JP2002369198A - 符号化選択装置および符号化装置ならびにその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数の非可逆符号化および可逆符号化から十
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】 データ入力部１０およびパラメータ入力
部２０は、データとパラメータの入力を受け付ける。第
１の符号量推定部３０は所定の可逆符号化による符号量
を入力データの特性から統計的なデータ等に基づいて推
定する。第２の符号量推定部３１は所定の非可逆符号化
による符号量をスケーリングファクタ等の入力パラメー
タに基づいて推定する。符号化選択部４０は推定された
符号量に基づいて符号化手法を決定する。

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、特に簡易に可逆符号化と非可逆符号化
の選択を行う装置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】一般に符号量の予測は難しい。特にＤＣＴ
（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ ＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒ
ｍ、離散コサイン変換）を使った国際標準ＪＰＥＧ（Ｊ
ｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ
Ｇｒｏｕｐ）のような変換符号化の場合、変換処理な
しに符号量を推定することは不可能に近い。これは変換
符号化は変換後のデータを符号化対象とするためであ
る。

【０００７】そこでこのような変換符号化を含めた２種
類の符号化を選択する従来技術である特開平１０−２４
３３８８号公報の手法を従来例として説明する。この従
来例は変換結果を分析することによって、変換符号化と
可逆符号化のうちから、最適な符号化を選択する技術で
ある。

【０００８】なお、従来例では非可逆符号化を選択した
とき画質が劣化しやすい画像がある旨記述されている。
本発明では画質についての観点は持たないので、一見従
来例と目的が違うように思われるかもしれない。しかし
非可逆符号化では一般に画質と符号量がトレードオフの
関係にあることを考えると、従来例が問題としているケ
ースは非可逆符号化で画質を維持しようとしたときの符
号量増加の問題でもあることがわかる。つまり、従来例
が問題としている点を符号量の問題としてとらえること
が可能であり、その場合は本発明が関わる問題と本質的
に同一なのである。

【０００９】図１１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、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、３０は第１の符号量推
定部、４０は符号化選択部、５０は選択結果出力部、１
０１０はＡ／Ｄ変換器、１０２０はフレームメモリ、３
０１０はラスターブロック変換部、３０２０はＤＣＴ変
換部、１１０は入力データ、１３２はブロックデータ、
１３３はＤＣＴデータ、１４０は選択結果データであ
る。

【００１０】図１１の各部について説明する。図１１の
符号化選択装置は以下の構成よりなる。Ａ／Ｄ変換器１
０１０は外部からデータを受け取り、入力データ１１０
としてフレームメモリ１０２０へ送出する。フレームメ
モリ１０２０は入力データ１１０の全体を格納してか
ら、改めて入力データ１１０としてラスターブロック変
換部３０１０へ送出する。ラスターブロック変換部３０
１０は入力データのスキャン順を変換してブロック分割
を行い、これをブロックデータ１３２としてＤＣＴ変換
部３０２０へ送出する。ＤＣＴ変換部３０２０はブロッ
クデータ１３２にＤＣＴ処理を行い、ＤＣＴデータ１３
３として符号化選択部４０へ送出する。符号化選択部４
０はＤＣＴデータ１３３に基づいて最適な符号化を選択
し、これを選択結果データ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は外部に選択結果
データ１４０を送出する。

【００１１】以上の構成の中で、選択結果出力部５０は
従来例の記載に含まれないが、説明の都合上追加した。
また符号化選択部４０は従来例では圧縮方式判定器とい
う名前であるが、これも説明の都合上変更した。また従
来例には実際の符号化を行う手段も含まれているが、こ
れも従来例の特徴を明瞭にするために便宜上省略した。

【００１２】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１２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１２を用いて従来
例の動作について説明する。

【００１３】Ｓ１０ではＡ／Ｄ変換器１０１０およびフ
レームメモリ１０２０においてデータの入力を行う。Ｓ
３１ではラスターブロック変換部３０１０においてブロ
ック分割を行う。Ｓ３２ではＤＣＴ変換部３０２０にお
いてＤＣＴ処理を行う。Ｓ４０では符号化選択部４０に
おいて符号化選択を行う。Ｓ５０では選択結果出力部５
０において選択結果の出力を行う。

【００１４】以上の動作の中で、符号化選択部４０にお
ける符号化選択はＤＣＴデータ１３３の周波数分布を分
析して画像の性質を判別し、最適と思われる符号化を選
択する。具体的には高周波成分の量を評価することによ
って、ＤＣＴによる変換符号化とＤＰＣＭ（Ｄｉｆｆｅ
ｒｅｎｔｉａｌ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａ
ｔｉｏｎ）による可逆符号化を自動的に切り替える。従
来例では高周波成分の多い画像ではＤＣＴによる圧縮率
を高くすることができないと記述している。これは本発
明の観点からすれば、符号量こそ求めていないものの、
大まかな符号量予測と同等の処理をしているに他ならな
い。

【００１５】次に従来例の問題点について述べる。画像
圧縮処理の中でも、ＤＣＴ処理は比較的重い処理であ
る。例えば従来例で選択対象となっているＤＰＣＭは１
画素につき１度の減算しか必要ないのに対して、８×８
のＤＣＴで原理的には１画素あたり１６回の乗算と１４
回の加算を必要とする。実装上の工夫でこの値は減らす
ことができるが、それでもＤＰＣＭに比べると圧倒的に
処理が重い。さらにＤＣＴの対象となるブロックを切り
出すためにブロックラインメモリが必要となるので、こ
の点でも規模の大きい処理装置が必要となる。

【００１６】従来点の問題は結果的にＤＰＣＭが選ばれ
る画像に対しても、この重いＤＣＴ処理を行わなければ
ならない点である。これは符号化の選択にＤＣＴ処理の
結果を必要とすることに起因する。冒頭に述べたように
本発明の観点から言えば、実際に符号量を求めることな
しに符号化を切り替えるのは処理負荷を軽くするためで
あり、これを実現するためにＤＣＴ処理を行うのは目的
に矛盾する。

【００１７】

【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、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。

【００１８】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。

【００１９】

【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。

【００２０】本発明の一側面によれば、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き少なく
とも１つ以上の所定の符号化に関して符号量を推定する
第１の符号量推定手段と、少なくとも１つ以上の所定の
符号化に関して符号量を推定する第２の符号量推定手段
と、上記第１の符号量推定手段および上記第２の符号量
推定手段によって推定された符号量の比較に基づいて符
号化方式を決定する符号化選択手段と、上記符号化選択
手段の結果を外部へ出力する選択結果出力手段とを具備
し、上記第２の符号量推定手段における符号量推定処理
は上記入力データと無関係に行うようにしている。

【００２１】この構成においては、上記第２の符号量推
定手段による符号量推定処理は上記入力データの性質と
無関係であるので軽い処理で行うことができる。たとえ
ば、可逆符号化と変換符号化（非可逆符号化）とを選択
する場合を考える。この場合、変換符号化の従来の符号
量荷推定手法は高い負荷である反面、その符号量は、可
逆符号化に比べ入力データの性質に対して比較的安定し
ている。可逆符号化の従来の符号量推定は比較的小さな
負荷で済む反面、その符号量は、入力データの性質に対
して大幅に変化する。したがって、可逆符号化について
は通常の符号量推定を行い、変換符号化については入力
データに依存しない推定を行い、負荷を抑えながら符号
量が増加するのを抑えることができる。

【００２２】また、この構成においては、符号化パラメ
ータを入力するパラメータ入力手段をさらに設け、上記
第２の符号量推定手段は上記入力データによらず、上記
パラメータ入力手段により入力したパラメータのみに基
づいて符号量を推定するようにしてもよい。また、推定
符号量の比較には重み付けを行ってもよい。

【００２３】パラメータによらず、一定の符号量（入力
データの大きさに比例する）として推定してもよい。あ
るいは入力データの大きさに依存する関数で推定を行っ
てもよい。

【００２４】また、上記第１の符号量推定手段で行われ
る符号量推定処理は、先に述べたように、可逆符号化に
対して行うものであってもよい。

【００２５】また、上記第１の符号量推定手段で行われ
る符号量推定処理は、対象となる符号化のソースコーデ
ィングの部分的な処理もしくはその簡略処理の結果に基
づいて符号量を推定するものであってもよい。簡易シン
ボルを用いて推定するようにしてもよい。

【００２６】また、上記第１の符号量推定手段で行われ
る符号量推定処理は、ソースコーディングの部分的な処
理もしくはその簡略処理の結果と符号量の関係を統計的
にまとめた結果を表または式などの形式で参照し、必要
な場合にはこれを補間を加えて推定符号量を算出するよ
うにしてもよい。

【００２７】また、上記第２の符号量推定手段で行われ
る符号量推定処理は、先に触れたように、非可逆符号化
に対して行うものであってもよい。

【００２８】また、上記第２の符号量推定手段で行われ
る符号量推定処理は、入力される符号化パラメータと符
号量の関係を統計的にまとめた結果を参照し、また必要
な場合はこれに補間を加えて推定符号量を算出するよう
にしてもよい。

【００２９】また、上記パラメータ入力手段において入
力されたパラメータに対して四則演算をはじめとする所
定の補正を行うことで、いずれかの符号化を優先的に選
択させるようにしてもよい。

【００３０】また、上記第１の符号量推定手段または上
記第２の符号量推定手段において算出した推定符号量の
うち少なくとも１つに対して、四則演算をはじめとする
所定の補正を行うことで、いずれかの符号化を優先的に
選択させるようにしてもよい。

【００３１】また、上記符号化選択手段で入力された推
定符号量のうち少なくとも１つに対して、四則演算をは
じめとする所定の補正を行うことで、いずれかの符号化
を優先的に選択させるようにしてもよい。

【００３２】また、上記第１の符号量推定手段を、上記
データ入力手段によって入力されたデータを予測する予
測手段と、上記予測が上記入力データと一致する回数を
計数する予測一致計数手段と、上記予測一致回数と符号
量との関係を保持する符号量保持手段と、上記符号量保
持手段によって与えられる推定符号量に上記予測一致回
数に応じた補間を行う補間手段とから構成するようにし
てもよい。

【００３３】また、上記第２の符号量推定手段を、上記
パラメータ入力手段によって入力されたパラメータと符
号量との関係を保持する符号量保持手段と、上記符号量
保持手段によって与えられる推定符号量に上記入力パラ
メータに応じた補間を行う補間手段とから構成するよう
にしてもよい。

【００３４】また、上記予測手段によって行われる予測
は少なくとも２つ以上の予測手法によって行い、上記予
測一致計数手段は、上記予測手法のうち１つでも一致し
たときは予測一致回数として計数するようにしてもよ
い。

【００３５】また、上記データ入力手段は入力されるデ
ータを部分的に選択して第１の符号量推定手段に送出す
るようにしてもよい。

【００３６】また、上記第１の符号量推定手段および上
記第２の符号量推定手段における上記符号量保持部はそ
れぞれ対応する符号化を用いて、それぞれ上記入力デー
タ、上記入力パラメータにおける、符号量との関係を事
前に統計的に求めた結果を保持するようにしてもよい。

【００３７】また、上記第１の符号量推定手段および上
記第２の符号量推定手段における上記符号量保持部に格
納するデータは、それぞれ上記入力データ、上記入力パ
ラメータと符号量との関係が特に非線形の部分について
は細かい間隔で保持するようにしてもよい。

【００３８】また、上記第１の符号量推定手段および上
記第２の符号量推定手段における上記符号量保持手段
は、それぞれ上記入力データ、上記入力パラメータに対
して、最も近いデータか、または内輪と外輪のそれぞれ
において最も近いデータの両方を選択してそれぞれの上
記補間手段に送出するようにしてもよい。

【００３９】また、本発明は符号化装置としても実現で
きる。

【００４０】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。

【００４１】

【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。

【００４２】［基本的な原理］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。
本発明は大きく２つの原理からなる。

【００４３】以下、第１の原理について説明する。本発
明は可逆符号化と非可逆符号化の選択に関するものであ
る。そこでまずこの両者の特性の違いについて説明す
る。可逆符号化には理論的な圧縮限界が存在する。これ
は一般に情報量などと呼ばれるが、数値としてはエント
ロピーがその例である。従って入力データが含む情報量
によってその限界値が極端に変化し得る。結果として得
られる符号量も極端に変化することになる。

【００４４】これに対して非可逆符号化は必ず量子化処
理またはその同等処理を内部に含む。例えば前出のＪＰ
ＥＧの場合はＤＣＴ処理された結果に線形量子化を行
う。この量子化は一般に画質に影響が少ないと思われる
情報をより粗く量子化するように行われる。ＪＰＥＧの
例でいえば、高周波成分は低周波成分よりもより粗く量
子化される。このため例えば画像の情報量が高周波成分
に多く含まれる場合には、量子化の効果で符号量が大き
くなりづらい。つまり可逆符号化に比較して、より符号
量が安定する。

【００４５】非可逆符号化の符号量が大きく変動するの
は、符号化パラメータが変化した場合である。このパラ
メータには量子化処理を制御する値が含まれていること
が多い。ＪＰＥＧの例では量子化テーブルをパラメータ
として与えることができる。つまり、符号化パラメータ
が一定の場合、入力データによらず非可逆符号化の符号
量は可逆符号化よりも安定していることが多い、という
のがより正確な記述になる。

【００４６】この性質を確かめるために行った実験の結
果を図１３に示す。可逆符号化には予測符号化の一種を
使用した。また非可逆符号化はＪＰＥＧを使用し、１か
ら順に量子化を粗くした。この結果、可逆符号化は画像
に応じて符号量が１００倍以上に変化したが、非可逆符
号化は最も変化が激しかった非可逆符号化１でも７倍程
度と安定していた。以上が本発明の第１の原理である。

【００４７】本発明の第２の原理を説明するために、可
逆符号化の符号量予測について述べる。可逆符号化は情
報を欠くことなく復元する必要があるため、誤差を含む
可能性のある計算、例えば一般的な周波数変換は処理に
含むことができない。これは原理的に可逆符号化は浮動
小数による演算をほとんど含まないことを意味する。同
様に除算も扱いづらく、一般には入力データそのまま
か、加減算を加える程度が主である。

【００４８】符号量予測に実際の符号化の一部の処理
か、またはそれを簡易化した処理が必要な点では、可逆
符号化の事情は非可逆符号化と同様である。しかし上の
ように可逆符号化は一般に軽い処理が多いので、非可逆
符号化と比較すると符号量を比較的簡単に予測すること
ができる。これが本発明を構成する第２の原理である。

【００４９】以上、以下の２原理が明らかとなった。

【００５０】第１の原理：非可逆符号化の符号量は可逆
符号化より入力画像への依存性が少ない、 第２の原理：可逆符号化の符号量予測は非可逆符号化の
それより容易である。

【００５１】そこで本発明は、可逆符号化による符号量
を符号量予測で推定し、これを画像によらず一定と仮定
した非可逆符号化による符号量と比較することにより、
より符号量の少ないと思われる符号化を選択する。この
とき非可逆符号化の符号量については、事前に統計的に
調べた符号化パラメータとの関係を使った補正を加える
ことで精度を向上する。

【００５２】本発明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、 （１） 一般的な例 （２） 予測符号化とＪＰＥＧの選択に適用した例につ
いて述べる。

【００５３】［実施例１］本発明の実施例１として、ま
ず一般的な例を述べる。以下、実施例１の具体的な説明
を行う。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１１と同様の部分には同一
の符号を付して説明を省略する。図中、２０はパラメー
タ入力部、３１は第２の符号量推定部、１２０はパラメ
ータデータ、１３０、１３１は推定符号量データであ
る。

【００５４】図１の各部について説明する。データ入力
部１０は外部から符号化すべきデータを入力し、入力デ
ータ１１０として第１の符号量推定部３０へ送出する。
パラメータ入力部２０は外部からパラメータを入力し、
パラメータデータ１２０として第２の符号量推定部３１
へ送出する。第１の符号量推定部３０は入力データ１１
０を解析して所定の可逆符号化による符号量を推定し、
推定符号量データ１３０として符号化選択部４０へ送出
する。第２の符号量推定部３１はパラメータデータ１２
０から所定の非可逆符号化による符号量を推定し、推定
符号量データ１３１として符号化選択部４０へ送出す
る。符号化選択部４０は推定符号量データ１３０および
１３１に基づき、符号化手法を選択して選択結果データ
１４０として選択結果出力部５０へ送出する。選択結果
出力部５０は選択結果データ１４０を外部へ出力する。

【００５５】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１２と同様
の部分には同一の符号を付して説明を省略する。ただし
若干異なる部分については説明を加える。

【００５６】Ｓ１０ではデータ入力部１０およびパラメ
ータ入力部２０において、外部からそれぞれデータとパ
ラメータの入力を受け付ける。Ｓ２０では第１の符号量
推定部３０において所定の可逆符号化による符号量を推
定する。Ｓ３０では第２の符号量推定部３１において所
定の非可逆符号化による符号量を推定する。Ｓ４０では
Ｓ２０およびＳ３０で推定された符号量に基づいて、符
号化方式を選択する。

【００５７】以上の動作の中で、説明の都合上Ｓ１０で
データとパラメータを同時に入力するように説明した
が、これらはそれぞれの符号量推定処理であるＳ２０お
よびＳ３０に間に合えば良いので、特に同期を取る必要
はない。またＳ２０とＳ３０はＳ４０に間に合えば良い
ので、実際にはこの順序が逆でも構わないし、あるいは
並行して行われても良い。

【００５８】次に第１の符号量推定部３０で行われる可
逆符号化の符号量推定処理について説明する。符号化処
理は一般に前段のソースコーディングと後段のエントロ
ピーコーディングからなる。ごく一般的な定義で言え
ば、ソースコーディングは入力に対して何らかの仮定あ
るいはモデリングをした変換処理で、エントロピーコー
ディングは統計的な圧縮処理である。前出のＪＰＥＧの
例でいえばソースコーディングはＤＣＴと量子化を、ま
たエントロピーコーディングはハフマン符号化を採用し
ている。

【００５９】一般に符号量推定はソースコーディングの
出力を観察することによって得ることが多い。これは入
力データの違いによる影響がソースコーディングに出や
すいためである。これに対してエントロピーコーディン
グは入力によらず、比較的安定した圧縮率を示すことが
多い。例えばＪＰＥＧの場合、量子化の結果０にならな
かった変換係数の個数などから符号量を推定する事がで
きる。第１の符号量推定部３０で行われる符号量推定処
理も、例えばこのようなソースコーディングの結果に基
づくものであってよい。

【００６０】また別の例としてソースコーディング自体
ではなく、それを簡略化した処理やその代替処理などの
結果から符号量を推定してもよい。このような例につい
ては実施例２において詳細に説明する。

【００６１】ソースコーディングの結果から符号量を求
めるには、事前に統計的な実験をしておく必要がある。
ここでいう統計的な実験とはそのシステムに入力され得
る画像を多く集め、これらのソースコーディングの結果
と符号量の関係を統計的に処理することを指す。この統
計的処理はあるソースコーディングの結果が得られたと
きに対応する符号量がいくつになるかを推定するのが目
的なので、最も単純な場合は平均を用いればよい。もち
ろん公知の統計的技術によって重み付けや偏差による補
正が行われてもよい。

【００６２】このような統計処理の結果は第１の符号量
推定部３０に保持する必要がある。それは表の形式で保
持してもよいし、線形または非線形の式で近似してもよ
い。もちろんこれらの組み合わせでも構わない。例とし
て代表値を表の形式で持ち、これらの間を補間して求め
る構成を実施例２において詳細に説明する。またこの部
分は入力とすべきデータなどの細部を除いて第２の符号
量推定部３１と共通する処理なので、以下で改めて説明
する。

【００６３】次に第２の符号量推定部３１で行われる非
可逆符号化の符号量推定処理について説明する。この処
理は入力データ１１０を参照することなく行う。例えば
統計結果として図１３を得た場合、これら４画像につい
ての推定符号量は統計値、例えば平均、最大値、最小
値、最頻値あるいは中間値などから算出しておき、実際
の符号量推定処理はこれらを参照して行う。これらの統
計値は符号化パラメータ別に求めておき、例えば表のか
たちで第２の符号量推定部３１に保持する。図３は符号
化パラメータが２種類ある場合における、このような表
の概念図である。

【００６４】表にないパラメータが入力された場合は、
線形もしくは非線形の補間を行って、該当する値を算出
する。この場合、表にある中で近いパラメータで代用し
てもよいが、あまり好ましくない。それは非可逆符号化
の符号量がこのようなパラメータへ強く依存するためで
ある。

【００６５】また逆にパラメータを固定して圧縮を運用
するような場合がある。例えば画質が厳しく問われるよ
うな用途では、結果的にではあるが使えるパラメータの
範囲に制限を生じるので、事実上は固定のパラメータで
設計してしまっても構わない。このような場合には第２
の符号量推定部３１はパラメータにも入力画像にもよら
ない、固定の符号量を送出する。このときパラメータ入
力部２０は本実施例の構成から省くことができる。

【００６６】最後に符号化選択部４０における選択処理
は、基本的には推定符号量データ１３０および１３１の
うち、小さい方に対応する符号化を選択する。しかしこ
の比較に何らかの重みをつけてもよい。ここでいう重み
づけとは、推定符号量に何らかの値を加えたり乗じたり
する処理を指す。例えば画質の問題で符号量の差がＤ以
下の場合は可逆符号化を選択したいような場合、推定符
号量データ１３０からＤを減じたものを推定符号量デー
タ１３１と比較する事によって選択処理を行えばよい。

【００６７】このような補正処理はもっと間接的に行う
こともできる。例えば第１の符号量推定部３０もしくは
第２の符号量推定部３１にそのような重みづけをする機
能を加えてもよい。さらにパラメータ入力部２０の内部
でパラメータを調整すれば、それ以外の構成を変更しな
くても同等の目的を実現することができる。これについ
て以下に説明する。

【００６８】本実施例は実際の符号化を行う部分とは独
立なので、パラメータ入力部２０から送出するパラメー
タデータ１２０は実際に符号化するときのパラメータで
なくても構わない。そこで上述のように可逆符号化を優
先したい場合、このパラメータを非可逆符号化の圧縮率
が悪くなる方に調整する。この調整の度合いは理論的に
算出できることもあるし、それができなくても予め統計
処理などで求めておける。すると推定符号量データ１３
１は実際の符号量よりも多めになるので、結局符号化選
択部４０で行われる選択処理を、見かけ上可逆を優先す
るような処理にすることができる。パラメータ入力部２
０は入力インターフェースの部分に実装できるので、例
えば本実施例をハードウェアで実装したような場合に
も、デバイスドライバなどのハードウェアの制御部分
や、ハードウェアを起動するアプリケーションなどでの
実装が可能である。

【００６９】以上の説明の中で説明のための便宜上、選
択対象となる非可逆符号化および可逆符号化は１つづつ
であるかのように説明したが、これがそれぞれ２つ以上
であっても構わない。そのような場合の本実施例の拡張
については、以上の説明より明らかなので説明を省略す
る。

【００７０】以上で説明したように、実施例１によれば
非可逆符号化の符号量を画像によらず一定と仮定するの
で、符号量予測を可逆符号化についてのみ行えばよく、
ごく高速かつ低負荷で符号化選択処理を行うことができ
る。

【００７１】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４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の符号化ユニ
ット６１および第２お符号化ユニット６２を選択して利
用するようになっている。第１の符号化ユニット６１は
第１の符号量推定部３０に対応し、第２の符号化ユニッ
ト６２は第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。

【００７２】［実施例２］本発明の実施例２として、本
発明を非可逆符号化であるＪＰＥＧと、可逆符号化であ
る特開平０９−２２４２５３号公報に開示された予測符
号化との選択に適用した例について説明する。

【００７３】以下、実施例２の具体的な説明を行う。図
５は実施例２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１および図１１と同様の部分には同一
の符号を付して説明を省略する。図中、３０３０は予測
部、３０４０は予測一致計数部、３０５０は補間部、３
０５１は符号量保持部、３０６０は符号量保持部、３０
７０は補間部、１３４は予測データ、１３５は予測一致
データ、１３６、１３７は推定符号量データである。

【００７４】図５の各部について説明する。予測部３０
３０は所定の１つ以上の予測処理を入力データ１１０に
対して行い、その結果を予測データ１３４として予測一
致計数部３０４０へ送出する。予測一致計数部３０４０
は予測データ１３４と入力データ１１０が一致した回数
を計数し、その結果を予測一致データ１３５として補間
部部３０５０および符号量保持部３０５１へ送出する。
符号量保持部３０５１は各予測一致回数に対応する推定
符号量を保持し、予測一致データ１３５に基づいて適当
な推定符号量を推定符号量データ１３６として補間部３
０５０へ送出する。補間部３０５０は予測一致データ１
３５に基づいて、必要であれば所定の補間処理を行って
推定符号量データ１３５を符号化選択部４０へ送出す
る。符号量保持部３０６０は各パラメータに対応する推
定符号量を保持し、パラメータデータ１２０に基づいて
適当な推定符号量を推定符号量データ１３７として補間
部３０７０へ送出する。補間部３０７０はパラメータデ
ータ１２０に基づいて、必要であれば所定の補間処理を
行って推定符号量データ１３１を符号化選択部４０へ送
出する。

【００７５】詳細な動作については実施例１の説明など
から明らかなので、省略する。

【００７６】以上の構成において、まず第１の符号量推
定部３０の詳細について説明する。予測部３０３０にお
ける予測は特開平０９−２２４２５３号公報に開示され
た予測符号化において行われる予測のうち、一部または
全部を行う。一部の予測を行う場合、どの予測を行うか
については事前に各予測の一致率と符号量との関係を調
べ、より相関性が高い予測を優先的に採用すればよい。
また予測が複数の場合、予測別に一致を計数してもよい
し、いずれかの予測が一致した回数を計数することも考
えられる。これらの選択についても、より符号量と相関
性が高くなるような値を優先する。

【００７７】これらの相関性は事前に統計的な処理によ
って求めることができる。もちろん、理論的に算出でき
るような場合は、そのようにしても構わない。例えば特
開平０９−２２４２５３号公報に開示された技術の場
合、複数の予測から一致した予測を選択するように符号
化するので、いずれかの予測が一致した回数だけを計数
すれば十分と理論的に決めることができる。

【００７８】本実施例において、第１の符号量推定部３
０で行われる処理は特開平０９−２２４２５３号公報に
開示された符号化処理をごく単純化したものである。つ
まり実施例１の説明で触れた、ソースコーディングを簡
略化した処理で符号量を推定する例にあたる。一般には
こうした符号量の推定は実際にソースコーディングを行
って符号量を推定するものほど精度が高くないが、予測
一致データ１３５と実際の符号量との相関が高ければ、
本実施例の目的に供せられる程度の精度は確保すること
ができる。図６はこれを確かめる実験結果である。横軸
が予測の一致率、縦軸が特開平０９−２２４２５３号公
報に開示された技術による符号量を示している。図６よ
り両者の相関性は明らかに高い。

【００７９】またこの処理をより簡略化するために、画
像をサンプリングして処理することが考えられる。例え
ば画像からＮラインのサンプルを取り出して、これにつ
いての予測一致率をとるだけでも符号量との相関をある
程度とることができる。Ｎの値は必要とする精度によっ
て異なるが、例えば全ラインの１／１０程度でもいい
し、さらに高速化が必要な場合は入力画像の解像度が高
ければ１／１０００程度でも比較的高い相関性を維持で
きる。またこのサンプルは画像の局所性を避けるため
に、なるべく画像全体に散っていることが望ましい。

【００８０】なお以上の説明では都合上、本実施例では
特開平０９−２２４２５３号公報に開示された技術を取
り上げたが、他の可逆符号化への応用も容易である。例
えば差分符号化に関しては、差分をとる対象となる画素
値と処理しようとする画素値との相関をとることで符号
量推定が可能である。同様にマルコフモデル符号化では
各マルコフモデルの出現確率の測定から、ブロックソー
ティング符号化では条件付き確率の測定から、ＬＺ符号
化の場合は周辺画素との相関から、それぞれ符号量の推
定が可能である。これらの詳細については本実施例の本
質から外れるので省略する。

【００８１】また本実施例では第１の符号量推定部３０
の処理を簡略化したものについて説明してきたが、処理
負荷の増加が許容できるのであれば、前述したソースコ
ーディングそのままでももちろん構わない。この場合の
構成は以上の説明から容易に類推可能なので、説明を省
略する。

【００８２】なお、以上の説明では補間部３０５０およ
び符号量保持部３０５１の詳細について説明していない
が、これは以下に述べる補間部３０７０および符号量保
持部３０６０の詳細から容易に類推可能なので、ここで
は説明を省略する。

【００８３】次に第２の符号量推定部３１について説明
する。符号量保持部３０６０は保持している推定符号量
うち、入力されたパラメータデータ１２０に近いものを
選択する。図３は本実施例においては符号量保持部３０
６０が保持する推定符号量の表に相当するが、簡単のた
め本実施例では符号化パラメータが１つの場合について
詳細に説明する。本実施例で仮定しているＪＰＥＧの場
合、スケーリングファクタと呼ばれるパラメータをこれ
に対応させることができる。図７はそのような推定符号
量の表の概念図である。いまスケーリングファクタの昇
順に、左から並べられているものとする。例えば入力さ
れたパラメータデータ１２０がＳｎより大きく、かつＳ
ｎ＋１より小さかった場合、Ｓｎ、Ｓｎ＋１、Ｃｎ、Ｃ
ｎ＋１を推定符号量データ１３７として補間部３０７０
へ送出する。図８はこのときの推定符号量データ１３７
のフォーマット例である。

【００８４】図７におけるスケーリングファクタの間隔
は、望ましい符号量の推定精度と保持可能な表のサイズ
を勘案して決める。スケーリングファクタ間の間隔は一
定でなくても構わないので、スケーリングファクタと推
定符号量の関係に非線形性が強い部分にサンプル数を多
くするのが一般には好ましい。図９はそのような表の一
例であるが、これは符号量保持部３０５１における例で
あって、図６に例示した予測一致率と符号量との関係を
示している。

【００８５】さて以上の説明は上述の通り、符号量保持
部３０５１についても同様にあてはまるが、入力データ
が異なるので注意が必要である。つまり符号量保持部３
０６０への入力が符号化パラメータであるのに対して、
符号量保持部３０５１への入力は予測の一致回数であ
る。この値は画像の大きさによって異なるので、補正が
必要になる。例えば図７のスケーリングファクタを予測
の一致率に置き換え、符号量保持部３０５１の内部で予
測一致回数を画像サイズで除することで予測一致確率に
正規化すれば、画像サイズによらない参照が可能とな
る。もちろんこのような正規化を予測一致計数部３０４
０側で行っても構わない。

【００８６】次に補間部３０７０での補間について述べ
る。ここで行われる補間は符号量保持部３０６０が保持
する推定符号量が、符号化パラメータに対して十分細か
い単位でとられていれば、例えば線形補間のような単純
な補間で構わない。この場合、パラメータＳに対して次
のように推定符号量Ｃを求める。

【００８７】

【数１】

【００８８】推定符号量の表で符号化パラメータの間隔
が広く、かつスケーリングファクタと推定符号量の関係
が非線形の場合には、もっと複雑な多次の補間式がよ
い。具体例については公知の技術が多く、また本実施例
の本質から外れるので説明を省略する。

【００８９】本実施例の効果を確認するために、コンピ
ュータ上で本実施例のシミュレーションを行った。図１
０は実験結果である。またこのときの本実施例の処理時
間は、ＪＰＥＧに比較して約１／４０、特開平０９−２
２４２５３号公報に開示された予測符号化に比較しても
約１／１０であった。この結果から本実施例の効果は明
らかである。

【００９０】以上で説明したように、実施例２によれば
非可逆符号化と可逆符号化の選択を、軽い処理負荷で実
現することができる。

【００９１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば複数の非可逆符号化と可逆符号化から符号量の
意味で最適なものを選択する符号化選択装置において、
十分な精度でしかも軽い処理負荷の符号化選択処理を実
現することができる。

【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】 本発明の符号化選択装置の実施例１の符号量
推定処理において保持する推定符号量の表の概念図であ
る。

【図４】 実施例１の符号化選択装置を採用した符号化
装置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を示す構
成図である。

【図６】 本発明の符号化選択装置の実施例２における
可逆符号化の予測一致率と符号量の関係の一例を示す説
明図である。

【図７】 本発明の符号化選択装置の実施例２の符号量
推定処理において保持する推定符号量の表の概念図であ
る。

【図８】 本発明の符号化選択装置の実施例２の符号量
推定処理において使用する推定符号量データ１３７の概
念図である。

【図９】 本発明の符号化選択装置の実施例２の符号量
推定処理において保持する推定符号量の表の例である。

【図１０】 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１１】 従来例の符号化選択装置を示す構成図であ
る。

【図１２】 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。

【図１３】 非可逆符号化と可逆符号化との性質の違い
を説明する実験結果の説明図である。

【符号の説明】 １０ データ入力部 ２０ パラメータ入力部 ３０ 第１の符号量推定部 ３１ 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の符号化ユニット ６２ 第２の符号化ユニット １１０ 入力データ １２０ パラメータデータ １３０ 推定符号量データ １３１ 推定符号量データ １３２ ブロックデータ １３３ ＤＣＴデータ １３４ 予測データ １３５ 予測一致データ １３６ 推定符号量データ １３７ 推定符号量データ １４０ 選択結果データ １０１０ Ａ／Ｄ変換器 １０２０ フレームメモリ ３０１０ ラスターブロック変換部 ３０２０ ＤＣＴ変換部 ３０３０ 予測部 ３０４０ 予測一致計数部 ３０５０ 補間部 ３０５１ 符号量換算部 ３０６０ 符号量保持部 ３０７０ 補間部

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C059 KK11 MA00 MA23 MA45 MC11 MC38 ME02 TA17 TC19 TD07 TD14 UA02 UA33 5C078 AA04 BA57 CA02 CA27 DA01 DA07 5J064 AA01 BA16 BB03 BC06 BC25 BC28 BD01

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【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き少な
   くとも１つ以上の所定の符号化に関して符号量を推定す
   る第１の符号量推定手段と、 少なくとも１つ以上の所定の符号化に関して符号量を推
   定する第２の符号量推定手段と、 上記第１の符号量推定手段および上記第２の符号量推定
   手段によって推定された符号量の比較に基づいて符号化
   方式を決定する符号化選択手段と、 上記符号化選択手段の結果を外部へ出力する選択結果出
   力手段とを具備し、 上記第２の符号量推定手段における符号量推定処理は上
   記入力データと無関係に行うことを特徴とする符号化選
   択装置。
2. 【請求項２】 上記符号化選択装置は符号化パラメータ
   を入力するパラメータ入力手段を備え、上記第２の符号
   量推定手段は上記入力データによらず、上記パラメータ
   入力手段により入力したパラメータのみに基づいて符号
   量を推定することを特徴とする請求項１に記載の符号化
   選択装置。
3. 【請求項３】 上記第２の符号量推定手段は、入力デー
   タの大きさの関数に基づいて符号量を推定することを特
   徴とする請求項１に記載の符号化選択装置。
4. 【請求項４】 上記関数は単調に増加する一次関数とす
   る請求項３に記載の符号化選択装置。
5. 【請求項５】 上記第１の符号量推定手段で行われる符
   号量推定処理は、可逆符号化に対して行うことを特徴と
   する請求項１、２、３または４に記載の符号化選択装
   置。
6. 【請求項６】 上記第１の符号量推定手段で行われる符
   号量推定処理は、対象となる符号化のソースコーディン
   グの部分的な処理もしくはその簡略処理の結果に基づい
   て符号量を推定することを特徴とする請求項１〜５のい
   ずれかに記載の符号化選択装置。
7. 【請求項７】 上記第１の符号量推定手段で行われる符
   号量推定処理は、ソースコーディングの部分的な処理も
   しくはその簡略処理の結果と符号量の関係を統計的にま
   とめた結果を表または式などの形式で参照し、必要な場
   合にはこれを補間を加えて推定符号量を算出することを
   特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の符号化選択
   装置。
8. 【請求項８】 上記第２の符号量推定手段で行われる符
   号量推定処理は、非可逆符号化に対して行うことを特徴
   とする請求項１〜７のいずれかに記載の符号化選択装
   置。
9. 【請求項９】 上記第２の符号量推定手段で行われる符
   号量推定処理は、入力される符号化パラメータと符号量
   の関係を統計的にまとめた結果を参照し、また必要な場
   合はこれに補間を加えて推定符号量を算出することを特
   徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の符号化選択装
   置。
10. 【請求項１０】 上記パラメータ入力手段において入力
    されたパラメータに対して四則演算をはじめとする所定
    の補正を行うことで、いずれかの符号化を優先的に選択
    させることを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載
    の符号化選択装置。
11. 【請求項１１】 上記第１の符号量推定手段または上記
    第２の符号量推定手段において算出した推定符号量のう
    ち少なくとも１つに対して、四則演算をはじめとする所
    定の補正を行うことで、いずれかの符号化を優先的に選
    択させることを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに
    記載の符号化選択装置。
12. 【請求項１２】 上記符号化選択手段で入力された推定
    符号量のうち少なくとも１つに対して、四則演算をはじ
    めとする所定の補正を行うことで、いずれかの符号化を
    優先的に選択させることを特徴とする請求項１〜１１の
    いずれかに記載の符号化選択装置。
13. 【請求項１３】 上記第１の符号量推定手段を、上記デ
    ータ入力手段によって入力されたデータを予測する予測
    手段と、上記予測が上記入力データと一致する回数を計
    数する予測一致計数手段と、上記予測一致回数と符号量
    との関係を保持する符号量保持手段と、上記符号量保持
    手段によって与えられる推定符号量に上記予測一致回数
    に応じた補間を行う補間手段とから構成することを特徴
    とする請求項１〜１２のいずれかに記載の符号化選択装
    置。
14. 【請求項１４】 上記第２の符号量推定手段を、上記パ
    ラメータ入力手段によって入力されたパラメータと符号
    量との関係を保持する符号量保持手段と、上記符号量保
    持手段によって与えられる推定符号量に上記入力パラメ
    ータに応じた補間を行う補間手段とから構成することを
    特徴とする請求項１〜１３のいずれかに記載の符号化選
    択装置。
15. 【請求項１５】 上記予測手段によって行われる予測は
    少なくとも２つ以上の予測手法によって行い、上記予測
    一致計数手段は、上記予測手法のうち１つでも一致した
    ときは予測一致回数として計数することを特徴とする請
    求項１〜１４のいずれかに記載の符号化選択装置。
16. 【請求項１６】 上記データ入力手段は入力されるデー
    タを部分的に選択して第１の符号量推定手段に送出する
    ことを特徴とする請求項１〜１５のいずれかに記載の符
    号化選択装置。
17. 【請求項１７】 上記第１の符号量推定手段および上記
    第２の符号量推定手段における上記符号量保持部はそれ
    ぞれ対応する符号化を用いて、それぞれ上記入力デー
    タ、上記入力パラメータにおける、符号量との関係を事
    前に統計的に求めた結果を保持することを特徴とする請
    求項１〜１６のいずれかに記載の符号化選択装置。
18. 【請求項１８】 上記第１の符号量推定手段および上記
    第２の符号量推定手段における上記符号量保持部に格納
    するデータは、それぞれ上記入力データ、上記入力パラ
    メータと符号量との関係が特に非線形の部分については
    細かい間隔で保持することを特徴とする請求項１〜１７
    のいずれかに記載の符号化選択装置。
19. 【請求項１９】 上記第１の符号量推定手段および上記
    第２の符号量推定手段における上記符号量保持手段は、
    それぞれ上記入力データ、上記入力パラメータに対し
    て、最も近いデータか、または内輪と外輪のそれぞれに
    おいて最も近いデータの両方を選択してそれぞれの上記
    補間手段に送出することを特徴とする請求項１〜１８の
    いずれかに記載の符号化選択装置。
20. 【請求項２０】 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き少な
    くとも１つ以上の所定の符号化に関して符号量を推定す
    る第１の符号量推定手段と、 少なくとも１つ以上の所定の符号化に関して符号量を推
    定する第２の符号量推定手段と、 上記第１の符号量推定手段および上記第２の符号量推定
    手段によって推定された符号量の比較に基づいて符号化
    方式を決定する符号化選択手段と、 上記符号化選択手段の結果を出力する選択結果出力手段
    と、 上記符号化選択手段の結果に基づいた符号化方式で上記
    入力データを符号化する手段とを具備し、 上記第２の符号量推定手段における符号量推定処理は上
    記入力データと無関係に行うことを特徴とする符号化装
    置。
21. 【請求項２１】 データを入力し、上記入力データに基
    づいて１つ以上の符号量を推定し、符号化パラメータを
    入力し、上記入力パラメータに基づいて１つ以上の符号
    量を推定し、上記推定符号量を比較することによって符
    号化を選択することを特徴とする符号化選択方法。
22. 【請求項２２】 データを入力し、上記入力データに基
    づいて１つ以上の符号量を推定し、符号化パラメータを
    入力し、上記入力パラメータに基づいて１つ以上の符号
    量を推定し、上記推定符号量を比較することによって符
    号化を選択し、選択した符号化により上記入力データを
    符号化することを特徴とする符号化方法。