JP3209171B2 - 動画像符号化装置 - Google Patents
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
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- H04N19/126—Details of normalisation or weighting functions, e.g. normalisation matrices or variable uniform quantisers
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Signal Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は動画像符号化装置に
関し、特にテレビ電話やテレビ会議に利用される動画像
符号化装置に関する。
関し、特にテレビ電話やテレビ会議に利用される動画像
符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、動画像の圧縮符号化においては、
動き補償と直交変換とを組み合わせた動画像符号化方式
が多く用いられている。一方、符号化装置へ入力される
入力画像にはノイズによる高周波成分が含まれており、
これによる符号化効率の低下を避けるために前処理フィ
ルタによるノイズ除去が行われる。
動き補償と直交変換とを組み合わせた動画像符号化方式
が多く用いられている。一方、符号化装置へ入力される
入力画像にはノイズによる高周波成分が含まれており、
これによる符号化効率の低下を避けるために前処理フィ
ルタによるノイズ除去が行われる。
【０００３】前処理フィルタとしては時間的ノイズ成分
を抑圧するための巡回型フレーム間フィルタと、空間的
ノイズ成分を抑圧するためのフレーム内フィルタとが知
られている。巡回型フレーム間フィルタとしては１フレ
ーム分のフレームメモリを用いて各画素に対して１次の
巡回型フィルタを構成するものが、フレーム内フィルタ
としては３×３次程度の２次元フィルタが広く用いられ
ている。上記の前処理フィルタを用いた動画像符号化装
置については、特開平２−１５４５８８号公報や特開平
９−８４０２４号公報等に開示されている。
を抑圧するための巡回型フレーム間フィルタと、空間的
ノイズ成分を抑圧するためのフレーム内フィルタとが知
られている。巡回型フレーム間フィルタとしては１フレ
ーム分のフレームメモリを用いて各画素に対して１次の
巡回型フィルタを構成するものが、フレーム内フィルタ
としては３×３次程度の２次元フィルタが広く用いられ
ている。上記の前処理フィルタを用いた動画像符号化装
置については、特開平２−１５４５８８号公報や特開平
９−８４０２４号公報等に開示されている。
【０００４】図９は上記の前処理フィルタを用いた動画
像符号化装置の一例を示すブロック図である。この図９
を用いて動画像の圧縮符号化について説明する。入力画
像１０１は画素ブロック（例えば、１６×１６あるいは
８×８）単位で処理される。
像符号化装置の一例を示すブロック図である。この図９
を用いて動画像の圧縮符号化について説明する。入力画
像１０１は画素ブロック（例えば、１６×１６あるいは
８×８）単位で処理される。
【０００５】前処理フィルタ回路２１は入力画像１０１
の画素ブロックを、動静判定回路２２の判定結果に基づ
いてフィルタ処理し、その結果を減算器１へ出力する。
減算器１は前処理フィルタ回路２１でフィルタ処理され
た画素ブロックから、動き補償回路１０より出力される
予測画像１０２を減算する。
の画素ブロックを、動静判定回路２２の判定結果に基づ
いてフィルタ処理し、その結果を減算器１へ出力する。
減算器１は前処理フィルタ回路２１でフィルタ処理され
た画素ブロックから、動き補償回路１０より出力される
予測画像１０２を減算する。
【０００６】減算器１の演算結果はＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒ
ｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）回路２３
と量子化回路２４とを経て符号化回路４に入力され、符
号化回路４で符号化されてからバッファ５に格納され
る。
ｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）回路２３
と量子化回路２４とを経て符号化回路４に入力され、符
号化回路４で符号化されてからバッファ５に格納され
る。
【０００７】この場合、量子化回路２４の出力は符号化
回路４に入力されるとともに、逆量子化回路６と逆ＤＣ
Ｔ回路７とを経て加算器８に入力され、加算器８でその
出力に予測画像１０２が加算されてフレームメモリ９に
格納される。
回路４に入力されるとともに、逆量子化回路６と逆ＤＣ
Ｔ回路７とを経て加算器８に入力され、加算器８でその
出力に予測画像１０２が加算されてフレームメモリ９に
格納される。
【０００８】量子化回路２４で使用される量子化ステッ
プサイズ１０３は符号化制御回路２５にて決定される。
量子化回路２４で使用される量子化ステップサイズ１０
３は同時に符号化回路４と逆量子化回路６とにも入力さ
れる。
プサイズ１０３は符号化制御回路２５にて決定される。
量子化回路２４で使用される量子化ステップサイズ１０
３は同時に符号化回路４と逆量子化回路６とにも入力さ
れる。
【０００９】符号化回路４では符号化データ中に量子化
ステップサイズ１０３が符号化され、逆量子化回路６で
は量子化ステップサイズ１０３にしたがって逆量子化が
実行される。
ステップサイズ１０３が符号化され、逆量子化回路６で
は量子化ステップサイズ１０３にしたがって逆量子化が
実行される。
【００１０】ここで、量子化回路２４は、図１０に示す
ように、乗算器４１と丸め回路４２と乗算係数テーブル
４３とから構成されている。量子化回路２４に入力され
る量子化ステップサイズ１０３は画素ブロック単位で変
更され、同一画素ブロックの処理中では一定である。
ように、乗算器４１と丸め回路４２と乗算係数テーブル
４３とから構成されている。量子化回路２４に入力され
る量子化ステップサイズ１０３は画素ブロック単位で変
更され、同一画素ブロックの処理中では一定である。
【００１１】乗算係数テーブル３０は量子化ステップサ
イズ１０３と乗算器４１で使用する乗算係数４０１との
対応が収められたテーブルを含んでいる。例えば、逆量
子化回路６が入力に対して量子化ステップサイズ１０３
を乗算した結果を出力する場合、量子化回路２４におい
ては入力に対して量子化ステップサイズ１０３の逆数が
乗算されるように乗算係数テーブル４３が設定される。
イズ１０３と乗算器４１で使用する乗算係数４０１との
対応が収められたテーブルを含んでいる。例えば、逆量
子化回路６が入力に対して量子化ステップサイズ１０３
を乗算した結果を出力する場合、量子化回路２４におい
ては入力に対して量子化ステップサイズ１０３の逆数が
乗算されるように乗算係数テーブル４３が設定される。
【００１２】画素ブロックの処理の先頭にて、量子化ス
テップサイズ１０３の入力に対応する乗算係数４０１を
乗算器４１に設定する。乗算係数４０１の設定後、量子
化回路２４への入力に対して乗算器４１を用いて乗算が
実行され、次いで丸め回路４２で丸め演算が実行されて
出力される。
テップサイズ１０３の入力に対応する乗算係数４０１を
乗算器４１に設定する。乗算係数４０１の設定後、量子
化回路２４への入力に対して乗算器４１を用いて乗算が
実行され、次いで丸め回路４２で丸め演算が実行されて
出力される。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の動画像
符号化装置では、動画像符号化処理において、特に低ビ
ットレートでの符号化処理において入力画像中のノイズ
除去が符号化効率を向上させるために重要となる。しか
しながら、前処理フィルタの実現には膨大な演算量が必
要であり、装置規模が増大するという問題がある。
符号化装置では、動画像符号化処理において、特に低ビ
ットレートでの符号化処理において入力画像中のノイズ
除去が符号化効率を向上させるために重要となる。しか
しながら、前処理フィルタの実現には膨大な演算量が必
要であり、装置規模が増大するという問題がある。
【００１４】そこで、本発明の目的は上記の問題点を解
消し、演算量と装置規模とを増大させることなく、前処
理フィルタによるノイズ除去と同様の機能を備えた動画
像符号化装置を提供することにある。
消し、演算量と装置規模とを増大させることなく、前処
理フィルタによるノイズ除去と同様の機能を備えた動画
像符号化装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明による動画像符号
化装置は、現フレーム中の画素ブロックを前フレームか
ら動き補償方式を用いて予測し、予測誤差を直交変換し
てから量子化して符号化し、送信バッファに蓄える動き
補償型の動画像符号化装置であって、画像中の動静領域
を判定する動静判定回路と、前記送信バッファの占有量
と前記動静判定回路の出力とから量子化ステップサイズ
及びノイズ除去パラメータを決定する符号化制御回路
と、前記量子化ステップサイズを符号化データ中に符号
化する符号化回路と、前記量子化ステップサイズと前記
ノイズ除去パラメータとに基づいて量子化処理を行う量
子化回路とを備え、 前記量子化回路は、時間的ノイズ除
去なしの場合に前記量子化処理に用いる乗算係数を収納
する第１の乗算係数テーブルと、各々前記時間的ノイズ
除去の強さに応じかつ前記量子化処理に用いる乗算係数
を収納する複数の第２の乗算係数テーブルとを具備し、
前記ノイズ除去パラメータに基づいて前記第２の乗算係
数テーブルを使用することで前記第１の乗算係数テーブ
ルを使用した場合に比べて量子化出力をより減衰させる
ようにしている。
化装置は、現フレーム中の画素ブロックを前フレームか
ら動き補償方式を用いて予測し、予測誤差を直交変換し
てから量子化して符号化し、送信バッファに蓄える動き
補償型の動画像符号化装置であって、画像中の動静領域
を判定する動静判定回路と、前記送信バッファの占有量
と前記動静判定回路の出力とから量子化ステップサイズ
及びノイズ除去パラメータを決定する符号化制御回路
と、前記量子化ステップサイズを符号化データ中に符号
化する符号化回路と、前記量子化ステップサイズと前記
ノイズ除去パラメータとに基づいて量子化処理を行う量
子化回路とを備え、 前記量子化回路は、時間的ノイズ除
去なしの場合に前記量子化処理に用いる乗算係数を収納
する第１の乗算係数テーブルと、各々前記時間的ノイズ
除去の強さに応じかつ前記量子化処理に用いる乗算係数
を収納する複数の第２の乗算係数テーブルとを具備し、
前記ノイズ除去パラメータに基づいて前記第２の乗算係
数テーブルを使用することで前記第１の乗算係数テーブ
ルを使用した場合に比べて量子化出力をより減衰させる
ようにしている。
【００１６】本発明による他の動画像符号化装置は、現
フレーム中の画素ブロックを前フレームから動き補償方
式を用いて予測し、予測誤差を直交変換してから量子化
して符号化し、送信バッファに蓄える動き補償型の動画
像符号化装置であって、 画像中の動静領域を判定する動
静判定回路と、前記送信バッファの占有量と前記動静判
定回路の出力とから量子化ステップサイズ及びノイズ除
去パラメータを決定する符号化制御回路と、前記量子化
ステップサイズを符号化データ中に符号化する符号化回
路と、前記量子化ステップサイズと前記ノイズ除去パラ
メータとに基づいて量子化処理を行う量子化回路とを備
え、 前記量子化回路は、空間的ノイズ除去なしの場合に
量子化処理に用いる乗算係数を収納する第１の乗算係数
テーブルと、各々前記空間的ノイズ除去の強さに応じか
つ前記量子化処理に用いる乗算係数を収納する複数の第
２の乗算係数テーブルとを具備し、前記ノイズ除去パラ
メータに基づいて前記第２の乗算係数テーブルを使用す
ることで前記第１の乗算係数テーブルを使用した場合に
比べて量子化出力の高周波成分をより減衰させるように
している。
フレーム中の画素ブロックを前フレームから動き補償方
式を用いて予測し、予測誤差を直交変換してから量子化
して符号化し、送信バッファに蓄える動き補償型の動画
像符号化装置であって、 画像中の動静領域を判定する動
静判定回路と、前記送信バッファの占有量と前記動静判
定回路の出力とから量子化ステップサイズ及びノイズ除
去パラメータを決定する符号化制御回路と、前記量子化
ステップサイズを符号化データ中に符号化する符号化回
路と、前記量子化ステップサイズと前記ノイズ除去パラ
メータとに基づいて量子化処理を行う量子化回路とを備
え、 前記量子化回路は、空間的ノイズ除去なしの場合に
量子化処理に用いる乗算係数を収納する第１の乗算係数
テーブルと、各々前記空間的ノイズ除去の強さに応じか
つ前記量子化処理に用いる乗算係数を収納する複数の第
２の乗算係数テーブルとを具備し、前記ノイズ除去パラ
メータに基づいて前記第２の乗算係数テーブルを使用す
ることで前記第１の乗算係数テーブルを使用した場合に
比べて量子化出力の高周波成分をより減衰させるように
している。
【００１７】すなわち、本発明の画像符号化装置は、上
記の目的を達成するために、逆量子化で用いられる量子
化ステップサイズ及び符号化データ中の量子化ステップ
サイズとは異なる量子化特性での量子化を行う量子化回
路と、量子化特性を決定する符号化制御回路とを備えて
いる。
記の目的を達成するために、逆量子化で用いられる量子
化ステップサイズ及び符号化データ中の量子化ステップ
サイズとは異なる量子化特性での量子化を行う量子化回
路と、量子化特性を決定する符号化制御回路とを備えて
いる。
【００１８】本発明では逆量子化で用いられる量子化ス
テップサイズ及び符号化データ中の量子化ステップサイ
ズとは異なる量子化特性での量子化を行う。特に、本来
の量子化以上に減衰させて量子化を行うことによって、
入力画像の時間的変化が符号化されにくくなり、巡回型
フレーム間フィルタを用いずに、巡回型フレーム間フィ
ルタを使用した場合と同様の時間的ノイズ成分除去の効
果を得ることが可能となる。
テップサイズ及び符号化データ中の量子化ステップサイ
ズとは異なる量子化特性での量子化を行う。特に、本来
の量子化以上に減衰させて量子化を行うことによって、
入力画像の時間的変化が符号化されにくくなり、巡回型
フレーム間フィルタを用いずに、巡回型フレーム間フィ
ルタを使用した場合と同様の時間的ノイズ成分除去の効
果を得ることが可能となる。
【００１９】また、低周波成分に比べて高周波成分をよ
り減衰させて量子化を行うことによって、入力信号の空
間的変化のうち高周波成分が符号化されにくくなり、フ
レーム内フィルタを用いずに、フレーム内フィルタを使
用した場合と同様の空間的ノイズ成分除去の効果を得る
ことが可能となる。
り減衰させて量子化を行うことによって、入力信号の空
間的変化のうち高周波成分が符号化されにくくなり、フ
レーム内フィルタを用いずに、フレーム内フィルタを使
用した場合と同様の空間的ノイズ成分除去の効果を得る
ことが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施例について図
面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例による
動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。図に
おいて、本発明の一実施例による動画像符号化装置は減
算器１と、ＤＣＴ回路２と、量子化回路３と、符号化回
路４と、バッファ５と、逆量子化回路６と、逆ＤＣＴ回
路７と、加算器８と、フレームメモリ９と、動き補償回
路１０と、動静判定回路１１と、符号化制御回路１２と
から構成されている。
面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例による
動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。図に
おいて、本発明の一実施例による動画像符号化装置は減
算器１と、ＤＣＴ回路２と、量子化回路３と、符号化回
路４と、バッファ５と、逆量子化回路６と、逆ＤＣＴ回
路７と、加算器８と、フレームメモリ９と、動き補償回
路１０と、動静判定回路１１と、符号化制御回路１２と
から構成されている。
【００２１】入力画像１０１は画素ブロック（例えば、
１６×１６あるいは８×８）単位で処理される。減算器
１は入力画像１０１の画素ブロックと予測画像１０２の
画素ブロックとの差分を計算し、その差分がＤＣＴ回路
２と量子化回路３とをへて符号化回路４に入力され、符
号化回路４で符号化されてバッファ５に格納される。
１６×１６あるいは８×８）単位で処理される。減算器
１は入力画像１０１の画素ブロックと予測画像１０２の
画素ブロックとの差分を計算し、その差分がＤＣＴ回路
２と量子化回路３とをへて符号化回路４に入力され、符
号化回路４で符号化されてバッファ５に格納される。
【００２２】量子化回路３の出力は符号化回路４に出力
されるとともに、逆量子化回路６と逆ＤＣＴ回路７とを
へて加算器８に出力され、加算器９でその出力に予測画
像１０２が加算されてフレームメモリ１０に格納され
る。
されるとともに、逆量子化回路６と逆ＤＣＴ回路７とを
へて加算器８に出力され、加算器９でその出力に予測画
像１０２が加算されてフレームメモリ１０に格納され
る。
【００２３】量子化回路３で使用される量子化ステップ
サイズ１０３は符号化制御回路１２にて決定される。量
子化回路３で使用される量子化ステップサイズ１０３は
同時に符号化回路４及び逆量子化回路６にも入力され
る。符号化回路４では符号化データ中に量子化ステップ
サイズ１０３が符号化され、逆量子化回路６では量子化
ステップサイズ１０３にしたがって逆量子化が実行され
る。
サイズ１０３は符号化制御回路１２にて決定される。量
子化回路３で使用される量子化ステップサイズ１０３は
同時に符号化回路４及び逆量子化回路６にも入力され
る。符号化回路４では符号化データ中に量子化ステップ
サイズ１０３が符号化され、逆量子化回路６では量子化
ステップサイズ１０３にしたがって逆量子化が実行され
る。
【００２４】符号化制御回路１２は量子化ステップサイ
ズ１０３を出力するとともに、ノイズ除去パラメータ１
０４を量子化回路３に出力する。ノイズ除去パラメータ
１０４は量子化回路３内でのノイズ除去機能の種類と強
さとを制御するパラメータで、動静判定回路１１にて判
定された対象画素ブロックの動静情報及びバッファ５の
内容等から決定される。動静判定回路１１の処理動作は
従来例の動静判定回路野処理動作と同様なので、その説
明は省略する。
ズ１０３を出力するとともに、ノイズ除去パラメータ１
０４を量子化回路３に出力する。ノイズ除去パラメータ
１０４は量子化回路３内でのノイズ除去機能の種類と強
さとを制御するパラメータで、動静判定回路１１にて判
定された対象画素ブロックの動静情報及びバッファ５の
内容等から決定される。動静判定回路１１の処理動作は
従来例の動静判定回路野処理動作と同様なので、その説
明は省略する。
【００２５】図２は図１の量子化回路３の構成を示すブ
ロック図である。図において、量子化回路３は乗算器３
１と、丸め回路３２と、乗算係数テーブル３３とから構
成されている。
ロック図である。図において、量子化回路３は乗算器３
１と、丸め回路３２と、乗算係数テーブル３３とから構
成されている。
【００２６】量子化回路３に入力される量子化ステップ
サイズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４は画素ブ
ロック単位で変更され、同一画素ブロックの処理中では
一定である。
サイズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４は画素ブ
ロック単位で変更され、同一画素ブロックの処理中では
一定である。
【００２７】乗算係数テーブル３３は量子化ステップサ
イズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４と、乗算器
３１で使用する乗算係数３０１との対応が収納されたテ
ーブルを含み、量子化ステップサイズ１０３及びノイズ
除去パラメータ１０４の入力に対して、対応する乗算係
数３０１を乗算器３１に設定する。
イズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４と、乗算器
３１で使用する乗算係数３０１との対応が収納されたテ
ーブルを含み、量子化ステップサイズ１０３及びノイズ
除去パラメータ１０４の入力に対して、対応する乗算係
数３０１を乗算器３１に設定する。
【００２８】本発明の一実施例において、この乗算係数
３０１の設定は各画素ブロックの処理の先頭で１回だけ
実行される。乗算係数３０１の設定後、量子化回路３へ
の入力に対して乗算器３１を用いた乗算が実行され、次
いで丸め回路３２で丸め演算が実行されて出力される。
３０１の設定は各画素ブロックの処理の先頭で１回だけ
実行される。乗算係数３０１の設定後、量子化回路３へ
の入力に対して乗算器３１を用いた乗算が実行され、次
いで丸め回路３２で丸め演算が実行されて出力される。
【００２９】図３は図２の乗算係数テーブル３３の構成
を示すブロック図である。図において、乗算係数テーブ
ル３３はテーブル選択器３３ａと、時間的ノイズ除去な
しの乗算係数テーブル３３ｂと、時間的ノイズ除去弱の
乗算係数テーブル３３ｃと、時間的ノイズ除去強の乗算
係数テーブル３３ｄとから構成されている。
を示すブロック図である。図において、乗算係数テーブ
ル３３はテーブル選択器３３ａと、時間的ノイズ除去な
しの乗算係数テーブル３３ｂと、時間的ノイズ除去弱の
乗算係数テーブル３３ｃと、時間的ノイズ除去強の乗算
係数テーブル３３ｄとから構成されている。
【００３０】この図３は量子化ステップサイズ１０３が
３１種類で、時間的ノイズ除去の強さが３種類の場合の
乗算係数テーブル３３の構成を示している。この場合、
時間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｂと時間
的ノイズ除去弱の乗算係数テーブル３３ｃと時間的ノイ
ズ除去強の乗算係数テーブル３３ｄとには夫々要素数３
１個が収納されている。
３１種類で、時間的ノイズ除去の強さが３種類の場合の
乗算係数テーブル３３の構成を示している。この場合、
時間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｂと時間
的ノイズ除去弱の乗算係数テーブル３３ｃと時間的ノイ
ズ除去強の乗算係数テーブル３３ｄとには夫々要素数３
１個が収納されている。
【００３１】これら図１〜図３を参照して本発明の一実
施例による動画像符号化装置の動作について説明する。
本発明の一実施例は入力画像１０１に対して時間的ノイ
ズ成分を抑圧するための巡回型フレーム間フィルタを作
用させた場合と同様の効果を得ることができる。
施例による動画像符号化装置の動作について説明する。
本発明の一実施例は入力画像１０１に対して時間的ノイ
ズ成分を抑圧するための巡回型フレーム間フィルタを作
用させた場合と同様の効果を得ることができる。
【００３２】すなわち、減算器１にて入力画像１０１の
画素ブロックと予測画像１０２の画素ブロックとの差分
が計算される。この差分の信号のエネルギを基に、動静
判定回路１１にて対象画素ブロックが動領域か静止領域
かが判定される。
画素ブロックと予測画像１０２の画素ブロックとの差分
が計算される。この差分の信号のエネルギを基に、動静
判定回路１１にて対象画素ブロックが動領域か静止領域
かが判定される。
【００３３】動静判定回路１１の判定結果が動領域なら
ば差分信号のエネルギの大きさに基づいて複数のレベル
に分類され、また静止領域であれば静止状態が何フレー
ム連続したかに基づいて複数のレベルに分類されて符号
化制御回路１２へ出力される。符号化制御回路１２は動
静判定回路１１の出力とバッファ５の内容とに基づいて
ノイズ除去パラメータ１０４を決定する。
ば差分信号のエネルギの大きさに基づいて複数のレベル
に分類され、また静止領域であれば静止状態が何フレー
ム連続したかに基づいて複数のレベルに分類されて符号
化制御回路１２へ出力される。符号化制御回路１２は動
静判定回路１１の出力とバッファ５の内容とに基づいて
ノイズ除去パラメータ１０４を決定する。
【００３４】対象画素ブロックが静止領域の場合には時
間的ノイズ成分を強く抑圧するようにし、動領域の場合
には弱く抑圧するようにする。これは時間的のノイズ成
分を抑圧することが本来の動きによる差分情報も同時に
抑圧することになるため、主観的画質が劣化するからで
ある。また、バッファ５に余裕がある場合にはノイズ除
去の強さを弱めに、バッファ５が溢れそうな場合にはノ
イズ除去の強さを強めに設定する。
間的ノイズ成分を強く抑圧するようにし、動領域の場合
には弱く抑圧するようにする。これは時間的のノイズ成
分を抑圧することが本来の動きによる差分情報も同時に
抑圧することになるため、主観的画質が劣化するからで
ある。また、バッファ５に余裕がある場合にはノイズ除
去の強さを弱めに、バッファ５が溢れそうな場合にはノ
イズ除去の強さを強めに設定する。
【００３５】続いて、図２及び図３を参照して図１の量
子化回路３の動作について説明する。量子化ステップサ
イズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４は画素ブロ
ック単位で変更され、同一画素ブロックの処理中では一
定である。
子化回路３の動作について説明する。量子化ステップサ
イズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４は画素ブロ
ック単位で変更され、同一画素ブロックの処理中では一
定である。
【００３６】乗算係数テーブル３３は量子化ステップサ
イズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４と、乗算器
３１で使用する乗算係数３０１との対応が収められた乗
算係数テーブル３３ｂ〜３３ｄを含んでいる。ここで、
逆量子化回路６は入力に対して量子化ステップサイズ１
０３を乗算した結果を出力するものとする。
イズ１０３及びノイズ除去パラメータ１０４と、乗算器
３１で使用する乗算係数３０１との対応が収められた乗
算係数テーブル３３ｂ〜３３ｄを含んでいる。ここで、
逆量子化回路６は入力に対して量子化ステップサイズ１
０３を乗算した結果を出力するものとする。
【００３７】量子化回路３はノイズ除去パラメータ１０
４によって時間的ノイズ成分の除去を行わないと指定さ
れた場合、テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイ
ズ１０３の出力先として乗算係数テーブル３３中の量子
化ステップサイズ１０３の逆数が格納された乗算係数テ
ーブル３３ｂが選択され、乗算係数テーブル３３ｂに収
納された量子化ステップサイズ１０３の逆数が乗算係数
３０１として出力される。例えば、量子化ステップサイ
ズ１０３の種類が３１個の場合、乗算係数テーブル３３
ｂには３１個の逆数が格納されることになる。
４によって時間的ノイズ成分の除去を行わないと指定さ
れた場合、テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイ
ズ１０３の出力先として乗算係数テーブル３３中の量子
化ステップサイズ１０３の逆数が格納された乗算係数テ
ーブル３３ｂが選択され、乗算係数テーブル３３ｂに収
納された量子化ステップサイズ１０３の逆数が乗算係数
３０１として出力される。例えば、量子化ステップサイ
ズ１０３の種類が３１個の場合、乗算係数テーブル３３
ｂには３１個の逆数が格納されることになる。
【００３８】時間的ノイズ成分の除去を行うと指定され
た場合、ノイズ除去のレベルによって異なるテーブルが
選択される。ノイズ除去の強さが強くなるにしたがっ
て、同一の量子化ステップサイズ１０３に対して、小さ
な乗算係数３０１が出力されるようにテーブルが設定さ
れている。
た場合、ノイズ除去のレベルによって異なるテーブルが
選択される。ノイズ除去の強さが強くなるにしたがっ
て、同一の量子化ステップサイズ１０３に対して、小さ
な乗算係数３０１が出力されるようにテーブルが設定さ
れている。
【００３９】つまり、ノイズ除去の強さが弱い場合には
テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の
出力先として乗算係数テーブル３３中の時間的ノイズ除
去弱の乗算係数テーブル３３ｃが選択され、ノイズ除去
の強さが強い場合にはテーブル選択器３３ａで量子化ス
テップサイズ１０３の出力先として乗算係数テーブル３
３中の時間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル３３ｄが
選択される。
テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の
出力先として乗算係数テーブル３３中の時間的ノイズ除
去弱の乗算係数テーブル３３ｃが選択され、ノイズ除去
の強さが強い場合にはテーブル選択器３３ａで量子化ス
テップサイズ１０３の出力先として乗算係数テーブル３
３中の時間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル３３ｄが
選択される。
【００４０】乗算係数３０１をノイズ除去を行なわない
場合に比べて小さくすることは、量子化回路３への入力
を本来の量子化以上に減衰させて符号化することを意味
する。これによって、入力画像１０１の時間的変化が符
号化されにくくなり、時間的ノイズ除去フィルタを使用
した場合と同様の効果を得ることができる。
場合に比べて小さくすることは、量子化回路３への入力
を本来の量子化以上に減衰させて符号化することを意味
する。これによって、入力画像１０１の時間的変化が符
号化されにくくなり、時間的ノイズ除去フィルタを使用
した場合と同様の効果を得ることができる。
【００４１】図４は本発明の一実施例における量子化回
路３の動作を説明するための図である。図においては本
発明の一実施例による動画像符号化装置の量子化回路３
に入力される画素ブロックの要素をジグザグスキャン等
で低周波成分から高周波成分へと並べたかえたものと、
各要素に対して設定される乗算係数３０１との対応例を
示している。
路３の動作を説明するための図である。図においては本
発明の一実施例による動画像符号化装置の量子化回路３
に入力される画素ブロックの要素をジグザグスキャン等
で低周波成分から高周波成分へと並べたかえたものと、
各要素に対して設定される乗算係数３０１との対応例を
示している。
【００４２】本発明の一実施例においては、同一画素ブ
ロックの各要素に対して同一の乗算係数が使用される。
図４中のＫは時間的ノイズ成分の除去の強さを指定する
変数で、Ｋが１の場合にはノイズ除去を行なわず、Ｋが
０に近づくにつれて時間的ノイズ除去が強く行われるこ
とになる。
ロックの各要素に対して同一の乗算係数が使用される。
図４中のＫは時間的ノイズ成分の除去の強さを指定する
変数で、Ｋが１の場合にはノイズ除去を行なわず、Ｋが
０に近づくにつれて時間的ノイズ除去が強く行われるこ
とになる。
【００４３】図５は本発明の他の実施例で用いられる乗
算係数テーブルの構成を示すブロック図である。図にお
いて、乗算係数テーブル３３はテーブル選択器３３ａ
と、空間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｅ
と、空間的ノイズ除去弱の乗算係数テーブル３３ｆと、
空間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル３３ｇとから構
成されている。
算係数テーブルの構成を示すブロック図である。図にお
いて、乗算係数テーブル３３はテーブル選択器３３ａ
と、空間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｅ
と、空間的ノイズ除去弱の乗算係数テーブル３３ｆと、
空間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル３３ｇとから構
成されている。
【００４４】この図５はブロック内の画素数が６４個
で、量子化ステップサイズ１０３が３１種類で、空間的
ノイズ除去の強さが３種類の場合の乗算係数テーブル３
３の構成を示している。この場合、空間的ノイズ除去な
しの乗算係数テーブル３３ｅと空間的ノイズ除去弱の乗
算係数テーブル３３ｆと空間的ノイズ除去強の乗算係数
テーブル３３ｇとには夫々要素数３１×６４個が収納さ
れている。
で、量子化ステップサイズ１０３が３１種類で、空間的
ノイズ除去の強さが３種類の場合の乗算係数テーブル３
３の構成を示している。この場合、空間的ノイズ除去な
しの乗算係数テーブル３３ｅと空間的ノイズ除去弱の乗
算係数テーブル３３ｆと空間的ノイズ除去強の乗算係数
テーブル３３ｇとには夫々要素数３１×６４個が収納さ
れている。
【００４５】尚、本発明の他の実施例による動画像符号
化装置の構成は本発明の一実施例の構成と同じであり、
その動画像符号化装置の量子化回路３の構成も本発明の
一実施例による動画像符号化装置の量子化回路３の構成
と同じであるので、その説明は省略する。
化装置の構成は本発明の一実施例の構成と同じであり、
その動画像符号化装置の量子化回路３の構成も本発明の
一実施例による動画像符号化装置の量子化回路３の構成
と同じであるので、その説明は省略する。
【００４６】本発明の他の実施例では入力画像１０１に
対して、空間的ノイズ成分を抑圧するためのフレーム内
フィルタを作用させた場合と同様の効果を得ることがで
きる。図１において、符号化制御回路１２は動静判定回
路１１の出力とバッファ５の内容とに基づいてノイズ除
去パラメータ１０４を決定する。
対して、空間的ノイズ成分を抑圧するためのフレーム内
フィルタを作用させた場合と同様の効果を得ることがで
きる。図１において、符号化制御回路１２は動静判定回
路１１の出力とバッファ５の内容とに基づいてノイズ除
去パラメータ１０４を決定する。
【００４７】対象画素ブロックが静止領域の場合には空
間的ノイズ成分を弱く抑圧するようにし、動領域の場合
には強く抑圧するようにする。これは静止領域での空間
的ノイズ成分の抑圧は解像度の劣化につながり、主観的
画質が劣化するからである。
間的ノイズ成分を弱く抑圧するようにし、動領域の場合
には強く抑圧するようにする。これは静止領域での空間
的ノイズ成分の抑圧は解像度の劣化につながり、主観的
画質が劣化するからである。
【００４８】一方、動領域での空間的ノイズ成分の抑圧
は主観的画質への影響が少なく、符号化効率を向上させ
ることが可能となる。また、バッファ５に余裕がある場
合にはノイズ除去の強さを弱めに、バッファ５があふれ
そうな場合にはノイズ除去の強さを強めに設定する。こ
の本発明の他の実施例においては画素ブロック中の各要
素に対して異なる値が設定される。
は主観的画質への影響が少なく、符号化効率を向上させ
ることが可能となる。また、バッファ５に余裕がある場
合にはノイズ除去の強さを弱めに、バッファ５があふれ
そうな場合にはノイズ除去の強さを強めに設定する。こ
の本発明の他の実施例においては画素ブロック中の各要
素に対して異なる値が設定される。
【００４９】続いて、図２及び図５を参照して図１の量
子化回路３の動作について説明する。量子化ステップサ
イズ１０３とノイズ除去パラメータ１０４とは本発明の
一実施例と同様に、同一画素ブロックの処理の間一定で
あるが、乗算器３１に供給される乗算係数３０１は画素
ブロック内の要素毎に可変となる。
子化回路３の動作について説明する。量子化ステップサ
イズ１０３とノイズ除去パラメータ１０４とは本発明の
一実施例と同様に、同一画素ブロックの処理の間一定で
あるが、乗算器３１に供給される乗算係数３０１は画素
ブロック内の要素毎に可変となる。
【００５０】ノイズ除去パラメータ１０４によって空間
的ノイズ成分の除去を行わないと指定された場合、テー
ブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の出力
先として乗算係数テーブル３３中の量子化ステップサイ
ズ１０３の逆数が格納された乗算係数テーブル３３ｅが
選択され、乗算係数テーブル３３ｅに格納された量子化
ステップサイズ１０３の逆数が乗算係数３０１として出
力される。この場合、乗算係数３０１は画素ブロック中
の全ての要素で一定値となる。
的ノイズ成分の除去を行わないと指定された場合、テー
ブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の出力
先として乗算係数テーブル３３中の量子化ステップサイ
ズ１０３の逆数が格納された乗算係数テーブル３３ｅが
選択され、乗算係数テーブル３３ｅに格納された量子化
ステップサイズ１０３の逆数が乗算係数３０１として出
力される。この場合、乗算係数３０１は画素ブロック中
の全ての要素で一定値となる。
【００５１】空間的ノイズ成分の除去を行うと指定され
た場合、量子化回路３に入力されるＤＣＴ回路２の出力
のうちの低周波成分については本来の量子化と同じ乗算
係数３０１が出力され、高周波成分になるにしたがっ
て、本来の量子化以上に強く減衰させる乗算係数３０１
が出力されるようなテーブルが選択される。
た場合、量子化回路３に入力されるＤＣＴ回路２の出力
のうちの低周波成分については本来の量子化と同じ乗算
係数３０１が出力され、高周波成分になるにしたがっ
て、本来の量子化以上に強く減衰させる乗算係数３０１
が出力されるようなテーブルが選択される。
【００５２】つまり、ノイズ除去の強さが弱い場合には
テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の
出力先として乗算係数テーブル３３中の空間的ノイズ除
去弱の乗算係数テーブル３３ｆが選択され、ノイズ除去
の強さが強い場合にはテーブル選択器３３ａで量子化ス
テップサイズ１０３の出力先として乗算係数テーブル３
３中の空間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル３３ｇが
選択される。
テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の
出力先として乗算係数テーブル３３中の空間的ノイズ除
去弱の乗算係数テーブル３３ｆが選択され、ノイズ除去
の強さが強い場合にはテーブル選択器３３ａで量子化ス
テップサイズ１０３の出力先として乗算係数テーブル３
３中の空間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル３３ｇが
選択される。
【００５３】図６は本発明の他の実施例における量子化
回路３の動作を説明するための図である。図においては
本発明の他の実施例による動画像符号化装置の量子化回
路３に入力される画素ブロックの要素をジグザグスキャ
ン等で低周波成分から高周波成分へ並べたかえたもの
と、各要素に対して設定される乗算係数３０１との対応
例を示している。
回路３の動作を説明するための図である。図においては
本発明の他の実施例による動画像符号化装置の量子化回
路３に入力される画素ブロックの要素をジグザグスキャ
ン等で低周波成分から高周波成分へ並べたかえたもの
と、各要素に対して設定される乗算係数３０１との対応
例を示している。
【００５４】本発明の他の実施例においては、同一画素
ブロックの各要素に対して異なる乗算係数が格納された
テーブルが選択され、乗算係数３０１として出力され
る。このようなテーブルをノイズ除去パラメータ１０４
で指定される空間的ノイズ除去の強度に応じて複数用意
する。これによって、入力信号１０１の空間的変化のう
ちの高周波成分が符号化されにくくなり、フレーム内フ
ィルタを使用した場合と同様の空間的ノイズ除去の効果
を得ることができる。
ブロックの各要素に対して異なる乗算係数が格納された
テーブルが選択され、乗算係数３０１として出力され
る。このようなテーブルをノイズ除去パラメータ１０４
で指定される空間的ノイズ除去の強度に応じて複数用意
する。これによって、入力信号１０１の空間的変化のう
ちの高周波成分が符号化されにくくなり、フレーム内フ
ィルタを使用した場合と同様の空間的ノイズ除去の効果
を得ることができる。
【００５５】図７は本発明の別の実施例で用いられる乗
算係数テーブルの構成を示すブロック図である。図にお
いて、乗算係数テーブル３３はテーブル選択器３３ａ
と、時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去なしの乗
算係数テーブル３３ｈと、時間的ノイズ除去あり／空間
的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｉと、時間的
ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去ありの乗算係数テー
ブル３３ｊと、時間的ノイズ除去あり／空間的ノイズ除
去ありの乗算係数テーブル３３ｋとから構成されてい
る。
算係数テーブルの構成を示すブロック図である。図にお
いて、乗算係数テーブル３３はテーブル選択器３３ａ
と、時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去なしの乗
算係数テーブル３３ｈと、時間的ノイズ除去あり／空間
的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｉと、時間的
ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去ありの乗算係数テー
ブル３３ｊと、時間的ノイズ除去あり／空間的ノイズ除
去ありの乗算係数テーブル３３ｋとから構成されてい
る。
【００５６】この図７はブロック内の画素数が６４個
で、量子化ステップサイズ１０３が３１種類で、時間的
ノイズ除去の強さが２種類で、空間的ノイズ除去の強さ
が２種類の場合の乗算係数テーブル３３の構成を示して
いる。この場合、時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ
除去なしの乗算係数テーブル３３ｈと時間的ノイズ除去
あり／空間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｉ
と時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去ありの乗算
係数テーブル３３ｊと時間的ノイズ除去あり／空間的ノ
イズ除去ありの乗算係数テーブル３３ｋとには夫々要素
数３１×６４個が収納されている。
で、量子化ステップサイズ１０３が３１種類で、時間的
ノイズ除去の強さが２種類で、空間的ノイズ除去の強さ
が２種類の場合の乗算係数テーブル３３の構成を示して
いる。この場合、時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ
除去なしの乗算係数テーブル３３ｈと時間的ノイズ除去
あり／空間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル３３ｉ
と時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去ありの乗算
係数テーブル３３ｊと時間的ノイズ除去あり／空間的ノ
イズ除去ありの乗算係数テーブル３３ｋとには夫々要素
数３１×６４個が収納されている。
【００５７】尚、本発明の別の実施例による動画像符号
化装置の構成は本発明の一実施例の構成と同じであり、
その動画像符号化装置の量子化回路３の構成も本発明の
一実施例による動画像符号化装置の量子化回路３の構成
と同じであるので、その説明は省略する。
化装置の構成は本発明の一実施例の構成と同じであり、
その動画像符号化装置の量子化回路３の構成も本発明の
一実施例による動画像符号化装置の量子化回路３の構成
と同じであるので、その説明は省略する。
【００５８】本発明の別の実施例では入力画像１０１に
対して、時間的ノイズ成分を抑圧するための巡回型フレ
ーム間フィルタと空間的ノイズ成分を抑圧するためのフ
レーム内フィルタとを組み合わせて作用させた場合と同
様の効果を得ることができる。図１において、符号化制
御回路１２は動静判定回路１１の出力とバッファ５の内
容とに基づいてノイズ除去パラメータ１０４を決定す
る。
対して、時間的ノイズ成分を抑圧するための巡回型フレ
ーム間フィルタと空間的ノイズ成分を抑圧するためのフ
レーム内フィルタとを組み合わせて作用させた場合と同
様の効果を得ることができる。図１において、符号化制
御回路１２は動静判定回路１１の出力とバッファ５の内
容とに基づいてノイズ除去パラメータ１０４を決定す
る。
【００５９】対象画素ブロックが静止領域の場合には時
間的ノイズ成分を強く、空間的ノイズ成分を弱く抑圧す
るようにし、動領域の場合には時間的ノイズ成分を弱
く、空間的ノイズ成分を強く抑圧するようにする。ま
た、バッファ５に余裕がある場合にはノイズ除去の強さ
を弱めに、バッファ５があふれそうな場合にはノイズ除
去の強さが強めになるように設定する。
間的ノイズ成分を強く、空間的ノイズ成分を弱く抑圧す
るようにし、動領域の場合には時間的ノイズ成分を弱
く、空間的ノイズ成分を強く抑圧するようにする。ま
た、バッファ５に余裕がある場合にはノイズ除去の強さ
を弱めに、バッファ５があふれそうな場合にはノイズ除
去の強さが強めになるように設定する。
【００６０】続いて、図２及び図７を参照して図１の量
子化回路３の動作について説明する。本発明の別の実施
例は、本発明の他の実施例と同様に、乗算器３１に供給
される乗算係数３０１が画素ブロック内の要素毎に可変
となる。ノイズ除去パラメータ１０４によって指定され
た時間的ノイズ除去の強さと空間的ノイズ除去の強さと
に応じて乗算係数テーブル３３中の該当テーブルが選択
され、乗算器３１の係数が設定される。
子化回路３の動作について説明する。本発明の別の実施
例は、本発明の他の実施例と同様に、乗算器３１に供給
される乗算係数３０１が画素ブロック内の要素毎に可変
となる。ノイズ除去パラメータ１０４によって指定され
た時間的ノイズ除去の強さと空間的ノイズ除去の強さと
に応じて乗算係数テーブル３３中の該当テーブルが選択
され、乗算器３１の係数が設定される。
【００６１】つまり、時間的ノイズ除去なしでかつ空間
的ノイズ除去なしの場合にはテーブル選択器３３ａで量
子化ステップサイズ１０３の出力先として乗算係数テー
ブル３３中の乗算係数テーブル３３ｈが選択され、時間
的ノイズ除去ありでかつ空間的ノイズ除去なしの場合に
はテーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３
の出力先として乗算係数テーブル３３中の乗算係数テー
ブル３３ｉが選択される。
的ノイズ除去なしの場合にはテーブル選択器３３ａで量
子化ステップサイズ１０３の出力先として乗算係数テー
ブル３３中の乗算係数テーブル３３ｈが選択され、時間
的ノイズ除去ありでかつ空間的ノイズ除去なしの場合に
はテーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３
の出力先として乗算係数テーブル３３中の乗算係数テー
ブル３３ｉが選択される。
【００６２】また、時間的ノイズ除去なしでかつ空間的
ノイズ除去ありの場合にはテーブル選択器３３ａで量子
化ステップサイズ１０３の出力先として乗算係数テーブ
ル３３中の乗算係数テーブル３３ｊが選択され、時間的
ノイズ除去ありでかつ空間的ノイズ除去ありの場合には
テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の
出力先として乗算係数テーブル３３中の乗算係数テーブ
ル３３ｋが選択される。
ノイズ除去ありの場合にはテーブル選択器３３ａで量子
化ステップサイズ１０３の出力先として乗算係数テーブ
ル３３中の乗算係数テーブル３３ｊが選択され、時間的
ノイズ除去ありでかつ空間的ノイズ除去ありの場合には
テーブル選択器３３ａで量子化ステップサイズ１０３の
出力先として乗算係数テーブル３３中の乗算係数テーブ
ル３３ｋが選択される。
【００６３】図８は本発明の別の実施例における量子化
回路３の動作を説明するための図である。図においては
本発明の別の実施例による動画像符号化装置の量子化回
路３に入力される画素ブロックの要素をジグザグスキャ
ン等で低周波成分から高周波成分へと並べたかえたもの
と、各要素に対して設定される乗算係数３０１との対応
例を示している。
回路３の動作を説明するための図である。図においては
本発明の別の実施例による動画像符号化装置の量子化回
路３に入力される画素ブロックの要素をジグザグスキャ
ン等で低周波成分から高周波成分へと並べたかえたもの
と、各要素に対して設定される乗算係数３０１との対応
例を示している。
【００６４】図８中のＫは図４と同様に、時間的ノイズ
成分除去の強さを決定し、周波数に対する乗算係数の変
化が図６と同様に、空間的ノイズ成分除去の強さを決定
する。このようなテーブルをノイズ除去パラメータ１０
４で指定される時間的ノイズ除去と空間的ノイズ除去と
の強度に応じて複数個用意し、選択して使用する。これ
によって、巡回型フレーム間フィルタとフレーム内フィ
ルタとを組み合わせて使用した場合と同様の時間的及び
空間的ノイズ除去の効果を得ることができる。
成分除去の強さを決定し、周波数に対する乗算係数の変
化が図６と同様に、空間的ノイズ成分除去の強さを決定
する。このようなテーブルをノイズ除去パラメータ１０
４で指定される時間的ノイズ除去と空間的ノイズ除去と
の強度に応じて複数個用意し、選択して使用する。これ
によって、巡回型フレーム間フィルタとフレーム内フィ
ルタとを組み合わせて使用した場合と同様の時間的及び
空間的ノイズ除去の効果を得ることができる。
【００６５】このように、前処理フィルタによるノイズ
除去と同様の機能を量子化回路３の量子化処理によって
実現することによって、前処理フィルタが不要となり、
装置規模、あるいは演算量を削減することができる。
除去と同様の機能を量子化回路３の量子化処理によって
実現することによって、前処理フィルタが不要となり、
装置規模、あるいは演算量を削減することができる。
【００６６】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、現
フレーム中の画素ブロックを前フレームから動き補償方
式を用いて予測し、予測誤差を直交変換してから量子化
して符号化し、その符号化したフレームを送信バッファ
に蓄える動き補償型の動画像符号化装置において、動き
補償方式における逆量子化で使用されかつ符号化データ
中に符号化される量子化ステップサイズとは異なる特性
で量子化することによって、演算量と装置規模とを増大
させることなく、前処理フィルタによるノイズ除去と同
様の機能を備えることができるという効果がある。
フレーム中の画素ブロックを前フレームから動き補償方
式を用いて予測し、予測誤差を直交変換してから量子化
して符号化し、その符号化したフレームを送信バッファ
に蓄える動き補償型の動画像符号化装置において、動き
補償方式における逆量子化で使用されかつ符号化データ
中に符号化される量子化ステップサイズとは異なる特性
で量子化することによって、演算量と装置規模とを増大
させることなく、前処理フィルタによるノイズ除去と同
様の機能を備えることができるという効果がある。
【図１】本発明の一実施例による動画像符号化装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】図１の量子化回路の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図３】図２の乗算係数テーブルの構成を示すブロック
図である。
図である。
【図４】本発明の一実施例における量子化回路の動作を
説明するための図である。
説明するための図である。
【図５】本発明の他の実施例で用いられる乗算係数テー
ブルの構成を示すブロック図である。
ブルの構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の他の実施例における量子化回路の動作
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図７】本発明の別の実施例で用いられる乗算係数テー
ブルの構成を示すブロック図である。
ブルの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の別の実施例における量子化回路の動作
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図９】従来例による動画像符号化装置の構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図１０】図９の量子化回路の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
１ 減算器 ２ ＤＣＴ回路 ３ 量子化回路 ４ 符号化回路 ５ バッファ ６ 逆量子化回路 ７ 逆ＤＣＴ回路 ８ 加算器 ９ フレームメモリ １０ 動き補償回路 １１ 動静判定回路 ３１ 乗算器 ３２ 丸め回路 ３３ 乗算係数テーブル ３３ａ テーブル選択器 ３３ｂ 時間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル ３３ｃ 時間的ノイズ除去弱の乗算係数テーブル ３３ｄ 時間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル ３３ｅ 空間的ノイズ除去なしの乗算係数テーブル ３３ｆ 空間的ノイズ除去弱の乗算係数テーブル ３３ｇ 空間的ノイズ除去強の乗算係数テーブル ３３ｈ 時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去なし
の乗算係数テーブル ３３ｉ 時間的ノイズ除去あり／空間的ノイズ除去なし
の乗算係数テーブル ３３ｊ 時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去あり
の乗算係数テーブル ３３ｋ 時間的ノイズ除去あり／空間的ノイズ除去あり
の乗算係数テーブル
の乗算係数テーブル ３３ｉ 時間的ノイズ除去あり／空間的ノイズ除去なし
の乗算係数テーブル ３３ｊ 時間的ノイズ除去なし／空間的ノイズ除去あり
の乗算係数テーブル ３３ｋ 時間的ノイズ除去あり／空間的ノイズ除去あり
の乗算係数テーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 7/24 - 7/68 H04N 1/41 - 1/419
Claims (3)
- 【請求項１】 現フレーム中の画素ブロックを前フレー
ムから動き補償方式を用いて予測し、予測誤差を直交変
換してから量子化して符号化し、送信バッファに蓄える
動き補償型の動画像符号化装置であって、画像中の動静領域を判定する動静判定回路と、前記送信
バッファの占有量と前記動静判定回路の出力とから量子
化ステップサイズ及びノイズ除去パラメータを決定する
符号化制御回路と、前記量子化ステップサイズを符号化
データ中に符号化する符号化回路と、前記量子化ステッ
プサイズと前記ノイズ除去パラメータとに基づいて量子
化処理を行う量子化回路とを有し、 前記量子化回路は、時間的ノイズ除去なしの場合に前記
量子化処理に用いる乗算係数を収納する第１の乗算係数
テーブルと、各々前記時間的ノイズ除去の強さに応じか
つ前記量子化処理に用いる乗算係数を収納する複数の第
２の乗算係数テーブルとを含み、前記ノイズ除去パラメ
ータに基づいて前記第２の乗算係数テーブルを使用する
ことで前記第１の乗算係数テーブルを使用した場合に比
べて量子化出力をより減衰させるようにした ことを特徴
とする動画像符号化装置。 - 【請求項２】 現フレーム中の画素ブロックを前フレー
ムから動き補償方式を用いて予測し、予測誤差を直交変
換してから量子化して符号化し、送信バッファに蓄える
動き補償型の動画像符号化装置であって、 画像中の動静領域を判定する動静判定回路と、前記送信
バッファの占有量と前記動静判定回路の出力とから量子
化ステップサイズ及びノイズ除去パラメータを決定する
符号化制御回路と、前記量子化ステップサイズを符号化
データ中に符号化する符号化回路と、前記量子化ステッ
プサイズと前記ノイズ除去パラメータとに基づいて量子
化処理を行う量子化回路とを有し、 前記量子化回路は、空間的ノイズ除去なしの場合に量子
化処理に用いる乗算係数を収納する第１の乗算係数テー
ブルと、各々前記空間的ノイズ除去の強さに応じかつ前
記量子化処理に用いる乗算係数を収納する複数の第２の
乗算係数テーブルとを含み、前記ノイズ除去パラメータ
に基づいて前記第２の乗算係数テーブルを使用すること
で前記第１の乗算係数テーブルを使用した場合に比べて
量子化出力の高周波成分をより減衰させるようにしたこ
とを特徴とする動画像符号化装置 。 - 【請求項３】 現フレーム中の画素ブロックを前フレー
ムから動き補償方式を用いて予測し、予測誤差を直交変
換してから量子化して符号化し、送信バッファに蓄える
動き補償型の動画像符号化装置であって、 画像中の動静領域を判定する動静判定回路と、前記送信
バッファの占有量と前記動静判定回路の出力とから量子
化ステップサイズ及びノイズ除去パラメータを決定する
符号化制御回路と、前記量子化ステップサイズを符号化
データ中に符号化する符号化回路と、前記量子化ステッ
プサイズと前記ノイズ除去パラメータとに基づいて量子
化処理を行う量子化回路とを有し、 前記量子化回路は、時間的ノイズ除去なしでかつ空間的
ノイズ除去なしの場合に量子化処理に用いる乗算係数を
収納する第１の乗算係数テーブルと、前記空間的ノイズ
除去なしの場合に前記時間的ノイズ除去の強さに応じか
つ前記量子化処理に用いる乗算係数を収納する第２の乗
算係数テーブルと、前記時間的ノイズ除去なしの場合に
前記空間的ノイズ除去の強さに応じかつ前記量子化処理
に用いる乗算係数を収納する第３の乗算係数テーブル
と、前記時間的ノイズ除去の強さ及び前記空間的ノイズ
除去の強さに応じかつ前記量子化処理に用いる乗算係数
を収納する第４の乗算係数テーブルとを含み、前記ノイ
ズ除去パラメータに基づいて前記第２から第４の乗算係
数テーブルを使用することで前記第１の乗算係数テーブ
ルを使用した場合に比べて量子化出力をより減衰させか
つ前記量子化出力の高周波成分を低周波成分に比べてよ
り減衰させるようにしたことを特徴とする動画像符号化
装置。
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1999
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