子化部によって量子化された動画像データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する装置であって、
前記符号化部による動画像データの符号化が完了する毎に、前記符号化部による当該動画像データの符号化の際に発生した発生符号量を計数する符号量計数部と、
前記符号量計数部によって計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積加算する累積差分符号量算出部と、
前記累積差分符号量算出部によって算出された累積差分符号量に基づいて、次に符号化すべき動画像データについての目標符号量を補正する目標符号量補正部と、
前記動き検出補償部による前記動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、各々が前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該動画像データに対応する評価関数を選択する評価関数選択部と、
第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータ，当該第１の動画像データよりも後に符号化される第２の動画像データに対応する評価関数，当該第１の動画像データについての発生符号量によって定まる第１の値と当該第２の動画像データに対応する第２の量子化パラメータ，当該第２の動画像データに対応する評価関数，および当該第２の動画像データについての目標符号量によって定まる第２の値との差が所定量以下になるように、当該第２の量子化パラメータを決定する量子化パラメータ決定部とを備える
ことを特徴とする符号量制御装置。
【請求項１３】
動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、
前記動画像データを直交変換する直交変換部と、
量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、前記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、
前記量子化部によって量子化された動画像データと前記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する装置であって、
前記符号化部による動画像データの符号化が完了する毎に、前記符号化部による当該動画像データの符号化の際に発生した発生符号量を計数する符号量計数部と、
前記符号量計数部によって計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積加算する累積差分符号量算出部と、
前記累積差分符号量算出部によって算出された累積差分符号量に基づいて、次に符号化すべき動画像データについての目標符号量を補正する目標符号量補正部と、
前記量子化部による動画像データの量子化の際に用いられた量子化スケールを決定した量子化パラメータに基づいて、各々が前記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中から当該動画像データに対応する評価関数を選択する評価関数選択部と、
第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータ，当該第１の動画像データよりも後に符号化される第２の動画像データに対応する評価関数，当該第１の動画像データについての発生符号量によって定まる第１の値と当該第２の動画像データに対応する第２の量子化パラメータ，当該第２の動画像データに対応する評価関数，および当該第２の動画像データについての目標符号量によって定まる第２の値との差が所定量以下になるように、当該第２の量子化パラメータを決定する量子化パラメータ決定部とを備える
ことを特徴とする符号量制御装置。
【請求項１４】
被写体の映像を電気信号に変換する撮像素子と、
前記撮像素子によって得られた電気信号を撮像データに変換する信号変換回路と、
前記信号変換回路によって変換された撮像データを符号化する動画像符号化装置と、
請求項１２または請求項１３に記載の符号量制御装置とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、動画像データを符号化する動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法および装置に関し、さらに詳しくは、量子化パラメータを調整することにより発生符号量を制御する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、画像データを高い圧縮率で圧縮できる信号処理技術が発達しており、そのような信号処理技術は、デジタルカメラ，デジタルビデオカメラ，ネットワークカメラ等において使用されている。動画像データの圧縮方法としては、ＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)が一般的に知られている。このＭＰＥＧでは、ブロックマッチング法等の算出方法を用いて被写体の変位を示す動きベクトルを算出する動き検出処理や、参照画像データのうち動きベクトルが示す移動量だけずらした位置に存在するブロックデータを予測ブロックデータとして出力する動き補償処理が採用されている。この動き補償処理によって得られた予測ブロックデータとマクロブロック単位の動画像データとの差分データを算出し、その算出結果に対して直交変換処理および量子化処理を実行した後、量子化済みの動画像データと動き検出処理によって得られた動きベクトルとを符号化することにより、動画像データを効率良く圧縮符号化することができる。
【０００３】
動画像データを符号化する際、所望の符号化レートを保つことが望まれる。符号化レートを適正化する手法としては、２パス符号化と呼ばれる手法がある。２パス符号化では、まず、動画像データを符号化するとともに動画像データの特性を分析した後、その符号化された動画像データを復号化する。そして、動画像データについての分析結果に基づいて符号化パラメータを適正化して動画像データを再度符号化する。しかし、リアルタイムで動画像データを処理する場合、符号化に要することができる時間が限られているため、２パス符号化を行うことは困難である。例えば、ネットワークカメラでは、ネットワークを介して送受信する際に遅延時間差が生じるため、応答速度（画像データの入力から符号化データの出力までの速さ）の高速化が求められている。そこで、従来は、１パス符号化と呼ばれる手法を用いることが多い。
【０００４】
また、符号量制御方法として、量子化パラメータを調整することにより発生符号量を制御する方法が一般的に知られている。図１３のように、量子化パラメータが大きいほど発生符号量が少なくなる。この方法では、目標符号量よりも発生符号量（現フレームの符号化処理により発生した符号量）が大きい場合には、次フレームに対応する量子化パラメータを大きくして次のフレームの発生符号量を減少させ、逆の場合には、量子化パラメータを小さくして発生符号量を増加させる。これにより、目標符号量と発生符号量との差分を“０”に近づけることができる。
【０００５】
また、特開２００６−１０９４２０号公報（特許文献１）には、発生符号量と量子化パラメータとの積が一定値になるように、量子化パラメータを制御する方法が開示されている。詳しくは、目標符号量と次フレームに対応する量子化パラメータとの積が現フレームの発生符号量と現フレームに対応する量子化パラメータとの積に等しくなるように、次フレームに対応する量子化パラメータを決定する。さらに、特許文献１では、イントラ符号化フレームの符号化の直後にインター符号化フレームを符号化する場合に、量子化スケールの算出式が変更される。これにより、量子化パラメータのばらつきを抑制することが可能となる。
【特許文献１】特開２００６−１０９４２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、量子化パラメータが小さい程、発生符号量を抑制することが困難になる。例えば、図１３のように、量子化パラメータが小さくなる程、曲線の傾きが急になる（量子化パラメータの増加に対する発生符号量の増加量が大きくなる）。すなわち、量子化パラメータが小さい場合には、その量子化パラメータを少し変化させるだけでも発生符号量が大きく増減する。そのため、発生符号量と量子化パラメータとの積が一定値になるように、現フレームの発生符号量および量子化パラメータとに基づいて目標符号量に対応する次フレームの量子化パラメータを決定する場合、積算値（現フレームの発生符号量と現フレームの量子化パラメータとの積算値）と現フレームの量子化パラメータとの関係は、図１４のように、下に凸の曲線になる場合がある。この場合、２つの点が同一の積算値を示すので、意図しない量子化パラメータを誤って算出してしまう可能性がある。
【０００７】
特に、動き検出の精度（動きベクトルの算出精度）が低い程、入力マクロブロックデータと動き補償処理によって得られる予測ブロックデータとの相関が低くなるので、入力マクロブロックデータと予測マクロブロックデータとの差分に相当する差分データの示す画素値が大きくなる。そのため、発生符号量が多くなるので、積算値と量子化パラメータとの関係が下に凸の曲線になる可能性がさらに高くなる。
【０００８】
そこで、この発明は、動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法および装置において、量子化パラメータの誤算出を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明の１つの局面に従うと、符号量制御方法は、動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出するとともに、予測データを出力する動き検出補償部と、上記動画像データと上記予測データとの差分を直交変換する直交変換部と、量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、上記直交変換部によって変換された差分データを量子化する量子化部と、上記量子化部によって量子化された差分データと上記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する方法であって、上記符号化部による第１の動画像データの符号化の際に発生する発生符号量を計数するステップ（ａ）と、上記ステップ（ａ）において計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積差分符号量に加算するステップ（ｂ）と、上記ステップ（ｂ）において算出された累積加算値に基づいて、上記第１の動画像データの後に符号化される第２の動画像データについての目標符号量を補正するステップ（ｃ）と、上記動き検出補償部による上記第２の動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、上記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中からその第２の動画像データに対応する評価関数を選択するステップ（ｄ）と、上記第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータ，上記ステップ（ｄ）において算出された評価関数，および上記ステップ（ａ）において計数された発生符号量に基づいて第１の値を算出するとともに、上記第２の動画像データに対応する第２の量子化パラメータ，上記ステップ（ｄ）において選択された評価関数，および上記ステップ（ｃ）において補正された目標符号量に基づいての第２の値を算出し、その第１の値とその第２の値との差が所定量以下になるように、その第２の量子化パラメータを決定するステップ（ｅ）とを備える。
【００１０】
上記符号量制御方法では、動きベクトルの算出に基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、動きベクトルの算出精度に基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
【００１１】
なお、上記ステップ（ｄ）において、上記第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータに基づいて、上記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中からその第２の動画像データに対応する評価関数を選択しても良い。
【００１２】
上記符号量制御方法では、以前に使用された量子化パラメータに基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。
【００１３】
この発明のもう１つの局面に従うと、符号量制御装置は、動画像フレームの全部または一部である動画像データに対して動き検出補償処理を実行し動きベクトルを算出する動き検出補償部と、上記動画像データを直交変換する直交変換部と、量子化パラメータによって決定される量子化スケールを用いて、上記直交変換部によって変換された動画像データを量子化する量子化部と、上記量子化部によって量子化された動画像データと上記動き検出補償部によって算出された動きベクトルとを符号化する符号化部とを備える動画像符号化装置の発生符号量を制御する装置であって、上記符号化部による動画像データの符号化が完了する毎に、上記符号化部によるその動画像データの符号化の際に発生した発生符号量を計数する符号量計数部と、上記符号量計数部によって計数された発生符号量と予め定められた設定符号量との差分を累積加算する累積差分符号量算出部と、上記累積差分符号量算出部によって算出された累積差分符号量に基づいて、次に符号化すべき動画像データについての目標符号量を補正する目標符号量補正部と、上記動き検出補償部による上記動画像データの動きベクトルの算出に基づいて、各々が上記量子化パラメータと評価値との関係を示す複数の評価関数の中からその動画像データに対応する評価関数を選択する評価関数選択部と、第１の動画像データに対応する第１の量子化パラメータ，その第１の動画像データよりも後に符号化される第２の動画像データに対応する評価関数，その第１の動画像データについての発生符号量によって定まる第１の値とその第２の動画像データに対応する第２の量子化パラメータ，その第２の動画像データに対応する評価関数，およびその第２の動画像データについての目標符号量によって定まる第２の値との差が所定量以下になるように、その第２の量子化パラメータを決定する量子化パラメータ決定部とを備える。
【００１４】
上記符号量制御装置では、動きベクトルの算出に基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、動きベクトルの算出精度に基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように、動きベクトルの算出や以前に使用された量子化パラメータに基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
【００１７】
（実施形態１）
図１は、この発明の実施形態１による動画像符号化装置の構成を示す。動画像符号化装置１１は、動き検出補償部１０１と、減算部１０２と、直交変換部１０３と、量子化部１０４と、逆量子化部１０５と、逆直交変換部１０６と、加算部１０７と、符号化部１０８と、符号量制御部１０９とを備える。また、動画像符号化装置１１は、外部制御回路１２および参照画像データを格納する参照メモリ１３に接続される。
【００１８】
動き検出補償部１０１は、入力された動画像データと参照メモリ１３に格納された参照画像データとを用いて動き検出処理を実行し、動きベクトルを算出する。詳しくは、動画像データは、マクロブロック単位で動画像符号化装置に供給され、動き検出補償部１０１は、参照メモリ１３に格納された参照画像データの中から入力ブロックデータとの相関度が最も高いブロックデータを検出し、入力ブロックデータの位置からその検出したブロックデータの位置への移動量を示す動きベクトルを算出する。また、動き検出補償部１０１は、その検出したブロックデータを予測ブロックデータとして減算部１０２および加算部１０７へ出力する（動き補償処理）。
【００１９】
減算部１０２は、入力ブロックデータと動き検出補償部１０１からの予測ブロックデータとの差分を算出し、算出結果を予測誤差ブロックデータとして出力する。
【００２０】
直交変換部１０３は、予測誤差ブロックデータを直交変換する。
【００２１】
量子化部１０４は、符号量制御部１０９から供給された量子化パラメータに基づいて量子化スケールを決定し、その決定した量子化スケールを用いて、直交変換部１０３によって直交変換されたブロックデータを量子化する。量子化スケールは、量子化パラメータを引数とする関数として表現することができ、量子化パラメータが決定すれば量子化スケールが一意に決定される。例えば、量子化スケールの値は、量子化パラメータの増加に対して線形的に増加する。
【００２２】
逆量子化部１０５は、量子化部１０４によって量子化されたブロックデータを逆量子化する。
【００２３】
逆直交変換部１０６は、逆量子化部１０５によって逆量子化されたブロックデータを逆直交変換する。
【００２４】
加算部１０７は、逆直交変換部１０６によって逆直交変換されたブロックデータに動き検出補償部１０１からの予測誤差ブロックデータを加算し、演算結果を復元ブロックデータとして参照メモリ１３へ出力する。参照メモリ１３は、加算部１０７からの復元ブロックデータを格納し、複数の復元ブロックデータを用いて参照画像データを生成する。
【００２５】
符号化部１０８は、量子化部１０４によって量子化されたブロックデータ，動き検出補償部１０１からの動きベクトルを符号列に変換する。また、符号化部１０８は、所定の処理単位の符号化を完了すると、符号化終了信号Ｓ０を符号量制御部１０９へ出力する。
【００２６】
符号量制御部１０９は、符号化部１０８からの符号化終了信号Ｓ０に基づいて、符号化部１０８による所定の処理単位の符号化の際に発生した発生符号量を計数する。また、符号量制御部１０９は、計数した発生符号量や外部制御回路１２からの制御情報等に基づいて、量子化スケールを決定するための量子化パラメータを調整する。これにより、発生符号量が制御される。
【００２７】
ここで、処理単位とは、動画像フレームをｎ個の領域に均等に分割した単位を意味する。例えば、処理単位が“フレーム単位”である場合には、分割数ｎは、最小値（すなわち“１”）であり、処理単位が“マクロブロック単位”である場合には、分割数ｎは、最大値（すなわち、１フレームに含まれるマクロブロック数）になる。以降の説明では、“フレーム単位”を例に挙げるが、この限りではない。
【００２８】
図２は、図１に示した符号量制御部１０９の内部構成を示す。符号量制御部１０９は、符号量設定部２０１と、符号量計数部２０２と、累積差分符号量算出部２０３と、目標符号量補正部２０４と、評価関数選択部２０５と、量子化パラメータ決定部２０６とを含む。
【００２９】
符号量設定部２０１は、外部制御回路１２からの制御情報（例えば、ビットレートに関する情報）に基づいて、設定符号量および目標符号量を設定する。符号量計数部２０２は、符号化部１０８による所定の処理単位の符号化が完了する毎に（符号化終了信号Ｓ０が出力される毎に）、発生符号量を計数する。累積差分符号量算出部２０３は、符号量計数部２０２によって計数された発生符号量と符号量設定部２０１によって設定された設定符号量との差分を累積加算する。目標符号量補正部２０４は、累積差分符号量算出部２０３によって算出された累積差分符号量に基づいて、符号量設定部２０１によって設定された目標符号量を補正する。評価関数選択部２０５は、動き検出補償部１０１による動きベクトルの算出に関する情報（動き検出関連情報）に基づいて、複数の評価関数の中からいずれか１つを選択する。複数の評価関数の各々は、量子化パラメータを引数とする関数であり、量子化パラメータと評価値との関係を示す。また、量子化パラメータの増加に対する評価値の増加量は、評価関数毎に異なる。例えば、図４のように、評価関数ＥＶＡＬ１は、量子化パラメータの増加に対して評価値が線形的に増加する直線を示し（すなわち、量子化スケールと同様であり）、別の評価関数ＥＶＡＬ２は、量子化パラメータの増加に対して評価値が指数的に増加する曲線を示す。量子化パラメータ決定部２０６は、符号化終了信号Ｓ０が有効になるか、または、次フレームの符号化処理開始コマンドが外部制御回路１２与えられたときに、量子化パラメータの決定処理を実行する。
【００３０】
次に、図３を参照しつつ、図２に示した符号量制御部１０９による動作について説明する。ここでは、第ｎフレームの量子化パラメータを決定する例について説明する。
【００３１】
〔ステップＳＴ１０１〕
まず、符号量計数部２０２は、第（ｎ−１）フレームの符号化が開始されると、発生符号量の計数を開始し、第（ｎ−１）フレームの符号化が完了すると、計数した発生符号量を累積差分符号量算出部２０３および量子化パラメータ決定部２０６へ出力する。これにより、第（ｎ−１）フレームについての発生符号量Ｃ（ｎ−１）が取得される。
【００３２】
〔ステップＳＴ１０２〕
次に、累積差分符号量算出部２０３は、符号量計数部２０２からの発生符号量Ｃ（ｎ−１）と符号量設定部２０１によって設定された設定符号量（ここでは、１フレーム当たりの平均符号量Ｃａｖｅ）との差分を算出し、算出した差分を累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ−１）に加算する。これにより、第ｎフレームに対応する累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ）が算出される。なお、累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ−１）の初期値（ｎ＝１であるとき）は、“０”である。また、符号化される動画像フレームの種類に応じて累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ−１）を初期化するようにしても良い。例えば、第ｎフレームが“Ｉピクチャ”であれば、累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ−１）を“０”にする。
【００３３】
〔ステップＳＴ１０３〕
次に、目標符号量補正部２０４は、累積差分符号量算出部２０３によって算出された累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ）に基づいて、第ｎフレームに対応する目標符号量ＴＧＴ（ｎ）を補正する。例えば、目標符号量補正部２０４は、累積差分符号量ＳＣＤが正の値を示す場合には、目標符号量ＴＧＴ（ｎ）が平均符号量Ｃａｖｅよりも少なくなるように目標符号量ＴＧＴ（ｎ）を補正し、逆に、累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ）が負の値を示す場合には、目標符号量ＴＧＴ（ｎ）が平均符号量Ｃａｖｅよりも多くなるように目標符号量を補正する。そして、目標符号量補正部２０４は、補正後の目標符号量ＴＧＴ（ｎ）を量子化パラメータ決定部２０６に出力する。なお、符号量設定部２０１によって設定された目標符号量（例えば、平均符号量Ｃａｖｅ）から累積差分符号量ＳＣＤ（ｎ）を減算することによって、目標符号量ＴＧＴ（ｎ）を求めても良い。さらに、目標符号量ＴＧＴ（ｎ）の補正量に対して上限値および下限値を設定し、目標符号量ＴＧＴ（ｎ）の補正量が所定範囲内に収まるように制御しても良い。
【００３４】
〔ステップＳＴ１０４〕
一方、動き検出補償部１０１は、第ｎフレームに対して動き検出補償処理を実行し、第ｎフレームについての動きベクトルを算出する。評価関数選択部２０５は、動き検出補償部１０１による第ｎフレームの動きベクトルを算出に関する情報（動き検出関連情報）に基づいて、複数の評価関数の中から第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎ（ＱＰ）を選択する。例えば、評価関数選択部２０５は、動きベクトルの算出精度が低い程、量子化パラメータの増加に対する評価値の増加量が大きい評価関数を選択する。
【００３５】
〔ステップＳＴ１０５〕
次に、量子化パラメータ決定部２０６は、評価関数選択部２０５によって選択された評価関数ＥＶＡＬｎ（ＱＰ）および第（ｎ−１）フレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）に基づいて、第（ｎ−１）フレームの評価値Ｅ（ｎ−１）を算出する。評価値Ｅ（ｎ−１）は、
Ｅ（ｎ−１）＝ＥＶＡＬｎ（ＱＰ（ｎ−１））
と表現することができる。次に、量子化パラメータ決定部２０６は、算出した評価値Ｅ（ｎ−１）と符号量計数部２０２によって計数された発生符号量Ｃ（ｎ−１）との積算値Ｗ（ｎ−１）を算出する。
【００３６】
〔ステップＳＴ１０６〕
次に、量子化パラメータ決定部２０６は、第ｎフレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ）の初期値を最大値ＱＰｍａｘに設定し、その量子化パラメータＱＰ（ｎ）と評価関数選択部２０５によって選択された評価関数ＥＶＡＬｎ（ＱＰ）とに基づいて、第ｎフレームの評価値Ｅ（ｎ）を算出する。評価値Ｅ（ｎ）は、
Ｅ（ｎ）＝ＥＶＡＬｎ（ＱＰ（ｎ））＝ＥＶＡＬｎ（ＱＰｍａｘ）
と表現することができる。
【００３７】
〔ステップＳＴ１０７〕
次に、量子化パラメータ決定部２０６は、評価値Ｅ（ｎ）と目標符号量補正部２０４からの目標符号量ＴＧＴ（ｎ）との積算値Ｗ（ｎ）を算出する。
【００３８】
〔ステップＳＴ１０８〕
次に、量子化パラメータ決定部２０６は、積算値Ｗ（ｎ−１）と積算値Ｗ（ｎ）とを比較する。第ｎフレームに対応する積算値Ｗｎが第（ｎ−１）フレームに対応する積算値Ｗ（ｎ−１）よりも大きい場合には、ステップＳＴ１０９へ進み、そうでない場合には、ステップＳＴ１１０へ進む。
【００３９】
〔ステップＳＴ１０９〕
次に、量子化パラメータ決定部２０６は、第ｎフレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ）から“１”を減算し、評価関数ＥＶＡＬｎ（ＱＰ）と減算後の量子化パラメータＱＰ（ｎ）とに基づいて評価値Ｅ（ｎ）を再び算出する。次に、ステップＳＴ１０７へ進む。
【００４０】
〔ステップＳＴ１１０〕
一方、ステップＳＴ１０８において、積算値Ｗｎが積算値Ｗ（ｎ−１）よりも小さいかまたは等しい場合には、量子化パラメータ決定部２０６は、量子化パラメータＱＰ（ｎ）に“１”を加算し、加算後の量子化パラメータＱＰ（ｎ）を量子化部１０４へ出力する。
【００４１】
例えば、動きベクトルの算出精度が低い場合、図４のように、現在選択中の評価関数ＥＶＡＬ１から符号量の影響が小さく量子化スケールの影響が大きくなる特性を有する評価関数（ここでは、指数の大きい評価関数ＥＶＡＬ２）へ変更することによって、図５のように、量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）と発生符号量Ｃ（ｎ−１）との積算値は、下に凸の曲線にならない。このように、積算値（符号量と評価値との積算値）と量子化パラメータとの関係が下に凸の曲線とはならずに右上がりの曲線となる特性を有する評価関数を用意しておくことで、積算値と量子化パラメータとの関係が下に凸の曲線になることを防止することができる。なお、これらの評価関数は、動きベクトルの算出精度に対応付けて設定することが可能である。例えば、動きベクトルの算出精度が低い程、指数の高い評価関数が選択されるように設定しても良い。
【００４２】
以上のように、動きベクトルの算出に基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、動きベクトルの算出精度に基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
【００４３】
なお、図６のように、量子化パラメータ決定部２０６が、量子化パラメータＱＰ（ｎ）の初期値を最小値ＱＰｍｉｎに設定しても良い（ステップＳＴ１０６ａ）。この場合、量子化パラメータ決定部２０６は、積算値Ｗｎが積算値Ｗ（ｎ−１）とを比較し（ステップＳＴ１０８ａ）、積算値Ｗ（ｎ）が積算値Ｗ（ｎ−１）よりも小さい場合には、量子化パラメータＱＰ（ｎ）に“１”を加算する（ステップＳＴ１０９ａ）。一方、量子化パラメータ決定部２０６は、積算値Ｗｎが積算値Ｗ（ｎ−１）よりも大きいかまたは等しい場合には、量子化パラメータＱＰ（ｎ）を量子化部１０４へ出力する（ステップＳＴ１１０ａ）。
【００４４】
〔動き検出補償部による処理〕
ここで、評価関数選択部２０５による評価関数の選択処理について説明する前に、動き検出補償部１０１による処理について詳しく説明する。
【００４５】
まず、動き検出補償部１０１には、外部制御回路１２から制御情報（動き探索範囲，動き探索回数等）が与えられる。
【００４６】
次に、動き検出補償部１０１は、動画像フレームをマクロブロック単位で入力し、参照画像データのうち設定された動き探索範囲内において入力マクロブロックと同一サイズのブロック領域を候補ブロックデータとして選択し、選択した候補ブロックデータに含まれる各画素値と入力マクロブロックデータの平均画素値との差分絶対値和値（ＳＡＤ値）を算出する。次に、動き検出補償部１０１は、動き探索範囲内でブロック領域の位置を移動させ、次の候補ブロックデータを選択し、その候補ブロックデータについてＳＡＤ値を算出する。このように、動き検出補償部１０１は、設定された動き探索回数だけブロック領域の位置を移動させ（すなわち、動き探索回数と同数の候補ブロックデータを選択し）、各候補ブロックデータについてＳＡＤ値を算出する。
【００４７】
次に、動き検出補償部１０１は、算出した各候補ブロックデータのＳＡＤ値に基づいて、入力マクロブロックデータの動きベクトルを算出する。例えば、動き検出補償部１０１は、複数のＳＡＤ値のうち最小のＳＡＤ値を示す動きベクトルを出力する。
【００４８】
次に、動き検出補償部１０１は、次のマクロブロックデータを入力し、上述の処理を実行する。このようにして、マクロブロック毎に動きベクトルが算出される。
【００４９】
〔評価関数の選択処理１〕
次に、図７を参照しつつ、評価関数選択部２０５による評価関数の選択処理１について説明する。
【００５０】
まず、外部制御回路１２は、評価関数選択部２０５に対してＳＡＤ値の下限値ＳＡＤｍｉｎ（ｎ）を設定する（ステップＳＴ２０１）。ここで、下限値ＳＡＤｍｉｎ（ｎ）は、固定値に限らず、動画像フレーム毎に変化する可変値であっても良い。
【００５１】
次に、評価関数選択部２０５は、第ｎフレームに対応するＳＡＤ値の累積値ΣＳＡＤ（ｎ）を“０”に設定するとともに、処理対象マクロブロック番号ｋを“１”に設定する（ステップＳＴ２０２）。
【００５２】
次に、評価関数選択部２０５は、動き検出補償部１０１によって第ｎフレームのうち第ｋ番目のマクロブロックについて算出されたＳＡＤ値を取得し（ステップＳＴ２０３）、取得したＳＡＤ値を累積値ΣＳＡＤ（ｎ）に加算する（ステップＳＴ２０４）。
【００５３】
次に、評価関数選択部２０５は、処理対象マクロブロック番号ｋがマクロブロック数Ｍ（ここでは、１フレーム当たりに含まれるマクロブロック数）に到達したか否かを判断する（ステップＳＴ２０５）。処理対象マクロブロック番号ｋがマクロブロック数Ｍに到達していない場合には、評価関数選択部２０５は、処理対象マクロブロック番号ｋに“１”を加算し（ステップＳＴ２０６）、ステップＳＴ２０３の処理を実行する。一方、処理対象マクロブロック番号ｋがマクロブロック数Ｍに到達している場合には、評価関数選択部２０５は、ＳＡＤ値の累積値ΣＳＡＤ（ｎ）を“Ｍ”で除算し、第ｎフレームに対応するＳＡＤ値の平均値ＳＡＤａｖｅ（ｎ）を算出する（ステップＳＴ２０７）。
【００５４】
次に、評価関数選択部２０５は、ＳＡＤ値の平均値ＳＡＤａｖｅ（ｎ）とＳＡＤ値の下限値ＳＡＤｍｉｎ（ｎ）とを比較する（ステップＳＴ２０８）。ＳＡＤ値の平均値ＳＡＤａｖｅ（ｎ）がＳＡＤ値の下限値ＳＡＤｍｉｎ（ｎ）よりも大きい場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（評価関数ＥＶＡＬｎ−１）よりも指数の高い評価関数を、第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する（ステップＳＴ２０９）。一方、ＳＡＤ値の平均値ＳＡＤａｖｅ（ｎ）がＳＡＤ値の下限値ＳＡＤｍｉｎ（ｎ）よりも小さいかまたは等しい場合には、現在選択している評価関数（第（ｎ−１）フレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎ−１）を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する（ステップＳＴ２１０）。
【００５５】
なお、マクロブロック数Ｍは、１フレーム当たりに含まれるマクロブロック数に相当するものとして説明したが、１スライス当たりに含まれるマクロブロック数であっても良い。さらに、“Ｍ＝１”であっても良い。（すなわち、上述の処理をマクロブロック単位で実行しても良い。）
〔評価関数の選択処理２〕
次に、図８を参照しつつ、評価関数選択部２０５による評価関数の選択処理２について説明する。
【００５６】
まず、外部制御回路１２は、動き検出補償部１０１に対して動き探索回数の上限値ＳＮｍａｘを設定するとともに、評価関数選択部２０５に対して制限範囲Ａｍｉｎを設定する（ステップＳＴ３０１）。ここで、制限範囲Ａｍｉｎは、動き検出補償において、ブロックマッチングを行い動きベクトルを算出する際に探索を行う最小の領域を示す。
【００５７】
次に、動き検出補償部１０１は、動き探索回数ＳＮを“１”に設定し（ステップＳＴ３０２）する。次に、動き検出補償部１０１は、第ｎフレームのマクロブロックを入力するとともに、参照画像データの中からその入力マクロブロックとの比較に用いる候補ブロックを選択し、選択した候補ブロックについてＳＡＤ値を算出する（ステップＳＴ３０３）。
【００５８】
次に、動き検出補償部１０１は、動き探索回数ＳＮが動き探索回数の上限値ＳＮｍａｘに到達したか否かを判断する（ステップＳＴ３０４）。動き探索回数ＳＮが動き探索回数の上限値ＳＮｍａｘに到達していない場合には、動き探索回数ＳＮに“１”を加算し（ステップＳＴ３０５）、次の候補ブロックについてＳＡＤ値を算出する。一方、動き探索回数ＳＮが動き探索回数の上限値ＳＮｍａｘに到達している場合には、動き検出補償部１０１は、各候補ブロックのＳＡＤ値に基づいて、動きベクトルを算出する（ステップＳＴ３０６）。
【００５９】
次に、評価関数選択部２０５は、動き検出補償部１０１によって算出された動きベクトルを取得し、動きベクトルに示された値が制限範囲Ａｍｉｎ内に収まっているか否かを判断する（ステップＳＴ３０７）。動きベクトルに示された値が制限範囲Ａｍｉｎ内に収まっていない場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（評価関数ＥＶＡＬｎ−１）よりも指数の高い評価関数を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する（ステップＳＴ３０８）。一方、動きベクトルに示された値が制限範囲Ａｍｉｎ内に収まっている場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（第（ｎ−１）フレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎ−１）を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する（ステップＳＴ３０９）。
【００６０】
なお、マクロブロック毎に処理する例について説明したが、１フレーム毎に処理しても構わない。例えば、ステップＳＴ３０７において、１フレーム分の動きベクトルが算出された後に、それらの動きベクトルから平均値を算出し、その後、ステップＳＴ３０７に進んで、その平均値が制限範囲Ａｍｉｎ内に収まるのかを判断するようにしても良い。
【００６１】
〔評価関数の選択処理３〕
次に、図９を参照しつつ、評価関数選択部２０５による評価関数の選択処理３について説明する。
【００６２】
まず、外部制御回路１２は、動き検出補償部１０１に対して分割数ＤＩＶを設定し、評価関数選択部２０５に対して分割数ＤＩＶおよび分割数の下限値ＤＩＶｍｉｎする（ステップＳＴ４０１）。動き検出補償部１０１は、第ｎフレームのマクロブロックデータを入力した後、分割数ＤＩＶに基づいて入力マクロブロックを分割し、分割によって得られたサブブロック毎に動きベクトルを算出する。例えば、分割数ＤＩＶが２ｎ個である場合には、入力マクロブロックに対して２ｎ個の動きベクトルが算出される。すなわち、分割数は、動きベクトルの本数に相当し、分割数ＤＩＶが多い程、動き補償の精度が向上する。
【００６３】
また、評価関数選択部２０５は、分割数ＤＩＶと分割数の下限値ＤＩＶｍｉｎとを比較する（ステップＳＴ４０２）。分割数ＤＩＶが下限値ＤＩＶｍｉｎよりも少ない場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（評価関数ＥＶＡＬｎ−１）よりも指数の高い評価関数を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する（ステップＳＴ４０３）。一方、分割数ＤＩＶが下限値ＤＩＶｍｉｎよりも多い場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（第（ｎ−１）フレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎ−１）を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する（ステップＳＴ４０４）。
【００６４】
（実施形態２）
この発明の実施形態２による動画像符号化装置は、図１，図２と同様の構成であるが、評価関数選択部２０５による処理が異なる。図１０のように、評価関数選択部２０５は、動き検出補償部１０１による動きベクトルの算出ではなく、量子化パラメータ決定部２０６によって決定された第（ｎ−１）フレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）に基づいて、第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎを選択する（ステップＳＴ２０４）。その他の処理は、図３と同様である。
【００６５】
例えば、外部制御回路１２は、評価関数選択部２０５に対して量子化パラメータの閾値ＱＰｔｈを設定し、評価関数選択部２０５は、第（ｎ−１）フレームに対応する量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）と量子化パラメータの閾値ＱＰｔｈとを比較する。量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）が量子化パラメータの閾値ＱＰｔｈよりも小さい場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（評価関数ＥＶＡＬｎ−１）よりも指数の高い評価関数を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する。一方、量子化パラメータＱＰ（ｎ−１）が量子化パラメータの閾値ＱＰｔｈよりも大きい場合には、評価関数選択部２０５は、現在選択している評価関数（第（ｎ−１）フレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎ−１）を第ｎフレームに対応する評価関数ＥＶＡＬｎとして選択する。
【００６６】
以上のように、以前に使用された量子化パラメータに基づいて選択された評価関数を用いて量子化パラメータを評価することにより、発生符号量の影響を小さくすることができ、量子化パラメータの誤算出を抑制することができる。このように、以前に使用された量子化パラメータに基づいて、量子化パラメータを適切に算出することができる。
【００６７】
なお、量子化パラメータの大小に基づく評価関数の選択と、上述のような動きベクトルの算出に基づく評価関数の選択とを組み合わせて実行しても良い。
【００６８】
（カメラシステム）
図１１のように、以上の各実施形態における動画像符号化装置１１は、カメラシステムに適用可能である。図１１において、カメラシステム３０は、図１に示した動画像符号化装置１１の他に、ＣＰＵ３１と、固体撮像素子３２と、フロントエンド回路３３と、前処理回路３４と、信号処理回路３５と、ＤＲＡＭ３６と、記録処理回路３７とを備える。
【００６９】
固体撮像素子３２は、ＣＣＤもしくはＭＯＳセンサであり、入力された光情報を画素毎に電荷蓄積を実行し、撮像データを生成する。フロントエンド回路３３は、入力された同期信号を元に撮像素子の制御信号を生成する。また、フロントエンド回路３３は、固体撮像素子３２によって生成された撮像データに対して相関２重サンプリング，ゲイン調整，ＡＤ変換等を実行してデジタル撮像データを生成する。前処理回路３４は、フロントエンド回路３３のデジタル撮像データに対して、遮光画素情報等に基づく黒レベル算出補正や傷補正等の処理を実行する。信号処理回路３５は、前処理回路３４によって処理されたデジタル撮像データに対してＹＣ分離処理を実行し、ＹＣデータ（輝度（Ｙ）データ，色差（Ｃ）データ）を生成する。ＤＲＡＭ３６は、信号処理回路３５によって生成されたＹＣデータを格納する。動画像符号化装置１１は、ＣＰＵ３１の制御に基づいて、ＤＲＡＭ３６に格納されたＹＣデータを符号化する。符号化されたＹＣデータは、ＤＲＡＭ３６に格納される。記録処理回路３７は、ＤＲＡＭ３６に格納された符号化ＹＣデータに対して記録のために必要な処理（ヘッダ生成等）やネットワーク送信に必要な処理を実行する。また、ＣＰＵ３１は、記録処理回路３７によって処理された符号化ＹＣデータにデータを書き込む。さらに、記録処理回路３７は、ＣＰＵ３１によってデータが書き込まれた符号化ＹＣデータを記憶媒体に転送する。
【００７０】
（ネットワークカメラ）
さらに、図１２のように、図１１に示したカメラシステム３０は、ネットワークカメラとして使用することも可能である。この場合、カメラシステム３０に含まれる記録処理回路３７は、ＣＰＵ３１によってデータが書き込まれた符号化ＹＣデータをネットワーク３８へ送信する。
【００７１】
操作部３９は、ネットワーク３８を経由して、カメラの向き，映像の画質，ビットレート等を設定するために必要な情報をカメラシステム３０，３０，・・・へ送信する。カメラシステム３０，３０，・・・の各々において、ＣＰＵ３１は、操作部３９からの情報に基づいて、動画像符号化装置１１に含まれる動き検出補償部１０１や符号量制御部１０９を制御する。
【００７２】
（その他の実施形態）
以上の各実施形態において、符号量制御部１０９は、動画像符号化装置１１に含まれていても良いし、動画像符号化装置１１の外部に設けられていても良い。
【００７３】
また、動画像符号化装置１１に含まれる機能ブロックの各々は、通常、ＭＰＵやメモリ等によって実現可能である。また、機能ブロックの各々による処理は、通常、ソフトウェア（プログラム）によって実現することができ、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。そして、このようなソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良いし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して配布しても良い。なお、各機能ブロックデータをハードウェア（専用回路）によって実現することも、当然、可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
この発明による符号量制御方法および装置は、動画像符号化装置を備えるデジタルカメラやネットワークカメラ等に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】この発明の実施形態１による動画像符号化装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した符号量制御部の構成を示すブロック図。
【図３】図２に示した符号量制御部の動作について説明するためのフローチャート。
【図４】評価関数について説明するためのグラフ。
【図５】目標符号量×評価値と量子化スケールとの関係を説明するためのグラフ。
【図６】図１の示した符号量制御部の動作の変形例について説明するためのフローチャート。
【図７】評価関数の選択処理１について説明するためのフローチャート。
【図８】評価関数の選択処理２について説明するためのフローチャート。
【図９】評価関数の選択処理３について説明するためのフローチャート。
【図１０】この発明の実施形態２における符号量制御部による動作について説明するためのフローチャート。
【図１１】図１に示した動画像符号化装置を備えるカメラシステムの構成を示すブロック図。
【図１２】図１１に示したカメラシステムをネットワークカメラとして使用する場合について説明するための図。
【図１３】量子化パラメータと発生符号量との関係を示すグラフ。
【図１４】量子化パラメータ×発生符号量と量子化パラメータとの関係を示すグラフ。
【符号の説明】
【００７６】
１１    動画像符号化装置
１０１    動き検出補償部
１０２    減算部
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    加算部
１０８    符号化部
１０９    符号量制御部
１２    外部制御回路
１３    参照メモリ
２０１    符号量設定部
２０２    符号量計数部
２０３    累積差分符号量算出部
２０４    目標符号量補正部
２０５    評価関数選択部
２０６    量子化パラメータ決定部
３０    カメラシステム
３１    ＣＰＵ
３２    固体撮像素子
３３    フロントエンド回路
３４    前処理回路
３５    信号処理回路
３６    ＤＲＡＭ
３７    記録処理回路
３８    ネットワーク
３９    操作部
【図１】
2009152895.tif 000003
【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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