Ultra low-latency video coding for 8K high-resolution image sensing

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令和4年度も引き続き超低遅延動画像符号化方式におけるアルゴリズム開発に注力した。直交変換（1次元DCT）を用いたライン単位の符号化器をベースに、圧縮率の改善を目的として、3つの観点から新規アルゴリズムを提案し実装し検証した。１）フレーム間動き予測手法として、新規に画面分割型適応省メモリフレーム間予測方式を提案しシミュレータに実装し検証した。この提案は高精細画像を分割し、分割した各々の領域に極小メモリを割り当てる方式であり、従来の1/24のフレームメモリ容量にて、圧縮率向上に効果があることが判明した。この手法は各分割画像に割り当てた極小メモリに対してCB（CompressionBlock）の画素平均値により保存する概念を拡張し、平均値によって区分けされたメモリ領域を適応的に変化させる手法で、予測効率を向上させる手法である。今後は更なるアルゴリズム改善を継続する予定である。２）符号化部に対して新規にコンテキスト型適応VLC（CAVLC）を適用し、従来のMPEG-2ベースのVLCを用いた符号化手法に比較して圧縮率を検証した。その結果、従来のVLC方式と比較して、提案したCAVLC方式は圧縮率として1.3～2.1％の改善が得られることを確認した。今後は符号テーブルの最適化や異なるブロックサイズへの対応を継続し更なる圧縮率の改善を検証予定である。３）可変ブロックサイズ手法を実現するための基礎データを取得した。検証の結果、4K/8K画像においてはCBサイズが32画素もしくは64画素であることが統計的に有利であることを複数の視点からのシミュレーション検証で導いた。４）適応レート制御について検討し、実装中である。レート制御の単位や粒度についての基礎検証を継続中である。画質を一定レベルに保ちつつ、高圧縮を実現するためには細粒度のレート制御が必要であり、詳細をシミュレーションにて検討中である。