JP2010199925A - 画像符号化方法，画像符号化装置および画像符号化プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像信号を高ビット深度信号から低ビット深度信号に変換して符号化する画像符号化において，ビット深度変換誤差を低減する。
【解決手段】ヒストグラム生成部２１により画素値のヒストグラムを生成し，クラス分割部２２により，ヒストグラムを低ビット深度信号のビット数で表される個数のクラスに分割する。代表値計算部２３は，各クラスごとのヒストグラムの重心を代表値とし，それぞれの画素値から代表値までの距離に応じて画素値をクラスに振り分ける。代表値の更新がなくなるまで，代表値計算部２３の処理を繰り返し，ビット深度変換部２５は，画素値をクラス番号を表す低ビット深度信号に変換し，コードブックを生成する。その低ビット深度信号とコードブックを符号化する。
【選択図】図３

Description

本発明は，高ダイナミックレンジを持つ画像信号の符号化方法に関する。

近年，画像の高品質化に伴い，高ダイナミックレンジ映像への期待が高まっている。これに伴って取得する信号のビット深度を，従来の８ビットから１０ビット以上へと拡張した高ビット深度信号を取得可能なデバイスが登場してきている。しかし，画像信号の高ビット深度化により，画像の符号量が増大するため効率的な符号化手法が必要である。そこで，高ビット深度信号に対する符号化・復号に関する研究が進められている。

高ビット深度信号の符号化手法として，図１２に示すような手法（非特許文献１参照）が提案されている。同手法においては，画素値がＮビットで表される画像信号（Ｎビット信号）を入力とし，ビット深度変換処理部１００によりビット深度変換処理を行うことで，（Ｎ−ｄ）ビット信号の低ビット深度信号（ただし，ｄ＞０）に変換し，符号化処理部１０１により符号化を行う。復号処理部１０２では，符号化データの復号によって（Ｎ−ｄ）ビット信号の復号画像を生成する。

さらに，逆ビット深度変換処理部１０３では，その復号画像に対し，逆ビット深度変換処理を行い，高ビット深度画像を生成する。最後に，この高ビット深度画像と入力信号との差分信号を減算器１０４によって生成し，符号化器１０５によって差分信号を符号化する。出力は，差分信号の符号化ストリームと，低ビット深度信号の符号化ストリームとなる。このように同手法は，ビット深度のスケーラブル符号化に対応した手法である。

また，従来，図１３に示すような手法もある。同手法では，差分を出力せず，Ｎビット信号の画像信号を入力とし，ビット深度変換処理部２０１によりビット深度変換処理を行うことで，（Ｎ−ｄ）ビット信号の低ビット深度の画像信号に変換し，符号化処理部２０２により（Ｎ−ｄ）ビット信号の符号化を行う。

復号処理部２０３では，その復号処理を行い，復号結果の低ビット深度復号画像に対し，逆ビット深度変換処理部２０４により逆ビット深度変換処理を行う。出力は，Ｎビット信号の高ビット深度画像となる。

図１２に示す手法における符号化効率は，ビット深度変換処理に大きく依存する。同手法においては，入力信号と逆ビット深度変換処理後の信号の差分値の二乗和（以下，ビット深度変換誤差）を抑えることで，出力信号の符号量を抑えることができる。ビット深度変換処理において，いくつかのトーン・マッピング（Tone Mapping）を用いた手法（非特許文献２など）が提案されている。

"Bit-Depth Scalable Video Coding "，M. Winken ，D. Marpe，H. Schwarz，and T. Wiegand，Proc. IEEE Intl. Conf. on Images Processing （ICIP2007），2007 "Photographic Tone Reproduction for Digital Images "，Erik Reinhard ，Michael Stark ，Peter Shirley ，and Jim Ferwerda，In SIGGRAPH 2002 Conference Proceeding，ACM SIGGRAPH，Addison Wesley，pp. 267-277 ，August 2002

しかし，前記の従来手法においてはビット深度変換後の画像に対する主観画質の保持が目的であり，ビット深度変換誤差が最小となる保証はない。そのため，符号化・復号処理後の復号信号に，逆ビット深度変換を行った際にビット深度変換誤差が増加してしまうことが考えられる。そこで，ビット深度変換誤差を最小化するようにビット深度変換を設計する必要がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって，画像符号化におけるビット深度変換において，ビット深度変換誤差を低減することを目的とする。

本発明は，上記の課題を解決するため，量子化の考え方を利用して，ビット深度変換を行うという点が最も主要な特徴である。本発明では，以下に説明するビット深度変換処理手法を提案する。

［ビット深度変換処理］
本発明では，ビット深度変換誤差を最小化にするために，入力画像の画素値のヒストグラムに対してＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ量子化に基づいたビット深度変換処理を提案する。本発明において，入力画像のビット深度をＮビットとし，ビット深度変換処理後のビット深度を（Ｎ−ｄ）ビット（ｄ＞０）とする。代表値と別の代表値の中間点において，境界線が引かれ，その境界線内の領域のことをクラスと呼ぶ。以下にビット深度変換処理の流れを示す。
〔手順１−１〕：入力画像から画素値のヒストグラムを生成する。
〔手順１−２〕：ヒストグラムを２^N-d 個のクラスに分割し，クラスを生成する。
〔手順１−３〕：各クラスの重心を求め，その求めた重心を対応するクラスの代表値とする。
〔手順１−４〕：それぞれの画素値から代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を新しいクラスに振り分ける。すなわち，各画素値のクラスを，最も近い距離の代表値が属するクラスに変更する。
〔手順１−５〕：代表値の更新がなくなるまで，〔手順１−３〕と〔手順１−４〕を繰り返す。
〔手順１−６〕：各クラス内の画素値をクラス番号に変換し，（Ｎ−ｄ）ビットへ変換を行う。

これによって，クラス番号と代表値の画素値の関係を記したコードブックが得られる。このコードブックは，逆ビット深度変換処理において（Ｎ−ｄ）ビットからＮビットに変換する際に使用される。

また，上記のＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ量子化は，初期値に依存する手法である。すなわち，上記〔手順１−２〕におけるクラスの分割の仕方に依存する。そのため，上記〔手順１−２〕において，初期値を画像に合わせて決定することにより，ビット深度変換誤差をさらに低減できる可能性がある。そこで，上記〔手順１−２〕において，ヒストグラムの中心値の前後で同クラス数ずつの分割を行う処理を加えることで，さらに好適な結果が得られると考えられる。以下にビット深度変換処理の流れを示す。
〔手順２−１〕：入力画像から画素値のヒストグラムを生成する。
〔手順２−２〕：ヒストグラム全体から重心を求め，求めた重心を中心値とする。
〔手順２−３〕：中心値よりも小さい画素値の部分で等間隔に２^N-d ／２個のクラスに分割し，大きい部分においても等間隔に２^N-d ／２個のクラスに分割する。
〔手順２−４〕：各クラスの重心を求め，その求めた重心を対応するクラスの代表値とする。
〔手順２−５〕：それぞれの画素値から代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を新しいクラスに振り分ける。
〔手順２−６〕：代表値の更新がなくなるまで，〔手順２−４〕と〔手順２−５〕を繰り返す。
〔手順２−７〕：各クラス内の画素値をクラス番号に変換し，（Ｎ−ｄ）ビットへ変換を行う。

前述の手法と同様に，出力としてクラス番号と代表値の画素値の関係を記したコードブックが得られる。

本発明により，ビット深度変換処理において，最適量子化の考え方を用いることにより，ビット深度変換誤差を抑えることができ，符号量を削減することができる。入力画像の画素値のヒストグラムを用いることで，画像ごとに最適なビット深度変換処理が可能である。

符号化装置のブロック図である。 符号化処理のフローチャートである。 ビット深度変換処理部（１）の詳細なブロック図である。 ビット深度変換処理（１）のフローチャートである。 ビット深度変換処理部（２）の詳細なブロック図である。 ビット深度変換処理（２）のフローチャートである。 復号装置のブロック図である。 復号処理のフローチャートである。 逆ビット深度変換処理部の詳細なブロック図である。 逆ビット深度変換処理のフローチャートである。 実験結果の例を示す図である。 従来技術の例を示す図である。 従来技術の例を示す図である。

本発明の実施の形態を図面を用いて詳細に説明する。

［符号化装置］
図１に，符号化装置のブロック図を示す。

符号化装置１０は，符号化対象の画像信号としてＮビット信号の高ビット深度信号を入力する。この入力に対して，ビット深度変換処理部１１は，後述するビット深度変換処理によって，（Ｎ−ｄ）ビット信号の低ビット深度信号とコードブックを生成し，低ビット深度信号を低ビット深度信号記憶部１２に，コードブックをコードブック記憶部１４に出力する。

符号化処理部１３は，低ビット深度信号記憶部１２に記憶された低ビット深度信号の画像信号を符号化する。ここでの符号化方式は，例えばＨ．２６４に準拠した方式など，任意の符号化方式を用いることができる。また，符号化処理部１３は，コードブック記憶部１４に記憶されたコードブックを符号化する。コードブックの符号化も既存の符号化方式を用いることができる。ビットストリーム結合部１６は，低ビット深度信号の符号化データとコードブックの符号化データとを結合し，符号化結果のビットストリームとして出力する。

図２は，図１の符号化装置による符号化処理の概要を示すフローチャートである。高ビット深度信号の画像信号を入力とし，入力信号を低ビット深度信号に変換し，低ビット深度信号とコードブックとを出力する（ステップＳ１）。次に，低ビット深度信号とコードブックとを予め定められた符号化方式によりそれぞれ符号化し，それぞれのビットストリームを結合したものを出力する（ステップＳ２）。

［ビット深度変換処理（１）］
図３は，図１に示すビット深度変換処理部１１の詳細なブロック図である。

ビット深度変換処理部１１は，Ｎビット信号の画像信号を入力する。この入力に対して，ヒストグラム生成部２１は，画素値のヒストグラムを生成し，ヒストグラム情報を出力する。クラス分割部２２は，ヒストグラム情報と画像信号を入力とし，ヒストグラムを等間隔に２^N-d 個のクラスに分割し，そのクラスデータを出力する。

代表値計算部２３は，画像信号とクラスデータとを入力とし，クラス内のヒストグラムの重心を計算し，その重心を代表値として出力する。また，どの画素値がどのクラスに所属するかというクラス情報も出力する。代表値判定部２４は，画像信号と代表値の情報を入力とし，代表値に変化がないかの判定を行う。代表値に変化がなければ次に進む。代表値に変化があれば，代表値計算部２３により，各画素値が最も近い代表値のクラスに所属するように画素値の再振り分けを行い，この処理を代表値が変化しなくなるまで繰り返す。ビット深度変換部２５は，画像信号と代表値の情報を入力とし，画像信号の各画素値を，その画素値が含むクラス番号に変換し，変換後の（Ｎ−ｄ）ビット信号の画像信号を出力するとともに，代表値とクラス番号との関係を記したコードブックを出力する。

図４は，図３のビット深度変換処理部１１によるビット深度変換処理のフローチャートであり，図１のステップＳ１で行う処理の詳細を示している。

まず，画像信号を入力とし，その入力画像から画素値のヒストグラムを生成する（ステップＳ１０）。次に，ヒストグラムを入力とし，画素値に対して，２^N-d 個のクラスに分割してクラスを生成し，クラスデータを出力する（ステップＳ１１）。画素値とクラスデータとを入力とし，それぞれのクラスにおいて，ヒストグラムの重心を求め，求めた重心を代表点とし，代表点の値を代表値として出力する。また，それぞれの画素値から代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を新しいクラスに振り分ける（ステップＳ１２）。続いて，画素値と代表値とを入力とし，重心の更新がないかどうか，すなわち各クラスの代表値の更新があるかないかの判定を行い（ステップＳ１３），更新がない場合には，ステップＳ１４の処理へ進み，更新がある場合には，ステップＳ１２の処理を，重心の更新がなくなるまで繰り返し行う。最後に，画素値と代表値とを入力とし，各画素値をその画素値を含むクラスのクラス番号に変換し，変換後の信号を出力するとともに，クラス番号と代表値との対応情報をコードブックとして出力する（ステップＳ１４）。

［ビット深度変換処理（２）］
ビット深度変換処理についての他の実施の形態について説明する。図５は，図１に示すビット深度変換処理部１１の第２の実施の形態を示す詳細なブロック図である。

ビット深度変換処理部１１は，Ｎビット信号の画像信号を入力する。この入力に対して，ヒストグラム生成部３１は，画素値のヒストグラムを生成し，ヒストグラム情報を出力する。中心値計算部３２は，ヒストグラム情報を入力とし，ヒストグラムの重心を求め，求めた重心を中心値として出力する。クラス分割部３３は，ヒストグラム情報と中心値とを入力とし，中心値よりも小さい画素値の領域と，中心値よりも大きい画素値の領域をそれぞれ２^N-d ／２個のクラスに等間隔に分割し，そのクラスデータを出力する。

代表値計算部３４は，画像信号とクラスデータとを入力とし，各クラス内のヒストグラムの重心を計算し，その重心を代表値として出力する。また，どの画素値がどのクラスに所属するかというクラス情報も出力する。代表値判定部３５は，画像信号と代表値の情報を入力とし，代表値に変化がないかの判定を行う。代表値に変化がなければ次に進む。代表値に変化があれば，代表値計算部３４により，各画素値が最も近い代表値のクラスに所属するように画素値の再振り分けを行い，この処理を代表値が変化しなくなるまで繰り返す。ビット深度変換部３６は，画像信号と代表値の情報を入力とし，画像信号の各画素値を，その画素値が含むクラス番号に変換し，変換後の（Ｎ−ｄ）ビット信号の画像信号を出力するとともに，代表値とクラス番号との関係を記したコードブックを出力する。

図６は，図５のビット深度変換処理部１１によるビット深度変換処理のフローチャートであり，図１のステップＳ１で行う処理の詳細を示している。

まず，Ｎビット画像信号を入力とし，その入力画像から画素値のヒストグラムを生成する（ステップＳ２０）。次に，ヒストグラムを入力とし，ヒストグラムの重心を求め，その求めた重心を中心値として出力する（ステップＳ２１）。続いて，ヒストグラムと中心値とを入力とし，中心値よりも小さい画素値の領域に対して２^N-d ／２個のクラスに等間隔に分割し，中心値よりも大きい画素値の領域に対しても２^N-d ／２個のクラスに等間隔に分割する（ステップＳ２２）。

画素値と分割結果のクラスデータとを入力とし，それぞれのクラスにおいて，ヒストグラムの重心を求め，求めた重心を代表点とし，代表点の値を代表値として出力する。また，それぞれの画素値から代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を新しいクラスに振り分ける（ステップＳ２３）。続いて，画素値と代表値とを入力とし，重心の更新がないかどうか，すなわち各クラスの代表値の更新があるかないかの判定を行い（ステップＳ２４），更新がない場合には，ステップＳ２５の処理へ進み，更新がある場合には，ステップＳ２３の処理を，重心の更新がなくなるまで繰り返し行う。最後に，画素値と代表値とを入力とし，各画素値をその画素値を含むクラスのクラス番号に変換し，変換後の信号を出力するとともに，クラス番号と代表値との対応情報をコードブックとして出力する（ステップＳ２５）。

［復号装置］
次に，図１に示す符号化装置１０によって符号化したビットストリームを復号する復号装置について説明する。図７は，復号装置のブロック図である。

復号装置４０が復号対象のビットストリームを入力すると，ビットストリーム分解部４１は，入力したビットストリームを，低ビット深度信号を符号化したビットストリームとコードブックを符号化したビットストリームとに分解する。復号処理部４２は，（Ｎ−ｄ）ビット信号の低ビット深度信号を復号し，復号信号を低ビット深度信号記憶部４３に格納する。また，復号処理部４４は，コードブックを復号し，復号信号をコードブック記憶部４５に格納する。逆ビット深度変換処理部４６は，復号された低ビット深度信号とコードブックを入力とし，コードブックの情報を用いて，（Ｎ−ｄ）ビット信号の低ビット深度信号を，Ｎビット信号の高ビット深度信号に変換し，高ビット深度信号の復号信号を出力する。

図８は，図７の復号装置４０による復号処理の概要を示すフローチャートである。入力したビットストリームを，低ビット深度信号を符号化したビットストリームとコードブックを符号化したビットストリームとに分離し，それぞれを復号する（ステップＳ３０）。次に，復号したコードブックの情報を用いて，低ビット深度信号を高ビット深度信号に変換し，変換した復号信号を出力する（ステップＳ３１）。

［逆ビット深度変換処理］
図９は，図７に示す逆ビット深度変換処理部４６の詳細なブロック図である。

逆ビット深度変換処理部４６のコードブック読み込み部５１は，復号されたコードブックを読み込む。コードブックには，クラス番号に対応するクラスの代表値が記されている。逆ビット深度変換部５２は，（Ｎ−ｄ）ビット信号を入力し，その（Ｎ−ｄ）ビット信号が表すクラス番号からコードブックを参照してＮビット信号で表される代表値を得ることにより，Ｎビット信号の高ビット深度信号を出力する。

図１０は，図９の逆ビット深度変換処理部４６による逆ビット深度変換処理のフローチャートであり，図８のステップＳ３１で行う処理の詳細を示している。まず，コードブックを読み込み（ステップＳ４０），そのコードブックを用いて，低ビット深度信号を高ビット深度信号に変換し，変換後の高ビット深度信号を出力する（ステップＳ４１）。

以上説明した画像符号化，復号におけるビット深度変換処理，逆ビット深度変換処理は，例えば画像のフレームごとに行うが，フレームを分割した小領域ごとに行うようにしてもよく，また，複数フレームごとに行うような実施も可能である。

［効果検証実験］
以上の本発明による手法の有効性を確認するため，コンピュータを用いた実験を次のように行った。図１１に，その実験例を示す。

（１）実験条件
符号化対象として用いた画像は，“ＣａｐｉｔｏｌＲｅｃｏｒｄｓ”，“ＩｎＴｏＴｒｅｅ”，“Ｆｒｅｅｗａｙ”，“Ｓｔａｐｌｅｓ”であり，１０ビットの４：２：０のＹＵＶ画像である。この入力画像に対して，図１２に示すような２段構成の符号化手法において，ビット深度変換処理部１００と符号化処理部１０１の部分を，従来技術を用いて実現した場合と本発明を適用して実現した場合とで比較実験を行った。

符号化手段，復号手段としては，Ｈ．２６４／ＡＶＣの参照ソフトウェア（ＪＭ１４．０）を用いた。符号化時の設定パラメータは，図１１（Ａ）に示すものを用いた。ビット深度変換処理手法として，（ｉ）ビットシフト，（ii）四捨五入，(iii) 本発明による手法（提案手法）を用いた。（ｉ）は，１０ビットの下位２ビットを切り捨てる手法で，（ii）は，下位２ビットを四捨五入する手法である。

（２）実験結果
１０ビットの入力信号と逆ビット深度変換後の復号信号とのＰＳＮＲは，図１１（Ｂ）に示すとおりであった。このとき，量子化パラメータＱＰは，ＱＰ＝２７であり，結果は１０枚のフレームのＰＳＮＲの平均値とした。同図により，いずれの画像においても提案手法によってＰＳＮＲが改善されており，特に“ＣａｐｉｔｏｌＲｅｃｏｒｄｓ”や“Ｓｔａｐｌｅｓ”のような暗い画像において大きく改善されていることが確認できた。これにより，本提案手法が従来手法に比べて，ビット深度変換誤差の低減に有効であることがわかる。

また，入力画像信号と出力画像信号から，Ｂｊｏｎｔｅｇａａｒｄ Ｄｅｌｔａ〔参考文献：“Calculation of average PSNR differences between RD-Curves ”, G.Bjontegaard, VDCG-M33, Austin, April 2-4, 2001〕（以下，ＢＤという）に基づいて求めたＢＤ−ＰＳＮＲ，ＢＤ−Ｂｉｔｒａｔｅをそれぞれ図１１（Ｃ）および（Ｄ）に示す。

ＢＤ−ＰＳＮＲ，ＢＤ−Ｂｉｔｒａｔｅの計算における比較対象として，１０ビット入力信号をＪＭを用いて符号化・復号した場合の結果を用いた。図１１（Ｃ）より，ＪＭを用いた場合に比べ，ＰＳＮＲが改善されていることがわかる。その中で，本提案手法が最もＰＳＮＲの改善がみられ，先ほどの実験と同様に暗い画像において効果が大きいことが確認できた。また，図１１（Ｄ）より，Ｂｉｔｒａｔｅにおいても，ＪＭを用いた場合に比べ，誤差が低減できていることがわかる。

以上の画像符号化の処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによっても実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。

１０ 符号化装置
１１ ビット深度変換処理部
１２ 低ビット深度信号記憶部
１３，１５ 符号化処理部
１４ コードブック記憶部
１６ ビットストリーム結合部
２１，３１ ヒストグラム生成部
２２，３３ クラス分割部
２３，３４ 代表値計算部
２４，３５ 代表値判定部
２５，３６ ビット深度変換部
３２ 中心値計算部

Claims (5)

1. 入力したＮビット信号の画像信号を，（Ｎ−ｄ）ビット信号（ｄ＞０）の低ビット深度信号に変換して符号化する画像符号化方法において，
   前記符号化対象の画像信号から画素値のヒストグラムを生成する第１の過程と，
   前記ヒストグラムを２^N-d 個のクラスに分割し，クラスを生成する第２の過程と，
   前記各クラスごとのヒストグラムの重心を求め，その求めた重心を対応するクラスの代表値とする第３の過程と，
   前記符号化対象の画像信号におけるそれぞれの画素値から前記代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を最も近い距離の代表値が属するクラスに振り分ける第４の過程と，
   振り分けた結果の新しいクラスに対して，前記第３の過程と前記第４の過程とを代表値の更新がなくなるまで繰り返す第５の過程と，
   各クラス内の画素値を，それぞれの画素値が属するクラスを示すクラス番号の（Ｎ−ｄ）ビット信号に変換し，前記クラス番号と前記代表値との関係を示すコードブックを生成する第６の過程と，
   前記変換後の（Ｎ−ｄ）ビット信号の画像信号を符号化するとともに，前記コードブックを符号化する第７の過程とを有する
   ことを特徴とする画像符号化方法。
2. 入力したＮビット信号の画像信号を，（Ｎ−ｄ）ビット信号（ｄ＞０）の低ビット深度信号に変換して符号化する画像符号化方法において，
   前記符号化対象の画像信号から画素値のヒストグラムを生成する第１の過程と，
   前記ヒストグラムの全体の重心を求め，求めた重心を中心値とする第２の過程と，
   前記ヒストグラムを，前記中心値より小さい画素値の部分で２^N-d ／２個のクラスに分割し，前記中心値より大きい画素値の部分で２^N-d ／２個のクラスに分割する第３の過程と，
   前記各クラスごとのヒストグラムの重心を求め，その求めた重心を対応するクラスの代表値とする第４の過程と，
   前記符号化対象の画像信号におけるそれぞれの画素値から前記代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を最も近い距離の代表値が属するクラスに振り分ける第５の過程と，
   振り分けた結果の新しいクラスに対して，前記第４の過程と前記第５の過程とを代表値の更新がなくなるまで繰り返す第６の過程と，
   各クラス内の画素値を，それぞれの画素値が属するクラスを示すクラス番号の（Ｎ−ｄ）ビット信号に変換し，前記クラス番号と前記代表値との関係を示すコードブックを生成する第７の過程と，
   前記変換後の（Ｎ−ｄ）ビット信号の画像信号を符号化するとともに，前記コードブックを符号化する第８の過程とを有する
   ことを特徴とする画像符号化方法。
3. 入力したＮビット信号の画像信号を，（Ｎ−ｄ）ビット信号（ｄ＞０）の低ビット深度信号に変換して符号化する画像符号化装置において，
   前記符号化対象の画像信号から画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と，
   前記ヒストグラムを２^N-d 個のクラスに分割し，クラスを生成するクラス分割部と，
   前記各クラスごとのヒストグラムの重心を求め，その求めた重心を対応するクラスの代表値とし，前記符号化対象の画像信号におけるそれぞれの画素値から前記代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を最も近い距離の代表値が属するクラスに振り分ける代表値計算部と，
   振り分けた結果の新しいクラスに対して，前記代表値計算部による処理を代表値の更新がなくなるまで反復させる制御を行う代表値判定部と，
   各クラス内の画素値を，それぞれの画素値が属するクラスを示すクラス番号の（Ｎ−ｄ）ビット信号に変換し，前記クラス番号と前記代表値との関係を示すコードブックを生成するビット深度変換部と，
   前記変換後の（Ｎ−ｄ）ビット信号の画像信号を符号化するとともに，前記コードブックを符号化する符号化部とを備える
   ことを特徴とする画像符号化装置。
4. 入力したＮビット信号の画像信号を，（Ｎ−ｄ）ビット信号（ｄ＞０）の低ビット深度信号に変換して符号化する画像符号化装置において，
   前記符号化対象の画像信号から画素値のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と，
   前記ヒストグラムの全体の重心を求め，求めた重心を中心値とする中心値計算部と，
   前記ヒストグラムを，前記中心値より小さい画素値の部分で２^N-d ／２個のクラスに分割し，前記中心値より大きい画素値の部分で２^N-d ／２個のクラスに分割するクラス分割部と，
   前記各クラスごとのヒストグラムの重心を求め，その求めた重心を対応するクラスの代表値とし，前記符号化対象の画像信号におけるそれぞれの画素値から前記代表値までの距離に応じて，それぞれの画素値を最も近い距離の代表値が属するクラスに振り分ける代表値計算部と，
   振り分けた結果の新しいクラスに対して，前記代表値計算部による処理を代表値の更新がなくなるまで反復させる制御を行う代表値判定部と，
   各クラス内の画素値を，それぞれの画素値が属するクラスを示すクラス番号の（Ｎ−ｄ）ビット信号に変換し，前記クラス番号と前記代表値との関係を示すコードブックを生成するビット深度変換部と，
   前記変換後の（Ｎ−ｄ）ビット信号の画像信号を符号化するとともに，前記コードブックを符号化する符号化部とを備える
   ことを特徴とする画像符号化装置。
5. 請求項１または請求項２記載の画像符号化方法を，コンピュータに実行させるための画像符号化プログラム。

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