JP2693557B2 - 符号化装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は入力多値データに対して直交変換を施し、得
られた変換係数を符号化する符号化装置に関するもので
ある。

［従来の技術］ 近年、効率の高い画像符号化方式としてベクトル量子
化が注目されている。ベクトル量子化は、ある画素ブロ
ツク単位に、その画素ブロツク内の画像情報をベクトル
とみなし、その画素ブロツク毎に最適な再生ベクトルを
求める方式である。

しかしながら、ベクトル量子化には次のような問題点
が含まれている。

ベクトル量子化は、予め決定された再生ベクトル群
（コードブツク）の中から、量子化歪が最小となるベク
トルを探索するという操作を必要とするため、ベクトル
の次元が高くなる程、また再生ベクトル数が多くなる
程、計算量が指数関数的に増大するため高速化が難し
い。特に、ハードウエアによりベクトル量子化回路を構
成する場合、全探索型ベクトル量子化を、例えばLUT
（ルツクアツプテーブル）により実現しようとすると、
そのルツクアツプテーブルのメモリ容量は膨大なものに
なり、現実的ではない。例えば、４×４画素を１ブロツ
クとし、各画素が８ビツトで構成されたブロツクをベク
トル量子化するLUTを考えると、ルツクアツプテーブル
のアドレス空間は、８（ビツト）×４×４＝128（ビツ
ト）のアドレス空間となり、実現は不可能である。

また、ベクトル量子化はトレーニングにより予め定め
られた再生ベクトル群の中からベクトルを選択するた
め、符号化される語長が固定されている。そのため、圧
縮率を変えようとする場合は、新たにトレーニングをや
り直し、ハードウエアなどの変更も行なわなければなら
なかつた。

［発明が解決しようとしている課題］ 前者の問題に対しては、従来より、木探索ベクトル量
子化が行なわれている。木探索型ベクトル量子化は再生
ベクトルをコードブツクの中から選択するのに、段階的
に探索する方式である。例えば次のように行なう。先
ず、コードブック全体をｋ個のグループに分割する。こ
れらのグリープは通常、距離の近いベクトル同士が一つ
のグループを構成する。そして、それぞれのグループの
代表的なベクトル、例えば重心ベクトルをｋ個用意し、
入力ベクトルと比較して距離の近いグループを決定す
る。こうして決定されたグループを、更にｋ個のグルー
プに分割して同様な処理を行うことにより、最終的に再
生ベクトルを探索する。このように、木探索型ベクトル
量子化法は、最適ベクトルを決定するのに、全コードブ
ットと比較する必要がないため計算量を少なくすること
ができる。

このように、従来の木探索型ベクトル量子化における
計算量は、全探索型に比べて少なくなるが段階的に歪の
少ないベクトルを求めるため、かならずしも最適な再生
ベクトルが得られないという欠点がある。また入力ベク
トルの次元と各要素のビツト数は変らないため、メモリ
容量は依然膨大であり、LUTの構成には適さないという
問題がある。

後者の問題については、従来方式の木探索ベクトル量
子化では、木探索の途中結果を利用して符号号長を短く
することも考えられるが、最適なベクトルが得られない
上に、符号長を長くして画質を上げることができないと
いう問題がある。

他方、直交変換係数の符号化において、符号化データ
の量を制御したい場合があり、画質のコントロールと符
号量のコントロールを効率良く行うことが必要となる。

本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、入力多
値データに対して直交変換を施し、得られた変換係数を
符号化する符号化装置であって、画質のコントロールと
符号量のコントロールとを効率良く行うことができる符
号化装置を提供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために本発明の符号化装置は以下
のような構成を備える。即ち、 入力多値データに対して直交変換を施し、得られた変
換係数を符号化する符号化装置において、 前記変換係数の入力を受け、第１の量子化データを出
力する第１の量子化手段と、 前記第１の量子化手段から出力された前記第１の量子
化データの入力を受け、第２の量子化データを出力する
第２の量子化手段と、 前記第１の量子化手段から出力される前記第１の量子
化データ又は前記第２の量子化手段から出力される第２
の量子化データを選択する選択手段と、 を有することを特徴とする。

［作用］ 以上の構成において、入力多値データに対して直交変
換を施し、得られた変換係数を入力して第１の量子化手
段から第１の量子化データを出力する。第２の量子化手
段は、この第１の量子化データの入力を受けて第２の量
子化データを出力する。この第１の量子化手段から出力
される第１の量子化データ又は第２の量子化手段から出
力される第２の量子化データを選択して符号化する。

［実施例］ 以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施例を詳
細に説明する。

本発明の実施例について説明する前に、本実施例の理
論構成について説明する。

本実施例は画像データの相関性を最大限に利用して効
率よく、かつハードウエア化が容易な符号化を提案する
ために成されたものである。画像データの相関を利用
し、ベクトル量子化により符号化効率を上げるために
は、画素ブロツクサイズがある程度大きくなければなら
ない。しかし、大きなブロックをそのままベクトルに量
子化しようとすると、前述の問題であるルツクアツプテ
ーブル（LUT）構成を取れなくなつてしまう。そこで、
ブロック内を複数のサブブロツクに分割し、それぞれの
サブブロック毎に独立にベクトル量子化することによ
り、ベクトルの次元数を減らし、メモリ容量を少なくし
てLUT構成を実現できる。

また、サブブロツクに分割した後のベクトル（以下、
サブベクトルと呼ぶ）を量子化する際であつても、その
ベクトルの次元が大きい程ベクトル量子化の効率が良く
なる。しかしながら、サブベクトルの次元が大きくなる
ように分割すると、再び前述したLUT構成にするための
問題、すなわち、メモリ容量が大きくなるという問題が
発生する。

そこで、本実施例は効率的にサブベクトルをベクトル
量子化するために、ベクトル量子化に先立って適応可能
にスカラー量子化を行うことにより、前述した問題を解
決しようとするものである。即ち、この実施例では、ス
カラー量子化後のサブベクトルの成分の総ビット数が同
じになるようにスカラー量子化を行うことにより、後続
のベクトル量子化を効率よく行つている。

さらに本実施例は、画像データの相関性を考慮し、サ
ブブロックごとに独立に符号化されたものを１つの符号
にベクトル量子化する、すなわち、多段ベクトル量子化
を行うことにより、従来得られなかった符号化効率を少
ないメモリ容量で実現できるため、容易にLUT構成にで
きる。また、多段ベクトル量子化の各段において、最適
な再生ベクトルが得らるため、多段の量子化結果を選択
して符号化することにより、符号長を変化させて画質を
向上させることができる。

［画像処理装置の説明（第１図）］ 第１図は実施例の画像処理装置の概略構成を示すブロ
ツク図である。

図において、11は画像入力部で16画素/mmで、１画素
が８ビツトからなる多値画像データがラスタ・スキヤン
により読み込まれる。12はラインバツフアで、ラスタ入
力された各画素（８ビツト）からなる画素データ列を、
直交変換部13により４×４の画素ブロツク単位に直交変
換できるように４イン分をパラレルで出力している。13
は直交変換部で、この実施例では４×４のアダマール変
換を行い、４×４の画素データを直交変換領域に変換し
ている。

［直交変換の概念及び基底関数の説明（第２図〜第４
図）］ 第２図は直交変換（本実施例ではアダマール変換）の
概念を示す図であり、第３図は各シーケンシー成分を構
成する基底関数を図式化したものである。

直交変換することにより、画像などのような相関性の
高い情報源は、低シーケンシーに電力が集中する性質が
ある。この実施例では直行変換後のシーケンシー成分
（以後，直交変換係数と呼ぶ）ベクトル量子化すること
により、量子化効率を上げている。第１図において14は
クラス分類部で、ブロツク（４×４画素）毎に直交変換
係数の分布を調べ、画像データの性質別にクラスを分類
している。

第４図はクラス分類部14におけるクラス分類方法を示
す図である。

画像データを直交変換した場合、１ブロツク内で大き
な値を持つシーケンシー成分（Y_ij）（第２図）位置
は、画像の特性によつて変化する。縦方向に急峻なエッ
ジを持つ画像データの場合は、第４図（Ｂ）に示す斜線
部分に大きなシーケンシー成分（パワー）が集中する。

同様に、画像データの横方向に急峻なエツジ成分を有
する画像データの場合には第４図（Ｃ）、斜め方向に急
峻な画像データの場合は第４図（Ｄ）に示す斜線部分に
大きなシーケンシー成分が集中する。また、エツジ成分
を含まない画像に対しては、第４図（Ａ）のように低周
波成分のみにパワーが集中する。この実施例では第４図
に示すように４クラスに分類し、それぞれ独立にベクト
ル量子化を行うことにより、ベクトル量子化の効率を上
げる。

［量子化の説明（第５図、第６図）］ 第５図は直交変換されたクラス２（第４図（Ｂ））の
ブロツクをサブブロツクに分割して量子化する例を示す
図である。

直交変換されたブロツクが縦エツジ（クラス２）の場
合、第５図に示すように各バンドに分割する。このう
ち、DC直流成分は独立にスカラー量子化し、他の４つの
バンドは独立にベクトル量子化することにより、LUT
（ルツクアツプテーブル）構成を可能にしている。他の
クラスについても同様に、直流成分（DC）と４つのバン
ドからなるサブブロツクに分割する（不図示）。

第１図のスカラー量子化部15は、クラス分類部15によ
りバンド分割されたそれぞれのサブブロツクを入力して
スカラー量子化する。

縦エツジ（クラス２）のブロツクの場合のスカラー量
子化ビツト数の例を第６図に示す。第６図における各数
値は、配分されるビツト数を示している。

このように、第６図に示すようなビツト配分を行うこ
とにより、DCを除く各バンドのビツト数（ここでは、17
ビツト）をROM（LUT）のアドレス線の数程度に制限する
ことにより、LUT・ROM構成によるベクトル量子化が可能
となる。なお、スカラー量子化は、線形量子化でも非線
形量子化でも良い。

第７図はスカラー量子化部15と多段ベクトル量子化部
16との接続および多段ベクトル量子化部16の概略構成を
示すブロツク図である。

スカラー量子化部15には、直交変換部13で直交変換さ
れたシーケンシ成分Y_ij（ｉ＝1,2,3,4 j＝1,2,3,4）31
が入力されている。直交変換されたY_ijのすべてのシー
ケンシ成分は10ビツトで構成されているが、スカラー量
子化部15で、第６図に示したようなビツト数にスカラー
量子化される。即ち、DC成分（直流成分）は６ビツトに
スカラー量子化され、信号線51を通して符号データ記憶
部17へ転送されて記憶される。

他のシーケンシ成分Y_ij（Y₁₁を除く）は、第５図のバ
ンド分けに従い、各バンド17ビツトになるようにスカラ
ー量子化される。これら量子化された各信号は、各バン
ド信号線52,53,54,55を介し、ベクトル量子化のためのL
UTが記憶されている各ROM61〜64のアドレスに入力され
ている。また61〜64の各アドレス上位２ビツトには、ク
ラス分類部14で分類されたクラスコードが入力される。
従つて、ROM61〜64のアドレスに入力される信号はそれ
ぞれ19ビツトとなる。

このように、スカラー量子化部15で量子化される各バ
ンド毎のビツト数（ここでは、17ビツト）を同じにする
ことによりROM61〜64のメモリ空間（4Mバイト）を有効
に使用することができる。また、ベクトル量子化のため
の再生コードは、予め多くの画像データについてトレー
ニングを行い、各ROMごとに独立に求めてLUT化しておけ
ば良く、例えば、LBG法等により最適な再生ベクトルを
設計することができる。また、トレーニング時はクラス
分類を行うが、スカラー量子化は行わないようにするこ
とにより、スカラー量子化誤差を最小限にすることがで
きる。このようにして、各バンド情報はROM61〜64でベ
クトル量子化され、その結果が８ビツト（256ベクト
ル）で信号線601〜604上にコードで出力される。

以上説明した操作が、１段目のベクトル量子化であ
る。ROM65,66には２段目のベクトル量子化のためのLUT
が記憶されている。ROM65にはバンド１とバンド２を合
せたシーケンシ成分について、前述のROM61〜64の場合
と同様にトレーニングにより再生ベクトルを求め、その
ベクトル情報を記憶しておく。

このトレーニング時、スカラー量子化および１段目の
ベクトル量子化を行わず、再生ベクトルを独立に求める
ことにより、１段目と同様にスカラー量子化誤差を少な
くするとともに、１段目のベクトル量子化の誤差も最小
限とすることができる。同様に、ROM66には、バンド２
およびバンド３の合せた再生ベクトルを、トレーニング
により256ベクトル（８ビツト）求めて記憶しておく。R
OM65,66には前段（１段目）において実施されたベクト
ル量子化の結果のコード601,602および603,605を入力し
て再生ベクトルを求めるLUT値が記憶されている。２段
目のベクトル量子化の結果は、信号線605及び606を介し
て、３段目のベクトル量子化ROM67のアドレスに入力さ
れている。

更に３段目のベクトル量子化においては、全てのバン
ドを含むシーケンシ成分、即ち、DC成分を除く15次元ベ
クトルを独立にトレーニングして、再生ベクトル4096
（12ビツト）を求めておく。同様に、２段目のベクトル
量子化結果のバンド１とバンド２成分およびバンド３と
バンド４成分のそれぞれを、信号線605,606とを介して
３段目のベクトル量子化ROM67のアドレスに入力するよ
うになつている。ROM67の内容は２段目のベクトル量子
化から、３段目のベクトル量子化を出力するLUTとなつ
ており、その出力は12ビツトである。

以上のように、ベクトル量子化をLUT・ROMによる多段
構成とすることにより、従来はROM構成できなかつたベ
クトル量子化の問題を解決している。また、各段階にお
けるベクトル量子化の再生ベクトルを独立に設計するこ
とにより、ベクトル量子化の符号長を可変にすることが
できる。

第７図において、80はセレクタで、各段階における符
号長を選択している。即ち、１段目のベクトル量子化コ
ード８ビツト×（４バンド）＝32ビツトと、２段目のベ
クトル量子化コード８ビツト×（２バンド）と、３段目
のベクトル量子化コード12ビツト×（１バンド）のうち
１つを選択できるようになつている。

従つて、この実施例では、ブロツク当りのベクトル量
子化コード量を、32ビツト,16ビツトあるいは12ビツト
というように可変できる。こうして、全コードとしてク
ラスコード２ビツトとDC成分６ビツト（合計８ビツト）
を合せて、それぞれ40ビツト,24ビツト,20ビツトという
ように出力コードを選択することができ、このようなコ
ード選択により画質をコントロールすることができる。
セレクタ80により選択されたコード81とDC成分コード51
とクラスコード41は、符号データ記憶部17に圧縮コード
として記憶される。

［第２実施例（第８図）］ 前述した実施例では、画像データをアダマール変換
し、シーケンシ成分を多段ベクトル量子化したが、他の
直交変換である離散コサイン変換、Ｋ−Ｌ変換等を用い
ても全く同様に構成できる。

また、直交変換を行なわずに画素データを直接多段ベ
クトル量子化することができる。その例を第８図に示
す。画像入力部11とラインバツフア12とは第１図に示し
た部分と同一である。ラインバツフア12により４ライン
毎の画像データに分けられた画像データは、直交変換さ
れることなく直接スカラー量子化部15に入力される。ス
カラー量子化部15では画像データを４×４画素ブロツク
毎に非線形にスカラー量子化し、各画素が４ビツトで構
成された画像データに変換する。そして、（４ビツト／
画素）×４画素を１つのサブブロツクとして、４つのサ
ブブロツクのそれぞれを１段目ベクトル量子化用ROM61,
62,63,64の各アドレスに入力する。そして、これらROM
に記憶されたテーブル情報により、各サブブロツクがそ
れぞれ８ビツトのコードに変換されて出力される。

第２段目および第３段目のベクトル量子化について、
第７図の場合と全く同様にして、ROM65,66,67で構成
し、最終的にROM67より12ビツトの量子化データを得る
ことができる。また、各段階における符号、即ち第１段
目32ビツト、第２段目16ビツト、第３段目12ビツトをセ
レクタ80により選択することにより、直交変換を行つた
場合と全く同様に画質をコントロールすることができ
る。

以上説明したように本実施例によれば、従来、画像デ
ータをベクトル量子化する際、困難であつたROMによるL
UT構成を、段階的なベクトル量子化により可能にした。
また、各段階におけるベクトル量子化結果をコード化
し、これらのコードを選択することにより、画像符号化
のビツト数を選択すると同時に符号化画像の画質を向上
させることができる効果がある。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、入力多値データ
に対して直交変換を施し、得られた変換係数を符号化す
る符号化装置において、画質のコントロールと符号量の
コントロールとを効率良く行うことができるという効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例の画像処理装置の概略構成を示すブロツ
ク図、 第２図は直交変換部に入力する画像データと、変換後の
ベクトルデータ（シーケンシー成分）とを示す図、 第３図は本実施例のアダマール変換に採用した２次元ウ
オルシユ型変換パターンを示す図、 第４図（Ａ）〜（Ｄ）はクラス分類方法の一例を示す
図、 第５図は実施例におけるクラス２のバンド分割（サブブ
ロツク分割）例を示す図、 第６図はクラス２のスカラー量子化によるビツト配列の
一例を示す図、 第７図は多段ベクトル量子化回路の詳細を示す図、そし
て 第８図は他の実施例の多段ベクトル量子化回路構成を示
す図である。 図中、11……画像入力部、12……ラインバツフア、13…
…直交変換部、14……クラス分類部、15……スカラー量
子化部、16……多段量子化部、17……符号データ記憶
部、61〜67……ルツクアツプテーブル（LUT）ROM、80…
…セレクタである。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力多値データに対して直交変換を施し、
   得られた変換係数を符号化する符号化装置において、 前記変換係数の入力を受け、第１の量子化データを出力
   する第１の量子化手段と、 前記第１の量子化手段から出力された前記第１の量子化
   データの入力を受け、第２の量子化データを出力する第
   ２の量子化手段と、 前記第１の量子化手段から出力される前記第１の量子化
   データ又は前記第２の量子化手段から出力される第２の
   量子化データを選択する選択手段と、 を有することを特徴とする符号化装置。