JP2000175192A - Highly efficient encoding device - Google Patents

Highly efficient encoding device

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JP2000175192A
JP2000175192A JP34807698A JP34807698A JP2000175192A JP 2000175192 A JP2000175192 A JP 2000175192A JP 34807698 A JP34807698 A JP 34807698A JP 34807698 A JP34807698 A JP 34807698A JP 2000175192 A JP2000175192 A JP 2000175192A
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JP
Japan
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filter
image
motion vector
block
generate
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Application number
JP34807698A
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Japanese (ja)
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Kazuhiro Wake
一博 和気
Shoichi Nishino
正一 西野
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Publication date
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  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To execute encoding with a lower transmission rate without deteriorating subjective picture quality by providing a movement compensation means generating a second differential picture and an encoding means encoding the second differential picture and generating encoding data. SOLUTION: When the type of an inputted filter picture is P or B, a movement compensation part 105, generates a predicted picture from an inputted moving vector and a reference picture stored on a memory, executes the differential operation of the predicted picture and the filter picture and outputs a second differential picture. The second differential picture is inputted to an encoding part 106. When the type of the inputted filter picture is I, the filter picture is considered as the second differential signal and it is inputted to the encoding part 106. The encoding part 106 encodes the inputted second differential picture and outputs encoding data. Encoding data are inputted to a local decoder 107 and an output part 108.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、画像信号を高能率
符号化し、記録・伝送する際に用いる高能率符号化装置
に関するものであり、画像信号の視覚的な精細度に応じ
て適応的に帯域制限を行うことで、特に低レートにおい
て良好な画質を実現する符号化方法を提供するものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a high-efficiency encoding apparatus used for highly efficient encoding, recording and transmission of an image signal, and which is adaptively adapted to the visual definition of the image signal. It is an object of the present invention to provide an encoding method that achieves good image quality especially at a low rate by performing band limitation.

【０００２】[0002]

【従来の技術】近年、ＭＰＥＧ２に代表されるデジタル
圧縮技術の発展により、デジタル放送が可能となってき
ている。デジタル放送に期待されるサービスとしては、
高画質、そして多チャンネル化が挙げられる。特に多様
化する視聴者のニーズに応えるために、画質を維持した
ままでのさらなる多チャンネル化は必須である。2. Description of the Related Art In recent years, digital broadcasting has become possible with the development of digital compression technology represented by MPEG2. Services expected of digital broadcasting include:
High image quality and multiple channels. In particular, in order to meet the diversifying needs of viewers, it is essential to further increase the number of channels while maintaining image quality.

【０００３】一般的に画質は、ビットレートと画像の精
細度に影響される。画像の精細度とは画像の統計的な性
質を表わすものであり、細かな絵柄や複雑な動きのある
画像、及びノイズの多い画像で精細度が大きくなる。ビ
ットレートを一定として画質を向上する場合には、フィ
ルタによる帯域制限を行い画像の精細度を小さくする方
法がよく知られている。Generally, the image quality is affected by the bit rate and the definition of the image. The definition of an image represents the statistical properties of the image, and the definition of an image having a fine pattern, an image having a complicated motion, or an image having a lot of noise increases. In order to improve the image quality while keeping the bit rate constant, it is well known that the band is limited by a filter to reduce the definition of the image.

【０００４】以下、図１０を用いて第一の従来例であ
る、入力画像に対して帯域制限フィルタを用いる高能率
符号化方法について説明する。A high efficiency coding method using a band limiting filter for an input image, which is a first conventional example, will be described below with reference to FIG.

【０００５】図１０において、７００は入力部、７０１
はフィルタ演算部、７０２は動きベクトル検出部、７０
３は動き補償部、７０４は符号化部、７０５はローカル
デコーダ、７０６は出力部である。In FIG. 10, reference numeral 700 denotes an input unit;
Is a filter operation unit, 702 is a motion vector detection unit, 70
3 is a motion compensation unit, 704 is an encoding unit, 705 is a local decoder, and 706 is an output unit.

【０００６】次に第一の従来例の動作について説明す
る。入力部７００より入力された画像信号はフィルタ演
算部７０１に入力される。フィルタ演算部７０１は入力
された画像に対しフィルタ演算を行い、フィルタ画像を
出力する。フィルタ画像は動きベクトル検出部７０２、
及び動き補償部７０３に入力される。なお入力画像の特
徴に応じてフィルタ処理を行う、あるいは行わない、さ
らには入力画像の局所的な特徴に応じてフィルタ特性を
変化させるという適応処理もフィルタ演算部７０１で実
施する。動きベクトル検出部７０２は入力されたフィル
タ画像に対し、フィルタ画像のピクチャタイプがＰ、ま
たはＢピクチャの場合、メモリ上にストアされている参
照画像に対してブロック単位で動きベクトル検出を行い
動きベクトルを出力する。さらに原画状態でのアクティ
ビティと差分画像とのアクティビティの比較を行い、当
該ブロックに対しフレーム内／フレーム間のいずれの符
号化を行うかを決定し、その符号化方法の情報を示すブ
ロックタイプ情報を出力する。なお入力画像のピクチャ
タイプがＩピクチャである場合、動きベクトル検出は行
われない。動きベクトル、及びブロックタイプ情報は動
き補償部７０３に入力される。Next, the operation of the first conventional example will be described. The image signal input from the input unit 700 is input to the filter operation unit 701. The filter operation unit 701 performs a filter operation on the input image and outputs a filtered image. The filter image is a motion vector detection unit 702,
And the motion compensation unit 703. Note that the filter operation unit 701 also performs an adaptive process of performing or not performing the filter process according to the characteristics of the input image, and further changing the filter characteristics according to the local characteristics of the input image. When the picture type of the filter image is P or B picture for the input filter image, the motion vector detection unit 702 performs motion vector detection on a reference image stored in the memory in block units, and Is output. Further, the activity in the original image state is compared with the activity in the difference image, and it is determined which of the intra-frame / inter-frame encoding is to be performed on the block, and block type information indicating information on the encoding method is determined. Output. If the picture type of the input image is an I picture, no motion vector detection is performed. The motion vector and the block type information are input to the motion compensation unit 703.

【０００７】動き補償部７０３は、入力されたフィルタ
画像のピクチャタイプがＰ、またはＢピクチャの場合、
入力された動きベクトル、ブロックタイプ情報、及びメ
モリ上にストアされている参照画像から予測画像を生成
し、予測画像とフィルタ画像との差分演算を行い差分画
像を出力する。差分画像は符号化部７０４に入力され
る。また入力されたフィルタ画像のピクチャタイプがＩ
ピクチャの場合、フィルタ画像が差分信号とみなされ符
号化部７０４に入力される。[0007] When the picture type of the input filter image is P or B picture,
A predicted image is generated from the input motion vector, block type information, and a reference image stored in the memory, and a difference operation between the predicted image and the filter image is performed to output a difference image. The difference image is input to the encoding unit 704. The picture type of the input filter image is I
In the case of a picture, the filter image is regarded as a difference signal and is input to the encoding unit 704.

【０００８】符号化部７０４は、入力された差分画像に
対し符号化を行い、符号化データを出力する。符号化デ
ータはローカルデコーダ７０５、及び出力部７０６に入
力される。[0008] The encoding section 704 encodes the input difference image and outputs encoded data. The encoded data is input to the local decoder 705 and the output unit 706.

【０００９】ローカルデコーダ７０５は、入力された符
号化データに対し復号化を行い復号化画像を生成する。
復号化画像は動きベクトル検出部７０２、及び動き補償
部７０３に入力される。The local decoder 705 decodes the input coded data to generate a decoded image.
The decoded image is input to the motion vector detection unit 702 and the motion compensation unit 703.

【００１０】出力部７０６は入力された符号化データを
記録・伝送媒体等に出力する。これとは別に、動き補償
後の差分画像に対しフィルタ処理を行う手法もある。図
１１を用いて第二の従来例である、差分画像に対して帯
域制限フィルタを用いる高能率符号化方法について説明
する。An output unit 706 outputs the input coded data to a recording / transmission medium or the like. Apart from this, there is also a method of performing a filtering process on the difference image after the motion compensation. A high-efficiency encoding method using a band-limiting filter for a difference image, which is a second conventional example, will be described with reference to FIG.

【００１１】図１１において、８００は入力部、８０１
は動きベクトル検出部、８０２は動き補償部、８０３は
フィルタ演算部、８０４は符号化部、８０５はローカル
デコーダ、８０６は出力部である。In FIG. 11, reference numeral 800 denotes an input unit;
Denotes a motion vector detection unit, 802 denotes a motion compensation unit, 803 denotes a filter operation unit, 804 denotes an encoding unit, 805 denotes a local decoder, and 806 denotes an output unit.

【００１２】次に第二の従来例の動作について説明す
る。入力部８００より入力された画像信号は動きベクト
ル検出部８０１に入力される。動きベクトル検出部８０
１は入力された画像に対し、入力画像のピクチャタイプ
がＰ、またはＢピクチャの場合、メモリ上にストアされ
ている参照画像に対して動きベクトル検出を行い動きベ
クトルを出力する。さらに原画状態でのアクティビティ
と差分画像とのアクティビティの比較を行い、当該ブロ
ックに対しフレーム内／フレーム間のいずれの符号化を
行うかを決定し、その符号化方法の情報を示すブロック
タイプ情報を出力する。なお入力画像のピクチャタイプ
がＩピクチャである場合、動きベクトル検出は行われな
い。動きベクトル、及びブロックタイプ情報は動き補償
部８０２に入力される。Next, the operation of the second conventional example will be described. The image signal input from the input unit 800 is input to the motion vector detection unit 801. Motion vector detection unit 80
When the picture type of the input image is P or B picture, the motion vector detection unit 1 performs motion vector detection on a reference image stored in a memory and outputs a motion vector. Further, the activity in the original image state is compared with the activity in the difference image, and it is determined which of the intra-frame / inter-frame encoding is to be performed on the block, and block type information indicating information on the encoding method is determined. Output. If the picture type of the input image is an I picture, no motion vector detection is performed. The motion vector and the block type information are input to the motion compensation unit 802.

【００１３】動き補償部８０２は、入力画像のピクチャ
タイプがＰ、またはＢピクチャの場合、入力された動き
ベクトル、ブロックタイプ情報、及びメモリ上にストア
されている参照画像から予測画像を生成し、予測画像と
入力画像との差分演算を行い差分画像を出力する。差分
画像はフィルタ演算部８０３に入力される。また入力画
像のピクチャタイプがＩピクチャの場合、入力画像が差
分画像とみなされ、フィルタ演算部８０３に入力され
る。When the picture type of the input image is P or B picture, the motion compensation unit 802 generates a predicted image from the input motion vector, block type information, and a reference image stored in the memory, The difference calculation between the predicted image and the input image is performed to output a difference image. The difference image is input to the filter operation unit 803. If the picture type of the input image is an I picture, the input image is regarded as a difference image and is input to the filter operation unit 803.

【００１４】フィルタ演算部８０３は、入力された差分
画像に対してフィルタ演算を行い、フィルタ画像を出力
する。フィルタ画像は符号化部８０４に入力される。な
お入力された差分画像の特徴に応じてフィルタ処理を行
う、あるいは行わない、さらには入力された差分画像の
局所的な特徴に応じてフィルタ特性を変化させるという
適応処理もフィルタ演算部８０３で実施する。A filter operation unit 803 performs a filter operation on the input difference image and outputs a filter image. The filter image is input to the encoding unit 804. The filter operation unit 803 also performs an adaptive process of performing or not performing the filter process according to the feature of the input difference image, and changing the filter characteristic according to the local feature of the input difference image. I do.

【００１５】符号化部８０４は、入力されたフィルタ画
像に対し符号化を行い、符号化データを出力する。符号
化データはローカルデコーダ８０５、及び出力部８０６
に入力される。[0015] The encoding unit 804 encodes the input filter image and outputs encoded data. The encoded data is supplied to a local decoder 805 and an output unit 806.
Is input to

【００１６】ローカルデコーダ８０５は、入力された符
号化データに対し復号化を行い復号化画像を生成する。
復号化画像は動きベクトル検出部８０１、及び動き補償
部８０２に入力される。The local decoder 805 decodes the input encoded data to generate a decoded image.
The decoded image is input to the motion vector detection unit 801 and the motion compensation unit 802.

【００１７】出力部８０６は入力された符号化データを
記録・伝送媒体等に出力する。An output unit 806 outputs the input encoded data to a recording / transmission medium or the like.

【００１８】[0018]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、第一の
従来例で示した入力画像に対して帯域制限フィルタを用
いる高能率符号化方法は、入力画像に対するフィルタ処
理を入力画像の精細度のみで制御しているため、ＭＰＥ
Ｇ２等のフレーム間相関を用いる符号化方法において、
適切な制御ができないという課題があった。例えばフレ
ーム内の精細度が非常に高い静止画を考える。このとき
Ｐ、Ｂピクチャの精細度はほとんど０に等しくなり符号
量に余裕ができるため、フィルタ処理を行わず入力画像
の帯域を保存することが望ましい。ところが第一の従来
例では入力画像のピクチャタイプに関わらず常にフィル
タ処理が行われるため、その処理画は符号量に余裕があ
るにもかかわらず、帯域制限が行われたぼけた画になっ
てしまう。However, in the high efficiency coding method using a band-limiting filter for an input image shown in the first conventional example, the filtering process for the input image is controlled only by the definition of the input image. MPE
In an encoding method using inter-frame correlation such as G2,
There was a problem that proper control could not be performed. For example, consider a still image with very high definition in a frame. At this time, the definition of the P and B pictures is almost equal to 0, and the code amount can be spared. Therefore, it is desirable to preserve the band of the input image without performing the filtering process. However, in the first conventional example, filter processing is always performed irrespective of the picture type of the input image, so that the processed image becomes a blurred image with band limitation, despite the fact that the code amount has a margin. I will.

【００１９】また第二の従来例で示した、差分画像に対
して帯域制限フィルタを用いる高能率符号化方法は、動
き補償を行った差分画像に対するフィルタ処理を、差分
画像の精細度のみで制御しているため、ある領域が視覚
的に重要なエッジ領域であるのか、あるいは視覚的に重
要でないランダムの高い領域であるのか正確に判断でき
ないという課題があった。The high-efficiency encoding method using a band-limiting filter for a difference image, which is described in the second conventional example, controls the filtering process on the difference image subjected to motion compensation only by the definition of the difference image. Therefore, there is a problem that it is not possible to accurately determine whether a certain area is a visually important edge area or a high-random area that is not visually important.

【００２０】先に述べたように、画像の精細度を下げる
ことは画質向上を実現する有効な方法であるが、画像圧
縮を行う場合、どのようなシステムにおいても最終的に
は人間が圧縮後の画像を知覚・認識するということを考
えなければならない。そのため取り扱う精細度は、人間
の視覚特性を考慮した精細度である必要がある。従来方
法ではエッジ領域とノイズ領域は、どちらも精細度が大
きいと判断される。しかしエッジ領域に帯域制限を行っ
た場合、視覚的に大きな劣化となるが、ノイズ領域に帯
域制限を行った場合、視覚的な劣化にはなりにくい。す
なわちエッジ領域は視覚的な精細度が大きく、ノイズ領
域は視覚的な精細度が小さいと考えられる。As described above, lowering the definition of an image is an effective method for improving the image quality. However, in the case of performing image compression, in any system, a human is ultimately required to perform compression after compression. We need to think about perceiving and recognizing images. For this reason, it is necessary to handle the definition with consideration for the human visual characteristics. In the conventional method, it is determined that both the edge region and the noise region have high definition. However, when band limitation is performed on the edge region, visually significant deterioration is caused. However, when band limitation is performed on the noise region, visual deterioration is hardly caused. That is, it is considered that the edge region has a large visual definition and the noise region has a small visual definition.

【００２１】本発明は上記のような問題点を解決するた
めになされたもので、視覚的な重要度を示す視覚的重要
度を算出し、視覚的重要度が低い領域に対してフィルタ
による帯域制限を行い情報量を削減し、視覚的重要度の
高い領域により多くの符号量を割り当てることで画質向
上を実現する高能率符号化装置を提供するものである。The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems, and calculates a visual importance indicating a visual importance, and filters a region having a low visual importance by a filter. It is an object of the present invention to provide a high-efficiency coding apparatus that realizes improvement in image quality by limiting the amount of information and reducing the amount of information, and allocating a larger amount of code to a region having high visual importance.

【００２２】また、本発明は、主観画質を低下させるこ
となく、より低い伝送レートで符号化を行うことのでき
る符号化装置を提供するものである。これにより既存の
伝送路を用いて、より高品質な信号を伝送することが可
能となる。Another object of the present invention is to provide an encoding apparatus capable of encoding at a lower transmission rate without lowering the subjective image quality. This makes it possible to transmit a higher quality signal using the existing transmission path.

【００２３】例えばＢＳデジタル放送において、放送と
して望ましい画質を得るために、１０８０ｉ信号（１０
８０インターレース）では２２Ｍｂｐｓ以上、４８０ｉ
信号（４８０インターレース）では６Ｍｂｐｓ以上、４
８０ｐ信号（４８０プログレッシブ）では９Ｍｂｐｓ以
上のレートが必要であることが主観評価実験により定め
られている。２２Ｍｂｐｓの伝送路を有する放送局は、
プライムタイムで１０８０ｉ信号を、それ以外の時簡帯
では２２Ｍｂｐｓを８Ｍｂｐｓ、７Ｍｂｐｓ、７Ｍｂｐ
ｓの３つのチャンネルに分け、各チャンネルで４８０ｉ
信号を伝送しようとしている。そのため４８０ｐ信号を
伝送しようとした場合、４８０ｉ信号を伝送する場合に
比べてチャンネル数が少なくなる。また６Ｍｂｐｓの伝
送路しか持たない放送局においては、４８０ｐの放送自
体ができない。デジタル放送時代において、４８０ｐ信
号の高画質はユーザに対し大きな訴求ポイントとなる
が、４８０ｉ信号よりも多くの伝送レートを必要とする
ため、４８０ｐ信号で放送したくてもできない状況であ
った。For example, in BS digital broadcasting, a 1080i signal (10
80 Mbps or more for 480i
6 Mbps or more for signal (480 interlace)
It has been determined by a subjective evaluation experiment that a rate of 9 Mbps or more is required for an 80p signal (480 progressive). A broadcasting station having a transmission path of 22 Mbps,
A 1080i signal at prime time, and 22 Mbps at other times, 8 Mbps, 7 Mbps, 7 Mbps
s divided into three channels, 480i for each channel
You are trying to transmit a signal. Therefore, when trying to transmit a 480p signal, the number of channels is smaller than when transmitting a 480i signal. Also, a broadcasting station having only a 6 Mbps transmission path cannot perform 480p broadcast itself. In the digital broadcasting era, the high image quality of the 480p signal is a big appeal point to the user, but since it requires a higher transmission rate than the 480i signal, it is impossible to broadcast with the 480p signal.

【００２４】本発明により、主観画質を低下させること
なく、４８０ｐ信号を６Ｍｂｐｓで伝送することが可能
となり、チャンネル数を削減することなく、より高画質
な４８０ｐ信号を用いた放送を行うことができる。According to the present invention, it is possible to transmit a 480p signal at 6 Mbps without lowering the subjective image quality, and it is possible to broadcast using a higher quality 480p signal without reducing the number of channels. .

【００２５】[0025]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の第１の発明は、入力画像に対し、ブロック単位で動き
ベクトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を
生成する動きベクトル検出手段と、前記入力画像と前記
第一の差分画像より、ブロック単位でブロック内の視覚
的な重要度を算出し、前記視覚的重要度より、画素単位
でのフィルタのかかり具合を制御するフィルタパラメー
タを算出するフィルタパラメータ演算手段と、前記フィ
ルタパラメータより、複数のフィルタ係数の候補から、
フィルタ係数を決定するフィルタ係数決定手段と、前記
入力画像に対し、前記フィルタ係数でフィルタ演算を行
いフィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、前記フ
ィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用いて動き補償
を行い第二の差分画像を生成する動き補償手段と、前記
第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを生成
する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率符号
化装置である。According to a first aspect of the present invention, a motion vector is detected from an input image in units of blocks to generate a motion vector and a first difference image. Means, a filter parameter for calculating visual importance in a block in block units from the input image and the first difference image, and controlling a degree of application of a filter in pixel units based on the visual importance. From the plurality of filter coefficient candidates from the filter parameters,
Filter coefficient determination means for determining a filter coefficient, filter operation means for performing a filter operation on the input image with the filter coefficient to generate a filter image, and performing motion compensation on the filter image using the motion vector. Motion compensation means for generating a second differential image, and encoding means for encoding the second differential image to generate encoded data. is there.

【００２６】第２の発明は、入力画像に対し、ブロック
単位で動きベクトル検出を行い、動きベクトルと第一の
差分画像を生成する動きベクトル検出手段と、前記入力
画像と前記第一の差分画像より、ブロック単位でブロッ
ク内の視覚的な重要度を算出し、前記視覚的重要度よ
り、画素単位でのフィルタのかかり具合を制御するフィ
ルタパラメータを算出するフィルタパラメータ算出手段
と、前記入力画像に対し、フィルタ演算を行い第一のフ
ィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、前記入力画
像と前記第一のフィルタ画像に対し、前記フィルタパラ
メータに基づく重み付け演算を行い第二のフィルタ画像
を生成する重み付け演算手段と、前記第二のフィルタ画
像に対し、前記動きベクトルを用いて動き補償を行い第
二の差分画像を生成する動き補償手段と、前記第二の差
分画像に対し符号化を行い符号化データを生成する符号
化手段とを備えたことを特徴とする高能率符号化装置で
ある。According to a second aspect of the present invention, a motion vector detecting means for performing a motion vector detection on an input image in block units to generate a motion vector and a first differential image; Filter parameter calculating means for calculating a visual importance in a block in block units, calculating a filter parameter for controlling a degree of application of a filter in pixel units from the visual importance, A filter operation means for performing a filter operation to generate a first filter image, and a weighting operation for performing a weighting operation based on the filter parameter on the input image and the first filter image to generate a second filter image Calculating means for performing motion compensation on the second filter image using the motion vector to generate a second difference image A motion compensation unit that, with respect to the second differential image which is a high efficiency encoding apparatus characterized by comprising an encoding means for generating encoded data subjected to coding.

【００２７】第３の発明は、入力画像に対し、ブロック
単位で動きベクトル検出を行い、動きベクトルと第一の
差分画像を生成する動きベクトル検出手段と、前記入力
画像と前記第一の差分画像より、ブロック単位でブロッ
ク内の視覚的な重要度を算出し、前記視覚的重要度よ
り、画素単位でのフィルタのかかり具合を制御するフィ
ルタパラメータを算出するフィルタパラメータ演算手段
と、前記フィルタパラメータより、フィルタ係数を決定
するフィルタ係数決定手段と、前記入力画像に対し、前
記フィルタ係数でフィルタ演算を行いフィルタ画像を生
成するフィルタ演算手段と、前記フィルタ画像に対し、
前記動きベクトルを用いて動き補償を行い第二の差分画
像を生成する動き補償手段と、前記第二の差分画像に対
し符号化を行い符号化データを生成する符号化手段とを
備えたことを特徴とする高能率符号化装置である。According to a third aspect of the present invention, a motion vector detecting means for performing a motion vector detection on the input image in block units to generate a motion vector and a first differential image; A filter parameter calculating means for calculating a visual importance in the block in block units, calculating a filter parameter for controlling a degree of application of a filter in pixel units from the visual importance, and Filter coefficient determining means for determining a filter coefficient, filter operation means for performing a filter operation on the input image with the filter coefficient to generate a filter image, and for the filter image,
A motion compensation unit that performs motion compensation using the motion vector to generate a second difference image, and an encoding unit that encodes the second difference image to generate encoded data. It is a high-efficiency coding apparatus characterized by the following.

【００２８】第４の発明は、前記フィルタパラメータ算
出手段が、前記視覚的重要度を用いた曲面近似により、
前記フィルタパラメータを算出することを特徴とした請
求項１、２、３記載の高能率符号化装置である。According to a fourth aspect of the present invention, the filter parameter calculating means performs surface approximation using the visual importance,
4. The high efficiency coding apparatus according to claim 1, wherein said filter parameter is calculated.

【００２９】第５の発明は、前記フィルタパラメータ算
出手段が、前記視覚的重要度を前記ブロック内の四隅の
いずれかに配置し、前記フィルタパラメータを算出する
ことを特徴とした請求項１、２、３記載の高能率符号化
装置である。According to a fifth aspect of the present invention, the filter parameter calculating means calculates the filter parameter by arranging the visual importance at any one of four corners in the block. 3. The high-efficiency encoding device according to 3.

【００３０】第６の発明は、前記フィルタパラメータ算
出手段が、前記ブロックに対しエッジ検出を行い、エッ
ジが存在する場合、前記視覚的重要度をエッジ境界に配
置し、前記フィルタパラメータを算出することを特徴と
した請求項１、２、３記載の高能率符号化装置である。According to a sixth aspect of the present invention, the filter parameter calculating means performs edge detection on the block and, if an edge exists, arranges the visual importance on an edge boundary and calculates the filter parameter. 4. The high-efficiency coding apparatus according to claim 1, wherein:

【００３１】第７の発明は、前記動きベクトル検出手段
が、前記入力画像に対し同一の動きベクトル検出を行い
差分画像を生成し、かつ前記入力画像のピクチャタイプ
に応じた動きベクトルを生成することを特徴とした請求
項１、２、３記載の高能率符号化装置である。According to a seventh aspect, the motion vector detecting means performs the same motion vector detection on the input image to generate a difference image, and generates a motion vector according to the picture type of the input image. 4. The high-efficiency coding apparatus according to claim 1, wherein:

【００３２】第８の発明は、入力画像に対し、ブロック
単位で動きベクトル検出を行い、動きベクトルと、前記
ブロックの符号化の情報を示すブロックタイプ情報と、
第一の差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記入
力画像と前記ブロックタイプ情報と前記第一の差分画像
より、ブロック単位でブロック内の視覚的な重要度を算
出し、前記視覚的重要度より、画素単位でのフィルタの
かかり具合を制御するフィルタパラメータを算出するフ
ィルタパラメータ演算手段と、前記フィルタパラメータ
より、複数のフィルタ係数の候補から、フィルタ係数を
決定するフィルタ係数決定手段と、前記入力画像に対
し、前記フィルタ係数でフィルタ演算を行いフィルタ画
像を生成するフィルタ演算手段と、前記フィルタ画像に
対し、前記動きベクトル、及び前記ブロックタイプ情報
を用いて動き補償を行い第二の差分画像を生成する動き
補償手段と、前記第二の差分画像に対し符号化を行い符
号化データを生成する符号化手段とを備えたことを特徴
とする高能率符号化装置である。According to an eighth aspect of the present invention, a motion vector is detected for an input image in units of blocks, and a motion vector, block type information indicating coding information of the block, and
A difference image generating means for generating a first difference image; calculating a visual importance in a block in block units from the input image, the block type information, and the first difference image; Filter parameter calculating means for calculating a filter parameter for controlling the degree of application of a filter in pixel units; filter coefficient determining means for determining a filter coefficient from a plurality of filter coefficient candidates based on the filter parameter; Filter operation means for performing a filter operation on the input image with the filter coefficients to generate a filter image; and a second difference image performing motion compensation on the filter image using the motion vector and the block type information. A motion compensating unit that generates encoded data and generates encoded data by encoding the second differential image. Is a high-efficiency encoding apparatus characterized by comprising an encoding means.

【００３３】[0033]

【発明の実施の形態】（実施の形態１）以下、本発明の
第１の実施の形態について図１、３、４、５を参照しな
がら説明する。(Embodiment 1) Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

【００３４】図１において、１００は入力部、１０１は
動きベクトル検出部、１０２はフィルタパラメータ算出
部、１０３はフィルタ係数決定部、１０４はフィルタ演
算部、１０５は動き補償部、１０６は符号化部、１０７
はローカルデコーダ、１０８は出力部である。In FIG. 1, 100 is an input unit, 101 is a motion vector detecting unit, 102 is a filter parameter calculating unit, 103 is a filter coefficient determining unit, 104 is a filter calculating unit, 105 is a motion compensating unit, and 106 is an encoding unit. , 107
Is a local decoder and 108 is an output unit.

【００３５】次に本実施の形態の動作について説明す
る。入力部１００より入力された画像信号は動きベクト
ル検出部１０１、フィルタパラメータ算出部１０２、及
びフィルタ演算部１０４に入力される。動きベクトル検
出部１０１は入力された画像に対し、入力画像のピクチ
ャタイプに関わらず、メモリ上にストアされている参照
画像に対して動きベクトル検出を行い動きベクトル、及
び第一の差分画像を出力する。動きベクトルは動き補償
部１０５に、第一の差分画像はフィルタパラメータ算出
部１０２にそれぞれ入力される。Next, the operation of this embodiment will be described. The image signal input from the input unit 100 is input to a motion vector detection unit 101, a filter parameter calculation unit 102, and a filter operation unit 104. The motion vector detection unit 101 performs a motion vector detection on a reference image stored in a memory and outputs a motion vector and a first difference image regardless of a picture type of the input image. I do. The motion vector is input to the motion compensation unit 105, and the first difference image is input to the filter parameter calculation unit 102.

【００３６】フィルタパラメータ算出部１０２は、入力
画像よりブロック単位で第一のアクティビティを、第一
の差分画像よりブロック単位で第二のアクティビティを
算出する。続いて、これら第一のアクティビティと第二
のアクティビティより、入力画像に対するブロック単位
での視覚的な重要度の度合いを示す視覚的重要度を算出
する。The filter parameter calculation unit 102 calculates a first activity for each block from the input image and a second activity for each block from the first difference image. Subsequently, from these first activity and second activity, visual importance indicating the degree of visual importance of the input image in block units is calculated.

【００３７】エッジ等を含む領域は、第一のアクティビ
ティは大きいが、動き補償が効果的であるため、第二の
アクティビティが小さくなる。これに対しノイズ等のラ
ンダム性の高い信号を含む領域は、第一のアクティビテ
ィ、及び第二のアクティビティ共に大きい。アクティビ
ティとして、ブロック内画素とブロック平均値との差分
の絶対値和を用いた場合、一般的にエッジ等を含む領域
については、第一のアクティビティが１０００以上、第
二のアクティビティが１００以下になることが多く、第
二のアクティビティが第一のアクティビティに比べ、小
さくなるのが特徴である。一方ランダム性の高い信号に
ついては、第一のアクティビティ、及び第二のアクティ
ビティ共に１０００以上になることが多く、第二のアク
ティビティが小さくならないのが特徴である。In a region including an edge or the like, the first activity is large, but since the motion compensation is effective, the second activity is small. On the other hand, a region including a signal with high randomness such as noise is large in both the first activity and the second activity. When the sum of the absolute values of the differences between the pixels in the block and the block average value is used as the activity, the first activity is generally 1000 or more and the second activity is 100 or less in a region including an edge or the like. In many cases, the second activity is smaller than the first activity. On the other hand, for a signal having a high randomness, the first activity and the second activity are often 1000 or more, and the second activity is not reduced.

【００３８】ここでいう視覚的重要度とは、人間が画像
に対して評価を行ったときに着目する度合いのことであ
る。エッジ、彩度の高い領域においては人間が着目する
度合いが高い、すなわち視覚的重要度は高く、ノイズ、
ランダム性の高い領域においては人間が着目する度合い
が低い、すなわち視覚的重要度は低い。The term "visual importance" as used herein refers to the degree to which a person pays attention when evaluating an image. In areas with high edge and saturation, the degree of human attention is high, that is, the visual importance is high, noise,
In a region with high randomness, the degree of human attention is low, that is, the visual importance is low.

【００３９】この視覚的重要度より、入力画像に対する
画素単位でのフィルタのかかり具合を制御するパラメー
タであるフィルタパラメータを算出する。フィルタパラ
メータはフィルタ係数決定部１０３に入力される。Based on the visual importance, a filter parameter which is a parameter for controlling how much the input image is filtered on a pixel basis is calculated. The filter parameters are input to the filter coefficient determination unit 103.

【００４０】フィルタ係数決定部１０３は、入力された
フィルタパラメータよりフィルタ係数を決定する。フィ
ルタ係数はフィルタ演算部１０４に入力される。The filter coefficient determining section 103 determines a filter coefficient from the input filter parameters. The filter coefficient is input to the filter operation unit 104.

【００４１】フィルタ演算部１０４は、入力画像に対
し、入力されたフィルタ係数を用いてフィルタ演算を行
いフィルタ画像を生成する。フィルタ画像は動き補償部
１０５に入力される。The filter operation unit 104 performs a filter operation on the input image using the input filter coefficients to generate a filter image. The filter image is input to the motion compensation unit 105.

【００４２】動き補償部１０５は、入力されたフィルタ
画像のピクチャタイプがＰ、またはＢピクチャの場合、
入力された動きベクトルと、メモリ上にストアされてい
る参照画像から予測画像を生成し、予測画像とフィルタ
画像との差分演算を行い第二の差分画像を出力する。第
二の差分画像は符号化部１０６に入力される。また入力
されたフィルタ画像のピクチャタイプがＩピクチャの場
合、フィルタ画像が第二の差分信号とみなされ符号化部
１０６に入力される。When the picture type of the input filter image is P or B picture,
A prediction image is generated from the input motion vector and a reference image stored in the memory, and a difference operation between the prediction image and the filter image is performed to output a second difference image. The second difference image is input to the encoding unit 106. If the picture type of the input filter image is an I picture, the filter image is regarded as a second difference signal and input to the encoding unit 106.

【００４３】符号化部１０６は、入力された第二の差分
画像に対し符号化を行い、符号化データを出力する。符
号化データはローカルデコーダ１０７、及び出力部１０
８に入力される。The encoding unit 106 encodes the input second difference image and outputs encoded data. The encoded data is supplied to the local decoder 107 and the output unit 10
8 is input.

【００４４】ローカルデコーダ１０７は、入力された符
号化データに対し復号化を行い復号化画像を生成する。
復号化画像は動き補償部１０５に入力される。The local decoder 107 decodes the input coded data to generate a decoded image.
The decoded image is input to the motion compensation unit 105.

【００４５】出力部１０８は入力された符号化データを
記録・伝送媒体等に出力する。フィルタパラメータ算出
部１０２の動作を図３、４、５を用いて詳しく説明す
る。なお実施の形態１〜５では、説明を簡単に行うため
にブロックサイズを２×２画素とする。The output unit 108 outputs the input coded data to a recording / transmission medium or the like. The operation of the filter parameter calculation unit 102 will be described in detail with reference to FIGS. In the first to fifth embodiments, the block size is set to 2 × 2 pixels for easy description.

【００４６】まず入力画像に対し、ブロック単位で画素
値の平均値を算出する。当該ブロック内の画素と、前述
した平均値との差分演算を行い差分信号を生成する。差
分信号値の絶対値和を算出し、これを第一のアクティビ
ティとする。次に第一の差分画像に対し、ブロック単位
で画素値の絶対値和を算出し、これを第二のアクティビ
ティとする。なお本実施の形態ではアクティビティとし
て画素の絶対値和を用いたが、この他にもブロック内の
画素の分散等をアクティビティとして用いることも可能
である。First, an average value of pixel values is calculated for each block in the input image. A difference signal between the pixels in the block and the above-described average value is calculated to generate a difference signal. The absolute value sum of the difference signal value is calculated, and this is set as the first activity. Next, the sum of the absolute values of the pixel values of the first difference image is calculated for each block, and this is defined as a second activity. In the present embodiment, the sum of absolute values of pixels is used as an activity, but it is also possible to use the distribution of pixels in a block as an activity.

【００４７】第一のアクティビティ、及び第二のアクテ
ィビティより、図３に示される視覚的重要度のテーブル
を用いて、当該ブロックにおける視覚的な重要度の度合
いを示すパラメータである視覚的重要度ｔＢを算出す
る。ｔＢは０〜１までの連続的な値で表現され、０に近
いほど視覚的重要度が低い、すなわち視覚的に重要でな
いことを示しており、逆に１に近いほど視覚的重要度が
高い、すなわち視覚的に重要であることを示している。From the first activity and the second activity, using the visual importance table shown in FIG. 3, visual importance tB, which is a parameter indicating the degree of visual importance in the block, is used. Is calculated. tB is expressed as a continuous value from 0 to 1. The closer to 0, the lower the visual importance, that is, the less important visually, and the closer to 1, the higher the visual importance. That is, it is visually important.

【００４８】例えば、任意のブロックｂに着目したと
き、ブロックｂの第一のアクティビティが２０００、第
二のアクティビティが１０００であったとき、図３のテ
ーブルより、ブロックｂのｔＢは０．７となる。For example, when focusing on an arbitrary block b, when the first activity of the block b is 2000 and the second activity is 1000, the tB of the block b is 0.7 from the table of FIG. Become.

【００４９】なお、このテーブルは一例であり、アクテ
ィビティのしきい値、及びｔＢの値が変わることも考え
られる。先の例では、ブロックｂの第一のアクティビテ
ィが２０００、第二のアクティビティが１０００であっ
たとき、ｔＢは０．７であったが、これを０．６とする
ことも考えられる。This table is an example, and the threshold value of the activity and the value of tB may be changed. In the above example, when the first activity of the block b is 2000 and the second activity is 1000, tB is 0.7, but it may be 0.6.

【００５０】続いて視覚的重要度ｔＢより、画素単位で
のフィルタのかかり具合を制御するパラメータであるフ
ィルタパラメータｔＰを算出する。算出は図４に示すよ
うに、ブロック内の画素のｔＰを、当該ブロックのｔＢ
とする。Subsequently, a filter parameter tP, which is a parameter for controlling the degree of filtering on a pixel-by-pixel basis, is calculated from the visual importance tB. As shown in FIG. 4, the calculation is performed by subtracting tP of the pixel in the block from tB of the block.
And

【００５１】図４において、３００〜３０８はブロック
を、３１０〜３１８は各ブロックの視覚的重要度ｔＢを
表わしており、視覚的重要度は、それぞれが属するブロ
ックの中心に位置する。各視覚的重要度の値はそれぞ
れ、３１０は０．７、３１１は０．５、３１２は０．
５、３１３は０．７、３１４は０．７、３１５は０．
５、３１６は０．５、３１７は０．５、３１８は０．５
である。In FIG. 4, reference numerals 300 to 308 denote blocks, and reference numerals 310 to 318 denote visual importance tB of each block. The visual importance is located at the center of the block to which each belongs. The value of each visual importance is 0.7 for 310, 0.5 for 311 and 0.3 for 312, respectively.
5, 313 is 0.7, 314 is 0.7, 315 is 0.0.
5, 316 is 0.5, 317 is 0.5, 318 is 0.5
It is.

【００５２】ここでブロック３０４に着目したとき、ブ
ロック３０４内にある４つの画素のフィルタパラメータ
３２０〜３２３は、当該ブロック３０４の視覚的重要度
と同じ値を持つ。すなわちブロック３１０内にある画素
のフィルタパラメータ３２０〜３２３の値はそれぞれ、
３２０は０．７、３２１は０．７、３２２は０．７、３
２３は０．７となる。When attention is paid to the block 304, the filter parameters 320 to 323 of the four pixels in the block 304 have the same value as the visual importance of the block 304. That is, the values of the filter parameters 320 to 323 of the pixels in the block 310 are respectively
320 is 0.7, 321 is 0.7, 322 is 0.7,3
23 becomes 0.7.

【００５３】続いてフィルタパラメータｔＰより、図５
に示されるフィルタ係数テーブルを用いて、当該画素に
対して処理を行うフィルタのフィルタ係数を決定する。
例えばｔＰが０．７であったとき、フィルタ係数３が選
択される。Next, from the filter parameter tP, FIG.
The filter coefficient of the filter that performs processing on the pixel is determined using the filter coefficient table shown in FIG.
For example, when tP is 0.7, the filter coefficient 3 is selected.

【００５４】このように、入力画像と差分画像より入力
画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度の低い領域
に対してフィルタ処理を行い情報量を削減することで、
視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り当て
ることが可能となり、画質向上が実現できる。As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the amount of information is reduced by performing a filtering process on a region having a low visual importance.
It is possible to allocate a larger amount of code to a region having high visual importance, and it is possible to improve image quality.

【００５５】（実施の形態２）以下、本発明の第２の実
施の形態について図２、３、４を参照しながら説明す
る。(Embodiment 2) Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

【００５６】図２において、２００は入力部、２０１は
動きベクトル検出部、２０２はフィルタパラメータ算出
部、２０３はフィルタ演算部、２０４は重み付け演算
部、２０５は動き補償部、２０６は符号化部、２０７は
ローカルデコーダ、２０８は出力部である。In FIG. 2, reference numeral 200 denotes an input unit, 201 denotes a motion vector detection unit, 202 denotes a filter parameter calculation unit, 203 denotes a filter calculation unit, 204 denotes a weighting calculation unit, 205 denotes a motion compensation unit, 206 denotes a coding unit, 207, a local decoder; and 208, an output unit.

【００５７】次に本実施の形態の動作について説明す
る。入力部２００より入力された画像信号は動きベクト
ル検出部２０１、フィルタパラメータ算出部２０２、フ
ィルタ演算部２０３、及び重み付け演算部２０４に入力
される。動きベクトル検出部２０１は入力された画像に
対し、入力画像のピクチャタイプに関わらず、メモリ上
にストアされている参照画像に対して動きベクトル検出
を行い動きベクトル、及び第一の差分画像を出力する。
動きベクトルは動き補償部２０５に、第一の差分画像は
フィルタパラメータ算出部２０２にそれぞれ入力され
る。Next, the operation of this embodiment will be described. The image signal input from the input unit 200 is input to the motion vector detection unit 201, the filter parameter calculation unit 202, the filter calculation unit 203, and the weight calculation unit 204. The motion vector detection unit 201 performs a motion vector detection on a reference image stored in a memory and outputs a motion vector and a first difference image regardless of a picture type of the input image. I do.
The motion vector is input to the motion compensation unit 205 and the first difference image is input to the filter parameter calculation unit 202.

【００５８】フィルタパラメータ算出部２０２は、入力
画像よりブロック単位で第一のアクティビティを、第一
の差分画像よりブロック単位で第二のアクティビティを
算出する。続いて、これら第一のアクティビティと第二
のアクティビティより、入力画像に対するブロック単位
での視覚的な重要度を示すパラメータである視覚的重要
度を算出する。さらに、この視覚的重要度より、入力画
像に対する画素単位でのフィルタのかかり具合を示すパ
ラメータであるフィルタパラメータを算出する。フィル
タパラメータは重み付け演算部２０４に入力される。The filter parameter calculation unit 202 calculates a first activity for each block from the input image and a second activity for each block from the first difference image. Subsequently, from the first activity and the second activity, the visual importance, which is a parameter indicating the visual importance of the input image in block units, is calculated. Further, based on the visual importance, a filter parameter, which is a parameter indicating a degree of filtering of the input image in units of pixels, is calculated. The filter parameters are input to the weight calculation section 204.

【００５９】フィルタ演算部２０３は、入力画像に対し
特定のフィルタ係数でフィルタ演算を行い、第一のフィ
ルタ画像を出力する。第一のフィルタ画像は重み付け演
算部２０４に入力される。The filter operation section 203 performs a filter operation on the input image with a specific filter coefficient, and outputs a first filter image. The first filter image is input to the weight calculation unit 204.

【００６０】重み付け演算部２０４は、入力画像と第一
のフィルタ画像に対し、フィルタパラメータに基づいた
重み付け演算を行い、第二のフィルタ画像を出力する。
第二のフィルタ画像は動き補償部２０５に入力される。The weighting operation section 204 performs a weighting operation on the input image and the first filter image based on the filter parameters, and outputs a second filter image.
The second filter image is input to the motion compensation unit 205.

【００６１】動き補償部２０５は、入力されたフィルタ
画像のピクチャタイプがＰ、またはＢピクチャの場合、
入力された動きベクトルと、メモリ上にストアされてい
る参照画像から予測画像を生成し、予測画像とフィルタ
画像との差分演算を行い第二の差分画像を出力する。第
二の差分画像は符号化部２０６に入力される。また入力
されたフィルタ画像のピクチャタイプがＩピクチャの場
合、フィルタ画像が第二の差分信号とみなされ符号化部
２０６に入力される。When the picture type of the input filter image is P or B picture,
A prediction image is generated from the input motion vector and a reference image stored in the memory, and a difference operation between the prediction image and the filter image is performed to output a second difference image. The second difference image is input to the encoding unit 206. When the picture type of the input filter image is an I picture, the filter image is regarded as a second difference signal and input to the encoding unit 206.

【００６２】符号化部２０６は、入力された第二の差分
画像に対し符号化を行い、符号化データを出力する。符
号化データはローカルデコーダ２０７、及び出力部２０
８に入力される。The encoding section 206 encodes the input second difference image and outputs encoded data. The encoded data is supplied to the local decoder 207 and the output unit 20.
8 is input.

【００６３】ローカルデコーダ２０７は、入力された符
号化データに対し復号化を行い復号化画像を生成する。
復号化画像は動き補償部２０５に入力される。The local decoder 207 decodes the input coded data to generate a decoded image.
The decoded image is input to the motion compensation unit 205.

【００６４】出力部２０８は入力された符号化データを
記録・伝送媒体等に出力する。フィルタパラメータ算出
部２０２の動作を図３、４を用いて詳しく説明する。The output unit 208 outputs the input coded data to a recording / transmission medium or the like. The operation of the filter parameter calculation unit 202 will be described in detail with reference to FIGS.

【００６５】まず入力画像に対し、ブロック単位で画素
値の平均値を算出する。当該ブロック内の画素と、前述
した平均値との差分演算を行い差分信号を生成する。差
分信号値の絶対値和を算出し、これを第一のアクティビ
ティとする。次に第一の差分画像に対し、ブロック単位
で画素値の絶対値和を算出し、これを第二のアクティビ
ティとする。なお画素の絶対値和を用いたが、この他に
もブロック内画素の分散等をアクティビティとして用い
ることも可能である。First, an average value of pixel values is calculated for each block of the input image. A difference signal between the pixels in the block and the above-described average value is calculated to generate a difference signal. The absolute value sum of the difference signal value is calculated, and this is set as the first activity. Next, the sum of the absolute values of the pixel values of the first difference image is calculated for each block, and this is defined as a second activity. Although the sum of the absolute values of the pixels is used, it is also possible to use the dispersion of the pixels in the block as the activity.

【００６６】第一のアクティビティ、及び第二のアクテ
ィビティより、図３に示される視覚的重要度のテーブル
を用いて、当該ブロックのｔＢを算出する。例えば、任
意のブロックｂに着目したとき、ブロックｂの第一のア
クティビティが２０００、第二のアクティビティが１０
００であったとき、図３のテーブルより、ブロックｂの
ｔＢは０．７となる。The tB of the block is calculated from the first activity and the second activity by using the visual importance table shown in FIG. For example, when focusing on an arbitrary block b, the first activity of the block b is 2000, and the second activity is 10
When it is 00, tB of the block b is 0.7 from the table of FIG.

【００６７】続いて視覚的重要度ｔＢより、画素単位で
のフィルタのかかり具合を制御するパラメータであるフ
ィルタパラメータｔＰを算出する。算出は図４に示すよ
うに、ブロック内の画素のｔＰを当該ブロックのｔＢと
する。Subsequently, a filter parameter tP, which is a parameter for controlling the degree of filtering on a pixel basis, is calculated from the visual importance tB. In the calculation, as shown in FIG. 4, tP of a pixel in a block is set as tB of the block.

【００６８】例えば、あるブロック内のｔＢが０．７で
あったとき、当該ブロック内にある４個の画素のｔＰは
全て０．７となる。このｔＰが重み付け演算における重
み付け係数となる。For example, when tB in a certain block is 0.7, tP of all four pixels in the block is 0.7. This tP becomes a weighting coefficient in the weighting calculation.

【００６９】すなわち任意の画素ｐにおける重み付け演
算は、That is, the weighting operation for an arbitrary pixel p is as follows:

【００７０】[0070]

【数１】 (Equation 1)

【００７１】となる。このように、入力画像と差分画像
より、入力画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度
の低い領域に対してフィルタ処理を行い情報量を削減す
ることで、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量
を割り当てることが可能となり、画質向上が実現でき
る。Is obtained. As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the amount of information is reduced by performing a filtering process on a region having a low visual importance, thereby reducing the amount of information. It is possible to allocate a larger amount of code to the area, and the image quality can be improved.

【００７２】（実施の形態３）以下、本発明の第３の実
施の形態について図１、３、４を参照しながら説明す
る。構成は図１、及び動作は実施の形態１で示した通り
である。本実施の形態におけるフィルタ係数決定部１０
３が、フィルタパラメータｔＰよりフィルタ係数を算出
する。Embodiment 3 Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The configuration is as shown in FIG. 1 and the operation is as described in the first embodiment. Filter coefficient determination unit 10 in the present embodiment
3 calculates a filter coefficient from the filter parameter tP.

【００７３】本実施の形態と実施の形態１は、フィルタ
係数の決定方法に違いがある。実施の形態１が画素毎の
フィルタ係数を、あらかじめ持っていた複数のフィルタ
係数の候補の中からフィルタパラメータに基づいて選出
するのに対し、本実施の形態では、フィルタ係数をフィ
ルタパラメータより算出する。これにより、より適した
フィルタ特性を有するフィルタを用いることができる。There is a difference between the present embodiment and the first embodiment in the method of determining the filter coefficients. In the first embodiment, a filter coefficient for each pixel is selected based on a filter parameter from a plurality of filter coefficient candidates held in advance, whereas in the present embodiment, a filter coefficient is calculated from the filter parameter. . Thus, a filter having more suitable filter characteristics can be used.

【００７４】このように、入力画像と差分画像より、入
力画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度の低い領
域に対してフィルタ処理を行い情報量を削減すること
で、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り
当てることが可能となり、画質向上が実現できる。As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the amount of information is reduced by performing a filtering process on an area having a low visual importance, thereby reducing the visual importance. It is possible to allocate a larger amount of code to a high-degree area, and to improve image quality.

【００７５】（実施の形態４）以下、本発明の第４の実
施の形態について図１、３、６を参照しながら説明す
る。構成は図１、及び動作は実施の形態１で示した通り
である。本実施の形態におけるフィルタパラメータ算出
部１０２の動作を図３、６を用いて説明する。(Embodiment 4) Hereinafter, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The configuration is as shown in FIG. 1 and the operation is as described in the first embodiment. The operation of filter parameter calculating section 102 in the present embodiment will be described with reference to FIGS.

【００７６】フィルタパラメータ算出部１０２は、入力
画像から算出した第一のアクティビティ、及び第一の差
分画像から算出した第二のアクティビティより、図３に
示される視覚的重要度のテーブルを用いてｔＢを算出す
る。The filter parameter calculating unit 102 calculates tB from the first activity calculated from the input image and the second activity calculated from the first difference image using the visual importance table shown in FIG. Is calculated.

【００７７】例えば、任意のブロックｂに着目したと
き、ブロックｂの第一のアクティビティが２０００、第
二のアクティビティが１０００であったとき、図３のテ
ーブルより、ブロックｂのｔＢは０．７となる。For example, when focusing on an arbitrary block b, when the first activity of the block b is 2000 and the second activity is 1000, the tB of the block b is 0.7 from the table of FIG. Become.

【００７８】続いて図６に示すようにｔＢを用いて曲面
補間を行いｔＰを算出する。図６において、４００〜４
０８はブロックを、４１０〜４１８は各ブロックのブロ
ック視覚的重要度ｔＢを表わしており、各ブロック視覚
的重要度の値はそれぞれ、４１０は０．７、４１１は
０．５、４１２は０．５、４１３は０．７、４１４は
０．７、４１５は０．５、４１６は０．５、４１７は
０．５、４１８は０．５である。また４２０はブロック
４０４内の画素であり、４３０は画素４２０のｔＰであ
る。Subsequently, as shown in FIG. 6, curved surface interpolation is performed using tB to calculate tP. In FIG.
08 represents a block, and 410 to 418 represent the block visual importance tB of each block. The values of the visual importance of each block are 0.7 for 410, 0.5 for 411, and 0.4 for 412, respectively. 5, 413 is 0.7, 414 is 0.7, 415 is 0.5, 416 is 0.5, 417 is 0.5, and 418 is 0.5. Reference numeral 420 denotes a pixel in the block 404, and reference numeral 430 denotes tP of the pixel 420.

【００７９】いま画素４２０に着目したとき、画素４２
０のｔＰである４１０は、ブロック４０４のｔＢである
４１４、ブロック４０５のｔＢである４１５、ブロック
４０７のｔＢである４１７、及びブロック４０８のｔＢ
である４１８の４つのｔＢを用いて、（数２）で示され
る曲面補間により算出される。When attention is paid to the pixel 420, the pixel 42
The tP of 0, 410, is the tB of the block 404, 414, the tB of the block 405, 415, the tB of the block 407, and the tB of the block 408.
Is calculated by the curved surface interpolation shown in (Equation 2) using the four tB of 418.

【００８０】[0080]

【数２】 (Equation 2)

【００８１】ここで（数２）に、ブロック４０４のｔＢ
＝０．７、ブロック４０５のｔＢ＝０．５、ブロック４
０７のｔＢ＝０．５、ブロック４０８のｔＢ＝０．５を
代入すると、画素４２０のｔＰは０．６１２５となる。Here, (Equation 2) indicates that tB
= 0.7, tB of block 405 = 0.5, block 4
If tB = 0.5 of 07 and tB = 0.5 of the block 408 are substituted, tP of the pixel 420 becomes 0.6125.

【００８２】続いてフィルタパラメータｔＰより、図５
に示されるフィルタ係数テーブルを用いて、当該画素に
対して処理を行うフィルタのフィルタ係数を決定する。
例えばｔＰが０．６１２５であったとき、フィルタ係数
３が選択される。Subsequently, from the filter parameter tP, FIG.
The filter coefficient of the filter that performs processing on the pixel is determined using the filter coefficient table shown in FIG.
For example, when tP is 0.6125, the filter coefficient 3 is selected.

【００８３】このように、入力画像と差分画像より、入
力画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度の低い領
域に対してフィルタ処理を行い情報量を削減すること
で、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り
当てることが可能となり、画質向上が実現できる。また
ブロック単位で算出した視覚的重要度を用いた曲面補間
により、画素単位でのフィルタパラメータを算出するこ
とで、ブロック境界での連続性が保たれ、視覚上の改善
が実現できる。As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the amount of information is reduced by performing a filtering process on a region having a low visual importance to thereby reduce the visual importance. It is possible to allocate a larger amount of code to a high-degree area, and to improve image quality. Also, by calculating filter parameters in pixel units by surface interpolation using visual importance calculated in block units, continuity at block boundaries is maintained and visual improvement can be realized.

【００８４】（実施の形態５）以下、本発明の第５の実
施の形態について図１、３、７を参照しながら説明す
る。構成は図１、及び動作は実施の形態１で示した通り
である。本実施の形態におけるフィルタパラメータ算出
部１０２の動作を図３、７を用いて説明する。(Embodiment 5) Hereinafter, a fifth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The configuration is as shown in FIG. 1 and the operation is as described in the first embodiment. The operation of filter parameter calculating section 102 in the present embodiment will be described with reference to FIGS.

【００８５】フィルタパラメータ算出部１０２は、入力
画像から算出した第一のアクティビティ、及び第一の差
分画像から算出した第二のアクティビティより、図３に
示される視覚的重要度のテーブルを用いてｔＢを算出す
る。The filter parameter calculation unit 102 calculates tB from the first activity calculated from the input image and the second activity calculated from the first difference image using the visual importance table shown in FIG. Is calculated.

【００８６】例えば、任意のブロックｂに着目したと
き、ブロックｂの第一のアクティビティが２０００、第
二のアクティビティが１０００であったとき、図３のテ
ーブルより、ブロックｂのｔＢは０．７となる。For example, when focusing on an arbitrary block b, when the first activity of the block b is 2000 and the second activity is 1000, the tB of the block b is 0.7 from the table of FIG. Become.

【００８７】続いて図７に示すようにｔＢを用いて曲面
補間を行いｔＰを算出する。このときｔＢをブロックの
四隅のいずれかに配置する。図７において、５００〜５
０８はブロックを、５１０〜５１８は各ブロックの視覚
的重要度ｔＢを表わしており、各ブロックの視覚的重要
度の値はそれぞれ、５１０は０．７、５１１は０．５、
５１２は０．５、５１３は０．７、５１４は０．７、５
１５は０．５、５１６は０．５、５１７は０．５、５１
８は０．５である。また５２０はブロック５０４内の画
素であり、５２１は画素５２０のｔＰである。Subsequently, as shown in FIG. 7, the surface interpolation is performed using tB to calculate tP. At this time, tB is arranged at any of the four corners of the block. 7, 500 to 5
08 represents a block, and 510 to 518 represent the visual importance tB of each block. The values of the visual importance of each block are 0.7 for 510, 0.5 for 511, and 0.5 for 511, respectively.
512 is 0.5, 513 is 0.7, 514 is 0.7,5
15 is 0.5, 516 is 0.5, 517 is 0.5, 51
8 is 0.5. Reference numeral 520 denotes a pixel in the block 504, and reference numeral 521 denotes tP of the pixel 520.

【００８８】いま画素５２０に着目したとき、画素５２
０のｔＰである５１０は、ブロック５０４のｔＢである
５１４、ブロック５０５のｔＢである５１５、ブロック
５０７のｔＢである５１７、及びブロック５０８のｔＢ
である５１８の４つのｔＢを用いて、（数３）で示され
る曲面補間により算出される。When attention is paid to the pixel 520, the pixel 52
510 which is tP of 0 is 514 which is tB of block 504, 515 which is tB of block 505, 517 which is tB of block 507, and tB which is 508 of block 508.
Is calculated by the curved surface interpolation represented by (Equation 3) using the four tBs of 518.

【００８９】[0089]

【数３】 (Equation 3)

【００９０】ここで（数３）に、ブロック５０４のｔＢ
＝０．７、ブロック５０５のｔＢ＝０．５、ブロック５
０７のｔＢ＝０．５、ブロック５０８のｔＢ＝０．５を
代入すると、画素５２０のｔＰは０．５５となる。Here, (Equation 3) indicates that tB of block 504 is
= 0.7, tB of block 505 = 0.5, block 5
If tB = 0.5 of 07 and tB = 0.5 of block 508 are substituted, tP of the pixel 520 becomes 0.55.

【００９１】続いてフィルタパラメータｔＰより、図５
に示されるフィルタ係数テーブルを用いて、当該画素に
対して処理を行うフィルタのフィルタ係数を決定する。
例えばｔＰが０．５５であったとき、フィルタ係数３が
選択される。Next, FIG.
The filter coefficient of the filter that performs processing on the pixel is determined using the filter coefficient table shown in FIG.
For example, when tP is 0.55, the filter coefficient 3 is selected.

【００９２】このように、入力画像と差分画像より、入
力画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度の低い領
域に対してフィルタ処理を行い情報量を削減すること
で、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り
当てることが可能となり、画質向上が実現できる。また
ブロック単位で算出した視覚的重要度を用いた曲面補間
において、視覚的重要度をブロックの四隅のいずれかに
配置することで、ブロックの中央に配置する場合よりも
補間演算での演算精度が小さくなるため、演算部の回路
削減が実現できる。さらに曲面補間によりブロック境界
での連続性が保たれ、視覚上の改善が実現できる。As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the amount of information is reduced by performing a filtering process on a region having a low visual importance, thereby reducing the visual importance. It is possible to allocate a larger amount of code to a high-degree area, and to improve image quality. Also, in surface interpolation using the visual importance calculated for each block, by arranging the visual importance at any of the four corners of the block, the calculation accuracy in the interpolation calculation is higher than when arranging at the center of the block. Since the size is reduced, the circuit of the arithmetic unit can be reduced. Further, continuity at the block boundary is maintained by the curved surface interpolation, and visual improvement can be realized.

【００９３】（実施の形態６）以下、本発明の第６の実
施の形態について図１、３、８、９を参照しながら説明
する。構成は図１、及び動作は実施の形態１で示した通
りである。本実施の形態におけるフィルタパラメータ算
出部１０２の動作を図３、８、９を用いて説明する。な
お本実施の形態においてはブロックサイズを４×４画素
として説明を進めていく。(Embodiment 6) Hereinafter, a sixth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The configuration is as shown in FIG. 1 and the operation is as described in the first embodiment. The operation of filter parameter calculating section 102 in the present embodiment will be described with reference to FIGS. In the present embodiment, description will be made on the assumption that the block size is 4 × 4 pixels.

【００９４】フィルタパラメータ算出部１０２は、入力
画像から算出した第一のアクティビティ、及び第一の差
分画像から算出した第二のアクティビティより、図３に
示される視覚的重要度のテーブルを用いてｔＢを算出す
る。The filter parameter calculation unit 102 calculates the tB from the first activity calculated from the input image and the second activity calculated from the first difference image using the visual importance table shown in FIG. Is calculated.

【００９５】続いて各ブロック毎にエッジ検出を行い、
エッジがあると判断された場合には、ｔＢをエッジ境界
に配置する。図８にブロック内にエッジが存在した場合
のｔＢの配置を示す。図８において、６００はエッジ領
域６０１を含んだブロックであり、６０２はブロック６
００に対して算出されたｔＢである。ｔＢ６０２は図８
に示すようにエッジ境界に配置される。Subsequently, edge detection is performed for each block.
If it is determined that there is an edge, tB is arranged at the edge boundary. FIG. 8 shows the arrangement of tB when an edge exists in the block. In FIG. 8, reference numeral 600 denotes a block including an edge area 601;
This is tB calculated for 00. FIG. 8 shows tB602.
Are arranged at the edge boundaries as shown in FIG.

【００９６】エッジ検出は図９に示す手順で行う。図９
（ａ）において、６００は４×４画素から成るブロック
を表わしており、１００、−１００という表記は画素の
画素値を表わしている。すなわちブロック６００には、
画素値が１００の画素が１４画素、画素値が−１００の
画素が２画素存在している。このブロック６００に対し
て水平方向、垂直方向独立にエッジ検出を行う。まず水
平方向について、隣接画素の差分の絶対値が、特定のし
きい値＝１００を超えたものの中で最大となる位置を水
平方向のエッジ境界とみなす。結果を図９（ｂ）に示
す。図９（ｂ）において６０３が水平方向のエッジ境界
である。Edge detection is performed according to the procedure shown in FIG. FIG.
6A, reference numeral 600 denotes a block composed of 4 × 4 pixels, and the notations 100 and -100 indicate pixel values of pixels. That is, in block 600,
There are 14 pixels with a pixel value of 100 and 2 pixels with a pixel value of -100. Edge detection is performed on the block 600 independently in the horizontal and vertical directions. First, in the horizontal direction, the position where the absolute value of the difference between the adjacent pixels exceeds the specific threshold value = 100 is regarded as the horizontal edge boundary. The results are shown in FIG. In FIG. 9B, reference numeral 603 denotes a horizontal edge boundary.

【００９７】続いて垂直方向について、水平方向と同様
に隣接画素の差分の絶対値が、しきい値＝１００を超え
たものの中で最大となる位置を垂直方向のエッジ境界と
みなす。結果を図９（ｃ）に示す。図９（ｃ）におい
て、６０４が垂直方向のエッジ境界である。水平方向の
エッジ境界、及び垂直方向のエッジ境界より、ブロック
６０１のエッジ境界を検出する。結果を図９（ｄ）に示
す。図９（ｄ）において、６０５がブロック６００のエ
ッジ境界であり、ブロック６００のｔＢ６０２はエッジ
境界６０５に配置される。Subsequently, in the vertical direction, the position where the absolute value of the difference between adjacent pixels exceeds the threshold value = 100, which is the maximum, is regarded as the vertical edge boundary, as in the horizontal direction. The results are shown in FIG. In FIG. 9C, reference numeral 604 denotes a vertical edge boundary. An edge boundary of the block 601 is detected from a horizontal edge boundary and a vertical edge boundary. The results are shown in FIG. In FIG. 9D, reference numeral 605 denotes an edge boundary of the block 600, and tB 602 of the block 600 is located at the edge boundary 605.

【００９８】このように、入力画像と差分画像より、入
力画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度の低い領
域に対してフィルタ処理を行い情報量を削減すること
で、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り
当てることが可能となり、画質向上が実現できる。また
視覚的重要度を用いた曲面補間において、視覚的重要度
をブロック内のエッジの境界に配置することで、エッジ
が保存され画質向上が実現できる。さらに曲面補間によ
りブロック境界での連続性が保たれ、視覚上の改善が実
現できる。As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the amount of information is reduced by performing a filtering process on a region having a low visual importance to thereby reduce the visual importance. It is possible to allocate a larger amount of code to a high-degree area, and to improve image quality. Further, in the curved surface interpolation using the visual importance, by arranging the visual importance on the boundary of the edge in the block, the edge is preserved and the image quality can be improved. Further, continuity at the block boundary is maintained by the curved surface interpolation, and visual improvement can be realized.

【００９９】（実施の形態７）以下、本発明の第７の実
施の形態について図１を参照しながら説明する。構成は
図１、及び動作は実施の形態１で示した通りである。本
実施の形態において動きベクトル検出部１０１は、入力
画像のピクチャタイプに関わらず同一の動きベクトル検
出を行い第一の差分画像を生成する。このとき動きベク
トルは各ピクチャタイプに応じた動きベクトルを出力す
る。(Embodiment 7) Hereinafter, a seventh embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The configuration is as shown in FIG. 1 and the operation is as described in the first embodiment. In the present embodiment, the motion vector detection unit 101 performs the same motion vector detection regardless of the picture type of the input image to generate a first difference image. At this time, the motion vector outputs a motion vector corresponding to each picture type.

【０１００】本実施の形態と実施の形態１は、第一の差
分画像の算出方法に違いがある。実施の形態１が第一の
差分画像を算出する際にＩ、Ｐピクチャに対しては順方
向予測、Ｂピクチャに対しては双方向予測といったよう
に、各ピクチャタイプに応じた動き検出を行っていた。
これに対し本実施の形態では、入力画像のピクチャ対応
にかかわらず、同一の動き検出を行い第一の差分画像を
生成する。This embodiment is different from the first embodiment in the method of calculating the first difference image. When the first embodiment calculates the first difference image, motion detection is performed according to each picture type, such as forward prediction for I and P pictures and bidirectional prediction for B pictures. I was
On the other hand, in the present embodiment, the same motion detection is performed to generate the first difference image regardless of the correspondence between the input image and the picture.

【０１０１】このように、入力画像のピクチャタイプに
関わらず同一の動きベクトル検出を行い第一の差分画像
を生成することで、より高い精度で視覚的重要度を検出
することができ、再生画像の画質向上が実現できる。As described above, by detecting the same motion vector regardless of the picture type of the input image and generating the first difference image, the visual importance can be detected with higher accuracy. Image quality can be improved.

【０１０２】（実施の形態８）以下、本発明の第８の実
施の形態について図１を参照しながら説明する。構成は
図１、及び動作は実施の形態１で示した通りである。本
実施の形態において動きベクトル検出部１０１は入力さ
れた画像に対し、入力画像のピクチャタイプに関わら
ず、メモリ上にストアされている参照画像に対してブロ
ック単位で動きベクトル検出を行い動きベクトル、及び
第一の差分画像を出力する。さらに原画状態でのアクテ
ィビティと差分画像とのアクティビティの比較を行い、
当該ブロックに対しフレーム内／フレーム間のいずれの
符号化を行うかを決定し、その符号化方法の情報を示す
ブロックタイプ情報を出力する。動きベクトルは動き補
償部１０５に入力される。ブロックタイプ情報はフィル
タパラメータ算出部１０２、及び動き補償部１０５に入
力される。第一の差分画像はフィルタパラメータ算出部
１０２に入力される。フィルタパラメータ算出部１０２
は、入力画像よりブロック単位で第一のアクティビティ
を、第一の差分画像よりブロック単位で第二のアクティ
ビティを算出する。続いて、これら第一のアクティビテ
ィ、第二のアクティビティ、及びブロックタイプ情報よ
り、入力画像に対するブロック単位での視覚的な重要度
の度合いを示す視覚的重要度を算出する。例えばフレー
ム内符号化を選択されたブロックに対しては、その視覚
的重要度を１とする。さらに、この視覚的重要度より、
入力画像に対する画素単位でのフィルタのかかり具合を
制御するパラメータであるフィルタパラメータを算出す
る。フィルタパラメータはフィルタ係数決定部１０３に
入力される。Embodiment 8 Hereinafter, an eighth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The configuration is as shown in FIG. 1 and the operation is as described in the first embodiment. In the present embodiment, the motion vector detection unit 101 performs motion vector detection on a reference image stored in a memory in units of blocks for an input image regardless of the picture type of the input image, And a first difference image. Furthermore, the activity in the original image state and the activity of the difference image are compared,
It decides whether to perform intra-frame or inter-frame encoding for the block, and outputs block type information indicating information on the encoding method. The motion vector is input to the motion compensation unit 105. The block type information is input to the filter parameter calculation unit 102 and the motion compensation unit 105. The first difference image is input to the filter parameter calculator 102. Filter parameter calculation unit 102
Calculates a first activity for each block from the input image and a second activity for each block from the first difference image. Subsequently, a visual importance indicating the degree of the visual importance of the input image in block units is calculated from the first activity, the second activity, and the block type information. For example, for a block selected for intra-frame encoding, its visual importance is set to 1. Furthermore, from this visual importance,
A filter parameter, which is a parameter for controlling the degree of application of the filter to the input image in pixel units, is calculated. The filter parameters are input to the filter coefficient determination unit 103.

【０１０３】フィルタ係数決定部１０３は、入力された
フィルタパラメータよりフィルタ係数を決定する。フィ
ルタ係数はフィルタ演算部１０４に入力される。The filter coefficient determining section 103 determines a filter coefficient from the input filter parameters. The filter coefficient is input to the filter operation unit 104.

【０１０４】フィルタ演算部１０４は、入力画像に対
し、入力されたフィルタ係数を用いてフィルタ演算を行
いフィルタ画像を生成する。フィルタ画像は動き補償部
１０５に入力される。The filter operation section 104 performs a filter operation on the input image using the input filter coefficients to generate a filter image. The filter image is input to the motion compensation unit 105.

【０１０５】動き補償部１０５は、入力されたフィルタ
画像のピクチャタイプがＰ、またはＢピクチャの場合、
入力された動きベクトル、メモリ上にストアされている
参照画像、及びブロックタイプ情報から予測画像を生成
し、予測画像とフィルタ画像との差分演算を行い第二の
差分画像を出力する。第二の差分画像は符号化部１０６
に入力される。また入力されたフィルタ画像のピクチャ
タイプがＩピクチャの場合、フィルタ画像が第二の差分
信号とみなされ符号化部１０６に入力される。When the picture type of the input filter image is P or B picture,
A predicted image is generated from the input motion vector, the reference image stored in the memory, and the block type information, a difference operation between the predicted image and the filter image is performed, and a second difference image is output. The second difference image is encoded by the encoding unit 106
Is input to If the picture type of the input filter image is an I picture, the filter image is regarded as a second difference signal and input to the encoding unit 106.

【０１０６】符号化部１０６は、入力された第二の差分
画像に対し符号化を行い、符号化データを出力する。符
号化データはローカルデコーダ１０７、及び出力部１０
８に入力される。The encoding section 106 encodes the input second difference image and outputs encoded data. The encoded data is supplied to the local decoder 107 and the output unit 10
8 is input.

【０１０７】このように、入力画像と差分画像より、入
力画像の視覚的重要度を算出し、視覚的重要度の低い領
域に対してフィルタ処理を行い情報量を削減すること
で、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り
当てることが可能となり、画質向上が実現できる。As described above, the visual importance of the input image is calculated from the input image and the difference image, and the area of low visual importance is filtered to reduce the amount of information. It is possible to allocate a larger amount of code to a high-degree area, and to improve image quality.

【０１０８】[0108]

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の第１の構成では、入力画像と差分画像からブロック単
位で算出した視覚的重要度より、入力画像の画素単位で
のフィルタのかかり具合を制御するフィルタパラメータ
を算出し、フィルタパラメータより複数のフィルタ係数
の候補からフィルタ係数を決定し、視覚的重要度の低い
領域にフィルタ処理を行い情報量を削減することで、視
覚的重要度の高い領域により多くの符号量を割り当てる
ことが可能となり、画質向上が実現できる。As is apparent from the above description, in the first configuration of the present invention, the filter is applied in pixel units of the input image based on the visual importance calculated in block units from the input image and the difference image. By calculating a filter parameter for controlling the condition, determining a filter coefficient from a plurality of filter coefficient candidates based on the filter parameter, and performing a filtering process on an area having a low visual importance to reduce the amount of information, the visual importance is reduced. , It is possible to allocate a larger amount of code to an area having a higher image quality, and to improve image quality.

【０１０９】第２の構成では、入力画像と差分画像から
ブロック単位で算出した視覚的重要度より、入力画像の
画素単位でのフィルタのかかり具合を制御するフィルタ
パラメータを算出し、フィルタパラメータに応じて入力
画像とフィルタ画像との重み付け演算を行い、視覚的重
要度の低い領域にフィルタ処理を行い情報量を削減する
ことで、視覚的重要度の高い領域により多くの符号量を
割り当てることが可能となり、画質向上が実現できる。In the second configuration, a filter parameter for controlling the degree of filtering of the input image on a pixel basis is calculated from the visual importance calculated on a block basis from the input image and the difference image, and is calculated according to the filter parameter. Weighting the input image and the filtered image, and filtering the areas with low visual importance to reduce the amount of information, allowing more code to be allocated to areas with high visual importance And the image quality can be improved.

【０１１０】第３の構成では、入力画像と差分画像から
ブロック単位で算出した視覚的重要度より、入力画像の
画素単位でのフィルタのかかり具合を制御するフィルタ
パラメータを算出し、フィルタパラメータよりフィルタ
係数を決定し、視覚的重要度の低い領域にフィルタ処理
を行い情報量を削減することで、視覚的重要度の高い領
域により多くの符号量を割り当てることが可能となり、
画質向上が実現できる。In the third configuration, a filter parameter for controlling the degree of filtering of the input image on a pixel basis is calculated from the visual importance calculated on a block basis from the input image and the difference image, and the filter parameter is calculated from the filter parameter. By determining the coefficient and filtering the area of low visual importance to reduce the amount of information, it is possible to allocate more code amount to the area of high visual importance,
Image quality can be improved.

【０１１１】第４の構成では、入力画像と差分画像よ
り、入力画像と差分画像からブロック単位で算出した視
覚的重要度より、入力画像の画素単位でのフィルタのか
かり具合を制御するフィルタパラメータを算出し、視覚
的重要度の低い領域にフィルタ処理を行い情報量を削減
することで、視覚的重要度の高い領域により多くの符号
量を割り当てることが可能となり画質向上が実現でき
る。また視覚的重要度を用いた曲面補間によりフィルタ
パラメータを算出することで、ブロック境界での連続性
が保たれ、視覚上の改善が実現できる。In the fourth configuration, a filter parameter for controlling the degree of filtering of an input image in pixel units is determined based on the visual importance calculated in block units from the input image and difference image based on the input image and difference image. By calculating and filtering the area of low visual importance to reduce the amount of information, it is possible to allocate a larger amount of code to the area of high visual importance, thereby improving image quality. Further, by calculating the filter parameters by curved surface interpolation using visual importance, continuity at the block boundary is maintained, and visual improvement can be realized.

【０１１２】第５の構成では、入力画像と差分画像よ
り、入力画像と差分画像からブロック単位で算出した視
覚的重要度より、入力画像の画素単位でのフィルタのか
かり具合を制御するフィルタパラメータを算出し、視覚
的重要度の低い領域にフィルタ処理を行い情報量を削減
することで、視覚的重要度の高い領域により多くの符号
量を割り当てることが可能となり、画質向上が実現でき
る。また視覚的重要度を用いた曲面補間において、視覚
的重要度をブロックの四隅のいずれかに配置すること
で、補間演算での演算精度を少なくすることができ、演
算部の回路削減が実現できる。さらに曲面補間によりブ
ロック境界での連続性が保たれ、視覚上の改善が実現で
きる。In the fifth configuration, a filter parameter for controlling the degree of filtering of an input image on a pixel-by-pixel basis is determined based on the visual importance calculated on a block-by-block basis from the input image and the difference image based on the input image and the difference image. By calculating and filtering the area with low visual importance to reduce the amount of information, it is possible to allocate a larger amount of code to the area with high visual importance, thereby realizing improved image quality. Further, in the surface interpolation using the visual importance, by arranging the visual importance at any of the four corners of the block, the calculation accuracy in the interpolation calculation can be reduced, and the circuit of the calculation unit can be reduced. . Further, continuity at the block boundary is maintained by the curved surface interpolation, and visual improvement can be realized.

【０１１３】第６の構成では、入力画像と差分画像よ
り、入力画像と差分画像からブロック単位で算出した視
覚的重要度より、入力画像の画素単位でのフィルタのか
かり具合を制御するフィルタパラメータを算出し、視覚
的重要度の低い領域にフィルタ処理を行い情報量を削減
することで、視覚的重要度の高い領域により多くの符号
量を割り当てることが可能となり、画質向上が実現でき
る。また視覚的重要度を用いた曲面補間において、視覚
的重要度をブロック内のエッジの境界に配置すること
で、エッジが保存され画質向上が実現できる。In the sixth configuration, a filter parameter for controlling the degree of filtering of the input image on a pixel basis is determined based on the visual importance calculated on a block basis from the input image and the difference image based on the input image and the difference image. By calculating and filtering the area with low visual importance to reduce the amount of information, it is possible to allocate a larger amount of code to the area with high visual importance, thereby realizing improved image quality. Further, in the curved surface interpolation using the visual importance, by arranging the visual importance on the boundary of the edge in the block, the edge is preserved and the image quality can be improved.

【０１１４】第７の構成では、入力画像のピクチャタイ
プに関わらず同一の動きベクトル検出を行い差分画像を
生成することで、より高い精度で視覚的重要度の算出を
行うことができ、再生画像の画質向上が実現できる。In the seventh configuration, the same motion vector is detected regardless of the picture type of the input image to generate a difference image, so that the visual importance can be calculated with higher accuracy. Image quality can be improved.

【０１１５】第８の構成では、入力画像、差分画像、及
びブロックの符号化情報からブロック単位で算出した視
覚的重要度より、入力画像の画素単位でのフィルタのか
かり具合を制御するフィルタパラメータを算出し、フィ
ルタパラメータより複数のフィルタ係数の候補からフィ
ルタ係数を決定し、視覚的重要度の低い領域にフィルタ
処理を行い情報量を削減することで、視覚的重要度の高
い領域により多くの符号量を割り当てることが可能とな
り、画質向上が実現できる。In the eighth configuration, a filter parameter for controlling the degree of application of a filter for each pixel of an input image is determined based on the visual importance calculated for each block from the input image, the difference image, and the block coding information. Calculate, determine filter coefficients from a plurality of filter coefficient candidates from the filter parameters, and filter the area with low visual importance to reduce the amount of information, so that more codes can be assigned to areas with high visual importance. An amount can be assigned, and image quality can be improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の第１、３、４、５、６、７、８の実施
の形態のブロック図FIG. 1 is a block diagram of a first, third, fourth, fifth, sixth, seventh and eighth embodiments of the present invention.

【図２】本発明の第２の実施の形態のブロック図FIG. 2 is a block diagram of a second embodiment of the present invention.

【図３】本発明の第１、２、３、４、５、６の実施の形
態における、ブロックアクティビティと視覚的重要度の
関係を示した図FIG. 3 is a diagram showing a relationship between block activity and visual importance in the first, second, third, fourth, fifth and sixth embodiments of the present invention.

【図４】本発明の第１、２、３の実施の形態における、
ブロック単位のフィルタパラメータから曲面近似による
フィルタパラメータの算出を示した図FIG. 4 shows the first, second, and third embodiments of the present invention.
Diagram showing calculation of filter parameters by surface approximation from filter parameters in block units

【図５】本発明の第１の実施の形態における、フィルタ
パラメータとフィルタ係数の関係を示した図FIG. 5 is a diagram showing a relationship between filter parameters and filter coefficients according to the first embodiment of the present invention.

【図６】本発明の第４の実施の形態における、曲面近似
による視覚的重要度から画素単位のフィルタパラメータ
の算出を示した図FIG. 6 is a diagram illustrating calculation of filter parameters in pixel units from visual importance based on curved surface approximation according to a fourth embodiment of the present invention.

【図７】本発明の第５の実施の形態における、曲面近似
による視覚的重要度から画素単位のフィルタパラメータ
の算出を示した図FIG. 7 is a diagram illustrating calculation of filter parameters in pixel units from visual importance by curved surface approximation according to a fifth embodiment of the present invention.

【図８】本発明の第６の実施の形態における、視覚的重
要度の配置を示した図FIG. 8 is a diagram showing an arrangement of visual importance in a sixth embodiment of the present invention.

【図９】本発明の第６の実施の形態におけるエッジ検出
法を示した図FIG. 9 is a diagram showing an edge detection method according to a sixth embodiment of the present invention.

【図１０】第一の従来例のブロック図FIG. 10 is a block diagram of a first conventional example.

【図１１】第二の従来例のブロック図FIG. 11 is a block diagram of a second conventional example.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１００、２００ 入力部 １０１、２０１ 動きベクトル検出部 １０２、２０２ フィルタパラメータ算出部 １０３ フィルタ係数決定部 １０４、２０３ フィルタ演算部 １０５、２０５ 動き補償部 １０６、２０６ 符号化部 １０７、２０７ ローカルデコーダ １０８、２０８ 出力部 ２０４ 重み付け演算部 ３２０、３２１、３２２、３２３ ブロック３０４内の
画素のフィルタパラメータ ４２０、５２０ 視覚的重要度より構成される曲面 ４３０ ブロック４０４内の画素のフィルタパラメータ ５３０ ブロック５０４内の画素のフィルタパラメータ ６００ エッジを含んだブロック ６０１ エッジ ６０２ ブロック６００の視覚的重要度 ６０３ 水平方向のエッジ境界 ６０４ 垂直方向のエッジ境界 ６０５ 水平、及び垂直方向のエッジ境界100, 200 Input unit 101, 201 Motion vector detection unit 102, 202 Filter parameter calculation unit 103 Filter coefficient determination unit 104, 203 Filter calculation unit 105, 205 Motion compensation unit 106, 206 Coding unit 107, 207 Local decoder 108, 208 Output unit 204 Weighting operation unit 320, 321, 322, 323 Filter parameters 420 of pixels in block 304, 520 Curved surface composed of visual importance 430 Filter parameters of pixels in block 404 530 Filter of pixels in block 504 Parameter 600 Block including edge 601 Edge 602 Visual importance of block 600 603 Horizontal edge boundary 604 Vertical edge boundary 605 Horizontal and vertical edge boundary

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C059 KK02 MA00 MA05 MA23 NN01 NN26 NN28 PP05 PP06 PP07 PP14 PP22 PP23 TA62 TA69 TB10 TC01 TC02 TC03 TC10 TD00 TD03 TD05 TD06 TD08 TD15 TD16 UA12 UA18  ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 5C059 KK02 MA00 MA05 MA23 NN01 NN26 NN28 PP05 PP06 PP07 PP14 PP22 PP23 TA62 TA69 TB10 TC01 TC02 TC03 TC10 TD00 TD03 TD05 TD06 TD08 TD15 TD16 UA12 UA18

Claims (12)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 入力画像に対し、ブロック単位で動きベ
クトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を生
成する動きベクトル検出手段と、 前記入力画像と前記第一の差分画像より、ブロック単位
でブロック内の視覚的な重要度を算出し、前記視覚的重
要度より、画素単位でのフィルタのかかり具合を制御す
るフィルタパラメータを算出するフィルタパラメータ演
算手段と、 前記フィルタパラメータより、複数のフィルタ係数の候
補から、当該画素に対するフィルタ係数を決定するフィ
ルタ係数決定手段と、 前記入力画像に対し、前記フィルタ係数でフィルタ演算
を行いフィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記フィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用いて動
き補償を行い第二の差分画像を生成する動き補償手段
と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。1. A motion vector detecting means for performing a motion vector detection on a block basis for an input image to generate a motion vector and a first difference image; A filter parameter calculating means for calculating a visual importance in the block, calculating a filter parameter for controlling a degree of filtering on a pixel basis from the visual importance, and a plurality of filters based on the filter parameter. A filter coefficient determining unit that determines a filter coefficient for the pixel from the candidate coefficients; a filter operation unit that performs a filter operation on the input image with the filter coefficient to generate a filter image; Motion compensation means for performing motion compensation using a motion vector to generate a second difference image, High-efficiency encoding apparatus characterized by comprising an encoding means to second difference image to generate encoded data subjected to coding. 【請求項２】 入力画像に対し、ブロック単位で動きベ
クトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を生
成する動きベクトル検出手段と、 前記入力画像と前記第一の差分画像より、ブロック単位
でブロック内の視覚的な重要度を算出し、 前記視覚的重要度より、画素単位でのフィルタのかかり
具合を制御するフィルタパラメータを算出するフィルタ
パラメータ算出手段と、 前記入力画像に対し、フィルタ演算を行い第一のフィル
タ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記入力画像と前記第一のフィルタ画像に対し、前記フ
ィルタパラメータに基づく重み付け演算を行い第二のフ
ィルタ画像を生成する重み付け演算手段と、 前記第二のフィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用
いて動き補償を行い第二の差分画像を生成する動き補償
手段と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。2. A motion vector detecting means for performing motion vector detection on a block basis for an input image to generate a motion vector and a first difference image; A filter parameter calculation unit that calculates a filter parameter for controlling a degree of filtering on a pixel basis from the visual importance, and calculates a filter parameter for the input image. Filter operation means for generating a first filter image, weighting operation means for performing a weighting operation on the input image and the first filter image based on the filter parameters to generate a second filter image, A motion compensator that performs motion compensation on the second filter image using the motion vector to generate a second difference image Means and said second high efficiency encoding apparatus characterized by comprising an encoding means to the differential image to generate encoded data subjected to coding. 【請求項３】 入力画像に対し、ブロック単位で動きベ
クトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を生
成する動きベクトル検出手段と、 前記入力画像と前記第一の差分画像より、ブロック単位
でブロック内の視覚的な重要度を算出し、 前記視覚的重要度より、画素単位でのフィルタのかかり
具合を制御するフィルタパラメータを算出するフィルタ
パラメータ演算手段と、 前記フィルタパラメータより、フィルタ係数を決定する
フィルタ係数決定手段と、 前記入力画像に対し、前記フィルタ係数でフィルタ演算
を行いフィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記フィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用いて動
き補償を行い第二の差分画像を生成する動き補償手段
と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。3. A motion vector detecting means for performing a motion vector detection on a block basis for an input image to generate a motion vector and a first difference image; and a block unit based on the input image and the first difference image. Calculating the visual importance in the block, calculating a filter parameter for controlling the degree of filtering on a pixel basis from the visual importance, and calculating a filter coefficient from the filter parameter. Filter coefficient determining means for determining, filter operation means for performing a filter operation on the input image with the filter coefficients to generate a filter image, and performing motion compensation on the filter image using the motion vector. Motion compensating means for generating a difference image of the following, encoding the second difference image and encoding data A high-efficiency encoding apparatus comprising: an encoding unit that generates the encoded data. 【請求項４】 入力画像に対し、ブロック単位で動きベ
クトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を生
成する動きベクトル検出手段と、 前記入力画像と前記第一の差分画像より、画素単位での
フィルタのかかり具合を制御するフィルタパラメータを
算出するフィルタパラメータ算出手段と、 前記フィルタパラメータより、複数のフィルタ係数の候
補から、フィルタ係数を決定するフィルタ係数決定手段
と、 前記入力画像に対し、前記フィルタ係数でフィルタ演算
を行いフィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記フィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用いて動
き補償を行い第二の差分画像を生成する動き補償手段
と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。4. A motion vector detecting means for performing a motion vector detection on a block basis for an input image to generate a motion vector and a first difference image, and a pixel unit from the input image and the first difference image. Filter parameter calculation means for calculating a filter parameter for controlling the degree of application of the filter, from the plurality of filter coefficient candidates from the filter parameters, filter coefficient determination means for determining a filter coefficient, for the input image, Filter operation means for performing a filter operation with the filter coefficient to generate a filter image; motion compensation means for performing a motion compensation on the filter image using the motion vector to generate a second difference image; Coding means for coding the difference image to generate coded data. High-efficiency encoding apparatus. 【請求項５】 入力画像に対し、ブロック単位で動きベ
クトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を生
成する動きベクトル検出手段と、 前記入力画像と前記第一の差分画像より、画素単位での
フィルタのかかり具合を制御するフィルタパラメータを
算出するフィルタパラメータ算出手段と、 前記入力画像に対し、フィルタ演算を行い第一のフィル
タ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記第一のフィルタ画像に対し、前記フィルタパラメー
タに基づく重み付け演算を行い第二のフィルタ画像を生
成する重み付け演算手段と、 前記第二のフィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用
いて動き補償を行い第二の差分画像を生成する動き補償
手段と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。5. A motion vector detecting means for performing a motion vector detection on a block basis for an input image to generate a motion vector and a first difference image, and a pixel unit from the input image and the first difference image. Filter parameter calculation means for calculating filter parameters for controlling the degree of application of the filter, filter operation means for performing a filter operation on the input image to generate a first filter image, and the first filter image On the other hand, weighting calculating means for performing a weighting calculation based on the filter parameter to generate a second filter image, and performing motion compensation on the second filter image using the motion vector to generate a second difference image Motion compensating means, and coding means for coding the second difference image to generate coded data. High-efficiency encoding apparatus characterized by. 【請求項６】 入力画像に対し、ブロック単位で動きベ
クトル検出を行い、動きベクトルと第一の差分画像を生
成する動きベクトル検出手段と、 前記入力画像と前記第一の差分画像より、画素単位での
フィルタのかかり具合を制御するフィルタパラメータを
算出するフィルタパラメータ算出手段と、 前記フィルタパラメータより、フィルタ係数を決定する
フィルタ係数決定手段と、 前記入力画像に対し、前記フィルタ係数でフィルタ演算
を行いフィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記フィルタ画像に対し、前記動きベクトルを用いて動
き補償を行い第二の差分画像を生成する動き補償手段
と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。6. A motion vector detecting means for performing a motion vector detection on a block basis for an input image to generate a motion vector and a first difference image, and a pixel unit based on the input image and the first difference image. Filter parameter calculation means for calculating a filter parameter for controlling the degree of application of the filter, filter coefficient determination means for determining a filter coefficient from the filter parameter, and performing a filter operation on the input image with the filter coefficient Filter operation means for generating a filter image; motion compensation means for performing motion compensation on the filter image using the motion vector to generate a second difference image; and encoding the second difference image. And a coding means for generating coded data. 【請求項７】 前記フィルタパラメータ算出手段が、前
記視覚的重要度を用いた曲面近似により、前記フィルタ
パラメータを算出することを特徴とした請求項１、２ま
たは３記載の高能率符号化装置。7. The high-efficiency encoding apparatus according to claim 1, wherein said filter parameter calculating means calculates said filter parameters by surface approximation using said visual importance. 【請求項８】 前記フィルタパラメータ算出手段が、前
記視覚的重要度を前記ブロック内の四隅のいずれかに配
置し、前記フィルタパラメータを算出することを特徴と
した請求項１、２または３記載の高能率符号化装置。8. The filter parameter calculation unit according to claim 1, wherein the filter parameter calculation unit calculates the filter parameter by arranging the visual importance at any one of four corners in the block. High efficiency coding device. 【請求項９】 前記フィルタパラメータ算出手段が、前
記ブロックに対しエッジ検出を行い、エッジが存在する
場合、前記視覚的重要度をエッジ境界に配置し、前記フ
ィルタパラメータを算出することを特徴とした請求項
１、２または３記載の高能率符号化装置。9. The filter parameter calculating means performs edge detection on the block and, if an edge exists, arranges the visual importance on an edge boundary and calculates the filter parameter. The high-efficiency coding apparatus according to claim 1, 2 or 3. 【請求項１０】 前記動きベクトル検出手段が、前記入
力画像に対し同一の動きベクトル検出を行い差分画像を
生成し、かつ前記入力画像のピクチャタイプに応じた動
きベクトルを生成することを特徴とした請求項１、２、
３または４記載の高能率符号化装置。10. The motion vector detecting means performs the same motion vector detection on the input image to generate a difference image, and generates a motion vector according to a picture type of the input image. Claims 1, 2,
5. The high-efficiency coding apparatus according to 3 or 4. 【請求項１１】 前記動きベクトル検出手段が、前記入
力画像に対し双方向フレーム間予測により動きベクトル
検出を行い差分画像を生成し、かつ前記入力画像のピク
チャタイプに応じた動きベクトルを生成することを特徴
とした請求項１０記載の高能率符号化装置。11. The motion vector detecting means performs motion vector detection on the input image by bidirectional inter-frame prediction to generate a difference image, and generates a motion vector according to a picture type of the input image. The high-efficiency encoding apparatus according to claim 10, wherein: 【請求項１２】 入力画像に対し、ブロック単位で動き
ベクトル検出を行い、動きベクトルと、前記ブロックの
符号化の情報を示すブロックタイプ情報と、第一の差分
画像を生成する差分画像生成手段と、 前記入力画像と前記ブロックタイプ情報と前記第一の差
分画像より、ブロック単位でブロック内の視覚的な重要
度を算出し、 前記視覚的重要度より、画素単位でのフィルタのかかり
具合を制御するフィルタパラメータを算出するフィルタ
パラメータ演算手段と、 前記フィルタパラメータより、複数のフィルタ係数の候
補から、フィルタ係数を決定するフィルタ係数決定手段
と、 前記入力画像に対し、前記フィルタ係数でフィルタ演算
を行いフィルタ画像を生成するフィルタ演算手段と、 前記フィルタ画像に対し、前記動きベクトル、及び前記
ブロックタイプ情報を用いて動き補償を行い第二の差分
画像を生成する動き補償手段と、 前記第二の差分画像に対し符号化を行い符号化データを
生成する符号化手段とを備えたことを特徴とする高能率
符号化装置。12. A motion vector detection unit which performs motion vector detection on a block basis for an input image, a motion vector, block type information indicating information on coding of the block, and a difference image generation unit for generating a first difference image. Calculating the visual importance in the block in block units from the input image, the block type information, and the first difference image, and controlling the degree of application of a filter in pixel units based on the visual importance Filter parameter calculating means for calculating a filter parameter to be performed; filter coefficient determining means for determining a filter coefficient from a plurality of filter coefficient candidates based on the filter parameter; and performing a filter calculation on the input image with the filter coefficient. Filter operation means for generating a filter image; A motion compensation unit that performs motion compensation using the block type information to generate a second difference image; and an encoding unit that encodes the second difference image to generate encoded data. A high efficiency coding apparatus characterized by the above-mentioned.
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