JP2004260282A - ベクトル量子化処理におけるコードブックの作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像圧縮または音声圧縮のためのベクトル量子化処理に用いるコードブックを軽くする。
【解決手段】入力画像や音声データの各データブロックに対して複数の予測ブロックを生成し、この予測ブロックをコードブックに格納する一方、近似ブロックと画像等のデータブロックの誤差が予め設定した許容値を超えた場合に、そのデータブロックを量子化してコードブックに格納する。これら二種類のブロックデータによりコードブックを構成する。すなわち、予め膨大なコードブックを用意するのではなく必要に応じてコードブックを作成する。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像や音声データ等の圧縮技術に係り、とくに演算効率を高めるためにベクトル量子化に用いるコードブックを軽減する技術に関する。
【０００２】
【技術の背景】
画像データや音声データの圧縮技術には可逆圧縮と不可逆圧縮とがある。以下、画像データを例にとって説明する。可逆圧縮は元の画像データを完全に復元する技術であるが、圧縮に限界があるため画像の保存や配信においては、完全な画像の復元は出来ないが見た目には差異のない品質を保持するように画像データの圧縮を行う技術（不可逆圧縮）が多用される。
【０００３】
とりわけ静止画像の圧縮に適する符号化処理としては、不可逆圧縮ではＪＰＥＧ、可逆圧縮ではＧＩＦがよく用いられる傾向にあり、その長所短所を考慮して使い分けがなされている。例えば、ＧＩＦはエッジ部分が劣化しないという長所があるが、２４ｂｉｔカラーまでしかサポートしていないという短所がある。ＪＰＥＧは符号化効率が高いが、エッジ部分の劣化が目立つ。また再生速度が遅いなどの短所をもっている。
【０００４】
ＪＰＥＧの圧縮技術は、基本的には、画像を、画像データを構成する低周波の成分に関するデータＤＣ値と、高周波の成分であるＡＣ値とに分離し、ＤＣ値とＡＣ値とを伸張時（画像再生時）の劣化が目立たないように適当に間引く（量子化する）ことによって実現する。
【０００５】
量子化する際の考え方の相違により、不可逆圧縮技術には特有な長所と短所があらわれる。例えばＪＰＥＧは、人間の目の性質である次の二点、すなわち
▲１▼ 輝度の変化については敏感だが、色差の変化にはそれほど敏感ではない
▲２▼ 輝度の変化に敏感ではあるが、それは画像の低周波の部分（ＤＣ値）であって、高周波成分（ＡＣ値）の変化についてはそれほど敏感ではないという性質を利用して圧縮を行う。画像の高周波成分というのは、輝度（濃度）や色差が劇的に（鮮明に）変化する部分、例えばＣＧやアニメーションで多用される人物や背景の領域線や風景写真における鮮やかな山の稜線のような部分、つまりエッジの部分がこれに相当する。通常のスナップ写真に写し出される人物の表情、服装、風景等は、劇的で鮮烈な領域線の濃度変化をみせないことが多いため人間の目の性質を利用したＪＰＥＧ的な処理によって有効な結果を得る。
【０００６】
【従来の技術】
従来公知のＪＰＥＧやＧＩＦは、短所と長所を十分に理解して使い分けを行うのが好ましいとされるが、実際のところは、多種多様な画像を扱う場合に適切な使い分けが出来ないことが少なくない。例えばＣＧやアニメーションでも輪郭構造が違う場合も多いし、写真は雑多な輪郭線が複雑に入り組んでいる。
【０００７】
このため国際的な規格形式であるＪＰＥＧやＧＩＦを超える新しい画像圧縮技術として、近時、さまざまな技術が提案されるようになった。
【０００８】
例えば、画像中の自己類似性を利用したフラクタル符号化（例えばＬＩＦＳ符号化）や適応的直交変換がある。これは、画像中の一部が他の一部に似ていることが多いという性質を利用する。ＣＧやアニメーションの輪郭線、山の稜線を写し
た風景写真などがこういった自己類似性の性質を呈する。
【０００９】
なお、拡大、縮小、回転と言った画像の幾何学的変換処理であるアフィン変換に基づくフラクタル符号化は、適応的直交変換を主体とする符号化方式に較べると符号化効率が悪いとされる。
【００１０】
従来公知の直交変換（例えばＪＰＥＧ）が画像周波数の統計的性質に基づいて圧縮を行ったのに対し、適応的直交変換は、画像の幾何学的性質に基づいた直交変換により圧縮を行う。この結果として、統計的仮定が成立する画像はもちろん、妥当な統計的仮定が成立しないＣＧやアニメーション等人工的に構成された画像データであっても符号化効率が高まるわけである。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の画像圧縮技術として広く知られているＪＰＥＧとＧＩＦは、それぞれ長所と短所を併せ持つため、画像の種類に応じた使い分けが非常に難しいという問題を内包する。
【００１２】
一方、ＪＰＥＧに代わりうる新しい圧縮技術である適応的直交変換は、符号化効率あるいは伸張時のクオリティ、とくにエッジ部分（輪郭線等）の再現性という点からみると優れている。しかしながら、符号化効率が悪くないとされる適応的直交変換にしても、またフラクタル符号化にしても問題が残されている。
【００１３】
それは、画像圧縮の処理過程であるベクトル量子化において使用するコードブック（ベクトルパターン）が、数千ブロックという大きなサイズになるため、必然的に演算コストを圧迫するという点である。この結果、スペックの限られたハードウェア上のアプリケーションには実用的な動作速度で搭載することが困難となってしまう。
【００１４】
この点につき、ベクトル量子化を中心として簡単に述べる。
量子化は、輝度（濃度）や色差の圧縮を行うための手法であって、予測符号化や直交変換の結果である数値を、有限値の離散的な数値（量子化レベル）で代表させる処理である。画像の輝度（濃度）は通常なめらかに変化するが、変化の度合いを離散的な数値に代表させることによって圧縮効率が高まる。
【００１５】
量子化は一種の近似操作であるため本質的に誤差の発生を伴う。量子化の手法としては、それぞれの画素を独立して量子化するスカラー量子化もあるが、圧縮効率が悪い。そこで一般には、複数の画素を同時に量子化するベクトル量子化を用いる。
【００１６】
ベクトル量子化は、図８に示すように、複数の代表的なベクトルパターン（コードブック）を送・受信側で用意しておき、入力画像のブロックに最も近い量子化ベクトルパターンを選択し、選択したコード番号（インデックス番号）を受信側に伝送する。
【００１７】
このように、ベクトル量子化では予め用意したコードブックに基づいてインデックス番号だけを伝送すればよいことから、通信速度や復元処理速度が向上するとされる。しかし、用意しておくべきコードブックのデータ量が膨大（数千ブロック単位）になるという別の問題が生ずるわけである。
【００１８】
以上を要約すると、直交変換は滑らかな部分の再現性には優れるがエッジ部分の再現性に難があり、圧縮効率を高めるベクトル量子化はエッジ部分の再現性には優れている。適応的直交変換は直交変換とベクトル量子化の性質を兼ね備えているが、ベクトル量子化においてコードブックが膨大になるという難があって、画像処理の符号化効率という点では改善の余地を残している。
【００１９】
そこで本発明の目的は、直交変換に基づく滑らかな部分の再現性の高さと、ベクトル量子化が備えるエッジ部分の再現性の高さの利点を損なうことなく、画像圧縮のために用いるコードブックを格段に軽減させる点にある。なお、本発明に係る画像圧縮の技術は音声データの圧縮にも同じように適用できる。
【００２０】
【発明を解決するための手段】
前記目的を達成するため、本発明に係るコードブックの作成方法は、入力画像を重なりのない複数領域の画像ブロックに分割し、コードブック内のブロックデータに基づいて近似ブロックを生成し、これを画像ブロックと置換するベクトル量子化処理を技術的前提として、入力画像の各画像ブロックに対して複数の予測ブロックを生成し、この予測ブロックをコードブックに格納する一方、近似ブロックと画像ブックの誤差が予め設定した許容値を超えた画像ブロックを量子化してコードブックに格納し、これら二種類のブロックデータによってコードブックを構成する。
【００２１】
前記予測ブロックは、実際の画像圧縮処理の過程において、入力画像の各画像ブロックに対して画像ブロック毎に生成し、随時コードブック内に登録された予測ブロックデータを更新する場合がある（請求項２）。
【００２２】
また、実際の画像圧縮処理の過程において、近似ブロックと画像ブロックの誤差が予め設定した許容値を超えた画像ブロックを量子化し、このブロックデータの発生とともに随時コードブックに追加登録する場合がある（請求項３）。
【００２３】
更に、前記予測ブロックは、入力画像の各画像ブロックについて、ブロック平均値で構成されるＤＣ画像に基づく内挿予測によって第一の予測ブロックを生成し、実際の画像圧縮処理の過程における復号画像に基づいて、外挿予測により複数の第二の予測ブロックを生成して、コードブック内の予測ブロックデータを更新する場合がある（請求項４）。
【００２４】
また、請求項１記載の方式はそのまま音声データの圧縮に適用することが可能である（請求項５）。音声データの圧縮効果も請求項１記載の画像データの圧縮の場合とほぼ同じであるため、以下の説明でも画像データの圧縮技術を中心として説明する。
【００２５】
【作用】
適応的直交変換は、入力画像中のブロックとコードブック内の近似ブロックを置き換えるという点でベクトル量子化の一種と捉えることが出来る。また、適応的直交変換は画像ブロック毎に最適な直交基底系を構成する方式でもあり、直交変換符号化の性質を兼ね備えている。エッジ部分の再現性が高いベクトル量子化と、滑らかな部分の再現性が高い直交変換との中間的な性質を持っており、エッジと滑らかさが混在する画像に対しても安定して高い符号化効率が実現できる。
【００２６】
一方、適応的直交変換を前提とする従来のベクトル量子化では、コードブックが肥大化する難点があったが、請求項１に係るコードブックは、
１） 近似ブロックと画像ブロックとの誤差が許容値を超えた画像ブロックを量子化したブロック、
２） 入力画像の各画像ブロックに対して生成した複数の予測ブロック
という二種類のブロックデータによってコードブックを構成するため、最初から用意しておくべきコードブックの数を極端に低減させることが出来る一方、実際に圧縮／伸張処理を行うべき対象ブロックに適用するコードブックは実際の入力画像を基準として処理するため、コードブックの蓄積点数を例えば極端に減らしても処理品質を劣化させる可能性が殆ど生じないという利点をもつ。
【００２７】
請求項２では、処理対象の画像ブロック毎にその画像ブロックに対して複数の予測ブロックを生成し、コードブックに登録されている予測ブロックの内容を更新することで、類似する画像パターン（近似ブロック）を予めコードブック内に予想して用意しておかなくても、かなり高い精度で近似パターンをヒットさせる（予想該当させる）ことが出来る。多くの画像（ＣＧや写真画像等）は、微妙な処理が難しい周波数の高い成分も概ね類似した傾向をもっており、無制限にベクトルパターンを想定してコードブックに収めておくよりも、実際の画像圧縮処理の過程で、その画像特有の周波数成分を複数予測してコードブックを更新した方が、処理速度は圧倒的に高まるわけである。またこれによって、予め用意しておくべきコードブックの点数を極度に減らすことが可能となる。
【００２８】
また従来のベクトル量子化では、画像全般の特性に対して予想しうる各種のブロックパターンを出来るだけ多く用意して比較する手法をとったが、請求項３に係るコードブックは、近似ブロックの生成時に画像ブロックとの誤差が許容値を超えたものを優先的にコードブックに追加登録（格納）して、爾後の圧縮処理における効率を高めるとともに無用なコードブックの肥大を防止する。
【００２９】
請求項４は、予測ブロックの作成に関するものである。
予測ブロックの生成は、対象となる画像ブロックに対して随時行うが、予測の建て方（数式）は本来的には画像パターンの特性や使用目的等に応じて自由に設計することが出来る。
【００３０】
しかし符号化処理の効率を高めるためには、ブロック平均値で構成されるＤＣ画像に基づく内挿予測によって第一の予測ブロックと、ベクトル量子化の処理過程における復号画像に基づいて外挿予測により複数の第二の予測ブロックを、処理対象の画像ブロック毎に生成し、コードブックに格納（更新）して、圧縮処理に用いることが望ましい。
【００３１】
また、予め内挿予測によって生成した第一の予測ブロックと画像ブロックとの誤差が設定した許容値の範囲内に収まるときは、ベクトル量子化を行うまでもなく、画像ブロックを第一の予測ブロックに置き換えた方が効率がよい。これは、なめらかな部分では第一の予測ブロックが最も画像ブロックと似ている可能性が高いためである。
【００３２】
コードブックの登録候補は処理過程で膨大に生じるが、登録候補数が予め設定した最大数を超える場合には、時系列順に古いベクトルパターンから削除することで、常に新しく取得したパターンを保持する。これは画像内で互いに似たブロックは近い位置に出現する傾向がある為である。このような処理を繰り返すことにより、コードブック内に収めるベクトルパターンを可能な限り抑え、圧縮処理の忠実と高速を図る。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係るコードブックの作成方法の実施形態を説明する。
なお、図１、図２、図７において同様の処理を行なう部分もしくは同様の情報を格納する部分は、同一符号を附して重複する説明を省略する。
【００３４】
図１は本発明にコードブックの作成方法を具体的に実行させるための画像圧縮装置を例示するブロック図である。二重の矢印線は、予め画像全体に対して行われる処理であり、画像ブロックのＤＣ成分を処理する流れを示す。一本の矢印線は、その後に画像ブロック単位で行われる処理であり、画像ブロックのＡＣ成分を処理する流れを示してある。
【００３５】
以下に示す画像ブロックの処理においては、原画像（入力画像）を適当数、例えば水平４画素×垂直４画素のブロック単位に分割した１６画素からなるブロック単位で行う。
【００３６】
１１は原画像を格納する原画メモリ、１２は縮小画像であるＤＣ値を格納するＤＣメモリ、１３はその時点での復号画像を格納する復号画像メモリである。ＤＣメモリ１２と復号画像メモリ１３は、画像ブロックを予測するのに必要な近傍情報を格納している。なお、各メモリ（１２、１３）は何れも左下から右上に向かって処理する。
【００３７】
まず原画像から総ての画像ブロック平均値を算出し、適宜手段、例えば２次元ＤＰＣＭなどを用いて差分予測符号化器２３と差分予測復号化器２４によって復号
ＤＣ画像を生成する。
【００３８】
次に、この各ＤＣ値を４×４画素のブロックに平坦に拡張し、復号画像メモリ１３に格納して復号画像の初期状態とする。ここで予測符号化されたＤＣ情報は別途、エントロピー符号化を行い出力する。
【００３９】
一方、ＡＣ成分は、画像ブロックからＤＣ値を減算して得る。このＡＣブロックは、候補ブロック選択部４１において自乗和誤差が許容値Ｚ以下の候補ブロックと置換され、その候補ブロックを生成するのに必要な情報をエントロピー符号化して出力する。
【００４０】
図３は、画像ブロックを圧縮処理する手順の実施形態をフローチャートで示すものである。この実施形態の場合、候補ブロックは４種類ある。しかし、実際には画像ブロック毎に総ての候補ブロックを生成するわけではない。具体的には、例えば図３に示すように、Ｆ２、Ｆ４、Ｆ７、Ｆ９で段階的に各候補ブロックとの自乗和誤差と許容値Ｚを比較して選択すればよい。処理を高速化するためである。選択結果は候補選択コードＰとして０〜３の値で区別する。
【００４１】
まず、Ｆ２で選択される候補ブロックは、ＤＣ値を単純に拡張した平坦なブロックである。復号ブロックの初期状態と同一である為、ここでは候補ブロックを生成しない。次にＦ４で選択される候補ブロックは、内挿予測によって生成した予測ブロックである。Ｆ２、Ｆ４で選択された候補ブロックは復号ＤＣ画像内の情報のみから生成できる為、候補選択コードＰのみをエントロピー符号化して出力する。
【００４２】
そしてＦ７で選択される候補ブロックは、コードブックより単一または複数のブロックを選択し、組合せて生成した近似ブロックである。このＦ７で選択されない場合には、ＡＣブロックをスカラー量子化して候補ブロックとする。ただし、Ｆ９でこの量子化誤差が先の近似ブロックの誤差より大きい場合には近似ブロックの方を選択する。
【００４３】
近似ブロックを生成する為に必要な情報は、合成ブロック数、各ブロックのインデックス番号とスケール変換係数であり、これがエントロピー符号化される。この様に少ない情報で生成できる候補ブロックから順にＡＣブロックとの自乗和誤差を比較して行く。
【００４４】
近似ブロック生成部４２では、コードブック内から単一もしくは複数のブロックを選択し、これらに適当なスケール変換係数をかけて（乗算して）、当該ブロックを加算することで近似ブロックを生成する。効率の良いブロック数およびブロックとスケール変換係数の組合せの算出については、例えば適応的直交変換などの技術を用いる。
【００４５】
ここでコードブックには、予測ブロック群１４と量子化ブロック群１５の二つのメモリに格納されたブロック情報をあわせて用いる。これが本発明の特徴である。
【００４６】
量子化ブロック群１５の初期状態は空であるが、処理過程で必要な量子化ブロックが追加される（Ｆ１１）。例えば、最大数を２４個としたとき、最大数２４個を越えた場合に古い量子化ブロックから時系列順に削除すれば、常に最近の２４個の量子化ブロックが量子化ブロック群１５に格納された状態となる。
【００４７】
予測ブロック群１４は必要に応じて画像ブロック毎に生成する。
例えば図１では、内挿予測ブロック生成部４３で１つ、外挿予測ブロック生成部４４で７種の予測ブロックを生成し、予測ブロック群１４に格納する。予測ブロック群に格納するブロック数は常に一定数とし、新たな予測ブロックの生成にあわせて更新する。なお、外挿予測ブロック生成部４４において生成する予測ブロックの種類（数式パターンの数）は７種前後であればよく、とくに７種に厳密に限定されるわけではない。取り扱う入力画像の特徴的なパターンの傾向や使用するコンピュータの能力に応じて許容できる速度で処理出来ればよいからである。
【００４８】
また、スケール変換係数は、近似ブロック生成部４２の内部において一定係数で量子化することが望ましい。本実施形態では、量子化誤差のバラツキを減らすため予測ブロック群１４と量子化ブロック群１５にブロックを格納する時点で、ブロックを例えば１６次のベクトルとみなして単位ベクトルに正規化処理するようになっている。
【００４９】
図５は、内挿予測に用いるＤＣ値の位置を示すものである。
ＳはＤＣ値で、Ｕ、Ｂ、Ｌ、Ｒはその４近傍のＤＣ値、Ｓ１〜Ｓ４は予測する画素の一部である。この実施形態では、予測式Ｓ１＝Ｓ＋（２Ｌ＋２Ｂ−Ｕ−Ｒ−２Ｓ）／８、Ｓ２＝Ｓ＋（２Ｂ−Ｕ−Ｒ）／８、Ｓ３＝Ｓ＋（２Ｌ−Ｕ−Ｒ）／８、Ｓ４＝Ｓ＋（２Ｓ−Ｕ−Ｒ）／８を用いてＳ１〜Ｓ４の画素を予測する場合を例示する。残りの画素に対しても同様に算出する。
【００５０】
図６は、外挿予測に用いる復号値の位置を示すものである。
Ｎ１〜Ｎ１０は予測に用いる近接する復号値、Ｓｘは予測する画素、ａ、ｂ、ｃ、ｄはＳｘを予測するのに用いる近傍値である。点線の矢印線はブロックの復号順序を示し、Ｎ１〜Ｎ１０は既に算出済みの値である。画素Ｓｘは、Ｓ１、Ｓ２から順に左下から右上に向かって予測する。
【００５１】
例えば、予測式Ｓｘ＝ａを用いるとＮ１〜Ｎ４を横に平坦に拡張した予測ブロックが生成できる。実施形態では、７種の予測式Ｓｘ＝ａ、Ｓｘ＝（ａ＋ｂ）／２、Ｓｘ＝ｂ、Ｓｘ＝（ｂ＋ｃ）／２、Ｓｘ＝ｃ、Ｓｘ＝（ｃ＋ｄ）／２、Ｓｘ＝ｄを用いて７種の予測ブロックを生成する。この外挿予測の方法では一方向に平坦に拡張したブロックしか生成されないため、ここでは方向が概ね等角度になる予測式を用いている。
【００５２】
図２は本発明に係る画像伸張装置のブロック図である。二重の矢印線は、予め画像全体に対して行われる処理であり、画像ブロックのＤＣ成分を処理する流れを示す。通常の矢印線は、その後に画像ブロック単位で行われる処理であり、画像ブロックのＡＣ成分を処理する流れを示す。
【００５３】
最初にエントロピー復号器２８と差分予測復号化器２４で復号ＤＣ画像を生成し、このＤＣ値を４×４画素のブロックに平坦に拡張し、復号画像の初期状態とする。次に候補選択コードＰ、量子化情報、合成ブロック数、インデックス番号、スケール変換係数を復号する。復号ブロックの生成方法は、候補ブロック選択ＩＩ４６において候補選択コードＰで判断する。
【００５４】
図４は、画像ブロックを伸張処理する手順の実施形態を示すフローチャートである。Ｆ２２、Ｆ２３、Ｆ２４で候補選択コードＰから復号ブロックの生成方法を判断し生成する。そのブロックにＤＣ値を加算して復号画像を更新する。具体的には次の通りである。
【００５５】
まず、Ｆ２２でＰが０の場合は、ＤＣ値を平坦に拡張したブロックが復号ブロックであり、復号画像の初期状態と同一であるので処理しない。次にＦ２３でＰが１の場合は、内挿予測にて復号ブロックを生成する。
【００５６】
そしてＦ２４でＰが２の場合は、コードブックより近似ブロックを生成する。近似ブロック生成部ＩＩ４７において、インデックス番号を元に必要な予測ブロックを生成し、量子化ブロック群から必要な量子化ブロックを取得する。これらのブロックを指定の係数でスケール変換し加算して復号ブロックとする。またＰが３の場合は、復号した量子化ブロックを逆量子化して復号ブロックとする。このとき、この量子化ブロックは量子化ブロック群に格納する。
【００５７】
伸張処理においても量子化ブロック群１５の初期状態は空であり、Ｆ２５にて量子化ブロックを追加する。圧縮時と同様に最大数２４個を越えた場合に古いブロックから削除する事で、常に最近の２４個の量子化ブロックが格納された状態となっている。
【００５８】
【実施形態の効果】
この実施形態によれば、コードブックのブロック数は８〜３２個であり、従来のベクトル量子化で用いる数千個のコードブックと比べて、１００分の１程度と少ない。
【００５９】
コードブック内に画像ブロックに似たブロックが含まれているので、コードブックのブロック数が少なくても誤差の少ない近似ブロックを生成しやすい。ただし、実施形態の予測方法では誤差の少ない近似ブロックを生成できない場合も多い為、その場合に画像ブロックのＡＣ値をそのまま量子化保存し、その量子化ブロックを以降のコードブックに含める事でコードブックを補強している。これは、実施形態の予測式で生成したブロックには高周波成分が不足している為、高周波成分の多く残る量子化ブロックを用いて補うという意味がある。
【００６０】
このようにコードブックを小さくする事で、圧縮時の検索演算時間を減らす訳だが、代わりに圧縮／伸張時に予測ブロック生成の演算時間を要する。しかし、この実施形態で用いる予測式の様に加減算とビットシフトだけで予測ブロックを生成するならば、その演算時間は従来ベクトル量子化の数千ブロックの検索時間に比べれば僅かである。
【００６１】
復号画質についても、コードブック内の複数ブロックを選択する際に適応的直交変換の技術を用いる事で、切立ったエッジ部分と滑らかな部分、その混在する部分においても歪みの少ない圧縮が可能である。この性能は実施形態で用いるコンパクトなコードブックを用いてもほとんど変わらない。
【００６２】
【他の実施形態】
図１の実施形態では、ＤＣ値による内挿予測と復号値による外挿予測を用いて予測ブロックを生成しているが、他の実施形態では、カラー画像であればＹＣｒＣｂやＲＧＢコード間での予測、動画であればフレーム間での予測により予測ブロックを生成しても良い。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、複数種の予測ブロックを画像ブロックに応じて生成しコードブックに加える事で、コードブックのブロック数が少ない状態でも誤差の少ない近似ブロックを生成しやすくなる。また誤差の少ない近似ブロックを生成できない場合についても、ＡＣ値を量子化保存して、その量子化ブロックを以降のコードブックに含める事でコードブックを補強するため、コードブックを構成するブロック数を数十個程度と大幅に削減しても実用に耐える復号画質を取得できる。音声データの場合（請求項５）の場合も同様である。
【００６４】
各画像ブロックに対して適応的にコードブックを構成する本発明では、予測ブロックの生成に演算時間を要するが、加減算とビットシフトで構成できる予測式を用いることによって高速化を図ることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るコードブック作成方法を例示するブロック図である。
【図２】本発明に係るコードブック作成方法を例示するブロック図である。
【図３】ブロック単位での符号化処理を例示するフローチャートである。
【図４】ブロック単位での復号化処理を例示するローチャートである。
【図５】ＤＣ値を用いる内挿予測を例示する図である。
【図６】復号値を用いる外挿予測を例示する図である。
【図７】従来の方法による画像圧縮方法を例示するブロック図である。
【図８】一般的なベクトル量子化処理を例示するブロック図である。
【符号の説明】
１１ 原画像格納メモリ
１２ 復号ＤＣ画像格納メモリ
１３ 復号画像格納メモリ
１４ 予測ブロック・コードブック用メモリ
１５ 量子化ブロック・コードブック用メモリ
１６ 候補ブロック・バッファ
１７ コードブック用メモリ
２１ 減算器
２２ 平均器
２３ 差分予測符号化器
２４ 差分予測復号化器
２５ 量子化器
２６ 逆量子化器
２７ エントロピー符号化器
２８ エントロピー復号化器
２９ 加算器
４１ 候補ブロック選択部
４２ 近似ブロック生成部
４３ 内挿予測ブロック生成部
４４ 外挿予測ブロック生成部
４５ コードブック生成部
４６ 候補ブロック選択部ＩＩ
４７ 近似ブロック生成部ＩＩ
Ｆ１ 画像ブロックからＤＣ値を減算（２１）
Ｆ２ 平坦ブロックの誤差と許容値を比較／判断（４１）
Ｆ３ 内挿予測ブロックの生成（４３）
Ｆ４ 内挿予測ブロックの誤差と許容値を比較／判断（４１）
Ｆ５ 外挿予測ブロックの生成（４４）と予測コードブックの更新（１４）
Ｆ６ コードブック（１４、１５）から近似ブロックを生成（４２）
Ｆ７ 近似ブロックの誤差と許容値を比較／判断（４１）
Ｆ８ 画像ブロックを量子化（２５）
Ｆ９ 量子化誤差を算出し（２６）近似ブロックの誤差と比較／判断（４１）
Ｆ１０ 候補選択コードを３に決定（４１）
Ｆ１１ 量子化コードブックの更新（１５）
Ｆ１２ 量子化ブロックをエントロピー符号化（２７）
Ｆ１３ 候補ブロックで復号画像を更新（１３）
Ｆ１４ 候補選択コードをエントロピー符号化（２７）
Ｆ１５ 候補選択コードを０に決定（４１）
Ｆ１６ 候補選択コードを１に決定（４１）
Ｆ１７ 候補選択コードを２に決定（４１）
Ｆ１８ 近似ブロックの構成情報をエントロピー符号化（２７）
Ｆ２１ 候補選択コードをエントロピー復号化（２８）
Ｆ２２ 候補選択コードが０であるか判断（４６）
Ｆ２３ 候補選択コードが１であるか判断（４６）
Ｆ２４ 候補選択コードが２であるか判断（４６）
Ｆ２５ 量子化ブロックを復号して（２８）コードブックに格納（１５）
Ｆ２６ 量子化ブロックを逆量子化して画像ブロックを生成（２６）
Ｆ２７ 画像ブロックにＤＣ値を加算（２９）
Ｆ２８ 復号画像を更新（１３）
Ｆ２９ 内挿予測して画像ブロックを生成（４３）
Ｆ３０ 近似ブロックの構成情報を復号（２８）
Ｆ３１ 予測ブロックの生成（４３，４４）
Ｆ３２ 予測ブロック、量子化ブロックから画像ブロックを生成（４７）
Ｓ ＤＣ値
Ｕ、Ｂ、Ｌ、Ｒ Ｓの４近傍のＤＣ値
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓｘ 予測値
Ｎ１、Ｎ２、・・・、Ｎ１０ 近接する復号値
ａ、ｂ、ｃ、ｄ Ｓｘの近傍値

Claims (5)

1. 入力画像を重なりのない複数領域の画像ブロックに分割し、コードブック内のブロックデータに基づいて近似ブロックを生成し、これを画像ブロックと置換するベクトル量子化処理において、
   入力画像の各画像ブロックに対して複数の予測ブロックを生成し、この予測ブロックをコードブックに格納する一方、
   近似ブロックと画像ブックの誤差が予め設定した許容値を超えた画像ブロックを量子化してコードブックに格納し、
   これら二種類のブロックデータによってコードブックを構成することを特徴とするベクトル量子化処理におけるコードブックの作成方法。
2. 実際の画像圧縮処理の過程において、
   入力画像の各画像ブロックに対して画像ブロック毎に予測ブロックを生成し、随時コードブック内に登録された予測ブロックデータを更新することを特徴とする請求項１記載のベクトル量子化処理におけるコードブックの作成方法。
3. 実際の画像圧縮処理の過程において、
   近似ブロックと画像ブロックの誤差が予め設定した許容値を超えた画像ブロックを量子化し、このブロックデータの発生とともに随時コードブックに追加登録することを特徴とする請求項１または請求項２記載のベクトル量子化処理におけるコードブックの作成方法。
4. 予測ブロックは、
   入力画像の各画像ブロックについて、ブロック平均値で構成されるＤＣ画像に基づく内挿予測によって第一の予測ブロックを生成し、
   実際の画像圧縮処理の過程における復号画像に基づいて、外挿予測により複数の第二の予測ブロックを生成して、
   コードブック内の予測ブロックデータを更新することを特徴とする請求項１または請求項２記載のベクトル量子化処理におけるコードブックの作成方法。
5. 入力データを重なりのない複数のデータブロックに分割し、コードブック内のブロックデータに基づいて近似ブロックを生成し、これをデータブロックと置換するベクトル量子化処理において、
   入力データの各データブロックに対して複数の予測ブロックを生成し、この予測ブロックをコードブックに格納する一方、
   近似ブロックとコードブックの誤差が予め設定した許容値を超えたデータブロックを量子化してコードブックに格納し、
   これら二種類のブロックデータによってコードブックを構成することを特徴とするベクトル量子化処理におけるコードブックの作成方法。

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