JP2669707B2 - ２次元情報の符号化方法 - Google Patents
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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、画像処理に関し、特に、効率的な伝送を行
うため、または、高品質な画像情報の蓄積を行うため
の、画像の符号化に関する。
うため、または、高品質な画像情報の蓄積を行うため
の、画像の符号化に関する。
（従来技術） 画像イメージなどの２次元データに関する電子的サー
ビスが急速に要求されてきており、電子的な伝送と記憶
装置の技術の急速な進歩さえもそれについていけない。
従って、画像から引き出される電子的データは、再構成
される画像などの２次元データの知覚を害さないように
圧縮される必要がある。
ビスが急速に要求されてきており、電子的な伝送と記憶
装置の技術の急速な進歩さえもそれについていけない。
従って、画像から引き出される電子的データは、再構成
される画像などの２次元データの知覚を害さないように
圧縮される必要がある。
画像データに対する理解が増加し、理論的な進歩がな
されるに連れて、さまざまな圧縮方法が発展してきた。
差分パルス符号変調（DPCM）とビットプレイン（bit−p
lane）符号化方法は、初期に用いられた方法で、より低
いビット速度で画像品質を犠牲にして、４〜６倍の圧縮
を達成した。DPCMで得られるよりも高品質の画像が、現
在では、１ビット／ピクセルで符号化され、多くの方法
でえられる。例えば、適応離散コサイン変換（ADCT）が
あり、これは、W.H.ChenとC.H.Smithの論文「モノクロ
とカラー画像の適応符号化」（IEEE論文集COM−25巻198
7年11月号第1285〜1292ページ）に開示されている。こ
のADCT符号化方法では、画像はブロックに分解され（一
般的には８×８に）、この各ブロックで、DCT（離散コ
サイン変換）が実行される。圧縮は、人間の視覚に部分
的に最適化された可変しきい値でDCT係数を量子化し、
その後可変語符号化を実行することにより得られる。
されるに連れて、さまざまな圧縮方法が発展してきた。
差分パルス符号変調（DPCM）とビットプレイン（bit−p
lane）符号化方法は、初期に用いられた方法で、より低
いビット速度で画像品質を犠牲にして、４〜６倍の圧縮
を達成した。DPCMで得られるよりも高品質の画像が、現
在では、１ビット／ピクセルで符号化され、多くの方法
でえられる。例えば、適応離散コサイン変換（ADCT）が
あり、これは、W.H.ChenとC.H.Smithの論文「モノクロ
とカラー画像の適応符号化」（IEEE論文集COM−25巻198
7年11月号第1285〜1292ページ）に開示されている。こ
のADCT符号化方法では、画像はブロックに分解され（一
般的には８×８に）、この各ブロックで、DCT（離散コ
サイン変換）が実行される。圧縮は、人間の視覚に部分
的に最適化された可変しきい値でDCT係数を量子化し、
その後可変語符号化を実行することにより得られる。
画像のサブバンド符号化が、絵の符号化に導入されて
いる。１つの方法が、J.W.WoodとS.D.O′Neilの論文
「画像のサブバンド符号化」（IEEE ASSP第34巻第５号
1986年10月第1278〜1288ページ）に開示されている。こ
こに開示された装置は、フィルタバンクを有し、このフ
ィルタバンクが画像信号を異なる周波数のバンドに分割
し、各フィルタ出力の信号が、DPCMによって圧縮され
る。この圧縮信号は、その後、レシーバに伝送され、そ
こで、逆の処理が行われる。特に、各信号は、DPCM復号
され、その後、アップサンプリングされ、フィルタリン
グされ、他のフィルタリングされた信号と組み合わさ
れ、元の画像を再生する。
いる。１つの方法が、J.W.WoodとS.D.O′Neilの論文
「画像のサブバンド符号化」（IEEE ASSP第34巻第５号
1986年10月第1278〜1288ページ）に開示されている。こ
こに開示された装置は、フィルタバンクを有し、このフ
ィルタバンクが画像信号を異なる周波数のバンドに分割
し、各フィルタ出力の信号が、DPCMによって圧縮され
る。この圧縮信号は、その後、レシーバに伝送され、そ
こで、逆の処理が行われる。特に、各信号は、DPCM復号
され、その後、アップサンプリングされ、フィルタリン
グされ、他のフィルタリングされた信号と組み合わさ
れ、元の画像を再生する。
H.GharaviとA.Tabatabaiの論文「２次元直交ミラーフ
ィルタリングによる画像のサブバンド符号化」（Proc.S
PIE第707巻1986年９月第51〜61ページ）には、長複合直
交ミラーフィルターを用い複数の周波数バンド信号を得
ることが記載されている。「低−低」バンドは、２次元
DPCMコーデックを用いて、DPCM符号化される。他のバン
ドは、デッドゾーン量子化が使用された後、PCM符号化
される。
ィルタリングによる画像のサブバンド符号化」（Proc.S
PIE第707巻1986年９月第51〜61ページ）には、長複合直
交ミラーフィルターを用い複数の周波数バンド信号を得
ることが記載されている。「低−低」バンドは、２次元
DPCMコーデックを用いて、DPCM符号化される。他のバン
ドは、デッドゾーン量子化が使用された後、PCM符号化
される。
他のサブバンド符号化には、P.H.WesterinkとJ.W.Woo
dsとD.E.Boekeeの第７回ベネルクス情報理論シンポジウ
ムの論文集第143〜150ページに記載されたようなものが
あり、フィルタバンク出力を符号化するのに、ベクトル
量子技術が使われている。
dsとD.E.Boekeeの第７回ベネルクス情報理論シンポジウ
ムの論文集第143〜150ページに記載されたようなものが
あり、フィルタバンク出力を符号化するのに、ベクトル
量子技術が使われている。
米国特許出願第222987号（1988年７月22日出願、発明
者:H.BhedaとA.Ligtengerg）には、異なるサブバンド信
号のデータの冗長性が、追加のデータ圧縮を実行するた
めに使用される。実際、この技術は、サブバンド解析
（帯域分割）技術を基礎にした画像処理用に、優れたフ
ロントエンドを提供する。
者:H.BhedaとA.Ligtengerg）には、異なるサブバンド信
号のデータの冗長性が、追加のデータ圧縮を実行するた
めに使用される。実際、この技術は、サブバンド解析
（帯域分割）技術を基礎にした画像処理用に、優れたフ
ロントエンドを提供する。
残る問題は、ビット／ピクセルと再構成画像の知覚品
質の観点から、解析情報をより効率的に量子化すること
である。DCTの現在の方式は、人間の知覚特性の面を十
分に活用していない。
質の観点から、解析情報をより効率的に量子化すること
である。DCTの現在の方式は、人間の知覚特性の面を十
分に活用していない。
最近のある研究は、この点について述べている。King
N.Ngan等の論文「人間の視覚系モデルを組み込んだコ
サイン変換符号化」（SPIE第707巻視覚通信と画像処理
（1986）第165〜171ページ）は、特に、コントラスト感
度について述べている。このコントラスト感度は、非常
に限定された方法で、量子化プロセスに適用され、他の
関連パラメータは適用されていない。事実、一種の予強
調（プリエンファシス）が、量子化プロセス全体のより
精巧な制御程度に優先して、量子化前に適用されてい
る。
N.Ngan等の論文「人間の視覚系モデルを組み込んだコ
サイン変換符号化」（SPIE第707巻視覚通信と画像処理
（1986）第165〜171ページ）は、特に、コントラスト感
度について述べている。このコントラスト感度は、非常
に限定された方法で、量子化プロセスに適用され、他の
関連パラメータは適用されていない。事実、一種の予強
調（プリエンファシス）が、量子化プロセス全体のより
精巧な制御程度に優先して、量子化前に適用されてい
る。
（発明の概要） 本発明によれば、電子画像処理のサブバンド解析方法
は、周波数、コントラストとテクスチャのうちの１個以
上のパラメータに関して、丁度知覚不能となる量子化ノ
イズの量を決定し、そのパラメータに応答して、各ピク
セルの量子化を適応させ、量子化ノイズの量を可視限界
近傍でそれ以下にする。かくして、知覚不能なとき、量
子化ノイズの量の上昇を許容することにより、再構成の
際、知覚可能な劣化ないしに、層画像または蓄積画像の
前例のないデータ圧縮を達成する。
は、周波数、コントラストとテクスチャのうちの１個以
上のパラメータに関して、丁度知覚不能となる量子化ノ
イズの量を決定し、そのパラメータに応答して、各ピク
セルの量子化を適応させ、量子化ノイズの量を可視限界
近傍でそれ以下にする。かくして、知覚不能なとき、量
子化ノイズの量の上昇を許容することにより、再構成の
際、知覚可能な劣化ないしに、層画像または蓄積画像の
前例のないデータ圧縮を達成する。
（実施例の説明） 第１図は、本発明の通信システムを示す図である。こ
のシステムは、エンコーダ12を有するトランスミッタ11
を有し、このトランスミッタ11は、伝送チャネル15を介
して、デコーダ14を有するレシーバ13に接続されてい
る。この伝送チャネル15は、広義の意味において、記憶
蓄積手段（例:CD−ROM、デジタルテープ）を含む。これ
は、符号化信号を「リアルタイム」でレシーバに送るの
ではなく、信号を「チャネル」に蓄積し、必要に応じ
て、後で再生するものである。この概念は、通常、通信
とは考えられないようなものも含む。例えば、チャネル
すなわち媒体は購入される記録であり、トランスミッタ
やレシーバは、家庭内での使用のために必要な記録およ
び再生の機能を消費者に提供する。他の主要な応用は、
写真収集の記録である。その場合、チャネル15は、記録
保管場所であるといえる。
のシステムは、エンコーダ12を有するトランスミッタ11
を有し、このトランスミッタ11は、伝送チャネル15を介
して、デコーダ14を有するレシーバ13に接続されてい
る。この伝送チャネル15は、広義の意味において、記憶
蓄積手段（例:CD−ROM、デジタルテープ）を含む。これ
は、符号化信号を「リアルタイム」でレシーバに送るの
ではなく、信号を「チャネル」に蓄積し、必要に応じ
て、後で再生するものである。この概念は、通常、通信
とは考えられないようなものも含む。例えば、チャネル
すなわち媒体は購入される記録であり、トランスミッタ
やレシーバは、家庭内での使用のために必要な記録およ
び再生の機能を消費者に提供する。他の主要な応用は、
写真収集の記録である。その場合、チャネル15は、記録
保管場所であるといえる。
第２図は、エンコーダ12のブロック図を示す。これ
は、解析フィルタバンク22有し、イメージ信号がそこに
印加される。このイメージ信号は、いかなる数のフォー
マットを有してもよく、２次元イメージの標準ラスタフ
ォーマットでもよい。ディジタルフィルタ用に、信号
は、予めサンプリングされている（その手段は図示しな
い）。さらに、信号平均値は、プロセッサ21により、取
り出される。この信号平均値は、８ビットに量子化さ
れ、知覚モデル28、マルチプレクサ30に入力される。第
２図において、フィルタバンク22は、16個の出力（（0,
0）…（3,3））を有する。この数は、２以上のいかなる
数でもよい。これは、水平方向次元と垂直方向次元の高
バンド、低バンド、２つの中間バンドにフィルタリング
される画像の16個の信号に対応している。水平方向次元
の画像データのそれぞれ４つのバンドは、その後、対応
する「垂直フィルタ」を通過する。ここで述べたデータ
の再構成は、データがサンプリングされたデータフォー
マッタの時には簡単になされる。ほとんどの背景画像で
は、線のみからなる画像と比較して、最低のバンド画像
（水平方向、垂直方向の両方でローパスフィルタを通過
したもの）は、大量の重要な可視情報を有し、一方、他
のバンドは、詳細な情報を含んでいる。
は、解析フィルタバンク22有し、イメージ信号がそこに
印加される。このイメージ信号は、いかなる数のフォー
マットを有してもよく、２次元イメージの標準ラスタフ
ォーマットでもよい。ディジタルフィルタ用に、信号
は、予めサンプリングされている（その手段は図示しな
い）。さらに、信号平均値は、プロセッサ21により、取
り出される。この信号平均値は、８ビットに量子化さ
れ、知覚モデル28、マルチプレクサ30に入力される。第
２図において、フィルタバンク22は、16個の出力（（0,
0）…（3,3））を有する。この数は、２以上のいかなる
数でもよい。これは、水平方向次元と垂直方向次元の高
バンド、低バンド、２つの中間バンドにフィルタリング
される画像の16個の信号に対応している。水平方向次元
の画像データのそれぞれ４つのバンドは、その後、対応
する「垂直フィルタ」を通過する。ここで述べたデータ
の再構成は、データがサンプリングされたデータフォー
マッタの時には簡単になされる。ほとんどの背景画像で
は、線のみからなる画像と比較して、最低のバンド画像
（水平方向、垂直方向の両方でローパスフィルタを通過
したもの）は、大量の重要な可視情報を有し、一方、他
のバンドは、詳細な情報を含んでいる。
上記したように、第２図のコーダ24は、両方向の最低
バンド（0,0）画像に応答する。コーダ24の量子化エン
コーダ装置25は、リード26のに人間視覚系応答信号に応
答して、量子化プロセスと符号化プロセスとを、知覚モ
デル28内で発生する知覚解析に応答させる。コーダ24内
では、量子化エンコーダ装置25の後にハフマンエンコー
ダ27があり、マルチプレクサ（MUX）30に信号を提供す
る。知覚モデル28への入力の１つは、プロセッサ21から
得られ、コントラストと輝度に関係する各ピクセル用に
１データを提供する。
バンド（0,0）画像に応答する。コーダ24の量子化エン
コーダ装置25は、リード26のに人間視覚系応答信号に応
答して、量子化プロセスと符号化プロセスとを、知覚モ
デル28内で発生する知覚解析に応答させる。コーダ24内
では、量子化エンコーダ装置25の後にハフマンエンコー
ダ27があり、マルチプレクサ（MUX）30に信号を提供す
る。知覚モデル28への入力の１つは、プロセッサ21から
得られ、コントラストと輝度に関係する各ピクセル用に
１データを提供する。
知覚モデル28への他の入力は、コーダ24と他の15個の
同種のコーダへの入力でもある。
同種のコーダへの入力でもある。
他の周波数バンドに応答する他のコーダ（例：コーダ
29,30）も、コーダ24の構成と同様である。
29,30）も、コーダ24の構成と同様である。
本発明のシステムでは、上記の特許出願とは対照的
に、例えば、コーダ24内でデータの圧縮は、以下で述べ
る本発明の直接的効果である。
に、例えば、コーダ24内でデータの圧縮は、以下で述べ
る本発明の直接的効果である。
フィルタバンク22の実装は、分離可能な一般化直交位
相ミラーフィルタ（GQMF）を用いた等バンド幅フィルタ
バンクを利用する。このGQMFは、R.V.Coxの「一様間隔
および非一様間隔疑似直交位相ミラーフィルタ」（IEEE
論文集ASSP第ASSP−34巻1986年10月第1090〜1096ペー
ジ）に開示されている。分離可能な２次元フィルタは、
直交方向に適用される２つの１次元フィルタからなる。
本発明では、GQMFフィルタは、まず画像の行に適用され
て、第４図のフィルタ40−43による水平方向のフィルタ
リングを行い、つぎに、同一のフィルタが、水平方向に
フィルタリングされた画像の列に適用され、垂直方向の
フィタリングを提供する。典型的なフィルタ特性は、第
３図の35−38の曲線に示されている。
相ミラーフィルタ（GQMF）を用いた等バンド幅フィルタ
バンクを利用する。このGQMFは、R.V.Coxの「一様間隔
および非一様間隔疑似直交位相ミラーフィルタ」（IEEE
論文集ASSP第ASSP−34巻1986年10月第1090〜1096ペー
ジ）に開示されている。分離可能な２次元フィルタは、
直交方向に適用される２つの１次元フィルタからなる。
本発明では、GQMFフィルタは、まず画像の行に適用され
て、第４図のフィルタ40−43による水平方向のフィルタ
リングを行い、つぎに、同一のフィルタが、水平方向に
フィルタリングされた画像の列に適用され、垂直方向の
フィタリングを提供する。典型的なフィルタ特性は、第
３図の35−38の曲線に示されている。
フィルタ40−43の出力は、ダウンサンプリング（サブ
サンプリングとも称される）され、そのため、ダウンサ
ンプリングスイッチ45−48は、それぞれ、フィルタ40−
43に応答する。ダウンサンプリングは、例えば、４個ご
とのサンプルのうち３個の無視することによりなされる
（一方、アップサンプリングは、与えられたサンプルを
繰り返すことによりなされる）。ダウンサンプリングス
イッチ45−48の出力は、それぞれ、転置（transpose）
メモリ（TM）50−53に入力される。この転置メモリは、
行列（マトリックス）を転置する要領で、２次元画像の
ピクセル信号を転置する。この転置メモリ50−53は、従
来型のメモリで、信号は、１方向（行に従って）に、記
憶され、別方向（列に従って）でアクセスされる。この
メモリ構成は、従来技術で公知があり、以下に簡単にそ
の構成を述べる。転置させるために、アドレスカウンタ
と、それに応答するメモリと、それらの間に配置される
論理回路とを利用する。この論理回路は、カウンタの下
位ビットと上位ビットとを交換する。通常のシーケンス
は、ビットの交換なしに得られ、転置シーケンスは、ビ
ットの交換により得られる。
サンプリングとも称される）され、そのため、ダウンサ
ンプリングスイッチ45−48は、それぞれ、フィルタ40−
43に応答する。ダウンサンプリングは、例えば、４個ご
とのサンプルのうち３個の無視することによりなされる
（一方、アップサンプリングは、与えられたサンプルを
繰り返すことによりなされる）。ダウンサンプリングス
イッチ45−48の出力は、それぞれ、転置（transpose）
メモリ（TM）50−53に入力される。この転置メモリは、
行列（マトリックス）を転置する要領で、２次元画像の
ピクセル信号を転置する。この転置メモリ50−53は、従
来型のメモリで、信号は、１方向（行に従って）に、記
憶され、別方向（列に従って）でアクセスされる。この
メモリ構成は、従来技術で公知があり、以下に簡単にそ
の構成を述べる。転置させるために、アドレスカウンタ
と、それに応答するメモリと、それらの間に配置される
論理回路とを利用する。この論理回路は、カウンタの下
位ビットと上位ビットとを交換する。通常のシーケンス
は、ビットの交換なしに得られ、転置シーケンスは、ビ
ットの交換により得られる。
転置メモリ50の出力は、フィルタ55−58に入力され、
同様に、転置メモリ51−53の出力は、それぞれ、フィル
タ60−53,65−68（図示せず）,70−73に入力される。例
えば、フィルタ55−58は、フィルタ40−43と同様で、同
一順序で、同一のデジタルフィルタのセットにより、時
分割ベースで実現することも可能である。フィルタ55−
73の出力は、それぞれダウンサンプリングスイッチ75−
93（この番号は、対応するフィルタの番号に＋20）に入
力され、解析フィルタバンク22の出力を形成する。GQMF
フィルタは、水平方向次元と垂直方向次元を４つを等幅
ハンドに分割する。バンドはこの数は、空間局所性と周
波数局所性の便利なトレードオフの関係を与え、より少
ないバンドは、粗すぎる周波数解析をおこない、より多
いバンドは、ぼんやりとした空間局所性を提供する。
同様に、転置メモリ51−53の出力は、それぞれ、フィル
タ60−53,65−68（図示せず）,70−73に入力される。例
えば、フィルタ55−58は、フィルタ40−43と同様で、同
一順序で、同一のデジタルフィルタのセットにより、時
分割ベースで実現することも可能である。フィルタ55−
73の出力は、それぞれダウンサンプリングスイッチ75−
93（この番号は、対応するフィルタの番号に＋20）に入
力され、解析フィルタバンク22の出力を形成する。GQMF
フィルタは、水平方向次元と垂直方向次元を４つを等幅
ハンドに分割する。バンドはこの数は、空間局所性と周
波数局所性の便利なトレードオフの関係を与え、より少
ないバンドは、粗すぎる周波数解析をおこない、より多
いバンドは、ぼんやりとした空間局所性を提供する。
両方向の最低周波数は、サブバンド（0,0）内にあ
り、一方、両方向の最高周波数は、サブバンド（3,3）
内にある。本発明で使用されるGQMFフィルタは、48dB以
上の第１サイドローブ（sidelobe）抑圧を有し、この抑
圧で、８ビット／ピクセルの画像の完全な再構成ができ
る。
り、一方、両方向の最高周波数は、サブバンド（3,3）
内にある。本発明で使用されるGQMFフィルタは、48dB以
上の第１サイドローブ（sidelobe）抑圧を有し、この抑
圧で、８ビット／ピクセルの画像の完全な再構成ができ
る。
知覚モデル28は、各サブバンド信号内の各ピクセルに
付加されうる符号化歪みの量の見積もり、原画像と符号
化画像との間に識別可能な差はなくなる。このモデル
は、人間視覚系（HVS）の公知の特性をユニークな方法
で、利用している。この特性は、周波数応答、コントラ
スト感度、テクスチャマスキング（texture masking）
である。このモデルは、完全なHVSの記述ではなく、特
定の解析（帯域分割）／合成手続きにおいて、画像の知
覚に対して、主要なHVS特性が有する効果の近似を提供
するものである。
付加されうる符号化歪みの量の見積もり、原画像と符号
化画像との間に識別可能な差はなくなる。このモデル
は、人間視覚系（HVS）の公知の特性をユニークな方法
で、利用している。この特性は、周波数応答、コントラ
スト感度、テクスチャマスキング（texture masking）
である。このモデルは、完全なHVSの記述ではなく、特
定の解析（帯域分割）／合成手続きにおいて、画像の知
覚に対して、主要なHVS特性が有する効果の近似を提供
するものである。
第５図において、周波数応答成分例えば、ベース感度
102は、入力として中間グレイフラットフィールド画像
が与えられた場合に、サブバンド信号に付加される最大
歪み量を提供する。HVSは、この場合のノイズに対し
て、最も敏感である。このモデルの他の成分は、中間グ
レイ（グレイスケールにおける中間の値）からの画像の
輝度の変位に対する歪み推定値（輝度調整ブロック10
3）と、フラットフィールドからの変位の歪み推定値
（テクスチャマスキングブロック101）とを調整する。
これらの歪み量は、組み合わされて（結合ブロック10
4）、サブバンドエンコーダ24の各入力となる。
102は、入力として中間グレイフラットフィールド画像
が与えられた場合に、サブバンド信号に付加される最大
歪み量を提供する。HVSは、この場合のノイズに対し
て、最も敏感である。このモデルの他の成分は、中間グ
レイ（グレイスケールにおける中間の値）からの画像の
輝度の変位に対する歪み推定値（輝度調整ブロック10
3）と、フラットフィールドからの変位の歪み推定値
（テクスチャマスキングブロック101）とを調整する。
これらの歪み量は、組み合わされて（結合ブロック10
4）、サブバンドエンコーダ24の各入力となる。
このベース感度の推定値は、心理学的な実験から引き
出される。一様な中間グレイ画像が、解析フィルタバン
ク22に提供される。これから得られたサブバンド信号の
１つに、例えば（0,0）に、白色一様ランダムノイズが
付加されたとする。この歪んだ信号は、他の15個の無歪
み信号とともに、再構成フィルタバンク150に提供され
る。この歪んだ画像と元の画像を、画像高さの６倍の視
距離で暗室で並べて見る。付加された白色ノイズの分散
（variance）は、観測者が原画像と歪んだ画像との間に
差異を知覚できない最大値を発見するように、調整され
る。この手続きが、各サブバンド信号について、繰り返
される。この実験の典型的なRMSノイズ感度値が第８図
に示されている。これらの値は、実験的に引き出され、
解析フィルタバンクに使用されている特定のフィルタと
視距離に依存する。それゆえに、これらの値は変化す
る。
出される。一様な中間グレイ画像が、解析フィルタバン
ク22に提供される。これから得られたサブバンド信号の
１つに、例えば（0,0）に、白色一様ランダムノイズが
付加されたとする。この歪んだ信号は、他の15個の無歪
み信号とともに、再構成フィルタバンク150に提供され
る。この歪んだ画像と元の画像を、画像高さの６倍の視
距離で暗室で並べて見る。付加された白色ノイズの分散
（variance）は、観測者が原画像と歪んだ画像との間に
差異を知覚できない最大値を発見するように、調整され
る。この手続きが、各サブバンド信号について、繰り返
される。この実験の典型的なRMSノイズ感度値が第８図
に示されている。これらの値は、実験的に引き出され、
解析フィルタバンクに使用されている特定のフィルタと
視距離に依存する。それゆえに、これらの値は変化す
る。
これらの値は、特定の刺激、すなわち、中間グレイフ
ラットフィールドに対する許容可能な符号化歪みを与え
る。輝度調整項は、このモデルを、輝度が変化するフラ
ットフィールドへと一般化する。以前の実験を、サブバ
ンド（0,0）について反復させる。しかし、フラットフ
ィールド入力のグレイレベルは、純黒色から純白色へ変
化させる。再び、刺激に加えられる白色ノイズの最大量
を決定する。中間グレイフラットフィールド用の感度値
からのずれが第９図に示されている。修正係数が、局所
画像平均を計算し、第９図の修正係数の値を調べて、サ
ブバンドのベース感度にその値を掛けることにより、適
用できる。ベース感度の実験の条件（127というグレイ
レベル）の場合は調整をしないが、より高いグレイレベ
ルとより低いグレイレベルの場合は、より多くの符号化
歪みがある。この修正項の完全な生成は、各サブバンド
にこの一連の実験を繰り返すことにより行われ、16個の
修正曲線が得られる。しかし、この曲線の形は、重要な
サブバンドにわたり一定であるため、効率的に生成する
には、各サブバンドについて、１つの曲線を使うことが
できる。
ラットフィールドに対する許容可能な符号化歪みを与え
る。輝度調整項は、このモデルを、輝度が変化するフラ
ットフィールドへと一般化する。以前の実験を、サブバ
ンド（0,0）について反復させる。しかし、フラットフ
ィールド入力のグレイレベルは、純黒色から純白色へ変
化させる。再び、刺激に加えられる白色ノイズの最大量
を決定する。中間グレイフラットフィールド用の感度値
からのずれが第９図に示されている。修正係数が、局所
画像平均を計算し、第９図の修正係数の値を調べて、サ
ブバンドのベース感度にその値を掛けることにより、適
用できる。ベース感度の実験の条件（127というグレイ
レベル）の場合は調整をしないが、より高いグレイレベ
ルとより低いグレイレベルの場合は、より多くの符号化
歪みがある。この修正項の完全な生成は、各サブバンド
にこの一連の実験を繰り返すことにより行われ、16個の
修正曲線が得られる。しかし、この曲線の形は、重要な
サブバンドにわたり一定であるため、効率的に生成する
には、各サブバンドについて、１つの曲線を使うことが
できる。
知覚基準の最終成分は、与えられた非フラットフィー
ルド入力（すなわちテクスチャ）に対するノイズ可視性
の減少を調整する。フラットフィールド入力はDC周波数
成分だけを有するが、テクスチャ入力はDC周波数成分お
よびAC周波数成分の両方を有する。このDC成分のノイズ
可視性は、ベース感度と輝度調整項により対処され、テ
クスチャマスキング項101は、AC成分を扱う。このテク
スチャマスキング項は、各サブバンドのエネルギのAC成
分の加重和からなる。HVSは非一様伝達関数を有するの
で、各サブバンドのエネルギは、各サブバンドに含まれ
る周波数の相対可視性により重み付けされる。
ルド入力（すなわちテクスチャ）に対するノイズ可視性
の減少を調整する。フラットフィールド入力はDC周波数
成分だけを有するが、テクスチャ入力はDC周波数成分お
よびAC周波数成分の両方を有する。このDC成分のノイズ
可視性は、ベース感度と輝度調整項により対処され、テ
クスチャマスキング項101は、AC成分を扱う。このテク
スチャマスキング項は、各サブバンドのエネルギのAC成
分の加重和からなる。HVSは非一様伝達関数を有するの
で、各サブバンドのエネルギは、各サブバンドに含まれ
る周波数の相対可視性により重み付けされる。
実際、知覚基準の値は、各サブバンドの各点で決定さ
れる。１つの可能性のある実現は、サブバンドの番号に
よりインデックス付けされたテーブルルックアップを使
用してベース感度を決定し、全体の画像平均とサブバン
ド（0,0）の各点からの局所値との和によりインデック
ス付けされたテーブルルックアップを使用して輝度調整
項を決定することである。テクスチャマスキング項は、
サブバンド（0,0）の平均HVS応答で重み付けされた、サ
ブバンド（0,0）の２×２ピクセルブロックの分散をと
ること（これは、最低周波数サブバンドのACエネルギを
計算する）により、計算される。他の各サブバンドにつ
いては、この項に加算されるものは、そのサブバンドの
平均HVS応答で重み付けされた２×２ピクセルの平均エ
ネルギである。その後、この合成項は0.065乗される。
この数は、高度にテクスチャ化された画像は、透過的に
符号化されることを保証する。これらの各項は、結合ブ
ロック104に入力され、ここで、掛け合わされて、知覚
基準の最終値を生成する。この手順により、視覚的に透
過的な符号化を作る基準が提供される。幾らかの知覚歪
みが許容されるなら、この基準は、1.0より大きい定数
を掛けることにより緩和される。
れる。１つの可能性のある実現は、サブバンドの番号に
よりインデックス付けされたテーブルルックアップを使
用してベース感度を決定し、全体の画像平均とサブバン
ド（0,0）の各点からの局所値との和によりインデック
ス付けされたテーブルルックアップを使用して輝度調整
項を決定することである。テクスチャマスキング項は、
サブバンド（0,0）の平均HVS応答で重み付けされた、サ
ブバンド（0,0）の２×２ピクセルブロックの分散をと
ること（これは、最低周波数サブバンドのACエネルギを
計算する）により、計算される。他の各サブバンドにつ
いては、この項に加算されるものは、そのサブバンドの
平均HVS応答で重み付けされた２×２ピクセルの平均エ
ネルギである。その後、この合成項は0.065乗される。
この数は、高度にテクスチャ化された画像は、透過的に
符号化されることを保証する。これらの各項は、結合ブ
ロック104に入力され、ここで、掛け合わされて、知覚
基準の最終値を生成する。この手順により、視覚的に透
過的な符号化を作る基準が提供される。幾らかの知覚歪
みが許容されるなら、この基準は、1.0より大きい定数
を掛けることにより緩和される。
その後、この知覚基準は、各サブバンドについて、DP
CMエンコーダ25を制御するのに使用される。DPCM符号化
は、公知である。予測ブロック108は、使用された前
点、前行、後対角項を利用した３点予測器を使用する。
最適予測係数が、各サブバンドについて計算され、５ビ
ット精度で量子化される。サブバンドの一部が符号化さ
れる場合、これらの係数は、補助情報としてデコーダに
送られる。
CMエンコーダ25を制御するのに使用される。DPCM符号化
は、公知である。予測ブロック108は、使用された前
点、前行、後対角項を利用した３点予測器を使用する。
最適予測係数が、各サブバンドについて計算され、５ビ
ット精度で量子化される。サブバンドの一部が符号化さ
れる場合、これらの係数は、補助情報としてデコーダに
送られる。
一様量子化器106が使用される。そのステップサイズ
は、知覚モデル（知覚基準ファンクション）28（第２
図）で決定される。元の信号と符号化された信号との差
の絶対値が、知覚基準の値以下であるならば、符号化画
像は、元の画像から視覚的に識別不可能である。この条
件を満たす１つの方法は、量子化ステップサイズ計算器
107において、量子化器のステップサイズを、１つのサ
ブバンド全体での知覚基準の最小値の２倍に設定するこ
とである。そのステップサイズは16ビット精度で量子化
され、補助情報としてデコーダに送られる。加算ファン
クション105は、サブバンド画像（イメージ）信号と予
測器108の出力に作用し、一様量子化器106への入力を生
成する。量子化器の出力（以降、符号語と称する）ｃ
（x,y,i,j）（ここで、x,yは、サスバンド内の空間位置
であり、i,jは、サブバンドの番号である）は、ハフマ
ンエンコーダ27に入力される。
は、知覚モデル（知覚基準ファンクション）28（第２
図）で決定される。元の信号と符号化された信号との差
の絶対値が、知覚基準の値以下であるならば、符号化画
像は、元の画像から視覚的に識別不可能である。この条
件を満たす１つの方法は、量子化ステップサイズ計算器
107において、量子化器のステップサイズを、１つのサ
ブバンド全体での知覚基準の最小値の２倍に設定するこ
とである。そのステップサイズは16ビット精度で量子化
され、補助情報としてデコーダに送られる。加算ファン
クション105は、サブバンド画像（イメージ）信号と予
測器108の出力に作用し、一様量子化器106への入力を生
成する。量子化器の出力（以降、符号語と称する）ｃ
（x,y,i,j）（ここで、x,yは、サスバンド内の空間位置
であり、i,jは、サブバンドの番号である）は、ハフマ
ンエンコーダ27に入力される。
無ノイズ圧縮 まず、各サブバンド内で、符号語ｃ（x,y,i,j）を、
４×４区画に区分する。この無ノイズ圧縮の説明のため
に、元の画像を512×512ピクセル、それゆえ、各サブバ
ンドは、128×128と仮定する。128×128のサブバンド画
像内に、それぞれ４×４符号語を有する32×32の区画が
ある。この512×512という数は、説明のために選んだも
ので、他のサイズの元の画像やサブバンド画像も、この
圧縮アルゴリズムを用いて圧縮できる。この無ノイズ圧
縮は、各サブバンドで同一に作用するので、サブバンド
を示す表示i,jは通常省略される。以下で使用される変
数k,lは、０≦k,l＜32であり、区画のインデックスであ
る。最初に、各区画に対して、各区画に含まれる最大絶
対値LAVを計算する。すなわち、LAV（k,l）＝max（abs
（ｃ（x,y,i,j）））,4k≦ｘ＜４（ｋ＋ｌ）,4l≦ｙ＜
４（ｌ＋１）である。ここで、ｃ（・）は、上記のプロ
セスから得られたサブバンドに対するDPCM符号語であ
る。
４×４区画に区分する。この無ノイズ圧縮の説明のため
に、元の画像を512×512ピクセル、それゆえ、各サブバ
ンドは、128×128と仮定する。128×128のサブバンド画
像内に、それぞれ４×４符号語を有する32×32の区画が
ある。この512×512という数は、説明のために選んだも
ので、他のサイズの元の画像やサブバンド画像も、この
圧縮アルゴリズムを用いて圧縮できる。この無ノイズ圧
縮は、各サブバンドで同一に作用するので、サブバンド
を示す表示i,jは通常省略される。以下で使用される変
数k,lは、０≦k,l＜32であり、区画のインデックスであ
る。最初に、各区画に対して、各区画に含まれる最大絶
対値LAVを計算する。すなわち、LAV（k,l）＝max（abs
（ｃ（x,y,i,j）））,4k≦ｘ＜４（ｋ＋ｌ）,4l≦ｙ＜
４（ｌ＋１）である。ここで、ｃ（・）は、上記のプロ
セスから得られたサブバンドに対するDPCM符号語であ
る。
LAV（・）を計算した後、０でないLAV（k,l）の数を
計算する。０でないLAVが存在しない場合、サブバンド
には、送るべき符号化データは存在せず、「０」という
ビットが送られる。これは、「このバンドは、符号化さ
れない」ことを意味する。０でないLAVが存在する場
合、「１」というビットが送られる。非ゼロLAVが存在
するが、その数が約150より少ない場合、それぞれk,lア
ドレスがｋまたはｌにつき５ビットで、符号化区画の数
を指示する９ビットカウントとともに、送られる。この
k,l対を用いて、どのブロックがそのｃ（・）を符号化
したがを指示する。非ゼロ区画（LAVが０でない区画）
が多数存在する場合、「次元マップ」が計算され、全体
のサブバンドに送られる。
計算する。０でないLAVが存在しない場合、サブバンド
には、送るべき符号化データは存在せず、「０」という
ビットが送られる。これは、「このバンドは、符号化さ
れない」ことを意味する。０でないLAVが存在する場
合、「１」というビットが送られる。非ゼロLAVが存在
するが、その数が約150より少ない場合、それぞれk,lア
ドレスがｋまたはｌにつき５ビットで、符号化区画の数
を指示する９ビットカウントとともに、送られる。この
k,l対を用いて、どのブロックがそのｃ（・）を符号化
したがを指示する。非ゼロ区画（LAVが０でない区画）
が多数存在する場合、「次元マップ」が計算され、全体
のサブバンドに送られる。
次元コードの計算 非ゼロ区画の数にかかわらず、短いハフマンコード
が、非ゼロ区画が多い場合はLAVの４通りの区画、ある
いは、非ゼロ区画が少ない場合はLAVの３通りの区画に
基づき、LAV分布から計算される。このコードは、トラ
ンスミッタで使用されレシーバに効率的に伝送される
「次元マップ」を生成するのに使用される。４通りの区
画の場合、Nz＝（０であるLAVの数）、N4d＝（０＜LAV
≦３となるLAVの数）、N2d＝（３＜LAV≦25となるLAVの
数）、N1d＝（25＜LAVとなるLAVの数）、が計算され
る。３通りの区画の場合、Nzは省略される。この２〜４
要素のコードは、８〜30ビットで、データに依存して、
レシーバに伝送される。ゼロ発生の記号は、このコード
ブックには含まれない。
が、非ゼロ区画が多い場合はLAVの４通りの区画、ある
いは、非ゼロ区画が少ない場合はLAVの３通りの区画に
基づき、LAV分布から計算される。このコードは、トラ
ンスミッタで使用されレシーバに効率的に伝送される
「次元マップ」を生成するのに使用される。４通りの区
画の場合、Nz＝（０であるLAVの数）、N4d＝（０＜LAV
≦３となるLAVの数）、N2d＝（３＜LAV≦25となるLAVの
数）、N1d＝（25＜LAVとなるLAVの数）、が計算され
る。３通りの区画の場合、Nzは省略される。この２〜４
要素のコードは、８〜30ビットで、データに依存して、
レシーバに伝送される。ゼロ発生の記号は、このコード
ブックには含まれない。
次元マップの計算 その後、次元マップは、上記で計算されたコードを用
いて、レシーバに伝送される。ここで、各区画には、非
ゼロ区画が多い場合は４つの記号z,4d,2d,1dのうちの１
つが、非ゼロ区画が少ない場合は３つの記号4d,2d,1dの
うちの１つが、伝送される。「多い」と「少ない」とを
判別するために使用した150という数が選択されている
のは、この数が、k,lアドレスコストと全マップの伝送
と間の平均交差点であるからである。
いて、レシーバに伝送される。ここで、各区画には、非
ゼロ区画が多い場合は４つの記号z,4d,2d,1dのうちの１
つが、非ゼロ区画が少ない場合は３つの記号4d,2d,1dの
うちの１つが、伝送される。「多い」と「少ない」とを
判別するために使用した150という数が選択されている
のは、この数が、k,lアドレスコストと全マップの伝送
と間の平均交差点であるからである。
この「次元マップ」は、トランスミッタとレシーバの
両方で、ｃ（・）が符号化されている方法を決定するた
めに使用される。非ゼロ区画が少ない場合、「次元マッ
プ」は、「縮小次元マップ」と呼ばれる。非ゼロ区画の
位置が、次元マップにおける位置から間接的に決定され
るのではなく、明示的に伝送されるからである。
両方で、ｃ（・）が符号化されている方法を決定するた
めに使用される。非ゼロ区画が少ない場合、「次元マッ
プ」は、「縮小次元マップ」と呼ばれる。非ゼロ区画の
位置が、次元マップにおける位置から間接的に決定され
るのではなく、明示的に伝送されるからである。
符号語の伝送 符号語ｃ（・）は、無ノイズ圧縮シーケンスでもって
伝送される。LAVが０でないような各区画に対して、そ
の区画の次元マップのエントリに依存して、以下の３つ
の符号化方法のうちの１つが使用される。縮小次元マッ
プにおける省略によって、または、次元マップにおいて
明示的に、区画のLAVが０であることが既知である場
合、ｃ（・）は、伝送されない。
伝送される。LAVが０でないような各区画に対して、そ
の区画の次元マップのエントリに依存して、以下の３つ
の符号化方法のうちの１つが使用される。縮小次元マッ
プにおける省略によって、または、次元マップにおいて
明示的に、区画のLAVが０であることが既知である場
合、ｃ（・）は、伝送されない。
1d符号化 1d符号化は、区画内の16個のｃ（・）の１次元ハフマ
ン符号化であり、次元マップに1d記号が現れたときに使
用される。各ｃ（・）は、予め生成されたハフマンコー
ドブックを使用して、個別に符号化される。1d符号化の
場合、６個の1dコードブックのうちのいずれが最適の圧
縮を提供するかということに基づいて、サブバンドごと
にコードブックを選択（６個のうちから１個）する。1
d,2d,4d用のコードブック選択に関する情報は、次元マ
ップの伝送後で、ｃ（・）の伝送前に、伝送される。
ン符号化であり、次元マップに1d記号が現れたときに使
用される。各ｃ（・）は、予め生成されたハフマンコー
ドブックを使用して、個別に符号化される。1d符号化の
場合、６個の1dコードブックのうちのいずれが最適の圧
縮を提供するかということに基づいて、サブバンドごと
にコードブックを選択（６個のうちから１個）する。1
d,2d,4d用のコードブック選択に関する情報は、次元マ
ップの伝送後で、ｃ（・）の伝送前に、伝送される。
2d符号化 2d符号化は、次元マップに2d記号を有する区画に対し
てなされる。これらの区画では、水平方向に隣接する２
個のｃ（・）の８対として符号化が行われ、６個の２次
元ハフマンコードブックのうちの１つにおけるエントリ
に関係づけられる。この場合も、最適の2dコードブック
は、サブバンドごとに選択される。このコードブック選
択は、レシーバに転送される。
てなされる。これらの区画では、水平方向に隣接する２
個のｃ（・）の８対として符号化が行われ、６個の２次
元ハフマンコードブックのうちの１つにおけるエントリ
に関係づけられる。この場合も、最適の2dコードブック
は、サブバンドごとに選択される。このコードブック選
択は、レシーバに転送される。
4d符号化 4d符号化は、次元マップに4d記号を有する区画に対し
てなされる。これらの区画では、ｃ（・）は、それぞれ
４個の要素からなる４個のグループとして符号化され
る。この区画の２×２サブ区画のそれぞれは、４次元ハ
フマンコードブック内の１つの符号語として符号化され
る。このコードブック選択は、上記のようになされる。
てなされる。これらの区画では、ｃ（・）は、それぞれ
４個の要素からなる４個のグループとして符号化され
る。この区画の２×２サブ区画のそれぞれは、４次元ハ
フマンコードブック内の１つの符号語として符号化され
る。このコードブック選択は、上記のようになされる。
圧縮結果 上記の方法で得られる圧縮結果は、以下の特徴を有
す。全体的に空の（知覚的意味で）サブバンドは、１ビ
ット、すなわち、1/16384ビット／ピクセル（16384＝12
82）で符号化される。ほんの僅かにのみに知覚的に有意
な区画が存在するようなサブバンドでは、各サブバンド
は、位置ごとに10ビット、次元マップ用に約２ビット、
ｃ（・）用に少数のビットで、符号化される。これによ
り、サブバンドにおいて知覚的に重要な小部分が効率よ
く符号化できる。バンドの約1/8以上が符号化されるバ
ンドでは、すべての区画が符号化される。しかし、ゼロ
区画が共通である場合、ゼロ区画は、1/16ビット／ピク
セルのレートで符号化される。非常に少ない非ゼロある
いは、すべてが小さい値を有するサブバンドの部分は、
ゼロサブ区画に最低限1/4ビット／ピクセルの最小値を
提供する４次元コードブックで、符号化される。さら
に、２×２サブ区画全体に拡散するいかなる残留相関
も、効率的に符号化される。緩慢な動きのサブバンドの
部分は、最低限1/2ビット／ピクセルのレートで符号化
され、残留相関もコードブックで考慮される、非常に速
い動きのサブバンドの部分は、次の符号化方法で符号化
される。すなわち、最低限１ビット／ピクセルのレート
を有するが、各要素にlog2（abs（2cmax）×２＋１）ビ
ットの使用を必要とせずに知覚プロセスにより必要とさ
れる最大値も許容する方法である。次元マップごとに６
個のコードブックを使用することにより、コーダは種々
の確率／相関の組合せから選択できるようになる。この
結果は、圧縮率を平均的に大幅に増加させるわけではな
いが、最難関の項目に対する圧縮アルゴリズムの効率を
大幅に増大させる。次元マップ用の短い（４要素の）内
部発生ハフマンコードの使用により、次元マップの有効
かつ効率的な伝送が可能になる。例として、多くの高い
サブバンドでは、必要な符号は、ｚと4dだけである。局
所的に計算され、簡単に伝送されるコードブックがある
と、１ビット／マップ要素だけが使用されている場合で
は、「補助情報」を作るには、1/16ビット／ピクセルだ
けでよい。
す。全体的に空の（知覚的意味で）サブバンドは、１ビ
ット、すなわち、1/16384ビット／ピクセル（16384＝12
82）で符号化される。ほんの僅かにのみに知覚的に有意
な区画が存在するようなサブバンドでは、各サブバンド
は、位置ごとに10ビット、次元マップ用に約２ビット、
ｃ（・）用に少数のビットで、符号化される。これによ
り、サブバンドにおいて知覚的に重要な小部分が効率よ
く符号化できる。バンドの約1/8以上が符号化されるバ
ンドでは、すべての区画が符号化される。しかし、ゼロ
区画が共通である場合、ゼロ区画は、1/16ビット／ピク
セルのレートで符号化される。非常に少ない非ゼロある
いは、すべてが小さい値を有するサブバンドの部分は、
ゼロサブ区画に最低限1/4ビット／ピクセルの最小値を
提供する４次元コードブックで、符号化される。さら
に、２×２サブ区画全体に拡散するいかなる残留相関
も、効率的に符号化される。緩慢な動きのサブバンドの
部分は、最低限1/2ビット／ピクセルのレートで符号化
され、残留相関もコードブックで考慮される、非常に速
い動きのサブバンドの部分は、次の符号化方法で符号化
される。すなわち、最低限１ビット／ピクセルのレート
を有するが、各要素にlog2（abs（2cmax）×２＋１）ビ
ットの使用を必要とせずに知覚プロセスにより必要とさ
れる最大値も許容する方法である。次元マップごとに６
個のコードブックを使用することにより、コーダは種々
の確率／相関の組合せから選択できるようになる。この
結果は、圧縮率を平均的に大幅に増加させるわけではな
いが、最難関の項目に対する圧縮アルゴリズムの効率を
大幅に増大させる。次元マップ用の短い（４要素の）内
部発生ハフマンコードの使用により、次元マップの有効
かつ効率的な伝送が可能になる。例として、多くの高い
サブバンドでは、必要な符号は、ｚと4dだけである。局
所的に計算され、簡単に伝送されるコードブックがある
と、１ビット／マップ要素だけが使用されている場合で
は、「補助情報」を作るには、1/16ビット／ピクセルだ
けでよい。
コードブック生成 ここでは、ｃ（・）のハフマン圧縮用のコードブック
セットを作成するために使用する方法について述べる。
予め決めなければならない６個のコードブックのセット
が３つ（4d,2d,1d）ある。
セットを作成するために使用する方法について述べる。
予め決めなければならない６個のコードブックのセット
が３つ（4d,2d,1d）ある。
ハフマンコードブックは、符号化するデータの確率分
布から生成されるので、すべきことは、ハフマンコード
が効率的になるように、その統計に基づいて、データを
６個のセットに区画化することである。これは、いくつ
かのステップに分けて行われる。第１に、適当なデータ
（4d,2d,1d）を６個のセットに、修正Ｋ平均アルゴリズ
ムと全体の周波数内容により、または、画像ごとに、区
画化する。各セットに確率分布を用いて、ハフマンコー
ドブックを生成する。これらのコードブックのセットを
用いて全訓練セットを符号化し、各次元マップ用に６個
のコードブックから最適のものを選択し、この選択され
たコードブックの発生の数を保存する。確率分布の新し
いセットを用いて、新しいハフマンコードブックセット
を生成する。最後の２つのプロセスを、コードブック間
のサブバンドの交換がめったに起こらなくなるまで、繰
り返す。
布から生成されるので、すべきことは、ハフマンコード
が効率的になるように、その統計に基づいて、データを
６個のセットに区画化することである。これは、いくつ
かのステップに分けて行われる。第１に、適当なデータ
（4d,2d,1d）を６個のセットに、修正Ｋ平均アルゴリズ
ムと全体の周波数内容により、または、画像ごとに、区
画化する。各セットに確率分布を用いて、ハフマンコー
ドブックを生成する。これらのコードブックのセットを
用いて全訓練セットを符号化し、各次元マップ用に６個
のコードブックから最適のものを選択し、この選択され
たコードブックの発生の数を保存する。確率分布の新し
いセットを用いて、新しいハフマンコードブックセット
を生成する。最後の２つのプロセスを、コードブック間
のサブバンドの交換がめったに起こらなくなるまで、繰
り返す。
これらのステップは、異なるコードブックの選択がな
されるたにび新たなより良い符号化が選択されるという
ことに基づいている。コードブックの変更がなされない
ならば、平均レートは同一のままである。新たなコード
ブックが選択されるたびに、より良く適応し、同等以上
の圧縮を提供するデータにフィットする。その理由は、
最後の繰り返されたデータではなく、現在のデータにフ
ィットするよう、計算されているからである。
されるたにび新たなより良い符号化が選択されるという
ことに基づいている。コードブックの変更がなされない
ならば、平均レートは同一のままである。新たなコード
ブックが選択されるたびに、より良く適応し、同等以上
の圧縮を提供するデータにフィットする。その理由は、
最後の繰り返されたデータではなく、現在のデータにフ
ィットするよう、計算されているからである。
このコードブック選択手続きは、107個の画像の訓練
セットに基づいて、なされる。
セットに基づいて、なされる。
コードブックの効率 選択され、この訓練セットで訓練されるコードブック
は、訓練画像以外のテスト画像の36要素のセットでテス
トされている。テスト画像に対するこの圧縮アルゴリム
ズの性能は、コードブックを含めて、訓練セットについ
ての性能と等価である。
は、訓練画像以外のテスト画像の36要素のセットでテス
トされている。テスト画像に対するこの圧縮アルゴリム
ズの性能は、コードブックを含めて、訓練セットについ
ての性能と等価である。
正しいコードブックを使用しながら、品質オフセット
の変更（±５または±10dB）のような、種々のミスマッ
チを故意に課した。その圧縮結果は、適切に生成された
コードブックで可能なほど良くはないが、＋10〜−５の
範囲内の知覚オフセット用に適切に生成されたコードブ
ックのそれに匹敵する。
の変更（±５または±10dB）のような、種々のミスマッ
チを故意に課した。その圧縮結果は、適切に生成された
コードブックで可能なほど良くはないが、＋10〜−５の
範囲内の知覚オフセット用に適切に生成されたコードブ
ックのそれに匹敵する。
4dコードブックセットには６×74個の要素があり、2d
コードブックセットには６×512個の要素があり、1dコ
ードブックセットには６×769個の要素があり、全体の
コードブックサイズは34626エントリである。この小さ
なコードブックセットは、低コントラストの単純な背景
から複雑なテキストやテクスチャ画像までの範囲を満足
する。
コードブックセットには６×512個の要素があり、1dコ
ードブックセットには６×769個の要素があり、全体の
コードブックサイズは34626エントリである。この小さ
なコードブックセットは、低コントラストの単純な背景
から複雑なテキストやテクスチャ画像までの範囲を満足
する。
本発明の予備的なテストは、画像のローパススペクト
ルと知覚基準が相互作用して、符号化される必要のある
情報量を減少することを示している。このことには、サ
ブバンドの少なくとも１つの４×４ブロックが符号化さ
れねばならない時間の平均パーセント、および、少なく
とも１つの４×４ブロックが符号化された場合に符号化
されている各サブバンドのパーセントが、非常に減少す
ることが含まれる。これらのことは、サブバンド（0,
0）を画像の減少解像度版とみなし、残りのサブバンド
をどんどん精密なレベルになる「詳細な」画像とみなす
ことにより理解される。それゆえ、バンド（0,0）は、
画像について知覚可能な最大の情報量を有し、一方、よ
り高い周波数バンドは、ある種の詳細パターンがある場
合にのみ知覚可能な情報を含む。スムーズ低詳細領域
は、１つのサブバンドが必要なだけであり（知覚基準の
値はその点では極めて低い）、一方、高詳細領域（例え
ば端部）は、数個のサブバンドからの情報を必要とす
る。
ルと知覚基準が相互作用して、符号化される必要のある
情報量を減少することを示している。このことには、サ
ブバンドの少なくとも１つの４×４ブロックが符号化さ
れねばならない時間の平均パーセント、および、少なく
とも１つの４×４ブロックが符号化された場合に符号化
されている各サブバンドのパーセントが、非常に減少す
ることが含まれる。これらのことは、サブバンド（0,
0）を画像の減少解像度版とみなし、残りのサブバンド
をどんどん精密なレベルになる「詳細な」画像とみなす
ことにより理解される。それゆえ、バンド（0,0）は、
画像について知覚可能な最大の情報量を有し、一方、よ
り高い周波数バンドは、ある種の詳細パターンがある場
合にのみ知覚可能な情報を含む。スムーズ低詳細領域
は、１つのサブバンドが必要なだけであり（知覚基準の
値はその点では極めて低い）、一方、高詳細領域（例え
ば端部）は、数個のサブバンドからの情報を必要とす
る。
第７図に本発明による第１図のレシーバ13とデコーダ
14が示されている。
14が示されている。
第７図の構成は、符号化プロセスの逆構成である。第
７図のレシーバデコーダは、デマルチプレクサ（DEMU
X）110、16個のサブバンド用のハフマンデコーダ（HD）
111−126、逆差分PCMプロセッサ（デコーダ、IDPCM）13
1−146、再構成フィルタバンク150、結合回路151を有す
る。結合回路151は、再構成フィルタバンク150の一部と
することも可能である。再構成フィルタバンク150の詳
細は、第10図に示されている。この図は、第４図の装置
と同一の型の装置を示しているが、ダウンサンプリング
の代わりにアップサンプリングを行い、サブバンドを合
成するよう動作する。
７図のレシーバデコーダは、デマルチプレクサ（DEMU
X）110、16個のサブバンド用のハフマンデコーダ（HD）
111−126、逆差分PCMプロセッサ（デコーダ、IDPCM）13
1−146、再構成フィルタバンク150、結合回路151を有す
る。結合回路151は、再構成フィルタバンク150の一部と
することも可能である。再構成フィルタバンク150の詳
細は、第10図に示されている。この図は、第４図の装置
と同一の型の装置を示しているが、ダウンサンプリング
の代わりにアップサンプリングを行い、サブバンドを合
成するよう動作する。
第２図のプロセッサ21で除去された平均値は、伝送さ
れまたは記録され、第６図および第７図の結合器151で
再び挿入される。
れまたは記録され、第６図および第７図の結合器151で
再び挿入される。
特に、各サブバンドは、それぞれアップサンプリング
スイッチ161−176を通過し、ここで、値は４回繰り返さ
れ、それぞれフィルタ181−196、結合器197−200、変換
メモリ201−204、アップサンプリングスイッチ205−20
8、フィルタ211−214を通って、結合器151に送信され
る。
スイッチ161−176を通過し、ここで、値は４回繰り返さ
れ、それぞれフィルタ181−196、結合器197−200、変換
メモリ201−204、アップサンプリングスイッチ205−20
8、フィルタ211−214を通って、結合器151に送信され
る。
（発明の効果） 最後に、本発明によれば、多次元無ノイズ圧縮と知覚
基準に合致するブロックの符号化の省略との組み合わせ
により、効率的なビットレートの減少機構が実現でき
る。線形コードブックは、低周波数サブバンドの部分に
のみ使用され、一方、2d,4dコードブックは、その低い
ビットレートで、残りの部分で使用される。本発明の装
置は、必要な場所では、精巧な量子化が可能であり、そ
れ以外の場所では大きなビットレートを犠牲にはしな
い。２次元情報の再生は、非常に質がよく、そのアルゴ
リムズは、知覚不能な程の劣化しかおこさない。
基準に合致するブロックの符号化の省略との組み合わせ
により、効率的なビットレートの減少機構が実現でき
る。線形コードブックは、低周波数サブバンドの部分に
のみ使用され、一方、2d,4dコードブックは、その低い
ビットレートで、残りの部分で使用される。本発明の装
置は、必要な場所では、精巧な量子化が可能であり、そ
れ以外の場所では大きなビットレートを犠牲にはしな
い。２次元情報の再生は、非常に質がよく、そのアルゴ
リムズは、知覚不能な程の劣化しかおこさない。
上記の説明は、本発明の一実施例に関するもので、こ
の技術分野の当業者であれば、本発明の種々の変形例が
考え得るが、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包
含される。その変形例として、周波数とコントラスト感
度の調整は、第５図のベース感度と輝度調整のプロセス
より完全に分離することも可能である。
の技術分野の当業者であれば、本発明の種々の変形例が
考え得るが、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包
含される。その変形例として、周波数とコントラスト感
度の調整は、第５図のベース感度と輝度調整のプロセス
より完全に分離することも可能である。
第１図は、本発明の画像符号化技術の一般的構成を示す
ブロック図、 第２図は、第１図の本発明によるエンコーダ12のブロッ
ク図、 第３図は、第２図の解析フィルタバンクの各フィルタ段
に使用されるフィルタ特性を示すグラフ、 第４図は、第２図の解析フィルタバンクの構成を示すブ
ロック図、 第５図は、本発明の知覚モデルプロセスの信号の流れを
示す図、 第６図は、第２図のエンコーダ25のブロック図、 第７図は、第１図のデコーダ14の構成を示すブロック
図、 第８図は、本発明の説明に使用される図表、 第９図は、本発明の説明に使用されるグラフ、 第10図は、第７図の再構成フィルタバンクのブロック図
である。
ブロック図、 第２図は、第１図の本発明によるエンコーダ12のブロッ
ク図、 第３図は、第２図の解析フィルタバンクの各フィルタ段
に使用されるフィルタ特性を示すグラフ、 第４図は、第２図の解析フィルタバンクの構成を示すブ
ロック図、 第５図は、本発明の知覚モデルプロセスの信号の流れを
示す図、 第６図は、第２図のエンコーダ25のブロック図、 第７図は、第１図のデコーダ14の構成を示すブロック
図、 第８図は、本発明の説明に使用される図表、 第９図は、本発明の説明に使用されるグラフ、 第10図は、第７図の再構成フィルタバンクのブロック図
である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＡＣＯＵＳＴＩＣＳ ＳＰＥＥ ＣＨ ＡＮＤ ＳＩＧＮＡＬ ＰＰＯＣ ＥＳＳＩＮＧ Ｖｏｌ．ＡＳＰ−34 〔５〕 （1986．10） Ｐ．1278−1288 電子通信学会技術研究報告，ＩＥ85− 92 （1985） Ｐ．13−18 ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ Ｖｏｌ．ＣＯＭ−33〔６〕 （1985) Ｐ．551−557
Claims (6)
- 【請求項１】画像の少なくとも一部を表す入力信号を符
号化する方法において、 フィルタによって、前記入力信号をフィルタリングして
第１のスペクトル関数の集合を生成するフィルタリング
ステップと、 量子化器によって、少なくとも１つの知覚しきい値信号
からなる集合に基づいて、前記第１のスペクトル関数の
集合のうちの少なくとも１つのスペクトル関数を表す量
子化された出力信号を生成するステップとからなり、 各知覚しきい値信号は、前記第１のスペクトル関数の集
合によって特徴づけられる前記画像の一部における歪み
に対する人間の視覚的感度の尺度を表し、 各知覚しきい値信号は、 （ｉ）前記第１のスペクトル関数の集合のうちの少なく
とも１つのスペクトル関数と、 （ii）他の複数の画像を表す第２のスペクトル関数の集
合と に対応する知覚モデルに基づいて生成されることを特徴
とする、画像信号の符号化方法。 - 【請求項２】各知覚しきい値信号は、さらに、 性質の集合に基づいて値の集合を評価するステップと、 前記値の集合を組み合わせて知覚出力を生成するステッ
プとにより生成されることを特徴とする請求項１の方
法。 - 【請求項３】前記値の集合を組み合わせて知覚出力を生
成するステップは、前記値の集合における各値の積をと
るステップからなることを特徴とする請求項２の方法。 - 【請求項４】前記性質の集合は、周波数応答、コントラ
スト感度、およびテクスチャマスキングであることを特
徴とする請求項２の方法。 - 【請求項５】前記フィルタリングステップは、 前記入力信号を水平方向にフィルタリングして水平フィ
ルタ入力信号を生成するステップと、 前記水平フィルタ入力信号を垂直方向にフィルタリング
して前記第１のスペクトル関数の集合を生成するステッ
プとからなることを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項６】入力信号が各画像の少なくとも一部を表現
するような複数の画像を表すディジタル情報を記憶する
ディジタル記憶装置において、該ディジタル記憶装置上
で各入力信号が、 フィルタによって、前記入力信号をフィルタリングして
第１のスペクトル関数の集合を生成するフィルタリング
ステップと、 量子化器によって、少なくとも１つの知覚しきい値信号
からなる集合に基づいて、前記第１のスペクトル関数の
集合のうちの少なくとも１つのスペクトル関数を表す量
子化された出力信号を生成するステップとによって表現
され、 各知覚しきい値信号は、前記第１のスペクトル関数の集
合によって特徴づけられる前記画像の一部における歪み
に対する人間の視覚的感度の尺度を表し、 各知覚しいき値信号は、 （ｉ）前記第１のスペクトル関数の集合のうちの少なく
とも１つのスペクトル関数と、 （ii）他の複数の画像を表す第２のスペクトル関数の集
合と に対応する知覚モデルに基づいて生成されることを特徴
とする、ディジタル記憶装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US35043589A | 1989-05-04 | 1989-05-04 | |
| US350435 | 1989-05-04 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02305191A JPH02305191A (ja) | 1990-12-18 |
| JP2669707B2 true JP2669707B2 (ja) | 1997-10-29 |
Family
ID=23376710
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2115920A Expired - Lifetime JP2669707B2 (ja) | 1989-05-04 | 1990-05-07 | ２次元情報の符号化方法 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5517581A (ja) |
| EP (1) | EP0396368B1 (ja) |
| JP (1) | JP2669707B2 (ja) |
| KR (1) | KR940001839B1 (ja) |
| CA (1) | CA2014935C (ja) |
| DE (1) | DE69022623T2 (ja) |
| HK (1) | HK33796A (ja) |
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