JP2001136535A - 画像符号化装置および量子化特性決定装置 - Google Patents
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- H04N19/91—Entropy coding, e.g. variable length coding [VLC] or arithmetic coding
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ブロック歪や擬似輪郭を抑制しながら高効率
かつ簡易に画像を符号化する。 【解決手段】 量子化特性決定手段３は、画素値入力手
段１から画素値を受け取って符号化対象画素に関連して
同一画素値が連続する長さＳおよび画素値差分Ｄを計測
し、官能評価結果を参照して量子化特性ｎを決定する。
量子化／逆量子化手段２は、量子化特性ｎで入力対象画
素値を量子化し、さらに逆量子化して階調数を減少させ
る。量子化／逆量子化手段２の出力画素値はエントロピ
ー符号化手段４で符号化され出力される。
かつ簡易に画像を符号化する。 【解決手段】 量子化特性決定手段３は、画素値入力手
段１から画素値を受け取って符号化対象画素に関連して
同一画素値が連続する長さＳおよび画素値差分Ｄを計測
し、官能評価結果を参照して量子化特性ｎを決定する。
量子化／逆量子化手段２は、量子化特性ｎで入力対象画
素値を量子化し、さらに逆量子化して階調数を減少させ
る。量子化／逆量子化手段２の出力画素値はエントロピ
ー符号化手段４で符号化され出力される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、画像データを符
号化技術に関する。
号化技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の符号化方式について検討する。 １．ＪＰＥＧ方式 画像データの符号化方式として、国際標準方式のＪＰＥ
Ｇ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ ｃｏｄｉ
ｎｇ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）方式がある。ＪＰ
ＥＧ方式はハード・ウェア実装を前提に設計されている
ため、ソフトウェアで実行すると処理時間が大きい。Ｊ
ＰＥＧ方式の符号化処理の概要はつぎのとおりである。 （１）ラスタ走査順に入力される画像データから８画素
と８ラインから成るブロックごとに画素値データを切り
出し、（２）切り出したブロックの画素値に対して離散
コサイン変換（ＤＣＴ）を施し、（３）得られた変換係
数に対して所定の量子化ステップによる線形量子化を施
し、（４）得られた量子化インデックスに対してハフマ
ン符号化を施す。
Ｇ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ ｃｏｄｉ
ｎｇ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）方式がある。ＪＰ
ＥＧ方式はハード・ウェア実装を前提に設計されている
ため、ソフトウェアで実行すると処理時間が大きい。Ｊ
ＰＥＧ方式の符号化処理の概要はつぎのとおりである。 （１）ラスタ走査順に入力される画像データから８画素
と８ラインから成るブロックごとに画素値データを切り
出し、（２）切り出したブロックの画素値に対して離散
コサイン変換（ＤＣＴ）を施し、（３）得られた変換係
数に対して所定の量子化ステップによる線形量子化を施
し、（４）得られた量子化インデックスに対してハフマ
ン符号化を施す。
【０００３】このなかで特にＤＣＴの演算量が大きい。
ＤＣＴは８行８列の行列同士の掛け算を２回施すことで
実現できる。従って、１画素当り１６回の積和演算が必
要である。
ＤＣＴは８行８列の行列同士の掛け算を２回施すことで
実現できる。従って、１画素当り１６回の積和演算が必
要である。
【０００４】一般に、非可逆符号化方式は、画像再現に
不必要な冗長成分を除去することにより視覚的な画質劣
化を生じることなくデータ量を削減する手法である。冗
長成分は、解像度の冗長性と、階調の冗長性に大別でき
る。ＪＰＥＧ方式は、両者を組み合わせることにより、
大きな符号化効率を得ている。
不必要な冗長成分を除去することにより視覚的な画質劣
化を生じることなくデータ量を削減する手法である。冗
長成分は、解像度の冗長性と、階調の冗長性に大別でき
る。ＪＰＥＧ方式は、両者を組み合わせることにより、
大きな符号化効率を得ている。
【０００５】解像度の冗長成分を除去するためには、周
波数変換や空間フィルタなど、比較的大きな処理負荷が
必要である。一方、階調の冗長成分を除去するために
は、量子化や下位ビットの切り捨てなど、比較的小さな
処理負荷しか要らない。階調の冗長成分を除去するだけ
の非可逆符号化方式を設計すれば、ソフトウェアで実行
しても処理時間が小さくてすむことが期待できる。
波数変換や空間フィルタなど、比較的大きな処理負荷が
必要である。一方、階調の冗長成分を除去するために
は、量子化や下位ビットの切り捨てなど、比較的小さな
処理負荷しか要らない。階調の冗長成分を除去するだけ
の非可逆符号化方式を設計すれば、ソフトウェアで実行
しても処理時間が小さくてすむことが期待できる。
【０００６】２．ＢＴＣ方式 階調の冗長成分に着目した方式に、ブロック近似符号化
（ＢＴＣ。ＢｌｏｃｋＴｒａｎｃａｔｉｏｎ Ｃｏｄｉ
ｎｇ）方式がある。例えば、特公平８−２０８３号公報
に示されるＢＴＣ方式がある。ＢＴＣ方式の符号化処理
の概要は次のとおりである。 （１）ラスタ走査順に入力される画像データから４画素
と４ラインから成るブロックごとに画素値データを切り
出し、（２）切り出したブロックの画素値に対して最大
値と最小値の差（ダイナミック・レンジ）を算出し、
（３）ダイナミック・レンジが予め定められた第一の閾
値以下のブロックに１レベル量子化を行い、（４）ダイ
ナミック・レンジが予め定められた第二の閾値より大き
い場合は４レベル量子化を行い、（５）それ以外の場合
は２レベル量子化を行い、（６）ブロックの画素値に応
じて各々のレベルの量子化特性をその都度計算して求
め、（７）得られた量子化特性と量子化インデックスに
対してエントロピ符号化を施す。
（ＢＴＣ。ＢｌｏｃｋＴｒａｎｃａｔｉｏｎ Ｃｏｄｉ
ｎｇ）方式がある。例えば、特公平８−２０８３号公報
に示されるＢＴＣ方式がある。ＢＴＣ方式の符号化処理
の概要は次のとおりである。 （１）ラスタ走査順に入力される画像データから４画素
と４ラインから成るブロックごとに画素値データを切り
出し、（２）切り出したブロックの画素値に対して最大
値と最小値の差（ダイナミック・レンジ）を算出し、
（３）ダイナミック・レンジが予め定められた第一の閾
値以下のブロックに１レベル量子化を行い、（４）ダイ
ナミック・レンジが予め定められた第二の閾値より大き
い場合は４レベル量子化を行い、（５）それ以外の場合
は２レベル量子化を行い、（６）ブロックの画素値に応
じて各々のレベルの量子化特性をその都度計算して求
め、（７）得られた量子化特性と量子化インデックスに
対してエントロピ符号化を施す。
【０００７】ＢＴＣ方式は、ＪＰＥＧ方式に比べ処理負
荷が軽い。しかし、以下の問題を生じ易い。
荷が軽い。しかし、以下の問題を生じ易い。
【０００８】第一に、ブロックごとに量子化の階調数を
切換えるため、ブロック歪みを生じやすい。例えば、図
１８の濃度プロファイルに示すような入力画像を考え
る。横軸は、画素の位置を示し、縦軸は画素値を示す。
この入力画像はＢＴＣ符号化、および、ＢＴＣ復号され
ると図１９の濃度プロファイルに示すような出力画像と
なる。この時、エッジを含む画素位置１から４のブロッ
クとエッジを含まない画素位置５から８のブロックの境
界で、画素値の段差を生じる。このような場合視覚の特
性から、僅かな段差であっても、ブロック状の歪みとし
て検知されやすい。
切換えるため、ブロック歪みを生じやすい。例えば、図
１８の濃度プロファイルに示すような入力画像を考え
る。横軸は、画素の位置を示し、縦軸は画素値を示す。
この入力画像はＢＴＣ符号化、および、ＢＴＣ復号され
ると図１９の濃度プロファイルに示すような出力画像と
なる。この時、エッジを含む画素位置１から４のブロッ
クとエッジを含まない画素位置５から８のブロックの境
界で、画素値の段差を生じる。このような場合視覚の特
性から、僅かな段差であっても、ブロック状の歪みとし
て検知されやすい。
【０００９】第二に、量子化特性を符号化し伝送するた
めのオーバ・ヘッドがある。量子化特性は、量子化レベ
ル数、基準レベル、および、レベル間隔からなる。入力
画素の階調精度が８［ｂｉｔ／画素］の場合、付加情報
のもともとのテータ量は、１．６＋８＋８＝１７．６
［ｂｉｔ］になる。エントロピ符号化の圧縮率を２とす
ると付加情報は８．８［ｂｉｔ］になる。ブロックのテ
ータ量が１６［Ｂｙｔｅ］であるから、付加情報の占め
る割合は、１／１４．５程度になる。ブロックのサイズ
を小さくするほどブロック歪みが生じ難くなるが、付加
情報の占める割合は大きくなるため、むやみにブロック
・サイズを小さくすることができない。
めのオーバ・ヘッドがある。量子化特性は、量子化レベ
ル数、基準レベル、および、レベル間隔からなる。入力
画素の階調精度が８［ｂｉｔ／画素］の場合、付加情報
のもともとのテータ量は、１．６＋８＋８＝１７．６
［ｂｉｔ］になる。エントロピ符号化の圧縮率を２とす
ると付加情報は８．８［ｂｉｔ］になる。ブロックのテ
ータ量が１６［Ｂｙｔｅ］であるから、付加情報の占め
る割合は、１／１４．５程度になる。ブロックのサイズ
を小さくするほどブロック歪みが生じ難くなるが、付加
情報の占める割合は大きくなるため、むやみにブロック
・サイズを小さくすることができない。
【００１０】第三に、ブロックごとに量子化特性を決定
するための処理負荷が大きい。量子化特性を決めるため
に、ブロック内の最大画素値と最小画素値を求める。さ
らに、基準レベルとレベル間隔を算出するためにブロッ
ク内画素値の平均値を求める。特に、４レベル量子化が
選択された場合は、３による除算が必要になる。このな
かで、特に最大、最小値を算出する負荷が大きい。
するための処理負荷が大きい。量子化特性を決めるため
に、ブロック内の最大画素値と最小画素値を求める。さ
らに、基準レベルとレベル間隔を算出するためにブロッ
ク内画素値の平均値を求める。特に、４レベル量子化が
選択された場合は、３による除算が必要になる。このな
かで、特に最大、最小値を算出する負荷が大きい。
【００１１】第四に、ＢＴＣ方式は、符号化、復号装置
が複雑になる。ＢＴＣ方式は、図２０に示すように、ブ
ロックごとに算出した量子化インデックスをページでま
とめてビット・プレーン表現したものを２値の可逆符号
化方式、例えば国際標準方式であるＭＭＲ（Ｍｏｄｉｆ
ｉｅｄ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｒｅａｄ）方式で符号化す
る。一方、量子化特性を示す付加情報はブロックごとに
可変長符号化される。このように、ブロック処理とビッ
ト・プレーン処理という相異なる処理が必要なため、方
式全体が複雑になっている。なお、図２０において、９
１はブロック化手段、９２は量子化特性決定手段、９３
は量子化手段、９４はページ化手段、９５は２値符号化
手段、９６は可変長符号化手段である。
が複雑になる。ＢＴＣ方式は、図２０に示すように、ブ
ロックごとに算出した量子化インデックスをページでま
とめてビット・プレーン表現したものを２値の可逆符号
化方式、例えば国際標準方式であるＭＭＲ（Ｍｏｄｉｆ
ｉｅｄ Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｒｅａｄ）方式で符号化す
る。一方、量子化特性を示す付加情報はブロックごとに
可変長符号化される。このように、ブロック処理とビッ
ト・プレーン処理という相異なる処理が必要なため、方
式全体が複雑になっている。なお、図２０において、９
１はブロック化手段、９２は量子化特性決定手段、９３
は量子化手段、９４はページ化手段、９５は２値符号化
手段、９６は可変長符号化手段である。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】この発明の全体的なア
プローチについて説明する。 １．ＢＴＣ方式の改良 ＪＰＥＧ方式よりも処理負荷が小さく、ＢＴＣ方式のよ
うにブロック歪みを生じさせず、ＢＴＣ方式に比べて単
純な構成になるような、画像の非可逆符号化装置を得る
ことが課題である。
プローチについて説明する。 １．ＢＴＣ方式の改良 ＪＰＥＧ方式よりも処理負荷が小さく、ＢＴＣ方式のよ
うにブロック歪みを生じさせず、ＢＴＣ方式に比べて単
純な構成になるような、画像の非可逆符号化装置を得る
ことが課題である。
【００１３】以下、ＢＴＣ方式の欠点を解消する符号化
方式を考える。第一に、ブロッキングせずに、画素ごと
に量子化特性を切換える。第二に、量子化特性を付加情
報として伝送しなくてすむように、量子化インデックス
を符号化するのではなく、逆量子化した画素値、すなわ
ち、階調数を制限した画素値を符号化する。第三に、量
子化特性を決定する負荷を軽くするために、擬似輪郭だ
けに着目する。
方式を考える。第一に、ブロッキングせずに、画素ごと
に量子化特性を切換える。第二に、量子化特性を付加情
報として伝送しなくてすむように、量子化インデックス
を符号化するのではなく、逆量子化した画素値、すなわ
ち、階調数を制限した画素値を符号化する。第三に、量
子化特性を決定する負荷を軽くするために、擬似輪郭だ
けに着目する。
【００１４】２．擬似輪郭の抑制 本方式では、ブロッキングせずに単に階調数を限定する
だけなので、ブロック歪みを生じ得ない。符号化処理に
起因する歪みとして擬似輪郭だけに着目すれば十分であ
る。ここで最大の課題は、擬似輪郭の発生を抑制しなが
ら、できる限り少ない階調数で量子化する手法である。
だけなので、ブロック歪みを生じ得ない。符号化処理に
起因する歪みとして擬似輪郭だけに着目すれば十分であ
る。ここで最大の課題は、擬似輪郭の発生を抑制しなが
ら、できる限り少ない階調数で量子化する手法である。
【００１５】擬似輪郭は、絵柄に依存してその発生し易
さが異なる。例えば、エッジで構成されている絵柄部分
では、多少の量子化誤差があっても歪みが検知され難
い。ところが、ノイズの少ない均一なグラデーション部
分では、僅かな量子化誤差があっても、それが擬似輪郭
として検知されやすい。同じグラデーション部分でもノ
イズが多いと擬似輪郭がマスクされる効果がある。これ
らの事実から、同じような画素値が連続する広い面積部
分が隣接し、それらの境界部分に階調段差を生じるとき
に擬似輪郭が検知されるというモデルを置く。次に、最
も擬似輪郭が生じ易い絵柄（ストレス・パターン）とし
て、少しづつ画素値の異なる均一なストライプが並んで
る絵柄を考える。ストレス・パターンの特性を示すパラ
メータとして、各ストライプの幅Ｓと、各ストライプの
画素値の差Ｄを選ぶ。さらに、様々なＳとＤの組合せに
対して、官能評価実験により擬似輪郭が検出できない範
囲を求める。例えば、図１１に示すような結果を得るこ
とができる。図１１で、「あり」とあるのは、対応する
ＳとＤの場合に、擬似輪郭が発生することを示す。以上
より、入力画像の部分部分の絵柄をストレス・パターン
に対応させてパラメータＳとＤを測定すれば、擬似輪郭
が発生する度合いを予測することができる。このとき、
入力画像の絵柄がストレス・パターンに似ているほど予
測精度は高く、似ていないほど実際よりも大き目の発生
レベルに予測される。しかし、擬似輪郭を発生させない
という観点からは、常に安全側に予測誤差が生じるた
め、好ましい特性である。
さが異なる。例えば、エッジで構成されている絵柄部分
では、多少の量子化誤差があっても歪みが検知され難
い。ところが、ノイズの少ない均一なグラデーション部
分では、僅かな量子化誤差があっても、それが擬似輪郭
として検知されやすい。同じグラデーション部分でもノ
イズが多いと擬似輪郭がマスクされる効果がある。これ
らの事実から、同じような画素値が連続する広い面積部
分が隣接し、それらの境界部分に階調段差を生じるとき
に擬似輪郭が検知されるというモデルを置く。次に、最
も擬似輪郭が生じ易い絵柄（ストレス・パターン）とし
て、少しづつ画素値の異なる均一なストライプが並んで
る絵柄を考える。ストレス・パターンの特性を示すパラ
メータとして、各ストライプの幅Ｓと、各ストライプの
画素値の差Ｄを選ぶ。さらに、様々なＳとＤの組合せに
対して、官能評価実験により擬似輪郭が検出できない範
囲を求める。例えば、図１１に示すような結果を得るこ
とができる。図１１で、「あり」とあるのは、対応する
ＳとＤの場合に、擬似輪郭が発生することを示す。以上
より、入力画像の部分部分の絵柄をストレス・パターン
に対応させてパラメータＳとＤを測定すれば、擬似輪郭
が発生する度合いを予測することができる。このとき、
入力画像の絵柄がストレス・パターンに似ているほど予
測精度は高く、似ていないほど実際よりも大き目の発生
レベルに予測される。しかし、擬似輪郭を発生させない
という観点からは、常に安全側に予測誤差が生じるた
め、好ましい特性である。
【００１６】３．階調限定画像のエントロピ符号化 以上のように、擬似輪郭の発生を抑制しながら画素ごと
に適応的に量子化した場合、画素ごとに量子化インデッ
クスと量子化特性とを伝送したのでは、符号化効率が低
すぎる。そこで、量子化、および、逆量子化により階調
数が限定された画素値を直接伝送することを考える。
に適応的に量子化した場合、画素ごとに量子化インデッ
クスと量子化特性とを伝送したのでは、符号化効率が低
すぎる。そこで、量子化、および、逆量子化により階調
数が限定された画素値を直接伝送することを考える。
【００１７】ここでの課題は、階調限定された画像デー
タの効率的なエントロピ符号化手法である。当然のこと
ながら、通常の画像データに比べて階調限定された画像
データでは、まったく同じ画素値が出現する確率が高く
なる。したがって、従来の予測符号化方式を適用すれば
よい。例えば、国際標準方式であるＪＰＥＧインディペ
ンデント方式では、符号化対象画素ｘの隣にあって既に
符号化済みの画素ａを参照し、参照画素ａと符号化対象
画素ｘとの画素値差分、すなわち予測誤差ｅ＝（ｘ−
ａ）をハフマン符号化する。階調限定することにより、
同じ画素値が隣接する確率が増えるために、画素値差分
が０である頻度が大きくなり、その結果符号化効率が向
上する。
タの効率的なエントロピ符号化手法である。当然のこと
ながら、通常の画像データに比べて階調限定された画像
データでは、まったく同じ画素値が出現する確率が高く
なる。したがって、従来の予測符号化方式を適用すれば
よい。例えば、国際標準方式であるＪＰＥＧインディペ
ンデント方式では、符号化対象画素ｘの隣にあって既に
符号化済みの画素ａを参照し、参照画素ａと符号化対象
画素ｘとの画素値差分、すなわち予測誤差ｅ＝（ｘ−
ａ）をハフマン符号化する。階調限定することにより、
同じ画素値が隣接する確率が増えるために、画素値差分
が０である頻度が大きくなり、その結果符号化効率が向
上する。
【００１８】ところが、予測の参照画素範囲に同じ画素
値が位置しないと効果がでない。予測符号化の参照範囲
は、装置規模と演算量の制約から、数画素のオーダであ
る。ところが、実際の画像データでは、もっと広範囲に
同じような画素値が散発的に繰り返し位置する場合が多
い。例えば、青空の絵柄では、雲の切れ間に同じような
青色が現れる。したがって、過去に現れた画素値で辞書
に登録し、辞書が当たった場合は、その辞書インデック
スを符号化することで、符号化効率を改善できる。
値が位置しないと効果がでない。予測符号化の参照範囲
は、装置規模と演算量の制約から、数画素のオーダであ
る。ところが、実際の画像データでは、もっと広範囲に
同じような画素値が散発的に繰り返し位置する場合が多
い。例えば、青空の絵柄では、雲の切れ間に同じような
青色が現れる。したがって、過去に現れた画素値で辞書
に登録し、辞書が当たった場合は、その辞書インデック
スを符号化することで、符号化効率を改善できる。
【００１９】また、限定階調された画像に従来の予測符
号化方式を適用した場合、予測式によって画素値を予測
した結果、予測値の取り得る階調数が増えてしまう。例
えば、もともと２５６値の階調を持つ画像に対して、６
４階調に階調限定したとする。予測符号化により、符号
化対象画素ｘの直上画素ｂと左隣画素ａから予測値ｘを
ｘ＝（ａ＋ｂ）／２なる予測式で求めると、予測値ｘの
取り得る値は、６４階調よりも増え、もともと有り得な
い値となる場合が在る。すると、予測誤差ｅ＝（ｘ−
ｘ）の取り得る値の種類が多くなるため、符号化効率が
良くない。予測式の演算結果に対しても限定階調を施す
ことにより、予測誤差の取り得る値の数が減少するた
め、符号化効率を改善できる。
号化方式を適用した場合、予測式によって画素値を予測
した結果、予測値の取り得る階調数が増えてしまう。例
えば、もともと２５６値の階調を持つ画像に対して、６
４階調に階調限定したとする。予測符号化により、符号
化対象画素ｘの直上画素ｂと左隣画素ａから予測値ｘを
ｘ＝（ａ＋ｂ）／２なる予測式で求めると、予測値ｘの
取り得る値は、６４階調よりも増え、もともと有り得な
い値となる場合が在る。すると、予測誤差ｅ＝（ｘ−
ｘ）の取り得る値の種類が多くなるため、符号化効率が
良くない。予測式の演算結果に対しても限定階調を施す
ことにより、予測誤差の取り得る値の数が減少するた
め、符号化効率を改善できる。
【００２０】
【課題を解決するための手段】この発明によれば、上述
の目的を達成するために、量子化特性決定装置に、対象
画素を中心とする周辺画素の値を入力画素値から選択し
て出力する手段と、予め設定された量子化特性により周
辺画素の値を量子化、逆量子化する手段と、量子化、逆
量子化された画素値から同一画素値が連続する長さＳ、
および、あるいは、対象画素と周辺画素との画素値差分
Ｄを計測する手段と、計測した長さＳ、および、あるい
は、画素値差分Ｄの値から量子化特性を決定する手段と
を設けている。
の目的を達成するために、量子化特性決定装置に、対象
画素を中心とする周辺画素の値を入力画素値から選択し
て出力する手段と、予め設定された量子化特性により周
辺画素の値を量子化、逆量子化する手段と、量子化、逆
量子化された画素値から同一画素値が連続する長さＳ、
および、あるいは、対象画素と周辺画素との画素値差分
Ｄを計測する手段と、計測した長さＳ、および、あるい
は、画素値差分Ｄの値から量子化特性を決定する手段と
を設けている。
【００２１】この構成においては、上述の長さＳおよび
が画素値差分Ｄから擬似輪郭による画質劣化を回避する
目安となる量子化特性を簡易に決定することができる。
が画素値差分Ｄから擬似輪郭による画質劣化を回避する
目安となる量子化特性を簡易に決定することができる。
【００２２】また、この構成においては、入力画素値に
対して低域通過フィルタの前処理を行うようにしてもよ
い。
対して低域通過フィルタの前処理を行うようにしてもよ
い。
【００２３】また、予め官能評価実験により求めておい
た長さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値と擬似
輪郭の発生度合いの対応を保持し、計測した長さＳ、お
よび、あるいは、画素値差分Ｄの値の大小関係から量子
化特性を決定するようにしてもよい。
た長さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値と擬似
輪郭の発生度合いの対応を保持し、計測した長さＳ、お
よび、あるいは、画素値差分Ｄの値の大小関係から量子
化特性を決定するようにしてもよい。
【００２４】また、この発明によれば、上述の目的を達
成するために、画像符号化装置に、画素値を入力する手
段と、入力された画素値の特性に応じて画素ごとに量子
化特性を決定する手段と、決定された量子化特性に応じ
て入力画素値を量子化、逆量子化する手段と、量子化、
逆量子化により階調限定された画像データをエントロピ
符号化する手段とを設けるようにしている。
成するために、画像符号化装置に、画素値を入力する手
段と、入力された画素値の特性に応じて画素ごとに量子
化特性を決定する手段と、決定された量子化特性に応じ
て入力画素値を量子化、逆量子化する手段と、量子化、
逆量子化により階調限定された画像データをエントロピ
符号化する手段とを設けるようにしている。
【００２５】この構成によれば、量子化、逆量子化によ
り階調限定が行われ、画像データの階調数（画素値種類
の数）が少なくなる。したがって、エントロピ符号化に
より画像データを高効率に符号化を行える。
り階調限定が行われ、画像データの階調数（画素値種類
の数）が少なくなる。したがって、エントロピ符号化に
より画像データを高効率に符号化を行える。
【００２６】また、この構成において、エントロピ符号
化手段を、階調限定された画素値から符号化対象画素の
周辺に位置する参照画素の値を選択して出力する手段
と、参照画素の値から予測式に基づいて符号化対象画素
の予測値を算出し、符号化対象画素の画素値と予測値と
の誤差を予測誤差として算出する手段と、予測誤差を可
変長符号化して符号を出力する可変長符号化手段を有す
るように構成してもよい。
化手段を、階調限定された画素値から符号化対象画素の
周辺に位置する参照画素の値を選択して出力する手段
と、参照画素の値から予測式に基づいて符号化対象画素
の予測値を算出し、符号化対象画素の画素値と予測値と
の誤差を予測誤差として算出する手段と、予測誤差を可
変長符号化して符号を出力する可変長符号化手段を有す
るように構成してもよい。
【００２７】また、エントロピ符号化手段を、階調限定
された画素値から符号化対象画素の周辺に位置する参照
画素の値を選択して出力する手段と、参照画素の値から
予測式に基づいて符号化対象画素の予測値を算出し、符
号化対象画素の画素値と予測値との誤差を予測誤差とし
て算出する手段と、階調限定された画素値を辞書に蓄
え、符号化対象画素の画素値が辞書に当たった場合は、
その辞書インデックスを出力し、はずれた場合は、はず
れを示す識別情報を出力し、適宜辞書を更新する辞書符
号化手段と、辞書が当たった場合は、辞書インデックス
を選択し、はずれた場合は、予測誤差を選択して出力す
る選択手段と、辞書インデックス、あるいは、予測誤差
を可変長符号化して符号を出力する可変長符号化手段と
を有するように構成してもよい。
された画素値から符号化対象画素の周辺に位置する参照
画素の値を選択して出力する手段と、参照画素の値から
予測式に基づいて符号化対象画素の予測値を算出し、符
号化対象画素の画素値と予測値との誤差を予測誤差とし
て算出する手段と、階調限定された画素値を辞書に蓄
え、符号化対象画素の画素値が辞書に当たった場合は、
その辞書インデックスを出力し、はずれた場合は、はず
れを示す識別情報を出力し、適宜辞書を更新する辞書符
号化手段と、辞書が当たった場合は、辞書インデックス
を選択し、はずれた場合は、予測誤差を選択して出力す
る選択手段と、辞書インデックス、あるいは、予測誤差
を可変長符号化して符号を出力する可変長符号化手段と
を有するように構成してもよい。
【００２８】また、予測誤差算出手段を、参照画素の値
から予測値を算出する予測手段と、予め設定された量子
化特性に応じて予測値を量子化、逆量子化する手段と、
量子化、逆量子化された予測値と符号化対象画素の画素
値との差を算出する予測誤差算出手段とを有するように
構成してもよい。
から予測値を算出する予測手段と、予め設定された量子
化特性に応じて予測値を量子化、逆量子化する手段と、
量子化、逆量子化された予測値と符号化対象画素の画素
値との差を算出する予測誤差算出手段とを有するように
構成してもよい。
【００２９】また、量子化、逆量子化する手段が、ｍビ
ットの画素値の上位ｎビットのデータをそのまま量子化
インデックスとして出力し、量子化インデックスをその
まま逆量子化値の上位ｎビットのデータとして使用し、
量子化インデックスから上位ｍ−ｎビットの上位データ
を切り出し、それを逆量子化値の下位ｍ−ｎビットのデ
ータとして使用するようにしてもよい。
ットの画素値の上位ｎビットのデータをそのまま量子化
インデックスとして出力し、量子化インデックスをその
まま逆量子化値の上位ｎビットのデータとして使用し、
量子化インデックスから上位ｍ−ｎビットの上位データ
を切り出し、それを逆量子化値の下位ｍ−ｎビットのデ
ータとして使用するようにしてもよい。
【００３０】また、この発明によれば、上述の目的を達
成するために、画像符号化装置に、画素値を入力する手
段と、入力された画素値の特性に応じて画素ごとに画素
値数限定特性を決定する手段と、決定された画素値数限
定特性に応じて入力画素値を出力画素値に変換する手段
と、画素値数限定特性により画素値数限定された画像デ
ータをエントロピ符号化する手段とを設けるようにして
いる。
成するために、画像符号化装置に、画素値を入力する手
段と、入力された画素値の特性に応じて画素ごとに画素
値数限定特性を決定する手段と、決定された画素値数限
定特性に応じて入力画素値を出力画素値に変換する手段
と、画素値数限定特性により画素値数限定された画像デ
ータをエントロピ符号化する手段とを設けるようにして
いる。
【００３１】この構成においても、エントロピ符号化前
の画素値の種類が限定されるのでエントロピ符号化の効
率が向上する。画素値数特性を実現する手法としては、
画素値集合の要素数を減少させるような対応付けであれ
ばどのようなものでもよい。先に述べたように量子化、
逆量子化の処理等により諧調数を減少させるようにして
もよい。すなわち、入力画素値を出力画素値に変換する
手段は、量子化・逆量子化を行なう手段等の諧調数限定
手段とすることができる。また出力要素数の異なる複数
のテーブルを用いて出力画素値の種類を限定するように
してもよい。この場合、入力画素値を出力画素値に変換
する手段はこのテーブルの表引き手段になる。また画像
全体の画素値の出現頻度に基づいて、複数のテーブルを
用意するようにしてもよい。
の画素値の種類が限定されるのでエントロピ符号化の効
率が向上する。画素値数特性を実現する手法としては、
画素値集合の要素数を減少させるような対応付けであれ
ばどのようなものでもよい。先に述べたように量子化、
逆量子化の処理等により諧調数を減少させるようにして
もよい。すなわち、入力画素値を出力画素値に変換する
手段は、量子化・逆量子化を行なう手段等の諧調数限定
手段とすることができる。また出力要素数の異なる複数
のテーブルを用いて出力画素値の種類を限定するように
してもよい。この場合、入力画素値を出力画素値に変換
する手段はこのテーブルの表引き手段になる。また画像
全体の画素値の出現頻度に基づいて、複数のテーブルを
用意するようにしてもよい。
【００３２】また、この発明の少なくとも一部をコンピ
ュータプログラムとして実現することができる。すなわ
ち、コンピュータに、対象画素およびその周辺の各画素
の値を予め設定された量子化特性により量子化したデー
タを生成するステップと、前記周辺画素において対象画
素の量子化データと同一のデータが連続する長さS、お
よび、あるいは、対象画素の量子化データと前記周辺画
素の量子化データとの差分Ｄを計測するステップと、計
測した長さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値か
ら対象画素の量子化特性を決定するステップと、決定さ
れた量子化特性に基づいて対象画素の値を量子化するス
テップとを有する符号化処理を実行させるためのコンピ
ュータプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な
記録媒体も、この発明の技術的範囲に含まれる。また、
ネットワークを利用して上述のコンピュータプログラム
をコンピュータにインストールすることもこの発明の技
術的範囲に含まれる。
ュータプログラムとして実現することができる。すなわ
ち、コンピュータに、対象画素およびその周辺の各画素
の値を予め設定された量子化特性により量子化したデー
タを生成するステップと、前記周辺画素において対象画
素の量子化データと同一のデータが連続する長さS、お
よび、あるいは、対象画素の量子化データと前記周辺画
素の量子化データとの差分Ｄを計測するステップと、計
測した長さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値か
ら対象画素の量子化特性を決定するステップと、決定さ
れた量子化特性に基づいて対象画素の値を量子化するス
テップとを有する符号化処理を実行させるためのコンピ
ュータプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な
記録媒体も、この発明の技術的範囲に含まれる。また、
ネットワークを利用して上述のコンピュータプログラム
をコンピュータにインストールすることもこの発明の技
術的範囲に含まれる。
【００３３】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施例について
説明する。
説明する。
【００３４】図１は、この発明の実施例の符号化装置を
全体として示しており、この図において、符号化装置
は、画素値入力手段１、量子化／逆量子化手段２、量子
化特性決定手段３、エントロピ符号化手段４を含んで構
成されている。
全体として示しており、この図において、符号化装置
は、画素値入力手段１、量子化／逆量子化手段２、量子
化特性決定手段３、エントロピ符号化手段４を含んで構
成されている。
【００３５】画素値入力手段１は画素値５を入力するも
のである。量子化特性決定手段３は、入力された画素値
５の特性に応じて画素ごとに量子化特性６を決定するも
のである。量子化／逆量子化手段２は、決定された量子
化特性６に応じて入力画素値５を量子化、逆量子化する
ものである。エントロピ符号化手段４は、量子化、逆量
子化により階調限定された画像データ７をエントロピ符
号化するものである。
のである。量子化特性決定手段３は、入力された画素値
５の特性に応じて画素ごとに量子化特性６を決定するも
のである。量子化／逆量子化手段２は、決定された量子
化特性６に応じて入力画素値５を量子化、逆量子化する
ものである。エントロピ符号化手段４は、量子化、逆量
子化により階調限定された画像データ７をエントロピ符
号化するものである。
【００３６】なお、この実施例ではブロックをディスク
リートに結合して符号化装置を構成しているが、少なく
ともその一部を、破線で示すようにコンピュータ１００
において実行されるプログラムとして構成することがで
きることはもちろんである。この場合、ＣＤ−ＲＯＭ２
００等の記録媒体を用いたり、ネットワーク３００のフ
ァイル転送を用いて、当該プログラムを矢印で示すよう
にコンピュータ１００にインストールすることができ
る。
リートに結合して符号化装置を構成しているが、少なく
ともその一部を、破線で示すようにコンピュータ１００
において実行されるプログラムとして構成することがで
きることはもちろんである。この場合、ＣＤ−ＲＯＭ２
００等の記録媒体を用いたり、ネットワーク３００のフ
ァイル転送を用いて、当該プログラムを矢印で示すよう
にコンピュータ１００にインストールすることができ
る。
【００３７】図２は、量子化／逆量子化手段２、量子化
特性決定手段３およびエントロピ符号化手段４の動作を
示している。量子化／逆量子化手段２および量子化特性
決定手段３の動作はつぎのとおりである。 ［ステップ２１］：入力画素値５を受け取る。 ［ステップ２２］：符号化対象画素の周辺画素の特性か
ら量子化特性６を決定する。 ［ステップ２３］：決定した量子化特性で符号化対象画
素の画素値を量子化、逆量子化する。 ［ステップ２４］：ステップ２１〜２３をページ終了ま
で繰り返す。
特性決定手段３およびエントロピ符号化手段４の動作を
示している。量子化／逆量子化手段２および量子化特性
決定手段３の動作はつぎのとおりである。 ［ステップ２１］：入力画素値５を受け取る。 ［ステップ２２］：符号化対象画素の周辺画素の特性か
ら量子化特性６を決定する。 ［ステップ２３］：決定した量子化特性で符号化対象画
素の画素値を量子化、逆量子化する。 ［ステップ２４］：ステップ２１〜２３をページ終了ま
で繰り返す。
【００３８】エントロピ符号化手段４の動作はつぎのと
おりである。 ［ステップ２５］：量子化、逆量子化された画素地７を
受け取る。 ［ステップ２６］：量子化、逆量子化された画素値７を
エントロピ符号化する。 ［ステップ２７］：ステップ２５〜２６をページ終了ま
で繰り返す。
おりである。 ［ステップ２５］：量子化、逆量子化された画素地７を
受け取る。 ［ステップ２６］：量子化、逆量子化された画素値７を
エントロピ符号化する。 ［ステップ２７］：ステップ２５〜２６をページ終了ま
で繰り返す。
【００３９】つぎに量子化特性決定手段３の構成を説明
する。図３は量子化特性決定手段３の構成を示してお
り、この図において、量子化特性決定手段３は、ウィン
ドウ化手段１１、量子化／逆量子化試行手段１２、Ｓ−
Ｄ算出手段１３、決定手段１４を含んで構成されてい
る。ウィンドウ化手段１１は、入力画素値５を複数保持
し、保持した画素値から、符号化対象画素を中心とする
周辺画素の値１５を選択して出力するものである。量子
化／逆量子化試行手段１２は、予め設定された量子化特
性により周辺画素の値１５を量子化、逆量子化するもの
である。Ｓ−Ｄ算出手段１３は、量子化、逆量子化され
た画素値１６から同一画素値が連続する長さＳ、およ
び、符号化対象画素と周辺画素との画素値差分Ｄを計測
するものである。決定手段１４は、計測したＳ、およ
び、Ｄの値１７から量子化特性６を決定するものであ
る。
する。図３は量子化特性決定手段３の構成を示してお
り、この図において、量子化特性決定手段３は、ウィン
ドウ化手段１１、量子化／逆量子化試行手段１２、Ｓ−
Ｄ算出手段１３、決定手段１４を含んで構成されてい
る。ウィンドウ化手段１１は、入力画素値５を複数保持
し、保持した画素値から、符号化対象画素を中心とする
周辺画素の値１５を選択して出力するものである。量子
化／逆量子化試行手段１２は、予め設定された量子化特
性により周辺画素の値１５を量子化、逆量子化するもの
である。Ｓ−Ｄ算出手段１３は、量子化、逆量子化され
た画素値１６から同一画素値が連続する長さＳ、およ
び、符号化対象画素と周辺画素との画素値差分Ｄを計測
するものである。決定手段１４は、計測したＳ、およ
び、Ｄの値１７から量子化特性６を決定するものであ
る。
【００４０】図４は図３の量子化特性決定手段３の動作
を示しており、その動作は以下のとおりである。 ［ステップ４１］：入力画素値を保持する。 ［ステップ４２］：保持している入力画素値から符号化
対象画素の周辺の画素の画素値１５を選択して出力す
る。 ［ステップ４３］：周辺画素の値１５を予め設定された
量子化特性で量子化、逆量子化する。 ［ステップ４４］：量子化、逆量子化された周辺画素の
画素値１６からＳおよびＤを算出する。 ［ステップ４５］：ＳおよびＤの値１７から符号化対象
画素の量子化特性を決定する。 ［ステップ４６］：以上のステップ４１〜４６をページ
終了まで繰り返す。
を示しており、その動作は以下のとおりである。 ［ステップ４１］：入力画素値を保持する。 ［ステップ４２］：保持している入力画素値から符号化
対象画素の周辺の画素の画素値１５を選択して出力す
る。 ［ステップ４３］：周辺画素の値１５を予め設定された
量子化特性で量子化、逆量子化する。 ［ステップ４４］：量子化、逆量子化された周辺画素の
画素値１６からＳおよびＤを算出する。 ［ステップ４５］：ＳおよびＤの値１７から符号化対象
画素の量子化特性を決定する。 ［ステップ４６］：以上のステップ４１〜４６をページ
終了まで繰り返す。
【００４１】ここで、入力画素値データ５に、高周波雑
音が重畳されている場合を考える。雑音の空間周波数が
比較的高いため、雑音が視覚的に検知され難いとする。
このとき、量子化、逆量子化により同一画素値が連続し
ていると、視覚的に検知されるにもかかわらず、実際に
は高周波雑音の影響によりＳが短くなる。このため、正
確に擬似輪郭の発生を予測することができなくなる。こ
の問題を解決するために、図８に示すように量子化特性
決定手段３に低域通過フィルタ１８を設け、この低域通
過フィルタ１８により高周波雑音を除去してから、処理
を行うようにしてもよい。
音が重畳されている場合を考える。雑音の空間周波数が
比較的高いため、雑音が視覚的に検知され難いとする。
このとき、量子化、逆量子化により同一画素値が連続し
ていると、視覚的に検知されるにもかかわらず、実際に
は高周波雑音の影響によりＳが短くなる。このため、正
確に擬似輪郭の発生を予測することができなくなる。こ
の問題を解決するために、図８に示すように量子化特性
決定手段３に低域通過フィルタ１８を設け、この低域通
過フィルタ１８により高周波雑音を除去してから、処理
を行うようにしてもよい。
【００４２】つぎに限定階調画像のエントロピ符号化手
段４について説明する。図５は、従来の予測符号化に辞
書を付加した構成したエントロピ符号化手段４を示して
おり、この図において、エントロピ符号化手段４は、辞
書手段５１、予測誤差算出手段５２、ウィンドウ化手段
５３、辞書／予測誤差選択手段５４および可変長符号化
手段５５を含んで構成されている。
段４について説明する。図５は、従来の予測符号化に辞
書を付加した構成したエントロピ符号化手段４を示して
おり、この図において、エントロピ符号化手段４は、辞
書手段５１、予測誤差算出手段５２、ウィンドウ化手段
５３、辞書／予測誤差選択手段５４および可変長符号化
手段５５を含んで構成されている。
【００４３】ウィンドウ化手段５３は、階調限定された
画素値７を保持し、保持してある画素値から符号化対象
画素の周辺に位置する参照画素の値５６を選択して出力
するものである。予測誤差算出手段５２は、参照画素の
値５６から予測式に基づいて符号化対象画素の予測値を
算出し、符号化対象画素の画素値と予測値との差を予測
誤差５７として算出するものである。辞書手段５１は、
階調限定された画素値７を辞書に蓄え、符号化対象画素
の画素値が辞書に当たった場合は、その辞書インデック
ス５８を出力し、はずれた場合は、はずれを示す識別情
報を信号線５８に出力し、適宜辞書を更新するものであ
る。選択手段５４は、信号線５８が辞書インデックス５
８である場合は、それを選択し、はずれを示す識別情報
であった場合は、予測誤差５７を選択して信号線５９に
出力するものである。可変長符号化手段５５は、辞書イ
ンデックス５８、あるいは、予測誤差５７を可変長符号
化して符号８を出力するものである。
画素値７を保持し、保持してある画素値から符号化対象
画素の周辺に位置する参照画素の値５６を選択して出力
するものである。予測誤差算出手段５２は、参照画素の
値５６から予測式に基づいて符号化対象画素の予測値を
算出し、符号化対象画素の画素値と予測値との差を予測
誤差５７として算出するものである。辞書手段５１は、
階調限定された画素値７を辞書に蓄え、符号化対象画素
の画素値が辞書に当たった場合は、その辞書インデック
ス５８を出力し、はずれた場合は、はずれを示す識別情
報を信号線５８に出力し、適宜辞書を更新するものであ
る。選択手段５４は、信号線５８が辞書インデックス５
８である場合は、それを選択し、はずれを示す識別情報
であった場合は、予測誤差５７を選択して信号線５９に
出力するものである。可変長符号化手段５５は、辞書イ
ンデックス５８、あるいは、予測誤差５７を可変長符号
化して符号８を出力するものである。
【００４４】図６は、エントロピ符号化手段４の動作を
示しており、その詳細は以下のとおりである。 ［ステップ６１］：量子化、逆量子化された画素値７を
取得する。 ［ステップ６２］：符号化対象画素の画素値と参照画素
の画素値とから予測誤差５７を算出する。 ［ステップ６３］：符号化対象画素を辞書引きし辞書イ
ンデックスを求める。外れた場合は識別情報を出力し、
適宜辞書を更新する。 ［ステップ６４］：辞書がはずれた葉アイにはステップ
６５に進み、あたった場合にはステップ６６に進む。 ［ステップ６５］：予測誤差５７を選択する。 ［ステップ６６］：辞書インデックス５８を選択する。 ［ステップ６７］：選択された予測誤差５７または辞書
インデックス５８を可変長符号化する。 ［ステップ６８］：以上のステップ６１〜６８をページ
終了まで繰り返す。
示しており、その詳細は以下のとおりである。 ［ステップ６１］：量子化、逆量子化された画素値７を
取得する。 ［ステップ６２］：符号化対象画素の画素値と参照画素
の画素値とから予測誤差５７を算出する。 ［ステップ６３］：符号化対象画素を辞書引きし辞書イ
ンデックスを求める。外れた場合は識別情報を出力し、
適宜辞書を更新する。 ［ステップ６４］：辞書がはずれた葉アイにはステップ
６５に進み、あたった場合にはステップ６６に進む。 ［ステップ６５］：予測誤差５７を選択する。 ［ステップ６６］：辞書インデックス５８を選択する。 ［ステップ６７］：選択された予測誤差５７または辞書
インデックス５８を可変長符号化する。 ［ステップ６８］：以上のステップ６１〜６８をページ
終了まで繰り返す。
【００４５】次に、従来の予測符号化の予測器に量子
化、逆量子化を付加した予測誤差算出手段５２の構成を
図７に示す。図７において、予測誤差算出手段５２は、
予測手段７１、量子化／逆量子化手段７２および差分算
出手段７３を含んで構成されている。
化、逆量子化を付加した予測誤差算出手段５２の構成を
図７に示す。図７において、予測誤差算出手段５２は、
予測手段７１、量子化／逆量子化手段７２および差分算
出手段７３を含んで構成されている。
【００４６】予測手段７１は、参照画素の値５６から予
測値７４を算出するものである。量子化／逆量子化手段
７２は、予め設定された量子化特性に応じて予測値７４
を量子化、逆量子化するものである。差分算出手段７３
は、量子化、逆量子化された予測値７５と符号化対象画
素の画素値７との差を算出するものである。
測値７４を算出するものである。量子化／逆量子化手段
７２は、予め設定された量子化特性に応じて予測値７４
を量子化、逆量子化するものである。差分算出手段７３
は、量子化、逆量子化された予測値７５と符号化対象画
素の画素値７との差を算出するものである。
【００４７】つぎに以上の実施例の要部の具体的な構成
例について説明する。まず、量子化／逆量子化手段２の
構成例について説明する。
例について説明する。まず、量子化／逆量子化手段２の
構成例について説明する。
【００４８】量子化手法として、以下に述べるような簡
単な線形量子化を採る。階調精度ｍ［ｂｉｔ］の入力画
素値ｘを階調精度ｎ［ｂｉｔ］に量子化し、量子化イン
デックスＩを求める処理は、Ｉ＝ｘ／２（ｍ−ｎ）で表
わされる。次に、逆量子化した画素値をｘとすると、逆
量子化処理は、ｘ＝Ｉ・２（ｍ−ｎ）＋Ｉ／２（ｎ−
（ｍ−ｎ））で表わされる。ｍ＞＝ｍ／２とする。ｎ＜
ｍ／２の場合にも、容易に拡張できるので詳細な記述は
省略する。
単な線形量子化を採る。階調精度ｍ［ｂｉｔ］の入力画
素値ｘを階調精度ｎ［ｂｉｔ］に量子化し、量子化イン
デックスＩを求める処理は、Ｉ＝ｘ／２（ｍ−ｎ）で表
わされる。次に、逆量子化した画素値をｘとすると、逆
量子化処理は、ｘ＝Ｉ・２（ｍ−ｎ）＋Ｉ／２（ｎ−
（ｍ−ｎ））で表わされる。ｍ＞＝ｍ／２とする。ｎ＜
ｍ／２の場合にも、容易に拡張できるので詳細な記述は
省略する。
【００４９】このように量子化は、単に２進数表現した
入力画素値ｘの下位（ｍ−ｎ）［ｂｉｔ］を切り捨てる
という処理で実現できる。また、逆量子化は、量子化イ
ンデックスＩを逆量子化画素値ｘの上位データとしてそ
のまま使用し、インデックスＩの上位（ｍ−ｎ）［ｂｉ
ｔ］を切り出して逆量子化画素値ｘの下位データとして
そのまま使用すればよい。図９に、ｍ＝８、ｎ＝５の場
合の回路構成を示す。なお、図９において、８１は下位
３［ｂｉｔ］を切り捨てる下位ビット切り捨て回路、８
２は上位３［ｂｉｔ］を切り出す上位ビット切り出し回
路、８３はマージ回路である。
入力画素値ｘの下位（ｍ−ｎ）［ｂｉｔ］を切り捨てる
という処理で実現できる。また、逆量子化は、量子化イ
ンデックスＩを逆量子化画素値ｘの上位データとしてそ
のまま使用し、インデックスＩの上位（ｍ−ｎ）［ｂｉ
ｔ］を切り出して逆量子化画素値ｘの下位データとして
そのまま使用すればよい。図９に、ｍ＝８、ｎ＝５の場
合の回路構成を示す。なお、図９において、８１は下位
３［ｂｉｔ］を切り捨てる下位ビット切り捨て回路、８
２は上位３［ｂｉｔ］を切り出す上位ビット切り出し回
路、８３はマージ回路である。
【００５０】このような量子化手法によれば、処理負荷
が少なく、画素値のダイナミック・レンジが保存される
ため良好な画質となる。従来の量子化手法では、除算が
必要であったり、入力画素値と量子化インデックスの対
応表が必要であるため、装置規模が大きかった。また、
例えば、の場合、図１０に示すように、従来の逆量子化
ではダイナミック・レンジが縮小するために、画像のハ
イ・ライト部分が暗くなったり、ダーク部分で濃度が足
りないなどの画質劣化が生じる場合があった。上記量子
化手法によれば、画素値の最大値と最小値が保存される
ため、このような画質劣化が生じない。
が少なく、画素値のダイナミック・レンジが保存される
ため良好な画質となる。従来の量子化手法では、除算が
必要であったり、入力画素値と量子化インデックスの対
応表が必要であるため、装置規模が大きかった。また、
例えば、の場合、図１０に示すように、従来の逆量子化
ではダイナミック・レンジが縮小するために、画像のハ
イ・ライト部分が暗くなったり、ダーク部分で濃度が足
りないなどの画質劣化が生じる場合があった。上記量子
化手法によれば、画素値の最大値と最小値が保存される
ため、このような画質劣化が生じない。
【００５１】上記量子化手法では、量子化特性は、量子
化階調精度ｎ［ｂｉｔ］だけである。
化階調精度ｎ［ｂｉｔ］だけである。
【００５２】なお、量子化／逆量子化手段２の実現形態
は、上記手法に限定させるものではない。従来の量子化
手法であってもよい。また、量子化／逆量子化手段２は
要するに利用する階調数または画素値の個数を限定する
ことを目的としているので、他の画素値数限定手法（限
定色手法）を採用してもよい。
は、上記手法に限定させるものではない。従来の量子化
手法であってもよい。また、量子化／逆量子化手段２は
要するに利用する階調数または画素値の個数を限定する
ことを目的としているので、他の画素値数限定手法（限
定色手法）を採用してもよい。
【００５３】つぎに量子化特性決定手段３の具体的な構
成例について説明する。
成例について説明する。
【００５４】まず量子化特性決定手段３のウィンドウ化
手段１１の実装形態について説明する。
手段１１の実装形態について説明する。
【００５５】量子化、逆量子化の結果、同じ値の画素値
が連続する長さＳと、符号化対象画素と周辺画素との画
素値差分Ｄを計数するときに、主走査方向、および、副
走査方向の二つの方向に対してＳとＤの値を計測し、各
々どちらか小さな方を採用する。このとき、図３のウィ
ンドウ化手段１１は、符号化対象画素を中心とする十字
型に位置する画素値を選択して出力する回路で構成でき
る。ウィンドウの大きさは、擬似輪郭が発生するＳの値
まで計数できれば十分である。Ｓ、および、Ｄを官能評
価実験により求めた例を図１１に示す。図１１で、「あ
り」とあるのは、対応するＳとＤの場合に、擬似輪郭が
発生することを示す。この例では、Ｓ＞４で擬似輪郭が
発生することから、図１２に示すようにウィンドウの大
きさは上下左右に各々７画素あればよい。図で、符号化
対象画素をｘで、その周辺画素をＵ０，Ｕ１，Ｕ２，Ｌ
０，Ｌ１，Ｌ２，Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｒ０，Ｒ１，Ｒ２
で示してある。
が連続する長さＳと、符号化対象画素と周辺画素との画
素値差分Ｄを計数するときに、主走査方向、および、副
走査方向の二つの方向に対してＳとＤの値を計測し、各
々どちらか小さな方を採用する。このとき、図３のウィ
ンドウ化手段１１は、符号化対象画素を中心とする十字
型に位置する画素値を選択して出力する回路で構成でき
る。ウィンドウの大きさは、擬似輪郭が発生するＳの値
まで計数できれば十分である。Ｓ、および、Ｄを官能評
価実験により求めた例を図１１に示す。図１１で、「あ
り」とあるのは、対応するＳとＤの場合に、擬似輪郭が
発生することを示す。この例では、Ｓ＞４で擬似輪郭が
発生することから、図１２に示すようにウィンドウの大
きさは上下左右に各々７画素あればよい。図で、符号化
対象画素をｘで、その周辺画素をＵ０，Ｕ１，Ｕ２，Ｌ
０，Ｌ１，Ｌ２，Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｒ０，Ｒ１，Ｒ２
で示してある。
【００５６】量子化特性決定手段３の量子化／逆量子化
試行手段１２は、量子化／逆量子化手段２の実装形態と
同様に構成できる。このとき、量子化特性は、予め定め
られた値を用いる。図１２に示すウィンドウ内の画素値
に対して、量子化、逆量子化を行う。
試行手段１２は、量子化／逆量子化手段２の実装形態と
同様に構成できる。このとき、量子化特性は、予め定め
られた値を用いる。図１２に示すウィンドウ内の画素値
に対して、量子化、逆量子化を行う。
【００５７】量子化特性決定手段３のＳ−Ｄ算出手段１
３は次のように動作するように構成される。
３は次のように動作するように構成される。
【００５８】図１２に示すウィンドウ内の画素値を量子
化、逆量子化した値に対して、符号化対象画素と同じ画
素値が連続する数を主走査方向、すなわち左右方向、お
よび、副走査方向、すなわち上下方向に各々計数し、そ
の値をＲＬＭ、ＲＬＳとする。次に、ＲＬＭとＲＬＳの
うち小さな方の値をＳとする。
化、逆量子化した値に対して、符号化対象画素と同じ画
素値が連続する数を主走査方向、すなわち左右方向、お
よび、副走査方向、すなわち上下方向に各々計数し、そ
の値をＲＬＭ、ＲＬＳとする。次に、ＲＬＭとＲＬＳの
うち小さな方の値をＳとする。
【００５９】さらに、図１２に示すウィンドウ内の画素
値を量子化、逆量子化した値に対して、符号化対象画素
から始めて各々上下左右に画素値を調べていき、同じ画
素値が連続しなくなったときの画素値との差分を求め、
ＧＵ，ＧＬ，ＧＤ，ＧＲとする。次に、ＧＵ，ＧＬ，Ｇ
Ｄ，ＧＲのうち最も小さな値をＤとする。ただし、ウィ
ンドウの端まで調べても同じ画素値が連続している場合
には、画素値との差分を２とする。この処理は、図１１
に示すようにＳ＞４ではＤの値に関わらず擬似輪郭が発
生することを考慮して、Ｄの値を最小の値と見なすもの
である。
値を量子化、逆量子化した値に対して、符号化対象画素
から始めて各々上下左右に画素値を調べていき、同じ画
素値が連続しなくなったときの画素値との差分を求め、
ＧＵ，ＧＬ，ＧＤ，ＧＲとする。次に、ＧＵ，ＧＬ，Ｇ
Ｄ，ＧＲのうち最も小さな値をＤとする。ただし、ウィ
ンドウの端まで調べても同じ画素値が連続している場合
には、画素値との差分を２とする。この処理は、図１１
に示すようにＳ＞４ではＤの値に関わらず擬似輪郭が発
生することを考慮して、Ｄの値を最小の値と見なすもの
である。
【００６０】量子化特性決定手段３の決定手段１４はつ
ぎのように構成される。最も簡単な実装形態を示す。量
子化特性は、２種類のみであり、そのうちひとつは、も
との画素値を保存する、すなわち量子化を行わないもの
とする。例えば、階調精度ｍ＝８［ｂｉｔ］の入力画素
値ｘを階調精度ｎ［ｂｉｔ］に量子化するとき、量子化
特性をｎ＝５と、ｎ＝８とする。量子化／逆量子化試行
手段１２で、量子化特性ｎ＝５の量子化、逆量子化を行
い、Ｓのみを計数する。量子化特性ｎ＝５の量子化によ
り出現する階調段差は、２（８−５）＝８である。図１
１からＤ＝８の場合、Ｓ＞＝４で擬似輪郭が発生するこ
とがわかる。したがって、Ｓ＞＝４の場合に量子化特性
ｎ＝８、それ以外の場合に量子化特性ｎ＝５と決定す
る。
ぎのように構成される。最も簡単な実装形態を示す。量
子化特性は、２種類のみであり、そのうちひとつは、も
との画素値を保存する、すなわち量子化を行わないもの
とする。例えば、階調精度ｍ＝８［ｂｉｔ］の入力画素
値ｘを階調精度ｎ［ｂｉｔ］に量子化するとき、量子化
特性をｎ＝５と、ｎ＝８とする。量子化／逆量子化試行
手段１２で、量子化特性ｎ＝５の量子化、逆量子化を行
い、Ｓのみを計数する。量子化特性ｎ＝５の量子化によ
り出現する階調段差は、２（８−５）＝８である。図１
１からＤ＝８の場合、Ｓ＞＝４で擬似輪郭が発生するこ
とがわかる。したがって、Ｓ＞＝４の場合に量子化特性
ｎ＝８、それ以外の場合に量子化特性ｎ＝５と決定す
る。
【００６１】次に、同様の実装形態で、Ｄの値も考慮し
て量子化特性を決定する場合を図１３に示す。量子化特
性は、ｎ＝５からｎ＝８の５種類とする。初めに、量子
化特性ｎ＝４として、擬似輪郭を発生させずに量子化で
きるか否かを判定する。もしもできれば、量子化特性ｎ
＝４と決定する。そうでなければ、量子化特性ｎ＝５と
して同様の処理を行う。以後、順番に量子化特性を変化
させて同様の処理を行う。量子化特性ｎ＝７であっても
擬似輪郭の発生なしに量子化できない場合は、量子化特
性ｎ＝８に決定する。
て量子化特性を決定する場合を図１３に示す。量子化特
性は、ｎ＝５からｎ＝８の５種類とする。初めに、量子
化特性ｎ＝４として、擬似輪郭を発生させずに量子化で
きるか否かを判定する。もしもできれば、量子化特性ｎ
＝４と決定する。そうでなければ、量子化特性ｎ＝５と
して同様の処理を行う。以後、順番に量子化特性を変化
させて同様の処理を行う。量子化特性ｎ＝７であっても
擬似輪郭の発生なしに量子化できない場合は、量子化特
性ｎ＝８に決定する。
【００６２】図１３の動作は以下のとおりである。 ［ステップ２５１］：変数ｎ＝４とする。 ［ステップ２５２］：ウィンドウ内の画素の画素値を量
子化特性ｎで量子化、逆量子化する。 ［ステップ２５３］：Ｓ、Ｄを計数する。 ［ステップ２５４］：擬似輪郭が発生するかどうかを判
別する。発生すると判別されたらステップ２５５へ進
む。発生しないと判別されたらステップ２５７へ進む。 ［ステップ２５５］： 量子化特性ｎをｎ＝ｎ＋１に更
新する。 ［ステップ２５６］：ｎ＝８かどうかを判別する。ｎ＝
８であればステップ２５７へ進む。そうでなければステ
ップ２５２に戻る。 ［ステップ２５７］： 量子化特性をｎに決定する。
子化特性ｎで量子化、逆量子化する。 ［ステップ２５３］：Ｓ、Ｄを計数する。 ［ステップ２５４］：擬似輪郭が発生するかどうかを判
別する。発生すると判別されたらステップ２５５へ進
む。発生しないと判別されたらステップ２５７へ進む。 ［ステップ２５５］： 量子化特性ｎをｎ＝ｎ＋１に更
新する。 ［ステップ２５６］：ｎ＝８かどうかを判別する。ｎ＝
８であればステップ２５７へ進む。そうでなければステ
ップ２５２に戻る。 ［ステップ２５７］： 量子化特性をｎに決定する。
【００６３】つぎにエントロピ符号化手段４の構成例を
具体的に説明する。まず、を構成するエントロピ符号化
手段４のウィンドウ化手段５３の実現形態について説明
する。
具体的に説明する。まず、を構成するエントロピ符号化
手段４のウィンドウ化手段５３の実現形態について説明
する。
【００６４】従来の予測符号化では、既に符号化済みの
画素に対して、符号化対象画素の周辺に位置する画素を
参照し、予測を行う。図１４に、ウィンドウの例を示
す。図で符号化対象画素をｘで、参照画素をａ、ｂ、
ｃ、ｄで表わす。符号化は、右から左、上から下の走査
順に行われるため、画素ｘを符号化する時には、既に
ａ、ｂ、ｃ、ｄの符号化が終了している。このため、復
号の処理において、画素ｘを復号する時には、既にａ、
ｂ、ｃ、ｄの復号が終了しており、参照画素の値を確定
することができる。
画素に対して、符号化対象画素の周辺に位置する画素を
参照し、予測を行う。図１４に、ウィンドウの例を示
す。図で符号化対象画素をｘで、参照画素をａ、ｂ、
ｃ、ｄで表わす。符号化は、右から左、上から下の走査
順に行われるため、画素ｘを符号化する時には、既に
ａ、ｂ、ｃ、ｄの符号化が終了している。このため、復
号の処理において、画素ｘを復号する時には、既にａ、
ｂ、ｃ、ｄの復号が終了しており、参照画素の値を確定
することができる。
【００６５】つぎにエントロピ符号化手段４の予測誤差
算出手段５２の実現形態について説明する。
算出手段５２の実現形態について説明する。
【００６６】本発明の予測符号化では、ウィンドウ内の
参照画素の画素値５６から予測式により符号化対象画素
の予測値７４を算出し、この予測値を予め設定された量
子化特性により量子化、逆量子化し、得られた値を新た
な予測値７５とし、符号化対象画素の画素値７から予測
値７５を減算することにより予測誤差５７を算出する。
例えば、図１４のウィンドウに対して、予測式をｘ＝
（２ａ＋２ｂ−ｃ−ｄ）／２とする。ここで、図７の量
子化／逆量子化手段７２の実装形態は量子化／逆量子化
手段２の実装形態と同様である。例えば、量子化特性決
定手段３の実装形態において、量子化特性が２種類のみ
であり、階調精度ｍ＝４［ｂｉｔ］の入力画素値ｘを階
調精度ｎ［ｂｉｔ］に量子化するとき、量子化特性をｎ
＝２とｎ＝３とする。この場合、符号化対象画素ｘは、
図１５に示すように、二つの量子化特性を合成した特性
で量子化逆量子化を行う。このような量子化特性を実現
するためには、予測誤差７４を量子化特性ｎ＝２で量子
化、逆量子化したときの量子化誤差と、同じく量子化特
性ｎ＝３の量子化誤差を比べ、量子化誤差が小さい方の
量子化、逆量子化を行えばよい。
参照画素の画素値５６から予測式により符号化対象画素
の予測値７４を算出し、この予測値を予め設定された量
子化特性により量子化、逆量子化し、得られた値を新た
な予測値７５とし、符号化対象画素の画素値７から予測
値７５を減算することにより予測誤差５７を算出する。
例えば、図１４のウィンドウに対して、予測式をｘ＝
（２ａ＋２ｂ−ｃ−ｄ）／２とする。ここで、図７の量
子化／逆量子化手段７２の実装形態は量子化／逆量子化
手段２の実装形態と同様である。例えば、量子化特性決
定手段３の実装形態において、量子化特性が２種類のみ
であり、階調精度ｍ＝４［ｂｉｔ］の入力画素値ｘを階
調精度ｎ［ｂｉｔ］に量子化するとき、量子化特性をｎ
＝２とｎ＝３とする。この場合、符号化対象画素ｘは、
図１５に示すように、二つの量子化特性を合成した特性
で量子化逆量子化を行う。このような量子化特性を実現
するためには、予測誤差７４を量子化特性ｎ＝２で量子
化、逆量子化したときの量子化誤差と、同じく量子化特
性ｎ＝３の量子化誤差を比べ、量子化誤差が小さい方の
量子化、逆量子化を行えばよい。
【００６７】図１に示す本発明を実現するためには、予
測誤差算出手段５２の実現形態は、上記手法に限定させ
るものではない。従来の予測誤差算出手法、すなわち、
予測値の量子化、逆量子化を行わない手法であってもよ
い。
測誤差算出手段５２の実現形態は、上記手法に限定させ
るものではない。従来の予測誤差算出手法、すなわち、
予測値の量子化、逆量子化を行わない手法であってもよ
い。
【００６８】つぎにエントロピ符号化手段４の辞書手段
５１の実現形態について説明する。
５１の実現形態について説明する。
【００６９】辞書型符号化手法として、以下に述べるよ
うな簡単な、固定的に画素値を語とする辞書を採る。辞
書のエントリがｗ語の場合の動作を図１６に示す。語の
大きさを固定的にしたため、語の大きさが適応的に変化
する従来のＬＺ７７方式（Ｌｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖ、”Ａ
Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒＳ
ｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｄａｔａ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈ
ｅｏｒｙ，１９７７）やＬＺ７８方式に比べて簡単な処
理で実現できる。
うな簡単な、固定的に画素値を語とする辞書を採る。辞
書のエントリがｗ語の場合の動作を図１６に示す。語の
大きさを固定的にしたため、語の大きさが適応的に変化
する従来のＬＺ７７方式（Ｌｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖ、”Ａ
Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒＳ
ｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｄａｔａ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈ
ｅｏｒｙ，１９７７）やＬＺ７８方式に比べて簡単な処
理で実現できる。
【００７０】図１６における辞書手段５１の動作は以下
のとおりである。 ［ステップ２８１］：量子化、逆量子化された画素値７
を入力して入力語とする。 ［ステップ２８２］：辞書のエントリ・ポインタｐ＝０
とする。 ［ステップ２８３］：ｐで示す登録語と入力語とを比較
する。 ［ステップ２８４］：一致していればステップ２８９へ
進む。一致していなければステップ２８５へ進む。 ［ステップ２８５］：ｐ＝ｐ＋１とする。 ［ステップ２８６］：ｐ＜ｗかどうかを判別する。ｐ＜
ｗであればステップ２８３に戻り処理を繰り返す。ｐ＝
ｗであればステップ２８７へ進む。 ［ステップ２８７］：０から（ｗ−２）のエントリの登
録語を１から（ｗ−１）のエントリへ各々シフトし、０
の辞書エントリに入力語を登録する。 ［ステップ２８８］：辞書はずれ識別情報を信号線５８
に出力する。 ［ステップ２８９］：０から（ｐ−１）のエントリの登
録語を１からｐのエントリへ各々シフトし、もともとｐ
にあった辞書語をエントリに登録する。 ［ステップ２９０］：ｐを当たり辞書インデックスとし
て信号線５８に出力する。 ［ステップ２９１］：以上の処理をページ終了まで繰り
返す。
のとおりである。 ［ステップ２８１］：量子化、逆量子化された画素値７
を入力して入力語とする。 ［ステップ２８２］：辞書のエントリ・ポインタｐ＝０
とする。 ［ステップ２８３］：ｐで示す登録語と入力語とを比較
する。 ［ステップ２８４］：一致していればステップ２８９へ
進む。一致していなければステップ２８５へ進む。 ［ステップ２８５］：ｐ＝ｐ＋１とする。 ［ステップ２８６］：ｐ＜ｗかどうかを判別する。ｐ＜
ｗであればステップ２８３に戻り処理を繰り返す。ｐ＝
ｗであればステップ２８７へ進む。 ［ステップ２８７］：０から（ｗ−２）のエントリの登
録語を１から（ｗ−１）のエントリへ各々シフトし、０
の辞書エントリに入力語を登録する。 ［ステップ２８８］：辞書はずれ識別情報を信号線５８
に出力する。 ［ステップ２８９］：０から（ｐ−１）のエントリの登
録語を１からｐのエントリへ各々シフトし、もともとｐ
にあった辞書語をエントリに登録する。 ［ステップ２９０］：ｐを当たり辞書インデックスとし
て信号線５８に出力する。 ［ステップ２９１］：以上の処理をページ終了まで繰り
返す。
【００７１】なお、図１に示す本発明を実現するために
は、辞書手段５１の実現形態は、上記手法に限定させる
ものではない。従来の手法であってもよい。
は、辞書手段５１の実現形態は、上記手法に限定させる
ものではない。従来の手法であってもよい。
【００７２】つぎにエントロピ符号化手段４の辞書／予
測誤差選択手段５４について説明する。
測誤差選択手段５４について説明する。
【００７３】辞書／予測誤差選択手段５４は、信号線５
８の内容が辞書インデックスである場合には、これを信
号線５９に出力し、信号線５８の内容が辞書はずれを示
す識別情報である場合には、信号線５７から入力された
予測誤差値を信号線５９に出力する選択回路で実現でき
る。
８の内容が辞書インデックスである場合には、これを信
号線５９に出力し、信号線５８の内容が辞書はずれを示
す識別情報である場合には、信号線５７から入力された
予測誤差値を信号線５９に出力する選択回路で実現でき
る。
【００７４】つぎにエントロピ符号化手段４の可変長符
号化手段５５の実現形態について説明する。可変長符号
化手段５５は、信号線５９から入力される辞書インデッ
クス、あるいは、予測誤差値に対して、可変長符号化を
行う回路で実現できる。例えば、従来のＪＰＥＧインデ
ィペンデント方式で採用されているような可変長符号化
手法でよい。
号化手段５５の実現形態について説明する。可変長符号
化手段５５は、信号線５９から入力される辞書インデッ
クス、あるいは、予測誤差値に対して、可変長符号化を
行う回路で実現できる。例えば、従来のＪＰＥＧインデ
ィペンデント方式で採用されているような可変長符号化
手法でよい。
【００７５】つぎに図８の量子化特性決定手段３の低域
通過フィルタ手段１８の実現形態について説明する。例
えば、図１７に示すような係数の２次元低域通過フィル
タで実現する。フィルタ出力値ｆ、対象画素の値ｘ０，
０、その周辺画素の値ｘｉ，ｊ、ｉ＝｛−１，０，
１｝、ｊ＝｛−１，０，１｝とするとき、ｆ＝１／１６
・ΣΣｓｉ，ｊ×ｘｉ，ｊと表わすことができる。ここ
で、ｓｉ，ｊは図１７に示すフィルタ係数である。この
処理は、係数がすべて２のべき乗であり、乗算と除算を
必要とせず、算術シフト演算と加減算のみで実現できる
ため、処理負荷が比較的軽い。
通過フィルタ手段１８の実現形態について説明する。例
えば、図１７に示すような係数の２次元低域通過フィル
タで実現する。フィルタ出力値ｆ、対象画素の値ｘ０，
０、その周辺画素の値ｘｉ，ｊ、ｉ＝｛−１，０，
１｝、ｊ＝｛−１，０，１｝とするとき、ｆ＝１／１６
・ΣΣｓｉ，ｊ×ｘｉ，ｊと表わすことができる。ここ
で、ｓｉ，ｊは図１７に示すフィルタ係数である。この
処理は、係数がすべて２のべき乗であり、乗算と除算を
必要とせず、算術シフト演算と加減算のみで実現できる
ため、処理負荷が比較的軽い。
【００７６】つぎに、実施例の効果について説明する。 １．この実施例によれば、ＤＣＴのような周波数変換処
理を必要としないため、処理負荷が軽い。また、ＢＴＣ
方式のようにブロックごとに量子化特性を切換えること
がないため、ブロック歪みを発生しない。さらに、ＢＴ
Ｃ方式のように量子化インデックスと量子化特性を別系
統で符号化しないため、装置構成が単純である。
理を必要としないため、処理負荷が軽い。また、ＢＴＣ
方式のようにブロックごとに量子化特性を切換えること
がないため、ブロック歪みを発生しない。さらに、ＢＴ
Ｃ方式のように量子化インデックスと量子化特性を別系
統で符号化しないため、装置構成が単純である。
【００７７】ここで、実施例の処理負荷をＪＰＥＧ方式
と概略比較する。加減演算、論理演算、画素値へのアク
セス、中間結果へのアクセスなどをすべてひとつのイン
ストラクションとして、乗除演算を４つのインストラク
ションとして扱う。ＪＰＥＧ方式は、ＤＣＴ演算が最も
重く、全体では画素当り１３４インストラクションの負
荷になる。本発明では、画素ごとにウィンドウ化してＲ
ＬとＧを計数する処理が最も重く、全体では画素当り１
７インストラクションの負荷になる。低域通過フィルタ
処理を加えても、画素当り２６インストラクションの負
荷ですむ。 ２．擬似輪郭が最も発生し易い絵柄（均一なストライプ
が並んでいるストレス・パターン）に対して、官能評価
により擬似輪郭の発生度合いを予め求めておき、入力画
像の絵柄がストレス・パターンに類似している度合いに
より、擬似輪郭の発生レベルを正確に予測するため、擬
似輪郭が発生しない範囲で最も少ない階調数で量子化す
ることができる。その結果、符号化効率が良い。
と概略比較する。加減演算、論理演算、画素値へのアク
セス、中間結果へのアクセスなどをすべてひとつのイン
ストラクションとして、乗除演算を４つのインストラク
ションとして扱う。ＪＰＥＧ方式は、ＤＣＴ演算が最も
重く、全体では画素当り１３４インストラクションの負
荷になる。本発明では、画素ごとにウィンドウ化してＲ
ＬとＧを計数する処理が最も重く、全体では画素当り１
７インストラクションの負荷になる。低域通過フィルタ
処理を加えても、画素当り２６インストラクションの負
荷ですむ。 ２．擬似輪郭が最も発生し易い絵柄（均一なストライプ
が並んでいるストレス・パターン）に対して、官能評価
により擬似輪郭の発生度合いを予め求めておき、入力画
像の絵柄がストレス・パターンに類似している度合いに
より、擬似輪郭の発生レベルを正確に予測するため、擬
似輪郭が発生しない範囲で最も少ない階調数で量子化す
ることができる。その結果、符号化効率が良い。
【００７８】ストレス・パターンをストライプの幅Ｓ
と、各ストライプの画素値の差Ｄによりパラメータ化
し、入力画像に対して符号化対象画素を中心に同一画素
値が連続する数ＲＬ、および、符号化対象画素を含むラ
ン（同一画素値の連続する画素の固まり）と隣接画素と
の画素値Ｇを係数し、Ｓ、ＤとＲＬ、Ｇの大小関係によ
り類似度を求めるため、簡単な処理で、精度良く擬似輪
郭の発生を抑圧できる。
と、各ストライプの画素値の差Ｄによりパラメータ化
し、入力画像に対して符号化対象画素を中心に同一画素
値が連続する数ＲＬ、および、符号化対象画素を含むラ
ン（同一画素値の連続する画素の固まり）と隣接画素と
の画素値Ｇを係数し、Ｓ、ＤとＲＬ、Ｇの大小関係によ
り類似度を求めるため、簡単な処理で、精度良く擬似輪
郭の発生を抑圧できる。
【００７９】低域通過フィルタにより高周波雑音を除去
してからＲＬを係数することにより、視覚的に検知する
ランの長さとＲＬとの不一致を防ぐため、高周波雑音が
重畳された入力画像データに対しても精度良く擬似輪郭
を抑制できる。 ３．画素ごとに量子化特性を切換え、量子化、逆量子化
した画素値をエントロピ符号化することにより、量子化
特性を付加情報として符号化する必要がない。その結
果、符号化効率が良い。
してからＲＬを係数することにより、視覚的に検知する
ランの長さとＲＬとの不一致を防ぐため、高周波雑音が
重畳された入力画像データに対しても精度良く擬似輪郭
を抑制できる。 ３．画素ごとに量子化特性を切換え、量子化、逆量子化
した画素値をエントロピ符号化することにより、量子化
特性を付加情報として符号化する必要がない。その結
果、符号化効率が良い。
【００８０】エントロピ符号化として予測符号化と辞書
符号化を組み合わせて用いるため、量子化、逆量子化に
より階調数が限定された画像データを効率よく符号化で
きる。
符号化を組み合わせて用いるため、量子化、逆量子化に
より階調数が限定された画像データを効率よく符号化で
きる。
【００８１】予測符号化の予測器として、予測式により
算出した予測値に対しても量子化、逆量子化を施すこと
により、階調数が限定された画像データを効率よく符号
化できる。
算出した予測値に対しても量子化、逆量子化を施すこと
により、階調数が限定された画像データを効率よく符号
化できる。
【００８２】辞書符号化として、固定的に画素値を語と
する辞書を設けることにより、階調数が限定された画像
データを簡単な処理で効率よく符号化できる。
する辞書を設けることにより、階調数が限定された画像
データを簡単な処理で効率よく符号化できる。
【００８３】以上の実施例の符号化装置を用いれば、例
えばクライアントから画像１ページ分のデータをネット
ワークを介してプリントサーバに転送してプリントする
際にも、クライアント側で特別なハードウェアを用いな
くとも比較的高速に画像の符号化を行える。
えばクライアントから画像１ページ分のデータをネット
ワークを介してプリントサーバに転送してプリントする
際にも、クライアント側で特別なハードウェアを用いな
くとも比較的高速に画像の符号化を行える。
【００８４】なお、上述実施例における、符号化を行な
う装置は、例えば、汎用のＰＣ装置のメモリに処理プロ
グラムを格納して実行する構成としてもよい。処理プロ
グラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭあるいはＤＶＤ−ＲＯ
Ｍ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、のような
各種の光ディスクに格納してもよい。また、ハードディ
スクあるいはフロッピー（登録商標）ディスクのような
磁気ディスクに格納してもよい。また、半導体メモリ
や、さらに、ＤＡＴあるいは８ｍｍといったテープメデ
ィアに格納してもよい。いずれにしても、上述した処理
を実行する処理プログラムを供給するプログラム媒体か
ら、直接にあるいはネットワークを介して間接的に、そ
の処理プログラムを読み出して実行する構成とすること
ができる。
う装置は、例えば、汎用のＰＣ装置のメモリに処理プロ
グラムを格納して実行する構成としてもよい。処理プロ
グラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭあるいはＤＶＤ−ＲＯ
Ｍ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、のような
各種の光ディスクに格納してもよい。また、ハードディ
スクあるいはフロッピー（登録商標）ディスクのような
磁気ディスクに格納してもよい。また、半導体メモリ
や、さらに、ＤＡＴあるいは８ｍｍといったテープメデ
ィアに格納してもよい。いずれにしても、上述した処理
を実行する処理プログラムを供給するプログラム媒体か
ら、直接にあるいはネットワークを介して間接的に、そ
の処理プログラムを読み出して実行する構成とすること
ができる。
【００８５】なお、復号装置としては通常のエントロピ
復号装置をそのまま用いることができる。
復号装置をそのまま用いることができる。
【００８６】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、簡単な装置構成で、かつ処理負荷を小さく抑えて、
画像データを符号化することができる。またブロック歪
を招来することなく、さらに、擬似輪郭により画質の劣
化を招くことなく高効率に画像を符号化できる。さら
に、簡単な構成で量子化特性を精度良く決定することが
できる。
ば、簡単な装置構成で、かつ処理負荷を小さく抑えて、
画像データを符号化することができる。またブロック歪
を招来することなく、さらに、擬似輪郭により画質の劣
化を招くことなく高効率に画像を符号化できる。さら
に、簡単な構成で量子化特性を精度良く決定することが
できる。
【図１】 この発明の実施例を全体として示すブロック
図である。
図である。
【図２】 図１の実施例の動作を示すフロー図である。
【図３】 図１の量子化特性決定手段３の構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図４】 図１の量子化特性決定手段３の動作を示すフ
ロー図である。
ロー図である。
【図５】 図１のエントロピ符号化手段４の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図６】 図１のエントロピ符号化手段４の動作を示す
フロー図である。
フロー図である。
【図７】 図５の予測誤差算出手段５２の構成を示すブ
ロック図
ロック図
【図８】 図１の量子化特性決定手段３の他の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図９】 図１の量子化／逆量子化手段２の実現形態を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図１０】 図９の量子化／逆量子化手段の実現形態の
説明図である。
説明図である。
【図１１】 擬似輪郭の官能評価結果の説明図である。
【図１２】 図３の量子化特性決定手段３のウィンドウ
化手段１１の実現形態の説明図である。
化手段１１の実現形態の説明図である。
【図１３】 図３の量子化特性決定手段３の実現形態を
説明するフロー図でえある。
説明するフロー図でえある。
【図１４】 図５のエントロピ符号化手段４のウィンド
ウ化手段５３の実現形態の説明図である。
ウ化手段５３の実現形態の説明図である。
【図１５】 図５のエントロピ符号化手段４の予測誤差
算出手段５２における量子化／逆量子化手段７２の実現
形態の説明図である。
算出手段５２における量子化／逆量子化手段７２の実現
形態の説明図である。
【図１６】 図５のエントロピ符号化手段の辞書手段５
１の実現形態を説明するフロー図である。
１の実現形態を説明するフロー図である。
【図１７】 図８の量子化特性決定手段３の低域通過フ
ィルタ手段１８の実現形態の説明図である。
ィルタ手段１８の実現形態の説明図である。
【図１８】 擬似輪郭発生に関連して入力画像の濃度プ
ロファイルを説明する図である。
ロファイルを説明する図である。
【図１９】 擬似輪郭発生に関連して出力画像の濃度プ
ロファイルを説明する図である。
ロファイルを説明する図である。
【図２０】 従来のＢＴＣ方式符号化を説明するブロッ
ク図である。
ク図である。
１ 画素値入力手段 ２ 量子化／逆量子化手段 ３ 量子化特性決定手段 ４ エントロピ符号化手段 ５ 入力画素データ ６ 量子化特性 ７ 量子化、逆量子化された画像データ ８ 符号データ １１ ウィンドウ化手段 １２ 量子化／逆量子化試行手段 １３ Ｓ−Ｄ算出手段 １４ 量子化特性決定手段 １５ ウィンドウ内画素データ １６ 量子化、逆量子化されたウィンドウ内画素デー
タ １７ Ｓ，Ｄの値 １８ 低域通過フィルタ手段 １９ 高域雑音が除去された画像データ ５１ 辞書符号化手段 ５２ 予測誤差算出手段 ５３ ウィンドウ化手段 ５４ 辞書／予測誤差選択手段 ５５ 可変長符号化手段 ５６ ウィンドウ内画素データ ５７ 予測誤差 ５８ 辞書はずれ識別情報または辞書インデックス ５９ 予測誤差または辞書インデックス ７１ 予測手段 ７２ 量子化／逆量子化手段 ７３ 差分算出手段 ７４ 予測値 ７５ 量子化、逆量子化された予測値 ８１ 下位ビット切り捨て回路 ８２ 上位ビット切り出し回路 ８３ ビット・マージ回路 ８４ 量子化インデックス ８５ 逆量子化値の下位データ
タ １７ Ｓ，Ｄの値 １８ 低域通過フィルタ手段 １９ 高域雑音が除去された画像データ ５１ 辞書符号化手段 ５２ 予測誤差算出手段 ５３ ウィンドウ化手段 ５４ 辞書／予測誤差選択手段 ５５ 可変長符号化手段 ５６ ウィンドウ内画素データ ５７ 予測誤差 ５８ 辞書はずれ識別情報または辞書インデックス ５９ 予測誤差または辞書インデックス ７１ 予測手段 ７２ 量子化／逆量子化手段 ７３ 差分算出手段 ７４ 予測値 ７５ 量子化、逆量子化された予測値 ８１ 下位ビット切り捨て回路 ８２ 上位ビット切り出し回路 ８３ ビット・マージ回路 ８４ 量子化インデックス ８５ 逆量子化値の下位データ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宋 一憲 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内 (72)発明者 関野 雅則 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内 Ｆターム(参考） 5C059 KK06 KK11 MA00 MA01 MD01 MD02 ME05 PP01 SS26 TA36 TB10 TC02 TD07 TD08 UA02 UA39 5C078 AA04 BA22 BA35 CA21 DB07
Claims (10)
- 【請求項１】 対象画素を中心とする周辺画素の値を入
力画素値から選択して出力する手段と、 予め設定された量子化特性により周辺画素の値を量子
化、逆量子化する手段と、 量子化、逆量子化された画素値から同一画素値が連続す
る長さＳ、および、あるいは、対象画素と周辺画素との
画素値差分Ｄを計測する手段と、 計測した長さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値
から量子化特性を決定する手段とを有することを特徴と
する量子化特性決定装置。 - 【請求項２】 入力画素値に対して低域通過フィルタの
前処理を行う請求項１記載の量子化特性決定装置。 - 【請求項３】 予め官能評価実験により求めておいた長
さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値と擬似輪郭
の発生度合いの対応を保持し、計測した長さＳ、およ
び、あるいは、画素値差分Ｄの値の大小関係から量子化
特性を決定する請求項１記載の量子化特性決定装置。 - 【請求項４】 画素値を入力する手段と、 入力された画素値の特性に応じて画素ごとに量子化特性
を決定する手段と、 決定された量子化特性に応じて入力画素値を量子化、逆
量子化する手段と、 量子化、逆量子化により階調限定された画像データをエ
ントロピ符号化する手段とを有することを特徴とする画
像符号化装置。 - 【請求項５】 エントロピ符号化手段は、階調限定され
た画素値から符号化対象画素の周辺に位置する参照画素
の値を選択して出力する手段と、参照画素の値から予測
式に基づいて符号化対象画素の予測値を算出し、符号化
対象画素の画素値と予測値との誤差を予測誤差として算
出する手段と、予測誤差を可変長符号化して符号を出力
する可変長符号化手段とを有する請求項４記載の画像符
号化装置。 - 【請求項６】 エントロピ符号化手段は、階調限定され
た画素値から符号化対象画素の周辺に位置する参照画素
の値を選択して出力する手段と、参照画素の値から予測
式に基づいて符号化対象画素の予測値を算出し、符号化
対象画素の画素値と予測値との誤差を予測誤差として算
出する手段と、階調限定された画素値を辞書に蓄え、符
号化対象画素の画素値が辞書に当たった場合は、その辞
書インデックスを出力し、はずれた場合は、はずれを示
す識別情報を出力し、適宜辞書を更新する辞書符号化手
段と、辞書が当たった場合は、辞書インデックスを選択
し、はずれた場合は、予測誤差を選択して出力する選択
手段と、辞書インデックス、あるいは、予測誤差を可変
長符号化して符号を出力する可変長符号化手段とを有す
る請求項４記載の画像符号化装置。 - 【請求項７】 予測誤差算出手段は、参照画素の値から
予測値を算出する予測手段と、予め設定された量子化特
性に応じて予測値を量子化、逆量子化する手段と、量子
化、逆量子化された予測値と符号化対象画素の画素値と
の差を算出する予測誤差算出手段とを有する請求項５ま
たは６記載の画像符号化装置。 - 【請求項８】 量子化、逆量子化する手段は、ｍビット
の画素値の上位ｎビットのデータをそのまま量子化イン
デックスとして出力し、量子化インデックスをそのまま
逆量子化値の上位ｎビットのデータとして使用し、量子
化インデックスから上位ｍ−ｎビットの上位データを切
り出し、それを逆量子化値の下位ｍ−ｎビットのデータ
として使用する請求項４記載の画像符号化装置。 - 【請求項９】 画素値を入力する手段と、 入力された画素値の特性に応じて画素ごとに画素値数限
定特性を決定する手段と、 決定された画素値数限定特性に応じて入力画素値を出力
画素値に変換する手段と、 画素値数限定特性により画素値数限定された画像データ
をエントロピ符号化する手段とを有することを特徴とす
る画像符号化装置。 - 【請求項１０】 コンピュータに、 対象画素およびその周辺の各画素の値を予め設定された
量子化特性により量子化したデータを生成するステップ
と、 前記周辺画素において対象画素の量子化データと同一の
データが連続する長さＳ、および、あるいは、対象画素
と前記周辺画素との画素値差分Ｄを計測するステップ
と、 計測した長さＳ、および、あるいは、画素値差分Ｄの値
から対象画素の量子化特性を決定するステップと、 決定された量子化特性に基づいて対象画素の値を量子化
するステップとを有する符号化処理を実行させるための
コンピュータプログラムを記録したコンピュータ読取り
可能な記録媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000130540A JP2001136535A (ja) | 1999-08-25 | 2000-04-28 | 画像符号化装置および量子化特性決定装置 |
| US09/643,883 US6792157B1 (en) | 1999-08-25 | 2000-08-23 | Image encoding apparatus and quantization characteristics determining apparatus |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23785799 | 1999-08-25 | ||
| JP11-237857 | 1999-08-25 | ||
| JP2000130540A JP2001136535A (ja) | 1999-08-25 | 2000-04-28 | 画像符号化装置および量子化特性決定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001136535A true JP2001136535A (ja) | 2001-05-18 |
Family
ID=26533407
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000130540A Pending JP2001136535A (ja) | 1999-08-25 | 2000-04-28 | 画像符号化装置および量子化特性決定装置 |
Country Status (2)
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