JP2001016588A - Signal processing system - Google Patents

Signal processing system

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JP2001016588A
JP2001016588A JP18116399A JP18116399A JP2001016588A JP 2001016588 A JP2001016588 A JP 2001016588A JP 18116399 A JP18116399 A JP 18116399A JP 18116399 A JP18116399 A JP 18116399A JP 2001016588 A JP2001016588 A JP 2001016588A
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coefficient
information
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frequency component
signature
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JP18116399A
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Japanese (ja)
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Toshikazu Akama
俊和 赤間
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a signal processing system that applies compression coding to image data (or audio data) with high efficiency. SOLUTION: The signal processing system is provided with a storage means 2 that stores a coefficient obtained by decomposing image data (or audio data) into a plurality of frequency components, a coefficient read control means 3 that reads the coefficient from the frequency component storage means 2, a read control information generating means 4 that generates read control information C, and a coefficient encoding means 5 that encodes the coefficient. The read control information generating means 4 has a scanning sequence decision means 401 that stores information denoting the scanning sequence of each frequency component, a scan sequence table 402 that stores information of the scanning sequence and a scan sequence information encoding means 403 that encodes the information denoting the scanning sequence.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データや音声
データなどの情報を、高能率に圧縮符号化する信号処理
技術に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a signal processing technique for efficiently compressing and encoding information such as image data and audio data.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、画像データや音声データなどの情
報を、高能率に圧縮符号化する信号システムが盛んに研
究されている。
2. Description of the Related Art In recent years, signal systems for efficiently compressing and encoding information such as image data and audio data have been actively studied.

【0003】「 信号処理システム 」は、システムL
SIや その他のハードウェア、またはコンピュータ上
で動作するソフトウェア、またはコンピュータに組み込
まれるハードウェア、またはソフトウェアとハードウェ
アの両方、という構成を取り、コンピュータ上で動作す
るソフトウェアの場合は、コンピュータのプロセッサ上
で動作するプログラムという形態となり、各種制御はC
PUで行われ、各種記憶手段はコンピュータ上のメモリ
やハードディスクなどで構成される。
[0003] "Signal processing system" refers to the system L
In the case of software that runs on a computer, it has a configuration of SI and other hardware, or software that runs on a computer, or hardware that is built into a computer, or both software and hardware. In the form of a program that runs on
The processing is performed by the PU, and the various storage units are configured by a memory or a hard disk on the computer.

【0004】更に、「 信号処理システム 」とは、信
号処理の方法そのものでもある。また、「 信号処理シ
ステム 」とは、コンピュータ上で動作するプログラム
を記録した記録媒体でもある。
[0004] Further, the "signal processing system" is also a signal processing method itself. The “signal processing system” is also a recording medium on which a program that operates on a computer is recorded.

【0005】これらの圧縮符号化に関する信号処理技術
は、画像データ(または音声データ)の蓄積や伝送に関
わるコストを削減することにつながり、産業の発展には
欠かすことのできない重要な技術である。その中でも画
像データ(または音声データ)を複数の周波数成分に分
解(以下、周波数分解)て圧縮符号化する信号処理技術
が世界中で盛んに研究されている。
[0005] These signal processing techniques relating to compression and encoding are important technologies that are indispensable to the development of industry, leading to reduction in costs related to storage and transmission of image data (or audio data). Among them, a signal processing technique for decomposing image data (or audio data) into a plurality of frequency components (hereinafter, referred to as frequency decomposition) and compressing and encoding the same is being actively studied all over the world.

【0006】周波数分解技術の代表的なものとして、離
散コサイン変換(以下、DCT)や、フーリエ変換、カ
ルーネン・レーべ変換、アダマール変換、ハ−ル変換、
ウェーブレット変換などの各種直交変換がある。
As typical examples of the frequency decomposition technique, discrete cosine transform (hereinafter, DCT), Fourier transform, Karhunen-Loeve transform, Hadamard transform, Haar transform,
There are various orthogonal transforms such as a wavelet transform.

【0007】ビデオカメラなどで撮影した画像データ
や、写真などをスキャナなどの光学的読み取り手段によ
り、信号変換して得られる画像データは、例えば、時間
的(または空間的)に隣接する(近隣の)画素の値は類
似しているといったような、自然現象に基づく特徴を有
している。このような画像データの自然現象に基づく特
徴を利用することで、画像データの情報量を削減するこ
とが可能である。例えば、隣接する画素の値が類似して
いる画像データを各周波数成分に周波数分解すると、低
周波成分にエネルギーが集中するといった特徴があり、
そのため、低周波成分のデータを優先的に利用し、高周
波成分のデータを多少削減しても劣化が少ない圧縮符号
化が可能となる。また、音声データに関しても、周波数
や振幅が異なる複数の音波の合成であることから、音声
データに対しても周波数分解を行った後に、圧縮符号化
を行うことが可能である。
[0007] Image data obtained by signal conversion of image data photographed by a video camera or the like or a photograph or the like by an optical reading means such as a scanner is, for example, temporally (or spatially) adjacent (neighboring). ) Pixel values have characteristics based on natural phenomena, such as similarity. By utilizing such features based on natural phenomena of image data, it is possible to reduce the information amount of image data. For example, when image data in which values of adjacent pixels are similar are frequency-decomposed into frequency components, energy is concentrated in low-frequency components.
Therefore, even if the data of the low-frequency component is preferentially used and the data of the high-frequency component is somewhat reduced, it is possible to perform the compression encoding with little deterioration. In addition, since audio data is a combination of a plurality of sound waves having different frequencies and amplitudes, it is possible to perform compression encoding after performing frequency decomposition on audio data.

【0008】このように画像データ(または音声デー
タ)を周波数分解して圧縮符号化する信号処理技術の中
でも、MPEGやJPEGなどは世界の標準技術として
既に実用化されている。これらMPEGやJPEGなど
においては、入力される画像データを周波数分解する技
術として、DCTが用いられている。
As described above, among the signal processing techniques for frequency-decomposing and compressing and encoding image data (or audio data), MPEG and JPEG have already been put into practical use as standard techniques in the world. In MPEG and JPEG, DCT is used as a technique for frequency-decomposing input image data.

【0009】以下、従来の信号処理システムについて、
例としてMPEGやJPEGで利用されている圧縮符号
化方法の概要を説明する。
Hereinafter, a conventional signal processing system will be described.
As an example, an outline of a compression encoding method used in MPEG and JPEG will be described.

【0010】図81に従来の信号処理システム(圧縮符
号化側)の構成を示す。なお、以下に示す信号処理シス
テムでは、入力信号を例として画像データとして説明す
る。(音声データも同様に処理することも可能である
が、以下の説明では省略する。)図81において、9
は、入力信号である画像データを複数の周波数成分に分
解する周波数分解手段で、10は、周波数分解後のデー
タ(以下、係数Aと呼ぶ)を量子化する量子化手段
で、2は、係数Aの量子化後のデータ(以下、係数Bと
呼ぶ)を記憶する周波数成分記憶手段 で、3は、周波
数成分記憶手段(2)にアドレス信号Dを与え、記憶さ
れている係数Bを読み出す係数読み出し制御手段 で、
450は、周波数成分記憶手段(2)から各係数Bを読
み出す順番(以下、スキャン順と呼ぶ)を固定の値とし
て予め記憶しておく固定スキャン順テーブル で、51
は、周波数成分記憶手段(2)から読み出される各係数
Bを圧縮符号化する係数符号化手段である。
FIG. 81 shows the configuration of a conventional signal processing system (compression encoding side). In the following signal processing system, an input signal will be described as an example as image data. (Sound data can be processed in the same way, but will be omitted in the following description.) In FIG.
Is a frequency decomposing means for decomposing image data as an input signal into a plurality of frequency components, and 10 is a quantizing means for quantizing data after frequency decomposition (hereinafter referred to as coefficient A).
2 is a frequency component storing means for storing the quantized data of the coefficient A (hereinafter, referred to as coefficient B), and 3 is an address signal D given to the frequency component storing means (2) for storage. Coefficient reading control means for reading the coefficient B
Reference numeral 450 denotes a fixed scan order table in which the order in which each coefficient B is read from the frequency component storage means (2) (hereinafter referred to as a scan order) is stored in advance as a fixed value.
Is a coefficient encoding means for compression encoding each coefficient B read from the frequency component storage means (2).

【0011】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、固定スキャン順テー
ブル(450)は、ジグザグスキャンと呼ばれるスキャ
ン順が記憶されているものとし、係数符号化手段(5
1)は、ハフマン符号化を行うものとする。なお、固定
スキャン順テーブル(図81の450)は、ジグザグス
キャンに関して説明するが、MPEGにおいては、オル
タネートスキャンと呼ばれるスキャン順も定義されてい
る。しかしながら、オルタネートスキャンも予め固定で
準備されているものであるという点は、ジグザグスキャ
ンと同様であり、オルタネートスキャンに関しては以下
の説明では省略する。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency resolving means (9) performs DCT, the fixed scan order table (450) stores a scan order called zigzag scan, and the coefficient encoding is performed. Means (5
In 1), Huffman coding is performed. The fixed scan order table (450 in FIG. 81) will be described with respect to zigzag scan, but in MPEG, a scan order called an alternate scan is also defined. However, the fact that the alternate scan is also prepared in a fixed manner in advance is the same as the zigzag scan, and the alternate scan is omitted in the following description.

【0012】図82と、図83に、従来の信号処理シス
テム(圧縮符号化側)の処理の流れを示す。以下、従来
の信号処理システム(圧縮符号化側)の動作について説
明する。図83に示すように、1フレームの原画像デー
タを8画素×8画素の原画像ブロックに分割し、各原画
像ブロックごとに、圧縮符号化の処理が行われる。原画
像ブロックのデータは、一般的に、輝度信号(Y)や、
色差信号(U、V)であるが、ここでは 輝度信号
(Y)のみについて説明する。この原画像の輝度信号
(Y)の値域は、一般的に「 0から255 」であ
る。MPEGの場合は、この「 0から255 」の値
を、そのまま入力信号として後の圧縮符号化処理を行う
が、JPEGの場合は、「 0から255 」の範囲で
ある各値から、128を引いた値を、入力信号として用
いる。このように、従来技術でも、入力信号の値域が
異なる場合があり得るが、以下では、例として入力信号
の値域を「 0から255 」として説明する。
FIGS. 82 and 83 show the flow of processing in a conventional signal processing system (compression encoding side). Hereinafter, the operation of the conventional signal processing system (compression encoding side) will be described. As shown in FIG. 83, one frame of original image data is divided into 8 × 8 pixel original image blocks, and compression encoding is performed for each original image block. The data of the original image block generally includes a luminance signal (Y),
Although they are color difference signals (U, V), only the luminance signal (Y) will be described here. The range of the luminance signal (Y) of the original image is generally “0 to 255”. In the case of MPEG, the value of "0 to 255" is directly used as an input signal for subsequent compression encoding processing. In the case of JPEG, 128 is subtracted from each value in the range of "0 to 255". The value obtained is used as an input signal. Thus, even in the prior art, the value range of the input signal is
Although it may be different, the following description will be given assuming that the value range of the input signal is “0 to 255” as an example.

【0013】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図82のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 82).
01).

【0014】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図81の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図82の
S002)、量子化手段(図81の10)においてDC
T後の各係数を量子化する(図82のS003)。な
お、ここでは例として、どの係数も、一律 量子化ステ
ップの値を1として量子化する。
<DCT and Quantization> Next, in the frequency decomposition means (9 in FIG. 81), the input original image block is subjected to a DCT operation as shown in Equation 1 (S002 in FIG. 82), and the quantization is performed. In the conversion means (10 in FIG. 81), DC
Each coefficient after T is quantized (S003 in FIG. 82). Here, as an example, all coefficients are quantized with the value of the uniform quantization step being 1.

【0015】[0015]

【数1】 (Equation 1)

【0016】数1において、f( i,j )は、図8
4の例のように 原画像ブロックf( i,j )であ
り、数1のF( n,m )は、原画像ブロックf(
i,j )に対して、DCT演算を施した結果であり、
図84の例の DCTブロックF( n,m )であ
る。なお、数1に示すように、DCT演算は、実数計算
である。図84の DCTブロックF( n,m )
は、厳密には、数1によってDCT演算を行った結果を
量子化ステップの値を1として量子化して、DCT演算
直後の実数に最も近い整数の値にして表現したものであ
る。
In equation (1), f (i, j) is calculated as shown in FIG.
4, the original image block f (i, j), and F (n, m) in Equation 1 is the original image block f (
i, j) is the result of performing a DCT operation on
This is the DCT block F (n, m) in the example of FIG. Note that, as shown in Expression 1, the DCT operation is a real number calculation. DCT block F (n, m) in FIG. 84
Strictly speaking, the result obtained by performing the DCT operation according to Equation 1 is quantized with the value of the quantization step as 1, and expressed as an integer value closest to the real number immediately after the DCT operation.

【0017】このDCTブロックF( n,m )にお
いて、水平周波数n、および垂直周波数mが ともにゼ
ロの位置の係数がDC成分であり、その他の係数がAC
成分である。このように、周波数分解手段(図81の
9)は、入力信号である原画像ブロックを、複数の周波
数成分(DC成分と、63個のAC成分)に分解する機
能を持つ。先にも述べたが、ビデオカメラなどで撮影し
た画像データや、写真などをスキャナなどの光学的読み
取り手段により、得られる画像データは、隣接する(近
隣の)画素の値は類似しているといったような、自然現
象に基づく特徴を有している。そのため、画像データを
各周波数成分に周波数分解すると、低周波成分にエネル
ギーが集中するといった特徴がある。
In the DCT block F (n, m), the coefficient at the position where both the horizontal frequency n and the vertical frequency m are zero is a DC component, and the other coefficients are AC components.
Component. As described above, the frequency decomposition means (9 in FIG. 81) has a function of decomposing an original image block, which is an input signal, into a plurality of frequency components (a DC component and 63 AC components). As described above, image data obtained by a video camera or the like or a photograph or the like obtained by an optical reading means such as a scanner may be such that adjacent (neighboring) pixel values are similar. Such characteristics are based on natural phenomena. Therefore, when image data is frequency-decomposed into frequency components, energy is concentrated on low frequency components.

【0018】以上のように、量子化されたDCTブロッ
クの各係数は、周波数成分記憶手段(図81の2)に記
憶される。
As described above, each coefficient of the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 81).

【0019】<ジグザグスキャン>次に、固定スキャン
順テーブル(図81の450)に記憶されているジグザ
グスキャンのスキャン順に従い、図83の例のように、
周波数成分記憶手段(図81の2)に記憶されている量
子化後のDCTブロックを、読み出して1次元に並べる
(図82のS004)。
<Zigzag Scan> Next, according to the scan order of the zigzag scan stored in the fixed scan order table (450 in FIG. 81), as shown in FIG.
The quantized DCT blocks stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 81) are read out and arranged one-dimensionally (S004 in FIG. 82).

【0020】<ハフマン符号化>次に、1次元に並べら
れたDCTブロックの各係数(図83の1次元データ)
は、係数符号化手段(図81の51)によって、ハフマ
ン符号化される(図82のS005)。
<Huffman Coding> Next, each coefficient of the one-dimensionally arranged DCT block (one-dimensional data in FIG. 83)
Are subjected to Huffman coding (S005 in FIG. 82) by coefficient coding means (51 in FIG. 81).

【0021】以下、ここで行われるハフマン符号化につ
いて簡単に説明する。1次元データの中で、ゼロ係数の
連続数(以下、runと呼ぶ)と、非ゼロ係数の絶対値
(以下、ampと呼ぶ)と、非ゼロ係数が正と負の ど
ちらの符号(以下、signと呼ぶ)なのかを調べ、r
unとampとsignに対応したハフマン符号の表
(以下、ハフマンテーブルと呼ぶ)と照らし合わせなが
ら、「 runとampとsign 」の組み合わせか
ら、1つの符号を出力することで、圧縮符号化が行われ
る。
Hereinafter, the Huffman coding performed here will be briefly described. In the one-dimensional data, the number of consecutive zero coefficients (hereinafter referred to as run), the absolute value of the non-zero coefficient (hereinafter referred to as amp), and whether the non-zero coefficient is positive or negative (hereinafter referred to as sign)), and r
By outputting one code from the combination of “run, amp, and sign” while comparing it with a Huffman code table corresponding to un, amp, and sign (hereinafter, referred to as a Huffman table), compression encoding is performed. Is

【0022】ここで用いるハフマンテーブルは、「 r
unとampとsign 」の組み合わせにおいて、頻
繁に出現するもの(出現頻度が高いもの)ほど、「 短
い符号 」で表現するように構成されるため、圧縮が可
能となる仕組みとなっている。一般的に、「 ampが
小さいもの(あるいはrunが小さいもの) 」ほど出
現頻度が高く、短い符号で表現されるようにハフマン符
号が構成される。表28にハフマンテーブルの例を示
す。
The Huffman table used here is "r
In the combination of “un, amp, and sign”, the more frequently appearing (higher appearing frequency) is represented by the “shorter code”, so that the compression becomes possible. Generally, the smaller the “amp” (or the smaller the run), the higher the appearance frequency, and the Huffman code is configured to be represented by a short code. Table 28 shows an example of the Huffman table.

【0023】[0023]

【表1】 [Table 1]

【0024】表28において、各符号の末尾の「 S
」は、signを表現するためのもの(以下、サイン
情報と呼ぶ)で、このサイン情報は、非ゼロ係数が正の
場合は「 ゼロ 」、非ゼロ係数が負の場合は「 1
」である。例えば、1次元データが、「 0,0,
0,−4 」の場合、ゼロが3個続くので、runの値
は「 3 」で、その後の非ゼロ係数が「 −4 」な
ので、ampの値は「 4 」で、非ゼロ係数が負なの
で、サイン情報(表28中のS)は「 1 」となる。
よって、表28の例では、1次元データ「 0,0,
0,−4 」は、「 0111 」という4bitのハ
フマン符号で表現されることになる。
In Table 28, "S" at the end of each code is used.
"Is for expressing a sign (hereinafter, referred to as signature information). This signature information is" zero "when the non-zero coefficient is positive, and" 1 "when the non-zero coefficient is negative.
". For example, if the one-dimensional data is “0, 0,
In the case of "0, -4", since three zeros continue, the value of run is "3" and the subsequent non-zero coefficient is "-4", so the value of amp is "4" and the non-zero coefficient is negative. Therefore, the signature information (S in Table 28) is “1”.
Therefore, in the example of Table 28, the one-dimensional data “0,0,
"0, -4" is represented by a 4-bit Huffman code "0111".

【0025】以上が、1個の原画像ブロック(図83)
が圧縮符号化されるまでの一連である。この処理を、全
ブロックに対して行うこと(図82のS006)で、1
フレームの原画像(図83)を圧縮符号化することがで
きる。
The above is one original image block (FIG. 83).
Is a series until the compression encoding is performed. This process is performed on all blocks (S006 in FIG. 82),
The original image of the frame (FIG. 83) can be compression encoded.

【0026】次に、圧縮符号化されたデータを伸長復号
化(デコード)する処理について説明する。
Next, a description will be given of a process of decompressing (decoding) compression-encoded data.

【0027】図85に従来の信号処理システム(伸長復
号化側)の構成を示す。図85において、52は、係数
復号化手段 で、入力される圧縮符号化データのハフマ
ン符号を復号化するものであり、21は、周波数成分記
憶手段 で、係数復号化手段(52)での復号化により
得られる各周波数成分の係数を記憶するものであり、2
5は、周波数成分記憶手段(21)にアドレス信号Dを
与え、各係数の記憶(書きこみ)を制御する係数書き込
み制御手段 で、450は、周波数成分記憶手段(2
1) に係数を書き込む際の順番(スキャン順)を固定
の値として予め設定しておく固定スキャンテーブル
で、設定されているスキャン順の値は、圧縮符号化の際
に使用したものと同じである。720は、周波数成分記
憶手段(21)に記憶されている各係数に対して逆量子
化を行う逆量子化手段 で、709は、逆量子化後の係
数を用いて、各周波数成分を合成する周波数合成手段で
ある。なお、この例での、周波数合成手段(709)
は、逆DCTの演算を行うものである。
FIG. 85 shows the configuration of a conventional signal processing system (extension decoding side). In FIG. 85, reference numeral 52 denotes a coefficient decoding means for decoding the Huffman code of the input compressed coded data, and reference numeral 21 denotes a frequency component storage means for decoding by the coefficient decoding means (52). The coefficient of each frequency component obtained by the conversion is stored.
Numeral 5 is a coefficient writing control means for giving an address signal D to the frequency component storage means (21) and controlling storage (writing) of each coefficient, and 450 is a frequency component storage means (2).
1) A fixed scan table in which the order (scan order) for writing coefficients in is set as a fixed value in advance.
The set scan order value is the same as that used in the compression encoding. Reference numeral 720 denotes an inverse quantization means for performing inverse quantization on each coefficient stored in the frequency component storage means (21), and 709 synthesizes each frequency component using the inversely quantized coefficient. It is a frequency synthesis means. Note that, in this example, the frequency synthesizing unit (709)
Performs an inverse DCT operation.

【0028】図86と、図87は従来の信号処理システ
ム(伸長復号化側)の処理の流れを示す。以下、従来の
信号処理システム(伸長復号化側)の動作について説明
する。
FIGS. 86 and 87 show the flow of processing in the conventional signal processing system (decompression decoding side). Hereinafter, the operation of the conventional signal processing system (decompression decoding side) will be described.

【0029】<ハフマン復号化>まず、係数復号化手段
(図85の52)において、入力される圧縮符号化デー
タのハフマン符号を復号化して、図87のように1次元
データを得る(図86のS001)。復号化は、表28
に示すようなハフマンテーブルを参照して「 runと
ampとsign 」の組み合わせを導き、1次元デー
タ(図87)を得る。
<Huffman Decoding> First, the coefficient decoding means (52 in FIG. 85) decodes the Huffman code of the input compressed and coded data to obtain one-dimensional data as shown in FIG. 87 (FIG. 86). S001). The decryption is as shown in Table 28
The run / amp / sign combination is derived by referring to the Huffman table shown in FIG. 87 to obtain one-dimensional data (FIG. 87).

【0030】<ジグザグスキャン>次に、固定スキャン
順テーブル(図85の450)に記憶されているジグザ
グスキャンのスキャン順に従って、図87の例のよう
に、1次元データを2次元のDCTブロック(図87)
の各係数の位置に並べ替えて周波数成分記憶手段(図8
5の2)に書きこむ(図86のS002)。
<Zigzag Scan> Next, according to the scan order of the zigzag scan stored in the fixed scan order table (450 in FIG. 85), one-dimensional data is converted into a two-dimensional DCT block (FIG. 87). (Fig. 87)
The frequency component storage means (FIG. 8)
5-2) (S002 in FIG. 86).

【0031】<逆量子化>次に、DCTブロック(図8
7)は、逆量子化手段(図85の720)により、各係
数の逆量子化が行われる(図86のS003)。圧縮符
号化の際に、大きな量子化ステップ値を用いて量子化さ
れていた場合は、誤差が大きく、逆量子化後のDCTブ
ロックは、もとの(圧縮符号化の際の量子化前の)DC
Tブロックと全く同じ状態には復元することはできな
い。
<Inverse Quantization> Next, the DCT block (FIG. 8)
In 7), inverse quantization of each coefficient is performed by the inverse quantization means (720 in FIG. 85) (S003 in FIG. 86). If the quantization is performed using a large quantization step value at the time of compression encoding, the error is large, and the DCT block after the inverse quantization becomes the original (before the quantization before the compression encoding ) DC
It cannot be restored to the exact same state as the T block.

【0032】<逆DCT>次に、周波数合成手段(図8
5の709)によって、逆量子化後のDCTブロック
(図87)に対して、数2に示す逆DCT演算を行い、
復元画像ブロック(図87)を得る(図86のS00
4)。
<Inverse DCT> Next, frequency synthesis means (FIG. 8)
5 709), the inverse DCT operation shown in Equation 2 is performed on the inversely quantized DCT block (FIG. 87).
A restored image block (FIG. 87) is obtained (S00 in FIG. 86).
4).

【0033】[0033]

【数2】 (Equation 2)

【0034】数2におけるF( n,m )は、例え
ば、図88のようなDCTブロックF(n,m )であ
り、数2のf( i,j )は、例えば、図88のよう
な DCTブロックF( n,m )に対して、逆DC
T演算を施した結果であり、復元画像ブロックf(i,
j )である。なお、数2に示すように、逆DCT演算
は実数計算であるが、図88の 復元画像ブロックf
( i,j )は、厳密には数2によって逆DCT演算
を行った結果を最も近い整数にして表現したものであ
る。この逆DCTは、複数の周波数成分(DC成分と、
63個のAC成分)の波形を合成して、復元画像を生成
するものである。ただし、DCTおよび逆DCTは、実
数計算であるが、これを整数化しているため、この時点
で僅かな誤差が生じる。そのため、図88のDCTブロ
ックF( n,m )に逆DCT演算を施して得られる
復元画像ブロックf( i,j )は、図84に示す原
画像ブロックf(i,j )と完全に同じ状態に復元さ
れるとは限らない。
F (n, m) in Equation 2 is, for example, a DCT block F (n, m) as shown in FIG. 88, and f (i, j) in Equation 2 is, for example, as shown in FIG. For the DCT block F (n, m), the inverse DC
This is a result of performing the T operation, and is a result of the restoration image block f (i,
j). Note that, as shown in Equation 2, the inverse DCT operation is a real number calculation.
Strictly speaking, (i, j) expresses the result obtained by performing the inverse DCT operation by Expression 2 as the nearest integer. This inverse DCT includes a plurality of frequency components (a DC component and
This is to generate a restored image by synthesizing the waveforms of (63 AC components). However, although DCT and inverse DCT are real number calculations, since they are converted into integers, a slight error occurs at this point. Therefore, the restored image block f (i, j) obtained by performing the inverse DCT operation on the DCT block F (n, m) in FIG. 88 is completely the same as the original image block f (i, j) shown in FIG. It is not always restored to the state.

【0035】以上の手順により、1個の復元画像ブロッ
クが得られる。この処理を、1フレーム分の全ての情報
の処理が完了するまで繰り返す(図86のS005)こ
とで、1フレームの復元画像データを得ることができ
る。
According to the above procedure, one restored image block is obtained. This process is repeated until the processing of all information for one frame is completed (S005 in FIG. 86), so that one frame of restored image data can be obtained.

【0036】[0036]

【発明が解決しようとする課題】上記従来の信号処理シ
ステムにおける課題(以下の、第1から第5の課題)に
ついて説明する。
Problems to be solved by the conventional signal processing system (the following first to fifth problems) will be described.

【0037】<第1の課題>上記従来の信号処理システ
ムの 第1の課題 は、固定スキャン順テーブル(図8
1の450)に予め記憶されている固定のジグザグスキ
ャンのスキャン順の値に従って、2次元の状態のデータ
を1次元に並べること(図82のS004)が、必ずし
も有効な圧縮手段ではないということである。以下に、
その理由を述べる。
<First Problem> A first problem of the above-mentioned conventional signal processing system is that a fixed scan order table (FIG. 8) is used.
1 (450 in FIG. 82) is not necessarily an effective compression means. It is. less than,
The reason will be described.

【0038】図89、図90、図91に、それぞれ量子
化後のDCTブロックの例として、DCTブロック1、
DCTブロック2、DCTブロック3を示す。これら3
個のDCTブロックは、いずれも非ゼロ係数が同じ個数
づつ含まれる(1が4個、2が3個、3が3個、4が2
個、5が1個 )が、それぞれの値の存在位置(座標)
が異なる。
FIGS. 89, 90 and 91 show DCT blocks 1 and 2 respectively as examples of quantized DCT blocks.
The DCT block 2 and the DCT block 3 are shown. These three
Each of the DCT blocks includes the same number of non-zero coefficients (1 is 4, 2 is 3, 3 is 3, 4 is 2)
, 5 is 1) is the location (coordinate) of each value
Are different.

【0039】図89、図90、図91の、それぞれのD
CTブロックに対して、ジグザグスキャンのスキャン順
に従って、2次元の状態のデータを、1次元に並べる処
理を行う。このとき、最後の非ゼロ係数までを符号化
(エンコード)、「 以後は非ゼロ係数が存在しない
」ことを意味する符号(以下、この符号をEOBと呼
ぶ)を付与する。すなわち、各ブロックの情報として、
EOBまでが符号化され、以後のゼロ係数は符号化され
ない。DCTブロック1(図89)に対して、ジグザグ
スキャンを行い、1次元にデータを並べた結果、最後の
非ゼロ係数までにおいて、ゼロが0個、1が4個、2が
3個、3が3個、4が2個、5が1個であり、合計で、
13個の係数が存在する。よって、各係数Bの個数n
(B)と確率P(B)は、表29の通りであり、EOB
を除く合計の情報量は、約28.6[ bit ]であ
る。ここで情報量は、数3に従って計算した。なお、こ
の例の場合、数3のNは5である。
Each of D in FIGS. 89, 90 and 91
A process of arranging data in a two-dimensional state one-dimensionally is performed on the CT block according to the scan order of the zigzag scan. At this time, encoding is performed up to the last non-zero coefficient, and a code (hereinafter, this code is referred to as EOB) is given, which means that there is no non-zero coefficient thereafter. That is, as information of each block,
Up to EOB is encoded, and subsequent zero coefficients are not encoded. As a result of performing a zigzag scan on DCT block 1 (FIG. 89) and arranging the data in one dimension, up to the last non-zero coefficient, 0 is zero, 1 is 4, 2 is 3, and 3 is 3, 4, 2 and 5 are 1 in total,
There are thirteen coefficients. Therefore, the number n of each coefficient B
(B) and the probability P (B) are as shown in Table 29, and EOB
Is about 28.6 [bit]. Here, the information amount was calculated according to Equation 3. In this case, N in Expression 3 is 5.

【0040】[0040]

【表2】 [Table 2]

【0041】[0041]

【数3】 (Equation 3)

【0042】しかしながら、DCTブロック2(図9
0)、DCTブロック3(図91)には、このジグザグ
スキャンが圧縮手段としては、有効に機能しない。表3
0および表31に、それぞれ、DCTブロック2(図9
0)およびDCTブロック3(図91)に対してジグザ
グスキャンを行った結果の各係数Bの個数n(B)と確
率P(B)をまとめる。
However, DCT block 2 (FIG. 9)
0), in the DCT block 3 (FIG. 91), this zigzag scan does not function effectively as compression means. Table 3
0 and Table 31 respectively show DCT block 2 (FIG. 9).
0) and the number n (B) of coefficients B and the probability P (B) as a result of performing the zigzag scan on the DCT block 3 (FIG. 91).

【0043】[0043]

【表3】 [Table 3]

【0044】[0044]

【表4】 [Table 4]

【0045】DCTブロック2(図90)およびDCT
ブロック3(図91)では、非ゼロ係数は、DCTブロ
ック1(図89)と同じく、1が4個、2が3個、3が
3個、4が2個、5が1個であり、合計で13個存在す
る。しかしながら、ジグザグスキャンを行うことによっ
て、DCTブロック2(図90)と、DCTブロック3
(図91)では、それぞれゼロ係数を15個もサンプリ
ングしている点がDCTブロック1(図89)と異な
る。これは、DCTブロック1(図89)に比べて、D
CTブロック2(図90)と、DCTブロック3(図9
1)では、非ゼロ係数がブロック内の上の方に偏って存
在しているからである。DCTブロック2(図90)
と、DCTブロック3(図91)のEOBを除く情報量
は、どちらも、約56.5[ bit ]であり、DC
Tブロック1(図89)の情報量を大きく上回ってしま
っている。このように、ジグザグスキャンによって係数
をサンプリングすることは、DCTブロック1(図8
9)のように、非ゼロ係数がブロックの左上の方(水平
周波数も垂直周波数も低いところ)に集中しているとき
は有効であるが、DCTブロック2(図90)やDCT
ブロック3(図91)のように係数が左上に集中してい
ない場合などは、非常に大きな無駄が発生するという問
題を有している。
DCT block 2 (FIG. 90) and DCT
In block 3 (FIG. 91), the non-zero coefficients are 4 as 1, 2, 3, 3, 4, 2, and 5, as in DCT block 1 (FIG. 89). There are 13 in total. However, by performing the zigzag scan, DCT block 2 (FIG. 90) and DCT block 3
(FIG. 91) differs from DCT block 1 (FIG. 89) in that 15 zero coefficients are sampled. This is compared to DCT block 1 (FIG. 89),
The CT block 2 (FIG. 90) and the DCT block 3 (FIG. 9)
In 1), the non-zero coefficients are skewed upward in the block. DCT block 2 (FIG. 90)
And the information amount of the DCT block 3 (FIG. 91) excluding the EOB is about 56.5 [bit].
The amount of information in the T block 1 (FIG. 89) has greatly exceeded. Sampling the coefficients by zigzag scanning in this manner is equivalent to DCT block 1 (FIG. 8).
This is effective when the non-zero coefficients are concentrated in the upper left part of the block (where the horizontal frequency and the vertical frequency are low) as in 9).
When coefficients are not concentrated on the upper left as in block 3 (FIG. 91), there is a problem that a very large waste occurs.

【0046】また、例えばMPEG2では、ジグザグス
キャン以外にも、別の順序でスキャンするオルタネート
スキャンが存在するが、これも、ジグザグスキャンと同
様で固定の値であるため、ジグザグスキャン同様に、必
ずしも そのブロックに適しているとは限らず、上記の
例のような無駄が生じることが考えられる。
In addition, for example, in MPEG2, there is an alternate scan in which scanning is performed in another order in addition to the zigzag scan. However, since this is also a fixed value similar to the zigzag scan, it is not necessarily the same as the zigzag scan. It is not always suitable for the block, and waste such as the above example may occur.

【0047】<第2の課題>上記従来の信号処理システ
ムの 第2の課題 は、1次元に並べられたDCTブロ
ックの各係数(図83の1次元データ)を、係数符号化
手段(図81の51)によって、ハフマン符号化する処
理(図82のS005)において1個の非ゼロ係数に1
[ bit ]のサイン情報を使用しているため、符号
量が多くなってしまうということである。
<Second Problem> A second problem of the above-described conventional signal processing system is that each coefficient (one-dimensional data in FIG. 83) of the one-dimensionally arranged DCT block is converted into coefficient encoding means (FIG. 81). 51), one non-zero coefficient is set to one non-zero coefficient in the Huffman coding process (S005 in FIG. 82).
Since the sign information of [bit] is used, the code amount is increased.

【0048】例えば、一般的なテレビと同じくらいに、
1フレームの画像サイズが720×480画素で構成さ
れている場合は、1フレームあたり、5400個のDC
Tブロックが存在する。圧縮符号化後のデータの画質を
高品質にしたい場合(すなわち、画質劣化を少なくした
い場合)は、量子化の際の、量子化ステップの値は、小
さく設定される。その場合、量子化後のDCTブロック
のAC成分の各係数は、非ゼロになる可能性が高くな
る。例えば、全ての係数が非ゼロだったとすると、1フ
レーム全体で、 5400×63=340200[ bit ]=42.
525[ KByte] ものサイン情報が必要となる。このようにサイン情報の
ために多くの符号(コード)を要するという問題点があ
る。
For example, as with a general television,
If the image size of one frame is composed of 720 × 480 pixels, 5400 DCs per frame
There are T blocks. When it is desired to improve the image quality of the data after compression encoding (that is, when it is desired to reduce the image quality degradation), the value of the quantization step at the time of quantization is set to be small. In that case, each coefficient of the AC component of the quantized DCT block is likely to be non-zero. For example, if all the coefficients are non-zero, then 5400 × 63 = 340200 [bit] = 42.
525 [KB] signature information is required. As described above, there is a problem that many codes are required for the sign information.

【0049】<第3の課題>上記従来の信号処理システ
ムの 第3の課題 は、1次元に並べられたDCTブロ
ックの各係数(図83の1次元データ)を、係数符号化
手段(図81の51)によって、ハフマン符号化する処
理(図82のS005)において、使用されるハフマン
テーブルが、一般的にDCTブロックのAC成分の各係
数の振幅絶対値(amp)が小さいものほど短い符号
(コード)で表現されるように構成されているため振幅
絶対値(amp)が大きい係数が数符号化手段(図81
の51)に入力される頻度が高い場合、全体的に符号長
(コード長)が長くなってしまうという問題点がある。
<Third Problem> A third problem of the above-mentioned conventional signal processing system is that each coefficient (one-dimensional data in FIG. 83) of the one-dimensionally arranged DCT block is converted into coefficient encoding means (FIG. 81). 51), in the Huffman coding process (S005 in FIG. 82), the Huffman table used generally has a shorter code (a smaller amplitude absolute value (amp) of each coefficient of the AC component of the DCT block). 81, a coefficient having a large amplitude absolute value (amp) is encoded by a number encoding means (FIG. 81).
If the frequency of input to (51) is high, there is a problem that the code length (code length) becomes longer as a whole.

【0050】<第4の課題>上記従来の信号処理システ
ムの 第4の課題 は、DCT演算などの周波数分解
は、実数演算であるにもかかわらず、整数化して圧縮符
号化を行うため、いったんDCT演算を施したブロック
に対して逆DCT演算を施しても、図84の原画像ブロ
ックf(i,j)と図88の復元画像ブロックf(i,
j)の例のように、原画像ブロックと復元画像ブロック
の間に誤差が生じてしまうという問題点がある。
<Fourth Problem> The fourth problem of the above-mentioned conventional signal processing system is that frequency decomposition such as DCT operation is performed as an integer and compression-encoded even though it is a real number operation. Even if the inverse DCT operation is performed on the block on which the DCT operation has been performed, the original image block f (i, j) in FIG. 84 and the restored image block f (i, j) in FIG.
As in the example of j), there is a problem that an error occurs between the original image block and the restored image block.

【0051】<第5の課題>上記従来の信号処理システ
ムの 第5の課題 は、信号処理システム自体の物理的
な問題による動作ミスが生じた場合に、対応できないと
いうことである。例えば、信号処理システム(ハードウ
ェアあるいは信号処理を行うコンピュータ)の内部で使
用されている半導体部品などは、それを使用する温度条
件によっては正常動作しない場合がある。一般的に、半
導体部品などは、十分な耐温テストなどを得た後に製品
化され市場に出てくるものと思われる。よって、通常
は、かなり過酷な条件でも十分に正常動作するものと考
えられる。しかしながら、近年では、携帯電話やノート
パソコンなどのように、様々な電気製品を屋外の気温が
高い場所で使用する機会が増加してきている。このよう
に電気製品自体が、以前にもまして過酷な条件で使用さ
れるようになってきている。よって、瞬間的に、正常に
動作しないといったことも考えられる。このように自然
現象に基づく不具合が生じる可能性がある。上記従来の
信号処理システムによって、入力信号の圧縮符号化が行
われている最中に、瞬間的に正常動作しない事態が発生
した場合、圧縮符号化されたデータが意図しない構成と
なり、後に、伸長復号化(デコード)を行っても、正し
く復元できないという問題点を有している。
<Fifth Problem> A fifth problem of the conventional signal processing system is that it cannot cope with an operation error caused by a physical problem of the signal processing system itself. For example, a semiconductor component or the like used inside a signal processing system (hardware or a computer that performs signal processing) may not operate normally depending on a temperature condition in which the component is used. Generally, it is considered that a semiconductor component or the like is commercialized and put on the market after obtaining a sufficient temperature resistance test or the like. Therefore, it is considered that the device normally operates normally even under severe conditions. However, in recent years, there has been an increasing number of opportunities to use various electrical products, such as mobile phones and notebook computers, in outdoor locations where the temperature is high. As described above, the electric appliances themselves have been used under more severe conditions than before. Therefore, it is conceivable that the device does not operate normally instantaneously. Thus, there is a possibility that a failure based on a natural phenomenon occurs. In the event that a normal operation does not occur momentarily while the input signal is being compression-encoded by the above-described conventional signal processing system, the compression-encoded data has an unintended configuration, and is subsequently decompressed. There is a problem that even if decoding (decoding) is performed, it cannot be correctly restored.

【0052】本発明は、上記の 第1から第5の課題
を解決することを目的とする。
The present invention provides the above first to fifth objects.
The purpose is to solve.

【0053】[0053]

【課題を解決するための手段】上記の課題をを解決する
ために、本発明の信号処理システムでは、請求項1に記
載の発明においては、少なくとも画像データ(または音
声データ)を複数の周波数成分に分解して得られる係数
A(または、この係数Aを量子化した結果である係数
B)を入力とし、圧縮符号化データを出力する基本符号
化手段(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部
に、少なくとも係数A(または係数B)を記憶する周波
数成分記憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)
に記憶されている係数A(または係数B)のアドレス信
号Dを生成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A
(または係数B)を読み出す係数読み出し制御手段
(3) と、少なくとも係数A(または係数B)を入力
とし、周波数成分記憶手段(2)に記憶されている係数
A(または係数B)を読み出すための 読み出し制御情
報Cを生成する読み出し制御情報生成手段(4) と、
係数A(または係数B)を符号化する係数符号化手段
(5)を有し、読み出し制御情報生成手段(4)の内部
において、入力される係数A(または係数B)より周波
数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分のスキャン順
を決定するスキャン順決定手段(401) と、スキャ
ン順決定手段(401)により決定されたスキャン順の
情報(以下、スキャン順情報E)を記憶するスキャン順
テーブル(402) と、スキャン順情報E を符号化
するスキャン順情報符号化手段(403)を有し、少な
くともスキャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとして
用い、係数読み出し制御手段(3)において、少なくと
も読み出し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成
する構成とする。
According to a first aspect of the present invention, at least image data (or audio data) includes a plurality of frequency components. A basic encoding means (1) for receiving a coefficient A (or a coefficient B obtained as a result of quantizing the coefficient A) obtained as an input and outputting compressed encoded data; (1) frequency component storage means (2) for storing at least coefficient A (or coefficient B) therein; and frequency component storage means (2).
Generates an address signal D for the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2).
(3) a coefficient readout control means (3) for reading out (or coefficient B) and at least a coefficient A (or coefficient B) for inputting the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) Read control information generating means (4) for generating read control information C;
A coefficient encoding unit (5) for encoding the coefficient A (or coefficient B) is provided. Inside the read control information generating unit (4), the frequency component storage unit ( A scan order determining means (401) for determining the scan order of each frequency component in 2); and a scan for storing information on the scan order determined by the scan order determining means (401) (hereinafter, scan order information E). A scan order information encoding unit (403) that encodes the scan order information E. At least the scan order information E is used as the readout control information C, and the coefficient readout control unit (3) , An address signal D is generated based on at least the read control information C.

【0054】上記した構成により、スキャン順決定手段
(401)で、入力信号(画像データまたは音声デー
タ)の周波数分解後の係数A(または係数B)に適した
スキャン順テーブルを作成し、作成したスキャン順情報
Eに従って、各係数A(または係数B)を読み出してサ
ンプリングするため、固定スキャン順テーブルを用いる
従来技術に比べ、入力信号に適した符号化を行うことが
でき、全体的に情報量を削減できる。これによって、第
1の課題を解決することができる。
With the above arrangement, the scan order determining means (401) creates and creates a scan order table suitable for the coefficient A (or coefficient B) of the input signal (image data or audio data) after frequency decomposition. Since each coefficient A (or coefficient B) is read out and sampled in accordance with the scan order information E, encoding suitable for the input signal can be performed as compared with the related art using a fixed scan order table, and the information amount as a whole is improved. Can be reduced. Thus, the first problem can be solved.

【0055】請求項2に記載の発明においては、少なく
とも画像データ(または音声データ)を複数の周波数成
分に分解して得られる係数A(または、この係数Aを量
子化した結果である係数B)を入力とし、圧縮符号化デ
ータを出力する基本符号化手段(1)を有し、基本符号
化手段(1) の内部に、少なくとも係数A(または係
数B)を記憶する周波数成分記憶手段(2) と、周波
数成分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または
係数B)のアドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手
段(2)から係数A(または係数B)を読み出す係数読
み出し制御手段(3) と、少なくとも画像データ(ま
たは音声データ)の 複雑さ情報F を入力とし、周波
数成分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または
係数B)を読み出すための 読み出し制御情報C を生
成する読み出し制御情報生成手段(4) と、係数A
(または係数B)を符号化する係数符号化手段(5)を
有し、読み出し制御情報生成手段(4)の内部におい
て、複雑さ情報Fより周波数成分記憶手段(2)の中の
各周波数成分を複数の 複雑さグループ に分類する複
雑さグループ分類手段(404) と、複雑さグループ
分類手段(404)により分類された 複雑さグループ
情報Gを記憶する複雑さグループ情報記憶手段(40
5) と、複雑さグループ情報G を符号化する複雑さ
グループ情報符号化手段(406)を有し、少なくとも
複雑さグループ情報Gを、読み出し制御情報Cとして用
い、係数読み出し制御手段(3)において、少なくとも
読み出し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成す
る構成とする。
According to the second aspect of the present invention, at least the coefficient A obtained by decomposing the image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or the coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least the coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1). And a coefficient read control for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2). Means (3) and at least the complexity information F of the image data (or audio data) as input and read out the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) And read control information generating means for generating a read control information C (4), the coefficient A
(Or coefficient B) for encoding the frequency components in the frequency component storage means (2) from the complexity information F inside the read control information generation means (4). Grouping means (404) for classifying the information into a plurality of complexity groups, and a complexity group information storage means (40) for storing the complexity group information G classified by the complexity group classification means (404).
5) and a complexity group information encoding means (406) for encoding the complexity group information G 1, wherein at least the complexity group information G is used as the read control information C, and the coefficient read control means (3) , The address signal D is generated based on at least the read control information C.

【0056】上記した構成により、複雑さグループ分類
手段(404)で、入力信号(画像データまたは音声デ
ータ)、または入力信号を周波数分解後の係数A(また
は係数B)を、複数の複雑さグループに分類し、各複雑
さグループごとに周波数成分記憶手段(2)から係数A
(または係数B)の読み出しを行い、係数符号化手段
(5)で、読み出される係数A(または係数B)に対し
て統計処理を行い、係数A(または係数B)を符号化す
ることで、ある複雑さグループには、振幅絶対値(am
p)が大きい値を集め、ある複雑さグループには、振幅
絶対値(amp)が小さい値を集めるというように複雑
さグループごとに、偏りを持たせることができて、各グ
ループ内の情報量を削減することができる。
According to the above configuration, the complexity group classifying means (404) converts the input signal (image data or audio data) or the coefficient A (or coefficient B) obtained by frequency-decomposing the input signal into a plurality of complexity groups. And the coefficient A from the frequency component storage means (2) for each complexity group.
(Or coefficient B), and the coefficient encoding means (5) performs statistical processing on the coefficient A (or coefficient B) to be read, and encodes the coefficient A (or coefficient B). One complexity group includes absolute amplitude values (am
p) can be biased for each complexity group, such as collecting values with large amplitudes and certain amplitude groups with small amplitude absolute values (amp), and the amount of information in each group. Can be reduced.

【0057】請求項3に記載の発明においては、少なく
とも画像データ(または音声データ)を複数の周波数成
分に分解して得られる係数A(または、この係数Aを量
子化した結果である係数B)を入力とし、圧縮符号化デ
ータを出力する基本符号化手段(1)を有し、基本符号
化手段(1) の内部に、少なくとも係数A(または係
数B)を記憶する周波数成分記憶手段(2) と、周波
数成分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または
係数B)のアドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手
段(2)から係数A(または係数B)を読み出す係数読
み出し制御手段(3) と、係数A(または係数B)の
絶対値を得る絶対値変換手段(6) と、周波数成分の
各係数A(または係数B)の絶対値を符号化する係数符
号化手段(5) と、係数A(または係数B)を入力と
し、入力される係数A(または係数B)が、正なのか負
なのかを示す符号(以下、サイン情報)を処理するサイ
ン情報処理手段(7)を有し、サイン情報処理手段
(7)の内部において、係数A(または係数B)が非ゼ
ロかどうかを判定して、非ゼロの場合に、サイン情報を
抽出する非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701)
と、サイン情報を記憶するサイン情報記憶手段(70
2) と、サイン情報に対して、統計処理を行い、サイ
ン情報を符号化するサイン情報符号化手段(703)を
有する構成とする。
According to the third aspect of the present invention, a coefficient A obtained by decomposing at least image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least the coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1). And a coefficient read control for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2). Means (3); absolute value conversion means (6) for obtaining the absolute value of coefficient A (or coefficient B); and coefficient coding means (encoding the absolute value of each coefficient A (or coefficient B) of the frequency component ( 5) and Sign information processing means (7) which receives A (or coefficient B) as an input and processes a sign (hereinafter, sign information) indicating whether the inputted coefficient A (or coefficient B) is positive or negative. In the signature information processing means (7), it is determined whether or not the coefficient A (or coefficient B) is non-zero. If the coefficient is non-zero, the signature information is extracted.
And signature information storage means (70) for storing signature information.
2) and sign information encoding means (703) for performing statistical processing on the sign information and encoding the sign information.

【0058】上記した構成により、サイン情報処理手段
(7)内部で、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(70
1)で、非ゼロ係数のサイン情報のみを取り出して、サ
イン情報符号化手段(703)で、サイン情報の統計処
理を行って圧縮符号化する。これによって、従来技術で
は、周波数分解後の各係数において1個の非ゼロ係数に
1[ bit ]のサイン情報を要し、入力信号(画像
データまたは音声データ)全体としては、非常に大きな
無駄が生じていたのに対し、サイン情報をまとめて圧縮
符号化することで、サイン情報に要する符号量を削減す
ることができる。これによって、第2の課題を解決す
る。
With the above configuration, the non-zero determination sign information extracting means (70) is internally provided in the sign information processing means (7).
In 1), only the sign information of the non-zero coefficient is extracted, and the sign information encoding means (703) performs statistical processing of the sign information and performs compression encoding. As a result, in the related art, 1 [bit] of sine information is required for one non-zero coefficient in each coefficient after frequency decomposition. In contrast to the above, the sign information is collectively subjected to the compression encoding, whereby the code amount required for the sign information can be reduced. This solves the second problem.

【0059】請求項4に記載の発明においては、少なく
とも画像データ(または音声データ)を複数の周波数成
分に分解して得られる係数A(または、この係数Aを量
子化した結果である係数B)を入力とし、圧縮符号化デ
ータを出力する基本符号化手段(1)を有し、基本符号
化手段(1) の内部に、少なくとも係数A(または係
数B)を記憶する周波数成分記憶手段(2) と、周波
数成分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または
係数B)のアドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手
段(2)から係数A(または係数B)を読み出す係数読
み出し制御手段(3) と、少なくとも係数A(または
係数B)を入力とし、周波数成分記憶手段(2)に記憶
されている係数A(または係数B)を読み出すための
読み出し制御情報C を生成する読み出し制御情報生成
手段(4) と、係数A(または係数B)の絶対値を得
る絶対値変換手段(6) と、周波数成分の各係数A
(または係数B)の絶対値を符号化する係数符号化手段
(5) と、係数A(または係数B)を入力とし、入力
される係数A(または係数B)のサイン情報を処理する
サイン情報処理手段(7)を有し、読み出し制御情報生
成手段(4)の内部において、入力される係数A(また
は係数B)より周波数成分記憶手段(2)の中の各周波
数成分のスキャン順を決定するスキャン順決定手段(4
01) と、スキャン順決定手段(401)により決定
されたスキャン順の情報(以下、スキャン順情報E)を
記憶するスキャン順テーブル(402) と、スキャン
順情報E を符号化するスキャン順情報符号化手段(4
03)を有し、少なくともスキャン順情報Eを、読み出
し制御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)
において、少なくとも読み出し制御情報Cをもとに、ア
ドレス信号Dを生成する構成とし、サイン情報処理手段
(7)の内部において、係数A(または係数B)が非ゼ
ロかどうかを判定して、非ゼロの場合に、サイン情報を
抽出する非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701)
と、サイン情報を記憶するサイン情報記憶手段(70
2) と、サイン情報に対して、統計処理を行い、サイ
ン情報を符号化するサイン情報符号化手段(703)を
有する構成とする。
According to the fourth aspect of the present invention, at least a coefficient A obtained by decomposing image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least the coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1). And a coefficient read control for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2). Means (3) for inputting at least the coefficient A (or coefficient B) and reading out the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2)
Read control information generating means (4) for generating read control information C; absolute value converting means (6) for obtaining the absolute value of coefficient A (or coefficient B);
Coefficient encoding means (5) for encoding the absolute value of (or coefficient B), and signature information for processing the signature information of the input coefficient A (or coefficient B) with input of coefficient A (or coefficient B) A processing unit (7) for determining the scanning order of each frequency component in the frequency component storage unit (2) from the input coefficient A (or coefficient B) inside the read control information generation unit (4) Scan order determining means (4)
01), a scan order table (402) storing information on the scan order determined by the scan order determining means (401) (hereinafter, scan order information E), and a scan order information code for encoding the scan order information E 1 Means (4
03), and at least the scan order information E is used as read control information C, and the coefficient read control means (3)
, The address signal D is generated based on at least the read control information C. In the sign information processing means (7), it is determined whether or not the coefficient A (or coefficient B) is non-zero. Non-zero determination sign information extracting means (701) for extracting sign information when the value is zero
And signature information storage means (70) for storing signature information.
2) and sign information encoding means (703) for performing statistical processing on the sign information and encoding the sign information.

【0060】上記した構成により、スキャン順決定手段
(401)で、入力信号(画像データまたは音声デー
タ)の周波数分解後の係数A(または係数B)に適した
スキャン順テーブルを作成し、作成したスキャン順情報
Eに従って、各係数A(または係数B)を読み出してサ
ンプリングするため、固定スキャン順テーブルを用いる
従来技術に比べ、符号化を行うゼロ係数の個数を削減す
ることができ、全体的に情報量を大幅に削減できる。ま
た、サイン情報処理手段(7)内部において、非ゼロ判
定サイン情報抽出手段(701)で、非ゼロ係数のサイ
ン情報のみを取り出して、サイン情報符号化手段(70
3)で、サイン情報の統計処理を行って圧縮符号化す
る。これによって、従来技術では、周波数分解後の各係
数において1個の非ゼロ係数に1[ bit ]のサイ
ン情報を要し、入力信号(画像データまたは音声デー
タ)全体としては、非常に大きな無駄が生じていたのに
対し、サイン情報をまとめて圧縮符号化することで、サ
イン情報に要する符号量を削減することができる。これ
によって、第1の課題と、第2の課題を同時に解決する
ことができる。
With the above configuration, the scan order determining means (401) creates and creates a scan order table suitable for the coefficient A (or coefficient B) of the input signal (image data or audio data) after frequency decomposition. Since each coefficient A (or coefficient B) is read out and sampled in accordance with the scan order information E, the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the related art using a fixed scan order table, and overall The amount of information can be greatly reduced. In the sign information processing means (7), the non-zero determination sign information extracting means (701) extracts only the sign information of the non-zero coefficient, and outputs the sign information encoding means (70).
In 3), the signature information is statistically processed and compression-encoded. As a result, in the related art, 1 [bit] of sine information is required for one non-zero coefficient in each coefficient after frequency decomposition. In contrast to the above, the sign information is collectively subjected to the compression encoding, whereby the code amount required for the sign information can be reduced. Thus, the first problem and the second problem can be simultaneously solved.

【0061】請求項5に記載の発明においては、少なく
とも画像データ(または音声データ)を複数の周波数成
分に分解して得られる係数A(または、この係数Aを量
子化した結果である係数B)を入力とし、圧縮符号化デ
ータを出力する基本符号化手段(1)を有し、基本符号
化手段(1) の内部に、少なくとも係数A(または係
数B)を記憶する周波数成分記憶手段(2) と、周波
数成分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または
係数B)のアドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手
段(2)から係数A(または係数B)を読み出す係数読
み出し制御手段(3) と、少なくとも画像データ(ま
たは音声データ)の 複雑さ情報F を入力とし、周波
数成分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または
係数B)を読み出すための 読み出し制御情報C を生
成する読み出し制御情報生成手段(4) と、係数A
(または係数B)の絶対値を得る絶対値変換手段(6)
と、周波数成分の各係数A(または係数B)の絶対値
を符号化する係数符号化手段(5) と、係数A(また
は係数B)を入力とし、入力される係数A(または係数
B)のサイン情報を処理するサイン情報処理手段(7)
を有し、読み出し制御情報生成手段(4)の内部におい
て、入力される 複雑さ情報F より周波数成分記憶手
段(2)の中の各周波数成分を複数の 複雑さグループ
に分類する複雑さグループ分類手段(404) と、
複雑さグループ分類手段(404)により分類された
複雑さグループ情報Gを記憶する複雑さグループ情報記
憶手段(405) と、複雑さグループ情報G を符号
化する複雑さグループ情報符号化手段(406)を有
し、少なくとも複雑さグループ情報Gを、読み出し制御
情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)におい
て、少なくとも読み出し制御情報Cをもとに、アドレス
信号Dを生成する構成とし、サイン情報処理手段(7)
の内部において、係数A(または係数B)が非ゼロかど
うかを判定して、非ゼロの場合に、サイン情報を抽出す
る非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701) と、サイ
ン情報を記憶するサイン情報記憶手段(702) と、
サイン情報に対して、統計処理を行い、サイン情報を符
号化するサイン情報符号化手段(703)を有する構成
とする。
According to the fifth aspect of the present invention, at least a coefficient A obtained by decomposing image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least the coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1). And a coefficient read control for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2). Means (3) and at least the complexity information F of the image data (or audio data) as input and to read out the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) And read control information generating means for generating a read control information C (4), the coefficient A
Absolute value conversion means for obtaining the absolute value of (or coefficient B) (6)
And coefficient encoding means (5) for encoding the absolute value of each coefficient A (or coefficient B) of the frequency component, and the coefficient A (or coefficient B) which receives the coefficient A (or coefficient B) as an input Sign information processing means (7) for processing the sign information of
And a complexity group classification for classifying each frequency component in the frequency component storage means (2) into a plurality of complexity groups from the input complexity information F inside the read control information generating means (4). Means (404);
Classified by the complexity group classifier (404)
A complexity group information storage unit (405) for storing the complexity group information G; and a complexity group information encoding unit (406) for encoding the complexity group information G. Used as read control information C, the coefficient read control means (3) generates an address signal D based on at least the read control information C, and the signature information processing means (7)
, Determining whether the coefficient A (or coefficient B) is non-zero, and in the case of non-zero, sign information extracting means (701) for extracting signature information; and a signature for storing signature information. Information storage means (702);
It is configured to have a signature information encoding unit (703) that performs statistical processing on the signature information and encodes the signature information.

【0062】上記した構成により、複雑さグループ分類
手段(404)で、入力信号(画像データまたは音声デ
ータ)、または入力信号を周波数分解後の係数A(また
は係数B)を、複数の複雑さグループに分類し、各複雑
さグループごとに周波数成分記憶手段(2)から係数A
(または係数B)の読み出しを行い、係数符号化手段
(5)で、読み出される係数A(または係数B)に対し
て統計処理を行い、係数A(または係数B)を符号化す
ることで、ある複雑さグループには、振幅絶対値(am
p)が大きい値を集め、ある複雑さグループには、振幅
絶対値(amp)が小さい値を集めるというように複雑
さグループごとに、偏りを持たせることができて、各グ
ループ内の情報量を削減することができる。また、サイ
ン情報処理手段(7)内部において、非ゼロ判定サイン
情報抽出手段(701)で、非ゼロ係数のサイン情報の
みを取り出して、サイン情報符号化手段(703)で、
サイン情報の統計処理を行って圧縮符号化する。これに
よって、従来技術では、周波数分解後の各係数において
1個の非ゼロ係数に1[ bit ]のサイン情報を要
し、入力信号(画像データまたは音声データ)全体とし
ては、非常に大きな無駄が生じていたのに対し、サイン
情報をまとめて圧縮符号化することで、サイン情報に要
する符号量を削減することができる。
According to the above configuration, the complexity group classifying means (404) divides an input signal (image data or audio data) or a coefficient A (or coefficient B) obtained by frequency decomposition of the input signal into a plurality of complexity groups. And a coefficient A from the frequency component storage means (2) for each complexity group.
(Or coefficient B), and the coefficient encoding means (5) performs statistical processing on the coefficient A (or coefficient B) to be read, and encodes the coefficient A (or coefficient B). One complexity group includes absolute amplitude values (am
p) can be biased for each complexity group, such as collecting values with large amplitudes and certain amplitude groups with small amplitude absolute values (amp), and the amount of information in each group. Can be reduced. Further, inside the sign information processing means (7), only the sign information of the non-zero coefficient is extracted by the non-zero determination sign information extracting means (701), and the sign information encoding means (703)
The signature information is statistically processed and compression-encoded. As a result, in the related art, 1 [bit] of sine information is required for one non-zero coefficient in each coefficient after frequency decomposition. In contrast to the above, the sign information is collectively subjected to the compression encoding, whereby the code amount required for the sign information can be reduced.

【0063】請求項6に記載の発明においては、画像デ
ータ(または音声データ)の隣接するサンプル値の差分
( 以下、隣接サンプル差分値)を演算する隣接サンプ
ル差分演算手段(8) と、隣接サンプル差分値を複数
の周波数成分に分解して各周波数成分の係数Aを出力す
る周波数分解手段(9) と、少なくとも係数A(また
は、この係数Aを量子化した結果である係数B)を入力
とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部に、少な
くとも係数A(または係数B)を記憶する周波数成分記
憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)のアドレス信号Dを生
成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A(または係
数B)を読み出す係数読み出し制御手段(3) と、係
数A(または係数B)を符号化する係数符号化手段
(5)を有する構成とする。
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an adjacent sample difference calculating means (8) for calculating a difference between adjacent sample values of image data (or audio data) (hereinafter referred to as an adjacent sample difference value); Frequency decomposition means (9) for decomposing the difference value into a plurality of frequency components and outputting coefficients A of the respective frequency components; and at least a coefficient A (or a coefficient B which is a result of quantizing the coefficient A) A frequency component storage means (2) having at least a coefficient A (or a coefficient B) inside the basic coding means (1) for outputting compressed coded data; An address signal D for the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) is generated, and the coefficient readout for reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2). And control means (3), the coefficient A (or coefficient B) configured to have a coefficient encoding means for encoding (5).

【0064】上記した構成により、隣接サンプル差分演
算手段(8)で、画像データ(または音声データ)の隣
接するサンプル値の差分( 以下、隣接サンプル差分
値)を演算しておき、周波数分解手段(9)で、隣接サ
ンプル差分値を周波数分解することで、従来技術に比
べ、周波数分解後の各係数の振幅絶対値を小さくするこ
とができ、情報量を大幅に削減できる。これによって、
第3の課題を解決することができる。
With the above arrangement, the difference between adjacent sample values of image data (or audio data) (hereinafter, adjacent sample difference value) is calculated by the adjacent sample difference calculation means (8), and the frequency decomposition means ( In 9), by performing frequency decomposition on the adjacent sample difference value, the amplitude absolute value of each coefficient after frequency decomposition can be reduced as compared with the related art, and the amount of information can be significantly reduced. by this,
The third problem can be solved.

【0065】請求項7に記載の発明においては、画像デ
ータ(または音声データ)そのもの、または、画像デー
タ(または音声データ)の隣接するサンプル値の差分
( 以下、隣接サンプル差分値)を原信号Hとし、原信
号Hを入力とし、原信号Hを複数の周波数成分に分解し
て各周波数成分の係数Aを出力する周波数分解手段
(9) と、周波数分解手段(9)より得られる係数A
を量子化して、量子化後の係数Bを出力する量子化手段
(10) と、少なくとも係数Bを入力とし、圧縮符号
化データを出力する基本符号化手段(1) と、圧縮符
号化データを記憶する圧縮符号化データ記憶手段(1
1) と、係数Bを逆量子化する逆量子化手段(13)
と、逆量子化された係数Bを周波数合成する周波数合
成手段(709) と、周波数合成手段(709) に
よる周波数合成結果を記憶する周波数合成結果記憶手段
(710) と、原信号Hと周波数合成結果との差分値
(以下、差分値M)を算出する差分値算出手段(16)
と、差分値Mを記憶する差分値記憶手段(17)
と、差分値Mを符号化して差分値符号化データを出力す
る差分値符号化手段(18) と、差分値符号化データ
を記憶する差分値符号化データ記憶手段(19) と、
圧縮符号化データ記憶手段(11) に記憶されている
圧縮符号化データと、差分値符号化データ記憶手段(1
9) に記憶されている差分値符号化データの、合計の
符号量(以下、合計符号量)を算出する合計符号量算出
手段(20) と、合計符号量を記憶する合計符号量記
憶手段(21)を有し、基本符号化手段(1) の内部
に、係数Bを記憶する周波数成分記憶手段(2) と、
周波数成分記憶手段(2)に記憶されている係数Bのア
ドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(2)から
係数Bを読み出す係数読み出し制御手段(3) と、周
波数成分記憶手段(2)から読み出される係数Bを符号
化する係数符号化手段(5)を有し、合計符号量記憶手
段(21) において、量子化手段(10)および逆量
子化手段(13)で使用された量子化情報に対応する合
計符号量を記憶する機能を有し、合計符号量記憶手段
(21)に記憶されている複数の合計符号量の値の中か
ら最小値を求め、合計符号量が最小となる量子化情報
(以下、最小量子化情報)を決定する最小符号量決定手
段(26) と、最小量子化情報を符号化して符号化量
子化情報データを出力する量子化情報符号化手段(2
7)を有し、最小量子化情報に対応する圧縮符号化デー
タ(以下、選択データR)と、最小量子化情報に対応す
る差分値符号化データ(以下、選択データT)を選択
し、選択データRと選択データTおよび符号化量子化情
報データを、最終的な圧縮符号化データとして出力する
選択出力手段(28)を有する構成とする。
According to the seventh aspect of the present invention, image data (or audio data) itself or a difference between adjacent sample values of image data (or audio data) (hereinafter, an adjacent sample difference value) is used as the original signal H. Frequency decomposition means (9) which takes the original signal H as an input, decomposes the original signal H into a plurality of frequency components and outputs coefficients A of the respective frequency components, and a coefficient A obtained from the frequency decomposition means (9).
Quantizing means (10) for outputting a coefficient B after quantization, basic encoding means (1) for receiving at least the coefficient B as input and outputting compressed coded data, Compression-encoded data storage means (1
1) and an inverse quantization means (13) for inversely quantizing the coefficient B
Frequency synthesis means (709) for frequency-synthesizing the inversely quantized coefficient B; frequency synthesis result storage means (710) for storing a frequency synthesis result by the frequency synthesis means (709); Difference value calculation means (16) for calculating a difference value from the result (hereinafter, difference value M)
And difference value storage means (17) for storing the difference value M
A difference value encoding means (18) for encoding the difference value M and outputting the difference value encoded data; a difference value encoded data storage means (19) for storing the difference value encoded data;
The compressed coded data stored in the compressed coded data storage means (11) and the difference coded data storage means (1
9) A total code amount calculating means (20) for calculating a total code amount (hereinafter, total code amount) of the difference value encoded data stored in (1), and a total code amount storing means ( 21) a frequency component storage means (2) for storing a coefficient B inside the basic coding means (1);
A coefficient reading control unit (3) for generating an address signal D of the coefficient B stored in the frequency component storage unit (2) and reading out the coefficient B from the frequency component storage unit (2); and a frequency component storage unit (2) And a coefficient encoding means (5) for encoding the coefficient B read out from the storage means. In the total code amount storage means (21), the quantization used in the quantization means (10) and the inverse quantization means (13) is performed. It has a function of storing a total code amount corresponding to information, and obtains a minimum value from a plurality of total code amount values stored in the total code amount storage means (21), so that the total code amount is minimized. A minimum code amount determining means (26) for determining quantization information (hereinafter, minimum quantization information); and a quantization information encoding means (2) for encoding the minimum quantization information and outputting encoded quantization information data.
7), and selects the compressed coded data (hereinafter referred to as selection data R) corresponding to the minimum quantization information and the difference value coded data (hereinafter referred to as selection data T) corresponding to the minimum quantization information. A configuration is provided that includes a selection output unit (28) that outputs data R, selection data T, and coded quantization information data as final compressed coded data.

【0066】上記した構成により、量子化情報(量子化
ステップやbitシフト量)を変えながら、圧縮符号化
データと差分値符号化データを得て、これらの合計の符
号量が最小となる量子化情報と、対応する圧縮符号化デ
ータ(基本符号化手段(1)の出力)と差分値符号化デ
ータ(差分値符号化手段(18)の出力)を、最終的な
圧縮符号化データとして出力することで、常に少ない符
号量で、かつ無損失で、入力信号(画像データまたは音
声データ)を圧縮符号化することができる。これによっ
て、第4の課題を解決することができる。
According to the above-described configuration, the compression encoded data and the difference value encoded data are obtained while changing the quantization information (quantization step and bit shift amount), and the quantization that minimizes the total code amount of these is obtained. The information, the corresponding compressed coded data (the output of the basic coding means (1)) and the difference value coded data (the output of the difference value coding means (18)) are output as final compressed coded data. Thus, the input signal (image data or audio data) can always be compression-coded with a small code amount and without loss. Thus, the fourth problem can be solved.

【0067】請求項8に記載の発明においては、少なく
とも画像データ(または音声データ)そのもの、また
は、画像データ(または音声データ)を符号化している
データを入力信号Wとし、入力信号Wを記憶する入力信
号記憶手段(29) と、入力信号Wの符号化(または
形式変換)を行い、符号化変換信号を出力する符号化変
換手段(30) と、符号化変換信号を記憶する符号化
変換信号記憶手段(31) と、符号化変換信号の復号
化(または形式逆変換)を行い、復号化逆変換信号を出
力する復号化逆変換手段(32) と、復号化逆変換信
号を記憶する復号化逆変換信号記憶手段(33) と、
復号化逆変換手段(32)における符号化変換信号の復
号化(または形式逆変換)の処理のエラーを検出し、エ
ラーの有無を示す第1エラー信号を出力するエラー検出
手段(34) と、入力信号Wと復号化逆変換信号を比
較して変化量を求め、変化量が所定値を超えている場合
をエラー状態とし、エラー状態かどうかを示す第2エラ
ー信号を出力する比較演算手段(35) と、第1エラ
ー信号、または第2エラー信号がエラー状態かどうかを
示す信号を出力し、また、第1エラー信号、または第2
エラー信号がエラー状態である場合は、入力信号Wを選
択して出力し、第1エラー信号と第2エラー信号が、エ
ラー状態でない場合は、符号化変換信号を選択して出力
する選択出力手段(36)を有する構成とする。
According to the eighth aspect of the present invention, at least image data (or audio data) itself or data encoding the image data (or audio data) is used as the input signal W, and the input signal W is stored. Input signal storage means (29); coding conversion means (30) for coding (or converting the format) of the input signal W and outputting a coding conversion signal; and coding conversion signal for storing the coding conversion signal. Storage means (31); decoding inverse conversion means (32) for decoding the encoded conversion signal (or inverse format conversion) and outputting a decoded inverse conversion signal; decoding for storing the decoded inverse conversion signal. Inverse conversion signal storage means (33);
An error detecting means (34) for detecting an error in the decoding (or format inversion) processing of the encoded conversion signal in the decoding inverse conversion means (32) and outputting a first error signal indicating the presence or absence of the error; A comparison operation means for comparing the input signal W with the decoded inverse transform signal to obtain a change amount, setting the change amount exceeding a predetermined value as an error state, and outputting a second error signal indicating whether the state is an error state ( 35) outputs a signal indicating whether the first error signal or the second error signal is in an error state, and outputs the first error signal or the second error signal.
Selection output means for selecting and outputting the input signal W when the error signal is in the error state, and selecting and outputting the coded conversion signal when the first error signal and the second error signal are not in the error state (36).

【0068】上記した構成により、選択出力手段(3
6)で、第1エラー信号、または第2エラー信号がエラ
ー状態である場合は、入力信号Wを選択して出力し、第
1エラー信号と第2エラー信号が、エラー状態でない場
合は、符号化変換信号を選択して出力することにより、
入力信号Wの符号化(または形式変換)の最中に信号処
理システム自体の物理的な問題による瞬間的な動作ミス
が生じた場合でも、出力信号から原信号(入力信号W)
を復元することが可能となる。これによって、第5の課
題を解決することができる。
With the above configuration, the selection output means (3
6) In the case where the first error signal or the second error signal is in the error state, the input signal W is selected and output. If the first error signal and the second error signal are not in the error state, the code is output. By selecting and outputting the conversion conversion signal,
Even if an instantaneous operation error occurs due to a physical problem of the signal processing system itself during encoding (or format conversion) of the input signal W, the original signal (input signal W) is output from the output signal.
Can be restored. Thus, the fifth problem can be solved.

【0069】請求項9に記載の発明は、請求項5に記載
の信号処理システムにおいて、読み出し制御情報生成手
段(4)に、係数A(または係数B)を入力する構成と
し、読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、
入力される係数A(または係数B)より周波数成分記憶
手段(2)の中の各周波数成分のスキャン順を決定する
スキャン順決定手段(401) と、スキャン順決定手
段(401)により決定されたスキャン順の情報(以
下、スキャン順情報E)を記憶するスキャン順テーブル
(402) と、スキャン順情報E を符号化するスキ
ャン順情報符号化手段(403)を有し、少なくともス
キャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとして用い、係
数読み出し制御手段(3)において、少なくとも読み出
し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成する構成
とする。
According to a ninth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the fifth aspect, the read control information generating means (4) is configured to input a coefficient A (or a coefficient B). In the means (4),
Scan order determining means (401) for determining the scan order of each frequency component in the frequency component storage means (2) from the input coefficient A (or coefficient B), and the scan order determining means (401) A scan order table (402) for storing scan order information (hereinafter referred to as scan order information E); and a scan order information encoding unit (403) for encoding the scan order information E. , And the coefficient read control means (3) generates the address signal D based on at least the read control information C.

【0070】上記した構成は、請求項1と請求項5を合
わせたようなものであり、請求項1と請求項5で得られ
る効果を同時に実現できるものである。そのため、請求
項1単独、あるいは請求項5単独の構成以上に情報量を
削減することができる。
The above-described configuration is a combination of the first and fifth aspects, and can achieve the effects obtained in the first and fifth aspects simultaneously. For this reason, the amount of information can be reduced more than the configuration of claim 1 alone or claim 5 alone.

【0071】請求項10に記載の発明は、請求項1に記
載の信号処理システムにおいて、スキャン順決定手段
(401)の内部に、係数A(または係数B)に関し
て、各周波数成分ごとのゼロ係数(または非ゼロ係数)
の個数を集計するゼロ係数カウント手段(410)
と、ゼロ係数カウント手段(410)で集計した各周波
数成分ごとのゼロ係数の個数を比較して、ゼロ係数の個
数が少ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成
分のスキャン順を優先的に順位付けする優先順位決定手
段(411)を有する構成とする。
According to a tenth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the first aspect, the coefficient A (or the coefficient B) is provided inside the scan order determining means (401) with respect to the coefficient A (or coefficient B) for each frequency component. (Or non-zero coefficient)
Zero coefficient counting means (410) for counting the number of
And the number of zero coefficients for each frequency component tabulated by the zero coefficient counting means (410) are compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized. And a priority order determining means (411) for ranking.

【0072】上記した構成により、ゼロ係数の個数が少
ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成分の係
数A(または係数B)を優先的にスキャンして(読み出
して)サンプリングするため、固定スキャン順テーブル
を用いる従来技術に比べ、符号化を行うゼロ係数の個数
を削減することができ、全体的に情報量を大幅に削減で
きる。
According to the above configuration, the coefficient A (or coefficient B) of the frequency component having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is preferentially scanned (read out) and sampled. Compared with the related art using the scan order table, the number of zero coefficients to be encoded can be reduced, and the amount of information can be greatly reduced as a whole.

【0073】請求項11に記載の発明は、請求項4に記
載の信号処理システムにおいて、スキャン順決定手段
(401)の内部に、係数A(または係数B)に関し
て、各周波数成分ごとのゼロ係数(または非ゼロ係数)
の個数を集計するゼロ係数カウント手段(410)
と、ゼロ係数カウント手段(410)で集計した各周波
数成分ごとのゼロ係数の個数を比較して、ゼロ係数の個
数が少ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成
分のスキャン順を優先的に順位付けする優先順位決定手
段(411)を有する構成とする。
According to an eleventh aspect of the present invention, in the signal processing system according to the fourth aspect, the coefficient A (or the coefficient B) is provided inside the scan order determining means (401) with respect to the coefficient A (or coefficient B) for each frequency component. (Or non-zero coefficient)
Zero coefficient counting means (410) for counting the number of
And the number of zero coefficients for each frequency component tabulated by the zero coefficient counting means (410) are compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized. And a priority order determining means (411) for ranking.

【0074】上記した構成により、請求項4単独の効果
に加えて、ゼロ係数の個数が少ない(または非ゼロ係数
の個数が多い)周波数成分の係数A(または係数B)を
優先的にスキャンして(読み出して)サンプリングする
ため、固定スキャン順テーブルを用いる従来技術に比
べ、符号化を行うゼロ係数の個数を削減することがで
き、全体的に情報量を大幅に削減できる。
With the above configuration, in addition to the effect of the fourth aspect alone, the coefficient A (or coefficient B) of the frequency component having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is preferentially scanned. Since sampling is performed by reading (reading), the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the conventional technique using a fixed scan order table, and the amount of information can be greatly reduced as a whole.

【0075】請求項12に記載の発明は、請求項9に記
載の信号処理システムにおいて、スキャン順決定手段
(401)の内部に、係数A(または係数B)に関し
て、各周波数成分ごとのゼロ係数(または非ゼロ係数)
の個数を集計するゼロ係数カウント手段(410)
と、ゼロ係数カウント手段(410)で集計した各周波
数成分ごとのゼロ係数の個数を比較して、ゼロ係数の個
数が少ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成
分のスキャン順を優先的に順位付けする優先順位決定手
段(411)を有する構成とする。
According to a twelfth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the ninth aspect, the coefficient A (or coefficient B) has a zero coefficient for each frequency component in the scan order determining means (401). (Or non-zero coefficient)
Zero coefficient counting means (410) for counting the number of
And the number of zero coefficients for each frequency component tabulated by the zero coefficient counting means (410) are compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized. And a priority order determining means (411) for ranking.

【0076】上記した構成により、請求項9単独の効果
に加えて、ゼロ係数の個数が少ない(または非ゼロ係数
の個数が多い)周波数成分の係数A(または係数B)を
優先的にスキャンして(読み出して)サンプリングする
ため、固定スキャン順テーブルを用いる従来技術に比
べ、符号化を行うゼロ係数の個数を削減することがで
き、全体的に情報量を大幅に削減できる。
With the above arrangement, in addition to the effect of the ninth aspect alone, the coefficient A (or coefficient B) of the frequency component having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is preferentially scanned. Since sampling is performed by reading (reading), the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the conventional technique using a fixed scan order table, and the amount of information can be greatly reduced as a whole.

【0077】請求項13に記載の発明は、請求項1、ま
たは請求項10に記載の信号処理システムにおいて、ス
キャン順決定手段(401)の内部に、係数A(または
係数B)に関して、各周波数成分ごとの係数の強度を求
める係数強度演算手段(412) と、少なくとも各周
波数成分ごとの係数の強度の値を入力として、各周波数
成分ごとの係数の強度の値を比較して、係数の強度の値
が大きい周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けす
る優先順位決定手段(411)を有し、優先順位決定手
段(411) に、各周波数成分ごとのゼロ係数の個数
が入力される場合において、まずは係数の強度の値を比
較して、係数の強度の値が大きい周波数成分のスキャン
順を優先的に順位付けして、係数の強度の値が同じ大き
さの周波数成分が複数存在する場合は、ゼロ係数(また
は非ゼロ係数)の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少
ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のス
キャン順を優先的に順位付けする構成とする。
According to a thirteenth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the first or the tenth aspect, each of the coefficients A (or the coefficients B) is provided inside the scan order determining means (401) with respect to the coefficient A (or the coefficient B). A coefficient strength calculating means (412) for obtaining a coefficient strength for each component; and a coefficient strength value for each frequency component by comparing at least a coefficient strength value for each frequency component with an input. Has priority order determining means (411) for prioritizing the scanning order of frequency components having a large value of, and the number of zero coefficients for each frequency component is input to the priority order determining means (411). First, the intensity values of the coefficients are compared, and the scanning order of the frequency components having a large coefficient intensity is prioritized in order, and the frequency components having the same magnitude of the coefficient intensity are duplicated. If present, the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) is compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is preferentially ranked. I do.

【0078】上記した構成により、請求項1単独、請求
項10単独の効果に加えて、係数の強度の値が大きい周
波数成分の係数A(または係数B)を優先的にスキャン
して(読み出して)サンプリングするため、固定スキャ
ン順テーブルを用いる従来技術に比べ、符号化を行うゼ
ロ係数の個数を削減することができるだけでなく、強度
の値が大きい係数を(スキャン順の)前半に集める(偏
らせる)ことができるため、全体的に情報量を大幅に削
減できる。
According to the above-described configuration, in addition to the effects of the first aspect alone and the tenth aspect alone, the coefficient A (or coefficient B) of the frequency component having a large coefficient value is preferentially scanned (read and read). 2.) Since sampling is performed, the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the conventional technique using a fixed scan order table, and coefficients having a large intensity value are collected in the first half (in the scan order). ) Can greatly reduce the amount of information as a whole.

【0079】請求項14に記載の発明は、請求項4、ま
たは請求項11に記載の信号処理システムにおいて、ス
キャン順決定手段(401)の内部に、係数A(または
係数B)に関して、各周波数成分ごとの係数の強度を求
める係数強度演算手段(412) と、少なくとも各周
波数成分ごとの係数の強度の値を入力として、各周波数
成分ごとの係数の強度の値を比較して、係数の強度の値
が大きい周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けす
る優先順位決定手段(411)を有し、優先順位決定手
段(411) に、各周波数成分ごとのゼロ係数の個数
が入力される場合において、まずは係数の強度の値を比
較して、係数の強度の値が大きい周波数成分のスキャン
順を優先的に順位付けして、係数の強度の値が同じ大き
さの周波数成分が複数存在する場合は、ゼロ係数(また
は非ゼロ係数)の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少
ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のス
キャン順を優先的に順位付けする構成とする。
According to a fourteenth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the fourth or eleventh aspect, the scan order determining means (401) includes, for each of the coefficients A (or coefficients B), A coefficient strength calculating means (412) for obtaining a coefficient strength for each component; and a coefficient strength value for each frequency component by comparing at least a coefficient strength value for each frequency component with an input. Has priority order determining means (411) for prioritizing the scanning order of frequency components having a large value of, and the number of zero coefficients for each frequency component is input to the priority order determining means (411). First, the intensity values of the coefficients are compared, and the scanning order of the frequency components having a large coefficient intensity is prioritized in order, and the frequency components having the same magnitude of the coefficient intensity are duplicated. If present, the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) is compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is preferentially ranked. I do.

【0080】上記した構成により、請求項4単独、請求
項11単独の効果に加えて、係数の強度の値が大きい周
波数成分の係数A(または係数B)を優先的にスキャン
して(読み出して)サンプリングするため、固定スキャ
ン順テーブルを用いる従来技術に比べ、符号化を行うゼ
ロ係数の個数を削減することができるだけでなく、強度
の値が大きい係数を(スキャン順の)前半に集める(偏
らせる)ことができるため、全体的に情報量を大幅に削
減できる。
With the above-described configuration, in addition to the effects of the fourth aspect and the eleventh aspect alone, the coefficient A (or coefficient B) of the frequency component having a large coefficient intensity value is preferentially scanned (read and read). 2.) Since sampling is performed, the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the conventional technique using a fixed scan order table, and coefficients having a large intensity value are collected in the first half (in the scan order). ) Can greatly reduce the amount of information as a whole.

【0081】請求項15に記載の発明は、請求項9、ま
たは請求項12に記載の信号処理システムにおいて、ス
キャン順決定手段(401)の内部に、係数A(または
係数B)に関して、各周波数成分ごとの係数の強度を求
める係数強度演算手段(412) と、少なくとも各周
波数成分ごとの係数の強度の値を入力として、各周波数
成分ごとの係数の強度の値を比較して、係数の強度の値
が大きい周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けす
る優先順位決定手段(411)を有し、優先順位決定手
段(411) に、各周波数成分ごとのゼロ係数の個数
が入力される場合において、まずは係数の強度の値を比
較して、係数の強度の値が大きい周波数成分のスキャン
順を優先的に順位付けして、係数の強度の値が同じ大き
さの周波数成分が複数存在する場合は、ゼロ係数(また
は非ゼロ係数)の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少
ない(または非ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のス
キャン順を優先的に順位付けする構成とする。
According to a fifteenth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the ninth or twelfth aspect, the scan order determination means (401) includes, within the scan order determining means (401), a coefficient A (or a coefficient B) for each frequency. A coefficient strength calculating means (412) for obtaining a coefficient strength for each component; and a coefficient strength value for each frequency component by comparing at least a coefficient strength value for each frequency component with an input. Has priority order determining means (411) for prioritizing the scanning order of frequency components having a large value of, and the number of zero coefficients for each frequency component is input to the priority order determining means (411). First, the intensity values of the coefficients are compared, and the scanning order of the frequency components having a large coefficient intensity value is prioritized, and the frequency components having the same magnitude value of the coefficient are duplicated. If present, the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) is compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is preferentially ranked. I do.

【0082】上記した構成により、請求項9単独、請求
項12単独の効果に加えて、係数の強度の値が大きい周
波数成分の係数A(または係数B)を優先的にスキャン
して(読み出して)サンプリングするため、固定スキャ
ン順テーブルを用いる従来技術に比べ、符号化を行うゼ
ロ係数の個数を削減することができるだけでなく、強度
の値が大きい係数を(スキャン順の)前半に集める(偏
らせる)ことができるため、全体的に情報量を大幅に削
減できる。
With the above configuration, in addition to the effects of the ninth and twelfth aspects alone, the coefficient A (or coefficient B) of the frequency component having a large coefficient intensity value is preferentially scanned (read and read). 2.) Since sampling is performed, the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the conventional technique using a fixed scan order table, and coefficients having a large intensity value are collected in the first half (in the scan order). Can greatly reduce the amount of information as a whole.

【0083】請求項16に記載の発明は、請求項1、ま
たは請求項10、または請求項13に記載の信号処理シ
ステムにおいて、読み出し制御情報生成手段(4)に、
画像データ(または音声データ)の 複雑さ情報F を
入力する構成とし、読み出し制御情報生成手段(4)の
内部において、入力される 複雑さ情報F より周波数
成分記憶手段(2)の中の各周波数成分を複数の 複雑
さグループ に分類する複雑さグループ分類手段(40
4) と、複雑さグループ分類手段(404)により分
類された 複雑さグループ情報Gを記憶する複雑さグル
ープ情報記憶手段(405) と、複雑さグループ情報
G を符号化する複雑さグループ情報符号化手段(40
6)を有し、少なくとも複雑さグループ情報Gを、読み
出し制御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段
(3)において、少なくとも読み出し制御情報Cをもと
に、アドレス信号Dを生成する構成とする。
According to a sixteenth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the first, tenth, or thirteenth aspect, the read control information generating means (4) includes:
The configuration is such that complexity information F 2 of image data (or audio data) is inputted, and each frequency in the frequency component storage means (2) is read from the inputted complexity information F inside the read control information generation means (4). A complexity group classifier (40) for classifying components into a plurality of complexity groups
4) a complexity group information storage means (405) for storing the complexity group information G classified by the complexity group classification means (404); and a complexity group information encoding for encoding the complexity group information G. Means (40
6), and at least the complexity group information G is used as the read control information C, and the coefficient read control means (3) generates the address signal D based on at least the read control information C.

【0084】上記した構成により、請求項1単独、請求
項10単独、請求項13単独の効果に加えて、複雑さグ
ループ分類手段(404)で、入力信号(画像データま
たは音声データ)、または入力信号を周波数分解後の係
数A(または係数B)を、複数の複雑さグループに分類
し、各複雑さグループごとに周波数成分記憶手段(2)
から係数A(または係数B)の読み出しを行い、係数符
号化手段(5)で、読み出される係数A(または係数
B)に対して統計処理を行い、係数A(または係数B)
を符号化することで、ある複雑さグループには、振幅絶
対値(amp)が大きい値を集め、ある複雑さグループ
には、振幅絶対値(amp)が小さい値を集めるという
ように複雑さグループごとに、偏りを持たせることがで
きて、各グループ内の情報量を削減することができる。
According to the above-described structure, in addition to the effects of the first aspect alone, the tenth aspect alone, and the thirteenth aspect alone, the complexity group classifying means (404) allows the input signal (image data or audio data) or The coefficient A (or coefficient B) after frequency decomposition of the signal is classified into a plurality of complexity groups, and the frequency component storage means (2) for each complexity group
, A coefficient A (or coefficient B) is read out, and the coefficient encoding means (5) performs statistical processing on the read coefficient A (or coefficient B) to obtain a coefficient A (or coefficient B).
Is encoded, a certain complexity group collects values having a large amplitude absolute value (amp), and a certain complexity group collects values having a small amplitude absolute value (amp). Each of the groups can be biased, and the amount of information in each group can be reduced.

【0085】請求項17に記載の発明は、請求項1、ま
たは請求項10、または請求項13、または請求項16
に記載の信号処理システムにおいて、読み出し制御情報
生成手段(4)の内部に、係数A(または係数B)の値
から、どの周波数成分にエネルギーが偏っているかを判
定して、偏り状況を示す情報(以下、係数分布情報)を
出力する係数分布判定手段(407) と、係数分布情
報を記憶する係数分布情報記憶手段(408) と、係
数分布情報を符号化する係数分布情報符号化手段(40
9)を有し、スキャン順決定手段(401)において、
係数分布情報ごとにスキャン順を決定し、スキャン順テ
ーブル(402)において、係数分布情報ごとのスキャ
ン順情報Eを記憶する構成とする。
The invention according to claim 17 is the invention according to claim 1, 10, 10, 13, or 16.
In the signal processing system described in (1), inside the readout control information generating means (4), it is determined from which value of the coefficient A (or coefficient B) the frequency component is biased to which frequency component, and the information indicating the bias status is determined. Coefficient distribution determining means (407) for outputting coefficient distribution information (hereinafter referred to as coefficient distribution information); coefficient distribution information storage means (408) for storing coefficient distribution information; and coefficient distribution information encoding means (40) for encoding coefficient distribution information.
9), and in the scan order determining means (401),
The scan order is determined for each coefficient distribution information, and the scan order information E for each coefficient distribution information is stored in the scan order table (402).

【0086】上記した構成により、請求項1単独、請求
項10単独、請求項13単独、請求項16単独の効果に
加えて、係数分布に応じて最適のスキャン順で各係数A
(または係数B)を読み出してサンプリングするため、
固定スキャン順テーブルを用いる従来技術に比べ、入力
信号に適した符号化を行うことができ、全体的に情報量
を削減できる。
According to the above-described configuration, in addition to the effects of the first aspect alone, the tenth aspect alone, the 13th aspect alone, and the 16th aspect alone, each of the coefficients A in the optimum scanning order according to the coefficient distribution.
(Or coefficient B) to read and sample
Compared to the conventional technique using a fixed scan order table, encoding suitable for an input signal can be performed, and the amount of information can be reduced overall.

【0087】請求項18に記載の発明は、請求項4、ま
たは請求項9、または請求項11、または請求項12、
または請求項14、または請求項15、に記載の信号処
理システムにおいて、読み出し制御情報生成手段(4)
の内部に、係数A(または係数B)の値から、どの周波
数成分にエネルギーが偏っているかを判定して、偏り状
況を示す情報(以下、係数分布情報)を出力する係数分
布判定手段(407) と、係数分布情報を記憶する係
数分布情報記憶手段(408) と、係数分布情報を符
号化する係数分布情報符号化手段(409)を有し、ス
キャン順決定手段(401)において、係数分布情報ご
とにスキャン順を決定し、スキャン順テーブル(40
2)において、係数分布情報ごとのスキャン順情報Eを
記憶する構成とする。
The invention according to claim 18 is the invention according to claim 4, claim 9, or claim 11, or claim 12,
Alternatively, in the signal processing system according to claim 14 or 15, read control information generating means (4).
Coefficient distribution judging means (407) for judging to which frequency component the energy is biased from the value of the coefficient A (or coefficient B), and outputting information (hereinafter, coefficient distribution information) indicating the bias status. ), Coefficient distribution information storage means (408) for storing coefficient distribution information, and coefficient distribution information encoding means (409) for encoding coefficient distribution information. The scan order is determined for each piece of information, and the scan order table (40
In 2), scan order information E for each coefficient distribution information is stored.

【0088】上記した構成により、請求項4単独、請求
項9単独、請求項11単独、請求項12単独、請求項1
4単独、請求項15単独の効果に加えて、係数分布に応
じて最適のスキャン順で各係数A(または係数B)を読
み出してサンプリングするため、固定スキャン順テーブ
ルを用いる従来技術に比べ、入力信号に適した符号化を
行うことができ、全体的に情報量を削減できる。
According to the above-described structure, only the fourth aspect, the ninth aspect alone, the eleventh aspect alone, the twelfth aspect alone, and the first aspect are provided.
4 alone and in addition to the effects of claim 15 alone, each coefficient A (or coefficient B) is read out and sampled in the optimal scan order according to the coefficient distribution, so that the input is smaller than in the prior art using a fixed scan order table. Encoding suitable for a signal can be performed, and the amount of information can be reduced as a whole.

【0089】請求項19に記載の発明は、請求項3、ま
たは請求項4、または請求項5、または請求項9、また
は請求項11、または請求項12、または請求項14、
または請求項15、または請求項18に記載の信号処理
システムにおいて、サイン情報処理手段(7) の内部
に、周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の係
数のうち、周波数分解の単位内での各係数のエネルギー
の強さ(以下、強度)を測定し、各係数の強度の順位
(以下、係数強度順位)を判定する係数強度順位判定手
段(704) と、係数強度順位を記憶する係数強度順
位テーブル(705) と、係数強度順位の高い係数か
ら優先的に、サイン情報の推定を行い、推定結果から、
新たなサイン情報を生成して出力するサイン情報推定手
段(706)を有し、非ゼロ判定サイン情報抽出手段
(701)において、各係数が非ゼロかどうかを判定
し、非ゼロの場合のみ、サイン情報推定手段(706)
内の処理を実行する構成とする。
The present invention as defined in claim 19, according to claim 3, or claim 4, or claim 5, or claim 9, or claim 11, or claim 12, or claim 14,
19. The signal processing system according to claim 15, wherein a unit of the frequency decomposition among the coefficients of each frequency component in the frequency component storage means (2) is provided inside the sine information processing means (7). A coefficient strength rank determining means (704) for measuring the strength of the energy of each coefficient (hereinafter referred to as "strength") and determining the rank of the strength of each coefficient (hereinafter referred to as "coefficient strength rank"); Coefficient information ranking table (705) and the coefficient with the highest coefficient strength ranking are preferentially used to estimate the sign information.
It has a signature information estimating means (706) for generating and outputting new signature information. The non-zero determination signature information extracting means (701) determines whether each coefficient is non-zero. Signature information estimating means (706)
It is configured to execute the processing inside.

【0090】上記した構成により、請求項3単独、請求
項4単独、請求項5単独、請求項9単独、請求項11単
独、請求項12単独、請求項14単独、請求項15単
独、請求項18単独の効果に加えて、係数強度順位の高
い係数から優先的に、サイン情報の推定を行い、推定結
果から、新たなサイン情報を生成して符号化するため、
サイン情報の符号化効率がより良くなる。
With the above-described configuration, the third aspect alone, the fourth aspect alone, the fifth aspect alone, the nineteenth aspect alone, the eleventh aspect solely, the twelfth aspect solely, the fourteenth aspect alone, and the fifteenth aspect solely claim In addition to the effect of 18 alone, sign information is preferentially estimated from the coefficient with the highest coefficient strength rank, and new sign information is generated and encoded from the estimation result.
The encoding efficiency of the sign information is improved.

【0091】請求項20に記載の発明は、請求項19に
記載の信号処理システムにおいて、サイン情報処理手段
(7) に関し、サイン情報推定手段(706) の内
部に、周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の
係数に対して、仮のサイン情報(以下、仮サイン情報)
と、必要に応じて真のサイン情報(以下、真サイン情
報)を設定するサイン情報設定手段(707) と、サ
イン情報設定手段(707)により、仮サイン情報と、
必要に応じて真サイン情報が設定された各係数(以下、
サイン情報付き係数)を記憶するサイン情報付き係数記
憶手段(708) と、サイン情報付き係数の各周波数
成分を合成し、サイン情報付き周波数合成結果を出力す
る周波数成分合成手段(709) と、サイン情報付き
周波数合成結果を記憶する周波数合成結果記憶手段(7
10) と、各仮サイン情報が設定されているサイン情
報付き周波数合成結果に対応した第1のサイン情報推定
パラメータ(以下、第1サイン情報推定パラメータ)を
演算する第1サイン情報推定パラメータ演算手段(71
1) と、第1サイン情報推定パラメータを記憶する第
1サイン情報推定パラメータ記憶手段(712) と、
各仮サイン情報に対応した第1サイン情報推定パラメー
タの値から、どの仮サイン情報が真のサイン情報かを推
定し、推定したサイン情報と真のサイン情報とが一致し
ているかどうかを示す一致不一致情報を、新たなサイン
情報として出力する第1サイン情報生成手段(713)
を有し、サイン情報設定手段(707)において、仮サ
イン情報が真のサイン情報かどうかの推定が完了した係
数に関して、真のサイン情報を設定する機能を有し、真
サイン情報が設定されている係数(以下、真サイン情報
付き係数)による周波数合成結果(以下、真サイン周波
数合成結果)と、仮サイン情報が設定されている係数
(以下、仮サイン情報付き係数)による周波数合成結果
(以下、仮サイン周波数合成結果)との差分の絶対値の
和を第1変化量とし、真サイン情報付き係数と、仮サイ
ン情報付き係数の混合状態での周波数合成結果(以下、
混合周波数合成結果)に関して、混合周波数合成結果の
波形の、波形の中心軸と、波形で囲まれた領域におけ
る、波形と、波形の中心軸との差分の絶対値の和を第1
類似度とし、第1サイン情報推定パラメータ演算手段
(711) において、第1変化量、または第1類似度
を第1サイン情報推定パラメータとして演算し、第1サ
イン情報生成手段(713) において、各仮サイン情
報に対応する第1サイン情報推定パラメータが第1変化
量の場合は、第1サイン情報推定パラメータの値が小さ
いときの仮サイン情報を真のサイン情報だと推定し、各
仮サイン情報に対応する第1サイン情報推定パラメータ
が第1類似度の場合は、第1サイン情報推定パラメータ
の値が大きいときの仮サイン情報が真のサイン情報であ
ると推定する構成とする。
According to a twentieth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the nineteenth aspect, the sign information processing means (7) includes a frequency component storage means (2) inside the signature information estimating means (706). Temporary signature information (hereinafter, temporary signature information) for the coefficients of each frequency component in
Sign information setting means (707) for setting true sign information (hereinafter, true sign information) as necessary; and temporary sign information by sign information setting means (707).
Each coefficient for which true sign information is set as necessary
A sign information-added coefficient storage means (708) for storing the sign information-added coefficient), a frequency component synthesizing means (709) for synthesizing each frequency component of the sign information-added coefficient and outputting a frequency synthesis result with the sign information, Frequency synthesis result storage means (7) for storing a frequency synthesis result with information
10) a first signature information estimation parameter calculating means for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, a first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. (71
1) a first signature information estimation parameter storage means (712) for storing a first signature information estimation parameter;
From the value of the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information, it is estimated which temporary signature information is the true signature information, and a match indicating whether the estimated signature information matches the true signature information or not. First signature information generating means (713) for outputting the mismatch information as new signature information
The signature information setting means (707) has a function of setting true signature information for a coefficient for which estimation of whether or not the temporary signature information is true signature information has been completed. Frequency synthesis result (hereinafter referred to as true sign frequency synthesis result) using a coefficient (hereinafter referred to as a coefficient with true signature information) and frequency synthesis result (hereinafter referred to as a coefficient with temporary signature information) with provisional signature information set. , The sum of the absolute values of the differences from the temporary signature frequency synthesis result) is used as the first change amount, and the frequency synthesis result (hereinafter, referred to as “the true signature information-added coefficient” and the temporary signature information-added coefficient) is mixed.
With respect to the mixed frequency synthesis result), the sum of the absolute value of the difference between the central axis of the waveform and the central axis of the waveform in the region surrounded by the waveform in the waveform of the mixed frequency synthesis result is the first value.
The first sign information estimation parameter calculating means (711) calculates the first change amount or the first similarity as the first signature information estimation parameter, and the first signature information generation means (713) calculates the similarity. When the first signature information estimation parameter corresponding to the temporary signature information is the first change amount, the temporary signature information when the value of the first signature information estimation parameter is small is estimated to be true signature information, and each temporary signature information is estimated. When the first signature information estimation parameter corresponding to the first signature information estimation parameter is the first similarity, the temporary signature information when the value of the first signature information estimation parameter is large is estimated to be the true signature information.

【0092】上記した構成により、請求項19単独の効
果に加えて、係数強度順位の高い係数から優先的に、サ
イン情報の推定を行うにあたって、周波数成分合成手段
(709)を利用する構成であるため、従来の復号手段
(デコーダ)と共用で、機能を実現することができる。
With the above arrangement, in addition to the effect of the nineteenth aspect alone, the frequency component synthesizing means (709) is used to estimate the sign information preferentially from the coefficient having the highest coefficient strength order. Therefore, the function can be realized in common with the conventional decoding means (decoder).

【0093】請求項21に記載の発明は、請求項19に
記載の信号処理システムにおいて、サイン情報処理手段
(7) に関し、サイン情報推定手段(706) の内
部に、周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の
係数に対して、仮のサイン情報(以下、仮サイン情報)
と、必要に応じて真のサイン情報(以下、真サイン情
報)を設定するサイン情報設定手段(707) と、サ
イン情報設定手段(707)により、仮サイン情報と、
必要に応じて真サイン情報が設定された各係数(以下、
サイン情報付き係数)を記憶するサイン情報付き係数記
憶手段(708) と、サイン情報付き係数の各周波数
成分を合成し、サイン情報付き周波数合成結果を出力す
る周波数成分合成手段(709) と、サイン情報付き
周波数合成結果を記憶する周波数合成結果記憶手段(7
10) と、各仮サイン情報が設定されているサイン情
報付き周波数合成結果に対応した第1のサイン情報推定
パラメータ(以下、第1サイン情報推定パラメータ)を
演算する第1サイン情報推定パラメータ演算手段(71
1) と、第1サイン情報推定パラメータを記憶する第
1サイン情報推定パラメータ記憶手段(712) と、
各仮サイン情報が設定されているサイン情報付き周波数
合成結果に対応した第2のサイン情報推定パラメータ
(以下、第2サイン情報推定パラメータ)を演算する第
2サイン情報推定パラメータ演算手段(714) と、
第2サイン情報推定パラメータを記憶する第2サイン情
報推定パラメータ記憶手段(715) と、第1サイン
情報推定パラメータと第2サイン情報推定パラメータを
用いて、各仮サイン情報が設定されているサイン情報付
き周波数合成結果に対応した第3のサイン情報推定パラ
メータ(以下、第3サイン情報推定パラメータ)を演算
する第3サイン情報推定パラメータ演算手段(716)
と、第3サイン情報推定パラメータを記憶する第3サ
イン情報推定パラメータ記憶手段(717) と、各仮
サイン情報に対応した第3サイン情報推定パラメータの
値から、どの仮サイン情報が真のサイン情報かを推定
し、推定したサイン情報と真のサイン情報とが一致して
いるかどうかを示す一致不一致情報を、新たなサイン情
報として出力する第2サイン情報生成手段(718)を
有し、サイン情報設定手段(707)において、仮サイ
ン情報が真のサイン情報かどうかの推定が完了した係数
に関して、真のサイン情報を設定する機能を有し、真サ
イン情報が設定されている係数(以下、真サイン情報付
き係数)による周波数合成結果(以下、真サイン周波数
合成結果)と、仮サイン情報が設定されている係数(以
下、仮サイン情報付き係数)による周波数合成結果(以
下、仮サイン周波数合成結果)との差分の絶対値の和を
第1変化量とし、真サイン情報付き係数と、仮サイン情
報付き係数の混合状態での周波数合成結果(以下、混合
周波数合成結果)に関して、混合周波数合成結果の波形
の、波形の中心軸と、波形で囲まれた領域における、波
形と、波形の中心軸との差分の絶対値の和を第1類似度
とし、混合周波数合成結果の波形が、所定の値域を は
み出す 領域における、波形と、値域との差分の絶対値
の和を相違度とし、第1サイン情報推定パラメータ演算
手段(711) において、第1変化量、または第1類
似度を第1サイン情報推定パラメータとして演算し、第
2サイン情報推定パラメータ演算手段(714) にお
いて、相違度を第2サイン情報推定パラメータとして演
算し、第1変化量または相違度に正規化係数をかけて正
規化し、正規化済みの第1変化量に正規化済みの相違度
を加算した値を第2変化量とし、第1類似度または相違
度に正規化係数をかけて正規化し、正規化済みの第1類
似度に正規化済みの相違度を減算した値を第2類似度と
し、第3サイン情報推定パラメータ演算手段(716)
において、第2変化量、または第2類似度を第3サイ
ン情報推定パラメータとして演算し、第2サイン情報生
成手段(718) において、各仮サイン情報に対応す
る第3サイン情報推定パラメータが第2変化量の場合
は、第3サイン情報推定パラメータの値が小さいときの
仮サイン情報を真のサイン情報だと推定し、各仮サイン
情報に対応する第3サイン情報推定パラメータが第2類
似度の場合は、第3サイン情報推定パラメータの値が大
きいときの仮サイン情報が真のサイン情報であると推定
する構成とする。
According to a twenty-first aspect of the present invention, in the signal processing system according to the nineteenth aspect, the sign information processing means (7) includes a frequency component storage means (2) inside the signature information estimating means (706). Temporary signature information (hereinafter, temporary signature information) for the coefficient of each frequency component in
Sign information setting means (707) for setting true sign information (hereinafter, true sign information) as necessary; and temporary sign information by sign information setting means (707).
Each coefficient for which true sign information is set as necessary
A sign information-added coefficient storage means (708) for storing the sign information-added coefficient), a frequency component synthesizing means (709) for synthesizing each frequency component of the sign information-added coefficient and outputting a frequency synthesis result with the sign information, Frequency synthesis result storage means (7) for storing a frequency synthesis result with information
10) a first signature information estimation parameter calculating means for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, a first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. (71
1) a first signature information estimation parameter storage means (712) for storing a first signature information estimation parameter;
A second signature information estimation parameter calculating means (714) for calculating a second signature information estimation parameter (hereinafter, a second signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set; ,
A second signature information estimation parameter storage means (715) for storing the second signature information estimation parameter; and signature information in which each temporary signature information is set, using the first signature information estimation parameter and the second signature information estimation parameter. A third signature information estimation parameter calculating means (716) for calculating a third signature information estimation parameter (hereinafter, a third signature information estimation parameter) corresponding to the frequency-combined result;
A third signature information estimation parameter storage means (717) for storing the third signature information estimation parameter; and a value of the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information, to determine which temporary signature information is true signature information. Second signature information generating means (718) for outputting match / mismatch information indicating whether the estimated signature information matches the true signature information as new signature information. The setting means (707) has a function of setting true signature information for a coefficient for which estimation of whether or not the temporary signature information is true signature information has been completed. The result of frequency synthesis based on the coefficient with signature information (hereinafter referred to as the true signature frequency synthesis result) and the coefficient for which temporary signature information is set (hereinafter referred to as the temporary signature information The sum of the absolute value of the difference from the frequency synthesis result (hereinafter referred to as “temporary sign frequency synthesis result”) is used as the first variation, and the frequency synthesis result in a mixed state of the coefficient with the true sign information and the coefficient with the temporary sign information Regarding the mixed frequency synthesis result (hereinafter referred to as “mixed frequency synthesis result”), the sum of the absolute values of the differences between the center axis of the waveform and the center axis of the waveform in the region surrounded by the waveform in the waveform of the mixed frequency synthesis result is the first. As the similarity, the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the value range in the region where the waveform of the mixed frequency synthesis result protrudes beyond the predetermined value range is set as the difference, and the first sign information estimation parameter calculating means (711) The first change amount or the first similarity is calculated as a first signature information estimation parameter, and the second signature information estimation parameter calculation means (714) calculates the difference between the first signature information estimation parameter and the second signature information estimation parameter. The first change amount or difference is normalized by multiplying it by a normalization coefficient, and a value obtained by adding the normalized difference to the normalized first change is defined as a second change. The similarity or dissimilarity is normalized by a normalization coefficient, and a value obtained by subtracting the normalized dissimilarity from the normalized first similarity is set as a second similarity. 716)
, The second change amount or the second similarity is calculated as a third signature information estimation parameter, and the second signature information generation means (718) calculates the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information into the second signature information estimation parameter. In the case of the change amount, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information, and the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second similarity. In this case, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is large is estimated to be true signature information.

【0094】上記した構成により、請求項19単独の効
果に加えて、係数強度順位の高い係数から優先的に、サ
イン情報の推定を行うにあたって、周波数成分合成手段
(709)を利用する構成であるため、従来の復号手段
(デコーダ)と共用で、機能を実現することができる。
また、相違度を利用することで、混合周波数合成結果の
波形が、所定の値域をはみ出す場合に、サイン情報を誤
推定することを減らすことができる。そのため、推定結
果が正解である確率が高くなり、符号化効率を高めるこ
とができる。
According to the above configuration, in addition to the effect of the nineteenth aspect alone, the frequency component synthesizing unit (709) is used to estimate the sign information preferentially from the coefficient having the highest coefficient strength rank. Therefore, the function can be realized in common with the conventional decoding means (decoder).
In addition, by using the degree of difference, it is possible to reduce erroneous estimation of the signature information when the waveform of the mixed frequency synthesis result exceeds a predetermined value range. Therefore, the probability that the estimation result is correct is increased, and the coding efficiency can be increased.

【0095】請求項22に記載の発明は、請求項19に
記載の信号処理システムにおいて、サイン情報処理手段
(7) に関し、サイン情報推定手段(706) の内
部に、周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の
係数に対して、仮のサイン情報(以下、仮サイン情報)
と、必要に応じて真のサイン情報(以下、真サイン情
報)を設定するサイン情報設定手段(707) と、サ
イン情報設定手段(707)により、仮サイン情報と、
必要に応じて真サイン情報が設定された各係数(以下、
サイン情報付き係数)を記憶するサイン情報付き係数記
憶手段(708) と、サイン情報付き係数の各周波数
成分を合成し、サイン情報付き周波数合成結果を出力す
る周波数成分合成手段(709) と、サイン情報付き
周波数合成結果を記憶する周波数合成結果記憶手段(7
10) と、各仮サイン情報が設定されているサイン情
報付き周波数合成結果に対応した第1のサイン情報推定
パラメータ(以下、第1サイン情報推定パラメータ)を
演算する第1サイン情報推定パラメータ演算手段(71
1) と、第1サイン情報推定パラメータを記憶する第
1サイン情報推定パラメータ記憶手段(712) と、
各仮サイン情報が設定されているサイン情報付き周波数
合成結果に対応した第2のサイン情報推定パラメータ
(以下、第2サイン情報推定パラメータ)を演算する第
2サイン情報推定パラメータ演算手段(714) と、
第2サイン情報推定パラメータを記憶する第2サイン情
報推定パラメータ記憶手段(715) と、第1サイン
情報推定パラメータと第2サイン情報推定パラメータを
用いて、各仮サイン情報が設定されているサイン情報付
き周波数合成結果に対応した第3のサイン情報推定パラ
メータ(以下、第3サイン情報推定パラメータ)を演算
する第3サイン情報推定パラメータ演算手段(716)
と、第3サイン情報推定パラメータを記憶する第3サ
イン情報推定パラメータ記憶手段(717) と、各仮
サイン情報に対応した第3サイン情報推定パラメータの
値から、真のサイン情報の組み合わせと一致する仮サイ
ン情報の組み合わせに対して、新たなサイン情報を付与
して、新たなサイン情報を出力する第3サイン情報生成
手段(719)を有し、サイン情報設定手段(707)
において、仮サイン情報が真のサイン情報かどうかの推
定が完了した係数に関して、真のサイン情報を設定する
機能を有し、真サイン情報が設定されている係数(以
下、真サイン情報付き係数)による周波数合成結果(以
下、真サイン周波数合成結果)と、仮サイン情報が設定
されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)による
周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)との
差分の絶対値の和を第1変化量とし、真サイン情報付き
係数と、仮サイン情報付き係数の混合状態での周波数合
成結果(以下、混合周波数合成結果)に関して、混合周
波数合成結果の波形の、波形の中心軸と、波形で囲まれ
た領域における、波形と、波形の中心軸との差分の絶対
値の和を第1類似度とし、混合周波数合成結果の波形
が、所定の値域を はみ出す領域における、波形と、値
域との差分の絶対値の和を相違度とし、第1サイン情報
推定パラメータ演算手段(711) において、第1変
化量、または第1類似度を第1サイン情報推定パラメー
タとして演算し、第2サイン情報推定パラメータ演算手
段(714) において、相違度を第2サイン情報推定
パラメータとして演算し、第1変化量または相違度に正
規化係数をかけて正規化し、正規化済みの第1変化量に
正規化済みの相違度を加算した値を第2変化量とし、第
1類似度または相違度に正規化係数をかけて正規化し、
正規化済みの第1類似度に正規化済みの相違度を減算し
た値を第2類似度とし、第3サイン情報推定パラメータ
演算手段(716) において、第2変化量、または第
2類似度を第3サイン情報推定パラメータとして演算
し、第3サイン情報生成手段(719) において、各
仮サイン情報に対応する第3サイン情報推定パラメータ
が第2変化量の場合は、第3サイン情報推定パラメータ
の値が小さい仮サイン情報の組み合わせを優先的に、同
一シンボルを多く含むコード(以下、第1コード)とす
るか、または、第3サイン情報推定パラメータの値が小
さい仮サイン情報の組み合わせを優先的に、短いコード
(以下、第2コード)とし、真のサイン情報の組み合わ
せと一致する仮サイン情報の組み合わせに対応する第1
コード、または第2コードを、新たなサイン情報として
出力し、各仮サイン情報に対応する第3サイン情報推定
パラメータが第2類似度の場合は、第3サイン情報推定
パラメータの値が大きい仮サイン情報の組み合わせを優
先的に、第1コードとするか、または、第3サイン情報
推定パラメータの値が大きい仮サイン情報の組み合わせ
を優先的に、第2コードとし、真のサイン情報の組み合
わせと一致する仮サイン情報の組み合わせに対応する第
1コード、または第2コードを、新たなサイン情報とし
て出力する構成とする。
According to a twenty-second aspect of the present invention, in the signal processing system according to the nineteenth aspect, the sign information processing means (7) includes a frequency component storage means (2) inside the signature information estimating means (706). Temporary signature information (hereinafter, temporary signature information) for the coefficients of each frequency component in
Sign information setting means (707) for setting true sign information (hereinafter, true sign information) as necessary; and temporary sign information by sign information setting means (707).
Each coefficient for which true sign information is set as necessary
A sign information-added coefficient storage means (708) for storing the sign information-added coefficient), a frequency component synthesizing means (709) for synthesizing each frequency component of the sign information-added coefficient and outputting a frequency synthesis result with the sign information, Frequency synthesis result storage means (7) for storing a frequency synthesis result with information
10) a first signature information estimation parameter calculating means for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, a first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. (71
1) a first signature information estimation parameter storage means (712) for storing a first signature information estimation parameter;
A second signature information estimation parameter calculating means (714) for calculating a second signature information estimation parameter (hereinafter, a second signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set; ,
A second signature information estimation parameter storage means (715) for storing the second signature information estimation parameter; and signature information in which each temporary signature information is set, using the first signature information estimation parameter and the second signature information estimation parameter. A third signature information estimation parameter calculating means (716) for calculating a third signature information estimation parameter (hereinafter, a third signature information estimation parameter) corresponding to the frequency-combined result;
A third signature information estimation parameter storage means (717) for storing the third signature information estimation parameter; and a value of the third signature information estimation parameter corresponding to each provisional signature information, which matches the combination of the true signature information. A third signature information generating unit (719) for adding new signature information to the combination of the temporary signature information and outputting new signature information; and a signature information setting unit (707).
Has a function of setting true signature information for a coefficient for which estimation of whether or not the temporary signature information is true signature information is performed, and a coefficient in which the true signature information is set (hereinafter, a coefficient with true signature information) The difference between the result of frequency synthesis (hereinafter referred to as true sign frequency synthesis result) and the result of frequency synthesis based on the coefficient for which temporary sign information is set (hereinafter referred to as a coefficient with temporary sign information) The sum of the absolute values is defined as a first change amount, and regarding the frequency synthesis result in the mixed state of the coefficient with the true signature information and the coefficient with the temporary signature information (hereinafter, the mixed frequency synthesis result), the waveform of the mixed frequency synthesis result The sum of the absolute value of the difference between the center axis of the waveform and the center axis of the waveform in the region surrounded by the waveform is defined as the first similarity, and the waveform of the mixed frequency synthesis result falls within a predetermined value range. The sum of the absolute value of the difference between the waveform and the value range in the region to be output is defined as the degree of difference, and the first sign information estimation parameter calculating means (711) calculates the first amount of change or the first similarity as the first sign information estimation. A second signature information estimation parameter calculation means (714) calculates the difference as a second signature information estimation parameter, normalizes the first variation or the difference by a normalization coefficient, and normalizes the difference. A value obtained by adding the normalized difference to the already-processed first change is defined as a second change, and the first similarity or the difference is normalized by a normalization coefficient,
The value obtained by subtracting the normalized dissimilarity from the normalized first similarity is defined as the second similarity, and the third sign information estimation parameter calculating means (716) calculates the second variation or the second similarity. The third signature information estimation parameter is calculated as the third signature information estimation parameter. If the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second change amount, the third signature information estimation means (719) calculates the third signature information estimation parameter. A combination of temporary signature information having a small value is preferentially set as a code including a large number of identical symbols (hereinafter, a first code), or a combination of temporary signature information having a small value of a third signature information estimation parameter is preferentially given. The first code corresponding to the combination of the temporary signature information that matches the combination of the true signature information is referred to as a short code (hereinafter, a second code).
The code or the second code is output as new signature information, and when the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second similarity, the temporary signature having a larger third signature information estimation parameter value is output. The combination of the information is preferentially set as the first code, or the combination of the temporary sign information having a large value of the third sign information estimation parameter is set preferentially as the second code, and matches the combination of the true sign information. The first code or the second code corresponding to the combination of the temporary signature information to be output is output as new signature information.

【0096】上記した構成により、請求項19単独の効
果に加えて、係数強度順位の高い係数から優先的に、サ
イン情報の推定を行うにあたって、周波数成分合成手段
(709)を利用する構成であるため、従来の復号手段
(デコーダ)と共用で、機能を実現することができる。
また、相違度を利用することで、混合周波数合成結果の
波形が、所定の値域をはみ出す場合に、サイン情報を誤
推定することを減らすことができる。そのため、推定結
果が正解である確率が高くなり、符号化効率を高めるこ
とができる。更に、複数の係数の仮サイン情報の組み合
わせから、新たなサイン情報を生成するため、単独の係
数のサイン情報を処理するのに比べて、情報量を削減す
ることが可能となる。
With the above arrangement, in addition to the effect of the nineteenth aspect, the frequency component synthesizing means (709) is used to preferentially estimate the sign information from the coefficient having the highest coefficient strength order. Therefore, the function can be realized in common with the conventional decoding means (decoder).
In addition, by using the degree of difference, it is possible to reduce erroneous estimation of the signature information when the waveform of the mixed frequency synthesis result exceeds a predetermined value range. Therefore, the probability that the estimation result is correct is increased, and the coding efficiency can be increased. Furthermore, since new signature information is generated from a combination of temporary signature information of a plurality of coefficients, the amount of information can be reduced as compared with processing signature information of a single coefficient.

【0097】請求項23に記載の発明は、請求項20、
または請求項21、または請求項22に記載の信号処理
システムにおいて、サイン情報推定手段(706) の
内部において、係数Bまたはサイン情報付き係数に対し
て、逆量子化を行う逆量子化手段(720)を有し、少
なくとも逆量子化済みのサイン情報付き係数を周波数成
分合成手段(709)に入力して、各周波数成分の合成
を行う構成とする。
The invention according to claim 23 is the invention according to claim 20,
Alternatively, in the signal processing system according to claim 21 or 22, an inverse quantization means (720) for performing inverse quantization on the coefficient B or the coefficient with signature information in the signature information estimation means (706). ), And input at least the inversely quantized coefficient with sign information to the frequency component synthesizing means (709) to synthesize each frequency component.

【0098】上記した構成により、請求項20単独、請
求項21単独、請求項22単独の効果に加えて、逆量子
化手段(720) によって逆量子化されたサイン情報
付き係数を用いてサイン情報の推定を行うため、量子化
時の誤差の影響を受けにくく、より高い精度でサイン情
報の推定ができ、符号化効率を高めることができる。
According to the above-described configuration, in addition to the effects of the twentieth aspect, the twenty-first aspect, and the twenty-second aspect alone, the sign information using the sign information-added coefficient inversely quantized by the inverse quantization means (720). Since the estimation is performed, it is hardly affected by an error at the time of quantization, the signature information can be estimated with higher accuracy, and the encoding efficiency can be improved.

【0099】請求項24に記載の発明は、請求項20、
または請求項21、または請求項22、または請求項2
3に記載の信号処理システムにおいて、周波数成分合成
手段(709) が高bit精度で演算することを特徴
とする。
The invention according to claim 24 is the invention according to claim 20,
Or claim 21, or claim 22, or claim 2
3. The signal processing system according to item 3, wherein the frequency component synthesizing means (709) calculates with high bit accuracy.

【0100】上記した構成により、請求項20単独、請
求項21単独、請求項22単独、請求項23単独の効果
に加えて、量子化時の誤差の影響を受けにくく、より高
い精度でサイン情報の推定ができ、符号化効率を高める
ことができる。
With the above arrangement, in addition to the effects of the twentieth aspect alone, the twenty-first aspect alone, the twenty-second aspect alone, and the thirty-third aspect alone, it is less susceptible to an error at the time of quantization, and the sign information can be obtained with higher accuracy. Can be estimated, and the coding efficiency can be improved.

【0101】請求項25に記載の発明は、請求項1、ま
たは請求項2、または請求項3、または請求項4、また
は請求項5、または請求項6、または請求項9、または
請求項10、または請求項11、または請求項12、ま
たは請求項13、または請求項14、または請求項1
5、または請求項16、または請求項17、または請求
項18、または請求項19、または請求項20、または
請求項21、または請求項22、または請求項23、ま
たは請求項24に記載の信号処理システムにおいて、係
数符号化手段(5) が入力される各係数を複数のグル
ープに分類し、各グループごとに統計処理と符号化処理
を行うことを特徴とする。
The invention according to claim 25 is the invention according to claim 1, 2, 3, or 4, or 5, or 6, or 9, or 10. , Or claim 11, or claim 12, or claim 13, or claim 14, or claim 1.
A signal according to claim 5, or claim 16, or claim 17, or claim 18, or claim 19, or claim 20, or claim 21, or claim 22, or claim 23, or claim 24. In the processing system, the coefficient encoding means (5) classifies the inputted coefficients into a plurality of groups, and performs statistical processing and encoding processing for each group.

【0102】上記した構成により、請求項1単独、請求
項2単独、請求項3単独、請求項4単独、請求項5単
独、請求項6単独、請求項9単独、請求項10単独、請
求項11単独、請求項12単独、請求項13単独、請求
項14単独、請求項15単独、請求項16単独、請求項
17単独、請求項18単独、請求項19単独、請求項2
0単独、請求項21単独、請求項22単独、請求項23
単独、請求項24単独の効果に加えて、各グループによ
って、係数の振幅(または振幅の絶対値)の大きさが偏
っている場合などに、符号化効率を高めることができ
る。
According to the above-mentioned structure, the present invention can be applied to the first aspect, the second aspect, the third aspect, the fourth aspect, the fifth aspect, the fifth aspect, the sixth aspect, the ninth aspect, the tenth aspect, and the independent aspect. 11 alone, claim 12 alone, claim 13 alone, claim 14 alone, claim 15 alone, claim 16 alone, claim 17 alone, claim 18 alone, claim 19 alone, claim 2
0 alone, claim 21 alone, claim 22 alone, claim 23
In addition to the effect of the group alone, the encoding efficiency can be improved when the magnitude of the coefficient amplitude (or the absolute value of the amplitude) is biased depending on each group.

【0103】請求項26に記載の発明は、請求項3、ま
たは請求項4、または請求項5、または請求項9、また
は請求項11、または請求項12、または請求項14、
または請求項15、または請求項18、または請求項1
9、または請求項20、または請求項21、または請求
項22、または請求項23、または請求項24に記載の
信号処理システムにおいて、サイン情報符号化手段(7
03) が入力される各係数を複数のグループに分類
し、各グループごとに統計処理と符号化処理を行うこと
を特徴とする。
The invention according to claim 26 is the invention according to claim 3, 4, 5, or 9, or 11, or 12, or 14,
Or claim 15, or claim 18, or claim 1
In the signal processing system according to claim 9, or 20, or 21, or 22, or 23 or 24, the sign information encoding unit (7
03) is characterized by classifying each input coefficient into a plurality of groups, and performing statistical processing and encoding processing for each group.

【0104】上記した構成により、請求項3単独、請求
項4単独、請求項5単独、請求項9単独、請求項11単
独、請求項12単独、請求項14単独、請求項15単
独、請求項18単独、請求項19単独、請求項20単
独、請求項21単独、請求項22単独、請求項23単
独、請求項24単独の効果に加えて、各グループによっ
て、サイン情報として、ゼロ(または1)の値が偏って
(集中して)存在している場合などに、符号化効率を高
めることができる。
With the above-described configuration, the third aspect alone, the fourth aspect alone, the fifth aspect alone, the nineteenth aspect alone, the eleventh aspect alone, the twenty-second aspect alone, the fifteenth aspect alone, and the fifth aspect In addition to the effects of 18 alone, claim 19 alone, claim 20 alone, claim 21 alone, claim 22 alone, claim 23 alone, and claim 24 alone, each group has a sign information of zero (or 1). For example, when the value of ()) is unevenly (concentrated), the coding efficiency can be increased.

【0105】請求項27に記載の発明は、請求項6に記
載の信号処理システムにおいて、周波数分解手段(9)
の出力である係数Aを量子化して係数Bとして出力する
量子化手段(10)を有し、係数Bを周波数成分記憶手
段(2)に記憶する構成とする。
According to a twenty-seventh aspect of the present invention, in the signal processing system according to the sixth aspect, the frequency decomposition means (9)
And a quantizing means (10) for quantizing the coefficient A, which is the output of, and outputting it as a coefficient B, and storing the coefficient B in the frequency component storage means (2).

【0106】上記した構成により、係数Aを量子化する
ことにより、更に符号量を削減することができる。
With the above configuration, the amount of code can be further reduced by quantizing the coefficient A.

【0107】請求項28に記載の発明は、請求項6、ま
たは請求項7に記載の信号処理システムにおいて、基本
符号化手段(1) が請求項1、または請求項2、また
は請求項3、または請求項4、または請求項5、または
請求項9、または請求項10、または請求項11、また
は請求項12、または請求項13、または請求項14、
または請求項15、または請求項16、または請求項1
7、または請求項18、または請求項19、または請求
項20、または請求項21、または請求項22、または
請求項23、または請求項24、または請求項25、ま
たは請求項26、または請求項27、に記載のものと同
じ構成であることを特徴とする。
According to a twenty-eighth aspect of the present invention, in the signal processing system according to the sixth or seventh aspect, the basic encoding means (1) has the first, second, or third aspect. Or claim 4, or claim 5, or claim 9, or claim 10, or claim 11, or claim 12, or claim 13, or claim 14,
Or claim 15, or claim 16, or claim 1
7, or claim 18, or claim 19, or claim 20, or claim 21, or claim 22, or claim 23, or claim 24, or claim 25, or claim 26, or claim 27, which has the same configuration as that described above.

【0108】上記した構成により、請求項1、または請
求項2、または請求項3、または請求項4、または請求
項5、または請求項9、または請求項10、または請求
項11、または請求項12、または請求項13、または
請求項14、または請求項15、または請求項16、ま
たは請求項17、または請求項18、または請求項1
9、または請求項20、または請求項21、または請求
項22、または請求項23、または請求項24または請
求項25、または請求項26、または請求項27の構成
のものに、更に請求項6に記載の隣接サンプル差分値を
得ることによる符号量の削減効果や、請求項7に記載の
構成で、最小の符号量で無損失圧縮を可能とする効果が
得られる。
According to the above configuration, claim 1, claim 2, or claim 3, or claim 4, or claim 5, or claim 9, or claim 10, or claim 11, or claim 12, or claim 13, or claim 14, or claim 15, or claim 16, or claim 17, or claim 18, or claim 1
9, or 21, or 22, or 23, or 24 or 25, 26, or 27, and further, claim 6. The effect of reducing the code amount by obtaining the adjacent sample difference value described in (1) and the effect of enabling lossless compression with the minimum code amount by the structure of claim 7 are obtained.

【0109】[0109]

【発明の実施の形態】<第1の実施の形態>以下に、上
記従来の信号処理システムの 第1の課題 を解決する
ための、本発明の 第1の実施の形態 について説明す
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS <First Embodiment> A first embodiment of the present invention for solving the first problem of the conventional signal processing system will be described below.

【0110】上記従来の信号処理システムの 第1の課
題 は、固定スキャン順テーブル(図81の450)に
予め記憶されている固定のジグザグスキャンのスキャン
順の値に従って、2次元の状態のデータを1次元に並べ
ること(図82のS004)が、必ずしも有効な圧縮手
段ではないということである。この本発明の第1の実施
の形態では、それぞれ入力信号(この例では画像デー
タ)に適したオリジナルのスキャン順テーブルを作成
し、このオリジナルのスキャン順テーブルを用いて圧縮
符号化を行うことで、上記従来の信号処理システムの第
1の課題 を解決するものである。
The first problem of the conventional signal processing system is that the two-dimensional state data is stored in accordance with the fixed zigzag scan order stored in advance in the fixed scan order table (450 in FIG. 81). One-dimensional arrangement (S004 in FIG. 82) is not necessarily an effective compression means. In the first embodiment of the present invention, an original scan order table suitable for each input signal (in this example, image data) is created, and compression encoding is performed using the original scan order table. This is to solve the first problem of the conventional signal processing system described above.

【0111】図1に、本発明の第1の実施の形態の信号
処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図1にお
いて、9は、入力信号である画像データを複数の周波数
成分に分解する周波数分解手段で、10は、周波数分解
後のデータ(以下、係数Aと呼ぶ)を量子化する量子化
手段 で、1は、係数Aの量子化後のデータ(以下、係
数Bと呼ぶ)を入力とし、圧縮符号化データを出力する
基本符号化手段 で、基本符号化手段(1) の内部
の、2は、係数Aの量子化後のデータ(係数B)を記憶
する周波数成分記憶手段 で、3は、周波数成分記憶手
段(2)にアドレス信号Dを与え、記憶されている係数
Bを読み出す係数読み出し制御手段 で、4は、係数B
を入力とし、周波数成分記憶手段(2)に記憶されてい
る係数A(または係数B)を読み出すための 読み出し
制御情報C を生成する読み出し制御情報生成手段
で、5は、周波数成分記憶手段(2)から読み出される
係数Bを符号化する係数符号化手段 で、読み出し制御
情報生成手段(4)の内部において、401は、入力さ
れる係数Bより周波数成分記憶手段(2)の中の各周波
数成分のスキャン順を決定するスキャン順決定手段
で、402は、スキャン順決定手段(401)により決
定されたスキャン順の情報(以下、スキャン順情報E)
を記憶するスキャン順テーブル で、403は、スキャ
ン順情報E を符号化するスキャン順情報符号化手段
で、スキャン順決定手段(401)の内部において、4
10は、係数A(または係数B)に関して、各周波数成
分ごとのゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を集計す
るゼロ係数カウント手段 で、411は、ゼロ係数カウ
ント手段(410)で集計した各周波数成分ごとのゼロ
係数の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少ない(また
は非ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のスキャン順を
優先的に順位付けする優先順位決定手段 で、スキャン
順情報Eを、読み出し制御情報Cとして用い、係数読み
出し制御手段(3)において、読み出し制御情報Cをも
とに、アドレス信号Dを生成する構成をとる。
FIG. 1 shows the configuration of a signal processing system (compression encoding side) according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 9 denotes frequency decomposition means for decomposing image data as an input signal into a plurality of frequency components, and reference numeral 10 denotes quantization means for quantizing data after frequency decomposition (hereinafter, referred to as coefficient A). Reference numeral 1 denotes a basic encoding unit which receives the quantized data of the coefficient A (hereinafter, referred to as a coefficient B) and outputs compressed encoded data, and 2 denotes the inside of the basic encoding unit (1). And frequency component storage means for storing the quantized data (coefficient B) of the coefficient A. Reference numeral 3 denotes a coefficient read control for giving an address signal D to the frequency component storage means (2) and reading out the stored coefficient B. Means, 4 is the coefficient B
Read control information generating means for generating read control information C for reading coefficient A (or coefficient B) stored in frequency component storage means (2)
5 is a coefficient encoding means for encoding the coefficient B read from the frequency component storage means (2). Inside the read control information generating means (4), 401 is a frequency component from the input coefficient B. Scan order determining means for determining the scan order of each frequency component in the storage means (2)
Reference numeral 402 denotes information on the scan order determined by the scan order determination means (401) (hereinafter, scan order information E).
403 is a scan order information encoding unit that encodes the scan order information E.
In the scan order determining means (401), 4
Numeral 10 denotes a zero coefficient counting means for counting the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) for each frequency component with respect to the coefficient A (or coefficient B). Numeral 411 denotes each of the numbers counted by the zero coefficient counting means (410). Priority order determining means for comparing the number of zero coefficients for each frequency component and prioritizing the scan order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients); E is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) generates an address signal D based on the read control information C.

【0112】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0113】以下、本発明の第1の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図2と図3
を用いて説明する。まず、これから圧縮符号化を行う対
象の原画像フレームに適したオリジナルのスキャン順テ
ーブルを作成するための処理を行う。
Hereinafter, the operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
This will be described with reference to FIG. First, processing for creating an original scan order table suitable for an original image frame to be subjected to compression encoding is performed.

【0114】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図2のS00
1)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(The original image block) is input (S00 in FIG. 2).
1).

【0115】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図1の9)において、入力された原画像ブロック
に対して、数1のようなDCT演算を施し(図2のS0
02、図3のS100)、量子化手段(図1の10)に
おいて、DCT後の各係数(DCTブロック)を量子化
する(図2のS003、図3のS101)。そして、量
子化後のDCTブロックを周波数成分記憶手段(図1の
2)に記憶する(図2のS004、図3のS102)。
なお、ここでは例として、どの係数も、一律 量子化ス
テップとして1を適用して量子化する。このDCTと量
子化の処理は、先に述べた従来の信号処理システムと同
じである。
<DCT and Quantization> Next, the frequency decomposition means (9 in FIG. 1) performs a DCT operation as shown in Equation 1 on the input original image block (S0 in FIG. 2).
02, S100 in FIG. 3, and the quantizing means (10 in FIG. 1) quantizes each coefficient (DCT block) after DCT (S003 in FIG. 2, S101 in FIG. 3). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 1) (S004 in FIG. 2, S102 in FIG. 3).
Here, as an example, any coefficient is quantized by applying 1 as a uniform quantization step. This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0116】<ゼロ係数の個数の集計>ここで、ゼロ係
数カウント手段(図1の410)では、量子化後のDC
Tブロックの各成分ごとに対応したゼロ係数カウンタを
持ち、各成分の係数がゼロである場合は、ゼロ係数カウ
ンタをインクリメントして、各成分ごとのゼロ係数の個
数を集計(カウント)する(図2のS005、図3のS
103)。例えば、図4と図5に示すように、DCTブ
ロック2とDCTブロック3の2つのDCTブロックが
あるとする。これらのDCTブロックの中で、座標
(n,m)の各AC成分の係数のゼロの個数をカウント
する。DCTブロック2における座標(1、0)の係数
は、5(非ゼロ) であり、座標(1、0)の ゼロの
個数は、0個 である。DCTブロック3における座標
(1、0)の係数も、DCTブロック2と同じく 5
(非ゼロ)であり、DCTブロック2とDCTブロック
3の座標(1、0)のゼロの個数は合計で 0個であ
る。このように、DCTブロック2とDCTブロック3
の各座標(n,m)のゼロの個数をカウントした結果
は、図6のようになる。
<Counting of Number of Zero Coefficients> Here, the zero coefficient counting means (410 in FIG. 1)
It has a zero coefficient counter corresponding to each component of the T block, and when the coefficient of each component is zero, the zero coefficient counter is incremented and the number of zero coefficients for each component is counted (counted). 2 S005, FIG. 3 S
103). For example, assume that there are two DCT blocks, DCT block 2 and DCT block 3, as shown in FIGS. In these DCT blocks, the number of zeros of the coefficient of each AC component of the coordinates (n, m) is counted. The coefficient of the coordinates (1, 0) in the DCT block 2 is 5 (non-zero), and the number of zeros in the coordinates (1, 0) is 0. The coefficient of the coordinates (1, 0) in the DCT block 3 is 5
(Non-zero), and the number of zeros in the coordinates (1, 0) of the DCT block 2 and the DCT block 3 is 0 in total. Thus, DCT block 2 and DCT block 3
The result of counting the number of zeros at each coordinate (n, m) is as shown in FIG.

【0117】上記の一連の処理(図2のS001とS0
02とS003とS004とS005、図3のS100
とS101とS102とS103)を全ての原画像ブロ
ックに対して終了したかを判定し(図2のS006)、
全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰り返す。
The above series of processing (S001 and S0 in FIG. 2)
02, S003, S004, and S005, S100 in FIG.
, S101, S102, and S103) have been completed for all the original image blocks (S006 in FIG. 2).
This processing is repeated until the processing of all original image blocks is completed.

【0118】<スキャン順テーブルの作成>例えば、全
ての原画像ブロックが、図4と図5に示すDCTブロッ
ク2とDCTブロック3の2個だけだったとする。その
場合、各座標(n,m)のゼロの個数をカウントした結
果(すなわち、図1のゼロ係数カウント手段(410)
の数値)は、図6のようになる。このゼロ係数カウント
手段(図1の410)の値(図6)に対して、優先順位
決定手段(図1の411)によって、ゼロの個数が少な
い座標の係数からサンプリングするようなスキャン順を
決定し、スキャン順テーブル(図1の402)に記憶す
る(図2のS007)。この場合の、スキャン順テーブ
ルは図7のようになる。なお、ゼロの個数が同じである
周波数成分がいくつも存在するが、その場合の優先順位
の決め方は限定されないものとする。
<Creation of Scan Order Table> For example, it is assumed that all original image blocks are only DCT block 2 and DCT block 3 shown in FIG. 4 and FIG. In that case, the result of counting the number of zeros at each coordinate (n, m) (ie, zero coefficient counting means (410) in FIG. 1)
Is as shown in FIG. With respect to the value (FIG. 6) of the zero coefficient counting means (410 in FIG. 1), the priority order determining means (411 in FIG. 1) determines a scanning order in which sampling is performed from the coefficient of a coordinate having a small number of zeros. Then, it is stored in the scan order table (402 in FIG. 1) (S007 in FIG. 2). In this case, the scan order table is as shown in FIG. Although there are a number of frequency components having the same number of zeros, how to determine the priority order in this case is not limited.

【0119】次に、スキャン順テーブル(図1の40
2)に記憶されているスキャン順の情報(例えば、座標
値)を、スキャン順情報符号化手段(図1の403)に
よって、符号化して出力信号として出力する(図2のS
008)。ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に
座標値を2進数表現した値を出力しても良いし、あるい
は、画像データや音声データでは、低周波成分には非ゼ
ロ係数が出現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほ
ど短い符号となるような可変長符号として出力するなど
の方法を用いても良い。
Next, a scan order table (40 in FIG. 1)
Scan order information (eg, coordinate values) stored in 2) is encoded by a scan order information encoding unit (403 in FIG. 1) and output as an output signal (S in FIG. 2).
008). In the encoding of the scan order information performed here, a value obtained by simply expressing a coordinate value in a binary number may be output, or a non-zero coefficient hardly appears in a low frequency component in image data or audio data. Alternatively, a method of outputting a variable-length code such that a code becomes shorter as the coordinate value is closer to the low-frequency component may be used.

【0120】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図1の402)に記憶され
ているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図1の
3)で、周波数成分記憶手段(図1の2)のアドレス信
号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図1の2)から、
量子化後のDCTブロックの各係数を最後の非ゼロ係数
まで読み出す(図2のS009)。例として、図7に示
すスキャン順テーブルを用いて、DCTブロック2とD
CTブロック3をスキャンした状態を、それぞれ図8
と、図9に示す。この結果、DCTブロック2(図8)
は、ゼロ係数が1個、その他の非ゼロ係数は合計13個
で、表1のようになり、DCTブロック3(図9)は、
ゼロ係数が2個、その他の非ゼロ係数は合計13個であ
り、表2のようになる。これらに対して、係数符号化手
段(図1の5)で、符号化を行う(図2のS010)。
この処理を全てのDCTブロックに対して行う(図2の
S009、S010、S011)。このときの、符号化
方法は、従来のハフマン符号を適用しても良いし、統計
処理を行った後に、最適の符号を導いてから符号化を行
っても良い。
<Execution and Encoding of Scan> Next, in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 1), the readout control means (3 in FIG. 1) uses the frequency component storage means (3 in FIG. 1). The address signal D shown in 2) of FIG. 1 is generated.
Each coefficient of the quantized DCT block is read up to the last non-zero coefficient (S009 in FIG. 2). As an example, using the scan order table shown in FIG.
FIG. 8 shows a state in which the CT block 3 is scanned.
FIG. As a result, DCT block 2 (FIG. 8)
Has one zero coefficient and a total of 13 other non-zero coefficients, as shown in Table 1. DCT block 3 (FIG. 9)
There are two zero coefficients and a total of 13 other non-zero coefficients, as shown in Table 2. These are encoded by coefficient encoding means (5 in FIG. 1) (S010 in FIG. 2).
This process is performed for all DCT blocks (S009, S010, S011 in FIG. 2). At this time, a conventional Huffman code may be applied as the encoding method, or the encoding may be performed after an optimal code is derived after performing statistical processing.

【0121】[0121]

【表5】 [Table 5]

【0122】[0122]

【表6】 [Table 6]

【0123】ここで、数3に従って、情報量(EOBを
除く)を計算すると、DCTブロック2(図8)が、約
33.8[ bit ]、DCTブロック3(図9)
が、約37.1[ bit ]となり上記従来の第1の
課題で示した固定スキャンテーブル(図81の450)
のジグザグスキャン順でスキャンした例では、DCTブ
ロック2(図90)、DCTブロック3(図91)の情
報量は、どちらも、約56.5[ bit ]であっ
た。よって、本実施の形態(本発明の第1の実施の形
態)では、上記に示すような構成で、各座標(n,m)
の ゼロ係数の個数 をカウントし、ゼロ係数が少ない
位置の係数からスキャンすることで、情報量を削減でき
る。
Here, when the amount of information (excluding EOB) is calculated according to Equation 3, the DCT block 2 (FIG. 8) is approximately 33.8 [bit] and the DCT block 3 (FIG. 9)
Is about 37.1 [bits], and the fixed scan table (450 in FIG. 81) shown in the first problem of the related art is used.
In the example of scanning in the zigzag scan order, the information amount of the DCT block 2 (FIG. 90) and the information amount of the DCT block 3 (FIG. 91) are both about 56.5 [bit]. Therefore, in the present embodiment (the first embodiment of the present invention), the coordinates (n, m)
By counting the number of zero coefficients in, and scanning from the coefficient at the position where the zero coefficient is small, the amount of information can be reduced.

【0124】なお、本実施の形態(本発明の第1の実施
の形態)では、スキャン順の情報(例えば、座標値)
を、スキャン順情報符号化手段(図1の403)によっ
て、符号化して出力信号として出力する(図2のS00
8)ため、この分の情報量がオーバーヘッドになるが、
このオーバーヘッドに対して、各DCTブロックから削
減できた情報量の方が多ければ良く、1フレーム全体で
多くのDCTブロックが存在するような場合(例えば5
400個のDCTブロックが存在)は、オーバーヘッド
は、1ブロックあたりの平均では、十分無視できるほど
小さなものとなり得る。
In the present embodiment (first embodiment of the present invention), information (eg, coordinate values) of the scan order is used.
Is encoded by the scan order information encoding means (403 in FIG. 1) and output as an output signal (S00 in FIG. 2).
8) Therefore, the amount of information becomes overhead,
For this overhead, the amount of information that can be reduced from each DCT block only needs to be larger, and there are many DCT blocks in one frame as a whole (for example, 5
(There are 400 DCT blocks), the overhead can be negligibly small on average per block.

【0125】<第2の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第1の課題 を解決するための、本
発明の 第2の実施の形態 について説明する。
<Second Embodiment> Next, a second embodiment of the present invention for solving the first problem of the conventional signal processing system will be described.

【0126】本発明の第1の実施の形態では、周波数分
解して量子化後のDCTブロックの各座標(n,m)の
「 ゼロ係数の個数 」をカウントし、ゼロ係数が少な
い座標の係数からスキャンすることで、情報量を削減し
たが、以下に説明する本発明の第2の実施の形態におい
ては、周波数分解して量子化後のDCTブロックの各座
標(n,m)ごとの「 係数の強度 」を求め、強度の
値が大きい座標の係数からスキャンすることにより、本
発明の第1の実施の形態以上の情報量の削減を可能とす
るものである。
In the first embodiment of the present invention, the “number of zero coefficients” of each coordinate (n, m) of the DCT block after frequency decomposition and quantization is counted, and the coefficient of a coordinate having a small zero coefficient is counted. , The amount of information is reduced by scanning from. However, in the second embodiment of the present invention described below, the frequency decomposition and the quantization of the DCT block after each quantization (n, m) of " By obtaining the coefficient intensity and scanning from the coefficient at the coordinate having the larger intensity value, it is possible to reduce the amount of information more than in the first embodiment of the present invention.

【0127】なお、本実施の形態で用いる、「 係数の
強度 」とは、その周波数成分のエネルギーの強さを意
味し、例えば、座標(n,m)の係数の絶対値(または
係数の2乗値)であったり、複数のDCTブロックにお
ける同一座標(n,m)の係数の絶対値(または係数の
2乗値)の和であったり、あるいは、複数のDCTブロ
ックにおける同一座標(n,m)の係数の絶対値(また
は係数の2乗値)の個数であったりする。以下では、例
として係数の強度を、複数のDCTブロックにおける同
一座標(n,m)の係数の絶対値の和として説明を行
う。
The term “coefficient intensity” used in the present embodiment means the intensity of the energy of the frequency component. For example, the absolute value of the coefficient of the coordinates (n, m) (or the coefficient 2) ), The sum of the absolute values of the coefficients of the same coordinates (n, m) in a plurality of DCT blocks (or the square value of the coefficients), or the same coordinates (n, m) in a plurality of DCT blocks. m) is the number of absolute values of the coefficient (or the square value of the coefficient). In the following, as an example, the strength of the coefficient will be described as the sum of the absolute values of the coefficients at the same coordinates (n, m) in a plurality of DCT blocks.

【0128】図10に、本発明の第2の実施の形態の信
号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図10
において、9は、周波数分解手段で、10は、量子化手
段 で、1は、基本符号化手段 で、基本符号化手段
(1) の内部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3
は、係数読み出し制御手段 で、4は、読み出し制御情
報生成手段 で、読み出し制御情報生成手段(4)の内
部において、401は、スキャン順決定手段 で、40
2は、スキャン順テーブル で、403は、スキャン順
情報符号化手段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制
御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)にお
いて、読み出し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを
生成する構成をとる。以上は、先に述べた本発明の第1
の実施の形態と同様の働きをする。本発明の第1の実施
の形態と異なる点は、スキャン順決定手段(401)の
内部において、係数A(または係数B)に関して、各周
波数成分ごとの係数の強度を求める係数強度演算手段
(412) と、優先順位決定手段(411)を有し
て、優先順位決定手段(411)で、少なくとも各周波
数成分ごとの係数の強度の値を入力として、各周波数成
分ごとの係数の強度の値を比較して、係数の強度の値が
大きい周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けする
ことと、係数符号化手段(5) において、係数を複数
のグループに分けて、グループごとに符号化処理を行う
点である。
FIG. 10 shows the configuration of a signal processing system (compression encoding side) according to the second embodiment of the present invention. FIG.
, 9 is a frequency decomposition means, 10 is a quantization means, 1 is a basic coding means, and 2 is a frequency component storage means in the basic coding means (1).
Is a coefficient readout control means, 4 is a readout control information generating means, and 401 is a scan order determining means inside the readout control information generating means (4).
2 is a scan order table. 403 is a scan order information encoding unit. The scan order information E is used as read control information C. The coefficient read control unit (3) uses the scan order information E based on the read control information C. A configuration for generating an address signal D is employed. The above is the first of the present invention described above.
The same operation as in the embodiment of FIG. The difference from the first embodiment of the present invention is that, within the scan order determining means (401), for the coefficient A (or coefficient B), the coefficient strength calculating means (412) for obtaining the strength of the coefficient for each frequency component. ) And priority order determining means (411), wherein the priority order determining means (411) receives at least the value of the coefficient strength for each frequency component and inputs the value of the coefficient strength for each frequency component. In comparison, priority is given to prioritizing the scanning order of frequency components having a large coefficient intensity value, and the coefficient encoding means (5) divides the coefficients into a plurality of groups and performs encoding processing for each group. The point is to do.

【0129】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0130】以下、本発明の第2の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図11を用
いて説明する。まず、これから圧縮符号化を行う対象の
原画像フレームに適したオリジナルスキャンテーブルを
作成するための処理を行う。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the second embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. First, processing for creating an original scan table suitable for an original image frame to be subjected to compression encoding is performed.

【0131】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図11のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 11).
01).

【0132】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図10の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図11の
S002)、量子化手段(図10の10)において、D
CT後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図1
1のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを
周波数成分記憶手段(図10の2)に記憶する(図11
のS004)。なお、ここでは例として、どの係数も、
一律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, in the frequency decomposition means (9 in FIG. 10), the input original image block is subjected to a DCT operation as shown in Equation 1 (S002 in FIG. 11), and the quantization is performed. In the conversion means (10 in FIG. 10), D
Each coefficient (DCT block) after CT is quantized (FIG. 1).
1 (S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 10) (FIG. 11).
S004). Here, as an example, all coefficients are
Uniform quantization is performed by applying 1 as a quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0133】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図10の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図11の
S005)。先に述べたように、本実施の形態(本発明
の第2の実施の形態)では、例として、係数の強度を、
複数のDCTブロックにおける同一座標(n,m)の係
数の絶対値の和とする。例えば、図4と図5に示すよう
に、DCTブロック2とDCTブロック3の2つのDC
Tブロックがあるとする。これらのDCTブロックは本
発明の第1の実施の形態での説明で用いたものと同じも
のである。これらのDCTブロックの中で、座標(n,
m)の各AC成分の係数の強度を演算する。( すなわ
ち、同一座標(n,m)の係数の絶対値の和を得る。)
DCTブロック2(図4)における座標(1、0)の係
数の絶対値は、 5 で、DCTブロック3(図5)に
おける座標(1、0)の係数の絶対値は、 5で、DC
Tブロック2(図4)とDCTブロック3(図5)の座
標(1、0)の係数の絶対値の和 は、 10 であ
る。このようにして得られるDCTブロック2(図4)
とDCTブロック3(図5)の各座標(n,m)の強度
の値(係数の絶対値の和)は、図12のようになる。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 10) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S005 in FIG. 11). As described above, in the present embodiment (the second embodiment of the present invention), as an example, the intensity of the coefficient is
The sum of absolute values of coefficients at the same coordinates (n, m) in a plurality of DCT blocks. For example, as shown in FIGS. 4 and 5, two DCT blocks of DCT block 2 and DCT block 3 are used.
Assume that there is a T block. These DCT blocks are the same as those used in the description of the first embodiment of the present invention. In these DCT blocks, the coordinates (n,
The intensity of the coefficient of each AC component of m) is calculated. (That is, the sum of the absolute values of the coefficients at the same coordinates (n, m) is obtained.)
The absolute value of the coefficient of the coordinates (1, 0) in the DCT block 2 (FIG. 4) is 5, and the absolute value of the coefficient of the coordinates (1, 0) in the DCT block 3 (FIG. 5) is 5, DC
The sum of the absolute values of the coefficients of the coordinates (1, 0) of the T block 2 (FIG. 4) and the DCT block 3 (FIG. 5) is 10. DCT block 2 thus obtained (FIG. 4)
FIG. 12 shows the intensity values (sums of the absolute values of the coefficients) at the coordinates (n, m) of the DCT block 3 (FIG. 5).

【0134】上記の一連の処理(図11のS001とS
002とS003とS004とS005)を全ての原画
像ブロックに対して終了したかを判定し(図11のS0
06)、全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰
り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 11)
002, S003, S004, and S005) are completed for all original image blocks (S0 in FIG. 11).
06), until the processing of all the original image blocks is completed.

【0135】<スキャン順テーブルの作成>例えば、全
ての原画像ブロックが、図4と図5に示すDCTブロッ
ク2とDCTブロック3の2つだけだったとする。その
場合、各座標(n,m)の係数の強度は、図12のよう
になる。この係数の強度の値(図12)に対して、優先
順位決定手段(図10の411)によって、強度の値
(係数の絶対値の和)が大きい係数から優先的にサンプ
リングするようなスキャン順を決定し、スキャン順テー
ブル(図10の402)に記憶する(図11のS00
7)。この場合の、スキャン順テーブルは図13のよう
になる。
<Creation of Scan Order Table> For example, it is assumed that all the original image blocks are only the DCT block 2 and the DCT block 3 shown in FIGS. In that case, the intensity of the coefficient at each coordinate (n, m) is as shown in FIG. With respect to the coefficient strength value (FIG. 12), the priority order determining means (411 in FIG. 10) scans the coefficient in such a manner that sampling is performed preferentially from a coefficient having a larger strength value (sum of absolute values of coefficients). Is determined and stored in the scan order table (402 in FIG. 10) (S00 in FIG. 11).
7). In this case, the scan order table is as shown in FIG.

【0136】ここで、スキャン順テーブル(図10の4
02)に記憶されているスキャン順の情報(例えば、座
標値)を、スキャン順情報符号化手段(図10の40
3)によって、符号化して出力信号として出力する(図
11のS008)。ここで行うスキャン順情報の符号化
は、単に座標値を2進数表現した値を出力しても良い
し、あるいは、画像データや音声データでは、低周波成
分には非ゼロ係数が出現しにくいため、低周波成分に近
い座標値ほど短い符号となるような可変長符号として出
力するなどの方法を用いても良い。
Here, the scan order table (4 in FIG. 10)
02) stored in the scan order information encoding unit (40 in FIG. 10).
According to 3), it is encoded and output as an output signal (S008 in FIG. 11). In the encoding of the scan order information performed here, a value obtained by simply expressing a coordinate value in a binary number may be output, or a non-zero coefficient hardly appears in a low frequency component in image data or audio data. Alternatively, a method of outputting a variable-length code such that a code becomes shorter as the coordinate value is closer to the low-frequency component may be used.

【0137】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図10の402)に記憶さ
れているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図1
0の3)で、周波数成分記憶手段(図10の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図10の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図11のS009)。例とし
て、図13に示すスキャン順テーブルを用いて、DCT
ブロック2とDCTブロック3をスキャンした状態を、
それぞれ図14と、図15に示す。この結果、DCTブ
ロック2(図14)は、ゼロ係数が1個、その他の非ゼ
ロ係数は合計13個で、表1のようになり、DCTブロ
ック3(図15)は、ゼロ係数が2個、その他の非ゼロ
係数は合計13個であり、表2のようになる。この表1
と表2に示す集計結果は、本発明の第1の実施の形態で
の結果と同じになるが、本実施の形態(本発明の第2の
実施の形態)では、このまま符号化を行うのではなく、
係数符号化手段(図10の5)で、スキャン順で1次元
に並べた係数を複数のグループにグループ分けして、各
グループごとに符号化を行う(図11のS010)。D
CTブロック2(図14)を上記で求めたスキャン順で
1次元に並べると、「5,4,3,4,3,3,2,
1,2,2,0,1,1,1 」となる。これらを、
「 上グループ 」と「 下グループ 」にグループ分
けを行う。例えば、上から6個までを「 上グループ
」とし、それ以後を「 下グループ」にすると、「
上グループ 」は、「 5,4,3,4,3,3 」、
「 下グループ 」は、 「 2,1,2,2,0,
1,1,1 」となる。「 上グループ 」の集計結果
を表3に、「 下グループ 」の集計結果を表4に示
す。
<Execution and Encoding of Scan> Next, in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 10), read control means (FIG. 1)
In 0) 3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 10) is generated, and from the frequency component storage means (2 in FIG. 10), each coefficient of the quantized DCT block is stored as the last non-zero. The coefficients are read out (S009 in FIG. 11). As an example, using the scan order table shown in FIG.
The state of scanning block 2 and DCT block 3
These are shown in FIGS. 14 and 15, respectively. As a result, DCT block 2 (FIG. 14) has one zero coefficient and a total of 13 other non-zero coefficients, as shown in Table 1. DCT block 3 (FIG. 15) has two zero coefficients. , And other non-zero coefficients are 13 in total, as shown in Table 2. This Table 1
And the total result shown in Table 2 is the same as the result in the first embodiment of the present invention, but in the present embodiment (the second embodiment of the present invention), the encoding is performed as it is. not,
The coefficient coding means (5 in FIG. 10) divides the coefficients arranged one-dimensionally in the scan order into a plurality of groups, and performs coding for each group (S010 in FIG. 11). D
When the CT block 2 (FIG. 14) is arranged one-dimensionally in the scan order obtained above, "5, 4, 3, 4, 3, 3, 2, 2"
1, 2, 2, 0, 1, 1, 1 ". these,
Grouping into "upper group" and "lower group". For example, if the top six items are defined as the “upper group” and the subsequent groups are defined as the “lower group”,
Upper group "is" 5,4,3,4,3,3 ",
"Lower group" is "2,1,2,2,0,
1,1,1 ". Table 3 shows the tabulated results of the “upper group” and Table 4 shows the tabulated results of the “lower group”.

【0138】[0138]

【表7】 [Table 7]

【0139】[0139]

【表8】 [Table 8]

【0140】各グループごとに数3に従って、情報量
(EOBを除く)を求めると「 上グループ 」は「
約8.8[ bit ] 」、「 下グループ 」は
「 約11.2[ bit ] 」で、これらを合計し
てDCTブロック2(図14)全体での情報量を求める
と、「 約20.0[ bit ] 」となる。これ
は、上記従来の第1の課題で説明した図90の例( 約
56.5[ bit] )と、本発明の第1の実施の形
態で説明した図8の例( 約33.8[bit ] )
の いずれよりも、良い結果となる。その理由は、グル
ープ分けを行わない場合だと、状態数が5状態(係数の
値が0と1と2と3と4と5の5状態)であるのに対し
て、「 上グループ 」と「 下グループ 」にグルー
プ分けすることによって、「上グループ 」には「 大
きな値が集中 」して、「 下グループ 」には「小さ
い値が集中 」することにより、各グループにおいて、
それぞれのグループ内での状態数( 「 上グループ
」では、係数の値が3と4と5の 3状態。「 下グ
ループ 」では、係数の値が0と1と2の 3状態。)
を削減することができるからである。
When the information amount (excluding EOB) is obtained according to Equation 3 for each group, the “upper group” becomes “
Approximately 8.8 [bit] and “lower group” are “approximately 11.2 [bit]. 0 [bit] ". This is the same as the example of FIG. 90 (about 56.5 [bit]) described in the first conventional problem and the example of FIG. 8 (about 33.8 [bit]) described in the first embodiment of the present invention. bit])
The result is better than either of the above. The reason is that when grouping is not performed, the number of states is 5 states (the coefficient values are 5 states of 0, 1, 2, 3, 4, and 5). By grouping into “lower groups”, “higher values” concentrate on “upper groups” and “lower values concentrate” on “lower groups”.
Number of states in each group (in the "upper group", the coefficient values are 3 and 4 and 5; in the "lower group", the coefficient values are 0, 1 and 2)
This is because it is possible to reduce

【0141】以上の処理(図11のS009、S01
0、S011)を全てのDCTブロックに対して行う。
このときの、符号化方法は、従来のハフマン符号を適用
しても良いし、統計処理を行った後に、最適の符号を導
いてから符号化を行っても良い。
The above processing (S009, S01 in FIG. 11)
0, S011) is performed for all DCT blocks.
At this time, a conventional Huffman code may be applied as the encoding method, or the encoding may be performed after an optimal code is derived after performing statistical processing.

【0142】以上のように、本実施の形態(本発明の第
2の実施の形態)では、上記の構成で、各座標(n,
m)の「 係数の強度 」を演算し、強度の値が大きい
座標の係数から優先的にスキャンすることで、情報量を
削減できる。
As described above, in the present embodiment (the second embodiment of the present invention), each coordinate (n,
The information amount can be reduced by calculating the “coefficient strength” of m) and scanning preferentially from the coefficient of the coordinate having the larger strength value.

【0143】なお、上記の構成に限らず、係数強度演算
手段(図10の412)だけでなく、本発明の第1の実
施の形態 で示したゼロ係数カウント手段(図1の41
0)を備え、「 係数の強度 」と、「 ゼロ係数の個
数 」の両方を用いてスキャン順を決定しても良い。例
えば、「 係数の強度 」が同じになる周波数成分が複
数存在する場合に、「 ゼロ係数の個数 」が少ない周
波数成分を優先的なスキャン順とするような方法を取っ
ても良い。
It is to be noted that the present invention is not limited to the above-described configuration, and may include not only the coefficient strength calculating means (412 in FIG. 10) but also the zero coefficient counting means (41 in FIG. 1) according to the first embodiment of the present invention.
0), and the scanning order may be determined using both “the coefficient strength” and “the number of zero coefficients”. For example, when there are a plurality of frequency components having the same “coefficient strength”, a method may be adopted in which the frequency components having a small “number of zero coefficients” are set to the priority scanning order.

【0144】なお、本実施の形態(本発明の第2の実施
の形態)では、スキャン順の情報(例えば、座標値)
を、スキャン順情報符号化手段(図10の403)によ
って、符号化して出力信号として出力する(図11のS
008)ため、この分の情報量がオーバーヘッドになる
が、このオーバーヘッドに対して、各DCTブロックか
ら削減できた情報量の方が多ければ良く、1フレーム全
体で多くのDCTブロックが存在するような場合(例え
ば5400個のDCTブロックが存在)は、オーバーヘ
ッドは、1ブロックあたりの平均では、十分無視できる
ほど小さなものとなり得る。
In the present embodiment (the second embodiment of the present invention), information on scan order (for example, coordinate values)
Is encoded by the scan order information encoding means (403 in FIG. 10) and output as an output signal (S in FIG. 11).
008) Therefore, the amount of information becomes an overhead. However, the amount of information that can be reduced from each DCT block only needs to be larger than the overhead, so that there are many DCT blocks in one frame as a whole. In the case (eg, there are 5400 DCT blocks), the overhead can be sufficiently negligible on average per block.

【0145】<第3の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第1の課題 を解決するための、本
発明の 第3の実施の形態 について説明する。
<Third Embodiment> Next, a description will be given of a third embodiment of the present invention for solving the first problem of the above-mentioned conventional signal processing system.

【0146】本発明の第1の実施の形態では、周波数分
解して量子化後のDCTブロックの各座標(n,m)の
「 ゼロ係数の個数 」をカウントし、ゼロ係数が少な
い座標の係数から優先的にスキャンすることで、情報量
を削減し、本発明の第2の実施の形態では、周波数分解
して量子化後のDCTブロックの各座標(n,m)ごと
の「 係数の強度 」を求め、強度の値が大きい座標の
係数から優先的にスキャンすることにより、情報量を削
減した。上記の本発明の第1、第2の実施の形態に前処
理として、係数分布の判定処理を加えることでより実用
的とすることができる。本発明の第3の実施の形態で
は、例として、本発明の第2の実施の形態に前処理とし
て、係数分布の判定処理を加えることでより実用的とな
ることを説明する。
In the first embodiment of the present invention, the number of zero coefficients of each coordinate (n, m) of the DCT block after frequency decomposition and quantization is counted, and the coefficient of a coordinate having a small zero coefficient is counted. In the second embodiment of the present invention, the intensity of the coefficient for each coordinate (n, m) of the DCT block after frequency decomposition and quantization is reduced by preferentially scanning from , And the information amount is reduced by preferentially scanning from the coefficient of the coordinate having the larger intensity value. By adding a coefficient distribution determination process as pre-processing to the above-described first and second embodiments of the present invention, it becomes more practical. In the third embodiment of the present invention, as an example, it will be described that adding a coefficient distribution determination process as preprocessing to the second embodiment of the present invention makes it more practical.

【0147】図16に、本発明の第3の実施の形態の信
号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図16
において、9は、周波数分解手段で、10は、量子化手
段 で、1は、基本符号化手段 で、基本符号化手段
(1) の内部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3
は、係数読み出し制御手段 で、4は、読み出し制御情
報生成手段 で、読み出し制御情報生成手段(4)の内
部において、401は、スキャン順決定手段 で、40
2は、スキャン順テーブル で、403は、スキャン順
情報符号化手段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制
御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)にお
いて、読み出し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを
生成し、また、スキャン順決定手段(401)の内部の
412は、係数強度演算手段 で、411は、優先順位
決定手段 で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第
2の実施の形態と同様の働きをする。本発明の第2の実
施の形態と異なる点は、読み出し制御情報生成手段
(4)の内部に、係数A(または係数B)の値から、ど
の周波数成分にエネルギーが偏っているかを判定して、
偏り状況を示す情報(以下、係数分布情報)を出力する
係数分布判定手段(407) と、係数分布情報を記憶
する係数分布情報記憶手段(408) と、係数分布情
報を符号化する係数分布情報符号化手段(409)を有
し、スキャン順決定手段(401)において、係数分布
情報ごとにスキャン順を決定し、スキャン順テーブル
(402)において、係数分布情報ごとのスキャン順情
報Eを記憶する構成としている点である。
FIG. 16 shows the configuration of a signal processing system (compression encoding side) according to the third embodiment of the present invention. FIG.
, 9 is a frequency decomposition means, 10 is a quantization means, 1 is a basic coding means, and 2 is a frequency component storage means in the basic coding means (1).
Is a coefficient readout control means, 4 is a readout control information generating means, and 401 is a scan order determining means inside the readout control information generating means (4).
2 is a scan order table. 403 is a scan order information encoding unit. The scan order information E is used as read control information C. The coefficient read control unit (3) uses the scan order information E based on the read control information C. An address signal D is generated, and 412 inside the scan order determining means (401) is a coefficient strength calculating means, 411 is a priority order determining means, and the above is basically the same as that of the present invention described above. The function is the same as that of the second embodiment. The difference from the second embodiment of the present invention is that inside the read control information generating means (4), it is determined from the value of the coefficient A (or coefficient B) to which frequency component the energy is biased. ,
Coefficient distribution determining means (407) for outputting information indicating a bias state (hereinafter, coefficient distribution information), coefficient distribution information storing means (408) for storing coefficient distribution information, and coefficient distribution information for encoding coefficient distribution information It has an encoding unit (409), a scan order determining unit (401) determines a scan order for each coefficient distribution information, and stores a scan order information E for each coefficient distribution information in a scan order table (402). This is the configuration.

【0148】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0149】以下、本発明の第3の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図17を用
いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the third embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0150】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図17のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 17).
01).

【0151】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図16の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図17の
S002)、量子化手段(図16の10)においてDC
T後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図17
のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを周
波数成分記憶手段(図16の2)に記憶する(図17の
S004)。なお、ここでは例として、どの係数も、一
律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。以上の処理(図17のS00
1とS002とS003とS004)は、本発明の第2
の実施の形態と同様であるが、以下の処理が異なる。
<DCT and Quantization> Next, the frequency decomposition means (9 in FIG. 16) performs a DCT operation as shown in Equation 1 on the input original image block (S002 in FIG. 17), and DC (10 in FIG. 16)
Each coefficient (DCT block) after T is quantized (FIG. 17).
S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 16) (S004 in FIG. 17). Here, as an example, any coefficient is quantized by applying 1 as a uniform quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system. The above processing (S00 in FIG. 17)
1, S002, S003, and S004) correspond to the second embodiment of the present invention.
This embodiment is the same as the above embodiment, but differs in the following processing.

【0152】<係数分布の判定>ここで、係数分布判定
手段(図16の407)では、量子化後の各DCTブロ
ックが、どの周波数成分にエネルギーが偏っているかを
判定して、偏り状況を示す情報(以下、係数分布情報)
を出力して、係数分布情報を係数分布情報記憶手段(図
16の408)に記憶する(図17のS005)。この
係数分布判定の処理は、注目しているDCTブロック
が、例えば、図18に示すような、領域Aと領域Bのど
ちらに、エネルギーが偏っているか(係数が分布してい
るか)を判定するものである。具体的には、注目してい
るDCTブロックの中で、領域Aの係数の絶対値(また
は2乗値)の和と、領域Bの係数の絶対値(または2乗
値)の和を計算し、係数の絶対値(または2乗値)の和
が大きい方の領域にエネルギーが偏っている(係数が分
布している)と判定する。( ただし、これは例であ
り、必ずしも領域Aおよび領域Bの全ての係数を使う必
要はなく、代表的ないくつかの係数の絶対値(または2
乗値)の和で判定しても良い。) 例えば、図4に示すDCTブロック2の場合だと、領域
Aの係数の絶対値の和が25で、領域Bの係数の絶対値
の和が 3であり、このDCTブロック2(図4)の場
合は、領域Aにエネルギーが偏っている(係数が分布し
ている)と判定し、このようなDCTブロックを係数分
布グループAとして分類する。( もし、領域Bにエネ
ルギーが偏っている(係数が分布している)場合は、D
CTブロックを係数分布グループBとして分類する。
) このようにグループ分けを行う。注目しているDCTブ
ロックを どちらのグループにグループ分けしたかを識
別するために、各DCTブロックごとに1[ bit
]の係数分布情報を準備する。例えば、係数分布グル
ープAの場合は、係数分布情報をゼロ(1[ bit
])とし、係数分布グループBの場合は、係数分布情
報を1(1[ bit ])とする。これらの係数分布
情報は、係数分布情報記憶手段(図16の408)に記
憶される。このような係数分布グループのグループ分け
を前処理として行った後に、係数分布グループごとのス
キャン順テーブルを作成するために、以下の処理を行
う。なお、以下の処理は、本発明の第1の実施の形態
と、第2の実施の形態といずれの処理を行っても良い
が、以下では例として、第2の実施の形態と同様の処理
(強度の演算など)を行うものとする。なお、上記の例
では係数分布の判定を、直接DCTブロックの係数を用
いて行ったが、周波数分解を行う前の入力信号(原画像
データ)の輪郭形状から、DCTブロックの係数分布を
推定するような手法を用いても良く、例えば、周波数分
解を行う前の入力信号(原画像データ)に対して、水平
方向の画素の差分を計算し、差分(の絶対値)が大きい
場合は、このDCTブロックは係数分布グループAに分
類し、垂直方向の画素の差分を計算し、差分(の絶対
値)が大きい場合は、このDCTブロックは係数分布グ
ループBに分類しても、上記の例のように、直接DCT
ブロックの係数から係数分布の判定を行った場合と お
よそ同様な判定結果を得ることができる。
<Determination of Coefficient Distribution> Here, the coefficient distribution determining means (407 in FIG. 16) determines which frequency component the energy is biased by each DCT block after quantization, and determines the bias state. Information (hereinafter, coefficient distribution information)
And stores the coefficient distribution information in the coefficient distribution information storage means (408 in FIG. 16) (S005 in FIG. 17). In this coefficient distribution determination process, it is determined whether the energy of the DCT block of interest is biased to the area A or the area B (coefficient distribution), for example, as shown in FIG. Things. Specifically, in the DCT block of interest, the sum of the absolute value (or square value) of the coefficient of the area A and the sum of the absolute value (or square value) of the coefficient of the area B are calculated. It is determined that the energy is biased (coefficients are distributed) in a region where the sum of absolute values (or square values) of the coefficients is larger. (However, this is an example, and it is not always necessary to use all the coefficients of the area A and the area B, and the absolute values (or 2
Alternatively, the determination may be made based on the sum of the power values. For example, in the case of the DCT block 2 shown in FIG. 4, the sum of the absolute values of the coefficients in the area A is 25 and the sum of the absolute values of the coefficients in the area B is 3, and this DCT block 2 (FIG. 4) In the case of (1), it is determined that the energy is biased in the region A (coefficients are distributed), and such a DCT block is classified as a coefficient distribution group A. (If the energy is biased in the region B (coefficients are distributed), D
Classify the CT blocks as coefficient distribution group B.
) Grouping is performed in this way. In order to identify the group into which the DCT block of interest is grouped, 1 [bit]
] Is prepared. For example, in the case of the coefficient distribution group A, the coefficient distribution information is set to zero (1 [bit]
]), And in the case of the coefficient distribution group B, the coefficient distribution information is set to 1 (1 [bit]). These pieces of coefficient distribution information are stored in coefficient distribution information storage means (408 in FIG. 16). After performing such grouping of the coefficient distribution groups as preprocessing, the following processing is performed to create a scan order table for each coefficient distribution group. In the following processing, any of the processing of the first embodiment and the second embodiment of the present invention may be performed. However, in the following, as an example, processing similar to that of the second embodiment will be described. (Eg, calculation of intensity). In the above example, the coefficient distribution is determined directly using the coefficients of the DCT block. However, the coefficient distribution of the DCT block is estimated from the contour shape of the input signal (original image data) before frequency decomposition. Such a method may be used. For example, a difference between pixels in the horizontal direction is calculated for an input signal (original image data) before frequency decomposition is performed, and when the difference (absolute value) is large, The DCT block is classified into the coefficient distribution group A, the difference between pixels in the vertical direction is calculated, and when the difference (absolute value) is large, the DCT block is classified into the coefficient distribution group B, As in direct DCT
It is possible to obtain almost the same determination result as when determining the coefficient distribution from the block coefficients.

【0153】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図16の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図17の
S006)。本発明の第2の実施の形態と異なる点は、
係数分布グループごとのスキャン順テーブルを作成する
ために、係数分布判定手段(図16の407)から、係
数分布情報を得て、係数分布グループA用の強度の演算
と、係数分布グループB用の強度の演算を別々に行う。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 16) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S006 in FIG. 17). The difference from the second embodiment of the present invention is that
In order to create a scan order table for each coefficient distribution group, coefficient distribution information is obtained from the coefficient distribution determining means (407 in FIG. 16), the intensity of coefficient distribution group A is calculated, and the coefficient distribution group B is calculated. The strength calculations are performed separately.

【0154】上記の一連の処理(図17のS001とS
002とS003とS004とS005とS006)を
全ての原画像ブロックに対して終了したかを判定し(図
17のS007)、全ての原画像ブロックの処理が終了
するまで繰り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 17)
It is determined whether or not 002, S003, S004, S005, and S006) have been completed for all the original image blocks (S007 in FIG. 17), and are repeated until the processing of all the original image blocks is completed.

【0155】<係数分布情報の符号化>次に、係数分布
情報符号化手段(図16の409)によって、各DCT
ブロックに対応する係数分布情報の符号化を行う(図1
7のS008)。もし、1フレーム全体で5400個の
DCTブロックが存在する場合、係数分布情報記憶手段
(図16の408)に記憶されている係数分布情報は、
5400[bit ]存在する。この情報をそのまま非
圧縮で符号化しても良いし、あるいは、2値信号として
ハフマン符号化や算術符号化などの圧縮符号化を行って
も良い。係数分布情報は、(非圧縮の場合)1個のDC
Tブロックに対して1[ bit]あり、これがオーバ
ーヘッドになるが、例えば、1個のDCTブロックあた
りで、1[ bit ]以上の情報量の削減ができれ
ば、このオーバーヘッドは問題とならない。むしろ、入
力信号である画像データ(または音声データ)は例え
ば、係数分布グループAのDCTブロックばかりで構成
されているとは限らないため、係数分布グループのグル
ープ分けを行って、それぞのグループごとのスキャン順
テーブルを作成し、以後の処理で、各DCTブロック
は、適するスキャン順テーブルを用いてスキャンした後
に符号化されることで、情報量を削減することが可能に
なる。
<Coding of Coefficient Distribution Information> Next, each DCT is encoded by the coefficient distribution information encoding means (409 in FIG. 16).
Coding of coefficient distribution information corresponding to a block is performed (FIG. 1).
7 S008). If there are 5400 DCT blocks in one frame, the coefficient distribution information stored in the coefficient distribution information storage means (408 in FIG. 16) is
There are 5400 [bits]. This information may be encoded as it is without compression, or compression encoding such as Huffman encoding or arithmetic encoding may be performed as a binary signal. The coefficient distribution information is (in the case of uncompressed) one DC
There is 1 [bit] for the T block, which is an overhead. For example, if the information amount can be reduced by 1 [bit] or more per DCT block, this overhead does not pose a problem. Rather, the image data (or audio data) that is the input signal is not always composed of, for example, only the DCT blocks of the coefficient distribution group A. Is created, and in the subsequent processing, each DCT block is coded after being scanned using a suitable scan order table, so that the amount of information can be reduced.

【0156】<スキャン順テーブルの作成>次に、係数
分布グループごとのスキャン順テーブルを作成する。す
でに、係数分布グループごと(上記の例では、係数分布
グループAと、係数分布グループB)の係数の強度の演
算が終了している(図17のS006)。優先順位決定
手段(図16の411)によって、強度の値(係数の絶
対値の和)が大きい係数からサンプリングするような
(係数分布グループごとの)スキャン順を決定し、スキ
ャン順テーブル(図16の402)に記憶する(図17
のS009)。すなわち、この例では、係数分布グルー
プA用のスキャン順テーブルと、係数分布グループB用
のスキャン順テーブルが作成されることになる。ここ
で、スキャン順テーブル(図16の402)に記憶され
ているスキャン順の情報(例えば、座標値)を、スキャ
ン順情報符号化手段(図16の403)によって、符号
化して出力信号として出力する(図17のS010)。
ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に座標値を2
進数表現した値を出力しても良いし、あるいは、画像デ
ータや音声データでは、低周波成分には非ゼロ係数が出
現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほど短い符号
となるような可変長符号として出力するなどの方法を用
いても良い。
<Preparation of Scan Order Table> Next, a scan order table is prepared for each coefficient distribution group. The calculation of the coefficient intensities for each coefficient distribution group (in the above example, coefficient distribution group A and coefficient distribution group B) has already been completed (S006 in FIG. 17). The priority order determining means (411 in FIG. 16) determines a scan order (for each coefficient distribution group) such that sampling is performed from a coefficient having a large intensity value (sum of absolute values of coefficients), and a scan order table (FIG. 16). (402 in FIG. 17)
S009). That is, in this example, a scan order table for the coefficient distribution group A and a scan order table for the coefficient distribution group B are created. Here, scan order information (eg, coordinate values) stored in the scan order table (402 in FIG. 16) is encoded by a scan order information encoding unit (403 in FIG. 16) and output as an output signal. (S010 in FIG. 17).
The encoding of the scan order information performed here simply involves the coordinate value of 2
A value expressed in a hexadecimal number may be output, or in image data or audio data, since a non-zero coefficient is unlikely to appear in a low-frequency component, a coordinate value closer to the low-frequency component has a shorter sign. A method such as outputting as a long code may be used.

【0157】<スキャンの実行および符号化>次に、量
子化後の各DCTブロックが係数分布グループAなのか
係数分布グループBなのかによって、係数分布グループ
A用のスキャン順テーブルと、係数分布グループB用の
スキャン順テーブルの、いずれかを選択し(図17のS
011)、スキャン順に従って、読み出し制御手段(図
16の3)で、周波数成分記憶手段(図16の2)のア
ドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図16の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図17のS012)。そし
て、係数符号化手段(図16の5)で、スキャン順で1
次元に並べた係数を符号化する(図17のS013)。
<Execution and Coding of Scan> Next, a scan order table for the coefficient distribution group A and a coefficient distribution group depending on whether each quantized DCT block is the coefficient distribution group A or the coefficient distribution group B. Select one of the scan order tables for B (S in FIG. 17).
011), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 16) is generated by the read control means (3 in FIG. 16) in accordance with the scan order, and quantized from the frequency component storage means (2 in FIG. 16). Each coefficient of the subsequent DCT block is read up to the last non-zero coefficient (S012 in FIG. 17). Then, the coefficient encoding means (5 in FIG. 16) assigns 1 to the scan order.
The coefficients arranged in a dimension are encoded (S013 in FIG. 17).

【0158】以上の処理(図17のS011、S01
2、S013、S014)を全てのDCTブロックに対
して行う。このときの、符号化方法は、従来のハフマン
符号を適用しても良いし、統計処理を行った後に、最適
の符号を導いてから符号化を行っても良い。
The above processing (S011, S01 in FIG. 17)
2, S013, S014) are performed for all DCT blocks. At this time, a conventional Huffman code may be applied as the encoding method, or the encoding may be performed after an optimal code is derived after performing statistical processing.

【0159】以上のように、本実施の形態(本発明の第
3の実施の形態)では、上記の構成にすることで、入力
信号である画像データ(または音声データ)が、係数分
布グループAのDCTブロックばかりで構成されている
とは限らないような状態でも、係数分布グループのグル
ープ分けを行って、それぞのグループごとのスキャン順
テーブルを作成し、以後の処理で、各DCTブロック
は、適するスキャン順テーブルを用いてスキャンした後
に符号化することで、それぞれのDCTブロックが過剰
にゼロ係数をサンプリングしてしまうことを防ぐことが
でき、情報量を削減することが可能になる。
As described above, in the present embodiment (third embodiment of the present invention), by adopting the above configuration, the image data (or the audio data) which is the input signal is transferred to the coefficient distribution group A. Even in a state where the DCT blocks are not necessarily composed only of the DCT blocks, the coefficient distribution groups are grouped, and a scan order table is created for each group. By performing encoding after scanning using a suitable scan order table, it is possible to prevent each DCT block from excessively sampling a zero coefficient, and to reduce the amount of information.

【0160】なお、係数分布グループのグループ分け
は、図18の領域Aと領域Bのような形状に限ることは
なく、様々な形状に分割して対応しても良い。
The grouping of the coefficient distribution groups is not limited to the shapes such as the regions A and B in FIG. 18, but may be divided into various shapes.

【0161】<第4の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第1の課題 を解決するための、本
発明の 第4の実施の形態 について説明する。
<Fourth Embodiment> Next, a fourth embodiment of the present invention for solving the first problem of the conventional signal processing system will be described.

【0162】本発明の第1の実施の形態では、周波数分
解して量子化後のDCTブロックの各座標(n,m)の
「 ゼロ係数の個数 」をカウントし、ゼロ係数が少な
い座標の係数から優先的にスキャンすることで、情報量
を削減し、本発明の第2の実施の形態では、周波数分解
して量子化後のDCTブロックの各座標(n,m)ごと
の「 係数の強度 」を求め、強度の値が大きい座標の
係数から優先的にスキャンすることにより、情報量を削
減した。本発明の第3の実施の形態では、本発明の第
1、及び第2の実施の形態に前処理として、係数分布の
判定処理を加えることでより実用的となる例を示した。
上記の第1、第2、第3の実施の形態に、更に前処理と
して、複雑さグループに分類する処理を加えることで、
より効果的に情報量を削減できる。本発明の第4の実施
の形態では、例として、本発明の第2の実施の形態に前
処理として、複雑さグループに分類する処理を加えるこ
とでより効果的に情報量を削減できることを説明する。
In the first embodiment of the present invention, the “number of zero coefficients” of each coordinate (n, m) of the DCT block after frequency decomposition and quantization is counted, and the coefficient of a coordinate having a small zero coefficient is counted. In the second embodiment of the present invention, the intensity of the coefficient for each coordinate (n, m) of the DCT block after frequency decomposition and quantization is reduced by preferentially scanning from , And the information amount is reduced by preferentially scanning from the coefficient of the coordinate having the larger intensity value. In the third embodiment of the present invention, there has been described an example which becomes more practical by adding a coefficient distribution determination process as preprocessing to the first and second embodiments of the present invention.
By adding a process of classifying into a complexity group as preprocessing to the first, second, and third embodiments,
The amount of information can be reduced more effectively. In the fourth embodiment of the present invention, as an example, it is described that the amount of information can be more effectively reduced by adding a process of classifying into a complexity group as preprocessing to the second embodiment of the present invention. I do.

【0163】図19に、本発明の第4の実施の形態の信
号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図19
において、9は、周波数分解手段で、10は、量子化手
段 で、1は、基本符号化手段 で、基本符号化手段
(1) の内部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3
は、係数読み出し制御手段 で、4は、読み出し制御情
報生成手段 で、読み出し制御情報生成手段(4)の内
部において、401は、スキャン順決定手段 で、40
2は、スキャン順テーブル で、403は、スキャン順
情報符号化手段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制
御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)にお
いて、読み出し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを
生成し、また、スキャン順決定手段(401)の内部の
412は、係数強度演算手段 で、411は、優先順位
決定手段 で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第
2の実施の形態と同様の働きをする。本発明の第2の実
施の形態と異なる点は、画像データ(または音声デー
タ)の「 複雑さ 」を演算して、複雑さ情報Fを出力
する複雑さ判定手段(40)を有し、読み出し制御情報
生成手段(4)に、画像データ(または音声データ)の
複雑さ情報Fを入力する構成とし、読み出し制御情報
生成手段(4)の内部において、入力される 複雑さ情
報F より周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成
分を複数の 複雑さグループ に分類する複雑さグルー
プ分類手段(404) と、複雑さグループ分類手段
(404)により分類された 複雑さグループ情報Gを
記憶する複雑さグループ情報記憶手段(405) と、
複雑さグループ情報G を符号化する複雑さグループ情
報符号化手段(406)を有し、少なくとも複雑さグル
ープ情報Gを、読み出し制御情報Cとして用い、係数読
み出し制御手段(3)において、少なくとも読み出し制
御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成する構成とし
ている点である。
FIG. 19 shows the configuration of a signal processing system (compression encoding side) according to the fourth embodiment of the present invention. FIG.
, 9 is a frequency decomposition means, 10 is a quantization means, 1 is a basic coding means, and 2 is a frequency component storage means in the basic coding means (1).
Is a coefficient readout control means, 4 is a readout control information generating means, and 401 is a scan order determining means inside the readout control information generating means (4).
2 is a scan order table. 403 is a scan order information encoding unit. The scan order information E is used as read control information C. The coefficient read control unit (3) uses the scan order information E based on the read control information C. An address signal D is generated, and 412 inside the scan order determining means (401) is a coefficient strength calculating means, 411 is a priority order determining means, and the above is basically the same as that of the present invention described above. The function is the same as that of the second embodiment. The difference from the second embodiment of the present invention resides in that a complexity determining means (40) for calculating "complexity" of image data (or audio data) and outputting complexity information F is provided. The control information generating means (4) is configured to input complexity information F of image data (or audio data). Inside the read control information generating means (4), a frequency component is stored from the input complexity information F. A complexity group classifying means (404) for classifying each frequency component in the means (2) into a plurality of complexity groups; and a complexity storing the complexity group information G classified by the complexity group classifying means (404). Group information storage means (405);
A complexity group information encoding unit (406) for encoding the complexity group information G 1; at least the complexity group information G is used as read control information C; The point is that an address signal D is generated based on the information C.

【0164】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0165】以下、本発明の第4の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図20を用
いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the fourth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0166】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図20のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
20 (original image block) (S0 in FIG. 20)
01).

【0167】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図19の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図20の
S002)、量子化手段(図19の10)において、D
CT後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図2
0のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを
周波数成分記憶手段(図19の2)に記憶する(図20
のS004)。なお、ここでは例として、どの係数も、
一律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, in the frequency decomposition means (9 in FIG. 19), the input original image block is subjected to a DCT operation as shown in Expression 1 (S002 in FIG. 20), and the quantization is performed. In the conversion means (10 in FIG. 19), D
Each coefficient (DCT block) after CT is quantized (FIG. 2).
0 S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 19) (FIG. 20).
S004). Here, as an example, all coefficients are
Uniform quantization is performed by applying 1 as a quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0168】以上の処理(図20のS001とS002
とS003とS004)は、本発明の第2の実施の形態
と同様であるが、以下の処理が異なる。
The above processing (S001 and S002 in FIG. 20)
, And S003 and S004) are the same as in the second embodiment of the present invention, except for the following processing.

【0169】<複雑さグループの分類>ここで、複雑さ
判定手段(図19の40)で、周波数成分記憶手段(図
19の2)に記憶されている量子化後のDCTブロック
のAC成分の各係数の絶対値の和を求め、この値を 複
雑さ情報F として出力する。複雑さグループ分類手段
(図19の404)では、入力される 複雑さ情報Fに
より、量子化後の各DCTブロックを、複数の 複雑さ
グループ に分類して、複雑さグループ情報Gを出力し
て、複雑さグループ情報Gを複雑さグループ情報記憶手
段(図19の405)に記憶する(図20のS00
5)。上記の複雑さ判定手段(図19の40)では、例
として、周波数成分記憶手段(図19の2)に記憶され
ている量子化後のDCTブロックのAC成分の各係数の
絶対値の和の値を 複雑さ情報F としたが、そもそも
複雑さ情報Fとは、注目している原画像ブロック(ある
いは、DCTブロック)の「 複雑さ 」を意味する情
報であり、原画像ブロックの各画素の輝度(あるいは
色)が被写体の輪郭(エッジ)などにより、大きく変化
する場合などは複雑である( 複雑さ が強い)とし、
もし、原画像ブロックの各画素の輝度(あるいは色)が
変化が小さい場合などは、単調である( 複雑さ が弱
い)とする。よって、複雑さ情報F は、例えば、原画
像ブロックの各画素値の2乗和aや、原画像ブロックの
各画素値の分散値bや、DCTブロック( または量子
化後のDCTブロック)の各係数の2乗和cや、DCT
ブロック( または量子化後のDCTブロック)の一部
の係数の絶対値d、あるいは全部の係数の絶対値和e
や、これら 2乗和aや、分散値bや、2乗和cや、絶
対値dや、絶対値和e、 の値を大きさ別にクラス分け
する場合の、そのクラスの番号(以下、クラスナンバ
ー)などで表現するようにしても良い。以上の、複雑さ
情報Fにより、量子化後の各DCTブロックを、複数の
複雑さグループ に分類する処理において、複雑さが
強いグループ(以下、複雑グループと呼ぶ) と 複雑
さが弱いグループ(以下、単調グループと呼ぶ)の2つ
のグループにグループ分けしたとする。その際、注目し
ているDCTブロックをどちらのグループにグループ分
けしたかを識別するために、各DCTブロックごとに1
[ bit ]の複雑さグループ情報Gを準備する。例
えば、単調グループの場合は、複雑さグループ情報Gを
ゼロ(1[ bit])とし、複雑グループの場合は、
複雑さグループ情報Gを1(1[ bit])とする。
これらの複雑さグループ情報Gは、複雑さグループ情報
記憶手段(図19の405)に記憶される。このような
複雑さグループのグループ分けを前処理として行った後
に、複雑さグループごとのスキャン順テーブルを作成す
るために以下の処理を行う。なお、以下の処理は、本発
明の第1の実施の形態、第2の実施の形態のいずれの処
理を行っても良いし、また、本発明の第3の実施の形態
の係数分布グループのグループ分けの処理と併用しても
良いが、以下では例として、第2の実施の形態と同様の
処理(強度の演算など)を行うものとする。なお、上記
の例では複雑さ情報Fを求める処理を、直接DCTブロ
ックの係数を用いて行ったが、周波数分解を行う前の入
力信号(画像データ)の原画像ブロックの各画素値の2
乗和aや、原画像ブロックの各画素値の分散値bや、D
CTブロック( または量子化後のDCTブロック)の
各係数の2乗和cや、DCTブロック( または量子化
後のDCTブロック)の一部の係数の絶対値d、あるい
は全部の係数の絶対値和eや、これら 2乗和aや、分
散値bや、2乗和cや、絶対値dや、絶対値和e、の値
を大きさ別にクラス分けする場合の、そのクラスの番号
(以下、クラスナンバー)を用いても良い。
<Classification of Complexity Group> Here, the complexity determining means (40 in FIG. 19) determines the AC component of the quantized DCT block stored in the frequency component storing means (2 in FIG. 19). The sum of the absolute values of the coefficients is obtained, and this value is output as complexity information F. The complexity group classifying means (404 in FIG. 19) classifies each of the quantized DCT blocks into a plurality of complexity groups based on the input complexity information F, and outputs complexity group information G. The complexity group information G is stored in the complexity group information storage means (405 in FIG. 19) (S00 in FIG. 20).
5). In the complexity determining means (40 in FIG. 19), for example, the sum of the absolute values of the coefficients of the AC components of the quantized DCT block stored in the frequency component storing means (2 in FIG. 19) is used as an example. Although the value is set as the complexity information F, the complexity information F is information that means the “complexity” of the original image block (or DCT block) of interest. When the brightness (or color) changes greatly due to the contour (edge) of the subject, etc., it is complicated (the complexity is strong).
If the luminance (or color) of each pixel of the original image block changes little, it is assumed to be monotonous (the complexity is low). Therefore, the complexity information F 1 is, for example, a sum of squares a of each pixel value of the original image block, a variance b of each pixel value of the original image block, and a DCT block (or a quantized DCT block). Sum of squares of coefficients c, DCT
Absolute value d of some coefficients of block (or quantized DCT block) or sum e of absolute values of all coefficients
When classifying the values of the sum of squares a, the variance b, the sum of squares c, the absolute value d, and the sum of absolute values e by size, the class number (hereinafter, the class number) (Number) or the like. In the process of classifying each of the quantized DCT blocks into a plurality of complexity groups based on the complexity information F, a group having a high complexity (hereinafter, referred to as a complex group) and a group having a low complexity (hereinafter, a complex group). , Called a monotone group). At that time, in order to identify which group the DCT block of interest is grouped into, one for each DCT block.
The complexity group information G of [bit] is prepared. For example, in the case of a monotone group, the complexity group information G is set to zero (1 [bit]), and in the case of a complex group,
The complexity group information G is set to 1 (1 [bit]).
The complexity group information G is stored in the complexity group information storage means (405 in FIG. 19). After performing such grouping of complexity groups as preprocessing, the following processing is performed to create a scan order table for each complexity group. In the following processing, any of the processing of the first embodiment and the second embodiment of the present invention may be performed, and the coefficient distribution group of the third embodiment of the present invention may be used. Although it may be used together with the grouping process, in the following, as an example, it is assumed that the same process (eg, calculation of intensity) as in the second embodiment is performed. In the above example, the process of obtaining the complexity information F is performed directly using the coefficients of the DCT block. However, the process of obtaining the pixel value of each pixel value of the original image block of the input signal (image data) before the frequency decomposition is performed.
The sum of squares a, the variance b of each pixel value of the original image block, and D
Sum of squares c of each coefficient of CT block (or quantized DCT block), absolute value d of some coefficients of DCT block (or quantized DCT block), or sum of absolute values of all coefficients e, the sum of squares a, the variance b, the sum of squares c, the absolute value d, and the sum of absolute values e, when classifying the values by size (hereinafter referred to as the class number). Class number).

【0170】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図19の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図20の
S006)。本発明の第2の実施の形態と異なる点は、
複雑さグループごとのスキャン順テーブルを作成するた
めに、複雑さグループ分類手段(図19の404)か
ら、複雑さグループ情報Gを得て、複雑グループ用の強
度の演算と、単調グループ用の強度の演算を別々に行
う。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 19) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S006 in FIG. 20). The difference from the second embodiment of the present invention is that
In order to create a scan order table for each complexity group, the complexity group information G is obtained from the complexity group classification means (404 in FIG. 19) to calculate the intensity for the complexity group and the intensity for the monotone group. Are performed separately.

【0171】上記の一連の処理(図20のS001とS
002とS003とS004とS005とS006)を
全ての原画像ブロックに対して終了したかを判定し(図
20のS007)、全ての原画像ブロックの処理が終了
するまで繰り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 20)
It is determined whether or not 002, S003, S004, S005, and S006) have been completed for all the original image blocks (S007 in FIG. 20), and are repeated until the processing for all the original image blocks is completed.

【0172】<複雑さグループ情報の符号化>次に、複
雑さグループ情報符号化手段(図19の406)によっ
て、各DCTブロックに対応する複雑さグループ情報G
の符号化を行う(図20のS008)。もし、1フレー
ム全体で5400個のDCTブロックが存在する場合、
複雑さグループ情報記憶手段(図19の405)に記憶
されている複雑さグループ情報Gは、5400[ bi
t ]存在する。この情報をそのまま非圧縮で符号化し
ても良いし、あるいは、2値信号としてハフマン符号化
や算術符号化などの圧縮符号化を行っても良い。複雑さ
グループ情報Gは、(非圧縮の場合)1個のDCTブロ
ックに対して1[bit ]あり、これがオーバーヘッ
ドになるが、1個のDCTブロックあたりで、1[ b
it ]以上の情報量の削減ができる場合は、このオー
バーヘッドは問題とならない。複数の複雑さグループに
分類した後に符号化を行うことで、オーバーヘッドが問
題とならないくらいに、符号化の効率が良くなることを
後に説明する。
<Encoding of Complexity Group Information> Next, the complexity group information encoding means (406 in FIG. 19) encodes the complexity group information G corresponding to each DCT block.
(S008 in FIG. 20). If there are 5400 DCT blocks in one frame,
The complexity group information G stored in the complexity group information storage means (405 in FIG. 19) is 5400 [bi
t] exists. This information may be encoded as it is without compression, or compression encoding such as Huffman encoding or arithmetic encoding may be performed as a binary signal. The complexity group information G is 1 [bit] for one DCT block (in the case of non-compression), and this becomes overhead. However, 1 [b] per DCT block.
It] is not a problem if the amount of information can be reduced by more than [it]. It will be described later that coding is performed after being classified into a plurality of complexity groups, thereby improving the coding efficiency so that overhead does not become a problem.

【0173】<スキャン順テーブルの作成>次に、複雑
さグループごとのスキャン順テーブルを作成する。すで
に、複雑さグループごと(上記の例では、単調グループ
と、複雑グループ)の係数の強度の演算が終了している
(図20のS006)。優先順位決定手段(図19の4
11)によって、強度の値(係数の絶対値の和)が大き
い係数からサンプリングするような(複雑さグループご
との)スキャン順を決定し、スキャン順テーブル(図1
9の402)に記憶する(図20のS009)。すなわ
ち、この例では、単調グループ用のスキャン順テーブル
と、複雑グループ用のスキャン順テーブルが作成される
ことになる。次に、スキャン順テーブル(図19の40
2)に記憶されているスキャン順の情報(例えば、座標
値)を、スキャン順情報符号化手段(図19の403)
によって、符号化して出力信号として出力する(図20
のS010)。ここで行うスキャン順情報の符号化は、
単に座標値を2進数表現した値を出力しても良いし、あ
るいは、画像データや音声データでは、低周波成分には
非ゼロ係数が出現しにくいため、低周波成分に近い座標
値ほど短い符号となるような可変長符号として出力する
などの方法を用いても良い。
<Creation of Scan Order Table> Next, a scan order table is created for each complexity group. The calculation of the strength of the coefficient for each complexity group (in the above example, the monotone group and the complex group) has already been completed (S006 in FIG. 20). Priority determination means (4 in FIG. 19)
According to 11), a scan order (for each complexity group) is determined such that sampling is performed from a coefficient having a large intensity value (sum of absolute values of coefficients), and a scan order table (FIG. 1).
9 at 402) (S009 in FIG. 20). That is, in this example, a scan order table for a monotone group and a scan order table for a complex group are created. Next, a scan order table (40 in FIG. 19)
The scan order information (for example, coordinate values) stored in 2) is converted into scan order information encoding means (403 in FIG. 19).
And output as an output signal (FIG. 20).
S010). The encoding of the scan order information performed here is
A value obtained by simply expressing the coordinate value in a binary number may be output, or in image data or audio data, since a non-zero coefficient is unlikely to appear in a low-frequency component, a shorter code value is used for a coordinate value closer to the low-frequency component. For example, a method of outputting as a variable length code such that

【0174】<スキャンの実行および符号化>次に、量
子化後の各DCTブロックが単調グループなのか複雑グ
ループなのかによって、単調グループ用のスキャン順テ
ーブルと複雑グループ用のスキャン順テーブルの、いず
れかを選択し(図20のS011)、スキャン順に従っ
て、読み出し制御手段(図19の3)で、周波数成分記
憶手段(図19の2)のアドレス信号Dを生成し、周波
数成分記憶手段(図19の2)から、量子化後のDCT
ブロックの各係数を最後の非ゼロ係数まで読み出す(図
20のS012)。そして、係数符号化手段(図19の
5)で、スキャン順で1次元に並べた係数を、複雑さグ
ループごとに符号化する(図20のS013)。
<Execution and Encoding of Scan> Next, depending on whether each quantized DCT block is a monotone group or a complex group, either a scan order table for a monotone group or a scan order table for a complex group is determined. 20 is selected (S011 in FIG. 20), the address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 19) is generated by the read control means (3 in FIG. 19) in accordance with the scan order, and the frequency component storage means (FIG. From 19-2), the quantized DCT
Each coefficient of the block is read up to the last non-zero coefficient (S012 in FIG. 20). Then, coefficients arranged one-dimensionally in scan order are encoded for each complexity group by coefficient encoding means (5 in FIG. 19) (S013 in FIG. 20).

【0175】以上の処理(図20のS011、S01
2、S013、S014)を全てのDCTブロックに対
して行う。このときの、符号化方法は、従来のハフマン
符号を適用しても良いし、統計処理を行った後に、最適
の符号を導いてから符号化を行っても良い。
The above processing (S011, S01 in FIG. 20)
2, S013, S014) are performed for all DCT blocks. At this time, a conventional Huffman code may be applied as the encoding method, or the encoding may be performed after an optimal code is derived after performing statistical processing.

【0176】以上のように、複雑さグループごとにグル
ープ分けして、符号化を行うことのメリットを説明す
る。単調グループでは、AC成分の係数の絶対値として
小さい値が集中し、複雑グループでは、AC成分の係
数の絶対値として 大きい値が集中することで、各グル
ープの情報量を削減することができる。図21の例で
は、DCTブロック1、DCTブロック2、DCTブロ
ック3、DCTブロック4に対して、本発明の第2の実
施の形態と同様の方法でスキャンテーブルを作成し、図
13と同様の順番で処理を行うスキャンテーブルを用い
た場合、複雑さのグループ分けを行わずに、DCTブロ
ック1、DCTブロック2、DCTブロック3、DCT
ブロック4を混在の場合、表5のような結果となり、数
3に従って、情報量(EOBを除く)を求めると、約1
62.8[ bit]となる。それに対して、複雑さの
グループ分けを行い、図21に示すように、DCTブロ
ック1、とDCTブロック3は、複雑さグループ に分
類し、DCTブロック2、とDCTブロック4は、単調
グループ に分類し、各グループごとの結果を集計する
と、それぞれ、表6と表7のような結果となり、各グル
ープごとに数3に従って、情報量(EOBを除く)を求
めると、それぞれ約57.2[ bit]と、約48.
1[ bit ]となり、2つのグループの合計の情報
量は、約105.2[ bit ]となる。このよう
に、複雑さに応じて各ブロックを分類することにより情
報量を大幅に削減することができる。
As described above, the merits of performing coding by grouping each complexity group will be described. In the monotone group, small values are concentrated as the absolute value of the AC component coefficient, and in the complex group, the large value is concentrated as the absolute value of the AC component coefficient, so that the information amount of each group can be reduced. In the example of FIG. 21, a scan table is created for DCT block 1, DCT block 2, DCT block 3, and DCT block 4 in the same manner as in the second embodiment of the present invention, and the same as in FIG. When a scan table that performs processing in order is used, DCT block 1, DCT block 2, DCT block 3, DCT
When block 4 is mixed, the result is as shown in Table 5, and when the information amount (excluding EOB) is obtained according to Equation 3, about 1 is obtained.
62.8 [bits]. On the other hand, complexity grouping is performed, and as shown in FIG. 21, DCT block 1 and DCT block 3 are classified into complexity groups, and DCT block 2 and DCT block 4 are classified into monotone groups. Then, when the results for each group are totaled, the results are as shown in Tables 6 and 7, respectively. When the information amount (excluding EOB) is obtained according to Equation 3 for each group, about 57.2 [bits] are obtained. ] And about 48.
1 [bit], and the total information amount of the two groups is about 105.2 [bit]. As described above, the amount of information can be significantly reduced by classifying each block according to the complexity.

【0177】[0177]

【表9】 [Table 9]

【0178】[0178]

【表10】 [Table 10]

【0179】[0179]

【表11】 [Table 11]

【0180】<第5の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第2の課題 を解決するための、本
発明の 第5の実施の形態 について説明する。
<Fifth Embodiment> Next, a fifth embodiment of the present invention for solving the second problem of the conventional signal processing system will be described.

【0181】上記従来の信号処理システムの 第2の課
題 は、1次元に並べられたDCTブロックの各係数
(図83の1次元データ)を、係数符号化手段(図81
の51)によって、ハフマン符号化する処理(図82の
S005)において、1個の非ゼロ係数に1[ bit
]のサイン情報を使用しているため、符号量が多くな
ってしまうということである。例えば、1フレームの画
像サイズが720×480画素で構成されている場合
は、1フレームあたり、5400個のDCTブロックが
存在する。圧縮符号化後のデータの画質を高品質にした
い場合(すなわち、画質劣化を少なくしたい場合)は、
量子化の際の、量子化ステップの値は、小さく設定され
る。その場合、量子化後のDCTブロックのAC成分の
各係数は、非ゼロになる可能性が高くなる。例えば、全
ての係数が非ゼロだったとすると、1フレーム全体で、
5400×63=340200[ bit ]=42.
525[ KByte ]ものサイン情報が必要とな
る。このようにサイン情報のために多くの符号(コー
ド)を要するという問題点(第2の課題)がある。
A second problem of the conventional signal processing system is that each coefficient (one-dimensional data in FIG. 83) of the one-dimensionally arranged DCT block is converted into coefficient coding means (FIG. 81).
51), 1 [bit] is assigned to one non-zero coefficient in the Huffman encoding process (S005 in FIG. 82).
] Sign information is used, the code amount is increased. For example, when the image size of one frame is composed of 720 × 480 pixels, there are 5400 DCT blocks per frame. If you want to improve the image quality of the data after compression and encoding (that is, if you want to reduce image quality degradation),
The value of the quantization step at the time of quantization is set small. In that case, each coefficient of the AC component of the quantized DCT block is likely to be non-zero. For example, if all coefficients are non-zero, then for one entire frame,
5400 × 63 = 340200 [bit] = 42.
525 [KB] signature information is required. As described above, there is a problem (a second problem) that a large number of codes are required for signature information.

【0182】この第2の課題を解決するために、本発明
の第5の実施の形態では、サイン情報を まとめて符号
化することで、サイン情報の符号量を削減するものであ
る。サイン情報以外の係数については、単なる絶対値と
してサイン情報を除いて、従来技術や、既に説明した本
発明の第1、第2、第3、第4の実施の形態と同様の処
理で符号化を行えば良い。本発明の第5の実施の形態で
は、例として、サイン情報は、サイン情報処理手段(後
述)で処理するものとし、サイン情報を除く係数の絶対
値部分は、本発明の第2の実施の形態と同様の処理を行
うものとして説明する。
In order to solve the second problem, in the fifth embodiment of the present invention, the sign information is collectively encoded to reduce the code amount of the sign information. Coefficients other than sign information are coded by a process similar to that of the related art or the first, second, third, and fourth embodiments of the present invention, except for the sign information as a mere absolute value. Should be done. In the fifth embodiment of the present invention, as an example, the sign information is processed by a sign information processing means (described later), and the absolute value part of the coefficient excluding the sign information is set in the second embodiment of the present invention. The description will be made on the assumption that the same processing as in the embodiment is performed.

【0183】図22に、本発明の第5の実施の形態の信
号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図22
において、9は、周波数分解手段で、10は、量子化手
段 で、1は、基本符号化手段 で、基本符号化手段
(1) の内部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3
は、係数読み出し制御手段 で、4は、読み出し制御情
報生成手段 で、読み出し制御情報生成手段(4)の内
部において、401は、スキャン順決定手段 で、40
2は、スキャン順テーブル で、403は、スキャン順
情報符号化手段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制
御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)にお
いて、読み出し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを
生成し、また、スキャン順決定手段(401)の内部の
412は、係数強度演算手段 で、411は、優先順位
決定手段 で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第
2の実施の形態と同様の働きをする。本発明の第2の実
施の形態と異なる点は、基本符号化手段(1)の内部
に、周波数成分の各係数を絶対値に変換する絶対値変換
手段(6) と、周波数成分の各係数を入力とし、入力
される係数のサイン情報を処理するサイン情報処理手段
(7)を有し、絶対値に変換された周波数成分の各係数
に対して、係数符号化手段(5)で、統計処理を行い、
係数を符号化することとし、サイン情報処理手段(7)
の内部において、入力される係数が非ゼロかどうかを判
定して、非ゼロの場合に、サイン情報を抽出する非ゼロ
判定サイン情報抽出手段(701) と、サイン情報を
記憶するサイン情報記憶手段(702) と、サイン情
報に対して、統計処理を行い、サイン情報を符号化する
サイン情報符号化手段(703)を有する構成としてい
る点である。
FIG. 22 shows the configuration of a signal processing system (compression encoding side) according to the fifth embodiment of the present invention. FIG.
, 9 is a frequency decomposition means, 10 is a quantization means, 1 is a basic coding means, and 2 is a frequency component storage means in the basic coding means (1).
Is a coefficient readout control means, 4 is a readout control information generating means, and 401 is a scan order determining means inside the readout control information generating means (4).
2 is a scan order table. 403 is a scan order information encoding unit. The scan order information E is used as read control information C. The coefficient read control unit (3) uses the scan order information E based on the read control information C. An address signal D is generated, and 412 inside the scan order determining means (401) is a coefficient strength calculating means, 411 is a priority order determining means, and the above is basically the same as that of the present invention described above. The function is the same as that of the second embodiment. The difference from the second embodiment of the present invention resides in that the basic encoding means (1) includes an absolute value conversion means (6) for converting each coefficient of the frequency component into an absolute value, And a sine information processing means (7) for processing the sine information of the inputted coefficients. For each coefficient of the frequency component converted into the absolute value, a coefficient encoding means (5) Do the processing,
Coding coefficients, sign information processing means (7)
A non-zero determination signature information extracting means (701) for extracting whether or not the input coefficient is non-zero and extracting the signature information if the input coefficient is non-zero; a signature information storage means for storing the signature information (702) and a sign information encoding means (703) for performing statistical processing on the sign information and encoding the sign information.

【0184】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0185】以下、本発明の第5の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図23を用
いて説明する。
The operation of the signal processing system (on the compression encoding side) according to the fifth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0186】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図23のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 23).
01).

【0187】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図22の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図23の
S002)、量子化手段(図22の10)において、D
CT後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図2
3のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを
周波数成分記憶手段(図22の2)に記憶する(図23
のS004)。なお、ここでは例として、どの係数も、
一律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, the frequency decomposition means (9 in FIG. 22) performs a DCT operation as shown in Equation 1 on the input original image block (S002 in FIG. 23), and In the converting means (10 in FIG. 22), D
Each coefficient (DCT block) after CT is quantized (FIG. 2).
3 S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 22) (FIG. 23).
S004). Here, as an example, all coefficients are
Uniform quantization is performed by applying 1 as a quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0188】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図22の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図23の
S005)。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 22) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S005 in FIG. 23).

【0189】上記の一連の処理(図23のS001とS
002とS003とS004とS005)を全ての原画
像ブロックに対して終了したかを判定し(図23のS0
06)、全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰
り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 23)
002, S003, S004, and S005) are determined for all the original image blocks (S0 in FIG. 23).
06), until the processing of all the original image blocks is completed.

【0190】<スキャン順テーブルの作成>次に、優先
順位決定手段(図22の411)によって、強度の値
(係数の絶対値の和)が大きい係数から優先的にサンプ
リングするようなスキャン順を決定し、スキャン順テー
ブル(図22の402)に記憶する(図23のS00
7)。ここで、スキャン順テーブル(図22の402)
に記憶されているスキャン順の情報(例えば、座標値)
を、スキャン順情報符号化手段(図22の403)によ
って、符号化して出力信号として出力する(図23のS
008)。ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に
座標値を2進数表現した値を出力しても良いし、あるい
は、画像データや音声データでは、低周波成分には非ゼ
ロ係数が出現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほ
ど短い符号となるような可変長符号として出力するなど
の方法を用いても良い。
<Creation of Scan Order Table> Next, the priority order determining means (411 in FIG. 22) determines a scan order in which sampling is performed preferentially from a coefficient having a large intensity value (sum of absolute values of coefficients). It is determined and stored in the scan order table (402 in FIG. 22) (S00 in FIG. 23).
7). Here, the scan order table (402 in FIG. 22)
Scan order information (eg, coordinate values) stored in
Are encoded by the scan order information encoding means (403 in FIG. 22) and output as an output signal (S in FIG. 23).
008). In the encoding of the scan order information performed here, a value obtained by simply expressing a coordinate value in a binary number may be output, or a non-zero coefficient hardly appears in a low frequency component in image data or audio data. Alternatively, a method of outputting a variable-length code such that a code becomes shorter as the coordinate value is closer to the low-frequency component may be used.

【0191】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図22の402)に記憶さ
れているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図2
2の3)で、周波数成分記憶手段(図22の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図22の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図23のS009)。この読
み出された係数を絶対値変換手段(図22の6)によ
り、絶対値に変換し(図23のS010)、絶対値に変
換後の各係数を係数符号化手段(図22の5)で、符号
化する(図23のS011)。すなわち、この符号化処
理(図23のS011)は、サイン情報を除く係数の絶
対値部分にのみ施される。なお、係数の絶対値を得る処
理は、周波数成分記憶手段(図22の2)に記憶する前
に行っておいてもよく、その場合は周波数成分記憶手段
(図22の2)に各係数を、絶対値とサイン情報に分け
て記憶しておいても良い。
<Execution and Encoding of Scan> Next, read control means (FIG. 2) is executed in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 22).
In 2-3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 22) is generated, and each coefficient of the quantized DCT block is converted from the frequency component storage means (2 in FIG. 22) to the last non-zero value. The coefficients are read out (S009 in FIG. 23). The read coefficients are converted into absolute values by the absolute value conversion means (6 in FIG. 22) (S010 in FIG. 23), and each coefficient converted into the absolute value is converted into coefficient encoding means (5 in FIG. 22). (S011 in FIG. 23). That is, the encoding process (S011 in FIG. 23) is performed only on the absolute value part of the coefficient excluding the sign information. The processing for obtaining the absolute value of the coefficient may be performed before storing the coefficient in the frequency component storage means (2 in FIG. 22). In this case, each coefficient is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 22). , And may be stored separately for the absolute value and the sign information.

【0192】<サイン情報の処理>次に、スキャン順の
読み出し処理(図23のS009)によって、読み出さ
れる係数に対して、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(図
22の701)で、係数がゼロかどうかを判定し、非ゼ
ロの場合のみ、そのサイン情報を抽出し(図23のS0
12)、サイン情報を、サイン情報記憶手段(図22の
702)に記憶する(図23のS013)。
<Processing of Signature Information> Next, by the reading process in the scan order (S009 in FIG. 23), the coefficient to be read is set to zero by the non-zero determination signature information extracting means (701 in FIG. 22). It is determined whether the signature information is non-zero or not, and the signature information is extracted (S0 in FIG. 23).
12) The signature information is stored in the signature information storage means (702 in FIG. 22) (S013 in FIG. 23).

【0193】以上の処理(図23のS009、S01
0、S011、S012、S013)を全てのDCTブ
ロックに対して行う(図23のS014)。これによっ
て、全ての非ゼロ係数のサイン情報が、サイン情報記憶
手段(図22の702)に記憶されることになる。
The above processing (S009, S01 in FIG. 23)
0, S011, S012, and S013) are performed on all DCT blocks (S014 in FIG. 23). As a result, the sign information of all the non-zero coefficients is stored in the sign information storage means (702 in FIG. 22).

【0194】<サイン情報の符号化>次に、サイン情報
記憶手段(図22の702)に記憶されている全ての非
ゼロ係数のサイン情報に対して、サイン情報符号化手段
(図22の703)によって、統計処理を行い、全ての
サイン情報を圧縮して符号化する(図23のS01
5)。この符号化の処理は、統計処理を行って、専用の
ハフマンテーブルを作成してハフマン符号化を行った
り、算術符号化を行ったり、いかなる符号化方法を用い
ても良い。
<Encoding of signature information> Next, signature information encoding means (703 in FIG. 22) is applied to all non-zero coefficient signature information stored in the signature information storage means (702 in FIG. 22). ) To perform statistical processing, and compress and encode all the sign information (S01 in FIG. 23).
5). In this encoding process, statistical processing is performed, a dedicated Huffman table is created, Huffman encoding is performed, arithmetic encoding is performed, or any encoding method may be used.

【0195】以上のように、本実施の形態(本発明の第
5の実施の形態)では、上記の構成にすることで、従来
技術では、1個の非ゼロ係数に1[ bit ]のサイ
ン情報を使用していて符号量が多くなってしまうという
第2の課題を解決する。
As described above, in the present embodiment (the fifth embodiment of the present invention), by adopting the above-mentioned configuration, in the prior art, one non-zero coefficient has a sign of 1 [bit]. A second problem that a code amount is increased by using information is solved.

【0196】上記のように、サイン情報をまとめて符号
化することで情報量が削減できることを以下の例で説明
する。図24に原画像ブロックの例を示す。この例にお
いて原画像の各画素の輝度値の値域は、「 0から25
5 」である。図25に、原画像ブロック(図24)に
対して数1のようなDCT演算を施し、最も近い整数に
なるように量子化した例を示す。図25のDCTブロッ
クにおいて、AC成分の63個の係数が全て非ゼロであ
るため、上記従来の信号処理システムでは、サイン情報
が63[ bit ]必要だったが、本実施の形態(本
発明の第5の実施の形態)のように、これらのサイン情
報を集めて、まとめて統計処理を行い、圧縮符号化す
る。DCTブロック(図25)では、正の係数(AC成
分)が28個、負の係数(AC成分)が35個、存在す
る。これらのサイン情報の情報量を数3に従って、求め
ると、約62.4[ bit ]となる。1個のDCT
ブロック単独で見ると、約0.6[ bit ]という
僅かな符号量の削減であるが、一般的なテレビのように
1フレーム全体で、5400個ものDCTブロックが存
在する場合は、1フレーム全体で、3240[ bit
]もの符号量が削減できることになる。
As described above, the fact that the amount of information can be reduced by collectively encoding the sign information will be described with reference to the following example. FIG. 24 shows an example of an original image block. In this example, the range of the luminance value of each pixel of the original image is “0 to 25”.
5 ". FIG. 25 shows an example in which the original image block (FIG. 24) is subjected to a DCT operation as shown in Equation 1 and quantized to the nearest integer. In the DCT block of FIG. 25, the 63 coefficients of the AC component are all non-zero, so that the conventional signal processing system requires 63 [bit] of sign information. As in the fifth embodiment), these pieces of signature information are collected, statistically processed collectively, and compression-coded. In the DCT block (FIG. 25), there are 28 positive coefficients (AC components) and 35 negative coefficients (AC components). When the information amount of these pieces of signature information is obtained according to Equation 3, it is about 62.4 [bits]. One DCT
When looking at the block alone, the code amount is slightly reduced by about 0.6 [bit]. However, when there are as many as 5400 DCT blocks in one frame as in a general television, the whole frame is reduced. And 3240 [bit
] Can be reduced.

【0197】<第6の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第2の課題 を解決するための、本
発明の 第6の実施の形態 について説明する。
<Sixth Embodiment> Next, a sixth embodiment of the present invention for solving the second problem of the conventional signal processing system will be described.

【0198】既に述べた本発明の第5の実施の形態で
は、サイン情報処理手段(図22の7)により、サイン
情報を まとめて符号化することで、サイン情報の符号
量を削減し、第2の課題を解決した。本発明の第6の実
施の形態では、サイン情報処理手段(図22の7)の内
部に、各サイン情報を推定する機能を持たせ、サイン情
報を推定した後に、符号化することで、サイン情報の符
号量を削減するものである。
In the fifth embodiment of the present invention described above, signature information is collectively encoded by signature information processing means (7 in FIG. 22), thereby reducing the code amount of signature information. 2 issues have been solved. In the sixth embodiment of the present invention, the signature information processing means (7 in FIG. 22) is provided with a function of estimating each signature information, and after sign information is estimated, encoding is performed. This is to reduce the code amount of information.

【0199】入力信号である画像データは、ビデオカメ
ラなどで撮影したしたものや、写真などをスキャナで信
号変換して得たものであり、いずれも光学的読み取り手
段により、信号変換して得られるものである。このよう
に入力信号(画像データ)は、光学的な自然現象に基づ
き生成されている。そのため、被写体の輪郭(エッジ)
の形状などの情報が、そのまま入力信号(画像データ)
の数値に反映される。これらの入力信号(画像データ)
を周波数分解した後に符号化する、従来および本発明の
信号処理システムにおいては、被写体の輪郭(エッジ)
の形状により、周波数分解後の、いずれかの周波数成分
にエネルギーが偏るという特徴がある。例えば、被写体
の輪郭(エッジ)が複雑な形状をしていれば、高周波成
分にエネルギーが集中したり、輪郭(エッジ)が単調な
形状をしていれば、低周波成分にエネルギーが集中した
りする。言いかえれば、エネルギーが集中している周波
数成分こそ、その入力信号(画像データ)の特徴を よ
く反映し、入力信号(画像データ)の情報を多く含んで
いるのである。このような入力信号(画像データ)の特
徴を鑑みて、本発明の第6の実施の形態では、以下の図
26のような構成により、サイン情報の符号量の削減を
行う。なお、本発明の第5の実施の形態と同様に、サイ
ン情報以外の係数については、単なる絶対値としてサイ
ン情報を除いて従来技術や、既に説明した本発明の第
1、第2、第3、第4の実施の形態と同様の処理で符号
化を行えば良いが、本発明の第6の実施の形態では、例
として、サイン情報を除く係数の絶対値部分は、本発明
の第2の実施の形態と同様の処理を行うものとして説明
する。
The image data, which is an input signal, is obtained by converting a signal from an image taken by a video camera or the like or from a photograph by a scanner. Things. Thus, the input signal (image data) is generated based on optical natural phenomena. Therefore, the contour (edge) of the subject
Information such as the shape of the input signal (image data)
Is reflected in the numerical value. These input signals (image data)
In the signal processing systems according to the related art and the present invention, which are encoded after frequency decomposition of the
Is characterized in that the energy is biased to any of the frequency components after the frequency decomposition. For example, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, energy concentrates on high frequency components, and if the contour (edge) has a monotonous shape, energy concentrates on low frequency components. I do. In other words, the frequency components where energy is concentrated reflect the characteristics of the input signal (image data) well and contain much information on the input signal (image data). In view of such characteristics of the input signal (image data), in the sixth embodiment of the present invention, the code amount of the sign information is reduced by the following configuration as shown in FIG. As in the fifth embodiment of the present invention, coefficients other than the sign information are used as a mere absolute value except for the sign information as in the prior art or the first, second, and third embodiments of the present invention described above. The encoding may be performed by the same processing as that of the fourth embodiment. However, in the sixth embodiment of the present invention, as an example, the absolute value part of the coefficient excluding the sign information is the second value of the present invention. The following description is made on the assumption that the same processing as that of the embodiment is performed.

【0200】以下、図26を用いて、本発明の第6の実
施の形態の構成について説明する。図26において、9
は、周波数分解手段で、10は、量子化手段 で、1
は、基本符号化手段 で、基本符号化手段(1) の内
部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3は、係数読み
出し制御手段 で、4は、読み出し制御情報生成手段
で、読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、
401は、スキャン順決定手段 で、402は、スキャ
ン順テーブル で、403は、スキャン順情報符号化手
段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとし
て用い、係数読み出し制御手段(3)において、読み出
し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成し、ま
た、スキャン順決定手段(401)の内部の412は、
係数強度演算手段 で、411は、優先順位決定手段
で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第2の実施の
形態と同様の働きをする。本発明の第2の実施の形態と
異なる点は、基本符号化手段(1)の内部に、周波数成
分の各係数を絶対値に変換する絶対値変換手段(6)
と、周波数成分の各係数を入力とし、入力される係数の
サイン情報を処理するサイン情報処理手段(7)を有
し、絶対値に変換された周波数成分の各係数に対して、
係数符号化手段(5)で、統計処理を行い、係数を符号
化することとし、サイン情報処理手段(7)の内部に、
周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数の
うち、周波数分解の単位内(DCTブロック内)での各
係数のエネルギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係
数の強度の順位(以下、係数強度順位)を判定する係数
強度順位判定手段(704) と、係数強度順位を記憶
する係数強度順位テーブル(705) と、各係数がゼ
ロかどうかを判定し、非ゼロの場合のみ、サイン情報を
抽出する非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701)と、
係数強度順位の高い係数から優先的に、サイン情報の推
定を行い、推定結果から、新たなサイン情報を生成して
出力するサイン情報推定手段(706)を有し、サイン
情報推定手段(706) の内部に、周波数成分記憶手
段(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮のサイ
ン情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて真のサ
イン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイン情報
設定手段(707) と、サイン情報設定手段(70
7)により、仮サイン情報と、必要に応じて真サイン情
報が設定された各係数(以下、サイン情報付き係数)を
記憶するサイン情報付き係数記憶手段(708) と、
サイン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サイン情
報付き周波数合成結果を出力する周波数成分合成手段
(709) と、サイン情報付き周波数合成結果を記憶
する周波数合成結果記憶手段(710) と、各仮サイ
ン情報が設定されているサイン情報付き周波数合成結果
に対応した第1のサイン情報推定パラメータ(以下、第
1サイン情報推定パラメータ)を演算する第1サイン情
報推定パラメータ演算手段(711) と、第1サイン
情報推定パラメータを記憶する第1サイン情報推定パラ
メータ記憶手段(712) と、各仮サイン情報に対応
した第1サイン情報推定パラメータの値から、どの仮サ
イン情報が真のサイン情報かを推定し、推定したサイン
情報と真のサイン情報とが一致しているかどうかを示す
一致不一致情報を、新たなサイン情報として出力する第
1サイン情報生成手段(713)を有し、サイン情報設
定手段(707)において、仮サイン情報が真のサイン
情報かどうかの推定が完了した係数に関して、真のサイ
ン情報を設定する機能を有し、真サイン情報が設定され
ている係数(以下、真サイン情報付き係数)による周波
数合成結果(以下、真サイン周波数合成結果)と、仮サ
イン情報が設定されている係数(以下、仮サイン情報付
き係数)による周波数合成結果(以下、仮サイン周波数
合成結果)との差分の絶対値の和を第1変化量とし、真
サイン情報付き係数と、仮サイン情報付き係数の混合状
態での周波数合成結果(以下、混合周波数合成結果)に
関して、混合周波数合成結果の波形の、波形の中心軸
と、波形で囲まれた領域における、波形と、波形の中心
軸との差分の絶対値の和を第1類似度とし、第1サイン
情報推定パラメータ演算手段(711) において、第
1変化量、または第1類似度を第1サイン情報推定パラ
メータとして演算し、第1サイン情報生成手段(71
3) において、各仮サイン情報に対応する第1サイン
情報推定パラメータが第1変化量の場合は、第1サイン
情報推定パラメータの値が小さいときの仮サイン情報を
真のサイン情報だと推定し、各仮サイン情報に対応する
第1サイン情報推定パラメータが第1類似度の場合は、
第1サイン情報推定パラメータの値が大きいときの仮サ
イン情報が真のサイン情報であると推定する構成として
いる点である。
The configuration of the sixth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. In FIG. 26, 9
Is frequency decomposition means, 10 is quantization means, 1
Is a basic encoding unit, 2 is a frequency component storage unit, 3 is a coefficient readout control unit, and 4 is a readout control information generation unit inside the basic encoding unit (1).
Then, inside the read control information generating means (4),
401 is a scan order determining means, 402 is a scan order table, 403 is a scan order information encoding means, and the scan order information E is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) An address signal D is generated based on the read control information C, and 412 inside the scan order determining means (401)
411 is a priority order determining means.
The above functions basically in the same manner as the above-described second embodiment of the present invention. The difference from the second embodiment of the present invention is that an absolute value conversion means (6) for converting each coefficient of a frequency component into an absolute value is provided inside the basic coding means (1).
And a sine information processing means (7) which receives each coefficient of the frequency component as input and processes sine information of the input coefficient. For each coefficient of the frequency component converted into an absolute value,
The coefficient encoding means (5) performs statistical processing to encode the coefficients, and the sign information processing means (7) has:
Among the coefficients of each frequency component in the frequency component storage means (2), the intensity of the energy of each coefficient in the unit of frequency decomposition (in the DCT block) (hereinafter, the intensity) is measured, and the intensity of each coefficient is measured. , A coefficient strength rank determining means (704) for determining the rank (hereinafter referred to as a coefficient strength rank), a coefficient strength rank table (705) for storing the coefficient strength ranks, and determining whether each coefficient is zero. Only in this case, a non-zero determination signature information extracting means (701) for extracting signature information;
Sign information estimating means (706) for preferentially estimating signature information from a coefficient having a higher coefficient strength rank, and generating and outputting new signature information from the estimation result; signature information estimating means (706) , Temporary signature information (hereinafter, temporary signature information) and, if necessary, true signature information (hereinafter, true signature information) for each frequency component coefficient in the frequency component storage means (2). ), And a signature information setting means (70).
7), a signature information-added coefficient storage means (708) for storing the temporary signature information and each coefficient for which true signature information is set as necessary (hereinafter, a coefficient with signature information);
Frequency component synthesizing means (709) for synthesizing each frequency component of the coefficient with signature information and outputting a frequency synthesis result with signature information; frequency synthesis result storing means (710) for storing the frequency synthesis result with signature information; First signature information estimation parameter calculating means (711) for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which the temporary signature information is set; From the first signature information estimation parameter storage means (712) for storing the first signature information estimation parameter and the value of the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information, it is determined which temporary signature information is true signature information. Estimated, and coincidence mismatch information indicating whether the estimated signature information matches the true signature information A first signature information generating means (713) for outputting the signature information as signature information, and the signature information setting means (707) converts the true signature information with respect to the coefficient for which the estimation of whether the temporary signature information is the true signature information is completed. It has a function of setting, and a frequency synthesis result (hereinafter, a true sine frequency synthesis result) by a coefficient in which true signature information is set (hereinafter, a coefficient with true signature information) and a coefficient (temporary signature information is set) Hereinafter, the sum of the absolute value of the difference from the frequency synthesis result by the temporary signature information-added coefficient (hereinafter, the temporary signature frequency synthesis result) is used as the first variation, and the mixture of the true signature information-added coefficient and the temporary signature information-added coefficient Regarding the frequency synthesis result in the state (hereinafter, “mixed frequency synthesis result”), the waveform of the waveform of the mixed frequency synthesis result, the waveform in the region surrounded by the waveform, and the waveform The sum of the absolute value of the difference from the central axis of the first is regarded as the first similarity, and the first sign information estimation parameter computing means (711) computes the first change amount or the first similarity as the first sign information estimation parameter. Then, the first signature information generating means (71
In 3), when the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the first variation, the temporary signature information when the value of the first signature information estimation parameter is small is estimated to be true signature information. If the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the first similarity,
The point is that provisional signature information when the value of the first signature information estimation parameter is large is estimated to be true signature information.

【0201】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0202】以下、本発明の第6の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図27を用
いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the sixth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0203】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図27のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 27).
01).

【0204】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図26の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図27の
S002)、量子化手段(図26の10)においてDC
T後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図27
のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを周
波数成分記憶手段(図26の2)に記憶する(図27の
S004)。なお、ここでは例として、どの係数も、一
律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。こ
のDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処理
システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, the frequency decomposition means (9 in FIG. 26) performs a DCT operation as shown in Equation 1 on the input original image block (S002 in FIG. 27), and DC (10 in FIG. 26)
Quantize each coefficient (DCT block) after T (FIG. 27)
S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 26) (S004 in FIG. 27). Here, as an example, any coefficient is quantized by applying 1 as a uniform quantization step. This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0205】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図26の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図27の
S005)。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 26) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S005 in FIG. 27).

【0206】上記の一連の処理(図27のS001とS
002とS003とS004とS005)を全ての原画
像ブロックに対して終了したかを判定し(図27のS0
06)、全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰
り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 27)
002, S003, S004, and S005) are completed for all original image blocks (S0 in FIG. 27).
06), until the processing of all the original image blocks is completed.

【0207】<スキャン順テーブルの作成>次に、優先
順位決定手段(図26の411)によって、強度の値
(係数の絶対値の和)が大きい係数からサンプリングす
るようなスキャン順を決定し、スキャン順テーブル(図
26の402)に記憶する(図27のS007)。ここ
で、スキャン順テーブル(図26の402)に記憶され
ているスキャン順の情報(例えば、座標値)を、スキャ
ン順情報符号化手段(図26の403)によって、符号
化して出力信号として出力する(図27のS008)。
ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に座標値を2
進数表現した値を出力しても良いし、あるいは、画像デ
ータや音声データでは、低周波成分には非ゼロ係数が出
現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほど短い符号
となるような可変長符号として出力するなどの方法を用
いても良い。
<Preparation of Scan Order Table> Next, the scan order is determined by the priority order determination means (411 in FIG. 26) such that sampling is performed from the coefficient having the largest intensity value (sum of the absolute values of the coefficients). It is stored in the scan order table (402 in FIG. 26) (S007 in FIG. 27). Here, scan order information (eg, coordinate values) stored in the scan order table (402 in FIG. 26) is encoded by a scan order information encoding unit (403 in FIG. 26) and output as an output signal. (S008 in FIG. 27).
The encoding of the scan order information performed here simply involves the coordinate value of 2
A value expressed in a hexadecimal number may be output, or in image data or audio data, since a non-zero coefficient is unlikely to appear in a low-frequency component, a coordinate value closer to the low-frequency component has a shorter sign. A method such as outputting as a long code may be used.

【0208】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図26の402)に記憶さ
れているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図2
6の3)で、周波数成分記憶手段(図26の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図26の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図27のS009)。この読
み出された係数を絶対値変換手段(図26の6)によ
り、絶対値に変換し(図27のS010)、絶対値に変
換後の各係数を係数符号化手段(図26の5)で、符号
化する(図27のS011)。すなわち、この符号化処
理(図27のS011)は、サイン情報を除く係数の絶
対値部分にのみ施される。なお、係数の絶対値を得る処
理は、周波数成分記憶手段(図26の2)に記憶する前
に行っておいてもよく、その場合は周波数成分記憶手段
(図26の2)に各係数を、絶対値とサイン情報に分け
て記憶しておいても良い。
<Execution and Encoding of Scan> Next, read control means (FIG. 2) is executed in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 26).
In 6-3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 26) is generated, and each coefficient of the quantized DCT block is converted from the frequency component storage means (2 in FIG. 26) to the last non-zero value. The coefficients are read out (S009 in FIG. 27). The read coefficients are converted into absolute values by absolute value conversion means (6 in FIG. 26) (S010 in FIG. 27), and each coefficient converted into an absolute value is converted into coefficient encoding means (5 in FIG. 26). (S011 in FIG. 27). That is, this encoding process (S011 in FIG. 27) is performed only on the absolute value portion of the coefficient excluding the sign information. The processing for obtaining the absolute value of the coefficient may be performed before storing the coefficient in the frequency component storage means (2 in FIG. 26). In this case, each coefficient is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 26). , And may be stored separately for the absolute value and the sign information.

【0209】<サイン情報の処理>次に、スキャン順の
読み出し処理(図27のS009)によって、読み出さ
れる係数に対して、係数強度順位判定手段(図26の7
04)で、1個のDCTブロック内で、各係数のエネル
ギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数の強度の順
位(以下、係数強度順位)を判定する(図27のS01
2)。そして、係数強度順位の値を係数強度順位テーブ
ル(図26の705)に記憶する(図27のS01
3)。先にも述べたように、被写体の輪郭(エッジ)が
複雑な形状をしていれば、高周波成分にエネルギーが集
中したり、輪郭(エッジ)が単調な形状をしていれば、
低周波成分にエネルギーが集中したりする。エネルギー
が集中している周波数成分こそ、その入力信号(画像デ
ータ)の特徴を よく反映し、入力信号(画像データ)
の情報を多く含んでいるのであり、上記の処理(図27
のS012)は、DCTブロック内の どの周波数成分
にエネルギーが集中しているかを判定するものである。
この処理(図27のS012)における強度とは、具体
的には、各係数の絶対値や、各係数の2乗値の大きさで
ある。例として、本実施の形態では、強度を、係数の絶
対値とする。なお、この強度順位の判定は、注目してい
るDCTブロック内のAC成分に対してのみ行う。例え
ば、本発明の第5の実施の形態での説明で使用したもの
と同じDCTブロック(図25)の場合、AC成分のう
ちで強度の値が1番大きい係数(以下、係数A1と呼
ぶ)は、座標(1,0)の「 −784 」である。2
番目に強度の値が大きい係数(以下、係数A2と呼ぶ)
は、座標(3,0)の「 212 」である。3番目に
強度の値が大きい係数(以下、係数A3と呼ぶ)は、座
標(5,0)の「 −103 」である。4番目に強度
の値が大きい係数(以下、係数A4と呼ぶ)は、座標
(2,4)の「 71 」と、座標(4,1)の「 −
71 」で強度の大きさが同じ係数が2個存在する。こ
のような場合は、どちらを優先的に順位付けしても良い
が、この例では、座標(2,4)の「 71 」を4番
目(係数A4)とする。このように、強度の大きい順
に、順位付けを行っていき、係数強度順位を決定し、そ
の順位に応じた座標(n,m)の情報を係数強度順位テ
ーブル(図26の705)に記憶しておく。
<Processing of Signature Information> Next, by the reading process in the scan order (S009 in FIG. 27), the coefficient to be read is determined by the coefficient strength rank determining means (7 in FIG. 26).
04), the energy intensity (hereinafter, intensity) of each coefficient is measured within one DCT block, and the intensity order of each coefficient (hereinafter, coefficient intensity order) is determined (S01 in FIG. 27).
2). Then, the value of the coefficient strength ranking is stored in the coefficient strength ranking table (705 in FIG. 26) (S01 in FIG. 27).
3). As described above, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, if the energy is concentrated on the high-frequency component or if the contour (edge) has a monotonous shape,
Energy concentrates on low frequency components. The frequency component where energy is concentrated reflects the characteristics of the input signal (image data) well, and the input signal (image data)
The above processing (FIG. 27)
S012) is for determining to which frequency component in the DCT block energy is concentrated.
The intensity in this process (S012 in FIG. 27) is specifically the absolute value of each coefficient or the magnitude of the square of each coefficient. As an example, in the present embodiment, the intensity is an absolute value of the coefficient. The determination of the intensity order is performed only for the AC component in the DCT block of interest. For example, in the case of the same DCT block (FIG. 25) used in the description of the fifth embodiment of the present invention, a coefficient having the largest intensity value among AC components (hereinafter, referred to as a coefficient A1). Is “−784” at the coordinates (1, 0). 2
Coefficient with the second largest intensity value (hereinafter referred to as coefficient A2)
Is “212” at the coordinates (3,0). The coefficient having the third largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A3) is “−103” at the coordinates (5, 0). The coefficient having the fourth largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A4) is “71” at coordinates (2, 4) and “−” at coordinates (4, 1).
71 "and two coefficients having the same magnitude. In such a case, either of them may be prioritized, but in this example, “71” of the coordinates (2, 4) is the fourth (coefficient A4). In this way, the ranking is performed in the order of the magnitudes, the coefficient strength ranking is determined, and information of the coordinates (n, m) corresponding to the ranking is stored in the coefficient strength ranking table (705 in FIG. 26). Keep it.

【0210】次に、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(図
26の701)によって、各係数が非ゼロかどうかを判
定し(図27のS014)、各係数が非ゼロの場合、サ
イン情報推定手段(図26の706)によって、各係数
のサイン情報が正なのか負なのかの推定を行う(図27
のS015からS023)。このサイン情報の推定処理
(図27のS015からS023)において、先に求め
た、係数強度順位に従って、強度順位が高い(強度の値
が大きい)係数の情報を手がかりとして、強度順位が低
い(強度の値が小さい)係数のサイン情報の推定を行
う。すなわち、DCTブロック(図25)の例では、例
えば、強度順位が高い係数A1から係数A62までの6
2個の係数の情報を手がかりに、最も強度順位が低い係
数A63(図25の座標(4,0)の「 −2 」)の
みのサイン情報の推定を行う。(この例では、強度順位
が高い係数A1から係数A62までの62個の係数のサ
イン情報の推定は行わない。)そのため、まず、サイン
情報設定手段(図26の707)では、係数A1から係
数A62までのAC成分には、真のサイン情報を設定し
(図27のS015)、このDCTブロック(以下、基
準DCTブロックと呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手
段(図26の708)に記憶する(図27のS01
6)。同時に、サイン情報設定手段(図26の707)
では、サイン情報の推定を行う係数A63のAC成分
に、仮のサイン情報として正のサイン情報を設定し(図
27のS015)、このDCTブロック(以下、DCT
ブロック0と呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図
26の708)に記憶する(図27のS016)。ま
た、サイン情報設定手段(図26の707)では、サイ
ン情報の推定を行う係数A63のAC成分に、仮のサイ
ン情報として負のサイン情報を設定し(図27のS01
5)、このDCTブロック(以下、DCTブロック1と
呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図26の70
8)に記憶する(図27のS016)。すなわち、サイ
ン情報付き係数記憶手段(図26の708)には、基準
DCTブロックと、DCTブロック0と、DCTブロッ
ク1の、3個のDCTブロックが記憶される。それぞれ
のDCTブロックを、図28、図29、図30に示す。
Next, whether or not each coefficient is non-zero is determined by the non-zero determination sign information extracting means (701 in FIG. 26) (S014 in FIG. 27). According to (706 in FIG. 26), it is estimated whether the sign information of each coefficient is positive or negative (FIG. 27).
S015 to S023). In the sign information estimation process (S015 to S023 in FIG. 27), in accordance with the previously obtained coefficient strength rank, the strength rank is low (strength value) using information of a coefficient having a high strength rank (large strength value) as a clue. (Small value) is estimated. That is, in the example of the DCT block (FIG. 25), for example, six coefficients A1 to A62 having the highest strength order are used.
Based on the information of the two coefficients, the signature information of only the coefficient A63 (“−2” of the coordinates (4, 0) in FIG. 25) having the lowest strength order is estimated. (In this example, the sign information of the 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength order is not estimated.) Therefore, first, the sign information setting means (707 in FIG. 26) sets the coefficient A1 to the coefficient A1. True sign information is set for AC components up to A62 (S015 in FIG. 27), and this DCT block (hereinafter, referred to as a reference DCT block) is stored in a coefficient storage unit with sign information (708 in FIG. 26). (S01 in FIG. 27)
6). At the same time, signature information setting means (707 in FIG. 26)
Then, positive sign information is set as temporary sign information in the AC component of the coefficient A63 for estimating sign information (S015 in FIG. 27), and this DCT block (hereinafter, DCT) is set.
Block 0) is stored in the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 26) (S016 in FIG. 27). The sign information setting means (707 in FIG. 26) sets negative sign information as temporary sign information in the AC component of the coefficient A63 for estimating the sign information (S01 in FIG. 27).
5) This DCT block (hereinafter referred to as DCT block 1) is stored as a coefficient storage unit with signature information (70 in FIG. 26).
8) (S016 in FIG. 27). That is, in the coefficient storage unit with sign information (708 in FIG. 26), three DCT blocks of the reference DCT block, DCT block 0, and DCT block 1 are stored. Each DCT block is shown in FIGS. 28, 29 and 30.

【0211】次に、サイン情報付き係数記憶手段(図2
6の708)に記憶されている 基準DCTブロック
(図28)と、DCTブロック0(図29)と、DCT
ブロック1(図30)の、3個のDCTブロックに対し
て、周波数合成手段(図26の709)により、数2の
逆DCT演算を施し(図27のS017)、それぞれの
周波数合成結果(逆DCT結果)を周波数合成結果記憶
手段(図26の710)に記憶する(図27のS01
8)。なお、上記の逆DCT演算(図27のS017)
を施す前に、それぞれのDCTブロックに対して、逆量
子化を行う構成とすることが望ましいが、上記の一連で
は、例として量子化ステップを1としており、ここでは
逆量子化の処理は省略した。( 逆量子化手段を具備
し、逆量子化を行っても良い。)なお、逆DCTは実数
計算であり、小数点以下の値が存在するが、通常は、実
数計算した結果を整数化して取り扱う。このときに、小
数点以下の値が切り捨てられることで、実際の演算結果
に対する誤差が生じる。この誤差ができるだけ小さくな
るように、上記の逆DCT演算(図27のS017)
は、例として、逆DCT結果を10000倍してより高
いbit精度の整数値として出力するものとする。基準
DCTブロック(図28)の逆DCT結果を10000
倍したもの(以下、基準逆DCTブロックと呼ぶ)を図
31に、DCTブロック0(図29)の逆DCT結果を
10000倍したもの(以下、逆DCTブロック0と呼
ぶ)を図32に、DCTブロック1(図30)の逆DC
T結果を10000倍したもの(以下、逆DCTブロッ
ク1と呼ぶ)を図33に示す。
Next, a coefficient storage unit with signature information (FIG. 2)
6, 708), DCT block 0 (FIG. 29), and DCT block 0 (FIG. 29).
The frequency synthesis means (709 in FIG. 26) performs the inverse DCT operation of Equation 2 on the three DCT blocks in block 1 (FIG. 30) (S017 in FIG. 27), and obtains the respective frequency synthesis results (inverse DCT result) is stored in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 26) (S01 in FIG. 27).
8). Note that the above inverse DCT operation (S017 in FIG. 27)
It is preferable that the inverse quantization is performed on each DCT block before performing the inverse quantization. However, in the above series, the quantization step is set to 1 as an example, and the inverse quantization process is omitted here. did. (Inverse DCT may be provided to perform inverse quantization.) Note that inverse DCT is a real number calculation, and there are values after the decimal point. Usually, the result of the real number calculation is treated as an integer. . At this time, the value after the decimal point is truncated, causing an error with respect to the actual operation result. In order to minimize this error, the above inverse DCT operation (S017 in FIG. 27)
Is an example in which the inverse DCT result is multiplied by 10,000 and output as an integer value with higher bit precision. The inverse DCT result of the reference DCT block (FIG. 28) is 10,000
FIG. 31 shows a multiplied result (hereinafter referred to as a reference inverse DCT block) and FIG. 32 shows a result obtained by multiplying the inverse DCT result of DCT block 0 (FIG. 29) by 10000 (hereinafter referred to as an inverse DCT block 0). Inverse DC of block 1 (FIG. 30)
FIG. 33 shows a result obtained by multiplying the T result by 10,000 (hereinafter, referred to as an inverse DCT block 1).

【0212】基準逆DCTブロック(図31)は、最も
強度順位が低い係数A63(図25の座標(4,0)の
「 −2 」)以外の、全てのAC成分の情報を含むた
め、原画像ブロック(図24)の輪郭(エッジ)形状
と、非常に類似した形状を成す。図36に、原画像ブロ
ック(図24)の輪郭(エッジ)形状を示す。これは、
原画像ブロック(図24)の各画素から、原画像ブロッ
ク(図24)の画素の平均値(約122)を引いたもの
である。図37に、基準逆DCTブロック(図31)の
値を10000分の1したものを示す。これは、原画像
ブロック(図24)の輪郭(エッジ)形状(図36)と
比較するために、基準逆DCTブロック(図31)の値
を10000分の1して、スケールを合わせたものであ
る。図38に、原画像ブロック(図24)の輪郭(エッ
ジ)形状(図36)から、基準逆DCTブロック(図3
1)の値の10000分の1(図37)の対応する座標
の値を引いたものを示す。図38に示すように、原画像
ブロック(図24)の輪郭(エッジ)形状(図36)
と、基準逆DCTブロック(図31)の値の10000
分の1(図37)では、差分が小さく、基準逆DCTブ
ロック(図31)は、原画像ブロック(図24)と、ほ
ぼ等しい輪郭(エッジ)形状を成していることが分か
る。今、係数A63のサイン情報を推定しようとしてい
るが、係数A63は、もともと原画像ブロック(図2
4)を周波数分解して得られるものであり、係数A63
に仮に正のサイン情報を設定した場合の逆DCTブロッ
ク0(図32)と、係数A63に仮に負のサイン情報を
設定した場合の逆DCTブロック1(図33)の、どち
らが、基準逆DCTブロック(図31)と類似した形状
をしているかを調べることで、係数A63のサイン情報
を推定することが可能となる。このような考え方に基づ
き、第1サイン情報推定パラメータ演算手段(図26の
711)で、第1サイン情報推定パラメータとして、第
1変化量の演算を行い(図27のS019)、演算結果
を第1サイン情報推定パラメータ記憶手段(図26の7
12)に記憶する(図27のS020)。
Since the reference inverse DCT block (FIG. 31) includes information of all AC components except for the coefficient A63 having the lowest intensity rank (“−2” of the coordinates (4, 0) in FIG. 25), the original It has a shape very similar to the contour (edge) shape of the image block (FIG. 24). FIG. 36 shows the contour (edge) shape of the original image block (FIG. 24). this is,
The average value (about 122) of the pixels of the original image block (FIG. 24) is subtracted from each pixel of the original image block (FIG. 24). FIG. 37 shows a value obtained by dividing the value of the reference inverse DCT block (FIG. 31) by 1 / 10,000. This is the value obtained by dividing the value of the reference inverse DCT block (FIG. 31) by 1 / 10,000 and comparing the scale with the contour (edge) shape (FIG. 36) of the original image block (FIG. 24). is there. In FIG. 38, based on the contour (edge) shape (FIG. 36) of the original image block (FIG. 24), the reference inverse DCT block (FIG.
The value obtained by subtracting the value of the corresponding coordinate of 1 / 10,000 (FIG. 37) of the value of 1) is shown. As shown in FIG. 38, the contour (edge) shape (FIG. 36) of the original image block (FIG. 24)
And 10000 of the value of the reference inverse DCT block (FIG. 31)
In 1 / (FIG. 37), the difference is small, and it can be seen that the reference inverse DCT block (FIG. 31) has substantially the same contour (edge) shape as the original image block (FIG. 24). Now, the signature information of the coefficient A63 is to be estimated, but the coefficient A63 is originally the original image block (FIG. 2).
4) is obtained by frequency decomposition of the coefficient A63.
The inverse DCT block 0 (FIG. 32) when positive sign information is temporarily set, and the inverse DCT block 1 (FIG. 33) when negative sign information is temporarily set for the coefficient A63 are the reference inverse DCT block. It is possible to estimate the sign information of the coefficient A63 by checking whether the shape is similar to that of FIG. Based on such a concept, the first sign information estimation parameter calculation means (711 in FIG. 26) calculates the first change amount as the first signature information estimation parameter (S019 in FIG. 27), and outputs the calculation result to the first sign information estimation parameter. 1 signature information estimation parameter storage means (7 in FIG. 26)
12) (S020 in FIG. 27).

【0213】上記で演算される第1変化量は、真サイン
情報が設定されている係数(以下、真サイン情報付き係
数)による周波数合成結果(以下、真サイン周波数合成
結果)と、仮サイン情報が設定されている係数(以下、
仮サイン情報付き係数)による周波数合成結果(以下、
仮サイン周波数合成結果)との差分の絶対値の和である
と定義する。具体的には、上記の例では、係数A63に
仮に正のサイン情報を設定した場合の逆DCTブロック
0(図32)と、基準逆DCTブロック(図31)との
各画素の差分の絶対値の和を、「 正の第1変化量 」
とし、係数A63に仮に負のサイン情報を設定した場合
の逆DCTブロック1(図33)と、基準逆DCTブロ
ック(図31)との各画素の差分の絶対値の和を、「負
の第1変化量 」とし、この「 正の第1変化量 」
と、「 負の第1変化量 」の値を、第1サイン情報推
定パラメータ記憶手段(図26の712)に記憶する
(図27のS020)。上記の例では、「 正の第1変
化量 」の値は「 66771562 」で、「負の第
1変化量 」の値は「 66771558 」である。
基準逆DCTブロックと、逆DCTブロック0(仮に正
と設定)と、逆DCTブロック1(仮に負と設定)を、
それぞれ波形とし、第1変化量を概念的なイメージで表
すと、それぞれ図34と図35のようになる。すなわ
ち、基準逆DCTブロックと、逆DCTブロック0の波
で囲まれた領域の大きさ(図34)が、「 正の第1変
化量 」であり、基準逆DCTブロックと、逆DCTブ
ロック1の波で囲まれた領域の大きさ(図35)が、
「 負の第1変化量 」である。
The first change amount calculated as described above is obtained by a frequency synthesis result (hereinafter, true sign frequency synthesis result) based on a coefficient in which true signature information is set (hereinafter, a coefficient with true signature information) and a temporary signature information. Is set to the coefficient (hereinafter,
Frequency synthesis result (hereinafter, referred to as a coefficient with temporary signature information)
This is defined as the sum of the absolute values of the difference from the temporary sine frequency synthesis result). Specifically, in the above example, the absolute value of the difference of each pixel between the inverse DCT block 0 (FIG. 32) and the reference inverse DCT block (FIG. 31) when positive coefficient information is temporarily set to the coefficient A63. The sum of the "positive first change amount"
The sum of the absolute value of the difference between each pixel of the inverse DCT block 1 (FIG. 33) and the reference inverse DCT block (FIG. 31) in the case where negative sign information is temporarily set to the coefficient A63 is expressed as “negative negative 1 change amount ”and this“ positive first change amount ”
And the value of the “negative first change amount” are stored in the first sign information estimation parameter storage means (712 in FIG. 26) (S020 in FIG. 27). In the above example, the value of the “positive first change amount” is “66771562”, and the value of the “negative first change amount” is “66771558”.
A reference inverse DCT block, an inverse DCT block 0 (tentatively set to positive), and an inverse DCT block 1 (tentatively set to negative)
FIG. 34 and FIG. 35 respectively show the waveforms and the first variation in a conceptual image. That is, the size (FIG. 34) of the area surrounded by the waves of the reference inverse DCT block and the inverse DCT block 0 is “positive first variation”, and the size of the reference inverse DCT block and the inverse DCT block 1 is The size of the area surrounded by the waves (FIG. 35)
"Negative first change amount".

【0214】次に、第1サイン情報生成手段(図26の
713)において、「 正の第1変化量 」と「 負の
第1変化量 」の大きさを比較し、第1変化量が「 小
さい 」方のサイン情報を係数A63の真のサイン情報
だと推定する。推定結果が正解であれば、新たなサイン
情報として「 ゼロ(1[ bit ]) 」を出力
し、推定結果が不正解であれば、新たなサイン情報とし
て「 1(1[ bit ]) 」を出力し、「 正の
第1変化量 」と「 負の第1変化量 」の大きさが等
しい場合は、「推定不能 」だとして、係数A63の真
のサイン情報そのものを出力する(図27のS02
1)。上記の例では、「 正の第1変化量 」の値は
「 66771562 」で、「 負の第1変化量 」
の値は「 66771558 」であるため、係数A6
3のサイン情報は「 負 」であると推定する。これは
正解である。そのため、新たなサイン情報として「 ゼ
ロ(1[ bit ]) 」を出力する。第1サイン情
報生成手段(図26の713)から出力されるサイン情
報は、サイン情報記憶手段(図26の702)に記憶さ
れる(図27のS022)。
Next, the first sign information generating means (713 in FIG. 26) compares the magnitudes of the "positive first change amount" and the "negative first change amount" and finds that the first change amount is "1. It is estimated that the sign information of "smaller" is the true sign information of the coefficient A63. If the estimation result is correct, “zero (1 [bit])” is output as new signature information, and if the estimation result is incorrect, “1 (1 [bit])” is generated as new signature information. If the magnitudes of the “positive first change amount” and the “negative first change amount” are equal, it is regarded as “impossible to estimate” and the true sign information itself of the coefficient A63 is output (FIG. 27). S02
1). In the above example, the value of the “positive first change amount” is “66771562”, and the “negative first change amount”
Is "66771558", the coefficient A6
It is estimated that the sign information of No. 3 is “negative”. This is the correct answer. Therefore, "zero (1 [bit])" is output as new signature information. The signature information output from the first signature information generation means (713 in FIG. 26) is stored in the signature information storage means (702 in FIG. 26) (S022 in FIG. 27).

【0215】以上の処理(図27のS014からS02
2)を1個のDCTブロック内の全ての係数に対して終
了するまで繰り返す(図27のS023)。上記の例で
は、最後の係数(係数A63)のみのサイン情報を推定
する。
The above processing (from S014 to S02 in FIG. 27)
2) is repeated until the processing is completed for all the coefficients in one DCT block (S023 in FIG. 27). In the above example, the signature information of only the last coefficient (coefficient A63) is estimated.

【0216】上記の処理(図27のS009からS02
3)を全てのDCTブロックに対して完了するまで繰り
返す(図27のS024)。
The above processing (from S009 to S02 in FIG. 27)
Step 3) is repeated until completion for all DCT blocks (S024 in FIG. 27).

【0217】最後に、サイン情報記憶手段(図26の7
02)に記憶されているサイン情報を、サイン情報符号
化手段(図26の703)によって、圧縮符号化する
(図27のS025)。この符号化処理(図27のS0
25)は、上記の例のように、各DCTブロックにおい
て、強度順位が高い係数A1から係数A62までの62
個の係数の情報を手がかりに、最も強度順位が低い係数
A63のみサイン情報の推定を行った場合、強度順位が
高い係数A1から係数A62までの62個の係数で構成
される基準逆DCTブロックが、原画像ブロックと、ほ
ぼ等しい輪郭(エッジ)形状を成すため、推定結果が正
解である確率が高くなる。そうすると正解を意味するサ
イン情報の値として「 0 」が多くなり、各DCTブ
ロックの係数A63ばかりを集めて、統計処理を行って
符号化すると、符号量を少なくすることができる。その
他の係数A1から係数A63は、別途、まとめて符号化
を行う。サイン情報を圧縮符号化する方法は、従来のハ
フマン符号化や、算術符号化など、いかなる符号化方法
を用いても良い。
Finally, signature information storage means (7 in FIG. 26)
02) is compression-encoded by the signature information encoding means (703 in FIG. 26) (S025 in FIG. 27). This encoding process (S0 in FIG. 27)
25) is the same as the example described above, in each of the DCT blocks, 62 from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength order.
When the sign information is estimated only for the coefficient A63 having the lowest strength rank based on the information of the coefficients, the reference inverse DCT block composed of 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength rank is obtained. , And an original image block, the contour (edge) shape is substantially equal to the original image block, so that the probability that the estimation result is correct is increased. Then, “0” increases as the value of the sign information indicating the correct answer, and only the coefficient A63 of each DCT block is collected, statistically processed and encoded, so that the code amount can be reduced. The other coefficients A1 to A63 are separately and collectively encoded. As a method for compressing and encoding the sign information, any encoding method such as conventional Huffman encoding or arithmetic encoding may be used.

【0218】<第7の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第2の課題 を解決するための、本
発明の 第7の実施の形態 について説明する。
<Seventh Embodiment> Next, a seventh embodiment of the present invention for solving the second problem of the conventional signal processing system will be described.

【0219】既に述べた本発明の第5の実施の形態で
は、サイン情報処理手段(図22の7)により、サイン
情報を まとめて符号化することで、サイン情報の符号
量を削減し、第2の課題を解決した。本発明の第6の実
施の形態では、各DCTブロックにおいて、強度順位が
高い係数A1から係数A62までの62個の係数の情報
を手がかりに、最も強度順位が低い係数A63のサイン
情報の推定を行い、推定により新たに生成された係数A
63のサイン情報を集めて まとめて符号化すること
で、サイン情報の符号量を削減し、第2の課題を解決し
た。本発明の第7の実施の形態では、本発明の第6の実
施の形態と同様に、各DCTブロックにおいて、強度順
位が高い係数の情報を手がかりに、強度順位が低い係数
のサイン情報の推定を行って符号化するものであるが、
本発明の第6の実施の形態と異なる点は、最も強度順位
が低い係数A63のみのサイン情報の推定を行うのでは
なく、係数A1から係数A63の全ての係数のサイン情
報の推定を行って符号化することで、大幅にサイン情報
の符号量を削減するものである。また、本発明の第6の
実施の形態では、第1サイン情報推定パラメータとし
て、第1変化量を利用し、第1サイン情報生成手段(図
26の713)では、第1変化量が小さいときのサイン
情報を正解だと推定したが、これと同様の意味である
が、本発明の第7の実施の形態では、第1サイン情報推
定パラメータとして、第1類似度を利用し、第1類似度
が大きいときのサイン情報を正解だと推定するものであ
る。
In the fifth embodiment of the present invention described above, the sign information is collectively encoded by the sign information processing means (7 in FIG. 22), thereby reducing the code amount of the sign information. Solved 2 problems. In the sixth embodiment of the present invention, in each DCT block, estimation of the sign information of the coefficient A63 having the lowest strength order is performed based on information of 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength order. And the coefficient A newly generated by estimation
The second problem was solved by reducing the code amount of the sign information by collecting and signing 63 sign information collectively. In the seventh embodiment of the present invention, similar to the sixth embodiment of the present invention, in each DCT block, estimation of the sine information of a coefficient having a low strength order is performed based on information of a coefficient having a high strength order. , And encodes
The difference from the sixth embodiment of the present invention is that, instead of estimating the sign information of only the coefficient A63 having the lowest intensity rank, the sign information of all the coefficients A1 to A63 is estimated. The encoding significantly reduces the code amount of the signature information. Also, in the sixth embodiment of the present invention, the first change amount is used as the first sign information estimation parameter, and the first sign information generating means (713 in FIG. 26) uses the first change amount when the first change amount is small. Is estimated to be the correct answer, but this has the same meaning. However, in the seventh embodiment of the present invention, the first similarity is used as the first signature information estimation parameter, and the first similarity is used. The sign information when the degree is large is estimated to be the correct answer.

【0220】入力信号である画像データは、ビデオカメ
ラなどで撮影したしたものや、写真などをスキャナで信
号変換して得たものであり、いずれも光学的読み取り手
段により、信号変換して得られるものである。このよう
に入力信号(画像データ)は、光学的な自然現象に基づ
き生成されている。そのため、被写体の輪郭(エッジ)
の形状などの情報が、そのまま入力信号(画像データ)
の数値に反映される。これらの入力信号(画像データ)
を周波数分解した後に符号化する 従来および本発明の
信号処理システムにおいては、被写体の輪郭(エッジ)
の形状により、周波数分解後の、いずれかの周波数成分
にエネルギーが偏るという特徴がある。例えば、被写体
の輪郭(エッジ)が複雑な形状をしていれば、高周波成
分にエネルギーが集中したり、輪郭(エッジ)が単調な
形状をしていれば、低周波成分にエネルギーが集中した
りする。言いかえれば、エネルギーが集中している周波
数成分こそ、その入力信号(画像データ)の特徴を よ
く反映し、入力信号(画像データ)の情報を多く含んで
いるのである。このような入力信号(画像データ)の特
徴を鑑みて、本発明の第7の実施の形態では、本発明の
第6の実施の形態と同様に、以下の図39のような構成
により、サイン情報の符号量の削減を行う。なお、本発
明の第5、第6の実施の形態と同様に、サイン情報以外
の係数については、単なる絶対値としてサイン情報を除
いて、従来技術や、既に説明した本発明の第1、第2、
第3、第4の実施の形態と同様の処理で符号化を行えば
良いが、本発明の第7の実施の形態では、例として、サ
イン情報を除く係数の絶対値部分は、本発明の第2の実
施の形態と同様の処理を行うものとして説明する。
[0220] The image data as the input signal is obtained by converting the signal of a photograph or the like by a video camera or the like, or by converting the signal of a photograph or the like by a scanner. Things. Thus, the input signal (image data) is generated based on optical natural phenomena. Therefore, the contour (edge) of the subject
Information such as the shape of the input signal (image data)
Is reflected in the numerical value. These input signals (image data)
In the signal processing systems according to the related art and the present invention, the contour (edge) of the subject is
Is characterized in that the energy is biased to any of the frequency components after the frequency decomposition. For example, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, energy concentrates on high frequency components, and if the contour (edge) has a monotonous shape, energy concentrates on low frequency components. I do. In other words, the frequency components where energy is concentrated reflect the characteristics of the input signal (image data) well and contain much information on the input signal (image data). In view of such characteristics of the input signal (image data), in the seventh embodiment of the present invention, as in the sixth embodiment of the present invention, a signature as shown in FIG. The code amount of information is reduced. As in the fifth and sixth embodiments of the present invention, except for the sign information as a mere absolute value, the coefficients other than the sign information, except for the sign information, are the same as those of the first and second embodiments of the present invention described above. 2,
Encoding may be performed by the same processing as in the third and fourth embodiments. However, in the seventh embodiment of the present invention, as an example, the absolute value part of the coefficient excluding the sign information is the same as that of the present invention. Description will be made assuming that the same processing as that of the second embodiment is performed.

【0221】以下、図39を用いて、本発明の第7の実
施の形態の構成について説明する。図39において、9
は、周波数分解手段で、10は、量子化手段 で、1
は、基本符号化手段 で、基本符号化手段(1) の内
部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3は、係数読み
出し制御手段 で、4は、読み出し制御情報生成手段
で、読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、
401は、スキャン順決定手段 で、402は、スキャ
ン順テーブル で、403は、スキャン順情報符号化手
段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとし
て用い、係数読み出し制御手段(3)において、読み出
し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成し、ま
た、スキャン順決定手段(401)の内部の412は、
係数強度演算手段 で、411は、優先順位決定手段
で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第2の実施の
形態と同様の働きをする。本発明の第2の実施の形態と
異なる点は、基本符号化手段(1)の内部に、周波数成
分の各係数を絶対値に変換する絶対値変換手段(6)
と、周波数成分の各係数を入力とし、入力される係数の
サイン情報を処理するサイン情報処理手段(7)を有
し、絶対値に変換された周波数成分の各係数に対して、
係数符号化手段(5)で、統計処理を行い、係数を符号
化することとし、サイン情報処理手段(7)の内部に、
周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数の
うち、周波数分解の単位内(DCTブロック)での各係
数のエネルギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数
の強度の順位(以下、係数強度順位)を判定する係数強
度順位判定手段(704) と、係数強度順位を記憶す
る係数強度順位テーブル(705) と、各係数がゼロ
かどうかを判定し、非ゼロの場合のみ、サイン情報を抽
出する非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701)と、係
数強度順位の高い係数から優先的に、サイン情報の推定
を行い、推定結果から、新たなサイン情報を生成して出
力するサイン情報推定手段(706)を有し、サイン情
報推定手段(706) の内部に、周波数成分記憶手段
(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮のサイン
情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて真のサイ
ン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイン情報設
定手段(707) と、サイン情報設定手段(707)
により、仮サイン情報と、必要に応じて真サイン情報が
設定された各係数(以下、サイン情報付き係数)を記憶
するサイン情報付き係数記憶手段(708) と、サイ
ン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サイン情報付
き周波数合成結果を出力する周波数成分合成手段(70
9) と、サイン情報付き周波数合成結果を記憶する周
波数合成結果記憶手段(710) と、各仮サイン情報
が設定されているサイン情報付き周波数合成結果に対応
した第1のサイン情報推定パラメータ(以下、第1サイ
ン情報推定パラメータ)を演算する第1サイン情報推定
パラメータ演算手段(711) と、第1サイン情報推
定パラメータを記憶する第1サイン情報推定パラメータ
記憶手段(712) と、各仮サイン情報に対応した第
1サイン情報推定パラメータの値から、どの仮サイン情
報が真のサイン情報かを推定し、推定したサイン情報と
真のサイン情報とが一致しているかどうかを示す一致不
一致情報と、どの仮サイン情報が真のサイン情報かを推
定できない場合は、推定できない状態を示す推定不能情
報を、新たなサイン情報として出力する第1サイン情報
生成手段(713)を有し、サイン情報設定手段(70
7)において、仮サイン情報が真のサイン情報かどうか
の推定が完了した係数に関して、真のサイン情報を設定
する機能を有し、真サイン情報が設定されている係数
(以下、真サイン情報付き係数)による周波数合成結果
(以下、真サイン周波数合成結果)と、仮サイン情報が
設定されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)に
よる周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)
との差分の絶対値の和を第1変化量とし、真サイン情報
付き係数と、仮サイン情報付き係数の混合状態での周波
数合成結果(以下、混合周波数合成結果)に関して、混
合周波数合成結果の波形の、波形の中心軸と、波形で囲
まれた領域における、波形と、波形の中心軸との差分の
絶対値の和を第1類似度とし、第1サイン情報推定パラ
メータ演算手段(711) において、第1変化量、ま
たは第1類似度を第1サイン情報推定パラメータとして
演算し、第1サイン情報生成手段(713) におい
て、各仮サイン情報に対応する第1サイン情報推定パラ
メータが第1変化量の場合は、第1サイン情報推定パラ
メータの値が小さいときの仮サイン情報を真のサイン情
報だと推定し、各仮サイン情報に対応する第1サイン情
報推定パラメータが第1類似度の場合は、第1サイン情
報推定パラメータの値が大きいときの仮サイン情報が真
のサイン情報であると推定する構成としている点であ
る。
Hereinafter, the configuration of the seventh embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In FIG. 39, 9
Is frequency decomposition means, 10 is quantization means, 1
Is a basic encoding unit, 2 is a frequency component storage unit, 3 is a coefficient readout control unit, and 4 is a readout control information generation unit inside the basic encoding unit (1).
Then, inside the read control information generating means (4),
401 is a scan order determining means, 402 is a scan order table, 403 is a scan order information encoding means, and the scan order information E is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) An address signal D is generated based on the read control information C, and 412 inside the scan order determining means (401)
411 is a priority order determining means.
The above functions basically in the same manner as the above-described second embodiment of the present invention. The difference from the second embodiment of the present invention is that an absolute value conversion means (6) for converting each coefficient of a frequency component into an absolute value is provided inside the basic coding means (1).
And a sine information processing means (7) which receives each coefficient of the frequency component as input and processes sine information of the input coefficient. For each coefficient of the frequency component converted into an absolute value,
The coefficient encoding means (5) performs statistical processing to encode the coefficients, and the sign information processing means (7) has:
Among the coefficients of each frequency component in the frequency component storage means (2), the intensity (hereinafter, the intensity) of each coefficient in the unit of frequency decomposition (DCT block) is measured, and the intensity of each coefficient is measured. Coefficient strength rank determining means (704) for determining a rank (hereinafter, coefficient strength rank); a coefficient strength rank table (705) for storing the coefficient strength rank; and determining whether each coefficient is zero. Only the non-zero determination sign information extracting means (701) for extracting the sign information, preferentially estimates the sign information from the coefficient having the highest coefficient strength rank, and generates and outputs new sign information from the estimation result. The signature information estimating means (706) performs a temporary sign information (hereinafter, referred to as a temporary sign information) for the coefficient of each frequency component in the frequency component storage means (2) inside the signature information estimating means (706). Sign And distribution), the true signature information (hereinafter optionally the sign information setting means (707) for setting a true signature information), signature information setting means (707)
The sign information-added coefficient storage means (708) for storing the temporary sign information and each coefficient (hereinafter, the coefficient with the sign information) for which the true sign information is set as necessary, and each frequency component of the coefficient with the sign information Frequency component synthesizing means (70) for synthesizing
9), a frequency synthesis result storage means (710) for storing a frequency synthesis result with signature information, and a first signature information estimation parameter corresponding to the signature synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set (hereinafter referred to as a first parameter). , A first signature information estimation parameter), a first signature information estimation parameter calculation means (711), a first signature information estimation parameter storage means (712) for storing the first signature information estimation parameter, From the value of the first signature information estimation parameter corresponding to the above, it is estimated which temporary signature information is true signature information, and match / mismatch information indicating whether the estimated signature information matches true signature information, If it is not possible to estimate which temporary signature information is the true signature information, the new signature information The first signature information generating means (713) for outputting as
7) has a function of setting true signature information with respect to a coefficient for which estimation of whether or not the temporary signature information is true signature information is performed, and a coefficient in which the true signature information is set (hereinafter, a signature with true signature information Frequency synthesis result (hereinafter referred to as a true sine frequency synthesis result) and a frequency synthesis result based on a coefficient for which provisional signature information is set (hereinafter a coefficient with provisional sine information) (hereinafter a provisional sine frequency combination result).
The sum of the absolute values of the differences between the coefficients is referred to as a first variation, and the frequency synthesis result in the mixed state of the coefficient with the true signature information and the coefficient with the temporary signature information (hereinafter, the mixed frequency synthesis result) A first sine information estimation parameter calculating means (711), wherein the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the central axis of the waveform in the region surrounded by the waveform is set as the first similarity. , A first change amount or a first similarity is calculated as a first signature information estimation parameter, and the first signature information generation means (713) calculates the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information into the first signature information estimation parameter. In the case of the amount of change, the temporary signature information when the value of the first signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information, and the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the first signature information estimation parameter. If similarity is that the provisional signature information when the value of the first signature information estimation parameter is greater is configured to estimate that the true signature information.

【0222】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0223】以下、本発明の第7の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図40を用
いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the seventh embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0224】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図40のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 40).
01).

【0225】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図39の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図40の
S002)、量子化手段(図39の10)において、D
CT後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図4
0のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを
周波数成分記憶手段(図39の2)に記憶する(図40
のS004)。なお、ここでは例として、どの係数も、
一律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, in the frequency decomposition means (9 in FIG. 39), the input original image block is subjected to a DCT operation as shown in Equation 1 (S002 in FIG. 40), and the quantization is performed. In the converting means (10 in FIG. 39), D
Each coefficient (DCT block) after CT is quantized (FIG. 4).
0 S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 39) (FIG. 40).
S004). Here, as an example, all coefficients are
Uniform quantization is performed by applying 1 as a quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0226】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図39の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図40の
S005)。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 39) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S005 in FIG. 40).

【0227】上記の一連の処理(図40のS001とS
002とS003とS004とS005)を全ての原画
像ブロックに対して終了したかを判定し(図40のS0
06)、全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰
り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 40)
002, S003, S004, and S005) are determined for all the original image blocks (S0 in FIG. 40).
06), until the processing of all the original image blocks is completed.

【0228】<スキャン順テーブルの作成>次に、優先
順位決定手段(図39の411)によって、強度の値
(係数の絶対値の和)が大きい係数からサンプリングす
るようなスキャン順を決定し、スキャン順テーブル(図
39の402)に記憶する(図40のS007)。ここ
で、スキャン順テーブル(図39の402)に記憶され
ているスキャン順の情報(例えば、座標値)を、スキャ
ン順情報符号化手段(図39の403)によって、符号
化して出力信号として出力する(図40のS008)。
ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に座標値を2
進数表現した値を出力しても良いし、あるいは、画像デ
ータや音声データでは、低周波成分には非ゼロ係数が出
現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほど短い符号
となるような可変長符号として出力するなどの方法を用
いても良い。
<Creation of Scan Order Table> Next, the scan order is determined by the priority order determining means (411 in FIG. 39) such that sampling is performed from the coefficient having the largest intensity value (sum of the absolute values of the coefficients). It is stored in the scan order table (402 in FIG. 39) (S007 in FIG. 40). Here, scan order information (eg, coordinate values) stored in the scan order table (402 in FIG. 39) is encoded by a scan order information encoding unit (403 in FIG. 39) and output as an output signal. (S008 in FIG. 40).
The encoding of the scan order information performed here simply involves the coordinate value of 2
A value expressed in a hexadecimal number may be output, or in image data or audio data, since a non-zero coefficient is unlikely to appear in a low-frequency component, a coordinate value closer to the low-frequency component has a shorter sign. A method such as outputting as a long code may be used.

【0229】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図39の402)に記憶さ
れているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図3
9の3)で、周波数成分記憶手段(図39の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図39の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図40のS009)。この読
み出された係数を絶対値変換手段(図39の6)によ
り、絶対値に変換し(図40のS010)、絶対値に変
換後の各係数を係数符号化手段(図39の5)で、符号
化する(図40のS011)。すなわち、この符号化処
理(図40のS011)は、サイン情報を除く係数の絶
対値部分にのみ施される。なお、係数の絶対値を得る処
理は、周波数成分記憶手段(図39の2)に記憶する前
に行っておいてもよく、その場合は周波数成分記憶手段
(図39の2)に各係数を、絶対値とサイン情報に分け
て記憶しておいても良い。
<Execution and Encoding of Scan> Next, read control means (FIG. 3) is executed in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 39).
In 9-3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 39) is generated, and each coefficient of the quantized DCT block is converted from the frequency component storage means (2 in FIG. 39) to the last non-zero value. The coefficients are read out (S009 in FIG. 40). The read coefficient is converted into an absolute value by the absolute value conversion means (6 in FIG. 39) (S010 in FIG. 40), and each coefficient converted into the absolute value is converted into a coefficient encoding means (5 in FIG. 39). Then, encoding is performed (S011 in FIG. 40). That is, this encoding process (S011 in FIG. 40) is performed only on the absolute value part of the coefficient excluding the sign information. The processing for obtaining the absolute value of the coefficient may be performed before storing the coefficient in the frequency component storage means (2 in FIG. 39). In this case, each coefficient is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 39). , And may be stored separately for the absolute value and the sign information.

【0230】<サイン情報の処理>次に、スキャン順の
読み出し処理(図40のS009)によって、読み出さ
れる係数に対して、係数強度順位判定手段(図39の7
04)で、1個のDCTブロック内で、各係数のエネル
ギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数の強度の順
位(以下、係数強度順位)を判定する(図40のS01
2)。そして、係数強度順位の値を係数強度順位テーブ
ル(図39の705)に記憶する(図40のS01
3)。先にも述べたように、被写体の輪郭(エッジ)が
複雑な形状をしていれば、高周波成分にエネルギーが集
中したり、輪郭(エッジ)が単調な形状をしていれば、
低周波成分にエネルギーが集中したりする。エネルギー
が集中している周波数成分こそ、その入力信号(画像デ
ータ)の特徴を よく反映し、入力信号(画像データ)
の情報を多く含んでいるのであり、上記の処理(図40
のS012)は、DCTブロック内の どの周波数成分
にエネルギーが集中しているかを判定するものである。
この処理(図40のS012)における強度とは、具体
的には、各係数の絶対値や、各係数の2乗値の大きさで
ある。例として、本実施の形態(本発明の第7の実施の
形態)では、強度を、係数の絶対値とする。なお、この
強度順位の判定は、注目しているDCTブロック内のA
C成分に対してのみ行う。例えば、本発明の第5の実施
の形態での説明で使用したものと同じDCTブロック
(図25)の場合、AC成分のうちで強度の値が1番大
きい係数(以下、係数A1と呼ぶ)は、座標(1,0)
の「 −784 」である。2番目に強度の値が大きい
係数(以下、係数A2と呼ぶ)は、座標(3,0)の
「 212 」である。3番目に強度の値が大きい係数
(以下、係数A3と呼ぶ)は、座標(5,0)の「 −
103 」である。4番目に強度の値が大きい係数(以
下、係数A4と呼ぶ)は、座標(2,4)の「 71
」と、座標(4,1)の「 −71 」で強度の大き
さが同じ係数が2個存在する。このような場合は、どち
らを優先的に順位付けしても良いが、この例では、座標
(2,4)の「 71 」を4番目(係数A4)とす
る。このように、強度の大きい順に、順位付けを行って
いき、係数強度順位を決定し、その順位に応じた座標
(n,m)の情報を係数強度順位テーブル(図39の7
05)に記憶しておく。以上の処理(図40のS001
からS013)は、先に述べた本発明の第6の実施の形
態と同じであるが、以下の処理が異なる。
<Processing of Signature Information> Next, by the reading process in the scan order (S009 in FIG. 40), the coefficient to be read out is determined by the coefficient strength ranking determining means (7 in FIG. 39).
04), the energy intensity (hereinafter, intensity) of each coefficient is measured within one DCT block, and the intensity order of each coefficient (hereinafter, coefficient intensity order) is determined (S01 in FIG. 40).
2). Then, the value of the coefficient strength rank is stored in the coefficient strength rank table (705 in FIG. 39) (S01 in FIG. 40).
3). As described above, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, if the energy is concentrated on the high-frequency component or if the contour (edge) has a monotonous shape,
Energy concentrates on low frequency components. The frequency component where energy is concentrated reflects the characteristics of the input signal (image data) well, and the input signal (image data)
Of the above-described processing (FIG. 40).
S012) is for determining to which frequency component in the DCT block energy is concentrated.
The strength in this processing (S012 in FIG. 40) is specifically the magnitude of the absolute value of each coefficient or the square value of each coefficient. As an example, in the present embodiment (seventh embodiment of the present invention), the intensity is defined as the absolute value of the coefficient. It should be noted that the determination of the strength order is based on A in the DCT block of interest.
Perform only for the C component. For example, in the case of the same DCT block (FIG. 25) used in the description of the fifth embodiment of the present invention, a coefficient having the largest intensity value among AC components (hereinafter, referred to as a coefficient A1). Is the coordinates (1,0)
"-784". The coefficient having the second largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A2) is “212” at the coordinates (3, 0). The coefficient having the third largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A3) is represented by “−” of coordinates (5, 0).
103 ". The coefficient having the fourth largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A4) is “71” of the coordinates (2, 4).
"And two coefficients having the same magnitude in intensity at" -71 "of the coordinates (4, 1). In such a case, either of them may be prioritized, but in this example, “71” of the coordinates (2, 4) is the fourth (coefficient A4). As described above, the ranking is performed in the order of the magnitudes, the coefficient strength ranking is determined, and the information of the coordinates (n, m) corresponding to the ranking is stored in the coefficient strength ranking table (7 in FIG. 39).
05). The above processing (S001 in FIG. 40)
To S013) are the same as in the above-described sixth embodiment of the present invention, except for the following processing.

【0231】次に、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(図
39の701)によって、各係数が非ゼロかどうかを判
定し(図40のS014)、各係数が非ゼロの場合、サ
イン情報推定手段(図39の706)によって、各係数
のサイン情報が正なのか負なのかの推定を行う(図40
のS015からS023)。このサイン情報の推定処理
(図40のS015からS023)において、先に求め
た、係数強度順位に従って、強度順位が高い(強度の値
が大きい)係数の情報を手がかりとして、強度順位が低
い(強度の値が小さい)係数のサイン情報の推定を行
う。DCTブロック(図25)の例に対して、先に述べ
た本発明の第6の実施の形態では、強度順位が高い係数
A1から係数A62までの62個の係数の情報を手がか
りに、最も強度順位が低い係数A63(図25の座標
(4,0)の「 −2」)のみのサイン情報の推定を行
ったが、本発明の第7の実施の形態では、強度順位が高
い係数A1から順に、係数A63までの全ての係数のサ
イン情報の推定を行う。
Next, whether or not each coefficient is non-zero is determined by the non-zero determination sign information extracting means (701 in FIG. 39) (S014 in FIG. 40). Based on (706 in FIG. 39), it is estimated whether the sign information of each coefficient is positive or negative (FIG. 40).
S015 to S023). In the sign information estimation process (S015 to S023 in FIG. 40), information of a coefficient having a high strength order (a large strength value) is used as a clue in accordance with the coefficient strength order obtained earlier, and the strength order is low (strength). Is estimated). The sign information of the coefficient is estimated. In contrast to the example of the DCT block (FIG. 25), in the above-described sixth embodiment of the present invention, the information of the 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength rank is used as a clue to determine the highest strength. Although the sign information is estimated only for the coefficient A63 having the lower rank (“−2” of the coordinates (4, 0) in FIG. 25), in the seventh embodiment of the present invention, the sign information is estimated from the coefficient A1 having the higher strength rank. The sign information of all the coefficients up to the coefficient A63 is estimated in order.

【0232】まず、サイン情報設定手段(図39の70
7)では、DC成分に真のサイン情報を設定し、サイン
情報の推定を行う係数A1のAC成分(図25の座標
(1,0)の「 −784 」)に、仮のサイン情報と
して正のサイン情報を設定し(図40のS015)、こ
のDCTブロック(以下、DCTブロック0と呼ぶ)を
サイン情報付き係数記憶手段(図39の708)に記憶
する(図40のS016)。また、サイン情報設定手段
(図39の707)では、DC成分に真のサイン情報を
設定し、サイン情報の推定を行う係数A1のAC成分
(図25の座標(1,0)の「 −784 」)に、仮
のサイン情報として負のサイン情報を設定し(図40の
S015)、このDCTブロック(以下、DCTブロッ
ク1と呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図39の
708)に記憶する(図40のS016)。すなわち、
サイン情報付き係数記憶手段(図39の708)には、
DCTブロック0と、DCTブロック1の、2個のDC
Tブロックが記憶される。それぞれのDCTブロック
を、図41、図42に示す。
First, the sign information setting means (70 in FIG. 39)
In 7), true sign information is set to the DC component, and the AC component of the coefficient A1 (“−784” of the coordinates (1, 0) in FIG. 25) for estimating the sign information is added as the temporary sign information. Is set (S015 in FIG. 40), and this DCT block (hereinafter referred to as DCT block 0) is stored in the coefficient storage unit with sign information (708 in FIG. 39) (S016 in FIG. 40). The sign information setting means (707 in FIG. 39) sets the true sign information to the DC component, and estimates the AC component of the coefficient A1 for estimating the sign information (“−784 of the coordinates (1, 0) in FIG. 25). )), Negative sign information is set as temporary sign information (S015 in FIG. 40), and this DCT block (hereinafter, referred to as DCT block 1) is stored in the coefficient storage unit with sign information (708 in FIG. 39). (S016 in FIG. 40). That is,
In the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 39),
DCT block 0 and DCT block 1
T blocks are stored. Each DCT block is shown in FIGS.

【0233】次に、サイン情報付き係数記憶手段(図3
9の708)に記憶されているDCTブロック0(図4
1)と、DCTブロック1(図42)の、2個のDCT
ブロックに対して、周波数合成手段(図39の709)
により、数2の逆DCT演算を施し(図40のS01
7)、それぞれの周波数合成結果(逆DCT結果)を周
波数合成結果記憶手段(図39の710)に記憶する
(図40のS018)。なお、上記の逆DCT演算(図
40のS017)を施す前に、それぞれのDCTブロッ
クに対して、逆量子化を行う構成とすることが望ましい
が、上記の一連では、例として量子化ステップを1とし
ており、ここでは逆量子化の処理は省略した。( 逆量
子化手段を具備し、逆量子化を行っても良い。)なお、
逆DCTは実数計算であり、小数点以下の値が存在する
が、通常は、実数計算した結果を整数化して取り扱う。
このときに、小数点以下の値が切り捨てられることで、
実際の演算結果に対する誤差が生じる。この誤差ができ
るだけ小さくなるように、上記の逆DCT演算(図40
のS017)は、例として、逆DCT結果を10000
倍してより高いbit精度の整数値として出力するもの
とする。DCTブロック0(図41)の逆DCT結果を
10000倍したもの(以下、逆DCTブロック0と呼
ぶ)を図43に、DCTブロック1(図42)の逆DC
T結果を10000倍したもの(以下、逆DCTブロッ
ク1と呼ぶ)を図44に示す。
Next, a coefficient storage unit with signature information (FIG. 3)
9 of the DCT block 0 (FIG. 4).
1) and two DCTs of DCT block 1 (FIG. 42).
Frequency synthesis means for the block (709 in FIG. 39)
The inverse DCT operation of Equation 2 is performed (S01 in FIG. 40).
7) The respective frequency synthesis results (inverse DCT results) are stored in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 39) (S018 in FIG. 40). In addition, before performing the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 40), it is preferable to perform the inverse quantization on each DCT block. 1, and the process of inverse quantization is omitted here. (An inverse quantization means may be provided to perform inverse quantization.)
Inverse DCT is a real number calculation, and there are values after the decimal point. However, usually, the result of the real number calculation is handled as an integer.
At this time, the value after the decimal point is truncated,
An error occurs with respect to the actual calculation result. In order to reduce this error as much as possible, the above inverse DCT operation (FIG. 40)
S017) is an example in which the inverse DCT result is 10000.
The output is multiplied and output as an integer value with higher bit precision. FIG. 43 shows a result obtained by multiplying the inverse DCT result of DCT block 0 (FIG. 41) by 10000 (hereinafter referred to as “inverse DCT block 0”).
FIG. 44 shows a result obtained by multiplying the T result by 10,000 (hereinafter, referred to as an inverse DCT block 1).

【0234】次に、第1サイン情報推定パラメータ演算
手段(図39の711)で、第1サイン情報推定パラメ
ータとして、第1類似度の演算を行い(図40のS01
9)、演算結果を第1サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図39の712)に記憶する(図40のS02
0)。上記で演算される第1類似度は、仮サイン情報が
設定されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)に
よる周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)
の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)との
差分の絶対値の和であると定義する。具体的には、上記
の例では、係数A1に仮に正のサイン情報を設定した場
合の逆DCTブロック0(図43)の波形と、この波形
の中心軸(この例では平均値)との差分の絶対値の和
を、「 正の第1類似度 」とし、係数A1に仮に負の
サイン情報を設定した場合の逆DCTブロック1(図4
4)の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)
との差分の絶対値の和を、「負の第1類似度 」とし、
この「 正の第1類似度 」と、「 負の第1類似度
」の値を、第1サイン情報推定パラメータ記憶手段
(図39の712)に記憶する(図40のS020)。
上記の例では、「 正の第1類似度 」の値は「 56
832328 」で、「 負の第1類似度 」の値は
「 56832328 」で、どちらも等しい値であ
る。逆DCTブロックの波形と、第1類似度の関係を概
念的なイメージで表すと図45のようになる。
Next, the first signature information estimation parameter calculation means (711 in FIG. 39) calculates the first similarity as the first signature information estimation parameter (S01 in FIG. 40).
9), storing the calculation result in the first signature information estimation parameter storage means (712 in FIG. 39) (S02 in FIG. 40)
0). The first similarity calculated as described above is a frequency synthesis result (hereinafter, temporary signature frequency synthesis result) based on a coefficient for which temporary signature information is set (hereinafter, a coefficient with temporary signature information).
Is defined as the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the central axis of the waveform (in this example, the average value). Specifically, in the above example, the difference between the waveform of the inverse DCT block 0 (FIG. 43) when the coefficient A1 is temporarily set to positive sine information and the center axis (the average value in this example) of this waveform. Is the positive first similarity, and the inverse DCT block 1 when the coefficient A1 is temporarily set to negative sign information (FIG. 4).
4) Waveform and center axis of this waveform (average value in this example)
And the sum of the absolute values of the differences with “negative first similarity”
The values of the “positive first similarity” and the “negative first similarity” are stored in the first sign information estimation parameter storage unit (712 in FIG. 39) (S020 in FIG. 40).
In the above example, the value of “positive first similarity” is “56
823328 ", and the value of" negative first similarity "is" 5683328 ", both of which are equal. FIG. 45 shows the relationship between the waveform of the inverse DCT block and the first similarity in a conceptual image.

【0235】次に、第1サイン情報生成手段(図39の
713)において、「 正の第1類似度 」と「 負の
第1類似度 」の大きさを比較し、第1類似度が「 大
きい」方のサイン情報を係数A1の真のサイン情報だと
推定する。推定結果が正解であれば、新たなサイン情報
として「 ゼロ(1[ bit ]) 」を出力し、推
定結果が不正解であれば、新たなサイン情報として「
1(1[ bit ]) 」を出力し、「 正の第1類
似度 」と「 負の第1類似度 」の大きさが等しい場
合は、「推定不能 」だとして、係数A1の真のサイン
情報そのものを出力する(図40のS021)。上記の
例では、「 正の第1類似度 」の値は「 56832
328 」で、「 負の第1類似度 」の値は「 56
832328 」で、どちらも等しい値であり、係数A
1のサイン情報は「 推定不能 」であり、サイン情報
として、真のサイン情報そのものを出力する。すなわち
係数A1の真のサイン情報は負であるため、負を意味す
る「 1(1[ bit ]) 」を出力する。第1サ
イン情報生成手段(図39の713)から出力されるサ
イン情報は、サイン情報記憶手段(図39の702)に
記憶される(図40のS022)。
Next, the first sign information generating means (713 in FIG. 39) compares the magnitudes of “positive first similarity” and “negative first similarity” and finds that the first similarity is “ It is estimated that the sign information of the "larger" one is the true sign information of the coefficient A1. If the estimation result is correct, “zero (1 [bit])” is output as new signature information. If the estimation result is incorrect, “signature” is output as new signature information.
1 (1 [bit]) ", and when the magnitudes of the" positive first similarity "and the" negative first similarity "are equal, it is determined that" the estimation is impossible "and the true sign of the coefficient A1 is obtained. The information itself is output (S021 in FIG. 40). In the above example, the value of “positive first similarity” is “56832”.
328 ”and the value of“ negative first similarity ”is“ 56
832328 ", and both are equal values, and the coefficient A
The signature information of No. 1 is "cannot be estimated" and the true signature information itself is output as the signature information. That is, since the true sine information of the coefficient A1 is negative, “1 (1 [bit])” meaning negative is output. The signature information output from the first signature information generation means (713 in FIG. 39) is stored in the signature information storage means (702 in FIG. 39) (S022 in FIG. 40).

【0236】本実施の形態(本発明の第7の実施の形
態)では、第1サイン情報推定パラメータとして、第1
類似度を用い、第1類似度が「 大きい 」方のサイン
情報を真のサイン情報だと推定したが、この本発明の第
7の実施の形態の推定処理は、先の本発明の第6の実施
の形態で、第1サイン情報推定パラメータとして、第1
変化量を用い、第1変化量が「小さい 」方のサイン情
報を真のサイン情報だと推定した処理と、表現の仕方が
異なるだけで、実質的には全く同等の意味を持つ。その
理由について、図46を参照して説明する。図46に、
本発明の第6の実施の形態の説明で用いた基準逆DCT
ブロックと、DCTブロック0との和と差、および基準
逆DCTブロックと、DCTブロック1との和と差、の
例を示す。基準逆DCTブロックの各画素の値を「
a,b,c,d 」とし、DCTブロック0(正の波)
の各画素を「 e,f,g,h 」とすると、基準逆D
CTブロックと、DCTブロック0(正の波)の各画素
の和(この和の絶対値の和が正の第1類似度)と、各画
素の差(この差の絶対値の和が正の第1変化量)は、そ
れぞれ、図46に示すとおりになる。また、図46の下
の表では、DCTブロック1(負の波)の各画素は、
「 −e,−f,−g,−h 」であり、基準逆DCT
ブロックと、DCTブロック1(負の波)の各画素の和
(この和の絶対値の和が負の第1類似度)と、各画素の
差(この差の絶対値の和が負の第1変化量)を示してい
るが、正の第1類似度と、負の第1変化量は同じ値であ
り、また、正の第1変化量と、負の第1類似度は同じ値
である。この例から分かるように、第1サイン情報推定
パラメータとして、第1類似度を用い、第1類似度が
「 大きい 」方のサイン情報を真のサイン情報だと推
定した本発明の第7の実施の実施の形態の推定処理は、
第1サイン情報推定パラメータとして、第1変化量を用
い、第1変化量が「 小さい 」方のサイン情報を真の
サイン情報だと推定した本発明の第6の実施の形態の推
定処理と、表現の仕方が異なるだけで、実質的には全く
同等の意味を持つ。
In the present embodiment (seventh embodiment of the present invention), the first signature information estimation parameter
Using the similarity, the signature information with the first similarity “larger” is estimated to be true signature information. However, the estimation processing of the seventh embodiment of the present invention is based on the sixth embodiment of the present invention. In the embodiment, the first signature information estimation parameter
The process of using the amount of change and estimating the sign information with the first smaller amount of “small” as true sign information is substantially the same as the process, except for the way of expression. The reason will be described with reference to FIG. In FIG.
Reference inverse DCT used in the description of the sixth embodiment of the present invention
An example of the sum and difference between the block and the DCT block 0 and the sum and difference between the reference inverse DCT block and the DCT block 1 are shown. Set the value of each pixel of the reference inverse DCT block to "
a, b, c, d "and DCT block 0 (positive wave)
Is defined as “e, f, g, h”, the reference inverse D
The sum of the pixels of the CT block and the DCT block 0 (positive wave) (the first similarity having a sum of the absolute values of the sum is positive) and the difference of the pixels (the sum of the absolute values of the differences is a positive value) The first change amounts) are as shown in FIG. In the lower table of FIG. 46, each pixel of DCT block 1 (negative wave)
"-E, -f, -g, -h" and the reference inverse DCT
Block and the sum of each pixel of DCT block 1 (negative wave) (the sum of the absolute value of this sum is negative first similarity) and the difference of each pixel (the sum of the absolute value of this difference is negative 1 change amount), the positive first similarity and the negative first change amount have the same value, and the positive first change amount and the negative first similarity have the same value. is there. As can be seen from this example, the seventh embodiment of the present invention in which the first similarity is used as the first signature information estimation parameter and the sign information having the first similarity “larger” is estimated to be true signature information. The estimation process of the embodiment of
Estimation processing according to the sixth embodiment of the present invention in which the first change amount is used as the first sign information estimation parameter, and the sign information whose first change amount is “smaller” is estimated to be true sign information; The only difference is in the way they are expressed, but they have virtually the same meaning.

【0237】以上で、最も強度順位が高い係数A1のサ
イン情報の推定処理が完了したので、次に、非ゼロ判定
サイン情報抽出手段(図39の701)で、係数A2
(図25の座標(3,0)の「 212 」)が非ゼロ
かどうかを判定し、非ゼロであるので、以下のサイン情
報の推定を行う。
As described above, the estimation process of the sign information of the coefficient A1 having the highest strength rank has been completed.
It is determined whether or not (“212” of the coordinates (3, 0) in FIG. 25) is non-zero. Since it is non-zero, the following signature information is estimated.

【0238】まず、サイン情報設定手段(図39の70
7)では、DC成分に真のサイン情報を設定し(既に設
定済みなのでそのまま利用すれば良い)、既にサイン情
報の推定が完了した係数A1(図25の座標(1,0)
の「 −784 」)に、真のサイン情報として負のサ
イン情報を設定し、これからサイン情報の推定を行う係
数A2(図25の座標(3,0)の「 212 」)
に、仮のサイン情報として正のサイン情報を設定し(図
40のS015)、このDCTブロック(以下、DCT
ブロック0と呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図
39の708)に記憶する(図40のS016)。ま
た、サイン情報設定手段(図39の707)では、DC
成分に真のサイン情報を設定し(既に設定済みなのでそ
のまま利用すれば良い)、既にサイン情報の推定が完了
した係数A1(図25の座標(1,0)の「 −784
」)に、真のサイン情報として負のサイン情報を設定
し、これからサイン情報の推定を行う係数A2(図25
の座標(3,0)の「 212 」)に、仮のサイン情
報として負のサイン情報を設定し(図40のS01
5)、このDCTブロック(以下、DCTブロック1と
呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図39の70
8)に記憶する(図40のS016)。すなわち、サイ
ン情報付き係数記憶手段(図39の708)には、DC
Tブロック0と、DCTブロック1の、2個のDCTブ
ロックが記憶される。それぞれのDCTブロックを、図
47、図48に示す。
First, the signature information setting means (70 in FIG. 39)
In 7), the true sign information is set to the DC component (it has already been set and may be used as it is), and the coefficient A1 (coordinates (1, 0) in FIG. 25) for which the estimation of the sign information has already been completed.
The coefficient A2 (“212” of the coordinates (3, 0) in FIG. 25) for setting negative sign information as true sign information in “−784” of FIG.
In the DCT block (hereinafter, DCT), positive sign information is set as temporary sign information (S015 in FIG. 40).
(Referred to as block 0) is stored in the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 39) (S016 in FIG. 40). The signature information setting means (707 in FIG. 39)
The true sign information is set for the component (it has already been set, so it can be used as it is), and the coefficient A1 for which estimation of the sign information has already been completed (“−784” of the coordinates (1, 0) in FIG. 25).
)), Negative sign information is set as true sign information, and a coefficient A2 (FIG. 25) for estimating the sign information from this is set.
The negative sign information is set as the temporary sign information at “212” of the coordinates (3, 0) (S01 in FIG. 40).
5) This DCT block (hereinafter referred to as DCT block 1) is stored in a coefficient storage unit with signature information (70 in FIG. 39).
8) (S016 in FIG. 40). That is, the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 39) stores the DC
Two DCT blocks, a T block 0 and a DCT block 1, are stored. Each DCT block is shown in FIGS.

【0239】以上のように新たに更新されたDCTブロ
ック0(図47)と、DCTブロック1(図48)に対
して、以下、図40のS016からS022の処理を行
う。
The processing from S016 to S022 in FIG. 40 is performed on DCT block 0 (FIG. 47) and DCT block 1 (FIG. 48) newly updated as described above.

【0240】サイン情報付き係数記憶手段(図39の7
08)に記憶されているDCTブロック0(図47)
と、DCTブロック1(図48)の、2個のDCTブロ
ックに対して、周波数合成手段(図39の709)によ
り、数2の逆DCT演算を施し(図40のS017)、
それぞれの周波数合成結果(逆DCT結果)を周波数合
成結果記憶手段(図39の710)に記憶する(図40
のS018)。なお、上記の逆DCT演算(図40のS
017)を施す前に、それぞれのDCTブロックに対し
て、逆量子化を行う構成とすることが望ましいが、上記
の一連では、例として量子化ステップを1としており、
ここでは逆量子化の処理は省略した。( 逆量子化手段
を具備し、逆量子化を行っても良い。) なお、逆DCTは実数計算であり、小数点以下の値が存
在するが、通常は、実数計算した結果を整数化して取り
扱う。このときに、小数点以下の値が切り捨てられるこ
とで、実際の演算結果に対する誤差が生じる。この誤差
ができるだけ小さくなるように、上記の逆DCT演算
(図40のS017)は、例として、逆DCT結果を1
0000倍して、より高いbit精度の整数値として出
力するものとする。DCTブロック0(図47)の逆D
CT結果を10000倍したもの(以下、逆DCTブロ
ック0と呼ぶ)を図49に、DCTブロック1(図4
8)の逆DCT結果を10000倍したもの(以下、逆
DCTブロック1と呼ぶ)を図50に示す。
Coefficient storage means with signature information (7 in FIG. 39)
08) DCT block 0 (FIG. 47)
Then, the two DCT blocks of DCT block 1 (FIG. 48) are subjected to the inverse DCT operation of Expression 2 by frequency synthesis means (709 in FIG. 39) (S017 in FIG. 40),
Each frequency synthesis result (inverse DCT result) is stored in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 39) (FIG. 40).
S018). The above inverse DCT operation (S in FIG. 40)
017) is desirably configured to perform inverse quantization on each DCT block, but in the above series, the quantization step is set to 1 as an example,
Here, the processing of the inverse quantization is omitted. (An inverse quantization means may be provided to perform the inverse quantization.) Note that the inverse DCT is a real number calculation and has a value below the decimal point. . At this time, the value after the decimal point is truncated, causing an error with respect to the actual operation result. In order to minimize this error, the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 40), for example, converts the inverse DCT result to 1
0000 times and output as an integer value with higher bit precision. Inverse D of DCT block 0 (FIG. 47)
FIG. 49 shows a result obtained by multiplying the CT result by 10000 (hereinafter referred to as an inverse DCT block 0).
FIG. 50 shows a result obtained by multiplying the inverse DCT result of 8) by 10000 (hereinafter, referred to as an inverse DCT block 1).

【0241】次に、第1サイン情報推定パラメータ演算
手段(図39の711)で、第1サイン情報推定パラメ
ータとして、第1類似度の演算を行い(図40のS01
9)、演算結果を第1サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図39の712)に記憶する(図40のS02
0)。上記で演算される第1類似度は、仮サイン情報が
設定されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)に
よる周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)
の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)との
差分の絶対値の和であると定義する。具体的には、上記
の例では、係数A2に仮に正のサイン情報を設定した場
合の逆DCTブロック0(図49)の波形と、この波形
の中心軸(この例では平均値)との差分の絶対値の和
を、「 正の第1類似度 」とし、係数A2に仮に負の
サイン情報を設定した場合の逆DCTブロック1(図5
0)の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)
との差分の絶対値の和を、「負の第1類似度 」とし、
この「 正の第1類似度 」と、「 負の第1類似度
」の値を、第1サイン情報推定パラメータ記憶手段
(図39の712)に記憶する(図40のS020)。
上記の例では、「 正の第1類似度 」の値は「 62
228808 」で、「 負の第1類似度 」の値は
「 51435816 」である。
Next, the first signature information estimation parameter calculation means (711 in FIG. 39) calculates the first similarity as the first signature information estimation parameter (S01 in FIG. 40).
9), storing the calculation result in the first signature information estimation parameter storage means (712 in FIG. 39) (S02 in FIG. 40)
0). The first similarity calculated as described above is a frequency synthesis result (hereinafter, temporary signature frequency synthesis result) based on a coefficient for which temporary signature information is set (hereinafter, a coefficient with temporary signature information).
Is defined as the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the central axis of the waveform (in this example, the average value). Specifically, in the above example, the difference between the waveform of the inverse DCT block 0 (FIG. 49) when the coefficient A2 is set to positive sine information and the central axis (in this example, the average value) of this waveform. Is the positive first similarity, and the inverse DCT block 1 (FIG. 5) when the coefficient A2 is temporarily set to negative sign information.
0) and the center axis of this waveform (in this example, the average value)
And the sum of the absolute values of the differences with “negative first similarity”
The values of the “positive first similarity” and the “negative first similarity” are stored in the first sign information estimation parameter storage unit (712 in FIG. 39) (S020 in FIG. 40).
In the above example, the value of “positive first similarity” is “62”.
228808 ", and the value of" negative first similarity "is" 51435816 ".

【0242】次に、第1サイン情報生成手段(図39の
713)において、「 正の第1類似度 」と「 負の
第1類似度 」の大きさを比較し、第1類似度が「 大
きい」方のサイン情報を係数A2の真のサイン情報だと
推定する。推定結果が正解であれば、新たなサイン情報
として「 ゼロ(1[ bit ]) 」を出力し、推
定結果が不正解であれば、新たなサイン情報として「
1(1[ bit ]) 」を出力し、「 正の第1類
似度 」と「 負の第1類似度 」の大きさが等しい場
合は、「推定不能 」だとして、係数A2の真のサイン
情報そのものを出力する(図40のS021)。上記の
例では、「 正の第1類似度 」の値は「 62228
808 」で、「 負の第1類似度 」の値は「 51
435816 」で、「 正の第1類似度 」の方が大
きいため、真のサイン情報は「 正 」だと推定する。
この推定結果は正解であり、新たなサイン情報として正
解を意味する「ゼロ(1[ bit ]) 」を出力す
る。第1サイン情報生成手段(図39の713)から出
力されるサイン情報は、サイン情報記憶手段(図39の
702)に記憶される(図40のS022)。
Next, the first sign information generating means (713 in FIG. 39) compares the magnitudes of “positive first similarity” and “negative first similarity” and finds that the first similarity is “ It is estimated that the sign information of the "larger" one is the true sign information of the coefficient A2. If the estimation result is correct, “zero (1 [bit])” is output as new signature information. If the estimation result is incorrect, “signature” is output as new signature information.
1 (1 [bit]) ", and if the magnitudes of the" positive first similarity "and the" negative first similarity "are equal, it is determined to be" impossible to estimate "and the true sign of the coefficient A2 The information itself is output (S021 in FIG. 40). In the above example, the value of the “positive first similarity” is “62228”.
808 ”and the value of“ negative first similarity ”is“ 51
435816 ”, the“ positive first similarity ”is larger, so the true sign information is estimated to be“ positive ”.
This estimation result is a correct answer, and "zero (1 [bit])" which means a correct answer is output as new sign information. The signature information output from the first signature information generation means (713 in FIG. 39) is stored in the signature information storage means (702 in FIG. 39) (S022 in FIG. 40).

【0243】以上の処理(図40のS014からS02
2)を1個のDCTブロック内の全ての係数に対して終
了するまで、あるいは、強度順位が高い順に処理して最
後の非ゼロ係数まで繰り返す(図40のS023)。
(図25のDCTブロックの例では、ゼロ係数が存在し
ないので、係数A63まで処理を繰り返すことにな
る。)
The above processing (from S014 to S02 in FIG. 40)
Until 2) is completed for all the coefficients in one DCT block, or the processing is performed in the order of the strength order, and the processing is repeated until the last non-zero coefficient (S023 in FIG. 40).
(In the example of the DCT block in FIG. 25, since no zero coefficient exists, the processing is repeated up to the coefficient A63.)

【0244】以上のように、DCTブロック(図25)
の全ての係数(係数A1から係数A63)までのサイン
情報の推定を行った場合の、各係数の座標(n,m)、
各係数の値、正の第1類似度、負の第1類似度、推定結
果、推定結果が正解(○)か不正解(×)か、新たに生
成されたサイン情報(正解の場合0、不正解の場合1、
推定不能の場合、そのままのサイン情報として正の場合
0で負の場合1)を表8と表9と表10に示す。
As described above, the DCT block (FIG. 25)
, The coordinates (n, m) of each coefficient when the sign information is estimated up to all the coefficients (coefficients A1 to A63)
The value of each coefficient, the positive first similarity, the negative first similarity, the estimation result, whether the estimation result is a correct answer (O) or an incorrect answer (X), or newly generated signature information (0, In case of incorrect answer 1,
Tables 8, 9, and 10 show 0 as a sign information and 1) as a negative sign information as it is when estimation is impossible.

【0245】[0245]

【表12】 [Table 12]

【0246】[0246]

【表13】 [Table 13]

【0247】[0247]

【表14】 [Table 14]

【0248】上記の処理(図40のS009からS02
3)を全てのDCTブロックに対して完了するまで繰り
返す(図40のS024)。
The above processing (from S009 to S02 in FIG. 40)
Step 3) is repeated until completion for all DCT blocks (S024 in FIG. 40).

【0249】最後に、サイン情報記憶手段(図39の7
02)に記憶されているサイン情報を、サイン情報符号
化手段(図39の703)によって、圧縮符号化する
(図40のS025)。この符号化処理(図40のS0
25)は、上記の例のように、各DCTブロックにおい
て、強度順位が高い係数から順に、強度順位が高い係数
の情報を手がかりに、強度順位が低い係数のサイン情報
の推定を行うことでサイン情報の値として「 0 」が
多くなるため、サイン情報を集めて、統計処理を行って
符号化すると、符号量を少なくすることができる。サイ
ン情報を圧縮符号化する方法は、従来のハフマン符号化
や、算術符号化など、いかなる符号化方法を用いても良
い。
Finally, signature information storage means (7 in FIG. 39)
02) is compression-encoded by the signature information encoding means (703 in FIG. 39) (S025 in FIG. 40). This encoding process (S0 in FIG. 40)
25), as in the above example, in each DCT block, the sign information is estimated by estimating the sign information of the coefficient having the lower strength rank in the order of the coefficient having the higher strength rank based on the information of the coefficient having the higher strength rank. Since “0” increases as the value of the information, the sign amount can be reduced by collecting the sign information, performing statistical processing, and encoding. As a method for compressing and encoding the sign information, any encoding method such as conventional Huffman encoding or arithmetic encoding may be used.

【0250】また、表11に、DCTブロック(図2
5)のサイン情報の推定の集計結果として、総数(係数
の総数)、正解(個数と、総数中に占める割合) 、不
正解(個数と、総数中に占める割合)、推定不能(個数
と、総数中に占める割合)、サイン情報0(サイン情報
として0を用いた個数と、総数中に占める割合)、サイ
ン情報1(サイン情報として1を用いた個数と、総数中
に占める割合)、サイン情報の情報量(bit数と、総
bit数(63bit)に占める割合)を示す。この結
果、従来技術では、もともと、サイン情報には、1個の
係数につき、1[bit ]を使用していたので、係数
A1から係数A63のサイン情報として、63[ bi
t ]必要だったが、これを、上記のように、サイン情
報を推定して新たなサイン情報として扱うことで、情報
量が約49.9[ bit ]となり、もともとの情報
量に対して、約13.1[ bit ](約20.8
%)もの情報量の削減ができることになる。
Table 11 shows the DCT block (FIG. 2).
5) As a totaling result of the estimation of the signature information, the total number (total number of coefficients), the correct answer (number and percentage of the total number), the incorrect answer (number and percentage of the total number), the impossible estimation (number and Sign information 0 (the number using 0 as sign information and the ratio in the total number), sign information 1 (number using 1 as the sign information and the ratio in the total number), signature The information amount of information (the number of bits and the ratio to the total number of bits (63 bits)) is shown. As a result, in the prior art, 1 [bit] was originally used for one coefficient as the signature information.
t], but as described above, by estimating the signature information and treating it as new signature information, the information amount becomes about 49.9 [bit]. About 13.1 [bit] (about 20.8
%), The amount of information can be reduced.

【0251】[0251]

【表15】 [Table 15]

【0252】すなわち、既に述べた本発明の第6の実施
の形態と同様の考え方に基づき、強度順位が高い係数
(振幅絶対値が大きい係数)から順に、サイン情報の推
定を行って、次の係数のサイン情報の推定の手がかりと
して利用することで、多くの係数のサイン情報を推定す
ることが可能で、推定結果を圧縮符号化することで、サ
イン情報としては、無損失のままで、サイン情報に必要
な符号量を大幅に削減できる。
That is, based on the same concept as in the sixth embodiment of the present invention, the sign information is estimated in order from the coefficient with the highest strength order (the coefficient with the largest amplitude absolute value), and the following is performed. By using it as a clue for estimating the sign information of the coefficient, it is possible to estimate the sign information of many coefficients, and by compressing and encoding the estimation result, the sign information remains lossless, The code amount required for information can be greatly reduced.

【0253】<第8の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第2の課題 を解決するための、本
発明の 第8の実施の形態 について説明する。
<Eighth Embodiment> Next, an eighth embodiment of the present invention for solving the second problem of the conventional signal processing system will be described.

【0254】既に述べた本発明の第5の実施の形態で
は、サイン情報処理手段(図22の7)により、サイン
情報を まとめて符号化することで、サイン情報の符号
量を削減し、第2の課題を解決した。本発明の第6の実
施の形態では、各DCTブロックにおいて、強度順位が
高い係数A1から係数A62までの62個の係数の情報
を手がかりに、最も強度順位が低い係数A63のサイン
情報の推定を行い、推定を行った係数A63のサイン情
報を集めて まとめて符号化することで、サイン情報の
符号量を削減し、第2の課題を解決した。本発明の第7
の実施の形態では、各DCTブロックにおいて、強度順
位が高い係数の情報を手がかりに、最も強度順位が低い
係数A63だけでなく、係数A1から係数A63の全て
の係数のサイン情報の推定を行って符号化することで、
大幅にサイン情報の符号量を削減し、第2の課題を解決
した。また、本発明の第7の実施の形態では、第1サイ
ン情報推定パラメータとして、第1類似度を利用し、第
1類似度が大きいときのサイン情報を正解だと推定し
た。本発明の第8の実施の形態では、本発明の第7の実
施の形態と同様に、第1サイン情報推定パラメータとし
て、第1類似度を利用するが、更に、第2サイン情報推
定パラメータとして、相違度(詳細は後述する)という
値を用いることで、本発明の第7の実施の形態よりも、
大幅にサイン情報の符号量を削減し、第2の課題を解決
するものである。
In the fifth embodiment of the present invention described above, the sign information is collectively encoded by the sign information processing means (7 in FIG. 22), thereby reducing the code amount of the sign information. Solved 2 problems. In the sixth embodiment of the present invention, in each DCT block, estimation of the sign information of the coefficient A63 having the lowest strength rank is performed based on information of 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength rank. Then, the sign information of the estimated coefficient A63 is collected and collectively encoded, thereby reducing the code amount of the sign information and solving the second problem. Seventh of the present invention
In the embodiment of the present invention, in each DCT block, signature information of not only the coefficient A63 having the lowest strength rank but also all the coefficients A1 to A63 is estimated based on the information of the coefficient having the highest strength rank. By encoding,
The second problem has been solved by greatly reducing the code amount of the sign information. In the seventh embodiment of the present invention, the first similarity is used as the first signature information estimation parameter, and the signature information when the first similarity is large is estimated to be the correct answer. In the eighth embodiment of the present invention, similar to the seventh embodiment of the present invention, the first similarity is used as the first signature information estimation parameter, and further, the second similarity information estimation parameter is used. , By using the value of the degree of difference (details will be described later), compared with the seventh embodiment of the present invention,
This is to solve the second problem by greatly reducing the code amount of the sign information.

【0255】入力信号である画像データは、ビデオカメ
ラなどで撮影したしたものや、写真などをスキャナで信
号変換して得たものであり、いずれも光学的読み取り手
段により、信号変換して得られるものである。このよう
に入力信号(画像データ)は、光学的な自然現象に基づ
き生成されている。そのため、被写体の輪郭(エッジ)
の形状などの情報が、そのまま入力信号(画像データ)
の数値に反映される。これらの入力信号(画像データ)
を周波数分解した後に符号化する従来および本発明の信
号処理システムにおいては、被写体の輪郭(エッジ)の
形状により、周波数分解後の、いずれかの周波数成分に
エネルギーが偏るという特徴がある。例えば、被写体の
輪郭(エッジ)が複雑な形状をしていれば、高周波成分
にエネルギーが集中したり、輪郭(エッジ)が単調な形
状をしていれば、低周波成分にエネルギーが集中したり
する。言いかえれば、エネルギーが集中している周波数
成分こそ、その入力信号(画像データ)の特徴を よく
反映し、入力信号(画像データ)の情報を多く含んでい
るのである。このような入力信号(画像データ)の特徴
を鑑みて、本発明の第8の実施の形態では、以下の図5
1のような構成により、サイン情報の符号量の削減を行
う。なお、本発明の第5、第6、第7の実施の形態と同
様に、サイン情報以外の係数については、単なる絶対値
としてサイン情報を除いて、従来技術や、既に説明した
本発明の第1、第2、第3、第4の実施の形態と同様の
処理で符号化を行えば良いが、本発明の第8の実施の形
態では、例として、サイン情報を除く係数の絶対値部分
は、本発明の第2の実施の形態と同様の処理を行うもの
として説明する。
The image data as the input signal is obtained by converting a signal of a photograph or the like by a video camera or the like, or by converting a signal of a photograph or the like by a scanner. Things. Thus, the input signal (image data) is generated based on optical natural phenomena. Therefore, the contour (edge) of the subject
Information such as the shape of the input signal (image data)
Is reflected in the numerical value. These input signals (image data)
In the signal processing systems according to the related art and the present invention in which the frequency is resolved after the frequency decomposition, the energy is biased to one of the frequency components after the frequency decomposition depending on the shape of the contour (edge) of the subject. For example, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, energy concentrates on high frequency components, and if the contour (edge) has a monotonous shape, energy concentrates on low frequency components. I do. In other words, the frequency components where energy is concentrated reflect the characteristics of the input signal (image data) well and contain much information on the input signal (image data). In view of such characteristics of the input signal (image data), in the eighth embodiment of the present invention, the following FIG.
With the configuration as in 1, the code amount of the signature information is reduced. As in the fifth, sixth, and seventh embodiments of the present invention, the coefficients other than the sign information, except for the sign information as a mere absolute value, are the same as those of the prior art or the already described present invention. Encoding may be performed by the same processing as in the first, second, third, and fourth embodiments. However, in the eighth embodiment of the present invention, as an example, the absolute value part of the coefficient excluding the sign information is used. Will be described as performing the same processing as in the second embodiment of the present invention.

【0256】以下、図51を用いて、本発明の第8の実
施の形態の構成について説明する。図51において、9
は、周波数分解手段で、10は、量子化手段 で、1
は、基本符号化手段 で、基本符号化手段(1) の内
部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3は、係数読み
出し制御手段 で、4は、読み出し制御情報生成手段
で、読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、
401は、スキャン順決定手段 で、402は、スキャ
ン順テーブル で、403は、スキャン順情報符号化手
段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとし
て用い、係数読み出し制御手段(3)において、読み出
し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成し、ま
た、スキャン順決定手段(401)の内部の412は、
係数強度演算手段 で、411は、優先順位決定手段
で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第2の実施の
形態と同様の働きをする。本発明の第2の実施の形態と
異なる点は、基本符号化手段(1)の内部に、周波数成
分の各係数を絶対値に変換する絶対値変換手段(6)
と、周波数成分の各係数を入力とし、入力される係数の
サイン情報を処理するサイン情報処理手段(7)を有
し、絶対値に変換された周波数成分の各係数に対して、
係数符号化手段(5)で、統計処理を行い、係数を符号
化することとし、サイン情報処理手段(7)の内部に、
周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数の
うち、周波数分解の単位内(DCTブロック)での各係
数のエネルギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数
の強度の順位(以下、係数強度順位)を判定する係数強
度順位判定手段(704) と、係数強度順位を記憶す
る係数強度順位テーブル(705) と、各係数がゼロ
かどうかを判定し、非ゼロの場合のみ、サイン情報を抽
出する非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701)と、係
数強度順位の高い係数から優先的に、サイン情報の推定
を行い、推定結果から、新たなサイン情報を生成して出
力するサイン情報推定手段(706)を有し、サイン情
報推定手段(706) の内部に、周波数成分記憶手段
(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮のサイン
情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて真のサイ
ン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイン情報設
定手段(707) と、サイン情報設定手段(707)
により、仮サイン情報と、必要に応じて真サイン情報が
設定された各係数(以下、サイン情報付き係数)を記憶
するサイン情報付き係数記憶手段(708) と、サイ
ン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サイン情報付
き周波数合成結果を出力する周波数成分合成手段(70
9) と、サイン情報付き周波数合成結果を記憶する周
波数合成結果記憶手段(710) と、各仮サイン情報
が設定されているサイン情報付き周波数合成結果に対応
した第1のサイン情報推定パラメータ(以下、第1サイ
ン情報推定パラメータ)を演算する第1サイン情報推定
パラメータ演算手段(711) と、第1サイン情報推
定パラメータを記憶する第1サイン情報推定パラメータ
記憶手段(712) と、各仮サイン情報が設定されて
いるサイン情報付き周波数合成結果に対応した第2のサ
イン情報推定パラメータ(以下、第2サイン情報推定パ
ラメータ)を演算する第2サイン情報推定パラメータ演
算手段(714) と、第2サイン情報推定パラメータ
を記憶する第2サイン情報推定パラメータ記憶手段(7
15) と、第1サイン情報推定パラメータと第2サイ
ン情報推定パラメータを用いて、各仮サイン情報が設定
されているサイン情報付き周波数合成結果に対応した第
3のサイン情報推定パラメータ(以下、第3サイン情報
推定パラメータ)を演算する第3サイン情報推定パラメ
ータ演算手段(716) と、第3サイン情報推定パラ
メータを記憶する第3サイン情報推定パラメータ記憶手
段(717) と、各仮サイン情報に対応した第3サイ
ン情報推定パラメータの値から、どの仮サイン情報が真
のサイン情報かを推定し、推定したサイン情報と真のサ
イン情報とが一致しているかどうかを示す一致不一致情
報を、新たなサイン情報として出力する第2サイン情報
生成手段(718)を有し、サイン情報設定手段(70
7)において、仮サイン情報が真のサイン情報かどうか
の推定が完了した係数に関して、真のサイン情報を設定
する機能を有し、真サイン情報が設定されている係数
(以下、真サイン情報付き係数)による周波数合成結果
(以下、真サイン周波数合成結果)と、仮サイン情報が
設定されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)に
よる周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)
との差分の絶対値の和を第1変化量とし、真サイン情報
付き係数と、仮サイン情報付き係数の混合状態での周波
数合成結果(以下、混合周波数合成結果)に関して、混
合周波数合成結果の波形の、波形の中心軸と、波形で囲
まれた領域における、波形と、波形の中心軸との差分の
絶対値の和を第1類似度とし、混合周波数合成結果の波
形が、所定の値域を はみ出す領域における、波形と、
値域との差分の絶対値の和を相違度とし、第1サイン情
報推定パラメータ演算手段(711) において、第1
変化量、または第1類似度を第1サイン情報推定パラメ
ータとして演算し、第2サイン情報推定パラメータ演算
手段(714) において、相違度を第2サイン情報推
定パラメータとして演算し、第1変化量または相違度に
正規化係数をかけて正規化し、正規化済みの第1変化量
に正規化済みの相違度を加算した値を第2変化量とし、
第1類似度または相違度に正規化係数をかけて正規化
し、正規化済みの第1類似度に正規化済みの相違度を減
算した値を第2類似度とし、第3サイン情報推定パラメ
ータ演算手段(716) において、第2変化量、また
は第2類似度を第3サイン情報推定パラメータとして演
算し、第2サイン情報生成手段(718) において、
各仮サイン情報に対応する第3サイン情報推定パラメー
タが第2変化量の場合は、第3サイン情報推定パラメー
タの値が小さいときの仮サイン情報を真のサイン情報だ
と推定し、各仮サイン情報に対応する第3サイン情報推
定パラメータが第2類似度の場合は、第3サイン情報推
定パラメータの値が大きいときの仮サイン情報が真のサ
イン情報であると推定する構成としている点である。
The configuration of the eighth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. In FIG. 51, 9
Is frequency decomposition means, 10 is quantization means, 1
Is a basic encoding unit, 2 is a frequency component storage unit, 3 is a coefficient readout control unit, and 4 is a readout control information generation unit inside the basic encoding unit (1).
Then, inside the read control information generating means (4),
401 is a scan order determining means, 402 is a scan order table, 403 is a scan order information encoding means, and the scan order information E is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) An address signal D is generated based on the read control information C, and 412 inside the scan order determining means (401)
411 is a priority order determining means.
The above functions basically in the same manner as the above-described second embodiment of the present invention. The difference from the second embodiment of the present invention is that an absolute value conversion means (6) for converting each coefficient of a frequency component into an absolute value is provided inside the basic coding means (1).
And a sine information processing means (7) which receives each coefficient of the frequency component as input and processes sine information of the input coefficient. For each coefficient of the frequency component converted into an absolute value,
The coefficient encoding means (5) performs statistical processing to encode the coefficients, and the sign information processing means (7) has:
Among the coefficients of each frequency component in the frequency component storage means (2), the intensity (hereinafter, the intensity) of each coefficient in the unit of frequency decomposition (DCT block) is measured, and the intensity of each coefficient is measured. Coefficient strength rank determining means (704) for determining a rank (hereinafter, coefficient strength rank); a coefficient strength rank table (705) for storing the coefficient strength rank; and determining whether each coefficient is zero. Only the non-zero determination sign information extracting means (701) for extracting the sign information, preferentially estimates the sign information from the coefficient having the highest coefficient strength rank, and generates and outputs new sign information from the estimation result. The signature information estimating means (706) performs a temporary sign information (hereinafter, referred to as a temporary sign information) for the coefficient of each frequency component in the frequency component storage means (2) inside the signature information estimating means (706). Sign And distribution), the true signature information (hereinafter optionally the sign information setting means (707) for setting a true signature information), signature information setting means (707)
The sign information-added coefficient storage means (708) for storing the temporary sign information and each coefficient (hereinafter, the coefficient with the sign information) for which the true sign information is set as necessary, and each frequency component of the coefficient with the sign information Frequency component synthesizing means (70) for synthesizing
9), a frequency synthesis result storage means (710) for storing a frequency synthesis result with signature information, and a first signature information estimation parameter corresponding to the signature synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set (hereinafter referred to as a first parameter). , A first signature information estimation parameter), a first signature information estimation parameter calculation means (711), a first signature information estimation parameter storage means (712) for storing the first signature information estimation parameter, A second signature information estimation parameter calculation means (714) for calculating a second signature information estimation parameter (hereinafter, a second signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which is set; Second signature information estimation parameter storage means (7) for storing information estimation parameters
15) and using the first signature information estimation parameter and the second signature information estimation parameter, a third signature information estimation parameter (hereinafter, referred to as a third signature information parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. A third signature information estimation parameter calculating means (716) for calculating the third signature information estimation parameter; a third signature information estimation parameter storage means (717) for storing the third signature information estimation parameter; From the value of the third signature information estimation parameter thus obtained, which temporary signature information is the true signature information is estimated, and the match / mismatch information indicating whether the estimated signature information matches the true signature information is newly added. It has a second signature information generating means (718) for outputting as signature information, and has a signature information setting means (70).
7) has a function of setting true signature information with respect to a coefficient for which estimation of whether or not the temporary signature information is true signature information is performed, and a coefficient in which the true signature information is set (hereinafter, a signature with true signature information Frequency synthesis result (hereinafter referred to as a true sine frequency synthesis result) and a frequency synthesis result based on a coefficient for which provisional signature information is set (hereinafter a coefficient with provisional sine information) (hereinafter a provisional sine frequency combination result).
The sum of the absolute values of the differences between the coefficients is referred to as a first variation, and the frequency synthesis result in the mixed state of the coefficient with the true signature information and the coefficient with the temporary signature information (hereinafter, the mixed frequency synthesis result) The sum of the absolute value of the difference between the waveform and the central axis of the waveform in the region surrounded by the waveform and the central axis of the waveform is defined as the first similarity, and the waveform of the mixed frequency synthesis result is in a predetermined value range. And the waveform in the area
The sum of the absolute value of the difference from the value range is defined as the degree of difference, and the first signature information estimation parameter calculating means (711) performs
The change amount or the first similarity is calculated as the first signature information estimation parameter, and the second signature information estimation parameter calculating means (714) calculates the difference as the second signature information estimation parameter to calculate the first change amount or the first signature amount. The difference is normalized by a normalization coefficient, and a value obtained by adding the normalized difference to the normalized first change is defined as a second change.
A first similarity or dissimilarity is normalized by a normalization coefficient, and a value obtained by subtracting the normalized dissimilarity from the normalized first similarity is set as a second similarity. In the means (716), the second change amount or the second similarity is calculated as a third signature information estimation parameter, and in the second signature information generating means (718),
When the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second change amount, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information, and each temporary signature information is estimated. When the third signature information estimation parameter corresponding to the information is the second similarity, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is large is estimated to be the true signature information. .

【0257】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0258】以下、本発明の第8の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図52を用
いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the eighth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0259】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図52のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 52).
01).

【0260】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図51の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図52の
S002)、量子化手段(図51の10)において、D
CT後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図5
2のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを
周波数成分記憶手段(図51の2)に記憶する(図52
のS004)。なお、ここでは例として、どの係数も、
一律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, in the frequency decomposition means (9 in FIG. 51), the input original image block is subjected to a DCT operation as shown in Expression 1 (S002 in FIG. 52), and the quantization is performed. In the conversion means (10 in FIG. 51), D
Each coefficient (DCT block) after CT is quantized (FIG. 5).
2 S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 51) (FIG. 52).
S004). Here, as an example, all coefficients are
Uniform quantization is performed by applying 1 as a quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0261】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図51の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図52の
S005)。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 51) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S005 in FIG. 52).

【0262】上記の一連の処理(図52のS001とS
002とS003とS004とS005)を全ての原画
像ブロックに対して終了したかを判定し(図52のS0
06)、全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰
り返す。
The above series of processing (S001 and S001 in FIG. 52)
002, S003, S004, and S005) are determined for all the original image blocks (S0 in FIG. 52).
06), until the processing of all the original image blocks is completed.

【0263】<スキャン順テーブルの作成>次に、優先
順位決定手段(図51の411)によって、強度の値
(係数の絶対値の和)が大きい係数から優先的にサンプ
リングするようなスキャン順を決定し、スキャン順テー
ブル(図51の402)に記憶する(図52のS00
7)。ここで、スキャン順テーブル(図51の402)
に記憶されているスキャン順の情報(例えば、座標値)
を、スキャン順情報符号化手段(図51の403)によ
って、符号化して出力信号として出力する(図52のS
008)。ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に
座標値を2進数表現した値を出力しても良いし、あるい
は、画像データや音声データでは、低周波成分には非ゼ
ロ係数が出現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほ
ど短い符号となるような可変長符号として出力するなど
の方法を用いても良い。
<Creation of Scan Order Table> Next, the priority order determining means (411 in FIG. 51) determines a scan order in which sampling is performed preferentially from a coefficient having a larger intensity value (sum of absolute values of coefficients). Determined and stored in the scan order table (402 in FIG. 51) (S00 in FIG. 52).
7). Here, the scan order table (402 in FIG. 51)
Scan order information (eg, coordinate values) stored in
Is encoded by the scan order information encoding means (403 in FIG. 51) and output as an output signal (S in FIG. 52).
008). In the encoding of the scan order information performed here, a value obtained by simply expressing a coordinate value in a binary number may be output, or a non-zero coefficient hardly appears in a low frequency component in image data or audio data. Alternatively, a method of outputting a variable-length code such that a code becomes shorter as the coordinate value is closer to the low-frequency component may be used.

【0264】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図51の402)に記憶さ
れているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図5
1の3)で、周波数成分記憶手段(図51の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図51の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図52のS009)。この読
み出された係数を絶対値変換手段(図51の6)によ
り、絶対値に変換し(図52のS010)、絶対値に変
換後の各係数を係数符号化手段(図51の5)で、符号
化する(図52のS011)。すなわち、この符号化処
理(図52のS011)は、サイン情報を除く係数の絶
対値部分にのみ施される。なお、係数の絶対値を得る処
理は、周波数成分記憶手段(図51の2)に記憶する前
に行っておいてもよく、その場合は周波数成分記憶手段
(図51の2)に各係数を、絶対値とサイン情報に分け
て記憶しておいても良い。
<Execution and Encoding of Scan> Next, read control means (FIG. 5) is executed in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 51).
In 1) 3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 51) is generated, and each coefficient of the quantized DCT block is converted from the frequency component storage means (2 in FIG. 51) to the last non-zero value. The coefficients are read out (S009 in FIG. 52). The read coefficients are converted into absolute values by the absolute value conversion means (6 in FIG. 51) (S010 in FIG. 52), and the coefficients converted into the absolute values are converted into coefficient coding means (5 in FIG. 51). Then, encoding is performed (S011 in FIG. 52). That is, this encoding process (S011 in FIG. 52) is performed only on the absolute value part of the coefficient excluding the sign information. The process of obtaining the absolute value of the coefficient may be performed before storing the coefficient in the frequency component storage means (2 in FIG. 51). In this case, each coefficient is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 51). , And may be stored separately for the absolute value and the sign information.

【0265】<サイン情報の処理>次に、スキャン順の
読み出し処理(図52のS009)によって、読み出さ
れる係数に対して、係数強度順位判定手段(図51の7
04)で、1個のDCTブロック内で、各係数のエネル
ギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数の強度の順
位(以下、係数強度順位)を判定する(図52のS01
2)。そして、係数強度順位の値を係数強度順位テーブ
ル(図51の705)に記憶する(図52のS01
3)。先にも述べたように、被写体の輪郭(エッジ)が
複雑な形状をしていれば、高周波成分にエネルギーが集
中したり、輪郭(エッジ)が単調な形状をしていれば、
低周波成分にエネルギーが集中したりする。エネルギー
が集中している周波数成分こそ、その入力信号(画像デ
ータ)の特徴を よく反映し、入力信号(画像データ)
の情報を多く含んでいるのであり、上記の処理(図52
のS012)は、DCTブロック内の どの周波数成分
にエネルギーが集中しているかを判定するものである。
この処理(図52のS012)における強度とは、具体
的には、各係数の絶対値や、各係数の2乗値の大きさで
ある。例として、本実施の形態(本発明の第8の実施の
形態)では、強度を、係数の絶対値とする。なお、この
強度順位の判定は、注目しているDCTブロック内のA
C成分に対してのみ行う。例えば、本発明の第5の実施
の形態での説明で使用したものと同じDCTブロック
(図25)の場合、AC成分のうちで強度の値が1番大
きい係数(以下、係数A1と呼ぶ)は、座標(1,0)
の「 −784 」である。2番目に強度の値が大きい
係数(以下、係数A2と呼ぶ)は、座標(3,0)の
「 212 」である。3番目に強度の値が大きい係数
(以下、係数A3と呼ぶ)は、座標(5,0)の「 −
103 」である。4番目に強度の値が大きい係数(以
下、係数A4と呼ぶ)は、座標(2,4)の「 71
」と、座標(4,1)の「 −71 」で強度の大き
さが同じ係数が2個存在する。このような場合は、どち
らを優先的に順位付けしても良いが、この例では、座標
(2,4)の「 71 」を4番目(係数A4)とす
る。このように、強度の大きい順に、順位付けを行って
いき、係数強度順位を決定し、その順位に応じた座標
(n,m)の情報を係数強度順位テーブル(図51の7
05)に記憶しておく。
<Processing of Signature Information> Next, by the reading process in the scan order (S009 in FIG. 52), the coefficient to be read is determined by the coefficient strength ranking determining means (7 in FIG. 51).
04), the energy intensity (hereinafter, intensity) of each coefficient is measured within one DCT block, and the order of the intensity of each coefficient (hereinafter, coefficient intensity order) is determined (S01 in FIG. 52).
2). Then, the value of the coefficient strength rank is stored in the coefficient strength rank table (705 in FIG. 51) (S01 in FIG. 52).
3). As described above, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, if the energy is concentrated on the high-frequency component or if the contour (edge) has a monotonous shape,
Energy concentrates on low frequency components. The frequency component where energy is concentrated reflects the characteristics of the input signal (image data) well, and the input signal (image data)
52, the above processing (FIG. 52).
S012) is for determining to which frequency component in the DCT block energy is concentrated.
The intensity in this processing (S012 in FIG. 52) is specifically the absolute value of each coefficient or the magnitude of the square of each coefficient. As an example, in the present embodiment (the eighth embodiment of the present invention), the intensity is defined as the absolute value of the coefficient. It should be noted that the determination of the strength order is based on A in the DCT block of interest.
Perform only for the C component. For example, in the case of the same DCT block (FIG. 25) used in the description of the fifth embodiment of the present invention, a coefficient having the largest intensity value among AC components (hereinafter, referred to as a coefficient A1). Is the coordinates (1,0)
"-784". The coefficient having the second largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A2) is “212” at the coordinates (3, 0). The coefficient having the third largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A3) is represented by “−” of coordinates (5, 0).
103 ". The coefficient having the fourth largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A4) is “71” of the coordinates (2, 4).
"And two coefficients having the same magnitude in intensity at" -71 "of the coordinates (4, 1). In such a case, either of them may be prioritized, but in this example, “71” of the coordinates (2, 4) is the fourth (coefficient A4). In this way, the ranking is performed in the order of the magnitude, and the coefficient strength ranking is determined, and the information of the coordinates (n, m) corresponding to the ranking is stored in the coefficient strength ranking table (7 in FIG. 51).
05).

【0266】次に、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(図
51の701)によって、各係数が非ゼロかどうかを判
定し(図52のS014)、各係数が非ゼロの場合、サ
イン情報推定手段(図51の706)によって、各係数
のサイン情報が正なのか負なのかの推定を行う(図52
のS015からS026)。このサイン情報の推定処理
(図52のS015からS026)において、先に求め
た、係数強度順位に従って、強度順位が高い(強度の値
が大きい)係数の情報を手がかりとして、強度順位が低
い(強度の値が小さい)係数のサイン情報の推定を行
う。DCTブロック(図25)の例に対して、先に述べ
た本発明の第6の実施の形態では、強度順位が高い係数
A1から係数A62までの62個の係数の情報を手がか
りに、最も強度順位が低い係数A63(図25の座標
(4,0)の「 −2」)のみのサイン情報の推定を行
ったが、本発明の第8の実施の形態は、本発明の第7の
実施の形態と同様に、強度順位が高い係数A1から順
に、係数A63までの全ての係数のサイン情報の推定を
行うものである。
Next, whether or not each coefficient is non-zero is determined by the non-zero determination sign information extracting means (701 in FIG. 51) (S014 in FIG. 52). According to (706 in FIG. 51), it is estimated whether the sign information of each coefficient is positive or negative (FIG. 52).
S015 to S026). In the sign information estimation process (S015 to S026 in FIG. 52), in accordance with the coefficient strength rank obtained earlier, the strength rank is low (strength value is large), using the information of the coefficient having the high strength rank (large strength value) as a clue. (Small value) is estimated. In contrast to the example of the DCT block (FIG. 25), in the above-described sixth embodiment of the present invention, the information of the 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength rank is used as a clue to determine the highest strength. The estimation of the sign information of only the coefficient A63 having a low rank (“−2” of the coordinates (4, 0) in FIG. 25) was performed, but the eighth embodiment of the present invention is different from the seventh embodiment of the present invention. In the same manner as in the embodiment, the sign information of all the coefficients up to the coefficient A63 is estimated in order from the coefficient A1 having the highest strength order.

【0267】まず、サイン情報設定手段(図51の70
7)では、DC成分に真のサイン情報を設定し、サイン
情報の推定を行う係数A1のAC成分(図25の座標
(1,0)の「 −784 」)に、仮のサイン情報と
して正のサイン情報を設定し(図52のS015)、こ
のDCTブロック(以下、DCTブロック0と呼ぶ)を
サイン情報付き係数記憶手段(図51の708)に記憶
する(図52のS016)。また、サイン情報設定手段
(図51の707)では、DC成分に真のサイン情報を
設定し、サイン情報の推定を行う係数A1のAC成分
(図25の座標(1,0)の「 −784 」)に、仮
のサイン情報として負のサイン情報を設定し(図52の
S015)、このDCTブロック(以下、DCTブロッ
ク1と呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図51の
708)に記憶する(図52のS016)。すなわち、
サイン情報付き係数記憶手段(図51の708)には、
DCTブロック0と、DCTブロック1の、2個のDC
Tブロックが記憶される。それぞれのDCTブロック
を、図53、図54に示す。
First, signature information setting means (70 in FIG. 51)
In 7), the true sign information is set to the DC component, and the AC component of the coefficient A1 (“−784” of the coordinates (1, 0) in FIG. 25) for estimating the sign information is added as the temporary sign information. (S015 in FIG. 52), and this DCT block (hereinafter referred to as DCT block 0) is stored in the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 51) (S016 in FIG. 52). The sign information setting means (707 in FIG. 51) sets the true sign information to the DC component, and estimates the AC component of the coefficient A1 for estimating the sign information (“−784 of the coordinates (1, 0) in FIG. 25). )), Negative sign information is set as temporary sign information (S015 in FIG. 52), and this DCT block (hereinafter, referred to as DCT block 1) is stored in the coefficient storage unit with sign information (708 in FIG. 51). (S016 in FIG. 52). That is,
In the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 51),
DCT block 0 and DCT block 1
T blocks are stored. Each DCT block is shown in FIGS.

【0268】次に、サイン情報付き係数記憶手段(図5
1の708)に記憶されているDCTブロック0(図5
3)と、DCTブロック1(図54)の、2個のDCT
ブロックに対して、周波数合成手段(図51の709)
により、数2の逆DCT演算を施し(図52のS01
7)、それぞれの逆DCT結果を周波数合成結果記憶手
段(図51の710)に記憶する(図52のS01
8)。なお、上記の逆DCT演算(図52のS017)
を施す前に、それぞれのDCTブロックに対して、逆量
子化を行う構成とすることが望ましいが、上記の一連で
は、例として量子化ステップを1としており、ここでは
逆量子化の処理は省略した。( 逆量子化手段を具備
し、逆量子化を行っても良い。) なお、逆DCTは実数計算であり、小数点以下の値が存
在するが、通常は、実数計算した結果を整数化して取り
扱う。このときに、小数点以下の値が切り捨てられるこ
とで、実際の演算結果に対する誤差が生じる。この誤差
ができるだけ小さくなるように、上記の逆DCT演算
(図52のS017)は、例として、逆DCT結果を1
0000倍してより高いbit精度の整数値として出力
するものとする。DCTブロック0(図53)の逆DC
T結果を10000倍したもの(以下、逆DCTブロッ
ク0と呼ぶ)を図55に、DCTブロック1(図54)
の逆DCT結果を10000倍したもの(以下、逆DC
Tブロック1と呼ぶ)を図56に示す。
Next, coefficient storage means with signature information (FIG. 5)
DCT block 0 (FIG. 5)
3) and two DCTs of DCT block 1 (FIG. 54).
For the block, frequency synthesis means (709 in FIG. 51)
The inverse DCT operation of Equation 2 is performed (S01 in FIG. 52).
7), storing each inverse DCT result in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 51) (S01 in FIG. 52).
8). Note that the above inverse DCT operation (S017 in FIG. 52)
It is preferable that the inverse quantization is performed on each DCT block before performing the inverse quantization. However, in the above series, the quantization step is set to 1 as an example, and the inverse quantization process is omitted here. did. (An inverse quantization means may be provided to perform the inverse quantization.) Note that the inverse DCT is a real number calculation and has a value below the decimal point. . At this time, the value after the decimal point is truncated, causing an error with respect to the actual operation result. In order to minimize this error, the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 52), for example, converts the inverse DCT result to 1
0000 times and output as an integer value with higher bit precision. Inverse DC of DCT block 0 (FIG. 53)
FIG. 55 shows a result obtained by multiplying the T result by 10,000 (hereinafter referred to as an inverse DCT block 0), and a DCT block 1 (FIG. 54)
10000 times the inverse DCT result of
FIG. 56 shows T block 1).

【0269】次に、第1サイン情報推定パラメータ演算
手段(図51の711)で、第1サイン情報推定パラメ
ータとして、第1類似度の演算を行い(図52のS01
9)、演算結果を第1サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図51の712)に記憶する(図52のS02
0)。上記で演算される第1類似度は、仮サイン情報が
設定されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)に
よる周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)
の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)との
差分の絶対値の和であると定義する。具体的には、上記
の例では、係数A1に仮に正のサイン情報を設定した場
合の逆DCTブロック0(図55)の波形と、この波形
の中心軸(この例では平均値)との差分の絶対値の和
を、「 正の第1類似度 」とし、係数A1に仮に負の
サイン情報を設定した場合の逆DCTブロック1(図5
6)の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)
との差分の絶対値の和を、「負の第1類似度 」とし、
この「 正の第1類似度 」と、「 負の第1類似度
」の値を、第1サイン情報推定パラメータ記憶手段
(図51の712)に記憶する(図52のS020)。
上記の例では、「 正の第1類似度 」の値は「 56
832328 」で、「 負の第1類似度 」の値は
「 56832328 」で、どちらも等しい値であ
る。逆DCTブロックの波形と、第1類似度の関係を概
念的なイメージで表すと図57のようになる。
Next, the first signature information estimation parameter calculation means (711 in FIG. 51) calculates the first similarity as the first signature information estimation parameter (S01 in FIG. 52).
9), and store the calculation result in the first signature information estimation parameter storage means (712 in FIG. 51) (S02 in FIG. 52).
0). The first similarity calculated as described above is a frequency synthesis result (hereinafter, temporary signature frequency synthesis result) based on a coefficient for which temporary signature information is set (hereinafter, a coefficient with temporary signature information).
Is defined as the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the central axis of the waveform (in this example, the average value). Specifically, in the above example, the difference between the waveform of the inverse DCT block 0 (FIG. 55) when the coefficient A1 is temporarily set to the positive sign information and the center axis (in this example, the average value) of this waveform. Is the positive first similarity, and the inverse DCT block 1 when the coefficient A1 is temporarily set to negative sign information (FIG. 5).
6) and the central axis of this waveform (average value in this example)
And the sum of the absolute values of the differences with “negative first similarity”
The values of the “positive first similarity” and the “negative first similarity” are stored in the first signature information estimation parameter storage unit (712 in FIG. 51) (S020 in FIG. 52).
In the above example, the value of “positive first similarity” is “56
823328 ", and the value of" negative first similarity "is" 5683328 ", both of which are equal. FIG. 57 shows the relationship between the waveform of the inverse DCT block and the first similarity in a conceptual image.

【0270】以上の処理(図52のS014からS02
0)は、本発明の第7の実施の形態と全く同じ処理であ
るが、以下の処理が異なる。
The above processing (from S014 to S02 in FIG. 52)
0) is exactly the same processing as in the seventh embodiment of the present invention, except for the following processing.

【0271】次に、第2サイン情報推定パラメータ演算
手段(図51の714)で、第2サイン情報推定パラメ
ータとして、相違度の演算を行い(図52のS02
1)、演算結果を第2サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図51の715)に記憶する(図52のS02
2)。上記で演算される相違度は、仮サイン情報が設定
されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)による
周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)の波
形が、所定の値域を はみ出す領域における、波形と値
域との差分の絶対値の和であると定義する。上記の例で
は、入力される原画像データの値域は、「 0から25
5 」としている。ただし、逆DCTブロック0(図5
5)と逆DCTブロック1(図56)は、いずれも、逆
DCT演算の際に、10000倍の値としているため、
ここでは、レンジを合わせるために、値域も10000
倍の値(0から2550000)として扱う。係数A1
に仮に正のサイン情報を設定した場合の逆DCTブロッ
ク0(図55)の波形が、所定の値域(この例では「
0から2550000 」)を はみ出す領域におけ
る、波形と値域(この例では「 0から2550000
」)との差分の絶対値の和を、「 正の相違度 」と
し、係数A1に仮に負のサイン情報を設定した場合の逆
DCTブロック1(図56)の波形が、所定の値域(こ
の例では「 0から2550000 」)を はみ出す
領域における、波形と値域(この例では「 0から25
50000 」)との差分の絶対値の和を、「 負の相
違度 」とし、この「 正の相違度 」と、「 負の相
違度 」の値を、第2サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図51の715)に記憶する(図52のS02
2)。上記の例では、「 正の相違度 」の値は「 1
348784 」で、「 負の相違度 」の値は「 1
348784 」で、どちらも等しい値である。逆DC
Tブロックの波形と、相違度の関係を概念的なイメージ
で表すと図58のようになる。
Next, the second sign information estimation parameter calculation means (714 in FIG. 51) calculates the degree of difference as the second signature information estimation parameter (S02 in FIG. 52).
1), storing the calculation result in the second signature information estimation parameter storage means (715 in FIG. 51) (S02 in FIG. 52)
2). The degree of difference calculated as described above is determined based on the area where the waveform of the frequency synthesis result (hereinafter, temporary signature frequency synthesis result) based on the coefficient for which the temporary signature information is set (hereinafter, the coefficient with temporary signature information) is out of the predetermined value range. Is defined as the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the value range. In the above example, the range of the input original image data is “0 to 25”.
5 ". However, the inverse DCT block 0 (FIG. 5)
5) and the inverse DCT block 1 (FIG. 56) both have a value of 10,000 times at the time of the inverse DCT operation.
Here, the value range is also 10,000 to match the range.
Treated as a double value (0 to 2550000). Coefficient A1
The waveform of the inverse DCT block 0 (FIG. 55) when positive sign information is temporarily set to a predetermined value range (in this example, “
0 to 2550000 ") and the waveform and value range (in this example," 0 to 2550000 ").
The sum of the absolute value of the difference between the coefficient and the inverse DCT block 1 (FIG. 56) when the coefficient A1 is temporarily set to the negative sign information has a predetermined value range (this In the example, the waveform and the value range (“0 to 25
The sum of the absolute value of the difference from the positive difference and the negative difference is stored in the second sign information estimation parameter storage means (FIG. 51 (715 of FIG. 52).
2). In the above example, the value of "positive difference" is "1
348784 "and the value of" negative difference "is" 1
348784 ", which are both equal values. Inverse DC
FIG. 58 shows a conceptual image of the relationship between the waveform of the T block and the degree of difference.

【0272】先に述べた本発明の第7の実施の形態で
は、第1サイン情報推定パラメータ(第1類似度または
第1変化量)のみを用いて、サイン情報の推定を行った
が、本実施の形態(本発明の第8の実施の形態)では、
第2サイン情報推定パラメータ(相違度)の情報を併用
することで、本発明の第7の実施の形態以上に、サイン
情報の推定の精度を高め、最終的にサイン情報の符号量
を大幅に削減するものである。その理由は、以下の通り
である。本発明の第7の実施の形態では、第1類似度の
値が大きい方のサイン情報を正解だと推定した。これ
は、図57に示すように、波形が中心軸から遠ざかるほ
ど正解であると推定していることになる。しかしなが
ら、もともと原画像データの値域が「 0から255
」と定められている状況において、この値域を極端に
はみ出す場合は、そのサイン情報は、不自然であると
考えられる。よって、この値域をはみ出す量を相違度と
して、第1類似度(または第1変化量)と相違度の両方
の情報を考慮して、サイン情報の推定を行うことで、よ
り正確な推定結果を得ることができる。具体的には、第
1サイン情報推定パラメータが、第1変化量の場合は、
第1変化量または相違度に正規化係数をかけて正規化
し、正規化済みの第1変化量に正規化済みの相違度を加
算した値を第2変化量とし、第1サイン情報推定パラメ
ータが、第1類似度の場合は、第1類似度または相違度
に正規化係数をかけて正規化し、正規化済みの第1類似
度に正規化済みの相違度を減算した値を第2類似度と
し、第3サイン情報推定パラメータ演算手段(図51の
716) において、第2変化量、または第2類似度を
第3サイン情報推定パラメータとして演算し(図52の
S023)、第2サイン情報生成手段(図51の71
8) において、各仮サイン情報に対応する第3サイン
情報推定パラメータが第2変化量の場合は、第3サイン
情報推定パラメータの値が小さいときの仮サイン情報を
真のサイン情報だと推定し、各仮サイン情報に対応する
第3サイン情報推定パラメータが第2類似度の場合は、
第3サイン情報推定パラメータの値が大きいときの仮サ
イン情報が真のサイン情報であると推定し、推定結果が
正解であれば、新たなサイン情報として「 ゼロ(1
[ bit ]) 」を出力し、推定結果が不正解であ
れば、新たなサイン情報として「 1(1[ bit
]) 」を出力し、推定不能の場合は、係数A1の真
のサイン情報そのものを出力する(図52のS02
5)。
In the seventh embodiment of the present invention described above, signature information is estimated using only the first signature information estimation parameter (first similarity or first variation). In the embodiment (the eighth embodiment of the present invention),
By using information of the second signature information estimation parameter (degree of difference) together, the accuracy of signature information estimation is improved and finally the code amount of signature information is significantly increased as compared with the seventh embodiment of the present invention. It is to reduce. The reason is as follows. In the seventh embodiment of the present invention, the sign information having the larger value of the first similarity is estimated to be the correct answer. This means that as shown in FIG. 57, it is estimated that the farther the waveform is from the central axis, the more correct the waveform. However, the range of the original image data is originally “0 to 255”.
In the situation where "", the sign information is considered to be unnatural if it goes beyond this range. Therefore, the sign information is estimated in consideration of both the first similarity (or the first amount of change) and the difference by using the amount of the difference outside the range as the difference, thereby obtaining a more accurate estimation result. Obtainable. Specifically, when the first signature information estimation parameter is the first change amount,
The first change amount or the degree of difference is normalized by a normalization coefficient, and a value obtained by adding the normalized difference amount to the normalized first change amount is set as a second change amount. , The first similarity is normalized by multiplying the first similarity or the dissimilarity by a normalization coefficient, and the value obtained by subtracting the normalized dissimilarity from the normalized first similarity is used as the second similarity. The third sign information estimation parameter calculating means (716 in FIG. 51) calculates the second variation or the second similarity as the third sign information estimation parameter (S023 in FIG. 52), and generates the second sign information. Means (71 in FIG. 51)
In 8), when the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second variation, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information. If the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second similarity,
The temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is large is estimated to be true signature information, and if the estimation result is correct, “zero (1)” is set as new signature information.
[Bit])], and if the estimation result is incorrect, “1 (1 [bit]
]) Is output, and when estimation is impossible, the true sign information itself of the coefficient A1 is output (S02 in FIG. 52).
5).

【0273】本実施の形態(本発明の第8の実施の形
態)では、第3サイン情報推定パラメータとして、第2
類似度を演算するが、具体的には、第1類似度と相違度
を正規化するために、正の第1類似度と負の第1類似度
の和(以下、第1類似度の和 と呼ぶ)と、正の相違度
と負の相違度の和(以下、相違度の和 と呼ぶ)を求
め、正規化係数αとして、第1類似度の和と相違度の和
の比(=第1類似度の和/相違度の和)を求める。そし
て、第2類似度として、第1類似度から、α倍した相違
度の値を引いた値(=第1類似度−α×相違度)を求め
る。上記の例(係数A1)では、正規化係数αの値は、
「 42 」となり、「 正の第2類似度(=正の第1
類似度−α×正の相違度) 」の値は「 183400
」で、「 負の第2類似度(=負の第1類似度−α×
負の相違度) 」の値は「 183400 」で、どち
らも等しい値であり、係数A1のサイン情報は「 推定
不能 」であり、サイン情報として、真のサイン情報を
出力する。すなわち係数A1の真のサイン情報は負であ
るため、負を意味する「 1(1[bit ]) 」を
出力する。
In the present embodiment (eighth embodiment of the present invention), the second signature information
The similarity is calculated, and specifically, in order to normalize the first similarity and the difference, the sum of the positive first similarity and the negative first similarity (hereinafter, the sum of the first similarity) ) And the sum of the positive and negative dissimilarities (hereinafter referred to as the sum of dissimilarities), and as a normalization coefficient α, the ratio of the sum of the first similarities and the sum of the dissimilarities (= (Sum of first similarity / sum of difference). Then, a value obtained by subtracting the value of the dissimilarity multiplied by α from the first similarity (= first similarity−α × dissimilarity) is obtained as the second similarity. In the above example (coefficient A1), the value of the normalization coefficient α is
“42”, and “positive second similarity (= positive first similarity)
(Similarity-α × positive difference)) is “183400
", The negative second similarity (= negative first similarity−α ×
The value of “negative dissimilarity” is “183400”, both of which are equal. The sign information of the coefficient A1 is “cannot be estimated”, and true sign information is output as sign information. That is, since the true sine information of the coefficient A1 is negative, “1 (1 [bit])” meaning negative is output.

【0274】もし、第3サイン情報推定パラメータとし
て、第2変化量を演算する場合は、正の第1変化量と負
の第1変化量の和(以下、第1変化量の和 と呼ぶ)
と、相違度の和(=正の相違度と負の相違度の和)を求
め、正規化係数αとして、第1変化量の和と相違度の和
の比(=第1変化量の和/相違度の和)を求める。そし
て、第2変化量として、第1変化量に、α倍した相違度
の値を加算した値(=第1変化量+α×相違度)を求め
れば良い。
If the second change amount is calculated as the third sign information estimation parameter, the sum of the positive first change amount and the negative first change amount (hereinafter, referred to as the sum of the first change amounts)
And the sum of the dissimilarities (= the sum of the positive dissimilarity and the negative dissimilarity), and as the normalization coefficient α, the ratio of the sum of the first changes and the sum of the dissimilarities (= the sum of the first changes) / Sum of differences). Then, a value obtained by adding the value of the difference degree multiplied by α to the first change amount (= first change amount + α × difference degree) may be obtained as the second change amount.

【0275】なお、上記において、正規化係数αを求め
る際に、相違度の和をそのまま用いても良いが、量子化
誤差や、全ての係数を使用していないなどの理由で、逆
DCTブロックのサイン情報が正しくても、多少は値域
を はみ出すことがあり得る。そのため、正規化係数α
を求める際に、相違度の値を少し小さくなるように調整
(減算、あるいは、1未満の係数を掛ける)したり、あ
るいは、正規化係数α自体を、少し小さい値になるよう
に調整(減算、あるいは、1未満の係数を掛ける)して
おいても良い。
In the above description, the sum of the differences may be used as it is when the normalization coefficient α is obtained. However, the inverse DCT block may be used because of the quantization error and not using all the coefficients. Even if the sign information of is correct, it may be slightly out of range. Therefore, the normalization coefficient α
When calculating the difference, the value of the degree of difference is adjusted (subtracted or multiplied by a coefficient less than 1) or the normalization coefficient α itself is adjusted (subtracted) so as to have a slightly smaller value. Or a coefficient less than 1).

【0276】第2サイン情報生成手段(図51の71
8)から出力されるサイン情報は、サイン情報記憶手段
(図51の702)に記憶される(図52のS02
6)。
The second signature information generating means (71 in FIG. 51)
The sign information output from 8) is stored in the sign information storage means (702 in FIG. 51) (S02 in FIG. 52).
6).

【0277】本実施の形態(本発明の第8の実施の形
態)では、第3サイン情報推定パラメータとして、第2
類似度を用い、第2類似度が「 大きい 」方のサイン
情報を真のサイン情報だと推定したが、第3サイン情報
推定パラメータとして、第2変化量を用いる場合は、第
2変化量が「 小さい 」方のサイン情報を真のサイン
情報だと推定する処理と、表現の仕方が異なるだけで、
実質的には全く同等の意味を持つ。
In the present embodiment (eighth embodiment of the present invention), the second signature information
The similarity was used to estimate the sign information having the second similarity “larger” as the true sign information. However, when the second change amount is used as the third sign information estimation parameter, the second change amount is The process of estimating the sign information of the "small" one as true sign information is different from the process of expressing it,
It has substantially the same meaning.

【0278】以上で、最も強度順位が高い係数A1のサ
イン情報の推定処理が完了したので、次に、非ゼロ判定
サイン情報抽出手段(図51の701)で、係数A2
(図25の座標(3,0)の「 212 」)が非ゼロ
かどうかを判定し、非ゼロであるので、以下のサイン情
報の推定を行う。
As described above, the estimation processing of the sign information of the coefficient A1 having the highest strength rank has been completed.
It is determined whether or not (“212” of the coordinates (3, 0) in FIG. 25) is non-zero. Since it is non-zero, the following signature information is estimated.

【0279】まず、サイン情報設定手段(図51の70
7)では、DC成分に真のサイン情報を設定し(既に設
定済みなのでそのまま利用すれば良い)、既にサイン情
報の推定が完了した係数A1(図25の座標(1,0)
の「 −784 」)に、真のサイン情報として負のサ
イン情報を設定し、これからサイン情報の推定を行う係
数A2(図25の座標(3,0)の「 212 」)
に、仮のサイン情報として正のサイン情報を設定し(図
52のS015)、このDCTブロック(以下、DCT
ブロック0と呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図
51の708)に記憶する(図52のS016)。ま
た、サイン情報設定手段(図51の707)では、DC
成分に真のサイン情報を設定し(既に設定済みなのでそ
のまま利用すれば良い)、既にサイン情報の推定が完了
した係数A1(図25の座標(1,0)の「 −784
」)に、真のサイン情報として負のサイン情報を設定
し、これからサイン情報の推定を行う係数A2(図25
の座標(3,0)の「 212 」)に、仮のサイン情
報として負のサイン情報を設定し(図52のS01
5)、このDCTブロック(以下、DCTブロック1と
呼ぶ)をサイン情報付き係数記憶手段(図51の70
8)に記憶する(図52のS016)。すなわち、サイ
ン情報付き係数記憶手段(図51の708)には、DC
Tブロック0と、DCTブロック1の、2個のDCTブ
ロックが記憶される。それぞれのDCTブロックを、図
59、図60に示す。
First, signature information setting means (70 in FIG. 51)
In 7), the true sign information is set to the DC component (it has already been set and may be used as it is), and the coefficient A1 (coordinates (1, 0) in FIG. 25) for which the estimation of the sign information has already been completed.
The coefficient A2 (“212” of the coordinates (3, 0) in FIG. 25) for setting negative sign information as true sign information in “−784” of FIG.
In the DCT block (hereinafter, DCT), positive sign information is set as temporary sign information (S015 in FIG. 52).
Block 0) is stored in the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 51) (S016 in FIG. 52). Also, the signature information setting means (707 in FIG. 51)
The true sign information is set for the component (it has already been set, so it can be used as it is), and the coefficient A1 for which estimation of the sign information has already been completed (“−784” of the coordinates (1, 0) in FIG. 25).
)), Negative sign information is set as true sign information, and a coefficient A2 (FIG. 25) for estimating the sign information from this is set.
Negative sign information is set as temporary sign information at “212” of the coordinates (3, 0) (S01 in FIG. 52).
5) This DCT block (hereinafter referred to as DCT block 1) is stored in a coefficient storage unit with signature information (70 in FIG. 51).
8) (S016 in FIG. 52). That is, the coefficient storage unit with signature information (708 in FIG. 51) stores the DC
Two DCT blocks, a T block 0 and a DCT block 1, are stored. Each DCT block is shown in FIGS.

【0280】以下、新たに更新されたDCTブロック0
(図59)とDCTブロック1(図60)に対して、そ
れぞれ、図52のS016からS026の処理を行う。
Hereinafter, the newly updated DCT block 0
The processing of S016 to S026 in FIG. 52 is performed on (FIG. 59) and DCT block 1 (FIG. 60), respectively.

【0281】サイン情報付き係数記憶手段(図51の7
08)に記憶されているDCTブロック0(図59)
と、DCTブロック1(図60)の、2個のDCTブロ
ックに対して、周波数合成手段(図51の709)によ
り、数2の逆DCT演算を施し(図52のS017)、
それぞれの逆DCT結果を周波数合成結果記憶手段(図
51の710)に記憶する(図52のS018)。な
お、上記の逆DCT演算(図52のS017)を施す前
に、それぞれのDCTブロックに対して、逆量子化を行
う構成とすることが望ましいが、上記の一連では、例と
して量子化ステップを1としており、ここでは逆量子化
の処理は省略した。( 逆量子化手段を具備し、逆量子
化を行っても良い。) なお、逆DCTは実数計算であり、小数点以下の値が存
在するが、通常は、実数計算した結果を整数化して取り
扱う。このときに、小数点以下の値が切り捨てられるこ
とで、実際の演算結果に対する誤差が生じる。この誤差
ができるだけ小さくなるように、上記の逆DCT演算
(図52のS017)は、例として、逆DCT結果を1
0000倍してより高いbit精度の整数値として出力
するものとする。DCTブロック0(図59)の逆DC
T結果を10000倍したもの(以下、逆DCTブロッ
ク0と呼ぶ)を図61に、DCTブロック1(図60)
の逆DCT結果を10000倍したもの(以下、逆DC
Tブロック1と呼ぶ)を図62に示す。
Coefficient storage means with signature information (7 in FIG. 51)
08) DCT block 0 (FIG. 59)
Then, the inverse DCT operation of Expression 2 is performed on the two DCT blocks of DCT block 1 (FIG. 60) by the frequency synthesizing means (709 in FIG. 51) (S017 in FIG. 52).
Each inverse DCT result is stored in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 51) (S018 in FIG. 52). Before performing the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 52), it is desirable to perform an inverse quantization on each DCT block. 1, and the process of inverse quantization is omitted here. (An inverse quantization means may be provided to perform the inverse quantization.) Note that the inverse DCT is a real number calculation and has a value below the decimal point. . At this time, the value after the decimal point is truncated, causing an error with respect to the actual operation result. In order to minimize this error, the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 52), for example, converts the inverse DCT result to 1
0000 times and output as an integer value with higher bit precision. Inverse DC of DCT block 0 (FIG. 59)
FIG. 61 shows a result obtained by multiplying the T result by 10,000 (hereinafter referred to as an inverse DCT block 0), and FIG. 61 shows a DCT block 1 (FIG. 60).
10000 times the inverse DCT result of
62 is shown in FIG.

【0282】次に、第1サイン情報推定パラメータ演算
手段(図51の711)で、第1サイン情報推定パラメ
ータとして、第1類似度の演算を行い(図52のS01
9)、演算結果を第1サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図51の712)に記憶する(図52のS02
0)。上記で演算される第1類似度は、仮サイン情報が
設定されている係数(以下、仮サイン情報付き係数)に
よる周波数合成結果(以下、仮サイン周波数合成結果)
の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)との
差分の絶対値の和であると定義する。具体的には、上記
の例では、係数A2に仮に正のサイン情報を設定した場
合の逆DCTブロック0(図61)の波形と、この波形
の中心軸(この例では平均値)との差分の絶対値の和
を、「 正の第1類似度 」とし、係数A2に仮に負の
サイン情報を設定した場合の逆DCTブロック1(図6
2)の波形と、この波形の中心軸(この例では平均値)
との差分の絶対値の和を、「 負の第1類似度 」と
し、この「 正の第1類似度 」と、「 負の第1類似
度 」の値を、第1サイン情報推定パラメータ記憶手段
(図51の712)に記憶する(図52のS020)。
上記の例では、「 正の第1類似度 」の値は「 62
228808 」で、「 負の第1類似度 」の値は
「 51435816 」である。
Next, the first signature information estimation parameter calculation means (711 in FIG. 51) calculates the first similarity as the first signature information estimation parameter (S01 in FIG. 52).
9), and store the calculation result in the first signature information estimation parameter storage means (712 in FIG. 51) (S02 in FIG. 52).
0). The first similarity calculated as described above is a frequency synthesis result (hereinafter, temporary signature frequency synthesis result) based on a coefficient for which temporary signature information is set (hereinafter, a coefficient with temporary signature information).
Is defined as the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the central axis of the waveform (in this example, the average value). Specifically, in the above example, the difference between the waveform of the inverse DCT block 0 (FIG. 61) when the coefficient A2 is set to positive sine information and the central axis (in this example, the average value) of this waveform. Is the positive first similarity, and the inverse DCT block 1 (FIG. 6
2) Waveform and center axis of this waveform (average value in this example)
The sum of the absolute value of the difference between the first sign information estimation parameter and the negative first similarity is stored in the first sign information estimation parameter storage. This is stored in the means (712 in FIG. 51) (S020 in FIG. 52).
In the above example, the value of “positive first similarity” is “62”.
228808 ", and the value of" negative first similarity "is" 51435816 ".

【0283】次に、第2サイン情報推定パラメータ演算
手段(図51の714)で、第2サイン情報推定パラメ
ータとして、相違度の演算を行い(図52のS02
1)、演算結果を第2サイン情報推定パラメータ記憶手
段(図51の715)に記憶する(図52のS02
2)。上記の例(係数A2の図61と図62)では、
「 正の相違度 」の値は「 53768 」で、「
負の相違度 」の値は「 6334496 」である。
Next, the second sign information estimation parameter calculating means (714 in FIG. 51) calculates the degree of difference as the second sign information estimation parameter (S02 in FIG. 52).
1), storing the calculation result in the second signature information estimation parameter storage means (715 in FIG. 51) (S02 in FIG. 52)
2). In the above example (FIGS. 61 and 62 for the coefficient A2),
The value of "positive difference" is "53768" and "
The value of the “negative difference” is “63334496”.

【0284】次に、第3サイン情報推定パラメータ演算
手段(図51の716) において、第2類似度を第3
サイン情報推定パラメータとして演算し(図52のS0
23)、第2サイン情報生成手段(図51の718)
において、各仮サイン情報に対応する第3サイン情報推
定パラメータが第2変化量の場合は、第3サイン情報推
定パラメータの値が小さいときの仮サイン情報を真のサ
イン情報だと推定し、各仮サイン情報に対応する第3サ
イン情報推定パラメータが第2類似度の場合は、第3サ
イン情報推定パラメータの値が大きいときの仮サイン情
報が真のサイン情報であると推定し、推定結果が正解で
あれば、新たなサイン情報として「 ゼロ(1[ bi
t ]) 」を出力し、推定結果が不正解であれば、新
たなサイン情報として「 1(1[ bit ]) 」
を出力し、推定不能の場合は、係数A1の真のサイン情
報そのものを出力する(図52のS025)。上記の例
(係数A2の図61と図62)では、正規化係数αの値
は、「 17 」となり、「 正の第2類似度(=正の
第1類似度−α×正の相違度) 」の値は「 6131
4752 」で、「 負の第2類似度(=負の第1類似
度−α×負の相違度) 」の値は「 −5625061
6 」で「 正の第1類似度 」の方が大きいため、真
のサイン情報は「 正 」だと推定する。この推定結果
は正解であるため、新たなサイン情報として正解を意味
する「 ゼロ(1[ bit ]) 」を出力する。第
2サイン情報生成手段(図51の718)から出力され
るサイン情報は、サイン情報記憶手段(図51の70
2)に記憶される(図52のS026)。
Next, the third similarity estimation parameter calculating means (716 in FIG. 51) calculates the second similarity to the third similarity.
It is calculated as a signature information estimation parameter (S0 in FIG. 52).
23), second signature information generating means (718 in FIG. 51)
In the above, when the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second change amount, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information. When the third signature information estimation parameter corresponding to the temporary signature information is the second similarity, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is large is estimated to be true signature information, and the estimation result is If the answer is correct, “0 (1 [bi
t])) ”, and if the estimation result is incorrect,“ 1 (1 [bit]) ”is used as new signature information.
Is output. If estimation is impossible, the true sign information of the coefficient A1 itself is output (S025 in FIG. 52). In the above example (coefficient A2 in FIGS. 61 and 62), the value of the normalization coefficient α is “17” and “positive second similarity (= positive first similarity−α × positive dissimilarity) ) ”Is“ 6131
4752, and the value of “negative second similarity (= negative first similarity−α × negative dissimilarity)” is “−5625061”.
6 ”, the“ positive first similarity ”is larger, so the true sign information is estimated to be“ positive ”. Since this estimation result is a correct answer, "zero (1 [bit])" which means a correct answer is output as new signature information. The signature information output from the second signature information generation means (718 in FIG. 51) is stored in the signature information storage means (70 in FIG. 51).
2) (S026 in FIG. 52).

【0285】以上の処理(図52のS014からS02
6)を1個のDCTブロック内の全ての係数に対して終
了するまで、あるいは、強度順位が高い順に処理して最
後の非ゼロ係数まで繰り返す(図52のS027)。
(図25のDCTブロックの例では、ゼロ係数が存在し
ないので、係数A63まで処理を繰り返すことにな
る。)
The above processing (from S014 to S02 in FIG. 52)
6) is repeated for all the coefficients in one DCT block, or until the last non-zero coefficient is processed and processed in the order of higher intensity rank (S027 in FIG. 52).
(In the example of the DCT block in FIG. 25, since no zero coefficient exists, the processing is repeated up to the coefficient A63.)

【0286】以上のように、DCTブロック(図25)
の全ての係数(係数A1から係数A63)までのサイン
情報の推定を行った場合の、各係数の座標(n,m)、
各係数の値、正の第2類似度、負の第2類似度、推定結
果、推定結果が正解(○)か不正解(×)か、新たに生
成されたサイン情報(正解の場合0、不正解の場合1、
推定不能の場合、そのままのサイン情報として正の場合
0で負の場合1)を表12と表13と表14に示す。
As described above, the DCT block (FIG. 25)
, The coordinates (n, m) of each coefficient when the sign information is estimated up to all the coefficients (coefficients A1 to A63)
The value of each coefficient, the positive second similarity, the negative second similarity, the estimation result, whether the estimation result is a correct answer (O) or an incorrect answer (X), a newly generated signature information (0 in the case of a correct answer, In case of incorrect answer 1,
Table 12, Table 13, and Table 14 show 0 in the case of positive sign and 1 in the case of negative sign information as it is when estimation is impossible.

【0287】[0287]

【表16】 [Table 16]

【0288】[0288]

【表17】 [Table 17]

【0289】[0289]

【表18】 [Table 18]

【0290】上記の処理(図52のS009からS02
7)を全てのDCTブロックに対して完了するまで繰り
返す(図52のS028)。
The above processing (from S009 to S02 in FIG. 52)
Step 7) is repeated until completion for all DCT blocks (S028 in FIG. 52).

【0291】最後に、サイン情報記憶手段(図51の7
02)に記憶されているサイン情報を、サイン情報符号
化手段(図51の703)によって、圧縮符号化する
(図52のS029)。この符号化処理(図52のS0
29)は、上記の例のように、各DCTブロックにおい
て、強度順位が高い係数から順に、強度順位が高い係数
の情報を手がかりに、強度順位が低い係数のサイン情報
の推定を行うことでサイン情報の値として「 0 」が
多くなるため、サイン情報を集めて、統計処理を行って
符号化すると、符号量を少なくすることができる。サイ
ン情報を圧縮符号化する方法は、従来のハフマン符号化
や、算術符号化など、いかなる符号化方法を用いても良
い。また、表15に、DCTブロック(図25)のサイ
ン情報の推定の集計結果として、総数(係数の総数)、
正解(個数と、総数中に占める割合) 、不正解(個数
と、総数中に占める割合)、推定不能(個数と、総数中
に占める割合)、サイン情報0(サイン情報として0を
用いた個数と、総数中に占める割合)、サイン情報1
(サイン情報として1を用いた個数と、総数中に占める
割合)、サイン情報の情報量(bit数と、総bit数
(63bit)に占める割合)を示す。この結果、従来
技術では、もともと、サイン情報には、1個の係数につ
き、1[bit ]を使用していたので、係数A1から
係数A63のサイン情報として、63[ bit ]必
要だったが、これを、上記のように、サイン情報を推定
して新たなサイン情報として扱うことで、情報量が約3
7.3[ bit ]となり、もともとの情報量に対し
て、約25.7[ bit ](約40.8%)もの情
報量を削減できることになる。また、先に述べた本発明
の第7の実施の形態では、もともとの情報量に対して、
約13.1[ bit ](約20.8%)の情報量の
削減ができていたが、本発明の第8の実施の形態では、
第7の実施の形態よりも更に大幅に情報量を削減できた
ことになる。このように、上記のような構成で、第1類
似度(または第1変化量)と相違度の両方の情報を考慮
して、サイン情報の推定を行うことでサイン情報に必要
な符号量を大幅に削減することができる。
Finally, the signature information storage means (7 in FIG. 51)
02) is compression-encoded by the signature information encoding means (703 in FIG. 51) (S029 in FIG. 52). This encoding process (S0 in FIG. 52)
29), as in the above example, in each DCT block, the sign information is estimated by estimating the sign information of the coefficient having the lower strength rank in the order of the coefficient having the higher strength rank based on the information of the coefficient having the higher strength rank. Since “0” increases as the value of the information, the sign amount can be reduced by collecting the sign information, performing statistical processing, and encoding. As a method for compressing and encoding the sign information, any encoding method such as conventional Huffman encoding or arithmetic encoding may be used. Also, Table 15 shows the total number (total number of coefficients) as a totaling result of the estimation of the signature information of the DCT block (FIG. 25).
Correct answer (number and percentage of total number), Incorrect answer (number and percentage of total number), impossible to estimate (number and percentage of total number), signature information 0 (number using 0 as signature information) And the percentage of the total), signature information 1
(Number using 1 as signature information and percentage of total number), and information amount of signature information (number of bits and percentage of total number of bits (63 bits)). As a result, in the prior art, 1 [bit] was originally used for the signature information for one coefficient, so that 63 [bit] was required as the signature information for the coefficients A1 to A63. By estimating the sign information and treating it as new sign information as described above, the information amount becomes about 3
7.3 [bit], which means that the information amount can be reduced by about 25.7 [bit] (about 40.8%) from the original information amount. In the above-described seventh embodiment of the present invention, the original information amount is
Although the information amount can be reduced by about 13.1 [bit] (about 20.8%), in the eighth embodiment of the present invention,
This means that the amount of information can be reduced significantly more than in the seventh embodiment. As described above, with the above-described configuration, the sign information is estimated in consideration of both the first similarity (or the first change amount) and the dissimilarity information, so that the code amount necessary for the sign information is reduced. It can be significantly reduced.

【0292】[0292]

【表19】 [Table 19]

【0293】ここで、サイン情報記憶手段(図51の7
02)に記憶されているサイン情報を、サイン情報符号
化手段(図51の703)によって、圧縮符号化する処
理(図52のS029)において、表12と表13と表
14の各係数のサイン情報(表12と表13と表14の
右端の値)を複数のグループに分類し、各グループごと
に統計処理を行って符号化することで、更に大幅に情報
量を削減できる方法について述べる。表12と表13と
表14の各係数のサイン情報 の値を見ると、前半の方
(係数A1に近い方)では、推定不能や不正解が いく
つか存在するが、後半の方(係数A63に近い方)へ
いけばいくほど正解率が高くなっている。特に、係数A
29から係数A63までの、連続する35個の係数は、
全て、サイン情報の推定結果が正解である。これは、前
半では、サイン情報が既に分かっている係数が少ない
が、後半へ いけばいくほど、より多くの係数のサイン
情報が分かり、それらの情報を手がかりに、以後のサイ
ン情報を推定するようにしているため、後半の方が、原
画像に近い情報を手がかりとしてサイン情報を推定でき
ることになる。そのため、後半の方が、正確さ が増す
のである。この特徴を利用して、63個の係数のサイン
情報(表12と表13と表14の右端の値)をまとめ
て、圧縮符号化するのではなく、63個の係数のうち、
例えば、「 前半グループ(係数A1から係数A31ま
での、31個) 」と、「 後半グループ(係数A32
から係数A63までの、32個) 」というように、複
数のグループにに分けて、各グループごとに圧縮符号化
すると、更に 圧縮率が向上する。以下では、前半グル
ープと、後半グループの「 情報量 」を計算してみ
る。表16に前半グループの状況を、表17に後半グル
ープの状況をまとめる。この結果より、前半グループの
情報量は、約26.9[ bit ]で、後半グループ
の情報量は、0.0[ bit ]で、前半グループと
後半グループの合計の情報量は、約26.9[ bit
](約42.8%)である。これは、前半グループと
後半グループの合計は、もともと従来技術では、63
[ bit ]だったのに対して、約42.8%(半分
以下)の情報量となり、約57.2%ものサイン情報の
情報量を削減できたことになる。先に述べた表15のよ
うに、前半グループと後半グループの区別なく、圧縮符
号化を行う場合の情報量が、約37.3[ bit ]
だったので、このように、前半グループと後半グループ
とに分けて、圧縮符号化を行うと、情報量が約26.9
[ bit ]となり、このように複数のグループに分
けて各グループごとに圧縮符号化を行うことで、サイン
情報の情報量を大幅に削減することができる。
Here, the signature information storage means (7 in FIG. 51)
02) in the compression encoding process (703 in FIG. 51) of the signature information stored in the signature information (703 in FIG. 51) (S029 in FIG. 52). A method will be described in which information (the rightmost values in Tables 12, 13, and 14) is classified into a plurality of groups, and statistical processing is performed for each group and encoded, thereby further reducing the amount of information. Looking at the values of the sign information for each coefficient in Tables 12, 13, and 14, the first half (the one closer to the coefficient A1) has some unpredictable and incorrect answers, but the second half (the coefficient A63). Closer)
The more you go, the higher the accuracy rate. In particular, the coefficient A
35 consecutive coefficients from 29 to coefficient A63 are:
In all cases, the estimation result of the signature information is correct. This is because in the first half, the number of coefficients for which the signature information is already known is small, but the further to the second half, the more signature information of the coefficient is known, and the subsequent signature information is estimated based on the information. Therefore, in the latter half, the signature information can be estimated using information close to the original image as a clue. Therefore, the latter half is more accurate. By utilizing this feature, the sign information of the 63 coefficients (the rightmost values in Tables 12, 13, and 14) are not combined and compression-coded.
For example, “first half group (31 coefficients from coefficient A1 to coefficient A31)” and “second half group (coefficient A32
, And a coefficient A63), the compression ratio is further improved by dividing into a plurality of groups and compressing and encoding each group. In the following, we calculate the “information amount” of the first half group and the second half group. Table 16 summarizes the situation of the first half group, and Table 17 summarizes the situation of the second half group. According to this result, the information amount of the first half group is about 26.9 [bit], the information amount of the second half group is 0.0 [bit], and the total information amount of the first half group and the second half group is about 26. [bit]. 9 [bit
] (About 42.8%). This is because the sum of the first half group and the second half group is originally 63% in the conventional technology.
[Bit], the information amount is about 42.8% (less than half), which means that the information amount of the sign information can be reduced by about 57.2%. As shown in Table 15 described above, the amount of information when performing compression encoding without discrimination between the former half group and the latter half group is about 37.3 [bit].
Therefore, when the compression coding is performed by dividing the data into the first half group and the second half group, the information amount becomes about 26.9.
[Bit], and the compression encoding is performed for each of the plurality of groups as described above, so that the information amount of the signature information can be significantly reduced.

【0294】[0294]

【表20】 [Table 20]

【0295】[0295]

【表21】 [Table 21]

【0296】<第9の実施の形態>次に、上記従来の信
号処理システムの 第2の課題 を解決するための、本
発明の 第9の実施の形態 について説明する。
<Ninth Embodiment> Next, a ninth embodiment of the present invention for solving the second problem of the conventional signal processing system will be described.

【0297】既に述べた本発明の第5の実施の形態で
は、サイン情報処理手段(図22の7)により、サイン
情報を まとめて符号化することで、サイン情報の符号
量を削減し、第2の課題を解決した。本発明の第6の実
施の形態では、各DCTブロックにおいて、強度順位が
高い係数A1から係数A62までの62個の係数の情報
を手がかりに、最も強度順位が低い係数A63のサイン
情報の推定を行い、推定を行った係数A63のサイン情
報を集めて まとめて符号化することで、サイン情報の
符号量を削減し、第2の課題を解決した。本発明の第7
の実施の形態では、各DCTブロックにおいて、強度順
位が高い係数の情報を手がかりに、最も強度順位が低い
係数A63だけでなく、係数A1から係数A63の全て
の係数のサイン情報の推定を行って符号化することで、
大幅にサイン情報の符号量を削減し、第2の課題を解決
した。また、本発明の第7の実施の形態では、第1サイ
ン情報推定パラメータとして、第1類似度を利用し、第
1類似度が大きいときのサイン情報を正解だと推定し
た。本発明の第8の実施の形態は、本発明の第7の実施
の形態と同様に、第1サイン情報推定パラメータとし
て、第1類似度(または第1変化量)を利用し、更に、
第2サイン情報推定パラメータとして、相違度を用いる
ことで、本発明の第7の実施の形態よりも、大幅にサイ
ン情報の符号量を削減し、第2の課題を解決した。本発
明の第9の実施の形態では、本発明の第8の実施の形態
と同様に、第1サイン情報推定パラメータとして、第1
類似度(または第1変化量)を利用し、また、第2サイ
ン情報推定パラメータとして、相違度を用いるが、強度
順位が高い順に、1個の係数ごとにサイン情報の推定を
行うのではなく、複数の係数のサイン情報をまとめて推
定することで、本発明の第8の実施の形態よりも、更に
サイン情報の符号量を削減し、第2の課題を解決するも
のである。
In the fifth embodiment of the present invention described above, the sign information is collectively encoded by the signature information processing means (7 in FIG. 22), thereby reducing the code amount of the signature information. 2 issues have been solved. In the sixth embodiment of the present invention, in each DCT block, estimation of the sign information of the coefficient A63 having the lowest strength rank is performed based on information of 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength rank. Then, the sign information of the estimated coefficient A63 is collected and collectively encoded, thereby reducing the code amount of the sign information and solving the second problem. Seventh of the present invention
In the embodiment of the present invention, in each DCT block, signature information of not only the coefficient A63 having the lowest strength rank but also all the coefficients A1 to A63 is estimated based on the information of the coefficient having the highest strength rank. By encoding,
The second problem has been solved by greatly reducing the code amount of the sign information. In the seventh embodiment of the present invention, the first similarity is used as the first signature information estimation parameter, and the signature information when the first similarity is large is estimated to be the correct answer. The eighth embodiment of the present invention uses the first similarity (or the first amount of change) as the first signature information estimation parameter, similarly to the seventh embodiment of the present invention.
By using the dissimilarity as the second signature information estimation parameter, the code amount of the signature information is significantly reduced as compared with the seventh embodiment of the present invention, and the second problem is solved. In the ninth embodiment of the present invention, as in the eighth embodiment of the present invention, the first signature information
The similarity (or the first variation) is used, and the difference is used as the second signature information estimation parameter, but the signature information is not estimated for each coefficient in descending order of the strength order. By collectively estimating the sign information of a plurality of coefficients, the code amount of the sign information is further reduced as compared with the eighth embodiment of the present invention, and the second problem is solved.

【0298】入力信号である画像データは、ビデオカメ
ラなどで撮影したしたものや、写真などをスキャナで信
号変換して得たものであり、いずれも光学的読み取り手
段により、信号変換して得られるものである。このよう
に入力信号(画像データ)は、光学的な自然現象に基づ
き生成されている。そのため、被写体の輪郭(エッジ)
の形状などの情報が、そのまま入力信号(画像データ)
の数値に反映される。これらの入力信号(画像データ)
を周波数分解した後に符号化する従来および本発明の信
号処理システムにおいては、被写体の輪郭(エッジ)の
形状により、周波数分解後の、いずれかの周波数成分に
エネルギーが偏るという特徴がある。例えば、被写体の
輪郭(エッジ)が複雑な形状をしていれば、高周波成分
にエネルギーが集中したり、輪郭(エッジ)が単調な形
状をしていれば、低周波成分にエネルギーが集中したり
する。言いかえれば、エネルギーが集中している周波数
成分こそ、その入力信号(画像データ)の特徴を よく
反映し、入力信号(画像データ)の情報を多く含んでい
るのである。このような入力信号(画像データ)の特徴
を鑑みて、本発明の第9の実施の形態では、以下の図6
3のような構成により、サイン情報の符号量の削減を行
う。なお、本発明の第5、第6、第7、第8の実施の形
態と同様に、サイン情報以外の係数については、単なる
絶対値としてサイン情報を除いて、従来技術や、既に説
明した本発明の第1、第2、第3、第4の実施の形態と
同様の処理で符号化を行えば良いが、本発明の第9の実
施の形態では、例として、サイン情報を除く係数の絶対
値部分は、本発明の第2の実施の形態と同様の処理を行
うものとして説明する。
[0298] The image data as the input signal is obtained by converting a signal of a photograph or the like by a video camera or the like, or by converting a signal of a photograph or the like by a scanner. Things. Thus, the input signal (image data) is generated based on optical natural phenomena. Therefore, the contour (edge) of the subject
Information such as the shape of the input signal (image data)
Is reflected in the numerical value. These input signals (image data)
In the signal processing systems according to the related art and the present invention in which the frequency is resolved after the frequency decomposition, the energy is biased to one of the frequency components after the frequency decomposition depending on the shape of the contour (edge) of the subject. For example, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, energy concentrates on high frequency components, and if the contour (edge) has a monotonous shape, energy concentrates on low frequency components. I do. In other words, the frequency components where energy is concentrated reflect the characteristics of the input signal (image data) well and contain much information on the input signal (image data). In view of such characteristics of the input signal (image data), the ninth embodiment of the present invention provides the following FIG.
With the configuration as in No. 3, the code amount of the signature information is reduced. Note that, as in the fifth, sixth, seventh, and eighth embodiments of the present invention, coefficients other than the sign information are excluded from the conventional technology and the already described book except for the sign information as a mere absolute value. Encoding may be performed by the same processing as in the first, second, third, and fourth embodiments of the present invention. However, in the ninth embodiment of the present invention, as an example, the coefficient The description will be made assuming that the absolute value portion performs the same processing as that of the second embodiment of the present invention.

【0299】以下、図63を用いて、本発明の第9の実
施の形態の構成について説明する。図63において、9
は、周波数分解手段で、10は、量子化手段 で、1
は、基本符号化手段 で、基本符号化手段(1) の内
部の、2は、周波数成分記憶手段 で、3は、係数読み
出し制御手段 で、4は、読み出し制御情報生成手段
で、読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、
401は、スキャン順決定手段 で、402は、スキャ
ン順テーブル で、403は、スキャン順情報符号化手
段 で、スキャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとし
て用い、係数読み出し制御手段(3)において、読み出
し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成し、ま
た、スキャン順決定手段(401)の内部の412は、
係数強度演算手段 で、411は、優先順位決定手段
で、以上は、基本的に先に述べた本発明の第2の実施の
形態と同様の働きをする。本発明の第2の実施の形態と
異なる点は、基本符号化手段(1)の内部に、周波数成
分の各係数を絶対値に変換する絶対値変換手段(6)
と、周波数成分の各係数を入力とし、入力される係数の
サイン情報を処理するサイン情報処理手段(7)を有
し、絶対値に変換された周波数成分の各係数に対して、
係数符号化手段(5)で、統計処理を行い、係数を符号
化することとし、サイン情報処理手段(7)の内部に、
周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数の
うち、周波数分解の単位内(DCTブロック)での各係
数のエネルギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数
の強度の順位(以下、係数強度順位)を判定する係数強
度順位判定手段(704) と、係数強度順位を記憶す
る係数強度順位テーブル(705) と、各係数がゼロ
かどうかを判定し、非ゼロの場合のみ、サイン情報を抽
出する非ゼロ判定サイン情報抽出手段(701)と、係
数強度順位の高い係数から優先的に、サイン情報の推定
を行い、推定結果から、新たなサイン情報を生成して出
力するサイン情報推定手段(706)を有し、サイン情
報推定手段(706) の内部に、周波数成分記憶手段
(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮のサイン
情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて真のサイ
ン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイン情報設
定手段(707) と、サイン情報設定手段(707)
により、仮サイン情報と、必要に応じて真サイン情報が
設定された各係数(以下、サイン情報付き係数)を記憶
するサイン情報付き係数記憶手段(708) と、サイ
ン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サイン情報付
き周波数合成結果を出力する周波数成分合成手段(70
9) と、サイン情報付き周波数合成結果を記憶する周
波数合成結果記憶手段(710) と、各仮サイン情報
が設定されているサイン情報付き周波数合成結果に対応
した第1のサイン情報推定パラメータ(以下、第1サイ
ン情報推定パラメータ)を演算する第1サイン情報推定
パラメータ演算手段(711) と、第1サイン情報推
定パラメータを記憶する第1サイン情報推定パラメータ
記憶手段(712) と、各仮サイン情報が設定されて
いるサイン情報付き周波数合成結果に対応した第2のサ
イン情報推定パラメータ(以下、第2サイン情報推定パ
ラメータ)を演算する第2サイン情報推定パラメータ演
算手段(714) と、第2サイン情報推定パラメータ
を記憶する第2サイン情報推定パラメータ記憶手段(7
15) と、第1サイン情報推定パラメータと第2サイ
ン情報推定パラメータを用いて、各仮サイン情報が設定
されているサイン情報付き周波数合成結果に対応した第
3のサイン情報推定パラメータ(以下、第3サイン情報
推定パラメータ)を演算する第3サイン情報推定パラメ
ータ演算手段(716) と、第3サイン情報推定パラ
メータを記憶する第3サイン情報推定パラメータ記憶手
段(717) と、各仮サイン情報に対応した第3サイ
ン情報推定パラメータの値から、真のサイン情報の組み
合わせと一致する仮サイン情報の組み合わせに対して、
新たなサイン情報を付与して、新たなサイン情報を出力
する第3サイン情報生成手段(719)を有し、サイン
情報設定手段(707)において、仮サイン情報が真の
サイン情報かどうかの推定が完了した係数に関して、真
のサイン情報を設定する機能を有し、真サイン情報が設
定されている係数(以下、真サイン情報付き係数)によ
る周波数合成結果(以下、真サイン周波数合成結果)
と、仮サイン情報が設定されている係数(以下、仮サイ
ン情報付き係数)による周波数合成結果(以下、仮サイ
ン周波数合成結果)との差分の絶対値の和を第1変化量
とし、真サイン情報付き係数と、仮サイン情報付き係数
の混合状態での周波数合成結果(以下、混合周波数合成
結果)に関して、混合周波数合成結果の波形の、波形の
中心軸と、波形で囲まれた領域における、波形と、波形
の中心軸との差分の絶対値の和を第1類似度とし、混合
周波数合成結果の波形が、所定の値域を はみ出す領域
における、波形と、値域との差分の絶対値の和を相違度
とし、第1サイン情報推定パラメータ演算手段(71
1) において、第1変化量、または第1類似度を第1
サイン情報推定パラメータとして演算し、第2サイン情
報推定パラメータ演算手段(714) において、相違
度を第2サイン情報推定パラメータとして演算し、第1
変化量または相違度に正規化係数をかけて正規化し、正
規化済みの第1変化量に正規化済みの相違度を加算した
値を第2変化量とし、第1類似度または相違度に正規化
係数をかけて正規化し、正規化済みの第1類似度に正規
化済みの相違度を減算した値を第2類似度とし、第3サ
イン情報推定パラメータ演算手段(716) におい
て、第2変化量、または第2類似度を第3サイン情報推
定パラメータとして演算し、第3サイン情報生成手段
(719) において、各仮サイン情報に対応する第3
サイン情報推定パラメータが第2変化量の場合は、第3
サイン情報推定パラメータの値が小さい仮サイン情報の
組み合わせを優先的に、同一シンボルを多く含むコード
(以下、第1コード)とするか、または、第3サイン情
報推定パラメータの値が小さい仮サイン情報の組み合わ
せを優先的に、短いコード(以下、第2コード)とし、
真のサイン情報の組み合わせと一致する仮サイン情報の
組み合わせに対応する第1コード、または第2コード
を、新たなサイン情報として出力し、各仮サイン情報に
対応する第3サイン情報推定パラメータが第2類似度の
場合は、第3サイン情報推定パラメータの値が大きい仮
サイン情報の組み合わせを優先的に、第1コードとする
か、または、第3サイン情報推定パラメータの値が大き
い仮サイン情報の組み合わせを優先的に、第2コードと
し、真のサイン情報の組み合わせと一致する仮サイン情
報の組み合わせに対応する第1コード、または第2コー
ドを、新たなサイン情報として出力する構成としている
点である。
The configuration of the ninth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. In FIG. 63, 9
Is frequency decomposition means, 10 is quantization means, 1
Is a basic encoding unit, 2 is a frequency component storage unit, 3 is a coefficient readout control unit, and 4 is a readout control information generation unit inside the basic encoding unit (1).
Then, inside the read control information generating means (4),
401 is a scan order determining means, 402 is a scan order table, 403 is a scan order information encoding means, and the scan order information E is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) An address signal D is generated based on the read control information C, and 412 inside the scan order determining means (401)
411 is a priority order determining means.
The above functions basically in the same manner as the above-described second embodiment of the present invention. The difference from the second embodiment of the present invention is that an absolute value conversion means (6) for converting each coefficient of a frequency component into an absolute value is provided inside the basic coding means (1).
And a sine information processing means (7) which receives each coefficient of the frequency component as input and processes sine information of the input coefficient. For each coefficient of the frequency component converted into an absolute value,
The coefficient encoding means (5) performs statistical processing to encode the coefficients, and the sign information processing means (7) has:
Among the coefficients of each frequency component in the frequency component storage means (2), the intensity (hereinafter, the intensity) of each coefficient in the unit of frequency decomposition (DCT block) is measured, and the intensity of each coefficient is measured. Coefficient strength rank determining means (704) for determining a rank (hereinafter, coefficient strength rank); a coefficient strength rank table (705) for storing the coefficient strength rank; and determining whether each coefficient is zero. Only the non-zero determination sign information extracting means (701) for extracting the sign information, preferentially estimates the sign information from the coefficient having the highest coefficient strength rank, and generates and outputs new sign information from the estimation result. The signature information estimating means (706) performs a temporary sign information (hereinafter, referred to as a temporary sign information) for the coefficient of each frequency component in the frequency component storage means (2) inside the signature information estimating means (706). Sign And distribution), the true signature information (hereinafter optionally the sign information setting means (707) for setting a true signature information), signature information setting means (707)
The sign information-added coefficient storage means (708) for storing the temporary sign information and each coefficient (hereinafter, the coefficient with the sign information) for which the true sign information is set as necessary, and each frequency component of the coefficient with the sign information Frequency component synthesizing means (70) for synthesizing
9), a frequency synthesis result storage means (710) for storing a frequency synthesis result with signature information, and a first signature information estimation parameter corresponding to the signature synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set (hereinafter referred to as a first parameter). , A first signature information estimation parameter), a first signature information estimation parameter calculation means (711), a first signature information estimation parameter storage means (712) for storing the first signature information estimation parameter, A second signature information estimation parameter calculation means (714) for calculating a second signature information estimation parameter (hereinafter, a second signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which is set; Second signature information estimation parameter storage means (7) for storing information estimation parameters
15) and using the first signature information estimation parameter and the second signature information estimation parameter, a third signature information estimation parameter (hereinafter, referred to as a third signature information parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. A third signature information estimation parameter calculating means (716) for calculating the third signature information estimation parameter; a third signature information estimation parameter storage means (717) for storing the third signature information estimation parameter; From the value of the obtained third signature information estimation parameter, the combination of the temporary signature information that matches the combination of the true signature information is
A third signature information generating unit (719) for adding new signature information and outputting new signature information; and in the signature information setting unit (707), estimating whether the temporary signature information is true signature information. Has a function of setting true signature information for the coefficient for which the signature has been completed, and a frequency synthesis result (hereinafter, a true sine frequency synthesis result) based on a coefficient for which true signature information is set (hereinafter, a coefficient with true signature information).
And the sum of the absolute value of the difference between the result and the frequency synthesis result (hereinafter referred to as the provisional sign frequency combination result) by the coefficient in which the provisional sign information is set (hereinafter referred to as the provisional sign frequency combination coefficient) Regarding the frequency synthesis result in the mixed state of the information-added coefficient and the temporary signature information-added coefficient (hereinafter, the mixed frequency synthesis result), the waveform of the mixed frequency synthesis result in the center axis of the waveform and the region surrounded by the waveform The sum of the absolute value of the difference between the waveform and the center axis of the waveform is defined as the first similarity, and the sum of the absolute values of the difference between the waveform and the value range in the region where the waveform of the mixed frequency synthesis exceeds the predetermined value range. As the degree of difference, and the first sign information estimation parameter calculating means (71
In 1), the first change amount or the first similarity is set to the first
The second signature information estimation parameter calculation means (714) calculates the degree of difference as a second signature information estimation parameter.
The change amount or dissimilarity is normalized by a normalization coefficient, and a value obtained by adding the normalized dissimilarity to the normalized first change amount is set as a second change amount, and is normalized to the first similarity or dissimilarity. A value obtained by subtracting the normalized dissimilarity from the normalized first similarity is used as a second similarity, and the second sign information estimation parameter calculating means (716) calculates the second change The amount or the second similarity is calculated as a third signature information estimation parameter, and the third signature information generation means (719) calculates the third signature information corresponding to each temporary signature information.
If the signature information estimation parameter is the second variation, the third
Either a combination of temporary signature information with a small value of the signature information estimation parameter is preferentially used as a code containing a large number of identical symbols (hereinafter, a first code), or temporary signature information with a small value of the third signature information estimation parameter. Is given a short code (hereinafter referred to as a second code),
The first code or the second code corresponding to the combination of the temporary signature information that matches the combination of the true signature information is output as new signature information, and the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is set to the second signature information. In the case of two similarities, the combination of temporary signature information having a large value of the third signature information estimation parameter is preferentially used as the first code, or the combination of temporary signature information having a large value of the third signature information estimation parameter is used. The combination is preferentially used as the second code, and the first code or the second code corresponding to the combination of the temporary signature information that matches the combination of the true signature information is output as new signature information. is there.

【0300】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、係数符号化手段
(5)は、ハフマン符号化を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the coefficient coding means (5) performs Huffman coding.

【0301】以下、本発明の第9の実施の形態の信号処
理システム(圧縮符号化側)の動作について図64を用
いて説明する。
The operation of the ninth embodiment of the signal processing system (compression encoding side) will be described below with reference to FIG.

【0302】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図64のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) is input (S0 in FIG. 64).
01).

【0303】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図63の9)において、入力された原画像ブロッ
クに対して、数1のようなDCT演算を施し(図64の
S002)、量子化手段(図63の10)において、D
CT後の各係数(DCTブロック)を量子化する(図6
4のS003)。そして、量子化後のDCTブロックを
周波数成分記憶手段(図63の2)に記憶する(図64
のS004)。なお、ここでは例として、どの係数も、
一律 量子化ステップとして1を適用して量子化する。
このDCTと量子化の処理は、先に述べた従来の信号処
理システムと同じである。
<DCT and Quantization> Next, the frequency decomposition means (9 in FIG. 63) performs a DCT operation as shown in Equation 1 on the input original image block (S002 in FIG. 64), and In the conversion means (10 in FIG. 63), D
Each coefficient (DCT block) after CT is quantized (FIG. 6).
4 S003). Then, the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 63) (FIG. 64).
S004). Here, as an example, all coefficients are
Uniform quantization is performed by applying 1 as a quantization step.
This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system.

【0304】<強度の演算>次に、係数強度演算手段
(図63の412)では、量子化後のDCTブロックの
各成分ごとに対応した係数の強度を演算する(図64の
S005)。
<Calculation of Strength> Next, the coefficient strength calculation means (412 in FIG. 63) calculates the strength of the coefficient corresponding to each component of the quantized DCT block (S005 in FIG. 64).

【0305】上記の一連の処理(図64のS001とS
002とS003とS004とS005)を全ての原画
像ブロックに対して終了したかを判定し(図64のS0
06)、全ての原画像ブロックの処理が終了するまで繰
り返す。
The above series of processes (S001 and S001 in FIG. 64)
002, S003, S004, and S005) are completed for all original image blocks (S0 in FIG. 64).
06), until the processing of all the original image blocks is completed.

【0306】<スキャン順テーブルの作成>次に、優先
順位決定手段(図63の411)によって、強度の値
(係数の絶対値の和)が大きい係数からサンプリングす
るようなスキャン順を決定し、スキャン順テーブル(図
63の402)に記憶する(図64のS007)。ここ
で、スキャン順テーブル(図63の402)に記憶され
ているスキャン順の情報(例えば、座標値)を、スキャ
ン順情報符号化手段(図63の403)によって、符号
化して出力信号として出力する(図64のS008)。
ここで行うスキャン順情報の符号化は、単に座標値を2
進数表現した値を出力しても良いし、あるいは、画像デ
ータや音声データでは、低周波成分には非ゼロ係数が出
現しにくいため、低周波成分に近い座標値ほど短い符号
となるような可変長符号として出力するなどの方法を用
いても良い。
<Creation of Scan Order Table> Next, the scan order is determined by the priority order determining means (411 in FIG. 63) such that sampling is performed from the coefficient having the largest intensity value (sum of absolute values of coefficients). It is stored in the scan order table (402 in FIG. 63) (S007 in FIG. 64). Here, scan order information (eg, coordinate values) stored in the scan order table (402 in FIG. 63) is encoded by a scan order information encoding unit (403 in FIG. 63) and output as an output signal. (S008 in FIG. 64).
The encoding of the scan order information performed here simply involves the coordinate value of 2
A value expressed in a hexadecimal number may be output, or in image data or audio data, since a non-zero coefficient is unlikely to appear in a low-frequency component, a coordinate value closer to the low-frequency component has a shorter sign. A method such as outputting as a long code may be used.

【0307】<スキャンの実行および符号化>次に、作
成したスキャン順テーブル(図63の402)に記憶さ
れているスキャン順に従って、読み出し制御手段(図6
3の3)で、周波数成分記憶手段(図63の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図63の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を最後の
非ゼロ係数まで読み出す(図64のS009)。この読
み出された係数を絶対値変換手段(図63の6)によ
り、絶対値に変換し(図64のS010)、絶対値に変
換後の各係数を係数符号化手段(図63の5)で、符号
化する(図64のS011)。すなわち、この符号化処
理(図64のS011)は、サイン情報を除く係数の絶
対値部分にのみ施される。なお、係数の絶対値を得る処
理は、周波数成分記憶手段(図63の2)に記憶する前
に行っておいてもよく、その場合は周波数成分記憶手段
(図63の2)に各係数を、絶対値とサイン情報に分け
て記憶しておいても良い。
<Execution and Encoding of Scan> Next, in accordance with the scan order stored in the created scan order table (402 in FIG. 63), read control means (FIG. 6)
In 3-3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 63) is generated, and each coefficient of the quantized DCT block is converted from the frequency component storage means (2 in FIG. 63) to the last non-zero value. The coefficients are read out (S009 in FIG. 64). The read coefficients are converted into absolute values by the absolute value conversion means (6 in FIG. 63) (S010 in FIG. 64), and each coefficient converted into the absolute value is converted into coefficient encoding means (5 in FIG. 63). (S011 in FIG. 64). That is, this encoding process (S011 in FIG. 64) is performed only on the absolute value part of the coefficient excluding the sign information. The processing for obtaining the absolute value of the coefficient may be performed before storing the coefficient in the frequency component storage means (2 in FIG. 63). In this case, each coefficient is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 63). , And may be stored separately for the absolute value and the sign information.

【0308】<サイン情報の処理>次に、スキャン順の
読み出し処理(図64のS009)によって、読み出さ
れる係数に対して、係数強度順位判定手段(図63の7
04)で、1個のDCTブロック内で、各係数のエネル
ギーの強さ(以下、強度)を測定し、各係数の強度の順
位(以下、係数強度順位)を判定する(図64のS01
2)。そして、係数強度順位の値を係数強度順位テーブ
ル(図63の705)に記憶する(図64のS01
3)。先にも述べたように、被写体の輪郭(エッジ)が
複雑な形状をしていれば、高周波成分にエネルギーが集
中したり、輪郭(エッジ)が単調な形状をしていれば、
低周波成分にエネルギーが集中したりする。エネルギー
が集中している周波数成分こそ、その入力信号(画像デ
ータ)の特徴を よく反映し、入力信号(画像データ)
の情報を多く含んでいるのであり、上記の処理(図64
のS012)は、DCTブロック内の どの周波数成分
にエネルギーが集中しているかを判定するものである。
この処理(図64のS012)における強度とは、具体
的には、各係数の絶対値や、各係数の2乗値の大きさで
ある。例として、本実施の形態では、強度を、係数の絶
対値とする。なお、この強度順位の判定は、注目してい
るDCTブロック内のAC成分に対してのみ行う。例え
ば、本発明の第5の実施の形態での説明で使用したもの
と同じDCTブロック(図25)の場合、AC成分のう
ちで強度の値が1番大きい係数(以下、係数A1と呼
ぶ)は、座標(1,0)の「 −784 」である。2
番目に強度の値が大きい係数(以下、係数A2と呼ぶ)
は、座標(3,0)の「 212 」である。3番目に
強度の値が大きい係数(以下、係数A3と呼ぶ)は、座
標(5,0)の「 −103 」である。4番目に強度
の値が大きい係数(以下、係数A4と呼ぶ)は、座標
(2,4)の「 71 」と、座標(4,1)の「 −
71 」で強度の大きさが同じ係数が2個存在する。こ
のような場合は、どちらを優先的に順位付けしても良い
が、この例では、座標(2,4)の「 71 」を4番
目(係数A4)とする。このように、強度の大きい順
に、順位付けを行っていき、係数強度順位を決定し、そ
の順位に応じた座標(n,m)の情報を係数強度順位テ
ーブル(図63の705)に記憶しておく。
<Processing of Signature Information> Next, by the reading process in the scan order (S009 in FIG. 64), the coefficient to be read is determined by the coefficient strength ranking determining means (7 in FIG. 63).
04), the energy intensity (hereinafter, intensity) of each coefficient is measured in one DCT block, and the order of the intensity of each coefficient (hereinafter, coefficient intensity order) is determined (S01 in FIG. 64).
2). Then, the value of the coefficient strength rank is stored in the coefficient strength rank table (705 in FIG. 63) (S01 in FIG. 64).
3). As described above, if the contour (edge) of the subject has a complicated shape, if the energy is concentrated on the high-frequency component or if the contour (edge) has a monotonous shape,
Energy concentrates on low frequency components. The frequency component where energy is concentrated reflects the characteristics of the input signal (image data) well, and the input signal (image data)
The above processing (FIG. 64)
S012) is for determining to which frequency component in the DCT block energy is concentrated.
The intensity in this processing (S012 in FIG. 64) is specifically the absolute value of each coefficient or the magnitude of the square value of each coefficient. As an example, in the present embodiment, the intensity is an absolute value of the coefficient. The determination of the intensity order is performed only for the AC component in the DCT block of interest. For example, in the case of the same DCT block (FIG. 25) used in the description of the fifth embodiment of the present invention, a coefficient having the largest intensity value among AC components (hereinafter, referred to as a coefficient A1). Is “−784” at the coordinates (1, 0). 2
Coefficient with the second largest intensity value (hereinafter referred to as coefficient A2)
Is “212” at the coordinates (3,0). The coefficient having the third largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A3) is “−103” at the coordinates (5, 0). The coefficient having the fourth largest intensity value (hereinafter, referred to as coefficient A4) is “71” at coordinates (2, 4) and “−” at coordinates (4, 1).
71 "and two coefficients having the same magnitude. In such a case, either of them may be prioritized, but in this example, “71” of the coordinates (2, 4) is the fourth (coefficient A4). In this way, the ranking is performed in the order of the strengths, the coefficient strength ranking is determined, and information of the coordinates (n, m) corresponding to the ranking is stored in the coefficient strength ranking table (705 in FIG. 63). Keep it.

【0309】以上の処理(図64のS001からS01
3)は、先に述べた本発明の第8の実施の形態と同じで
ある。
The above processing (S001 to S01 in FIG. 64)
3) is the same as the above-described eighth embodiment of the present invention.

【0310】次に、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(図
63の701)によって、各係数が非ゼロかどうかを判
定し(図64のS014)、各係数が非ゼロの場合、サ
イン情報推定手段(図63の706)によって、各係数
のサイン情報が正なのか負なのかの推定を行う(図64
のS015からS026)。このサイン情報の推定処理
(図64のS015からS026)において、先に求め
た、係数強度順位に従って、強度順位が高い(強度の値
が大きい)係数の情報を手がかりとして、強度順位が低
い(強度の値が小さい)係数のサイン情報の推定を行
う。ただし、DCTブロック(図25)の例に対して、
先に述べた本発明の第6の実施の形態では、強度順位が
高い係数A1から係数A62までの62個の係数の情報
を手がかりに、最も強度順位が低い係数A63(図25
の座標(4,0)の「−2 」)のみのサイン情報の推
定を行ったが、本発明の第9の実施の形態は、本発明の
第7、第8の実施の形態と同様に、強度順位が高い係数
A1から順に、係数A63までの全ての係数のサイン情
報の推定を行うものである。また、本発明の第7、第8
の実施の形態では、強度順位が高い係数A1から順に、
係数A63まで、1個づつの係数のサイン情報の推定を
行ったが、本実施の形態(本発明の第9の実施の形態)
では、強度順位が高い係数から優先的に、複数の係数の
サイン情報をまとめて推定することで、更に、サイン情
報の情報量を削減するものである。以下では、例として
強度順位が高い順に、まとめて4個づつの係数のサイン
情報の推定を行う。ただし、係数は全部で63個あり、
4で割り切れないので、最後の方の係数A61、係数A
62、係数A63だけは3個まとめてサイン情報の推定
を行うことにする。
Next, whether or not each coefficient is non-zero is determined by the non-zero determination sign information extracting means (701 in FIG. 63) (S014 in FIG. 64). Based on (706 in FIG. 63), it is estimated whether the sign information of each coefficient is positive or negative (FIG. 64).
S015 to S026). In the sign information estimation process (S015 to S026 in FIG. 64), information of a coefficient having a high strength order (a large value of the strength) is used as a clue in accordance with the coefficient strength order obtained earlier, and the strength order is low (strength). Is estimated). The sign information of the coefficient is estimated. However, for the example of the DCT block (FIG. 25),
In the above-described sixth embodiment of the present invention, the coefficient A63 having the lowest strength order (FIG. 25) is obtained based on information of 62 coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A62 having the highest strength order.
The sign information of only the coordinate (4, 0) of “−2”) was estimated, but the ninth embodiment of the present invention is similar to the seventh and eighth embodiments of the present invention. The sign information of all the coefficients up to the coefficient A63 is estimated in order from the coefficient A1 having the highest intensity rank. In addition, the seventh and eighth aspects of the present invention
In the embodiment of the present invention, in order from the coefficient A1 having the highest intensity ranking,
The sign information of each coefficient is estimated up to the coefficient A63, but the present embodiment (the ninth embodiment of the present invention).
In this method, the sign information of a plurality of coefficients is collectively estimated preferentially from the coefficient having the highest strength order, thereby further reducing the information amount of the sign information. In the following, as an example, the sign information of four coefficients is collectively estimated in descending order of the strength rank. However, there are 63 coefficients in total,
Since it is not divisible by 4, the last coefficient A61 and coefficient A61
62, only the coefficient A63 is assumed to collectively estimate the sign information.

【0311】まず、強度順位が高い順に、係数A1から
係数A4の4個の係数に関して、まとめてサイン情報の
推定を行う。サイン情報設定手段(図63の707)で
は、DC成分に真のサイン情報を設定し、係数A1から
係数A4の4個の係数に、仮のサイン情報を設定する
(図64のS015)。係数A1から係数A4の4個の
係数に設定する仮のサイン情報の組み合わせは、16通
り(=2の4乗)存在する。この16通りの組み合わせ
を、サイン番号Nというもので管理することにする。例
えば、係数A1から係数A4の4個の全ての係数に、仮
のサイン情報として正のサイン情報を設定する場合、こ
の組み合わせを、「 サイン番号N=0000 」とし
て管理する。これは、図65に示すように、各係数に設
定した仮のサイン情報が正(=0)か負(=1)かを表
すものとする。サイン番号N=0000の場合の、仮の
サイン情報が設定されたDCTブロックをDCTブロッ
ク0000と呼ぶ。DCTブロック0000を図66に
示す。
First, the sign information is estimated for four coefficients A1 to A4 in the descending order of the strength order. The sign information setting means (707 in FIG. 63) sets true sign information in the DC component, and sets temporary sign information in four coefficients A1 to A4 (S015 in FIG. 64). There are 16 (= 2 to the fourth power) combinations of provisional signature information set for the four coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A4. These 16 combinations are managed by a signature number N. For example, when positive sign information is set as temporary sign information for all four coefficients from the coefficient A1 to the coefficient A4, this combination is managed as “sign number N = 0000”. This indicates whether the temporary sign information set for each coefficient is positive (= 0) or negative (= 1), as shown in FIG. A DCT block in which temporary signature information is set when the signature number N = 0000 is referred to as a DCT block 0000. The DCT block 0000 is shown in FIG.

【0312】サイン情報設定手段(図63の707)で
は、DC成分に真のサイン情報を設定し、係数A1から
係数A4の4個の係数に、16通りの全てのサイン番号
Nに対応した仮のサイン情報を設定し(図64のS01
5)、サイン情報付き係数記憶手段(図63の708)
に記憶する(図64のS016)。すなわち、サイン情
報付き係数記憶手段(図63の708)には、サイン番
号Nに対応した16個のDCTブロック(DCTブロッ
ク0000、DCTブロック0001、、、、、DCT
ブロック1111)が記憶される。
The sign information setting means (707 in FIG. 63) sets true sign information in the DC component, and assigns four coefficients A1 to A4 to provisional signs corresponding to all 16 sign numbers N. (S01 in FIG. 64)
5) Coefficient storage means with signature information (708 in FIG. 63)
(S016 in FIG. 64). That is, the 16 DCT blocks (DCT block 0000, DCT block 0001,..., DCT block) corresponding to the sign number N are stored in the coefficient storage unit with sign information (708 in FIG. 63).
Block 1111) is stored.

【0313】次に、サイン情報付き係数記憶手段(図6
3の708)に記憶されているサイン番号Nに対応した
16個のDCTブロック(DCTブロック0000、D
CTブロック0001、、、、、DCTブロック111
1)に対して、周波数合成手段(図63の709)によ
り、数2の逆DCT演算を施し(図64のS017)、
それぞれの逆DCT結果を周波数合成結果記憶手段(図
63の710)に記憶する(図64のS018)。な
お、上記の逆DCT演算(図64のS017)を施す前
に、それぞれのDCTブロックに対して、逆量子化を行
う構成とすることが望ましいが、上記の一連では、例と
して量子化ステップを1としており、ここでは逆量子化
の処理は省略した。( 逆量子化手段を具備し、逆量子
化を行っても良い。)なお、逆DCTは実数計算であ
り、小数点以下の値が存在するが、通常は、実数計算し
た結果を整数化して取り扱う。このときに、小数点以下
の値が切り捨てられることで、実際の演算結果に対する
誤差が生じる。この誤差ができるだけ小さくなるよう
に、上記の逆DCT演算(図64のS017)は、例と
して、逆DCT結果を10000倍してより高いbit
精度の整数値として出力するものとする。DCTブロッ
ク0000の逆DCT結果を10000倍したものを逆
DCTブロック0000と呼び、同様に、各DCTブロ
ック(DCTブロック0001、、、、、DCTブロッ
ク1111)の逆DCT結果を10000倍したものを
対応したサイン番号を用いて(逆DCTブロック000
1、、、、、逆DCTブロック1111)と呼ぶことに
する。DCTブロック0000(図66)の逆DCT結
果を10000倍したもの(以下、逆DCTブロック0
000と呼ぶ)を図67に示す。
Next, a coefficient storage unit with signature information (FIG. 6)
3 DCT blocks (DCT blocks 0000, DT) corresponding to the signature number N stored in
CT block 0001,..., DCT block 111
For 1), the inverse DCT operation of Expression 2 is performed by frequency synthesis means (709 in FIG. 63) (S017 in FIG. 64),
Each inverse DCT result is stored in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 63) (S018 in FIG. 64). In addition, before performing the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 64), it is preferable to perform the inverse quantization on each DCT block. 1, and the process of inverse quantization is omitted here. (Inverse DCT may be provided to perform inverse quantization.) Note that inverse DCT is a real number calculation, and there are values after the decimal point. Usually, the result of the real number calculation is treated as an integer. . At this time, the value after the decimal point is truncated, causing an error with respect to the actual operation result. In order to minimize this error, the above-described inverse DCT operation (S017 in FIG. 64) is performed, for example, by multiplying the inverse DCT result by 10,000 times to obtain a higher bit.
It shall be output as an integer value of precision. A result obtained by multiplying the inverse DCT result of the DCT block 0000 by 10000 is called an inverse DCT block 0000. Similarly, a result obtained by multiplying the inverse DCT result of each DCT block (DCT block 0001,..., DCT block 1111) by 10000 is used. Using the signed number (inverse DCT block 000
1,..., Inverse DCT block 1111). A result obtained by multiplying the inverse DCT result of DCT block 0000 (FIG. 66) by 10,000 (hereinafter, inverse DCT block 0)
000) is shown in FIG.

【0314】次に、第1サイン情報推定パラメータ演算
手段(図63の711)で、16個の逆DCTブロック
(逆DCTブロック0000、逆DCTブロック000
1、、、、、逆DCTブロック1111)それぞれに対
して、第1サイン情報推定パラメータとして、第1類似
度の演算を行い(図64のS019)、演算結果を第1
サイン情報推定パラメータ記憶手段(図63の712)
に記憶する(図64のS020)。この第1類似度の演
算は先の本発明の第8の実施の形態で説明したものと全
く同じ処理である。また、第1サイン情報推定パラメー
タとして、第1変化量を用いても良いが、この実施の形
態では第1類似度を用いることにする。
Next, 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 0000, inverse DCT block 000) are calculated by the first sign information estimation parameter calculating means (711 in FIG. 63).
,..., Inverse DCT block 1111), a first similarity calculation is performed as a first signature information estimation parameter (S019 in FIG. 64), and the calculation result is stored in the first DCT block 1111).
Sign information estimation parameter storage means (712 in FIG. 63)
(S020 in FIG. 64). The calculation of the first similarity is exactly the same processing as that described in the eighth embodiment of the present invention. Although the first variation may be used as the first signature information estimation parameter, the first similarity is used in this embodiment.

【0315】次に、第2サイン情報推定パラメータ演算
手段(図63の714)で、16個の逆DCTブロック
(逆DCTブロック0000、逆DCTブロック000
1、、、、、、逆DCTブロック1111)それぞれに
対して、第2サイン情報推定パラメータとして、相違度
の演算を行い(図64のS021)、演算結果を第2サ
イン情報推定パラメータ記憶手段(図63の715)に
記憶する(図64のS022)。この相違度の演算は先
の本発明の第8の実施の形態で説明したものと全く同じ
処理である。
Then, the second sign information estimation parameter calculating means (714 in FIG. 63) calculates 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 0000, inverse DCT block 000).
,..., Inverse DCT block 1111), the difference is calculated as the second signature information estimation parameter (S021 in FIG. 64), and the calculation result is stored in the second signature information estimation parameter storage unit (S021 in FIG. 64). (715 in FIG. 63) (S022 in FIG. 64). This calculation of the degree of difference is exactly the same processing as that described in the eighth embodiment of the present invention.

【0316】次に、第3サイン情報推定パラメータ演算
手段(図63の716)において、16個の逆DCTブ
ロック(逆DCTブロック0000、逆DCTブロック
0001、、、、、逆DCTブロック1111)それぞ
れに対して、第3サイン情報推定パラメータとして第2
変化量、または第2類似度を演算する(図64のS02
3)。本実施の形態(本発明の第9の実施の形態)で
は、第3サイン情報推定パラメータとして、第2類似度
を演算する。具体的には、第1類似度と相違度を正規化
するために、16個の逆DCTブロック(逆DCTブロ
ック0000、逆DCTブロック0001、、、、、逆
DCTブロック1111)それぞれの第1類似度の和
(以下、第1類似度の和 と呼ぶ)と、16個の逆DC
Tブロック(逆DCTブロック0000、逆DCTブロ
ック0001、、、、、逆DCTブロック1111)そ
れぞれの相違度の和(以下、相違度の和 と呼ぶ)を求
め、正規化係数αとして、第1類似度の和と相違度の和
の比(=第1類似度の和/相違度の和)を求める。そし
て、16個の逆DCTブロック(逆DCTブロック00
00、逆DCTブロック0001、、、、、逆DCTブ
ロック1111)それぞれに対応した第2類似度とし
て、第1類似度から、α倍した相違度の値を引いた値
(=第1類似度−α×相違度)を求める。すなわち、サ
イン番号Nに対応した16個の第2類似度の値が得られ
る。4個の係数(係数A1、係数A2、係数A3、係数
A4)に関するサイン番号Nごとの第2類似度を、表1
8にまとめる。表18の右端の値は、第2類似度の大き
さの順番を意味する「 大きさ順番号(第2類似度が最
大の場合0、最小の場合15) 」である。ただし、第
2類似度が同じ大きさの場合は、サイン番号Nが小さい
方の「 大きさ順番号 」を優先した。
Next, in the third sign information estimation parameter calculation means (716 in FIG. 63), each of the 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 0000, inverse DCT block 0001,..., Inverse DCT block 1111) On the other hand, the second signature information
The amount of change or the second similarity is calculated (S02 in FIG. 64).
3). In the present embodiment (a ninth embodiment of the present invention), a second similarity is calculated as a third signature information estimation parameter. Specifically, in order to normalize the first similarity and the dissimilarity, the first similarity of each of the 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 0000, inverse DCT block 0001,..., Inverse DCT block 1111) is determined. Sum (hereinafter referred to as sum of first similarity) and 16 inverse DCs
The sum of the dissimilarities of the T blocks (the inverse DCT block 0000, the inverse DCT block 0001,..., The inverse DCT block 1111) (hereinafter referred to as the sum of the dissimilarities) is determined, and the first similarity is calculated as the normalization coefficient α. The ratio of the sum of degrees and the sum of differences (= sum of first similarities / sum of differences) is determined. Then, 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 00
00, inverse DCT block 0001,..., Inverse DCT block 1111), as the second similarity corresponding to each, a value obtained by subtracting the value of the degree of difference multiplied by α from the first similarity (= first similarity− α × difference). That is, 16 values of the second similarity corresponding to the signature number N are obtained. Table 1 shows the second similarity for each of the sign numbers N for the four coefficients (coefficient A1, coefficient A2, coefficient A3, and coefficient A4).
Summarize in 8. The value on the right end of Table 18 is “size order number (0 when the second similarity is the maximum, 15 when the second similarity is the minimum)” which means the order of the magnitude of the second similarity. However, when the second similarities are of the same size, priority is given to the “size order number” with the smaller signature number N.

【0317】[0317]

【表22】 [Table 22]

【0318】上記の例では、第3サイン情報推定パラメ
ータとして、第2類似度を演算したが、代わりに第2変
化量を演算しても良い。もし、第3サイン情報推定パラ
メータとして、第2変化量を演算する場合は、16個の
逆DCTブロック(逆DCTブロック0000、逆DC
Tブロック0001、、、、逆DCTブロック111
1)それぞれの第1変化量の和(以下、第1変化量の和
と呼ぶ)と、16個の逆DCTブロック(逆DCTブ
ロック0000、逆DCTブロック0001、、、、、
逆DCTブロック1111)それぞれの相違度の和を求
め、正規化係数αとして、第1変化量の和と相違度の和
の比(=第1変化量の和/相違度の和)を求める。そし
て、16個の逆DCTブロック(逆DCTブロック00
00、逆DCTブロック0001、、、、、逆DCTブ
ロック1111)それぞれに対応した第2変化量とし
て、第1変化量に、α倍した相違度の値を加算した値
(=第1変化量+α×相違度)を求めれば良い。なお、
上記において、正規化係数αを求める際に、相違度の和
をそのまま用いても良いが、量子化誤差や、全ての係数
を使用していないなどの理由で、逆DCTブロックのサ
イン情報が正しくても、多少は値域を はみ出すことが
あり得る。そのため、正規化係数αを求める際に、相違
度の値を少し小さくなるように調整(減算、あるいは、
1未満の係数を掛ける)したり、あるいは、正規化係数
α自体を、少し小さい値になるように調整(減算、ある
いは、1未満の係数を掛ける)しておいても良い。
In the above example, the second similarity is calculated as the third signature information estimation parameter, but the second change amount may be calculated instead. If the second change amount is calculated as the third sign information estimation parameter, 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 0000, inverse DCT block)
T block 0001,..., Inverse DCT block 111
1) The sum of the first change amounts (hereinafter, referred to as the first change amount sum) and 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 0000, inverse DCT block 0001,.
The inverse DCT block 1111) obtains the sum of the differences, and calculates, as the normalization coefficient α, the ratio of the sum of the first variation and the sum of the differences (= sum of the first variation / sum of the differences). Then, 16 inverse DCT blocks (inverse DCT block 00
00, the inverse DCT block 0001,..., The inverse DCT block 1111), as the second variation corresponding to each, a value obtained by adding the value of the difference degree multiplied by α to the first variation (= first variation + α X difference). In addition,
In the above, when calculating the normalization coefficient α, the sum of the dissimilarities may be used as it is, but the sign information of the inverse DCT block may not be correct due to the quantization error or not using all the coefficients. However, it may be slightly out of range. Therefore, when obtaining the normalization coefficient α, the value of the degree of difference is adjusted so as to be slightly smaller (subtraction or
Alternatively, the normalization coefficient α itself may be adjusted (subtracted or multiplied by a coefficient less than 1) to a slightly smaller value.

【0319】次に、第3サイン情報生成手段(図63の
719) において、各仮サイン情報に対応する第3サ
イン情報推定パラメータが第2変化量の場合は、第3サ
イン情報推定パラメータの値が小さい仮サイン情報の組
み合わせを優先的に、同一シンボルを多く含むコード
(以下、第1コード)とするか、または、第3サイン情
報推定パラメータの値が小さい仮サイン情報の組み合わ
せを優先的に、短いコード(以下、第2コード)とし、
真のサイン情報の組み合わせと、一致する仮サイン情報
の組み合わせに対応する第1コード、または第2コード
を、新たなサイン情報として出力し、各仮サイン情報に
対応する第3サイン情報推定パラメータが第2類似度の
場合は、第3サイン情報推定パラメータの値が大きい仮
サイン情報の組み合わせを優先的に、第1コードとする
か、または、第3サイン情報推定パラメータの値が大き
い仮サイン情報の組み合わせを優先的に、第2コードと
し、真のサイン情報の組み合わせと、一致する仮サイン
情報の組み合わせに対応する第1コード、または第2コ
ードを、新たなサイン情報として出力する(図64のS
025)。
Next, in the third signature information generating means (719 in FIG. 63), when the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second variation, the value of the third signature information estimation parameter is obtained. Is preferentially used as a code including a large number of identical symbols (hereinafter, referred to as a first code), or a combination of temporary signature information having a small value of the third signature information estimation parameter is preferentially used. , A short code (hereinafter, a second code)
The first code or the second code corresponding to the combination of the true signature information and the matching temporary signature information is output as new signature information, and the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is In the case of the second similarity, a combination of temporary signature information having a large value of the third signature information estimation parameter is preferentially used as the first code, or temporary signature information having a large value of the third signature information estimation parameter. Is given priority as the second code, and the first code or the second code corresponding to the combination of the true signature information and the matching combination of the temporary signature information is output as new signature information (FIG. 64). S
025).

【0320】本実施の形態(本発明の第9の実施の形
態)では、第3サイン情報推定パラメータを第2類似度
としており、上記の第3サイン情報生成手段(図63の
719)における処理(図64のS025)は、具体的
には、以下の例に示すような処理を行うものである。今
までに述べた本発明の第8の実施の形態と同様の考え方
をすると、表18において、第2類似度が大きいものほ
どサイン番号N(仮サイン情報の組み合わせ)が正解で
ある可能性が高いと考えられる。しかしながら、実際に
は、第2類似度が最も大きい場合が、正解であるとは限
らない。表18の例では、「 大きさ順番号 」が「
3 」のときのサイン番号N(仮サイン情報の組み合わ
せ)が正解である。この「 3(大きさ順番号) 」を
2進数で表現すると、「 0011 」となる。この
「 大きさ順番号 」の表現方法を工夫して同一シンボ
ルを多く含むコード(第1コード)で表現し、この第1
コードを、4個の係数(係数A1、係数A2、係数A
3、係数A4)の新しいサイン情報として用いるのであ
る。すなわち、今までに述べた本発明の第8の実施の形
態と同様の考え方に基づくと、第2類似度が大きいもの
ほどサイン番号N(仮サイン情報の組み合わせ)が正解
である可能性が高いと考えられ、すなわち、大きさ順番
号の数値が小さいものが正解である可能性が高いという
ことになる。よって、大きさ順番号の数値が小さいもの
ほどゼロ(あるいは1でも良いが、どちらか一方)が多
く出現するように第1コードを構成し、大きさ順番号に
対応する第1コードを新しいサイン情報として扱うので
ある。以下、第1コードの例を示す。「 大きさ順番号
」が「 0 」を、第1コードでは「 0000 」
(全てゼロ)とする。以後「 大きさ順番号 」が「
1 」を、第1コードで「 1000 」(1が1個)
とする。「 大きさ順番号 」が「 2 」を、第1コ
ードで「 0100 」(1が1個)とする。「 大き
さ順番号 」が「 3 」を、第1コードで「 001
0 」(1が1個)とする。これら大きさ順番号と第1
コードの対応を、表19にまとめる。
In the present embodiment (the ninth embodiment of the present invention), the third signature information estimation parameter is set to the second similarity, and the processing in the third signature information generating means (719 in FIG. 63) is performed. (S025 in FIG. 64) specifically performs processing as shown in the following example. Based on the same concept as in the eighth embodiment of the present invention described above, in Table 18, the sign number N (combination of temporary sign information) may be more correct as the second similarity is larger. It is considered high. However, actually, the case where the second similarity is the largest is not always the correct answer. In the example of Table 18, “size number” is “
In the case of "3", the sign number N (combination of temporary sign information) is correct. If this “3 (size order number)” is represented by a binary number, it becomes “0011”. By devising a method of expressing the “size order number”, it is expressed by a code (first code) containing many identical symbols,
The code is divided into four coefficients (coefficient A1, coefficient A2, coefficient A
3, the coefficient A4) is used as new sign information. That is, based on the same concept as in the eighth embodiment of the present invention described above, the sign number N (combination of temporary sign information) is more likely to be correct as the second similarity increases. That is, the smaller the numerical value of the numerical order of the size, the higher the possibility of the correct answer. Therefore, the first code is configured such that the smaller the numerical value of the size order number, the larger the number of zeros (or any one, but either one) appears more frequently, and assigns the first code corresponding to the size order number to a new signature. Treat it as information. Hereinafter, an example of the first code is shown. The “size order number” is “0”, and the first code is “0000”.
(All zero). After that, "size order number"
1 "in the first code," 1000 "(1 is 1)
And The “size order number” is “2”, and the first code is “0100” (1 is 1). The “size order number” is “3”, and the first code is “001”.
0 "(1 is 1). These size order numbers and the first
Table 19 summarizes the correspondence between the codes.

【0321】[0321]

【表23】 [Table 23]

【0322】表18に示すように、4個の係数(係数A
1、係数A2、係数A3、係数A4)において、正しい
サイン情報の組み合わせは、サイン番号Nが「 101
1」のときである。このときの、大きさ順番号は、「
3 」であり、これを、2進数で表現すると、「 00
11 」となる。単純に、この「 0011 」を4個
の係数(係数A1、係数A2、係数A3、係数A4)の
サイン情報として扱うと、1が2[ bit ](2
個)も存在し、後々の圧縮符号化の際に、圧縮率が悪く
なる。そこで、大きさ順番号が小さいものほど、ゼロが
多く出現するような第1コード(表19の「 0010
」)に置きかえる。この場合、1が1[ bit ]
(1個)となり、大きさ順番号を、単純に2進数表現し
たときよりも、1の個数を減らすことができる。1の個
数が少なく、できるだけゼロが多い状態で、サイン情報
を表現できると後々の圧縮符号化の際に、圧縮率をより
良くすることができる。(なお、第1コードを用いる代
わりに、大きさ順番号が小さいものほど、短いコード
(第2コード)に置きかえるようにしても良い。)4個
の係数(係数A1、係数A2、係数A3、係数A4)の
大きさ順番号 を第1コードに置きかえて、新たにサ
イン情報を作成した結果を、表20にまとめる。表20
において、4個の係数(係数A1、係数A2、係数A
3、係数A4)の(新たに生成した)サイン情報「 0
010(4bit) 」を、上位bitから順番に記載
した。このように第3サイン情報生成手段(図63の7
19)で新たに生成したサイン情報は、サイン情報記憶
手段(図63の702)に記憶される(図64のS02
6)。
As shown in Table 18, four coefficients (coefficient A
1, the coefficient A2, the coefficient A3, and the coefficient A4), the correct combination of the sign information is that the sign number N is “101”.
1 ". At this time, the size order number is "
3 ", which can be expressed in binary notation as" 00
11 ". Simply treating this “0011” as sign information of four coefficients (coefficient A1, coefficient A2, coefficient A3, and coefficient A4), 1 becomes 2 [bit] (2
) Are present, and the compression ratio is deteriorated during the subsequent compression encoding. Therefore, the first code (“0010” in Table 19) in which the smaller the size order number, the more zeros appear.
"). In this case, 1 is 1 [bit]
(One), and the number of ones can be reduced as compared with the case where the size order number is simply expressed in a binary number. If the sign information can be expressed in a state where the number of 1s is small and the number of zeros is as large as possible, it is possible to improve the compression ratio at the time of compression encoding later. (Note that, instead of using the first code, a code having a smaller size order may be replaced with a shorter code (second code).) Four coefficients (coefficient A1, coefficient A2, coefficient A3, Table 20 summarizes the result of newly creating the signature information by replacing the size order number of the coefficient A4) with the first code. Table 20
, Four coefficients (coefficient A1, coefficient A2, coefficient A
3, coefficient A4) (newly generated) signature information "0
010 (4 bits) "are described in order from the upper bit. As described above, the third signature information generating means (7 in FIG. 63)
The signature information newly generated in 19) is stored in the signature information storage means (702 in FIG. 63) (S02 in FIG. 64).
6).

【0323】[0323]

【表24】 [Table 24]

【0324】以上で、最も強度順位が高い係数1から係
数4までの4個の係数(係数A1、係数A2、係数A
3、係数A4)に対応したサイン情報の推定処理が完了
した。
As described above, the four coefficients (coefficient A1, coefficient A2, coefficient A
3, the process of estimating the signature information corresponding to the coefficient A4) is completed.

【0325】次に、非ゼロ判定サイン情報抽出手段(図
63の701)で、係数A5から係数A8の4個の係数
が非ゼロかどうかを判定し、非ゼロであるので、以下の
サイン情報の推定を行う。
Next, the non-zero determination sign information extracting means (701 in FIG. 63) determines whether or not the four coefficients A5 to A8 are non-zero. Is estimated.

【0326】まず、サイン情報設定手段(図63の70
7)では、DC成分に真のサイン情報を設定し(既に設
定済みなのでそのまま利用すれば良い)、既にサイン情
報の推定が完了した係数A1から係数A4の4個の係数
に、真のサイン情報を設定し、これからサイン情報の推
定を行う係数A5から係数A8の4個の係数に、16通
りの全てのサイン番号Nに対応した仮のサイン情報を設
定し(図64のS015)、サイン情報付き係数記憶手
段(図63の708)に記憶する(図64のS01
6)。すなわち、サイン情報付き係数記憶手段(図63
の708)には、サイン番号Nに対応した16個のDC
Tブロック(DCTブロック0000、DCTブロック
0001、、、、、DCTブロック1111)が記憶さ
れることになる。
First, the signature information setting means (70 in FIG. 63)
In 7), the true sign information is set to the DC component (it has already been set and can be used as it is), and the true sign information is added to the four coefficients A1 to A4 for which the sign information has already been estimated. Is set, and temporary sign information corresponding to all 16 sign numbers N is set to four coefficients A5 to A8 from which sign information is estimated (S015 in FIG. 64). It is stored in the coefficient storage means (708 in FIG. 63) (S01 in FIG. 64).
6). That is, the coefficient storage unit with signature information (FIG. 63)
708) includes 16 DCs corresponding to the signature number N.
T blocks (DCT block 0000, DCT block 0001,..., DCT block 1111) are stored.

【0327】以下、係数A1から係数A4のときと同様
に、図64のS017からS026の処理を行う。
Thereafter, the processing of S017 to S026 in FIG. 64 is performed in the same manner as in the case of the coefficients A1 to A4.

【0328】以上の処理(図64のS014からS02
6)を1個のDCTブロック内の全ての係数に対して終
了するまで、あるいは、強度順位が高い順に処理して最
後の非ゼロ係数まで繰り返す(図64のS027)。
(図25のDCTブロックの例では、ゼロ係数が存在し
ないので、係数A63まで処理を繰り返すことにな
る。)
The above processing (from S014 to S02 in FIG. 64)
Until step 6) is completed for all coefficients in one DCT block, or until the last non-zero coefficient is processed by processing in descending order of intensity (S027 in FIG. 64).
(In the example of the DCT block in FIG. 25, since no zero coefficient exists, the processing is repeated up to the coefficient A63.)

【0329】以上のように、DCTブロック(図25)
の全ての係数(係数A1から係数A63)サイン情報を
作成した結果を、表21と表22と表23と表24に示
す。表21と表22と表23と表24において、強度順
位が高い順に、各係数(係数A1から係数A63)の座
標、係数の値、及び係数4個の組(例:係数A1、係数
A2、係数A3、係数A4。ただし、一番下の係数A6
1、係数A62、係数A63は、3個の組とする)にお
ける正解のサイン番号、正解のサイン番号に対応する第
2類似度、大きさ順番号(10進数表現)、サイン情報
(第1コード)、を示す。
As described above, the DCT block (FIG. 25)
Table 21, Table 22, Table 23, and Table 24 show the results of creating signature information for all the coefficients (coefficients A1 to A63). In Table 21, Table 22, Table 23, and Table 24, the coordinates of each coefficient (coefficient A1 to coefficient A63), the coefficient value, and a set of four coefficients (eg, coefficient A1, coefficient A2, Coefficient A3, coefficient A4, except for the lowest coefficient A6
1, the coefficient A62 and the coefficient A63 are three sets), the sign number of the correct answer, the second similarity corresponding to the sign number of the correct answer, the size order number (in decimal notation), the sign information (the first code ).

【0330】[0330]

【表25】 [Table 25]

【0331】[0331]

【表26】 [Table 26]

【0332】[0332]

【表27】 [Table 27]

【0333】[0333]

【表28】 [Table 28]

【0334】上記の処理(図64のS009からS02
7)を、全てのDCTブロックに対して完了するまで繰
り返す(図64のS028)。
The above processing (from S009 to S02 in FIG. 64)
Step 7) is repeated until completion for all DCT blocks (S028 in FIG. 64).

【0335】最後に、サイン情報記憶手段(図63の7
02)に記憶されているサイン情報を、サイン情報符号
化手段(図63の703)によって、圧縮符号化する
(図64のS029)。この符号化処理(図64のS0
29)は、上記の例のように、各DCTブロックにおい
て、強度順位が高い係数から順に、強度順位が高い係数
の情報を手がかりに、強度順位が低い係数のサイン情報
の推定を行うことでサイン情報の値として「 0 」が
多くなるため、サイン情報を集めて、統計処理を行って
符号化すると、符号量を少なくすることができる。サイ
ン情報を圧縮符号化する方法は、従来のハフマン符号化
や、算術符号化など、いかなる符号化方法を用いても良
い。また、表25に、DCTブロック(図25)のサイ
ン情報の推定の集計結果として、総数(係数の総数)、
サイン情報0(サイン情報として0を用いた個数と、総
数中に占める割合)、サイン情報1(サイン情報として
1を用いた個数と、総数中に占める割合)、サイン情報
の情報量(bit数と、総bit数(63bit)に占
める割合)を示す。この結果、従来技術では、もとも
と、サイン情報には、1個の係数につき、1[bit
]を使用していたので、係数A1から係数A63のサ
イン情報として、63[ bit ]必要だったが、こ
れを、上記のように、サイン情報を推定して新たなサイ
ン情報として扱うことで、情報量が約34.6[ bi
t ]となり、もともとの情報量に対して、約28.4
[ bit ](約45.1%)もの情報量を削減でき
ることになる。また、先に述べた本発明の第8の実施の
形態では、もともとの情報量に対して、約25.7[
bit ](約40.8%)の情報量の削減ができてい
たが、本実施の形態(本発明の第9の実施の形態)で
は、第8の実施の形態よりも更に大幅に情報量を削減で
きたことになる。
Finally, signature information storage means (7 in FIG. 63)
02) is compressed and encoded by the signature information encoding means (703 in FIG. 63) (S029 in FIG. 64). This encoding process (S0 in FIG. 64)
29), as in the above example, in each DCT block, the sign information is estimated by estimating the sign information of the coefficient having the lower strength rank in the order of the coefficient having the higher strength rank based on the information of the coefficient having the higher strength rank. Since “0” increases as the value of the information, the sign amount can be reduced by collecting the sign information, performing statistical processing, and encoding. As a method for compressing and encoding the sign information, any encoding method such as conventional Huffman encoding or arithmetic encoding may be used. Table 25 also shows the total number (total number of coefficients),
Sign information 0 (the number using 0 as the sign information and the ratio in the total number), sign information 1 (the number using 1 as the sign information and the ratio in the total number), the information amount of the sign information (the number of bits And the number of bits (the ratio of the total number of bits to 63 bits). As a result, in the prior art, the signature information originally includes 1 [bit] for each coefficient.
], 63 [bit] was required as the sign information of the coefficients A1 to A63. However, as described above, the sign information is estimated and treated as new sign information. The amount of information is about 34.6 [bi
t], which is about 28.4 with respect to the original information amount.
[Bit] (about 45.1%) can be reduced. In the above-described eighth embodiment of the present invention, about 25.7 [
bit] (approximately 40.8%), but in the present embodiment (the ninth embodiment of the present invention), the information amount is much greater than in the eighth embodiment. That is,

【0336】[0336]

【表29】 [Table 29]

【0337】このように、上記のような構成で、第1類
似度(または第1変化量)と相違度の両方の情報を考慮
して、複数の係数のサイン情報をまとめて推定すること
で、サイン情報に必要な符号量を大幅に削減することが
できる。なお、上記では、AC成分の係数を「 4個づ
つ 」まとめてサイン情報の推定を行う例を示したが、
この、まとめて推定する係数の個数は、4個に限る必要
が無いことは言うまでもない。
As described above, with the above-described configuration, the sign information of a plurality of coefficients is collectively estimated by considering both the first similarity (or the first variation) and the difference. Thus, the code amount required for the sign information can be significantly reduced. In the above description, an example is shown in which the coefficients of the AC components are grouped "by four" and the signature information is estimated.
It goes without saying that the number of coefficients to be collectively estimated need not be limited to four.

【0338】ここで、サイン情報記憶手段(図63の7
02)に記憶されているサイン情報を、サイン情報符号
化手段(図63の703)によって、圧縮符号化する処
理(図64のS029)において、表19の各係数のサ
イン情報(表19の右端の値)を複数のグループに分類
し、各グループごとに統計処理を行って符号化すること
で、更に大幅に情報量を削減できる方法について述べ
る。表21と表22と表23と表24の各係数のサイン
情報 の値を見ると、前半の方(表21と表22と表2
3と表24の係数A1に近い方)では、サイン情報(第
1コード)として「 1 」の値が いくつか存在する
が、後半の方(表21と表22と表23と表24の係数
A63に近い方)へ いけばいくほどサイン情報(第1
コード)として「 ゼロ 」の値が出現する頻度が高く
なっている。特に、係数A28から係数A63までの、
連続する36個の係数は、全て、サイン情報(第1コー
ド)の値が「 ゼロ 」である。これは、前半では、サ
イン情報が既に分かっている係数が少ないが、後半へ
いけばいくほど、より多くの係数のサイン情報が分か
り、それらの情報を手がかりに、以後のサイン情報を推
定するようにしているため、後半の方が、原画像に近い
情報を手がかりとしてサイン情報を推定できることにな
る。そのため、後半の方が、正確さ が増し、第2類似
度の 大きさ順番号 が小さい(ゼロに近い)ものが正
解である確率が高くなるからである。この特徴を利用し
て、63個の係数のサイン情報(表21と表22と表2
3と表24の右端の値)をまとめて、圧縮符号化するの
ではなく、63個の係数のうち、例えば、「 前半グル
ープ(係数A1から係数A31までの、31個) 」と
「 後半グループ(係数A32から係数A63までの、
32個) 」というように、複数のグループに分けて各
グループごとに、圧縮符号化すると、更に 圧縮率が向
上する。以下では、前半グループと、後半グループの
「 情報量 」を計算してみる。表26に前半グループ
の状況を、表27に後半グループの状況をまとめる。こ
の結果より、前半グループの情報量は、約25.5[
bit ]で、後半グループの情報量は、0.0[ b
it ]で、前半グループと後半グループの合計の情報
量は、約25.5[ bit ](約40.5%)であ
る。これは、前半グループと後半グループの合計は、も
ともと従来技術では、63[ bit]だったのに対し
て、約40.5%(半分以下)の情報量となり、約5
9.5%ものサイン情報の情報量を削減できたことにな
る。先に述べた表25のように、前半グループと後半グ
ループの区別なく、圧縮符号化を行う場合の情報量が、
約34.6[ bit ]だったので、このように、前
半グループと後半グループとに分けて、圧縮符号化を行
うと、情報量が約25.5[ bit ]となり、この
ように複数のグループにに分けて、各グループごとに圧
縮符号化を行うことで、サイン情報の情報量を大幅に削
減することができる。また、先に述べた本発明の第8の
実施の形態でも同様に前半グループと後半グループとに
分けて、圧縮符号化を行った場合が、約26.9[ b
it ]になったが、これと比べても本実施の形態(本
発明の第9の実施の形態)の方が、約1.4[bit
]の情報量を削減できており、先に述べた、本発明の
第5、第6、第7、第8のいずれの実施の形態よりも、
良い結果となっている。
Here, the signature information storage means (7 in FIG. 63)
02) in the process (S029 in FIG. 64) of compressing and encoding the sign information stored in the sign information (703 in FIG. 63). Is classified into a plurality of groups, statistical processing is performed for each group, and the group is coded to further reduce the amount of information. Looking at the values of the sign information of each coefficient in Table 21, Table 22, Table 23 and Table 24, the first half (Table 21, Table 22, Table 2
3 and the value closer to the coefficient A1 in Table 24), there are some values of “1” as sign information (first code), but in the latter half (coefficients in Tables 21, 22, 23 and 24). The closer you go to A63, the more sign information (No. 1)
Code), the value of "zero" appears more frequently. In particular, from the coefficient A28 to the coefficient A63,
The sign information (first code) of all 36 consecutive coefficients has a value of “zero”. This is because in the first half, there are few coefficients whose signature information is already known,
The more you go, the more sign information of the coefficient is known, and since the information is used as a clue to estimate the sign information after that, the latter half uses the information closer to the original image as a clue. Can be estimated. Therefore, in the latter half, the accuracy increases, and the probability that the second similarity having a small size order number (close to zero) is correct is higher. By utilizing this feature, the sign information of 63 coefficients (Table 21, Table 22, Table 2)
3 and the values at the right end of Table 24) are not combined and compression-coded. For example, among the 63 coefficients, for example, “first half group (31 coefficients from coefficient A1 to coefficient A31)” and “second half group” (From coefficient A32 to coefficient A63,
32), the compression rate is further improved by dividing into a plurality of groups and performing compression encoding on each group. In the following, we calculate the “information amount” of the first half group and the second half group. Table 26 summarizes the situation of the first half group, and Table 27 summarizes the situation of the second half group. From this result, the information amount of the first half group is about 25.5 [
bit], the information amount of the latter half group is 0.0 [b
It], the total information amount of the first half group and the second half group is about 25.5 [bit] (about 40.5%). This means that the sum of the first half group and the second half group is about 40.5% (less than half), compared to 63 bits in the prior art, and about 5
This means that the amount of signature information can be reduced by 9.5%. As described in Table 25 above, the amount of information when performing compression encoding without distinction between the former group and the latter group is:
Since it was about 34.6 [bits], when compression encoding is performed by dividing the data into the first half group and the second half group, the information amount becomes about 25.5 [bits]. By performing compression encoding for each group, the amount of signature information can be significantly reduced. Similarly, in the above-described eighth embodiment of the present invention, the case where compression encoding is performed by dividing the data into the first half group and the second half group is similarly performed at about 26.9 [b].
it], but the present embodiment (the ninth embodiment of the present invention) is about 1.4 [bit] in comparison with this.
] Can be reduced, compared to the fifth, sixth, seventh and eighth embodiments of the present invention described above.
With good results.

【0339】[0339]

【表30】 [Table 30]

【0340】[0340]

【表31】 [Table 31]

【0341】<第10の実施の形態>次に、上記従来の
信号処理システムの 第3の課題 を解決するための、
本発明の 第10の実施の形態 について説明する。
<Tenth Embodiment> Next, in order to solve the third problem of the conventional signal processing system,
A tenth embodiment of the present invention will be described.

【0342】上記従来の信号処理システムの 第3の課
題 は、1次元に並べられたDCTブロックの各係数
(図83の1次元データ)を、係数符号化手段(図81
の51)によって、ハフマン符号化する処理(図82の
S005)において使用されるハフマンテーブルが、一
般的に、DCTブロックのAC成分の各係数の振幅絶対
値(amp)が小さいものほど短い符号(コード)で表
現されるように構成されているため振幅絶対値(am
p)が大きい係数が、係数符号化手段(図81の51)
に入力される頻度が高い場合は、全体的に符号長(コー
ド長)が長くなってしまうということである。本発明の
第10の実施の形態では、それぞれ入力信号(この例で
は画像データ)に対して、周波数分解を行う前に、前処
理として、隣接するサンプル(この例では画素値)の差
分値を得て、この差分値に対して周波数分解を行って、
圧縮符号化をすることで、上記従来の信号処理システム
の第3の課題 を解決するものである。
A third problem of the above conventional signal processing system is that each coefficient (one-dimensional data in FIG. 83) of the one-dimensionally arranged DCT block is converted into coefficient coding means (FIG. 81).
51), the Huffman table used in the process of Huffman coding (S005 in FIG. 82) generally has a shorter code (amp) as the amplitude absolute value (amp) of each coefficient of the AC component of the DCT block is smaller. Code), the amplitude absolute value (am
The coefficient with the larger p) is the coefficient encoding means (51 in FIG. 81).
When the frequency of inputting to the is high, the code length (code length) becomes longer as a whole. In the tenth embodiment of the present invention, before performing frequency decomposition on each input signal (in this example, image data), as preprocessing, a difference value between adjacent samples (in this example, pixel values) is calculated. Then, a frequency decomposition is performed on this difference value,
The third problem of the conventional signal processing system is solved by performing compression encoding.

【0343】図68に本発明の第10の実施の形態の信
号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図68
において、8は、入力信号である画像データの隣接する
サンプル値(画素値)の差分( 以下、隣接サンプル差
分値)を演算する隣接サンプル差分演算手段 で、9
は、隣接サンプル差分値を複数の周波数成分に分解して
各周波数成分の係数Aを出力する周波数分解手段 で、
10は、周波数分解後のデータ(以下、係数Aと呼ぶ)
を量子化する量子化手段 で、1は、係数Aの量子化後
のデータ(以下、係数Bと呼ぶ)を入力とし、圧縮符号
化データを出力する基本符号化手段 で、基本符号化手
段(1) の内部の、2は、係数Aの量子化後のデータ
(以下、係数Bと呼ぶ)を記憶する周波数成分記憶手段
で、3は、周波数成分記憶手段(2)にアドレス信号
Dを与え、記憶されている係数Bを読み出す係数読み出
し制御手段 で、450は、周波数成分記憶手段(2)
から各係数Bを読み出す順番(以下、スキャン順と呼
ぶ)を固定の値として予め記憶しておく固定スキャン順
テーブル で、51は、周波数成分記憶手段(2)から
読み出される各係数Bを圧縮符号化する係数符号化手段
である。
FIG. 68 shows the configuration of the signal processing system (compression encoding side) according to the tenth embodiment of the present invention. Fig. 68
, 8 is an adjacent sample difference calculating means for calculating a difference between adjacent sample values (pixel values) of image data as an input signal (hereinafter, an adjacent sample difference value).
Is frequency decomposition means for decomposing an adjacent sample difference value into a plurality of frequency components and outputting a coefficient A of each frequency component.
10 is data after frequency decomposition (hereinafter referred to as coefficient A)
Is a basic encoding means that receives data after quantization of the coefficient A (hereinafter, referred to as coefficient B) and outputs compressed encoded data. In 2), 2 is a frequency component storage unit for storing data after quantization of the coefficient A (hereinafter, referred to as a coefficient B), and 3 is an address signal D supplied to the frequency component storage unit (2). , A coefficient readout control means for reading out the stored coefficient B. 450 is a frequency component storage means (2).
Is a fixed scan order table in which the order in which each coefficient B is read from the memory (hereinafter, referred to as a scan order) is stored as a fixed value in advance. Reference numeral 51 denotes a compression code for each coefficient B read from the frequency component storage means (2). This is a coefficient encoding means to be transformed.

【0344】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、固定スキャン順テー
ブル(450)は、ジグザグスキャンと呼ばれるスキャ
ン順が記憶されているものとし、係数符号化手段(5
1)は、ハフマン符号化を行うものとする。入力信号
(画像データ)の、値域は、例として「 0から255
」として説明する。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency resolving means (9) performs DCT, the fixed scan order table (450) stores a scan order called zigzag scan, and performs coefficient coding. Means (5
In 1), Huffman coding is performed. The range of the input signal (image data) is, for example, “0 to 255”.
".

【0345】以下、本発明の第10の実施の形態の信号
処理システム(圧縮符号化側)の動作について図69を
用いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the tenth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0346】<前処理>まず、はじめに、隣接サンプル
差分演算手段(図68の8)において、入力信号である
画像データの1フレーム分の全ての隣接するサンプル値
(画素値)の差分( 以下、隣接サンプル差分値)を演
算し、隣接サンプル差分値を隣接サンプル差分値記憶手
段(図68の37)に記憶する(図69のS001)。
自然画像などでは、近隣の画素間(特に隣接する画素
間)では、画素値が非常に類似しているという特徴があ
る。そのため、近隣の画素間で、差分値(隣接サンプル
差分値)を得ると、差分値(隣接サンプル差分値)の絶
対値の値は小さくなる。差分値(隣接サンプル差分値)
の絶対値が小さいということは、周波数分解を行った後
の各係数の振幅絶対値が小さくなることを意味する。そ
れは、DCTなどの直交変換では、DCTを行う前のブ
ロックの画素値の2乗の和と、DCTを行った後のブロ
ックの各係数の2乗の和は等しくなるからである。その
ため、差分値(隣接サンプル差分値)を得た後に、これ
ら隣接サンプル差分値に対して周波数分解(以下の例で
はDCT)を行って符号化すると、DCTブロックのA
C成分の各係数の振幅絶対値(amp)が小さくなるた
め、最終的に符号量を削減することができる。上記の隣
接サンプル差分値を演算する処理(図69のS001)
は、具体的には図70の例のように行う。例えば、入力
信号(原画像データ)の1ブロック分の画素値(原画像
ブロック)が図71のようだったとする。この原画像ブ
ロック(図71)に対して、図70に示すような順番
で、隣接サンプル差分値を演算した結果を、図72に示
す。図70の例では、水平方向には、座標x0の画素
(図71)から 座標x1の画素(図71)の値を引い
た値を、図72の座標x1の位置に記憶する。次に、座
標x1の画素(図71)から 座標x2の画素(図7
1)の値を引いた値を、図72の座標x2の位置に記憶
する。このような処理を、右端まで繰り返す。(この例
では、1ブロック分しか示していないが、この処理を、
1フレームの画面の右端まで行えば良い。)これを、各
行に対して行う。図70に示すように、左端の値だけ、
座標y0の画素(図71)から 座標y1の画素(図7
1)の値を引いた値を、図72の座標y1の位置に記憶
する。次に、座標y1の画素から 座標y2の画素の値
を引いた値を、図72の座標y2の位置に記憶する。こ
のような処理を、一番下まで繰り返す。(この例では、
1ブロック分しか示していないが、この処理を、1フレ
ームの画面の一番下まで行えば良い。)以上の処理にお
いて、1ブロック分だけに着目してみると、隣接サンプ
ル差分値記憶手段(図68の37)に、図72に示す隣
接サンプル差分値が記憶されることになる。
<Preprocessing> First, in the adjacent sample difference calculating means (8 in FIG. 68), the difference (hereinafter, referred to as the pixel value) between all adjacent sample values (pixel values) for one frame of image data as an input signal. The adjacent sample difference value is calculated, and the adjacent sample difference value is stored in the adjacent sample difference value storage means (37 in FIG. 68) (S001 in FIG. 69).
A characteristic feature of a natural image is that pixel values are very similar between neighboring pixels (particularly between neighboring pixels). Therefore, when a difference value (adjacent sample difference value) is obtained between neighboring pixels, the absolute value of the difference value (adjacent sample difference value) becomes smaller. Difference value (adjacent sample difference value)
Is small means that the amplitude absolute value of each coefficient after frequency decomposition is small. This is because in orthogonal transform such as DCT, the sum of the squares of the pixel values of the block before the DCT is equal to the sum of the squares of the coefficients of the block after the DCT. Therefore, when the difference values (adjacent sample difference values) are obtained, and these adjacent sample difference values are subjected to frequency decomposition (DCT in the following example) and encoded, the AT of the DCT block is obtained.
Since the amplitude absolute value (amp) of each coefficient of the C component becomes small, the code amount can be finally reduced. Processing for calculating the adjacent sample difference value (S001 in FIG. 69)
Is specifically performed as in the example of FIG. For example, assume that the pixel value (original image block) of one block of the input signal (original image data) is as shown in FIG. FIG. 72 shows the result of calculating adjacent sample difference values for the original image block (FIG. 71) in the order shown in FIG. In the example of FIG. 70, in the horizontal direction, a value obtained by subtracting the value of the pixel at the coordinate x1 (FIG. 71) from the pixel at the coordinate x0 (FIG. 71) is stored at the position of the coordinate x1 in FIG. Next, from the pixel at the coordinate x1 (FIG. 71) to the pixel at the coordinate x2 (FIG.
The value obtained by subtracting the value of 1) is stored at the position of the coordinate x2 in FIG. Such processing is repeated up to the right end. (In this example, only one block is shown.
What is necessary is just to go to the right end of the screen of one frame. Do this for each row. As shown in FIG. 70, only the leftmost value is
The pixel at the coordinate y0 (FIG. 71) to the pixel at the coordinate y1 (FIG. 7)
The value obtained by subtracting the value of 1) is stored at the position of the coordinate y1 in FIG. Next, a value obtained by subtracting the value of the pixel at the coordinate y2 from the pixel at the coordinate y1 is stored at the position of the coordinate y2 in FIG. Such a process is repeated to the bottom. (In this example,
Although only one block is shown, this processing may be performed up to the bottom of the screen of one frame. In the above processing, focusing on only one block, the adjacent sample difference value shown in FIG. 72 is stored in the adjacent sample difference value storage means (37 in FIG. 68).

【0347】<ブロックの入力>隣接サンプル差分値記
憶手段(図68の37)から、1ブロック分(8画素×
8画素)の隣接サンプル差分値(例として、図72の
値)を読み出し、周波数分解手段(図68の9)に入力
する(図69のS002)。
<Input of Block> One block (8 pixels × 8 pixels) is stored in the adjacent sample difference value storage means (37 in FIG. 68).
An adjacent sample difference value (for example, the value in FIG. 72) of the eight pixels is read out and input to the frequency decomposition means (9 in FIG. 68) (S002 in FIG. 69).

【0348】<DCTおよび量子化>次に、周波数分解
手段(図68の9)において、入力された1ブロック分
(8画素×8画素)の隣接サンプル差分値(図72)に
対して、数1のようなDCT演算を施し(図69のS0
03)、量子化手段(図68の10)においてDCT後
の各係数(DCTブロック)を量子化して、量子化後の
DCTブロックを周波数成分記憶手段(図68の2)に
記憶する(図69のS004)。なお、ここでは例とし
て、どの係数も、一律 量子化ステップとして1を適用
して量子化する。このDCTと量子化の処理は、先に述
べた従来の信号処理システムと同じである。入力された
1ブロック分(8画素×8画素)の隣接サンプル差分値
(図72)に対して、DCTを行った結果を、図73に
示す。この隣接サンプル差分値(図72)に対するDC
T結果(図73)において、AC成分の2乗の和は、
「 247452 」で、AC成分の絶対値の和は、
「2612 」である。参考のために、隣接サンプル差
分値を取らずに、原画像ブロック(図71)に対して直
接DCTを行った結果を図74に示す。(このように原
画像ブロックに対して直接DCTを行うような手法は、
MPEGのイントラピクチャなどで利用されている。)
この原画像ブロック(図71)に対するDCT結果(図
74)において、AC成分の2乗の和は、「 7353
04 」で、AC成分の絶対値の和は、「 2720
」である。また、参考のために、隣接サンプル差分値
を取らずに、原画像ブロック(図71)の全画素から一
律「 128を引いた 」結果を図75に示し、この図
75の値に対してDCTを行った結果を図76に示す。
(このように原画像ブロックの全画素から一律「 12
8を引いた 」値に対してDCTを行うような手法は、
JPEGで利用されている。)この原画像ブロック(図
71)の各画素から一律「 128引いた 」値(図7
5)に対するDCT結果(図76)において、AC成分
の2乗の和は、「 735381 」で、AC成分の絶
対値の和は、「 2721 」である。以上の結果から
分かるように、本実施の形態(本発明の第10の実施の
形態)のように、隣接サンプル差分値に対してDCTを
行った結果(図73)の場合、MPEGのような処理を
行った結果(図74)や、JPEGのような処理を行っ
た結果(図76)の いずれよりも、AC成分の2乗の
和と、AC成分の絶対値の和の値が小さくなっており、
後のハフマン符号化において、符号量を削減できること
が分かる。
<DCT and Quantization> Next, in the frequency decomposition means (9 in FIG. 68), the input adjacent sample difference value of one block (8 pixels × 8 pixels) (FIG. 72) 1 is performed (S0 in FIG. 69).
03), each coefficient (DCT block) after DCT is quantized by the quantization means (10 in FIG. 68), and the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 68) (FIG. 69). S004). Here, as an example, any coefficient is quantized by applying 1 as a uniform quantization step. This DCT and quantization processing is the same as the above-described conventional signal processing system. FIG. 73 shows a result of performing DCT on the adjacent sample difference value (FIG. 72) of one block (8 pixels × 8 pixels). DC for this adjacent sample difference value (FIG. 72)
In the T result (FIG. 73), the sum of the squares of the AC components is
In “247452”, the sum of the absolute values of the AC components is
"2612". For reference, FIG. 74 shows the result of directly performing DCT on the original image block (FIG. 71) without taking the adjacent sample difference value. (A method of performing DCT directly on an original image block in this way is as follows.
It is used in MPEG intra pictures. )
In the DCT result (FIG. 74) for the original image block (FIG. 71), the sum of the squares of the AC components is “7353”.
04 ", the sum of the absolute values of the AC components is" 2720
". For reference, FIG. 75 shows the result of uniformly subtracting 128 from all pixels of the original image block (FIG. 71) without taking the adjacent sample difference value. FIG. 76 shows the result of performing.
(In this way, from all pixels of the original image block, "12
A method of performing DCT on the value obtained by subtracting 8 is as follows.
Used in JPEG. 7) A value of “128 subtracted” from each pixel of the original image block (FIG. 71) (FIG. 7)
In the DCT result with respect to 5) (FIG. 76), the sum of the squares of the AC component is “735381”, and the sum of the absolute values of the AC components is “2721”. As can be seen from the above results, as in the present embodiment (the tenth embodiment of the present invention), the result of performing DCT on the adjacent sample difference value (FIG. 73) is similar to that of MPEG. The sum of the square of the AC component and the sum of the absolute values of the AC component are smaller than either the result of the processing (FIG. 74) or the result of the processing such as JPEG (FIG. 76). And
It can be seen that the code amount can be reduced in the later Huffman coding.

【0349】<ジグザグスキャン>次に、固定スキャン
順テーブル(図68の450)に記憶されている、ジグ
ザグスキャンのスキャン順に従い、周波数成分記憶手段
(図68の2)に記憶されている量子化後のDCTブロ
ックを、読み出して1次元に並べる(図68のS00
5)。
<Zigzag Scan> Next, in accordance with the scan order of the zigzag scan stored in the fixed scan order table (450 in FIG. 68), the quantization stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 68). The subsequent DCT block is read and arranged one-dimensionally (S00 in FIG. 68).
5).

【0350】<ハフマン符号化>次に、1次元に並べら
れたDCTブロックの各係数に対して、係数符号化手段
(図68の51)によって、ハフマン符号化を行う(図
69のS006)。
<Huffman Coding> Next, Huffman coding is performed on each coefficient of the one-dimensionally arranged DCT blocks by the coefficient coding means (51 in FIG. 68) (S006 in FIG. 69).

【0351】以上の処理(図69のS002からS00
6)を、全ブロックに対して行う(図69のS007)
ことで、1フレームのデータを圧縮符号化することがで
きる。以上の処理において、図69のS003からS0
06は、従来の信号処理システムと全く同じ処理であ
る。
The above processing (from S002 to S00 in FIG. 69)
6) is performed on all blocks (S007 in FIG. 69).
Thus, data of one frame can be compression-encoded. In the above processing, S003 to S0 in FIG.
06 is the same processing as the conventional signal processing system.

【0352】以上のような構成で、隣接サンプル差分値
を得た後に、周波数分解を行って符号化することで、周
波数分解後の各係数の絶対値の大きさを小さくすること
ができるため、従来技術に比べて符号量を削減すること
ができる。なお、上記の隣接サンプル差分値を得る処理
は、例であり、隣接する画素間の差分値を得る順序は、
図70の例に限る必要は無い。また、図68における基
本符号化手段(1)の内部の構成は、この例に限る必要
はなく、先の本発明の第1から第9の実施の形態の構成
を利用しても良い。
With the above-described configuration, after obtaining adjacent sample difference values, frequency decomposition is performed and encoding is performed, so that the magnitude of the absolute value of each coefficient after frequency decomposition can be reduced. The code amount can be reduced as compared with the related art. Note that the above process of obtaining adjacent sample difference values is an example, and the order of obtaining difference values between adjacent pixels is as follows.
It is not necessary to limit to the example of FIG. Further, the internal configuration of the basic encoding means (1) in FIG. 68 need not be limited to this example, and the configurations of the first to ninth embodiments of the present invention may be used.

【0353】<第11の実施の形態>次に、上記従来の
信号処理システムの 第4の課題 を解決するための、
本発明の第11の実施の形態 について説明する。
<Eleventh Embodiment> Next, in order to solve the fourth problem of the conventional signal processing system,
An eleventh embodiment of the present invention will be described.

【0354】上記従来の信号処理システムの 第4の課
題 は、DCT演算などの周波数分解は、実数演算であ
るにもかかわらず、整数化して圧縮符号化を行うため、
いったんDCT演算を施したブロックに対して逆DCT
演算を施しても、図84の原画像ブロックf(i,j)
と図88の復元画像ブロックf(i,j)の例のよう
に、原画像ブロックと復元画像ブロックの間に誤差が生
じてしまうということである。( すなわち、原画像と
全く同じ復元画像を得ることができない。) 本発明の第11の実施の形態では、それぞれ入力信号
(この例では原画像ブロック)に対して、周波数分解を
行った後に、いったん周波数合成を行って、復元画像ブ
ロックを得て、原画像ブロックと復元画像ブロックの差
分値を符号化する機能を有し、周波数分解後の係数を符
号化した結果と、差分値を符号化した結果の合計の符号
量が最小となる量子化ステップ値を導き、そのときの符
号と量子化ステップ値を出力することで、上記従来の信
号処理システムの 第4の課題 を解決するものであ
る。
The fourth problem of the above-mentioned conventional signal processing system is that frequency decomposition such as DCT operation is performed as an integer and compression-encoded even though it is a real number operation.
Inverse DCT for the block once DCT operated
The original image block f (i, j) shown in FIG.
88, an error occurs between the original image block and the restored image block as in the example of the restored image block f (i, j) in FIG. (That is, it is not possible to obtain a completely restored image identical to the original image.) In the eleventh embodiment of the present invention, after performing frequency decomposition on each of the input signals (the original image blocks in this example), Once the frequency synthesis is performed, a restored image block is obtained, and the difference value between the original image block and the restored image block is encoded.The result of encoding the coefficient after frequency decomposition and the difference value are encoded. The fourth problem of the conventional signal processing system is solved by deriving a quantization step value that minimizes the total code amount as a result of the above, and outputting the code and the quantization step value at that time. .

【0355】図77に本発明の第11の実施の形態の信
号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図77
において、画像データ(または音声データ)そのもの、
または、画像データ(または音声データ)の隣接するサ
ンプル値の差分( 以下、隣接サンプル差分値)を原信
号Hとし、9は、原信号Hを入力とし、複数の周波数成
分に分解して各周波数成分の係数Aを出力する周波数分
解手段 で、10は、周波数分解手段(9)より得られ
る係数Aを量子化して、量子化後の係数Bを出力する量
子化手段 で、1は、少なくとも、係数Bを入力とし、
圧縮符号化データを出力する基本符号化手段 で、11
は、圧縮符号化データを記憶する圧縮符号化データ記憶
手段 で、13は、係数Bを逆量子化する逆量子化手段
で、709は、逆量子化された係数Bを周波数合成す
る周波数合成手段 で、710は、周波数合成手段(7
09) による周波数合成結果を記憶する周波数合成結
果記憶手段 で、16は、原信号Hと、周波数合成結果
との差分値(以下、差分値M)を算出する差分値算出手
段 で、17は、差分値Mを記憶する差分値記憶手段
で、18は、差分値Mを符号化して差分値符号化データ
を出力する差分値符号化手段 で、19は、差分値符号
化データを記憶する差分値符号化データ記憶手段 で、
20は、圧縮符号化データ記憶手段(11) に記憶さ
れている圧縮符号化データと、差分値符号化データ記憶
手段(19) に記憶されている差分値符号化データ
の、合計の符号量(以下、合計符号量)を算出する合計
符号量算出手段 で、21は、合計符号量を記憶する合
計符号量記憶手段 で、基本符号化手段(1) の内部
の、2は、少なくとも、係数Bを記憶する周波数成分記
憶手段 で、3は、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数Bのアドレス信号Dを生成し、周波数成分
記憶手段(2)から係数Bを読み出す係数読み出し制御
手段 で、5は、周波数成分記憶手段(2)から読み出
される係数Bを符号化する係数符号化手段 で、合計符
号量記憶手段(21) において、量子化手段(10)
および逆量子化手段(13)で使用された量子化情報に
対応する合計符号量を記憶する機能を有し、26は、合
計符号量記憶手段(21)に記憶されている複数の合計
符号量の値の中から最小値を求め、合計符号量が最小と
なる量子化情報(以下、最小量子化情報)を決定する最
小符号量決定手段 で、27は、最小量子化情報を符号
化して符号化量子化情報データを出力する量子化情報符
号化手段 で、28は、最小量子化情報に対応する圧縮
符号化データ(以下、選択データR)と、最小量子化情
報に対応する差分値符号化データ(以下、選択データ
T)を選択し、選択データRと選択データTおよび符号
化量子化情報データを、最終的な圧縮符号化データとし
て出力する選択出力手段 である。
FIG. 77 shows the configuration of a signal processing system (compression encoding side) according to the eleventh embodiment of the present invention. Figure 77
, The image data (or audio data) itself,
Alternatively, a difference between adjacent sample values of image data (or audio data) (hereinafter, adjacent sample difference value) is set as an original signal H, and 9 is an input of the original signal H, which is decomposed into a plurality of frequency components and Frequency decomposition means for outputting the coefficient A of the component, 10 is a quantization means for quantizing the coefficient A obtained from the frequency decomposition means (9) and outputting a coefficient B after quantization; 1 is at least With coefficient B as input,
Basic encoding means for outputting compressed encoded data.
Is a compression coded data storage means for storing the compression coded data, 13 is a dequantization means for dequantizing the coefficient B, and 709 is a frequency synthesis means for frequency synthesizing the dequantized coefficient B. 710 is a frequency synthesizing unit (7
09) is a frequency-synthesis result storage means for storing the frequency-synthesis result according to the following equation. Difference value storage means for storing a difference value M
Reference numeral 18 denotes a difference value encoding unit that encodes the difference value M and outputs difference value encoded data. 19 denotes a difference value encoded data storage unit that stores the difference value encoded data.
Reference numeral 20 denotes the total code amount of the compressed coded data stored in the compressed coded data storage means (11) and the difference value coded data stored in the difference value coded data storage means (19) ( Hereinafter, 21 is a total code amount calculation means for calculating the total code amount, and 2 is a total code amount storage means for storing the total code amount. 3 is a coefficient reading control means for generating an address signal D of the coefficient B stored in the frequency component storing means (2) and reading out the coefficient B from the frequency component storing means (2). Numeral 5 denotes coefficient encoding means for encoding the coefficient B read from the frequency component storage means (2). In the total code amount storage means (21), quantization means (10)
And a function of storing the total code amount corresponding to the quantization information used in the inverse quantization means (13), and 26 is a plurality of total code amounts stored in the total code amount storage means (21). Is a minimum code amount determining means for determining a minimum value from among the values of (i), and determining quantization information (hereinafter, minimum quantization information) that minimizes the total code amount. Quantized information encoding means for outputting quantized quantized information data. Reference numeral 28 denotes compressed encoded data (hereinafter, referred to as selection data R) corresponding to the minimum quantized information, and differential value encoding corresponding to the minimum quantized information. This is a selection output means for selecting data (hereinafter, selected data T) and outputting the selected data R, the selected data T, and the coded quantization information data as final compressed coded data.

【0356】以下の説明では、例として周波数分解手段
(9)は、DCTを行うものとし、周波数合成手段(7
09)は、逆DCTを行うものとし、差分値符号化手段
(18)と、係数符号化手段(5)は、ハフマン符号化
を行うものとする。
In the following description, as an example, it is assumed that the frequency decomposition means (9) performs DCT, and the frequency synthesis means (7)
09) performs inverse DCT, and the difference value encoding means (18) and the coefficient encoding means (5) perform Huffman encoding.

【0357】以下、本発明の第11の実施の形態の信号
処理システム(圧縮符号化側)の動作について図78を
用いて説明する。
The operation of the signal processing system (compression encoding side) according to the eleventh embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0358】<入力>まず、はじめに、1フレーム分の
原画像データのうち、1ブロック分(8画素×8画素)
のデータ(原画像ブロック)を入力する(図78のS0
01)。
<Input> First, one block (8 pixels × 8 pixels) of the original image data for one frame.
(Original image block) (S0 in FIG. 78)
01).

【0359】<DCT>次に、周波数分解手段(図77
の9)において、入力された原画像ブロックに対して、
数1のようなDCT演算を施す(図78のS002)。
<DCT> Next, frequency decomposition means (FIG. 77)
In 9) above, for the input original image block,
A DCT operation as shown in Equation 1 is performed (S002 in FIG. 78).

【0360】<量子化>次に、量子化手段(図77の1
0)において量子化ステップ値を「 1 」に設定する
(図78のS003)。この量子化ステップ値を量子化
情報とする。そして、DCT後の各係数(DCTブロッ
ク)を量子化して、量子化後のDCTブロックを周波数
成分記憶手段(図77の2)に記憶する(図78のS0
04)。なお、本実施の形態(本発明の第11の実施の
形態)では、同一のDCTブロックに対して、複数の量
子化ステップ値での量子化および符号化を行い、その際
に、全体として符号量が最小となる量子化ステップ値
(最小量子化情報)を決定し、最小量子化情報に対応し
た符号を出力するものである。ここでは例として、同一
のDCTブロックに対して、量子化ステップ値が「
1」での量子化と、量子化ステップ値が「 2 」での
量子化を行うが、そのために、上記の処理(図78のS
003)では、まず量子化ステップ値を「 1」に設定
して量子化を行っている。また、量子化情報を、bit
シフト量と考えて扱っても良い。例えば、量子化ステッ
プ値が「 2 」の場合、2進数の値を、「 右へ1b
itシフト 」したことと同じであり、このように、
bitシフト量として扱うことも可能である。また、量
子化ステップ値としては、「 1 」より小さい数値を
用いても良い。例えば「 0.5 」を用いる場合、b
itシフト量で考えると、「 左へ1bitシフト 」
したことと同じである。
<Quantization> Next, quantization means (1 in FIG. 77)
In step 0), the quantization step value is set to “1” (S003 in FIG. 78). This quantization step value is used as quantization information. Then, each coefficient (DCT block) after DCT is quantized, and the quantized DCT block is stored in the frequency component storage means (2 in FIG. 77) (S0 in FIG. 78).
04). In the present embodiment (the eleventh embodiment of the present invention), the same DCT block is quantized and coded with a plurality of quantization step values. A quantization step value (minimum quantization information) that minimizes the amount is determined, and a code corresponding to the minimum quantization information is output. Here, as an example, for the same DCT block, the quantization step value is “
1 and the quantization with a quantization step value of “2”. For this purpose, the above processing (S in FIG. 78) is performed.
In 003), the quantization is first performed by setting the quantization step value to “1”. In addition, the quantization information is
It may be treated as a shift amount. For example, when the quantization step value is “2”, the binary value is changed to “right 1b”.
It is the same as "it shift".
It can also be handled as a bit shift amount. Further, a numerical value smaller than “1” may be used as the quantization step value. For example, when “0.5” is used, b
Considering the amount of it shift, "shift 1 bit to the left"
Same as what you did.

【0361】<符号化>次に、読み出し制御手段(図7
7の3)で、周波数成分記憶手段(図77の2)のアド
レス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(図77の
2)から、量子化後のDCTブロックの各係数を読み出
し、この読み出された係数を係数符号化手段(図77の
5)で、符号化する(図78のS005)。そして、符
号化されたデータ(圧縮符号化データ)を、圧縮符号化
データ記憶手段(図77の11)に記憶する(図78の
S006)。この時点では、圧縮符号化データ記憶手段
(図77の11)には、量子化ステップ値が「 1 」
の場合に対応した圧縮符号化データが記憶されることに
なる。
<Encoding> Next, read control means (FIG. 7)
In 7-3), an address signal D of the frequency component storage means (2 in FIG. 77) is generated, and each coefficient of the quantized DCT block is read out from the frequency component storage means (2 in FIG. 77). The outputted coefficients are encoded by coefficient encoding means (5 in FIG. 77) (S005 in FIG. 78). Then, the encoded data (compressed encoded data) is stored in the compressed encoded data storage means (11 in FIG. 77) (S006 in FIG. 78). At this point, the quantization step value is "1" in the compression-encoded data storage means (11 in FIG. 77).
, The corresponding compressed and encoded data is stored.

【0362】<復元画像ブロックの生成>次に、逆量子
化手段(図77の13)によって、量子化後のDCTブ
ロックの各係数を逆量子化する(図78のS007)。
量子化ステップ値が「 1 」であるので「 1倍 」
する。次に、周波数合成手段(図77の709)によっ
て、逆量子化後のDCTブロックに対して、数2に示す
逆DCT演算を行い、復元画像ブロックを得る(図78
のS008)。そして、復元画像ブロックを周波数合成
結果記憶手段(図77の710)に記憶する(図78の
S009)。この時点では、周波数合成結果記憶手段
(図77の710)には、量子化ステップ値が「 1
」の場合に対応した復元画像ブロックが記憶されるこ
とになる。
<Generation of Reconstructed Image Block> Next, each coefficient of the quantized DCT block is inversely quantized by the inverse quantization means (13 in FIG. 77) (S007 in FIG. 78).
Since the quantization step value is "1", "1 time"
I do. Next, a frequency synthesizing unit (709 in FIG. 77) performs an inverse DCT operation shown in Expression 2 on the inversely quantized DCT block to obtain a restored image block (FIG. 78).
S008). Then, the restored image block is stored in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 77) (S009 in FIG. 78). At this point, the quantization step value is "1" in the frequency synthesis result storage means (710 in FIG. 77).
", The corresponding restored image block is stored.

【0363】<差分値の取得>次に、差分値算出手段
(図77の16)により、原画像ブロックと、量子化ス
テップ値が「 1 」の場合に対応した復元画像ブロッ
クの各画素の差分値を算出し(図78のS010)、差
分値記憶手段(図77の17)に記憶する(図78のS
011)。そして、差分値符号化手段(図77の18)
により、差分値を符号化して差分値符号化データを得て
(図78のS12)、差分値符号化データ記憶手段(図
77の19)に記憶する(図78のS013)。この時
点で、差分値符号化データ記憶手段(図77の19)に
は、量子化ステップ値が「 1 」の場合に対応した差
分値符号化データが記憶されることになる。この差分値
の符号化は、ハフマン符号化や、算術符号化などの符号
化方法を用いても良い。
<Acquisition of difference value> Next, the difference value calculating means (16 in FIG. 77) calculates the difference between each pixel of the original image block and each pixel of the restored image block corresponding to the case where the quantization step value is "1". The value is calculated (S010 in FIG. 78) and stored in the difference value storage means (17 in FIG. 77) (S010 in FIG. 78).
011). Then, the difference value encoding means (18 in FIG. 77)
Thus, the difference value is encoded to obtain difference value encoded data (S12 in FIG. 78), and stored in the difference value encoded data storage means (19 in FIG. 77) (S013 in FIG. 78). At this point, the difference value encoded data storage means (19 in FIG. 77) stores the difference value encoded data corresponding to the case where the quantization step value is “1”. This difference value may be encoded using an encoding method such as Huffman encoding or arithmetic encoding.

【0364】<合計符号量の算出>次に、合計符号量算
出手段(図77の20)によって、量子化ステップ値が
「1 」の場合に対応した圧縮符号化データと、量子化
ステップ値が「 1 」の場合に対応した差分値符号化
データの合計の符号量を算出し(図78のS014)、
合計符号量記憶手段(図77の21)に記憶する(図7
8のS015)。この時点で、合計符号量記憶手段(図
77の21)には、量子化ステップ値が「1 」の場合
に対応した合計符号量が記憶されることになる。
<Calculation of Total Code Amount> Next, the compressed code data corresponding to the case where the quantization step value is "1" and the quantization step value are calculated by the total code amount calculation means (20 in FIG. 77). The total code amount of the difference value encoded data corresponding to the case of “1” is calculated (S014 in FIG. 78),
It is stored in the total code amount storage means (21 in FIG. 77) (FIG. 7).
8 S015). At this time, the total code amount storage means (21 in FIG. 77) stores the total code amount corresponding to the case where the quantization step value is “1”.

【0365】上記の処理(図78のS003からS01
5)が量子化ステップ値が「 1」の場合の処理であ
る。なお、本実施の形態では例として同一のDCTブロ
ックに対して、量子化ステップ値を「 1 」での量子
化と、量子化ステップ値を「 2 」での量子化を、行
うので、量子化ステップ値が「 1 」の場合の処理し
か済んでいないので、次は、量子化ステップ値を「 2
」に設定し、図78のS003からS015の処理を
行う。ここまでの処理が済んだ時点で、合計符号量記憶
手段(図77の21)には、量子化ステップ値が「 1
」の場合に対応した合計符号量と、量子化ステップ値
が「 2 」の場合に対応した合計符号量が記憶されて
いる。
The above processing (from S003 to S01 in FIG. 78)
5) is processing when the quantization step value is “1”. In the present embodiment, as an example, the same DCT block is subjected to quantization with a quantization step value of “1” and quantization with a quantization step value of “2”. Since only the processing when the step value is “1” has been completed, the quantization step value is set to “2” next.
”And perform the processing from S003 to S015 in FIG. 78. At the point of time when the processing up to this point is completed, the quantization step value is set to “1” in the total code amount storage means (21 in FIG. 77).
"And the total code amount corresponding to the case where the quantization step value is" 2 ".

【0366】次に、最小符号量決定手段(図77の2
6)によって、合計符号量記憶手段(図77の21)に
記憶されている複数の合計符号量を比較し、最小の合計
符号量と、最小の合計符号量に対応した量子化ステップ
値(最小量子化情報)を決定する(図78のS01
7)。そして、量子化情報符号化手段(図77の27)
によって、最小量子化情報を符号化して符号化量子化情
報データとして出力する(図78のS018)。そし
て、選択出力手段(図77の28)によって、圧縮符号
化データ記憶手段(図77の11)に記憶されている圧
縮符号化データと、差分値符号化データ記憶手段(図7
7の19)に記憶されている差分値符号化データの中か
ら、それぞれ、最小量子化情報に対応した圧縮符号化デ
ータと、最小量子化情報に対応した差分値符号化データ
を選択して、最終的な圧縮符号化データとして出力す
る。また、符号化量子化情報データも出力する。
Next, the minimum code amount determining means (2 in FIG. 77)
6), the plurality of total code amounts stored in the total code amount storage means (21 in FIG. 77) are compared, and the minimum total code amount and the quantization step value (minimum) corresponding to the minimum total code amount are compared. (Quantization information) is determined (S01 in FIG. 78).
7). Then, quantization information encoding means (27 in FIG. 77)
Thus, the minimum quantization information is encoded and output as encoded quantization information data (S018 in FIG. 78). Then, by the selection output means (28 in FIG. 77), the compressed coded data stored in the compressed coded data storage means (11 in FIG. 77) and the difference coded data storage means (FIG. 7)
7) From among the difference value encoded data stored in 19), compressed encoded data corresponding to the minimum quantization information and difference value encoded data corresponding to the minimum quantization information are selected, respectively. It is output as final compression encoded data. It also outputs encoded quantization information data.

【0367】以上の処理(図78のS001からS01
9)を全てのブロックに対して行う。
The above processing (from S001 to S01 in FIG. 78)
9) is performed on all blocks.

【0368】なお、量子化ステップ値として大きな値を
用いると、量子化後の係数の値が小さくなるため、圧縮
符号化データ(図77の11)に記憶される圧縮符号化
データの符号量は少なくなるが、量子化による誤差が大
きくなるため、差分値符号化データ記憶手段(図77の
19)に記憶される差分値符号化データの符号量が多く
なる可能性がある。また、逆に、量子化ステップ値とし
て小さな値を用いると、量子化による誤差が小さくなる
ため、差分値符号化データ記憶手段(図77の19)に
記憶される差分値符号化データの符号量が少なくなる可
能性があるが、量子化後の係数の値が大きくなるため圧
縮符号化データ(図77の11)に記憶される圧縮符号
化データの符号量は多くなる可能性がある。しかしなが
ら、本実施の形態(本発明の第11の実施の形態)では
図77に示した構成により、入力信号を無損失で圧縮符
号化でき、かつ、圧縮符号化データ記憶手段(図77の
11)に記憶されている圧縮符号化データと、差分値符
号化データ記憶手段(図77の19)に記憶されている
差分値符号化データの中から、常に、合計の符号量が最
小となる出力信号を得ることができる。なお、基本符号
化手段(図77の1)の内部の構成は、これに限る必要
はなく、既に述べた他の実施の形態(本発明の第1から
第10の実施の形態)の基本符号化手段と同様の構成に
しても良い。また、隣接サンプル差分演算手段を設け、
入力信号の隣接サンプル差分値を得て、これを原信号H
として用いても良い。
When a large value is used as the quantization step value, the value of the coefficient after quantization becomes small. Although the number decreases, the error due to the quantization increases, so that the code amount of the difference value encoded data stored in the difference value encoded data storage means (19 in FIG. 77) may increase. Conversely, if a small value is used as the quantization step value, the error due to the quantization will be small. May be reduced, but since the value of the quantized coefficient increases, the code amount of the compressed coded data stored in the compressed coded data (11 in FIG. 77) may increase. However, in the present embodiment (the eleventh embodiment of the present invention), the input signal can be compression-encoded losslessly by the configuration shown in FIG. ) And the difference value coded data stored in the difference value coded data storage means (19 in FIG. 77), the output which always minimizes the total code amount. A signal can be obtained. The internal configuration of the basic encoding means (1 in FIG. 77) need not be limited to this, and the basic code of the other embodiments (the first to tenth embodiments of the present invention) already described. The configuration may be the same as that of the conversion means. Further, an adjacent sample difference calculating means is provided,
An adjacent sample difference value of the input signal is obtained, and
You may use as.

【0369】<第12の実施の形態>次に、上記従来の
信号処理システムの 第5の課題 を解決するための、
本発明の 第12の実施の形態 について説明する。
<Twelfth Embodiment> Next, in order to solve the fifth problem of the conventional signal processing system,
A twelfth embodiment of the present invention will be described.

【0370】上記従来の信号処理システムの 第5の課
題 は、信号処理システム自体の物理的な問題による動
作ミスが生じた場合に、対応できないということであ
る。例えば、信号処理システム(ハードウェアあるいは
信号処理を行うコンピュータ)の内部で使用されている
半導体部品などは、それを使用する温度条件によっては
正常動作しない場合がある。一般的に、半導体部品など
は、十分な耐温テストなどを得た後に製品化され市場に
出てくるものと思われる。よって、通常は、かなり過酷
な条件でも十分に正常動作するものと考えられる。しか
しながら、近年では、携帯電話やノートパソコンなどの
ように、様々な電気製品を屋外で使用する機会が増加し
てきている。このように電気製品自体が、以前にもまし
て過酷な条件で使用されるようになってきている。よっ
て、瞬間的に、正常に動作しないといったことも考えら
れる。このように自然現象に基づく不具合が生じる可能
性がある。上記従来の信号処理システムによって、入力
信号の圧縮符号化が行われる最中に、瞬間的に正常動作
しない場合、圧縮符号化されたデータが意図しない構成
となり、後に、伸長復号化(デコード)を行っても、正
しく復元できないという問題点(第5の課題)を有して
いた。この本発明の第12の実施の形態では、入力信号
を符号化(あるいは形式変換)を行った後に、一時的に
復号化(あるいは形式の逆変換)を行い、この復号化
(あるいは形式の逆変換)の処理中(あるいは処理結
果)にエラーが発生する場合は、入力信号そのものを出
力し、エラーが存在しない場合は、符号化(あるいは形
式変換)された信号(符号化変換信号)を出力すること
で、上記従来の信号処理システム 第5の課題 を解決
するものである。
[0370] The fifth problem of the conventional signal processing system is that it cannot cope with an operation error caused by a physical problem of the signal processing system itself. For example, a semiconductor component or the like used inside a signal processing system (hardware or a computer that performs signal processing) may not operate normally depending on a temperature condition in which the component is used. Generally, it is considered that a semiconductor component or the like is commercialized and put on the market after obtaining a sufficient temperature resistance test or the like. Therefore, it is considered that the device normally operates normally even under severe conditions. However, in recent years, opportunities to use various electric appliances outdoors, such as mobile phones and notebook personal computers, have been increasing. As described above, the electric appliances themselves have been used under more severe conditions than before. Therefore, it is conceivable that the device does not operate normally instantaneously. Thus, there is a possibility that a failure based on a natural phenomenon occurs. If the input signal does not operate normally instantaneously during the compression encoding of the input signal by the above-mentioned conventional signal processing system, the compression-encoded data has an unintended configuration. There was a problem (fifth problem) that the restoration could not be performed correctly even if it was performed. In the twelfth embodiment of the present invention, after an input signal is encoded (or converted in form), it is temporarily decoded (or inverted in form), and then decoded (or inverted in form). If an error occurs during (conversion) processing (or the processing result), the input signal itself is output, and if there is no error, an encoded (or format-converted) signal (coded conversion signal) is output. By doing so, the fifth problem of the conventional signal processing system described above is solved.

【0371】図79に、本発明の第12の実施の形態の
信号処理システム(圧縮符号化側)の構成を示す。図7
9において、少なくとも、画像データ(または音声デー
タ)そのもの、または、画像データ(または音声デー
タ)を符号化しているデータを入力信号Wとし、29
は、入力信号Wを記憶する入力信号記憶手段 で、30
は、入力信号Wの符号化(または形式変換)を行い、符
号化変換信号を出力する符号化変換手段 で、31は、
符号化変換信号を記憶する符号化変換信号記憶手段
で、32は、符号化変換信号の復号化(または形式逆変
換)を行い、復号化逆変換信号を出力する復号化逆変換
手段 で、33は、復号化逆変換信号を記憶する復号化
逆変換信号記憶手段 で、34は、復号化逆変換手段
(32)における符号化変換信号の復号化(または形式
逆変換)の処理のエラーを検出し、エラーの有無を示す
第1エラー信号を出力するエラー検出手段 で、35
は、入力信号Wと復号化逆変換信号を比較して変化量を
求め、変化量が所定値を超えている場合をエラー状態と
し、エラー状態かどうかを示す第2エラー信号を出力す
る比較演算手段 で、36は、第1エラー信号、または
第2エラー信号がエラー状態かどうかを示す信号を出力
し、また、第1エラー信号、または第2エラー信号がエ
ラー状態である場合は、入力信号Wを選択して出力し、
第1エラー信号と第2エラー信号が、エラー状態でない
場合は、符号化変換信号を選択して出力する選択出力手
段 である。
FIG. 79 shows the configuration of the signal processing system (compression encoding side) according to the twelfth embodiment of the present invention. FIG.
9, at least image data (or audio data) itself or data encoding the image data (or audio data) is used as an input signal W;
Is input signal storage means for storing the input signal W;
Is a coding conversion means for coding (or converting the format of) the input signal W and outputting a coding conversion signal.
Encoded conversion signal storage means for storing an encoded conversion signal
, 32 is a decoding inverse conversion means for decoding the encoded conversion signal (or inverse format conversion) and outputting a decoded inverse conversion signal, and 33 is a decoding inverse conversion means for storing the decoded inverse conversion signal. A conversion signal storage means for detecting an error in the decoding (or format inversion) processing of the encoded conversion signal in the decoding inverse conversion means (32) and outputting a first error signal indicating the presence or absence of the error; Error detection means
Calculates a change amount by comparing the input signal W with the decoded inverse transform signal, sets an error state when the change amount exceeds a predetermined value, and outputs a second error signal indicating whether the state is an error state. Means 36 outputs a signal indicating whether the first error signal or the second error signal is in an error state, and outputs an input signal when the first error signal or the second error signal is in an error state. Select and output W,
When the first error signal and the second error signal are not in an error state, this is a selection output means for selecting and outputting an encoded conversion signal.

【0372】以下、本発明の第12の実施の形態の信号
処理システム(圧縮符号化側)の動作について図80を
用いて説明する。
The operation of the twelfth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

【0373】まず、はじめに入力信号Wを入力信号記憶
手段(図79の29)に記憶する(図80のS00
1)。
First, the input signal W is stored in the input signal storage means (29 in FIG. 79) (S00 in FIG. 80).
1).

【0374】次に、符号化変換手段(図79の30)に
よって、入力信号Wの符号化(または形式変換)を行
い、符号化変換信号を出力する(図80のS002)。
そして、符号化変換信号を符号化変換信号記憶手段(図
79の31)に記憶する(図80のS003)。
Next, the encoding conversion means (30 in FIG. 79) encodes (or converts the format of) the input signal W and outputs an encoded conversion signal (S002 in FIG. 80).
Then, the coded conversion signal is stored in the coded conversion signal storage means (31 in FIG. 79) (S003 in FIG. 80).

【0375】次に、復号化逆変換手段(図79の32)
によって、符号化変換信号の復号化(または形式逆変
換)を行い、復号化逆変換信号を出力する(図80のS
004)。この符号化変換信号の復号化(または形式逆
変換)の処理中にエラーが発生するかどうかをエラー検
出手段(図79の34)によってチェックしてエラーの
有無を知らせるための第1エラー信号を出力する(図8
0のS005)。この符号化変換信号の復号化(または
形式逆変換)の処理中のエラーとは、具体的には、例え
ば、符号化変換信号がDCT係数をハフマン符号化した
ものである場合に、ハフマン符号を復号化した際に、D
CTの各係数が所定の数より多く検出されるなどの問題
が発生するようなケースを想定する。そしてエラーが検
出されたら選択出力手段(図79の36)で、エラーが
有ることを示す信号を出力し、また、入力信号Wを選択
して出力する(図80のS006)。もし、図80のS
005において、エラーが無い場合は、復号化逆変換信
号記憶手段(図79の33)に、復号化逆変換信号を記
憶する(図80のS007)。
Next, decoding inverse conversion means (32 in FIG. 79)
Decoding (or inverse format conversion) of the encoded conversion signal, and outputs a decoded inverse conversion signal (S in FIG. 80).
004). The error detection means (34 in FIG. 79) checks whether an error occurs during the decoding (or format inversion) processing of the encoded conversion signal, and outputs a first error signal for notifying the presence or absence of the error. Output (Fig. 8
0 S005). The error during the decoding (or inverse format conversion) of the coded transform signal is, for example, a case where the Huffman code is converted into a Huffman code when the coded transform signal is a DCT coefficient obtained by Huffman coding. When decrypted, D
Assume a case where a problem such as detection of more than a predetermined number of CT coefficients occurs. Then, when an error is detected, the selection output means (36 in FIG. 79) outputs a signal indicating that there is an error, and selects and outputs the input signal W (S006 in FIG. 80). If S in FIG.
In 005, if there is no error, the decoded inverse transform signal is stored in the decoded inverse transform signal storage means (33 in FIG. 79) (S007 in FIG. 80).

【0376】次に、比較演算手段(図79の35)で、
入力信号Wと復号化逆変換信号を比較して変化量を求
め、変化量が所定値を超えている場合をエラー状態と
し、エラー状態かどうかを示す第2エラー信号を出力す
る(図80のS008)。本実施の形態(本発明の第1
2の実施の形態)で求める変化量とは、入力信号Wを画
像データだとすると、例えば、入力信号Wと復号化逆変
換信号において、それぞれの画素の差分値の絶対値の和
とする。この変化量の値が極端に大きい場合は、符号化
変換の処理(図80のS002)が正常に行えなかった
ものと判断できる。そのため、変化量と所定値を比較す
ることでエラーの有無を判定する。第2エラー信号がエ
ラー状態かどうかを判定し(図80のS009)、エラ
ー状態の場合は、選択出力手段(図79の36)で、エ
ラーが有ることを示す信号を出力し、また、入力信号W
を選択して出力する(図80のS006)。第2エラー
信号がエラー状態かどうかを判定し(図80のS00
9)、エラー状態でない場合は、選択出力手段(図79
の36)で、エラーが無いことを示す信号を出力し、ま
た、符号化変換信号を選択して出力する(図80のS0
10)。
Next, the comparison operation means (35 in FIG. 79)
The amount of change is obtained by comparing the input signal W and the decoded inverse transform signal, and when the amount of change exceeds a predetermined value, the state is regarded as an error state, and a second error signal indicating whether the state is an error state is output (FIG. 80). S008). This embodiment (first embodiment of the present invention)
Assuming that the input signal W is image data, the change amount determined in the second embodiment) is, for example, the sum of the absolute values of the difference values of the respective pixels in the input signal W and the decoded inverse transform signal. If the value of the amount of change is extremely large, it can be determined that the encoding conversion process (S002 in FIG. 80) has not been performed normally. Therefore, the presence or absence of an error is determined by comparing the amount of change with a predetermined value. It is determined whether the second error signal is in an error state (S009 in FIG. 80). If the second error signal is in an error state, a signal indicating that there is an error is output by the selection output means (36 in FIG. 79). Signal W
Is selected and output (S006 in FIG. 80). It is determined whether the second error signal is in an error state (S00 in FIG. 80).
9) If not in an error state, select output means (FIG. 79)
36), a signal indicating that there is no error is output, and an encoded conversion signal is selected and output (S0 in FIG. 80).
10).

【0377】上記のような構成と動作により、本発明の
第12の実施の形態では、入力信号Wを符号化(あるい
は形式変換)を行った後に、一時的に復号化(あるいは
形式の逆変換)を行い、この復号化(あるいは形式の逆
変換)の処理中(あるいは処理結果)にエラーが発生す
る場合は、入力信号そのものを出力し、エラーが存在し
ない場合は、符号化(あるいは形式変換)された信号
(符号化変換信号)を出力することで、上記従来の信号
処理システム 第5の課題 を解決することができる。
With the above configuration and operation, in the twelfth embodiment of the present invention, after the input signal W is encoded (or converted in format), it is temporarily decoded (or inversely converted in format). ), And if an error occurs during the decoding (or inverse format conversion) processing (or the processing result), the input signal itself is output. If there is no error, the encoding (or format conversion) is performed. By outputting the signal (encoded conversion signal), the fifth problem of the conventional signal processing system can be solved.

【0378】[0378]

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の信号処理システムは、以下の第1から第5の効果を奏
する。
As is apparent from the above description, the signal processing system of the present invention has the following first to fifth effects.

【0379】<第1の効果>本発明の信号処理システム
の 第1の効果 は、 入力信号(画像データまたは音
声データ)の周波数分解後の係数に適したスキャン順テ
ーブルを作成し、作成したスキャン順テーブルに従っ
て、係数をサンプリングするため、固定スキャン順テー
ブルを用いる従来技術に比べ、符号化を行うゼロ係数の
個数を削減することができ、全体的に情報量を大幅に削
減できるということである。また、前処理として、入力
信号(画像データまたは音声データ)の「 複雑さ」
や、「 係数分布 」のグループ分けを行うことで、更
に情報量を削減する効果もある。
<First Effect> The first effect of the signal processing system of the present invention is that a scan order table suitable for coefficients after frequency decomposition of an input signal (image data or audio data) is created, and the created scan order table is obtained. Since the coefficients are sampled according to the order table, the number of zero coefficients to be encoded can be reduced as compared with the related art using the fixed scan order table, and the amount of information can be greatly reduced as a whole. . In addition, as preprocessing, “complexity” of input signals (image data or audio data)
Also, by performing the grouping of the "coefficient distribution", there is an effect of further reducing the amount of information.

【0380】<第2の効果>本発明の信号処理システム
の 第2の効果 は、 従来技術では、周波数分解後の
各係数において1個の非ゼロ係数に1[ bit ]の
サイン情報を要し、入力信号(画像データまたは音声デ
ータ)全体としては、非常に大きな無駄が生じていたの
に対し、サイン情報をまとめて圧縮符号化したり、ある
いは、各係数が正であるか負であるかを推定する手法を
用いた後に、圧縮符号化を行うことで、これらの符号量
(情報量)を大幅に削減できるということである。
<Second Effect> The second effect of the signal processing system of the present invention is as follows. In the prior art, one non-zero coefficient in each coefficient after frequency decomposition requires sign information of 1 [bit]. Although the input signal (image data or audio data) as a whole is extremely wasteful, the sign information is collectively encoded and compressed, or whether each coefficient is positive or negative is determined. By performing compression encoding after using the estimation method, the amount of these codes (the amount of information) can be significantly reduced.

【0381】<第3の効果>本発明の信号処理システム
の 第3の効果 は、 隣接する画像データ(または音
声データ)が類似しているという特徴を利用し、隣接サ
ンプルとの差分値を得た後に、周波数分解を行うこと
で、従来技術に比べ、周波数分解後の各係数の振幅絶対
値を小さくすることができ、情報量を大幅に削減できる
ということである。
<Third Effect> A third effect of the signal processing system of the present invention is to obtain a difference value between adjacent samples by utilizing the feature that adjacent image data (or audio data) is similar. By performing the frequency decomposition after that, the amplitude absolute value of each coefficient after the frequency decomposition can be reduced as compared with the related art, and the amount of information can be greatly reduced.

【0382】<第4の効果>本発明の信号処理システム
の 第4の効果 は、 周波数分解は、実数演算である
ため、単純に整数化して圧縮符号化を行うと周波数合成
で復元した画像が原画像に対して大きな誤差が生じると
いう従来技術に比べ、周波数分解後の量子化ステップを
変化させ、周波数分解後の係数の符号化結果と、復元画
像と原画像の差分の符号化結果の合計の符号量が最小と
なる量子化ステップを検知し、その量子化ステップに対
応した符号化結果を出力することで、常に少ない符号量
で、かつ無損失で入力信号を圧縮符号化することができ
るということである
<Fourth Effect> The fourth effect of the signal processing system of the present invention is that, since the frequency decomposition is a real number operation, an image restored by frequency synthesis is simply converted to an integer and compression-coded. Compared to the prior art in which a large error occurs in the original image, the quantization step after frequency decomposition is changed, and the sum of the coding result of the coefficient after frequency decomposition and the coding result of the difference between the restored image and the original image is calculated. By detecting the quantization step in which the code amount of the minimum becomes the minimum and outputting the coding result corresponding to the quantization step, the input signal can always be compression-coded with a small code amount and without loss. That's what it means

【0383】<第5の効果>本発明の信号処理システム
の 第5の効果 は、 信号処理システム自体の物理的
な問題による瞬間的な動作ミスが生じた場合に、従来技
術では復元不可能な圧縮符号化データを出力していたの
に対し、圧縮符号化中に、一時的に伸長復号化(デコー
ド)を行い、圧縮符号化データが復元可能かどうかのチ
ェックを行い、エラーが発生する場合は、原信号(入力
信号)を出力することで、出力信号から原信号(入力信
号W)を復元することが可能となる。
<Fifth Effect> The fifth effect of the signal processing system of the present invention is that, when an instantaneous operation error occurs due to a physical problem of the signal processing system itself, the signal cannot be restored by the conventional technology. When an error occurs while the compression-encoded data is output, the compression-encoding is temporarily expanded and decoded (decoded) during compression-encoding to check whether the compressed-encoded data can be restored. By outputting the original signal (input signal), the original signal (input signal W) can be restored from the output signal.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の第1の実施の形態の信号処理システム
の構成図である。
FIG. 1 is a configuration diagram of a signal processing system according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の第1の実施の形態の信号処理システム
の動作を示すフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the first embodiment of the present invention.

【図3】本発明の第1の実施の形態の信号処理システム
の動作の概要を示す図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an outline of an operation of the signal processing system according to the first embodiment of the present invention.

【図4】DCTブロックの例(DCTブロック2)を示
す図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a DCT block (DCT block 2).

【図5】DCTブロックの例(DCTブロック3)を示
す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a DCT block (DCT block 3).

【図6】DCTブロックの各周波数成分のゼロ係数の個
数を示す図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating the number of zero coefficients of each frequency component of a DCT block.

【図7】DCTブロックの各周波数成分の係数のスキャ
ン順を示す図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a scan order of coefficients of each frequency component of a DCT block.

【図8】DCTブロック2の各周波数成分の係数のスキ
ャンの様子を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing a manner of scanning coefficients of each frequency component of the DCT block 2.

【図9】DCTブロック3の各周波数成分の係数のスキ
ャンの様子を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing a manner of scanning coefficients of each frequency component of the DCT block 3;

【図10】本発明の第2の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 10 is a configuration diagram of a signal processing system according to a second embodiment of the present invention.

【図11】本発明の第2の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 11 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the second embodiment of the present invention.

【図12】DCTブロックの各周波数成分の強度の値を
示す図である。
FIG. 12 is a diagram showing values of the intensity of each frequency component of the DCT block.

【図13】DCTブロックの各周波数成分の係数の強度
の値とスキャン順を示す図である。
FIG. 13 is a diagram illustrating a value of a coefficient strength of each frequency component of a DCT block and a scan order.

【図14】DCTブロック2の各周波数成分の係数のス
キャンの様子を示す図である。
FIG. 14 is a diagram illustrating a manner of scanning coefficients of each frequency component of the DCT block 2;

【図15】DCTブロック3の各周波数成分の係数のス
キャンの様子を示す図である。
FIG. 15 is a diagram illustrating a manner of scanning coefficients of each frequency component of the DCT block 3;

【図16】本発明の第3の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 16 is a configuration diagram of a signal processing system according to a third embodiment of the present invention.

【図17】本発明の第3の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 17 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the third embodiment of the present invention.

【図18】DCTブロック内を2つの領域(領域Aと領
域B)に分類する例を示す図である。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example in which a DCT block is classified into two regions (region A and region B).

【図19】本発明の第4の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 19 is a configuration diagram of a signal processing system according to a fourth embodiment of the present invention.

【図20】本発明の第4の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 20 is a flowchart illustrating an operation of the signal processing system according to the fourth embodiment of the present invention.

【図21】DCTブロックを複雑グループと単調グルー
プの2つのグループに分類する例を示す図である。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example in which DCT blocks are classified into two groups, a complex group and a monotone group.

【図22】本発明の第5の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 22 is a configuration diagram of a signal processing system according to a fifth embodiment of the present invention.

【図23】本発明の第5の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 23 is a flowchart illustrating an operation of the signal processing system according to the fifth embodiment of the present invention.

【図24】原画像ブロックを示す図である。FIG. 24 is a diagram showing an original image block.

【図25】DCTブロックを示す図である。FIG. 25 is a diagram showing a DCT block.

【図26】本発明の第6の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 26 is a configuration diagram of a signal processing system according to a sixth embodiment of the present invention.

【図27】本発明の第6の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 27 is a flowchart illustrating an operation of the signal processing system according to the sixth embodiment of the present invention.

【図28】基準DCTブロックを示す図である。FIG. 28 is a diagram showing a reference DCT block.

【図29】係数A63を正としたDCTブロック0を示
す図である。
FIG. 29 is a diagram showing DCT block 0 in which coefficient A63 is positive.

【図30】係数A63を負としたDCTブロック1を示
す図である。
FIG. 30 is a diagram showing DCT block 1 in which coefficient A63 is negative.

【図31】基準逆DCTブロックを示す図である。FIG. 31 is a diagram showing a reference inverse DCT block.

【図32】逆DCTブロック0を示す図である。FIG. 32 is a diagram showing an inverse DCT block 0;

【図33】逆DCTブロック1を示す図である。FIG. 33 is a diagram showing an inverse DCT block 1;

【図34】第1変化量が大きい状態の概念的イメージを
示す図である。
FIG. 34 is a diagram showing a conceptual image of a state where the first change amount is large.

【図35】第1変化量が小さい状態の概念的イメージを
示す図である。
FIG. 35 is a diagram illustrating a conceptual image of a state in which the first change amount is small.

【図36】原画像ブロックの輪郭(エッジ)形状を示す
図である。
FIG. 36 is a diagram illustrating a contour (edge) shape of an original image block.

【図37】基準逆DCTブロックの各値を10000分
の1した状態を示す図である。
FIG. 37 is a diagram illustrating a state where each value of a reference inverse DCT block is reduced to 1 / 10,000.

【図38】原画像ブロックの輪郭(エッジ)形状と基準
逆DCTブロック(10000分の1)の差分を示す図
である。
FIG. 38 is a diagram illustrating a difference between an outline (edge) shape of an original image block and a reference inverse DCT block (1 / 10,000).

【図39】本発明の第7の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 39 is a configuration diagram of a signal processing system according to a seventh embodiment of the present invention.

【図40】本発明の第7の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 40 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the seventh embodiment of the present invention.

【図41】係数A1を正としたDCTブロック0を示す
図である。
FIG. 41 is a diagram showing DCT block 0 in which coefficient A1 is positive.

【図42】係数A1を負としたDCTブロック1を示す
図である。
FIG. 42 is a diagram showing DCT block 1 in which coefficient A1 is negative.

【図43】逆DCTブロック0を示す図である。FIG. 43 is a diagram showing an inverse DCT block 0;

【図44】逆DCTブロック1を示す図である。FIG. 44 is a diagram showing an inverse DCT block 1;

【図45】第1類似度の概念的イメージを示す図であ
る。
FIG. 45 is a diagram showing a conceptual image of the first similarity.

【図46】正/負の第1類似度と、負/正の第1変化量
が同じ値であることを示す図である。
FIG. 46 is a diagram showing that the positive / negative first similarity and the negative / positive first change amount have the same value.

【図47】係数A2を正としたDCTブロック0を示す
図である。
FIG. 47 is a diagram showing DCT block 0 in which coefficient A2 is positive.

【図48】係数A2を負としたDCTブロック1を示す
図である。
FIG. 48 is a diagram showing DCT block 1 in which coefficient A2 is negative.

【図49】逆DCTブロック0を示す図である。FIG. 49 is a diagram showing an inverse DCT block 0;

【図50】逆DCTブロック1を示す図である。FIG. 50 is a diagram showing an inverse DCT block 1;

【図51】本発明の第8の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 51 is a configuration diagram of a signal processing system according to an eighth embodiment of the present invention.

【図52】本発明の第8の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 52 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the eighth embodiment of the present invention.

【図53】係数A1を正としたDCTブロック0を示す
図である。
FIG. 53 is a diagram showing DCT block 0 in which coefficient A1 is positive.

【図54】係数A1を負としたDCTブロック1を示す
図である。
FIG. 54 is a diagram showing DCT block 1 in which coefficient A1 is negative.

【図55】逆DCTブロック0を示す図である。FIG. 55 is a diagram showing an inverse DCT block 0;

【図56】逆DCTブロック1を示す図である。FIG. 56 is a diagram showing an inverse DCT block 1;

【図57】第1類似度の概念的イメージを示す図であ
る。
FIG. 57 is a diagram showing a conceptual image of the first similarity.

【図58】相違度の概念的イメージを示す図である。FIG. 58 is a diagram showing a conceptual image of a degree of difference.

【図59】係数A2を正としたDCTブロック0を示す
図である。
FIG. 59 is a diagram showing DCT block 0 in which coefficient A2 is positive.

【図60】係数A2を負としたDCTブロック1を示す
図である。
FIG. 60 is a diagram showing DCT block 1 in which coefficient A2 is negative.

【図61】逆DCTブロック0を示す図である。FIG. 61 is a diagram showing an inverse DCT block 0;

【図62】逆DCTブロック1を示す図である。FIG. 62 is a diagram showing an inverse DCT block 1;

【図63】本発明の第9の実施の形態の信号処理システ
ムの構成図である。
FIG. 63 is a configuration diagram of a signal processing system according to a ninth embodiment of the present invention.

【図64】本発明の第9の実施の形態の信号処理システ
ムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 64 is a flowchart illustrating an operation of the signal processing system according to the ninth embodiment of the present invention.

【図65】サイン番号Nと各係数の符号(サイン情報)
との対応を示す図である。
FIG. 65: Sign number N and sign of each coefficient (sign information)
FIG.

【図66】係数A1、係数A2、係数A3、係数A4、
を正としたDCTブロック0000を示す図である。
FIG. 66 shows coefficients A1, A2, A3, A4,
FIG. 10 is a diagram illustrating a DCT block 0000 in which is positive.

【図67】逆DCTブロック0000を示す図である。FIG. 67 is a diagram showing an inverse DCT block 0000;

【図68】本発明の第10の実施の形態の信号処理シス
テムの構成図である。
FIG. 68 is a configuration diagram of a signal processing system according to a tenth embodiment of the present invention.

【図69】本発明の第10の実施の形態の信号処理シス
テムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 69 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the tenth embodiment of the present invention.

【図70】隣接サンプル差分値の演算の方向を示す図で
ある。
FIG. 70 is a diagram illustrating the direction of calculation of adjacent sample difference values.

【図71】原画像ブロックを示す図である。FIG. 71 is a diagram showing an original image block.

【図72】隣接サンプル差分値を示す図である。FIG. 72 is a diagram showing adjacent sample difference values.

【図73】隣接サンプル差分値に対するDCT結果を示
す図である。
FIG. 73 is a diagram showing a DCT result for adjacent sample difference values.

【図74】原画像ブロックに対するDCT結果を示す図
である。
FIG. 74 is a diagram illustrating a DCT result for an original image block.

【図75】原画像ブロックの各値から128を引いた値
を示す図である。
FIG. 75 is a diagram illustrating a value obtained by subtracting 128 from each value of an original image block.

【図76】原画像ブロックの各値から128を引いた値
に対するDCT結果を示す図である。
FIG. 76 is a diagram illustrating a DCT result for a value obtained by subtracting 128 from each value of an original image block.

【図77】本発明の第11の実施の形態の信号処理シス
テムの構成図である。
FIG. 77 is a configuration diagram of a signal processing system according to an eleventh embodiment of the present invention.

【図78】本発明の第11の実施の形態の信号処理シス
テムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 78 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the eleventh embodiment of the present invention.

【図79】本発明の第12の実施の形態の信号処理シス
テムの構成図である。
FIG. 79 is a configuration diagram of a signal processing system according to a twelfth embodiment of the present invention.

【図80】本発明の第12の実施の形態の信号処理シス
テムの動作を示すフローチャートである。
FIG. 80 is a flowchart showing an operation of the signal processing system according to the twelfth embodiment of the present invention.

【図81】従来の信号処理システム(圧縮符号化側)の
構成図である。
FIG. 81 is a configuration diagram of a conventional signal processing system (compression encoding side).

【図82】従来の信号処理システム(圧縮符号化側)の
動作を示すフローチャートである。
FIG. 82 is a flowchart showing an operation of a conventional signal processing system (compression encoding side).

【図83】従来の信号処理システム(圧縮符号化側)の
動作の概要を示す図である。
FIG. 83 is a diagram showing an outline of an operation of a conventional signal processing system (compression encoding side).

【図84】原画像ブロックとDCTブロックを示す図で
ある。
FIG. 84 is a diagram showing an original image block and a DCT block.

【図85】従来の信号処理システム(伸長復号化側)の
構成図である。
FIG. 85 is a configuration diagram of a conventional signal processing system (extension decoding side).

【図86】従来の信号処理システム(伸長復号化側)の
動作を示すフローチャートである。
FIG. 86 is a flowchart showing an operation of a conventional signal processing system (extension decoding side).

【図87】従来の信号処理システム(伸長復号化側)の
動作の概要を示す図である。
FIG. 87 is a diagram showing an outline of operation of a conventional signal processing system (decompression decoding side).

【図88】DCTブロックと復元画像ブロックを示す図
である。
FIG. 88 is a diagram showing a DCT block and a restored image block.

【図89】DCTブロックの例(DCTブロック1)を
示す図である。
FIG. 89 is a diagram illustrating an example of a DCT block (DCT block 1).

【図90】DCTブロックの例(DCTブロック2)を
示す図である。
FIG. 90 is a diagram illustrating an example of a DCT block (DCT block 2).

【図91】DCTブロックの例(DCTブロック3)を
示す図である。
FIG. 91 is a diagram illustrating an example of a DCT block (DCT block 3).

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 基本符号化手段 2 周波数成分記憶手段 21 周波数成分記憶手段 25 係数書きこみ制御手段 3 係数読み出し制御手段 4 読み出し制御情報生成手段 401 スキャン順決定手段 402 スキャン順テーブル 403 スキャン順情報符号化手段 404 複雑さグループ分類手段 405 複雑さグループ情報記憶手段 406 複雑さグループ情報符号化手段 407 係数分布判定手段 408 係数分布情報記憶手段 409 係数分布情報符号化手段 410 ゼロ係数カウント手段 411 優先順位決定手段 412 係数強度演算手段 450 固定スキャン順テーブル 5 係数符号化手段 51 係数符号化手段 52 係数復号化手段 6 絶対値変換手段 7 サイン情報処理手段 701 非ゼロ判定サイン情報抽出手段 702 サイン情報記憶手段 703 サイン情報符号化手段 704 係数強度順位判定手段 705 係数強度順位テーブル 706 サイン情報推定手段 707 サイン情報設定手段 708 サイン情報付き係数記憶手段 709 周波数合成手段 710 周波数合成結果記憶手段 711 第1サイン情報推定パラメータ演算手段 712 第1サイン情報推定パラメータ記憶手段 713 第1サイン情報生成手段 714 第2サイン情報推定パラメータ演算手段 715 第2サイン情報推定パラメータ記憶手段 716 第3サイン情報推定パラメータ演算手段 717 第3サイン情報推定パラメータ記憶手段 718 第2サイン情報生成手段 719 第3サイン情報生成手段 720 逆量子化手段 8 隣接サンプル差分演算手段 9 周波数分解手段 10 量子化手段 11 圧縮符号化データ記憶手段 13 逆量子化手段 16 差分値算出手段 17 差分値記憶手段 18 差分値符号化手段 19 差分値符号化データ記憶手段 20 合計符号量算出手段 21 合計符号量記憶手段 26 最小符号量決定手段 27 量子化情報符号化手段 28 選択出力手段 29 入力信号記憶手段 30 符号化変換手段 31 符号化変換信号記憶手段 32 復号化逆変換手段 33 復号化逆変換信号記憶手段 34 エラー検出手段 35 比較演算手段 36 選択出力手段 37 隣接サンプル差分値記憶手段 40 複雑さ判定手段 C 係数読み出し制御情報 D アドレス信号 E スキャン順情報 F 複雑さ情報 G 複雑さグループ情報 H 原信号 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Basic encoding means 2 Frequency component storage means 21 Frequency component storage means 25 Coefficient writing control means 3 Coefficient reading control means 4 Read control information generation means 401 Scan order determination means 402 Scan order table 403 Scan order information encoding means 404 Complex S group grouping means 405 Complexity group information storage means 406 Complexity group information coding means 407 Coefficient distribution determination means 408 Coefficient distribution information storage means 409 Coefficient distribution information coding means 410 Zero coefficient counting means 411 Priority determination means 412 Coefficient strength Arithmetic means 450 Fixed scan order table 5 Coefficient encoding means 51 Coefficient encoding means 52 Coefficient decoding means 6 Absolute value conversion means 7 Signature information processing means 701 Non-zero determination signature information extraction means 702 Signature information storage means 703 Information encoding means 704 coefficient strength rank determination means 705 coefficient strength rank table 706 sign information estimation means 707 signature information setting means 708 coefficient information storage means with signature information 709 frequency synthesis means 710 frequency synthesis result storage means 711 first signature information estimation parameter Calculation means 712 First signature information estimation parameter storage means 713 First signature information generation means 714 Second signature information estimation parameter calculation means 715 Second signature information estimation parameter storage means 716 Third signature information estimation parameter calculation means 717 Third signature information Estimation parameter storage means 718 Second sign information generation means 719 Third sign information generation means 720 Inverse quantization means 8 Adjacent sample difference calculation means 9 Frequency decomposition means 10 Quantization means 11 Compressed encoded data storage means 1 Inverse quantization means 16 Difference value calculation means 17 Difference value storage means 18 Difference value encoding means 19 Difference value encoded data storage means 20 Total code amount calculation means 21 Total code amount storage means 26 Minimum code amount determination means 27 Quantization information Encoding means 28 Selection output means 29 Input signal storage means 30 Encoding conversion means 31 Encoding conversion signal storage means 32 Decoding inverse conversion means 33 Decoding inverse conversion signal storage means 34 Error detection means 35 Comparison operation means 36 Selection output means 37 adjacent sample difference value storage means 40 complexity determination means C coefficient read control information D address signal E scan order information F complexity information G complexity group information H original signal

Claims (28)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 少なくとも画像データ(または音声デー
タ)を複数の周波数成分に分解して得られる係数A(ま
たは、この係数Aを量子化した結果である係数B)を入
力とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部に、少な
くとも係数A(または係数B)を記憶する周波数成分記
憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)のアドレス信号Dを生
成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A(または係
数B)を読み出す係数読み出し制御手段(3) と、少
なくとも係数A(または係数B)を入力とし、周波数成
分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または係数
B)を読み出すための 読み出し制御情報C を生成す
る読み出し制御情報生成手段(4) と、係数A(また
は係数B)を符号化する係数符号化手段(5)を有し、
読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、入力
される係数A(または係数B)より周波数成分記憶手段
(2)の中の各周波数成分のスキャン順を決定するスキ
ャン順決定手段(401) と、スキャン順決定手段
(401)により決定されたスキャン順の情報(以下、
スキャン順情報E)を記憶するスキャン順テーブル(4
02) と、スキャン順情報E を符号化するスキャン
順情報符号化手段(403)を有し、少なくともスキャ
ン順情報Eを、読み出し制御情報Cとして用い、係数読
み出し制御手段(3)において、少なくとも読み出し制
御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成する構成とす
ることを特徴とする信号処理システム。
1. A compression-encoded data receiving at least a coefficient A obtained by decomposing at least image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least a coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1); and a frequency component storage means ( 2) a coefficient reading control means (3) for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in 2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2); A (or coefficient B) as input and read control information generating means for generating read control information C for reading coefficient A (or coefficient B) stored in frequency component storage means (2) And 4) the coefficients A (or coefficient B) has a coefficient encoding means for encoding (5),
Scanning order determining means (401) for determining the scanning order of each frequency component in the frequency component storage means (2) from the input coefficient A (or coefficient B) inside the read control information generating means (4); , Information on the scan order determined by the scan order determining means (401)
Scan order table (4) storing scan order information E)
02), and scan order information encoding means (403) for encoding the scan order information E. The coefficient read control means (3) uses at least the scan order information E as the read control information C, A signal processing system, wherein an address signal D is generated based on control information C.
【請求項2】 少なくとも画像データ(または音声デー
タ)を複数の周波数成分に分解して得られる係数A(ま
たは、この係数Aを量子化した結果である係数B)を入
力とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部に、少な
くとも係数A(または係数B)を記憶する周波数成分記
憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)のアドレス信号Dを生
成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A(または係
数B)を読み出す係数読み出し制御手段(3) と、少
なくとも画像データ(または音声データ)の 複雑さ情
報F を入力とし、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)を読み出すための 読
み出し制御情報C を生成する読み出し制御情報生成手
段(4) と、係数A(または係数B)を符号化する係
数符号化手段(5)を有し、読み出し制御情報生成手段
(4)の内部において、複雑さ情報Fより周波数成分記
憶手段(2)の中の各周波数成分を複数の 複雑さグル
ープ に分類する複雑さグループ分類手段(404)
と、複雑さグループ分類手段(404)により分類され
た 複雑さグループ情報Gを記憶する複雑さグループ情
報記憶手段(405) と、複雑さグループ情報G を
符号化する複雑さグループ情報符号化手段(406)を
有し、少なくとも複雑さグループ情報Gを、読み出し制
御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段(3)にお
いて、少なくとも読み出し制御情報Cをもとに、アドレ
ス信号Dを生成する構成とすることを特徴とする信号処
理システム。
2. A compression coded data receiving at least a coefficient A obtained by decomposing at least image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least a coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1); and a frequency component storage means ( 2) a coefficient reading control means (3) for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in 2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2); The complexity information F of data (or audio data) is input, and read control information C for reading the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) is generated. A readout control information generating means (4); and a coefficient coding means (5) for coding the coefficient A (or coefficient B). A complexity group classification means (404) for classifying each frequency component in the frequency component storage means (2) into a plurality of complexity groups
A complexity group information storage means (405) for storing the complexity group information G classified by the complexity group classification means (404); and a complexity group information encoding means (104) for encoding the complexity group information G. 406), and at least the complexity group information G is used as the read control information C, and the coefficient read control means (3) generates the address signal D based on at least the read control information C. A signal processing system characterized by the above-mentioned.
【請求項3】 少なくとも画像データ(または音声デー
タ)を複数の周波数成分に分解して得られる係数A(ま
たは、この係数Aを量子化した結果である係数B)を入
力とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部に、少な
くとも係数A(または係数B)を記憶する周波数成分記
憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)のアドレス信号Dを生
成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A(または係
数B)を読み出す係数読み出し制御手段(3) と、係
数A(または係数B)の絶対値を得る絶対値変換手段
(6) と、周波数成分の各係数A(または係数B)の
絶対値を符号化する係数符号化手段(5) と、係数A
(または係数B)を入力とし、入力される係数A(また
は係数B)が、正なのか負なのかを示す符号(以下、サ
イン情報)を処理するサイン情報処理手段(7)を有
し、サイン情報処理手段(7)の内部において、係数A
(または係数B)が非ゼロかどうかを判定して、非ゼロ
の場合に、サイン情報を抽出する非ゼロ判定サイン情報
抽出手段(701) と、サイン情報を記憶するサイン
情報記憶手段(702) と、サイン情報に対して、統
計処理を行い、サイン情報を符号化するサイン情報符号
化手段(703)を有する構成とすることを特徴とする
信号処理システム。
3. A compression-encoded data input with at least a coefficient A (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A) obtained by decomposing at least image data (or audio data) into a plurality of frequency components. And a frequency component storage means (2) for storing at least a coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1); and a frequency component storage means ( A coefficient reading control means (3) for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in 2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2); An absolute value converting means (6) for obtaining the absolute value of the coefficient (or coefficient B); a coefficient coding means (5) for coding the absolute value of each coefficient A (or coefficient B) of the frequency component;
(Or coefficient B) as input, and a sign information processing means (7) for processing a code (hereinafter, sign information) indicating whether the input coefficient A (or coefficient B) is positive or negative, In the signature information processing means (7), the coefficient A
It is determined whether or not (or coefficient B) is non-zero, and when it is non-zero, non-zero determination signature information extraction means (701) for extracting signature information, and signature information storage means (702) for storing signature information And a sign information encoding unit (703) for performing statistical processing on the sign information and encoding the sign information.
【請求項4】 少なくとも画像データ(または音声デー
タ)を複数の周波数成分に分解して得られる係数A(ま
たは、この係数Aを量子化した結果である係数B)を入
力とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部に、少な
くとも係数A(または係数B)を記憶する周波数成分記
憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)のアドレス信号Dを生
成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A(または係
数B)を読み出す係数読み出し制御手段(3) と、少
なくとも係数A(または係数B)を入力とし、周波数成
分記憶手段(2)に記憶されている係数A(または係数
B)を読み出すための 読み出し制御情報C を生成す
る読み出し制御情報生成手段(4) と、係数A(また
は係数B)の絶対値を得る絶対値変換手段(6) と、
周波数成分の各係数A(または係数B)の絶対値を符号
化する係数符号化手段(5) と、係数A(または係数
B)を入力とし、入力される係数A(または係数B)の
サイン情報を処理するサイン情報処理手段(7)を有
し、読み出し制御情報生成手段(4)の内部において、
入力される係数A(または係数B)より周波数成分記憶
手段(2)の中の各周波数成分のスキャン順を決定する
スキャン順決定手段(401) と、スキャン順決定手
段(401)により決定されたスキャン順の情報(以
下、スキャン順情報E)を記憶するスキャン順テーブル
(402) と、スキャン順情報E を符号化するスキ
ャン順情報符号化手段(403)を有し、少なくともス
キャン順情報Eを、読み出し制御情報Cとして用い、係
数読み出し制御手段(3)において、少なくとも読み出
し制御情報Cをもとに、アドレス信号Dを生成する構成
とし、サイン情報処理手段(7)の内部において、係数
A(または係数B)が非ゼロかどうかを判定して、非ゼ
ロの場合に、サイン情報を抽出する非ゼロ判定サイン情
報抽出手段(701) と、サイン情報を記憶するサイ
ン情報記憶手段(702) と、サイン情報に対して、
統計処理を行い、サイン情報を符号化するサイン情報符
号化手段(703)を有する構成とすることを特徴とす
る信号処理システム。
4. At least a coefficient A (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A) obtained by decomposing at least image data (or audio data) into a plurality of frequency components is input to the compression-encoded data. And a frequency component storage means (2) for storing at least a coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1); and a frequency component storage means ( 2) a coefficient reading control means (3) for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in 2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2); A (or coefficient B) as input and read control information generating means for generating read control information C for reading coefficient A (or coefficient B) stored in frequency component storage means (2) And 4) the absolute value converting means for obtaining the absolute value of the coefficient A (or coefficient B) (6),
A coefficient encoding means (5) for encoding the absolute value of each coefficient A (or coefficient B) of the frequency component; and a sine of the inputted coefficient A (or coefficient B) with the coefficient A (or coefficient B) as an input. It has a signature information processing means (7) for processing information, and inside the read control information generating means (4),
Scan order determining means (401) for determining the scan order of each frequency component in the frequency component storage means (2) from the input coefficient A (or coefficient B), and the scan order determining means (401) A scan order table (402) for storing scan order information (hereinafter referred to as scan order information E); and a scan order information encoding unit (403) for encoding the scan order information E. , The coefficient read control means (3) generates an address signal D based on at least the read control information C, and the coefficient A ( Alternatively, it is determined whether or not the coefficient B) is non-zero. Sign information storage means (702) for storing sign information;
A signal processing system comprising a signature information encoding unit (703) for performing statistical processing and encoding signature information.
【請求項5】 少なくとも画像データ(または音声デー
タ)を複数の周波数成分に分解して得られる係数A(ま
たは、この係数Aを量子化した結果である係数B)を入
力とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1)を有し、基本符号化手段(1) の内部に、少な
くとも係数A(または係数B)を記憶する周波数成分記
憶手段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)のアドレス信号Dを生
成し、周波数成分記憶手段(2)から係数A(または係
数B)を読み出す係数読み出し制御手段(3) と、少
なくとも画像データ(または音声データ)の 複雑さ情
報F を入力とし、周波数成分記憶手段(2)に記憶さ
れている係数A(または係数B)を読み出すための 読
み出し制御情報C を生成する読み出し制御情報生成手
段(4) と、係数A(または係数B)の絶対値を得る
絶対値変換手段(6) と、周波数成分の各係数A(ま
たは係数B)の絶対値を符号化する係数符号化手段
(5) と、係数A(または係数B)を入力とし、入力
される係数A(または係数B)のサイン情報を処理する
サイン情報処理手段(7)を有し、読み出し制御情報生
成手段(4)の内部において、入力される 複雑さ情報
F より周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分
を複数の 複雑さグループ に分類する複雑さグループ
分類手段(404) と、複雑さグループ分類手段(4
04)により分類された 複雑さグループ情報Gを記憶
する複雑さグループ情報記憶手段(405) と、複雑
さグループ情報G を符号化する複雑さグループ情報符
号化手段(406)を有し、少なくとも複雑さグループ
情報Gを、読み出し制御情報Cとして用い、係数読み出
し制御手段(3)において、少なくとも読み出し制御情
報Cをもとに、アドレス信号Dを生成する構成とし、サ
イン情報処理手段(7)の内部において、係数A(また
は係数B)が非ゼロかどうかを判定して、非ゼロの場合
に、サイン情報を抽出する非ゼロ判定サイン情報抽出手
段(701) と、サイン情報を記憶するサイン情報記
憶手段(702) と、サイン情報に対して、統計処理
を行い、サイン情報を符号化するサイン情報符号化手段
(703)を有する構成とすることを特徴とする信号処
理システム。
5. A compression-encoded data which receives at least a coefficient A obtained by decomposing at least image data (or audio data) into a plurality of frequency components (or a coefficient B obtained by quantizing the coefficient A). And a frequency component storage means (2) for storing at least a coefficient A (or coefficient B) inside the basic coding means (1); and a frequency component storage means ( 2) a coefficient reading control means (3) for generating an address signal D of the coefficient A (or coefficient B) stored in 2) and reading out the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2); The complexity information F of data (or audio data) is input, and read control information C for reading the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2) is generated. Extraction control information generating means (4); absolute value converting means (6) for obtaining the absolute value of coefficient A (or coefficient B); and encoding the absolute value of each coefficient A (or coefficient B) of the frequency component. A coefficient encoding means (5); a sign information processing means (7) which receives a coefficient A (or coefficient B) as input and processes sign information of the inputted coefficient A (or coefficient B); A complexity group classification unit (404) for classifying each frequency component in the frequency component storage unit (2) into a plurality of complexity groups based on the input complexity information F inside the generation unit (4); Group classification means (4
04) that includes a complexity group information storage unit (405) that stores the complexity group information G classified according to (4) and a complexity group information encoding unit (406) that encodes the complexity group information G 2. The group information G is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) generates an address signal D based on at least the read control information C. In step (1), it is determined whether the coefficient A (or coefficient B) is non-zero. If the coefficient A (or coefficient B) is non-zero, the sign information is extracted. Means (702) and a signature information encoding means (703) for performing statistical processing on the signature information and encoding the signature information. A signal processing system characterized by.
【請求項6】 画像データ(または音声データ)の隣接
するサンプル値の差分( 以下、隣接サンプル差分値)
を演算する隣接サンプル差分演算手段(8) と、隣接
サンプル差分値を複数の周波数成分に分解して各周波数
成分の係数Aを出力する周波数分解手段(9) と、少
なくとも係数A(または、この係数Aを量子化した結果
である係数B)を入力とし、圧縮符号化データを出力す
る基本符号化手段(1)を有し、基本符号化手段(1)
の内部に、少なくとも係数A(または係数B)を記憶
する周波数成分記憶手段(2) と、周波数成分記憶手
段(2)に記憶されている係数A(または係数B)のア
ドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶手段(2)から
係数A(または係数B)を読み出す係数読み出し制御手
段(3) と、係数A(または係数B)を符号化する係
数符号化手段(5)を有する構成とすることを特徴とす
る信号処理システム。
6. A difference between adjacent sample values of image data (or audio data) (hereinafter, an adjacent sample difference value)
, And frequency decomposition means (9) for decomposing the adjacent sample difference value into a plurality of frequency components and outputting a coefficient A of each frequency component; and at least a coefficient A (or It has a basic encoding means (1) for receiving a coefficient B) which is a result of quantizing the coefficient A as input and outputting compressed encoded data, and the basic encoding means (1)
And a frequency component storage means (2) for storing at least a coefficient A (or coefficient B), and an address signal D for the coefficient A (or coefficient B) stored in the frequency component storage means (2). , A coefficient reading control means (3) for reading the coefficient A (or coefficient B) from the frequency component storage means (2), and a coefficient coding means (5) for coding the coefficient A (or coefficient B). A signal processing system characterized by the above-mentioned.
【請求項7】 画像データ(または音声データ)そのも
の、または、画像データ(または音声データ)の隣接す
るサンプル値の差分( 以下、隣接サンプル差分値)を
原信号Hとし、原信号Hを入力とし、原信号Hを複数の
周波数成分に分解して各周波数成分の係数Aを出力する
周波数分解手段(9) と、周波数分解手段(9)より
得られる係数Aを量子化して、量子化後の係数Bを出力
する量子化手段(10) と、少なくとも係数Bを入力
とし、圧縮符号化データを出力する基本符号化手段
(1) と、圧縮符号化データを記憶する圧縮符号化デ
ータ記憶手段(11) と、係数Bを逆量子化する逆量
子化手段(13) と、逆量子化された係数Bを周波数
合成する周波数合成手段(709) と、周波数合成手
段(709) による周波数合成結果を記憶する周波数
合成結果記憶手段(710) と、原信号Hと周波数合
成結果との差分値(以下、差分値M)を算出する差分値
算出手段(16) と、差分値Mを記憶する差分値記憶
手段(17) と、差分値Mを符号化して差分値符号化
データを出力する差分値符号化手段(18) と、差分
値符号化データを記憶する差分値符号化データ記憶手段
(19) と、圧縮符号化データ記憶手段(11) に
記憶されている圧縮符号化データと、差分値符号化デー
タ記憶手段(19) に記憶されている差分値符号化デ
ータの、合計の符号量(以下、合計符号量)を算出する
合計符号量算出手段(20) と、合計符号量を記憶す
る合計符号量記憶手段(21)を有し、基本符号化手段
(1) の内部に、係数Bを記憶する周波数成分記憶手
段(2) と、周波数成分記憶手段(2)に記憶されて
いる係数Bのアドレス信号Dを生成し、周波数成分記憶
手段(2)から係数Bを読み出す係数読み出し制御手段
(3) と、周波数成分記憶手段(2)から読み出され
る係数Bを符号化する係数符号化手段(5)を有し、合
計符号量記憶手段(21) において、量子化手段(1
0)および逆量子化手段(13)で使用された量子化情
報に対応する合計符号量を記憶する機能を有し、合計符
号量記憶手段(21)に記憶されている複数の合計符号
量の値の中から最小値を求め、合計符号量が最小となる
量子化情報(以下、最小量子化情報)を決定する最小符
号量決定手段(26) と、最小量子化情報を符号化し
て符号化量子化情報データを出力する量子化情報符号化
手段(27)を有し、最小量子化情報に対応する圧縮符
号化データ(以下、選択データR)と、最小量子化情報
に対応する差分値符号化データ(以下、選択データT)
を選択し、選択データRと選択データTおよび符号化量
子化情報データを、最終的な圧縮符号化データとして出
力する選択出力手段(28)を有する構成とすることを
特徴とする信号処理システム。
7. An image signal (or audio data) itself or a difference between adjacent sample values of image data (or audio data) (hereinafter, an adjacent sample difference value) is set as an original signal H, and the original signal H is input. Frequency decomposition means (9) for decomposing the original signal H into a plurality of frequency components and outputting coefficients A of each frequency component; and quantizing the coefficient A obtained from the frequency decomposition means (9), A quantizing means (10) for outputting a coefficient B; a basic encoding means (1) for receiving at least the coefficient B as input and outputting compressed and encoded data; and a compressed and encoded data storage means for storing the compressed and encoded data ( 11), an inverse quantization means (13) for inversely quantizing the coefficient B, a frequency synthesizing means (709) for frequency synthesizing the inversely quantized coefficient B, and a frequency synthesizing means by the frequency synthesizing means (709). 710, a difference value calculating means 16 for calculating a difference value (hereinafter, a difference value M) between the original signal H and the frequency synthesis result, and a difference storing the difference value M. Value storage means (17), difference value encoding means (18) for encoding the difference value M and outputting the difference value encoded data, and difference value encoded data storage means (19) for storing the difference value encoded data ), The compressed encoded data stored in the compressed encoded data storage means (11), and the differential encoded data stored in the differential encoded data storage means (19). Hereinafter, a total code amount calculation means (20) for calculating the total code amount) and a total code amount storage means (21) for storing the total code amount are provided. Frequency component storage means (2) for storing A coefficient reading control unit (3) for generating an address signal D of the coefficient B stored in the frequency component storage unit (2) and reading out the coefficient B from the frequency component storage unit (2); and a frequency component storage unit (2) And a coefficient encoding means (5) for encoding the coefficient B read from the storage means.
0) and a function of storing the total code amount corresponding to the quantization information used in the inverse quantization means (13), and a function of storing a plurality of total code amounts stored in the total code amount storage means (21). Minimum code amount determining means (26) for determining the minimum value from the values and determining quantization information (hereinafter referred to as minimum quantization information) for minimizing the total code amount; It has a quantization information encoding unit (27) for outputting quantization information data, and has compression encoding data (hereinafter, selection data R) corresponding to the minimum quantization information and a difference value code corresponding to the minimum quantization information. Data (hereinafter, selection data T)
And a selection output means (28) for outputting the selected data R, the selected data T, and the coded quantization information data as final compressed coded data.
【請求項8】 少なくとも画像データ(または音声デー
タ)そのもの、または、画像データ(または音声デー
タ)を符号化しているデータを入力信号Wとし、入力信
号Wを記憶する入力信号記憶手段(29) と、入力信
号Wの符号化(または形式変換)を行い、符号化変換信
号を出力する符号化変換手段(30) と、符号化変換
信号を記憶する符号化変換信号記憶手段(31) と、
符号化変換信号の復号化(または形式逆変換)を行い、
復号化逆変換信号を出力する復号化逆変換手段(32)
と、復号化逆変換信号を記憶する復号化逆変換信号記
憶手段(33) と、復号化逆変換手段(32)におけ
る符号化変換信号の復号化(または形式逆変換)の処理
のエラーを検出し、エラーの有無を示す第1エラー信号
を出力するエラー検出手段(34) と、入力信号Wと
復号化逆変換信号を比較して変化量を求め、変化量が所
定値を超えている場合をエラー状態とし、エラー状態か
どうかを示す第2エラー信号を出力する比較演算手段
(35) と、第1エラー信号、または第2エラー信号
がエラー状態かどうかを示す信号を出力し、また、第1
エラー信号、または第2エラー信号がエラー状態である
場合は、入力信号Wを選択して出力し、第1エラー信号
と第2エラー信号が、エラー状態でない場合は、符号化
変換信号を選択して出力する選択出力手段(36)を有
する構成とすることを特徴とする信号処理システム。
8. An input signal storage means (29) for storing at least image data (or audio data) itself or data encoding image data (or audio data) as an input signal W, and storing the input signal W. , An encoding conversion means (30) for encoding the input signal W (or format conversion) and outputting an encoded conversion signal, and an encoded conversion signal storage means (31) for storing the encoded conversion signal.
Perform decoding (or inverse format conversion) of the coded conversion signal,
Decoding inverse conversion means (32) for outputting a decoding inverse conversion signal
A decoding inverse conversion signal storage means (33) for storing the decoding inverse conversion signal; and an error in decoding (or format inversion) processing of the encoded conversion signal in the decoding inverse conversion means (32). An error detecting means (34) for outputting a first error signal indicating the presence / absence of an error; and comparing the input signal W with the decoded inverse transform signal to determine a change amount, and when the change amount exceeds a predetermined value. A comparison operation means (35) for outputting a second error signal indicating whether the state is an error state, and outputting a signal indicating whether the first error signal or the second error signal is an error state; First
When the error signal or the second error signal is in the error state, the input signal W is selected and output. When the first error signal and the second error signal are not in the error state, the coded conversion signal is selected. A signal output system having a selection output means (36) for outputting the signal.
【請求項9】 読み出し制御情報生成手段(4)に、係
数A(または係数B)を入力する構成とし、読み出し制
御情報生成手段(4)の内部において、入力される係数
A(または係数B)より周波数成分記憶手段(2)の中
の各周波数成分のスキャン順を決定するスキャン順決定
手段(401) と、スキャン順決定手段(401)に
より決定されたスキャン順の情報(以下、スキャン順情
報E)を記憶するスキャン順テーブル(402) と、
スキャン順情報E を符号化するスキャン順情報符号化
手段(403)を有し、少なくともスキャン順情報E
を、読み出し制御情報Cとして用い、係数読み出し制御
手段(3)において、少なくとも読み出し制御情報Cを
もとに、アドレス信号Dを生成する構成とすることを特
徴とする請求項5に記載の信号処理システム。
9. A configuration in which the coefficient A (or coefficient B) is input to the read control information generating means (4), and the input coefficient A (or coefficient B) is input inside the read control information generating means (4). A scan order determining means (401) for determining a scan order of each frequency component in the frequency component storage means (2); and information on the scan order determined by the scan order determining means (401) (hereinafter, scan order information) A scan order table (402) for storing E);
A scan order information encoding unit (403) for encoding the scan order information E;
6 is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) generates the address signal D based on at least the read control information C. 6. The signal processing according to claim 5, wherein system.
【請求項10】 スキャン順決定手段(401)の内部
に、係数A(または係数B)に関して、各周波数成分ご
とのゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を集計するゼ
ロ係数カウント手段(410) と、ゼロ係数カウント
手段(410)で集計した各周波数成分ごとのゼロ係数
の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少ない(または非
ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のスキャン順を優先
的に順位付けする優先順位決定手段(411)を有する
ことを特徴とする請求項1に記載の信号処理システム。
10. A zero coefficient counting means (410) for counting the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) for each frequency component for a coefficient A (or coefficient B) inside a scan order determining means (401). And the number of zero coefficients for each frequency component counted by the zero coefficient counting means (410) are compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is given priority. 2. The signal processing system according to claim 1, further comprising a priority order determining means (411) for ranking the data.
【請求項11】 スキャン順決定手段(401)の内部
に、係数A(または係数B)に関して、各周波数成分ご
とのゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を集計するゼ
ロ係数カウント手段(410) と、ゼロ係数カウント
手段(410)で集計した各周波数成分ごとのゼロ係数
の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少ない(または非
ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のスキャン順を優先
的に順位付けする優先順位決定手段(411)を有する
ことを特徴とする請求項4に記載の信号処理システム。
11. A zero coefficient counting means (410) for counting the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) for each frequency component for a coefficient A (or coefficient B) inside a scan order determining means (401). And the number of zero coefficients for each frequency component counted by the zero coefficient counting means (410) are compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is given priority. 5. The signal processing system according to claim 4, further comprising a priority order determining means (411) for ranking the data.
【請求項12】 スキャン順決定手段(401)の内部
に、係数A(または係数B)に関して、各周波数成分ご
とのゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を集計するゼ
ロ係数カウント手段(410) と、ゼロ係数カウント
手段(410)で集計した各周波数成分ごとのゼロ係数
の個数を比較して、ゼロ係数の個数が少ない(または非
ゼロ係数の個数が多い)周波数成分のスキャン順を優先
的に順位付けする優先順位決定手段(411)を有する
ことを特徴とする請求項9に記載の信号処理システム。
12. A zero coefficient counting means (410) for counting the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) for each frequency component for a coefficient A (or coefficient B) inside a scanning order determining means (401). And the number of zero coefficients for each frequency component totaled by the zero coefficient counting means (410) are compared, and the scanning order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized. 10. The signal processing system according to claim 9, further comprising a priority order determining means (411) for ranking the data.
【請求項13】 スキャン順決定手段(401)の内部
に、係数A(または係数B)に関して、各周波数成分ご
との係数の強度を求める係数強度演算手段(412)
と、少なくとも各周波数成分ごとの係数の強度の値を入
力として、各周波数成分ごとの係数の強度の値を比較し
て、係数の強度の値が大きい周波数成分のスキャン順を
優先的に順位付けする優先順位決定手段(411)を有
し、優先順位決定手段(411) に、各周波数成分ご
とのゼロ係数の個数が入力される場合において、まずは
係数の強度の値を比較して、係数の強度の値が大きい周
波数成分のスキャン順を優先的に順位付けして、係数の
強度の値が同じ大きさの周波数成分が複数存在する場合
は、ゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を比較して、
ゼロ係数の個数が少ない(または非ゼロ係数の個数が多
い)周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けする構
成とすることを特徴とする請求項1、または請求項10
に記載の信号処理システム。
13. A coefficient strength calculating means (412) for obtaining the strength of a coefficient for each frequency component for a coefficient A (or coefficient B) inside a scan order determining means (401).
And at least the coefficient strength value for each frequency component as input, compare the coefficient strength values for each frequency component, and prioritize the scanning order of frequency components with the larger coefficient strength values When the number of zero coefficients for each frequency component is input to the priority determining means (411), the values of the coefficient intensities are compared first, and the Prioritize the scanning order of frequency components with large intensity values, and compare the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) when there are multiple frequency components with the same magnitude. do it,
11. The apparatus according to claim 1, wherein a scan order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized.
The signal processing system according to claim 1.
【請求項14】 スキャン順決定手段(401)の内部
に、係数A(または係数B)に関して、各周波数成分ご
との係数の強度を求める係数強度演算手段(412)
と、少なくとも各周波数成分ごとの係数の強度の値を入
力として、各周波数成分ごとの係数の強度の値を比較し
て、係数の強度の値が大きい周波数成分のスキャン順を
優先的に順位付けする優先順位決定手段(411)を有
し、優先順位決定手段(411) に、各周波数成分ご
とのゼロ係数の個数が入力される場合において、まずは
係数の強度の値を比較して、係数の強度の値が大きい周
波数成分のスキャン順を優先的に順位付けして、係数の
強度の値が同じ大きさの周波数成分が複数存在する場合
は、ゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を比較して、
ゼロ係数の個数が少ない(または非ゼロ係数の個数が多
い)周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けする構
成とすることを特徴とする請求項4、または請求項11
に記載の信号処理システム。
14. A coefficient strength calculating means (412) for obtaining a coefficient strength for each frequency component for a coefficient A (or coefficient B) inside a scan order determining means (401).
And at least the coefficient strength value for each frequency component as input, compare the coefficient strength values for each frequency component, and prioritize the scanning order of frequency components with the larger coefficient strength values When the number of zero coefficients for each frequency component is input to the priority determining means (411), the values of the coefficient intensities are first compared, Prioritize the scanning order of frequency components with large intensity values, and compare the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) when there are multiple frequency components with the same magnitude. do it,
12. The apparatus according to claim 4, wherein a scan order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized.
The signal processing system according to claim 1.
【請求項15】 スキャン順決定手段(401)の内部
に、係数A(または係数B)に関して、各周波数成分ご
との係数の強度を求める係数強度演算手段(412)
と、少なくとも各周波数成分ごとの係数の強度の値を入
力として、各周波数成分ごとの係数の強度の値を比較し
て、係数の強度の値が大きい周波数成分のスキャン順を
優先的に順位付けする優先順位決定手段(411)を有
し、優先順位決定手段(411) に、各周波数成分ご
とのゼロ係数の個数が入力される場合において、まずは
係数の強度の値を比較して、係数の強度の値が大きい周
波数成分のスキャン順を優先的に順位付けして、係数の
強度の値が同じ大きさの周波数成分が複数存在する場合
は、ゼロ係数(または非ゼロ係数)の個数を比較して、
ゼロ係数の個数が少ない(または非ゼロ係数の個数が多
い)周波数成分のスキャン順を優先的に順位付けする構
成とすることを特徴とする請求項9、または請求項12
に記載の信号処理システム。
15. A coefficient strength calculation means (412) for obtaining the strength of a coefficient for each frequency component for a coefficient A (or coefficient B) inside a scan order determination means (401).
And at least the coefficient strength value for each frequency component as input, compare the coefficient strength values for each frequency component, and prioritize the scanning order of frequency components with the larger coefficient strength values When the number of zero coefficients for each frequency component is input to the priority determining means (411), the values of the coefficient intensities are first compared, Prioritize the scanning order of frequency components with large intensity values, and compare the number of zero coefficients (or non-zero coefficients) when there are multiple frequency components with the same magnitude. do it,
13. The method according to claim 9, wherein a scan order of frequency components having a small number of zero coefficients (or a large number of non-zero coefficients) is prioritized.
The signal processing system according to claim 1.
【請求項16】 読み出し制御情報生成手段(4)に、
画像データ(または音声データ)の 複雑さ情報F を
入力する構成とし、読み出し制御情報生成手段(4)の
内部において、入力される 複雑さ情報F より周波数
成分記憶手段(2)の中の各周波数成分を複数の 複雑
さグループ に分類する複雑さグループ分類手段(40
4) と、複雑さグループ分類手段(404)により分
類された 複雑さグループ情報Gを記憶する複雑さグル
ープ情報記憶手段(405) と、複雑さグループ情報
G を符号化する複雑さグループ情報符号化手段(40
6)を有し、少なくとも複雑さグループ情報Gを、読み
出し制御情報Cとして用い、係数読み出し制御手段
(3)において、少なくとも読み出し制御情報Cをもと
に、アドレス信号Dを生成する構成とすることを特徴と
する 請求項1、または請求項10、または請求項13
に記載の信号処理システム。
16. The read control information generating means (4)
The configuration is such that complexity information F 2 of image data (or audio data) is inputted, and each frequency in the frequency component storage means (2) is read from the inputted complexity information F inside the read control information generation means (4). A complexity group classifier (40) for classifying components into a plurality of complexity groups
4) a complexity group information storage means (405) for storing the complexity group information G classified by the complexity group classification means (404); and a complexity group information encoding for encoding the complexity group information G. Means (40
6), wherein at least the complexity group information G is used as read control information C, and the coefficient read control means (3) generates the address signal D based on at least the read control information C. Claim 1, Claim 10, or Claim 13 characterized by the above-mentioned.
The signal processing system according to claim 1.
【請求項17】 読み出し制御情報生成手段(4)の内
部に、係数A(または係数B)の値から、どの周波数成
分にエネルギーが偏っているかを判定して、偏り状況を
示す情報(以下、係数分布情報)を出力する係数分布判
定手段(407) と、係数分布情報を記憶する係数分
布情報記憶手段(408) と、係数分布情報を符号化
する係数分布情報符号化手段(409)を有し、スキャ
ン順決定手段(401)において、係数分布情報ごとに
スキャン順を決定し、スキャン順テーブル(402)に
おいて、係数分布情報ごとのスキャン順情報Eを記憶す
る構成とすることを特徴とする 請求項1、または請求
項10、または請求項13、または請求項16に記載の
信号処理システム。
17. A read control information generating means (4) for determining which frequency component the energy is biased from based on the value of the coefficient A (or coefficient B) to obtain information indicating the bias status (hereinafter referred to as “bias status”). Coefficient distribution determining means (407) for outputting coefficient distribution information), coefficient distribution information storing means (408) for storing coefficient distribution information, and coefficient distribution information encoding means (409) for encoding coefficient distribution information. The scan order determining means (401) determines the scan order for each coefficient distribution information, and stores the scan order information E for each coefficient distribution information in the scan order table (402). The signal processing system according to claim 1, claim 10, or claim 13, or claim 16.
【請求項18】 読み出し制御情報生成手段(4)の内
部に、係数A(または係数B)の値から、どの周波数成
分にエネルギーが偏っているかを判定して、偏り状況を
示す情報(以下、係数分布情報)を出力する係数分布判
定手段(407) と、係数分布情報を記憶する係数分
布情報記憶手段(408) と、係数分布情報を符号化
する係数分布情報符号化手段(409)を有し、スキャ
ン順決定手段(401)において、係数分布情報ごとに
スキャン順を決定し、スキャン順テーブル(402)に
おいて、係数分布情報ごとのスキャン順情報Eを記憶す
る構成とすることを特徴とする 請求項4、または請求
項9、または請求項11、または請求項12、または請
求項14、または請求項15に記載の信号処理システ
ム。
18. A read control information generating means (4) determines which frequency component the energy is biased from the value of the coefficient A (or the coefficient B), and obtains information indicating the bias status (hereinafter, referred to as bias information). Coefficient distribution determining means (407) for outputting coefficient distribution information), coefficient distribution information storing means (408) for storing coefficient distribution information, and coefficient distribution information encoding means (409) for encoding coefficient distribution information. The scan order determining means (401) determines the scan order for each coefficient distribution information, and stores the scan order information E for each coefficient distribution information in the scan order table (402). The signal processing system according to claim 4, claim 9, claim 11, claim 12, claim 14, or claim 15.
【請求項19】 サイン情報処理手段(7) の内部
に、周波数成分記憶手段(2)の中の各周波数成分の係
数のうち、周波数分解の単位内での各係数のエネルギー
の強さ(以下、強度)を測定し、各係数の強度の順位
(以下、係数強度順位)を判定する係数強度順位判定手
段(704) と、係数強度順位を記憶する係数強度順
位テーブル(705) と、係数強度順位の高い係数か
ら優先的に、サイン情報の推定を行い、推定結果から、
新たなサイン情報を生成して出力するサイン情報推定手
段(706)を有し、非ゼロ判定サイン情報抽出手段
(701)において、各係数が非ゼロかどうかを判定
し、非ゼロの場合のみ、サイン情報推定手段(706)
内の処理を実行する構成とすることを特徴とする 請求
項3、または請求項4、または請求項5、または請求項
9、または請求項11、または請求項12、または請求
項14、または請求項15、または請求項18に記載の
信号処理システム。
19. Inside the sine information processing means (7), among the coefficients of each frequency component in the frequency component storage means (2), the energy intensity of each coefficient in the unit of frequency decomposition (hereinafter referred to as "the intensity of energy"). , Strength), and a coefficient strength rank determining means (704) for determining the rank of the strength of each coefficient (hereinafter referred to as a coefficient strength rank); a coefficient strength rank table (705) for storing the coefficient strength rank; Sign information is preferentially estimated from the coefficient with the highest rank, and from the estimation result,
It has a signature information estimating means (706) for generating and outputting new signature information. The non-zero determination signature information extracting means (701) determines whether each coefficient is non-zero. Signature information estimating means (706)
Or a configuration for executing the processing in the above. Claim 3, Claim 4, Claim 5, Claim 9, Claim 11, Claim 12, Claim 12, Claim 14, or Claim Item 19. The signal processing system according to Item 15 or 18.
【請求項20】 サイン情報処理手段(7) に関し、
サイン情報推定手段(706) の内部に、周波数成分
記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮
のサイン情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて
真のサイン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイ
ン情報設定手段(707) と、サイン情報設定手段
(707)により、仮サイン情報と、必要に応じて真サ
イン情報が設定された各係数(以下、サイン情報付き係
数)を記憶するサイン情報付き係数記憶手段(708)
と、サイン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サ
イン情報付き周波数合成結果を出力する周波数成分合成
手段(709) と、サイン情報付き周波数合成結果を
記憶する周波数合成結果記憶手段(710) と、各仮
サイン情報が設定されているサイン情報付き周波数合成
結果に対応した第1のサイン情報推定パラメータ(以
下、第1サイン情報推定パラメータ)を演算する第1サ
イン情報推定パラメータ演算手段(711) と、第1
サイン情報推定パラメータを記憶する第1サイン情報推
定パラメータ記憶手段(712) と、各仮サイン情報
に対応した第1サイン情報推定パラメータの値から、ど
の仮サイン情報が真のサイン情報かを推定し、推定した
サイン情報と真のサイン情報とが一致しているかどうか
を示す一致不一致情報を、新たなサイン情報として出力
する第1サイン情報生成手段(713)を有し、サイン
情報設定手段(707)において、仮サイン情報が真の
サイン情報かどうかの推定が完了した係数に関して、真
のサイン情報を設定する機能を有し、真サイン情報が設
定されている係数(以下、真サイン情報付き係数)によ
る周波数合成結果(以下、真サイン周波数合成結果)
と、仮サイン情報が設定されている係数(以下、仮サイ
ン情報付き係数)による周波数合成結果(以下、仮サイ
ン周波数合成結果)との差分の絶対値の和を第1変化量
とし、真サイン情報付き係数と、仮サイン情報付き係数
の混合状態での周波数合成結果(以下、混合周波数合成
結果)に関して、混合周波数合成結果の波形の、波形の
中心軸と、波形で囲まれた領域における、波形と、波形
の中心軸との差分の絶対値の和を第1類似度とし、第1
サイン情報推定パラメータ演算手段(711) におい
て、第1変化量、または第1類似度を第1サイン情報推
定パラメータとして演算し、第1サイン情報生成手段
(713) において、各仮サイン情報に対応する第1
サイン情報推定パラメータが第1変化量の場合は、第1
サイン情報推定パラメータの値が小さいときの仮サイン
情報を真のサイン情報だと推定し、各仮サイン情報に対
応する第1サイン情報推定パラメータが第1類似度の場
合は、第1サイン情報推定パラメータの値が大きいとき
の仮サイン情報が真のサイン情報であると推定すること
を特徴とする 請求項19に記載の信号処理システム。
20. A signature information processing means (7),
In the sign information estimating means (706), for each coefficient of the frequency component in the frequency component storing means (2), temporary sign information (hereinafter, temporary sign information) and a true sign The signature information setting means (707) for setting information (hereinafter, true signature information) and the signature information setting means (707) provide temporary signature information and each coefficient (hereinafter, referred to as true signature information) for which true signature information is set as necessary. Coefficient storage means with signature information (708)
A frequency component synthesizing unit (709) that synthesizes each frequency component of the coefficient with signature information and outputs a frequency synthesis result with signature information; and a frequency synthesis result storage unit (710) that stores the frequency synthesis result with signature information. A first signature information estimation parameter calculating means (711) for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, a first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. And the first
First signature information estimation parameter storage means (712) for storing signature information estimation parameters; and estimating which temporary signature information is true signature information from the value of the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information. A first sign information generating means (713) for outputting match / mismatch information indicating whether or not the estimated sign information and the true sign information match as new sign information; and a sign information setting means (707). ) Has a function of setting true signature information with respect to a coefficient for which estimation of whether or not the temporary signature information is true signature information is performed, and a coefficient in which true signature information is set (hereinafter, a coefficient with true signature information) ) (Hereinafter referred to as true sign frequency synthesis result)
The sum of the absolute value of the difference between the frequency and the coefficient (hereinafter referred to as the provisional signature frequency combined coefficient) in which the provisional signature information is set (hereinafter referred to as the provisional signature frequency combination result) is defined as the first variation, and the true signature is obtained. Regarding the frequency synthesis result in the mixed state of the information-added coefficient and the temporary signature information-added coefficient (hereinafter, the mixed frequency synthesis result), the waveform of the mixed frequency synthesis result in the center axis of the waveform and the region surrounded by the waveform The sum of the absolute value of the difference between the waveform and the central axis of the waveform is defined as a first similarity,
The signature information estimation parameter calculation means (711) calculates the first change amount or the first similarity as the first signature information estimation parameter, and the first signature information generation means (713) calculates the first signature information corresponding to each temporary signature information. First
If the signature information estimation parameter is the first change amount, the first
The temporary signature information when the value of the signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information, and when the first signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the first similarity, the first signature information estimation is performed. 20. The signal processing system according to claim 19, wherein the temporary signature information when the value of the parameter is large is estimated to be true signature information.
【請求項21】 サイン情報処理手段(7) に関し、
サイン情報推定手段(706) の内部に、周波数成分
記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮
のサイン情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて
真のサイン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイ
ン情報設定手段(707) と、サイン情報設定手段
(707)により、仮サイン情報と、必要に応じて真サ
イン情報が設定された各係数(以下、サイン情報付き係
数)を記憶するサイン情報付き係数記憶手段(708)
と、サイン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サ
イン情報付き周波数合成結果を出力する周波数成分合成
手段(709) と、サイン情報付き周波数合成結果を
記憶する周波数合成結果記憶手段(710) と、各仮
サイン情報が設定されているサイン情報付き周波数合成
結果に対応した第1のサイン情報推定パラメータ(以
下、第1サイン情報推定パラメータ)を演算する第1サ
イン情報推定パラメータ演算手段(711) と、第1
サイン情報推定パラメータを記憶する第1サイン情報推
定パラメータ記憶手段(712) と、各仮サイン情報
が設定されているサイン情報付き周波数合成結果に対応
した第2のサイン情報推定パラメータ(以下、第2サイ
ン情報推定パラメータ)を演算する第2サイン情報推定
パラメータ演算手段(714) と、第2サイン情報推
定パラメータを記憶する第2サイン情報推定パラメータ
記憶手段(715) と、第1サイン情報推定パラメー
タと第2サイン情報推定パラメータを用いて、各仮サイ
ン情報が設定されているサイン情報付き周波数合成結果
に対応した第3のサイン情報推定パラメータ(以下、第
3サイン情報推定パラメータ)を演算する第3サイン情
報推定パラメータ演算手段(716) と、第3サイン
情報推定パラメータを記憶する第3サイン情報推定パラ
メータ記憶手段(717) と、各仮サイン情報に対応
した第3サイン情報推定パラメータの値から、どの仮サ
イン情報が真のサイン情報かを推定し、推定したサイン
情報と真のサイン情報とが一致しているかどうかを示す
一致不一致情報を、新たなサイン情報として出力する第
2サイン情報生成手段(718)を有し、サイン情報設
定手段(707)において、仮サイン情報が真のサイン
情報かどうかの推定が完了した係数に関して、真のサイ
ン情報を設定する機能を有し、真サイン情報が設定され
ている係数(以下、真サイン情報付き係数)による周波
数合成結果(以下、真サイン周波数合成結果)と、仮サ
イン情報が設定されている係数(以下、仮サイン情報付
き係数)による周波数合成結果(以下、仮サイン周波数
合成結果)との差分の絶対値の和を第1変化量とし、真
サイン情報付き係数と、仮サイン情報付き係数の混合状
態での周波数合成結果(以下、混合周波数合成結果)に
関して、混合周波数合成結果の波形の、波形の中心軸
と、波形で囲まれた領域における、波形と、波形の中心
軸との差分の絶対値の和を第1類似度とし、混合周波数
合成結果の波形が、所定の値域を はみ出す 領域にお
ける、波形と、値域との差分の絶対値の和を相違度と
し、第1サイン情報推定パラメータ演算手段(711)
において、第1変化量、または第1類似度を第1サイ
ン情報推定パラメータとして演算し、第2サイン情報推
定パラメータ演算手段(714) において、相違度を
第2サイン情報推定パラメータとして演算し、第1変化
量または相違度に正規化係数をかけて正規化し、正規化
済みの第1変化量に正規化済みの相違度を加算した値を
第2変化量とし、第1類似度または相違度に正規化係数
をかけて正規化し、正規化済みの第1類似度に正規化済
みの相違度を減算した値を第2類似度とし、第3サイン
情報推定パラメータ演算手段(716) において、第
2変化量、または第2類似度を第3サイン情報推定パラ
メータとして演算し、第2サイン情報生成手段(71
8) において、各仮サイン情報に対応する第3サイン
情報推定パラメータが第2変化量の場合は、第3サイン
情報推定パラメータの値が小さいときの仮サイン情報を
真のサイン情報だと推定し、各仮サイン情報に対応する
第3サイン情報推定パラメータが第2類似度の場合は、
第3サイン情報推定パラメータの値が大きいときの仮サ
イン情報が真のサイン情報であると推定することを特徴
とする 請求項19に記載の信号処理システム。
21. Sign information processing means (7)
In the sign information estimating means (706), for each coefficient of the frequency component in the frequency component storing means (2), temporary sign information (hereinafter, temporary sign information) and a true sign The signature information setting means (707) for setting information (hereinafter, true signature information) and the signature information setting means (707) provide temporary signature information and each coefficient (hereinafter, referred to as true signature information) for which true signature information is set as necessary. Coefficient storage means with signature information (708)
A frequency component synthesizing unit (709) that synthesizes each frequency component of the coefficient with signature information and outputs a frequency synthesis result with signature information; and a frequency synthesis result storage unit (710) that stores the frequency synthesis result with signature information. A first signature information estimation parameter calculating means (711) for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, a first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. And the first
A first signature information estimation parameter storage means (712) for storing signature information estimation parameters; and a second signature information estimation parameter (hereinafter, referred to as a second signature information parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. A second signature information estimation parameter calculating means (714) for calculating the signature information estimation parameter), a second signature information estimation parameter storage means (715) for storing the second signature information estimation parameter, and a first signature information estimation parameter. Using the second signature information estimation parameter, calculate a third signature information estimation parameter (hereinafter, a third signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. A signature information estimation parameter calculating means (716), and a third signature information estimation parameter. From the third signature information estimation parameter storage means (717) to remember and the value of the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information, it is estimated which temporary signature information is true signature information, and the estimated signature information is estimated. And second signature information generating means (718) for outputting, as new signature information, coincidence / non-coincidence information indicating whether or not the signature information matches the true signature information. It has a function of setting true signature information for a coefficient for which estimation of whether or not the information is true signature information is completed, and a frequency synthesis result based on a coefficient for which true signature information is set (hereinafter, a coefficient with true signature information). (Hereinafter, the result of the true signature frequency synthesis) and the frequency in which the temporary signature information is set (hereinafter, the coefficient with the temporary signature information) (hereinafter, the temporary signature information). The sum of the absolute value of the difference from the in-frequency synthesis result) is defined as a first variation, and the frequency synthesis result in the mixed state of the coefficient with the true sign information and the coefficient with the temporary sign information (hereinafter, the mixed frequency synthesis result) The sum of the absolute values of the differences between the center axis of the waveform and the center axis of the waveform in the region surrounded by the center axis of the waveform of the mixed frequency synthesis result is defined as the first similarity. The difference between the waveform and the value range in a region outside the predetermined value range is defined as the degree of difference, and the first sign information estimation parameter calculation means (711)
In (2), the first change amount or the first similarity is calculated as a first signature information estimation parameter, and the second signature information estimation parameter calculation means (714) calculates the difference as a second signature information estimation parameter. One change or difference is normalized by a normalization coefficient, and a value obtained by adding the normalized difference to the normalized first change is defined as a second change. A value obtained by subtracting the normalized dissimilarity degree from the normalized first similarity degree by the normalization coefficient and the normalized similarity degree is defined as a second similarity degree. The change amount or the second similarity is calculated as a third signature information estimation parameter, and the second signature information generation means (71
In 8), when the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second variation, the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is small is estimated as true signature information. If the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information is the second similarity,
20. The signal processing system according to claim 19, wherein the temporary signature information when the value of the third signature information estimation parameter is large is estimated to be true signature information.
【請求項22】 サイン情報処理手段(7) に関し、
サイン情報推定手段(706) の内部に、周波数成分
記憶手段(2)の中の各周波数成分の係数に対して、仮
のサイン情報(以下、仮サイン情報)と、必要に応じて
真のサイン情報(以下、真サイン情報)を設定するサイ
ン情報設定手段(707) と、サイン情報設定手段
(707)により、仮サイン情報と、必要に応じて真サ
イン情報が設定された各係数(以下、サイン情報付き係
数)を記憶するサイン情報付き係数記憶手段(708)
と、サイン情報付き係数の各周波数成分を合成し、サ
イン情報付き周波数合成結果を出力する周波数成分合成
手段(709) と、サイン情報付き周波数合成結果を
記憶する周波数合成結果記憶手段(710) と、各仮
サイン情報が設定されているサイン情報付き周波数合成
結果に対応した第1のサイン情報推定パラメータ(以
下、第1サイン情報推定パラメータ)を演算する第1サ
イン情報推定パラメータ演算手段(711) と、第1
サイン情報推定パラメータを記憶する第1サイン情報推
定パラメータ記憶手段(712) と、各仮サイン情報
が設定されているサイン情報付き周波数合成結果に対応
した第2のサイン情報推定パラメータ(以下、第2サイ
ン情報推定パラメータ)を演算する第2サイン情報推定
パラメータ演算手段(714) と、第2サイン情報推
定パラメータを記憶する第2サイン情報推定パラメータ
記憶手段(715) と、第1サイン情報推定パラメー
タと第2サイン情報推定パラメータを用いて、各仮サイ
ン情報が設定されているサイン情報付き周波数合成結果
に対応した第3のサイン情報推定パラメータ(以下、第
3サイン情報推定パラメータ)を演算する第3サイン情
報推定パラメータ演算手段(716) と、第3サイン
情報推定パラメータを記憶する第3サイン情報推定パラ
メータ記憶手段(717) と、各仮サイン情報に対応
した第3サイン情報推定パラメータの値から、真のサイ
ン情報の組み合わせと一致する仮サイン情報の組み合わ
せに対して、新たなサイン情報を付与して、新たなサイ
ン情報を出力する第3サイン情報生成手段(719)を
有し、サイン情報設定手段(707)において、仮サイ
ン情報が真のサイン情報かどうかの推定が完了した係数
に関して、真のサイン情報を設定する機能を有し、真サ
イン情報が設定されている係数(以下、真サイン情報付
き係数)による周波数合成結果(以下、真サイン周波数
合成結果)と、仮サイン情報が設定されている係数(以
下、仮サイン情報付き係数)による周波数合成結果(以
下、仮サイン周波数合成結果)との差分の絶対値の和を
第1変化量とし、真サイン情報付き係数と、仮サイン情
報付き係数の混合状態での周波数合成結果(以下、混合
周波数合成結果)に関して、混合周波数合成結果の波形
の、波形の中心軸と、波形で囲まれた領域における、波
形と、波形の中心軸との差分の絶対値の和を第1類似度
とし、混合周波数合成結果の波形が、所定の値域を は
み出す領域における、波形と、値域との差分の絶対値の
和を相違度とし、第1サイン情報推定パラメータ演算手
段(711) において、第1変化量、または第1類似
度を第1サイン情報推定パラメータとして演算し、第2
サイン情報推定パラメータ演算手段(714) におい
て、相違度を第2サイン情報推定パラメータとして演算
し、第1変化量または相違度に正規化係数をかけて正規
化し、正規化済みの第1変化量に正規化済みの相違度を
加算した値を第2変化量とし、第1類似度または相違度
に正規化係数をかけて正規化し、正規化済みの第1類似
度に正規化済みの相違度を減算した値を第2類似度と
し、第3サイン情報推定パラメータ演算手段(716)
において、第2変化量、または第2類似度を第3サイ
ン情報推定パラメータとして演算し、第3サイン情報生
成手段(719) において、各仮サイン情報に対応す
る第3サイン情報推定パラメータが第2変化量の場合
は、第3サイン情報推定パラメータの値が小さい仮サイ
ン情報の組み合わせを優先的に、同一シンボルを多く含
むコード(以下、第1コード)とするか、または、第3
サイン情報推定パラメータの値が小さい仮サイン情報の
組み合わせを優先的に、短いコード(以下、第2コー
ド)とし、真のサイン情報の組み合わせと一致する仮サ
イン情報の組み合わせに対応する第1コード、または第
2コードを、新たなサイン情報として出力し、各仮サイ
ン情報に対応する第3サイン情報推定パラメータが第2
類似度の場合は、第3サイン情報推定パラメータの値が
大きい仮サイン情報の組み合わせを優先的に、同一シン
ボルを多く含むコード(以下、第1コード)とするか、
または、第3サイン情報推定パラメータの値が大きい仮
サイン情報の組み合わせを優先的に、短いコード(以
下、第2コード)とし、真のサイン情報の組み合わせと
一致する仮サイン情報の組み合わせに対応する第1コー
ド、または第2コードを、新たなサイン情報として出力
する構成とすることを特徴とする 請求項19に記載の
信号処理システム。
22. A signature information processing means (7)
In the sign information estimating means (706), for each coefficient of the frequency component in the frequency component storing means (2), temporary sign information (hereinafter, temporary sign information) and a true sign The signature information setting means (707) for setting information (hereinafter, true signature information) and the signature information setting means (707) provide temporary signature information and each coefficient (hereinafter, referred to as true signature information) for which true signature information is set as necessary. Coefficient storage means with signature information (708)
A frequency component synthesizing unit (709) that synthesizes each frequency component of the coefficient with signature information and outputs a frequency synthesis result with signature information; and a frequency synthesis result storage unit (710) that stores the frequency synthesis result with signature information. A first signature information estimation parameter calculating means (711) for calculating a first signature information estimation parameter (hereinafter, a first signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. And the first
A first signature information estimation parameter storage means (712) for storing signature information estimation parameters; and a second signature information estimation parameter (hereinafter, referred to as a second signature information parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. A second signature information estimation parameter calculating means (714) for calculating the signature information estimation parameter), a second signature information estimation parameter storage means (715) for storing the second signature information estimation parameter, and a first signature information estimation parameter. Using the second signature information estimation parameter, calculate a third signature information estimation parameter (hereinafter, a third signature information estimation parameter) corresponding to the frequency synthesis result with signature information in which each temporary signature information is set. A signature information estimation parameter calculating means (716), and a third signature information estimation parameter. Based on the third signature information estimation parameter storage means (717) and the value of the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information, the combination of the temporary signature information that matches the combination of the true signature information is obtained. A third signature information generating unit (719) for adding new signature information and outputting new signature information; and in the signature information setting unit (707), estimating whether the temporary signature information is true signature information. Has the function of setting the true sign information for the coefficient for which the signature has been completed, and the frequency synthesis result (hereinafter, the true sine frequency synthesis result) based on the coefficient for which the true signature information is set (hereinafter, the coefficient with true signature information). , The difference between the result of the frequency synthesis (hereinafter, the result of the temporary signature frequency synthesis) using the coefficient for which the temporary signature information is set (hereinafter, the coefficient with the temporary signature information). The sum of the logarithmic values is defined as a first change amount, and regarding the frequency synthesis result in a mixed state of the coefficient with the true sign information and the coefficient with the temporary sign information (hereinafter, the mixed frequency synthesis result), the waveform of the waveform of the mixed frequency synthesis result And the sum of the absolute values of the differences between the waveform and the central axis of the waveform in the region surrounded by the waveform is defined as the first similarity. , The sum of the absolute values of the differences between the waveform and the value range is regarded as the degree of difference, and the first sign information estimation parameter calculating means (711) calculates the first change amount or the first similarity as the first sign information estimation parameter. And the second
The sign information estimation parameter calculating means (714) calculates the degree of difference as a second sign information estimation parameter, normalizes the first amount of change or the degree of difference by a normalization coefficient, and obtains the normalized first amount of change. A value obtained by adding the normalized dissimilarity is defined as a second variation, and the first similarity or the dissimilarity is normalized by multiplying by a normalization coefficient, and the normalized dissimilarity is calculated as the normalized first similarity. The subtracted value is used as the second similarity, and the third signature information estimation parameter calculation means (716)
In (3), the second change amount or the second similarity is calculated as a third signature information estimation parameter, and the third signature information generation means (719) calculates the third signature information estimation parameter corresponding to each temporary signature information into the second signature information estimation parameter. In the case of the change amount, a combination of temporary sign information having a small value of the third sign information estimation parameter is preferentially set as a code including a large number of the same symbols (hereinafter, referred to as a first code), or
A combination of temporary signature information with a small value of the signature information estimation parameter is preferentially set to a short code (hereinafter, a second code), and a first code corresponding to a combination of temporary signature information that matches a combination of true signature information; Alternatively, the second code is output as new signature information, and the third signature information estimation parameter corresponding to each provisional signature information is the second signature information.
In the case of the similarity, a combination of temporary sign information having a large value of the third sign information estimation parameter is preferentially set as a code including a large number of identical symbols (hereinafter, a first code),
Alternatively, a combination of temporary signature information having a large value of the third signature information estimation parameter is preferentially set to a short code (hereinafter, a second code), and corresponds to a combination of temporary signature information that matches a combination of true signature information. The signal processing system according to claim 19, wherein the first code or the second code is configured to be output as new signature information.
【請求項23】 サイン情報推定手段(706) の内
部において、係数Bまたはサイン情報付き係数に対し
て、逆量子化を行う逆量子化手段(720)を有し、少
なくとも逆量子化済みのサイン情報付き係数を周波数成
分合成手段(709)に入力して、各周波数成分の合成
を行う構成とすることを特徴とする 請求項20、また
は請求項21、または請求項22に記載の信号処理シス
テム。
23. Inside the sign information estimating means (706), there is provided an inverse quantizing means (720) for performing inverse quantization on the coefficient B or the coefficient with sign information, and at least the sign of the inversely quantized sign is provided. 23. The signal processing system according to claim 20, wherein the information-added coefficient is input to a frequency component synthesizing unit (709) to synthesize each frequency component. .
【請求項24】 周波数成分合成手段(709) が高
bit精度で演算することを特徴とする 請求項20、
または請求項21、または請求項22、または請求項2
3に記載の信号処理システム。
24. The frequency component synthesizing means (709) calculates with high bit precision.
Or claim 21, or claim 22, or claim 2
4. The signal processing system according to 3.
【請求項25】 係数符号化手段(5) が入力される
各係数を複数のグループに分類し、各グループごとに統
計処理と符号化処理を行うことを特徴とする 請求項
1、または請求項2、または請求項3、または請求項
4、または請求項5、または請求項6、または請求項
9、または請求項10、または請求項11、または請求
項12、または請求項13、または請求項14、または
請求項15、または請求項16、または請求項17、ま
たは請求項18、または請求項19、または請求項2
0、または請求項21、または請求項22、または請求
項23、または請求項24に記載の信号処理システム。
25. The coefficient encoding means (5), wherein the inputted coefficients are classified into a plurality of groups, and statistical processing and encoding processing are performed for each group. Claim 2, claim 3, or claim 4, or claim 5, or claim 6, or claim 9, or claim 10, or claim 11, or claim 12, or claim 13, or claim 3, or claim 14, or claim 15, or claim 16, or claim 17, or claim 18, or claim 19, or claim 2
25. The signal processing system according to claim 21, or claim 21, or 22, or 23, or 24.
【請求項26】 サイン情報符号化手段(703) が
入力される各係数を複数のグループに分類し、各グルー
プごとに統計処理と符号化処理を行うことを特徴とする
請求項3、または請求項4、または請求項5、または
請求項9、または請求項11、または請求項12、また
は請求項14、または請求項15、または請求項18、
または請求項19、または請求項20、または請求項2
1、または請求項22、または請求項23、または請求
項24に記載の信号処理システム。
26. The signature information encoding means (703) classifies each input coefficient into a plurality of groups, and performs statistical processing and encoding processing for each group. Claim 4, or Claim 5, or Claim 9, or Claim 11, or Claim 12, or Claim 14, or Claim 15, or Claim 18,
Or claim 19, or claim 20, or claim 2
25. The signal processing system according to claim 22, or claim 23, claim 23, or claim 24.
【請求項27】 周波数分解手段(9)の出力である係
数Aを量子化して係数Bとして出力する量子化手段(1
0)を有し、係数Bを周波数成分記憶手段(2)に記憶
する構成とすることを特徴とする 請求項6に記載の信
号処理システム。
27. Quantizing means (1) which quantizes coefficient A output from frequency decomposition means (9) and outputs the result as coefficient B.
The signal processing system according to claim 6, characterized in that the coefficient B is stored in the frequency component storage means (2).
【請求項28】 基本符号化手段(1) が請求項1、
または請求項2、または請求項3、または請求項4、ま
たは請求項5、または請求項9、または請求項10、ま
たは請求項11、または請求項12、または請求項1
3、または請求項14、または請求項15、または請求
項16、または請求項17、または請求項18、または
請求項19、または請求項20、または請求項21、ま
たは請求項22、または請求項23、または請求項2
4、または請求項25、または請求項26、または請求
項27、に記載のものと同じ構成であることを特徴とす
る 請求項6、または請求項7に記載の信号処理システ
ム。
28. The basic encoding means (1),
Or claim 2, or claim 3, or claim 4, or claim 5, or claim 9, or claim 10, or claim 11, or claim 12, or claim 1
3, or claim 14, or claim 15, or claim 16, or claim 17, or claim 18, or claim 19, or claim 20, or claim 21, or claim 22, or claim 23, or claim 2
The signal processing system according to claim 6, wherein the signal processing system has the same configuration as that according to claim 4, 25, 26, or 27.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007145245A1 (en) * 2006-06-14 2007-12-21 Bridgestone Corporation Tire inspection device
WO2011099080A1 (en) * 2010-02-12 2011-08-18 富士通株式会社 Image encoding device and image decoding device
WO2012042646A1 (en) * 2010-09-30 2012-04-05 富士通株式会社 Motion-video encoding apparatus, motion-video encoding method, motion-video encoding computer program, motion-video decoding apparatus, motion-video decoding method, and motion-video decoding computer program
JP2013085049A (en) * 2011-10-07 2013-05-09 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> Encoding device for transmitting information using code or value of orthogonal transformation coefficient, decoding device, method and program

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63163499A (en) * 1986-12-26 1988-07-06 松下電器産業株式会社 Vector quantizer
JPH04185119A (en) * 1990-11-20 1992-07-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd Variable length coder
JPH04247770A (en) * 1991-02-04 1992-09-03 Fujitsu Ltd Picture data compression method, picture data compression device and picture data restoring device
JPH05167458A (en) * 1991-12-12 1993-07-02 Kokusai Electric Co Ltd Voice coder
JPH05183764A (en) * 1991-12-26 1993-07-23 Oki Electric Ind Co Ltd Scanning method for picture block data
JPH05199418A (en) * 1992-01-22 1993-08-06 Oki Electric Ind Co Ltd Method for scanning picture block data
JPH06237448A (en) * 1993-02-12 1994-08-23 Toshiba Corp Variable length coder and decoder
JPH08265755A (en) * 1995-03-22 1996-10-11 Canon Inc Picture processor and picture processing method

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63163499A (en) * 1986-12-26 1988-07-06 松下電器産業株式会社 Vector quantizer
JPH04185119A (en) * 1990-11-20 1992-07-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd Variable length coder
JPH04247770A (en) * 1991-02-04 1992-09-03 Fujitsu Ltd Picture data compression method, picture data compression device and picture data restoring device
JPH05167458A (en) * 1991-12-12 1993-07-02 Kokusai Electric Co Ltd Voice coder
JPH05183764A (en) * 1991-12-26 1993-07-23 Oki Electric Ind Co Ltd Scanning method for picture block data
JPH05199418A (en) * 1992-01-22 1993-08-06 Oki Electric Ind Co Ltd Method for scanning picture block data
JPH06237448A (en) * 1993-02-12 1994-08-23 Toshiba Corp Variable length coder and decoder
JPH08265755A (en) * 1995-03-22 1996-10-11 Canon Inc Picture processor and picture processing method

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007145245A1 (en) * 2006-06-14 2007-12-21 Bridgestone Corporation Tire inspection device
US8175819B2 (en) 2006-06-14 2012-05-08 Bridgestone Corporation Tire inspection device
WO2011099080A1 (en) * 2010-02-12 2011-08-18 富士通株式会社 Image encoding device and image decoding device
JP5533886B2 (en) * 2010-02-12 2014-06-25 富士通株式会社 Image encoding apparatus and image decoding apparatus
US9204154B2 (en) 2010-02-12 2015-12-01 Fujitsu Limited Image encoding device and image decoding device
WO2012042646A1 (en) * 2010-09-30 2012-04-05 富士通株式会社 Motion-video encoding apparatus, motion-video encoding method, motion-video encoding computer program, motion-video decoding apparatus, motion-video decoding method, and motion-video decoding computer program
CN103141101A (en) * 2010-09-30 2013-06-05 富士通株式会社 Motion-video encoding apparatus, motion-video encoding method, motion-video encoding computer program, motion-video decoding apparatus, motion-video decoding method, and motion-video decoding computer program
JPWO2012042646A1 (en) * 2010-09-30 2014-02-03 富士通株式会社 Moving picture coding apparatus, moving picture coding method, moving picture coding computer program, moving picture decoding apparatus, moving picture decoding method, and moving picture decoding computer program
JP5590133B2 (en) * 2010-09-30 2014-09-17 富士通株式会社 Moving picture coding apparatus, moving picture coding method, moving picture coding computer program, moving picture decoding apparatus, moving picture decoding method, and moving picture decoding computer program
CN103141101B (en) * 2010-09-30 2016-05-11 富士通株式会社 Dynamic image encryption device, dynamic image encryption method, dynamic image decryption device and dynamic image decryption method
US9509988B2 (en) 2010-09-30 2016-11-29 Fujitsu Limited Motion video encoding apparatus, motion video encoding method, motion video encoding computer program, motion video decoding apparatus, motion video decoding method, and motion video decoding computer program
JP2013085049A (en) * 2011-10-07 2013-05-09 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> Encoding device for transmitting information using code or value of orthogonal transformation coefficient, decoding device, method and program

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