JP3271100B2 - ディジタル画像信号復号装置および方法 - Google Patents
ディジタル画像信号復号装置および方法Info
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- JP3271100B2 JP3271100B2 JP25645893A JP25645893A JP3271100B2 JP 3271100 B2 JP3271100 B2 JP 3271100B2 JP 25645893 A JP25645893 A JP 25645893A JP 25645893 A JP25645893 A JP 25645893A JP 3271100 B2 JP3271100 B2 JP 3271100B2
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、直交変換を用いたデ
ィジタル画像信号復号装置および方法に関して、特に、
復号時のデータにエラーが含まれる場合のエラー修整方
法に関する。
ィジタル画像信号復号装置および方法に関して、特に、
復号時のデータにエラーが含まれる場合のエラー修整方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル画像データのデータ伝送量を
圧縮する場合、２次元コサイン変換（Discrete Cosine
Transform 以下ＤＣＴと称する）等の直交変換を用いる
符号化方式が従来から提案されている。
圧縮する場合、２次元コサイン変換（Discrete Cosine
Transform 以下ＤＣＴと称する）等の直交変換を用いる
符号化方式が従来から提案されている。
【０００３】ＤＣＴによる符号化方式は、１フレームの
テレビジョン信号を水平方向と垂直方向の（ｎ×ｍ）画
素からなる複数個の小ブロックに分割され、各ブロック
に対してＤＣＴを施し、その結果、得られた直流成分の
係数データと、複数個の交流成分の係数データを各交流
成分の出現確率に応じてビット長の異なるエントロピー
符号、例えば、ハフマンコードへ変換して伝送する。
テレビジョン信号を水平方向と垂直方向の（ｎ×ｍ）画
素からなる複数個の小ブロックに分割され、各ブロック
に対してＤＣＴを施し、その結果、得られた直流成分の
係数データと、複数個の交流成分の係数データを各交流
成分の出現確率に応じてビット長の異なるエントロピー
符号、例えば、ハフマンコードへ変換して伝送する。
【０００４】一例として、この実施例では、（８×８）
画素からなるブロックに分割された各ブロックに対して
ＤＣＴを施す場合、図６に示す原画像データに対してＤ
ＣＴを施し、各周波数成分毎の係数データを得ることが
できる。この係数データを図７に示す。係数データが求
められた後、量子化が行われる。ここでは簡単のため、
直流成分以外の各周波数成分の係数データを、図１１に
示すように、低周波領域と高周波領域の２つに分け、低
周波領域の係数データは `４' で除算し、高周波領域の
係数データは `８' で除算する。この除算により算出さ
れたデータの夫々の小数データ部を切り捨てることで量
子化するものとする。これらの量子化ステップ `４' お
よび `８' あるいはこれを指示する情報がしきい値ＴＨ
として伝送される。図７に示す係数データに対して量子
化が施された一例を、図８に示す。
画素からなるブロックに分割された各ブロックに対して
ＤＣＴを施す場合、図６に示す原画像データに対してＤ
ＣＴを施し、各周波数成分毎の係数データを得ることが
できる。この係数データを図７に示す。係数データが求
められた後、量子化が行われる。ここでは簡単のため、
直流成分以外の各周波数成分の係数データを、図１１に
示すように、低周波領域と高周波領域の２つに分け、低
周波領域の係数データは `４' で除算し、高周波領域の
係数データは `８' で除算する。この除算により算出さ
れたデータの夫々の小数データ部を切り捨てることで量
子化するものとする。これらの量子化ステップ `４' お
よび `８' あるいはこれを指示する情報がしきい値ＴＨ
として伝送される。図７に示す係数データに対して量子
化が施された一例を、図８に示す。
【０００５】続いて復号の動作を示す。エントロピー符
号から、通常のコードへ復号された量子化データ、例え
ば、図８に示す量子化データが係数データへ復号され
る。符号化側では、係数データを `４' で除算し、小数
データ部を切り捨てる量子化が施されていることがしき
い値ＴＨから判るので、低周波領域の量子化データを４
倍し、高周波領域の量子化データを８倍することによっ
て、夫々係数データを得る。図８に示す量子化データを
係数データに変換したものを、図９に示す。復号画像
は、図９に示すような係数データにＩＤＣＴを施すこと
により、得られる。図９に示す係数データにＩＤＣＴを
施したものを、図１０に示す。このＩＤＣＴの処理が終
了し、再生コードを得ることで復号が終了する。
号から、通常のコードへ復号された量子化データ、例え
ば、図８に示す量子化データが係数データへ復号され
る。符号化側では、係数データを `４' で除算し、小数
データ部を切り捨てる量子化が施されていることがしき
い値ＴＨから判るので、低周波領域の量子化データを４
倍し、高周波領域の量子化データを８倍することによっ
て、夫々係数データを得る。図８に示す量子化データを
係数データに変換したものを、図９に示す。復号画像
は、図９に示すような係数データにＩＤＣＴを施すこと
により、得られる。図９に示す係数データにＩＤＣＴを
施したものを、図１０に示す。このＩＤＣＴの処理が終
了し、再生コードを得ることで復号が終了する。
【０００６】ここで、上述のように圧縮した画像データ
をディジタルＶＴＲへ記録する場合、このディジタルＶ
ＴＲでは、データを磁気テープへ記録するという性質
上、テープのドロップアウト、テープ上に付いた傷、等
の理由によりデータにエラーが発生することが度々あ
る。このため、一般にディジタルＶＴＲでは、リード・
ソロモン符号等を用いた誤り訂正を行っている。
をディジタルＶＴＲへ記録する場合、このディジタルＶ
ＴＲでは、データを磁気テープへ記録するという性質
上、テープのドロップアウト、テープ上に付いた傷、等
の理由によりデータにエラーが発生することが度々あ
る。このため、一般にディジタルＶＴＲでは、リード・
ソロモン符号等を用いた誤り訂正を行っている。
【０００７】このリード・ソロモン符号等を用いた誤り
訂正により、エラーの数は大幅に減少する。しかしなが
ら、記録されたデータにエラーが多い場合は、誤り訂正
だけでは記録時の元の状態に復元することは出来ず、デ
ータにエラーが残る。誤り訂正によっても復元されなか
ったデータは、一般にバイト単位でエラーフラグが立て
られ、エラーのないデータと区別される。
訂正により、エラーの数は大幅に減少する。しかしなが
ら、記録されたデータにエラーが多い場合は、誤り訂正
だけでは記録時の元の状態に復元することは出来ず、デ
ータにエラーが残る。誤り訂正によっても復元されなか
ったデータは、一般にバイト単位でエラーフラグが立て
られ、エラーのないデータと区別される。
【０００８】ディジタルＶＴＲにおいて、圧縮を用いる
ことなくデータが記録されている場合、エラーのあるデ
ータに対しては、画像の相関性を利用して、周囲のデー
タを用いて補間すること等で、エラー修整を行う。例え
ば、エラーデータの上下左右の４個の画素データの平均
値がこのエラーデータと置き換え可能となる。
ことなくデータが記録されている場合、エラーのあるデ
ータに対しては、画像の相関性を利用して、周囲のデー
タを用いて補間すること等で、エラー修整を行う。例え
ば、エラーデータの上下左右の４個の画素データの平均
値がこのエラーデータと置き換え可能となる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ＤＣＴ
等の変換符号化を用いた符号化方式の特徴としてブロッ
クに含まれる成分中に、１つでもエラーが含まれるとそ
の影響が画素単位のみでなく、そのブロック全体に影響
する。このため、画素を対象にエラー修整を施すのでは
なく、ブロックを対象にエラー修整を行うことになる。
しかしながら、ブロックを対象としたエラー修整は困難
で、しかも非常に劣化が目立ちやすい画像として修整さ
れる。
等の変換符号化を用いた符号化方式の特徴としてブロッ
クに含まれる成分中に、１つでもエラーが含まれるとそ
の影響が画素単位のみでなく、そのブロック全体に影響
する。このため、画素を対象にエラー修整を施すのでは
なく、ブロックを対象にエラー修整を行うことになる。
しかしながら、ブロックを対象としたエラー修整は困難
で、しかも非常に劣化が目立ちやすい画像として修整さ
れる。
【００１０】このような問題点を解決する手段として、
ブロック内のエラーの係数データを除いた係数データか
らエラーのため欠落した係数データを推定する、という
手段が提案されている。これは、注目ブロックに含まれ
るエラーのない係数データと注目ブロックの周辺ブロッ
クの係数データを用いて、注目ブロックの欠落した係数
データを推定する、というものである。
ブロック内のエラーの係数データを除いた係数データか
らエラーのため欠落した係数データを推定する、という
手段が提案されている。これは、注目ブロックに含まれ
るエラーのない係数データと注目ブロックの周辺ブロッ
クの係数データを用いて、注目ブロックの欠落した係数
データを推定する、というものである。
【００１１】しかしながら、この手段を実現するために
は、注目ブロックの周辺ブロックの係数データにエラー
は含まれない、という制約条件が必要となり、また、係
数データを推定するアルゴリズムが強制的に係数データ
を推定するという方式であり、計算量が多いという問題
点があった。
は、注目ブロックの周辺ブロックの係数データにエラー
は含まれない、という制約条件が必要となり、また、係
数データを推定するアルゴリズムが強制的に係数データ
を推定するという方式であり、計算量が多いという問題
点があった。
【００１２】したがって、この発明の目的は、以上の問
題点を解決したディジタル画像信号復号装置および方法
を提供することである。
題点を解決したディジタル画像信号復号装置および方法
を提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、直交変換後の各成分が量子化された係数データを含
む伝送データにおいて、エラーである係数データを補正
するディジタル画像信号処理装置において、量子化され
た係数データを逆量子化する逆量子化手段と、エラーで
ある注目係数データと同一ブロック内の逆量子化された
複数の係数データで定まるパターン毎に、注目係数デー
タを補正するさいに使用される予測係数データを格納す
るメモリと、逆量子化された複数の係数データと、係数
予測データとに基づいて、注目係数データに対応する補
間値を生成するための補間値発生手段と、エラーでない
係数データと補間値に基づいて、逆変換を行うことによ
り復号データを発生するための手段とを有し、予測係数
データは、トレーニングのためのディジタル画像信号に
対して直交変換がなされることでトレーニング用係数デ
ータが生成され、トレーニング用係数データが量子化さ
れ、更に量子化されたトレーニング用係数データが逆量
子化されることで逆量子化係数データが生成され、逆量
子化係数データを用いた所定の演算式で生成された補間
値とトレーニング用係数データとの誤差が統計的に最小
になるように、最小二乗法を用いた学習にて定められた
所定の演算式の係数であることを特徴とするディジタル
画像信号処理装置である。請求項５に記載の発明は、直
交変換後の各成分が量子化された係数データを含む伝送
データにおいて、エラーである係数データを補正するデ
ィジタル画像信号処理方法において、量子化された係数
データを逆量子化するステップと、エラーである注目係
数データと同一ブロック内の逆量子化された複数の係数
データで定まるパターン毎に、注目係数データを補正す
るさいに使用される予測係数データをメモリから読み出
すステップと、逆量子化された複数の係数データと、係
数予測データとに基づいて、注目係数データに対応する
補間値を生成するための補間値発生手段と、エラーでな
い係数データと補間値に基づいて、逆変換を行うことに
より復号データを発生するステップとを有し、予測係数
データは、トレーニングのためのディジタル画像信号に
対して直交変換がなされることでトレーニング用係数デ
ータが生成され、トレーニング用係数データが量子化さ
れ、更に量子化 されたトレーニング用係数データが逆量
子化されることで逆量子化係数データが生成され、逆量
子化係数データを用いた所定の演算式で生成された補間
値とトレーニング用係数データとの誤差が統計的に最小
になるように、最小二乗法を用いた学習にて定められた
所定の演算式の係数であることを特徴とするディジタル
画像信号処理方法である。
は、直交変換後の各成分が量子化された係数データを含
む伝送データにおいて、エラーである係数データを補正
するディジタル画像信号処理装置において、量子化され
た係数データを逆量子化する逆量子化手段と、エラーで
ある注目係数データと同一ブロック内の逆量子化された
複数の係数データで定まるパターン毎に、注目係数デー
タを補正するさいに使用される予測係数データを格納す
るメモリと、逆量子化された複数の係数データと、係数
予測データとに基づいて、注目係数データに対応する補
間値を生成するための補間値発生手段と、エラーでない
係数データと補間値に基づいて、逆変換を行うことによ
り復号データを発生するための手段とを有し、予測係数
データは、トレーニングのためのディジタル画像信号に
対して直交変換がなされることでトレーニング用係数デ
ータが生成され、トレーニング用係数データが量子化さ
れ、更に量子化されたトレーニング用係数データが逆量
子化されることで逆量子化係数データが生成され、逆量
子化係数データを用いた所定の演算式で生成された補間
値とトレーニング用係数データとの誤差が統計的に最小
になるように、最小二乗法を用いた学習にて定められた
所定の演算式の係数であることを特徴とするディジタル
画像信号処理装置である。請求項５に記載の発明は、直
交変換後の各成分が量子化された係数データを含む伝送
データにおいて、エラーである係数データを補正するデ
ィジタル画像信号処理方法において、量子化された係数
データを逆量子化するステップと、エラーである注目係
数データと同一ブロック内の逆量子化された複数の係数
データで定まるパターン毎に、注目係数データを補正す
るさいに使用される予測係数データをメモリから読み出
すステップと、逆量子化された複数の係数データと、係
数予測データとに基づいて、注目係数データに対応する
補間値を生成するための補間値発生手段と、エラーでな
い係数データと補間値に基づいて、逆変換を行うことに
より復号データを発生するステップとを有し、予測係数
データは、トレーニングのためのディジタル画像信号に
対して直交変換がなされることでトレーニング用係数デ
ータが生成され、トレーニング用係数データが量子化さ
れ、更に量子化 されたトレーニング用係数データが逆量
子化されることで逆量子化係数データが生成され、逆量
子化係数データを用いた所定の演算式で生成された補間
値とトレーニング用係数データとの誤差が統計的に最小
になるように、最小二乗法を用いた学習にて定められた
所定の演算式の係数であることを特徴とするディジタル
画像信号処理方法である。
【００１４】
【作用】直交変換符号化において重要度の高いデータで
ある低周波の交流成分に関して、その成分の係数データ
がエラーのため欠落した場合、周辺の複数の係数データ
を用いて、欠落した係数データに対応する推定係数デー
タを発生するための補間係数データが格納されたマッピ
ングテーブルが用意されている。このマッピングテーブ
ルは、受信／再生された係数データが入力され、その入
力された係数データに対して適切な復号補間係数データ
が出力され、それをＩＤＣＴ（Inverse ＤＣＴ）するこ
とで、従来よりも、高品質の補間復号画像が得られる。
ある低周波の交流成分に関して、その成分の係数データ
がエラーのため欠落した場合、周辺の複数の係数データ
を用いて、欠落した係数データに対応する推定係数デー
タを発生するための補間係数データが格納されたマッピ
ングテーブルが用意されている。このマッピングテーブ
ルは、受信／再生された係数データが入力され、その入
力された係数データに対して適切な復号補間係数データ
が出力され、それをＩＤＣＴ（Inverse ＤＣＴ）するこ
とで、従来よりも、高品質の補間復号画像が得られる。
【００１５】
【実施例】以下、この発明による高能率符号化方法を、
ディジタルＶＴＲに適応した場合の実施例について図面
を参照しながら説明する。ディジタルＶＴＲの再生側の
構成について、図１を参照して説明する。図１において
磁気ヘッド１からの再生データが回転トランス（図示せ
ず）および再生アンプ２を介してチャンネルデコーダ３
へ夫々供給される。チャンネルデコーダ３において、チ
ャンネルコーディングの復調がされ、その復調されたチ
ャンネルデコーダ３の出力信号はＴＢＣ回路（時間軸補
整回路）４へ供給される。このＴＢＣ回路４において、
再生信号の時間軸変動成分が除去される。
ディジタルＶＴＲに適応した場合の実施例について図面
を参照しながら説明する。ディジタルＶＴＲの再生側の
構成について、図１を参照して説明する。図１において
磁気ヘッド１からの再生データが回転トランス（図示せ
ず）および再生アンプ２を介してチャンネルデコーダ３
へ夫々供給される。チャンネルデコーダ３において、チ
ャンネルコーディングの復調がされ、その復調されたチ
ャンネルデコーダ３の出力信号はＴＢＣ回路（時間軸補
整回路）４へ供給される。このＴＢＣ回路４において、
再生信号の時間軸変動成分が除去される。
【００１６】ＥＣＣ回路５では、ＴＢＣ回路４から得ら
れた再生データが供給され、エラー訂正符号を用いたエ
ラー訂正が行われる。ＥＣＣ回路５から発生する出力信
号には、再生データの他にエラー訂正を施されたか否を
示すエラーフラグが含まれている。そのＥＣＣ回路５の
出力信号は、フレーム分解回路６へ供給される。フレー
ム分解回路６によって、画像データのブロック符号化デ
ータの各成分が夫々分離されると共に、記録系のクロッ
クから画像系のクロックへ周波数が切り換えられる。
れた再生データが供給され、エラー訂正符号を用いたエ
ラー訂正が行われる。ＥＣＣ回路５から発生する出力信
号には、再生データの他にエラー訂正を施されたか否を
示すエラーフラグが含まれている。そのＥＣＣ回路５の
出力信号は、フレーム分解回路６へ供給される。フレー
ム分解回路６によって、画像データのブロック符号化デ
ータの各成分が夫々分離されると共に、記録系のクロッ
クから画像系のクロックへ周波数が切り換えられる。
【００１７】ＥＣＣ回路５の出力信号は、複数個のシン
クブロックＳＢから構成される。さらに、シンクブロッ
クＳＢは、複数個の伝送単位ブロックＢＬから形成され
る。伝送単位ブロックＢＬは、量子化ステップ幅を表す
しきい値ＴＨと、直流成分の係数データＤＣ、交流成分
の係数データＡＣが、夫々配置されている。
クブロックＳＢから構成される。さらに、シンクブロッ
クＳＢは、複数個の伝送単位ブロックＢＬから形成され
る。伝送単位ブロックＢＬは、量子化ステップ幅を表す
しきい値ＴＨと、直流成分の係数データＤＣ、交流成分
の係数データＡＣが、夫々配置されている。
【００１８】この実施例における、ブロック符号化は、
例えば（８×８）ブロックに分割された入力信号に対し
てＤＣＴ処理を施すものであれる。その結果、（８×
８）ブロックに分割された入力信号からは、６３個の交
流成分の係数データと、１個の直流成分の係数データを
得ることが出来る。この交流成分の係数データは、再量
子化される。再量子化の方法として、この実施例では、
一例として、しきい値ＴＨにより示される低域・高域の
夫々の量子化ステップ幅で除算され、小数点以下の切捨
てを施す方法が用いられる。再量子化が施された複数個
の交流成分の係数データは、出現確率に応じてビット長
の異なる可変長符号化、すなわちエントロピー符号が施
され、ブロック符号化から出力される。また、ブロック
符号化において、直流成分の係数データは、再量子化お
よびエントロピー符号を施さずに出力される。
例えば（８×８）ブロックに分割された入力信号に対し
てＤＣＴ処理を施すものであれる。その結果、（８×
８）ブロックに分割された入力信号からは、６３個の交
流成分の係数データと、１個の直流成分の係数データを
得ることが出来る。この交流成分の係数データは、再量
子化される。再量子化の方法として、この実施例では、
一例として、しきい値ＴＨにより示される低域・高域の
夫々の量子化ステップ幅で除算され、小数点以下の切捨
てを施す方法が用いられる。再量子化が施された複数個
の交流成分の係数データは、出現確率に応じてビット長
の異なる可変長符号化、すなわちエントロピー符号が施
され、ブロック符号化から出力される。また、ブロック
符号化において、直流成分の係数データは、再量子化お
よびエントロピー符号を施さずに出力される。
【００１９】交流成分の係数データＡＣから、復号画像
に対する重要度の高い低周波の５成分は、固定長の復号
が施される。これにより、重要度の高い成分に関して、
エラー伝播による切出し不能の可能性は無くなる。ま
た、重要度の高い低周波成分を、固定長復号する代わり
に、可変長コードを夫々独立の領域に配置する方法を用
いても良い。この方法によっても、重要度の高い成分に
関して、エラー伝播による切出し不能の可能性は無くな
る。この例では、重要度の高い交流成分の係数データＡ
Ｃとは、図３に示す５成分（ＡＣ１〜ＡＣ５）とする。
に対する重要度の高い低周波の５成分は、固定長の復号
が施される。これにより、重要度の高い成分に関して、
エラー伝播による切出し不能の可能性は無くなる。ま
た、重要度の高い低周波成分を、固定長復号する代わり
に、可変長コードを夫々独立の領域に配置する方法を用
いても良い。この方法によっても、重要度の高い成分に
関して、エラー伝播による切出し不能の可能性は無くな
る。この例では、重要度の高い交流成分の係数データＡ
Ｃとは、図３に示す５成分（ＡＣ１〜ＡＣ５）とする。
【００２０】フレーム分解回路６の出力が、重要係数推
定回路１８へ供給される。重要係数推定回路１８は、上
述の低次の交流成分ＡＣ１〜ＡＣ５のエラーを修整する
ためのものである。重要係数推定回路１８の出力信号
（係数データ）が、ブロック復号回路７へ供給され、各
ブロック単位に原データと対応する復元データが復号さ
れる。ブロック復号回路７では、ＩＤＣＴを行う。な
お、ＡＣ１〜ＡＣ５以外の高次の交流成分について、エ
ラーが発生した場合には、その重要度が比較的低いこと
を考慮して、強制的にエラーのデータを `０' データに
置き換えている。
定回路１８へ供給される。重要係数推定回路１８は、上
述の低次の交流成分ＡＣ１〜ＡＣ５のエラーを修整する
ためのものである。重要係数推定回路１８の出力信号
（係数データ）が、ブロック復号回路７へ供給され、各
ブロック単位に原データと対応する復元データが復号さ
れる。ブロック復号回路７では、ＩＤＣＴを行う。な
お、ＡＣ１〜ＡＣ５以外の高次の交流成分について、エ
ラーが発生した場合には、その重要度が比較的低いこと
を考慮して、強制的にエラーのデータを `０' データに
置き換えている。
【００２１】そして、図１に示すように、ブロック復号
回路７からの画像の復号データが分配回路８へ供給され
る。この分配回路８では、復号データが輝度信号Ｙ、色
差信号Ｕおよび色差信号Ｖに分離される。輝度信号Ｙ、
色差信号Ｕおよび色差信号Ｖが分配回路８からブロック
分解回路９，１０および１１へ夫々供給される。ブロッ
ク分解回路９，１０および１１は、ブロックの順序の復
号データをラスター走査の順に変換する。
回路７からの画像の復号データが分配回路８へ供給され
る。この分配回路８では、復号データが輝度信号Ｙ、色
差信号Ｕおよび色差信号Ｖに分離される。輝度信号Ｙ、
色差信号Ｕおよび色差信号Ｖが分配回路８からブロック
分解回路９，１０および１１へ夫々供給される。ブロッ
ク分解回路９，１０および１１は、ブロックの順序の復
号データをラスター走査の順に変換する。
【００２２】ブロック分解回路９，１０および１１から
供給される出力信号は、エラー修整回路１２，１３およ
び１４へ夫々供給される。エラー修整回路１２，１３お
よび１４は、低次の係数データのエラーが多く、重要係
数推定回路１８において、その値が推定可能なブロック
についてエラー修整を行う。例えば、エラーである１ブ
ロックのデータを正しい画像データからなるブロックに
よって、時間的あるいは空間的に補間する。エラー修整
回路１２からのディジタル輝度信号Ｙは、出力端子１５
に取り出される。エラー修整回路１３からのディジタル
色差信号Ｕは、出力端子１６に取り出される。エラー修
整回路１４からのディジタル色差信号Ｖは、出力端子１
７に取り出される。
供給される出力信号は、エラー修整回路１２，１３およ
び１４へ夫々供給される。エラー修整回路１２，１３お
よび１４は、低次の係数データのエラーが多く、重要係
数推定回路１８において、その値が推定可能なブロック
についてエラー修整を行う。例えば、エラーである１ブ
ロックのデータを正しい画像データからなるブロックに
よって、時間的あるいは空間的に補間する。エラー修整
回路１２からのディジタル輝度信号Ｙは、出力端子１５
に取り出される。エラー修整回路１３からのディジタル
色差信号Ｕは、出力端子１６に取り出される。エラー修
整回路１４からのディジタル色差信号Ｖは、出力端子１
７に取り出される。
【００２３】上述の重要係数推定回路１８に対してこの
発明が適用される。図２は、この発明による重要係数推
定回路１８の一例である。３１で示す入力端子から再生
データが供給され、この再生データがフレーム分解回路
６へ供給される。フレーム分解回路６では、符号化係数
データＤＴおよびしきい値ＴＨが供給された再生データ
から分離して夫々取り出される。
発明が適用される。図２は、この発明による重要係数推
定回路１８の一例である。３１で示す入力端子から再生
データが供給され、この再生データがフレーム分解回路
６へ供給される。フレーム分解回路６では、符号化係数
データＤＴおよびしきい値ＴＨが供給された再生データ
から分離して夫々取り出される。
【００２４】フレーム分解回路６から取り出された上述
のデータは、係数復号化回路３２へ供給される。係数復
号化回路３２では、符号化係数データＤＴがエントロピ
ー符号による復号がされた後、しきい値ＴＨで示される
低域・高域の夫々の量子化ステップ幅を係数データに対
して乗じることで代表値変換を行う。このように、各成
分の係数データＡＣが復号される。重要度の高い交流成
分の係数データＡＣ１〜ＡＣ５にエラーのない場合、す
べての係数データは、メモリ３５を介して、ブロック復
号回路７へ供給され復号画像データが生成される。各成
分の係数データＡＣのうち、重要度の高い交流成分の係
数データＡＣ１〜ＡＣ５の何れかにエラーがある場合、
エラーの係数データＡＣが重要係数推定回路１８によっ
て補間される。また、重要度の高い交流成分の係数デー
タＡＣ１〜ＡＣ５が、量子化回路３３へ供給され、その
他の成分の係数データＡＣがメモリ３５へ供給される。
のデータは、係数復号化回路３２へ供給される。係数復
号化回路３２では、符号化係数データＤＴがエントロピ
ー符号による復号がされた後、しきい値ＴＨで示される
低域・高域の夫々の量子化ステップ幅を係数データに対
して乗じることで代表値変換を行う。このように、各成
分の係数データＡＣが復号される。重要度の高い交流成
分の係数データＡＣ１〜ＡＣ５にエラーのない場合、す
べての係数データは、メモリ３５を介して、ブロック復
号回路７へ供給され復号画像データが生成される。各成
分の係数データＡＣのうち、重要度の高い交流成分の係
数データＡＣ１〜ＡＣ５の何れかにエラーがある場合、
エラーの係数データＡＣが重要係数推定回路１８によっ
て補間される。また、重要度の高い交流成分の係数デー
タＡＣ１〜ＡＣ５が、量子化回路３３へ供給され、その
他の成分の係数データＡＣがメモリ３５へ供給される。
【００２５】量子化回路３３は、重要度の高い低周波の
５成分の量子化を行う。この量子化は、重要度の高い交
流成分の係数データＡＣのパターン数を減少させるため
のものである。ＤＣＴの処理を施すことにより得られる
係数は、 `０' を中心に強い集中の傾向を示す特徴があ
るので、例えば、図４に示すような非線形の量子化を行
う。これにより、（−２５５〜＋２５５）の存在する係
数データに対して、ＤＣＴの処理を施した場合、量子化
後のデータは（−８〜＋８）の範囲に圧縮される。係数
データＡＣ１〜ＡＣ５に対してこのような量子化を施し
たデータを、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５とする。量子
化回路３３から、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５が、補正
データテーブル３４へ供給される。
５成分の量子化を行う。この量子化は、重要度の高い交
流成分の係数データＡＣのパターン数を減少させるため
のものである。ＤＣＴの処理を施すことにより得られる
係数は、 `０' を中心に強い集中の傾向を示す特徴があ
るので、例えば、図４に示すような非線形の量子化を行
う。これにより、（−２５５〜＋２５５）の存在する係
数データに対して、ＤＣＴの処理を施した場合、量子化
後のデータは（−８〜＋８）の範囲に圧縮される。係数
データＡＣ１〜ＡＣ５に対してこのような量子化を施し
たデータを、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５とする。量子
化回路３３から、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５が、補正
データテーブル３４へ供給される。
【００２６】この補正データテーブル３４には、重要度
の高い交流成分の係数データＡＣ１〜ＡＣ５のうち、１
つの係数データがエラーのため欠落した場合、欠落した
係数データ以外の４つの量子化データＱＤで規定される
パターン毎に、欠落した交流成分の係数データを推定す
るためのフィルタ係数が格納されている。この補正デー
タテーブル３４からは、フィルタ係数が補間値発生回路
３６へ供給される。補間値発生回路３６では、フィルタ
係数と係数復号化回路３２から供給される正しい係数デ
ータＡＣを乗算し、補間値、すなわち推定係数データＮ
Ｄ１が生成される。
の高い交流成分の係数データＡＣ１〜ＡＣ５のうち、１
つの係数データがエラーのため欠落した場合、欠落した
係数データ以外の４つの量子化データＱＤで規定される
パターン毎に、欠落した交流成分の係数データを推定す
るためのフィルタ係数が格納されている。この補正デー
タテーブル３４からは、フィルタ係数が補間値発生回路
３６へ供給される。補間値発生回路３６では、フィルタ
係数と係数復号化回路３２から供給される正しい係数デ
ータＡＣを乗算し、補間値、すなわち推定係数データＮ
Ｄ１が生成される。
【００２７】補正データテーブル３４では、例えば、係
数データＡＣ１にエラーが発生し、欠落した場合、量子
化回路３３から同一ブロックの量子化データＱＤ２〜Ｑ
Ｄ５のパターンが供給される。補正データテーブル３４
は、メモリにより構成され、後述のように予めトレーニ
ングにより形成されたフィルタ係数が格納されてる。量
子化データＱＤ２〜ＱＤ５のパターンが供給されると、
補正データテーブル３４は、係数データＡＣ１の修整を
行うためのフィルタ係数が読み出される。この読み出さ
れたフィルタ係数は、補正データテーブル３４から補間
値発生回路３６へ供給される。
数データＡＣ１にエラーが発生し、欠落した場合、量子
化回路３３から同一ブロックの量子化データＱＤ２〜Ｑ
Ｄ５のパターンが供給される。補正データテーブル３４
は、メモリにより構成され、後述のように予めトレーニ
ングにより形成されたフィルタ係数が格納されてる。量
子化データＱＤ２〜ＱＤ５のパターンが供給されると、
補正データテーブル３４は、係数データＡＣ１の修整を
行うためのフィルタ係数が読み出される。この読み出さ
れたフィルタ係数は、補正データテーブル３４から補間
値発生回路３６へ供給される。
【００２８】量子化データＱＤ２〜ＱＤ５のパターンと
対応して、係数データＡＣ１の推定係数データＮＤ１を
得るためのフィルタ係数を（ａ２，ａ３，ａ４，ａ５）
とすると、推定係数データＮＤ１は、補間値発生回路３
６において下記に示す（１）式により得られる。
対応して、係数データＡＣ１の推定係数データＮＤ１を
得るためのフィルタ係数を（ａ２，ａ３，ａ４，ａ５）
とすると、推定係数データＮＤ１は、補間値発生回路３
６において下記に示す（１）式により得られる。
【００２９】 ＮＤ１＝ａ２ＡＣ２＋ａ３ＡＣ３＋ａ４ＡＣ４＋ａ５ＡＣ５ （１）
【００３０】同様に、推定係数データＮＤ２を得るため
のフィルタ係数を（ｂ１，ｂ３，ｂ４，ｂ５）とする
と、推定係数データＮＤ２は、補間値発生回路３６にお
いて下記に示す（２）式により得られる。他の係数デー
タＡＣ３，ＡＣ４，ＡＣ５の夫々の補間値をＮＤ３，Ｎ
Ｄ４，ＮＤ５も補正データテーブル３４からのフィルタ
係数を用いて上述のＮＤ１，ＮＤ２と同様に生成され
る。
のフィルタ係数を（ｂ１，ｂ３，ｂ４，ｂ５）とする
と、推定係数データＮＤ２は、補間値発生回路３６にお
いて下記に示す（２）式により得られる。他の係数デー
タＡＣ３，ＡＣ４，ＡＣ５の夫々の補間値をＮＤ３，Ｎ
Ｄ４，ＮＤ５も補正データテーブル３４からのフィルタ
係数を用いて上述のＮＤ１，ＮＤ２と同様に生成され
る。
【００３１】 ＮＤ２＝ｂ１ＡＣ１＋ｂ３ＡＣ３＋ｂ４ＡＣ４＋ｂ５ＡＣ５ （２）
【００３２】ブロック復号回路７では、補間値発生回路
３６からの上述の推定係数データＮＤ１とメモリ３５の
出力が供給され、ブロック単位に原画像データと対応す
る画像データが復号される。復号された画像データは、
出力端子３７から出力される。
３６からの上述の推定係数データＮＤ１とメモリ３５の
出力が供給され、ブロック単位に原画像データと対応す
る画像データが復号される。復号された画像データは、
出力端子３７から出力される。
【００３３】図５は、補正データテーブル３４を作成す
るためのトレーニング時のブロック図の一例を示す。図
５において、入力端子４１には、ディジタルビデオ信号
が入力され、その入力されたディジタルビデオ信号はブ
ロック化回路４２へ供給される。ブロック化回路４２に
おいてブロック化が施されたディジタルビデオ信号はブ
ロック化回路４２から、ＤＣＴ符号化回路４３へ供給さ
れ、ＤＣＴ符号化回路４３においてＤＣＴ符号化が行わ
れる。この入力データは、トレーニングのための標準的
なディジタルビデオ信号であるのが好ましい。
るためのトレーニング時のブロック図の一例を示す。図
５において、入力端子４１には、ディジタルビデオ信号
が入力され、その入力されたディジタルビデオ信号はブ
ロック化回路４２へ供給される。ブロック化回路４２に
おいてブロック化が施されたディジタルビデオ信号はブ
ロック化回路４２から、ＤＣＴ符号化回路４３へ供給さ
れ、ＤＣＴ符号化回路４３においてＤＣＴ符号化が行わ
れる。この入力データは、トレーニングのための標準的
なディジタルビデオ信号であるのが好ましい。
【００３４】ＤＣＴ符号化回路４３では、供給されたデ
ィジタルビデオ信号からＤＣＴ変換で係数データを発生
し、この係数データを量子化し。更に、係数データをエ
ントロピー符号することで符号化コードＤＴを形成し、
符号化コードＤＴとしきい値ＴＨ、ならびに量子化を施
す前の各成分の係数データＲＤを夫々出力する。係数復
号化回路４４には、ＤＣＴ符号化回路４３から符号化コ
ードＤＴおよびしきい値ＴＨが夫々供給される。ＤＣＴ
復号化回路４４は、エントロピー符号の復号と逆量子化
によって係数データＡＣを発生する。逆量子化は、しき
い値ＴＨにより示される、低域・高域の夫々の量子化ス
テップ幅を乗じることで、代表値変換を行う処理であ
る。
ィジタルビデオ信号からＤＣＴ変換で係数データを発生
し、この係数データを量子化し。更に、係数データをエ
ントロピー符号することで符号化コードＤＴを形成し、
符号化コードＤＴとしきい値ＴＨ、ならびに量子化を施
す前の各成分の係数データＲＤを夫々出力する。係数復
号化回路４４には、ＤＣＴ符号化回路４３から符号化コ
ードＤＴおよびしきい値ＴＨが夫々供給される。ＤＣＴ
復号化回路４４は、エントロピー符号の復号と逆量子化
によって係数データＡＣを発生する。逆量子化は、しき
い値ＴＨにより示される、低域・高域の夫々の量子化ス
テップ幅を乗じることで、代表値変換を行う処理であ
る。
【００３５】この係数復号化回路４４は、係数復号化回
路３２と同一の処理を施すブロックであり、係数復号化
回路４４で生成された係数データＡＣは量子化回路４５
へ供給される。量子化回路４５は、量子化回路３３と同
一の処理を施すブロックであり、重要度の高い交流成分
の係数データの量子化を施す。この量子化回路４５は、
重要度の高い交流成分の係数データのパターン数を減少
させる。
路３２と同一の処理を施すブロックであり、係数復号化
回路４４で生成された係数データＡＣは量子化回路４５
へ供給される。量子化回路４５は、量子化回路３３と同
一の処理を施すブロックであり、重要度の高い交流成分
の係数データの量子化を施す。この量子化回路４５は、
重要度の高い交流成分の係数データのパターン数を減少
させる。
【００３６】クラス分類のもっとも簡単な方法は、復号
された各成分の係数データのパターンをそのままクラス
とする方法である。しかし、この手法では、パターン数
が膨大なものとなり、非常に大容量のＲＯＭが必要とな
る。そこで、重要度の高い成分を選択し、量子化を施す
ことにより、効果的なクラス数の削減を行う。
された各成分の係数データのパターンをそのままクラス
とする方法である。しかし、この手法では、パターン数
が膨大なものとなり、非常に大容量のＲＯＭが必要とな
る。そこで、重要度の高い成分を選択し、量子化を施す
ことにより、効果的なクラス数の削減を行う。
【００３７】量子化回路４５の出力である量子化データ
ＱＤ１〜ＱＤ５とＤＣＴ符号化回路４３の出力である量
子化前の係数データＲＤ１〜ＲＤ５、および係数復号化
回路４４の出力である係数データＡＣ１〜ＡＣ５が、正
規方程式加算回路４６へ夫々供給される。
ＱＤ１〜ＱＤ５とＤＣＴ符号化回路４３の出力である量
子化前の係数データＲＤ１〜ＲＤ５、および係数復号化
回路４４の出力である係数データＡＣ１〜ＡＣ５が、正
規方程式加算回路４６へ夫々供給される。
【００３８】ここで、正規方程式加算回路４６におい
て、用いられる正規方程式について説明する。上述の係
数データＡＣ１〜ＡＣ５、量子化前の係数データＲＤ１
〜ＲＤ５を用いて、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５のパタ
ーンにより定められるクラス毎に予測係数ｗ1,‥‥, ｗ
n によるｎタップの線形推定式を下記に（３）式として
示す。
て、用いられる正規方程式について説明する。上述の係
数データＡＣ１〜ＡＣ５、量子化前の係数データＲＤ１
〜ＲＤ５を用いて、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５のパタ
ーンにより定められるクラス毎に予測係数ｗ1,‥‥, ｗ
n によるｎタップの線形推定式を下記に（３）式として
示す。
【００３９】 ＲＤ５＝ｗ1 ＡＣ１＋ｗ2 ＡＣ２＋ｗ3 ＡＣ３＋ｗ4 ＡＣ４ （３）
【００４０】トレーニング前は、予測係数ｗi が未定係
数である。また、この手法では、量子化前の係数データ
ＲＤ１〜ＲＤ５の夫々の補正を行うので、実際には、こ
れらの係数データＲＤ１〜ＲＤ５の夫々について式を設
定しなければならない。
数である。また、この手法では、量子化前の係数データ
ＲＤ１〜ＲＤ５の夫々の補正を行うので、実際には、こ
れらの係数データＲＤ１〜ＲＤ５の夫々について式を設
定しなければならない。
【００４１】トレーニングは、クラス毎に複数の信号デ
ータに対して行う。データ数がｍの場合、（３）式に従
って、
ータに対して行う。データ数がｍの場合、（３）式に従
って、
【００４２】 ＲＤ５j ＝ｗ1 ＡＣ１j ＋ｗ2 ＡＣ２j ＋ｗ3 ＡＣ３j ＋ｗ4 ＡＣ４j （ｊ＝ １，２，‥‥，ｍ） （４）
【００４３】ｍ＞ｎの場合、予測係数ｗ1,‥‥, ｗn は
一意に決まらないので、誤差ベクトルＥの要素を
一意に決まらないので、誤差ベクトルＥの要素を
【００４４】 ｅj ＝ＲＤ１j −｛ｗ1 ＡＣ１j ＋ｗ2 ＡＣ２j ＋ｗ3 ＡＣ３j ＋ｗ4 ＡＣ４ j ｝（ｊ＝１，２，‥‥，ｍ） （５）
【００４５】と定義して、下記に示す（６）式を最小に
する係数を求める。
する係数を求める。
【００４６】
【数１】
【００４７】所謂、最小二乗法による解法である。ここ
で、（６）式の予測係数ｗi による偏微分係数を求め
る。
で、（６）式の予測係数ｗi による偏微分係数を求め
る。
【００４８】
【数２】
【００４９】（７）式を `０' にするように、各予測係
数ｗi を求めればよいから、
数ｗi を求めればよいから、
【００５０】
【数３】
【００５１】として行列を用いると
【００５２】
【数４】
【００５３】となる。この方程式は一般に正規方程式と
呼ばれている。正規方程式加算回路４６は、この正規方
程式において加算演算を行う。すべてのトレーニングデ
ータの入力が終了した後、正規方程式加算回路４６は、
予測係数決定回路４７へ正規方程式データを出力する。
予測係数決定回路４７は、正規方程式を掃き出し法など
の一般的な行列解法を用いて、予測係数ｗi について解
き、予測係数ｗi を算出する。予測係数決定回路４７
は、算出された予測係数ｗi をメモリ４８へ書き込む。
呼ばれている。正規方程式加算回路４６は、この正規方
程式において加算演算を行う。すべてのトレーニングデ
ータの入力が終了した後、正規方程式加算回路４６は、
予測係数決定回路４７へ正規方程式データを出力する。
予測係数決定回路４７は、正規方程式を掃き出し法など
の一般的な行列解法を用いて、予測係数ｗi について解
き、予測係数ｗi を算出する。予測係数決定回路４７
は、算出された予測係数ｗi をメモリ４８へ書き込む。
【００５４】以上のようにトレーニングを行った結果、
メモリ４８には、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５で規定さ
れるパターン毎に、注目係数データＲＤ１（およびＲＤ
２〜ＲＤ５）を推定するための、統計的にもっとも真値
に近い予測係数ｗi が格納される。このメモリ４８に格
納されたパターン毎に予測係数ｗi が、上述の重要係数
推定回路１８において使用される補正データテーブル３
４である。ここで、求められれた各予測係数ｗi は上述
のフィルタ係数（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５）等と
して、復号時に用いられる。
メモリ４８には、量子化データＱＤ１〜ＱＤ５で規定さ
れるパターン毎に、注目係数データＲＤ１（およびＲＤ
２〜ＲＤ５）を推定するための、統計的にもっとも真値
に近い予測係数ｗi が格納される。このメモリ４８に格
納されたパターン毎に予測係数ｗi が、上述の重要係数
推定回路１８において使用される補正データテーブル３
４である。ここで、求められれた各予測係数ｗi は上述
のフィルタ係数（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５）等と
して、復号時に用いられる。
【００５５】なお、この実施例では、重要度の高い５つ
の成分のデータから、その５つの成分のデータを推定す
る方式としたが、この組合せに限られるものではない。
の成分のデータから、その５つの成分のデータを推定す
る方式としたが、この組合せに限られるものではない。
【００５６】また、この実施例では、メモリ４８には予
測係数が格納されるとしているが、重心法により求めら
れた代表値をメモリ４８へ格納する場合等を用いること
も可能である。
測係数が格納されるとしているが、重心法により求めら
れた代表値をメモリ４８へ格納する場合等を用いること
も可能である。
【００５７】
【発明の効果】この発明によれば、復元画像に対する重
要度の高い交流成分の係数データがエラー等により欠落
した場合、他の成分の係数データを用いて、欠落した係
数データを一意に推定することが出来る。この推定は、
数タップの線形推定式によって行われるので、従来の方
法のように、反復的な方法を行う必要がないので、計算
量を大幅に減少させることが出来る。また、この方法で
は、一切の伝送情報量の増加はない。
要度の高い交流成分の係数データがエラー等により欠落
した場合、他の成分の係数データを用いて、欠落した係
数データを一意に推定することが出来る。この推定は、
数タップの線形推定式によって行われるので、従来の方
法のように、反復的な方法を行う必要がないので、計算
量を大幅に減少させることが出来る。また、この方法で
は、一切の伝送情報量の増加はない。
【図１】この発明を適用することが出来るディジタルＶ
ＴＲの再生回路のブロック図である。
ＴＲの再生回路のブロック図である。
【図２】この発明が適用された重要係数推定回路の構成
の一例を示すブロック図である。
の一例を示すブロック図である。
【図３】補正データテーブルを作成する時の説明のため
の略線図である。
の略線図である。
【図４】この発明の一実施例における補正データテーブ
ルを作成するためのトレーニング時の構成を示すブロッ
ク図である。
ルを作成するためのトレーニング時の構成を示すブロッ
ク図である。
【図５】補正データテーブルを作成する時の説明のため
の略線図である。
の略線図である。
【図６】直交変換による符号化を説明するための略線図
である。
である。
【図７】直交変換による符号化を説明するための略線図
である。
である。
【図８】直交変換による符号化を説明するための略線図
である。
である。
【図９】直交変換による符号化を説明するための略線図
である。
である。
【図１０】直交変換による符号化を説明するための略線
図である。
図である。
【図１１】直交変換を施した後の周波数領域を説明する
ための略線図である。
ための略線図である。
３２ 係数符号化回路 ３３ 量子化回路 ３４ 補正データテーブル ３６ 補間値発生回路
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 7/24 - 7/68
Claims (7)
- 【請求項１】 直交変換後の各成分が量子化された係数
データを含む伝送データにおいて、エラーである上記係
数データを補正するディジタル画像信号処理装置におい
て、量子化された上記係数データを逆量子化する逆量子化手
段と、 エラーである注目係数データと同一ブロック内の逆量子
化された 複数の上記係数データで定まるパターン毎に、
上記注目係数データを補正するさいに使用される予測係
数データを格納するメモリと、逆量子化された 複数の上記係数データと、上記係数予測
データとに基づいて、上記注目係数データに対応する補
間値を生成するための補間値発生手段と、 エラーでない係数データと上記補間値に基づいて、逆変
換を行うことにより復号データを発生するための手段と
を有し、上記予測係数データは、トレーニングのためのディジタ
ル画像信号に対して直交変換がなされることでトレーニ
ング用係数データが生成され、上記トレーニング用係数
データが量子化され、更に量子化された上記トレーニン
グ用係数データが逆量子化されることで逆量子化係数デ
ータが生成され、上記逆量子化係数データを用いた所定
の演算式で生成された補間値とトレーニング用係数デー
タとの誤差が統計的に最小になるように、最小二乗法を
用いた学習にて定められた上記所定の演算式の係数であ
る ことを特徴とするディジタル画像信号処理装置。 - 【請求項２】 上記予測係数データは、更に、上記注目
係数データの周波数成分毎に設けれていることを特徴と
する請求項１記載のディジタル画像信号処理装置。 - 【請求項３】 上記注目係数データは、エラーであると
ともに、低次の係数データでもあることを特徴とする請
求項１記載のディジタル画像信号処理装置。 - 【請求項４】 上記予測係数データは、上記注目係数デ
ータと同一ブロック内の複数の成分の係数データを非線
形量子化した結果のデータとに基づいて分類されている
ことを特徴とする請求項１に記載のディジタル画像信号
処理装置。 - 【請求項５】 直交変換後の各成分が量子化された係数
データを含む伝送データにおいて、エラーである上記係
数データを補正するディジタル画像信号処理方法におい
て、量子化された上記係数データを逆量子化するステップ
と、 エラーである注目係数データと同一ブロック内の逆量子
化された 複数の上記係数データで定まるパターン毎に、
上記注目係数データを補正するさいに使用される予測係
数データをメモリから読み出すステップと、逆量子化された 複数の上記係数データと、上記係数予測
データとに基づいて、 上記注目係数データに対応する補間値を生成するステッ
プと、 エラーでない係数データと上記補間値に基づいて、逆変
換を行うことにより復号データを発生するステップとを
有し、上記予測係数データは、トレーニングのためのディジタ
ル画像信号に対して直交変換がなされることでトレーニ
ング用係数データが生成され、上記トレーニング用係数
データが量子化され、更に量子化された上記トレーニン
グ用係数データが逆量子化されることで逆量子化係数デ
ータが生成され、上記逆量子化係数データを用いた所定
の演算式で生成された補間値とトレーニング用係数デー
タとの誤差が統計的に最小になるように、最小二乗法を
用いた学習にて定められた上記所定の演算式の係数であ
る ことを特徴とするディジタル画像信号処理方法。 - 【請求項６】 上記注目係数データは、エラーであると
ともに、低次の係数データでもあることを特徴とする請
求項５記載のディジタル画像信号処理方法。 - 【請求項７】 上記予測係数データは、上記注目係数デ
ータと同一ブロック内の複数の成分の係数データを非線
形量子化した結果のデータとに基づいて分類されている
ことを特徴とする請求項５に記載のディジタル画像信号
処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25645893A JP3271100B2 (ja) | 1993-09-20 | 1993-09-20 | ディジタル画像信号復号装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25645893A JP3271100B2 (ja) | 1993-09-20 | 1993-09-20 | ディジタル画像信号復号装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0795581A JPH0795581A (ja) | 1995-04-07 |
| JP3271100B2 true JP3271100B2 (ja) | 2002-04-02 |
Family
ID=17292922
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25645893A Expired - Lifetime JP3271100B2 (ja) | 1993-09-20 | 1993-09-20 | ディジタル画像信号復号装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3271100B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4517448B2 (ja) * | 2000-05-09 | 2010-08-04 | ソニー株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法、並びに記録媒体 |
-
1993
- 1993-09-20 JP JP25645893A patent/JP3271100B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0795581A (ja) | 1995-04-07 |
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