WO2003092168A1 - Dispositif de codage de signaux numeriques, dispositif de decodage de signaux numeriques, procede de codage arithmetique de signaux numeriques et procede de decodage arithmetique de signaux numeriques - Google Patents

Dispositif de codage de signaux numeriques, dispositif de decodage de signaux numeriques, procede de codage arithmetique de signaux numeriques et procede de decodage arithmetique de signaux numeriques Download PDF

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Yoshihisa Yamada
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    • H04N21/4381—Recovering the multiplex stream from a specific network, e.g. recovering MPEG packets from ATM cells

Definitions

  • Digital signal encoding device digital signal decoding device, digital signal arithmetic encoding method, and digital signal arithmetic decoding method
  • the present invention relates to a digital signal encoding device, a digital signal decoding device, a digital signal arithmetic encoding method, and a digital signal arithmetic decoding method used for a video compression encoding technology, a compressed video data transmission technology, and the like.
  • Huffman coding has been adopted as entropy coding in international standard video coding systems such as MPEG and ITU-T H.26x.
  • Huffman coding provides optimal coding performance when individual source symbols need to be represented as individual codewords, while local signal behavior, such as video signals, There is a problem that optimality is not guaranteed when the probability of occurrence of the information source symbol fluctuates.
  • arithmetic coding has been proposed as a method of dynamically adapting to the occurrence probabilities of individual information source symbols and expressing a plurality of symbols collectively by one codeword.
  • the process of arithmetic coding corresponds to narrowing down the range of the probability number line.
  • the reverse of the decoding process may be considered.
  • the above process enables entropy coding that is well suited to the occurrence probability of the information source symbol.
  • higher coding efficiency can be obtained compared to Huffman coding by tracing the state of the occurrence probability and updating the table in Fig. 1 as appropriate. be able to.
  • each frame of the video is often divided into sub-regions and transmitted in resynchronizable units (eg, MPEG-2 slice structure).
  • each symbol to be coded is mapped to a codeword having an integer bit length, so it is only necessary to define the corresponding codeword collectively as a transmission unit, but in arithmetic coding, In addition to the need for special codes to explicitly interrupt the coding process, when coding is restarted, the learning process of the symbol occurrence probability up to that point is reset once and the code Since it is necessary to discharge the bit for determining the encoding, the encoding efficiency may be reduced before and after the interruption.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and has a digital signal encoding apparatus and a digital signal arithmetic encoding method capable of increasing the encoding efficiency of arithmetic encoding while ensuring error resilience. Getting With the goal.
  • the present invention provides a method for correctly decoding even if the coding device side has succeeded and coded the arithmetic coding state or the symbol occurrence probability learning state of the previous transmission unit without resetting. It is an object of the present invention to obtain a digital signal decoding device and a digital signal arithmetic decoding method capable of performing the above. Disclosure of the invention
  • a digital signal encoding device and a digital signal arithmetic encoding method when compressing a digital signal of a predetermined transmission unit by arithmetic encoding, express an arithmetic encoding state at the time of completion of encoding of a certain transmission unit.
  • the occurrence probability of the symbol is determined, and the occurrence probability is learned by counting the appearance frequency of the symbol to be encoded.
  • the information expressing the occurrence probability learning state at the time when the encoding of a certain transmission unit is completed is obtained. It is multiplexed as a part of the next transmission unit data.
  • the digital signal decoding apparatus and the digital signal arithmetic decoding method provide a digital signal arithmetic decoding method, wherein at the start of decoding of a certain transmission unit, information representing an arithmetic encoding state multiplexed as a part of the transmission unit data is converted Initialize the decoding operation, or express the learning state of the symbol occurrence probability that is multiplexed as a part of the transmission unit data at the start of decoding of a certain transmission unit. Based on the information, initialization of the occurrence probability used for decoding the transmission unit is performed, and when decoding the compressed digital signal of the predetermined transmission unit, a signal between one or more adjacent transmission units is included. The occurrence probability of the decoded symbol is determined based on the dependency, and the occurrence probability is learned and decoded by counting the appearance frequency of the decoded symbol.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing the occurrence probabilities of individual characters when the character “BILL GATES ⁇ ” is arithmetically coded.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an arithmetic coding result when the character "BI LL GATES" is arithmetically coded.
  • FIG. 3 is a configuration diagram showing a video encoding device (digital signal encoding device) according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4 is a configuration diagram showing a video decoding device (digital signal decoding device) according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is a configuration diagram showing the internal configuration of the arithmetic coding unit 6 in FIG.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic coding unit 6 in FIG.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram explaining the concept of the content status model.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a motion vector context model.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a slice structure.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a bitstream generated by the arithmetic coding unit 6.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of another bitstream generated by the arithmetic coding unit 6.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of another bitstream generated by the arithmetic coding unit 6.
  • FIG. 13 is a configuration diagram showing the internal configuration of the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • FIG. 15 is a configuration diagram showing the internal configuration of the arithmetic coding unit 6 according to the second embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic coding unit 6 in FIG.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram illustrating the learning state of the content model.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of a bitstream generated by the arithmetic coding unit 6 according to the second embodiment.
  • FIG. 19 is a configuration diagram showing an internal configuration of the arithmetic decoding unit 27 according to the second embodiment.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • FIG. 21 is an explanatory diagram showing an example of a bitstream generated by the arithmetic coding unit 6 according to the third embodiment.
  • the first embodiment is an example in which arithmetic coding is applied to a video coding method in which a video frame is coded in a unit equally divided into a rectangular area of 16 ⁇ 16 pixels (hereinafter, macroblock).
  • macroblock 16 ⁇ 16 pixels
  • FIG. 3 is a configuration diagram showing a video encoding device (digital signal encoding device) according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a motion detecting unit 2 is a reference signal stored in a frame memory 3a.
  • image 4 motion vector 5 is detected from input video signal 1 in macroblock units.
  • the motion compensator 7 obtains the temporal prediction image 8 based on the motion vector 5 detected by the motion detector 2.
  • the subtracter 51 finds a difference between the input video signal 1 and the temporal prediction image 8 and outputs the difference as a temporal prediction residual signal 9.
  • the spatial prediction unit 10a refers to the input video signal 1 and performs prediction from a spatially neighboring area in the same video frame to generate a spatial prediction residual signal 11.
  • the coding mode determination unit 12 includes a motion prediction mode that encodes the temporal prediction residual signal 9, a skip mode in which the motion vector 5 is zero and no component of the temporal prediction residual signal 9, A mode in which the macroblock can be most efficiently encoded is selected from intra modes for encoding the spatial prediction residual signal 11, and encoding mode information 13 is output.
  • the orthogonal transform unit 15 performs orthogonal transform on the signal to be coded selected by the coding mode determining unit 12 and outputs orthogonal transform coefficient data.
  • the quantization unit 16 quantizes the orthogonal transform coefficient data with the granularity indicated by the quantization step parameter 23 determined by the encoding control unit 22.
  • the inverse quantizer 18 has the granularity indicated by the quantization step parameter 23,
  • the orthogonal transform coefficient data 17 output from the transform unit 16 is inversely quantized.
  • the inverse orthogonal transform unit 19 performs inverse orthogonal transform on the orthogonal transform coefficient data dequantized by the inverse quantizer 18.
  • the switching unit 52 outputs the temporal prediction image 8 output from the motion compensation unit 7 or the spatial prediction unit 10 a according to the encoding mode information 13 output from the encoding mode determination unit 12. Select and output the spatial prediction image 20.
  • the adder 53 adds the output signal of the switching unit 52 and the output signal of the inverse orthogonal transform unit 19 to generate a locally decoded image 21, and uses the locally decoded image 21 as a reference image 4. Stored in frame memory 3a.
  • the arithmetic coding unit 6 performs event-to-peak coding of the data to be coded, such as the motion vector 5, the coding mode information 13, the spatial prediction mode 14, the orthogonal transform coefficient data 17, and the like. The result is output as compressed video data 26 via the transmission buffer 24.
  • the coding control unit 22 controls the coding mode determination unit 12, the quantization unit 16, the inverse quantization unit 18 and the like.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a video decoding device (digital signal decoding device) according to Embodiment 1 of the present invention.
  • an arithmetic decoding unit 27 performs an event-to-peak decoding process and performs motion vector decoding.
  • the decoding unit 5 decodes the information such as the protocol 5, the encoding mode information 13, the spatial prediction mode 14, the orthogonal transform coefficient data 17, and the quantization step parameter 23.
  • the inverse quantization unit 18 inversely quantizes the orthogonal transform coefficient data 17 and the quantization step parameter 23 decoded by the arithmetic decoding unit 27.
  • the inverse orthogonal transform unit 19 ′ inverse orthogonally transforms the orthogonal transform coefficient data 17 of the inverse quantization and the quantization step parameter 23, and performs local decoding.
  • the motion compensation unit 7 restores the temporal prediction image 8 using the motion vector 5 decoded by the arithmetic decoding unit 27.
  • the spatial prediction unit 10b restores the spatial prediction image 20 from the spatial prediction mode 14 decoded by the arithmetic decoding unit 27.
  • the switching unit 54 selects and outputs the temporal prediction image 8 or the spatial prediction image 11 according to the encoding mode information 13 decoded by the arithmetic decoding unit 27. .
  • the adder 55 adds the local decoded signal, which is the output signal of the inverse orthogonal transform unit 19, and the output signal of the switching unit 54, and outputs a decoded image 21. Note that the decoded image 21 is stored in the frame memory 3b because it is used for generating a predicted image of a subsequent frame.
  • the input video signal 1 is input in units of individual video frames divided into Mac blocks, and the motion detection unit 2 of the video encoder uses the reference image 4 stored in the frame memory 3a. Then, motion vector 5 is detected in macroblock units.
  • the motion compensation unit 7 acquires the time prediction image 8 based on the motion vector 5.
  • the subtracter 51 Upon receiving the temporal prediction image 8 from the motion compensator 7, the subtracter 51 determines the difference between the input video signal 1 and the temporal prediction image 8, and determines the encoding mode as the temporal prediction residual signal 9 using the difference. Output to part 1 and 2.
  • the spatial prediction unit 10a when the spatial prediction unit 10a receives an input video signal 1, the spatial prediction unit 10a refers to the input video signal 1 to perform prediction from a spatially neighboring region in the same video frame, and performs spatial prediction residual signal Generate 1 1
  • the coding mode determination unit 12 includes a motion prediction mode that encodes the temporal prediction residual signal 9 and a skip mode in which the motion vector 5 is zero and the temporal prediction residual signal 9 has no component. And the intra-mode for encoding the spatial prediction residual signal 11 1, the mode that can most efficiently encode the macroblock is selected, and the encoding mode information 13 is arithmetically encoded. Output to the encoding unit 6.
  • the motion prediction mode is selected, the time prediction residual signal 9 is output to the orthogonal transform unit 15 as a signal to be encoded, and the When the mode is selected, the spatial prediction residual signal 11 1 is output to the orthogonal transform unit 15 as an encoding target signal.
  • the motion vector 5 is output from the motion detection unit 2 to the arithmetic coding unit 6 as coding target information
  • the intra prediction mode 14 is output from the spatial prediction unit 10 a to the arithmetic encoding unit 6 as encoding target information.
  • the orthogonal transform unit 15 Upon receiving the encoding target signal from the encoding mode determining unit 12, the orthogonal transform unit 15 orthogonally transforms the encoding target signal and outputs orthogonal transform coefficient data to the quantization unit 16.
  • the quantization unit 16 Upon receiving the orthogonal transformation coefficient data from the orthogonal transformation unit 15, the quantization unit 16 quantizes the orthogonal transformation coefficient data with the granularity indicated by the quantization step parameter 23 determined by the encoding control unit 22. I do.
  • the encoding control unit 22 adjusts the quantization step parameter 23 so that the encoding rate and the quality can be balanced.
  • the occupation amount of coded data stored in the transmission buffer 24 immediately before transmission is checked at regular intervals, and the quantization step is performed according to the remaining buffer amount 25.
  • Parameter adjustment of parameters 23 is performed. For example, if the remaining buffer amount 25 is large, the coding rate may be reduced, while if the remaining buffer amount 25 has a margin, the coding rate may be increased to improve the quality. I do.
  • the inverse quantizer 18 Upon receiving the orthogonal transform coefficient data 17 from the quantizer 16, the inverse quantizer 18 inversely quantizes the orthogonal transform coefficient data 17 at the granularity indicated by the quantization step parameter 23.
  • the inverse orthogonal transform unit 19 performs an inverse orthogonal transform on the orthogonal transform coefficient data dequantized by the inverse quantizer 18.
  • the switching unit 52 receives the encoding mode output from the encoding mode determination unit 12. According to the information 13, the temporal prediction image 8 output from the motion compensation unit 7 or the spatial prediction image 20 output from the spatial prediction unit 10 a is selected and output. That is, when the coding mode information 13 indicates the motion prediction mode, the temporal prediction image 8 output from the motion compensation unit 7 is selected and output, and the coding mode information 13 indicates the intra mode. If shown, the spatial prediction image 20 output from the spatial prediction unit 10a is selected and output.
  • the adder 53 adds the output signal of the switching unit 52 and the output signal of the inverse orthogonal transform unit 19 to generate a locally decoded image 21.
  • the locally decoded image 21 is stored in the frame memory 3 a as the reference image 4 because it is used for motion estimation of subsequent frames.
  • the arithmetic coding unit 6 performs event-to-peak coding of data to be coded, such as the motion vector 5, coding mode information 13, spatial prediction mode 14, and orthogonal transform coefficient data 17 according to a procedure described later. Then, the encoding result is output as compressed video data 26 via the transmission buffer 24.
  • the arithmetic decoding unit 27 Upon receiving the compressed video data 26 from the video encoding device, the arithmetic decoding unit 27 performs entropy decoding processing to be described later, and performs a motion vector 5, coding mode information 13, spatial prediction. Decode mode 14, orthogonal transform coefficient data 17 and quantization step parameter 23.
  • the inverse quantization unit 18 inversely quantizes the orthogonal transform coefficient data 17 and the quantization step parameter 23 decoded by the arithmetic decoding unit 27, and the inverse orthogonal transform unit 19
  • the transform coefficient data 17 and the quantization step parameter 23 are inversely orthogonally transformed and locally decoded.
  • the motion compensating unit 7 uses the motion vector 5 decoded by the arithmetic decoding unit 27 to generate a temporal prediction image.
  • Restore 8 When the encoding mode information 13 decoded by the arithmetic decoding unit 27 indicates the intra mode, the spatial prediction unit 10b converts the spatial prediction image from the spatial prediction mode 14 decoded by the arithmetic decoding unit 27 to the spatial prediction image. Restore 20.
  • the difference between the spatial prediction unit 10a on the video encoding device side and the spatial prediction unit 10b on the video decoding device side is the most efficient for all types of spatial prediction modes that the former can take. While the process often includes the process of specifying the spatial prediction mode 14, the latter is limited to only the process of generating the spatial prediction image 20 from the given spatial prediction mode 14.
  • the switching unit 54 restores the temporal prediction image 8 restored by the motion compensation unit 7 or the spatial prediction unit 10 b according to the coding mode information 13 decoded by the arithmetic decoding unit 27.
  • the spatial prediction image 11 is selected, and the selected image is output to the adder 55 as a prediction image.
  • the adder 55 Upon receiving the predicted image from the switching unit 54, the adder 55 adds the local decoded signal output from the inverse orthogonal transform unit 19 to the predicted image to obtain a decoded image 21.
  • the decoded image 21 is stored in the frame memory 3b because it is used for generating a predicted image of the subsequent frames.
  • the difference between the frame memories 3a and 3b simply means the distinction between those mounted on the video encoding device and the video decoding device.
  • the encoding process is performed in the arithmetic coding unit 6 in FIG. 3, and the decoding process is performed in the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • FIG. 5 is a configuration diagram showing the internal configuration of the arithmetic coding unit 6 in FIG.
  • the arithmetic coding unit 6 includes a motion vector 5, coding mode information 13, spatial prediction mode 14, orthogonal transform coefficient data 1
  • Context model decision unit 28 that defines a context model (described later) defined for each data type such as 7 and multi-level data according to the binarization rule defined for each data type to be encoded.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic coding unit 6 in FIG.
  • the context model is a model of the dependence of the probability of occurrence of the information source (coding) symbol on other information that is a factor in changing the probability of occurrence.
  • the state of the probability of occurrence is switched according to this dependence. This makes it possible to perform encoding that is more suitable for the actual occurrence probability of the symbol.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram explaining the concept of the content status model.
  • the information source symbols are binary.
  • the ctx options 0 to 2 in FIG. 7 are defined on the assumption that the state of the occurrence probability of the information source symbol using the ctx will change depending on the situation.
  • the value of ctx is switched according to the dependency between the coded data of a certain macroblock and the coded data of surrounding macroblocks.
  • Fig. 8 is an explanatory diagram showing an example of a motion vector content model.
  • Fig. 8 is disclosed in D. Marpe et al., "" Video Compression Using Context-Based Adaptive Arithmetic Coding, International Conrerence on Image Processing 2001. Macroblock movement The following is an example of a contest model.
  • the motion vector of block C is to be coded, and more precisely, the prediction difference value mvd k (C) obtained by predicting the motion vector of block C from the vicinity is coded.
  • c tx_mvd (C, k) indicates the context model.
  • mvd k (A) indicates the motion vector prediction difference value in block A
  • mvd k (B) indicates the motion vector prediction difference value in block B
  • the switching evaluation value e k (C ) Is used for the definition.
  • the evaluation value e k (C) indicates the degree of variation of the nearby motion vector. Generally, when this variation is small, mvd k (C) is small, and conversely, e k (C) When is large, mvd k (C) also tends to be large.
  • the symbol occurrence probability of mvd k (C) be adapted based on e k (C).
  • This variation set of occurrence probabilities is the context model. In this case, there are three types of occurrence probability variations.
  • a context model is defined in advance for each of the encoding target data such as the encoding mode information 13, the spatial prediction mode 14, and the orthogonal transform coefficient data 17, and the arithmetic encoding unit 6 of the video encoding device 6 And the arithmetic decoding unit 27 of the video decoding device.
  • the content model determining unit 28 of the arithmetic encoding unit 6 shown in FIG. 5 performs a process of selecting a predetermined model based on the type of the data to be encoded.
  • the context model converts the data to be encoded into a binary sequence in a binarizing unit 29, and is determined according to each bin (binary position) of the binary sequence.
  • Binary The rule of conversion is to convert to a variable-length binary sequence according to the approximate distribution of the possible values of each encoded data.
  • Binarization simplifies the calculation because the number of probability linear divisions can be reduced by encoding in bin units, rather than arithmetically encoding the target data that can originally take multivalues as it is. be able to. For this reason, there are advantages such as the possibility of slimming the context model.
  • each context model includes a variation of the probability of occurrence with respect to each value of 0/1
  • the probability of occurrence generator 30 refers to the context model determined in step ST1 to generate each bin. The generation processing of the 0/1 occurrence probability is performed.
  • Figure 8 shows an example of the evaluation value e k for probability selection (C), the raw electromotive probability generation unit 3 0 of FIG. 8 e k (C) in the Do probability selected will by shown An evaluation value is determined, and according to this, from the alternatives of the context model to be referred to, which occurrence probability variation is used for the current encoding is determined.
  • the coding unit 31 performs the arithmetic coding according to the process described in the conventional example (step ST4). ).
  • the actual coded value (0 or 1) 32 is fed back to the occurrence probability generation unit 30, and a 0/1 occurrence frequency event is updated to update the occurrence probability variation part of the context model used.
  • Step ST5 the probability variation in a particular context model It is assumed that when 100 bins are encoded using, the occurrence probabilities of 0 in the occurrence probability variation are 0.25 and 0.75, respectively.
  • the appearance frequency of 1 is updated, and the occurrence probability of 0/1 changes to 0.24 and 0.752. With this mechanism, it is possible to perform efficient coding adapted to the actual occurrence probability.
  • the arithmetic code 33 of the coded value (0 or 1) 32 newly generated by the coding unit 31 is sent to the transmission unit generation unit 35, and as described in 6) below,
  • the data is multiplexed as data constituting a transmission unit (step ST6).
  • step ST7 it is determined whether or not the encoding process has been completed for the entire binary sequence bin of one data to be encoded. If not, the process returns to step ST3, and the process returns to step ST3. The processing after generation processing of the occurrence probability in n is performed. On the other hand, if the processing has been completed, the process proceeds to a transmission unit generation process described below.
  • Arithmetic coding converts a sequence of multiple data to be encoded into a single codeword.However, the video signal performs motion prediction between frames and displays on a frame-by-frame basis. It is necessary to generate a decoded image in units of and update the inside of the frame memory. Therefore, it is necessary to be able to clearly determine the break of a unit called a frame on the arithmetically encoded compressed data. In addition, for the purpose of multiplexing with other media such as voice and audio, and packet transmission, it is necessary to divide compressed data into smaller units within a frame and transmit it. An example of this is a slice structure, that is, a unit in which a plurality of macro blocks are grouped in a raster scan order.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a slice structure.
  • a rectangle surrounded by a dotted line corresponds to a macro block.
  • the slice structure is treated as a unit of resynchronization at the time of decoding.
  • slice data is directly mapped to a bucket payload for IP transmission.
  • RTP Realtime Transport Protocol
  • the RTP packet has a time stamp attached to the header and the video slice data is mapped to the payload and transmitted.
  • RTP Payload Format for MPEG-4 Audio / Visual Streams RFC 3016, describes how to map compressed MPEG-4 video data to RTP payload in MPEG-4 slice (video packet) units. Is stipulated.
  • RTP Since RTP is transmitted as a UDP packet, there is generally no retransmission control, and if a packet loss occurs, the slice data may not reach the decoding device where the entire slice data is. If the subsequent slice data is encoded depending on the information of the discarded slice, it cannot be decoded normally even if it arrives at the decoding device normally. For this reason, it is necessary to be able to decode any slice normally without regard to any dependencies from the beginning. For example, in general, when encoding Slice5, encoding using information of the macroblock group of Slice3 located at the top and Slice4 located at the left is not performed.
  • the transmission unit generation section 35 of the first embodiment provides a method and an apparatus for improving the adaptability of this design. That is, in cases where the probability of loss of slice data due to transmission errors or the like is extremely low, dependencies between slices related to arithmetic coding are not always cut off, but can be actively used.
  • the transmission unit generation unit 35 receives the transmission unit instruction signal 36 as a control signal inside the video encoding device at the timing of dividing the transmission unit, and Based on the timing input by 36, data of a transmission unit is generated by separating the codeword of the arithmetic code 33 input from the encoding unit 31.
  • the transmission unit generation unit 35 sequentially multiplexes the arithmetic code 33 of the coded value 32 as the transmission unit configuration bits (step ST6) and includes the arithmetic code 33 in the transmission unit. It is determined by the transmission unit instruction signal 36 whether or not data encoding has been completed by the number of possible blocks, according to the transmission unit instruction signal 36 (step ST8). If it is determined, the process returns to step ST1 to perform the processing after the context model is determined. On the other hand, when it is determined that all encoding in the transmission unit has been completed , The transmission unit generation unit 35, adds the two information follows the header information of the next transmission unit data (step ST 9).
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a bitstream generated by the arithmetic coding unit 6.
  • the register reset flag described in 1. above is included in the slice header data, which is the header of each slice video compression data, for each slice video compression data.
  • An initial register value that is multiplexed only when the register reset flag described in 1 above indicates “do not reset” is provided.
  • a register reset flag included in its own slice header data and a value for register initialization with an initial register value are used.
  • coding can be performed while maintaining the continuity of the arithmetic codeword even between slices, and coding efficiency can be maintained.
  • the slice header data and the slice video compression data are shown.
  • the slice header data is transmitted offline in the form of another stream, and the compressed Alternatively, it may be configured to attach ID information of the corresponding slice header data.
  • the figure shows an example in which the stream is transmitted according to the IP protocol.
  • the header data is transmitted using highly reliable TCP / IP, and the video compression data is transmitted using low-latency RTP / UDP /
  • An example of transmission by IP is shown.
  • the data transmitted by RTP / UDP / IP does not necessarily have to be divided into data units called slices.
  • the initial register state can be transmitted by TCP / IP
  • the video signal itself is encoded using all the content models in the frame, and the RTP bucket is created. It is sufficient to divide the data that has been arithmetically coded in and transmit it. Therefore, according to this mechanism, the arithmetic coding process can be obtained stably irrespective of the state of the line, so that the bit stream that has been ⁇ coded without being restricted by the slice structure can be It is possible to transmit while maintaining high error resilience.
  • a higher layer may indicate whether or not to use the syntax of the register reset flag and the initial register value.
  • Figure 12 shows the register reset control that indicates whether to use the register reset flag and the syntax of the initial register value in the header information given in units of a video sequence composed of multiple video frames. The example which multiplexed the flag is shown. For example, if it is determined that the quality of the line is poor and register resetting through the video sequence enables stable video transmission, the register reset control flag may be set to ⁇ through the video sequence, the register is always reset at the beginning of the slice. At this time, it is not necessary to multiplex at the slice level for the register reset flag ⁇ initial register value to be multiplexed in slice units.
  • the register reset control flag may be added to the header information of an arbitrary video frame in the video sequence, which is indicated by the Nth frame, the (N + 1) th frame, and the like.
  • FIG. 13 is a configuration diagram showing the internal configuration of the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • the arithmetic decoding unit 27 of the video decoding device performs, for each received transmission unit, transmission unit decoding initialization for initializing the arithmetic decoding process based on the additional information on the arithmetic coding process included in the header. Based on the part 37 and the arithmetic decoding process, the type of data to be decoded, such as the motion vector 5, the coding mode information 13, the spatial prediction mode 14, and the orthogonal transform coefficient data 17, are specified.
  • a context model determining unit 28 that determines a context model commonly defined with the video encoding device; and a binarizing unit 29 that generates a binarization rule determined based on the type of data to be decoded.
  • an occurrence probability generation unit 30 that gives the occurrence probability of each bin (0 or 1) and arithmetic decoding is performed based on the generated occurrence probability, and the result is obtained.
  • Binary series and above A decoding unit 38 for decoding data such as a motion vector 5, encoding mode information 13, spatial prediction mode 14, and orthogonal transform coefficient data 17 from the binarization rule.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • multiplexing is performed for each transmission unit such as a slice, and based on the register reset flag indicating whether or not the register value indicating the arithmetic coding process is reset, and the initial register value 34. Then, the arithmetic decoding start state in the decoding unit 38 is initialized (step ST10). When resetting register values, initial register values 34 are not used.
  • the decoding unit 38 restores the value of bin according to the arithmetic decoding process shown in the conventional example (step ST11), as in the processing on the video encoding device side, the occurrence frequency of bin is updated by controlling the occurrence frequency of 0/1 (step ST5), and the binary sequence pattern determined by the binarization rule is updated. It is determined whether or not the value of the decoded bin is determined by comparing (step ST12).
  • step ST3 If the value of the decoded bin is not determined by comparison with the binary sequence pattern defined by the binarization rule, the processing after the 0/1 occurrence probability generation processing for each bin in step ST3 is performed again (step ST3). , ST11, ST5, ST12) 0
  • step ST 13 the processing after the content model determination processing in step ST1 is repeated.
  • the reset of the register value indicating the arithmetic encoding process as slice header data is performed.
  • the register reset flag that indicates the presence or absence of a packet and the initial register value 34 are added, so that encoding can be performed without breaking the continuity of the arithmetic encoding process, resulting in transmission errors. This makes it possible to maintain the coding efficiency while increasing the resistance to the noise, and to decode it.
  • a slice structure is assumed as a transmission unit, but the present invention can be applied to a video frame as a transmission unit.
  • Embodiment 2
  • the second embodiment another mode of the arithmetic coding unit 6 and the arithmetic decoding unit 27 will be described.
  • the second embodiment not only the register value indicating the state of the code word in the arithmetic coding process, but also the learning state for the occurrence probability variation in the context model, that is, the update of the occurrence probability of bin in the occurrence probability generation unit 30
  • the feature is that the learning state for the occurrence probability variation in the context model by processing is also multiplexed in the slice header.
  • the second embodiment provides a method and apparatus for improving the adaptability of this design.
  • the probability of loss of slice data due to a transmission error or the like is extremely low, the inter-slices involved in arithmetic coding Dependency relationships are not cut off constantly, so they can be used aggressively.On the other hand, if there is a high possibility of loss of slice data, the dependencies between slices can be cut off and transmitted. It enables the coding efficiency in units to be controlled appropriately.
  • FIG. 15 is a configuration diagram showing the internal configuration of the arithmetic coding unit 6 according to the second embodiment.
  • the difference between the arithmetic coding unit 6 of the second embodiment and the arithmetic coding unit 6 of the first embodiment shown in FIG. 5 is that the occurrence probability generation unit 30 has a multiplexed slice header. The only point is that the state 39 of the context model to be converted is transferred to the transmission unit generator 35.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic coding unit 6 in FIG.
  • the difference is that the context model state 39 in the 0/1 occurrence probability generation processing at each bin in step ST3, that is, the occurrence probability Similarly to the register value in the binary arithmetic coding process in step ST4, the learning state 39 for the occurrence probability variation in the content model by the update process of the occurrence probability of bin in the generation unit 30 is also transmitted in step ST9.
  • the unit generation unit 35 multiplexes the slice header in the header configuration processing of the next transmission unit.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram illustrating the learning state of the content model. The meaning of the state 39 of the context model will be described with reference to FIG.
  • Fig. 17 shows a case where there are n macroblocks in the k-th transmission unit, and a context model ctx that is used only once for each macroblock is defined. This shows how the occurrence probability of ctx fluctuates.
  • the state 39 of the content model is taken over to the next transmission unit, which means that the final state ctx k (n-1) of the k-th transmission unit is the k + 1-th
  • the transmission unit generation unit 35 is designed to transmit the data indicating the state of C tx k (n_l) as part of the header information in the (k + 1) -th transmission unit.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of a bitstream generated by the arithmetic coding unit 6 according to the second embodiment.
  • the register reset flag may include not only the presence / absence of multiplexing of the initial register values but also the presence / absence of multiplexing of context model state data. It should be noted that, as the information indicating the presence / absence of multiplexing of the status model state data, a different flag may be provided instead of the register reset flag.
  • the slice header data and the slice video compression data are multiplexed on the same stream, but the slice header is provided in another stream.
  • the compressed data may be transmitted off-line, and the compressed data may be configured to include the ID information of the corresponding slice header data.
  • FIG. 19 is a configuration diagram showing an internal configuration of the arithmetic decoding unit 27 according to the second embodiment.
  • Arithmetic decoding section 7 of the second embodiment differs from arithmetic decoding section 27 of the first embodiment shown in FIG. 13 in that transmission unit decoding initialization section 37 is multiplexed into a slice header. The only difference is that the state 39 of the content model of the slice is passed to the occurrence probability generation unit 30 immediately before, and the state of the content model is inherited from the previous slice.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the processing contents of the arithmetic decoding unit 27 in FIG.
  • step ST 10 the difference is that the state model state 3 9 decoded from the slice header in each transmission unit decoding initialization process in step ST 10. Is output to the process of step ST3, that is, the process of generating the 0/1 occurrence probability in each bin with reference to the context model determined in step ST1. This is the point used in the generation process of the 0/1 occurrence probability.
  • the state of the context model passed in the slice header is the overhead of the slice header when the number of context models is extremely large, so that the context model that significantly contributes to coding efficiency is used. May be configured to select a file and multiplex the state. For example, since motion vectors and orthogonal transform coefficient data account for a large proportion of the total code amount, it is conceivable to adopt a configuration in which the state is inherited only for these contest models.
  • the type of the context model that inherits the state is explicitly multiplexed into the bitstream, and the state is selectively inherited only for the important context model according to the local situation of the video. Is also good.
  • the presence or absence of reset of the register value indicating the arithmetic coding process is determined as slice header data.
  • Register reset flag, initial register value 34, and information indicating the context model state of the immediately preceding slice are added, so that coding is performed without breaking the continuity of the coding process of arithmetic coding. It is possible to maintain the coding efficiency while increasing the resistance to transmission errors.
  • a slice structure is assumed as a transmission unit, but the present invention can be applied to a video frame as a transmission unit.
  • the present invention can be applied to a video frame as a transmission unit.
  • each slice data is processed in parallel with the addition of the register reset flag and the initial register value of the first embodiment.
  • the information indicating the context model state of each data of the immediately preceding slice is added as slice header data.However, the register reset flag and the initial register value of the first embodiment are omitted without being added. Only information indicating the status model state of each data of the immediately preceding slice may be added as slice header data, or the register reset flag and the initial register value of the first embodiment may be added. Regardless of whether they are provided in parallel or not, a context model state reset flag (see Fig. 21) should be provided. Thus, only when this context model state reset flag is enabled, that is, when the reset is not performed, information indicating the context model state of each data of the immediately preceding slice is added and used for decoding. Of course, it is good. Embodiment 3.
  • a transmission unit is configured in a data partitioning format in which grooving is performed for each type of data to be encoded.
  • a slice structure as shown in Fig. 9 is used as a unit.
  • a method is shown in which a data unit composed of grouping of specific types of data is transmitted in the form of slice data by the number of macroblocks present therein.
  • Examples of the data type of slice data which is a data unit configured by grouping, include the following data types 0 to 7.
  • the state of learning the context model for arithmetic coding of the motion vector is inherited. It is possible.
  • FIG. 21 is an explanatory diagram showing an example of a bitstream generated by the arithmetic coding unit 6 according to the third embodiment.
  • the motion vector which is the case of a slice of TYPE—MVD of data type 2
  • the slice start code When multiplexing as slice data, the slice start code, data type ID indicating TYPE-MVD, context model status reset flag, and motion vector context model status of the immediately preceding slice are included in the slice header. Add the indicated information.
  • slice start code a data type ID indicating TYPE—COEFF—Y
  • context model state reset flag information indicating the state of the context model for orthogonal transform coefficient data of the immediately preceding slice are added to the header.
  • the slice header data and the compressed data are multiplexed on the same stream, but the slice header is transmitted off-line in a separate stream, and the compressed data is You may comprise so that ID information of slice header data may be attached.
  • the transmission unit generation unit 35 performs the reconfiguration of the macroblock data in the slice in accordance with the data partitioning rule in the configuration of FIG.
  • the ID information indicating the type of each data type may be configured to be multiplexed with the learning state of the context model corresponding to each data type.
  • the arithmetic decoding unit 27 in the third embodiment is different from the configuration in FIG. 19 in that the transmission unit decoding initializing unit 37 determines the data type type ID multiplexed in the slice header by the context model determining unit 28 To determine the context model to be used, and to notify the context model learning state to the occurrence probability generation unit 30 so that the learning state 39 of the context model is taken over between slices, and arithmetic decoding is performed. What is necessary is just to comprise. As is clear from the above, according to the third embodiment, even when a video signal is divided into transmission units grouped by a predetermined data type and compression encoding is performed, the video signal belonging to the transmission unit is arithmetically processed.
  • a data type type for each slice structure is assumed as a transmission unit, but the present invention can be applied even if transmission is performed for each data type type in video frame units. It is.
  • a context model state reset flag and a slice immediately before the flag is turned off are set.
  • information indicating the context model state of each data is added as slice header data, but as in the example of the bit stream syntax of the second embodiment shown in FIG.
  • the context model state reset flag, and information indicating the context model state of each data of the immediately preceding slice when the flag is off May be added as slice header data.
  • the context model state reset flag is omitted, regardless of whether or not to set the value in parallel with the addition of the reset flag and the initial register value. Of course, it is good to let them do it.
  • video data is used as digital signals.
  • the present invention is not limited to this. Not only digital signals of video data but also digital signals of audio, digital signals of still images, digital signals of text, etc.
  • the present invention can be applied to digital signals of any combination of multimedia data.
  • a slice is used as a transmission unit of a digital signal
  • a predetermined transmission unit such as a data type partitioned by data type in a slice is described as an example.
  • the present invention is not limited to this, and one image (picture) composed of a plurality of slices, that is, one video frame unit may be set as a predetermined transmission unit.
  • a predetermined storage unit may be used instead of a predetermined transmission unit.
  • a digital signal encoding device or the like is required to secure error resilience and increase the encoding efficiency of arithmetic encoding when compressing and transmitting a video signal.
  • a digital signal encoding device or the like is required to secure error resilience and increase the encoding efficiency of arithmetic encoding when compressing and transmitting a video signal.

Landscapes

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Description

明 細 書 デジタル信号符号化装置、 デジタル信号復号装置、 デジタル信号算術符号化方法及びデジタル信号算術復号方法 技術分野
この発明は、 映像圧縮符号化技術や圧縮映像データ伝送技術等に用い られるデジタル信号符号化装置、 デジタル信号復号装置、 デジタル信号 算術符号化方法及びデジタル信号算術復号方法に関するものである。 背景技術
従来、 MPEG や ITU-T H.26x などの国際標準映像符号化方式では、 ェ ントロピー符号化と してハフマン符号化が採用されている。 ハフマン符 号化は、 個々の情報源シンボルが個別の符号語と して表現される必要が ある場合、 最適な符号化性能を与えるが、 一方で映像信号のように局所 的に信号の振る舞いが変動し、 情報源シンボルの生起確率が変動する場 合に対しては最適性が保証されないという問題がある。
このよ うな場合に、 個々の情報源シンポルの生起確率に動的に適応し 、 複数のシンボルをまとめて 1つの符号語で表現する方法と して算術符 号化が提案されている。
Mark Nelson, "Arithmetic Coding + Statistical Modeling = Data Compression Part 1 - Arithmetic Coding", Dr. Dobb' s Journal, February 1991. を引用して算術符号化の考え方について簡単に説明す る。 ここでは、 アルファベッ ト文字を情報源シンボルとする情報源を考 え、 "BILL GATES〃というメ ッセージを算術符号化することを考える。 このとき、 個々の文字の生起確率は第 1図のように定義される。 また 、 同図の値域に示すよ うに、 [0, 1 ]の区間で定義される確率数直線上の 区域を一意に定める。
次いで、 符号化処理に入る。 はじめに文字" の符号化を行うが、 こ れは、 確率数直線上の範囲 [0. 2, 0. 3]を特定することに該当する。 した がって、 文字 には値域 [0. 2, 0. 3]の上限（Hi gh)と下限（Low)の値の組 が対応することになる。
次いで、 〃 の符号化に際しては、 〃Β の符号化で特定された値域 [0. 2, 0. 3]を改めて [0， 1]区間とみなし、 その中の [0. 5， 0. 6]の区間を特 定する。 つまり、 算術符号化の処理過程は、 確率数直線の値域の絞込み を行うことに相当する。
各文字に対して、 この処理を繰り返すと、 第 2図に示すよ う に、 "BILL GATES"の算術符号化結果は、 文字" の符号化を終了した時点で の Low値 「0. 2572167752」 と して表現される。
復号処理もこの逆を考えればよい。
はじめに符号化結果 「0. 2572167752」 が確率数直線上のどの文字が割 り当てられている値域に該当するかを調べ "を得る。
その後、 〃B "の Low 値を差し引いた後に値域で除算を実施することに より、 「0. 572167752」 を得る。 この結果、 [0. 5, 0. 6]の区間に対応する 文字〃； Tを復号することが可能となる。 以降、 この処理を繰り返して "BILL GATES"と復号することができる。
以上の処理により、 算術符号化を行えば、 果てしなく長いメ ッセージ の符号化であっても最終的に 1つの符号語へマッビングされることにな る。 実際の実装上は、 無限の小数点精度を扱うことができないこと、 符 号化 ·復号プロセスに乗除算が必要で演算負荷が高いことなどの問題か ら、 例えば、 符号語表現と して整数型レジスタを利用した浮動小数点演 算を行うこと と し、 上記 Low値の生起確率を 2のべき乗で近似して乗除 算をシフ ト演算に置き換えるなどの工夫がなされている。 算術符号化に よれば、 理想的には上記のプロセスによって情報源シンボルの生起確率 によく適合したエン ト ロ ピー符号化が可能である。 特に、 生起確率が動 的に変動する場合には、 生起確率の変動の様子を ト レース して第 1図の テーブルを適宜更新することで、 ハフマン符号化に比べて高い符号化効 率を得ることができる。
従来のデジタル信号算術符号化方法及びデジタル信号算術復号方法は 以上のように構成されているので、 ェントロピー符号化される映像信号 を伝送する際には、 通常、 伝送誤りに伴う映像の乱れを最小限に抑える ために、 映像の各フ レームを部分領域に分割し、 再同期可能な単位 （例 えば、 MPEG- 2スライス構造） で伝送することが多い。
しかし、 ハフマン符号化では、 個々の符号化対象シンボルは整数ビッ ト長の符号語にマップされるため、 該当する符号語をまとめて伝送単位 と して定義するだけでよいが、 算術符号化では、 明示的に符号化プロセ スを中断するための特殊符号が必要となるばかりでなく、 符号化を再開 する際に、 それ以前までのシンボルの生起確率の学習過程を一度リセッ トして、 符号を確定するためのビッ トを排出する必要が生じるため、 中 断の前後での符号化効率の低下を招く可能性がある。 さらに、 もし算術 符号化処理が 1映像フ レーム中にリセッ トされずに符号化され、 伝送時 にバケツ トデータなどの小単位に分割せざるを得ないような場合には、 あるバケツ トの復号処理は直前パケッ トのデータなしに実施することが できず、 伝送誤りや遅延などに起因するバケツ トロスが発生した場合に 著しく映像品質が劣化するという課題があった。
この発明は上記のよ うな課題を解決するためになされたもので、 誤り 耐性を確保すると同時に、 算術符号化の符号化効率を高めることができ るデジタル信号符号化装置及びデジタル信号算術符号化方法を得ること を目的とする。
また、 この発明は、 符号化装置側で前の伝送単位の算½符号化状態ま たはシンボル生起確率学習状態がリセッ トされることなく引き継いで符 号化された場合でも、 正しく復号することができるデジタル信号復号装 置及びデジタル信号算術復号方法を得ることを目的とする。 発明の開示
この発明に係るデジタル信号符号化装置及びデジタル信号算術符号化 方法は、 所定伝送単位のデジタル信号を算術符号化によって圧縮する際 、 ある伝送単位の符号化が終了した時点における算術符号化状態を表現 する情報を、 次の伝送単位のデータの一部と して多重化するようにした り、 あるいは 1つまたは複数の隣接する伝送単位に含まれる信号との間 の依存関係に基づいて、 符号化シンポルの生起確率を定めるとともに、 符号化されるシンボルの出現頻度を力ゥントすることで上記生起確率を 学習し、 ある伝送単位の符号化が終了した時点における生起確率学習状 態を表現する情報を、 次の伝送単位データの一部と して多重化するよ う にしたものである。
このことによって、 それ以前の算術符号化状態またはシンボル生起確 率学習状態をリセッ トすることなく引き継いで符号化を継続することが でき、 誤り耐性を確保しつつ、 算術符号化の符号化効率を高めた符号化 を実施することが可能となる効果がある。
また、 この発明に係るデジタル信号復号装置及びデジタル信号算術復 号方法は、 ある伝送単位の復号開始時に、 該伝送単位データの一部と し て多重化される算術符号化状態を表現する情報に基づいて、 復号動作の 初期化を行ったり、 あるいはある伝送単位の復号開始時に、 該伝送単位 データの一部と して多重化されるシンポル生起確率学習状態を表現する 情報に基づいて、 該伝送単位の復号に用いる生起確率の初期化を行う と ともに、 所定伝送単位の圧縮デジタル信号の復号に際して、 1つまた 複数の隣接する伝送単位に含まれる信号との間の依存関係に基づいて復 号シンボルの生起確率を定めるとともに、 復号されるシンポルの出現頻 度をカウントすることで上記生起確率を学習し復号を行う ようにしたも のである。
このことによって、 符号化装置側で前の伝送単位の算術符号化状態ま たはシンボル生起確率学習状態をリセッ トすることなく引き継いで符号 化をした場合でも、 正しく復号することが可能となる効果がある。 図面の簡単な説明
第 1図は" BILL GATES〃という文字を算術符号化した場合の個々の文字 の生起確率を示す説明図である。
第 2図は BI LL GATES"という文字を算術符号化した場合の算術符号化 結果を示す説明図である。
第 3図はこの発明の実施の形態 1による映像符号化装置 （デジタル信 号符号化装置） を示す構成図である。
第 4図はこの発明の実施の形態 1による映像復号装置 （デジタル信号 復号装置） を示す構成図である。
第 5図は第 3図の算術符号化部 6の内部構成を示す構成図である。 第 6図は第 5図の算術符号化部 6の処理内容を示すフローチヤ一トで ある。
第 7図はコンテタス トモデルの概念を説明する説明図である。
第 8図は動きべク トル用コンテクス トモデルの一例を示す説明図であ る。
第 9図はスライス構造を説明する説明図である。 第 1 0図は算術符号化部 6により生成されるビッ トス ト リームの一例 を示す説明図である。
第 1 1図は算術符号化部 6により生成される他のビッ トス ト リ ームの 一例を示す説明図である。
第 1 2図は算術符号化部 6により生成される他のビッ トス ト リ ームの 一例を示す説明図である。
第 1 3図は第 4図の算術復号部 2 7の内部構成を示す構成図である。 第 1 4図は第 1 3図の算術復号部 2 7の処理内容を示すフローチヤ一 トである。
第 1 5図は実施の形態 2における算術符号化部 6の内部構成を示す構 成図である。
第 1 6図は第 1 5図の算術符号化部 6の処理内容を示すフローチヤ一 トである。
第 1 7図はコンテタス トモデルの学習状態を説明する説明図である。 第 1 8図は実施の形態 2の算術符号化部 6により生成されるビッ トス トリームの一例を示す説明図である。
第 1 9図は実施の形態 2の算術復号部 2 7の内部構成を示す構成図で ある。
第 2 0図は第 1 9図の算術復号部 2 7の処理内容を示すフローチヤ一 トである。
第 2 1図は実施の形態 3の算術符号化部 6により生成されるビッ トス トリームの一例を示す説明図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 この発明をよ り詳細に説明するために、 この発明を実施するた めの最良の形態について、 添付の図面に従って説明する。 実施の形態 1 .
この実施の形態 1では、 映像フ レームを 1 6 X 1 6画素の矩形領域（ 以下、 マクロプロック）に均等分割した単位で符号化を行う映像符号化 方式に算術符号化 を適用する 例 と して、 D. Marpe 他， "Vi deo Compres s i on Us ing Cont ext-Base d Adapt ive Aritnmet i c Coding , Int ernat ional Conference on Image Proces s ing 2001 に されて！/ヽ る事例を用いて説明を行う。
第 3図はこの発明の実施の形態 1による映像符号化装置 （デジタル信 号符号化装置） を示す構成図であり、 図において、 動き検出部 2 はフ レ ームメモリ 3 aに格納されている参照画像 4を用いて、 入力映像信号 1 からマクロブロック単位に動きべク トル 5を検出する。 動き補償部 7は 動き検出部 2により検出された動きべク トル 5に基づいて時間予測画像 8を取得する。 減算器 5 1は入力映像信号 1 と時間予測画像 8 の差分を 求め、 その差分を時間予測残差信号 9 と して出力する。
空間予測部 1 0 aは入力映像信号 1を参照して、 同一映像フ レーム内 の空間的な近傍領域からの予測を行って空間予測残差信号 1 1を生成す る。 符号化モード判定部 1 2は時間予測残差信号 9を符号化する動き予 測モードと、 動きべク トル 5がゼロで時間予測残差信号 9 の成分がなし のケースであるスキップモードと、 空間予測残差信号 1 1を符号化する イントラモー ドの中から、 当該マクロブロックを最も効率よく符号化す ることができるモードを選択して符号化モード情報 1 3を出力する。 直交変換部 1 5は符号化モード判定部 1 2により選択された符号化対 象信号を直交変換して直交変換係数データを出力する。 量子化部 1 6は 符号化制御部 2 2により決定される量子化ステップパラメータ 2 3が示 す粒度で、 その直交変換係数データの量子化を行う。
逆量子化部 1 8は量子化ステップパラメータ 2 3が示す粒度で、 量子 化部 1 6から出力された直交変換係数データ 1 7の逆量子化を行う。 逆 直交変換部 1 9は逆量子化部 1 8により逆量子化された直交変換係数デ ータを逆直交変換する。 切替部 5 2は符号化モード判定部 1 2から出力 された符号化モード情報 1 3にしたがって動き捕償部 7から出力された 時間予測画像 8、 または、 空間予測部 1 0 aから出力された空間予測画 像 2 0を選択して出力する。 加算器 5 3は切替部 5 2の出力信号と逆直 交変換部 1 9 の出力信号とを加算して局所復号画像 2 1を生成し、 その 局所復号画像 2 1を参照画像 4と してフ レームメモリ 3 aに格納する。 算術符号化部 6は動きべク トル 5、 符号化モー ド情報 1 3、 空間予測 モード 1 4、 直交変換係数データ 1 7などの符号化対象データのェント 口ピー符号化を実施し、 その符号化結果を映像圧縮データ 2 6 と して、 送信バッファ 2 4経由で出力する。 符号化制御部 2 2は符号化モード判 定部 1 2、 量子化部 1 6や逆量子化部 1 8等を制御する。
第 4図はこの発明の実施の形態 1による映像復号装置 （デジタル信号 復号装置） を示す構成図であり、 図において、 算術復号部 2 7はェント 口ピー復号処理を実施して、 動きべク トル 5、 符号化モード情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直交変換係数データ 1 7及び量子化ステツプパラ メータ 2 3などを復号する。 逆量子化部 1 8は算術復号部 2 7によ り復 号された直交変換係数データ 1 7及ぴ量子化ステップパラメータ 2 3を 逆量子化する。 逆直交変換部 1 9'は逆量子化の直交変換係数データ 1 7 及び量子化ステップパラメータ 2 3を逆直交変換して局所復号する。 動き補償部 7は算術復号部 2 7により復号された動きべク トル 5を用 いて時間予測画像 8を復元する。 空間予測部 1 0 bは算術復号部 2 7に より復号された空間予測モード 1 4から空間予測画像 2 0を復元する。 切替部 5 4は算術復号部 2 7により復号された符号化モード情報 1 3 にしたがって時間予測画像 8又は空間予測画像 1 1を選択して出力する 。 加算器 5 5は逆直交変換部 1 9 の出力信号である局所復号信号と切替 部 5 4の出力信号とを加算して復号画像 2 1 を出力する。 なお、 復号画 像 2 1は以降のフレームの予測画像生成に用いられるためフ レームメモ リ 3 bに格納される。
次に動作について説明する。
最初に、 映像符号化装置及び映像復号装置の動作概要を説明する。 ①映像符号化装置の動作概要
入力映像信号 1は、 個々の映像フ レームがマク口プロックに分割され た単位で入力され、 映像符号化装置の動き検出部 2は、 フ レームメモ リ 3 aに格納されている参照画像 4を用いて、 マクロブロック単位に動き ベタ トル 5を検出する。
動き捕償部 7は、 動き検出部 2が動きベク トル 5を検出すると、 その 動きべク トル 5に基づいて時間予測画像 8を取得する。
減算器 5 1は、 動き補償部 7から時間予測画像 8を受けると、 入力映 像信号 1 と時間予測画像 8 の差分を求め、 その差分を時間予測残差信号 9 と して符号化モード判定部 1 2に出力する。
一方、 空間予測部 1 0 aは、 入力映像信号 1を入力すると、 その入力 映像信号 1を参照して、 同一映像フ レーム内の空間的な近傍領域からの 予測を行って空間予測残差信号 1 1を生成する。
符号化モード判定部 1 2は、 時間予測残差信号 9を符号化する動き予 測モードと、 動きべク トル 5がゼ口で時間予測残差信号 9 の成分がなし のケースであるスキップモードと、 空間予測残差信号 1 1 を符号化する イ ン トラモー ドの中から、 当該マクロブロックを最も効率よく符号化す ることができるモードを選択して、 その符号化モード情報 1 3を算術符 号化部 6に出力する。 なお、 動き予測モードを選択する場合には時間予 測残差信号 9を符号化対象信号と して直交変換部 1 5に出力し、 イ ント ラモードを選択する場合には空間予測残差信号 1 1 を符号化対象信号と して直交変換部 1 5に出力する。
また、 動き予測モー ドを選択する場合には、 動き検出部 2から動きべ ク トル 5が符号化対象情報と して算術符号化部 6に出力され、 イン トラ モードを選択する場合には、 空間予測部 1 0 aからイントラ予測モード 1 4が符号化対象情報と して算術符号化部 6に出力される。
直交変換部 1 5は、 符号化モード判定部 1 2から符号化対象信号を受 けると、 その符号化対象信号を直交変換して直交変換係数データを量子 化部 1 6に出力する。
量子化部 1 6は、 直交変換部 1 5から直交変換係数データを受けると 、 符号化制御部 2 2により決定される量子化ステップパラメータ 2 3が 示す粒度で、 その直交変換係数データの量子化を行う。
なお、 符号化制御部 2 2が量子化ステップパラメータ 2 3を調整する ことにより、 符号化レートと品質のバランスを取ることができる。 一般 的には、 算術符号化の後、 伝送直前の送信バッファ 2 4に蓄積される符 号化データの占有量を一定時間毎に確認し、 そのバッファ残量 2 5に応 じて量子化ステップパラメータ 2 3のパラメータ調整が行われる。 例え ば、 バッファ残量 2 5が多い場合は、 符号化レートを抑え気味にする一 方、 ノ ッファ残量 2 5に余裕がある場合は、 符号化レートを高めにして 品質を向上させるようにする。
逆量子化部 1 8は、 量子化部 1 6から直交変換係数データ 1 7を受け ると、 量子化ステップパラメータ 2 3が示す粒度で、 その直交変換係数 データ 1 7の逆量子化を行う。
逆直交変換部 1 9は、 逆量子化部 1 8により逆量子化された直交変換 係数データを逆直交変換する。
切替部 5 2は、 符号化モード判定部 1 2から出力された符号化モード 情報 1 3にしたがって動き補償部 7から出力された時間予測画像 8、 ま たは、 空間予測部 1 0 aから出力された空間予測画像 2 0を選択して出 力する。 即ち、 符号化モ ド情報 1 3が動き予測モー ドを示す場合、 動 き補償部 7から出力された時間予測画像 8を選択して出力し、 符号化モ 一ド情報 1 3がイントラモードを示す場合、 空間予測部 1 0 aから出力 された空間予測画像 2 0を選択して出力する。
加算器 5 3は、 切替部 5 2の出力信号と逆直交変換部 1 9の出力信号 とを加算して局所復号画像 2 1を生成する。 なお、 局所復号画像 2 1は 、 以降のフ レームの動き予測に用いられるため、 参照画像 4と してフ レ ームメモリ 3 a に格納される。
算術符号化部 6は、 後述する手順にしたがって動きべク トル 5、 符号 化モード情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直交変換係数データ 1 7など の符号化対象データのェント口ピー符号化を実施し、 その符号化結果を 映像圧縮データ 2 6 と して、 送信バッファ 2 4経由で出力する。
②映像復号装置の動作概要
算術復号部 2 7は、 映像符号化装置から映像圧縮データ 2 6を受け取 ると、 後述するエン ト ロ ピー復号処理を実施して、 動きベク トル 5、 符 号化モード情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直交変換係数データ 1 7及 び量子化ステップパラメータ 2 3などを復号する。
逆量子化部 1 8は、 算術復号部 2 7により復号された直交変換係数デ ータ 1 7及び量子化ステップパラメータ 2 3を逆量子化し、 逆直交変換 部 1 9は、 逆量子化の直交変換係数データ 1 7及ぴ量子化ステップパラ メータ 2 3を逆直交変換して局所復号する。
動き補償部 7は、 算術復号部 2 7により復号された符号化モード情報 1 3が動き予測モードを示す場合、 算術復号部 2 7により復号された動 きべク トル 5を用いて時間予測画像 8を復元する。 空間予測部 1 0 bは、 算術復号部 2 7により復号された符号化モー ド 情報 1 3がイ ン トラモードを示す場合、 算術復号部 2 7により復号され た空間予測モード 1 4から空間予測画像 2 0を復元する。
ここで、 映像符号化装置側の空間予測部 1 0 a と、 映像復号装置側の 空間予測部 1 0 b との違いは、 前者が取り得るすべての空間予測モード の種別に対して、 最も効率よく空間予測モード 1 4を特定する処理を含 むのに対し、 後者は与えられた空間予測モード 1 4から空間予測画像 2 0を生成する処理のみに限定されることにある。
切替部 5 4は、 算術復号部 2 7により復号された符号化モード情報 1 3にしたがって動き補償部 7により復元された時間予測画像 8、 あるい は、 空間予測部 1 0 bにより復元された空間予測画像 1 1を選択し、 そ の選択画像を予測画像と して加算器 5 5に出力する。
加算器 5 5は、 切替部 5 4から予測画像を受けると、 その予測画像と 逆直交変換部 1 9から出力される局所復号信号を加算して復号画像 2 1 を得る。
なお、 復号画像 2 1は、 以降のフ レームの予測画像生成に用いられる ため、 フ レームメモリ 3 b に格納される。 フ レームメモ リ 3 a と 3 b の 違いは、 映像符号化装置と映像復号装置のそれぞれに搭載されるものと いう区別を単に意味するだけである。
③算術符号化 ■復号処理
以下、 本発明のボイントである算術符号化及び復号処理について詳細 に説明する。 符号化処理は、 第 3図の算術符号化部 6において行われ、 復号処理は第 4図の算術復号部 2 7において行われる。
第 5図は第 3図の算術符号化部 6の内部構成を示す構成図である。 図 において、 算術符号化部 6は、 符号化対象データである動きベク トル 5 、 符号化モード情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直交変換係数データ 1 7などの個々のデータタイプに対して定義されるコンテクス トモデル（ 後述）を定めるコ ンテクス トモデル決定部 2 8 と、 各符号化対象データ タイプについて定められる二値化規則に従って多値データを二値データ に変換する二値化部 2 9 と、 二値化後の個々の二値化系列 bin の値（0 or 1)の生起確率を与える生起確率生成部 3 0 と、 生成された生起確率 に基づいて算術符号化を実行する符号化部 3 1 と、 算術符号化を中断す るタイミングを通知するとともに、 そのタイ ミングで伝送単位となるデ ータを構成する伝送単位生成部 3 5 とを有している。
第 6図は第 5 図の算術符号化部 6 の処理内容を示すフローチヤ一トで ある。
1 ) コンテクス トモデル決定処理 （ステップ ST1)
コンテクス トモデルとは、 情報源 （符号化） シンボルの生起確率の変 動要因となる他の情報との依存関係をモデル化したものであり、 この依 存関係に対応して生起確率の状態を切り替えることで、 よりシンポルの 実際の生起確率に適応した符号化を行うことが可能となる。
第 7図はコンテタス トモデルの概念を説明する説明図である。 なお、 第 7図では情報源シンボルを二値と している。 第 7図の 0〜2 という ctx の選択肢は、 この ctx を用いる情報源シンボルの生起確率の状態が 、 状況に応じて変化するであろうことを想定して定義されている。
この実施の形態 1における映像符号化で言えば、 あるマクロブロック における符号化データと、 その周辺のマクロブロックの符号化データと の間の依存関係に応じて ctxの値が切り替えられる。
第 8図は動きべク トル用コンテタス トモデルの一例を示す説明図であ り、 第 8図は D. Marpe 他， '"Video Compression Using Context-Based Adaptive Arithmetic Coding ， International Conrerence on Image Processing 2001 に開示されているマクロプロックの動きべク トノレに関 するコンテタス トモデルを例と している。
第 8図において、 ブロック Cの動きベク トルが符号化対象で、 正確に はプロック Cの動きべク トルを近傍から予測した予測差分値 mvdk (C)が 符号化される。 c tx_mvd (C, k)がコンテクス トモデルを示している。
mvdk (A)はプロ ック Aにおける動きべク トル予測差分値、 mvdk (B)はブ ロック Bにおける動きべク トル予測差分値をそれぞれ示し、 コンテタス トモデルの切り替え評価値 ek (C)の定義に用いられる。
評価値 ek (C)は近傍の動きべク トルのばらつき具合を示すことになり 、 一般的には、 このばらつきが小さい場合には mvdk (C)は小さく、 逆に ek (C)が大きい場合は mvdk (C)も大きくなる傾向がある。
したがって、 mvdk (C)のシンボル生起確率は、 ek (C)に基づいて適応化 されることが望ましい。 この生起確率のバリエーシヨンセッ トがコンテ タス トモデルであり、 このケースでは 3種類の生起確率バリエーショ ン があると言える。
この他、 符号化モード情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直交変換係数 データ 1 7などの符号化対象データのそれぞれについて、 予めコンテク ス トモデルが定義され、 映像符号化装置の算術符号化部 6 と、 映像復号 装置の算術復号部 2 7とで共有される。 第 5図に示す算術符号化部 6の コンテタス トモデル決定部 2 8では、 このよ うな符号化対象データの種 別に基づいて予め定められたモデルを選択する処理を行う。
なお、 コンテクス トモデルの中から、 任意の生起確率バリエーショ ン を選択する処理は、 下記 3 ) の生起確率生成処理に該当するので、 そこ で説明する。
2 ) 二値化処理 （ステップ ST2)
コンテクス トモデルは、 符号化対象データを二値化部 2 9にて二値系 列化し、 二値系列の各 bi n (バイナリ位置） に応じて定められる。 二値 化の規則は、 各符号化データの取り得る値の大まかな分布に従い、 可変 長の二値系列への変換を行う。 二値化は、 本来多値を取り得る符号化対 象データをそのまま算術符号化するより も、 b in 単位で符号化すること により、 確率数直線分割数を削減できるため、 演算を簡略化することが できる。 このため、 コンテクス トモデルのスリ ム化が可能になるなどの メ リ ッ トがある。
3 ) 生起確率生成処理 （ステップ ST3)
上記 1 ) , 2 ) のプロセスで、 多値の符号化対象データの二値化と、 各 b inに適用するコンテタス トモデルの設定が完了して、 符号化準備が 整う。 各コンテクス トモデルには、 0/1 の各値に対する生起確率のバリ エーショ ンが含まれているので、 生起確率生成部 3 0は、 ステップ ST 1 で決定されたコンテクス トモデルを参照して各 b inにおける 0/ 1生起確 率の生成処理を行う。
第 8図は生起確率選択のための評価値 ek (C)の一例を示しており、 生 起確率生成部 3 0は、 第 8図の ek (C)に示したよ うな生起確率選択のた めの評価値を定め、 これに従って、 参照するコンテクス トモデルの選択 肢の中から、 どの生起確率バリエーショ ンを現在の符号化に用いるかを 決定する。
4 ) 符号化処理 （ステップ ST3〜 ST7)
3 ) によって、 算術符号化プロセスに必要な確率数直線上の 0八各値 の生起確率が得られるため、 従来例にあげたプロセスにしたがって符号 化部 3 1 において算術符号化を行う（ステップ ST4)。
また、 実際の符号化値（0 or 1) 3 2は、 生起確率生成部 3 0 へフィー ドバックされ、 使用したコンテクス トモデルの生起確率バリエーショ ン 部分の更新のため 0/ 1発生頻度の力ゥントが行われる（ステップ ST5)。 例えば、 ある特定のコンテクス トモデル内の生起確率バリエーショ ン を用いて 100個の bi nの符号化処理が行われた時点で、 当該生起確率バ リェ一ンョ ンにおける 0 の生起確率がそれぞれ 0. 25， 0. 75 であった とする。 ここで、 同じ生起確率バリエーショ ンを用いて 1が符号化され ると、 1の出現頻度が更新され、 0/ 1の生起確率は 0. 24ァ、 0. 752に変化 する。 このメカニズムにより、 実際の生起確率に適応した効率的な符号 化を行うことが可能となる。
また、 符号化部 3 1にて新たに生成される符号化値（0 or 1) 3 2の算 術符号 3 3は、 伝送単位生成部 3 5へ送られ、 下記 6 ) に述べるように 、 伝送単位を構成するデータと して多重される（ステップ ST6)。
また、 1つの符号化対象データの二値系列 b in全体に対して符号化処 理を終了したか否かを判断し（ステップ ST7)、 終了していなければ、 ス テツプ ST3に戻り、 各 bi nにおける生起確率の生成処理以降の処理を行 う。 一方、 終了していれば、 さらに、 次に説明する伝送単位生成処理へ 移行する。
5 ) 伝送単位生成処理（ステップ ST8 ~ ST9)
算術符号化は、 複数の符号化対象データの系列を 1つの符号語へ変換 するが、 映像信号はフ レーム間での動き予測を行ったり、 フ レーム単位 での表示を行ったりするため、 フレームを単位と して復号画像を生成し てフレームメモリ内部の更新を行う必要がある。 したがって、 算術符号 化された圧縮データ上でフ レームという単位の切れ目を明確に判断でき る必要がある。 さらに、 音声 ' オーディオなどの他のメディアとの多重 や、 パケッ ト伝送などの目的から、 フレーム内のさらに細かい単位で圧 縮データを区切って伝送する必要もある。 この例と しては、 一般にスラ イス構造、 即ち、 複数のマクロプロ ックをラスタスキャン順にグルーピ ングした単位が挙げられる。
第 9図はスライス構造を説明する説明図である。 点線で囲まれる矩形がマクロブロックに該当する。 一般的にスライス 構造は、 復号時の再同期の単位と して扱われる。 端的な例と しては、 ス ライスデータをそのまま IP 伝送用のバケツ トペイロードにマップする ことがある。 映像など伝送遅延があまり許容されないリアルタイムメデ ィァの IP 伝送には、 RTP (Realtime Transport Protocol)力 S用いられる ことが多い。 RTP パケッ トはヘッダ部分にタイムスタンプが付与され、 ペイロード部分に映像のスライスデータがマツビングされて伝送される こと力 S多レヽ。 例えば、 Kikuchi 他、 〃RTP Payload Format for MPEG— 4 Audio/Visual Streams", RFC 3016 では、 MPEG - 4 映像圧縮データ を MPEG- 4のスライス（ビデオパケッ ト）の単位で RTPペイロードにマップす る方法が規定されている。
RTP は UDPバケツ トと して伝送されるため、 一般に再送制御がなく、 パケッ ト ロスが発生した場合には、 スライスデータがまるまる復号装置 へ届かないことがある。 もしも、 その後のスライスデータが、 この廃棄 されたスライスの情報に依存した符号化を行っているならば、 それが仮 に正常に復号装置に届いたと しても正常復号することができなくなる。 このため、 任意のスライスは、 その先頭から何の依存関係にもと らわ れずに正常に復号を行えるよ うにする必要がある。 例えば、 一般に、 Slice5 の符号化を行うにあたって、 その上部に位置する Slice3や左に 位置する Slice4 のマクロプロック群の情報を利用した符号化を行う よ うにはしない。
一方で、 算術符号化の効率を向上させるには、 周辺の状況に基づいて シンボルの生起確率を適応させたり、 確率数直線の分割過程を保持しつ づけることが望ましい。 例えば、 Slice5 を Slice4 とまったく独立に符 号化するには、 Slice4 の最終マクロブロックの算術符号化が終了した 時点で、 算術符号化における符号語を表現するレジスタ値を保持するこ とができず、 S l i ce5 ではレジスタを初期状態にリセッ トしたのち符号 化を再開することになる。 これにより、 S l i ce4の末尾と S l i ce5 の先頭 との間に存在する相関が利用できず、 符号化効率の低下を招く ことがあ る。 つまり、 符号化効率の低下を犠牲にして、 伝送誤りなどに起因する スライスデータの予期せぬロスに対する耐性を向上させるように設計す るのが一般的である。
この実施の形態 1の伝送単位生成部 3 5では、 この設計の適応性を向 上させる方法ならびに装置を提供する。 即ち、 伝送誤りなどによるスラ イスデータのロスの確率が極めて低いケースでは、 算術符号化に関わる スライス間の依存関係を常時断ち切ることをせず、 積極的に利用できる ようにする。
一方、 スライスデータのロスの可能性が高い場合には、 スライス間の 依存関係を断ち切ることができるようにして、 伝送単位での符号化効率 を適応的に制御できるようにする。
つまり、 この実施の形態 1における伝送単位生成部 3 5では、 映像符 号化装置内部の制御信号と して、 伝送単位を区切るタイミングで伝送単 位指示信号 3 6を受け取り、 この伝送単位指示信号 3 6が入力するタイ ミングに基づいて、 符号化部 3 1から入力される算術符号 3 3の符号語 を区切って伝送単位のデータを生成する。
具体的には、 伝送単位生成部 3 5は、 符号化値 3 2の算術符号 3 3を 逐次、 伝送単位構成ビッ トと して多重していく と ともに（ステップ ST6) 、 伝送単位内に含まれ得るマク口プロックの分だけデータの符号化が終 了したか否かを、 上記伝送単位指示信号 3 6によって判断し（ステップ ST8)、 伝送単位内のすべての符号化が終了していないと判断した場合に は、 ステップ ST 1へ戻り、 コンテクス トモデル決定以降の処理を行う。 これに対し、 伝送単位内のすべての符号化が終了したと判断した場合 、 伝送単位生成部 3 5は、 次の伝送単位データのヘッダ情報と して以下 の 2つの情報を付加する（ステップ ST9)。
1 . 次の伝送単位において、 確率数直線分割状況、 即ち、 符号語表現の ため算術符号化過程を示すレジスタ値をリ セッ トするか否かを示す "レ ジスタリセッ トフラグ" を付加する。 なお、 最初に生成される伝送単位 では、 このレジスタリセッ トフラグは、 常に 「リセッ トを行う」 ことを 指示するように設定される。
2 . 上記 1 . のレジスタリセッ トフラグが 「リセッ トを行わない」 こと を示す場合にのみ、 次の伝送単位の算術符号化及び復号の開始時に用い るレジスタ値と して、 その時点でのレジスタ値である "初期レジスタ値 " を付加する。 なお、 この初期レジスタ値は、 第 5図に示すように、 符 号化部 3 1から伝送単位生成部 3 5 へ入力される初期レジスタ値 3 4で める。
第 1 0図は算術符号化部 6により生成されるビッ トス ト リームの一例 を示す説明図である。
第 1 0図に示すように、 スライス映像圧縮データ毎に、 各スライス映 像圧縮データのヘッダであるスライスへッダデータには、 スライス開始 コ ー ドの他、 上記 1 . のレジスタ リ セッ トフラグと、 上記 1 . のレジス タリセッ トフラグが 「リセッ トを行わない」 ことを示す場合にのみ多重 する初期レジスタ値とが設けられている。
以上、 2つの付加情報によれば、 直前のスライスがロスした場合であ つても、 自身のスライスヘッダデータに含まれるレジスタリセッ トフラ グと、 初期レジスタ値とのレジスタ初期化のための値を用いることによ つて、 スライス間であっても算術符号語の連続性を保った符号化を行う ことができ、 符号化効率を保つことが可能となる。
なお、 第 1 0図ではスライスヘッダデータと、 スライス映像圧縮デー タとが同一ス ト リーム上に多重されているが、 第 1 1図に示すように、 スライスヘッダデータは別のス ト リ ームの形でオフライ ンで伝送され、 スライス映像圧縮データには、 対応するスライスヘッダデータの ID 情 報をつけるよ うに構成してもよい。 同図では、 ス トリームを IP プロ ト コルにしたがつて伝送する例を示しており 、 へッダデータ部分を信頼性 の高い TCP/ IPで伝送し、 映像圧縮データ部分を低遅延の RTP/UDP/IPで 伝送する例を示している。 第 1 1図の構成に従うヘッダ、 伝送単位の分 離伝送形式によれば、 RTP/UDP/ IP で伝送するデータは必ずしもスライ スというデータ単位に分割されていなくてもよい。
スライスでは、 基本的には、 そのスライスで単独に復号を再開できる ように、 近傍領域の映像信号との依存関係 （コンテクス トモデル） をす ベてリセッ トする必要があるが、 これは映像符号化効率の低下を招く こ とになる。
第 1 1図に示すように、 初期レジスタ状態を TCP/IP で伝送すること ができれば、 映像信号自体はフ レーム内のあらゆるコンテタス トモデル を利用しながら符号化を行い、 RTP バケツ ト化を行う段階で算術符号化 されたデータを分割して伝送すればよい。 従って、 この仕組みによれば 、 算術符号化処理過程は回線の状況によらず安定的に獲得することがで きるので、 スライス構造に制約されなぃ符号化を行ったビッ トス ト リー ムを、 高い誤り耐性を保って伝送することが可能である。
この他、 第 1 2図に示すように、 レジスタリセッ トフラグ並びに初期 レジスタ値のシンタ ックスを使用するかどうかを、 より上位のレイヤで 示すように構成してもよい。 第 1 2図では、 複数の映像フレームから構 成される映像シーケンスの単位で付与されるヘッダ情報に、 レジスタリ セッ トフラグ並びに初期レジスタ値のシンタックスを使用するかどう力、 を示すレジスタリセッ ト制御フラグを多重した例を示している。 例えば、 回線の品質が悪く、 映像シーケンスを通じてレジスタ リセッ トを行う方が安定した映像伝送が可能であると判断する場合、 レジスタ リセッ ト制御フラグを 「映像シーケンスを通じて、 常にスライスの先頭 ではレジスタはリセッ トする J ことを示す値にセッ トする。 このとき、 スライスの単位での多重化対象となるレジスタリセッ トフラグゃ初期レ ジスタ値についてはスライスレベルでの多重は必要なくなる。
これによつて、 ある特定の伝送条件（回線の誤り率など）が継続するよ うな場合は、 映像シーケンスの単位でレジスタリセッ トの制御を行う よ うにすれば、 スライスの単位で伝送するオーバへッ ド情報を低減するこ とができる。 もちろん、 レジスタ リセッ ト制御フラグは第 N フレーム 、 第 N+1 フレームなどで示される、 映像シーケンス中の任意の映像フレ ームのへッダ情報に付与してもよい。
第 1 3図は第 4図の算術復号部 2 7の内部構成を示す構成図である。 映像復号装置の算術復号部 2 7は、 受信した伝送単位毎に、 そのへッ ダに含まれる算術符号化過程に関する付加情報に基づいて、 算術復号処 理の初期化を行う伝送単位復号初期化部 3 7 と、 算術復号の過程に基づ いて動きべク トル 5、 符号化モード情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直 交変換係数データ 1 7などの復号対象データのタイプを特定して、 それ それに映像符号化装置と共通定義されるコンテクス トモデルを定めるコ ンテクス トモデル決定部 2 8 と、 復号対象データのタィプに基づいて定 まる二値化規則を生成する二値化部 2 9 と、 二値化規則とコンテタス ト モデルに従って、 個々の b in (0 or 1)の生起確率を与える生起確率生成 部 3 0 と、 生成された生起確率に基づいて算術復号を実行し、 その結果 得られる二値系列と上記二値化規則とから動きべク トル 5、 符号化モー ド情報 1 3、 空間予測モード 1 4、 直交変換係数データ 1 7などのデー タを復号する復号部 3 8 とを有している。 第 1 4図は第 1 3図の算術復号部 2 7の処理内容を示すフローチャー トである。
6 ) 伝送単位復号初期化処理 （ステップ ST10)
第 1 0図に示したように、 スライスなどの伝送単位毎に多重され、 算 術符号化過程を示すレジスタ値のリセッ トの有無を示すレジスタリセッ トフラグと、 初期レジスタ値 3 4 とに基づいて、 復号部 3 8における算 術復号開始状態の初期化を行う（ステップ ST10)。 レジスタ値をリセッ ト する場合は、 初期レジスタ値 3 4は使用されない。
7 ) コンテクス トモデル決定処理、 二値化処理、 生起確率生成処理 これらのプロセスは、 それぞれ、 第 1 3図に示すコンテクス トモデル 決定部 2 8、 二値化部 2 9、 生起確率生成部 3 0によつて行われるが、 映像符号化装置側のプロセス 1 ) ~ 3 ) で示すコンテクス トモデル決定 処理 ST1、 二値化処理 ST2、 生起確率生成処理 ST3 と同様なので、 それ ぞれ同じステップ番号を付して、 これらの説明は省略するものとする。
8 ) 算術復号処理 （ステップ ST11)
これから復号しょう とする binの生起確率が 7 ) までのプロセスで確 定するため、 復号部 3 8において、 従来例に示した算術復号処理のプロ セスにしたがって、 bin の値を復元すると共に（ステップ ST11)、 映像符 号化装置側の処理と同様に 0/1発生頻度を力ゥントして binの生起確率 を更新し（ステ ップ ST5)、 二値化規則で定められる二値系列パターンと 比較することにより復号した bin の値が確定したか否かを判断する（ス テツプ ST12)。
二値化規則で定められる二値系列パターンと比較して復号した binの 値が確定しなければ、 再度、 ステップ ST3の各 binにおける 0/1生起確 率生成処理以降の処理を行う（ステップ ST3，ST11， ST5, ST12)0
—方、 二値化規則で定められる二値系列パターンとの合致の確認によ り復号した各 b in の値が確定した場合には、 合致したパターンが指し示 すデータ値を復号データ値と して出力し、 スライスなどの伝送単位全て について復号完了していなければ（ステツプ ST 13)、 伝送単位すべてにつ いて復号するため、 ステップ ST1のコンテタス トモデル決定処理以降の 処理を繰り返し行うよ うにする。
以上で明らかなように、 この実施の形態 1によれば、 スライスなどの 細かい伝送単位に区切って映像圧縮データを伝送する際も、 スライスへ ッダデータと して算術符号化過程を示すレジスタ値のリセッ トの有無を 示すレジスタリセッ トフラグと、 初期レジスタ値 3 4 とを付加するよ う にしたので、 算術符号化の符号化プロセスの連続性を断ち切ることなく 符号化を行うことが可能となり、 伝送誤りへの耐性を高めながら符号化 効率を保つことが可能となると共に、 その復号が可能となる。
なお、 この実施の形態 1では、 伝送単位と してスライス構造を想定し ているが、 映像フレームを伝送単位と しても本発明を適用可能である。 実施の形態 2 .
この実施の形態 2では、 算術符号化部 6及び算術復号部 2 7の別の形 態について述べる。 この実施の形態 2では、 算術符号化過程の符号語の 状態を表すレジスタ値だけではなく 、 コンテクス トモデル内の生起確率 バリエーショ ンに対する学習状態、 即ち、 生起確率生成部 3 0における bin の生起確率更新処理によるコンテタス トモデル内の生起確率バリェ ーショ ンに対する学習状態も、 スライスへッダに多重することを特徴と する。
例えば、 上記実施の形態 1で説明した第 8図において、 例えばブロ ッ ク Cの算術符号化の効率を向上させるためには、 このブロック Cの例え ば上部に位置するブロック Bの動きべク トルの情報を生起確率バリエー シヨ ン決定のために使用する。 したがって、 もし、 プロック Cとブロッ ク Bが異なるスライスに位置付けられるとすれば、 ブロック Bの情報を 生起確率決定プロセスで使用することを禁ずる必要がある。
このことは、 コンテタス トモデルによる生起確率適応化による符号化 効率が低下することを意味する。
そこで、 この実施の形態 2では、 この設計の適応性を向上させる方法 ならびに装置を提供するもので、 伝送誤りなどによるスライスデータの ロスの確率が極めて低いケースでは、 算術符号化に関わるスライス間の 依存関係を常時断ち切ることをせず、 積極的に利用できるようにする一 方、 スライスデータのロスの可能性が高い場合には、 スライス間の依存 関係を断ち切ることができるよ うにして、 伝送単位での符号化効率を適 応的に制御できるようにするものである。
第 1 5図は実施の形態 2における算術符号化部 6の内部構成を示す構 成図である。
この実施の形態 2における算術符号化部 6が、 第 5図に示す上記実施 の形態 1 の算術符号化部 6 と異なるのは、 生起確率生成部 3 0が、 スラ イスへッダへの多重化の対象とされるコンテクス トモデルの状態 3 9を 伝送単位生成部 3 5へ受け渡す点だけである。
第 1 6図は第 1 5図の算術符号化部 6の処理内容を示すフローチヤ一 トである。
上記実施の形態 1における第 6図のフローチャートと比較すると明ら かだが、 それと異なる点は、 ステップ ST3の各 b inにおける 0/ 1生起確 率生成処理におけるコンテクス トモデル状態 3 9、 即ち、 生起確率生成 部 3 0における bi nの生起確率更新処理によるコンテタス トモデル内の 生起確率バリエーショ ンに対する学習状態 3 9 も、 ステップ ST4 のバイ ナリ算術符号化処理におけるレジスタ値と同様に、 ステップ ST9の伝送 単位生成部 3 5における次伝送単位のヘッダ構成処理においてスライス ヘッダに多重する点だけである。
第 1 7図はコンテタス トモデルの学習状態を説明する説明図である。 第 1 7図を用いて、 コンテクス トモデルの,状態 3 9の意味について説明 する。
第 1 7図は k番目の伝送単位内に n個のマクロプロックがある場合で あり、 各マクロブロックに対して 1 度だけ使用されるコンテクス トモ デル ctxが定義されており、 各マクロブロック対して ctxの生起確率が 変動する様子を示している。
コンテタス トモデルの状態 3 9が次の伝送単位へ引き継がれるという 意味は、 この第 1 7図に示すよ う に、 k 番目の伝送単位の最終状態 ctxk(n- 1)が k+1 番目の伝送単位における ctx の初期状態、 即ち、 ctxk+1(n-l)=0, 1, 2 におけるィ直 0， 1 の生起確率 po, pi を ctxk(n- 1)=0， 1， 2 における値 0， 1 の生起確率 ρο, ρ と等しくすることを意味する。 このた めに、 伝送単位生成部 3 5において、 Ctxk(n_l)の状態を示すデータが 、 k+1 番目の伝送単位におけるへッダ情報の一部と して伝送されるよ う に構成する。
第 1 8図は実施の形態 2の算術符号化部 6により生成されるビッ トス トリームの一例を示す説明図である。
この実施の形態 2では、 スライス映像圧縮データ毎のスライスヘッダ データに、 第 1 0図に示す実施の形態 1 と同様のスライス開始コード、 レジスタ リセッ トフラグ、 初期レジスタ値に加えて、 直前のスライスの コンテタス トモデル状態を示す情報を付加するようにしている。
ただし、 この実施の形態 2では、 レジスタ リセッ トフラグを、 初期レ ジスタ値の多重化有無だけでなく、 コンテクス トモデル状態データの多 重化有無の意味も含ませるようにしてもよい。 なお、 コンテタス トモデル状態データの多重化有無を示す情報と して は、 ジスタ リセッ トフラグではなく、 別のフラグを設けるように構成し ても勿論よい。
また、 上記実施の形態 1でも説明したが、 第 1 8図では、 スライスへ ッダデータと、 スライス映像圧縮データとが同一ス ト リーム上に多重さ れているが、 スライスヘッダは別のス ト リームの形でオフラインで伝送 され、 圧縮データには、 対応するスライスヘッダデータの ID 情報をつ けるように構成してもよい。
第 1 9図は実施の形態 2の算術復号部 2 7の内部構成を示す構成図で ある。 この実施の形態 2における算術復号部 7が、 第 1 3図に示す実施 の形態 1の算術復号部 2 7 と異なるのは、 伝送単位復号初期化部 3 7が 、 スライスヘッダに多重化される直前にスライスのコンテタス トモデル の状態 3 9を生起確率生成部 3 0へ受け渡し、 コンテタス トモデルの状 態を直前のスライスから引き継ぐ構成となっている点だけである。
第 2 0図は第 1 9図の算術復号部 2 7の処理内容を示すフローチヤ一 トである。
上記実施の形態 1における第 1 4図のフローチャートと比較すると明 らかだが、 それと異なる点は、 ステップ ST 10 の各伝送単位復号初期化 処理において、 スライスへッダから復号したコンテタス トモデル状態 3 9が、 ステップ ST3の処理、 即ち、 ステップ ST1 で決定されたコンテク ス トモデルを参照して各 bi nにおける 0/ 1生起確率の生成処理を行う処 理へ出力されて、 生起確率生成部 3 0における 0/ 1生起確率の生成処理 に用いられる点である。
なお、 スライスヘッダで受け渡すコンテクス トモデルの状態について は、 コンテタス トモデルの数が極めて多い場合にはスライスヘッダのォ ーバヘッ ドになるため、 符号化効率への寄与が著しいコンテタス トモデ ルを選択して、 その状態を多重化するように構成してもよい。 例えば、 動きべク トルや直交変換係数データは、 全符号量中に占める 割合が多いので、 これらのコンテタス トモデルについてだけ状態を引き 継ぐように構成するなどが考えられる。 また、 状態を引き継ぐコンテク ス トモデルの種別を明示的にビッ トス トリームに多重するように構成し 、 映像の局所的な状況に応じて重要なコンテクス トモデルについてのみ 選択的に状態引継ぎを行う ようにしてもよい。
以上で明らかなように、 この実施の形態 2によれば、 細かい伝送単位 に区切って映像圧縮データを伝送する際、 スライスヘッダデータと して 算術符号化過程を示すレジスタ値のリセッ トの有無を示すレジスタリセ ッ トフラグと、 初期レジスタ値 3 4 と、 直前スライスのコンテクス トモ デル状態を示す情報とを付加するようにしたので、 算術符号化の符号化 プロセスの連続性を断ち切ることなく符号化を行うことが可能となり、 伝送誤りへの耐性を高めながら符号化効率を保つことが可能となる。
なお、 この実施の形態 2では、 伝送単位と してスライス構造を想定し ているが、 映像フ レームを伝送単位としても本発明を適用可能である。 特に、 この実施の形態 2では、 直前スライスのコンテクス トモデル状 態を示す情報を付加しているので、 例えば、 第 8図においてブロック C と、 このブロック C直前のブロック Bとが異なるスライスに位置付けら れたとしても、 ブロック Cの生起確率決定プロセスにてブロック Bのコ ンテクス トモデル状態を利用して、 コンテクス トモデルによる生起確率 適応化による符号化効率を向上させることができる。 つまり、 伝送誤り などにより、 スライスデータのロスの確率が極めて低いケースでは、 算 術符号化に関わるスライス間の依存関係を常時断ち切ることをせず、 直 前スライスのコンテクス トモデル状態までも積極的に利用できるよ うに する一方、 スライスデータのロスの可能性が高い場合には、 直前スライ スのコンテタス トモデル状態は利用せずに、 スライス間の依存関係を断 ち切ることができるよ うにして、 伝送単位での符号化効率を適応的に制 御できることになる。
なお、 この実施の形態 2の場合、 第 1 8図に示すビッ トス ト リームシ ンタックスのよ うに、 スライスデータ毎に、 上記実施の形態 1のレジス タ リセッ トフラグ及ぴ初期レジスタ値の付加と並列に、 直前スライスの 各データのコンテクス トモデル状態を示す情報をスライスへッダデータ と して付加するよ うに説明したが、 上記実施の形態 1 のレジスタ リセッ トフラグ及び初期レジスタ値は付加せずに省略して、 直前スライスの各 データのコンテタス トモデル状態を示す情報のみをスライスへッダデー タと して付加するよ うにしても良いし、 また、 上記実施の形態 1 のレジ スタ リセッ トフラグ及び初期レジスタ値の付加と並列に設けるか否かに 関わらず、 コンテクス トモデル状態リセッ トフラグ (第 2 1図を参照) を設けるよ う にして、 このコンテタス トモデル状態リセッ トフラグが才 フ、 即ち、 リ セ ッ トを行わない場合のみ直前スライスの各データのコン テクス トモデル状態を示す情報を付加して復号時に利用させるよ うにし ても勿論良い。 実施の形態 3 .
この実施の形態 3では、 伝送単位を、 符号化されるデータのタイプ別 にグルービングするデータパーティショニング形式で構成する例につい て述べる。
例えば、 Jo i nt Vi deo Team (JVT) of ISO/IEC MPEG and ITU-T VCEG において検討される映像符号化方式仕様 ドラ フ ト Working Draft Number 2, Revi sion 3, JVT-B1 18r3 に開示されるデータパーティ ショ ニングを例にとる と、 第 9図に示すよ うなスライス構造を単位と して、 その内部に存在するマクロブロック数分だけ、 特定のタイプのデータを グルーピングして構成されるデータ単位をスライスデータの形で伝送す る方式が示されている。 グルーピングして構成されるデータ単位である スライスデータのデータタイプと して、 例えば、 以下に示す 0〜7 のデ ータタイプがある。
0 TYPE_HEADER ピクチャ （フレーム）またはスライスヘッダ 1 TYPEJB腿 DER マクロブロックヘッダ情報（符号化モー ド情報 など）
2 TYPE_MVD 動きべク トル
TYPE— CBP CBP (マク口プロック内の有効直交変換係数分布） TYPE一 2 x2DC 直交変換係数データ（1 )
TYPE一 C0EFF一 Y 直交変換係数データ（2)
TYPE一 COEFF— C 直交変換係数データ（3)
TYPE EOS ス トリーム終了識別情報
例えば、 データタイプ 2 の TYPE一 MVD のスライスでは、 その内部のマ クロプロック数分、 動きべク トル情報だけを集めたデータをスライスデ ータと して伝送する。
したがって、 第 k番目のスライスの TYPE一 MVD のデータに続いて、 第 k+1 番目のスライスの TYPE— MVD データを復号する場合には、 第 k番目 のスライス末尾における動きべク トルに関するコンテタス トモデルの状 態だけを、 第 k+ 1 番目のスライスの TYPE— MVD データを送るためのスラ イスのヘッダに多重しておけば、 動きべク トルの算術符号化のためのコ ンテクス トモデル学習状態を引き継ぐことが可能である。
第 2 1図は実施の形態 3の算術符号化部 6により生成されるビッ トス トリームの一例を示す説明図である。 第 2 1図では、 例えば、 データタ ィプ 2 の TYPE— MVD のスライスの場合である動きべク トルをスライスデ ータと して多重する場合には、 そのスライスヘッダ中に、 スライス開始 コー ドや、 TYPE— MVD を示すデータタイプ ID、 コンテクス トモデル状態 リセッ トフラグ及び直前スライスの動きべク トル用コンテタス トモデル 状態を示す情報を付加する。
また、 例えば、 データタイプ 5 の TYPE— COEFF— Y の直交変換係数デー タ（2)の直交変換係数データ（2)のみをスライスデータと して多重する場 合には、 そ の ス ラ イ スヘ ッ ダ中 に、 ス ラ イ ス開始 コ ー ドや、 TYPE— COEFF— Y を示すデータタイプ ID、 コンテクス トモデル状態リセッ トフラグ及び直前スライスの直交変換係数データ用コンテタス トモデル 状態を示す情報を付加するようにする。
なお、 同図ではスライスヘッダデータと圧縮データとが同一ス ト リー ム上に多重されているが、 スライスヘッダは別のス ト リームの形でオフ ラインで伝送され、 圧縮データには、 対応するスライスヘッダデータの ID情報をつけるように構成してもよい。
また、 この実施の形態 3における算術符号化部 6は、 第 1 5図の構成 において、 伝送単位生成部 3 5が上記データパーティショユングの規則 にしたがってスライス内のマクロプロックデータの再構成を行い、 各デ ータタイプの種別を表す ID 情報と、 各データタイプに対応するコンテ タス トモデルの学習状態とを多重するように構成すればよい。
また、 この実施の形態 3における算術復号部 2 7は、 第 1 9図の構成 において、 伝送単位復号初期化部 3 7が、 スライスヘッダに多重される データタイプ種別 ID をコンテクス トモデル決定部 2 8へ通知すること で、 使用するコンテクス トモデルを決定し、 かつコンテクス トモデル学 習状態を生起確率生成部 3 0へ通知することで、 コンテタス トモデルの 学習状態 3 9をスライス間で引き継いで、 算術復号を行うように構成す ればよい。 以上で明らかなように、 この実施の形態 3によれば、 映像信号を所定 のデータタイプでグループ化した伝送単位に分割して圧縮符号化を行う 場合でも、 当該伝送単位に属する映像信号を算術符号化する際に、 それ 以前の所定のデータタイプでグループ化した伝送単位におけるシンボル 生起確率学習状態をリセッ トすることなく 引き継いで符号化を継続する よ う にしたので、 所定のデータタイプでグループ化した場合でも、 誤り 耐性を確保しつつ、 算術符号化の符号化効率を高めた符号化を実施する ことが可能となる。
なお、 この実施の形態 3では、 伝送単位と してスライス構造毎のデー タタイプ種別を想定しているが、 映像フレーム単位でのデータタイプ種 別毎の伝送を想定しても本発明を適用可能である。
また、 第 2 1 図に示す実施の形態 3のビッ トス ト リームシンタックス の一例の場合、 データタイプ毎のスライスデータ毎に、 コンテクス トモ デル状態リセッ トフラグと、 そのフラグがオフの場合の直前スライスの 各データのコンテクス トモデル状態を示す情報をスライスへッダデータ と して付加するよ うに説明したが、 第 1 8図に示す実施の形態 2のビッ トス ト リ ームシンタックスの一例の場合と同様に、 各データタイプのス ライスデータ毎に、 レジスタ リセッ トフラグ及び初期レジスタ値の付加 と並列に、 コンテクス トモデル状態リセッ トフラグ、 及ぴそのフラグが オフの場合の直前スライスの各データのコ ンテクス トモデル状態を示す 情報をスライスヘッダデータ と して付加しても良いし、 また、 レジスタ リセッ トフラグ及び及び初期レジスタ値の付加と並列に設けるか否かに 関わらず、 コンテクス トモデル状態リセッ トフラグを省略して、 常に直 前スライスの各データのコンテクス トモデル状態を示す情報を付加して 復号時に利用させるよ うにしても勿論良い。
また、 以上の実施の形態 1〜 3では、 デジタル信号と して、 映像デー タを一例に説明したが、 本発明では、 これに限らず、 映像データのデジ タル信号だけでなく、 音声のデジタル信号や、 静止画のデジタル信号、 さらにはテキス トのデジタル信号や、 これらを任意に組み合わせたマル チメディァデータのデジタル信号にも適用可能である。
また、 以上の実施の形態 1， 2では、 デジタル信号の伝送単位と して スライス、 実施の形態 3では、 スライス内でデータのタイプ別にパーテ イショユングしたデータタイプ等の所定伝送単位を一例に説明したが、 本発明では、 これに限らず、 複数のスライスが集まって構成される 1画 像 （ピクチャ） 、 即ち、 1映像フ レーム単位を所定伝送単位とするよ う にしても良いし、 また通信以外の蓄積系などへの使用を想定して、 所定 の伝送単位ではなく、 所定の蓄積単位でも勿論よい。 産業上の利用可能性
以上のように、 この発明に係る.デジタル信号符号化装置等は、 映像信 号を圧縮して伝送する際、 誤り耐性を確保すると同時に、 算術符号化の 符号化効率を高める必要があるものに適している。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . デジタル信号を所定単位に分割して圧縮符号化を行うデジタル信号 符号化装置において、 所定単位のデジタル信号を算術符号化によって圧 縮する算術符号化部を備え、 当該算術符号化部は、 ある伝送単位の符号 化が終了した時点における算術符号化状態を表現する情報を、 次の伝送 単位のデータの一部と して多重化することを特徴とするデジタル信号符 号化装置。
2 . 上記算術符号化部は、 所定単位のデジタル信号を、 1つまたは複数 の隣接する伝送単位に含まれる信号との間の依存関係に基づいて、 符号 化シンボルの生起確率を定めて算術符号化することを特徴とする請求の 範囲第 1項記載のデジタル信号符号化装置。
3 . 上記算術符号化部は、 符号化されるシンボルの出現頻度をカウント することで上記生起確率を学習することを特徴とする請求の範囲第 2項 記載のデジタル信号符号化装置。
4 . 上記算術符号化状態を表現する情報とは、 算術符号化過程を示すレ ジスタイ直のリセッ トの有無を示すレジスタ リセッ トフラグと、 レジスタ 値をリセッ ト しない場合のみ付加する初期レジスタ値とであることを特 徴とする請求の範囲第 1項記載の記載のデジタル信号符号化装置。
5 . デジタル信号を所定単位に分割して圧縮符号化を行うデジタル信号 符号化装置において、 所定単位のデジタル信号を算術符号化によって圧 縮する算術符号化部を備え、 当該算術符号化部は、 所定単位のデジタル 信号を、 1つまたは複数の隣接する伝送単位に含まれる信号との間の依 存関係に基づいて、 符号化シンボルの生起確率を定めると ともに、 符号 化されるシンボルの出現頻度を力ゥントすることで上記生起確率を学習 し、 ある伝送単位の符号化が終了した時点における生起確率学習状態を 表現する情報を、 次の伝送単位データの一部と して多重化することを特 徴とするデジタル信号符号化装置。
6 . 生起確率学習状態を表現する情報とは、 符号化シンポルの生起確率 の変動要因となる他の情報との依存関係をモデル化したコンテタス トモ デル状態を示す情報であることを特徴とする請求の範囲第 5項記載のデ ジタル信号符号化装置。
7 . 上記デジタル信号は映像信号であって、 上記伝送単位は映像フ レー ム内の 1ないし複数個のマク口プロックから構成されるスライスである ことを特徴とする請求の範囲第 1項記載のデジタル信号符号化装置。
8 . 上記デジタル信号は映像信号であって、 上記伝送単位は上記スライ ス内に含まれる符号化データの種別に応じて再構成される符号化データ 単位であることを特徴とする請求の範囲第 1項記載のデジタル信号符号 化装置。
9 . 上記デジタル信号は映像信号であって、 上記伝送単位は映像フ レー ムであることを特徴とする請求の範囲第 1項記載のデジタル信号符号化
1 0 . 圧縮符号化されたデジタル信号を所定単位で受信して復号を行う デジタル信号復号装置において、 所定単位の圧縮デジタル信号を算術符 号化のプロセスに基づいて復号する算術復号部を備え、 当該算術復号部 は、 ある伝送単位の復号開始時に、 該伝送単位データの一部と して多重 化される算術符号化状態を表現する情報に基づいて、 復号動作の初期化 を行うことを特徴とするデジタル信号復号装置。
1 1 . 上記算術復号部は、 所定単位の圧縮デジタル信号の復号に際して 、 1つまたは複数の隣接する伝送単位に含まれる信号との間の依存関係 に基づいて、 復号シンボルの生起確率を定めて復号を行う ことを特徴と する請求の範囲第 1 0項記載のデジタル信号復号装置。
1 2 . 上記算術復号部は、 復号されたシンボルの出現頻度をカウントす ることで上記生起確率を学習することを特徴とする請求の範囲第 1 0項 記載のデジタル信号復号装置。
1 3 . 圧縮符号化されたデジタル信号を所定単位で受信して復号を行う デジタル信号復号装置において、 所定単位の圧縮デジタル信号を算術符 号化のプロセスに基づいて復号する算術復号部を備え、 当該算術復号部 は、 ある伝送単位の復号開始時に、 該伝送単位データの一部と して多重 化されるシンボル生起確率学習状態を表現する情報に基づいて、 該伝送 単位の復号に用いる生起確率の初期化を行う とともに、 所定単位の圧縮 デジタル信号の復号に際して、 1つまたは複数の隣接する伝送単位に含 まれる信号との間の依存関係に基づいて復号シンポルの生起確率を定め ると ともに、 復号されるシンボルの出現頻度を力ゥントすることで上記 生起確率を学習し復号を行う'ことを特徴とするデジタル信号復号装置。
1 4 . 上記デジタル信号は映像信号であって、 上記伝送単位は映像フ レ ーム内の 1ないし複数個のマクロブロックから構成されるスライスであ ることを特徴とする請求の範囲第 1 0項記載のデジタル信号復号装置。
1 5 . 上記デジタル信号は映像信号であって、 上記伝送単位は上記スラ イス内に含まれる符号化データの種別に応じて再構成される符号化デー タ単位であることを特徴とする請求の範囲第 1 0項記載のデジタル信号 復号装置。
1 6 . 上記デジタル信号は映像信号であって、 上記伝送単位は映像フ レ ームであることを特徴とする請求の範囲第 1 0項記載のデジタル信号復 号装置。
1 7 . デジタル信号を所定単位に分割して圧縮符号化を行う際のデジタ ル信号算術符号化方法であって、 所定単位のデジタル信号を算術符号化 によって圧縮した際、 ある伝送単位の符号化が終了した時点における算 術符号化状態を表現する情報を、 次の伝送単位のデータの一部と して多 重化することを特徴とするデジタルデータ算術符号化方法。
1 8 . デジタル信号を所定単位に分割して圧縮符号化を行う際のデジタ ル信号算術符号化方法であって、 所定単位のデジタル信号を算術符号化 によって圧縮した際、 所定単位のデジタル信号を、 1つまたは複数の隣 接する伝送単位に含まれる信号との間の依存関係に基づいて、 符号化シ ンボルの生起確率を定めると ともに、 符号化されるシンボルの出現頻度 をカウントすることで上記生起確率を学習し、 ある伝送単位の符号化が 終了した時点における生起確率学習状態を表現する情報を、 次の伝送単 位デ タの一部と して多重化することを特徴とするデジタル信号算術符 号化方法。
1 9 . 圧縮符号化されたデジタル信号を所定単位で受信して復号を行う 際のデジタル信号算術復号方法であって、 所定単位の圧縮デジタル信号 を算術符号化のプロセスに基づいて復号する際、 ある伝送単位の復号開 始時に、 該伝送単位データの一部と して多重化される算術符号化状態を 表現する情報に基づいて、 復号動作の初期化を行うことを特徴とするデ ジタル信号算術復号方法。
2 0 . 圧縮符号化されたデジタル信号を所定単位で受信して復号を行う 際のデジタル信号算術復号方法であって、 所定単位の圧縮デジタル信号 を算術符号化のプロセスに基づいて復号する際、 ある伝送単位の復号開 始時に、 該伝送単位データの一部と して多重化されるシンポル生起確率 学習状態を表現する情報に基づいて、 該伝送単位の復号に用いる生起確 率の初期化を行う とともに、 所定単位の圧縮デジタル信号の復号に際し て、 1つまたは複数の隣接する伝送単位に含まれる信号との間の依存関 係に基づいて復号シンボルの生起確率を定めるとともに、 復号されるシ ンボルの出現頻度を力ゥントすることで上記生起確率を学習し復号を行 うことを特徴とするデジタル信号算術復号方法。
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