JP2012080470A - Image processing device and image processing method - Google Patents

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PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing device and method capable of achieving a high compression rate even when an image area is small.SOLUTION: An image processing device has: a code table selector that calculates first and second dispersion values from a value of a peripheral pixel around an attention pixel, and selects a code table corresponding to a laterally-asymmetrical probability distribution having different dispersion values in a right side and a left side, depending on the first and second dispersion values; and an encoding or decoding part that encodes or decodes a residual obtained by subtracting a prediction value from a value of the attention pixel by using the selected code table.

Description

本願開示は、一般に画像処理装置及び方法に関し、詳しくは符号化又は復号化を行なう画像処理装置及び方法に関する。 The present disclosure generally relates to an image processing apparatus and method, and particularly relates to an image processing apparatus and method for encoding or decoding.

PNG(Portable Network Graphics)やJPEG(Joint Photographic Experts Group)−LSに代表される画像の可逆符号化方式は、圧縮時に画質が劣化しないため、主に高精細であることが要求される画像の圧縮に採用されている。 PNG (Portable Network Graphics), JPEG lossless encoding method of the image represented by (Joint Photographic Experts Group) -LS, since the image quality at the time of compression is not degraded, mainly compression of images that it is high definition is required It has been adopted in. これらの静止画像可逆圧縮においては、周辺画素から圧縮対象画素の画素値を予測し、その予測値と実画素値との差分を取ることで画像の冗長性を有効に活用している。 In these still image lossless compression predicts the pixel value of the compressed pixel from surrounding pixels, we are utilizing that redundancy images effectively in taking the difference between the predicted value and the actual pixel value. 予測によって生成された残差を高い圧縮率で圧縮するためには、発生する予測残差の確率分布に基づいて構築された可変長符号表を使用するハフマン符号化が有効である。 To highly compressed residual generated by the prediction, Huffman coding using the variable length code table is constructed based on the probability distribution of the prediction residual generated are valid. ハフマン符号による静止画像圧縮では圧縮前に予測値を生成し、圧縮対象画素との残差を計算し、残差の分布を計算する。 In the still image compression by Huffman coding to generate a prediction value prior to compression, and calculates a residual between the pixel to be compressed, to calculate the distribution of the residuals. その分布に基づいて各差分値の出現確率を示すハフマン木を構築することでハフマン符号表を生成する。 Generating a Huffman code table by building the Huffman tree for representing the occurrence probability of each difference value based on the distribution. その後、生成したハフマン符号表によって圧縮データを生成する。 Then, to generate the compressed data by the generated Huffman code table. この方法においては、圧縮データを展開する際には圧縮に使用した符号表が既知でなければならないため、圧縮データには圧縮された残差データだけでなく、符号表そのものを付加することで展開を可能にしている。 In this method, the code table that is used to compress when decompressing the compressed data must be known, the compressed data is not only compressed residual data, expansion by adding a code table itself It is to allow. 符号表そのものを圧縮データに付加するため、圧縮データのサイズが増大してしまうが、ある程度以上の画像サイズである場合は、実際には圧縮データに占める符号表のサイズは問題にならない。 For adding the code table itself compressed data, the size of the compressed data is increased, if an image size of some extent or more, the actual size of the code table occupied in the compressed data is not a problem. 例えば、1920x1088画素の画像の輝度を圧縮する場合、一画素を8bitとし、圧縮率を50%とすると、圧縮データのサイズは約1Mbyteである。 For example, when compressing the luminance of the image of 1920x1088 pixels, one pixel is 8bit, if the compression rate is 50%, the size of the compressed data is approximately 1 Mbyte. 一方、可変長符号の最大長を16bitとした場合でも、全差分に対する符号を持つのに必要なサイズは高々1Kbyte程度であり、圧縮データのサイズの0.1%程度のサイズであるため、圧縮率を損なうことは実質的に無いといえる。 On the other hand, the maximum length of the variable-length code even when a 16bit, size needed to have a code for all the difference is at most approximately 1 Kbyte, since the size of about 0.1% of the size of the compressed data, the compression rate detract from it can be said that there is no substantially.

このように符号表のサイズは圧縮データに対して十分に小さいが、ハフマン符号表を構築するためには一度画像全体を走査しなければならない。 Thus the size of the codebook is sufficiently small with respect to the compressed data, to build a Huffman code table must once scanned the entire image. このため、入力画像格納メモリとして、一画面全体が収まるだけのメモリが必要となってしまう。 Therefore, as the input image storage memory, it becomes necessary memory to accommodate the entire one screen. また、一度画像全体を走査しなければ符号化を開始できないため、逐次符号化が困難であり、符号化速度の面でも高速化が困難である。 Also, since not start the encoding if once scanned the entire image, it is difficult sequential encoding, it is difficult to speed in terms of coding rate. 逐次符号化を実現するためには、一画面全体を走査することをせずに、予め用意された符号表を使用する方式が考えられる。 To achieve the sequential coding, without scanning the entire one screen, it is conceivable scheme using a prepared code table. しかしこの場合の符号表は、情報源の確率分布に応じたハフマン符号ではないので、最適な効率を実現するハフマン符号化に対して圧縮率が劣ってしまう。 But code table in this case is not a Huffman code corresponding to the probability distribution of the source, the compression ratio will be inferior to the Huffman coding to achieve optimum efficiency. そのため、画像を所定のブロックに分割し、ブロック単位で複数の符号表の中から圧縮率が最も高いものを選択することが一般的に行われている。 Therefore, by dividing the image into predetermined blocks, selecting those compression ratio is highest from among a plurality of code tables in block units is generally performed. この場合、各ブロックは独立に圧縮されるため、符号表選択と符号化のために必要なメモリは所定単位のブロックが収まるだけのサイズでよく、ブロック単位で逐次符号化することが可能である。 In this case, since each block is compressed independently, memory required for the code table selection and coding may be a large enough accommodate the blocks of a predetermined unit, it is possible to sequentially coded in units of blocks . この構成において予め用意される符号表はラプラス分布や正規分布などの特定の汎用的な確率密度関数に基づいたものである。 Code table prepared in advance in this configuration is based on a particular generic probability density function such as Laplace distribution and normal distribution. これは予測残差の分布は一般的に0が最も多く、残差が大きくなるにつれて出現頻度が低下する左右対称の分布となることに基づいている。 This distribution of the prediction residual is generally the largest number 0, the frequency of occurrence as residual increases are based on a distribution symmetrical to decrease. このように符号表が汎用的な確率密度関数に基づくものである場合、各ブロックで使用する符号表は、各ブロックで発生する予測残差のばらつき具合、すなわち分散から決定することができる。 In this case the codebook is based on general probability density function, a code table used in each block, the variation degree of the prediction residual generated in each block, i.e. can be determined from the dispersion.

この構成においてハフマン符号化に近い圧縮率を達成するためには、より細かなブロック単位で符号表選択をすればよい。 To achieve the compression ratio close to the Huffman encoding in this configuration may be a code table selected in the finer blocks. しかしながら、ブロックのサイズが小さくなるほど、使用した符号表を示すフラグビットのサイズが圧縮データに対して相対的に大きくなるので、圧縮率が低下してしまう。 However, as the size of the block is reduced, the size of the flag bits indicating code table used is relatively large with respect to the compressed data, the compression ratio decreases. また、高精細な画像ブロックでは周辺画素との相関性が低く、生成した予測値が実際の画素値と大きく異なる場合が多くなるため、特定の確率密度関数に基づいた符号表では高い圧縮率を達成できない。 Further, in the high resolution image block low correlation with peripheral pixels, because the generated predicted value is in many cases the actual pixel values ​​greatly different from the high compression ratio in code table based on the specific probability density function It can not be achieved. 特に、ブロックサイズが小さいほど、残差の分布は、中心0で左右対称である期待される分布とは異なってしまい、圧縮率が低下するという問題が発生してしまう。 In particular, as the block size is small, the distribution of the residuals, becomes different from the distribution that is expected at the center 0 is symmetrical, the compression ratio occurs is lowered.

特開平7−107492号公報 JP-7-107492 discloses 特開2000−115782号公報 JP 2000-115782 JP

以上を鑑みると、局所的な画像領域に対して符号表を選択する静止画像可逆圧縮方式において、画像領域が小さい場合でも高い圧縮率を達成できる画像処理装置及び方法を提供することが望まれる。 In view of the above, the still image lossless compression method of selecting a code table for local image area, it is desirable to provide an image processing apparatus and method can achieve a high compression ratio, even if the image region is small.

画像処理装置は、着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、前記第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択する符号表選択部と、着目画素値から予測値を引いた残差を前記選択された符号表により符号化又は復号化する符号化又は復号化部とを含むことを特徴とする。 The image processing apparatus calculates a first dispersion value and the second dispersion value from surrounding pixel value near the target pixel, a code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, the first a code table selection unit for selecting in accordance with a variance of 1 and the second dispersion value, the encoding for encoding or decoding the code table said selected residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value or characterized in that it comprises a decoding unit.

画像処理方法は、着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、前記第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択し、着目画素値から予測値を引いた残差を前記選択された符号表により符号化又は復号化する各段階を含むことを特徴とする。 The image processing method calculates a first dispersion value and the second dispersion value from surrounding pixel value near the target pixel, a code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, the first selected according to the dispersion value of 1 and the second dispersion value, and characterized in that it comprises the stages for encoding or decoding the code table said it selected residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value to.

本願開示の少なくとも1つの実施例によれば、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表用いることにより、効率的な符号化を実現し、高い圧縮率を達成できる。 According to at least one embodiment of the present disclosure, by using the code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, to achieve efficient encoding can be achieved with high compression ratio.

2つのピークを有する予測誤差の確率分布の一例を示す図である。 Is a diagram showing an example of the probability distribution of the prediction errors having two peaks. 符号表の選択について説明するための図である。 Is a diagram illustrating the selection of a code table. 左右非対称な確率分布の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of asymmetric probability distribution. 2つの符号表を組み合わせることにより構成した左右非対称な確率分布に対応する符号表の一例である。 It is an example of a code table corresponding to the asymmetric probability distribution constructed by combining two code tables. 符号化装置の構成の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a configuration of an encoding device. 図5に示す符号化装置の動作の流れを示したフローチャートである。 It is a flowchart showing a flow of operation of the encoding apparatus shown in FIG. 固有分散値表を生成する処理の一例を示すフローチャートである。 Is a flowchart illustrating an example of a process for generating a unique variance value table. 複数の符号表のデータ構成の一例を示す図である。 Is a diagram showing an example of a data configuration of a plurality of code tables. 複数の符号表を生成する処理を示すフローチャートである。 Is a flow chart illustrating a process for generating a plurality of code tables. ラスタスキャン順を示す図である。 It shows a raster scan order. ラスタスキャン順で先に走査された画素により予測値及び隣接画素値を求める処理の一例を説明するための図である。 It is a diagram for explaining an example of processing for obtaining the predicted value and neighboring pixel values ​​by the pixel scanned first in raster scan order. 図5に示す符号化装置による符号化処理の流れを示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a flow of coding processing by the coding apparatus shown in FIG. 復号化装置の構成の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a configuration of a decoding device. 図13に示す復号化装置による符号化処理の流れを示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a flow of an encoding process by the decoding apparatus shown in FIG. 13. 符号化及び復号化を行なう画像処理システムの構成の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a configuration of an image processing system for coding and decoding.

画像の可逆圧縮には、周辺画素の画素分布や過去に圧縮した際の情報を基に予測値を計算し、着目画素値(符号化対象画素値)と予測値との差分を符号化する第1の方式と、単純に着目画素値と隣接点との差分を符号化する第2の方式とが存在する。 The lossless compression of images, the calculated predicted value based on information at the time of compressing the pixel distribution and past surrounding pixels, encoding a difference between the predicted value and the target pixel value (coded pixel values) and one fashion, simply the difference between adjacent points and the target pixel value is present and the second method of encoding. 自然画像の可逆圧縮に対しては第1の方式の方が第2の方式よりも差分値が小さくなると言われている。 For lossless compression of natural images are said to better the first method a difference value than the second scheme is reduced. しかしながら第1の方式により複雑な計算式で予測値を生成するまでもなく、周辺状態に関係なく第2の方式で単純に隣接画素値を予測値として用いても、十分に差分値が小さくなる場合がある。 However even without generating a prediction value in a complex formula by the first method, even with a simple neighboring pixel values ​​in the second method, regardless neighborhood state as a prediction value, sufficiently difference value becomes smaller If there is a.

ここで、第1の方式の予測値をeとし、隣接代表点の画素値(隣接画素値)をcとする。 Here, the predicted value of the first scheme and e, pixel values ​​of adjacent representative points (neighboring pixel values) and c. 着目画素値は、予測値eと一致する確率が最も高い。 Target pixel value, the highest probability of matching the predicted value e. しかしながら、着目画素の周辺の局所的な画像領域(画像ブロック)の画素分布を考えた場合、複雑な画素分布を持つ画像ブロックでは、着目画素値が予測値eに一致する確率は、それほど高くはならない。 However, when considering the pixel distribution of the local image area around the target pixel (image block), the image block with complex pixel distribution, the probability that the target pixel value matches the predicted value e is so high not not. 一方で、過去の画素値系列に関わらず、隣接画素値cと着目画素値とが一致する確率が無視できない。 On the other hand, regardless of the past pixel value sequence, the probability of an adjacent pixel value c and the target pixel values ​​match can not be ignored. その結果、着目画素値と予測値eとの差分(予測誤差)の確率分布は、0の位置(着目画素値が予測値eと一致する位置)とc−eの位置(着目画素値が隣接画素値cと一致する場合)との2点をピークとした形状となる。 As a result, the probability distribution of the difference (prediction error) of the target pixel value and the predicted value e, the position of the 0 (target pixel value matches the predicted value e position) and the position of the c-e (target pixel value adjacent the shape of the peak two-point from the case) that matches the pixel value c.

図1は、2つのピークを有する予測誤差の確率分布の一例を示す図である。 Figure 1 is a diagram showing an example of the probability distribution of the prediction errors having two peaks. 図1(a)及び(b)において、横軸は予測誤差、即ち着目画素値から予測値eを差し引いた値を示し、縦軸は各予測誤差の出現確率を示す。 In FIG. 1 (a) and (b), the horizontal axis represents a value obtained by subtracting the predicted value e the prediction error, that is, from the target pixel value and the vertical axis represents the probability of occurrence of each prediction error. 図1(a)に示すように、予測誤差ゼロの位置(着目画素値が予測値eに等しい位置)を中心とする左右対称な確率分布10が存在する一方で、予測誤差c−eの位置(着目画素値が隣接画素値cに等しい位置)を中心とする確率分布11が存在する。 As shown in FIG. 1 (a), whereas the position of the prediction error zero (target pixel value is equal position to the predicted value e) there are symmetrical probability distribution 10 around the position of the prediction error c-e probability distribution 11 (target pixel value is equal located adjacent pixel value c) centered there. この結果、図1(b)に示すように、予測誤差の確率分布は、確率分布10と確率分布11とを重ね合わせて得られる左右非対称な確率分布12となる。 As a result, as shown in FIG. 1 (b), the probability distribution of the prediction error, an asymmetrical probability distribution 12 obtained by superposing the probability distribution 10 and the probability distribution 11. 確率分布12は、0の位置とc−eの位置との2点をピークとした形状である。 Probability distribution 12 has a shape in which a peak two-point between the positions of the c-e 0.

単純な画素分布を持つ画像ブロックにおいては、予測値と隣接画素値とが異なる場合、予測値が的中する確率に比較して、この隣接画素値と着目画素値とが一致する確率が十分に小さく、予測誤差分布は左右対称の分布となる。 In the image block with a simple pixel distribution, if the predicted value and the adjacent pixel values ​​are different, compared to the probability that the predicted value is hit, the probability that the neighboring pixel value and the target pixel value matches sufficiently small, the prediction error distribution is a distribution symmetrical. しかしながら、上述のように、複雑な画素分布を持つ画像ブロックでは、予測値と隣接画素値とが異なる場合、予測値が的中する確率に比較して、着目画素値が隣接画素値に一致する確率が無視できない。 However, as described above, in the image block with complex pixel distribution, if the predicted value and the adjacent pixel values ​​are different, compared to the probability that the predicted value is hit, the target pixel value matches the neighboring pixel values the probability can not be ignored. その結果、予測誤差分布は、予測誤差が正の領域と負の領域とで異なる分散値を有する左右非対称な分布となる。 As a result, the prediction error distribution is asymmetrical distribution with different dispersion values ​​in the prediction error is a positive region and a negative region. 具体的には、予測値よりも隣接画素値が大きい場合には正の領域での分散値が負の領域での分散値よりも大きく、予測値よりも隣接画素値が小さい場合には負の領域での分散値が正の領域での分散値よりも大きい確率分布となる。 Specifically, greater than the variance value in the region dispersion value is negative at the positive region in the case than the predicted value is greater adjacent pixel value, the negative in the case than the predicted value smaller neighboring pixel values the greater the probability distribution than the dispersion value of the dispersion value is in the positive region in the region.

図2は、符号表の選択について説明するための図である。 Figure 2 is a diagram illustrating the selection of a code table. 図2において、画素配列21は、画面全体のうち、着目画素xの周辺画素a、b、cを含む画像領域を抜き出して示したものである。 2, pixel array 21, among the entire screen, showing by extracting an image area including the peripheral pixels a, b, c of the target pixel x. この周辺画素のうち、例えば画素cが隣接画素として用いられる。 Of the peripheral pixels, for example pixels c are used as adjacent pixels. 符号表セット22は、それぞれ異なる分散値の確率分布に対応する複数の符号表A乃至Eを含む。 Codebook set 22 includes a plurality of code tables A to E corresponding to the probability distribution of different dispersion values. 前述のように、複雑な画素分布を持つ画像ブロックでは、予測誤差分布は、予測誤差が正の領域と負の領域とで異なる分散値を有する左右非対称な分布となる。 As described above, in the image block with complex pixel distribution, the prediction error distribution is asymmetrical distribution with different dispersion values ​​in the prediction error is a positive region and a negative region. このような複雑な分布に対応するため、周辺画素値a乃至cから第1の分散値と第2の分散値とを算出し、符号表セット22から、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択する。 To cope with such complex distribution, is calculated from the neighboring pixel value a to c and the first dispersion value and the second dispersion value, from the code table set 22, a asymmetrical with different dispersion values ​​in the left and right a code table corresponding to the probability distribution, selected according to the first dispersion value and the second dispersion value. 第1の分散値と第2の分散値とを算出する方法については、後程詳細に説明する。 The method of calculating a first variance value and the second dispersion value, will be described later in detail.

符号表セット22の符号表A乃至Eは、その一つ一つが左右非対称な確率分布に対応する符号表であってよい。 Code table A to E of the codebook set 22 may be a code table One in which one corresponds to the asymmetrical probability distribution. この場合、例えば分布の左側が第1の分散値であり分布の右側が第2の分散値であるような確率分布に対応する符号表を選択すればよい。 In this case, for example, distribution left may be selected code table right first the variance value distribution corresponding to a probability distribution such that a second variance value. 或いは、符号表セット22の符号表A乃至Eは、その一つ一つが確率分布の左右何れかの片側の分布に対応する符号表(例えば右側の片側分布に対応する非負整数の予測誤差に対する符号表)であってよい。 Alternatively, the code table A to E of the codebook set 22, code for the prediction error of the non-negative integer corresponding to the code table (e.g. right side distribution that each one corresponds to the right or left side of the distribution of the probability distribution may be a table). これら符号表A乃至Eは、異なる複数の分散値を有する複数の確率分布に対応する複数の符号表である。 These code tables A through E are a plurality of code tables corresponding to a plurality of probability distributions having different dispersion values. この場合、符号表セット22から、第1の分散値に対応する例えば符号表Bを選択し、第2の分散値に対応する例えば符号表Eを選択し、符号表Bと符号表Eとを組み合わせることにより、左右非対称な確率分布に対応する符号表を構成してもよい。 In this case, the codebook set 22, corresponding to the first dispersion value, for example to select the code table B, corresponding to the second dispersion value, for example to select a code table E, and a code table B and code table E by combining it may constitute a code table corresponding to the asymmetric probability distribution. 図2の例において、選択された符号表Bの内容がテーブル23に示され、選択された符号表Eの内容がテーブル24に示されている。 In the example of FIG. 2, the contents of the selected code table B is shown in table 23, the contents of the selected code table E are shown in Table 24. 各テーブルには、互いに一対一に対応付けられた複数の差分値と複数の符号とが含まれている。 Each table contains a plurality of difference values ​​and a plurality of codes associated with the one-to-one with each other. 即ち、各々の差分値が1つの符号に対応付けられている。 That is, each of the difference values ​​is associated with one code.

図3は、選択された符号表、或いは、選択された符号表を組み合わせて得られた符号表に対応する左右非対称な確率分布の一例を示す図である。 Figure 3 is a code table that is selected, or is a diagram showing an example of asymmetric probability distribution corresponding to the code table obtained by combining the code table selected. 着目画素値xと予測値e(周辺画素値a乃至cから算出してよい)との差分(予測誤差)が横軸に示され、縦軸にその出現確率が示される。 The difference between the target pixel value x and the predicted value e (may be calculated from the peripheral pixel values ​​a through c) (prediction error) is shown on the horizontal axis, the probability on the vertical axis is shown. 予測誤差値c−eが正の領域にある(即ち隣接画素値cが予測値eよりも大きい)ので、正の領域の分布の分散値(右側の分布の分散値)が負の領域の分布の分散値(左側の分布の分散値)よりも大きくなる。 Since the prediction error value c-e is in the positive region (i.e. the adjacent pixel value c is larger than the predicted value e), the dispersion value of the distribution of positive region (variance value of the right distribution) the distribution of negative area It becomes larger than the dispersion value (variance value of the distribution on the left).

図4は、2つの符号表を組み合わせることにより構成した左右非対称な確率分布に対応する符号表の一例である。 Figure 4 is an example of a corresponding code table in asymmetric probability distribution constructed by combining two code tables. 図4に示す左右非対称な確率分布に対応する符号表26は、片側分布に対応するテーブル23(図2に示すテーブル23と同一)と、片側分布に対応するテーブル24(図2に示すテーブル24と同一)とを組み合わせたものである。 Code table 26 corresponding to the asymmetric probability distribution shown in Figure 4, the table 23 corresponding to one side distribution and (identical to the table 23 shown in FIG. 2), the table 24 shown in table 24 (FIG. 2 corresponding to one side distribution it is a combination of the same) and the. 但しテーブル23の符号とテーブル24の符号とが一致しないように、図2に示すテーブル23の符号の先頭に“1”を追加した符号と、図2に示すテーブル24の符号の先頭に“0”を追加した符号とを用いている。 However, as the code of the code and the table 24 of the table 23 do not match, the code obtained by adding "1" to the beginning of the code table 23 shown in FIG. 2, "0 to the beginning of the code table 24 shown in FIG. 2 are used added the sign to ". この例では、テーブル23が負の差分値の領域に対応付けられ、テーブル24が正の差分値の領域に対応付けられている。 In this example, the table 23 is associated with a region of negative differential values, table 24 is associated with the region of the positive difference values. 差分値0の符号としては、テーブル23の差分値0の符号の先頭に“1”を追加した符号が用いられている。 The sign of the difference value 0, the code is used to add a "1" at the beginning of the sign of the difference value 0 of the table 23. この結果、テーブル24の差分値0の符号“00”が使用されることなく余ってしまう。 As a result, thus remaining without code "00" of the difference value 0 of the table 24 is used. そこで、値がc−eに等しい差分値には、図2に示すテーブル24の差分値0の符号の先頭に“0”を付加した“000”を割り当てている。 Therefore, the value is the difference value equal to the c-e, are assigned a "0" obtained by adding "000" to the head of the sign of the difference value 0 of the table 24 shown in FIG. このようにして、着目画素値xが隣接画素値cに等しい場合(即ち着目画素値xと予測値eとの差分がc−eに等しい場合)には、符号表B(テーブル23)又は符号表E(テーブル24)における差分値がゼロに対応する符号を割り当てている。 In this way, if the target pixel value x is equal to the adjacent pixel value c (that is, the difference between the target pixel value x and the predicted value e is equal to c-e), the code table B (Table 23) or code difference value in table E (table 24) is assigned a code corresponding to the zero. これにより、図1(b)に示したように分布が非対称となる原因となっている無視できないピークの位置において、符号長が短い符号を割り当てることが可能となり、高い符号化効率を実現することができる。 It Thereby, the position of the peak can not be ignored distributed as shown in FIG. 1 (b) is a cause of the asymmetric, that it is possible to code length assigned a short code, to achieve high coding efficiency can.

図2の着目画素値xを符号化する際には、着目画素値xから予測値eを引いた差分値x−eを算出し、図4の符号表26においてこの算出した差分値に対応する符号を出力すればよい。 When coding the target pixel value x of Fig. 2 calculates the difference value x-e minus the predicted value e from the target pixel value x, corresponding to the difference value thus calculated in the code table 26 in FIG. 4 it is sufficient to output the code. これにより、差分値(予測誤差或いは残差とも言う)の確率分布が左右非対称な場合を考慮した効率的な符号化を実現することができる。 This makes it possible to the probability distribution of the difference values ​​(also referred to as a prediction error or residual) realizes efficient coding in consideration of the case where asymmetric.

以下に、本発明の実施例を添付の図面を用いて詳細に説明する。 It will be described below in detail with reference to the embodiment accompanying drawings of the present invention.

図5は、符号化装置の構成の一例を示す図である。 Figure 5 is a diagram showing an example of a configuration of an encoding device. 図5に示す符号化装置30は、符号表選択部31、残差生成部32、及び符号化部33を含む。 Encoding apparatus 30 shown in FIG. 5 includes a code table selection unit 31, residual generating unit 32, and the encoding unit 33. ブロック画像データ格納メモリ35には、画像全体のうちで、符号化対象である着目画素周辺の局所的な画像ブロックのデータが格納されている。 The block image data storage memory 35, among the entire image data of the local image blocks near the target pixel to be encoded is stored. 符号化装置30は、ブロック画像データ格納メモリ35から画像ブロックの画素データを受け取り、着目画素を符号化し、符号化により得られた符号化データを符号化データ格納メモリ36に格納する。 Encoding apparatus 30 receives the pixel data of the image block from the block image data storage memory 35, encodes the target pixel, and stores the encoded data obtained by encoding in the encoded data storage memory 36.

なお図5及び以降の類似の図において、各ボックスで示される各機能ブロックと他の機能ブロックとの境界は、基本的には機能的な境界を示すものであり、物理的な位置の分離、電気的な信号の分離、制御論理的な分離等に対応するとは限らない。 In yet a similar view of FIG. 5 and subsequent boundary between each functional block and another functional blocks shown in each box is basically illustrates a functional boundaries, separation of physical location, separation of electrical signals, not necessarily corresponding to the control logical separation. ハードウェアの場合、各機能ブロックは、他のブロックと物理的にある程度分離された1つのハードウェアモジュールであってもよいし、或いは他のブロックと物理的に一体となったハードウェアモジュール中の1つの機能を示したものであってもよい。 For hardware, each function block is the one which is other blocks physically somewhat separated may be a hardware module, or other blocks physically in hardware module that integrates it may be an illustration of one function. ソフトウェアの場合、各機能ブロックは、他のブロックと論理的にある程度分離された1つのソフトウェアモジュールであってもよいし、或いは他のブロックと論理的に一体となったソフトモジュール中の1つの機能を示したものであってもよい。 For software, the functional blocks may be a single software module that is somewhat separated other blocks logically, or other blocks logically one function in soft modules together it may be the one that showed.

符号表選択部31は、着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択する。 Code table selecting unit 31 calculates a first dispersion value and the second dispersion value from surrounding pixel value near the target pixel, a code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, selected according to a first dispersion value and the second dispersion value. 残差生成部32は、着目画素値から予測値を減算して残差を算出する。 Residual generator 32 subtracts the predicted value from the target pixel value to calculate the residual. 符号化部33は、残差生成部32により算出された残差を、符号表選択部31により選択された符号表により符号化する。 Encoding unit 33, the residual calculated by the residual generating unit 32 encodes the code table selected by the code table selecting unit 31. 符号化処理の大略については、図1乃至図4を用いて説明したとおりである。 For approximately the encoding process is as described with reference to FIGS. 符号表選択部31は、コンテキストC1導出部41、予測値生成部42、隣接点選択部43、コンテキストC2導出部44、第1テーブル選択部45、第2テーブル選択部46、及び符号表構築部47を含む。 Code table selection unit 31, a context C1 deriving section 41, the prediction value generator 42, the adjacent point selection unit 43, a context C2 deriving section 44, the first table selection unit 45, the second table selecting unit 46, and the code table constructing unit including the 47.

コンテキストC1導出部41は、周辺画素の勾配に基づいて、コンテキストC1を決定する。 Context C1 deriving unit 41 based on the slope of the surrounding pixels, determining a context C1. 予測値生成部42は、コンテキストC1や周辺画素値に基づいて着目画素の予測値を生成する。 Prediction value generation unit 42 generates a predicted value of the target pixel based on the context C1 and the surrounding pixel values. 第1テーブル選択部45は、コンテキストC1から第1の分散値を求め、この第1の分散値に対応する符号表を選択する。 The first table selection unit 45 calculates a first dispersion value from the context C1, selects a code table corresponding to the first dispersion value. 隣接点選択部43は、周辺画素の中から1つの画素を隣接画素として選択する。 Adjacent points selection unit 43 selects one pixel among the peripheral pixels as the adjacent pixels. コンテキストC2導出部44は、隣接点選択部43が選択した隣接画素値と予測値生成部42が生成した予測値とに基づいてコンテキストC2を決定する。 Context C2 deriving unit 44 determines a context C2 based on the predicted values ​​neighboring pixel values ​​adjacent point selecting section 43 selects the prediction value generator 42 generates. 第2テーブル選択部46は、コンテキストC2と第1テーブル選択部45から供給される第1の分散値とに基づいて第2の分散値を求め、この第2の分散値に対応する符号表を選択する。 The second table selecting unit 46 obtains the second variance value based on the context C2 and first variance value supplied from the first table selection unit 45, a code table corresponding to the second dispersion value select. 符号表構築部47は、第1テーブル選択部45が選択した符号表と第2テーブル選択部46が選択した符号表とを組み合わせて、左右非対称な確率分布に対応する符号表を構築する。 Code table constructing unit 47 combines the code table code table and the second table selection unit 46 first table selection unit 45 selects selects to construct a code table corresponding to the asymmetric probability distribution.

図6は、図5に示す符号化装置30の動作の流れを示したフローチャートである。 Figure 6 is a flowchart showing the flow of operation of the encoding device 30 shown in FIG. まずステップS1において、コンテキストC1導出部41がコンテキストC1を算出する。 First, in step S1, the context C1 deriving section 41 calculates the context C1. この例では、コンテキストC1として、着目画素xの近傍にある3つの周辺画素値a乃至cから横方向勾配Ghor=a−b、縦方向勾配Gver=a−c、及び斜め後方勾配Gnan=c+b−aを算出する。 In this example, as context C1, transverse gradient Ghor = a-b from three neighboring pixel values ​​a through c in the vicinity of the target pixel x, longitudinal gradient Gver = a-c, and obliquely rearward slope Gnan = c + b- to calculate the a. 更にコンテキストC1導出部41は、Ghor、Gver、及びGnanを右に6ビットシフトして下位6ビットを破棄することにより、各勾配値を量子化する。 Further context C1 deriving unit 41, Ghor, Gver, and by discarding the lower 6 bits and 6 bits shifted right Gnan, quantizing each gradient value. この量子化後のGhor、Gver、及びGnanを一組に纏めたものがコンテキストC1とされる。 Ghor after the quantization, Gver, and summarizes a set of Gnan is a context C1. 量子化は、コンテキストC1の総数を削減するために実行される。 Quantization is performed to reduce the total number of context C1.

ステップS2において、第1テーブル選択部45が、予め用意された固有分散値表50においてコンテキストC1を参照することにより、コンテキストC1の固有分散値を導出する。 In step S2, the first table selection unit 45, by referring to the context C1 in specific variance value table 50 prepared in advance, and derives a unique variance context C1. なおこの導出処理は、第1テーブル選択部45でなくコンテキストC1導出部41により実行されてもよい。 Note The derivation process may be performed by context C1 deriving unit 41 instead of the first table selecting unit 45. ここで導出された固有分散値は、基本的には、周辺画素のばらつきの度合いを示すものである。 Specific dispersion value derived here is basically indicates the degree of dispersion of the peripheral pixels. 大きな固有分散値であれば、着目画素値の予測値が的中し難い、即ち、予測残差が大きくなる確率が高いことを示している。 If large specific dispersion value, difficult to hit the predicted value of the target pixel value, i.e., the higher the probability that the prediction residual increases. 但し、単純な画素値の分散を求めているのではなく、横、縦、斜め方向の勾配の大きさに基づいて固有分散値を求めている。 However, rather than seeking the variance of simple pixel values, horizontal, vertical, based on the magnitude of the diagonal gradients are seeking specific variance. 従って、例えば横方向に勾配が大きいが縦方向に勾配がゼロである場合には、縦エッジ等の縦方向パターンである確率が高く、そのような場合には固有分散値がそれ程大きくならないように、固有分散値表50の各値が決定されていてよい。 Thus, for example, although the gradient in the horizontal direction is large gradient in the vertical direction is zero, high probability vertical in the direction pattern of the longitudinal edges or the like, as inherent variance is not so large in such a case , the values ​​of inherent variance value table 50 may have been determined.

図7は、固有分散値表を生成する処理の一例を示すフローチャートである。 Figure 7 is a flow chart showing an example of a process for generating a unique variance value table. 種々の評価対象の画像に対して図7の処理を実行することにより、図6の処理に用いる固有分散値表50を予め生成して用意しておくことになる。 By executing the processing in FIG. 7 for various evaluation target image, thereby to be prepared in advance generates a unique variance value table 50 employed in the process of FIG.

ステップS1において、評価対象の画像の評価画素を選択する。 In step S1, selects the evaluation pixel of the evaluation target image. ステップS2において、評価画素に対する予測残差(評価画素値と予測値との差)を導出する。 In step S2, deriving a prediction residual (the difference between the evaluation pixel value and the predicted value) for the evaluation pixels. ステップS3において、評価画素に対するコンテキストC1を導出する。 In step S3, to derive the context C1 for the evaluation pixels. ステップS4で、求められたコンテキストC1と予測残差との対応関係を、対応関係データ51に格納する。 In step S4, a context C1 obtained the correspondence between the prediction residual is stored in a corresponding relationship data 51. 即ち、コンテキストC1と予測残差とを互いに対応付けして対応関係データ51に格納する。 That is, to store the prediction residual and context C1 to correspondence data 51 in association with each other. ステップS5で、全ての画像の全ての画素に対しての走査を終了したか否かを判定する。 In step S5, it determines whether or not completed the scanning of all the pixels of all images. 終了していない場合には、ステップS1に戻り以降の処理を繰り返す。 If not completed, it repeats the subsequent processing returns to step S1.

全画素の走査を終了した場合、ステップS6で、コンテキストC1を1つ選択する。 If you leave the scanning of all pixels, in step S6, selecting a context C1 by one. ステップS7で、選択されたコンテキストC1の残差集合を読み出す。 In step S7, reading a residual set of selected context C1. 即ち、選択されたコンテキストC1に対応付けられた全ての予測残差を読み出す。 That is, it reads the prediction residual for all associated with the context C1 that has been selected. ステップS8で、読み出された予測残差の分散を計算する。 In step S8, calculating the variance of the prediction residuals read. ステップS9で、全てのコンテキストC1に対して分散値を生成したか否かを判定する。 In step S9, it determines whether to generate the variance values ​​for all contexts C1. 分散値を生成していないコンテキストC1が残っている場合には、ステップS6に戻り、以降の処理を繰り返す。 If there remains a context C1 that is not generating a variance value, the process returns to step S6, and repeats the subsequent processing.

以上の処理により、数多くの種々の評価対象の画像に基づいて、各コンテキストC1に対する予測残差の分散が求まる。 With the above processing, based on the number of different evaluation target image, the variance of the prediction residuals for each context C1 is obtained. こうして求めた予測残差の分散を、各コンテキストC1に対応付けられる固有分散値として用いることにより、固有分散値表50を生成することができる。 Thus the variance of the prediction residuals obtained by using as a unique variance values ​​associated with each context C1, it is possible to generate a unique variance value table 50. このようにして、図6のステップS2において用いる固有分散値表50が用意される。 In this way, the inherent variance value table 50 employed in the step S2 of FIG. 6 are prepared.

図6を再び参照し、ステップS3において、第1テーブル選択部45が、コンテキストC1の固有分散値に一致する符号表を選択する。 Referring again to FIG. 6, in step S3, the first table selection unit 45 selects the code table that matches the inherent variance context C1. 具体的には、複数の分散値に対応する複数の符号表が設けられており、第1テーブル選択部45が、コンテキストC1の固有分散値に等しい又は最も近い分散値の符号表を選択すればよい。 Specifically, a plurality of code tables corresponding to a plurality of variance values ​​is provided, the first table selection unit 45, by selecting the code table in equal or closest variance inherent variance context C1 good.

図8は、複数の符号表のデータ構成の一例を示す図である。 Figure 8 is a diagram showing an example of a data configuration of a plurality of code tables. 複数の符号表がセット61として不揮発性メモリ等のメモリに格納されている。 A plurality of code tables are stored in a memory such as a nonvolatile memory as a set 61. ワード幅は例えば16ビットである。 Word width is 16 bits, for example. 符号表セット61に含まれる1つの符号表は、テーブル62に示すデータ構造を有する。 One code table included in the codebook set 61 has a data structure shown in Table 62. テーブル62は、16ビット整数である固有分散値、12ビットの符号データ、及び4ビットの符号長データを含む。 Table 62 includes 16-bit unique variance is an integer, 12-bit code data, and a 4-bit code length data. 12ビットの符号データは、12ビット以下の長さの符号と、その右側の残りのビット位置を埋める“0”とを含む。 12-bit code data includes a code of 12 bits or less in length, and a fill "0" and the remaining bit positions to the right. 例えば、上から3番目のエントリの場合、符号長が2進数で“0011”即ち3ビットであるので、実際の符号は符号データの上位3ビットをとって“110”となる。 For example, if the third entry from the top, since the code length is "0011" or 3 bits in binary, actual code will take the upper 3 bits of the encoded data becomes "110". 上述のステップS3においては、第1テーブル選択部45が、コンテキストC1の固有分散値に等しい又は最も近い固有分散値を有する符号表を、符号表セット61から選択する。 In step S3 described above, the first table selection unit 45, a code table having equal or closest inherent variance inherent variance context C1, it selects from codebook set 61.

図9は、複数の符号表を生成する処理を示すフローチャートである。 Figure 9 is a flow chart illustrating a process for generating a plurality of code tables. この図9の処理を実行することにより、図6の処理に用いる複数の符号表(即ち図8の符号表セット61)を予め生成して用意しておくことになる。 By executing the processing in FIG. 9, so that to be prepared in advance generated multiple code tables used in the processing of FIG. 6 (i.e. codebook set 61 of FIG. 8).

ステップS1で、1つの固有分散値を選択する。 In step S1, selects one unique variance. ステップS2で、選択した固有分散値を分散として有する正規分布の確率密度関数を導出する。 In step S2, to derive the probability density function of a normal distribution having an inherent variance values ​​selected as a dispersion. ステップS3で、生成された確率密度関数を基にハフマン符号表を生成する。 In step S3, to generate a Huffman code table based on the generated probability density function. ステップS4で、全ての固有分散値について符号表(上記のハフマン符号表)を生成したか否かを判定する。 In step S4, the code table for all of the inherent variance determines whether to generate a (Huffman table above). 符号表を生成していない固有分散値がまだある場合には、ステップS1に戻り以降の処理を繰り返す。 If the unique variance value does not generate a code table is still repeats the subsequent processing returns to step S1.

図6を再び参照し、ステップS4で、予測値生成部42が予測値を計算するとともに、隣接点選択部43が隣接画素を選択し、更に、コンテキストC2導出部44が予測値及び隣接画素値に基づいてコンテキストC2を算出する。 Referring again to FIG. 6, in step S4, along with the prediction value generator 42 calculates a predicted value, the adjacent point selection section 43 selects the neighboring pixels, further context C2 deriving unit 44 prediction value and neighboring pixel values calculating the context C2 based on. 予測値生成部42は、コンテキストC1に応じて複数の予測値生成手法から1つを選択してもよい。 Prediction value generation unit 42 may select one of a plurality of prediction values ​​generated techniques depending on the context C1. 即ち例えば、横方向に勾配が大きいが縦方向に勾配がゼロである場合には、縦エッジ等の縦方向パターンである確率が高く、周辺画素a乃至cのうちで画素bの値を画素xの予測値とすること等が考えられる。 That is, for example, when it gradient laterally large gradient in the vertical direction is zero, the probability is a longitudinal pattern of the longitudinal edges or the like is high, the pixel x the value of a pixel b in the portion of the peripheral pixels a to c such that the predicted value is considered. 図6に示す例では、コンテキストC1の内容に関わらず、周辺画素値a乃至cから着目画素xの予測値を関数f(a,b,c)として生成している。 In the example shown in FIG. 6, regardless of the contents of the context C1, and generates a predicted value of a target pixel x from the peripheral pixel values ​​a through c function f (a, b, c) as a. 関数f(a,b,c)の一例としては、画素値a、画素値b、及び画素値cの3つの周辺画素値の平均値を求める関数としてよい。 Function f (a, b, c) as an example of the pixel values ​​a, may as a function of the average value of three neighboring pixel values ​​of b,, and image code values, c. 使用する予測式はこの例に限定されるものではなく、任意の予測式を用いてよい。 Prediction equation used is not limited to this example, it may be used any prediction equation. 隣接点選択部43は、着目画素xの横に隣接する画素cを隣接代表点として選択する。 Adjacent points selection unit 43 selects a pixel c adjacent the side of the target pixel x as a neighboring representative point. 隣接画素選択方法は、単純に特定の位置(例えば横隣りの画素c)を選択する方法に限定されるものではなく、PNGのPAETH予測のようにエッジ強度を元に隣接点を選択する方法等を適宜用いてよい。 Adjacent pixel selection method is not limited to the method of selecting a simple particular position (e.g. horizontal adjacent pixel c), the method selects the next point on the basis of the edge strength as PAETH prediction of PNG, etc. it may be used as appropriate. コンテキストC2導出部44は、予測値f(x,y,z)及び隣接画素値cに基づいて、コンテキストC2を求める。 Context C2 derivation unit 44, the predicted value f (x, y, z) and on the basis of the neighboring pixel values ​​c, determine the context C2. このコンテキストC2は、予測値f(x,y,z)と隣接画素値cとの差分の絶対値Diff(=|f(x,y,z)−c|)として定義される。 The context C2 is the predicted value f (x, y, z) and the absolute value Diff of the difference between adjacent pixel values ​​c (= | f (x, y, z) -c |) is defined as.

なお本実施例では上隣り、左隣り、左上隣りの3つの画素値に基づいて予測値及び隣接画素値を求めコンテキストC2を計算しているが、コンテキストC2を求める基となる画素はこれら3つの画素でなくてもよい。 Note next above in the present embodiment, next to the left, although to calculate the context C2 obtains the predicted value and neighboring pixel values ​​based on the three pixel values ​​of the upper left neighboring underlying seeking context C2 pixels of the three it may not be pixel. ラスタスキャン順で着目画素(圧縮対象画素)よりも先に符号化又は復号化される画素であれば、任意の位置の任意の数の画素を用いて、コンテキストC2を算出してよい。 If pixels to be encoded or decoded before the target pixel (pixel to be compressed) in a raster scan order, using any number of pixels in an arbitrary position may calculate the context C2. これはコンテキストC1の算出についても同様である。 This also applies to the calculation of the context C1.

図10は、ラスタスキャン順を示す図である。 Figure 10 is a diagram showing a raster scan order. 図10において、画像70はマトリクス状に縦横に配列された画素(図示の正方形)を含む。 10, the image 70 includes pixels arranged in rows and columns in a matrix (shown in square). 横一列に並ぶ画素が各画素行71を構成する。 Arranged in a horizontal row pixels constituting each pixel row 71. 矢印72でしめすラスタスキャン順では、1つの画素行71の全画素を左から右に順に走査し、画像70の右端に到達すると次の画素行71の左端に移動し、当該画素行71の全画素を左から右に順に走査する。 The raster scan order shown by the arrow 72, all pixels in one pixel row 71 is scanned from left to right, moves and reaches the right end of the image 70 to the left edge of the next pixel row 71, all of the pixel rows 71 to scan the pixels from the left to the right.

図11は、ラスタスキャン順で先に走査された画素により予測値及び隣接画素値を求める処理の一例を説明するための図である。 Figure 11 is a diagram for explaining an example of processing for obtaining the predicted value and neighboring pixel values ​​by the pixel scanned first in raster scan order. 図11において、着目画素(符号化対象画素)75を含む4×4画素の局所的な画像領域(画像ブロック)76を考える。 11, consider a local image areas (image block) 76 of 4 × 4 pixels including the pixel of interest (coded pixel) 75. 着目画素75以外の画像ブロック76に含まれる全ての画素は、着目画素75よりも先にラスタスキャン順で符号化される。 All pixels included in the image block 76 other than the target pixel 75 is encoded in the raster scan order before the target pixel 75. 従って、画像ブロック76内の画素値を用いてコンテキストC1及びC2を求めて着目画素75を符号化すれば、復号化する場合にも、着目画素75を復号化するためのコンテキストC1及びC2を求めることができる。 Accordingly, if coding the target pixel 75 seeking context C1 and C2 by using the pixel values ​​of the image block 76, also in the case of decoding, obtains context C1 and C2 for decrypting the target pixel 75 be able to. 即ち、着目画素75を復号化する時には既に、着目画素75以外の画像ブロック76内の全画素の画素値が復号処理により先にラスタスキャン順に求められているので、画像ブロック76内の画素値を用いてコンテキストC1及びC2を求めることができる。 That is, already when decoding the target pixel 75, the pixel values ​​of all pixels in the image block 76 other than the target pixel 75 are previously sought in raster scan order by the decoding process, the pixel value of the image block 76 it can be determined context C1 and C2 using. なお符号表選択のためのコンテキストC1及びC2の計算は、符号化処理側と同様に復号化処理側で実行することができるので、符号化時に使用した符号表を特定する情報を符号化後の圧縮データに付加する必要がない。 Note calculating contexts C1 and C2 for the code table selection, it is possible to perform the encoding processing side as well as the decoding process side, the information identifying the code table used in encoding of the coded there is no need to add to the compressed data. 従って、符号表を順次選択する画像領域単位を小さくしても圧縮率が劣化することはなく、一画素毎に符号表を選択して切り換えてよい。 Therefore, never even compression rate is degraded by reducing the image area unit for sequentially selecting a code table may be switched by selecting a code table for each one pixel.

また図6に示す例では、上隣り、左隣り、左上隣りの3つの画素値に基づいて予測値及び隣接画素値を求めているが、予測値及び隣接画素値は、それぞれ大局的な予測値及び局種的な予測値として考えることができる。 In the example shown in FIG. 6, next to the upper, adjacent the left, but seeking a predicted value and neighboring pixel values ​​based on the three pixel values ​​of the upper left neighboring prediction value and neighboring pixel values, each global predictor and it can be thought of as a station type predictive value. 即ち、図11に示されるように、比較的広い範囲の複数の画素77及び78(画像ブロック76に含まれる着目画素75以外の15個の画素)に基づいて予測値を求め、これを大局的な予測値として考えてよい。 That is, as shown in FIG. 11, obtains a predicted value based on the plurality of relatively wide range pixels 77 and 78 (15 pixels other than the target pixel 75 included in an image block 76), global it it may be considered as Do the predicted value. また比較的狭い範囲の複数の画素77(画像ブロック76内で着目画素75に接する3個の画素)に基づいて隣接画素値を求め、これを局所的な予測値として考えてよい。 Also determine the adjacent pixel value based on the plurality of pixels 77 of a relatively narrow range (three pixels adjacent to the target pixel 75 in the image block within 76), which may be considered as a local predictor. この場合の隣接画素値は、3つの画素77の画素値から1つの画素値を選択して求めたり、或いは3つの画素77の画素値から計算により求めたりした値であってよい。 The neighboring pixel values ​​in this case may be a value or determined by calculation from the pixel value of or determined by selecting one pixel value from the pixel values ​​of three pixels 77, or three pixels 77. このようにして求めた大局的な予測値が図1に示すような確率分布の中心にあり、局所的な予測値(隣接画素値)が確率分布の中心からずれている場合に、この局所的な予測値の存在する側において分散が大きい左右非対称な確率分布が得られる。 Located probability distribution center as shown global predictive value calculated in this way in FIG. 1, when the local predictor (neighboring pixel values) is offset from the center of the probability distribution, the local variance is large asymmetrical probability distribution is obtained in the presence sides of Do predicted value.

図6に戻り、ステップS5で、第2テーブル選択部46が、コンテキストC1の固有分散値+Diff として第2の分散値を求め、この第2の分散値に一致する符号表を選択する。 Returning to FIG. 6, in step S5, the second table selecting section 46 obtains the second dispersion value as a specific variance + Diff 2 context C1, selects the code table that matches the second dispersion value. 具体的には、複数の分散値に対応する複数の符号表が設けられており、第2テーブル選択部46が、上記の第2の分散値に等しい又は最も近い分散値の符号表を選択すればよい。 Specifically, a plurality of code tables are provided corresponding to a plurality of variance values, the second table selecting section 46, by selecting a code table of the second equal to the dispersion value or the closest variance of the Bayoi.

ステップS6で、ステップS3で選択された符号表とステップS5で選択された符号表とを組み合わせ、符号表構築部47が符号表を構築する。 In step S6, a combination of a code table selected by the code table and the step S5 selected in step S3, the code table constructing unit 47 constructs a code table. 符号表を組み合わせる方法は、図4で説明したのと同様である。 Method of combining the code table is the same as described in FIG. 図6のステップS6において、ステップS3で選択された符号表をテーブルTable1とし、ステップS5で選択された符号表をテーブルTable2としている。 In step S6 in FIG. 6, the code table selected in step S3 as the table Table1, has a code table selected in step S5 and table Table2. また更に、予測値e(=f(a,b,c))と着目画素値xとの差分x−eの値が正の領域に対応する符号表をテーブルTableRとし、差分x−eの値が負の領域に対応する符号表をテーブルTableLとしている。 Furthermore, the predicted value e (= f (a, b, c)) and the code table value of the difference x-e corresponds to the positive region with the target pixel value x as the table Tabler, the value of the difference x-e There has been a code table corresponding to the negative region and table TableL. 予測値<隣接画素値の場合には、差分x−eの値が正の領域において分散が大きくなるので(図3参照)、テーブルTableRとして分散の大きなテーブルTable2が割り当てられる。 If the predicted value <neighboring pixel values, the value of the difference x-e dispersion increases in the positive region (see FIG. 3), a large table Table2 of dispersion as a table TableR is assigned. 逆に予測値>隣接画素値の場合には、差分x−eの値が負の領域において分散が大きくなるので、テーブルTableLとして分散の大きなテーブルTable2が割り当てられる。 Predicted value Conversely> in the case of the adjacent pixel values ​​is the value of the difference x-e dispersion increases in the negative region, large table Table2 of dispersion as a table TableL is assigned. 予測値=隣接画素値の場合には、分散が大きくなることはなく、テーブルTable1のみが用いられる(この場合、ステップS5で求めたテーブルTable2がテーブルTable1と等しくなる)。 If the predicted value = neighboring pixel values ​​is not the dispersion increases, only the table Table1 is used (in this case, the table Table2 equals the table Table1 obtained in step S5). また図4を用いて説明したのと同様に、テーブルTable1の符号とテーブルTable2の符号とが一致しないように、各符号の先頭に“1”又は“0”を追加した符号を出力している。 Also in the same manner as described with reference to FIG. 4, as the code of the code and tables Table2 table Table1 do not match, and outputs the added code to "1" or "0" at the beginning of each code .

図12は、図5に示す符号化装置30による符号化処理の流れを示すフローチャートである。 Figure 12 is a flowchart showing a flow of an encoding process by the encoding device 30 shown in FIG. 図12に示す処理は、図6に示す処理をより整理した形で示したものである。 The process shown in FIG. 12 is a diagram showing in a more organized fashion the process shown in FIG.

ステップS1で、コンテキストC1を導出する。 In step S1, to derive the context C1. ステップS2で、コンテキストC1に基づいて符号表Table1を決定する。 In step S2, it determines the code table Table1 based on the context C1. ステップS3で、コンテキストC1に基づいて予測値計算方法f(a,b,c)を選択する。 In step S3, selects a prediction value calculation method f (a, b, c) based on the context C1. ステップS4で、予測値及び隣接画素値に基づいてコンテキストC2を算出し、更にコンテキストC2に基づいて符号表Table2を決定する。 In step S4, the calculated context C2 based on the predicted value and neighboring pixel values ​​to determine the code table Table2 based on more context C2. ステップS5で、符号表Table1及び符号表Table2を組み合わせて左右非対称な確率分布に対応する符号表を構築する。 In step S5, to construct a code table corresponding to the asymmetric probability distribution by combining a code table Table1 and code table Table2. ステップS6で、構築された符号表を用いて予測誤差x−f(a,b,c)を符号化する。 In step S6, the coded prediction error x-f (a, b, c) and using a code table that is built. ステップS7で、符号化対象の全画素が符号化済みであるか否かを判定する。 In step S7, all the pixels of the encoding target is determined whether the already encoded. 全画素が符号化済みでない場合には、ステップS1に戻り、以降の処理を繰り返す。 If all the pixels has not been coded, the process returns to step S1, and repeats the subsequent processing. 全画素が符号化済みである場合には、符号化処理を終了する。 If all the pixels have already been coded ends the encoding process.

図13は、復号化装置の構成の一例を示す図である。 Figure 13 is a diagram showing an example of a configuration of a decoding device. 図13に示す復号化装置80は、符号表選択部81、画素値生成部82、及び残差復号部83を含む。 Decoding apparatus 80 shown in FIG. 13, code table selection unit 81, the pixel value generating unit 82, and a residual decoder 83. 符号化データ格納メモリ86には、図5の符号化装置30により符号化されたデータが格納されている。 The encoded data storage memory 86, the coded data is stored by the encoding device 30 of FIG. 5. 復号化装置80は、符号化データ格納メモリ86から符号化データを受け取り、復号化処理を実行することにより着目画素値を求め、求められた画素値のデータを復号済みデータ格納メモリ85に格納する。 Decoder 80 receives the encoded data from the encoded data storage memory 86, obtains the target pixel value by performing a decoding process, and stores the data of the obtained pixel values ​​to the decoded data storage memory 85 . 復号済みデータ格納メモリ85のデータは、ラスタスキャン順において後続する画素の復号化処理におけるコンテキスト計算に用いるために、符号表選択部81に供給される。 Data decoded data storage memory 85, for use in context calculation in the decoding processing of the pixels followed in the raster scan order, it is supplied to the code table selection unit 81.

符号表選択部81は、着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択する。 Code table selecting unit 81 calculates a first dispersion value and the second dispersion value from surrounding pixel value near the target pixel, a code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, selected according to a first dispersion value and the second dispersion value. 残差復号部83は、着目画素値から予測値を引いた残差を、符号表選択部81により選択された符号表により復号化する。 Residual decoding unit 83, a residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value is decoded by the code table selected by the code table selecting unit 81. 即ち、残差復号部83は、符号化データ中の符号に対応する残差を符号表から取り出すことで、復号対象の符号から残差を復号する。 That is, the residual decoding unit 83, by extracting the residual corresponding to the code in the coded data from the code table, decoding a residual of the codes of the decoding target. 画素値生成部82は、復号された残差に予測値を加算することにより着目画素値を算出する。 Pixel value generating unit 82 calculates the target pixel value by adding the predicted values ​​to the decoded residual. 符号表選択部81は、コンテキストC1導出部91、予測値生成部92、隣接点選択部93、コンテキストC2導出部94、第1テーブル選択部95、第2テーブル選択部96、及び符号表構築部97を含む。 Code table selection unit 81, a context C1 deriving unit 91, the prediction value generator 92, the adjacent point selection unit 93, a context C2 deriving unit 94, the first table selection unit 95, the second table selection unit 96, and the code table constructing unit including the 97. 符号表選択部81の構成及び動作は、符号表選択部31の構成及び動作と同様である。 Construction and operation of the code table selecting unit 81 is the same as the structure and operation of the code table selecting unit 31. 前述のように、着目画素を復号化により求める時、即ち復号対象符号に復号化処理を適用する時には既に、コンテキストC1及びC2を求めるために使用する画素値が復号処理によりラスタスキャン順に求められている。 As described above, when determined by decoding the target pixel, that is, when applying a decoding process to the decoding target code already, the pixel value to be used is determined in the raster scan order by the decoding process to determine the context C1 and C2 there. 従って、符号化処理時と同様にしてコンテキストC1及びC2を求め、符号表を適宜選択することができる。 Therefore, seeking context C1 and C2 in the same manner as the encoding process, it is possible to appropriately select the code table.

図14は、図13に示す復号化装置80による符号化処理の流れを示すフローチャートである。 Figure 14 is a flowchart showing the flow of the encoding process by the decoding apparatus 80 shown in FIG. 13.

ステップS1で、コンテキストC1を導出する。 In step S1, to derive the context C1. ステップS2で、コンテキストC1に基づいて符号表Table1を決定する。 In step S2, it determines the code table Table1 based on the context C1. ステップS3で、コンテキストC1に基づいて予測値計算方法f(a,b,c)を選択する。 In step S3, selects a prediction value calculation method f (a, b, c) based on the context C1. ステップS4で、予測値及び隣接画素値に基づいてコンテキストC2を算出し、更にコンテキストC2に基づいて符号表Table2を決定する。 In step S4, the calculated context C2 based on the predicted value and neighboring pixel values ​​to determine the code table Table2 based on more context C2. ステップS5で、符号表Table1及び符号表Table2を組み合わせて左右非対称な確率分布に対応する符号表を構築する。 In step S5, to construct a code table corresponding to the asymmetric probability distribution by combining a code table Table1 and code table Table2. ステップS6で、構築された符号表を用いて復号対象符号に復号化処理を適用して残差を算出する。 In step S6, by applying the decoding process to the decoding target code to calculate a residual by using a code table that is built. 即ち、復号対象符号に対応する残差を符号表から取り出す。 That is, take out the residual corresponding to the decoding target code from the code table. ステップS7で、残差(予測誤差)と予測値f(a,b,c)とに基づいて着目画素値を算出する。 In step S7, it calculates the target pixel value on the basis of the residual (the prediction error) predicted value f (a, b, c) and. ステップS8で、復号化対象の全画素が復号済みであるか否かを判定する。 In step S8, and determines whether all the pixels of the decoded has already been decoded. 全画素が復号済みでない場合には、ステップS1に戻り、以降の処理を繰り返す。 If all the pixels has not been decoded, the process returns to step S1, and repeats the subsequent processing. 全画素が復号済みである場合には、復号化処理を終了する。 If all the pixels have already been decoded, and ends the decoding process.

図15は、符号化及び復号化を行なう画像処理システムの構成の一例を示す図である。 Figure 15 is a diagram showing an example of a configuration of an image processing system for coding and decoding. 図15の画像処理システムは、デジタルカメラ100、パーソナルコンピュータ(PC)101、及びCRTや液晶表示装置などの表示部102を含む。 The image processing system of FIG. 15 includes a display unit 102 such as a digital camera 100, a personal computer (PC) 101, and a CRT or a liquid crystal display device. デジタルカメラ100は、イメージセンサ111、揮発性メモリ112、符号化部113、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ114、復号部115、及び液晶表示装置等の表示部116を含む。 The digital camera 100 includes an image sensor 111, volatile memory 112, the coding unit 113, a nonvolatile memory 114 such as a flash memory, a decoding unit 115, and a display unit 116 such as a liquid crystal display device. イメージセンサ111から取りこまれた被写体103の画像は、SRAM(Static Random Access Memory)やDRAM(Dynamic Random Access Memory)等の高速な揮発性メモリ112に一旦格納される。 Image of the object 103 taken from the image sensor 111, temporarily stored in SRAM (Static Random Access Memory) or a DRAM (Dynamic Random Access Memory) faster volatile memory 112, such as. 符号化部113は、図5に示す符号化装置30と同様の構成であってよく、揮発性メモリ112から読み出した画像データを符号化して圧縮し、符号化後の画像データをメモリカード等の不揮発性メモリ114に格納する。 Encoding unit 113 may have the same configuration as the encoding device 30 shown in FIG. 5, the image data read from the volatile memory 112 is compressed by encoding, such as a memory card the image data after the encoding stored in the nonvolatile memory 114. 撮影した画像をデジタルカメラ100の表示部116に表示する場合は、カメラに内蔵された復号部115により不揮発性メモリ114の画像データを復号し、復号後の画像データを表示部116に供給する。 When displaying the photographed image on the display unit 116 of the digital camera 100 decodes the image data in the nonvolatile memory 114 by the decoding unit 115 embedded in the camera, to the display unit 116 the decoded image data. 復号部115は、図13に示す復号化装置80と同様の構成であってよい。 Decoding unit 115 may have the same configuration as the decoding device 80 shown in FIG. 13. デジタルカメラ100で撮影した画像をパーソナルコンピュータ101に表示する場合は、不揮発性メモリ114に格納された画像データをパーソナルコンピュータ101に取り込み、パーソナルコンピュータ101内の復号ソフトウェア117により復号する。 When displaying the image taken by the digital camera 100 to the personal computer 101 takes in the image data stored in the nonvolatile memory 114 to the personal computer 101, it is decoded by the decoding software 117 in the personal computer 101. この際、復号ソフトウェア117は、図14に示す復号処理を実行してよい。 At this time, decoding software 117 may perform the decryption process shown in FIG. 14. 復号された画像データは表示部102に供給されて表示される。 The decoded image data is displayed is supplied to the display unit 102.

以上のシステム構成においては、左右非対称な確率分布に対応した符号表を用いた高効率の圧縮方式によって、より多くの画像データをカメラの不揮発性メモリに格納することができる。 Or in the system configuration, may be stored by the high efficiency compression method using a code table corresponding to the asymmetric probability distribution, the more the image data to the camera's non-volatile memory. また連写速度向上のボトルネックとなりやすい低速な不揮発性メモリへの格納時のデータ量を削減することができるため、書込み時間の短縮が可能である。 Further, it is possible to reduce the amount of data during storage in the continuous shooting speed up bottleneck prone slower nonvolatile memory, it is possible to shorten the write time.

以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の範囲内で様々な変形が可能である。 Although the present invention is not limited to these embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications are possible within the scope of the appended claims.

なお本願発明は以下の内容を含むものである。 Note the present invention are those containing the following content.
(付記1) (Note 1)
着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、前記第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択する符号表選択部と、 Calculating a first variance value and a second variance value from surrounding pixel value near the target pixel, a code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, and the first dispersion value a code table selection unit for selecting in response to a second dispersion value,
着目画素値から予測値を引いた残差を前記選択された符号表により符号化又は復号化する符号化又は復号化部とを含むことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus characterized by comprising an encoding or decoding unit for coding or decoding the code table residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value is the selected.
(付記2) (Note 2)
前記符号表選択部は、異なる複数の分散値を有する複数の確率分布に対応する複数の符号表を備え、前記複数の符号表から前記第1の分散値に応じて第1の符号表を選択し、前記複数の符号表から前記第2の分散値に応じて第2の符号表を選択し、前記第1の符号表と前記第2の符号表とを組み合わせることを特徴とする付記1記載の画像処理装置。 The code table selecting unit selects a plurality of provided with a code table, the first code table according to the first variance value from said plurality of code tables corresponding to a plurality of probability distributions having different dispersion values and selects the second code table according to the second dispersion value from said plurality of code tables, Appendix 1, wherein the combining the second code table and the first code table the image processing apparatus.
(付記3) (Note 3)
前記符号表選択部は、前記周辺画素値に応じて前記第1の分散値を算出するとともに、前記周辺画素値と、隣接画素値と、前記予測値とに応じて前記第2の分散値を算出することを特徴とする付記1又は2記載の画像処理装置。 The code table selecting unit is configured to calculate the first dispersion value in accordance with the peripheral pixel values, and the peripheral pixel values, and the adjacent pixel value, the second dispersion value in accordance with said predicted value calculating the image processing apparatus according to Supplementary note 1 or 2, wherein that.
(付記4) (Note 4)
前記符号化又は復号化部は、符号化する際に前記着目画素値が前記隣接画素値に等しい場合には、前記第1の符号表又は前記第2の符号表における残差がゼロに対応する符号を前記残差に割り当てることを特徴とする付記3記載の画像処理装置。 The encoding and decoding unit, when the target pixel value in coding is equal to the adjacent pixel value, the residual of the first code table or the second code table corresponding to zero the image processing apparatus according to Supplementary note 4, wherein assigning a code to the residual.
(付記5) (Note 5)
前記選択された符号表に対応する確率分布は、前記予測値よりも前記隣接画素値が大きい場合には正の領域での分散値が負の領域での分散値よりも大きく、前記予測値よりも前記隣接画素値が小さい場合には負の領域での分散値が正の領域での分散値よりも大きいことを特徴とする付記3又は4記載の画像処理装置。 The selected probability corresponding to the code table distribution, wherein when than the predicted value is larger the neighboring pixel value is larger than the dispersion value in the region dispersion value is negative at the positive region, than the predicted value the image processing apparatus of the distributed value positive in the region Appendix being larger than the dispersion value of 3 or 4, wherein in the negative region in the case is small the neighboring pixel values.
(付記6) (Note 6)
着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、 Calculating a first variance value and a second variance value from surrounding pixel value near the target pixel,
左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、前記第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択し、 A code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, selected in accordance with the first dispersion value and a second dispersion value,
着目画素値から予測値を引いた残差を前記選択された符号表により符号化又は復号化する各段階を含むことを特徴とする画像処理方法。 Image processing method characterized by including each step of encoding or decoding by the selected code table residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value.
(付記7) (Note 7)
前記選択する段階は、異なる複数の分散値を有する複数の確率分布に対応する複数の符号表から前記第1の分散値に応じて第1の符号表を選択し、前記複数の符号表から前記第2の分散値に応じて第2の符号表を選択し、前記第1の符号表と前記第2の符号表とを組み合わせる各段階を含むことを特徴とする付記6記載の画像処理方法。 Wherein the step of selecting selects the first code table according a plurality of code tables on the first variance value corresponding to a plurality of probability distributions having different dispersion values, from said plurality of code tables second selecting a code table according to the second dispersion value, the image processing method according to Supplementary note 6, wherein the including each step of combining the second code table and the first code table.
(付記8) (Note 8)
前記算出する段階は、前記周辺画素値に応じて前記第1の分散値を算出するとともに、前記周辺画素値と、隣接画素値と、前記予測値とに応じて前記第2の分散値を算出することを特徴とする付記6又は7記載の画像処理方法。 Wherein the step of calculating includes calculating calculates the first dispersion value in response to the peripheral pixel values, and the peripheral pixel values, and the adjacent pixel value, the second dispersion value in accordance with said predicted value the image processing method according to Supplementary note 6, wherein that.
(付記9) (Note 9)
前記符号化又は復号化する段階は、符号化する際に前記着目画素値が前記隣接画素値に等しい場合には、前記第1の符号表又は前記第2の符号表における残差がゼロに対応する符号を前記残差に割り当てることを特徴とする付記8記載の画像処理方法。 Wherein the step of encoding or decoding, when the target pixel value in coding is equal to the adjacent pixel value, the residual of the first code table or the second code table is corresponding to zero the image processing method according to Supplementary note 8, wherein the assigning a code to said residuals.

30 符号化装置31 符号表選択部32 残差生成部33 符号化部41 コンテキストC1導出部42 予測値生成部43 隣接点選択部44 コンテキストC2導出部45 第1テーブル選択部46 第2テーブル選択部47 符号表構築部 30 coding apparatus 31 the code table selecting unit 32 residual generating unit 33 the encoding unit 41 context C1 deriving unit 42 prediction value generator 43 adjacent point selecting section 44 context C2 deriving unit 45 first table selector 46 second table selecting unit 47 code table construction unit

Claims (5)

  1. 着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、前記第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択する符号表選択部と、 Calculating a first variance value and a second variance value from surrounding pixel value near the target pixel, a code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, and the first dispersion value a code table selection unit for selecting in response to a second dispersion value,
    着目画素値から予測値を引いた残差を前記選択された符号表により符号化又は復号化する符号化又は復号化部とを含むことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus characterized by comprising an encoding or decoding unit for coding or decoding the code table residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value is the selected.
  2. 前記符号表選択部は、異なる複数の分散値を有する複数の確率分布に対応する複数の符号表を備え、前記複数の符号表から前記第1の分散値に応じて第1の符号表を選択し、前記複数の符号表から前記第2の分散値に応じて第2の符号表を選択し、前記第1の符号表と前記第2の符号表とを組み合わせることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 The code table selecting unit selects a plurality of provided with a code table, the first code table according to the first variance value from said plurality of code tables corresponding to a plurality of probability distributions having different dispersion values and, according to claim 1, wherein the plurality of second selecting a code table in response from the code table in said second dispersion value, wherein the combining the second code table and the first code table the image processing apparatus according.
  3. 前記符号表選択部は、前記周辺画素値に応じて前記第1の分散値を算出するとともに、前記周辺画素値と、隣接画素値と、前記予測値とに応じて前記第2の分散値を算出することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。 The code table selecting unit is configured to calculate the first dispersion value in accordance with the peripheral pixel values, and the peripheral pixel values, and the adjacent pixel value, the second dispersion value in accordance with said predicted value calculating the image processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein that.
  4. 前記選択された符号表に対応する確率分布は、前記予測値よりも前記隣接画素値が大きい場合には正の領域での分散値が負の領域での分散値よりも大きく、前記予測値よりも前記隣接画素値が小さい場合には負の領域での分散値が正の領域での分散値よりも大きいことを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。 The selected probability corresponding to the code table distribution, wherein when than the predicted value is larger the neighboring pixel value is larger than the dispersion value in the region dispersion value is negative at the positive region, than the predicted value the image processing apparatus also claim 3, wherein a dispersion value in the negative region is larger than the dispersion value of the positive area if the neighbor pixel value is small.
  5. 着目画素周辺の周辺画素値から第1の分散値と第2の分散値とを算出し、 Calculating a first variance value and a second variance value from surrounding pixel value near the target pixel,
    左右で異なる分散値を有する左右非対称な確率分布に対応する符号表を、前記第1の分散値と第2の分散値とに応じて選択し、 A code table corresponding to the asymmetric probability distribution with different dispersion values ​​in the left and right, selected in accordance with the first dispersion value and a second dispersion value,
    着目画素値から予測値を引いた残差を前記選択された符号表により符号化又は復号化する各段階を含むことを特徴とする画像処理方法。 Image processing method characterized by including each step of encoding or decoding by the selected code table residual obtained by subtracting the prediction value from the target pixel value.
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