JP3017379B2 - 符号化方法、符号化装置、復号方法、復号器、データ圧縮装置及び遷移マシン生成方法 - Google Patents

符号化方法、符号化装置、復号方法、復号器、データ圧縮装置及び遷移マシン生成方法

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    • G11B20/1426—Code representation depending on subsequent bits, e.g. delay modulation, double density code, Miller code conversion to or from block codes or representations thereof

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、データ圧縮の分野に係
り、特に、エントロピー符号化の分野に関する。
【０００２】
【従来の技術】データ圧縮は大量データの記憶及び伝送
のための極めて有用なツールである。例えば、圧縮を利
用して画像伝送に要するビット数を減らすと、文書のフ
ァクシミリ伝送等、画像の伝送に必要な時間が大幅に短
縮される。従来より、多種多様なデータ圧縮手法が存在
する。
【０００３】あらゆる圧縮システムは、対応した伸長シ
ステムと組み合わされる。伸長システムの動作内容は、
相手の圧縮システムに応じて決まる。符号化を遂行する
ために圧縮システムで使用されたアルゴリズムは、圧縮
された文書の一部として伝えられるか、伸長システム側
で推定できなければならない。
【０００４】より具体的に説明すれば、エントロピー符
号化の場合、”入力”シンボル系列列＜ｔ1，ｔ2，ｔ
3，...，ｔm＞ はデータの標本または量子化エラー値で
あるのが一般的であるが、時間の関数である”出力”符
号語系列＜ｓ1，ｓ2，ｓ3，...，ｓn ＞によって確定的
に置換可能である。すなわち
【０００５】
【数１】
【０００６】したがって、次の確定的な逆（復元）関数
が存在する。
【０００７】
【数２】
【０００８】この種のエントロピー符号ｆは、瞬間プロ
ダクションルール（instantaneousproduction rules）
の集合から作ることができる。これらのルールのそれぞ
れを適用すると、０個または１個以上の出力トークンの
順序系列が生成される。しかし、出力トークン数は通
常、１個以上である。
【０００９】ある種の圧縮システムでは、入力ファイル
またはデータセットが決定モデルの支配下で決定系列に
変換される。各決定にはその尤もらしさがあり、この尤
もらしさに基づいて出力符号が生成されて圧縮ファイル
に付加される。これらの符号化方式を実施するために、
圧縮システムは三つのパーツすなわち決定モデル、確率
推定法、及びビットストリームジェネレータを持つ。決
定モデルは入力データを受け取り、そのデータを決定の
集合へ変換する。この決定の集合を用いて圧縮システム
はデータを符号化する。確率推定方法は、各決定の尤も
らしさの推定値を生成するための手続きである。ビット
ストリームジェネレータは、最終的なビットストリーム
符号化を遂行して出力符号、すなわち圧縮データセット
もしくは圧縮ファイルを生成する。
【００１０】圧縮は、決定モデルと確率推定法の一方ま
たは両方で有効に行なうことができる。例えば、テキス
トの圧縮に用いられることの多いＬempel-Ｚiv符号化法
では、決定モデルはかなり複雑であるが冗長度を大幅に
抑圧する。他方、確率推定法及びビットストリームジェ
ネレータは普通、単純であり、例えば５１２種の決定結
果をとり得る場合、各決定結果は発生頻度が等しいと仮
定され、かつ出力ビットパターンは常に正確に９ビット
長である。これに対して、単純なＨuffman符号器は簡単
な決定モデルを用い、圧縮は確率推定法により得られる
が、この確率推定法はテキストファイル内の文字の通常
の頻度を”知っていて”ビット出力を適切に生成する。
同様に、karhunen−Ｌoeve型変換または差分パルス符号
変調で用いられているような非常に簡単な減算を利用し
て、デジタル時間信号の冗長度を大幅に抑圧できる。し
かし、これらの場合、確率推定法及びビットストリーム
ジェネレータが、冗長度圧縮を実現するために必要であ
る。Ｌempel-Ｚiv、Ｈuffman、及びＫarhunen-Ｌoeveに
関する詳細については、Ｔhomas Ｌynch，"Ｄata Ｃom
pressionＴechniques and Ａpplication,"（１９８５
Ｖan Ｎostrand Ｒeinhold）及び Ｍark Ｎelson，"
Ｔhe Ｄata Ｃompression Ｂook，"（１９９２ Ｍ ＆
Ｔ Ｐublishing，Ｉnc.）を参照されたい。ＣＣＩＴＴ
ファクシミリ伝送等の他の方法では、最初に、各ライン
を前ラインと排他的論理和するような簡単な推論的方法
を用いることにより、冗長度が抑圧される。次に、決定
モデルが各ラインを全白または全黒のランレングス系列
で置き換える。この後、この結果について既知の確率推
定値を用いるＨuffman類似の符号化を行なうことによ
り、さらに圧縮することができる。
【００１１】広く採用されている圧縮手法の一つは算術
符号化である。算術符号化は、データのストリング（す
なわち”メッセージ”）を復元可能なやり方で符号スト
リングへマッピングし、この符号ストリングに対して符
号化及び復号アルゴリズムが算術演算を施す。算術符号
化についてはＧlenn Ｇ.Ｌangdon，Ｊr.，"ＡnＩntrodu
ctionto Ａrithmetic Ｃoding"，ＩＢＭ Ｊournal of
Ｒesearch andＤevelopment, vol.２８，no.２,（Ｍarc
h １９８４）を参照されたい。
【００１２】算術符号化においては、メッセージを表わ
す符号は０と１の間の数の区間（interval）によって表
現される。メッセージ中のシンボルの数が増加するにつ
れて、メッセージを表わす区間が小さくなるので、その
区間を表わすのに必要なビット数が増加する。初め、メ
ッセージの区間は０から１の間である［０，１）。メッ
セージの各シンボルが処理される時に、その区間はシン
ボルの確率に応じて狭められる。
【００１３】例えば、図１６においてシンボル（ここで
はテキスト）ｚ，ｙ，ｘ，ｗ，ｖ，ｕに0.2，0.3，0.
1，0.2，0.1，0.1の確率が割り当てられる。これらの確
率は、つぎに［0，1.0）の範囲（range）にマッピング
され、図１６に見られる範囲が得られる。図１６におい
てシンボルｚは０．２の確率を表わす範囲［0，0.2）を
割り当てられ、シンボルｕはシンボルの確率範囲の上限
及びｕの確率０.１を表わす範囲［.9，1.0）を割り当て
られている。
【００１４】圧縮を可能にするため、出現頻度の高いシ
ンボルに大きな確率値が割り当てられる。確率範囲が割
り当てられたならば、シンボルを圧縮符号化できる。初
期の範囲または区間は［0，1）に設定される。圧縮すべ
きメッセージの最初のシンボルが出現後は、範囲はその
シンボルの確率に比例して狭められる。図１７におい
て、範囲［0，1）が最初に示されている。シンボルｙが
出現した後、範囲はｙの確率に比例した大きさの新しい
区間に減らされる。換言すれば、範囲または区間はその
最初の値に設定されるのではなく、範囲は今出現したシ
ンボルの確率に従って設定される。ｙの確率は０.３で
あり［0.2，0.5）の範囲を持つので、符号化が行なわれ
る更新後範囲は［0.2，0.5）であり、したがって次のシ
ンボルの出現確率にはその前のシンボル（すなわちｙ）
の確率の影響が含まれる。よって、シンボルの確率の全
部の総計は、シンボルｙの出現前の０から１の範囲でな
く、０.２から０.５の範囲である。同様に、次のシンボ
ルｚは、確率０.２と範囲［0，0.2）を有するが、その
出現後は、区間はｚの確率に比例し［0.2，0.26）に減
少し、その結果、その次のシンボルの確率範囲は、前の
シンボルｙ，ｚの影響を考慮して、０.２から０.２６の
区間より選ばれる。
【００１５】復号の場合、符号化プロセスで用いられた
区間の大きさは、シンボル群中の一つのシンボルの確率
範囲を示しているので、符号化に用いられた各シンボル
の範囲を利用して、シンボルを容易に抽出することがで
きる。例えば、最終の区間が［0.23，0.236）だとする
と、この最終の区間はｙの範囲［0.2，0.5）の範囲内に
完全に含まれているので、最初のシンボルはｙであると
判断できる。符号器と同じプロセスを用いることによ
り、ｙが分かった後、最初の区間［0，1）は［0.2，0.
5）に更新され、そして更新後の範囲［0.2，0.26）は最
終の区間［0.23，0.236）を含む。このプロセスを続け
て全てのシンボルが復号される。
【００１６】２進算術符号器は算術符号化システムの一
種である。２進算術符号化システムでは、シンボル集合
からのシンボルの選択を２進決定系列として符号化でき
る。２進算術符号器の一例はＩnternational Ｂusiness
Ｍachines（Ａrmonk，ＮewＹork）で開発された”Ｑ-
符号器”である。Ｑ-符号器は固定精度演算と再正規化
処理を用いるが、この再正規化において符号ストリング
及び区間は、値を固定精度表現に許容される範囲内に納
めるため、必要に応じて再正規化される。また、シンボ
ルの符号化を表わす区間のスケーリングのための乗算を
行なう必要をなくすために、乗算の代わりに近似法が用
いられる。Ｑ-符号器に関する情報を得るには、Ｗ.Ｂ.
Ｐennebaker，Ｊ.Ｌ.Ｍitchell，Ｇ.Ｇ.Ｌangdon，Ｆ.,
Ｊr.,Ｒ.Ｂ.”Ａn Ｏverview of the Ｂasic Ｐrincepl
es of the Ｑ-ＣoderＡdaptive binary Ａrithmetic Ｃ
oder"，ＩＢＭ Ｊournal of Ｒesearch andＤevelopmen
t, vol.３２， no.６, Ｎovember １９８８，pp.７１７
−７２６ 、Ｊ.Ｌ.Ｍtchel,Ｗ.Ｂ.Ｐennebaker，"Ｏpti
mal Ｈardware and Ｓoftware Ａrithmetic ＣodingＰr
ocedures for the Ｑ-Ｃoder"，ＩＢＭ Ｊournal of Ｒ
esearch and Ｄevelopment，vol.３２，no.６，Ｎovemb
er １９８８，pp．７２７−７３６ 及び Ｗ.Ｂ. Ｐenne
baker，Ｊ.Ｌ.Ｍitchell，"Ｐrobability Ｅstimationf
or the Ｑ-Ｃoder"，ＩＢＭ Ｊournal of Ｒesearch an
d Ｄevelopment，vol.３２，no.６，Ｎovember １９８
８，pp.７５３−７７４ を参照されたい。データ圧縮に
ついてさらに知りたい場合、Ｔimothy Ｃ.Ｂell，Ｊohn
Ｇ.Ｃleary，Ｉan Ｈ.Ｗhitten，"Ｔext Ｃompressio
n" (１９９０ Ｐrentice Ｈall Ｉnc.)及びＡnli Ｋ.Ja
in, "Ｆundamentals of Ｄigital Ｉmage Ｐrocessin
g"（１９８９ Ｐrentice Ｈall，Ｉnc.)を参照された
い。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】本発明の一つの目的
は、効率的でかつ実現容易な２進符号化のための方法及
び装置を提供することである。本発明のもう一つの目的
は、２進決定により表現されたデータの圧縮及び伸長の
ための単純かつ安価な方法及び装置を提供することであ
る。これ以外の本発明の目的は、以下の説明から理解さ
れるであろう。
【００１８】
【課題を解決するための手段】後述のように、本発明
は、常に２値（ｙｅｓまたはｎｏ）の決定を生成する決
定モデルを用いる。本発明はまた、固定長ビットストリ
ングでない出力トークンを採用する。特に、本発明は大
部分の決定を１ビット未満で符号化する。
【００１９】本発明は、２進決定により表現されたデー
タの圧縮及び伸長のための方法及び装置を提供するが、
この方法及び装置は複数の状態を持つ状態マシンを含
む。各状態は少なくとも一つの遷移対を持つ。遷移対の
各エレメントは、出力される符号を表わす０ビット以上
及び次に進む状態の識別子を発生する。遷移対は、デー
タが短縮される確率及びデータがその確率以内にあるか
否かに関する肯定（ｙｅｓ）及び否定（ｎｏ）応答のた
めの出力を表わす。
【００２０】本発明は、確率値に応じて状態マシンの現
在状態の遷移対をサーチするための装置及び方法も含
む。本発明は、確率推定値に応じて０ビット以上を出力
し次の状態へ遷移する。
【００２１】
【作用】かかる本発明によれば、以下の詳細な具体的な
説明から理解されるように、２進決定により表現された
データの圧縮及び伸長を効率的に実現することができ、
さらに、そのための装置を安価に提供することが可能に
なる。
【００２２】
【実施例】以下、本発明により２進決定の符号化方法及
び装置について詳細に説明する。以下の記述において、
ビット数やトークン等、様々な詳細例を示すが、これは
本発明の好適実施例を十分理解させるためである。この
ような詳細例によらずに本発明を実施し得ることは当業
者にとって明白であろう。また、必要以上に本発明を難
解にしないため、周知の回路は詳細を省きブロック図で
示す。
【００２３】図１は本発明によって利用されるデータ圧
縮及び復号のためのシステムをブロック図で示してい
る。
【００２４】図１において、データ１００は２進決定モ
デル（ＢＤＭ）１１０に入力される。ＢＤＭ１１０は入
力データストリーム（例えば入力ファイル）を２進決定
の集合または系列に変換する。なお、本発明に用いられ
るデータモデルは全てのイベントを２進決定として表現
する。本好適実施例においては、どの２進決定も少なく
とも５０％時間確率となるように決められている。これ
によって、本発明の符号器で用いられる全ての確率クラ
スが５０パーセント以上の確率となることが保証され
る。ＢＤＭ１１０は各２進決定のコンテキスト（周囲情
報）も提供する。
【００２５】２進決定系列及びそれに関するコンテキス
トがＢＤＭから確率推定モジュール（ＰＥＭ）１１５へ
出力される。ＰＥＭ１１５は、そのコンテキストを利用
して各２進決定に対する確率推定値を生成する。実際の
確率推定値はクラスによって表現され、このクラスは確
率クラス（ＰＣクラス）と呼ばれる。各ＰＣクラスは確
率範囲のために用いられる。ＰＥＭ１１５は、２進決定
（結果）が確率の高い状態であるか否かも判定する。Ｐ
ＥＭ１１５によって生成された確率推定値（ＰＣクラ
ス）及び２進決定の可能性の有無の判定結果は、符号器
１２０へ出力される。ＰＥＭ１１５は、確率推定値（Ｐ
Ｃクラス）を符号器１２０へ渡した後、その確率推定値
を当該コンテキストにあわせて更新できる。
【００２６】符号器１２０は、入力２進決定の発生確率
に関する確率推定値及び可能性のあるイベントが発生し
たか否かを示す１ビットの入力を受け取るように接続さ
れている。符号器１２０は、入力に応答して、オリジナ
ルデータ１００を表わす圧縮データストリームを生成す
る。符号器１２０は、各入力に関して１ビット以上を出
力する。この圧縮データはネットワークまたは他のデー
タリンク（例えば通信回線）を介して送信され、あるい
は単にメモリに格納される。例えば、圧縮データ１２５
はファクシミリ装置間のイメージ伝送に利用される。
【００２７】データを伸長するための逆処理が実行され
ることにより、オリジナル入力データ１００が復元され
る（ある程度まで）。ＰＥＭ１３５から出される結果
は、ＰＥＭ１１５に与えられた結果と同一であることに
注意されたい。オリジナルデータ１００を、ＢＤＭ１１
０，１４０によって、正確にまたは適切に復元できる。
復号器（ｃｏｄｅｃ）１３０は、圧縮出力１２５を受け
取るように接続される。ＢＤＭ１４０はコンテキストを
ＰＥＭ１３５に与える。ＰＥＭ１３５はＢＤＭ１４０か
らコンテキストを受け取るように接続される。このコン
テキストに基づき、ＰＥＭ１３５は確率クラスを復号器
１３０に与える。復号器１３０はＰＥＭ１３５から確率
クラスを受け取るように接続される。この確率クラスに
応答して、復号器１３０は２進決定が可能な状態である
か否かを示す１ビットを出力する。換言すれば、復号器
１３０は、もっともらしいイベントの発生に対し１ビッ
ト表示を返す。ＰＥＭ１３５は復号器１３０からのビッ
トを受け取るように接続され、このビットを用い、それ
に基づいて確率推定値を更新する。ＰＥＭ１３５はま
た、その結果をＢＤＭ１４０へ返す。ＢＤＭは返された
ビットを受け取るように接続され、返されたビットを用
いてオリジナルデータ１００を生成しかつ次の２進決定
のためにコンテキストを更新する。
【００２８】図１において、符号器１２０及び復号器１
３０のためのＢＤＭ及びＰＥＭは、データを理解して有
効な確率推定値を生成するための装置及び方法を提供す
る。なお、確率推定のための多くの方法が存在し、ま
た、本発明は特定の確率推定機構を使用すべく限定され
るものではないことを理解すべきである。例えば、画像
圧縮の場合、確率を５画素予測法によって決定すること
もでき、この方法では、下に示すように、処理済みの５
画素の値（”Ｘ”）を用いて、注目の画素値Ａを推定す
る。
【００２９】 この方法は、３２（すなわち２5 である。ただし５は前
画素数）個の確率推定値を保持し、実際の”コンテキス
ト”（処理済みの５画素値）に基づき適当な推定値を選
択することによって達成できる。個々の確率推定値は、
それぞれの固有のコンテキストが出現した時にいつ更新
してもよい。ある実施例では、推定値は決定毎に更新さ
れる。本好適実施例では、ビットストリームジェネレー
タは、確率推定マシンと組み合わされて単一のテーブル
ルックアップにまとめられる。本発明の唯一の必要要件
は、ビットジェネレータの入力が２進決定及び確率であ
ることである。別の言い方をすると、符号器の入力は決
定対（例えば肯定／否定決定）または他の代わりの２コ
ードの組み合わせのみでなければならない。
【００３０】かかる制約を満たし、全ての可能な決定が
対で発生する場合、両方の決定はそれに関連した確率を
持つ。例えば、肯定／否定決定の場合、”肯定”はＰの
確率を有し、”否定”は（１−Ｐ）の確率を有する。通
常、これらの確率はテーブルに格納されかつアクセスさ
れる。実際には、各コンテキストの確率の高い状態を記
憶しておくだけで、この推定テーブルのサイズを半分に
できる。換言すれば、Ｘが”肯定”または”否定”で、
Ｐが０と１の間の確率であるとして、対（Ｐ，Ｘ）は対
（Ｐ′，Ｗ）に置き換えることができる。ここで、Ｗ
は”尤もらしい”（likely）または”尤もらしくない”
（unlikely）であり、Ｐ′は０．５と１の間の確率であ
る。これが本好適実施例で採用される方法であり、ＰＥ
Ｍ１１５及びＰＥＭ１３５から符号器１２０及び復号器
１３０が受け取った確率推定値は、最も確率の高い状態
（すなわち５０％を越える確率）に対する確率推定値を
表わす。なお、以下の説明のために、「尤もらしい」及
び「尤もらしくない」という用語が”肯定”（Ｙ）及
び”否定”（Ｎ）という表記と同じ意味で用いられるこ
とに留意されたい。
【００３１】本発明の２進エントロピー符号化システム
は多数の状態を持つ遷移マシンからなる。各状態は、１
対以上の合法的な遷移を持つ。各遷移は、それが発生し
た時に０ビット以上のストリングを発生させ、かつ遷移
マシンの次の遷移先の状態を遷移中に発生させるように
定義される。この遷移先状態から、遷移マシンは次のシ
ンボルの処理を続ける。本発明において、ＰＥＭ１１５
はある状態のどの遷移対をとるか決定する。本好適実施
例では、ＰＥＭ１１５（または１３５）は、確率推定値
を符号器１２０（または復号器１３０）へ出力すること
によって、現在の状態の合法的遷移対の中の１対の選択
を決定する。ＢＤＭ１１０からのＹ／Ｎ入力によって、
選択された対の２つの合法的遷移のいずれが符号化中に
行なわれるかが決まる。最終的に、符号器１２０は、Ｂ
ＤＭからのＹ／Ｎ入力及びＰＥＭ１１５からの確率推定
値に従い圧縮した入力データを表わすビットストリーム
を出力する。復号中は、圧縮されたビットストリームの
ビット値によって、選択された対の２つの合法的遷移の
いずれが行なわれるかが決まる。
【００３２】各状態は、合法的に発行可能なビットスト
リームの集合（set）として記述することができる。遷
移マシンの各遷移も、同様な集合として記述可能であ
る。符号器及び復号器に採用された各遷移対に関し、遷
移対は互いに独立である。各遷移対に関する確率範囲
は、２進決定の低ビットレート符号を生成するように選
ばれる。
【００３３】符号器１２０は、符号化しようとするシン
ボル（データ）に関する確率（すなわち確率推定値）
と、符号化しようとするデータが確率推定モデルによっ
て出力された確率推定値で指定された確率範囲内である
か否か（すなわち、そのデータが確率の高い状態である
か否か）を示すＹ／Ｎ信号を受け取る。この情報を用い
て、符号器１２０は符号化対象シンボルを表わすビット
ストリングを出力するが、当該ビットストリングが当該
シンボルの圧縮形である。
【００３４】本発明の一実施例を＜表１＞に示す。
【００３５】
【表１】
【００３６】＜表１＞には、２状態の符号器が示されて
いる。なお、２つの状態の名前をＳ４，Ｓ３としている
が、これは後に提示される大きな表と矛盾しないように
するためである。最初、符号器はＳ４状態である。符号
器（例えば図１の符号器１２０）は、確率推定モデル
（例えば図１のＰＥＭ１１５）より一連の確率推定値
（例えば、PC1，PC2，PC3，PC4，...）を受け取り、０
ビット以上のビット系列を発生し、かつ恐らく別の状態
への遷移を生じる。確率推定値は表１のどの列を用いる
か符号器に指示する。この例では、確率推定値はＰ１ま
たはＰ２のいずれの列を用いるか符号器に指示する。例
えば、２状態の符号器が確率推定値系列＜P1，P2，P2，
P2＞及びＹ／Ｎ決定系列＜Y，Y，Y，N＞（すなわち、も
っともらしい、または、もっともらしくない）を入力と
して受け取る場合には、符号器は、まず最初の入力（Ｐ
１）を受け取り、第１行（Ｓ４）の第１列（”0.50＜P
＜0.64”）を選択して応答”０ S4”を見出す。この場
合、”０”が出力され、状態レジスタはＳ４状態のまま
である。符号器への２番目の入力（Ｐ２）は、第１行
（Ｓ４）の第２列 （”0.64≦P＜1”）を選択させる。
その結果、符号器は全くビットを出力せず（”−”で示
されている）、状態レジスタは（該当列に示されている
ように）Ｓ３状態に遷移する。同様に３番目の入力（Ｐ
２）は第３行（Ｓ３）の第２列を選択し、”０”を出力
させ、かつ状態レジスタをＳ４状態へ遷移させる。最後
に、４番目の入力（Ｐ２）は第２行（Ｓ４）の第２列を
選ばせるので、”１１”が出力され、状態レジスタはＳ
４状態にとどまる。したがって、４個の確率推定値（す
なわち４個の決定）の系列は、１対１には対応しない場
合でも４ビットの出力（”0011”）を生成する。この例
は、符号化後のシンボル数が何等圧縮されないが、確率
Ｐ＝０.７でＹ決定が２０個連続した場合には、出力は
１０個の”０”になり、２分の１に圧縮される。
【００３７】本発明による符号器及び復号器の簡略なブ
ロック図が図２及び図３に示されている。
【００３８】図２において、符号器は遷移選択機構２０
０を状態カウンタ２１０に接続してなる。状態カウンタ
２１０は遷移機構の現在状態を保持する。選択遷移機構
２００は、現在符号化されるシンボルに対する確率推定
値及びＹ／Ｎ応答を示す確率推定モデルからの入力に基
づき、圧縮出力として０ビット以上を出力する。
【００３９】図３において、復号器は状態カウンタ２３
０を選択遷移機構２４０に接続した構成である。選択遷
移機構２４０は入力として、何等かの媒体あるいは通信
チャネルを介して符号器の出力を受け取り、かつ、確率
推定モデルにより生成された確率推定値を受け取る。こ
れに応答し、復号器は、伸長すべきシンボルが、受け取
った確率推定値により決まる確率範囲に関する最も確率
の高い範囲内であるか否かの問い合わせに対するＹ／Ｎ
応答の信号を出力する。
【００４０】図１に示されるように、Ｙ／Ｎ応答は確率
推定モデル（ＰＥＭ）に対する一つの出力となって、確
率推定モデルは２進決定をデータモデルへ出力し、そし
て、このデータモデルが入力データの伸長形を表わすデ
ータを出力する。
【００４１】選択遷移機構は様々な実現形態をとり得
る。例えば、現在状態及び他の入力データによって制御
される多数の論理ゲートを有する状態マシンとして、こ
の機構を実現することができる。また、選択遷移機構は
ルックアップテーブルに構成されたランダムアクセスメ
モリ（ＲＡＭ）とすることができる。このルックアップ
テーブルにおいて、出力ビット値及び次の状態がテーブ
ル内要素で、その選択は状態カウンタに保持された現在
状態、確率モデルより出力される確率推定値及びＢＤＭ
装置により出力されるＹ／Ｎ値に応じて行なわれる。
【００４２】図１０乃至図１５は、本発明の状態遷移行
列の５つの例を説明するためのものである。ここに示さ
れた各状態に関して、第１行はＮ決定（尤もらしくな
い）に関する遷移を含み、第２行はＹ決定（尤もらし
い）に対応した遷移を含み、第３行は確率が左側に見ら
れる列の下限であるところの隣合う遷移対間の確率閾値
を含む。各遷移は、ビットストリングの後にオプション
の”＊”を続け、さらに遷移先状態名を続けることによ
って記述される。ビットストリングがヌルの時（すなわ
ち、全くビットが出力されない時）には、このビットス
トリングは図中省略されている。さらに、遷移先状態
は、それが基底状態（すなわち最大の番号の状態）であ
る時には省略される。
【００４３】図１０には、２状態の遷移マシンの遷移図
が示されている。遷移対は列（１）及び（２）と名前が
付けられている。状態マシンがＳ４状態で、閾値（確率
推定値）が０.６４４より大きい場合、２つの合法的遷
移は、Ｎ（否定）決定に対してはＳ４状態にとどまって
ビットストリング”１１”を出力し、Ｙ（肯定）決定に
対してはＳ３状態に遷移してビットストリングを全く出
力しない。閾値（確率推定値）がＳ４状態で０.６４４
未満である場合、２つの合法的遷移は、Ｎ（否定）決定
に対してはＳ４状態にとどまってビットストリング”
１”を出力し、Ｙ（肯定）決定に対してはＳ４状態にと
どまってビットストリング”０”を出力する。状態マシ
ンがＳ３状態の場合、２つの合法的遷移は、Ｎ（否定）
決定に対してはＳ４状態へ遷移してビットストリング”
１０”を出力し、Ｙ（肯定）決定に対してきＳ４状態へ
遷移してビットストリング”０”を出力する。
【００４４】図１１，図１２，図１３，図１４及び図１
５は、４状態マシン、６状態マシン、１１状態マシン、
１６状態マシン及び１３状態マシンをそれぞれ示してい
る。実際的には、動作に殆ど寄与しない状態及び遷移
は、それを厳格に抑えなくとも、削除可能である。
【００４５】本発明のもう一つの特徴は、同期化機構を
用いることである。同期化機構は、部分的に符号化され
たデータの干渉を防ぐように、圧縮ビットストリームに
符号化ビットを挿入する。同期化シンボルの期待される
時が伸長器に分かっていると仮定すると、ストリング”
０”，”０”，”０１”及び”０１１”を図１０，図１
１，図１２及び図１３の状態遷移マシンでそれぞれ用い
ることができる。また、これらシンボルの頻度がビット
レートを左右するほど大きい時には、各状態毎に固有の
同期化ビットストリングを持つことも可能である。これ
により、符号器の同期が保証された決定系列を定義可能
になる。
【００４６】なお、大きな遷移行列を持つ符号器にフリ
ップフロップを用い、そのセット時に全出力ビットを反
転させることができる。こうすると、全状態数を半分の
状態数で表現できる。図１０乃至図１５中の”＊”を付
けた遷移に遭遇した時に、そのフリップフロップを反転
させる。このフリップフロップの出力は、出力ビットス
トリームに直列の排他的論理和（ＸＯＲ）ゲートへ送ら
れる。
【００４７】遷移テーブルの構造 本発明の符号器は、一つの符号クラスを設定するのであ
って単一の符号を設定するのではないので、最初のステ
ップは特定の符号を選択することである。選択遷移装置
で実施される遷移行列を構築するための手順が図７に示
されている。
【００４８】図７において、符号の唯一の最重要パラメ
ータは最長ビット符号の長さ（Ｎ）であり、これは、ス
テップ３００で示されるように、唯一の２進決定に対し
て符号器で生成できる（または復号器で処理しなければ
ならない）。最大長を高めに設定すると、符号効率は向
上するが、必要なテーブル（またはランダム論理の状態
マシン）のサイズが増加する。
【００４９】最大ビット符号長（Ｎ）を選んだ後、目的
とする用途の決定確率分布を知る必要がある。一般に、
確率分布に関するデフォルトの仮定を利用してよい。最
大ビット符号長（Ｎ）と分布が与えられれば、最適な符
号を作ることができる。
【００５０】最適な符号の作成において基底状態はＳＮ
と表わされる。Ｎが与えられれば、基底状態は常に全て
の可能なＮビット出力を利用可能である。次に、遷移マ
シンの状態が定義される（ステップ３１０）。各状態に
対する遷移対を定義する際、各対は可能な出力を２つの
集合に分割するが、一方の遷移が１つ以上の許容される
Ｎビット系列を持つ状態に進み、他方の遷移が集合中の
残りのＮビット系列を持つ状態に進むように分割され
る。この分割プロセスは、許容されるＮビット系列が１
つしかない状態に達するまで続く。一旦その状態になれ
ば、符号器は一つの許容されたＮビット系列を出力して
基底状態に遷移する。
【００５１】状態数を制限できる。本好適実施例では、
許容されるビット系列の残りが１つになる前に何ビット
か出力することによって、必要な状態数が削減される。
例えばＮ＝４の場合、００００から０１１１までのビッ
ト系列が全て合法的出力であるＳ８状態が存在し得る。
このような状態を作る代わりに、Ｓ８ステップに入った
時に１個の０が出力され、そして可能な４ビット系列の
全てが合法的出力であるＳ１６状態へ遷移する。Ｓ８状
態は、１個の０とそれに続く可能な３ビット系列の全て
を許容するのであれば、可能な４ビット系列の全てを後
に続けてもよいはずである。１個の０を出力することに
より、直ちに可能な４ビット系列の全てを用いることが
できる。このことは、状態数を減らすが、それだけでは
なく、Ｓ１６状態がＳ８状態よりも”効率的”であるの
で、本発明符号器の圧縮性能も向上させる。状態の効率
については後に述べる。
【００５２】本好適実施例では、小さく効率的な状態テ
ーブルを作るためにヒューリスティックの手法が用いら
れる。２進決定毎に最大Ｎビットを出力する符号器の場
合、合計２(n-1)個の状態が定義され、その名前を”Ｓ
ｉ”とする（ただし２(n-1)＜ｉ＜＝２N）。再度述べる
と、状態２Nは、初期状態あるいは”基底”状態と定義
される。各状態Ｓｉは、許容されるビット系列が０から
ｉ−１を表わす正確にＮビットのビット系列であるとい
う特性を持っている。したがって、状態Ｓ２Nは全ての
Ｎビット系列を許容し、状態Ｓ２(N-1)＋１は０から始
まる全てのビット系列と、１から始まりＮ−１個の０を
持つ一つのビット系列を許容する。
【００５３】さて、各状態に対する遷移対が生成される
（ステップ３２０）。これらの遷移対を生成する手順は
様々なものがある。本好適実施例には、殆どの遷移対の
自動生成を可能にするヒューリスティクスがある。これ
らのヒューリスティックスについて次に説明する。
【００５４】一つの状態Ｓｉから一つの遷移対を取り出
すために、”尤もらしい”すなわち”肯定”の遷移は、
状態Ｓｉの許容ビット系列の部分集合を許容する状態へ
進まなければならない。対応した”否定”の遷移は、そ
の残りのビット系列を許容する状態へ進まなければなら
ない。状態Ｓｉより始めると、その許容ビット系列は０
からｉ−１までの範囲である。もし、”肯定”遷移が起
こって、０からｊ−１までのビット系列を許容される状
態Ｓｊへ進むとすると、”否定”遷移の行き先はｊから
ｉ−１までのビット系列を許容する状態であるはずであ
る。このヒューリスティックスだけに依存する状態は、
０からｉまでのビット系列が許容される状態を提供する
ので、ｊからｉ−１までのビット系列のための状態は全
く存在しない。しかし、ヒューリスティックスを抑えた
状態が用いられる場合、１ビット以上が出力され、そし
て、その残りのビット系列を許容する状態への遷移が起
こる。本好適実施例のためのルールの完全な手法は以下
のとおりである。
【００５５】まず、状態Ｓｉから、２(N-1)＋１＜＝ｊ
＜ｉの全てのｊに関する状態Ｓｊへの”肯定”遷移を考
える。言い換えると、状態Ｓｉからの”肯定”遷移の、
ｉより小さい全てのｊに関する状態Ｓｊへの割り当てを
試みる。Ｆをｊ及び２Nの最大公約数（ＧＣＤ）とする
（すなわち、Ｆ＝ＧＣＤ（ｊ，２N)）。ｉ＜＝ｊ＋Ｆか
つｊ＋Ｆ＜＝２Nのときは、”肯定”遷移も”否定”遷
移も、終了状態がある。”肯定”遷移は Ｓｉ→Ｓｊ である。”否定”遷移は次のように定義される。
【００５６】Ｓｉ→ｍ，Ｓ((i-j)*２P) ここでＰはＮ−log2（i-j）以下の最大整数として定義
され、ｍはｊ*２(P-N)のＰビット２進表現として定義さ
れる。要約すると、Ｆを含む不等式が満足される各ｊに
対して、状態Ｓｉからの有効な”肯定”及び”否定”遷
移対が存在する。通常、そような有効な遷移対がいくつ
か存在する。
【００５７】任意の状態Ｓｉから基底状態への最終の”
肯定”遷移は、ヒューリスティックスに従う時には常に
可能である。”肯定”遷移は Ｓｉ→０，Ｓ2N である。対応した”否定”遷移は Ｓｉ→ｍ，Ｓ((i-j)*2P である。ここで、ｊ=２(N-1)である。ｍとＰは前に定義
されたとおりである。
【００５８】これらのヒューリスティックスは、テーブ
ルを作成するために従わなければならないものではな
く、単に処理を簡単にするだけである。さらに、これら
ヒューリスティックスに従った後、より多くの遷移を可
能にするために幾つかの追加的状態を定義できる（ステ
ップ３３０）。これらの状態は、必須ではないが、効率
を向上させる。例えば、Ｎ＝４ならば、状態Ａ６を追加
できる。この状態は、状態Ｓ１０へ一つの遷移対を追加
することで入ることができる。この追加される遷移対は ”肯定”遷移Ｓ１０→Ａ６ ”否定”遷移Ｓ１０→００，Ｓ１６ である。
【００５９】状態Ａ６は有効な出力として、０１００か
ら１００１までの６つのビット系列を有する。より大き
なＮに対してＡ６と同様の状態を用いることができ、こ
の状態では、有効なビット系列は０１００から１００１
までの４ビットで始まり、その後に正確な長さを与える
ために可能な全てのビットの組み合わせが続く。
【００６０】状態Ａ６は有効な遷移対を１つ以上持ち、
これは ”肯定”遷移Ａ６→０１，Ｓ１６ ”否定”遷移Ａ６→１００，Ｓ１６ で与えられる。
【００６１】本好適実施例は、まずヒューリスティック
手法を用いて多数の状態を生成し、次に追加的な状態を
追加して、より多くの遷移を提供する。図１０，図１１
及び図１２は、上記ヒューリスティックスだけを用いて
生成された２進符号に有用な状態マシンのリストであ
る。図１３，図１４及び図１５は、ヒューリスティック
スを用いてから追加的状態を追加することによって生成
された状態マシンのリストである。状態マシンは他の方
法を用いて生成することもできる。復号できるようにす
るためには、現在の状態、確率クラス及び次の圧縮され
たＮビットを与えられた場合に正しい遷移を識別可能で
なければならない。ある実施例は、可能な出力系列の全
ての集合を表わす状態から始める。この場合、許容され
る系列の集合を複数のグループへ分割することによっ
て、有効な遷移対を作る。これは、２の２N乗個の状態
を必要とし、Ｎが大きな場合には実現性がない。
【００６２】何等かの方法によって、幾つかの遷移対を
持つ状態マシンが作られたならば、遷移対を選ぶために
用いられる閾値の決定及び最適化が行なわれる（ステッ
プ３４０）。この手順は、符号の有効性に寄与しない遷
移対を見つける。支配された遷移対は、これらの状態の
遷移がアクセス不可能か非効率的であるので、遷移行列
から除かれる。ここで、支配された遷移対とは、確率ク
ラス（範囲）内に完全に包含されるため、それを支配す
る遷移対が常に用いられるような遷移対のことである。
このような手順を用いて不要な状態を、それが出力ビッ
ト系列の可能な集合の全てを表わす場合に削除すること
は、計算量が増加し、あるいはＮによっては（Ｎが増加
する場合に）不可能であることに注意されたい。
【００６３】なお、図７に関連して上に定義した手順
は、既述の特定のステップに限定されず、同等の遷移を
生成するよう拡張できる。例えば、発生したビットの０
／１値を反転させるだけで、等価な処理を達成できる。
【００６４】テーブルが生成されたならば、確率推定機
構を選択する必要がある。確率推定は、簡単な遷移マシ
ンを用いて行なうことができる。便宜上並びに速度のた
め、確率推定機構とビットジェネレータ（符号器）は、
単一の状態マシンにまとめることができる。これをソフ
トウエアによって達成することもできる。本好適実施例
においては、２つの状態マシンがあり、一方は符号器用
で他方は復号器用である。本好適実施例の各状態マシン
はルックアップテーブルである。
【００６５】最後に、状態マシンが作られた時に、それ
らはアプリケーションの符号器及び復号器とリンクされ
る。
【００６６】最適閾値を見つける手順 遷移対の閾値の決定及び最適化のための手順の一例が、
図８及び図９のフローチャートによって示されている。
図８及び図９において、符号化しようとする特定種類の
シンボル用の典型的な確率推定値の分布が生成される
（ステップ３６０）。周知の様々な方法を、この確率推
定値分布の生成のために用いることができる。例えば、
圧縮装置の上側セクションを利用して推定値の系列（例
えば５００，０００個の推定値）を記録し、その推定値
から確率分布を生成することによって、この分布を決定
することができる。あるいは、確率分布を記述するため
の数学モデルを開発することも可能である。このモデル
を用い、”ｄ”決定のランダム系列を生成することがで
きる（例えばｄ＝５００，０００）。
【００６７】分布生成のための一つの方法は、確率推定
値を次のように設定するステップを具備する。 ｒ＝１＋ｘ（ｐ−ｐｙ−０.５） ここで、ｘ，ｙは均一に分布した［０，１］間の確率変
数であり、ｐはスキューを表わすパラメータである。ｘ
及びｙをランダムに選ぶたびに一つの確率ｒが求められ
る。
【００６８】この手順は次にＹ／Ｎ決定を確率ｒのため
の”Ｙ”に等しく設定するステップを具備し、あるい
は、決定を”Ｎ”に設定するステップを具備する。スキ
ューパラメータをＰ＝０.０に設定すると正準分布が得
られる。Ｐ＝０.１に設定すると、対称な決定／分布か
らスキューした分布が得られる。
【００６９】次に、最も低コストの状態に対する各状態
の相対コストが推定される（ステップ３７０）。本好適
実施例において、最も低コストの状態は基底状態であ
り、これはＳ２Nで表わされる。相対コストの一つの可
能な推定値はＮ−log2Ｍである。ここで、Ｍは、その状
態から最終的に発生可能な合法的なＮビットストリング
の数である。例えば、本好適実施例では状態Ｓｉに対し
Ｍ＝ｉである。この相対コストは、状態Ｓｉに関し”ｓ
ｃｏｓｔ［ｉ］”と呼ばれる。あらゆる状態のあらゆる
遷移に関して、コスト”ｃ”が決定される（ステップ３
８０）。
【００７０】これは次の式を用いて行なわれる。 ｃ＝ｎｂ＋scost[destination]−scost[source] ここで、ｎｂは遷移が起こった時の出力ビット数であ
り、scost[destination]は新状態の状態コストであり、
また、scost[source]は旧状態のコストである。なお、
対になった２つの遷移のコスト”ｃ”は異なるが、これ
は一般的に遷移毎に出力ビット数が異なり、かつ終了す
る状態が異なるからである。
【００７１】各状態の各遷移のコストを決定した後、各
状態に対する遷移対の各対を分けることにより、次式に
従い最適な確率閾値”ｔ”が決定される。 ｔ＝(cn1-cn2)/(cn1-cn2+cy2-cy1) ここで、ｃｙ１及びｃｎ１はそれぞれ一方の遷移対の”
Ｙ”及び”Ｎ”遷移の遷移コストである。ｃｙ２及びｃ
ｎ２はそれぞれ他方の遷移対の”Ｙ”及び”Ｎ”遷移の
遷移コストである。
【００７２】最適確率閾値を決定した後、それら解が収
れん判定のために比較される（ステップ４００）。それ
ら解が収れんしている場合には、処理は終了する。遷移
対が１つ以上の他の遷移対に支配されている場合、その
支配された遷移対は無用であるので削除される（ステッ
プ４２０）。換言すれば、遷移対は、このプロセスの繰
り返しの大部分で支配されるまでは削除されない。
【００７３】処理の１回目で、変数tcost[i]が０に初期
化される。次にtcost[i]は全ての状態Ｓｉについて、次
式に従って更新される（ステップ４４０）。 tcost[i]＝tcost[i]＋c/n
。
【００７４】全ての要素ｉについて、scost[i]の配列が
次のように更新される（ステップ４５０）。 scost[i]＝tcost[i]−tcost[ground state]
。
【００７５】このように、ステップ３６０で選ばれた標
本分布のｄ個の要素全部について手順が繰り返し実行さ
れることにより、各状態ｉに関する各遷移のコストｃと
上述のように生成された決定（r，t）が確定される。ス
テップ３８０，３９０，４００，４１０，４２０，４３
０，４４０，４５０は、解の収れんと最適遷移行列の生
成を保証するために何回か繰り返してよい。
【００７６】本発明により生成されたテーブルが図１０
乃至図１５に示されている。図１０乃至図１２及び図１
４，図１５において、遷移対は１から８までの番号によ
って名前がつけられている。図１０は、Ｎ＝２の場合に
ついて図７，図８及び図９の手順を踏むことによって生
成されたものである。図１１は、Ｎ＝３の場合につい
て、同手順を踏むことによって生成されたものである。
図１２は、Ｎ＝４の場合について同手順を踏み、かつ、
図７のオプションのステップ３４０に従って状態Ｓ１
３，Ｓ９を除去することによって生成されたものであ
る。図１３は、少し異なった形で表わされている。各列
は確率によって峻別されており、特定の列中の全ての状
態の遷移対について確率は同一である。さらに、他の表
は全て状態毎に”Ｎｏ”遷移の行を１行目、”Ｙｅｓ”
遷移の行を２行目とした２行により表わされているが、
図１３では、その順番が逆になっている。したがって、
図１３の場合には、”Ｙｅｓ”決定に対応する行は、行
列の状態列中の状態名の近くにある１番目の行であ
り、”Ｎｏ”決定に対応した行は”Ｙｅｓ”決定の行の
下にある。図１３は修正された行列であり、状態Ｂ１２
と状態Ｂ１０は図７のステップ３４０で説明した如き命
令に従って行列に付加されている。新しい遷移及び結果
として得られる最適閾値が、図１３の更新後の行列に示
されている。図１４はＮ＝４の場合、図１５はＮ＝５の
場合の手順に従っている。なお、実際には、状態または
遷移は、それが性能に殆ど寄与しない時には、たとえ厳
密に支配されたものでなくとも（アクセス不可能なもの
でなくとも）、除去されるべきである。
【００７７】ハードウエア構成 符号器の一例が図４及び図５に示されている。図４に示
す符号器は、図１１の符号化を実行する。図４に示す回
路は、入力としてＹ／Ｎ信号（UNLIKELY）と、図中+P
E，+PHで示された確率推定モデルからの確率とを受け取
る論理部品からなる。圧縮データは、１本、２本または
３本の符号線CODE BIT0，CODE BIT1，CODEBIT2に出力さ
れる。さらに、信号線LENGH-MSB，LENGTH-LSBにデータ
が出力されるが、これは符号ビット０−２のどれを用い
るべきかを指示することによって出力ビットストリング
の長さを表わす。図５の表は図４の論理構造に対応し、
様々な入力値状態すなわちUNLIKELY，PE，+PHと、それ
に対応した確率範囲MINPROB，MAXPROBを示しており、こ
れは確率モデルによって保持され、符号器によって圧縮
ビットストリーム出力を生成するために利用される。
【００７８】図４において、UNLIKELY入力はバッファ４
０３の入力に接続される。バッファ４０３の出力はCODE
BIT0 出力である。UNLIKELY入力はＮＯＲゲート４０２
の一方の入力及びインバータ４０１の入力にも接続され
ている。ＮＯＲゲート４０２の他方の入力はＡＮＤゲー
ト４０４の一つの入力に接続されている。ＡＮＤゲート
４０４の他の入力はＪ−Ｋフリップフロップ４０６のＱ
出力と接続されている。フリップフロップ４０６のＪ入
力は高電位（すなわちアクティブ）に接続されている。
フリップフロップ４０６のＫ入力はＡＮＤゲート４０５
の出力と接続されている。ＡＮＤゲート４０５の入力に
は、インバータ４０１の出力及び確率推定値+PE，+PHが
接続される。フリップフロップ４０６はＣＬＫクロック
信号によってクロッキングされる。ＡＮＤゲート４０４
の出力はＯＲゲート４１３の入力に接続されている。
【００７９】ＯＲゲート４１３の他方の入力はＡＮＤゲ
ート４１１の出力と接続されている。ＡＮＤゲート４１
１の入力はフリップフロップ４０６のＱ＊出力（ただ
し、＊は図４中の論理否定を示す上バー記号を意味す
る。以下同様）とＸＮＯＲゲート４０７の出力と接続さ
れている。ＸＮＯＲゲート４０７の入力はインバータ４
０１の出力及び確率推定値+PHと接続されている。ＯＲ
ゲート４１３の出力はＪ−Ｋフリップフロップ４１６の
Ｋ入力と接続されている。フリップフロップ４１６のＪ
入力はＮＡＮＤゲート４１２の出力と接続されている。
ＮＡＮＤゲート４１２の入力はフリップフロップ４０６
のＱ出力及びＡＮＤゲート４０５の出力と接続されてい
る。フリップフロップ４１６はＣＬＫクロック信号によ
ってクロッキングされる。フリップフロップ４１６のＱ
出力はCODE BIT1 出力である。フリップフロップ４１６
のＱ＊出力は、ＯＲゲート４２０の入力の一つに接続さ
れている。ＯＲゲート４２０の他の入力は+PH確率推定
値及びＮＯＲゲート４１４の出力と接続されている。Ｎ
ＯＲゲート４１４の入力は+PE確率推定値及びフリップ
フロップ４０６のＱ＊出力と接続されている。ＯＲゲー
ト４２０の出力はＡＮＤゲート４２１の一方の入力と接
続されている。ＡＮＤゲート４２１の他方の入力はバッ
ファ４０３の出力と接続されている。ＡＮＤゲート４２
１の出力はLENGTH-MSBである。
【００８０】ＡＮＤゲート４２１の出力はＸＯＲゲート
４２２の入力の一つにも接続されている。ＸＯＲゲート
４２２の他の入力はＮＯＲゲート４１９の出力に接続さ
れている。ＸＯＲゲート４２２の出力はLENGTH-LSB で
ある。ＮＯＲゲート４１９の入力の一つはＡＮＤゲート
４１５の出力と接続されている。ＡＮＤゲート４１５の
入力はＡＮＤゲート４０４の出力及びＪ−Ｋフリップフ
ロップ４１６のＱ出力と接続されている。ＮＯＲゲート
４１７の他の入力はＡＮＤゲート４１７の出力に接続さ
れている。ＡＮＤゲート４１７の入力の一つはフリップ
フロップ４０６のＱ＊出力に接続されている。ＡＮＤゲ
ートの他の入力はＯＲゲート４１０の出力に接続されて
いる。ＯＲゲート４１０の入力はＡＮＤゲート４０８，
４０９の出力に接続されている。ＡＮＤゲート４０８の
入力はフリップフロップ４１６の反転されたＱ出力及び
インバータ４０１の反転出力（すなわち非反転UNLIKELY
信号）と接続される。ＡＮＤゲート４０９の入力はフリ
ップフロップ４１６のＱ出力及び+PH確率推定値に接続
される。ＮＯＲゲート４１９の他の入力はＡＮＤゲート
４１８と接続される。ＡＮＤゲート４１８の入力はフリ
ップフロップ４０６のＱ出力、+PH確率推定値及び+PE確
率推定値と接続されている。
【００８１】前述のように、図４は図１１に示された符
号化を実行する。２つのフリップフロップ４０６，４１
６は状態変数の記憶に利用される。下に示すように、状
態変数はＳ８，Ｓ７，Ｓ６またはＳ５である。フリップ
フロップ４０６の”Ｊ”入力は高電位（アクティブ）に
接続されるが、これは奇数の状態（Ｓ５とＳ７）は１サ
イクル期間だけアクティブであるためである。下の＜表
２＞は、確率推定値PE，PHの各組み合わせ毎に遷移対が
選ばれた符号化テーブルを示している。
【００８２】
【表２】
【００８３】図４の回路は入力した確率に連続的に応答
して下の＜表３＞に示すような０，１，２または３の長
さの符号出力を生成する。
【００８４】
【表３】
【００８５】後続の回路が本回路の出力を用いた場合、
ＣＬＫ信号で遷移を起こしてフリップフロップ４０６，
４１６を所要の新状態へ更新する。
【００８６】図４の回路は格別リセットを行なわない。
UNLIKELY，PH及びPEが高電位の期間に、ＣＬＫ信号の遷
移によってフリップフロップ４０６，４１６を正しいリ
セット状態（Ｓ８すなわち両フリップフロップがＯＮ）
にさせることができる。
【００８７】図６は、本発明によって実現された符号器
・復号器の他の実施例を示す。本実施例では、２つのメ
モリ（図６中のＲＯＭ３００，３１０）を用いて、符号
化及び復号処理で利用される２つのルックアップテーブ
ル（例えば遷移状態マシン、遷移テーブル）を記憶す
る。これらのメモリは遷移の選択並びにデータの圧縮及
び伸長の制御のために利用される。図６において、Ｙ／
Ｎ決定３１５、確率モデル（図１）からの確率３２０、
及び状態レジスタ３３０に保持されている符号器の状態
３２５がＲＯＭ３００に入力されることにより、圧縮デ
ータビットストリーム及び次の状態の識別子からなる適
切な出力を選択する。
【００８８】伸長の場合、データレジスタ３７０からの
圧縮データ、確率３２０及び符号器の状態がインデック
スとしてＲＯＭ３１０のルックアップテーブルに入力さ
れ、これに応答してＲＯＭ３１０はＹ／Ｎ決定及び次状
態の識別子を出力する。
【００８９】この回路は圧縮と伸長の両方を実行するの
で、圧縮イネーブル信号線３３５及び伸長イネーブル信
号線３４０を利用して回路動作を選択する。したがっ
て、この回路が圧縮を行なおうとする時には、圧縮イネ
ーブル信号線３３５が付勢されてＲＯＭ３００をイネー
ブルし、伸長を行なおうとする時には、伸長イネーブル
信号線３４０が付勢されてＲＯＭ３１０をイネーブルす
る。
【００９０】圧縮シーケンス期間に、ＲＯＭ３００はＹ
／Ｎ値３１５、確率３２０及び状態レジスタの状態３２
５を受け取って、新状態３５０を出力し、また出力ビッ
ト数のカウント値を圧縮データ３５５として出力し、か
つ、圧縮データ３６０を出力する。新状態３５０は状態
レジスタ３３０に格納される。圧縮データ３６０はデー
タレジスタ３７０に格納され、ＲＯＭ３００から出力さ
れたビットカウント値３５５を用いてデータレジスタ３
７０にビットをシフトインさせることにより、ＲＯＭ３
００から出力された圧縮データビットを受け取らせる。
この圧縮データは、要求された時にデータレジスタ３７
０を介し記憶メディアまたは伝送メディアへ出力でき
る。
【００９１】データを伸長しようとする時は、データは
データレジスタ３７０に入力され、シフトカウント信号
線３７５に制御されつつデータレジスタ３７０から読み
出されて、確率３２０及び状態レジスタ３３０に保持さ
れている状態とともにＲＯＭ３２０に入力される。これ
らの入力値を用いてＲＯＭ３１０に置かれたテーブル内
でテーブルルックアップが実行され、同テーブルは、デ
ータ値が高い確率の範囲内にあるか否かを確率モデルへ
通知するためのＹ／Ｎ値３８０を出力する。ＲＯＭ３１
０は圧縮データのビット数及び回路の次の状態３５０も
出力する。このビット数は、データレジスタ３７０内の
ビットをシフトするためのシフトカウント線３７５に入
力される。前述のように、生成されたＹ／Ｎ信号は、入
力データを復元するため、伸長器の残りの部分、具体的
には確率モデル及びＢＤＭ装置へ入力される。
【００９２】以上、本発明の実施例を説明したが、本発
明はそれのみに限定されるものでない。本発明の範囲
は、特許請求の範囲の各請求項により定義されるが、そ
の範囲内での様々な変形または修正も本発明に包含され
るものである。
【００９３】
【発明の効果】本発明によれば、以上の実施例に関連し
た詳細説明から明かなように、２進決定により表現され
たデータの圧縮及び伸長を効率的に実現するための有効
かつ実現容易な方法及び装置を提供でき、その効果は極
めて大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好適実施例の符号器及び復号器の典型
的なブロック図である。
【図２】本発明の符号器の簡略ブロック図である。
【図３】本発明の復号器の簡略ブロック図である。
【図４】本発明の一実施例の符号器の論理図である。
【図５】図４に示した符号器の入力値に対応した確率範
囲を識別するためのテーブルを示す。
【図６】本発明の他の実施例のブロック図である。
【図７】本発明の好適実施例で利用される遷移行列を生
成する処理を説明するフローチャートである。
【図８】本発明の好適実施例における遷移行列の閾値の
生成及び最適化の処理を説明する部分フローチャートで
ある。
【図９】本発明の好適実施例における遷移行列の閾値の
生成及び最適化の処理を説明する部分フローチャートで
ある。
【図１０】本発明のシステムで採用される遷移行列の第
１例を示す。
【図１１】本発明のシステムで採用される遷移行列の第
２例を示す。
【図１２】本発明のシステムで採用される遷移行列の第
３例を示す。
【図１３】本発明のシステムで採用される遷移行列の第
４例を示す。
【図１４】本発明のシステムで採用される遷移行列の第
５例を示す。
【図１５】本発明のシステムで採用される遷移行列の第
６例を示す。
【図１６】従来の算術符号化方法の説明するため図であ
る。
【図１７】従来の算術符号化方法を説明するための図で
ある。
【符号の説明】
１００ オリジナルデータ １１０，１４０ ２進決定モデル（ＢＤＭ） １１５，１３５ 確率推定モジュール（ＰＥＭ） １２０ 符号器 １２５ 圧縮データ １３０ 復号器 ２００，２４０ 選択遷移機構 ２１０，２３０ 状態カウンタ ３００，３１０ ＲＯＭ（ルックアップテーブル） ３１５ Ｙ／Ｎ決定 ３２０ 確率 ３２５ 状態 ３３０ 状態レジスタ ３３５ 圧縮イネーブル信号線 ３４０ 伸長イネーブル信号線 ３５０ 新状態 ３５５ ビットカウント値 ３６０ 圧縮データ ３７０ データレジスタ ３７５ シフトカウント信号線 ３８０ Ｙ／Ｎ値
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭53−110338（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−29372（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−76525（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−254828（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−172047（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−252051（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03M 7/40 G06F 5/00

Claims (17)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力データに関連した確率値及び肯定／
    否定指示から符号ビットストリームを生成する方法であ
    って、 状態のそれぞれは１つ以上の遷移対を持ち、該１つ以上
    の遷移対は所定の閾値に従って選らばれ、該１つ以上の
    遷移対の遷移のそれぞれは、あるビットストリームに関
    連付けられかつ所定の肯定／否定指示に従い選ばれ、現
    在状態に初期化される、複数の状態を持つマシンを提供
    するステップと、 該確率値に従って該遷移マシンの該現在状態の該１つ以
    上の遷移対をサーチするステップと、 該遷移に関連したビットストリームを出力しかつ該肯定
    ／否定指示に従って次の状態に遷移するステップを有
    し、 次の該確率値のサーチは該次状態の遷移対のサーチから
    始まるようにしてなる符号化方法。
  2. 【請求項２】 請求項１記載の符号化方法において、該
    遷移マシン提供のステップは、最大ビットストリーム長
    を選ぶステップ、該遷移マシンの状態を定義するステッ
    プ、及び該状態のそれぞれの遷移対を生成するステップ
    からなることを特徴とする符号化方法。
  3. 【請求項３】 請求項２記載の符号化方法であって、該
    遷移マシンにおいて遷移対のそれぞれの閾値を最適化す
    るステップをさらに有することを特徴とする符号化方
    法。
  4. 【請求項４】 請求項２記載の符号化方法であって、該
    遷移対の生成の前に１つ以上の追加的状態を追加するス
    テップをさらに有することを特徴とする符号化方法。
  5. 【請求項５】 請求項４記載の符号化方法において、該
    １つ以上の追加的状態は予め生成された状態へ戻る遷移
    を有することを特徴とする符号化方法。
  6. 【請求項６】 請求項３記載の符号化方法において、該
    閾値最適化のステップは、確率推定値の分布を生成する
    ステップ、各状態の最も低コストの状態に対する相対的
    なコストを推定するステップ、最適な確率閾値を生成す
    るステップ、及び最適確率閾値が収れんするか否かを判
    定するステップからなり、 最適確率閾値が収れんするときには閾値は最適化されて
    おり、最適確率閾値が収れんしないときは該閾値を更新
    して上記各ステップを繰り返すようにしてなることを特
    徴とする符号化方法。
  7. 【請求項７】 請求項１記載の符号化方法であって、出
    力ビットストリームの一部を反転させるステップをさら
    に有することを特徴とする符号化方法。
  8. 【請求項８】 請求項７記載の符号化方法において、該
    反転させるステップは該ビットストリームに関するＸＯ
    Ｒゲートをトグルさせるステップからなることを特徴と
    する符号化方法。
  9. 【請求項９】 入力データに関連した確率値及び肯定／
    否定指示から符号ビットストリームを生成する装置であ
    って、 状態のそれぞれは１つ以上の遷移対を持ち、該１つ以上
    の遷移対は所定の閾値に従って選ばれ、該１つ以上の遷
    移対の遷移のそれぞれは、あるビットストリームに関連
    付けられかつ所定の肯定／否定指示に従い選ばれ、現在
    状態に初期化される、複数の状態を遷移マシンと、 該確率値に従って該遷移マシンの該現在状態の該１つ以
    上の遷移対をサーチする手段と、 該遷移に関連したビットストリームを出力し、及び該肯
    定／否定指示に従って次の状態に遷移する手段を具備
    し、 次の該確率値のサーチは該次状態の遷移対のサーチより
    始まるようにしてなる符号化装置。
  10. 【請求項１０】 非圧縮データを復元するために圧縮ビ
    ットストリームを復号する復号器であって、 圧縮ビットストリームを受け取る入力手段を具備し、 所定の基底状態に初期化され、該復号器の状態を識別す
    る状態手段と、 該復号器の次の状態を選択しかつ復元すべきデータが確
    率値によって決まる確率範囲内にあるか否かを指示する
    肯定／否定値を選択する選択遷移機構を具備し、 該選択遷移機構は状態毎の０個以上の遷移対の要素から
    なる遷移マトリクスを具備し、各遷移対の各要素は肯定
    ／否定値及び該状態手段に与えられる次状態の識別子か
    らなり、該肯定／否定値は非圧縮データを復元するため
    のモデリング手段へ与えられるようにしてなる復号器。
  11. 【請求項１１】 非圧縮データを復元するために圧縮ビ
    ットストリームを復号する方法であって、 状態のそれぞれは１つ以上の遷移対を持ち、該１つ以上
    の遷移対は所定の閾値に従って選らばれ、該１つ以上の
    遷移対の遷移のそれぞれは、あるビットストリームに関
    連付けられかつ所定の肯定／否定指示に従い選ばれ、あ
    る現在状態に初期化されてる複数の状態を持つ遷移マシ
    ンを提供するステップと、 圧縮ビットストリームを受け取るステップと、 該確率値に従って該遷移マシンの該現在状態の該１つ以
    上の遷移対をサーチするステップと、 該遷移に関連した非圧縮ビットストリームを出力し、か
    つ該肯定／否定指示に従って次の状態に遷移するステッ
    プを有し、 次の該確率値のサーチは該次状態の遷移対のサーチより
    始まるようにしてなる復号方法。
  12. 【請求項１２】 入力データを圧縮するための装置であ
    って、入力データの特徴を、発生確率の範囲を指定する
    確率値、及び、該入力データが該確率値によって決まる
    範囲内であることの肯定／否定指示として表現するモデ
    リング手段と、該入力データの圧縮形を表わすビットス
    トリームを生成する符号器を具備し、 該符号器は、 確率値、及び、該入力データが該確率値によって決まる
    範囲内であることを示す肯定／否定値を受け取る入力手
    段、 符号器の状態を識別する、所定の基底状態に初期化され
    た状態手段、 符号器の次の状態及び該入力データの圧縮形を表わすビ
    ットストリームの一部になる出力データとしての０ビッ
    ト以上を選択するための選択遷移機構からなり、 該選択遷移機構は、状態毎の０個以上の遷移対の要素か
    らなり、各遷移対の各要素は出力データとしての０ビッ
    ト以上及び該状態手段に与える次状態の識別子からなる
    遷移行列を具備し、該状態手段からの該復号器の状態の
    識別子、並びに、モデリング手段からの確率値及び入力
    データが該確率値で決まる範囲内であるか示す肯定／否
    定値を受け取り、入力データを表わす圧縮データストリ
    ームを生成して出力するようにしてなるデータ圧縮装
    置。
  13. 【請求項１３】 請求項１２記載のデータ圧縮装置であ
    って、圧縮ビットストリームを、非圧縮データを復元す
    るため復号する復号器をさらに具備し、 該復号器は、 圧縮ビットストリームを受け取る入力手段、 該復号器の状態を識別する、所定の基底状態に初期化さ
    れた状態手段、 該復号器の次の状態、及び復元されるべきデータが確率
    値によって決まる確率範囲内であるかを示す肯定／否定
    値を選択する選択遷移機構からなり、 該選択遷移機構は、状態毎の０個以上の遷移対の要素か
    らなり、各遷移対の各要素は肯定／否定値及び該状態手
    段に与える次状態の識別子からなり、該肯定／否定値は
    非圧縮データを復元するためのモデリング手段へ与えら
    れるようにしてなることを特徴とするデータ圧縮装置。
  14. 【請求項１４】 遷移マシンを生成する方法であって、 最大ビットストリーム長Ｎを選ぶステップと、 基底状態をＳ（２N）とする、該遷移マシンの状態を提
    供するステップと、 それぞれの状態の遷移対を生成するステップを具備し、 可能な出力は第１の部分と第２の部分に分割されること
    によって、対をなす一方の遷移が１つ以上の許容された
    Ｎビット系列を持つ状態へ行き、同対の他方の遷移が残
    りの許容されたＮビット系列を持つ状態へ行くようにさ
    れ、許容されるＮビット系列を１つだけしか持たない状
    態へ遷移した時に、該系列は該系列の出力及び基底状態
    への遷移を構成するようにしてなる遷移マシン生成方
    法。
  15. 【請求項１５】 請求項１４記載の遷移マシン生成方法
    であって、該遷移マシンにおいて遷移対のそれぞれの閾
    値を最適化するステップをさらに具備することを特徴す
    る遷移マシン生成方法。
  16. 【請求項１６】 請求項１４記載の遷移マシン生成方法
    であって、該遷移対の生成前に１つ以上の付加的状態を
    追加するステップをさらに具備することを特徴とする遷
    移マシン生成方法。
  17. 【請求項１７】 請求項１５記載の遷移マシン生成方法
    において、閾値最適化のステップは、確率推定値の分布
    を生成するステップ、各状態の最低コストの状態に対す
    る相対的なコストを推定するステップ、最適確率閾値を
    生成するステップ、及び最適確率閾値が収れんするか判
    定するステップからなり、収れんするときには該閾値は
    最適化されており、収れんしないときは該閾値を削除し
    て上記各ステップを繰り返すことを特徴とする遷移マシ
    ン生成方法。
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