JP2002185331A - ディジタルデータをフィルタリングする方法 - Google Patents
ディジタルデータをフィルタリングする方法Info
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06T2207/20024—Filtering details
- G06T2207/20028—Bilateral filtering
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 コスト効率がよく、かつ柔軟にプログラムで
きるやり方で、大量のディジタル信号データをフィルタ
リングする問題を解決する。 【解決手段】本発明のディジタルデータをフィルタリン
グする方法は、ａ）データ単位で構成された入力データ
を受け取ること、ｂ）少なくとも２つのステージのルッ
クアップテーブルをオーバラップするやり方でデータ単
位に適用して、各データ単位ごとにコード索引を生成す
ること、およびｃ）前記コード索引をフィルタ・ルック
アップテーブルにマップして、処理されたデータ単位を
出力することから成る。前記ｂ）のルックアップテーブ
ルを適用するステップは、階層ベクトル量子化（ＨＶ
Ｑ）技法を用いる。
きるやり方で、大量のディジタル信号データをフィルタ
リングする問題を解決する。 【解決手段】本発明のディジタルデータをフィルタリン
グする方法は、ａ）データ単位で構成された入力データ
を受け取ること、ｂ）少なくとも２つのステージのルッ
クアップテーブルをオーバラップするやり方でデータ単
位に適用して、各データ単位ごとにコード索引を生成す
ること、およびｃ）前記コード索引をフィルタ・ルック
アップテーブルにマップして、処理されたデータ単位を
出力することから成る。前記ｂ）のルックアップテーブ
ルを適用するステップは、階層ベクトル量子化（ＨＶ
Ｑ）技法を用いる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ディジタルデータをフ
ィルタリングする方法論に関する。更に詳細には、本発
明は、時間量をさらに短縮する中で、より優れた経済性
とプログラム可能な融通性をもって、さらに大量のデー
タをフィルタリングする必要性に向けられたものであ
る。この必要性はとりわけディジタル画像形成分野にお
いて感じられるので、ディジタル画像形成の問題に関し
て説明するが、その他の応用たとえばオーディオ、ビデ
オ、および通信においても、本発明を利用できることは
わかるであろう。
ィルタリングする方法論に関する。更に詳細には、本発
明は、時間量をさらに短縮する中で、より優れた経済性
とプログラム可能な融通性をもって、さらに大量のデー
タをフィルタリングする必要性に向けられたものであ
る。この必要性はとりわけディジタル画像形成分野にお
いて感じられるので、ディジタル画像形成の問題に関し
て説明するが、その他の応用たとえばオーディオ、ビデ
オ、および通信においても、本発明を利用できることは
わかるであろう。
【０００２】
【従来の技術】画像処理操作に一般的に用いられる１つ
のディジタル信号処理技法は、ベクトル量子化(ＶＱ: v
ector quantization)として知られている。ベクトル量
子化においては、Ｘ×Ｙ画素のブロックは、原ブロック
が必要とした数よりも少ない数のビットを用いて定義さ
れる単一の「コードワード」にマップされる。コードワ
ードは送信装置、受信装置、および記憶装置に保存さ
れ、各コードワードはあらかじめ定義された一組の画像
データに対応付けられる。各画素ブロックがマップされ
るコードワードは、画素ブロック内の画像データに最も
ぴったり一致する画像データに対応付けられたコードワ
ードである。一般的な処理は、画素ブロックをコードワ
ードにマップするステップと、コードワードを保存する
ステップと、または受信装置へ送信するステップと、お
よび記憶装置から検索されたとき、または受信装置で受
信されたとき、コードワードを画像データにマップする
（戻す）ステップとから成る。コードブックの保存とコ
ードワードの送信は、原画像データの保存と送信よりも
必要なスペースと時間が少ないので、この処理は原画像
データを再生するのに必要なリソースを大幅に減らす。
のディジタル信号処理技法は、ベクトル量子化(ＶＱ: v
ector quantization)として知られている。ベクトル量
子化においては、Ｘ×Ｙ画素のブロックは、原ブロック
が必要とした数よりも少ない数のビットを用いて定義さ
れる単一の「コードワード」にマップされる。コードワ
ードは送信装置、受信装置、および記憶装置に保存さ
れ、各コードワードはあらかじめ定義された一組の画像
データに対応付けられる。各画素ブロックがマップされ
るコードワードは、画素ブロック内の画像データに最も
ぴったり一致する画像データに対応付けられたコードワ
ードである。一般的な処理は、画素ブロックをコードワ
ードにマップするステップと、コードワードを保存する
ステップと、または受信装置へ送信するステップと、お
よび記憶装置から検索されたとき、または受信装置で受
信されたとき、コードワードを画像データにマップする
（戻す）ステップとから成る。コードブックの保存とコ
ードワードの送信は、原画像データの保存と送信よりも
必要なスペースと時間が少ないので、この処理は原画像
データを再生するのに必要なリソースを大幅に減らす。
【０００３】一般に、利用可能なコードワードよりも、
画素ブロックの組合せのほうが多く存在しており、用語
「量子化」によって示されるように、数個の入力ブロッ
クが単一の同じ決められたコードワードにマップされる
であろう。一定の数のコードワードの場合、たくさんの
実際の画像データを同じ数のコードワードにマップしな
ければならないので、画素ブロックのサイズを増せば、
マッピングと復元の質が低下する。ベクトル量子化の幾
つかの短所は、コードブックの計画がしばしば非常に複
雑であること、そしてコードブックを隅から隅まで探索
してブロックを適切なコードワードと突き合せるのに、
通例、大量の時間が必要なことである。コードブックの
計画はオフラインで実行することができるが、ブロック
の突合せ探索はオンラインで実行しなければならない。
画素ブロックの組合せのほうが多く存在しており、用語
「量子化」によって示されるように、数個の入力ブロッ
クが単一の同じ決められたコードワードにマップされる
であろう。一定の数のコードワードの場合、たくさんの
実際の画像データを同じ数のコードワードにマップしな
ければならないので、画素ブロックのサイズを増せば、
マッピングと復元の質が低下する。ベクトル量子化の幾
つかの短所は、コードブックの計画がしばしば非常に複
雑であること、そしてコードブックを隅から隅まで探索
してブロックを適切なコードワードと突き合せるのに、
通例、大量の時間が必要なことである。コードブックの
計画はオフラインで実行することができるが、ブロック
の突合せ探索はオンラインで実行しなければならない。
【０００４】階層ベクトル量子化(ＨＶＱ: hierarchica
l vector quantization)において、ブロックの突合せ探
索は一度に２つのサンプルで実行される。したがって、
ルックアップテーブルを使用して、２つ又はそれ以上の
ステージにおいて階層ベクトル量子化を直接に実行でき
る。第１ステージでは、２つの画像画素が１つのコード
ワードにマップされるので、サンプルの数は２の除数に
よって減少する。次の第２ステージでは、ペアのコード
ワードを単一コードワードにマップするため、処理が繰
返される。コードワードは前レベルに使用した方向と直
角な方向にグループ分けすることが好ましい。処理が進
むにつれて、得られたコードワードは次第により大きな
量のデータにマップされる。
l vector quantization)において、ブロックの突合せ探
索は一度に２つのサンプルで実行される。したがって、
ルックアップテーブルを使用して、２つ又はそれ以上の
ステージにおいて階層ベクトル量子化を直接に実行でき
る。第１ステージでは、２つの画像画素が１つのコード
ワードにマップされるので、サンプルの数は２の除数に
よって減少する。次の第２ステージでは、ペアのコード
ワードを単一コードワードにマップするため、処理が繰
返される。コードワードは前レベルに使用した方向と直
角な方向にグループ分けすることが好ましい。処理が進
むにつれて、得られたコードワードは次第により大きな
量のデータにマップされる。
【０００５】階層ベクトル量子化は、簡単なルックアッ
プテーブル操作を用いて、各画像ブロックのコンテンツ
のおおざっぱな近似を考慮に入れている。最終的なコー
ドワードはブロックの近似を表しており、したがって、
近似されたブロックの一定の特性、たとえばブロックの
アクティビティを記述する別の量に直接にマップするこ
とができる。階層ベクトル量子化コードブック計画法は
標準ベクトル量子化コードブック計画アルゴリズムに準
拠しており、通例は、一度に１つのステージについてコ
ードブックを計画することによって実行される。しか
し、ディジタルデータ（詳細には画像データ）を効率的
に処理する上でのいっそうの改善と、シリアルデータ伝
送システムにおける伝送効率に悪い影響を及ぼさずに、
改善されたディジタル・フィルタリングを可能にする必
要性が残っている。
プテーブル操作を用いて、各画像ブロックのコンテンツ
のおおざっぱな近似を考慮に入れている。最終的なコー
ドワードはブロックの近似を表しており、したがって、
近似されたブロックの一定の特性、たとえばブロックの
アクティビティを記述する別の量に直接にマップするこ
とができる。階層ベクトル量子化コードブック計画法は
標準ベクトル量子化コードブック計画アルゴリズムに準
拠しており、通例は、一度に１つのステージについてコ
ードブックを計画することによって実行される。しか
し、ディジタルデータ（詳細には画像データ）を効率的
に処理する上でのいっそうの改善と、シリアルデータ伝
送システムにおける伝送効率に悪い影響を及ぼさずに、
改善されたディジタル・フィルタリングを可能にする必
要性が残っている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】したがって、上に検討
したように、コスト効率がよく、かつ柔軟にプログラム
できるやり方で、大量のディジタル信号データをフィル
タリングする問題を解決する技法が要望されている。そ
ういうわけで、改良された処理方法によって、以上およ
びその他の短所と効率の悪さが解決されれば望ましいで
あろう。
したように、コスト効率がよく、かつ柔軟にプログラム
できるやり方で、大量のディジタル信号データをフィル
タリングする問題を解決する技法が要望されている。そ
ういうわけで、改良された処理方法によって、以上およ
びその他の短所と効率の悪さが解決されれば望ましいで
あろう。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、データ単位で
構成された入力データを受け取るステップと、少なくと
も２つのステージのルックアップテーブルをオーバラッ
プするやり方でデータ単位に適用して、各データ単位ご
とにコードインデックスを生成するステップを含む、デ
ータをフィルタリングする方法に関するものである。こ
のコードインデックスは、そのあと、フィルタ・ルック
アップテーブルにマップされて、処理されたデータ単位
が出力される。
構成された入力データを受け取るステップと、少なくと
も２つのステージのルックアップテーブルをオーバラッ
プするやり方でデータ単位に適用して、各データ単位ご
とにコードインデックスを生成するステップを含む、デ
ータをフィルタリングする方法に関するものである。こ
のコードインデックスは、そのあと、フィルタ・ルック
アップテーブルにマップされて、処理されたデータ単位
が出力される。
【０００８】より詳細に述べると、本発明は、データ単
位で構成された入力を受け取るステップと、データ単位
をペアとして第１ステージのルックアップテーブルに適
用して、ペアの第１ステージ結果を生成するステップを
含む、データをフィルタリングする方法に関するもので
ある。この後に、前記ペアの第１ステージ結果をオーバ
ラップするペアに再グループ化し、前記オーバラップす
るペアを第２ステージのルックアップテーブルに適用し
て、各データ単位ごとにコードインデックスを生成する
ステップが続く。このコードインデックスは、そのあ
と、フィルタ・ルックアップテーブルにマップされ、処
理されたデータ単位が出力される。
位で構成された入力を受け取るステップと、データ単位
をペアとして第１ステージのルックアップテーブルに適
用して、ペアの第１ステージ結果を生成するステップを
含む、データをフィルタリングする方法に関するもので
ある。この後に、前記ペアの第１ステージ結果をオーバ
ラップするペアに再グループ化し、前記オーバラップす
るペアを第２ステージのルックアップテーブルに適用し
て、各データ単位ごとにコードインデックスを生成する
ステップが続く。このコードインデックスは、そのあ
と、フィルタ・ルックアップテーブルにマップされ、処
理されたデータ単位が出力される。
【０００９】
【発明の実施の形態】ベクトル量子化（ＶＱ）は、ビデ
オ、画像、または他のディジタルデータを送信または保
存のため圧縮する周知の技術である。画像ベクトル量子
化（ＶＱ）によって、ｎ×ｍ画素のブロックが単一「コ
ードワード」にマップされる。コードワードは、その
後、送信されて、ブロックを復元するため使用される。
一般に、利用可能なコードワードより多くのブロックの
組合せがあり、幾つかの入力ブロックを単一コードワー
ドにマップすることができる（それゆえ、用語「量子
化」が使用される）。コードワードは集まって「コード
ブック」を構成し、各コードワードがｎ×ｍ画素の１ブ
ロックに直接にマップされている。明かに、一定の数の
コードワードの場合、ブロックのサイズが大きければ大
きいほど、マッピングと復元の質は低下する。
オ、画像、または他のディジタルデータを送信または保
存のため圧縮する周知の技術である。画像ベクトル量子
化（ＶＱ）によって、ｎ×ｍ画素のブロックが単一「コ
ードワード」にマップされる。コードワードは、その
後、送信されて、ブロックを復元するため使用される。
一般に、利用可能なコードワードより多くのブロックの
組合せがあり、幾つかの入力ブロックを単一コードワー
ドにマップすることができる（それゆえ、用語「量子
化」が使用される）。コードワードは集まって「コード
ブック」を構成し、各コードワードがｎ×ｍ画素の１ブ
ロックに直接にマップされている。明かに、一定の数の
コードワードの場合、ブロックのサイズが大きければ大
きいほど、マッピングと復元の質は低下する。
【００１０】ベクトル量子化は、その外に、それぞれＮ
ビットをもつＫ個の記号を単一のＢビットコードワード
へ割り当てる（Ｂ＜ＮＫ）技法として説明できる。例え
ば、８つの８ビット入力ストリングを１２ビットコード
ワードへ割り当てることができる。したがって、この例
の場合、単に１６入力記号の４０９６（２12）の最も代
表的なブロックを表すには十分なコードワードが存在す
るであろう。ベクトルコード化によって生成されるコー
ドワードは、通例、保存されるか、または別の記憶場所
または装置へ送信され、後でＫ記号にデコードされる、
すなわちマップされ戻される。ベクトル量子化の短所
は、コードブックの計画（非常に複雑であるが、オフラ
インで実行できる）と、ブロック突合せ探索である（オ
ンラインで実行しなければならないので、システムの応
答が遅い。）。
ビットをもつＫ個の記号を単一のＢビットコードワード
へ割り当てる（Ｂ＜ＮＫ）技法として説明できる。例え
ば、８つの８ビット入力ストリングを１２ビットコード
ワードへ割り当てることができる。したがって、この例
の場合、単に１６入力記号の４０９６（２12）の最も代
表的なブロックを表すには十分なコードワードが存在す
るであろう。ベクトルコード化によって生成されるコー
ドワードは、通例、保存されるか、または別の記憶場所
または装置へ送信され、後でＫ記号にデコードされる、
すなわちマップされ戻される。ベクトル量子化の短所
は、コードブックの計画（非常に複雑であるが、オフラ
インで実行できる）と、ブロック突合せ探索である（オ
ンラインで実行しなければならないので、システムの応
答が遅い。）。
【００１１】階層ベクトル量子化（ＨＶＱ: hierarchic
al vector quantization）は、ベクトル量子化に伴うブ
ロック突合せ探索の短所を克服する。階層ベクトル量子
化においては、探索は一度に２つのサンプルについて行
われる。したがって、ルックアップテーブル(LUKと略
す)を直接に使用できる。図１は、ルックアップテーブ
ル１０３によって、２つのｎビット記号１００と１０１
をＢビットコードワード１０２にマップする処理を示
す。復元、すなわちコードワード１０２を記号２００と
２０１にマップすることは、図２に示すように、別のル
ックアップテーブル２０２によって行われる。この技法
は、図３に示すように再帰的なやり方で用いられる。こ
の例は、図３に示すように、２次元解（一次元解とは異
なる）であり、したがって画像データを扱う時に好まし
い手法であることに留意されたい。２次元解によって、
われわれは、データ縮小／量子化が垂直方向縮小と水平
方向縮小を交互に行うことを意味する。最初の初期レベ
ル３００では、ボックス３０２で示すように、水平ペア
にグループ分けされた原画素３０１がある。第２レベル
３０３に示すように、各ペアの画像画素３０１は、コー
ドワード１０２にマップされ、２の除数によってサンプ
ルの数が減少している。この第２レベル３０３におい
て、処理が繰返される。コードワードは、輪郭ボックス
３０４で示すように、前のレベルにおいて使用された方
向に対し直角の方向にグループ分けすることが好まし
い。この例の場合、それは輪郭ボックス３０４を垂直に
配列することを意味する。第３レベル３０５および第４
レベル３０６において、処理が繰返されるにつれて、そ
の結果として得られたコードワードは、事実上、画素デ
ータの次第により大きなブロックのマップである。ここ
では、４つのレベルを示したが、必要なレベルの数は望
んだ量子化の量とデータ圧縮の量によって決まる。
al vector quantization）は、ベクトル量子化に伴うブ
ロック突合せ探索の短所を克服する。階層ベクトル量子
化においては、探索は一度に２つのサンプルについて行
われる。したがって、ルックアップテーブル(LUKと略
す)を直接に使用できる。図１は、ルックアップテーブ
ル１０３によって、２つのｎビット記号１００と１０１
をＢビットコードワード１０２にマップする処理を示
す。復元、すなわちコードワード１０２を記号２００と
２０１にマップすることは、図２に示すように、別のル
ックアップテーブル２０２によって行われる。この技法
は、図３に示すように再帰的なやり方で用いられる。こ
の例は、図３に示すように、２次元解（一次元解とは異
なる）であり、したがって画像データを扱う時に好まし
い手法であることに留意されたい。２次元解によって、
われわれは、データ縮小／量子化が垂直方向縮小と水平
方向縮小を交互に行うことを意味する。最初の初期レベ
ル３００では、ボックス３０２で示すように、水平ペア
にグループ分けされた原画素３０１がある。第２レベル
３０３に示すように、各ペアの画像画素３０１は、コー
ドワード１０２にマップされ、２の除数によってサンプ
ルの数が減少している。この第２レベル３０３におい
て、処理が繰返される。コードワードは、輪郭ボックス
３０４で示すように、前のレベルにおいて使用された方
向に対し直角の方向にグループ分けすることが好まし
い。この例の場合、それは輪郭ボックス３０４を垂直に
配列することを意味する。第３レベル３０５および第４
レベル３０６において、処理が繰返されるにつれて、そ
の結果として得られたコードワードは、事実上、画素デ
ータの次第により大きなブロックのマップである。ここ
では、４つのレベルを示したが、必要なレベルの数は望
んだ量子化の量とデータ圧縮の量によって決まる。
【００１２】図４は、それぞれＢ0ビットの８つのサン
プルベクトルを１つのＢビットコード化データにベクト
ル量子化する階層ベクトル量子化システムの図解を示
す。図４には、ルックアップテーブルの３つの層、すな
わち層４００、層４０１、層４０２が示されている。各
ルックアップテーブルは２つのＢnビット入力データサ
ンプルを受け取り、１つのＢn+1ビットのナンバー結果
（number result）を出力する。原ベクトルはペアのサ
ンプルに分けられて、第１層４００のルックアップテー
ブルに送り込まれる。各サンプルはＢ0ビットを有する
ので、第１層のルックアップテーブルはそれぞれ、Ｂ1
ビットの２2B0エントリを収容しなければならない。原
ベクトルに４つのペアのサンプルが存在したので、第１
層４００の出力は４つのＢ1ビットサンプルのベクトル
である。簡単に言えば、ナンバー（numbers）の数は半
分に減った。Ｂ1ビットナンバーは２つのペアにグルー
プ分けされて、それぞれＢ2ビットの２2B1エントリを収
容するルックアップテーブルが入っている第２ステージ
４０１に送り込まれる。最後に、第２ステージ４０１か
らＢ 2ビットの２つのナンバーが出力される。このペア
はそれぞれＢ3ビットの２2B2エントリを収容する最後の
ルックアップテーブルが入っている第３ステージ４０２
に送り込まれ、Ｂ3＝Ｂビットの１つのナンバーが出力
される。一般に、あるステージのすべてのルックアップ
テーブルは同一であるが、異なるステージのルックアッ
プテーブルとは違うコンテンツを有している。含まれる
すべてのルックアップテーブルをフィルするために使わ
れるデータは、一般に、階層ベクトル量子化のコードブ
ック計画によって見つけられる。この分野の専門家は、
そのような階層ベクトル量子化のコードブック計画（と
ルックアップテーブル計画）を十分に理解している。第
１ステージのルックアップテーブルは、そのほかに、古
典的なベクトル量子化設計技法（その例はＬＢＧ(Linde
-Buzo-Gray)アルゴリズム）を用いて計画することがで
きる。論文“Vector Quantization and Signal Compres
sion”（by A. Gersho and R. Gray, Kluwer published
by Academic, 1992） は、種々のベクトル量子化シス
テムの計画技法に関する一般的な参照文献として役に立
つ。階層ベクトル量子化設計の次に続くステージは、さ
らに、アルゴリズムたとえばLBGを使用して、前に量子
化された有限の入力データをさらに量子化し、より高次
元（より大きなベクトル）にすることができる。
プルベクトルを１つのＢビットコード化データにベクト
ル量子化する階層ベクトル量子化システムの図解を示
す。図４には、ルックアップテーブルの３つの層、すな
わち層４００、層４０１、層４０２が示されている。各
ルックアップテーブルは２つのＢnビット入力データサ
ンプルを受け取り、１つのＢn+1ビットのナンバー結果
（number result）を出力する。原ベクトルはペアのサ
ンプルに分けられて、第１層４００のルックアップテー
ブルに送り込まれる。各サンプルはＢ0ビットを有する
ので、第１層のルックアップテーブルはそれぞれ、Ｂ1
ビットの２2B0エントリを収容しなければならない。原
ベクトルに４つのペアのサンプルが存在したので、第１
層４００の出力は４つのＢ1ビットサンプルのベクトル
である。簡単に言えば、ナンバー（numbers）の数は半
分に減った。Ｂ1ビットナンバーは２つのペアにグルー
プ分けされて、それぞれＢ2ビットの２2B1エントリを収
容するルックアップテーブルが入っている第２ステージ
４０１に送り込まれる。最後に、第２ステージ４０１か
らＢ 2ビットの２つのナンバーが出力される。このペア
はそれぞれＢ3ビットの２2B2エントリを収容する最後の
ルックアップテーブルが入っている第３ステージ４０２
に送り込まれ、Ｂ3＝Ｂビットの１つのナンバーが出力
される。一般に、あるステージのすべてのルックアップ
テーブルは同一であるが、異なるステージのルックアッ
プテーブルとは違うコンテンツを有している。含まれる
すべてのルックアップテーブルをフィルするために使わ
れるデータは、一般に、階層ベクトル量子化のコードブ
ック計画によって見つけられる。この分野の専門家は、
そのような階層ベクトル量子化のコードブック計画（と
ルックアップテーブル計画）を十分に理解している。第
１ステージのルックアップテーブルは、そのほかに、古
典的なベクトル量子化設計技法（その例はＬＢＧ(Linde
-Buzo-Gray)アルゴリズム）を用いて計画することがで
きる。論文“Vector Quantization and Signal Compres
sion”（by A. Gersho and R. Gray, Kluwer published
by Academic, 1992） は、種々のベクトル量子化シス
テムの計画技法に関する一般的な参照文献として役に立
つ。階層ベクトル量子化設計の次に続くステージは、さ
らに、アルゴリズムたとえばLBGを使用して、前に量子
化された有限の入力データをさらに量子化し、より高次
元（より大きなベクトル）にすることができる。
【００１３】最後のステージにおいて１つのＢビットサ
ンプルが出力されるまで、２Kのサンプルのベクトルが
一連のＫルックアップテーブル・ステージへ階層的に提
出されるＫステージについて、階層ベクトル量子化を一
般化することができる。さらに、画像処理のため、階層
ベクトル量子化を２次元のケースに拡張することができ
る。その場合、サンプルは水平方向と垂直方向に交互に
ペアにグループ分けすることができる。図３に、８画素
の画像ブロックに適用された３ステージの階層ベクトル
量子化の場合について、上記の順序の図解を示して、検
討した。
ンプルが出力されるまで、２Kのサンプルのベクトルが
一連のＫルックアップテーブル・ステージへ階層的に提
出されるＫステージについて、階層ベクトル量子化を一
般化することができる。さらに、画像処理のため、階層
ベクトル量子化を２次元のケースに拡張することができ
る。その場合、サンプルは水平方向と垂直方向に交互に
ペアにグループ分けすることができる。図３に、８画素
の画像ブロックに適用された３ステージの階層ベクトル
量子化の場合について、上記の順序の図解を示して、検
討した。
【００１４】ここに提供する典型的な方法論は、結果と
して圧縮されたデータを提供するのとは対照的に、オー
バラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ: overlapping
ＨＶＱ）をデータに適用してフィルタされた結果を提供
することである。本発明を使用すれば、データの量は減
少しない、それどころか、データの量は同じままであ
り、すなわち本質的に同じである。図５は、このことを
多少単純化して示す。層５０１に示すように、１０個の
サンプルすなわちデータ単位５００のデータのサンプル
列に適用された階層ベクトル量子化は、５つの結果 C
0、C1、C2、C3、および C4が生じる。しかし、同じ量の
データ単位にオーバラップ階層ベクトル量子化を適用す
ると、層５０３に示すように、その結果は、C0、C1、C
2、C3、C4、C5、C6、C7、およびC8である。
して圧縮されたデータを提供するのとは対照的に、オー
バラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ: overlapping
ＨＶＱ）をデータに適用してフィルタされた結果を提供
することである。本発明を使用すれば、データの量は減
少しない、それどころか、データの量は同じままであ
り、すなわち本質的に同じである。図５は、このことを
多少単純化して示す。層５０１に示すように、１０個の
サンプルすなわちデータ単位５００のデータのサンプル
列に適用された階層ベクトル量子化は、５つの結果 C
0、C1、C2、C3、および C4が生じる。しかし、同じ量の
データ単位にオーバラップ階層ベクトル量子化を適用す
ると、層５０３に示すように、その結果は、C0、C1、C
2、C3、C4、C5、C6、C7、およびC8である。
【００１５】図６に、オーバラップ階層ベクトル量子化
（ＯＨＶＱ）システムを示す。図１に示したシステムに
よってわかるように、３つのステージのルックアップテ
ーブル６００、６０１、６０２が存在する。また、図４
に示した階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）システムを図６
のオーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システ
ムと対比すると、各ステージに同じ数の入力と出力ビッ
ト（すなわち、単位）が存在することは同じである。Ｏ
ＨＶＱとＨＶＱの主な相違点は、ＯＨＶＱのケースで
は、同じ対応する数の入力サンプル（すなわち、入力単
位）が出力として維持されることである。しかし、この
場合、出力単位は入力サンプルの近傍（neighborhood）
を表している。そのように、ＨＶＱからＯＨＶＱを作る
ため、各ステージにおいてナンバーをオーバラップする
ペアにグループ分けすることによって、ＨＶＱシステム
は修正される。図６のステージ６００と６０１におい
て、すべての出力ナンバー／サンプルは次のステージの
２つの異なるルックアップテーブルに接続される。例外
はステージ６００からの最初と最後の出力である。図６
に示した例では、このデータはまさにステージ６０１を
素通りする（必要なステージ遅延時間で）。代案とし
て、最初と最後の出力を一緒にペアにして、追加のルッ
クアップテーブルへの入力にすることができる。ＯＨＶ
Ｑシステムの場合、図６に示すように、それらの余分な
接続は各ステージごとにサンプルの数を維持する冗長を
生じさせる。そのほかの点では、計画はＨＶＱテーブル
を計画する時に用いたものと同じである。最後のステー
ジ６０２は入力単位の近傍を反映するコードインデック
スを生成する。ＨＶＱシステムの場合、さらに多くのス
テージはデータの量を減らすのに対し、ＯＨＶＱシステ
ムの場合、さらに多くのステージはオーバラップの量を
増やす。より大きなオーバラップは、生成されるコード
インデックスに反映される近傍情報のサイズを広げる。
（ＯＨＶＱ）システムを示す。図１に示したシステムに
よってわかるように、３つのステージのルックアップテ
ーブル６００、６０１、６０２が存在する。また、図４
に示した階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）システムを図６
のオーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システ
ムと対比すると、各ステージに同じ数の入力と出力ビッ
ト（すなわち、単位）が存在することは同じである。Ｏ
ＨＶＱとＨＶＱの主な相違点は、ＯＨＶＱのケースで
は、同じ対応する数の入力サンプル（すなわち、入力単
位）が出力として維持されることである。しかし、この
場合、出力単位は入力サンプルの近傍（neighborhood）
を表している。そのように、ＨＶＱからＯＨＶＱを作る
ため、各ステージにおいてナンバーをオーバラップする
ペアにグループ分けすることによって、ＨＶＱシステム
は修正される。図６のステージ６００と６０１におい
て、すべての出力ナンバー／サンプルは次のステージの
２つの異なるルックアップテーブルに接続される。例外
はステージ６００からの最初と最後の出力である。図６
に示した例では、このデータはまさにステージ６０１を
素通りする（必要なステージ遅延時間で）。代案とし
て、最初と最後の出力を一緒にペアにして、追加のルッ
クアップテーブルへの入力にすることができる。ＯＨＶ
Ｑシステムの場合、図６に示すように、それらの余分な
接続は各ステージごとにサンプルの数を維持する冗長を
生じさせる。そのほかの点では、計画はＨＶＱテーブル
を計画する時に用いたものと同じである。最後のステー
ジ６０２は入力単位の近傍を反映するコードインデック
スを生成する。ＨＶＱシステムの場合、さらに多くのス
テージはデータの量を減らすのに対し、ＯＨＶＱシステ
ムの場合、さらに多くのステージはオーバラップの量を
増やす。より大きなオーバラップは、生成されるコード
インデックスに反映される近傍情報のサイズを広げる。
【００１６】ＨＶＱの場合、最後のコードワードすなわ
ちコードインデックスは原入力ベクトルに近いベクトル
を表す。１ベクトルにつき１つのコードワードが存在す
る。ＯＨＶＱシステムの場合、各コードワードがベクト
ルを表す。各コードワードごとのベクトルはオーバラッ
プしており、本質的に、得られた各コードワードすなわ
ちコードインデックスは、原信号シーケンスにおける領
域の近似すなわち近傍（neighborhood）を表す。もし、
Ｂビットのコードワード出力が存在すれば、２ NBの可能
な入力の組合せの全母集団を表す２Bのコードワードが
存在する。したがって、各コードワードは代表的なベク
トルと対応するように設定される。この代表的なベクト
ルは入力データのよい近似であり、必要ならば代わりに
使用できる。
ちコードインデックスは原入力ベクトルに近いベクトル
を表す。１ベクトルにつき１つのコードワードが存在す
る。ＯＨＶＱシステムの場合、各コードワードがベクト
ルを表す。各コードワードごとのベクトルはオーバラッ
プしており、本質的に、得られた各コードワードすなわ
ちコードインデックスは、原信号シーケンスにおける領
域の近似すなわち近傍（neighborhood）を表す。もし、
Ｂビットのコードワード出力が存在すれば、２ NBの可能
な入力の組合せの全母集団を表す２Bのコードワードが
存在する。したがって、各コードワードは代表的なベク
トルと対応するように設定される。この代表的なベクト
ルは入力データのよい近似であり、必要ならば代わりに
使用できる。
【００１７】本発明は、ルックアップテーブルをベース
とする信号処理装置を具体化することに向けられてい
る。次に図７について説明する。図７は、入力サンプル
７００がＫ個のテーブルＴ0〜Ｔk-1のステージ ７０１
へ送られる本発明の実施例を示す。ステージ７０１の各
テーブルＴnは簡単なルックアップテーブルである。こ
れは、各クロック信号で、データのあるサンプルが入力
され、別のサンプルが出力されるクロック動作型システ
ムとみなすことができる。要素Ｚ-n７０３は遅延を表
す。すなわち、データはｎクロックサイクル前にそこで
使用されたデータから検索しなければならない。この遅
延はデータが図７のステージ７０１の間に混ぜ合わさる
原因となる。最後のテーブルＴk-1の後に、もう１つの
ルックアップテーブルＦ７０２がある。テーブルＦ７０
２は、テーブルＴk-1によって出力されたコードワード
を一対一で信号サンプルにマップする。このように、テ
ーブルＦ７０２はＴｋ−１によって生成されたコードワ
ードに対しフィルタとして作用する。
とする信号処理装置を具体化することに向けられてい
る。次に図７について説明する。図７は、入力サンプル
７００がＫ個のテーブルＴ0〜Ｔk-1のステージ ７０１
へ送られる本発明の実施例を示す。ステージ７０１の各
テーブルＴnは簡単なルックアップテーブルである。こ
れは、各クロック信号で、データのあるサンプルが入力
され、別のサンプルが出力されるクロック動作型システ
ムとみなすことができる。要素Ｚ-n７０３は遅延を表
す。すなわち、データはｎクロックサイクル前にそこで
使用されたデータから検索しなければならない。この遅
延はデータが図７のステージ７０１の間に混ぜ合わさる
原因となる。最後のテーブルＴk-1の後に、もう１つの
ルックアップテーブルＦ７０２がある。テーブルＦ７０
２は、テーブルＴk-1によって出力されたコードワード
を一対一で信号サンプルにマップする。このように、テ
ーブルＦ７０２はＴｋ−１によって生成されたコードワ
ードに対しフィルタとして作用する。
【００１８】テーブルＴk-1とテーブルＦ７０２は相互
に直接接続されているので、Ｔk-1内のコードワードは
余分であり、除去して、テーブルＦ７０２の対応するコ
ンテンツによって直接置き換えることができることは、
この分野の専門家に理解されるであろう。
に直接接続されているので、Ｔk-1内のコードワードは
余分であり、除去して、テーブルＦ７０２の対応するコ
ンテンツによって直接置き換えることができることは、
この分野の専門家に理解されるであろう。
【００１９】本発明の好ましい実施例において、ルック
アップテーブルＴ0７０１のエントリは階層ベクトル量
子化法に従って計画される。階層ベクトル量子化（ＨＶ
Ｑ）計画では、ルックアップテーブルのコンテンツは、
すべてのステージＢnで使用されるビット数で示された
データサイズすなわちデータ単位の一組の実際の制約
と、入力データとに基づいて計画される。今までどお
り、ＨＶＱ計画に従って、すべてのステージの各出力コ
ードワードは復元ベクトルに対応付けられる。この復元
ベクトルは、Ｎ＝２kのサイズを有するであろう。ここ
で、Ｋはルックアップテーブルの数である。各コードワ
ードが入力ベクトルの近似にマップすることは、VQの分
野の専門家に理解されるであろう。しかし、オーバラッ
プ階層ベクトル量子化の場合は、各入力サンプルが出力
コードワードを生成し、前記コードワードが前記入力サ
ンプル７００の空間的近傍に近いベクトルにマップす
る。
アップテーブルＴ0７０１のエントリは階層ベクトル量
子化法に従って計画される。階層ベクトル量子化（ＨＶ
Ｑ）計画では、ルックアップテーブルのコンテンツは、
すべてのステージＢnで使用されるビット数で示された
データサイズすなわちデータ単位の一組の実際の制約
と、入力データとに基づいて計画される。今までどお
り、ＨＶＱ計画に従って、すべてのステージの各出力コ
ードワードは復元ベクトルに対応付けられる。この復元
ベクトルは、Ｎ＝２kのサイズを有するであろう。ここ
で、Ｋはルックアップテーブルの数である。各コードワ
ードが入力ベクトルの近似にマップすることは、VQの分
野の専門家に理解されるであろう。しかし、オーバラッ
プ階層ベクトル量子化の場合は、各入力サンプルが出力
コードワードを生成し、前記コードワードが前記入力サ
ンプル７００の空間的近傍に近いベクトルにマップす
る。
【００２０】本発明はオーバラップ階層ベクトル量子化
（ＯＨＶＱ）に基づいている。テーブルＦ７０２の論理
は次の通りである。もしコードワードを代表的なベクト
ルにマップすることができれば、前記ベクトルを検索し
て、それらをオンザフライで処理し、処理されたデータ
の出力を生成することができる。その場合、処理された
データはコードブック内の利用可能なベクトルのスペク
トルによって制限される。しかし、ベクトルをオンザフ
ライで処理する、すなわちフィルタリングする代わり
に、有限の数の上記ベクトルが存在するので、ベクトル
をオフラインで処理し（たとえば、好ましい実施例のＬ
ＢＧを使用して）、得られた出力ナンバーをテーブルＦ
７０２に事前に保存することができる。したがって、テ
ーブルＦ７０２は、コードワードインデックスを出力ナ
ンバーに直接にマップすることによって、あたかも代表
的なベクトルにフィルタが適用されたかのように、フィ
ルタとして作用する。
（ＯＨＶＱ）に基づいている。テーブルＦ７０２の論理
は次の通りである。もしコードワードを代表的なベクト
ルにマップすることができれば、前記ベクトルを検索し
て、それらをオンザフライで処理し、処理されたデータ
の出力を生成することができる。その場合、処理された
データはコードブック内の利用可能なベクトルのスペク
トルによって制限される。しかし、ベクトルをオンザフ
ライで処理する、すなわちフィルタリングする代わり
に、有限の数の上記ベクトルが存在するので、ベクトル
をオフラインで処理し（たとえば、好ましい実施例のＬ
ＢＧを使用して）、得られた出力ナンバーをテーブルＦ
７０２に事前に保存することができる。したがって、テ
ーブルＦ７０２は、コードワードインデックスを出力ナ
ンバーに直接にマップすることによって、あたかも代表
的なベクトルにフィルタが適用されたかのように、フィ
ルタとして作用する。
【００２１】本発明の好ましい実施例においては、テー
ブルＦ７０２のコンテンツは、一組の代表的なベクトル
に適用される線形空間フィルタリング操作を表す。空間
フィルタの例はベクトルのエントリの加重和である。
ブルＦ７０２のコンテンツは、一組の代表的なベクトル
に適用される線形空間フィルタリング操作を表す。空間
フィルタの例はベクトルのエントリの加重和である。
【００２２】本発明の別の好ましい実施例においては、
テーブルＦ７０２のコンテンツは、一組の代表的なベク
トルに適用される非線形空間フィルタリング操作を表
す。非線形空間フィルタの例は、（ａ）決められたサン
プル（例えば、中央サンプル）の値から一定の値の距離
内に入るベクトルのエントリの加重和（重み付けされた
和）；（ｂ）全ベクトルエントリのダイナミックレンジ
（動的範囲：＝最大値−最小値）；（ｃ）ベクトルの分
散すなわち標準偏差：（ｄ）ベクトルエントリのその他
の統計的測度があり、それらに限定されない。
テーブルＦ７０２のコンテンツは、一組の代表的なベク
トルに適用される非線形空間フィルタリング操作を表
す。非線形空間フィルタの例は、（ａ）決められたサン
プル（例えば、中央サンプル）の値から一定の値の距離
内に入るベクトルのエントリの加重和（重み付けされた
和）；（ｂ）全ベクトルエントリのダイナミックレンジ
（動的範囲：＝最大値−最小値）；（ｃ）ベクトルの分
散すなわち標準偏差：（ｄ）ベクトルエントリのその他
の統計的測度があり、それらに限定されない。
【００２３】本発明の別の好ましい実施例においては、
テーブルＦ７０２のコンテンツは、一定の規則に係る代
表的なベクトルの分類を表す。一般的なドキュメント画
像内の分類ラベルの例は、ほんの少し挙げれば、エッ
ジ、図形、背景、ピクチャ、テクスチャである。
テーブルＦ７０２のコンテンツは、一定の規則に係る代
表的なベクトルの分類を表す。一般的なドキュメント画
像内の分類ラベルの例は、ほんの少し挙げれば、エッ
ジ、図形、背景、ピクチャ、テクスチャである。
【００２４】以上のほとんどの説明はわかり易くするた
め一次元のシステムおよび信号に集中して行われたこ
と、したがってより高次元のシステムおよび信号への拡
張は自明であることはこの分野の専門家に理解されるで
あろう。本発明の好ましい実施例においては、入力デー
タは画像画素の二次元集合である。したがって、本発明
の好ましい実施例、提案したオーバラップ階層ベクトル
量子化ルックアップテーブルの結合は、図３に示した二
次元階層ベクトル量子化設計に従う。具体的に言えば、
図７の図解は図８に示した図解で置き換えられる。ここ
で、ラベルＺV -nとＺH -nは、それぞれ、ｎサンプルの垂
直方向および水平方向の遅延を表す。各ステージのルッ
クアップテーブルは、１つは水平方向用に、他の１つは
垂直方向用に、ペアとして配置される。図８の遅延演算
子の順序は、ＺH -1、ＺV -1、ＺH - 2、ＺV -2、ＺH -4、ＺV
-4、ＺH -8、ＺV -8、等である。
め一次元のシステムおよび信号に集中して行われたこ
と、したがってより高次元のシステムおよび信号への拡
張は自明であることはこの分野の専門家に理解されるで
あろう。本発明の好ましい実施例においては、入力デー
タは画像画素の二次元集合である。したがって、本発明
の好ましい実施例、提案したオーバラップ階層ベクトル
量子化ルックアップテーブルの結合は、図３に示した二
次元階層ベクトル量子化設計に従う。具体的に言えば、
図７の図解は図８に示した図解で置き換えられる。ここ
で、ラベルＺV -nとＺH -nは、それぞれ、ｎサンプルの垂
直方向および水平方向の遅延を表す。各ステージのルッ
クアップテーブルは、１つは水平方向用に、他の１つは
垂直方向用に、ペアとして配置される。図８の遅延演算
子の順序は、ＺH -1、ＺV -1、ＺH - 2、ＺV -2、ＺH -4、ＺV
-4、ＺH -8、ＺV -8、等である。
【００２５】本発明において、ルックアップテーブルを
ベースとするフィルタはその実施の点からみて総称であ
ることは、この分野の専門家は理解されるであろう。図
７および図８の図解はフィルタの適用とは関係がない。
重要なことは、アプリケーションによって、ルックアッ
プテーブルＦ７０２のコンテンツを変えることが可能な
ことである。そこで、本発明のさらに別の実施例に従っ
て、フィルタ操作の時にルックアップテーブルＦ７０２
のコンテンツを切り替える手段が用意されている。この
ため、テーブルＦ７０２は、ルックアップテーブルのエ
ントリが保存されるメモリ内の位置に対するポインタと
みなすことができる。異なるフィルタ操作のため幾つか
のルックアップテーブルのエントリを異なるメモリ記憶
場所に保存する場合は、切替え機構が別のメモリ内の位
置へポインタを簡単に切り替えることができる。
ベースとするフィルタはその実施の点からみて総称であ
ることは、この分野の専門家は理解されるであろう。図
７および図８の図解はフィルタの適用とは関係がない。
重要なことは、アプリケーションによって、ルックアッ
プテーブルＦ７０２のコンテンツを変えることが可能な
ことである。そこで、本発明のさらに別の実施例に従っ
て、フィルタ操作の時にルックアップテーブルＦ７０２
のコンテンツを切り替える手段が用意されている。この
ため、テーブルＦ７０２は、ルックアップテーブルのエ
ントリが保存されるメモリ内の位置に対するポインタと
みなすことができる。異なるフィルタ操作のため幾つか
のルックアップテーブルのエントリを異なるメモリ記憶
場所に保存する場合は、切替え機構が別のメモリ内の位
置へポインタを簡単に切り替えることができる。
【００２６】本発明が、単一装置を使用して複数の画像
処理アルゴリズムを実施できる点で融通性があるばかり
でなく、実施の点からみて効率がよいことを理解すべき
である。簡単な一組のテーブルを用いて、ブロック／ベ
クトルの統計的分析のような複雑な操作を行うことがで
きる。それにより、一連の画像処理アルゴリズムを経済
的に実施することができる。
処理アルゴリズムを実施できる点で融通性があるばかり
でなく、実施の点からみて効率がよいことを理解すべき
である。簡単な一組のテーブルを用いて、ブロック／ベ
クトルの統計的分析のような複雑な操作を行うことがで
きる。それにより、一連の画像処理アルゴリズムを経済
的に実施することができる。
【図１】コードワード生成のブロック図である。
【図２】コードワードデコーディングのブロック図であ
る。
る。
【図３】二次元のデータ縮小を示す図である。
【図４】３層の階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）システム
を示す図である。
を示す図である。
【図５】階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）と、オーバラッ
プ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）との比較を示す図で
ある。
プ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）との比較を示す図で
ある。
【図６】３層オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶ
Ｑ）システムを示す図である。
Ｑ）システムを示す図である。
【図７】一次元オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨ
ＶＱ）システムのブロック図である。
ＶＱ）システムのブロック図である。
【図８】二次元オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨ
ＶＱ）システムのブロック図である。
ＶＱ）システムのブロック図である。
１００、１０１ ｎビット入力記号 １０２ Ｂビットコードワード １０３ ルックアップテーブル ２００、２０１ Ｎビット出力記号 ２０２ 別のルックアップテーブル ３００ 第１レベル ３０１ 原画素 ３０２ ボックス ３０３ 第２レベル ３０４ 輪郭ボックス ３０５ 第３レベル ３０６ 第４レベル ４０２ 層 ５００ データ単位 ５０１ 層 ５０２ データ単位 ５０３ 層 ６０２ ルックアップテーブルのステージ ７００ 入力サンプル ７０１ テーブルＴ0〜Ｔk-1のステージ ７０２ 別のルックアップテーブルＦ ７０３ 要素Ｚ-n
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 パトリック エイ フレッケンスタイン アメリカ合衆国 ニューヨーク州 14607 ロチェスター ポーツマス テラス 26 アパートメント ７ Ｆターム(参考） 5D045 DA11 5J064 AA02 BA13 BC12 BD02
Claims (17)
- 【請求項１】 データをフィルタリングする方法であっ
て、 データ単位で構成された入力データを受け取るステップ
と、 少なくとも２つのステージのルックアップテーブルを、
オーバラップするやり方でデータ単位に適用して、各デ
ータ単位ごとにコードインデックスを生成するステップ
と、 前記コードインデックスをフィルタ・ルックアップテー
ブルにマップして、処理されたデータ単位を出力するス
テップとから成ることを特徴とする方法。 - 【請求項２】 前記少なくとも２つのステージのルック
アップテーブルを適用するステップは階層ベクトル量子
化技法（ＨＶＱ）を使用することを特徴とする請求項１
に記載の方法。 - 【請求項３】 前記少なくとも２つのステージのルック
アップテーブルはベクトル量子化設計技法を使用して計
画されていることを特徴とする請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 前記少なくとも２つのステージのルック
アップテーブルは、ＬＢＧアルゴリズム技法を使用して
計画されていることを特徴とする請求項３に記載の方
法。 - 【請求項５】 前記フィルタ・ルックアップテーブルの
コンテンツは、コードインデックスにマップされたとき
データ単位の分類を表すことを特徴とする請求項４に記
載の方法。 - 【請求項６】 前記フィルタ・ルックアップテーブル
は、更に、フィルタ・ルックアップテーブル内の代替コ
ンテンツに対するポインタを含んでおり、前記ポインタ
は代替フィルタ操作を実行するため操作中に切替え可能
であることを特徴とする請求項４に記載の方法。 - 【請求項７】 データをフィルタリングする方法であっ
て、 データ単位で構成された入力データを受け取るステップ
と、 データ単位をペアとして第１ステージのルックアップテ
ーブルに適用して、ペアの第１ステージ結果を生成する
ステップと、 前記ペアの第１ステージ結果をオーバラップするペアに
再グループ分けするステップと、 前記オーバラップするペアを、第２ステージのルックア
ップテーブルに適用して、各データ単位ごとにコードイ
ンデックスを生成するステップと、 前記コードインデックスをフィルタ・ルックアップテー
ブルにマップして、処理されたデータ単位を出力するス
テップとから成ることを特徴とする方法。 - 【請求項８】 前記第１ステージのルックアップテーブ
ルと前記第２ステージのルックアップテーブルは、ベク
トル量子化設計技法を使用して計画されていることを特
徴とする請求項７に記載の方法。 - 【請求項９】 前記第１ステージのルックアップテーブ
ルと前記第２ステージのルックアップテーブルは、ＬＢ
Ｇアルゴリズム技法を使用して計画されていることを特
徴とする請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 前記フィルタ・ルックアップテーブル
のコンテンツは、コードインデックスにマップされたと
きデータ単位の分類を表すことを特徴とする請求項９に
記載の方法。 - 【請求項１１】 前記分類はテクスチャを指示するため
であることを特徴とする請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１２】 前記分類は背景を指示するためである
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記分類はハーフトーンを指示するた
めであることを特徴とする請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１４】 二次元画像データをフィルタリングす
る方法であって、 コードインデックスとして扱われる画像画素で構成され
た入力データを受け取るステップと、 水平に配列されたペアのコードインデックスを水平ステ
ージのルックアップテーブルに適用して、中間コードイ
ンデックスを生成するステップと、 垂直に配列されたペアのコードインデックスを垂直ステ
ージのルックアップテーブルに適用して、結果コードイ
ンデックスを生成するステップと、 前記結果コードインデックスを、フィルタ・ルックアッ
プテーブルにマップして、フィルタされた画像画素を出
力するマップステップとから成ることを特徴とする方
法。 - 【請求項１５】 前記マップステップの前に、水平およ
び垂直ステージのルックアップテーブルを通じて、別の
繰返しを実行するステップを含んでおり、 該別の繰返しは、 水平に配列されたペアの結果コードインデックスを水平
ステージのルックアップテーブルに適用して、さらに付
け加えられた中間コードインデックスを生成するステッ
プと、 垂直に配列されたペアの結果コードインデックスを垂直
ステージのルックアップテーブルに適用して、更に付け
加えられた結果コードインデックスを生成するステップ
と、 前記更に付け加えられた結果コードインデックスをフィ
ルタ・ルックアップテーブルにマップしてフィルタされ
た画像画素を出力するステップとから成る、 ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。 - 【請求項１６】 前記ペアのコードインデックスは、二
次元オーバラップ階層ベクトル量子化技法（ＨＶＱ）に
従って選択されることを特徴とする請求項１５に記載の
方法。 - 【請求項１７】 前記水平および垂直ステージのルック
アップテーブルは、ベクトル量子化設計技法を用いて計
画されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/724,472 US6683994B1 (en) | 2000-11-28 | 2000-11-28 | HVQ-based filtering method |
| US09/724472 | 2000-11-28 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002185331A true JP2002185331A (ja) | 2002-06-28 |
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Family
ID=24910574
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001293741A Expired - Fee Related JP4673524B2 (ja) | 2000-11-28 | 2001-09-26 | ディジタルデータをフィルタリングする方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
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| EP (1) | EP1225543B1 (ja) |
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| DE (1) | DE60137752D1 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| DE102004060132B4 (de) * | 2004-12-13 | 2006-08-31 | Tropf, Hermann | Lernverfahren für Klassifikationsaufgaben sowie Hardware-realisierte RAM-Pyramide hierfür |
| US7136536B2 (en) * | 2004-12-22 | 2006-11-14 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Adaptive filter |
| US7692647B2 (en) * | 2006-09-14 | 2010-04-06 | Microsoft Corporation | Real-time rendering of realistic rain |
| WO2008086232A1 (en) * | 2007-01-05 | 2008-07-17 | The Texas A & M University System | Storing information in a memory |
| US8390894B2 (en) * | 2009-09-01 | 2013-03-05 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | System and method for inverse halftoning |
| CN108961170B (zh) * | 2017-05-24 | 2022-05-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像处理方法、装置和系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000036958A (ja) * | 1998-05-12 | 2000-02-02 | Xerox Corp | 復号化コマンドを組み込んだ圧縮フレ―ムワ―ク |
| JP2000165678A (ja) * | 1998-11-13 | 2000-06-16 | Xerox Corp | 電子デ―タ送信の速度及び効率の改善方法及び装置 |
| JP2000175050A (ja) * | 1998-12-07 | 2000-06-23 | Xerox Corp | 電子デ―タ圧縮の速度及び効率を向上させる方法及び原稿画像の複写を送信位置から受信位置に伝送する装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5455899A (en) | 1992-12-31 | 1995-10-03 | International Business Machines Corporation | High speed image data processing circuit |
| US5602589A (en) | 1994-08-19 | 1997-02-11 | Xerox Corporation | Video image compression using weighted wavelet hierarchical vector quantization |
| US6215910B1 (en) * | 1996-03-28 | 2001-04-10 | Microsoft Corporation | Table-based compression with embedded coding |
| US5841681A (en) * | 1996-04-10 | 1998-11-24 | United Microelectronics Corporation | Apparatus and method of filtering a signal utilizing recursion and decimation |
| US6519369B1 (en) | 1999-02-12 | 2003-02-11 | Sony Corporation | Method and apparatus for filter tap expansion |
-
2000
- 2000-11-28 US US09/724,472 patent/US6683994B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-09-26 JP JP2001293741A patent/JP4673524B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2001-11-23 EP EP01309869A patent/EP1225543B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2001-11-23 DE DE60137752T patent/DE60137752D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-11-28 BR BR0105523-2A patent/BR0105523A/pt not_active Application Discontinuation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000036958A (ja) * | 1998-05-12 | 2000-02-02 | Xerox Corp | 復号化コマンドを組み込んだ圧縮フレ―ムワ―ク |
| JP2000165678A (ja) * | 1998-11-13 | 2000-06-16 | Xerox Corp | 電子デ―タ送信の速度及び効率の改善方法及び装置 |
| JP2000175050A (ja) * | 1998-12-07 | 2000-06-23 | Xerox Corp | 電子デ―タ圧縮の速度及び効率を向上させる方法及び原稿画像の複写を送信位置から受信位置に伝送する装置 |
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