JP2001501783A - 適応ビット割当てとハイブリッド可逆エントロピー符号化を使用したデータ圧縮 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 適応ビット割当てとハイブリッド可逆エントロピー符号化の方法及び装置。このシステムは、（１）変換段、（２）量子化段、（３）可逆エントロピー符号器段の３つの構成要素を含む。変換段（１）は、ウェーブレット変換アルゴリズムを用いる。量子化段（２）は、量子化サイズと量子化エラーの対数との間の近似を定義するパラメータのための値を適応的に推定し、所望のビットレートを達成すべく、各バンドにとって最適な量子化サイズを再帰的に計算する。ベースバンド及びサブバンドは、対応する量子化サイズを用いて量子化マトリクスに変換される。可逆エントロピー符号器段（３）は、サブバンド量子化マトリクス内のゼロ指標値のランレングスのエントロピー特性が、非ゼロ指標のエントロピー特性と異なるという考察事実を利用する。各量子化マトリクスは、各非ゼロ指標が別々のストリーム内に抽出されるように構文解析され、残りの位置情報は、「０」についてはランレングス値の奇数ストリーム、「１」についてはランレングス値の偶数ストリームへと構文解析される。これら３つのストリームは、従来のやり方で別々にハフマン符号化される。

Description

【発明の詳細な説明】 適応ビット割当てとハイブリッド可逆エントロピー符号化を使用したデータ圧 縮 発明の背景 １．発明の分野 本発明は、データ圧縮に関し、より詳しくは、適応ビット割当てとハイブリッ ド可逆エントロピー符号化を使用したデータ圧縮に関する。 ２．関連技術の説明 データの圧縮には、数多くの方法がある。これらの方法は、「非可逆」又は「 可逆」のいずれかとして特徴づけられている。非可逆圧縮によれば、オリジナル データに対して適正な類似性を維持しながら、冗長なあるいは重要でない情報を 省略することで、相当な圧縮比を達成できる。非可逆圧縮は、データが喪失する ので、通常は、情報が失われてもかなり正確に認識できる音やグラフィックス（ 静止画又は動画）のようなデータについてのみ用いられる。可逆圧縮は、圧縮比 が一般的に低くなるものの、オリジナルデータを完全に再構成することができる 。したがって、可逆圧縮は、完全な精度が求められる機械コード、テキスト及び 数値データについて、全般的に用いられる。 グラフィックスのための周知のＪＰＥＧ規格やビデオのためのＭ ＰＥＧ規格を含む非可逆圧縮を実行するのに、様々な方法が数多く存在する。し かしながら、いずれの一つの圧縮アルゴリズムも、すべてのデータコンテンツに とって最適とは言い難かった。特定のデータ（例えば、グラフィックス画像）に ついて、あるアルゴリズムを整合させれば、圧縮比をより高く取ることができる 。制約された帯域幅でのデータ伝送といったような状況下では（例えば、典型的 なモデム、ＬＡＮ又はＷＡＮ）、圧縮比をほんの数パーセント向上させることで も、相当な長期的節約が可能となる。 したがって、特にグラフィックス画像の非可逆圧縮のための改良されたデータ 圧縮アルゴリズムが求められている。本発明は、グラフィックス画像の圧縮に特 に効率的な、改良された非可逆圧縮アルゴリズムを提供する。発明の概要 本発明は、非可逆圧縮システムにおける適応ビット割当て及びハイブリッド可 逆エントロピー符号化の方法及び装置に関する。本発明の圧縮アルゴリズムの好 ましい実施形態は、（１）画像データを１個のベースバンドと多数のサブバンド に相関解除（decorrelate）するための変換段、（２）結果として得られた変換 係数を量子化するための量子化段、（３）量子化された指標を符号化するための 可逆エントロピー符号化段、の３つの構成要素を含んでいる。解凍（圧縮解除） は、各圧縮段を逆にすることで達成される。 好ましい実施形態において、変換段はウェーブレット変換アルゴリズムを利用 する。しかしながら、周知の離散コサイン変換（ＤＴＣ）アルゴリズムのような 他の変換を用いることもできる。量子化 段は、量子化サイズと量子化エラーとの間の近似を用いて、各バンドについて最 適な量子化サイズを再帰的にそして適応的に推定する。すなわち、量子化サイズ と量子化エラーの対数との間の近似を定義するパラメータの値を適応的に推定し 、所望のビットレートを達成するように、各バンドについての最適な量子化サイ ズを再帰的に計算する。次いで、ベースバンド及びサブバンドは、対応する量子 化サイズを用いて量子化マトリクスへと変換される。 可逆エントロピー符号器段は、本発明により生成されたサブバンド量子化マト リクス内のゼロ指標値のランレングスのエントロピー特性が、非ゼロ指標のエン トロピー特性と異なるという考察事実を利用している。したがって、ハイブリッ ドエントロピー符号化アルゴリズムが開発された。特に、各量子化マトリクスは 、（１）各非ゼロ指標の位置が、特別なトークン「１」で置換され、（２）各非 ゼロ指標が抽出され、別々のストリーム内に配置されるように、構文解析される 。この結果、各サブバンド内の各非ゼロ指標の位置及び非ゼロ指標のストリーム を示す単純なバイナリマスクマトリクスが得られる。バイナリマスクは、次に、 ランレングス符号化マトリクスを生成すべく、従来のランレングス符号化（「１ 」トークンのランレングスの符号化を含む）を使用して処理される。バイナリマ スクは、２つの値しかとらないため、「０」及び「１」のランレングスが交互に 現れる。このパターンは、「０」についてはランレングス値の奇数ストリームに 、「１」についてはランレングス値の偶数ストリームへと構文解析される。この 処理により、各サブバンドについての量子化マトリクスは、３つのストリーム（ 非ゼロストリーム、「０」ランレングスストリーム及び「１」ランレングススト リーム）に分割され、それらは次いで従来のやり方で別々にハフマ ン符号化される。このハイブリッドエントロピー符号化アルゴリズムは、類似の 画像について、従来のランレングス及びハフマン符号化に比べて、約１０％の改 善を与える。この圧縮アルゴリズム全体では、同じビットレートで同じ画像につ いてのＪＰＥＧアルゴリズムに比べ、ピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）の点で 、約２−６ｄＢの向上が見られる。 本発明の好ましい実施形態の詳細については、添付図面及び以下の説明に示さ れている。この発明の詳細を知れば、多くの付加的な革新や変更が当該業者にと って自明となるであろう。 図面の簡単な説明 図１は、本発明による圧縮符号器を構成する３つの構成要素のブロック図であ る。 図２は、１つの画像の多重レベル分解を示すブロック図である。 図３は、間隔ｄ₁〜ｄ₂内のすべてのｘ値を値ｒ₁にマッピングする量子化関数 を示す図である。 図４は、現在の画素（ピクセル）ｘに対する差分パルスコード変調アルゴリズ ムの適用を示す図である。 図５は、本発明のハイブリッド可逆エントロピー符号化アルゴリズムを示すフ ローチャートである。 様々な図面における同じ参照番号及び命名は、同じ要素を表している。発明の詳細な説明 本発明の説明を通し、開示されている好ましい実施形態及び実施例は、本発明 を制限するものとしてではなく、例証とみなされるべきである。概論 本発明の圧縮アルゴリズムの好ましい実施形態は、図１に示されているとおり 、（１）画像データを相関解除（decorrelate）するための変換段１と、（２） 結果として得られた変換係数を量子化するための量子化段２と、（３）量子化さ れた指標（indexes）を符号化するための可逆エントロピー符号器段３の、３個 の構成要素を含んでいる。解凍（圧縮解読）は、各圧縮段を逆にすることにより 達成される。 好ましい実施形態では、変換段は、ウェーブレット変換アルゴリズムを用いる 。しかしながら、周知の離散コサイン変換（ＤＣＴ）アルゴリズムのような他の 変換も使用できる。理解の容易のために、ここでは、ウェーブレット変換アルゴ リズムが使用されていると推定して、説明する。 （１）ウェーブレット変換 ウェーブレット変換は、比較的新しい数学的ツールである。一般的なウェーブ レット変換は、１つの画像を、高い周波数（又はエッジ部）の情報を含む、容易 に圧縮できる多くの部分画像（sub-images）に分解することにより、効果的に画 像データを相関解除（decorrelate）できる。好ましい実施形態において、ウェ ーブレット変換 は、１つの画像を分解すべく多重レベル（multiple levels）で使用される。ウ ェーブレット変換の各レベルは、画像を既知の要領により、それぞれ１／４のサ イズの４個の部分画像に分解する。 例えば、図２を参照すると、画素を表す数字の２次元マトリクスを含む画像２ ０が、ウェーブレット変換を適用することにより、変換段１でそれぞれ１／４サ イズの４個の部分画像ＬＬ０、ＨＬ０、ＬＨ０、ＨＨ０に分解される。その後、 点線が示すように、ウェーブレット変換は、ＬＬ０部分画像に適用されて、ＬＬ １、ＨＬ１、ＬＨ１、ＨＨ１部分画像を導出し、その後再びＬＬ１部分画像に適 用されて、ＬＬ２、ＨＬ２、ＬＨ２、ＨＨ２部分画像を導出し、更にもう一度Ｌ Ｌ２部分画像に適用されて、ＬＬ３、ＨＬ３、ＬＨ３、ＨＨ３部分画像を導出す る。 図２の例では、第４レベルの部分画像ＬＬ３は、ベースバンド画像と呼ばれ、 オリジナル画像２０の１／２５６のサイズの、オリジナルイメージ２０の収縮バ ージョンに類似する。残りの１２個の部分画像（「サブバンド画像」又は単に「 サブバンド」と称する）は、ベースバンド画像とオリジナル画像２０との差を補 う。より詳しくは、サブバンド画像は、水平、垂直及び対角線（ＨＬ、ＬＨ、Ｈ Ｈとしてラベル付けされている）方向のエッジ情報を表す。 好ましい４レベルのウェーブレット分解の結果として、画像２０は、１個のベ ースバンド画像ＬＬ３と１２個のサブバンド画像（ＨＬ０−３、ＬＨ０−３及び ＨＨ０−３）に分解される。必要に応じ、示されているベースバンドを、同様の 要領で数階層下へと更に分解することができ、その結果、付加的なサブバンドを 伴う同様のピラミッド構造が得られる。 ウェーブレット変換サブバンドの有利な特徴は、各サブバンドを 含むデータが非常に疎であり、大部分の画素値が極めてゼロに近いという点にあ る。この特徴により、本発明に基づき改良された量子化及び可逆エントロピー符 号化が得られる。 好ましい実施形態においては、入念に設計された一対のウェーブレットフィル タを用いることにより、ウェーブレット変換が実現される。想定される多数のウ ェーブレットフィルタの中でも、本発明の好ましい実施形態は、ウェーブレット フィルタとしてDaubechiesの７個及び９個の二重直交（biorthogonal）フィルタ を使用している。これらのフィルタは、既知の要領で、直接有限インパルス応答 （ＦＩＲ）の遂行により実現されている。 （２）量子化 量子化により、ユーザーからのビットレート要求事項を満たすべく圧縮を達成 するため、ベースバンド及びサブバンドの画像内の認識不能な情報が捨てられる 。量子化手段は、多くの入力値を更に出力値の小セットにマップする「多から１ への」関数Ｑ（ｘ）である。量子化手段は、決定点ｄ_iと呼ばれる数字のセット と再構成レベルｒ_iと呼ばれる数字のセットで特徴づけられる段階関数である。 入力値ｘは、ｘが（ｄ_i，ｄ_i＋１）の間隔にある場合、再構成レベルｒ_iへとマ ップされる。例えば、図３は、間隔ｄ₁からｄ₂内の全てのｘ値の値ｒ₁へのマッ ピングを示す図である。間隔ｄ_i〜ｄ_i＋１は、全てのｉについて一様でない場合 もある。 好ましい実施形態においては、ウェーブレット変換が一般に画像データをうま く相関解除するので、量子化段２では、一様なスカラ量子化手段が用いられる。 好ましい一様なスカラ量子化のための等式は、 で表され、ここに、ｑ_iはサブバンドｉの量子化サイズである。 更に、ベースバンドイメージ内には、隣接する画素間に高度の相関が依然とし て存在するので、ベースバンドデータを更に子測し量子化するため、差分パルス コード変調（ＤＰＣＭ）が用いられる。特に、好ましい実施形態においては、ベ ースバンド画像は、上から下へと行ごとにスキャンされ、各画素は、ＤＰＣＭア ルゴリズムに付される。例えば、図４は、既に量子化された３つの隣接する画素 ａ、ｂ、ｃを用いて予測される現在の画素ｘを示す。この好ましい実施形態では 、単純な予測が用いられている。特に、予測剰余ｒは、次の式から計算される： r=x-a^*-b^*+c^* (2) ここに、ａ^*、ｂ^*、ｃ^*は、ａ、ｂ、ｃについての再構成（又は「逆量子化され た（de-quantized）」）レベルを示す。予測剰余ｒは、次いで等式（１）に示さ れるような一様なスカラ量子化手段内を通過させられる。 サブバンド画像は、異なるレベルの異なる方向におけるエッジ情報を表す。こ のように、各サブバンドは、かかるサブバンドの統計 的特性に基づく別々の量子化サイズを有することになる。最適な量子化サイズを 決定するための手順を、ビット割当てと呼ぶ。本発明は、以下に詳述される新し い適応ビット割当てスキームを含むものである。 好ましい量子化段の結果として、ベースバンド及び１２個のサブバンド画像は 、それぞれ、再構成レベルｒ_iの量子化マトリクス、すなわち量子化指標へと処 理される。 （３）可逆エントロピー符号化 最終段階の圧縮は、可逆エントロピー符号器段３内で各サブバンドについて量 子化マトリクスを可逆符号化することで達成される。可逆エントロピー符号器段 ３は、各量子化指標に対し、その指標が現れる頻度に従って、可変サイズのトー クンを割り当てる。特定の指標が頻繁に現れれば現れるほど、より短いトークン がそれに割り当てられる。本発明の好ましい実施形態は、各サブバンド量子化マ トリクス内のデータを符号化するため、周知のハフマン符号化技術を使用してい る。従来技術においては、各サブバンド量子化マトリクス内の指標中の大部分が ゼロの値なので、ハフマン符号化の前に、各マトリクスの従来のランレングス符 号化が正常に実行される。ランレングス符号化は、同じ値を持つデータ値のシー ケンスを、そのデータ値とシーケンス内のかかる値の個数とを表す記号で単純に 置換する。 可逆エントロピー符号器段３の出力は、オリジナル画像２０の圧縮バージョン を表すデータ構造である。そのデータ構造は、オリジナル画像２０を近似する１ つの画像へと後で再構成するために、伝送されてもよいし、および／又は記憶さ れてもよい。 本発明の開発過程での広範な経験的分析により、本発明によって生成されたサ ブバンド量子化マトリクス内のゼロ指標値のランレングスのエントロピー特性（ すなわち、ランダム性）は非ゼロ指標のエントロピー特性と異なるということが 観察された。これによって、従来のランレングス及びハフマン符号化のアプロー チと比べ、約１０％の改善が得られるハイブリッドエントロピー符号化アルゴリ ズムが開発された。このハイブリッドエントロピー符号化アルゴリズムについて 、以下に詳述する。ビット割当て ビット割当てとは、ユーザーが設定した合計ビットレートの制約下で、全体量 子化エラーが最小値に近似するよう、ベースバンド画像及びサブバンド画像のた めの量子化サイズを決定するプロセスを意味する。かかる最小値を決定すること は、数学における典型的なプログラミング上の問題である。 と表すことができ、この場合、 の条件が成り立っているものとし、 ここに、Ｄ_k（Ｐ_k）及びＲ_kは、それぞれ、ベースバンド画像と各サブバンド 画像についてのひずみ（量子化エラー）及びビットエラーであり、Ｒ_totalは、 選択された合計ビットレートであり、ｍ_k は、画像サイズ対サブバンドサイズの比率と定義されるダウンサンプルファク タである（例えば、図２の分解構造については、ｍ_LH1＝１６、ｍ_LH2＝２５６で ある）。 等式（３）の解は、以下のラグランジュ乗数法により求めることができ、 ここに、Ｊは全体コスト関数であり、λはラグランジュ乗数である。Ｊの最小値 は、Ｊの第１偏導関数がゼロに等しいときに達成される。この条件により、すべ てのサブバンドｉについて、 が得られる。等式（６）を解くには、Ｄ_k（Ｒ_k）の明示式が分かっていなければ ならない。しかしながら、実際には、各サブバンドについてＤ_k（Ｒ_k）の明示式 を見出すのは困難である。 サブバンドデータの確率分布関数（ＰＤＦ）を、Ｄ_k（Ｒ_k）が分かっている一 般ガウスモデルにより近似できることが知られている。このアプローチによれば 、サブバンドデータの分散の対数に比例してビットレートが割り当てられること になり、このアプローチは、様々なウェーブレット画像符号化スキームで広く用 いられている。残念なことに、入念な調査の結果、この方法は正確とは言えず、 最適なビット割当てを導くことができないことが判明した。サブバンドの分散の 対数に比例してビットレート割り当てが単純に行われる場合、このことは、２個 のサブバンドが同じ分散を持つ場合、それ らのカーブが同じになることを意味する。これに対し、本発明を開発する上での 広範な経験的分析によれば、同じ分散を持つサブバンドについても、最良に適合 されたカーブは、かなり異なることが分かった。 上述の方法の代わりに、好ましい実施形態は、（１）（かかるサブバンドのた めの量子化指標の可逆符号化により決定される）対応するビットレートに対する １個のサブバンドの量子化の平均二乗誤差（ＭＳＥ）の対数が直線により近似さ れ得ること、そして（２）かかるビットレートを量子化サイズから近似すること ができるという、本発明の開発中に考察された事実を利用している。 直線モデルを用いて、各バンドについてのビットレート曲線に対するひずみ（ 量子化エラー）を、次のように表すことができ、 ここに、ａ_k及びｂ_kは、そのライン（直線）を表しサブバンドｋに依存するパラ メータである。等式（７）を用いると、等式（６）は、 となる。 合計ビットレートＲ_totalの制約下で、これらは結果として、で表される。 等式（９）から、 等式（１０）から、等式（８）を用いてサブバンドビットレートを求めること ができる。ただし、この目的は、ビットレートではなく、むしろ量子化サイズを 求めることにあるので、ビットレートと量子化サイズとの関係を定める必要があ る。ビットレートＲ_kと量子化サイズＱ_kとの関係は、以下の等式を用いて近似で きることが分かる。 等式（１１）から、 ここに、Ｍａｘ_k、Ｍｉｎ_kは、サブバンドｋの最大の係数及び最小の係数であり 、ｃ_k及びｄ_kは、ａ_k及びｂ_kと同様に、サブバンドｋの統計的特性に依存する定 数であり、単純な曲線を当てはめることで推定できる。 上述のモデルを用いて、各サブバンドについてａ_k、ｂ_k、ｃ_k、ｄ_kを推定する ことにより、ビット割当ての問題を解くことができる。これらの椎定は、多数の サンプル画像全体にわたって各サブバンドについてのビットレートを統計的に計 算することによって、オフラインで行うことができる。しかしながら、これは、 特定の画像にとって最適と言えない場合もある。ａ_k、ｂ_k、ｃ_k及びｄ_kは、直線 を表すパラメータなので、実行中にこれらを容易に推定できる。曲線Ｄ_k（Ｒ_k） 内のｎ個の点が分かっており、Ｑ_k（Ｒ_k）すなわち（Ｑ_i，Ｄ_i，Ｒ_i）、ｉ＝１ ，２，...ｎも分かっていると仮定すると、以下の式のようになる。 好ましい実施形態においては、Ｑ_iのセット（組）は、適正な範囲の考えられ る量子化値をカバーする初期デフォルト値を持つよう設定されている。Ｄ_iは、 量子化のひずみ（エラー）で、等式（１）を用いて計算される。ビットレートＲ_i は、可逆符号器ルーチン（以下に説明する）を呼び出すことにより計算される 。好ましい実施形態においては、ｎは、経験的に６に設定される。しかしながら 、必要に応じて、ｎとして他の値を使用することも可能である。 上述のアプローチを用いて、量子化段２のベースバンド及びサブバンド画像に ついてのビット割当てを適応的に決定するため、本発明の好ましい実施形態では 、以下のステップが実施される。 （１）各サブバンドについての量子化サイズと量子化エラーとの間の近似を定義 するパラメータのための値を推定する。すなわち、等式（１３）、（１４）、（ １５）及び（１６）を用いて、各サブバンド画像ｋについて、ａ_k、ｂ_k、ｃ_kと ｄ_kを推定する。ここでもまた、Ｍａｘ_k及びＭｉｎ_kは、係数のサーチで決定さ れるサブバンドｋの最大の係数及び最小の係数である。以下の等式から、Ｑ_iの 初期の組が計算される。 ここに、最初の８個のサブバンドについて、Ｎ_i＝｛８，１ ２，１５，２４，４８，６４｝であり、最後の４個のサブバンドについては、Ｎ_i ＝｛８，１０，１４，１８，３６，５０｝である。Ｎ_iは、Ｑ_iについての量子 化レベルの総数である。指標１個あたりのビット数は、可逆符号化技術が使用さ れていない場合、Ｌｏｇ（Ｎ_i）に近似している。Ｎ_iのための値は、各サブバン ドについての考えられるビットレート範囲をカバーするように、経験的に選択さ れる。 （２）ベースバンドについての量子化サイズと量子化エラーとの間の近似を定義 するパラメータのための値を推定する。すなわち、等式（１３）、（１４）、（ １５）及び（１６）を用いて、ベースバンド画像のためのａ_k、ｂ_k、ｃ_k、ｄ_kを 推定する。Ｍａｘ及びＭｉｎは、ベースバンドについては、それぞれ、２０００ 及び０に設定される。ベースバンド画像がＤＰＣＭ量子化を使用しているので、 等式（１１）内のベースバンド画像については、Ｍａｘ及びＭｉｎは、固定値で ある。経験に基づき、好ましい値が次のように決定された。 Ｑ_i＝｛４，１０，２０，４０，８０，１００｝。Ｑ_iの値は、ベースバンド画像 についてのＱ_iの適正範囲をカバーするように、経験的に選択された。 （３）等式（８）及び（１０）を用いて、ベースバンド及びサブバンド画像の各 々について、最適なビットレートＲ_kを計算する。 （４）Ｒ_k＜０で、サブバンドｋ内の情報が非常に少ないため、廃棄可能なこと を表している場合、サブバンドｋをマークし、これをサブバンドプールから除外 し、ステップ（３）へとループして、最適なビットレートＲ_kを再度計算する。 （５）等式（１２）を用いて、Ｑ_kを計算する。このプロセスの結果は、等式（ １）で使用できる１組の最適な量子化サイズ値Ｑ_kとなる（式では、ｑ_iとして示 されている）。可逆エントロピー符号化 従来技術においては、量子化マトリクスは、ランレングスコード化され、次い でハフマン符号化される。本発明は、従来のランレングス符号化及びハフマン符 号化のアプローチに比べ、約１０％の改善を得える、より効率の高い符号化方法 を提供する。 図５は、本発明のハイブリッド可逆エントロピー符号化アルゴリズムを示すフ ローチャートである。最初に、各サブバンドは、この段では、１組の量子化指標 （インデックス）を含む量子化マトリクス５０により示されている。各量子化マ トリクス５０は、（１）各々の非ゼロ指標の位置が特別なトークン「１」により 置換され、（２）各非ゼロ指標が抽出され、別のストリーム内に置かれるように 、構文解析される。この結果、各サブバンド内の各非ゼロ指標の位置を示す単純 なバイナリマスクマトリクス５１及び非ゼロ指標のストリーム５２が得られる。 通常、このようなバイナリマスク５１は、事実上、オリジナル画像の構造情報 を表しているため、非ゼロストリーム５２より圧縮が困難である。しかしながら 、本発明の開発中、各サブバンド中のデータが一般的に非常に疎であるため、「 ０」のランレングスは非常に長いが、「１」のランレングスが通常は短いことが 観察された。これは、「０」のランレングスのエントロピー特性が「１」のラン レングスのエントロピー特性とは異なることを意味する。したがって、「０」ラ ンレングス指標と「１」ランレングス指標を別個にハ フマン符号化するほうが良いという結論に達した。 したがって、好ましい実施形態においては、バイナリマスク５１は、ランレン グス符号化マトリクス５３を生成すべく、従来のランレングス符号化（「１」ト ークンのランレングスの符号化を含む）を用いて処理される。バイナリマスク５ １は、２つの値しか取らないので、「０」と「１」のランレングスが交互に現れ ることに留意すべきである。したがつて、ランレングス符号化マトリクス５３は 、奇数−偶数パターンを持つ。このパターンは、「０」についてはランレングス 値の奇数ストリーム５４、「１」についてはランレングス値の偶数ストリーム５ ５を定義する２つのランレングスストリーム５４、５５へと構文解釈される。（ 当然のことながら、奇数と偶数の指定は、逆にすることも可能である）。 このプロセスの結果、各サブバンドの量子化マトリクスは、３つのストリーム （非ゼロストリーム５２、「０」ランレングスストリーム５４及び「１」ランレ ングスストリーム５５）に分割され、次いで、これらのストリームは、従来の要 領で別個にハフマン符号化される。 理想的には、各サブバンドは、異なる統計的特性を有するため、この要領で個 別に処理されるのがよいと思われる。しかしながら、１２個のサブバンドのため には、３６のハフマンストリームが生成されることになる（さらに、カラー画像 については、各サブバンドは、ＹＵＶやＲＧＢのような３個のカラース空間成分 を有する）。これは、ファイルフォーマットにおける付加的なオーバーヘッドに 起因し、速度及びファイルサイズの面で効率が良いとは言えない。経験的には、 ウェーブレット変換の各レベルでの３個のサブバンドがかなり類似したエントロ ピー特性を有することが確認された。し たがって、本発明の好ましい実施形態においては、３つのサブバンドのこのよう な組の各量子化マトリクスは、上述のハイブリッド符号化スキームを適用する前 に、行ごとに組み合わされる。（列ごとといった他の組合せも使用可能である） 。 好ましい実施形態においては、ベースバンド剰余が疎ではなく、上述のハイブ リッド符号化アプローチを適用すると圧縮のゲインがほとんど又は全く得られな い結果となることから、ベースバンドについては、従来のランレングス符号化と それに続くハフマン符号化が用いられる。ただし、必要に応じて、本発明のハイ ブリッド符号化アルゴリズムを、ベースバンドにも適用できる。 重要なことには、非ゼロ要素のランレングス（置換により「１」トークンに変 換できる）のエントロピー特性と比べて、ランレングス「０」のエントロピー特 性に相当な差異が存在するような、他のあらゆるコンテクストにおいて、ハイブ リッド符号化アルゴリズムが使用できる。 好ましい実施形態においては、特定の量子化サイズＱ_iと関連付けられたビッ トレートを決定すべく、量子化段２により用いられたベースバンド及びサブバン ドを符号化するため、可逆符号化ルーチンにおいて、従来のランレングス符号化 とハフマン符号化のアプローチが使用される。このアプローチは、計算速度及び メモリの制限を考慮して選択された。しかしながら、上述のハイブリッドアプロ ーチのような、ビットレートを決定又は推定する他の手段も使用できることを認 識すべきである。圧縮されたストリームのフォーマット 好ましい実施形態においては、ベースバンド及びサブバンドについての各ハフ マン符号化ストリームは、他の一般画像情報とともに、組み合わされて単一のビ ットストリームになる。好ましい実施形態においては、終局のビットストリーム は、プログレッシブ再生（すなわち、第１の「粒子の粗い」画像を生成すべく圧 縮画像についてビットストリームのベースバンド部を復号し、次にビットストリ ームの各サブバンド部をプログレッシブに復号し、完了するまで下にある画像に 順次重ね書きして分解能を付加していくこと）を達成するための以下の順序によ り、編成される。 一般イメージ情報 Ｙベースバンド Ｕベースバンド Ｖベースバンド Ｙサブバンド（複数）１ Ｕサブバンド（複数）１ Ｖサブバンド（複数）１ Ｙサブバンド（複数）２ Ｕサブバンド（複数）２ Ｖサブバンド（複数）２ Ｙサブバンド（複数）３ Ｕサブバンド（複数）３ Ｖサブバンド（複数）３ Ｙサブバンド（複数）４ Ｕサブバンド（複数）４ Ｖサブバンド（複数）４ 一般イメージ情報 一般イメージ情報は、画像及びカラー空間の大きさに関する情報を含み、好ま しい実施形態では以下のような構成要素（成分）を含んでいる。 ベースバンドストリーム 各ベースバンドストリーム（すなわち、各カラーについて１個ずつ）は、好ま しい実施形態においては、以下の構成要素を含むビットストリームで構成される 。サブバンドストリーム 各サブバンドストリームは、好ましいウェーブレット変換の各レベルに対応す る３つのサブバンドの各カラーについて１個のビットストリームを含み、好まし い実施形態においては、以下の構成要素を含む。 復号 本発明を用いて符号化されたビットストリームの復号は、以下のように容易に 達成できる。 （１）ハフマンストリームを復号する。 （２）各サブバンドについて、「０」ランレングスストリーム及び「１」ランレ ングスストリームをインターリーブし、拡張することによりバイナリマスクを再 構築する。 （３）「１」トークンについての非ゼロ値を逐次置換することにより、バイナリ マスク及び非ゼロストリームから対応する量子化マトリクスを再構築する。（こ れは、ステップ（２）に組み込むことができる。） （４）既知の要領で、各量子化マトリクスに対して対応する量子化サイズ値を適 用して、ベースバンド画像とサブバンド画像を生成する。 （５）既知の要領で、ベースバンド画像及びサブバンド画像に逆変換を適用して 、オリジナル画像の近似を生成する。 ステップ（５）でベースバンドレベル及び各サブバンドレベル内の復号画像を 、次のレベルの復号の前に表示し、プログレッシブ再生を可能とすることもでき る。実現 本発明は、ハードウエアでもソフトウエアでも、またはそれらの組合せとして も実現可能である。しかしながら、本発明は、各々プロセッサ、データ記憶シス テム、（揮発性及び不揮発性のメモリ及び／又は記憶素子を含む）、少なくとも １つの入力デバイス及び少なくとも１つの出力デバイスを備えてなる単数又は複 数のプログラ ミング可能なコンピュータ上で実行する単数又は複数のコンピュータプログラム の形で実現されることが好ましい。ここで説明されている機能を果たし、出力情 報を生成すべく、プログラムコードが入力データに適用される。出力情報は、既 知の要領で単数又は複数の出力デバイスに適用される。 各プログラムは、コンピュータシステムと通信する高レベルの手続向き又は目 的向きのプログラミング言語で実現されることが好ましい。ただし、必要に応じ 、プログラムをアセンブリ又は機械言語で実現することもできる。いずれの場合 でも、言語はコンパイル済み又はインタープリト済みの言語でよい。 このような各コンピュータプログラムは、汎用又は専用のプログラマブルコン ピュータにより読取り可能な記憶媒体又はデバイス（例えば、ＲＯＭ又は磁気デ ィスク）上に記憶させ、記憶媒体又はデバイスがコンピュータにより読み取られ たとき、本発明に記載された手順を実施すべくコンピュータを構成し作動させる ことが好ましい。本発明のシステムは、コンピュータプログラムを用いて構成さ れたコンピュータ読取り可能な記憶媒体としての適用も考えられ、この場合、こ のように構成された記憶媒体は、本発明に記載の機能を果たすべく特定の予め定 められた要領でコンピュータを作動させる。 本発明の実施形態をいくつか記述した。しかしながら、本発明の精神及び範囲 から逸脱することなく、様々な変形が可能なことは、言うまでもない。例えば、 「マトリクス」という語を画像データ構造を記述するために使用してきたが、厳 密に２次元のデータ構造を意味するものとは、解釈すべきでない。当該技術分野 で知られている他のデータ構造もまた、関連の画素又は指標情報を記憶するため に容易に使用することができる。さらに、最終的可逆エントロピー符号化段階の ための好ましい方法として、ハフマン符号化について言及してきたが、算術符号 化のような他の可逆エントロピー符号化アルゴリズムも使用可能である。さらに また、画像圧縮について論述してきたが、本明細書で記述したアルゴリズムは、 他のデータタイプにも適用町能である。したがって、本発明は、特定の例示され た実施形態によってではなく、添付のクレームの範囲によってのみ制限されるべ きであることを理解されたい。

───────────────────────────────────────────────────── 【要約の続き】 ハフマン符号化される。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含むマトリクスを含んで構成されているデ ータを圧縮するためのハイブリッド可逆エントロピー符号化方法であって、 （ａ）マトリクス内の各非ゼロ指標を一意的トークンにより置換し、複数のゼ ロ指標及びトークン指標を含む構文解析されたマトリクスを生成する段階と、 （ｂ）各非ゼロ指標をマトリクスから第１のデータストリーム内に配置する段 階と、 （ｃ）構文解析されたマトリクスをゼロ指標及び一意的トークン指標のための 交互のランレングスコードへとランレングス符号化する段階と、 （ｄ）偶数のランレングスコードを第２のデータストリーム内に配置する段階 と、 （ｅ）奇数のランレングスコードを第３のデータストリーム内に配置する段階 と、 （ｆ）可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いて各第１、第２、第３のデ ータストリームを符号化する段階と、 を含んでなる方法。 ２．プロセッサ、データ記憶システム及び少なくとも１つの出力デバイスを備え たプログラミングされたコンピュータで実現される、データを圧縮するためのハ イブリッド可逆エントロピー符号化方法であって、 （ａ）複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含むマトリクスを含んで 構成されているデータを、プログラミングされたコンピュータのデータ記憶シス テム内に記憶する段階と、 （ｂ）マトリクス内の各非ゼロ指標をプロセッサを用いて一意的トークンによ り置換し、複数のゼロ指標及びトークン指標を含む構文解析されたマトリクスを 生成する段階と、 （ｃ）プロセッサを用いて、各非ゼロ指標をマトリクスから第１のデータスト リーム内に配置する段階と、 （ｄ）プロセッサを用いて、構文解析されたマトリクスをゼロ指標及び一意的 トークン指標のための交互のランレングスコードへとランレングス符号化する段 階と、 （ｅ）プロセッサを用いて偶数のランレングスコードを第２のデータストリー ム内に配置する段階と、 （ｆ）プロセッサを用いて奇数のランレングスコードを第３のデータストリー ム内に配置する段階と、 （ｇ）プロセッサを用いて可逆エントロピー符号化アルゴリズムにより各第１ 、第２、第３のデータストリームを符号化し、出力情報を生成する段階と、 （ｈ）出力情報を少なくとも１つの出力デバイスに適用する段階と、 を含んでなる方法。 ３．一意的トークンが「１」である、請求項１又は２に記載の方法。 ４．可逆エントロピー符号化アルゴリズムがハフマン符号化である、請求項１又 は２に記載の方法。 ５．可逆エントロピー符号化アルゴリズムが算術符号化である、請求項１又は２ に記載の方法。 ６．マトリクスが、非可逆データ圧縮及び量子化システムにより１個の画像から 導出された量子化指標を含んでいる、請求項１又は２に記載の方法。 ７．コンピュータシステムにより読取り可能な媒体の上に記憶されていて、複数 のゼロ指標及び非ゼロ指標を含むマトリクスを含んで構成されているデータをハ イブリッド可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いて圧縮するためのコンピ ュータプログラムであって、コンピュータシステムにより読み取られ実行された 時点で、 （ａ）マトリクス内の各非ゼロ指標を一意的トークンにより置換し、複数のゼ ロ指標及びトークン指標を含む構文解析されたマトリクスを生成する機能と、 （ｂ）各非ゼロ指標をマトリクスから第１のデータストリーム内に配置する機 能と、 （ｃ）構文解析されたマトリクスをゼロ指標及び一意的トークン指標のための 交互のランレングスコードへとランレングス符号化する機能と、 （ｄ）偶数のランレングスコードを第２のデータストリーム内に配置する機能 と、 （ｅ）奇数のランレングスコードを第３のデータストリーム内に配置する機能 と、 （ｆ）可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いて各第１、第２、第３のデ ータストリームを符号化する機能と、 を果たすべくコンピュータシステムを構成するためのコンピュータプログラム。 ８．複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含むマトリクスを含んで構成されているデ ータをハイブリッド可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いてデータを圧縮 するためのコンピュータプログラムで構成されたコンピュータ読取り可能な記憶 媒体であって、 （ａ）マトリクス内の各非ゼロ指標を一意的トークンにより置換し、複数のゼ ロ指標及びトークン指標を含む構文解析されたマトリクスを生成する機能と、 （ｂ）各非ゼロ指標をマトリクスから第１のデータストリーム内に配置する機 能と、 （ｃ）構文解析されたマトリクスをゼロ指標及び一意的トークン指標のための 交互のランレングスコードへとランレングス符号化する機能と、 （ｄ）偶数のランレングスコードを第２のデータストリーム内に配置する機能 と、 （ｅ）奇数のランレングスコードを第３のデータストリーム内に配置する機能 と、 （ｆ）可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いて各第１、第２、第３のデ ータストリームを符号化する機能と、 を果たすべく、特定的かつ予め規定された要領でコンピュータを作動させるよう に構成された記憶媒体。 ９．一意的トークンが「１」である、請求項７又は８に記載の発明。 １０．可逆エントロピー符号化アルゴリズムがハフマン符号化である、請求項７ 又は８に記載の発明。 １１．可逆エントロピー符号化アルゴリズムが算術符号化である、請求項７又は ８に記載の発明。 １２．マトリクスが、非可逆データ圧縮及び量子化システムにより１個の画像か ら導出された量子化指標を含んでいる、請求項７又は８に記載の発明。 １３．１つの画像の変換から導出されたバンドの量子化中に、ビットの適応割当 てを実行する方法であって、 （ａ）かかるバンドの各々について、量子化サイズと量子化エラーの対数との 間の近似を定義するパラメータのための値を適応的に推定する段階と、 （ｂ）かかるバンドの各々について所望のビットレートを達成すべく、各々の かかるバンドについての最適な量子化を再帰的に計算する段階と、 を含んでなる方法。 １４．請求項１３に記載の方法であって、 量子化サイズと量子化エラーの対数との間の近似が、 及び から決定されたラインであり、 ここで、式中Ｄ_k（Ｒ_k）及びＲ_kは、それぞれ各バンドｋについての量子化エ ラー及びビットレートであり、Ｑ_kは各バンドｋについての量子化サイズであり 、ａ_k及びｂ_kは、各バンドｋについてのラインを表すパラメータであり、Ｍａｘ_k 及びＭｉｎ_kは、それぞれ各バンドｋの最大及び最小の量子化サイズ係数であり 、ｃ_k及びｄ_kは、各バンドｋの統計的特性に依存する定数である方法。 １５．量子化サイズと量子化エラーの対数との間の近似を定義するパラメータの ための値を適応的に推定し、所望のビットレートを達成すべくベースバンドとｋ 個のサブバンドの各々についての最適な量子化サイズを再帰的に計算することに より、１つの画像の変換から導出されたベースバンドとｋ個のサブバンドの量子 化中に、ビットの適応割当てを実行する方法であって、 （ａ）各サブバンドｋについて量子化サイズと量子化エラーの対数との間の近 似を定義するパラメータのための値を推定する段階と、 （ｂ）ベースバンドについて量子化サイズと量子化エラーの対数との間の近似 を定義するパラメータのための値を椎定する段階と、 （ｃ）ベースバンドとサブバンドの各々について最適なビットレートＲ_kを計 算する段階と、 （ｄ）各サブバンドｋをマーキングし、かかるサブバンドｋについてＲ_k＜０ である場合、複数のサブバンドからこれを除外し、次いでステップ（ｃ）へとル ープする段階と、 （ｅ）ベースバンド及びサブバンドの各々について、 として量子化サイズＱ_kを計算する段階と、 （ｆ）ベースバンド及びサブバンドのうちの対応する１つを量子化するために 各Ｑ_kを適用する段階と、 を含んでなる方法。 １６．コンピュータシステムにより読取り可能な媒体の上に記憶されていて、１ つの画像の変換から導出されたバンドの量子化中に、ビットの適応割当てを実行 するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータシステムにより読み 取られ実行された時点で、 （ａ）かかるバンドの各々について量子化サイズと量子化エラーの対数との間 の近似を定義するパラメータのための値を適応的に椎定する機能と、 （ｂ）かかるバンドの各々について所望のビットレートを達成すべく、各々の かかるバンドについての最適な量子化サイズを再帰的に計算する機能と、 を果たすべくコンピュータシステムを構成するためのコンピュータプログラム。 １７．コンピュータシステムにより読取り可能な媒体の上に記憶されていて、量 子化サイズと量子化エラーの対数との間の近似を定義するパラメータのための値 を適応的に推定し、所望のビットレートを達成すべく、ベースバンドとｋ個のサ ブバンドの各々についての 最適な量子化サイズを再帰的に計算することにより、１つの画像の変換から導出 されたベースバンドとｋ個のサブバンドの量子化中に、ビットの適応割当てを実 行するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータシステムにより読 み取られ実行された時点で、 （ａ）各サブバンドｋについての量子化サイズと量子化エラーの対数との間の 近似を定義するパラメータのための値を推定する機能と、 （ｂ）ベースバンドについての量子化サイズと量子化エラーの対数との間の近 似を定義するパラメータのための値を椎定する機能と、 （ｃ）ベースバンドとサブバンドの各々について最適なビットレートＲ_kを計 算する機能と、 （ｄ）各サブバンドｋをマーキングし、かかるサブバンドｋについてＲ_k＜０ である場合、複数のサブバンドからこれを除外し、次いでステップ（ｃ）へとル ープする機能と、 （ｅ）ベースバンド及びサブバンドの各々について、 として量子化サイズＱ_kを計算する機能と、 （ｆ）ベースバンド及びサブバンドのうちの対応する１個を量子化するために 各Ｑ_kを適用する機能と、 を果たすべくコンピュータシステムを構成するためのコンピュータプログラム。 １８．画像データを圧縮する方法であって、 （ａ）画像データとして、コンピュータに画像を記憶する段階と、 （ｂ）画像データを１個のベースバンドと複数のサブバンドに相関解除すべく 変換アルゴリズムを適用する段階と、 （ｃ）（１）かかるバンド各々についての量子化サイズと量子化、エラーの対 数との間の近似を定義するパラメータのための値を適応的に推定し、 （２）所望のビットレートを達成すべく、ベースバンドと複数のサブバ ンドの各々について最適な量子化サイズを再帰的に計算する ことにより量子化係数を生成する段階と、 （ｄ）各々複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含む対応する量子化マトリクスを 生成すべく、ベースバンドと複数のサブバンドに対して量子化係数を適用する段 階と、 （ｅ）各量子化マトリクスを可逆的に圧縮すべく、可逆エントロピー符号化ア ルゴリズムを適用する段階と、 を含んでなる方法。 １９．コンピュータシステムにより読取り可能な媒体の上に記憶されていて、イ メージデータを圧縮するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータ システムにより読み取られ実行された時点で、 （ａ）画像データとしてコンピュータに画像を記憶する機能と、 （ｂ）画像データを１個のベースバンドと複数のサブバンドに相関解除すべく 、変換アルゴリズムを適用する機能と、 （ｃ）（１）かかるバンド各々についての量子化サイズと量子化エラーの対数 との間の近似を定義するパラメータのための値を適応的に推定し、 （２）所望のビットレートを達成すべく、ベースバンドと複数のサブバ ンドの各々について最適な量子化サイズを再帰的に計算する ことにより量子化係数を生成する機能と、 （ｄ）各々が複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含む対応する量子化マトリクス を生成すべく、ベースバンド及び複数のサブバンドに対して量子化係数を適用す る機能と、 （ｅ）各量子化マトリクスを可逆的に圧縮すべく、可逆エントロピー符号化ア ルゴリズムを適用する機能と、 を果たすべくコンピュータシステムを構成するためのコンピュータプログラム。 ２０．画像データを圧縮するための方法であって、 （ａ）画像データとしてコンピュータに画像を記憶する段階と、 （ｂ）画像データを１個のベースバンドと複数のサブバンドに相関解除すべく 、変換アルゴリズムを適用する段階と、 （ｃ）（１）各サブバンドについての量子化サイズと量子化エラーの対数との 間の近似を定義するパラメータのための値を推定し、 （２）ベースバンドについての量子化サイズと量子化エラーの対数との 間の近似を定義するパラメータのための値を推定し、 （３）ベースバンドとサブバンドの各々について最適なビットレートＲ_k を計算し、 （４）各サブバンドｋをマーキングし、かかるサブバンドｋについてＲ_k ＜０である場合、複数のサブバンド からこれを除外し、次いでステップ（３）へとループし、 （５） として、ベースバンド及びサブバンドの各々について量子化サイズＱ_kを計算す る ことにより量子化係数を生成する段階と、 （ｄ）各々が複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含む対応する量子化マトリクス を生成すべく、ベースバンドと複数のサブバンドの内の対応するものに対して各 量子化サイズＱ_kを適用する段階と、 （ｅ）（１）量子化マトリクス内の各非ゼロ指標を一意的トークンにより置換 し、複数のゼロ指標及びトークン指標を含む、構文解析されたマトリクスを生成 し、 （２）量子化マトリクスから、第１のデータストリーム内に各非ゼロ指 標を配置し、 （３）ゼロ指標及び一意的トークン指標のための交互のランレングスコ ードへと構文解析されたマトリクスをランレングス符号化し、 （４）偶数のランレングスコードを第２のデータストリーム内に配置し 、 （５）奇数のランレングスコードを第３のデータストリーム内に配置し 、 （６）可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いて各第１、第２、第 ３データストリームを符号化する ことにより各量子化マトリクスを可逆的に圧縮すべく、ハイブリッ ド可逆エントロピー符号化アルゴリズムを適用する段階と、 を含んでなる方法。 ２１．コンピュータシステムにより読取り可能な媒体の上に記憶されていて、イ メージデータを圧縮するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータ システムにより読み取られ実行された時点で、 （ａ）画像データとしてコンピュータに画像を記憶する機能と、 （ｂ）画像データを１個のベースバンドと複数のサブバンドに相関解除すべく 、変換アルゴリズムを適用する機能と、 （ｃ）（１）各サブバンドについての量子化サイズと量子化エラーの対数との 間の近似を定義するパラメータのための値を推定し、 （２）ベースバンドについての量子化サイズと量子化エラーの対数との 間の近似を定義するパラメータのための値を推定し、 （３）ベースバンドと複数のサブバンドの各々について最適なビットレ ートＲ_kを計算し、 （４）各サブバンドｋをマーキングし、かかるサブバンドｋについてＲ_k ＜０である場合、複数のサブバンドからこれを除外し、次いでステップ（３） へとループし、 （５） として、ベースバンド及び複数のサブバンドの各々に ついて量子化サイズＱ_kを計算する ことにより量子化係数を生成する機能と、 （ｄ）各々が複数のゼロ指標及び非ゼロ指標を含む対応する量子化マトリクス を生成すべく、ベースバンド及び複数のサブバンドの内の対応するものに対して 各量子化サイズＱ_kを適用する機能と、 （ｅ）（１）量子化マトリクス内の各非ゼロ指標を一意的トークンにより置換 し、複数のゼロ指標及びトークン指標を含む構文解析されたマトリクスを生成し 、 （２）量子化マトリクスから第１のデータストリーム内に各非ゼロ指標 を配置し、 （３）ゼロ指標及び一意的トークン指標のための交互のランレングスコ ードへと、構文解析されたマトリクスをランレングス符号化し、 （４）偶数のランレングスコードを第２のデータストリーム内に配置し 、 （５）奇数のランレングスコードを第３のデータストリーム内に配置し 、 （６）可逆エントロピー符号化アルゴリズムを用いて各第１、第２、第 ３のデータストリームを符号化する ことにより各量子化マトリクスを可逆的に圧縮すべく、ハイブリッド可逆エント ロピー符号化アルゴリズムを適用する機能と、 を果たすべくコンピュータシステムを構成するためのコンピュータプログラム。