[发明专利]运动图像编码装置以及运动图像解码装置有效
申请号: | 201510140802.7 | 申请日: | 2010-03-17 |
公开(公告)号: | CN104717504B | 公开(公告)日: | 2018-04-06 |
发明(设计)人: | 山本智幸;猪饲知宏 | 申请(专利权)人: | 夏普株式会社 |
主分类号: | H04N19/176 | 分类号: | H04N19/176;H04N19/119;H04N19/122;H04N19/61;H04N19/109;H04N19/12;H04N19/463;H04N19/157 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司11021 | 代理人: | 王波波 |
地址: | 日本国大阪府大阪市阿倍野*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运动 图像 编码 装置 以及 解码 | ||
本申请是申请号为“201080015255.5”,申请日为2010年3月17日,发明名称为“运动图像编码装置以及运动图像解码装置”之申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及对运动图像进行编码从而生成编码数据的运动图像编码装置、以及根据传输并蓄积的运动图像的编码数据来再现运动图像的运动图像解码装置。
背景技术
<导入和基本术语的定义>
在基于块的运动图像编码方式中,作为编码对象的输入运动图像被分割为称为宏块(以下记作MB)的给定处理单位,按每MB进行编码处理,从而生成编码数据。在再现运动图像时,以MB单位处理作为解码对象的编码数据来进行解码,从而生成解码图像。
作为当前广泛普及的基于块的运动图像编码方式,存在由非专利文献1所规定的方式(H.264/AVC(Advanced Video Coding,高级视频编码))。在H.264/AVC中,生成对被分割为MB单位的输入运动图像进行估计的预测图像,并计算输入运动图像与预测图像的差分即预测残差。对所得到的预测残差,应用以离散余弦变换(DCT)为代表的频率变换,导出变换系数。利用被称为CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding,基于上下文的自适应二进制算术编码)或CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding,基于上下文自适应的可变长编码)的方法,对所导出的变换系数进行可变长编码。另外,预测图像通过利用运动图像的空间相关性的帧内预测、或者利用运动图像的时间相关性的帧间预测(动态补偿预测)而生成。
<分区(partition)的概念及其效果>
在帧间预测中,以被称为分区的单位生成与编码对象MB的输入运动图像近似的图像。在各分区中,与一个或两个运动向量建立对应。基于所述运动向量,在帧存储器中所记录的局部解码图像上参考与编码对象MB对应的区域,由此生成预测图像。另外,此时所参考的局部解码图像被称为参考图像。在H.264/AVC中,以像素单位可以利用16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4的分区尺寸。若利用小的分区尺寸,则可以用细小的单位来指定运动向量从而生成预测图像,所以即使在运动的空间相关性小的情况下,也可以生成接近输入运动图像的预测图像。另一方面,若利用大的分区尺寸,则在运动的空间相关性大的情况下,能够降低运动向量的编码所需要的码量。
<变换尺寸的概念及其效果>
在使用预测图像生成的预测残差中,削减了输入运动图像的像素值的空间或时间的冗长性。而且,通过对预测残差应用DCT,使能量集中在变换系数的低频成分。因此,通过利用该能量的偏颇来执行可变长编码,与不利用预测图像、DCT的情况相比,可以削减编码数据的码量。
在H.264/AVC中,为了增加DCT导致的向低频成分的能量集中性,采用从多种变换尺寸的DCT中选择适于运动图像的局部性质的DCT的方式(块自适应变换选择)。例如,在通过帧间预测生成预测图像的情况下,可以从8×8DCT和4×4DCT这两种DCT中选择适于预测残差的变换的DCT。8×8DCT可以在较宽的范围利用像素值的空间相关性,所以对于高频成分比较少的平坦区域有效。另一方面,4×4DCT对于包含物体的轮廓那样的高频成分多的区域有效。在H.264/AVC中,可以说8×8DCT是大变换尺寸的DCT,4×4DCT是小变换尺寸的DCT。
另外,在H.264/AVC中,在分区的面积为8×8像素以上时可以选择8×8DCT和4×4DCT。此外,在分区的面积不足8×8像素时可以选择4×4DCT。
如上所述,H.264/AVC,可以根据作为运动图像的局部性质的像素值的空间相关性、运动向量的空间相关性的高低来选择适合的分区尺寸、变换尺寸,所以可以削减编码数据的码量。
<自适应变换尺寸扩展和分区尺寸扩展的说明>
近年来,具有HD(1920像素×1080像素)以上的分辨率的高清晰度运动图像正在增加。对于高清晰度运动图像,与现有低分辨率的运动图像的情况相比,在运动图像内的局部区域中,运动图像上的像素值的空间相关性、运动向量的空间相关性的能取得的范围较宽。尤其关于像素值和运动向量这双方,高清晰度运动图像具有局部区域中的空间相关性高的情况多这样的性质。
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