JP2014521273A - 画像を符号化する方法および装置 - Google Patents

Abstract

画像を処理する方法であって、前記方法は、画像を取り出すこと（２００）と、画像を一連の構成要素として符号化すること（２０２）と、各構成要素ごとに指数を導出することと、仮数を導出することであって、各構成要素の少なくとも近似は指数および仮数から導出されることができ、かつ各指数はその付随する仮数におけるビット数を示す、導出することと、少なくとも指数を圧縮すること（３０８、２０６）と、指数および仮数をメモリに記憶すること（３１６）と、を備える方法を提供する。さらに、画像を処理するための装置も提供される。

Description

本発明は、画像を符号化する方法および装置に関する。

近年、テレビ、コンピュータ、および映像を提供し得る他のデバイスにおいて高解像度映像の要求が高まっており、この要求は携帯デバイス市場にも及んでいる。比較的高精細のスクリーンが、タブレット、パーソナルコンピュータ、およびスマートフォンなどの最新の携帯マルチメディアデバイスにおいてより普及しているため、高解像度の映像品質が重要な競合差別化要因になっている。

映像品質の向上に伴い、より滑らかな映像、改良された色、サイズ変更、圧縮、または他の画像処理から生じる不自然さが少なくなる、および様々な他の利点がもたらされる。これらの利点は、視認され得る細部における単なる向上を超える方法でユーザ体験を向上させる。

運動補正フレームレート変換または立体映像処理などの最新映像処理アルゴリズムは、各映像フレームデータの外部システムメモリからの多重読み込み／外部システムメモリへの多重書き込みを必要とする。携帯マルチメディアデバイスの高解像度映像、特に高品質高解像度映像に対するメモリアクセス総負荷は、容易に受け入れ難いほど高くなり得る。

メモリシステムの負荷を削減するために、ウェーブレット多重解像度処理などの無損失（または、ほぼ無損失）フレームバッファ圧縮が頻繁に使用される。しかしながら、この手法にはいくつかの欠点がある。

とりわけ、ｈ．２６４などの復号および符号化のスキームで使用される圧縮方法は、ウェーブレット多重解像度処理に対して最適化されているとは限らない。
一方、多重解像度処理での使用に適した圧縮方法は、許容できないほど高いメモリ使用量を必要とすることが多く、符号化されるフレームを通じていくつかの読み込みパスを使用するため、フレーム全体をメモリに記憶する必要がある。さらに、複数のパスにより高いレイテンシが生じるため、リアルタイムでの用途において望ましくない。さらに、これらの方法は多くの映像ストリームセンサでの使用に適しておらず、これはオンザフライでデータを取り込み、より小さいバッファに記憶するため、バッファは１ラインまたは１ブロックの画素のみを含むことができる。さらに、これらの方法は複雑なシステムおよび多くの作動電力を必要とする。

一方法は、群指数および個々の仮数を導出することによって群におけるウェーブレット多重解像度処理の構成要素を符号化することであり、各構成要素の近似は構成要素の仮数と結合される群指数から導出され得る。しかしながら、これは映像品質の低下を招くため、望ましくない解決法である。

本発明のさらなる詳細、態様、および実施形態を、例としてのみ、図面を参照して記載する。図面において、同様の参照符号は同様のまたは機能的に類似の要素を特定するために使用される。図面内の要素は簡潔かつ明瞭にするために示されており、必ずしも原寸に比例するようには描かれていない。
概略的なマルチメディアデバイスの一例。 例示的な画像圧縮方法のフロー図。 例示的な画像圧縮方法のフロー図。 ウェーブレット符号化の一例。 ゼロ化の一例。 指数および仮数を導出する処理の一例。 異なる圧縮程度に応じて圧縮された画像。 例示的な構成要素、指数、および仮数を示す表。 逆離散波形変換の処理を示す図。

本発明は、添付の特許請求の範囲に記載されるように、画像を符号化する方法および装置を提供する。
本発明の具体的な実施形態は従属請求項に記載されている。

本発明のこれらの態様および他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかとなり、それらを参照することによって明瞭になるであろう。
本発明の例示されている実施形態は、大部分について、当業者に既知の電子構成要素および回路を使用して実装され得るため、本発明の基礎となる概念の理解および評価のために、ならびに本発明の教示を分かりにくくせず当該教示から注意を逸らさせないために、詳細は必要と考えられる範囲を超えては説明されない。

図１は、メモリインタフェースユニット１０２、離散波形変換（ＤＷＴ）ユニット１０４、逆離散波形変換（ＩＤＷＴ）ユニット１０６、エントロピー符号器１０８、およびエントロピー復号器１１０を備える画像処理デバイス１００などのマルチメディアデバイスの一例を概略的に示す。使用中、ＤＷＴユニット１０４およびエントロピー符号器１０８は共に動作し、圧縮画像を符号化するためにメモリインタフェースユニット１０２を通じてメモリがアクセスされる。同様に、ＩＤＷＴユニット１０６およびエントロピー復号器１１０は共に動作し、圧縮画像を復号するようにメモリインタフェースユニット１０２を通じてメモリがアクセスされる。

図２は、画像処理デバイス１００での画像を圧縮する方法の概略を示すフロー図である。図２に応じた方法において、画像処理デバイスには、メモリインタフェースユニット１０２を通じて、原画像２００または入力フレームが提供されてもよい。原画像２００はシステムメモリから、他の記憶デバイスから、またはカメラなどのセンサからもたらされてもよい。原画像２００は、完成画像あるいはその一部、またはより大きい画像から取り出された符号化ブロックであってもよい。画像の一部または符号化ブロックを符号化することにより、符号化処理に必要なメモリ量が削減される。

メモリインタフェースユニット１０２は原画像２００をＤＷＴユニット１０４へ渡し、ＤＷＴユニットにおいてウェーブレット変換２０２がなされる。変換済み画像の統計値は、符号化処理の後段において使用されるために統計値収集ユニット２０８によって算出されてもよい。その後、変換済み画像は量子化２０４およびエントロピー符号化２０６を経て、出力符号化フレーム２１０が生成される。

図３は、図２の方法をさらに詳細に示す。図３の第１の部分において、原画像２００は取り出されてＤＷＴユニット１０４へ渡され、図２に示されるようにウェーブレット変換２０２を使用して符号化されてもよい。

図４は、図３に示されるようなウェーブレット変換を示す。原画像２００は、Ｙ部分、Ｃｂ部分、およびＣｒ部分に分類されてもよく、各部分はハイパスフィルタを施され、ここでは３つの変換済み画像４００、４０２、４０４として表される一連の構成要素を生成してもよい。

構成要素は次の式により導出されてもよい。
ＬＬ_１（ｐ_１，ｑ_１），＝ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０）＋ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０）＋ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０＋１）＋ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０＋１）
ＬＨ_１（ｐ_１，ｑ_１），＝ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０）＋ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０）−ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０＋１）−ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０＋１）
ＨＬ_１（ｐ_１，ｑ_１），＝ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０）−ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０）＋ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０＋１）−ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０＋１）
ＨＨ_１（ｐ_１，ｑ_１），＝ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０）−ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０）−ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０＋１）＋ＬＬ_０（ｐ_０＋１，ｑ_０＋１）
ここで、
ｐ_０＝０，２，４，・・・，ｐ−１，ｐ
ｑ_０＝０，２，４，・・・，ｑ−１，ｑ
ｐ＝原画像の幅
ｑ＝原画像の高さ
ｐ_１＝ｐ_０／２；ｑ_１＝ｑ_０／２
ＬＬ_０（ｐ_０，ｑ_０）＝原画像における（ｐ_０，ｑ_０）の画素値
ＬＬ_１，ＬＨ_１，ＨＬ_１，ＨＨ_１−第１の分類段階の出力構成要素
画素構成要素の入力解像度が８ビットである場合、ＬＬ_１，ＬＨ_１，ＨＬ_１，ＨＨ_１は構成要素ごとに１０ビットの解像度を有してもよい。

図４において、第１の変換済み画像４００は、横方向（ｘ軸に沿う方向）の高周波輝度変化を示す。第２の変換済み画像４０２は、縦方向（ｙ軸に沿う方向）の高周波輝度変化を示す。第３の変換済み画像４０４は、斜め方向（式ｘ＝ｙにより規定される線に沿う方向）の高周波輝度変化を示す。３つの変換済み画像を、それぞれＨＬ（高−低）画像、ＬＨ（低−高）画像、およびＨＨ（高−高）画像と称す。その後、原画像は、ローパスフィルタを施されおよび縮小され、原画像のより小さい近似、ＬＬ_１（つまり、低−低）画像、または第１の近似済み画像４０６を生成してもよい。ウェーブレット変換は繰り返し適用されてもよいため、第１の近似済み画像４０６はウェーブレット変換され、第１の近似済み画像４０６よりさらに小さい第２の近似済み画像４１４とともに、第４の変換済み画像、第５の変換済み画像、および第６の変換済み画像４０８、４１０、４１２を生成してもよく、これらの画像は第１の近似済み画像４０６から導出される追加的な一連のＨＬ画像、ＬＨ画像、およびＨＨ画像である。

さらに、第２の近似済み画像４１４はウェーブレット変換され、第２の近似済み画像４１４より小さい第３の近似済み画像４２２とともに、第７の変換済み画像、第８の変換済み画像、および第９の変換済み画像４１６、４１８、４２０を生成してもよく、これらの画像は追加的な一連のＨＬ画像、ＬＨ画像、およびＨＨ画像である。

このようにして、第１段階、すなわち最下位段階に第１の変換済み画像、第２の変換済み画像、および第３の変換済み画像４００、４０２、４０４、第２段階に第４の画像、第５の画像、第６の画像４０８、４１０、４１２、第３段階に第７の変換済み画像、第８の変換済み画像、第９の変換済み画像４１６、４１８、４２０などを伴う、画像のピラミッド構造が形成されてもよい。

ウェーブレット係数の算出は、元のビット値と比較して結果のビット数を増加させる。各ウェーブレット段階において、増分ビット数が追加される。例えば、２ビットはハールフィルタに適していてもよい。圧縮が無損失である場合、追加ビットはすべて維持されなければならず、ピラミッド構造の段階は１２ビットから１４ビット、１６ビットなどへ増大してもよい。以下に記載されるように、非可逆圧縮では、追加ビットは後の構成要素の量子化中に切り捨てられてもよい。

図４は３度行われて最終的な近似済み画像４２２を生成するウェーブレット変換を示すのみであるが、ウェーブレット変換の処理は所望の回数だけ繰り返されてもよい。一般的に、変換の繰り返しが多いほど画像の圧縮が高まるため、記憶に必要なメモリは減少するが、画像の符号化および復号に必要な時間およびハードウェアの複雑性が増す。一部の用途では、１つまたは２つの段階のみにおける圧縮を適用するのが適当であろう。しかしながら、技術的には、例えば６つあるいは７つの段階、またはそれ以上であってもよい。

したがって、変換は多数の中間構成要素４２６を通じて記憶可能構成要素４２４を提供する。
所望の段階の変換に到達すると、最終的な近似済み画像４２２が記憶されてもよい。その後、変換済み画像（４００、４０２、４０４、４０８、４１０、４１２、４１６、４１８、および４２０）は、記憶されるために処理され、およびエントロピー符号化されてもよい。

図３に戻ると、次にＬＨ画像、ＨＬ画像、およびＨＨ画像（例えば、第１の画像、第２の画像、および第３の画像４００、４０２、４０４）の構成要素が量子化２０４される。ユーザの必要性に応じて、量子化は様々な方法で行われてもよい。最初に、構成要素が可変ビットレート符号化されてもよい（３００）。可変ビットレート符号化が使用される場合に、より高いビットレートが、第７の変換済み画像、第８の変換済み画像、および第９の変換済み画像４１６、４１８、４２０など、変換済み画像ピラミッド構造のより高い段階に対して使用されてもよい。符号化処理および復号処理中、構成要素のピラミッド構造の最高段階からの変化は復号処理の全段階に影響を及ぼし、各変換に伴ってこの影響が大きくなるため、結果としてピラミッド構造の最下位段階の構成要素の変化よりも多大な影響を復号済み画像の最終的な外観に与える。

構成要素は、各構成要素を記憶するために使用されるビット数を削減することによって、さらに切捨て（クリップ）されてもよい（３０１）。例えば、各構成要素は最も近い８ビット近似数に削減されてもよい。ビット数は異なっていてもよく、さらにより高いビットレートが変換済み画像ピラミッド構造のより高い段階で使用されてもよい。

さらに、構成要素はゼロ化されてもよい（３０２）。図５は構成要素５００のゼロ化の処理を示しており、これによって値の低い構成要素は０に削減されて、量子化構成要素５０２を生成してもよい。換言すれば、量子化は、ｘより小さく−ｘより大きい値を有する任意の構成要素をゼロ値を有する構成要素に置き換えることを備えてもよく、ここでｘは正の実数である。可変ビットレート符号化は無損失またはほぼ無損失でもよい一方で、ゼロ化は必然的に情報の損失をもたらす。

図３に戻ると、構成要素は量子化された後、ランレングス符号化（ＲＬＥ）されてもよく（３０３）、これによって一連の構成要素は、値ｘがｎ個のストリングをｘ｜ｎの形式で記憶することによって符号化されてもよく、つまり、ストリング
１，１，１，０，０，３，４，５，６，０，０，０，０，０，０，０，０，０，３，７，０，１，１，０，０，０，０，１，１，１
は、次のようになる。

１｜３，０｜２，３｜１，４｜１，５｜１，６｜１，０｜９，３｜１，７｜１，０｜１，１｜２，０｜４，１｜３
この例はランレングス符号化の修正された形式、すなわちゼロランレングス符号化を使用してもよく、これによって数字０の連続のみが符号化されてもよく、つまり、ストリング
１，１，１，０，０，３，４，５，６，０，０，０，０，０，０，０，０，０，３，７，０，１，１，０，０，０，０，１，１，１
は、次のようになる。

１，１，１，０｜２，３，４，５，６，０｜９，３，７，０｜１，１，１，０｜４，１，１，１
ゼロ化は構成要素におけるゼロの数を増加させるため、ゼロ化された量子化構成要素についてゼロランレングス符号化を使用すると特に有用である。

前フレームまたは符号化ブロックの統計値は、より高い段階のゼロ化または非線形量子化を提供するために使用されてもよい。
量子化およびゼロランレングス符号化が完了すると、量子化構成要素はさらに符号化されて各構成要素ごとに指数および仮数を生成してもよい（３０４）。

各構成要素の指数は次式により決定されてもよい。
Ｅ＝ｃｅｉｌ（ｌｏｇ_２（（ａｂｓ（Ｃ））＋１）） （１）
ここで、Ｅは指数であり、Ｃは構成要素であり、ａｂｓ（）は入力の絶対値をとる関数であり、ｃｅｉｌ（）は入力を次に最も大きな整数にマッピングを行う関数である。

各構成要素の仮数は次式により決定されてもよい。
Ｃ＞０の場合、Ｍ＝Ｃ （２）
Ｃ＜０の場合、Ｍ＝Ｃ−１＋２^Ｅ （３）
ここで、Ｍは仮数の値である。Ｃ＝０の場合、Ｍは定義されず、仮数は生成されない。

仮数は２進数ｍとして記憶されてもよい。ｍにおける桁数は、本質的に指数の値と同一である。
図６は４つの構成要素６００、およびそれらの要素から導かれる指数６０２および仮数６０４を示す。確認できるように、Ｃ＝１４の場合、１０進法でＥ＝４（式１による）およびＭ＝１４（式２による）である。２進法で、仮数ｍ＝１１１０であり、Ｅの値と同一の桁数を有する。

Ｃ＝−７の場合、１０進法でＥ＝３（式１による）およびＭ＝０（式２による）である。２進法で、ｍはゼロ値を有するが、Ｅ＝３であるため、ｍはｍ＝０００のように同一の数値３桁によって表される。

対照的な例を提供すると、Ｃ＝−６の場合、１０進法でＥ＝３およびＭ＝１である。したがって、２進法で仮数はｍ＝００１である。
図５に示すように、Ｃ＝１の場合、Ｅ＝１およびｍ＝１である。

Ｃ＝０の場合、Ｅ＝０であり、上述したように仮数は存在しない。
図３に戻ると、指数および仮数の値が算出されると、値はそれぞれ指数および仮数に分離されて（３０６）、さらに個別に符号化されてもよい。

記憶される情報の大きさをさらに削減するために、仮数はさらに切捨てされてもよい（３１０）。切捨て中、所定のビット数より大きい任意の仮数は、復号中に最も近い結果をもたらすｍの値に削減されてもよい。仮数ｍは、所定の５ビット長もしくは４ビット長、または任意の他の好ましい長さに切捨てられてもよい。仮数ｍが切捨てられる場合において、指数Ｅも結果として変化し、ｍの長さの変化を反映してもよい。

切捨て処理は仮数の全体の大きさを削減し、かつさまざまなＥの値を削減するため、Ｅの値のその後の群符号化によって達成される圧縮率を一般的に向上させる。
切捨ての程度は、映像品質と圧縮率との間の妥協点に達するように制御されてもよい。図７は、４ビット切捨て７００（これによって、４ビットより長い値のｍすべてが４ビットに切捨てられる）によって符号化され、その後復号される場合の画像の品質と、５ビット切捨て７０２によって符号化および復号される場合との同一画像の品質の違いを示す。

このように、図３の方法によりレート歪み制御が可能となり、その歪み程度は切捨ての程度を調整することによって制御されてもよい。
図３に戻ると、指数はゼロランレングス符号化されてもよい（３０８）。さらに、この例において、ランレングス符号化の修正された形式が使用されてもよく、それにより数字０の連続のみが符号化される。指数がゼロランレングス符号化されると、指数はさらにエントロピー符号化されてもよい。

指数のエントロピー符号化には、例えばハフマン符号化２０６を備えてもよい。これは２つの方法によって行われてもよい。第１の方法は、図２に示されるように、リアルタイム辞書統計値３１２を使用して収集する方法であり、これによって指数は分析２０８されてもよく、符号化されるときに使用するための効率的な辞書が導出される。統計値算出は以前に符号化された画像からリアルタイムで行われてもよく、それにより以前の画像の統計値が現在の画像を符号化するために使用される。結果として生じる関数は、現在のフレーム指数に対するハフマン辞書の算出に使用されてもよい。この手法は一般的に高い圧縮率をもたらすが、時間がかかりハードウェアリソースを使用する一方で、導出された辞書が後の復号における使用のために記憶される必要がある。代替的に、ハフマン符号化は所定の辞書３１４でなされてもよい。所定の辞書は、例えば画像ライブラリの統計値分析から導出されてもよい。導出された辞書よりも所定の辞書を使用するほうが早いが、低い程度の圧縮をもたらし得る。

所定の辞書が使用される場合、画像の統計値は一般的に、部分的に符号化されるピラミッド構造の段階に応じる所定の関数によって見積もられる。
図８は異なる構成要素値ごとに例示的な指数および仮数を示す表であり、上述した方法に応じて算出される。

指数および仮数が適切に符号化および圧縮されると、パッキングが行われ（３１６）、メモリインタフェースユニット１０２へ送られ記憶されてもよい。原画像２００に関連するすべての構成要素は、単一のデータパケットに記憶されてもよい。代替的に、ルマデータパケットおよびクロマデータパケットが個別に記憶されてもよい。

上述された方法の変形も可能である。例えば、指数および仮数が導出される前に、構成要素は量子化またはゼロランレングス符号化される必要はない。
必要な場合、記憶データは取り出されてもよく、原画像の近似が少なくともエントロピー復号器１１０およびＩＤＷＴユニット１０６によって復号されてもよい。図９は、ＩＤＷＴユニット１０６によって行われるような、逆離散波形変換の処理を示す。この処理中、ＬＨ構成要素、ＨＬ構成要素、およびＨＨ構成要素は繰り返しＬＬ構成要素と結合されて段階的に原画像２００を再現してもよい。

標準テスト画像を使用する実際の用途において、上述された圧縮技術は使用する処理の選択に応じて１．５〜７．７のいずれかの圧縮率を提供しており、画像が復号される場合、すべて良好な結果をもたらしている。

上述された方法およびデバイスは、映像フレームバッファのウェーブレット多重解像度圧縮に適しており、アダマールウェーブレット変換に最適化されてもよい。本方法がどのように使用されるかに応じて、ほぼ無損失の圧縮が高い圧縮率を伴って達成されてもよい。本方法は、特にリアルタイムで処理されなければならないライブフィードに基づく映像処理などのリアルタイム用途に適しており、高品質の映像を提供する一方で、他の解決法と比較して必要なメモリ所要量を削減する。本処理は、単純な静的画像処理にも適用可能である。

本発明は、少なくとも、コンピュータシステムなどのプログラム可能装置において実行されるときに本発明による方法の工程を実行するか、または、プログラム可能装置が本発明に応じたデバイスもしくはシステムの機能を実行することを可能にするためのコード部分を含む、コンピュータシステムにおいて実行されるためのコンピュータプログラムに実装され得る。

コンピュータプログラムは、特定のアプリケーションプログラムおよび／またはオペレーティングシステムなどの、一連の命令である。コンピュータプログラムは例えば、サブルーチン、関数、プロシージャ、オブジェクトメソッド、オブジェクトインプリメンテーション、実行可能アプリケーション、アプレット、サーブレット、ソースコード、オブジェクトコード、共有ライブラリ／動的ロードライブラリ、および／または、コンピュータシステムにおいて実行されるために設計される他の一連の命令のうちの１つ以上を含んでもよい。

コンピュータプログラムはコンピュータ可読記憶媒体において内部的に記憶されるか、またはコンピュータ可読伝送媒体を通じてコンピュータシステムに送信され得る。コンピュータプログラムのすべてまたはいくつかは、情報処理システムに永続的に、取り外し可能に、または遠隔的に結合されるコンピュータ可読媒体において提供されてもよい。コンピュータ可読媒体は例えば、限定されることなく、いくつか例を挙げると、任意の数のディスクおよびテープ記憶媒体を含む磁気記憶媒体、コンパクトディスク媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒなど）およびデジタルビデオディスク記憶媒体を含む光記憶媒体、ＦＬＡＳＨメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭなどの半導体ベースのメモリユニットを含む不揮発性メモリ記憶媒体、強磁性デジタルメモリ、ＭＲＡＭ、レジスタ、バッファまたはキャッシュ、メインメモリ、ＲＡＭなどを含む揮発性記憶媒体、ならびにコンピュータネットワーク、ポイントツーポイント遠隔通信機器、および搬送波伝送媒体を含むデータ伝送媒体を含んでもよい。

コンピュータ処理は通常、実行している（作動している）プログラムまたはプログラムの一部、現在のプログラム値および状態情報、ならびに処理の実行を管理するためにオペレーティングシステムによって使用されるリソースを含む。オペレーティングシステム（ＯＳ）は、コンピュータのリソースの共有を管理するとともにプログラマにこれらのリソースにアクセスするために使用されるインタフェースを提供するソフトウェアである。オペレーティングシステムは、システムデータおよびユーザ入力を処理して、タスクおよび内部システムリソースをシステムのユーザおよびプログラムに対するサービスとして配分および管理することによって応答する。

コンピュータシステムは例えば、少なくとも１つの処理装置、関連付けられるメモリ、および多数の入出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含んでもよい。コンピュータプログラムを実行するとき、コンピュータシステムはコンピュータプログラムに応じて情報を処理して、結果としての出力情報をＩ／Ｏデバイスを通じて生成する。

上記の明細書において、本発明が本発明の実施形態の具体例を参照して説明された。しかしながら、添付の特許請求の範囲に記載されている本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、そこにさまざまな修正および変更を行うことができることは明らかであろう。

本明細書において説明されているような接続は、例えば介在するデバイスを通じてそれぞれのノード、ユニットまたデバイスから、またはそれらへと信号を転送するのに適切な任意のタイプの接続であってもよい。したがって、別途暗示または提示されない限り、接続は例えば直接接続であってもよいし、間接接続であってもよい。接続は、単一の接続、複数の接続、一方向性接続、または双方向性接続であることに関連して例示または記載され得る。しかしながら、実施形態が異なれば、接続の実施態様は変化してもよい。例えば、双方向性接続ではなく個別の一方向性接続が使用されてもよく、その逆であってもよい。さらに、複数の接続が、連続してまたは時分割多重方式で複数の信号を伝送する単一の接続と置き換わってもよい。同様に、複数の信号を搬送する単一の接続が、これらの信号のサブセットを搬送するさまざまな異なる接続に分離されてもよい。それゆえ、信号の伝送には多くの選択肢が存在する。

さらに、本発明は、プログラム不能ハードウェアにおいて実装される物理デバイスまたはユニットに限定されるものではなく、本出願においては一般的に「コンピュータシステム」として示されている、メインフレーム、ミニコンピュータ、サーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、ノートパッド、携帯情報端末、電子ゲーム、自動車および他の組込みシステム、携帯電話、ならびに、さまざまな他の無線デバイスなどの、適切なプログラムコードに応じて操作することによって所望のデバイス機能を実行することが可能なプログラム可能デバイスまたはユニット内に適用されてもよい。

しかしながら、他の修正形態、変更形態および代替形態も可能である。したがって、明細書および図面は限定的な意味においてではなく例示的に考慮されるべきである。
特許請求の範囲において、括弧間に置かれる任意の参照符号は特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という文言は、特許請求項に挙げられているもの以外の要素またはステップの存在を除外するものではない。さらに、本明細書において使用される場合、「１つ（“ａ”ｏｒ“ａｎ”）」という用語は、１つまたは２つ以上として定義される。さらに、特許請求の範囲における「少なくとも１つの」および「１つ以上」などの前置きの語句の使用は、不定冠詞「１つの（“ａ”ｏｒ“ａｎ”）」による別の請求項要素の導入が、このように導入された請求項要素を含む任意の特定の請求項を、たとえ同一請求項が前置きの語句「１つ以上」または「少なくとも１つの」および「１つの（“ａ”ｏｒ“ａｎ”）」などの不定冠詞を含む場合であっても、１つだけのこのような要素を含む発明に限定することを暗示するように解釈されるべきではない。同じことが、定冠詞の使用についても当てはまる。別途記載されない限り、「第１の」および「第２の」などの用語は、これらのような用語が説明する要素間で適宜区別するように使用される。したがって、これらの用語は必ずしも、このような要素の時間的なまたは他の優先順位付けを示すようには意図されていない特定の手段が相互に異なる特許請求項において記載されているというだけの事実をもって、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。

Claims (25)

1. 画像を処理する方法であって、
   処理ユニットにおいて画像を受信するステップと、
   前記画像を複数の構成要素として符号化するステップと、
   各構成要素Ｃに対して指数Ｅを導出するステップと、
   仮数を導出するステップであって、少なくとも各構成要素Ｃの近似は前記指数および仮数から導出されることができ、各指数Ｅは該指数Ｅに伴う仮数Ｍにおけるビット数を示す、導出するステップと、
   少なくとも前記指数を圧縮するステップと、
   前記指数および前記仮数をメモリに記憶するステップと、
   を備える、方法。
2. 前記構成要素がゼロのとき、指数Ｅをゼロとして導出して、ゼロの該構成要素に対して仮数Ｍを提供しないステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記導出するステップは、対応する前記構成要素Ｃおよび前記仮数Ｅから、式、
   Ｃ＞０の場合、Ｍ＝Ｃ、および、
   Ｃ＜０の場合、Ｍ＝Ｃ−１＋２^Ｅ、
   を使用して仮数Ｍを導出することを備える、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記指数および仮数が量子化された構成要素から導出されるように、前記構成要素を量子化することをさらに備える、請求項１〜３の何れか一項に記載の方法。
5. 前記構成要素を量子化するステップは、ｘより小さくかつ−ｘより大きい値を有する構成要素Ｃを、ゼロの値を有する構成要素Ｃに置き換えることを備え、ｘは正の実数である、請求項４に記載の方法。
6. 前記指数および仮数がランレングス符号化された構成要素から導出されるように、前記構成要素をランレングス符号化することをさらに備える、請求項１〜５の何れか一項に記載の方法。
7. 前記指数をハフマン符号化することをさらに備える、請求項１〜６の何れか一項に記載の方法。
8. 前記指数をランレングス符号化することをさらに備える、請求項１〜７の何れか一項に記載の方法。
9. 前記仮数を記憶する前に前記仮数を圧縮することをさらに備える、請求項１〜８の何れか一項に記載の方法。
10. 所定の数より多いビット数を備える仮数Ｍを、より少ないビット数を備える仮数Ｍに置き換えることをさらに備える、請求項９に記載の方法。
11. 前記ランレングス符号化はゼロランレングス符号化である、請求項６または８に記載の方法。
12. 前記画像はウェーブレット変換を使用して符号化される、請求項１〜１１の何れか一項に記載の方法。
13. 画像を処理する装置であって、前記装置は処理ユニットおよびメモリを備え、前記処理ユニットは、
    前記メモリから画像を取り出し、
    前記画像を一連の構成要素として符号化し、
    各構成要素Ｃに対して指数Ｅを導出し、
    仮数を導出し、少なくとも各構成要素Ｃの近似は前記指数および仮数から導出されることができ、かつ各指数Ｅは該指数Ｅに伴う仮数Ｍにおけるビット数を示し、
    少なくとも前記指数を圧縮し、
    前記指数および前記仮数を前記メモリに記憶するよう構成される、装置。
14. 前記処理ユニットは、前記構成要素がゼロのとき、ゼロの指数Ｅを導出し、かつ該構成要素に対して仮数Ｍを提供しないよう構成される、請求項１３に記載の装置。
15. 前記処理ユニットは、対応する前記構成要素Ｃおよび前記指数Ｅから、式、
    Ｃ＞０の場合、Ｍ＝Ｃ、
    Ｃ＜０の場合、Ｍ＝Ｃ−１＋２^Ｅ、
    を使用して前記仮数Ｍを導出することによって、各構成要素Ｃに対する仮数Ｍを導出するよう構成される、請求項１３または１４に記載の装置。
16. 前記処理ユニットは、前記指数および仮数が量子化された構成要素から導出されるように、前記構成要素を量子化するよう構成される、請求項１３〜１５の何れか一項に記載の装置。
17. 前記構成要素を量子化することは、ｘより小さくかつ−ｘより大きい値を有する構成要素Ｃを、ゼロの値を有する構成要素Ｃに置き換えることを備え、ｘは正の実数である、請求項１６に記載の装置。
18. 前記処理ユニットは、前記指数および仮数がランレングス符号化された構成要素から導出されるように、前記構成要素をランレングス符号化するよう構成される、請求項１３〜１７の何れか一項に記載の装置。
19. 前記処理ユニットは前記指数をハフマンコード化するよう構成される、請求項１３〜１８の何れか一項に記載の装置。
20. 前記処理ユニットは前記指数をランレングス符号化するよう構成される、請求項１３〜１８の何れか一項に記載の装置。
21. 前記処理ユニットは前記仮数を記憶する前に前記仮数を圧縮するよう構成される、請求項１３〜２０の何れか一項に記載の装置。
22. 前記処理ユニットは所定の数より多いビット数を備える仮数Ｍを、より少ないビット数を備える仮数Ｍに置き換えるよう構成される、請求項２１に記載の装置。
23. 前記ランレングス符号化はゼロランレングス符号化である、請求項１８または２０に記載の装置。
24. 前記処理ユニットはウェーブレット変換を使用して前記画像を符号化するよう構成される、請求項１３〜２３の何れか一項に記載の装置。
25. コンピュータプラットフォームによって実行されるとき、請求項１〜１２の何れか一項に記載の方法を実行するように動作する、記憶された命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を備える物品。