表 示为k2。
[0100] 在第一种方法中，动态阈值确定单元52确定kl的频率和k2的频率的平均值，将其 作为针对kl和k2的阈值。
[0101] 在第二种方法中，动态阈值确定单元52使用以下公式(4)和(5)，分别对kl的频率 和k2的频率进行加权，并且将这些结果之和确定为针对kl和k2的阈值。
[0106]阈值处理和分类单元53接收每个像素或每个小区域的特征量j的输入，以及每个 像素或每个小区域的动态阈值m的输入。该阈值处理和分类单元53针对每个像素或每个小 区域的特征量j，进行基于动态阈值m的阈值确定处理，并且该阈值处理和分类单元53针对 每个像素或每个小区域来比较特征量j和动态阈值m。随后，基于比较结果，对这些像素或小 区域进行分类，并且将分类的结果输出作为分类结果i。由此，通过(s-1)个阈值将像素或小 区域分类为s个组。
[0107]视频解码装置BB的构造以及操作
[0108]图3是根据本发明的一个实施例的视频解码装置BB的框图。视频解码装置BB允许 在解码循环中进行自适应滤波，并且允许以像素为单位或以多个像素构成的小区域为单位 的滤波器应用。该视频解码装置BB设有熵解码单元110、预测值生成单元120、逆DCT/逆量化 单元130、初步分析单元140、滤波单元150以及存储器160。
[0109] 熵解码单元110接收编码数据b的输入。该熵解码单元110根据编码数据结构来分 析在编码数据b中描述的内容，对其进行熵解码，并且输出由于熵解码而得到的预测信息B 和残差ig号C。
[0110] 预测值生成单元120接收预测信息B和从存储器160输出的下述已解码图像A的输 入。该预测值生成单元120基于预测信息B来确定预测方法，并且根据确定的预测方法从已 解码图像A生成预测值D，并输出生成的预测值D。
[0111] 逆DCT/逆量化单元130接收残差信号C的输入。该逆DCT/逆量化单元130对残差信 号C进行逆量化，对其结果进行逆转换，并且将其结果输出作为逆正交转换结果E。
[0112] 初步分析单元140接收滤波前解码图像F的输入。滤波前解码图像F是预测值D和逆 正交转换结果E之和。该初步分析单元140 (其具备与初步分析单元5相似的构造并进行与初 步分析单元5相似的操作)对构成滤波前解码图像F的像素或小区域进行分类，并且将其结 果输出作为分类结果G。
[0113] 滤波单元150接收滤波前解码图像F、编码数据(滤波系数）c以及分类结果G的输 入。该滤波单元150针对根据分类结果G进行分类的每个像素或每个小区域，使用编码数据 (滤波系数)c对滤波前解码图像F的像素进行滤波。随后，输出通过滤波得到的已解码图像 A0
[0114]存储器160接收已解码图像A的输入。该存储器160存储输入的已解码图像A，并且 适宜地将存储的图像输出到预测值生成单元120。
[0115] 根据上述视频编码装置AA和视频解码装置BB，可以得到以下效果。
[0116] 视频编码装置AA和视频解码装置BB均基于每个像素或每个小区域的像素值梯度 来确定在对像素或小区域进行分类时使用的阈值。因此，可以在考虑到图像的图案的情况 下动态地确定阈值，这能够在滤波器设计中最佳地实施像素或小区域的分类。相应地，通过 滤波所得到的图像品质改善可以提高编码性能。
[0117] 而且，视频编码装置AA和视频解码装置BB分别求出针对每个像素或每个小区域的 像素值梯度的直方图，从所求出的直方图的方柱中检测出那些频率所集中的方柱，并且确 定所检测出的方柱中彼此相邻的两个方柱的频率之间的值，将其作为针对这两个方柱的阈 值。因此，阈值可以使用针对每个像素或每个小区域的像素值梯度的直方图来确定。
[0118] 而且，视频编码装置AA和视频解码装置BB，如上文描述那样地利用上述公式（1)、 (2)和(3)，分别使用针对彼此相邻的方柱的频率的一阶微分和二阶微分，来检测出那些频 率所集中的方柱。因此，通过针对频率的一阶微分和二阶微分可以检测出彼此相邻的方柱 的频率的变化，这能够适宜地检测出那些频率所集中的方柱。
[0119] 而且，视频编码装置AA和视频解码装置BB分别确定出那些频率所集中的两个相邻 方柱的频率的平均值，或者确定出那些频率所集中的两个相邻方柱的频率的加权平均值 (见上述公式(4)和(5))，将其作为针对这两个方柱的阈值。因此，使用阈值可以对分别属于 这两个方柱的像素或小区域适宜地进行分类，这能够得到与上述效果相似的效果。
[0120] 而且，视频编码装置AA和视频解码装置BB分别能够使用索贝尔滤波器或拉普拉斯 滤波器，来计算每个像素或每个小区域的像素值梯度。
[0121] 而且，频编码装置AA和视频解码装置BB分别动态地确定阈值，并且使用所确定的 阈值来对像素或小区域进行分类。由此，由于由视频编码装置AA动态确定的阈值或者视频 编码装置AA中对像素或小区域进行分类的结果不必传递至视频解码装置BB，所以，与将阈 值和分类结果从视频编码装置AA传递至视频解码装置BB的情况相比，这能够进一步提高编 码性能。
[0122] 应当注意，可以通过将本发明的视频编码装置AA或视频解码装置BB的处理过程记 录在非暂时性计算机可读记录介质上，并且使得视频编码装置AA或视频解码装置BB读取并 执行记录在该记录介质上的程序，来实现本发明。
[0123] 此处，例如，可以应用非易失性存储器（比如EPROM或闪存、磁盘（比如硬盘）JD-ROM等）作为上述记录介质。而且，可以通过设置在视频编码装置AA或视频解码装置BB中的 处理器来读取并执行记录在该记录介质上的程序。
[0124] 而且，上述程序可以从视频编码装置AA或视频解码装置BB(其均将该程序存储在 存储装置等中）处，通过传输介质或通过传输介质中的传输波，传递至另一个电脑系统。此 处，用于传递程序的"传输介质"是具有传递信息的功能的介质，例如是因特网等网络(通信 网络)或电话线等通信信道(通信线路）。
[0125] 而且，上述程序可以是能实现一部分上述功能的程序。而且，上述程序可以是能够 与已经记录在视频编码装置AA或视频解码装置BB上的程序相结合地实现上述功能的程序， 即，所谓的补丁文件(差异程序）。
[0126] 虽然上文中参照附图对本发明的实施例进行了详细说明，但是具体的构造并不限 于这些实施例，并且意在使得那些不脱离本发明的要旨的设计等均落入本发明的范围内。
[0127] 例如，虽然在上述实施例中，使用了每个像素或每个小区域的像素值梯度作为每 个像素或每个小区域的特征量，但是本发明并不限于此，例如可以使用每个像素或每个小 区域的像素值的离散值。
[0128] 而且，在上述实施例中，动态阈值确定单元52求出满足公式(3)的k，并且将所求出 的k的频率h(k)检测作为上述特征频率。但是，本发明不限于此，可以检测直方图的峰值，使 得所检测的峰值的频率被检测作为特征频率，同时能够使用下述四种方法中的任一种来检 测直方图的峰值。
[0129] 在第一种方法中，动态阈值确定单元52求出在使得公式（1)的一阶微分评估值D1 (k)的符号从正变为负的那个点上该一阶微分评估值DKk)为零时的k，并且将所求出的第k 个方柱作为峰值。由此，可以将直方图的凸出部分的顶点确定为峰值。
[0130] 在第二种方法中，动态阈值确定单元52求出比预定值更大的、公式(2)的二阶微分 评估值D2(k)，并且将此时的第k个方柱检测作为峰值。由此，可以将其频率具有比预定值更 高的增长趋势的方柱确定为峰值。
[0131] 在第三种方法中，动态阈值确定单元52将具有比预定值更高的频率h(k)的方柱检 测作为峰值或包含峰值的范围。
[0132] 在第四种方法中，动态阈值确定单元52通过上述第一种、第二种或第三种方法中 的任一种来检测直方图的谷值，并且将相邻谷值之间的方柱作为峰值。在通过第一种方法 来检测直方图的谷值的情况下，求出在使得公式（1)的一阶微分评估值D1(Ic)的符号从负变 为正的那个点上该一阶微分评估值DKk)为零时的k，并且将所求出的第k个方柱检测作为 谷值。而且，在通过第二种方法检测直方图的谷值的情况下，求出比预定值更小的公式（2) 的二阶微分评估值D2(k)，并且将此时的第k个方柱检测作为谷值。而且，在通过第三种方法 检测直方图的谷值的情况下，将那个具有比预定值更低的频率h(k)的方柱检测作为谷值或 包括谷值的范围。
[0133] 而且，虽然根据上述实施例，视频编码装置AA和视频解码装置BB分别能动态地确 定阈值并且使用所确定的阈值对像素或小区域进行分类，但是本发明不限于此，并且可以 使得由视频编码装置AA动态地确定的阈值或由视频编码装置AA进行的像素或小区域分类 结果从视频编码装置AA传递到视频解码装置BB。由此，由于视频解码装置BB不需要确定阈 值和/或对像素或小区域进行分类，所以可以减小视频解码装置BB的计算量。
[0134] 符号说明
[0135] 5,140初步分析单元
[0136] 6 滤波系数计算单元
[0137] 7 自适应滤波单元
[0138] 150 滤波单元
[0139] 51 像素值梯度特征量计算单元
[0140] 52 动态阈值确定单元
[0141] 53 阈值处理和分类单元
[0142] AA 视频编码装置
[0143] BB 视频解码装置
【主权项】
1. 一种视频编码装置，其允许在编码循环中进行自适应滤波并且允许以像素为单位或 以多个像素构成的小区域为单位的滤波器设计，其包括： 像素值特征量计算模块，其以所述像素为单位或以所述小区域为单位求出解码图像的 像素值的特征量； 阈值处理和分类模块，其将由所述像素值特征量计算模块求出的特征量与阈值进行比 较，并且基于比较的结果对各个像素或各个小区域进行分类;以及 动态阈值确定模块，其基于