JP3272214B2 - 格子量子化器および入力ベクトルを格子量子化するための方法 - Google Patents
格子量子化器および入力ベクトルを格子量子化するための方法Info
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明はベクトル量子化技術
に関し、特に、画像伝送に用いられる画像符号化のため
の格子量子化器および格子量子化の方法に関する。
に関し、特に、画像伝送に用いられる画像符号化のため
の格子量子化器および格子量子化の方法に関する。
【0002】
【従来の技術】ベクトル量子化は効率のよい量子化技術
として知られ、ベクトルの次元数を十分大きくすれば、
限りなくレートひずみ限界に近い符号化性能が得られ
る。しかし、実際にベクトル量子化を画像データに適用
する場合には、画像データに依存しない汎用性の高いコ
ードブックを設計することが困難であること、および高
画質符号化を実現するためには、コードブックを蓄積す
るための膨大なメモリ容量が必要であること、という2
つの問題に遭遇する。
として知られ、ベクトルの次元数を十分大きくすれば、
限りなくレートひずみ限界に近い符号化性能が得られ
る。しかし、実際にベクトル量子化を画像データに適用
する場合には、画像データに依存しない汎用性の高いコ
ードブックを設計することが困難であること、および高
画質符号化を実現するためには、コードブックを蓄積す
るための膨大なメモリ容量が必要であること、という2
つの問題に遭遇する。
【0003】この問題を解決するための一手法として、
符号のうち数学的に選択された一部のもの(格子基底)
のみを用いた量子化(以下、「格子量子化」と称する)
が知られている。
符号のうち数学的に選択された一部のもの(格子基底)
のみを用いた量子化(以下、「格子量子化」と称する)
が知られている。
【0004】格子量子化は、格子理論により導かれる基
底ベクトルを予め用意し、この基底ベクトルの線形結合
で入力ベクトルを近似する。したがって、必要な記述デ
ータ量が基本的には基底ベクトルのみとなり、コードブ
ックを記憶しておくためのメモリ容量が非常に少なくて
済む。
底ベクトルを予め用意し、この基底ベクトルの線形結合
で入力ベクトルを近似する。したがって、必要な記述デ
ータ量が基本的には基底ベクトルのみとなり、コードブ
ックを記憶しておくためのメモリ容量が非常に少なくて
済む。
【0005】そのような格子として知られているもの
に、たとえばD4 、E8 、Λ16、Λ24などがある。これ
らのうち、Λ16格子を用いた格子量子化を行なうものと
すれば、そのための装置は図8に示すものとなる。この
ような格子量子化のための装置についての従来技術文献
は今のところ見出されていないが、図8は知られている
理論に基づいて考えたものである。
に、たとえばD4 、E8 、Λ16、Λ24などがある。これ
らのうち、Λ16格子を用いた格子量子化を行なうものと
すれば、そのための装置は図8に示すものとなる。この
ような格子量子化のための装置についての従来技術文献
は今のところ見出されていないが、図8は知られている
理論に基づいて考えたものである。
【0006】図8を参照して、このΛ16格子量子化器
は、量子化の対象となる入力ベクトルが与えられる入力
端子20と、基底となる32個の(16,5,8)RM
(リード・マラー)符号の符号語を格納した符号語メモ
リ82と、符号語メモリ82に格納された符号語のアド
レスを順次発生するためのアドレス発生器86と、与え
られるアドレス信号に従って、符号語メモリ82から符
号語を読出して出力するメモリ読出器26と、入力端子
20から与えられる入力ベクトルからメモリ読出器26
の出力する符号語ベクトルを減算するための減算器28
と、減算器28の出力を2D16格子を使って量子化する
ための2D16格子量子化器30と、減算器28の出力
(2D16格子量子化器30への入力)と2D16格子量子
化器30の出力との誤差を算出するための誤差算出器3
2と、誤差算出器32の出力と、メモリ読出器26に与
えられるアドレスとを受け、誤差が最小となる符号語
(以下これを「最小値符号」と呼ぶ。)のアドレス(こ
れは一般には符号の番号と対応するので、以下「符号番
号」と呼ぶ。)を検出して出力するための最小値符号番
号検出器84と、最小値符号番号検出器84の出力とア
ドレス発生器86の出力とのいずれか一方を選択してメ
モリ読出器26にアドレスとして与えるためのスイッチ
88と、スイッチ88が最小値符号番号検出器84の出
力を選択したときのメモリ読出器26の出力と、そのと
きの2D16格子量子化器30の出力とを加算して出力端
子90を介して格子量子化器出力として出力するための
加算器42とを含む。
は、量子化の対象となる入力ベクトルが与えられる入力
端子20と、基底となる32個の(16,5,8)RM
(リード・マラー)符号の符号語を格納した符号語メモ
リ82と、符号語メモリ82に格納された符号語のアド
レスを順次発生するためのアドレス発生器86と、与え
られるアドレス信号に従って、符号語メモリ82から符
号語を読出して出力するメモリ読出器26と、入力端子
20から与えられる入力ベクトルからメモリ読出器26
の出力する符号語ベクトルを減算するための減算器28
と、減算器28の出力を2D16格子を使って量子化する
ための2D16格子量子化器30と、減算器28の出力
(2D16格子量子化器30への入力)と2D16格子量子
化器30の出力との誤差を算出するための誤差算出器3
2と、誤差算出器32の出力と、メモリ読出器26に与
えられるアドレスとを受け、誤差が最小となる符号語
(以下これを「最小値符号」と呼ぶ。)のアドレス(こ
れは一般には符号の番号と対応するので、以下「符号番
号」と呼ぶ。)を検出して出力するための最小値符号番
号検出器84と、最小値符号番号検出器84の出力とア
ドレス発生器86の出力とのいずれか一方を選択してメ
モリ読出器26にアドレスとして与えるためのスイッチ
88と、スイッチ88が最小値符号番号検出器84の出
力を選択したときのメモリ読出器26の出力と、そのと
きの2D16格子量子化器30の出力とを加算して出力端
子90を介して格子量子化器出力として出力するための
加算器42とを含む。
【0007】2D16格子量子化器30が用いられるの
は、Λ16格子とD16格子とにある特定の関係が存在する
ためである。
は、Λ16格子とD16格子とにある特定の関係が存在する
ためである。
【0008】すなわち、D16格子は、前述のZ16格子を
用いて2Z16+(16,15,2)と表わすことができ
る。ここに括弧で括られた3つの数字のうち、最初の
「16」は符号長を表わし、2元符号の場合は符号語の
ビット数を表わし、「15」はそのうちの情報ビット数
を表わし、最後の「2」は符号間の最小距離を表わす。
同様にΛ16格子は4Z16+2(16,15,2)+(1
6,5,8)と表わすことができる。このうち最初の2
項は2D16と表わすことができる。最後の(16,5,
8)は、RM符号の一種であって、符号長が16ビッ
ト、情報ビットがそのうちの5ビット、符号間の最小距
離が8であるものを指す。すなわちΛ16格子は、D16格
子の符号と、RM符号との組合せである。また上記した
Λ16の各項の係数は左から4、2、1となっている。す
なわちこの符号を2進表現した場合、(16,5,8)
が最下位ビットを表わし、(16,15,2)がそのす
ぐ上のビットを表わしていることになる。
用いて2Z16+(16,15,2)と表わすことができ
る。ここに括弧で括られた3つの数字のうち、最初の
「16」は符号長を表わし、2元符号の場合は符号語の
ビット数を表わし、「15」はそのうちの情報ビット数
を表わし、最後の「2」は符号間の最小距離を表わす。
同様にΛ16格子は4Z16+2(16,15,2)+(1
6,5,8)と表わすことができる。このうち最初の2
項は2D16と表わすことができる。最後の(16,5,
8)は、RM符号の一種であって、符号長が16ビッ
ト、情報ビットがそのうちの5ビット、符号間の最小距
離が8であるものを指す。すなわちΛ16格子は、D16格
子の符号と、RM符号との組合せである。また上記した
Λ16の各項の係数は左から4、2、1となっている。す
なわちこの符号を2進表現した場合、(16,5,8)
が最下位ビットを表わし、(16,15,2)がそのす
ぐ上のビットを表わしていることになる。
【0009】このように2ビット目がD16の拘束条件を
満たしている必要があるために、Λ 16格子量子化器では
2D16格子量子化器30を用いるのである。
満たしている必要があるために、Λ 16格子量子化器では
2D16格子量子化器30を用いるのである。
【0010】このΛ16格子量子化器80の動作を、図9
および図10も含めて参照して説明する。まず、格子量
子化の対象となるベクトルが入力端子20を介して減算
器28に与えられる。アドレス発生器86は、符号語メ
モリ82内の32個の符号語のアドレスを順次発生しス
イッチ88に与える。スイッチ88はこのときアドレス
発生器86の出力を選択してメモリ読出器26に与え
る。メモリ読出器26はしたがって、符号語メモリ82
から順次読出される32個の符号語ベクトルを減算器2
8に与える。
および図10も含めて参照して説明する。まず、格子量
子化の対象となるベクトルが入力端子20を介して減算
器28に与えられる。アドレス発生器86は、符号語メ
モリ82内の32個の符号語のアドレスを順次発生しス
イッチ88に与える。スイッチ88はこのときアドレス
発生器86の出力を選択してメモリ読出器26に与え
る。メモリ読出器26はしたがって、符号語メモリ82
から順次読出される32個の符号語ベクトルを減算器2
8に与える。
【0011】減算器28は、入力ベクトルとこれら符号
語ベクトルとの差を2D16格子量子化器30に順次与え
るとともに、誤差算出器32にも与える。2D16格子量
子化器30は、2D16格子を使った格子量子化を行な
い、誤差算出器32に、入力ベクトルと32個の符号語
ベクトルのそれぞれとの差につき量子化出力を与える。
誤差算出器32は、格子量子化器30の入力と出力との
誤差をそれぞれの符号語ベクトルについて算出し、最小
値符号番号検出器84に与える。最小値符号番号検出器
84は、誤差算出器32で算出された32個の誤差のう
ち最小値となる符号語ベクトルの番号(符号語メモリ8
2内のアドレスに対応)を検出し、スイッチ88に与え
る。
語ベクトルとの差を2D16格子量子化器30に順次与え
るとともに、誤差算出器32にも与える。2D16格子量
子化器30は、2D16格子を使った格子量子化を行な
い、誤差算出器32に、入力ベクトルと32個の符号語
ベクトルのそれぞれとの差につき量子化出力を与える。
誤差算出器32は、格子量子化器30の入力と出力との
誤差をそれぞれの符号語ベクトルについて算出し、最小
値符号番号検出器84に与える。最小値符号番号検出器
84は、誤差算出器32で算出された32個の誤差のう
ち最小値となる符号語ベクトルの番号(符号語メモリ8
2内のアドレスに対応)を検出し、スイッチ88に与え
る。
【0012】スイッチ88はこの最小値符号番号を選択
してメモリ読出器26に与え、メモリ読出器26はこの
符号語ベクトルを符号語メモリ82から読出して減算器
28および加算器42に与える。減算器28は、前述し
たとおりの入力ベクトルからこの読出された符号語ベク
トルを減算して2D16格子量子化器30に与える。2D
16格子量子化器30の量子化出力が加算器42に与えら
れ、加算器42は2D 16格子量子化器30の量子化出力
と、メモリ読出器26から与えられた符号語ベクトルと
を加算して出力端子90を介して外部に格子量子化器出
力として出力する。
してメモリ読出器26に与え、メモリ読出器26はこの
符号語ベクトルを符号語メモリ82から読出して減算器
28および加算器42に与える。減算器28は、前述し
たとおりの入力ベクトルからこの読出された符号語ベク
トルを減算して2D16格子量子化器30に与える。2D
16格子量子化器30の量子化出力が加算器42に与えら
れ、加算器42は2D 16格子量子化器30の量子化出力
と、メモリ読出器26から与えられた符号語ベクトルと
を加算して出力端子90を介して外部に格子量子化器出
力として出力する。
【0013】この手順をフローチャートに示すと図9お
よび図10のとおりである。まず図9を参照して、ステ
ップS051で、符号語メモリ82内に符号語ベクトル
ai={(16,5,8)}(i=0,1,2,…,3
0,31)の32個の符号語が準備される。これら符号
語は予め符号語メモリ82内に格納されていてもよい。
よび図10のとおりである。まず図9を参照して、ステ
ップS051で、符号語メモリ82内に符号語ベクトル
ai={(16,5,8)}(i=0,1,2,…,3
0,31)の32個の符号語が準備される。これら符号
語は予め符号語メモリ82内に格納されていてもよい。
【0014】続いてステップS052で、変数iが0に
設定される。以下iを用いた繰り返し処理となる。まず
ステップS053で、xを入力ベクトルとして、入力ベ
クトルとi番目の符号語ベクトルとの差yi =x−ai
が計算される。この処理は図8の減算器28の処理に相
当する。
設定される。以下iを用いた繰り返し処理となる。まず
ステップS053で、xを入力ベクトルとして、入力ベ
クトルとi番目の符号語ベクトルとの差yi =x−ai
が計算される。この処理は図8の減算器28の処理に相
当する。
【0015】続いてステップS054で、このようにし
て計算されたyi を2D16格子を用いて符号化し、その
出力zi を得る。zi を次のように表わす。
て計算されたyi を2D16格子を用いて符号化し、その
出力zi を得る。zi を次のように表わす。
【0016】
【数1】
【0017】すなわちEnc(f) はf格子の符号化を表
わす。続いてステップS055で、zi とyi との誤差
(距離)wi を評価する。この距離はステップS054
で行なわれる量子化処理の量子化誤差と考えることもで
き、二乗ノルムで定義するものとする。
わす。続いてステップS055で、zi とyi との誤差
(距離)wi を評価する。この距離はステップS054
で行なわれる量子化処理の量子化誤差と考えることもで
き、二乗ノルムで定義するものとする。
【0018】ステップS056で、iが31か否かにつ
いて判断し、31でなければステップS057でiを1
インクリメントして再びステップS053以下の処理を
繰り返す。iが31に達していれば図10のステップS
058に進む。
いて判断し、31でなければステップS057でiを1
インクリメントして再びステップS053以下の処理を
繰り返す。iが31に達していれば図10のステップS
058に進む。
【0019】ステップS058では、ステップS055
を32回繰り返すことにより得られたwi (i=0,
1,2,…,30,31)のうちの最小値wiminと、こ
のときのiの値imin を得る。この処理が図8の最小値
符号番号検出器84で行なわれる処理に相当する。
を32回繰り返すことにより得られたwi (i=0,
1,2,…,30,31)のうちの最小値wiminと、こ
のときのiの値imin を得る。この処理が図8の最小値
符号番号検出器84で行なわれる処理に相当する。
【0020】さらにステップS059で、入力ベクトル
xのΛ16格子量子化器出力を得る処理が行なわれる。こ
の出力はzimin+aiminと表わされ、符号語メモリ82
からaiminを読出したときの、入力ベクトルと符号語a
iminとの差に対する2D16格子量子化器30の出力z
iminとaiminとの和を加算器42により加算することに
相当する。
xのΛ16格子量子化器出力を得る処理が行なわれる。こ
の出力はzimin+aiminと表わされ、符号語メモリ82
からaiminを読出したときの、入力ベクトルと符号語a
iminとの差に対する2D16格子量子化器30の出力z
iminとaiminとの和を加算器42により加算することに
相当する。
【0021】
【発明が解決しようとする課題】上述のように従来の手
法では、符号語メモリ82に格納されている符号語のす
べてについて距離評価を行なわなければ格子量子化を行
なうことができなかった。この距離評価が格子量子化処
理の主要な計算を占めているため、格子量子化処理をよ
り高速化するためには、距離評価の回数を減らすことが
必要である。
法では、符号語メモリ82に格納されている符号語のす
べてについて距離評価を行なわなければ格子量子化を行
なうことができなかった。この距離評価が格子量子化処
理の主要な計算を占めているため、格子量子化処理をよ
り高速化するためには、距離評価の回数を減らすことが
必要である。
【0022】それゆえにこの発明の目的は、格子量子化
処理における距離評価の回数を減らすことにより、処理
を高速化できる格子量子化器および格子量子化の方法を
提供することである。
処理における距離評価の回数を減らすことにより、処理
を高速化できる格子量子化器および格子量子化の方法を
提供することである。
【0023】また、格子量子化する上でも、精度はでき
るだけ高い方が好ましい。それゆえに本発明の他の目的
は、距離評価の回数を減少させ、処理を高速化できると
ともに、精度をできるだけ高く保つことができる格子量
子化器および格子量子化の方法を提供することである。
るだけ高い方が好ましい。それゆえに本発明の他の目的
は、距離評価の回数を減少させ、処理を高速化できると
ともに、精度をできるだけ高く保つことができる格子量
子化器および格子量子化の方法を提供することである。
【0024】
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
に、請求項1に記載の格子量子化器は、第1の符号語と
組合せて、所定の格子量子化のための符号を表現可能
な、かつ互いに直交する対に分類可能な複数個の符号語
ベクトルからなる、予め定める第2の符号語を記憶する
ための符号語記憶手段と、前記符号語記憶手段内から読
出される符号語ベクトルを、入力ベクトルから減算する
減算手段と、前記減算手段の出力を、前記第1の符号語
を用いて量子化する量子化手段と、前記減算手段の出力
と前記量子化手段の出力との間に予め定義される誤差を
算出するための誤差算出手段と、前記量子化手段に与え
られる符号語ベクトルのうち、前記誤差算出手段により
算出される誤差が最大値となる符号語ベクトルを特定す
るための最大値符号語検出手段と、前記符号語記憶手段
に記憶された前記符号語ベクトルのうち、前記対の各々
から少なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるよう
に、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルを
読出して、前記減算手段に与える第1の読出動作と、前
記符号語記憶手段から、前記最大値符号語検出手段によ
り検出された符号語ベクトルと対となる符号語ベクトル
を読出して、前記減算手段に与える第2の読出動作とを
選択的に行ない、その結果読出された符号語ベクトルの
うち、前記誤差算出手段により算出される対応の誤差が
最小値となる最小値符号語ベクトルを検出して、前記最
小値符号語ベクトルを用いて前記入力ベクトルに対する
格子量子化器出力を発生するための出力手段とを含むこ
とを特徴とする。
に、請求項1に記載の格子量子化器は、第1の符号語と
組合せて、所定の格子量子化のための符号を表現可能
な、かつ互いに直交する対に分類可能な複数個の符号語
ベクトルからなる、予め定める第2の符号語を記憶する
ための符号語記憶手段と、前記符号語記憶手段内から読
出される符号語ベクトルを、入力ベクトルから減算する
減算手段と、前記減算手段の出力を、前記第1の符号語
を用いて量子化する量子化手段と、前記減算手段の出力
と前記量子化手段の出力との間に予め定義される誤差を
算出するための誤差算出手段と、前記量子化手段に与え
られる符号語ベクトルのうち、前記誤差算出手段により
算出される誤差が最大値となる符号語ベクトルを特定す
るための最大値符号語検出手段と、前記符号語記憶手段
に記憶された前記符号語ベクトルのうち、前記対の各々
から少なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるよう
に、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルを
読出して、前記減算手段に与える第1の読出動作と、前
記符号語記憶手段から、前記最大値符号語検出手段によ
り検出された符号語ベクトルと対となる符号語ベクトル
を読出して、前記減算手段に与える第2の読出動作とを
選択的に行ない、その結果読出された符号語ベクトルの
うち、前記誤差算出手段により算出される対応の誤差が
最小値となる最小値符号語ベクトルを検出して、前記最
小値符号語ベクトルを用いて前記入力ベクトルに対する
格子量子化器出力を発生するための出力手段とを含むこ
とを特徴とする。
【0025】たとえばΛ16格子を用いた格子量子化器で
は、符号は(16,5,8)RM符号を含むが、(1
6,5,8)RM符号は直交する16のペアに分けるこ
とができる。ある入力ベクトルに対するある符号語の距
離と、そのある符号語と直交する符号語の距離との和は
一定と考えられる。対の各々から少なくとも1つの符号
語ベクトルが選択されるように符号語ベクトルを読出し
て、それらに対する距離を誤差算出手段により算出す
る。一方、そうした距離を算出されない残りの符号語ベ
クトルについての距離の大小関係は、上記したように対
をなす符号語ベクトルについての誤差(距離)の和が一
定となる、ということを利用すると、上述のようにして
計算された距離から求めることができる。これらのうち
最小値となる可能性のあるものは、上記のように各対か
ら少なくとも1つずつ読出されて計算された誤差のうち
最小値を示す符号語ベクトルと、そのようにして計算さ
れた誤差のうち最大値を示す符号語ベクトルと対となる
符号語ベクトルとである。そこで、最大値符号語検出手
段によりそのような最大値を示す符号語ベクトルを特定
し、この符号語ベクトルについてもう一度誤差を算出す
る。この誤差と、既に計算されている誤差とのうちから
最小値を選べば、それがすべての符号語ベクトルについ
ての誤差の最小値となる。符号語ベクトルのすべてにつ
いて誤差を計算する必要がなくなるため、処理を高速化
することができる。
は、符号は(16,5,8)RM符号を含むが、(1
6,5,8)RM符号は直交する16のペアに分けるこ
とができる。ある入力ベクトルに対するある符号語の距
離と、そのある符号語と直交する符号語の距離との和は
一定と考えられる。対の各々から少なくとも1つの符号
語ベクトルが選択されるように符号語ベクトルを読出し
て、それらに対する距離を誤差算出手段により算出す
る。一方、そうした距離を算出されない残りの符号語ベ
クトルについての距離の大小関係は、上記したように対
をなす符号語ベクトルについての誤差(距離)の和が一
定となる、ということを利用すると、上述のようにして
計算された距離から求めることができる。これらのうち
最小値となる可能性のあるものは、上記のように各対か
ら少なくとも1つずつ読出されて計算された誤差のうち
最小値を示す符号語ベクトルと、そのようにして計算さ
れた誤差のうち最大値を示す符号語ベクトルと対となる
符号語ベクトルとである。そこで、最大値符号語検出手
段によりそのような最大値を示す符号語ベクトルを特定
し、この符号語ベクトルについてもう一度誤差を算出す
る。この誤差と、既に計算されている誤差とのうちから
最小値を選べば、それがすべての符号語ベクトルについ
ての誤差の最小値となる。符号語ベクトルのすべてにつ
いて誤差を計算する必要がなくなるため、処理を高速化
することができる。
【0026】請求項2に記載の格子量子化器は、請求項
1に記載の格子量子化器であって、第1の符号語はD16
格子量子化のための符号語であり、第2の符号語は(1
6、5、8)RM符号語である。
1に記載の格子量子化器であって、第1の符号語はD16
格子量子化のための符号語であり、第2の符号語は(1
6、5、8)RM符号語である。
【0027】請求項2に記載の符号語は、画像処理にお
いて有用とされている符号語であり、本願発明をこれら
符号語に適用することにより、画像伝送をより効率的に
することができる。
いて有用とされている符号語であり、本願発明をこれら
符号語に適用することにより、画像伝送をより効率的に
することができる。
【0028】請求項3に記載の格子量子化器は、請求項
1から2のいずれかに記載の格子量子化器であって、出
力手段は、アドレス発生手段と、対ベクトルアドレス発
生手段と、最小値符号語検出手段と、アドレス切換手段
と、加算手段とを含む。アドレス発生手段は、符号語記
憶手段に記憶された符号語ベクトルのうち、各対から少
なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるように、か
つ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルのアドレ
スを順次発生する。対ベクトルアドレス発生手段は、最
大値符号語検出手段により検出された誤差が最大となる
符号語ベクトルと対となる符号語ベクトルのアドレスを
発生する。最小値符号語検出手段は、符号語記憶手段
の、アドレス発生手段の発生するアドレスおよび対ベク
トルアドレス発生手段の発生するアドレスからそれぞれ
読出された符号語に対応して誤差算出手段が出力する誤
差のうちの、最小の誤差に対応する符号語の、符号語記
憶手段におけるアドレスを発生する。アドレス切換手段
は、アドレス発生手段と、対ベクトルアドレス発生手段
と、最小値符号検出手段とが発生するアドレスを切換え
て符号語記憶手段に与えて、それぞれ対応する符号語ベ
クトルを出力させる。加算手段は、最小値符号語検出手
段により発生されたアドレスから読出された符号語ベク
トルと、当該符号語ベクトルに対する量子化手段の出力
とを加算して出力する。
1から2のいずれかに記載の格子量子化器であって、出
力手段は、アドレス発生手段と、対ベクトルアドレス発
生手段と、最小値符号語検出手段と、アドレス切換手段
と、加算手段とを含む。アドレス発生手段は、符号語記
憶手段に記憶された符号語ベクトルのうち、各対から少
なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるように、か
つ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルのアドレ
スを順次発生する。対ベクトルアドレス発生手段は、最
大値符号語検出手段により検出された誤差が最大となる
符号語ベクトルと対となる符号語ベクトルのアドレスを
発生する。最小値符号語検出手段は、符号語記憶手段
の、アドレス発生手段の発生するアドレスおよび対ベク
トルアドレス発生手段の発生するアドレスからそれぞれ
読出された符号語に対応して誤差算出手段が出力する誤
差のうちの、最小の誤差に対応する符号語の、符号語記
憶手段におけるアドレスを発生する。アドレス切換手段
は、アドレス発生手段と、対ベクトルアドレス発生手段
と、最小値符号検出手段とが発生するアドレスを切換え
て符号語記憶手段に与えて、それぞれ対応する符号語ベ
クトルを出力させる。加算手段は、最小値符号語検出手
段により発生されたアドレスから読出された符号語ベク
トルと、当該符号語ベクトルに対する量子化手段の出力
とを加算して出力する。
【0029】この請求項3に記載の格子量子化器では、
まずアドレス発生手段により第1の読出動作が行なわれ
て符号語ベクトルの各対から少なくとも1つが選択され
るように、かつ全体数よりも少ない符号語ベクトルが符
号語記憶手段から読出され、対応する誤差が得られる。
この誤差のうちの最大値を与える符号語の番号が、上述
のように最大値符号語検出手段により検出される。対ベ
クトルアドレス発生手段が、この検出された最大値を与
える符号語ベクトルと対となる符号語ベクトルのアドレ
スを発生し、アドレス切換手段がこのアドレスを符号語
記憶手段に与えることにより、最大値を与えた符号語ベ
クトルと対となる符号語ベクトルが読出され、上記と同
様に誤差が算出される。最小値符号語検出手段により、
以上のようにして検出された誤差のうちの最小の誤差に
対応する符号語の、符号語記憶手段内のアドレスが発生
され、アドレス切換手段がこのアドレスを符号語記憶手
段に与えることにより、符号語記憶手段からその符号語
ベクトルが読出される。この符号語ベクトルと入力ベク
トルとに関して減算手段と量子化手段とにより得られた
第1の符号語を用いた量子化出力と、読出された符号語
ベクトルとを加算することにより格子量子化器出力が計
算される。
まずアドレス発生手段により第1の読出動作が行なわれ
て符号語ベクトルの各対から少なくとも1つが選択され
るように、かつ全体数よりも少ない符号語ベクトルが符
号語記憶手段から読出され、対応する誤差が得られる。
この誤差のうちの最大値を与える符号語の番号が、上述
のように最大値符号語検出手段により検出される。対ベ
クトルアドレス発生手段が、この検出された最大値を与
える符号語ベクトルと対となる符号語ベクトルのアドレ
スを発生し、アドレス切換手段がこのアドレスを符号語
記憶手段に与えることにより、最大値を与えた符号語ベ
クトルと対となる符号語ベクトルが読出され、上記と同
様に誤差が算出される。最小値符号語検出手段により、
以上のようにして検出された誤差のうちの最小の誤差に
対応する符号語の、符号語記憶手段内のアドレスが発生
され、アドレス切換手段がこのアドレスを符号語記憶手
段に与えることにより、符号語記憶手段からその符号語
ベクトルが読出される。この符号語ベクトルと入力ベク
トルとに関して減算手段と量子化手段とにより得られた
第1の符号語を用いた量子化出力と、読出された符号語
ベクトルとを加算することにより格子量子化器出力が計
算される。
【0030】この格子量子化器では、すべての符号語ベ
クトルではなく一部の符号語ベクトルのみを読出するこ
とにより最小の誤差を与える符号語が検出され、検出さ
れた符号語を用いて今度は従来の技術として挙げた技術
と同様にして格子量子化器出力を計算することができ
る。
クトルではなく一部の符号語ベクトルのみを読出するこ
とにより最小の誤差を与える符号語が検出され、検出さ
れた符号語を用いて今度は従来の技術として挙げた技術
と同様にして格子量子化器出力を計算することができ
る。
【0031】請求項4に記載の格子量子化器は、請求項
1から2のいずれかに記載の格子量子化器であって、出
力手段は、アドレス発生手段と、対ベクトルアドレス発
生手段と、誤差最小値記憶手段と、アドレス切換手段
と、加算手段とを含む。アドレス発生手段は、各対から
少なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるように、
かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルのアド
レスを順次発生する。対ベクトルアドレス発生手段は、
最大値符号語検出手段により検出された符号語ベクトル
と対となる符号語ベクトルのアドレスを発生する。誤差
最小値記憶手段は、アドレス発生手段の発生するアドレ
スおよび対ベクトルアドレス発生手段の発生するアドレ
スから読出された符号語に対応して計算される誤差のう
ちの最小の誤差に対応する符号語のアドレスを発生する
とともに、最小の誤差に対応する量子化手段の出力を記
憶する。アドレス切換手段は、アドレス発生手段と、対
ベクトルアドレス発生手段と、誤差最小値記憶手段とが
発生するアドレスを切換えて符号語記憶手段に与えて、
それぞれ対応する符号語ベクトルを出力させる。加算手
段は、誤差最小値記憶手段により発生されたアドレスか
ら読出された符号語ベクトルと、誤差最小値記憶手段が
出力する、最小の誤差に対応する量子化手段の出力とを
加算して出力する。
1から2のいずれかに記載の格子量子化器であって、出
力手段は、アドレス発生手段と、対ベクトルアドレス発
生手段と、誤差最小値記憶手段と、アドレス切換手段
と、加算手段とを含む。アドレス発生手段は、各対から
少なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるように、
かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルのアド
レスを順次発生する。対ベクトルアドレス発生手段は、
最大値符号語検出手段により検出された符号語ベクトル
と対となる符号語ベクトルのアドレスを発生する。誤差
最小値記憶手段は、アドレス発生手段の発生するアドレ
スおよび対ベクトルアドレス発生手段の発生するアドレ
スから読出された符号語に対応して計算される誤差のう
ちの最小の誤差に対応する符号語のアドレスを発生する
とともに、最小の誤差に対応する量子化手段の出力を記
憶する。アドレス切換手段は、アドレス発生手段と、対
ベクトルアドレス発生手段と、誤差最小値記憶手段とが
発生するアドレスを切換えて符号語記憶手段に与えて、
それぞれ対応する符号語ベクトルを出力させる。加算手
段は、誤差最小値記憶手段により発生されたアドレスか
ら読出された符号語ベクトルと、誤差最小値記憶手段が
出力する、最小の誤差に対応する量子化手段の出力とを
加算して出力する。
【0032】この請求項4に記載の格子量子化器では、
請求項1に記載の装置と同様に、すべての符号語ベクト
ルに対する誤差を計算する必要はなく、処理が高速化で
きるとともに、誤差最小値記憶手段が、誤差の最小値を
与える符号語ベクトルに対応する量子化手段の出力を記
憶しておき、この量子化手段の出力を加算手段における
最後の加算処理に利用する。そのため最後の量子化手段
による計算が省略でき処理がより高速化できる。
請求項1に記載の装置と同様に、すべての符号語ベクト
ルに対する誤差を計算する必要はなく、処理が高速化で
きるとともに、誤差最小値記憶手段が、誤差の最小値を
与える符号語ベクトルに対応する量子化手段の出力を記
憶しておき、この量子化手段の出力を加算手段における
最後の加算処理に利用する。そのため最後の量子化手段
による計算が省略でき処理がより高速化できる。
【0033】請求項5に記載の格子量子化器は、請求項
1から4のいずれかに記載の格子量子化器であって、ア
ドレス発生手段は、符号語記憶手段に記憶された符号語
ベクトルのうち、対のすべての各々について1つずつの
符号語ベクトルのアドレスを順次発生する。
1から4のいずれかに記載の格子量子化器であって、ア
ドレス発生手段は、符号語記憶手段に記憶された符号語
ベクトルのうち、対のすべての各々について1つずつの
符号語ベクトルのアドレスを順次発生する。
【0034】この場合、この格子量子化器では、たとえ
ばΛ16格子を用いる場合のように32個の符号語ベクト
ルを使用する場合、そのうちの16個の符号語ベクトル
を読出した後、誤差の最小値を与える符号語ベクトルを
再度読出すことにより、入力ベクトルの格子量子化を行
なうことができる。従来技術のように32回の誤差計算
と比較して、17回の誤差計算で格子量子化処理を行な
うことができるため、処理が高速化できる。
ばΛ16格子を用いる場合のように32個の符号語ベクト
ルを使用する場合、そのうちの16個の符号語ベクトル
を読出した後、誤差の最小値を与える符号語ベクトルを
再度読出すことにより、入力ベクトルの格子量子化を行
なうことができる。従来技術のように32回の誤差計算
と比較して、17回の誤差計算で格子量子化処理を行な
うことができるため、処理が高速化できる。
【0035】請求項6に記載の格子量子化器は、請求項
1から4のいずれかに記載の格子量子化器であって、ア
ドレス発生手段は、符号語記憶手段に記憶された符号語
ベクトルのうち、対のうちの所定数については、対をな
す双方の符号語ベクトルのアドレスを発生し、他のもの
については、対のうち1つのみの符号語ベクトルのアド
レスを発生する。
1から4のいずれかに記載の格子量子化器であって、ア
ドレス発生手段は、符号語記憶手段に記憶された符号語
ベクトルのうち、対のうちの所定数については、対をな
す双方の符号語ベクトルのアドレスを発生し、他のもの
については、対のうち1つのみの符号語ベクトルのアド
レスを発生する。
【0036】一般に画像データにおいては、ある画素
と、その画素に隣接する画素との間の相関は高い。また
画像データはたとえば画像のうちの4×4画素からなる
1領域を16個の要素を含むベクトルとして処理するこ
とが多い。そのため画像データは低域成分を多く含み、
入力されるベクトルには偏りが存在する。そこで、たと
えば符号語ベクトルのうち、低域成分に対応する符号語
ベクトルについてはすべて入力ベクトルとの距離計算を
行ない、他の符号語ベクトルについては上記したように
対の一方のみの計算を行なうようにすれば、誤差評価の
精度はより向上すると考えられる。請求項7に記載の格
子量子化器は、入力ベクトルのそのような偏りを利用し
て、処理の高速化を行ないながら、精度を維持できる。
と、その画素に隣接する画素との間の相関は高い。また
画像データはたとえば画像のうちの4×4画素からなる
1領域を16個の要素を含むベクトルとして処理するこ
とが多い。そのため画像データは低域成分を多く含み、
入力されるベクトルには偏りが存在する。そこで、たと
えば符号語ベクトルのうち、低域成分に対応する符号語
ベクトルについてはすべて入力ベクトルとの距離計算を
行ない、他の符号語ベクトルについては上記したように
対の一方のみの計算を行なうようにすれば、誤差評価の
精度はより向上すると考えられる。請求項7に記載の格
子量子化器は、入力ベクトルのそのような偏りを利用し
て、処理の高速化を行ないながら、精度を維持できる。
【0037】請求項7に記載の格子量子化の方法は、第
1の符号語と組合せて、所定の格子量子化のため符号語
を表現可能な、かつ互いに直交する符号語ベクトルの対
に分類可能な複数個の符号語ベクトルからなる、予め定
める第2の符号語を記憶するための符号語記憶手段を用
い、入力ベクトルを格子量子化するための方法である。
この方法は、符号語記憶手段内の符号語ベクトル対の各
々から、少なくとも1つずつの符号語ベクトルが読出さ
れるように、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベ
クトルを読出し、それぞれについての入力ベクトルとの
差を第1の符号語を用いて量子化し、その量子化誤差を
算出する第1のステップと、読出された符号語ベクトル
のうち、第1のステップで算出された誤差が最大となる
符号語ベクトルと対となる符号語ベクトルを符号語記憶
手段から読出して、その入力ベクトルとの差を第1の符
号語を用いて量子化しその量子化誤差を算出する第2の
ステップと、第1および第2の算出するステップにおい
て算出された誤差のうち、最小値となる誤差に対応する
最小値符号語ベクトルを特定するステップと、最小値符
号語ベクトルに対する第1の符号語を用いた量子化出力
と、最小値符号語ベクトルとを加算して出力するステッ
プとを含む。
1の符号語と組合せて、所定の格子量子化のため符号語
を表現可能な、かつ互いに直交する符号語ベクトルの対
に分類可能な複数個の符号語ベクトルからなる、予め定
める第2の符号語を記憶するための符号語記憶手段を用
い、入力ベクトルを格子量子化するための方法である。
この方法は、符号語記憶手段内の符号語ベクトル対の各
々から、少なくとも1つずつの符号語ベクトルが読出さ
れるように、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベ
クトルを読出し、それぞれについての入力ベクトルとの
差を第1の符号語を用いて量子化し、その量子化誤差を
算出する第1のステップと、読出された符号語ベクトル
のうち、第1のステップで算出された誤差が最大となる
符号語ベクトルと対となる符号語ベクトルを符号語記憶
手段から読出して、その入力ベクトルとの差を第1の符
号語を用いて量子化しその量子化誤差を算出する第2の
ステップと、第1および第2の算出するステップにおい
て算出された誤差のうち、最小値となる誤差に対応する
最小値符号語ベクトルを特定するステップと、最小値符
号語ベクトルに対する第1の符号語を用いた量子化出力
と、最小値符号語ベクトルとを加算して出力するステッ
プとを含む。
【0038】請求項8に記載の方法によれば、まず第1
のステップで全体数よりも少ない符号語ベクトルを読出
した後、それらのうち、誤差が最大となる符号語ベクト
ルと対となる符号語ベクトルを、第2のステップで読出
して量子化し量子化誤差を算出する。このようにして算
出されたすべての誤差のうち、最小値となる誤差に対応
する最小値符号語ベクトルを特定し、その符号語ベクト
ルに対する第1の符号語を用いた量子化出力と、最小値
符号語ベクトルとを加算して出力することにより格子量
子化が行なわれる。符号語ベクトルの読出の数は、第1
のステップにおける読出の数と第2のステップにおける
読出の数との和となり、これは符号語ベクトル全体の数
に比べて少なくて済む。したがって誤差計算の回数が減
少し、従来と比較して格子量子化処理を高速に行なうこ
とができる。
のステップで全体数よりも少ない符号語ベクトルを読出
した後、それらのうち、誤差が最大となる符号語ベクト
ルと対となる符号語ベクトルを、第2のステップで読出
して量子化し量子化誤差を算出する。このようにして算
出されたすべての誤差のうち、最小値となる誤差に対応
する最小値符号語ベクトルを特定し、その符号語ベクト
ルに対する第1の符号語を用いた量子化出力と、最小値
符号語ベクトルとを加算して出力することにより格子量
子化が行なわれる。符号語ベクトルの読出の数は、第1
のステップにおける読出の数と第2のステップにおける
読出の数との和となり、これは符号語ベクトル全体の数
に比べて少なくて済む。したがって誤差計算の回数が減
少し、従来と比較して格子量子化処理を高速に行なうこ
とができる。
【0039】なお、読出は必ずしも直列にのみ行なわれ
る必要はなく、並列に読出して並列に誤差計算などが行
なわれてもよい。並列処理を行なう場合には、誤差計算
を行なう処理部の数が少なくて済むので、ハードウェア
の削減を図ることができる。
る必要はなく、並列に読出して並列に誤差計算などが行
なわれてもよい。並列処理を行なう場合には、誤差計算
を行なう処理部の数が少なくて済むので、ハードウェア
の削減を図ることができる。
【0040】
[実施の形態1]図1に、本願発明の実施の形態1に係
るΛ16格子量子化器10のブロック図を示す。このΛ16
格子量子化器10は、図2および図3に示す手順に従っ
て格子量子化を行なうためのものである。
るΛ16格子量子化器10のブロック図を示す。このΛ16
格子量子化器10は、図2および図3に示す手順に従っ
て格子量子化を行なうためのものである。
【0041】図1を参照して、Λ16格子量子化器10
は、予め構成された(16,5,8)RM符号の32個
の符号語(a0 ,a1 ,a2 ,…,a30,a31)を記憶
するための符号語メモリ22と、これら符号語のうち、
その番号が偶数である符号語(a0 ,a2 ,…,a2i,
…,a28,a30)のアドレスを順次発生するアドレス発
生器24と、与えられるアドレス信号に基づいて符号語
メモリ22から対応する符号語を読出して出力するため
のメモリ読出器26と、量子化の対象となるベクトルが
入力される入力端子20と、この入力ベクトルから、メ
モリ読出器26の出力する符号語を減算する減算器28
と、減算器28の出力を2D16格子を用いて量子化する
ための2D16格子量子化器30と、2D16格子量子化器
30の出力および減算器28の出力を与えられ、2D16
格子量子化器30による格子量子化の量子化誤差(距
離)を算出するための誤差算出器32と、誤差算出器3
2の出力と、メモリ読出器26が読出す符号語の番号
(アドレス)とを受け、算出された誤差のうち最大値を
与える最大値符号語の番号を検出するための最大値符号
語番号検出器36と、最大値符号語番号検出器36が出
力する最大値符号語番号に基づいて、この符号語とペア
となる符号語の番号を発生するための符号語ペア番号発
生器38と、誤差算出器32の出力するすべての誤差の
うちの最小値を与える最小値符号語の番号を検出する最
小値符号語番号検出器34と、アドレス発生器24の出
力と、符号語ペア番号発生器38の出力と、最小値符号
語番号検出器34の出力とにそれぞれ接続された3つの
入力端子を有し、これら3つの入力を順次切換えてメモ
リ読出器26および最大値符号語番号検出器36と最小
値符号語番号検出器34とに与えるためのスイッチ40
とを含む。
は、予め構成された(16,5,8)RM符号の32個
の符号語(a0 ,a1 ,a2 ,…,a30,a31)を記憶
するための符号語メモリ22と、これら符号語のうち、
その番号が偶数である符号語(a0 ,a2 ,…,a2i,
…,a28,a30)のアドレスを順次発生するアドレス発
生器24と、与えられるアドレス信号に基づいて符号語
メモリ22から対応する符号語を読出して出力するため
のメモリ読出器26と、量子化の対象となるベクトルが
入力される入力端子20と、この入力ベクトルから、メ
モリ読出器26の出力する符号語を減算する減算器28
と、減算器28の出力を2D16格子を用いて量子化する
ための2D16格子量子化器30と、2D16格子量子化器
30の出力および減算器28の出力を与えられ、2D16
格子量子化器30による格子量子化の量子化誤差(距
離)を算出するための誤差算出器32と、誤差算出器3
2の出力と、メモリ読出器26が読出す符号語の番号
(アドレス)とを受け、算出された誤差のうち最大値を
与える最大値符号語の番号を検出するための最大値符号
語番号検出器36と、最大値符号語番号検出器36が出
力する最大値符号語番号に基づいて、この符号語とペア
となる符号語の番号を発生するための符号語ペア番号発
生器38と、誤差算出器32の出力するすべての誤差の
うちの最小値を与える最小値符号語の番号を検出する最
小値符号語番号検出器34と、アドレス発生器24の出
力と、符号語ペア番号発生器38の出力と、最小値符号
語番号検出器34の出力とにそれぞれ接続された3つの
入力端子を有し、これら3つの入力を順次切換えてメモ
リ読出器26および最大値符号語番号検出器36と最小
値符号語番号検出器34とに与えるためのスイッチ40
とを含む。
【0042】図1と図8とにおいて、同一の部品には同
一の参照符号および名称が付されている。それらの機能
も同一である。したがってここではそれらについての詳
しい説明は繰り返さず、図1に特有のもののみ説明する
こととする。
一の参照符号および名称が付されている。それらの機能
も同一である。したがってここではそれらについての詳
しい説明は繰り返さず、図1に特有のもののみ説明する
こととする。
【0043】アドレス発生器24は、前述のとおり符号
語メモリ22内の符号語のうち一部のもの(a0 ,
a2 ,…,a30)のアドレスを順次発生してスイッチ4
0に与えるためのものである。スイッチ40は、最初は
このアドレス発生器24からの出力を順次メモリ読出器
26に与え、その後符号語ペア番号発生器38の出力を
選択してメモリ読出器26に与え、最後に最小値符号語
番号検出器34の出力を選択してメモリ読出器26に与
えるためのものである。
語メモリ22内の符号語のうち一部のもの(a0 ,
a2 ,…,a30)のアドレスを順次発生してスイッチ4
0に与えるためのものである。スイッチ40は、最初は
このアドレス発生器24からの出力を順次メモリ読出器
26に与え、その後符号語ペア番号発生器38の出力を
選択してメモリ読出器26に与え、最後に最小値符号語
番号検出器34の出力を選択してメモリ読出器26に与
えるためのものである。
【0044】最大値符号語番号検出器36は、アドレス
発生器24が発生したアドレスに従って読出された16
個の符号語(a0 ,a2 ,…,a30)について、入力ベ
クトルとの差に対して誤差算出器32で算出された誤差
のうちの最大値を与える符号語の番号を検出して符号語
ペア番号発生器38に与えるためのものである。符号語
ペア番号発生器38は、この符号語とペアになる符号語
の番号を発生してスイッチ40に与えるためのものであ
る。この実施の形態1では、ai とai+1 がペアを形成
するように符号語が符号語メモリ22内に格納されてい
る。つまりiが偶数であるものとしてai とai+1 とは
直交する。もちろん符号語の順番はこれには限定され
ず、たとえばai とai+16(i=0,1,…,15)の
ように定めてもよいし、他にもいろいろな定め方が存在
する。要は、符号語が互いに直交する複数個のペアに分
類でき、ペアの一方の符号語がわかれば他方の符号語の
番号も自動的に特定できるようにさえなっていればよ
い。この実施の形態の場合、最大値符号語番号検出器3
6が検出する最大値符号語番号がimax とすれば、符号
語ペア番号発生器38が発生する符号語ペア番号はi
max +1となる。
発生器24が発生したアドレスに従って読出された16
個の符号語(a0 ,a2 ,…,a30)について、入力ベ
クトルとの差に対して誤差算出器32で算出された誤差
のうちの最大値を与える符号語の番号を検出して符号語
ペア番号発生器38に与えるためのものである。符号語
ペア番号発生器38は、この符号語とペアになる符号語
の番号を発生してスイッチ40に与えるためのものであ
る。この実施の形態1では、ai とai+1 がペアを形成
するように符号語が符号語メモリ22内に格納されてい
る。つまりiが偶数であるものとしてai とai+1 とは
直交する。もちろん符号語の順番はこれには限定され
ず、たとえばai とai+16(i=0,1,…,15)の
ように定めてもよいし、他にもいろいろな定め方が存在
する。要は、符号語が互いに直交する複数個のペアに分
類でき、ペアの一方の符号語がわかれば他方の符号語の
番号も自動的に特定できるようにさえなっていればよ
い。この実施の形態の場合、最大値符号語番号検出器3
6が検出する最大値符号語番号がimax とすれば、符号
語ペア番号発生器38が発生する符号語ペア番号はi
max +1となる。
【0045】最小値符号語番号検出器34は、アドレス
発生器24が順次発生するアドレスから読出される符号
語(a0 ,a2 ,…,a31)と、符号語ペア番号発生器
38が発生する符号語ペア番号imax +1から読出され
る符号語aimax+1とに対して、それらと入力ベクトルと
の差について誤差算出器32が算出する誤差のうち、最
小値を与える符号語の番号を検出するためのものであ
る。この最小値符号語番号をimin とする。
発生器24が順次発生するアドレスから読出される符号
語(a0 ,a2 ,…,a31)と、符号語ペア番号発生器
38が発生する符号語ペア番号imax +1から読出され
る符号語aimax+1とに対して、それらと入力ベクトルと
の差について誤差算出器32が算出する誤差のうち、最
小値を与える符号語の番号を検出するためのものであ
る。この最小値符号語番号をimin とする。
【0046】最終的なステップではスイッチ40は最小
値符号語番号検出器34からの出力imin を選択してメ
モリ読出器26に与え、そのアドレスから読出された符
号語aiminに基づいて、減算器28、2D16格子量子化
器30および加算器42によって入力ベクトルのΛ16格
子量子化器出力が計算される。
値符号語番号検出器34からの出力imin を選択してメ
モリ読出器26に与え、そのアドレスから読出された符
号語aiminに基づいて、減算器28、2D16格子量子化
器30および加算器42によって入力ベクトルのΛ16格
子量子化器出力が計算される。
【0047】図1に示す格子量子化器の動作を図2およ
び図3を随時参照しながら以下説明する。
び図3を随時参照しながら以下説明する。
【0048】図2を参照して、まずステップS001
で、予め構成された(16,5,8)RM符号を符号語
メモリ22内に準備する。このとき、(16,5,8)
RM符号の符号語のすべてを、互いに直交する符号語ペ
アに分け、符号語ai と符号語ai+1 (i=0,2,
…,30)にこの直交するペアが配置されるようにして
おく。なお符号語が「互いに直交する」とは、これら符
号語を符号語ベクトルとしてベクトル積を行なった場合
に、その結果が0となることをいう。
で、予め構成された(16,5,8)RM符号を符号語
メモリ22内に準備する。このとき、(16,5,8)
RM符号の符号語のすべてを、互いに直交する符号語ペ
アに分け、符号語ai と符号語ai+1 (i=0,2,
…,30)にこの直交するペアが配置されるようにして
おく。なお符号語が「互いに直交する」とは、これら符
号語を符号語ベクトルとしてベクトル積を行なった場合
に、その結果が0となることをいう。
【0049】続いてステップS002からS006で、
符号語ペアのうち添字が偶数である符号語のみに対し
て、図9に示す従来行なわれていた処理であるステップ
S052〜S056と同様の処理を実行する。まずステ
ップS002で、変数iに0を代入し、ステップS00
3、S004およびS005の処理を実行する。このス
テップS003、S004およびS005の処理は図9
に示した従来のステップS053、S054およびS0
55の処理と全く同じであり、したがってここではそれ
らについては詳細は繰り返さない。
符号語ペアのうち添字が偶数である符号語のみに対し
て、図9に示す従来行なわれていた処理であるステップ
S052〜S056と同様の処理を実行する。まずステ
ップS002で、変数iに0を代入し、ステップS00
3、S004およびS005の処理を実行する。このス
テップS003、S004およびS005の処理は図9
に示した従来のステップS053、S054およびS0
55の処理と全く同じであり、したがってここではそれ
らについては詳細は繰り返さない。
【0050】ステップS006では、iが30か否かを
判定する。iが30でなければステップS007でiを
2加算し、再びステップS003以下の処理を繰り返し
行なう。ステップS007でiを2インクリメントする
ことにより、添字が偶数の符号語についてのみステップ
S003からS005の処理が実行されることになる。
判定する。iが30でなければステップS007でiを
2加算し、再びステップS003以下の処理を繰り返し
行なう。ステップS007でiを2インクリメントする
ことにより、添字が偶数の符号語についてのみステップ
S003からS005の処理が実行されることになる。
【0051】iが30であった場合には処理は図3に示
すステップS008に進む。ステップS008では、ス
テップS003〜S007の処理により、D16格子とし
て符号化した符号化誤差の距離wi (i=0,2,4,
…,30)のうちの最小値w iminを特定し、またこのと
きのiの値imin を得る。このようにすることにより、
まず符号語ai (i=0,2,4,…,30)につい
て、誤差の最小値を与える符号語aiminが求められる。
すステップS008に進む。ステップS008では、ス
テップS003〜S007の処理により、D16格子とし
て符号化した符号化誤差の距離wi (i=0,2,4,
…,30)のうちの最小値w iminを特定し、またこのと
きのiの値imin を得る。このようにすることにより、
まず符号語ai (i=0,2,4,…,30)につい
て、誤差の最小値を与える符号語aiminが求められる。
【0052】しかしながら、添字が奇数である符号語に
対する符号化誤差の距離の最小値の方が、ステップS0
08で求めた最小値wiminよりも小さい可能性が存在す
る。したがって、ステップS008で求めた最小値w
iminは最小値の1つの候補であって、奇数の添字につい
ても考慮する必要がある。従来は、それら奇数番目の符
号語についてもすべて誤差を計算した後、そのようにし
て計算されたすべての誤差について最小値を求めてい
た。
対する符号化誤差の距離の最小値の方が、ステップS0
08で求めた最小値wiminよりも小さい可能性が存在す
る。したがって、ステップS008で求めた最小値w
iminは最小値の1つの候補であって、奇数の添字につい
ても考慮する必要がある。従来は、それら奇数番目の符
号語についてもすべて誤差を計算した後、そのようにし
て計算されたすべての誤差について最小値を求めてい
た。
【0053】しかしながら、互いに直交する符号語ペア
から得られる距離の和wi +wi+1は一定であると考え
ることができる。これについては厳密な証明は得られて
いないが、以下に述べるように本実施の形態の結果が良
好であることに鑑みると、妥当なものであると考えられ
る。
から得られる距離の和wi +wi+1は一定であると考え
ることができる。これについては厳密な証明は得られて
いないが、以下に述べるように本実施の形態の結果が良
好であることに鑑みると、妥当なものであると考えられ
る。
【0054】このような仮定に従えば、奇数の添字を有
する符号語グループの中で、ステップS003〜S00
5と同様に誤差(距離)を計算した場合に、その距離が
最小となる可能性のあるのは、ステップS002〜S0
07で得られたwi (i=0,2,…,30)のうちの
最大値を与える符号語aimaxと対となる符号語aimax +1
から算出される距離wimax+1となるはずである。そこ
で、距離wiminと距離w imax+1とを比較し、距離値のよ
り小さい方の添字に対応する値をΛ16格子の量子化に用
いる符号語とすればよい。ステップS009〜S014
はそのための処理を行なうステップである。
する符号語グループの中で、ステップS003〜S00
5と同様に誤差(距離)を計算した場合に、その距離が
最小となる可能性のあるのは、ステップS002〜S0
07で得られたwi (i=0,2,…,30)のうちの
最大値を与える符号語aimaxと対となる符号語aimax +1
から算出される距離wimax+1となるはずである。そこ
で、距離wiminと距離w imax+1とを比較し、距離値のよ
り小さい方の添字に対応する値をΛ16格子の量子化に用
いる符号語とすればよい。ステップS009〜S014
はそのための処理を行なうステップである。
【0055】まずステップS009で、それまでの処理
で計算された、添字が偶数の符号語に対する距離w
i (i=0,2,…,30)のうちの最大値wimaxを与
えるiの値imax を得る。この処理は図1の最大値符号
語番号検出器36で行なわれる処理に対応する。
で計算された、添字が偶数の符号語に対する距離w
i (i=0,2,…,30)のうちの最大値wimaxを与
えるiの値imax を得る。この処理は図1の最大値符号
語番号検出器36で行なわれる処理に対応する。
【0056】続いてステップS010で、このようにし
て得られた値imax から、対応する符号語aimaxと対と
なる符号語の番号imax +1を特定し(図1の符号語ペ
ア番号発生器38)、符号語aimax+1を用いて、距離w
imax+1を求める処理が行なわれる。この処理はスイッチ
40が符号語ペア番号発生器38の出力を選択してメモ
リ読出器26に与え、符号語メモリ22から対応の符号
語aimax+1を読出して減算器28に与える場合の誤差算
出器32の出力を得る処理に対応する。ステップS01
1で、このようにして計算されたwimax+1とステップS
008で計算されたwiminとの大小が比較され、w
imax+1の方が小さければ最小値を与える添字imin0はi
max +1と定められ(ステップS012)、さもなけれ
ば最小値を与える添字imin0は添字imin であると定め
られる(ステップS013)。ステップS008および
ステップS011〜S013の処理が図1に示す最小値
符号語番号検出器34の処理に相当する。
て得られた値imax から、対応する符号語aimaxと対と
なる符号語の番号imax +1を特定し(図1の符号語ペ
ア番号発生器38)、符号語aimax+1を用いて、距離w
imax+1を求める処理が行なわれる。この処理はスイッチ
40が符号語ペア番号発生器38の出力を選択してメモ
リ読出器26に与え、符号語メモリ22から対応の符号
語aimax+1を読出して減算器28に与える場合の誤差算
出器32の出力を得る処理に対応する。ステップS01
1で、このようにして計算されたwimax+1とステップS
008で計算されたwiminとの大小が比較され、w
imax+1の方が小さければ最小値を与える添字imin0はi
max +1と定められ(ステップS012)、さもなけれ
ば最小値を与える添字imin0は添字imin であると定め
られる(ステップS013)。ステップS008および
ステップS011〜S013の処理が図1に示す最小値
符号語番号検出器34の処理に相当する。
【0057】ステップS014では、このようにして定
められた添字imin0を有する符号語aimin0 を用いて、
入力ベクトルxに対するΛ16格子量子化器出力zimin0
+a imin0 が得られる。より詳細に言えば、図1を参照
して、最小値符号語番号検出器34から出力される番号
imin0をスイッチ40が選択してメモリ読出器26に与
える。メモリ読出器26は符号語メモリ22からa
imin0 を読出して減算器28および加算器42に与え
る。減算器28は入力ベクトルxから符号語aimin0を
減算し、2D16格子量子化器30に与える。2D16格子
を用いて量子化し、その出力を加算器42に与える。加
算器42は、2D16格子量子化器の出力zimin 0 に、メ
モリ読出器26から与えられる符号語aimin0 を加算し
て出力端子44を介して出力する。
められた添字imin0を有する符号語aimin0 を用いて、
入力ベクトルxに対するΛ16格子量子化器出力zimin0
+a imin0 が得られる。より詳細に言えば、図1を参照
して、最小値符号語番号検出器34から出力される番号
imin0をスイッチ40が選択してメモリ読出器26に与
える。メモリ読出器26は符号語メモリ22からa
imin0 を読出して減算器28および加算器42に与え
る。減算器28は入力ベクトルxから符号語aimin0を
減算し、2D16格子量子化器30に与える。2D16格子
を用いて量子化し、その出力を加算器42に与える。加
算器42は、2D16格子量子化器の出力zimin 0 に、メ
モリ読出器26から与えられる符号語aimin0 を加算し
て出力端子44を介して出力する。
【0058】このようにして実施の形態1のΛ16格子量
子化器は、入力ベクトルxをΛ16格子量子化する。距離
計算(誤差計算)は、添字が偶数の符号語ai (i=
0,2,…,30)についての合計16回と、誤差の最
大値を与える符号語とペアになる符号語についての1回
との、合計17回で済む。従来のように32回の距離計
算と比べてはるかに少なくなり、処理の高速化を実現す
ることができる。
子化器は、入力ベクトルxをΛ16格子量子化する。距離
計算(誤差計算)は、添字が偶数の符号語ai (i=
0,2,…,30)についての合計16回と、誤差の最
大値を与える符号語とペアになる符号語についての1回
との、合計17回で済む。従来のように32回の距離計
算と比べてはるかに少なくなり、処理の高速化を実現す
ることができる。
【0059】[実施の形態2]以下、本願発明の実施の
形態2に係る格子量子化器について説明する。この格子
量子化器は、画像データに特有の次のような分布の偏り
を利用することにより、距離評価回数を少なく保ちなが
ら、精度をより高く維持することができる。画像データ
は、一般的に隣接する画素間の相関が大きい。そのた
め、画像データの2次元周波数成分を求めると、低域成
分が多く含まれる。したがって、(16,5,8)RM
符号を2次元ベクトルとみなしたとき、シーケンシ(行
列表現に従えば行方向または列方向において0と1との
間で生ずる遷移の数を表わす)が低いベクトルを構成す
る符号語ほど、入力される画像データに対して最小の自
乗ユークリッド距離を与える符号語として選ばれる確率
が大きくなる。したがってこのようにシーケンシが低い
ベクトルを構成する符号語についてはきめ細かく距離評
価をし、シーケンシの高いベクトルについては実施の形
態1と同様に処理することにより、計算回数を低く押さ
えながら精度をより高めることができる。
形態2に係る格子量子化器について説明する。この格子
量子化器は、画像データに特有の次のような分布の偏り
を利用することにより、距離評価回数を少なく保ちなが
ら、精度をより高く維持することができる。画像データ
は、一般的に隣接する画素間の相関が大きい。そのた
め、画像データの2次元周波数成分を求めると、低域成
分が多く含まれる。したがって、(16,5,8)RM
符号を2次元ベクトルとみなしたとき、シーケンシ(行
列表現に従えば行方向または列方向において0と1との
間で生ずる遷移の数を表わす)が低いベクトルを構成す
る符号語ほど、入力される画像データに対して最小の自
乗ユークリッド距離を与える符号語として選ばれる確率
が大きくなる。したがってこのようにシーケンシが低い
ベクトルを構成する符号語についてはきめ細かく距離評
価をし、シーケンシの高いベクトルについては実施の形
態1と同様に処理することにより、計算回数を低く押さ
えながら精度をより高めることができる。
【0060】この実施の形態2を実現するための装置
は、実施の形態1のための図1に示す装置とほぼ同様で
ある。異なる点は、図1のアドレス発生器24におい
て、偶数番号のアドレスだけではなく、偶数番号ととも
に、シーケンシの低い奇数番号のアドレスも発生するよ
うにする点である。このため距離評価の回数は多少増加
するが、最大値符号語番号検出器36および最小値符号
語番号検出器34については、対象となる誤差(距離)
の数が増加するだけで、図1の場合と同様に実現するこ
とができる。
は、実施の形態1のための図1に示す装置とほぼ同様で
ある。異なる点は、図1のアドレス発生器24におい
て、偶数番号のアドレスだけではなく、偶数番号ととも
に、シーケンシの低い奇数番号のアドレスも発生するよ
うにする点である。このため距離評価の回数は多少増加
するが、最大値符号語番号検出器36および最小値符号
語番号検出器34については、対象となる誤差(距離)
の数が増加するだけで、図1の場合と同様に実現するこ
とができる。
【0061】実施の形態1の符号語a0 〜a5 を、特に
次のように固定する。
次のように固定する。
【0062】
【数2】
【0063】a0 〜a31の成分を(γ1 ,γ2 ,…,γ
16)と表わすことができる。この要素を4個ずつ組にし
て、次のように2次元ベクトルとして表現することがで
きる。この2次元ベクトルは、画面上の4×4画素領域
を表わすものとして処理されることが多い。
16)と表わすことができる。この要素を4個ずつ組にし
て、次のように2次元ベクトルとして表現することがで
きる。この2次元ベクトルは、画面上の4×4画素領域
を表わすものとして処理されることが多い。
【0064】
【数3】
【0065】この表記に従えば、上述のa0 〜a5 は、
いずれも水平方向と垂直方向とのシーケンシがいずれも
2以下になるように選定されていることがわかる。
いずれも水平方向と垂直方向とのシーケンシがいずれも
2以下になるように選定されていることがわかる。
【0066】この実施の形態2において入力ベクトルx
をΛ16格子で量子化するための手順を以下説明する。な
お前述のとおりこのためのハードウェアは、図1に示さ
れるものと類似のものでよい。
をΛ16格子で量子化するための手順を以下説明する。な
お前述のとおりこのためのハードウェアは、図1に示さ
れるものと類似のものでよい。
【0067】図4を参照して、まずステップS021で
予め構成された(16,5,8)RM符号を符号語メモ
リ22内に準備する。この場合符号語ai と符号語a
i+1 (i=0,2,…,30)は対であり互いに直交す
るように選ばれている。またa 0 〜a5 は上述の数2に
示したように固定されている。
予め構成された(16,5,8)RM符号を符号語メモ
リ22内に準備する。この場合符号語ai と符号語a
i+1 (i=0,2,…,30)は対であり互いに直交す
るように選ばれている。またa 0 〜a5 は上述の数2に
示したように固定されている。
【0068】続いてステップS022で変数iを0に設
定する。以下ステップS023〜ステップS025で行
なわれる処理は、実施の形態1の図2のステップS00
3〜S005で行なわれる処理と同様である。
定する。以下ステップS023〜ステップS025で行
なわれる処理は、実施の形態1の図2のステップS00
3〜S005で行なわれる処理と同様である。
【0069】ステップS026では、iが6か否かにつ
いての判定が行なわれる。6になっていなければステッ
プS027でiを1インクリメントし、再びステップS
023以下の処理を繰り返す。
いての判定が行なわれる。6になっていなければステッ
プS027でiを1インクリメントし、再びステップS
023以下の処理を繰り返す。
【0070】ステップS026でiが6と等しければ制
御は図5のステップS028に進む。ステップS027
でiが1ずつインクリメントされるので、ステップS0
22〜S027を繰り返し行なうことにより、入力ベク
トルxと符号語a0 〜a6 との間の距離が計算できる。
御は図5のステップS028に進む。ステップS027
でiが1ずつインクリメントされるので、ステップS0
22〜S027を繰り返し行なうことにより、入力ベク
トルxと符号語a0 〜a6 との間の距離が計算できる。
【0071】ステップS028ではiに2が加算され
る。すなわちiは8となる。ステップS029〜ステッ
プS031では、図4のステップS023〜S025の
処理と同様の処理をxとai とについて行なう。
る。すなわちiは8となる。ステップS029〜ステッ
プS031では、図4のステップS023〜S025の
処理と同様の処理をxとai とについて行なう。
【0072】ステップS032でiが30となったか否
かについての判定が行なわれる。30に達していなけれ
ばステップS033でiを2インクリメントし再びステ
ップS029以下の処理を繰り返す。この処理によりa
i (i=8,10,…,30)について、入力ベクトル
xとの間で計算された量子化誤差(距離)が得られる。
かについての判定が行なわれる。30に達していなけれ
ばステップS033でiを2インクリメントし再びステ
ップS029以下の処理を繰り返す。この処理によりa
i (i=8,10,…,30)について、入力ベクトル
xとの間で計算された量子化誤差(距離)が得られる。
【0073】ステップS032でiが30と等しいと判
定された場合、制御は図6のステップS034に進み、
このようにして得られたwi の最小値wiminと、このと
きのiの値imin が得られる。
定された場合、制御は図6のステップS034に進み、
このようにして得られたwi の最小値wiminと、このと
きのiの値imin が得られる。
【0074】続いてステップS035で、上述のように
計算されたwi のうち最大値wimaxを与えるiの値i
max を得る処理が行なわれる。
計算されたwi のうち最大値wimaxを与えるiの値i
max を得る処理が行なわれる。
【0075】ステップS036で、ステップS035で
得られた値imax を用いて符号語メモリ22から符号語
aimaxを読出し、ステップS029〜S031と同様の
処理によりwimax+1を求める処理が行なわれる。
得られた値imax を用いて符号語メモリ22から符号語
aimaxを読出し、ステップS029〜S031と同様の
処理によりwimax+1を求める処理が行なわれる。
【0076】S037では、このようにして得られたw
imax+1がwiminより小さいかどうかについての判定が
行なわれ、小さければステップS038で、誤差が最小
値となる符号語の添字imin0としてimax+1 が選択さ
れ、wimax+1がwimin以上であればステップS039で
imin0としてimin が選択される。
imax+1がwiminより小さいかどうかについての判定が
行なわれ、小さければステップS038で、誤差が最小
値となる符号語の添字imin0としてimax+1 が選択さ
れ、wimax+1がwimin以上であればステップS039で
imin0としてimin が選択される。
【0077】続いてステップS040で、このようにし
て求められた符号語aimin0 を用いて入力ベクトルxの
2D16格子による量子化出力zimin0 が計算された後、
このzimin0 を符号語aimin0 と加算してxのΛ16格子
量子化器出力が得られる。
て求められた符号語aimin0 を用いて入力ベクトルxの
2D16格子による量子化出力zimin0 が計算された後、
このzimin0 を符号語aimin0 と加算してxのΛ16格子
量子化器出力が得られる。
【0078】なお実施の形態1においてステップS00
8はステップS009の前に行なわれている(図3参
照)が、ステップS008と同様の処理はこの位置での
み行なわれ得るわけではなく、たとえばステップS01
0の次に行なうこともできる。この場合ステップS01
1〜S013の処理をまとめて、それまでの処理で得ら
れたすべてのwi のうちから最小値を与えるimin0を選
ぶようにしてもよい。図6に示す実施の形態2において
も同様である。
8はステップS009の前に行なわれている(図3参
照)が、ステップS008と同様の処理はこの位置での
み行なわれ得るわけではなく、たとえばステップS01
0の次に行なうこともできる。この場合ステップS01
1〜S013の処理をまとめて、それまでの処理で得ら
れたすべてのwi のうちから最小値を与えるimin0を選
ぶようにしてもよい。図6に示す実施の形態2において
も同様である。
【0079】この実施の形態2の格子量子化器では、必
要な距離評価の回数は、偶数番の符号語ai (i=0,
2,…,30)と、a1 ,a3 ,a5 と、さらにaimax
についての1回との、合計20回となる。したがってこ
の実施の形態2の格子量子化器によっても、従来の32
回の距離評価回数に比べてはるかに少ない回数で入力ベ
クトルの格子量子化処理を行なうことができる。またこ
の実施の形態2では、偶数番目の符号語だけではなく、
シーケンシの低い奇数番目の符号語についても距離評価
を行なっている。そのため、実施の形態1の場合と比べ
てより精度が上昇するという効果を得ることができる。
要な距離評価の回数は、偶数番の符号語ai (i=0,
2,…,30)と、a1 ,a3 ,a5 と、さらにaimax
についての1回との、合計20回となる。したがってこ
の実施の形態2の格子量子化器によっても、従来の32
回の距離評価回数に比べてはるかに少ない回数で入力ベ
クトルの格子量子化処理を行なうことができる。またこ
の実施の形態2では、偶数番目の符号語だけではなく、
シーケンシの低い奇数番目の符号語についても距離評価
を行なっている。そのため、実施の形態1の場合と比べ
てより精度が上昇するという効果を得ることができる。
【0080】次の表1に、実施の形態1の格子量子化器
と実施の形態2の格子量子化器についてのシミュレーシ
ョンで得られた結果を、理想的な計算値と対比して示
す。
と実施の形態2の格子量子化器についてのシミュレーシ
ョンで得られた結果を、理想的な計算値と対比して示
す。
【0081】
【表1】
【0082】この表1に示されるように、実施の形態1
によるΛ16格子量子化処理を用いれば、計算量をはるか
に減少させながら理想的な値に近いSN比が得られる
が、実施の形態2を用いればさらに理想的な値に近いS
N比を得ることができる。このように良い結果が得られ
たことは、最初に述べたように、直交する符号語ベクト
ルについての距離の和wi +wi+1 が一定であるという
仮定が正しいか、少なくともそのように仮定して処理し
た結果が有効であるという事実を示している。
によるΛ16格子量子化処理を用いれば、計算量をはるか
に減少させながら理想的な値に近いSN比が得られる
が、実施の形態2を用いればさらに理想的な値に近いS
N比を得ることができる。このように良い結果が得られ
たことは、最初に述べたように、直交する符号語ベクト
ルについての距離の和wi +wi+1 が一定であるという
仮定が正しいか、少なくともそのように仮定して処理し
た結果が有効であるという事実を示している。
【0083】[実施の形態3]次に、本願発明に係る格
子量子化器の実施の形態3のΛ16格子量子化器について
説明する。図7に、その格子量子化器60のブロック図
を示す。
子量子化器の実施の形態3のΛ16格子量子化器について
説明する。図7に、その格子量子化器60のブロック図
を示す。
【0084】図7に示す格子量子化器60は、図1に示
す実施の形態1の格子量子化器10とほぼ同様の構成を
有するが、図1に示される最小値符号語番号検出器34
に代えて、2D16格子量子化器30の出力および誤差算
出器32の出力に接続された入力を有するとともに、メ
モリ読出器26に与えられるアドレスを受け、誤差算出
器32から出力される誤差が最小となるときの符号語番
号を検出し、スイッチ40に与えるとともに、そのとき
の2D16格子量子化器30の出力を保持し、加算器68
への一方入力として与えるための誤差最小値時2D16格
子量子化器出力保持器64を含んでいる点で異なってい
る。また図7に示す格子量子化器60では、図1に示す
格子量子化器10の加算器42に代えて、一方入力がメ
モリ読出器26の出力に、他方入力が誤差最小値時2D
16格子量子化器出力保持器64の出力に接続され、出力
が出力端子44に接続された加算器68を有している。
す実施の形態1の格子量子化器10とほぼ同様の構成を
有するが、図1に示される最小値符号語番号検出器34
に代えて、2D16格子量子化器30の出力および誤差算
出器32の出力に接続された入力を有するとともに、メ
モリ読出器26に与えられるアドレスを受け、誤差算出
器32から出力される誤差が最小となるときの符号語番
号を検出し、スイッチ40に与えるとともに、そのとき
の2D16格子量子化器30の出力を保持し、加算器68
への一方入力として与えるための誤差最小値時2D16格
子量子化器出力保持器64を含んでいる点で異なってい
る。また図7に示す格子量子化器60では、図1に示す
格子量子化器10の加算器42に代えて、一方入力がメ
モリ読出器26の出力に、他方入力が誤差最小値時2D
16格子量子化器出力保持器64の出力に接続され、出力
が出力端子44に接続された加算器68を有している。
【0085】図7に示す格子量子化器60の動作は、概
略で図2および図3に示した実施の形態1のものと同様
であるが、図3に示されるステップS014の内容が異
なっている。その部分についてのみ以下に詳細に説明す
る。
略で図2および図3に示した実施の形態1のものと同様
であるが、図3に示されるステップS014の内容が異
なっている。その部分についてのみ以下に詳細に説明す
る。
【0086】ステップS014に制御が移るまでの段階
で、誤差最小値時の符号語aimin0がわかっており、誤
差最小値時2D16格子量子化器出力保持器64はこの番
号i min0をスイッチ40を介してメモリ読出器26に与
える。メモリ読出器26は、このアドレス指定に従って
符号語メモリ22から符号語aimin0 を読出し加算器6
8に与える。
で、誤差最小値時の符号語aimin0がわかっており、誤
差最小値時2D16格子量子化器出力保持器64はこの番
号i min0をスイッチ40を介してメモリ読出器26に与
える。メモリ読出器26は、このアドレス指定に従って
符号語メモリ22から符号語aimin0 を読出し加算器6
8に与える。
【0087】一方誤差最小値時2D16格子量子化器出力
保持器64は、誤差が最小値となるときの2D16格子量
子化器30の出力を保持しており、これを加算器68に
与える。加算器68がこの2つの入力を加算してΛ16格
子量子化器出力として出力端子44に与える。
保持器64は、誤差が最小値となるときの2D16格子量
子化器30の出力を保持しており、これを加算器68に
与える。加算器68がこの2つの入力を加算してΛ16格
子量子化器出力として出力端子44に与える。
【0088】実施の形態1では、符号語メモリ22から
読出された符号語aimin0 が再び減算器28に与えら
れ、入力ベクトルxとの差が2D16格子量子化器30に
より量子化され、その出力と元の符号語aimin0 を加算
することによりΛ16格子量子化器出力を得ていた。しか
しこの実施の形態3では、符号語メモリ22から読出さ
れた符号語aimin0 を再び2D16格子量子化器30を通
す必要なく、最終の格子量子化器出力を得ることができ
る。そのため処理量がより削減できるとともに、制御が
より簡単になる。
読出された符号語aimin0 が再び減算器28に与えら
れ、入力ベクトルxとの差が2D16格子量子化器30に
より量子化され、その出力と元の符号語aimin0 を加算
することによりΛ16格子量子化器出力を得ていた。しか
しこの実施の形態3では、符号語メモリ22から読出さ
れた符号語aimin0 を再び2D16格子量子化器30を通
す必要なく、最終の格子量子化器出力を得ることができ
る。そのため処理量がより削減できるとともに、制御が
より簡単になる。
【0089】なお、この実施の形態3については実施の
形態1と同様の手順によりΛ16格子量子化を行なう場合
について説明したが、実施の形態2と同様の手順をこの
実施の形態3の装置で行なうことも可能であり、その場
合の変更は当業者には明らかであろう。
形態1と同様の手順によりΛ16格子量子化を行なう場合
について説明したが、実施の形態2と同様の手順をこの
実施の形態3の装置で行なうことも可能であり、その場
合の変更は当業者には明らかであろう。
【0090】以上のように本願発明の格子量子化器の実
施の形態として示したΛ16格子量子化器では、従来の格
子量子化器と比べて処理速度を1.9(=32/17)
倍から1.5(=32/20)倍に高めることができ
る。あるいは、距離評価の回数を少なくできるので、並
列処理で行なう場合には必要な処理部の数を削減でき、
ハードウェア量を節約できるという効果がある。しか
も、表1に示したようにSN比はほぼ従来方式と同等に
保つことができる。
施の形態として示したΛ16格子量子化器では、従来の格
子量子化器と比べて処理速度を1.9(=32/17)
倍から1.5(=32/20)倍に高めることができ
る。あるいは、距離評価の回数を少なくできるので、並
列処理で行なう場合には必要な処理部の数を削減でき、
ハードウェア量を節約できるという効果がある。しか
も、表1に示したようにSN比はほぼ従来方式と同等に
保つことができる。
【0091】また上述の実施の形態はいずれも、Λ16格
子による格子量子化処理について説明した。しかし本願
発明はΛ16格子による格子量子化器処理のみに適用可能
なわけではなく、2種類の符号を組合せて表現できる符
号語であって、そのうちの一方の符号語が、互いに直交
する対に分類できるようなものであれば適用可能である
と思われる。その一例として、H24格子による格子量子
化処理が考えられる。H24格子のための符号は次のよう
に表わされる。
子による格子量子化処理について説明した。しかし本願
発明はΛ16格子による格子量子化器処理のみに適用可能
なわけではなく、2種類の符号を組合せて表現できる符
号語であって、そのうちの一方の符号語が、互いに直交
する対に分類できるようなものであれば適用可能である
と思われる。その一例として、H24格子による格子量子
化処理が考えられる。H24格子のための符号は次のよう
に表わされる。
【0092】 4Z24+2(24,23)+(24,12,8) 一方、D24格子のための符号語は次のように表わされ
る。
る。
【0093】2Z24+(24,23,2) したがって、H24の符号は2D24+(24,12,8)
と表わされ、しかも(24,12,8)は、互いに直交
するペアに分類することができる。したがって上述の実
施の形態1〜3のいずれも、H24格子量子化器にも適用
可能である。
と表わされ、しかも(24,12,8)は、互いに直交
するペアに分類することができる。したがって上述の実
施の形態1〜3のいずれも、H24格子量子化器にも適用
可能である。
【図1】本願発明の格子量子化器の実施の形態1に係る
Λ16格子量子化器のブロック図である。
Λ16格子量子化器のブロック図である。
【図2】実施の形態1の格子量子化器における処理手順
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図3】実施の形態1の格子量子化器における処理手順
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図4】本願発明の格子量子化器の実施の形態2に係る
Λ16格子量子化器における処理手順を示すフローチャー
トである。
Λ16格子量子化器における処理手順を示すフローチャー
トである。
【図5】本願発明の格子量子化器の実施の形態2に係る
Λ16格子量子化器における処理手順を示すフローチャー
トである。
Λ16格子量子化器における処理手順を示すフローチャー
トである。
【図6】本願発明の格子量子化器の実施の形態2に係る
Λ16格子量子化器における処理手順を示すフローチャー
トである。
Λ16格子量子化器における処理手順を示すフローチャー
トである。
【図7】本願発明の格子量子化器の実施の形態3に係る
Λ16格子量子化器のブロック図である。
Λ16格子量子化器のブロック図である。
【図8】Λ16格子量子化器として従来考えられているも
ののブロック図である。
ののブロック図である。
【図9】従来のΛ16格子量子化器における処理手順を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図10】従来のΛ16格子量子化器における処理手順を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
22 符号語メモリ 24 アドレス発生器 26 メモリ読出器 28 減算器 30 2D16格子量子化器 32 誤差算出器 34 最小値符号語番号検出器 36 最大値符号語番号検出器 38 符号語ペア番号発生器 40 スイッチ 42、68 加算器。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平7−115370(JP,A) 特開 平7−170192(JP,A) 特開 平8−316842(JP,A) 特表 平5−509209(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H03M 7/30
Claims (7)
- 【請求項1】 第1の符号語と組合せて、所定の格子量
子化のための符号を表現可能な、かつ互いに直交する対
に分類可能な複数個の符号語ベクトルからなる、予め定
める第2の符号語を記憶するための符号語記憶手段と、 前記符号語記憶手段内から読出される符号語ベクトル
を、入力ベクトルから減算する減算手段と、 前記減算手段の出力を、前記第1の符号語を用いて量子
化する量子化手段と、 前記減算手段の出力と前記量子化手段の出力との間に予
め定義される誤差を算出するための誤差算出手段と、 前記量子化手段に与えられる符号語ベクトルのうち、前
記誤差算出手段により算出される誤差が最大値となる符
号語ベクトルを特定するための最大値符号語検出手段
と、 前記符号語記憶手段に記憶された前記符号語ベクトルの
うち、前記対の各々から少なくとも1つの符号語ベクト
ルが選択されるように、かつ全体数よりも少ない複数個
の符号語ベクトルを読出して、前記減算手段に与える第
1の読出動作と、前記符号語記憶手段から、前記最大値
符号語検出手段により検出された符号語ベクトルと対と
なる符号語ベクトルを読出して、前記減算手段に与える
第2の読出動作とを選択的に行ない、その結果読出され
た符号語ベクトルのうち、前記誤差算出手段により算出
される対応の誤差が最小値となる最小値符号語ベクトル
を検出して、前記最小値符号語ベクトルを用いて前記入
力ベクトルの格子量子化器出力を発生するための出力手
段とを含む、格子量子化器。 - 【請求項2】 前記予め定める第2の符号語は(16,
5,8)RM符号であり、前記第1の符号語は2D16符
号である、請求項1に記載の格子量子化器。 - 【請求項3】 前記出力手段は、前記符号語記憶手段に
記憶された前記符号語ベクトルのうち、前記対の各々か
ら少なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるよう
に、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルの
アドレスを順次発生するアドレス発生手段と、 前記最大値符号語検出手段により検出された符号語ベク
トルと対となる符号語ベクトルのアドレスを発生するた
めの対ベクトルアドレス発生手段と、 前記符号語記憶手段の、前記アドレス発生手段の発生す
るアドレスおよび前記対ベクトルアドレス発生手段の発
生するアドレスからそれぞれ読出された符号語に対応し
て前記誤差算出手段が出力する誤差のうちの、最小の誤
差に対応する符号語の、前記符号語記憶手段におけるア
ドレスを発生するための最小値符号語検出手段と、 前記アドレス発生手段と、前記対ベクトルアドレス発生
手段と、前記最小値符号検出手段とが発生するアドレス
を切換えて前記符号語記憶手段に与えて、それぞれ対応
する符号語ベクトルを出力させるためのアドレス切換手
段と、 前記最小値符号語検出手段により発生されたアドレスか
ら読出された符号語ベクトルと、当該符号語ベクトルに
対する前記量子化手段の出力とを加算して出力する加算
手段とを含む、請求項1から2のいずれかに記載の格子
量子化器。 - 【請求項4】 前記出力手段は、前記符号語記憶手段に
記憶された前記符号語ベクトルのうち、前記対の各々か
ら少なくとも1つの符号語ベクトルが選択されるよう
に、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベクトルの
アドレスを順次発生するアドレス発生手段と、 前記最大値符号語検出手段により検出された符号語ベク
トルと対となる符号語ベクトルのアドレスを発生するた
めの対ベクトルアドレス発生手段と、 前記符号語記憶手段の、前記アドレス発生手段の発生す
るアドレスおよび前記対ベクトルアドレス発生手段の発
生するアドレスからそれぞれ読出された符号語に対応し
て前記誤差算出手段が出力する誤差のうちの、最小の誤
差に対応する符号語の、前記符号語記憶手段におけるア
ドレスを発生するとともに、前記最小の誤差に対応する
前記量子化手段の出力を記憶するための誤差最小値記憶
手段と、 前記アドレス発生手段と、前記対ベクトルアドレス発生
手段と、前記誤差最小値記憶手段とが発生するアドレス
を切換えて前記符号語記憶手段に与えて、それぞれ対応
する符号語ベクトルを出力させるためのアドレス切換手
段と、 前記誤差最小値記憶手段により発生されたアドレスから
読出された符号語ベクトルと、前記誤差最小値記憶手段
が出力する、前記最小の誤差に対応する前記量子化手段
の出力とを加算して出力する加算手段とを含む、請求項
1から2のいずれかに記載の格子量子化器。 - 【請求項5】 前記アドレス発生手段は、前記符号語記
憶手段に記憶された前記符号語ベクトルのうち、前記対
のすべての各々について1つずつの符号語ベクトルのア
ドレスを順次発生する、請求項1から4のいずれかに記
載の格子量子化器。 - 【請求項6】 前記アドレス発生手段は、前記符号語記
憶手段に記憶された前記符号語ベクトルのうち、前記対
のうち所定数については、対をなす双方の符号語ベクト
ルのアドレスを発生し、前記対のうち他のものについて
は、対のうち1つのみの符号語ベクトルのアドレスを発
生する、請求項1から4のいずれかに記載の格子量子化
器。 - 【請求項7】 第1の符号語と組合せて、所定の格子量
子化のための符号を表現可能な、かつ互いに直交する符
号語ベクトルの対に分類可能な複数個の符号語ベクトル
からなる、予め定める第2の符号語を記憶するための符
号語記憶手段を用い、入力ベクトルを格子量子化するた
めの方法であって、 前記符号語記憶手段内の前記符号語ベクトルの対の各々
から、少なくとも1つずつの符号語ベクトルが読出され
るように、かつ全体数よりも少ない複数個の符号語ベク
トルを読出し、それぞれについての入力ベクトルとの差
を前記第1の符号語を用いて量子化し、その量子化誤差
を算出する第1のステップと、 前記読出された符号語ベクトルのうち、前記第1のステ
ップで算出された誤差が最大となる符号語ベクトルと対
となる符号語ベクトルを前記符号語記憶手段から読出し
て、その前記入力ベクトルとの差を前記第1の符号語を
用いて量子化しその量子化誤差を算出する第2のステッ
プと、 前記第1および前記第2の算出するステップにおいて算
出された誤差のうち、最小値となる誤差に対応する最小
値符号語ベクトルを特定するステップと、 前記最小値符号語ベクトルに対する前記量子化手段の出
力と、前記最小値符号語ベクトルとを加算して出力する
ステップとを含む、入力ベクトルを格子量子化するため
の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26139795A JP3272214B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 格子量子化器および入力ベクトルを格子量子化するための方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26139795A JP3272214B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 格子量子化器および入力ベクトルを格子量子化するための方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09107292A JPH09107292A (ja) | 1997-04-22 |
JP3272214B2 true JP3272214B2 (ja) | 2002-04-08 |
Family
ID=17361304
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP26139795A Expired - Fee Related JP3272214B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 格子量子化器および入力ベクトルを格子量子化するための方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP3272214B2 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102081926B (zh) | 2009-11-27 | 2013-06-05 | 中兴通讯股份有限公司 | 格型矢量量化音频编解码方法和系统 |
-
1995
- 1995-10-09 JP JP26139795A patent/JP3272214B2/ja not_active Expired - Fee Related
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JPH09107292A (ja) | 1997-04-22 |
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