JP2000232366A

JP2000232366A - データ圧縮方法および装置並びに記録媒体

Info

Publication number: JP2000232366A
Application number: JP20140999A
Authority: JP
Inventors: Hideya Takeo; 英哉武尾
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1998-07-17
Filing date: 1999-07-15
Publication date: 2000-08-22
Anticipated expiration: 2019-07-15
Also published as: JP3808241B2

Abstract

(57)【要約】【課題】効率よくかつ高速にデータの圧縮を行う。【解決手段】オリジナル画像データＳをウェーブレッ
ト変換してウェーブレット変換データＷＳを得、これを
クラス分けしてビット配分を決定する。決定されたビッ
ト配分に基づいてウェーブレット変換データＷＳを量子
化して量子化データＲＳを得、これを０値データＳ０と
非０値データＮＳとに分類し、かつこの分類を表す２値
の分類情報データＢを得る。分類情報データＢをハフマ
ン符号化、ランレングス符号化等の演算が比較的シンプ
ルな符号化方式により符号化し、多値の非０値データＮ
Ｓを演算が複雑ではあるが圧縮効率の高いユニバーサル
符号化、Golomb-Rice符号化等の符号化方式により符号
化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、オリジナルデータ
を符号化して圧縮するデータ圧縮方法および装置並びに
データ圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】メディカルネットワークの画像サーバに
おける画像データ圧縮や、通信やファイリング等の一般
的なデータ圧縮の分野において、種々の圧縮アルゴリズ
ムが提案されている。例えば、非常に効率のよい圧縮ア
ルゴリズムとしてＷＴＣＱ方式（P.Sriram and M.W.Mar
cellin, "Image coding using wavelet transforms and
entropy-constrained trellis-coded quantization", I
EEE Transactions on Image Processing, vol.4, pp.72
5-733, June 1995）、あるいはＳＰＩＨＴ方式（A.Said
and W.A.Pearlman, "A New Fast and Efficient Image
Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical T
rees", IEEE Transactions on Circuitsand Systems fo
r Video Tech., vol.6, pp.243-250, June 1996）が提
案されている。図１１はＷＴＣＱ方式およびＳＰＩＨＴ
方式の圧縮アルゴリズムを説明するための図である。ま
ず、原画像を表すオリジナル画像データＳをウェーブレ
ット変換し、変換後のサブバンド毎のデータをクラス分
けするとともにビット配分を決定し、この決定されたビ
ット配分によりＴＣＱ方式を用いて量子化を行って量子
化データＲＳを得る。そして量子化データＲＳをエント
ロピーコーディングして符号化データを得るものであ
る。ここで、エントロピーコーディングの方式として、
ＷＴＣＱ方式においては、ビットプレーンバイナリ算術
符号化を用いる。このビットプレーンバイナリ算術符号
化は、量子化されたデータを複数のビットプレーンに分
解して２値化し、各ビットプレーンのデータに対して２
値の算術符号化を行ってそれぞれの出力をコード化する
ものである。一方、ＳＰＩＨＴ方式においては、エント
ロピーコーディングとして多値の算術符号化を用いてい
る。そして、このようにしてオリジナル画像データＳを
圧縮することにより、非常に少ないビットレートにより
効率よく符号化を行うことができる。

【０００３】また、一般的なＪＰＥＧ圧縮の分野におい
ては、図１２に示すように算術符号化方式およびベース
ライン方式を用いることができる。ＪＰＥＧ圧縮の場
合、オリジナル画像データＳを離散コサイン変換（ＤＣ
Ｔ）し、ビット配分を決定して量子化を行い、算術符号
化方式の場合は量子化データＲＳを多値から２値に変換
した後にバイナリ算術符号化を行って符号化データを得
る。一方、ベースライン方式の場合は量子化データＲＳ
をハフマン符号化により符号化して符号化データを得
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述したＳＰＩＨＴ方
式においては、多値の算術符号化を行っているため、従
来のハフマン符号化等よりも圧縮効率は高い。しかしな
がら、多値の算術符号化は演算が非常に複雑であるため
演算に長時間を要するものとなる。一方、ＷＴＣＱ方式
においては２値の算術符号化を行っているため、ＳＰＩ
ＨＴ方式よりも高速に演算を行うことができる。しかし
ながら、ＷＴＣＱ方式においては、エントロピーコーデ
ィングの際に、量子化されたデータを複数のビットプレ
ーン（実際には１４程度）に分解して２値化した後に、
１つのビットプレーンに対してそれぞれ２値の算術符号
化を施す必要があるため、トータルとして演算量が増大
して演算に長時間を要するものとなる。

【０００５】一方、上述したＪＰＥＧ圧縮における算術
符号化方式は、ＷＴＣＱ方式と同様に２値化を行うた
め、トータルとしての演算量が増大し、その結果演算に
長時間を要するものとなる。また、ベースライン方式
は、ハフマン符号化を用いているため、上述したＷＴＣ
Ｑ方式等と比較して圧縮効率が低いという問題がある。

【０００６】本発明は上記事情に鑑みなされたものであ
り、効率よくかつ高速にデータを圧縮できるデータ圧縮
方法および装置並びにデータ圧縮方法をコンピュータに
実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読
取り可能な記録媒体を提供することを目的とするもので
ある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明によるデータ圧縮
方法は、オリジナルデータを量子化して量子化データを
得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータ
を圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法におい
て、前記量子化データを、該量子化データの代表値を表
す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少な
くとも１つの分類データとに分類するとともに、前記分
類の情報を表す分類情報データを得、前記分類情報デー
タを第１の符号化方式により符号化し、前記代表値デー
タおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類デー
タを第２の符号化方式により符号化して前記符号化デー
タを得ることを特徴とするものである。

【０００８】なお、本発明によるデータ圧縮方法におい
ては、前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよ
び前記分類データ毎に異なる符号化方式であることが好
ましい。

【０００９】また、本発明によるデータ圧縮方法におい
ては、前記オリジナルデータをウェーブレット変換した
後に前記量子化を行って前記量子化データを得ることが
好ましく、また、前記オリジナルデータをＤＣＴ変換し
た後に前記量子化を行って前記量子化データを得ること
が好ましい。

【００１０】なお、ウェーブレット変換した後に量子化
データを得る場合には、ウェーブレット変換後の各サブ
バンド毎のウェーブレット変換データに対して量子化お
よび符号化が行われる。

【００１１】さらに、前記代表値データが前記量子化デ
ータの０値を表す０値データであり、前記分類データが
前記量子化データの非０値を表す非０値データであるこ
とが好ましい。

【００１２】ここで、「量子化データの代表値」とは、
データ値の平均値、量子化データ中に最も多く現れる
値、０値等種々の値を用いることができる。また、量子
化データを代表値とそれ以外の分類データに分類する方
法としては、種々の分類方法を採用することができる。
例えば、量子化データを単純に代表値と非代表値に分類
する方法、代表値と代表値以上の値と代表値以下の値と
に分類する方法、代表値と代表値を基準としたデータ値
の絶対値が所定閾値以下の値と所定閾値以上の値とに分
類する方法等種々の方法が挙げられる。

【００１３】また、「分類情報データ」は、分類数に応
じた値を有するものであり、例えば量子化データを代表
値とそれ以外の値とに分類した場合は２値データとな
り、代表値と代表値以上の値と代表値以下の値とに分類
した場合は３値データとなる。

【００１４】さらに、「少なくとも分類データを第２の
符号化方式により符号化する」としたのは、例えば代表
値を０値とした場合のように、代表値データを符号化し
ない場合があるからである。

【００１５】また、「代表値データおよび分類データ毎
に異なる」とは、代表値データおよび分類データとでそ
れぞれ符号化方式が異なる場合の他、分類データが複数
ある場合は、各分類データ毎に符号化方式が異なる場合
も含むものである。

【００１６】なお、第１の符号化方式としては、ハフマ
ン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号
化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、
およびバイナリ算術符号化のいずれかを用いることがで
きる。

【００１７】また、第２の符号化方式としては、ハフマ
ン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化
のいずれかを用いることができる。

【００１８】なお、本発明によるデータ圧縮方法におい
て、前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータ
に基づいて定められる所定の情報量よりも大きい場合
は、前記分類情報データおよび／または前記代表値デー
タと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データ
を第３の符号化方式により符号化して前記符号化データ
を得ることが好ましい。

【００１９】ここで、第３の符号化方式としては、ハフ
マン符号化、算術符号化、および何ら符号化を行わない
ＰＣＭ（パレスコードモジュレーション）符号化のいず
れかであることが好ましい。

【００２０】また、「オリジナルデータに基づいて定め
られる所定の情報量」としては、オリジナルデータの情
報量としてもよく、オリジナルデータの情報量よりは小
さいものの、分類情報データおよび／または代表値デー
タと分類データとのうち少なくとも分類データを、第３
の符号化方式により符号化した方が情報量が少なくなる
ような情報量とすることが好ましい。

【００２１】本発明によるデータ圧縮装置は、オリジナ
ルデータを量子化して量子化データを得、該量子化デー
タを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化
データを得るデータ圧縮装置において、前記量子化デー
タを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、
該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類デ
ータとに分類するとともに、前記分類の情報を表す分類
情報データを得る分類手段と、前記分類情報データを第
１の符号化方式により符号化する第１の符号化手段と、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくと
も前記分類データを第２の符号化方式により符号化する
第２の符号化手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。

【００２２】なお、前記第２の符号化手段において行わ
れる前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよび
前記分類データ毎に異なる符号化方式であることが好ま
しい。

【００２３】また、本発明によるデータ圧縮装置におい
ては、前記オリジナルデータをウェーブレット変換した
後に前記量子化を行って前記量子化データを得るウェー
ブレット変換手段、あるいは前記オリジナルデータをＤ
ＣＴ変換した後に前記量子化を行って前記量子化データ
を得るＤＣＴ手段をさらに備えることが好ましい。

【００２４】さらに、前記分類手段は、前記代表値デー
タを前記量子化データの０値を表す０値データとし、前
記分類データを前記量子化データの非０値を表す非０値
データとして、前記量子化データを分類する手段である
ことが好ましい。

【００２５】さらにまた、本発明によるデータ圧縮装置
においては、前記符号化データの情報量が前記オリジナ
ルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大き
いか否かを判断する判断手段と、該判断手段により前記
符号化データの情報量が前記所定の情報量よりも大きい
と判断された場合に、前記分類情報データおよび／また
は前記代表値データと前記分類データとのうち少なくと
も前記分類データを第３の符号化方式により符号化して
前記符号化データを得る第３の符号化手段とをさらに備
えることが好ましい。

【００２６】なお、上記データ圧縮方法において行われ
る処理をコンピュータに実行させるプログラムとして、
コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して提供して
もよい。

【００２７】

【発明の効果】本発明によれば、オリジナルデータを量
子化して得られた量子化データをデータ値に応じて分類
して代表値データ、分類データおよび分類結果を表す分
類情報データを得る。ここで、分類情報データは分類の
仕方にもよるが、上述したように２値あるいは３値とい
う比較的情報量が少ないデータとなるため、シンプルな
符号化方式により少ない演算量かつ高い圧縮率により符
号化を行うことができる。また、代表値データは１つの
値のみからなるデータであり、少ない演算量で比較的高
い圧縮率により符号化を行うことができる。さらに、代
表値以外の分類データは多値ではあるものの、代表値が
除かれているため、全量子化データ中の割合としては比
較的低いものとなる。例えば、0.5bit/pixel(10bitデー
タに対して1/20圧縮をする場合）においては、０値を代
表値とした場合、非０値の割合は１３％程度となる。こ
のため、多値ではあるものの演算の対象となるデータ量
は少ないものとなる。

【００２８】したがって、本発明においては多値データ
の符号化を行ってはいるものの、その演算量は上述した
従来の圧縮アルゴリズムと比較して少なくなり、また、
代表値データおよび分類情報データは少ない演算量で高
い圧縮率により圧縮することができることとなる。これ
により、オリジナルデータを高い圧縮率により効率よ
く、かつ高速に圧縮することができることとなる。

【００２９】また、量子化データを０値と非０値とに分
類することにより、その分類が容易となり、また０値の
分類データは圧縮する必要もなくなるため、一層演算量
を低減してより高速にオリジナルデータの圧縮を行うこ
とができる。

【００３０】さらに、分類情報データは２値あるいは３
値等比較的情報量が少ないデータであることから、演算
が比較的シンプルなハフマン符号化、ランレングス符号
化、Ｂ１／Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Go
lomb-Rice符号化およびバイナリ算術符号化のいずれか
の符号化方法により、効率よくかつ高速に分類情報デー
タを符号化することができる。

【００３１】また、分類データにおける多値データは全
量子化データにおける割合が少ないため、演算が複雑で
はあるものの高圧縮率で符号化を行うことができるハフ
マン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号
化のいずれかの符号化方法により、効率よく符号化を行
うことができる。

【００３２】なお、本発明によれば、オリジナルデータ
を高い圧縮率により圧縮することができるが、例えばオ
リジナルデータが、信号値が平坦な背景画像を表す画像
データである場合、上述したようにオリジナルデータを
量子化して、代表値データおよび分類データに分類する
と、代表値データおよび分類データのいずれか一方のみ
が情報を有するものとなることから、分類情報データの
データ量がかえって大きくなって、符号化データの情報
量がオリジナルデータの情報量よりも大きくなってしま
うおそれがある。このような場合には符号化データの情
報量をオリジナルデータに基づいて定められる所定の情
報量と比較し、前者が後者よりも大きい場合には、分類
情報データおよび／または代表値データと分類データと
のうち少なくとも分類データを第３の符号化方式により
符号化することにより、オリジナルデータよりも情報量
が増加することなくオリジナルデータを符号化すること
ができる。

【００３３】

【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
形態について説明する。

【００３４】図１は本発明の第１の実施形態によるデー
タ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に
示すように第１の実施形態によるデータ圧縮装置は、オ
リジナル画像データＳをウェーブレット変換して各解像
度におけるサブバンド毎のウェーブレット変換データＷ
Ｓを得るウェーブレット変換手段１と、ウェーブレット
変換データＷＳをクラス分けするとともに各クラスのビ
ット配分を決定するクラス分け・ビット配分手段２と、
クラス分け・ビット配分手段２により決定されたビット
配分に基づいてウェーブレット変換データＷＳを量子化
して量子化データＲＳを得る量子化手段３と、量子化デ
ータＲＳを０値と非０値とに分類して０値データＳ０、
非０値データＮＳおよびこの分類結果を表す分類情報デ
ータＢを得る分類手段４と、分類情報データＢを第１の
符号化方式により符号化する第１の符号化手段５と、非
０値データＮＳを第２の符号化方式により符号化する第
２の符号化手段６と、符号化により得られる符号化デー
タＦを記録媒体に記録する記録手段７とを備える。

【００３５】ウェーブレット変換手段１は下記のように
してオリジナル画像データＳに対してウェーブレット変
換を施す。まず図２（ａ）に示すように、オリジナル画
像データＳがウェーブレット変換されて複数の解像度毎
の４つのデータＬＬ１、ＨＬ０、ＬＨ０およびＨＨ０に
分解される。ここで、データＬＬ１は画像の縦横を１／
２に縮小した画像を表し、データＨＬ０、ＬＨ０および
ＨＨ０はそれぞれ縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ
成分の画像を表すものとなる。そして、図２（ｂ）に示
すようにデータＬＬ１をさらにウェーブレット変換して
４つのデータＬＬ２、ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１を得
る。ここで、データＬＬ２はデータＬＬ１の縦横をさら
に１／２に縮小した画像を表すものとなり、データＨＬ
１、ＬＨ１およびＨＨ１はそれぞれデータＬＬ１の縦エ
ッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すもの
となる。そして、ウェーブレット変換を行う毎に得られ
るデータＬＬに対してウェーブレット変換を所望とする
回数繰り返して、複数の解像度毎のデータを得る。例え
ば、ウェーブレット変換を３回行った場合は、図２
（ｃ）に示すように３段階の各解像度毎にデータが得ら
れることとなる。なお、本実施形態においては、各解像
度毎における個々の、すなわち各サブバンド毎のデータ
を総称してウェーブレット変換データＷＳと呼ぶことと
する。

【００３６】クラス分け・ビット配分手段２は、下記の
ようにしてウェーブレット変換データＷＳのクラス分け
およびビット配分を決定する。例えば、図２（ｃ）に示
すようにウェーブレット変換を行うことにより得られた
各サブバンド毎のウェーブレット変換データＷＳに対し
ては、データＬＬ２、データＨＨｎ（ｎ＝０〜２）、デ
ータＨＬｎ（ｎ＝０〜２）、およびデータＬＨｎ（ｎ＝
０〜２）の４つのクラスにクラス分けを行う。このよう
にクラス分けを行うのは、各クラスのデータが統計的に
類似した信号値を有するものであるからである。そし
て、各クラスのデータについて、例えばデータ値の２乗
誤差を算出して、その２乗誤差の大きさに応じて量子化
のビット配分を決定する。例えば、２乗誤差が大きけれ
ばデータを保存するために大きなビット数を割り当て、
２乗誤差が小さければデータは多少欠落してもよいため
割り当てるビット数を小さくする。

【００３７】量子化手段３はクラス分け・ビット配分手
段２において決定されたビット配分に基づいてＴＣＱ
（Trellis Coded Quantization）方式によりウェーブレ
ット変換データＷＳの量子化を行う。ここで、ＴＣＱ方
式とは、信号通信や音声符号化等の分野において開発さ
れたＴＣＭ（Trellis Coded Modulation）をベースとし
てこれを画像の符号化に拡張したものである。ＴＣＱ方
式は理論的には無限長のベクトル量子化と同じ意味と見
なすことができ、rate-distortion理論の観点からも従
来のスカラー量子化と比較して数ｄＢのＳ／Ｎを向上す
ることができる。このＴＣＱ方式はベクトル量子化の１
つの方式であり、複数個の信号（ｂ１，ｂ２…ｂｎ）の
入力に対して同数の量子化値（ｑ１，ｑ２…ｑｎ）を出
力する。ここでの量子化値の決定はビダビアルゴリズム
を用いて行われ、入力ベクトルに対して量子化誤差のト
ータルが最小となるパスを探索することによって決定さ
れる。なお、本実施形態では個々の量子化誤差の２乗を
パスのコストとしてビダビアルゴリズムを適用するもの
とする。ここで、ＴＣＱ方式においては、複数の量子化
代表値の組を定義しており、状態毎にこの組を使い分け
て量子化を行っている。例えば、クラス分け・ビット配
分手段２において決定されたビット配分が４ビットであ
り、量子化後のインデックス（詳細は後述する）を４ビ
ット以下で表現する場合を考えると、１６点の量子化代
表値を使用すれば量子化を簡易に行うことができるが、
ＴＣＱ方式では１６点の量子化代表値の組を２つ（例え
ばＱ１とＱ２）を有し、状態Ｓ０ではＱ１、状態Ｓ１で
はＱ２というように、状態毎に使用する量子化代表値の
組を定義している。そして、予め量子化および逆量子化
共通の状態遷移規則を定めておき、１画素について量子
化を行う毎に状態遷移しながら量子化を進めていく。こ
のように、量子化処理を行うことにより、見かけ上量子
化代表値は倍の３２点（但し０を重複させた場合は３１
点）を使用可能となり、量子化誤差を小さくするパスの
選択肢を広げることができる。以下、ＴＣＱ方式の具体
的方法について説明する。

【００３８】図３はＤ０〜Ｄ３の４つのスカラー量子化
器を示す図、図４は２つのスカラー量子化器のサムセッ
ト（和集合的な量子化器）を示す図、図５は４状態のト
レリス（Trellis）遷移図である。なお、図３において
Δは量子化ビット配分によって決定される量子化ステッ
プサイズであり、本実施形態においてはΔ＝０．５とす
る。また、図４においてはスカラー量子化器Ｄ０，Ｄ２
のサムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２（＝Ａ０）およびスカ
ラー量子化器Ｄ１，Ｄ３のサムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ
３（＝Ａ１）を示す。さらに、本実施形態においては、
入力信号としてのウェーブレット変換データＷＳとして
５つの要素からなる信号を使用し、これをＷＳ＝（０．
５，−３，−３，０．２５，−２．５）とする。そし
て、図５はこの５つの要素を有する信号を一度に量子化
する際の最適な量子化器の選択状態を遷移状態として示
すものであり、選択された量子化器により遷移状態を示
すものとする。すなわち、ここではサムセット量子化器
Ｄ０＆Ｄ２が選択された状態を「状態Ｄ０＆Ｄ２」とし
て説明する。まず、量子化方法について説明する。

【００３９】ＴＣＱ方式による量子化方法は、図５に示
すように定義されたトレリス遷移の全てのパスをチェッ
クして、入力信号の全ての要素の量子化後の２乗誤差
（以下ＭＳＥとする）が最小となるパスを検出すること
にある。具体的には、ＷＳの最初の要素である０．５を
Ｄ０〜Ｄ３のうち量子化器Ｄ２により量子化すると、そ
のＭＳＥは（０．５−Δ）²＝０．０と最小となる。ま
た、次の要素−３に対しては同様に量子化器Ｄ２により
量子化するとＭＳＥは（−３−（−６Δ）²＝０．０と
最小となる。

【００４０】一方、トレリス遷移の制限として、サムセ
ット量子化器Ｄ０＆Ｄ２については次の量子化器はＤ０
（状態はＤ０＆Ｄ２に移行）もしくはＤ２（状態はＤ１
＆Ｄ３に移行）を、サムセット量子化器Ｄ２＆Ｄ０につ
いては次の量子化器はＤ２（状態はＤ０＆Ｄ２に移行）
もしくはＤ０（状態はＤ１＆Ｄ３に移行）を、サムセッ
ト量子化器Ｄ１＆Ｄ３については次の量子化器はＤ１
（状態はＤ２＆Ｄ０に移行）もしくはＤ３（状態はＤ３
＆Ｄ１に移行）を、サムセット量子化器Ｄ３＆Ｄ１につ
いては次の量子化器はＤ３（状態はＤ２＆Ｄ０に移行）
もしくはＤ１（状態はＤ３＆Ｄ１に移行）を選択すると
いうようにパスが制限されている。なお、この制限は、
予め設定されているものであり、サムセット量子化器Ｄ
０＆Ｄ２については次の量子化器のＤ０は状態Ｄ０＆Ｄ
２、Ｄ２は状態Ｄ１＆Ｄ３に、サムセット量子化器Ｄ２
＆Ｄ０については次の量子化器のＤ２は状態Ｄ０＆Ｄ
２、Ｄ０は状態Ｄ１＆Ｄ３に、サムセット量子化器Ｄ１
＆Ｄ３については次の量子化器のＤ１は状態Ｄ２＆Ｄ
０、Ｄ３は状態Ｄ３＆Ｄ１に、サムセット量子化器Ｄ３
＆Ｄ１については次の量子化器のＤ３は状態Ｄ２＆Ｄ
０、Ｄ１は状態Ｄ３＆Ｄ１に対応するものとなってい
る。

【００４１】そして、遷移状態の拘束長を信号の要素数
に対応させ（本実施形態においては５つの要素を有する
ため拘束長を５とする）、トレリス遷移の全ての組み合
わせにおいてＭＳＥをコストとして算出し、コストの和
が最小となるパスを選択し、そのパスにより量子化器が
選択されて量子化がなされる。なお、コストは基本的に
は全てのパスについて算出するが、現在コストを算出し
ているパスの累積コストの値がそれまでに算出されたパ
スにおける最小のコストを上回っている場合には、そこ
でコストの算出を打ち切って次のパスにおけるコストの
算出に移行する等することにより、演算の高速化を図る
ことができる。なお、図５には全てのパスにおけるコス
トを示してあり、コストが最小であったパス（図中太線
で示す）は、初期状態として量子化器Ｄ２＆Ｄ０（＝Ａ
０）が選択された後、順にＤ２（状態Ｄ０＆Ｄ２＝Ａ
０）、Ｄ２（状態Ｄ１＆Ｄ３＝Ａ１）、Ｄ３（状態Ｄ３
＆Ｄ１＝Ａ１）、Ｄ１（状態Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）、Ｄ３
（状態Ｄ２＆Ｄ０＝Ａ０）と量子化器の選択のパスが移
行し、信号はＷＳ′＝（０．５，−３，３，０，−２．
５）に量子化される。なお、信号ＷＳの要素０．５，−
３，３，−２．５については、ＭＳＥ＝０となるが、要
素０．２５については量子化器Ｄ１が選択された場合に
最小となりＭＳＥ＝０．０６２５となる。したがって、
この際のコストは、 (0.5-Δ)²+(-3-(-6Δ))²+(3-6Δ)²+(0.25-0)²+(-2.5-(-
5Δ))²=0.0625 となる。

【００４２】ここで、量子化器のインデックスは図４に
示すように定義されており、本実施形態においては、量
子化値ではなくこのインデックスを出力とする。さら
に、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２を００、Ｄ２＆Ｄ０
を０１、Ｄ１＆Ｄ３を１０、Ｄ３＆Ｄ１を１１というよ
うに２ビットのコード値にコード化しておく。したがっ
て、ここで求められる量子化データＲＳは、ＷＳ′＝
（０．５，−３，３，０，−２．５）と図４に示す量子
化器のインデックスとを対応させて、（１，−３，３，
０，−３）および初期状態を表すコード０１となる。な
お、８状態トレリス遷移の場合は初期状態を表す情報は
３ビットとなる。

【００４３】次に、ＴＣＱ方式における逆量子化方法に
ついて説明する。逆量子化方法は、インデックスの最初
の値から順に要素を逆量子化することにより行われる。
上述したように、インデックスが（１，−３，３，０，
−３）の場合、インデックスの最初の値が１であるた
め、図４に示す２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を
比較すると、要素の最初の値はΔ（＝０．５）または−
Δ（＝−０．５）が考えられるが、初期状態が０１すな
わち状態Ｄ２＆Ｄ０（＝Ａ０）であることから、図５に
示すトレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ２が選択さ
れるため、量子化器Ｄ２のΔすなわち０．５に逆量子化
される。そして遷移状態がＤ２（Ｄ０＆Ｄ２＝Ａ０）に
変化する。同様にしてインデックスの次の値が−３であ
るため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較す
ると、これに対応する要素は−６Δ（＝−３）または−
５Δ（＝−２．５）が考えられるが、トレリス遷移の規
則に従うと量子化器Ｄ２が選択されるため、量子化器Ｄ
２の−６Δすなわち−３に逆量子化される。そして遷移
状態がＤ２（Ｄ１＆Ｄ３＝Ａ１）に変化する。

【００４４】同様にしてインデックスの次の値が３であ
るため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較す
ると、これに対応する要素は５Δ（＝２．５）または６
Δ（＝３）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従う
と量子化器Ｄ３が選択されるため、量子化器Ｄ３の６Δ
すなわち３に逆量子化される。そして遷移状態がＤ３
（Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）に変化する。さらに、これの次の
値が０であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ
１を比較すると、これに対応する要素はともに０であ
り、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ１が選択さ
れるため、量子化器Ｄ１の０に逆量子化される。そし
て、ここでは遷移状態がＤ１（Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）のま
ま移行する。最後のインデックスの値は−３であるた
め、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較する
と、これに対応する要素は−６Δ（＝−３）または−５
Δ（＝−２．５）が考えられるが、トレリス遷移の規則
に従うと量子化器Ｄ３が選択されるため、量子化器Ｄ３
の−５Δすなわち−２．５に逆量子化される。そしてこ
れにより、（０．５，−３，３，０，−２．５）の信号
が復元される。

【００４５】このように、トレリス遷移を定義してこれ
の規則に基づいて最適な量子化器を選択することによ
り、量子化を行うことができる。なおＴＣＱ方式の詳細
については、上述したP.Sriramらの文献に記載されてい
る。

【００４６】分類手段４は量子化データＲＳをそのデー
タ値に応じて分類する。この際、量子化データＲＳを代
表値と代表値以外のデータ値とに分類するものとする。
例えば、本実施形態においては、量子化データＲＳの０
値を代表値とし、量子化データＲＳを０値データＳ０と
非０値データＮＳの２つに分類する。ここで、オリジナ
ル画像データＳに対してウェーブレット変換を施して量
子化を行うと、量子化データＲＳにおける０値の割合が
非常に大きくなり、例えば0.5bit/pixel（10bitオリジ
ナル画像データＳに対して1/20圧縮）に圧縮を行う場合
は、非０値データＮＳの割合は全データの約１３％程度
となる。このように、量子化データＲＳを０値と非０値
とに分類して０値データＳ０と非０値データＮＳとを得
るとともに、この分類に関する情報を表す分類情報デー
タＢを得る。ここで、分類情報データＢは量子化データ
ＲＳを０値と非０値とに分類した結果を表す２値データ
となる。

【００４７】第１の符号化手段５は分類情報データＢを
符号化するためのものであり、ここで行われる符号化方
式としては、演算が比較的にシンプルなハフマン符号
化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wy
le符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化およびバ
イナリ算術符号化のいずれかを採用することができる。

【００４８】ハフマン符号化は、瞬時に復号可能なコン
パクト符号の一般的構成方法として広く知られている。
ハフマン符号化において、情報源アルファベットの確率
分布が与えられると、簡単なアルゴリズムを実行するこ
とにより常に瞬時に復号可能なコンパクト符号が得られ
るため、極めて有効な符号化アルゴリズムとなってい
る。

【００４９】ランレングス符号化は、２値情報において
記号「０」の出現確率が大きく略１に近い場合、または
長い「０」の連あるいは「１」の連が交互に出現する場
合に、記号「０」、「１」の長さを符号化したり「０」
と「１」との出現確率の隔たりを考慮した特定のパター
ンを符号化する方法である。

【００５０】Ｂ１符号化、Ｂ２符号化はランレングス符
号化の１つの手法であり、その詳細については、「画像
のディジタル信号処理，吹抜敬彦，日刊工業新聞社，昭
和５６年５月２５日」に記載されている。

【００５１】Wyle符号化はランレングス符号化の１つの
手法であり、「０」および「１」の系列で表現された各
記号の連の確率分布を測定し、確率の大きな連には短い
符号を、確率の小さな連には長い符号を割り当てること
により、平均符号長を短くするという原理に基づいて提
案された手法である。

【００５２】Golomb符号化は、幾何学分布情報源に対す
る効率的なエントロピー符号化用符号として古くから知
られている。この符号は必ずしもコンパクト符号にはな
り得ないが、とくに次数が２のべき乗である場合にGolo
mb−Rice符号と呼ばれ、簡単な構成による符号化および
復号化が可能となるものである。

【００５３】算術符号化は、一意に復号可能なコンパク
ト符号を用いるものである。この符号化はハフマン符号
化を包含する極めて一般性に富む符号化である。符号化
および復号化は算術演算を施すことにより実行すること
ができ、１回のアルゴリズムの実行により情報源記号系
列の１つの記号が符号化される。算術符号化は単位区間
［０，１）を下記の２つの条件を満足するように順次部
分区間に分割する過程と考えることができる。

【００５４】（１）各符号語はそれに先行する情報源記
号の出現確率の和（累積確率）になる。

【００５５】（２）各符号語の右にある部分区間の幅は
その記号の確率となる。

【００５６】なお、バイナリ算術符号化はバイナリデー
タに対して適したものである。

【００５７】なお、上述したランレングス符号化、Ｂ１
符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golo
mb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化は２値デー
タを符号化するのに適した符号化方式である。

【００５８】第２の符号化手段６は非０値データＮＳを
符号化するためのものであり、ここで行われる符号化方
式としては、ハフマン符号化、ユニバーサル符号化、お
よび多値算術符号化のいずれかを採用することができ
る。これらの符号化方式は、演算は複雑であるものの、
効率よく、すなわち高い圧縮率によりデータを符号化す
ることができるものである。

【００５９】ユニバーサル符号化は、そのパラメータが
未知であるような情報源に対する漸近的に最適なブロッ
ク符号化法であり、下記の２つの条件を満足するもので
ある。

【００６０】（１）符号化は観測した情報源メッセージ
ブロックの統計量にのみ依存して遂行され、過去や未来
のブロックには依存しない、すなわちブロック毎に無記
憶に遂行される。

【００６１】（２）ブロック長が無限に長くなるにつれ
て、種々の測度で表現した最適符号の特性が任意の近似
度で達成される。

【００６２】なお、ユニバーサル符号化としては、Lync
h-Davission符号化やLawrence符号化等がよく知られて
いる。

【００６３】多値算術符号化は上述した算術符号化にお
いて、多値データに対して適したものである。

【００６４】なお、上述した第１および第２の符号化手
段５，６において行われる符号化方式については、「デ
ィジタル通信工学，笠原ら，昭晃堂，平成４年２月２５
日」に詳細が記載されている。

【００６５】次いで、第１の実施形態の動作について説
明する。図６は第１の実施形態によるデータ圧縮装置に
おいて行われる処理を示すフローチャートである。

【００６６】まず、ウェーブレット変換手段１において
オリジナル画像データＳに対してウェーブレットが施さ
れ、上述したようにウェーブレット変換データＷＳが得
られる（ステップＳ１）。次いで、クラス分け・ビット
配分手段２において、ウェーブレット変換データＷＳの
クラス分けおよび各クラスのビット配分が決定され（ス
テップＳ２）、量子化手段３において各クラスのウェー
ブレット変換データＷＳが決定されたビット配分に基づ
いて量子化されて量子化データＲＳが得られる（ステッ
プＳ３）。量子化データＲＳは分類手段４において０値
データＳ０と非０値データＮＳとに分類されるととも
に、０値データＳ０と非０値データＮＳとの分類を表す
分類情報データＢが得られる（ステップＳ４）。

【００６７】分類情報データＢは第１の符号化手段５に
おいて、上述したハフマン符号化、ランレングス符号
化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号
化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化の
いずれかの符号化方式により符号化される（ステップＳ
５）。一方、非０値データＮＳは第２の符号化手段６に
おいて上述したハフマン符号化、ユニバーサル符号化、
および多値算術符号化のいずれかの符号化方式により符
号化される（ステップＳ６）。なお、ステップＳ５，Ｓ
６の処理は逆であってもよく、また並列に行ってもよ
い。そして、符号化された分類情報データＢおよび非０
値データＮＳを符号化データＦとして記録手段７におい
て記録媒体に記録して（ステップＳ７）処理を終了す
る。

【００６８】なお、符号化データＦを復号化するために
は、図６に示すフローチャートと逆の処理を行えばよ
い。すなわち、符号化データＦに含まれる符号化された
分類情報データＢおよび非０値データＮＳをその符号化
方式に対応する復号化方式により復号化して分類情報デ
ータＢおよび非０値データＮＳを得、分類情報データＢ
および非０値データＮＳに基づいて０値データＳ０を求
めて量子化データＲＳを得る。そして、量子化データＲ
Ｓを逆量子化してウェーブレット変換データＷＳを得、
このウェーブレット変換データＷＳを逆ウェーブレット
変換することによりオリジナル画像データＳが得られる
こととなる。

【００６９】ここで、第１の実施形態において得られる
分類情報データＢは２値データであり、情報量としては
比較的少ないものである。したがって、上述した第１の
符号化手段５において行われるシンプルな符号化方式に
より、少ない演算量かつ高い圧縮率により符号化を行う
ことができる。また、０値データＳ０は元々情報を有さ
ないものであるから、符号化しなくとも０値と非０値と
の分類情報のみを有していれば復号化することができる
ものである。さらに、非０値データＮＳは多値ではある
ものの、その割合は上述したように全量子化データＲＳ
の１３％程度に過ぎないため、上述した第２の符号化手
段６において行われる効率はよいが演算が複雑な符号化
方式により符号化を行っても、演算量を少なくすること
ができることとなる。

【００７０】したがって、本実施形態においては多値の
非０値データＮＳの符号化を行ってはいるものの、その
演算量は上述した従来の圧縮アルゴリズムと比較して少
なくなり、また、分類情報データＢは少ない演算量で高
い圧縮率により圧縮することができることとなる。これ
により、オリジナル画像データＳを高い圧縮率により効
率よく、かつ高速に圧縮することができる。

【００７１】また、本実施形態においては、量子化デー
タＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類し
ているためその分類が容易となり、また０値データＳ０
は圧縮する必要もなくなるため、一層演算量を低減して
より高速にオリジナル画像データＳの圧縮を行うことが
できる。

【００７２】なお、上述した従来のＷＴＣＱ方式により
オリジナル画像データＳを１／２０に圧縮した場合と、
本実施形態による符号化方式によりオリジナル画像デー
タＳを１／１７に圧縮した場合とで、圧縮効率および演
算量は略等しいものとなり、本実施形態による符号化方
式においては、ＷＴＣＱ方式と比較して性能劣化の程度
は比較的小さいものであることが、本出願人の実験によ
り確認されている。

【００７３】次いで、本発明の第２の実施形態について
説明する。図７は本発明の第２の実施形態によるデータ
圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。第２の実
施形態においては、ウェーブレット変換ではなく、離散
コサイン変換（ＤＣＴ）によりオリジナル画像データＳ
を変換するためのＤＣＴ手段１０を備え、ウェーブレッ
ト変換を行った場合のようにデータのクラス分けを行わ
ない点が第１の実施形態と異なるものである。なお、第
２の実施形態において、ＤＣＴ、ビット配分および量子
化はＪＰＥＧ規格に沿った標準化された量子化方法であ
る。

【００７４】このように、ＪＰＥＧ規格に沿った標準化
された手法において、本発明を適用することによって
も、第１の実施形態と同様に、効率よくかつ高速にオリ
ジナル画像データＳを符号化することができる。

【００７５】なお、上記第１および第２の実施形態によ
れば、オリジナル画像データＳを高い圧縮率により圧縮
することができるが、例えばオリジナル画像データＳ
が、信号値が平坦な背景画像を表すものである場合、上
述したようにオリジナル画像データＳを量子化して、０
値データＳ０および非０値データＮＳに分類すると、非
０値データＮＳにのみ情報が分類されることから、分類
情報データＢのデータ量が大きくなって、符号化データ
Ｆの情報量がオリジナル画像データＳの情報量よりも大
きくなってしまうおそれがある。以下この問題を解決す
るための実施形態を第３の実施形態として説明する。

【００７６】図８は本発明の第３の実施形態によるデー
タ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、
第３の実施形態において第１の実施形態と同一の構成に
ついては同一の参照番号を付し詳細な説明は省略する。
第３の実施形態においては、上記第１の実施形態におい
て得られた符号化データＦにおける、各サブバンド毎の
符号化データＦ１の情報量をウェーブレット変換データ
ＷＳの情報量と比較する比較手段１２と、比較手段１２
による比較結果に基づいて、各サブバンドの符号化デー
タＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報
量よりも大きい場合に、量子化データＲＳを第３の符号
化方式により符号化して符号化データＦ２を得る第３の
符号化手段１３とを備えた点が第１の実施形態と異なる
ものである。

【００７７】比較手段１２においては、各サブバンドの
符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データ
ＷＳの情報量と比較される。ここで、ウェーブレット変
換データＷＳの情報量としては、上述したＴＣＱ方式の
場合、オリジナルのビット数は例えば１６ビットである
ため、量子化データＲＳにおける信号系列の長さ×１６
ビットがウェーブレット変換データＷＳの情報量とされ
る。そして、符号化データＦ１の符号量がウェーブレッ
ト変換データＷＳの符号量よりも大きい場合に、第３の
符号化手段１３において量子化データＲＳを第３の符号
化方式により符号化して符号化データＦ２を得るもので
ある。なお、符号化データＦ１のデータ量がウェーブレ
ット変換データＷＳのデータ量よりも小さい場合には、
符号化データＦ１がそのまま符号化データＦとして記録
手段７に入力されることとなる。

【００７８】第３の符号化手段１３において行われる符
号化方式としては、ハフマン符号化あるいは多値算術符
号化のように、演算は複雑であるものの、効率よく、す
なわち高い圧縮率によりデータを符号化することができ
る方式が採用されるが、全く符号化しないＰＣＭ符号化
であってもよい。なお、第３の符号化手段１３において
行われる符号化方式についても、上述した笠原らの文献
にその詳細が記載されている。

【００７９】次いで、第３の実施形態の動作について説
明する。図９は第３の実施形態の動作を示すフローチャ
ートである。図９に示すフローチャートにおいて、ステ
ップＳ１１〜Ｓ１６の処理は、図６に示すフローチャー
トのステップＳ１〜Ｓ６の処理と同一であるため、詳細
な説明は省略する。ステップＳ１６において非０値デー
タＮＳが第２の符号化方式により符号化されてサブバン
ド毎の符号化データＦ１が得られると、符号化データＦ
１は比較手段１２に入力されてサブバンド毎に符号化デ
ータＦ１がウェーブレット変換データＷＳと比較される
（ステップＳ１７）。そして、各サブバンドにおける符
号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷ
Ｓの情報量よりも大きい場合か否かが判断され（ステッ
プＳ１８）、符号化データＦ１の情報量がウェーブレッ
ト変換データＷＳの情報量よりも大きい場合には、第３
の符号化手段１３においてそのサブバンドの量子化デー
タＲＳが第３の符号化方式により符号化されて符号化デ
ータＦ２が得られる（ステップＳ１９）。一方、ステッ
プＳ１８が否定された場合は、そのサブバンドについて
は符号化データＦ１がそのまま最終的な符号化データＦ
とされる。そして、各サブバンド毎にステップＳ１７か
らステップＳ１９の処理が行われ、サブバンド毎に得ら
れる符号化データＦ１あるいは符号化データＦ２を最終
的な符号化データＦとして記録手段７において記録媒体
に記録して（ステップＳ２０）処理を終了する。

【００８０】このように、第３の実施形態においては、
あるサブバンドにおいて符号化データＦ１の情報量とウ
ェーブレット変換データＷＳの情報量とを比較し、前者
が後者よりも大きい場合には、そのサブバンドにおける
量子化データＲＳを上述したハフマン符号化などの第３
の符号化方式により符号化するようにしたため、最終的
に得られる符号化データＦの情報量がウェーブレット変
換データＷＳの情報量よりも増加することがなくなり、
これにより効率よくオリジナル画像データＳを符号化す
ることができる。

【００８１】なお、第３の実施形態において得られた符
号化データＦを復号化するためには、図９に示すフロー
チャートと逆の処理を行えばよい。すなわち、符号化デ
ータＦに含まれるサブバンド毎の符号化データＦ１，Ｆ
２の符号化方式を判別し、符号化方式に対応する復号化
方式により復号化して非０値データＮＳおよび分類情報
データＢの組と量子化データＲＳを得る。そして、分類
情報データＢおよび非０値データＮＳの組については、
これらに基づいて０値データＳ０を求めて量子化データ
ＲＳを得る。そして、量子化データＲＳを逆量子化して
ウェーブレット変換データＷＳを得、このウェーブレッ
ト変換データＷＳを逆ウェーブレット変換することによ
りオリジナル画像データＳが得られることとなる。

【００８２】次いで、本発明の第４の実施形態について
説明する。図１０は本発明の第４の実施形態によるデー
タ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。第４の
実施形態においては、第３の実施形態においてウェーブ
レット変換ではなく、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によ
りオリジナル画像データＳを変換するためのＤＣＴ手段
１０を備え、ウェーブレット変換を行った場合のように
データのクラス分けを行わない点が第３の実施形態と異
なるものである。なお、第４の実施形態においては第２
の実施形態と同様に、ＤＣＴ、ビット配分および量子化
はＪＰＥＧ規格に沿った標準化された量子化方法であ
る。

【００８３】第４の実施形態においては、第２の実施形
態において得られた符号化データＦの情報量をオリジナ
ル画像データＳの情報量と比較し、前者が後者よりも大
きい場合には、第３の符号化手段１３において第３の符
号化方式により量子化データＲＳを符号化して符号化デ
ータＦ３を得、これを最終的な符号化データＦとして記
録手段７において記録媒体に記録するものである。

【００８４】このように、ＪＰＥＧ規格に沿った標準化
された手法において、第３の実施形態と同様に、符号化
データＦの情報量をオリジナル画像データＳの情報量と
比較し、符号化データＦの情報量がオリジナル画像デー
タＳの情報量よりも大きくなる場合に、量子化データＲ
Ｓを第３の符号化方式により符号化することによって
も、第３の実施形態と同様に効率よくかつ高速にオリジ
ナル画像データＳを符号化することができる。

【００８５】なお、上記実施形態においては、０値を代
表値として量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値
データＮＳとに分類しているが、０値、０値から所定閾
値未満の値および所定閾値以上の値の３つに分類しても
よい。ここで、所定閾値未満の値については、上記実施
形態と同様の符号化を行い、所定閾値以上の値について
は、統計的に発生する確率が非常に少ないため、効率を
重視した符号化により符号化することが好ましい。ま
た、代表値としては０値に限定されるものではなく、量
子化データＲＳの平均値を用いてもよい。この場合、平
均値とそれ以外の値、平均値とそれより大きいの値とそ
れ未満の値、平均値を基準として平均値とデータ値の絶
対値が所定閾値未満の値と所定閾値以上の値とに分類す
る等種々の方法により分類を行うことができる。

【００８６】また、上記実施形態においては、本発明に
よるデータ圧縮方法および装置により画像データを符号
化しているが、音声データ、動画データ等種々のデータ
を符号化することができるものである。

【００８７】さらに、上記第３および第４の実施形態に
おいては、符号化データＦ１の情報量をウェーブレット
変換データＷＳあるいはオリジナル画像データＳの情報
量と比較しているが、ウェーブレット変換データＷＳあ
るいはオリジナル画像データＳの情報量よりは小さいも
のの、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号
化した方が情報量が少なくなるような所定の閾値と比較
するようにしてもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態によるデータ圧縮装置
の構成を示す概略ブロック図

【図２】ウェーブレット変換を説明するための図

【図３】スカラー量子化器を示す図

【図４】２つのスカラー量子化器のサムセットを示す図

【図５】４状態のトレリス（Trellis）遷移図

【図６】第１の実施形態において行われる処理を示すフ
ローチャート

【図７】本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮装置
の構成を示す概略ブロック図

【図８】本発明の第３の実施形態によるデータ圧縮装置
の構成を示す概略ブロック図

【図９】第３の実施形態において行われる処理を示すフ
ローチャート

【図１０】本発明の第４の実施形態によるデータ圧縮装
置の構成を示す概略ブロック図

【図１１】従来のデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロ
ック図（その１）

【図１２】従来のデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロ
ック図（その２）

【符号の説明】

１ウェーブレット変換手段２クラス分け・ビット配分手段３量子化手段４分類手段５第１の符号化手段６第２の符号化手段７記録手段１０ＤＣＴ手段１２比較手段１３第３の符号化手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】オリジナルデータを量子化して量子化デ
ータを得、該量子化データを符号化して前記オリジナル
データを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法に
おいて、前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代
表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくと
も１つの分類データとに分類するとともに、前記分類の
情報を表す分類情報データを得、前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化
し、前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくと
も前記分類データを第２の符号化方式により符号化して
前記符号化データを得ることを特徴とするデータ圧縮方
法。
【請求項２】前記第２の符号化方式が、前記代表値デ
ータおよび前記分類データ毎に異なる符号化方式である
ことを特徴とする請求項１記載のデータ圧縮方法。
【請求項３】前記オリジナルデータをウェーブレット
変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得
ることを特徴とする請求項１または２記載のデータ圧縮
方法。
【請求項４】前記オリジナルデータをＤＣＴ変換した
後に前記量子化を行って前記量子化データを得ることを
特徴とする請求項１または２記載のデータ圧縮方法。
【請求項５】前記代表値データが前記量子化データの
０値を表す０値データであり、前記分類データが前記量
子化データの非０値を表す非０値データであることを特
徴とする請求項１から４のいずれか１項記載のデータ圧
縮方法。
【請求項６】前記第１の符号化方式が、ハフマン符号
化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wy
le符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、および
バイナリ算術符号化のいずれかであることを特徴とする
請求項１から５のいずれか１項記載のデータ圧縮方法。
【請求項７】前記第２の符号化方式が、ハフマン符号
化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいず
れかであることを特徴とする請求項１から６のいずれか
１項記載のデータ圧縮方法。
【請求項８】前記符号化データの情報量が前記オリジ
ナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大
きい場合は、前記分類情報データおよび／または前記代
表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分
類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号
化データを得ることを特徴とする請求項１から７のいず
れか１項記載のデータ圧縮方法。
【請求項９】前記第３の符号化方式が、ハフマン符号
化、算術符号化、およびＰＣＭ符号化のいずれかである
ことを特徴とする請求項８記載のデータ圧縮方法。
【請求項１０】オリジナルデータを量子化して量子化
データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナ
ルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮装置
において、前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代
表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくと
も１つの分類データとに分類するとともに、前記分類の
情報を表す分類情報データを得る分類手段と、前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化す
る第１の符号化手段と、前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくと
も前記分類データを第２の符号化方式により符号化する
第２の符号化手段とを備えたことを特徴とするデータ圧
縮装置。
【請求項１１】前記第２の符号化手段において行われ
る前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよび前
記分類データ毎に異なる符号化方式であることを特徴と
する請求項１０記載のデータ圧縮装置。
【請求項１２】前記オリジナルデータをウェーブレッ
ト変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを
得るウェーブレット変換手段をさらに備えたことを特徴
とする請求項１０または１１記載のデータ圧縮装置。
【請求項１３】前記オリジナルデータをＤＣＴ変換し
た後に前記量子化を行って前記量子化データを得るＤＣ
Ｔ手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１０また
は１１記載のデータ圧縮装置。
【請求項１４】前記分類手段は、前記代表値データを
前記量子化データの０値を表す０値データとし、前記分
類データを前記量子化データの非０値を表す非０値デー
タとして、前記量子化データを分類する手段であること
を特徴とする請求項１０から１３のいずれか１項記載の
データ圧縮装置。
【請求項１５】前記符号化データの情報量が前記オリ
ジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも
大きいか否かを判断する判断手段と、該判断手段により前記符号化データの情報量が前記所定
の情報量よりも大きいと判断された場合に、前記分類情
報データおよび／または前記代表値データと前記分類デ
ータとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化
方式により符号化して前記符号化データを得る第３の符
号化手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１０
から１４のいずれか１項記載のデータ圧縮装置。
【請求項１６】オリジナルデータを量子化して量子化
データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナ
ルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録し
たコンピュータ読取り可能な記録媒体において、前記プログラムは、前記量子化データを、該量子化デー
タの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデー
タ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類すると
ともに、前記分類の情報を表す分類情報データを得る手
順と、前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化す
る手順と、前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくと
も前記分類データを第２の符号化方式により符号化する
手順とを有することを特徴とするコンピュータ読取り可
能な記録媒体。
【請求項１７】前記第２の符号化方式が、前記代表値
データおよび前記分類データ毎に異なる符号化方式であ
ることを特徴とする請求項１６記載のコンピュータ読取
り可能な記録媒体。
【請求項１８】前記オリジナルデータをウェーブレッ
ト変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを
得る手順をさらに有することを特徴とする請求項１６ま
たは１７記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１９】前記オリジナルデータをＤＣＴ変換し
た後に前記量子化を行って前記量子化データを得る手順
をさらに有することを特徴とする請求項１６または１７
記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２０】前記分類する手順は、前記代表値デー
タを前記量子化データの０値を表す０値データとし、前
記分類データを前記量子化データの非０値を表す非０値
データとして、前記量子化データを分類する手順である
ことを特徴とする請求項１６から１９のいずれか１項記
載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２１】前記符号化データの情報量が前記オリ
ジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも
大きいか否かを判断する手順と、前記符号化データの情報量が前記所定の情報量よりも大
きいと判断された場合に、前記分類情報データおよび／
または前記代表値データと前記分類データとのうち少な
くとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化
して前記符号化データを得る手順とをさらに有すること
を特徴とする請求項１６から２０のいずれか１項記載の
コンピュータ読取り可能な記録媒体。