JP2002368625A

JP2002368625A - 符号量予測装置、符号化選択装置および符号化装置ならびにその方法

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Publication number: JP2002368625A
Application number: JP2001175938A
Authority: JP
Inventors: Taro Yokose; 太郎横瀬
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2001-06-11
Filing date: 2001-06-11
Publication date: 2002-12-20

Abstract

(57)【要約】【課題】複数の符号化の符号量を予測し、最適なもの
を選択する際に、十分な精度でしかも軽い処理負荷で符
号量予測および符号化選択を行う。【解決手段】第１の簡易シンボル生成部２０および第
２の簡易シンボル生成部２１は、入力データ１１０に基
づいてそれぞれ異なる所定の手法によって簡易シンボル
を生成し、簡易シンボルデータ１２０、１２１として第
１の符号量推定部３１、第２の符号量推定部３２へ送出
する。第１の符号量推定部３１および第２の符号量推定
部３２はそれぞれ簡易シンボルデータ１２０、１２１に
基づいて、それぞれの所定の方法で符号量を予測し、予
測符号量データ１３０、１３１として符号化選択部４０
へ送出する。符号化選択部４０の選択結果に基づいて１
の符号化部で入力データを符号化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は圧縮の選択技術に関
するものであり、特に予測した符号量に基づいて、符号
量を最小とするような圧縮方式を選択する技術に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】画像データは一般にデータ量が膨大にな
るので、通信、蓄積などを行う際には圧縮してデータ量
を削減することが多い。また画像以外の用途でも、特に
大きなデータ量を扱う場合には圧縮技術は不可欠の技術
といっていい。

【０００３】圧縮を行うための符号化技術には、いくつ
もの手法が存在する。大別すれば、復号したときに入力
を完全に再現する可逆方式と、何らかの損失を伴う非可
逆方式がある。さらにこの２つの方式を基本的アルゴリ
ズムやパラメータなどで分類すれば、いくつもの手法に
細分できる。これらの圧縮手法を、以下では符号化と称
する。

【０００４】このようなさまざまな符号化は、同一の入
力であってもそれぞれ異なる符号量を出力する。これを
仮に符号化の入力依存性と呼ぶ。どの入力に対しても効
率よく圧縮できるような、単一の符号化は原理的に存在
しない。そこで、入力依存性を排したシステムが必要な
場合には、入力に応じて符号化を使い分ける機構が必要
になる。

【０００５】このようなシステムでは、事前に符号量を
予測して符号化を選択するか、全ての符号化で圧縮して
みて符号量を確かめてから選択するかの２つの方法が考
えられる。後者は正確だが負荷が重いので、一般的なシ
ステムには向かない。ここにおいて符号化の選択技術は
符号量の予測技術に依存することになる。

【０００６】符号量の予測はある程度ならデータの属性
から推定することができる。極端な例では画像データに
音声用の圧縮をかけても、圧縮はほとんど期待できな
い。とはいえデータの属性が不明の場合もあるし、いず
れにしても実用的な精度を持つ符号量予測はデータの分
析が不可欠である。

【０００７】そこで入力データを分析することによって
符号量を推定し、符号化方式を選択する従来技術である
特開平８−１８６７２２号公報の手法を従来例として説
明する。この従来例は参照画像と符号化対象画像の差分
を処理対象とする画像符号化において、複数ある参照画
像のとり方から最適なものを選択する技術である。

【０００８】なお、以下の説明において、符号化では一
般に最終段に置かれるエントロピー符号化の入力をシン
ボルと呼ぶ。例えば画像圧縮で有名な国際標準ＪＰＥＧ
（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＥｘｐｅｒ
ｔｓＧｒｏｕｐ）を例にとれば、ブロック化、離散コ
サイン変換、量子化およびジグザグスキャン変換などの
結果で、後段のハフマン符号化もしくは算術符号化の入
力となるデータがここでいうシンボルである。

【０００９】図９は従来例の符号化選択装置の構成例で
ある。本発明の説明の趣旨に沿うように用語を一部変更
しているが、この従来例の手法の本質に関わるものでは
ない。図中、１０はデータ入力部、２２は第１のシンボ
ル生成部、２３は第２のシンボル生成部、３２は第１の
符号量推定部、３３は第２の符号量推定部、４０は符号
化選択部、５０は選択結果出力部、１１０は入力デー
タ、１２２、１２３はシンボルデータ、１３０、１３１
は予測符号量データ、１４０は選択結果データ、３２
１、３３１は平均値演算部、３２２、３３２は付加情報
テーブル、３２３、３３３はハフマン符号テーブル、３
２４、３３４はブロック換算部、１２２１、１２３１は
シンボル平均値データ、１２２２、１２３２は個別予測
符号量データである。

【００１０】図９の各部について説明する。図９の符号
化選択装置は以下の構成よりなる。データ入力部１０は
外部からデータを受け取り、入力データ１１０として第
１のシンボル生成部２２および第２のシンボル生成部２
３へ送出する。第１のシンボル生成部２２および第２の
シンボル生成部２３はそれぞれ所定の方法により、入力
データ１１０に基づいて符号化の対象となるデータを生
成し、それぞれシンボルデータ１２２、１２３として第
１の符号量推定部３２、第２の符号量推定部３３へ送出
する。

【００１１】ここで第１の符号量推定部３２および第２
の符号量推定部３３について説明する。両者の構成は同
一なので、ここでは第１の符号量推定部３２を代表とし
て説明する。第１の符号量推定部３２は平均値演算部３
２１、付加情報テーブル３２２、ハフマン符号化テーブ
ル３２３、そしてブロック換算部３２４からなる。平均
値演算部３２１はシンボルデータ１２２について所定の
ブロック単位の平均値を算出し、平均シンボルデータ１
２２１として付加情報テーブル３２２およびハフマン符
号テーブル３２３に送出する。付加情報テーブル３２２
は所定のブロック毎に、この符号が第１のシンボル生成
部２２で生成されたシンボルを符号化したものであるこ
とを示す付加情報を生成し、その符号量を個別予測符号
量データ１２２２としてブロック換算部３２４へ送出す
る。ハフマン符号テーブル３２３は平均シンボルデータ
１２２１に対応するハフマン符号を生成し、個別予測符
号量データ１２２２としてブロック換算部３２４へ送出
する。ブロック換算部３２４はハフマン符号テーブル３
２３から送出された個別予測符号量データ１２２２にブ
ロック内の画素数を乗じ、これに付加情報テーブル３２
２から送出された個別予測符号量データ１２２２を加
え、予測符号量データ１３２として符号化選択部４０へ
送出する。

【００１２】各部の説明に戻る。符号化選択部４０は予
測符号量データ１３０、１３１を比較し、より小さい方
を選択して、選択結果データ１４０として選択結果出力
部５０に送出する。選択結果出力部５０は外部に対して
選択結果データ１４０を出力する。

【００１３】以上の構成に基づいた従来例の動作につい
て説明する。図１０は従来例の符号化選択装置の動作を
示すフローチャートである。以下、図１０を用いて従来
例の動作について説明する。

【００１４】Ｓ１０ではデータ入力部１０においてデー
タの入力を行う。

【００１５】Ｓ２１では第１のシンボル生成部２２およ
び第２のシンボル生成部２３において、それぞれ所定の
方法でシンボルの生成を行う。Ｓ２２では平均値演算部
３２１、３３１においてシンボルの平均値を算出する。
Ｓ３１では付加情報テーブル３２２、３３２およびハフ
マン符号テーブル３２３、３３３において付加情報とシ
ンボルの平均値のそれぞれについて、個別の予測符号量
を算出する。Ｓ３２ではブロック換算３２４、３３４に
おいてブロック内の予測符号量を算出する。Ｓ４０では
符号化選択部４０において、予測符号量データ１３０と
１３１の比較を行い、少ない方の符号化を選択する。Ｓ
５０では選択結果出力部５０において選択結果データ１
４０を出力する。

【００１６】以上の動作の中で、第１のシンボル生成部
２２および第２のシンボル生成部２３で行われるのは、
それぞれ実際の符号化の際に行われる処理の一部であ
る。従来例では画素単位に、周辺の画素値を引数として
所定の算出式によって求めた値を減ずる例や、ブロック
単位に類似したブロックを探してそれぞれ対応する画素
の画素値を減ずる例などが述べられている。

【００１７】また第１の符号量推定部３２および第２の
符号量推定部３３で行われる符号量推定は、すでに上の
説明から明らかであるが、シンボル平均値データ１２２
１、１２３１を実際の符号表に照らし合わせた結果を用
いている。

【００１８】参考までに、従来例ではハフマン符号に加
えて付加情報を考慮することによって、より符号量予測
精度を向上したことを主張している。

【００１９】次に従来例の問題点について述べる。従来
例では実際の符号化のアルゴリズムに従ってシンボルを
求める。これは従来例が想定する差分符号化なら問題に
ならないのかもしれないが、一般的な符号化ではより複
雑な処理をシンボル作成に必要とするので、処理負荷が
問題になる。

【００２０】実際、差分符号化かどうかにかかわらず、
従来例における符号量予測処理は、圧縮処理から、エン
トロピー符号化、特にその終段付近の一部を除いたのと
同程度の処理負荷を伴う。エントロピー符号化の負荷は
手法によってさまざまだが、例えば従来例で想定してい
るハフマン符号はあまり重い処理ではない。上で述べた
ように、符号化選択のために符号量予測をするのは本
来、処理負荷を軽減するためであるから、これほどの処
理負荷をかけることは目的に矛盾している。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】以上で述べてきたよう
に、従来例の問題点として符号量予測にかかる処理が重
いために、実際の符号化処理に比較して符号化選択処理
そのものの負荷が重くなってしまうことがあげられる。

【００２２】本発明は上述の事情に鑑みてなされたもの
で、符号化処理に比較して処理の十分軽い符号量予測処
理ならびに符号化選択処理を提供することを目的とす
る。

【００２３】

【課題を解決するための手段】本発明によれば上述の目
的を達成するために特許請求の範囲に記載のとおりの構
成を採用している。ここでは、特許請求の範囲の記載内
容について補充的に説明を行う。

【００２４】本発明の一側面によれば、符号量予測装置
において、入力データを入力するデータ入力手段と、上
記データ入力手段により入力したデータに基づいて簡易
シンボルを生成する簡易シンボル生成手段と、上記簡易
シンボル生成手段により生成した簡易シンボルに基づい
て符号量を予測する符号量予測手段とを具備し、上記簡
易シンボルの生成過程は符号量予測の対象である符号化
処理の一部を簡易化して行うようにしている。

【００２５】この構成においては、簡易シンボルに基づ
いて符号量を予測するので、予測の負荷を少なくするこ
とができる。

【００２６】また、本発明の他の側面によれば、符号化
選択装置において、入力データを入力するデータ入力手
段と、上記データ入力手段により入力したデータに基づ
いて簡易シンボルを生成する少なくとも２つ以上の簡易
シンボル生成手段と、上記少なくとも２つ以上の簡易シ
ンボル生成手段により生成したそれぞれの簡易シンボル
に基づいて符号量を予測する少なくとも２つ以上の符号
量予測手段と、上記少なくとも２つの以上の符号量予測
手段において予測した予測符号量に基づいて符号化手法
を選択する符号化選択手段とを具備し、上記簡易シンボ
ル生成手段は選択肢となるそれぞれの符号化手法に対応
しており、上記簡易シンボルの生成過程はそれぞれ対応
する符号化処理の一部を簡易化して行うようにしてい
る。

【００２７】この構成においても、簡易シンボルに基づ
いて符号量を予測するので、予測の負荷を少なくするこ
とができ、符号化手法の選択に関する負荷が全体として
抑制される。

【００２８】また、本発明のさらに他の側面によれば、
符号化装置において、入力データを入力するデータ入力
手段と、上記データ入力手段により入力したデータに基
づいて簡易シンボルを生成する少なくとも２つ以上の簡
易シンボル生成手段と、上記少なくとも２つ以上の簡易
シンボル生成手段により生成したそれぞれの簡易シンボ
ルに基づいて符号量を予測する少なくとも２つ以上の符
号量予測手段と、上記少なくとも２つの以上の符号量予
測手段において予測した予測符号量に基づいて符号化手
法を選択する符号化選択手段と、上記データ入力手段に
より入力したデータを、上記符号化選択手段で選択され
た符号化手法で符号化する符号化手段とを具備し、上記
簡易シンボル生成手段は選択肢となるそれぞれの符号化
手法に対応しており、上記簡易シンボルの生成過程はそ
れぞれ対応する符号化処理の一部を簡易化して行うよう
にしている。

【００２９】この構成においても、簡易シンボルに基づ
いて符号量を予測するので、予測の負荷を少なくするこ
とができ、符号化の負荷が全体として抑制される。

【００３０】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つは離散コサイン変換やウェーブレット変換など
のような変換符号化を対象とし、例えば低域成分のよう
に符号量を決定するのに支配的な一部の変換のみを行う
か、または実際の符号化処理より計算精度を落として処
理するか、またはそれらの組み合わせで簡易シンボルを
生成するものとすることができる。

【００３１】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つは国際標準ＪＢＩＧのようなマルコフモデル符
号化を対象とし、マルコフモデルで参照するコンテクス
トの一部を省略するか、コンテクストの下位ビットを省
略するか、またはそれらの組み合わせで簡易シンボルを
生成するものとすることができる。

【００３２】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つはブロックソーティング符号化を対象とし、ソ
ート処理を簡易に近似したマルコフモデル型のコンテク
スト参照を用いた統計に基づいて簡易シンボルを生成す
るものとすることができる。

【００３３】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つはＬＺ７７符号化のようにウィンドウ内の一致
列で入力データ列を置換するような符号化を対象とし、
実際の符号化よりもウィンドウサイズを削減することで
簡易シンボルを生成するものとすることができる。

【００３４】また、上記ウィンドウサイズの削減は入力
データの特殊な相関性、例えば画像データにおける画像
空間上の距離などに基づいて削減するようにしてもよ
い。

【００３５】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つはＬＺ７８符号化のように辞書を生成しなが
ら、その一致列で入力データ列を置換するような符号化
を対象とし、辞書の作成を省略しＬＺ７７符号化のごと
くウィンドウ内の一致列を検索することで簡易シンボル
を生成するものとすることができる。

【００３６】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つは所定の予測式による予測誤差を符号化するい
わゆる予測符号化を対象とし、予測の一致不一致やより
単純な予測式の誤差などを簡易シンボルとして生成し、
これから例えば縦、横、斜め方向といった単純な相関性
を求め、さらにこれに基づいて符号量を予測するように
してもよい。

【００３７】また、上記簡易シンボル生成手段の少なく
とも１つは類似ブロックとの差分を符号化するような符
号化を対象とし、所定の位置関係にあるブロックなどを
類似ブロックの代用とすることで、類似ブロックの探索
処理を省略して簡易シンボルを生成するものとすること
ができる。

【００３８】また、上記符号量予測手段は選択肢となる
符号化が類似の論理を用いた手法だけであった場合には
実際の符号量の予測は行わず、簡易シンボル同士の比較
によって符号化選択を行うようにしてもよい。

【００３９】また、上記符号量予測手段は事前に統計的
に求めた簡易シンボルと符号量の関係をルックアップテ
ーブルなどの形で保持することで予測符号量を算出する
か、またはエントロピーとその補正などによる近似式で
算出するか、またはこれらの組み合わせで算出するよう
にしてもよい。

【００４０】また、上記簡易シンボル生成手段は、上記
データ入力手段により次に入力されるデータを予測する
予測手段と、上記予測手段の予測結果と上記入力された
データとの一致を調べる一致判定手段とを具備するよう
にしてもよい。

【００４１】また、上記符号量予測手段は、上記簡易シ
ンボルを値ごとに計数する計数手段と、上記計数手段の
結果を符号量に換算する符号量換算手段とを具備するよ
うにしてもよい。

【００４２】また、本発明は装置またはシステムに実装
されるのみでなく、方法の態様でも実現可能であり、少
なくともその一部をコンピュータプログラムとして構成
できることはもちろんである。

【発明の実施の形態】以下本発明の実施例について詳細
に説明する。

【００４３】［基本原理］

【００４４】本発明の実施例の具体的な説明の前に、本
発明の基本的な原理について述べる。

【００４５】符号量予測を実際の符号化より十分軽い処
理で実現するには、符号化と同じ処理を途中で中止する
か、代替となる簡略処理を見つけるしかない。そこで本
発明では後者の簡略処理を行う。このような簡略処理で
得られるデータを、簡略化したシンボルという意味で簡
易シンボルと呼ぶことにする。

【００４６】簡易シンボルの生成目的は、シンボル生成
よりも不正確でよいが高速・低負荷ですむ符号量予測で
ある。つまり簡易シンボルは符号量と高い相関を持つ必
要があるが、シンボルと同一である必要はないし、例え
ばシンボルと同じ個数でさえなくてよい。この定義から
いって、簡易シンボルはシンボルの生成処理を簡易化し
た処理によって求めることができる。

【００４７】このような考え方からいって、本発明は上
で定義した入力依存性がわりあいはっきりと異なる符号
化同士の選択に適している。その理由は入力依存性が異
なった符号化同士では符号量が大きく異なることが多い
ため、ある程度不正確な符号量予測で十分だからであ
る。

【００４８】簡易シンボルの具体的な例については実施
例において説明する。以下、本発明の実施例として

【００４９】（１）一般的な例（２）予測符号化に適用した例について述べる。

【００５０】［実施例１］

【００５１】本発明の実施例１として、まず一般的な例
を述べる。図１は実施例１における符号化選択装置を示
すブロック図である。図中、図９と同様の部分には同一
の符号を付して説明を省略する。２０は第１の簡易シン
ボル生成部、２１は第２の簡易シンボル生成部、３０は
第１の符号量推定部、３１は第２の符号量推定部、１２
０、１２１は簡易シンボルデータである。

【００５２】図１の各部について説明する。第１の簡易
シンボル生成部２０および第２の簡易シンボル生成部２
１は、入力データ１１０に基づいてそれぞれ異なる所定
の手法によって簡易シンボルを生成し、簡易シンボルデ
ータ１２０、１２１として第１の符号量推定部３１、第
２の符号量推定部３２へ送出する。第１の符号量推定部
３１および第２の符号量推定部３２はそれぞれ簡易シン
ボルデータ１２０、１２１に基づいて、それぞれの所定
の方法で符号量を予測し、予測符号量データ１３０、１
３１として符号化選択部４０へ送出する。

【００５３】以上の構成に基づいて本発明の実施例１の
動作について説明する。図２は実施例１における符号化
動作を示すフローチャートである。図中、図１０と同様
の部分には同一の符号を付して説明を省略する。

【００５４】図２を用いて実施例１の符号化選択手順に
ついて説明する。Ｓ２０では第１の簡易シンボル生成部
２０および第２の簡易シンボル生成部２１において、そ
れぞれ所定の方法で簡易シンボルを生成する。Ｓ３０で
は第１の符号量推定部３０、第２の符号量推定部３１に
おいて符号量の予測を行う。

【００５５】以上の動作において、第１の簡易シンボル
生成部２０および第２の簡易シンボル生成部２１で生成
するのは、すでに上で定義したような簡易シンボルであ
る。この具体例を以下に述べる。

【００５６】まず従来例が想定しているような差分符号
化を例に取る。従来例では、差分の対象となる参照画像
を周辺画素値からの予測値または類似ブロックとしてい
る。このうち周辺画素値からの予測値を使う場合には、
所定の予測式を計算する処理を簡略化して、画素値の一
致度や画素値同士の差分値を求めてこれをもとに相関性
を算出すれば、どの予測式が適しているかを知ることが
できる。ここでいう相関性とはいわゆる自己相関とか相
互相関ではなく、より一般的な意味である。具体的にど
のような相関性が必要かはそのケースによって異なるの
で、以下に説明する。

【００５７】例えば入力が画像だと仮定し、注目画素と
直左画素および直上画素それぞれとの一致不一致もしく
は差分を簡易シンボルと定義すればよい。この簡易シン
ボルによって縦横それぞれの相関性を知ることができ
る。このとき例えば横方向の相関性が縦方向より高けれ
ば、横方向の符号量がより小さいので予測に縦方向の画
素を使うべきではないと推定できる。またどちらの相関
性も同程度の場合は一般には両者を予測式に組み込んだ
方がよいのだが、具体的に平均をとるか別の予測式がよ
いかという点については、両予測が同時に一致した頻度
や誤差などを簡易シンボルに組み込めば推定することが
できる。

【００５８】以下に具体的な一例をあげる。予測式の候
補として以下の式を用意したとする。

【数１】ただしここで、Ａ、Ｂ、Ｃはそれぞれ注目画素の直左、
直上、左斜上のそれぞれの画素値とする。ここにおいて
横方向の相関性が高く、縦方向の相関性が低い場合は
（１）の予測、その逆の場合には（２）の予測による符
号量が小さいと推定できる。また横方向と縦方向の相関
性がいずれも低い場合には（３）の予測が好ましい。さ
らにどちらの相関性も高く、しかも同時に一致する確率
が比較的低い場合には、（４）の予測が好ましい。この
ようにすれば（３）式や（４）式を実際に計算すること
なく、予測式を選択することが可能なことが明白であ
る。以上は一例に過ぎず、これ以外の予測式を加えても
同類の推定が可能である。

【００５９】このように予測式同士の比較であれば簡易
シンボルから算出した相関性を符号量予測の代わりにす
ればいいし、他の符号化とも比較する必要があればさら
に符号量に換算すればよい。相関性から符号量への換算
は理論的に行える場合もあるが、できない場合は統計的
に求めればよい。これについては後述する。もし統計的
な手法を使っても符号量への変換が十分な精度でできな
い場合、そのような簡易シンボルおよび相関性は適当で
ない。

【００６０】また、従来例において類似ブロックとの差
分をとるような場合を例にとって説明すれば、この場合
には正確に類似ブロックを探索する必要がない。そうで
はなく、経験的に類似ブロックとして選択されやすい候
補、例えば空間的に近いブロックや特定の間隔を持った
ブロックについてだけ一致度や差分による相関性をとれ
ばよい。実際の符号化では類似ブロックを探索するので
よりよい圧縮を行える可能性が高いが、こうした傾向は
統計的な処理で把握しておいて、符号量予測処理でこの
統計量を反映することで誤差を押え込むことができる。

【００６１】一般的な画像符号化の予測処理においても
事情は同様である。例えば最近の予測符号化は予測精度
を上げるため、周辺画素の状態や予測の一致率などに応
じて予測式に微妙な修正を加えるものが見られる。こう
した修正は符号量の低減には有効だが、結果として符号
量が数倍変わるわけではない。こうした細かな修正につ
いては、簡易シンボルの生成では考慮しなくてよい。例
えば、修正を除いた部分の簡易的な予測を行い、さらに
後段の符号量予測で符号化時に行われるであろう改善度
合いを補正する、という程度の精度で簡易シンボルの生
成には十分である。ここでの改善度合いは事前に統計的
に処理して抑えておくことができる。なお、予測画像符
号化のより詳細な例は実施例２において述べる。

【００６２】次にＪＰＥＧのような変換符号化を例にと
る。変換符号化はその定義からいって、変換処理を行わ
ないとシンボルを生成することができない。例えばＪＰ
ＥＧであればＤＣＴ（ＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅ
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、離散コサイン変換）が必須であ
る。しかし簡易シンボルを生成するだけであれば、精度
を落として構わない。ここでいう精度には計算精度も含
むが、より一般的に変換係数の個数なども含めて考え
る。例えばＪＰＥＧでは８ｘ８画素のブロックを８ｘ８
個のＤＣＴ係数に変換するが、主に符号量を決めるのは
低域の係数なので、低域側の係数を簡易シンボルと定義
する。もちろんこれを計算精度の省略と組み合わせても
よい。これと同じ理屈は他の変換手法、例えばフーリエ
変換やウェーブレット変換などにも適用することができ
る。

【００６３】また２値画像の国際標準ＪＢＩＧ（Ｊｏｉ
ｎｔＢｉ−ｌｅｖｅｌＩｍａｇｅｅｘｐｅｒｔｓ
Ｇｒｏｕｐ）のようなマルコフモデル符号化の場合
は、マルコフモデルを省略することで簡易シンボルを生
成できる。ＪＢＩＧの例でいえば、参照画素の一部を省
略すればよい。特に２ライン上の参照画素をなくすこと
でラインバッファが１つ省略できるので、処理がコンパ
クトになり高速化をもたらす。また多値のマルコフモデ
ルの場合は下位ビットを切り捨てるなどの方法が考えら
れる。これらの省略による影響の補正については、既に
あげた例と同様なので省略する。

【００６４】またブロックソーティング符号化のような
場合は、実際にソート処理を行うのではなく、マルコフ
モデル符号化のような条件付きエントロピーを求めれば
よい。このときの簡易シンボルは多値であることを除い
てＪＢＩＧの場合と同様である。こうしてよい理由はブ
ロックソーティング符号化がソート処理とは関係なくマ
ルコフモデル符号化のような特性を持つためである。こ
れによりソート処理が省略できるので、バッファの縮小
もあって処理を軽くすることができる。

【００６５】またＬＺ７７符号化のように既処理データ
列で未処理データ列を置き換えるような圧縮の場合は、
参照するウィンドウのサイズを減らすことで簡易シンボ
ルを作成できる。このとき例えば対象データが画像だと
２次元の相関を持つように、特殊な相関を持つデータは
これを勘案しながらウィンドウサイズを減らすことが好
ましい。この具体例については実施例２で例証する。さ
らにＬＺ７８符号化のように辞書を生成しながらデータ
列を置き換えるような圧縮の場合は、辞書の作成を省略
し、ＬＺ７７符号化のように一致列を検索しただけの結
果を簡易シンボルとして使用すればよい。

【００６６】他にもいろいろな符号化に本発明は応用が
可能であるが、いずれも上に示してきたような事例から
類推が可能なので省略する。

【００６７】最後に簡易シンボルをもとに行う符号量予
測について述べる。上で述べたように符号量予測は簡易
シンボルと符号量との関係を統計的に調べておくことで
変換可能だが、理論的に求められる場合もある。例えば
ＪＢＩＧの後段に使われる算術符号の符号量について
は、エントロピーがその代用になる。つまり簡易シンボ
ルはコンテクスト毎の０または１とし、符号量予測処理
はこれを計数しておいて処理の最後にエントロピーを算
出すればよい。この理由は算術符号の符号量がエントロ
ピーに近い振る舞いをするためである。

【００６８】エントロピー符号化としては一般的な可変
長符号化、例えばハフマン符号などだと、符号への規制
によってエントロピーによる近似が外れる場合もある。
このような場合は簡易的に所定のエントロピー符号化を
模擬して、符号量を予測することもできる。例えばＪＰ
ＥＧの場合、低域の係数だけをハフマン符号のテーブル
に通して符号量を算出する。これだけの処理であれば処
理する係数自体が少ないし、符号のビットシフト処理な
ども省略できるので比較的簡易に符号量を求めることが
できる。もちろんこの場合も省略による影響の補正を加
えてよい。

【００６９】以上で説明したように、実施例１によれば
ごく負荷の軽い処理で簡易シンボルを生成できるので、
高速な符号量予測および符号化選択処理を実現すること
ができる。

【００７０】なお、実施例１の符号化選択装置を用いた
符号化装置は図３に示すように構成される。この図で
は、符号化選択装置（図１）の選択結果出力部５０から
の選択結果に基づいて符号化部６０の第１符号化ユニッ
ト６１および第２符号化ユニット６２を選択して利用す
るようになっている。第１符号化ユニット６１は第１の
簡易シンボル生成部２０および第１の符号量推定部３０
に対応し、第２符号化ユニット６２は第２の簡易シンボ
ル生成部２１および第２の符号量推定部３１に対応す
る。もちろん、第１符号化ユニット６１および第２符号
化ユニット６２が符号化部６０全体に対応してもよい
し、その一部のステージに対応してもよい。

【００７１】［実施例２］

【００７２】本発明の実施例２として、本発明を画像の
予測符号化に適用した例について説明する。ただしここ
では複数の予測を同時に行い、そのうち一致したものを
選択するような予測符号化を想定する。特開平０９−２
２４２５３号公報に開示された技術やＬＺ符号化といっ
た技術などがこれに含まれる。なお通常の分類ではＬＺ
符号化は予測符号化に含まれないが、上のような見地に
立てば広義の予測符号化と見ることもできるので、本実
施例では便宜的に予測符号化と称する。

【００７３】以下、実施例２の具体的な説明を行う。図
４は実施例２の符号化選択装置である。図中、図１およ
び図９と同様の部分には同一の符号を付して説明を省略
する。２０１は第１の予測部、２０２は第２の予測部、
２０３、２０４、２１２は一致判定部、２１１は第３の
予測部、３０１、３１１は一致計数部、３０２、３１２
は符号量換算部、１１０１、１１０２、１１０３は予測
結果データ、１２０１、１２０２、１２１１は簡易シン
ボルデータ、１２０３、１２１２は一致頻度データであ
る。

【００７４】図４の各部について説明する。第１の予測
部２０１、第２の予測部２０２および第３の予測部２１
１はそれぞれ所定の予測手法に基づいて入力データ１１
０に対して予測を行い、予測結果をそれぞれ予測結果デ
ータ１１０１、１１０２および１１０３として出力す
る。一致判定部２０３、２０４および２１２は入力デー
タ１１０とそれぞれ予測結果データ１１０１、１１０２
および１１０３とを比較し、その一致もしくは不一致を
それぞれ簡易シンボルデータ１２０１、１２０２および
１２１１として一致計数部３０１および３１１へ送出す
る。一致計数部３０１および３１１は簡易シンボルデー
タ１２０１、１２０２および１２１１に基づいて予測の
一致回数を計数し、さらに必要があればデータ数で正規
化し、それぞれ一致頻度データ１２０３および１２１２
として符号量換算部３０２および３１２へ送出する。符
号量換算部３０２および３１２はそれぞれ所定の換算手
法を用いて一致頻度データ１２０３および１２１２を符
号量に換算し、予測符号量データ１３０および１３１と
して符号化選択部４０へ送出する。

【００７５】動作については実施例１と同様で容易に類
推が可能なため、ここでは説明を省略する。

【００７６】以上の説明の中で、第１の予測部２０１、
第２の予測部２０２および第３の予測部２１１における
予測処理は、注目画素と所定の位置関係にある画素の画
素値をそのまま参照することによって行う。ここでいう
注目画素とは、圧縮技術の用語で次に処理されるべき画
素を指す。またこの所定の位置関係とは画像空間の２次
元座標で定義され、特に注目画素と相関の高い画素が選
択される。例えば直左画素や直上画素がその例である。

【００７７】また簡易シンボルデータ１２０１、１２０
２および１２１１の概念図を図５に示す。本実施例にお
いては簡易シンボルは各画素毎の予測の一致・不一致を
表わす。

【００７８】また符号量換算部３０２および３１２で行
われる符号量換算処理は本発明の実施例１で述べた通り
であるが、例えば統計的に作成したルックアップテーブ
ルを用いた、一致頻度データ１２０３および１２１２の
換算処理によって実現する。おおまかな符号量がわかれ
ばよいので、メモリサイズを節約するためにルックアッ
プテーブルのエントリを粗くし、エントリの間は何らか
の補間で求めるような処理にしても構わない。このルッ
クアップテーブルの概念図を図６に示す。

【００７９】また本実施例の場合は選択肢となる符号化
がいずれも予測符号化の一種なので、予測符号量上では
なく、簡易シンボル上での選択処理も可能である。これ
には符号量と簡易シンボルの間に高い相関性が必要だ
が、例えば後述する図７に示す通り本実施例ではそのよ
うな条件が成立する。ただしそれぞれの符号化によって
符号量と簡易シンボルの関係が異なる、すなわち端的に
図７の例で言えばグラフの傾きや曲がり具合が異なるの
で、この差がなくなるように簡易シンボルを補正してか
ら比較することが必要である。

【００８０】また本実施例では一致計数部３１１に一致
判定部２０３および２０４の判定結果を入力している。
これは符号量換算部３１２で符号量換算される方の符号
化が第１の予測部２０１および第２の予測部２０２で定
義される予測式を含むためである。第１の簡易シンボル
生成部２０の出力が第２の符号量推定部３１へ入力され
ているので実施例１から見ると変則的な結合に見える
が、第１の予測部２０１および第２の予測部２０２が第
２の簡易シンボル生成部２１から第１の簡易シンボル生
成部２０へ移されたものと考えれば、本発明の趣旨から
容易に類推可能であることがわかる。この場合、重複し
て第１の予測部２０１および第２の予測部２０２を第２
の簡易シンボル生成部２１に持っても、もちろん構わな
い。

【００８１】本実施例の効果を確かめるために、以下に
実際の実験結果を述べる。実験では符号化の候補は特開
平０９−２２４２５３号公報に開示された符号化装置と
ＬＺ７７符号化の２種類とした。特開平０９−２２４２
５３号公報では周辺の画素を予測器とするが、ここでは
周辺５画素を予測器とした。従って第１の簡易シンボル
生成部２０には５個の予測部を含むものとした。またＬ
Ｚ７７符号化については周辺２１画素を代表的な参照画
素、すなわち予測器とした。これより第２の簡易シンボ
ル生成部２１には２１個の予測部を含むべきだが、第１
の簡易シンボル生成部２０における予測と重複するた
め、重複する分は第１の簡易シンボル生成部２０から結
果を供給し、実際には残りの１６個について予測を行っ
た。

【００８２】また一致計数部３０１および３１１では簡
易シンボルデータ１２０１、１２０２および１２１１の
一致回数を画素数で正規化し、予測一致率を求めてこれ
を一致頻度データ１２０３および１２１２とした。

【００８３】図７、図８に実験結果を示す。図中、特開
平０９−２２４２５３号公報にある符号化装置を符号化
１、ＬＺ７７符号を符号化２とした。まず、図７は本発
明の実施例２における簡易シンボルを正規化した結果と
符号量の関係である。いずれの符号化においても簡易シ
ンボルと符号量が高い相関性をもつことがわかる。なお
両者の関係は関数で近似しづらいので、ここではルック
アップテーブルによる符号量換算処理を用いる。

【００８４】図８は実施例２によって選択された符号化
による符号量をｘ軸に、実際に両方で符号化して小さい
方の符号量をとったものをｙ軸にプロットしたものであ
る。本実施例がほぼ間違いなく小さい方の符号量を持つ
符号化を選択していることがわかる。平均すると全ての
画像について小さい方の符号量を取った場合に比較し
て、３％の符号量増加にとどまった。またこのときの選
択処理時間は、実際の符号化時間の約１／１００から１
／１０００であった。これより本実施例の効果は明らか
である。

【００８５】以上で説明したように、実施例２によれば
予測符号化同士の選択を、十分な精度かつ軽い処理負荷
で実現することができる。

【００８６】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば複数の符号化の符号量を予測し、最適なものを
選択する際に、十分な精度でしかも軽い処理負荷で符号
量予測および符号化選択を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の符号化選択装置の実施例１を示す構
成図である。

【図２】本発明の符号化選択装置の実施例１における
動作の一例を示すフローチャートである。

【図３】実施例１の符号化選択装置を実装した符号化
装置を示すブロック図である。

【図４】本発明の符号化選択装置の実施例２を示す構
成図である。

【図５】本発明の符号化選択装置の実施例２における
簡易シンボルデータの例を示す説明図である。

【図６】本発明の符号化選択装置の実施例２の符号量
予測処理におけるルックアップテーブルの例を示す説明
図である。

【図７】本発明の符号化選択装置の実施例２における
簡易シンボルと符号量の関係の一例を示す説明図であ
る。

【図８】本発明の符号化選択装置の実施例２による実
験結果の一例を示す説明図である。

【図９】従来例の符号化選択装置を示す構成図であ
る。

【図１０】従来例の符号化選択装置の動作の一例を示
すフローチャートである。

【符号の説明】

１０データ入力部２０第１の簡易シンボル生成部２１第２の簡易シンボル生成部２２第１のシンボル生成部２３第２のシンボル生成部３０第１の符号量推定部３１第２の符号量推定部３２第１の符号量推定部３３第２の符号量推定部４０符号化選択部５０選択結果出力部６０符号化部６１第１符号化ユニット６２第２符号化ユニット１１０入力データ１２０、１２１簡易シンボルデータ１２２、１２３シンボルデータ１３０、１３１予測符号量データ１４０選択結果データ２０１第１の予測部２０２第２の予測部２０３、２０４、２１２一致判定部２１１第３の予測部３０１、３１１一致計数部３０２、３１２符号量換算部３２１、３３１平均値演算部３２２、３３２付加情報テーブル３２３、３３３ハフマン符号テーブル３２４、３３４ブロック換算部１１０１、１１０２、１１０３予測結果デ
ータ１２０１、１２０２、１２１１簡易シンボ
ルデータ１２０３、１２１２一致頻度データ１２２１、１２３１シンボル平均値データ１２２２、１２３２個別予測符号量データ

フロントページの続きＦターム(参考） 5C059 KK00 KK15 MA04 MA23 MA24 MC11 MC38 ME02 PP01 SS06 SS11 TA17 TB04 TC00 TC19 TD03 TD11 TD15 UA02 5C078 BA32 CA02 DA00 5J064 AA01 BA09 BA16 BB03 BC14 BD01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力データを入力するデータ入力手段
と、上記データ入力手段により入力したデータに基づいて簡
易シンボルを生成する簡易シンボル生成手段と、上記簡易シンボル生成手段により生成した簡易シンボル
に基づいて符号量を予測する符号量予測手段とを具備
し、上記簡易シンボルの生成過程は符号量予測の対象である
符号化処理の一部を簡易化して行うことを特徴とする符
号量予測装置。
【請求項２】上記簡易シンボル生成手段は離散コサイ
ン変換やウェーブレット変換などのような変換符号化を
対象とし、例えば低域成分のように符号量を決定するの
に支配的な一部の変換のみを行うか、または実際の符号
化処理より計算精度を落として処理するか、またはそれ
らの組み合わせで簡易シンボルを生成することを特徴と
する請求項１に記載の符号量予測装置。
【請求項３】上記簡易シンボル生成手段は国際標準Ｊ
ＢＩＧのようなマルコフモデル符号化を対象とし、マル
コフモデルで参照するコンテクストの一部を省略する
か、コンテクストの下位ビットを省略するか、またはそ
れらの組み合わせで簡易シンボルを生成することを特徴
とする請求項１に記載の符号量予測装置。
【請求項４】上記簡易シンボル生成手段はブロックソ
ーティング符号化を対象とし、ソート処理を簡易に近似
したマルコフモデル型のコンテクスト参照を用いた統計
に基づいて簡易シンボルを生成することを特徴とする請
求項１に記載の符号量予測装置。
【請求項５】上記簡易シンボル生成手段はＬＺ７７符
号化のようにウィンドウ内の一致列で入力データ列を置
換するような符号化を対象とし、実際の符号化よりもウ
ィンドウサイズを削減することで簡易シンボルを生成す
ることを特徴とする請求項１に記載の符号量予測装置。
【請求項６】上記ウィンドウサイズの削減は入力デー
タの特殊な相関性、例えば画像データにおける画像空間
上の距離などに基づいて削減することを特徴とする請求
項５に記載の符号量予測装置。
【請求項７】上記簡易シンボル生成手段はＬＺ７８符
号化のように辞書を生成しながら、その一致列で入力デ
ータ列を置換するような符号化を対象とし、辞書の作成
を省略しＬＺ７７符号化のごとくウィンドウ内の一致列
を検索することで簡易シンボルを生成することを特徴と
する請求項１に記載の符号量予測装置。
【請求項８】上記簡易シンボル生成手段は所定の予測
式による予測誤差を符号化するいわゆる予測符号化を対
象とし、予測の一致不一致やより単純な予測式の誤差な
どを簡易シンボルとして生成し、これから例えば縦、
横、斜め方向といった単純な相関性を求め、さらにこれ
に基づいて符号量を予測することを特徴とする請求項１
に記載の符号量予測装置。
【請求項９】上記簡易シンボル生成手段は類似ブロッ
クとの差分を符号化するような符号化を対象とし、所定
の位置関係にあるブロックなどを類似ブロックの代用と
することで、類似ブロックの探索処理を省略して簡易シ
ンボルを生成することを特徴とする請求項１に記載の符
号量予測装置。
【請求項１０】上記符号量予測手段は事前に統計的に
求めた簡易シンボルと符号量との関係をルックアップテ
ーブルなどの形で保持することで予測符号量を算出する
か、またはエントロピーとその補正などによる近似式で
算出するか、またはこれらの組み合わせで算出すること
を特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の符号量予
測装置。
【請求項１１】上記簡易シンボル生成手段は、上記デ
ータ入力手段により次に入力されるデータを予測する予
測手段と、上記予測手段の予測結果と上記入力されたデ
ータとの一致を調べる一致判定手段とを具備することを
特徴とする請求項１に記載の符号量予測装置。
【請求項１２】上記符号量予測手段は、上記簡易シン
ボルを値ごとに計数する計数手段と、上記計数手段の結
果を符号量に換算する符号量換算手段とを具備すること
を特徴とする請求項１または１１に記載の符号量予測装
置。
【請求項１３】入力データを入力するデータ入力手段
と、上記データ入力手段により入力したデータに基づいて簡
易シンボルを生成する少なくとも２つ以上の簡易シンボ
ル生成手段と、上記少なくとも２つ以上の簡易シンボル生成手段により
生成したそれぞれの簡易シンボルに基づいて符号量を予
測する少なくとも２つ以上の符号量予測手段と、上記少なくとも２つの以上の符号量予測手段において予
測した予測符号量に基づいて符号化手法を選択する符号
化選択手段とを具備し、上記簡易シンボル生成手段は選択肢となるそれぞれの符
号化手法に対応しており、上記簡易シンボルの生成過程
はそれぞれ対応する符号化処理の一部を簡易化して行う
ことを特徴とする符号化選択装置。
【請求項１４】上記符号量予測手段は選択肢となる符
号化が類似の論理を用いた手法だけであった場合には実
際の符号量の予測は行わず、簡易シンボル同士の比較に
よって符号化選択を行うことを特徴とする請求項１３に
記載の符号化選択装置。
【請求項１５】上記符号量予測手段は事前に統計的に
求めた簡易シンボルと符号量の関係をルックアップテー
ブルなどの形で保持することで予測符号量を算出する
か、またはエントロピーとその補正などによる近似式で
算出するか、またはこれらの組み合わせで算出すること
を特徴とする請求項１３に記載の符号量予測装置および
符号化選択装置。
【請求項１６】入力データを入力するデータ入力手段
と、上記データ入力手段により入力したデータに基づいて簡
易シンボルを生成する少なくとも２つ以上の簡易シンボ
ル生成手段と、上記少なくとも２つ以上の簡易シンボル生成手段により
生成したそれぞれの簡易シンボルに基づいて符号量を予
測する少なくとも２つ以上の符号量予測手段と、上記少なくとも２つの以上の符号量予測手段において予
測した予測符号量に基づいて符号化手法を選択する符号
化選択手段と、上記データ入力手段により入力したデータを、上記符号
化選択手段で選択された符号化手法で符号化する符号化
手段とを具備し、上記簡易シンボル生成手段は選択肢となるそれぞれの符
号化手法に対応しており、上記簡易シンボルの生成過程
はそれぞれ対応する符号化処理の一部を簡易化して行う
ことを特徴とする符号化装置。
【請求項１７】データを入力し、簡易シンボルに変換
し、上記簡易シンボルに基づいて符号量を予測すること
を特徴とする符号量予測方法。
【請求項１８】データを入力し、少なくとも２種類の
手法で簡易シンボルに変換し、上記簡易シンボルに基づ
いて符号量を予測し、上記予測した符号量に基づいて符
号化手法を選択することを特徴とする符号化選択方法。
【請求項１９】データを入力し、少なくとも２種類の
手法で簡易シンボルに変換し、上記簡易シンボルに基づ
いて符号量を予測し、上記予測した符号量に基づいて符
号化手法を選択し、入力されたデータを、選択した符号
化手法で符号化することを特徴とする符号化方法。