JP3017380B2 - データ圧縮方法及び装置並びにデータ伸長方法及び装置 - Google Patents

データ圧縮方法及び装置並びにデータ伸長方法及び装置

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、データ符号化の分野に
係り、特に、固定レート圧縮のためのイメージ符号化に
関する。
【０００２】
【従来の技術】データ圧縮は、データの集合のための必
要スペースを削減することと定義される。従来、様々な
データ圧縮方法が知られている。各データ圧縮方法は、
データの集合を符号化する符号化方法を含んでいる。符
号化方法の目的は、データの集合を表現するためのデー
タ記憶量または伝送量を減らすことである。符号化（圧
縮）方法に関連するのが、データをその符号化表現から
復元するための復号（伸長）方法である。
【０００３】量子化は多くのデータ圧縮手法の必須部分
である。量子化の一手法は、標本列の量子化に隣接標本
の情報を利用する方式である。これは一般的にシーケン
シャル量子化と呼ばれる。２種類のシーケンシャル量子
化器、すなわち予測符号器(predictive coder）とマル
チパスサーチ符号器（multipath search coder）が利
用される。予測符号器は、次の標本を予測し、予測値と
実際の値との差を量子化する。この予測は、前の予測値
の組み合わせをベースにしている。周知の予測符号化方
式として、デルタ変調と差分パルス符号変調（ＤＰＣ
Ｍ）がある。
【０００４】ＤＰＣＭは、ロスの多い（lossy）信号用
符号化方式の一種である。ロスの多い符号化方式では、
復元画像はオリジナル画像と完全には一致しない。基本
的にＤＰＣＭにおいては、標本とその予測値との間の差
が量子化されて伝送される。予測値は、前の予測値及び
量子化された差分から得られるが、受信機側でも得られ
る。受信機側でも同一の予測器が用いられるからであ
る。受信機は、この予測値を受信した量子化差分に加え
て、オリジナル標本の近似値を生成する。
【０００５】ＤＰＣＭ符号化方式には、固定レート方式
と可変レート方式の２種類がある。固定レート方式は信
号量（例えばミリ秒または画素）を固定ビット数、例え
ば８ビットで符号化する。固定レート方式は、簡略であ
ること、同期実時間符号化及び復号化が可能であること
と、バッファサイズまたは伝送時間を予測できるという
利点がある。他方、可変レート方式は、必要とするビッ
ト数が、信号の複雑でない領域で減少し複雑な領域で増
加する。可変レート方式は、忠実度を一定とすれば、固
定レート方式に比べ高い圧縮率を得られる利点がある。
換言すれば、同じ圧縮率に対して、固定レート方式より
優れた忠実度を得られる。
【０００６】ＤＰＣＭシステムの動作では、まず信号を
フィルタ処理し短期間の変動を除去する。例えば、ノイ
ズ除去フィルタやローパスフィルタを利用できる。な
お、この種のフィルタ処理を独立した最初のステップと
して行なうことも可能であり、あるいは、本来の符号化
処理を変更し同様の効果を達成することも可能である。
ノイズ除去の目的は、画像の品質向上（これは望ましい
効果であるが）だけではなく、より重要なことは、上記
の如き変動のビット数の多い符号を減らして、ある特定
の符号化ビットレートで信号忠実度を向上させることで
ある。
【０００７】各入力標本に対する符号化処理は、予測、
誤差量子化及び符号生成からなる。予測では、幾らかの
前の予測値または差分をもとに次の標本値を予測する。
予測した標本値が標本の実際値から引き算されることに
より”誤差”値が得られる。この誤差値は、許容値の集
合中の誤差値と絶対値が近い値（例えば最も近い値）で
置き換えられる（その値に量子化される）。この許容値
の集合（ここではＶ＝｛a1,a2,a3,...,ak｝と表わされ
る）は、通常小さく２程度のことが多い。量子化された
誤差値は、a1,a2,a3,...,ak中の実際の誤差値に数値的
に最も近いものである。これが量子化である。この選ば
れた値を、その後の予測に利用することによって、符号
器は状態を学習できる。しばしば、許容値の集合は前の
符号の状態に応じて変化する。例えば、Ｖがサイズ２
で、１ポイントあたり１ビット固定の符号化が行なわれ
る方式では、a1，a2値は直前の符号の方向へスキューさ
れる。これは”モーメント”（momentum）効果をもたら
し、加速信号の符号化を可能にする。
【０００８】量子化された誤差値は何等かの方法で符号
化され圧縮データを形成する。ビット符号化は、固定ビ
ット符号化と適応ビット符号化が可能である。固定ビッ
ト符号化では、量子化された誤差値は常に同一サイズの
ビットストリングで符号化される。適応ビット符号化の
場合、統計的履歴を仮定し、符号が適応的に変化してほ
ぼ最適な圧縮を得る。このように適応ビット符号化で
は、符号が変化することによって可変サイズのビットス
トリングで量子化された誤差値を表わす（ＤＰＣＭシス
テムの場合）。ビット符号化は、瞬時符号化または非瞬
時符号化が可能である。瞬時符号化（instataneous en
coding）では、ある特定のコンテキストに最適な出力符
号を、符号化すべきトークン（例えば量子化された誤差
値）より直接的に決定できる。非瞬時符号化（non-inst
antaneous coding）では、出力ビットを、複数の符号化
されたトークン（例えば量子化された誤差値）によって
決定できるように、状態情報がビット符号器内に保存さ
れる。非瞬時符号化の例に、算術符号化がある。非瞬時
適応ビット符号化によれば圧縮率が改善される。単純に
するため、これらの符号化法の殆どはバイナリ決定（de
cision）だけを処理する。このようなバイナリの瞬時適
応エントロピー符号化法は従来から知られており、算術
符号化法と呼ばれることが多い。量子化され符号化され
た誤差値は、記憶されまたは伝送される圧縮信号データ
（例えば画像）を形成する。
【０００９】圧縮信号が復号（伸長）される時に、信号
は同じ順番で復元され同様の状態情報が作られる。各標
本が再び予測され、その量子化された誤差値が復号され
る。前に行なわれたように、予測値及び誤差値が加算さ
れて復元標本値を形成する。復元された標本値の全体で
復元信号を形成する。
【００１０】従来、ＤＰＣＭシステムのいくつかは適応
システムであった。これらの適応設計は、適応予測器ま
たは適応量子化手法からなる。ある適応量子化手法は誤
差信号正規化と呼ばれ、メモリーレス（memoryless）量
子化器を用いる。このメモリーレス量子化器は、量子化
のインターバル及びレベルを信号の標準偏差（量子化器
で分かっている）に応じて変化させる。もう一つの適応
量子化手法は、スイッチ（switched）量子化器と呼ばれ
るもので、その特性を差分信号に整合するように変化さ
せ、かつ、幾つかの前の標本差分、例えばビデオの場合
には２つの標本差分を用いて、差分信号の状態を決定す
る。
【００１１】もう一つの手法は、特に画像に適用される
もので、空間マスク法と呼ばれているが、走査線上の前
の標本と前走査線上の標本を利用する。マスク関数は、
ある特定の画素周りのグラディエントの荷重和より作ら
れる。
【００１２】マルチパスサーチ符号器（ＭＳＣ）は、入
力標本値の前後の標本値を利用して入力標本の量子化値
を選択する。ＭＳＣ方式の１種が、ツリー符号化法（tr
eecoding）である。ツリー符号化法はツリー構造を利用
するが、各典型的標本系列はツリー（tree）の枝の系列
として記憶される。系列が選択される時に、それに対応
したツリーパス（tree path）がバイナリ系列として伝
達されるが、このバイナリ系列の各ビットはツリーの各
連続したノードで進むべき方向を示す。言い換えれば、
複数の標本を順に処理する時に、後の標本は最初の標本
との相関が弱まるのが普通であるので、候補となり得る
値の数が増える。このようにＭＳＣ手法はツリー構造に
似ている。
【００１３】後に明かにされるように、本発明は、複雑
さが変化する信号領域でビット数を変化できる固定レー
トのデータ符号化法を提供する。よって、本発明は、候
補標本が少ない場合に少ないビットを、候補標本が多い
場合に多いビット数を用いてデータ標本の集合を符号化
するが、略一定のビットレートの圧縮を提供する。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の一つの目的
は、固定レートＤＰＣＭ符号化法と可変レートＤＰＣＭ
符号化法の両方の利点を得る方法を提供することであ
る。
【００１５】本発明のもう一つの目的は、データが圧縮
されるにつれてモデルを更新する適応量子化法を提供す
ることである。
【００１６】本発明の他の目的は、量子化レベルを変化
させることにより略一定レートの符号化を行なう圧縮法
を提供することである。
【００１７】本発明の別の目的は、圧縮すべきデータの
種類に応じて量子化精度がヒューリスティックに制御さ
れる方法を提供することである。
【００１８】本発明のもう一つの目的は、データシンボ
ル量子化用の誤差分類集合を決定する方法を提供するこ
とである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】これらの目的及び他の目
的は、データのストリームを所定のビット圧縮レートで
量子化する方法及び装置によって達成される。予測デー
タ値と実際データ値の間の誤差を分類するためバイナリ
決定ツリーが設定される。バイナリ決定ツリーは、１つ
のルートノードと、スレッシュホールド値のペアで表現
された、ルートノードの周りの多数のバイナリノードと
からなり、各ペアのメンバーは、バイナリ決定ツリーの
一つのノード、及びデータ値のレンジ（range）を示す
一つのスレッシュホールド値を表わす。次に、データ値
の入っているレンジが決定され、予測データ値と実際デ
ータ値の間の量子化された誤差（トークン）を表わすバ
イナリ符号が生成される。次に、量子化された誤差のシ
ンボル（トークン）が符号化され、この誤差シンボルに
対応したビットストリングが出力され圧縮データとな
る。
【００２０】所定数の誤差が量子化（かつ符号化）され
た後、その圧縮データのビットレートが所定の（目標
の）圧縮比と比較される。ビットレートが所定の圧縮比
により指定されるビットレートより大きい場合には、レ
ンジのサイズがより広い範囲のデータ値を包含するよう
に増大させられることにより、ビットレートを減らす。
使用されたビットレートが、所定の圧縮比で指定される
ビット数より小さい場合には、レンジのサイズが減らさ
れることにより、１データ値あたりの出力ビット数を増
加させる（すなわち、ビットレートを増加させる）。こ
のように、本発明は、所定の圧縮比を維持するように、
誤差分類の集合に従って誤差トークンを量子化できる。
【００２１】
【作用】本発明によれば、固定レートのデータ符号化で
ありながら、複雑さが変化する信号領域でビット数を変
化させ、略一定のビットレートの圧縮が可能であって、
固定レート符号化法と可変レート符号化法の両方の利点
を得られる。
【００２２】
【実施例】圧縮／伸長システムについて説明する。以下
の説明において、ビット数やデータシンボルの種類、ト
ークン等々、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、本発明を無用に難解にしないた
め、周知の回路は詳細を省きブロック図で示す。
【００２３】本発明は、あらゆる種類のデータ値の圧縮
に適用できるが、本発明の重要な用途はカラー画像であ
る。本発明の圧縮／伸長システムを画像信号の圧縮及び
伸長用システムとして説明する。しかし、本発明はあら
ゆる種類の信号量に適用できることを理解すべきであ
る。以下の説明において、”画素”なる用語はスカラー
信号値を表わすために用いられる。なお、スカラー値は
輝度、色度等の多様な属性を表わすことがある。”カラ
ー画素”なる用語は３刺激（tristimulus）画素を表わ
すために用いられる。
【００２４】画像圧縮に適用した場合、画素は１画素ず
つシーケンシャルに処理される。まず、画素値を保存さ
れている前の値から予測する。ついで、予測誤差の量子
化されたものを、まず複数のバイナリ決定ツリーの１つ
の”葉”のパスアドレスのビットへ符号化し、次に、バ
イナリエントロピー符号器のプロダクション（producti
ons）へ符号化する。この符号化中に、画像の画素があ
る決まった順序でスキャンされる。ある実施例では、画
素の正方格子配列が用いられラスター（辞書式）順序で
スキャンされる。しかし、スキャン順序を、階層的ラス
ター順序、ジグザグラスター順序、その他従来から知ら
れている順序とすることもできる。なお、本発明は正方
格子画素配列に限定されない。他の画素配列、例えば６
角形格子配列を用いることができる。このように、画像
信号は１画素ずつ符号化されるが、その際同時に画像の
符号化済み部分の概要を示す前画素値の情報（すなわち
状態情報）を保存する。
【００２５】ある実施例では、この状態情報は２つのラ
インバッファの画素からなる。第１のラインバッファの
内容は現在符号化中のラインであり、第２のラインバッ
ファは、その直前のラインを保持している。
【００２６】各入力ポイントに対する符号化処理は予
測、誤差量子化、符号生成からなる。本発明は特殊な予
測方法を必要としない。画像圧縮のための本好適実施例
では、３画素予測法が利用される。この方法では、位置
（ｘ，ｙ）の画素は次式を用いて予測される。
【００２７】 Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｂ＋Ｃ＋median（Ａ，Ｂ，Ｃ） ここで、Ａ＝Ｒ（x-1，y-1）、Ｂ＝Ｒ（x-1，ｙ）、Ｃ
＝Ｒ（ｘ，y-1）であり、Ｒ（）は符号器が用いる復元
画素値を表わす。他の予測式、例えば （Ａ＋Ｂ＋Ｃ）／３または（Ｂ＋Ｃ）／２ を用いてもよい。
【００２８】必要に応じ、ディザ（dithering）項を予
測値に加算することができる。ディザ項は、平均が０
で、標準偏差がａ１，ａ２等の許容値間の最小距離の３
分の１の擬似乱数値でなけければならない。ディザ項の
利用は従来からよく知られている。なお、本好適実施例
においてはディザは利用されない。
【００２９】予測法を用いて、画素に対し１つの値が予
測される。次に、この予測値がオリジナル画素の実際の
値から差し引かれる結果、”誤差”値が得られる。この
誤差値は、許容値の集合を用いて量子化される。本発明
において、各許容値集合は誤差クラスと呼ばれる。本好
適実施例にあっては許容値中の一つは常に０である。し
かしながら、０値を許容しなくともよいことに注意され
たい。他の実施例においては、０に最も近い値が、平均
すると０になる２つ以上の値の間で周期的に振動する。
この実施例は、実質的にディザの効果を得る代替手段で
ある。
【００３０】許容値集合（Ｖ＝｛a1,a2,...,ak｝）を変
化させることができると、ある特定の圧縮率に対する忠
実度を改善できる。本発明は、ある一定の圧縮比に近づ
くように許容値を動的に変化させる。すなわち、信号の
変化の激しい領域では、許容値Ｖのレンジが広げられ、
量子化誤差の増加を犠牲にし圧縮率を上げる。他方、信
号の変化が少ない領域では、許容値のレンジが狭めら
れ、圧縮率を犠牲にして忠実度を上げる。ある実施例に
おいては、この動的調整はゆっくり進行する（すなわ
ち、帰還は時間平均化されるか、”減衰”されるか、あ
るいは”低域ろ波”される）。なお、上記”量子化誤
差”は、”予測誤差”のことではなくて、実際の予測誤
差とその量子化（近似）符号との間の差のことである。
【００３１】量子化後、量子化された誤差値は何等かの
方法で符号化されて圧縮信号を形成する。量子化された
誤差値は予測値に加算され、その和がバッファ内のオリ
ジナル画素値と入れ替わる。量子化中のデータ値がもと
もと画像データから得られたものである場合、上記の和
はＲ（x,y）としてバッファにセーブされる。量子化さ
れ符号化された誤差値は、記憶及び伝送される圧縮デー
タを形成する。
【００３２】画像の復号（伸長）時に、画像は同じ順番
に再構築され同じ状態情報が作られる。各画素が再び予
測され、量子化された誤差値が復号される。再び、予測
値及び誤差値が加算されて復元画素値Ｒ（x,y）を形成
する。正確には、Ｒ（x,y）値が復号画像を形成する。
符号効率を上げるため符号化中に前処理としてローパス
フィルタ処理が施された場合には、復号後に画像鮮鋭化
処理をいれるのが適当であろう。
【００３３】発明の概要 本発明においては、複数の許容値集合によって複数のク
ラスを定義する。この複数のクラスはバイナリツリーの
ノードに対応している。各画素はそのようなクラスを用
いて符号化されるが、このクラスを画素のクラスコード
と呼ぶ。そのような複数のツリー（ゾーン）を用意し、
そのいずれを用いるかを符号器及び復号器で取り決める
ようにしてもよい。各クラスコードは数ビット長のバイ
ナリ値である。クラスコードのビットは、ルートノード
から、入力データ値（シンボル）の含まれるデータ値レ
ンジを示すスレッシュホールド値に対応したノードまで
のバイナリツリーの下のバイナリ決定を表わす。なお、
レンジは下側のスレッシュホールド値と上側のスレッシ
ュホールド値によって定義されるが、簡略化して、一つ
のスレッシュホールド値によってレンジを特定してもよ
い。例えば、レンジを下側のスレッシュホールド値によ
って特定し、同時に、この下側のスレッシュホールド値
で隣のスレッシュホールド値の上側スレッシュホールド
値を定義するようにしてよい。バイナリ決定のツリー
は、本発明にフレキシビリティを持たせる。複数のツリ
ーは、より良好な確率推定の生成を可能にし、また、量
子化精度のヒューリスティックな制御も可能にする。本
発明における決定ツリーの構造例が図１に示されてい
る。
【００３４】予測誤差ｄ＝Ｄ（オリジナル）−Ｄ（予
測）が決定された後、この予測誤差は１つのレンジへ量
子化される。符号化すべき入力データ値はバイナリイベ
ントの連続へと量子化される。図１において、ツリー１
００のルートノードは、符号のバイナリ”０”及びバイ
ナリ”１”にそれぞれ対応した２つの枝ノード１１０，
１１１を含む。ノード１０１は−ｋ１≦ｄ≦ｋ１のレン
ジ（”量子化レンジ”）を表わす。ツリー１００はま
た、ノード１０２，１０３，１０４，１０５，１０６、
その他図示されていないノードを有する。ノード１０２
は、枝１１２によってノード１０１と接続され、”０”
量子化に対応する。枝１１３，１１２はそれぞれ、ノー
ド１０３，１０４をノード１０２と接続する。ノード１
０３，１０４（それぞれ枝１１８，１１５を経由）はそ
れぞれ、−ｋ２≦ｄ≦−ｋ１のレンジとｋ１＜ｄ≦ｋ２
のレンジを表わす。また、枝１１８，１１５はそれぞ
れ、バイナリ符号”１０１１”，”１１０”によって表
わされる。枝１１９，１１４はそれぞれノード１０５，
１０６をノード１０３，１０４と接続する。ノード１０
５は、−ｋ３≦ｄ＜−ｋ２のレンジ及びバイナリ符号”
１００１”に対応する。ノード１０６は、ｋ２＜ｄ≦ｋ
３のレンジ及びバイナリ符号”１１１０”に対応する。
レンジはプラス側及びマイナス側へ連続する。
【００３５】各ノードは、それに関連したスレッシュホ
ールド値のレンジを持っている。ある特定のシステムに
おいて用いられるスレッシュホールド値は、その特性及
びデータ値の範囲に依存する。例えば、画像データを量
子化する場合、視覚は特定範囲での変化に対する感度が
高いので、ある範囲の色及び輝度における精度を上げる
のが望ましいことが多い。特に、データ値が１００〜３
００の範囲の数で識別されるシンボルであれば、３つの
スレッシュホールド値は１００〜３００の範囲内にある
ことになる。データ値が確率または誤差値に変換されて
から符号化される場合、スレッシュホールド値のレンジ
は非常に小さくなり、高精度量子化を再選択する。以下
の好適実施例の説明において、予測データ値と実際デー
タ値との間の誤差を表わす誤差値が符号化される。した
がって、スレッシュホールド値は可能な誤差値のレンジ
を表わす。しかしながら、本発明の精神及び範囲から逸
脱することなく、データの種類並びにスレッシュホール
ド値のレンジを変えることができることは、当業者には
明かであろう。
【００３６】図１に、本発明において採用された変形し
たアンバランスなバイナリツリーが示されている。１番
目のバイナリ決定は、圧縮すべき値が＋ｋ１と−ｋ１の
間の領域内であるか判定する。データ値がその領域内で
あれば、量子化は完了し（バイナリ”１”が出力され
る）、処理は次に量子化すべきデータ値に進む。データ
値が±ｋ１で区画された領域内でなければ、次の決定
で、データ値がバイナリツリーのどちら側であるかを示
すデータ値の符号と、データ値が存在する領域について
判定する。データ値が正で±ｋ１のレンジ内でなけれ
ば、つぎのテストで、データ値がｋ２未満であるか調べ
ることによって、データ値がｋ１とｋ２の間の領域内で
あるか判定する。そうでなければ、ツリーの次の決定
は、入力データ値がｋ３未満であるか調べることによ
り、このデータ値がｋ２とｋ３の間の領域内であるかを
判定することである。同様に、データ値が負ならば、−
ｋ２，−ｋ３に関して同じステップを踏むことになる。
【００３７】スレッシュホールド値を減少させて領域の
サイズを小さくすると、他の領域のサイズが増大するこ
ととなり、増大した領域のいずれかの範囲内にデータ値
の存在する可能性が増加する。さらに、本発明にあって
は、領域のサイズが減少すると、追加的な領域が外側の
レンジに付加される。したがって、領域のサイズが減少
するにつれて、領域数が増加する。例えば、ｋ１値を減
少させると、ｋ１及びｋ２により定義される領域のサイ
ズが増加し、その結果、データ値がｋ１〜ｋ２の領域に
存在する確率が増加する。また、他の領域が外側の確率
レンジに付加される。同様に、スレッシュホールド値ｋ
１，ｋ２を減少させると、ｋ１，ｋ２で定義される領域
のサイズが減少し、同時にｋ２，ｋ３で定義される領域
のサイズが増大する。また、この場合には、領域数も減
る。ｋ２の値を減少させることもでき、そうすることに
よって、ｋ１，ｋ２間の領域のサイズを減少させるのみ
ならずｋ２，ｋ３間領域のサイズを増加させ、したがっ
て、入力値がｋ３より大きな領域（そのノードに至るま
でのバイナリツリーのパスの表現に、より多くのビット
を要する）に入る可能性を増加させる。ｋ１，ｋ２，ｋ
３の値は、圧縮すべき可能値のレンジ及び圧縮すべきデ
ータの種類に依存する。また、本発明のある実施例にお
けるレンジの総数は、圧縮すべき正値のレンジ及び圧縮
すべきデータの種類に依存する。
【００３８】本好適実施例において、データ値及びバイ
ナリツリーのスレッシュホールド値は、画素に対する予
測誤差を表わしている。本実施例における画素の処理で
は、画素値例えば輝度値を前の輝度値より予測し、予測
値を実際値と比較して予測誤差を生成する。この予測誤
差は、それが入るレンジを示すノードに対するパスアド
レスに従って、量子化される。あるレベルの精度と正確
さが輝度に対して必要とされるが、色度に対して要求さ
れるレベルは違ってもよいことを理解されるであろう。
したがって、複数のバイナリツリーを用い、データの集
類に応じて、さらには最初の入力値に応じて選択しても
よい。この最初の値を、復号器が知っていなければなら
ない。色度は、茶色領域及び紫色領域では高い正確さを
要求するが、緑色領域ではいくらか緩和されるといえ
る。したがって、カラー領域についてデータをテスト
し、判定した領域に応じてバイナリツリーを選択でき
る。
【００３９】前述のように、選択されたレンジは、バイ
ナリ決定系列により決定されたとみなされる。レンジの
値は、いずれのスレッシュホールド値でもよい。本好適
実施例では、スレッシュホールド値は非対称であった
が、対称なスレッシュホールド値（−ｋ３，−ｋ２，−
ｋ１，ｋ１，ｋ２，ｋ３）を選択することによってスレ
ッシュホールド値が選ばれる。バイナリ決定ツリーの各
ノードは、それに関連した確率推定値を含んでいる。図
１において、これらの確率推定値はＰ１〜Ｐ６で表わさ
れている。確率推定値は、各ノードに関し唯一の記憶コ
ストである。本好適実施例では、確率推定値はＢビット
値として記憶される。
【００４０】特に画像圧縮に関しては、スレッシュホー
ルド値は他のスレッシュホールド値の倍数に選ばれる。
例えば、本好適実施例においては、スレッシュホールド
値は次のように選ばれる。
【００４１】ｋ２＞３＊ｋ１ ｋ３＞５＊ｋ１ 一般的に、各極値点に”小さな”（runt）誤差レンジが
ある。本好適実施例では、性能を僅かではあるが改善す
るため、この”小さな”誤差レンジを、そのサイズが隣
接レンジの半分未満であれば、隣接レンジに合体するこ
とができる。換言すれば、予測値のどれでもスレッシュ
ホールド値レンジの外側であるときは、その値に最も近
いレンジが予測誤差を量子化するために用いられる。
【００４２】ある実施例では、スレッシュホールド値
（ｋ１，ｋ２，ｋ３，．．．）は量子化テーブルの１つ
の行より取得される。量子化テーブル（Ｔテーブル）
は、入力量子化のための様々なサイズのレンジ用のスレ
ッシュホールド値の配列である。例示用のテーブルが後
記の第１表に示されている。ある実施例では、約１００
行あり、好ましくは量子化の粗さが増加するように番号
付けられる。選択された行インデックスは 行インデックス＝Ｒｇ＋Ｒｔ によって与えることができる。ここで、Ｒｇはプリセッ
トされた一定のビットレートを達成するように制御され
るグローバル変数、Ｒｔはツリー毎のヒューリスティッ
クである。ツリーの選択に様々なヒューリスティックを
使用できる。
【００４３】第１表のＴテーブルは１５２行で、各行は
１つのバイナリツリーのためのスレッシュホールド値を
表わす。スレッシュホールド値の数は１３個から１個ま
で変化する。本好適実施例では、スレッシュホールド値
１３，４５，８４，１２９，１８０，２３６，２９９を
内容とする第５２行より処理を開始する。入力値及び目
標とするビットレンジに依存し、若い番号の行へ移行し
てレンジを縮小することができ、あるいは、大きな番号
の行へ移行してレンジを拡張することができる。ある実
施例では、レンジは１度に１行分だけ変えられる。
【００４４】後記の第２表は本発明の好適実施例により
生成される出力の例である。画像の５，０７５本のライ
ンが圧縮出力として符号化される。各ライン毎に、符号
化に用いられるビット数が指定され、それに実際の行あ
たりのビットレートが続き、そして、Ｔテーブルの行の
値（スロットルと呼ばれる）が指定される。したがっ
て、第２表に示されるように、ライン１に関しては９０
５ビットしか用いられなかった。よって、ｎｅｔ−Ｔの
値が１９に設定されることにより示されているように、
ビットレートを増加させるためにはレンジのサイズを減
少させるのが望ましい。次のラインは、２，７８８ビッ
トが用いられて実際のビットレートが１．９８、スロッ
トルが１６になったことを示しており、これはバイナリ
ツリーのレンジのサイズの変化を表わす移動行数が１６
ステップだけ変化したことを意味する。ライン８からラ
イン１５９まで見ると、実際のビットレートは目標ビッ
トレートの許容範囲内にあるので、ｎｅｔ−Ｔの値＝０
によって示されているように、スレッシュホールド値は
調整されない。画像が変化すると、画像の１ラインの表
現に用いられるビット数も変化する可能性があるので、
バイナリツリーのスレッシュホールド値を圧縮中の実際
データに適合させるため変更する必要があるかもしれな
い。このことは、ライン２２５の近辺並びにライン２７
９〜５５０の近辺での使用ビット数の大幅な変化に見ら
れる。
【００４５】ビット符号化 本発明は、瞬時符号化または非瞬時符号化に関連して、
固定ビット符号化または適応ビット符号化のいずれも利
用することができる。以下に述べる実施例は略最適圧縮
を達成する簡単な方式であり、２．０ビット／画素の固
定ビットレートで固定ストリング瞬時符号化を利用す
る。固定符号化に関する５つの許容誤差値及び発生頻度
を以下のとおりであると仮定する。
【００４６】 上に示した発生頻度に達するならば、次の２つの目標が
達成される。（１）エントロピー符号化は、シャノン限
界の点で最適であり（ある量子化の場合に）、（２）丁
度２．０ビット／画素のビットレートが達成される。あ
る実施例においては、実際頻度の減衰平均を計算し、目
標頻度と実際頻度の差を補正する方向へ−Ａ，−Ｂ，＋
Ｃ，＋Ｄの値をゆっくり移動させることによって、目標
の発生頻度が達成される。
【００４７】非瞬時適応ビット符号化は、圧縮率が高い
ので本好適実施例で使用される。単純にするため、符号
器はバイナリ決定のみ処理する。バイナリ非瞬時適応エ
ントロピー符号器は従来から知られており、算術符号器
またはバイナリ・エントロピー符号器と呼ばれることが
多い。このような符号器のどれでも本発明に使用でき
る。このようなエントロピー符号器の一例はＱ符号器で
ある。なお、本発明に関する唯一の制約は、かかる符号
器が複数のコンテキストのいずれかでなされたバイナリ
決定を処理し、組み立てられたビット出力がそのような
各決定の符号であることである。多様な符号化処理を利
用できる。量子化され符号化された誤差値は記憶または
伝送される圧縮画像を形成する。
【００４８】誤差クラスの集合のサイズが２より大きい
時には、量子化された誤差は、かかるバイナリ・エント
ロピー符号器の要件に適合するために、バイナリツリー
の葉として表現されなければならない。バイナリツリー
の葉でないノードは、それぞれ、一つの符号化可能なバ
イナリ決定を意味する。量子化された誤差クラスは、対
応する葉ノードのパスアドレスとして示される。ある実
施例では、バイナリ葉アドレスが実際の出力ビットスト
リング（瞬時非適応符号）として用いられ、もう一つの
実施例では、バイナリ決定が１つずつ非瞬時適応符号器
に与えられる。本発明において、エントロピー符号化を
達成するために多くの方法を採用できる。最初に、許容
値の集合Ｖを次のように書き換える。
【００４９】｛Ｎ(k)，Ｎ(k-1)，...，Ｎ(1)，Ｚ，Ｐ
(1)，...，Ｐ(k)｝ ここで、Ｎ(k)＜Ｎ(k-1)＜...＜Ｎ(1)＜Ｚ＜P(1)＜...
＜Ｐ(k)である。また、Ｚは０に最も近い要素である。
この書き換えによって、これら要素をバイナリツリーの
葉に編成するのに好適な多くの実施例が可能になる。あ
る実施例では、バイナリツリーのルートは、許容値集合
をＡを含む一つの集合と、他の要素を全部含むもう１つ
の集合とに分割する。後者の集合はさらに、Ｚより大き
い全ての要素を含む集合と、Ｚ未満の全ての要素を含む
集合とに再分割される。Ｐ(1)，Ｐ(2)等々の正の要素
は、１つの要素のみからなる集合として、最小のものか
ら最大のものへ順に分岐する。Ｎ(1)，Ｎ(2)等々の負要
素も同様に、絶対値が最低の負値から最高の負値へ順に
分岐する。
【００５０】もう１つの実施例では、バイナリツリーの
ルートはＺをそれ自体の集合に分ける。しかし、前記実
施例と違って、｛Ｐ(1)，Ｎ(1)｝，｛Ｐ(2)，Ｎ(2)｝等
々の集合は、２つの要素からなる集合として、絶対値が
Ｚに最も近いものから最も遠いものへ順に分岐される。
このツリーを使用する際、最終決定は現決定がＺより大
きいか否かである。
【００５１】さらにもう１つのバイナリツリーの実施例
では、ツリーのルートはＶのＺより大きい（または小さ
い）要素を一つの集合に分離する。そして、要素Ｚが分
離されるが、この分離は第１の実施例におけると同様に
進行し、正の要素は、１つの要素のみからなる集合とし
て、最小のものから最大のものへ順に分岐し、負要素は
絶対値が最低の負値から最高の負値へ順に分岐する。
【００５２】本発明は、圧縮データとして出力されたビ
ット数に反応し、ユーザまたはシステムにより指定され
た目標ビットレートと一致するビットレートで出力する
ように適応化できる。このことは、例えば、データ記憶
用メモリのサイズが予め決まっており制限されている時
や、入／出力装置のビット伝送レートがある限界を越え
ることができない時に、好ましいものである。
【００５３】本発明のシステムにおいては、所定数のデ
ータ値が量子化された後（つづけて圧縮された形で出力
される）、出力ビット数は目標のビットレートまたは圧
縮比と比較される。実際のビットレートが目標ビットレ
ートより大きい場合には、量子化レンジのサイズが増大
し、その結果、ルートノードに近く、そのクラスコード
として使用するビット数の少ないクラスの使用頻度が増
加してビットレートが下がる。同様に、目標ビットレー
トが実際のビットレートより小さい場合には、レンジの
サイズが減少することにより、ルートノードから遠く使
用ビット数が多いレンジ内に入力データ値が入る頻度を
増加させる。
【００５４】画像圧縮に関して、ある実施例において
は、各走査ラインの終点で、目標ビットレートが実際の
ビットレートと比較され、実際のビットレートを目標ビ
ットレートに近づけるように各クラス集合（すなわち”
量子化レンジ”）の要素の値が微調整される。例えば、
集合Ｖの要素は ｛-228,-139,-84,-50,-29,-16,-8,-3,0,+3,+8,+16,+29,
+50,+84,+139,+228｝ にＴ＊Ｍ(v)を乗じた要素であるとする。ここで、Ｔは
目標ビットレートを達成するためゆっくり調整されるグ
ローバルな抑制（throttling）項であり、Ｍ(v)は、複
数のツリーを使用する場合に選択されたツリーに関連し
た定数である。この例において、全ての要素について、
Ｎ(k)＝−Ｐ(k)である。ただし、これを要求するもので
はないことに注意すべきである。上例において、Ｖの要
素は、Ｚからの距離が増加するにつれて拡散が強まるこ
とに注意されたい。このことは、正味の量子化誤差を減
らすことと、人間の知覚の特性が略リニアであるという
観点の両面から適当である。また、人間の視覚は、エッ
ジ近傍の正確な輝度表現を必要としない。好適実施例で
は、Ｔ＋Ｍ(v)の値は、予め計算されたＺ，Ｎ（Ｋ），
Ｐ（Ｋ）の値を含むテーブルの行インデックスとして採
用される。
【００５５】バイナリ・エントロピー符号器の中には、
非常に確からしい決定（すなわち、ある特定の実際値で
あると推定する時間確率が９９％を越える決定）に対し
て最適に働かないものがある。このケースでは、圧縮率
を単純なヒューリスティックによって改善できる。ある
決定コンテキストの統計ビン（bin）が、決定が９９％
を越える時間確率である特定の値を推定することを示す
時には、この決定は強制的にその実際値に関係しない状
態とされ、ビット符号器によって何もなされない。そし
て、統計ビンは、当該ヒューリスティックが次の出現ま
でバイパスされる特殊な状態とされる。（これは、統計
の変化の連続的な記録及び調整が可能である。）このヒ
ューリスティックはまた、それが画素の符号化中に他の
ノードで既に利用された時にもバイパスされる。これ
は、広がった不適当な画素の符号化を防止する。
【００５６】誤差クラス集合の決定 １つのツリーだけで基本的には十分である。しかし、本
好適実施例では、複数のツリーが用いられ、より優れた
確率推定値を与えることによって、また量子化精度のヒ
ューリスティックな制御を可能にすることによって、あ
る品質のための圧縮率を向上させる（あるいは、ある圧
縮率のための品質を向上させる）。画素値を予測する同
じ信号決定モデルは、画素コンテキスト（context）グ
ループを決定する役割もある。３刺激（カラー）画像の
場合、画素コンテキストグループは輝度用に１グルー
プ、色度用に１グループまたは２グループある。
【００５７】予測画素値が、そのレンジの上限に近い時
には（例えば高輝度の時には）、大きな正の誤差値はあ
り得ない。同様に、予測値が低輝度寄りの時には、大き
な負の誤差値はあり得ない。優れた圧縮システムは、こ
のことを利用すべきである。またさらに、各画素クラス
コンテキストはそれ自体の統計ビンの集合を有するの
で、類似した画像領域を同一のビンに分類し、異なった
領域を異なったビンに分類することにより、確率推定は
より正確になされる。
【００５８】有効範囲が（０，１，...，２５５）の信
号用の一つの好ましい実施例は、下に示すような、予測
画素値（pv）に応じた輝度用の６つのコンテキストグル
ープを提供する。
【００５９】グループ１：ｐｖが（０，３１）の範囲 グループ２：ｐｖが（３２，６３）の範囲 グループ３：ｐｖが（６４，１２７）の範囲 グループ４：ｐｖが（１２８，１９１）の範囲 グループ５：ｐｖが（１９２，２２３）の範囲 グループ６：ｐｖが（２２４，２５５）の範囲 複数のツリーは、より優れた確率推定値を提供し、また
量子化次数（degree）のヒューリスティックな制御を可
能にする。このことは、用途によっては非常に重要であ
る。例えば、画像圧縮の場合、色度は、茶色及び紫色の
領域では非常に正確でなければならないが、暗緑色の領
域ではそれほど正確でなくてよい。したがって、この場
合、茶色及び紫色領域の画素値は、レンジの小さな確率
推定値を有するツリーを使用することにより量子化次数
（degree）を下げ、他方、暗緑色領域の画素はレンジの
大きな確率推定値を利用して量子化することができ、こ
れにより量子化の次数（degree）を上げる。
【００６０】本発明のシステムの一実施例 図２は本発明の好適実施例によるシステム例を示す。本
例は、ファクシミリ伝送に必要とされるような画像デー
タ用の圧縮／伸長複合システムである。しかしながら、
本システムは、この用途だけに限定されるものではな
く、どのような種類のデータに対しても動作するように
容易に改変することができる。圧縮モードにおいて、オ
リジナル画像４１６はスキャナー／サンプル装置４１７
によって順序付けられて再サンプリングされることによ
り、デジタルデータ値の系列を生じる。スキャナー／サ
ンプル装置４１７は好ましくは、物理画像を信号に変換
するためのスキャナーと、この信号を所定周波数でサン
プリングしてデジタル画像データを生成するサンプラー
からなる。しかし、圧縮用デジタルデータを出力する任
意の装置を使用可能である。いかなる種類のサンプリン
グを行なうかは、画像及び用途に依存する。例えば、ジ
グザグラスター順に、または、６角形標本化格子状に、
画像をサンプリングすることができる。さらに、各画像
を構成する画素は、輝度、色度、ｘ，ｙ座標位置等の複
数の成分を有し、これらは再サンプリング時に、シング
ルラスタースキャンまたはジグザグスキャンのような決
まった方法により編成される。
【００６１】各データ値は、減算器４１９によって、予
測データ値（４０２）から減算される。予測器４０２
は、前画像状態バッファ４０１に戻された処理済み成分
の一部から、成分の値すなわち符号化すべきデータ値を
予測する。この予測は、一般的には隣接データ値に基づ
いてなされる。予測器４０２は、単純な状態マシンまた
はプロセッサと、特別に決定された予測値、または、入
力情報に従って索引付けされた、可能な予測値（例えば
ｋ１，ｋ２，ｋ３の値）を内容としたルックアップテー
ブルが格納されたランダムアクセスメモリとからなる。
【００６２】予測器４０２によって生成された予測値及
びスキャナ／サンプル装置４１７より出力された実際値
は減算器４１９で減算され、差が算出されるが、この差
は誤差値に対応する。この誤差値は分類（量子化）機構
４０６へ入力される。この分類（量子化）機構４０６に
は、Ｔテーブル４２０（第２表）の１つの行も入力され
る。Ｔテーブル４２０内の値はスレッシュホールド値で
あり、好ましくは、Ｒテーブル４０４（後述）の対応し
た行中の隣合う値間の中央値を含む。Ｔテーブル４２０
によって提供されたスレッシュホールド値を用い、かつ
減算器４１９より出力された誤差値を比較することによ
って、誤差値が入る量子化レンジまたはクラスが決定さ
れ、この量子化レンジは符号器／復号器４１３に入力さ
れる。これに応答して、符号器／復号器４１３は、その
クラスを符号化し、出力ビットストリームの一部として
出力する。量子化レンジのエントロピー符号化は、メモ
リ内のルックアップテーブル４１５から選択された確率
推定値に依存するが、この確率推定値は各ツリー毎に別
々に保存されている。ツリーは、予測されたコンポーネ
ントの大きさ、その画像上の水平方向位置及び絶対値に
よって決定される。ツリー選択機構４１２は、確率推定
値を選択するための信号をルックアップテーブルへ出力
する。
【００６３】説明した実施例は、量子化された誤差値を
符号化してビットストリームの一部としてのビット出力
を生成することに注意されたい。符号器は、種類を限定
されないが、好ましくは、前に述べた種類の符号器であ
る。または、符号器を持たずに、量子化された誤差値
（すなわちデルタ（delta）クラス）そのものを出力ビ
ットストリームの一部として出力するようにシステムを
構成してもよい。
【００６４】符号器／復号器４１３の出力は、実際のビ
ットレート４１０に対応した数を生成するために出力ビ
ット数を格納するバッファへも入力される。例えば、１
ラインの画像データが符号化されて出力される時に、そ
の走査ラインのデータを符号化するために用いられたビ
ット数（バッファ４１０に保存されている）が、コンパ
レータ／アジャスター（adjuster）４０８へ出力され、
ここで目標ビットレート４０９を実際ビットレート４１
０と比較する。これによって目標ビットレートと実際ビ
ットレートとの差が決まり、この差は全体的粗さ（coar
sness）値と呼ばれる。
【００６５】コンパレータ／アトジャスター４０８より
出力された全体的粗さ値は、ツリーバイアスレジスタ４
１１より与えられるツリーバイアス（bias）に加算され
る（４０７で）。ツリーバイアスは、ユーザによって部
分的に決められるが、データの種類または用途に応じて
設定されてもよい。特定のツリーバイアス項は選択され
たツリーに依存する。ツリーバイアスと全体的粗さ項の
加算により量子化粗さ項が作られ、この量子化粗さ項が
Ｔテーブルに入力されて適当な行が選択され、この選択
された行は後続画素の処理で使用するクラススレッシュ
ホールド値を決定するために用いられる。
【００６６】全体的粗さ値の加算結果はＲテーブル４０
４に入力される。分類（量子化）機構４０６の出力はＲ
値を選択し、それを４０２からの予測値に加算し（４０
５）復元コンポーネント値を作る（圧縮）。この復元コ
ンポーネント値は前画像状態バッファ４０１及び復元画
像バッファ４２１に格納される（伸長）。
【００６７】伸長モードにおいては、圧縮ビットストリ
ーム４１４が符号器／復号器４１３へ入力されて復号動
作を実行する。符号化シーケンスの場合と同じ手順が逆
の形で用いられる。圧縮画像が入力し、量子化レンジ、
Ｒ値及び復元コンポーネントを決定する（４０５）。こ
の量子化レンジは分類（量子化）機構４０６へ出力され
る。この量子化レンジは次に、加算器４０７より出力す
る量子化粗さ項とともにＲテーブル４０４に入力され、
Ｒテーブルを索引する。Ｒテーブルは、各量子化レンジ
の代表誤差値からなるルックアップテーブルを持つラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である。ある実施例で
は、Ｒテーブル内の誤差値は、各量子化レンジの中点で
ある。Ｔテーブルには各量子化レンジのためのレンジを
識別するスレッシュホールド値が入っているので、Ｒテ
ーブルはＴテーブルの対応行中の隣合う値間の中点値と
みることができる。Ｒテーブル４０４の出力はＲ値で、
これは予測器４０２により生成された値と一緒に加算器
４０５に入力され、加算器４０５は、スキャナー／サン
プル装置４１７の逆手順による処理後に復号画像を出力
する。
【００６８】以上の説明ではバイナリツリーが１つであ
るとしたが、データ値の予測、量子化、符号化／復号
を、個々のデータ値（例えば様々なデータ種類やデータ
値のレンジ）毎に別々のバイナリツリーを使用して行な
い、単一の出力ビットストリームとして出力することも
できる。
【００６９】図３に、本発明の一実施例のための処理フ
ローが示されている。ステップ３００で、バイナリツリ
ーのノードに対応したスレッシュホールド値により、バ
イナリツリーのレンジが決定される。ステップ３０５
で、各レンジはクラスコード（すなわち量子化レンジ）
として確定される。後述されるように、このコードは符
号化されて、圧縮データの伝送または記憶のためのビッ
トストリームとして出力される。ステップ３１０で、最
初の圧縮すべきデータ値が取り出される。このデータ値
の所属するレンジを決定するため、データ値のディジッ
トと各レンジの間で比較が行なわれる。この比較は、実
際的には、データ値と各スレッシュホールド値とを比較
することにより行なわれる。ステップ３２０で、対応し
たクラスコードが選択されて符号化され、出力ビットス
トリームの一部として出力される。 ステップ３２５
で、所定数のデータ値が処理され圧縮データとして出力
されたことを判定するための比較が行なわれる。例え
ば、カウントして、１走査ラインの画像データを示す１
ブロックのデータを判定する。所定数のデータ値が出力
されたならば、出力ビット数と目標ビットレートとの関
係を調べるために比較が行なわれる。この目標ビットレ
ートは、所定数のデータ値、例えば１走査ラインあたり
の好ましい出力ビット数である。ステップ３４５で、出
力ビット数が目標ビットレートより多ければ、ステップ
３５０にてレンジが拡張される。出力ビット数が目標ビ
ットレート未満のときは（ステップ３５５）、レンジが
縮小される（ステップ３６０）。
【００７０】レンジの拡張によって、ルートノードの周
りの領域を包含するレンジが広くなるため、データ値が
これらレンジに入る確率が増加する。その結果、出力の
必要なビット数が減少する。ルートノードに最も近いノ
ードのためのデータバス中のノード数が減るので、クラ
スコード（本実施例ではバイナリツリーのデータパスに
対応する）に必要なビット数が減るからである。同様
に、レンジが縮小されると、ルートノードに最も近いノ
ードにデータ値が入る確率が減少し、ルートノードから
遠い領域にデータ値が入り、これによって、バイナリツ
リーのノードのパスを表現するために出力しなければな
らないビット数が増加する。これは、結果として実際の
ビットレートを増加させる。好ましくは、様々な量子化
粗さのレンジ用のスレッシュホールド値を保有している
Ｔテーブルへのインデックスを修正することにより、レ
ンジは拡張及び縮小される。例えば、スレッシュホール
ド値の現在行に対するインデックスを減少させ、スレッ
シュホールド値行をより狭い間隔で索引付けすることが
できる。また、Ｔテーブルに対するインデックスを増加
させ、スレッシュホールド値の行を間隔を広げて索引付
けすることができる。レンジが拡張または縮小される
と、次のデータ値が取り出され（ステップ３３０）、そ
して、全データ値が圧縮済みとなると（ステップ３３
５）、処理は終了する。全データが圧縮済みでなけれ
ば、再びステップ３１５より各データ値に対して処理が
続き、全データ値が圧縮されると処理を終わる。このよ
うに、注目するデータ値の集合に関し、データ種類及び
データ値のレンジから考え必要なときにレンジが拡張及
び縮小されることによって、目標ビットレートに近いビ
ットレートが得られる。
【００７１】図４及び図５は、本発明の他の実施例を示
す。図４はデータ値符号化処理フローを示し、図５はデ
ータ値復号処理フローを示す。図４において、ステップ
４００でレンジがそれらのクラスコードによって識別さ
れるが、これらクラスコードは、データ値が含まれるレ
ンジのスレッシュホールド値に対応したノードに到達す
るバイナリツリーのバイナリ決定を表わす。ステップ４
０５で最初の実際データ値が取り出され、ステップ４１
０で予測データ値が生成される。この予測データ値は、
当該データ値の近傍のデータ値、例えば隣接データ値や
所定数の前データ値から決定される。ステップ４７０
で、どのツリーを使用するか決定される。ステップ４１
５で、予測データ値と実際データ値が比較され、両値の
差として誤差値が生成される。この誤差値がバイナリツ
リーのレンジと比較されて、誤差値が入っているレンジ
が決定される。ステップ４２５で、対応するクラスコー
ドが符号化され、出力ビットストリームの一部として出
力される。
【００７２】ステップ４３０で、所定数のデータ値が出
力されたか判定するためのチェックが行なわれる。所定
数のデータ値が出力済みならば、ステップ４３５で、出
力ビットストリームが目標ビットレートより大きいか否
か判定される。 （目標ビットレートは、当該用途に適
するように予め決められたビットレートである。）出力
ビットストリームが目標ビットレートより大きいとき
は、出力ビットストリームの一部として出力されるビッ
ト数を減らすためレンジが拡張される。ステップ４４５
で出力ビットストリームが目標ビットレート未満なら
ば、出力ビットストリームの一部として出力されるビッ
ト数を増加させるためレンジが縮小される（ステップ４
５０）。この処理は継続し、全てのデータ値が処理され
た時点で終了する（ステップ４６５）。
【００７３】これに対応した復号器が、図５のフローチ
ャートにより示されている。ステップ５００でレンジが
識別され、クラスコードが決定される。ステップ５０５
で最初の圧縮されたクラスコードが取り出され、このク
ラスコードがステップ５１０で復号される。符号器にお
いて用いられたと同一の処理を用いて予測データ値が生
成され、ステップ５２０で誤差値が決定される。この誤
差値は好ましくは、クラスコードに対応した値レンジの
中点誤差値である。ステップ５２５で、予測データ値及
び選択された誤差値から、符号器で採用された処理の逆
処理を用いて実際のデータ値が生成される。符号器にお
けると同様に、レンジはデータの種類に応じて適応化さ
れる。したがって、ステップ５３０で、所定数のデータ
値が復元済みならば、入力トリームすなわち圧縮された
クラスコードが目標ビットレートと比較され、そしてス
テップ５３５で、入力ストリームが目標ビットレートよ
り大きいときは、ステップ５５０でレンジが拡張され、
またステップ５４０で入力ストリームが目標ビットレー
ト未満ならば、ステップ５４５でレンジが縮小される。
この処理は、残りの圧縮されたクラスコードに対し続い
てデータ値を復元し、全てのクラスコードを処理した時
点で終了する（ステップ５６５）。
【００７４】
【表１】
【００７５】
【表２】
【００７６】
【表３】
【００７７】
【表４】
【００７８】
【表５】
【００７９】
【表６】
【００８０】
【表７】
【００８１】
【表８】
【００８２】
【表９】
【００８３】
【表１０】
【００８４】
【表１１】
【００８５】
【表１２】
【００８６】
【表１３】
【００８７】
【表１４】
【００８８】
【発明の効果】本発明によれば、次のような効果を得ら
れる。
【００８９】（１）固定レートのデータ符号化でありな
がら、複雑さが変化する信号領域でビット数を変化さ
せ、略一定のビットレートの圧縮が可能であって、固定
レート符号化法と可変レート符号化法の両方の利点を得
られる。
【００９０】（２）データが圧縮されるにつれてモデル
を更新する適応量子化が可能である。。
【００９１】（３）量子化レベルを変化させることによ
り略一定レートの符号化を行なってデータ圧縮すること
ができる。
【００９２】（４）圧縮すべきデータの種類に応じて量
子化精度をヒューリスティックに制御することができ
る。
【００９３】（５）データシンボル量子化用の誤差分類
集合を合理的に決定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】バイナリ決定ツリーの例を示す。
【図２】本発明の好適実施例で用いられる符号器／復号
器のブロック図である。
【図３】本発明の一実施例のフロー図である。
【図４】本発明による符号器の遂行する機能を説明する
フロー図である。
【図５】本発明による復号器の遂行する機能のフロー図
である。
【符号の説明】
１００ バイナリ決定ツリー ４０１ 前画像状態バッファ ４０２ 予測器 ４０４ Ｒテーブル ４０５ 加算器 ４０６ 分類（量子化）機構 ４０７ 加算器 ４０８ コンパレータ／アジャスター ４０９ 目標ビットレート ４１０ 実際ビットレート（バッファ） ４１１ ツリーバイアスレジスタ ４１２ ツリー選択機構 ４１３ 符号器／復号器 ４１４ 圧縮ビットストリーム ４１５ ルックアップテーブル ４１６ オリジナル画像 ４１７ スキャナー／サンプル装置 ４１９ 減算器 ４２０ Ｔテーブル ４２１ 復元画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03M 7/38

Claims (23)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数のデータを所定の圧縮比で圧縮する
    ための方法であって、 複数のレンジ（クラス）からなり、各レンジは１つのク
    ラスコードによって識別され、さらに、発生頻度の大き
    な誤差値を包含するクラスのクラスコードは、発生頻度
    の少ない誤差値を包含するクラスのクラスコードより少
    ないビット数を使用する、１つ以上のクラス集合を提供
    するステップ（ａ）と、 該データを該１つ以上のクラス集合を用いて量子化する
    ことにより、各データを１つのクラスコードに関係付け
    るステップ（ｂ）と、 該関係付けられたクラスコードを、それが出力データス
    トリームの一部として表現されるように出力するステッ
    プ（ｃ）と、 所定数のクラスコードが該データストリームの一部とし
    て表現された後に、圧縮データストリームをほぼ所定の
    圧縮比に保つようレンジが所定圧縮比に適応するよう
    に、該１つ以上のクラス集合を変化させるステップ
    （ｄ）を有し、ステップ（ａ）で提供するクラス集合は、ルートノード
    と、スレッシュホールド値のペアにより表現された複数
    のバイナリノードとを有する１つ以上のバイナリ決定ツ
    リーからなり、スレッシュホールド値の各ペアの各メン
    バーは、バイナリ決定ツリーの１つのノードと１つのレ
    ンジのスレッシュホールド値を表現する 、ことを特徴と
    するデータ圧縮方法。
  2. 【請求項２】 請求項１記載のデータ圧縮方法におい
    て、ステップ（ｄ）は、データ値を表わすデータストリ
    ーム中のクラスコードを表わすために使用されたビット
    数と所定の圧縮比との比較を含む、ことを特徴とするデ
    ータ圧縮方法。
  3. 【請求項３】 請求項２記載のデータ圧縮方法におい
    て、 該使用されたビット数が所定の圧縮比より大きい場合
    に、発生頻度の大きな誤差値を包含するクラスが、サイ
    ズを増大させられ、より広い範囲の誤差値を包含するこ
    とにより圧縮比を減少させるように、クラスに対する誤
    差値レンジのサイズが修正され、かつ該使用されたビッ
    ト数が所定の圧縮比より少ない場合に、発生頻度の大き
    な誤差値を包含するクラスが、サイズを減少させられ、
    より狭い範囲の誤差値を包含することにより圧縮比を増
    大させるように、クラスに対する誤差値レンジが修正さ
    れる、ことを特徴とするデータ圧縮方法。
  4. 【請求項４】 請求項１記載のデータ圧縮方法におい
    て、ステップ（ｂ）は、 量子化すべきデータ値に対する予測データ値を生成する
    ステップと、 予測データ値とデータ値との差を測定することによっ
    て、実際データ値に対する誤差値を生成させるステップ
    と、 誤差値が入っている誤差値レンジを判定することによっ
    て実際データ値に対するクラスを識別するステップとか
    らなる、ことを特徴とするデータ圧縮方法。
  5. 【請求項５】 請求項１記載のデータ圧縮方法におい
    て、ステップ（ｃ）はクラスコードを符号化するステッ
    プを含むことを特徴とするデータ圧縮方法。
  6. 【請求項６】 請求項１，２，３，４または５記載のデ
    ータ圧縮方法において、ステップ（ａ）は１つの根を張
    ったバイナリツリーにまとめられた、複数の葉ノード及
    び１つ以上の非葉ノードを持つ１つ以上のバイナリ決定
    ツリーを提供し、各葉ノードはスレッシュホールド誤差
    値のペアにより表現され、スレッシュホールド誤差値の
    各ペアの各メンバーは、バイナリ決定ツリーの１つのノ
    ード及び一つのデータ値レンジのスレッシュホールドを
    表わし、かつ、該１つ以上の非葉ノードのそれぞれは適
    当な葉ノードに達するために必要な１つのバイナリ決定
    を表わす、ことを特徴とするデータ圧縮方法。
  7. 【請求項７】 請求項６記載のデータ圧縮方法におい
    て、１つ以上のバイナリ決定ツリーを提供するステップ
    は、所定の量子化レンジを包含する１つの葉ノードへ直
    接的にルートノードを変換することを含み、もう１つの
    葉ノードが、所定の量子化レンジより大きな全スレッシ
    ュホールドを包含する第１のサブツリーと、所定の量子
    化レンジより小さい全スレッシュホールドを包含する第
    ２の集合とに再分割される、ことを特徴とするデータ圧
    縮方法。
  8. 【請求項８】 請求項６記載のデータ圧縮方法におい
    て、１つ以上のバイナリ決定ツリーを提供するステップ
    は、所定の量子化レンジを包含する１つの葉ノード、及
    び、残りの量子化レンジを包含するもう１つの葉ノード
    へ、直接的にルートノードを接続することを含み、該も
    う１つの葉ノードは大きさが等しく正負符号が逆のスレ
    ッシュホールドを包含する１つのサブツリーへ再分割さ
    れる、ことを特徴とするデータ圧縮方法。
  9. 【請求項９】 請求項６記載のデータ圧縮方法におい
    て、１つ以上のバイナリ決定ツリーを提供するステップ
    は、所定のスレッシュホールド誤差値より大きいまたは
    小さい量子化レンジを包含する１つの葉ノード、及び、
    残りの量子化レンジを包含するもう１つの葉ノードへ、
    直接的にルートノードを接続することを含む、ことを特
    徴とするデータ圧縮方法。
  10. 【請求項１０】 データ値のストリームを所定の圧縮比
    で圧縮する方法であって、 １つの根を張ったバイナリツリーにまとめられた、複数
    の葉ノード及び１つ以上の非葉ノードを有し、各葉ノー
    ドはスレッシュホールド誤差値のペアによって表現さ
    れ、スレッシュホールド誤差値の各ペアの各メンバー
    は、ツリーの１つのノード及び１つのデータ値レンジの
    スレッシュホールドを表わし、かつ、該１つ以上の非葉
    ノードのそれぞれは、適当な葉ノードに達するために必
    要な１つのバイナリ決定を表わす、データ値のための１
    つ以上のバイナリ決定ツリーを設定するステップ（ａ）
    と、 データ値が入っているレンジを識別するステップ（ｂ）
    と、 バイナリ符号が、データ値が入っているレンジ及び、こ
    のレンジのスレッシュホールドに対応したノードのパス
    アドレスに応じて決定される、データ値の量子化された
    バイナリ符号を生成するステップ（ｃ）と、 該バイナリ符号をエントロピー符号化し、データ値スト
    リームが圧縮ビットストリームとして出力される前に、
    所定数のデータ値に対する１つのバイナリ符号を出力す
    るステップ（ｄ）と、 データ値を表わす圧縮データストリームを出力するため
    に使用されたビット数を所定の圧縮比と比較するステッ
    プ（ｅ）とを有し、 該使用されたビット数が所定の圧縮比によって指定され
    るビット数より多い場合に、スレッシュホールド値の値
    を増加させレンジのサイズを増加させることにより、ル
    ートノードに近いノードにより表現された、ビット数の
    少ないバイナリ符号により識別されるレンジが、サイズ
    が増加して、より広いデータ値レンジを包含することに
    よって圧縮比を減少させ、かつ該使用されたビット数が
    所定の圧縮比によって指定されるビット数より少ない場
    合に、スレッシュホールド値の値を減少させレンジのサ
    イズを減少させることにより、ルートノードに近いノー
    ドにより表現されるレンジが、サイズが増加して、より
    狭いデータ値レンジを包含することによって圧縮比を増
    加させ、 以て、圧縮データストリームをほぼ所定の圧縮比に保つ
    ようレンジが所定の圧縮比及び圧縮すべきデータ値に適
    応するデータ圧縮方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０記載のデータ圧縮方法であ
    って、 量子化すべきデータ値の値を予測するステップと、 予測されたデータ値と量子化すべきデータ値との間の差
    より誤差値を生成するステップとを有し、 スレッシュホールド値は誤差値レンジのためのスレッシ
    ュホールド値を表わすことにより、該バイナリ決定ツリ
    ーは１つの誤差値レンジを表わし、かつ誤差値に対して
    バイナリ符号が生成される、ことを特徴とするデータ圧
    縮方法。
  12. 【請求項１２】 請求項１０記載のデータ圧縮方法にお
    いて、 スレッシュホールド値は、可能なデータ値の範囲及び所
    望の量子化のゾーンの粗さに応じて決定される、ことを
    特徴とするデータ圧縮方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１０記載のデータ圧縮方法であ
    って、 圧縮データを伸長するステップを有し、該ステップは、 クラスコードを復号してデータ値のクラスコードを識別
    するステップと、 該符号化されたクラスコードから誤差値レンジを決定す
    るステップと、 該誤差値レンジから１つの誤差値を選択するステップ
    と、 伸長すべきデータ値に対する予測データ値を生成するス
    テップと、 該選択された誤差値及び該予測データ値から圧縮された
    データ値を復元するステップとからなる、ことを特徴と
    するデータ圧縮方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１３記載のデータ圧縮方法にお
    いて、選択された誤差値はクラスコードより決定された
    レンジの中点における誤差値である、ことを特徴とする
    データ圧縮方法。
  15. 【請求項１５】 データ値のストリームを所定の圧縮比
    で圧縮する装置であって、 １つのルートノードと、スレッシュホールド値のペアに
    より表現された複数のバイナリノードのツリーからな
    り、スレッシュホールド値の各ペアの各メンバーは、該
    ツリーの１つのノードと１つのデータ値レンジのスレッ
    シュホールドを表わす、データ値を符号化するための１
    つ以上のバイナリー決定ツリーと、 様々な量子化粗さのためのスレッシュホールド値を記憶
    し、該スレッシュホールド値のそれぞれは、１つの値レ
    ンジのスレッシュホールドを表わし、かつ量子化粗さに
    応じたグループに編成され、該値レンジは、ルートノー
    ドからスレッシュホールド値に対応するノードへのバイ
    ナリパスを表わす１つのクラスコードによって識別され
    る、第１ルックアップテーブルと、 該第１ルックアップテーブルを索引するための量子化粗
    さを選択する選択手段と、 入力データ値の入っている値レンジを識別するため、該
    データ値を、量子化粗さに従って第１ルックアップテー
    ブルより選択されたグループのスレッシュホールド値と
    比較する比較手段と、 １ビット以上からなり、データ値が入っているレンジ及
    び該レンジに対応するノードのパスアドレスに従って決
    定されるバイナリ符号を生成するための生成手段と、 エントロピー符号化されるバイナリ符号を表わすデータ
    を含む圧縮データストリームを出力するための出力手段
    と、 圧縮データストリームの一部として出力されたビット数
    をカウントするためのカウント手段と、 圧縮データストリームを出力するために使用されたビッ
    ト数を所定の圧縮比と比較するための比較手段と、 スレッシュホールド値のグループの量子化粗さを更新す
    るための量子化粗さ制御手段とを具備し、 該使用されたビット数が所定圧縮比より大きい場合に、
    該制御手段が該選択手段をより粗い量子化粗さを選択さ
    せるよう制御することによって、発生頻度の大きい誤差
    値を包含し使用ビット数の少ないクラスコードを持つク
    ラスが、サイズが増大し、より広い範囲の誤差値を包含
    して圧縮比を減少させ、かつ該使用されたビット数が所
    定の圧縮比より小さい場合に、該制御手段が該選択手段
    をより精細な量子化粗さを選択させるよう制御すること
    によって、発生頻度の大きい誤差値を包含し使用ビット
    数の少ないクラスコードを持つクラスが、サイズが減少
    し、より狭い範囲の誤差値を包含して圧縮比を増大さ
    せ、 以て、圧縮データストリームをほぼ所定の圧縮比に保つ
    ようレンジが所定の圧縮比及び圧縮すべきデータ値に適
    応するデータ圧縮装置。
  16. 【請求項１６】 請求項１５記載のデータ圧縮装置であ
    って、 第１ルックアップテーブルを索引するための量子化粗さ
    を偏いさせるために選択手段に入力されるゾーンバイア
    スを有する、ことを特徴とするデータ圧縮装置。
  17. 【請求項１７】 請求項１５記載のデータ圧縮装置であ
    って、 量子化すべきデータ値に対する予測データ値を生成する
    ための予測器と、 量子化すべきデータ値と予測データ値との差を量子化す
    べきデータ値に対する誤差値として決定する減算手段と
    を具備し、 スレッシュホールド値は誤差値レンジに対するスレッシ
    ュホールド値を表わし、該バイナリ決定ツリーは１つの
    誤差値レンジを表わし、誤差値に対するバイナリ符号が
    生成される、ことを特徴とするデータ圧縮装置。
  18. 【請求項１８】 請求項１７記載のデータ圧縮装置であ
    って、 クラスコードよりデータ値を復元するための伸長装置を
    さらに具備し、該伸長装置は、 クラスコードを復号してデータ値のクラスコードを識別
    する復号器と、 該選択手段によって決定された所定の量子化粗さの該ク
    ラスコードに対応する誤差値からなる第２ルックアップ
    テーブルと、 該クラスコード及び該量子化粗さに従って第２ルックア
    ップテーブルより代表誤差値を検索するための検索手段
    と、 該予測器が生成した復元すべきデータ値に対する予測
    値、及び該クラスコードからデータ値を生成する復元手
    段とを具備する、ことを特徴とするデータ圧縮装置。
  19. 【請求項１９】 請求項１８記載のデータ圧縮装置にお
    いて、 代表誤差値はクラスコードより決定された誤差値レンジ
    の中点の誤差値である、ことを特徴とするデータ圧縮装
    置。
  20. 【請求項２０】 データ値のストリームを所定の圧縮比
    で圧縮する装置であって、 様々な量子化粗さのためのスレッシュホールド値を記憶
    は、該スレッシュホールド値のそれぞれは、１つの値レ
    ンジのスレッシュホールドを表わし、かつ量子化粗さに
    応じたグループに編成され、該値レンジは１つのクラス
    コードによって識別される、第１ルックアップテーブル
    と、 １つの量子化粗さを選択して第１ルックアップテーブル
    へ与えるための選択手段と、 圧縮すべきデータ値に対する予測値を生成するための手
    段と、 量子化すべきデータ値と予測データ値との差を量子化す
    べきデータ値に対する誤差値として決定する減算手段
    と、 量子化粗さでのスレッシュホールドのグループを調べて
    誤差値が入っている値レンジに対応したクラスコードを
    決定するための分類手段と、 クラスコードを０ビットまたは１ビット以上からなる圧
    縮符号へ圧縮し、圧縮したクラスコードを圧縮データス
    トリームの一部として出力するためのエントロピー符号
    器と、 圧縮データストリームの一部として出力されたビット数
    をカウントするためのカウント手段と、 エントロピー符号器より圧縮データストリームを出力す
    るために使用されたビット数を所定の圧縮比と比較する
    ための比較手段と、 スレッシュホールド値のグループの量子化粗さを更新す
    るための量子化粗さ制御手段とを具備し、 該使用されたビット数が所定圧縮比より大きい場合に、
    該制御手段が該選択手段をより粗い量子化粗さを選択さ
    せるよう制御することによって、発生頻度の大きい誤差
    値を包含し使用ビット数の少ないクラスコードを持つク
    ラスが、サイズが増大し、より広い範囲の誤差値を包含
    して圧縮比を減少させ、かつ該使用されたビット数が所
    定の圧縮比より小さい場合に、該制御手段が該選択手段
    をより精細な量子化粗さを選択させるよう制御すること
    によって、発生頻度の大きい誤差値を包含し使用ビット
    数の少ないクラスコードを持つクラスが、サイズが減少
    し、より狭い範囲の誤差値を包含して圧縮比を増大さ
    せ、 以て、圧縮データストリームをほぼ所定の圧縮比に保つ
    ようレンジが所定の圧縮比及び圧縮すべきデータ値に適
    応するデータ圧縮装置。
  21. 【請求項２１】 オリジナルデータ値を量子化するため
    に用いられた符号化されたクラスコードを含むデータ値
    を表わすビットストリームを伸長するための方法であっ
    て、 １つのルートノードと、ルートノードに対して対称的な
    対称スレッシュホールド値のペアにより表現された複数
    のバイナリノードのツリーからなり、対称スレッシュホ
    ールド値の各ペアの各メンバーは、ツリーの１つのノー
    ド、及び１つのデータ値レンジのスレッシュホールドを
    表わし、各ノードは、ルートノードからノードまでのパ
    スアドレスを表わすビットからなる１つのクラスコード
    によって識別される、データ値を復号するためのバイナ
    リ決定ツリーを設定するステップ（ａ）と、 ビットストリームを復号してデータ値が入っているレン
    ジに対応するノードを決定するステップ（ｂ）と、 復号されたノードに対応したレンジよりデータ値を復元
    するステップ（ｃ）と、 所定数のデータ値を伸長した後に、圧縮データを表わす
    ために使用されたビットストリームの入力ビット数を所
    定の圧縮比と比較するステップ（ｄ）とを有し、 該使用されたビット数が所定の圧縮比により指定される
    ビット数より多い場合に、対称スレッシュホールド値の
    値を減少させてレンジのサイズを減少させることによ
    り、ルートノードに近いノードにより表現され、したが
    ってビット数の少ないバイナリ符号により識別されるレ
    ンジは、サイズが減少し、より狭いデータ値レンジを包
    含して圧縮比を増加させ、 以て、圧縮データストリームをほぼ所定の圧縮比に保ち
    かつデータ値を正確に復元するようレンジが所定の圧縮
    比及び圧縮すべきデータ値に適応するデータ伸長方法。
  22. 【請求項２２】 オリジナルデータ値の量子化に用いら
    れた符号化されたクラスコードを含み、かつ所定の圧縮
    されたデータ値を表わすビットストリームを伸長する装
    置であって、 １つのルートノードと、ルートノードに対して対称的な
    対称スレッシュホールド値のペアにより表現された複数
    のバイナリノードのツリーからなり、対称スレッシュホ
    ールド値の各ペアの各メンバーは、ツリーの１つのノー
    ドと、１つのデータ値レンジを表わすスレッシュホール
    ドを表わす、データ値を符号化するためのバイナリ決定
    ツリーと、 様々な量子化粗さのためのスレッシュホールド値を記憶
    し、該スレッシュホールド値のそれぞれは、１つの値レ
    ンジのスレッシュホールドを表わし、かつ量子化粗さに
    応じたグループに編成され、該値レンジは、ルートノー
    ドからスレッシュホールド値に対応するノードまでのバ
    イナリパスを識別する１つのクラスコードによって識別
    される、第１ルックアップテーブルと、 第１ルックアップテーブルを索引してスレッシュホール
    ド値の１つのグループを検索するための１つの量子化粗
    さを選択する選択手段と、 ビットストリームを復号して復元すべきデータ値に対応
    する１つのクラスコードを生成する復号器と、 クラスコードに対応するデータ値レンジからデータ値を
    量子化粗さで復元する復元手段と、 圧縮データストリームの一部として使用されたビット数
    をカウントするためのカウント手段と、 圧縮データストリームを出力するために使用されたビッ
    トストリームのビット数を所定の圧縮比と比較する比較
    手段と、 スレッシュホールド値のグループの量子化粗さを更新す
    るための量子化粗さ制御手段とを具備し、 該使用されたビット数が所定圧縮比より大きい場合に、
    該制御手段が該選択手段をより粗い量子化粗さを選択さ
    せるよう制御することによって、発生頻度の大きい誤差
    値を包含し使用ビット数の少ないクラスコードを持つク
    ラスは、サイズが増大し、より広い範囲の誤差値を包含
    して圧縮比を減少させ、かつ該使用されたビット数が所
    定の圧縮比より小さい場合に、該制御手段が該選択手段
    をより精細な量子化粗さを選択させるよう制御すること
    によって、発生頻度の大きい誤差値を包含し使用ビット
    数の少ないクラスコードを持つクラスは、サイズが減少
    し、より狭い範囲の誤差値を包含して圧縮比を増大さ
    せ、 以て、圧縮データストリームをほぼ所定の圧縮比に保ち
    正確にデータ値を復元するように、レンジは所定の圧縮
    比及び圧縮すべきデータ値に適応するデータ伸長装置。
  23. 【請求項２３】 オリジナルデータ値の量子化に用いら
    れた符号化されたクラスコードを含み、かつ所定の圧縮
    比で圧縮されたデータ値を表わすビットストリームを伸
    長する装置であって、 様々な量子化粗さのための誤差値を記憶し、該誤差値の
    それぞれは、１つのデータ値レンジのスレッシュホール
    ドを表わし、かつ量子化粗さに応じてグループに編成さ
    れ、該値レンジは１つのクラスコードによって識別され
    る、第１ルックアップテーブルと、 第１ルックアップテーブルを索引して誤差値の１つのグ
    ループを検索するための１つの量子化粗さを選択する選
    択手段と、 量子化すべきデータ値に対する予測データ値を生成する
    ための手段と、 ビットストリームの一部を復号して復元すべきデータ値
    に対応する１つのクラスコードを生成する復号器と、 ルックアップテーブルより検索された値グループから選
    択された量子化粗さで復号されたクラスコードに対する
    代表誤差値を決定する手段と、 予測データ値及び代表誤差値よりデータ値を復元する復
    元手段と、 クラスコードを符号化するために使用された入力ビット
    ストリームのビット数をカウントするためのカウント手
    段と、 該使用されたビット数を所定の圧縮比と比較する比較手
    段と、 スレッシュホールド値のグループの量子化粗さを更新す
    るための量子化粗さ制御手段とを具備し、 該使用されたビット数が所定の圧縮比より大きい場合
    に、該制御手段が該選択手段をより粗い量子化粗さを選
    択させるよう制御することによって、発生頻度の大きい
    誤差値を包含し使用ビット数の少ないクラスコードを持
    つクラスが、サイズが増大し、より広い範囲の誤差値を
    包含して圧縮比を減少させ、かつ使用されたビット数が
    所定の圧縮比より小さい場合に、該制御手段が該選択手
    段をより精細な量子化粗さを選択させるよう制御するこ
    とによって、発生頻度の大きい誤差値を包含し使用ビッ
    ト数の少ないクラスコードを持つクラスが、サイズが減
    少し、より狭い範囲の誤差値を包含して圧縮比を増大さ
    せ、 以て、圧縮データストリームをほぼ所定の圧縮比に保ち
    正確にデータ値を復元するように、レンジは所定の圧縮
    比及び伸長すべきデータ値に適応するデータ伸長装置。
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