JP3461821B2 - メモリ管理システム及びメモリ管理方法 - Google Patents
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Description
ステムの分野に係り、特に、符号化データのメモリ管理
システム及び方法に関する。
伝送のために非常に有用なツールである。例えば、文書
のファクシミリ伝送のような画像伝送に要する時間は、
圧縮を利用して画像再生に必要とされるビット数を減ら
すと飛躍的に短縮される。
存在している。圧縮手法は、おおまかに分類すると2つ
のカテゴリー、つまり損失性符号化と非損失性符号化と
に分けることができる。損失性符号化とは、情報の損失
を生じ、したがってオリジナルデータの完全な再現が保
証されない符号化のことである。損失性符号化の目標と
するところは、オリジナルデータから変化しても、その
変化が不快であったり目だったりしないようにすること
である。非損失性圧縮では、全ての情報が保存され、デ
ータは完全な復元が可能な方法で圧縮される。
輝度データが出力符号語に変換される。入力としては、
画像データ、音声データ、1次元データ(例えば空間的
または時間的に変化するデータ)、2次元データ(例え
ば2つの空間軸方向に変化する(または1つの空間次元
と1つの時間次元で変化する)データ)、あるいは多次
元/マルチスペクトルのデータがあろう。圧縮がうまく
いけば、その符号語は、符号化前の入力シンボル(また
は輝度データ)のために必要とされるビット数より少な
いビット数で表現される。非損失性符号化法には、辞書
符号化方式(例えば、Lempel-Ziv方式)、ランレング
ス符号化方式、計数符号化方式、エントロピー符号化方
式がある。非損失性の画像圧縮では、圧縮は予測または
コンテキストと符号化に基づいている。ファクシミリ圧
縮用JBIG規格と、連続階調画像用のDPCM(差分
パルス符号変調−JPEG規格のオプション)は画像用
の非損失性圧縮の例である。損失性圧縮では、入力シン
ボルまたは輝度データは、量子化されてから出力符号語
へ変換される。量子化は、データの重要な特徴量を保存
する一方、重要でない特徴量を除去することを目的とし
ている。損失性圧縮システムは、量子化に先立ち、エネ
ルギー集中をするための変換を利用することが多い。J
PEGは画像データ用の損失性符号化法の一例である。
的かつ高精度のデータ圧縮符号化方式を追求することに
関心を集中し続けている。変換またはピラミッド信号処
理の様々な方式が提案されており、その中にマルチ解像
度ピラミッド処理方式とウエーブレット(wavelet)ピ
ラミッド処理方式とがある。これら2方式は、サブバン
ド処理方式及び階層処理方式とも呼ばれる。画像データ
のウエーブレット・ピラミッド処理方式は、直交ミラー
フィルタ(QMF)を用いてオリジナル画像のサブバン
ド分割をする特殊なマルチ解像度ピラミッド処理方式で
ある。なお、他の非QMFウエーブレット方式もある。
ウエーブレット処理方式に関し、これ以上の情報を得る
には、Antonini, M.,et al., " Image Coding Usi
ngWavelet Transform ", IEEE Transactions on Im
age Processing, Vol.1,No.2, April 1992、及び、
Shapiro,J., " An Embedded HierarchicalImage
Coder Using Zerotrees of Wavelet Coefficient
s",Proc. IEEEData Compression Conference, pg
s.214-223,1993 を参照されたい。
レット処理方式の問題点は、データ全部を処理中に記憶
しておくために大きなメモリが必要となることである。
すなわち、ウエーブレット処理を実行する場合、データ
全部を、その符号化がなされる前に調べなければならな
い。その場合、データ全部について少なくとも1フルパ
スを完了するまで全くデータ出力がない。実際には、ウ
エーブレット処理はデータの複数のパスを必要とするの
が普通である。そのため、しばしば大きなメモリが必要
になる。大きなメモリを必要とせずに、ウエーブレット
処理を利用できることが望ましい。さらに、データの1
パスだけでウエーブレット処理を実行できるとよい。
の多くは、特定の正規型のフィルタを必要とする。例え
ば、低域通過フィルタと高域通過フィルタは同一長でな
ければならず、その係数の2乗和は1でなければなら
ず、高域通過フィルタは時間・周波数特性が低域通過フ
ィルタと正反対でなければならない、等々である。(1
991年5月にLawton等に発行された米国特許第5,
014,134号を参照)。より広範な種類のフィルタ
を許容することが望ましい。すなわち、低域通過フィル
タと高域通過フィルタが同一長でなく、その係数の2乗
和は1である必要がなく、高域通過フィルタが低域通過
フィルタと正反対の時間・周波数特性である必要がない
等々、そのような低域通過フィルタと高域通過フィルタ
を使用するウエーブレットまたはサブバンド変換装置を
提供することが望ましい。同時に、符号化データは可変
長であるので、効果的なメモリ管理が望ましい。
モリ割り当てを実現し、符号化装置における効果的なメ
モリ管理システム及び方法を提供することにある。
テムは、埋め込み符号化ストリームの符号化データを記
憶するメモリと、メモリ内の一部の符号化データを破棄
して他の符号化データに割り当てるように、前記メモリ
内の符号化データの記憶状況を制御する手段を具備する
構成とされる。
み符号化ストリームの符号化データを記憶するステップ
と、メモリ内の一部の符号化データを破棄して他の符号
化データに割り当てるように、前記メモリ内の符号化デ
ータの記憶状況を制御するステップを具備する構成とさ
れる。
については、以下の実施例に関連した本発明の詳細な説
明により明白になろう。
ついて述べる。圧縮システムにおいて、符号化装置が入
力データを圧縮データストリームに符号化する。一実施
例では、この符号化装置は、可逆ウエーブレットフィル
タ、順序付け/モデリング機構、エントロピー符号化器
からなる。可逆ウエーブレットフィルタは、入力データ
を複数の係数に変換する。順序付け/モデリング機構
は、それら係数を受け取り、埋め込み符号ストリームを
生成する。エントロピー符号化器は、その埋め込み符号
ストリームをエントロピー符号化して圧縮データストリ
ームを生成する。
て、本発明を完全に理解してもらうために、符号化器の
種類、ビット数、信号名等々、様々な具体例が示され
る。しかし、当業者には、そのような具体例によらずに
本発明を実施し得ることは明白になろう。他方、本発明
をいたずらに難解にしないため、周知の構造及びデバイ
スはブロック図として示し、詳しくは示さない。
ュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリ
ズム及び記号表現によって与えられる。このようなアル
ゴリズム記述及び表現は、データ処理技術分野の当業者
によって、その研究の内容を他の当業者に対し最も効率
的に伝えるために用いられる手段である。あるアルゴリ
ズムがあり、それが概して、希望する結果に至る自己矛
盾のないステップ系列だと考えられるとしよう。これら
のステップは、物理量の物理的処理を必要とするもので
ある。必ずという訳ではないが、通常、これらの物理量
は記憶、転送、結合、比較、その他処理が可能な電気的
または磁気的信号の形をとる。これらの信号をビット、
値、要素、記号、文字、用語、数字等で表わすのが、主
に慣用上の理由から、時に都合がよいことが分かってい
る。
物理量と関係付けられるべきであって、これら物理量に
つけた便宜上のラベルに過ぎないということに留意すべ
きである。以下の説明から明らかなように、特に断わら
ない限り、”処理””演算””計算””判定””表示”
等々の用語を用いて論じることは、コンピュータシステ
ムのレジスタ及びメモリ内の物理的(電子的)な量とし
て表現されたデータを処理して、コンピュータシステム
のメモリまたはレジスタ、同様の情報記憶装置、情報伝
送装置あるいは表示装置の内部の同様に物理量として表
現された他のデータへ変換する、コンピュータシステム
あるいは同様の電子演算装置の作用及びプロセスを指す
ものである。
行するための装置にも関係する。この装置は、必要な目
的のために専用に作られてもよいし、あるいは、汎用コ
ンピュータを内蔵プログラムにより選択的に駆動または
再構成したものでもよい。本明細書に提示されるアルゴ
リズム及び表示は、本質的に、いかなる特定のコンピュ
ータやその他装置とも関係がない。様々な汎用マシンを
本明細書に述べたところに従ったプログラムで利用して
もよいし、あるいは、必要な方法のステップの実行のた
めにより特化した装置を作るほうが好都合であるかもし
れない。これら多様なマシンに要求される構造は以下の
説明より明らかになろう。さらに、本発明を説明するに
あたり、どのような格別のプログラミング言語とも関連
付けない。本明細書において述べるように、本発明の教
えるところを実現するために多様なプログラミング言語
を使用してよいことが理解されよう。
ら各種用語には、すでに語義がある。しかし、規定され
た語義は、それら用語が当該分野において知られている
範囲に限定して考えられるべきでない。これら語義は、
本発明の理解を助けるために規定されたものである。
d)ビットの後に符号(sign)ビットが続き、さらに、テー
ル(tail)ビットがあれば、その後に続く。埋め込み(emb
edding)は、この数表現に関しビットプレーン順に符号
化する。
ことができる。一実施例では、符号化単位は矩形に配列
された1つ以上のツリーからなる。符号化単位は一つの
画像全体、複数の画像の集合、あるいは他のデータ集合
から構成されるかもしれない。符号化単位は、変換を実
行するために必要なバッファサイズに大きな影響を与え
る。また、一実施例では、現在符号化単位以外の係数か
らは全く内容を引き出すことができない。しかし、エン
トロピー符号は、一つの符号化単位内で、あるいは多数
の符号化単位の後で、リセットされても構わない。符号
化単位は必ずしもランダムアクセス可能ではない。
で、現在ビットに関し過去に学習した情報を提供する。
これによりエントロピー符号化のための条件付確率予測
が可能になる。
と関連した複数の係数及び画素。係数の個数はレベル数
と同じである。
のLL内の1行もしくは1ラインの係数に関連した係数
及び画素。他次元のデータに対しても、バンドは同様に
定義される。
意度レベルが、最高有意度レベルから最低有意度レベル
へ順に並べられているときには、符号ストリームの単な
る切り捨てによって量子化が行われる。タグ、マーカ
ー、ポインタ等によって同じ作用を得ることができる。
装置。コンテキストは、現在ビット(1ビットまたは複
数ビット)の最適表現のための確率予測を与える。
信路を持つアプリケーション又はシステム。これは、全
体的に平均して圧縮するというよりも、局所的に平均し
て圧縮することを必要とする。例:MPEG固定サイ
ズ:限られたサイズのバッファを持つアプリケーション
又はシステム。このような場合、全体的に平均した圧縮
が達成される、例えば、プリントバッファ(アプリケー
ションは、固定レートでかつ固定サイズのことも、その
どちらかのこともある)。
換するシステム(例えばBTC)。固定長符号は固定レ
ート・固定サイズのアプリケーションに適するが、レー
ト−歪み性能は可変レートシステムに比べると劣ること
が多い。
(一実施例)、本明細書中で本発明の一部として定義さ
れる。
ッから最初の非ゼロのビットまでの絶対値ビットであ
る。
る変換。その例に、多くのウエーブレットとオーバーラ
ップ直交変換がある。
を増やすことで精度を上げることができるように順序付
けられた符号ストリーム。実施例によっては、データの
ビットプレーンの浅いほうから深いほうへ順序付けられ
た符号ストリーム、この場合は普通、ウエーブレット係
数データをさす。
1)になる一連の解像度成分。
的な変換。
通過フィルタによる特殊な可逆ウエーブレットフィルタ
対。
非ゼロのビットより有意度が低い絶対値ビットである。
にとり得る4つの状態。係数及び現在ビットプレーンの
関数であり、水平コンテキストモデルのために利用され
る。
に依存する2つの状態。水平コンテキストモデルのため
に利用される。
と1つの6タップ高域通過フィルタによる特殊なウエー
ブレットフィルタ対。
な符号化データストリームを提供する。後述の本発明の
ケースでは、このような符号ストリームは、符号化器に
対し設定したり命令したりすることなく、非損失性復元
と損失性復元の両方が可能である。
素データ、係数、誤差信号等)は視覚的効果が同じ複数
のグループに論理的に分類される。例えば、最上位の一
つまたは複数のビットプレーンは、恐らく下位のビット
プレーンより視覚的に重要であろう。また、低い周波数
の情報は一般に高い周波数の情報より重要である。”視
覚的有意度”の実用的な定義の殆どは、後述のように本
発明も含め、何らかの誤差距離に関する。しかし、それ
よりも良好な視覚的尺度が、視覚的有意度のシステム定
義に組み入れられるかもしれない。データの種類が異な
れば視覚的有意度レベルも違う。例えば、音声データは
音声の有意度レベルを持つ。
成フィルタ及び分析フィルタ。
を用いる変換。
ィルタと1つの低域通過フィルタからなる変換である。
結果として得られる係数は2:1の間引きを施され(臨
界フィルタ処理され)、そして、それらフィルタが低域
通過係数に適用される。
ムを提供する。符号化部は入力データを符号化して圧縮
データを生成する役割を持ち、他方、復号部は既に符号
化されたデータを復号してオリジナル入力データの復元
データを生成する役割を持つ。入力データには、画像
(静止画像あるいはビデオ画像)、音声等々の様々な種
類のデータが含まれる。一実施例ではデータはデジタル
信号データであるが、ディジタイズしたアナログデー
タ、テキストデータ形式、その他の形式も可能である。
そのデータのソースは、例えば符号化部及び/または復
号部のためのメモリまたは通信路である。
号部の構成要素は、ハードウエア又はコンピュータシス
テム上で利用されるソフトウエアによって実現し得る。
本発明は、非損失性の圧縮/伸長システムを提供する。
本発明はまた、損失性の圧縮/伸長を実行するようにも
構成し得る。
ある。なお、システムの復号部は逆の順序で動作し、デ
ータフローも同様である。図1において、入力画像デー
タ101がウエーブレット変換ブロック102に受け取
られる。ウエーブレット変換ブロック102の出力は係
数データ順序付け/モデリングブロック103に接続さ
れる。順序付け/モデリングブロック103は、ウエー
ブレット変換ブロック102の出力に応じて少なくとも
1つのビットストリームを出力し、このビットストリー
ムはエントロピー符号化器104に受け取られる。エン
トロピー符号化器104は、順序付け/モデリングブロ
ック103からの入力に応じて符号ストリーム107を
出力する。
ブロック103は、図2に示されるように、符号(sig
n)/絶対値フォーマッティングユニット201と、統
合空間/周波数(joint space/frequency;JSF)コ
ンテキストモデル202からなる。一実施例では、統合
空間/周波数コンテキストモデル202は後述の水平
(horizon)コンテキストモデルである。符号/絶対値
フォーマッティングユニット201の入力は、ウエーブ
レット変換符号化ブロック102の出力と接続される。
符号/絶対値フォーマッティングユニット202の出力
は、統合空間/周波数モデリングブロック202に接続
される。JSFコンテキストモデル202の出力はエン
トロピー符号化器104の入力に接続され、エントロピ
ー符号化器104は出力符号ストリーム107を発生す
る。
するように、画像データ101はウエーブレット変換ブ
ロック102において受け取られ、可逆ウエーブレット
を使って変換符号化され、その画像のマルチ解像度分割
を表わす一連の係数が生成される。本発明の可逆ウエー
ブレット変換は、計算が複雑でなく、ソフトウエア又は
ハードウエアにより、全く系統誤差を生じさせないで実
行できる。さらに、本発明のウエーブレットはエネルギ
ー集中及び圧縮性能に優れている。これらの係数は順序
付け/モデリングブロック103に受け取られる。
数の順序付けとモデリングをする。この係数順序付けに
より埋め込み(embedded)データストリームが得られる。
この埋め込みデータストリームは、符号化時、伝送時又
は復号時に、結果の符号ストリームが量子化されること
を許す。一実施例において、順序付け/モデリングブロ
ック103は、それらの係数を、その有意度(後述)に
基づき順序付けして符号/絶対値形式へ変換し、このフ
ォーマットされた係数は、埋め込み(embedded)モデリ
ング法を適用される。一実施例では、フォーマットされ
た係数は統合空間/周波数モデリングを適用される。
ロピー符号化器により符号化すべきデシジョン(decisio
ns)(又はシンボル)である。一実施例では、全てのデ
シジョンが一つの符号化器へ送られる。他の実施例で
は、デシジョンは有意度によってラベル付けされ、デシ
ジョンは有意度レベル毎に別々の(物理的または仮想的
な)複数の符号化器によって処理される。
ブロック201から出力されるビットストリームは、エ
ントロピー符号化器104により有意度順に符号化され
る。一実施例では、エントロピー符号化器104は1つ
又は複数の2元エントロピー符号化器からなる。
(画像データとしての)または他のデータ信号の分割を
行なう。本発明において、可逆ウエーブレット変換は、
整数係数を持つ信号の非損失性復元が可能な精密復元シ
ステムを整数演算で実現する。本発明は、可逆ウエーブ
レットを利用することにより、有限精度の演算で非損失
性圧縮をすることができる。画像データに可逆ウエーブ
レット変換を適用することにより生成される結果は、一
連の係数である。
ルタの集合を用いて実現し得る。一実施例では、そのフ
ィルタは1つの2タップ低域通過フィルタと1つの6タ
ップ高域通過フィルタである。一実施例では、これらフ
ィルタは加減算(とハードワイヤのビットシフト)だけ
で実現される。また、本発明の一実施例では、その高域
通過フィルタは低域通過フィルタの結果を使って出力を
生成する。結果として得られる高域通過係数は画素深度
(depth)より数ビットだけ大きく、低域通過係数は画素
深度と同一である。ピラミッド分割では低域通過係数だ
けが繰り返しフィルタされるため、マルチレベル分割で
係数解像度は増加しない。
係数でなく、低域通過フィルタの出力係数のサイズが増
加するかもしれない。
R分析フィルタh0(n),h1(n)と1対のFIR合成フィ
ルタg0(n),g1(n)によって定義される。本発明におい
て、h0とg0は低域通過フィルタであり、h1とg1は高
域通過フィルタである。このウエーブレット変換システ
ムのブロック図が図3に示されている。
ロック211,212で分析フィルタh0,h1がかけら
れ、その出力がブロック213,214で2:1の間引
き(臨界的サブサンプリング)を施されることにより、
変換信号y0(n),y1(n)が生成される。この変換信号y
0(n),y1(n)はそれぞれ、本明細書においては低域通過
(平滑)係数、高域通過(細密)係数と呼ばれる。これ
らの分析フィルタのブロック211,212と、それに
対応した間引きもしくはサブサンプリングのブロック2
13,214は、ウエーブレット変換システムの分析部
を構成する。符号化器/復号器215,216は、変換
ドメインにおいて実行される全ての処理ロジック及びル
ーチン(例えば、予測、量子化、符号化等々)を含む。
は合成部も持ち、この合成部において変換信号はブロッ
ク217,218で1:2のアップサンプリングを施さ
れ(各項の後にゼロが挿入される)、ついでブロック2
19,220で合成フィルタg0(n),g1(n)に通され
る。低域通過(平滑)係数y0(n)は低域通過合成フィル
タg0に通され、高域通過(細密)係数y1(n)は高域通
過合成フィルタg1に通される。フィルタg0(n),g1
(n)の出力が合成され
プサンプリングが行なわれるが、他の実施例では、ダウ
ンサンプリング及びアップサンプリングにより不要とな
る計算が行なわれないようなフィルタが使用される。
って記述してもよい。ここで、
0(Z),Y1(Z)は低域通過の変換信号と高域通過の
変換信号であり、H0(Z),H1(Z)は低域通過分析
フィルタと高域通過分析フィルタであり、G0(Z),
G1(Z)は低域通過合成フィルタと高域通過合成フィ
ルタである。変換ドメインに修正も量子化もなければ、
図3の出力
し)項と呼ばれるが、これはキャンセルされる。という
のは、合成フィルタが分析フィルタの直交ミラーフィル
タとされているからである。すなわち、
ついて、代入すると出力は次のようになる。
いて、出力は分析フィルタの項だけで決定される。ウエ
ーブレット変換は、フィルタにより生成された出力がフ
ィルタの入力として直接的または間接的に用いられると
いう点で、変換信号に対し再帰的に適用される。ここに
述べる実施例においては、低域通過変換成分y0(n)だけ
が再帰的に変換されるため、当該システムはピラミッド
型である。そのようなピラミッドシステムの一例が図1
0に示されている。
ウエアのデータ操作の説明に便利な表現方法である。Z
-mによる乗算は、ハードウエアによるmクロックサイク
ルの遅延、及び、ソフトウエアによるm個前の要素への
配列アクセスのモデルである。そのようなハードウエア
手段は、メモリ、パイプステージ、シフタ、レジスタ等
を含む。
致する。すなわち、Z変換では
して、本発明の一実施例において、入力データに最初に
適用されたウエーブレット変換は精密復元可能である。
を使う本発明の一実施例は精密復元システムであり、そ
の正規化形はZ領域で次のように記述される。
る。ハダマード変換のこれ以上の情報を得るには、Ani
l K.Jain,Fundamentals of Image Processing, p
g.155を見られたい。
書においてS変換と呼ばれる。
Said,A.and Pearlman,W.,"Reversible Image
Compression via Multiresolution Representation
andPredictive Coding ",Dept.of Electrical,
Computer and SystemsEngineering,Renssealaer
Polytechnic Institute,Troy, NY 1993 を参照さ
れたい。ハダマード変換は精密復元変換であるから、下
に示す非正規化バージョン(定数因子がハダマード変換
と異なる)も精密復元変換である。
S変換は当該システムの可逆システムである。すなわ
ち、
力を次のように定義することができる。
は、暗黙の2:1サブサンプリングの結果である。この
変換は可逆であり、その逆変換は次の通りである。
と呼ばれる。同様に、天井関数
る。
より失われる情報がx(0)+x(1)の最下位ビットだけで
あるという事実から証明される。しかしながら、x(0)
+x(1)とx(0)−x(1)の最下位ビットは同一であるの
で、これは高域通過出力y1(0)から再生することができ
る。つまり、
逆フィルタを用いる非オーバーラップ(non-overlappin
g)変換である。最小長フィルタは、1対の2タップ・
フィルタからなる。最小長変換は良好なエネルギー集中
を得られない。最小長フィルタは、その長さがフィルタ
数に等しいので、非オーバーラップ変換を実現する。オ
ーバーラップ変換は、フィルタ数より長さが大きいフィ
ルタを少なくとも1つ用いる。長い(非最小長の)フィ
ルタを使うオーバーラップ変換は、より良好なエネルギ
ー集中を与えることができる。本発明は、オーバーラッ
プ変換を可能にする非最小長の可逆フィルタを提供す
る。
Z領域定義を持つTwo/Six(TS)変換からなる。
TS変換の有理非正規化バージョンは次のとおりであ
る。
ルであるとき、初めの3つの低域通過係数y0(0),y0
(1),y0(2)と最初の高域通過係数y1(0)は、次式で与
えられる。
ジョンをそのまま具体化したのでは可逆でない。次に述
べる例で、そのような構成が局所的に非可逆であること
が明らかになる。グローバルケースのための例として
は、もっと長い系列を作ることができる。y0(0)とy0
(2)を計算するために丸めを行なうため、 −(x(0)+x(1))+(x(4)+x(5))≠−y0(0)+y0(2) であるから、ローカル情報を使うとき当該変換は可逆で
ない。
3,x(3)=1,x(4)=1,x(5)=1であるときに
は、
4,x(3)=1,x(4)=1,x(5)=1であるときに
は、
入力x(0)...x(5)に対して同一であるから、この変換
は可逆でない。y0(0),...,y1(0)を与えられたとき、
このローカル情報から、その2つの組のいずれが入力さ
れたのか判断できないからである。(ただし、全係数か
ら得られるグローバル情報を用いるときに、当該変換が
可逆でないとは証明できない。)さて、異なった高域通
過フィルタ作用を与える可逆TS変換を考えよう。この
変換を、ここではRTS変換と呼ぶ。
(5)が信号の6サンプルであるとき、初めの3つの低域
通過係数y0(0),y0(1),y0(2)と最初の高域通過係数
y1(0)は次式で与えられる。
なった。前記(数17)のy0(1)と、x(2)−x(3)とx
(2)−x(3)が上のように決まれば、x(0)+x(1)とx
(0)−x(1)の最下位ビットは同一であるから、x(2)と
x(3)を復元できる。つまり、次ののよう仮定する。
施例においては、8による除算は、精度を上げるため、
2で割ってから4で割ることによって行われる。なお、
数学的には次の2式
る。(数23)の式が可逆フィルタを表わしている理由
は、整数演算で実際に行ってみれば明白である。低域通
過フィルタと高域通過フィルタをハードウエアにより実
現した典型例は、図21及び図22に関連して説明す
る。
て、低域通過フィルタは入力信号x(n)のレンジが出力
信号y0(n)のレンジと同一になるように構成される。例
えば、信号が8ビットの画像であるときには、低域通過
フィルタの出力も8ビットである。このことは、低域通
過フィルタが連続的に適用されるピラミッドシステムに
とっては重要な特性である。というのは、従来システム
では、出力信号のレンジが入力信号のレンジより大き
く、そのことがフィルタの連続的適用を難しくしていた
からである。さらに、低域通過フィルタは2つのタップ
しか持たないため、フィルタが非オーバーラップフィル
タになる。この性質は、後述のように、フィルタをハー
ドウエアで実現する上で重要である。
換は、低域通過フィルタと高域通過フィルタの2出力の
式により定義される。すなわち
化することができる(さらに、4による整数除算は分子
に2を加算することにより丸めることができる)。これ
により次式が得られる。
変換は次式である。
されなければならない。
域通過フィルタにおいて2度(第1項と第2項で)利用
できる。したがって、高域通過フィルタの結果を得るに
は、ほかに2つの加算を行うだけでよい。
もある。よって、TS変換は非損失性圧縮に非常に適し
ている。TS変換は(S変換と同様に)、平滑出力の増
大が全くない、すなわち、入力信号がbビットの深さの
とき、平滑出力もbビットの深さである。このことは、
平滑出力がさらに分割される後述のピラミッドシステム
の場合に有益である。変換を整数演算で行う際の丸めに
よる系統誤差はないので、損失性システムの全ての誤差
を量子化により制御可能である。
タの中で、低域通過合成フィルタが最も重要である。な
ぜなら、それは量子化された係数を結合し、さらに、そ
の結果を平滑化するからである。このことから、本発明
にあっては、比較的長い(6タップ)特に性能のよいフ
ィルタを低域通過合成フィルタとして選択するに至っ
た。なお、QMFシステムでは、独立したフィルタは2
個しかない。
ィルタを本発明に用いることができる。非オーバーラッ
プ最小長可逆フィルタを使ってフィルタリングを行なう
変換システムのフォワード変換とインバース変換の説明
を図4に示す。例えば、次に示す種類のフィルタを本発
明で使ってもよい。ただし、整数L≧zとする。
る。Lが奇数ならば、このフィルタはより対称フィルタ
に近いものになろう。ai,b,ci,kが整数で、k≦
bのときは、このフィルタは可逆である。ai,b,
ci,kが2のべき乗(あるいは、2のべき乗の負値も
しくは補数)であれば、フィルタの構成を簡略化でき
る。
ば、高域通過フィルタ出力y1のレンジは最小になる。
各aiについて、ai=−ciとなるciが丁度1つ存在す
るときには、高域通過フィルタは一定した入力に対し全
く応答しない。j−(L-1)=iの時にai=−ciなら
ば、フィルタは、対称フィルタにより近いものになる。
る。
m=1の時に線形変化する入力に対し応答しなくなり、
m=2の時に二次曲線的に変化する入力信号に対し応答
しなくなる、等々となる。ここでmはモーメント条件で
ある。この性質が、RTS変換がS変換よりエネルギー
集中がよいということの主な根拠である。
しなければならないけれども、用途によって、他の特性
のどれも満たさないフィルタ、いくつかを満たすフィル
タ、あるいは全部を満たすフィルタを用いることができ
る。いくつかの実施例においては、次に例示する高域通
過フィルタの1つが用いられる。本発明を難解にしない
ため、これらのフィルタは、フィルタの有理バージョン
の整数係数が単に表形式で示されている。
り、3次増加関数に対して応答しないという性質を有す
る。なお、22=16+2x3、3=2+1であるので、このフィルタ
は合計7つの加減算によって実現できることに注意され
たい。
合されて1つのブロックに適用されることにより、水平
パスと垂直パスの両方が1操作で実行される。図5は、
そのような結合動作を行うフィルタを示している。構成
(a)は、1−Dフィルタと1−D丸め操作からなる1
−D可逆フィルタを各パス毎に1個ずつ、計2個使用す
ることを表している。構成(b)は1−Dフィルタ40
1の後に別の1−Dフィルタ402が続き、2−D丸め
操作403で終わることを表している。この構成は、よ
り良好な丸めが可能であるという点でより精密な結果を
生じる。
に留意することにより緩和できる。高域通過係数は、あ
る順序で符号化され、そして復号される。既に復号され
た高域通過係数に対応する画素値は正確に分かっている
から、それを現在の高域通過フィルタリングに利用でき
る。例えば、ラスター順が用いられる時、下記のフィル
タを使用できる。
らないというわけではない。適応フィルタを使ってもよ
いし、あるいは複数のフィルタを使うこともできる。複
数のフィルタの適応化ないし選択のために利用するデー
タは、特定のインバースフィルタリング動作に先立って
復号器内で入手可能なデータに限定されなければならな
い。
通過係数をプログレッシブに処理することである。1つ
おきの高域通過フィルタ演算(y1(0),y1(2),y1
(4),...)は、RTS高域通過フィルタのような可逆フ
ィルタを用いて最初に処理してよい。残りのフィルタ操
作(y1(1),y1(3),y1(5),...)には、最高6タップ
の非可逆フィルタを使用できる。というのは、フィルタ
のオーバーラップ部分への入力の正確な値が分かってい
るからである。例えば、次に示すフィルタのどれを使用
してもよい。
い。
測/補間(内挿)操作に置き換えられるかもしれない。
予測器/補間器は、特定の予測/補間操作の前に、復号
器で入手可能なデータを利用し、1対の入力間の差分を
予測する。予測した差分が入力の実際の差分から減算さ
れ、その結果が出力される。一実施例では、DPCM、
プログレッシブ符号化あるいは空間領域符号化に使われ
ている従来の予測方法が用いられる。
フィルタ(例えばメジアンフィルタ)のような非線形フ
ィルタが用いられるかもしれない。一実施例では、1,
1フィルタが、高域通過用の別のフィルタと共に用いら
れる。そのようなフィルタ系は2画素間の差を伝達でき
なければならない。復号器の有する任意のデータに基づ
き、その差がどうなるか予測することができる。この予
測をするために、非線形形態学的フィルタを利用でき
る。本発明は、そのためにウインドウの原因側(casual
side)の実画素を利用し、それをフィルタに入力するこ
とにより画素周りのメジアンを計算する。フィルタの非
原因側では、低域通過係数が画素値の代わりに利用され
る。
て、マルチ解像度分割が行なわれる。分割レベル数は可
変であり任意数でよいが、現在のところ分割レベル数は
2乃至5レベルである。
実行する最も普通のやり方は、1次元フィルタを別々に
適用する方法、つまり、行に沿って適用したのち列に沿
って適用するという方法である。第1レベルの分割によ
り4つの異なった係数バンド(ここではLL,HL,L
H,HHと呼ぶ)が得られる。それら文字は、前に定義
した平滑フィルタと細密フィルタの適用を意味する低
(L)と高(H)をそれぞれ表す。したがって、LLバ
ンドは平滑フィルタから得られる行方向及び列方向の係
数からなっている。ウエーブレット係数を図6乃至図9
のような形に配置するのが一般的なやりかたである。
らに分割することができる。最も普通のやりかたはLL
サブブロックだけをさらに分割する方法であり、これは
若干数繰り返して行うことができる。そのような多重分
割はピラミッド分割と呼ばれる(図6乃至図9)。記号
LL,LH,HL,HHと分割レベル番号によって各分
割を示す。なお、本発明のSフィルタ、TSフィルタの
いずれの場合も、ピラミッド分割は係数サイズを増加さ
せない。
に1つの画像に適用されるときには、第1レベルの分割
は最も細かいディテールもしくは解像度に対し作用す
る。第1分割レベルでは、画像は4つのサブ画像(すな
わちサブバンド)に分割される。各サブバンドは、1つ
の空間周波数帯域を表わしている。第1レベルのサブバ
ンドはLL0,LH0,HL0,HH0と表される。原画像
を分割するプロセスは、水平,垂直の両次元の2:1の
サブサンプリングを含むので、図6に示されるように、
第1レベルのサブバンドLL0,LH0,HL0,HH0は
それぞれ、入力が持っている画像の画素(または係数)
の個数の4分の1の個数の係数を持っている。
数情報と垂直方向の低い周波数情報を同時に含んでい
る。一般に、画像エネルギーの大部分は当該サブバンド
に集められる。サブバンドLH0は、水平方向の低い周
波数情報と垂直方向の高い周波数情報(例えば水平方向
エッジ情報)を含んでいる。サブバンドHL0は、水平
方向の高い周波数情報と垂直方向の低い周波数情報(例
えば垂直方向エッジ情報)を含んでいる。サブバンドH
H0は、水平方向の高い周波数情報と垂直方向の高い周
波数情報(例えばテクスチャもしくは斜めエッジ情報)
を含んでいる。
レベルはそれぞれ、前レベルの低周波数LLサブバンド
を分割することによって作られる。第1レベルの当該サ
ブバンドLL0が分割されることによって、やや精細な
第2レベルのサブバンドLL1,LH1,HL1,HH1が
作られる(図7)。同様に、サブバンドLL1が分割さ
れることによって、精細度の粗い第3レベルのサブバン
ドLL2,LH2,HL2,HH2が生成される(図8)。
また、図9に示されるように、サブバンドLL2が分割
されることにより、精細度がより粗い第4レベルのサブ
バンドLL3,LH3,HL3,HH3が作られる。2:1
のサブサンプリングにより、第2レベルの各サブバンド
は、原画像の16分の1の大きさである。このレベルの
各サンプル(つまり画素)は、原画像中の同一位置のや
や細いディテールに相当する。同様に、第3レベルの各
サブバンドは、原画像の64分の1の大きさである。第
3レベルでの各画素は、原画像中の同一位置のかなり粗
いディテールに相当する。また、第4レベルの各サブバ
ンドは、原画像の256分の1の大きさである。
原画像より物理的に小さいので、原画像の格納のために
使用されるメモリを利用して、分割サブバンド全部を格
納できる。つまり、3レベル分割の場合、原画像と分割
サブバンドLL0,LL1は捨てられ、保存されない。
が、個々のシステムの条件に応じて、それ以上のレベル
を生成することも可能である。また、DCTのような他
の変換又は一次元配置のサブバンドによって様々な親子
関係が定義されてもよい。
自然で有益なツリー構造がある。なお、最終分割レベル
に対応するLLサブブロックはただ一つである。これに
対し、レベル数と同数のLH,HL,HHブロックがあ
る。このツリー構造により、ある周波数帯域内の係数の
親は、それより低解像度の同じ周波数帯域内の係数であ
り、かつ同じ空間位置関係にあることが明らかになる。
図10は連続した2レベル間の親子関係を表している。
に対する直接の親であるが、またさらに、B,C,Dを
親とする係数に対する親でもある。つまり、Bは、E付
近の4係数に対する親である、またH付近の16係数に
対する親である、等々である。
示すようなフィルタ系列を使って行なうことができる。
長さLの一次元信号を表わす入力信号は、フィルタユニ
ット701,702により低域通過フィルタ処理及び高
域通過フィルタ処理を施され後、ユニット703,70
4により2:1のサブサンプリングを施される。ユニッ
ト703によりサブサンプリングされた出力信号は、ユ
ニット705,706により低域通過フィルタ処理及び
高域通過フィルタ処理を施された後、ユニット707,
708により2:1のサブサンプリングを施される。サ
ブバンド成分L,Hがユニット707,708の各出力
に得られる。同様に、ユニット705の出力信号は、ユ
ニット709,710により低域通過フィルタ処理及び
高域通過フィルタ処理を施された後、ユニット711,
712によりそれぞれサブサンプリングされる。サブバ
ンド成分L,Hがユニット711,712の各出力に得
られる。上に述べたように、本発明の一実施例において
サブバンド分割に用いられるフィルタは、水平周波数帯
域及び垂直周波数帯域を低周波数帯域及び高周波数帯域
へ分割するためのデジタル直交ミラーフィルタである。
る。図13も、図21及び図22に示したような1次元
フィルタを使って実現した2次元2レベル変換を示して
いる。それら1次元フィルタ761〜766は、サブサ
ンプリングにより不要になる演算を避けるため1画素位
置おきに適用される。一実施例では、1次元フィルタは
低域通過フィルタ演算と高域通過フィルタ演算との間で
演算を共有する。
ーラップ可逆フィルタが使用された圧縮・伸長システム
を提供する。図14は、そのようなシステムの一実施例
のブロック図である。図14において、最初に分割ブロ
ック1001で階層的分割が行なわれる。この階層的分
割の結果は圧縮器1002へ送られて圧縮される。ここ
で実行される圧縮には、ベクトル量子化、スカラー量子
化、ゼロ・ランレングス符号化、ハフマン符号化、Tuns
tall等々が含まれよう。圧縮器1002の出力は、オリ
ジナル入力データを圧縮したものを表わすデータであ
る。伸長器1003は、そのデータを、いつか受け取っ
て伸長することになろう。その時に、本発明は、逆分割
ブロック1004において非最小長オーバーラップ可逆
フィルタを用い逆分割を行なって、オリジナルデータの
復元データを生成する。なお、この非最小長オーバーラ
ップ可逆フィルタは非S変換フィルタである。
図15に示すような典型的な分析及び強調システムにも
使用し得る。図15において、非最小長オーバーラップ
可逆ウエーブレットフィルタ1101を使って、入力デ
ータに対し階層的分割が行なわれる。分析ユニット11
02は、フィルタにより生成された係数を受け取り、そ
れら係数をデシジョンに分類する。すなわち、係数を完
全に符号化するのではなく、当面関係のある情報だけが
抽出される。例えば、文書アーカイブシステムにおい
て、空白のページは最も粗い低域通過サブバンドだけを
利用して認識できるであろう。もう一つ例を挙げれば、
ある特定のサブバンドの高域通過情報だけを利用して、
テキスト画像と自然シーン画像とを区別する。階層的分
割は、最初に粗いサブバンドによって粗いレジストレー
ション(registration)が行なわれるような、複数画像
のレジストレーションにも利用できる。他の実施例にお
いては、係数はユニット1106で強調処理またはフィ
ルタ処理を施されてからユニット1107で逆分割が行
なわれる。階層分割を利用して鮮明化、エッジ強調、ノ
イズ抑制等々を行なうこともできる。このように、本発
明は、統合時間/空間領域及び周波数領域の分析システ
ム並びにフィルタ処理/強調処理システム用のウエーブ
レット変換を提供する。
モデリング> 本発明では、ウエーブレット分割の結果として生成され
る係数はエントロピー符号化される。本発明において
は、係数は最初に埋め込み符号化(embeddedcoding)を
施されるが、この符号化では、視覚的に重要な順に係数
が順序付けられ、また、より一般的には何等かの誤差規
準(例えば、歪み規準)を考慮して係数が順序付けられ
る。誤差または歪みの規準には、ピーク誤差と平均2乗
誤差(MSE)が含まれる。なお、ビット有意度空間配
置(bit-significancespatial location)より、データ
ベース照会のための妥当性を優先させるように、また方
向別に(垂直、水平、斜め等)、順序付けをすることが
できる。
符号ストリームの埋め込み量子化したものを生成する。
本発明においては、2つの順序付け方法が利用される。
その一つは係数を順序付けするためのものであり、もう
一つは係数中の2進値を順序付けするためのものであ
る。本発明の順序付けはビットストリームを生成し、こ
のビットストリームはその後に2元エントロピー符号化
器により符号化される。
グはM元符号化を構成する。別の実施例では、ビット単
位でなく、バンド単位でのみ埋め込まれる。また、非損
失性符号化又はシングルクオリティ(single quality)損
失性符号化(例えば符号化器で規定される量子化)のた
めに、非埋め込み符号化が係数の順序付け及びモデリン
グと一緒に利用されてもよい。
り、これは画像の残りの部分と独立に符号化される。符
号化単位は符号化データの最小単位を表す(符号化単位
の部分的な符号化を許す量子化オプションもあるが)。
1符号化単位内のデータを全部、符号化器は一度に入手
でき、例えばメモりにバッファされる。
号化単位は、画像全体(もしくは他のデータ集合)又は
本発明の1つのツリー、あるいはその中間の矩形と定義
されるかもしれない。一実施例では、符号化単位の選択
は圧縮効率とメモリ使用量との間の兼ね合いで決まるこ
とになろう。
の係数がランダムアクセスメモリ内にある。符号化単位
内の全係数がランダムアクセスメモリ内にあるから、符
号化単位内の係数間の埋め込み順序を任意の順序にでき
る。この順序は符号化器と復号器の両方が知っている。
しかしエントロピー符号化器はこの順序付けに関して原
因側であるから、その順序は圧縮に重大な影響を及ぼす
ので慎重に選ばれる。順序付けの一実施例を後に述べ
る。
発明のウエーブレット変換により生成された係数の符号
化に利用される埋め込み符号化システムを構成する。統
合空間/周波数モデリングは、既知の周波数帯域と近傍
画素(またはデータ)を両方利用する。統合空間/周波
数モデリングの一実施例は、本明細書において水平(ho
rizon)モデリングと呼ばれる。
ットされ、次に該データは有意度に基づいて並べ替えら
れる。別の実施例では、作業領域メモリをさらに減らす
ため、係数は符号/絶対値形式でなく絶対値/仮数形式
で格納してもよい。
べ替えられた後、符号化される。
ビットの精度で表現されているとした場合、本発明の埋
め込み符号化は、その信号の各x(n)の最上位の1ビッ
ト(または複数ビット)を符号化し、次にその下位の1
ビット(または複数ビット)を符号化し、さらに下位の
ビットというように符号化する。例えば、視覚的に定義
される順序付けの場合、中央部分でコーナー沿いまたは
縁近傍より高い品質を要求する画像(例えば、ある種の
医用画像)は、中央部分の画素の下位ビットが周辺部画
素の上位ビットより先に符号化されるような符号化を施
されよう。
み順序はビットプレーン順である。係数はビット有意度
表現で表される。ビット有意度は、最上位ビット(MS
B)ではなくて、符号ビットが最初の非ゼロ絶対値ビッ
トと共に符号化される符号/絶対値表現である。
類のビット、すなわちヘッド(head)ビット、テール(tai
l)ビット及び符号(sign)ビットがある。ヘッドビットと
は、MSBから最初の非ゼロ絶対値ビットまでの全ての
ゼロビットに、その最初の非ゼロ絶対値ビットを含めた
ものである。その最初の非ゼロ絶対値ビットが存在する
ビットプレーンで、係数の有意度が定まる。最初の非ゼ
ロ絶対値ビットの後からLSBまでのビットがテールビ
ットである。符号ビットは符号(sign)を表示するにすぎ
ない。MSBが非ゼロビットの数は、ヘッドビットが1
ビットだけである。ゼロの係数は、テールビットも符号
ビットも持たない。
非負の整数の場合、採用し得る順序はビットプレーン順
(例えば、最上位ビットプレーンから最下位ビットプレ
ーンへの順)である。2の補数による負整数も許容され
る実施例では、符号ビットの埋め込み順序は、整数の絶
対値の最初の非ゼロビットと同じである。したがって、
1つの非ゼロビットが符号化されるまで、符号ビットは
考慮されない。例えば、符号/絶対値表記法によれば、
−7の16ビット数は 1000000000000111 である。ビットプレーン・ベースで、初めの12デシジ
ョン(decision)は”非有意”(insignificant)すなわち
ゼロとなる。最初の1−ビットは13番目のデシジョン
に存在する。次に、符号ビット(”負”)が符号化され
る。符号ビットが符号化された後、テールビットが処理
される。14番目と15番目のデシジョンは共に”1”
である。
は異なった周波数を表す。ビットプレーン符号化の前
に、係数を相互に整列させることにより量子化が行われ
る。量子化の重さが少ない係数ほど早いビットプレーン
側へ整列される(例えば左へシフトされる)。よって、
ストリームが切り捨てられる場合、これらの係数はそれ
を定義するビットが、それより重く量子化された係数に
比べ多くなる。
見地から最高のレート−歪み性能が得られるように整列
される。あるいは、アラインメントは係数データの物理
視覚的(physchovisual)量子化を許容する。アラインメ
ントは画像品質の向上に相当な影響を及ぼすが、非損失
性圧縮の最終的な圧縮率には殆ど影響しない。
TS変換分割における幾つかの係数のビット深度(dept
h)が図16及び図17に示されている。係数を整列させ
るために、1−HH係数サイズが基準として用いられ、
このサイズに対し様々にシフトさせる。表1は、このよ
うなアラインメントプロセスの一例を示している。
く、また最初のテールビットと一緒に符号化される。ア
ラインメントはビットがエントロピー符号化器へ送られ
る順序を制御するにすぎない、ということに注意するこ
とが大切である。余分なゼロビットを実際に埋め込んだ
り、シフトしたり、格納したり、あるいは符号化したり
はしない。
を以下に述べる。このモデルは、係数の空間及びスペク
トル従属性に基づいて符号化単位内のビットを利用す
る。隣接した係数及び親係数の利用可能な2進値を使っ
て、コンテキストを生成できる。しかし、コンテキスト
はデコーダビリティと因果関係があり、また、多少は効
率的適応と因果関係がある。
号化は、2元エントロピー符号化器によって行われる。
一実施例では、エントロピー符号化器104はQコーダ
ー、QMコーダー、有限状態マシン、高速並列コーダー
等である。単一の符号化器を用いて単一の出力符号スト
リームを生成してもよい。または、複数の(物理又は仮
想)符号化器を用いて複数の(物理又は仮想)データス
トリームを生成してもよい。
符号化器はQコーダーである。Qコーダーのこれ以上の
情報を得るには、Pennebaker,W.B.,et al.,"An
Overview of the Basic Principles of the Q-code
r Adaptive BinaryArithmetic,"IBM Journal of
Research and Development, Vol.32, pg.717-26,1
988 を読まれたい。別の実施例では、2元エントロピー
符号化器は、周知の効率的な2元エントロピー符号化器
であるQMコーダーを用いる。QMコーダーは、確率ス
キューが非常に高いビットに対して特に効率的である。
QMコーダーはJPEG規格とJBIG規格の両方に採
用されている。
シン(FSM)コーダーでもよい。このような符号化器
は、確率及び事象(outcome)から圧縮ビットストリーム
への単純な変換を提供する。一実施例では、有限状態マ
シンコーダーは、テーブルルックアップを利用し符号化
器及び復号器として実現される。多様な確率予測法を、
このような有限状態マシンコーダーに利用できる。確率
が0.5に近い場合に圧縮率が非常によい。確率が大き
くスキューした場合の圧縮率は、用いられるルックアッ
プテーブルのサイズに依存する。QMコーダーと同様、
有限状態マシンコーダーは、デシジョンが発生順に符号
化されるので、埋め込みビットストリームに対して有効
である。出力はルックアップテーブルにより決められる
ので、”キャリーオーバー”(carry over)の問題が起こ
る心配は全くない。実際には、QコーダーやQMコーダ
ーと違って、符号化と圧縮出力ビットの生成までの間に
最大遅延時間が存在する。一実施例では、本発明の有限
状態マシンコーダーは、1993年12月21日発行の
米国特許第5,272,478号 ”Method andAppar
atus for Entropy Coding ”に述べられているBコー
ダーである。
符号化装置は高速並列コーダーからなる。QMコーダー
もFSMコーダーも、1度に1ビットが符号化又は復号
されなければならない。高速並列コーダーは、数ビット
を並列に処理する。一実施例では、高速並列コーダー
は、圧縮性能を犠牲にすることなく、VLSIハードウ
エア又はマルチプロセッサ・コンピュータで実現され
る。本発明において利用し得る高速並列コーダーの一実
施例は、1995年1月10日発行の米国特許第5,3
81,145号 ”Method and Apparatus for Paral
lel Decoding andEncoding of Data”に述べられて
いる。
基本フィードバックループによって速度が制限される。
考えられる一解決法は、入力データストリームを複数の
ストリームに分割して複数の並列符号化器に与えること
である。それら符号化器の出力は、可変長符号化データ
の複数ストリームである。この種方法の課題の一つは、
データを単一のチャンネルでどのようにして伝送するか
である。米国特許第5,381,145号に述べられて
いる高速並列コーダーは、この課題を、それら符号化デ
ータストリームをインターリーブする方法によって解決
する。
固定確率であり、このことがBコーダーのような有限状
態マシンコーダーを特に有効なものにする。なお、シス
テムが0.5に近い確率を利用する場合、上記特許に開
示された高速並列コーダー及び有限状態マシンコーダー
は共にQコーダーより効率よく動作する。よって、それ
ら両方のコーダーは本発明のコンテキストモデルの場合
に圧縮上の強みを潜在的に持っている。
明の符号化プロセス及び復号プロセスを表している。こ
れらのプロセスは、ソフトウエアで実行されてもハード
ウエアで実行されてもよい。いずれの場合にも、それを
実施する処理ロジックに言及した。
例を示す。図18において、符号化プロセスはまず処理
ロジックに入力データを1符号化単位分だけ取得させる
(処理ブロック1301)。つぎに、処理ロジックは、
その符号化単位の入力データに可逆フィルタをかける
(処理ブロック1302)。
(処理ブロック1303)。必要ならば、処理ロジック
は全てのLL係数に可逆フィルタをかけ(処理ブロック
1304)、そしてプロセスはループバックして処理ブ
ロック1303から処理を継続する。別の分割レベルが
必要でなければ、処理ブロック1305から処理を続
け、処理ロジックは係数を符号(sign)/絶対値形式に変
換する。
ットプレーン変数Sが最上位ビットプレーンに設定され
る(処理ブロック1306)。そして、処理ロジックは
随意、エントロピー符号化器を初期化する(処理ブロッ
ク1307)。
ば、処理ロジックは各係数の各ビットをコンテキストモ
デルでモデリングし、そのビットをエントロピー符号化
する(処理ブロック1308)。そのビットをエントロ
ピー符号化した後、データは伝送されるか記憶される
(処理ブロック1309)。
か判定する(処理ブロック1310)。ほかに符号化単
位があるならば、処理は処理ブロック1301へ続く。
一方、ほかに処理単位がなければ、処理は終了する。
を示す。図19において、プロセスはまず処理ブロック
に符号化データを1符号化単位分だけ取り出させる(処
理ブロック1401)。次に、変数Sが最上位ビットプ
レーンに設定される(処理ブロック1402)。ビット
プレーン変数Sを最上位ビットプレーンに設定した後、
処理ロジックは随意にエントロピー符号化器を初期化す
る(処理ブロック1403)。
処理ロジックは各係数の初期値をゼロにする(処理ブロ
ック1404)。次に、処理ロジックは各係数の各ビッ
トをコンテキストモデルでモデリングして復号し(処理
ブロック1405)、そして係数をフィルタ処理に適し
た形式に変換する(処理ブロック1406)。この変換
は、例えばビット有意度形式から2の補数形式への変換
である。続いて、処理ロジックはまず最高の分割レベル
からの係数にインバースフィルタをかける(処理ブロッ
ク1407)。
処理されたか判定する(処理ブロック1408)。まだ
全レベルはインバースフィルタ処理されていなければ、
処理ロジックは、次の最も高い分割レベルの係数にイン
バースフィルタをかけ(処理ブロック1409)、処理
ブロック1408に戻る。全レベルがインバースフィル
タ処理されたならば、処理ブロック1410に進み復元
データが格納されるか伝送される。復元データを格納又
は伝送した後、まだほかに符号化単位があるか判定する
(処理ブロック1411)。まだほかに符号化単位があ
るときには、処理は処理ブロック1401にループバッ
クし、プロセスが繰り返される。もうほかに符号化単位
がなければ、プロセスは終了する。
ロセスの一実施例を示す。図20において、ビットモデ
リングプロセスは初めに係数変数Cを最初の係数に設定
する(処理ブロック1501)。つぎに、|c|>2S
の判定が行われる(処理ブロック1502)。この判定
条件が成立するときには、処理ブロック1503に処理
が進み、処理ロジックはテールビット用モデルを用いて
係数CのビットSを符号化し、処理ブロック1508に
処理が進む。このテールビット用モデルは静的(非適応
的)モデルでかまわない。|c|が2S より大きくない
ときには、処理は処理ブロック1504に進み、処理ブ
ロックはテンプレートをヘッドビット(頭の0のビット
と最初の”1”ビット)に適用する。テンプレートを適
用した後、処理ロジックは係数CのビットSを符号化す
る(処理ブロック1505)。可能なテンプレートを図
33(A)〜(C)に示す。テンプレートは、図24及
び図25に示すようにLUTを用いて実現してよい。
定する(処理ブロック1506)。係数CのビットSが
オンでなければ、処理ブロック1508へ進む。一方、
係数CのビットSがオンならば、処理ブロック1507
に進み、処理ロジックは符号(sign)ビットを符号化す
る。それから処理ブロック1508へ進む。
係数であるか判定する。係数Cが最後の係数でなけれ
ば、処理ブロック1509に進んで係数変数Cが次の係
数に設定され、処理ブロック1502から処理を続け
る。一方、係数Cが最後の係数ならば、処理ブロック1
510に進んでSが最後のビットプレーンであるか判定
される。Sが最後のビットプレーンでなければ、ビット
プレーン変数Sが1だけデクリメントされ(処理ブロッ
ク1511)、処理ブロック1501から処理が継続す
る。Sが最後のビットプレーンとときは、処理は終了す
る。
できる。ハードウエアにより本発明を実施するには、ウ
エーブレットフィルタ、同フィルタにデータを供給する
ためのメモリ/データフロー管理、本発明の埋め込み符
号化を制御するためのコンテキストモデル、同コンテキ
ストモデルにデータを提供するためのメモリ/データフ
ロー管理、及び2元エントロピー符号化器を実現する必
要がある。
例が図21に示されている。図21に示したウエーブレ
ットフィルタは、x(2)〜x(5)として示した16ビット
の2の補数の入力画素を4個取り込む。
過フィルタは16ビット加算器1601を用いる。その
出力はそれぞれSとDと呼ばれる。この加算器の出力
(S)は、1ビットシフトブロック1603により16
ビットに丸められる。この1ビットシフトブロック16
03は、17ビット入力を1ビット右シフトすることに
より2による割り算を実行する。
ィルタは、−S0+4D1+S2 の計算を必要とする。S
2−S0 は、1ビットシフトブロック1603の出力及
びY0(0)を受け取る16ビット減算器1605により計
算される。4D1 項は、減算器1602、2ビットシフ
トブロック1604及び加算器1608によって計算さ
れる。16ビット減算器1602の出力は、2ビットシ
フトブロック1604で2ビット左シフトされることに
より4倍される。2ビットシフトブロック1604の出
力は、加算器1608により2と加算される。なお、2
ビットシフトがあるため、加算器1608は布線に置き
換えられてもよい。加算器1608の4D1 出力と減算
器1605の出力の加算が20ビット加算器1606に
より行なわれる。この加算器1606の出力は、2ビッ
トシフトブロック1607によって18ビットに丸めら
れる。この2ビットシフトブロック1607は、その2
0ビット入力を2ビット右シフトすることにより4で割
る働きをする。
ア全体(中間結果を格納するためのレジスタは数にいれ
ない)は、 ・16ビット加算器 1個 ・16ビット減算器 2個 ・19ビット加算器 1個 である。なお、シフト操作(及び加算器1608)は布
線によって行なわれるのでロジックは全く必要とされな
い。
場合、1個のNビット加算器、2個のNビット減算器及
び1個の(N+3)ビット加算器が使われることになろ
う。
ストが非常に低いので、希望するならばフィルタの並列
構成も利用できる。
に、x(4)−x(5)を計算し、これを次のシフトまたはフ
ィルタ処理のためのx(2)−x(3)として必要になるまで
セーブしてもよい。このフォワードフィルタ及び下に述
べるインバースフィルタのいずれも、スループットを上
げるためパイプライン化してもよい。
22に示されている。入力Y0(0),Y0(2)は減算器17
01により減算される。減算器1701の出力に、加算
器1709により2が加算される。この加算の結果は2
ビットシフトブロック1702で右に2ビットシフトさ
れる。これは実質的には、減算器出力を4で割り算する
ことである。2ビットシフトブロック1702の出力と
入力Y1(0)との減算が減算器1704で行なわれる。入
力Y0(1)は、1ビットシフトブロック1703により左
に1ビットシフトされることにより、2倍される。Y0
(1)が1ビットシフトされた(2倍された)のち、その
シフト後の値のLSBは減算器1704の出力から差し
引かれるLSBであり、1ビットシフトブロック170
3の16ビット出力と結合されて加算器1705と減算
器1706の入力となる。加算器1705及び減算器1
706のもう一方の入力は、減算器1704の出力であ
る。加算器1705及び減算器1706の出力はその
後、クリップユニット1707,1708によりクリッ
ピッングを施される。
よい。いずれの場合も、20ビットの値が1ビットシフ
トされ(2で割り算され)、19ビット値とされる。非
損失性圧縮だけをするシステムの場合、下位16ビット
を出力してよい(残り3ビットは無視してよい)。損失
性システム(または損失性/非損失性システム)では、
19ビット値は、負ならば0に設定され、216−1を超
えるときには216−1に設定され、それ以外ならば下位
16ビットを出力してよい。
ット減算器、1個の(N+1)ビット加算器、1個の
(N+2)ビット減算器、1個の(N+3)ビット加算
器及び1個の(N+3)ビット減算器が使われることに
なろう。そして、クリップユニットはNビットを出力す
る。
計算にモンテカルロ除法が利用され、擬似乱数発生器を
用い、その出力に基づき変換演算の結果が切り上げ又は
切り下げられる。丸めが行われたことを復号器が知って
いる限り(すなわち、復号器が同一点から始まる同一の
乱数発生器を用いる限り)、そのような構成が利用でき
る。
管理のためのメモリ使用量> 本発明のウエーブレットフィルタのためのメモリ及びデ
ータフロー管理に関してであるが、1枚のフルフレーム
がメモリにぴったり入る画像の場合、メモリ/データフ
ロー管理は難しい問題ではない。1024×1024、
16ビットの医用画像(すなわち2Mバイトサイズ)の
場合でもそうであるが、1つのフルフレームバッファを
用意すれば多くの用途に間に合う。さらに大きな画像
(例えば、A4,400DPI,4色の画像は約50M
バイトの大きさである)については、限られた量のライ
ンバッファメモリを利用してウエーブレット変換を行な
うのが望ましい。
のにフルフレームバッファは必要でない。このため、必
要とされるメモリは約100分の1になる(大きな画像
のためのフルフレームバッファを用いる場合に比べ)。
本発明の1パスシステムは後述する。
め込み符号化及び2元エントロピー符号化がなされる係
数の系列である。埋め込み符号化は、コンテキストを用
いて水平符号化の利用を調整し、かつデータを適当な順
序で供給する。コンテキストモデルを用いる。このコン
テキストモデルは、メモリ管理スキームと関連して働
く。フルフレームメモリを持つシステムの場合、データ
を適当な順序で供給することは難しくない。
れている場合、一実施例では、記憶に必要なメモリの作
業領域ライン数を減らすため色々な高さ(height)の変
換が使われる。このように、幅の大きな画像がきても、
その画像を割り当てられた作業領域メモリの範囲内に効
率よく圧縮することができる。例えば、ライン数を減ら
すためS変換は垂直に用いられる。
ト変換を実行できるようにするために、メモリが必要で
ある。このメモリを最小にすることが、アプリケーショ
ンによってはコスト削減のため重要である。それを実現
する方法を下に述べる。
一実施例は、1−パス(pass)構成でメモリ使用が限定さ
れる場合を想定している。一実施例では、ピラミッド分
割を実行するために適用されるウエーブレット変換は、
TS変換とS変換だけである。この実施例では、4レベ
ルの分離可能なピラミッド分割がある。一実施例では、
4レベル分割がS変換及びTS変換によって実行され
る。一実施例においては、水平(行方向)分割にはTS
変換だけが使われる、すなわち水平分割はTS−TS−
TS−TSの形になる。垂直(列方向)分割には、S変
換とTS変換の両方が、TS−TS−S−Sの形で使わ
れる。その2つのTS変換がS変換で置き換えられる
と、圧縮率の犠牲は小さいがメモリ使用に大きな影響が
ある。水平変換と垂直変換は、例のごとく交互に適用さ
れる(図26)。
水平変換及び垂直変換を実施してもよい。また、変換の
順序が色々に変わっても構わないが、復号器が、その順
序を認識し逆の順序で逆の動作をしないと完全には可逆
とならない。
数組にグループ分けできる。各ツリーのルートは純粋に
1つの低域通過係数である。図10は、変換画像の1つ
の純粋に低域通過の係数に関するツリー構造を示してい
る。画像のような2次元信号の場合、ツリーのルートは
3個の”子”を持ち、その他のノードはそれぞれ4個の
子を持つ。ツリー階層構造は2次元信号に限定されな
い。例えば、1次元信号の場合、ルートは1個の子を持
ち、ルート以外のノードはそれぞれ2個の子を持つ。1
次元及び2次元のケースから、より多次元のケースを理
解できる。
フィルタの動作からも明らかである。フィルタ・ペア群
の作用とサブサンプリングにより、前述の係数が関連付
けられる。
ットプレーン埋め込み方式で符号化される。係数は最上
位のビットプレーンから最下位のビットプレーンへと符
号化されるので、データのビットプレーン数を確定しな
ければならない。本発明では、係数値の絶対値の上限
を、データから計算するか、画像の深度(depth)及び
フィルタ係数より得ることによって、ビットプレーン数
の確定がなされる。一例を挙げれば、上限が149のと
きは、8ビットの有意度つまり8つのビットプレーンが
ある。ソフトウエアの速度のために、ビットプレーン符
号化を利用できないかもしれない。別の実施例では、係
数が2進数として意味があるときにだけ、ビットプレー
ンが符号化される。
モデルは、ウエーブレット係数をビット有意度埋め込み
符号化して2元エントロピー符号化器に送る。
明のコンテキストモデルが係数を符号化するために用い
られる。様々なコンテキストモデルを用いることができ
る。デシジョンは、空間的位置、レベル、及び/又はビ
ット位置により条件付けすることができる。デシジョン
はまた、現在データと空間的位置、レベル及び/または
ビット位置が接近した、既に符号化されたデータにより
条件付けするこどできる。
最上位のテールビット(したがって最も容易に予測され
る)は、その他のビットとは異なったコンテキストを用
いることができる。ヘッドビットは、同一変換レベルの
空間的に接近した前の係数の同一ビットにより条件付け
することができる。同様に、有意な係数の符号ビット
は、同一レベルの空間的に接近した前の係数の符号ビッ
ト、あるいは親の係数の符号ビットにより条件付けする
ことができる。
またはマルチ解像度構造を有する画像を圧縮する場合に
特に重要である。線図形またはテキストのグレースケー
ル画像は、その両方の構造タイプを持つ画像の一例であ
る。コンテキストモデルの改良は、すでに圧縮されてか
ら伸長されたファイルを、指定したピーク誤差で圧縮す
る場合にも重要である。
ンテキストのためのビットを得るために長い時間が費や
されるが、それは、そのビットが条件付けに欠かせない
からである(例えば、すべてのヘッドビット)。本発明
の一実施例によれば、ルックアップテーブル(LUT)
を使うことによりソフトウエアによる実行をスピードア
ップし得る。これは、コンテキストとして利用される北
(N)画素、北西(NW)画素、西(W)画素及び南西
(SW)画素に対し別々にビット抽出操作をしないよう
にする。
ビットの条件付けのための状態マシンを示している。図
24において、新しい親のためのLUT1901が符号
化/復号ブロック1902に接続されている。LUT1
901は、親を表すビットと、上の(NE)係数、現在
の(E)係数及び下の(S)係数を表すビットを受け取
るように接続される。一実施例では、親入力と現在入力
はそれぞれ2ビットからなる。LUT1901の他の入
力に、LUT1901より出力されるコンテキストと符
号化/復号ブロック1902の出力の全部又は一部がフ
ィードバックとして入る。一実施例では、LUT190
1によるコンテキストとしての10ビット出力の8ビッ
トがLUT1901の入力にフィードバックされる。
ら係数が、前ビットプレーンに関連した係数情報からな
るテンプレート情報の前エッジを表すからである。な
お、南(S)係数に代え、南東(SE)係数を用いても
よい。
の外側にあるときには、その外側の条件付けビットを、
現在画素のビットで置き換えてよい。
件付けする状態マシンを示している。その場合、コンテ
キスト全体がLUT1903の入力へフィードバックさ
れる。1904は符号化/復号ブロックである。
UTを利用するとメモリアクセス数が減るが、それは最
後のコンテキストを生成するため使われた同じメモリを
再格納しなくてよいからである。
め、親の条件付けを、他の条件付けだけを扱うLUTの
出力と論理和することにより独立に行ってもよい。
ットプレーンに対する条件付けの大部分も可能になる。
別の小さなLUTで、現在コンテキストLUTから状態
情報を取得し、それを次のビットプレーンから新たに入
手できるデータと結合することも可能である。これは、
1つのツリーを一度に符号化する場合に特に効果的であ
る。
的”とは、変換の行列式の値が1であることを意味する
と定義してよい。かかる場合、低い確率の事象のための
スペースを、その低確率がゼロの時に省くことにより、
符号空間は無駄に使われない。しかし、同じく8ビット
の係数が入力し、1つの8ビット係数と1つの9ビット
係数を発生するので、依然として効率は向上するであろ
う。あらたな非能率な点は、可能な係数の空間が回転す
ることによる。
た数が一意に明らかになることに注意すべきである。そ
のようになるのは、それら結果が可能な結果のレンジの
境界に近い時である。これを図23に例示する。図23
において、uは低域通過値を表し、vは高域通過値であ
る。uとvの値は独立でないので、これらの値は統合情
報を考慮するとエントロピー符号化が容易になろう。そ
の理由は、図23に示されるように、殆どの低域通過値
について、高域通過値用符号空間のかなりが使われない
からである。多くの用途では、これら可能なペアに割り
当てられる確率が低いからといって利益は殆どない。し
かし、用途によっては、それなりの利益があるかもしれ
ない。操作を高速化するために、LL係数のもっと多く
のビットをLH係数,HL係数及びHH係数より前に送
ってもよい。こうすると境界設定が容易になる。
が済むと、すべてがリセットされ、次の単位を符号化す
る時に全ての統計量と確率がリセットされる。一実施例
では、統計量の一部又は全部がセーブされる。これらの
統計量は、その後の符号化単位が始まる時に初期統計量
として働く。一実施例では、最初の又は前の符号化単位
の符号化中の所定時点に統計量がセーブされる。例え
ば、第3のビットプレーンを符号化した後、現在符号化
単位の符号化に使われた統計量がセーブされ、次の符号
化単位又はそれより後の符号化単位の符号化の開始時に
統計量として用いられる。別の実施例では、全ての画像
の種類が評価され、ハードにより符号化された統計量の
集合が決定される。そして、これらハード符号化統計量
をデフォルトとして用いて符号化が実行される。もう一
つの実施例では、統計量がビットプレーン毎にセーブさ
れ、その統計量が他のタイル(tile)の類似したビットプ
レーンの符号化時に利用される。
符号化がない。係数の最初の1のビットが現れるた時
に、符号(sign)が符号化される。ヘッドビットは画像/
領域に依存するが、テールビットは様々な画像及び領域
にわたって、それより一定している。テールビットが
(ヘッドビット中の)初めの1のビットから、どのくら
い離れているかに基づいて、ある確率クラスがテールの
ビットを符号化するために用いられる。一実施例では、
係数の最初のテールビットは0.7を含む確率クラスで
符号化される。2番目及び3番目のテールビットは0.
6を含む確率クラスで符号化される。最後に、4番目以
降のテールビットは0.5を含む確率クラスで符号化さ
れる。
換は圧縮性能とメモリ使用量との兼ね合いで決まる。符
号化単位のサイズは、ラインバッファが最小でメモリ使
用量が最小となるように選ばれる(画像がラスター順に
与えられるとして)。ウエーブレット変換の中間係数
は、同じメモリに適当な時に入力と置き換わって格納さ
れる。
実行されかつメモリ使用量が制約されることを予定して
いる。4レベルの分離可能なピラミッド分割がある。水
平分割には、TS変換だけが用いられる、すなわち、水
平分割はTS−TS−TS−TSの形となる。垂直分割
には、S変換とTS変換が両方用いられ、そして垂直分
割はTS−TS−S−Sの形となる。水平変換と垂直変
換は、例の通り交互に適用される。図26は水平分割と
垂直分割を表している。
れると、圧縮率の犠牲は小さいがメモリ使用量に大きな
影響がある。最後の2つの垂直パスにS変換を使うこと
を選んだのは、単に使用メモリを減らすためである。S
変換を使うと、係数バッファの約32ラインが節約され
る(例えば、48ラインから16ラインに減る)。な
お、全ての分割にTS変換を使えば、より優れた圧縮性
能を得られる。
係数とそれらの子孫全部)により定義される。4レベル
の分割の場合、それは空間領域において符号化単位は1
6ライン×画像幅であるということを暗に意味する。図
27は1つの符号化単位を示している。なお、図27は
縮小率が一定ではない。レベル1のブロックは1回の2
−D分割の後の画像である。何度も繰り返すのでLL
(low-low),LH(low-high),HL(high-low),HH(h
igh-high)という名称が、サブブロックを呼ぶのに用い
られ、またレベル1〜レベル4のブロック全部に適用さ
れる。レベル2のブロックはレベル1のブロックのサブ
ブロックLLを2−D分割した結果である。同様に、ブ
ロック3とブロック4はそれぞれ、レベル2のブロック
とレベル3のブロックのサブブロックLLを2−D分割
したものである。
Hの係数については8ラインの高さであり、レベル2の
同係数については4ラインの高さであり、レベル3の同
係数については2ラインの高さであり、レベル4の同係
数及びサブブロックLLの係数については1ラインの高
さである。なお、ステップ毎に解像度が下がるにつれ
て、長さ並びに行数が半分になる。レベル4のブロック
のLL内の各係数は、1つのツリーの一番上の親であ
る。
2・w・mの大きさの作業領域バッファが用いられる。
ここで、wは画像の幅、mは最大係数サイズ(ビット
数)である。垂直変換(つまり列方向)のパスのために
選ばれるウエーブレットフィルタの性質から、必要な作
業領域メモリは約18〜20ラインである。各水平変換
(つまり行方向)パスは、すべてTS変換であるが、1
ライン(行)ずつ計算され、新たな係数が古い係数もし
くは画素に取って代わる。
ルタを使う。6タップの高域通過フィルタであるから、
垂直パスの各高域通過係数は6ラインの画素又は係数デ
ータによって決まる。生成された高域通過TS係数は、
オーバーラップのため最も上の2ラインと下の4ライン
に関係する。これが図28に示されている。図28に
は、1つの符号化単位の1つの垂直画像セグメントが示
されている。この垂直画像セグメントは、オリジナル画
像をTS変換の1回の水平パスにより変換した結果であ
る。符号化単位の垂直レベル1セグメントが示されてい
るが、これは画像の第1レベルの2−D変換である。こ
の垂直レベル1セグメントは、TS変換で水平パスを実
行することにより得られる。符号化単位の垂直レベル2
セグメントも示さているが、これはレベル1ブロックの
LLサブブロックに対しTS変換を両次元につき適用し
て得られたものである。
バーラップさせられるので、ある符号化単位の終わりで
4ライン分のデータが、次の符号化単位の係数計算に利
用すべくセーブされることに気づかれたい。つまり、レ
ベル1の係数を生成するために、最上部と最下部の両方
で割り増しの2ライン分の画素が必要とされ、あるい
は、最下部で割り増しの4ライン分の画素が必要とされ
る。レベル2の係数を生成するためには、割り増しの2
ライン分のレベル1係数が最上部と最下部の両方で必要
とされ、あるいは割り増しの4ライン分のレベル1係数
が必要とされる。これら割り増しのレベル1係数を生成
するために、別の2ライン分の画素が最上部と最下部の
両方で必要とされ、または別の4ライン分の画素が最下
部で必要とされる。したがって、各符号化単位は28垂
直ラインにわたる。
し”のレベル1係数を生成するために余分な計算が必要
とされないことである。というのは、それら割り増しの
レベル1係数は、現在の符号化単位の上又は下の符号化
単位で利用されることになるからである。また、レベル
2係数だけが格納されるので、20ライン分のメモリし
か必要とされないことにも気づかれたい。
れは低域通過のオーバーラップがないので割り増しライ
ンを必要としない。
0,...2b-1−1のレンジ)とすると、S変換とTS変
換の平滑出力S(.)もbビットである。つまり、それ
らの平滑出力は入力と同じレンジを持つ。しかし、S変
換とTS変換の1次元細密出力d(.)は表現にb+1
ビットとb+2ビットをそれぞれ必要とする。
バッファリングの一部を示す。影を付けた領域と矢線
は、現在符号化単位の一部であって現在の符号化のため
にメモリにセーブされる必要のある係数である。点線の
矢線は、符号化単位の係数を計算するのに必要な一時的
な係数である。これらの一時的係数は、新しい係数によ
り上書きされる。実線の矢線は、現在符号化単位の計算
の副産物たる係数であり、次の符号化単位の一部となる
べくセーブされる。
サブブロック(LL,LH,HL,HH)全てでたった
の1ラインである。垂直変換だけであるが、レベル3か
らレベル4を計算するためにS変換が用いられので、全
てのサブブロックはレベル3の係数を2ライン分しか必
要としない。同様に、レベル2からレベル3を計算する
には、4ライン分のレベル2係数を必要とする。これら
の係数は全て現在符号化単位の一部である。
S変換が用いられる。6タップ高域通過オーバーラップ
フィルタのオーバーラップ特性のため、これらレベルは
次の符号化単位からのデータを必要とする。このデータ
は、現在符号化単位の係数の計算に用いられ、そして次
の符号化単位で利用するためセーブされる。
ック(LH,HH)を計算するためには、12ラインが
必要である(ダウンサンプリングにより4ラインになる
8ラインとオーバーラップのための割り増しの4ライ
ン)。これらのラインは、図29のレベル1の低域通過
サブブロック(LL,HL)に、現在符号化単位の一部
である8ライン、及び、次の符号化単位の一部である4
ラインとして示されている。
HL)の12ラインを計算するためには、0レベルから
の24ラインが必要とされる。これらのレベル0の24
ラインは、レベル1の高域通過サブブロックの10ライ
ンを生成することができる(ダウンサンプリングにより
8ラインになる16ラインとオーバーラップのための割
り増しの4ライン)。これらラインの10ライン全部
を、現在符号化単位にとっては8ラインしか必要でない
が、レベル1で計算し格納するのが最も効率的である。
よって、オーバーラップ用の割り増し4ラインだけをレ
ベル0でセーブする必要がある。
して、分離可能な2−D変換で、行変換及び列変換がと
もにTS変換の場合、LL,HL,LH,HHサブブロ
ックの係数のレンジ(値域)はそれぞれb,b+2,b
+4である(図16)。この分離可能な2−D変換が水
平TS変換と垂直S変換からなる場合、LL,HL,L
H,HHの係数のレンジはそれぞれb,b+1,b+
2,b+3である。表2,表3,表4及び表5は各ブロ
ックに必要とされるメモリの計算を示している。なお、
各ブロック毎に幅wの画像が1個として、ビット単位で
サイズを計算したものである。
・wビットとなり、丸めれば(26b+56)・wビッ
トである。最大サイズb+4ビットの2ラインの計算バ
ッファの分である。2・(b+4)を加えると、合計メ
モリコストは(28b+64)・wビットになる。例え
ば、8ビット、512画素幅の画像の場合、147,4
56ビットつまり約18Kバイトのメモリが必要とな
る。
と利用可能なメモリの固定サイズに基づいて選ばれる。
つまり、あるサイズの画像が本発明のシステムに入力さ
れると、利用できる変換メモリの大きさが限られている
ために、分割レベル数が決まってしまう。より大きなメ
モリを利用できれば、分割レベル数が増加する。なお、
このことは、画像がシステムに受け取られている間に動
的に起こるかもしれない。十分なメモリを利用可能なら
ば、追加レベルの分割を行うためにLL係数がウエーブ
レットフィルタを通じて送り込まれる。なお、レベル数
を増減させることによる影響の一つは、達成される圧縮
量を増減させることである。
における順序付けを示している。図30において、ヘッ
ダー(header)2401の後に、符号化単位2402が上
から下へ順に続く。1つの符号化単位内において、LL
係数2403は符号化されておらずラスター(ライン)
順である。LL係数の後に、1ビットプレーンずつエン
トロピー符号化したデータが、最上位のビットプレーン
から最下位のビットプレーンへの順に続く。この時、す
べての係数からの第1ビットプレーンが符号化され、次
に第2ビットプレーンが符号化され、以下同様である。
れていない1+Z-1低域通過フィルタを用いる。しか
し、このコンテキストモデルを正規化フィルタ、例えば
(数33)のフィルタと一緒に用いてもよい。
ドフィルタ1600とコンテキストモデル105の間の
アラインメント(alignment)ユニットを用いて、非正規
化フィルタより獲得した(あるいは失った)エネルギー
を補償してもよく、これは圧縮を向上させる。アライン
メントは損失正動作のための非一様量子化を許容するの
で、アラインメントは損失性復元画像の視覚的品質を向
上させることができる。1次元の場合、ツリーの各レベ
ルからの係数は様々なアラインメントを持つことになろ
う(除数=√2,2,2√2,4、乗数=2√2,2,
√2,1)。2次元の場合、除数は2,4,8,16、
乗数は8,4,2,1となろう。
ンを符号化するためにグルーピングしようとするもので
あるので、厳密な正規化値を用いることは重要でない。
復号期間にはアラインメントを逆にしなければならない
ので、乗算と除算の両方が必要になる。2のべき乗の因
数/除数を用いると、ハードウエアによる効率的なシフ
ト操作が可能になろう。係数に2のべき乗が掛け合わさ
れた時には、有意度の小さい、追加された0ビットは符
号化する必要がない。
ために係数アラインメントを利用することができる。画
像(2次元信号)の場合、RTS変換の一実施例は、図
17に示した数を周波数帯域に乗じることにより係数を
整列させる。これらの数を乗じることによって、RTS
変換は、TS変換の正確な復元ウエーブレットの極めて
近い近似値となる。
組合せに対しMSEの点で最適な1つのアラインメント
だけを用いる。表7はアラインメント数を示す。係数は
ビット有意度別に符号化される。ここで、第1のビット
プレーンは全ての係数の最も左側の絶対値ビットであ
る。各係数の符号(sign)ビットは、当該係数が非ゼロの
絶対値ビットを持つ最も上位のビットプレーンまでは符
号化されない。つまり、符号ビットは、最初の”オン”
ビットが符号化された直後に符号化される。こうするこ
との利点は、ゼロ絶対値を持つ係数の符号ビットを符号
化しないこと、そして、符号ビットを、埋め込み符号ス
トリーム中の当該符号ビットが関係する点まで符号化し
ないことである。画素深度がbの画像の場合、可能な係
数値の最大値は2b+3−1である、すなわちb+3ビッ
ト数である。したがって、係数はすべて、b+3ビット
の2元デシジョンに、必要なら符号用の1ビットを加え
たものに符号化される。
トは、符号化器と復号器の両方に知らされるので、エン
トロピー符号化器の効率には影響を与えない。
のサブブロックは、それ固有の最大の絶対値レンジを持
ち、そのレンジを符号化器及び複合化器が知っているこ
とに注意されたい。殆どのサブブロックに、いくつかの
確定的な2進ゼロ値があり、それらは効率を上げるため
エントロピー符号化器でスキップされる。
順序は、低解像度から高解像度へ、かつ低周波数から高
周波数への順である。各ビットプレーン内の係数の順序
は、高レベル(低解像度、低周波数)から低レベル(高
分解能、高周波数)への順、つまり 4-LL,4-HL,4-LH,4-HH,3-HL,3-LH,3-HH,2-HL,2-LH,2-HH,
1-HL,1-LH,1-HH の順序である。各サブブロック内においては、符号化は
ラスタースキャン順である。
々なアラインメントを持ってもよい。一実施例では、ア
ラインメントは、図30のヘッダー2401のようなヘ
ッダーで指定される。
図32において、隣接係数は分かりやすい地理的表記法
で表されている(例えば、N=北、NE=北東、等
々)。
ビットプレーンが与えられたとすると、コンテキストモ
デルは所与のビットプレーンより前の符号化単位全てか
ら与えられるどのような情報も利用することができる。
本コンテキストモデルの場合、注目係数の親係数も利用
される。
トを決定するために隣接係数や親係数の値を利用すると
いうよりむしろ、その情報は本明細書においてテール(t
ail)情報と呼ぶ2ビットにまとめられる。この情報はメ
モリに格納しても、あるいは親係数の隣接係数から動的
に計算してもよい。テール情報は、最初の非ゼロの絶対
値ビットがすでに見つかったか否か(例えば最初の”オ
ン”ビットがすでに見つかったか否か)を示す、そし
て、すでに見つかっているならば、幾つ前のビットプレ
ーンであったかを示す。表8はテール情報ビットを説明
している。
ビットの情報は、そのテール情報がゼロであるか否かを
示す。一実施例では、テール情報とテール・オンビット
は係数が符号化された直後に更新される。別の実施例で
は、その更新は、並列コンテキスト生成を可能にするた
め、もっと遅れて行われる。
ール・オンビットを、ビットプレーンの関数として示し
ているが、絶対値は
でも0でもよいことを意味する)。
ットである。符号ビットは最初のオン・ビットのすぐ後
に符号化されるので、テールは符号情報が既知か否かを
示す。したがって、テールが非ゼロでなければ符号ビッ
トは情報コンテキストを持たない(符号(sign)には3つ
の可能性がある、つまり正か、負か、あるいは未知かで
あることを思い出されたい)。
1ビットを使ってコンテキストを記述する。この11ビ
ット数が全部指定されるわけではない。すなわち、実際
的には、符号(sign)ビットコンテキストを含め1030
個又は1031個のコンテキストしか利用されない。ど
のビット位置の意味も前の2進値に左右される。一実施
例は次のルールに従う。
(ヘッドビットの場合)、親及びW係数のテール情報ビ
ットとNW,N,NE,E,SW,S係数のテール・オ
ンビットからの1024コンテキスト。一実施例では、
ヘッドビットに対し適応符号化が用いられる。実施例に
よっては、ただ1つのコンテキストを用いてヘッドビッ
トの何らかの”ラン(run)符号化”を提供する。符号化
すべき次の16ビットは全てヘッドビットで、それらの
N,S,E,W隣接係数及び親係数が全てテール情報0
を持つならば、ただ1つのデシジョン(decision)が符号
化される。このデシジョンは、その符号化すべき16ビ
ットのどれかが現在ビットプレーンに1のビットを持つ
か否かを示す。1のビットがなければ、その普通に符号
化された16デシジョンをスキップすることができる。
次の16係数のどれかが、その最初の有意なビットを含
んでいるならば、16デシジョンがビット毎に1個ずつ
用いられる。この”ルックアヘッド”(look ahead)によ
り2元エントロピー符号化器に対するコールが減り、結
果として高速化するとともに圧縮率が向上する。
には(テールビットの場合)、テール情報ビットからの
3コンテキストが係数を与える。前述のように、固定確
率符号化を用いてよい。
対値ビットであれば、注目係数の符号(sing)ビットが直
後に符号化される。符号ビットに対するコンテキスト
は、N_テール・オンビット及びN_符号ビットからの3
コンテキストであり、N_テール・オンビットが0なら
ば、N_符号ビットは未知である。N_符号ビットが未知
ならば、符号(sign)は確率0.5で符号化される。未知
でなければ、符号は適応的に符号化される。
数、隣接係数及び親係数から得られる情報に基づき、コ
ンテキストを表す11ビット数が生成される。
けに利用される、原因(causal)係数及び非原因(non-cau
sal)係数を示す。図示のテンプレートはそれぞれ、テー
ル・オンビットとテール・オン情報を両方利用する。各
係数のテール・オンビットは1ビットであるが、各係数
のテール・オン情報は2ビットからなる。図33(A)
において、テンプレートにより提供されるビット総数は
8である。図33(B)及び(C)において、テンプレ
ートにより提供されるビット総数は10である。
に、追加のビットを用いてもよい。一実施例では、2ビ
ットの追加ビットでビット位置を次のように指定する。 00 最初のビット(MSB)及び2番目のビット 01 3番目のビット及び4番目のビット 10 5番目のビット及び6番目のビット 11 他のビット
テンプレートを作ることもできる。さらに、一実施例で
は、係数Pの条件付けに利用される係数は、位置、ビッ
トプレーンが違っても、原因係数である。
いられ、TS変換の親は用いられない。こうすると、低
域通過ラインを次の低域通過ラインの符号化までセーブ
することにより、条件付けのために必要なバッファリン
グが少なくなる。これは、エントロピー符号化の順序が
重要で符号化器のメモリが重要でない場合には有利でな
い。
るため、より多くのコンテキストを持つことと、コンテ
キスト内のデータを少なくすることによりもたらされる
適応効率との間には、トレードオフの関係がある。
ルビットは(条件付けするために)バッファしなくてよ
い。それらは利用可能になると即座に符号化できる。そ
のような場合、通信路マネージャ(manager)は、ただち
にそれらビットを通信路へ送出してよい。
は、他の係数と同じ方法で符号化し、たり、全く符号化
しないのではなく、DPCMのような予測符号化により
符号化されるであろう。
適応的確率のどちらかが用いられるであろう。
的に、その一つ前のビットに基づき条件付けされるであ
ろう。また、最初の”オン”ビットの後のビットは、そ
れらが最初の”オン”ビットからどのくらい離れている
かに応じて条件つけられるであろう。
的に符号化されるものもある。例えば、係数中のテール
ビットがTビットより少ない時には(例えば、T=2,
T=3)、適応符号化が使われる。これらビットのコン
テキストは、ビット位置と現在係数中の既に符号化され
たテールビットを含んでいる。これは、DPCMデータ
のためのLangdonの教えるM元中心符号化と同様であ
る。
が、2元エントロピー符号化器でなくM元エントロピー
符号化器により符号化される。M元エントロピー符号化
器としては、Tunstall符号化器、固定ハフマン
符号化器、適応ハフマン符号化器等がある。例えば、1
つのハフマン符号をヘッドビットとして用いることがで
きる。別の実施例では、ヘッドビットを1ビットずつ符
号化するのではなく、プライオリティ・エンコーダーを
用いて最初の”オン”ビットの位置を調べ、そして、そ
の位置の2進表現のビットが2元エントロピー符号化器
によって符号化される。
に示されている。コンテキストモデル2700は、符号
(sign)/絶対値ユニット109(図2)と、係数中の別
々のビットを処理するための3つのユニットを含む。符
号化されるビットに基づき、3ユニット中の1ユニット
が選択される。それらユニット間の切り替えをハードウ
エアで行いやすくするためのスイッチが含まれるかもし
れない。これらユニットは、ヘッドビットブロック27
01、符号(sign)ビットブロック2702、テールビッ
トブロック2703である。ヘッドビットブロック27
01、符号ビットブロック2702及びテールビットブ
ロック2703はそれぞれ、前述のように、ヘッドビッ
ト、符号ビット及びテールビットのモデリングする。こ
れら3ユニットの出力はエントロピー符号化器104
(図1)へ送られる。
ン)、初期状態を与え、符号化器を(例えば、1つの符
号化単位の終わりで)リセットする、オプションの制御
部を含むであろう。
外はあるが、適応2元エントロピー符号化器とともに用
いられる。ヘッドビット(注目係数のテール・オンビッ
ト=0)とN_テール・オン=1の時の符号ビットに関
するコンテキストを採用してよい。
びN_テール・オン=0の時の符号ビットは、定常ソー
スによってモデリングされる。これらのケースでは、エ
ントロピー符号化器の適応化機能は、必要でないし、実
際には圧縮効率を低下させる原因になる可能性がある。
以下のコンテキストには、固定(非適応)状態(Qコー
ダーの状態に関する用語で述べる)が用いられる。
が未知)の時の符号ビットの符号化は固定Qコーダーの
状態0−約0.5の確率−で符号化されるというもので
ある。
後の最初の2進値の符号化(テール情報=1)は固定Q
コーダーの状態4−約0.7の確率−で符号化されると
いうものである。
後の2番目と3番目の2進値の符号化(テール情報=
2)は固定Qコーダーの状態3−約0.6の確率−で符
号化されるというものである。
後の4番目以降の2進値の符号化(テール情報=3)は
固定Qコーダーの状態0−約0.5の確率−で符号化さ
れるというものである。
各符号化単位の後でリセットされるので、適応可能なコ
ンテキスト(例えば最初のオン・ビットの前の2進値の
符号化に用いられるコンテキスト)のための適応化コス
トが重要である。このコストを最小に保つため、これら
コンテキストのための初期状態の集合が、例えば、いく
らかのトレーニングデータから計算されるかもしれな
い。
入力データが4レベル分割されていると仮定している。
図35に示されており、これは入力した係数を符号/絶
対値形式に変換する。符号/絶対値ユニット109は1
8ビットの係数を受け取るように接続され、インバータ
2801とマルチプレクサ(MUX)2802を含んで
いる。符号/絶対値ユニット109は、有意度表示(例
えば5ビット値)、入力係数の仮数(例えば17ビッ
ト)、入力係数の符号の1ビット、及びカウンタ280
4からの指数(例えば7ビット)を出力する。
109に直接入力した17ビットの係数と、その17ビ
ットを2の補数器(インバータ)2801により反転し
たものを受け取るように接続されている。MUX280
2の選択入力に与えられる符号ビット(係数のビット1
7)に基づいて、その2入力中の正量が仮数として出力
される。
べきビットを与えられる。
発明は、ビットプレーン毎の符号化を高速に行うのに適
したデータ形式で演算が行われるように、(汎用コンピ
ュータ上で)桁上がり保存型の演算を使う。例えば、そ
のような構成において、32ビットのプロセッサは、1
つの係数全部を同時に計算するのではなく、同じビット
プレーンにある32個の係数それぞれの1ビットを同時
に計算する。このような実施例によれば、1ビットプレ
ーンずつ符号化する時の速度が上昇する。
号化単位内の全ての係数がメモリ内にあるので、適応2
元エントロピー符号化器が必要とするものを別にすれ
ば、コンテキスト情報の記憶のためのメモリコストは全
くない。例えば、Qコーダーは、全てのコンテキストの
LPS(最下位シンボル)の2進値と、適応可能な各コ
ンテキストのための現在状態を保存しておく必要があ
る。Qコーダーは30個の状態を持つので、各コンテキ
ストのために6ビット数(LPS用に1ビット、状態用
に5ビット)が必要である。したがって、メモリコスト
は1024×5+1030=6150ビットである。
には格別の合図情報は必要でない。もし分割レベル数が
変数ならば、そのために少なくとも3ビットのヘッダー
情報が必要になろう。この実施例に用いられるヘッダー
(圧縮後のビットには参入されない)は次のとおりであ
る。 ・ 幅、2バイト ・ 高さ、2バイト ・ 入力画像の1画素あたりのビット、 1バイト
データを通信路で伝送するシステムに関して、1パスシ
ステムにおける符号化データのメモリ管理を提案する。
1パスシステムでは、符号化データは”埋め込み因果関
係法(embeddedcausalfashion)”でアクセスでき、か
つ、有意度の高いデータを損なわずに有意度の低いデー
タを廃棄できるように格納されなければならない。符号
化データは可変長であるので、動的メモリ割り当てを利
用できる。
キームは18個のビットプレーンを用いるので、18レ
ベルの優先度をデータに割り当てる。1−パスシステム
の符号化器は、”埋め込み因果関係(embedded casua
l)”のものでなければならない。すなわち、あるビッ
トプレーンに対応するイベントの復号に、それにより下
位のビットプレーンからの情報を必要としない。一実施
例では、あるツリーのビット全部が符号化された後に次
のツリーのビットが符号化されるから、有意度の異なる
ビットは分離されない。内部状態(internal state)
を用いないハフマン符号化器のような符号化器の場合に
は、このことは問題ではない。しかし、多くの圧縮率の
優れた高度な圧縮器は内部状態を利用する。
る一方法は、18個の別々の符号化器、多分18個の別
々のQ−コーダーチップを用いることである。9個のQ
−コーダーチップを使用可能であろう手法が、”Data
Compression for Recording on a Record Mediumな
る発明の名称で1992年3月17日発行された米国特
許第5,097,261号(Langdon,Jr)に述べら
れている。されら優れた方法は、単一の物理符号化器で
様々な仮想符号化器を実現するためにパイプライン符号
器、例えば、”Method and Appartus for Parallel
Decoding and Encoding of Data”なる発明の名称で
1995年1月10日発行の米国特許第5,381,1
45号に述べられている符号化器を用いる。このような
符号化器では、各確率毎に複数のビットジェネレータ状
態がそれぞれデータの一部に割り当てられる。例えば、
18ビットデータの場合、18個の状態のそれぞれをあ
る1つのビットプレーンに割り当てられる。符号化器内
部のシフタのレジスタもデータの各部分に割り当てられ
る。この符号化器においては、インターリーブは行なわ
れない、すなわち、データの各部分は単にビット詰めさ
れるだけである。
用いる実施例では、データの各部分にメモリが割り当て
られる。圧縮が完了した時に、割り当てられたメモリと
その内容を記述する連結リストが結果として得られる。
り当てルーチンは重要度の高い情報を重要度の低いデー
タに上書きさせる。例えば、数値データの最下位ビット
が初めに上書きされることになろう。符号化データに加
え、メモリの割り当てられ方を記述する情報が格納され
なければならない。
の動的メモリ割り当てユニットの例を示す。本発明をい
たずらに難解にしないため3カテゴリーしか述べない
が、一般的には、8カテゴリー、16カテゴリー、18
カテゴリーというように、もっと多数のカテゴリーが用
いられるであろう。レジスタファイル(または他の記憶
手段)2901が、各有意度カテゴリー毎のポインタ
(現在ポインタ:current)に加え、次の空きメモリロ
ケーションを示すもう一つのポインタ(フリーポイン
タ:free)を保持する。メモリ2902は固定サイズの
ページに分割される。
られた各ポインタは、あるメモリページの先頭を指し、
フリーポインタは次の利用できるメモリページを指す。
ある有意度カテゴリーに関する符号化データは、対応し
たポインタによりアドレスされたメモリロケーションに
格納される。そして、このポインタは、次のメモリロケ
ーションを指すようにインクリメントされる。
に、フリーポインタに格納されている次の空きページの
先頭のアドレスが、リンクとして現在ページと一緒に格
納される。一実施例では、この目的のために、符号化デ
ータメモリのその部分または独立したメモリもしくはレ
ジスタファイルが用いられるかもしれない。次に、現在
ポインタは次のフリーページを指すように設定される。
フリーポインタはインクリメントされる。これらのステ
ップにより、新たなメモリページがある有意度カテゴリ
ーに割り当てられ、かつ、ある共通の有意度のデータを
含むメモリページのリンクを得られる結果、復号期間に
割り当て順序を確認することができる。
も、メモリ内の最低有意度データより有意度が大きいデ
ータがさらに存在する時には、メモリの再割り当てが行
なわれるであろう。そのような再割り当ての3つの手法
について述べる。いずれの手法でも、最低有意度データ
に割り当てられているメモリが、それより有意度の高い
データへ再割り当てされ、もはや最低有意度のデータは
保存されなくなる。
使われているページが単純に、それより有意度の高いデ
ータに割り当てられる。最も一般的なエントロピー符号
化器は内部状態情報を利用するので、そのページに前に
格納されていた最低有意度のデータは全部失われる。
使われているページは、それより有意度の高いデータに
割り当てられる。第1の手法と違い、ポインタは当該ペ
ージの末尾を指すように設定され、それより有意度の高
いデータが当該ページに書き込まれるにしたがい対応ポ
インタはデクリメントされていく。この手法は、有意度
の高いほうのデータがページ全体を必要としないときに
は、ページの先頭にある最低有意度のデータは保存され
るという利点を有する。
ページを再割り当てするのではなく、最低有意度データ
の任意のページを再割り当てできる。そのためには、符
号化データは全てのページが独立に符号化される必要が
あり、このことは圧縮率の低下を招くかもしれない。ま
た、全てのページの先頭に対応する非符号化データを識
別する必要もある。最低有意度データの任意のページを
捨てることができるので、より大きな量子化のフレキシ
ビリティを得られる。
って一定の圧縮率を達成するシステムで特に魅力的であ
ろう。ある指定した数のメモリページを画像の1つの領
域に割り当てることができる。有意度の小さなデータが
保存されるか否かを、ある領域において達成される圧縮
率に応じて決めることができる。なお、ある領域に割り
当てられたメモリは、非損失性圧縮が必要とするメモリ
がそのメモリ量より少ないならば、全部は使われない。
画像のある領域に対し、ある一定の圧縮率を達成するこ
とにより、その画像領域へのランダムアクセスをサポー
トすることができる。
らば有意度の順に通信路または記憶装置へ送ってよい。
そうすれば、様々なリンク(link)とポインタはもう必
要ではなく、マルチパスの復号を行ない得る。あるい
は、1−パス復号の場合には、各有意度毎にデータのポ
インタを保存できる。
は使われないカテゴリーがあるかもしれない。例えば、
16ビットの圧縮器が12ビットの医用画像に対し使わ
れると、ビットプレーン15...12に対応した有意度
カテゴリーは使用されないであろう。ページが大きく、
かつ、多くの利用されない有意度カテゴリーがある例で
は、(いくつかのカテゴリーが使われないことをシステ
ムが予め知らない時には)それらの使わないカテゴリー
にメモリを割り当てる必要はないのであるから、メモリ
が浪費されることになろう。このメモリ浪費に対するも
う一つの解決策は、各有意度カテゴリー毎のカウントを
保持するための小さなメモリ(もしくはレジスタ)を用
いることであろう。このカウントは、他のデシジョンが
発生する前に発生した”非有意な”デシジョンの数を記
録することになろう。不使用の有意度カテゴリーに使わ
れるメモリの代わりに、これらのカウンタを格納するた
めのメモリが必要になるという代償を払わなければなら
ない。
をより上手に利用するため、各ページにその両端からデ
ータを書き込む機能を利用することができる。全ページ
が割り当てられている時に、一端側に十分な空きスペー
スのあるページを、その端から利用するように割り当て
ることができる。ページの両端を利用する機能は、2種
類のデータがぶつかるロケーションの管理コストと比較
衡量されなければならない。もっとも、一方のデータ種
類が重要でなく単純に上書きされてもよい場合は別であ
る。
非損失性圧縮をする。本発明は、様々な用途と装置環境
に適用可能である。以下に、本発明のシステムを様々な
用途及びターゲット装置に対しより柔軟に適応できるよ
うにするためのいくつかの機能を実現する手法を述べ
る。なお、本発明は、解像度、画素深度、ランダムアク
セス、量子化等々の選択を符号化時点でする必要はな
い。
明のシステムと取り決めるためのいくつかのオプション
がある。以下に詳しく述べるように、これらのオプショ
ンには、符号化単位のタイリング、分割レベル数、ウエ
ーブレット変換フィルタの選択、係数のアラインメント
が含まれるが、それらに限定されるものではない。これ
らオプションのそれぞれを、ユーザー又はシステム設計
者の制御するパラメータとしてもよい。
号化単位のタイリングであろう。符号化単位の高さ及び
幅は、本発明のツリーを考慮して定義される。ランダム
アクセスのために、符号化単位毎に符号化データの先頭
を、符号ストリーム中のポインタもしくはマーカー又は
ヘッダ中のポインタにより指定することができる。こう
すると、画像のブロックをアクセス可能になろう。
は分割レベル数である。分割レベル数が多いほど良い圧
縮が得られるので、分割レベル数を変えると圧縮性能が
変わる。なお、分割レベル数が増えると必要なラインバ
ッファが増えるので、分割レベル数を変えるとメモリ条
件に影響を与える。フル解像度より低い解像度をターゲ
ットにして、それより多くのレベル数が必要なこともあ
る。例えば、オリジナル画像が2000dpiの場合、
約36dpiを得るには5レベル分割が必要となる。こ
れにより、伸長してサブサンプリングすることなく、高
解像度スキャンをほぼ実サイズでモニタに表示させるこ
とができる。
ルタのタイプがレベル毎に異なってもよい。これは、色
々なメモリ条件及び圧縮性能を可能にする。なお、レベ
ル数が増えても係数のサイズは増加しない。また、ウエ
ーブレット変換はN次変換であり、また、レベルが増加
するほど変換すべきデータが少なくなるので、レベルの
増加による演算コストの増加は殆どない。
置> 圧縮符号ストリームには多くの応用目的がある。低解像
度であるがフル画素深度のモニターや、フル解像度であ
るが低画素深度のプリンタ、有限通信路の固定レート・
リアルタイム装置、固定サイズの有限メモリ装置へ送る
ことが可能な符号ストリームを得られると望ましい。同
じ符号ストリームでこれらニーズ全てに応えることが要
求されるかもしれない。図41は、単一の用途に適用す
る場合の相対的装置特性の概要を示す。
(parser)> 符号化器及び復号器に十分な速度を持ちかつ十分なバン
ド幅を持つ本発明システムは、伸長画像から必要なデー
タを抽出することができる。さらに、符号化器は、上記
装置のどれかのための符号ストリームを生成できる。符
号化器において、画像を普通の方法で量子化又はダウン
サンプリングすることができる。
のどれかのための伸長を行わないで、伝送又は復号の前
に構文解析する(parse)ことが可能な符号ストリームを
生成できることである。そのようなパーサを図42
(A)及び(B)で説明する。図42(A)には、非損
失性ビットストリームを受け取って損失性ビットストリ
ームを生成するパーサ3501が表されている。図42
(B)には、損失性ビットストリームを受け取って別の
損失性ビットストリームを生成するパーサ3502が表
されている。しかし、図42(B)における出力と入力
の間の関係は、本発明がベキ等の性質を持つというもの
であり、これについて以下にさらに詳しく述べる。な
お、パーサ3501,3502のいずれの場合も、入力
として受け取られるデータのビットレートは出力される
ビットレートより大きい。
ト> ターゲットが低解像度、高画素深度埋め込みターゲット
であれば、当該応用を、そのターゲット装置は利用でき
る空間解像度より低い空間解像度を持つがフル画素深度
が要求されると推定する。低解像度、高画素深度埋め込
みターゲットの例は各種モニタである。図30に示す符
号ストリームを用いる場合、各ビットプレーンは必要な
だけの数の高レベル係数について復号される。これに
は、パーサに各ビットプレーンの切り捨てをさせなけれ
ばならない。パーサを支援するため、各符号化単位の各
ビットプレーンに、切り捨てをしてよい位置を示すマー
カ又はポインタを持たせることができる。このような実
施例では、2つ以上のターゲット解像度が必要ならば、
もっと多くのマーカ又はポインタが必要となる。エント
ロピー符号化器を次のビットプレーンのためリセットす
ることができるよう、ビットプレーンは独立に符号化さ
れる。
で、例えば図31に示すように埋め込むことである。図
31において、各符号化単位内のターゲット解像度の係
数をまず符号化し、その後に残りの高解像度係数を続け
る。この場合、符号化単位あたり必要な切り捨ては1回
だけであり、エントロピー符号化器はリセットされる必
要がない。マーカ又はポインタにより必要な切り捨て点
を指定できる。
ト> ターゲットが高解像度、低画素深度埋め込みターゲット
であれば、当該応用を、そのターゲット装置は利用可能
なフル解像度以上の解像度を要求するがフル画素深度を
利用できないと推定する。高解像度、低画素深度埋め込
みターゲットの例に、ローエンドのプリンタや標準モニ
タがある(画像が8ビット/プレーン以上のとき)。図
30に示す符号ストリームは、このような順序で埋め込
まれる。各符号化単位は、適当なビットプレーン数とな
る点で切り捨てられ、変換は量子化された係数に対しな
される。係数深度と画素深度との間には直接的な関係が
ある。マーカ又はポインタで所望の切り捨て点を指定で
きる。
ように埋め込まれる場合には、打ち切りを指定するため
に2つのマーカ又はポインタが、すなわち低解像度ビッ
トプレーン用の1つと、高解像度ビットプレーン用の1
つが用いられる。エントロピー符号化器をリセットでき
るようにするため、2組のビットプレーンが独立に符号
化される。
素深度埋め込みターゲットに関連して述べたように、低
解像度の係数の一部又は全部、それに、できれば高解像
度係数からのデータを符号化する方法である。そして、
後述の補間ウエーブレット変換を行う。
当該応用を、束縛通信路を使い、しかもリアルタイムの
一定画素出力を維持しなければならないと推定する。こ
の場合、時間局所的に符号ストリームのデータレートが
最大(圧縮率は最小)になる。この目標とするところを
達成するため、ターゲット装置で利用できるバッファリ
ング量に基づいて符号化単位が選ばれる。これにより、
平均的圧縮率を達成できる場所が決まる。そして、各符
号化データの許容量を超えるデータは切り捨てられる。
信路の最大バンド幅を超えなければ、画像は非損失で復
元される。このことは、他の固定レートシステムには当
てはまらない。
当該応用を、固定サイズのフレームバッファが圧縮画像
データに利用できると推定する。これは、固定レートの
応用とは違い、局所的でなく画像全体にわたり平均し
た、ある最小の圧縮率を必要とする。ここで固定レート
の方法を利用できることは勿論であるが、局所的にでな
く画像全体にわたり平均をとるという考え方を用いるこ
とにより、ビット割り当てと画像品質を改善することが
できる。
バッファから溢れるデータを切り捨てることは当たり前
であろう。符号化単位が画像全体より小さく、かつ、全
ての符号化単位が同一ビット数に切りつめられるときに
は、その切り捨てにより一様に最低有意度レベルが除去
される保証はない。簡単な解決法は、符号化時に(又は
その後の構文解析時に)、各有意度レベルが符号ストリ
ームに与えた符号化ビットの数を、符号化単位毎に、又
は包括的に、あるいは、その両方で、記録することであ
る。この記録は簡単なカウンタを使って行うことができ
る。これらの数は、ヘッダに記録され、伝送時又は格納
時に各符号化単位の切り捨て方法を決めるために利用で
きる。ヘッダは有意度レベルと、それに対応したビット
数を保持している。ヘッダは、この情報を、ストリーム
に含まれている符号化単位それぞれ毎に保持してもよ
い。切り捨てる場所を決定する際、影響を各符号化単位
に対し同一にする。例えば、メモリが制約されるため、
1.5有意度レベル分を切り捨てなければならないとき
には、各符号化単位から1.5有意度レベル分が切り捨
てられる。こうすることで、切り捨ての影響を符号化単
位に均一に分散させることができる。
得ることができる。メモリは各有意度レベル用のセグメ
ントに分割される。メモリが溢れそうになると、優先度
ベルの低いセグメントはそれより優先度レベルの高いデ
ータにより上書きされる。
れなければ、その画像は非損失で復元される。このこと
は他の固定サイズシステムには当てはまらない。
う補間することができる。その結果は視覚的に2重3次
スプライン法に極めて近い。圧縮データが既にウエーブ
レット係数の形であれば、補間のための実質的な計算量
の増加は2重3次スプラインより少ない。
よう。ゼロの埋め込み(padding)又は他の方法により新
たな最低レベルの係数を生成し、そしてN+1レベルの
ウエーブレット復元を実行することにより、新たに得ら
れた画像はオリジナル画像を2:1に補間した画像であ
る。
ーゲット装置、特に高解像度、低画素深度用ターゲット
装置の存在するシステムにも利用できる。符号化単位
は、低解像度係数だけが存在するように(あるいは、低
解像度係数と、高解像度係数の一部又は全部の数ビット
だけが存在するように)切りつめられる。これら係数
は、それより高い解像度に埋め込まれ、そして復元が実
行される。
れ、かつ、固定サイズのメモリページが利用される(1
有意度カテゴリーにつき1ページだけ必要とされる)シ
ステムにおいて、1つのメモリページが一杯になった時
に、そのページは通信路で伝送され、そして、メモリロ
ケーションを伝送されるとすぐに再び使用できる。用途
によっては、メモリのページサイズは通信路で使われる
データパケットのサイズまたはパケットサイズの倍数と
することができる。
期転送モード)では、パケットにプライオリティを割り
当てることができる。ATMは、2つのプライオリティ
レベル、つまりプライマリとセカンダリを有する。セカ
ンダリパケットは十分なバンド幅を利用できるときにの
み伝送される。閾値を使って、どの有意度カテゴリーが
プライマリであるか、どの有意度カテゴリーがセカンダ
リであるかを判断することができる。もう1つの方法
は、符号化器で閾値を利用して、閾値より有意度の小さ
い有意度カテゴリーを伝送しないようにすることであろ
う。
一実施例は固定サイズのメモリへの圧縮データの格納を
制御する。すなわち、このメモリマネージャは、圧縮デ
ータを異なった有意度レベルに分ける。メモリが一杯に
なった時に、有意度の低いデータは有意度の高いデータ
によって上書きされる。
路を管理するために(例えば固定レート)、本発明の一
実施例では、十分なバンド幅を利用できるときにはデー
タは全て伝送されるが、十分なバンド幅を利用できない
ときには、有意度の低いデータは捨てられ有意度の高い
データだけが伝送される。
テムを表している。図37において、ウエーブレット変
換3001は係数を生成する。これら係数はコンテキス
トモデル3002により処理される。コンテキストモデ
ル3002は、バッファメモリを含む通信路マネージャ
3003と接続される。通信路マネージャ3003は有
限バンド幅の通信路3004に接続される。
4へのデータの出力レートを制御する。通信路マネージ
ャ3003は、そのバッファメモリにデータが入力され
る時に、そのデータ量が通信路3004のバンド幅を超
えるか判定する。そのデータ量がバンド幅を超えないと
きには、通信路マネージャ3003はそのデータを全て
出力する。他方、バッファメモリに受け取ったデータ量
が通信路のバンド幅を超えるときには、通信路マネージ
ャ3003はバッファメモリ内のデータを通信路300
4のバンド幅に整合するように捨てる。
マネージャ3003に指示するかもしれない。もう1つ
の実施例では、通信路マネージャ3003は、所定の1
単位(例えば1パケット)のデータを通信路3004を
通じ送信するのに要した時間の長さに基づいて、通信路
3004のバンド幅を動的に決定するであろう。すなわ
ち、通信路バンド幅を、望むならば動的なものとして扱
うことができる。
はタイル(又はバンド)に分割された画像を処理する。
これは”有意度よりタイルを優先する”スキームであ
り、これに対し固定サイズのメモリマネージャではタイ
リングと有意度は多少独立している。各タイルは別々に
符号化され、有意度レベル別及び固定サイズページ別に
分けられる。したがって、各タイル毎の符号化データは
全て一緒にまとめられる。各タイル内の符号化データは
有意度レベル別にタグ付けされる。
内のバッファメモリは少なくとも、通信路のパケットサ
イズの2倍(あるいは3倍)、タイルの予想圧縮データ
サイズの数倍(もしかすると4倍)のサイズである。
イルに割り当てられる。この最大量は通信路のバンド幅
と整合がとられる。バッファメモリは固定サイズのセグ
メントに分割され、必要な時に割り当てられる。メモリ
使用量が許容最大値に達すると、固定サイズメモリシス
テムの管理の場合と同様、セグメントは再割り当てされ
る。
図38において、循環バッファメモリは複数の固定サイ
ズのセグメント3101を持ち、それらは通信路入出力
のための複数の固定サイズのパケット3102に分割さ
れる。図示のように、データの様々なタイルがメモリの
同じパケットを使用する。一実施例では、異なったタイ
ルは異なった有意度レベルを意味する。パケットサイズ
の大きさのバッファ空間が使用されると、通信路マネー
ジャ3003はデータを通信路3004(図37)へ出
力するようコンテキストモデルに指示する。図示のよう
に、タイルN-2と、タイルN-1の一部分が現在パケッ
トとして出力されよう。このように、通信路のバンド幅
と整合するよう、パケットサイズ量のメモリが割り当て
られてデータが入れられる。
モリをその後のタイルに利用できる。一実施例では、次
のブロックに比べ圧縮しにくい領域の始まりで重要なタ
イルが区切られないようにするため、余ったメモリの数
分の1(1/2,1/3等々)しか次のタイルに用いら
ない。
定時間内に伝送するしかない場合に利用し得る。そのよ
うな通信路マネージャを用いると、データ伝送は、その
複雑さに関係なく、その時間内に発生する。というの
は、データはその有意度に基づいて埋め込まれているか
らである。
を最小にすることである。一実施例において、通信路マ
ネージャがバッファメモリを含まない場合、以下ものを
採用してよい: 各符号化単位毎 各符号化単位毎の各ビットプレーン毎 各符号化単位毎の各ビットプレーン毎の各周波数毎 各符号化単位毎の各ビットプレーン毎の各周波数毎の各
空間位置毎 。
に設定されている)は各バンドの初めでリセットされ
る。一実施例では、4レベル分割の場合、バンドメモリ
を縮小したいならば、1つのバンドは16ラインからな
る。
を表している。図39において、ビットストリームは固
定サイズのセグメントに分割される。このセグメント
は、通信路パケット、ディスクのセクタ、その他、通信
路用の合理的なバッファ量なら何でもよい。なお、この
分割は、符号化期間中の論理的な分割にすぎない、すな
わち、望むならば符号化器はバッファリングせずに出力
してもよい。各固定サイズセグメントは、同セグメント
中の最高有意度のデータの表示を含んでいる。
る。図40において、1セグメントのビットストリーム
は符号化データ3301、オプションのポインタもしく
はID3302、及び当該セグメント中の最高の有意度
のデータのレベル3303からなる。一実施例では、ビ
ットフィールド3303は2〜5ビットからなる。その
最高有意度レベルが0(最高の有意度レベル)ならば、
セグメントの末尾から前のMビットは同セグメント内の
レベル0のデータが始まる位置を示すポインタである。
なお、最初のセグメントのデータが完全に符号化された
データならば、オーバーヘッドは不要である。
EG規格に用いられているものと同様の再スタート・マ
ーカーを利用して識別される。しかし、使用されるマー
カーは、符号化中に発生頻度が最小のシンボルを用いる
べきである。
度レベルだけ(たぶん最高有意度レベルだけ)を伸長し
たいとする。伸長は、最初のセグメントから始まる。セ
グメント2について、”セグメント中で最も有意度の高
いデータのレベル”がチェックされ、そして恐らく、セ
グメントに含まれている最も高い有意度が伸長されるレ
ベルより低い場合にはセグメント全体をスキップでき
る。3番目のセグメントについては、ポインタを利用し
てバンド2の先頭が見つけられ、バンド2の伸長を開始
できる。
ータ全部を必ず得られるようにするためには、セグメン
ト全体を伸長する必要があろう、特に、そのセグメント
に入っているものが1バンドより多い場合にはそうであ
ろう。
伸長すれば、プレビュー画像が得られるであろう。これ
は、データが埋め込み形式であって非損失性データの損
失性データが必要とされるときに好都合であろう。
びに、バンド全体を伸長するための時間が重要か否かに
よって、セグメントの最後のオプションのポインタ又は
IDに次のものを入れることができる: ・固定サイズメモリ管理のための次セグメントポイン
タ。 ・セグメントのID又は含まれているバンドのID。
(通信路量子化をサポートする、例えばセグメント2が
除かれたか否かを表示する)。 ・セグメントに含まれている異なったバンドの数(又
は、少なくとも、1つのバンドが2セグメント以上を含
んでいることを表示するビット)。(所要データを伸長
した後はセグメント全部は伸長しないことをサポートす
る)。
バーヘッドの例であるが、8ビット画像が2:1に非損
失性圧縮され、セグメントのサイズが512バイトであ
るとする。なお、1バンドは典型的には8セグメントま
で圧縮する。32有意度レベルの場合、5ビットのタグ
が使われる。ポインタがバイト境界にあるとすれば、9
ビットのポインタが用いられる。したがって、(32圧
縮ビット+49)あたり49ビットのオーバーヘッドが
あり、これは合計0.15%に相当する。
をベースにしている。よって、絶対誤差が1の略非損失
性圧縮画像の場合、その伸長画像中のどの画素値も元の
画素値との違いが画素値の1単位を超えない。これは、
画素深度や画像のダイナミックレンジに依存しない絶対
的な定義である。このようなシステムにとって、明白か
つ、いくつかの合理的な仮定の下で最適なことは、圧縮
/伸長部を非損失性のままにしておき、略非損失性を達
成するための前処理スキーム及び後処理スキームを用い
ることである。この方法は当該実施に採用された。
e+1個の連続整数をすべて、それらの中央の整数に写
像する量子化法によって得られる。例えば、誤差=3の
場合、画素値は、0〜6は3に写像される、7〜13は
10に写像される、というように量子化される。この量
子化画像それ自体は、変換ベースの圧縮システムには適
さない。そこで、量子化画像は、それよりもダイナミッ
クレンジ又は深度が低い画像(浅い画像と呼ぶ)へ1対
1(非損失)写像される。この写像は、中央値(代表
値)を、その順序を変えずに連続整数へ写像することに
よってなされる。数学的には、ある画素値xが与えられ
ると、この画素値は次のように量子化される。
とおりである。
1写像pの逆写像は次のとおりである。
の写像(p(x))が、非損失性圧縮に先立つ前処理演算
である。浅い画像値から代表値への写像が、非損失性伸
長の後に続く後処理演算である。
が、変換の多くのレベルへのピーク誤差伝搬に影響を及
ぼす。子のない高域通過係数については、ピーク誤差へ
の影響を調べることは容易である。
することを考える。これは、最精細ディテールの高域通
過係数を±2Eに量子化することにより達成される。2
次元信号の場合、高域通過フィルタが2回かけられるの
で、最精細ディテールのHH係数を±4Eに量子化す
る。
方法は、エントロピー符号化器に対するデシジョンを制
御することである。一例は以下のとおりである。各係数
について、係数をゼロに設定しても、その係数に影響さ
れるどの画素の誤差も最大誤差を超えなければ、その誤
差はゼロに設定される。実施例によっては、特定の係数
だけ、例えば子を持たないAC係数だけが調べられる。
係数は、1度に1つずつ調べる念入りな方法で調べても
よい。別の方法では、係数の小グループを考えて、グル
ープの可能な限り大きな部分集合をゼロにすることに決
めてもよい。
りなされ、そしてRMSEのような定量的基準に関し性
能を最大にするように最適化される。一実施例では、ハ
フマン視覚系に関し改善された結果を得るよう、いくつ
かの係数の量子化が行われる。このような場合、埋め込
みスキームは殆ど変更する必要がない。例えば、係数
は、それら係数間の関係を2分の1だけ変更し、及び/
又は、グレイコードのような別種の記数法により数を表
現するためシフトされる。
画像編集にも有効であろう。従来技術では、画像処理機
能をフル解像度の印刷画像に適用すると、時間がかかり
対話的処理が困難になる。
れたタイルを保存するならば、ユーザが評価するための
スケール画像(その低域通過)に対し極めて素早く操作
を施すことができるであろう。素早くできるのは、表示
されている画素だけが操作されるからである。それは最
終結果の近似にすぎない、というのは、実際のフル解像
度画素が出力に影響を及ぼすためである。したがって、
ユーザーは画像の様々な部分をクローズアップするであ
ろう。ユーザがそうした時に、画像編集システムは、画
像の該当部分に操作を施す。これを容易にするため、圧
縮された係数、並びに、どの処理操作が施されたか及び
施される必要があるかについての情報を含むツリーが保
存される。
は非損失性圧縮を、画像のその他の部分に対しては損失
性圧縮を可能にするように、有意度レベルが再定義され
る。そのウインドウは固定されても、ユーザにより選択
できるようにしてもよい。有意度の違う複数のウインド
ウがあってもよい。一実施例では、ウインドウは48×
48ブロック程度の大きさである、ただし、ウインドウ
をずっと小さく、2画素程度まで小さくすることも可能
ではある。
星が非損失性ウインドウをデータに対し使うことによ
り、統計的研究がJPEGの人為構造(artifacts)によ
って撹乱されず、また損失性圧縮が非損失性圧縮より遥
かに広い視野を可能にする。
(box)を描き、その枠内のデータの相対的有意度を指定
する。枠が描かれると、ソフトウエアがその枠のサイズ
を、所要の制約条件に合致しかつ当該ユーザ枠を包含す
る最小サイズまで増大させる。ファイル・ヘッダは使用
された枠と有意度レベルに関する情報を保持することに
なろう。そして符号化器及び復号器は、符号化/復号の
実行時に、その重要な枠内の係数に高い解像度を与える
であろう。衛星イメージの場合、重要なウインドウは恐
らく前もって定義される。
ようにベキ等動作である。ただしIは画像、Cは圧縮操
作、Dは伸長操作である。本発明において、データがX
ビットに圧縮されてから伸長された時に、それをXビッ
トに再圧縮して元のXビットを得ることができるはずで
ある。埋め込みシステムについてはさらに強力なベキ等
元のバーションがある。一実施例では、画像をXビット
に圧縮し、伸長し、そしてY(ただしY<X)ビットに
再圧縮したものは、元の画像をYビットに圧縮したもの
と同じである。
像を元画像から大きく変化させるからである。圧縮装置
がベキ等でれば、圧縮伸長サイクルを繰り返してもデー
タに悪影響を及ぼさない。本発明においては、データが
何回、同じ圧縮率で圧縮伸長されるてもかまわない。ま
た、パーサに対する損失性入力がさらに量子化される
と、非損失性入力を用いる場合と同じ結果を得られる。
このように、本発明は、ウエーブレット変換、コンテキ
ストモデル及びエントロピー符号化器を含み、情報を取
り除いても前の係数の記述が変わらないような順序で係
数が記述され格納される、変換ベースのベキ等システム
を構成する。
くつかを例として以下に述べる。つまり、解像度が高く
画素深度が大きいハンエンドの用途及び人為構造(artif
act)を許容しない用途に、本発明を利用できる。本発明
によれば、ハイエンドの用途は高品質環境で最高品質を
維持でき、同時に、バンド幅、データ記憶又は表示機能
がさらに制限された用途でも同じ圧縮データを利用可能
である。これはまさに、ウエブ・ブラウザ(web browse
r)のような現代の画像応用分野に一般に要求される装置
独立な表現である。
素)の画像に対する本発明の優れた非損失圧縮性能は、
医用画像にとって理想的である。非損失性圧縮のみなら
ず、本発明は、ブロックベース圧縮装置に知られている
人為構造(artifacts)の多くがない真の損失性圧縮装置
である。本発明を利用することにより引き出される損失
性人為構造(artifacts)は、急峻なエッジに沿う傾向が
あり、ハフマン視覚系の視覚マスキング現象によって隠
されることが多い。
深度であることの多いプリプレス(pre-press)業に関連
した用途に利用できる。本発明のピラミッド分割によれ
ば、プリプレス・オペレータが(モニタ上の)画像の低
解像度損失性バージョンに対し画像処理操作を行うのが
容易である。操作が終わったならば、同じ操作を非損失
性バージョンに対して実行できる。本発明は、圧縮しな
いと伝送に必要な時間が非常に長いファクシミリ文書の
用途にも適用可能である。本発明は、様々な空間解像度
及び画素解像度のファクス装置より、非常に高い画像を
出力できる。この応用では伝送時間が割高なものである
ので、本発明の補間機能は有益である。
量が増すほど圧縮を必要とする画像アーカイブシステム
に利用することもできる。本発明の装置独立な出力は、
バンド幅、メモリ及びディスプレイが異なる資源を持つ
システムにより画像アーカイブシステムをアクセスでき
有益である。本発明のプログレッシブ伝送機能は、ブラ
ウジング(browsing)のためにも有益である。最後に、画
像アーカイブシステムの出力装置用に望ましい非損失性
圧縮が本発明により提供される。
ストリームの階層プログレッシブ性により、本発明はワ
ールド・ワイド・ウエブ(world wide web)用に、特に装
置独立性、プログレッシブ伝送、高品質、及びオープン
規格が必須な場合に理想的である。
高解像度になる傾向のある衛星画像にも適用できる。さ
らに、衛星画像用途は通信路のバンド幅が制限される。
本発明はフレキシビリティがあり、また、プログレッシ
ブ伝送特性があるので、本発明を利用して人間による画
像のブラウジング又はプレビューを可能にすることがで
きる。
とにより、統計的研究がJPEG人為的構造(artifact
s)により撹乱されない衛星もあるが、損失性圧縮によれ
ば非損失性圧縮より遥かに広い視野が可能である。
は非損失性圧縮を、画像のその他の部分に対しては損失
性圧縮を可能にするように、有意度レベルを再定義でき
る。そのウインドウは固定されても、ユーザにより選択
できるようにしてもよい。有意度の違う複数のウインド
ウがあってもよい。一実施例では、ウインドウの最小単
位は恐らく48×48ブロックとされる、ただし、2画
素程度まで精密にすることも可能ではある。こうすれ
ば、非損失性領域に近い精密な画素を得られるであろう
が、非損失性領域が目立たなくなるかもしれない。
(box)を描かせて、その枠内のデータの相対的有意度を
指定させることにより実現されるかもしれない。ソフト
ウエアは、その枠を、所要の制約条件に合致しかつ当該
ユーザ枠を包含する最小サイズまで拡大させることにな
ろう。ファイル・ヘッダは使用された枠と有意度レベル
に関する情報を保持することになろう。そして符号化器
及び復号器は、符号化/復号の実行時に、その重要な枠
内の係数に高い解像度を与えるであろう。衛星イメージ
の場合、重要なウインドウは恐らく前もって定義され
る。なお、これは衛星画像以外の用途にも適用可能であ
る。
ト”でバンド幅が制限される用途は、データが利用可能
なバンド幅をオーバーフローしたときにデータを減少さ
せる手段を必要とする。しかしながら、十分なバンド幅
があるときには(あるいは圧縮率が十分高いときに
は)、品質上の不利益があってはならない。同様に、コ
ンピュータや他の画像装置におけるメモリが制限された
フレーム記憶装置のような”固定サイズ”の用途も、メ
モリが満杯になったときにデータを減少させる手段を必
要とする。繰り返すが、適当なメモリ量に非損失圧縮す
ることが可能な画像に対して不利益があってはならな
い。
ら両方の用途にかなう。埋め込みは、損失性画像の伝送
又は記憶のため符号ストリームが切り捨てられることを
暗黙的に許す。切り捨てが必要でなければ、画像は損失
なしに届く。
縮システムを提供する。本発明のシステムは、同じ符号
ストリームに対して非損失性かつ損失性であり、埋め込
みの量子化(符号ストリームに必然的に含まれる)を利
用する。本発明のシステムはまた、ピラミッド形であ
り、プログレッシブであり、補間手段を提供し、かつ、
実施が容易である。したがって、本発明はフレキシブル
な”装置独立な”圧縮システムを提供する。
ムは非常に有用である。同じシステムで最新の損失性及
び非損失性圧縮を実行でき、その上、同じ符号ストリー
ムである。この応用は、画像の非損失性符号を保存する
か切りつめて損失性バージョンにするかを、符号化中、
符号ストリームの格納又は伝送中あるいは復号中に、決
定することができる。
め込み量子化によって達成される。すなわち、符号スト
リームは量子化を含んである。実際の量子化(又は視覚
的有意度)レベルは、復号器又は通信路によって決ま
り、必ずしも符号化器によって決まるものではない。バ
ンド幅、記憶及びディスプレイ資源が許すなら、画像は
非損失で復元される。そうでなければ、画像は、最も制
限された資源によって必要とされる量だけ量子化され
る。
ミッド型であり、差分画像のない、画像の2分の1ずつ
の分割が実行される。これは階層分割より明確である。
画像のブラウジング(browsing)のため又は低解像度装置
による表示のために縮小画像(thumbnails)を必要とする
用途に、本発明のピラミッド性は理想的である。
レッシブである、つまりビットプレーン別であり、MS
Bの後に下位ビットが続く。具体的には本発明はウエー
ブレット領域においてプログレッシブであるが、空間領
域及びウエーブレット領域の両方ともプログレッシブに
分割可能である。プリンタのような、空間解像度はある
が画素解像度は低い用途にとって、本発明におけるビッ
トのプログレッシブな順序づけ理想的である。これらの
特徴を同一符号ストリームに対し利用できる。
よい補間の方法を提供することである。高い解像度が必
要なときには、利用できるウエーブレット係数に基づき
高域通過係数を補間することができ、そして本発明の逆
ウエーブレットが実行される。この方法は、見かけは2
重3次スプラインと競合するが、本発明の変換について
は計算の集中が遥かに少ない。
失性の形に伸長し、そして同じ符号ストリームへ再圧縮
することができる。この特長は、ブラウジング、フィル
タ処理又は編集がある用途において、圧縮・伸長サイク
ルの繰り返しを可能にする。
でも比較的容易に実施できる。ウエーブレット変換は、
高域通過係数と低域通過係数の各ペア毎の4つの加算/
減算操作と、いくつかのシフトだけで計算することがで
きる。埋め込みと符号化は、単純な”コンテキストモデ
ル”と2元”エントロピー符号化器”によって遂行され
る。このエントロピー符号化器は、有限状態マシン又は
並列符号化器によって実現できる。
が、本発明はそのような実施例に限定されるものではな
く、様々な変形及び修正が許されることは、以上の説明
から当業者には明白であろう。
に、本発明によれば、符号化データの動的なメモリ割り
当てを実現することにより、符号化装置にける効果的な
メモリ管理が実現可能である。
のブロック図である。
一実施例のブロック図である。
図である。
てフィルタリングするための変換システムのフォワード
変換とリバース変換を説明する。
図である。
ある。
ある。
ある。
ある。
る。
示すブロック図である。
テムのブロック図である。
及び分析システムのブロック図である。
数帯域に対する乗数の例を示す図である。
ローチャートである。
ーチャートである。
トである。
タの一実施例を示すブロック図である。
の一実施例を示すブロック図である。
る。
モデルの一実施例を示すブロック図である。
モデルの一実施例を示すブロック図である。
る。
る。
一例を示す図である。
ロック図である。
ブロック図である。
的割り当てを示す図である。
のブロック図図である。
の図である。
ための図である。
示す図である。
するための図である。
ルブロック 211,212 フィルタ 213,214 サブサンプリング・ブロック 217,218 アップサンプリング・ブロック 219,220 フィルタ 401,402 1−Dフィルタ 403 2−D丸め操作 701,702 フィルタユニット 703,704 サブサンプリングユニット 705,706 フィルタユニット 707,708 サブサンプリングユニット 709,710 フィルタユニット 711,712 サブサンプリングユニット 721,722 フィルタユニット 723,724 サブサンプリングユニット 725,726,743 フィルタユニット 728,729,730,744 サブサンプリングユ
ニット 731,732 フィルタユニット 733,734 サブサンプリングユニット 735〜738 フィルタユニット 739〜742 サブサンプリングユニット 761〜766 1−Dフィルタ 1001 分割ユニット 1002 圧縮器 1003 伸長器 1004 逆分割ユニット 1101 分割ユニット 1102 分析ユニット 1105 分割ユニット 1106 強調処理及びフィルタ処理ユニット 1107 逆分割ユニット 1601 加算器 1602 減算器 1603 1ビットシフトブロック 1604 2ビットシフトブロック 1605 減算器 1606 加算器 1607 2ビットシフトブロック 1608 加算器 1701 減算器 1702 2ビットシフトブロック 1703 1ビットシフトブロック 1704 減算器 1705 加算器 1706 減算器 1707,1708 クリップユニット 1709 加算器 1901 ルックアップテーブル(LUT) 1902 符号化/復号ブロック 1903 ルックアップテーブル(LUT) 1904 符号化/復号ブロック 2700 コンテキストモデル 2701 ヘッドビットブロック 2702 符号ビットブロック 2703 テールビットブロック 2801 インバータ 2802 マルチプレクサ(MUX) 2804 カウンタ 2901 レジスタファイル 2902 メモリ 3001 ウエーブレット変換 3002 コンテキストモデル 3003 通信路マネージャ 3004 通信路 3501,3502 パーサ
Claims (40)
- 【請求項1】 入力データを複数の係数へ変換する可逆
ウエーブレットフィルタと、該複数の係数に応じて埋め
込み符号ストリームを生成する順序付け及びモデリング
機構と、該埋め込み符号ストリームをエントロピー符号
化して圧縮データストリームを発生するエントロピー符
号化器とを具備する符号化装置おけるメモリ管理システ
ムであって、 該埋め込み符号化ストリームの符号化データを記憶する
メモリと、メモリ内の一部の符号化データを破棄して他
の符号化データに割り当てるように、該メモリ内の符号
化データの記憶状況を制御する手段を有することを特徴
とするメモリ管理システム。 - 【請求項2】 請求項1記載のメモリ管理システムにお
いて、 符号化データが高有意度データと低有意度データに分類
された、埋め込み符号ストリームの符号化データを記憶
するメモリと、 低有意度データとして分類された符号化データを廃棄
し、高有意度データとして分類された符号化データの記
憶を優先せしめるように、メモリ内の符号化データの記
憶を制御するメモリマネージャと、 を有することを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項3】 請求項2記載のメモリ管理システムにお
いて、メモリマネージャは、高有意度データとして分類
された符号化データを失わずに、低有意度データとして
分類された符号化データの部分を廃棄することを特徴と
するメモリ管理システム。 - 【請求項4】 請求項2記載のメモリ管理システムにお
いて、メモリマネージャは、メモリの第1領域に記憶さ
れている低有意度データとして特徴づけられた符号化デ
ータの部分を廃棄して、高有意度データとして特徴づけ
られた符号化データの部分を前記メモリの第1領域に記
憶するように操作することを特徴とするメモリ管理シス
テム。 - 【請求項5】 請求項4記載のメモリ管理システムにお
いて、メモリマネージャは、低有意度データとして特徴
づけられた符号化データの部分を記憶しているメモリの
第1領域を、高有意度データとして特徴づけられた符号
化データで上 書きすることを特徴とするメモリ管理シス
テム。 - 【請求項6】 請求項2記載のメモリ管理システムにお
いて、メモリは、符号化データのメモリ割付けを示す情
報を記憶することを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項7】 請求項2記載のメモリ管理システムにお
いて、符号化データは埋め込み符号化器の適用によって
もたらされることを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項8】 請求項2記載のメモリ管理システムにお
いて、符号化データは、入力画像データに対してウエー
ブレット変換の適用を含む一連の圧縮操作の適用の結果
生じるデータを含むことを特徴とするメモリ管理システ
ム。 - 【請求項9】 請求項8記載のメモリ管理システムにお
いて、一連の圧縮操作は、ウエーブレット変換操作の後
にビットプレーンに基づいて符号化する操作を含むこと
を特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項10】 請求項8記載のメモリ管理システムに
おいて、一連の圧縮操作は、ウエーブレット変換とビッ
トプレーンに基づく符号化操作に続くエントロピー符号
化操作を含むことを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項11】 請求項8記載のメモリ管理システムに
おいて、ウエーブレット変換は可逆ウエーブレット変換
を含むことを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項12】 請求項2記載のメモリ管理システムに
おいて、メモリ内の符号化データの記憶を制御するため
1つ以上のポインタを更に有することを特徴とするメモ
リ管理システム。 - 【請求項13】 請求項12記載のメモリ管理システム
において、ポインタは各々有意度カテゴリに割り当てら
れたポインタを含み、ある有意度カテゴリの符号化デー
タ部分は、当該有意度カテゴリに割り当てられたポイン
タによりアドレスされたメモリ位置に記憶されることを
特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項14】 請求項13記載のメモリ管理システム
において、ポインタは、メモリの或るページの先頭を示
す第1ポインタと、メモリの次の利用可能なページを示
す第2ポインタを含むことを特徴とするメモリ管理シス
テム。 - 【請求項15】 請求項2記載のメモリ管理システムに
おいて、メモリマネージャは、メモリの全記憶領域が使
用中のとき、高有意度データとして分類された新たに記
憶すべき追加符号化データがあると、低有意度データと
して分類された符号化データの記憶されている領域を、
前記高有意度データに分類された追加符号化データの記
憶に使用するように、メモリの再割り当てを実施するこ
とを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項16】 請求項12記載のメモリ管理システム
において、メモリマネージャは、低有意度データとして
分類された新たに記憶すべき追加符号化データの記憶を
抑止することを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項17】 請求項12記載のメモリ管理システム
において、メモリマネージャは、低有意度データとして
分類された次の符号化データを記憶するためのポインタ
をページの末尾に設定して、該ページの末尾を開始点と
し、高有意度データとして分類された符号化データが該
ページに記憶されるにしたがい該ポインタをデクリメン
トすることを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項18】 請求項12記載のメモリ管理システム
において、メモリマネージャは、低有意度データとして
分類された符号化データの記憶に割り当てられているメ
モリの任意のページを、高有意度データとして分類され
た符号化データの記憶に使用するように再割り当てを実
施することを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項19】 入力データを複数の係数へ変換する可
逆ウエーブレットフィルタと、該複数の係数に応じて埋
め込み符号ストリームを生成する順序付け及びモデリン
グ機構と、該埋め込み符号ストリームをエントロピー符
号化して圧縮データストリームを発生するエントロピー
符号化器とを具備する符号化装置おけるメモリ管理方法
であって、 埋め込み符号化ストリームの符号化データを記憶するス
テップと、メモリ内の一部の符号化データを破棄して他
の符号化データに割り当てるように、前記メモリ内の符
号化データの記憶状況を制御するステップを有すること
を特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項20】 請求項19記載のメモリ管理方法にお
いて、 符号化データが高有意度データと低有意度データとして
分類された、埋め込み符号ストリームの符号化データを
メモリに記憶するステップ、 低有意度データとして分類された符号化データを廃棄
し、高有意度データとして分類された符号化データの記
憶を優先せしめるように、メモリ内の符号化データの記
憶を制御するステップ、 を有することを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項21】 請求項20記載のメモリ管理方法にお
いて、高有意度データとして分類された符号化データを
失わずに、低有意度データとして分類された符号化デー
タの部分を廃棄することを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項22】 請求項20記載のメモリ管理方法にお
いて、メモリの第1領域に記憶されている低有意度デー
タとして特徴づけられ符号化データの部分を廃棄し、高
有意度データとして特徴づけられた符号化データの部分
を前記メモリの第1領域に記憶するように操作すること
を特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項23】 請求項22記載のメモリ管理方法にお
いて、低有意度データとして特徴づけられた符号化デー
タの部分を記憶しているメモリの第1領域を、高有意度
データとして特徴づけられた符号化データで上書きする
ことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項24】 請求項20記載のメモリ管理方法にお
いて、符号化データのメモリ割付けを示す情報を記憶す
るステップを更に有することを特徴とするメモリ管理方
法。 - 【請求項25】 請求項20記載のメモリ管理方法にお
いて、符号化データは埋め込み符号化器の適用によって
もたらされることを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項26】 請求項20記載のメモリ管理システム
において、符号化データは、入力画像データに対してウ
エーブレット変換の適用を含む一連の圧縮操作の適用の
結果生じるデータを含むことを特徴とするメモリ管理方
法。 - 【請求項27】 請求項26記載のメモリ管理方法にお
いて、一連の圧縮操作は、ウエーブレット変換操作の後
にビットプレーンに基づいて符号化するステップを含む
ことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項28】 請求項26のメモリ管理方法におい
て、一連の圧縮操作は、ウエーブレット変換とビットプ
レーンに基づく符号化操作に続くエントロピー符号化操
作を含むことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項29】 請求項26記載のメモリ管理方法にお
いて、ウエーブレット変換は可逆ウエーブレット変換を
含むことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項30】 請求項20記載のメモリ管理方法にお
いて、メモリ内の符号化データの記憶を制御するため1
つ以上のポインタを使用するステップを更に有すること
を特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項31】 請求項30記載のメモリ管理方法にお
いて、ポインタは各々有意度カテゴリに割り当てられた
ポインタを含み、ある有意度カテゴリの符号化データ部
分は、当該有意度カテゴリに割り当てられたポインタに
よりアドレスされたメモリ位置に記憶されることを特徴
とするメモリ管理方法。 - 【請求項32】 請求項31記載のメモリ管理方法にお
いて、ポインタは、メモリの或るページの先頭を示す第
1ポインタと、メモリの次の利用可能なページを示す第
2ポインタを含むことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項33】 請求項20記載のメモリ管理方法にお
いて、メモリの全記憶領域が使用中のとき、高有意度デ
ータとして分類された新たに記憶すべき追加符号化デー
タがあると、低有意度データとして分類された符号化デ
ータの記憶されている領域を、前記高有意度データとし
て分類された追加符号化データの記憶に使用するよう
に、メモリの再割り当てを実施するステップを更に含む
ことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項34】 請求項33記載のメモリ管理方法にお
いて、低有意度データとして分類された新たに記憶すべ
き追加符号化データのメモリへの記憶を抑止するステッ
プを更に含むことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項35】 請求項33記載のメモリ管理方法にお
いて、低有意度データとして分類された次の符号化デー
タを記憶するためのポインタをページの末尾に設定し
て、該ページの末尾を開始点とし、高有意度データとし
て分類された符号化データが該ページに記憶されるにし
たがい該ポインタをデクリメントするステップを更に含
むことを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項36】 請求項31記載のメモリ管理方法にお
いて、低有意度データとして分類された符号化データの
記憶に割り当てられているメモリの任意のページを、高
有意度データとして分類された符号化データの記憶に使
用するように再割り当てするステップを更に含むことを
特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項37】 請求項1乃至18のいずれか1項に記
載のメモリ管理システムにおいて、前記入力データは画
像データであることを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項38】 請求項37記載のメモリ管理システム
において、前記画像データは、医用画像若しくは衛星画
像であることを特徴とするメモリ管理システム。 - 【請求項39】 請求項19乃至36のいずれか1項に
記載のメモリ管理方法において、前記入力データは画像
データであることを特徴とするメモリ管理方法。 - 【請求項40】 請求項39記載のメモリ管理方法にお
いて、前記画像データは、医用画像若しくは衛星画像で
あることを特徴とするメモリ管理方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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