JP5535618B2 - 動き予測検索範囲及び拡張動きベクトルの範囲の動的選択 - Google Patents
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Description
図2は、説明するいくつかの実施形態の実装に適したコンピューティング環境(200)の汎用的な例を示す。コンピューティング環境(200)は使用又は機能性の範囲に関する限定を示唆するようには意図していない。なぜならば、上記の技術及びツールを多様な汎用目的又は特殊目的コンピューティング環境で実装できるからである。
図3は、説明するいくつかの実施形態の実装に適したものと関連する汎用的なビデオエンコーダ(300)のブロック図である。エンコーダ(300)は現在の画像(305)を含むビデオ画像シーケンスを受信して、圧縮されたビデオ情報(395)を出力としてストレージ、バッファ、通信接続に出力する。出力ビットストリームの形式はWindows(登録商標) Media Video又はVC−1形式、MPEG−x形式(例えば、MPEG−1、MPEG−2、又はMPEG−4)、H.26x形式(例えば、H.261、H.262、H263、又はH.264)、又は他の形式であることができる。
予測された画像をエンコードするとき、ある特定のビデオエンコーダにより「大きな」動きベクトルが可能となる。「大きな」動きベクトルは、水平方向及び/又は垂直方向の大量変位を指定する動きベクトルを意味する。大きな動きベクトルは、極端で、複雑又は不連続である動きをエンコーダがキャプチャすることを支援する。しかしながら、特に高解像度ビデオコンテンツをエンコードするとき、動きベクトルに対する広範囲の可能性を検索する計算コストは非常に高い可能性がある。
図5は、動きベクトルの範囲及び/又は検索範囲を動的に切り替える汎用的な技術(500)を示す。図3に示すもののようなエンコーダが本技術(500)を実施する。あるいは、別のエンコーダ又は動き予測ツールが本技術(500)を実施する。
再生:I1 B1 B2 P1 B3 B4 P2 B5 B6 P3...
符号化:I1 P1 B1 B2 P2 B3 B4 P3 B5 B6...
図6は、動きベクトル分布情報を用いて動きベクトルの範囲及び/又は検索範囲を選択する技術(600)を示す。図3に示すもののようなエンコーダは図5の動的切り替え技術(500)の更新段階(530)の一部として本技術(600)を実施する。あるいは、エンコーダは何らかの他の時点で選択技術(600)を実施するか、あるいは別のエンコーダ又は動き予測ツールが本技術(600)を実施する。図7、9、及び11は実装例において本技術(600)で使用する擬似コードを示し、図8は実装例において使用する値の表を示す。
1.ゼロでない動きベクトルを有するブロックの数は、動きベクトルの範囲を1だけ増加させるために第1の閾値を満たすべきである(図9−11の例では、1の絶対値の和を有する動きベクトルをゼロ値の動きベクトルのように扱っている)。
2.高い動き区間における動きベクトルの数は、動きベクトルの範囲を1だけ増加させるために第2の閾値を満たすべきである。
3.オーバフロー動き区間における動きベクトルの数は、動きベクトルの範囲を1だけ減少させるために第3の閾値を満たすべきである。
4.中の動き区間における動きベクトルの数は、動きベクトルの範囲を1だけ減少させるために第4の閾値を満たすべきである。
α、β及びγの値の例は
α=0.1、β=0.1及び
γ=0.02
である。動きベクトルの範囲をP画像毎に更新し、介在するB画像の数が2以下である様々なエンコードシナリオに渡って、これらの設定は良い性能を提供する。これらの設定では、エンコーダは範囲のサイズを減少させるよりも少々積極的に範囲のサイズを増加させ、計算コストを犠牲にして動き予測の品質を優先する傾向がある。
ブロックベースの動き予測中に、エンコーダは一般に現在の画像からの現サンプルブロックを、参照画像における同一サイズの1又は複数の候補ブロックと比較する。エンコーダは歪みメトリックを使用して、現ブロックと候補ブロックとの間のマッチを評価する。SAD、SAHD、及びラグランジュレート歪みコストは一般的な歪みメトリックである。他の歪みメトリックにはSSE、MSE、及び平均分散が含まれる。
歪みメトリックの切り替えによりエンコーダは、異なる歪みメトリックを用いて動き予測中のレート歪みコストをより正確に説明することで、レート歪み性能を改善することができる。同時に、歪みメトリックの切り替えによりエンコーダは、より単純な歪みメトリックを用いることに対してペナルティがない(又は軽い、許容範囲のペナルティだけである)場合にその単純な歪みメトリックを用いることで、動き予測の全演算複雑性を削減することができる。例えば、エンコーダはSADとSAHDを切り替える。
所与の量子化パラメータQP及び量子化部に対して、ある特定の変換係数値をエンコード中にゼロに量子化する。そのQP及び量子化部に対して、ゼロに量子化される最大振幅変換係数がある。次の最大振幅を有する変換係数を、最小のゼロでない量子化値に量子化する。
VC−1のある特定のプロフィールにおいて、量子化パラメータMQUANTは1から31の間の値を有し、量子化ステップサイズが整数の増分であることを示す。MQUANTは画像レベルの量子化パラメータPQUANTに基づくが、特定のマクロブロック又は画像領域に対する後の量子化パラメータにより修正(又は置換)することができる。情報の超過ビットHALFQPは半ステップの増分を示すことができる。
dequant_ACcoeff=ACCoeffQ*double_quant
である。ここで、ACcoeffは量子化AC係数であり、dequant_ACcoeffは逆量子化AC係数である。ブロックをPQUANTで符号化する場合、
double_quant=2*MQUANT+HALFQP
である。
double_quant=2*MQUANT
である。
dequant_ACcoeff=ACCoeffQ*double_quant+sign(ACCoeffQ)*Qscale
である。ここで、Q_scale=MQUANTである。
QUANTが奇数の場合、
|REC|=QUANT・(2・|LEVEL|+1)、及び
QUANTが偶数の場合、
|REC|=QUANT・(2・|LEVEL|+1)−1
ここで、RECは再構築AC係数であり、LEVELは量子化AC係数である。|REC|を計算した後、signを取り込む。即ち、
REC=sign(LEVEL)・|REC|
である。
デッドゾーン閾値を変換係数に適用し、一方でSADinitialをサンプル領域の値から計算する。従って倍率kを閾値に取り込む。即ち、
SADinitial<DZ/k
である。ここで、
f(QP)=DZ/k
である。倍率kは所与のSAD値に対する最大可能拡張(greatest possible expansion)に依存する。次のVC−1からの1次元8点変換T8及び1次元4点変換T4を考える。
4×4変換に対して、
162*(8/289)2=.198
又は約16/81だけの拡大を引き起こす。
代替手段として、所与の量子化部及び周波数変換に対する閾値f(QP)を決定する強力なアプローチは以下の通りである。関数f(QP)において可能な量子化パラメータQPに対して、SADの値mを評価する。特に、振幅がmである単一のゼロでない値を有する残差を周波数変換する(値mは残差の上、左の位置にあるか、又は最大の単一変換係数値の生成テストにおいて示した何らかの他の位置にある)。変換係数をQPで量子化する。ゼロでない量子化変換係数がある場合、次に小さなmの値を評価する。全ての量子化変換係数がゼロの値を有する場合、次に大きなmの値を評価する。これを、全てのゼロ値の量子化変換係数を生成するmの最大値がQPに対して見つかるまで続ける。異なるQP値を次いで評価する。f(QP)において可能なQPの値を評価すると、異なる周波数変換又は量子化部に対する閾値関数f(QP)を決定することができる。
図12は動き予測中に歪みメトリックを動的に切り替える汎用的な技術(1200)を示す。図3を参照して上述したもののようなエンコーダは本技術(1200)を実施する。あるいは、別のツールが本技術(1200)を実施する。
Claims (8)
- エンコード中に:
第1の検索範囲により制限された第1の動き予測を実施するステップであって、複数の動きベクトルとなる、実施するステップと、
前記第1の検索範囲を示す第1の動きベクトルの範囲をビットストリームで信号送信するステップであって、前記第1の動きベクトルの範囲は、前記第1の動きベクトルの範囲における前記ビットストリームのビットストリームシンタックスに従って、許容される動きベクトルサイズを示す、ステップと、
前記第1の動き予測の結果をビットストリームで出力するステップと、
前記複数の動きベクトルについて動きベクトル分布情報を計算するステップであって、前記動きベクトル分布情報は、前記ビットストリームにおいて信号送信された前記第1の動きベクトルの範囲に少なくとも部分的に基づき計算された複数の区間として構成される、ステップと、
前記複数の区間の少なくとも1つの区間内の動きベクトルの数に対する閾値を含み、少なくとも部分的に前記動きベクトル分布情報に基づいて、第2の検索範囲を選択するステップと、
前記第2の検索範囲により制限された第2の動き予測を実施するステップと、
前記第2の検索範囲を示す第2の動きベクトルの範囲をビットストリームで信号送信するステップであって、前記第2の動きベクトルの範囲は、前記第2の動きベクトルの範囲における前記ビットストリームのビットストリームシンタックスに従って、許容される動きベクトルサイズを示す、ステップと、
前記第2の動き予測の結果をビットストリームで出力するステップと、
を備え、前記第1の動きベクトルの範囲および前記第2の動きベクトルの範囲の信号送信するステップにより、前記第1の動き予測及び第2の動き予測から動きベクトル情報のエントロピーエンコードの効率性を改善し、
前記複数の区間は、低い動き区間、中間の動き区間、オーバーフロー区間、高い動き区間の4つの動き区間からなり、オーバーフロー区間は高い動き区間に重複し、ゼロでない動きベクトルの総数が第1の閾値より大きく、且つ、前記高い動き区間の動きベクトルの数が第2の閾値より大きい場合に前記第2の検索範囲を以前に比べ大きくし、前記オーバーフロー区間の動きベクトルの数が第3の閾値未満であり、且つ、前記中間の動き区間の動きベクトルの数が第4の閾値未満である場合に前記第2の検索範囲を以前に比べ小さくすることを特徴とする方法。 - 前記第2の動きベクトルの範囲は、前記複数の区間内の複数の動きベクトルの数に少なくとも部分的に基づき選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記計算ステップは、
前記複数の動きベクトルの各々をヒストグラム内で追跡するステップと、
前記ヒストグラムを用いて、前記複数区間の各々内の前記複数の動きベクトルの数を数えるステップと
を備えたことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記第1の動きベクトルの範囲は前記第2の動きベクトルの範囲と同一であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第2の検索範囲を選択するステップは前記第2の動きベクトルの範囲を選択するステップを含み、実質的に前記第2の動きベクトルの範囲の選択は前記第2の検索範囲を決定することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第2の検索範囲を選択するステップは、サイズが増えて増加する複数の利用可能な検索範囲の間で選択するステップを備え、前記第2の検索範囲は1サイズ大きくなるか、1サイズ小さくなるか、又は第1の検索範囲と同一サイズになるように制限されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1の動き予測を第1の予測された画像について実施し、前記第2の動き予測を前記第1の予測された画像とは異なる第2の予測された画像について実施することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第2の動き予測を、再生順序で前記第1及び第2の予測された画像間の1又は複数の追加予測された画像についてさらに実施することを特徴とする請求項7に記載の方法。
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