JP2004215257A - Ｄｃｔ基盤の改善された動映像符号化方法及びその装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 ＤＣＴ基盤の改善された動映像符号化方法及びその装置を提供する。
【解決手段】 本発明による複数の変形量子化加重値行列を使用するＤＣＴ基盤の動映像符号化方法は、入力映像データのノイズ情報に基づいて、前記複数の変形量子化加重値行列のうち何れか一つを選択する段階と、前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記選択された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含む。
【選択図】 図１０

Description

本発明は動映像符号化方法及びその装置に係り、特に、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）に基盤している動映像符号化器にノイズに歪曲されている映像が入力された場合、これを効果的に除去するための方法及び装置に関する。
最近、アナログ地上波放送を受信して、これをＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４のような圧縮方式を利用して符号化して保存するセットアップボックスが開発されている。しかし、地上波放送の場合、受信端での映像がチャンネルによってノイズに歪曲されている場合が多い。例えば、映像全体にホワイトガウスノイズが加えられているような現象が見られる場合がある。このような映像をそのまま圧縮する場合、ノイズの影響で圧縮効率が落ちる。
したがって、動映像でのノイズ除去のための研究が活発に行われている。従来使われているノイズ除去方式には、空間領域ノイズ除去方式と時間領域ノイズ除去方式とがある。以下では、図１ないし図４を参照して、従来のノイズ除去方式を説明する。
図１は、一般的な動映像符号化のための符号化器を示すブロック図である。
ＶＯＤサービスや動映像通信のために、符号化器は圧縮技術によって符号化されたビットストリームを生成する機能を行う。
まず、ＤＣＴ部１１０は、空間的相関性を除去するために８×８画素ブロック単位に入力される映像データに対してＤＣＴ演算を行い、量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ：Ｑ）１２０は、ＤＣＴ部１１０で得られたＤＣＴ係数に対して量子化を行って、幾つの代表値で表現することによって、高効率損失圧縮を行う。
逆量子化部（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ：ＩＱ）１３０は、量子化部１２０で量子化された映像データを逆量子化する。ＩＤＣＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）部１４０は、逆量子化部１３０で逆量子化された映像データに対してＩＤＣＴ変換を行う。フレームメモリ部１５０は、ＩＤＣＴ部１４０でＩＤＣＴ変換された映像データをフレーム単位に保存する。
動き推定及び補償部（Ｍｏｔｉｏｎ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ：ＭＥ／ＭＣ）１６０は、入力される現在フレームの映像データとフレームメモリ部１５０に保存された以前フレームの映像データとを利用してマクロブロック当り動きベクトルＭＶとブロック整合誤差に当るＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）とを推定する。
可変長符号化部（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｌｅｎｇｔｈ Ｃｏｄｉｎｇ：ＶＬＣ）１７０は、動き推定部１６０で推定された動きベクトルＭＶによってＤＣＴ及び量子化処理されたデータで統計的な重複性を除去する。
図２は、従来のノイズ除去方式を採用した動映像符号化器を示している。図２に示された動映像符号化器は、図１に示された一般的な符号化器２２０に前処理器２１０が付加された構成を有する。前処理器２１０は、従来のノイズ除去方式を利用して入力映像からノイズを除去して、ノイズが除去された映像を動映像符号化器２２０に入力する。
前処理器２１０で使われるノイズ除去方式には、空間領域ノイズ除去方式と時間領域ノイズ除去方式とがあり、この２つのノイズ除去方式を結合した空間−時間領域ノイズ除去方式がある。
図３及び図４は、空間領域ノイズ除去方式を示す図面である。
図３のエッジ選択部３１０は、図４に示された８つの空間領域ノイズ除去フィルターマスク別に高域通過フィルタリングを行い、フィルタリングされた出力の絶対値が最小である方向を選択する。係数制御部３２０は、選択された方向によって低域通過フィルターの係数を調整することによって、選択された方向に低域通過フィルタリングを行う。この時、エッジ選択部３１０で使用するマスクの数が多いほど方向性検出の正確度は高くなるが、ノイズ減衰効果は低くなる。一方、マスクの数が小さいほどノイズ減衰効果は高くなるが、エッジブラリングが発生する。
図５は、時間領域ノイズ減衰方式を説明するための図面である。
図５の動き検出部５１０は、入力映像とフレームメモリ５３０とに保存された以前映像から現在映像の動き存在の有無及びノイズのサイズを予測する。動き検出部５１０によって現在映像での動きが小さく、ノイズが多いと判断される場合、時間的再帰フィルター５２０は、時間軸に対して強い低帯域通過フィルタリングを行う。もし、動き検出部５１０によって現在映像での動きが大きく、ノイズが少ないと判断される場合、時間的再帰フィルター５２０は、低帯域通過フィルタリングを行わず、入力映像をそのまま出力する。このような時間領域ノイズ減衰方式は、動きがほとんどない映像では良い効果を表す。
このような、ノイズ除去方式の一例は、特許文献１にも開示されている。
しかし、このような従来空間領域のノイズ除去フィルターの場合、エッジを生かすためにフィルタリングを行った場合にも、ブラリング効果は相変らず現れるという問題点があった。また、従来時間領域のノイズ除去フィルターの場合にも動きがある場合には、フィルタリングがほとんど行われないため、ノイズ除去効果がないという問題点があった。
米国特許第５,９６９,７７７号公報 １９９９年６月に頒布されたＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｉｒｃ．Ｓｙｓｔ．ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌ．のＷ.Ｎｉｅｈｓｅｎ及びＭ.Ｂｒｕｎｉｇによる"Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ−ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ｆｒａｍｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ"
本発明は前記のような従来ノイズ除去方式を改善して、動映像符号器内でフィルタリングを加えてノイズを除去する改善されたノイズ除去方法及び装置を提供することを目的とする。
本発明はまた、前記改善されたノイズ除去方法及び装置を使用する動映像符号化方法及び符号化装置を提供することを目的とする。
前記目的は、本発明による複数の変形量子化加重値行列を使用するＤＣＴ基盤の動映像符号化方法において、入力映像データのノイズ情報に基づいて、前記複数の変形量子化加重値行列のうち何れか一つを選択する段階と、前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記選択された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含む方法によって達成される。
また、前記目的は、本発明によるＤＣＴ基盤の動映像符号化方法において、入力映像データのノイズ情報に基づいて、変形量子化加重値行列を生成する段階と、前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記生成された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含む符号化方法によって達成される。
また、前記目的は、本発明による複数の変形量子化加重値行列を使用するＤＣＴ基盤の動映像符号化装置において、前記複数の変形量子化加重値行列を保存する変形量子化加重値行列保存部と、入力映像データのノイズ情報に基づいて、前記複数の変形量子化加重値行列のうち何れか一つを決定する変形量子化加重値行列決定部と、前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行うＤＣＴ変換部と、前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記選択された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う量子化部と、を含む装置によって達成される。
また、前記目的は、ＤＣＴ基盤の動映像符号化装置において、入力映像データのノイズ情報に基づいて、変形量子化加重値行列を生成する段階変形量子化加重値行列生成部と、前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行うＤＣＴ変換部と、前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記量子化加重値行列生成部で生成された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う量子化部と、を含む装置によって達成される。
本発明によるＤＣＴ領域でのノイズ除去装置が適用された動映像符号化器を使用することによって、従来の動映像符号化器に少量のメモリと簡単なロジック及び処理過程を追加することによって従来の動映像符号化器及び復号化器と互換性を維持しつつ、ノイズ除去のための高性能のフィルタリングを具現できる。
以下では、図６ないし図９を参照して、本発明に使われる改善されたノイズ除去方式を説明する。
動映像符号化において、前処理フィルタリングは、映像に混ざっているノイズを除去することによって、符号化効率を向上させるという点で非常に重要である。ノイズ除去のための従来の前処理フィルタリングが、ほとんど空間画素領域で行われたことと違って、本発明によるノイズ除去方式は、符号器内のＤＣＴ領域で行われることを特徴とする。
本発明を説明するための実施例では、このために近似化された一般化ウィーナーフィルタリングを使用した。ここで、近似化された一般化ウィーナーフィルタリングとは、ＤＣＴのような高速ユニタリ変換を使用することによって、近似的にウィーナーフィルタリングを具現させうるフィルタリング方法を意味する。また、選択的に近似化されたウィーナーフィルタリング以外に、ＤＣＴ領域でのフィルタリングのために他のフィルタリング技法を使用しても良い。
図６は、平均値が０でない映像データのための近似化された一般化ウィーナーフィルタリングを示すブロック図である。
図６で入力ｖは、ノイズが含まれた映像ブロックを意味し、出力（式(1)）はフィルタリングされた映像ブロックの行−整列された列ベクトルを意味する。入力映像ｖは、通常０でない平均を有する映像ブロックであるので、平均値予測部６１０では当該ブロックの平均値（式(2)）を予測し、減算部６２０では入力映像ｖから予測された平均値（式(2)）を減算する。
Figure 2004215257
減算部６２０で計算された平均を引いたデータｚは、フィルタリング部６３０によってフィルタリングされ、フィルタリング部６３０はフィルタリングされたデータ（式(3)）を出力する。
Figure 2004215257
加算部６４０は、フィルタリングされたデータ（式(5)）に当該ブロックの平均値（式(2)）を加算して所望のフィルタリングされたデータ（式(4)）を出力する。
Figure 2004215257
以下では、平均値が０である映像モデルに対する一般化ウィーナーフィルタリング方式を説明する。
平均値が０である映像モデルに対する一般化ウィーナーフィルタリングは、下記式(6)のように記述されうる。
Figure 2004215257
また、Ａはユニタリ変換を意味するが、本実施例ではＤＣＴ変換を使用するので、本実施例の場合にはＡはＤＣＴ変換を意味する。また、Ｃ8が８×８ ＤＣＴ行列を意味し、式(7)がクロネッカ乗算子を意味するとする時、式(8)に表現できる。
Figure 2004215257
式(9)がほとんどのユニタリ変換で近似的に対角化されるため、式(6)は下記式(10)に表現できる。
Figure 2004215257
したがって、式(10)を８×８ブロックに適用させれば、下記式(11)を得られる。
Figure 2004215257
ここで、式(12)は式(13)の通りである。
Figure 2004215257
式(11)を見れば、平均が０である映像ブロックに対して、近似化された一般化ウィーナーフィルタリングは２次元ＤＣＴ係数に式(14)を乗算することによってなることが分かる。一旦、式(15)が決定されれば、最終フィルタリングされた映像は式(15)に平均値（式(16)）を加算することによって得られる。
Figure 2004215257
以下では、平均値が０でない映像モデルに対する一般化ウィーナーフィルタリング方式を説明する。
平均ブロックがノイズが混ざった入力ＤＣＴブロックにＳ(ｋ,ｌ)を乗算することによって得られると仮定、すなわち、式(17)が成り立つと仮定する場合、図７はＤＣＴ領域での平均値の加算と減算とを含む構造であって図８のように再構成されうる。
Figure 2004215257
前記仮定による式(17)と式(11)とを利用すれば、ＤＣＴ領域でのフィルタリングされた映像ブロックは次の式(18)のように表現されうる。
Figure 2004215257
ここで、Ｆ(ｋ,ｌ)は次の式(19)のように表現される。
Figure 2004215257
すなわち、式(18)で全体フィルタリング過程がＦ(ｋ,ｌ)と一つの乗算とに単一化されることが分かる。式(19)で、Ｆ(ｋ,ｌ)は信号対ノイズ比（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）、共分散行列、及び平均行列によって決定されることが分かる。
一旦、平均行列Ｓ(ｋ,ｌ)を求めることが必要であるが、本実施例では式(17)を満足させる式Ｓ(ｋ,ｌ)を選択する。本実施例では、このうち最も簡単な方法である、ＤＣＴブロックで次の式(20)のようにＤＣ値を得る。
Figure 2004215257
以下では、図８及び図９を参照して、動映像符号化器での前処理過程を説明する。
前記では入力映像の平均が０でない映像ブロックに対しても近似化された一般化ウィーナーフィルタリングがＤＣＴ係数に対する乗算で行われうることを説明した。
図８では近似化された一般化ウィーナーフィルタリング方式が動映像符号化器に適用されたことを示す。図８は、イントラブロックのための符号化器の構造を示す。図８(a)及び図８(c)はイントラブロックの場合、ＤＣＴ領域でフィルタリングを行った後、ＩＤＣＴ過程を行う必要なくすぐ量子化及びＶＬＣを行えば良いということを示す。
すなわち、ＤＣＴ係数にＦ(ｋ,ｌ)を乗算することによってフィルタリングが完了することを示す。一方、量子化過程もまた、ＤＣＴ係数各々を量子化テーブルによって特定値で乗算する（割算する）作業である。したがって、Ｆ(ｋ,ｌ)をＤＣＴ係数各々に乗算する作業と量子化作業とは一つの作業に合わせられる。
図８に適用された概念は図９に示されたように、動き補償による予測ブロック情報ｐ(ｍ,ｎ)は既にノイズが除去されたという仮定下で、インターブロックに対しても同一に適用されうる。
一般的に共分散ψ(ｋ,ｌ)は、入力映像ブロックがインターブロックであるかまたはイントラブロックであるかによって決まるので、式(19)のＦ(ｋ,ｌ)もブロックモードによって変更されて適用される。
以下では、平均値が減算されたイントラ及びインターブロックに対して分散予測値を求める方法を式(21)を参照して説明する。Ｓが平均が減算されたＮ×Ｎ（Ｎ＝８）ブロックである場合、当該ブロックの分散行列は、式(21)によって求められる。
Figure 2004215257
前記式(21)は、非特許文献１に記載されている。
一方、式(21)を適用して色々な実験映像に適用して分散予測値を求められる。イントラブロックの場合、元映像を８×８ブロックに分けて処理し、インターブロックの場合には全域探索方法を使用して、インターブロックに選択されたブロックだけを集めて式(21)を適用して分散予測値を計算する。
計算された分散予測値から式(22)を求め、再びＲをＤＣＴ変換して式(23)が得られる。
以下では、式(19)のσn 2/σ2を求める方法を説明する。
Figure 2004215257
σn 2/σ2でノイズ分散値σn 2は、ノイズ予測器から得られる。また、ノイズと元映像画素とはランダム変数であると仮定する時、通常独立的なものと見なされるので、元映像の分散値σ2の予測分（式(24)）は、下記式(25)を使用して予測される。
Figure 2004215257
本実施例では同じマクロブロックに含まれた８×８ブロックは、同じ分散値を有すると仮定する。したがって、分散値計算のために別途の演算量を要求しない。
図１０は、本発明の一実施例によるノイズ除去方式を採用した改善された動映像符号器を示す図面である。
以下では、図１及び図１０を参照して本発明の一実施例を説明する。
本発明によるノイズ除去方式を採用した動映像符号器は、図１の一般的な動映像符号器に、ノイズ予測部１０８０、量子化加重値行列決定部１０９２及び量子化加重値行列保存部１０９４を含む。
ＤＣＴ部１０１０、ＩＤＣＴ部１０４０、フレームメモリ部１０５０、動き予測及び補償部１０６０、ＶＬＣ部１０７０は、図１の一般的な動映像符号化器と同じ機能を行うので、説明の簡単のために詳細な説明は省略する。
量子化加重値行列決定部１０９２は、ノイズ予測部１０８０から伝送されたノイズ分散値σZ 2と動き予測及び補償部１０６０から伝送されたσZ 2とに基づいて、量子化加重値行列を決定し、これに対応する量子化加重値行列のインデックス情報を量子化加重値行列保存部１０９４に伝送する。
以下では、量子化加重値行列決定部１０９２でノイズ予測部１０８０から伝送されたノイズ分散値σZ 2と動き予測及び補償部１０６０から伝送されたσZ 2とに基づいて量子化加重値行列を決定する過程を詳細に説明する。
数式８及び前記図８及び図９と関連した説明によって、Ｆ(ｋ,ｌ)は式(19)によって決定される。Ｆ(ｋ,ｌ)が決定されれば、図８(c)に示されたように、８×８ブロックのＤＣＴ変換された係数Ｖ(ｋ,ｌ)は各々当該Ｆ(ｋ,ｌ)と乗算され、その結果である式(26)は量子化過程で量子化加重値行列によって分けられる。
Figure 2004215257
本発明による動映像符号化装置ではＤＣＴ変換された係数Ｖ(ｋ,ｌ)にＦ(ｋ,ｌ)を乗算し、式(26)を量子化加重値行列に分ける過程を一つの過程に合わせて行う。すなわち、量子化加重値行列ＱＴの(ｋ,ｌ)位置成分をＱ(ｋ,ｌ)という場合、新しい量子化加重値行列ＱＴ’の(ｋ,ｌ)の位置成分はＱ(ｋ,ｌ)／Ｆ(ｋ,ｌ)となる。
本実施例では、前記２つの過程を一つの過程に合わせる方法を利用して、σn 2とσn 2とによる幾つかのＦ行列をあらかじめ計算して、これに他の新しい量子化加重値行列ＱＴ’を計算して量子化加重値行列保存部１０９４に保存する。
本実施例では、σn 2とσn 2とによる５つの新しい量子化加重値行列ＱＴ’が量子化加重値行列保存部１０９４に保存される。σn 2とσn 2とが決定されれば、式(25)を使用してσn 2/σ2を求められる。
式(19)を参照すれば、Ｆ(ｋ,ｌ)はＳ(ｋ,ｌ)、ψ(ｋ,ｌ)、及びσn 2/σ2によって決定されるが、Ｓ(ｋ,ｌ)は式(20)によって決定され、ψ(ｋ,ｌ)は入力映像がインターブロックであるかまたはイントラブロックであるかによって決定されるブロックモードによって変更されて適用される。したがって、Ｆ(ｋ,ｌ)を決定するための唯一の変数はσn 2/σ2である。本実施例では、σn 2/σ2を５つの場合に分類し、五つの新しい量子化加重値行列ＱＴ’を生成して、これを量子化加重値行列保存部１０９４に保存する。
量子化加重値行列決定部１０９２は、ノイズ予測部１０８０から入力されたσn 2と動き予測及び補償部１０６０から入力されたσn 2とに基づいてσn 2/σ2を量子化し、その値に対応する新しい量子化行列インデックスを量子化加重値行列保存部１０９４に伝送する。量子化加重値行列保存部１０９４に保存された量子化加重値行列がσn 2/σ2に基づいて５つの場合に分類される場合、前記量子化は５段階に量子化され、インデックスも０、１、２、３、４のうち何れか一つの値となる。
一方、ノイズの多い映像、すなわちノイズ分散値が大きい映像で分散値が小さなブロックの場合、σn 2/σ2が非常に大きくなる。σn 2/σ2が非常に大きい値を有する場合、式(19)及び式(20)から分かるように、ほとんどのＦ(ｋ,ｌ)が０に近い数となってブロック化現象が激しくなる傾向がある。したがって、このような現象を防止するために下記の式(27)のようにTcutoff を使用する。
Figure 2004215257
通常的に、Tcutoff は１〜２程度の値を使用する。
量子化加重値行列保存部１０９４は、量子化加重値行列決定部１０９２から入力された量子化加重値行列インデックス情報に基づいて、当該量子化加重値行列を選択して量子化部１０２０に伝送する。
量子化部１０２０は、入力された当該量子化加重値行列を使用して量子化を行う。
逆量子化部１０３０は、元来のデフォルト量子化加重値行列に基づいて逆量子化を行う。
また、新しい量子化加重値行列は、ユーザが任意に決定できる。本実施例では、入力映像ブロックのＹ成分に対するＤＣＴ領域でのノイズ除去方式を示しているが、Ｙ成分以外のＵ及びＶ成分に対しても同じ装置を適用できる。この時、Ｕ及びＶ成分のための別途の加重値マトリックスが必要である。
図１１は、本発明のさらに他の実施例によるノイズ除去方式を採用した改善された動映像符号器を示す図面である。
本実施例によるノイズ除去方式を採用した動映像符号器は、図１の一般的な動映像符号器に、ノイズ予測部１１８０及び変形量子化加重値行列生成部１１９０をさらに含む。ＤＣＴ部１１１０、ＩＤＣＴ部１１４０、フレームメモリ部１１５０、動き予測及び補償部１１６０、ＶＬＣ部１１７０は、図１の一般的な動映像符号化器と同じ機能を行うので、説明の簡単のために詳細な説明は省略する。
変形量子化加重値行列生成部１１９０は、ノイズ予測部１１８０から伝送されたノイズ分散値σn 2と動き予測及び補償部１１６０から伝送されたσn 2とに基づいて、変形量子化加重値行列を生成し、生成された変形量子化加重値行列を量子化部１１２０に伝送する。
量子化部１１２０は、量子化加重値行列生成部１１９０から入力された変形量子化加重値行列に基づいて量子化を行う。
以下では、変形量子化加重値行列生成部１１９０でノイズ予測部１１８０から伝送されたノイズ分散値σn 2と動き予測及び補償部１０６０から伝送されたσn 2とに基づいて、変形量子化加重値行列を生成する過程を詳細に説明する。
式(20)及び前記図８及び図９と関連した説明によって、Ｆ(ｋ,ｌ)は式(19)によって決定される。Ｆ(ｋ,ｌ)が決定されれば、図８(c)に示されたように、８×８ブロックのＤＣＴ変換された係数Ｖ(ｋ,ｌ)は各々当該Ｆ(ｋ,ｌ)と乗算され、その結果である式(26)は量子化過程で量子化加重値行列によって分けられる。
本発明による変形量子化加重値行列生成部１１９０ではＤＣＴ変換された係数Ｖ(ｋ,ｌ)にＦ(ｋ,ｌ)を乗算し、式(26)を量子化加重値行列に分ける過程を一つの過程に合わせて行う。すなわち、量子化加重値行列ＱＴの（ｋ,ｌ）位置成分をＱ(ｋ,ｌ)という場合、新しい量子化加重値行列ＱＴ’の（ｋ,ｌ）の位置成分はＱ(ｋ,ｌ)／Ｆ(ｋ,ｌ)となる。
本発明による変形量子化加重値行列生成部１１９０では、σn 2とσn 2とに基づいて、変形量子化加重値行列ＱＴ’を計算して量子化部１１２０に伝送する。
量子化部１１２０は、入力された当該量子化加重値行列を使用して量子化を行う。
逆量子化部１１３０は、元来のデフォルト量子化加重値行列に基づいて逆量子化を行う。
本発明は前述した実施例に限定されず、本発明の技術的思想の範囲内で当業者による変形が可能である。特に、本発明は、ＭＰＥＧ−１、ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ ４のような全ての動映像符号化装置及び方法に適用されうる。
本発明はまた、コンピュータで読取れる記録媒体にコンピュータが読取れるコードとして具現できる。コンピュータが読取れる記録媒体は、コンピュータシステムによって読取られるデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータが読取れる記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリ、光データ保存装置があり、またキャリヤウェーブ（例えば、インターネットを通じる伝送）状に具現されることも含む。またコンピュータが読取れる記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータが読取れるコードとして保存され、かつ実行されうる。
本発明はＤＣＴに基盤した動映像符号化器にノイズにより歪曲されている映像が入力された場合、これを効果的に除去するための符号化方法及び装置に係り、ＤＣＴに基盤した動映像符号化方法及びこれを採用した動映像符号化装置に利用されうる。
従来のＭＰＥＧ符号化装置を示すブロック図である。 前処理器を有する従来の動映像符号化方式を説明するための図面である。 空間領域ノイズ除去フィルターを示す図面である。 図３に示された空間領域ノイズ除去フィルターのためのマスクを示す図面である。 時間領域ノイズ除去フィルターを示す図面である。 平均が０でない映像に適用される近似化された一般化ウィーナーフィルターを示す図面である。 平均が０でない映像に対するＤＣＴ領域での近似化された一般化ウィーナーフィルターを示す図面である。 イントラブロックの符号化に適用されるフィルターの構成を示す図面である。 インターブロックの符号化に適用されるビデオ符号化器を示す図面である。 本発明の一実施例による改善された動映像符号化器を示す図面である。 本発明のさらに他の実施例による改善された動映像符号化器を示す図面である。
符号の説明
１０１０ ＤＣＴ
１０２０ Ｑ
１０３０ ＩＱ
１０４０ ＩＤＣＴ
１０５０ フレームメモリ
１０６０ ＭＥ/ＭＣ
１０７０ ＶＬＣ
１０８０ ノイズ予測部
１０９２ 量子化加重値行列決定部
１０９４ 量子化加重値行列保存部

Claims (21)

  1. 複数の変形量子化加重値行列を使用するＤＣＴ基盤の動映像符号化方法において、
    （ａ）入力映像データのノイズ情報に基づいて、前記複数の変形量子化加重値行列のうち何れか一つを選択する段階と、
    （ｂ）前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、
    （ｃ）前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して（ａ）段階で選択された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含むことを特徴とする符号化方法。
  2. 前記複数の量子化加重値行列は、入力映像データのノイズ情報と関連して分類されていることを特徴とする請求項１に記載の符号化方法。
  3. 前記ノイズ情報は、ノイズ分散値と入力映像分散値間の比であることを特徴とする請求項１に記載の符号化方法。
  4. 前記動映像符号化方法は、（ｄ）前記（ｃ）段階で量子化されたデータを逆量子化する段階をさらに含み、前記逆量子化段階ではデフォルト量子化行列を使用して逆量子化を行うことを特徴とする請求項１に記載の符号化方法。
  5. ＤＣＴ基盤の動映像符号化方法において、
    （ａ）入力映像データのノイズ情報に基づいて、変形量子化加重値行列を生成する段階と、
    （ｂ）前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、
    （ｃ）前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して（ａ）段階で生成された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含むことを特徴とする符号化方法。
  6. 前記ノイズ情報は、ノイズ分散値と入力映像分散値間の比であることを特徴とする請求項５に記載の符号化方法。
  7. 前記動映像符号化方法は、（ｄ）前記（ｃ）段階で量子化されたデータを逆量子化する段階をさらに含み、前記逆量子化段階ではデフォルト量子化行列を使用して逆量子化を行うことを特徴とする請求項５に記載の符号化方法。
  8. 複数の変形量子化加重値行列を使用するＤＣＴ基盤の動映像符号化装置において、
    前記複数の変形量子化加重値行列を保存する変形量子化加重値行列保存部と、
    入力映像データのノイズ情報に基づいて、前記複数の変形量子化加重値行列のうち何れか一つを決定する変形量子化加重値行列決定部と、
    前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行うＤＣＴ変換部と、
    前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記選択された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う量子化部と、を含むことを特徴とする動映像符号化装置。
  9. 前記複数の量子化加重値行列は、入力映像データのノイズ情報と関連して分類されていることを特徴とする請求項８に記載の符号化装置。
  10. 前記ノイズ情報は、ノイズ分散値と入力映像分散値間の比であることを特徴とする請求項８に記載の符号化装置。
  11. 前記符号化装置は、前記量子化部で量子化されたデータを逆量子化する逆量子化部をさらに含み、前記逆量子化段階ではデフォルト量子化行列を使用して逆量子化を行うことを特徴とする請求項８に記載の符号化装置。
  12. ＤＣＴ基盤の動映像符号化装置において、
    入力映像データのノイズ情報に基づいて、変形量子化加重値行列を生成する変形量子化加重値行列生成部と、
    前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行うＤＣＴ変換部と、
    前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して前記量子化加重値行列生成部で生成された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う量子化部と、を含むことを特徴とする動映像符号化装置。
  13. 前記ノイズ情報は、ノイズ分散値と入力映像分散値間の比であることを特徴とする請求項１２に記載の符号化装置。
  14. 前記符号化装置は、前記量子化部で量子化されたデータを逆量子化する逆量子化部をさらに含み、前記逆量子化段階ではデフォルト量子化行列を使用して逆量子化を行うことを特徴とする請求項１２に記載の符号化装置。
  15. （ａ）入力映像データのノイズ情報に基づいて、複数の変形量子化加重値行列のうち何れか一つを選択する段階と、
    （ｂ）前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、
    （ｃ）前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して（ａ）段階で選択された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含むＤＣＴ基盤の動映像符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで判読可能な記録媒体（行うためのコンピュータで行える命令語が記録されたコンピュータで判読可能な記録媒体）。
  16. 前記複数の量子化加重値行列は、入力映像データのノイズ情報と関連して分類されていることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータで判読可能な記録媒体。
  17. 前記ノイズ情報は、ノイズ分散値と入力映像分散値間の比であることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータで判読可能な記録媒体。
  18. 前記動映像符号化方法は、（ｄ）前記（ｃ）段階で量子化されたデータを逆量子化する段階をさらに含み、前記逆量子化段階ではデフォルト量子化行列を使用して逆量子化を行うことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータで判読可能な記録媒体。
  19. （ａ）入力映像データのノイズ情報に基づいて、変形量子化加重値行列を生成する段階と、
    （ｂ）前記入力映像データに対してＤＣＴ変換を行う段階と、
    （ｃ）前記ＤＣＴ変換された入力映像データに対して（ａ）段階で生成された変形量子化加重値行列を使用して量子化を行う段階と、を含むＤＣＴ基盤の動映像符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで判読可能な記録媒体（行うためのコンピュータで行える命令語が記録されたコンピュータで判読可能な記録媒体）。
  20. 前記ノイズ情報は、ノイズ分散値と入力映像分散値間の比であることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータで判読可能な記録媒体。
  21. 前記動映像符号化方法は、（ｄ）前記（ｃ）段階で量子化されたデータを逆量子化する段階をさらに含み、前記逆量子化段階ではデフォルト量子化行列を使用して逆量子化を行うことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータで判読可能な記録媒体。
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