JP2561294B2

JP2561294B2 - 画像符号化装置

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Publication number: JP2561294B2
Application number: JP24012787A
Authority: JP
Inventors: 正広船田; 良行鈴木
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1987-09-24
Filing date: 1987-09-24
Publication date: 1996-12-04
Anticipated expiration: 2011-12-04
Also published as: JPS6482763A

Description

【発明の詳細な説明】〔技術分野〕本発明は、階調性を有する画像を表す濃度信号を符号
化する画像符号化装置に関するものである。

〔従来技術〕

現在階調性を有したデイジタル画像データを対象とし
た高能率符号化が種々提案されている。

その中で、入力画像を複数画素のブロツクに分割し
て、ブロツク毎に符号化する方式がある。この方式の一
つとしてブロツク内の各画素レベルの平均値（直流分）
を求めて、この平均値からの各画素の差分を抽出し、こ
の差分をベクトル量子化の手法を用いて符号化する方法
がある。

このベクタル量子化とは、入力画像のＫ個の画素をま
とめてブロツク化することで、これをＫ次元ユークリツ
ド信号空間として定義し、この空間で生成したＫ次元入
力ベクトルを最小歪となる再生ベクトルへ写像することである。

このベクトル量子化は、従来のスカラ量子化に比べ
て、効率の良い符号化が実現でき、また同じ圧縮率なら
高画質の再生像を得ることができる。

第21図は、このベクトル量子化器の従来例である。第
21図においてあらかじめ再生ベクトルはコードブツクRO
M104,105に記憶されている。そして、ROM104,105に与え
るアドレスが再生ベクトルのインデツクスとなる。

まず、符号化の際にはインデツクス発生器３から出力
されるインデツクスI_iが符号用コードブツクROM104のア
ドレスとして与えられる。このROM104の出力として再生
ベクトルが出力され、符号化すべき入力ベクトルとの歪が歪測器１で計算され、歪測度d_iとして出力され
る。

この歪測度d_iとしては、が良く使われ、それぞれの応用に適したものが選ばれ
る。尚、後者は良く知られたの距離である。

この歪測度d_iは、再生ベクトルのインデツクスI_iと供
に検索器102に記憶される。そして、全ての再生ベクト
ルとの歪測度d_iの計算が終了したら、検索器２でその歪
の最小なものを検索し、その最小歪を与えた再生ベクト
ルのインデツクスを符号I_cとする。これにより入力ベク
トルの符号化がなされる。

一方、復号化の際には、この符号I_cを復号用のコード
ブツクROM105のアドレスに入力して、その出力を再生ベ
クトルとする。

ここで再生ベクトルは、圧縮の対象となる画像データ
群もしくは、その画像の性質を代表するような画像デー
タを、トレーニングシークエンスとして統計的な手法
（たとえばヒストグラム）などを用いることによって抽
出される。

しかし、このような全ての再生ベクトルを検索する全
検索方式による符号化では、その歪測度の計算などの処
理量が膨大となり、処理速度も遅く、実用化の点で問題
となっていた。

そこで、このような問題を解決するために、符合化す
べき入力ベクトルの特徴を抽出して行くことで段階的に
検索の範囲を絞り込んで行く、いわゆる木検索法が提案
されている。しかし、この木検索法では、最小歪となる
再生ベクトルを検索できないことがあり、全検索法に比
べて歪が増大するといった欠点があった。

〔目的〕

本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、階調
性を有する画像を表す濃度信号をブロック毎に適切に分
類し、その分類結果に応じて、その画像品位の劣化を抑
えて効率よく符号化することが可能な画像符号化装置を
提供することを目的とする。

〔実施例〕

以下、本発明を好ましい実施例に基づいて説明する。

第１図に本実施例における基本的なデータの流れを示
す。本実施例においては、符号化すべき画像をｍ×ｎ画
素からなる所定のブロックに分割し、生成した各ブロッ
ク内の直流成分である平均値Ｍと、コントラスト情報で
ある標準偏差σとを求め、一方、交流成分を一次コード
にコード化し、更に一次コードをベクトル量子化によっ
て量子化したパターン情報Ｑを求める。

即ち、本実施例ではｍ×ｎ画素からなるブロツクを平
均値Ｍ、標準偏差σ及びパターン情報Ｑによって表現す
る。

第２図（Ａ）及び（Ｂ）は、本実施例による一次コー
ド生成方法考え方を説明するための図である。ここでは
例として『Ａ』の文字を表わす画像を符号化する場合を
示している。

まず、所定サイズのブロツクがエツジを含むかどうか
を各ブロツク内の濃度信号値の標準偏差で判断する。す
なわち、標準偏差の小さなブロツクは低コントラストの
領域であり、標準偏差の大きなブロツクにはエツジが含
まれると判断する。

第２図（Ａ）で、ブロツク１はブロツク全体が文字
『Ａ』を構成する線に含まれるようなもので、その濃度
信号値Ｄは第２図（Ｂ）の（ａ）の如くであり、その標
準偏差は小さい。ブロツクが地の部分に含まれる場合
や、写真画のような低コントラストの画像のブロツクも
同様の傾向を示すが、その平均値Ｍは異なる。

一方、ブロツク２〜４は文字『Ａ』の境界、即ち、エ
ツジを含むブロツクで、その濃度信号値Ｄは夫々第２図
（Ｂ）の（ｂ）〜（ｄ）の如くであり、その標準偏差は
大きい。しかし、ブロツク２〜４のそれぞれ平均値Ｍ
は、ブロツクのエツジへのかかり方によって、図の如く
異っている。ブロツク２のように、線にかかる部分が多
いと、濃度の高い画素が多いので平均値は大きくなる。
反対に、ブロツク４のように地の部分が多いと平均値は
小さい。

そこで、標準偏差および平均値でブロツクを分類し、
各ブロツク内の濃度信号値を対応する平均値で減算した
結果を標準偏差で除算し、分類毎に規格化差分を求め、
この規格化差分のヒストグラムをとると、第３図に示し
たようなそれぞれの分類で特徴のあるものが得られる。

ブロツク１のように標準偏差の小さいものは、第３図
（ａ）に示す如く差分０を中心としてほぼ正規分布す
る。一方、エツジの含むブロツク２〜４のヒストグラム
は、第３図（ｂ）〜（ｄ）に示す如く線部と地肌部に対
応する差分のところにピークを有し、それらの中間の差
分は度数は低い。そして、その平均値、すなわち、ブロ
ツク内に線部が多いか地肌が多いかで、ピークとなる差
分とその度数も変化する。即ち、ブロツク２のように線
部が多いブロツクのヒストグラム（第３図（ｂ））で
は、線部に対応する差分のところに最大のピークを生
じ、地肌に対応するところに２番目のピークを生じる。
その最大ピークは小さい差分のところ（０〜１×σ）、
第２ピークは大きい差分のところ（−１×σ〜−２×
σ）に現われる。一方、地肌の部分が多いブロツク４の
ヒストグラム（第３図（ｄ））は、ブロツク２のヒスト
グラム（第３図（ｂ））を差分０に対して反転した形と
なる。また、線部と地肌の割合が等しいようなブロツク
３のヒストグラム（第３図（ｃ））は、±１×σの付近
にそれぞれピークを生じる。

次に、第３図の如くヒストグラムを利用して規格化差
分の区間分けをして、０〜３のコード付けをする。

そこで、第４図に示すように、ヒストグラムの２つの
ピーク値に対応する規格化差分b_L、b_Uの３分割点b_A、b_B
を求め、これに基準にコード化を行う。即ち、０〜３の
コードのうち符号化すべき規格化差分値が属する区間に
対応するコードを、符号化コードとして２ビツトコード
として出力する。即ち、規格化差分値をniとする、ni≦
b₀₁を０、b₀₁＜ni≦b₁₂を１、b₁₂＜ni≦b₂₃を２、b₂₃＜
niを３と夫々符号化する。尚、区間分けのためのパラメ
ータｂは以下の式によって定める。

b_A＝b_L＋ｃ b_B＝b_L＋2c ｃ＝（b_L＋b_U）/3 b₀₁＝（b_L＋b_A）/2 b₁₂＝（b_A＋b_B）/2 b₂₃＝（b_B＋b_U）/2 以上の式において、b_L、b_Uはヒストグラムにおける２
つのピーク値に対応する規格化差分値を示し、b_L＜b_Uで
ある。複合化の際には、０→b_L、１→b_A、２→b_B、３→
b_Uを代表点として複合される。

一方、標準偏差が小さいブロツクのコード化は、その
ヒストグラムが正規分布に近似できることから、差分０
を中心として、０〜３までの４つの区間に分割する。第
５図は、この場合のコード化を示している。第５図にお
ける分割点b₀₁、b₁₂及びb₂₃、は統計的手段を用いて求
める。即ち、Ｆ（ｎ）をヒストグラムから求めた分布関
数とすると、Ｆ（ｎ）＝1/4、Ｆ（ｎ）＝2/4、Ｆ（ｎ）＝3/4を満
足する点をそれぞれb₀₁、b₁₂及びb₂₃とする。また、０
〜３の代表点b_L、b_O、b_Uはそれぞれの区間の期待値とす
る。

第６図は、前述した考え方を具体化した構成の実施例
を示したものである。第７図には、第６図構成によるブ
ロツク単位での画素の処理過程を示す。本実施例では、
第７図の如くブロツクサイズを４×４の16画素としてい
る。

第６図で、まず平均値算出器２で各ブロツク内の画素
データX₁〜X₁₆の平均値Ｍが算出される。この平均値算
出器２はデータX₁〜X₁₆の加算を行う加算器によって実
現できる。この平均値Ｍと各画素データとの減算が減算
器３で実行され、各画素の差分値S₁〜S₁₆が算出され
る。ここで１は平均値算出器２による演算出力と画素デ
ータとの同期をとるための遅延回路であり、遅延回路１
は同期クロツクCLKの１クロツク分、画素データX₁〜X₁₆
を遅延させる。

次に、標準偏差σを算出するために、減算器３により
得られたそれぞれの差分S₁〜S₁₆の２乗S² ₁〜S² ₁₆が乗算
器４で求められる。この乗算器４は乗算結果の書込まれ
たテーブルを有したメモリROMで構成される。５は平均
値算出器２と同様の平均値算出器で乗算器４からS² ₁〜S
² ₁₆を入力すると、S² ₁〜S² ₁₆の平均値を求め、この平均
値がすなわち標準偏差σとなる。ここで、遅延回路6,7
はそれぞれ減算器３からなる差分値S₁〜S₁₆と平均値算
出器２からの平均値Ｍを１クロツク分遅延させて、標準
偏差σの出力との同期をとる。

８〜10は各差分値S₁〜S₁₆に設けられた符号化テーブ
ルの格納したメモリROMであり、遅延回路７からの平均
値Ｍ、平均値算出回路５からの標準偏差σ及び遅延回路
６より対応する差分値S₁〜S₁₆が入力される。

メモリROM8〜10は差分値をS₁〜S₁₆を標準偏差σで規
格化、即ち、各差分値を標準偏差で除算し、この規格化
差分niを平均値Ｍと標準偏差σに従って０〜３までの２
ビツトのコードに符号化する機能を果たすもので、入力
信号に対応した一次コードY₁〜Y₁₆を夫々出力するため
の符号化テーブルが格納される。

ところで、原稿の濃度の最大値をMax、最小値をMin、
ブロツク内の平均値Ｍ、標準偏差σは次式に示される範
囲にあることが知られている。

これをＭ−σの直交２次元平面上に図示すると、第８
図に示される半円内のエリアなる。また、ブロツクがエ
ツジ部分を含まない平端部の場合には、Ｍ軸に近いエリ
アすなわち第８図（ａ）で示すエリアに分布し、ブロツ
クがエツジ部を含まない場合には、半円に近いエリアす
なわち第８図（ｂ）で示すエリアに分布することが知ら
れている。

この性質を利用して、ブロツク内の平均値Ｍ、標準偏
差σの値により、ブロツクをグループ分けすることがで
きる。その具体例を第９図に示すが、（１）で示される
エリアは平端部であり、（２），（３），（４），
（５），（６），（７），（８），（９）で示されるエ
リアはエツジを含むエリアであり、平均値Ｍによって更
に分けられている。

第10図（Ａ）はブロツク内が平端部であるとみなされ
る場合のＭとσの範囲及び区間分けのための値ｂを示
し、これは第５図に示すｂと対応する。

第10図（Ｂ）は、ブロツク内にエツジ部があるとみな
される場合のＭとσの範囲及び区間分けのための値ｂを
示し、これは第４図に示すｂと対応する。

この一連の処理は、前述の様に各差分値S₁〜S₁₆に対
応して設けられたメモリROM₁8〜ROM₁₆10で行われる。そ
れぞれのROMは差分値Ｓ、平均値Ｍ、標準偏差σのそれ
ぞれを入力アドレスとして、０〜３の２ビツトコードを
出力データとする。

次に、一次コードのベクトル量子化の方法について述
べる。

まず、所定サイズのブロツクに分割された符号化すべ
き一次コードをFCとすると、FCを適切な閾値で２値化す
る。この適切な閾値とは、たとえばY₁〜Y₁₆の平均値等
が考えられるが、ここでは特に限定しない。このように
して２値化したパターンを白黒パターンSPと呼ぶ。この
白黒パターンSPを入力ベクトルとしてベクトル量子化を
行う。このベクトル量子化は再生ベクトルとなるべき複
数通りの白黒パターンを登録したコードブツクを用意し
ておいて、これを白黒パターンSPを基に検索する。

次にベクトル量子化により得られるそれぞれの白黒パ
ターンSP毎にあらかじめ定められた画素のみを基の一次
コードY₁〜Y₁₆から抽出して、これらの抽出された画素
をセツトとし、これを入力ベクトルとして再度ベクトル
量子化する。尚、この画素抽出は各白黒パターン毎に注
目画素を指示するポインターがあらかじめ用意されてい
て、これに従って抽出される。

これは白黒パターンSPから入力パターンIPのおおよそ
の構造を抽出して、注目画素以外は固定値として扱うこ
とにより、擬似的に入力パターンの次元を落とし、量子
化を簡易に行うものである。ここでの再生ベクトルの画
素と非注目画素として固定値が割り当てられた画素とか
らなるパターンのブロツクを想定し、この想定されたパ
ターンから最終的な再生ベクトルを得る。

以上の考え方を第11図を用いて具体的に説明する。こ
こで、符号化すべき一次コードはブロツクサイズ４×４
の入力一次コードFCであって、ブロツクに含まれる各画
素は２ビツト４レベルを有する。まず、ブロツクに含ま
れる16画素のうち3,2レベルの画素を１（白）、1,0レベ
ルの画素を０（黒）として２値化し、白黒パターンSPを
得る。この白黒パターンSPを入力ベクトルとしてベクト
ル量子化を行い、その再生ベクトルのコードQ₂及び回転
のコードQ₃を得る。

次に白黒パターンSPに応じて抽出すべき12画素を指示
するための注目画素パターンCPが読み出される。この画
素パターンCPをマスクパターンとして一次コードFCから
12画素抽出される。

尚、この注目画素パターンの選び方は、画像の統計的
性質を加味して決定される。すなわち、同一白黒パター
ンで統計的に分散の大きい所、つまり、レベル変化の大
きい場所に設けられる。

この12画素を要素とするベクトルＶを入力ベクトルと
して、再度ベクトル量子化を行い再生ベクトルのコード
Q₃を得、Q₂とQ₃により再生コードブロツクＤを得る。

第11図では一次コードFCの各画素Y₁〜Y₁₀が２ビツト
であるために、抽出された画素レベルは黒に関しては0,
1、白に際しては3,2でどちらも２通りのレベルしか有し
ておらず、１ビツト要素と考えることができる。従っ
て、この例では、抽出された12画素分をまとめて入力ベ
クトルとして量子化を行う。

これらの構成さらには注目画素の画素数などは、ハー
ドウェアを構築する際の条件により、たとえば入力画素
の階調数などから、決定される。

そして最後に前述の如くして得られたそれぞれのコー
ドQ₁,Q₂及びQ₃とから最終的な再生パターンのコードＱ
が生成される。

第12図は一次コードのベクトル符号化を実行するため
の回路構成の実施例である。ここでは、第11図の説明と
同様に入力パターンは４×４＝16画素のブロツクに分割
され、各ブロツクに含まれる一次コードは２ビツト４階
調である。

16画素に対応する一次コードY₁〜Y₁₆のそれぞれの上
位をビツトを▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼、下位ビツトを▲Ｙ⁰
₁▼〜▲Ｙ⁰ ₁₆▼の如く、各画素ラベルの右上に１と０の
添字を付けて表わす。

まず、一次コードFCに対する白黒パターンSPの検索は
再生ベクトルのテーブルを有したROM21でなされる。こ
こで、第11図のように、一次コードの0,1を０とし、2,3
を１として２値化すれば、２値化結果はY₁〜Y₁₆の一次
コードの上位ビツト▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼に対応するか
ら、この▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼を入力ベクトルとしてROM
21のアドレスに与える。

ここで、一次コード▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼のベクトル
量子化器としてのROM21のデータの生成方法について述
べる。

入力ベクトル▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼は2¹⁶通りあるが、
実際の画像データとしては、これら全てが発生するわけ
ではない。画像読み取り系の解像度によっては全く発生
しないパターンや、ほとんど発生しないパターンがあ
る。また、他のパターンに置き換えられても再生像とし
ては劣化が知覚できないパターンもある。さらには、類
似しているパターン群は、その中の１つのパターンに縮
退することもできる。

そこで、あらかじめ再生パターンとしてのＮ個のパタ
ーンを決めておく。第17図はこの例で32のパターンが登
録されており、それぞれのパターンに０〜31のコード付
けられている。入力ベクトルがコードブロツクに登録さ
れたパターンと等しい場合は、当然そのコードがその入
力ベクトルのコードとなるが、そうでない場合は、コー
ドブツクに登録されたパターンの中からも最も歪が小さ
いものを検索して、そのコードを割り当てる。

ところで、本実施例では第17図のコードブツクに登録
された再生パターン回転・鏡像を考慮して統合してある
ので歪を求める時は、コードブツクのそれぞれの再生パ
ターンについて回転・鏡像をとったパターンを含めて最
小歪のパターンを検索する。そこで再生パターンを▲Ｓ
^k,r ₁▼〜▲Ｓ^k,r ₁₆▼と表わすと、ｋはパターンのコー
ドであり、ｒは回転・鏡像モードでここでは次の意味を
持つ。

ｒ＝０基本パターン（コードブツクのパターン）ｒ＝１ 90゜右回転パターンｒ＝２ 180゜回転パターンｒ＝３ 90゜左回転パターンｒ＝４ 90゜左回転パターンの鏡像ｒ＝５ 180゜回転パターンの鏡像ｒ＝６ 90゜右回転パターンの鏡像ｒ＝７基本パターンの鏡像ここで、入力ベクトル▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼と、この
再生パターンとの歪ｄ_k.r をｋ＝０〜31,r＝０〜７について求めて、ｄ_k,rを最小
とする。回転・鏡像モードｒのコードｋの再生パターン
を、この入力ベクトル▲Ｙ¹ _i▼に対応する白黒パターン
とし、入力ベクトル▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼に対応するROM
21のアドレスに回転・鏡像モードｒと、コードｋをデー
タとして書き込む。本実施例ではｋは５ビツト、ｒは３
ビツトで表わせるので、ROM21が８ビツトコードとすれ
ば、ROM21の出力ラインの３本が回転・鏡像モードのコ
ードQ₁として、５本が白黒パターンのコードQ₂として出
力される。

この方式では、再生画像に対する要因としては、どの
ようなパターンをいくつコードブツクに登録するかとい
うことが第一に挙げられるが、その他にも、入力ベクト
ルがどのようなパターンとして再生されるかということ
も大きな要因である。すなわち、入力ベクトルに一番望
ましいパターンが再生ベクトルとして割り当てられるか
ということである。

たとえば、第18図のような入力パターンの場合、
（１）式で歪を計算すると、ｋ＝22,r＝０が歪２で最小
となる。しかし、入力パターンが右上から左下への斜め
の細線の１部であったとすると、このコードｋ＝22のパ
ターンで再現されると、線の途切れとなって視覚上好ま
しくなく、かえって歪が３と大きいコードｋ＝７のパタ
ーンとして再現される場合の方が良い場合がある。

このように単純に入力パターンと再生パターンの歪を
測定して歪の最小のものを割り当てるという方式では、
再生像として最適のものが得られるとは限らない。

そこで、コードブツクを第19図のように、白黒パター
ンの形の特徴によって分類する。カテゴリＡは斜めのエ
ツジの一部と見なせるパターン。カテゴリＢは斜線の一
部、カテゴリＣは水平又は垂直エツジの一部といった具
合である。そして各カテゴリ毎にそのパターンの特徴を
抽出するためのマスク群を用意して、このマスクによっ
てパターンの特徴抽出を行う。第20図はカテゴリＢの特
徴抽出マスク群である。マスク１〜マスク６で各マスク
の斜線画素に対応する画素のうち１画素でも黒ならば真
とする。すべてのマスクに対して真となるパターンは右
上から左下への斜めの連続性があると見なして、カテゴ
リＢに分類する。

このようにして、入力パターン▲Ｙ¹ ₁▼〜▲Ｙ¹ ₁₆▼
の形の特徴抽出をまず実行して、特徴が検知されたら、
同じカテゴリの再生パターンの中から歪最小となるパタ
ーンを検索する。この時、特徴抽出のマスクは一方向の
みの検知なので、入力パターンの回転・鏡像をとってマ
スクをかけて特徴抽出する。

このようにすれば第18図の入力パターンはまずカテゴ
リＢのパターンと判定され、ｋ＝６〜８を対象として検
索され、最終的にｋ＝7,r＝０が入力ベクトルの対応す
るアドレスのデータとなる。

もし、入力パターンについて、どのカテゴリの特徴も
検出されない場合は、コードブツクに登録された全ての
再生パターンを対象に検索を実行する。

次にROM21からの５ビツトのコード出力はラツチ23で
システムの同期クロツクCLK−Ｏで同期がとられた後
に、注目画素を指示するポインタ29及び白黒デコーダ27
のアドレスに入力される。

ポインタ29はROMで構成され、このROMにはそれぞれの
白黒パターンSPについて第11図で説明した様な注目画素
に相当するビツトに対応して１を、そうでないビツトに
は０を出力するようなデータが記憶されており、この実
施例では１パターンが16画素なので16ビツトの出力とな
り、12画素を抽出する。従って、16ビツトのうち12ビツ
トが“1"残り４ビツトが“0"のデータがポインタ29から
出力される。

このポインタ29の出力に従って一次コードから画素デ
ータを抽出する。ここにおいて、第11図の例で説明した
ように、一次コードデータとしては、黒領域では0,1、
白領域では2,3であり、夫々２値データとして取り扱え
るので、それぞれの画素データを演算して１ビツトの中
間レベル入力パターンに変換する。

また、ROM21からの３ビツトの鏡像を含む回転情報
は、ラツチ22でシステムの同期クロツクCLK−０で同期
がとられた後に、一次コードを回転するためのローテイ
タ26に入力される。ローテイタ26においては、得られた
回転鏡像情報を用いて、一次コードY₁〜Y₁₆に対し、回
転及び鏡像をとり▲Ｙ^′ _１▼〜▲Ｙ^′ ₁₆▼を得る。入れ
かえの方式は▲Ｙ^′ _１▼〜▲Ｙ^′ ₁₆▼の上位ビツト▲Ｙ
^１′ _１▼〜▲Ｙ^１′ ₁₆▼と白黒コードブツクの歪が最小
になる位置とする。

一方、白黒デコーダ27では、ROM21からの５ビツトの
コード出力により、16画素の白黒復号パターンS₁〜S₁₆
を復号する。セレクタ28は第13図（Ｂ）に示される構成
をとり、第13図（Ｂ）に示すように、回転／鏡像後の白
黒パターン▲Ｙ^′ _１▼〜▲Ｙ^′ ₁₆▼と白黒復号パターン
S₁〜S₁₆とから、中間レベルZ₁〜Z₁₆を得るように構成さ
れる。

すなわち、白／黒復号パターンS₁〜S₁₆を上位ビツト
とし、中間レベルZ₁〜Z₁₆を下位ビツトとしたパターン
が回転／鏡像後の一次コード▲Ｙ^１′ _１▼〜▲Ｙ^１′ ₁₆
▼と最も歪が少なくなるようにとられている。さらに、
中間レベルZ₁〜Z₁₆のうちでポインタ29により、注目画
素として指定されたものが、注目中間レベルＶ（▲Ｚ^′
_１▼〜▲Ｚ^′ ₁₂▼）としてアレンジヤから出力される。

この様にローテイタ26及びセレクタ28により１ビツト
のデータに変換された中間レベルパターンからポインタ
ROM29の出力に従って12画素のデータを抜き出して、12
ビツトのデータを抽出するのが、アレンジヤ30である。
このアレンジヤ30の動作を下の例を使って具体的に説明
する。下の例は第11図における黒画素に対する動作を示
したものであり、白画素に対しても同様の動作がなされ
る。

第11図示の白黒パターンSPのコードがポインタ29に印
加されると、そのコードに対応してポインタ29からｉ＝
1,3,4,5,6,7,10,11,12,13,14,16に対応するビツトが１
の16ビツト出力がなされる。ポインタ29の出力より注目
画素はｉ＝1,3,4,5,6,7,10,11,12,13,14,16の12画素で
あり、それに対する入力パターンに対して上述演算を施
した中間レベルパターンはZ₁＝1,Z₃＝1,Z₄＝1,Z₅＝1,Z₆
＝1,Z₇＝0,Z₁₀＝0,Z₁₁＝0,Z₁₂＝1,Z₁₃＝0,Z₁₄＝0,Z₁₆＝
１であるから、アレンジヤ30の出力は、11110001001と
いう12ビツトの出力となる。このアレンジヤ30はマルチ
プレクサにより実現することができる。

このようにしてアレンジヤ30により抽出された12ビツ
トの注目画素は、ラツチ31でシステムクロツクCLK−Ｏ
により同期がとられる。そしてラツチされたデータを入
力ベクトルとしてベクトル量子化が行なわれる。

このベクトル量子化ROM21による白黒パターンの量子
化と同様にROM32にあらかじめ再生ベクトルのコードを
テーブルと記憶させておくことで行う。すなわちラツチ
31で同期をとった注目画素の12ビツトの抽出データとラ
ツチ25で同期をとった５ビツトの白黒パターンのコード
をアドレスラインに入力して、出力として再生パターン
のコードQ₃を得る。

具体的には、（▲Ｚ^′ _１▼〜▲Ｚ^′ ₁₂▼）の量子化に
ついて、第14図及び第15図を用いて説明する。まず第14
図においてQ₂及びQ₃は第11図のQ₂,Q₃に相当し、それぞ
れ白黒コードブツク及び中間レベルの再成コードを表わ
す。

Q₂の値は５ビツトで０〜31すなわち32通りをとり、そ
れぞれのQ₂に対し、Q₃は６ビツトで０〜63すなわち64通
りの場合をとり得る。従って再成コードブツクは32×64
＝2048通りの場合をとり、32通りの白黒パターンに対
し、同一の白黒パターンについて中間レベルの異なった
再成コードブツクが64個存在することになる。

そしてこれと回転／鏡像情報Q₁及び白黒パターンのコ
ードQ₂を合わせて第16図の如くの再生パターンのコード
Ｑとする。

以上の様にして、階調性を有する画像データをブロツ
ク毎にベクトル量子化を用いて符号化することができ
る。また符号化すべきパターンの中で特徴的な部分を抽
出したものを符号化の基とするので、符号化の基となる
データ量の削減を可能とするとともに、パターンの特徴
に適した符号化が高速に実行可能となる。

尚、本実施例においてはブロツクサイズを４×４、一
次コードの画素が４レベル（２ビツト）、また注目画素
パターンにより抽出する画素を12ビツトとしたが、これ
らの数値にとらわれることなく、具体化する場合のシス
テムに応じて最適な値を設定することは言うまでもな
く、それに応じて他の数値も適宜変更されるものであ
る。

尚、本実施例においては、ポインタ29の注目画素とし
て、ブロツク中で変化の多い点すなわち分散値の多い点
を優先して選択・抽出したが、エツジの再現性を重視す
るならば、白／黒パターンのエツジ部分を優先して選択
・抽出してもよい。

以上説明したように、本実施例の如く階調画像データ
をブロツクに分割して、平均値および標準偏差を抽出し
て、標準偏差値を閾値として量子化方式を切り変える際
に、平均値によって方式切り換えの閾値を変えること
で、あらゆる画調の画信データに対して高能率に量子化
が可能となる。

また、この本式を前処理として利用することで、高品
位の再生像の得ることのできる、多階調画像データのベ
クトル量子化切を比較的簡易なハードウエアで実現でき
る。

また、連続性を考慮して、２値化ブロツクのパターン
形に着目したベクトル量子化器を構成して、応用するこ
とで、連続性の良い高品位な再生像を得ることの可能な
多階調画像データのベクトル量子化器を実現できる。

特に文字画像のようなエツジを含むコントラストの高
い画像に対して、スメーズなエツジ再現が可能となり、
高品位の再生像を得ることができる。

また、ブロツク分割された多階調画像データをベクト
ル量子化によって符号化する際、ブロツクを２値するこ
とで得たブロツクの特徴から、注目すべき画素を限定し
て量子化することで、簡単な構成でしかも、高品位の像
再生を得ることのできる効果がある。特に、エツジの部
分や、ブロツクの周辺画素に重点的に注目することで、
連続性の良いエツジ再現が可能となり、階調データで構
成された文字画像の高品位な像再現に効果がある。

また、階調性を有するデイジタル画像データを対象と
したベクトル量子化方式において、２値化ブロツクを第
１のベクトル量子化器で符号化したデータを基に、第２
ベクトル量子化の際に生じる歪を最小となるように、第
２のベクトル量子化器の入力を補正することで、高品位
の再生像を得ることができる。

〔効果〕以上説明したように、本発明によれば、階調性を有す
る画像を表す濃度信号ブロック毎に適切に分類し、その
分類結果に応じて、その画像品位の劣化を抑えて効率よ
く符号化することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明における基本的なデータの流れを示す
図、第２図（Ａ）及び第２図（Ｂ）は一次コード生成方法の
考え方を示す図、第３図はエツジ部における規格化差分値の分布を示す
図、第４図はエツジ部における規格化差分値の区間分けを示
す図、第５図は平端部における規格化差分値の区間分けを示す
図、第６図は一次コード生成のハードウエア構成図、第７図は一次コード生成の処理過程を示す図、第８図はブロツク内の平均値と標準偏差の分布を示す
図、第９図はブロツク内の平均値と標準偏差によりブロツク
をグループ分けすることを示す図、第10図（Ａ）及び（Ｂ）は、ブロツクをグループ分けす
るための値ｂの値を示す図、第11図は一次コードを２次コードに量子化する処理過程
を示す図、第12図は第11図の処理を実行するためのハードウエア構
成図、第13図（Ａ）及び第13図（Ｂ）は、セレクタ28を説明す
る図、第14図は再生コードブツクを説明する図、第15図は白黒パターンと注目中間レベルより再生コード
ブツクを検索する図、第16図は符号化コードの例を示す図、第17図は登録されている白黒パターン例を示す図、第18図はカテゴリによるベクトル量子化を示す図、第19図は白黒パターンの分類例を示す図、第20図はカテゴリ判定のためのマスク例を示す図、第21図はベクトル量子化の従来例を示す図であり、図
中、 21及び32はベクトル量子化をするためのROM、 26はローテイタ、 28はセレクタ、 29はポインタ、 30はアレンジヤである。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】階調性を有する画像を表す濃度信号を複数
画素のブロックに分割する分割手段と、前記ブロック内の濃度信号の平均値及び標準偏差を抽出
する抽出手段と、前記平均値及び前記標準偏差に基づき前記ブロックを平
坦部とエッジ部とに分類する分類手段と、前記ブロック内の濃度信号値から前記平均値を減算した
結果を前記標準偏差で除算し、得らえた値を前記分類手
段による分類結果に応じて、前記平坦部と前記エッジ部
とで異なる量子化方法により量子化する量子化手段とを
有することを特徴とする画像符号化装置。