JP4240322B2 - 係数生成装置及び係数生成方法 - Google Patents
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Description
かくしてADRCエンコーダ1においては、1画素当り8ビツトの画像情報をそのまま伝送する場合と比較して、情報量が格段に削減された圧縮画像データS2を得ることができる。
図11との対応部分に同一符号を付して示す図1において、20は全体として本発明による画像データ復号方法を適用したADRCデコーダを示す。ADRCデコーダ20はクラス分類適応処理部21を有する。クラス分類適応処理部21はフレーム分解回路12から出力された量子化コードQiに対してクラス分類適応処理を施すことにより、量子化コードQiをより真値に近い量子化コードQi′に変換した後、適応逆量子化回路13に供給する。
ここでクラス分類回路22は、例えば図2又は図3に示すように構成されている。ここで図2に示すクラス分類回路30及び図3に示すクラス分類回路40は、基本的には、注目画素を中心とする狭い範囲のブロツクの情報とさらにその外側のブロツクの情報とをコード化し、これをクラスコードCLASSとして出力するものである。
先ず図2に示すクラス分類回路30について説明する。クラス分類回路30は、フレーム分解回路12(図1)及び図示しないブロツク調整回路を介して入力された量子化コードQiを第1のブロツク化回路31及び第2のブロツク化回路32に入力する。第1のブロツク化回路は、図4に示すように、注目画素とその周辺8画素により第1のブロツクを形成し、このブロツク化データをタイミング合せのための遅延回路33を介してコード化回路34に送出する。コード化回路34は入力したブロツク化データに基づいて、注目画素の周囲8画素の量子化コードを所定の順に並べたものを第1のクラスコードD1として出力する。このようにして、注目画素の周辺の狭い範囲の画素レベル分布パターンを表わす第1のクラスコードD1が形成される。
次に図3に示すクラス分類回路40について説明する。クラス分類回路40は、量子化コードQiを第1のブロツク化回路41及び第2のブロツク化回路42に入力する。第1のブロツク化回路41は図2の第1のブロツク化回路31と同様に注目画素とその周辺8画素により第1のブロツクを形成する。また第2のブロツク化回路42も上述した第2ブロツク化回路32と同様に外側の8画素により第2のブロツクを形成する。
次に係数ROM23に記憶されるクラス毎の係数組wの選定の仕方について説明する。この係数組wは画質劣化の無い原画像データを用いた学習により求められる。図6に、これを実現するための学習回路60の構成を示す。学習回路60は劣化の無い学習用画像データS20を時系列変換61に入力すると、ここで当該学習用画像データS20に対して注目画素の画素値yと、その周辺の8画素x1〜x8(8画素でなくてもよい)とで1ブロツクを構成するような時系列変換処理を施し、これら9画素y、x1〜x8をADRCエンコーダ62に供給する。
以上の構成において、ADRCデコーダ20はADRCによる符号化により形成された圧縮画像データS2のうち量子化コードQiをクラス分類回路22に入力し、当該クラス分類回路22によつて注目画素(注目量子化コード)を中心とした複数画素データ(量子化コード)を集めてブロツクを形成し、そのブロツクの情報に基づいてクラスコードCLASS を生成する。
以上の構成によれば、原量子化ビツト数よりも小さいビツト数に圧縮符号化された圧縮画像データS2を復号する際に、当該圧縮画像データS2を注目画素毎にクラス分類し、予め原画素値(真値)yを使つて求められた係数組wの中からクラス分類結果CLASS に応じた係数組wを用いて誤差値δiを求め、当該誤差値δiによつてデータを補正するようにしたことにより、原画像にほぼ等しい復元画像を得ることができる。
なお上述の実施例においては、本発明を、ADRCによつて得られた圧縮画像データS2を復号するADRCデコーダ20に適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばDCT(Discrete Cosine Transform )符号化、DPCM(Differential Pulse Code Modulation)、BTC(Block Truncation Coding)等のようにブロツク単位で圧縮符号化された画像データを復号する場合に広く適用することができる。
Claims (3)
- 学習用画像データが入力される入力手段と、
上記学習用画像データを複数画素からなる符号化ブロツクに分割し、当該符号化ブロツク単位で当該複数画素の最大値及び最小値により規定されるダイナミツクレンジに適応し原量子化ビツト数よりも小さいビツト数に符号化することにより符号化画像データを得る画像符号化手段と、
上記符号化画像データから、注目画素を中心とする所定範囲のクラス分類ブロツクを形成し、当該クラス分類ブロツクのブロツク内画素データを用いて上記注目画素をクラス分類するクラス分類手段と、
上記学習用画像データからの上記注目画素の真値と、上記注目画素を上記画像符号化手段の符号化手法に対応した復号手法によつて復号した際の復号値との差分値を求める差分値算出手段と、
上記差分値を、上記クラス分類手段によつて分類されたクラス毎に上記クラス分類に用いるブロツク内画素データと所定の係数との積和演算により表し、最小二乗法を用いて当該積和演算の係数を求める係数算出手段と、
上記係数算出手段により求めた上記係数を上記クラス分類手段により分類されるクラスに対応付けて係数記憶手段に格納する係数格納手段と
を具えることを特徴とする係数生成装置。 - 上記係数算出手段は、
上記ブロツク内画素データと上記係数との複数の積和演算でなる正規方程式に対して掃き出し法を用いることにより上記係数を求める
ことを特徴とする請求項1に記載の係数生成装置。 - 入力された学習用画像データを複数画素からなる符号化ブロツクに分割し、当該符号化ブロツク単位で当該複数画素の最大値及び最小値により規定されるダイナミツクレンジに適応し原量子化ビツト数よりも小さいビツト数に符号化することにより得られる符号化画像データから、注目画素を中心とする所定範囲のクラス分類ブロツクを形成し、当該クラス分類ブロツクのブロツク内画素データを用いて上記注目画素をクラス分類するクラス分類ステツプと、
上記学習用画像データからの上記注目画素の真値と、上記注目画素を上記画像符号化手法に対応した復号手法によつて復号した際の復号値との差分値を求める差分値算出ステツプと、
上記差分値を、上記クラス分類ステツプによつて分類されたクラス毎に上記クラス分類に用いるブロツク内画素データと所定の係数との積和演算により表し、最小二乗法を用いて当該積和演算の係数を求める係数算出ステツプと、
上記係数算出ステツプにより求めた上記係数を上記クラス分類ステツプにより分類されたクラスに対応付けて係数記憶手段に格納する係数格納ステツプと
を具えることを特徴とする係数生成方法。
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