JP2009021775A - 符号化装置及び符号化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】算術符号化を用いた符号化装置において、算術符号化の近似演算を行いながら、回路での処理時間を大幅に削減し、精度の高い符号量の予測方法を提供する。
【解決手段】符号化装置は、入力信号から生成された第一の符号化単位（マクロブロック）の多値データから第一の符号化単位の予測符号量を算出する符号量概算回路（２００）を備え、予測符号量に基づいて入力信号に対する算術符号化を行う。符号量概算回路（２００）は、第一の符号化単位に含まれる多値データを第二の符号化単位毎に複数のグループに分けるセレクタ（２３０、２３１）と、確率状態に基づいて複数のグループに分けられた多値データから第二の符号化単位の予測符号量を算出する、グループ毎に設けられた部分符号量概算回路（２０１〜２０６）と、全ての予測符号量を加算し第一の符号化単位の予測符号量を出力する加算器（２３２）とを含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、符号化装置及び方法に関し、特に、算術符号化を適用した符号化装置及び方法に関する。

算術符号化は、情報源シンボルの発生確率に応じて、情報量を理論的限界まで可逆圧縮できる技術である。画像符号化の分野では、ＪＰＥＧ２０００規格（ＩＳＯ／ＩＥＣ１５４４４）、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ４−ＡＶＣ規格（以下「Ｈ．２６４規格」と称す。）等に採用されている（非特許文献１参照）。Ｈ．２６４規格においては、コンテキスト適応算術符号化（ＣＡＢＡＣ：Ｃｏｎｔｅｘｔ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）として、シンタックスの確率特性に応じた効率の高い符号化を実現している。

Ｈ．２６４規格におけるコンテキスト適応算術符号化について、図１６を用いて説明する。図１６は、コンテキスト適応算術符号化回路を説明する図である。

同図において、２値化回路１３０は変換係数データ、フラグ等の符号化情報から成る多値入力データの２値化を行う。２値化は、制御情報から、入力データの種類であるシンタックスエレメント（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ）を判別し、データの確率特性によって、表１に示すユーナリー・バイナライゼーション（ｕｎａｒｙ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ）や固定長バイナライゼーション（ｆｉｘｅｄ−ｌｅｎｇｔｈ ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ）等の方式を用いて行われる。

表１に示すユーナリー・バイナライゼーションでは、多値入力データ０，１，２，３，４，５，・・・を、それぞれ２値シンボル（Ｂｉｎ ｓｔｒｉｎｇ）０，１０，１１０，１１１０，１１１１０，１１１１１０，・・・に変換することで２値化を行う。２値化回路１３０により２値化された２値シンボル列（バイナリ列）は、算術符号化回路１４０に入力される。

コンテキスト計算回路５２０は、シンタックスエレメントを示す制御情報に基づいて、２値シンボル列における現在の１ビットを符号化するために用いるコンテキストインデックス（ｃｔｘＩｄｘ）の値を求める。その際、図１７に示すＨ．２６４規格で定められた規則にしたがい、コンテキストインデックス（ｃｔｘＩｄｘ）の値を求める。

図１７より、ｃｔｘＩｄｘは０から４５９までの４６０個の値を取りうる。一つのシンタックスエレメントに対して複数のｃｔｘＩｄｘがある場合は、シンタックスエレメント毎に決められた規則（Ｈ．２６４規格参照）によって複数の値から一意に決定される。

確率状態初期化回路５１０は、スライスの開始時に４６０個のｃｔｘＩｄｘの値毎に表２の計算により確率状態を初期化して、コンテキスト計算回路５２０に記憶させる。確率状態とは、２値シンボル０又は１のうち発生確率の高い方のシンボルを示すＭＰＳ（ｖａｌＭＰＳ）と、発生確率を示すｐＳｔａｔｅ（ｐＳｔａｔｅＩｄｘ）の組である。求められたｃｔｘＩｄｘの値に対応した確率状態を「コンテキスト情報」と呼ぶ。

コンテキスト計算回路５２０は、コンテキスト情報を生成して算術符号化回路１４０に入力する。このように、算術符号化を行うシンタックスエレメントによって算術符号化回路１４０に入力されるシンボルの発生確率つまりコンテキスト情報が適応的に切り替わることにより、２値シンボルの発生確率が動的に変わる２値シンボル列に対して、最適な算術符号化が可能となる。ここで、一定区間の多値入力データを処理した際に発生した出力符号の総ビット長を「符号量」と呼ぶ。

図１８を参照し、算術符号化回路１４０の動作を説明する。同図において、ｃｔｘＩｄｘが所定値に固定され、コンテキスト情報５０４から得たシンボル０の発生確率は０．７５（２進数で０．１１）であり、シンボル１の発生確率は０．２５であり、｛０，０，０，１｝のバイナリ列が入力された場合を考える。この場合、現在のコンテキスト情報は、発生確率の高い方のシンボルを示すＭＰＳ＝０、及び発生確率ｐＳｔａｔｅ＝０．１１で表される（図１８（ａ）参照）。Ｈ．２６４規格におけるシンボルの発生確率は０から６３の範囲を取るインデックス値ｐＳｔａｔｅＩｄｘで表現されるが、ここでは簡単のため発生確率を２進数の値とする。コンテキスト情報は、今回の２値算術符号化により更新され、コンテキスト計算回路５２０に戻される。コンテキスト計算回路５２０では、対応するｃｔｘＩｄｘの確率状態を更新する。更新された確率状態は、次回に同じｃｔｘＩｄｘの符号化が行われる時に再利用される。

図１８（ｂ）において、１個目の入力バイナリ値「０」が入力されると、［０，１］の区間が確率０．１１で区切られる０側の区間に狭められ、［０，０．１１］になる。２個目の入力「０」が入力されると、［０，０．１１］の区間が［０，０．１００１］に狭められる。ここで、０．１００１＝０．１１×０．１１である。同様にして、３個目の入力「０」により区間が［０，０．０１１０１１］になる。４個目の入力「１」が入力されると、１側の区間に狭められる。最終的な区間は［０．０１０１０００１，０．０１１０１１］になる。この最終的な区間に含まれる値のうち、最短の語長を持つものが符号語となる。すなわち、０．０１１は、この区間に含まれるので、小数点以下の値「０１１」が出力バイナリ列となり、４ビットの入力値が３ビットに圧縮されたことになる。但し、Ｈ．２６４規格における確率状態（ｖａｌＭＰＳ、ｐＳｔａｔｅＩｄｘ）は入力毎に更新される。

Ｈ．２６４規格における算術符号化回路１４０の動作では、前記区間を有限語長で扱う。このため、区間の左端の値をｃｏｄＩＬｏｗ（０．０１０１０００１等）、区間の幅をｃｏｄＩＲａｎｇｅ（０．０００１１０１１等）として、ｃｏｄＩＬｏｗ及びｃｏｄＩＲａｎｇｅの値に応じて出力ビットを確定し、ｃｏｄＩＲａｎｇｅ及びｃｏｄＩＬｏｗを１ビット左シフトして区間の分解能を上げる「リノーマライゼーション」と呼ぶ処理が行われる。Ｈ．２６４規格での１ビットの算術符号化処理は図１９及び図２０のフローチャートに従って行われる。

図１９は、２値バイナリ（以下「Ｂｉｎ」と称す）１個の入力に対する算術符号化処理を示す。変数の初期化（Ｓ８２１）、ＢｉｎがＭＰＳであるかの判定（Ｓ８２２）、ＭＰＳでない場合にはｃｏｄＩＬｏｗ及びｃｏｄＩＲａｎｇｅの更新（Ｓ８２３）、ｐＳｔａｔｅＩｄｘの値の判定（Ｓ８２４）、ＭＰＳの反転（Ｓ８２５）、発生確率ｐＳｔａｔｅＩｄｘの更新（Ｓ８２６、Ｓ８２７）、リノーマライゼーション（Ｓ８３０）からなる。図２０は、リノーマライゼーションの具体的な処理を示している。

ところで、同一スライス内の連続した２つのブロックの変換係数データを算術符号化する際には、輝度６４係数のｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｍｉｎｕｓ１、色差ＡＣ成分のｃｏｅｆｆ＿ａｂｓ＿ｌｅｖｅｌ＿ｍｉｎｕｓ１といった、ｃｔｘＩｄｘの異なる多値入力データに対して、図１９及び図２０に示すように、ｃｏｄＩＲａｎｇｅ、ｃｏｄＩＬｏｗ、ｖａｌＭＰＳ、ｐＳｔａｔｅＩｄｘの内部状態変数（確率状態）を２つのブロック間で継承せねばならない。よって、変換係数データに含まれる全てのシンタックスエレメントは、スライス内では逐次符号化される必要があり、並列に処理できないことになる。

一方、動画像符号化においては、様々な特性を持つ入力画像を所定のビットレートに圧縮するため、各マクロブロックを符号化する際の量子化パラメータを適切に制御して、符号量制御を行う必要がある。符号量制御の精度を高めるために、スライス、フレーム、ＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐ Ｏｆ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ）といった単位でパラメータを変更しながら繰り返し符号化を行うことが一般的である。繰り返し符号化には、主に符号量を予測するための「仮符号化」と、「最終的な符号化」の２種類の符号化が含まれる。仮符号化では、入力画像の特性によらず所定のビットレートに圧縮するための量子化パラメータを算出し、最終的な符号化では前記量子化パラメータを用いて所定のビットレートに圧縮する。

従来の仮符号化の方式は、最終的な符号化と同様、実際にエントロピー符号化を行う方式と、エントロピー符号化を行わずに代替の演算を行う方式とに大別される。前者の方式は、入力画像の特性によっては、仮符号化における総ビットレートが最終的な符号化におけるビットレートより数倍程度高くなるが、エントロピー符号化に可変長符号化（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｌｅｎｇｔｈ Ｃｏｄｉｎｇ）を用いる場合には一般的であった。

しかし、エントロピー符号化として近年主流となってきている算術符号化は、前述のようにビット単位の符号化処理であり、スライス内で逐次符号化せざるを得ないという特性を有する。このため、算術符号化を仮符号化に用いる場合には、回路の動作周波数が非常に高くなってしまう。故にリアルタイム処理が必要とされる回路においては、算術符号化を用いる場合、前者の仮符号化の方式を採用することは非常に困難である。

よって、最終的な符号化に算術符号化を用いる場合の仮符号化の方式として、後者の方式が提案されている。例えば特許文献１は、算術符号化を行わず、入力２値シンボル量を出力符号量の予測値とすることで、最適な符号化モードを選択する際の処理量を削減する。または、特許文献２のように関数を用いて予測する方式も提案されている。

特開２００５−３１８２９６号公報（

〜

）
特開２００５−２０３９０５号公報（

〜

）
ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６−１０ Ａｄｖａｎｃｅｄ ｖｉｄｅｏ ｃｏｄｉｎｇ ｆｏｒ ｇｅｎｅｒｉｃ ａｕｄｉｏｖｉｓｕａｌ ｓｅｒｖｉｃｅｓ

算術符号化を用いた符号化装置において、算術符号化を行わずに仮符号化を行う従来の方式では、符号量の予測を精度よく行うことができないという課題があった。

すなわち、特許文献１で示された方式では、複数の符号化モード間の相対比較としてはある程度機能するが、算術符号化を行わないため、符号量の予測値を適切に算出することはできない。また特許文献２で示された方式では、算術符号化の演算とは全く異なるため、正確な符号量の予測が行えない。

本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、算術符号化を用いた符号化装置において、算術符号化の近似演算を行いながら、回路での処理時間を大幅に削減し、精度の高い符号量予測方式を提供することを目的とする。

本発明に係る符号化装置は、入力信号から、第一の符号化単位の多値データを生成するブロック化回路と、第一の符号化単位に含まれる多値データから第一の符号化単位の予測符号量を算出する符号量概算回路と、予測符号量に基づいて、前記入力信号に対する算術符号化を行う符号化回路とを備える。符号量概算回路は、第一の符号化単位に含まれる多値データを、第二の符号化単位毎に複数のグループに分けるセレクタと、グループ毎に用意された回路であって、グループ毎に設定された算術符号化における確率状態に基づいて複数のグループに分けられた多値データから第二の符号化単位の予測符号量を算出する、複数の部分符号量概算回路と、全ての部分符号量概算回路からの予測符号量を加算して、第一の符号化単位の予測符号量を出力する加算器とを含む。

符号量概算回路は、複数の第一の符号化単位を含む第三の符号化単位毎に、確率状態を所定の値に初期化する確率状態初期化回路をさらに有してもよい。部分符号量概算回路は、異なる第二の符号化単位が同一の第三の符号化単位に含まれ、かつ、同一のグループに含まれる場合に、それらの異なる第二の符号化単位の間で確率状態を継承させてもよい。

符号化装置はさらに、第１の量子化パラメータを生成する量子化パラメータ発生回路と、第１の量子化パラメータに基づき、入力信号に基づいて生成された係数データを量子化して多値データを生成する第１の量子化回路と、第２の量子化パラメータに基づいて係数データを量子化して第２の多値データを生成する第２の量子化回路と、第２の多値データに対して算術符号化を行う算術符号化回路とをさらに備えてもよい。第２の量子化パラメータは、第１の量子化パラメータと、第一の符号化単位の予測符号量と、符号化時に与えるべき所定の符号量とに基づいて算出できる。

本発明に係る符号化方法は、入力信号から、第一の符号化単位の多値データを生成するステップと、第一の符号化単位に含まれる多値データを、第二の符号化単位毎に複数のグループに分るステップと、グループ毎に設定された算術符号化における確率状態に基づいて複数のグループに分けられた多値データから第二の符号化単位の予測符号量を算出するステップと、全ての予測符号量を加算して、第一の符号化単位の予測符号量を算出するステップと、予測符号量に基づいて、入力信号に対する算術符号化を行うステップとを含む。

本発明によれば、算術符号化を用いた符号化装置において、ブロック番号に基づいて分けられた複数のグループに対する算術符号化の近似演算を並列に行うことが可能となり、算術符号化に近い演算を行いながらも算術符号化と比較して処理時間を大幅に削減できる。これにより動作周波数を低く抑えた回路を用いて高精度の符号量予測に基づく符号化装置を実現できる。また、高画質な映像符号化装置を提供することができる。

１．映像符号化装置の構成
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。以下では、フレーム内で復号可能なイントラフレームを符号化対象として、動作周波数を低く抑えた回路を用いて高精度の符号量予測に基づく符号量制御を行う映像符号化装置について説明する。

図１に本発明の実施の形態による映像符号化装置の例を示す。図１において、映像符号化装置１００は、仮符号化を行う第一の符号化回路１０１と、最終的な符号化を行う第二の符号化回路１０２と、フレームメモリ１５１と、予測モードメモリ１５２と、符号量積算メモリ１５３とから構成される。

第一の符号化回路１０１は、入力信号をブロック化するための第一のブロック化回路１６１、予測モード検出回路１７３、第一のイントラ予測生成回路１７１、直交変換回路としての第一のＤＣＴ回路１８１、量子化パラメータ発生回路１１１、第一の量子化回路１２１、及び算術符号量概算回路２００から構成される。

第二の符号化回路１０２は、第二のブロック化回路１６２、第二のイントラ予測生成回路１７２、第二のＤＣＴ回路１８２、量子化パラメータ算出回路１１２、第二の量子化回路１２２、算術符号化回路１４２、逆量子化回路１２４、及び逆ＤＣＴ回路１８４から構成される。

２．映像符号化装置の動作
以上のように構成された映像符号化装置について、以下その動作を説明する。映像符号化装置は映像信号をフレーム単位で処理するが、以下では、説明の便宜上、１フレームの映像信号に対する処理の流れについて説明する。

映像符号化装置１００に１フレームのディジタル映像信号が入力されると、第一の符号化回路１０１は入力したディジタル映像信号に対して仮符号化を行う。この仮符号化において、予測モード検出回路１７３により検出された予測モード値が予測モードメモリ１５２に、算術符号量概算回路２００により出力された符号量が符号量積算メモリ１５３にそれぞれ格納される。

映像符号化装置１００に入力されたディジタル映像信号はフレームメモリ１５１にも格納され、１フレーム以内の所定時間だけ遅延されて、第二の符号化回路１０２に出力される。第二の符号化回路１０２は１フレームのディジタル映像信号を符号化し、最終的にストリームを出力する。すなわち、第二の符号化回路１０２での符号化においては、予測モードメモリ１５２に格納された予測モード値、及び符号量積算メモリ１５３に格納された符号量を入力して、同じフレームに対する符号化が行われる。以下、第一及び第二の符号化回路１０１、１０２それぞれの詳細な処理について説明する。

２．１ 第一の符号化回路による仮符号化
第一の符号化回路１０１による仮符号化の処理を説明する。
ブロック化回路１６１は、ディジタル映像信号を受け、１フレーム分の映像信号を１６×１６画素からなる複数のマクロブロックにブロック化する。マクロブロックは、後述するＤＣＴやイントラ予測の単位となるブロックを複数個含む。

イントラ予測生成回路１７１は、１６×１６画素のマクロブロック毎に、入力されたディジタル映像信号の画素と、入力されたディジタル映像信号の画像に隣接する画素とから、そのマクロブロックの各画素の値を種々の予測モードで予測（イントラ予測）する。なお、イントラ予測は、マクロブロック単位の代わりに、８×８画素ブロックや４×４画素ブロックの単位でも行われる。

予測モード検出回路１７３は、入力したディジタル映像信号から予測モード値を検出する。予測モード値には、フィールドマクロブロック復号フラグ（ｍｂ＿ｆｉｅｌｄ＿ｄｅｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇ）、輝度４×４イントラ予測モード（Ｉｎｔｒａ４×４ＰｒｅｄＭｏｄｅ）、輝度８×８イントラ予測モード（Ｉｎｔｒａ８×８ＰｒｅｄＭｏｄｅ）、色差イントラ予測モード（ｉｎｔｒａ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｐｒｅｄ＿ｍｏｄｅ）が含まれる。検出された予測モード値は予測モードメモリ１５２に蓄積される。

入力されたディジタル映像信号における符号化対象のマクロブロックの各画素値と、イントラ予測生成回路１７１により生成された、符号化対象のマクロブロックの各画素の予測値との差分値が計算されて、１６×１６画素の差分値のブロックが生成され、ＤＣＴ回路１８１に出力される。

ＤＣＴ回路１８１は、差分値のブロックに対してＤＣＴ（離散コサイン変換）等の直交変換処理を行う。この処理は、通常４×４画素や８×８画素のブロック単位に行われ、周波数成分の係数データが出力される。係数データは量子化回路１２１に入力され、量子化パラメータ発生回路１１１により与えられた量子化パラメータにしたがい量子化される。量子化パラメータ発生回路１１１は、量子化パラメータを複数のパラメータ候補の中から選択して決定する。

算術符号量概算回路２００は、量子化回路１２１により量子化された係数データから予測符号量を求め、出力する。算術符号量概算回路２００が出力する予測符号量は、符号量積算メモリ１５３に格納される。

２．１．１ 算術符号量概算回路の動作
図２に算術符号量概算回路２００の構成を示す。算術符号量概算回路２００は、確率状態初期化回路５１０、セレクタ２３０、セレクタ２３１、複数の部分符号量概算回路２０１〜２０６、及び加算器２３２で構成される。部分符号量概算回路２０１〜２０６はそれぞれ、２値化回路１３１〜１３６、コンテキスト計算回路５２１〜５２６、及び２値符号量概算回路２１１〜２１６を含む。

以上のように構成される算術符号量概算回路２００について、以下その動作を説明する。

多値入力データは、セレクタ２３１において所定の方法に従って部分符号量概算回路２０１〜２０６のいずれかに振り分けられる。以下では、図３に示すような図８×８画素のブロックに基づいて各部分符号量概算回路２０１〜２０６に振り分ける方法の例を説明する（図３参照）。

具体的には、１マクロブロックに含まれる多値入力データが、輝度ブロックＹ０〜Ｙ３、色差ブロックＣｂ０、Ｃｒ０の計６個のブロックのいずれに含まれるかを判断し（図３（ａ）参照）、それが含まれるブロックの種類に応じて、多値入力データを処理する部分符号量概算回路２０１〜２０６への振り分けを行う（図３（ｂ）参照）。６個のブロックに含まれる符号量は夫々統計的に同程度の量であるとすれば、各部分符号量概算回路２０１〜２０６が処理する符号量は、マクロブロック全体の符号量の約１／６になると考えられる。

確率状態初期化回路５１０は、部分符号量概算回路２０１〜２０６で用いるｃｔｘＩｄｘ毎の確率状態を初期化する。確率状態の初期化は、Ｈ．２６４規格と同様にスライスの先頭でのみ行われるが、６個のブロック毎に確率状態を持つ点がＨ．２６４規格と異なる。

各部分符号量概算回路２０１〜２０６は以下のように動作する。まず２値化回路１３１〜１３６は、セレクタ２３１によりブロック毎に振り分けられた多値入力データを２値シンボル列５０３に変換する。２値化回路１３１〜１３６は、図１６に示すコンテキスト適応算術符号化回路１４５に含まれる２値化回路１３０と基本的には同様の回路である。なお、輝度を処理する２値化回路は、輝度データの２値化を行えれば良く、色差を処理する２値化回路は、色差データの２値化を行えれば良い。

コンテキスト計算回路５２１〜５２６は、多値入力データと同様にしてセレクタ２３０で振り分けられた制御情報に基づいて、現在の２値シンボル５０３に対するコンテキスト情報５０４を２値符号量概算回路２１１〜２１６に入力する。２値符号量概算回路２１１〜２１６は、図１６に示す算術符号化回路１４０と基本的には同じ回路である。なお、輝度を処理する２値符号量概算回路は、輝度データの算術符号化を行えれば良く、色差を処理する２値符号量概算回路は、色差データの算術符号化を行えれば良い。

以上のようにして各２値符号量概算回路２１１〜２１６により算出された符号量は、加算器２３２にて加算され、一定区間毎に予測符号量として出力される。本実施形態では図３のようにブロック単位の並列処理となるため、前記の一定区間をマクロブロック単位とすることができる。

図４を参照し、２値符号量概算回路２１１〜２１６の動作を説明する。図４は、２値符号量概算回路２１１〜２１６による２値符号量概算処理のフローチャートであり、１ブロックＢ（ｂｌｋ）（０≦ｂｌｋ≦５）に対する２値符号量概算処理を示す。

本処理では、最初に、ブロック初期化処理を行う（Ｓ１１）。その後、ｃｔｘＩｄｘの確率状態設定処理（Ｓ１２）、１Ｂｉｎの符号量概算処理（Ｓ１３）、及びｃｔｘＩｄｘの確率状態更新処理（Ｓ１４）の３つの処理をブロックが終了するまで繰返す（Ｓ１５）。

図５を参照し、ブロック初期化処理（Ｓ１１）を説明する。ブロック初期化処理では、ブロック符号量ｃｏｄｅＬｅｎｇｔｈ［ｂｌｋ］を０に初期化する（Ｓ３０１）。

図６を参照し、ｃｔｘＩｄｘの確率状態設定処理（Ｓ１２）を説明する。ｃｔｘＩｄｘの確率状態設定処理では、コンテキスト計算回路５２１〜５２６に蓄積されたｖａｌＭＰＳ値であるｖａｌＭＰＳ＿Ｓｔｏｒｅｄ［ｂｌｋ］［ｃｔｘＩｄｘ］及びｐＳｔａｔｅＩｄｘ値であるｐＳｔａｔｅＩｄｘ＿Ｓｔｏｒｅｄ［ｂｌｋ］［ｃｔｘＩｄｘ］を、ｖａｌＭＰＳ［ｂｌｋ］及びｐＳｔａｔｅＩｄｘ［ｂｌｋ］に設定する（Ｓ３１１）。

図７を参照し、１Ｂｉｎの符号量概算処理（Ｓ１３）を説明する。１Ｂｉｎの符号量概算処理では、最初に変数の初期化を行う（Ｓ３２１）。次にＢｉｎがＭＰＳであるかの判定を行う（Ｓ３２２）。

ＭＰＳでない場合にはｃｏｄＩＬｏｗ［ｂｌｋ］及びｃｏｄＩＲａｎｇｅ［ｂｌｋ］を更新し（Ｓ３２３）、ｐＳｔａｔｅＩｄｘ［ｂｌｋ］の値を判定し（Ｓ３２４）、ｖａｌＭＰＳ［ｂｌｋ］の反転を行い（Ｓ３２５）、発生確率ｐＳｔａｔｅＩｄｘ［ｂｌｋ］を更新する（Ｓ３２６）。

一方、ステップ３２２にてＢｉｎがＭＰＳである場合には、ｐＳｔａｔｅＩｄｘ［ｂｌｋ］の更新のみを行う（３２７）。

最後に１Ｂｉｎの符号量加算処理３３０を行って終了する。なお、図７に示すフローチャートは、図１９に示した算術符号化のフローチャートに準じており、ｃｏｄＩＲａｎｇｅ，ｃｏｄＩＬｏｗ，ｖａｌＭＰＳ，ｐＳｔａｔｅＩｄｘといった内部変数がブロックｂｌｋ固有の値として扱われている点と、リノーマライゼーション（Ｓ８３０）が１Ｂｉｎの符号量加算処理（Ｓ３３０）に置換された点が異なる。

図８を参照し、１Ｂｉｎの符号量加算処理（Ｓ１３）を説明する。１Ｂｉｎの符号量加算処理では、ｃｏｄＩＲａｎｇｅが０ｘ１００以上の値になるまで（Ｓ３３１）、ｃｏｄＩＬｏｗとｃｏｄＩＲａｎｇｅを操作して、値に応じてブロック符号量ｃｏｄｅＬｅｎｇｔｈ［ｂｌｋ］を１だけ加算する処理が繰り返される（Ｓ３３２〜Ｓ３３８）。

図８に示すフローチャートは、図２０に示したリノーマライゼーションのフローチャートに準じており、内部変数ｃｏｄＩＲａｎｇｅ，ｃｏｄＩＬｏｗがブロックｂｌｋ固有の値として扱われている点と、ビットの出力部分ＰｕｔＢｉｔを符号量加算処理に置換された点が異なる。

図９を参照し、ｃｔｘＩｄｘの確率状態更新処理（Ｓ１４）の動作を説明する。ｃｔｘＩｄｘの確率状態更新処理では、コンテキスト計算回路５２１〜５２６に蓄積されたｖａｌＭＰＳ値であるｖａｌＭＰＳ＿Ｓｔｏｒｅｄ［ｂｌｋ］［ｃｔｘＩｄｘ］及びｐＳｔａｔｅＩｄｘ値であるｐＳｔａｔｅＩｄｘ＿Ｓｔｏｒｅｄ［ｂｌｋ］［ｃｔｘＩｄｘ］を、１Ｂｉｎの符号量概算処理（Ｓ１３）にて更新されたｖａｌＭＰＳ［ｂｌｋ］及びｐＳｔａｔｅＩｄｘ［ｂｌｋ］の値で更新する（Ｓ３５１）。

なお、図４に示す処理において、同一スライス内にある次のマクロブロックに含まれるブロックＢ［ｂｌｋ］を処理する時には、ｃｏｄＩＲａｎｇｅ，ｃｏｄＩＬｏｗ，ｖａｌＭＰＳ，ｐＳｔａｔｅＩｄｘといったブロックｂｌｋ固有の内部変数（確率状態）は、同一のブロックｂｌｋ毎に継承されて使用される。

以上説明した２値符号量概算処理によりブロック符号量が得られる。図２に示す加算器２３２は、こうして得られたブロック符号量から以下のようにして予測符号量を算出する。すなわち、加算器２３２は、マクロブロックに含まれる全てのブロックに対して、全ての２値符号量概算回路２１１〜２１６から出力されたブロック符号量ｃｏｄｅＬｅｎｇｔｈ［ｂｌｋ］（０≦ｂｌｋ≦５）を全て加算することにより、マクロブロックの予測符号量ＭＢｃｏｄｅＬｅｎｇｔｈを算出する。

ここで、上述のブロックＢ（ｂｌｋ）の２値符号量概算処理（図４参照）が、ブロック毎に並列に処理可能である理由を説明する。本実施形態では、前述したコンテキスト適応型算術符号化を並列処理するための障害であった内部状態ｃｏｄＩＲａｎｇｅ，ｃｏｄＩＬｏｗ，ｖａｌＭＰＳ，ｐＳｔａｔｅＩｄｘを、マクロブロックではなくブロックに固有の値に置き換えている。これにより、ブロック単位の処理が可能となることから、図１０に示すように、ブロック毎に設けられた部分符号量概算回路２０１〜２０６を、時間的に並列動作させることが可能となり、処理の高速化が図れる。

ここで算術符号量概算回路２００の予測精度について検討する。スライス内のマクロブロックの数をＮｍｂ、マクロブロック内のブロックの数をＮｂ、スライス内のブロックの数をｂ（０≦ｂ≦Ｎｍｂ＊Ｎｂ−１）、ブロックをＢ（ｂ）で表すと、Ｈ．２６４規格における算術符号化が処理するブロック系列は式（１）で表される。
Ｂ（０），Ｂ（１），…，Ｂ（Ｎｂ−１），…，Ｂ（Ｎｍｂ×Ｎｂ−１） （１）

ここで各ブロックにおける確率状態数を１個に簡略化して考えると、対応する確率状態の系列Ｐ（ｂ）は、式（２）で表される。
Ｐ（０），Ｐ（１），…，Ｐ（Ｎｂ−１），…，Ｐ（Ｎｍｂ×Ｎｂ−１） （２）

一方、本発明による第一の部分符号量概算回路２０１が処理するブロック系列は、式（３）で表される。
Ｂ（０），Ｂ（Ｎｂ），Ｂ（２×Ｎｂ），…，Ｂ（（Ｎｍｂ−１）×Ｎｂ） （３）

同様に、第二の部分符号量概算回路２０２が処理するブロック系列は、式（４）で表される。
Ｂ（１），Ｂ（Ｎｂ＋１），Ｂ（２×Ｎｂ＋１），…，
Ｂ（（Ｎｍｂ−１）×Ｎｂ＋１） （４）

一般化すると、ｂｌｋ番目（０≦ｂｌｋ≦Ｎｂ−１）の部分符号量概算回路が処理するブロック系列は式（５）で表される。
Ｂ（ｂｌｋ），Ｂ（Ｎｂ＋ｂｌｋ），Ｂ（２×Ｎｂ＋ｂｌｋ），…，
Ｂ（（Ｎｍｂ−１）×Ｎｂ＋ｂｌｋ） （５）

本発明に対応する確率状態の系列Ｐ’（ｂ）は式（６）で表される。
Ｐ’（ｂｌｋ），Ｐ’（Ｎｂ＋ｂｌｋ），Ｐ’（２×Ｎｂ＋ｂｌｋ），…，
Ｐ’（（Ｎｍｂ−１）×Ｎｂ＋ｂｌｋ） （６）

ここで、マクロブロック数Ｎｍｂがブロック数Ｎｂより十分大きく、入力画像の統計的性質がブロック毎に偏らないとすると、式（６）によるＮｂ個の確率状態系列は、式（２）による１個の確率状態系列を、Ｎｂで除算したときの剰余に基づきＮｂ個に分割した系列に十分近いと言える。

よって本実施形態において、Ｎｂ個の部分符号量概算回路により並列して符号量を算出することにより、十分に高い符号量の近似精度を確保しつつ、１／Ｎｂ倍の動作周波数の回路で仮符号化を行うことが可能となる。

２．２ 第二の符号化回路による最終的な符号化
第二の符号化回路１０２の符号化の動作を説明する。
第一の符号化回路１０１により１フレームの仮符号化が終了すると、フレームメモリ１５１に蓄積された１フレームの映像信号が、ブロック化回路１６２に入力される。符号化対象のマクロブロックの各画素値に対して、予測モードメモリ１５２から読み出した予測モード値に基づいてイントラ予測生成回路１７２が生成した画素予測値との差分値が計算される。差分値のブロックに対してＤＣＴ回路１８２にてＤＣＴの直交変換処理が行われ、周波数成分の係数データが出力される。係数データは量子化回路１２２に入力されて量子化される。この際の量子化パラメータは、量子化パラメータ算出回路１１２により算出される。量子化された係数データは算術符号化回路１４２にて符号化されてビットストリームとして出力される。

２．３ 第一の符号化回路１０１での仮符号化における量子化パラメータの設定
第一の符号化回路１０１における仮符号化の具体例を、図１１（ａ）に示すような１９２０×１０８０画素の１フレームの符号化においてスライス単位に最適な量子化パラメータを算出する例を用いて説明する。

図１１（ｂ）に示すように、１９２０×１０８０画素のフレームは、１６×１６画素のマクロブロックが８１６０（＝１２０×６８）個で構成される。フレームを分割するスライスは、任意の連続したマクロブロックの集合として定義できるが、一例として１個のスライスが２０４０個のマクロブロックを含み、１フレームが４個のスライスで構成される場合を考える。この場合、Ｎ＝Ｎｍｂ＝２０４０と設定できる。

仮符号化の開始前に、第一の符号化回路１０１の量子化回路１２１で使用される仮量子化パラメータＱＰ_１（ｎ）を決定する。仮量子化パラメータは、マクロブロック毎に複数の候補の中から１つが選択されて設定される。すなわち１個のマクロブロックに対する仮量子化パラメータＱＰ_１（ｎ）は、任意の異なるＱ種類の代表量子化パラメータｑｐ_１（ｘ）（ｘ＝０，１，…，Ｑ−１）から１個を選んで、当該マクロブロックの仮量子化パラメータＱＰ_１（ｎ）に設定することで決定できる。

例えば、「０」と「２０」の２種類の代表量子化パラメータｑｐ_１（ｘ）＝｛０，２０｝を与える場合を考える。ここで、Ｆ（ｘ）＝｛Ａ_０，Ａ_１，…，Ａ_Ｑ−１｝（Ａ_ｎは整数）の表記は、Ｆ（０）＝Ａ_０、Ｆ（１）＝Ａ_１、…、Ｆ（Ｑ−１）＝Ａ_Ｑ−１を意味するものとする。各マクロブロックの仮量子化パラメータは、各量子化パラメータの出現頻度が等しくなるように、２種類の代表量子化パラメータの中から頻度が等しくなるように選択する。この例では、半数のマクロブロックに量子化パラメータ「０」を、残り半数のマクロブロックに量子化パラメータ「２０」を与える。また、仮量子化パラメータがスライス内で偏るのを防ぐため、スライス内に交互又はランダムに仮量子化パラメータを配置する。例えば、プログレッシブ走査においては、図１２（ａ）に示すように、通常のラスタスキャン順に交互に仮量子化パラメータを与え、インターレース走査では図１２（ｂ）に示すように、マクロブロックの対毎に交互に仮量子化パラメータを与えることができる。

仮符号化における代表量子化パラメータｑｐ_１（ｘ）の種類Ｑと、その値ｑｐ_１（ｘ）（ｘ＝０，１，…，Ｑ−１）の決定方法について、図１３を用いて説明する。

量子化回路１２１で用いられる代表量子化パラメータの種類Ｑは、２０４０（１スライスに含まれるマクロブロック数）の約数とすることができる。又はインターレース走査用の符号化を行うため、マクロブロックを対にする場合は、その１／２である１０２０の約数とすることができる。このようにして代表量子化パラメータの種類Ｑを設定すれば、スライス内で任意の代表量子化パラメータが出現する回数を一定にできる。例えばプログレッシブの場合、Ｑとしては２０４０の約数である５、１０、２０が選択できる。それぞれのＱの場合の、１個のスライス内における各代表量子化パラメータの出現回数は４０８回、２０４回、１０２回となる。

代表量子化パラメータｑｐ_１（ｘ）としては、エンコーダで選択できる量子化パラメータの範囲から異なる値をＱ個選択する。この場合、最適な符号化のための符号量予測が行い易くなるように、それらの値を適度に分散させるのが好ましい。例えば、１スライスに含まれるマクロブロック数が２０４０で、エンコーダで選択できる量子化パラメータＱＰの範囲が０から５１である場合、代表量子化パラメータｑｐ₁として、図１３（ａ）に示すように、Ｑ＝１０、ｑｐ_１（ｘ）＝｛０，４，８，１２，１６，２２，２８，３４，４２，５１｝を選択することができる。このとき、プログレッシブ方式の場合は、図１３（ｂ）に示すように代表量子化パラメータが適用され、インターレース方式の場合は、図１３（ｃ）に示すように仮量子化パラメータが割当られる。

第一の符号化回路１０１における仮符号化の結果、符号量積算メモリ１５３に蓄積されるデータについて説明する。仮符号化では、Ｎ＝２０４０個のマクロブロックを含むスライス１個に対し、同じ代表量子化パラメータｑｐ_１（ｘ）を使用したマクロブロック毎に、算術符号量概算回路２００から出力された予測符号量Ｒ_１（ｎ）の総和を計算する。その総和をＱＰ別予測符号量ｒ_１（ｘ）とし、符号量積算メモリ１５３に蓄積する。図１４の例では、ｑｐ_１（ｘ）＝｛０，４，８，１２，１６，２２，２８，３４，４２，５１｝（ｘ＝０，１，…，９）の各々に対し、代表量子化パラメータ毎に予測符号量Ｒ_１（ｎ）の総和を取ったＱＰ別予測符号量ｒ_１（ｘ）＝｛９５６２６，８２２５２，６４４５１，４８６４８，３１７８５，１９０９８，１０３７３，５４３９，２２５９，１２６１｝を符号量積算メモリ１５３に蓄積することになる。

２．４ 第二の符号化回路での最終的な符号化における量子化パラメータの算出
第二の符号化回路１０２の量子化パラメータ算出回路１１２での最終的な符号化における最適量子化パラメータＱＰ_２（ｎ）の算出方法を、図１５を参照して説明する。ここで、ビットレート、フレームレート、フレームの複雑度、スライスの符号化タイプなどの情報を用いて割り当てたスライスの目標符号量Ｔ＝３０００００ビットを仮定する。

代表量子化パラメータｑｐ_１（ｘ）とＱＰ別予測符号量ｒ_１（ｘ）と、量子化パラメータＱＰとスライス予測符号量の関係を、図１５に示すように座標軸上にプロットすることができる。ｒ_１（ｘ）は、各ｘ＝ＱＰに対して２０４個ずつのマクロブロックの予測符号量の総和になっているから、各ＱＰに対するスライス予測符号量は、ｒ_１（ｘ）を１０倍することで求められる。また、プロットしたスライス予測符号量を線形補間して全てのＱＰ値（０≦ＱＰ≦５１）に対するスライス予測符号量のグラフを作成することができる。スライスの目標符号量Ｔ＝３０００００とこのグラフの交点を求めることで、目標符号量を発生するのに最適な量子化パラメータＱＰ_ｏｐｔを求めることができる。ＱＰ_ｏｐｔの算出は、線形補間により、式（７）で求められる。
ＱＰ_ｏｐｔ＝ｑ＋｛ＱＰ_１（ｑ＋１）−ＱＰ_１（ｑ）｝×（Ｑ×ｒ_１（ｑ）−Ｔ）／
｛Ｑ×ｒ_１（ｑ）−Ｑ×ｒ_１（ｑ＋１）｝ （７）

但し、ｑは０≦ｑ≦Ｑ−１の整数であり、Ｑ×ｒ_１（ｑ＋１）≦Ｔ≦Ｑ×ｒ_１（ｑ）を満たす値とする。ここでは、１スライスを通じてひとつの最適量子化パラメータを使用することとしている。また、すべてのｑに対しＴ＞Ｑ×ｒ_１（ｑ）となる場合はｑ＝０、すべてのｑに対しＴ＜Ｑ×ｒ_１（ｑ）となる場合はｑ＝Ｑ−１とする。

スライスの目標符号量Ｔ＝３０００００ビットであるので、式（７）を用いて、ＱＰ_ｏｐｔは、１６．８４となる。
ＱＰ_ｏｐｔ＝１６＋（２２−１６）×（３１７８５０−３０００００）／
（３１７８５０−１９０９８０）≒１６．８４
量子化パラメータは整数であるので、１７を最適量子化パラメータＱＰ_ｏｐｔとする。また、小数点以下の値によっては小さい側の値１６を選択する場合もある。

以上のようにして最適量子化パラメータＱＰ_２（ｎ）＝ＱＰ_ｏｐｔを算出できる。また、ＱＰ_ｏｐｔをＮ個のマクロブロックの符号化に対する初期値として用い、それ以降の量子化パラメータは動的に変更することも可能である。

以上説明したように、本実施形態による算術符号量概算回路２００を用いて、映像符号化装置における出力ビットストリームを得ることができる。

本実施の形態では、イントラフレームのみを符号化対象として算術符号量概算回路２００を構成する例を説明したが、フレーム間予測を用いるＰフレームやＢフレームにも適用可能である。また、図２に示すように６個の部分符号量概算回路を用いる例を説明したが、部分符号量概算回路の数は任意にできる。例えば３個にした場合、第一の部分符号量概算回路２０１がブロックＹ０、Ｙ１を逐次処理し、第二の部分符号量概算回路２０２がブロックＹ２、Ｙ３を逐次処理し、第三の部分符号量概算回路２０３がブロックＣｂ０、Ｃｒ０を逐次処理するといった構成が可能である。ブロックを８×８画素として説明したが、４×４など異なるサイズでも良い。さらにはブロックでなくとも、多値入力データ５０１を分割した任意の単位に適用可能である。

３．変形例
本実施の形態では、Ｎをスライス単位、即ちＮ＝Ｎｍｂとして説明したが、より小さい単位で仮符号化と符号化を行うことで算術符号量概算回路２００から予測符号量Ｒ_２（ｎ）を得て、その結果を仮量子化パラメータの選択に反映するような場合には、Ｎ＜Ｎｍｂで実施しても効果的である。Ｎを固定として説明したが、Ｎをフレーム単位又はその他の単位で動的に変更することも可能である。また、スライス予測符号量のグラフを線形補間して求める例を示したが、スプライン補間等、高度な数値補間も可能である。

本実施の形態では仮符号化を１回のみ行う例を示したが、リアルタイムの符号化が必要でない場合や、仮符号化をパイプライン化又は並列化することにより一定の遅延で多くの処理が行える場合には、仮符号化を何回行っても良い。

本実施の形態を用いて符号化したビットストリームは、テープ、光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリといった記録媒体に記録して、再配布可能な形式にすることができる。

本発明は、動作周波数を低く抑えた回路を用いて高精度の符号量予測に基づく、高画質な符号化装置を実現できるため、カメラレコーダや録画装置など小さい回路規模でリアルタイム動作が必要な記録装置に有効である。

本発明の実施の形態における映像符号化装置の構成図 映像符号化装置における算術符号量概算回路の構成図 部分符号量概算回路の対象とするブロックを示す図 ブロックの２値符号量概算処理を示すフローチャート ブロック初期化処理を示すフローチャート ｃｔｘＩｄｘの確率状態設定処理を示すフローチャート １Ｂｉｎの符号量概算処理を示すフローチャート １Ｂｉｎの符号量加算処理を示すフローチャート ｃｔｘＩｄｘの確率状態更新処理を示すフローチャート 算術符号量概算回路の並列動作を説明するための図 符号化される画像とマクロブロックの関係を説明した図 仮量子化パラメータの選択例を示す図 （ａ）代表量子化パラメータの具体例を説明した図、（ｂ）プログレッシブ方式の場合のマクロブロックへの代表量子化パラメータの適用例を示した図、（ｃ）インターレース方式の場合のマクロブロックへの代表量子化パラメータの適用例を示した図 ２値シンボル量・符号量積算値メモリに格納される、代表量子化パラメータ毎の発生２値シンボル量と発生符号量の具体例を示した図 発生符号量に基づく最適量子化パラメータの算出方法を説明するための図 従来のコンテキスト適応算術符号化回路を説明する図 Ｈ．２６４規格で定められたコンテキストインデックス（ｃｔｘＩｄｘ）の値を示した図 ２値算術符号化を説明するための図 Ｈ．２６４規格に準拠した２値バイナリ（Ｂｉｎ）１個の入力に対する算術符号化処理のフローチャート Ｈ．２６４規格に準拠したリノーマライゼーションの具体的な処理のフローチャート

符号の説明

１００ 映像符号化装置
１０１、１０２ 符号化回路
１１１ 量子化パラメータ発生回路
１１２ 量子化パラメータ算出回路
１２１、１２２ 量子化回路
１２４ 逆量子化回路
１４２ 算術符号化回路
１５１ フレームメモリ
１５２ 予測モードメモリ
１５３ 符号量積算メモリ
１６１、１６２ ブロック化回路
１７１、１７２ イントラ予測生成回路
１７３ 予測モード検出回路
１８１、１８２ ＤＣＴ回路
１８４ 逆ＤＣＴ回路
１９１ 映像信号入力
１９２ 出力ビットストリーム
２００ 算術符号量概算回路
２０１〜２０６ 部分符号量概算回路
２１１〜２１６ ２値符号量概算回路
２３０、２３１ セレクタ
２３２ 加算器

Claims (9)

1. 入力信号から、第一の符号化単位の多値データを生成するブロック化回路と、
   前記第一の符号化単位に含まれる多値データから第一の符号化単位の予測符号量を算出する符号量概算回路と、
   前記予測符号量に基づいて、前記入力信号に対する算術符号化を行う符号化回路とを備え、
   前記符号量概算回路は、
   前記第一の符号化単位に含まれる多値データを、第二の符号化単位毎に複数のグループに分けるセレクタと、
   前記グループ毎に用意された回路であって、前記グループ毎に設定された算術符号化における確率状態に基づいて前記複数のグループに分けられた多値データから第二の符号化単位の予測符号量を算出する、複数の部分符号量概算回路と、
   全ての部分符号量概算回路からの予測符号量を加算して、第一の符号化単位の予測符号量を出力する加算器とを含む、
   ことを特徴とする符号化装置。
2. 前記符号量概算回路は、複数の第一の符号化単位を含む第三の符号化単位毎に、前記確率状態を所定の値に初期化する確率状態初期化回路をさらに有し、
   前記部分符号量概算回路は、異なる第二の符号化単位が同一の第三の符号化単位に含まれ、かつ、前記同一のグループに含まれる場合、前記異なる第二の符号化単位の間で確率状態を継承させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の符号化装置。
3. 第１の量子化パラメータを生成する量子化パラメータ発生回路と、
   前記第１の量子化パラメータに基づき、前記入力信号に基づいて生成された係数データを量子化して前記多値データを生成する第１の量子化回路と、
   第２の量子化パラメータに基づいて前記係数データを量子化して第２の多値データを生成する第２の量子化回路と、
   前記第２の多値データに対して算術符号化を行う算術符号化回路とをさらに備え、
   前記第２の量子化パラメータは、前記第１の量子化パラメータと、前記第一の符号化単位の予測符号量と、符号化時に与えるべき所定の符号量とに基づいて算出される
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の符号化装置。
4. 前記量子化パラメータ発生回路は、Ｑ個（Ｑは２以上の自然数）から成る代表量子化パラメータを設定しておき、前記Ｑ個の代表量子化パラメータから任意の一個の量子化パラメータを選択することにより、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の前記係数データを量子化するための第１の量子化パラメータを生成することを特徴とする、請求項３に記載の符号化装置。
5. 前記係数データは、前記信号を周波数成分に変換した係数であることを特徴とする、請求項３又は４に記載の符号化装置。
6. 前記入力信号は映像信号であり、
   前記第一の符号化単位はマクロブロックであり、
   前記第二の符号化単位はマクロブロックを複数個に分割した単位であるブロックであり、
   前記第三の符号化単位はマクロブロックを複数含む単位であるスライスである
   ことを特徴とする、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の符号化装置。
7. 入力信号から、第一の符号化単位の多値データを生成するステップと、
   前記第一の符号化単位に含まれる多値データを、第二の符号化単位毎に複数のグループに分けるステップと、
   前記グループ毎に設定された算術符号化における確率状態に基づいて前記複数のグループに分けられた多値データから第二の符号化単位の予測符号量を算出するステップと、
   全ての予測符号量を加算して、第一の符号化単位の予測符号量を算出するステップと、
   前記予測符号量に基づいて、前記入力信号に対する算術符号化を行うステップと
   を含むことを特徴とする符号化方法。
8. 複数の第一の符号化単位を含む第三の符号化単位毎に、前記確率状態を所定の値に初期化するステップと、
   異なる第二の符号化単位が同一の第三の符号化単位に含まれ、かつ、前記同一のグループに含まれる場合は、前記異なる第二の符号化単位の間で前記確率状態を継承させるステップとをさらに含む、ことを特徴とする請求項７に記載の符号化方法。
9. 第１の量子化パラメータを生成するステップと、
   前記第１の量子化パラメータに基づき、前記入力信号に基づいて生成された係数データを量子化して前記多値データを生成するステップと、
   第２の量子化パラメータに基づいて前記係数データを量子化して第２の多値データを生成するステップと、
   前記第２の多値データに対して算術符号化を行うステップと、
   前記第２の量子化パラメータを、前記第１の量子化パラメータと、前記第一の符号化単位の予測符号量と、符号化時に与えるべき所定の符号量とに基づいて算出するするステップと
   をさらに含むことを特徴とする請求項８または９に記載の符号化方法。

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