"入力された画像を、ブロック単位に符号化する符号化手段と、前記ブロックの評価値を複数算出する算出手段と、前記算出手段により算出された複数の評価値に対して、複数の閾値と比較することにより判別情報を生成する判別手段と、前記判別手段によって判別された判別情報に基づいて量子化パラメータを制御する制御手段とを有することを特徴とする画像符号化装置。前記判別情報は、N次元空間上の位置情報であることを特徴とする請求項1に記載の画像符号化装置。前記制御手段は、前記判別情報に基づいて、隣接するブロックの評価値を参照して量子化パラメータを制御することを特徴とする請求項1に記載の画像符号化装置。前記複数の評価値は、アクティビティ、複雑度、平均値、分散、動きベクトル、予測誤差のいずれかであることを特徴とする請求項1に記載の画像符号化装置。前記画像符号化装置は更に、画面間符号化を行う際は動きベクトルもしくは予測誤差のうち少なくとも一つを記憶し、画面内符号化を行う際は平均値、アクティビティ、複雑度、分散のうち少なくとも一つを記憶する記憶手段を有することを特徴とする請求項1に記載の画像符号化装置。画像符号化装置における画像符号化方法であって、入力された画像を、ブロック単位に符号化する符号化工程と、前記ブロックの評価値を複数算出する算出工程と、前記算出工程により算出された複数の評価値に対して、複数の閾値と比較することにより判別情報を生成する判別工程と、前記判別工程によって判別された判別情報に基づいて量子化パラメータを制御する制御工程とを有することを特徴とする画像符号化方法。コンピュータが読み出して実行することにより、前記コンピュータを、請求項1に記載の画像符号化装置として機能させることを特徴とするプログラム。しかしながら、特許文献1に示した制御方法では量子化値を決定するための関数の計算の複雑度が大きいので、コストが増大する。また、特許文献1に示した制御方法では、複数の評価値を乗算により線型的に一次元の値に変換した評価指標と量子化値の関係とが、予め数式化されていることが前提となっている。よって、様々な評価指標から符号化対象ブロックの特性を非線形的に判別し、判別結果に応じた細かい符号量割り当てを適応的に行うことが困難であるという問題があった。上記課題を解決するため、本発明の画像符号化装置は、入力された画像をブロック単位に符号化する符号化手段と、前記ブロックの評価値を複数算出する算出手段と、前記算出手段により算出された複数の評価値に対して、複数の閾値と比較することにより判別情報を生成する判別手段と、前記判別手段によって判別された判別情報に基づいて量子化パラメータを制御する制御手段とを有することを特徴とする。複数の評価値に基づいて視覚特性に応じた緻密な量子化値の制御が可能になるため、主観的な画質が向上する。以下、添付の図面を参照して、本願発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。<実施形態1>以下、本発明の第一の実施形態を、図面を用いて説明する。図1は本実施形態の画像符号化装置を示すブロック図である。図1において、101は、入力画像の評価値を算出する評価値算出部である。評価値算出部101にはブロック単位に画像が入力され、前記ブロック毎の評価値が複数算出される。102は、複数の前記評価値を基に判別情報を生成するブロック判別部である。103は、前記判別情報に基づいて、ブロックの量子化パラメータを決定する制御部である。104は、入力された画像を符号化する符号化部である。符号化部104には、ブロック単位に画像が入力され、前記制御部から生成された量子化パラメータに基づいてブロックが符号化され、符号化ストリームが生成される。本実施形態の画像符号化装置の動作を、図2のフローチャートを用いて詳細に説明する。本実施形態では動画像データはフレーム単位に入力され、ブロックに分割されてラスタ順に処理される。しかし本願発明はこれに限定されるものではなく、例えばフレームを分割したスライス単位に画像を入力しても構わない。また、本実施形態におけるブロックのサイズは16×16画素とするが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば8×8画素や32×32画素でもよく、32×16画素のように非対称でもよい。ステップS201において、評価値算出部101は、入力されたブロックの評価値を複数算出する。評価値は、処理対象のブロックを符号化した時の画質指標に関するものとする。例えば画質指標とは、ブロックを符号化する際に生じる量子化誤差が、人間の視覚に影響を与える度合いであり、評価値はこの度合いを判定するために算出される。本実施形態では、ブロックに属する各画素の輝度の平均値及び輝度の複雑度を前記評価値として算出する。ここで、輝度の複雑度として、ブロックに属する各画素の輝度値と該ブロックの輝度の平均値との差分の大きさ絶対値の合計値を用いる。しかし、本発明の画像符号化装置はこれに限定されるものではなく、人間の視覚に与える度合いを判定できる指標であればよい。例えば輝度のアクティビティや分散を評価値として算出してもよいし、色差のアクティビティ、平均値、複雑度、分散等を算出してもよい。また、算出される評価値の数は2種類に限定されるものではなく、輝度の平均値と複雑度に加えて、色差の平均値等他の評価値を算出する事も可能である。アクティビティとは、ブロックを更に分割した、サブブロック毎に画素値の分散値を取得し、得られた複数の分散値の中で最小の値を選択する事で決定される指標である。ステップS202において、ブロック判別部102は、前記評価値を基に当該ブロックに対して判別情報を生成する。判別情報の生成方法の詳細に関しては後述する。ステップS203において、制御部103は、前記判別情報に基づき、当該ブロックの属性に対応した量子化パラメータを生成する。量子化パラメータの生成方法の詳細は特に規定しないが、例えばテーブルルックアップ等の処理でブロックの判別結果に1対1に対応した量子化値を返す方法などがある。ステップS204において、符号化部104は、前記量子化パラメータに基づいてブロックを符号化し、符号化ストリームを生成する。ステップS205では、フレーム内の全てのブロックが符号化されたか否かが判定される。全てのブロックが符号化されたならばステップS205でYes、フレームの符号化処理を終了する。全てのブロックが符号化されていなければステップS205でNo、ステップS201の処理に進み後続のブロックを符号化する。次に本実施形態におけるブロックの判別情報の生成方法ステップS202を説明する。本実施形態では、評価値として2個、ブロックの輝度の平均値S1と輝度の複雑度S2を用いる。また、評価値S1,S2それぞれに対し閾値配列T1,T2を定義する。n個の評価値S1,S2,...,Sn毎にそれぞれ閾値配列Tnが保持される。図7に、輝度の平均値及び複雑度を評価値とした際のブロックの判別の一例を示す。横軸は複雑度S2、縦軸は輝度の平均値S1であり、計72個の領域に分割されている。T1、T2はそれぞれの領域を定義する閾値の組で構成される。図7の例ではT1={T1[1],T1[2],T1[3],T1[4],T1[5],T1[6],T1[7],T1[8],T1[9]}である。また、T2={T2[1],T2[2],T2[3],T2[4],T2[5],T2[6],T2[7],T2[8]}である。また、判別情報Mとして、当該ブロックが各評価値のどの領域に位置するかを、領域を定義する閾値の組であらわす。例えば図7において斜線で示した領域はM={T1[6],T2[5]}である。図3のフローチャートを用いて判別情報の生成方法ステップS202を詳細に説明する。まず、ステップS301では、変数iが1に、ステップS302では、変数jが1に初期化される。次に、ステップS303では、評価値Siが閾値Ti[j]で定義される領域内に属しているか否かが判定される。評価値Siが閾値Tn[i]に属しているならばステップS303でYesステップS306の処理に進み、そうでないならばステップS304の処理に進む。次に、ステップS304では変数jに1が加算される。次にステップS305では、評価値Siを全ての閾値閾値配列Tiに属するすべての閾値と比較したか否かが判定される。全ての閾値と比較したならばステップS305でYesステップS306の処理に進み、そうでないならばステップS303の処理に進む。ステップS306では、評価値Siにおける判別情報Mi判別情報Mのi番目の要素に、当該評価値について属していると判定された閾値が代入され、ステップS307に進む。ステップS307では、変数iに1が加算され、ステップS308に進む。ステップS308では、変数iがnより大きい、すなわちn個の評価値全てにおいて閾値との比較がなされたかどうかを判定する。全ての比較が終わっていればステップS308でYesステップS309に、終わっていなければステップS308でNoステップS302に進む。ステップS309では、判別情報Mに各評価値について属していると判定された閾値の組が代入され、判別情報の生成を終了する。このようにして生成した判別情報は当該ブロックが図7の格子状の領域のどの部分に位置されるかを示しており、この判別情報にブロックの特性および特性に適した量子化値を対応付けることで画質制御を行う。本実施形態において判別情報の生成は、処理対象ブロックの画質劣化度合いを判定するために行われる。例えば、人間の目は高い空間周波数の画像よりも低い空間周波数の画像のほうが、画質の劣化に対して敏感である。そのため、前記複雑度が低いブロックは空間周波数も低く、量子化誤差による画質劣化が人の視覚に目立ち易く、複雑度が高いブロックは空間周波数が高く画質劣化が目立ちにくい。輝度の平均値も同様で、暗い領域の方が人の視覚に対して画質劣化が目立ち易く、明るい領域は画質劣化が目立ちにくいといった特性を持つ。これら複数の評価値をもとに、例えば図7の左下の領域は画質劣化の目立ちやすい領域であるため量子化値を下げて画質劣化を抑える。同時に図7の右上の画質劣化の目立ちづらい領域の量子化値を上げて全体の符号量の上昇を抑えることで、同等のビットレートを保ったまま主観的な画質を向上させることが可能となる。本実施形態では、評価値として輝度の平均値と複雑度の2種類を使用し2次元空間の位置情報に基づいて量子化パラメータを設定する例を説明したが、更に評価値の種類をN種類N>2に増やしてN次元空間上に拡張してもよい事は自明である。<実施形態2>本発明の第2の実施形態の画像符号化装置について説明する。本実施形態の画像符号化装置の構成は、図1に示した第1の実施形態の画像符号化装置の構成と同一である。また、本実施形態の画像符号化装置の動作に関しても図2のフローチャートで表される第1の実施形態と同一であり、図3のフローチャートを用いて表される判別情報の生成方法ステップS202に関しても第1の実施形態と同一であるため説明を省略する。本実施形態では、量子化パラメータ生成方法ステップS203が第1の実施形態と異なり、ブロックの判別情報のみならず、隣接するブロックの複雑度を用いる事で、高精度に量子化パラメータを決定する。図8を用いて隣接ブロックの複雑度を用いる効果を説明する。図8は、白い背景に黒いオブジェクトが存在している画像を示しており、個々の正方形は16×16画素のブロックを表す。801は、白い背景の一部のブロック白ブロックであり、該ブロックに属する画素の画素値は全て大きいためブロックの複雑度は低い。803は、黒いオブジェクトの一部のブロック黒ブロックであり、該ブロックに属する画素の画素値は全て小さいためブロックの複雑度は低い。ここで、802は、白いブロックと黒いブロックの境界に位置するブロックである。ブロック802は、黒い画素と白い画素が混在するため、ブロックの輝度の平均値と各画素の輝度の差分値が大きく複雑度が高いため、図7の例で言えば量子化パラメータが大きく設定される領域に属する。しかし、ブロック802のように、境界に位置するブロックは一般的に画質の劣化が目立ち易く、量子化パラメータを小さく設定する事が望ましい。ブロック802に隣接する、ブロック801やブロック803は、前述のように複雑度が低いブロックであるため、ブロック802との複雑度の差分値が大きい。このように、隣接ブロックの複雑度を参照する事で、画質劣化の目立ち易い境界ブロックであるか否かを判定する事ができ、量子化パラメータを大きく設定して画質が劣化する事を防ぐ事ができる。以下、図4のフローチャートを用いて、量子化パラメータの生成方法ステップS203を詳細に説明する。まず、ステップS401において、制御部103は、図2のステップS202の処理で求められた判別情報Mに基づいてテーブルを参照する事により、量子化パラメータを決定する。次に、ステップS402において、制御部103は、判別情報が示す領域が、隣接ブロック判定領域であるか否かを判定する。隣接ブロック判定領域とは、量子化パラメータを設定する際に、隣接ブロックの評価値を用いて量子化パラメータを補正する領域を示す。誤って主観画質の劣化が目立ち易いブロックの量子化パラメータを大きく設定してしまう事を防ぐために、量子化パラメータを大きく設定する領域に関しては隣接ブロックのパラメータを参照してより高精度に量子化パラメータを決定する。隣接ブロック判定領域であるならばステップS402でYesステップS403の処理に進み、そうでないならば量子化パラメータの生成を終了する。次に、ステップS403において、制御部103は、後述するステップS405の処理においてバッファリングしていた隣接ブロックの評価値の読み出しを行う。次に、ステップS404において、隣接ブロックと処理対象ブロックの評価値の差分値を算出する。次に、ステップS404において、制御部103は、前記差分値に基づいて量子化パラメータの補正を行う。本実施形態では、隣接ブロックの複雑度を読み出し、差分値を抽出する。そして、ブロックの差分値が予め定めた閾値よりも大きい場合、複雑度の低いブロックから複雑度の高いブロックへと切り替わるブロックに対しては量子化パラメータを小さく設定する。これは、前述の通り複雑度が切り替わるブロックはオブジェクトの境界ブロックである可能性が高く、オブジェクトの境界は画質劣化が目立ち易いためである。次に、ステップS405では、処理対象のブロックの評価値をバッファに書き出す。本実施形態では、以上の処理により、画質劣化の目立ち易い境界ブロックであるか否かを判定する事ができ、量子化パラメータを大きく設定して画質が劣化する事を防ぐ事ができる。<実施形態3>第3の実施形態の画像符号化装置について説明する。本実施形態では、評価値として3個、ブロックの輝度の平均値と輝度の複雑度に加えて予測情報を用いる。ここで予測情報とは、たとえばH.264符号化方式における動きベクトル情報、隣接する画素値情報等、予測符号化を行うために必要なデータのことである。図5は本実施形態の画像符号化装置の構成を表すブロック図である。図5において、501は入力画像をもとに予測符号化のための予測処理を行う予測部、502は入力画像の評価値を算出する評価値算出部である。評価値算出部502にはブロック単位に画像が入力され、前記ブロック毎の評価値が複数算出されるとともに、予測部501から前記予測処理の結果に付随した予測情報が算出される。本実施形態では、予測部501から得られる情報として、動きベクトルの大きさ等を用いるが、本発明はこれに限定されるものではない。503は、複数の前記評価値を基に前記ブロックを判別するブロック判別部である。504は、前記判別情報に基づいて、ブロックの量子化パラメータを決定する制御部である。505は、ブロック内の各画素データを周波数変換処理したのち、前記制御部により決定された量子化パラメータに基づいて量子化する変換量子化部である。506は、変換量子化部505で得られた量子化後のデータに対しエントロピー符号化を行い、符号化ストリームを生成するエントロピー符号化部である。本実施形態の画像符号化装置の動作を、図2のフローチャートを用いて詳細に説明する。まず、ステップS201では、評価値算出部101において、入力されたブロックの評価値が複数算出される。本実施形態では、第1実施形態の評価値に加え、予測部501により得られた動きベクトルの大きさ絶対値を用いる。次に、図3のフローチャートを用いて判別情報の生成方法ステップS202を詳細に説明する。ステップS301,ステップS302に関する説明は第1実施形態と同一であるため、説明を省略する。次に、ステップS303において、ブロック判別部503は、評価値Siが閾値Ti[j]で定義される領域内に属しているか否かを判定する。本実施形態では、評価値として第1実施形態と同様にS1を輝度の平均値、S2を輝度の複雑度とするとともに、S3を動きベクトルの大きさとする。閾値配列Tnも、第1実施形態と同様に評価値S1,S2,S3それぞれに対応するT1,T2,T3が保持される。評価値Siが閾値Tn[i]に属しているならばステップS303でYesステップS306の処理に進み、評価値Siが閾値Tn[i]に属していないならばステップS304の処理に進む。以下、ステップS304,ステップS305,ステップS306,ステップS307,ステップS308,ステップS309に関する説明は第1実施形態と同一であるため、説明を省略する。以下、図2の処理に関しては第2実施形態と同一であるため説明は省略する。本実施形態において判別情報の生成は、処理対象ブロックの画質劣化度合いを判定するために行われる。複雑度、輝度の平均値に関する説明は第1実施形態と同一であるため説明を省略する。本実施形態では、動きベクトルの絶対値の大きい、すなわち大きく動いている領域に対して、人間の目がついていけず画質劣化を判別しづらいことを利用する。これら複数の評価値をもとに、画質劣化の目立ちやすい領域の量子化値を下げて画質劣化を抑える。同時に、画質劣化の目立ちづらい領域の量子化値を上げて全体の符号量の上昇を抑えることで、同等のビットレートを保ったまま主観的な画質を向上させることが可能となる。<実施形態4>第4の実施形態の画像符号化装置について説明する。図6は本実施形態の画像符号化装置の構成を表すブロック図である。図6において、601は入力画像をもとに予測符号化のための予測処理を行って予測誤差を生成する予測部であり、予測バッファ607が接続されている。予測バッファ607には予測処理に必要になる直前および1列上のブロックの予測情報が格納される。602は入力画像の評価値を算出する評価値算出部である。評価値算出部602にはブロック単位に画像が入力され、前記ブロック毎の評価値が複数算出されるとともに、予測部601から前記予測処理の結果に付随する評価値が算出される。602は、複数の前記評価値を基に前記ブロックを判別するブロック判別部である。603は、複数の前記評価値を基に前記ブロックを判別するブロック判別部である。604は、前記判別情報に基づいて、ブロックの量子化パラメータを決定する制御部である。605は、予測部601で生成された予測誤差を周波数変換処理したのち、前記制御部により決定された量子化パラメータに基づいて量子化する変換量子化部である。606は、変換量子化部605で得られた量子化後のデータに対しエントロピー符号化を行い、符号化ストリームを生成するエントロピー符号化部である。以下、本実施形態の画像符号化装置の動作、判別情報の生成方法図2におけるステップS202および量子化パラメータの生成方法図2におけるステップS203に関しては第3実施形態と等しいため説明を省略する。第2の実施形態で説明したように、対象ブロックに加えて隣接ブロックの判別情報を使用した画質制御を行う場合には、過去に判別したブロックの判別結果、もしくは各ブロックの評価値そのものをバッファリングしておく必要がある。ブロックがラスタ順に処理されているとすると、例えば対象ブロックの上側に隣接するブロックの情報を使用するには1ブロック行分の情報を保持しておく必要があり、専用にメモリを用意する場合にはその分のコスト増大を招く。本実施形態においては、イントラフレームの符号化に関しては、イントラフレーム符号化時に使用していないインターフレーム用のバッファメモリ予測バッファ607を使用することとする。この結果、新たにブロック情報を格納するメモリを持たずに、相対的にビットレートが高く画質制御の効果の大きいイントラフレームの符号化に関しては、隣接ブロックの特性までを考慮した高精度な画質制御を行うことが可能となる。なお、インターフレーム用のバッファメモリは画面間符号化を行う際は動きベクトルもしくは予測誤差のうち少なくとも一つを記憶し、画面内符号化を行う際は平均値、アクティビティ、複雑度、分散のうち少なくとも一つを記憶してもよい。<実施形態5>本発明の第5の実施形態の画像符号化装置について説明する。本実施形態の画像符号化装置の構成は、図1に示した本発明の第1実施形態の画像符号化装置の構成と同一である。また、本実施形態の画像符号化装置の動作に関しても図2のフローチャートで表される第1実施形態と同一であるため説明を省略する。本実施形態では同様に評価値S1,S2および対応する閾値配列T1,T2に関しても第1実施形態と同じである。しかし図9で示されるように、実線もしくは破線によって、ブロックの判別結果としての領域の数が72個でなく13個{R1,R2,...,R13}になっていることが異なる。すなわち第1実施形態における領域が複数個まとめられている。図9で示される領域は、図2のステップS204の処理において、個別に量子化パラメータを変える事ができる。斜線で示された領域は量子化パラメータの重みづけを基準値から変える領域である。斜線ではない領域R9は量子化パラメータを基準値から変更しない領域である。ここで基準値とは、フレームに与えられるデフォルトの量子化パラメータを指す。斜線で示された領域の中で、実線で囲まれた領域は複雑度が高いもしくは明るい領域である。これらの領域は画質劣化が目立ちにくいため量子化パラメータを基準値よりも大きく設定し、符号量を削減する。一方、破線で囲まれた領域は画質劣化が目立ち易い領域のため、量子化パラメータを基準値よりも小さく設定して画質を向上させる。画質を緻密に制御するため、画質劣化の目立ち易い領域は特に細かく領域を分割している。単に閾値との比較を行うだけでブロックの判別を決定しているため、第1実施形態と比較して多くの場合処理が単純である。具体的には、第1実施形態においては72個の領域判定には最大で72回の比較処理が必要になるが、図10で示すように、R1,R2,...,R13の順に領域を判定することで、最大で13回の比較処理で13個の領域判定処理が可能となる。本実施形態では、領域を13個に分割する例を紹介したが、本発明はこれに限定されるものではなく、領域数を増やして更に緻密に画質を制御する事も可能である。<実施形態6>図1、図5、図6に示した各処理部はハードウェアでもって構成しているものとして上記実施形態では説明した。しかし、図1、図5、図6に示した各処理部で行なう処理をコンピュータプログラムでもって構成しても良い。図11は、上記各実施形態に係る画像表示装置に適用可能なコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。CPU1101は、RAM1102やROM1103に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ全体の制御を行うと共に、上記各実施形態に係る画像処理装置が行うものとして上述した各処理を実行する。即ち、CPU1101は、図1、図5、図6に示した各処理部として機能することになる。RAM1102は、外部記憶装置1106からロードされたコンピュータプログラムやデータ、I/Fインターフェース1109を介して外部から取得したデータなどを一時的に記憶するためのエリアを有する。更に、RAM1102は、CPU1101が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。即ち、RAM1102は、例えば、フレームメモリとして割当てたり、その他の各種のエリアを適宜提供することができる。ROM1103には、本コンピュータの設定データや、ブートプログラムなどが格納されている。操作部1104は、キーボードやマウスなどにより構成されており、本コンピュータのユーザが操作することで、各種の指示をCPU1101に対して入力することができる。表示部1105は、CPU1101による処理結果を表示する。また表示部1105は例えば液晶ディスプレイのような表示装置で構成される。外部記憶装置1106は、ハードディスクドライブ装置に代表される、大容量情報記憶装置である。外部記憶装置1106には、OSオペレーティングシステムや、図1、図5、図6に示した各部の機能をCPU1101に実現させるためのコンピュータプログラムが保存されている。更には、外部記憶装置1106には、処理対象としての各画像データが保存されていても良い。外部記憶装置1106に保存されているコンピュータプログラムやデータは、CPU1101による制御に従って適宜RAM1102にロードされ、CPU1101による処理対象となる。I/F1107には、LANやインターネット等のネットワーク、投影装置や表示装置などの他の機器を接続することができ、本コンピュータはこのI/F1107を介して様々な情報を取得したり、送出したりすることができる。1108は上述の各部を繋ぐバスである。上述の構成からなる作動は前述のフローチャートで説明した作動をCPU1101が中心となってその制御を行う。<その他の実施形態>本発明の目的は、前述した機能を実現するコンピュータプログラムのコードを記録した記憶媒体を、システムに供給し、そのシステムがコンピュータプログラムのコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムのコード自体が前述した実施形態の機能を実現し、そのコンピュータプログラムのコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。また、そのプログラムのコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムOSなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した機能が実現される場合も含まれる。さらに、以下の形態で実現しても構わない。すなわち、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムコードを、コンピュータに挿入された機能拡張カ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込む。そして、そのコンピュータプログラムのコードの指示に基づき、その機能拡張カ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って、前述した機能が実現される場合も含まれる。本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するコンピュータプログラムのコードが格納されることになる。"