JP3274696B2 - 画像符号化方法及びその装置 - Google Patents
画像符号化方法及びその装置Info
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- JP3274696B2 JP3274696B2 JP30185991A JP30185991A JP3274696B2 JP 3274696 B2 JP3274696 B2 JP 3274696B2 JP 30185991 A JP30185991 A JP 30185991A JP 30185991 A JP30185991 A JP 30185991A JP 3274696 B2 JP3274696 B2 JP 3274696B2
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/005—Statistical coding, e.g. Huffman, run length coding
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ＤＣＴなどの直交変換
を用いた画像圧縮符号化方法に関し、特に、マクロブロ
ック単位で量子化スケールを変更する動画像符号化方法
及びその装置に関する。
を用いた画像圧縮符号化方法に関し、特に、マクロブロ
ック単位で量子化スケールを変更する動画像符号化方法
及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のＤＣＴ（離散コサイン変換）を用
いた圧縮符号化は、画像のエッジ周辺で、量子化歪によ
るノイズが発生するという欠点があり、このノイズを除
去するため、画像のエッジをラプラシアンフィルタを用
いて検出し、検出されたエッジが含まれるブロックのア
クティビティの大きさにより、量子化ステップ幅を変化
させるという手法が、「フレーム間／フィールド間適応
動き補償予測を用いた蓄積系メディア用動画符号化方
式」（西川博文他、テレビジョン学会年次大会，１９９
１）に記載されている。
いた圧縮符号化は、画像のエッジ周辺で、量子化歪によ
るノイズが発生するという欠点があり、このノイズを除
去するため、画像のエッジをラプラシアンフィルタを用
いて検出し、検出されたエッジが含まれるブロックのア
クティビティの大きさにより、量子化ステップ幅を変化
させるという手法が、「フレーム間／フィールド間適応
動き補償予測を用いた蓄積系メディア用動画符号化方
式」（西川博文他、テレビジョン学会年次大会，１９９
１）に記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前述した画符
号化方式では、エッジ検出のためのフィルタ処理および
各ブロックのアクティビティ算出、処理のための回路が
必要となり、回路規模が大きくなる。
号化方式では、エッジ検出のためのフィルタ処理および
各ブロックのアクティビティ算出、処理のための回路が
必要となり、回路規模が大きくなる。
【０００４】そこで本発明は、エッジ間内で発生するノ
イズを低減するための量子化の適応処理を簡単な回路、
構成で行なう画像符号化方法及びその装置を提供するこ
とを目的とする。
イズを低減するための量子化の適応処理を簡単な回路、
構成で行なう画像符号化方法及びその装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、画像データの任意の画素数のブロックに分
割し、前記ブロックに対して直交変換、量子化及び、符
号化を行ない、符号化した前記ブロックの少なくとも１
つ以上からなる集まりをマクロブロックとし、前記マク
ロブロックを単位として、前記ブロックの変換係数の量
子化に用いる量子化マトリックスに乗算する量子化スケ
ールを変更する画像符号化方法において、設定された量
子化スケールを用いて前記単位内の各ブロックの変換係
数の量子化を行ない、求められた量子化値に対する符号
量と量子化スケールのα乗との積をβとし、隣接マクロ
ブロックのβと、符号化マクロブロックのβとの変化量
を、前記単位の性質を示すパラメータとして生成し、そ
のパラメータをもとに、量子化スケールの変更を行な
い、再度前記単位の変換係数を量子化、符号化する画像
符号化方法を提供する。
するために、画像データの任意の画素数のブロックに分
割し、前記ブロックに対して直交変換、量子化及び、符
号化を行ない、符号化した前記ブロックの少なくとも１
つ以上からなる集まりをマクロブロックとし、前記マク
ロブロックを単位として、前記ブロックの変換係数の量
子化に用いる量子化マトリックスに乗算する量子化スケ
ールを変更する画像符号化方法において、設定された量
子化スケールを用いて前記単位内の各ブロックの変換係
数の量子化を行ない、求められた量子化値に対する符号
量と量子化スケールのα乗との積をβとし、隣接マクロ
ブロックのβと、符号化マクロブロックのβとの変化量
を、前記単位の性質を示すパラメータとして生成し、そ
のパラメータをもとに、量子化スケールの変更を行な
い、再度前記単位の変換係数を量子化、符号化する画像
符号化方法を提供する。
【０００６】また、任意のマクロブロック単位に分割さ
れた入力画像データと予測画像データとを減算する減算
手段と、前記減算手段により求められた減算画像データ
及び前記入力画像データからデータの統計量により設定
された判定規準で最適データを選択する最適データ選択
手段と、前記最適データ選択手段により選択された最適
データにＤＣＴ処理を施し、変換係数を算出するＤＣＴ
手段と、前記ＤＣＴ手段により求められた変換係数を格
納する格納手段と、前回画像データの量子化された変換
係数により生成した量子化スケールを格納する量子化ス
ケール生成手段と、前記格納手段から読出された変換係
数を前記量子化スケール生成手段からの量子化スケール
に基づき量子化する量子化手段と、前記量子化手段によ
り量子化された変換係数を可変長符号化して発生符号量
を生成する可変長符号化手段と、前記可変長符号化手段
からの発生符号量により数マクロブロックからなるスラ
イスごとのバッファ占有量に対応した量子化スケールを
生成するバッファ手段と、前記可変長符号化手段からの
ブロック単位の発生符号量と、前記バッファ手段からの
量子化スケールのα乗との積をβとし、隣接マクロブロ
ックのβと、符号化マクロブロックのβとの変化量を、
量子化スケール変更の判定パラメータとして生成する量
子化スケール変更判定手段と、前記量子化スケール変更
判定手段からの判定パラメータと閾値との大小関係を比
較し、前記判定パラメータの方が大きい場合には、量子
化スケールを変更する量子化スケール変更手段と、前記
可変長符号化手段により量子化された変換係数値を画像
データに復元する画像復元手段と、前記画像復元手段に
よる復元データが予測誤差データである場合には、該復
元データと、選択された予測画像データとが加算され、
新たな予測画像データを生成する予測画像データ生成手
段とで構成される画像符号化装置を提供する。
れた入力画像データと予測画像データとを減算する減算
手段と、前記減算手段により求められた減算画像データ
及び前記入力画像データからデータの統計量により設定
された判定規準で最適データを選択する最適データ選択
手段と、前記最適データ選択手段により選択された最適
データにＤＣＴ処理を施し、変換係数を算出するＤＣＴ
手段と、前記ＤＣＴ手段により求められた変換係数を格
納する格納手段と、前回画像データの量子化された変換
係数により生成した量子化スケールを格納する量子化ス
ケール生成手段と、前記格納手段から読出された変換係
数を前記量子化スケール生成手段からの量子化スケール
に基づき量子化する量子化手段と、前記量子化手段によ
り量子化された変換係数を可変長符号化して発生符号量
を生成する可変長符号化手段と、前記可変長符号化手段
からの発生符号量により数マクロブロックからなるスラ
イスごとのバッファ占有量に対応した量子化スケールを
生成するバッファ手段と、前記可変長符号化手段からの
ブロック単位の発生符号量と、前記バッファ手段からの
量子化スケールのα乗との積をβとし、隣接マクロブロ
ックのβと、符号化マクロブロックのβとの変化量を、
量子化スケール変更の判定パラメータとして生成する量
子化スケール変更判定手段と、前記量子化スケール変更
判定手段からの判定パラメータと閾値との大小関係を比
較し、前記判定パラメータの方が大きい場合には、量子
化スケールを変更する量子化スケール変更手段と、前記
可変長符号化手段により量子化された変換係数値を画像
データに復元する画像復元手段と、前記画像復元手段に
よる復元データが予測誤差データである場合には、該復
元データと、選択された予測画像データとが加算され、
新たな予測画像データを生成する予測画像データ生成手
段とで構成される画像符号化装置を提供する。
【０００７】
【作用】以上のような画像符号化方法及びその装置によ
り、パラメータがマクロブロック内のデータの性質を表
現し、パラメータの値に対するしきい値を設定すること
でマクロブロック中に、ノイズが発生するエッジあるい
はそれに準じた部分が含んでいるか否か判定する。この
ようなマクロブロックに対して、量子化スケールを小さ
くし量子化誤差を減らすことにより、発生ノイズが低減
される。
り、パラメータがマクロブロック内のデータの性質を表
現し、パラメータの値に対するしきい値を設定すること
でマクロブロック中に、ノイズが発生するエッジあるい
はそれに準じた部分が含んでいるか否か判定する。この
ようなマクロブロックに対して、量子化スケールを小さ
くし量子化誤差を減らすことにより、発生ノイズが低減
される。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【０００９】図１は、本発明の実施例の構成を示すブロ
ック図を示し、構成及び動作を説明する。まず入力画像
データがマクロブロック単位で、減算器１、スイッチ２
の端子２ａ及び予測器３に入力される。ここで、前記マ
クロブロックは、図２に示すような輝度１６×１６画
素、色差８×８画素を単位とした領域とする。
ック図を示し、構成及び動作を説明する。まず入力画像
データがマクロブロック単位で、減算器１、スイッチ２
の端子２ａ及び予測器３に入力される。ここで、前記マ
クロブロックは、図２に示すような輝度１６×１６画
素、色差８×８画素を単位とした領域とする。
【００１０】前記減算器１では、前記入力画像データと
前記予測器３で前フレーム若しくは前フィールドから予
測された予測画像データとが減算される。また、前記予
測器３から前記予測画像データがスイッチ４の端子４ａ
にも入力される。
前記予測器３で前フレーム若しくは前フィールドから予
測された予測画像データとが減算される。また、前記予
測器３から前記予測画像データがスイッチ４の端子４ａ
にも入力される。
【００１１】前記減算器３からスイッチ２の端子２ｂ
へ、減算された出力が入力し、前記端子２ｂに入力した
入力画像データのうち、いずれかの最適なデータが選択
され、ＤＣＴ部５へ出力される。ここで、最適なデータ
は各入力データの統計量（分散値や自乗平均等）により
設定された判定規準で選択されたデータである。この選
択データは、８×８画素単位で、前記ＤＣＴ５部により
ＤＣＴされ、この変換係数がメモリ６に格納される。
へ、減算された出力が入力し、前記端子２ｂに入力した
入力画像データのうち、いずれかの最適なデータが選択
され、ＤＣＴ部５へ出力される。ここで、最適なデータ
は各入力データの統計量（分散値や自乗平均等）により
設定された判定規準で選択されたデータである。この選
択データは、８×８画素単位で、前記ＤＣＴ５部により
ＤＣＴされ、この変換係数がメモリ６に格納される。
【００１２】前記メモリ６は、格納する変換係数を読出
し、量子化部７に出力する。前記量子化部７では、入力
された変換係数に量子化スケール生成部８で生成された
量子化スケールを用いて量子化が行われる。ここで量子
化された変換係数は、ＶＬＣ（可変長符号化）部９及び
逆量子化部１０に出力され、前記ＶＬＣ（可変長符号
化）部９により量子化された変換係数は可変長符号化さ
れ、その符号量が量子化スケール変更判定部１１へ出力
され、その可変長符号がバッファ１２へ出力される。
し、量子化部７に出力する。前記量子化部７では、入力
された変換係数に量子化スケール生成部８で生成された
量子化スケールを用いて量子化が行われる。ここで量子
化された変換係数は、ＶＬＣ（可変長符号化）部９及び
逆量子化部１０に出力され、前記ＶＬＣ（可変長符号
化）部９により量子化された変換係数は可変長符号化さ
れ、その符号量が量子化スケール変更判定部１１へ出力
され、その可変長符号がバッファ１２へ出力される。
【００１３】前記量子化スケール変更判定部１１は、Ｖ
ＬＣ（可変長符号化）部９から出力されるブロック単位
の発生符号量と、前記バッファ１２から出力される数マ
クロブロックからなるスライスごとのバッファ占有量に
対応した量子化スケールが入力され、量子化スケール変
更の判定パラメータが生成される。判定パラメータγ
ｍ，ｎは次式により求められる。
ＬＣ（可変長符号化）部９から出力されるブロック単位
の発生符号量と、前記バッファ１２から出力される数マ
クロブロックからなるスライスごとのバッファ占有量に
対応した量子化スケールが入力され、量子化スケール変
更の判定パラメータが生成される。判定パラメータγ
ｍ，ｎは次式により求められる。
【００１４】
【数５】 ここで、αは定数、m,nはクロブロックの座標、Ｃm,nは
マクロブック無いのブロックの最大符号量、Ｑｓは量子
化スケールである。
マクロブック無いのブロックの最大符号量、Ｑｓは量子
化スケールである。
【００１５】前記式（１）のＱS のα乗の計算は、αが
定数なので、テーブルで予めＱS のα乗の値を記憶して
おけば、１回の演算でβm,n を算出することができる。
また、図３に示すように、βm,n を用いて、判定パラメ
ータを作成する。すなわち、図３（ａ）に示すように、
βm,n-1 ，βm-1,n を用いて、
定数なので、テーブルで予めＱS のα乗の値を記憶して
おけば、１回の演算でβm,n を算出することができる。
また、図３に示すように、βm,n を用いて、判定パラメ
ータを作成する。すなわち、図３（ａ）に示すように、
βm,n-1 ，βm-1,n を用いて、
【００１６】
【数６】 また、図３（ｂ）に示すように、βm,n-1，βm-1,n，β
m+1,nを用いて、
m+1,nを用いて、
【００１７】
【数７】
【００１８】を算出し、γm,n を判定パラメータとす
る。従って、マクロブロック間のβm,nの変化量が大き
い領域、つまり画像における平坦領域の中にあるエッジ
部あるいはそれに準ずる領域の判定が実施できる（この
部分でのノイズが目立つ）。前記式（２），式（３）の
一般式は、
る。従って、マクロブロック間のβm,nの変化量が大き
い領域、つまり画像における平坦領域の中にあるエッジ
部あるいはそれに準ずる領域の判定が実施できる（この
部分でのノイズが目立つ）。前記式（２），式（３）の
一般式は、
【００１９】
【数８】
【００２０】図３（ａ）の場合は量子化スケール変更判
定部１１に、βm,n-1 ，βm-1,n を記憶するメモリを用
意するだけで良く、また図３（ｂ）の場合は、量子化ス
ケール変更判定１３に、βm,n-1 ，βm-1,n ，βm,n を
記憶するメモリと前記メモリ６がマクロブロック（ｍ，
ｎ）と（ｍ＋１，ｎ）の変換係数を記憶する分のメモリ
を付設すればよい。
定部１１に、βm,n-1 ，βm-1,n を記憶するメモリを用
意するだけで良く、また図３（ｂ）の場合は、量子化ス
ケール変更判定１３に、βm,n-1 ，βm-1,n ，βm,n を
記憶するメモリと前記メモリ６がマクロブロック（ｍ，
ｎ）と（ｍ＋１，ｎ）の変換係数を記憶する分のメモリ
を付設すればよい。
【００２１】次に前記βm,n またはγm,n をパラメータ
として、閾値Ｔｈと大小関係を比較し、パラメータの方
が大きい場合には、前記量子化スケール変更判定部１１
から、信号を出し、量子化スケール生成部８および前記
ＤＣＴ部５へ出力する。
として、閾値Ｔｈと大小関係を比較し、パラメータの方
が大きい場合には、前記量子化スケール変更判定部１１
から、信号を出し、量子化スケール生成部８および前記
ＤＣＴ部５へ出力する。
【００２２】前記量子化スケール生成部８では、前記量
子化スケール変更判定部１１からパラメータが閾値Ｔｈ
より大きいという判定信号が送られて来た場合、現在の
スライスのＱS の値に定数ｄ（０＜ｄ＜１）を乗算し、
このマクロブロックに対してのみ、量子化スケールを変
更し、この変更した量子化スケールが前記量子化部７へ
入力され、再度、前記メモリ６に格納される変換係数を
読み出し、量子化を行なう。この時、前記ＤＣＴ部５
は、前記量子化スケール変更判定部１１からの判定信号
により、処理を停止し、前記メモリ６への格納を禁止す
る。
子化スケール変更判定部１１からパラメータが閾値Ｔｈ
より大きいという判定信号が送られて来た場合、現在の
スライスのＱS の値に定数ｄ（０＜ｄ＜１）を乗算し、
このマクロブロックに対してのみ、量子化スケールを変
更し、この変更した量子化スケールが前記量子化部７へ
入力され、再度、前記メモリ６に格納される変換係数を
読み出し、量子化を行なう。この時、前記ＤＣＴ部５
は、前記量子化スケール変更判定部１１からの判定信号
により、処理を停止し、前記メモリ６への格納を禁止す
る。
【００２３】そして、２度目の量子化を行なったマクロ
ブロックのデータは、前記ＶＬＣ（可変長符号化）部９
で、可変長符号化され、その符号が前記バッファ部１２
へ格納される。ここで１度目の量子化時の符号は、２度
目の量子化時の符号によって上書きされ、消される。こ
の量子化された変換係数値は、前記逆量子化部１０に入
力されて変換係数値に戻され、さらに逆ＤＣＴ部１３に
よって、画像データに復元される。
ブロックのデータは、前記ＶＬＣ（可変長符号化）部９
で、可変長符号化され、その符号が前記バッファ部１２
へ格納される。ここで１度目の量子化時の符号は、２度
目の量子化時の符号によって上書きされ、消される。こ
の量子化された変換係数値は、前記逆量子化部１０に入
力されて変換係数値に戻され、さらに逆ＤＣＴ部１３に
よって、画像データに復元される。
【００２４】この復元データが予測誤差データである場
合には、該復元データと、スイッチ４により選択された
前記予測器３からの予測画像データとが前記加算器１４
で加算され、前記予測器３に格納される。
合には、該復元データと、スイッチ４により選択された
前記予測器３からの予測画像データとが前記加算器１４
で加算され、前記予測器３に格納される。
【００２５】前記復元データが予測誤差データではなく
画像データである場合には、前記加算器１４では、
“０”が加算（逆ＤＣＴ部１３の出力）され、前記予測
器３に格納される。この格納されたデータは、次のフレ
ームあるいはフィールドの予測に用いられる。
画像データである場合には、前記加算器１４では、
“０”が加算（逆ＤＣＴ部１３の出力）され、前記予測
器３に格納される。この格納されたデータは、次のフレ
ームあるいはフィールドの予測に用いられる。
【００２６】前記予測器３は、前述したように格納され
た局部復号画像と、予測器３に直接入力される次の新た
なフレームあるいはフィールド画像とにより、動き補償
予測を行ない、予測画像を生成して、前記減算器１へ出
力する。そして前述した画像処理を繰り返し行ない、動
画像を符号化していく。
た局部復号画像と、予測器３に直接入力される次の新た
なフレームあるいはフィールド画像とにより、動き補償
予測を行ない、予測画像を生成して、前記減算器１へ出
力する。そして前述した画像処理を繰り返し行ない、動
画像を符号化していく。
【００２７】以上詳述したように本発明の実施例によれ
ば、画像データを任意画素のブロックに分割して１単位
とし、このブロックを１つあるいは複数まとめてマクロ
ブロックとし、該マクロブロック内の各ブロックをＤＣ
Ｔした後、周波数成分毎の量子化幅が入ったマトリック
ス（量子化スケール×量子化マトリックス）を用いて量
子化して、求められた量子化値の符号量と該量子化スケ
ールとからパラメータを生成する。そして、該パラメー
タにもとづいてあるいは、該マクロブロックのパラメー
タと、隣接マクロブロックのパラメータとの間の関係か
ら、該マクロブロックの量子化スケールを変更し、再度
マクロブロック内の変換係数の量子化、符号化を行なう
画像処理を実施する。
ば、画像データを任意画素のブロックに分割して１単位
とし、このブロックを１つあるいは複数まとめてマクロ
ブロックとし、該マクロブロック内の各ブロックをＤＣ
Ｔした後、周波数成分毎の量子化幅が入ったマトリック
ス（量子化スケール×量子化マトリックス）を用いて量
子化して、求められた量子化値の符号量と該量子化スケ
ールとからパラメータを生成する。そして、該パラメー
タにもとづいてあるいは、該マクロブロックのパラメー
タと、隣接マクロブロックのパラメータとの間の関係か
ら、該マクロブロックの量子化スケールを変更し、再度
マクロブロック内の変換係数の量子化、符号化を行なう
画像処理を実施する。
【００２８】このような画像符号化装置による画像処理
により、前処理でエッジ検出や、量子化スケールの変更
を行なうマクロブロックの決定のためのアクティビティ
算出を行なう必要がなく、簡単な回路でマクロブロック
単位の適応量子化が行なえる。また本発明は、前述した
実施例に限定されるものではなく、他にも発明の要旨を
逸脱しない範囲で種々の変形や応用が可能であることは
勿論である。
により、前処理でエッジ検出や、量子化スケールの変更
を行なうマクロブロックの決定のためのアクティビティ
算出を行なう必要がなく、簡単な回路でマクロブロック
単位の適応量子化が行なえる。また本発明は、前述した
実施例に限定されるものではなく、他にも発明の要旨を
逸脱しない範囲で種々の変形や応用が可能であることは
勿論である。
【００２９】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、符
号化の前処理としてエッジ検出を行なうためのフィルタ
処理回路やアクティビティ算出回路を必要とせず小規模
な回路でエッジ周辺でのノイズ低減を行なう適応量子化
がマクロブロック単位で実現できる画像符号化方法及び
その装置を提供することができる。
号化の前処理としてエッジ検出を行なうためのフィルタ
処理回路やアクティビティ算出回路を必要とせず小規模
な回路でエッジ周辺でのノイズ低減を行なう適応量子化
がマクロブロック単位で実現できる画像符号化方法及び
その装置を提供することができる。
【図１】図１は、本発明の実施例の画像符号化装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】図２は、輝度１６×１６画素、色差８×８画素
を単位とした領域のマクロブロックを示す図である。
を単位とした領域のマクロブロックを示す図である。
【図３】図３は、符号化マクロブロック内のブロック構
成を示す図である。
成を示す図である。
１…減算器、２，４…スイッチ、３…予測器、５…ＤＣ
Ｔ部、６…メモリ、７…量子化部、８…量子化スケール
生成部、９…ＶＬＣ（可変長符号化）部、１０…逆量子
化部、１１…量子化スケール変更判定部、１２…バッフ
ァ、１３…逆ＤＣＴ部、１４…加算器。
Ｔ部、６…メモリ、７…量子化部、８…量子化スケール
生成部、９…ＶＬＣ（可変長符号化）部、１０…逆量子
化部、１１…量子化スケール変更判定部、１２…バッフ
ァ、１３…逆ＤＣＴ部、１４…加算器。
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−150987（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−127582（ＪＰ，Ａ) 井上、行武、安田，動画像圧縮におけ る量子化幅制御方式の一検討，画像符号 化シンポジウム第５回シンポジウム資料 （ＰＣＳＪ90），1990年10月 ８日, ｐ．185−188 菅原、安藤、杉山，フレーム間予測ア ーキテクチャに基づいたレート制御方 式，画像符号化シンポジウム第６回シン ポジウム資料（ＰＣＳＪ91），1991年10 月 ７日，ｐ．259−262 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 7/24 - 7/68 H04N 1/41 - 1/419 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】 画像データの任意の画素数のブロックに
分割し、前記ブロックに対して直交変換、量子化及び、
符号化を行ない、符号化した前記ブロックの少なくとも
１つ以上からなる集まりをマクロブロックとし、前記マ
クロブロックを単位として、前記ブロックの変換係数の
量子化に用いる量子化マトリックスに乗算する量子化ス
ケールを変更する画像符号化方法において、 設定された量子化スケールを用いて前記単位内の各ブロ
ックの変換係数の量子化を行ない、求められた量子化値
に対する符号量と量子化スケールのα乗との積をβと
し、隣接マクロブロックのβと、符号化マクロブロック
のβとの変化量を、前記単位の性質を示すパラメータと
して生成し、そのパラメータをもとに、量子化スケール
の変更を行ない、再度前記単位の変換係数を量子化、符
号化する画像符号化方法。 - 【請求項２】 前記変化量は、 【数１】 ここでａ，ｂｉｊは重み係数であり、 【数２】 （但し、ｍ，ｎはマクロブロックの水平垂直方向の位置
を示す） とすることを特徴とする請求項２記載の画像符号化方
法。 - 【請求項３】 任意のマクロブロック単位に分割された
入力画像データと予測画像データとを減算する減算手段
と、 前記減算手段により求められた減算画像データ及び前記
入力画像データからデータの統計量により設定された判
定規準で最適データを選択する最適データ選択手段と、 前記最適データ選択手段により選択された最適データに
ＤＣＴ処理を施し、変換係数を算出するＤＣＴ手段と、 前記ＤＣＴ手段により求められた変換係数を格納する格
納手段と、 前回画像データの量子化された変換係数により生成した
量子化スケールを格納する量子化スケール生成手段と、 前記格納手段から読出された変換係数を前記量子化スケ
ール生成手段からの量子化スケールに基づき量子化する
量子化手段と、 前記量子化手段により量子化された変換係数を可変長符
号化して発生符号量を生成する可変長符号化手段と、 前記可変長符号化手段からの発生符号量により数マクロ
ブロックからなるスライスごとのバッファ占有量に対応
した量子化スケールを生成するバッファ手段と、 前記可変長符号化手段からのブロック単位の発生符号量
と、前記バッファ手段からの量子化スケールのα乗との
積をβとし、隣接マクロブロックのβと、符号化マクロ
ブロックのβとの変化量を、量子化スケール変更の判定
パラメータとして生成する量子化スケール変更判定手段
と、 前記量子化スケール変更判定手段からの判定パラメータ
と閾値との大小関係を比較し、前記判定パラメータの方
が大きい場合には、量子化スケールを変更する量子化ス
ケール変更手段と、前記量子化手段 により量子化された変換係数値を画像デ
ータに復元する画像復元手段と、 前記画像復元手段による復元データが予測誤差データで
ある場合には、該復元データと、選択された予測画像デ
ータとが加算され、新たな予測画像データを生成する予
測画像データ生成手段とを具備することを特徴とする画
像符号化装置。 - 【請求項４】 前記変化量は、 【数３】 ここでａ，ｂｉｊは重み係数であり、 【数４】 （但し、ｍ，ｎはマクロブロックの水平垂直方向の位置
を示す） とすることを特徴とする請求項３記載の画像符号化装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30185991A JP3274696B2 (ja) | 1991-11-18 | 1991-11-18 | 画像符号化方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30185991A JP3274696B2 (ja) | 1991-11-18 | 1991-11-18 | 画像符号化方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05145910A JPH05145910A (ja) | 1993-06-11 |
| JP3274696B2 true JP3274696B2 (ja) | 2002-04-15 |
Family
ID=17902022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30185991A Expired - Fee Related JP3274696B2 (ja) | 1991-11-18 | 1991-11-18 | 画像符号化方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3274696B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0735772A3 (en) * | 1995-03-27 | 1998-04-01 | Hewlett-Packard Company | Method for selecting JPEG quantization tables for low bandwidth applications |
| JP2005268907A (ja) * | 2004-03-16 | 2005-09-29 | Shikino Hightech:Kk | 画像データ処理装置および画像データ処理方法 |
-
1991
- 1991-11-18 JP JP30185991A patent/JP3274696B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 井上、行武、安田，動画像圧縮における量子化幅制御方式の一検討，画像符号化シンポジウム第５回シンポジウム資料（ＰＣＳＪ９０），１９９０年１０月 ８日，ｐ．１８５−１８８ |
| 菅原、安藤、杉山，フレーム間予測アーキテクチャに基づいたレート制御方式，画像符号化シンポジウム第６回シンポジウム資料（ＰＣＳＪ９１），１９９１年１０月 ７日，ｐ．２５９−２６２ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05145910A (ja) | 1993-06-11 |
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