JP2821489B2

JP2821489B2 - 静止画像圧縮処理装置及び方法

Info

Publication number: JP2821489B2
Application number: JP2328762A
Authority: JP
Inventors: ジェームス・ディー・アレン; スティーブ・エム・ブロンスタイン
Original assignee: Ricoh Co Ltd; Ricoh Americas Corp
Current assignee: Ricoh Co Ltd; Ricoh Americas Corp
Priority date: 1990-04-19
Filing date: 1990-11-28
Publication date: 1998-11-05
Anticipated expiration: 2013-11-05
Also published as: US5129015A; JPH04181877A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、静止画像の圧縮処理装置及び方法に係り、
特に乗算を用いずに、しかも高速に２次元静止画像の圧
縮処理を行う静止画像圧縮処理装置及び方法に関する。

〔従来の技術〕

メモリの伝送費用を節約するため高品質画像を圧縮し
なければならない場合、通常のやり方は、画像をその情
報をよりコンパクトに表現可能な別の空間に変換するこ
とである。この変換は普通、１ブロックずつ線形変換
（マトリクス乗算）することにより行われる。すなわ
ち、典型的手法は、８画素の行セグメントに対し８ポイ
ント変換を行い、次に、この行変換後の画像の８エレメ
ント列セグメントに対し８ポイント変換を行う方法であ
る。等価的に、８×８のブロックに配列した64画素の画
素ブロックに対し、１回の64ポイント変換を行うことが
できる。

一次元変換のための良い方法は、次の散離的チェビシ
ェフ変換である。

この変換にはいくつかの利点がある。例えば、ａ）こ
の圧縮はいくつかの尺度に関しては、ほぼ最適である。
ｂ）この変換及び逆変換を実行するための高速演算アル
ゴリズムである。ｃ）後述の参照文献［１］に述べられ
ている仮定をおけば、鮮明化（初期画像の品質向上）を
変換空間内で容易に行うことができる。

〔発明が解決しようとする課題〕

本発明の一つの目的は、２次元静止画像の垂直及び水
平方向の１次元変換処理を乗算の繰り返し乗算を用いず
に行う静止画像圧縮処理装置及び方法を提供することに
ある。

本発明の他の目的は、垂直あるいは水平方向の１次元
変換処理後の画像データの90゜転置処理を高速に行う静
止画像圧縮処理装置及び方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段及び作用〕

本発明は、Ｎ×Ｎマトリクスの静止データに２次元直
交変換を施す静止画像圧縮処理装置において、前記画像
データの一方の方向（例えば水平方向）について、加算
器のみの構成で一次元変換処理を施こす第１変換手段
と、前記１次元変換処理された画像データを順次入力
し、同時に90゜転置された画像データを順次出力するＮ
×Ｎのシフトアレイ手段と、前記シフトアレイ手段から
出力される画像データの前記方向と異なる他方の方向
（例えば垂直方向）について、加算器のみの構成で１次
元変換処理を施こす第２変換手段と、前記第２変換手段
で変換処理された画像データをスケーリング手段と、前
記スケーリング手段でスケーリングされた画像データを
符号化する符号化手段とを具備することを特徴とする。

また、本発明は、Ｎ×Ｎマトリクスの静止画像データ
に２次元直交変換を施こす静止画像圧縮処理方法におい
て、前記画像データの一方の方向（例えば水平方向）に
ついて、加算器のみを使用して１次元変換処理を施こす
ステップと、前記１次元変換処理された画像データを順
次、Ｎ×Ｎのシフトアレイに入力し、同時に90゜転置さ
れた画像データを順次、該シフトアレイから出力するス
テップと、前記シフトアレイから出力される画像データ
の前記方向と異なる他方の方向（例えば垂直方向）につ
いて、加算器のみを使用して１次元変換処理を施こすス
テップと、前記変換処理された画像データをスケーリン
グするステップと、前記スケーリングされた画像データ
を符号化するステップとからなることを特徴とする。

本発明の他の目的、利点及び新規な特徴は、以下の記
述において一部示されるが、また一部は、以下の説明か
ら当業者にとって明らかになるであろうし、あるいは本
発明の実施により学習できるであろう。

〔実施例〕

以下、本発明について詳細に説明する。

（１）発明の理論的説明画像の圧縮と再構築のための完全なシステムは第１表
のように示すことができる。

上記第１表は本発明を説明しており、またオプション
のステップ（L,Z）を省いた現行技術をも説明してい
る。

鮮明化ウェートの乗算（ステップＥ）も復号のステッ
プとして（例えばステップＩの後に）行うことができ
る。この鮮明化は、入力装置のポイント拡大作用（poin
t−spread functin）の補正のために行われるもので、
入力装置に応じて調整されなければならず、あるいは入
力画像が画質向上済みのときは省略しなければならな
い。他により優れた画像鮮明化方法があるが、ここで示
した方法は計算コストが小さいので、ある種のアプリケ
ーションに、例えばカラー・コピアにふさわしい。

フォワード変換（A,B）の計算を、最終の乗算ステー
ジが計算負荷の大部分となるようにアレンジすることが
できる。これらの乗算とステップ（C,E）の乗算の積を
予め計算することにより、圧縮プロセスの高速化が可能
である。

同様に、逆変換（J,R）の計算を、予備乗算ステージ
が計算負荷の大部分となるようにアレンジすることがで
きる。積を予め計算することにより、ステップ（H,I）
の計算量を効果的に削減できる。

また、２−Ｄ DCT変換を他の変換で置き換えること
により、演算をさらに単純化できる。

さらに、ステップ（B,E）のための結合した乗数の演
算、例えば２のべき乗を効率化するように、心理的適応
ウェートを選択的に変化させることができる。低エネル
ギー出力変換要素の心理的適応ウェートの小変化は、画
像の品質または圧縮率に殆ど影響を及ぼさない。

最後に、第１表のステップ（L,Z）、すなわち画像の
複雑さ（Difficuity）の類別のステップとブロック境界
の平滑化のステップに注目する。これらはオプション
で、また本発明とは無関係であるので、ここでは最小限
の説明しかしない。

この画像変換は、そのような画像を垂直方向及び水平
方向にそれぞれ変換するための二つの変換ＴすなわちTv
とThを必要とする。完全な２次元変換は、［Ｆ］＝［T_v］^ｔ［ｆ］［T_h］により表わされる。

ここで、ｆは入力画像ブロックであり、Ｆは出力変換
係数であり、添う字“t"は行列転置を意味する。ここで
全行列は８×８である。

対角行列（Ｑのような行列）はそれ自体が転置行列で
あって、全行列について［Ａ］^ｔ［Ｂ］^ｔ＝（［Ｂ］［Ａ］）^ｔであり、そして、［T_v］＝［F_v］［Q_v］［T_h］＝［P_h］［Q_h］である。よって次のように書くことができる。

［Ｆ］＝［Q_v］［P_v］^ｔ［ｆ］［P_h］［Q_h］これは次のように変形される。

Ｆ（i,j）＝ｑ（i,j）＊ｇ（i,j）［ｇ］＝［F_v］^ｔ［ｆ］［P_h］ｑ（i,j）＝Q_v（i,j）＊Q_h（i,j）である。

ひとつの画像ブロックを変換する時に、チェン・ウー
（Chen Wu）のアルゴリズムを用いて［ｇ］について解
を求め、次に要素ｑ（i,j）と掛け合わせる必要があ
る。

仮に、 P_v＝Ｐ（a,b,c,r_v） P_h＝Ｐ（a,b,c,r_h）とすれば、上記変換の逆変換は次のように表わされる。

［ｆ］＝［Ｐ′_ｖ］［Q_v］［Ｆ］［Q_h］［Ｐ′_ｈ］^ｔここで、Ｐ′_ｖ＝Ｐ（a,b,c,1/2r_v）Ｐ′_ｈ＝Ｐ（a,b,c,1/2r_h）再度、チェン・ウーのアルゴリズムにより解が求められ
る。

チェン・ウーのアルゴリズム１−Ｄまたは２−Ｄのチェビシェフ変換とその逆変換
の計算を高速化するために、いくつかの方法が考案され
ている。

16回の掛け算と、13回の加算、13回の減算のみによっ
て、任意の８タブル（tuple）と上記行列Ｔとを乗算す
る周知のアルゴリズム（チェン）（参照文献［２］，
［３］）がある。このアルゴリズムは、パラメータa,b,
c,rの格別の特性に何等依存しない。

チェン・ウーのアルゴリズム（修正アルゴリズム）［Ｔ］＝［Ｐ］［Ｑ］を上述の如く因数分解すること
により、チェン・ウーのアルゴリズムは二つのステージ
に分かれ、［Ｑ］による乗算に８回の掛け算が用いら
れ、［Ｐ］による乗算に８回の掛け算とそれ以外の算術
演算が用いられる。これは我々の［Ｑ］の選択の結果で
あって、［Ｐ］のいくつかの要素は１または−１にな
り、ひとつの乗算がなくなる。

上に指摘したように、同様の単純化は、その逆変換、
２−Ｄ変換及び２−Ｄ逆変換にも当てはまる。８×８の
ブロックの場合、フォワード２−Ｄ変換とその逆変換の
いずれについても128回の掛け算が用いられる（［ｑ］
による掛け算を除く）。チェンのアルゴリズムの内部的
なデータの流れを見ると、これらの掛け算は、８つの加
算／減算ステージと４つの乗算ステージの組み合わせに
組み込まれる。

単純な代数学（参照文献ウー・パオリーニ［４］）を
用いれば、一つの乗算ステージを省くことができる。こ
れにより、乗算回数は128回から120回に減るが、このよ
うな一つの乗算ステージの削減は重要となる。

強調すべきは、チェンのアルゴリズムはパラメータa,
b,c,rのいかんにかかわらず働くことである。しかしな
がら、従来用いられた８ポイントDCTは“真（true）コ
サイン変換”のパラメータすなわちａ＝tangent（７＊pi/16）ｂ＝tangent（６＊pi/16）ｃ＝tangent（５＊pi/16）ｒ＝sqrt（1/2）＝0.70710678… を持ち、行列Ｔが直交行列となるに必要十分なｒを選ん
でいる。

離散的チェビシェフ変換（DCT）のための計算法は他
にも考案されている。例えば、リー（Lee）によるアル
ゴリズムは、８ポイントの1D変換と64ポイントの2D変換
を、それぞれ12回の乗算と144回の乗算によって実行す
る。

しかし、これらの“高速（faster）”アルゴリズム
は、チェンのアルゴリズムに比べ、いくつかの欠点があ
る。すなわち、ａ）Ｔ＝Ｐ×Ｑの単純化（逆変換の同様の因数分解）は
もはや有効でない。対角行列Ｑの分離は、以後の単純化
のために不可欠である。

ｂ）これらのアルゴリズムは、任意のパラメータa,b,c,
rで役立つのではなく、真コサイン、パラメータに特に
有効な様々な三角恒等式に依存している。

ｃ）これらのアルゴリズムは、構造がより複雑である。
これが具体化の妨げとなったり、数値が不安定になる危
険を増加させることがある。

（２）本発明の方法のより具体的説明Ａ］再び表１を参照すると、ステップ（C,D,E）は［Ｑ］
から導かれたフォワード変換後乗数を組み入れできるこ
とに気付くであろう。同様に、ステップ（H,I）は逆変
換前乗数に組み入れできる。

これは結局、レート・スケーリング（rate scalin
g）、適応的重み付け、及び鮮明化関数が余分な計算オ
ーバーヘットを与えられていないことを意味する。上記
のように、このアプローチはリーのアルゴリズムのよう
な“高速”アルゴリズムと一緒に適用できない。

Ｂ］チェンのアルゴリズムは任意のパラメータa,b,c,rで
働くので、値を選ぶことによって、DCTと同様の品質と
圧縮を得て、高速乗算を達成できる。

下記のパラメータは、DCTのパラメータに十分に近い
が、計算効率はより高い。

ａ＝5.0 ｂ＝2.5 ｃ＝1.5 ｒ＝0.75 ここで乗算は非常に簡単な計算に置きかえられる。例
えば５を掛ける計算は、複写、２桁シフト、加算とな
る。1.5を掛ける計算は、複写、１桁右シフト、加算と
なる。

また、有理乗数の分子は逆数は結合した乗数［ｑ］に
分解できる。ゆえに、2.5を掛ける計算は、影響される
項と影響されない項のそれぞれに対し、５を掛ける計算
と0.5を掛ける計算とにすることができる。

この後者の考え方を用いると、単純なチェンのアルゴ
リズムにおけるパラメータｒ＝0.75を扱うには、４を掛
ける計算を96回、３を掛ける計算を32回、必要とする。
オー・パオリーニの改良によれば、一つの乗算ステージ
全体が省かれるので、これは16を掛ける計算が36回、12
を掛ける計算24回、９を掛ける計算が４回となる。（逆
変換には９を掛ける計算を36回、６を掛ける計算を24
回、４を掛ける計算を４回、用いる。）演算速度のために、コサイン変換に極めて近いパラメ
ータ値を選ぶことができる。ｂ＝12/5及び／またはｒ＝
17/2の代用が可能である。もうひとつの興味ある選択
は、 rRow＝0.708333（17/24） rCol＝0.7（7/10）である。

ここでは、少し異なった変換（異なったパラメータ）
が行と列に用いられる。これは、ウー・パオリーニ法よ
り導かれる乗数を単純にするためになされる。ここで、
その方法は、15との掛け算を36回、85/8との掛け算を12
回、21/2との掛け算を12回、119/16との掛け算を４回、
生じる。（逆変換は、119/16との掛け算を36回、85/16
の掛け算を12回、21/4との掛け算を12回、15/4との掛け
算を４回、使用する。）ここで説明した方式によれば、すべての乗算が高速化
された。ただし、圧縮装置における結合乗数［ｑ］と伸
長装置における結合乗数［ｑ］は例外である。これらは
それぞれ、一つの変換要素につき一つの乗算が必要であ
る。伸長装置の結果乗数［ｑ］は、変換係数の大半がゼ
ロとなり、また非ゼロの係数の多くが特別扱いが可能な
ゼロに非常に近い整数となる、という点において簡単化
される。

Ｃ］さらに別の技法が、圧縮装置において結合乗数［ｑ］
の計算コスト削減のために用いられる。レート・スケー
ラは、実際に任意値であるから、［ｑ］行列要素に計算
が簡単な値、例えば２のべき数を与えるように１ポイン
ト毎に調整されることになる。これらの調整を一度だけ
行う必要がある（レート・スケーラと鮮明化フィルタの
決定後）。

例えば、結合乗数の一要素（Ｃ）及び対応した伸長乗
数要素（Ｄ）がＣ＝0.002773 Ｄ＝0.009367 となったとすると、近似値Ｃ＝3/1024＝0.002930が得ら
れ、また乗算の簡単化のために用いられることになろ
う。その結果はＣ′＝3/1024、Ｄ′＝Ｄ×Ｃ′＝0.0088
66となる。

（基本的）プロセスの詳細な説明注：ａ）量子化された変換空間においては、“AC"係数量子
化の非ゼロ・ステップを一定幅（ｗ）とし、ゼロ・ステ
ップを幅（ｗ×ｑ）とすることが便利かつ効率的であ
る。

さらに、ｑ＝２が計算上都合よく、また広範囲の圧縮
率にわたり品質面でほぼ最適である。この説明において
は、ｑ＝２（倍数ゼロ＝double−width zero）とする。
ただし、本発明はそれに限るものでない。

ｂ）以下説明するアルゴリズムは、低精度で２の補数
の２進整数演算用にデザインされている。ただし、ステ
ップ（２），（４），（８）における中間決定は例外
で、それは高精度演算で行われる。

さらに、ステップ（9,1）も例外的で、ここで説明し
た整数乗算はコスト及びスピードに関して最適化され
る。例えば、 Nrr＊Nrc＝Drr′＊Drc＝1.75＊4.25＝7.4375 による掛け算を考える。恒等式7.4375＝（８−１）＊
（１＋1/16）を選ぶことにより、この乗算はシフトと加
算により効率的に行われる。そのＣプログラム言語によ
り表現は次の通りである。

temp＝（ｘ《３）−x; ｘ＝temp＋（temp》４）＊ｃ）鮮明化乗算は、ここではステップ８で示されるが、
できることなら通常はステップ４で行うべきである。多
くのアプリケーションにおいて、伸長装置は、どのよう
な方法で画像を鮮明化するのか、あるいは画像を鮮明化
するか否かの“知識”がない。注意すべきは、Thr
（）の最適値は入力装置及び鮮明化法によって変わる
ことである。

推奨されるアプローチは、ｍ（i,j）の値（ステップ
８参照）が圧縮時（ステップ４）に計算さ、圧縮画像の
一部として伝送され、あるいは蓄積されることである。

ｄ）連続する計算の並列化、タイムシーケンスまたはイ
ンタリーブには、いくつか明白な方法がある。あるハー
ドウェア・アーキテクチャにとって好ましい方法は、次
に説明するような単純な方法である。

1.上述の一般化チェン変換のパラメータとして次のもの
を選ぶ tan7＊pi/16＝ａ＝Na/Da tan6＊pi/16＝ｂ＝Nb/Db tan5＊pi/16＝ｃ＝Nc/Dc sqrt（0.5）＝rRow＝Nrr/Drr sqrt（0.5）＝rCol＝Nrc/Drc 0.5/rRow ＝rRow′＝Nrr′/Drr′ 0.5/rCol ＝rCol′＝Nrc′/Drc′ “分子"N及び“分母"Dは整数である必要はないが、演算
の都合のよいように選ばれる。有効な可能値はいくつか
あるが、次のものもそれである。

Na＝５ Da＝１ Nb＝３ Db＝1.25 Nc＝1.5 Dc＝１ Nrr＝1.75 Drr＝2.5 Nrc＝4.25 Drc＝６ Nrr′＝1.25 Drr′＝1.75 Nrc′＝３ Drc′＝4.25 しかし、本発明は上記タンジェントの合理的な近似値
をすべて包含する。

2.また、Ｕ（０）＝Ｕ（４）＝sqrt（0.5）Ｕ（１）＝Ｕ（７）＝1/sqrt（Na＊Na＋Da＊Da）Ｕ（２）＝Ｕ（６）＝1/sqrt（Nb＊Nb＋Db＊Db）Ｕ（３）＝Ｕ（５）＝1/sqrt（Nc＊Nc＋Dc＊Dc）と書く。

3.次のように設定する。

ｉ垂直方向位置（画像空間内）または垂直方向変化
（変換空間内）の順序を示すインデックス（0,1,2,3,4,
5,6,7）とする。

ｊ水平方向位置（画像空間内）または水平方向変化
（変換空間内）の順序を示すインデックス（0,1,2,3,4,
5,6,7）とする。

Deb（i,j）鮮明化係数を示し、鮮明化を行われない時
はDeb1（）＝１とする。

Thr（i,j）例えばCCITTにより推奨されたような逆心
理的適応ウェートを示すものとする。

Ｍレート・スケーラを示すものとする。ここで、典型
的圧縮率に対してはＭ＝１（近似）である。

Ｖ（i,j）画像（spatial）空間内のいくつかの輝度値
を示すものとする。

Ｌ（i,j）変換（圧縮）空間内の変換後輝度値を示すも
のとする。

Ｓ再構築（reconstruction）に用いられる演算精度を
示す任意の小整数とする。

心理的適応ウェート1/Thr（i,j）は、一般化チェン交
換のパラメータの各セット毎に再度最適化されるべきで
ある。しかし、上記ステップ（（１）で与えられたパラ
メータはCCITTのパラメータに十分近く、同行列Thr
（）は最適である。4.64個の変換位置（i,j）につい
て、次式を満足させるｋ（i,j）及びｓ（i,j）を求め
る。

ただし、右辺はｇ（i,j）はできる限り近づけ、ｓ
（i,j）は整数とする。

ここで、ｇ（i,j）＝1.0,k（i,j）in｛1,3,5,7,8｝ for i＋ｊ＜４ｇ（i,j）＝0.9,k（i,j）in｛1,3,5｝ for 1＋ｊ＝４ｇ（i,j）＝0.7,k（i,j）＝１ for 1＋ｊ＞４ Zr（ｉ）＝1, ｉ＝0,1,2or3の時 Zr（ｉ）＝Drr, ｉ＝4,5,6or7の時 Zc（ｊ）＝1, ｉ＝0,1,2or3の時 Zc（ｊ）＝Drc, ｉ＝4,5,6or7の時 Zr′（ｉ）＝1, ｉ＝0,1,2or3の時 Zr′（ｉ）＝Drr′ ｉ＝4,5,6or7の時 Zc′（ｊ）＝1, ｉ＝0,1,2or3の時 Zc′（ｊ）＝Drc′，ｉ＝4,5,6or7の時因子ｇ（i,j）は量子化バイアスを選択サイズから無
関係にするためのものである。

5.画像全体にわたり、輝度値Ｖ（，）の８×８の各ブロ
ックにつき以下の処理の実行を繰り返す。すなわち、 5.1 ｉ＝0,1,2,…,7について次の値を準備する。

Ｍ（i,0）＝Ｖ（i,0）＋Ｖ（i,7）Ｍ（i,1）＝Ｖ（i,1）＋Ｖ（i,6）Ｍ（i,2）＝Ｖ（i,2）＋Ｖ（i,5）Ｍ（i,3）＝Ｖ（i,3）＋Ｖ（i,4）Ｍ（i,4）＝Ｖ（1,3）−Ｖ（1,4） M5（ｉ）＝Ｖ（i,2）−Ｖ（1,5） M6（ｉ）＝Ｖ（i,1）−Ｖ（i,6）Ｍ（i,5）＝M6（ｉ）＋M5（ｉ）Ｍ（i,6）＝M6（ｉ）−M5（ｉ）Ｍ（i,7）＝Ｖ（i,0）−Ｖ（i,7） 5.2 ｊ＝0,1,2,…,7について次の値を用意する。

Ｈ（0,j）＝Ｍ（0,j）＋Ｍ（7,j）Ｈ（1,j）＝Ｍ（1,j）＋Ｍ（6,j）Ｈ（2,j）＝Ｍ（2,j）＋Ｍ（5,j）Ｈ（3,j）＝Ｍ（3,j）＋Ｍ（4,j）Ｈ（4,j）＝Ｍ（3,j）−Ｍ（4,j） H5（ｊ）＝Ｍ（2,j）−Ｍ（5,j） H6（ｊ）＝（M1,j）−Ｍ（6,j）Ｈ（5,j）＝H6（ｊ）＋H5（ｊ）Ｈ（6,j）＝H6（ｊ）−H5（ｊ）Ｈ（7,j）＝Ｍ（0,j）−Ｍ（7,j） 5.3 各Ｈ（i,j）に次の値を掛ける。

（ｉ＝0,2,3or4の場合） Nrc ｊ＝5or6のとき Drc ｊ＝4or7のとき１（何もせず）ｊ＝0,1,2or3のとき（ｉ＝4or7の場合） Drr Nrc ｊ＝5or6のとき Drr Drc ｊ＝4or7のとき Drr ｊ＝0,1,2or3のとき（ｉ＝5or6の場合） Nrr Nrc ｊ＝5or6のとき Nrr Drc ｊ＝4or7のとき Nrr ｊ＝0,1,2or3のとき 5.4 ｊ＝0,1,2,…,7に対し次の値を用意する。

Ｅ（0,j）＝Ｈ（0,j）＋Ｈ（3,j）Ｅ（1,j）＝Ｈ（7,j）＋Ｈ（5,j）Ｅ（2,j）＝Ｈ（0,j）−Ｈ（3,j）Ｅ（3,j）＝Ｈ（7,j）−Ｈ（5,j）Ｅ（4,j）＝Ｈ（1,j）＋Ｈ（2,j）Ｅ（5,j）＝Ｈ（6,j）−Ｈ（4,j）Ｅ（6,j）＝Ｈ（1,j）−Ｈ（2,j）Ｅ（7,j）＝Ｈ（6,j）−Ｈ（4,j）Ｆ（0,j）＝Ｅ（4,j）＋Ｈ（0,j）Ｆ（4,j）＝Ｅ（0,j）−Ｈ（2,j）Ｆ（2,j）＝Db＊Ｅ（6,j）＋Nb＊Ｅ（2,j）Ｆ（6,j）＝Db＊Ｅ（2,j）−Nb＊Ｅ（6,j）Ｆ（1,j）＝Da＊Ｅ（7dj）＋Na＊Ｅ（1,j）Ｆ（7,j）＝Da＊Ｅ（1,j）−Na＊Ｅ（7,j）Ｆ（3,j）＝Dc＊Ｅ（5,j）＋Nc＊Ｅ（3,j）Ｆ（5,j）＝Dc＊Ｅ（3,j）−Nc＊Ｅ（3,j） 5.5 ｉ＝0,1,2,…,7について次の値を用意する。

Ｚ（i,0）＝Ｆ（i,0）＋Ｆ（i,3）Ｚ（i,2）＝Ｆ（i,0）−Ｆ（i,3）Ｚ（i,4）＝Ｆ（i,1）＋Ｆ（i,2）Ｚ（i,6）＝Ｆ（i,1）−Ｆ（i,2）Ｚ（i,1）＝Ｆ（i,7）＋Ｆ（i,5）Ｚ（i,3）＝Ｆ（i,7）−Ｆ（i,5）Ｚ（i,5）＝Ｆ（i,6）−Ｆ（i,4）Ｚ（i,7）＝Ｆ（1,6）＋Ｆ（i,4）Ｇ（i,0）＝Ｚ（i,4）＋Ｚ（i,0）Ｇ（i,4）＝Ｚ（i,0）−Ｚ（i,4）Ｇ（i,2）＝Db＊Ｚ（i,6）＋Nb＊Ｚ（i,2）Ｇ（i,6）＝Db＊Ｚ（i,2）−Nb＊Ｚ（i,6）Ｇ（i,1）＝Da＊Ｚ（i,7）＋Na＊Ｚ（i,1）Ｇ（i,7）＝Da＊Ｚ（i,1）−Na＊Ｚ（i,7）Ｇ（i,3）＝Dc＊Ｚ（i,5）＋Nc＊Ｚ（i,3）Ｇ（i,5）＝Dc＊Ｚ（i,3）−Nc＊Ｚ（i,5） 6.各画像サブブロックのステップ5.5の後で、64個の位
置（i,j）のそれぞれについて、ステップ４より得られ
たｋ（i,j）とｓ（i,j）を用い、次の値を用意する。

１（i,j）＝Ｇ（i,j）＊Ｋ（i,j）＊２^{−Ｓ（i,j）} しかし、この値が負になったときは（すなわちｉ＝ｊ
＝０）、それに１を加える。その結果が変換係数Ｌ（i,
j）である。

ステップ６に関するコメントここでの計算は簡単である。なぜなら、Ｋ（i,j）は
常に1,3,5,7または９であって、普通は１であるからで
ある。また２^{−Ｓ（i,j）}の乗算は単に右シフトである
からである（あるいは、Ｍが非常に大きな値に選ばれた
場合には右シフトとなることもある）。

算術右シフトは常に下向きの丸めとなる。ゼロに向か
う丸めが実際に好ましい。ゆえに、前記のように“負の
ときは１を加える”ということである。

ｉ＝ｊ＝０のときに１を加えるのは、Ｖ（i,j）≧０
のためであり、また下記のステップ（9.1）の記載を単
純化するための工夫にすぎない。

7.値Ｌ（i,j）を符合化し、蓄積し、及び／または伝送
する。結局は、この値は検索され、後続のステップによ
って画像が再構築されることになろう。

8.64個の変換位置（i,j）につき、ｍ（i,j）を最も近い
整数として求める。

ここで、ｓ（i,j）とＫ（i,j）は上記ステップ４で解
かれ、“z"はステップ４で定義される。

また、ａ（i,j）を最も近い整数として選ぶ。

Ａ（i,j）＝ｍ（i,j）＊（25−ｉ−ｊ）/64 （i,0またはj,0の場合）ステップ８についてのコメント値ｍ（i,j）はステップ（４）で予め計算し圧縮画像
と一緒に伝送しておいてもよい。これは、定数及びｍ
（i,j）のみに依存するＡ（i,j）に関しては必要ない。
レート・スケーラ及び鮮明化ウェートが固定されるアプ
リケーションにおいては、値ｍ（i,j）Ａ（i,j）は一定
となるであろう。

因数2⁵は精度以上の余分なビットをもたらすが、この
ビットは最終的にはステップ（9.2）及びステップ（1
0）での算術右シフトによって除かれることになる。

Ａ（0,0）の調整により、丸めバイアスを修正し下記
出力を丸め修正なしに利用できるようにする。

ここで、仮定した如く、Ａ（0,0）はステップ（６）
でＬ（0,0）へ１を加算することによっている。

挿入項“（25−ｉ−ｊ）/64"はヒューリスティックで
あるが、平均二乗誤差の点でほぼ最適である。

9.変換後画像に対し、上記ステップ（５）で導かれる変
換後輝度値Ｌ（_,_）の８×８の各ブロックに以下のこ
とを繰り返す。

9.1 各（i,j）に対し、つぎの値を用意する。

Ｅ（i,j）＝Ｌ（i,j）＊ｍ（i,j）＋Ａ（i,j）Ｌ（i,j）＞０のときＥ（i,j）＝Ｌ（i,j）＊ｍ（i,j）−Ａ（i,j）Ｌ（i,j）＜０のときＥ（i,j）＝０Ｌ（i,j）＝０のときただし、ｉ＝0,1,2,…７、ｊ＝0,1,2,…７である。

Ａ（0,0）は常に加えられなければならない。本発明
は、Ｌ（0,0）＞０の判定が成立せず、また上記ステッ
プ（６），（８）（オプション）が簡略化される場合も
包含する。

実際問題として、小さな乗算、例えば−11＜Ｌ（i,
j）＜11は乗算の演算費用を減らすための特殊ケースと
理解すべきである。

9.2 （半導体装置のコスト削減に都合がよければ、Ｅ
（i,j）の数を任意桁数S1だけ右シフトする。ただし、
これらのシフトは、本方法のある具体例では“自由”で
ある。このシフトが自由でない場体例では、Ｅ（i,j）
＝０の時、そのシフトを省略してよい。あるいは、S1＝
０に設定することにより、全てのシフトを省いてよい。

9.3 ｊ＝0,1,2,…７について、次の値を用意する。

Ｆ（0,j）＝Ｅ（4,j）＋Ｅ（0,j）Ｆ（4,j）＝Ｅ（0,j）−Ｅ（4,j）Ｆ（2,j）＝Db＊Ｅ（6,j）＋Nb＊Ｅ（2,j）Ｆ（6,j）＝Db＊Ｅ（2,j）−Nb＊Ｅ（6,j）Ｆ（1,j）＝Da＊Ｅ（7,j）＋Na＊Ｅ（1,j）Ｆ（7,j）＝Da＊Ｅ（i,j）−Na＊Ｅ（7,j）Ｆ（3,j）＝Dc＊Ｅ（5,j）＋Nc＊Ｅ（3,j）Ｆ（5,j）＝Dc＊Ｅ（3,j）−Nc＊Ｅ（5,j）Ｈ（0,j）＝Ｆ（0,j）＋Ｆ（2,j）Ｈ（1,j）＝Ｆ（4,j）＋Ｆ（6,j）Ｈ（2,j）＝Ｆ（4,j）−Ｆ（6,j）Ｈ（3,j）＝Ｆ（0,j）−Ｆ（2,j）Ｈ（4,j）＝Ｆ（7,j）−Ｆ（5,j） H5（ｊ）＝Ｆ（7,j）＋Ｆ（5,j） H6（ｊ）＝Ｆ（1,j）−Ｆ（3,j）Ｈ（5,j）＝H6（ｊ）＋H5（ｊ）Ｈ（6,j）＝H6（ｊ）−H5（ｊ）Ｈ（7,j）＝Ｆ（1,j）＋Ｆ（3,j） 9.4 ｊ＝0,1,2,…７について、次の値を用意する。

Ｇ（i,0）＝Ｈ（i,4）＋Ｈ（i,0）Ｇ（i,4）＝Ｈ（i,0）−Ｈ（i,4）Ｇ（i,2）＝Db＊Ｈ（i,6）＋Nb＊Ｈ（i,2）Ｇ（i,6）＝Db＊Ｈ（i,2）−Nb＊Ｈ（i,6）Ｇ（i,1）＝Da＊Ｈ（i,7）＋Na＊Ｈ（i,1）Ｇ（i,7）＝aD＊Ｈ（i,1）−Na＊Ｈ（i,7）Ｇ（i,3）＝Dc＊Ｈ（i,5）＋Nc＊Ｈ（i,3）Ｇ（i,5）＝Dc＊Ｈ（i,3）−Nc＊Ｈ（i,5）Ｍ（i,0）＝Ｇ（i,0）＋Ｈ（i,2）Ｍ（i,1）＝Ｇ（i,4）＋Ｇ（i,6）Ｍ（i,2）＝Ｇ（i,4）−Ｇ（i,6）Ｍ（i,3）＝Ｇ（i,0）−Ｇ（i,2）Ｍ（i,4）＝Ｇ（i,7）−Ｇ（i,5） M5（ｉ）＝Ｇ（i,7）＋Ｇ（i,5） M6（ｉ）＝Ｇ（i,1）−Ｇ（i,5） M6（ｉ）＝Ｇ（i,1）−Ｇ（i,3）Ｍ（i,5）＝M6（ｉ）−M5（ｉ）Ｍ（i,6）＝M6（ｉ）＋M5（ｉ）Ｍ（i,7）＝Ｇ（i,1）＋Ｇ（i,3） 9.5 各Ｍ（i,j）に次の値を掛ける。

（ｉ＝0,2,3or4の場合） Nrc′ ｊ＝5or6のとき Drc′ ｊ＝4or7のとき１（何もせず）ｊ＝0,1,2or3のとき（ｉ＝4or7の場合） Drr′Nrc′ ｊ＝5or6のとき Drr′Drc′ ｊ＝4or7のとき Drr′ ｊ＝0,1,2or3のとき（ｉ＝5or6の場合） Nrr′Nrc′ ｊ＝5or6のとき Nrr′Drc′ ｊ＝4or7のとき Nrr′ ｊ＝0,1,2or3のとき 9.6 ｉ＝0,1,2,…,7につき、次の値を用意する。

Ｚ（i,0）＝Ｍ（i,0）＋Ｍ（i,7）Ｚ（i,1）＝Ｍ（i,1）＋Ｍ（i,6）Ｚ（i,2）＝Ｍ（i,2）＋Ｍ（i,5）Ｚ（i,3）＝Ｍ（i,3）＋Ｍ（i,4）Ｚ（i,4）＝Ｍ（i,3）−Ｍ（i,4）Ｚ（i,5）＝Ｍ（i,2）−Ｍ（i,5）Ｚ（i,6）＝Ｍ（i,1）−Ｍ（i,6）Ｚ（i,7）＝Ｍ（i,0）−Ｍ（i,7） 9.7 ｊ＝0,1,2,…,7につき、次の値を用意する。

Ｙ（0,j）＝Ｚ（0,j）＋Ｚ（7,j）Ｙ（1,j）＝Ｚ（1,j）＋Ｚ（6,j）Ｙ（2,j）＝Ｚ（2,j）＋Ｚ（5,j）Ｙ（3,j）＝Ｚ（3,j）＋Ｚ（4,j）Ｙ（4,j）＝Ｚ（3,j）−Ｚ（4,j）Ｙ（5,j）＝Ｚ（2,j）−Ｚ（5,j）Ｙ（6,j）＝Ｚ（1,j）−Ｚ（6,j）Ｙ（7,j）＝Ｚ（0,j）−Ｚ（7,j） 10 各画像サブブロックのステップ9.7の後、64個の位
置（i,j）に対して、次の値を用意する。

ここで、ＳとS1は、上記ステップ（７）及び（9.2）
において定義された任意の整数である。再び、乗算は実
際的には右シフトである。

11.システムの詳細構成によっては、ここで範囲のチェ
ックが必要になることがある。例えば、輝度の許容範囲
が０≦Ｖ（i,j）≦225の場合、０未満及び255より大き
なＶ（i,j）値は０及び255にそれぞれ置き換えなければ
ならない。

Ｖ（i,j）値は、ここでは再構築画像の輝度値であ
る。

二次的プロセスの説明圧縮率または画像品質を向上するために主要（一次
的）プロセスに付加的手段を追加するのが普通である。

ステップ（10）の後で、全画素ペアＶ（8I＋7,j）,V
（8I＋8,j）と全画素ペアＶ（I,8J＋７）,V（i,8J＋
８）（すなわち、別の画像ブロックに分離された近傍画
素）について繰り返し、またそれぞれに値を、例えば
（V2−V1）/max（2.11 sqrt（Ｍ））ずつインクリメン
ト及びデクリメントすることにより、画素の正確さを向
上できる。ここで、Ｍはステップ（４）で用いたレート
・スケーラであり、また分母の式は最適値の便宜的近似
にすぎない。

ステップ（６）の実施例に、局所的画像領域の内容の
複雑さを３タイプすなわち単精度、２倍精度及び４倍精
度のいずれかに選択的に分類し、それぞれ“0",“10",
“11"のコード前書きを出力することができる。そうす
ると、ステップ（６）の計算は次式で置き換えられる。

Ｌ（i,j）＝Ｇ（i,j）＊Ｋ（i,j）＊２^{ｐ−ｓ（i,j）} ここで単精度、２倍精度、４倍精度のそれぞれに対し
Ｐは0,1,2となる。これは、増加した精度を（増えた）
右シフトにより除去しなければならないステップ（9.
2）において後補正される。

残念なことに、非常に効果的で簡単な分類方法は見っ
てかっていない。そこで、現在は、次の４つのソースか
ら複雑さの尺度Ｐを導き出す煩雑な方法を用いる。

ａ）P_leftとp_up 近傍画像領域の複雑さの尺度ｂ）sum（（ｉ＋ｊ）Ｇ（i,j）′２）/sum（Ｇ（i,
j）′２）変換エネルギー・スキューｃ）−Ｇ（0,0）平均濃度の逆数ｄ）max（sum_over_fixed_with（ヒストグラム（Ｖ（i,
j））））均一性ステップ（７）において、蓄積または伝送すべき変換
データＬ（，）は、エントロビー符化法を用いさらに減
らすことができる。発明者らは、ビット・レートに応じ
たいくつかの既知のハフマン・テーブルを用いるCCITT
のジグザグ・ラン・テンプレート・コード（zigzag−ru
n−and−template−code）の改良を使用し、また推薦す
る。明確にするため、その例を以下の部分に説明する。

圧縮されたファイルのフォーマットの例圧縮された画像は、により表現される。

ここで、各画素ブロックは、１）精度コード（オプションのステップ２で決定され
る）２）DC係数デルタ・コード３）AC係数コード（０回以上繰り返される）４）end−of−Blockコードにより表現される。

ここで各AC係数コードは、１）９−０拡張（Ｅ回繰り返し、Ｅ０）２）（R,T）を示すラン−テンプレード・コード３）係数値の符号（１ビット）４）MSBを除去した係数の絶対値（Ｔビット）により示される。

ここで、Ｒ＋９＊Ｅは、“ジグザク”順に先行する０
値の係数の番号（合計ｉ＋ｊに基づいた順序）である。
またＴは、係数の絶対値の最上位ビット（MSB）のビッ
ト位置であり、例えば、係数が11または−11 ビット位置:876543210 11＝000001011（二進数）‥最上位ビットの時はＴ＝３である。

DC係数デルタの選択あるいは符号化については詳述し
ないが、高ビット・レートでACラン・テンプレートコー
ドに有用なハフマン・コードの例を示す。

を示す。

128ポイント変換と256ポイント変換前述方法は、より大きな一般化チェン変換である８×
16または16×16に使分可能である。チェン変換をさらに
一般化するための方法は、1D−16ポイントGCTが（行が
“蝶状”で、必要な標準化のための後乗数がないとし
て）により与えられることに注目した上で明らかにされるべ
きである。

ここで、“真コサイン”パラメータはｅ＝tangent 15pi/32_＝10.1532 ａ＝tangent 14pi/32_＝5.0273 ｆ＝tangent 13pi/32_＝3.2966 ｂ＝tangent 12pi/32_＝2.4142 ｇ＝tangent 11pi/32_＝1.8709 ｃ＝tangent 10pi/32_＝1.4966 ｈ＝tangent 9pi/32_＝1.2185 ｒ＝cosine 8pi/32_＝0.7071 ｔ＝cosine 12pi/32_＝0.3827 ｓ＝cosine 4pi/32＝ｔ＊ｂである。

発明者が使用するパラメータは、ｅ＝10 ａ＝５ｆ＝3.25 ｂ＝2.4 ｇ＝1.875 ｃ＝1.5 ｈ＝1.25 ｒ＝17/240.708333 ｒ＝5/13_＝0.384615 ｓ＝ｔ＊ｂ＝12/13 である。

GB（e,f,g,h,s,t）の逆数は、GQB（e,f,g,h,1/2r,
t′,b,t′）の転置である。

ここで、ｂ＝s/t ｔ′＝1/（ｔ＋ｔ＊ｂ＊ｂ）である。

行列の列行列Ｔの転置コサイン変換（ａ＝5.0.2734 ｂ＝2.41421 ｃ＝1.4
966 ｒ＝0.70711）： 0.1768 0.1768 0.1768 0.1768 0.1768 0.1768 0.
1768 0.1768 0.245 0.2079 .01389 0.0488 −0.1488 −0.1389 −
0.2079 −0.2452 0.2310 0.1957 −0.0957 −0.2310 −0.2310 −0.0957
0.0957 0.2310 0.2079 −0.0488 −0.2451 −0.1389 0.1389 0.2452
0.0488 −0.2079 0.1769 −0.1768 −0.1768 0.1768 0.1768 −0.1768
−0.1768 0.1768 0.1389 −0.2452 0.0488 0.2079 −0.2079 −0.0488
0.2452 −0.1389 0.0957 −0.2310 0.2310 −0.0957 −0.0957 0.2310
−0.2310 0.0957 0.0488 −0.1389 0.2079 −0.2452 0.2452 −0.2079
0.1389 −0.0488 関連したチェン変換（ａ＝5.0 ｂ＝2.4 ｃ＝1.5 ｒ
＝0.7） 0.1768 0.1768 0.1768 0.1768 0.1738 0.1768 0.
1768 0.1768 0.2451 0.2059 0.1373 0.0490 −0.0490 −0.1373
−0.2059 −0.2451 0.2308 0.0962 −0.0962 −0.2308 −0.2308 −0.0962
0.0962 0.2308 0.2080 −0.0485 −0.2427 −0.1387 0.1387 0.2427
0.0485 −0.2080 0.1768 −0.1768 −0.1768 0.1768 0.1768 −0.1768
−0.1768 0.1768 0.1387 −0.2427 0.0485 0.2080 −0.2080 −0.0485
0.2427 −0.1387 0.0962 −0.2308 0.2308 −0.0962 −0.0962 0.2308
−0.2308 0.0962 0.0490 −0.1373 0.2059 −0.2451 0.2451 −0.2059
0.1373 −0.0490 （３）本発明の装置の説明さて、本発明の一つの詳細説明を行ったが、本発明の
様々な形態を実施する装置について、ここに図面を参照
し説明する。

以下の説明中で、“ポイント”はスケーラ・レジスタ
あるいは任意精度のデータ・パスを示すために用いる。
適当な精度を決める方法は、分かっている（６参照）。

ソフトウェア方法において、変換ステージは結合さ
れ、また改良したウー・パオリーニの方法が採用され
た。半導体装置の場合、単純に二つの８ポイント・ユニ
ットすなわち、垂直方向と水平方向のためにそれぞれ１
ユニットずつ用意すると好都合である。

垂直方向変換と水平方向変換の間に64ポイントのシフ
トアレイを設ける必要があり、また同様のバッファリン
グを変換セクションと符号化セクションとのあいで行う
必要がある。

本発明は、圧縮及び伸長のための一つのモノクロ装置
及び／または複数の分離した（seperate）装置を包含す
るが、好ましい一実施例（第７図）は３色データに対し
て動作する圧縮装置（第１図（ａ））と伸長装置（第１
図（ｂ））の両方を含む。データは８ビットのベクトル
の形で圧縮装置に入力し、この８ビットはさらに辞書編
集上の順番に64画素のブロックに配列される。ブロック
の処理はパイプライン処理とされる（第２図（ｂ））。

圧縮装置への画素入力は、“R"（赤）、“G"（緑）、
“B"（青）のスケーラ（scaler）からなる。これらは直
ちに輝度−色差空間に変換される。（かかる交換を行う
理由は周知である。）変換は任意の固定した、またはプログラマブルの係数
を使用可能であり（第３図（ａ））、または用途によっ
ては単純な値に“ハードワイヤ（hard−wired）”する
ことも可能である。変換空間はここではXYZとして示さ
れるが、どのような線形形式の３色入力を用いてもよ
い。おそらくCCITT標準（Y,R−Y,B−Ｙ）であろう。そ
して、三つの値X,Y,Zは、実際的には、それぞれ分離し
たモノクロ圧縮装置に送られる。伸長装置は、XYZベク
トルがRGBベクトルに変換されることを除けば、第３図
のように同じまたは同様の回路を用いる。

X,Y,Zの値は次の３つのシフトレジスタ（２）に入力
し、第１変換ユニット（３）への転送を待つ。この変換
ユニットは2.6画素時間で動作するので、データの一部
は説明したように遅延させなければならない。“XYZ"の
ラベリングは多少不適当である。すなわち、最適化され
た符号化方法では、輝度（“Y"）が最初に処理される必
要がある。

伸長中は、XYZスキュー問題は逆になる。注目すべき
は、好ましい本実施例においては、伸長中にＹ−レジス
タとＺ−レジスタの利用を逆にすることによって、５ポ
イント分のレジスタが節約されている。

第１図（ａ）を参照すると、圧縮装置の主要部は入力
をXYZへ変換し、それを次に第１変換ユニット（３）へ
転送するためにバッファする入力セクション（1,2）を
含む。各８画素時間に、第１変換ユニットは３回の周期
的動作をしなければならない（X,Y,Zのそれぞれにつき
１回ずつ）。第１変換ユニット（３）の出力はシフトア
レイ（４）に入力し、そこで８×８画素ブロックが完全
に読み込まれるまで保持される。シフトアレイ（４）は
読込みと読出しが同時に進行する（第６図（Ｂ））。第
２変換ユニット（５）は予め読み込まれた画素ブロック
に対して動作し、これもまた各８画素時間に３回、周期
的動作をして、スケーラ（６）を経て、符号器入力バッ
ファ（7,8）へデータを与える。符号器（9,10,11）は三
つの色座標に共用されるが、輝度の１ブロック全体が中
断なく符号化され、それに続けて色差ブロックが１ブロ
ックずつ符号化される。これらの３つのブロックの処理
を64画素時間内に完了できない場合、タイミング・コン
ロール論理が外部の入力回路に対する画素クロックを停
止させる。

記憶エリア（入力シフトレジスタ［２］、シフトレア
イ［４］、符号器入力バッファ［7,8］）は、３色用に
三重化しなければならないが、計算ユニット［3,5,6,9,
10,11］はＹデータ、Ｘデータ、Ｚデータで共用（時間
多重化）される。

符号器［9,10,11］、符号器入力バッファ［7,8］、符
号プログラミング［12,13,14］及びタイミング・コント
ロール論理［図示されていない］は、在来技術及びプラ
クティスによってよい。同様に、３色を単一回路に時間
多重化する方法は周知である。３ポイント変換セクショ
ン［１］（第３図）もまた知られている。

スケーラ（scaler）［６］は、プログラムされたRAM
またはROMと、（当然存在するところの）シフト、マル
チプレクサ及び加算器からなるシステムを用いる。これ
は簡単に実現できる。一般化チェン変換と適切なパラメ
ータが与えられれば、８ポイント変換器（第８図）も簡
単である。

シフトアレイ（第６図）は特に説明する価値がある。
現在の入力画素ブロックからの垂直（変換後）ベクトル
は、先行の画素ブロックからの水平ベクトルが水平変換
器へ送られる間に組み立てられる。特別な設計しない
と、このようなことには、128個のレジスタ（現在ブロ
ックと先行ブロックのそれぞれ毎に64個）が必要であ
る。これは、ポイントが受信された順序と異なる順序で
用いられるからである。しかし、その必要性は、偶数番
号画素ブロックの期間にデータを左から右へシフトし、
また奇数番号画素ブロックの期間にデータをトップから
ボトムシフトすることにより、なくなる。

説明したシフトアレイは二次元のものである。実施例
によっては、４方向シフトアレイが好ましい。

第６図（Ａ）は、第６図（Ｂ）のシフトアレイの形態
をより詳しく示す。第６図（Ｂ）において、ベクトルは
シフトレジスタのボトムより一つ一つ取り出され、第１
図（ａ）の第２変換ユニット（５）のDCT8セクションへ
送られる。この期間に、第１変換ユニット（３）のDCT8
セクションから出力された垂直ベクトルがシフトアレイ
へトップより入力される。徐々に古いベクトルはシフト
アレイから出され、シフトアレイは次の画素ブロックか
らの垂直ベクトルで一杯になる。

次の画素ブロックについては、データの流れる向きが
前画素ブロックのデータの流れる向きから90度変わる。
そのようにして、水平ベクトルはシフトアレイの右より
取り出されてDCT8へ送られ、新しい垂直ベクトルがシフ
トアレイに左側より入力する。ブロックＮ＋１まで進む
と、さらに90度回転することより最初の形に戻る。以下
同様である。

伸長装置（第１図（ｂ））は、データの流れる向きが
逆であることを除き、圧縮装置（第１図（ａ））と非常
に類似した構成である。好ましい実施例では、単一の装
置が二つのモードで、すなわち圧縮装置または伸長装置
のいずれかとして動作する。

可能なVLSIのレイアウト（第４図（ａ），（ｂ））に
よれば、圧縮の場合（第４図（ｃ−ａ），（ｃ−ｄ））
と、伸長の場合（第４図（ｄ−ａ），（ｄ−ｂ））とで
データの流れる向きが異なる。注意すべきは、変換及び
シフトアレイのユニットは、一方のレイアウト（第４図
（ｂ））では圧縮と伸長の両方に同じ方向性を有する
が、他方のレイアウト（第４図（ａ））はそうでないこ
とがある。これは、結合した圧縮装置／伸長装置のデー
タの流れ（第７図）を考えた時に、より明確になる。二
つの変換ユニットを、RGBデータ及び圧縮データのそれ
ぞれに関与させた場合（第４図（ａ））、４方向シフト
アレイを用いない限りレイアウトが困難となる。故に、
シフトアレイの入力セクション及び出力セクションを用
いて、二つの変換ユニットとやり取りする（第４図
（ｂ））。

一実施例において、圧縮装置（第８図（Ａ））に用い
られた変換ユニットは、38個の加算器を利用する。１桁
右シフト（“R1"）、２桁右シフト（“R2"）または４桁
右シフト（“R4"）、あるいは１桁左シフト（“L1"）は
容易になされる。図示回路はパラメータ（a,b,c,r＝
（5,2,1,5,17/24）を用いる。別の実施例（第８図
（Ｂ））において、ｂ＝2.5として実現するには加算器
は36個だけで足りる。

伸長装置の逆変換ユニットのために関連回路が必要で
ある。“出力イネーブル”信号の用い方に注意すれば、
フォワード変換器内の加算器の大部分を再使用可能であ
る。これを行うことは、当業者であれば簡単である。

スケーラは、プログラムされたRAMまたはROMと、当然
依存するシフティング、マルチプレクサ及び加算器のシ
ステムを用いる。この実現は容易である。

スケーラは様々に実現できるが、好ましくはRAM、ア
キュムレータ、タイミング・コントロール論理及び小さ
なタイムプレート・カットオフ（timeplate cutoff）を
備えた小規模の布線論理乗算器である。専用の低コスト
のアプレケーションでは、デスケーラ（descaler）は、
鮮明化ウェートが広い範囲にわたりほぼ最適であること
に注目することにより、簡略化でき、したがってスケー
ラにおけるように単純なスケーリング（scaling）を利
用できる。

デスケーラは、第１図と第７図に示すように、符号器
とその出力バッファとの間、あるいは、その出力バッフ
ァと変換器との間のいずれに置くこともできる。

符号器入力バッファは、様々に実現できるが、例えば
シフトアレイと類似のサイクル−シェアリング（cycle
−sharing）によるレジスタ削減構成も可能である。よ
り単純な設計では、RAMアドレスを与えるための64×７
ビットROMを持った384×10ビットRAMを使用する。

ここで、第１図（ａ）と第１図（ｂ）を参照し、動作
の１サイクルの例を説明する。

第１図（ａ）において、データは３色情報すなわち
赤、緑、青として圧縮装置に入力する。このデータは直
ちに、XYZと呼ぶ別空間へ変換される（ブロック１）。
X,Y,Zの３要素は、それぞれのシフトレジスタ（ブロッ
ク２）に入る。

シフトレジスタから、データは第１の８ポイントDCT
ユニット（ブロック３）に送られる。X,Y,Zの３色に多
重化される一つの８ポイントDCTユニットが設けられる
こともあるし、多色毎にDCT8−ユニットが設られること
もある。

情報は次に64ポイント・シフトアレイ（４）に入力す
る。各色個別のシフトアレイが存在する。シフトアレイ
（ブロック４）から、情報はブロック３と同様のもう一
つの第２のDCTユニット（ブロック５）へ送られる。こ
の情報は次にスケーリングを行わなければならないこと
が、これは加算シフトを余分に重ねることである。

情報は水平方向及び垂直方向の両方に変換されるだけ
ある。シフトアレイは、実は概念上データを90度回転さ
せるものであり、その結果、情報を他の方向へ変換可能
である。データは、ブロック６でスケーリングされた
後、ブロック7,8（Z1,Z2）で示したデータ保持のための
別のバッファへ入力し、その結果、データは最終的に符
号化されチップから出力される（Z1,Z2はジグザグであ
る）。

概念上、これは、データが90度回転されないことを除
けば、シフトアレイすなわちブロック４と同様である。
その代わり、それはジグザグ順に変換されるが、これは
従来、このような事に用いられてきており、またCCITT
標準に採用されている。情報は次にラン・テンプレート
（run and templete）コントロールユニットのブロック
９へ送られ、このユニットはゼロを検出してゼロのラン
を生成し、また非ゼロと値の対数の概算値（テンプレー
トと呼ぶ）を検出する。このランとテンプレートの組
（RTコードと呼ぶ）はRMAまたはROMで検索され、次にチ
ップより出力される。

仮数、すなわち変換係数の有効ビットもチップから出
力される。仮数とラン・テンプレートコードは１ビッ
ト、２ビット等々の任意の長さであるが、チップからの
出力は常に16ビットあるいは８ビット、32ビット等々の
同一ビット数であるから、ブロック11（整列）はそれを
容易にする。

第１図（ａ）に示す他のブロックは（オプション）の
プログラミング・ブロック12,13,13であり、これらはそ
れぞれにXYZ変換のための任意のRGB、任意のレート・ス
ケーラ、任意の心理的適応ウェート、ラン・テンプレー
トのための任意のモデファイド・ハフマンコードを設定
可能である。

第１図（ｂ）は、第１図（ａ）と非常に似ている。ラ
ン・テンプレートコードは、ランとテンプレートの組に
複合されなければならず、また必要個数のゼロが省かれ
なければならない。

第１図（ａ）において、スケーラは単なる加算器とシ
フターのアレイである。第１図（ｂ）において、デスケ
ーラはハードウェアで非常に小さな乗数として実現され
ている。

本発明の好ましい実施例に関する以上の説明は、説明
を目的としてなされたものである。本発明を開示した態
様そのものに限定することは意図するものではなく、以
上の説明に照らし多くの修正が可能である。また、本発
明は既存の標準、例えばJPEGと両立できる。好ましい実
施例は、本発明の原理及び実際的な応用を最もよく説明
することによって、当業者が本発明及び様々な実施例を
最適に、また特定用途に適するように様々に修正して利
用できるようにすることを目的として、選び説明したも
のである。本発明の範囲は、特許請求の範囲によっての
み定義されるものである。

また本発明は、特許請求の範囲に定義されない次の態
様も包含する。

ア）Ｎ×Ｎセクションを持つモノクロ画像の空間的に配
置された輝度値を変換及び再構築するための方法であっ
て、一般化チェン変換のためのパラメータを選択するこ
と、鮮明化ウェート、心理的適応ウェート、及び計算上分
数式にセットされたチェン・パラメータを持つレート・
スケーラを選択すること、各乗算の計算費用が少なく、かつ周波数エントロピー
が一般化チェン変換を用い画像の各Ｎ×Ｎのセクション
を変換する最良値に十分に近似するように、修正したチ
ェン・ウーのアルゴリズムにおける後乗数を丸めるこ
と、対象のおおよその複雑さに応じて画素ブロックを分類
し、この分類に応じてチェンの後乗数の最終的シフト−
カウントを調整すること、結果として得られた変換後画像を符合化すること、からなる方法。

イ）上記アの方法であって、結果として得られた変換後画像を復号するステップ、一般化チェン逆変換によりオリジナル画像の近似を構
築するステップ、及び平均化手法によりブロック境界の不連続性を修正する
ステップ、を含む方法。

ウ）上記イの方法において、該画像はカラー画像であ
り、また該カラー画像の様々な空間的に配置された値を
３刺激カラー値の座標のひとつ以上に対して変換及び再
構築するステップを含む方法。

エ）上記ウの方法において、画像は８×16または16×16
のセクションを単位として処理され、また5,12,13が、
確度がほぼ4:3:1の三角形の各片として用いられる方
法。

［参照文献］［１］Acheroy,M.“Use of the DCT for the restorati
on of an image sequence",SPIZ vol 393 Medical Imag
e Processing（1985）［２］Cooley,and Tukey,JW,“An algorithm for（fas
t）Fourier series",_Math Comput_,XIX No 90,pp 296
−301,1965. ［３］Chen,W.et al,“A fast computational algorith
m for the DCT",IEEE Trans.Commun.vol COM−25（197
7）［４］Wu,HR and Paolini,FJ,“A 2D Fast Cosine Tran
sform",IEEE Conf.on Image Processing,vol I（1989）［５］Lee,BC,“A Fast Cosine Transform",IEEE ASSP,
vol XXXIII（1985）［６］Jalali and Rao,“Limited Wordlength and FDCT
Processing Accuracy,"IEEE ASSP−81,vol.III,pp1180
−２〔発明の効果〕以上の詳細な説明から明らかなように、本発明によれ
ば、２次元静止画像の圧縮処理を乗算の繰り返し演算を
用いずに加算器のみで行い、且つ、画像データの90゜転
置処理をシフトアレイによりパイプライン処理で行い、
高速な静止画像圧縮処理装置及び方法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）は本発明による圧縮装置のブロック図、第
１図（ｂ）は本発明による伸長装置のブロック図、第２
図（ａ）乃至（ｃ）は入力画素順、データのブロックタ
イミング及びベクトルタイミングの説明図、第３図はRG
BからXYZデータへの３ポイント変換の説明図、第４図の
（ａ）と（ｂ）は本発明による可能なVISTレイアウトの
説明図、第４図の（ｃ−ａ），（ｄ−ａ），（ｃ−
ｄ），（ｄ−ｂ）は上記VISTレイアウトにおけるデータ
フローの説明図、第５図は本発明で使用されるシフトレ
ジスタの説明図、第６図（Ａ）は本発明によりシフトア
レイの説明図、第６図（Ｂ）は第６図（Ａ）のシフトア
レイの一例の説明図、第７図は結合されたデータフロー
図、第８図（Ａ）及び第８図（Ｂ）は本発明によるフォ
ーワード（forward）加算アレイの説明図である。

フロントページの続き (72)発明者スティーブ・エム・ブロンスタインアメリカ合衆国、カリフォルニア州、サンタクララ郡、ホンホセ（番地なし) (56)参考文献特開昭57−152787（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) H04N 1/41 - 1/419 H04N 7/24 - 7/68 G06F 17/10 - 17/18

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】Ｎ×Ｎマトリクスの静止画像データに２次
元直交変換を施こす静止画像圧縮処理装置において、前記画像データの一方の方向について、加算器のみの構
成で１次元変換処理を施こす第１変換手段と、前記１次元変換処理された画像データを順次入力し、同
時に90゜転置された画像データを順次出力するＮ×Ｎの
シフトアレイ手段と、前記シフトアレイ手段から出力される画像データの前記
方向と異なる他方の方向について、加算器のみの構成で
１次元変換処理を施こす第２変換手段と、前記第２変換手段で変換処理された画像データをスケー
リングするスケーリング手段と、前記スケーリング手段でスケーリングされた画像データ
を符号化する符号化手段と、を具備することを特徴とする静止画像圧縮処理装置。
【請求項２】Ｎ×Ｎマトリクスの静止データに２次元直
交変換を施す静止画像圧縮処理方法において、前記画像データの一方の方向について、加算器のみを使
用して１次元変換処理を施こすステップと、前記１次元変換処理された画像データを順次、Ｎ×Ｎの
シフトアレイに入力し、同時に90゜転置された画像デー
タを順次、該シフトアレイから出力するステップと、前記シフトアレイから出力される画像データの前記方向
と異なる他方の方向について、加算器のみを使用して１
次元変換処理を施こすステップと、前記変換処理された画像データをスケーリングするステ
ップと、前記スケーリングされた画像データを符号化するステッ
プと、からなることを特徴とする静止画像圧縮処理方法。