JP2001326824A

JP2001326824A - 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置

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Publication number: JP2001326824A
Application number: JP2000142334A
Authority: JP
Inventors: Hideshi Osawa; 秀史大沢
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2000-05-15
Filing date: 2000-05-15
Publication date: 2001-11-22

Abstract

(57)【要約】【課題】追随性良くかつ安定な符号化及び復号方法と
その装置、それを適用した画像処理装置を提供する。【解決手段】符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符号化及び
復号で、更新シンボル値の状態を監視し、更新シンボル
値の変化に対応して更新しきい値を調整する。前記調整
は、最大頻度になったデータｋが前回のデータと同じで
データで更新処理に来た場合はＳ９００のＹｅｓ、次回
の更新処理でしきい値を大きくしＳ９０３、異なるデー
タで更新処理に来た場合はＳ９００のＮｏ、次回の更新
処理でしきい値を小さくするＳ９０１，Ｓ９０２。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、符号化及び復号方
法とその装置、それを適用した画像処理装置に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像機器における画像の符号化方
式では、予測符号化が用いられている。画像の予測符号
化は、画像の符号化済みの周囲画素から注目画素値を予
測する方式で、予測差分値を符号化して転送するもので
ある。

【０００３】デジタル画像機器における画像の符号化方
式では、プリスキャンにより各状態毎の発生シンボルの
頻度分布を計算して算術符号化に必要な累積確率値を求
めてから、実際の算術符号化を行う方式が知られてい
た。この多値算術符号方式の例としては、電子情報通信
学会の信学技報ＩＥ９６−９（１９９６−０５）に記載
されている方法がある。

【０００４】上記論文では、確率近似として２ⁿのべき
乗分率近似を用いた算術符号化方式を採用している。以
下にその内容を説明する。

【０００５】（確率近似アルゴリズム）符号化するシン
ボルの種類をＮとし、シンボルｉの生起確率をｐi（０
≦ｉ≦Ｎ−１）とする。確率近似を２のｎ乗分率で行う
とするとシンボルｉに対する確率近似パラメータＱ'iは
次式により決定される。

【０００６】

【数１】

【０００７】但し、〔Ｘ〕はＸの整数部を表す。以下同
様とする。

【０００８】ここで、近似確率の決定はｉ＝Ｎ−１から
０までインデックス逆順に行うものとし、またｐi≧０
かつＱ'i＜１となる場合はＱ'i＝１にするものとする。

【０００９】実際の符号化および復号処理においては累
積近似確率を用いるので、Ｑ'iより累積近似確率パラメ
ータＱiを次式より求めておく。

【００１０】

【数２】

【００１１】以上のように、確率近似誤差は次のシンボ
ルの近似確率へ繰り越すため、優勢シンボルの確率誤差
は大きくならない。また、生起確率の小さいシンボルか
ら近似確率を決定することを行う処理を併用することに
より、生起確率の小さいシンボルの近似確率が０以下に
なることを防ぐことができる。

【００１２】（符号化アルゴリズム）以下に実際の符号
化手順を示す、符号化シンボルの種類をＮ、確率近似を
２n分率とする。累積近似確率パラメータＱ'iは式
（１）（２）で計算されている。なお、演算に用いるレ
ジスタ長はＶ＝２^ｎビットとする。これはオージェント
Ａを求める演算の際にｎビットの乗算を行うので、有効
桁数は２ｎビットが必要となるためである。

【００１３】符号化プロセスのアルゴリズムを以下に示
す。［Ｓ１１］初期化Ｃ←０、Ａ←２ⁿ−１［Ｓ１２］シンボルｋを符号化するＡ０←Ａ×Ｑk-1 Ａ ←（Ｑk−Ｑk-1）Ｃ ←Ｃ＋Ａ0 ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする［Ｓ１３］リノーマライズＡの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとするＣをｎ−ｒビット左シフトし、レジスタから溢れたビッ
トを符号出力とする以上の［Ｓ１２］［Ｓ１３］の操作を全てのシンボルに
対して繰り返す。最後のレジスタＣの内容を出力して符
号化を終了する。

【００１４】（復号アルゴリズム）復号プロセスのアル
ゴリズムは符号化とほぼ同じで以下に示す。［Ｓ２１］初期化Ｃ←符号系列の先頭ＶビットＡ←２ⁿ−１［Ｓ２２］復号シンボルを求めるＣ’←〔Ｃ／Ａ〕Ｃ’＜Ｑkを満たす最小のｋが復号シンボル［Ｓ２３］符号系列からの減算Ｃ←Ｃ−Ａ×Ｑk-1 Ａ←Ａ×（Ｑk−Ｑk-1）ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする［Ｓ２４］リノーマライズＡの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとするＣのｎ−ｒビット左シフトし、これと同期してＣレジス
タに符号系列をＬＳＢから入力し、これを符号入力とす
る上記論文では、以上のようにして符号化、複合がなされ
るが、この方法では、少なくとも１画面の画像に対して
同じ累積確率値を用いて算術演算がなされることにな
る。

【００１５】従って、上記方式では全体を通して平均的
な符号化しかできないので、入力シンボルがシーケンス
の途中から変化するような情報源に対しては、最適な符
号化が行えないという問題があった。

【００１６】この問題を解決する一手法として、動的な
確率推定手法を取り入れることにより符号化効率を向上
させることが、考えられる。このような動的な符号化方
式として、例えば２値情報源の場合は、各入力シンボル
の累積頻度のＭＡＸ値とＭＩＮ値とを求めて、各値が設
定値を越えた場合には各シンボルの累積頻度をほぼ半分
にして、適応化速度を調整する方式などが知られている
（ＵＳＰ５、０２５、２５８参照）。

【００１７】

【発明が解決しようとしている課題】ところが、動的符
号化におけるパラメータは、初期値を設定して、そこか
ら学習効果によりパラメータを最適なものに変更してい
く方法がとられる。このとき、変更に対して安定的な方
法をとると変化するものに対する追随性が悪くなり、逆
に変更に対して敏感な更新方法をとると変化するものに
対する追随性は良いが、ノイズに敏感になりすぎるとい
う相反する関係がある。

【００１８】本発明は、安定状態ではしきい値を高く
し、変化があるときはしきい値を低くするようなしきい
値調整機構を持つことにより、追随性良くかつ安定な符
号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理
装置を提供することを目的としている。

【００１９】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明の算術符号化方法は、符号化シンボルの発生
頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新す
る算術符号化方法において、更新シンボル値の状態を監
視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を
調整することを特徴とする。ここで、前記調整は、最大
頻度になったデータｋが前回のデータと同じでデータで
更新処理に来た場合は、次回の更新処理でしきい値を大
きくし、異なるデータで更新処理に来た場合は、次回の
更新処理でしきい値を小さくする。また、前記算術符号
化方法では、入力される符号化シンボルが未登録シンボ
ルか否かを検出し、未登録シンボルならば、工スケープ
コードを符号化して、次回の累積頻度確率の更新時に累
積確率を計算し、登録シンボルに変更する。また、前記
累積頻度確率の更新では、符号化シンボルの発生状態に
ついてのエントロピーを計算し、今回計算されたエント
ロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差がある
か否かを判定し、有意差があると判定された場合に、前
記累積頻度確率を更新する。

【００２０】又、本発明の算術復号方法は、復号シンボ
ルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率
を更新する算術復号方法において、更新シンボル値の状
態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しき
い値を調整することを特徴とする。ここで、前記調整
は、最大頻度になったデータｋが前回のデータと同じで
データで更新処理に来た場合は、次回の更新処理でしき
い値を大きくし、異なるデータで更新処理に来た場合
は、次回の更新処理でしきい値を小さくする。また、前
記算術復号方法では、入力される復号データがエスケー
プコードか否かを検出し、エスケープコードならば、次
の復号シンボルについて、次回の累積頻度確率の更新時
に累積確率を計算し、登録シンボルに変更する。また、
前記累積頻度確率の更新では、復号シンボルの発生状態
についてのエントロピーを計算し、今回計算されたエン
トロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差があ
るか否かを判定し、有意差があると判定された場合に、
前記累積頻度確率を更新する。

【００２１】又、本発明の算術符号化装置は、符号化シ
ンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度
確率を更新する累積頻度確率更新手段を有する算術符号
化装置において、更新シンボル値の状態を監視する監視
手段と、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値
を調整する調整手段とを備えることを特徴とする。ここ
で、前記調整は、最大頻度になったデータｋが前回のデ
ータと同じでデータで更新処理に来た場合は、次回の更
新処理でしきい値を大きくし、異なるデータで更新処理
に来た場合は、次回の更新処理でしきい値を小さくす
る。また、前記算術符号化装置は、入力される符号化シ
ンボルが未登録シンボルか否かを検出する検出手段と、
未登録シンボルならば、工スケープコードを符号化し
て、次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、
登録シンボルに変更するシンボル登録手段とを更に有す
る。また、前記累積頻度確率更新手段は、符号化シンボ
ルの発生状態についてのエントロピーを計算するエント
ロピー計算手段と、今回計算されたエントロピーと前回
計算されたエントロピーとに有意差があるか否かを判定
し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確
率を更新する更新手段とを含む。

【００２２】又、本発明の算術復号装置は、復号シンボ
ルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率
を更新する累積頻度確率更新手段を有する算術復号装置
において、更新シンボル値の状態を監視する監視手段
と、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調
整する調整手段とを備えることを特徴とする。ここで、
前記調整は、最大頻度になったデータｋが前回のデータ
と同じでデータで更新処理に来た場合は、次回の更新処
理でしきい値を大きくし、異なるデータで更新処理に来
た場合は、次回の更新処理でしきい値を小さくする。ま
た、前記算術復号装置は、入力される復号データがエス
ケープコードか否かを検出する検出手段と、エスケープ
コードならば、次の復号シンボルについて、次回の累積
頻度確率の更新時に累積確率を計算し、登録シンボルに
変更するシンボル登録手段とを有する。また、前記累積
頻度確率更新手段は、復号シンボルの発生状態について
のエントロピーを計算するエントロピー計算手段と、今
回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロピ
ーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると判
定された場合に、前記累積頻度確率を更新する更新手段
とを含む。

【００２３】又、本発明の画像処理装置は、画像を符号
化装置により符号化して記憶した後に、復号装置により
復号して出力する画像処理装置において、前記符号化及
び復号装置が、符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する累積頻
度確率更新手段を有する算術符号化及び復号部を含み、
前記算術符号化部及び復号部では、更新シンボル値の状
態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しき
い値を調整することを特徴とする。ここで、前記算術符
号化部では、入力される符号化シンボルが未登録シンボ
ルか否かを検出し、未登録シンボルならば、工スケープ
コードを符号化して、次回の累積頻度確率の更新時に累
積確率を計算し、登録シンボルに変更し、前記算術復号
部では、入力される復号データがエスケープコードか否
かを検出し、エスケープコードならば、次の復号シンボ
ルについて、次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を
計算し、登録シンボルに変更する。また、前記累積頻度
確率更新手段は、シンボルの発生状態についてのエント
ロピーを計算するエントロピー計算手段と、今回計算さ
れたエントロピーと前回計算されたエントロピーとに有
意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された
場合に、前記累積頻度確率を更新する更新手段とを含
む。

【００２４】又、本発明の記憶媒体は、符号化シンボル
の発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を
更新する算術符号化プログラムを格納する記憶媒体であ
って、入力される符号化シンボルが未登録シンボルか否
かを検出するステップと、未登録シンボルならば、工ス
ケープコードを符号化して、次回の累積頻度確率の更新
時に累積確率を計算し、登録シンボルに変更するステッ
プとを有し、更新時には、更新シンボル値の状態を監視
し、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調
整することを特徴とする。

【００２５】又、復号シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術復号プログ
ラムを格納する記憶媒体であって、入力される復号デー
タがエスケープコードか否かを検出するステップと、エ
スケープコードならば、次の復号シンボルについて、次
回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、登録シ
ンボルに変更するステップとを有し、更新時には、更新
シンボル値の状態を監視し、更新シンボル値の変化に対
応して更新しきい値を調整することを特徴とする。

【００２６】ここで、前記累積頻度確率の更新は、符号
化又は復号シンボルの発生状態についてのエントロピー
を計算するステップと、今回計算されたエントロピーと
前回計算されたエントロピーとに有意差があるか否かを
判定し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻
度確率を更新するステップとを含む。

【００２７】

【発明の実施の形態】＜本実施の形態の画像符号化装置
及び復号装置の構成例＞図２は、本実施の形態の画像符
号化装置及び復号装置の概略構成例を示すブロック図で
ある。

【００２８】画像入力部２１からの符号化対象シンボル
ｋ（ｋ＝０、・・、Ｎ−１；Ｎは符号化シンボルの種類
の数）は、符号化器２２と適応化調整器２６に入る。符
号化器２２では、後述の図３のフローチャートに示すよ
うな処理により、符号化対象シンボルｋに対して、Ａレ
ジスタ（一般には、インタバルサイズのレジスタとして
使用される）とＣレジスタ（一般には、コードレジスタ
として使用される）とを使用して、符号化を行う。適応
化調整器２６では、後述の図５の更新処理（図１のステ
ップＳ１０４）に対応する処理が行われる。適応化調整
器２６は、符号化対象シンボルｋの各々の発生回数Hist
［ｋ］を累積し、図４の演算処理でのＱ［ｋ］（ｋ＝０
〜Ｎ−１、Ｎ：符号化シンボルの種類の数）の値を提供
する。

【００２９】メモリ２３には、符号化器２２で符号化さ
れた符号化データが記憶され、またメモリ２３からは復
号処理のため記憶された符号化データが呼び出される。
この部分は、送信用のメモリ部、通信回緑、受信用のメ
モリ部の３つの構成に置き代えて画像通信装置へ応用す
ることも可能である。

【００３０】復号器２４では、後述の図７に示す復号処
理がなされる。またこの復号データを確率適応化器２７
に入れて、適応化処理器２６と同じ復号パラメータＱ
［ｋ］を算出する。

【００３１】＜本実施の形態の符号化例＞図３は、符号
化器２２及び適応化調整器２６による符号化処理のフロ
ーチャートである。尚、本実施の形態では、レジスタ
Ｃ、Ａのレジスタ長はＶ＝２^ｎで、ｎ＝１２とする。

【００３２】ステップＳ３０１では、符号化に使う２つ
のレジスタＣ、Ａを初期化する。すなわち、Ｃには０
を、Ａには（２ⁿ−１）を２進数で入れる。ステップＳ
３０２では、入力部２１より符号化対象シンボルｋを入
力する。ステツプＳ３０３では、図１に示すシンボル符
号化処理が行われる。ステップＳ３０４では、符号化対
象シンボルが全て終わるまでステップＳ３０２に戻って
処理を繰り返す。

【００３３】図１は、本実施の形態のシンボル符号化処
理Ｓ３０３の処理手順例を示す図である。

【００３４】ステツプＳ１０１では、ステップＳ３０２
で入力されたシンボルが既に発生したと登録されている
シンボルか否かを判定する．登録済みシンボルの場合は
ステップＳ１０２で符号化演算処理を行う。登録されて
いないシンボルの場合はステツプＳ１０３、Ｓ１０４、
Ｓ１０５の処理を行っていくステツプＳ１０２では、図
４に示した算術演算を行う。

【００３５】図４のステップＳ４０１では、Ａ0の計
算：Ａ0←Ａ×Ｑ［ｋ−１］、Ａの再計算：Ａ←Ａ×
（Ｑ［ｋ］−Ｑ［ｋ−１］）、Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0
を行う。Ｑ［ｋ］は、シンボルｋに対する累積近似確率
パラメータである。ここで、（Ｑ［ｋ］−Ｑ［ｋ−
１］）はｋ番目までの累積確率Ｑ［ｋ］とｋ−１番目ま
での累積確率Ｑ［ｋ−１］との差で、ｋの出現確率を表
す。

【００３６】ステップＳ４０２でのリノーマライズ処理
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数ｒとする。次に、Ｃレジスタ
を（ｎ−ｒ）ビット左シフトし、レジスタから溢れたビ
ットが出力する符号になる。この後、Ｃ＋Ａ０の計算の
キャリー伝搬により符号が変わらないようにする符号の
固定化処理がはいるが、本願発明の主題ではないので簡
略化のためこの説明は省略する。図１に戻って、ステツ
プＳ１０６では、図５に示したようなシンボルの発生状
況に応じた累積確率の更新処理を行う．一方、発生シン
ボル出ない場合は、ステツプＳ１０３で未登録コードを
示す工スケープコードを符号化する。このエスケープコ
ードは対象シンボル以外の値とする。たとえば８ビット
の情報源の符号化の時は０〜２５５の値が発生するの
で、値２５６がエスケープコードの候補となる。ステツ
プＳ１０４では、ステツプＳ１０６と同じく、工スケー
プコードの発生確率に対する累積近似確率の計算を行
う．図５は、ステップＳ１０４及びＳ１０６の更新処理
の処理手順を示すフローチヤートである。

【００３７】ステップＳ５０１では発生回数Hist［ｋ]
をカウントアップ（＋１）する。このカウント値をトー
タル発生回数で割ると、シンボルｋの発生頻度となる。
ステップＳ５０２ではこのカウント値が設定値ＭＡＸを
越えるかを判定し、越える場合はステップＳ５０３でヒ
ストグラムからエントロピーを計算する。本例でのエン
トロピーの計算式は、Ｅｎｔｒｏｐｙ＝Σ（−ｐ［ｋ］*ｌｏｇ₂（ｐ
［ｋ］））であるが、この式に限られるものではない。ここで、ｐ
［ｋ］は各シンボルの発生確率で、全体のシンボル数Su
m＝Σ（Hist［ｋ］）で、ｐ［ｋ］＝Hist［ｋ］／Sumで
ある。

【００３８】ステップＳ５０４では前回計算したエント
ロピーと新エントロピーとの有為差があるか判定し、有
為差がある場合のみステップＳ５０５で、累積確率パラ
メータＱ［ｋ］を再計算し、ステツプ５０６では工ント
ロピの更新処理で、これは今回計算した結果を次回の判
定に使うために保持しておく処理である。

【００３９】ステップＳ５０５のＱ［ｋ］の再計算例の
フローを図６のフローチャートに示す。図６は確率近似
アルゴリズムである。以下の様に計算する。

【００４０】シンボルｋに対する確率近似パラメータで
は、ステップＳ６０１で、Ｑ’［Ｎ−１］＝〔（２ⁿ×ｐ［Ｎ−１］）〕の計算を行う。

【００４１】ステップＳ６０６、Ｓ６０２、Ｓ６０３、
Ｓ６０７、Ｓ６０４では、Ｑ’［ｉ］の計算をｉ＝０か
らｉ＝Ｎ−２まで行う。

【００４２】

【数３】の計算を行う．尚、ステップＳ６０３では、近似確率が
ｐ［ｉ］＞０かつＱ’［ｉ］＜１の時はＱ’［ｉ］＝１
とする。Ｐ［ｉ］＝０はシンボルｉの発生がなかった場
合で、Ｑ’［ｉ］＝０とし、累積近似確率上では、この
シンボルが存在しないことになる。ところが実際の符号
化・復号でｉが発生しこれを処理すると符号化に矛盾が
起ってしまうことになる。しかし本実施の形態では、シ
ンボルｉが発生した場合はエスケープコードの符号化に
より回避して符号化し、このｉに関しては次回の累積近
似確率計算時に発生済みシンボルとして登録さてＱ
［ｉ］が割り当てられる．ステップＳ６０８、Ｓ６０
５、Ｓ６０９、Ｓ６１０では、以下の式から累積近似確
率パラメータＱ［ｋ］（ｋ＝０〜Ｎ−１）を計算する。

【００４３】

【数４】

【００４４】Ｑ［ｋ］の計算はループ計算が多いので、
処理時間がかかるものであるが、このように状態の変化
があった時のみ再計算するようにすると、必要最低限の
更新で済ませることができ、高速化に非常に効果があ
る。

【００４５】ステップ５０８は更新しきい値を変更する
かの判定で、判定のフローチヤートの例を図９及び図１
１に示す。

【００４６】ステツプＳ５０７では、頻度カウンタの再
設定を行う。これは、Hist［ｋ］≠０の時が登録済みシ
ンボルとなり、次回のカウントのための再設定値を１に
する。Hist［ｋ］＝０の場合は未登録シンボルでこのま
まにする。Hist［ｋ］＝０のシンボルｋは累積近似確率
の計算には影響しないので、符号化効率の低下につなが
らない。また未登録シンボルｋが発生した場合は工スケ
ープ処理で符号化するので、通常の符号化・復号に影響
を与えない。

【００４７】（ＭＡＸ値の更新判定例１）図９は、更新
しきい値（ＭＡＸ値）の更新判定のフローチヤートであ
る。

【００４８】ステップＳ９００では、最大頻度になった
データｋ（ｄａｔａ）が前回のデータ（ｐ−ｄａｔａ）
と同じか否かを判定する。すなわち、同じデータで更新
処理に来た場合と、異なるデータで更新処理に来た場合
とを分けて、もし同じデータで来た場合は，次回の更新
処理でしきい値を大きくする。このためステップＳ９０
３でインデックス値（ｉｎｄｅｘ）を１つ上げる。イン
デックスとしきい値の関係は図１０のようである．これ
により、次回の累積確率を計算するサンプル数が多くな
り、確率推定値の精度があがることが期待できる。

【００４９】しかし、異なるデータで更新処理に来た場
合は、累積確率をとる状態がランダムであるか、統計的
性質が変わってしまったことが予想されるので更新しき
い値を低くし、累積確率の計算を早くリセットするよう
にする．このためステップＳ９０１でインデックスを１
つ減らし、またステップＳ９０２でＬｄａｔａを変更す
る。

【００５０】図１０は、更新しきい値の表の例である。

【００５１】インデックス（ｉｎｄｅｘ）が大きくなる
に従って、更新しきい値が大きくなるように設定されて
いる。実際の更新しきい値は図９で示したようにインデ
ックス番号により調整されることになる。

【００５２】（ＭＡＸ値の更新判定例２）更新しきい値
（ＭＡＸ値もしくはインデックス）の増減に関しての別
の例を図１１に示す。

【００５３】ステップＳ１１００では、頻度が１番大き
いシンボルの発生個数Ｈ［ｋ］の、全体に占める割合Ｈ
［ｋ］／ＳＵＭがしきい値より高いか判定し、しきい値
より大きいときに更新しきい値を大きくしていく（イン
デックス値を大きくしていく）。逆に小さいときには更
新しきい値を小さくする。

【００５４】この理由は、１つだけとくに頻度大きいシ
ンボルがあると、その他の確率推定値が小さくなるが、
これらの発生確率を正確に評価するには、累積頻度を計
算するもとのサンプル数を多くしなければならないから
である。逆に頻度が１番目のシンボルの発生個数Ｈ
［ｋ］の占める割合が低いときには、別のシンボルの究
生頻度が増加しているということなので、更新しきい値
を小さくし、累積確率の再計算を早めにする必要がある
からである。また、初期値からスタートの時は、しきい
値を小さく設定しておき、確率推定値の更新を早くし、
ある程度符号化が進んだ状態では，更新を遅くし、サン
プル数を多くして累積確率の精度高くする必要がある。

【００５５】ステップＳ９０１及びＳ９０３は、上述の
例１と同様である。

【００５６】＜本実施の形態の復号例＞図７は、復号器
２４及び確率適応化器２７による復号処理のフローチャ
ートである。

【００５７】ステップＳ７０１では、符号化に使う２つ
のレジスタＣ、Ａを初期化する。本実施の形態では、符
号化と同じようにレジスタ長はＶ＝２^ｎで、ｎ＝１２を
仮定している。すなわち、最初にＣには符号の先頭ビッ
トを、Ａには（２ⁿ−１）を２進数でセットする。ステ
ップＳ７０２では、Ｃ’←Ｃ／Ａの整数部（以下、
〔（Ｃ／Ａ）〕）を求め、Ｃ’＜Ｑ［ｋ］を満たす最小
のｋを復号値とする。ステツプＳ７０３では復号算術演
算、ステツプＳ７０４ではシンボルの更新処埋を行う。

【００５８】ステツプＳ７０５では、復号したシンボル
が工スケープコードか否かを判定し、もしエスケープコ
ードならステップＳ７０６で次に実際のシンボル値があ
るため復号値を求める．ステツプＳ７０７は復号算術演
算、ステップＳ７０８は更新処理である。このときの累
積近似確率Ｑ［ｋ］は、値を復号用のものに切り換えて
使う。

【００５９】図８に、ステップＳ７０３及びＳ７０７の
復号演算例を示す。

【００６０】ステップＳ８０１では、Ａ0の計算：Ａ0←
Ａ×Ｑ［ｋ−１］、Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｋ］−
Ｑ［ｋ−１］）、Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を計算する。

【００６１】ステップＳ８０２でのリノーマライズ処理
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数をｒとする。Ｃレジスタを
（ｎ−ｒ）ビット左シフトしながら、ＬＳＢから符号化
データを入力する。

【００６２】尚、ステップＳ７０４及びＳ７０８の更新
処理は、図５と同様の処理である。

【００６３】図７に戻って、ステツプＳ７０９では、す
べてのシンボルが復号したか終了判定する。

【００６４】＜本実施の形態の符号化方法を適用する予
想符号化装置の例＞上記本実施の形態の符号化方式を予
測符号化に適応した例を図１２に示す。この例では、参
照画素の状態により複数の予測状態に分け、その状態毎
に、発生頻度のカウンタ、累積頻度確率Ｑ［ｋ］と工ン
トロピー値を保存する．図１２の予測符号化では、周囲
画素の上と左の平均値と入力された原画素との差分をと
り、この差分値を符号化していく。減算器８２では平均
値処理部８２の出力と入力された原画素との差分をと
り、差分の結果はレベル判定器８５とｋ変換器８４と加
算器８３とに供給される。

【００６５】ｋ変換器８４では、差分値を０〜Ｎ−１ま
での整数値に変換して算術符号化器８８でこれを符号化
する．差分レベル判定器８５では、差分値の大きさによ
り、−大、−小、０、十小、十大の５レベルに分けて、
状態分け回路８６に記憶しておく。またここでは、符号
化画素の上、左のレベル判定結果を参照して符号化画素
の予測状態を決定する。例えば、上、左とも０の場合は
状態ａ、上と左が０または十一小の場合は状態ｂ、それ
以外の時は状態ｃの３状態に分ける。この３つの状態毎
に状態の発生頻度をカウントし、また累積確率近似パラ
メータを計算するようにすることにより予測符号化の速
度を向上する。さらに、加算器の結果はバッフアメモリ
８０に蓄えられて、次の予測式に使われる。

【００６６】＜本実施の形態の符号化および復号方法を
使用する画像処理装置の例＞図１３に本実施の形態の符
号化および復号方法を使用する画像処理装置の一例とし
て画像形成装置の例を示す。

【００６７】図１３において、コンピュータから受け取
ったデータは、コンピュータからデータを受け取るイン
ターフェース部１００１、コンピュータから受け取った
データを一時的に記憶するテンポラリバッファ１００
２、コンピュータから受け取ったデータ描画展開する描
画部１００３、該描画部が描画展開したビットマップデ
ータを書き込むバンドバッファ１００４、該バンドバッ
ファのビットマップデータを圧縮符号化する符号化部１
００５、該符号化部で圧縮符号化した符号化データを格
納するページバッファ１００６、該ページバッファ中の
符号化データを復号する復号部１００７を番号順に経由
して、最後に、復号して得られたビットマップデータを
プリント出力するプリンタエンジン部１００８へ出力さ
れる。尚、バンドバッファ１００４は複数設けて、描画
部１００３の展開処理と符号化部１００５の符号化処理
とを並列に処理することで、処理の高速化を図る。

【００６８】この構成により、プリント出力する用紙が
Ａ３で解像度が６００ｄｐｉの場合、１画素あたりのビ
ット数が１ビットの２値で、圧縮前には８ＭＢ必要であ
ったページメモリの容量が１／２〜１／４程度に減少す
る。そのかわり新たに、バンドバッファ１００４が必要
になり、その分のメモリが増えるが、展開描画する単位
（これをバンドという）を１ページの１／１６〜１／２
０にすれば、トータルではメモリの削減効果がでてく
る。

【００６９】上記符号化部１００５の符号化方式とし
て、コスト削減の要求が強く、ページメモリの容量をな
るべく減らすために、任意のビットマップデータ（テキ
スト、グラフィック、画像等）に対して、圧縮率の最悪
値がある一定の値を保証する圧縮方式が望まれる。その
ような圧縮方式として、圧縮対象となるビットマップデ
ータの２次元的な特徴を学習する機能を有する本実施の
形態の符号化／復号方法が使用される。

【００７０】なお、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。

【００７１】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログ
ラムコードを読み出し実行することによっても、達成さ
れることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読
み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の
機能を実現することになり、そのプログラムコードを記
憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、
コンピュータが読み出したプログラムコードを実行する
ことにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけ
でなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピ
ュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)
などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理に
よって前述した実施形態の機能が実現される場合も含ま
れることは言うまでもない。

【００７２】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。

【００７３】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードの少なくとも一部が格納されること
になる。

【００７４】

【発明の効果】本発明では、しきい値のテーブルを用意
して、同一シンボルで更新したら次回のしきい値を高く
し、別のシンボルで更新したらこのしきい値を低くする
ことにより、安定状態ではしきい値を高くし、変化があ
るときはしきい値を低くするようなしきい値調整機構を
持つことにより、追随性良くかつ安定な符号化及び復号
符号化が可能になった。

【図面の簡単な説明】

【図１】図３におけるシンボル符号化処理の処理手順を
示すフローチャートである。

【図２】符号化及び復号の処理の流れを示す図である。

【図３】符号化処理の処理手順を示すフローチャートで
ある。

【図４】図１における符号化演算処理の処理手順を示す
フローチャートである。

【図５】更新処理の処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図６】累積頻度近似パラメータの計算の処理手順を示
すフローチャートである。

【図７】復号処理の処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図８】図７における復号演算処理の処理手順を示すフ
ローチャートである。

【図９】更新しきい値（ＭＡＸ値）の更新判定の一例を
示すフローチヤートである。

【図１０】更新しきい値の表の例を示す図である。

【図１１】更新しきい値（ＭＡＸ値）の更新判定の他の
例を示すフローチヤートである。

【図１２】本実施の形態の符号化方法を適用する画像の
予測符号化装置の構成例を示すブロック図である。

【図１３】本実施の形態の画像処理装置の構成例を示す
図である。

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成１２年５月１７日（２０００．５．１
７）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符号化方法
において、更新シンボル値の状態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調整す
ることを特徴とする算術符号化方法。
【請求項２】前記調整は、最大頻度になったデータｋ
が前回のデータと同じでデータで更新処理に来た場合
は、次回の更新処理でしきい値を大きくし、異なるデー
タで更新処理に来た場合は、次回の更新処理でしきい値
を小さくすることを特徴とする請求項１記載の算術符号
化方法。
【請求項３】前記算術符号化方法では、入力される符号化シンボルが未登録シンボルか否かを検
出し、未登録シンボルならば、工スケープコードを符号化し
て、次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、
登録シンボルに変更することを特徴とする請求項１又は
２記載の算術符号化方法。状態の発生頻度をカウントす
る手段
【請求項４】前記累積頻度確率の更新では、符号化シンボルの発生状態についてのエントロピーを計
算し、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を
更新することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１
つの記載の算術符号化方法。【請求項４】復号シンボルの発生頻度が許容最大値を
越えた場合に累積頻度確率を更新する算術復号方法にお
いて、更新シンボル値の状態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調整す
ることを特徴とする算術復号方法。
【請求項５】前記調整は、最大頻度になったデータｋ
が前回のデータと同じでデータで更新処理に来た場合
は、次回の更新処理でしきい値を大きくし、異なるデー
タで更新処理に来た場合は、次回の更新処理でしきい値
を小さくすることを特徴とする請求項４記載の算術復号
方法。
【請求項６】前記算術復号方法では、入力される復号データがエスケープコードか否かを検出
し、エスケープコードならば、次の復号シンボルについて、
次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、登録
シンボルに変更することを特徴とする請求項４又は５記
載の算術復号方法。
【請求項７】前記累積頻度確率の更新では、復号シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算
し、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を
更新することを特徴とする請求４乃至６のいずれか１つ
に記載の算術復号方法。
【請求項８】符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積頻度確率を更新する累積頻度確率更
新手段を有する算術符号化装置において、更新シンボル値の状態を監視する監視手段と、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調整す
る調整手段とを備えることを特徴とする算術符号化装
置。
【請求項９】前記調整は、最大頻度になったデータｋ
が前回のデータと同じでデータで更新処理に来た場合
は、次回の更新処理でしきい値を大きくし、異なるデー
タで更新処理に来た場合は、次回の更新処理でしきい値
を小さくすることを特徴とする請求項８記載の算術符号
化装置。
【請求項１０】前記算術符号化装置は、入力される符号化シンボルが未登録シンボルか否かを検
出する検出手段と、未登録シンボルならば、工スケープコードを符号化し
て、次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、
登録シンボルに変更するシンボル登録手段とを更に有す
ることを特徴とする請求項８又は９記載の算術符号化装
置。
【請求項１１】前記累積頻度確率更新手段は、符号化シンボルの発生状態についてのエントロピーを計
算するエントロピー計算手段と、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると
判定された場合に、前記累積頻度確率を更新する更新手
段とを含むことを特徴とする請求項８乃至１０のいずれ
か１つに記載の算術符号化装置。
【請求項１２】復号シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積頻度確率を更新する累積頻度確率更
新手段を有する算術復号装置において、更新シンボル値の状態を監視する監視手段と、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調整す
る調整手段とを備えることを特徴とする算術復号装置。
【請求項１３】前記調整は、最大頻度になったデータ
ｋが前回のデータと同じでデータで更新処理に来た場合
は、次回の更新処理でしきい値を大きくし、異なるデー
タで更新処理に来た場合は、次回の更新処理でしきい値
を小さくすることを特徴とする請求項１２記載の算術復
号装置。
【請求項１４】前記算術復号装置は、入力される復号データがエスケープコードか否かを検出
する検出手段と、エスケープコードならば、次の復号シンボルについて、
次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、登録
シンボルに変更するシンボル登録手段とを有することを
特徴とする請求項１２又は１３記載の算術復号装置。
【請求項１５】前記累積頻度確率更新手段は、復号シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算
するエントロピー計算手段と、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると
判定された場合に、前記累積頻度確率を更新する更新手
段とを含むことを特徴とする請求項１２乃至１４のいず
れか１つの記載の算術復号装置。
【請求項１６】画像を符号化装置により符号化して記
憶した後に、復号装置により復号して出力する画像処理
装置において、前記符号化及び復号装置が、符号化及び復号シンボルの
発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更
新する累積頻度確率更新手段を有する算術符号化及び復
号部を含み、前記算術符号化部及び復号部では、更新シンボル値の状
態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しき
い値を調整することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】前記算術符号化部では、入力される符号化シンボルが未登録シンボルか否かを検
出し、未登録シンボルならば、工スケープコードを符号化し
て、次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、
登録シンボルに変更し、前記算術復号部では、入力される復号データがエスケープコードか否かを検出
し、エスケープコードならば、次の復号シンボルについて、
次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、登録
シンボルに変更することを特徴とする請求項１６記載の
画像処理装置。
【請求項１８】前記累積頻度確率更新手段は、シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算する
エントロピー計算手段と、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると
判定された場合に、前記累積頻度確率を更新する更新手
段とを含むことを特徴とする請求項１６又は１７記載の
画像処理装置。
【請求項１９】符号化シンボルの発生頻度が許容最大
値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符号化プ
ログラムを格納する記憶媒体であって、入力される符号化シンボルが未登録シンボルか否かを検
出するステップと、未登録シンボルならば、工スケープコードを符号化し
て、次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、
登録シンボルに変更するステップとを有し、更新時には、更新シンボル値の状態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調整す
ることを特徴とする記憶媒体。
【請求項２０】復号シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術復号プログ
ラムを格納する記憶媒体であって、入力される復号データがエスケープコードか否かを検出
するステップと、エスケープコードならば、次の復号シンボルについて、
次回の累積頻度確率の更新時に累積確率を計算し、登録
シンボルに変更するステップとを有し、更新時には、更新シンボル値の状態を監視し、更新シンボル値の変化に対応して更新しきい値を調整す
ることを特徴とする記憶媒体。
【請求項２１】前記累積頻度確率の更新は、符号化又は復号シンボルの発生状態についてのエントロ
ピーを計算するステップと、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があると
判定された場合に、前記累積頻度確率を更新するステッ
プとを含むことを特徴とする請求項１９又は２０記載の
記憶媒体。