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動画像コーデックの圧縮性能を引き出すには、精度の高いパラメータ決定アルゴリズムが重要となる。特に次世代符号化方式であるH.264では決定すべきパラメータの種類や柔軟性が増しており、パラメータ決定アルゴリズムの重要性やその処理量が、既存の動画像コーデックに比べて大幅に増大していることが大きな特徴となっている。エンコーダ設計において、リアルタイムが要求されるようなアプリケーションでは、解像度、フレームレートなど、ウーストケースを想定してアルゴリズム選択を行い、通常時は処理に余裕があるように設計することとなる。パラメータ決定の占める割合の大きなH.264ではこれらの傾向は特に大きくなるため、一度設計されたエンコーダの使用用途は極めて限定されてしまう。
本研究では、上記の問題を解決するため、設計時ではなく、実行時に解像度、フレームレート、エンコード時間などから使用するアルゴリズムを決定し、優れた圧縮性能を得ることが可能な、H.264演算量スケーラブルエンコーダを開発する。使用するアルゴリズムも重要であるため、同時に、H.264向き動きベクトル探索アルゴリズムなどのアルゴリズム開発も行う。具体的には以下のステップにより研究開発を行う。1)H.264の各パラメータの圧縮に及ぼす影響の調査2)既存のH.264パラメータ決定アルゴリズムの性能評価と、モデル化3)ターゲットとなる演算量が与えられた場合に、各アルゴリズム演算量と圧縮への効果から使用すべきアルゴリズムを選択する、アルゴリズム選択エンジンの開発のうちイントラ予測符号化に関する開発を行った。
3)では、新たに隣接情報を利用した統計情報に基づく低演算イントラ予測手法と8x8RDOを用いた高精度イントラ予測手法を開発し、ターゲットとなる演算量に応じた性能の特性を改良した。今後はインターフレームのパラメータに関するエンジンの開発および全体評価を行う予定である。
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