CNNによる最適Intra予測モード推定を用いた動画像符号化

摘要

近年，高精細な動画の生成や視聴の機会が拡がっているため，効率の良い動画像符号化が求められて いる.最新の動画像符号化規格H.265/HEVC (High Efficiency Video Coding)の参照ソフトウェアであるHEVC Test Model (HM)では，Rate-Distortion (RD)最適なIntra予測モードを選択するためにRDコス卜が用いられる.しか し，RDコストの計算量は大きいため，計算量の小さい代替コスト計算やMost Probable Mode (MPM)によりRDコ スト計算対象の候補となるモードを絞りこむ.そこで，様々な画像処理のタスクで高い性能を発揮している Convolutional Neural Network (CNN)により候補モードを取得し，MPMとして利用して符号化を行うことを提案す る.評価実験の結果，HMに対して最適Intra予測モード推定の精度向上，Y BD-Rateの0.16%削減を確認した.