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▶ テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル）の特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-03-14
(54)【発明の名称】平滑表面予測
(51)【国際特許分類】
H04N 19/11 20140101AFI20240307BHJP
H04N 19/126 20140101ALI20240307BHJP
H04N 19/176 20140101ALI20240307BHJP
H04N 19/14 20140101ALI20240307BHJP
H04N 19/70 20140101ALI20240307BHJP
【ＦＩ】
H04N19/11
H04N19/126
H04N19/176
H04N19/14
H04N19/70
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023560446
(86)(22)【出願日】2022-03-30
(85)【翻訳文提出日】2023-11-28
(86)【国際出願番号】 SE2022050315
(87)【国際公開番号】W WO2022211715
(87)【国際公開日】2022-10-06
(31)【優先権主張番号】63/168,613
(32)【優先日】2021-03-31
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】598036300
【氏名又は名称】テレフオンアクチーボラゲット エルエム エリクソン（パブル）
(74)【代理人】
【識別番号】100109726
【弁理士】
【氏名又は名称】園田 吉隆
(74)【代理人】
【識別番号】100150670
【弁理士】
【氏名又は名称】小梶 晴美
(74)【代理人】
【識別番号】100199705
【弁理士】
【氏名又は名称】仙波 和之
(74)【代理人】
【識別番号】100194294
【弁理士】
【氏名又は名称】石岡 利康
(72)【発明者】
【氏名】アンデション， ケネト
(72)【発明者】
【氏名】エンホーン， ジャック
【テーマコード（参考）】
5C159
【Ｆターム（参考）】
5C159LC09
5C159MA04
5C159MC11
5C159RC12
5C159TA31
5C159TA46
5C159TB08
5C159TC03
5C159TC10
5C159TC42
5C159TD12
5C159UA02
5C159UA05
(57)【要約】
画像またはビデオエンコーダまたはデコーダにおいてピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するための方法が、提供される。方法は、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することを含む。方法は、パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することを含む。
【選択図】図５
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像またはビデオエンコーダまたはデコーダにおいてピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するための方法であって、前記方法は、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
前記パラメータｒと前記ベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を備える、方法。
【請求項2】
前記平滑予測ブロックｘ’が、ｘ’＝Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］を備え、ここで、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記平滑予測ブロックｘ’が、ｘ’＝（Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］＋２Ｎ－１）＞＞Ｎを備え、ここで、Ｎが、スケーリングファクタであり、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、ｂ（ｉ）：＝ｂ（ｉ）－平均（ｂ（ｉ））のように、それの平均が除去される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
Ｂが、３つのベースＢ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３｝を少なくとも含み、ここで、ｂ１＝｛１、１、１、．．、１｝Ｔ、ｂ２＝｛０、１、．．Ｍ－１、．．、０、１、．．、Ｍ｝Ｔ、およびｂ３＝｛０、．．、０、１、．．、１、Ｍ－１、．．、Ｍ－１｝Ｔであり、ここで、Ｍが、前記ブロックの高さに等しい、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
Ｂが、Ｂ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、ｂ６｝であるように、ベース（ｂ４、ｂ５、ｂ６）をさらに含み、ここで、ｂ４＝｛０、．．、０、１、２、．．Ｍ－１、．．、Ｍ－１、２＊Ｍ－１、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝、ｂ５＝｛０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）、．．、０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝およびｂ６＝｛０、．．、０、１、．．、１、４、．．、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝である、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
（ＢＴＢ）－１が、事前計算される、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
サンプルの前記ソースｘが、（たとえば、水平におよび垂直に１サンプルおきに）サンプルのサブセットを取ることによって決定される、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）が、２の倍数であるサンプル位置において取られる、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項10】
前記ブロックの高さ（Ｍ）が、前記画像またはビデオエンコーダ／デコーダにおいて使用される最大変換サイズに等しい、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項11】
量子化パラメータを調節するための方法であって、前記方法は、画像中のブロックが平滑であると決定することと、
前記量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後の前記ブロックの品質を低減すると決定することと、
前記画像中の前記ブロックが平滑であると決定したことと、前記ＱＰが圧縮の後の前記ブロックの前記品質を低減すると決定したこととの結果として、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記ＱＰを減少させることと
を含む、方法。
【請求項12】
画像中のブロックが平滑であると決定することは、低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、
前記決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、
エラーを決定するために、前記予測サンプルを前記ブロックのソースサンプルと比較することと、
前記エラーがしきい値を下回ると決定することと
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記低周波ベース関数が、多項式関数を含み、エラーを決定するために、前記予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、前記ブロックの前記ソースサンプルと前記予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
前記ブロックがより高い品質で符号化されるように前記ブロックについて前記ＱＰを減少させることは、より高いＱＰについて前記減少がより大きくなるように、および指定された値を下回る前記ＱＰの減少がないように、線形モデルに基づいて前記ＱＰの前記減少を決定することを含む、請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項15】
前記ＱＰの前記減少が、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ）によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅおよびＱＰｏｆｆｓｅｔが、パラメータである、請求項１４に記載の方法。
【請求項16】
ＱＰの前記減少が、制限値によって制限される、請求項１４または１５に記載の方法。
【請求項17】
前記ＱＰの前記減少が、ｍａｘ（ＱＰｌｉｍｉｔ、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ））によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅ、ＱＰｏｆｆｓｅｔおよびＱＰｌｉｍｉｔが、パラメータである、請求項１４に記載の方法。
【請求項18】
前記画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定することをさらに含み、ここにおいて、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、前記画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定したことの結果として実施される、請求項１１から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項19】
前記画像が、値Ｍの倍数である画像のシーケンス内のシーケンス番号（たとえば、ピクチャ順序カウント（ＰＯＣ））を有すると決定することをさらに含み、ここにおいて、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、前記画像が、Ｍの倍数であるシーケンス番号を有すると決定したことの結果として実施される、請求項１１から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項20】
Ｍが、２、４、８、１６、および３２のうちの１つである、請求項１９に記載の方法。
【請求項21】
画像中のブロックが平滑であると決定することが、粒度のサブブロックレベルにおける情報に基づく、請求項１１から２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項22】
ノードの処理回路によって実行されたとき、前記ノードに、請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項23】
請求項２２に記載のコンピュータプログラムを含んでいるキャリアであって、ここにおいて、前記キャリアが、電子信号、光信号、無線信号、およびコンピュータ可読記憶メディアのうちの１つである、キャリア。
【請求項24】
エンコーダであって、前記エンコーダは、処理回路と、
メモリとを備え、前記メモリが、前記処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、前記エンコーダが、請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法を実施するように設定される、エンコーダ。
【請求項25】
デコーダであって、前記デコーダは、処理回路と、
メモリであって、前記メモリが、前記処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、前記デコーダが、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実施するように設定される、メモリと
を備える、デコーダ。
【請求項26】
ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたエンコーダであって、前記エンコーダは、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
前記パラメータｒと前記ベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
【請求項27】
前記エンコーダが、請求項２から１０のいずれか一項に記載の方法を実施するようにさらに設定された、請求項２６に記載のエンコーダ。
【請求項28】
量子化パラメータを調節するように設定されたエンコーダであって、前記エンコーダは、画像中のブロックが平滑であると決定することと、
前記量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後の前記ブロックの品質を低減すると決定することと、
前記画像中の前記ブロックが平滑であると決定したことと、前記ＱＰが圧縮の後の前記ブロックの前記品質を低減すると決定したこととの結果として、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記ＱＰを減少させることと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
【請求項29】
前記エンコーダが、請求項１２から２１のいずれか一項に記載の方法を実施するようにさらに設定された、請求項２８に記載のエンコーダ。
【請求項30】
ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたデコーダであって、前記デコーダは、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
前記パラメータｒと前記ベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
【請求項31】
前記デコーダが、請求項２から１０のいずれか一項に記載の方法を実施するようにさらに設定された、請求項３０に記載のデコーダ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、ビデオシーケンスおよび／または静止画像のコーディングおよび復号に関し、より詳細には、平滑表面予測に関する。
【背景技術】
【0002】
ビデオシーケンスは、１つまたは複数の（本明細書では「ピクチャ」とも呼ばれる）画像を含む。スクリーン上で閲覧されるとき、画像はピクセルを有し、各ピクセルは、一般的に、赤、緑および青（ＲＧＢ）の値を有する。しかしながら、ビデオシーケンスを符号化および復号するとき、画像は、しばしば、ＲＧＢを使用して表現されるのではなく、一般的に、限定はしないが、ＹＣｂＣｒ、ＩＣＴＣＰ、非一定輝度ＹＣｂＣｒ、および一定輝度ＹＣｂＣｒを含む別の色空間を使用して表現される。現在最も使用されている表現である、非一定輝度ＹＣｂＣｒの例を取ると、それは３つの成分、すなわち、Ｙ、ＣｂおよびＣｒからなる。ルーマと呼ばれ、輝度をおおよそ表現するＹは、フル解像度のものであるのに対して、クロマと呼ばれる２つの他の成分、すなわち、ＣｂおよびＣｒは、より小さい解像度のものであることが多い。一般的な例は、１９２０×１０８０個のＲＧＢピクセルを含んでいる高解像度（ＨＤ）ビデオシーケンスであり、これは、しばしば、１９２０×１０８０解像度のＹ成分、９６０×５４０のＣｂ成分、および９６０×５４０のＣｒ成分によって表現される。成分中のエレメントは、サンプルと呼ばれる。上記の例では、それゆえ、Ｙ成分中に１９２０×１０８０個のサンプルがあり、それゆえに、サンプルとピクセルとの間に直接的な関係がある。それゆえ、本明細書では、ピクセルおよびサンプルという用語は、互換的に使用され得る。Ｃｂ成分およびＣｒ成分の場合、サンプルとピクセルとの間に直接的な関係はなく、単一のＣｂサンプルは、一般的に、数個のピクセルに影響を及ぼす。
【0003】
（本明細書では「ＶＶＣ」とも呼ばれる）ジョイントビデオエキスパートチーム（ＪＶＥＴ）によって開発された多用途ビデオコーディング規格（ＶＶＣ）では、画像の復号は、２つのステージ、すなわち、予測コーディングおよびループフィルタ処理において実行される。予測復号ステージにおいて、成分（Ｙ、ＣｂおよびＣｒ）のサンプルは、矩形ブロックに分割される。例として、１ブロックは、サイズ４×８のサンプルのものであり得るのに対して、別のブロックは、サイズ６４×６４のサンプルのものであり得る。デコーダは、たとえば、前に復号された画像からサンプルをコピーするために（時間予測の例）、または現在の画像のすでに復号された部分からサンプルをコピーするために（イントラ予測の例）、またはそれらの組合せのために、各ブロックについて予測をどのように取得するかについての命令を取得する。この予測を改善するために、デコーダは、離散サインまたはコサイン変換（ＤＳＴまたはＤＣＴ）などの変換コーディングを使用してしばしば符号化された、残差を取得し得る。この残差は、予測に加えられ、デコーダは、次のブロックを復号することに進むことができる。変換は、ビデオコーディングにおけるイントラピクチャおよびインターピクチャ予測からの予測エラーから空間的冗長性を除去するために、広範囲にわたって使用される。変換サイズは、ビデオコーディング規格の進歩とともに増加した。Ｈ．２６４では、最大変換サイズは１６×１６であり、ＨＥＶＣでは、最大変換サイズは３２×３２であり、ＶＶＣ、すなわち、最新のＭＰＥＧ／ＩＴＵビデオコーディング規格では、最大変換サイズは６４×６４である。ＶＶＣでは、また、２次低周波非分離可能変換（ＬＦＮＳＴ）が、分離可能ＤＣＴ／ＤＳＴベースの変換の後に適用され得る。ＶＶＣのバージョン１を越えたワークでは、変換サイズの増加はコーディング効率のさらなる利得を提供することができることが、示されている。将来の規格は、おそらく、さらにより大きい変換サイズを使用するであろう。
【0004】
予測復号ステージからの出力は、３つの成分Ｙ、Ｃｂ、およびＣｒである。しかしながら、これらの成分の忠実度をさらに改善することが可能であり、これは、ループフィルタ処理ステージにおいて行われる。ＶＶＣでのループフィルタ処理ステージは、３つのサブステージ、すなわち、デブロッキングフィルタステージ、サンプル適応オフセット（ＳＡＯ）フィルタサブステージ、および適応ループフィルタ（ＡＬＦ）サブステージからなる。デブロッキングフィルタサブステージにおいて、デコーダは、いくらかの条件が満たされたとき、ブロック境界の近くのエッジを平滑化することによって、Ｙ、Ｃｂ、およびＣｒを変更する。これは、人間の視覚系が、ブロック境界に沿ったブロックアーティファクトなど、規則的なエッジを検出することにおいて非常に良好であるので、知覚品質（主観的品質）を増加させる。ＳＡＯサブステージにおいて、デコーダは、ある値範囲（帯域オフセットＳＡＯ）中にあること、または特定の近傍（エッジオフセットＳＡＯ）を有することなど、いくらかの条件を満たすサンプルに、シグナリングされた値を加えるかまたは減じる。これは、リンギングノイズを、そのようなノイズが、しばしば、ある値範囲においてまたは特定の近傍において（たとえば、極大値において）アグリゲートするので、低減することができる。このステージの結果である再構築された画像成分は、ＹＳＡＯ、ＣｂＳＡＯ、ＣｒＳＡＯと表される。
【0005】
良好に実施することができるビデオコーディング規格は、小さいビットコストで少量の予測エラーを可能にするための効率的なイントラ予測を含む。その目的で、ＨＥＶＣおよびＶＶＣでのイントラ予測は、近隣の前にコーディングされたサンプルからのテクスチャを外挿することができる多くのモードを有する。それらは、コード化されるべき現在のブロックのＤＣ、平坦面、およびラインの良好な予測を与えることができる。
【0006】
良好な主観的ビデオ品質のためにビデオコーディングを適応させるために、変換係数の適応量子化パラメータ（ＱＰ）が展開される。１つの例示的適応ＱＰ方法は、ブロックの変動を導出し、低い変動をもつブロックに低いＱＰを与え、高い変動をもつブロックにより高いＱＰを与えることである。これは、多くの詳細をもつブロックの精度よりも良好な、平滑ブロックの精度を可能にする。これは、ビットのより効率的な使用をもたらし、ここで、ビットが最も重要である。
【0007】
Ｈａｒａｌｉｃは、彼が画像復元のために使用したペーパーフォーム１９８１において、画像データのためのファセットモデルを導入した。多項式モデルまたはファセットモデルが、多項式を使用する、サンプルのパラメトリック表現である。１次モデルが、ｆ（ｘ、ｙ）＝ｒ０＋ｒ１＊ｘ＋ｒ２＊ｙによって説明され得、ここで、ｒ０～ｒ２は、モデルによるサンプルが定数（ｒ０）、水平傾斜ｘ（ｒ１）および垂直傾斜ｙ（ｒ２）にどのくらい依存するかを制御する係数である。多項式も、画像およびビデオコーディングにおける補間のために使用されている。
【発明の概要】
【0008】
現在のビデオコーディング規格における変換は、予測エラーを圧縮することに優れているが、ＤＣを越えた平滑ソースサンプルに直面したとき、または平滑ソースサンプルの正確な表現を可能にするには粗すぎる変換係数の表現を生成する低品質設定に直面したときなど、単純な信号に直面したとき、現在のビデオコーディング規格における変換は、不要なオーバーヘッドを加える傾向がある。現在の規格におけるイントラ予測は、現在のブロックの外側のサンプルに予測を基づかせ、これは、前のコーディングブロックのコーディングからのコーディングアーティファクトに対して予測を敏感にする。適応量子化パラメータ（ＱＰ）方法は、一般的に、概して平滑ブロックを選好するのではなく、一定値（ＤＣ）に近いソースサンプルをもつブロックを選好する。
【0009】
実施形態は、現在の規格および将来の規格を改善するために、エンコーダにおいて使用され得る。たとえば、実施形態は、平滑な表面を有するブロックを検出し、（変換係数の量子化のための十分に低い量子化パラメータ（ＱＰ）を用いて）それらのブロックについて高品質設定を使用するために使用され得る。実施形態は、平滑ソースサンプル、たとえば、平滑な表面の正確な予測を可能にするために、低多項式モデルなど、ソースサンプルの低周波モデルに基づくイントラ予測を導入するためにも使用され得る。実施形態は、大きいブロックのデブロッキングの一部として使用されてもよく、ここで、低多項式モデルは、再構築されたサンプルに適合される。実施形態は、概して、より大きいＱＰが平滑な表面からのより高い変動をもつブロックに与えられ、より小さいＱＰが平滑な表面からのより小さい変動をもつブロックに与えられる、適応ＱＰを用いるエンコーディングのために使用されてもよい。
【0010】
実施形態は、とりわけ、空領域について、および品質設定がより困難になるとき、ＨＤＲビデオの視覚的品質を大幅に改善することができる。これは、ＶＶＣおよびＨＥＶＣの場合、約２７を上回るＱＰに対応する。
【0011】
第１の態様によれば、画像またはビデオエンコーダまたはデコーダにおいてピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するための方法が、提供される。方法は、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することを含む。方法は、パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することを含む。
【0012】
いくつかの実施形態では、平滑予測ブロックｘ’は、ｘ’＝Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］を備え、ここで、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる。いくつかの実施形態では、平滑予測ブロックｘ’は、ｘ’＝（Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］＋２Ｎ－１）＞＞Ｎを備え、ここで、Ｎが、スケーリングファクタであり、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる。いくつかの実施形態では、Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、ｂ（ｉ）：＝ｂ（ｉ）－平均（ｂ（ｉ））のように、それの平均が除去される。いくつかの実施形態では、Ｂは、３つのベースＢ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３｝を少なくとも含み、ここで、ｂ１＝｛１、１、１、．．、１｝Ｔ、ｂ２＝｛０、１、．．Ｍ－１、．．、０、１、．．、Ｍ｝Ｔ、およびｂ３＝｛０、．．、０、１、．．、１、Ｍ－１、．．、Ｍ－１｝Ｔであり、ここで、Ｍが、ブロックの高さに等しい。いくつかの実施形態では、Ｂは、Ｂ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、ｂ６｝であるように、ベース（ｂ４、ｂ５、ｂ６）をさらに含み、ここで、ｂ４＝｛０、．．、０、１、２、．．Ｍ－１、．．、Ｍ－１、２＊Ｍ－１、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝、ｂ５＝｛０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）、．．、０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝およびｂ６＝｛０、．．、０、１、．．、１、４、．．、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝である。
【0013】
いくつかの実施形態では、（ＢＴＢ）－１は、事前計算される。いくつかの実施形態では、サンプルのソースｘは、（たとえば、水平におよび垂直に１サンプルおきに）サンプルのサブセットを取ることによって決定される。いくつかの実施形態では、Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、２の倍数であるサンプル位置において取られる。いくつかの実施形態では、ブロックの高さ（Ｍ）は、画像またはビデオエンコーダ／デコーダにおいて使用される最大変換サイズに等しい。
【0014】
第２の態様によれば、量子化パラメータを調節するための方法が提供される。方法は、画像中のブロックが平滑であると決定することを含む。方法は、量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定することを含む。方法は、画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させることを含む。
【0015】
いくつかの実施形態では、画像中のブロックが平滑であると決定することは、低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、エラーを決定するために、予測サンプルをブロックのソースサンプルと比較することと、エラーがしきい値を下回ると決定することとを備える。いくつかの実施形態では、低周波ベース関数は、多項式関数を含み、ここにおいて、エラーを決定するために、予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、ブロックのソースサンプルと予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを備える。いくつかの実施形態では、ブロックがより高い品質で符号化されるようにブロックについてＱＰを減少させることは、より高いＱＰについて減少がより大きくなるように、および指定された値を下回るＱＰの減少がないように、線形モデルに基づいてＱＰの減少を決定することを備える。
【0016】
いくつかの実施形態では、ＱＰの減少は、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ）によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅおよびＱＰｏｆｆｓｅｔが、パラメータである。いくつかの実施形態では、ＱＰの減少は、制限値によって制限される。いくつかの実施形態では、ＱＰの減少が、ｍａｘ（ＱＰｌｉｍｉｔ、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ））によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅ、ＱＰｏｆｆｓｅｔおよびＱＰｌｉｍｉｔが、パラメータである。いくつかの実施形態では、方法は、画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定することをさらに含み、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定したことの結果として実施される。いくつかの実施形態では、方法は、画像が、値Ｍの倍数である画像のシーケンス内のシーケンス番号（たとえば、ピクチャ順序カウント（ＰＯＣ））を有すると決定することをさらに含み、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像が、Ｍの倍数であるシーケンス番号を有すると決定したことの結果として実施される。いくつかの実施形態では、Ｍは、２、４、８、１６、および３２のうちの１つである。いくつかの実施形態では、画像中のブロックが平滑であると決定することは、粒度のサブブロックレベルにおける情報に基づく。
【0017】
第３の態様によれば、ノードの処理回路によって実行されたとき、ノードが、第１および第２の態様の実施形態のいずれか１つに記載の方法を実施することを引き起こす命令を備える、コンピュータプログラムが提供される。
【0018】
第４の態様によれば、第３の態様のコンピュータプログラムを含んでいるキャリアが提供される。キャリアは、電子信号、光信号、無線信号、およびコンピュータ可読記憶メディアのうち１つである。
【0019】
第５の態様によれば、エンコーダが提供される。エンコーダは、処理回路を含む。エンコーダはメモリを含み、メモリは処理回路によって実行可能な命令を含んでいる。命令が実行されたとき、エンコーダは、第１および第２の態様の実施形態のいずれか１つに記載の方法を実施するように設定される。
【0020】
第６の態様によれば、デコーダが提供される。デコーダは、処理回路を含む。デコーダはメモリを含み、メモリは処理回路によって実行可能な命令を含んでいる。命令が実行されたとき、デコーダは、第１の態様の実施形態のいずれか１つに記載の方法を実施するように設定される。
【0021】
第７の態様によれば、ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたエンコーダが提供される。エンコーダは、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定するように設定される。エンコーダは、パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測するように設定される。
【0022】
第８の態様によれば、量子化パラメータを調節するように設定されたエンコーダが提供される。エンコーダは、画像中のブロックが平滑であると決定するように設定される。エンコーダは、量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定するように設定される。エンコーダは、画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させるように設定される。
【0023】
第９の態様によれば、ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたデコーダが提供される。デコーダは、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定するように設定される。デコーダは、パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測するように設定される。
【0024】
本明細書に組み込まれ、本明細書の一部をなす添付の図面は、様々な実施形態を図示する。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】実施形態による、エンコーダの例示的なアーキテクチャである。
【図2】実施形態による、デコーダの例示的なアーキテクチャである。
【図3】ＡおよびＢは、画像ブロックの例示的線図である。
【図4】ＡおよびＢは、画像ブロックの例示的線図である。
【図5】実施形態によるフローチャートである。
【図6】実施形態によるフローチャートである。
【図7】実施形態によるフローチャートである。
【図8】実施形態によるフローチャートである。
【図9】実施形態による、エンコーダのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0026】
いくつかの実施形態の一態様は、符号化するのに非常に単純であると決定されたブロックについての量子化パラメータ（ＱＰ）の適応を提供することである。適応は、ブロックＱＰが、より小さいピクチャＱＰについてよりも、より大きいピクチャＱＰについて一層低減されるような、ピクチャＱＰに基づく線形モデルに従って実施され得る。いくつかの実施形態の別の態様は、平滑ソースサンプルの表現を可能にするための低次多項式モデルを決定することである。モデルは、ブロックが符号化するのに単純であるかどうかを決定するために、ビデオ符号化の一部として使用されるか、または代替イントラ予測方法として使用され得る。いくつかの実施形態の別の態様は、画像またはビデオコーディングにおけるループフィルタ処理（デブロッキング）の一部として、再構築されたサンプルの平滑な表現を可能にするための低次多項式モデルを決定することである。
【0027】
実施形態は、画像およびビデオコーディングに適用可能である。実施形態は、エンコーダ（またはエンコーダの一部）のみに組み込まれ得、現在のコーデック規格または将来のコーデック規格を使用し得る。実施形態は、エンコーダとデコーダの両方（またはそれらの一部）に組み込まれてもよく、来るべきコーデック規格を使用し得る。例示的エンコーダが、図１に示されており、例示的デコーダが、図２に示されている。他のインループツールが、デブロッキングの前または後に実施され得るが、他のインループフィルタは、図１および図２に含まれていない。
【0028】
実施形態１
ブロックのサンプルに基づいて、ブロックの平滑な表現が、多項式モデル、すなわち、平滑表面予測によって取得され得る。図３Ａおよび図３Ｂは、ブロックの例を示し、図３Ａ中で、画像は４つのブロックに分割されており、図３Ｂ中で、画像は１６個のブロックに分割されている。続いて、次数１の（換言すれば、ベース１、ｘおよびｙを有する）多項式モデルがどのように導出され得るかの例を説明する。ｘ２、ｙ２およびｘｙなど、追加の基底関数が使用されてもよい。ベース関数は、１（一定値）に等しいｂ１、ｘ（水平方向における傾斜）に等しいｂ２、およびｙ（垂直方向における傾斜）に等しいｂ３である。例示を簡単にするために、ここでの例は、ベクトル形態の２×２のブロックサイズを使用し、ここで、ベクトルの第１の２つのサンプルは、ブロックの第１の行に対応し、第２の２つのサンプルは、ブロックの第２の行に対応する。また、ベース関数の大きさを低減するために、平均値を除去する。したがって、ベースは、
ｂ１’＝｛１、１、１、１｝Ｔ、ｂ２’＝｛１、２、１、２｝Ｔ、ｂ３’＝｛１、１、２、２｝Ｔ
ｂ１＝ｂ１’、ｂ２＝ｂ２’－平均（ｂ２’）、ｂ３＝ｂ３’－平均（ｂ３’）
によって与えられる。
ブロックのサンプルに基づいて、ブロックの平滑な表現が、多項式モデル、すなわち、平滑表面予測によって取得され得る。図３Ａおよび図３Ｂは、ブロックの例を示し、図３Ａ中で、画像は４つのブロックに分割されており、図３Ｂ中で、画像は１６個のブロックに分割されている。続いて、次数１の（換言すれば、ベース１、ｘおよびｙを有する）多項式モデルがどのように導出され得るかの例を説明する。ｘ２、ｙ２およびｘｙなど、追加の基底関数が使用されてもよい。ベース関数は、１（一定値）に等しいｂ１、ｘ（水平方向における傾斜）に等しいｂ２、およびｙ（垂直方向における傾斜）に等しいｂ３である。例示を簡単にするために、ここでの例は、ベクトル形態の２×２のブロックサイズを使用し、ここで、ベクトルの第１の２つのサンプルは、ブロックの第１の行に対応し、第２の２つのサンプルは、ブロックの第２の行に対応する。また、ベース関数の大きさを低減するために、平均値を除去する。したがって、ベースは、
ｂ１’＝｛１、１、１、１｝Ｔ、ｂ２’＝｛１、２、１、２｝Ｔ、ｂ３’＝｛１、１、２、２｝Ｔ
ｂ１＝ｂ１’、ｂ２＝ｂ２’－平均（ｂ２’）、ｂ３＝ｂ３’－平均（ｂ３’）
によって与えられる。
【0029】
次いで、ベース関数は、（列としてベース関数をもつ）行列Ｂに入れられ得、それにより、Ｂ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３｝である。
【0030】
次いで、モデルのパラメータは、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）
として決定され得、ここで、ｘは、ベクトル形態のブロックのソースサンプルである。
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）
として決定され得、ここで、ｘは、ベクトル形態のブロックのソースサンプルである。
【0031】
次いで、決定されたパラメータおよびベース関数に基づく予測ブロックｘ’が、
ｘ’＝ｒ（０）＋ｒ（１）＊ｂ２＋ｒ（２）＊ｂ３
として導出され得る。
ｘ’＝ｒ（０）＋ｒ（１）＊ｂ２＋ｒ（２）＊ｂ３
として導出され得る。
【0032】
（ＢＴＢ）－１は、ベース関数によって決定され、ソースサンプルによって決定されないので、（ＢＴＢ）－１は、あらかじめ計算され得る。あらかじめ計算された逆行列を用いると、ｂ１、ｂ２、およびｂ３よりも多くのベース関数が使用される場合でも、モデルパラメータを決定するのは簡単である。概して、より多くのベース関数が、より高次の多項式をモデル化するために使用され得る。ベース関数からの（たとえば、上記で示されたようなｂ２およびｂ３からの）平均除去は、ＢＴＢのインバースの後の極めて小さい数を回避するのを助けることができ、これは、とりわけ、より大きいブロックサイズの場合により効率的であり得る。ベース関数のこの例の場合の平均除去は、直交ベース関数をも与え、これは、（ＢＴＢ）－１の対角線における非ゼロエレメントのみを生じる。これは、一般的に、より高次の多項式の場合には当てはまらない。
【0033】
（ＢＴＢ）－１のサイズは、使用されるベース関数の数に依存する。寸法は、ｎＢａｓｅ×ｎＢａｓｅであり、ここで、ｎＢａｓｅは、ベース関数の数である。
【0034】
実施形態２
異なる手法が、実施形態１の複雑さを低減するために使用され得る。
異なる手法が、実施形態１の複雑さを低減するために使用され得る。
【0035】
複雑さを低減するための１つの手法は、モデルが決定されるサンプルの数を低減することである。追加として、モデルがテストされるサンプルの数が、低減され得る。サンプルの数の低減は、スパースサンプリンググリッドを有することによって実施され得る。たとえば、水平方向に１サンプルおきに決定およびテストし、垂直方向に１サンプルおきに決定およびテストすることによって、複雑さは、４倍低減され得る。他のスパースサンプリング技法も、使用され得る。
【0036】
ベース関数は、乗算ではなくシフトの使用を可能にするために、２の倍数であるサンプル位置においても取られ得る。すなわち、１（２０）、２（２１）、４（２２）、８（２３）、１６（２４）、および３２（２５）は、それぞれ、（１＜＜０）（１＜＜１）、（１＜＜２）、（１＜＜３）、（１＜＜４）、（１＜＜５）などに対応し、ここで、＜＜は、左シフト演算を表す。
【0037】
複雑さは、
ｘ’＝（ｒ（０）＋ｒ（１）＊ｂ２＋ｒ（２）＊ｂ３＋２Ｎ－１）＞＞Ｎ
など、固定小数点演算において予測を実施することによっても低減され得、ここで、Ｎは、スケーリングファクタである。
ｘ’＝（ｒ（０）＋ｒ（１）＊ｂ２＋ｒ（２）＊ｂ３＋２Ｎ－１）＞＞Ｎ
など、固定小数点演算において予測を実施することによっても低減され得、ここで、Ｎは、スケーリングファクタである。
【0038】
実施形態３（イントラ予測）
実施形態１～２における手法は、ブロックの予測のためのビデオまたは画像コーディングにおける平滑イントラ予測モードとして使用され得る。たとえば、図４Ａは、イントラ予測されるべきブロックを示し、図４Ｂは、水平ブロック境界の上の、および垂直ブロック境界の左の参照サンプルとともにイントラ予測されるべきブロックを示す。ブロックのための入力サンプルは、この場合、コーディングの前のソースサンプルであり得る。ブロックの予測とブロックの外側の前に再構築されたサンプル（たとえば、示されている参照サンプル）とのより良い整合を得るために、入力サンプルは、再構築されたサンプルをも含むことができる。これらの参照サンプルは、図４Ｂに示されているように、ブロックの上のサンプルの行と、ブロックの左のサンプルの列とを含み得る。一例は、現在のブロックの上の４つの列と、現在のブロックの左の４つの行を有することであるが、異なる参照サンプルが選択されてもよい。
実施形態１～２における手法は、ブロックの予測のためのビデオまたは画像コーディングにおける平滑イントラ予測モードとして使用され得る。たとえば、図４Ａは、イントラ予測されるべきブロックを示し、図４Ｂは、水平ブロック境界の上の、および垂直ブロック境界の左の参照サンプルとともにイントラ予測されるべきブロックを示す。ブロックのための入力サンプルは、この場合、コーディングの前のソースサンプルであり得る。ブロックの予測とブロックの外側の前に再構築されたサンプル（たとえば、示されている参照サンプル）とのより良い整合を得るために、入力サンプルは、再構築されたサンプルをも含むことができる。これらの参照サンプルは、図４Ｂに示されているように、ブロックの上のサンプルの行と、ブロックの左のサンプルの列とを含み得る。一例は、現在のブロックの上の４つの列と、現在のブロックの左の４つの行を有することであるが、異なる参照サンプルが選択されてもよい。
【0039】
エンコーダ側で、モデルパラメータは、量子化およびエントロピーコーディングされ得る。エンコーダは、デコーダ側でモードを有効化／無効化するフラグをもシグナリングし得る。すなわち、フラグは、実施形態１～２における手法が平滑イントラ予測モードとして使用されているかどうかについてデコーダに通知することができる。イネーブルフラグがデコーダ側において受信されたとき、デコーダは、モデルパラメータの逆エントロピーコーディングおよび逆量子化を行い、次いで、それらに基づいて予測ブロックを導出し得る。
【0040】
量子化の一部として維持すべき当該の一般的な値は、１の大きさを下回る傾斜パラメータ（ｘおよびｙ）のためのものである。２次ベース関数のためのパラメータは、一般的に、０．１の大きさを下回る。１０ビットビデオの場合、ＤＣパラメータは、０から１０２３の範囲、たとえば、１０個のビットを有することができ、１次パラメータは、１０２４を伴う浮動小数点値の乗算の後の１１個のビットを用いて表現され得、したがって、範囲は、－１０２４から１０２４まで、たとえば、１１個のビットであり、（使用される場合）２次パラメータは、２０４８の乗算の後の１２個のビットを用いて表現され得、したがって、範囲は、－２０４８～＋２０４８である。より高次のパラメータが、同様に表現され得る。
【0041】
パラメータの圧縮のためのオーバーヘッドを低減するために、現在のブロックのパラメータは、近隣のサンプル、たとえば、（図４Ｂに示されている参照サンプルなど）現在のブロックのすぐ上の、および現在のブロックの左のサンプルに基づいて予測され得る。
【0042】
たとえば、ＤＣパラメータの予測は、現在のブロックのすぐ上の、および現在のブロックの左のサンプルの平均から導出され得る。ｘまたはｘ２ベース関数のためのパラメータの予測が、現在のブロックのすぐ上のサンプルに基づいて推定され得る。ｙまたはｙ２ベース関数のためのパラメータの予測が、現在のブロックのすぐの左のサンプルに基づいて推定され得る。この場合、ｘｙベース関数のためのパラメータは、予測されない。上の数個の行および左の数個の列が、参照サンプルとして利用可能である場合、すべてのパラメータの予測は、それらの行および列からのサンプルに基づき得る。
【0043】
いくつかの実施形態では、パラメータは、直接的に符号化される。いくつかの実施形態では、パラメータのデルタ値のみが、符号化される必要があり、ここで、デルタは、現在のブロックのパラメータの予測に基づいて決定される。この場合、たとえば、ＤＣパラメータは、符号を含む１０ビット、すなわち、－５１２～５１２の間の範囲で符号化され得る。１次パラメータは、符号を含む１０ビット、すなわち、－５１２～５１２の間の範囲を用いて表現され得る。２次パラメータは、符号を含む１０ビット、すなわち、－５１２～５１２の間の範囲を用いて表現され得る。符号化されるべき量子化値は、以下、すなわち、
ｒＱ［ｎ］＝ｉｎｔ（Ｓ［ｎ］＊（ｒ［ｎ］－ｒＰｒｅｄ［ｎ］）＋０．５）、
ｒＱ［３］＝ｉｎｔ（Ｓ［３］＊ｒ［３］）＋０．５）、
のように決定され得、ここで、ｒＱ［３］は、ただ１つの上の行または１つの左の列が利用可能である場合、別々に計算され、さもなければ、ｒＱ［３］は、上記の一般的ｒＱ［ｎ］式の場合のように計算され得る。ここでの式において、０＜＝ｎ＜ｎＢａｓｅｓであり（ここで、ここではｎＢａｓｅｓ＝６であり）、Ｓ［ｎ］は、量子化のために使用されるスケールファクタ、たとえばＳ［０］＝１、Ｓ［１］＝Ｓ［２］＝Ｓ［４］＝Ｓ［５］＝５１２、Ｓ［３］＝２０４８である。
ｒＱ［ｎ］＝ｉｎｔ（Ｓ［ｎ］＊（ｒ［ｎ］－ｒＰｒｅｄ［ｎ］）＋０．５）、
ｒＱ［３］＝ｉｎｔ（Ｓ［３］＊ｒ［３］）＋０．５）、
のように決定され得、ここで、ｒＱ［３］は、ただ１つの上の行または１つの左の列が利用可能である場合、別々に計算され、さもなければ、ｒＱ［３］は、上記の一般的ｒＱ［ｎ］式の場合のように計算され得る。ここでの式において、０＜＝ｎ＜ｎＢａｓｅｓであり（ここで、ここではｎＢａｓｅｓ＝６であり）、Ｓ［ｎ］は、量子化のために使用されるスケールファクタ、たとえばＳ［０］＝１、Ｓ［１］＝Ｓ［２］＝Ｓ［４］＝Ｓ［５］＝５１２、Ｓ［３］＝２０４８である。
【0044】
次いで、量子化パラメータを符号化（たとえば、エントロピー符号化）した後に、デコーダは、以下、すなわち、
ｒ’［ｎ］＝ｒＰｒｅｄ［ｎ］＋（ｒＱ［ｎ］＋Ｓ［ｎ］／２）／Ｓ［ｎ］
またはたとえば、Ｓ［ｎ］＝２の場合は１など、ｌｏｇ２が事前計算され得る、シフト表記法を用いて、
ｒ’［ｎ］＝ｒＰｒｅｄ［ｎ］＋（ｒＱ［ｎ］＋１＜＜ｌｏｇ２（Ｓ［ｎ］））＞＞ｌｏｇ２（Ｓ［ｎ］）
ｒ’［０］＝ｒＰｒｅｄ［０］＋ｒＱ［０］
ｒ’［３］＝（ｒＱ［３］＋Ｓ［３］／２）／Ｓ［３］
のように逆量子化パラメータを導出することができる。
この場合、ｒ’［０］は、別々に計算される。また、ｒ’［３］は、ただ１つの上の行または１つの左の列が利用可能である場合、別々に計算され、さもなければ、ｒ’［３］は、上記の一般的ｒ’［ｎ］式の場合のように計算され得る。
ｒ’［ｎ］＝ｒＰｒｅｄ［ｎ］＋（ｒＱ［ｎ］＋Ｓ［ｎ］／２）／Ｓ［ｎ］
またはたとえば、Ｓ［ｎ］＝２の場合は１など、ｌｏｇ２が事前計算され得る、シフト表記法を用いて、
ｒ’［ｎ］＝ｒＰｒｅｄ［ｎ］＋（ｒＱ［ｎ］＋１＜＜ｌｏｇ２（Ｓ［ｎ］））＞＞ｌｏｇ２（Ｓ［ｎ］）
ｒ’［０］＝ｒＰｒｅｄ［０］＋ｒＱ［０］
ｒ’［３］＝（ｒＱ［３］＋Ｓ［３］／２）／Ｓ［３］
のように逆量子化パラメータを導出することができる。
この場合、ｒ’［０］は、別々に計算される。また、ｒ’［３］は、ただ１つの上の行または１つの左の列が利用可能である場合、別々に計算され、さもなければ、ｒ’［３］は、上記の一般的ｒ’［ｎ］式の場合のように計算され得る。
【0045】
デコーダにおいて取得された量子化パラメータに基づいて、予測ブロックが、以下、すなわち、
Ｆｏｒ ｘ＝０ ｔｏ Ｗ
Ｆｏｒ ｙ＝０ ｔｏ Ｈ
Ｘ’（ｘ、ｙ）＝ｒ’［０］＋ｒ’［１］＊（ｘ－ｍ［１］）＋ｒ’［２］＊（ｙ－ｍ［２］）＋ｒ’［３］＊（ｘ＊ｙ－ｍ［３］）＋ｒ’［４］＊（ｘ＊ｘ－ｍ［４］）＋ｒ’［５］＊（ｙ＊ｙ－ｍ［５］）；
Ｅｎｄ
Ｅｎｄここで、ｍ［１］は、すべてのｘの平均値であり、ｍ［２］は、すべてのｙの平均であり、ｍ［３］は、すべてのｘ＊ｙの平均であり、ｍ［４］は、すべてのｘ＊ｘの平均であり、ｍ［５］は、すべてのｙ＊ｙの平均である、
のように、予測されたブロックを導出するために、ブロックの内側のそれぞれの位置においてモデルパラメータをそれぞれのベース関数で乗算することによって導出され得る。
Ｆｏｒ ｘ＝０ ｔｏ Ｗ
Ｆｏｒ ｙ＝０ ｔｏ Ｈ
Ｘ’（ｘ、ｙ）＝ｒ’［０］＋ｒ’［１］＊（ｘ－ｍ［１］）＋ｒ’［２］＊（ｙ－ｍ［２］）＋ｒ’［３］＊（ｘ＊ｙ－ｍ［３］）＋ｒ’［４］＊（ｘ＊ｘ－ｍ［４］）＋ｒ’［５］＊（ｙ＊ｙ－ｍ［５］）；
Ｅｎｄ
Ｅｎｄここで、ｍ［１］は、すべてのｘの平均値であり、ｍ［２］は、すべてのｙの平均であり、ｍ［３］は、すべてのｘ＊ｙの平均であり、ｍ［４］は、すべてのｘ＊ｘの平均であり、ｍ［５］は、すべてのｙ＊ｙの平均である、
のように、予測されたブロックを導出するために、ブロックの内側のそれぞれの位置においてモデルパラメータをそれぞれのベース関数で乗算することによって導出され得る。
【0046】
予測ブロックの上記の決定において、浮動小数点計算が使用される。いくつかの実施形態では、計算は、すべての非ＤＣパラメータについて一定のスケールファクタＦを仮定して、以下、すなわち、
Ｆｏｒ ｘ＝０ ｔｏ Ｗ
Ｆｏｒ ｙ＝０ ｔｏ Ｈ
Ｘ’（ｘ、ｙ）＝ｒ’［０］＋（Ｆ＊ｒ’［１］＊（ｘ－ｍ［１］）＋Ｆ＊ｒ’［２］＊（ｙ－ｍ［２］）＋Ｆ＊ｒ’［３］＊（ｘ＊ｙ－ｍ［３］）＋Ｆ＊ｒ’［４］＊（ｘ＊ｘ－ｍ［４］）＋Ｆ＊ｒ’［５］＊（ｙ＊ｙ－ｍ［５］）＋Ｆ＞＞１）＞＞ｌｏｇ２（Ｆ）；
ＥｎｄＥｎｄのように固定小数点で行われ得る。
Ｆｏｒ ｘ＝０ ｔｏ Ｗ
Ｆｏｒ ｙ＝０ ｔｏ Ｈ
Ｘ’（ｘ、ｙ）＝ｒ’［０］＋（Ｆ＊ｒ’［１］＊（ｘ－ｍ［１］）＋Ｆ＊ｒ’［２］＊（ｙ－ｍ［２］）＋Ｆ＊ｒ’［３］＊（ｘ＊ｙ－ｍ［３］）＋Ｆ＊ｒ’［４］＊（ｘ＊ｘ－ｍ［４］）＋Ｆ＊ｒ’［５］＊（ｙ＊ｙ－ｍ［５］）＋Ｆ＞＞１）＞＞ｌｏｇ２（Ｆ）；
ＥｎｄＥｎｄのように固定小数点で行われ得る。
【0047】
再構築されるブロックのモデルパラメータの代替予測を得るために、ブロックの上の行およびブロックの左の列からのサンプルが、（たとえば、図４Ｂに示されているように）使用され得る。一例は、現在のブロックの上の４つの列および現在のブロックの左の４つの行を有することである。
【0048】
隣接するブロックが、多項式モデルによってイントラ予測されたとき、現在のブロックのモデルパラメータは、隣接するブロックから予測され得る。隣接するブロックは、現在のブロックの左の、または現在のブロックの上のブロックであり得る。隣接するモデルについてのＤＣパラメータは、好ましくは、それが予測のために使用される前の現在のブロックにおいてセンタリングされる。たとえば、近隣のブロックが、現在のブロックの左にあり、サイズ６４×６４を有し、現在のブロックが、サイズ６４×６４を有する場合、近隣のブロック（ｒＮｂ［０］）のＤＣパラメータ（一定ベース関数）は、以下、すなわち、
ｒＮｂ’［０］＝ｒＮｂ［０］＋ｒＮｂ［１］＊６４＋ｒＮｂ［２］＊０＋ｒＮｂ［３］＊６４＊０＋ｒＮｂ［４］＊６４＊６４＋ｒＮｂ［５］＊０＊０
のように、２次モデルのためのそれのｘベース（ｒＮｂ［１］）、ｙベース（ｒＮｂ［２］）、ｘｙベース（ｒＮｂ［３］）、ｘ２ベース（ｒＮｂ［４］）、およびｙ２ベース（ｒＮｂ［５］）関数に従って更新される必要がある。
わかるように、ｘおよびｘ２におけるベース関数のみが、水平方向に移動を生じさせる。いくつかの実施形態では、より高次の係数（たとえば、ｘ２およびｙ２）からの更新を使用することを省略することもできる。
ｒＮｂ’［０］＝ｒＮｂ［０］＋ｒＮｂ［１］＊６４＋ｒＮｂ［２］＊０＋ｒＮｂ［３］＊６４＊０＋ｒＮｂ［４］＊６４＊６４＋ｒＮｂ［５］＊０＊０
のように、２次モデルのためのそれのｘベース（ｒＮｂ［１］）、ｙベース（ｒＮｂ［２］）、ｘｙベース（ｒＮｂ［３］）、ｘ２ベース（ｒＮｂ［４］）、およびｙ２ベース（ｒＮｂ［５］）関数に従って更新される必要がある。
わかるように、ｘおよびｘ２におけるベース関数のみが、水平方向に移動を生じさせる。いくつかの実施形態では、より高次の係数（たとえば、ｘ２およびｙ２）からの更新を使用することを省略することもできる。
【0049】
近隣のブロックが、上にあり、同じブロックサイズについてｘにおいて整合された場合、それの使用の前のＤＣの更新が、以下、すなわち、
ｒＮｂ’［０］＝ｒＮｂ［０］＋ｒＮｂ［１］＊０＋ｒＮｂ［２］＊６４＋ｒＮｂ［３］＊０＊６４＋ｒＮｂ［４］＊０＊０＋ｒＮｂ［５］＊６４＊６４
のように与えられ得る。
ｒＮｂ’［０］＝ｒＮｂ［０］＋ｒＮｂ［１］＊０＋ｒＮｂ［２］＊６４＋ｒＮｂ［３］＊０＊６４＋ｒＮｂ［４］＊０＊０＋ｒＮｂ［５］＊６４＊６４
のように与えられ得る。
【0050】
近隣のブロックからの非ＤＣパラメータは、直接的に使用され得る。
【0051】
代替の動作モードは、エンコーダが、モデルの使用を指し示すのみのためのものであり、次いで、デコーダが、ブロックの外側の近隣の再構築されたサンプルに基づいて、デコーダ側のモデルパラメータを導出するためのものである。この場合、モデルパラメータは、シグナリングされる必要がない。
【0052】
実施形態４（ＱＰのエンコーダ制御）
ソースサンプルが、好ましくは、ノイズ除去された、ブロックのソースサンプルに基づいて、実施形態は、ソースサンプルを符号化することがどのくらい容易であるかを決定し得る。容易さは、低周波ベース関数がブロックのサンプルをどのくらいうまく予測することができるかによって決定され得る。低周波ベース関数の１つの例は、低次多項式（たとえば、１次または２次多項式）である。予測サンプルがソースサンプルとどのくらいうまく一致するかは、エラーメトリック、たとえば、絶対差分和（ＳＡＤ）または２乗差分和（ＳＳＤ）によって決定され得る。エラーメトリックによるエラーが、あらかじめ規定されたしきい値を下回る場合、ブロックは、符号化しやすいと見なされる。符号化しやすいと決定されたブロックは、他のブロックよりも良好な品質で符号化される。より良い品質は、それらのブロックについてより細かい量子化、たとえば、より低いＱＰを使用することによって達成され得る。好ましくは、ブロックサイズは、最大変換サイズまたは最大ＣＵサイズの辺りであるべきであり、たとえば、ＶＶＣにおける６４×６４／１２８×１２８またはＨＥＶＣにおける３２×３２／６４×６４を意味する。他のサイズも可能である。ＶＶＣおよびＨＥＶＣにおいて、方法は、好ましくは、２７を上回るＱＰについて使用され得る。
ソースサンプルが、好ましくは、ノイズ除去された、ブロックのソースサンプルに基づいて、実施形態は、ソースサンプルを符号化することがどのくらい容易であるかを決定し得る。容易さは、低周波ベース関数がブロックのサンプルをどのくらいうまく予測することができるかによって決定され得る。低周波ベース関数の１つの例は、低次多項式（たとえば、１次または２次多項式）である。予測サンプルがソースサンプルとどのくらいうまく一致するかは、エラーメトリック、たとえば、絶対差分和（ＳＡＤ）または２乗差分和（ＳＳＤ）によって決定され得る。エラーメトリックによるエラーが、あらかじめ規定されたしきい値を下回る場合、ブロックは、符号化しやすいと見なされる。符号化しやすいと決定されたブロックは、他のブロックよりも良好な品質で符号化される。より良い品質は、それらのブロックについてより細かい量子化、たとえば、より低いＱＰを使用することによって達成され得る。好ましくは、ブロックサイズは、最大変換サイズまたは最大ＣＵサイズの辺りであるべきであり、たとえば、ＶＶＣにおける６４×６４／１２８×１２８またはＨＥＶＣにおける３２×３２／６４×６４を意味する。他のサイズも可能である。ＶＶＣおよびＨＥＶＣにおいて、方法は、好ましくは、２７を上回るＱＰについて使用され得る。
【0053】
たとえば、プロセスは、大きいブロックが平滑であるかどうかを決定し得、そうである場合、高品質をもってブロックを符号化し得る。大きいブロックが平滑であるかどうかを決定することは、以下のように進み得る。（たとえば、時間的にフィルタ処理された）大きいブロックのサンプルの場合、大きいブロックのサンプルと多項式モデルに基づく予測サンプルとの間の差に基づいて、多項式モデルのパラメータが決定され得、エラー（たとえば、ＳＡＤまたはＳＳＤ値）が計算され得る。エラーが、しきい値よりも小さい場合、大きいブロックは、平滑であると決定される。高品質をもってブロックを符号化することは、以下のように進み得る。デルタＱＰ値が、参照ＱＰ値と線形モデルのパラメータとに基づいて計算され得、参照ＱＰは、デルタＱＰ値を加えることによって修正され得る。次いで、修正された参照ＱＰは、ブロックを符号化するために使用され得る。実施形態では、このプロセスは、ピクチャが、最初に、イントラコード化ピクチャであると決定された場合のみ、および／またはピクチャのシーケンス内のＭ（たとえば、Ｍ＝２、４、８、．．．）の倍数であるピクチャの場合のみ、進み得る。
【0054】
エラー（ＳＡＤまたはＳＳＤ）は、以下、すなわち、
ｅｒｒ＝Σｉ ａｂｓ（ｘｉ－ｘｉ’）［ＳＡＤ］
ｅｒｒ＝Σｉ（ｘｉ－ｘｉ’）２［ＳＳＤ］
のように、ソースと予測サンプルとの間の差として計算され得、ここで、和は、各々、ブロック中のサンプルにわたる。
ｅｒｒ＝Σｉ ａｂｓ（ｘｉ－ｘｉ’）［ＳＡＤ］
ｅｒｒ＝Σｉ（ｘｉ－ｘｉ’）２［ＳＳＤ］
のように、ソースと予測サンプルとの間の差として計算され得、ここで、和は、各々、ブロック中のサンプルにわたる。
【0055】
エラー（ｅｒｒ）が、しきい値よりも小さい場合、ＱＰは、ブロックについて低減される。いくつかの実施形態では、初期ＱＰは、ＱＰしきい値を上回らなければならず（たとえば、２７よりも大きくなければならず）、したがって、ＱＰを低減することは、画質に影響を及ぼす可能性がある。エラー（ｅｒｒ）のためのしきい値は、ファクタで乗算されたブロック中のサンプルの総数として規定され得る。１つの例示的なファクタは、３、たとえば、（１０ビットビデオの場合）サンプルごとに３の平均ひずみである。
【0056】
ＱＰ低減の適用は、好ましくは、ＱＰが線形モデルに従って低減されるように、現在のピクチャのためのＱＰに依存することができる。１つの例は、ｍｉｎ（０、（ｏｆｆｓｅｔ＋ｓｃａｌｅ＊ＱＰ））によって決定されたＱＰ修正を使用することであり、ここで、オフセットおよびスケールは、線形モデルのパラメータであり、たとえば、オフセットは２７であり、スケールは－１である。この場合、たとえば、ＱＰは、ＱＰが４３であるとき、１６だけ低減される。スケールパラメータのより小さい大きさを使用することによって、あまりアグレッシブでないＱＰ変化がもたらされ得る。より高いオフセットパラメータを使用することによって、ＱＰ変化は、より大きいＱＰについて作用する。
【0057】
ＱＰ低減の適用は、コーディングされるピクチャのタイプにも依存し得る。たとえば、ＱＰ低減は、それがイントラコード化ピクチャである場合のみ、またはそれがインターコード化ピクチャである場合のみ適用され得るか、あるいはこれの組合せである。いくつかの実施形態では、ＱＰ低減は、ある間隔、たとえば、あらゆる２番目の、４番目の、８番目の、１６番目の、または３２番目のフレームなどにおいてのみ適用され得る。
【0058】
実施形態５（デブロッキング）
実施形態は、デブロッキングにも適用可能である。多項式モデルのためのモデルパラメータは、大きいコーディングブロックの再構築されたサンプルに基づいて決定され得る。大きいコーディングブロックは、一般的に、最大変換サイズと同じサイズのものである。大きいコーディングブロックサイズの例は、６４×６４、１２８×１２８または２５６×２５６である。大きいコーディングブロックはまた、一般的に、変換ブロックである。大きいブロックのためのモデルパラメータは、その場合、予測されたブロックを導出するために適用され得、予測されたブロックは、エラーメトリックに従ってひずみまたはエラーを生成するために、再構築されたサンプルと比較され得る。メトリックの例は、ＳＡＤまたはＳＳＤである。ひずみが、しきい値を下回る場合、コーディングブロックは、平滑と見なされ、ブロックアーティファクトを導入するというリスクを有する。リスクは、隣接するブロックも大きいコーディングブロックである場合、増加する。リスクは、大きいブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、著しく増加される。ブロックアーティファクトのリスクおよび可視性も、ＱＰしきい値（たとえば、ＨＥＶＣ／ＶＶＣでは２７）よりも大きいＱＰを伴うブロックの場合、ＱＰとともに増加する。
実施形態は、デブロッキングにも適用可能である。多項式モデルのためのモデルパラメータは、大きいコーディングブロックの再構築されたサンプルに基づいて決定され得る。大きいコーディングブロックは、一般的に、最大変換サイズと同じサイズのものである。大きいコーディングブロックサイズの例は、６４×６４、１２８×１２８または２５６×２５６である。大きいコーディングブロックはまた、一般的に、変換ブロックである。大きいブロックのためのモデルパラメータは、その場合、予測されたブロックを導出するために適用され得、予測されたブロックは、エラーメトリックに従ってひずみまたはエラーを生成するために、再構築されたサンプルと比較され得る。メトリックの例は、ＳＡＤまたはＳＳＤである。ひずみが、しきい値を下回る場合、コーディングブロックは、平滑と見なされ、ブロックアーティファクトを導入するというリスクを有する。リスクは、隣接するブロックも大きいコーディングブロックである場合、増加する。リスクは、大きいブロックが非ゼロ変換係数を有する場合、著しく増加される。ブロックアーティファクトのリスクおよび可視性も、ＱＰしきい値（たとえば、ＨＥＶＣ／ＶＶＣでは２７）よりも大きいＱＰを伴うブロックの場合、ＱＰとともに増加する。
【0059】
現在のブロックおよび上の近隣のブロックおよび左の近隣のブロックが平滑であると決定された場合、ブロックのサンプルは、デブロッキングを実施するために修正され得る。修正は、多項式モデルに基づき得る。いくつかの実施形態では、サンプルの修正は、現在のブロックのサンプルに対してのみ実施され得る。修正はまた、垂直境界が水平境界の前にデブロックされる、最先端のデブロッキングと同様に、２つのパスに分離され得る。ブロックのサンプルの修正はまた、現在使用されているよりも長いタップデブロッキングが導入されるような、最先端のデブロッキングに基づき得る。たとえば、大きいブロックのブロック境界の両側のブロックの幅または高さの最高１／２を修正することができるより長いタップフィルタが、使用され得る。
【0060】
修正はまた、垂直ブロック境界が水平ブロック境界の前に処理されるような、最先端のデブロッキングと同様に、２つのパスに分離され得る。現在のブロックおよび上の近隣のブロックが平滑であると決定された場合、ブロックの上側のサンプルが、多項式モデルに基づいて修正され得る。修正の目的は、上側のサンプルを上のブロックのサンプルと整合させることである。同様に、現在のブロックおよび左の近隣のブロックが平滑であると決定された場合、ブロックの左側のサンプルが、多項式モデルに基づいて修正され得る。修正の目的は、左側のサンプルを左のブロックのサンプルと整合させることである。サンプルの修正は、ブロック境界の両側において実施されてもよい。
【0061】
現在のブロックのサンプルを修正するために使用される多項式モデルは、好ましくは、ある程度、近隣のブロックのモデルパラメータまたはサンプルに基づく。ブロックの上側のサンプルの場合、モデルパラメータは、好ましくは、上のブロックからのモデルパラメータまたはサンプルに基づく。ブロックの左側のサンプルの場合、モデルパラメータは、好ましくは、左のブロックからのモデルパラメータまたはサンプルに基づく。サンプルが、単一のステップにおいてフィルタ処理される場合、モデルパラメータまたはサンプルは、好ましくは、上のブロックと左のブロックの両方に基づく。加えて、モデルパラメータは、現在のブロックのモデルパラメータまたはサンプルにも基づき得る。
【0062】
２つ以上のブロックからのモデルパラメータが使用されるとき、モデルパラメータは、加重平均によって組み合わせられる。近隣のブロックのＤＣパラメータは、好ましくは、組み合わせられる前に現在のブロック上でセンタリングされるように調節される。１つの例示的な重み付けは、平均化することであるが、より多くの重みが、近隣のブロックまたは現在のブロックに割り振られてもよい。
【0063】
モデルの予測サンプルは、ブロックのデブロッキングの一部としてブロックのサンプルを置き換えることができるか、またはブロックのサンプルに加えられ得るかのいずれかである。
【0064】
修正の量は、ＱＰに応じて低減されてもよい。たとえば、その手法は、（たとえば、ＱＰしきい値を上回る）より高いＱＰの場合にのみ採用され得る。修正の量は、ブロック境界からの距離に伴って変動することもある。
【0065】
図５は、実施形態によるフローチャートを図示する。プロセス５００は、画像またはビデオエンコーダまたはデコーダにおいてピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するための方法である。方法は、ステップｓ５０２から始まり得る。
【0066】
ステップｓ５０２は、ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することを備える。
【0067】
ステップｓ５０４は、パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することを備える。
【0068】
いくつかの実施形態では、平滑予測ブロックｘ’は、ｘ’＝Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］を備え、ここで、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる。いくつかの実施形態では、平滑予測ブロックｘ’は、ｘ’＝（Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］＋２Ｎ－１）＞＞Ｎを備え、ここで、Ｎが、スケーリングファクタであり、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる。いくつかの実施形態では、Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、ｂ（ｉ）：＝ｂ（ｉ）－平均（ｂ（ｉ））のように、それの平均が除去される。いくつかの実施形態では、Ｂは、３つのベースＢ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３｝を少なくとも含み、ここで、ｂ１＝｛１、１、１、．．、１｝Ｔ（一定値）、ｂ２＝｛０、１、．．Ｍ－１、．．、０、１、．．、Ｍ｝Ｔ（ｘにおける傾斜）、およびｂ３＝｛０、．．、０、１、．．、１、Ｍ－１、．．、Ｍ－１｝Ｔ（ｙにおける傾斜）であり、ここで、Ｍが、ブロックの高さに等しい。いくつかの実施形態では、Ｂは、Ｂ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、ｂ６｝であるように、ベース（ｂ４、ｂ５、ｂ６）をさらに含み、ここで、ｂ４＝｛０、．．、０、１、２、．．Ｍ－１、．．、Ｍ－１、２＊Ｍ－１、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝（ｘ＊ｙ）、ｂ５＝｛０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）、．．、０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝（ｘ＊ｘ）およびｂ６＝｛０、．．、０、１、．．、１、４、．．、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝（ｘ＊ｙ）である。いくつかの実施形態では、（ＢＴＢ）－１は、事前計算される。
【0069】
いくつかの実施形態では、サンプルのソースｘは、（たとえば、水平におよび垂直に１サンプルおきに）サンプルのサブセットを取ることによって決定される。いくつかの実施形態では、Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、２の倍数であるサンプル位置において取られる。いくつかの実施形態では、ブロックの高さ（Ｍ）は、画像またはビデオエンコーダ／デコーダにおいて使用される最大変換サイズに等しい。
【0070】
プロセス５００は、画像を符号化するための方法においても使用され得る。この場合、方法は、ステップｓ５０６、ｓ５０８、およびｓ５１０をさらに含み得る。画像中のサンプルは、前の実施形態のうちのいずれかに従って予測される。
【0071】
ステップｓ５０６は、パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することを備える。
【0072】
ステップｓ５０８は、多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することを備える。
【0073】
ステップｓ５１０は、量子化パラメータｑｒを符号化することを備える。
【0074】
いくつかの実施形態では、サンプルのソースｘは、ブロックｘ’のすぐ上のおよび／またはブロックｘ’の左のサンプルを備える。いくつかの実施形態では、量子化パラメータｑｒを符号化することは、ブロックｘ’のすぐ上のおよび／またはブロックｘ’の左のサンプルに基づいて、パラメータｒＰｒｅｄを予測することと、量子化パラメータｑｒ（ｉ）と予測されたパラメータｒＰｒｅｄ（ｉ）との間の差に基づいて、ｑｒの各成分ｉについてデルタ値を決定することと、デルタ値を符号化することとを備える。
【0075】
図６は、実施形態によるフローチャートを図示する。プロセス６００は、画像を符号化するための方法である。方法は、ステップｓ６０２から始まり得る。
【0076】
ステップｓ６０２は、隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒを決定することを備える。
【0077】
ステップｓ６０４は、パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することを備える。
【0078】
ステップｓ６０６は、多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することを備える。
【0079】
ステップｓ６０８は、随意に、量子化パラメータｑｒを符号化することを備える。
【0080】
図７は、実施形態によるフローチャートを図示する。プロセス７００は、画像を復号するための方法である。方法は、ステップｓ７０２から始まり得る。
【0081】
ステップｓ７０２は、多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することを備える。
【0082】
ステップｓ７０２に続いて、ステップｓ７０４およびステップｓ７０６が実施され得るか、またはステップｓ７０４ｂが実施され得るかのいずれかである。
【0083】
ステップｓ７０４は、信号に応答して、量子化パラメータｑｒを復号することを備え、ステップｓ７０６は、量子化パラメータｑｒを非量子化パラメータｒ’に逆量子化することを備える。
【0084】
ステップｓ７０４ｂは、信号に応答して、隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒ’を決定することを備える。
【0085】
ステップｓ７０６またはステップｓ７０４ｂのいずれかに続いて、ステップｓ７０８が実施され得る。
【0086】
ステップｓ７０８は、非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することを備える。
【0087】
図８は、実施形態によるフローチャートを図示する。プロセス８００は、量子化パラメータを調節するための方法、および／またはデブロッキングのための方法である。方法は、ステップｓ８０２から始まり、ステップｓ８０４およびｓ８０６に、またはステップｓ８０８のいずれかに進み得る。
【0088】
ステップｓ８０２は、画像中のブロックが平滑であると決定することを備える。
【0089】
ステップｓ８０４は、量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定することを備える。
【0090】
ステップｓ８０６は、画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させることを備える。
【0091】
ステップｓ８０８は、画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することを備える。
【0092】
いくつかの実施形態では、画像中のブロックが平滑であると決定することは、低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、エラーを決定するために、予測サンプルをブロックのソースサンプルと比較することと、エラーがしきい値を下回ると決定することとを備える。いくつかの実施形態では、低周波ベース関数は、多項式関数を含み、ここにおいて、エラーを決定するために、予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、ブロックのソースサンプルと予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを備える。
【0093】
いくつかの実施形態では、ブロックがより高い品質で符号化されるようにブロックについてＱＰを減少させることは、より高いＱＰについて減少がより大きくなるように、および指定された値を下回るＱＰの減少がないように、線形モデルに基づいてＱＰの減少を決定することを備える。いくつかの実施形態では、ＱＰの減少は、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ）によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅおよびＱＰｏｆｆｓｅｔが、パラメータである。いくつかの実施形態では、ＱＰの減少は、制限値によって制限される。いくつかの実施形態では、ＱＰの減少が、ｍａｘ（ＱＰｌｉｍｉｔ、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ））によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅ、ＱＰｏｆｆｓｅｔおよびＱＰｌｉｍｉｔが、パラメータである。
【0094】
いくつかの実施形態では、方法は、画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定することをさらに含み、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定したことの結果として実施される。いくつかの実施形態では、方法は、画像が、値Ｍの倍数である画像のシーケンス内のシーケンス番号（たとえば、ピクチャ順序カウント（ＰＯＣ））を有すると決定することをさらに含み、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像が、Ｍ（たとえば、２、４、８、１６、３２）の倍数であるシーケンス番号を有すると決定したことの結果として実施される。
【0095】
いくつかの実施形態では、画像中のブロックが平滑であると決定することは、粒度のサブブロックレベルにおける情報に基づく。たとえば、ブロックサイズ（たとえば、ＣＴＵサイズまたはＣＴＵ幅／２およびＣＴＵ高さ／２）が、２５６×２５６である場合、平滑度は、２５６×２５６ブロックの６４×６４個または１２８×１２８個のサブブロックに対して決定され得る。ブロックサイズ（たとえば、ＣＴＵサイズまたはＣＴＵ幅／２およびＣＴＵ高さ／２）が、１２８×１２８である場合、平滑度は、１２８×１２８ブロックの６４×６４個のサブブロックに対して決定され得る。ブロックサイズが、６４×６４（たとえば、ＣＴＵサイズ）である場合、平滑度は、６４×６４ブロックの３２×３２個のサブブロックに対して決定され得る。
【0096】
いくつかの実施形態では、ブロック中のサンプルを修正することは、多項式モデルに基づく。
【0097】
ここに、ＶＶＣ（ＶＴＭ－１２．０）の場合の参照コーダの上に実装されるＱＰ制御の１つの例を示す。
【0098】
例示的なパラメータは、ｍ＿ｐｃＥｎｃＣｆｇ－＞ｇｅｔＳｍｏｏｔｈＱＰＲｅｄｕｃｔｉｏｎＬｉｍｉｔ（）＝－１６、ｍ＿ｐｃＥｎｃＣｆｇ－＞ｇｅｔＳｍｏｏｔｈＱＰＲｅｄｕｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌＳｃａｌｅ（）＝－１．０、ｍ＿ｐｃＥｎｃＣｆｇ－＞ｇｅｔＳｍｏｏｔｈＱＰＲｅｄｕｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌＯｆｆｓｅｔ（）＝２７である。ｂａｓｅＱＰが、他の手段によってピクチャまたはブロックについて決定されたＱＰである場合、それは、適応ＱＰからのものであるか、またはピクチャのための固定されたＱＰであるにすぎないことがある。次いで、ｂａｓｅＱＰは、ＱＰｃｈａｎｇｅによって修正される。ＱＰの減少は、この例では、ＣＴＵサイズ（１２８×１２８）に対して、またはサイズ６４×６４に対して実施され得る。
【0099】
図９は、いくつかの実施形態による、ノード９００（たとえば、エンコーダまたはデコーダ）のブロック図である。図９に示されているように、ノード９００は、１つまたは複数のプロセッサ（Ｐ）９５５（たとえば、１つまたは複数の汎用マイクロプロセッサ、および／または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など、１つまたは複数の他のプロセッサ）を含み得る処理回路（ＰＣ）９０２であって、そのプロセッサが、単一のハウジング中または単一のデータセンタ中にコロケートされ得るか、または地理的に分散され得る（換言すれば、ノード９００は分散コンピューティング装置であり得る）、処理回路（ＰＣ）９０２と、ノード９００が、ネットワーク９１０（たとえばインターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワーク）に接続された他のノードにデータを送信することと、ネットワーク９１０に接続された他のノードからデータを受信することとを可能にするための送信機（Ｔｘ）９４５および受信機（Ｒｘ）９４７を備える、少なくとも１つのネットワークインターフェース９４８（たとえば、物理インターフェースまたはエアインターフェース）であって、ネットワークインターフェース９４８がネットワーク９１０に（物理的にまたは無線で）接続される（たとえば、ネットワークインターフェース９４８は、ノード９００がデータを無線で送信／受信することを可能にするための１つまたは複数のアンテナを備えるアンテナ構成に結合され得る）、少なくとも１つのネットワークインターフェース９４８と、１つまたは複数の不揮発性記憶デバイスおよび／または１つまたは複数の揮発性記憶デバイスを含み得る、（「データ記憶システム」とも呼ばれる）ローカル記憶ユニット９０８とを備え得る。ＰＣ９０２がプログラマブルプロセッサを含む実施形態では、コンピュータプログラム製品（ＣＰＰ）９４１が提供され得る。ＣＰＰ９４１は、コンピュータ可読命令（ＣＲＩ）９４４を備えるコンピュータプログラム（ＣＰ）９４３を記憶するコンピュータ可読メディア（ＣＲＭ）９４２を含む。ＣＲＭ９４２は、磁気メディア（たとえば、ハードディスク）、光メディア、メモリデバイス（たとえば、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）など、非一時的コンピュータ可読メディアであり得る。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム９４３のＣＲＩ９４４は、ＰＣ９０２によって実行されたとき、ノード９００が、本明細書で説明されるステップ（たとえば、フローチャートを参照しながら本明細書で説明されたステップ）を実施することをＣＲＩが引き起こすように設定される。他の実施形態では、ノード９００は、コードの必要なしに、本明細書で説明されるステップを実施するように設定され得る。すなわち、たとえば、ＰＣ９０２は１つまたは複数のＡＳＩＣのみからなり得る。それゆえに、本明細書で説明される実施形態の特徴はハードウェアおよび／またはソフトウェアで実装され得る。
【0100】
本明細書で使用される、ネットワークエレメント、ノード、またはサブシステム（たとえば、エンコーダまたはデコーダ）は、ネットワーク上の他の機器（たとえば、他のネットワークエレメント、エンドステーションなど）を通信可能に相互接続し、メディアコンテンツアセットが、ストリームベース機構またはファイルベース機構を使用して配信および供給され得るメディア配信ネットワークにおいてコンテンツを受信／消費するように動作可能である複数の加入者および関連付けられたユーザ機器（ＵＥ）ノードに関して、仮想化された環境／仮想化されていない環境のいずれかにおいて、１つまたは複数のアプリケーションまたはサービスをホストするように適応された、ハードウェアおよびソフトウェアを含む、１つまたは複数のサービスネットワーク機器から構成され得る。したがって、いくつかのネットワークエレメントは、無線ラジオネットワーク環境中に配設され得るのに対して、他のネットワークエレメントは、パブリック、プライベート、または混合ＣＤＮを備え得る好適なコンテンツ供給ネットワーク（ＣＤＮ）インフラストラクチャを含むかまたはさもなければ伴う、パブリックパケット交換ネットワークインフラストラクチャ中に配設され得る。さらに、本明細書で記載される１つまたは複数の実施形態を含む好適なネットワークエレメントは、地上波および／または衛星ブロードバンド供給インフラストラクチャ、たとえば、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）ネットワークアーキテクチャ、データオーバーケーブルサービスインターフェース仕様（ＤＯＣＳＩＳ）準拠ケーブルモデム終端システム（ＣＭＴＳ）アーキテクチャ、スイッチドデジタルビデオ（ＳＤＶ）ネットワークアーキテクチャ、ハイブリッドファイバー同軸（ＨＦＣ）ネットワークアーキテクチャ、セルラおよび／またはＷｉＦｉコネクティビティを介した好適な衛星アクセスネットワークアーキテクチャまたはブロードバンド無線アクセスネットワークアーキテクチャを伴い得る。したがって、いくつかのネットワークエレメントは、複数のアプリケーションサービス（たとえば、品質または解像度を変える際の（３６０度ビデオアセットまたは単に３６０ビデオアセットとも呼ばれる）３６０°没入型ビデオアセットを含む、データおよびマルチメディアアプリケーション）のサポートを提供することに加えて、複数のネットワークベース機能（たとえば、３６０°没入型Ａ／Ｖメディア準備供給ポリシ管理、セッション制御、ＱｏＳポリシ施行、帯域幅スケジューリング管理、コンテンツプロバイダ優先度ポリシ管理、ストリーミングポリシ管理など）のサポートを提供する「複数サービスネットワークエレメント」を備え得る。例示的な加入者エンドステーションまたはクライアントデバイスは、いくらかの実施形態では何らかのタイプのレート適応を伴い得る、ストリーミングおよび／またはファイルベースダウンロード技術を使用してメディアコンテンツアセットを消費または供給し得る、テザリングされたまたはテザリングされていない、様々なデバイスを備え得る。例示のクライアントデバイスまたはＵＥデバイスは、それゆえ、とりわけ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＲＴＰなどを使用して、たとえば、ブロードバンドアクセスネットワークを介して、１つまたは複数のコンテンツプロバイダから、仮想現実（ＶＲ）メディア、拡張現実（ＡＲ）メディア、複合現実（ＭＲ）メディアを備え得る、３６０ビデオコンテンツ、ライブメディアおよび／またはスタティック／オンデマンドメディアを受信、記録、記憶、および／または復号／レンダリングするための１つまたは複数のクライアントアプリケーションを実行するように設定された任意のデバイスを含み得る。したがって、そのようなクライアントデバイスは、次世代ＩＰベースＳＴＢ、ネットワーク化ＴＶ、パーソナル／デジタルビデオレコーダ（ＰＶＲ／ＤＶＲ）、ネットワーク化メディアプロジェクタ、ポータブルラップトップ、ネットブック、パームトップ、タブレット、スマートフォン、マルチメディア／ビデオフォン、モバイル／無線ユーザ機器、ポータブルメディアプレーヤ、３Ｄディスプレイデバイスなどと協働して動作する（Ｗｉｉ（登録商標）、Ｐｌａｙ Ｓｔａｔｉｏｎ ３（登録商標）など）ポータブルゲーミングシステムまたはコンソールを含み得、これらは、好適なメディア配信ネットワークを介して提供される３６０度コンテンツ／サービスにアクセスまたは消費し得、ここにおいて、帯域幅および体感品質（ＱｏＥ）方式が、本明細書で記載される１つまたは複数の実施形態に従って提供され得る。
【0101】
本特許開示の１つまたは複数の実施形態は、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェアの異なる組合せを使用して実装され得る。これにより、図（たとえば、フローチャート）に示されている技法のうちの１つまたは複数は、１つまたは複数の電子デバイスまたはノード（たとえば、加入者クライアントデバイスまたはエンドステーション、ネットワークエレメントなど）上に記憶され、実行されるコードおよびデータを使用して実装され得る。そのような電子デバイスは、（たとえば、磁気ディスク、光ディスク、ランダムアクセスメモリ、読取り専用メモリ、フラッシュメモリデバイス、相変化メモリなど）非一時的コンピュータ可読記憶メディア、一時的コンピュータ可読伝送メディア（たとえば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号など、電気、光、音響または他の形態の伝搬信号）など、コンピュータ可読メディアを使用してコードおよびデータを（内部的におよび／またはネットワークを介して他の電子デバイスを用いて）記憶および通信し得る。加えて、そのようなネットワークエレメントは、一般的に、１つまたは複数の記憶デバイス（たとえば、非一時的機械可読記憶メディア）、ならびに記憶データベース、ユーザ入出力デバイス（たとえば、キーボード、タッチスクリーン、ポインティングデバイス、および／またはディスプレイ）、ならびにシグナリングおよび／またはベアラメディア伝送を実現するためのネットワーク接続など、１つまたは複数の他の構成要素に結合された１つまたは複数のプロセッサのセットを含み得る。プロセッサのセットと他の構成要素との結合は、一般的に、任意の知られている（たとえば、対称／共有多重処理）またはこれまで知られていないアーキテクチャ中に構成された、１つまたは複数のバスおよび（バスコントローラとも呼ばれる）ブリッジを通り得る。これにより、所与の電子デバイスまたはネットワークエレメントの記憶デバイスまたは構成要素は、本開示の１つまたは複数の技法を実装する目的の、そのエレメント、ノードまたは電子デバイスの１つまたは複数のプロセッサ上での実行のためのコードおよび／またはデータを記憶するように設定され得る。
【0102】
当業者は、上記の一般化された例示的なネットワーク環境が、たとえば、ソースストリームスティッチング、プロジェクションマッピング、ソースメディア圧縮、タイルド／ＡＢＲエンコーディング／トランスコーディング、パッケージングなどを含む、メディアキャプチャおよび準備、ならびに１つまたは複数のオペレータ、コンテンツ供給ネットワーク（ＣＤＮ）、エッジネットワークなどを伴う、異なる階層レベルに配設された異なるネットワーク部分において行われる配信／アップローディングおよびエッジノードプロセスの様々な態様とともに、階層ネットワークアーキテクチャにおいて実装され得ることを認識されよう。さらに、いくつかの実装形態では、上記の装置およびプロセスのうちの少なくともいくつかは、クラウドベースであり得る。いくつかの構成では、ＣＤＮは、インターネットまたは他のパブリック／プライベート通信ネットワークに接続された複数のデータセンタにおいて展開されたサーバの大規模分散システムであり得る。ＣＤＮは、管理されたまたは管理されないネットワークであり得、管理されたまたは管理されないネットワークのフェデレーションでもあり得る。
【0103】
上記の例示的なネットワーク環境内で動作可能に関連付けられるメディアサーバ／ソースシステムの例示的な実施形態は、それゆえ、ライブソースおよび／またはスタティックファイルソース、たとえば、Ｈｕｌｕ（登録商標）、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）、またはＡｍａｚｏｎ（登録商標）プライムなど、オンラインコンテンツプロバイダ、ならびにたとえば、ディズニー、ワーナー、ソニーなど、ＶＯＤカタログもしくはコンテンツプロバイダまたはスタジオからメディアコンテンツを受信するように、たとえば、グローバルヘッドエンドとして、設定され得る。ライブソースからのメディアコンテンツは、広告メディアチャネルなどの任意の２次メディア挿入を含む、任意のタイプのイベント、たとえば、スポーツ／エンターテインメント／ゲーミングイベント、コンサート、ライブＴＶショー、たとえば、全国放送局（たとえば、ＮＢＣ、ＡＢＣなど）、ならびにＣＮＮ、ＥＳＰＮ、ＣＮＢＣなどのタイムワーナーチャネルのようなケーブル放送局チャネル、およびローカル放送局などのライブニュース放送ソースなどに関連してキャプチャされたライブ番組を備え得る。
【0104】
上記の開示に加えて、以下も言及される。
【0105】
大きい変換は、空間的冗長性を低減することに優れている。しかしながら、ソースサンプルが、非常に平滑であるとき、主観的品質は、粗すぎる量子化を伴うようなエリアでは非常に急速に低下することがある。それゆえ、主観的品質の破壊を長くする非常に平滑な領域について線形モデルに従ってＱＰを低減することが示唆される。平滑な領域は、比較的コーディングしやすいので、ビットレートのオーバーヘッドは、管理可能であり得る。ＨＤＲ ＣＴＣの場合のＢＤＲに対する影響は、以下、すなわち、
ＶＴＭ－１２．０ ＨＤＲ ＣＴＣ（ルーマ／Ｃｂ／Ｃｒ）：０．０７％／０．０２％／０．１６％
ＨＭ－１６．２２（ＴＦ ｏｎ）ＨＤＲ ＣＴＣ（ルーマ／Ｃｂ／Ｃｒ）：０．７０％／－０．１８％／－０．０５％
のようになる。
ＶＴＭ－１２．０ ＨＤＲ ＣＴＣ（ルーマ／Ｃｂ／Ｃｒ）：０．０７％／０．０２％／０．１６％
ＨＭ－１６．２２（ＴＦ ｏｎ）ＨＤＲ ＣＴＣ（ルーマ／Ｃｂ／Ｃｒ）：０．７０％／－０．１８％／－０．０５％
のようになる。
【0106】
主観的品質を改善するために、この機能性を用いてＶＴＭおよびＨＭを更新することが示唆される。
【0107】
ＨＭおよびＶＴＭは、変換係数の不正確なコーディングにより、非常に平滑な領域中で比較的低いＱＰにおいて品質が低下することがあることが観測された。この寄与は、平滑ブロックについてＱＰを低減することによって、それを回避することを目的とする。
【0108】
平滑ブロックは、（たとえば）６４×６４個のサンプルの領域中でルーマソースサンプルを低次多項式モデルに適合させることによって検出される。次いで、モデルによる予測からのひずみが、計算され（ＳＡＤ）、しきい値と比較される。ひずみがしきい値を下回るとき、ルーマＱＰは、線形モデルに従って低減される。ＱＰ調節の粒度は、（たとえば）６４×６４である。
【0109】
ＱＰ低減の強度の制御、さらに、それがいずれのフレームに適用されるか（あらゆるフレーム、あらゆる２番目のフレーム、あらゆる４番目のフレームなど）を制御することを可能にするために、設定可能なパラメータが加えられる。
【0110】
方法は、以下のように、ＨＭ－１６．２２［１］とＶＴＭ－１２．０［２］の両方の上に実装され、ＨＤＲ ＣＴＣ［３］についてテストされた。
【0111】
ＣＴＣ ＨＤＲ ＲＡの場合のＶＴＭ－１２．０（すべてのフレームについてのＱＰ変化）：
【0112】
ＣＴＣ ＨＤＲ ＲＡの場合のＨＭ－１６．２２（ＴＦ ｏｎ）（すべてのフレームについてのＱＰ変化）：
【0113】
参考文献
[1] HM-16.22, available at https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/HM/-/releases/HM-16.22
[2] VTM-12.0, available at https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM/tags/VTM-12.0
[3] A. Segall, E. Francois, W. Husak, S. Iwamura and D. Rusanovskyy, “JVET common test conditions and evaluation procedures for HDR/WCG video”, JVET-T2011, Meeting by Teleconference, October 2020.
[1] HM-16.22, available at https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/HM/-/releases/HM-16.22
[2] VTM-12.0, available at https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM/tags/VTM-12.0
[3] A. Segall, E. Francois, W. Husak, S. Iwamura and D. Rusanovskyy, “JVET common test conditions and evaluation procedures for HDR/WCG video”, JVET-T2011, Meeting by Teleconference, October 2020.
【0114】
様々な実施形態のまとめ
Ａ１． 画像またはビデオエンコーダまたはデコーダにおいてピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するための方法であって、方法は、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を備える、方法。
Ａ２． 平滑予測ブロックｘ’が、ｘ’＝Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］を備え、ここで、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる、実施形態Ａ１に記載の方法。
Ａ３． 平滑予測ブロックｘ’が、ｘ’＝（Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］＋２Ｎ－１）＞＞Ｎを備え、ここで、Ｎが、スケーリングファクタであり、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる、実施形態Ａ１に記載の方法。
Ａ４． Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、ｂ（ｉ）：＝ｂ（ｉ）－平均（ｂ（ｉ））のように、それの平均が除去される、実施形態Ａ１～Ａ３のいずれか１つに記載の方法。
Ａ５． Ｂが、３つのベースＢ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３｝を少なくとも含み、ここで、ｂ１＝｛１、１、１、．．、１｝Ｔ、ｂ２＝｛０、１、．．Ｍ－１、．．、０、１、．．、Ｍ｝Ｔ、およびｂ３＝｛０、．．、０、１、．．、１、Ｍ－１、．．、Ｍ－１｝Ｔであり、ここで、Ｍが、ブロックの高さに等しい、実施形態Ａ１～Ａ４のいずれか１つに記載の方法。
Ａ５’． Ｂが、Ｂ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、ｂ６｝であるように、ベース（ｂ４、ｂ５、ｂ６）をさらに含み、ここで、ｂ４＝｛０、．．、０、１、２、．．Ｍ－１、．．、Ｍ－１、２＊Ｍ－１、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝、ｂ５＝｛０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）、．．、０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝およびｂ６＝｛０、．．、０、１、．．、１、４、．．、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝である、実施形態Ａ５に記載の方法。
Ａ６． （ＢＴＢ）－１が、事前計算される、実施形態Ａ１～Ａ５およびＡ５’のいずれか１つに記載の方法。
Ａ７． サンプルのソースｘが、（たとえば、水平におよび垂直に１サンプルおきに）サンプルのサブセットを取ることによって決定される、実施形態Ａ１～Ａ６のいずれか１つに記載の方法。
Ａ８． Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）が、２の倍数であるサンプル位置において取られる、実施形態Ａ１～Ａ７のいずれか１つに記載の方法。
Ａ９． ブロックの高さ（Ｍ）が、画像またはビデオエンコーダ／デコーダにおいて使用される最大変換サイズに等しい、実施形態Ａ１～Ａ８のいずれか１つに記載の方法。
Ｂ１． 画像を符号化するための方法であって、方法が、
実施形態Ａ１～Ａ９のいずれか１つに従って画像中のサンプルを予測することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと、
量子化パラメータｑｒを符号化することと
を備える、方法。
Ｂ１’． 画像を符号化するための方法であって、方法が、
隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒを決定することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと
を備える、方法。
Ｂ１’ａ． 量子化パラメータｑｒを符号化することをさらに備える、実施形態Ｂ１’に記載の方法。
Ｂ２． サンプルのソースｘが、ブロックｘ’のすぐ上のおよび／またはブロックｘ’の左のサンプルを備える、実施形態Ｂ１、Ｂ１’、およびＢ１’ａのいずれか１つに記載の方法。
Ｂ３． 量子化パラメータｑｒを符号化することが、
ブロックｘ’のすぐ上のおよび／またはブロックｘ’の左のサンプルに基づいて、パラメータｒＰｒｅｄを予測することと、
量子化パラメータｑｒ（ｉ）と予測されたパラメータｒＰｒｅｄ（ｉ）との間の差に基づいて、ｑｒの各成分ｉについてデルタ値を決定することと、
デルタ値を符号化することと
を備える、実施形態Ｂ１～Ｂ２のいずれか１つに記載の方法。
Ｃ１． 画像を復号するための方法であって、方法は、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、量子化パラメータｑｒを復号することと、
量子化パラメータｑｒを非量子化パラメータｒ’に逆量子化することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を備える、方法。
Ｃ１’． 画像を復号するための方法であって、方法は、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒ’を決定することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を備える、方法。
Ｄ１． 量子化パラメータを調節するための方法であって、方法は、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させることと
を備える、方法。
Ｄ２． 画像中のブロックが平滑であると決定することは、
低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、
決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、
エラーを決定するために、予測サンプルをブロックのソースサンプルと比較することと、
エラーがしきい値を下回ると決定することと
を備える、実施形態Ｄ１に記載の方法。
Ｄ３． 低周波ベース関数が、多項式関数を含み、ここにおいて、エラーを決定するために、予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、ブロックのソースサンプルと予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを備える、
実施形態Ｄ２に記載の方法。
Ｄ４． ブロックがより高い品質で符号化されるようにブロックについてＱＰを減少させることは、より高いＱＰについて減少がより大きくなるように、および指定された値を下回るＱＰの減少がないように、線形モデルに基づいてＱＰの減少を決定することを備える、実施形態Ｄ２～Ｄ３のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ４’． ＱＰの減少が、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ）によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅおよびＱＰｏｆｆｓｅｔが、パラメータである、実施形態Ｄ４に記載の方法。
Ｄ４’’． ＱＰの減少が、制限値によって制限される、実施形態Ｄ４およびＤ４’のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ４’’’． ＱＰの減少が、ｍａｘ（ＱＰｌｉｍｉｔ、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ））によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅ、ＱＰｏｆｆｓｅｔおよびＱＰｌｉｍｉｔが、パラメータである、実施形態Ｄ４に記載の方法。
Ｄ５． 画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定することをさらに備え、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定したことの結果として実施される、実施形態Ｄ１～Ｄ４、Ｄ４’、Ｄ４’’、およびＤ４’’’のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ６． 画像が、値Ｍの倍数である画像のシーケンス内のシーケンス番号（たとえば、ピクチャ順序カウント（ＰＯＣ））を有すると決定することをさらに備え、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像が、Ｍの倍数であるシーケンス番号を有すると決定したことの結果として実施される、実施形態Ｄ１～Ｄ４、Ｄ４’、Ｄ４’’、およびＤ４’’’のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ７． Ｍが、２、４、８、１６、および３２のうちの１つである、実施形態Ｄ６に記載の方法。
Ｄ８．画像中のブロックが平滑であると決定することが、粒度のサブブロックレベルにおける情報に基づく、実施形態Ｄ１～Ｄ７のいずれか１つに記載の方法。
Ｅ１． デブロッキングのための方法であって、方法は、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することと
を備える、方法。
Ｅ２． 画像中のブロックが平滑であると決定することは、
低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、
決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、
エラーを決定するために、予測サンプルをブロックのソースサンプルと比較することと、
エラーがしきい値を下回ると決定することと
を備える、実施形態Ｅ１に記載の方法。
Ｅ３． 低周波ベース関数が、多項式関数を含み、ここにおいて、エラーを決定するために、予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、ブロックのソースサンプルと予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを備える、実施形態Ｅ２に記載の方法。
Ｅ４． ブロック中のサンプルを修正することが、多項式モデルに基づく、実施形態Ｅ２～Ｅ３のいずれか１つに記載の方法。
Ｆ１． ノードの処理回路によって実行されたとき、ノードが、実施形態Ａ１～Ａ９、Ｂ１～Ｂ３、Ｃ１、Ｃ１’、Ｄ１～Ｄ７、およびＥ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施することを引き起こす命令を備える、コンピュータプログラム。
Ｆ２． 実施形態Ｆ１に記載のコンピュータプログラムを含んでいるキャリアであって、ここにおいて、キャリアが、電子信号、光信号、無線信号、およびコンピュータ可読記憶メディアのうちの１つである、キャリア。
Ｇ１． エンコーダであって、エンコーダは、
処理回路と、
メモリであって、メモリが、処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、エンコーダが、実施形態Ａ１～Ａ９、Ｂ１～Ｂ３、Ｄ１～Ｄ７、およびＥ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するように設定される、メモリと
を備える、エンコーダ。
Ｇ２． デコーダであって、デコーダは、
処理回路と、
メモリであって、メモリが、処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、デコーダが、実施形態Ａ１～Ａ９、Ｃ１、Ｃ１’、およびＥ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するように設定される、メモリと
を備える、デコーダ。
Ｈ１． ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたエンコーダであって、エンコーダは、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｈ２． エンコーダが、実施形態Ａ２～Ａ９のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｈ１に記載のエンコーダ。
Ｉ１． 画像を符号化するように設定されたエンコーダであって、エンコーダが、
実施形態Ａ１～Ａ９のいずれか１つに従って画像中のサンプルを予測することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと、
量子化パラメータｑｒを符号化することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｉ１’． 画像を符号化するように設定されたエンコーダであって、エンコーダが、
隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒを決定することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｉ２． エンコーダが、実施形態Ｂ２～Ｂ３のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｉ１およびＩ１’のいずれか１つに記載のエンコーダ。
Ｊ１． 量子化パラメータを調節するように設定されたエンコーダであって、エンコーダは、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させることと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｊ２． エンコーダが、実施形態Ｄ２～Ｄ７のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｊ１に記載のエンコーダ。
Ｋ１． デブロックするように設定されたエンコーダであって、エンコーダが、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｋ２． エンコーダが、実施形態Ｅ２～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｋ１に記載のエンコーダ。
Ｌ１． ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたデコーダであって、デコーダは、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｌ２．デコーダが、実施形態Ａ２～Ａ９のいずれか一項に記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｌ１に記載のデコーダ。
Ｍ１．画像を復号するように設定されたデコーダであって、デコーダは、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、量子化パラメータｑｒを復号することと、
量子化パラメータｑｒを非量子化パラメータｒ’に逆量子化することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｍ１’． 画像を復号するように設定されたデコーダであって、デコーダは、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒ’を決定することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｎ１． デブロックするように設定されたデコーダであって、デコーダは、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｎ２． デコーダが、実施形態Ｅ２～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｋ１に記載のデコーダ。
Ａ１． 画像またはビデオエンコーダまたはデコーダにおいてピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するための方法であって、方法は、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を備える、方法。
Ａ２． 平滑予測ブロックｘ’が、ｘ’＝Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］を備え、ここで、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる、実施形態Ａ１に記載の方法。
Ａ３． 平滑予測ブロックｘ’が、ｘ’＝（Σｉ［ｒ（ｉ）＊ｂ（ｉ）］＋２Ｎ－１）＞＞Ｎを備え、ここで、Ｎが、スケーリングファクタであり、ｒ（ｉ）が、ｒのｉ番目の成分を指し、ｂ（ｉ）が、Ｂのｉ番目の基底ベクトルを指し、和が、Ｂにおけるいくつかの基底ベクトルにわたって取られる、実施形態Ａ１に記載の方法。
Ａ４． Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）は、ｂ（ｉ）：＝ｂ（ｉ）－平均（ｂ（ｉ））のように、それの平均が除去される、実施形態Ａ１～Ａ３のいずれか１つに記載の方法。
Ａ５． Ｂが、３つのベースＢ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３｝を少なくとも含み、ここで、ｂ１＝｛１、１、１、．．、１｝Ｔ、ｂ２＝｛０、１、．．Ｍ－１、．．、０、１、．．、Ｍ｝Ｔ、およびｂ３＝｛０、．．、０、１、．．、１、Ｍ－１、．．、Ｍ－１｝Ｔであり、ここで、Ｍが、ブロックの高さに等しい、実施形態Ａ１～Ａ４のいずれか１つに記載の方法。
Ａ５’． Ｂが、Ｂ＝｛ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、ｂ６｝であるように、ベース（ｂ４、ｂ５、ｂ６）をさらに含み、ここで、ｂ４＝｛０、．．、０、１、２、．．Ｍ－１、．．、Ｍ－１、２＊Ｍ－１、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝、ｂ５＝｛０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）、．．、０、１、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝およびｂ６＝｛０、．．、０、１、．．、１、４、．．、４、．．、（Ｍ－１）＊（Ｍ－１）｝である、実施形態Ａ５に記載の方法。
Ａ６． （ＢＴＢ）－１が、事前計算される、実施形態Ａ１～Ａ５およびＡ５’のいずれか１つに記載の方法。
Ａ７． サンプルのソースｘが、（たとえば、水平におよび垂直に１サンプルおきに）サンプルのサブセットを取ることによって決定される、実施形態Ａ１～Ａ６のいずれか１つに記載の方法。
Ａ８． Ｂにおける各基底ベクトルｂ（ｉ）が、２の倍数であるサンプル位置において取られる、実施形態Ａ１～Ａ７のいずれか１つに記載の方法。
Ａ９． ブロックの高さ（Ｍ）が、画像またはビデオエンコーダ／デコーダにおいて使用される最大変換サイズに等しい、実施形態Ａ１～Ａ８のいずれか１つに記載の方法。
Ｂ１． 画像を符号化するための方法であって、方法が、
実施形態Ａ１～Ａ９のいずれか１つに従って画像中のサンプルを予測することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと、
量子化パラメータｑｒを符号化することと
を備える、方法。
Ｂ１’． 画像を符号化するための方法であって、方法が、
隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒを決定することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと
を備える、方法。
Ｂ１’ａ． 量子化パラメータｑｒを符号化することをさらに備える、実施形態Ｂ１’に記載の方法。
Ｂ２． サンプルのソースｘが、ブロックｘ’のすぐ上のおよび／またはブロックｘ’の左のサンプルを備える、実施形態Ｂ１、Ｂ１’、およびＢ１’ａのいずれか１つに記載の方法。
Ｂ３． 量子化パラメータｑｒを符号化することが、
ブロックｘ’のすぐ上のおよび／またはブロックｘ’の左のサンプルに基づいて、パラメータｒＰｒｅｄを予測することと、
量子化パラメータｑｒ（ｉ）と予測されたパラメータｒＰｒｅｄ（ｉ）との間の差に基づいて、ｑｒの各成分ｉについてデルタ値を決定することと、
デルタ値を符号化することと
を備える、実施形態Ｂ１～Ｂ２のいずれか１つに記載の方法。
Ｃ１． 画像を復号するための方法であって、方法は、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、量子化パラメータｑｒを復号することと、
量子化パラメータｑｒを非量子化パラメータｒ’に逆量子化することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を備える、方法。
Ｃ１’． 画像を復号するための方法であって、方法は、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒ’を決定することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を備える、方法。
Ｄ１． 量子化パラメータを調節するための方法であって、方法は、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させることと
を備える、方法。
Ｄ２． 画像中のブロックが平滑であると決定することは、
低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、
決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、
エラーを決定するために、予測サンプルをブロックのソースサンプルと比較することと、
エラーがしきい値を下回ると決定することと
を備える、実施形態Ｄ１に記載の方法。
Ｄ３． 低周波ベース関数が、多項式関数を含み、ここにおいて、エラーを決定するために、予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、ブロックのソースサンプルと予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを備える、
実施形態Ｄ２に記載の方法。
Ｄ４． ブロックがより高い品質で符号化されるようにブロックについてＱＰを減少させることは、より高いＱＰについて減少がより大きくなるように、および指定された値を下回るＱＰの減少がないように、線形モデルに基づいてＱＰの減少を決定することを備える、実施形態Ｄ２～Ｄ３のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ４’． ＱＰの減少が、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ）によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅおよびＱＰｏｆｆｓｅｔが、パラメータである、実施形態Ｄ４に記載の方法。
Ｄ４’’． ＱＰの減少が、制限値によって制限される、実施形態Ｄ４およびＤ４’のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ４’’’． ＱＰの減少が、ｍａｘ（ＱＰｌｉｍｉｔ、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ））によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅ、ＱＰｏｆｆｓｅｔおよびＱＰｌｉｍｉｔが、パラメータである、実施形態Ｄ４に記載の方法。
Ｄ５． 画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定することをさらに備え、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定したことの結果として実施される、実施形態Ｄ１～Ｄ４、Ｄ４’、Ｄ４’’、およびＤ４’’’のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ６． 画像が、値Ｍの倍数である画像のシーケンス内のシーケンス番号（たとえば、ピクチャ順序カウント（ＰＯＣ））を有すると決定することをさらに備え、ここにおいて、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについて量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、画像が、Ｍの倍数であるシーケンス番号を有すると決定したことの結果として実施される、実施形態Ｄ１～Ｄ４、Ｄ４’、Ｄ４’’、およびＤ４’’’のいずれか１つに記載の方法。
Ｄ７． Ｍが、２、４、８、１６、および３２のうちの１つである、実施形態Ｄ６に記載の方法。
Ｄ８．画像中のブロックが平滑であると決定することが、粒度のサブブロックレベルにおける情報に基づく、実施形態Ｄ１～Ｄ７のいずれか１つに記載の方法。
Ｅ１． デブロッキングのための方法であって、方法は、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することと
を備える、方法。
Ｅ２． 画像中のブロックが平滑であると決定することは、
低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、
決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、
エラーを決定するために、予測サンプルをブロックのソースサンプルと比較することと、
エラーがしきい値を下回ると決定することと
を備える、実施形態Ｅ１に記載の方法。
Ｅ３． 低周波ベース関数が、多項式関数を含み、ここにおいて、エラーを決定するために、予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、ブロックのソースサンプルと予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを備える、実施形態Ｅ２に記載の方法。
Ｅ４． ブロック中のサンプルを修正することが、多項式モデルに基づく、実施形態Ｅ２～Ｅ３のいずれか１つに記載の方法。
Ｆ１． ノードの処理回路によって実行されたとき、ノードが、実施形態Ａ１～Ａ９、Ｂ１～Ｂ３、Ｃ１、Ｃ１’、Ｄ１～Ｄ７、およびＥ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施することを引き起こす命令を備える、コンピュータプログラム。
Ｆ２． 実施形態Ｆ１に記載のコンピュータプログラムを含んでいるキャリアであって、ここにおいて、キャリアが、電子信号、光信号、無線信号、およびコンピュータ可読記憶メディアのうちの１つである、キャリア。
Ｇ１． エンコーダであって、エンコーダは、
処理回路と、
メモリであって、メモリが、処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、エンコーダが、実施形態Ａ１～Ａ９、Ｂ１～Ｂ３、Ｄ１～Ｄ７、およびＥ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するように設定される、メモリと
を備える、エンコーダ。
Ｇ２． デコーダであって、デコーダは、
処理回路と、
メモリであって、メモリが、処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、デコーダが、実施形態Ａ１～Ａ９、Ｃ１、Ｃ１’、およびＥ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するように設定される、メモリと
を備える、デコーダ。
Ｈ１． ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたエンコーダであって、エンコーダは、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｈ２． エンコーダが、実施形態Ａ２～Ａ９のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｈ１に記載のエンコーダ。
Ｉ１． 画像を符号化するように設定されたエンコーダであって、エンコーダが、
実施形態Ａ１～Ａ９のいずれか１つに従って画像中のサンプルを予測することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと、
量子化パラメータｑｒを符号化することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｉ１’． 画像を符号化するように設定されたエンコーダであって、エンコーダが、
隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒを決定することと、
パラメータｒを量子化パラメータｑｒに量子化することと、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を符号化することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｉ２． エンコーダが、実施形態Ｂ２～Ｂ３のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｉ１およびＩ１’のいずれか１つに記載のエンコーダ。
Ｊ１． 量子化パラメータを調節するように設定されたエンコーダであって、エンコーダは、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことと、ＱＰが圧縮の後のブロックの品質を低減すると決定したこととの結果として、ブロックがより高い品質で符号化されるように、ブロックについてＱＰを減少させることと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｊ２． エンコーダが、実施形態Ｄ２～Ｄ７のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｊ１に記載のエンコーダ。
Ｋ１． デブロックするように設定されたエンコーダであって、エンコーダが、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
Ｋ２． エンコーダが、実施形態Ｅ２～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｋ１に記載のエンコーダ。
Ｌ１． ピクチャ中のサンプルの平滑予測ブロックを作成するように設定されたデコーダであって、デコーダは、
ｒ＝（ＢＴＢ）－１＊（ＢＴ＊ｘ）によって多項式モデルのパラメータｒを決定することであって、ここで、Ｂが、ベースの行列であり、ｘが、ベクトル形態のサンプルのソースである、パラメータｒを決定することと、
パラメータｒとベースの行列Ｂとに基づいて、ブロックｘ’を予測することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｌ２．デコーダが、実施形態Ａ２～Ａ９のいずれか一項に記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｌ１に記載のデコーダ。
Ｍ１．画像を復号するように設定されたデコーダであって、デコーダは、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、量子化パラメータｑｒを復号することと、
量子化パラメータｑｒを非量子化パラメータｒ’に逆量子化することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｍ１’． 画像を復号するように設定されたデコーダであって、デコーダは、
多項式イントラコーディングモードが使用されていることを指し示す信号を復号することと、
信号に応答して、隣接するブロックのモデルパラメータに基づいて、多項式モデルのパラメータｒ’を決定することと、
非量子化パラメータｒ’とベースの行列Ｂとに基づいて、予測ブロックｘ’を導出することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｎ１． デブロックするように設定されたデコーダであって、デコーダは、
画像中のブロックが平滑であると決定することと、
画像中のブロックが平滑であると決定したことの結果として、ブロック中のサンプルを修正することと
を行うようにさらに設定された、デコーダ。
Ｎ２． デコーダが、実施形態Ｅ２～Ｅ４のいずれか１つに記載の方法を実施するようにさらに設定された、実施形態Ｋ１に記載のデコーダ。
【0115】
様々な実施形態が、本明細書で説明されたが、実施形態は、限定ではなく、例としてのみ提示されたことを理解されたい。これにより、本開示の広さおよび範囲は、上記で説明された例示的実施形態のうちのいずれによっても限定されるべきではない。そのうえ、上記で説明されたエレメントのすべての可能な変形形態におけるそれらのエレメントのいかなる組合せも、本明細書で別段に指し示されるか、または別段にコンテキストによって明らかに否定されない限り、本開示によって包含される。
【0116】
追加として、上記で説明され、図面に図示されているプロセスは、ステップのシーケンスとして示されているが、これは、単に例示のために行われた。したがって、いくつかのステップが加えられ得、いくつかのステップが省略され得、ステップの順序が並べ替えられ得、いくつかのステップが並行して実施され得ることが企図される。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【手続補正書】
【提出日】2023-12-18
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
量子化パラメータを調節するための方法であって、前記方法は、画像中のブロックが平滑であると決定することと、
前記量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後の前記ブロックの品質を低減すると決定することと、
前記画像中の前記ブロックが平滑であると決定したことと、前記ＱＰが圧縮の後の前記ブロックの前記品質を低減すると決定したこととの結果として、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックのための前記ＱＰを減少させることと
を含む、方法。
【請求項2】
画像中のブロックが平滑であると決定することは、低周波ベース関数に基づいて、モデルのためのパラメータを決定することと、
前記決定されたパラメータを用いて、予測サンプルを予測することと、
エラーを決定するために、前記予測サンプルを前記ブロックのソースサンプルと比較することと、
前記エラーがしきい値を下回ると決定することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記低周波ベース関数が、多項式関数を含み、エラーを決定するために、前記予測されたブロックをソースサンプルと比較することが、前記ブロックの前記ソースサンプルと前記予測サンプルとの間の差について、絶対差分和（ＳＡＤ）値および２乗差分和（ＳＳＤ）値のうちの１つまたは複数を計算することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記ブロックがより高い品質で符号化されるように前記ブロックについて前記ＱＰを減少させることは、より高いＱＰについて前記減少がより大きくなるように、および指定された値を下回る前記ＱＰの減少がないように、線形モデルに基づいて前記ＱＰの前記減少を決定することを含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項5】
前記ＱＰの前記減少が、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ）によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅおよびＱＰｏｆｆｓｅｔが、パラメータである、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
ＱＰの前記減少が、制限値によって制限される、請求項４または５に記載の方法。
【請求項7】
前記ＱＰの前記減少が、ｍａｘ（ＱＰｌｉｍｉｔ、ｍｉｎ（０、ＱＰｓｃａｌｅ＊ＱＰ＋ＱＰｏｆｆｓｅｔ））によって決定され、ここで、ＱＰｓｃａｌｅ、ＱＰｏｆｆｓｅｔおよびＱＰｌｉｍｉｔが、パラメータである、請求項４に記載の方法。
【請求項8】
前記画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定することをさらに含み、ここにおいて、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、前記画像がイントラコード化ピクチャタイプであると決定したことの結果として実施される、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
前記画像が、値Ｍの倍数である画像のシーケンス内のシーケンス番号（たとえば、ピクチャ順序カウント（ＰＯＣ））を有すると決定することをさらに含み、ここにおいて、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記量子化パラメータ（ＱＰ）を減少させることは、前記画像が、Ｍの倍数であるシーケンス番号を有すると決定したことの結果として実施される、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項10】
Ｍが、２、４、８、１６、および３２のうちの１つである、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
画像中のブロックが平滑であると決定することが、粒度のサブブロックレベルにおける情報に基づく、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
ノードの処理回路によって実行されたとき、前記ノードに、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータプログラム。
【請求項13】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムを含んでいるキャリアであって、ここにおいて、前記キャリアが、電子信号、光信号、無線信号、およびコンピュータ可読記憶メディアのうちの１つである、キャリア。
【請求項14】
エンコーダであって、前記エンコーダは、処理回路と、
メモリとを備え、前記メモリが、前記処理回路によって実行可能な命令を含んでおり、それによって、前記エンコーダが、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を実施するように設定される、エンコーダ。
【請求項15】
量子化パラメータを調節するように設定されたエンコーダであって、前記エンコーダは、画像中のブロックが平滑であると決定することと、
前記量子化パラメータ（ＱＰ）が圧縮の後の前記ブロックの品質を低減すると決定することと、
前記画像中の前記ブロックが平滑であると決定したことと、前記ＱＰが圧縮の後の前記ブロックの前記品質を低減すると決定したこととの結果として、前記ブロックがより高い品質で符号化されるように、前記ブロックについて前記ＱＰを減少させることと
を行うようにさらに設定された、エンコーダ。
【請求項16】
前記エンコーダが、請求項２から１１のいずれか一項に記載の方法を実施するようにさらに設定された、請求項１５に記載のエンコーダ。
【国際調査報告】