JP2527353B2 - ベクトル量子化による画像デ―タの圧縮装置 - Google Patents
ベクトル量子化による画像デ―タの圧縮装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は画像データの圧縮装置、特に詳細にはベクト
ル量子化と予測符号化とを併用して高いデータ圧縮率が
得られるようにした画像データの圧縮装置に関するもの
である。
ル量子化と予測符号化とを併用して高いデータ圧縮率が
得られるようにした画像データの圧縮装置に関するもの
である。
（従来の技術） 例えばTV信号等、中間調画像を担持する画像信号は膨
大な情報量を有しているので、その伝送には広帯域の伝
送路が必要である。そこで従来より、このような画像信
号は冗長性が大きいことに着目し、この冗長性を抑圧す
ることによって画像データを圧縮する試みが種々なされ
ている。また最近では、例えば光ディスクや磁気ディス
ク等に中間調画像を記録することが広く行なわれてお
り、この場合には記録媒体に効率良く画像信号を記録す
ることを目的として画像データ圧縮が広く適用されてい
る。
大な情報量を有しているので、その伝送には広帯域の伝
送路が必要である。そこで従来より、このような画像信
号は冗長性が大きいことに着目し、この冗長性を抑圧す
ることによって画像データを圧縮する試みが種々なされ
ている。また最近では、例えば光ディスクや磁気ディス
ク等に中間調画像を記録することが広く行なわれてお
り、この場合には記録媒体に効率良く画像信号を記録す
ることを目的として画像データ圧縮が広く適用されてい
る。
このような画像データ圧縮方法の一つとして、ベクト
ル量子化を利用する方法が知られている。このベクトル
量子化による方法は、２次元画像データを相近接するＫ
個の画素に関するデータ毎のブロックに分割し、予めＫ
個のベクトル要素を規定して作成した相異なる複数のベ
クトルからなるコードブックの中で、上記ブロックの各
々内の画像データの組と最小歪にて対応するベクトルを
それぞれ選択し、この選択されたベクトルを示す情報を
各ブロックと対応させて符号化するようにしたものであ
る。
ル量子化を利用する方法が知られている。このベクトル
量子化による方法は、２次元画像データを相近接するＫ
個の画素に関するデータ毎のブロックに分割し、予めＫ
個のベクトル要素を規定して作成した相異なる複数のベ
クトルからなるコードブックの中で、上記ブロックの各
々内の画像データの組と最小歪にて対応するベクトルを
それぞれ選択し、この選択されたベクトルを示す情報を
各ブロックと対応させて符号化するようにしたものであ
る。
上述のようなブロック内の画像データは互いに高い相
関性を有しているので、各ブロック内の画像データを、
比較的少数だけ用意したベクトルのうちの１つを用いて
かなり正確に示すことが可能となる。したがって、画像
データの伝送あるいは記録は、実際のデータの代わりに
このベクトルを示す符号を伝送あるいは記録することに
よってなし得るから、データ圧縮が実現されるのであ
る。例えば256レベル（＝8bit）の濃度スケールの中間
調画像における64画素についての画像データ量は、８×
64＝512bitとなるが、この64画素を１ブロックとして該
ブロック内の各画像データを64要素からなるベクトルで
表わし、このようなベクトルを256通り用意したコード
ブックを作成するものとすれば、１ブロック当りのデー
タ量はベクトル識別のためのデータ量すなわち8bitとな
り、結局データ量を1/64に圧縮可能となる。
関性を有しているので、各ブロック内の画像データを、
比較的少数だけ用意したベクトルのうちの１つを用いて
かなり正確に示すことが可能となる。したがって、画像
データの伝送あるいは記録は、実際のデータの代わりに
このベクトルを示す符号を伝送あるいは記録することに
よってなし得るから、データ圧縮が実現されるのであ
る。例えば256レベル（＝8bit）の濃度スケールの中間
調画像における64画素についての画像データ量は、８×
64＝512bitとなるが、この64画素を１ブロックとして該
ブロック内の各画像データを64要素からなるベクトルで
表わし、このようなベクトルを256通り用意したコード
ブックを作成するものとすれば、１ブロック当りのデー
タ量はベクトル識別のためのデータ量すなわち8bitとな
り、結局データ量を1/64に圧縮可能となる。
以上のようにして画像データを圧縮して記録あるいは
伝送した後、ベクトル識別情報が示すベクトルのベクト
ル要素を各ブロック毎の再構成データとし、この再構成
データを用いれば原画像が再現される。
伝送した後、ベクトル識別情報が示すベクトルのベクト
ル要素を各ブロック毎の再構成データとし、この再構成
データを用いれば原画像が再現される。
（発明が解決しようとする課題） 以上述べたベクトル量子化による画像データ圧縮方法
は、例えばTV信号の伝送等において効果を上げている
が、最近では例えば医用放射線画像等、極めて高階調の
画像を前述の光ディスク等に記録するいわゆる電子画像
ファイルが注目されており、このような分野ではさらに
効率的な画像データ圧縮が望まれている。
は、例えばTV信号の伝送等において効果を上げている
が、最近では例えば医用放射線画像等、極めて高階調の
画像を前述の光ディスク等に記録するいわゆる電子画像
ファイルが注目されており、このような分野ではさらに
効率的な画像データ圧縮が望まれている。
そこで本発明は、以上述べたベクトル量子化の技術を
利用して、従来よりもさらに圧縮率を高めることができ
る画像データの圧縮装置を提供することを目的とするも
のである。
利用して、従来よりもさらに圧縮率を高めることができ
る画像データの圧縮装置を提供することを目的とするも
のである。
（課題を解決するための手段及び作用） 本発明による画像データの圧縮装置は、以上述べたベ
クトル量子化に予測符号化を組み合わせてデータ圧縮率
向上を図ったもので、 ベクトルを示す番号を、所定ベクトルに対するコード
ブック内の各ベクトルの歪が大きいほど大あるいは小と
なるように規定しておき、 前述のブロック毎に選択された上記番号の集合データ
を予測符号化するように構成されたことを特徴とするも
のである。
クトル量子化に予測符号化を組み合わせてデータ圧縮率
向上を図ったもので、 ベクトルを示す番号を、所定ベクトルに対するコード
ブック内の各ベクトルの歪が大きいほど大あるいは小と
なるように規定しておき、 前述のブロック毎に選択された上記番号の集合データ
を予測符号化するように構成されたことを特徴とするも
のである。
上記予測符号化は、通常はデータ圧縮のために原画像
データに対して適用されているものである。その場合の
予測符号化とは、ある画像データはその近傍の画像デー
タと高い相関性を有するから、各画像データをその近傍
の画像データから予測した際の予測誤差は０（零）近傍
に集中するという特性を利用して、実際の画像データの
代わりに、短い符号長で表わせる予測誤差値を符号化す
ることにより、全体的なデータ量を圧縮しようとするも
のである。
データに対して適用されているものである。その場合の
予測符号化とは、ある画像データはその近傍の画像デー
タと高い相関性を有するから、各画像データをその近傍
の画像データから予測した際の予測誤差は０（零）近傍
に集中するという特性を利用して、実際の画像データの
代わりに、短い符号長で表わせる予測誤差値を符号化す
ることにより、全体的なデータ量を圧縮しようとするも
のである。
本発明装置では、上述のような予測符号化を原画像デ
ータに対して適用するものではなく、ベクトル量子化で
選択されたベクトルを示す番号のデータに対して適用し
ているが、このベクトル番号を前述したように規定して
おくことにより、データ圧縮を実現できるものとなって
いる。すなわち、前述のようにベクトル番号を規定して
おけば、各ベクトルどうしは、規定しているベクトルの
歪が互いに小さいほど番号が近いものとなる。一方、原
画像データはブロック内において近い画素どうしで高い
相関性を有するが、ブロック単位で考えると、この場合
も互いに近いブロックほど画像データ全体の相関性が高
くなる。したがって各ブロックについて選択されるベク
トルも、互いに近いブロックどうしにおいては相関性が
高くなり、結局はベクトルの番号の相関性が高くなるの
で、このベクトル番号を予測符号化すれば、該番号を示
すために必要な符号長が低減されるようになる。
ータに対して適用するものではなく、ベクトル量子化で
選択されたベクトルを示す番号のデータに対して適用し
ているが、このベクトル番号を前述したように規定して
おくことにより、データ圧縮を実現できるものとなって
いる。すなわち、前述のようにベクトル番号を規定して
おけば、各ベクトルどうしは、規定しているベクトルの
歪が互いに小さいほど番号が近いものとなる。一方、原
画像データはブロック内において近い画素どうしで高い
相関性を有するが、ブロック単位で考えると、この場合
も互いに近いブロックほど画像データ全体の相関性が高
くなる。したがって各ブロックについて選択されるベク
トルも、互いに近いブロックどうしにおいては相関性が
高くなり、結局はベクトルの番号の相関性が高くなるの
で、このベクトル番号を予測符号化すれば、該番号を示
すために必要な符号長が低減されるようになる。
（実 施 例） 以下、図面に示す実施例に基づいて本発明を詳細に説
明する。
明する。
第１図は本発明の一実施例による画像データの圧縮装
置を概略的に示すものである。１枚の連続調画像を示す
原画像データＳはまずブロック変換回路10に通され、Ｍ
×Ｎの隣接画素からなる矩形ブロック毎のデータｘに変
換される。このブロック分けの様子を分かりやすく第２
図に示す。この第２図においてＦが原画像であり、Ｂが
上記ブロックを示す。なお説明を容易にするため、以
下、上記のブロックＢが６×６画素についてのデータか
らなるものとして話を進める。
置を概略的に示すものである。１枚の連続調画像を示す
原画像データＳはまずブロック変換回路10に通され、Ｍ
×Ｎの隣接画素からなる矩形ブロック毎のデータｘに変
換される。このブロック分けの様子を分かりやすく第２
図に示す。この第２図においてＦが原画像であり、Ｂが
上記ブロックを示す。なお説明を容易にするため、以
下、上記のブロックＢが６×６画素についてのデータか
らなるものとして話を進める。
このブロックＢ毎の原画像データｘは、次にベクトル
量子化器11に入力される。このベクトル量子化器11は、
予めメモリ12にコードブックとして記憶されている複数
のベクトルの中から、入力された各ブロック毎の原画像
データｘの組（36個のデータからなる）と最小歪にて対
応するベクトルを選択する。すなわちメモリ12には、以
下に示すようにそれぞれ36のベクトル要素（▲
(n) 1▼，▲(n) 2▼，……▲(n) 36▼）［ｎ＝1,2,…
…,256］を規定した一例として256のベクトル
（１），（２），（３）………（256）を各々示
すコードブックが記憶されている。
量子化器11に入力される。このベクトル量子化器11は、
予めメモリ12にコードブックとして記憶されている複数
のベクトルの中から、入力された各ブロック毎の原画像
データｘの組（36個のデータからなる）と最小歪にて対
応するベクトルを選択する。すなわちメモリ12には、以
下に示すようにそれぞれ36のベクトル要素（▲
(n) 1▼，▲(n) 2▼，……▲(n) 36▼）［ｎ＝1,2,…
…,256］を規定した一例として256のベクトル
（１），（２），（３）………（256）を各々示
すコードブックが記憶されている。
そしてベクトル量子化器11は原画像データｘの組
（x1,x2,x3………x36）とベクトル要素（1,2,３
………36）が歪最小にて対応するベクトル（ｍ）を
求め、このベクトル（ｍ）を規定したベクトルの識別
番号ｍを示す符号化データDmを出力する。上記の歪とし
ては、例えば平均２乗誤差 が用いられる（本例ではｋ＝36である）。このような歪
が最小となるベクトル（ｍ）を見つけるには、例えば
すべてのベクトルに関してこの歪を演算してから歪最小
となるベクトル（ｍ）を求めてもよいし（いわゆる全
探索形ベクトル量子化）、あるいは処理時間短縮化のた
めに（歪が完全に最小とはならない場合があるが）２進
木探索形ベクトル量子化を実行してもよい。
（x1,x2,x3………x36）とベクトル要素（1,2,３
………36）が歪最小にて対応するベクトル（ｍ）を
求め、このベクトル（ｍ）を規定したベクトルの識別
番号ｍを示す符号化データDmを出力する。上記の歪とし
ては、例えば平均２乗誤差 が用いられる（本例ではｋ＝36である）。このような歪
が最小となるベクトル（ｍ）を見つけるには、例えば
すべてのベクトルに関してこの歪を演算してから歪最小
となるベクトル（ｍ）を求めてもよいし（いわゆる全
探索形ベクトル量子化）、あるいは処理時間短縮化のた
めに（歪が完全に最小とはならない場合があるが）２進
木探索形ベクトル量子化を実行してもよい。
本例においてベクトル（１）以下のベクトル
（２）、（３）……（256）は、ベクトル（１）
と歪が少ない順に並べられている。つまり例えば識別番
号ｍのベクトル（ｍ）と識別番号（ｍ＋１）のベクト
ル（ｍ＋１）の歪は、ベクトル（ｍ）と識別番号
（ｍ＋２）のベクトル（ｍ＋２）の歪より小さいもの
となっている。この歪は、例えば上記の平均２乗誤差等
で規定すればよい。
（２）、（３）……（256）は、ベクトル（１）
と歪が少ない順に並べられている。つまり例えば識別番
号ｍのベクトル（ｍ）と識別番号（ｍ＋１）のベクト
ル（ｍ＋１）の歪は、ベクトル（ｍ）と識別番号
（ｍ＋２）のベクトル（ｍ＋２）の歪より小さいもの
となっている。この歪は、例えば上記の平均２乗誤差等
で規定すればよい。
なお各ベクトル要素1,2,３………36）を規定
したベクトルから成る最適のコードブックは、データ圧
縮を行なう画像と同種のトレーニング画像を予め用意し
て、このトレーニング画像に基づいて公知の手法によっ
て求めることができる。
したベクトルから成る最適のコードブックは、データ圧
縮を行なう画像と同種のトレーニング画像を予め用意し
て、このトレーニング画像に基づいて公知の手法によっ
て求めることができる。
前述のベクトル識別データDmは、本例では256のベク
トルが区別できるものであればよいから、8bitで表わせ
る。したがってこの場合、各画素の濃度スケールが256
レベル＝8bit）であれば、8bit×36（画素）の画像デー
タが8bitで表わせることになるから、この段階でのデー
タ圧縮率は1/36となる。
トルが区別できるものであればよいから、8bitで表わせ
る。したがってこの場合、各画素の濃度スケールが256
レベル＝8bit）であれば、8bit×36（画素）の画像デー
タが8bitで表わせることになるから、この段階でのデー
タ圧縮率は1/36となる。
以上述べたベクトルの選択、ベクトル識別データDmの
出力は、原画像データＳが示す１枚の画像中のすべての
ブロックＢについて行なわれる。このベクトル識別デー
タDmが示すベクトル識別番号の分布状態は、画像１枚に
関して例えば第３図図示のようなものとなる。つまり本
例では６×６＝36画素毎に１つのベクトル識別番号が定
められる。そして前述した通り、これらのベクトル識別
番号は、互いに近いブロックＢほど高い相関性を持つも
のとなる。
出力は、原画像データＳが示す１枚の画像中のすべての
ブロックＢについて行なわれる。このベクトル識別デー
タDmが示すベクトル識別番号の分布状態は、画像１枚に
関して例えば第３図図示のようなものとなる。つまり本
例では６×６＝36画素毎に１つのベクトル識別番号が定
められる。そして前述した通り、これらのベクトル識別
番号は、互いに近いブロックＢほど高い相関性を持つも
のとなる。
このようなベクトル識別番号を示すデータDmは、第１
図図示のように予測符号化回路13に入力される。このデ
ータDmは予測符号化回路13において、予測符号化処理の
一例としての、前値予測＋ハフマン符号化処理を受け
る。ここで、この予測符号化処理を説明するために、第
３図図示のようなベクトル識別番号の集合データを、一
般的に第４図（ａ）のように示す。予測符号化回路13は
まず、上記データa11,a12,a13,……,a21,a22,a23,……,
a31,a32,a33,……に対して前値予測を行ない、第４図
（ｂ）に示すような予測誤差Δa12,Δa13,……，Δa22,
Δa23,……，Δa32,Δa33,……を求める。なお、各ライ
ンL1,L2,L3,……の先頭のデータはそのままにしてお
く。ここで前値予測とは、ある注目データをその前に位
置するデータ値と同じであると予測し、その予測値（前
に位置するデータ値）と実際の注目データ値との差（予
測誤差）を求めるものであり、例えば Δa12＝a12−a11,Δa13＝a13−a12,…… Δa22＝a22−a21,Δa23＝a23−a22,…… とする。
図図示のように予測符号化回路13に入力される。このデ
ータDmは予測符号化回路13において、予測符号化処理の
一例としての、前値予測＋ハフマン符号化処理を受け
る。ここで、この予測符号化処理を説明するために、第
３図図示のようなベクトル識別番号の集合データを、一
般的に第４図（ａ）のように示す。予測符号化回路13は
まず、上記データa11,a12,a13,……,a21,a22,a23,……,
a31,a32,a33,……に対して前値予測を行ない、第４図
（ｂ）に示すような予測誤差Δa12,Δa13,……，Δa22,
Δa23,……，Δa32,Δa33,……を求める。なお、各ライ
ンL1,L2,L3,……の先頭のデータはそのままにしてお
く。ここで前値予測とは、ある注目データをその前に位
置するデータ値と同じであると予測し、その予測値（前
に位置するデータ値）と実際の注目データ値との差（予
測誤差）を求めるものであり、例えば Δa12＝a12−a11,Δa13＝a13−a12,…… Δa22＝a22−a21,Δa23＝a23−a22,…… とする。
予測符号化回路13はこのようにして予測誤差を求めた
後、各ラインL1,L2,L3,……の先頭の生データa11,a21,a
31,……と、予測誤差Δa12,Δa13,……，Δa22,Δa23,
……，Δa32,Δa33,……とをハフマン符号表に基づいて
符号化し、第４図（ｃ）に示すような圧縮データ
a11′，Δa12′，Δ13′，……を求める。前述した通
り、このような予測符号化を行うことにより、コードブ
ック識別番号を示すデータDmが圧縮される。
後、各ラインL1,L2,L3,……の先頭の生データa11,a21,a
31,……と、予測誤差Δa12,Δa13,……，Δa22,Δa23,
……，Δa32,Δa33,……とをハフマン符号表に基づいて
符号化し、第４図（ｃ）に示すような圧縮データ
a11′，Δa12′，Δ13′，……を求める。前述した通
り、このような予測符号化を行うことにより、コードブ
ック識別番号を示すデータDmが圧縮される。
このようにして予測符号化されたベクトル識別番号を
示すデータｆ（ｍ）は、記録再生装置15において例えば
光ディスクや磁気ディスク等の記録媒体（画像ファイ
ル）に記録される。上記の通りこのデータｆ（ｍ）は、
ベクトル量子化と予測符号化により原画像データＳに対
して大幅な圧縮がなされているから、光ディスク等の記
録媒体には、大量の画像が記録されうるようになる。
示すデータｆ（ｍ）は、記録再生装置15において例えば
光ディスクや磁気ディスク等の記録媒体（画像ファイ
ル）に記録される。上記の通りこのデータｆ（ｍ）は、
ベクトル量子化と予測符号化により原画像データＳに対
して大幅な圧縮がなされているから、光ディスク等の記
録媒体には、大量の画像が記録されうるようになる。
画像再生に際して上記データｆ（ｍ）は記録媒体から
読み出され、復号器17において前記ベクトル識別番号を
示すデータDmに復号される。この復号処理は具体的に
は、まず第４図（Ｃ）に示す圧縮データを、前記ハフマ
ン符号化処理を行なう際に使用したハフマン符号表を用
いて復号化することにより第４図（ｂ）に示す各ライン
の先頭生データと予測誤差を求め、さらにそれらから上
記前値予測を行なった際の予測式を用いて第４図（ａ）
に示す伸長データa11,a12,a13,……,a21,a22,a23,……
を、 として求める処理である。復号器17は、こうして復号さ
れたコードブック識別データDm（データa11,a12,a13,…
…,a21,a22,a23,……の集合）を出力する。
読み出され、復号器17において前記ベクトル識別番号を
示すデータDmに復号される。この復号処理は具体的に
は、まず第４図（Ｃ）に示す圧縮データを、前記ハフマ
ン符号化処理を行なう際に使用したハフマン符号表を用
いて復号化することにより第４図（ｂ）に示す各ライン
の先頭生データと予測誤差を求め、さらにそれらから上
記前値予測を行なった際の予測式を用いて第４図（ａ）
に示す伸長データa11,a12,a13,……,a21,a22,a23,……
を、 として求める処理である。復号器17は、こうして復号さ
れたコードブック識別データDm（データa11,a12,a13,…
…,a21,a22,a23,……の集合）を出力する。
画像データを間接的に示す上記ベクトル識別データDm
は、復号器18において再構成データｘ′に変換される。
すなわち復号器18は、入力されたベクトル識別データDm
が示すベクトルをメモリ12に記憶されているコードブッ
クから読み出し、そのベクトルに規定されているベクト
ル要素（1,2,３……36）のそれぞれを、１つの
ブロックＢに関する再構成データｘ′として出力する。
は、復号器18において再構成データｘ′に変換される。
すなわち復号器18は、入力されたベクトル識別データDm
が示すベクトルをメモリ12に記憶されているコードブッ
クから読み出し、そのベクトルに規定されているベクト
ル要素（1,2,３……36）のそれぞれを、１つの
ブロックＢに関する再構成データｘ′として出力する。
この再構成データｘ′は、合成回路19に送られ、そこ
でブロックＢ単位のデータから画像１枚単位のデータに
変換される。この変換を受けた後の画像データＳ′は、
原画像データＳに対しては僅かな歪を有するだけで、ほ
ぼ等しいものとなっており、最終的に画像再生装置20に
送られる。この画像再生装置20においては、上記画像デ
ータＳ′に基づいて、原画像データＳが担持していた原
画像とほぼ同等の画像が再生される。
でブロックＢ単位のデータから画像１枚単位のデータに
変換される。この変換を受けた後の画像データＳ′は、
原画像データＳに対しては僅かな歪を有するだけで、ほ
ぼ等しいものとなっており、最終的に画像再生装置20に
送られる。この画像再生装置20においては、上記画像デ
ータＳ′に基づいて、原画像データＳが担持していた原
画像とほぼ同等の画像が再生される。
なお、以上説明した実施例においては、ベクトル
（１）との歪が小さい順に並べたベクトルに対して順次
２、３、４……256なるベクトル識別番号を設定してい
るが、ある所定のベクトルに256なる識別番号を与え
て（256）とし、該ベクトル（256）との歪が小さい
順に並べた各ベクトルに対して順次255、254、253……
３、２、１なるベクトル識別番号を設定するようにして
もよい。また各ベクトルに識別番号を与えて並べる上
で規準となる所定のベクトルは、コードブックに規定さ
れていないベクトルとしても構わない。
（１）との歪が小さい順に並べたベクトルに対して順次
２、３、４……256なるベクトル識別番号を設定してい
るが、ある所定のベクトルに256なる識別番号を与え
て（256）とし、該ベクトル（256）との歪が小さい
順に並べた各ベクトルに対して順次255、254、253……
３、２、１なるベクトル識別番号を設定するようにして
もよい。また各ベクトルに識別番号を与えて並べる上
で規準となる所定のベクトルは、コードブックに規定さ
れていないベクトルとしても構わない。
さらに、上記の実施例ではベクトル量子化に際して２
次元画像データを、隣接するＭ×Ｎ画素からなる矩形範
囲についてのデータ毎にブロック分けしているが、この
ブロック分けのために抽出する画素範囲の形状は矩形に
限らず、例えば第５および６図に示すような形状として
もよい。これらの図において、マス目１つが１画素を示
し、実線で囲まれた部分がブロック分けのために抽出さ
れる画素範囲を示している。これら第５および６図に示
したように、ブロック分けの範囲が互いに入り組むよう
にすると、矩形範囲の画素を抽出してブロック分けする
場合に比べて、再構成画像においてブロック歪（ブロッ
ク境界部において濃度段差が生じること）が目立ち難く
なるという効果が得られる。
次元画像データを、隣接するＭ×Ｎ画素からなる矩形範
囲についてのデータ毎にブロック分けしているが、この
ブロック分けのために抽出する画素範囲の形状は矩形に
限らず、例えば第５および６図に示すような形状として
もよい。これらの図において、マス目１つが１画素を示
し、実線で囲まれた部分がブロック分けのために抽出さ
れる画素範囲を示している。これら第５および６図に示
したように、ブロック分けの範囲が互いに入り組むよう
にすると、矩形範囲の画素を抽出してブロック分けする
場合に比べて、再構成画像においてブロック歪（ブロッ
ク境界部において濃度段差が生じること）が目立ち難く
なるという効果が得られる。
（発明の効果） 以上詳細に説明した通り本発明の画像データの圧縮装
置によれば、従来のベクトル量子化による画像データ圧
縮装置に比べてより一層のデータ圧縮が達成されるの
で、特に高階調の医用画像等を記録する場合には記録媒
体に記録できる画像量が大幅に高められ、また画像の伝
送に適用された場合には、データ伝送路の大幅な縮小や
伝送時間短縮の効果が得られる。
置によれば、従来のベクトル量子化による画像データ圧
縮装置に比べてより一層のデータ圧縮が達成されるの
で、特に高階調の医用画像等を記録する場合には記録媒
体に記録できる画像量が大幅に高められ、また画像の伝
送に適用された場合には、データ伝送路の大幅な縮小や
伝送時間短縮の効果が得られる。
第１図は本発明の一実施例装置の概略構成を示すブロッ
ク図、 第２図は本発明に係る画像データのブロック分けを説明
する説明図、 第３図は本発明に係るベクトル識別データの例を示す概
略図、 第４図は本発明に係るベクトル識別データの予測符号化
を説明する説明図、 第５および６図はそれぞれ、本発明における画像データ
のブロック分けの別の例を示す説明図である。 10……ブロック変換回路、11……ベクトル量子化器 12……メモリ（コードブック） 13……予測符号化回路、15……記録再生装置 17、18……復号器、19……合成回路 20……画像再生装置、Ｂ……ブロック Dm……ベクトル識別データ ｆ（ｍ）……予測符号化されたベクトル識別データ ｘ……原画像データ、ｘ′……再構成データ
ク図、 第２図は本発明に係る画像データのブロック分けを説明
する説明図、 第３図は本発明に係るベクトル識別データの例を示す概
略図、 第４図は本発明に係るベクトル識別データの予測符号化
を説明する説明図、 第５および６図はそれぞれ、本発明における画像データ
のブロック分けの別の例を示す説明図である。 10……ブロック変換回路、11……ベクトル量子化器 12……メモリ（コードブック） 13……予測符号化回路、15……記録再生装置 17、18……復号器、19……合成回路 20……画像再生装置、Ｂ……ブロック Dm……ベクトル識別データ ｆ（ｍ）……予測符号化されたベクトル識別データ ｘ……原画像データ、ｘ′……再構成データ
Claims (1)
- 【請求項１】２次元画像データを相近接するＫ個の画素
に関するデータ毎のブロックに分割し、 予めＫ個のベクトル要素を規定して作成した相異なる複
数のベクトルからなるコードブックの中で、前記ブロッ
クの各々内の画像データの組に対し最小歪にて対応する
ベクトルを選択し、 この選択されたベクトルを示す番号を各ブロックと対応
させて符号化するベクトル量子化による画像データの圧
縮装置において、 前記番号を、所定ベクトルに対するコードブック内の各
ベクトルの歪が大きいほど大あるいは小となるように規
定しておき、 各ブロック毎に選択された前記番号の集合データを予測
符号化するように構成されたことを特徴とするベクトル
量子化による画像データの圧縮装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4171688A JP2527353B2 (ja) | 1987-02-25 | 1988-02-24 | ベクトル量子化による画像デ―タの圧縮装置 |
| US07/160,446 US4862262A (en) | 1987-02-25 | 1988-02-25 | Method of compressing image signals by vector quantization |
| DE3889560T DE3889560T2 (de) | 1987-02-25 | 1988-02-25 | Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung. |
| EP88102850A EP0280313B1 (en) | 1987-02-25 | 1988-02-25 | Method of compressing image signals by vector quantization |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62-42114 | 1987-02-25 | ||
| JP4211487 | 1987-02-25 | ||
| JP4171688A JP2527353B2 (ja) | 1987-02-25 | 1988-02-24 | ベクトル量子化による画像デ―タの圧縮装置 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS64880A JPS64880A (en) | 1989-01-05 |
| JPH01880A JPH01880A (ja) | 1989-01-05 |
| JP2527353B2 true JP2527353B2 (ja) | 1996-08-21 |
Family
ID=26381366
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4171688A Expired - Fee Related JP2527353B2 (ja) | 1987-02-25 | 1988-02-24 | ベクトル量子化による画像デ―タの圧縮装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2527353B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5061924B1 (en) * | 1991-01-25 | 1996-04-30 | American Telephone & Telegraph | Efficient vector codebook |
-
1988
- 1988-02-24 JP JP4171688A patent/JP2527353B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS64880A (en) | 1989-01-05 |
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Legal Events
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