"量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化装置であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを符号化する符号化部とを含むことを特徴とする画像符号化装置。前記複数の予測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符号化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に記載の画像符号化装置。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化装置であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる符号化テーブルを用いて符号化する符号化部とを含むことを特徴とする画像符号化装置。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化装置であって、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符号化テーブルを設定し、前記符号化テーブルにもとづいて前記量子化パラメータを符号化する符号化部を含むことを特徴とする画像符号化装置。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化方法であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを符号化するステップとを含むことを特徴とする画像符号化方法。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化方法であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる符号化テーブルを用いて符号化するステップとを含むことを特徴とする画像符号化方法。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化方法であって、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符号化テーブルを設定し、前記符号化テーブルにもとづいて前記量子化パラメータを符号化するステップを含むことを特徴とする画像符号化方法。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを符号化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符号化プログラム。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる符号化テーブルを用いて符号化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符号化プログラム。量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化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符号化テーブルを設定し、前記符号化テーブルにもとづいて前記量子化パラメータを符号化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符号化プログラム。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。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符号化技術を提供することにある。上記課題を解決するために、本発明のある態様の画像符号化装置は、量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化装置であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい予測量子化パラメータを決定する決定部107と、決定された前記予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを符号化する符号化部108とを含む。本発明の別の態様もまた、画像符号化装置である。この装置は、量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化装置であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい予測量子化パラメータを決定する決定部107と、決定された前記予測量子化パラメータの予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる符号化テーブルを用いて符号化する符号化部108とを含む。本発明のさらに別の態様もまた、画像符号化装置である。この装置は、量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化装置であって、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符号化テーブルを設定し、前記符号化テーブルにもとづいて前記量子化パラメータを符号化する符号化部108を含む。本発明のさらに別の態様は、画像符号化方法である。この方法は、量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化方法であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを符号化するステップとを含む。本発明のさらに別の態様もまた、画像符号化方法である。この方法は、量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化方法であって、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と各予測量子化パラメータとの差分を算出し、前記差分の符号量に相関のある値が最も小さい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の予測タイプを示す情報と、前記量子化パラメータと決定された前記予測量子化パラメータとの差分である差分量子化パラメータとを予測量子化パラメータの予測タイプによって異なる符号化テーブルを用いて符号化するステップとを含む。本発明のさらに別の態様もまた、画像符号化方法である。この方法は、量子化パラメータを用いて画像信号を符号化する画像符号化方法であって、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符号化テーブルを設定し、前記符号化テーブルにもとづいて前記量子化パラメータを符号化するステップを含む。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。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。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。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。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。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。量子化は以下の式で表現される。D=C/QstepQp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。QstepQp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。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。逆量子化は以下の式で表現される。E=DQstepQpここで、Eは逆量子化後の値である。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。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。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。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-pQpadQpb=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。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。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。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。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RCRateControlと適応量子化方式AQAdaptiveQuantizationのアルゴリズムによって決定される。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。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。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、Dj=D0Bj-1-Tj-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。D0は目標符号量差分の初期値である。量子化パラメータQは以下のように決定される。Qj=DjA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。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。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|Xi1,j-Xi,j||Xi,j1-Xi,j|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=2Act_jAveAct/Act_j2AveAct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。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。Qaqj=QjNact_jここで、Qjは基本となる量子化パラメータであり、QaqjはAQ用の量子化パラメータである。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。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。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。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、LCULargestCodingUnit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。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:CodingBlock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。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。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。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。次に、CUCodingUnit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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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=pQpdQp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。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。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。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。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。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。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。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TruncatedUnary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。TruncatedUnary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。TruncatedUnary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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。"