JP4987085B2 - 画像符号化装置及び復号装置、画像符号化方法及び復号方法、それらのプログラム並びにプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

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Description

本発明は、画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置およびその方法と、その画像符号化技術により符号化された符号化データを復号する画像復号装置およびその方法と、その画像符号化装置の実現に用いられる画像符号化プログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体と、その画像復号装置の実現に用いられる画像復号プログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とに関する。
本願は、２００７年１０月１５日に出願された特願２００７−２６７６１４号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
同一の画面内で予測を実行する画面内予測符号化は、異なる画面間で予測を実行する画面間予測符号化ほど大きな圧縮効率を達成できないため、圧縮効率の高い画面内予測符号化方式が望まれている。また、画面内符号化による圧縮効率の向上は、その画像を参照する画面間符号化の圧縮効率の向上にも寄与する可能性があり、この点からしても、画面内予測符号化方式の圧縮効率の向上は期待される領域である。
空間次元で同一の画面内から予測を行う画面内予測は、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣから取り入れられている（例えば、非特許文献１のpp.106参照）。
画面内予測はブロック単位で行われ、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣでは、輝度信号に対して３種類のブロックサイズ（４×４、８×８、１６×１６）が利用可能となっている。また、各ブロックサイズではそれぞれ複数の予測モードが選択可能である。４×４または８×８のブロックサイズの場合は９種類の予測モード、１６×１６のブロックサイズの場合は４種類の予測モードが用意されている。
色差信号に対しては８×８のブロックサイズのみが利用可能であり、予測方向に関しては輝度信号に対する１６×１６ブロックの場合と同じである。ただし、予測モード番号と予測方向との対応付けが異なる（例えば、非特許文献１のpp.106-112、非特許文献２のpp.116-135参照）。
これら各種ブロックサイズと予測モードにおいて、どの場合も例外なく、画面内予測で生成される画素は、符号化対象ブロックに隣接するブロック上の符号化対象ブロックに最近傍に位置する画素の値を変化させずに、同じ値をコピーするようにしている。
図３６に、具体的な例として、符号化対象ブロックが輝度信号の４×４ブロックで、予測モードが垂直予測（予測モード０）の場合を示す。以下、特に断りがない場合は、輝度信号を前提として説明を行う。
この図３６に示す具体例では、符号化対象ブロックの左上に位置するブロックの持つ画素Ｘの値と、符号化対象ブロックの上に位置するブロックの持つ画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの値と、符号化対象ブロックの右上に位置するブロックの持つ画素Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈの値と、符号化対象ブロックの左に位置するブロックの持つ画素Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌの値とを予測に用いる。
予測モード０は、垂直方向の予測のため、画素Ａの値（７３）をその真下に続く４画素にコピーする。以下同様に、画素Ｂの値（７９）、画素Ｃの値（８６）、画素Ｄの値（８９）のそれぞれをその真下に続く４画素にコピーする。
このように、従来技術では、画面内予測で生成される画素は、符号化対象ブロックに隣接するブロック上の符号化対象ブロックに最近傍に位置する画素の値を変化させずに、同じ値をコピーするようにしている。
この場合にあって、符号化対象ブロックの存在する位置によっては、参照すべきブロックがない場合が存在する。その場合は１２８の値を代入するか、もしくは隣の画素の値を代入することで予測を可能としている。例えば、画面の一番上の行を包含するブロックでは、ＸからＨまでの９画素は常に参照することができないため、１２８を用いる。また、左上と上のブロックは存在するが、右上のブロックが存在しない場合は、画素Ｄの有する値を画素Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈに代入して予測画素を生成する。
また、画面内予測の改良技術として、マクロブロック内のブロックのスキャン順序を変更することで、ブロックの右や下方向に位置する画素からの内挿予測を可能にする手法が提案されている（例えば、非特許文献３参照）。
この手法では、複数の予測モード候補から２種類の予測モードＡ，Ｂを選択して、画素位置（ｉ，ｊ）に適用した場合の予測値をそれぞれｓA （ｉ，ｊ），ｓB （ｉ，ｊ）で表すならば、画素位置（ｉ，ｊ）における画素の予測値ｓbipred（ｉ，ｊ）を、

ｓbipred（ｉ，ｊ）＝ａ・ｓA （ｉ，ｊ）＋ｂ・ｓB （ｉ，ｊ）
ただし、ａ，ｂは重み
という算出式に従って算出することを提案している。
大久保榮，角野眞也，菊池義浩，鈴木輝彦："改訂版Ｈ．２６４／ＡＶＣ教科書"，pp. 106-112, 2006 ITU-T Study Group 16-Question 6/16："Draft new Corrigendum 1 to H.264 "Advanced video coding for generic audiovisual services", pp. 116-135, 2005 塩寺太一郎, 谷沢昭行，中條健："ブロックベース外挿／内挿予測に基づくイントラ符号化"，画像符号化シンポジウム 第２１回シンポジウム資料, pp.123-124, 2006
非特許文献１に記載されるように、従来の画面内予測では、予測画素を生成する場合に、参照画素の有する画素値を変えずにそのままコピーしていた。
原信号が予測方向に対してその値を変化させない場合には、従来の画面内予測で問題はない。しかしながら、一般的には、原信号は予測方向に対して順次その値を変化させていくという性質を持つ。
これから、従来の画面内予測に従っていると、残差信号の増加が避けられず、圧縮効率が悪化するという問題がある。
すなわち、従来の画面内予測では、原信号の値が空間的に変化する画像、すなわちグラデーションが多く含まれる画像（このような画像が一般的である）に適用すると、残差信号の増加につながり、圧縮効率が悪化するという問題がある。
一方、非特許文献３に記載される手法では、２種類の予測モードを適用した際の予測値に基づいて画面内予測を行うという方法を用いているが、この方法は、原信号の持つグラデーションの性質を利用して予測を行っている訳ではない。これから、圧縮効率を大きく向上させることは期待できない。
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、グラデーションが多く含まれる画像を画面内予測で符号化するときに、圧縮効率を向上できるようにする新たな画像符号化技術の提供を目的とする。
〔１〕第１の態様
前記の目的を達成するために、本発明は、画面内予測を用いて画像を符号化するという構成を採るときにあって、(i) 複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を選択する選択手段と、(ii) 選択手段の選択した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する生成手段と、(iii) 生成手段の生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する画面内符号化手段と、(iv) 選択手段の選択した傾斜の大きさを示す情報（大きさそのものの情報や、大きさを特定可能とするインデックスなどの情報）を符号化する傾斜情報符号化手段とを備える画像符号化装置を提供する。
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
この本発明の画像符号化装置に対応して、本発明は、画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号するという構成を採るときにあって、(i) 予測参照画素からの距離に応じて予測信号に画素値の傾斜を付けるための情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する獲得手段と、(ii) 獲得手段の獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する復元手段と、(iii) 画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と復元手段の復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する生成手段とを備える画像復号装置を提供する。
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
このように構成される本発明の第１の態様では、画像符号化装置は、例えば、複数の傾斜候補に基づいて、傾斜の異なる複数の予測信号候補を生成して、それらの予測信号候補の中から符号化コストが最小となる予測信号候補を特定することで、複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す傾斜を選択する。
続いて、選択した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成して、その生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する。そして、画像復号装置に対して、選択した傾斜の大きさを知らせるために、選択した傾斜の大きさを示す情報を符号化する。
この画像符号化装置の生成する符号化データを受けて、画像復号装置は、符号化された傾斜の大きさを示す情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する。続いて、獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する。そして、画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する。
〔２〕第２の態様
また、前記の目的を達成するために、本発明は、画面内予測を用いて画像を符号化するという構成を採るときにあって、(i) 既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を推定する推定手段と、(ii) 推定手段の推定した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する生成手段と、(iii) 生成手段の生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する画面内符号化手段とを備える画像符号化装置を提供する。
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
この本発明の画像符号化装置に対応して、本発明は、画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号するという構成を採るときにあって、(i) 既に復号済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を推定する推定手段と、(ii) 推定手段の推定した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する予測信号生成手段と、(iii) 画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と予測信号生成手段の生成した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する復号画像信号手段とを備える画像復号装置を提供する。
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
このように構成される本発明の第２の態様では、画像符号化装置は、既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の示す傾斜を推定する。続いて、推定した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成して、その生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する。
この画像符号化装置の生成する符号化データを受けて、画像復号装置は、既に復号済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の示す傾斜を推定する。続いて、その推定した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する。そして、符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号とその生成した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する。
本発明の第２の態様では、画像符号化装置と画像復号装置とが同一のアルゴリズムに従って傾斜を推定するという処理を行うので、画像符号化装置は、画像復号装置に対して、推定した傾斜の大きさを知らせる必要はない。これにより、画像符号化装置の生成する符号化データのデータ量はその分小さなものになるが、画像復号装置は傾斜を推定するという演算を実行しなければならない。
そこで、画像復号装置の演算量を削減する必要がある場合には、画像符号化装置は、推定した傾斜の大きさを示す情報を符号化する傾斜情報符号化手段（この手段についてもコンピュータプログラムで実現可能である）を備えるようにすれば良い。
この場合には、画像復号装置は、前述の第１の態様と同様に、画像符号化装置の生成した符号化データを復号するようにする。
このように、本発明の第２の態様もまた、本発明の第１の態様と同様に、参照画素の信号値をそのまま予測信号とするのではなく、傾斜を付けることで、より予測誤差の少ない画面内予測を実現する。即ち、参照画素の値に傾斜を付けることで、より予測誤差を低減可能な画素を生成でき、その結果として、本発明の目的である効率的な画面内予測が実現可能となる。
なお、画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測である場合用に、本発明は、(i) 画素値に加算される値を示す複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号に付加する傾斜を選択する手段と、(ii) 前記選択した傾斜が付加された予測信号を生成する手段と、(iii) 前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する手段と、(iv) 前記選択した傾斜の大きさを示す情報を符号化する手段とを備える画像符号化装置を提供する。
同様に、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測である場合用に、本発明は、(i) 既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の画素値に加算される値を示す傾斜を推定する手段と、(ii) 前記推定した傾斜が付加された予測信号を生成する手段と、(iii) 前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する手段とを備える画像符号化装置を提供する。
これら符号化装置は、前述の第１および第２の態様にそれぞれ対応しているが、「傾斜」の設定(性格）がＤＣ予測に合わせたものとなっている。
即ち、傾斜を選択もしくは推定し、傾斜に基づいて予測信号を生成したりなどの基本動作は、第１および第２の態様と共通している。
本発明は、これらＤＣ予測に対応した画像符号化装置に対応する、以下の画像復号装置をそれぞれ提供する。
（i）予測信号の画素値への加算値を示す傾斜を付加するための情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する手段と、前記獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する手段と、画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する手段とを備える画像復号装置。
（ii）既に復号済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の画素値に加算される値を示す傾斜を推定する手段と、前記推定した傾斜が付加された予測信号を生成する手段と、画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記生成した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する手段とを備える画像復号装置。
以上説明したように、本発明によれば、従来の画面内予測では予測誤差が増大し、符号化効率が悪化すると考えられるグラデーションを含む画像に対して、効率的な画面内予測を実行することが可能となり、圧縮効率を向上させることができるようになる。
本発明の画面内予測と従来の画面内予測との違いを説明する図である。 本発明の画面内予測符号化装置の一実施形態例である。 同実施形態の画面内予測符号化装置の実行する画面内予測の説明図である。 同実施形態の画面内予測符号化装置の実行するフローチャートである。 本発明の画面内予測復号装置の一実施形態例である。 同実施形態の画面内予測復号装置の実行するフローチャートである。 本発明の画面内予測符号化装置の他の実施形態例である。 同実施形態の画面内予測符号化装置の実行する画面内予測の説明図である。 同実施形態の画面内予測符号化装置の実行するフローチャートである。 本発明の画面内予測復号装置の他の実施形態例である。 同実施形態の画面内予測復号装置の実行するフローチャートである。 本発明の画面内予測符号化装置の他の実施形態例である。 同実施形態の画面内予測符号化装置の実行するフローチャートである。 図２の画面内予測符号化装置の有効性を検証する実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 同様に、実験結果の説明図である。 従来技術の説明図である。 Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測の説明図である。
符号の説明
１０ 画面内予測符号化装置
１０１ 傾斜選択部
１０２ 予測モード選択部
１０３ 画面内予測部
１０４ レート歪みコスト算出部
１０５ コスト最小値記憶部
１０６ コスト最小値初期化部
１０７ コスト判定部
１０８ 最適符号化情報記憶部
１０９ ループ終了判定部
１１０ 最適符号化情報符号化部
１１１ 画面内符号化部
本発明では、参照画素の信号値をそのまま予測信号とするのではなく、傾斜を付けることで、より予測誤差の少ない画面内予測を実現する。
すなわち、図１に示すように、符号化対象ブロックがグラデーションを含む場合を想定する。この場合、本発明では、図１の下段に示すように、予測信号に対して一定の傾斜を付けることで、原信号に近い予測信号を生成し、これにより、残差信号を小さくすることができ、画面内予測の効率向上を実現できるのである。
従来の画面内予測では、図１の上段に示すように、参照画素の有する値を直接全ての予測方向の予測画素に適用していたため、原信号が空間的に変化するグラデーションを有する場合、予測誤差の増大を回避できなかった。
これに対して、本発明では、参照画素の値に傾斜を付けることで、より予測誤差を低減可能な画素を生成でき、その結果として、本発明の目的である効率的な画面内予測が実現可能となる。
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
図２に、本発明の一実施形態例としての画面内予測符号化装置１０を図示する。
本発明の画面内予測符号化装置１０は、静止画像を処理対象としたり、映像に含まれるイントラ（画面内）符号化対象の画像を処理対象として、処理対象の画像を画面内予測を用いて符号化するものであり、図２に示すように、傾斜選択部１０１と、予測モード選択部１０２と、画面内予測部１０３と、レート歪みコスト算出部１０４と、コスト最小値記憶部１０５と、コスト最小値初期化部１０６と、コスト判定部１０７と、最適符号化情報記憶部１０８と、ループ終了判定部１０９と、最適符号化情報符号化部１１０と、画面内符号化部１１１とを備える。
この傾斜選択部１０１は、予測信号に傾きを付けるための傾斜（傾斜選択部１０１が選択する段階では、正確に表現するならば、そのような傾斜の候補である）を選択する。
予測モード選択部１０２は、画面内予測の予測モードを選択する。
画面内予測部１０３は、傾斜選択部１０１の選択した傾斜と、予測モード選択部１０２の選択した予測モードとに基づいて、画面内予測で用いられる傾斜付きの予測信号を生成する。
レート歪みコスト算出部１０４は、画面内予測部１０３の生成した予測信号に基づいて、符号化コストであるレート歪みコストを算出する。
コスト最小値記憶部１０５は、レート歪みコスト算出部１０４の算出したレート歪みコストの最小値を記憶する。
コスト最小値初期化部１０６は、画面内予測符号化に入る時点で、コスト最小値記憶部１０５に対して、大きな値を示すレート歪みコストの初期値を書き込む。
コスト判定部１０７は、レート歪みコスト算出部１０４の算出したレート歪みコストと、コスト最小値記憶部１０５の記憶するレート歪みコストとを比較して、レート歪みコスト算出部１０４の算出した方のが小さい場合には、レート歪みコスト算出部１０４の算出したレート歪みコストを用いて、コスト最小値記憶部１０５の記憶するレート歪みコストを更新し、さらに、その時点における傾斜および予測モードに従って、最適符号化情報記憶部１０８の記憶する傾斜および予測モードの情報を更新する。
最適符号化情報記憶部１０８は、コスト判定部１０７により更新されることになる最適な傾斜および予測モードの情報を記憶する。
ループ終了判定部１０９は、傾斜選択部１０１に対して次の傾斜の選択を指示するとともに、予測モード選択部１０２に対して次の予測モードの選択を指示することで、全ての傾斜と予測モードの組み合わせが選択されるように制御するとともに、全ての傾斜と予測モードの組み合わせの選択が終了したときには、最適符号化情報符号化部１１０および画面内符号化部１１１に対して、符号化を行うことを指示する。
最適符号化情報符号化部１１０は、ループ終了判定部１０９から符号化指示があると、最適符号化情報記憶部１０８から傾斜および予測モードの情報を読み出し、それを符号化する。
画面内符号化部１１１は、ループ終了判定部１０９から符号化指示があると、最適符号化情報記憶部１０８から傾斜および予測モードの情報を読み出し、その読み出した傾斜および予測モードに従って傾斜付きの予測信号を生成して、符号化対象ブロックの画像信号とその生成した予測信号との残差信号を符号化する。
次に、図３に従って、本実施形態の画面内予測符号化装置１０の実行する画面内予測について説明する。ここで、図３では、符号化対象ブロックが４×４ブロックであることを想定している。
本発明の画面内予測符号化装置１０では、傾斜の基準となる大きさを傾斜定数Δ、取り得る傾斜の範囲を傾斜調整係数 gradient[ｎ] と定義する。ここで、Δは定数とし、ｎの値は整数で、取り得る傾斜の（種類の）数を示す。
図３は、Δ＝１、ｎ＝３、垂直予測での例を示している。また、１画素離れたときの傾斜αを、α＝Δ× gradient[ｉ] （０≦ｉ＜ｎ）で定義する。
即ち、ｎ＝３の場合は、１画素離れる毎に、１×gradient[０]、１×gradient[１]、１×gradient[２] の３種類の傾斜が得られる。
gradient[０]、gradient[１]、gradient[２]の値は任意に設定できるが、図３の例では、「−１，０，１」と設定されている。
以上より、予測画素の画素値をｙ、参照画素から予測画素までの距離をｘ、参照画素の画素値をβとすると、予測画素の画素値ｙは、
ｙ＝αｘ＋β ・・・・ 式（１）
で定義できる。即ち、参照画素から予測画素までの距離に対し、傾斜αが付加される。
図２のように構成される本実施形態の画面内予測符号化装置１０では、この式（１）に従って予測信号を生成するのである。
図４に、本実施形態の画面内予測符号化装置１０の実行するフローチャートを図示する。次に、このフローチャートに従って、画面内予測符号化装置１０の実行する動作について説明する。
本実施形態の画面内予測符号化装置１０は、画面内予測符号化の処理対象となる符号化対象ブロックが与えられると、図４のフローチャートに示すように、まず最初に、ステップＳ１０１で、後述するステップＳ１０７で用いるレート歪みコストＪi,j の最小値Ｊmin を、十分大きな値（レート歪みコストＪi,jが実際に取る可能性のない値）を示すＭＡＸcostで初期化する。
続いて、ステップＳ１０２で、傾斜定数Δの値を予め定めた値で初期化する。
続いて、ステップＳ１０３で、傾斜の大きさを指定するループ１（変数ｉ）を開始する。即ち、傾斜の種類の数であるｎ回のループとなる。初回では、初期値としてｉ＝０を代入する。
続いて、ステップＳ１０４で、Δおよび gradient[ｉ] から傾斜αを算出して、保存する。図３に示す例で説明するならば、ｉ＝０のときには、“α＝−１”を算出するのである。
続いて、ステップＳ１０５で、符号化対象ブロックが取る予測モードを指定するループ２（変数ｊ）を開始する。
符号化対象ブロックは、その画像内に存在する位置において取り得る予測モードが異なってくるため、ここではψを符号化対象ブロックが取り得る全ての予測モードの集合と定義する。初期値としてｊ＝γ（γは取り得るモードで最も予測モード番号が小さい数値）を代入する。
続いて、ステップＳ１０６で、ステップＳ１０４で得られた傾斜αを用いて、式（１）に従って傾斜付きの予測信号を生成する。
続いて、ステップＳ１０７で、レート歪みコストＪi,j を求める。レート歪みコストの計算には、下記の式（２）を用いる。
Ｊi,j ＝ＳＳＤ＋λ（Ｒblock ＋Ｒgradient） ・・・・ 式（２）
ここで、ＳＳＤは予測誤差の絶対値の２乗和、λは予測モード判定に対するラグランジュ未定乗数、Ｒblock は符号化対象ブロックを、選択した予測モードｊで符号化した場合の発生符号量、Ｒgradientは傾斜情報ｉを符号化した場合の発生符号量を示す。
続いて、ステップＳ１０８で、
Ｊi,j ＜Ｊmin ・・・・ 式（３）
が成立するのか否かを判断することで、ステップＳ１０７で算出したコストＪi,j が最小かどうかの判定を行う。
このステップＳ１０８の判断処理に従って、ステップＳ１０７で算出したコストＪi,j が最小コストＪmin を下回ることを判断するときには、ステップＳ１０９に進んで、その際の傾斜情報ｉと予測モードｊの値を記録するとともに、Ｊmin も更新する。
すなわち、
best＿gradient＝ｉ ・・・・ 式（４）
best＿mode＝ｊ ・・・・ 式（５）
Ｊmin ＝Ｊi,j ・・・・ 式（６）
とする。
一方、ステップＳ１０８の判断処理に従って、ステップＳ１０７で算出したコストＪi,j が最小コストＪmin を下回らないことを判断するときには、ステップＳ１０９の処理を行わず、式（４）〜式（６）に示す更新処理は行わない。
以上のコスト計算処理を、ループ２をｊ∈ψの範囲内（すなわち、取り得る全ての予測モードについて）で繰り返し、ループ２が終わったら、次の gradient[ｉ] に移り、０≦ｉ＜ｎの範囲内でループ１を繰り返す。
この２種類のループ構造を実行することで、最小のレート歪みコストを実現するbest＿gradient、best＿modeが得られる。
続いて、ステップＳ１１０で、得られたbest＿gradient、best＿modeの情報を符号化する。符号化手法は算術符号化などの一般に用いられる方法を利用する。符号化した情報はヘッダなどに挿入する。
続いて、ステップＳ１１１で、得られたbest＿gradient、best＿modeを用いて傾斜付きの予測信号を生成し、符号化対象ブロックを符号化する。
以上の流れにより、従来の画面内予測では、符号化対象ブロックにおいて、予測方向における全ての予測信号が同じ値に固定されていた状態から、傾斜を付けた予測信号を生成することが可能となり、予測誤差を小さくすることができるようになる。
なお、以上の説明では、４×４ブロックについての説明を行ったが、４×４ブロック以外の大きさにも本発明の概念は適用可能である。また、輝度信号だけでなく、色差信号に対しても同様に適用可能である。
図５に、図２のように構成される画面内予測符号化装置１０の生成した符号化データを復号する、本発明の一実施形態としての画面内予測復号装置２０を図示する。
この図に示すように、画面内予測復号装置２０は、画面内予測符号化装置１０の生成した符号化データを復号するために、傾斜・予測モード復号部２０１と、予測信号復元部２０２と、残差信号復号部２０３と、復号画像生成部２０４とを備える。
この傾斜・予測モード復号部２０１は、符号化データのヘッダなどに挿入されている傾斜および予測モードの情報を復号する。
予測信号復元部２０２は、傾斜・予測モード復号部２０１の復号した傾斜および予測モードに基づいて、画面内予測符号化装置１０で生成された傾斜付きの予測信号を復元する。
残差信号復号部２０３は、符号化データから画面内予測符号化装置１０の符号化した残差信号を復号する。
復号画像生成部２０４は、予測信号復元部２０２の復元した予測信号と、残差信号復号部２０３の復号した残差信号とに基づいて、復号画像信号を生成する。
図６に、本実施形態の画面内予測復号装置２０の実行するフローチャートを図示する。次に、このフローチャートに従って、画面内予測復号装置２０の実行する処理について説明する。
本実施形態の画面内予測復号装置２０は、画面内予測符号化装置１０の生成した符号化データを入力すると、図６のフローチャートに示すように、まず最初に、ステップＳ２０１で、入力した符号化データのヘッダなどに挿入されているbest＿gradient、best＿modeの情報を復号する。
続いて、ステップＳ２０２で、復号したbest＿gradient、best＿modeに従って、画面内予測符号化装置１０で生成された傾斜付きの予測信号を復元する。
続いて、ステップＳ２０３で、入力した符号化データから画面内予測符号化装置１０の符号化した残差信号（（元の）画像信号と予測信号との差分値）を復号する。
続いて、ステップＳ２０４で、復元した傾斜付きの予測信号と、復号した残差信号とに基づいて、復号画像信号を生成する。
このようにして、図５のように構成される画面内予測復号装置２０は、図２のように構成される画面内予測符号化装置１０の生成した符号化データを復号するのである。
図７に、本発明の他の実施形態としての、画面内予測符号化装置１００を図示する。
この図に示すように、画面内予測符号化装置１００は、予測モード選択部３０１と、傾斜算出部３０２と、画面内予測部３０３と、レート歪みコスト算出部３０４と、コスト最小値記憶部３０５と、コスト最小値初期化部３０６と、コスト判定部３０７と、最適符号化情報記憶部３０８と、ループ終了判定部３０９と、最適予測モード符号化部３１０と、画面内符号化部３１１とを備える。
この予測モード選択部３０１は、画面内予測の予測モードを選択する。
傾斜算出部３０２は、予測モード選択部３０１の選択した予測モードに基づいて、予測信号に傾きを付けるための傾斜を算出する。
画面内予測部３０３は、予測モード選択部３０１の選択した予測モードと、傾斜算出部３０２の算出した傾斜とに基づいて、画面内予測で用いられる傾斜付きの予測信号を生成する。
レート歪みコスト算出部３０４は、画面内予測部３０３の生成した予測信号に基づいて、符号化コストであるレート歪みコストを算出する。
コスト最小値記憶部３０５は、レート歪みコスト算出部３０４の算出したレート歪みコストの最小値を記憶する。
コスト最小値初期化部３０６は、画面内予測符号化に入る時点で、コスト最小値記憶部３０５に対して、大きな値を示すレート歪みコストの初期値を書き込む。
コスト判定部３０７は、レート歪みコスト算出部３０４の算出したレート歪みコストと、コスト最小値記憶部３０５の記憶するレート歪みコストとを比較して、レート歪みコスト算出部３０４の算出した方のが小さい場合には、レート歪みコスト算出部３０４の算出したレート歪みコストを用いて、コスト最小値記憶部３０５の記憶するレート歪みコストを更新し、さらに、その時点における予測モードおよび傾斜の情報に従って、最適符号化情報記憶部３０８の記憶する予測モードおよび傾斜の情報を更新する。
最適符号化情報記憶部３０８は、コスト判定部３０７により更新されることになる最適な予測モードおよび傾斜の情報を記憶する。
ループ終了判定部３０９は、予測モード選択部３０１に対して次の予測モードの選択を指示することで、全ての予測モードが選択されるように制御するとともに、全ての予測モードの選択が終了するときには、最適予測モード符号化部３１０および画面内符号化部３１１に対して、符号化を行うことを指示する。
最適予測モード符号化部３１０は、ループ終了判定部３０９から符号化指示があると、最適符号化情報記憶部３０８から予測モードの情報を読み出し、それを符号化する。
画面内符号化部３１１は、ループ終了判定部３０９から符号化指示があると、最適符号化情報記憶部３０８から予測モードおよび傾斜の情報を読み出し、その読み出した予測モードおよび傾斜に従って傾斜付きの予測信号を生成して、符号化対象ブロックの画像信号とその生成した予測信号との残差信号を符号化する。
次に、図８に従って、このように構成される本実施形態の画面内予測符号化装置１００の実行する画面内予測について説明する。ここで、図８では、符号化対象ブロックが４×４ブロックであることを想定している。
本実施形態の画面内予測符号化装置１００では、垂直予測の予測モードを具体例にして説明するならば、図８に示すように、符号化対象ブロックに最近傍の参照画素をＡ0 〜Ｄ0 で表し、符号化対象ブロックから離れるに従って、参照画素をＡ1,Ａ2,Ａ3,・・・・ ,Ａk 、Ｂ1,Ｂ2,Ｂ3,・・・・ ,Ｂk 、Ｃ1,Ｃ2,Ｃ3,・・・・ ,Ｃk 、Ｄ1,Ｄ2,Ｄ3,・・・・ ,Ｄk で表すならば、これらの参照画素の画素値の示す傾斜α’から、予測画素の画素値をｙ、参照画素から予測画素までの距離をｘ、参照画素の画素値をβとすると、予測画素の画素値ｙを、
ｙ＝α’ｘ＋β ・・・・ 式（７）
と推定する。
このとき、例えば、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４本のそれぞれについて傾斜α’を求めて、それぞれ独立に推定結果とするようにしてもよいし、それらの平均値をとることなどにより共通となる傾斜α’を求めて、それを推定結果とするようにしてもよい。
図７のように構成される画面内予測符号化装置１００では、この式（７）に従って予測信号を生成するのである。
この傾斜α’の推定処理については、画像復号側でも実行できることから、図７のように構成される本発明の画面内予測符号化装置１００では、画像復号側に対して、傾斜α’を通知する必要がない。これから、図２のように構成される画面内予測符号化装置１０に比べて、付加情報が不要になり、その分だけ符号化データのデータ量を削減できることになる。
図９に、本実施形態の画面内予測符号化装置１００の実行するフローチャートを図示する。次に、このフローチャートに従って、画面内予測符号化装置１００の実行する処理について説明する。
画面内予測符号化装置１００は、画面内予測符号化の処理対象となる符号化対象ブロックが与えられると、図９のフローチャートに示すように、まず最初に、ステップＳ３０１で、後述するステップＳ３０６で用いるレート歪みコストＪi の最小値Ｊmin を、十分大きな値（レート歪みコストＪiが実際に取る可能性のない値）を示すＭＡＸcostで初期化する。
続いて、ステップＳ３０３で、符号化対象ブロックが取る予測モードを指定するループ（変数ｉ）を開始する。
符号化対象ブロックは画像内に存在する位置において取り得る予測モードが異なってくるため、ここではψを符号化対象ブロックが取り得る全ての予測モードの集合と定義する。初期値としてｉ＝γ（γは取り得るモードで最も予測モード番号が小さい数値）を代入する。
続いて、ステップＳ３０４で、図８で説明したように、選択した予測モードｉの規定する予測方向のｋ個の参照画素を用いて、１画素離れたときの傾斜αi ’を推定する。この推定については最小二乗法などを用いて行う。
続いて、ステップＳ３０５で、ステップＳ３０４で得られた傾斜αi ’を用いて、前述の式（７）に従って傾斜付きの予測信号を生成する。
続いて、ステップＳ３０６で、レート歪みコストＪi を求める。レート歪みコストの計算には、下記の式（８）を用いる。
Ｊi ＝ＳＳＤ＋λ×Ｒblock ・・・・ 式（８）
ここで、ＳＳＤは予測誤差の絶対値の２乗和、λは予測モード判定に対するラグランジュ未定乗数、Ｒblock は符号化対象ブロックを選択した予測モードｉで符号化した場合の発生符号量を示す。
なお、傾斜情報については符号化する必要がないので、この式（８）では、前述した式（２）で考慮したＲgradientについては考慮する必要がない。
続いて、ステップＳ３０７で、
Ｊi ＜Ｊmin ・・・・ 式（９）
が成立するのか否かを判断することで、ステップＳ３０６で算出したコストＪi が最小かどうかの判定を行う。
このステップＳ３０７の判断処理に従って、ステップＳ３０６で算出したコストＪi が最小コストＪmin を下回ることを判断するときには、ステップＳ３０８に進んで、その際の予測モードｉの値と傾斜αi ’とを記録し、Ｊmin も更新する。
すなわち、
best＿mode＝ｉ ・・・・ 式（１０）
gradient＝αi ’ ・・・・ 式（１１）
Ｊmin ＝Ｊi ・・・・ 式（１２）
とする。
一方、ステップＳ３０７の判断処理に従って、ステップＳ３０６で算出したコストＪi が最小コストＪmin を下回らないことを判断するときには、ステップＳ３０８の処理を行わず、式（１０）〜式（１２）に示す更新処理は行わない。
以上のコスト計算処理を、予測モードに関するループをｉ∈ψの範囲内（すなわち、取り得る全ての予測モードについて）で繰り返す。
このループを実行することで、最小のレート歪みコストを実現するbest＿modeと、その予測モードにおける傾斜α’とが得られる。
続いて、ステップＳ３０９で、得られたbest＿modeのみを符号化する。符号化手法は算術符号化などの一般に用いられる方法を利用する。符号化した情報はヘッダなどに挿入する。
続いて、ステップＳ３１０で、得られたbest＿mode、傾斜α’を用いて傾斜付きの予測信号を生成し、符号化対象ブロックを符号化する。
以上の流れにより、従来全ての予測信号が予測方向に対して同じ値に固定されていた状態から、傾斜を付けた予測信号を生成することが可能となり、予測誤差を小さくすることができるようになる。
なお、以上の説明では、４×４ブロックについての説明を行ったが、４×４ブロック以外の大きさにも本発明の概念は適用可能である。また、輝度信号だけでなく、色差信号に対しても同様に適用可能である。
図１０に、図７のように構成される本実施形態の画面内予測符号化装置１００の生成した符号化データを復号する、本発明の一実施形態としての画面内予測復号装置２００を図示する。
この図に示すように、画面内予測復号装置２００は、画面内予測符号化装置１００の生成した符号化データを復号するために、予測モード復号部４０１と、傾斜推定部４０２と、予測信号生成部４０３と、残差信号復号部４０４と、復号画像生成部４０５とを備える。
この予測モード復号部４０１は、符号化データのヘッダなどに挿入されている予測モードの情報を復号する。
傾斜推定部４０２は、予測モード復号部４０１の復号した予測モードの規定する参照画素に基づき、画面内予測符号化装置１００と同一の推定アルゴリズムを実行することで、画面内予測符号化装置１００で推定された予測信号の傾斜を推定する。
予測信号生成部４０３は、予測モード復号部４０１の復号した予測モードと、傾斜推定部４０２の推定した傾斜とに基づいて、画面内予測符号化装置１００で生成された傾斜付きの予測信号を生成する。
残差信号復号部４０４は、符号化データから画面内予測符号化装置１００の符号化した残差信号を復号する。
復号画像生成部４０５は、予測信号生成部４０３の生成した予測信号と、残差信号復号部４０４の復号した残差信号とに基づいて、復号画像信号を生成する。
図１１に、本実施形態の画面内予測復号装置２００の実行するフローチャートを図示する。次に、このフローチャートに従って、画面内予測復号装置２００の実行する処理について説明する。
本実施形態の画面内予測復号装置２００は、画面内予測符号化装置１００の生成した符号化データを入力すると、図１１のフローチャートに示すように、ステップＳ４０１で、入力した符号化データのヘッダなどに挿入されているbest＿modeの情報を復号する。
続いて、ステップＳ４０２で、復号したbest＿modeの規定する参照画素に基づき、画面内予測符号化装置１００と同一の推定アルゴリズムを実行することで、画面内予測符号化装置１００で推定された予測信号の傾斜を推定する。
続いて、ステップＳ４０３で、復号したbest＿modeと、推定した傾斜とに従って、画面内予測符号化装置１００で生成された傾斜付きの予測信号を生成する。
続いて、ステップＳ４０４で、入力した符号化データから画面内予測符号化装置１００の符号化した残差信号（（元の）画像信号と予測信号との差分値）を復号する。
続いて、ステップＳ４０５で、生成した傾斜付きの予測信号と、復号した残差信号とに基づいて、復号画像信号を生成する。
このようにして、図１０のように構成される画面内予測復号装置２００は、図７のように構成される画面内予測符号化装置１００の生成した符号化データを復号するのである。
図７に示す画面内予測符号化装置１００では、最適予測モード符号化部３１０を備えて、図９のフローチャートのステップＳ３０９に記載するように、この最適予測モード符号化部３１０が最適符号化情報記憶部３０８からbest＿modeのみを読み出して、それを符号化するという構成を採ったが、最適符号化情報記憶部３０８からbest＿modeおよび傾斜α‘を読み出して、それらを符号化するという構成を採ることも可能である。
この構成を採る場合には、図１２に示すように、最適予測モード符号化部３１０に代えて、最適符号化情報符号化部３１２を備えるようにして、（図９のフローチャートに対応する）図１３のフローチャートのステップＳ３０９ｐに記載するように、この最適符号化情報符号化部３１２が最適符号化情報記憶部３０８からbest＿modeおよび傾斜α’を読み出して、それらを符号化するようにすれば良い。
また、この構成を採る場合には、傾斜α’の値が画像復号側に通知されることになるので、図１０に示す画面内予測復号装置２００に代えて、図５に示す画面内予測復号装置２０を用いることになる。
次に、図２のように構成される画面内予測符号化装置１０の有効性を検証するために行った実験について説明する。
この実験は、５種類の傾斜定数Δ＝２，４，６，８，１０を用意し、それぞれに対して、１１種類の傾斜調整係数 gradient[11] ＝｛-1.0, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0｝を定めて、各傾斜がどれだけ選択されたのかを、その選択確率分布を求めることで行った。
図１４および図１５に、その実験結果を図示する。ここで、実験条件は下記に示す通りである。
・使用ソフトウェア ：ＫＴＡ（Key Technical Area） ver.1.4
・ＫＴＡは次世代符号化方式のための参照ソフトウェア
・http://iphome.hhi.de/suehring/tml/download/KTA/
・プロファイル(符号化ツールの機能を規定する）
：Ｈigh プロファイル
・符号化フレーム枚数：各画像の先頭１枚（画面内予測符号化、Ｉピクチャ）
・ＱＰ（量子化パラメータ）値
：１２，２７
・画像種類 ：Ｆoreman（標準画像）
・画像サイズ ：ＱＣＩＦ（１７６×１４４画素）
・使用ブロックサイズ：４×４
図１４および図１５の横軸は最良と判断された傾斜調整係数を示しており、縦軸はその選択確率を示している。
ここで、図１４はＱＰ＝１２の実験結果であり、図１５はＱＰ＝２７の実験結果である。
図１４および図１５において、 gradient ＝０の部分は傾斜が付かないので、従来手法に相当する。従来手法の採用される確率はΔによって変化している。
Δ＝８，１０の場合、従来手法の選択率は８割程度になる。また、Δ＝４，６の場合は５割程度、そしてΔ＝２の場合は２割程度であった。
すなわち、Δ＝２では約８割、Δ＝４，６では約半分、Δ＝８，１０の場合は約２割に対して本発明の手法が選択される。図１４と図１５の傾向に大きな差がないことから、ＱＰを変えても、この傾向が変わらないことが分かる。
以上に示された実験結果より、ＱＰの値は従来手法と本発明による手法の選択率に大きな影響を与えず、採用されるΔに依存すると考えられる。
Δを変えても、本発明による手法は２割から８割程度、選択されることが確認できた。傾斜情報の符号量を考慮しない場合では、確実にレート歪み特性が向上することが分かる。
続いて、図２のように構成される画面内予測符号化装置１０において、（１）従来手法、（２）傾斜情報量加味前の本発明による手法（傾斜情報の符号量を考慮しない場合）、（３）傾斜情報量加味後の本発明による手法（傾斜情報の符号量を考慮した場合）の計３種類の符号化性能を比較した。
図１６に、その実験結果を図示する。ここで、傾斜定数Δ＝１０、ＱＰ＝１２，１７，２２，２７，３２，３７以外の実験条件については前述したものと同じである。
図１６において、ＫＴＡ original が従来手法の実験結果を示し、Δ＝１０ without ＯＨが傾斜情報量加味前の本発明による手法の実験結果を示し、Δ＝１０ with ＯＨが傾斜情報量加味後の本発明による手法を示す。
なお、ここで求めた傾斜情報量は、図１４および図１５に示すような各符号化対象画像の選択確率分布から０次エントロピー（当該情報を損失なく符号化するのに必要な下限（理想的な）ビット数）を測定して算出している。
ここでは、上記の手法のそれぞれについてＰＳＮＲ(Peak Signal to Noise Ratio)およびビットレートを求めて、それらを比較した（“Ｙ ＰＳＮＲ”は、輝度信号のＰＳＮＲを示す）。
ここで、ＰＳＮＲについては、上記ＫＴＡソフトウェアのログの値（処理結果）を用いた。
この実験結果から分かるように、傾斜情報量加味前の本発明による手法は、常に従来手法よりも性能が良い。ただし、傾斜情報量加味後の本発明による手法は、従来手法よりも向上する場合が多いが、わずかに劣化する場合もある。
符号化全体の情報量(横軸）が増加する場合（すなわち、高ビットレート条件下）だと、本発明の効果が大きくなる。これは、傾斜情報量が占める割合が相対的に小さくなるためと考えられる。
以上の結果より、従来手法に比べて、本発明は高ビットレート条件下で、レート歪み特性の改善が得られることを示せた。
さらに、多様な画像を用いて、図２のように構成される画面内予測符号化装置１０の有効性を検証するために、傾斜定数Δ＝２，１０を用意し、それぞれに対して、１１種類の傾斜調整係数 gradient[11] ＝｛ -1.0, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 ｝を定めて、
・使用ソフトウェア ：ＫＴＡ（Key Technical Area） ver.1.4
・プロファイル ：Ｈigh プロファイル
・符号化フレーム枚数：各画像の先頭１枚（画面内予測符号化、Ｉピクチャ）
・ＱＰ値 ：７，１２，１７，２２
・画像種類 ：Ｃontainer, Ｆoreman, Ｓilent,Ｐaris, Ｍobile, Ｔempete, ＷhaleＳhow,ＣrowdedＣrosswalk（いづれも標準画像）
・画像サイズ ：ＱＣＩＦ，ＣＩＦ（３５２×２８８画素），ＳＤ（７２０×４８０画素）
・使用ブロックサイズ：４×４，８×８
という実験条件で、本発明と従来手法のそれぞれについて上記のようなＰＳＮＲ、およびビットレートを求めて、それらを比較する実験を行った。
図１７Ａ〜図３５に、その実験結果を図示する。なお、この実験においては、本発明では傾斜情報量を加味してビットレートを求めた。また、実線が本発明の実験結果を示し、破線（"Original"）が従来手法の実験結果を示している。
また、本発明の手法と従来手法との結果の差の平均を示すΔＰＳＮＲとΔＢｉｔｒａｔｅは、下記の参考文献に記載される標準的な算出手順を用いて算出した。
〔参考文献〕G.Bjontegaard,"Calculation of average PSNR differences between RD-Curves," ITU-TQ.6/SG16 VCEG, VCEG-M33, March, 2001.
（１）図１７Ａ，１７Ｂの実験結果
図１７Ａ，１７Ｂは、画像種類がＣontainerで、画像サイズがＱＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図１７ＡはΔ＝１０の実験結果、図１７ＢはΔ＝２の実験結果である。
図１７Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１１４ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で０．８７３％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図１７Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２４６ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．６９％発生符号量が削減されたことを示している。
（２）図１８Ａ，１８Ｂの実験結果
図１８Ａ，１８Ｂは、画像種類がＦoremanで、画像サイズがＱＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図１８ＡはΔ＝１０の実験結果、図１８ＢはΔ＝２の実験結果である。
図１８Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２７３ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．２０％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図１８Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．４１７ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で３．０６％発生符号量が削減されたことを示している。
（３）図１９Ａ，１９Ｂの実験結果
図１９Ａ，１９Ｂは、画像種類がＳilent で、画像サイズがＱＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図１９ＡはΔ＝１０の実験結果、図１９ＢはΔ＝２の実験結果である。
図１９Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２２３ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．６２％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図１９Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３３７ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．１２％発生符号量が削減されたことを示している。
（４）図２０Ａ，２０Ｂの実験結果
図２０Ａ，２０Ｂは、画像種類がＰarisで、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図２０ＡはΔ＝１０の実験結果、図２０ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２０Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１６７ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．２８％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２０Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３４７ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．３２％発生符号量が削減されたことを示している。
（５）図２１Ａ，２１Ｂの実験結果
図２１Ａ，２１Ｂは、画像種類がＦoremanで、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図２１ＡはΔ＝１０の実験結果、図２１ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２１Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１４７ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．３２％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２１Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２８０ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．２８％発生符号量が削減されたことを示している。
（６）図２２Ａ，２２Ｂの実験結果
図２２Ａ，２２Ｂは、画像種類がＭobile で、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図２２ＡはΔ＝１０の実験結果、図２２ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２２Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３９５ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．７０％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２２Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．５４６ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で３．４７％発生符号量が削減されたことを示している。
（７）図２３Ａ，２３Ｂの実験結果
図２３Ａ，２３Ｂは、画像種類がＴempeteで、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図２３ＡはΔ＝１０の実験結果、図２３ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２３Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２８２ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．０４％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２３Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．４０５ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で３．６０％発生符号量が削減されたことを示している。
（８）図２４Ａ，２４Ｂの実験結果
図２４Ａ，２４Ｂは、画像種類がＷhaleＳhow で、画像サイズがＳＤで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図２４ＡはΔ＝１０の実験結果、図２４ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２４Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２５４ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．９９％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２４Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３７６ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．６２％発生符号量が削減されたことを示している。
（９）図２５Ａ，２５Ｂの実験結果
図２５Ａ，２５Ｂは、画像種類がＣrowdedＣrosswalkで、画像サイズがＳＤで、ブロックサイズが４×４の実験結果であり、図２５ＡはΔ＝１０の実験結果、図２５ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２５Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１１８ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．０６％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２５Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２０１ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．７２％発生符号量が削減されたことを示している。
（１０）図２６Ａ，２６Ｂの実験結果
図２６Ａ，２６Ｂは、画像種類がＣontainerで、画像サイズがＱＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図２６ＡはΔ＝１０の実験結果、図２６ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２６Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．０７９４ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で０．６８８％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２６Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１８８ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．６０％発生符号量が削減されたことを示している。
（１１）図２７Ａ，２７Ｂの実験結果
図２７Ａ，２７Ｂは、画像種類がＦoremanで、画像サイズがＱＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図２７ＡはΔ＝１０の実験結果、図２７ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２７Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１７９ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．６１％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２７Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３６８ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で３．２３％発生符号量が削減されたことを示している。
（１２）図２８Ａ，２８Ｂの実験結果
図２８Ａ，２８Ｂは、画像種類がＳilent で、画像サイズがＱＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図２８ＡはΔ＝１０の実験結果、図２８ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２８Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２３４ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．９９％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２８Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３６９ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で３．０７％発生符号量が削減されたことを示している。
（１３）図２９Ａ，２９Ｂの実験結果
図２９Ａ，２９Ｂは、画像種類がＰarisで、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図２９ＡはΔ＝１０の実験結果、図２９ＢはΔ＝２の実験結果である。
図２９Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１５７ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．２９％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図２９Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３１３ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．４９％発生符号量が削減されたことを示している。
（１４）図３０Ａ，３０Ｂの実験結果
図３０Ａ，３０Ｂは、画像種類がＦoremanで、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図３０ＡはΔ＝１０の実験結果、図３０ＢはΔ＝２の実験結果である。
図３０Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．０９５６ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で０．９３９％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図３０Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２８３ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．７１％発生符号量が削減されたことを示している。
（１５）図３１Ａ，３１Ｂの実験結果
図３１Ａ，３１Ｂは、画像種類がＭobile で、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図３１ＡはΔ＝１０の実験結果、図３１ＢはΔ＝２の実験結果である。
図３１Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２０２ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．３９％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図３１Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２８５ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．９４％発生符号量が削減されたことを示している。
（１６）図３２Ａ，３２Ｂの実験結果
図３２Ａ，３２Ｂは、画像種類がＴempeteで、画像サイズがＣＩＦで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図３２ＡはΔ＝１０の実験結果、図３２ＢはΔ＝２の実験結果である。
図３２Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２１０ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．６９％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図３２Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３３０ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．６０％発生符号量が削減されたことを示している。
（１７）図３３Ａ，３３Ｂの実験結果
図３３Ａ，３３Ｂは、画像種類がＷhaleＳhow で、画像サイズがＳＤで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図３３ＡはΔ＝１０の実験結果、図３３ＢはΔ＝２の実験結果である。
図３３Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１８３ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．７０％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図３３Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．３３３ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で３．００％発生符号量が削減されたことを示している。
（１８）図３４Ａ，３４Ｂの実験結果
図３４Ａ，３４Ｂは、画像種類がＣrowdedＣrosswalkで、画像サイズがＳＤで、ブロックサイズが８×８の実験結果であり、図３４ＡはΔ＝１０の実験結果、図３４ＢはΔ＝２の実験結果である。
図３４Ａの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．１０１ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で１．０８％発生符号量が削減されたことを示している。
また、図３４Ｂの実験結果は、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲについては平均で０．２２５ｄＢ画質が改善され、ビットレートについては平均で２．３２％発生符号量が削減されたことを示している。
図３５に、図１７Ａ〜図３４Ｂの実験結果を一覧表にしたものを示す。
図１７Ａ〜図３４Ｂに示した実験結果と、この図３５の一覧表を見れば分かるように、本発明によれば、従来手法に比べて、ＰＳＮＲを改善できるようになるとともに、発生符号量を減少させることができるようになる。
次に、本発明の「予測信号に適応的に傾斜を付ける」手法を、画面内予測の予測モードがＨ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測（予測モード２（平均値予測）：当該ブロックに対し、上側ブロックの隣接画素と左ブロックの隣接画素を参照し、斜め方向に画素値を内挿し予測値とするモード）に適用する場合の例を説明する。
上述の画面内予測符号化装置１０の実行する画面内予測では、式（１）に示したように、実施例１において、予測画素の画素値をｙ、参照画素から予測画素までの距離をｘ、参照画素の画素値をβとすると、予測画素の画素値ｙは、
ｙ＝αｘ＋β
で定義された。
これに対し、上記ＤＣ予測では、利用可能な参照画素の平均値で、予測対象ブロックを生成する。即ち、ＤＣ予測では「予測方向」という概念がないため、下記の式（１３）を用いて予測信号を生成する。
ｙ(DC)＝(ΣＲi) / m + α （１３）
ここで、ＲiはＤＣ予測使用時に利用可能なi番目の参照画素の信号値を示しており、mは利用可能な参照画素の総数である。
具体的には、図３７に示すように、予測対象ブロックの上側と左側が利用可能である場合(m=8の場合)、Ｈ．２６４／ＡＶＣにおいては、
ｙ(DC of H.264) ＝(ΣＲi ) / m
＝(A+B+C+D+I+J+K+L+4) >> 5
＝(69+76+73+82+71+70+70+68+4)>>5
＝72
と計算される。ここで、>>はビットシフト処理を示す。
上記の計算は、すなわち、8画素の平均値をとって四捨五入する処理と同義である（(69+76+…+70+68)/8 = 72.375≒72）。
本実施例では、これに更にαを加えることで、予測誤差をより低減させる傾斜相当分を得て、それを傾斜情報として符号化することになる（αは、本発明における「画素値に加算される値」であり、正負いずれの値も可能である）。
すなわち、上述の画面内予測符号化装置１０の例で示したΔ＝１、ｎ＝３、gradient＝「−１、０、１」の場合、当該ブロックの予測信号は、図３７に示す７２だけでなく、
gradient[0]の場合、 y(DC) = 72+(−1)＝７１
gradient[1]の場合、 y(DC) = 72+(０)＝７２ (従来のＨ．２６４／ＡＶＣ相当)
gradient[2]の場合、 y(DC) = 72+(+1)＝７３
という形で、７１、７２、７３の3種類の候補を得て、その中から最良のコストを実現するものを選択する。この点が、他の予測モードと比較した場合の、本発明をＤＣ予測に適用した場合の特長である。
なお、図３７において、上側の画素が利用できないような場合、Ｈ．２６４
／ＡＶＣでは、左側の画素により「(I+J+K+L+2)>>4」を計算し、逆に、左側の画素が利用できないような場合、上側の画素により「(A+B+C+D+2)>>4」を計算する。
これは、４画素を足して４で割って四捨五入する処理と同じである。
本実施例では、その各場合についても、同様にαを更に足すことで、残差信号を画像の性質に基づいて柔軟に減らす予測を可能としている。
また、特開平１０−２２４８０４に、先行する画像データブロックに基づいて勾配予測を実行する手法の開示がある。
この手法は、新しい画像データブロックについての予測において、新しいブロックより対角線方向に上にある１つのブロックからの水平勾配及び垂直勾配を決定し、これらの勾配に基づき、符号器は、新しいブロックに対し水平方向に隣接するブロック又は垂直に隣接するブロック又は垂直方向に隣接するブロックのいずれかの画像処理に基づく画像情報を予測するものであり、本願発明の手法とは根本的に異なる。
本発明は、画面内予測を用いて画像を符号化する場合に適用できるものであり、予測信号を実際の画像に合わせて傾斜を付ける形で生成することで、予測誤差を減少させることが可能になり、これにより、圧縮効率を向上させることができるようになる。

Claims (20)

  1. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置であって、
    複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を選択する手段と、
    前記選択した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する手段と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する手段と、
    前記選択した傾斜の大きさを示す情報を符号化する手段とを備えることを、
    特徴とする画像符号化装置。
  2. 請求項１に記載の画像符号化装置において、
    前記傾斜を選択する手段は、前記複数の傾斜候補に基づいて、傾斜の異なる複数の予測信号候補を生成して、それらの予測信号候補の中から符号化コストが最小となる予測信号候補を特定することで、前記複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す傾斜を選択することを、
    特徴とする画像符号化装置。
  3. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置であって、
    既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を推定する手段と、
    前記推定した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する手段と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する手段と、
    前記推定した傾斜の大きさを示す情報を符号化する手段とを備えることを、
    特徴とする画像符号化装置。
  4. 画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号する画像復号装置であって、
    予測参照画素からの距離に応じて予測信号に画素値の傾斜を付けるための情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する手段と、
    前記獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する手段と、
    画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する手段とを備えることを、
    特徴とする画像復号装置。
  5. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置が実行する画像符号化方法であって、
    複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を選択する過程と、
    前記選択した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する過程と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する過程と、
    前記選択した傾斜の大きさを示す情報を符号化する過程とを備えることを、
    特徴とする画像符号化方法。
  6. 請求項５に記載の画像符号化方法において、
    前記傾斜を選択する過程では、前記複数の傾斜候補に基づいて、傾斜の異なる複数の予測信号候補を生成して、それらの予測信号候補の中から符号化コストが最小となる予測信号候補を特定することで、前記複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す傾斜を選択することを、
    特徴とする画像符号化方法。
  7. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置が実行する画像符号化方法であって、
    既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の示す画素値の傾斜を推定する過程と、
    前記推定した傾斜に基づいて、予測参照画素からの距離に応じて傾斜を付けて予測信号を生成する過程と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する過程と、
    前記推定した傾斜の大きさを示す情報を符号化する過程とを備えることを、
    特徴とする画像符号化方法。
  8. 画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号する画像復号装置が実行する画像復号方法であって、
    予測参照画素からの距離に応じて予測信号に画素値の傾斜を付けるための情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する過程と、
    前記獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する過程と、
    画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する過程とを備えることを、
    特徴とする画像復号方法。
  9. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    画素値に加算される値を示す複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号に付加する傾斜を選択する手段と、
    前記選択した傾斜が付加された予測信号を生成する手段と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する手段と、
    前記選択した傾斜の大きさを示す情報を符号化する手段とを備えることを、
    特徴とする画像符号化装置。
  10. 請求項９に記載の画像符号化装置において、
    前記傾斜を選択する手段は、前記複数の傾斜候補に基づいて、傾斜の異なる複数の予測信号候補を生成して、それらの予測信号候補の中から符号化コストが最小となる予測信号候補を特定することで、前記複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す傾斜を選択することを、
    特徴とする画像符号化装置。
  11. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化装置であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の画素値に加算される値を示す傾斜を推定する手段と、
    前記推定した傾斜が付加された予測信号を生成する手段と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する手段とを備えることを、
    特徴とする画像符号化装置。
  12. 請求項１１に記載の画像符号化装置において、
    さらに、前記推定した傾斜の大きさを示す情報を符号化する手段を備えることを、
    特徴とする画像符号化装置。
  13. 画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号する画像復号装置であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    予測信号の画素値への加算値を示す傾斜を付加するための情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する手段と、
    前記獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する手段と、
    画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する手段とを備えることを、
    特徴とする画像復号装置。
  14. 画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号する画像復号装置であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    既に復号済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の画素値に加算される値を示す傾斜を推定する手段と、
    前記推定した傾斜が付加された予測信号を生成する手段と、
    画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記生成した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する手段とを備えることを、
    特徴とする画像復号装置。
  15. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化方法であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    画素値に加算される値を示す複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号に付加する傾斜を選択する過程と、
    前記選択した傾斜が付加された予測信号を生成する過程と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する過程と、
    前記選択した傾斜の大きさを示す情報を符号化する過程とを備えることを、
    特徴とする画像符号化方法。
  16. 請求項１５に記載の画像符号化方法において、
    前記傾斜を選択する過程では、前記複数の傾斜候補に基づいて、傾斜の異なる複数の予測信号候補を生成して、それらの予測信号候補の中から符号化コストが最小となる予測信号候補を特定することで、前記複数の傾斜候補の中から、予測対象となる画像信号の示す傾斜を選択することを、
    特徴とする画像符号化方法。
  17. 画面内予測を用いて画像を符号化する画像符号化方法であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    既に符号化済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の画素値に加算される値を示す傾斜を推定する過程と、
    前記推定した傾斜が付加された予測信号を生成する過程と、
    前記生成した予測信号に基づいて、予測対象となる画像信号を画面内符号化する過程とを備えることを、
    特徴とする画像符号化方法。
  18. 請求項１７に記載の画像符号化方法において、
    さらに、前記推定した傾斜の大きさを示す情報を符号化する過程を備えることを、
    特徴とする画像符号化方法。
  19. 画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号する画像復号方法であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    予測信号の画素値への加算値を示す傾斜を付加するための情報を復号することで、画像符号化側で用いた傾斜の情報を獲得する過程と、
    前記獲得した傾斜に基づいて、画像符号化側で生成した予測信号を復元する過程と、
    画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記復元した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する過程とを備えることを、
    特徴とする画像復号方法。
  20. 画面内予測を用いて符号化された画像の符号化データを復号する画像復号方法であって、
    前記画面内予測の予測モードが、映像符号化標準Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４ＡＶＣにおけるＤＣ予測であり、
    既に復号済みの画像信号に基づいて、予測対象となる画像信号の画素値に加算される値を示す傾斜を推定する過程と、
    前記推定した傾斜が付加された予測信号を生成する過程と、
    画像符号化側で符号化した残差信号を復号して、その復号した残差信号と前記生成した予測信号とに基づいて復号画像信号を生成する過程とを備えることを、
    特徴とする画像復号方法。
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