專利名稱：圖像編碼裝置及圖像編碼方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像編碼裝置、圖像編碼方法及程序，具體地涉及畫面內(nèi)的自適應速率(rate)控制。
背景技術：
已知H.264/MPEG-4AVC (下文中稱為H.264)作為用于運動圖片壓縮記錄的編碼方法。(ITU-T H.264(03/2010)Advanced video coding for generic audiovisual services(針對通用視聽服務的高級視頻編碼))根據(jù)H.264，以塊為單位來對圖像進行編碼，但是針對各塊的量化值是可變的?？刂屏炕狄愿淖兎峙浣o塊的速率可以允許圖像質(zhì)量控制。日本專利特開平9-18872號公報是改變分配給塊的速率的傳統(tǒng)技術的示例。根據(jù)日本專利特開平9-18872號公報，塊的諸如亮度平均值、色差平均值、亮度分散值及運動矢量速率平均值的評價值被相乘以計算該塊的編碼難度，并且對該塊分配速率。根據(jù)分配的速率，控制量化值。然而，在根據(jù)日本專利特開平9-18872號公報的控制方法中，用于確定量化值的函數(shù)的計算的復雜度較高，作為結果，這可能增加成本。基于如下前提實施根據(jù)日本專利特開平9-18872號公報的控制方法，即，通過預先將多個評價值相乘來預先用數(shù)學公式表示被線性轉換為一維值的評價指標與量化值之間的關系。因此，非線性地識別要從各種評價指標編碼的塊的特性并且由此根據(jù)識別結果自適應地實施詳細速率分配是很困難的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種圖像編碼裝置，所述圖像編碼裝置包括:編碼單元，其對輸入圖像以塊為單位編碼；計算單元，其針對所述塊計算多個評價值；識別單元，其通過將由所述計算單元計算出的多個評價值與多個閾值相比較來生成識別信息；以及控制器，其基于由所述識別單元識別的所述識別信息來控制量化參數(shù)。本發(fā)明允許根據(jù)基于多個評價值的視覺特性對量化值進行精細控制，從而增強了主觀圖像質(zhì)量。根據(jù)以下參照附圖對示例性實施例的描述，本發(fā)明的其他特征將變得清楚。


圖1是例示根據(jù)第一實施例的圖像編碼裝置的框圖。圖2是根據(jù)第一實施例的幀編碼的流程圖。圖3是根據(jù)第一實施例的識別信息生成的流程圖。圖4是根據(jù)第二實施例的量化參數(shù)生成的流程圖。圖5是例示根據(jù)第三實施例的圖像編碼裝置的結構的框圖。圖6是例示根據(jù)第四實施例的圖像編碼裝置的結構的框圖。圖7例示了根據(jù)第一實施例的塊的識別。
圖8例示了對象與塊之間的關系。圖9例示了根據(jù)第一實施例的塊的識別。圖10例示了根據(jù)第五實施例的區(qū)域與評價值之間的關系。圖11是例示可應用于本發(fā)明的圖像編碼裝置的計算機硬件結構示例的框圖。
具體實施例方式第一實施例以下將參照附圖來描述本發(fā)明的第一實施例。圖1是例示根據(jù)該實施例的圖像編碼裝置的框圖。參照圖1，評價值計算單元101計算輸入圖像的評價值。評價值計算單元101以塊為單位接收圖像的輸入并且針對該塊計算多個評價值。塊識別單元102基于多個評價值生成識別信息?？刂破?03基于該識別信息來確定針對塊的量化參數(shù)。編碼單元104對輸入圖像編碼。編碼單元104以塊為單位接收圖像的輸入，并且基于由控制器生成的量化參數(shù)來對塊編碼，由此生成編碼流。將參照圖2中的流程圖來詳細描述該實施例的圖像編碼裝置的操作。根據(jù)該實施例，以幀為單位輸入運動圖片數(shù)據(jù)，該運動圖片數(shù)據(jù)被劃分為塊并且被按照光柵順序來處理。然而，本發(fā)明并不限于此，例如可以按照作為幀劃分結果的片(slice)來輸入圖像。根據(jù)該實施例的各塊的大小為16X16像素，但是本發(fā)明并不限于此。例如，各塊的大小可以為8X8像素或者32X32像素，或者可以是32X 16像素的不對稱塊。在步驟S201中，評價值計算單元101針對輸入塊計算多個評價值。假設評價值與目標塊被編碼時的圖像質(zhì)量指標有關。例如，圖像質(zhì)量指標是指塊編碼時發(fā)生的量化誤差對人類視覺的影響程度，計算用于確定程度的評價值。根據(jù)該實施例，屬于塊的像素的亮度平均值以及亮度的復雜度被計算作為評價值。這里，亮度復雜度適用屬于塊的像素的亮度值與該塊的亮度平均值之差的大小(絕對值)的合計值。然而，本發(fā)明的圖像編碼裝置不限于此，可以僅需要能夠確定對人類視覺的影響程度的指標。例如，亮度的活度(activity)和/或分布可以被計算作為評價值，或者色差的活度、平均值、復雜度和/或分布可以被計算。要計算的評價值的數(shù)量不限于兩種類型，除了亮度平均值和復雜度以外，還可以計算色差的其他評價值的平均值。這里術語“活度”是指通過獲取進一步劃分塊而得到的子塊的像素值的分散值并且選擇所獲取的多個分散值的最小值來確定的指標。在步驟S202中，塊識別單元102基于評價值生成關于塊的識別信息。以下將詳細描述識別信息生成方法。在步驟S203中，控制器103基于識別信息生成對應于塊的屬性的量化參數(shù)。量化參數(shù)生成方法的詳情并不特別限制。然而，例如通過表查找處理、以一對一的方式返回對應于塊的識別結果的量化值的方法是可行的。在步驟S204中，編碼單元104基于量化參數(shù)對塊編碼以生成編碼流。在步驟S205中，確定是否幀內(nèi)的全部塊已被編碼。如果全部塊已被編碼(步驟S205中“是”)，則幀編碼處理結束。如果并非全部塊均被編碼(步驟S205中“否”)，則處理進行到步驟S201，在步驟S201中對后續(xù)塊進行編碼。接下來，將描述根據(jù)該實施例的關于塊的識別信息的生成方法(步驟S202)。根據(jù)該實施例，使用塊的亮度平均值SI和亮度復雜度S2兩個評價值。分別針對評價值SI和S2定義閾值序列Tl和T2。針對η個評價值S1、S2、…、及Sn的組保持閾值序列Τη。圖7例示了當亮度平均值及復雜度被用作評價值時塊的識別的示例。橫軸表示復雜度S2，縱軸表示亮度平均值SI，塊被劃分為總共72個區(qū)域。Tl和Τ2中的各個包括定義相應區(qū)域的一組閾值。在圖 的示例中，Tl=ITl [1]，Tl [2]，Tl [3]，Tl [4]，Tl [5]，Tl [6]，Tl [7]，Tl [8]，Tl [9]}，Τ2= {Τ2 [I]，Τ2 [2]，Τ2 [3]，Τ2 [4]，Τ2 [5]，Τ2 [6]，Τ2 [7]，Τ2 [8]}。識別信息 M 是定義塊位于評價值中的哪個區(qū)域的一組閾值。例如，圖7中的陰影區(qū)域具有M= {Tl [6]，Τ2 [5]}。將參照圖3中的流程圖來詳細描述識別信息生成方法(步驟S202)。首先，在步驟S301中，將變量i初始化為I。在步驟S302中，將變量j初始化為I。接下來，在步驟S303中，確定評價值Si是否屬于由閾值Ti [j]定義的區(qū)域內(nèi)。如果評價值Si屬于閾值Tn[i](步驟S303中“是”)，則處理移動到步驟S306。如果不屬于，則處理移動到步驟S304。接下來，在步驟S304中，將變量j增加I。接下來，在步驟S305中，確定是否已經(jīng)將評價值Si與全部閾值(屬于閾值序列Ti的全部閾值)相比較。如果評價值Si已經(jīng)與全部閾值相比較(步驟S305中“是”)，則處理移動到步驟S306。如果否，則處理移動到步驟S303。在步驟S306中，被確定為屬于評價值Si的閾值被代入評價值Si中的識別信息Mi (識別信息M的第i元素)，然后處理移動到步驟S307。在步驟S307中，將變量i增加I，處理移動到步驟S308。在步驟S308中，確定變量i是否高于n，即是否已經(jīng)將全部η個評價值與閾值相比較。如果全部評價值已經(jīng)被比較(步驟S308中“是”)，則處理移動到步驟S309。如果否(步驟S308中“否”)，則處理移動到步驟S302。

在步驟S309中，被確定為屬于評價值的一組閾值被代入識別信息Μ，并且識別信息生成結束。由此生成的識別信息表示塊所位于的圖7中的格子區(qū)域的部分。塊的特性以及適合于該特性的量化值與識別信息相關聯(lián)以用于圖像質(zhì)量控制。根據(jù)該實施例，進行識別信息生成從而確定目標塊的圖像質(zhì)量劣化程度。例如，人的眼睛對低空間頻率的圖像上的圖像質(zhì)量劣化比高頻率空間的圖像更敏感。為此，如上所述的具有低復雜度的塊具有低空間頻率，并且由于量化誤差引起的圖像質(zhì)量劣化對于人類視覺更易察覺。另一方面，具有高復雜度的塊具有高空間頻率，并且圖像質(zhì)量劣化不易察覺。同樣適用于亮度平均值。暗區(qū)域的圖像質(zhì)量劣化對于人類視覺容易察覺，亮區(qū)域的圖像質(zhì)量劣化不易察覺。基于多個評價值并且由于例如圖7的左下區(qū)域的圖像質(zhì)量劣化容易察覺，所以減小量化值以抑制圖像質(zhì)量劣化。同時，增大圖像質(zhì)量劣化不易察覺的圖7中的右上區(qū)域的量化值以抑制整個速率的增加。這可以保持相等的比特率并且還提高了主觀圖像質(zhì)量。根據(jù)本實施例，使用亮度平均值和復雜度兩種類型的評價值，以基于關于二維空間的位置信息來設置量化參數(shù)。然而，不言而喻，評價值的類型的數(shù)量可以被增加至N種類型(Ν>2)以擴展至N維空間。第二實施例將描述根據(jù)本發(fā)明的第二實施例的圖像編碼裝置。該實施例的圖像編碼裝置的結構與圖1所示的第一實施例的圖像編碼裝置的結構相同。該實施例的圖像編碼裝置的操作也與圖2中的流程圖所示的第一實施例的操作相同。圖3中的流程圖所示的識別信息生成方法(步驟S202)與第一實施例的相同。因此，將省略描述。根據(jù)該實施例，量化參數(shù)生成方法(步驟S203)與第一實施例的不同在于，不僅使用塊識別信息而且還使用鄰接塊的復雜度來高精度地確定量化參數(shù)。參照圖8，將描述鄰接塊的復雜度的使用效果。圖8例示了在白色背景中具有黑色對象的圖像。各個方塊代表16X 16像素塊。塊(白色塊)801是白色背景的一部分，并且因為屬于該塊的像素的像素值都高，所以該塊的復雜度低。塊(黑色塊)803是黑色對象的一部分，并且因為屬于該塊的像素的像素值都低，所以該塊的復雜度低。塊802位于白色塊與黑色塊之間的邊界處。塊802包含黑色像素和白色像素的混合。因為塊的亮度平均值與像素的亮度之間的差值大并且復雜度高，所以塊802屬于在圖7的示例中量化參數(shù)被設置得高的區(qū)域。然而，位于邊界處的如塊802的塊通常呈現(xiàn)易察覺的圖像質(zhì)量劣化。因此，期望將量化參數(shù)設置得低。因為與塊802鄰接的塊801和塊803具有如上所述的低復雜度，所以塊801和塊803與塊802之間的復雜度差值大。以這種方式，參照鄰接塊的復雜度，可以確定給定塊是否是具有易察覺的圖像質(zhì)量劣化的邊界塊，從而使得能夠?qū)ζ湓O置較高的量化參數(shù)以避免圖像質(zhì)量劣化。將參照圖4中的流程圖來詳細描述量化參數(shù)生成方法(步驟S203)。首先，在步驟S401中，控制器103基于通過圖2中的步驟S202中的處理獲取的識別信息M，參照表來確定量化參數(shù)。接下來，在步驟S402中，控制器103確定由識別信息描述的區(qū)域是否是鄰接塊確定區(qū)域。鄰接塊確定區(qū)域是指當設置量化參數(shù)時用于通過使用鄰接塊的評價值來校正量化參數(shù)的區(qū)域。為了避免錯誤地將具有易察覺的主觀圖像質(zhì)量劣化的塊的量化參數(shù)設置得較高，參照鄰接塊的參數(shù)針對量化參數(shù)被設置得較高的區(qū)域高精度地確定量化參數(shù)。如果是鄰接塊確定區(qū)域(步驟S402中“是”)，則處理移動到步驟S403。如果否，則量化參數(shù)生成結束。接下來，在步驟S403中，控制器103讀取在(稍后描述的)步驟S405中的處理中緩沖的鄰接塊的評價值。接下來，在步驟S404中，計算鄰接塊與目標塊的評價值之間的差值。接下來，在步驟S405中，控制器103基于該差值來校正量化參數(shù)。根據(jù)該實施例，讀取鄰接塊的復雜度，并且提取差值。如果塊之間的差值高于預定閾值，則針對復雜度從高轉變?yōu)榈偷膲K，將量化參數(shù)設置得比鄰接塊低。這是由于復雜度轉變的塊很有可能是如上所述的對象的邊界塊，因此圖像質(zhì)量劣化在對象的邊界處易察覺。接下來，在步驟S406中，目標塊的評價值被緩沖。根據(jù)該實施例，通過該處理，可以確定目標塊是否是圖像質(zhì)量劣化易察覺的邊界塊。由此，將量化參數(shù)設置得較高可以避免圖像質(zhì)量劣化。第三實施例將描述根據(jù)第三實施例的圖像編碼裝置。該實施例使用塊的亮度平均值、亮度復雜度以及預測信息三個評價值。術語“預測信息”是指諸如H.264編碼方法中的運動矢量信息和鄰接像素值信息的用于預測編碼的數(shù)據(jù)。圖5是例示該實施例的圖像編碼裝置的結構的框圖。參照圖5，預測單元501基于輸入圖像進行用于預測編碼的預測處理，評價值計算單元502計算輸入圖像的評價值。評價值計算單元502以塊為單位接收圖像的輸入，針對該塊計算多個評價值，并且計算與預測單元501的預測處理結果相關聯(lián)的預測信息。根據(jù)該實施例，運動矢量的大小被應用作為從預測單元501獲取的信息。然而，本發(fā)明并不限于此。塊識別單元503基于多個評價值識別塊?？刂破?04基于識別信息確定針對塊的量化參數(shù)。轉換/量化單元505對塊內(nèi)的像素數(shù)據(jù)進行頻率轉換處理，然后基于由控制器確定的量化參數(shù)來量化。熵編碼單元506對在轉換/量化單元505中獲取的量化數(shù)據(jù)進行熵編碼以生成編碼流。將參照圖2中的流程圖來詳細描述該實施例的圖像編碼裝置的操作。首先，在步驟S201中，評價值計算單元101針對輸入塊計算多個評價值。根據(jù)該實施例，除了第一實施例的評價值外，還使用由預測單元501獲取的運動矢量的大小(絕對值)。接下來，將參照圖3中的流程圖來詳細描述識別信息生成方法(步驟S202)。因為關于步驟S301和步驟S302的描述與第一實施例的相同，所以將省略描述。接下來，在步驟S303中，塊識別單元503確定評價值Si是否屬于由閾值Ti[j]定義的區(qū)域。根據(jù)該實施例，與第一實施例相同，評價值SI是亮度平均值，評價值S2是亮度復雜度，并且評價值S3是運動矢量的大小。與第一實施例相同，閾值序列Tn分別保持對應于評價值S1、S2、S3的T1、T2、T3。如果評價值Si屬于閾值Tn[i](步驟S303中“是”)，則處理移動到步驟S306。如果評價值Si不屬于閾值Tn [i]，則處理移動到步驟S304。因為步驟S304、步驟S305、步驟S306、步驟S307、步驟S308和步驟S309與第一實施例中的相同，所以將省略描述。因為圖2中的處理與第二實施例中的相同，所以將省略描述。進行該實施例中的識別信息生成以確定目標塊的圖像質(zhì)量劣化程度。因為關于復雜度和亮度平均值的描述與第一實施例中的相同，所以將省略描述。該實施例利用以下事實:人的眼睛可能不會很好跟隨具有較高運動矢量絕對值的區(qū)域，即對象正在劇烈運動并且圖像質(zhì)量劣化不易識別的區(qū)域?；诙鄠€評價值，減小圖像質(zhì)量劣化易察覺的區(qū)域的量化值以抑制圖像質(zhì)量劣化。同時，增大圖像質(zhì)量劣化不易察覺的區(qū)域的量化值以抑制整個速率的增加。這可以保持相等的比特率并且還改善了主觀圖像質(zhì)量。第四實施例將描述根據(jù)第四實施例的圖像編碼裝置。圖6是例示本實施例的圖像編碼裝置的結構的框圖。參照圖6，預測單元601通過基于輸入圖像進行用于預測編碼的預測處理而生成預測誤差。預測緩沖器607連接至預測單元601。預測緩沖器607存儲關于緊接需要預測處理之前的一列上的塊的預測信息。評價值計算單元602計算輸入圖像的評價值。評價值計算單元602以塊為單位接收圖像的輸入，針對該塊計算多個評價值，并且計算與預測單元601的預測處理結果相關聯(lián)的評價值。塊識別單元603基于多個評價值識別塊?？刂破?04基于識別信息確定針對塊的量化參數(shù)。轉換/量化單元605對由預測單元601生成的預測誤差進行頻率轉換處理，然后基于由控制器確定的量化參數(shù)來進行量化。熵編碼單元606對從轉換/量化單元605獲取的量化后的數(shù)據(jù)進行熵編碼，以生成編碼流。因為該實施例的圖像編碼裝置的操作、識別信息生成方法(圖2中的步驟S202)以及量化參數(shù)生成方法(圖2中的步驟S203)與第三實施例的相同，所以將省略描述。與第二實施例相同，為了使用關于目標塊和鄰接塊的識別信息來進行圖像質(zhì)量控制，可能需要直接緩沖關于過去識別的塊的識別結果或者塊的評價值。當按照光柵順序處理塊時，例如可能需要保持針對一個塊行的信息以使用關于目標塊上方的鄰接塊的信息。這需要針對其的專用存儲器，因此增加了成本。根據(jù)該實施例，不用于幀內(nèi)編碼的幀間緩沖存儲器(預測緩沖器607)被用于幀內(nèi)編碼。結果，不需要存儲塊信息的單獨存儲器，即使在考慮到用于具有相對高的比特率的幀內(nèi)編碼的鄰接塊的特性的情況下也能夠進行高精度圖像質(zhì)量控制，并且實現(xiàn)了高圖像質(zhì)量控制效果。為了進行畫面間編碼，幀間緩沖存儲器可以存儲運動矢量及預測誤差中的至少一者。為了進行畫面內(nèi)編碼，幀間緩沖存儲器可以存儲平均值、活度、復雜度和分布中的至少
一者O第五實施例將描述根據(jù)本發(fā)明的第五實施例的圖像編碼裝置。該實施例的圖像編碼裝置的結構與圖1所示的根據(jù)本發(fā)明的第一實施例的圖像編碼裝置的結構相同。因為該實施例的圖像編碼裝置的操作也與圖2中的流程圖所示的第一實施例的操作相同，所以將省略描述。根據(jù)該實施例，評價值SI和S2以及相應的閾值序列Tl和T2也與第一實施例中的相同。然而，如圖9所示，該實施例與第一實施例的不同在于，由實線或虛線表示的作為塊的識別結果的區(qū)域的數(shù)量不是72而是13 {Rl, R2，...，R13}。換言之，第一實施例的多個區(qū)域被合并。針對圖9所示的區(qū)域，在圖2中的步驟S204的處理中，量化參數(shù)可以被不同地改變。在陰影區(qū)域中，根據(jù)基準值來改變量化參數(shù)的加權。在非陰影區(qū)域(R9)中，不根據(jù)基準值來改變量化參數(shù)。這里術語“基準值”是指給予幀的默認量化參數(shù)。陰影區(qū)域中被實線圍繞的區(qū)域是具有高復雜度的區(qū)域或亮區(qū)域。因為這些區(qū)域中的圖像質(zhì)量劣化不易察覺，所以量化參數(shù)可以設置得比基準值高以減小速率。另一方面，由虛線圍繞的區(qū)域是圖像質(zhì)量劣化易察覺的區(qū)域。因此，將量化參數(shù)設置得比基準值低以改善圖像質(zhì)量。針對圖像質(zhì)量的詳細控制，圖像質(zhì)量劣化易察覺的區(qū)域被特別地精確劃分。簡單通過與閾值的比較來確定塊的標識，這通常使得處理比第一實施例更簡單。更具體地，雖然在第一實施例中需要最多72個比較處理用于識別72個區(qū)域，但是如圖10所示，需要最多13個比較處理以通過按照Rl、R2...、及R13的順序的區(qū)域的標識來識別13個區(qū)域。根據(jù)該實施例，例如提供這13個劃分區(qū)域。然而，本發(fā)明并不限于此?？梢栽黾觿澐謪^(qū)域的數(shù)量用于對圖像質(zhì)量的更精確的控制。第六實施例根據(jù)上述實施例通過硬件實現(xiàn)圖1、圖5和圖6中所示的處理區(qū)域。然而，要在圖1、圖5和圖6中所示的處理區(qū)域中實現(xiàn)的處理也可以由計算機程序來實現(xiàn)。圖11是例示可應用于根據(jù)上述實施例的任意一者的顯示器的計算機硬件結構示例的框圖。CPUl 101通過使用RAMl 102和/或ROMl 103中存儲的計算機程序和/或數(shù)據(jù)來整體控制計算機，并且執(zhí)行上述由根據(jù)上述實施例的圖像處理裝置執(zhí)行的處理相同的處理。換言之，CPU1101可以用作圖1、圖5和圖6中所示的處理區(qū)域。RAMl 102具有用于臨時存儲從外部存儲器1106加載的計算機程序和/或數(shù)據(jù)和/或通過I/F (接口)1107外部獲取的數(shù)據(jù)。RAM1102具有要被CPU1101用來執(zhí)行處理的工作區(qū)。換言之，RAMl 102可以例如被分配作為幀存儲器，或者可以根據(jù)需要提供其他區(qū)域。R0M1103存儲針對計算機的設置數(shù)據(jù)和/或引導程序。操作單元1104包括例如鍵盤和/或鼠標，并且可以由計算機的用戶操作以向CPU1101輸入指令。主顯示器1105顯示CPU1101的處理結果。主顯示器1105可以包括諸如液晶顯示器的顯示裝置。外部存儲器1106是諸如硬盤驅(qū)動器的大容量信息存儲設備。外部存儲器1106存儲操作系統(tǒng)(OS)和/或用于使CPU1101實現(xiàn)圖1、圖5和圖6中所示的功能的計算機程序。外部存儲器1106可以存儲要處理的圖像數(shù)據(jù)。存儲在外部存儲器1106中的計算機程序或多個程序和/或數(shù)據(jù)根據(jù)需要在CPUl 101的控制下被加載到RAMl 102，并且被CPUl 101處理。諸如LAN和互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡以及諸如投影儀和顯示裝置的其他裝置可以連接至I/F1107。計算機可以通過I/F1107獲取并發(fā)送各種信息?？偩€1108連接這些部件。根據(jù)針對上述操作的流程圖由CPU1101集中控制這些部件的操作。其他實施例根據(jù)本發(fā)明，可以向系統(tǒng)提供記錄執(zhí)行上述功能的計算機程序的代碼的存儲介質(zhì)，并且系統(tǒng)可以讀取并執(zhí)行計算機程序的代碼。在這種情況下，從存儲介質(zhì)讀取的計算機程序的代碼直接實現(xiàn)上述實施例的功能，存儲有計算機程序的代碼的存儲介質(zhì)被包括在本發(fā)明中。本發(fā)明包括計算機上運行的操作系統(tǒng)(OS)基于來自程序代碼的指令進行部分或全部實際處理并且該處理實現(xiàn)上述功能的情況?？梢园凑杖缦聛韺崿F(xiàn)本發(fā)明。即，從存儲介質(zhì)讀取的計算機程序代碼可以被寫入插入到計算機的功能擴展卡或連接至計算機的功能擴展單元中設置的存儲器?；趤碜杂嬎銠C程序代碼的指令，例如設置在功能擴展卡或功能擴展單元中的CPU執(zhí)行部分或全部實際處理以實現(xiàn)上述功能。當本發(fā)明應用于存儲介質(zhì)時，存儲介質(zhì)存儲對應于上述流程圖的計算機程序代碼。雖然參照示例性實施例對本發(fā)明進行了描述，但是應當理解，本發(fā)明并不限于所公開的示例性實施例。應當對所附權利要求的范圍給予最寬的解釋，以使其涵蓋所有這些變型例以及等同的結構和功能。
權利要求
1.一種圖像編碼裝置，該圖像編碼裝置包括: 編碼單元，其對輸入圖像以塊為單位編碼； 計算單元，其針對所述塊計算多個評價值； 識別單元，其通過將由所述計算單元計算出的多個評價值與多個閾值相比較來生成識別信息；以及 控制器，其基于由所述識別單元識別的所述識別信息來控制量化參數(shù)。
2.根據(jù)權利要求1所述的圖像編碼裝置，其中，所述識別信息是關于N維空間的位置信肩、O
3.根據(jù)權利要求1所述的圖像編碼裝置，其中，所述控制器基于所述識別信息參照鄰接塊的評價值來控制量化參數(shù)。
4.根據(jù)權利要求1所述的圖像編碼裝置，其中，所述多個評價值是活度、復雜度、平均值、分布、運動矢量及預測誤差中的一者。
5.根據(jù)權利要求1所述的圖像編碼裝置，所述編碼裝置還包括: 存儲單元，其針對畫面間編碼存儲運動矢量及預測誤差中的至少一者，并且針對畫面內(nèi)編碼存儲平均值、活度、復雜度、分布中的至少一者。
6.一種圖像編碼裝置中的圖像編碼方法，所述圖像編碼方法包括: 編碼步驟，對輸入圖像以塊為單位編碼； 計算步驟，針對所述塊計算多個評價值； 識別步驟，通過將所述計算步驟計算出的多個評價值與多個閾值相比較來生成識別信息；以及 控制步驟，基于所述識別步驟識別的所述識別信息來控制量化參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種圖像編碼裝置及圖像編碼方法。所述圖像編碼裝置包括編碼單元，其對輸入圖像以塊為單位編碼；計算單元，其針對所述塊計算多個評價值；識別單元，其通過將由所述計算單元計算出的多個評價值與多個閾值相比較來生成識別信息；以及控制器，其基于由所述識別單元識別的所述識別信息來控制量化參數(shù)。
文檔編號H04N7/26GK103188493SQ20121058106
公開日2013年7月3日 申請日期2012年12月27日 優(yōu)先權日2011年12月28日
發(fā)明者大川浩司, 樋渡咲 申請人:佳能株式會社