JP2843396B2 - 圧縮データ量制御方式 - Google Patents
圧縮データ量制御方式Info
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は静止画像データを可変長符号によって圧縮
して伝送または記録する際に、圧縮後のデータ量が要求
されるデータ量となるように制御するデータ量制御方式
に関する。
して伝送または記録する際に、圧縮後のデータ量が要求
されるデータ量となるように制御するデータ量制御方式
に関する。
自然画符号化方式の標準化を図るために“Base−line
System"や“Extended System"等の各種国際標準化方式
が提案されている。
System"や“Extended System"等の各種国際標準化方式
が提案されている。
第５図は国際標準化のうちの“Baseline System"の処
理手順を示す概略図である。このシステムは一枚の入力
画像を１ブロック８×８画素の複数ブロックに分割し、
各ブロック毎に２次元の離散コサイン変換（DCT:Discre
te Cosine Transform）を行い（処理P1）、得られるDCT
係数を８×８個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾
値で除算することで量子化を行う（処理P2）。第６図お
よび第７図は輝度信号用および色差信号用の量子化マト
リクスの例である。
理手順を示す概略図である。このシステムは一枚の入力
画像を１ブロック８×８画素の複数ブロックに分割し、
各ブロック毎に２次元の離散コサイン変換（DCT:Discre
te Cosine Transform）を行い（処理P1）、得られるDCT
係数を８×８個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾
値で除算することで量子化を行う（処理P2）。第６図お
よび第７図は輝度信号用および色差信号用の量子化マト
リクスの例である。
量子化したDCT係数のうち直流（DC）成分は前のブロ
ックで量子化したDC成分と差分を取り、その差分のビッ
ト数をハフマン符号化する。交流（AC）成分はブロック
内でジグザグスキャンを行って一次元の数列に変換し、
有効係数のビット数と連続する零（無効係数）の個数と
で２次元のハフマン符号化を行う（処理P3およびP4）。
第８図にジグザグスキャンのテーブルの例を示す。
ックで量子化したDC成分と差分を取り、その差分のビッ
ト数をハフマン符号化する。交流（AC）成分はブロック
内でジグザグスキャンを行って一次元の数列に変換し、
有効係数のビット数と連続する零（無効係数）の個数と
で２次元のハフマン符号化を行う（処理P3およびP4）。
第８図にジグザグスキャンのテーブルの例を示す。
なお、処理P2における量子化のときに、量子化マトリ
クスの各閾値に対してある係数（スケールファクタ）を
乗算したのちDCT係数の除算を行う。圧縮画像の画質お
よび圧縮率はこのスケールファクタによって調整する。
クスの各閾値に対してある係数（スケールファクタ）を
乗算したのちDCT係数の除算を行う。圧縮画像の画質お
よび圧縮率はこのスケールファクタによって調整する。
こうして圧縮したデータは、処理P1〜P4とは逆の処理
によって伸張する。すなわち、処理P5におけるハフマン
復号化、処理P6におけるDC成分およびAC成分の復号化、
処理P7における逆量子化および処理P8における逆DCT（I
DCT）である。
によって伸張する。すなわち、処理P5におけるハフマン
復号化、処理P6におけるDC成分およびAC成分の復号化、
処理P7における逆量子化および処理P8における逆DCT（I
DCT）である。
ところで、前述のシステムでは可変長符号であるハフ
マン符号を用いてデータ圧縮を行っているため、圧縮後
の全データ量は圧縮工程（処理P1〜P4）が終了するまで
知ることが出来ない。このため、予め設定したデータ量
の範囲内で符号化する必要がある場合は、何らかのデー
タ量の制御が必要となる。
マン符号を用いてデータ圧縮を行っているため、圧縮後
の全データ量は圧縮工程（処理P1〜P4）が終了するまで
知ることが出来ない。このため、予め設定したデータ量
の範囲内で符号化する必要がある場合は、何らかのデー
タ量の制御が必要となる。
この発明は圧縮後のデータ量が要求されるデータ量と
なるように制御する圧縮データ量制御方式を提供するこ
とを目的とする。
なるように制御する圧縮データ量制御方式を提供するこ
とを目的とする。
この発明は、一枚のディジタル画像を、１ブロックｎ
×ｎ画素からなる複数のブロックに分割し、各ブロック
毎に離散コサイン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ
個の変換係数を、それぞれ所定の係数が乗算されるｎ×
ｎ個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾値で除算し
て量子化を行い、量子化後のデータを可変長符号化する
際に、各ブロック毎の離散コサイン変換係数のAC成分の
２乗和の累積分布を求め、この累積分布から所望の圧縮
データ量に比例換算した関数Ｇを決定し、この関数Ｇと
実際の圧縮データ量の累積値Ｖとをブロック毎に比較し
て圧縮データ量の累積値Ｖが関数Ｇに追随するように所
定の係数の値をブロック毎に調整するものである。
×ｎ画素からなる複数のブロックに分割し、各ブロック
毎に離散コサイン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ
個の変換係数を、それぞれ所定の係数が乗算されるｎ×
ｎ個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾値で除算し
て量子化を行い、量子化後のデータを可変長符号化する
際に、各ブロック毎の離散コサイン変換係数のAC成分の
２乗和の累積分布を求め、この累積分布から所望の圧縮
データ量に比例換算した関数Ｇを決定し、この関数Ｇと
実際の圧縮データ量の累積値Ｖとをブロック毎に比較し
て圧縮データ量の累積値Ｖが関数Ｇに追随するように所
定の係数の値をブロック毎に調整するものである。
この発明は、離散コサイン変換して得られる変換係数
に量子化マトリクスの各閾値を除算して量子化を行い、
この量子化した変換係数を、ハフマン符号のような不等
長符号で符号化してデータ圧縮する際に、量子化マトリ
クスの各閾値に乗算する所定の係数（スケールファク
タ）の値を調整して量子化ステップ幅を変化させ、圧縮
後のデータ量が所望のデータ量となるように制御するも
ので、スケールファクタの調整は次のようにして行う。
に量子化マトリクスの各閾値を除算して量子化を行い、
この量子化した変換係数を、ハフマン符号のような不等
長符号で符号化してデータ圧縮する際に、量子化マトリ
クスの各閾値に乗算する所定の係数（スケールファク
タ）の値を調整して量子化ステップ幅を変化させ、圧縮
後のデータ量が所望のデータ量となるように制御するも
ので、スケールファクタの調整は次のようにして行う。
まず、ブロックＳ（ｓ＝1,2,…,T）毎に変換係数のAC
成分の２乗和bsを求め、このAC成分の２乗和の全ブロッ
クについて累積分布Bsを求める。
成分の２乗和bsを求め、このAC成分の２乗和の全ブロッ
クについて累積分布Bsを求める。
次いで、累積分布Bsの最大値BTが圧縮後の所望のデー
タ量に対応するように比例換算したデータ量関数Gsを求
める。
タ量に対応するように比例換算したデータ量関数Gsを求
める。
こうして求めた関数Gsと実際の圧縮データ量累積値Vs
とをブロック毎に比較し、Gs＜Vsならばスケールファク
タSfに調整値ΔSfを加えて量子化ステップ幅を大きく
し、Vs＜GsならばスケールファクタSfから調整値ΔSfを
引いて量子化ステップ幅を小さくし、Vs＝Gsならばその
ままの値とする。
とをブロック毎に比較し、Gs＜Vsならばスケールファク
タSfに調整値ΔSfを加えて量子化ステップ幅を大きく
し、Vs＜GsならばスケールファクタSfから調整値ΔSfを
引いて量子化ステップ幅を小さくし、Vs＝Gsならばその
ままの値とする。
このようにすれば、実際の圧縮データ量累積値Vsをブ
ロック毎に関数Gsに追随させることができるので、圧縮
後のデータ量を所望のデータ量とすることが出来る。
ロック毎に関数Gsに追随させることができるので、圧縮
後のデータ量を所望のデータ量とすることが出来る。
〔実施例〕 第１図はこの発明による圧縮データ量制御方式の処理
手順の一実施例を示す概略図で、第５図と同一部分には
同一符号を付して説明する。
手順の一実施例を示す概略図で、第５図と同一部分には
同一符号を付して説明する。
まず、入力画像データを水平および垂直方向に１ブロ
ックｎ×ｎ画素、例えば８×８画素からなる複数ｐ×ｑ
個のブロックに分割し、各ブロック毎に２次元の離散コ
サイン変換（DCT）を施す（処理P1）。
ックｎ×ｎ画素、例えば８×８画素からなる複数ｐ×ｑ
個のブロックに分割し、各ブロック毎に２次元の離散コ
サイン変換（DCT）を施す（処理P1）。
DCTは周波数領域における直交変換の一種で、変換係
数をFuv（u,v＝0,1,…,n−１）、１ブロック分の入力画
像データをfij（i,j＝0,1,…,n−１）とすると、 で定義され、得られる変換係数Fuvは１ブロック分の入
力画像データを空間周波数に分解した成分を示してい
る。
数をFuv（u,v＝0,1,…,n−１）、１ブロック分の入力画
像データをfij（i,j＝0,1,…,n−１）とすると、 で定義され、得られる変換係数Fuvは１ブロック分の入
力画像データを空間周波数に分解した成分を示してい
る。
変換係数Fuvにおいて、係数F00は入力画像データfij
のｎ×ｎ画素の平均値に比例した値（DC成分）を示して
おり、u,vが大きくなるにつれて空間周波数の高い成分
（AC成分）を表す。
のｎ×ｎ画素の平均値に比例した値（DC成分）を示して
おり、u,vが大きくなるにつれて空間周波数の高い成分
（AC成分）を表す。
このようにして得られるDCT係数Fuvは一画面毎にメモ
リに記憶される（処理P10）。記憶された係数Fuvはブロ
ック毎に次式で表されるAC成分の２乗和bs（ｓ＝1,2,
…,p×ｑ）が取られ（処理P11）、 次いで、一画面の全ブロックについて各ブロック毎に次
式で表される２乗和bsの累積分布Bsを求め（処理P1
2）、 さらに、累積分布Bsの最大値、すなわちAC成分の２乗和
bsの全ブロックについての総和BT（Ｔ＝ｐ×ｑ）が圧縮
後の所定のデータ量に対応するように比例換算したデー
タ量関数Gsを求める（処理P13）。
リに記憶される（処理P10）。記憶された係数Fuvはブロ
ック毎に次式で表されるAC成分の２乗和bs（ｓ＝1,2,
…,p×ｑ）が取られ（処理P11）、 次いで、一画面の全ブロックについて各ブロック毎に次
式で表される２乗和bsの累積分布Bsを求め（処理P1
2）、 さらに、累積分布Bsの最大値、すなわちAC成分の２乗和
bsの全ブロックについての総和BT（Ｔ＝ｐ×ｑ）が圧縮
後の所定のデータ量に対応するように比例換算したデー
タ量関数Gsを求める（処理P13）。
第２図に２乗和bs、累積分布Bsおよびデータ量関数Gsの
一例を示した。
一例を示した。
次いで、処理P1で得られた先頭ブロックのDCT係数に
対し、ｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾
値にスケールファクタSfの初期値Sf0を乗算した値を除
算して量子化する（処理P2）。
対し、ｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾
値にスケールファクタSfの初期値Sf0を乗算した値を除
算して量子化する（処理P2）。
量子化した変換係数Fuv′のうち、DC成分については
前のブロックで量子化したDC成分と差分を取り（処理P
3）、差分のビット数をハフマン符号化する（処理P
4）。AC成分については第８図に示す順序でジグザグス
キャンを行い一次元の数列に変換した後、連続する零デ
ータの個数を圧縮するランレングス符号化を行い（処理
P3）、さらにランレングス符号化した連続する零データ
の個数データと有効係数のビット数データとで２次元の
ハフマン符号化を行う（処理P4）。
前のブロックで量子化したDC成分と差分を取り（処理P
3）、差分のビット数をハフマン符号化する（処理P
4）。AC成分については第８図に示す順序でジグザグス
キャンを行い一次元の数列に変換した後、連続する零デ
ータの個数を圧縮するランレングス符号化を行い（処理
P3）、さらにランレングス符号化した連続する零データ
の個数データと有効係数のビット数データとで２次元の
ハフマン符号化を行う（処理P4）。
ハフマン符号化はDC成分およびAC成分共に量子化した
係数値そのものを使用せず、その値を表現するのに必要
なビット数をハフマン符号化する。そしてハフマン符号
とは別にそのビット数の値を付加情報として付け加え
る。例えば、量子化した係数が２（10進数）とした場
合、２進数で表現すると“000…010"となるが、これを
表現するのに必要なビット数２をこの値を代表する値と
してハフマン符号化し、２ビットのデータ“10"を付加
ビットとして付加する。
係数値そのものを使用せず、その値を表現するのに必要
なビット数をハフマン符号化する。そしてハフマン符号
とは別にそのビット数の値を付加情報として付け加え
る。例えば、量子化した係数が２（10進数）とした場
合、２進数で表現すると“000…010"となるが、これを
表現するのに必要なビット数２をこの値を代表する値と
してハフマン符号化し、２ビットのデータ“10"を付加
ビットとして付加する。
他方、量子化した係数が負の場合は付加ビットから１
を引いたデータを付加する。例えば、量子化した係数が
−２（10進数）であるとすると、２進数（２の補数表
示）で表現すると“111…110"となり、下２ビットが付
加ビットとなるが、“10"から「１」を引いた“01"を付
加ビットとして付加する。こうすることにより、量子化
した係数が正のときは付加ビットが１で始まり、負であ
れば０で始まることになり、正負の判別が容易に行え
る。
を引いたデータを付加する。例えば、量子化した係数が
−２（10進数）であるとすると、２進数（２の補数表
示）で表現すると“111…110"となり、下２ビットが付
加ビットとなるが、“10"から「１」を引いた“01"を付
加ビットとして付加する。こうすることにより、量子化
した係数が正のときは付加ビットが１で始まり、負であ
れば０で始まることになり、正負の判別が容易に行え
る。
続いて、圧縮した１ブロック分の画像データの圧縮後
のデータ量を計数し（処理P14）、その累積データ量Vs
とデータ量関数Gsとを比較し（処理P15）、スケールフ
ァクタSfの調整を行う（処理P16）。もし、Gs＜Vsなら
ばスケールファクタSfを「Sf＋ΔSf」として量子化ステ
ップ幅を大きくし、量子化後のデータ量が減少するよう
にし、Vs＜GsならばスケールファクタSfを「Sf−ΔSf」
として量子化ステップ幅を小さくし、量子化後のデータ
量が増加するようにし、Vs＝Gsならばそのままとする。
のデータ量を計数し（処理P14）、その累積データ量Vs
とデータ量関数Gsとを比較し（処理P15）、スケールフ
ァクタSfの調整を行う（処理P16）。もし、Gs＜Vsなら
ばスケールファクタSfを「Sf＋ΔSf」として量子化ステ
ップ幅を大きくし、量子化後のデータ量が減少するよう
にし、Vs＜GsならばスケールファクタSfを「Sf−ΔSf」
として量子化ステップ幅を小さくし、量子化後のデータ
量が増加するようにし、Vs＝Gsならばそのままとする。
こうして新たに定めたスケールファクタSfによって次
ブロックのデータ圧縮処理を行い（処理P2〜P4）、得ら
れる１ブロック分の圧縮データ量を計数してそれまでの
圧縮データ量と加算し新たな累積データ量Vsを求め（処
理P14）、再びデータ量関数Gsと比較し（処理P15）、ス
ケールファクタSfの調整を行う（処理P16）。
ブロックのデータ圧縮処理を行い（処理P2〜P4）、得ら
れる１ブロック分の圧縮データ量を計数してそれまでの
圧縮データ量と加算し新たな累積データ量Vsを求め（処
理P14）、再びデータ量関数Gsと比較し（処理P15）、ス
ケールファクタSfの調整を行う（処理P16）。
この一連の処理を全ブロックについて繰り返し、第３
図に示すように、累積データ量Vsが最初に設定したデー
タ量関数Gsに追随しながら所望のデータ量となるように
制御する。
図に示すように、累積データ量Vsが最初に設定したデー
タ量関数Gsに追随しながら所望のデータ量となるように
制御する。
こうして圧縮したデータの伸張は、圧縮データと各ブ
ロック毎のスケールファクタとを受信して行う。まずハ
フマン復号化を行い（処理P5）、DC成分に関しては差分
復号化、AC成分についてはランレングス復号化を行った
後、ジグザグスキャンの順序にデータを並べ替えて１ブ
ロック分の変換係数を得（処理P6）、この変換係数に量
子化マトリクスの各閾値に当該ブロックに対応するスケ
ールファクタを乗算した値を乗算して逆量子化を行い
（処理P7）、逆離散コサイン変換（IDCT）を行って（処
理P8）、データ伸張処理を終了する。
ロック毎のスケールファクタとを受信して行う。まずハ
フマン復号化を行い（処理P5）、DC成分に関しては差分
復号化、AC成分についてはランレングス復号化を行った
後、ジグザグスキャンの順序にデータを並べ替えて１ブ
ロック分の変換係数を得（処理P6）、この変換係数に量
子化マトリクスの各閾値に当該ブロックに対応するスケ
ールファクタを乗算した値を乗算して逆量子化を行い
（処理P7）、逆離散コサイン変換（IDCT）を行って（処
理P8）、データ伸張処理を終了する。
次に、第４図のフローチャートを参照しながらデータ
圧縮処理の動作について詳説する。
圧縮処理の動作について詳説する。
まず、システムの初期設定を行う（ステップS1）。す
なわち、AC成分の２乗和bs、２乗和bsの累積分布Bs、２
乗和bsの全ブロックについての総和BTおよびデータ量関
数Gsの各値をそれぞれリセットし、さらにブロック番号
Ｓの値を初期値「１」に設定する。
なわち、AC成分の２乗和bs、２乗和bsの累積分布Bs、２
乗和bsの全ブロックについての総和BTおよびデータ量関
数Gsの各値をそれぞれリセットし、さらにブロック番号
Ｓの値を初期値「１」に設定する。
次いで、最初の１ブロック分の画像データを入力し
（ステップS2）、DCTを行う（ステップS3）。DCTによっ
て得た係数Fuvは一旦メモリにストアする（ステップS
4）。次いで、当該ブロックのAC成分の２乗和bsを演算
し（ステップS5）、その累積分布Bsを求める（ステップ
S6）。今の場合、最初のブロック（Ｓ＝１）の処理中で
あるので、B1＝b1となる。
（ステップS2）、DCTを行う（ステップS3）。DCTによっ
て得た係数Fuvは一旦メモリにストアする（ステップS
4）。次いで、当該ブロックのAC成分の２乗和bsを演算
し（ステップS5）、その累積分布Bsを求める（ステップ
S6）。今の場合、最初のブロック（Ｓ＝１）の処理中で
あるので、B1＝b1となる。
続いて、全ブロックについて処理したか否か判定する
（ステップS7）。今の場合、まだ全ブロックの処理を終
了していないので、ブロック番号Ｓに「１」を加え（ス
テップS8）、次のブロックの画像データを入力し（ステ
ップS2）、前述のステップS3〜S7の処理を繰り返す。全
ブロックの処理が終了すると、ブロック番号Ｓを変数と
するデータ量関数Gsを求める（ステップS9）。
（ステップS7）。今の場合、まだ全ブロックの処理を終
了していないので、ブロック番号Ｓに「１」を加え（ス
テップS8）、次のブロックの画像データを入力し（ステ
ップS2）、前述のステップS3〜S7の処理を繰り返す。全
ブロックの処理が終了すると、ブロック番号Ｓを変数と
するデータ量関数Gsを求める（ステップS9）。
次いで、スケールファクタSfに初期値Sf0を設定し
（ステップS10）、メモリにストアしたDCT係数から最初
のブロックの係数Fuvを読み出して量子化を行う（ステ
ップS11）。量子化後の係数Fuv′のうち、DC成分につい
ては前のブロックで量子化したDC成分と差分を取り、AC
成分についてはジグザグスキャンを行って一次元の数列
に変換した後、連続する零データの個数を圧縮するラン
レングス符号化を行う（ステップS12）。DC成分は差分
のビット数をハフマン符号化し、AC成分はランレングス
符号化した連続する零データの個数データと有効係数の
ビット数データとで２次元のハフマン符号化を行う（ス
テップS13）。
（ステップS10）、メモリにストアしたDCT係数から最初
のブロックの係数Fuvを読み出して量子化を行う（ステ
ップS11）。量子化後の係数Fuv′のうち、DC成分につい
ては前のブロックで量子化したDC成分と差分を取り、AC
成分についてはジグザグスキャンを行って一次元の数列
に変換した後、連続する零データの個数を圧縮するラン
レングス符号化を行う（ステップS12）。DC成分は差分
のビット数をハフマン符号化し、AC成分はランレングス
符号化した連続する零データの個数データと有効係数の
ビット数データとで２次元のハフマン符号化を行う（ス
テップS13）。
次いで、全ブロックについて処理したか否か判定し
（ステップS14）、全ブロックについて処理が終了して
いればデータ圧縮を終了する。今の場合、最初のブロッ
クを処理したのみであるので、累積データ量Vsを求める
処理（ステップS15）に移行する。そして、求めたデー
タ量Vsとデータ量関数Gsとを比較し（ステップS16）、G
s＜VsならばスケールファクタSfを「Sf＋ΔSf」として
量子化ステップ幅を大きくし（ステップS17）、Vs＜Gs
ならばスケールファクタSfを「Sf−ΔSf」として量子化
ステップ幅を小さくし（ステップS18）、Vs＝Gsならば
そのままの値で次のブロックの量子化（ステップS11）
を行う。
（ステップS14）、全ブロックについて処理が終了して
いればデータ圧縮を終了する。今の場合、最初のブロッ
クを処理したのみであるので、累積データ量Vsを求める
処理（ステップS15）に移行する。そして、求めたデー
タ量Vsとデータ量関数Gsとを比較し（ステップS16）、G
s＜VsならばスケールファクタSfを「Sf＋ΔSf」として
量子化ステップ幅を大きくし（ステップS17）、Vs＜Gs
ならばスケールファクタSfを「Sf−ΔSf」として量子化
ステップ幅を小さくし（ステップS18）、Vs＝Gsならば
そのままの値で次のブロックの量子化（ステップS11）
を行う。
このようにして、ステップS11〜S18の処理を繰り返
し、ブロック毎にスケールファクタSfの値を調整してデ
ータ圧縮を行い、第３図に示すように、累積データ量Vs
がデータ量関数Gsに追随するように制御して、圧縮後の
データ量が所望のデータ量となるようにする。
し、ブロック毎にスケールファクタSfの値を調整してデ
ータ圧縮を行い、第３図に示すように、累積データ量Vs
がデータ量関数Gsに追随するように制御して、圧縮後の
データ量が所望のデータ量となるようにする。
なお、スケールファクタSfの変化量ΔSfとしては一定
の値を用いるのではなく、例えば、 ΔSf＝ａ（Vs−Gs）（a:定数） とすれば、データ量関数Gsと実際のデータ量Vsとの誤差
をフィードバックすることになり、追随性能がより向上
する。
の値を用いるのではなく、例えば、 ΔSf＝ａ（Vs−Gs）（a:定数） とすれば、データ量関数Gsと実際のデータ量Vsとの誤差
をフィードバックすることになり、追随性能がより向上
する。
この発明によれば、分割した画像のブロック毎のデー
タ量関数を前もって定め、このデータ量関数と実際に圧
縮して得られる累積データ量とをブロック毎に比較し、
実際の圧縮データ量がデータ量関数に追随するようにブ
ロック毎にスケールファクタを変化させながらデータ圧
縮を行っていくので、圧縮後のデータ量を所望の値に制
御することが出来る。
タ量関数を前もって定め、このデータ量関数と実際に圧
縮して得られる累積データ量とをブロック毎に比較し、
実際の圧縮データ量がデータ量関数に追随するようにブ
ロック毎にスケールファクタを変化させながらデータ圧
縮を行っていくので、圧縮後のデータ量を所望の値に制
御することが出来る。
また、データ量関数を定めるときに、各ブロックのDC
T係数のAC成分の２乗和を基本にしているので、画像信
号の変化の激しい部分には多くのデータ量を割り当て、
変化の緩やかな部分には少ないデータ量を割り当てるこ
とができ、画像内容に応じた自然な圧縮が行える。
T係数のAC成分の２乗和を基本にしているので、画像信
号の変化の激しい部分には多くのデータ量を割り当て、
変化の緩やかな部分には少ないデータ量を割り当てるこ
とができ、画像内容に応じた自然な圧縮が行える。
また、スケールファクタを変化させるときに一定の変
化幅による制御ではなく、実際の圧縮データ量とデータ
量関数との誤差に応じた値でスケールファクタの値を変
化させているので、実際の圧縮データ量のデータ量関数
への追随性能が向上する。
化幅による制御ではなく、実際の圧縮データ量とデータ
量関数との誤差に応じた値でスケールファクタの値を変
化させているので、実際の圧縮データ量のデータ量関数
への追随性能が向上する。
第１図はこの発明による圧縮データ量制御方式の処理手
順の一実施例を示す図、 第２図（ａ），（ｂ），（ｃ）はAC成分の２乗和bs,累
積分布Bs,データ量関数Gsの一例を示す図、 第３図はデータ量関数と実際のデータ量との関係を示す
図、 第４図は第１図の動作を説明するためのフローチャー
ト、 第５図は従来の圧縮・伸縮処理の処理手順を示す図、 第６図は輝度信号の量子化マトリクスを示す表、 第７図は色差信号の量子化マトリクスを示す表、 第８図はジグザグスキャンのテーブルを示す表である。
順の一実施例を示す図、 第２図（ａ），（ｂ），（ｃ）はAC成分の２乗和bs,累
積分布Bs,データ量関数Gsの一例を示す図、 第３図はデータ量関数と実際のデータ量との関係を示す
図、 第４図は第１図の動作を説明するためのフローチャー
ト、 第５図は従来の圧縮・伸縮処理の処理手順を示す図、 第６図は輝度信号の量子化マトリクスを示す表、 第７図は色差信号の量子化マトリクスを示す表、 第８図はジグザグスキャンのテーブルを示す表である。
Claims (2)
- 【請求項１】一枚のディジタル画像を、１ブロックｎ×
ｎ画素からなる複数のブロックに分割し、各ブロック毎
に離散コサイン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ個
の変換係数を、それぞれ所定の係数が乗算されるｎ×ｎ
個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾値で除算して
量子化を行い、量子化後のデータを可変長符号化する画
像データ圧縮方式であって、 上記各ブロック毎の離散コサイン変換係数のAC成分の２
乗和の累積分布を求め、この累積分布から所望の圧縮デ
ータ量に比例換算した関数Ｇを決定し、この関数Ｇと実
際の圧縮データ量の累積値Ｖとを上記ブロック毎に比較
して上記圧縮データ量の累積値Ｖが上記関数Ｇに追随す
るように上記所定の係数の値を上記ブロック毎に調整す
ることを特徴とする圧縮データ量制御方式。 - 【請求項２】上記量子化マトリクスの各閾値に乗算する
上記所定の係数Sfの上記ブロック毎の調整値ΔSfが、Δ
Sf＝ａ（Ｖ−Ｇ）（a:定数）で定義されることを特徴と
する請求項１記載の圧縮データ量制御方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2024479A JP2843396B2 (ja) | 1990-02-05 | 1990-02-05 | 圧縮データ量制御方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2024479A JP2843396B2 (ja) | 1990-02-05 | 1990-02-05 | 圧縮データ量制御方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03229570A JPH03229570A (ja) | 1991-10-11 |
| JP2843396B2 true JP2843396B2 (ja) | 1999-01-06 |
Family
ID=12139314
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2024479A Expired - Fee Related JP2843396B2 (ja) | 1990-02-05 | 1990-02-05 | 圧縮データ量制御方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2843396B2 (ja) |
-
1990
- 1990-02-05 JP JP2024479A patent/JP2843396B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03229570A (ja) | 1991-10-11 |
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