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[發明專利]編碼裝置及具有編碼裝置的運動圖像記錄系統無效

專利信息
申請號: 200680004360.2 申請日: 2006-03-22
公開(公告)號: CN101116343A 公開(公告)日: 2008-01-30
發明(設計)人: 福田秀樹;稻垣尋紀;甲野和彥;河原田誠 申請(專利權)人: 松下電器產業株式會社
主分類號: H04N7/32 分類號: H04N7/32
代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 代理人: 汪惠民
地址: 日本*** 國省代碼: 日本;JP
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 編碼 裝置 具有 運動 圖像 記錄 系統
【說明書】:

技術領域

本發明涉及一種高效率對運動圖像的圖像數據進行壓縮編碼的壓縮編碼技術。

背景技術

近年來,伴隨著多媒體應用程序的發展,一般能夠對所有媒體的信息(例如圖像、聲音、文本)進行數字數據化,來統一進行處理。其中,例如由于圖像、特別是運動圖像的數字數據(圖像數據)的數據量非常大,因此為了進行存儲/傳送,需要高效率壓縮運動圖像數據的壓縮技術。為了實現運動圖像的壓縮編碼而開發出來的壓縮技術,公知的例如有由ISO(國際標準化組織)標準化的MPEG-1/2/4等壓縮方式。

這些壓縮方式中,均能夠將輸入圖像數據分割成多個塊,針對各個塊選擇畫面內編碼(不進行運動補充的編碼模式)或畫面間預測編碼(進行基于運動補償的預測的編碼模式)并進行編碼。其中,對畫面間預測編碼的運動補償預測而言,根據運動補償所使用的運動矢量的種類而存在多個預測模式。編碼時,從其中選擇適當的預測模式,對各個塊進行編碼。

預測模式根據預測方向大體上分為前向預測編碼、后向預測編碼、以及雙向預測編碼這3種。這些編碼方式還能夠進一步分為以編碼塊的幀全體為對象的幀預測編碼、以及分別以第1(奇數)場(field)/第2(偶數)場為對象的區域預測編碼。即,預測模式存在6種。

圖1中示出了現有的運動圖像編碼裝置100的構成。運動圖像編碼裝置100具有:輸入圖像存儲器101、減法部102、正交變換部103、量化部104、可變長度編碼部105、逆量化部106、逆正交變換部107、加法部108、參照圖像存儲器109、運動檢測部110、預測模式決定部111以及運動補償部112。

上述畫面間預測編碼的運動補償預測中所使用的預測模式的決定,主要由運動檢測部110及預測模式決定部111來進行。

運動檢測部110針對輸入圖像存儲器101所輸出的塊單位的輸入圖像數據,根據參照圖像存儲器109中存儲的參照圖像數據的指定范圍中,檢測出類似的塊區域,并輸出相當于移動量的運動矢量及表示塊的類似度的誤差量。在能夠使用上述6種預測模式時,對按每一個預測模式所指定的參照圖像數據進行運動檢測。

預測模式決定部111根據由運動檢測部110檢測出的對各個預測模式的運動矢量的誤差量,決定運動補償部112中所使用的預測模式。

這里,對現有的預測模式的決定方法進行說明。運動檢測部110為了對某個預測模式檢測出與編碼對象塊類似的塊,而計算出編碼對象塊與參照圖像塊之間的各個像素位置的差分絕對值總和(誤差量),并用作評價值。然后,將到誤差量最小位置為止的移動量采用為該預測模式的運動矢量,與誤差量一起輸出。

例如,對于MPEG中所使用的預測模式之一的單向幀預測的誤差量AE(i,j)而言,能夠通過公式1計算出來。其中,“單向幀預測”是前向預測與后向預測的總稱。

(公式1)AE(i,j)=∑|Y(x,y)-RefY(i+x,j+y)|

公式1中,Y(x,y)表示輸入圖像數據的編碼對象塊中的位置(x,y)的像素值,RefY(i+x,j+y)表示參照圖像數據的探索范圍內的位置(i+x,j+y)的像素值。另外,AE(i,j)表示塊間匹配的誤差量。運動矢量被確定為使誤差量AE(i,j)達到最小的位置(i,j)為止的移動量。圖2中示出了編碼對象塊(Y)與使誤差量AE(i,j)最小的位置(i,j)處所存在的參照圖像數據(RefY)中的塊的關系。從基準點(0,0)到(i,j)的矢量是運動矢量。

預測模式決定部111對運動檢測部110所輸出的各個預測模式的誤差量AE進行比較,選擇誤差量AE為最小的預測模式,并將其決定為運動補償所使用的預測模式。該方法是基于誤差量小則一般來說編碼所引起的失真以及發生編碼量也少的想法。

預測模式的決定方法還可以考慮其他各種方法。例如專利文獻1中公開了一種方法,在編碼的目標位速率與輸入圖像大小(像素數)的比為規定閾值以上的情況下,禁止雙向的預測模式,只選擇前向或后向的預測模式。

專利文獻1的方法,在目標的位速率較低的情況下,對運動矢量的編碼量較多,對預測誤差圖像數據的編碼量相對較少,結果是畫質惡化這一問題較為明顯。由于認為雙向預測模式的編碼量比前向或后向預測模式的編碼量大,因此該方法在上述的比為規定閾值以上時,被禁止雙向預測模式。

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