WO2016152446A1 - 動画像符号化装置 - Google Patents

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亜希子 島崎
中村　健
大西　隆之
卓 佐野
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    • H04N19/625—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using discrete cosine transform [DCT]

Definitions

  • the present invention relates to a moving picture coding apparatus for coding a moving picture.
  • a locally decoded image is used to determine an intra prediction mode, and a locally decoded image is used to generate a predicted image.
  • intra prediction mode determination often uses an input image.
  • the optimal intra prediction mode can not be selected when the predicted image is generated from the local decoded image. I have a problem.
  • an appropriate prediction error can not be calculated, and an intra prediction mode with a large error is selected and visual Image quality deterioration is noticeable.
  • An example similar to the frame image is a title image in which the pixel values of the entire screen are flat and characters are partially written.
  • Patent Document 1 intra prediction is performed using an input image, but when the difference between the input image and the local decoded image is large, the DC mode is forcibly set. However, in the DC mode, since it is possible to suppress the image quality deterioration because the predicted image is created using the average of the adjacent pixel data, the effect of the image quality improvement is weak. In addition, when the difference between the input image and the local decoded image can not be calculated, the technology of Patent Document 1 can not be used.
  • Patent Document 2 is a method of suppressing deterioration of image quality at the time of fade.
  • the weighted prediction is controlled to be switched ON / OFF for each area, and is set to be OFF in the frame area.
  • the technique of Patent Document 2 can not be used for ordinary video without fade.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and its object is to provide a moving image capable of improving the image quality of a video including an area with flat pixel values such as frame broadcasting. An image coding apparatus is obtained.
  • a moving picture coding apparatus quantizes an output of an arithmetic unit that subtracts a predicted image from an input image, an orthogonal transformation unit that performs orthogonal transformation on the output of the arithmetic unit, and the orthogonal transformation unit.
  • the image quality is improved with respect to a video including an area with flat pixel values such as frame broadcasting.
  • FIG. 1 is a diagram showing a moving picture coding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the operation unit 1 subtracts the predicted image from the input image.
  • the orthogonal transformation unit 2 subjects the output of the operation unit 1 to orthogonal transformation such as discrete cosine transformation or Karhunen-Loeve transformation.
  • the method of orthogonal transformation is arbitrary.
  • the quantization unit 3 quantizes the output of the orthogonal transformation unit 2. Note that the method of quantization is arbitrary.
  • the encoding unit 4 encodes the output of the quantization unit 3 to generate a stream output.
  • the inverse quantization unit 5 inversely quantizes the output of the quantization unit 3.
  • the inverse quantization method may be any method as long as it corresponds to the quantization process of the quantization unit 3.
  • the inverse orthogonal transform unit 6 performs inverse orthogonal transform on the output of the inverse quantization unit 5.
  • the method of an inverse orthogonal transformation is a method corresponding to the orthogonal transformation process of the orthogonal transformation part 2, what kind of method may be used.
  • the calculation unit 7 adds the predicted image to the output of the inverse quantization unit 5 to obtain a locally reconstructed image.
  • the reconstructed image is stored in the frame memory 10 after being filtered by the deblocking filter 8 and the sample adaptive offset (SAO) 9.
  • SAO sample adaptive offset
  • the prediction mode determination unit 11 determines different prediction modes according to the types of I picture, P picture, and B picture of the input image. Specifically, since the I picture is a picture for performing only intra prediction, intra prediction is performed to determine a prediction mode. In the case of P picture or B picture, intra prediction and inter prediction are performed to determine an intra prediction mode and an inter prediction mode. Next, intra / inter determination is performed to select one of the determined intra prediction mode and inter prediction mode, and the prediction mode is determined.
  • the intra prediction mode is determined by intra prediction using pixel values of an image of a surrounding area located around the encoding target block.
  • the inter prediction mode performs inter prediction using the input image and the reference image supplied from the frame memory 10 to determine.
  • the predicted image generation unit 12 generates a predicted image using the mode determined by the prediction mode determination unit 11 and the reference image supplied from the frame memory 10.
  • a feature amount that can be calculated from information of the input image is used.
  • the feature amount includes information of pixel values of luminance and color difference, and can be acquired in units of CU (Coding Unit), picture, and the like.
  • a flat region determination parameter is used to determine a region where a non-moving pixel value, which is a feature of frame broadcasting, is flat.
  • the flat area determination parameter include an activity and the sum of absolute differences between adjacent pixels.
  • the activity is a parameter indicating the degree of dispersion of pixel values of the input image, and is an important feature quantity in measuring the complexity of the image.
  • the adjacent pixel difference absolute value sum is a parameter indicating the relationship with adjacent pixels, and is a feature value for measuring the degree of similarity or difference between adjacent pixels.
  • n is a block size
  • X is a pixel value
  • X ( ⁇ ) is an average value of pixel values X in the block size.
  • the block size for acquiring the activity is arbitrary.
  • the sum of absolute values of differences between adjacent pixels can be obtained from Formula 2.
  • n represents a block size
  • X and Y represent pixel values of adjacent pixels.
  • the block size for acquiring the sum of absolute differences between adjacent pixels is arbitrary.
  • an offset value is obtained based on the flat region discrimination parameter, and intra prediction is performed based on an evaluation value to which the offset value is added.
  • an offset value is obtained from the flat region discrimination parameter, and either the intra prediction mode or the inter prediction mode is selected based on the evaluation value obtained by adding the offset value, and each block of the input image Apply to By adding the offset value obtained from the flat area determination parameter to the evaluation value used for mode determination as described above, the image quality is improved with respect to a video including a flat area having no pixel values such as frame broadcasting.
  • FIG. 2 is a diagram showing a processing flow of the prediction mode determination unit.
  • 0 is set to the mode offset value and the intra offset value.
  • intra prediction is performed to determine one mode from an intra prediction mode having 35 modes using an intra prediction mode evaluation value (step S2).
  • the intra prediction mode evaluation value is a value obtained by adding the intra prediction mode offset value to the existing evaluation value.
  • the intra prediction mode offset value is a value determined by the flat region determination parameter.
  • inter prediction is performed to detect a motion vector from a reference image and determine an optimal motion vector (step S3).
  • intra prediction is performed as in the case of the I picture (step S4).
  • the optimal mode is determined one by one at inter and intra.
  • intra / inter determination is performed to determine the best mode using the inter evaluation value and the intra evaluation value from the determined inter optimum mode and intra optimum mode (step S5).
  • the improvement in intra prediction (steps S2 and S4) and the improvement in intra / inter determination (step S5) can be set independently.
  • the calculation block of the offset value in step S5 is not called when intra prediction only is to be effective, and the calculation block of the offset value in step S2 and step S4 is called when it is desired to make intra / inter determination only effective. It can be realized by not having it.
  • the frame broadcast is an area determined to be flat by the flat area determination parameter, it is necessary to prevent the selection of the intra prediction direction from the block determined to be not flat.
  • the mode with the smallest evaluation value is selected. Therefore, it is possible to make it difficult to select the mode by increasing the evaluation value of the mode.
  • an evaluation value is calculated for each mode, and an offset value is added to the evaluation value to correct.
  • the offset value is determined from the magnitude relationship between the flat region discrimination parameter of the adjacent block used for prediction and the set threshold. For example, a plurality of threshold values are provided, and the offset value is changed stepwise, such as increasing the offset as the flat area determination parameter of the adjacent block is larger.
  • FIG. 3 is a diagram showing an offset value calculation flow.
  • step S11 it is determined whether or not the adaptation area is limited.
  • step S12 evaluation values obtained by adding offset values to all blocks are used.
  • step S12 the intra prediction mode offset value used in intra prediction is calculated using the flow of FIG. 4 and the intra offset value used in intra / inter determination is calculated using the flow of FIG.
  • the flat area discrimination parameter of the encoding target block is acquired (step S13). It is determined whether the flat area determination parameter of the encoding target block is equal to or more than the designated threshold (step S14). If the flat area determination parameter is smaller than the threshold value, the evaluation value obtained by adding the offset value is used (step S15). In the offset value calculation (step S15), the intra prediction mode offset value used in intra prediction is calculated using the flow of FIG. 4 and the intra offset value used in intra / inter determination is calculated using the flow of FIG.
  • the block where the flat area determination parameter is equal to or larger than the threshold value has a large change in pixel value, and is not a fixed pixel value such as a black band. Therefore, when the flat area determination parameter is equal to or greater than the threshold value, 0 is substituted for the offset value and this function is not applied (step S16). In general, there are more areas where the pixel value is not flat, so by substituting 0 for the offset value according to the flat area discrimination parameter and limiting the application range, the area where the pixel value is not flat is not adversely affected. Make it
  • FIG. 4 is a diagram showing a flow of intra prediction mode offset value calculation.
  • FIG. 5 is a diagram showing a flow of intra offset value calculation.
  • a plurality of threshold values 1 to n are set, and different offset values are set according to the threshold values. Further, in intra prediction mode offset value calculation, an adjacent block used for intra prediction changes, so an offset value is set for each intra prediction mode.
  • the intra prediction mode can be predicted from 35 different directions. By predicting from a block similar to the block to be coded, the error is reduced and the coding efficiency is improved. In the area where the pixel value without motion such as a black band is flat, the image quality deterioration is subjectively noticeable even if the difference between the pixel values is small. Therefore, by adding the calculated offset value to the existing evaluation value, it is easy to select prediction from similar blocks.
  • FIG. 6 is a diagram showing an intra prediction mode determination flow.
  • the maximum value is set to the best intra evaluation value (step S21).
  • a loop in the intra prediction mode (0 to 34) is started (step S22).
  • an existing evaluation value is calculated (step S23).
  • the existing evaluation value is calculated from Equation 3 below.
  • Existing evaluation value D + ⁇ * H formula 3
  • D represents an error between the input image and the predicted image
  • ⁇ represents a weighting coefficient
  • H represents a header cost necessary for prediction.
  • the smaller the evaluation value the smaller the amount of data or the smaller the error with the input image, which means that the mode is a mode in which the coding efficiency is good.
  • the present embodiment can be easily implemented simply by using the existing evaluation value shown in Equation 2 as it is and adding the offset value as it is.
  • the mode offset value is added to the existing evaluation value to obtain an evaluation value (mode) (step S24).
  • the evaluation value (mode) is smaller than the best intra evaluation value (step S25). If so, the next intra prediction mode is evaluated without updating the best intra mode. On the other hand, if smaller, the best intra evaluation value is updated to the evaluation value (mode), the best intra mode is updated to the mode (step S26), and the next intra prediction mode is evaluated.
  • the loop of intra prediction modes (0 to 34) is ended (step S27).
  • An appropriate prediction mode can be selected by using the offset value calculated for each prediction mode as described above. For example, in the image of frame broadcast of black bands at the top and bottom, if the coding target block is in contact with the black band border of the lower part of the screen, and the flat region discrimination parameter of the upper adjacent block is large, The offset value becomes large, which makes it difficult to select upward intra prediction. As a result, in the case of coding a black band portion, since prediction is performed based on the black band portion, the prediction residual becomes smaller and the image quality of the intra block is improved.
  • the offset is added to the evaluation value so as to give priority to inter prediction over intra prediction in a region where there is a flat pixel value with no motion such as a black band.
  • a flat region deterioration of a reference image used in inter prediction is small, and prediction errors tend to be small.
  • the code amount is small because the motion vector is small. Therefore, it is better to give priority to inter prediction.
  • FIG. 7 is a diagram showing an intra / inter determination process flow.
  • the existing intra evaluation value and the existing inter evaluation value are calculated (steps S31 and S32).
  • the intra offset value is added to the existing intra evaluation value to obtain an intra evaluation value (step S33).
  • the process of adding the offset value to the existing intra evaluation value used in the intra / inter determination is added.
  • intra / inter determination the one with the smaller evaluation value is selected. If a positive value is set to the intra offset value, the intra evaluation value becomes large and it becomes difficult to select the intra. Conversely, if a negative value is set to the intra offset value, it becomes easy to select the intra.
  • setting a positive value to the intra offset value makes it more difficult to select intra with large prediction error, and improves image quality by selecting inter prediction with priority. It can be done.
  • image improvement has already been performed by intra prediction.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a video (input image).
  • FIG. 9 is a diagram showing a frequency distribution of a difference between a flat portion surrounded by a square in FIG. 8 and a pixel value after encoding when the pixel value of the input image is a.
  • the frequency distributions before and after the application of the present embodiment are compared, there are many pixel values closer to a after application.
  • the pixel value after encoding is closer to the pixel value of the input image, and the image quality is less deteriorated. Therefore, by applying the present embodiment, it was confirmed that the image is close to the pixel value of the input image and the image is less deteriorated.

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Abstract

　演算部（１）は、入力画像から予測画像を減算する。直交変換部（２）は、演算部（１）の出力に対して直交変換を施す。量子化部（３）は、直交変換部（２）の出力を量子化する。符号化部（４）は、量子化部（３）の出力を符号化する。予測モード判定部（１１）は、入力画像からＩピクチャ、Ｐピクチャ、及びＢピクチャの種類に応じて異なる予測モードを判定する。

Description

動画像符号化装置
　本発明は、動画像を符号化する動画像符号化装置に関する。
　本来、符号化ではローカルデコード画像を用いてイントラ予測モードを判定し、ローカルデコード画像を用いて予測画像を生成するものである。しかし、これだと動画像符号化装置の並列処理化による高速化を行おうとした場合、高速化の効果を削ぐ。そこでイントラ予測モード判定は入力画像を用いることが多い。
　ただし、最終的な予測画像生成には必ずローカルデコード画像を用いるため、入力画像とローカルデコード画像に差があると、ローカルデコード画像から予測画像を生成したときに最適なイントラ予測モードが選択できないという問題が発生する。特に、額縁画像の黒い帯のように、画素値が平坦な領域で入力画像とローカルデコード画像に差異がある場合、適切な予測誤差が算出できず、誤差が大きいイントラ予測モードが選択されて視覚的に画質劣化が目立ってくる。額縁画像に類したものとしては、画面全体の画素値が平坦で一部に文字が書かれているタイトル画像が挙げられる。
日本特開２０１０－２８３７３９号公報 日本特開２０１２－２４４３５３号公報
　特許文献１では入力画像を用いてイントラ予測を行っているが、入力画像とローカルデコード画像の差異が大きい時には強制的にＤＣモードにしている。しかし、ＤＣモードは隣接画素データの平均を用いて予測画像を作成するため、画質劣化を抑制することは可能だが、画質改善の効果が弱い。また、入力画像とローカルデコード画像の差分を算出できない場合には特許文献１の技術を使用できない。
　特許文献２ではフェード時の画質の劣化を抑える方法である。重み付け予測のＯＮ／ＯＦＦを領域ごとに制御して切り替えるものであり、額縁の領域ではＯＦＦにするようにしている。しかし、フェードのない通常の映像では特許文献２の技術を使用できない。
　本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は額縁放送のような動きのない画素値が平坦な領域を含む映像に対して画質を改善することができる動画像符号化装置を得るものである。
　本発明に係る動画像符号化装置は、入力画像から予測画像を減算する演算部と、前記演算部の出力に対して直交変換を施す直交変換部と、前記直交変換部の出力を量子化する量子化部と、前記量子化部の出力を符号化する符号化部と、前記入力画像からＩピクチャ、Ｐピクチャ、及びＢピクチャの種類に応じて異なる予測モードを判定する予測モード判定部とを備えることを特徴とする。
　本発明により、額縁放送のような動きのない画素値が平坦な領域を含む映像に対して画質を改善する。
本発明の実施の形態に係る動画像符号化装置を示す図である。 予測モード判定部の処理フローを示す図である。 オフセット値算出フローを示す図である。 イントラ予測モードオフセット値算出フローを示す図である。 イントラオフセット値算出フローを示す図である。 イントラ予測モード決定フローを示す図である。 イントラ／インター判定処理フローを示す図である。 映像（入力画像）の一例を示す図である。 図８の四角で囲った平坦な部分について入力画像の画素値をａとしたときの符号化後の画素値との差分の度数分布を示す図である。
　図１は、本発明の実施の形態に係る動画像符号化装置を示す図である。演算部１は、入力画像から予測画像を減算する。直交変換部２は、演算部１の出力に対して離散コサイン変換又はカルーネン・レーベ変換等の直交変換を施す。なお、直交変換の方法は任意である。量子化部３は、直交変換部２の出力を量子化する。なお、量子化の方法は任意である。符号化部４は、量子化部３の出力を符号化してストリーム出力を生成する。
　逆量子化部５は、量子化部３の出力を逆量子化する。なお、逆量子化の方法は、量子化部３の量子化処理に対応する方法であればどのような方法でもよい。逆直交変換部６は、逆量子化部５の出力を逆直交変換する。なお、逆直交変換の方法は、直交変換部２の直交変換処理に対応する方法であればどのような方法でもよい。演算部７は、逆量子化部５の出力に予測画像を加算して、局所的に再構成された画像を得る。その再構成された画像は、デブロッキングフィルタ８とＳＡＯ(Sample Adaptive Offset)９によりフィルタ処理された後にフレームメモリ１０に記憶される。
　予測モード判定部１１は、入力画像のＩピクチャ、Ｐピクチャ、及びＢピクチャの種類に応じて異なる予測モードを判定する。具体的には、Ｉピクチャはイントラ予測のみ行うピクチャであるため、イントラ予測を行い予測モードを判定する。Ｐピクチャ又はＢピクチャの場合、イントラ予測およびインター予測を行い、イントラ予測モードとインター予測モードを判定する。次に判定したイントラ予測モードとインター予測モードの何れかを選択するイントラ／インター判定を行い予測モードを判定する。
　イントラ予測モードは符号化対象ブロックの周辺に位置する周辺領域の画像の画素値を用いてイントラ予測して判定する。また、インター予測モードは入力画像とフレームメモリ１０から供給される参照画像とを用いてインター予測を行い判定する。
　予測画像生成部１２は予測モード判定部１１で判定したモードと、フレームメモリ１０から供給される参照画像とを用いて予測画像を生成する。
　額縁放送などの画像の特徴を得るために入力画像の情報から算出できる特徴量を用いる。特徴量は輝度や色差の画素値の情報などがあり、ＣＵ(Coding Unit)やピクチャなどの単位で取得することができる。本実施の形態では額縁放送の特徴である動きのない画素値が平坦な領域を判別するために平坦領域判別パラメータを用いる。平坦領域判別パラメータの例としてアクティビティや隣接画素間差分絶対値和などが挙げられる。アクティビティは入力画像の画素値の分散度合いを示すパラメータであり、映像の複雑さを測る上で重要な特徴量である。隣接画素間差分絶対値和は隣接する画素との関係を示すパラメータであり、隣接画素の類似度や相違度を測る特徴量である。
　アクティビティは数式１から求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
ここで、ｎはブロックサイズ、Ｘは画素値、Ｘ（―）はブロックサイズ内の画素値Ｘの平均値を示す。なお、アクティビティを取得するブロックサイズは任意である。また、隣接画素間差分絶対値和は数式２から求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
ここで、ｎはブロックサイズ、Ｘ，Ｙは隣接する画素の画素値を示す。なお、隣接画素間差分絶対値和を取得するブロックサイズは任意である。
　Ｉピクチャについては、平坦領域判別パラメータをもとにオフセット値を求め、オフセット値を加算した評価値をもとにイントラ予測を実施する。また、Ｐピクチャ及びＢピクチャについては、平坦領域判別パラメータからオフセット値を求め、オフセット値を加算した評価値をもとにイントラ予測モードとインター予測モードの何れかを選択して入力画像の各ブロックに適用する。このようにモード決定に用いる評価値に平坦領域判別パラメータから求めたオフセット値を加算することで、額縁放送のような動きのない画素値が平坦な領域を含む映像に対して画質を改善する。
　図２は、予測モード判定部の処理フローを示す図である。まず、モードオフセット値及びイントラオフセット値に０を設定する。次に、符号化対象ピクチャがＩピクチャかどうかを判定する（ステップＳ１）。符号化対象ピクチャがＩピクチャの場合は、３５モードあるイントラ予測モードからイントラ予測モード評価値を用いて１モードを決定するイントラ予測を行う（ステップＳ２）。イントラ予測モード評価値は既存の評価値にイントラ予測モードオフセット値を加算した値である。イントラ予測モードオフセット値は平坦領域判別パラメータによって決まる値である。
　Ｉピクチャ以外（Ｐピクチャ又はＢピクチャ）の場合は、参照画像から動きベクトルを検出して最適な動きベクトルを決定するインター予測を行う（ステップＳ３）。また、Ｉピクチャの場合と同様にイントラ予測を行う（ステップＳ４）。こうしてインターとイントラで１つずつ最適なモードを決定する。
　次に、決定したインターの最適モードとイントラの最適モードからインター評価値とイントラ評価値を用いてベストモードを決定するイントラ／インター判定を行う（ステップＳ５）。なお、本発明はイントラ予測（ステップＳ２，Ｓ４）での改善とイントラ／インター判定（ステップＳ５）での改善を独立して設定することができる。具体的には、イントラ予測のみ有効にしたい場合はステップＳ５内のオフセット値の算出ブロックを呼ばない、イントラ／インター判定のみ有効にしたい場合はステップＳ２及びステップＳ４内のオフセット値の算出ブロックを呼ばないことで実現できる。
　また、額縁放送は平坦領域判別パラメータにより平坦であると判別される領域であるため、平坦でないと判別されたブロックからのイントラ予測方向が選択されないようにする必要がある。イントラ予測モードの決定やイントラ／インター判定では評価値が最も小さいモードが選択される。従って、モードの評価値を大きくすることで、そのモードを選択され難くすることができる。そのために、評価値をモード毎に算出し、オフセット値を評価値に加算して補正する。オフセット値は予測に用いる隣接ブロックの平坦領域判別パラメータと設定した閾値の大小関係から決定する。例えば、複数の閾値を設け、隣接ブロックの平坦領域判別パラメータが大きいほどオフセットを大きくするなど、段階的にオフセット値を変える。
　図３は、オフセット値算出フローを示す図である。まず、適応領域を限定しないかどうかを判断する（ステップＳ１１）。適用領域を特に限定しない場合には、全てのブロックにおいてオフセット値を加算した評価値を用いる（ステップＳ１２）。オフセット値算出（ステップＳ１２）において、イントラ予測時に用いるイントラ予測モードオフセット値は図４のフローを、イントラ／インター判定時に用いるイントラオフセット値は図５のフローを用いて算出する。
　適応領域を限定する場合には、符号化対象ブロックの平坦領域判別パラメータを取得する（ステップＳ１３）。符号化対象ブロックの平坦領域判別パラメータが指定した閾値以上かどうかを判断する（ステップＳ１４）。平坦領域判別パラメータが閾値より小さい場合にはオフセット値を加算した評価値を用いる（ステップＳ１５）。オフセット値算出（ステップＳ１５）において、イントラ予測時に用いるイントラ予測モードオフセット値は図４のフローを、イントラ／インター判定時に用いるイントラオフセット値は図５のフローを用いて算出する。
　平坦領域判別パラメータが閾値以上のブロックは画素値が大きく変化しており、黒い帯のような一定の画素値ではない。そこで、平坦領域判別パラメータが閾値以上の場合にはオフセット値に０を代入して本機能を適用しない（ステップＳ１６）。一般的には画素値が平坦でない領域の方が多いため、平坦領域判別パラメータに応じてオフセット値に０を代入し適用範囲を限定することで、画素値が平坦でない領域に悪影響が出ないようにする。
　図４は、イントラ予測モードオフセット値算出フローを示す図である。図５はイントラオフセット値算出フローを示す図である。図４及び図５では複数の閾値１～ｎを設定して、閾値に従って異なるオフセット値を設定している。また、イントラ予測モードオフセット値算出では、イントラ予測に用いる隣接ブロックが変わるため、イントラ予測モード毎にオフセット値を設定する。
　イントラ予測モードは３５種類の様々な方向から予測することができ、符号化対象ブロックと類似したブロックから予測することで誤差が小さくなり、符号化効率が改善する。黒い帯のような動きのない画素値が平坦な領域では特に画素値の差が小さくても主観的に画質劣化が目立つ。そこで、算出したオフセット値を既存の評価値に加算することで、類似したブロックからの予測が選択し易くなる。
　図６はイントラ予測モード決定フローを示す図である。まず、ベストイントラ評価値に最大値を設定する（ステップＳ２１）。次に、イントラ予測モード（０～３４）のループを開始する（ステップＳ２２）。次に、既存の評価値を算出する（ステップＳ２３）。既存の評価値は以下の数式３から算出する。
既存の評価値　＝　Ｄ　＋　λ　＊　Ｈ　　・・・数式３
ここで、Ｄは入力画像と予測画像の誤差、λは重み付け係数、Ｈは予測時に必要なヘッダコストを示す。評価値が小さい程、データ量が小さい又は入力画像との誤差も小さく符号化効率が良いモードであることを意味する。本実施の形態は、数式２に示した既存の評価値を見直さずそのまま使用しオフセット値を加算するだけで容易に実施することができる。
　次に、既存の評価値にモードオフセット値を加算して評価値（モード）を求める（ステップＳ２４）。次に、評価値（モード）がベストイントラ評価値より小さいかどうか判定する（ステップＳ２５）。大きい場合には、ベストイントラモードを更新せず次のイントラ予測モードの評価を行う。一方、小さい場合には、ベストイントラ評価値を評価値（モード）に、ベストイントラモードをモードに更新し（ステップＳ２６）、次のイントラ予測モードの評価を行う。全てのイントラ予測モードの評価が終了したら、イントラ予測モード（０～３４）のループを終了する（ステップＳ２７）。
　このように予測モード毎に算出したオフセット値を用いることで、適切な予測モードが選択できるようになっている。例えば、上下が黒い帯の額縁放送の映像において、符号化対象ブロックが画面下部分の黒い帯の境界に接している場合に上隣接ブロックの平坦領域判別パラメータが大きいと、上方向の予測モードのオフセット値が大きくなり、上方向のイントラ予測が選択されにくくなる。これにより、黒い帯部分を符号化する場合には黒い帯部分をもとに予測をするため、予測残差が小さくなり、イントラブロックの画質が改善される。
　Ｐピクチャ及びＢピクチャについては、黒い帯のような動きのない画素値が平坦な領域では、イントラ予測よりインター予測を優先するように評価値にオフセットを加算する。一般的に平坦な領域ではインター予測で用いる参照画像の劣化は少なく、予測誤差が小さくなりやすい。さらに画素値が平坦な領域のインター予測は動きベクトルが小さいため符号量が小さくなる。よって、インター予測を優先する方がよい。
　図７は、イントラ／インター判定処理フローを示す図である。まず、既存イントラ評価値と既存インター評価値を算出する（ステップＳ３１，Ｓ３２）。次に、既存イントラ評価値にイントラオフセット値を加算してイントラ評価値を求める（ステップＳ３３）。次に、イントラ評価値が既存インター評価値より小さいかどうか判定する（ステップＳ３４）。イントラ評価値の方が小さい場合にはベストモードをイントラに決定する（ステップＳ３５）。そうでない場合にはベストモードをインターに決定する（ステップＳ３６）。このように本実施の形態ではイントラ／インター判定で用いる既存イントラ評価値にオフセット値を加算する処理を追加する。
　イントラ／インター判定では評価値が小さいほうが選択される。イントラオフセット値に正の値を設定すれば、イントラの評価値が大きくなりイントラが選択されにくくなる。逆にイントラオフセット値に負の値を設定すれば、イントラが選択されやすくなる。画質が劣化しているブロックがイントラの場合、イントラオフセット値に正の値を設定することで、予測誤差の大きいイントラをより選択しにくくし、インター予測を優先して選択することで画質を改善させることができる。イントラ／インター判定においてイントラブロックが選択された場合には既にイントラ予測で画像の改善が実施されている。
　図８は、映像（入力画像）の一例を示す図である。図９は、図８の四角で囲った平坦な部分について入力画像の画素値をａとしたときの符号化後の画素値との差分の度数分布を示す図である。本実施の形態の適用前と適用後の度数分布を比較すると適用後の方がａに近い画素値が多い。一般的に、符号化後の画素値は入力画像の画素値に近い方が劣化の少ない画質であると言える。従って、本実施の形態を適用することにより、入力画像の画素値に近く、劣化の少ない画像となることが確認された。
１　演算部、２　直交変換部、３　量子化部、４　符号化部、１１　予測モード判定部

Claims (4)

  1. 　入力画像から予測画像を減算する演算部と、
    　前記演算部の出力に対して直交変換を施す直交変換部と、
    　前記直交変換部の出力を量子化する量子化部と、
    　前記量子化部の出力を符号化する符号化部と、
    　前記入力画像からＩピクチャ、Ｐピクチャ、及びＢピクチャの種類に応じて異なる予測モードを判定する予測モード判定部とを備えることを特徴とする動画像符号化装置。
  2. 　前記予測モード判定部は、前記Ｉピクチャについてはイントラ予測モードを適用し、前記Ｐピクチャ及び前記Ｂピクチャについては前記イントラ予測モードとインター予測モードの何れかを選択して適用することを特徴とする請求項１に記載の動画像符号化装置。
  3. 　前記予測モード判定部は、前記入力画像から平坦領域を判定する平坦領域判別パラメータを算出し、前記入力画像の符号化対象ブロックの周囲のブロックの前記平坦領域判別パラメータからモードオフセット値を求め、前記モードオフセット値を加算した評価値をもとに、前記符号化対象ブロックにおける前記イントラ予測モードの中から最適なモードを選択して適用することを特徴とする請求項２に記載の動画像符号化装置。
  4. 　前記予測モード判定部は、前記入力画像から平坦領域を判定する平坦領域判別パラメータを算出し、前記入力画像の符号化対象ブロックの周囲のブロックの前記平坦領域判別パラメータからイントラオフセット値を求め、前記イントラオフセット値を加算した評価値をもとに、前記符号化対象ブロックにおける前記イントラ予測モードと前記インター予測モードの何れかを選択して適用することを特徴とする請求項２又は３に記載の動画像符号化装置。
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