JP3225614B2

JP3225614B2 - データ圧縮装置

Info

Publication number: JP3225614B2
Application number: JP21816192A
Authority: JP
Inventors: 亨渡邉
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 1991-08-12
Filing date: 1992-07-24
Publication date: 2001-11-05
Anticipated expiration: 2016-11-05
Also published as: JPH07193814A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像データの圧縮処理
等に用いられるデータ圧縮装置に係り、詳細には小さな
回路規模でデータ圧縮を行うことが可能なデータ圧縮装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＩＳＤＮやＣＤ−ＲＯＭを前提とした画
像の高能率符号化技術において、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅ
ｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ：離散コサイ
ン変換）が高能率符号化技術の主流になりつつある。こ
のＤＣＴに限らず、高能率符号化して画素当りの平均ビ
ット数を減らすと、画像の品質は落ち、圧縮率を上げる
と、画質の劣化を引き起こす。例えば、現行の標準テレ
ビ信号を１．５Ｍビット／秒に圧縮した場合に問題とな
るのは、輪郭部分の劣化とＤＣＴで処理するブロック単
位（例えば８×８画素）に発生するブロック歪である。
逆変換して画素を再生するときに、ブロック内のＤＣＴ
出力をすべて線形和することになるが、８×８画素から
成るブロックのＤＣＴ出力６４個のうち、一つでも情報
損失があると、ブロック内全体の再生画素に劣化が生じ
る。

【０００３】ところで、上記ＤＣＴを有するデータ圧縮
装置に限らず、通常のデータ圧縮装置では、数値列に対
し、データ変換（ＦＥＴ，ＤＣＴ等）を施し、その後に
量子化を行っている。

【０００４】図２１は従来のデータ圧縮装置のブロック
図である。図２１において、１はデータ記憶装置であ
り、データ記憶装置１に蓄えられているデータ（例え
ば、画像データ）はディジタルフィルタ部２（図２２）
により特定の周波数成分が抽出されて量子化部４に出力
される。量子化部３はディジタルフィルタ部２によって
抽出された周波数成分に対して適当な係数を掛ける（す
なわち、逆数を掛けて除算する）ことによって重み付け
を変える量子化を行い、量子化されたデータをデータ記
憶装置４に出力する。データ記憶装置４は量子化された
データを蓄える。上記各部の動作はデータ圧縮装置全体
を制御する制御部５によって制御される。

【０００５】図２２は上記ディジタルフィルタ部２であ
り、この図においてディジタルフィルタ部２は、データ
入力Ｄに対して所定の低周波成分出力Ｌ及び高周波成分
出力Ｈを出カするフィルタ１１〜１７が複数段組み合わ
されて構成されており、最終段のフィルタ１４〜１７の
出力Ｆ０〜Ｆ７がディジタルフィルタ部２の周波数成分
抽出出力となる。

【０００６】図２３は上記フィルタ１１〜１７の回路構
成図である。この図に示すように、各フィルタ１１〜１
７は、各段の入力データに所定のタップ係数ｌ_０，
ｌ_１，ｌ_２，ｌ_３，ｈ_０，ｈ_１，ｈ_２，ｈ_３（ｌ_０〜ｌ
_３は低周波数成分側の係数、ｈ_０〜ｈ_３は高周波数成分
側の係数）を乗算する乗算器２１〜２８、各乗算器の出
力を加算する加算器２９〜３４及び１つ前の入力データ
を出力する遅延用のレジスタ３５〜３７により構成され
ている。この場合、上記乗算器２１〜２８で乗算される
係数ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３はＲＯＭ化されたものが使
用される。

【０００７】このように、ディジタルフィルタ１１〜１
７は入力データに係数ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３を掛けた
ものの和を求めることによって各周波数成分を出力す
る。例えば、上記タップ係数がｌ_０＝１／３，ｌ_１＝２
／３，ｌ_２＝１，ｌ_３＝−１／３，ｈ_０＝１／３，ｈ_１
＝−２／３，ｈ_２＝１，ｈ_３＝１／３であるときのディ
ジタルフィルタ１１〜１７の各周波数特性は“１”とな
る。

【０００８】上記ディジタルフィルタ１１〜１７により
抽出された各周波数成分は量子化部３に入力され、量子
化が行われる。この量子化部３は上記各周波数成分に対
応する複数の量子化装置４０（図２４）により構成され
る。すなわち、図２４に示すように量子化装置４０は入
力データに量子化演算用の係数を乗算する乗算器４１及
び該乗算器４１に供給する量子化係数をテーブルの形で
記憶する量子化テーブルＲＯＭ４２により構成され、量
子化装置４０はディジタルフィルタ１１〜１７からの各
周波数成分を適当な値で割って（実際には、逆数を掛け
ることによって）、量子化を行っている。この量子化に
用いる係数を変えることによって、データの圧縮の度合
を変えることができる。この場合、ディジタルフィルタ
部２におけるデータ変換演算や量子化部３における量子
化時などに、２進法で表しきれない数値（例えば１／
３）は、下の桁を丸めることにより近似して演算を行う
ようにしている。図２５は上記量子化テーブルの例であ
り、ディジタルフィルタ部２（あるいは後述する図２６
のＤＣＴ演算部６）からの出力Ｆ_０〜Ｆ_７に対して、
２，３，４，５，７，７，７，７で除算（実際には逆数
の乗算）を行うことを示している。なお、上記の例は一
次元の場合であり、画像等の二次元などの場合には上述
した処理を縦、横２度行うことによつて実現する。

【０００９】前記図２１の従来のデータ圧縮装置におい
て、特定の周波数成分を抽出するディジタルフィルタ部
としてＤＣＴ演算を実行するＤＣＴ演算部を用いてもよ
い。図２６はこのようなデータ圧縮装置のブロック図で
あり、図２１と同一構成部分には同一番号を付す。図２
６において、１はデータ記憶装置であり、データ記憶装
置１に蓄えられているデータ（例えば、画像データ）は
ＤＣＴ演算部６（図２７）により特定の周波数成分が抽
出されて、量子化部３に出力される。量子化部３はＤＣ
Ｔ演算部６によって抽出された周波数成分に対して適当
な係数を掛ける（すなわち、逆数を掛けて除算する）こ
とによって重み付けを変える量子化を行い、量子化され
たデータを、データ記憶装置４に出力する。データ記憶
装置４は量子化されたデータを蓄える。上記各部の動作
はデータ圧縮装置全体を制御する制御部５によって制御
される。

【００１０】図２７は上記ＤＣＴ演算部６の構成図であ
り、この図において、ＤＣＴ演算部６はデータ入力ｆ_０
〜ｆ_７に対して、所定のバタフライ演算が複数段組み合
わされて構成されており、最終段の出力Ｆ_０〜Ｆ_７がＤ
ＣＴ演算部６の周波数成分抽出出力となる。ここで、図
２８及び図２９はバタフライ演算部を示す図であり、図
２８はデータ入力ｘ，ｙをバタフライ演算により加算ｕ
＝ｘ＋ｙ、滅算ｖ＝ｘ−ｙする演算を、図２９はベクト
ル回転を行う演算をそれぞれ示している。図２９におい
て、所定のゲインをＮ、Ｍとするバタフライ演算部の出
力ｕ、ｖは数１、数２で示される。

【００１１】

【数１】

【００１２】

【数２】

【００１３】図３０は図２７に示したバタフライ演算部
のうちｃｏｓ係数がついたものの回路構成図である。こ
の図に示すように、ｃｏｓ係数がついたバタフライ演算
部は、各入力データに所定のｃｏｓ係数、Ｃ_０，Ｃ_１を
乗算する乗算器５０〜５３、乗算器５０と５３の出力を
加算する加算器５４及び乗算器５１の出力より乗算器５
３の出力を減算する減算器５５により構成されている。
この場合、上記乗算器５０〜５３で乗算される係数
Ｃ_０，Ｃ_１は通常ＲＯＭ化されたものが使用される。ま
たｃｏｓ係数のついてないバタフライ演算部は、乗算器
部分がなく、加算器及び減算器によって構成される。上
記ＤＣＴ演算部６により抽出された各周波数成分を量子
化する量子化部３は上記各周波数成分に対応する複数の
量子化装置４０（前記図２４参照）により構成される。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のデータ圧縮装置にあっては、上記ディジタル
フィルタ部２は、単に、周波数成分を抽出するためだけ
に用いられていたため、データを圧縮して量子化するに
は量子化部３という独立した装置が必要となり、データ
圧縮装置全体の回路規模が大きくなってしまうという問
題点があった。また、このような従来のデータ圧縮装置
にあっては、データ変換演算や量子化時に何度も丸め近
似をして演算を行う構戒となっていたため、丸め演算の
回数が増加すると、演算精度が著しく劣化することにな
り、これを避けるためには演算ビット幅を多くとらねば
ならず、回路規模が大きくなってしまうと言う欠点があ
った。例えば、図２３にあって、出力Ｌについて考えて
みると、Ｌは、入力Ｄと遅延用のレジスタ３５、３６、
３７の出力をそれぞれＺ_−１、Ｚ_−２、Ｚ_−３とする
と、数３のように表される。

【００１５】

【数３】

【００１６】ここで、Ｌを計算するのに必要な係数、−
１／３、２／３を２進数の小数で表現した場合は、全て
無限小数となる。そのため前記式（１）による演算以前
に係数を表現する時点で既に丸めによる誤差が加わって
精度が劣化している。また、このように精度が劣化して
いる係数によって得られた出力を、次段のフィルタの入
力として、再度同様な演算を行なうため、ディジタルフ
ィルタ部２の最終的な出力データはかなり精度が劣化し
たものとなる。そこで本発明は、小さな回路規模で精度
良くデータの圧縮を行なうことが可能なデータ圧縮装置
を提供することを目的としている。また、本発明は、従
来と同程度の回路規模でありながら高い演算精度を持つ
データ圧縮装置を提供することを目的としている。

【００１７】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
上記目的達成のため、所定のデータを記憶する手段と、
前記記憶データ手段から出力されたデータに対して所定
のタップ係数に基づいて特定周波数成分を抽出するディ
ジタルフィルタ手段と、量子化演算を実行する量子化手
段と、前記データ記憶手段、前記ディジタルフィルタ手
段及び前記量子化手段を制御する制御手段とを備えたデ
ータ圧縮装置であって、前記ディジタルフィルタ手段の
タップ係数同士を整数の比に置き換えるとともに、該整
数の比に置き換えることにより生じたゲインの変化を、
前記量子化手段により調整するようにしている。請求項
２記載の発明は、所定のデータを記憶するデータ記憶手
段と、前記データ記憶手段から出力されたデータに対し
て所定の係数に基づいてデータ変換演算を実行するデー
タ変換演算手段と、量子化演算を実行する量子化手段
と、前記データ記憶手段、前記データ変換演算手段及び
前記量子化手段を制御する制御手段とを備えたデータ圧
縮装置であって、前記データ変換演算手段の係数を、整
数比に変えるとともに、該整数比に変えることにより生
じたゲインの変化を前記量子化手段により調整するよう
にしている。

【００１８】

【作用】本発明の手段の作用は次の通りである。請求項
１記載の発明では、ディジタルフィルタ手段のタップ係
数同士は整数の比に置き換えられ、該整数の比に置き換
えることにより生じたゲインの変化が量子化手段により
調整される。従って、演算精度を高めることができ、画
像等のデータ圧縮に利用することができる。請求項２記
載の発明では、データ変換演算手段の係数が整数比に置
き換えられるとともに、該整数比に置き換えられること
により生じたゲインの変化が量子化手段により調整され
る。従って、量子化手段を設けて量子化演算を行う必要
がなくなり、回路規模を大幅に小さくすることができ、
演算回数を減少させて、演算精度を向上させることがで
きる。

【００１９】

【実施例】以下、本発明を図面に基づいて説明する。（第１実施例）図１及び図２は本発明に係るデータ圧縮装置の第１実施
例を示す図である。原理説明先ず、本実施例の基本的な考え方を説明する。図２１に
示した従来のデータ圧縮装置では、ディジタルフィルタ
部２は周波数成分を抽出するためだけに用いられていた
ため、データ圧縮するためには量子化部３によって量子
化専用の乗算を行う必要があった。具体的には、図２４
に示すように量子化演算用の乗算器４１によって量子化
係数の乗算を行なっていた。

【００２０】ところで、かかる量子化係数の乗算と同様
の乗算はディジタルフィルタ部２内でも積和演算という
形で乗算器２１〜２８によって入力データに係数１_０〜
１_３，ｈ_０〜ｈ_３を掛ける乗算として行なわれている。
本発明者はこの点に着目して、ディジタルフィルタ部の
タップ係数を、本来の値から量子化係数分を考慮した値
に変更することによって周波数特性を変化させ、そのこ
とによりディジタルフィルタ部に量子化の機能をもたせ
ようとするものである。これによって量子化部を省略す
ることが可能となり、回路規模を大幅に小さくすること
ができるとともに、乗算回数を減少させて演算精度を向
上させることができる。

【００２１】図１及び図２は上記基本原理に基づくデー
タ圧縮装置の第１実施例を示す図である。先ず、構成を
説明する。図１はデータ圧縮装置のブロック図であり、
この図において、データ圧縮装置は処理すべきデータを
記憶するデータ記憶装置５２と、データ記憶装置６１か
ら読出したデータから特定周波数成分を抽出すると同時
に、量子化を行なうディジタルフィルタ部６２と、量子
化されたデータを記憶するデータ記憶装置６３と、各部
装置の動作を制御する制御部６４とにより構成されてい
る。

【００２２】図２はディジタルフィルタ部６２を構成す
る１つのフィルタの回路構成図であり、前記図２３に対
応するものである。図２において、７０はディジタルフ
ィルタ部６２を構成するフィルタであり、フィルタ７０
は、入力データに対して後述するレジスタ８８〜９５か
ら出力されたタップ係数ｌ_０，ｌ_１，ｌ_２，ｌ_３，
ｈ_０，ｈ_１，ｈ_２，ｈ_３を乗算する乗算器７１〜７８
と、乗算器７１〜７８の出力を加算する加算器７９〜８
４と、前回入力されたデータ（１つ前の入力データ）を
出力するデータレジスタ８５〜８７と、制御部６４によ
り供給された係数データを格納しておくとともに、格納
した係数データを乗算のためのタップ係数ｌ_０〜ｌ_３，
ｈ_０〜ｈ_３として乗算器７１〜７８に出力するタップ係
数レジスタ８８〜９５とにより構成されている。

【００２３】すなわち、本ディジタルフィルタ部６２の
フィルタ７０は、乗算器７１〜７８、加算器７９〜８４
及びデータレジスタ８５〜８７からなる従来と同様のフ
ィルタ構造部に、新たに制御部６４からＬＯＡＤされた
係数ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３を蓄えるタップ係数レジス
タ８８〜９５を設け、従来固定データとしてＲＯＭから
供給されていた係数に代えて、このタップ係数レジスタ
８８〜９５に蓄えた係数ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３を使用
するようにしている。これは、フィルタの係数は基本的
に変わらないのに対し、量子化の係数は圧縮の程度によ
って大きく変わることがあるため、タップ係数を固定さ
せずに変更可能にするためである。

【００２４】次に、本実施例の動作を説明する。本デー
タ圧縮装置はディジタルフィルタ部６２に量子化の機能
を持たせることによって量子化部を不要にするものであ
る。従って、ディジタルフィルタ部６２では周波数成分
の抽出と量子化が同時に行われる。以下、この動作につ
いて詳細に説明する。

【００２５】図２のフィルタ７０において、乗算器７１
〜７８は入力されたデータに対してタップ係数レジスタ
８８〜９５から取出したタップ係数（ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０
〜ｈ_３）を乗算する。従来例では、このタップ係数は固
定されていたが、本実施例ではタップ係数レジスタ８８
〜９５から入力されるようになっており可変である。こ
こで、従来では前記図２３に示したように係数ｌ_２＝ｈ
_２＝１となっていたのでその部分の乗算器２３，２７と
加算器３０，３３は不要ではないかとも考えられるが、
前記図２３は一例であって実際にはもっとタップ数が多
く、前記図２３で示すような数値ではない。この係数レ
ジスタ７８〜９５へは、制御部６４が係数データを書込
む。このような構成におけるフィルタ７０の低周波成分
出力Ｌ及び高周波成分出力Ｈは下記の数４で示される。

【００２６】

【数４】

【００２７】これは、タップ係数の実際の値が異なるだ
けで、従来例（図２３）も本実施例も同じである。ここ
で、本実施例では、タップ係数は可変であるから、例え
ば高周波数成分出力ｈ_０〜ｈ_３の値を例えばすべて１／
２倍したｈ_０’〜ｈ_３’に変えてみると、その出力Ｈ’
はもとの出力Ｈの１／２の値となる。

【００２８】

【数５】

【００２９】つまり、タップ係数ｈ_０〜ｈ_３に何か値を
掛けてやれば、出力にその値が反映されるのである。低
周波成分の出力Ｌも同様であるから、タップ係数ｈ_０〜
ｈ_３，ｌ_０〜ｌ_３を変えることによって出力のゲインを
自由に変えることができるようになる。従って、前記図
２２の最終段の４つのフィルタ１４〜１７を、図２のタ
ップ係数が可変なディジタルフィルタ７０に変更してデ
ィジタルフィルタ部６２を構成するようにすれば量子化
部をディジタルフィルタ部６２に吸収することが可能に
なる。

【００３０】このことを更に具体的に説明する。前記図
２２の左上のＦ_０とＦ_１を出力するフィルタ１４のタッ
プ係数が以下のような値であったとする。ｌ_０＝１／６，ｌ_１＝ｌ_２＝１／３，ｌ_３＝１／６ｈ_０＝−／６，ｈ_１＝１／３，ｈ２＝−１／３，ｈ３＝
１／６また、フィルタ１４の出力Ｆ_０とＦ_１は以下の値で量子
化（除算）を行うものとする。Ｆ_０→３，Ｆ_１→５いま、このフィルタ１４への入力Ｄが以下の数値であっ
た場合について従来例との比較のもとに考える。Ｚ_−３＝４８，Ｚ_−２＝２０，Ｚ_−１＝３６，Ｚ_０＝６
０＜従来の方法＞

【００３１】

【数６】

【００３２】従って、Ｆ_０，Ｆ_１に対して量子化を行う
と数７のようになる。

【００３３】

【数７】

【００３４】＜本実施例＞ｌ_０〜ｌ_３及びｈ_０〜ｈ_３を以下のような量子化を含め
た値に変える。

【００３５】

【数８】

【００３６】

【数９】

【００３７】上記数９及び数６からわかるように、この
時点で量子化を行ったのと同じ値を得ることができる。
また、この例では、同じ値となることを示すために分数
で示したが、実際には２進数で表すことから、演算誤差
が発生し同一の値とはならない。勿論、この場合も本実
施例では量子化部における乗算が不要となって乗算回数
が減らせるので演算精度は向上する。

【００３８】なお、上述の例は一次元の場合であり、画
素等の二次元の場合には、この処理を縦、横２度行うこ
とによって実現するようにする。

【００３９】以上説明したように、本実施例のディジタ
ルフィルタ部６２のフィルタ７０は、乗算器７１〜７
８、加算器７９〜８４及びデータレジスタ８５〜８７か
らなるフィルタ構造部に、新たに制御部６４からＬＯＡ
Ｄされた係数ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３を蓄えるタップ係
数レジスタ８８〜９５を設け、このタップ係数レジスタ
８８〜９５に蓄えた係数ｌ_０〜ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３を変え
るようにしているので、タップ係数を変えることによっ
て周波数特性を変えることができ、その結果、量子化演
算を行なう必要がなくなり、回路規模を大幅に小さくす
ることができ、また、演算回数を減らせることから全体
として演算精度を向上させることができる。また、本実
施例ではディジタルフィルタ部６２のフィルタ７０内部
にタップ係数レジスタ８８〜９５を設けているので、制
御部６４の回路規模を小さくすることができるという利
点もある。このように高い演算精度を持ちかつ回路規模
の小さなデータ圧縮装置が実現できることから上記ディ
ジタルフィルタのみならずＤＣＴを用いた画像圧縮や音
声圧縮を行うデータ圧縮装置に適用して好適である。

【００４０】なお、本実施例では、タップ係数の部分を
レジスタ８８〜９５としているが、これに限らず、事前
に求めた何種類かの値をＲＯＭ化しておくようにしても
よい。このようにすれば、逐一レジスタにデータを書き
込む必要がなくなり、またタップ係数を計算して求める
必要がないという利点が生じる。

【００４１】また、本実施例では係数を例えば、ｌ_０〜
ｌ_３，ｈ_０〜ｈ_３とする例を示したが、これには限定さ
れず、データ変換演算で使用されるものであればどのよ
うな値、個数の係数でもよいことは言うまでもない。

【００４２】また、入力データに対してデータ変換を行
なうものであれば、データ変換の種類は何でもよく、本
実施例で説明した周波数成分の抽出のほか、例えばＦＦ
Ｔ，ＤＣＴ，ＬＯＴ（ＬａｐｐｅｄＯｒｔｈｏｇｏｎ
ａｌＴｒａｎｓｆｏｒｍ：重合直交変換）等の直交デ
ータ変換に適用可能である。また、量子化部の係数をデ
ィジタルフィルタ部で吸収させるようにしているが、係
数を調整できるものであればどのようなディジタルフィ
ルタ部で調整してもよいことは勿論である。

【００４３】（第２実施例）従来のデータ圧縮装置では、入力に対して三角関数を乗
数とする乗算を行っている。しかし、当然に三角関数系
数を２進小数によって表現しなければならないこととな
るが、一般に正確な値を２進小数によって表現すること
はできず、何処かのビットでの丸めを必要とする。この
ように初めから誤差を含んだ係数を用いた演算であるた
め、精度を保つためにはその出力値をできるだけ、丸め
たりしないように保持して次段の演算にわたしてやる必
要があった。そのためにはデータバス幅や演算器の回路
規模が非常に大きくなってしまうという欠点があった。
そこで第２の実施例は、従来と同程度の回路規模であり
ながら、高い演算精度を持つデータ圧縮装置を提供す
る。

【００４４】以下、本実施例を図面に基づいて説明す
る。原理説明先ず、本実施例の基本的な考え方を説明する。本実施例
のデータ圧縮装置は、ディジタルフィルタ部のタップ係
数をまず整数値（あるいは、整数比）に置き換えるとと
もに、該整数値（あるいは整数比）に変えることにより
生じた調整を量子化部で吸収するようにするものであ
る。このようにディジタルフィルタ部の係数が変えら
れ、そのゲインの変化は量子化部により調整されること
になるので、演算の大部分が誤差を含まない整数値によ
って行われることとなり、演算精度が格段に向上する。

【００４５】次に、図３〜図５を参照して本実施例に係
るデータ圧縮装置の具体的な構成と動作を説明する。図
３はデータ変換部のフィルタ部の回路構成図であり、前
記図２３に対応する図である。図４は量子化テーブルの
例であり、前記図２５に対応する。図３は前記図２２の
フィルタ１１〜１７の回路構成図である。図３に示すよ
うに、各フィルタ１１〜１７は、各段の入力データに所
定のタップ係数ｌ_０’，ｌ_１’，ｌ_２’，ｌ_３’，
ｈ_０’，ｈ_１’，ｈ_２’，ｈ_３’（ｌ_０’〜ｌ_３’は低
周波数成分側の係数、ｈ_０’〜ｈ_３’は高周波数成分側
の係数）を乗算器１０１〜１０８、各乗算器の出力を加
算する加算器１０９〜１１４及び１つ前の入力データを
出力する遅延用レジスタ３５〜３７により構成されてい
る。図３においてｌ_０’，ｌ_１’，ｌ_２’，ｌ_３’，ｈ
_０’，ｈ_１’，ｈ_２’，ｈ_３’はディジタルフィルタ部
のタップ係数であり、全て所定数倍（本実施例の場合３
倍）されて、整数演算が可能な整数値に変換される。ま
た、整数値として表されたことによって生ずる各出力の
ゲインの変化分は前記図２１の量子化部３において吸収
する。すなわち、ディジタルフィルタ部の係数が全て整
数値となるように所定倍数したものを係数とし、これに
よるゲインの変化分は、量子化部３における量子化のた
めの除算（逆数の乗算）演算時に、まとめて一度に行う
ようにする。図４は、その時の量子化テーブルの例であ
る。

【００４６】次に、本実施例の動作を説明する。従来例
であれば各フィルタの出力Ｌ及びＨを計算するのに必要
な係数、−１／３、２／３、−２／３、１／３等を２進
数の小数で表現した場合には係数を表現する時点で丸め
による誤差が加わり精度が劣化し、その精度が劣化した
係数を１２度にわたつて演算に使用しているため最終的
な出力データは、かなり精度劣化していたが、本実施例
ではディジタルフィルタ部２の係数を所定倍して、ディ
ジタルフィルタ部２の演算を全て、整数演算可能にして
いる。例えば、Ｌは従来の演算では前記式（３）で示さ
れていたが、本実施例では各係数を３倍し、整数値とす
ることによって以下の式（１０）の形で示される。Ｌ＝−Ｚ＋２×Ｚ_−１＋３×Ｚ_−２＝Ｚ_−３式（１０）同様に、Ｈは以下の（式１１）の形で示される。Ｈ＝Ｚ−２×Ｚ_−１＋３×Ｚ_−２＋Ｚ_−３式（１１）上記式（１０）及び式（１１）によって求められるＬ及
びＨは従来のものと比べて３倍になっている。ここで、
ディジタルフィルタ部全体としての出力Ｆ０〜Ｆ７につ
いて考えると３段のフィルタ部を通過した値が出力され
るのでゲインの変化は３^３＝２７倍となる。すなわち、
ディジタルフィルタ部２を比較すると従来の演算結果と
比較して、２７倍の値が出力される。全体としての出力
の値を従来の出力と同様にするため、量子化部３にこの
ゲインの変化分の２７倍を吸収させるようにした量子化
テーブルの例が図４の値である。量子化部３では、ディ
ジタルフィルタ部２の出力Ｆ０〜Ｆ７に対して、これら
の値で除算を行うので、従来の値をゲインの変化分、す
なわち、２７倍してやれば、全体としての出力は従来の
ものと同じゲインとなる。

【００４７】上記の例ではフィルタ１１〜１７のタップ
係数が全て同じであり、また、Ｌ及びＨのゲインの変化
も同じであったがこれらが、異なっていた場合について
考える。例えば、フィルタのＬは３倍、Ｈは５倍のゲイ
ン変化があったとする。同様にフィルタ１２、１４のＬ
は５倍、Ｈは３倍、フィルタ１３、１５のＬは３倍、フ
ィルタ１６、１７のＬは５倍、Ｈは７倍の変化があると
する。このときのＦ０〜Ｆのゲインの変化は以下のよう
になる。例えば、出力Ｆ０はフィルタのＬ、フィルタ１
２のＬ、フィルタ１４のＬ出力であるから、そのゲイン
変化は、３×５×５＝７５倍となる。同様にＦ１〜Ｆ７
のゲインの変化はＦ１→４５、Ｆ２→２７、Ｆ３→２
７，Ｆ４→７５、Ｆ５→１０５、Ｆ６→１０５、Ｆ７→
７５倍となる。各出力のゲイン変化分を前記の例と同じ
ように、各出力に対応する量子化テーブルに乗ずること
により新しい量子化テーブルを得ることができる。この
時の量子化テーブルの例が図５である。

【００４８】以上説明したように、本実施例ではディジ
タルフィルタ部のタップ係数を整数の比に置き変えると
ともに、そのゲインの変化を量子化部３により吸収させ
るようにしているので、誤差を含んだ係数による演算は
量子化部において一度行われるのみでありそれ以外の演
算は丸め誤差を含まない整数の比によって行なうことが
できる。その結果、量子化の前までの演算におけるデー
タビット幅を従来のものより大幅に小さくすることがで
き、小さなバス幅で高い演算精度を得ることができる。
このように高い演算精度を持ちかつ回路規模の小さなデ
ータ圧縮装置が実現できることからＤＣＴを用いた画像
圧縮や音声圧縮を行うデータ圧縮装置に適用して好適で
ある。

【００４９】なお、本実施例では係数を例えば所定の整
数の比とする例を示したが、これには限定されず、整数
の比で表されるものであればどのような整数比でもよく
整数値であってもことは言うまでもない。また、データ
ベクトル（数値例）に対してデータ変換を行なうもので
あれば、データ変換の種類はなんでもよく、例えばＦＦ
Ｔ，ＤＣＴ，ＬＯＴ等の直交データ変換に適用可能であ
る。また、帯域分割を行なう直交ミラーフィルタ（ＱＭ
Ｆ：ｑｕａｄｒａｔｕｒｅｍｉｒｒｏｒｆｉｌｔｅ
ｒ）を用いてもよい。また、ディジタルフィルタ部の係
数のゲインを量子化部で吸収させるようにしているが、
かかるゲインが調整できるものであればどのような量子
化部で調整してもよいことは勿論である。

【００５０】（第３実施例）図１及び図２に示すデータ圧縮装置は、データ記憶手段
から出力されたデータに対して所定のタップ係数に基づ
いて特定周波数成分を抽出するディジタルフィルタ部に
量子化の機能を持たせることによって量子化部を不要に
するものであった。しかして、上記の基本的な考え方は
ディジタルフィルタ部と量子化部だけではなくて広くＤ
ＣＴ演算部と量子化部との間でも実現され得るものであ
る。そこで第３の実施例では、ＤＣＴ演算部を備えたデ
ータ圧縮装置において小さな回路規模で精度良くデータ
の圧縮を行うことが可能なデータ圧縮装置を提供する。

【００５１】以下、本実施例を図面に基づいて説明す
る。原理説明先ず、本実施例の基本的な考え方を説明する。図２６に
示した従来のデータ圧縮装置では、ＤＣＴ演算部６は周
波数成分を抽出するためだけに用いられていたために、
データ圧縮するためには量子化部３によって量子化専用
の乗算を行う必要があった。具体的には、図２４に示す
ように量子化演算用乗算器４１によって量子化係数の乗
算を行っていた。ところで、かかる量子化係数の乗算と
同様の乗算はＤＣＴ演算部６内で積和演算という形で乗
算器５０〜５３によって入力データに係数Ｃ_０、Ｃ_１を
掛ける乗算として行われている。

【００５２】本発明者は、この点に着目してｃｏｓ係数
を、量子化係数分を乗じた係数に変化させることによっ
て周波数特性を変化させ、そのことによりＤＣＴ演算部
に量子化の機能をもたせようとするものである。例え
ば、前記図２７のＤＣＴ演算部６の最終段のベクトル回
転演算部（図２９参照）の出力Ｆ０、Ｆ４に着目する
と、その出Ｆ_０は数１０で示される。

【００５３】

【数１０】

【００５４】式（１２）中、１／２は量子化テーブル
（図２５）から与えられる係数「２」の逆数であり、破
線で囲んだ括弧内がＤＣＴ演算部である。この式（１
２）から明らかなように従来はＤＣＴ演算部で積和演算
をした結果に量子化係数を乗算していたが、本発明者は
式（１２）の括弧を外すように式（１２）を式（１３）
に変形することによって乗算と加算を一回で済ますよう
にするものである。

【００５５】

【数１１】

【００５６】これによって量子化部を省略することが可
能となり、回路規模を大幅に小さくすることができると
ともに、乗算回数を減少させて演算精度を向上させるこ
とができる。

【００５７】次に、図６〜図９を参照して本実施例に係
るデータ圧縮装置の具体的な構成と動作を説明する。先
ず、構成を説明する。図６はデータ圧縮装置のブロック
図であり、前記図２６に対応する。図６において、本デ
ータ圧縮装置は、処理すべきデータを記憶装置１と、デ
ータ記憶装置１から読出したデータから特定周波数成分
を抽出すると同時に量子化を行うＤＣＴ演算部１０と、
量子化されたデータを記憶するデータ記憶装置４と、各
部装置の動作を制御する制御部５とから構成されてい
る。

【００５８】図７は上記ＤＣＴ演算部１０の構成図であ
り、前記図２７に対応する。また、図８、図９はそれぞ
れ前記図２８、図２９に対応する。図７において、ＤＣ
Ｔ演算部１０はデータ入力ｆ０〜ｆ７に対して所定のバ
タフライ演算が複数段組み合わされて構成されており、
最終段の出力Ｆ０’〜Ｆ７’がＤＣＴ演算部１０の周波
数成分の抽出及び量子化の出力となる。ここで、ＤＣＴ
演算部１０の最終段のベクトル回転部（図９）の係数は
従来のｃｏｓ係数に量子化係数分を乗じた係数（△印で
囲んだ数値）に変えられている。従って、図９に示すよ
うに、ｃｏｓ係数に量子化係数が含まれた係数ａ、ｂ、
ｃ、ｄとして表される。図１０は最終段のバタフライ演
算の係数ｅ〜ｔを示す図である。

【００５９】図１１はＤＣＴ演算部１０を構成するバタ
フライ演算部のうち、係数がついたものの回路構成図で
あり、前記図３０に対応するものである。図１１におい
て、係数つきバタフライ演算部は、バタフライ演算の係
数ａ、ｂ、ｃ、ｄを格納する係数ＲＡＭ１２０〜１２３
と、係数ＲＡＭ１２０〜１２３から出力された係数ａ、
ｂ、ｃ、ｄを乗算する乗算器１２４〜１２７と、乗算器
１２４と１２５の出力を加算する加算器１２８及び、乗
算器１２５の出力から乗算器１２７の出力を減算する減
算器１２９とにより構成されている。

【００６０】すなわち、本ＤＣＴ演算部１０のバタフラ
イ演算部は、乗算器１２４〜１２７、加算器１２８及び
減算器１２９からなる従来と同様のバタフライ演算部
に、新たにに制御部５からロードされた係数ａ、ｂ、
ｃ、ｄを格納する係数ＲＡＭ１２０〜１２３を設け、従
来固定データとしてＲＯＭから供給されていた係数に代
えて、この係数ＲＡＭ１２０〜１２３に蓄えた係数ａ、
ｂ、ｃ、ｄを使用するようにしている。これは、バタフ
ライ演算の係数は基本的に変わらないのに対し量子化の
係数は圧縮の程度によって大きく変わることがあるため
バタフライ演算の係数を固定させずに変更可能にするた
めである。

【００６１】次に、本実施例の動作を説明する。図９の
バタフライ演算部において、乗算器１２４〜１２７は入
力されたデータに対して係数ＲＡＭ１２０〜１２３から
取出した係数ａ、ｂ、ｃ、ｄを乗算する。従来例では、
この係数は固定されていたが、本実施例では係数ＲＡＭ
１２０〜１２３から入力されるようになっており可変で
ある。このような構成におけるバタフライ演算の出力ｕ
及びｖは以下の式（１４）、式（１５）で表される（図
９参照）。ｕ＝ａｘ＋ｂｙ式（１４）ｖ＝ｃｘ−ｄｙ式（１５）

【００６２】これに対し従来のバタフライ演算の出力ｕ
及びｖは前記式（１）、式（２）で表されている（図２
９参照）。式（１４）及び式（１５）と式（１）及び式
（２）を比較すると、ａ＝ｄ＝ｃｏｓ（Ｍ／１６）
π、ｂ＝ｃ＝ｃｏｓ（Ｍ／１６）πであったとすると、
従来例と本実施例は全く同じものとなる。ここで、本実
施例では、係数は可変であるから、例えばａ＝１／２×
ｃｏｓ（Ｎ／１６）π，ｂ＝１／２×ｃｏｓ（Ｍ／１
６）π，ｃ＝１／３×ｃｏｓ（Ｍ／１６）π，ｄ＝１／
３×ｃｏｓ（Ｎ／１６）πという値にしてみると出力ｕ
及びｖは以下の数１２、数１３で表される。

【００６３】

【数１２】

【００６４】

【数１３】

【００６５】ここで、上記式（１６）、式（１７）にお
いては、ｕは従来のｕの１／２、ｖは１／３倍された値
となる。つまり、係数ａ及びｃに、図３０で示される従
来のＣ０、Ｃ１に何か値を掛けたものをロードすると、
出力ｕにその値が反映されるのである。ｖについても同
様であるから、係数ａ、ｂ、ｃ、ｄを変えることによっ
て、出力のゲインを自由に変えることできるようにな
る。

【００６６】従って、前記図２７の最終段の４つのバタ
フライ演算を図１０に示す係数が可変なバタフライ演算
に変更してＤＣＴ演算部１０を構成すれば量子化部をＤ
ＣＴ演算部に吸収することが可能になる。なお、上述の
例は一次元の場合であり画像等の二次元の場合には、こ
の処理を縦横２度行うことによって実現する。

【００６７】以上説明したように、本実施例のＤＣＴ演
算部１０の最終段のバタフライ演算部は、乗算器１２４
〜１２７、加算器１２８及び減算器１２９からなる演算
部に新たに制御部５からロードされた係数ａ、ｂ、ｃ、
ｄを蓄える係数ＲＡＭ１２０〜１２３を設け、この係数
ＲＡＭ１２０〜１２３に蓄えた係数ａ、ｂ、ｃ、ｄをｃ
ｏｓ係数を量子化係数分を乗じた係数に変えることによ
って周波数特性を変えることができ、その結果量子化演
算を行なう必要がなくなり回路規模を大幅に小さくする
ことができる。また、演算回数を減らすことができるこ
とから全体として演算精度を向上させることができる。

【００６８】（第４実施例）図３〜図５に示すデータ圧縮装置は、前記デジタルフィ
ルタ部のタップ係数同士を整数の比に置き換えるととも
に、該整数の比に置き換えることにより生じたゲインの
変化を、量子化部により調整することによって演算ｂｉ
ｔ幅を小さくし、データ圧縮の際の演算精度を向上させ
るものであった。しかして、上記基本的な考え方はディ
ジタルフィルタ部と量子化部だけでなくて広くＤＣＴ演
算部と量子化部との間でも実現され得るものである。そ
こで第４の実施例では、ＤＣＴ演算部を備えたデータ圧
縮装置において、小さな回路規模で精度良くデータの圧
縮を行うことが可能なデータ圧縮装置を提供する。

【００６９】以下、本実施例を図面に基づいて説明す
る。本実施例の基本的な考え方は前記第２実施例と同様
であるが、特にＤＣＴ演算部の係数を、整数比に変える
ときに、該整数比に変えることにより生じたゲインの変
化を量子化部により調整するようにしたことを特徴とし
ている。このように、ＤＣＴ演算部の係数が整数比に変
えられ、そのゲインの変化が量子部により調整される。
従って、演算部が誤差を含まない整数の比によって行な
われることとなり従来と同じｂｉｔ幅を用いた場合には
誤差が小さくなって演算精度が格段に向上し、また、同
程度の精度を確保しようとした場合にはｂｉｔ幅を大幅
に減少させることができ、回路規模が大幅に小さくな
る。

【００７０】次に、図１２〜図２０を参照して本実施例
に係るデータ圧縮装置の具体的な構成と動作を説明す
る。図１２は、データ圧縮装置のデータ変換部（ＤＣＴ
演算部）を示す構成図であり、前記図２７に対応する図
である。また図１３、図１４は前記図２８、図２９と同
様のバタフライ演算部を示す図であり、図１５は本実施
例のバタフライ演算部の係数を示す図である。図１２に
おいて、１３０〜１３３はバタフライ演算部であり、従
来例においてはｃｏｓ係数によるバタフライ演算を行っ
ていたが、本実施例においては各ｃｏｓ係数は図１６に
示すような整数の比（図１２中△で囲んだ数値参照）に
よって近似される。なお、整数の比は必ずしもこのよう
な比である必要はなく、もっと桁数の多い比を用いて、
より正確な比に置き変えるようにしてもよい。また、整
数比による演算では本来行われるべき演算とはゲインが
異なってしまうので量子化演算によってそのゲイン差を
吸収するようにする。

【００７１】図１７は、上記ゲイン吸収を行うための量
子化テーブルの例である。従来のＤＣＴ演算部の出力Ｆ
６に対する量子化テーブルは図２５に示すように「７」
であったが、上述した整数比演算によって本実施例のＤ
ＣＴ演算部の出力のＦ６’は、従来の出力Ｆ６と比べて
２／ｃｏｓ（６／１６）π倍された値が出力される。す
なわち、ゲインが２／ｃｓｏ（６／１６）π倍となるの
で、本実施例における量子化テーブルは、従来のものに
ゲインの逆数を掛けた値の７×ｃｏｓ（６／１６）π／
２という量子化テーブルとなる。

【００７２】このような量子化テーブルを用いた場合、
一見すると従来のものと比べて量子化演算のｂｉｔ幅
が、従来のものよりも多く必要であるかのようにも考え
られる、実際には、量子化演算には、逆数の乗算である
ため、７の逆数も、７×２／ｃｏｓ（６／１６）πの逆
数も、ともに無限小数となるため、丸め近似を必要と
し、ほぼ同じ程度の誤差を含む。すなわち、従来のｃｏ
ｓ係数を２進歩の小数で表現した時点で丸め誤差が乗っ
てしまうので、整数の比に置き変えても誤差を押さえる
ためにｂｉｔ幅を大きくする必要はない。

【００７３】次に、本実施例の動作を説明する。従来例
では例えばＦ２をｃｏｓ（１／１６）π、ｃｏｓ（６／
１６）πを２進法の小数で表現した場合には図１６に示
すように無限小数であって演算に多くのｂｉｔ幅を必要
とするにもかかわらず、丸めによる誤差が加わって精度
が劣化していたが、本実施例では、データ変換部の最終
段のバタフライ演算のｃｏｔ係数を整数比に置き換える
ことによって、同等の演算精度でｂｉｔ幅を減少させて
いる。具体的には、前記図２７のデータ変換演算部の最
終段のバタフライ演算出力Ｆ６と、本実施例の最終段の
バタフライ演算出力Ｆ６′とを比較して説明する。

【００７４】従来例のバタフライ演算出力Ｆ６を求める
には、ｃｏｓ（２／１６）πとｃｏｓ（６／１６）πと
いう２つの係数による演算を必要としたが、これらの値
は図１６に示すように無限小数によって示される。い
ま、ｃｏｓ（２／１６）πとｃｏｓ（６／１６）πの比
をとったとすると、５：２という比によって近似され
る。このようにして、演算係数を整数の比に置き換えた
値によって演算が行われることになる。演算係数同上を
整数の比に置き換えることによって生じたゲインの変化
は第３実施例と同様に量子化部によって吸収する。

【００７５】以上説明したように、本実施例では、デー
タ変換演算部の最終段のバタフライ演算の演算係数を整
数の比に置き換えるとともに、そのゲインの変化を量子
化部により吸収しているので、その結果データ変換部の
演算ｂｉｔ幅を大幅に減少させることができる。また、
逆に、従来と同等のｂｉｔ幅を持つようにした場合、従
来よりも、高い精度で演算を行うことが可能となる。

【００７６】なお、上記図には最終段のバタフライ演算
だけを整数比近似していたが、図１８に示すように２段
目のバタフライ演算も整数比として近似することができ
る図１９はバタフライ演算部の係数を、図２０は係数の
整数比近似を示す図である。このように、２段目及び最
終段のバタフライ演算を整数比に置き換えると、さらに
ｂｉｔ幅を減らすことが可能となり回路規模を大幅に縮
小することができる、また、ｂｉｔ幅を同じにした場合
にはさらに演算精度を向上させることができる。図１８
の場合の量子化テーブルは図１２の時の量子化テーブル
のさらに１／７の値となる。

【００７７】

【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、ディジタ
ルフィルタ手段のタップ係数同士を整数の比に置き換え
るとともに、該整数の比に置き換えることにより生じた
ゲインの変化を、前記量子化手段により調整しているの
で、演算精度を高めることができ、画像などのデータ圧
縮に利用することができる。

【００７８】請求項２記載の発明によれば、データ変換
演算手段の係数を、整数比に置き換えるとともに、該整
数比に変えることにより生じたゲインの変化を前記量子
化手段により調整しているので、量子化手段を設けて量
子化演算を行う必要がなくなり回路規模を大幅に小さく
することができ、演算回数を減少させて、演算精度を向
上させることができる。

【００７９】

【００８０】

【図面の簡単な説明】

【図１】データ圧縮装置のブロック構成図である。

【図２】データ圧縮装置のディジタルフィルタの回路構
成図である。

【図３】データ圧縮装置のディジタルフィルタの回路構
成図である。

【図４】データ圧縮装置の量子化テーブルの例を示す図
である。

【図５】データ圧縮装置の量子化テーブルの例を示す図
である。

【図６】データ圧縮装置のブロック構成図である。

【図７】データ圧縮装置のＤＣＴ演算部の構成図であ
る。

【図８】データ圧縮装置のＤＣＴ演算部のバタフライ演
算を示す図である。

【図９】データ圧縮装置のＤＣＴ演算部のバタフライ演
算を示す図である。

【図１０】データ圧縮装置のバタフライ演算の係数を示
す図である。

【図１１】データ圧縮装置のバタフライ演算部の構成図
である。

【図１２】データ圧縮装置のデータ変換部の構成図であ
る。

【図１３】データ圧縮装置のデータ変換部のバタフライ
演算部を示す図である。

【図１４】データ圧縮装置のデータ変換部のバタフライ
演算部を示す図である。

【図１５】データ圧縮装置のデータ変換部のバタフライ
演算部を示す図である。

【図１６】データ圧縮装置のＤＣＴ演算部の係数の変換
例を示す図である。

【図１７】データ圧縮装置の量子化テーブルの例を示す
図である。

【図１８】データ圧縮装置のデータ変換部の構成図であ
る。

【図１９】データ圧縮装置のデータ変換部の係数を示す
図である。

【図２０】データ圧縮装置のデータ変換部のバタフライ
演算部を示す図である。

【図２１】従来のデータ圧縮装置のブロック構成図であ
る。

【図２２】従来のデータ圧縮装置のディジタルフィルタ
の回路構成図である。

【図２３】従来のデータ圧縮装置のディジタルフィルタ
の回路構成図である。

【図２４】従来のデータ圧縮装置の量子化部の構成図で
ある。

【図２５】従来のデータ圧縮装置の量子化テーブルの例
を示す図である。

【図２６】従来のデータ圧縮装置のブロック図である。

【図２７】従来のデータ圧縮装置のＤＣＴ演算部の構成
図である。

【図２８】従来のデータ圧縮装置のＤＣＴ演算部のバタ
フライ演算部を示す図である。

【図２９】従来のデータ圧縮装置のＤＣＴ演算部のバタ
フライ演算部を示す図である。

【図３０】従来のデータ圧縮装置のバタフライ演算部の
構成図である。

【符号の説明】

１０ＤＣＴ演算部６１データ記憶装置６２ディジタルフィルタ部６３データ記憶装置６４制御部７０ディジタルフィルタ７１〜７８乗算器７９〜８４加算器８５〜８７データレジスタ８８〜９５タップ係数レジスタ１２０〜１２３係数ＲＡＭ１２４〜１２７乗算器１２８加算器１２９減算器１３０〜１３３バタフライ演算部ｌ₀’〜ｌ₃’，ｈ₀’〜ｈ₃’ タップ係数

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H03M 7/30 H04N 1/41 H04N 7/30

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】所定のデータを記憶する手段と、前記記憶データ手段から出力されたデータに対して所定
のタップ係数に基づいて特定周波数成分を抽出するディ
ジタルフィルタ手段と、量子化演算を実行する量子化手段と、前記データ記憶手段、前記ディジタルフィルタ手段及び
前記量子化手段を制御する制御手段とを備えたデータ圧
縮装置であって、前記ディジタルフィルタ手段のタップ係数同士を整数の
比に置き換えるとともに、該整数の比に置き換えること
により生じたゲインの変化を、前記量子化手段により調
整するようにしたことを特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項２】所定のデータを記憶するデータ記憶手段
と、前記データ記憶手段から出力されたデータに対して所定
の係数に基づいてデータ変換演算を実行するデータ変換
演算手段と、量子化演算を実行する量子化手段と、前記データ記憶手段、前記データ変換演算手段及び前記
量子化手段を制御する制御手段とを備えたデータ圧縮装
置であって、前記データ変換演算手段の係数を、整数比に変えるとと
もに、該整数比に変えることにより生じたゲインの変化
を前記量子化手段により調整するようにしたことを特徴
とするデータ圧縮装置。