JP2000511363A

JP2000511363A - 画像を圧縮するための方法及び装置

Info

Publication number: JP2000511363A
Application number: JP08505157A
Authority: JP
Inventors: ジョンソン，スティーファン，ジー
Original assignee: ジョンソン、グレイス、カンパニー
Priority date: 1994-07-14
Filing date: 1995-07-14
Publication date: 2000-08-29
Also published as: AU698055B2; CA2195110A1; US20010019630A1; AU3097995A; WO1996002895A1; US6453073B2; MX9700385A; EP0770246A1; BR9508403A; US5892847A; EP0770246A4

Abstract

(57)【要約】画像を圧縮しそして圧縮解除する装置と方法が開示されている。圧縮装置と方法（１２６，１２８，１３０，１３２）は、画像を圧縮し、そして圧縮された画像を独特なファイルフォーマットの中に蓄積するエンコーダ（１３０）と、画像を圧縮解除するデコーダ（１１０）を含んでいる。エンコーダ（１３０）は符号化過程を最適化して、原画像を自動的に解析して分解し、その成分を分類し、各成分に対する最適の圧縮方法を選択し、且つ選択された圧縮方法の最適パラメータを求める、ファジー論理手法（１５２）で別々の画像タイプを適応させる。符号化方法は、リードスプラインフィルター（１３８），不連続な余弦変換，微分パルスコード変調器（１４０），及び補強アナライザー（１４４），適応性のあるベクトル量子化器（１３４）及び圧縮された画像を含む複数のデータセグメントを生成するチャンネルエンコーダ（１３２）を含んでいる。複数のデータセグメントは圧縮されたファイル（１０４）内に層にされて、復号化過程を最適化する。第１層は、デコーダ（１１０）が、圧縮された画像を小画像又は粗質のフルサイズ画像として表示することを可能にし、次に新しい各層が受信された時、表示された画像に補助的な細部と鮮明度を付加する。デコーダ（１１０）は、圧縮された画像ファイルを拡張するため、最適の圧縮解除方法を利用している。

Description

【発明の詳細な説明】画像を圧縮するための方法及び装置発明の背景発明の技術分野本発明は、デジタルデータの圧縮および圧縮解除、より詳しくは、画像（イメージ）の保存および伝送に必要なデジタルデータ量の縮小に関する。発明の背景画像圧縮システムは、通常、画像の保存，伝達及び検索に関連する保存スペースおよび伝送時間を縮小するためにコンピュータにおいて用いられている。コンピュータ適用分野における画像の用途の増加および画像の伝達における増加のため、様々な画像圧縮技術が、画像を保存するために必要な大容量の保存スペース（例えば、ハードディスク，テープ或いは他のデバイス）に関連した問題を解決するために試みられてきた。従来のデバイスは、画素の２次元配列として画像を保存する。画素数は、画像の解像度を決める。解像度は、典型的には、２次元の画像配列に含まれる水平および垂直の画素数の状態によって測られる。例えば、６４０×４８０の画像は、横方向に６４０画素で頂辺から底辺まで４８０画素の全部で３０７，２００画素を有している。画素数が画像解像度を意味する一方、各画素に割当られたビット数は、各画素の実用的強さのレベルを意味する。例えば、もし１画素が１ビットに割当られるとすれば、その画素は最大２数値を意味することができるであろう。このように、その画素に割当て得る色の範囲は、２色（代表的には黒と白）に限定される。色画像において、各画素に割当られたビットは、赤，緑，青の三原色の強さの数値を意味する。現在の“真実の色”の適用分野において、各画素は、通常、８ビットが、異なる色ごとに１６．８ミリオン（２⁸×２⁸×２⁸）の符号づけされている三原色の各色に割当てされている。結局、色画像は、大量の保存容量を必要とする。例えば、６４０×４８０の解像度を伴う代表的色（２４ビット／１画素）画像は、約９２２，０００バイトの貯蔵を必要とする。２０００×２０００画素の解像度を伴う，より大きな２４ビット色画像は、約１２ミリオンバイトの貯蔵を必要とする。結果として、相互作用によるショッピング，マルチメディア産品，電子ゲーム，及び他の画像を基礎とするプレゼンテーションは、高品質の色画像を表示するための大量の貯蔵スペースを必要とする。貯蔵要求を縮小するために、画像は圧縮（符号づけ）され、より少ない貯蔵スペースを必要とするより小さなファイルとして貯蔵される。圧縮された画像を検索し眺めるために、圧縮された画像は、原サイズに拡大（符号解読）される。符号解読（再構築）された画像は、通常、原画像を不完全にした、或いは“減損した”画像である。何故ならば、ある情報が圧縮処理中に失われるかもしれないからである。通常、圧縮する量が大きくなればなるほど、それだけ原画像と再構築画像との差異は大きくなる。圧縮量は、しばしば圧縮率と呼ばれる。圧縮率は、対応する圧縮された画像ファイルを貯蔵するために必要とされる貯蔵空間量で分割された原（非圧縮）デジタル画像ファイルを貯蔵するために必要とされる貯蔵スペース量である。画像を貯蔵するために必要とされる貯蔵空間量を圧縮することによって、圧縮は、画像を他の場所に伝送および通信するための時間を縮小するためにも用いられる。画像を移動するために、画像を代表するデータビットは、チャンネルを経由してもう１つの場所に送られる。連続してバイトが送られることを、データ流れと呼ばれている。一般的に、その画像データは符号づけされ、圧縮された画像データ流れはデータチャンネルへ送られる。そして、受け取った時に、その圧縮された画像データは、原画像を造り直すために符号解読される。このように、圧縮は、それらのサイズを縮小することによって画像ファイルの伝送を促進する。幾つかの処理は、画像を代表するために必要とされるデータを圧縮するために開発されてきた。一般に、その処理は、次の２つの方法に依っている。１）空間あるいは時間領域圧縮、そして２）周波数領域圧縮である。周波数領域圧縮において、空間領域或いは時間領域における各画素を表している２進データは、周波数領域における新しい座標システムにマッピングされる。一般に、離散余弦変換（ＤＣＴ）のような数学的変換は、原画像の信号エネルギーが保存されるように選択される。しかし、そのエネルギーは、多少、変換係数に濃縮される。一旦、変換されれば、そのデータは、変換係数の量子化および符号づけによって圧縮される。画像圧縮処理の量子化は、原画像の質を維持し、画像を符号づけするための時間を短縮し、そして圧縮された画像を符号解読するための時間を短縮しながらも、圧縮率が増加することを意味する。一般的に、圧縮率を増加する或いは画像を圧縮するための時間を短縮する処理は、画像品質を減損する結果となる。圧縮率を増加する或いは高品質な画像を維持する処理は、しばしば、符号づけおよび符号解読の時間をより長くする結果となる。従って、高品質な画像を維持する一方、圧縮率を増加すること及び画像を符号づけし符号解読するために必要とされる時間を短縮することは、好都合であろう。画像符号器は、特定の画像タイプに最適化され得ることは良く知られている。例えば、異なったタイプの画像は、図表による，写真の，或いは印刷上の情報、又はそれらの組合わせを含んでも良い。より詳しく掘り下げて議論されるように、画像の符号づけは、フィルター，数学的変換，量子化法等を含む種々な圧縮方法を用いる多段階処理として見ることができる。一般的に、各圧縮方法は、比較効率の変更を伴う異なった画像タイプを圧縮し得る。これら圧縮方法は、あるタイプの画像に対する符号器を最適化するように選択的に適用され得る。種々な圧縮方法を選択的に適用することに加えて、各自の圧縮方法のパラメータ（たとえば量子化表）を変更することによって符号器を最適化することも可能である。しかしながら、大まかに言えば、先行技術は、ソース画像を自動的に分解し，その部分を分類し，最適の圧縮方法を選択する適応型符号器と、各圧縮率を増加する最適化された符号器を結果として生ずる選択された圧縮方法の最適なパラメータを提供していない。一旦、画像が符号器で最適に圧縮されると、圧縮されたデータセットは、ファイルとして貯蔵される。圧縮されたファイルの組織は、ファイルフォーマットと呼ばれる。そのファイルフォーマットは、かなり簡単でありふれている。或いは、そのフォーマットは、全く複雑であり、特定の連続する圧縮されたデータ，或いは種々なタイプの制御命令及び制御符号を含み得る。ファイルフォーマット（ファイルにおけるデータの組織）は、ファイルにおける圧縮されたデータが読み込まれ続いて処理された時、およびユーザーが圧縮された画像ファイルの部分だけを眺めたい時、或いは伝送したい時、特に重要である。従って、最も視覚上重要な第１番目のファイルフォーマットと次に視覚上重要な第２番目のファイルフォーマット等を構成している，圧縮された画像構成要素たる“層”であるファイルフォーマットを提供することは好都合である。そのような方法で圧縮されたファイルを層にすることは、圧縮された画像ファイルが、符号解読器によって受け取られている，或いは読み込まれているファイルの剰余より前に符号解読されるようにする。符号解読器は、全画像の縮小画として第１セグメント（層）を表示することができる。或いは、原画像の粗雑特性あるいは“斑点”特性を与えるものを表示するための縮小画を拡大することができる。各連続するファイルセグメント或いはファイル層が受け取られるので、符号解読器は、選択的に追加する詳細かつ正確な画素変数を表示された画像の質を高める。符号づけ処理のように、画像の符号解読は、数学的逆変換，逆量子化法等を含む種々な符号解読方法を用いる多段階処理として見ることができる。従来の符号解読器は、符号づけシステムに対する逆機能を有するように設計される。これらの逆符号解読方法は、画像を符号づけするために用いられる符号づけ処理に適合しなければならない。さらに、符号器が圧縮アルゴリズムに対しコンテント・センシティブ・アダプテイションズ（content-sensitive adaptations）を作る場所において、符号解読器はコンテント・センシティブ（content-sensitive）符号解読処理に適合するように適用しなければならない。一般的に、符号解読器は特定の符号づけ処理に適合するように設計される。符号解読器の特定のパラメータを調整するようにした圧縮システムが先行技術に存在する。しかし、先行技術の符号器も、表および他の情報を伴うように伝送しなければならない。さらに、多くの従来の符号解読器は、コンテント・センシティブ・アダプテイションズ（content-sensitive adaptations）に適応しない特定の符号解読方法に制限される。発明の概要以上概観した問題は、本発明の方法及び装置によって解決される。すなわち、コンピュータに基づいた本発明の画像圧縮システムは、画像を圧縮する独自の符号器と画像を解圧縮するユニークな復号器を備えている。この独自の圧縮システムは、すべての画像品質水準において高い圧縮比を確保しつつ、比較的迅速な符号化及び復号化を達成する。高い圧縮比により、より迅速な画像送信が可能になり、画像の格納に必要な格納スペースの量を減らすことができる。ジョイント・フォトグラフィック・エクスパーツ・グループ（ＪＰＥＧ）などの従来の圧縮法と比較すると、解圧縮したときＪＰＥＧ画像に比肩しうる品質の色画像に関し、本発明では圧縮比が大いに高くなっている。ＪＰＥＧを上回る利点は、厳密には画像内容、分解能、その他の要因次第であろう。画像ファイルが小さくなれば、直接格納により、送信時間が節約できる。さらに、ＪＰＥＧ及び類似の性質をもつ他の圧縮法と比較したとき、本発明は画像の符号化及び復号化の際の操作数が少ない。操作の数が減れば、画像の符号化、復号化に必要な時間と計算資源が節約され、したがって、コンピュータ・システムの応答時間が改善される。さらに、本発明の画像圧縮システムは、異なったタイプの画像に対応できるよう符号化処理を最適化する。以下説明するように、本発明はファジー論理手法を利用して、自動的に原画像を分析および成分分解し、成分を類別し、各成分に最適の圧縮法を選択し、選択した圧縮法における、内容に見合った最適パラメータを決める。どの圧縮法を適用するかという点に関し、符号器は、事前に画像または情報のタイプに関する予備情報を必要としない。したがって、ユーザは圧縮システムを特別仕様としたり、圧縮法のパラメータを設定する必要はない。本発明は、達成できる最大の効率をもっていかなるタイプの画像でも確実に圧縮し、同時に一定範囲の視覚上の品質を維持する画像圧縮システムの提供を目的としている。多様な画像タイプへのシステムの適応性を自動化することで、符号化処理における人の介在を最小限にとどめることができ、結果として、ユーザにとって圧縮および解圧縮処理が実質上透明なシステムとなる。本発明の符号器および復号器は、「ツールボックス」として扱われる、符号化法のライブラリを含んでいる。ツールボックスにより、符号器は、特定の画像成分の圧縮比を最適化する特定の符号化法またはツールを選択的に適用することができる。ツールボックス方式により、符号器は、多数の異なった符号化法を１つのプログラム中でサポートすることができ、また既存の復号器を使用不能にすることなく新しい符号化法の発明に適応することができる。ツールボックス方式によれば、したがって、将来の圧縮法改良に向けてのアップグレードが可能であり、新技術への適応ができる。本発明の更なる特徴は、符号器が、圧縮画像を分節化あるいは「層化」するファイル形式を作成することである。圧縮画像を層化することで、復号器は、人の知覚にとっての画像の核心を構成する情報の復号化および表示から始まる一貫したシーケンスに基づき、ファイル先頭にあるデータから開始して、画像ファイル分節を表示することができる。この核心情報は画像の高品質な縮小版、および／または画像の全寸大の「スプラッシュ（ちらし模様）」すなわち粗品質版として表示できる。縮小、スプラッシュどちらの画像によっても、ユーザは比較的少量の符号化データから像の本質を見ることができる。画像ファイルが電話線あるいは限られた帯域幅の無線チャネルなどのデータ・チャネルを介して送信される場合には、ファイルの最初の分節あるいは層が受信されるや否や縮小および／またはスプラッシュ画像が表示される。これにより、ユーザは、画像を即座に見、さらに、後続の層が受信復号化され核心画像に加えられていくにしたがって像に細部が加えられるのを見ることができる。復号器は、縮小版および全寸大スプラッシュ品質の画像を同じ情報から解圧縮する。ユーザの好みや用途により、与えられた画像に対し、縮小版、全寸大スプラッシュ品質画像の両方またはいずれを表示するかを決める。第１層が縮小版とスプラッシュ品質の全寸大画像どちらで表示されようと、各後続層の受信により、復号器は更なる画像の細部および鮮明度を加えることができる。前層からの情報は破棄されることなく補足されるので、画像は一層毎に組上がってゆく。よって、層化ファイル形式をもつひとつの圧縮ファイルで極小および全寸大版の画像が格納でき、またいかなる冗長情報も格納することなく全寸大版を様々な品質水準で格納することができる。本発明の層化方式により、所望の画像品質の表示に必要な圧縮ファイルの一部のみを送信および復号化できる。したがって、ファイルをより小さく低品質に再圧縮したり、様々なファイル・サイズと品質水準に圧縮された多数のファイルを格納することなく、ひとつの圧縮ファイルで極小画像および様々な品質の全寸大画像を作成できる。この特徴は、ショッピング等、全寸高品質画像をそっくり受信するとユーザが決める前に、幾つかの極小画像をダウンロード、表示したいとユーザまたはアプリケーション提供者が望むこともありがちな、オンライン・サービス・アプリケーションにとって殊更有利である。興味のない様々な高品質画像を見ることに伴う時間と送信費用の節約に加え、ユーザは各画像ファイルの残りをその後ダウンロードするだけでより詳密な画像を見ることができる。層化形式においてはまた、圧縮データ・ファイルの異なった層をそれぞれ別に格納できる。したがって、核心画像データ（縮小版）はローカルで（例えば高速アクセスのため高速ＲＡＭメモリに）、高品質「強調」層はより低費用の補助記憶装置にリモートで格納することができる。本発明の層化ファイル形式によればまた、他の圧縮データ情報の追加もできる。層化および分節化されたファイル形式は拡張可能なので、音声、文字、ビデオ等の新たな圧縮情報層を圧縮画像データ・ファイルに追加できる。この拡張可能なデータ形式により、圧縮システムは、新しい画像タイプに適応し、圧縮画像データを音声、文字およびビデオと組合せることができる。符号器と同様、本発明の復号器は復号化法のツールボックスを備えている。復号化処理は、復号器が各データ分節の符号化に使われた符号化法をまず特定することから始められる。復号器は、圧縮データ・ファイルに符号器が挾んでおいた命令から符号化法を特定する。圧縮画像データに復号器への命令を加えておくことにはいくつかの利点がある。命令を認識する復号器は、多種多様な符号器からのファイルを復号化し、内容に見合った符号化法に適応し、ユーザ特有の要求に合わせることができる。本発明の復号器はまた、与えられた画像翻訳に不必要なデータを含む任意のデータ・ストリーム部分をスキップし、データ・ストリームの未知の形式部分を無視することができる。未知の形式を無視する能力により、古い復号器との適合性を維持しつつ将来ファイル層の追加ができる。本発明の好適な実施例において、符号器は、第１リード・スプライン・フィルタ、離散余弦変換、第２および第３リード・スプライン・フィルタ、微分パルス符号変換器、強調分析器、自在ベクトル量子化器を利用して画像を圧縮し、圧縮データを内包する複数のデータ分節を作成することができる。この複数のデータ分節は、チャネル符号器によりさらに圧縮される。リード・スプライン・フィルタは色空間変換変形、間引きステップ、最小平均自乗誤差（ＬＭＳＥ）スプライン適合ステップを含む。第１リード・スプライン・フィルタの出力はその後分析され、最適圧縮を行うために画像タイプが特定される。第１リード・スプライン・フィルタは画像分類器に分析される３成分を出力する。画像分類器は、画像タイプの分類にファジー論理技法を利用している。一旦画像タイプが特定されると、第１成分が第２および第３成分から分離され、最適の離散余弦変換および自在ベクトル量子化器によりさらに圧縮される。第２および第３成分は、第２および第３リード・スプライン・フィルタ、自在ベクトル量子化器、微分パルス符号変調器によりさらに圧縮される強調分析器は、文字、エッジ等視覚的に最も重要と判断される画像範囲を強調する。強調分析器は画素区画の視覚的優先度を決める。画素区画の寸法は、典型的には１６×１６の原画像の画素区画に対応している。さらに強調分析器は、最も重要な強調情報が最初に復号化されるよう、これを最初の強調層に配するように各画素区画において優先度を決める。強調分析器の出力は、自在ベクトル量子化器により圧縮される。ユーザは、色画像に適した色パレットを計算するよう符号器を設定してもよい。色パレットは、離散余弦変換、自在ベクトル量子化器、微分パルス符号変調器、強調分析器の出力と組合わされ、複数のデータセグメントを作成する。その後、チャネル符号器が挟み込まれてこれらのデータセグメントをインタリーブ、圧縮する。図面の簡単な説明本発明の種々の様相、利点、及び新規な特徴について、以下の詳細な説明と添付の図面を用いて明らかにする。図１は、画像を符号化、伝送及び復号化する画像圧縮システムのブロック図であり、原画像、符号化装置、圧縮ファイル、第一記憶装置、データチャネル、データの流れ、復号器、表示装置、第二記憶装置及びプリンターを含む図である。図２は、多段式復号化過程の一実施例を示す図であり、原画像、符号化装置、圧縮ファイル、データチャネル、データの流れ、復号器、極小サイズの画像、スプラッシュ（ｓｐｌａｓｈ）画像、パネル化された標準画像、及び終局の原画像表示を含む図である。図３は、符号化装置のブロック図であり、四段階の符号化過程を示す図である。図４は、符号化装置のブロック図であり、第一リードスプライン（ＲｅｅｄＳｐｌｉｎｅ）フィルター、色信号スペース変換器、Ｙ小画像、Ｕ小画像、Ｘ小画像、画像分類器、最適化離散余弦変換器、離散余弦変換誤差計算器、適応的ベクトル量子化装置、第二及び第三リードスプライン（ＲｅｅｄＳｐｌｉｎｅ）フィルター、リードスプライン誤差計算器、差分パルス符号変調器、高画質化解析器、高解像度誤差計算器、色調（ｐａｌｅｔｔｅ）選択器、多数のデータセグメント及びチャネル符号化装置を示す図である。図５は、画像フォーマット装置のブロック図である。図６は、リードスプラインフィルターのブロック図である。図７は、色信号スペース変換器のブロック図である。図８は、画像分類器のブロック図である。図９は、最適化離散余弦変換器のブロック図である。図１０は、離散余弦変換誤差計算器のブロック図である。図１１は、適応的ベクトル量子化装置のブロック図である。図１２は、第二及び第三リードスプラインフィルターのブロック図である。図１３は、リードスプライン誤差計算器のブロック図である。図１４は、差分パルス符号変調器のブロック図である。図１５は、高画質化解析器のブロック図である。図１６は、高解像度誤差計算器のブロック図である。図１７は、色調選択器のブロック図である。図１８は、チャネル符号化装置のブロック図である。図１９は、ベクトル量子化過程のブロック図である。図２０ａ及び図２０ｂは、データの流れのセグメント化構成を示す図である。図２１は、標準セグメントを例示した図である。図２２ａ，図２２ｂ，図２２ｃ及び図２２ｄは、多数のデータセグメントの階層化及びインターリービングの実施例を示す図である。図２４は、多段式復号化過程の一実施例を示す図であり、Ｙｍ小画像、Ｕｍ小画像、Ｘｍ小画像、極小サイズの小画像、スプラッシュ画像、標準画像及び高画質化された画像を含む図である。図２５は、復号器のブロック図であり、ハフマン逆符号化装置、逆ＤＰＣＭ符号化装置、量子化解除装置、結合器、逆ＤＣＴ装置、多重化解除装置及び加算器を含む図である。図２６は、復号器のブロック図であり、補間器、補間要素、計数回路、計数要素、複製器及び色信号逆変換装置を含む図である。図２７は逆数のホフマン符号器，コンバイナ，非量子化装置，逆数ＤＴＣ，パターンマッチャー，加算器，補間装置，オーバーレイ再生装置を含むデコーダを示すブロック図である。図２８は入出力の値を５：３の比率に分割したスカラー量を示すブロック図である。図２９は双一次方程式を用いた補間過程を示す図である。図３０は画像分割装置，分析装置，ＤＴＣ，ＡＶＱ，チャンネル符号器による最適な画像分割の過程を示すブロック図である。図３１は画像分割装置のブロック図である。図３２は最適なＤＣＴ量子化テーブルの作成過程を示すフローチャートである。図３３は入力信号と入出力装置との関係を示す表である。図３４は画像データの圧縮装置のブロック図である。図３５は圧縮／補間フィルターの概略を示すブロック図である。図３６は最良なフィルターを示すブロック図である。図３７は画像とその残像が生成される過程をべクトル表現した図である。図３８は本発明の基本的な構成を説明するためのブロック図である。図３９は投影された２線を１次元で表した図である。図４０は２次元画像の断続的な反応を示す概略図である。図４１ａ，４１ｂ，４１ｃは基準となる２次平面を表す透視図である。図４２は６角形で覆われた範囲を関数表現を示す図である。図４３は画像データの圧縮，再生の方法を説明するためのフローチャートである。図４４は１次元で表現された基準となる２線を常態周波数反応により表現した図である。図４５は１次元の常態周波数反応を表す図である。図４６は２次元の常態周波数反応を表す透視図である。図４７はエラー値を１次元画像のための周波数関数で表した表である。図４８は原画像情報と１次元画像を再生する情報と一般的なエラー情報を表す表である。図４９は異なる圧縮作用により再生した２次元画像の一例を示す図である。図５０は異なる圧縮作用により再生した２次元画像の他の一例を示す図である。図５１は画像１及び２の一般的なエラー値を示す表である。図５２は最適な分解能で圧縮作成した２つの縮小図である。図５３は本発明の最適な圧縮装置の構成例を示すブロック図である。図５４は下位レベルと上位レベルの圧縮装置を組み合わせた構成を示すブロック図である。図５５は下位レベルと上位レベルの画像再生装置を組み合わせた構成を示すブロック図である。図５６は多様な解像度を有する画像が最適に補間される過程を示すブロック図である。図５７は良好な画像の生成過程の具体例を示すブロック図である。本発明の詳細な説明図１はイメージ圧縮システムのブロック図であり、このイメージ圧縮システムは、原イメージ１００と、エンコーダ１０２と、圧縮されたファイル１０４と、第一記憶装置１０６と、伝達データチャネル１０８と、デコーダ１１０と、ディスプレイ１１２と、第二記憶装置１１４と、プリンター１１６とを備えている。原イメージ１００は画面要素すなわち画素の２次元的なイメージアレイを表している。画素の数によって原イメージ１００の解像度が決まり、この解像度は、一般的には、２次元的イメージアレイ中に含まれる水平方向及び垂直方向の画素の数によって測定される。各画素には、三つの主要色である赤、緑、青の強度レベルを表す複数のビットが割り当てられている。本実施例においては、フルカラーの原イメージ１００は２４ビットで表され、８ビットずつ各主要色に割り当てられている。このように、圧縮されていないイメージに必要な全容量は、イメージ中の画素の数と、各画素を表すために用いられるビットの数（以下、画素毎のビット数と呼ぶ）の積として計算できる。以下に詳述するように、エンコーダ１０２は、１０分の１化(decimation)、フィルタリング、数学的変換及び量子化の各技法を用いて、当初のフォーマットよりも少ない数の画素毎のビット数でイメージを表すデータサンプルにイメージを集約し、そのデータサンプルの数も少なくすむようにしている。原イメージ１００がエンコーダ１０２でひとたび圧縮されると、圧縮された一組のデータは被圧縮ファイル１０４内に構築される。この被圧縮ファイル１０４は第一記憶装置１０６内に記憶されるか、あるいは、データチャネル１０８を介して他の場所に移送される。被圧縮ファイル１０４が他の場所に移送される場合には、被圧縮ファイル１０４内に記憶されているデータはデータチャネル１０８を介して連続的に移送される。以下、データチャネル１０８を介して移送される被圧縮ファイル１０４内の一連のビットをデータストリーム１１８と呼ぶことにする。デコーダ１１０は被圧縮ファイル１０４を原イメージの元の大きさに拡張する。被圧縮ファイル１０４を拡張している間、デコーダ１１０は拡張された原イメージ１００をディスプレイ１１２に表示する。さらに、デコーダ１１０は、拡張した被圧縮ファイル１０４を第二記憶装置１０４の内部に記憶するようにしてもよいし、あるいは、拡張した被圧縮ファイル１０４をプリンター１１６でプリントするようにしてもよい。例えば、原イメージ１００が６４０×４８０の２４ビットのカラーイメージである場合には、原イメージ１００を記憶し、さらに、表示するために必要なメモリの量は約９２２０００バイトである。本実施例においては、エンコーダ１０２は、そのデコードの質及び再生モデルにとって最も大きな圧縮比を計算する。ここで、再生モデルは、後に詳述するように、ユーザーがデコードモドルを選択することができるようにするためのものである。次いで、圧縮されたデータは被圧縮ファイル１０４内で構築された後、データチャネル１０８を介して移送されるか、あるいは、第一記憶装置１０６内に記憶される。例えば、９２：１の圧縮比においては、原イメージ１００を表すのに必要な９２２０００バイトは約１００００バイトに圧縮される。さらに、エンコーダ１０２は圧縮されたデータを被圧縮ファイル１０４内において層状に配列する。図２に示すように、被圧縮ファイル１０４を層状化することによって、デコーダ１１０が全ての被圧縮ファイル１０４を受け入れる前に、デコーダ１１０は、原イメージ１００をごく小さくしたイメージ、さらには、徐々に質を良くしていった改良版のイメージを表示することができる。デコーダ１１０により拡大された最初のデータは、当初のイメージのミニチュア版１２０として、あるいは、質はラフであるが、当初のイメージと同じ大きさの「スプラッシュ」イメージ１２２として見ることができる。スプラッシュイメージ１２２はミニチュア版を当初のイメージの大きさに補間したことの結果として得られるものである。デコーダ１１０は、データストリーム１１８からデータを受け入れることを続けながら、第二の層のデータをデコードし、さらに、そのデータをスプラッシュイメージ１２２に加え、より高品質のイメージをつくることによって、標準イメージ１２４を生成する。エンコーダ１０２はユーザーが特定した数の層を作りだすことができ、その層の各々は、データが受け入れられたときに、デコードされ、さらに、表示されたイメージに加えられる。データストリーム１１８を介して全ての被圧縮ファイル１０４を受け取ると、デコーダ１１０は改良されたイメージ１０５を表示する。この改良されたイメージ１０５は、圧縮されたデコーダ１１０から得ることができる最も高品質の再構築されたイメージである。図３は本発明に従ってつくられたエンコーダ１０２のブロック図である。エンコーダ１０２は４つの主要な段階を経て原イメージ１００の圧縮を行う。第一の段階１２６においては、原イメージ１００はフォーマットされ、リードスプラインフィルター(Reed Spline Filter)により処理され、色彩が変換される。第二の段階１２８においては、エンコーダ１０２は原イメージ１００を数ブロックにクラス分けする。第三の段階１３０においては、圧縮比を最適にする特定のエンコード法を選択的に用いる。最後の第四の段階１３２においては、圧縮されたデータはインターリーブされ、チャネルはエンコードされる。エンコーダ１０２は、道具箱として扱われるエンコード法のライブラリーを備えている。この道具箱によって、エンコーダ１０２は、イメージのタイプに応じて圧縮比を最適にするエンコード法を選択し、用いることができる。本実施例においては、エンコーダ１０２は次のもののうち少なくとも一つを備えている：適応ベクトル量子化器（ＡＶＱ１３４）、最適コサイン変換器（最適ＤＣＴ１３６）、リードスプラインフィルター１３８（ＲＳＦ）、差動パルスコード変調器（ＤＰＣＭ１４０）、連続運転エンコーダ（ＲＬＥ１４２）及びエンハンスメント解析器１４４。図４はエンコーダ１０２のより詳細なブロック図である。エンコーダ１０２の第一段階１２６には、フォーマット装置１４６、第一リードスプラインフィルター１４８、及び、Ｙデータ１８６とＵ及びＸデータ１８８とを生成するカラースペース変換器１５０が設けられている。第二段階１２８には、イメージ分類器１５２が設けられている。第三段階には、最適コサイン変換及び適応ＤＣＴ量子化装置（最適ＤＣＴ１３６）、ＤＣＴ残余計算器１５４、適応ベクトル量子化器（ＡＶＱ１３４）、第二及び第三リードスプラインフィルター１５６、リードスプライン残余計算器１５８、差動パルスコード変調器（ＤＰＣＭ１４０）、資源ファイル１６０、エンハンスメント解析器１４４、高解像度残余計算器１６２及びパレット選択器１６４が設けられている。第四段階には、複数のデータセグメント１６６とチャネルエンコーダ１６８が設けられている。チャネルエンコーダ１６８の出力は被圧縮ファイル１０４内に記憶される。図５により詳細に示すように、フォーマット装置１４６は原イメージ１００をその当初のフォーマットから２４ビットの赤、緑、青の画素アレイに変換する。例えば、原イメージ１００が８ビットのパレット化されたイメージである場合には、フォーマット装置は、８ビットのパレット化されたイメージを２４ビットの赤、緑、青からなる等価のイメージに変換する。図６により詳細に示すように、第一リードスプラインフィルター１４８は、２段階法を用いて、フォーマットされた原イメージ１００を圧縮する。この２段階法は、ブロック１７０において実行されるデシメーション(decimation)過程と、ブロック１７２において実行されるスプライン結合過程とからなる。以下に詳述するように、ブロック１７０におけるデシメーション過程では、リードスプラインのデシメーション用の核を用いて、垂直及び水平方向の次元に沿って、２のファクターによって、赤、緑及び青の各色彩要素が１０分の１化される。このデシメーション用のファクターは「ｔａｕ．」と呼ばれている。Ｒｔａｕ２’でデシメート(decimate)されたデータ１７４は２のファクターでデシメートされた赤色の要素に対応している。Ｇｔａｕ２’でデシメートされたデータ１７６は２のファクターでデシメートされた緑色の要素に対応している。Ｂｔａｕ２’でデシメートされたデータ１７８は２のファクターでデシメートされた青色の要素に対応している。ブロック１７２におけるスプライン結合過程においては、第一のリードスプラインフィルター１４８は、ブロック１７０におけるデシメーションにより失われた原イメージの内容を部分的に回復させる。ブロック１７２におけるスプライン結合過程では、Ｒｔａｕ２’でデシメートされたデータ１７２、Ｇｔａｕ２’でデシメートされたデータ及びＢｔａｕ２’でデシメートされたデータを処理し、最適な再構築用重みを計算する。後に詳述するように、デコーダ１１０はデシメートされたデータを補間して元通りの大きさのイメージにする。この補間においては、デコーダ１１０は、リードスプラインフィルターにより計算された再構築用重みを用いて、当初のイメージ要素と補間されたイメージ要素との間の平均二乗誤差を最小にする。従って、リードスプラインフィルター１４８は、補間されたイメージを当初のイメージに一層近いものにするとともに、補間された画像の全体の明瞭さを一層向上させる。さらに、ブロック１７０におけるデシメーション過程に起因する誤差を減らすことによって、残余イメージを表すために必要なデータ量を減らすこともできる。残余イメージとは、再構築されたイメージと当初のイメージとの間の差である。リードスプラインフィルター１４８から出力された再構築用重みは、赤、緑及び青の各主要色に対して、当初の原イメージ１００の「ミニチュア版」を形成する。ここで、赤、緑及び青のミニチュア版は、２のｔａｕを用いた場合には、当初の原イメージ１００の解像度の４分の１である。より詳細には、カラースペース変換器１５０は、第一リードスプラインフィルター１８４から出力されたＲｔａｕ２ミニチュア１８０、Ｇｔａｕ２ミニチュア１８２及びＢｔａｕ２ミニチュア１８４を異なる色彩座標、すなわち、一つの要素が輝度Ｙのデータ１８６であり、他の二つの要素がクロミナンスＵ及びＸのデータ１８８に関するものであるような色彩座標に変換する。カラースペース変換器１５０は、以下の式に従って、ＲＧＢカラースペースをＹＵＸカラースペースに変換する。Ｙ＝０．２９９００Ｒ＋０．５８７００Ｇ＋０．１１４００ＢＵ＝０．１６８７０Ｒ＋０．３３１２０Ｇ＋０．５００００ＢＸ＝０．５００００Ｒ−１．０８２１６Ｇ＋０．９１８６９Ｂ図６を参照すると、Ｒｔａｕ２ミニチュア１８０は、２のファクターによりデシメートされ、かつ、スプライン結合されたミニチュアに対応していることがわかる。Ｇｔａｕ２ミニチュア１８２は２のファクターによってデシメートされ、かつ、スプライン結合された緑色のミニチュアに対応している。Ｂｔａｕ２ミニチュア１８４は２のファクターによってデシメートされ、かつ、スプライン結合された青色のミニチュアに対応している。図７は図４に示したカラースペース変換器１５０を示す。カラースペース変換器１５０は、第一リードスプラインフィルター１８４から出力されたＲｔａｕ２ミニチュア１８０、Ｇｔａｕ２ミニチュア１８２及びＢｔａｕ２ミニチュア１８４を異なる色彩座標、すなわち、図４に示すように、一つの要素が輝度Ｙのデータ１８６であり、他の二つの要素がクロミナンスＵ及びＸのデータ１８８に関するものであるような色彩座標に変換する。このようにして、カラースペース変換器１５０は、Ｒｔａｕ２ミニチュア１８０、Ｇｔａｕ２ミニチュア１８２及びＢｔａｕ２ミニチュア１８４をＹｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ２ミニチュア１９４に変換する。図８に示すように、エンコーダ１０２の第二段階１２８には、Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ２ミニチュア１９４を解析することによってイメージタイプを決定するイメージ分類器１５２が設けられている。このイメージ分類器１５２はファジー理論を用いて、イメージを一又は二以上の既知のクラスに分類するものである。本実施例においては、これらのクラスには、グレースケール、グラフィック、テキスト、写真、高活動度及び低活動度イメージがある。イメージ分類器１５２は、また、原イメージ１００をブロック単位に分解し、各ブロックを分類する。原イメージ１００は異なるタイプのイメージの組み合わせからなっているので、イメージ分類器１５２は原イメージ１００を個々の異なる領域に細分する。次いで、イメージ分類器１５２は、各領域にに適した圧縮方法を特定する制御用スクリプト１９６を出力する。この制御用スクリプト１９６は第三段階１３０においてどの圧縮方法を適用すべきかを特定するとともに、第四段階１３２において適用すべきチャネルエンコード方法をも特定する。図４に示すように、第三段階１３０においては、エンコーダ１０２は制御用スクリプト１９６を用いて、圧縮用道具箱から最適の圧縮方法を選択する。エンコーダ１０２はＵ及びＸデータ１８８からＹデータ１８６を分離する。このようにして、エンコーダ１０２はＵｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ２ミニチュア１９４からＹｔａｕ２ミニチュア１９０を分離し、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ２ミニチュア１９４を第二及び第三リードスプラインフィルター１５６に送る。図９に示すように、最適化されたＤＣＴ１３６はＹｔａｕ２ミニチュア１９０を一組が８×８の画素ブロックからなる数個の組に細分し、８×８の各画素ブロックを６４個のＤＣＴ係数１９８に変換する。これらのＤＣＴ係数１９８はＡＣターム２００とＤＣターム２０１とを含んでいる。ＤＣＴ係数１９８は最適化されたＤＣＴ１３６によって解析され、最適な量子化過程のサイズと再構築の値とが決められる。最適化されたＤＣＴ１３６は最適な量子化過程のサイズ（一定であるか又は一定ではない）を量子化テーブルＱ２０２内に記憶し、再構築値をＣＳデータセグメント２０４に出力する。次いで、最適化されたＤＣＴ１３６は量子化テーブルＱ２０２に従ってＤＣＴ係数１９８をを量子化する。ひとたび量子化が行われると、最適化されたＤＣＴ１３６はＤＣＴ量子化値２０６をＤＣＴデータセグメント２０８に出力する。最適化されたＤＣＴ１３６によって失われたイメージ情報を維持するために、ＤＣＴ残余計算器１５４（図１０に図示）はＤＣＴ残余値を計算し、圧縮する。ＤＣＴ残余計算器１５４は、量子化解除器２０９において、ＣＳデータセグメント２０４内の再構築値をＤＣＴ量子化値２０６に乗じることによって、ＤＣＴデータセグメント２０８内に記憶されているＤＣＴ量子化値２０６の量子化を解除する。次いで、ＤＣＴ残余計算器１５４は量子化が解除されたＤＣＴ値を反転ＤＣＴ２１０を用いて再構築し、再構築されたｄＹｔａｕ２ミニチュア２１１を生成する。再構築されたｄＹｔａｕ２ミニチュア２１１は当初のＹｔａｕ２ミニチュア１９０から減算され、ｒＹｔａｕ２残余値２１２が求められる。図１１に示すように、ｒＹｔａｕ２残余値２１２はＡＶＱ１３４を用いてさらに圧縮される。ベクトル量子化方法を用いて、−ブロックの情報を、記憶ビット数がより少なくてすむ単一のインデックスとして表す。以下に詳述するように、ＡＶＱ１３４は、資源ファイル１６０内に記憶されている一連のコードブック２１４の中に、同時に生じた一組のブロックパターンを維持している。インデックスは特定のコードブック２１４内の特定のブロックパターンを表している。ＡＶＱ１３４は入力ブロックを一組のコードブック２１４内のブロックパターンと比較する。コードブック２１４内のあるブロックパターンが入力ブロックと一致する場合あるいは極めて近似している場合には、ＡＶＱ１３４はその入力ブロックパターンをインデックスで置換する。このように、ＡＶＱ１３４は入力ブロック情報をリスト状のインデックスに圧縮する。インデックスは、各インデックスを、各インデックスがコードブック２１４内に参照付けているブロックパターンで置換することによって、圧縮解除することができる。以下に述べるように、デコーダ１１０もまた一組のコードブック２１４を備えている。デコードを行っている間において、デコーダ１１０はインデックスのリストを用いて、特定のコードブック２１４内に記憶されているブロックパターンを参照する。コードブック内でインデックス化されたパターンは入力ブロックと正確には一致しないので、当初の原イメージを圧縮値から正確に回復させることはできない。損失の程度はコードブックがどの程度入力ブロックと一致するかに依存する。図１１に示すように、ＡＶＱ１３４は、ｒＹｔａｕ２残余値２１２を４×４残余ブロックに細分し、さらに、残余ブロックを上述のようにコードブックパターンと比較することによって、ｒＹｔａｕ２残余値２１２の圧縮を行う。ＡＶＱ１３４は、残余ブロックを、平方誤差を最小にするコードブックインデックスで置換する。ＡＶＱ１３４はコードブックインデックスのリストをＶＱ１データセグメント２２４に出力する。このようにして、ＶＱ１データセグメント２２４は、コードブック内のブロックパターンを特定するリスト状のコードブックインデックスとなる。後述するように、本実施例のＡＶＱ１３４は、ＡＶＱ１３４が一連のコードブック２１４に出力することになる新しいコードブックパターンをも生成する。追加されたコードブックパターンはＶＱＣＢデータセグメント２２３内に記憶される。図１２は第二リードスプラインフィルター２２５及び第三リードスプラインフィルター２２７のブロック図である。イメージ分類器１５２がある一つのイメージタイプを決定すると、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２とＸｔａｕ２ミニチュア１９４は第二リードスプラインフィルター２２５によってさらにデシメートされ、フィルタリングされる。図６に示した第一リードスプラインフィルター１４８のように、第二リードスプラインフィルター２２５も２段階法によってＵｔａｕ２ミニチュア１９２とＸｔａｕ２ミニチュア１９４を圧縮する。最初に、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２とＸｔａｕ２ミニチュア１９４は２のファクターによって垂直及び水平方向にデシメートされる。次いで、デシメートされたデータはスプライン結合され、再構築され、かつ、デシメートされたミニチュアの平均二乗誤差を最小にするような最適な再構築重みが求められる。圧縮が終了すると、第二リードスプラインフィルター２２５は最適な再構築値を出力し、Ｕｔａｕ４ミニチュア２２６とＸｔａｕ４ミニチュア２２８とを生成する。第三リードスプラインフィルター２２７はＵｔａｕ４ミニチュア２２６とＸｔａｕ４ミニチュア２２８とを２のファクターによって垂直及び水平方向にデシメートする。デシメートされたイメージデータは再びスプライン結合され、Ｕｔａｕ１６ミニチュア２３０及びＸｔａｕ１６ミニチュア２３２が生成される。図１３に示すように、リードスプライン残余計算器１５８は、リードスプラインフィルター残余値を計算し、かつ、圧縮することによって、第二リードスプラインフィルター２２５及び第三リードスプラインフィルター２２７によって失われたイメージ情報を維持している。リードスプライン残余計算器１５８は、Ｕｔａｕ１６ミニチュア２３０及びＸｔａｕ１６ミニチュア２３２を補間することによって、Ｕｔａｕ４ミニチュア２２６及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８を再構築する。以後、補間されたＵｔａｕ１６ミニチュア２３０はｄＵｔａｕ４ミニチュア２３４となる。補間されたＸｔａｕ１６ミニチュア２３２はｄＸｔａｕ４ミニチュア２３６となる。ｄＵｔａｕ４ミニチュア２３４及びｄＸｔａｕ４ミニチュア２３６は実際のＵｔａｕ４ミニチュア２２６及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８から減算され、ｒＵｔａｕ４残余値２３８及びｒＸｔａｕ４残余値２４０が生成される。図１１に示すように、ｒＵｔａｕ４残余値２３８及びｒＸｔａｕ４残余値２４０はＡＶＱ１３４を用いてさらに圧縮される。ＡＶＱ１３４はｒＵｔａｕ４残余値２３８及びｒＸｔａｕ４残余値２４０を４×４の残余ブロックに細分する。この残余ブロックはコードブック２１４内のブロックと比較され、二乗誤差を最小にするようなコードブックパターンが見つけられる。ＡＶＱ１３４は、一組のコードブック２１４内において対応するブロックパターンを特定するインデックスを割り当てることによって、残余ブロックを圧縮する。圧縮が終了すると、ＡＶＱ１３４はＶＱ３データセグメント２４２及びＶＱ４データセグメント２４４として圧縮された残余値を出力する。図１４に示すように、Ｕｔａｕ１６ミニチュア２３０及びＸｔａｕ１６ミニチュア２３２はＤＰＣＭ１４０を用いて圧縮される。ＤＰＣＭ１４０はＵＲＣＡデータセグメント２４６及びＸＲＣＡデータセグメント２４８として低度のカラー要素を出力する。ＵＲＣＡデータセグメント２４６及びＸＲＣＡデータセグメント２４８は低度のカラー要素を構成する。デコーダ１１０はこのカラー要素を用いて、カラー微小ミニチュア１２０が再生オプションとして圧縮されたデータストリーム１１８内に含まれている場合には、カラー微小ミニチュア１２０を形成する。図１５は本実施例におけるエンハンスメント解析器１４４を示す。Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ４ミニチュア２２６及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８が解析されることにより、１６×１６の各イメージブロックの視的優先性を決定するエンハンスメントリスト２５０が求められる。エンハンスメント解析器１４４は、Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ４ミニチュア２２６及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８をコンボリューションし、さらに、コンボリューションの結果をしきい値Ｅ２５２と比較することによって、１６×１６の各イメージブロックの視的優先性を決定する。しきい値Ｅ２５２はユーザーによって決められる。ユーザーはしきい値Ｅ２５２として０から２００までの値を設定することができる。このしきい値Ｅ２５２はエンコーダ１０２がどのくらい多くのエンハンスメント情報を被圧縮ファイル１０４に加えるのかを決定する値である。従って、しきい値Ｅ２５２を０に設定することは、いかなるイメージエンハンスメント情報をも加えないことを意味する。１６×１６×のある高解像度ブロックをコンボリューションした結果の値がしきい値Ｅ２５２より大きい場合には、その１６×１６高解像度ブロックには優先順位が付けられ、エンハンスメントリスト２５０に加えられる。このように、エンハンスメントリスト２５０はどの１６×１６ブロックがコード化されているかを特定し、１６×１６コード化ブロックをどのようにリスト化するかについて優先付けを行う。図１６に示すように、高解像度残余計算器１６２は、エンハンスメントリスト２５０内に特定されている１６×１６高解像度ブロックの各々について高解像度残余値を決定する。高解像度残余値計算器１６２は、ＶＱ１データセグメント２２４内のインデックスをコードブック内のパターンに割り当てることによって、ＶＱ１データセグメント２２４をＡＶＱ１３４から再構築されたｒＹｔａｕ２残余値２１２に変換する。再構築されたｒＹｔａｕ２残余値はｄＹｔａｕ２ミニチュア２５４（量子化解除されたＤＣＴ要素）に加えられる。その結果は２のファクターによって垂直及び水平方向において補間され、さらに、当初のＹｔａｕ２ミニチュア１９０から減算され、高解像度残余値を形成する。次いで、高解像度残余値計算器１６２は、エンハンスメントリスト２５０内の優先順位に従って、高解像度残余値から高解像度１６×１６ブロックを引き出す。後に詳述するように、高解像度残余値計算器１６２は第一位の優先順位のブロックを第一エンハンスメント層に出力し、第二位の優先順位のブロックを第二エンハンスメント層に出力し、以下同様である。高解像度残余値ブロックはｘｒＹ残余値２５６と呼ぶこととする。ｘｒＹ残余値２５６はＡＶＱ１３４を用いてさらに圧縮される。ＡＶＱ１３４はｘｒＹ残余値２５６を４×４の残余ブロックに細分する。残余ブロックはコードブック内のブロックと比較される。ある残余ブロックがコードブック内のブロックパターンに対応している場合には、ＡＶＱ１３４は、コードブック内において対応しているブロックパターンを特定するインデックスを割り当てることによって、その４×４残余ブロックを圧縮する。圧縮が終了すると、ＡＶＱ１３４は圧縮された高解像度残余値をＶＱ２データセグメント２５８に出力する。図１７はパレット選択器１６４のブロック図である。パレット選択器１６４はデコーダ１１０に対して最も適切な２４ビットカラーパレット２６０を計算する。パレット選択器１６４は任意的なものであり、ユーザーが定義することができる。パレット選択器１６４は、Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ２ミニチュア１９４からカラーパレット２６０を計算する。ユーザーは０から２５５の範囲内でパレットエントリーＮ２６２の数を選択することができる。ユーザーが０を選択した場合には、パレットは計算されない。可能であるならば、パレット選択器１６４はカラーパレット２６０を複数のデータセグメント１６６に加えるようにしてもよい。図１８に示すように、チャネルエンコーダ１６８は複数のデータセグメント１６６をインターリーブし、さらに、チャネルエンコードする。ユーザーが決めた再生モデル２６１に基づいて、複数のデータセグメント１６６は次のようにインターリーブされる：１）単一の層としては、単一のパスは全イメージを構成する、２）二つの層としては、エンハンスメント情報が第二の層における各データブロック（パネル）内にインターリーブされている状態で、微小ミニチュア１２０と、イメージ１２２の残りとを構成する、３）多数の層としては、微小ミニチュア１２０、標準イメージ１２４、明瞭なイメージ１０５及びユーザーにより決定された追加の層を構成する。各再生モデルについて、オプションが設けられており、データをインターリーブし、パネル化された又はパネル化されていないディスプレイが行われる。ユーザーが決定する再生モデル２６１については以下に詳述する。複数のデータセグメント１６６をインターリーブした後、チャネルエンコーダ１６８は、制御用スクリプト１９６に応答して、複数のデータセグメント１６６を圧縮する。本実施例においては、１）から４）の何れかによって、複数のデータセグメント１６６の圧縮を行う：１）一定のテーブルを用いるハフマン(Huffm an)エンコード方法、２）適応テーブルを用いるハフマン方法、３）従来のＬＺ１コード化方法、４）連続エンコード方法。チャネルエンコーダ１６８は、制御用スクリプト１９６内に特定されているイメージタイプに基づいて、最適な圧縮方法を選択する。適応ベクトル量子化器ＡＶＱ１３４の好適な実施例を図１９に示す。詳細には、ＡＶＱ１３４は上述したベクトル量子化方法を最適化するものである。ＡＶＱ１３４はイメージデータを数個の４×４画素ブロックに細分する。これらの４×４画素ブロック２１６は１６個の要素Ｘ₁，Ｘ₂，Ｘ₃，・・Ｘ₁₆２１８を有しており、これらの要素は上方左側のコーナーから始まり、左から右に各列の上を移動し、下方の右側コーナーに至る。本発明のコードブック２１４は各々が１６個の要素からなる予め決定されたＭ個のベクトルＰ₁，Ｐ₂，Ｐ₃，・・，Ｐ_M２２０を有している。これらのベクトルは、イメージの母集団内部で見つかった共通のパターンに対応している。インデックスＩ₁，Ｉ₂，Ｉ₃，・・・，Ｉ_M２２２はパターンＰ₁，Ｐ₂，Ｐ₃，・・，Ｐ_M２２０にそれぞれ対応している。コードブック２１４から最適のパターンを見つけ出すためには、各入力ブロックをコードブック２１４内の各パターンと比較する過程と、４×４ブロックにおける１６個の要素で合計した二乗誤差を最小にした状態でそのパターンに対応するインデックスを選択する過程とを必要とする。入力ベクトルＸに対する最適コードＣは、パターンＰｊが次式を満足するようなインデックスｊである。上式において、Ｘ₁は入力ベクトルＸのｉ番目の要素であり、Ｐ_ikはＶＱパターンＰ_Kのｉ番目の要素である。この比較式は、入力ブロックとコードブックパターンとの比較の結果として生じる最小誤差項を選択することによって、最適の組み合わせを見いだす。換言すれば、ＡＶＱ１３４は、コードブック２１４内においてどのパターンが最小二乗誤差（単に、最小誤差ということもある）を有しているかを決定するために、コードブック２１４内の各パターンと対応する平均二乗誤差項を計算する。この誤差項は、入力ブロック要素Ｘ_iからパターン要素Ｐ_ikを減算し、その結果値を二乗し、さらに、１６で除算することによって得られる平均二乗誤差である。コードブック２１４内において適切なパターンを検索する処理はかなり時間がかかる。本実施例におけるＡＶＱ１３４は種々の技法を用いてパターン検索処理を短縮化を図っている。先ず、最適なコードブックパターンを見つけ出すために、ＡＶＱ１３４は各入力ブロック項Ｘ_iを試験対象となっているコードブックパターンＰ_j内において対応する項と比較し、さらに、この第一のコードブックパターンに対する全二乗誤差を計算する。この計算値は初期最小誤差として記憶される。他のパターンＰ_j ＝Ｐ₂，Ｐ₃，・・，Ｐ_Mの各々に対しては、ＡＶＱ１３４はＸ_i及びＰ_ij項を減じ、その結果値を二乗する。次いで、ＡＶＱ１３４はその二乗誤差を最小誤差と比較する。二乗誤差の値が最小誤差よりも小さい場合には、ＡＶＱ１３４は次の入力項Ｘ₂に移り、Ｘ₂及びＰ_2jに対応する二乗誤差を計算する。ＡＶＱ１３４はその結果値を最初の二つの項の二乗誤差に加算する。次いで、ＡＶＱ１３４はＸ_i及びＸ₂について蓄積された二乗誤差を最小誤差と比較する。蓄積された二乗誤差が最小誤差よりも小さい場合には、ＡＶＱ１３４が１６個の全ての項の評価を終了するまで、二乗誤差の計算を続ける。比較の途中で、新しいパターンについての蓄積された二乗誤差が最小二乗誤差よりも大きくなった場合には、いつでも、現在のパターンを即座にキャンセルし、ＡＶＱ１３４はそのパターンについての残りの入力ブロック項に対する入力誤差の計算を中止する。新しいパターンについての全二乗誤差が最小誤差よりも小さい場合には、ＡＶＱ１３４は、残りのパターンについての比較を行う前に、最小誤差を新しいパターンからの二乗誤差に置換する。あるいは、あるコードブックパターンについての蓄積された二乗誤差が予め定められたしきい値よりも小さい場合には、そのコードブックパターンを即座に受入れ、ＡＶＱ１３４は他のコードブックパターンに対する試験を中止する。さらに、本発明におけるコードブックパターンは組み合わせの周波数に応じて順序付けられている。すなわち、ＡＶＱ１３４は、入力ブロックを最も適合しそうなコードブックパターン２１４内におけるパターンと比較することから始める。さらに、コードブックパターンはそれらの二乗振幅の和に応じてグループ分けされている。このように、ＡＶＱ１３４は、どのコードブックパターンのグループを検索すべきかを決定するために、入力ブロックの二乗振幅の和を計算することによって、同じようなコードブックパターンのグループを選択している。ＡＶＱ１３４が最適なコードブックパターンを見つけ出すための時間の短縮に加えて、ＡＶＱ１３４は、入力ブロックに適応するようにつくられている一連のコードブックパターン２１４（すなわち、ＤＣＴ残余値、高解像度残余値などを含む入力ブロックに対して最適化されたコードブック２１４）を備えている。最後に、本実施例におけるＡＶＱ１３４は、一組の新しいパターンを創りだし、それをコードブック２１４に加えることによって、コードブック２１４を原イメージ１００に適合させることも行う。従って、本実施例におけるＡＶＱ１３４は次の３個の動作モードを有している：（１）ＡＶＱ１３４は特定のコードブック２１４を用いる、（２）ＡＶＱ１３４は最もよく適合するコードブック２１４を選択する、または、（３）ＡＶＱ１３４は現在のコードブック２１４と、ＡＶＱ１３４が創りだす新しいパターンとの組み合わせを用いる。ＡＶＱ１３４が新しいパターンを創りだした場合には、ＡＶＱ１３４はその新しいパターンをＶＱＣＢデータセグメント２２３内に記憶する。圧縮されたファイルフォーマット図２０ａ及び２０ｂは被圧縮ファイル１０４の移送の結果として生じるデータストリーム１１８のセグメント化された構造を示している。本実施例における被圧縮ファイル１０４をセグメント化構造にすることによって、被圧縮イメージデータの層状化を行うことが可能になる。図２を参照すると、被圧縮ファイル１０４を層状化することによって、デコーダ１１０が全ての被圧縮ファイル１０４を移送する前に、微小ミニチュア１２０、スプラッシュイメージ１２２及び標準イメージ１２４を表示することが可能になっている。デコーダ１１０が各要素の連続した層を受け入れると、デコーダ１１０はそれについての詳細を表示されたイメージに追加する。圧縮されたデータを層状化することに加えて、セグメント化構造によって本実施例におけるデコーダ１１０は次のことが可能になる：（１）データのセグメントを全てデコードすることなく、ストリーム内で一つのセグメントから次のセグメントへ移行できる、（２）所定のイメージの解釈には不必要なデータを含んでいるデータストリーム１１８の一部を飛び越すことができる、（３）未知のフォーマット内にあるデータストリーム１１８の一部を無視することができる、（４）データストリーム１１８の全てが局部的に記憶されている場合には、フライ上に形成可能な順序でデータの処理を行うことができる、（５）被圧縮ファイル１０４の異なる各層を相互に分離した形で記憶することができる。図２０ａに示すように、データストリーム１１８と被圧縮ファイル１０４のバイト配列にはヘッダセグメント４００とノーマルセグメント４０２とが含まれている。ヘッダセグメント４００はヘッダ情報を含んでおり、ノーマルセグメント４０２はデータを含んでいる。ヘッダセグメント４００は被圧縮ファイル１０４内における第一セグメントであるとともに、データストリーム１１８とともに移送される第一のセグメントでもある。本実施例においては、ヘッダセグメント４００は８バイトの長さを有している。図２０ｂに示すように、ヘッダセグメント４００のバイト配列はヘッダセグメント４００のバイト０（４０６）とバイト１（４０８）とを備えている。ヘッダセグメント４００のバイト０（４０６）とバイト１（４０８）がデータストリーム１１８を特定している。さらに、バイト１（４０８）は、データストリーム１１８がイメージデータ（「Ｇ」で表す）を含んでいるか否か、あるいは、データストリーム１１８が資源データ（「Ｃ」で表す）を含んでいるか否かをも表している。資源データには、カラールックアップテーブル、フォント情報及びベクトル量子化テーブルが含まれている。ヘッダセグメント４００のバイト２（４１０）、バイト３（４１２）、バイト４（４１４）、バイト５（４１６）、バイト６（４１８）及びバイト７（４２０）はどのエンコーダ１０２がデータストリーム１１８を創りだしたかを特定する。新しいエンコード方法がエンコーダ１０２に追加されると、エンコーダ１０２の新バージョンが売り出され、その新しい方法によりエンコードされたデータをデコードすることができるようになる。このように、従前のエンコーダ１０２と互換可能のままでいられるように、デコーダ１１０はどのエンコーダ１０２が被圧縮データを創りだしたのかを特定できることが必要である。本実施例においては、バイト７（４２０）がエンコーダ１０２を特定し、バイト２（４１０）、バイト３（４１２）、バイト４（４１４）、バイト５（４１６）及びバイト６（４１８）がエンコーダ１０２に対する将来のエンハンスメントのために保管されている。図２１は、二つのセクション、すなわち、特定セクション４２２とデータセクション４２４とに論理的に分離された一連のバイトとしてのノーマルセグメント４０２を示す。特定セクレョン４２２がデータセクション４２４に先行する。特定セクション４２２はノーマルセグメント４０２のザイズを特定し、さらに、セグメントのタイプを特定する。データセクション４２４は原イメージ１００についての情報を有している。特定セクション４２２は、ノーマルセグメント４０２の長さとセグメントのタイプとを特定する１個、２個又は３個のバイトの連続体である。ここで、セグメントのタイプとは、データのエンコードの方法を示す整数のことである。被圧縮ファイル１０４には最大で２５６個のセグメントタイプが含まれる。ノーマルセグメント４０２内のデータはセグメントタイプに従ってフォーマットされる。本実施例においては、ノーマルセグメント４０２は、カラーパレット、ハフマン・ビットストリーム、ハフマンテーブル、イメージパネル、コードブック情報、ベクトル量子化解除テーブルなどに対して最適にフォーマットされている。例えば、本実施例のファイルフォーマットによって、８ビットハフマンストリーム、１０ビットハフマンストリーム及びＤＣＴハフマンストリームなどの種々のハフマンビットストリームを用いることが可能になっている。エンコーダ１０２は各ハフマンストリームを用いて、種々のイメージタイプに対応して、被圧縮ファイル１０４の最適化を行う。特定セクション４２２はどのハフマンエンコーダが使われたかを特定し、ノーマルセグメント４０２は圧縮されたデータを包含している。図２２ａ，２２ｂ，２２ｃ，２２ｄは、本実施例の被圧縮ファイル１０４内における複数のデータセグメント１６６を層状化し、さらに、インターリービングする状態を示している。被圧縮ファイル１０４内の複数のデータセグメント１６６は、ユーザーが決めた再生モデル２６１に基づいで、次のようにインターリーブされる：（１）単一のパスの場合には、パネル化されていないイメージ（図２２ａ）、（２）単一のパスの場合には、パネル化されたイメージ（図２２ｂ）、（３）微小ミニチュア１２０からなる二つの層の場合には、明瞭なイメージ１２５（図２２ｃ）、（４）微小ミニチュア１２０からなる複数の層の場合には、標準イメージ１２４及び明瞭なイメージ１２５（図２２ｄ）。図２２ａに示すブロック図４２６は単一のパス、パネル化されていないイメージに対する被圧縮ファイルのフォーマットを表している。被圧縮ファイル１０４はヘッダ、オプションのカラーパレット、テーブルなどの資源データ、及び、ハフマンエンコード情報で開始される。複数のデータセグメント１６６はインターリーブされない、すなわち、層状化されない。このように、デコーダ１１０は、原イメージのどの部分もディスプレイ可能になる前に、被圧縮ファイル１０４の全ての受入れを完了していなければならない。図２２ｂに示すブロック図４２８は単一のパス、パネル化されているイメージに対する被圧縮ファイル１０４を表している。複数のデータセグメント１６６はパネル毎にインターリーブされ、このため、各パネルに対するセグメントの全てが連続的に移送される。デコーダ１１０は、全ての被圧縮ファイル１０４が拡張されるまでの間、パネルを一度に拡張し、表示することができる。図２２ｃのブロック図４３０は、微小ミニチュア１２０、スプラッシュイメージ１２２及び最終的な、すなわち、明瞭なイメージ１２５の被圧縮ファイルフォーマットを表している。複数のデータセグメント１６６はパネル毎にインターリーブされ、微小イメージ１２０及びスプラッシュイメージ１２２に対する解像要素は第一層内に存在し、最終的なイメージに対するパネルは第二層内に存在する。第一層には、微小ミニチュア１２０とスプラッシュイメージ１２２のパネルをデコードするために必要な複数のデータセグメント１６６のうちの選択された部分が含まれている。このように、被圧縮ファイル１０４は、低度のカラー要素（ＵＲＣＡデータセグメント２４６、ＸＲＣＡデータセグメント２４８）、ＣＤ項２０１及び第一層内におけるできるだけ多くの最初の５個のＡＣ項２００のみを記憶する。ＡＣ項２００の数はユーザーが選択した微小ミニチュア１２０の質により決まる。第一層内の複数のデータセグメント１６６もまたバネル毎にインターリーブされ、微小イメージ１２０及びスプラッシュイメージ１２２が一度にパネルにデコードされることができるようにしている。第二層には、被圧縮ファイル１０４を最終イメージに拡張するために必要な、複数のデータセグメント１６６のうちの残りの部分が含まれている。第二層の複数のデータセグメント１６６もまたパネル毎にインターリーブされる。図２２ｄのブロック図４３２は微小イメージ１２０、スプラッシュイメージ１２２、層状化された標準イメージ１２４及び明瞭なイメージ１２５の被圧縮ファイルフォーマットを示している。微小イメージ１２０及びスプラッシュイメージ１２２は第一層内において前述のようにして配列されている。残りのデータセグメント１６６は異なる質レベルで層状化されている。多層状化は、ＶＱ２データセグメント２５８（高解像度残余値）に対応するパネル情報を層状化し、インターリーブすることにより、行うことができる。多層状化を行うことにより、次の層のパネルをデコードする前に、全てのパネルを特定のレベルで表示することが可能になる。デコーダ図２３は本発明におけるデコーダ１１０を示す。デコーダ１１０は入力として圧縮されたデータストリーム１１８を受け入れ、それをディスプレイ１１２上で観察し得るイメージに拡張すなわちデコードする。上述したように、被圧縮ファイル１０４及び移送されるデータストリーム１１８は、複数のパネル４３３で層状化されたイメージ要素を有している。デコーダ１１０は複数のパネル４３３を一度に拡張する。図２４に示すように、デコーダ１１０は被圧縮ファイル１０４を４つの段階で拡張する。第一のステップ４３４においては、デコーダ１１０は、被圧縮ファイル１０４内又はデータストリーム１１８内のイメージデータの第一の層をＹｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０に拡張する。第二のステップ４４２においては、デコーダ１１０はＹｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０を用いて微小イメージ１２０及びスプラッシュイメージ１２２をつくりだす。第三のステップ４４４においては、イメージデータの第二の層を受け入れ、さらに、微小イメージ１２０を標準イメージ１２４に拡張するために必要な、より詳しい詳細のパネルを形成する。第四のステップ４４６においては、デコーダ１１０はイメージデータの第三の層を受け入れ、より詳しい詳細のパネルを形成し、標準イメージの詳細を高め、これによって、原イメージ１００に対応するエンハンスメントイメージ１０５をつくりだす。図２５は、ＡＣ項２００、ＤＣ項２０１、ＵＲＣＡデータセグメント２４６及びＸＲＣＡデータセグメント２４８がデコーダ１１０によってＹｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０に拡張される第一のステップ４３４の各要素を示す。第一のステップ４３４は、反転ハフマンエンコーダ４５８、反転ＤＰＣＭ４７６、量子化解除器４５０、結合器４５２、反転ＤＣＴ４７６、マルチプレクス解除器４５４及び加算器４５６を備えている。デコーダ１１０はＤＣ項２０１及びＡＣ項２００をＵＲＣＡデータセグメント２４６及びＸＲＣＡデータセグメント２４８から分離する。反転ハフマンエンコーダ４５８は、ＡＣ項２００、ＵＲＣＡデータセグメント２４６及びＸＲＣＡデータセグメント２４８を含んでいるデータストリーム１１８の第一層の分解を解除する。反転ＤＰＣＭ４７６はＤＣ項２０１を出力ＤＣ項２０１’に拡張する。量子化器４５０は、出力ＡＣ項２００’と量子化テーブルＱ２０２内の量子化係数４７８を乗算することによって、ＡＣ項２００を出力ＡＣ項２００’に拡張し、８×８のＤＣＴ係数ブロック４８２を出力する。量子化テーブルＱ２０２はＣＤデータセグメント２０４（図示せず）内に記憶されている。結合器４５２は出力ＤＣ項２０１’を８×８のＤＣＴ係数ブロック４８２と結合させる。データストリーム１１８は反転ＤＣＴ係数４８０を設定し、反転ＤＣＴ４７６はサイズが原イメージの１／２５６であるＹｍミニチュア４３６に対応しているＤＣＴ係数ブロック４８２を出力する。マルチプレクサ解除器４５４は、反転ハフマンでエンコードされたＵＲＣＡデータセグメント２４６をＸＲＣＡデータセグメント２４８から分離する。次いで、反転ＤＰＣＭ４７６はＵＲＣＡデータセグメント２４６及びＸＲＣＡデータセグメント２４８を拡張し、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０に対応するブロックを創りだす。加算器４５６はＵｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０に対応しているブロックをＸｍミニチュア４６０に対応するブロックに変換する。図２６は、Ｙｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４６０がデコーダ１１０により拡張される第二ステップ４４２を示す。デコーダ１１０は、Ｙｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４６０に対して作動する補間器４６２を備えている。補間器４６２は、Ｙｍ補間係数４８４、Ｕｍ補間係数４８６及びＸｍ補間係数４９６により制御される。スケール調整器４６６は、Ｙｍスケール係数４９０、Ｕｍスケール係数４９２及びＸｍスケール係数４９４により制御される。デコーダ１１０は、さらに、反復器４６４及び反転カラー変換器を備えている。補間器４６２は、リニア補間法を用いて、Ｙｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４６０を水平及び垂直の両方向において１倍、２倍又は４倍に拡張する。Ｙｍ補間係数４８４、Ｕｍ補間係数４８６及びＸｍ補間係数４８８は補間の量を制御する。被圧縮ファイル１０４内における原イメージ１００のサイズは一定に保たれているため、デコーダ１１０は、表示を行う前に、拡張されたイメージを拡張又は収縮させることが必要になることがある。デコーダ１１０は、デコードを最適化するため、Ｙｍ補間計数４８４を２の累乗（すなわち、１、２、４など）に設定する。ただし、拡張されたイメージを適切なサイズで表示するために、スケール調整器４６６は補間されたイメージの大きさを調節し、種々の表示フォーマットに適合させる。補間器４６２はＵｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０を拡張する。Ｙｍ補間係数４８４のように、デコーダ１１０はＵｍ補間係数４８６及びＸｍ補間係数４９６を２の累乗に設定する。デコーダ１１０は、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４６０が補間され、次いで、大きさが調節されたＹｍミニチュア４３６のサイズに近似するように、Ｙｍ補間係数４８４及びＵｍ補間係数４８６を設定する。補間終了後、スケール調整器４６６は、補間されたＹｍミニチュアを、Ｙｍスケール係数４９０に基づいて拡張又は縮小する。本実施例においては、デコーダ１１０は、補間されたＹｍミニチュア４３６が微小イメージ１２０のほぼ２倍のサイズになるよ．うに、Ｙｍ補間係数４８４を設定する。次いで、デコーダ１１０はＹｍスケール係数４９０を設定し、補間されたＸｍミニチュア４３６を小さくし、微小イメージ１２０のサイズの表示を行う。スウール調整器４６６はＵｍスケール係数４９２及びＸｍスケール係数４９４でＵｍミニチュア４５８及びＸｍミニチュア４６０を補間する。デコーダ１１０は、イメージを表示サイズに変更するために必要な程度でＸｍスケール係数４９４及びＵｍスケール係数４９２を設定する。反転カラー変換器４６８は、ディスプレイ１１２の要求に従って、補間され、かつ、大きさが調整されたミニチュアを赤、緑及び青の画素アレイすなわちパレット化されたイメージに変換する。パレット化されたイメージに変換する際に、反転カラー変換器４６８は変換されたイメージのディザをも行う。デコーダ１１０は、補間され、大きさが調節され、かつ、カラー変換されたミニチュアを微小イメージ１２０として表示する。スプラッシュイメージ１２２を生成するために、デコーダ１１０は、Ｙｍスプラッシュ補間係数４９８、Ｕｍスプラッシュ補間係数５００及びＸｍスプラッシュ補間係数５０２を用いる第二の補間方法によって、Ｙｍミニチュア４３６、補間されたＵｍミニチュア４３８及び補間されたＸｍミニチュア４４０を拡張する。微小イメージ１２０のように、デコーダ１１０はスプラッシュ補間係数を２の累乗に設定する。次いで、補間されたデータは反復器４６４で拡張される。反復器４６４は、画素情報を反復することによって、補間されたデータを１倍又は２倍に拡張する。反復器４６４は、Ｙｍ反復係数５０４、Ｕｍ反復係数５０６及びＸｍ反復係数５０８に基づいて、補間されたデータを拡張する。デコーダ１１０は、反復されたイメージが表示サイズの１／４になるように、Ｙｍ反復係数５０４、Ｕｍ反復係数５０６及びＸｍ反復係数５０８を設定する。反転カラー変換器４６８は反復されたイメージデータを赤、緑及び青のイメージデータに変換する。次いで、反復器４６４は再び赤、緑及び青のイメージデータを模写し、表示サイズに適合させる。デコーダ１１０は、最終的にできあがったスプラッシュイメージ１２２をディスプレイ１１２上に表示する。図２７は、デコーダ１１０がより詳細なパネルをつくりだし、微小イメージ１２０を標準イメージ１２４に拡張する第三のステップ３を示している。図２７は、また、原イメージ１００に対応する、エンハンスされたイメージ１０５をつくりあげるために、デコーダ１１０がより詳細なパネルをつくりだし、標準イメージの内容をエンハンスメントする第四のステップ４６６を示している。標準イメージ１２４及びエンハンスされたイメージ１０５のデコードを行うためには、反転ハフマンエンコーダ４５８、結合器４５２、量子化解除器４５０、反転ＤＣＴ４７６、パターン適合器５２４、加算器４５６、補間器４６２及びエッジ重ね合わせ器５１６を必要とする。デコーダ１１０は、圧縮データの新しい層を受け取ったときに、追加のディテールを表示されたイメージに加える。このようにして追加された層は、ＤＣＴデータセグメント２０８（残りのＡＣ項２００’）、ＶＱ１データセグメント２２４、ＶＱ２データセグメント２５８、エンハンスメント位置データセグメント５１０、ＶＱ３データセグメント２４２及びＶＱ４データセグメント２４４の新しいパネルを備えている。デコーダ１１０は、イメージディテールの次の層を拡張することによって微小イメージ１２０のために計算されたＹｍミニチュア４３６、Ｕｍミニチュア４３８及びＸｍミニチュア４４０をつくりあげる。上記の次の層には、標準イメージに対応しているＤＣＴデータセグメント２０８の一部、ＶＱ１データセグメント２２４、ＶＱ２データセグメント２５８、エンハンスメント位置データセグメント５１０、ＶＱ３データセグメント２４２及びＶＱ４データセグメント２４４が含まれている。反転ハフマンエンコーダ４５８はＤＣＴデータセグメント２０８及びＶＱ１データセグメント２２４（ＤＣＴ残余値）の圧縮を解除する。結合器４５２は、反転ハフマンエンコーダ４５８からのＤＣＴ情報をＡＣ項２００及びＤＣ項２０１に結合させる。量子化解除器４５０はＤＣＴ量子化値２０６に量子化係数４７８を乗算することにより、量子化処理を反転させる。量子化解除器は量子化テーブルＱ２０２から正確な量子化係数４７８を得る。量子化器は８×８ＤＣＴ係数ブロック４８２を反転ＤＣＴ４７６に出力する。反転ＤＣＴ４７６は、原イメージの１／４のサイズのＹイメージ５０９に対応している８×８ＤＣＴ係数ブロック４８２を出力する。パターン結合器５２４は、コードブック２１４内において、適合するパターンブロックのインデックスを見つけ出すことにより、ＤＣＴ残余ブロック５１２を置換する。加算器４５６は、画素対画素の関係で、ＤＣＴ残余ブロック５１２をＤＣＴ係数ブロック４８２に加える。補間器４６２は、４のファクターによって加算器４５６の出力を補間し、フルサイズのＹイメージ５２０をつくる。補間器４６２は双線形補間法を実行し、Ｙイメージ５２０を水平方向及び垂直方向の双方において拡張する。反転ハフマンエンコーダ４５８はＶＱ２データセグメント２５８（高解像度残余値）及びエンハンスメント位置データセグメント５１０の圧縮を解除する。パターン適合器５２４はコードブックインデックスを用い、コードブック２１４内に記憶されている適合パターンブロックを検索し、ＶＱ２データセグメント２５８を拡張し、１６×１６の高解像度残余ブロック５１４をつくりあげる。エンハンスメント重ね合わせ器５１６は上記の１６×１６高解像度残余ブロックを、エッジ位置データセグメント５１０により特定されるＹイメージオーバーレイ内に挿入する。Ｙイメージオーバーレイ５１８は原イメージのサイズと同一である。加算器４５６はこのＹイメージオーバーレイ５１８をフルサイズになったＹイメージ５２０に加算する。フルサイズ化されたＵイメージ５２２を計算するために、反転ハフマンエンコーダ４５８はＶＱ３データセグメント２４２を拡張する。パターン適合器５２４はコードブックインデックスを用い、コードブック２１４内に記憶されている適合パターンブロックを検索し、ＶＱ３データセグメント２４２を拡張し、４×４ｒＵｔａｕ４の残余ブロック５２６をつくりあげる。補間器４６２は４のファクターを用いてＵｍミニチュア４３８を補間し、加算器４５６は４×４ｒＵｔａｕ４残余ブロック値５２６を補間されたＵｍミニチュア４３８に加算することによって、Ｕｍ＋ｒミニチュア２５８をつくる。補間器４６２は、４のファクターを用いてＵｍ＋ｒミニチュア２５８を補間し、フルサイズのＵイメージ５２２をつくる。フルサイズ化されたＸイメージ５３０を計算するために、反転ハフマンエンコーダ４５８はＶＱ４データセグメント２４４を拡張する。パターン適合器５２４はコードブックインデックスを用い、コードブック２１４内に記憶されている適合パターンブロックを検索し、ＶＱ４データセグメント２４４を拡張し、４×４ｒＸｔａｕ４の残余ブロックをつくりあげる。次いで、デコーダ１１０は４×４ｒＸｔａｕ４の残余ブロック５３２を４×４ｒＶｔａｕ４の残余ブロック５３４に変換する。補間器４６２は４のファクターを用いでＸｍミニチュア４６０を補間し、加算器４５６は４×４ｒＶｔａｕ４残余ブロック値５３４を補間されたＸｍミニチュア４６０に加算することによって、Ｘｍ＋ｒミニチュア５３６をつくる。補間器４６２は、４のファクターを用いてＸｍ＋ｒミニチュア５３６を補間し、フルサイズのＸイメージ５３０をつくる。デコーダは、フルサイズになったＹイメージ５２０、フルサイズになったＵイメージ５２２、フルサイズになったＸイメージ５３０を一部のメモリに記憶しておく。次いで、反転カラー変換器４６８が、フルサイズになったＹイメージ５２０、フルサイズになったＵイメージ５２２、フルサイズになったＸイメージ５３０をフルサイズの赤、緑及び青のイメージに変換する。次いで、パネルは表示されたイメージに加えられる。この方法は、全ての原イメージ１００が拡張されるまで、各パネルに対して実行される。第四のステップにおいては、デコーダ１１０は第三のイメージ層を受け取り、一部のメモリに記憶されているフルサイズになったＹイメージ５２０、フルサイズになったＵイメージ５２２、フルサイズになったＸイメージ５３０を構築し、エンハンスメントされたイメージ１０５を形成する。第三のイメージデータ層には、ＤＣＴデータセグメント２０８の残りの部分、ＶＱ１データセグメント２２４、ＶＱ２データセグメント２５８、エンハンスメント位置データセグメント５１０、ＶＱ３データセグメント２４２及びＶＱ４データセグメント２４４が含まれており、これらがエンハンスメントされたイメージ１０５に対応している。デコーダ１１０は図２７に示した方法を繰り返し、フルサイズの新しいＹイメージ５２０、フルサイズの新しいＵイメージ５２２及びフルサイズの新しいＸイメージ５３０をつくりあげる。新しいフルサイズのＹイメージ５２０は、第三のステップ４４４において形成されたフルサイズのＹイメージに加えられる。新しいフルサイズのＵイメージ５２２は、第三のステップ４４４において形成されたフルサイズのＵイメージ５２２に加えられる。新しいフルサイズのＸイメージ５３０は、第三のステップ４４４において形成されたフルサイズのＸイメージに加えられる。反転カラー変換器４６８は、フルサイズになったＹイメージ５２０、フルサイズになったＵイメージ５２２及びフルサイズになったＸイメージ５３０をフルサイズの赤、緑及び青のイメージに変換する。次いで、パネルが表示されたイメージに加えられる。この方法は、全てのエンハンスされたイメージ１０５が拡張されるまで、各パネルについて行われる。本実施例における反転ＤＣＴ４７６は、「コサイン」核に基づいて、時間（すなわち、空間）ドメインにおけるデータを周波数ドメインにマッピングするための数学的な変換である。２次元のバージョンが８×８の要素を有するブロック上において作動する。図９を参照すると、圧縮されたＤＣＴ係数１９８はＤＣ項２０１及びＡＣ項２００として記憶される。本実施例においては、図２５及び２７に示すような反転ＤＣＴ４７６は周波数及び空間ドメイン（周波数次いで空間）内において変換及びデシメーションの処理を組み合わせ、周波数ドメインにおける一つの動作にしている。本発明における反転ＤＣＴ４７６は実現係数において少なくとも２のファクターを与え、さらに、デコーダ１１０に用いられることにより、微小イメージ１２０及びスプラッシュイメージ１２２を拡張する。反転ＤＣＴ４７６は周波数係数を構成する一連のＤＣ項２０１及びＡＣ項２００を受け取る。高周波数項は、アリアシング(aliasing)を防止するために、予め決められた周波数で任意に廃棄される。このような高周波数項の廃棄は、全ての高周波数を０にしつつ、所定の周波数以下の周波数のみを通過させるローパスフィルターと等価である。反転ＤＣＴに対する式は次の通りである。反転ＤＣＴ４７６によって８×８×出力マトリックスが生成され、このマトリックスは４×４マトリックス次いで２×２マトリックスにデシメートされる。反転ＤＣＴ４７６は、フィルターで準見本をとることによって、出力マトリックスをデシメートする。準見本を取った後、平均化フィルターを用いて出力を平滑にする。平滑化は、隣接する各要素の移動平均を用いて行われ、このようにして、出力が形成される。例えば、４×４の出力マトリックスに対しては、反転ＤＣＴ４７６からの８× ８マトリックスが１６個の２×２領域に細分され、各２×２領域内で隣接する要素は平均化され、出力が形成される。このようにして、１６個の領域が一つの４ ×４マトリックス出力を形成する。２×２の出力マトリックスに対しては、反転ＤＣＴ４７６からの８×８マトリックスが４個の４×４領域に細分され、各４×４マトリックス領域内で隣接する要素は平均化され、出力が形成される。このようにして、４個の領域が一つの２ ×２マトリックス出力を形成する。さらに、ほとんどのＡＣ係数が０であるので、反転ＤＣＴ４７６は、反転ＤＣＴ式を平均化及びデシメーションのための式に組み合わせることによって、単純化することができる。このように、あるＸがＤＣ項：２０１及びＡＣ項２００のみからなる８×８入力マトリックスであるような２×２出力マトリックスの形成は正式には以下のようになる。２以上のｉ又はｊを有する全ての要素は０に設定される。高周波数インデックスを０に設定することは、信号から高周波数成分を除去することと等価である。Ｙを２×２出力マトリックスとすると、デシメートされた出力は次式に等しい。あるＸがＤＣ項２０１及びＡＣ項２００のみからなる８×８入力マトリックスであるような４×４出力マトリックスの形成は正式には以下のようになる。４以上のｉまたはｊを有する全ての要素を０に設定する。二次元式を分解したような２×２の場合にも上記の計算を実行することも可能であるが、一次元的な計算を２回行うことにより複雑さを減らすことができ、また、計算時間を少なくすることができる。本実施例においては、反転ＤＣＴ４７６は新たに一次元的列反転ＤＣＴを計算し、さらに、一次元的行反転ＤＣＴを計算する。一次元の場合における式は次の通りである（１ｄｏｕｔ_xは一次元の場合の各要素である）。上式においてｃ（ｋ）は２×２出力マトリックス内の要素を表す。本実施例におけるスケール調整器４６６も図２７に示されている。より詳細には、スケール調整器４６６は、アリアシング及び再構築ノイズを減少させつつ、イメージの増大又は縮小を行う正規化されたルーチンを用いる。スケール調整はデシメーション及び補間の組み合わせとして説明することができる。デシメーションはダウンサンプリングを行うことと抗アリアシングフィルターを用いることとからなり、補間は、有理数Ｐ／Ｑ（Ｐ及びＱは補間及びデシメーションの比率に対応する整数である）により表すことができるスケール係数に対して再構築フィルターを用いることからなる。スケール調整器４６６は、原イメージを所望の数の出力画素に区分し、次いで、放射分析的に入力データに加重値を与え、必要な出力を形成することによって、入力データをデシメートする。図２８は、一次元の場合で入力対出力の比が５対３である場合のスケール調整器４６６を示す。入力画素Ｐ₁５３８、入力画素Ｐ₂５４０、入力画素Ｐ₃５４２、入力画素Ｐ₄５４４及び入力画素Ｐ₅５４６は異なるデータ値を含んでいる。出力画素Ｘ₁５４８、画素Ｘ₂５５０及び画素Ｘ₃５５２は以下のように計算される。デシメートされたデータは、次いで、再構築フィルターと領域平均フィルターとを用いて濾過される。再構築フィルターは、画素データを反復することによって、入力データを補間する。領域平均フィルターは、出力画素によってカバーされている領域を積分することによって、領域平均を行う。出力比が１未満である場合（すなわち、補間が必要である場合）には、補間器４６２はバイリニア型補間を行う。図２９はバイリニア型補間の状況を示す。入力画素Ａ５５４、入力画素Ｂ５５６、入力画素Ｃ５５８及び入力画素Ｄ５６０並びに参照点Ｘ５６２が補間され、出力５６４が形成される。例えば、参照点Ｘ５６２は画素Ａ５５４の右側に対してはαであり、画素Ｃ５５８の右側に対しては１−αであり、参照点Ｘ５６２は画素Ａ５５４からβだけ下方であり、かつ、画素Ｂ５５６から１−βだけ上方である。参照点Ｘ５６２は正式には以下のように表される。イメージ分類器イメージ分類器１５２の好適な実施例が図８に示されている。より詳細には、イメージ分類器１５２はファジー理論を用いて、どの圧縮方法が原イメージ１００の種々の領域を最適に圧縮するかを決定するものである。イメージ分類器１５２は、どの道具（圧縮方法の組み合わせ）が最も良くイメージを圧縮するかを、そのイメージの統計的な特性に基づいて、決定する手段を与えることにより、エンコーダ１０２に情報を与えるものである。原イメージ１００は種々のイメージのタイプの組み合わせであることがある。例えば、写真は、プリント模様の着いたシャツを来ている人間をグラフィックの縁取りの中に縁取られたものとして写し出すことができる。種々のイメージタイプを含むイメージ領域に対する圧縮比を最適にするためには、イメージ分類器１５２は原イメージ１００を細分化し、次いで、細分化された各領域に対して最適な圧縮方法を特定する制御用スクリプト１９６を出力する。このように、イメージ分類器１５２は多数のイメージタイプに対して最も有効な圧縮比を個々に提供する。イメージ分類器１５２はファジー理論を用いて、イメージの内容から適切な圧縮方法を推定する。イメージの内容は本来的には「ファジー」なものであり、単純な分類に適するものではない。イメージは多数の「クラス」に属することが多い。例えば、ある分類方法によれば、繊維的なイメージに対するクラスと写真的なイメージに対する第二のクラスとを含む。イメージがプリント模様のシャツを来ている人間の写真からなるものであるならば、そのイメージは程度の差こそあれ双方のクラスに属することになる。同様に、上記のイメージが大きいコントラスト、「粒状性」、白黒及び／又は大きなアクティビィティを有することもある。ファジー理論は、ある特定のクラスにどの程度の帰属関係を認めるかについての目的物分類の集合論的な方法である。古典的な集合論では、目的物は一つのセットに属しているか、あるいは、属していないことになる。すなわち、帰属関係は１００％又は０％である。ファジー的な集合論では、目的物は部分的に一つのセットに属し、部分的に他のセットにも属する。適切な圧縮方法を見つけるためにイメージの内容をカテゴリーに分類する際に、ファジーの程度は重要な要素である。イメージの圧縮について関連するカテゴリーには、写真、グラフィック、ノイズ及び高エネルギーがある。これらのセットの境界が明確でないことは明らかである。イメージの内容に対して適切な圧縮の道具を捜し出すための方法は、種々の圧縮方法を必要とするイメージの内容のタイプを明確に区別し、種々の道具が必要となるタイプがオーバーラップしている場合には、どのように道具を組み合わせるかを判定することができるものでなければならない。図３０は圧縮方法の最適化方法を示している。この最適化方法では種々のレベルで入力イメージ６００の解析が行われる。最高レベルの解析６０２においては、イメージ分類器１５２はイメージを、分類マップ６０６によって定義されるような比較的均質な内容の複数のサブイメージ６０４（領域）に分解する。次いで、イメージ分類器１５２は、各領域の圧縮に際してどの圧縮方法または道具を用いるかを示す制御用スクリプト１９６を出力する。圧縮方法は、イメージのどの領域が視覚的に最も重要であるか（例えば、繊維や大きな輝度のエッジなど）を決定するエンハンスメント解析器１４４によって、第二レベルの解析６０８において、さらに最適化される。圧縮方法は、最適化ＤＣＴ１５６、ＡＶＱ１３４及びチャネルエンコーダ１６８内の適応方法を用いて、第三レベルの解析１６０において、さらに最適化される。第二レベルの解析６０８及び第三レベルの解析６１０では、特定のイメージに対するパラメータやテーブルの適用の仕方が決定される。ファジー理論イメージ分類器１５２は、計算を大幅に単純化するとともに、適切な圧縮方法への優れた適応ブランチングを行う。本来的には非線形、非連続かつ多次元的な入力（イメージ測定値）のあらゆる可能な組み合わせを所望の制御用スクリプト１９６上に網羅的にマッピングする機能をエンコーダ１０２に与えることは不可能である。ファジー理論イメージ分類器１５２はそのような解析を行うことを減らす。さらに、ファジー理論イメージ分類器１５２は、エンコーダ１０２が一つの圧縮方法（制御用スクリプト１９６によって定義されるような方法）から他の圧縮方法へスムーズに移行することを可能にする。イメージの内容が他のクラスよりもある特定の一つのクラスにより近い場合には、このファジー制御器は一つの圧縮から他の圧縮方法への変換を行わないようにする。ファジー理論イメージ分類器１５２はイメージデータを受け取り、一つ又は二つ以上の入力セット上にマッピングされる一連のイメージ測定値を形成する。次いで、イメージ分類器１５２は入力セットを、それに対応する出力セットであり、どの圧縮方法を適用すべきかを特定する出力セットにマッピングする。次いで、出力セットは混合され（脱ファジー化）、制御用スクリプト１９６が形成される。このように、入力イメージをある特定の制御用スクリプト１９６にマッピングする過程は次の３組のルールを必要とする：（１）入力測定値を入力セット上にマッピングするためのルール（例えば、「大きなアクティビィティ」入力セットを有する帰属関係の程度＝Ｆ〔ＡＣ係数５６〜６３の平均値〕、（２）入力セットを出力セット上にマッピングするためのルール（例えば、グラフィック的なイメージの場合には、ＤＣＴ量子化テーブル５を用いるというルール）、（３）いくつかの出力セットの帰属関係相互間を媒介する脱ファジー化のためのルール、すなわち、二つ以上の出力セットの帰属関係をいかに混合し、圧縮方法を制御する一つの制御用スクリプト１９６をつくりだすかというルール。さらに、ファジー理論のルールのベースは容易に維持することができる。ルールはモジュール式である。このように、ルールはそれぞれ独立に理解でき、調査でき、さらは、改変することができる。さらに、イメージ分類器１５２が異なるタイプのイメージ内容に対してより大きな感度を有するように、ルールのベースを改変し、新しいルールをつくることも容易である。さらに、ファジー理論ルールのベースを拡張し、ユーザーにより特定された新たなイメージタイプ又は神経組織あるいは遺伝子プログラムを用いてつくられたイメージタイプをも包含するようにすることができる。図３１はイメージ分類器１５２のブロック図である。ブロック６１２では、イメージ分類器１５２は、原イメージ１００に対応している一連の入力測定値６１４を決定する。入力測定値６１４を求めるために、イメージ分類器１５２は原イメージ１００を複数のブロックに細分する。計算を簡素化するため、ユーザーはイメージ分類器１５２を用いて、複数のブロックの任意のサンプルを選択し、それを入力測定値６１４の基礎として用いるようにしてもよい。イメージ分類器１５２は、様々な方法を用いて、複数のブロックから一連の入力測定値６１４を求めることができる。イメージ分類器１５２は平均値、変数及び３個の色彩要素のヒストグラムを計算する。イメージ分類器１５２はイメージブロックのコサイン変換を行うことによって、一連のＤＣＴ要素を得る。各ＤＣＴ要素はヒストグラム化され、入力されたイメージの周波数ドメインプロファイルが得られる。イメージ分類器１５２は特別なコンボリューションを行い、エッジ内容、テクスチャー内容及びリードスプラインフィルターの効能についての情報を収集する。イメージ分類器１５２は空間ドメインブロックを得て、その空間ドメインブロックを特別なＶＱ状パターンリストに適合させ、その絵の中に含まれるアクティビィティのタイプについての情報を発する。最後に、イメージ分類器は、イメージを走査し、そのイメージの圧縮可能性に結びつくような共通なあらゆる部分的な特徴（例えば、特徴的なテキストやスキャン用人為物）を捜し出す。ブロック６１６では、イメージ分類器１５２はブロック６１２においてつくられた入力測定値６１４を解析し、原イメージ１００が入力ルールベース６２０内のファジー入力セット６１８の一つにどの程度帰属しているかを求める。入力ルールベース６２０はイメージタイプのリストを特定している。本実施例においては、イメージ分類器１５２は次のイメージタイプに対する入力セット６１８を有している：スケール、テキスト、グラフィック、写真、色の深度、アクティビィティの程度、及び、その他の特別な特徴。アクティビィティ入力セット及びスケールイメージ入力セットにおける帰属関係はＤＣＴ係数ヒストグラム、空間統計及びコンボリューションに対する入力測定値６１４により求められる。テキストイメージ入力セット及びグラフィック入力セットにおける帰属関係は高解像度ＤＣＴ係数及び輝度ヒストグラムにおけるギャップの線形組み合わせに対する入力測定値６１４に対応している。写真入力セットはグラフィック入力セットの補集合である。カラー深度入力セットは、グレースケールイメージ、４ビットイメージ、８ビットイメージ及び２４ビットイメージの４つの分類を含んでいる。カラー深度入力はＹ，Ｕ及びＸカラー要素に対する入力測定値６１４に対応している。Ｙ要素ヒストグラムにおけるギャップがイメージがかって４ビットあるいは８ビットイメージのどちらにパレット化されていたかを示すものであるのに対して、Ｕ及びＸカラー要素における小さなダイナミック範囲は、その絵がグレースケールイメージである可能性があることを示している。特別な特徴の入力セットは、イメージの圧縮可能性を示すような共通の、あるいは、局部的な特徴に対する入力測定値６１４に対応している。このように、特別特徴入力セットは、不正確なスキャニングや写真イメージ上の図形的な傾斜に起因する黒の境界線などの人為的な構造を表している。ブロック６２２においては、イメージ分類器１５２は、出力ルールベース６２６に従って、入力セット６１８を出力セット６２４上にマッピングする。イメージ分類器１５２は出力ルールベース６２６を応用し、各入力セット６１８を各ファジー出力セット６２４の帰属関係上にマッピングする。例えば、出力セット６２４は、ＣＳ項がＣＳデータセグメント２０４内にどのくらいの数だけ記憶されているか、あるいは、ＶＱ１データセグメント２２４、ＶＱ２データセグメント２５８、ＶＱ３データセグメント２４２、ＶＱ４データセグメント２４４及び用いるＶＱパターンの数を決定する。出力セットは、エンコーダ１０２が最適化ＤＣＴ１３６を実行するか否か、どの量子化テーブルＱ２０２を用いるかということも決定する。出力セット６２４は、第二リードスプラインフィルター２２５及び第三リードスプラインフィルター２２７に対して、デシメーション係数ｔａｕ及び核関数の指向性の調整を行う。最後に、出力セットは、チャネルエンコーダ１６８が定格的なハフマンエンコーダ及び適応ハフマンエンコーダ又はＬＺＩを用いるか否かを決定する。図３３は、入力測定値６１４から入力セット６１８及び出力セット６２４へマッピングを行う例をいくつか示している。図３１を参照すると、ブロック６２６において、イメージ分類器は出力セット内の帰属関係に基づいて分類マップ６２８を構築する。分類マップ６２８は独立に圧縮される原イメージ１００内において独立の領域を特定する。このように、イメージ分類器１５２は、互換可能な出力セット６２４に属するイメージの領域を特定する。これらの領域は、比較的均質なイメージコントラストを含んでおり、かつ、全領域に適用するための一つの方法又はセットあるいは補完的な方法を必要とする領域である。ブロック６３０においては、イメージ分類器１５２は、制御用スクリプト１９６を形成するために、脱ファジー化ルールベース６３２に基づいて、各独立領域のファジー出力セット６２４の帰属関係を変換（脱ファジー化）する。制御用スクリプト１９６には、どの圧縮方法を実行するか、さらには、原イメージ１００の特定の領域に対してどのパラメータ、テーブル及び最適化レベルを用いるかについての指示が含まれている。エンハンスメント解析器エンハンスメント解析器１４４の好適な実施例を図４、１５及び３０に示す。詳細には、エンハンスメント解析器１４４は、Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８を調べ、当初の原イメージ１００内の１６×１６ブロックに対応しているイメージブロックのエンハンスメント優先性を決定する。エンハンスメント解析器１４４は、（１）Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８の平均値を計算し、（２）Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８について標準化されたしきい値Ｅ２５２に対して各カラーブロックを試験することによって、イメージブロックの優先順位を決定する。しきい値Ｅ２５２を越えるブロックのリストはエンハンスメントリスト２５０に追加される。エンハンスメント解析器１４４は、Ｙｔａｕ２ミニチュア１９０に対するしきい値Ｅ_Y、Ｕｔａｕ２ミニチュア１９２に対するしきい値Ｅ_U及びＸｔａｕ４ミニチュア２２８に対するしきい値ＥＸ_Xを決定する。エンハンスメント解析器１４４がしきい値Ｅ_Y、しきい値Ｅ_U、しきい値Ｅ_Xを計算すると、エンハンスメント解析器１４４は各８×８Ｙｔａｕ２ブロック、各４×４Ｕｔａｕ４ブロック及び各４×４Ｘｔａｕ４ブロック（各ブロックは原イメージ１００における１６×１６ブロックに対応している）を以下のように試験する。試験ブロックにおける各画素は次のフィルターマスクでコンボリューションされ、二つの統計値Ｓ１及びＳ２が計算される。マスクＭ₁及びＭ₂は、試験されている画素の中央にある３個の画素ブロックによる３でコンボリューションされる。３個の画素ブロックによる３は次のように表される。上式において画素Ｘ₂₂は試験対象となっている画素である。このように、以下の式に従って統計値が計算される。Ｓ１＋Ｓ２がある８×８Ｙｔａｕ２ブロックに対するしきい値Ｅ_Yよりも大きい場合には、エンハンスメント解析器１４４はその８×８Ｙｔａｕ２ブロックをエンハンスメントリスト２５０に追加する。Ｓ１＋Ｓ２がある４×４Ｕｔａｕ４ブロックに対するしきい値Ｅ_Uよりも大きい場合には、エンハンスメント解析器１４４はその４×４Ｕｔａｕ４ブロックをエンハンスメントリスト２５０に追加する。Ｓ１＋Ｓ２がある４×４Ｘｔａｕ４ブロックに対するしきい値Ｅ_Xよりも大きい場合には、エンハンスメント解析器１４４はその４×４Ｘｔａｕ４ブロックをエンハンスメントリスト２５０に追加する。エンハンスメントリスト２５０に加えて、エンハンスメント解析器１４４はＤＣＴ係数１９８をも用い、視覚的には重要ではないが、イメージの質の大きな損失を伴わずに圧縮領域を拡大することができる「テクスチャ」領域を特定する。最適化されたＤＣＴ最適化されたＤＣＴ１３６の好適な実施例を図９に示す。詳細には、最適化されたＤＣＴ１３６は量子化テーブルＱ２０２を用い、ＤＣＴ係数（ＤＣ項２００及びＡＣ項２０１）量子化ステップ値を求める。さらに、量子化テーブルＱ２０２における量子化ステップ値は最適化ＤＣＴ１３６の作動モードに応じて変化する。最適化されたＤＣＴ１３６は次の４個のＤＣＴモードで作動する：（１）イメージ分類に対応する一定のＤＣＴ量子化テーブルを変換する、（２）最適な再構築値、（３）適応一定ＤＣＴ量子化テーブル、（４）適応非一定ＤＣＴ量子化テーブル。一定のＤＣＴ量子化テーブルは、３つのディメンション（フォトグラフィック対グラフィック、小さいスケール対大きいスケール、大きいアクティビティ対小さいアクティビティ）の点で異なるイメージに対応している８個の標準テーブルを有している種々のイメージタイプに整調される。本実施例においては、新たなテーブルは資源ファイル１６０（図示せず）に追加することかできる。制御用スクリプト１９６は、最適化されたＤＣＴ１３６が固定テーブルＤＣＴモードにおいてどの標準テーブルを用いるかを定めている。固定テーブルモードにおいては、各ＤＣＴ係数に対する量子化ステップ値は、量子化テーブルＱにおける量子化値ｑ_iで各ｘ_iＤＣＴ係数を線形的に量子化することによって、得られる。量子化過程における数学的な関係は次式の通りである。再構築は、再構築値が計算され、かつ、ＣＳデータセグメント２０４内に記憶されていない限り、線形である。ｒが量子化されたＤＣＴ係数を表すものとすると、線形脱量子化の式は次の通りである。ｉ＝０，１，・・，６３ｒ_i＝ｃ_i×ｑ_i 固定テーブルＤＣＴモードにおいては、最適化されたＤＣＴ１３６はＣＳデータセグメント２０４内に記憶されている最適な再構築値をも計算することができる。ＤＣ項２０１は常に線形的に計算されるが、ＣＳ再構築値は各ＡＣ項２００の各量子化レベルの条件的な期待値を表している。ＣＳ再構築値は、原イメージＮにおける全てのＤＣＴブロックについてｉ（ｉ＝１，２，・・・，６３）番目の係数に対する絶対値周波数ヒストグラムＨｉを以下のように最初に計算することによって、各ＡＣ項２００について計算することができる。ｊ＝０，１，・・・，ＮＨ_i（k）＝周波数（絶対値(x_ij)＝k）ｘ_ij＝ｊ番目のＤＣＴブロックにおけるｉ番目の係数の値第二に、係数値の核は核量子化ステップの間に計算される。ｋ番目の量子化インターバルにおけるｉ番目の核に対する式は次の通りである。これによって、次のように、量子化された係数の再構築値上への非線形マッピングが与えられる。ｒ_i＝ＣＳ_i（q_i）ｉ＝１，２，・・・，６３適応一定ＤＣＴ量子化モードにおいては、イメージ分類器１５２は制御用スクリプト１９６を出力する。この制御用スクリプト１９６は、視覚的な質を一定に保持しつつ、最適化されたＤＣＴ１３６が所定のＤＣＴ一定量子化テーブルＱ２０２を調節し、より効率的な圧縮を行うようにする。この方法は、ＤＣＴ係数の量子化の後で、ＤＣＴ量子化によって生じる視覚的に重みされた平均二乗誤差がベース量子化テーブル及びユーザーが供給した量子化パラメータＬについて一定に保持されるような制限に従いつつ、圧縮されたビット率（エントロピー）が最小化されるように、ＤＣＴ量子化ステップサイズを調節する。最適化されたＤＣＴ１３６はマージン解析を用い、ＤＣＴ量子化ステップサイズを調節する。「変換の限界率（ＭＲＴ）」は各ＤＣＴ係数について計算される。ＭＲＴは、ビットが視覚的に重みされた平均二乗誤差（ＶＭＳＥ）（の減少分）に「変換」されるときの割合を表している。係数のＭＲＴは、（１）量子化ステップ値ｑについてコード化されたビット率における限界変化の（２）量子化ステップ値ｑについて視覚的平均二乗誤差における限界変化に対する割合として定義される。ＭＲＴ（ビット／ＶＭＳＥ）率は以下のように計算される。ＭＲＴ（ビット／ＶＭＳＥ）＝（（Δビット／Δｑ）／（ΔＶＭＳＥ／Δ ｑ））量子化ステップ値ｑを増やすことにより、対応するＤＣＴ係数の表示のビットが大きくなる。しかしながら、ＤＣＴ係数の表示のビットを大きくすることはＶＭＳＥを減らすことになる。ステップ値ｑに加えられたビットは、通常、ＶＭＳＥ減少分に変換されるのて、ＭＲＴは一般的には負になる。ＭＲＴは全てのＤＣＴ係数について計算される。最適化されたＤＣＴ１３６によって用いられる適応方法は、最大ＭＲＴに対応する量子化ステップ値ｑを減らし、かつ、最小ＭＲＴに対応する量子化ステップ値ｑを増やすことにより、量子化テーブルＱ２０２の量子化ステップ値ｑを調節する。最適化されたＤＣＴ１３６は、ＶＭＳＥを一定に保ちつつ、全てのＤＣＴ係数についてＭＲＴが等しくなるまで、上記の処理を繰り返す。図３２は適応一定ＤＣＴ量子化テーブルをつくりだす過程のフローチャートである。ステップ７００において、最適化されたＤＣＴ１３６は全てのＤＣＴ係数ｉについてＭＲＴ値を計算する。ステップ７０２において、最適化されたＤＣＴ１３６はＭＲＴ値を比較し、ＭＲＴ値が同じである場合には、最適化されたＤＣＴ１３６は、その結果としてできた量子化テーブルＱ２０２を用いる。ＭＲＴ値が等しくない場合には、最適化されたＤＣＴ１３６はステップ７０６においてＤＣＴ係数ｉについて最小ＭＲＴ及び最大ＭＲＴを見つけ出す。ステップ７０８において、最適化されたＤＣＴ１３６は、最小ＭＲＴ値に対応している量子化ステップ値ｑ_lowを増大させ、さらに、最大ＭＲＴ値に対する量子化ステップ値ｑ_highを減少させる。ｑ_lowを増大させることは対応するＤＣＴ係数に当てられたビット数を減らすことになるが、ＶＭＳＥをそれほど増大させることにはならない。量子化ステップ値ｑ_highを減少させることは対応するＤＣＴ係数に当てられたビット数を増やし、かつ、ＶＭＳＥをかなり減少させる。最適化されたＤＣＴ１３６は、ＶＭＳＥを一定に維持するために、量子化ステップ値ｑ_low及びｑ_highに対する調節をオフセットする。最適化されたＤＣＴ１３６はステップ７００に戻り、そこで全てのＭＲＴ値が等しくなるまで同様の処理が繰り返される。全ての量子化ステップ値ｑが決定すると、量子化テーブルＱ２０２が完了する。リードスプラインフィルター図３４−５７は、第一、第二及び第三リードスプラインフィルター１４８，２２５，２２７として用いられるリードスプラインフィルター１３８の好適な実施例を示す。図３４−５７に示すリードスプラインフィルターは一般的なイメージフォーマットに関するものである。特に、イメージ入力データはＹイメージを有しており、このＹイメージは、例えば、前述の第一リードスプラインフィルター１４８における赤、緑及び青イメージデータに対応している。同様に、再構築値として説明したリードスプラインフィルター１３８の出力は、例えば、リードスプラインフィルター１３８のＲｔａｕ２ミニチュア１８０、Ｇｔａｕ２ミニチュア１８２及びＢｔａｕ２ミニチュア１８４に対応している。リードスプラインフィルターは、Ｎ次元まで拡張することが可能な最小平均二乗誤差（ＬＭＳ）−誤差スプライン法に基づいている。線形及び平面状のスプラインを使用する１次元及び２次元のイメージデータ圧縮は、それぞれ、便利かつ有効な圧縮を可能にする、コンパクトかつ閉形状の最適な解決法を有するものとして示されている。この新しい方法の計算効率は特に関心の深い点である。なぜならば、本明細書において提案されている圧縮／再構築アルゴリズムは高速フーリエ変換（ＦＦＴ）と、反転ＦＦＴ型プロセッサ又は他の高速直接型コンボリューションアルゴリズムだけを用いるからである。このように、圧縮及び圧縮されたイメージからの再構築は極めて高速であり、現存のハードウェア及びソフトウェアで実現することができる。このような高い計算効率であるにもかからわず、再構築に際しては、良好な質のイメージを得ることができる。ここに開示された方法の重要かつ実際的な効用は、多様なハイブリッドディジタルデータ圧縮システムに応用し得るような利便性及び多様性である。Ｉ．スプラインフィルターの概要ディジタルイメージのコード化の基本的な処理は、イメージＹの信号エネルギーをイメージＸの信号エネルギーよりも少ない要素に集約できるように、誤差は多少生じるものの、原イメージＸを圧縮されたイメージＹに変換することである。図３４に示すように、Ｎ次元アレイＸで表されるディジタル原イメージデータ１００２は圧縮ブロック１００４に供給され、そこで、イメージデータＸは、Ｇ（Ｘ）＝Ｙ’として表れている正規化された第一の方法を介して、圧縮されたデータＹ’に変換される。圧縮されたデータは記憶されてもよいし、あるいは、「遠隔」の再構築ブロック１００８に移送（方法ブロック１００６）されてもよい。再構築ブロック１００８においては、正規化された第二の方法Ｇ’（Ｙ’）＝Ｘ’が実行され、圧縮されたデータＹ’を再構築されたイメージＸ’に変換する。Ｇ及びＧ’は必ずしも相互反転の処理ではなく、これらの処理はイメージデータＸの全情報内容を保存しないことがある。従って、Ｘ’は一般的にはＸとは異なっており、情報はコード化／再構築の過程を経る間に失われる。残ったイメージすなわちいわゆる残余は、圧縮されたデータＹ’を、差処理１０１０（ここで残余ΔＸ＝Ｘ−Ｘ’が計算される）の後の「局部的」な再構築処理１００５に供給することによって、求められる。Ｘ及びＸ’は十分に近く、そのために、残余 ΔＸ１０１２は小さくなることが好ましい。残余ΔＸは移送してもよく、あるいは、圧縮されたデータＹ’とともに記憶してもよく、あるいは、廃棄してもよい。遠隔再構築処理１００８に続いて、残余ΔＸ１０１２及び再構築されたイメージＸ’は加算処理１００７に供給され、回復イメージＸ’＋ΔＸ＝Ｘ”１００３が形成される。実際には、圧縮の間の大きなイメージに伴う計算量を減らすために、デシメート又はサブサンプリングの処理を実行し、サンプルの数を減らしてもよい。一般的には、デシメーションは減少ファクターτ（ｔａｕ）で表される。τは圧縮されたデータの要素に対するイメージデータの要素の尺度を表している。しかしながら、当業者には明らかであるように、アリアシングを避けるために、イメージデータＸはデシメーションとともに濾過されることが必要である。図３５に示すように、ローパス入力フィルターは、好ましくはマトリックスフィルター核を用いて実現される適当なコンボリューションフィルター１０１４を有する、イメージデータＸの点状のコンボリューションの形をとってもよい。次いで、デシメーション処理１０１６では、圧縮されたデータＹ’がつくられる。このデータＹ’ には、次の処理ステップ以前では、ほぼアリアシングがない。コンボリューション又はデシメーションフィルター１０１４はアリアジング効果を減少させるが、その際に、信号を表すのに必要なビット数をも減らしてしまう。これが「ローパス」であり、再構築されたイメージＸ’の情報内容を減少させる。従って、残余値ΔＸｌ０１２はより大きくなり、さらに、デシメーションを介して得られる圧縮を部分的にオフセットする。本発明は、この問題を、平均二乗残余値＜ΔＸ²＞が最小になるように圧縮されたデータを最適化する方法を提供することにより、解決する。ここで、＜＞は平均化処理であることを示す。図３６に示すように、図３５に示したのと同様な方法で生成された圧縮されたデータＹ’は最適化処理１０１８においてさらに処理される。従って、最適化処理１０１８は、コンボリューションフィルター１０１４の性質に依存するものであり、同時に、平均二乗残余値の変数が０（δ＜ ΔＸ²＞＝０）になるように制限されるものである。ここに開示されたフィルター最適化の方法は、イメージデータに応答して、フィルターに適合する。それによって、残余値を最小にする。デシメーションフィルター１０１４は本来的にローパスであるので、最適化処理１０１８は、「自己調整型」ハイパスフィルターとして効果的に機能することにより、部分的に、補償を行う。最適化方法の簡単な概要は以下のセクションにおいて述べられている。Ａ．スプライン関数によるイメージ近似以下の記述から明らかであるように、図３６の入力デシメーションフィルター１０１４は、イメージデータベクトルＸを、シフトされているがオーバーラップしているスプライン関数（Ψ_K（ｘ））を形成する一連の基本関数上に投影するものとみなすことができる。すなわち、上式でＸ’は再構築されたイメージベクトルであり、χ_Kは分解重みである。このように、イメージデータベクトルＸは、計算が単純であり、連続的な関数のアレイ（例えば、ライン又は平面）によって近似され、当初のイメージの効果的な再構築が可能になる。本方法によれば、基本関数は直交する必要はなく、さらに、イメージデータに対して連続的な近似を行うために、オーバーラップするように選択されることが好ましく、これによって、非対角線的な基本関係のマトリックスが得られる。この性質は本発明に係る方法に用いられている。この性質によって、ユーザーが相互関係の性質及び程度に応じてフィルターの応答を調節することができるようになるからである。さらに、スプライン関数のベースは、全てのイメージデータのスペースを網羅するという意味では完全である必要はないが、イメージＸに対して近い近似値を生成できることが好ましい。イメージベクトルＸを、異なるスプライン基本関数（Ψ_K（ｘ））の要素に分解することはユニークなものではないことは知られている。本発明の方法は、平均残余の差動変数をゼロにする（ δ＜ΔＸ²＞＝０）か、あるいは、それと等価的に、＜ΔＸ²＞＝最小値になるように重みχ_Kを調節することによって、投影を最適化する。一般的には、より完全な基本セットであれば、残余も一層少なくなり、かつ、圧縮をより良くなるであろうが、その代わりに、計算量は増え、より大きな圧縮が必要になるであろうことが予想できる。従って、閉じた形で操作することが容易であり、かつ、残余イメージを少なくするような、計算的に単純な基本セットを用いることが好ましい。この残余イメージすなわち残余値ΔＸは、次の処理即ち再構築のために保持されることが好ましい。この点に関しては、計算上の複雑さ、圧縮及び残余の大きさの間で調整が図られる。図３７の概略図に示すように、一連のスプライン基本関数Ｓ’＝〔Ψ_K〕は、イメージベクトルＳ＝〔Ｘ〕のドメイン中のベクトルのサブセットとみなすことができる。投影Ｘの要素Ｓ’への分解はユニークなものではなく、多くの方法で行うことが可能である。本明細書において述べる好ましい方法は最小平均二乗（ＬＭＳ）誤差であり、これによって、原イメージＸと再構築されたイメージＸ’ との間の差を最小にすることができる。幾何学的には、残余イメージΔＸは、ＸをＸ’につなげるおそらく最短のベクトルであるという意味で、最小のベクトルと考えることができる。すなわち、ΔＸは、例えば、図３７に示すように、サブスペースＳ’に直交するようにしてもよい。次のセクションにおいて述べるように、イメージベクトルＸのＳ’上の投影は以下のように近似される。「最良」のＸ’は、重みχ_jを変数とずるΔＸ＝Ｘ−Ｘ’を最小にするような条件の下に、決めることができる。これは図３７と同様に、ＸのＳ’への直交投影を示したものである。一般的に、最適のχ_Kを決定する上述の式は線形変換とみなすことができ、Ｘを最適にＳ’上にマッピングするこの線形変換は以下のように表される。上式でＡ_ij＝Ψ_i×Ψ_jは、基本ベクトルΨ_i，Ψ_jの間の関係を表す要素を含む変換マトリックスである。最適な重みχ_Kは次の逆演算Ａ^-1により求められ、最小量の残余で圧縮を行うことができるようにしている。ＬＭＳの分野の当業者であれば、多次元のジオメトリーにおけるここに述べた処理の表現の仕方を知っているはずである。従って、ここに述べた処理は様々なイメージデータのタイプに適用可能である。この記述には図３６に示した直接処理の等価物が含まれている。演算はコンボリューションフィルター処理１１４０を表しており、は最適化処理１０１８を表している。さらに、次のセクションにおいて述べるように、逆演算Ａ^-1は、共役イメージドメインに置き換える場合には、いわゆる逆固有フィルターと等価である。すなわち、上式でＤＦＴは通常の個別フーリエ変換（ＤＦＴ）であり、λ_mはＡの固有値である。図３８に示す等価最適化ブロック１０１８は３個のステップからなる：(1 )個別フーリエ変換（ＤＦＴ）１０２０、(2)逆固有フィルタリング１０２２、(3 )逆個別フーリエ変換（ＤＦＴ^-1）１０２４。本実施例の利点の一つはコード化／再構築の速度が速いことである。これは、ＤＦＴ及びＤＦＴ^-1のみが主要な計算だからであり、このため、最適化は単純な作業となっている。本方法の原理に基づく考察がセクションIIに述べられており、そこでは、現在考察中の好適な実施例が、一次元線形スプラインベース及び二次元平面スプラインベースに対する閉じた形の解決策として、述べられている。セクションIIIでは、セクションII に開示されている最適な手順を用いた圧縮及び再構築の好適な方法が述べられている。セクションIVは一次元及び二次元イメージに適用された本実施例の実施の結果が述べられている。最後に、セクションＶはイメージドメイン中で実行されるフィルター最適化処理の好適な方法が述べられている。 II．最適なスプライン補間によるイメージデータ圧縮Ａ．ＬＭＳ誤差線形スプラインによる一次元データの圧縮図３９に示すように、一次元イメージデータについて、バイリニアスプライン関数を組み合わせ、線形補間でイメージデータを近似する。その結果としてできた閉じた形状の近似及び最適化処理は計算の単純化及び計算速度の点で大きな利点を有している。デシメーションインデックスτ及びイメージサンプル期間ｔを一定とし（τ、ｔは正の整数、τ、ｔ＝１，２，・・）、さらに、Ｘ（ｔ）を期間ｎτのデータの期間的な連続体とすると（ｎは整数）、期間ｎτの期間的線形スプライン１０１４は、Ｆ（ｔ）＝Ｆ（ｔ＋ｎτ）（1）となる。ここで、図３９の関数Ψ_K（ｔ）１０１４に示されるように、（2）である。シフトされた線形スプラインＦ（ｔ）の系統群は以下のように定義される。 Ψ_K（ｔ）＝Ｆ（ｔ−ｋτ）（ｋ＝０，１，２，・・，（ｎ−１））（3）本実施例の目的の一つは、Ｘ₀，・・，Ｘ_n-1がｎ個の再構築重みであるような最小平均二乗方法において、ｎ点での合計値でＸ（ｔ）を近似することである。インターバル０＜ｔ＜τにおける２点合計は、従って、式（４）におけるＳ（ｔ）１０３０は、図３９に示すように、当初の波形Ｘ（ｔ）１００２の線形補間を表す。「最良」の重みＸ₀，・・，Ｘ_n-1を見つけるために、質Ｌ（Ｘ₀，Ｘ₁，・，Ｘ_n-1）は次のように最小化される。上式で、合計はデータの一期間＋τにより置き換えられる。Ｘ_Kは、次のように、微分により最小化される。これにより、Ｘ_Kに対する線形式のシステムが導かれる。ここで、式（１０）における項Ｙ_jは次のように減らすことができる。（ｔ−ｊτ）＝ｍとすると、式（１２）におけるＹ_j’は、移送又は記憶されるべき圧縮されたデータを表す。このエンコード法は（２τ−１）点だけでのｎ個の相関演算を含んでいる。Ｆ（ｔ）は期間ｎτで分割されているものとすると、式（９）におけるＡ_jkのマトリックスは式（３）を式（９）に代入することにより減ずることができる。式（１３）によって、Ａ_jkは、次のように、循環形としても表すことができる。ここで、（ｋ−ｊ）_nは（ｋ−ｊ）法関数ｎを表す。さらに、従って、式（１４）及び（１５）におけるＡ_jkは次のような等価循環形マトリックスとしても表すことができる。マトリックス及びフィルター解析における当業者であれば、データに付けられた期間的な境界条件は観察窓の外側にあり、さらに、その条件は様々な方法で定義されることを知っている。それにもかかわらず、期間的な境界条件は、相互関係マトリックス〔Ａ_jk〕が計算可能な逆元を有するようにすれば、処理の実行を単純化することができる。このように、最適化処理は〔Ａ_jk〕の逆元を含んでおり、その逆元の期間的な境界条件及び結果的にできる循環型キャラクタは好適な役割を演じる。特定のスプライン関数においては、期間的なイメージ境界条件が存在しないと、相互関係マトリックス内の対称性が逆元を演じることも可能である。Ｂ．平面スプラインによる二次元データの圧縮二次元イメージデータに対しては、多平面スプライン関数を組み合わせ、平面補間でイメージデータが近似される。図４０において、Ｘ（ｔ₁，ｔ₂）は期間ｎ₁ τ及びｎ₂τのイメージデータ（例えば、静止イメージ）の二重期間アレイであり、ｔ₁及びｔ₂は整数の変数である。τはｔ₁とｔ₂の積である。圧縮すべき実際のイメージ１００２は、図４０に示すように、平面全体で定期的に繰り返されるものとして観察できる。拡張した絵の各サブイメージは、強度０の幅τからなる境界１０３２（または、ガター）により区切られている。この境界は二重期間イメージを達成するための数ある好適な「境界条件」の一つである。ここで二重期間平面スプラインを考えると、１６面のピラミッド又はテントの形状をなしているＦ（ｔ₁，ｔ₂）は原点を中心に有し、それぞれ、期間ｎ₁τ及びｎ₂τごとに、ｔ₁及びｔ₂を整数の変数として、定期的に繰り返されている。そのような平面スプライン関数１０３４の斜視図が図４１ａに示されており、以後、この関数を「６面テント」と呼ぶ。一次元格と同様に、ｋ，=０，１，・・，ｎ₁−１、ｋ₂＝０，１，・・，ｎ₂−１とすると、「最良」の重みＸ_K1K2は以下の式が最小になるときの値である。Ｌが最小値となるための条件は最良の係数Ｘ_K1K2は次の２次テンソル式の解である。総和はｋ₁及びｋ₂について、図４１ａを参照すると、テンソルＹ_j1j2は以下のように減少する。ｋ＝１，２に対して、ｔ_k−ｊ_kτ＝ｍ_kとすると、ｊ₁＝０，１，・・，ｊ₁−１、ｊ₂＝０，１，・・，ｊ₂−１に対して、ここで、Ｆ（ｍ₁，ｍ₂）は、図４１ａに示すように、二重期間の６角ピラミッド関数である。式（２１）におけるテンソル変換は上記と同様に処理され、次の式を得る。 α、β、γ及びξは、τ及びイメージドメインについての６角テントの形状及び指向により決まり、例えば、ｍ₁及びｍ₂は列及び行インデックスを表す。６面テント関数をつくる際の柔軟性を増すために、〔Ａ_j1j2k1k2〕の全てのパラメータを使用するにとが可能である。しかしながら、計算量を最小にするためには、イメージドメイン全体にわたって配置され、双方向性期間τを有する対称六角形を用いることが好ましい。これらの条件の下、β＝γ＝ξかつη＝０とすることにより、〔Ａ_j1j2k1k2〕をかなり単純化することができる。詳細には、図４１ｂに示した指向性を有するような図４１ａに示した６角テントは、β＝γ＝ξかつη＝０であるような好適な格により表すことができる。例えば、図４１ｃに示すように、六角テントが他の指向性及び形状をとることも可能である。６角テントを組み合わせることも可能であり、特定の好適な属性を形成する。例えば、図４１ｂ及び４１ｃに示すように、６角テントを組み合わせることによって、圧縮処理を効果的に「対称的」にすることができる。式（２５）からＡ_j1j2k1k2は次の循環型の式で表すことができる。上式で（ｋ₁−ｊ₁)_n1は（ｋ₁−ｊ₁）法関数ｎ₁，１＝１，２である。さらに、上式でｓ₁＝０，１，２，・・，ｎ₁−１、ｓ₂＝１，２，３，・・，ｎ₂−１である。〔ａ_s1,s2〕がマトリックスの形で表される場あ歩は、それは「ブロック循環型」となる。Ｃ．圧縮−再構築アルゴリズム上述のＬＭＳ誤差線形スプライン補間をイメージコード化に適用することが目的であるので、式（８）及び（２０）の線形システムを容易に解けるようにするため、解析の途中でテンソル表現を用いることが有効である。ここでは、一次元及び二次元についての解析でテンソル総和法を用いる。この総和法はＮ次元の一般的な格にも容易に適用可能である。１．テンソルの線形変換１次テンソルの線形変換は以下の式で表される。上式でＡ_rsは線形変換、Ｙ_r，Ｘ_sは一次テンソルである。同様に、二次テンソルの線形変換は以下の式で表される。線形変換の積又は合成は以下のように定義される。上の式（２９）を用いると、さらに、従って、は二つの線形変換の合成すなわち積となる。２．１次テンソルの循環変換１次元格について式（８）及び（２０）を解くためのテンソル方法を以下に示す。Ａ_rsが式（３３）の形の循環テンソルを表すとするとともに、ｎ個の特別一次テンソルを式（３４）のように表す。ここで、ωは１のｎ乗根である。さらに、ここで、式（３６）はＡ_rsの固有値である。項Ｗ⁽¹⁾ _sは直交である。ここでは、これらのテンソルを次のように正規化することが便利である。ここで、δ_ijはクロネッカーのデルタ関数であり、＊は複素共役数を表す。を合計することにより加算記号を用いて次のように表すことができる。さらに、が有している固有ベクトル及び固有値と同じ固有ベクトル及び固有値を有してい３．１次テンソルの逆変換Ａ_rsの逆変換は次式で表される。これは、以下のように、容易に証明できる。４．１次テンソル式の解法１次テンソル式Ｙ_r＝Ａ_rsＸの解は次式で与えられる。従って、ここで、ＤＦＴは個別フーリエ変換を表し、ＤＦＴ^-1はその逆個別フーリエ変換を表す。上述の解法の別解を標準マトリックス法を用いて１次元について示す。１次テンソルの線形変換はマトリックスで表ずことができる。例えば、Ａがマトリックス形状のＡ_rsを表すものとする。Ａ_rsが循環型変換であれば、Ａもまた循環型マトリックスである。マトリックス理論によれば、いかなる循環型マトリックスもＤＦＴマトリックスと「同様」である、ということが知られている。Ｑがｎ×ｎ次元のＤＦＴマトリックスを表し、Ｑ’がそのＤＦＴマトリックスの共役複素数を表し、ＡがＡの固有マトリックスであるとすると、次式が成り立つ。Ｙ＝ＡＸに対する解は上述の１次元処理については、変換演算子の固有値は次式のようになる。ここで、ａ₀＝α、ａ₁＝β、・・、ａ_n-2＝０、ａ_n-1＝β及びωⁿ＝１である。従って、１次テンソルの概念を２次テンソルに直接拡張することは当業者にとっては自明のことである。２次テンソル式を解くことにより、その結果を拡張して２−Ｄイメージを圧縮することができる。図４２は、２次元化されたイメージ圧縮インデックスτ＝２，３，４に対する３個の６角テント関数を示す。次の表は、この６角テント関数を実行するためのパラメータを例示したものである。静止イメージを圧縮し、さらには、再構築するためのアルゴリズムは次のセクションで説明する。 III．コード化再構築法の概要圧縮／再構築法のブロック図を図４３に示す。最大でＮまでの次元を有することができる信号源１００２は最初にローパスフィルター（ＬＰＦ）を通過する。このローパスフィルターは、選ばれたスプラインフィルター１０１３を（処理ブロック１０１４において）入力源１００２でコイボリューションすることによって、実現することができる。例えば、１次元線形スプラインの正規化された周波数応答１０４６が図４４に示されている。図４３を再び参照すると、ＬＰＴの直後に、サブサンプリングが行われ、ファクターτによって信号サイズ１０１６が小さくなっている。サブサンプルされたソースに含まれている情報は最小平均二乗法によっては最適化されていない。このように、最良の再構築重みを得るためには、最適化手順を行うことが必要である。最適化処理は３つの連続した区分に分けることができる。ＤＦＴ１０２０は最適化していない重みをイメージ共役ドメインにマッピングする。その後、逆固有フィルター処理１０２２は圧縮データを最適化する。いくつかの典型的な固有フィルターと逆固有フィルターに対する周波数応答プロットを図４５及び図４６に示す。逆固有フィルター１０２２の後、ＤＦＴ^-1処理ブロック１０２４はその入力を当初のイメージドメインにマッピングする。最適化された重みができあがると、再構築を進めることができる。再構築は、オーバーサンプリングさらにその後に続く再構築ローパスフィルターとして見ることができる。上述の最適化されたスプラインフィルターの実施例では、ＤＦＴ及びＤＦＴ^-1 型の変換処理を用いることもできる。しかしながら、ディジタルイメージ処理における当業者であれば、共役変換演算に伴う計算量を減らすために、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）及びＦＦＴ^-1処理を用いることが好ましいことがわかる。一般的には、そのような改良は、一連のＮ個の要素の変換に必要な計算ステップの割合によって与えられる。上式によりイメージのサイズの改良が図られる。Ａ．圧縮方法コード化方法は以下のステップにより特定される。 1. τ（整数）の適当な値を選択する。二次元イメージに対する圧縮比はτ² である。 2. 式（２３）を用いてＹ_j1,j2を見つける。この値は移送又は記憶すべき圧縮データである。Ｂ．再構築法再構築法を次の段階で以下に示す。１．Ｙ_j1,j2（圧縮されたデータ）のＦＦＴ^-1を見つける。２．段階１の結果を以下に述べる固有値λ（ｌ，ｍ）で割る。固有値λ（ｌ，ｍ）は、式（４８）を２次元格まで拡張することによって得られる。上式で、ω₁は１のｎ₁乗根であり、ω₂は１のｎ₂乗根である。３．次いで、段階２の結果値のＦＦＴを計算する。ＦＦＴを計算した後、Ｘ_K1 _K2（最適化された重み）が得られる。４．回復したすなわち再構築されたイメージは次式（５０）で表される。５．残余が計算され、最適化された重みとともに維持しておくことが好ましい。 ΔＸ（ｔ₁．ｔ₂）＝Ｘ（ｔ₁．ｔ₂）−Ｓ（ｔ₁．ｔ₂）上述に略述された最適化手順は、イメージ再構築手順と組み合わされているように見えるが、上述の圧縮および再構築の間の段階であればどの段階で実行されてもよい。残余イメージを最小にするために、初期の圧縮の直後に最適化処理を実行することが好ましい。好ましい順番とすることによって、記憶、移送及び次のイメージ処理の組み込みに関しての利点が生じる。Ｃ．応答の考察共役ドメインにおける逆固有フィルタは以下のように表される。上式で、λ（ｉ，ｊ）は、デシメーションフィルターと補間フィルターとを組み合わせたものの周波数応答の概算と考えられる。最適化処理Ｈ（ｉ，ｊ）は、デシメーション／補間の組み合わせ処理においてなされることを「元に戻す」ことを試みる。従って、Ｈ（ｉ，ｊ）は、最初の信号帯域を復活させる傾向がある。例えば、τ＝２について、デシメーション／補間の組み合わせが、以下に記載の３×３の核のインパルス応答に類似するインパルス応答を有するものとして表される。次いで、その共役ドメインの同等物λ（ｉ，ｊ）｜αβＮは次式のようになる。上式で、ｉ、ｊは周波数インデックスであり、Ｎは周波数項の数を表す。ここで、イメージ共役ドメイン内においてなされた実施は上記の３×３の核の逆の共役等価である。この関係はセクションＶで述べる実施例において、一層明確に用いられる。 IV．数字シュミレーションＡ．一次元格一次元のインプリメンテーションに対して、２種類の信号が明示される。第１の試験は、標準誤差、γの大きさおよび信号の周波数と間の関係を観察するのに有効なコサイン信号である。標準誤差は、本実施例においては、平均誤差の平方根と定義される。第２の一次元信号は、グレースケール静止イメージの１ラインから取り出され、それは実際のイメージ圧縮についての実際のデータであると考えられる。図４７は、異なる度合いのデシメーションτ１０５６に関する標準誤差とコサイン信号のプロットを表す。一般的な傾向は、入力信号の周波数が高くなるにつれ、標準誤差が大きくなることである。周波数が低い範囲においては、τの値がより小さければ、より良好な成果が得られる。τ＝２の格と０．２５の正規化された入力周波数に１つの異常現象が存在する。この特定の状況に対するため、個々のグリッド点において、線形スプライン及びコサイン信号は、標準誤差がほぼ０になるように、完全に適合し得るようになっている。現実の静止イメージデータのーラインから他の試験例が得られる。図４８ａと４８ｂは、それぞれ、τ＝２とτ＝４に対する、当初のイメージデータ１０５８上に重ねられている再構築後の信号波形１０６０を示す。図４８ａはτ＝２に対する再構築が良好な質を有していることを示す。図４８ｂに示すように、τ＝４においては、デシメーション／補間の組み合わせ手順のために、いくつかの高周波数の成分が失われている。図４８ｃは、この特定の試験例における誤差プロット１０６２を表す。非線形誤差の蓄積とデシメーションパラメータτとの関係を用いることにより、最適化された重みとイメージの残余との組み合わせを最小にし得ることがわかる。Ｂ．二次元格二次元格について、実際の静止イメージデータを試験として用いる。図４９と図５０は、τ＝２とτ＝４の場合の最初のイメージと再構築後のイメージを表す。τ＝２の場合に、再構築されたイメージ１０６６、１０７２は実質的に最初のイメージと同じである。しかしながら、τ＝４の場合では、イメージ内の特定のエッジに沿ってジグザク形状のパターンが存在している。これは、補間が高周波数の成分をあまり正確にはたどらなかったという事実のためである。前述したように、実質的に完全な再構築は、最小化された残余ΔＸを保持し、その残余を近似したイメージに加えることによって達成される。次のセクションにおいて、この処理を実行する幾つかの方法が提案されている。図５１は双方のイメージに対するτの関数としての誤差プロットを示している。他の関心の対象は、最適された重みを直接的に見ることである。これらの最適重みが画像の形態で見ることができると、当初のイメージの高品質ミニチュア１０８０，１０８２が、図５２に示すように、得られる。従って、本実施例は、当初のイメージの微小再生を作り出すための、極めて有効かつ正確な方法である。Ｖ．別の実施例ビデオ圧縮は、高精細度テレビジョン（ＨＤＴＶ）の主要な要素である。本発明によれば、ビデオ圧縮は、等価三次元近似問題として扱われ、最適な線形の技術に従い、より一般的には、超平面スプライン補間に従う。この方法の主な利点は、コード化／再構築における高速化、ＶＬＳＩハードウェアにおける適応性、及び可変圧縮比に見いだすことができる。本発明の主な利点は、他の圧縮システムに組込むことのできる万能性にある。本発明は、別の信号処理を適用し得る「前端」型圧縮プラットフオームとして機能し得る。さらに、本発明は複数の次元において、さらに、イメージまたはイメージの共役ドメインのいずれかにおいて、繰り返し適用することができる。最適化の方法は、例えば、圧縮されたイメージに適用でき、さらに、これに対応する圧縮された残余イメージにも適用できる。補間処理の本質的なローパスフィルタリング特性のために、いくつかのエッジと他の高周波数特性が再構築後のイメージに保存されないことがあるが、それらは残余イメージ内に保持される。この問題を解決するための以下の手順を述べる。手順（ａ）開示した圧縮法の理論構成、発展及び実施は、補間核関数の選択に大きく依存することはないので、他の核関数を適用し、それらの性能を比較することができる。これまで、その簡潔性と優れた性能のために、線形スプライン関数のみが用いられてきた。二次スプライン、三次スプラインなどの高次スプラインヲ用いることも可能である。多項スプライン関数に加えて、他のより複雑な関数形式を用いることもできる。手順（ｂ）圧縮法を改良する別の手段は所定の適応技術を採用することである。図５３はそのような適用技術を示している。２次元イメージ１００２に関して、全体のイメージをより小さいサイズのサブイメージ１０８４に分割することができる。これらのサブイメージは異なる局部特性及び統計値を有しているので、種々の圧縮方式をこれらの異なるサブイメージに適用できる。誤差基準は処理ステップ１０８６において評価される。誤差が処理ステップ１０８８において定められる所定のしきい値以下の場合には、そのサブイメージに対して、より大きな圧縮比が選択される。誤差がこのしきい値を越える場合には、そのサブイメージに対して、ステップ１０９２において、より低い圧縮比が選択される。マルチ核関数１０９０とマルチ局部圧縮比の双方を用いることによって、適応性の修正を良好に行うことができる。手順（ｃ）サブバンドコード化の技術はディジタルスピーチのコード化に広く用いられてきた。近年では、サブバンドのコード化はディジタルイメージデータ圧縮にも適用される。このサブバンドのコード化の基本的な手順は、信号を１組の周波数帯域に分割し、次いで、その帯域の統計に適合する有効な圧縮アルゴリズムで各サブバンドを圧縮することである。サブバンドのコード化技術では、全周波数帯域がより小さな周波数帯域に分割される。次いで、これらのサブバンドがベース帯域に復調されると、その結果として得られる等価帯域が大幅に縮小される。サブバンドは低周波数成分のみを有しているので、これらのデータをコード化するために、上述したような線形又は平面スプラインのデータ圧縮技術を用いることができる。１６帯域のフィルタ圧縮システムが図５４に示されており、それに対応する再構築システムが図５５に示されている。本分野の当業者であればわかるように、当然のことながら、このフィルタバンクを実行する手段は多くある。例えば、一般的な方法は、二次ミラーフィルター構造を利用することである。Ｖ．イメージドメインの実行前述したような実施例は、ＦＦＴプロセッサ又はその等価物を用いてイメージ共役ドメインにおけるスプラインフィルタ最適処理を利用するものである。本発明は、スプラインフィルタ最適化処理の等価イメージドメインの実行をも可能にし、速度、メモリおよび処理の用途についての他の利点を与えている。図４５を再び参照すると、ＤＦＴとＤＦＴ^-1の変換処理は等価共役ドメインのコンボリューションに包括されてもよい。それを簡単に示すと次式のようになる。Ω＝ＤＦＴ（１／λｍ）の場合には、Ｘ_J＝ＤＦＴ〔ＣＤＦＴ^-1（Ω）ＤＦＴ^-1（Ｙ_K）〕＝Ω＊Ｙ_K さらに、λｍ＝ＤＦＴ（ａ_j）の場合に、入力スプラインフィルタ関数の形のみを知った状態で、最適化処理を完全にイメージドメイン実行にまで持続させることができる。変換処理を予め実行し、逆固有フィルタのイメージドメイン等価物をつくりだすことができる。図５７に示されているように、イメージドメインスプライン最適化器Ωは、上述したように、第１のコンボリューション処理１０１４によって、さらにそれに続くデシメーション処理１０１６によって、圧縮されたイメージデータＹについて作動する。オフラインで又は適応するように、テンソル変換Ａ（例えば、上述の式（２５）に見られるような変換）がＦＦＴ型のプロセッサ１０３２に適用され、変換固有値λを計算する。次いで、固有値のテンソルが処理ブロック１０３４、それに続くＦＦＴ^-1処理ブロック１０３６において反転され、イメージドメインテンソルΩがつくられる。このテンソルΩは第２のコンボリューション処理１０３８に送られ、そこでΩは最適化されていない圧縮イメージデータＹ’で畳み込まれ、最適化され、かつ、圧縮されたイメージデータＹ”を作り出す。実際には、特定の形式のΩに関しては、正確性と経済性との間で妥協が行われる。最適化器テンソルΩは、ＤＦＴ^-1（１／ＤＦＴ（Ａ））の十分な近似を行うのに十分な大きさでなければならない。一方、Ωはオンラインのコンボリューション処理１０３８を計算上で追跡し得るように十分に小さくなければならない。好適な６角形テントスプラインを用いる二次元イメージ圧縮は５×５のマトリック、好ましくは７×７のマトリックスによって、例えば以下の形態で、十分に最適化される。さらに、再構築に顕著な影響をほとんどおよぼさない状態で、計算量を減少させるために、ｆ，ｇ，ｈのような最小の要素（すなわち、周辺に近い要素）を０に設定することもできる。本実施例の主な利点は、計算量の減少という点で、先に記載した共役ドメイン逆固有フィルタ処理（図３８，１０１８）を越えることである。例えば、二次元のＦＦＴ処理は約Ｎ²ｌｏｇ₂Ｎ個の複合演算あるいはそれと等価の６Ｎ²ｌｏｇ₂ Ｎ個の乗算を一般的に必要とする。イメージ共役フィルタ演算の総数は１０Ｎ₂ ｌｏｇ₂Ｎの単位である。一方、ここで記載した、１個のイメージ要素につき５個の異なる演算を必要とする（７×７）の核は５Ｎ²個の演算のみを必要とし、これは、重要なファクターであるｌｏｇ₂Ｎの分だけ少ない。従って、極めて小さなイメージに対しても、計算時間が顕著に改善される。さらに、処理を行う前にフルフレームバッファを必要とする共役処理とは反対に、イメージ処理ドメイン処理１０３８は所定の時間に７×７のイメージブロックのみを必要とするので、バッファ要求は大幅に減少する。イメージドメイン処理１０３８で計算量がより少なくなることに加えて、処理がパイプラインでなされるので、伝送における待ち時間がほぼなくなる。最後に、有効なＦＦＴ処理を行うために必要な「２の累乗」の制限が取り除かれ、このために広い範囲のイメージの次元に適用可能になる。上述の詳細な記載は例示にすぎず、限定的なものではない。本分野に関連する技術の当業者であれば、添付の図面とともにこの詳細な記載から本発明の利点を容易に理解できるであろう。本発明の装置と方法は、独特のエンコーダ、圧縮されたファイルのフォーマット、及び、イメージを圧縮するとともに、圧縮されたイメージを解読するデコーダを提供する。この独特の圧縮システムは、比較的短時間でのエンコード及びデコードの達成を可能にしつつ、比較可能なイメージ品質の圧縮比を大きくし、エンコード処理を最適にして異なるタイプのイメージを収納し、特定のタイプのイメージに特定のエンコード方法を選択的に適用し、イメージ特性成分を圧縮されたイメージの中に層状化し、他の圧縮されたデータ情報の追加を可能にするファイルフォーマットをつくりあげる。上述の詳細な記載は様々な実施例に適用された本発明の基本的な新規な特性を示し、記載し、指摘してきたが、本分野の当業者であれば、図示した装置の形態と細部における様々な省略、置換及び変更を、本発明の精神から逸脱することなく行えることはいうまでもない。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ【要約の続き】として表示することを可能にし、次に新しい各層が受信された時、表示された画像に補助的な細部と鮮明度を付加する。デコーダ（１１０）は、圧縮された画像ファイルを拡張するため、最適の圧縮解除方法を利用している。

Claims

【特許請求の範囲】１．デジタル画像を圧縮する符号器であって、複数の画素を含む入力デジタル画像を受信する第１データ圧縮器であって、各画素が強度レベルを表す少なくとも１つの成分を有し、前記入力デジタル画像の前記画素が第１の複数のデータ・バイトによって表され、前記第１データ圧縮器が間引かれたデータ・バイトを出力し、前記間引かれたデータ・バイトが第２の複数のデータ・バイトを含み、前記第２の複数のデータ・バイトが前記第１の複数のデータ・バイトより数が少なく、前記第２の複数のデータ・バイトが前記複数の画素を表しているものと、前記第２の複数のデータ・バイトに対応するデータを受信し、更に間引かれたデータ・バイトを出力する第２データ圧縮器であって、前記更に間引かれたデータ・バイトが、圧縮された粗品質のデジタル画像を表す第３の複数のデータ・バイトを含んでいるものと、前記第１の複数のデータ・バイト及び前記第２の複数のデータ・バイトを受信し、前記第３の複数のデータ・バイトを前記第２の複数のデータ・バイトと同数の第４の複数のデータ・バイトに展開し、前記第２の複数のデータ・バイトと前記第４の複数のデータ・バイトとの差を計算する剰余計算器であって、前記差が複数の剰余データ・バイトを含んでいるものと、前記複数の剰余データ・バイトを圧縮して圧縮剰余データ・バイトを作成する圧縮器とを含み、前記第３の複数のデータ・バイト及び前記圧縮剰余データ・バイトを圧縮画像として格納するために出力し、前記第３の複数のデータ・バイトが粗品質のデジタル画像を表し、前記圧縮剰余データ・バイトが前記複数の剰余データ・バイトに展開可能でかつ前記第３の複数のデータ・バイトと組合せることで前記第３の複数のデータ・バイトを高品質画像を表す前記第２の複数のデータ・バイトに変換可能である符号器。２．デジタル画像を表す圧縮データ入力ストリームを受信し、再構成されたデジタル画像を表す展開データを出力する復号器であって、前記圧縮データ入力ストリームの第１部分を受信し、前記圧縮データ入力ストリームの前記第１部分を第１展開データに展開し、前記第１の展開データを、粗品質デジタル画像として表示されるべき第１出力データ・ストリームとして出力する解圧縮器と、前記圧縮データ入力ストリームの第２部分を受信し、前記データ入力ストリームの前記第２部分を第２展開データに展開する第２解圧縮器と、前記第２展開データを前記第１展開データに組合わせて、より高品質なデジタル画像として表示されるべき第２出力データ・ストリームを作成する加算器とを含み、前記第１出力データ・ストリームと前記第２出力データ・ストリームが、デジタル画像としての表示に向けて独立的に選択可能である復号器。３．デジタル画像を表すデータを圧縮及び解圧縮することで、前記デジタル画像の異なった品質水準をビデオ・モニタ上に選択的に表示できるシステムであって、前記データを複数のデータ形式をもつデータを有する圧縮データ層に圧縮する符号器であって、前記データ層のうち少なくとも第１層が低品質画像を表すデータを含み、前記データ層のうち少なくとも第２層が前記低品質画像を高品質画像に変換するためのデータを含んでいるものと、前記圧縮データ層を受信し、前記データ層の前記第１層を展開して低品質画像を表す第１展開出力データを作成し、前記データ層の前記第２層を展開して第２展開出力を作成し、前記第２展開出力データを前記第１出力データと組合わせて高品質画像を表す出力データを作成する復号器とを含むシステム。４．チャネルを介し送信され漸進的変換を施された諸段階において受信されるべき、原画像を表す画像情報を作成する方法であって、原画像に比べて圧縮されており、原画像より全体のファイルの大きさが小さく、表示されたときに原画像の解像度低減版が見られる程十分な情報を含む画像の第１圧縮版を第１圧縮技法によって形成することと、前記第１圧縮技法とは異なる第２圧縮技法を用い、前記第１圧縮技法による前記解像度低減版以上の解像度をもつ第２画像を作成するための、前記第１圧縮版による前記情報を越える画像に関する追加情報を含む、画像の第２圧縮版を形成することと、前記第１圧縮版および前記第２圧縮版を表す出力ファイルを作成することとを含む方法。５．前記第２圧縮版を形成することが、画像を表す情報の少なくとも１部分を分析して複数の異なった圧縮法の中から前記情報を最適に圧縮する圧縮法を求めることと、前記第２圧縮技法の一部として前記最適圧縮法を用い前記第２圧縮版を形成することとを含む、請求の範囲４に記載の方法。６．前記情報を区画に分割することと、画像の各区画を前記複数の圧縮法のうち各前記区画の圧縮量を最適化する特定の１方法に応じて分類することとを更に含む、請求の範囲５に記載の方法。７．画像の最高品質版を提供する情報と前記第１および第２圧縮版を作成する情報を越える追加情報とを含む画像の第３圧縮版を作成することを更に含む、請求の範囲４に記載の方法。８．前記画像が圧縮される段階数を初期選択することと、前記第１および第２圧縮版を最初の２段階として前記画像を前記段階数に圧縮することとを更に含む請求の範囲４に記載の方法。９．前記第１圧縮版を形成することが、原画像より小さく原画像に含まれるものより少ない画素数で表示することを意図した原画像の極小画像を得ることと、前記極小画像を前記第１圧縮版としての全寸大画像に補間することとを更に含む請求の範囲４に記載の方法。 10．前記極小画像をその精度の高める関数にはめ込むことを更に含む請求の範囲９に記載の方法。 11．前記極小画像を表す情報を処理して複数の圧縮法のうちどれが前記第２圧縮版の圧縮比を最適化するかを求めることを更に含み、前記第２圧縮版を形成することが該画像を最善に圧縮する圧縮法を用いて前記情報を圧縮することを含む請求の範囲９に記載の方法。 12．前記複数の圧縮法がベクトル量子化、離散余弦変換、パルス符号変調およびランレングス符号化を含む請求の範囲１１に記載の方法。 13．前記第１圧縮版を形成することが原画像を予め設定された因数によって特定の次元に沿って間引くことを含む請求の範囲４に記載の方法。 14．前記間引くことが、画像の各色成分を因数２によって垂直および水平次元に沿って間引くことを含む請求の範囲１３に記載の方法。 15．画像圧縮装置であって、圧縮すべき原画像を受信するよう動作する第１要素と、前記原画像を処理しやすい形態に形式化する形式化要素と、品質低減画像を表す情報を作成する第１圧縮技法を用いて前記原画像を間引き圧縮する間引き要素を含む第１圧縮装置と、前記第１圧縮技法とは異なる第２圧縮技法を用いて圧縮を行い、前記第１画像情報に含まれる情報に加え原画像に関する第２画像情報を提供する第２画像圧縮装置と、送信すべきメッセージの第１部分に前記第１画像情報を、該メッセージの第２部分に前記第２画像情報をアセンブルし、該メッセージの前記第１および第２部分が別々に読めるようにしたメッセージ・アセンブリング要素とを含む装置。 16．前記原画像を表す情報を圧縮する最も効率的な圧縮技法を複数の圧縮技法の中から求める画像分類要素を更に含み、前記第２画像圧縮装置が前記最も効率的な圧縮技法を用いて前記画像を圧縮し、前記第２画像情報を形成する、請求の範囲１５に記載の装置。 17．前記第１画像情報が間引き再補間された画像である請求の範囲１５に記載の装置。 18．漸進的変換を施された圧縮画像を有限帯域幅チャネルを介して転送する方法であって、粗品質圧縮画像を発信元で作成し、前記粗品質圧縮画像を送信の第１部としてチャネルを介して宛先に送信することと、該粗品質圧縮画像を該宛先の受信方で第１時期に受信し、前記第１時期に受信した際、前記粗品質圧縮画像に基づいた画像を該受信方の表示装置上に表示することと、前記粗品質画像より高品質の標準品質画像が表示できるような、画像に関する追加情報を発信元で作成し、前記粗品質画像のための前記情報の全てを送信することに後続して前記標準品質画像のための情報を表す圧縮情報を前記チャネルを介して送信することと、前記標準品質画像情報を該第１時期に後続する第２時期に受信方で受信し、前記表示装置に表示される画像の品質を改善して前記標準品質画像を表示するために前記標準品質画像情報を解圧縮することと、高品質画像を提供するために前記標準品質画像に含まれる情報を越える画像に関する更なる情報を求め、前記標準品質画像より一層の画像細部を有する前記高品質画像のための前記情報を圧縮することと、前記粗品質画像および前記標準品質画像のための前記情報を送信することに後続して前記高品質画像のための前記情報を送信することと、前記高品質画像情報を前記第１および第２時期に後続する第３時期に受信方で受信し、前記表示装置上の表示を更新して該追加的高品質画像を表示することとを含む方法。 19．前記粗品質画像を作成することには前記標準品質画像を表す追加情報を作成するのとは異なった圧縮技法が用いられる請求の範囲(18)に記載の方法。 20．前記粗品質画像が原画像の縮小版を表す情報を含み、前記粗品質画像を表示することが前記縮小版を原画像の大きさに補間することと前記画像を表示することとを含む請求の範囲(18)に記載の方法。 21．前記追加情報を作成することが、該画像の特性を求めることと、複数の異なった圧縮技法のいずれが該特性を最善に圧縮するかを求めることと、前記画像を該求められた技法で圧縮することとを含む請求の範囲１９に記載の方法。 22．前記画像中に複数の範囲を決めることと、各範囲毎に複数の異なった圧縮技法のいずれが圧縮比を最適化するかを求めることとを更に含む請求の範囲２１に記載の方法。 23．該圧縮像の異なった部分を補間しチャネル符号化することを更に含む請求の範囲２２に記載の方法。 24．前記圧縮技法がベクトル量子化と離散余弦変換とを含む請求の範囲２２に記載の方法。 25．前記縮小版を求めることが垂直および水平軸沿いに間引くことを含む請求の範囲２０に記載の方法。 26．第１の画像レイヤを生成するための第１の画像圧縮手段を用いて前記原画像を圧縮することにより得られる第１の画像圧縮手段と、第２の画像レイヤを生成するための前記第１の画像圧縮手段とは別の圧縮手段を用いることにより前記原画像情報を圧縮することにより得られる第２の画像圧縮手段と、前記第１の画像レイヤは画像再生のための粗画像情報を含み又前記第２の画像レイヤは鮮明な画像再生のため前記粗画像情報よりも詳細な画像情報を含んでおり、前記第１の画像レイヤは第１の領域に蓄積されて最初に出力され、前記第２の画像レイヤは前記第１のレイヤの出力完了を待って出力されるようにし、前記第１及び第２の画像圧縮手段から第１及び第２の画像レイヤが出力されたことを関知する出力メッセージ生成手段と、により構成されている漸次圧縮され階層化される画像圧縮システム。 27．前記第１の画像レイヤは、原画像の情報の一部をとって小さい粗画像を形成するものであって、最大規格の画像を表示するためにはこれを補間することによって可能になるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲２６に記載の画像圧縮システム。 28．前記各レイヤは夫々先に生成されるものよりも後に生成されたものの方が多くの情報を有し、前記各レイヤは最終的に復合化されることにより鮮明な画像の表示が可能な情報を有していることを特徴とする特許請求の範囲２６に記載の画像圧縮システム。 29．圧縮画像情報として形成された第１レイヤを送受信する装置と、最初に受信した第１レイヤを第１の粗画像として表示する前記デコーダ，圧縮解除装置及び表示装置と、前記第１の粗画像の解像度をより向上させるための優れた解像度を有する画像情報を送受信する装置と、これにより前記第１の粗画像の解像度を向上されるための情報を生成する圧縮解除装置とを備えた圧縮画像伝送表示方法。 30．画像を表示するするための圧縮情報を伝送する機構と、圧縮画像を受信しこの圧縮画像を最大規格の画像として表示するための補正機構と、を備えた特許請求の範囲２９に記載の圧縮画像伝送表示方法。 31．第１の圧縮手段を用いて圧縮された第１の粗画像と、前記第１の圧縮手段とは異なる圧縮手段を用いて圧縮された第２の画像とが形成されることを特徴とする特許請求の範囲２９に記載の圧縮画像伝送表示方法。 32．前記異なる画像圧縮手段は画像表示のために最も効果的なコード情報を生成するようにしたものであることを特徴とする特許請求の範囲３０に記載の圧縮画像伝送表示方法。 33．ファジー理論を用いたことを特徴とする特許請求の範囲３０に記載の圧縮画像伝送表示方法。 34．原画像を受信しコード化するためにフォーマットする第１の機構と、原画像をフォーマットして第１の粗画像を形成するための第１の圧縮コーダーと、圧縮された画像を含む画像情報を分割するための画像分割手段と、画像分割の結果に基づいて最適に画像圧縮する方法を選定しこの方法を用いて第２の圧縮画像を生成するために画像情報を符号化する圧縮符号器と、第１の画像と第２の画像を所望のメッセージ形式として相互に情報交換するための機構と、前記メッセージをチャンネルへ伝送する手段と、により構成されている画像符号化システム。 35．前記第１の機構は小さなステージを含み、前記圧縮符号器は前記ステージが形成された方法とは異なる圧縮方法が用いられていることを特徴とする特許請求の範囲３４に記載の画像符号化システム。 36．画像表示のための圧縮データを各レイヤに送るために設けられた伝送チャンネルを備えた第１機構と、表示される情報を受信するディスプレイインターフェースと、第１の情報を生成するため圧縮解除及び伝送手段により復合化される第１レイヤを用いこれを検出したときに圧縮解除して前記第１情報をディスプレイインターフェイスとして送信するための第１レイヤ検出及び圧縮解除機構と、少なくとも画像情報の第２レイヤの１つのユニットが完全に受信されたとき解像度を向上させるためにディスプレイインターフェイスに付加して送信される付加情報を生成するための前記第２レイヤを圧縮解除する前記第１レイヤの圧縮手段とは異なる手段を用いた第２レイヤ検出及び圧縮解除手段と、により構成された画像復合システム。 37．最終的な表示画像を形成するために画像情報の第３レイヤを受信及び圧縮解除する第３レイヤ検出器を備えた特許請求の範囲３６に記載の画像復合システム。 38．前記第２レイヤはパネル上に表示される画像の各部分としてとして形成され、それらが完全に形成された後にパネル上に表示されるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲３７に記載の画像復合システム。 39．前記圧縮された画像データは画像の再生のために求められた値に基づいて画像の圧縮解除を行うことにより鮮明な画像が再生されるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲３１に記載の圧縮画像伝送表示方法。 40．原画像成分と補正画像成分との間の誤差を最小限にするため、圧縮画像から最大規格の画像を再生する再生比率の補正を行うようにしたことを特徴とする特許請求の範囲３９に記載の圧縮画像伝送表示方法。 41．原色を表示するために原画像の縮小版を形成するステップを含んでいることを特徴とする特許請求の範囲３１に記載の圧縮画像伝送表示方法。 42．最善の画像圧縮手段を選定しその最善の手段により圧縮された単位情報を出力する画像分割装置を備えた特許請求の範囲３６に記載の画像復合システム。 43．前記画像分割装置はファジー理論を用いていることを特徴とする特許請求の範囲４２に記載の画像復合システム。 44．前記画像はグラフックス，テキスト，写真，並びに高低速の動画像を含むことを特徴とする特許請求の範囲４２に記載の画像復合システム。 45．圧縮手段により形成分割された縮小図を分析することにより最良な圧縮画像を形成し得るようにしたことを特徴とする特許請求の範囲２９に記載の圧縮画像伝送表示方法。 46．第１段階の圧縮段階により得られた粗画像の状態を分析することにより最良な画像圧縮手段を設定し、第１段階の圧縮状態よりも優れた画像を形成する情報が得られるようにした画像の符号化方法。 47．前記第１の画像圧縮手段は圧縮されて形成された画像成分を補正する手段を含んでいることを特徴とする特許請求の範囲４６に記載の画像の符号化方法。 48．情報を分割してブロック化し、夫々のブロックを最も効果的に圧縮するために各ブロックに対して各々のブロック毎に最適な圧縮方法を選定できるようにする制御信号を供給可能にしたことを特徴とする特許請求の範囲４６に記載の画像の符号化方法。 49．前記制御信号により画像圧縮を行う第３のステージが備えられていることを特徴とする特許請求の範囲４８に記載の画像の符号化方法。 50．前記制御信号を用いて符号化を実行するチャンネルが備えられていることを特徴とする特許請求の範囲４８に記載の画像の符号化方法。 51．粗画像を形成する情報を求め、この情報から非連続の余弦値に変換するための係数を求めるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲４６に記載の画像の符号化方法。 52．再生画像と粗画像と圧縮画像との間の誤差を求め、前記非連続の余弦値に変換するための係数を用いて粗画像から画像再生を行うようにしたことを特徴とする特許請求の範囲５１に記載の画像の符号化方法。 53．原画像を圧縮して画像情報を生成する第１の手段と、分割された画像情報を分析して前記分割画像に基づいた効果的な画像圧縮を行うための制御信号を出力する第２の手段と、前記制御信号に応答しこの制御信号又は前記第２の情報を生成する圧縮方法に基づく画像圧縮方法を選択する第３の手段と、メッセージとして送信された前記第１の情報及び第２の情報を集約する第４の手段と、により構成された画像符号化装置。 54．前記第２の手段は非連続の余弦値に変換する装置であって、非連続の余弦値に変換するための係数により求められた画像とこれを量子化して規格することにより操作できるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲５３に記載の画像符号化放置。 55．前記第１の手段はクロミナンス成分を圧縮して発光成分から分離する機能を備え、前記第３の手段は非連続の余弦値に変換する方法を用いて前記発光成分を圧縮する機能を備えていることを特徴とする特許請求の範囲５４に記載の画像符号化装置。 56．前記第２の手段は非連続の余弦値に変換するための係数を求める装置であって、最適な量子化の規格と量子化された最適な非連続の余弦値に変換するための係数を求められるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲５５に記載の画像符号化装置。 57．非量子化された数値と誤差を含む元画像との間の誤差を測定するために非連続の余弦値に変換するための値を非量子化する非量子化装置と、前記誤差値の圧縮化をつかさどる第５の手段と、を有することを特徴とする特許請求の範囲５５に記載の画像符号化装置。 58．前記第５の手段は一般に発生する信号パターンに対して画像の誤差情報を組み合わせることにより前記誤差情報の圧縮をつかさどる最適なベクトルの量子化操作を行うことを特徴とする特許請求の範囲５７に記載の画像符号化装置。 59．前記クロミナンスは最小限の解像度を有する画像を復元するための色情報が圧縮されて形成されたものであることを特徴とする特許請求の範囲５５に記載の画像符号化装置。 60．前記第１及び第２のメッセージは全て分類されていることを特徴とする特許請求の範囲１５に記載の機能。 61．画像形成のための第１の手段による画像処理と、画像を形成する色成分を分割する手段と、画像の色成分を圧縮する手段と、前記色成分の圧縮手段とは異なる手段を用いることにより効果的な圧縮が行える圧縮手段と、を用いた画像の符号化方法。 62．圧縮手段と、非連続の余弦値に変換する圧縮機能を含む色成分圧縮手段と、異なる波長信号の調整手段を含む圧縮手段と、により構成されていることを特徴とする特許請求の範囲６１に記載の画像の符号化方法。 63．圧縮されたデータから画像の再生情報を形成する圧縮手段が備えられていることを特徴とする特許請求の範囲６１に記載の画像の符号化方法。 64．制御信号を生成し、この制御信号にに基づき少なくとも１つの画像圧縮手法を選択可能にしたことを特徴とする特許請求の範囲６１に記載の画像の符号化方法。 65．前記色成分圧縮手段は最適化された非連続の余弦値に変換することにより行われるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲６１に記載の画像の符号化方法。 66．前記色成分圧縮手段は最適化された非連続の余弦値に変換することにより行われるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲６４に記載の画像の符号化方法。 67．前記制御信号に基づき最適な量子化規格が規定されるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲６６に記載の画像の符号化方法。 68．非連続の余弦値に変換するための信号を用いることにより行われる前記色成分圧縮による得られる非連続の余弦値に変換された値の逆数は、原信号とは異なりエラー信号を認識するためのものであることを特徴とする特許請求の範囲６６に記載の画像の符号化方法。 69．前記エラー信号はこのエラー信号と最も近い信号を選定して比較されるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲６８に記載の画像の符号化方法。 70．異なる波長コードの調整により前記圧縮操作を行うようにしたことを特徴とする特許請求の範囲６１に記載の画像の符号化方法。７１．圧縮されるべき画像を受ける第一要素と、初期圧縮された画像データを表示するために前記第一要素によって受けられた前記画像の初期圧縮を遂行する第二要素と、初期圧縮された前記画像データを輝度要素と色信号要素とに分ける第三要素と、前記色信号要素を第一の圧縮処理方式を用いて圧縮する第四要素と、前記輝度要素を第一の圧縮処理方式とは別個の第二の圧縮処理方式を用いて圧縮する第五要素とからなる圧縮装置。７２．前記第一の圧縮処理方式は、離散余弦変換処理方式であり、前記第五の圧縮処理方式は、差分のＰＣＭ処理方式である請求項７１に記載の符号化装置。７３．前記第二要素は、十分の一に圧縮し、且つ、曲線のあてはめをする圧縮器である請求項７２に記載のシステム。７４．離散余弦変換処理方式を用いて離散余弦変換圧縮データを表示するデータ信号を作る前記データの第一圧縮過程と、前記離散余弦変換圧縮データを検査し、前記離散余弦変換圧縮データを復号して初期データと同じ形態の復元データに再変換し、前記初期データと前記復元データの誤差を測定する過程と、前記誤差をコードブックからの多くの量子化誤差と比較して、最も近い値を選定する過程と、圧縮データであることを示すように前記離散余弦変換の係数と前記コードブックと関連づけられた指標を含む出力メッセージを形成する過程とからなるデータの圧縮方法。７５．圧縮されるべき前記データは、前記離散余弦変換処理方式や前記コードブック処理方式とは別個の処理方式を用いて事前に圧縮された原画像である請求項７４に記載の方法。７６．前記第一の処理方式は、十分のーに圧縮し、且つ、曲線のあてはめをする処理方式である請求項７４に記載の方法。７７．前記画像を各領域が画像の一部を示すような多数の領域に分割する過程と、前記各領域を該領域が高画質モードにせしめられるべき否かを示す値と比較する過程と、優先順位付けされた値を高画質モードにせしめられる前記各領域のための高画質リストに加える過程と、高解像度圧縮処理方式を用いて前記高画質リスト上の値を圧縮する過程と、別の圧縮処理方式を用いて前記高画質リスト上にない値を圧縮する過程とからなる、画像を選択的に符号化する方法。７８．前記高解像度圧縮処理方式が高解像度の誤差算出器である請求項７７に記載の方法。７９．前記領域が事前に圧縮された画像の複数のブロックである請求項７４に記載の方法。８０．前記高解像度圧縮処理方式が高解像度の誤差算出器であり、前記別個の圧縮処理方式が高くない解像度の誤差算出器である離散余弦変換を用いて前記イメージを圧縮する過程を更に備えてなる請求項７４に記載の方法。８１．前記圧縮処理方法の一方から各々データを示す多数のデータセグメントを得ると共に、制御スクリプトに従って前記符号化がなされるチャネル符号化装置を更に備えてなる制御スクリプトの請求項に記載の要素。８２．事前に圧縮された画像を作るべき画像を予め圧縮する第一圧縮要素と、前記第一の予め圧縮された画像を輝度要素と色信号要素とに分ける色変換装置と、最も効率良く前記画像を圧縮するように少なくとも一つの圧縮処理方式を定めるために画像を分類し、それらについての制御スクリプトを表示する画像選別装置と、多くの異なる圧縮処理方式のうちの一つに従って作動し、前記制御スクリプトを受け、前記制御スクリプトに基づく前記多くの圧縮処理方式の一つに基づいて圧縮する圧縮要素と、前記制御スクリプトに反応しそれらに従ってチャネル符号化する装置であって前記圧縮要素からの情報を混合してチャネル符号化するチャネル符号化装置とからなる画像圧縮システム。８３．前記チャネル符号化装置が前記制御スクリプトによって選定された多くの異なる種類の符号化処理方式を含む請求項８２に記載のシステム。８４．離散余弦変換圧縮要素と、差分のパルス符号変調圧縮要素とを含む請求項８２に記載のシステム。８５．圧縮されるべきデータを受けるための第一要素と、画像データを細分化して一組の所定長の画像ブロックにするように作動する画像細分化装置と、データ群に見られる共通のパターンに符合する多くのベクトルを含むコードブックと、ブロック内の全要素を合計した最小ｓｑｕａｒｅｄ誤差を測定することによって前記画像要素とコードブックとの最良のマッチングを定め、且つ、その表示する指標を作るように作動する処理要素とからなり、原画像データに代えてコードブックの値を送信する適応的ベクトル量子化圧縮装置。８６．システムと圧縮される対象についてのオーバーヘッド情報を示すヘッダーセグメントと、各セグメントが互いに分離していて各セグメントがそれぞれ分離した情報を含む、多数の画像情報のセグメントとからなり、前記各分離した情報は別個に表示可能な情報であって、少なくとも−セグメントの前記情報は、初期の低解像度の画像を含んでいる圧縮されたファイルフォーマット。８７．前記ヘッダーセグメントは、次のデータの流れについての情報を含み、データの流れが画像情報を含むか資源情報を含むかのしるしを含む請求項８６に記載のデータフォーマット。８８．前記資源情報は、検索テーブルとベクトル量子化テーブルを含む請求項８７に記載のシステム。８９．前記ヘッダーは、画像情報として用いられる符号のバージョンを示す情報を含む請求項８６に記載のシステム。９０．多数のパネルを含んだ圧縮ファイルを受ける要素と、ファイル情報をつくるべき各パネルを順次拡大する復号要素と、ファイルの表示情報を蓄積し、先のパネルの中に示されるファイル情報よりも多くのファイル情報を漸進的に供給すべき各パネルからより多くの情報を受けるファイル記憶装置とからなる圧縮ファイルを非圧縮ファイルに復号する復号化システム。９１．前記ファイルは一つの画像であって、第一パネルの画像データは、粗い画像表示を供給するように圧縮解除されている請求項９０に記載の復号器。９２．前記粗い画像の層は、最初は、原画像より小さなサイズをした縮小バージョンの画像からなり、そして、フルサイズの画像に改変せしめられる請求項９１に記載の復号器。９３．極小サイズの画像からなる少なくとも一つのパネルを圧縮解除する第一復号要素と、スプラッシュ（ｓｐｌａｓｈ）画像からなる少なくとも一つのパネルを圧縮解除する第二復号要素と、標準画像用の情報からなる少なくとも一つのパネルを圧縮解除する第三復号要素と、高細密画像を供給するための情報を供給すべき少なくとも一つのパネルを圧縮解除する第四手段とからなる請求項９２に記載の復号器。９４．補間量を制御する補間要素に従って制御された補間器を含む請求項９２に記載の復号器。９５．離散余弦変換（ＤＣＴ）データセグメントを圧縮解除するための圧縮要素を更に含んでなる請求項９１に記載の復号器。９６．ＤＣＴデータセグメントからのベクトル量子化誤差を圧縮解除するための要素を更に含んでなる請求項９５に記載の復号器。９７．圧縮されるべき初期画像を多くの従属画像に分解して各従属画像の個々の大きさが均質の大きさを有するようにする分解過程と、各従属画像を解析し、視覚的に重要な従属画像を定める過程と、視覚的に重要な従属画像が、関連づけられたより多くの情報を持つような方法で各従属画像の圧縮方法を最適化する過程とからなる画像圧縮方法。９８．前記圧縮方法の一つは、離散余弦変換（ＤＣＴ）と、ＤＣＴの量子化ステップサイズを示す制御スクリプトのセッティングを含む最適化である請求項９７に記載の方法。９９．前記圧縮処理方式は、ベクトル量子化であり、前記最適化は、前記ベクトル量子化において用いられるコードブックの形態のセッティングを含む請求項９７に記載の方法。１００．前記分類は、多くの階級間において、前記画像の内容が一方の階級により似ているのか、他方の階級に似ているのかを定めるのにファジー理論を用いる請求項９７に記載の方法。１０１．前記圧縮は、適合させるべき多くの圧縮方法を示す出力セットに対応する入力セットのマッピングと、制御スクリプトを提供するための前記出力ステップの混合とを更に含んでなる請求項１００に記載の方法。１０２．前記画像を多くの従属画像に分け、各前記従属画像が少なくとも予め定められた量でもって均質な指標を有するようにする過程と、従属画像に対して第一種の画像圧縮を行う過程と、画像要素のプロフィールを定めるための第一種の画像圧縮の結果についての組み合わせ概要を得る過程と、前記組み合わせ概要を、入力解式原理を有し多くの画像タイプを示す複数のファジー入力セットを用いて多くの解式と比較して従属画像のタイプを定める過程とからなる画像階級化方法。１０３．第一の画像圧縮は、ＤＣＴ圧縮であり、前記組み合わせ概要は関数領域プロフィールを供給するヒストグラム化されたそれぞれのＤＣＴ要素の組み合わせである請求項１０２に記載の方法。１０４．多くの空間領域ブロックの定義過程と、空間領域ブロックを特別なパターンリストとマッチングさせる過程とを更に含んでなる請求項１０３に記載の方法。１０５．少なくとも第一の圧縮処理方式のヒストグラムの係数を定める過程と、ファジー理論を用いて前記ヒストグラムを理想圧縮処理方式を定めるべき最も接近した適合化にマッチングさせる過程と、前記画像要素を定める過程とからなる画像の一部分から最適の圧縮方式を識別する方法。１０６．前記画像を予め定められた標数を有する多数の従属画像に区分けする過程と、各従属画像のパラメータを、前記従属画像がそれより前の従属画像から多く変化していることを示すしきい値に照らしてテストする過程と、高画質化部分の画像として標準化されたしきい値と比較する画像部分を定める過程とからなる画像の高画質化値を定める方法。１０７．前記値は、色信号要素としての標準化されたしきい値と比較される色信号要素の値である請求項１０６に記載の方法。１０８．離散余弦変換処理方式を用いて画像を圧縮する過程と、圧縮率がその画質の影響を受けることなしに適合せしめられる区域を定義するために離散余弦変換係数を分析する過程とを更に含んでなる請求項１０７に記載の方法。