JP2783534B2 - 符号化装置 - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】
〔分野〕
本願発明は画像データを符号化する符号化装置に関す
る。 〔従来技術〕 画像信号のような相関の高い信号系列に対して差分信
号を量子化し符号割り当てを行う方式としてベクトル量
子化,DPCMなどの方式がある。DPCMとベクトル量子化の
差異はその扱う信号が一次元信号であるか多次元信号で
あるかのちがいであり、その本質は同一である。従って
DPCMは、一次元信号のベクトル量子化と考えられる。 本発明は任意の次元の信号に対して行い得るものであ
り、従ってベクトル量子化に関するものであるが、説明
の簡単のため、まずDPCMについて述べる。 DPCM方式は、デイジタル化された画像情報をデータ圧
縮して伝送するための方式として、周知である。この方
式では、入力信号から予測信号を減算することによって
得られる差分信号を量子化し可変長符号等を割り当てる
ことにより符号化して伝送する。 予測値としては前画素値を用いるのが一般的である
が、前画素値を予測値とせず、既に量子化された画素の
値を基に二次元の予測や一次以上の高次の予測関数を用
いて予測を行い、予測誤差、つまり差分を量子化する方
法が提案されている。例えば、画像信号は、２次元的に
相関が高い信号であるので、例えば第３図に示すように
水平方向に画素CEDが並び、その下に画素xi-1,xiと並ぶ
場合に、この画素xiの符号化のための予測信号xi′とし
て （１）xi′＝xi-1＋（Ｅ−Ｃ）/2 （２）xi′＝（xi-1＋Ｄ）/2 （３）xi′＝xi-1＋Ｅ−Ｃ （４）xi′＝xi-1＋（Ｅ−Ｄ）/2 を用いる各種の二次元予測が提案されている。前画素値
を予測値とする場合と、この二次元予測の場合とで予測
誤差、つまり予測値と差分がどのように分布するかを第
４図に示す。二次元予測の方が全体的に予測誤差が小さ
くなるので、多くの画素に短い符号を割り当てることに
より、平均語調を短くすることが可能である。 従来の二次元予測によるDPCM方式では予測誤差を第５
図（１）のような線形量子化特性により量子化し、第５
図（２）のように、予測誤差が零のときの代表値を中心
に可変長符号を割り当てる方式が一般的である。 第５図において横軸は予測誤差、縦軸は量子化代表値
であり、量子化された値を表わすという意味を〈 〉で
表現している。 又、量子化代表値の番号として、量子化代表値＝０を
中心にして第７図のように正負対称に番号をつける。こ
れを［ ］で表現する。 〔発明が解決しようとする課題〕 ところで本出願人の調査研究の結果、以下のことが判
明した。すなわち、前値予測の予測誤差分布は２次元予
測値と前画素の相対的な関係に注目すると特徴のある分
布を成す。このことを図をもとに具体的に説明する。第
４図において、xi-1は既に量子化されている値なので
〈xi-1〉とし、差分値xi−〈xi-1〉、及び二次元予測値
xi′についてxi′−〈xi-1〉を線形量子化したときの量
子化代表値番号を夫々［xi−〈xi-1〉］，［xi′−〈x
i-1〉］とする。［xi′−〈xi-1〉］が0,2,5,10である
ときの［xi−〈xi-1〉］の頻度分布は、第６図のそれぞ
れ（１），（２），（３），（４）のようになる。この
場合の２次元予測方式は式（２）を用いている。 第６図に於て、（１）の［xi′−〈xi-1〉］・０の場
合は［xi−〈xi-1〉］は極端に零に集中し、かつ代表値
０に対し左右対称な分布となる。（２）の［xi′−〈x
i-1〉］＝２の場合には［xi−〈xi-1〉］は２にピーク
を持つが代表値２に対し対称ではなく、代表値０の側に
片寄った分布となる。（３）の［xi′−〈xi-1〉］＝５
の場合にはもはや［xi−〈xi-1〉］は５にピークを持た
ず、そして代表値０の側に片寄っている。（４）の
［xi′−〈xi-1〉］＝10においては、分布がかなり分布
されそして零にピークを持つ。上記の例では［xi′−
〈xi-1〉］が零以上のものについて例示したが、負の値
の場合は、第８図の正負を逆にした形になる。 以上の事より明らかな様に［xi−〈xi〉］は、かなら
ずしも［xi′−〈xi〉］の値にピークをもった対称な分
布をするわけではなく、［xi′−〈xi〉］の値、言い換
えればxi′と〈xi-1〉の相対的な関係によって特徴のあ
る固有の分布をする。これらのことは、従来ではxiと
xi′の関係にしか注目しなかったが、xi,xi′に加えて
〈xi-1〉の値にも注目することにより初めて知り得たこ
とである。 勿論、第６図の示すことは従来の事実と矛盾しない。
つまり、［xi′−〈xi-1〉］の全ての値についてxiと
xi′の相関関係を調べれば第４図（２）のようにxi−
xi′＝０にピークをもち、正負対称な頻度分布となって
現われるのである。 以上の事実をもとに、従来の符号割り当てについて考
慮する。前述の第４図（２）をもとにした符号割り当て
を行った場合、第６図の分布に対する符号長割り当ては
第７図のように［xi′−〈xi〉］の値を中心とした符合
割り当てになる。 ［xi−〈xi−１〉］の分布を考慮するとこの符号長割
り当ては適当なものではない。 以上のことを考慮した上で、本願発明は符号化効率の
良い差分符号化を行うことを目的とする。 具体的には、周辺画素を基に発生した予測値と符号化
対象画素との差分値を可変長符号化する際に、周辺画素
を効果的に用いて可変長符号を割り当てることにより、
効率の良い可変長符号の割り当てを精度良く行い、結果
的に圧縮効率の良い差分符号化を行うことを目的とす
る。 ［課題を解決するための手段］ 上述の課題を解決するために、本願発明の符号化装置
は、 周辺画素を基に発生した予測値と符号化対象画素との
差分である第１の差分値を発生する手段（実施例では、
図１の加減算器10に対応する）と、周辺画素を用いた２
次元的な予測に基づく第２の差分値を発生する手段（同
じく図１の加減算器29に対応する）と、前記第２の差分
値に基づき、前記第１の差分値の発生頻度を予測して前
記第１の差分値の各々に可変長符号を割り当てる割り当
て手段（同じく図１の符号化器16に対応する）と、該割
り当て手段により割り当てられた符号に基いて、前記第
１の差分値を可変長符号化する可変長符号化手段（同じ
く図１の符号化器16に対応する）とを有することを特徴
とする。 ［実施例］ 以下に本実施例の概要について簡単に述べる。 第６図の［xi−〈xi-1〉］の頻度分布に対し、本発明
では第８図のような符号長割り当てを行う。実際の符号
は第９図に示すようにハフマン型符号に類している。勿
論これらは説明のために一例として示すものであり、実
際には［xi′−〈xi-1〉］のとりうる全ての値について
符号系列及び割り当てを行う。 一例を表１に示す。［xi′−〈xi-1〉］の値によって
一つの符号系列を選択し、かつ［xi−〈xi-1〉］の分布
に応じた符号割り当てを行う。［xi′〈xi-1〉］が２の
ばあいには2/4/8の符号を用い、［xi−〈xi-1〉］に対
して表１（１）の如く符号表を割り当て、その具体的な
符号は表１（２）のようにする。例えば［xi−
〈xi-1〉］＝１に対しては符号長２の符号（ ）を割り
当てる。 これらの符号系列の選択及び符号長割り当ては［xi−
〈xi-1〉］の分布の平均情報量や実際の頻度分布を参考
にして決定できる。例えば第８図（１）の［xi′−〈x
i-1〉］＝０の場合は［xi−〈xi-1〉］の平均情報量は1
bit程度となるため例えば1/2/3/4/5/10の符号割り当て
が効果的である。 符号割り当ての理論は既に多くの文献で述べられてい
ることであり、ここでは詳しく述べない。 このように本方式は［xi′−〈xi-1〉］と［xi−〈x
i-1〉］の相関関係を利用して効率のよい符号割り当て
を行うことができる。 〔実施例１〕 以下、図面をもとに本願発明の実施例１について説明
する。第１図に、本発明に係るDPCM方式を実施する送受
信系の構成ブロツク図を示す。第１図の送信系Ａにおい
て、加減算器10は、標本化された入力信号xiと局部復号
器12の出力する前画素値〈xi-1〉との差分を計算し、線
形量子化器14はその加算器10の出力を量子化し、差分代
表値［xi−〈xi-1〉］を符号化器16に出力する。符号化
器16は、予測器18からの予測値xi′に依存する符号割り
当て表１に従って、量子化14による差分代表値［xi−
〈xi-1〉］に符号を割り当て、伝送路に送出する。 局部復号器12では、代表値復号器20が［xi−
〈xi-1〉］より〈xi〉−〈xi-1〉を復号し、加算器22が
遅延回路24による前画素値〈xi-1〉を加算して画素値
〈xi〉を復号する。遅延回路24は加算器22の出力を一画
素分遅延させ、この遅延回路24の出力が、加減算器10と
予測器18に供給されると共に、加減算器26の一側に供給
される。 予測器18は第５図で説明したような二次元予測又は高
次の予測を行う回路であり、その回路の具体的構成自体
は公知のものでよいので、特に例示することはしない。
そして、予測器18より出力される予測値xi′は、前記加
算器26の＋側に供給される。加減算器26の出力xi′−x
i-1は前記量子化器14と同じ特性を持つ量子化器28によ
り量子化され、差分値xi′−xi-1に対応する代表値
［xi′−〈xi-1〉］を出力する。本発明では前述したよ
うに［xi′−xi-1］の値に応じて表１に示すように符号
系列を選択し、［xi−xi-1］に符号を割り当てる。この
符号割り当ては前記のごとく、［xi−xi-1］［xi′−x
i-1］の相関関係を適切に利用した非常に効率のよいも
のであり高いデータ圧縮率を得る。 次に受信系Ｂでの復号方法を第１図を用いて説明す
る。伝送路29を介して伝送されたDPCM符号は、復号器30
で復号される。復号器30の出力は［xi−〈xi-1〉］を示
し、代表値復号器32がこれを〈xi〉−〈xi-1〉に復号す
る加算器34は遅延回路36からの数値〈xi-1〉をこの代表
値復号器32の出力に加算し、画像信号〈xi〉を復元す
る。加算器34の出力は、単位画素時間の遅延を与える遅
延回路36に印加される。遅延回路36の出力〈xi-1〉は加
算器34と加減算器38の一側に印加されると共に送信系Ａ
と同じ特性を持つ予測器40に印加され、予測器40の出力
xi′は加減算器38の＋側に印加される。送信系Ａと同じ
特性持つ線形量子化器42は加減算器38の出力xi′−〈x
i-1〉を線形量子化し、復号器30は量子化器42から供給
される［xi′〈xi-1〉］と伝送路からのDPCM符号によっ
て、表１を参照し［xi−〈xi-1〉］を復号する。これに
より送信系Ａでの符号化器16での符号化に対応した復号
を行いうる。 （実施例２） 次に実施例２のDPCM符号化方法について説明する。 人間の視覚特性として、画像の変化の激しい部分で
は、画像に多少の誤差が生じても肉眼では検知しにくい
というマスキング現象が知られている。例えば、静止画
や動画において画像が空間的に変化する輪郭部分とか、
動画において時間的に変化する部分にこのマスキング現
象がみられる。従来のDPCM方式にはこのマスキング現象
を利用し前値予測値との差分を第10図のように非線形に
量子化する方法がある。つまり、差分値の大きな領域で
は画像の変化が激しいので代表値に対し量子化範囲を広
くとってよい。 しかし、従来の二次元予測によるDPCM方式では、上述
の視覚特性を考慮した非線形の量子化特性を適切に設定
することができないため、単に線形の量子化を行うか、
視覚特性とは無関係な非線形の量子化を行っているにす
ぎなかった。従来の線形量子化による２次元予測のDPCM
では大きな圧縮率を期待できず、また、視覚特性を考慮
しない非線形量子化では画質劣化は免れえない。 そこで本実施例では人間の視覚特性と符号化効率の両
方にとって最適な予測符号化を行うDPCM符号化方法を提
供することを目的とする。 本発明に係るDPCM方式は前値予測値を中心とする非線
形特性で差分信号を量子化し、２次元予測値に対応する
代表値に応じて、当該量子化差分信号に可変長符号を割
り当てることを特等とする。 すなわち、上述の実施例で行われたDPCM符号化におい
て線形量子化の代わりに非線形量子化を用いた方法であ
るが符号の割り当てなどは当然異なる。 即ち、差分基準値を中心とする非線形特性で差分信号
を量子化することにより、量子化誤差による画質劣化は
人間にとって感知できないか、出来ても極めて小さくな
る。そして、非線形の量子化を行うため、符号化しよう
とする信号と２次元或は高次の予測値の相関は非常に高
いものになるため極めて効率のよい符号割り当てが可能
となる。 実施例１の説明にならい、注目画素xi,前画素
〈xi-1〉に対し、その差分を前記非線形量子化した差分
代表値番号を［xi−〈xi-1〉］、差分代表値について
〈xi−〈xi-1〉〉のように表記する。 さて、非線形量子化を採用する場合も［xi−
〈xi-1〉］と［xi′−〈xi-1〉］は特徴のある相関関係
を有し、実施例１のDPCM方式において線形量子化を行っ
た場合よりも相関関係は非常に強いものとなる。例えば
線形量子化の場合の［xi−〈xi-1〉］と［xi′−
〈xi-1〉］の相関関係を示す第６図に対して、非線形量
子化を用いた場合には、［xi−〈xi-1〉］は第11図のよ
うになる。 第11図の［xi−〈xi-1〉］の分布は第６図のそれに比
してかなり集中した分布となり、平均情報量は小さくな
る。 第11図の［xi−〈xi-1〉］の分布に対しては、例えば
第12図のように符号長割り当てを行うことができ、より
短い符号割り当てが可能となる。 非線形量子化を行うことによる本方式の有効性につい
て従来例と比較しながら述べる。従来の量子化及び符号
化としては、次の３種が考えられる。 非線形の差分量子化を行い、前値xi-1を中心に可変長
符号のうち語長の短い符号を割り当てる。 二次元又は高次の予測値xi′に対してその予測誤差、
即ち差分を線形量子化し、xi′を中心に可変長符号のう
ち語長の短い符号を割り当てる。 において予測語差を非線形量子化し、xi′を中心に
可変長符号のうち語長の短い符号を割り当てる。 この３種について、その量子化特性、可変長符号とし
て2/7可変長符号を用いたときの符号割り当て、2bitの
割り当て範囲、及びxiに対する符号を第13図のそれぞれ
（１），（２），（３）に示す。 では、前値〈xi-1〉を中心とする非線形量子化を採
用するための、視覚的には画質の劣化を生じず、で
は、量子化誤差を感知出来ない程度に線形量子化の刻み
を細かくすることにより、これも画質の劣化は生じな
い。しかしでは、xiの値が前値xi-1の近傍に位置する
場合には、予測値xi′が離れていると相対的に大きな量
子化誤差を与えてしまうため、視覚的に大きな画質劣化
となって現われる。また、２ビツトが割り当てられる幅
（第13図で破線で示す上下の方向の幅）は及びは同
じであるが、では極く狭い範囲でしか割り当て出来
ず、従って、及びに比べ圧縮効率が低くなる。 これに対する本発明による量子化及び可変符号割り当
てを第13図（４）に示す。本発明では、前値予測値〈x
i-1〉との差分を前値〈xi-1〉を中心に非線形量子化
し、予測xi′に対応する代表値に応じて可変長符号を割
り当てる。第３図（４）ではxi′の近傍に単純に2bitの
符号を割り当てた例であるが、この場合の2bitの割り当
て領域は他の三者に比してかなり広くとることができて
いる。xi′はxiと非常に相関が強いので、本発明では高
い確立で2bit符号が選択され、高い圧縮率が達成でき
る。図示例の場合もxiに対する符号は（01）の2bitであ
る。 このように、前値を中心に非線形量化を行い、２次元
予測値の情報を用いて符号割り当てを行えばより広い範
囲に亘って短い語長の符号を割り当てることができる。
第13図はこの有効性を説明するために単純な2/7符号に
ついて従来例と比較したものである。 本発明は上記の非線形量子化の長所に加えて、実施例
１の符号化方式を導入した方式であり、第13図に示す如
き［xi−〈xi-1〉］と［xi′−〈xi-1〉］の相関分布関
係を利用した非常に効率の良い符号割り当てを成し得
る。 本発明の実施形については、基本的には第１図と同じ
でよい。但し、第１図において、量子化器は全て同一の
非線形特性を持つものであり、符号化器16,符号器30の
特性は、第11図の特性に合わせた符号，復号特性を持
つ。 上記２点について異なるのみであり、処理アルゴリズ
ムは実施例１の符号化方式であるDPCMと同様でよい。 〔他の実施例〕 上記説明では空間軸に対してのデータ圧縮法を説明し
たが、時間軸方向のデータ圧縮にも応用できるため、静
止画及び動画のどちらの圧縮にも用いうる。 又、これまでに例として示した第６図，第11図等は説
明のために式（２）の予測方式を用いた場合の実験結果
を参考に示したものであって、基本的にこれらの分布は
量子化方法、２次元予測方式に強く依存するものであ
る。従って用いる量子化方法、２次元予測方法に応じ
て、符号割り当ては異なったものとなる。 さて、DPCM方式は一般にベクトル量子化の一番簡略な
ものとしてみなすことができる。すなわち、ベクトル量
子化はｎ次元（ｎは任意の自然数）の信号系列の差分ベ
クトルに対し、符号割り当てを行う方法であり、一般の
DPCMは一次元の信号系列に対してベクトル量子化を行っ
ている。 ２次元の信号系列のベクトル量子化とDPCMを簡略に比
較説明する。 第14図において（１），（２）はそれぞれDPCM、ベク
トル量子化の量子化方法の一例を示している。 （１）のDPCMにおいては、一次元の差分ベクトルdx＝
xi−xi-1に対し、１次元の代表範囲を設け〈dx〉という
差分代表値ベクトルを割り当てる。 （２）の２次元のベクトル量子化では、２次元信号系
列 の差分 に対し、２次元の代表範囲を設け なる差分代表ベクトルを割り当てる。 本発明の方式はベクトル量子化においても有効であ
る。すなわち、画像信号のように２次元的に 簡易な例として、カラービデオ信号のクロマ成分Ｒ−
Y,B−Ｙを二次元ベクトル量子化する場合について述べ
る。 ２次元ベクトル標本化系列を とし、その成分は色差成分Ｒ−Y,B−Ｙの標本値系列か
らなる。この系列を第15図のように表わす。 ベクトル量子化では第14図のように特徴のあるベクト
ル量子化構成を行い得るわけであるが、図示を簡単にす
るために第16図のような、各々の軸に対し非線形特性で
格子を設けたベクトル構成とする。 差分 に対し、代表ベクトルを と表記する。 又、各々の軸の代表番号より、 に対し、 を定義する。第16図の各々の軸の代表値の番号によっ
て、ベクトルの成分形式で表わす。第16図の例では である。 ２次元予測方式の例として、第15図の画素構成におい
て２次元予測ベルトルを とする。 が（0,0），（−1,0），（1,1），（2,2）のときの の頻度分布はそれぞれ第17図（１），（２），（３），
（４）になる。第17図において、０は の位置である。 割り当てる本符号方式の有効性は明らかである。 第16図のベルトル構成は第17図の表示をわかりやすく
するためのものであり、本方式はこれに限定されず、第
14図のような如何なるベクトル構成においても有効であ
る。 但し、ベクトル量子化方式及び予測方式が異なれば、
当然符号割り当てはその場合に応じて適宜異なったもの
を採用する。 又、ベクトル量子化においても、DPCMにおいて述べた
本符号化方式の有効性は保存される。すなわち、人間の
視覚特性から考えて変化の大きな画像では大きな誤差を
与えても検知されない。そこで、一般に第14図のように
差分ベクトルの大きなベクトルほど量子化代表空間を大
きくすることができる。従って、DPCM方式と同様に、前
画素を差分基準として画質をコントロールした上での、
効率の良い符号割り当てが可能となる。 実施例については、第２のようになり、扱う信号がベ
クトルに変わるのみで本質的な処理内容はDPCMの場合と
同様である。このように任意の次元のベクトル量子化に
おいて有効な符号化方式を提供できる。 以上の実施例に説明した様に、本願発明によれば、周
辺画素を基に発生した予測値と符号化対象画素との差分
値を可変長符号化する際に、周辺画素を用いた２次元的
な予測に基づく第２の差分値に基づいて可変長符号を割
り当てることにより、効率の良い可変長符号の割り当て
を精度良く行うことができ、結果的に圧縮効率の良い差
分符号化を行うことができる。 具体的には、周辺画素を用いた２次元的な予測に基づ
く差分値（実施例では、xi′−＜xi−１＞）を用いて差
分値（実施例では、xi−＜xi−１＞）の発生頻度を精度
良く予測できるので、この２次元的な予測に基いて差分
符号化の可変長符号を割り当てることにより、圧縮効率
の良い差分符号化を行うことができる。
る。 〔従来技術〕 画像信号のような相関の高い信号系列に対して差分信
号を量子化し符号割り当てを行う方式としてベクトル量
子化,DPCMなどの方式がある。DPCMとベクトル量子化の
差異はその扱う信号が一次元信号であるか多次元信号で
あるかのちがいであり、その本質は同一である。従って
DPCMは、一次元信号のベクトル量子化と考えられる。 本発明は任意の次元の信号に対して行い得るものであ
り、従ってベクトル量子化に関するものであるが、説明
の簡単のため、まずDPCMについて述べる。 DPCM方式は、デイジタル化された画像情報をデータ圧
縮して伝送するための方式として、周知である。この方
式では、入力信号から予測信号を減算することによって
得られる差分信号を量子化し可変長符号等を割り当てる
ことにより符号化して伝送する。 予測値としては前画素値を用いるのが一般的である
が、前画素値を予測値とせず、既に量子化された画素の
値を基に二次元の予測や一次以上の高次の予測関数を用
いて予測を行い、予測誤差、つまり差分を量子化する方
法が提案されている。例えば、画像信号は、２次元的に
相関が高い信号であるので、例えば第３図に示すように
水平方向に画素CEDが並び、その下に画素xi-1,xiと並ぶ
場合に、この画素xiの符号化のための予測信号xi′とし
て （１）xi′＝xi-1＋（Ｅ−Ｃ）/2 （２）xi′＝（xi-1＋Ｄ）/2 （３）xi′＝xi-1＋Ｅ−Ｃ （４）xi′＝xi-1＋（Ｅ−Ｄ）/2 を用いる各種の二次元予測が提案されている。前画素値
を予測値とする場合と、この二次元予測の場合とで予測
誤差、つまり予測値と差分がどのように分布するかを第
４図に示す。二次元予測の方が全体的に予測誤差が小さ
くなるので、多くの画素に短い符号を割り当てることに
より、平均語調を短くすることが可能である。 従来の二次元予測によるDPCM方式では予測誤差を第５
図（１）のような線形量子化特性により量子化し、第５
図（２）のように、予測誤差が零のときの代表値を中心
に可変長符号を割り当てる方式が一般的である。 第５図において横軸は予測誤差、縦軸は量子化代表値
であり、量子化された値を表わすという意味を〈 〉で
表現している。 又、量子化代表値の番号として、量子化代表値＝０を
中心にして第７図のように正負対称に番号をつける。こ
れを［ ］で表現する。 〔発明が解決しようとする課題〕 ところで本出願人の調査研究の結果、以下のことが判
明した。すなわち、前値予測の予測誤差分布は２次元予
測値と前画素の相対的な関係に注目すると特徴のある分
布を成す。このことを図をもとに具体的に説明する。第
４図において、xi-1は既に量子化されている値なので
〈xi-1〉とし、差分値xi−〈xi-1〉、及び二次元予測値
xi′についてxi′−〈xi-1〉を線形量子化したときの量
子化代表値番号を夫々［xi−〈xi-1〉］，［xi′−〈x
i-1〉］とする。［xi′−〈xi-1〉］が0,2,5,10である
ときの［xi−〈xi-1〉］の頻度分布は、第６図のそれぞ
れ（１），（２），（３），（４）のようになる。この
場合の２次元予測方式は式（２）を用いている。 第６図に於て、（１）の［xi′−〈xi-1〉］・０の場
合は［xi−〈xi-1〉］は極端に零に集中し、かつ代表値
０に対し左右対称な分布となる。（２）の［xi′−〈x
i-1〉］＝２の場合には［xi−〈xi-1〉］は２にピーク
を持つが代表値２に対し対称ではなく、代表値０の側に
片寄った分布となる。（３）の［xi′−〈xi-1〉］＝５
の場合にはもはや［xi−〈xi-1〉］は５にピークを持た
ず、そして代表値０の側に片寄っている。（４）の
［xi′−〈xi-1〉］＝10においては、分布がかなり分布
されそして零にピークを持つ。上記の例では［xi′−
〈xi-1〉］が零以上のものについて例示したが、負の値
の場合は、第８図の正負を逆にした形になる。 以上の事より明らかな様に［xi−〈xi〉］は、かなら
ずしも［xi′−〈xi〉］の値にピークをもった対称な分
布をするわけではなく、［xi′−〈xi〉］の値、言い換
えればxi′と〈xi-1〉の相対的な関係によって特徴のあ
る固有の分布をする。これらのことは、従来ではxiと
xi′の関係にしか注目しなかったが、xi,xi′に加えて
〈xi-1〉の値にも注目することにより初めて知り得たこ
とである。 勿論、第６図の示すことは従来の事実と矛盾しない。
つまり、［xi′−〈xi-1〉］の全ての値についてxiと
xi′の相関関係を調べれば第４図（２）のようにxi−
xi′＝０にピークをもち、正負対称な頻度分布となって
現われるのである。 以上の事実をもとに、従来の符号割り当てについて考
慮する。前述の第４図（２）をもとにした符号割り当て
を行った場合、第６図の分布に対する符号長割り当ては
第７図のように［xi′−〈xi〉］の値を中心とした符合
割り当てになる。 ［xi−〈xi−１〉］の分布を考慮するとこの符号長割
り当ては適当なものではない。 以上のことを考慮した上で、本願発明は符号化効率の
良い差分符号化を行うことを目的とする。 具体的には、周辺画素を基に発生した予測値と符号化
対象画素との差分値を可変長符号化する際に、周辺画素
を効果的に用いて可変長符号を割り当てることにより、
効率の良い可変長符号の割り当てを精度良く行い、結果
的に圧縮効率の良い差分符号化を行うことを目的とす
る。 ［課題を解決するための手段］ 上述の課題を解決するために、本願発明の符号化装置
は、 周辺画素を基に発生した予測値と符号化対象画素との
差分である第１の差分値を発生する手段（実施例では、
図１の加減算器10に対応する）と、周辺画素を用いた２
次元的な予測に基づく第２の差分値を発生する手段（同
じく図１の加減算器29に対応する）と、前記第２の差分
値に基づき、前記第１の差分値の発生頻度を予測して前
記第１の差分値の各々に可変長符号を割り当てる割り当
て手段（同じく図１の符号化器16に対応する）と、該割
り当て手段により割り当てられた符号に基いて、前記第
１の差分値を可変長符号化する可変長符号化手段（同じ
く図１の符号化器16に対応する）とを有することを特徴
とする。 ［実施例］ 以下に本実施例の概要について簡単に述べる。 第６図の［xi−〈xi-1〉］の頻度分布に対し、本発明
では第８図のような符号長割り当てを行う。実際の符号
は第９図に示すようにハフマン型符号に類している。勿
論これらは説明のために一例として示すものであり、実
際には［xi′−〈xi-1〉］のとりうる全ての値について
符号系列及び割り当てを行う。 一例を表１に示す。［xi′−〈xi-1〉］の値によって
一つの符号系列を選択し、かつ［xi−〈xi-1〉］の分布
に応じた符号割り当てを行う。［xi′〈xi-1〉］が２の
ばあいには2/4/8の符号を用い、［xi−〈xi-1〉］に対
して表１（１）の如く符号表を割り当て、その具体的な
符号は表１（２）のようにする。例えば［xi−
〈xi-1〉］＝１に対しては符号長２の符号（ ）を割り
当てる。 これらの符号系列の選択及び符号長割り当ては［xi−
〈xi-1〉］の分布の平均情報量や実際の頻度分布を参考
にして決定できる。例えば第８図（１）の［xi′−〈x
i-1〉］＝０の場合は［xi−〈xi-1〉］の平均情報量は1
bit程度となるため例えば1/2/3/4/5/10の符号割り当て
が効果的である。 符号割り当ての理論は既に多くの文献で述べられてい
ることであり、ここでは詳しく述べない。 このように本方式は［xi′−〈xi-1〉］と［xi−〈x
i-1〉］の相関関係を利用して効率のよい符号割り当て
を行うことができる。 〔実施例１〕 以下、図面をもとに本願発明の実施例１について説明
する。第１図に、本発明に係るDPCM方式を実施する送受
信系の構成ブロツク図を示す。第１図の送信系Ａにおい
て、加減算器10は、標本化された入力信号xiと局部復号
器12の出力する前画素値〈xi-1〉との差分を計算し、線
形量子化器14はその加算器10の出力を量子化し、差分代
表値［xi−〈xi-1〉］を符号化器16に出力する。符号化
器16は、予測器18からの予測値xi′に依存する符号割り
当て表１に従って、量子化14による差分代表値［xi−
〈xi-1〉］に符号を割り当て、伝送路に送出する。 局部復号器12では、代表値復号器20が［xi−
〈xi-1〉］より〈xi〉−〈xi-1〉を復号し、加算器22が
遅延回路24による前画素値〈xi-1〉を加算して画素値
〈xi〉を復号する。遅延回路24は加算器22の出力を一画
素分遅延させ、この遅延回路24の出力が、加減算器10と
予測器18に供給されると共に、加減算器26の一側に供給
される。 予測器18は第５図で説明したような二次元予測又は高
次の予測を行う回路であり、その回路の具体的構成自体
は公知のものでよいので、特に例示することはしない。
そして、予測器18より出力される予測値xi′は、前記加
算器26の＋側に供給される。加減算器26の出力xi′−x
i-1は前記量子化器14と同じ特性を持つ量子化器28によ
り量子化され、差分値xi′−xi-1に対応する代表値
［xi′−〈xi-1〉］を出力する。本発明では前述したよ
うに［xi′−xi-1］の値に応じて表１に示すように符号
系列を選択し、［xi−xi-1］に符号を割り当てる。この
符号割り当ては前記のごとく、［xi−xi-1］［xi′−x
i-1］の相関関係を適切に利用した非常に効率のよいも
のであり高いデータ圧縮率を得る。 次に受信系Ｂでの復号方法を第１図を用いて説明す
る。伝送路29を介して伝送されたDPCM符号は、復号器30
で復号される。復号器30の出力は［xi−〈xi-1〉］を示
し、代表値復号器32がこれを〈xi〉−〈xi-1〉に復号す
る加算器34は遅延回路36からの数値〈xi-1〉をこの代表
値復号器32の出力に加算し、画像信号〈xi〉を復元す
る。加算器34の出力は、単位画素時間の遅延を与える遅
延回路36に印加される。遅延回路36の出力〈xi-1〉は加
算器34と加減算器38の一側に印加されると共に送信系Ａ
と同じ特性を持つ予測器40に印加され、予測器40の出力
xi′は加減算器38の＋側に印加される。送信系Ａと同じ
特性持つ線形量子化器42は加減算器38の出力xi′−〈x
i-1〉を線形量子化し、復号器30は量子化器42から供給
される［xi′〈xi-1〉］と伝送路からのDPCM符号によっ
て、表１を参照し［xi−〈xi-1〉］を復号する。これに
より送信系Ａでの符号化器16での符号化に対応した復号
を行いうる。 （実施例２） 次に実施例２のDPCM符号化方法について説明する。 人間の視覚特性として、画像の変化の激しい部分で
は、画像に多少の誤差が生じても肉眼では検知しにくい
というマスキング現象が知られている。例えば、静止画
や動画において画像が空間的に変化する輪郭部分とか、
動画において時間的に変化する部分にこのマスキング現
象がみられる。従来のDPCM方式にはこのマスキング現象
を利用し前値予測値との差分を第10図のように非線形に
量子化する方法がある。つまり、差分値の大きな領域で
は画像の変化が激しいので代表値に対し量子化範囲を広
くとってよい。 しかし、従来の二次元予測によるDPCM方式では、上述
の視覚特性を考慮した非線形の量子化特性を適切に設定
することができないため、単に線形の量子化を行うか、
視覚特性とは無関係な非線形の量子化を行っているにす
ぎなかった。従来の線形量子化による２次元予測のDPCM
では大きな圧縮率を期待できず、また、視覚特性を考慮
しない非線形量子化では画質劣化は免れえない。 そこで本実施例では人間の視覚特性と符号化効率の両
方にとって最適な予測符号化を行うDPCM符号化方法を提
供することを目的とする。 本発明に係るDPCM方式は前値予測値を中心とする非線
形特性で差分信号を量子化し、２次元予測値に対応する
代表値に応じて、当該量子化差分信号に可変長符号を割
り当てることを特等とする。 すなわち、上述の実施例で行われたDPCM符号化におい
て線形量子化の代わりに非線形量子化を用いた方法であ
るが符号の割り当てなどは当然異なる。 即ち、差分基準値を中心とする非線形特性で差分信号
を量子化することにより、量子化誤差による画質劣化は
人間にとって感知できないか、出来ても極めて小さくな
る。そして、非線形の量子化を行うため、符号化しよう
とする信号と２次元或は高次の予測値の相関は非常に高
いものになるため極めて効率のよい符号割り当てが可能
となる。 実施例１の説明にならい、注目画素xi,前画素
〈xi-1〉に対し、その差分を前記非線形量子化した差分
代表値番号を［xi−〈xi-1〉］、差分代表値について
〈xi−〈xi-1〉〉のように表記する。 さて、非線形量子化を採用する場合も［xi−
〈xi-1〉］と［xi′−〈xi-1〉］は特徴のある相関関係
を有し、実施例１のDPCM方式において線形量子化を行っ
た場合よりも相関関係は非常に強いものとなる。例えば
線形量子化の場合の［xi−〈xi-1〉］と［xi′−
〈xi-1〉］の相関関係を示す第６図に対して、非線形量
子化を用いた場合には、［xi−〈xi-1〉］は第11図のよ
うになる。 第11図の［xi−〈xi-1〉］の分布は第６図のそれに比
してかなり集中した分布となり、平均情報量は小さくな
る。 第11図の［xi−〈xi-1〉］の分布に対しては、例えば
第12図のように符号長割り当てを行うことができ、より
短い符号割り当てが可能となる。 非線形量子化を行うことによる本方式の有効性につい
て従来例と比較しながら述べる。従来の量子化及び符号
化としては、次の３種が考えられる。 非線形の差分量子化を行い、前値xi-1を中心に可変長
符号のうち語長の短い符号を割り当てる。 二次元又は高次の予測値xi′に対してその予測誤差、
即ち差分を線形量子化し、xi′を中心に可変長符号のう
ち語長の短い符号を割り当てる。 において予測語差を非線形量子化し、xi′を中心に
可変長符号のうち語長の短い符号を割り当てる。 この３種について、その量子化特性、可変長符号とし
て2/7可変長符号を用いたときの符号割り当て、2bitの
割り当て範囲、及びxiに対する符号を第13図のそれぞれ
（１），（２），（３）に示す。 では、前値〈xi-1〉を中心とする非線形量子化を採
用するための、視覚的には画質の劣化を生じず、で
は、量子化誤差を感知出来ない程度に線形量子化の刻み
を細かくすることにより、これも画質の劣化は生じな
い。しかしでは、xiの値が前値xi-1の近傍に位置する
場合には、予測値xi′が離れていると相対的に大きな量
子化誤差を与えてしまうため、視覚的に大きな画質劣化
となって現われる。また、２ビツトが割り当てられる幅
（第13図で破線で示す上下の方向の幅）は及びは同
じであるが、では極く狭い範囲でしか割り当て出来
ず、従って、及びに比べ圧縮効率が低くなる。 これに対する本発明による量子化及び可変符号割り当
てを第13図（４）に示す。本発明では、前値予測値〈x
i-1〉との差分を前値〈xi-1〉を中心に非線形量子化
し、予測xi′に対応する代表値に応じて可変長符号を割
り当てる。第３図（４）ではxi′の近傍に単純に2bitの
符号を割り当てた例であるが、この場合の2bitの割り当
て領域は他の三者に比してかなり広くとることができて
いる。xi′はxiと非常に相関が強いので、本発明では高
い確立で2bit符号が選択され、高い圧縮率が達成でき
る。図示例の場合もxiに対する符号は（01）の2bitであ
る。 このように、前値を中心に非線形量化を行い、２次元
予測値の情報を用いて符号割り当てを行えばより広い範
囲に亘って短い語長の符号を割り当てることができる。
第13図はこの有効性を説明するために単純な2/7符号に
ついて従来例と比較したものである。 本発明は上記の非線形量子化の長所に加えて、実施例
１の符号化方式を導入した方式であり、第13図に示す如
き［xi−〈xi-1〉］と［xi′−〈xi-1〉］の相関分布関
係を利用した非常に効率の良い符号割り当てを成し得
る。 本発明の実施形については、基本的には第１図と同じ
でよい。但し、第１図において、量子化器は全て同一の
非線形特性を持つものであり、符号化器16,符号器30の
特性は、第11図の特性に合わせた符号，復号特性を持
つ。 上記２点について異なるのみであり、処理アルゴリズ
ムは実施例１の符号化方式であるDPCMと同様でよい。 〔他の実施例〕 上記説明では空間軸に対してのデータ圧縮法を説明し
たが、時間軸方向のデータ圧縮にも応用できるため、静
止画及び動画のどちらの圧縮にも用いうる。 又、これまでに例として示した第６図，第11図等は説
明のために式（２）の予測方式を用いた場合の実験結果
を参考に示したものであって、基本的にこれらの分布は
量子化方法、２次元予測方式に強く依存するものであ
る。従って用いる量子化方法、２次元予測方法に応じ
て、符号割り当ては異なったものとなる。 さて、DPCM方式は一般にベクトル量子化の一番簡略な
ものとしてみなすことができる。すなわち、ベクトル量
子化はｎ次元（ｎは任意の自然数）の信号系列の差分ベ
クトルに対し、符号割り当てを行う方法であり、一般の
DPCMは一次元の信号系列に対してベクトル量子化を行っ
ている。 ２次元の信号系列のベクトル量子化とDPCMを簡略に比
較説明する。 第14図において（１），（２）はそれぞれDPCM、ベク
トル量子化の量子化方法の一例を示している。 （１）のDPCMにおいては、一次元の差分ベクトルdx＝
xi−xi-1に対し、１次元の代表範囲を設け〈dx〉という
差分代表値ベクトルを割り当てる。 （２）の２次元のベクトル量子化では、２次元信号系
列 の差分 に対し、２次元の代表範囲を設け なる差分代表ベクトルを割り当てる。 本発明の方式はベクトル量子化においても有効であ
る。すなわち、画像信号のように２次元的に 簡易な例として、カラービデオ信号のクロマ成分Ｒ−
Y,B−Ｙを二次元ベクトル量子化する場合について述べ
る。 ２次元ベクトル標本化系列を とし、その成分は色差成分Ｒ−Y,B−Ｙの標本値系列か
らなる。この系列を第15図のように表わす。 ベクトル量子化では第14図のように特徴のあるベクト
ル量子化構成を行い得るわけであるが、図示を簡単にす
るために第16図のような、各々の軸に対し非線形特性で
格子を設けたベクトル構成とする。 差分 に対し、代表ベクトルを と表記する。 又、各々の軸の代表番号より、 に対し、 を定義する。第16図の各々の軸の代表値の番号によっ
て、ベクトルの成分形式で表わす。第16図の例では である。 ２次元予測方式の例として、第15図の画素構成におい
て２次元予測ベルトルを とする。 が（0,0），（−1,0），（1,1），（2,2）のときの の頻度分布はそれぞれ第17図（１），（２），（３），
（４）になる。第17図において、０は の位置である。 割り当てる本符号方式の有効性は明らかである。 第16図のベルトル構成は第17図の表示をわかりやすく
するためのものであり、本方式はこれに限定されず、第
14図のような如何なるベクトル構成においても有効であ
る。 但し、ベクトル量子化方式及び予測方式が異なれば、
当然符号割り当てはその場合に応じて適宜異なったもの
を採用する。 又、ベクトル量子化においても、DPCMにおいて述べた
本符号化方式の有効性は保存される。すなわち、人間の
視覚特性から考えて変化の大きな画像では大きな誤差を
与えても検知されない。そこで、一般に第14図のように
差分ベクトルの大きなベクトルほど量子化代表空間を大
きくすることができる。従って、DPCM方式と同様に、前
画素を差分基準として画質をコントロールした上での、
効率の良い符号割り当てが可能となる。 実施例については、第２のようになり、扱う信号がベ
クトルに変わるのみで本質的な処理内容はDPCMの場合と
同様である。このように任意の次元のベクトル量子化に
おいて有効な符号化方式を提供できる。 以上の実施例に説明した様に、本願発明によれば、周
辺画素を基に発生した予測値と符号化対象画素との差分
値を可変長符号化する際に、周辺画素を用いた２次元的
な予測に基づく第２の差分値に基づいて可変長符号を割
り当てることにより、効率の良い可変長符号の割り当て
を精度良く行うことができ、結果的に圧縮効率の良い差
分符号化を行うことができる。 具体的には、周辺画素を用いた２次元的な予測に基づ
く差分値（実施例では、xi′−＜xi−１＞）を用いて差
分値（実施例では、xi−＜xi−１＞）の発生頻度を精度
良く予測できるので、この２次元的な予測に基いて差分
符号化の可変長符号を割り当てることにより、圧縮効率
の良い差分符号化を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明に係るDPCM方式の送受信系の構成図、
第２図は、本発明に係るベクトル量子化方式の送受信系
の構成図、 第３図は、二次元予測を説明するための画素配置の図、 第４図は前値予測と二次元予測との予測確率を示す図、 第５図は、差分信号の線形量子化、及び符号割り当ての
一例を示す図、 第６図は、線形量子化された差分信号と、２次元予測さ
れた信号の差分信号との相関関係を示す差分信号の頻度
分布図、 第７図は、第６図の差分分布に対して従来行われてきた
符号長割り当てを示す図、 第８図は、第６図の差分分布に対する本発明の符号割り
当ての一例を示す図、 第９図は、実際の符号形式を示す図、 第10図は、差分信号の非線形量子化の一例を示す図、 第11図は非線形量子化された差分信号と、２次元予測さ
れた信号の差分信号との相関関係を示す差分信号の分布
図、 第12図は、第11図の差分分布に対する本発明の符号長割
り当ての一例を示す図、 第13図は、従来例と本発明での符号割り当ての比較を示
す図、 第14図は、DPCMとベクトル量子化の概念を示す図、 第15図は、二次元予測を説明するための画素配置を示す
図、 第16図はベクトル量子化の一例を示す図、 第17図は、第16図のベクトル量子化を行ったときの、差
分ベクトル信号と、２次元予測されたベクトルの差分ベ
クトルとの相関関係を示す差分ベクトルの分布図。
の構成図、 第３図は、二次元予測を説明するための画素配置の図、 第４図は前値予測と二次元予測との予測確率を示す図、 第５図は、差分信号の線形量子化、及び符号割り当ての
一例を示す図、 第６図は、線形量子化された差分信号と、２次元予測さ
れた信号の差分信号との相関関係を示す差分信号の頻度
分布図、 第７図は、第６図の差分分布に対して従来行われてきた
符号長割り当てを示す図、 第８図は、第６図の差分分布に対する本発明の符号割り
当ての一例を示す図、 第９図は、実際の符号形式を示す図、 第10図は、差分信号の非線形量子化の一例を示す図、 第11図は非線形量子化された差分信号と、２次元予測さ
れた信号の差分信号との相関関係を示す差分信号の分布
図、 第12図は、第11図の差分分布に対する本発明の符号長割
り当ての一例を示す図、 第13図は、従来例と本発明での符号割り当ての比較を示
す図、 第14図は、DPCMとベクトル量子化の概念を示す図、 第15図は、二次元予測を説明するための画素配置を示す
図、 第16図はベクトル量子化の一例を示す図、 第17図は、第16図のベクトル量子化を行ったときの、差
分ベクトル信号と、２次元予測されたベクトルの差分ベ
クトルとの相関関係を示す差分ベクトルの分布図。
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 １．周辺画素を基に発生した予測値と符号化対象画素と
の差分である第１の差分値を発生する手段と、 周辺画素を用いた２次元的な予測に基づく第２の差分値
を発生する手段と、 前記第２の差分値に基づき、前記第１の差分値の発生頻
度を予測して前記第１の差分値の各々に可変長符号を割
り当てる割り当て手段と、 該割り当て手段により割り当てられた符号に基いて、前
記第１の差分値を可変長符号化する可変長符号化手段と
を有することを特徴とする符号化装置。
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