WO2011105230A1

WO2011105230A1 - フィルタ係数符号化装置、フィルタ係数復号装置、動画像符号化装置、動画像復号装置、および、データ構造

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Publication number: WO2011105230A1
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Inventors: 嘉浩北浦; 知宏猪飼
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Filing date: 2011-02-10
Publication date: 2011-09-01
Anticipated expiration: 2012-08-26

Abstract

　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測フィルタ係数導出部（１４３'）を備えており、予測フィルタ係数導出部（１４３'）は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する。

Description

フィルタ係数符号化装置、フィルタ係数復号装置、動画像符号化装置、動画像復号装置、および、データ構造

　本発明は、フィルタ係数を符号化するフィルタ係数符号化装置、および、符号化されたフィルタ係数を復号するフィルタ係数復号装置に関する。また、そのようなフィルタ係数符号化装置を含む動画像符号化装置、および、そのようなフィルタ係数復号装置を含む動画像復号装置に関する。また、そのようなフィルタ係数符号化装置によって生成され、そのようなフィルタ係数復号装置によって参照される符号化データのデータ構造に関する。

　動画像を効率的に伝送または記録するために、動画像符号化装置が用いられている。具体的な動画像符号化方式としては、例えば、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣ、および、ＫＴＡソフトウェアに採用されている方式などが挙げられる。

　このような符号化方式において、動画像を構成する画像（ピクチャ）は、画像を分割することにより得られるスライス、スライスを分割することにより得られるマクロブロック、及び、マクロブロックを分割することより得られるサブブロックからなる階層構造により管理され、普通、マクロブロックごとに符号化される。

　予測符号化を採用する動画像符号化方式において符号化効率を上げるためには、原画像（符号化済みフレーム）を精度良く近似する参照画像を参照し、原画像（符号化対象フレーム）を精度良く近似する予測画像を生成することが重要である。このため、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４．ＡＶＣにおいては、（局所）復号画像に作用するデブロッキングフィルタを設け、ブロックノイズが低減された（局所）復号画像を参照して予測画像を生成する構成が採用されている。

　さらに、ＫＴＡソフトウェアでは、デブロッキングフィルタの後段にＡＬＦ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｌｏｏｐ　Ｆｉｌｔｅｒ）を設け、ＡＬＦ適用後の（局所）復号画像を参照して予測画像を生成する構成が採用されている（非特許文献１参照）。ＡＬＦのフィルタ係数は、復号画像上のフレームごと、もしくは、スライスごとに、ＡＬＦが適用された復号画像と原画像との誤差が最小となるように、適応的に決定される。

　また、ＫＴＡソフトウェアにおいては、ＡＬＦのフィルタ係数も予測符号化する構成が採用される。すなわち、符号化／復号化対象フレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群と、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群から予測された予測フィルタ係数群との差を符号化し、動画像復号装置に提供する構成が採用される。

　また、ＫＴＡソフトウェアにおいては、予測フィルタ係数群として、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群のうち、符号化／復号化対象フレームのフィルタリングに用いるフィルタ係数群とタップ数の等しいフィルタ係数群がそのまま用いられる。これは、仮に、ＫＴＡソフトウェアにおいて、タップ数の異なるフィルタ係数群を予測フィルタ係数群に用いると、予測フィルタ係数群に含まれる予測フィルタ係数の総和と、対象フィルタ（符号化／復号化対象フレームに対するフィルタ）のフィルタ係数の総和が異なるため、予測精度が大きく低下してしまうためである。

ＩＴＵ－Ｔ　Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｅｃｔｏｒ　ＶＣＥＧ－ＡＩ１８、２００８（２００８年７月公開）

　しかしながら、上述のような従来の構成においては、符号化／復号化対象フレームのフィルタリングに用いるフィルタ係数群とタップ数の等しいフィルタ係数群を予測フィルタ係数群として用いているため、符号化／復号化対象フレームと、予測フィルタ係数群を生成するために参照される符号化／復号化済みフレームとの時間的な間隔が大きくなる。このため、予測符号化を行っても期待されるほど符号化効率が上がらない、あるいは、予測符号化を行うとかえって符号化効率が低下するという問題が生じていた。

　本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、従来の構成よりも符号化効率の高いフィルタ係数符号化装置、及び、これに対応するフィルタ係数復号装置を実現することにある。

　上記課題を解決するために、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する、ことを特徴としている。

　本発明に係る上記の構成によれば、対象フィルタのタップ数と、参照フィルタのタップ数が異なるような場合であっても、対象フィルタのフィルタ係数の予測値の総和が、所定の値に近い値、または、上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和に近い値になるように、予測値を正規化する。

　一般に、量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近いという傾向があるので、上記の構成によれば、符号化効率を高めることができる。

　また、量子化後のフィルタ係数の総和は、量子化ステップの逆数に近いという傾向があるので、上記の構成によれば、符号化効率を高めることができる。

　また、上記の構成によれば、タップ数に関わらず、符号化対象フレームに時間的により近い符号化済みフレームを参照画像とし、参照フィルタのフィルタ係数を正規化したものを対象フィルタのフィルタ係数の予測値とすることができるので、従来の構成に比べて符号化効率をより高めることができる。

　なお、上記所定の値は、（１）上記フィルタ係数が量子化されたものであるのか否か、および、（２）上記フィルタ係数が量子化されたものである場合には量子化ステップの大きさに応じて定めることができる（以下同様）。例えば、量子化前のフィルタ係数に対しては、上記所定の値として、１を用いればよい。また、量子化後のフィルタ係数に対しては、上記所定の値として、量子化ステップの逆数を用いればよい。より具体的には、量子化後のフィルタ係数に対しては、量子化ステップを１／Ｎstep（Ｎstep＝２ⁿ、ｎは自然数）としたとき、上記所定の値として、Ｎstepを用いればよい。

　また、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、上記第１の予測値と上記第２の予測値とのうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えることを特徴としている。

　上記の構成によれば、より符号量の少ない符号化データを生成することができる。

　また、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた第１の閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、を備え、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数の総和と所定の値との差の絶対値が、予め定められた第２の閾値以下である場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数と、上記第１の予測値との差を符号化し、そうでない場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数と、上記第２の予測値との差を符号化することを特徴としている。

　上記の構成によれば、参照フィルタのフィルタ係数の総和に応じて、より符号量の少ない符号化データを生成することができる。

　また、本発明に係る動画像符号化装置は、上記フィルタ係数符号化装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、ことを特徴としている。

　本発明に係る上記の動画像符号化装置によれば、上記フィルタ係数符号化装置と同様の効果を奏する。

　また、本発明に係るフィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する、ことを特徴としている。

　ＫＴＡに採用されている従来の構成においては、予測フィルタ係数群として、予測フィルタ係数群のタップ数と同じタップ数のフィルタ係数群が用いられるが、この従来の構成においては、復号化対象フレームと、参照フィルタ係数群を用いたフィルタリングが適用された参照画像との時間的な間隔が大きくなるため、予測符号化を行っても期待されるほど符号化効率が上がらない、あるいは、予測符号化を行うとかえって符号化効率が低下するという問題が生じていた。

　上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置は、対象フィルタのタップ数と、参照フィルタのタップ数が異なるような場合に対しても適用することができる。すなわち、タップ数に関わらず、符号化対象フレームに時間的により近い符号化済みフレームを参照画像とすることができる。さらに、上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、対象フィルタのタップ数と、参照フィルタのタップ数が異なるような場合であっても、対象フィルタのフィルタ係数の予測値の総和が、所定の値に近い値、または、上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和に近い値になるように、予測値を正規化することができる。したがって、上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、従来の構成に比べて符号化効率を高めることができる。

　上記の構成を有するフィルタ係数復号装置は、そのような符号化効率の高い符号化データを復号することができる。

　また、本発明に係るフィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、上記符号化データに含まれるフラグを参照して、上記第１の予測値と上記第２の予測値とのうち何れか一方を上記予測値に設定する予測値設定手段と、を備えることを特徴としている。

　上記の構成によれば、上記フラグを参照して、符号化効率のより高い符号化データを復号することができるという効果を奏する。

　また、本発明に係るフィルタ係数復号装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた第１の閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、を備え、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数の総和と所定の値との差の絶対値が、予め定められた第２の閾値以下である場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数を、上記フィルタ係数残差に上記第１の予測値を加算することによって復元し、そうでない場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数を、上記フィルタ係数残差に上記第２の予測値を加算することによって復元することを特徴としている。

　上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、参照フィルタのフィルタ係数の総和に応じて、より符号量の少ない符号化データを生成することができる。

　上記の構成を有するフィルタ係数復号装置によれば、そのような符号量の少ない符号化データを復号することができる。

　また、本発明に係る動画像復号装置は、上記フィルタ係数復号装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、ことを特徴としている。

　上記の構成によれば、上記フィルタ係数復号装置と同様の効果を奏する。

　また、本発明に係る符号化データのデータ構造は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差であるフィルタ係数残差を符号化することによって得られた符号化データのデータ構造であって、上記予測値は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように設定された重み係数を、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数に乗じることによって生成されたものである、ことを特徴としている。

　一般に、量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近いことが知られている。したがって、例えば、量子化前のフィルタ係数の予測値を、予測値の総和が１に近くなるように正規化することによって、符号化効率を向上させることができる。

　また、量子化後のフィルタ係数の総和は、量子化ステップの逆数に近いことが知られている。したがって、例えば、量子化後のフィルタ係数の予測値を、予測値の総和が量子化ステップの逆数に近くなるように正規化することによって、符号化効率を向上させることができる。

　上記予測値は、参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって生成され、当該重み係数は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように設定されたものであるため、上記符号化データは、符号化効率の高い符号化データである。

　また、ＫＴＡに採用されている従来の構成においては、予測フィルタ係数群として、予測フィルタ係数群のタップ数と同じタップ数のフィルタ係数群が用いられるが、この従来の構成においては、符号化／復号化対象フレームと、参照フィルタ係数群を用いたフィルタリングが適用された参照画像との時間的な間隔が大きくなるため、予測符号化を行っても期待されるほど符号化効率が上がらない、あるいは、予測符号化を行うとかえって符号化効率が低下するという問題が生じていた。

　一方で、上記の構成を有する符号化データは、対象フィルタのタップ数と、参照フィルタのタップ数が異なるような場合であっても生成することができる。さらに、上記の構成を有する符号化データは、対象フィルタのタップ数と、参照フィルタのタップ数が異なるような場合であっても、対象フィルタのフィルタ係数の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように予測値を生成する。

　したがって、上記の構成を有する符号化データは、符号化効率の高い符号化データである。

　なお、上記所定の値は、上述のように、（１）上記フィルタ係数が量子化されたものであるのか否か、および、（２）上記フィルタ係数が量子化されたものである場合には量子化ステップの大きさに応じて定めることができる。

　以上のように、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する。

　上記のように構成されたフィルタ係数符号化装置によれば、符号化／復号化済みフレームのフィルタリングに用いたフィルタ係数群を予測フィルタ係数群とする従来の構成よりも符号化効率の高いフィルタ係数符号化装置を実現することができる。

第１の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。第１の実施形態に係る動画像復号装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。第１の実施形態に係る動画像復号装置が備える適応フィルタを説明するためのものであって、フィルタ参照領域に含まれる各画素と、各画素に対応するフィルタ係数とを示す図である。第１の実施形態に係る動画像復号装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。第１の実施形態に係るフィルタ係数予測部が備える重み係数算出部を説明するための図であって、（ａ）は、参照フレームにおけるフィルタ参照領域の例を示しており、（ｂ）は、予測対象フレームにおけるフィルタ参照領域の例を示している。第１の実施形態に係るフィルタ係数予測部が備える重み係数算出部を説明するための図であって、（ａ）は、参照フレームにおけるフィルタ参照領域の他の例を示しており、（ｂ）は、予測対象フレームにおけるフィルタ参照領域の他の例を示している。第１の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。第１の実施形態に係る動画像符号化装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。第１の実施形態に係る動画像符号化装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る動画像復号装置の構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る動画像復号装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る動画像復号装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る動画像符号化装置の構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る動画像符号化装置が備える適応フィルタの構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る動画像符号化装置における適応フィルタが備えるフィルタ係数予測部の構成を示すブロック図である。第１の実施形態に係る動画像符号化装置が生成する符号化データを説明するための図であって、（ａ）は、符号化データのスライスごとのビットストリームの構成を示しており、（ｂ）は、符号化データに含まれるフィルタパラメータ情報の構成を示している。

　〔実施形態１〕
　（動画像復号装置１）
　以下では、本実施形態に係る動画像復号装置１について図１～図６を参照して説明する。動画像復号装置１は、その一部に、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４　ＡＶＣ、および、ＫＴＡソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。

　図１は、動画像復号装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、動画像復号装置１は、可変長符号復号部１３、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、加算器２０、デブロッキングフィルタ５０、および、適応フィルタ１００を備えている。

　動画像復号装置１は、符号化データ＃１を復号することによって復号画像＃２を生成し、出力する。動画像復号装置１による復号画像＃２の生成は、フレームを構成するマクロブロック単位、または、マクロブロックを構成するサブブロック単位で行われる。

　可変長符号復号部１３は、符号化データ＃１を可変長復号し、差分動きベクトル＃１３ａ、サイド情報＃１３ｂ、量子化予測残差データ＃１３ｃ、フィルタ係数残差＃１３ｄ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅを出力する。

　ここで、サイド情報＃１３ｂには、予測モード、動きベクトル、参照画像インデクス、および、量子化パラメータなどが含まれる。

　また、フィルタパラメータ情報＃１３ｅには、フィルタリングの参照画素数を示すパラメータ（タップ数）、および、フィルタリングのオン／オフを指定するパラメータに関する情報が含まれる。

　動きベクトル復元部１４は、差分動きベクトル＃１３ａ、および、すでに復号され、バッファメモリ２５に格納された動きベクトル＃１５ａから対象パーティションの動きベクトル＃１４を復号する。

　バッファメモリ１５には、適応フィルタ１００から出力される出力画像データ＃１００、動きベクトル＃１４、および、サイド情報＃１３ｂが格納される。

　インター予測画像生成部１６は、動きベクトル復元部１４によって復号され、バッファメモリ１５を経由した動きベクトル＃１５ｃ、および、バッファメモリ１５に格納された参照画像＃１５ｄに基づいて、インター予測画像＃１６を生成する。ここで、インター予測画像＃１６の生成は、例えば、マクロブロック単位、または、サブブロック単位で行われる。なお、動きベクトル＃１５ｃは、動きベクトル＃１４と同一の動きベクトルであってもよい。また、参照画像＃１５ｄは、後述する適用フィルタ１００から出力される出力画像データ＃１００に対応している。

　イントラ予測画像生成部１７は、バッファメモリ１５に格納された局所復号画像＃１５ｂから、イントラ予測画像＃１７を生成する。より具体的には、イントラ予測画像生成部１７は、イントラ予測画像＃１７の予測対象マクロブロック上の画像を、当該予測対象マクロブロックと同じフレーム内の局所復号画像＃１５ｂを用いて生成する。

　予測方式決定部１８は、サイド情報＃１３ｂに含まれる予測モード情報に基づいて、イントラ予測画像＃１７、および、インター予測画像＃１６のうち、何れか一方を選択し、予測画像＃１８として出力する。

　逆量子化・逆変換部１９には、量子化予測残差データ＃１３ｃが、サブブロック単位で供給される。

　逆量子化・逆変換部１９は、量子化予測残差データ＃１３ｃを逆量子化することによって、周波数成分へ変換し、さらに、当該周波数成分に対して逆ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換を施すことによって、予測残差＃１９を生成し、出力する。

　加算器２０は、予測残差＃１９と予測画像＃１８とを加算することによって復号画像＃２を生成し、出力する。また、出力された復号画像＃２は、デブロッキングフィルタ５０に対しても供給される。

　デブロッキングフィルタ５０は、復号画像＃２に対して、ブロック境界またはマクロブロック境界におけるブロック歪を低減するためのデブロッキング処理を施す。デブロッキング処理が施された画像データは、デブロック画像＃５０として出力される。

　適応フィルタ１００は、符号化データ＃１から復号されたフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいてフィルタ係数を算出し、デブロック画像＃５０に対して当該フィルタ係数を用いたフィルタリングを行うことによって出力画像データ＃１００を生成する。出力画像データ＃１００は、バッファメモリ１５に対して供給される。なお、適応フィルタ１００におけるフィルタリング処理は、符号化データ＃１から復号されたサイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれるパラメータに基づいて行われる。

　以下では、図２を参照して、適応フィルタ１００の構成について説明する。

　（適応フィルタ１００）
　図２は、適応フィルタ１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、適応フィルタ１００は、フィルタ処理部１１０、フィルタ係数予測部１４０、および、加算器１０１を備えている。

　加算器１０１は、符号化データ＃１から復号されたフィルタ係数残差＃１３ｄとフィルタ係数予測部１４０より出力された予測フィルタ係数＃１４０とを加算することによって、フィルタ係数＃１０１を生成し、出力する。

　（フィルタ処理部１１０）
　フィルタ処理部１１０は、サイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに基づき、デブロック画像＃５０に対して、上記フィルタ係数＃１０１を用いたフィルタリングを施すことによって出力画像データ＃１００を生成し、出力する。

　より具体的には、フィルタ処理部１１０は、例えば、デブロック画像＃５０の各画素値であって、フィルタパラメータ情報＃１３ｅによって指定されるフィルタ参照領域に含まれる各画素値の、フィルタ係数＃１０１に基づいた加重線形和を取り、さらにフィルタ係数＃１０１に基づいたオフセットを加算することによって、出力画像データ＃１００の各画素値を算出し、出力する。具体的には、フィルタ処理部１１０は、出力画像データ＃１００の座標（ｘ’、ｙ’）における画素値Ｓ０（ｘ’、ｙ’）を式（１）によって表される加重線形和によって算出する。

　ここで、ＳＩ（ｘ、ｙ）は、デブロック画像＃５０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表しており、ｈ（ｉ、ｊ）は、画素値ＳＩ（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）に乗ぜられるフィルタ係数を表している。また、ｏはオフセット値を示す。なお、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）は、フィルタ係数＃１０１に対応している。また、Ｒは、上記加重線形和の対象となる相対座標のセットであるフィルタ参照領域を表している。上述のように、フィルタ参照領域Ｒは、例えば、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに基づいて決定される。また、座標（ｘ’、ｙ’）と座標（ｘ、ｙ）とは同一の座標であってもよいし、異なった座標であってもよい。

　上記式（１）を用いて算出された画素値Ｓ０（ｘ’、ｙ’）から構成される出力画像データ＃１００は、バッファメモリ１５に対して供給される。

　図３は、フィルタ参照領域ＲがＭ×Ｎタップである場合の、フィルタ参照領域Ｒに含まれる各画素と、それに対応するフィルタ係数を示す図である。なお、ｈijは、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）に対応している（以下同様）。図３に示すように、Ｍ×Ｎタップのフィルタ参照領域Ｒにおける各画素に対して、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）が割り当てられている。

　（フィルタ係数予測部１４０）
　フィルタ係数予測部１４０は、概略的に言えば、フィルタ係数＃１０１のうち、復号済みのフレームであって、符号化データ＃１と同じピクチャタイプのフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数、もしくは、復号中のフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数に基づいて、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数＃１４０を算出する。また、予測フィルタ係数＃１４０は加算器１０１に対して出力される。

　以下では、図４を参照してフィルタ係数予測部１４０の構成について説明する。

　図４は、フィルタ係数予測部１４０の構成を示すブロック図である。図４に示すように、フィルタ係数予測部１４０は、フィルタ係数格納部１４１、参照フィルタ係数選択部１４２、および、予測フィルタ係数導出部（予測値生成手段）１４３を備えている。

　（フィルタ係数格納部１４１）
　フィルタ係数格納部１４１には、フィルタ係数＃１０１、サイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅが格納される。

　なお、フィルタ係数格納部１４１に格納されているフィルタ係数には、復号済みのフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数、もしくは、復号中のフレームにおいてすでに復号されたフィルタ係数が含まれる。

　また、フィルタ係数格納部１４１には、予測対象フレームに関するサイド情報、および、予測対象フレームに関するフィルタパラメータ情報も格納される。

　以下では、サイド情報＃１３ｂのうち、復号済みのフレームに関するサイド情報をサイド情報＃１３ｂ（Ｄ）と表し、予測対象フレームに関するサイド情報をサイド情報＃１３ｂ（Ｐ）と表すことにする。

　また、フィルタパラメータ情報＃１３ｅのうち、復号済みのフレームに関するフィルタパラメータ情報をフィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｄ）と表し、予測対象フレームに関するフィルタパラメータ情報をフィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｐ）と表すことにする。

　（参照フィルタ係数選択部１４２）
　参照フィルタ係数選択部１４２は、まず、サイド情報＃１３ｂ（Ｄ）とサイド情報＃１３ｂ（Ｐ）とを参照して、予測対象フレームのピクチャタイプと同じピクチャタイプのフレームであって、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレーム（以下、フレームＮＦと呼ぶ）を特定する。

　ここで、フレーム間隔は、参照画像を特定する参照画像インデクス、もしくは、符号化／復号済みの各フレームに付与される画像番号に基づいて算出することができる。参照画像インデクスとは、バッファメモリに格納された参照画像を特定するために各参照画像に付与される番号であり、通常、符号化／復号対象フレームに時間的により近い参照画像、もしくは、符号化／復号対象フレームにより類似する参照画像により小さな番号が割り振られる。そのため、参照画像インデクスは、フレーム間隔を特定するために用いることができる。

　また、各フレームに、それぞれのフレームの表示時刻に対応する画像番号が付与されている場合には、予測対象フレームに付与された画像番号と、予測対象フレームよりも前に符号化されたフレームに付与された画像番号との差によって、上記フレーム間隔を算出することもできる。したがって、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレームとは、予測対象フレームに付与された画像番号との差が最も小さいフレームのことである、と表現することもできる。

　本例においては、参照フィルタ係数選択部１４２は、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレームとして、予測対象フレームよりも前に符号化された参照画像のうち、最も参照画像インデクスが小さいフレームを選択するものとする。

　続いて、参照フィルタ係数選択部１４２は、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒに対応する領域であって、フレームＮＦ上の領域（以下、フィルタ参照領域Ｒ’と呼ぶ）に対するフィルタ係数のセット（すなわち、フィルタ参照領域Ｒ’をフィルタ参照領域とするフィルタリングに用いられたフィルタ係数のセット）を、参照フィルタ係数セット＃１４２として、予測フィルタ係数導出部１４３に出力する。

　（予測フィルタ係数導出部１４３）
　予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｄ）とフィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｐ）とを参照し、参照フィルタ係数セット＃１４２に基づいて、予測フィルタ係数＃１４０を導出する。

　一般に、予測対象フレームのフィルタリングに用いられるフィルタ係数と、復号済みフレームのフィルタリングに用いられたフィルタ係数との間には、相関がある。また、当該相関は、予測対象フレームと復号済みフレームとのフレーム間隔がより小さいほど、より大きい。

　本実施形態においては、上述のように、予測対象フレームと同じピクチャタイプの復号済みフレームのうち、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレーム（フレームＮＦ）のフィルタリングに用いられた参照フィルタ係数セット＃１４２を用いているので、予測精度の高い予測フィルタ係数＃１４０を算出することができる。

　したがって、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置は、上記と同様の動作を行うことによって、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１は、本例の動作を行うことによって、そのように生成された符号量の小さい符号化データ＃１を復号することができる。

　また、以下に見るように、本実施形態においては、フィルタ参照領域Ｒ’のタップ数と、フィルタ参照領域Ｒのタップ数が等しい場合であっても、異なる場合であっても、予測精度の高い予測フィルタ係数＃１４０を算出することができる。

　（予測フィルタ係数の算出処理の具体例）
　予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｄ）を参照することによって得られるフィルタ参照領域Ｒ’のタップ数と、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｐ）を参照することによって得られるフィルタ参照領域Ｒのタップ数とを比較し、その大小関係に応じて選択される方法に従い、予測フィルタ係数＃１４０を導出する。

　以下では、予測フィルタ係数導出部１４３による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理の具体例について、図５～図６を参照して説明する。

　なお、以下では、フィルタ参照領域Ｒ’のタップ数がＭ×Ｍタップ（Ｍは自然数）であり、フィルタ参照領域Ｒのタップ数がＮ×Ｎタップ（Ｎは自然数）であるとして説明を行う。

　まず、Ｎ＜Ｍである場合、すなわち、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒのタップ数が、フレームＮＦ上のフィルタ参照領域Ｒ’のタップ数よりも小さい場合における、フィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理は、以下の（具体例１－１）の通りである。

　（具体例１－１）
　予測フィルタ係数導出部１４３は、まず、フィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のセットから、フィルタ参照領域Ｒ’内の領域であってフィルタ参照領域Ｒと重複する領域（以下、重複領域ＯＲと呼ぶ）に対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のセットを抽出する。

　続いて、予測フィルタ係数導出部１４３は、重複領域ＯＲに対する各々のフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）に基づき、以下の式（２）を用いて、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出する。

　ここで、式（２）の右辺の分子におけるΣは、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒ’（本例においてはＭ×Ｍタップ）における総和をとることを表しており、式（２）の右辺の分母におけるΣは、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の領域ＯＲ（本例においてはＮ×Ｎタップ）における総和をとることを表している。また、算出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数＃１４０として出力される。

　式（２）から明らかなように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒにおける総和は、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒ’における総和に等しい。

　すなわち、本例においては、予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のセットから重複領域ＯＲに対するフィルタ係数を抽出し、フィルタ参照領域Ｒ’におけるフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の総和と、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和が等しくなるように正規化することによって、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を導出するものである、と表現することができる。

　また、正規化を行う対象は、フィルタリングの参照画素に作用するフィルタ係数のみである。したがって、予測フィルタ係数導出部１４３は、式（１）で示した画像の直流（低周波）成分を保持するためのオフセットに対しては正規化を行わない。

　予測フィルタ係数導出部１４３の動作を、図５の（ａ）～（ｂ）を参照して、より具体的に説明すれば以下の通りである。

　図５の（ａ）は、９×９タップであるフィルタ参照領域Ｒ’と、５×５タップである重複領域ＯＲとを示しており、図５の（ｂ）は、５×５タップであるフィルタ参照領域Ｒを示している。

　図５の（ａ）に示すように、重複領域ＯＲが、インデックスｉおよびｊを用いて（３≦ｉ≦７、３≦ｊ≦７）によって指定される場合には、予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）（ｉは、３≦ｉ≦７を満たす任意の整数、ｊは、３≦ｊ≦７を満たす任意の整数）を、式（２）を用いて、重複領域ＯＲに対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）から算出する。

　ここで、図５の（ａ）および（ｂ）に示す例においては、式（２）の右辺の分子におけるΣは、具体的には、（１≦ｍ≦９、１≦ｎ≦９）を満たすインデックスｍ、ｎに関する和であり、式（２）の右辺の分母におけるΣは、（３≦ｍ≦７、３≦ｎ≦７）を満たすインデックスｍ、ｎに関する和である。

　このように、本例においては、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒにおける総和が、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒ’における総和に等しくなるように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出することができる。

　したがって、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、本例と同様の方法を用いて予測フィルタ係数を算出することによって、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１は、本例の動作を行うことによって、そのように生成された符号量の小さい符号化データ＃１を復号することができる。

　なお、予測フィルタ係数導出部１４３は、以下の式（３）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出するような構成としてもよい。

　ここで、Ｒ１は、フィルタ参照領域Ｒのうち、フィルタ参照領域Ｒの中心画素を除く領域を表しており、ｈ（ｉ、ｊ）は、復号中のフレームに対するフィルタ係数であって、すでに復号されたフィルタ係数を表している。

　式（３）を用いて予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを算出することによって、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）の総和が１に近いという傾向を利用して、予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出することができる。なお、量子化されたフィルタ係数を用いる場合には、１からの差をとるのではなく、量子化係数に応じた値とする。例えば、１／２５６をステップとして量子化されたフィルタ係数は２５６倍されているので、２５６からの差分をとる構成とすればよい。

　換言すれば、量子化されたフィルタ係数を用いる場合には、１からの差をとるのではなく、量子化ステップに応じた値からの差をとることによって、中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出する構成とすればよい。一般に、１／Ｎstep（Ｎstep＝２ⁿ、ｎは自然数）を量子化ステップとして量子化されたフィルタ係数は、量子化前のフィルタ係数をＮstep倍したものであるので、Ｎstepからの差をとることによって、中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出する構成とすることができる。このような構成によって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。

　また、一般に、フィルタ参照領域Ｒにおける量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。従って、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、式（３）と同様の式を用いて中心画素に対する予測フィルタ係数を生成することによって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１は、上記のような構成をとることによって、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量の少ない符号化データ＃１を復号することができる。

　なお、上記の説明においては、予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒ’におけるフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の総和と、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和が等しくなるように正規化する、と表現したが、実際の処理においては、量子化されたフィルタ係数を用いることに伴う量子化誤差が累積することによって、フィルタ参照領域Ｒ’におけるフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の総和と、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和が完全には等しくならないような場合も生じ得る。

　したがって、本例における予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒ’におけるフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の総和が、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和に近くなるように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を正規化するものである、と表現することができる。

　また、下記の動作例においても、一般に、量子化誤差が累積することによって、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和が、目標とする値に完全に一致しない場合も生じ得る。したがって、下記の動作例においても、予測フィルタ係数導出部１４３は、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和が、目標とする値に近くなるように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を正規化するものである、と表現することができる。

　また、予測フィルタ係数導出部１４３は、式（２）の右辺の分子Σｈ’（ｍ、ｎ）を、Σｈ’（ｍ、ｎ）＋ｄに置き換えた式を用いて、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出するような構成としてもよい。ここで、ｄは、予め定められた正または負の値を有するパラメータであり、その具体的な値は、フィルタの対象となる画像の特性に応じて決定される。例えば、パラメータｄとして、フィルタの対象となる画像のシーケンスに応じて予め決定される値を用いることができる。また、パラメータｄの具体的な値としては、その絶対値が、予め定められた閾値以下となるようなものを用いることが好ましい。

　一般に、フィルタの対象となる画像の特性如何によっては、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒにおける総和が、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒ’における総和から、所定の値だけ異なった値となるように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出することによって、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量をより低減させることができる場合もある。上記の構成は、そのような場合に好適に適用することができる。

　また、上記の説明では、フィルタ参照領域Ｒ’が９×９タップであり、フィルタ参照領域Ｒが５×５タップである場合を例に挙げ説明を行ったが、本発明は、これに限定されるものではなく、一般にフィルタ参照領域Ｒ’が、Ｍ×Ｎタップであり、フィルタ参照領域ＲがＭ’×Ｎ’タップである場合に対して適用することができる。

　また、上記の説明では、フィルタ参照領域Ｒ’の中心画素と、重複領域ＯＲの中心画素とが一致する場合を例にとり説明を行ったが、本発明は、フィルタ参照領域Ｒ’の中心画素と、重複領域ＯＲの中心画素とが一致しない場合に対しても適用することができる。

　続いて、Ｎ＞Ｍである場合、すなわち、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒのタップ数が、フレームＮＦ上のフィルタ参照領域Ｒ’のタップ数よりも大きい場合における、フィルタ係数予測部１４０の動作について説明する。

　Ｎ＞Ｍであるときのフィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理は、以下の（具体例１－２）の通りである。

　（具体例１－２）
　予測フィルタ係数導出部１４３は、まず、フィルタ参照領域Ｒ’に含まれる各々のフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）に基づき、以下の式（４）を用いて、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって、フィルタ参照領域Ｒ’に重複する領域（以下、重複領域ＯＲ’と呼ぶ）に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出する。

　ここで、式（４）の右辺の分母におけるΣは、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒ’（Ｍ×Ｍタップ）における総和を表している。また、式（４）の分子におけるＡは、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和を規定するパラメータである。

　なお、本例においては、Ａの値は、１、または、１に近い値であるとする。より具体的には、Ａの値は、フィルタの対象となる画像の特性に応じて決定される正または負の値を有するパラメータｄ’を用いて、Ａ＝１＋ｄ’のように表現することができる。パラメータｄ’の具体的な値としては、上述したパラメータｄと同様に、例えば、フィルタの対象となる画像のシーケンスに応じて予め決定される値を用いることができる。また、パラメータｄ’の具体的な値としては、その絶対値が、予め定められた閾値以下となるようなものを用いることが好ましい。

　また、算出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数＃１４０として出力される。

　式（４）から明らかなように、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和は、１に近い値になる。なお、量子化されたフィルタ係数を用いる場合には、式（４）の分子は、Ａそのものではなく、Ａに量子化係数に応じた値を乗じたものとすればよい。例えば、１／２５６をステップとして量子化されたフィルタ係数は２５６倍されているので、式（４）の分子は、２５６×Ａとすればよい。

　一方で、予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって重複領域ＯＲ’に含まれない領域に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を０に設定する。

　したがって、本例においては、予測フィルタ係数導出部１４３は、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和と１との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を正規化し、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって重複領域ＯＲ’に含まれない領域に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を０に設定することによって、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を導出するものである、と表現することができる。

　予測フィルタ係数導出部１４３の動作を、図６の（ａ）～（ｂ）を参照して、より具体的に説明すれば以下の通りである。

　図６の（ａ）は、５×５タップであるフィルタ参照領域Ｒ’を示しており、図６の（ｂ）は、９×９タップであるフィルタ参照領域Ｒと、５×５タップである重複領域ＯＲ’とを示している。

　図６の（ｂ）に示すように、重複領域ＯＲ’が、インデックスｉおよびｊを用いて（１≦ｉ≦５、１≦ｊ≦５）によって指定される場合には、予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒにおける重複領域ＯＲ’に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）（ｉは、１≦ｉ≦５を満たす任意の整数、ｊは、１≦ｊ≦５を満たす任意の整数）を、式（４）を用いて、フィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）から算出する。ここで、図６の（ａ）および（ｂ）に示す例においては、式（４）の右辺の分母におけるΣは、具体的には、（１≦ｍ≦５、１≦ｎ≦５）を満たすインデックスｍ、ｎに関する和である。

　また、図６の（ｂ）に示すように、予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって、重複領域ＯＲ’含まれない領域に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を０に設定する。

　式（４）、および、図６の（ｂ）から明らかなように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒにおける総和は、Ａに等しい。

　一般に、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。従って、符号化データ＃１を生成する動画像符号化装置において、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数の総和が１に近くなるように予測フィルタ係数を生成することによって、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄの符号量を削減することができる。また、動画像復号装置１は、上記のような構成をとることによって、フィルタ係数残差＃１３ｄの符号量の少ない符号化データ＃１を復号することができる。

　なお、本例においても、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを、式（３）を用いて導出するような構成としてもよい。

　また、上記の説明では、フィルタ参照領域Ｒ’が５×５タップであり、フィルタ参照領域Ｒが９×９タップである場合を例に挙げ説明を行ったが、本発明は、これに限定されるものではなく、一般にフィルタ参照領域Ｒ’が、Ｍ×Ｎタップであり、フィルタ参照領域ＲがＭ’×Ｎ’タップである場合に対して適用することができる。

　また、上記の説明では、重複領域ＯＲの中心画素とフィルタ参照領域Ｒの中心画素とが一致する場合を例にとり説明を行ったが、本発明は、フィルタ参照領域Ｒの中心画素と、重複領域ＯＲの中心画素とが一致しない場合に対しても適用することができる。

　続いて、Ｎ＝Ｍである場合、すなわち、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒのタップ数と、フレームＮＦ上のフィルタ参照領域Ｒ’のタップ数とが等しい場合における、フィルタ係数予測部１４０の動作について説明する。

　Ｎ＝Ｍである場合における場合のフィルタ係数予測部１４０による、予測フィルタ係数＃１４０の算出処理は、以下の（具体例１－３）の通りである。

　（具体例１－３）
　予測フィルタ係数導出部１４３は、フィルタ参照領域Ｒ’に含まれる各々のフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）を式（４）によって正規化することによって、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出する。また、算出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数＃１４０として出力される。

　式（４）から明らかなように、フィルタ参照領域Ｒ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和は、１に近い値になる。なお、量子化されたフィルタ係数を用いる場合には、上述のように、式（４）の分子を、Ａそのものではなく、量子化係数に応じた値とすればよい。

　また、本例においては、フィルタ参照領域Ｒ’におけるフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の総和を１から減じたものの絶対値が、予め定められた値以上となる場合に、上記の動作を行うような構成としてもよい。

　なお、以上のような各部を有する動画像復号装置１において、可変長復号部１３、加算器１０１、および、フィルタ係数予測部１４０は、符号化データ＃１に含まれるフィルタ係数残差＃１３ｄに基づいて、フィルタ係数＃１０１を復号するフィルタ係数復号装置として捉えることができる。したがって、本実施形態に係る動画像復号装置１は、そのようなフィルタ係数復号装置を備え、デブロック画像＃５０に対して、フィルタ係数＃１０１を用いたフィルタリングを行う動画像復号装置であると表現することもできる。

　（動画像符号化装置２）
　本実施形態に係る動画像符号化装置２の構成について図７～図１０を参照して説明する。動画像符号化装置２は、その一部に、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ－４　ＡＶＣ、および、ＫＴＡソフトウェアに採用されている技術を含む復号装置である。

　図７は、動画像符号化装置２の構成を示すブロック図である。図７に示すように、動画像符号化装置２は、変換・量子化部２１、可変長符号化部２２、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削減部２９、加算器３１、減算器３２、デブロッキングフィルタ５０、および、適応フィルタ１００’を備えている。

　動画像符号化装置２には、マクロブロックに分割された入力画像＃１０が入力される。動画像符号化装置２は、概略的に言えば、入力画像＃１０の符号化処理を行い、符号化データ＃１を出力する装置である。

　変換・量子化部２１は、マクロブロックに分割された入力画像＃１０と、後述する予測方式制御部２８から出力される予測画像＃２８ａとの差分画像＃３２を、ＤＣＴ変換により、周波数成分へ変換した後、当該周波数成分の量子化を行い、量子化予測残差データ＃２１を生成する。ここで、上記量子化とは、上記周波数成分を整数値に対応付ける演算のことである。また、上記ＤＣＴ変換、および、量子化は、マクロブロックを分割したブロック単位で行われる。以下では、処理の対象となるマクロブロックを「対象マクロブロック」と呼び、処理の対象となるブロックを「対象ブロック」と呼ぶ。

　逆量子化・逆変換部２３は、量子化予測残差データ＃２１の復号を行い、予測残差＃２３を生成する。具体的には、逆量子化・逆変換部２３は、量子化予測残差データ＃２１の逆量子化、すなわち、量子化予測残差データ＃２１を構成する整数値の周波数成分への対応付け、および、当該周波数成分の逆ＤＣＴ変換、すなわち、当該周波数成分に基づいた対象マクロブロックの画素成分への逆変換を行い、予測残差＃２３を生成する。

　加算器３１は、予測残差＃２３と、予測画像＃２８ａとを加算し、復号画像＃３１を生成する。生成された復号画像＃３１は、デブロッキングフィルタ５０に供給される。

　デブロッキングフィルタ５０は、復号画像＃３１における当該ブロック境界、またはマクロブロック境界に対してデブロッキング処理を施す。デブロッキング処理が施された画像データは、デブロック画像＃５０として出力される。

　適応フィルタ１００’は、デブロック画像＃５０に対してフィルタリングを施し、出力画像データ＃１００’をバッファメモリ２４に対して出力する。また、適応フィルタ１００’は、フィルタリングに用いたフィルタ係数と、予測されたフィルタ係数との残差であるフィルタ係数残差＃１０２を可変長符号化部２２に対して出力する。

　また、適応フィルタ１００’は、フィルタリングの参照画素数を示すパラメータ（タップ数）、および、フィルタリングのオン／オフを指定するパラメータに関する情報であるフィルタパラメータ情報を可変長符号化部２２に対して出力する。適応フィルタ１００’の構成については、後述するため、ここでは説明を省略する。

　イントラ予測画像生成部２５は、バッファメモリ２４に格納された出力画像データ＃１００’から局所復号画像＃２４ａ（対象マクロブロックと同じフレームの既復号領域）を抽出し、局所復号画像＃２４ａに基づいてフレーム内予測を行い、イントラ予測画像＃２５を生成する。

　インター予測画像生成部２６は、入力画像＃１０上の対象ブロックに対し、既にフレーム全体が復号され、バッファメモリ２４に格納された参照画像＃２４ｂを用いて、動きベクトル＃２７を算出し、割り付ける。算出された動きベクトル＃２７は、インター予測画像生成部２６、動きベクトル冗長性削減部２９に対して出力されると共に、バッファメモリ２４に格納される。また、インター予測画像生成部２６は、参照画像＃２４ｂに対し、ブロックごとに、動きベクトル＃２７に基づいた動き補償を行い、インター予測画像＃２６を生成する。

　予測方式制御部２８は、マクロブロック単位で、イントラ予測画像＃２５と、インター予測画像＃２６と、入力画像＃１０とを比較し、イントラ予測画像＃２５、または、インター予測画像＃２６のうち、何れか一方を選択し、予測画像＃２８ａとして出力する。また、予測方式制御部２８は、イントラ予測画像＃２５、または、インター予測画像＃２６のうち、何れを選択したのかを表す情報である予測モード＃２８ｂを出力する。予測画像＃２８ａは減算器３２に入力される。

　予測モード＃２８ｂは、バッファメモリ２４に格納されると共に、可変長符号化部２２に入力される。

　動きベクトル冗長性削減部２９は、インター予測画像生成部２６において上記対象ブロックに動きベクトル＃２７が割り付けられた後、他のブロックに割り付けられ、バッファメモリ２４に格納された動きベクトル群＃２４ｃに基づいて予測ベクトルを算出する。また、動きベクトル冗長性削減部２９は、当該予測ベクトルと、動きベクトル＃２７との差分をとり、差分動きベクトル＃２９を生成する。生成された差分動きベクトル＃２９は、可変長符号化部２２に出力される。

　可変長符号化部２２は、量子化予測残差データ＃２１、差分動きベクトル＃２９、予測モード＃２８ｂ、フィルタ係数残差＃１０２、および、フィルタパラメータ情報に対して可変長符号化を行い、符号化データ＃１を生成する。

　減算器３２は、対象マクロブロックに対し、入力画像＃１０と、予測画像＃２８ａとの差分をとり、差分画像＃３２を出力する。
（適応フィルタ１００’）
　以下では、図８～図９を参照して、適応フィルタ１００’の構成について説明する。図８は、適応フィルタ１００’の構成を示すブロック図である。図８に示すように、適応フィルタ１００’は、フィルタ処理部１１０’、フィルタパラメータ決定部１２０’、フィルタ係数導出部１３０’、フィルタ係数予測部１４０’、および、減算器１０２を備えている。

　フィルタパラメータ決定部１２０’は、入力画像＃１０のサイド情報に基づいて、フィルタリングの参照画素数を示すパラメータ（タップ数）、および、フィルタリングのオン／オフ等を指定するパラメータ群（以下、フィルタパラメータ群と呼ぶ）を決定し、当該フィルタパラメータ群を含む情報であるフィルタパラメータ情報＃１２０’を出力する。ここで、入力画像＃１０のサイド情報には、予測モード、動きベクトル、参照フレームを示す参照画像インデクス、および、量子化パラメータ、などが含まれる。

　また、上記フィルタパラメータ群の決定方法は、本発明を限定するものではないが、例えば、フィルタパラメータ決定部１２０’は、入力画像＃１０を構成するブロックのブロックサイズ、または、入力画像＃１０を四分木（Ｑｕａｄ－ｔｒｅｅ）により階層的に分割した場合の階層数などに応じて、上記フィルタパラメータ群を決定するような構成をとすることができる。

　減算器１０２は、フィルタ係数＃１３０’と、予測フィルタ係数＃１４０’との差分をとることによって、フィルタ係数残差＃１０２を生成し、出力する。

　（フィルタ処理部１１０’）
　フィルタ処理部１１０’は、デブロック画像＃５０に対して、フィルタ係数＃１３０’を用いてフィルタリングを施すことによって、出力画像データ＃１００’を生成し、出力する。

　フィルタ処理部１１０’におけるフィルタリング処理は、上述した動画像復号装置１におけるフィルタ処理部１１０におけるフィルタリング処理とほぼ同様である。

　具体的には、フィルタ処理部１１０は、上記式（１）に示すように、出力画像データ＃１００’の座標（ｘ’、ｙ’）における画素値Ｓ０（ｘ’、ｙ’）の、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）を用いた加重線形和に、オフセットを加算することによって算出する。ただし、フィルタ処理部１１０’においては、式（１）におけるフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）は、フィルタ係数＃１３０’に対応しているものとする。

　（フィルタ係数導出部１３０’）
　フィルタ係数導出部１３０’は、フィルタパラメータ決定部１２０’から出力されたフィルタパラメータ情報＃１２０’に基づき、入力画像＃１０とデブロック画像＃５０とを用いて、フィルタ係数＃１３０’を導出する。導出されたフィルタ係数＃１３０’は、フィルタ係数予測部１４０’、減算機１０２、および、フィルタ処理部１１０’に対して出力される。

　フィルタ係数導出部１３０’は、フィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）の値を、例えば、以下の式（５）によって与えられる、入力画像＃１０の各画素値と出力画像データ＃１００’の各画素値との二乗誤差Ｅ１を最小にするように導出する。

　ここで、Ｓ（ｘ、ｙ）は、入力画像＃１０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表しており、ＳＩ（ｘ、ｙ）は、デブロック画像＃５０の座標（ｘ、ｙ）における画素値を表している。また、ｏはオフセットを表している。

　このようにして導出されたフィルタ係数ｈ（ｉ、ｊ）（１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎ）は、フィルタ係数導出部１３０’から、フィルタ係数＃１３０’として出力され、フィルタ処理部１１０’におけるフィルタリングに用いられる。

　（フィルタ係数予測部１４０’）
　フィルタ係数予測部１４０’は、動画像復号装置１の備えるフィルタ係数予測部１４０とほぼ同様の動作を行う。ただし、動画像符号化装置２においては、フィルタ係数予測部１４０’に供給されるフィルタ係数は、フィルタ係数＃１３０’であり、フィルタ係数予測部１４０’が出力する予測フィルタ係数は、予測フィルタ係数＃１４０’である。

　図９は、フィルタ係数予測部１４０’の構成を示すブロック図である。図９に示すように、フィルタ係数予測部１４０’は、フィルタ係数格納部１４１’、参照フィルタ係数選択部１４２’、および、予測フィルタ係数導出部（予測値生成手段）１４３’を備えている。

　フィルタ係数格納部１４１’は、動画像復号装置１におけるフィルタ係数格納部１４１とほぼ同様の動作を行う。ただし、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているフィルタ係数には、符号化済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数が含まれる。また、フィルタ係数格納部１４１’には、予測対象フレームに関するサイド情報、および、予測対象フレームに関するフィルタパラメータ情報も格納される。

　以下では、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているサイド情報のうち、符号化済みのフレームに関するサイド情報をサイド情報＃１０ｓ（Ｄ）と表し、予測対象フレームに関するサイド情報をサイド情報＃１０ｓ（Ｐ）と表すことにする。

　また、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているフィルタパラメータ情報のうち、符号化済みのフレームに関するフィルタパラメータ情報をフィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｄ）と表し、予測対象フレームに関するフィルタパラメータ情報をフィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｐ）と表すことにする。

　参照フィルタ係数選択部１４２’は、動画像復号装置１における参照フィルタ係数選択部１４２とほぼ同様に、サイド情報＃１０ｓ（Ｄ）とサイド情報＃１０ｓ（Ｐ）とを参照して、予測対象フレームのピクチャタイプと同じピクチャタイプのフレームであって、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレームＮＦを特定する。

　続いて、参照フィルタ係数選択部１４２’は、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒに対応する領域であって、フレームＮＦ上のフィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数のセットを、参照フィルタ係数セット＃１４２’として、予測フィルタ係数導出部１４３’に出力する。

　予測フィルタ係数導出部１４３’は、動画像復号装置１における予測フィルタ係数導出部１４３と同様に、フィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｄ）とフィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｐ）とを参照し、参照フィルタ係数セット＃１４２’に基づいて、予測フィルタ係数＃１４０’を導出する。

　より具体的には、予測フィルタ係数導出部１４３’は、フィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｄ）を参照することによって得られるフィルタ参照領域Ｒ’のタップ数と、フィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｐ）を参照することによって得られるフィルタ参照領域Ｒのタップ数とを比較し、その大小関係に応じて選択される方法に従い、予測フィルタ係数＃１４０’を導出する。

　（予測フィルタ係数の算出処理の具体例）
　以下では、予測フィルタ係数導出部１４３’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理の具体例について説明する。

　Ｎ＜Ｍである場合における、予測フィルタ係数導出部１４３’による予測フィルタ係数＃１４０の’算出処理は、以下の（具体例１－１’）の通りである。

　（具体例１－１’）
　本例では、フィルタ係数予測部１４０’は、（具体例１－１）において説明したフィルタ係数予測部１４０による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理とほぼ同様の動作を行う。

　予測フィルタ係数導出部１４３’は、まず、フィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のセットから、フィルタ参照領域Ｒ’内の領域であってフィルタ参照領域Ｒと重複する重複領域ＯＲに対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）を抽出する。

　続いて、予測フィルタ係数導出部１４３’は、重複領域ＯＲに対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）を式（２）によって正規化することによって、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出する。また、算出されたｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数１４０’として出力される。

　（具体例１－１）において述べたように、式（２）を用いて算出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒにおける総和は、フィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒ’における総和に等しい。

　すなわち、本例においては、予測フィルタ係数導出部１４３’は、フィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）のセットから重複領域ＯＲに対するフィルタ係数を抽出し、フィルタ参照領域Ｒ’におけるフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）の総和と、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和が等しくなるように正規化することによって、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を導出するものである、と表現することができる。

　したがって、動画像符号化装置２は、本例の動作を行うことによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。

　なお、予測フィルタ係数導出部１４３’は、式（３）を用いてフィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを導出するような構成としてもよい。

　一般に、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。従って、動画像符号化装置２において、式（３）を用いて予測フィルタ係数を生成することによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。

　また、予測フィルタ係数導出部１４３’は、式（２）の右辺の分子Σｈ’（ｍ、ｎ）を、Σｈ’（ｍ、ｎ）＋ｄに置き換えた式を用いて、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出するような構成としてもよい。ここで、ｄは、予め定められた正または負の値を有するパラメータであり、その具体的な値は、フィルタの対象となる画像の特性に応じて決定される。例えば、パラメータｄとして、フィルタの対象となる画像のシーケンスに応じて予め決定される値を用いることができる。また、パラメータｄの具体的な値としては、その絶対値が、予め定められた閾値以下となるようなものを用いることが好ましい。

　続いて、Ｎ＞Ｍである場合における、フィルタ係数予測部１４０の’動作について説明する。

　Ｎ＞Ｍであるときのフィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理は、以下の（具体例１－２’）の通りである。

　（具体例１－２’）
　本例では、予測フィルタ係数導出部１４３’は、（具体例１－２）において説明した予測フィルタ係数導出部１４３’による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理と同様の動作を行う。

　予測フィルタ係数導出部１４３’は、まず、フィルタ参照領域Ｒ’に含まれる各々のフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）に基づき、式（４）を用いて、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって、フィルタ参照領域Ｒ’に重複する領域（重複領域ＯＲ’）に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出する。また、算出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）は、予測フィルタ係数＃１４０’として出力される。

　式（４）から明らかなように、また、すでに説明したように、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和は、１に近い値になる。

　一方で、予測フィルタ係数導出部１４３’は、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって重複領域ＯＲ’に含まれない領域に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を０に設定する。

　したがって、本例においては、予測フィルタ係数導出部１４３’は、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）の総和と１との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように、重複領域ＯＲ’における予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を正規化し、フィルタ参照領域Ｒ上の領域であって重複領域ＯＲ’に含まれない領域に対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を０に設定することによって、フィルタ参照領域Ｒにおける予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を導出するものである、と表現することができる。

　一般に、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。動画像符号化装置１は、上記の動作を行うことによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。

　続いて、Ｎ＝Ｍである場合における、フィルタ係数予測部１４０’の動作について説明する。

　Ｎ＝Ｍである場合のフィルタ係数予測部１４０’による、予測フィルタ係数＃１４０’の算出処理は、以下の（具体例１－３’）の通りである。

　（具体例１－３’）
　本例では、予測フィルタ係数導出部１４３’は、（具体例１－３）において説明した予測フィルタ係数導出部１４３による予測フィルタ係数＃１４０の算出処理と同様の動作を行う。

　予測フィルタ係数導出部１４３’は、フィルタ参照領域Ｒ’に含まれる各々のフィルタ係数ｈ’（ｉ、ｊ）を式（４）によって正規化することによって、フィルタ参照領域Ｒに対する予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を算出する。

　式（４）から明らかなように、予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）のフィルタ参照領域Ｒにおける総和は、１に近い値になる。

　一般に、フィルタ参照領域Ｒにおけるフィルタ係数の総和は、１に近い傾向がある。従って、動画像符号化装置２には、上記の動作を行うことによって、フィルタ係数残差＃１０２の符号量を削減することができる。

　また、本例においても、フィルタ参照領域Ｒの中心画素に対する予測フィルタ係数ｐ＿ｃｅｎｔｅｒを、式（３）を用いて導出するような構成としてもよい。

　なお、以上のような各部を有する動画像符号化装置２において、可変長符号化部２２、減算器１０２、および、フィルタ係数予測部１４０’は、フィルタ係数導出部１３０’から供給されるフィルタ係数＃１３０’と、フィルタ係数＃１３０’に基づいて予測された予測フィルタ係数＃１４０’との残差であるフィルタ係数残差＃１０２を符号化するフィルタ係数符号化装置を構成していると捉えることができる。したがって、本実施形態に係る動画像符号化装置２は、そのようなフィルタ係数符号化装置を備えている動画像符号化装置であると表現することもできる。

　（符号化データ＃１のデータ構造）
　以下では、動画像符号化装置２によって生成され、動画像復号装置１によって復号される符号化データ＃１のデータ構造について、図１６を参照して説明する。

　図１６は、動画像符号化装置２によって生成され、動画像復号装置１に参照される符号化データ＃１のスライスごとのビットストリーム＃ＢＳを示す図である。図１６の（ａ）に示すように、ビットストリーム＃ＢＳは、フィルタパラメータ情報ＦＰ、フィルタ係数残差情報ＲＣ、マクロブロック情報ＭＢ１～ＭＢＮを含んでいる。ここで、フィルタ係数残差情報ＲＣは、動画像符号化装置２において生成されたフィルタ係数残差＃１０２を含む情報である。マクロブロック情報ＭＢ１～ＭＢＮは、スライス内に存在するマクロブロックの復号に用いられる情報である。Ｎはスライス内に存在するマクロブロックの数を表している。なお、マクロブロック情報は、予測モード、動きベクトル、参照画像インデクス、量子化パラメータ、および、量子化予測残差データなどを含む。

　図１６の（ｂ）は、フィルタパラメータ情報ＦＰの構成の一例を示している。

　図１６の（ｂ）に示すように、フィルタパラメータ情報ＦＰは、フィルタリングの参照画素数を示す情報（タップ数情報）、および、フィルタリングのオン／オフを指定するオン／オフ指定情報を含む。

　一方で、フィルタ係数残差情報ＲＣには、（具体例１－１’）～（具体例１－３’）の何れかの方法によって生成された予測フィルタ係数＃１４０’を用いて生成されたフィルタ係数残差＃１０２が含まれる。

　〔実施形態２〕
（動画像復号装置３）
　本実施形態に係る動画像復号装置３の構成について図１０～図１２を参照して説明する。図１０は、動画像復号装置３の構成を示すブロック図である。なお、図１０では、図１において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　図１０に示すように、動画像復号装置３は、可変長符号復号部５１、動きベクトル復元部１４、バッファメモリ１５、インター予測画像生成部１６、イントラ予測画像生成部１７、予測方式決定部１８、逆量子化・逆変換部１９、加算器２０、デブロッキングフィルタ５０、および、適応フィルタ２００を備えている。

　動画像復号装置３は、符号化データ＃５を受け、出力画像＃６を出力する装置である。

　可変長符号復号部５１は、符号化データ＃５を可変長復号し、差分動きベクトル＃１３ａ、サイド情報＃１３ｂ、量子化予測残差データ＃１３ｃ、フィルタ係数残差＃１３ｄ、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ、および、フィルタ係数算出方法を示すフラグ＃５１を出力する。

　適応フィルタ２００は、符号化データ＃５から復号されたフラグ＃５１が示すフィルタ係数算出手法に従って、フィルタ係数残差＃１３ｄに基づいてフィルタ係数を算出し、デブロック画像＃５０に対して当該フィルタ係数を用いたフィルタリングを行うことによって出力画像データ＃２００を生成する。出力画像データ＃２００は、バッファメモリ１５に対して供給される。なお、適応フィルタ２００におけるフィルタリング処理は、符号化データ＃５から復号されたサイド情報＃１３ｂ、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅに含まれるパラメータに基づいて行われる。

　以下では、図１１を参照して、適応フィルタ２００の構成について説明する。

　（適応フィルタ２００）
　図１１は、適応フィルタ２００の構成を示すブロック図である。なお、図１１では、図２において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図１１に示すように、適応フィルタ２００は、フィルタ処理部１１０、フィルタ係数予測部２１０、および、加算器２０２を備えている。

　加算器２０２は、符号化データ＃５から復号されたフィルタ係数残差＃１３ｄとフィルタ係数予測部２１０より出力された予測フィルタ係数＃２１０とを加算することによって、フィルタ係数＃２０２を生成し、出力する。

　フィルタ係数予測部２１０は、フィルタ係数算出方法を示すフラグ＃５１で示される方法に従い、フィルタ係数＃２０２のうち、復号済みのフレームに対するフィルタリング処理においてすでに用いられたフィルタ係数に基づいて、予測フィルタ係数＃２１０を算出する。予測フィルタ係数＃２１０は加算器２０２に対して出力される。

　図１２は、フィルタ係数予測部２１０の構成を示すブロック図である。なお、図１２では、図４において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図１２に示すように、フィルタ係数予測部２１０は、フィルタ係数格納部１４１、参照フィルタ係数選択部２１１、および、予測フィルタ係数導出部２１２を備えている。

　フィルタ係数予測部２１０は、フラグ＃５１に応じて、（具体例１－１）～（具体例１－３）において説明した予測フィルタ係数＃１４０と同様の予測フィルタ係数＃２１０を出力するか、または、復号済みのフレームのフィルタリングに用いられたフィルタ係数を予測フィルタ係数＃２１０として出力する。

　以下では、フィルタ係数予測部２１０動作についてより具体的に説明する。

　参照フィルタ係数選択部２１１は、まず、サイド情報＃１３ｂ（Ｄ）とサイド情報＃１３ｂ（Ｐ）とを参照して、復号済みのフレームのうち、予測対象フレームのピクチャタイプと同じピクチャタイプのフレームであって、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレーム（以下、フレームＮＦ１と呼ぶ）を特定する。

　続いて、参照フィルタ係数選択部２１１は、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒに対応する領域であって、フレームＮＦ１上のフィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数のセットを、参照フィルタ係数セット＃２１１ａとして、予測フィルタ係数導出部２１２に出力する。

　また、参照フィルタ係数選択部２１１は、サイド情報＃１３ｂ（Ｄ）、サイド情報＃１３ｂ（Ｐ）、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｄ）、および、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｐ）を参照して、予測対象フレームと同じピクチャタイプの復号済みフレームであって、フィルタ参照領域Ｒに対応するフィルタ参照領域のタップ数がフィルタ参照領域Ｒのタップ数と同じであるフレームのうち、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレーム（以下、フレームＮＦ２と呼ぶ）を特定する。

　以下では、フレームＮＦ２上の領域であって、フィルタ参照領域Ｒに対応するフィルタ参照領域をフィルタ参照領域Ｒ’’と呼ぶことにする。

　続いて、参照フィルタ係数選択部２１１は、フィルタ参照領域Ｒ’’をフィルタ参照領域とするフィルタリングに用いられたフィルタ係数のセットを、参照フィルタ係数セット＃２１１ｂとして、予測フィルタ係数導出部２１２に出力する。

　予測フィルタ係数導出部２１２は、例えば、フラグ＃５１の値が１である場合、フィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｄ）とフィルタパラメータ情報＃１３ｅ（Ｐ）とを参照し、参照フィルタ係数セット＃２１１ａに基づいて、予測フィルタ係数＃２１０を導出する。

　ここで、予測フィルタ係数導出部２１２における予測フィルタ係数＃２１０の算出方法としては、すでに説明した（具体例１－１）～（具体例１－３）の何れかを用いればよい。

　一方で、例えば、フラグ＃５１の値が０である場合には、予測フィルタ係数導出部２１２は、参照フィルタ係数セット＃２１１ｂに含まれるフィルタ係数を予測フィルタ係数＃２１０として出力する。

　なお、フィルタ係数予測部２１０は、フラグ＃５１を参照することなく、参照フィルタ係数セット＃２１１ａに基づいて、実施形態１の（具体例１－１）～（具体例１－３）の何れかに示した方法によって予測フィルタ係数＃２１０を導出するか、または、予測フィルタ係数＃２１１ｂに含まれる各々のフィルタ係数を予測フィルタ係数＃２１０として出力するような構成としてもよい。

　例えば、参照フィルタ係数セット＃２１１ａに含まれるフィルタ係数の総和と１との差の絶対値が予め定められた閾値ｔｈより小さい場合には、実施形態１の（具体例１－１）～（具体例１－３）の何れかに示した方法によって算出された予測フィルタ係数ｐ（ｉ、ｊ）を予測フィルタ係数＃２１０として出力し、そうでない場合には、予測フィルタ係数＃２１１ｂに含まれる各々のフィルタ係数を予測フィルタ係数＃２１０として出力するような構成としてもよい。

　符号化データ＃５を生成する動画像符号化装置であって、上記の構成に対応した構成を有する動画像符号化装置によれば、参照フィルタ係数の総和に応じて、フィルタ係数残差の符号量を効果的に削減しつつ、符号化データ＃５を生成することができる。

　また、上記の構成を有する動画像復号装置３は、そのようにして生成された符号化データ＃５を適切に復号することができる。

　（動画像符号化装置４）
　本実施形態に係る動画像符号化装置４の構成について図１３～図１５を参照して説明する。図１３は、動画像符号化装置４の構成を示すブロック図である。なお、図１３では、図７において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　図１３に示すように、動画像符号化装置４は、変換・量子化部２１、逆量子化・逆変換部２３、バッファメモリ２４、イントラ予測画像生成部２５、インター予測画像生成部２６、予測方式制御部２８、動きベクトル冗長性削減部２９、加算器３１、減算器３２、デブロッキングフィルタ５０、可変長符号化部４１、および、適応フィルタ２００’を備えている。

　動画像符号化装置４には、隣接する複数の画素から構成されるブロック画像に分割された入力画像＃４が入力される。

　動画像符号化装置４は、入力画像＃４の符号化処理を行い、符号化データ＃５を出力する。

　可変長符号化部４１は、量子化予測残差データ＃２１、差分動きベクトル＃２９、予測モード＃２８ｂ、フィルタ係数の予測方法を示すフラグ＃２２０、および、フィルタ係数残差＃１０２に対して可変長符号化を行い、符号化データ＃５を生成する。

　適応フィルタ２００’は、デブロック画像＃５０に対してフィルタリングを施すことによって出力画像データ＃２００’を生成し、バッファメモリ２４に対して出力する。また、適応フィルタ２００’は、フィルタリングに用いたフィルタ係数と、予測されたフィルタ係数との残差であるフィルタ係数残差＃１０２を可変長符号化部４１に対して出力する。また、適応フィルタ２００’は、フィルタ係数の予測方法を示すフラグ＃２２０を可変長符号化部４１に対して出力する。

　以下では、適応フィルタ２００’の構成例について、説明する。

　（適応フィルタ２００’）
　図１４は、適応フィルタ２００’の構成例を示すブロック図である。

　図１４に示すように、本例においては、適応フィルタ２００’は、フィルタ処理部１１０’、フィルタパラメータ決定部１２０’、フィルタ係数導出部１３０’、フィルタ係数予測部２１０’、減算器２０１、および、予測手段選択部２２０を備えている。なお、図１４では、図８において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。

　（フィルタ係数予測部２１０’）
　図１５は、フィルタ係数予測部２１０’の構成を示すブロック図である。なお、図１５では、図９において示した各ブロックと同一のブロックに関しては、同一の参照符号を付し、その説明を省略する。図１５に示すように、フィルタ係数予測部２１０’は、フィルタ係数格納部１４１’、参照フィルタ係数選択部２１１’および、予測フィルタ係数導出部２１２’を備えている。

　参照フィルタ係数選択部２１１’は、動画像復号装置３における参照フィルタ係数選択部２１１とほぼ同様に、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているサイド情報＃１０ｓ（Ｄ）、サイド情報＃１０ｓ（Ｐ）とを参照して、予測対象フレームのピクチャタイプと同じピクチャタイプのフレームであって、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレームＮＦ１を特定する。

　続いて、参照フィルタ係数選択部２１１’は、予測対象フレーム上のフィルタ参照領域Ｒに対応する領域であって、フレームＮＦ１上のフィルタ参照領域Ｒ’に対するフィルタ係数のセットを、参照フィルタ係数セット＃２１１ａ’として、予測フィルタ係数導出部２１２’に出力する。

　また、参照フィルタ係数選択部２１１’は、フィルタ係数格納部１４１’に格納されているサイド情報＃１０ｓ（Ｄ）、サイド情報＃１０ｓ（Ｐ）、フィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｄ）、および、フィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｐ）を参照して、予測対象フレームと同じピクチャタイプのフレームであって、フィルタ参照領域Ｒに対応するフィルタ参照領域のタップ数がフィルタ参照領域Ｒのタップ数と同じであるフレームのうち、予測対象フレームとのフレーム間隔が最も小さいフレーム（以下、フレームＮＦ２と呼ぶ）を特定する。

　続いて、参照フィルタ係数選択部２１１’は、フィルタ参照領域Ｒ’’をフィルタ参照領域とするフィルタリングに用いられたフィルタ係数のセットを、参照フィルタ係数セット＃２１１ｂ’として、予測フィルタ係数導出部２１２’に出力する。

　予測フィルタ係数導出部２１２’は、動画像復号装置３における予測フィルタ係数導出部２１２と同様に、フィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｄ）とフィルタパラメータ情報＃１０ｐ（Ｐ）とを参照し、参照フィルタ係数セット＃２１１ａ’に基づいて、予測フィルタ係数＃２１０’を導出する。

　具体的には、予測フィルタ係数導出部２１２’は、（具体例１－１’）～（具体例１－３’）において説明した方法と同様の方法により、予測フィルタ係数＃２１０’を導出する。

　また、予測フィルタ係数＃２１０’には、フレームＮＦ２上のフィルタ対象領域Ｒ’’をフィルタ参照領域とするフィルタリングに用いられたフィルタ係数のセットも含まれる。

　減算器２０１は、フィルタ係数＃１３０’と、予測フィルタ係数＃２１０’との差分をとることによって、フィルタ係数残差＃２０１を生成し、予測手段選択部２２０に対して出力する。

　より具体的には、減算器２０１は、（具体例１－１’）～（具体例１－３’）と同様の方法によって算出された予測フィルタ係数＃２１０’の、フィルタ係数＃１３０’との残差であるフィルタ係数残差＃ＲＣ１を出力すると共に、フレームＮＦ２上のフィルタ対象領域Ｒ’’をフィルタ参照領域とするフィルタリングに用いられたフィルタ係数の、フィルタ係数＃１３０’との残差であるフィルタ係数残差＃ＲＣ２を出力する。

　（予測手段選択部２２０）
　予測手段選択部２２０は、フィルタ係数残差＃ＲＣ１と、フィルタ係数残差＃ＲＣ２とを比較し、より小さいフィルタ係数残差をフィルタ係数残差＃１０２として出力する。

　また、図示しないが、予測手段選択部２２０への入力をフィルタ係数残差の符号量とし、予測手段選択部２２０が両者の比較を行い、より小さい符号量に対応するフィルタ係数残差を、フィルタ係数残差＃１０２として出力する構成としても良い。

　また、予測手段選択部２２０は、フィルタ係数残差＃ＲＣ１を出力する場合には、（具体例１－１’）～（具体例１－３’）の何れかの方法によって算出された予測フィルタ係数を用いたことを示すフラグ＃２２０を出力し、フィルタ係数残差＃ＲＣ２を出力する場合には、フレームＮＦ２上のフィルタ対象領域Ｒ’’をフィルタ参照領域とするフィルタリングに用いられたフィルタ係数を予測フィルタ係数として用いたことを示すフラグ＃２２０を出力する。

　適応フィルタ２００’は、上記の構成をとることによって、符号量のより少ないフィルタ係数残差＃１０２を出力することができる。

　また、上述した動画像復号装置３は、フラグ＃２２０（フラグ＃５１に対応）を参照することによって、符号量のより少ないフィルタ係数残差＃１０２を復号することができる。

　なお、予測手段選択部２２０の構成は、上記の構成に限定されるものではなく、例えば、以下のような構成としてもよい。

　すなわち、予測手段選択部２２０は、参照フィルタ係数セット＃２１１ａ’に含まれるフィルタ係数の総和と１との差の絶対値を、予め定められた閾値ｔｈと比較し、当該総和が閾値ｔｈより小さい場合には、予測フィルタ係数＃２１０’における（具体例１－１’）～（具体例１－３’）の何れかの方法によって算出されたフィルタ係数を用いて、フィルタ係数残差＃ＲＣ１を算出し、算出されたフィルタ係数残差＃ＲＣ１をフィルタ係数残差＃１０２として出力する。また、予測手段選択部２２０は、参照フィルタ係数セット＃２１１ａ’に含まれるフィルタ係数の総和と１との差の絶対値が、閾値ｔｈ以上である場合には、参照フィルタ係数セット＃２１１ｂ’に含まれる各フィルタ係数を予測フィルタ係数に設定し、当該予測フィルタ係数を用いて、フィルタ計数残差＃ＲＣ２を算出し、算出されたフィルタ係数残差＃ＲＣ２をフィルタ係数残差＃１０２として出力する。

　このような構成をとることによって、フラグ＃２２０を出力することなく、予測フィルタ係数残差＃１０２を導出することができる。したがって、このような構成をとることによって、符号化データ＃５の符号量を効果的に削減することができる。

　（符号化データ＃５のデータ構造）
　以下では、動画像符号化装置４によって生成された符号化データ＃５のデータ構造について説明する。

　符号化データ＃５のデータ構造は、図１６の（ａ）～（ｂ）を用いてすでに説明した符号化データ＃１のデータ構造とほぼ同様であるが、以下の点において異なる。

　まず、符号化データ＃５におけるフィルタパラメータ情報ＦＰには、予測フィルタ係数が、（具体例１－１’）～（具体例１－３’）の何れかの方法によって算出されたものであるか否かを示すフラグが含まれる。

　符号化データ＃５を復号する動画像復号装置３は、当該フラグを参照することによって、動画像符号化装置４において用いられた方法と同じ方法を用いて予測フィルタ係数を導出することができる。したがって、符号化データ＃５を復号する動画像復号装置３は、当該フラグを参照することによって、符号量のより少ないフィルタ係数残差＃１０２を含む符号化データ＃５を復号することができる。

　（付記事項）
　以上のように、本発明に係るフィルタ係数符号化装置は、対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する、ことを特徴としている。

　また、本発明に係るフィルタ係数符号化装置においては、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合に、上記対象フィルタのフィルタ係数のうち、上記参照画像と重複しない上記対象画像上の領域に属する画素の画素値に乗ぜられるフィルタ係数に対する予測値を０に設定する、ことが好ましい。

　上記の構成によれば、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合に、上記対象フィルタのフィルタ係数のうち、上記参照画像と重複しない上記対象画像上の領域に属する画素の画素値に乗ぜられるフィルタ係数に対する予測値を０に設定することができるので、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合であっても、符号化効率を高めることができる。

　また、本発明に係るフィルタ係数符号化装置においては、上記予測値生成手段は、対象画像の中心画素の画素値に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、ことが好ましい。

　一般に、量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近いことが知られている。また、量子化後のフィルタ係数の総和は、量子化ステップの逆数に近いことが知られている。

　上記の構成によれば、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和が、所定の値に近い値、または、上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和に近い値になるように、各重み係数の値を設定した後、対象画像の中心画素の画素値に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出することができるので、符号化効率の高いフィルタ係数符号化装置を実現することができる。

　また、本発明に係るフィルタ係数復号装置においては、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合に、上記対象フィルタのフィルタ係数のうち、上記参照画像と重複しない上記対象画像上の領域に属する画素の画素値に乗ぜられるフィルタ係数に対する予測値を０に設定する、ことが好ましい。

　上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合であっても、符号化効率を高めることができる。

　上記の構成によれば、そのような符号化効率の高い符号化データを復号することができる。

　また、本発明に係るフィルタ係数復号装置においては、上記予測値生成手段は、対象画像の中心画素の画素値に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、ことが好ましい。

　上記の構成に対応する構成を有するフィルタ係数符号化装置によれば、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和が、所定の値に近い値、または、上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和に近い値になるように、各重み係数の値を設定した後、対象画像の中心画素の画素値に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出することができるので、符号化効率の高いフィルタ係数符号化装置を実現することができる。

　一般に、量子化前のフィルタ係数の総和は、１に近いことが知られている。したがって、例えば、フィルタ係数の予測値を、予測値の総和が１に近くなるように正規化することによって、符号化効率を向上させることができる。

　また、量子化後のフィルタ係数の総和は、量子化ステップの逆数に近いことが知られている。したがって、例えば、フィルタ係数の予測値を、予測値の総和が量子化ステップの逆数に近くなるように正規化することによって、符号化効率を向上させることができる。

　本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

　本発明は、動画像を符号化し符号化データを生成する動画像符号化装置、そのような動画像符号化装置を用いて生成された符号化データを復号する動画像復号装置に好適に適用することができる。より具体的には、例えば、放送受信端末、および、ＨＤＤレコーダなどに好適に適用することができる。

１　動画像復号装置
１００　適応フィルタ
１１０　フィルタ処理部
１４０　フィルタ係数予測部
１４１　フィルタ係数格納部
１４２　参照フィルタ係数選択部
１４３　予測フィルタ係数導出部（予測値生成手段）
２　動画像符号化装置
１００’　適応フィルタ
１１０’　フィルタ処理部
１２０’　フィルタパラメータ決定部
１３０’　フィルタ係数導出部
１４０’　フィルタ係数予測部
１４１’　フィルタ係数格納部
１４２’　参照フィルタ係数選択部
１４３’　予測フィルタ係数導出部（予測値生成手段）

Claims

　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、
　参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、
　上記予測値生成手段は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する、ことを特徴とするフィルタ係数符号化装置。
　上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合に、
　　上記対象フィルタのフィルタ係数のうち、上記参照画像と重複しない上記対象画像上の領域に属する画素の画素値に乗ぜられるフィルタ係数に対する予測値を０に設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のフィルタ係数符号化装置。
　上記予測値生成手段は、対象画像の中心画素の画素値に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を所定の値から減じることによって算出する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載のフィルタ係数符号化装置。
　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、
　参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、
　上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、
　上記第１の予測値と上記第２の予測値とのうち、上記フィルタ係数との残差がより小さいものを上記予測値に設定する予測値設定手段と、
を備えていることを特徴とするフィルタ係数符号化装置。
　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差を符号化するフィルタ係数符号化装置において、
　参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた第１の閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、
　上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、
を備え、
　上記参照フィルタの対応するフィルタ係数の総和と所定の値との差の絶対値が、予め定められた第２の閾値以下である場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数と、上記第１の予測値との差を符号化し、そうでない場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数と、上記第２の予測値との差を符号化する、
ことを特徴とするフィルタ係数符号化装置。
　請求項１から５の何れか１項に記載のフィルタ係数符号化装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、
ことを特徴とする動画像符号化装置。
　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、
　参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、上記予測値を生成する予測値生成手段を備えており、
　上記予測値生成手段は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下になるように、各重み係数の値を設定する、ことを特徴とするフィルタ係数復号装置。
　上記予測値生成手段は、上記対象フィルタのタップ数が上記参照フィルタのタップ数より大きい場合に、
　　上記対象フィルタのフィルタ係数のうち、上記参照画像と重複しない上記対象画像上の領域に属する画素の画素値に乗ぜられるフィルタ係数に対する予測値を０に設定する、
ことを特徴とする請求項７に記載のフィルタ係数復号装置。
　上記予測値生成手段は、対象画像の中心画素の画素値に乗じるフィルタ係数に対する予測値を、他のフィルタ係数の総和を１から減じることによって算出する、
ことを特徴とする請求項７または８に記載のフィルタ係数復号装置。
　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、
　参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、
　上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、
　上記符号化データに含まれるフラグを参照して、上記第１の予測値と上記第２の予測値とのうち何れか一方を上記予測値に設定する予測値設定手段と、
を備えていることを特徴とするフィルタ係数復号装置。
　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数を、符号化データを復号することにより得られたフィルタ係数残差に予測値を加算することによって復元するフィルタ係数復号装置において、
　参照画像に作用する参照フィルタの対応するフィルタ係数に重み係数を乗じることによって、第１の予測値を生成する第１の予測値生成手段であって、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する第１の予測値の総和と上記参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた第１の閾値以下となるように、各重み係数の値を設定する第１の予測値設定手段と、
　上記参照フィルタの対応するフィルタ係数を第２の予測値とする第２の予測値生成手段と、
を備え、
　上記参照フィルタの対応するフィルタ係数の総和と所定の値との差の絶対値が、予め定められた第２の閾値以下である場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数を、上記フィルタ係数残差に上記第１の予測値を加算することによって復元し、そうでない場合には、上記対象フィルタの各フィルタ係数を、上記フィルタ係数残差に上記第２の予測値を加算することによって復元する、
ことを特徴とするフィルタ係数復号装置。
　請求項７から１１の何れか１項に記載のフィルタ係数復号装置を備え、局所復号画像に対して上記対象フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリングを行う、
ことを特徴とする動画像復号装置。
　対象画像に作用する対象フィルタの各フィルタ係数と、該フィルタ係数に対する予測値との差であるフィルタ係数残差を符号化することによって得られた符号化データのデータ構造であって、
　上記予測値は、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と所定の値との差の絶対値、または、上記対象フィルタの各フィルタ係数に対する予測値の総和と、参照画像に作用する参照フィルタの各フィルタ係数の総和との差の絶対値が予め定められた閾値以下となるように設定された重み係数を、上記参照フィルタの対応するフィルタ係数に乗じることによって生成されたものである、
ことを特徴とする符号化データのデータ構造。