JP2011229096A - 画像圧縮装置、画像圧縮方法、および画像圧縮プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高い圧縮効率を得ることのできる、画像圧縮装置を提供する。
【解決手段】画像圧縮装置は、画像データに含まれる複数の画素値を、特定の値が生起確率の極大値となるように、複数のシンボル値に変換し、前記複数のシンボル値の各々を、正負を示す正負ビットと、絶対値を示す絶対値ビット群とを含むシンボルビット群によって表現することにより、シンボルデータを生成する、変換部と、前記シンボルデータに基づいて、前記シンボルビット群を複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成する、分割部と、前記複数のビットグループの各々に応じた手法を用いて、前記各ビットグループデータに対してエントロピー符号化処理を行い、出力データを生成する、エントロピー符号化部とを具備する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像圧縮装置、画像圧縮方法、および画像圧縮プログラムに関する。

画像データを扱うグラフィックスＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ｃｈｉｐ）等は、キャプチャフレーム、表示フレーム、及び各種画像処理で生成された中間画像等を保持するために、容量の大きなメモリを必要とする。多くの場合、処理内容が高度になるにつれ、必要となるメモリ容量が大きくなり、コストが増大する。また、メモリアクセス帯域がボトルネックになり、システムの処理能力が制限される場合もある。画像データを圧縮すれば、必要なメモリ容量および帯域が低減され、コストおよびシステムパフォーマンスの改善が見込まれる。しかしながら、画像データを圧縮するために行われる演算処理が、負担になることがある。また、演算処理に要する負担は軽くても、圧縮されたデータを伸張した際に、良好な画質が得られないことがある。

上記に関連して、特許文献１（特開２００６−２１７５０３）には、データ圧縮装置が記載されている。このデータ圧縮装置は、被圧縮データを構成する数値の連続について隣接する数値どうしの差分を求めて新たな被圧縮データを生成する差分生成部と、差分生成部によって生成された新たな被圧縮データを構成する各数値を所定値だけオフセットさせるオフセット部と、数値がオフセットされた被圧縮データの各数値を上位ビット部分と下位ビット部分とに分ける分割部と、上位ビット部分からなる上位データに可逆圧縮処理を施す上位データ圧縮部と、下位ビット部分からなる下位データに可逆圧縮処理を施す下位データ圧縮部とを備えている。

特開２００６−２１７５０３

特許文献１に記載されるように、画像データに対して差分符号化を施し、その後、各数値を所定値だけオフセットさせる場合について説明する。図１Ａは、差分符号化後に得られるデータにおける数値と出現数との関係を示すヒストグラムである。また、図１Ｂは、オフセット処理を施した後に得られるデータにおける数値と出現数との関係を示すヒストグラムである。尚、画像データにおいて、各画素値は、８ビット（０〜２５５の範囲）で表現されているものとする。差分符号化後に得られるデータは、２の補数形式で表現されるものとする。画素値が８ビットで表現される場合、差分符号化後のデータにおいて、各数値は、９ビット（−２５５〜２５５、正の数にすると０〜５１１の範囲）で表現される。

画像データでは、通常、画素値が連続して変化することが多い。従って、隣接する画素間では、画素値の差分が小さくなる。そのため、図１Ａに示されるように、差分符号化後のデータでは、数値が０近傍に集中する。データが２の補数形式で表現される場合、数値は、０または５１１（１１１１１１１１１ｂ）近傍に集中することとなる。

差分化後のデータに対してオフセット処理を施すと、図１Ｂに示されるように、数値は、「０＋オフセット値」の近傍に集中する。オフセット後のデータでは、値が大きい領域（上位領域）と、値が小さい領域（下位領域）とで、数値の出現頻度が異なる。そこで、オフセット後のデータにおいて、各数値を示す９ビットが、下位ビット部分と上位ビット部分に分割される。そして、上位ビット部分と下位ビット部分とのそれぞれに対して、最適なエントロピー符号化が施される。例えば、図１Ｂに示されるように、上位領域では、数値の出現頻度が小さい。そのため、上位ビット部分では、各ビットの値が０である確率が高くなる。従って、上位ビット部分に対してはランレングス符号化処理が施され、その後、ハフマン符号化が施される。一方、下位領域では、数値の出現頻度にある程度の偏りがある。従って、下位ビット部分に対しては、ハフマン符号化が施される。これにより、高い圧縮率を得ることができる。

上述の例では、オフセット後のデータにおいて、数値の出現頻度の分布幅が狭い場合には、高い効果が発揮される。しかしながら、分布幅は、処理対象となる画像データによって異なる。分布幅が広い場合には、上位領域における下位部分（図１Ｂにおける部分ａ）や、上位領域における上位部分（図１Ｂにおける部分ｂ）において、出現頻度が大きくなってしまう。その結果、上位ビット部分では、各ビットの値が０である確率が所望する程度に高くならず、エントロピー符号化を施す際に、メモリ容量が少なくて済む手法を採用することが困難になってしまう。

また、通常、差分符号化後のデータでは、数値の出現頻度は、０を中心として対称になる。例えば、差分符号化後のデータにおいて、数値が「−２５５〜＋２５５」の範囲で表される場合、数値「＋Ｎ」における出現頻度と、数値「−Ｎ」における出現頻度とは、ほぼ等しい。上述の例では、この点が考慮されておらず、ほぼ同じ出現頻度である２つの数値が個別に扱われる。その結果、圧縮効率にロスが生じている。

本発明に係る画像圧縮装置は、画像データに含まれる複数の画素値を、特定の値が生起確率の極大値となるように、複数のシンボル値に変換し、前記複数のシンボル値の各々を、正負を示す正負ビットと、絶対値を示す絶対値ビット群とを含むシンボルビット群によって表現することにより、シンボルデータを生成する、変換部と、前記シンボルデータに基づいて、前記シンボルビット群を複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成する、分割部と、前記複数のビットグループの各々に応じた手法により、前記各ビットグループデータを用いて得られるエントロピー符号化対象データに対してエントロピー符号化処理を行い、出力データを生成する、エントロピー符号化部とを具備する。

本発明に係る画像圧縮方法は、画像データに含まれる複数の画素値を、特定の値が生起確率の極大値となるように、複数のシンボル値に変換し、前記複数のシンボル値の各々を、前記各シンボル値の正負を示す正負ビットと、前記各シンボル値の絶対値を示す絶対値ビット群とを含むシンボルビット群によって表現することにより、シンボルデータを生成することと、前記シンボルデータに基づいて、前記シンボルビット群を、複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成することと、前記複数のビットグループの各々に応じた手法により、前記各ビットグループデータを用いて得られるエントロピー符号化対象データに対してエントロピー符号化処理を行い、出力データを生成することとを具備する。

本発明に係る画像圧縮プログラムは、上述の画像圧縮方法をコンピュータにより実現するための、プログラムである。

本発明によれば、高い圧縮効率を得ることのできる、画像圧縮装置、画像圧縮方法、および画像圧縮プログラムが得られる。

差分符号化後に得られるデータにおける数値と出現数との関係を示すヒストグラムである。 オフセット処理を施した後に得られるデータにおける数値と出現数との関係を示すヒストグラムである。 実施形態に係る画像圧縮装置を示すブロック図である。 画像圧縮装置の動作方法を示すフローチャートである。 シンボル値の絶対値と出現数との対応関係を示すグラフである。 変形例に係る画像圧縮装置を示すブロック図である。

以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。図２は、本実施形態に係る画像圧縮装置１を示すブロック図である。図２に示されるように、画像圧縮装置１は、変換部２、分割部３、およびエントロピー符号化部４を備えている。これらは、例えば、図示しないＣＰＵが、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体に格納された画像圧縮プログラムを実行することにより、実現される。

変換部２は、変換対象である画像データを取得し、シンボルデータに変換する機能を有している。

分割部３は、シンボルデータに基づいて、複数のビットグループデータを生成する機能を有している。

エントロピー符号化部４は、複数のビットグループデータの各々に対して、エントロピー符号化処理を施し、出力データを生成する機能を有している。

以下に、画像圧縮装置１の動作方法について説明する。図３は、画像圧縮装置１の動作方法を示すフローチャートである。

ステップＳ１；変換
まず、変換部２が、画像データを取得する。画像データは、連続する複数の画素値を示すデータである。変換部２は、生起確率（出現頻度）が予め定められた特定の値に集中するように（特定の値が生起確率の極大値となるように）、複数の画素値を複数のシンボル値に変換する。更に、変換部２は、０が生起確率の極大値となるように、必要に応じてオフセット処理を行う。そして、変換部２は、複数のシンボル値の各々を、シンボルビット群によって表現することにより、シンボルデータを生成する。ここで、シンボルビット群は、各シンボル値の正負を示す正負ビットと、各シンボル値の絶対値を示す絶対値ビット群とを含む。

尚、複数の画素値を、複数のシンボル値に変換する際には、例えば、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換処理や、差分符号化処理を用いることができる。また、好ましくは、差分符号化処理である。差分符号化処理を採用した場合、変換部２は、各画素値について、隣接する画素値との差分を計算し、各シンボル値を求める。通常、画像データにおいて、隣接する画素間における画素値の差は、大部分の領域において小さい。従って、差分符号化処理を用いた場合には、シンボル値の生起確率が、０に集中しやすい。それゆえ、オフセット処理を行う必要がなくなる。

ステップＳ２；分割
次いで、分割部３が、シンボルデータを取得し、シンボルビット群を複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成する。

ステップＳ３；エントロピー符号化
次いで、エントロピー符号化部４が、複数のビットグループデータを取得する。複数のビットグループデータ間では、性質が異なっている。従って、エントロピー符号化部４は、ビットグループ毎に、最適な手法を用いて、エントロピー符号化処理を施し、出力データを生成する。尚、ビットグループによっては、エントロピー符号化処理が施されず、ビットグループデータがそのまま出力データとして用いられてもよい。

以上説明した手法によれば、シンボルデータにおいて、各シンボル値が、正負を示す正負ビットと、絶対値を示す絶対値ビット群とによって表現されている。これにより、画像データを高い圧縮効率で圧縮することが可能になる。以下に、この点について説明する。

まず、各シンボル値の絶対値について説明する。図４は、シンボルデータにおける、各シンボル値の絶対値と出現数との対応関係を示すグラフである。図４に示されるように、絶対値の出現頻度は、単調減少を示し、絶対値が０のときに最も大きくなる。従って、エントロピー符号化処理として、小さな値に短い符号語が割り当てられ、大きな値に長い符号語が割り当てられるような手法（例えばｕｎａｒｙ符号化）を用いることにより、高い圧縮効率で絶対値ビット群を圧縮することが可能になる。そのような手法は、比較的演算量あるいはメモリ消費量が少なくてすむ。

次いで、各シンボル値の正負について説明する。通常の画像データの場合、例えば差分符号化処理を施すと、シンボル値の正負に出現頻度の偏りは無くなる。また、画素値が変化している領域では、画素値が徐々に変化していることが多く、差分の正負が急激に変化する部分は少ない。従って、シンボル値の正負は、隣接する画素間で連続し易い。そのため、エントロピー符号化処理として、同一の値が連続する部分を圧縮するような手法（例えばランレングス符号化処理）を用いることにより、正負ビットを高い圧縮効率で圧縮することが可能になる。

すなわち、本実施形態によれば、シンボルデータにおいて、各シンボル値が、正負ビットと絶対値ビット群とによって表現される。その結果、絶対値ビット群については、比較的演算量あるいはメモリ消費量が少ない手法（例えばｕｎａｒｙ符号化）を用いることにより、高い圧縮効率を得ることができる。また、正負ビットについても、ランレングス符号化処理等を用いることにより、効率よく圧縮することが可能となる。その結果、同等の演算量でより高画質な圧縮データを得ることができる。若しくは、より少ない演算量で同等の画質（圧縮率）を得ることができる。

尚、既述のステップＳ１において、差分符号化処理によりシンボルデータを得た場合、ステップＳ２において、シンボルビット群は、正負ビットだけを含む正負ビットグループ、絶対値ビット群の上位Ｎビットである絶対値上位ビットグループ、および絶対値ビット群の下位Ｍビット（Ｎ＋Ｍ＝絶対値ビット群に含まれるビット数）である絶対値下位ビットグループに分割することが好ましい。そして、この場合、エントロピー符号化部４は、正負ビットグループに対してランレングス符号化処理を施すことが好ましい。また、絶対値上位ビットグループに対して０ランレングス符号化処理およびｕｎａｒｙ符号化処理を施すことが好ましい。更に、絶対値下位ビットグループに対してｕｎａｒｙ符号化処理を施すことが好ましい。

既述のように、シンボル値の正負は、隣接する画素間で連続し易い。従って、正負ビットグループに対してランレングス符号化処理を施せば、効率よく正負ビットグループを圧縮することが可能になる。

また、図４に示されるように、各シンボル値の絶対値を示す数値範囲のうち、値が大きい領域（上位領域）では、出現頻度が殆ど０になる。従って、絶対値上位ビットグループでは、各ビットが０である確率が高くなる。このため、絶対値上位ビットグループに対して、０ランレングス符号化処理を施し、０が連続する部分を圧縮することにより、高い圧縮率を得ることができる。更に、既述のように、シンボルデータにおいて、絶対値の出現頻度は、単調減少を示す。従って、ｕｎａｒｙ符号化処理を用いることにより、絶対値上位ビットグループを効率よく圧縮することが可能になる。

また、図４に示されるように、各シンボル値の絶対値を示す数値範囲のうち、値が小さい領域（下位領域）では、絶対値の出現数は単調減少を示し、出現頻度が０近傍に集中する。そのため、絶対値下位ビットグループに対しては、ｕｎａｒｙ符号化処理を用いることにより、効率よく圧縮することが可能になる。

また、既述のステップＳ１においてシンボルデータを生成する際には、変換部２は、シンボル値が０である場合の正負ビットの値として、直前のシンボル値（例えば左に隣接する画素に対応するシンボル値）における正負ビットの値と同一の値を用いることが好ましい。これにより、隣接する画素間で正負ビットの値が連続する確率が高くなる。そのため、ランレングス符号化処理を用いて正負ビットグループを圧縮した場合に、より高い圧縮効率を得ることが可能になる。

また、本実施形態で取り扱われるデータは、量子化処理が施されたデータであってもよい。図５は、本実施形態の変形例に係る画像圧縮装置１を示すブロック図である。本変形例では、分割部３とエントロピー符号化部４との間に、量子化部５が設けられている。量子化部５は、各ビットグループデータに対して量子化処理を施し、量子化データを生成する。エントロピー符号化部４は、量子化データを対象に、エントロピー符号化処理を施す。このような構成を採用しても、本実施形態で説明したのと同様の作用効果が得られる。尚、量子化部５は、エントロピー符号化部４よりも前段に配置されていればよく、例えば、変換部２と分割部３との間に設けられていてもよいし、変換部２よりも前段に設けられていてもよい。

（動作例）
以下、本実施形態をより詳細に説明するために、動作例について説明する。

本動作例では、処理対象となる画像データＸにおいて、各画素値が８ビットにより表現されているものとする。画像データＸは、１０個の画素値（ｘ_０、ｘ_１、・・・、ｘ_９）を含んでおり、各画素値は下記式１により示されるものとする。

（式１）；画像データＸ＝｛ｘ_０、ｘ_１、・・・、ｘ_９｝＝｛１２７、１２７、１２６、１２５、１２５、１２４、１２４、１２３、１２５、１２６｝

尚、上式１に示されるように、通常の自然画像等では、大部分の領域において、隣接する画素間における画素値の差は小さい。

変換部２は、画像データＸを取得すると、複数の画素値を複数のシンボル値（ｓ_０、ｓ_１、ｓ_２、・・・、ｓ_９）に変換し、シンボルデータＳを生成する。本動作例では、変換部２は、単純な差分符号化処理により、シンボルデータＳを生成するものとする。具体的には、各変換対象の画素値について、直前（左隣接画素）の画素値との差分を計算することにより、対応するシンボル値が得られるものとする。本動作例では、シンボルデータＳに含まれる複数のシンボル値は、下記式２によって示される。尚、画像データＸにおいて、画素値ｘ_０の直前の画素値（左隣接画素の画素値）は、１２８であるものとした。
（式２）；シンボルデータＳ＝｛ｓ_０、ｓ_１、ｓ_２、・・・、ｓ_９｝＝｛−１、０、−１、−１、０、−１、０、−１、２、１｝
画素データＸにおいて、隣接する画素間における画素値の差が小さい場合、上式２に示されるように、シンボル値としては０が多くなる。

また、変換部２は、シンボルデータＳにおいて、各シンボル値を、正負ビットと絶対値ビット群とを含むシンボルビット群によって表現する。例えば、シンボル値ｓ_０（＝−１）は、下記式３のように表現される。
（式３）；０＿００００００００１
上式３において、「＿」より前のビット「０」は、正負ビットを示し、シンボル値が負であることを示している。また、「＿」より後の数値「００００００００１」は、絶対値ビット群を示し、シンボル値の絶対値が「１」であることを示している。尚、本動作例では、シンボル値が０である場合には、正負ビットの値として、直前のシンボル値の正負ビットと同じ値を用いるものとする。これにより、隣接する画素間において、正負ビットの値が連続する確率が高くなり、ランレングス符号化処理を施した場合に圧縮率を高めることが可能になる。

次いで、分割部３が、上述のシンボルデータＳを取得する。そして、分割部３は、シンボルビット群を複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成する。本動作例では、シンボルビット群が、正負ビットグループ（以下、グループＧ１）、絶対値上位ビットグループ（以下、グループＧ２）、および絶対値下位ビットグループ（以下、グループＧ３）に分割されるものとする。正負ビットグループＧ１は、正負ビットからなるビットグループである。絶対値上位ビットグループＧ２は、絶対値ビット群における上位４ビットからなるビットグループである。絶対値下位ビットグループＧ３は、絶対値ビット群における下位４ビットからなるビットグループである。

具体的には、各ビットグループは、下記式４〜６によって示される。
（式４）；正負ビットグループＧ１＝｛ｇ１_０、ｇ１_１、ｇ１_２、・・・、ｇ１_９｝＝｛０、０、０、０、０、０、０、０、１、１｝
（式５）；絶対値上位ビットグループＧ２＝｛ｇ２_０、ｇ２_１、ｇ２_２、・・・、ｇ２_９｝＝｛００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ、００００ｂ｝
（式６）；絶対値下位ビットグループＧ３＝｛ｇ３_０、ｇ３_１、ｇ３_２、・・・、ｇ３_９｝＝｛０００１ｂ、００００ｂ、０００１ｂ、０００１ｂ、００００ｂ、０００１ｂ、００００ｂ、０００１ｂ、００１０ｂ、０００１ｂ｝

次に、エントロピー符号化部４が、複数のビットグループデータを取得する。エントロピー符号化部４は、ビットグループ毎に、最適な手法を用いて、エントロピー符号化処理を施し、出力データを生成する。本動作例では、正負ビットグループＧ１に対しては、ランレングス符号化処理が施されるものとする。また、絶対値上位ビットグループＧ２に対しては、ランレングス符号化処理が施されるものとする。また、絶対値下位ビットグループＧ３に対しては、ｕｎａｒｙ符号化処理が施されるものとする。具体的には、各ビットグループを示すビットグループデータに対して、以下に記載されるように、エントロピー符号化処理が施される。

＜正負ビットグループＧ１＞
式４に示されるように、正負ビットグループＧ１では、８個の「０」が連続し、その後、２個の「１」が連続している。従って、正負ビットグループＧ１からは、ランレングス符号化処理により、下記式７に示されるように、出力データＥＧ１が生成される。
（式７）；ＥＧ１＝｛８ｄ、２ｄ｝＝｛１０００ｂ、００１０ｂ｝

＜絶対値上位ビットグループＧ２＞
絶対値上位ビットグループＧ２については、下記表１に示される条件に従って、ランレングス符号化処理が行われるものとする。

表１に示される条件を用いた場合、ブロックの最終データまで「０」が続く部分は、「０」により表現される。また、０が連続する部分は、「１０００１〜１０１１１」により、表現される。ここで、上位２ビットの「１０」は、「０」が連続する部分であることを示す。また、下位３ビット「００１〜１１１」は、「０」が連続する数を示す。また、０以外の数を示す部分は、「１１０００１〜１１１１１１」により、表現される。ここで、上位２ビットの「１１」は、「０」以外の数であることを示し、下位４ビット「０００１〜１１１１」はシンボル値を示す。

絶対値上位ビットグループＧ２に含まれる値は、上式５に示されるように、全て「０」である。従って、絶対値上位ビットグループＧ２からは、ランレングス符号化処理により、下記式８に示されるように、出力データＥＧ２が生成される。
（式８）；ＥＧ２＝「０」

＜絶対値下位ビットグループＧ３＞
絶対値下位ビットグループＧ３については、下記表２に示される条件に従って、ｕｎａｒｙ符号化処理が行われるものとする。

この場合、絶対値下位ビットグループＧ３については、下記式９で示される出力データＥＧ３が生成される。
（式９）；ＥＧ３＝｛０１ｂ、１ｂ、０１ｂ、０１ｂ、１ｂ、０１ｂ、１ｂ、０１ｂ、００１ｂ、０１ｂ｝

以上より、出力データＥＧ１、ＥＧ２、及びＥＧ３が生成される。生成された出力データにおけるデータサイズは、以下の式１０によって示される。
（式１０）；データサイズ＝８ｂｉｔ（ＥＧ１のデータサイズ）＋１ｂｉｔ（ＥＧ２のデータサイズ）＋１８ｂｉｔ（ＥＧ３のデータサイズ）＝２７ｂｉｔ

これに対して、元の画像データのデータサイズは、８ｂｉｔ×１０ピクセルにより、８０ｂｉｔである。すなわち、８０ｂｉｔの画像データが、２７ビットに圧縮されることが理解される。

１ 画像圧縮装置
２ 変換部
３ 分割部
４ エントロピー符号化部
５ 量子化部

Claims (10)

1. 画像データに含まれる複数の画素値を、特定の値が生起確率の極大値となるように、複数のシンボル値に変換し、前記複数のシンボル値の各々を、正負を示す正負ビットと、絶対値を示す絶対値ビット群とを含むシンボルビット群によって表現することにより、シンボルデータを生成する、変換部と、
   前記シンボルデータに基づいて、前記シンボルビット群を複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成する、分割部と、
   前記複数のビットグループの各々に応じた手法を用いて、前記各ビットグループデータに対してエントロピー符号化処理を行い、出力データを生成する、エントロピー符号化部と、
   を具備する
   画像圧縮装置。
2. 請求項１に記載された画像圧縮装置であって、
   前記分割部は、前記複数のビットグループが、前記正負ビットのみから構成される正負ビットグループを含むように、前記シンボルビット群を分割する
   画像圧縮装置。
3. 請求項２に記載された画像圧縮装置であって、
   前記エントロピー符号化部は、正負ビットグループに対して、ランレングス符号化を行い、前記出力データを生成する
   画像圧縮装置。
4. 請求項３に記載された画像圧縮装置であって、
   前記変換部は、前記各シンボル値が０である場合、前記正負ビットの値として、隣接するシンボル値における前記正負ビットと同じ値を用いる
   画像圧縮装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載された画像圧縮装置であって、
   前記変換部は、前記複数の画素値を、０が生起確率の極大値になるように、前記複数のシンボル値に変換する
   画像圧縮装置。
6. 請求項１乃至５のいずれかに記載された画像圧縮装置であって、
   前記変換部は、前記画像データを、差分符号化処理により、前記シンボルデータに変換する
   画像圧縮装置。
7. 請求項１乃至６のいずれかに記載された画像圧縮装置であって、
   前記エントロピー符号化対象データは、前記ビットグループデータである
   画像圧縮装置。
8. 請求項１乃至６のいずれかに記載された画像圧縮装置であって、
   更に、
   前記画像データ、前記シンボルデータ、及び前記各ビットグループデータのいずれかに対して量子化処理を施す、量子化部
   を具備し、
   前記エントロピー符号化部は、量子化処理後のデータに対して、エントロピー符号化処理を行う
   画像圧縮装置。
9. 画像データに含まれる複数の画素値を、特定の値が生起確率の極大値となるように、複数のシンボル値に変換し、前記複数のシンボル値の各々を、前記各シンボル値の正負を示す正負ビットと、前記各シンボル値の絶対値を示す絶対値ビット群とを含むシンボルビット群によって表現することにより、シンボルデータを生成することと、
   前記シンボルデータに基づいて、前記シンボルビット群を、複数のビットグループに分割し、複数のビットグループデータを生成することと、
   前記複数のビットグループの各々に応じた手法により、前記各ビットグループデータを用いて得られるエントロピー符号化対象データに対してエントロピー符号化処理を行い、出力データを生成することと、
   を具備する
   画像圧縮方法。
10. 請求項９に記載された画像圧縮方法をコンピュータにより実現するための、画像圧縮プログラム。

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