JP2001211081A - ディジタルアレイ再インデクシング方法及びディジタルデータ圧縮器 - Google Patents

ディジタルアレイ再インデクシング方法及びディジタルデータ圧縮器

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JP2001211081A
JP2001211081A JP2000346254A JP2000346254A JP2001211081A JP 2001211081 A JP2001211081 A JP 2001211081A JP 2000346254 A JP2000346254 A JP 2000346254A JP 2000346254 A JP2000346254 A JP 2000346254A JP 2001211081 A JP2001211081 A JP 2001211081A
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Wenjun Zeng
ゼン ウェンジン
Shaw-Min Lei
レイ シャウーミン
Lee Jin
リー ジン
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Original Assignee
Sharp Corp
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/64—Systems for the transmission or the storage of the colour picture signal; Details therefor, e.g. coding or decoding means therefor
    • H04N1/644—Systems for the transmission or the storage of the colour picture signal; Details therefor, e.g. coding or decoding means therefor using a reduced set of representative colours, e.g. each representing a particular range in a colour space

Abstract

(57)【要約】 【課題】 パレット化された画像を効率的に圧縮する。 【解決手段】 １つ以上の所定のコンテクスト関係、例
えば隣接した関係にあるシンボルの、画像内での発生頻
度を表示するシンボルクロスカウントのアレイを使用
し、パレットインデクシングされた画像を再インデクシ
ングする。画像内の隣接するシンボルにシンボルスペー
ス内でできるだけ近いインデックスを割り当てるように
パレットインデックスを操作し、よって多数の無損失圧
縮器による画像のその後の圧縮性を高める。この方法は
一次元の再割り当てプール１０２とシードポジション１
０４へ割り当てられるシードシンボルとを使用してお
り、クロスカウントアレイを使用するポテンシャル関数
に従い、プール内の右又は左に位置決めするよう単一の
シンボルを選択する。この方法を繰り返し、次の選択中
に第１，第２プールシンボルを検討し、再インデクシン
グされた画像内のピクセル間平均差を最小にするように
プールにシンボルを入れる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタルアレイ
再インデクシング方法及びディジタルデータ圧縮器に関
し、より詳細には、パレット化された画像を効率的に圧
縮するために、データ圧縮の補助手段としてマッピング
された新しいシンボルにディジタルデータを再インデク
シングするためのディジタルアレイ再インデクシング方
法及びその方法を用いた無損失のディジタルデータ圧縮
器に関する。
【０００２】
【従来の技術】カラーディジタル画像は多数のディジタ
ルフォーマットで表示できる。図１９は２つの一般的な
フォーマット、すなわちカラー平面フォーマット（平面
２４，２６，２８）と、パレットインデクシングフォー
マット（テーブル３０及びインデックス画像３２）とを
示す図である。いずれのフォーマットにおいてもディジ
タル画像２０はピクセル値のアレイで表示される。カラ
ー平面フォーマットでは、各ピクセルは多数のカラー平
面、例えば赤，緑，青色平面で表示される。図１９の例
では、ディジタル画像２０のうちのサブ画像２２に対す
る代表的なカラー平面の値が示されている。赤色平面２
４，緑色平面２６，青色平面２８は、各ピクセル位置に
おけるそれぞれのカラーの強度を０〜２５５の数字で示
している。このフォーマットはユニークな１６００万色
を正確に表示できる。このフォーマットのダウンサイド
は画像内の各ピクセルを表示するのに２４ビットを必要
とする。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】多くの画像（特にコン
ピュータで発生される画像及びアイコン）では、比較的
少数のカラーしか使用しない。他のほとんどの画像で
は、観察者に画像データを示すのに１６００万色よりも
かなり少ない認識可能に選択された数のカラー、例えば
２５６色で完全に妥当である。かかる画像はパレットイ
ンデクシングされた画像に対して最適である。
【０００４】代表的なパレットインデクシングされた画
像は、パレットテーブルとインデックス画像の２つの要
素を有する。すなわちインデックス値とそれに関連する
赤，緑，青の強度値との間での変換を提供するパレット
テーブルと、画像内の各ピクセルに対するインデックス
値を含むインデックス画像とを有する。図１９におい
て、パレットテーブル３０は８つのインデックスを含
み、サブイメージ２２に見られる赤，緑，青のピクセル
値の各ユニークな組み合わせに１つずつインデックスが
対応している。例えば、インデックス０は明るいグレー
を示し、インデックス１は白を示し、インデックス２は
ダークブラウンを示す。インデックス画像３２は各ピク
セルに対し１つのインデックス値を含む。
【０００５】パレットインデクシングされた画像のサイ
ズはインデックス画像のサイズとパレットテーブルのサ
イズの合計である。大きなサイズの画像に対し、パレッ
トテーブルは一般に比較的無視できる量のスペースしか
必要としないので、画像のサイズは主にインデックス画
像のサイズによって占められる。
【０００６】インデックス画像３２の各インデックスを
パレットテーブル３０の入力と置換することにより、パ
レットインデクシングされた画像から、可視画像が創出
される。従って、インデックス画像３２の頂部左側ピク
セルに対するインデックス「０」は、このピクセルをデ
ィスプレイする間使用するためのパレットテーブル３０
から、赤，緑，青の値（１９２，１９２，１９２）を検
索するために使用される。
【０００７】例えば効率的な蓄積及び／又は伝送をする
ために、パレットインデクシング画像データを圧縮され
うる場合、パレットインデクシング画像の多くの応用例
は極めて有利である。従って、現在、パレットインデク
シング画像と共に数種の無損失圧縮スキーム（方式）が
使用されている。一部の無損失圧縮方式では、パレット
選択と共に圧縮効率が変化し得ると認識されている。換
言すれば、パレットテーブル３０内のエントリをシャッ
フル（及び新しいパレットテーブルに合わせるよう、イ
ンデックス画像を再インデックス）するだけで、異なっ
た圧縮値がインデックス画像の逐次圧縮の結果として得
られる。
【０００８】Ｚａｎｄｉ他に付与された米国特許第5,47
1,207号は“パレット化された画像の圧縮及びそのため
のＭ個のアルファベットのビット状の符号化のための二
進化（Compression of Palettized Images and Binariz
ation for Bitwise Coding of M-ary Alphabets Theref
or）”を発明の名称としている。Ｚａｎｄｉ他は、入力
データのコンテクストモデルを使用し、入力データの特
定の二進化を選択し、二進エントロピーコーダによる良
好な圧縮を行う再インデクシング方式について述べてい
る。この再インデクシング方式はランダム又はデータセ
ット内の発生の降順で配置できる一連のＭ個のシンボル
Ｓ0，....，ＳM-1を使用するデータセットを取り込んで
いる。シンボルＳ0は最初の再インデックス値に二進化
され、次にシンボルＳ1は、第２の再インデックス値に
二進化される。この第２の再インデックス値は、再イン
デクシングされたＳ0及びＳ1に対しビット状エントロピ
ーを最小にする、割り当てられていない全ての再インデ
ックス値から選択されたものである。割り当てられてい
ない再インデックス値から再インデックス値を選択する
ごとに、このプロセスは残りのシンボルＳiを処理する
ように繰り返される。
【０００９】しかしながら、上記Ｚａｎｄｉ他のアプロ
ーチは、二進エントロピーを使用するシステムに限定さ
れており、このアプローチの性能も再インデクシングの
ためにシンボルが検討された特定の順序によって限定さ
れている。
【００１０】本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなさ
れたものであり、パレット化された画像を効率的に圧縮
するために、アプローチ及び性能の制限がなくシンボル
の再インデクシングを行うための一般的な再インデクシ
ング方法及びその方法を用いたディジタルデータ圧縮器
を提供することをその目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】第１の技術手段は、各々
がシンボルのＭ個のアルファベットから引き出されたシ
ンボル値のディジタルアレイを再インデクシングするた
めのディジタルアレイ再インデクシング方法であって、
クロスカウントのアレイを計算する工程であって、各ク
ロスカウントが予め定められたコンテクスト関係で発生
するＭ個のアルファベットから引き出された２つのシン
ボルの、前記ディジタルアレイ内における発生頻度を示
す個々のクロスカントを含むアレイを計算する工程と、
シンボル再割り当てプールを初期化する工程と、該シン
ボル再割り当てプール内のシード位置にＭ個のアルファ
ベットから１個のシンボルを割り当てる工程と、前記シ
ンボル再割り当てプール内の位置にまだ割り当てられて
いない、Ｍ個のアルファベットからの候補シンボルのセ
ットの各々に対する少なくとも１つのポテンシャル関数
を計算する工程であって、特定の割り当てられていない
シンボルのための各ポテンシャル関数が、シンボルと前
記プールに既に割り当てられたシンボルとの間の、プー
ルの距離が重み付けされたクロスカウントに基づき、既
に前記プールに割り当てられたシンボルに隣接する選択
された位置へ、割り当てられていないシンボルを割り当
てる影響を評価するようになっているポテンシャル関数
を計算する工程と、最大のポテンシャル関数を計算する
ために選択された位置で、前記シンボル再割り当てプー
ルに、該最大のポテンシャル関数を有する前記割り当て
られていないシンボルを割り当てる工程と、を備えたこ
とを特徴としたものである。
【００１２】第２の技術手段は、第１の技術手段におい
て、第２のアルファベットにおける隣接するシンボル
へ、前記シンボル再割り当てプール内の隣接するシンボ
ルを割り当てるシンボル再割り当てテーブルを発生する
工程を更に含むことを特徴としたものである。
【００１３】第３の技術手段は、第２の技術手段におい
て、前記ディジタルアレイはパレットインデクシングさ
れた画像を含み、当該ディジタルアレイ再インデクシン
グ方法は、該画像内の各シンボルを第２のアルファベッ
ト内の対応するシンボルに置換することにより、前記画
像を再インデクシングする工程を更に含むことを特徴と
したものである。
【００１４】第４の技術手段は、第１の技術手段におい
て、前記シード位置へ割り当てられた前記シンボルは、
他のシンボルとのクロスカウントの最大累積数を有する
シンボルであることを特徴としたものである。
【００１５】第５の技術手段は、第１の技術手段におい
て、前記シード位置へ割り当てられた前記シンボルは、
２つのシンボル間のクロスカウント数の最大数を有する
２つのシンボルのうちの一方であり、当該ディジタルア
レイ再インデクシング方法は、前記シード位置に隣接す
る位置に２つのシンボルのうちの他方のシンボルを割り
当てる工程を更に含むことを特徴としたものである。
【００１６】第６の技術手段は、第１の技術手段におい
て、前記クロスカウントのアレイを計算する工程は、前
記クロスカウントアレイを初期化し、ディジタルアレイ
を通してステップを進め、前記ディジタルアレイ内で前
記予め定められたコンテクスト関係にある２つのシンボ
ルが発生するごとに、該予め定められたコンテクスト関
係にある２つのシンボルに対応するクロスカウントアレ
イ内のクロスカウントをインクリメントすることを含む
ことを特徴としたものである。
【００１７】第７の技術手段は、第６の技術手段におい
て、前記予め定められたコンテクスト関係は前記ディジ
タルアレイ内のシンボルの隣接度の関係を含むことを特
徴としたものである。
【００１８】第８の技術手段は、第１の技術手段におい
て、前記シンボル再割り当てプールに更なるシンボルを
割り当てるために、前記少なくとも１つのポテンシャル
関数を計算する工程と、前記最大のポテンシャル関数を
有する割り当てられていないシンボルを割り当てる工程
と、を繰り返す工程を更に含むことを特徴としたもので
ある。
【００１９】第９の技術手段は、第８の技術手段におい
て、Ｍ個のアルファベットからの全てのシンボルが前記
シンボル再割り当てプールに割り当てられるまで、前記
繰り返し工程を続けることを特徴としたものである。
【００２０】第１０の技術手段は、第９の技術手段にお
いて、第２のアルファベット内の連続するシンボルに前
記シンボル再割り当てプール内の隣接するシンボルを割
り当てるシンボル再割り当てテーブルを発生する工程を
更に含むことを特徴としたものである。
【００２１】第１１の技術手段は、第１の技術手段にお
いて、候補シンボルのセットの各々に対する前記少なく
とも１つのポテンシャル関数は、左側ポテンシャル関数
Ｌiを含み、Ｕiを割り当てられていないシンボル、Ａj
を割り当てられたシンボルとしたとき、Ｃ（Ｕi，Ａj）
を、アルファベットのシンボルＵi及びＡjに対するクロ
スカウントとし、Ｎを前記シンボル再割り当てプールに
現在割り当てられているシンボルの数とし、ｗL(N,j)を
前記プールの現在の左端部から割り当てられたシンボル
Ａjの位置までのプール位置の数に基づいたプールの距
離の重み付け関数とすると、割り当てられていないシン
ボルＵiに対する前記左側ポテンシャル関数は、
【００２２】
【数３】
【００２３】として計算されることを特徴としたもので
ある。
【００２４】第１２の技術手段は、第１１の技術手段に
おいて、ｄL(N,j)を前記プールの現在の左端部から割り
当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数として、
前記プールの距離の重み付け関数ｗL(N,j)はｄL(N,j)に
反比例することを特徴としたものである。
【００２５】第１３の技術手段は、第１１の技術手段に
おいて、ｄL(N,j)を前記プールの現在の左端部から割り
当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数として、
前記プールの距離の重み付け関数ｗL(N,j)はｌｏｇ
2（１＋１／ｄL(N,j)）に比例することを特徴としたも
のである。
【００２６】第１４の技術手段は、第１１の技術手段に
おいて、ｄL(N,j)を前記プールの現在の左端部から割り
当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数として、
前記プールの距離の重み付け関数ｗL(N,j)はαdL(N,j)
（ここで０＜α＜１）に比例することを特徴としたもの
である。
【００２７】第１５の技術手段は、第１１の技術手段に
おいて、候補シンボルのセットの各々に対する前記少な
くとも１つのポテンシャル関数は、右側ポテンシャル関
数Ｒ iを含み、ｗR(N,j)を前記プールの現在の右端部か
ら割り当てられたシンボルＡjの位置までのプール位置
の数に基づいたプールの距離の重み付け関数とすると、
割り当てられていないシンボルＵiに対する前記右側ポ
テンシャル関数は、
【００２８】
【数４】
【００２９】として計算されることを特徴としたもので
ある。
【００３０】第１６の技術手段は、第１５の技術手段に
おいて、ｄR(N,j)を前記プールの現在の右端部から割り
当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数として、
前記プールの距離の重み付け関数ｗR(N,j)はｄR(N,j)に
反比例することを特徴としたものである。
【００３１】第１７の技術手段は、第１５の技術手段に
おいて、ｄR(N,j)を前記プールの現在の右端部から割り
当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数として、
前記プールの距離の重み付け関数ｗR(N,j)はｌｏｇ
2（１＋１／ｄR(N,j)）に比例することを特徴としたも
のである。
【００３２】第１８の技術手段は、第１の技術手段にお
いて、少なくとも１つのポテンシャル関数を計算する工
程は、割り当てられていないシンボルのペアに対する少
なくとも１つのポテンシャル関数を計算することを含
み、前記最大のポテンシャル関数を有する前記割り当て
られていないシンボルを割り当てる工程は、該最大のポ
テンシャル関数を計算するために他のシンボルに対して
前記選択された位置に最大のポテンシャル関数を発生す
るペアの他のシンボルを割り当てることを更に含むこと
を特徴としたものである。
【００３３】第１９の技術手段は、第１８の技術手段に
おいて、割り当てられていないシンボルのペアに対する
少なくとも１つのポテンシャル関数を計算する工程は、
少なくとも６つの可能なシンボルの割り当てのためのポ
テンシャル関数を計算することを含み、Ｕi及びＵjを前
記ペアのうちの割り当てられていないシンボル、Ｐを前
記プール内に既にあるシンボルとして、前記６つの可能
なシンボルの配置は、ＵiＵjＰ，ＰＵiＵj，ＵiＰＵj，
ＵjＵiＰ，ＰＵjＵi，ＵjＰＵiであることを特徴とした
ものである。
【００３４】第２０の技術手段は、第１の技術手段にお
いて、前記シンボル再割り当てプールは１つのベクトル
であり、該シンボル再割り当てプールのサイズはＭの約
２倍であり、前記プールのシード位置は該プールのほぼ
中間にあり、当該ディジタルアレイ再インデクシング方
法は、前記シンボル再割り当てプールへのＭ個のアルフ
ァベットのシンボルを割り当てた後に、プールする順序
が定められたシンボルへの順次再割り当てシンボルを割
り当てる工程と、元のＭ個のアルファベットから対応す
る再割り当てシンボルへ前記ディジタルアレイ内の前記
シンボル値をマッピングする工程とを含むことを特徴と
したものである。
【００３５】第２１の技術手段は、第１の技術手段にお
いて、前記シンボル再割り当てプールは２次元アレイで
あることを特徴としたものである。
【００３６】第２２の技術手段は、プロセッサに第２の
技術手段のディジタルアレイ再インデクシング方法を実
行させるように構成されたプログラムを含むコンピュー
タで読み取り可能な媒体を備えた製造物である。
【００３７】第２３の技術手段は、Ｍ個のアルファベッ
トから引き出したシンボル値のディジタルアレイを取り
込み、請求項２のディジタルアレイ再インデクシング方
法に従ってシンボル再割り当てテーブルを発生するため
のシンボルマッパと、該シンボル再割り当てテーブルに
従ってディジタルアレイをシンボル値の新しいアルファ
ベットに再インデクシングするためのアレイ再インデク
サと、該再インデクシングされたディジタルアレイを圧
縮するためのエンコーダとを備えたことを特徴としたも
のである。
【００３８】
【発明の実施の形態】本発明は、シンボルを再インデク
シングするための一般的な方法が求められているという
認識に基づいたものである。以下に示した実施例は、符
号化器に与えられるデータが隣接するデータ間で大きな
変化よりも小さな変化を含む際に、多くの符号化器が良
好に作動するという一般的な見解に基づくかかる方法を
示す。従って、例えばインデックス画像内で互いに隣接
して頻繁に生じるシンボルに対し、シンボルスペース内
で近似するシンボル値が割り当てられた場合、パレット
化された画像をより容易に圧縮できる。
【００３９】また、以下に示す実施例は、シンボルの選
択順序に関する従来技術の限界も克服するものである。
例えばＺａｎｄｉ他の再インデクサは、固定された順序
でシンボルを検討し、実質的に各シンボルに対し順に
「このシンボルはどこにいくべきであるか？」という問
いに答えている。これと対照的に、本明細書に開示する
実施例では繰り返しごとに限られた数の再割り当て位置
を検討し、これら位置に対する多くの（又は全ての）割
り当てられていないシンボルを検討している。要する
に、これら実施例は「この位置にどのシンボルが属して
いるのが最良か？」という問いに答えている。この方法
は、単により最適な位置がより重要でないシンボルによ
ってまず満たされるという理由から、圧縮可能性の見地
からの重要なシンボルが準最適な再割り当てを受けると
いう状況を回避するものである。
【００４０】本発明の１つの特徴によれば、シンボル値
のディジタルアレイを再インデクシングするための方法
が開示される。これらシンボルは、シンボルのＭ個のア
ルファベットから引き出される。クロスカウント（ｃｒ
ｏｓｓ−ｃｏｕｎｔ）のアレイが計算され、このアレイ
は各々が個々のクロスカウントを含み、各クロスカウン
トは予め定められたコンテクスト関係で生じるＭ個のア
ルファベットから引き出される２つのシンボルの、ディ
ジタルアレイ内での発生頻度を示す。シンボル再割り当
てプールを初期化し、Ｍ個のアルファベットからのシン
ボルをプール内のシード位置に割り当てる。次に、既に
プールに割り当てられたシンボルに隣接する位置へ割り
当てるために、割り当てられていないシンボルを検討す
る。割り当てのための適当なシンボル（単数又は複数）
を選択するために、割り当てられていないシンボルに対
するポテンシャル関数を計算する。特定の割り当てられ
ていないシンボル及びプール位置のためのポテンシャル
関数は、そのシンボルと既にプール内にあるシンボルと
の間の重みづけされたクロスカウントに基づく。ポテン
シャル関数を計算した位置にあるシンボル再割り当てプ
ールに、最大のポテンシャル関数を有する割り当てられ
ていないシンボルを割り当てる。
【００４１】シンボル再割り当てプール内の位置にシン
ボルを割り当てるごとに、ポテンシャル関数を計算し直
し、シンボル再割り当てプール内の位置に別のシンボル
を割り当て、シンボル再割り当てプールへＭ個のアルフ
ァベットからの全てのシンボルが割り当てられるまで、
このプロセスを続けることが好ましい。
【００４２】下記の好ましい実施例は例示であり、当業
者であればこれら実施例は種々の方法で特定の応用例の
ニーズに合わせることができることが理解できよう。例
えばシンボルは二進シンボルである必要はなく、シンボ
ルのアルファベットのサイズも二乗である必要はなく、
プールも一次元である必要はない。実施例はパレットイ
ンデクシングされた画像に焦点を合わせるが、これら技
術はセグメンテーションマスクの再インデクシング又は
フルカラー画像におけるカラー平面のインデクシング、
又は他のほとんどの任意の離散的データの再インデクシ
ングにも同じように適用できる。
【００４３】図１は、ディジタルデータ圧縮器６０のブ
ロック図である。この圧縮器６０への入力信号は画像イ
ンデックスＩ及びそれに対応するパレットテーブルＴで
ある。シンボルマッパ６２は下記の方法のうちの１つに
従ってパレットテーブルＴ内のシンボルを再マップ化
し、新しいパレットテーブルＴ’を発生する。シンボル
マッパ６２は再度割り当てテーブルＲも発生し、このテ
ーブルＲは、Ｔ内のどのシンボルがＲ内の所定シンボル
に対応するかを示す。再インデクサ６４は再割り当てテ
ーブルＲを使用して新しいパレットテーブルＴ’に対応
するようにインデックス画像Ｉ内のインデックス値を変
換し、新しいインデックス画像Ｉ’を発生する。パレッ
トテーブルＴ’及びインデックス画像Ｉ’は符号化器
（エンコーダ）６６に入力され、エンコーダ６６は伝送
又は蓄積のために公知の方法に従ってテーブル及び画像
を符号化する。一般に、この操作ではインデックス画像
を圧縮し、パレットテーブルの圧縮も行う。
【００４４】シンボルマッパ６２の所望する機能は最適
な圧縮を行うよう、画像Ｉを再インデクシングするシン
ボルマッピングを行うことである。一般に、消尽的技術
により最適な再インデクシング解決案を探すことは実用
的ではない。定義された再インデクシング基準を仮定す
ると、可能な、全ての再インデクシングマップを見るこ
とにより、最適な解決案が得られる。例えば潜在的な目
的は、隣接するピクセル間のインデックス値の平均差、
すなわちΣu,vDif(u,v)を最小にすることである。ここ
でＤｉｆ（ｕ，ｖ）は位置（ｕ，ｖ）におけるピクセル
と、それに隣接する８つのピクセルとの間のインデック
ス値の差の合計である。パレットインデクシングされた
画像内にＭ個の異なるカラーが存在すると仮定する。１
回の消尽的サーチをするには、Ｍ！回の再インデクシン
グ試行が必要である。例えば、Ｍが１６であれば、試行
回数は２.０９×１０13回となる。Ｍが増加するにつ
れ、かかるサーチを行うことはすぐに実際的ではなくな
る。開示された実施例は、このような計算上の困難を回
避するためのものであり、実現が簡単な貪欲な準最適な
解決案を提供するものである。
【００４５】上述のように、良好な再インデクシング基
準は隣接するピクセルのインデックス値の平均差を最小
にすることである。パレット化された画像に対しては、
隣接ピクセルに対する相対的インデックス値が一般に最
も重要である。一般に隣接するインデックス値の差が大
きくなればなるほど、１つのピクセルから隣接するピク
セルへの変換を符号化するのに、より多数のビットが必
要となる。開示された実施例は、異なるインデックスが
付与された領域の間の変換の周辺でのピクセルのインデ
ックス値の平均差が最小となるように、画像を再インデ
クシングするようになっている。
【００４６】元のインデックス画像において、インデッ
クス値０，１，....，Ｍ−１はカラーシンボルＳ0，
Ｓ1，....，ＳM-1をそれぞれ示す。第１実施例では、
１：１のシンボル再割り当てテーブルが各シンボルＳi
を新しいインデックス値にマッピングする。新しいイン
デックス値は［０，Ｍ−１］のレンジ内の１つの整数値
をもとり得る。この第１実施例では、ある時間における
１つのシンボルが貪欲な方法で再割り当てされる。各再
割り当ては元のインデックス画像及び先に実行された再
割り当てから集められた統計値に基づき最適化されてい
る。
【００４７】図２は、シンボル再割り当てテーブルに達
する１つの方法を示す図である。シンボル再割り当てプ
ール１０２における位置への再割り当てのために、シン
ボルＳ0，Ｓ1，....，Ｓ7のアルファベット１００を検
討する。シンボル再割り当てプール１０２は、この場
合、１５の割り当てられていないロケーションを有する
ように初期化される。ある基準に従い、シードシンボル
として第１シンボル（この場合、Ｓ2）が選択され、シ
ンボル再割り当てプール１０２内でシードポジション１
０４に割り当てられる。別の基準によれば、シードポジ
ション１０４のすぐ左又は右のいずれかに割り当てるた
めに別のシンボルが選択される。次に、プール内のこれ
ら２つのシンボルのすぐ左又はすぐ右のいずれかに割り
当てるために、残りの割り当てられていないシンボルが
検討され、これらロケーションの１つに対し、１つのシ
ンボルが選択される。このプロセスは再割り当てプール
１０２に全てのシンボルが割り当てられるまで続く。実
際の実現例では、プール１０２の中間にシードポジショ
ン１０４が位置し、プール１０２のサイズは２Ｍ−１と
選択される。これにより、十分なスペースが割り当てら
れそうもない場合でも、シードの左又は右のいずれかに
全てのシンボルに対する十分なスペースを割り当てでき
る。
【００４８】シンボル再割り当てプール１０２に対し、
全てのシンボルが一旦割り当てられると、シンボル再割
り当てテーブル１０６にプール順にシンボルマッピング
される。１つの簡単な方法は、プール１０２の他端部ま
で下方にプール割り当てされたシンボルをシフトするこ
とである。この方法は図２に示されており、この図では
Ｓ0がＲ0にマップしており、Ｓ4がＲ1にマップされてい
る等である。元のインデックス画像におけるシンボルを
再インデクシングするのに、再割り当てテーブル１０６
をルックアップテーブルとして使用できる。
【００４９】図３は、本発明の一実施例に係るシンボル
再割り当て方法を説明するためのフロー図で、上記実施
例の詳細なステップを示している。ブロック１１０にお
いて、Ｍ個のシンボルを有する元のインデックス画像が
入力される。ブロック１１２において、元のインデック
ス画像から統計値が収集され、クロスカウントアレイに
蓄積される。このクロスカウントアレイの各要素は２つ
の異なるシンボルＳiとＳjとの間のクロスカウントの発
生頻度Ｃ（Ｓi，Ｓj）を示す。この実施例では、クロス
カウントＣ（Ｓi，Ｓj）はシンボルＳiを有するピクセ
ルが、元のインデックス画像内のシンボルＳjを有する
ピクセルに空間的に隣接した回数として定義される。こ
れらシンボルはこのポイントでは割り当てられていない
シンボルＵi＝Ｓiとして特徴付けられる。
【００５０】次に、ブロック１１４でシードシンボルが
選択される。このシードは割り当てられていない各シン
ボルＵiに対する次の式で示される累積的クロスカウン
トを最初に計算することにより選択される。
【００５１】
【数５】
【００５２】次に、最大の累積クロスカウントＣiを有
するシンボルを探し、割り当てられたシンボルＡ0とし
て表示し、これをプールＰ内のシード位置（プールＰ内
のほぼ中心）へ割り当てる。プールＰのサイズはＮとし
て定義され、このＮはブロック１１６で１にセットされ
る。
【００５３】その後の新しいプールエントリは左端部又
は右端部のいずれかでＰしか入力できない。ブロック１
１８では、割り当てられていないシンボルに対するポテ
ンシャル関数を計算する。まず最初にプールＰの左端部
位置を検討し、割り当てられていない各シンボルＵiに
対する下記の式で示されるポテンシャル関数を計算す
る。
【００５４】
【数６】
【００５５】ここで、ｗ(N,j)はポテンシャル関数Ｌi全
体に対するクロスカウントＣ（Ｕi，Ａi）の影響を制御
する重み付け関数である。一般に、ｗ(N,j)はプールＰ
の現在空いている左端部位置と、割り当てられたシンボ
ルＡjの位置との間の、物理的距離に依存する。パラメ
ータＮは一般に、重みｗ(N,j)が繰り返しごとに変化し
得ることを示す。右端部位置及び各割り当てられていな
いシンボルＵiに対し、同様なポテンシャル関数Ｒiを計
算する。
【００５６】ブロック１２０では、ポテンシャル関数Ｌ
i及びＲiに基づき、プールに割り当てるために、割り当
てられていないシンボルを選択する。このセレクタは最
大のポテンシャル関数を有する割り当てられていないシ
ンボルを識別する。この最大のポテンシャル関数が左側
のポテンシャル関数である場合、左端部位置にこのシン
ボルを割り当てる。そうでない場合は、右端部位置にこ
のシンボルを割り当てる。ブロック１２２において、プ
ールサイズＮをインクリメントする。
【００５７】ブロック１２４では、ＭとＮとを比較す
る。ＮがＭよりも小であれば、割り当てられていないシ
ンボルが留まり、このプロセスはブロック１１８に分岐
し、繰り返される。一旦シンボルがＰに入ると、このシ
ンボルは割り当てられたものとして示され、それ以上、
再割り当てのために検討されることはない。プール割り
当て順序は各繰り返しにおいて左のポテンシャル関数を
選択したか、右のポテンシャル関数を選択したかを示
す。例えば３回の繰り返し（Ｎ＝４）の後にプールはＰ
＝｛Ａ3Ａ0Ａ1Ａ2｝となり得る。
【００５８】プールＰに全てのシンボルを割り当てた後
に、ブロック１２６でシンボル再割り当てテーブルを作
成する。このテーブルは左から右の順、又は右から左の
順に、プールＰ内の空間的に指定されたシンボルにシン
ボルＲi、すなわち整数０，１，....，Ｍ−１を割り当
てる。インデックス画像内の各ピクセルの元のインデッ
クス値Ｉ（ｘ，ｙ）を、そのインデックス値に割り当て
られる新しいインデックス値Ｒiに置換することによ
り、再インデクシングされたインデックス画像を発生す
る。
【００５９】上記実施例では、繰り返しごとに既にプー
ル内で割り当てられたシンボルのすぐ左又は右に新しい
シンボルを割り当てる。この方法は、既に割り当てられ
た２つのシンボルの間には新しいシンボルの挿入を認め
ないという意味で貪欲な方法である。このような制限内
において、目的は新しい各割り当てを最適化することで
ある。圧縮性能の観点から重要な問題は適当な割り当て
基準である。下記の式で示されるポテンシャル関数Ｌi
は、候補シンボルＵiとマークされたピクセルが既に割
り当てられたシンボルＡjとマークされたピクセルにど
れだけ多く隣接するかをある意味で表示するものであ
る。
【００６０】
【数７】
【００６１】このシステムは既に割り当てられたシンボ
ルにより頻繁に隣接するシンボルに有利である。再びこ
の基準は隣接ピクセルの全体のインデックス値の差を最
小にせんとするものである。
【００６２】重みｗ(N,j)は一般に検討中のプール端部
位置に対する割り当てられたシンボルＡjの位置に依存
する。重みｗ(N,j)の特定の選択は、他の方式よりもそ
の後の特定の無損失符号化方式に対して良好となり得
る。例えばｗ(N,j)の妥当な選択は１／ｄ(N,j)であり、
ここでｄ(N,j)はＡjの位置と端部の位置との間の物理的
距離である。次に、このことはＬＯＣＯ−Ｉ／ＪＰＥＧ
−ＬＳ、すなわち無損失及び無損失に近い圧縮のための
新しいＩＳＯ規格を使ってインデックス画像を無損失で
符号化する場合には妥当であり、おそらく最適な選択に
近いことが次の記載で示される。
【００６３】ＬＯＣＯ−Ｉ（画像のための低複雑無損失
圧縮）は連続トーンの画像のための無損失圧縮アルゴリ
ズムであり、このアルゴリズムはハフマン符号化の簡潔
性とコンテクストモデルの圧縮ポテンシャルとを組み合
わせたアルゴリズムである。このアルゴリズムは適応的
シンボル状のゴローム−ライス符号（Ｇｏｌｏｍｂ−Ｒ
ｉｃｅ ｃｏｄｅ）により実現される、コンテクストで
条件付けされるハフマン符号の集合と組み合わせて効率
的な性能を得るのにチューニングされる簡単な固定コン
テクストモデルに基づくものである。このアルゴリズム
は従来の予測器−モデラ−コ符号器の構造に従う。ＬＯ
ＣＯ−Ｉにおける予想及びモデル化は、図４に示される
原因のテンプレートに基づくものであり、ここでｘは現
在のピクセルを示し、ａ，ｂ，ｃは図に示された相対的
位置にある隣接するピクセルである。ＬＯＣＯ−Ｉプリ
ディクタはｘをχと予想する。
【００６４】
【数８】
【００６５】パレット化された画像に対しては、予測誤
差は一般に現在のピクセルインデックス値とそれらの隣
接する値の１つとの差となる。
【００６６】各コンテクスト内の残差誤差を符号化する
のに、ＬＯＣＯ−Ｉではゴローム−ライス符号Ｇmを使
用する。正の整数のパラメータｍを仮定した場合、ゴロ
ーム−ライス符号Ｇmは整数ｎを２つの部分、すなわち
ｎ ｍｏｄ ｍの二進表示と└ｎ／ｍ┘の一要素表示に
符号化する。簡単な符号化／復号化のためにパラメータ
ｍは２kに選択されることが多い。この場合、各シンボ
ルを符号化する長さはｋ＋１＋└ｎ/２k┘である。入力
分布に対し、可能な最短の平均コード長さを発生するｋ
の最適値が存在する。ｋの最適値の良好な推定値はｋ＝
ｌｏｇ2｛｜ε｜｝となり、ここでＥ｛｜ε｜｝は期待
される予測残差値であることが証明できる。残差誤差を
コード符号化するのに必要なビット数はその残差誤差の
値とほぼｌｏｇ2の関係となることが理解できる。
【００６７】上記第１の実施例にこの圧縮モデルを適用
すると、プールＰの特定のエンド位置に対し、各繰り返
しにおいてこの位置に満たされる残りの割り当てられて
いないシンボルＵiの１つが選択される。現在のプール
位置にシンボルＵiを割り当てなければならない場合、
Ｕiとプール内の既に割り当てられたシンボルの各々と
の間の交換（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）ピクセルを符号
化するのに必要な総ビット数は、下記の式で示される大
きさとなる。
【００６８】
【数９】
【００６９】この代わりに、Ｕiがこの繰り返し時に割
り当てられない場合、Ｕiと既に割り当てられたシンボ
ルの各々との間の交換ピクセルを符号化するのに必要な
総ビットは、一般に増加する。隣接するプール位置に次
の繰り返しでＵiを割り当てると仮定した場合、必要な
ビット量ΔＢiは次のようになる。
【００７０】
【数１０】
【００７１】したがって、１／ｄ(N,j)となるように選
択された重みｗ(N,j)により再インデクシングする方法
は、繰り返しごとに、端部位置への割り当てをするため
に、コード化ビットを最大限節約するようなシンボルを
選択する傾向がある。上記説明は、厳密な証明を提供を
するものではないことに留意すべきである。むしろこの
説明は示唆した重み付けがどうして意味をなすかについ
てのある見解を提供せんとするものである。明らかに、
ｗ(N,j)に対する別の候補はｌｏｇ2（１＋１／ｄ (N,j)
である。実験によれば、これら２つの選択は同様な性能
を与えたことが示された。
【００７２】このポイントでは、作動している方法の簡
単な一例が適当である。図５はコンピュータのデスクト
ップアイコンの小さい部分から取り込まれたインデック
ス画像３４に対するインデックス値を示す図である。画
像３４は１２の異なるインデックス０〜１１を含み、こ
れらインデックスはアイコンの１回のスキャンで新しい
カラーに遭遇する際に左から右、頂部から底部へ割り当
てられたものである。
【００７３】図６は、インデックス画像３４に対するク
ロスカウントアレイ３６を示す図である。このアレイの
頂部及び左側面の下方を横断するように１２個のインデ
ックスが表されている。インデックス画像３４をスキャ
ンし、水平に互いに隣接して２つのインデックスが現れ
るたびに、２つのインデックスに対応するアレイ位置を
インクリメントする。アレイ３６内のブランクロケーシ
ョンは、アレイ要素に対応する２つのシンボルが予め定
められた（所定の）コンテクスト内で次に互いに現れな
いことを示している。このことは、シンボルスペース内
でこれら２つのシンボルを離間させても、圧縮性能はお
そらく影響されないことを意味する。この例に対して計
算しないが、クロスカウントアレイ３６内では垂直方向
に隣接するピクセル関係、斜め方向に隣接するピクセル
関係、又は他のピクセル関係も示すことができる。
【００７４】ハイレベルで再順序付け問題を可視化する
別の方法は、アレイの斜線のできるだけ近くに、アレイ
３６のゼロでないクロスカウント値を移動し、最大のゼ
ロでない値を斜線に最も接近させるには、シンボル順序
をどのように配列できるかということである。図７に示
す、アレイ３６を配列し直されたクロスカウントアレイ
３８は、本発明の一実施例で得られる１つの解決案を示
す。クロスカウントアレイ３６では、水平ピクセル変化
の平均シンボル距離は３.０４であり、最大シンボル距
離は１０である。再インデクシングされたクロスカウン
トアレイ３８では、平均シンボル距離は１.７１まで減
少し、最大シンボル距離は５であった。
【００７５】図８乃至図１７においては、図７の配列し
直されたクロスカウントアレイ３８を（図解のために）
発生するのに、インデックス画像３４内で生じる各シン
ボルをプール５０にどのように割り当てたかをステップ
バイステップで示している。第１及び第２の（図示され
ていない）ステップでは、次のことが起きる。各シンボ
ルに対する分析クロスカウントを照合すると、この結
果、シンボル５がシードシンボルとして選択される。選
択方法の最初の繰り返しは、シンボル１がシンボル５を
有するクロスカウントの最大数を有する際に、割り当て
隣接シンボル５に対し、シンボル１を選択する。プール
５０内のシンボル５の右に、シンボル１が任意に割り当
てられる。
【００７６】図８はシンボル１及びシンボル５をプール
５０に割り当てた後の、この方法の第２回の繰り返しを
示す。プール５０の項目の下にある値は割り当てられた
各シンボルと割り当てられていない各シンボルとの間の
クロスカウントを示す。これらから、割り当てられてい
ない各シンボルに対し、距離が重み付けされた左右のス
コアが計算される。重み付け関数はプールの距離に反比
例するので、この繰り返しではスコアリングは比較的簡
単である。割り当てられていないシンボルに対する左の
スコアはシンボル５を有するクロスカウントであり、シ
ンボル１に対するクロスカウントの半分に加算される。
この関数を使用すると、割り当てられていないシンボル
６に対する右のスコアは全体で最大のスコアであるの
で、図９に示されるようにプール５０の右端部にシンボ
ル６が割り当てられる。
【００７７】このプロセスは図１７で最終の割り当てら
れていないシンボルの位置が決定されるまで、同じよう
に続けられる。繰り返しのたびに、左右のスコア（ポテ
ンシャル関数）はより複雑となるが、割り当てられない
シンボルの数は減少する。１回の計算当たりの計算の複
雑さは再割り当て方法の中間で最大に達する。後に詳細
に説明するように、計算の複雑さを低減するにはいくつ
かの方法を利用できる。
【００７８】これまで説明した方法の拡張方法は、一度
にＫ個のシンボルを再インデクシングすることである。
繰り返しごとに、プール内の既に再インデクシングされ
たシンボルを仮定すると、プールの右及び／又は左側に
割り当てるのに適当のポテンシャル関数を最大にするＫ
個の割り当てられていないシンボルが選択される。この
拡張は、Ｋ＝２の場合に後に示されている。
【００７９】この実施例では、第１実施例と同じように
シードシンボルを選択できる。割り当てられていないシ
ンボルのうちの新しく、“順序付けされた”ペア
（Ｕi，Ｕj）（ｉ≠ｋ）を現在のプールＰの右及び／又
は左側に割り当てるべきであると仮定する。ここに示さ
れるように、可能なシナリオは３つある。すなわちケー
ス１：｛Ｐ｝ＵiＵk；ケース２：ＵiＵk｛Ｐ｝；ケース
３：Ｕi｛Ｐ｝Ｕk；である。これら３つのケースに対す
るポテンシャル関数は次のとおりである。
【００８０】
【数１１】
【００８１】ここで、ｗR(N,j)及びｗL(N,j)はプールの
右側又は左側にそれぞれシンボルを割り当てた場合に対
応する重みを示す。各ポテンシャル関数の第２の半分に
対し、ＡNはＵi又はＵkのいずれかと見なされ、いずれ
もそのポテンシャル関数の第１の半分を計算するのに使
用されたものである。
【００８２】順序付けされた各候補ペア（Ｕi，Ｕk）に
対し、ポテンシャル関数値が最大のケースを選択する。
対応する最大のポテンシャル関数値をそのペアに対する
ポテンシャル値として記録する。次に、最大のポテンシ
ャル値を有する順序付けされたペアを、この繰り返し時
に再割り当てするために選択し、３つのケースのうちの
最良のシナリオに従って割り当てる。
【００８３】実際の実現例では、一部の中間の結果を蓄
積することにより、開示した実施例の計算上のコストを
低減する方法はいくつかある。例えば、固定されたｉに
おいて、異なるｋ個の値に対しポテンシャル関数の最初
の半分Ｄ1を同じとする。一旦、各ｉに対し、この中間
結果を計算し、後に使用するために蓄積することができ
る。また、この中間結果は再順序付けされたペア
（Ｕk，Ｕi）に対して計算された同じ条件で使用するこ
とができ、Ｄ3の第２の半分に対してわずかに１が加え
られた要素だけ異なる。
【００８４】先の繰り返しで発生した一部の中間結果を
蓄積し、後の繰り返しで使用することも可能である。例
えば、現在の繰り返しに対し、右側からプールに加わる
ために１つのペアのシンボルを選択する場合（ケース
１）、現在の繰り返しにおいてケース２に対して得られ
る一部の中間結果を次の繰り返しに再利用できる。その
理由は、プールの右側の２つ多いシンボルがあることを
除けば、プールの構造は変化しないからである。一度に
１つのシンボルしか割り当てない基本方式にもこれと同
じアイデアを適用できる。
【００８５】所望する重み付け関数に近似する、指数関
数的に減少する重み付け関数、すなわちｗ(N,j)＝α
d(N,J)を使用することによっても計算上のコストを低減
できる。これにより、プールに加算された最後の要素だ
けに対して更新することにより、各ポテンシャル関数に
対して更新を行うことが可能となる。例えば、プール内
にＮ個のシンボルが存在する際に、Ｌi,Nが割り当てら
れていないシンボルＵiに対する現在の左のポテンシャ
ル関数である場合、次の式が成り立つ。
【００８６】
【数１２】
【００８７】重み付け関数を指数表示できない場合で
も、通常、繰り返しごとに正確な重みづけ関数の計算の
ほとんどを回避することが可能である。この回避は厳密
に実際のポテンシャル重み付け関数以上の簡単かつ概略
的なポテンシャル関数を使用することによって達成でき
る。一般に候補関数の１つは以下の式で表される。
【００８８】
【数１３】
【００８９】逆に、距離に基づく重み付け関数に対して
は次の式を証明できる。
【００９０】
【数１４】
【００９１】後述のように近似ポテンシャル関数を使用
できる。最終の繰り返しの結果、プールの左側に１つの
シンボルが割り当てられたと仮定する。先に述べたよう
に、新しく割り当てられたシンボルの各々に１つのクロ
スカウントを加えることによって、残りの割り当てられ
ていないシンボルに対する右側のポテンシャル関数を更
新することができる。上記近似ポテンシャル重み付け関
数を使用することにより左側のポテンシャル関数を更新
する。この更新プロセス中、発見された実際の、又は最
大の近似ポテンシャル関数に注目する。この最大の関数
は実際のポテンシャル関数であれば即座に更に計算をす
ることなく、適当なプール位置へそのシンボルを割り当
てることができる。最大のポテンシャル重み付け関数が
近似関数であれば、そのシンボルのための対応する実際
のポテンシャル重み付け関数を計算する。この実際の関
数を実際又は他の近似ポテンシャル関数と比較し、その
関数のほうが大きいと判断された場合において、必要で
あれば対応する実際のポテンシャル重み付け関数を計算
する。そのシンボルに対する実際の関数がまだ現在の最
大値よりも大であれば、この現在の最大値はサーチの他
の値に対する新しい比較値となる。
【００９２】このプロセスを使えば、プール位置に対す
るそのときの深刻な争い状態にない多くのシンボルのた
めの実際のポテンシャル関数の計算を回避することがで
きる。一部のシンボルは実際のポテンシャル関数の計算
を必要とすることなく、多数の繰り返しを経ることがで
きる。更に、繰り返しごとに、最大の実際のポテンシャ
ル関数を有するシンボルが発見される。
【００９３】プールは一次元である必要はない。図１８
は次元が２×Ｎ（ここでＮ＝Ｍ＋１である）のプール５
２を示す図である。この２Ｄのプールによりシンボルは
シンボルスペース内でより大きい隣接度を有することが
できる。この増大した隣接度により、より多数のシンボ
ルを隣接した状態にパックすることができ、よってこれ
ら隣接度は画像内の多数の異なるコンテクスト内でシン
ボルが発生する際に有効である。この方法の欠点は、複
雑度を更に増さなければならないことである。例えばプ
ール５２は２倍の数のポテンシャル関数を必要とする。
その理由は、位置Ｌ1，Ｌ2，Ｒ1及びＲ2に対しポテンシ
ャル関数を計算しなければならないからである。プール
５２は最良の結果を得るためにインデックス画像の１ビ
ット平面、すなわち最上位ビット平面（最も有意なビッ
ト平面）を他のビット平面から別個に符号化することも
必要とし得る。
【００９４】第１実施例の再インデクシング方法を、ア
イコンに類似したグラフィック画像の１セットについて
テストした。各画像は限られた数のカラーを有してお
り、まず各画像を最初にパレット化し、その結果、カラ
ーパレットテーブル及びインデックス画像が得られた。
輝度−強度に基づく方法を使って初期インデックスを使
用する。換言すれば、輝度成分の強度の値に従ってカラ
ーをソートする。次に、輝度強度の降順に、カラーにイ
ンデックス０，....，Ｍ−１を割り当てる。この方法は
近似した輝度強度の値によりカラーに近似したインデッ
クス値を割り当てるので、妥当なインデクシング方式で
ある。
【００９５】次に、初期のインデックス画像に第１実施
例の再インデクシング方法を適用した。水平方向に隣接
する２つのシンボルに対し１つのカウントを加算し、垂
直方向に隣接する２つのシンボルに対し１つのカウント
を加算することにより、クロスカウントアレイを発生す
るのに使用するコンテクストを発生した。
【００９６】次に、２つの異なる圧縮技術、ＪＰＥＧ−
ＬＳ“ＦＣＤ１４４９５、連続トーン静止画像の無損失
及び近無損失コード化方法（Ｌｏｓｓｌｅｓｓ ＡＮＤ
ｎｅａｒ−ｌｏｓｓｌｅｓｓ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ
ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｔｏｎｅ ｓｔｉｌｌ ｉｍａ
ｇｅｓ）、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２９ ＷＧ
１（ＪＰＥＧ／ＪＢＩＧ）を参照”及びＪＰＥＧ−２０
００証明モデル３Ａ、（Ｄ.タオブマン著“コア実験に
関するレポートＣｏｄＥｆｆ２２（Ｒｅｐｏｒｔ ｏｎ
ｃｏｒｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ＣｏｄＥｆｆ２
２）”：“ＥＢＣＯＴ：最適化された切頭による埋め込
みブロックコード化（ＥｍｂｅｄｄｅｄＢｌｏｃｋ Ｃ
ｏｄｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ Ｔｒｕｎ
ｃａｔｉｏｎ）”、ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１／ＳＣ２
９／ＯＧ１Ｎ１０２０Ｒ、１９９８年１０月２１日を参
照）を使って再インデクシングされたインデックス画像
に無損失圧縮を施した。これら２つのケースをそれぞれ
パレットベースＪＰＥＧ−ＬＳ及びパレットベースＪＰ
ＥＧ２０００と称す。
【００９７】表１はテスト結果を示す。表１でレポート
されたパレットベースＪＰＥＧ−２０００の結果はＪＰ
ＥＧ−２０００ＶＭ３Ａソフトウェアで得られるウェー
ブレットフィルタのセットを使って得られた結果のうち
で最良の結果である。パレットベースＪＰＥＧ−ＬＳ及
びパレットベースＪＰＥＧ−２０００のための符号化ビ
ットの数は２つの部分の和として記載されており、最初
の部分はインデックス画像を符号化するためのビットで
あり、第２の部分は圧縮されたビットストリーム内に圧
縮されない状態で含まれるカラーパレットテーブルのサ
イズである。しかしながら、表１内の結果は、あるケー
スではカラーパレットテーブルを圧縮することが有利と
もなることを示唆している。パレットベースＪＰＥＧ−
ＬＳ及びパレットベースＪＰＥＧ２０００では提案され
る再インデクシング方式は強度に基づくインデクシング
方式と比較して平均としてビットレートをそれぞれ１
９.６％及び３１.８％だけ低減することが、表１から理
解できる。
【００９８】パレットベースＪＰＥＧ２０００はインデ
ックス方式により敏感であるように見える。パレットベ
ースＪＰＥＧ−ＬＳは一般にパレットベースＪＰＥＧ２
０００より性能が優れている。ここでテストしたパレッ
トベースＪＰＥＧ２０００ではウェーブレット変換前に
除かれた平均値は１２８（自然な画像に対しては良好な
デフォルト値である）である。除去された平均値がイン
デックス画像の実際の平均である場合、より良好な性能
が予想される。その理由は、これによりウェーブレット
係数の最低帯域が、ゼロに対してより対称的となるから
である。パレットベースＪＰＥＧ−ＬＳも平均として約
２５％のビットレートを節約できるのでＧＩＦよりも性
能が優れている。ＧＩＦの性能は使用するインデクシン
グ方式には依存しないことに留意されたい。
【００９９】
【表１】
【０１００】本発明は１つのインデックスマップと、各
インデックスがどの特性に対応するかを指定する１つの
テーブルから成ることを特徴とする他の一般化された画
像（一次元、二次元又は三次元以上）の圧縮に適用でき
る。一例としてベクトル量子化演算から得られるＶＱ
（ベクトル量子化）インデックスの圧縮が挙げられ、こ
こでＶＱインデックスの各々はコードブック内の１つの
ベクトルに対応する。本発明は圧縮以外のアプリケーシ
ョンに対しても一般化できる。一般に、インデックスの
割り当てに依存する適当な尺度を定義することができる
場合、１セットのインデックスと、各インデックスがど
の特性に対応するかを指定するテーブルを必要とする最
適化アプリケーションに対し、ここに開示した発明を適
用できる。この場合、ポテンシャル関数は異なることが
ある。しかしながら、基本的なアイデアは同じままであ
る。
【０１０１】好ましい実施例の細部の多くはこれまで述
べたとおりであり、他の多くの構造上の選択を利用でき
る。例えば圧縮の効率に対し、通常問題となるのは絶対
的なインデックス値ではなく、隣接する２つのピクセル
インデックス値の間の差である。従って、シードシンボ
ルＡ0のインデックス値は単なる基準値である。シード
シンボルを選択する他の方法も適当な方法である。例え
ば最大のクロスカウントＣ（Ｓi，Ｓj）を有するシンボ
ルのペアの１つをスタートシンボルとして選択し、ペア
の他のシンボルをプール内で前記シンボルに隣接させて
割り当てることができる。
【０１０２】当業者であれば、本明細書に教示した概念
は他の多くの有利な方法で特定の応用例に適応できるこ
とが理解できよう。かかる小さい変形は本発明の範囲内
に含まれ、特許請求の範囲内に入るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施例に係るディジタルデータ圧
縮器を示すブロック図である。
【図２】 本発明の一実施例に係るシンボル操作の一例
を示すブロック図である。
【図３】 本発明の一実施例に係るシンボルの再割り当
て方法を説明するためのフロー図である。
【図４】 本発明の一実施例で使用できるピクセルコン
テクストを示すブロック図である。
【図５】 部分アイコン画像のピクセルに対するインデ
ックス値を示すブロック図である。
【図６】 図５のアイコン画像に対して発生されたクロ
スカウントアレイを示すブロック図である。
【図７】 本発明の一実施例に係る図６のクロスカウン
トアレイの再配置例を示すブロック図である。
【図８】 図６のクロスカウントアレイを使用するプー
ル選択方法を示すステップ図の一部である。
【図９】 図６のクロスカウントアレイを使用するプー
ル選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１０】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１１】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１２】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１３】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１４】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１５】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１６】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１７】 図６のクロスカウントアレイを使用するプ
ール選択方法を示すステップ図の一部である。
【図１８】 二次元のシンボル最割り当てプールを示す
図である。
【図１９】 従来技術の２つの画像記憶技術、すなわち
カラー平面技術と、パレットインデックス技術とを示す
図である。
【符号の説明】
６２…シンボルマッパ、６４…再インデクサ、６６…エ
ンコーダ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジン リー 中華人民共和国，100080 ペキン， ハイ ディアン， 56 ズィチュン ロード， ビルディング １，エー−301

Claims (23)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 各々がシンボルのＭ個のアルファベット
    から引き出されたシンボル値のディジタルアレイを再イ
    ンデクシングするためのディジタルアレイ再インデクシ
    ング方法であって、クロスカウントのアレイを計算する
    工程であって、各クロスカウントが予め定 められたコンテクスト関係で発生するＭ個のアルファベ
    ットから引き出された２つのシンボルの、前記ディジタ
    ルアレイ内における発生頻度を示す個々のクロスカント
    を含むアレイを計算する工程と、 シンボル再割り当てプールを初期化する工程と、 該シンボル再割り当てプール内のシード位置にＭ個のア
    ルファベットから１個のシンボルを割り当てる工程と、 前記シンボル再割り当てプール内の位置にまだ割り当て
    られていない、Ｍ個のアルファベットからの候補シンボ
    ルのセットの各々に対する少なくとも１つのポテンシャ
    ル関数を計算する工程であって、特定の割り当てられて
    いないシンボルのための各ポテンシャル関数が、シンボ
    ルと前記プールに既に割り当てられたシンボルとの間
    の、プールの距離が重み付けされたクロスカウントに基
    づき、既に前記プールに割り当てられたシンボルに隣接
    する選択された位置へ、割り当てられていないシンボル
    を割り当てる影響を評価するようになっているポテンシ
    ャル関数を計算する工程と、 最大のポテンシャル関数を計算するために選択された位
    置で、前記シンボル再割り当てプールに、該最大のポテ
    ンシャル関数を有する前記割り当てられていないシンボ
    ルを割り当てる工程と、 を備えたことを特徴とするディジタルアレイ再インデク
    シング方法。
  2. 【請求項２】 第２のアルファベットにおける隣接する
    シンボルへ、前記シンボル再割り当てプール内の隣接す
    るシンボルを割り当てるシンボル再割り当てテーブルを
    発生する工程を更に含むことを特徴とする請求項１記載
    のディジタルアレイ再インデクシング方法。
  3. 【請求項３】 前記ディジタルアレイはパレットインデ
    クシングされた画像を含み、当該ディジタルアレイ再イ
    ンデクシング方法は、該画像内の各シンボルを第２のア
    ルファベット内の対応するシンボルに置換することによ
    り、前記画像を再インデクシングする工程を更に含むこ
    とを特徴とする請求項２記載のディジタルアレイ再イン
    デクシング方法。
  4. 【請求項４】 前記シード位置へ割り当てられた前記シ
    ンボルは、他のシンボルとのクロスカウントの最大累積
    数を有するシンボルであることを特徴とする請求項１記
    載のディジタルアレイ再インデクシング方法。
  5. 【請求項５】 前記シード位置へ割り当てられた前記シ
    ンボルは、２つのシンボル間のクロスカウント数の最大
    数を有する２つのシンボルのうちの一方であり、当該デ
    ィジタルアレイ再インデクシング方法は、前記シード位
    置に隣接する位置に２つのシンボルのうちの他方のシン
    ボルを割り当てる工程を更に含むことを特徴とする請求
    項１記載のディジタルアレイ再インデクシング方法。
  6. 【請求項６】 前記クロスカウントのアレイを計算する
    工程は、前記クロスカウントアレイを初期化し、ディジ
    タルアレイを通してステップを進め、前記ディジタルア
    レイ内で前記予め定められたコンテクスト関係にある２
    つのシンボルが発生するごとに、該予め定められたコン
    テクスト関係にある２つのシンボルに対応するクロスカ
    ウントアレイ内のクロスカウントをインクリメントする
    ことを含むことを特徴とする請求項１記載のディジタル
    アレイ再インデクシング方法。
  7. 【請求項７】 前記予め定められたコンテクスト関係は
    前記ディジタルアレイ内のシンボルの隣接度の関係を含
    むことを特徴とする請求項６記載のディジタルアレイ再
    インデクシング方法。
  8. 【請求項８】 前記シンボル再割り当てプールに更なる
    シンボルを割り当てるために、前記少なくとも１つのポ
    テンシャル関数を計算する工程と、前記最大のポテンシ
    ャル関数を有する割り当てられていないシンボルを割り
    当てる工程と、を繰り返す工程を更に含むことを特徴と
    する請求項１記載のディジタルアレイ再インデクシング
    方法。
  9. 【請求項９】 Ｍ個のアルファベットからの全てのシン
    ボルが前記シンボル再割り当てプールに割り当てられる
    まで、前記繰り返し工程を続けることを特徴とする請求
    項８記載のディジタルアレイ再インデクシング方法。
  10. 【請求項１０】 第２のアルファベット内の連続するシ
    ンボルに前記シンボル再割り当てプール内の隣接するシ
    ンボルを割り当てるシンボル再割り当てテーブルを発生
    する工程を更に含むことを特徴とする請求項９記載のデ
    ィジタルアレイ再インデクシング方法。
  11. 【請求項１１】 候補シンボルのセットの各々に対する
    前記少なくとも１つのポテンシャル関数は、左側ポテン
    シャル関数Ｌiを含み、 Ｕiを割り当てられていないシンボル、Ａjを割り当てら
    れたシンボルとしたとき、Ｃ（Ｕi，Ａj）を、アルファ
    ベットのシンボルＵi及びＡjに対するクロスカウントと
    し、 Ｎを前記シンボル再割り当てプールに現在割り当てられ
    ているシンボルの数とし、 ｗL(N,j)を前記プールの現在の左端部から割り当てられ
    たシンボルＡjの位置までのプール位置の数に基づいた
    プールの距離の重み付け関数とすると、 割り当てられていないシンボルＵiに対する前記左側ポ
    テンシャル関数は、 【数１】 として計算されることを特徴とする請求項１記載のディ
    ジタルアレイ再インデクシング方法。
  12. 【請求項１２】 ｄL(N,j)を前記プールの現在の左端部
    から割り当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数
    として、 前記プールの距離の重み付け関数ｗL(N,j)はｄL(N,j)に
    反比例することを特徴とする請求項１１記載のディジタ
    ルアレイ再インデクシング方法。
  13. 【請求項１３】 ｄL(N,j)を前記プールの現在の左端部
    から割り当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数
    として、 前記プールの距離の重み付け関数ｗL(N,j)はｌｏｇ
    2（１＋１／ｄL(N,j)）に比例することを特徴とする請
    求項１１記載のディジタルアレイ再インデクシング方
    法。
  14. 【請求項１４】 ｄL(N,j)を前記プールの現在の左端部
    から割り当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数
    として、 前記プールの距離の重み付け関数ｗL(N,j)はαdL(N,j)
    （ここで０＜α＜１）に比例することを特徴とする請求
    項１１記載のディジタルアレイ再インデクシング方法。
  15. 【請求項１５】 候補シンボルのセットの各々に対する
    前記少なくとも１つのポテンシャル関数は、右側ポテン
    シャル関数Ｒiを含み、 ｗR(N,j)を前記プールの現在の右端部から割り当てられ
    たシンボルＡjの位置までのプール位置の数に基づいた
    プールの距離の重み付け関数とすると、 割り当てられていないシンボルＵiに対する前記右側ポ
    テンシャル関数は、 【数２】 として計算されることを特徴とする請求項１１記載のデ
    ィジタルアレイ再インデクシング方法。
  16. 【請求項１６】 ｄR(N,j)を前記プールの現在の右端部
    から割り当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数
    として、 前記プールの距離の重み付け関数ｗR(N,j)はｄR(N,j)に
    反比例することを特徴とする請求項１５記載のディジタ
    ルアレイ再インデクシング方法。
  17. 【請求項１７】 ｄR(N,j)を前記プールの現在の右端部
    から割り当てられたシンボルＡjまでのプール位置の数
    として、 前記プールの距離の重み付け関数ｗR(N,j)はｌｏｇ
    2（１＋１／ｄR(N,j)）に比例することを特徴とする請
    求項１５記載のディジタルアレイ再インデクシング方
    法。
  18. 【請求項１８】 少なくとも１つのポテンシャル関数を
    計算する工程は、割り当てられていないシンボルのペア
    に対する少なくとも１つのポテンシャル関数を計算する
    ことを含み、前記最大のポテンシャル関数を有する前記
    割り当てられていないシンボルを割り当てる工程は、該
    最大のポテンシャル関数を計算するために他のシンボル
    に対して前記選択された位置に最大のポテンシャル関数
    を発生するペアの他のシンボルを割り当てることを更に
    含むことを特徴とする請求項１記載のディジタルアレイ
    再インデクシング方法。
  19. 【請求項１９】 割り当てられていないシンボルのペア
    に対する少なくとも１つのポテンシャル関数を計算する
    工程は、少なくとも６つの可能なシンボルの割り当ての
    ためのポテンシャル関数を計算することを含み、Ｕi及
    びＵjを前記ペアのうちの割り当てられていないシンボ
    ル、Ｐを前記プール内に既にあるシンボルとして、前記
    ６つの可能なシンボルの配置は、ＵiＵjＰ，ＰＵiＵj，
    ＵiＰＵj，ＵjＵiＰ，ＰＵjＵi，ＵjＰＵiであることを
    特徴とする請求項１８記載のディジタルアレイ再インデ
    クシング方法。
  20. 【請求項２０】 前記シンボル再割り当てプールは１つ
    のベクトルであり、該シンボル再割り当てプールのサイ
    ズはＭの約２倍であり、前記プールのシード位置は該プ
    ールのほぼ中間にあり、当該ディジタルアレイ再インデ
    クシング方法は、前記シンボル再割り当てプールへのＭ
    個のアルファベットのシンボルを割り当てた後に、プー
    ルする順序が定められたシンボルへの順次再割り当てシ
    ンボルを割り当てる工程と、元のＭ個のアルファベット
    から対応する再割り当てシンボルへ前記ディジタルアレ
    イ内の前記シンボル値をマッピングする工程とを含むこ
    とを特徴とする請求項１記載のディジタルアレイ再イン
    デクシング方法。
  21. 【請求項２１】 前記シンボル再割り当てプールは２次
    元アレイであることを特徴とする請求項１記載のディジ
    タルアレイ再インデクシング方法。
  22. 【請求項２２】 プロセッサに請求項２のディジタルア
    レイ再インデクシング方法を実行させるように構成され
    たプログラムを含むコンピュータで読み取り可能な媒体
    を備えた製造物。
  23. 【請求項２３】 Ｍ個のアルファベットから引き出した
    シンボル値のディジタルアレイを取り込み、請求項２の
    ディジタルアレイ再インデクシング方法に従ってシンボ
    ル再割り当てテーブルを発生するためのシンボルマッパ
    と、 該シンボル再割り当てテーブルに従ってディジタルアレ
    イをシンボル値の新しいアルファベットに再インデクシ
    ングするためのアレイ再インデクサと、 該再インデクシングされたディジタルアレイを圧縮する
    ためのエンコーダとを備えたことを特徴とするディジタ
    ルデータ圧縮器。
JP2000346254A 1999-11-23 2000-11-14 ディジタルアレイ再インデクシング方法及びディジタルデータ圧縮器 Pending JP2001211081A (ja)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10397582B2 (en) 2015-11-24 2019-08-27 Fujitsu Limited Image encoding device and image encoding method

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6983074B1 (en) * 2000-06-14 2006-01-03 Adobe Systems Incorporated Data compression system and technique
US7443544B2 (en) * 2000-12-01 2008-10-28 Zoran Corporation Accelerating color conversion using a temporary palette cache
WO2002078357A1 (en) * 2001-03-26 2002-10-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Storage of multi-media items
US7164369B2 (en) * 2001-06-19 2007-01-16 Sharp Laboratories Of America, Inc. System for improving storage efficiency of digital files
JP2007507147A (ja) * 2003-09-25 2007-03-22 アミモン リミテッド 高画質映像の無線伝送
US7664184B2 (en) * 2004-07-21 2010-02-16 Amimon Ltd. Interpolation image compression
US7627182B2 (en) * 2005-12-30 2009-12-01 Intel Corporation Method and apparatus for varied format encoding and decoding of pixel data
US7865025B2 (en) * 2006-08-01 2011-01-04 Ching-Wei Yeh Data processing method in embedded block coding with optimized truncation module
CN100423082C (zh) * 2006-11-03 2008-10-01 北京京东方光电科技有限公司 一种平板显示器系统内接口单元
CN101964188B (zh) 2010-04-09 2012-09-05 华为技术有限公司 语音信号编码、解码方法、装置及编解码系统
US8638863B1 (en) 2010-05-18 2014-01-28 Google Inc. Apparatus and method for filtering video using extended edge-detection
US9210442B2 (en) 2011-01-12 2015-12-08 Google Technology Holdings LLC Efficient transform unit representation
US9380319B2 (en) 2011-02-04 2016-06-28 Google Technology Holdings LLC Implicit transform unit representation
US9219915B1 (en) 2013-01-17 2015-12-22 Google Inc. Selection of transform size in video coding
US9967559B1 (en) 2013-02-11 2018-05-08 Google Llc Motion vector dependent spatial transformation in video coding
US9544597B1 (en) 2013-02-11 2017-01-10 Google Inc. Hybrid transform in video encoding and decoding
US9674530B1 (en) 2013-04-30 2017-06-06 Google Inc. Hybrid transforms in video coding
US10291827B2 (en) * 2013-11-22 2019-05-14 Futurewei Technologies, Inc. Advanced screen content coding solution
CN106030651B (zh) * 2014-03-21 2019-06-07 华为技术有限公司 利用改进的颜色表和索引图编码方法的高级屏幕内容编码
US10750198B2 (en) 2014-05-22 2020-08-18 Qualcomm Incorporated Maximum palette parameters in palette-based video coding
US10091512B2 (en) 2014-05-23 2018-10-02 Futurewei Technologies, Inc. Advanced screen content coding with improved palette table and index map coding methods
US9565451B1 (en) 2014-10-31 2017-02-07 Google Inc. Prediction dependent transform coding
US9769499B2 (en) 2015-08-11 2017-09-19 Google Inc. Super-transform video coding
US10277905B2 (en) 2015-09-14 2019-04-30 Google Llc Transform selection for non-baseband signal coding
US9807423B1 (en) 2015-11-24 2017-10-31 Google Inc. Hybrid transform scheme for video coding
US11122297B2 (en) 2019-05-03 2021-09-14 Google Llc Using border-aligned block functions for image compression

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3108479B2 (ja) * 1991-08-28 2000-11-13 株式会社リコー 符号化復号化方法およびその装置
US5471207A (en) 1994-02-23 1995-11-28 Ricoh Company Ltd. Compression of palettized images and binarization for bitwise coding of M-ary alphabets therefor
JPH08139936A (ja) * 1994-11-04 1996-05-31 Canon Inc 符号化方法
US5689589A (en) 1994-12-01 1997-11-18 Ricoh Company Ltd. Data compression for palettized video images
US5659631A (en) 1995-02-21 1997-08-19 Ricoh Company, Ltd. Data compression for indexed color image data
US5930390A (en) * 1996-03-28 1999-07-27 Intel Corporation Encoding/decoding signals using a remap table
US5990864A (en) * 1998-01-12 1999-11-23 Autodesk, Inc. Converting color images to an arbitrary palette
US6038346A (en) * 1998-01-29 2000-03-14 Seiko Espoo Corporation Runs of adaptive pixel patterns (RAPP) for lossless image compression

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10397582B2 (en) 2015-11-24 2019-08-27 Fujitsu Limited Image encoding device and image encoding method

Also Published As

Publication number Publication date
EP1104176A2 (en) 2001-05-30
EP1104176A3 (en) 2004-01-02
US6522783B1 (en) 2003-02-18

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