【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明はテレビジョン信号等の画像情報信号を符号化
する装置に関し、特に、画像信号の特徴を利用して当該
画像信号を高能率に符号化する符号化装置に関する。
［従来の技術］
従来から知られている予測符号化方式を具現化した装
置として、例えばデジタルVTRなどが知られている。そ
して、この種の装置では、情報量の多い画像信号などを
磁気テープ等の記録媒体に記録するために、画像情報の
相関性を利用して画像データの伝送帯域の圧縮化を図る
ことにより記録を行っている。
また、通常の磁気記録装置では、非常に低い周波数や
直流成分の記録・再生を行うことは困難である。これ
を、デジタルVTRの記録・再生原理に基づいて詳述する
と、次のとおりである。
磁気テープに対する記録・再生は回転シリンダに取り
付けられた数個の磁気ヘッドを介して行われているが、
通常用いられている磁気ヘッドは磁束の経時変化分（微
分値）を電圧に変換して記録あるいはこれを逆変換する
ことにより再生しているので、直流分ないし低周波数成
分の信号は再生されにくいことになる。しかも、磁気ヘ
ッドは常に高速回転しているので、磁気ヘッドへの記録
信号供給および磁気ヘッドからの再生信号受信は前記回
転シリンダに取り付けられたロータリートランス等を介
して行われており、前記ロータリートランスにおいても
前記磁気ヘッドと同様に直流成分ないし低周波数成分の
信号を伝送することがほとんどできないという特性があ
り、したがって、信号の直流成分は伝送されないことに
なる。
そこで、帯域圧縮された画像データについてはそのま
ま記録することなく、疑似ランダムパターンを用いてス
クランブル化し、直流成分を抑圧して記録・再生がなさ
れている。しかし、この場合にも、スクランブルされた
画像データには僅かならがも直流成分が含まれているの
で、かかる前記磁気ヘッドやロータリートランス等の直
流成分の伝送が不可能な伝送系においては、直流成分あ
るいは低い周波数成分の記録パターンを再生する際に検
出誤りが数多く生じることになる。このような誤り率の
増加は、その結果として、画質の劣化を招来するという
不都合を生ずる。
また、種々のDCフリーの記録変調方式（例えば8-10ブ
ロック符号化、インターリーブNRZI等）を用いて変調を
行った後に記録を行う方法も知られているが、例えば8-
10ブロック符号化など直流成分を持たない変換方式では
冗長度が増して伝送ビットレートが増大してしまうた
め、高密度記録を達成し難いという欠点がある。しか
も、このような変調方式を実現するためには複雑な処理
が必要とされ、ハードウエアの量も増加するという欠点
がある。
かかる問題点の解決のために、すでに本願出願人によ
って、出現頻度の高い「代表差分値」ほど、CDS（Cordw
ord Digital Sum）値の小さいものを割り当てるように
して、全体の（変調信号）のDSV（digital Sum Value）
を抑制することができる予測符号化器が提案されてい
る。
以下、図面を参照しながらこの予測符号化器を説明す
る。
第８図は上述の予測符号化器の回路構成図である。こ
こで、11は入力画像信号Diから予測値信号Ｐを差し引い
て予測誤差信号Ｅを送出する減算器、12は予測誤差信号
Ｅを導入して後述する出力データ信号D0（例えば４ビッ
ト）を得るための量子化器、13は量子化器12に対して逆
特性を有する代表値設定器、14は予測器15からの出力信
号を代表値信号Ｒと加え合わせ同予測器15の入力側に帰
還させることによって積分機能を実行するための加算
器、16は代表値設定器13と加算器14と予測器15とから成
り、予測値信号Ｐを送出する局部復合器である。
次に、量子化器12の入出力特性を第１表を用いて説明
する。すなわち、次に示す第１表は、予測誤差信号Ｅの
レベルと出力データ信号D0のビット構成との関係を表わ
す表である。 なお、第１表に示したCDSは、出力データ信号D0にお
けるビットパターンの各ビットにおけるレベル「１」を
「＋１」とし、レベル「０」を「−１」としたときに、
単一符号内における各ビットの総和を表わす。従って、
「１」の数の和と「０」の数の和がそれぞれ等しいとき
には、CDSは零となる。
予測誤差信号Ｅに関しては、第９図に示すように、画
像情報の相関性に基づき“0"付近に大きな頻度分布を持
つという統計的性質が知られている。そこで本予測符号
化器では、予測誤差信号Ｅの値が小さな範囲に対しては
CDSの絶対値が小さくなるように符号を割り当て、他
方、予測誤差信号Ｅの大きなところでは、CDSの絶対値
が大きくなるような符号を割り当てる。
また、予測誤差信号Ｅは“0"を中心に対称に分布して
いるので、第１表に示すように、出力データ信号D0にお
けるビットパターンについては、絶対値が等しい予測誤
差信号同士のビットパターンを反転配置してある。かか
るビットパターンの反転配置について更に詳述すると次
のとおりである。
例えば、予測誤差が“＋3"のときには出力ビットパタ
ーンが“1101"であるのに対し、予測誤差が“−3"のと
きには、その上位ビットないし下位ビットの配置を逆に
して“1011"とする。同時に、予測誤差“＋6"に相当す
る“0010"に対して、予測誤差“−6"では“0100"とす
る。ただし、本例における予測誤差の最大値である“＋
7"および“−7"に対しては、それぞれ“1111"および“0
000"を割りあてる。また、予測誤差が零の場合には、
“0110"のほか“1001"を割り当てることも可能である。
このように、予測誤差信号Ｅの出現頻度が高いＥ＝０
付近に対してCDSの絶対値が小さなビットパターンを割
り当てることにより、直流成分の少ない出力データ信号
D0が得られる。
第10図は予測符号化器の別の例を示す。ここで、20は
入力画像信号Diから予測値信号Ｐを差し引いて予測誤差
信号Ｅを送出する減算器、22は切り換えスイッチ、24A
および24Bはそれぞれ第１量子化器および第２量子化器
であり、その量子化ビットパターンを次の第２表に示
す。 また、26はアップダウンカウンタであり、出力データ
信号D0が“1"のときカウントアップし、出力データ信号
D0が“0"のときカウントダウンするよう構成してある。
28は切り換えスイッチ、30Aおよび30Bはそれぞれ第１
量子化器24Aおよび第２量子化器24Bの逆特性を有する第
１代表値設定器および第２代表値設定器、32は加算器、
34は予測器である。
上述した第１および第２の量子化器24A,24Bの差異
は、第２表より明らかなように、予測誤差が“7"のとき
にそれぞれ“1111"および“0000"のビットパターンの出
力データ信号D0を送出するよう構成してある点にある。
従って、その他の予測誤差“＋6"〜“−7"については、
両者全く同一のビットパターンを送出するよう構成して
ある。
また、切り換えスイッチ22および28は、アップダウン
カウンタ26から送出される符号ビット情報が“負”を示
すときにはＡ側（第１量子化器24A側）を、他方、
“正”を示すときにはＢ側（第２量子化器24B側）を選
択する。
次に、本例の動作を説明する。なお、説明の都合上、
切り換えスイッチ22,28は予めＡ側を選択しているもの
とする。
予測誤差信号Ｅは第９図示の分布曲線からも明らかな
ように、確率的には正負両方向について対称に分布して
いるので、このような分布の予測誤差信号Ｅが第１量子
化器24A（Q1）に導入されると、第２表に示されるよう
にその出力ビットパターンとしては、“1"の連続する確
率が“0"の連続する確率よりも大となる。従って、アッ
プダウンカウンタ26においてはカウントアップの回数が
より多くなり、出力の符号ビットは正を示すようにな
る。
アップダウンカウンタ26の符号ビットが正を示すと、
切り換えスイッチ22および28は第２量子化器24B（Q2）
および第２代表値設定器30B（R2）を選択する。かくし
て、第２量子化器24B（Q2）によって量子化が行われる
ために、出力ビットパターンは“1"よりも“0"の連続す
る確率が多いビットパターンに変更され、アップダウン
カウンタ26はカウントダウンしていく。かかるフィード
バックの作用により、出力データ信号D0には“0"と“1"
が同確率で出現するようになり、DCフリーな符号列を得
ることができる。
［発明が解決しようとする問題点］
上述のような予測符号化器では、予測誤差の出現頻度
に着目してDSVを抑制した符号化信号を形成している
が、例えば商品位テレビジョン信号などのようにサンプ
リング・レートの高い画像信号を処理するには、さらに
総合的な伝送帯域の圧縮のため、DC抑圧やさらなる高能
率符号化を達成しなければならない。
本発明は画像信号を高能率に符号化する際、より効果
的に直流成分を抑圧可能な符号化装置を提供することを
目的とする。
［問題点を解決するための手段］
本発明の符号化装置は、画像信号における隣接サンプ
ル間の差分を符号化し、符号化信号を出力する符号化手
段と、前記符号化手段から連続して出力される符号化信
号を複数集め、複数の前記符号化信号を単位として出現
頻度の高い前記複数の符号化信号の組合せに対して直流
成分の少ない変換信号を割り当てる変換手段とを備えた
ものである。
［実施例］
第１図は本発明における一実施例の基本構成図であ
る。
第１図に示すようにアナログの映像信号をA/D変換器3
00に入力して、ｋビットのデジタルデータに変換する。
このデジタルデータは加算器301に入力する。この加算
器301のもう一方の反転入力端子には、予測器305より出
力された１サンプル前の出力画像データが予測画像デー
タとして入力される。
加算器301では、現サンプルの画像データと前サンプ
ルの画像データとの差分が演算されてｋビットの差分デ
ータとして出力される。この加算器301からのｋビット
の差分データは、量子化器302に入力され、そこで画像
信号の特徴を用いた非線形量子化が行われる。具体的に
は、前述した予測符号化器（第８図参照）における非線
形量子化器でも良い。もちろん、その他の一般的な非線
形量子化器でも良い。この非線形量子化により、ｋビッ
トの差分データはｌビット（ｌ＜ｋ）の差分データに圧
縮される。
この量子化器302より出力されるｌビットの差分デー
タは、２系統に分かれ、一方は遅延回路308に供給さ
れ、もう一方は代表値設定器303に供給されて予測値形
成に利用される。
代表値設定器303は量子化器302と逆の変換操作を行
う。これらの変換の様子を第４図を用いて説明する。
まず本実施例における量子化は、量子化器302によっ
てｘ軸上の入力されたｋビトの差分データａを変換関数
特性Ｔに従い、ｌビットの差分データa0へ変換する。こ
れにより非線形量子化が実現される。この時点で量子化
誤差が発生するが、この量子化誤差が蓄積されないよう
にするめに前記量子化器302と逆の変換操作を行なう代
表値設定器303を設けて、復号されたｋビットの復号差
分データを得ている。この復号差分データに基づき後述
する加算器304,予測器305により形成される量子化誤差
を含んだ前サンプルの出力画像データを用いて次のサン
プルデータとの差分値を加算器301にて算出しているの
で、前記量子化誤差は蓄積しない。
ここで、上記の動作を具体的に説明する。今、量子化
器302よりｌビットの差分データｂが出力されると代表
値設定器303においては、第４図のｙ軸上のｂより変換
関数特性Ｔに従い、ｘ軸上のb0をｋビットの復号差分デ
ータとして出力する。これは量子化と全く逆の操作であ
る。
予測器305は、簡単のために１サンプル期間分の遅延
回路とすると、１サンプル前の出力画像データが加算器
304の一方の入力端子に供給される。そこで、加算器304
のもう一方の入力端子には、先に述べた復号差分データ
が供給されているので、加算器304の出力端子には、現
サンプルの出力画像データを復号したものと同じ情報の
データが得られる。そして、加算器304の出力端子から
のデータは予測器305により１サンプル期間分遅延され
て加算器301の反転入力端子に供給される。
このようにして、サンプル毎に差分値が求められる
が、これをサンプル点の関係で示すと、第５図のように
なる。なお、第５図において、走査線上の画像情報をサ
ンプリングして画像サンプルデータを得る場合にそれぞ
れの差分値をΔｎ（現在），Δn-1（１サンプル期間
前），…というように表示する。
次に第１図の量子化器302からのｌビット単位で差分
データを入力する遅延回路308について説明する。遅延
回路308はｌビット単位に連続して入力される差分デー
タをＭサンプル分づつまとめてＮビットのデータとし、
N-N変換する（詳細は後述する）ために、第２図に示す
通りに１サンプル分の差分データを各々遅延するための
遅延回路素子400〜403をM-1段直列接続して遅延回路308
を構成する。この遅延回路308の各出力端子di〜di(M-1)
より順次１サンプル期間分ずつ遅延されたＭ個の差分デ
ータが出力されると、これら出力された差分データはN-
N変換器309においてN-N変換される。なお、N-N変換器30
9にはA/D変換器300の動作を制御しているタイミング信
号発生器306からのクロックパルス信号を1/M分周器307
によりＭ分周したパルス信号が供給されており、N-N変
換器309は該1/M分周器307からのパルス信号に基づいてN
-N変換処理を行っている。このN-N変換タイミングチャ
ートを第３図に示す。クロックパルス信号P0のＭ個のパ
ルス毎にパルス信号P1のパルスが１個発生する。このパ
ルス信号P1のパルスに同期してN-N変換器309においてN-
N変換処理を行ない、１回の処理でN-N変換器309から
は、Ｎ（＝ｌ・Ｍ）ビットの出力データが得られる。
以下、このN-N変換器309におけるN-N変換処理につい
て説明する。
このN-N変換は前述（第８図，第10図）の予測符号化
器における非線形量子化では活かしきれなかった画像情
報の特性をさらに活かしＮビットのデータを直流および
低周波成分の極めて少ないＮビットに変換するように処
理するものである。
以下にこのN-N変換の特性を第６図a,b,第７図を用い
て説明する。ここでは、説明を簡単にする為Ｍ＝２と
し、連続する２つのサンプル点を１単位として扱う場合
について説明する。
第５図に示したようにサンプルすることにより得た画
像データから算出した連続する２つのサンプル点の差分
値Δn,Δn-1の発生分布を２次元平面で示すと第６図ａ
のようになる。第６図ａは縦軸にΔｎを、横軸にΔn-1
を線形にして示したものである。第６図ａの斜線部に示
すように原点を含む領域に差分値Δn,Δn-1の組合せの
発生分布が集中することを示している。この様に差分値
データを２つ１組にすることにより、差分値データを単
独で符号化する場合に比べ、より集中度が高まり、効率
的な符号化が行なえる。そして、第６図ａの斜線部に当
る領域の差分値Δn,Δn-1の組合せが多く発生するた
め、この部分の差分値に対して量子化ステップを細かく
設定するような非線形量子化特性を持つ量子化器を第１
図の量子化器302に用いることにより画像データをより
忠実に符号化することができる。
さらに第６図ａの垂直方向に出現頻度をとり前記差分
値Δn,Δn-1の出現頻度を表すと、第６図ｂに示すよう
に、連続した差分値Δn,Δn-1が共に零の点（原点）を
中心に出現頻度の大きな山ができる。
また第６図ａに示した分布における各差分値を非線形
量子化し、非線形量子化する事により得られた量子化差
分値の分布を２次元表示してみると、一例として第７図
に示すようになる。
このように境界線により分割した場合、第７図中の斜
線部が、前記差分値に対する非線形量子化ステップのう
ちの１つのステップに対して出現頻度数の合計値が最も
高い部分に相当する傾向がある。そこで、変換データを
保持するメモリを備えたN-N変換器309においては次のよ
うな関係を満たしてＮビットの入力データと同じビット
数の出力変換データが得られるように前記メモリに入力
データのビット数と同じのビット数の変換データを保持
させておく。すなわち、第７図の斜線部分に当たる量子
化差分値Δn,Δn-1の組合せに対応した２個の量子化差
分値データ（Ｎビット）に関しては最優先でCDSの絶対
値の小さい変換データ（Ｎビット）を割り当てる。他の
部分に関しても同様にして前記差分値に対する非線形量
子化ステップのうちの１ステップに対する出現頻度数の
傾向を調べてゆき、その出現頻度の合計が大きい順にCD
Sの絶対値の小さいものを割り当ててゆくようにする。
なお、第７図中、外郭の点線部分は、前記連続する量子
化差分値Δn,Δn-1の発生分布において、実際の量子化
差分値データでは発生することのないもしくは極めてま
れな組合せが分布している領域を示したものである。つ
まり、第７図において該点線部分以外の領域に分布する
量子化差分値Δn,Δn-1の組合せに対してのみ前記変換
データの種類を用意すれば良いので変換データの種類を
限定させることができ、この時、変換データの種類の中
からCDSの絶対値が小さいデータを選ぶことにより直流
および低周波成分の抑圧効果の高い変換を行うことがで
きる。
かくして、N-N変換器309からはCDSが一段と効率的に
制御された冗長ビットのない符号化データが得られる。
［発明の効果］
以上説明したように、本発明によれば、画像信号を高
能率に符号化する際、より効果的に直流成分を抑圧可能
となるので、例えば、直流成分の伝送が困難な伝送系を
使用した場合でも直流成分あるいは低い周波数成分の情
報を再生する際に検出誤りを減らすことができる。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for encoding an image information signal such as a television signal, and in particular, encodes the image signal with high efficiency by utilizing the characteristics of the image signal. The present invention relates to an encoding device for encoding. [Prior Art] A digital VTR, for example, is known as an apparatus that embodies a conventionally known predictive coding method. In this type of apparatus, in order to record an image signal having a large amount of information on a recording medium such as a magnetic tape, recording is performed by compressing a transmission band of image data using correlation of image information. It is carried out. Further, it is difficult to record / reproduce a very low frequency or DC component with a normal magnetic recording apparatus. This will be described in detail below based on the recording / reproducing principle of the digital VTR. Recording / playback on the magnetic tape is performed via several magnetic heads attached to the rotating cylinder,
A commonly used magnetic head converts a temporal change (differential value) of a magnetic flux into a voltage and reproduces the data by recording or inverting the voltage. Therefore, it is difficult to reproduce a DC component or a signal of a low frequency component. Will be. In addition, since the magnetic head is always rotating at a high speed, the supply of the recording signal to the magnetic head and the reception of the reproduction signal from the magnetic head are performed via a rotary transformer or the like attached to the rotary cylinder. Has the characteristic that, similarly to the magnetic head, it is almost impossible to transmit a signal of a DC component or a low-frequency component, and therefore, the DC component of the signal is not transmitted. Therefore, the band-compressed image data is not recorded as it is, but is scrambled using a pseudo-random pattern, and the recording / reproduction is performed while suppressing the DC component. However, also in this case, since the scrambled image data contains a slight DC component, in a transmission system such as the magnetic head or the rotary transformer, which cannot transmit the DC component, a DC component is not used. When a recording pattern of a component or a low frequency component is reproduced, many detection errors occur. Such an increase in the error rate results in a disadvantage that image quality is deteriorated. A method of performing recording after performing modulation using various DC-free recording modulation methods (for example, 8-10 block coding, interleaved NRZI, etc.) is also known.
A conversion method having no DC component, such as 10-block coding, has a disadvantage that it is difficult to achieve high-density recording because the redundancy increases and the transmission bit rate increases. In addition, there is a disadvantage in that complicated processing is required to realize such a modulation method, and the amount of hardware increases. In order to solve such a problem, the applicant of the present invention has already reported that the “representative difference value” having a higher appearance frequency has a higher CDS (Cordw
ord Digital Sum) value is assigned, and the overall (modulated signal) DSV (digital Sum Value)
A predictive encoder that can suppress the above has been proposed. Hereinafter, the predictive encoder will be described with reference to the drawings. FIG. 8 is a circuit diagram of the predictive encoder described above. Here, 11 is a subtractor for subtracting the prediction value signal P from the input image signal Di and sending out a prediction error signal E. 12 is introducing the prediction error signal E and outputting an output data signal D 0 (for example, 4 bits) to be described later. A quantizer 13 for obtaining a representative value setter 13 having an inverse characteristic to the quantizer 12, and 14 adding an output signal from a predictor 15 and a representative value signal R to an input side of the predictor 15 An adder 16 for executing the integration function by feedback is a local demultiplexer which comprises a representative value setter 13, an adder 14 and a predictor 15 and sends out a predicted value signal P. Next, the input / output characteristics of the quantizer 12 will be described with reference to Table 1. That is, Table 1 shown below is a table showing the relationship between the bit configuration of the level and the output data signal D 0 of the prediction error signal E. In the CDS shown in Table 1, when the level “1” in each bit of the bit pattern in the output data signal D 0 is “+1” and the level “0” is “−1”,
Represents the sum of each bit in a single code. Therefore,
When the sum of the numbers "1" and the sum of the numbers "0" are respectively equal, the CDS becomes zero. It is known that the prediction error signal E has a large frequency distribution near “0” based on the correlation of the image information, as shown in FIG. Therefore, in the present prediction encoder, for a range where the value of the prediction error signal E is small,
A code is assigned such that the absolute value of CDS is small, while a code is assigned such that the absolute value of CDS is large where the prediction error signal E is large. Moreover, since the prediction error signal E is distributed symmetrically about a "0", as shown in Table 1, for the bit pattern in the output data signal D 0, bits of the prediction error signal between the absolute values are equal The pattern is reversed. The bit pattern inversion arrangement will be described in more detail below. For example, when the prediction error is “+3”, the output bit pattern is “1101”, whereas when the prediction error is “−3”, the arrangement of the upper bits or lower bits is reversed to “1011”. . At the same time, “0010” corresponding to the prediction error “+6” is set to “0100” for the prediction error “−6”. However, the maximum value of the prediction error in this example, “+”
For "7" and "-7", "1111" and "0
000 ". If the prediction error is zero,
It is also possible to assign “1001” in addition to “0110”. Thus, the appearance frequency of the prediction error signal E is high, E = 0.
By assigning a bit pattern with a small absolute value of CDS to the vicinity, the output data signal with little DC component
D 0 is obtained. FIG. 10 shows another example of the predictive encoder. Here, 20 is a subtractor for subtracting the prediction value signal P from the input image signal Di and sending out a prediction error signal E, 22 is a changeover switch, and 24A
And 24B are a first quantizer and a second quantizer, respectively. The quantized bit patterns are shown in Table 2 below. Also, 26 is the up-down counter, counts up when the output data signal D 0 is "1", the output data signal
It is configured to count down when D 0 is “0”. 28 is a changeover switch, 30A and 30B are first
A first representative value setter and a second representative value setter having inverse characteristics of the quantizer 24A and the second quantizer 24B, 32 is an adder,
34 is a predictor. As apparent from Table 2, the difference between the first and second quantizers 24A and 24B is that the output data of the bit patterns of "1111" and "0000" when the prediction error is "7", respectively. lies in that is configured to send a signal D 0.
Therefore, for other prediction errors “+6” to “−7”,
Both are configured to transmit exactly the same bit pattern. When the sign bit information transmitted from the up / down counter 26 indicates “negative”, the changeover switches 22 and 28 switch the A side (the first quantizer 24A side).
When "positive" is indicated, the B side (the second quantizer 24B side) is selected. Next, the operation of this example will be described. For convenience of explanation,
It is assumed that the changeover switches 22 and 28 have previously selected the A side. As is apparent from the distribution curve shown in FIG. 9, the prediction error signal E is stochastically distributed in both the positive and negative directions, so that the prediction error signal E having such a distribution is generated by the first quantizer 24A ( When introduced into Q 1 ), as shown in Table 2, the output bit pattern has a continuous probability of “1” greater than a continuous probability of “0”. Therefore, in the up / down counter 26, the number of times of counting up becomes larger, and the sign bit of the output becomes positive. When the sign bit of the up / down counter 26 indicates positive,
The changeover switches 22 and 28 are connected to the second quantizer 24B (Q 2 )
And the second representative value setting device 30B (R 2 ) is selected. Thus, since the quantization is performed by the second quantizer 24B (Q 2 ), the output bit pattern is changed to a bit pattern having a greater probability of continuous “0” than “1”, and the up / down counter 26 Count down. By the action of the feedback, the output data signal D 0 has “0” and “1”
Appear with the same probability, and a DC-free code string can be obtained. [Problems to be Solved by the Invention] In the predictive encoder as described above, a coded signal in which DSV is suppressed is formed by focusing on the frequency of occurrence of a prediction error. In order to process an image signal having a high sampling rate as described above, it is necessary to achieve DC suppression and further efficient coding for more comprehensive transmission band compression. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an encoding device capable of suppressing a DC component more effectively when encoding an image signal with high efficiency. [Means for Solving the Problems] An encoding apparatus according to the present invention encodes a difference between adjacent samples in an image signal and outputs an encoded signal, and continuously outputs the encoded signal from the encoding means. Conversion means for collecting a plurality of encoded signals to be converted and assigning a conversion signal having a small DC component to a combination of the plurality of encoded signals having a high appearance frequency in units of the plurality of encoded signals. . [Embodiment] FIG. 1 is a basic configuration diagram of one embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the analog video signal is converted into an A / D converter 3
00 and converted to k-bit digital data.
This digital data is input to the adder 301. To the other inverting input terminal of the adder 301, the output image data of one sample before output from the predictor 305 is input as predicted image data. The adder 301 calculates the difference between the image data of the current sample and the image data of the previous sample and outputs the result as k-bit difference data. The k-bit difference data from the adder 301 is input to a quantizer 302, where nonlinear quantization using the characteristics of the image signal is performed. Specifically, a nonlinear quantizer in the above-described predictive encoder (see FIG. 8) may be used. Of course, other general nonlinear quantizers may be used. By this nonlinear quantization, the k-bit difference data is compressed into l-bit (l <k) difference data. The l-bit difference data output from the quantizer 302 is divided into two systems, one of which is supplied to a delay circuit 308 and the other is supplied to a representative value setting unit 303 to be used for forming a predicted value. The representative value setting unit 303 performs a conversion operation reverse to that of the quantization unit 302. The state of these conversions will be described with reference to FIG. First, in the quantization in the present embodiment, the quantizer 302 converts the input k-bit difference data a on the x-axis into l-bit difference data a 0 in accordance with the conversion function characteristic T. Thereby, non-linear quantization is realized. At this time, a quantization error is generated. To prevent the accumulation of the quantization error, a representative value setting unit 303 for performing a conversion operation reverse to that of the quantizer 302 is provided. Obtain difference data. Based on the decoded difference data, an adder 301 calculates a difference value from the next sample data using output image data of a previous sample including a quantization error formed by an adder 304 and a predictor 305 described later. Therefore, the quantization error does not accumulate. Here, the above operation will be specifically described. Now, when 1-bit difference data b is output from the quantizer 302, the representative value setting unit 303 changes b 0 on the x-axis into k according to the conversion function characteristic T from b on the y-axis in FIG. Output as bit difference data. This is the opposite operation of quantization. The predictor 305 is a delay circuit for one sample period for simplicity.
It is supplied to one input terminal of 304. Therefore, the adder 304
The other input terminal is supplied with the above-described decoded difference data, so that the output terminal of the adder 304 obtains data of the same information as that obtained by decoding the output image data of the current sample. . Then, data from the output terminal of the adder 304 is delayed by one sample period by the predictor 305 and supplied to the inverting input terminal of the adder 301. In this way, a difference value is obtained for each sample. When this difference value is shown in relation to sample points, the result is as shown in FIG. In FIG. 5, when image information on a scanning line is sampled to obtain image sample data, the respective difference values are displayed as Δn (current), Δn−1 (one sample period earlier), and so on. Next, the delay circuit 308 for inputting the difference data in l-bit units from the quantizer 302 in FIG. 1 will be described. The delay circuit 308 combines the difference data continuously input in l-bit units by M samples into N-bit data,
In order to perform NN conversion (details will be described later), as shown in FIG. 2, M-1 stages of delay circuit elements 400 to 403 for delaying differential data of one sample are connected in series and a delay circuit 308 is provided.
Is configured. Each output terminal di to di (M-1) of this delay circuit 308
When M pieces of differential data that are successively delayed by one sample period are output, these output differential data are
NN conversion is performed in N converter 309. The NN converter 30
In 9, the clock pulse signal from the timing signal generator 306 controlling the operation of the A / D converter 300 is applied to a 1 / M frequency divider 307.
Is supplied to the NN converter 309 based on the pulse signal from the 1 / M frequency divider 307.
-N conversion processing is being performed. FIG. 3 shows this NN conversion timing chart. Pulse of the pulse signal P 1 is generated one per clock pulse signal M pulses of P 0. In NN converter 309 in synchronism with the pulse this pulse signal P 1 N-
N-conversion processing is performed, and N (= 1.M) -bit output data is obtained from the NN converter 309 in one processing. Hereinafter, NN conversion processing in NN converter 309 will be described. This NN transformation further utilizes the characteristics of image information that could not be fully utilized by the non-linear quantization in the predictive encoder of FIGS. Is processed so as to be converted. Hereinafter, the characteristics of the NN conversion will be described with reference to FIGS. 6A, 6B, and 7. FIG. Here, a case where M = 2 and two consecutive sample points are treated as one unit will be described for the sake of simplicity. FIG. 6A shows a two-dimensional plane of the occurrence distribution of the difference values Δn and Δn−1 between two consecutive sample points calculated from image data obtained by sampling as shown in FIG.
become that way. FIG. 6a shows Δn on the vertical axis and Δn-1 on the horizontal axis.
Is shown linearly. As shown by the hatched portion in FIG. 6A, the occurrence distribution of the combination of the difference values Δn and Δn−1 is concentrated in the area including the origin. By setting the difference value data in pairs as described above, the degree of concentration is increased and efficient coding can be performed as compared with the case where the difference value data is coded alone. Since a large number of combinations of the difference values Δn and Δn−1 in the region corresponding to the hatched portion in FIG. 6A occur, a nonlinear quantization characteristic such that the quantization step is set finely for the difference value in this portion is obtained. The first quantizer to have
By using the quantizer 302 in the figure, image data can be encoded more faithfully. Further, taking the frequency of appearance in the vertical direction of FIG. 6a and expressing the frequency of appearance of the difference values Δn and Δn-1, as shown in FIG. 6b, the continuous difference values Δn and Δn-1 are both zero. A mountain with a high appearance frequency is created around the point (origin). In addition, when the difference values in the distribution shown in FIG. 6A are nonlinearly quantized, and the distribution of the quantized difference values obtained by performing the nonlinear quantization is two-dimensionally displayed, as an example, as shown in FIG. become. When divided by the boundary line in this way, the hatched portion in FIG. 7 tends to correspond to the portion where the total value of the frequency of appearance is the highest for one of the nonlinear quantization steps for the difference value. There is. Therefore, in the NN converter 309 having a memory for holding the conversion data, the bit of the input data is stored in the memory so that the following relationship is satisfied and output conversion data having the same number of bits as the N-bit input data is obtained. Conversion data having the same number of bits as the number is stored. That is, as for the two pieces of quantized difference value data (N bits) corresponding to the combination of the quantized difference values Δn and Δn−1 corresponding to the hatched portion in FIG. 7, the conversion data (N Bit). For other parts, the tendency of the number of appearance frequencies for one of the nonlinear quantization steps for the difference value is similarly examined, and CDs are arranged in descending order of the total of the appearance frequencies.
Assign the one with the smaller absolute value of S.
In FIG. 7, the dotted line in the outline indicates distributions in the occurrence distribution of the continuous quantized difference values Δn and Δn−1 that do not occur or are extremely rare in actual quantized difference value data. FIG. That is, in FIG. 7, it is sufficient to prepare the type of the conversion data only for the combination of the quantization difference values Δn, Δn−1 distributed in the area other than the dotted line portion, so that the type of the conversion data can be limited. At this time, by selecting data having a small absolute value of CDS from the types of conversion data, conversion with a high DC and low frequency component suppression effect can be performed. Thus, the NN converter 309 can obtain encoded data without redundant bits in which the CDS is more efficiently controlled. [Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, when encoding an image signal with high efficiency, the DC component can be more effectively suppressed, and for example, it is difficult to transmit the DC component. Even when a transmission system is used, detection errors can be reduced when reproducing information of a DC component or a low frequency component.
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明を適用した予測符号化器の一実施例を示
すブロック図、
第２図は遅延回路の構成図、
第３図は動作制御用クロックパルスのタイミングチャー
ト図、
第４図は非線形量子化特性および代表値設定特性を示す
図、
第５図はサンプル点と差分値信号との関係を示す図、
第６図a,bは２次元の差分値分布特性を示す分布図、
第７図は第６図ａの分布における各差分値を非線形量子
化し、非線形量子化する事により得られた量子化差分値
を２次元表示した２次元量子化差分値分布特性を示す分
布図、
第８図は従来の予測符号化器の一例を示すブロック図、
第９図は予測誤差信号の出現頻度分布を示す図、
第10図は従来の別の予測符号化器の例を示す図である。
308……遅延回路、309……N-N変換器。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a predictive encoder to which the present invention is applied, FIG. 2 is a configuration diagram of a delay circuit, and FIG. 3 is timing of operation control clock pulses. Chart diagram, FIG. 4 is a diagram showing non-linear quantization characteristics and representative value setting characteristics, FIG. 5 is a diagram showing the relationship between sample points and difference value signals, and FIGS. 6 a and b are two-dimensional difference value distributions FIG. 7 is a two-dimensional quantized difference value distribution in which each difference value in the distribution of FIG. 6a is non-linearly quantized and the quantized difference value obtained by non-linearly quantized is two-dimensionally displayed. FIG. 8 is a block diagram showing an example of a conventional prediction encoder, FIG. 9 is a diagram showing an appearance frequency distribution of a prediction error signal, and FIG. 10 is another conventional prediction encoder. It is a figure showing the example of. 308 …… Delay circuit, 309 …… NN converter.
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(72)発明者 武井 正弘
川崎市高津区下野毛770番地 キヤノン
株式会社玉川事業所内
(72)発明者 笹谷 知彦
東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キ
ヤノン株式会社内
(56)参考文献 特開 昭61−99419（ＪＰ，Ａ)
特開 昭58−223978（ＪＰ，Ａ)Continuation of front page
(72) Inventor Masahiro Takei
770 Shimonoge, Takatsu-ku, Kawasaki-shi Canon
Tamagawa Works Co., Ltd.
(72) Inventor Tomohiko Sasaya
3-30-2 Shimomaruko, Ota-ku, Tokyo
Inside Canon Inc.
(56) References JP-A-61-99419 (JP, A)
JP-A-58-223978 (JP, A)